(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両が定められた軌道を走行する軌道系交通システムの軌道設備又は車両設備の異常を診断する方法において、
営業車両に計測装置を搭載し、該営業車両を前記軌道を走行させながら、該営業車両の位置データと、時間データと、該営業車両の走行状態を表す計測データとを取り込む第１ステップと、
該計測データのノイズを除去した後、該計測データを該時間データ及び該位置データとリンクさせ、該軌道の所定の区間ごとに該計測データの最大値を求める第２ステップと、
前記求めた最大値に基づいて前記所定の区間のうち異常が懸念される区間をピックアップし、当該ピックアップした区間について、該最大値の度数分布、該最大値の時系列的変化、又は該最大値の過去の計測データ履歴に対する差分を求める第３ステップと、
該第３ステップで求めた値から該区間の軌道設備の異常を診断する第４ステップ、とからなることを特徴とする軌道系交通システムの異常診断方法。
【請求項２】
前記第４ステップでは、前記第３ステップで求めたそれぞれの値に対して異常発生の可能性に対応した評価点を付与し、該評価点の積算値が所定値を超えた区間について該区間の軌道設備に異常があると診断することを特徴とする請求項１に記載の軌道系交通システムの異常診断方法。
【請求項３】
複数の営業車両を同一軌道を走行させて計測データを取り込み、前記第１ステップから第３ステップまでの処理を行うか、又は個々の営業車両で取り込んだ計測データを比較することにより、特定営業車両の車両設備の異常を診断することを特徴とする請求項１に記載の軌道系交通システムの異常診断方法。
【請求項４】
前記第２ステップで、該計測データが高周波の波形を呈する場合は、該波形をフーリエ変換して著大値を求め、該著大値から最大値を求めることを特徴とする請求項１に記載の軌道系交通システムの異常診断方法。
【請求項５】
前記計測装置が走行車輪の振動を検知するための加速度センサ及び騒音センサであり、前記計測データが該加速度センサ及び騒音センサで計測された計測データであることを特徴とする請求項１に記載の軌道系交通システムの異常診断方法。
【請求項６】
前記最大値の時系列的変化、又は前記計測データの最大値である特定計測データの過去の計測データ履歴を表すものとして、該計測データから最小二乗法で求めた近似線を用いることを特徴とする請求項１に記載の軌道系交通システムの異常診断方法。
【請求項７】
車両が定められた軌道を走行する軌道系交通システムの軌道設備又は車両設備の異常を診断するシステムにおいて、
前記軌道を走行する営業車両に取り付けられ該営業車両の位置データと、時間データと、該営業車両の走行状態を表す計測データとを計測する計測装置と、
該計測装置で計測された計測データから該軌道の所定区間ごとに最大値を求め、前記求めた最大値に基づいて前記所定の区間のうち異常が懸念される区間をピックアップし、当該ピックアップした区間について該最大値の度数分布、該最大値の時系列変化、及び前記計測データの最大値である特定計測データの過去の計測データ履歴に対する差分を求め、該求めた値から該所定区間ごとに軌道設備の異常を判定する手段を備えた判定装置と、
を備えたことを特徴とする軌道系交通システムの異常診断システム。
【請求項８】
前記判定装置が、
該計測データのノイズを除去するフィルタ手段と、
該計測データを前記時間データ及び位置データとリンクさせ該軌道の所定の区間ごとに該計測データの最大値を求める第１演算手段と、
該最大値の区間ごとの度数分布、該最大値の区間ごとの時系列的変化、又は該最大値の過去の計測データ履歴に対する差分を求める第２演算手段と、
該第２演算手段で求めた値から各計測データに評価点を付与し、該評価点の積算値が所定値を超えた区間について軌道設備に異常があると判定する手段と、を備えたことを特徴とする請求項７に記載の軌道系交通システムの異常診断システム。
【請求項９】
前記計測装置を搭載した複数の営業車両を同一の軌道を走行させ、各営業車両の前記データベースを該各営業車両に搭載するか又は地上に一括して設け、該データベースに蓄積された各営業車両の計測データを比較演算して該営業車両の車両設備の異常を判定可能な車両異常判定手段を設けたことを特徴とする請求項７に記載の軌道系交通システムの異常診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両が定められた軌道上を走行する軌道系交通システムにおいて、軌道設備又は車両設備の低コストな異常診断方法及び異常診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来鉄道等のように、車両が定められた軌道上を走行する軌道系交通システムにおいて、該軌道の異常を検出し、保全する方法として、夜間等営業車両の運転休止時間帯に軌道上を各種計測装置を搭載した検査車両を走行させて、該軌道の異常を検出するようにしていた。例えば新幹線ではドクターイエロ−と呼ばれる検査車両が約１０日に１度路線を走行し、電気設備や軌道設備などの点検をしているが、数名のオペレータを要する。
【０００３】
また一部の在来線では、通称マヤ車と呼ばれている軌道検測車を走らせ、軌道設備の検測を行なっている。この検測車は、高機能ではあるが高価であり、運用には数名のオペレータを要し、また自走できないため臨時列車等の編成により、１年に２〜６回程度の検測が行なわれている。
【０００４】
例えば特許文献１（特開平８−２６１０６号公報）には、電車線を検査するための電車線検査車両が開示されている。この電車線検査車両は、車体の上部に電車線検査用の作業台を備え、該作業台を電車線の高さの変化に追従して自動的に昇降可能にし、手動による作業台の昇降を不要にしたものである。
【０００５】
【特許文献１】特開平８−２６１０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
鉄道を中心とした公共交通機関は、地球環境負荷の低減やバリアフリーの観点からも今後ますます重要である。しかし現実の鉄道を顧みれば、新幹線や一部幹線のように、営業車両の運転休止時間に前述のような検査車両を走らせ、先端的設備導入と十分な保全体制により維持されている線区がある一方、設備の老朽化が進み、保全費の増大や経営コスト増大のために存続さら危ぶまれる線区も少なくない。前記検査車両は、前記のような地方線区では高価すぎ、導入は困難である。
【０００７】
また経営状況の良好な新幹線や一部幹線系においても、過密ダイヤの中での検査車両による保全作業が年々厳しい状況になりつつあるほか、保全コストが増大してきており、この解決が求められている。
【０００８】
そこで、本発明は、このような背景に鑑みなされたものであり、車両が定められた軌道上を走行する軌道系交通システムにおいて、該検査車両による定期検査の負担を減らし、営業車両に安価な計測装置と情報処理設備を搭載して路線を走行させることにより、保全費用の低減と保全作業の容易化を達成することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記課題を解決するため、本発明の軌道系交通システムの異常診断方法は、
車両が定められた軌道を走行する軌道系交通システムの軌道設備又は車両設備の異常を診断する方法において、
営業車両に計測装置を搭載し、該営業車両を前記軌道を走行させながら、該営業車両の位置データと、時間データと、該営業車両の走行状態を表す計測データとを取り込む第１ステップと、
該計測データのノイズを除去した後、該計測データを該時間データ及び該位置データとリンクさせ、該軌道の所定の区間ごとに該計測データの最大値を求める第２ステップと、
前記求めた最大値に基づいて前記所定の区間のうち異常が懸念される区間をピックアップし、当該ピックアップした区間について、該最大値の度数分布、該最大値の時系列的変化、又は該最大値の過去の計測データ履歴に対する差分を求める第３ステップと、
該第３ステップで求めた値から該区間の軌道設備の異常を診断する第４ステップ、とからなるものである。
そして好ましくは前記第４ステップでは、前記第３ステップで求めたそれぞれの値に対して異常発生の可能性に対応した評価点を付与し、該評価点の積算値が所定値を超えた区間について該区間の軌道設備に異常があると診断する。
【００１０】
本発明の異常診断方法は、営業車両に計測装置を搭載し、該営業車両を軌道上を走行させながら、該営業車両の位置データと、時間データと、該営業車両の走行状態を表す計測データを計測し、これらのデータを取り込みながら、前記第２ステップから第４ステップまでの処理を行うことにより、軌道設備の異常を診断するものである。営業車両の走行状態を表す計測データとして、例えば営業車両の走行中車輪に加わる振動の加速度データや、営業車両の内部又は外部に設けた騒音センサで計測した騒音の音圧データがある。あるいは電車線から得られる電力のレベルを計測した計測データ等がある。
【００１１】
営業車両の位置データを得る手段としては、衛星航法システム（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）による測位を行なって位置情報を得るＧＰＳ受信機を装備する手段や、車輪回転センサを設けて車輪の回転数を積算する手段や、軌道上に間隔をおいて設置された地点検知センサ（地上子）からの信号を営業車両の車輪近傍に配置された地点検知センサ（車上子）で受信することにより位置情報を得る手段がある。
これらの位置情報検知手段は、状況に応じて使い分ける必要がある。例えば、地方鉄道では地点検知設備がない可能性があり、地下鉄などではＧＰＳ信号を使うことができない。
【００１２】
本発明方法の第２ステップとして、該計測データのノイズを除去した後、該計測データを時間データ及び位置データとリンクさせ、該路線の所定の区間ごとに該計測データの最大値を求める。ノイズ除去は、移動平均処理やフィルタ処理等により行なうことができる。また営業車両の位置情報は、車輪回転センサで計測した回転数の積算値から演算した位置情報を、予め定めた特定地点で衛星航法システムにより補正することにより、正確な自車位置情報を得ることができる。
【００１３】
その後計測データを時間情報及び位置情報とリンクさせ、路線の所定区間ごとに該計測データの最大値を求める。計測データの最大値を求める理由は、軌道設備又は車両設備の状況が該最大値と深い関係があるからである。例えば車輪の振動波形や車両で発生する騒音の音圧波形は、軌道を構成するレールの摩耗、レール継ぎ目における段差、又は軌道変位（例えば軌道間の幅の変位）と相関関係があり、車両の振動や車両で発生する騒音の波形が大きいほど、軌道設備が異常な状態になっている可能性が大きいといえる。
【００１４】
従って本発明方法の第２ステップでは、軌道の所定区間ごとに計測データの最大値を求める。なお第２ステップで、該計測データが高周波の波形を呈する場合は、例えば１００Ｈｚ以上の場合、最大値を識別できないので、該波形の周波数をフーリエ変換して著大値を求め、該著大値から区間ごとの最大値を求めるようにするとよい。
第３ステップで、該所定区間ごとに該最大値の度数分布、該最大値の時系列的変化、又は特定計測データの過去の計測データ履歴に対する差分を求める。本発明方法ではこれらのうち少なくともひとつの処理を行う。第４ステップでは、該第３ステップで求めた値から該区間の軌道設備の異常を診断する。
【００１５】
第４ステップの診断方法では、例えば第３ステップで求めた値から各計測データに評価点を付与し、該評価点の積算値から該所定区間ごとの軌道設備の異常を判定するようにしてもよい。なお第３ステップでは、最大値の時系列的変化、又は特定計測データの過去の計測データ履歴を求める場合、計測データから最小二乗法で求めた近似線を用いるとよい。該近似線の傾きから最大値の時系列的変化を見出し、あるいは該近似線に対する現計測データの差分を求めることにより、軌道設備の異常状態を診断することができる。
【００１６】
本発明方法においては、複数の営業車両に計測装置を搭載して日々走行させることにより、膨大な計測データを効率的に得ることができる。この膨大な計測データを使用して分析処理することにより、軌道設備の正確な診断を行なうことができる。
【００１７】
また本発明方法において、複数の営業車両を同一軌道を走行させて計測データを取り込み、個々の営業車両で取り込んだ計測データを比較することにより、特定営業車両の車両設備の異常を診断することができる。即ち複数の営業車両から同一区間で計測データを得ておいた場合、特定の営業車両の計測データが他の営業車両の計測データと異なる場合は、該特定営業車両の車両設備が異常である可能性がある。この結果から該特定営業車両を点検することによって該営業車両の異常部分を発見することができる。
【００１８】
また本発明の異常診断システムは、
車両が定められた軌道を走行する軌道系交通システムの軌道設備又は車両設備の異常を診断するシステムにおいて、
前記軌道を走行する営業車両に取り付けられ該営業車両の位置データと、時間データと、該営業車両の走行状態を表す計測データとを計測する計測装置と、
該計測装置で計測された計測データから該軌道の所定区間ごとに最大値を求め、前記求めた最大値に基づいて前記所定の区間のうち異常が懸念される区間をピックアップし、当該ピックアップした区間について該最大値の度数分布、該最大値の時系列変化、及び前記計測データの最大値である特定計測データの過去の計測データ履歴に対する差分を求め、該求めた値から該所定区間ごとに軌道設備の異常を判定する判定する手段を備えた判定装置と、
を備えたものである。
【００１９】
かかる構成において、前記判定装置は、
該計測データのノイズを除去するフィルタ手段と、
該計測データを前記時間データ及び位置データとリンクさせ該軌道の所定の区間ごとに該計測データの最大値を求める第１演算手段と、
該最大値の区間ごとの度数分布、該最大値の区間ごとの時系列的変化、又は特定計測データの過去の計測データ履歴に対する差分を求める第２演算手段と、
該第２演算手段で求めた値から各計測データに評価点を付与し、該評価点の積算値が所定値を超えた区間について軌道設備に異常があると判定する手段と、を備えたものとすることができる。
【００２０】
かかる構成では、時間データ及び位置データとリンクさせた計測データをデータベースに蓄積し、一元管理することで、保全事業者にとって精査しやすく、軌道設備の予防保全を容易にすることができる。
【００２１】
また本発明の異常診断システムにおいて、前記計測装置を搭載した複数の営業車両を同一の軌道を走行させ、各営業車両の前記データベースを該各営業車両に搭載するか又は地上に一括して設け、該データベースに蓄積された各営業車両の計測データを比較演算して該営業車両の車両設備の異常を判定可能な車両異常判定手段を設けるようにすることができる。該車両異常判定手段によって、個々の営業車両の計測データを比較演算することによって、軌道設備のみならず、営業車両の車両設備の異常を診断することができる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明方法によれば、営業車両に計測装置を搭載し、該営業車両を路線を走行させながら該営業車両の走行状態を表す計測データを取り込むようにしたため、検査車両による定期検査の負担を減らし、検査に要する費用を削減できるとともに、営業運転中に計測データを取り込むことができるので、計測のための特別な時間を必要としない。また計測装置を搭載した営業車両の日々の走行中に膨大な計測データを取り込むことができ、かかる膨大な計測データに基づいて異常診断を行なうため、正確な診断を行なうことができる。
【００２３】
また計測装置を搭載した営業車両によって日々計測を行なうことにより、常に軌道設備の状態を把握でき、保全作業を軽減でき、データ分析も容易に行なうことができるため、作業コストを低減することができる。また営業車両により日々計測を行なっているため、何らかの異常が発生しても、その状況を容易に把握でき、原因の解明が容易であり、迅速なトラブルシューティングが可能になる。
【００２４】
また本発明の異常診断システムによれば、前記本発明方法で得られる作用効果に加え、計測データを蓄積するデータベースを備えているので、蓄積した計測データを一元管理でき、そのため保全事業者にとって精査しやすく、軌道設備の予防保全が容易になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態を例示的に詳しく説明する。但しこの実施形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は特に特定的な記載がない限りは、この発明の範囲をそれに限定する趣旨ではない。
（実施形態１）
【００２６】
本発明の第１の実施形態を図１〜図１０に基づいて説明する。第１実施形態は、軌道を構成するレールの摩耗や傷、レール継ぎ目における段差、又はその他の異常な軌道変位（例えば軌道間間隔の異常等）の有無を診断する場合の実施形態である。図１は第１実施形態において各種計測装置を搭載した営業車両のブロック線図、図２は第１実施形態の異常診断装置のブロック線図、図３は第１実施形態の異常診断方法のフローチャートである。
【００２７】
図１において、営業車両１はレール２上を走行し、該営業車両１には、各種計測装置が搭載されている。即ちＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ）衛星からＧＰＳ信号（自車位置座標）を受信するＧＰＳ受信機４、車輪３に取り付けられ車輪３の回転数を計測し回転数の積算値から自車位置を算出する車輪回転センサ５、あるいはレール２に沿って適宜間隔で複数配置された地点検知センサ（地上子）６の信号を受けて自車位置を計測する地点検知センサ（車上子）７等が取り付けられる。これら３種の計測装置は、状況によって使い分けられ、少なくとも１種の計測装置を装備すればよい。
【００２８】
また走行中の営業車両内の振動の加速度を計測する加速度センサ８や、走行中の車輪３の振動の加速度を計測する加速度センサ９や、車両内の騒音を計測する騒音センサ１０が装備される。加速度センサ８は、営業車両の内部に配置されるため、車輪３の振動は、車輪３と車体との間に介装された緩衝装置を介して伝達される。従って車輪３の振動成分のうち微振動成分を正確に計測できないという問題がある。
【００２９】
一方加速度センサ９は、車輪２に直接装着されるため、車輪３の振動を微振動成分を含めて直接計測できる長所がある。しかし一方車輪３には駆動モータが発生する電流が流れており、該電流によるノイズが加速度センサ９に伝わるという問題がある。
そのため加速度センサ８及び９の両方を設け、両加速度センサによる計測データを併せることにより、正確な加速度データを得ることができる。
【００３０】
前記自車位置データ及び計測データは、車両１内に搭載されたデータベース１１に蓄積される。このような各種計測装置を搭載した営業車両（以下「プローブ車両」という）１は、計測装置が搭載されない営業車両とともに日々走行し、該計測装置により計測した計測データをデータベース１１に蓄積していく。
【００３１】
図２において、車載データベース１１に蓄積された計測データは、フィルタ装置１２で移動平均処理、フィルタ処理等によってノイズを除去される。次に第１演算装置１３で、該計測データを時間データ及び自車位置データとリンクさせ、レール２の所定区間ごとに最大値を求める。次に第２演算装置１４で、該最大値の該所定区間ごとの度数分布図を作成し、また時間軸を横軸とし該最大値から最小二乗法により求めた近似線を作成し、また特定最大値の過去の最大値履歴に対する差分を求める。
【００３２】
次に軌道異常判定装置１５で、第２演算装置１４で求めた度数分布図、近似線及び差分から軌道の所定区間ごとの異常有無を診断する。
次に図３のフローチャートにより本実施形態による異常診断方法の手順を説明する。図３において、まずプローブ車両１の走行を開始し、プローブ車両１に搭載された各種計測装置により計測した計測データを車載データベース１１に取り込む。
【００３３】
次にステージ１でのデータ処理を行う。即ち図２のフィルタ装置１２で、従来公知の移動平均処理等のフィルタ処理を行って計測データからノイズを除去する。次に自車位置データの補正を行なう。即ち自車位置は、ＧＰＳ受信機４、車輪回転センサ５又は地点検知センサ６，７で計測した自車位置データにより確認するが、車輪回転センサ５で計測した回転数の積算値から演算した位置データは、予め定めたある特定地点をターゲットにしたＧＰＳ受信機４の位置情報で補正することにより、正確な自車位置データを得ることができる。
【００３４】
次にプローブ車両１の車体内外に配置された加速度センサ８及び９で計測した振動の加速度データ、及び騒音センサ１０で計測した騒音データの最大値を、区間ごとに（例えば５０ｍ／１００ｍ／５００ｍ区間ごとに）求める。レールの波状磨耗、例えば長さ５〜１０ｃｍの波状の傷（凹凸）は、該加速度センサ８，９又は騒音センサ１０で車輪又は車両に加わる振動波形又は騒音波形として計測すると、１００Ｈｚ以上の高周波波形となる。またレール継ぎ目における段差は、１０〜２０Ｈｚ程度の単発振動波形となって計測される。また異常な軌道変位（例えばレール間間隔の異常等）は、１〜１０Ｈｚの長波長振動となって計測される。本実施形態では振動波形又は騒音波形と一義的な相関関係を有する振動の加速度又は騒音の音圧を計測することによって、軌道設備の異常有無を診断する。
【００３５】
なお計測した波形データが１００Ｈｚ以上の高周波波形を呈する場合は、最大値の識別が困難であるので、フーリエ変換を行なって著大値を見つけるようにする。この著大値から求めた区間ごとの最大値をプロットした図の一例を図４に示す。
【００３６】
振動波形又は騒音波形の最大値を求める理由を以下説明する。即ち該最大値がレールの摩耗やレール継ぎ目の段差の発生等は、該最大値と相関関係が高いという知見に基づいたものである。即ち該最大値が高いほど、これらの異常が発生している可能性が高いといえる。そのため該最大値に着目し、該最大値を分析することにより、軌道状態の異常を正確に診断できるようになる。
【００３７】
次にステージ２でのデータ仕分けを行なう。ステージ２において、振動の加速度データ及び騒音の音圧データの最大値を大きい順にソートする。この場合、例えばプローブ車両１が異常軌道を１周回するごとに行なう。一例として加速度データの最大値を大きさ順にソートして示した図を図５に示す。また該最大値が大きい区間を懸念箇所としてピックアップしたり、あるいは区間ごとのデータとして積算する。特定区間ごとの加速度データとして積算した場合の表を一例として図６の（ａ）及び（ｂ）として示す。
【００３８】
次にステージ３でデータ分析を行なう。ここでは、例えば前記最大値が大きい等の理由により異常が懸念される箇所をピックアップし、その箇所の度数分布図を作成し、その度数分布の状態を標準偏差と比較する（統計処理）。この場合の度数分布図の一例を図７に示す。例えばある特定区間の度数分布状態が標準偏差に比べて差が大きい場合は、その区間で異常が発生している可能性があることを示している。
【００３９】
また現走行データをこれまでの走行データ履歴と比較し、その差分を求める。この場合の一例を図８に示す。該差分が大きい場合は異常が発生している可能性があることを示す。さらにある区間のデータを積算し、積算したデータから最小二乗法により近似線を求め、該近似線の傾向（傾き）をみるとともに、該近似線と現走行データとの差分をみる。この一例を図９に示す。該近似線が図９のように漸増している場合は、該区間で異常が発生しつつあることを示す。また現走行データと近似線との差分が大きい場合は、該区間で異常が発生している可能性があることを示す。
【００４０】
次にステージ４でステージ３までの分析結果から軌道設備の異常有無を診断する。即ちステージ３で行なった統計処理、差分及び近似線の結果から、評価点を付ける。即ち各計測データの最大値に対して異常の可能性が高い順に高い評価点を付ける。そして評価点積算値による評価（この場合前回積算値等の履歴を照合する。）や、評価点順にソートしたり、評価情報のデータ仕分けを行なう。これらの評価方法から、軌道設備に異常があるかないかの判定を行なう。この一例を図１０に示す。
【００４１】
図１０において、例えば各計測データの最大値に対して異常発生の可能性の低い順から高い順に向かって＋１、＋２及び＋３の評価点を付ける。そして評価点積算値が＋８を越えた場合、異常と診断する。評価点積算値が＋６を越えた場合、様子見とし、次回走行データを確認する。また評価点が＋３の場合は、突然の異常検知とし、走行データを確認する。また度数分布、差分又は近似線による評価のうち、どれかひとつが＋３の評価である場合は、総合評価を＋３とする。
そして異常と診断した場合は、異常検知結果に関して運行に支障ないか協議し、あるいは保全作業を検討又は計画する。
【００４２】
なお図３に示す診断方法では、プローブ車両１ごとの性能のバラツキや、走行速度のバラツキや、走行環境（雨、風、温度、湿度）の変化や、オンライン／オフライン処理の区分等を考慮していない。
【００４３】
本実施形態によれば、営業車両１に安価な計測装置を搭載し、該営業車両を軌道を走行させながら該営業車両の走行状態を表す計測データを取り込むようにしたため、検査車両による定期検査の負担を減らし、定期検査に要する費用を削減できると共に、営業車両１の走行中に走行状態を計測するようにしているため、計測のための特別な時間を必要とせず、かつ膨大な計測データを容易に蓄積可能であり、この膨大な計測データに基づいて分析するため、予測性の高い異常有無の診断を行なうことができる。
【００４４】
これによって保全作業を軽減することができ、計測データの分析の容易であるため、作業コストを押えることができる。また計測データを車載データベース１１で一元管理することで、保全事業者にとって精査しやすく、予防保全を容易にすることができる。また日々計測データを蓄積することで、軌道設備に異常が発生した場合でも、状況判断が容易であるため、迅速なトラブルシューティングが可能になる。
【００４５】
なお前記第１実施形態では、車両の振動や騒音を計測して、レール２の異常有無を診断しているが、それ以外に、ＡＴＳシステムにおいて、地点検知センサ（地上子）６の信号レベルを計測することにより、地上子６の異常有無を診断することができる。また軌道回路に流れる電流レベルを計測することにより、軌道回路の異常有無を診断することができる。また電力線から供給される電力の電力レベルを計測することにより、電力設備にかかる負荷状態からの異常を診断することができる。
（実施形態２）
【００４６】
次に本発明の第２実施形態を図１１により説明する。図１１において、本実施形態は、複数のプローブ車両Ａ，Ｂ及びＣを同一軌道を走行させ、各プローブ車両でそれぞれ走行状態を計測するようにしたものである。プローブ車両Ａ，Ｂ及びＣで計測した計測データを地上に設置した基地局データベース２４に送信して該データベース２４に蓄積する。基地局データベース２４に蓄積した計測データを用いて、前記第１実施形態と同様の処理をフィルタ装置１２から軌道異常判定装置１５の処理ラインで行う。
【００４７】
なお各プローブ車両が計測した計測データのデータベースは、図１１にように、各プローブ車両１にそれぞれ車載のデータベースを構築し、該データベースから基地局データベース２４に計測データを送信することが望ましいが、データベースをプローブ車両に搭載するか、あるいは地上基地に設けるかのどちらか一方にしてもよい。また各プローブ車両から基地局データベース２４への計測データの送信は、軌道の周回ごと若しくは、車両基地に停車した際に実施するのが望ましい。
【００４８】
本実施形態によれば、前記第１実施形態で得られる作用効果に加えて、複数のプローブ車両で構築した計測データを共有できるため、短時間で効率的に軌道設備の異常状態を診断することができる。さらに個々のプローブ車両の計測データを基地局データベース２４から車両異常判定装置２５に送り、比較することにより、プローブ車両側の車両設備の異常も診断することができる。
【００４９】
例えばプローブ車両Ａ，Ｂ及びＣの計測データによる診断が、共にある軌道区間で異常を診断した場合は、軌道設備の異常であることがわかるが、プローブ車両Ａ，Ｂと比べてプローブ車両Ｃでブレーキ制動距離が長いという計測データが得られた場合は、プローブ車両Ｃのブレーキ機器に異常の可能性があることがわかる。
【００５０】
本実施形態によれば、複数のプローブ車両Ａ，Ｂ及びＣが並行して走行状態を計測するため、軌道設備及び車両設備の異常状態を短期間で効率的に監視することができる。また各プローブ車両Ａ，Ｂ及びＣの計測データを比較することにより、車両設備の異常も診断することができる。
【産業上の利用可能性】
【００５１】
本発明によれば、車輪が定められた軌道上を走行する軌道系交通システムにおいて、安価な計測装置にて軌道設備又は車両設備の異常有無を容易に診断できる診断方法及びその診断システムを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の第１実施形態の営業車両のブロック線図である。
【図２】前記第１実施形態の異常診断装置のブロック線図である。
【図３】前記第１実施形態の異常診断方法のフローチャートである。
【図４】前記第１実施形態で振動波形著大値をプロットした図である。
【図５】前記第１実施形態で加速度データを大きさ順にソートして示した表である。
【図６】前記第１実施形態で加速度データを特定区間ごとに積算した表である。
【図７】前記第１実施形態で異常が懸念される箇所の度数分布図である。
【図８】前記第１実施形態で現走行データを過去の走行データ履歴と比較した図である。
【図９】前記第１実施形態で積算したデータから最小二乗法により近似線を求めた図である。
【図１０】前記第１実施形態で分析した結果に評価点を付加した表である。
【図１１】本発明の第２実施形態のブロック線図である。
【符号の説明】
【００５３】
１      プローブ車両（営業車両）
２      レール（軌道）
４      ＧＰＳ受信機
５      車輪回転センサ
６      地点検知センサ（地上子）
７      地点検知センサ（車上子）
８，９  加速度センサ
１０      騒音センサ
１１      車載データベース
１２      フィルタ装置
１３      第１演算装置（第１演算手段）
１４      第２演算装置（第２演算手段）
１５      軌道異常判定装置（異常診断手段）
２１      プローブ車両Ａのデータベース
２２      プローブ車両Ｂのデータベース
２３      プローブ車両Ｃのデータベース
２４      基地局データベース
２５      車両異常判定装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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