(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ニューラルネットワークを用いた鉄道用軌道の異常検知方法であって、
車体の振動を検出する手順と、
検出された振動データを第１のローパスフィルタ、および該第１のローパスフィルタより透過させる周波数が高い第２のローパスフィルタを透過させて分離する手順と、
第１のローパスフィルタを透過して分離された振動データの絶対値を演算してその移動平均を算出し、該移動平均を第１の特徴データとし、かつ、その移動標準偏差を算出し、該移動標準偏を第２の特徴データとする手順と、
第２のローパスフィルタを透過して分離された振動データの絶対値を演算してその移動平均を算出し、該移動平均を第３の特徴データとし、かつ、その移動標準偏差を算出し、該移動標準偏を第４の特徴データとする手順と、
第１、第２、第３および第４の特徴データをそれぞれニューラルネットワークに入力して正常および各種異常に関する確実度データを算出する手順
とを含んでいることを特徴とする鉄道用軌道の異常検知方法。
【請求項２】
ニューラルネットワークを用いた鉄道用軌道の異常検知方法であって、
車体の振動を検出する手順と、
検出された振動データを第１のローパスフィルタ、および該第１のローパスフィルタより透過させる周波数が高い第２のローパスフィルタを透過させて分離する手順と、
第１のローパスフィルタを透過して分離された振動データの絶対値を演算してその移動平均を算出し、該移動平均を第１の特徴データとし、かつ、その移動標準偏差を算出し、該移動標準偏を第２の特徴データとする手順と、
第２のローパスフィルタを透過して分離された振動データの絶対値を演算してその移動平均を算出し、該移動平均を第３の特徴データとし、かつ、その移動標準偏差を算出し、該移動標準偏を第４の特徴データとする手順と、
第１、第２、第３および第４の特徴データをそれぞれニューラルネットワークに入力して正常および各種異常に関する確実度データを算出する手順と、
前記確実度データに対して最大値選択処理をし、鉄道用軌道の異常の有無および異常の種類を判定する手順
とを含んでいることを特徴とする鉄道用軌道の異常検知方法。
【請求項３】
前記振動データが走行距離と対応させられることを特徴とする請求項１または２に記載の鉄道用軌道の異常検知方法。
【請求項４】
前記振動データが車体軸箱の上下振動データとされ、その上下振動データを用いて浮き枕木および／またはレール波状磨耗が検知または判定されることを特徴とする請求項１または２に記載の鉄道用軌道の異常検知方法。
【請求項５】
前記振動データが加速度データであることを特徴とする請求項１または２に記載の鉄道用軌道の異常検知方法。
【請求項６】
車体の振動を検出する車体の適宜位置に設けられた振動検出手段と、
前記振動検出手段により検出された振動データが透過させられる第１のローパスフィルタ、および該第１のローパスフィルタより透過させる周波数が高い第２のローパスフィルタが並列配置された分離手段と、
統計処理手段と、
ニューラルネットワーク
とを備え、
前記統計処理手段が、
１）第１のローパスフィルタを透過して分離された振動データの絶対値を演算してその移動平均を算出し、該移動平均を第１の特徴データとし、かつ、その移動標準偏差を算出し、該移動標準偏を第２の特徴データとし、
２）第２のローパスフィルタを透過して分離された振動データの絶対値を演算してその移動平均を算出し、該移動平均を第３の特徴データとし、かつ、その移動標準偏差を算出し、該移動標準偏を第４の特徴データとし、
前記ニューラルネットワークが、第１、第２、第３および第４の特徴データを入力として正常および各種異常に関する確実度データを出力する
ことを特徴とする鉄道用軌道の異常検知装置。
【請求項７】
車体の振動を検出する車体の適宜位置に設けられた振動検出手段と、
前記振動検出手段により検出された振動データが透過させられる第１のローパスフィルタ、および該第１のローパスフィルタより透過させる周波数が高い第２のローパスフィルタが並列配置された分離手段と、
統計処理手段と、
ニューラルネットワークと、
判定手段
とを備え、
前記統計処理手段が、
１）第１のローパスフィルタを透過して分離された振動データの絶対値を演算してその移動平均を算出し、該移動平均を第１の特徴データとし、かつ、その移動標準偏差を算出し、該移動標準偏を第２の特徴データとし、
２）第２のローパスフィルタを透過して分離された振動データの絶対値を演算してその移動平均を算出し、該移動平均を第３の特徴データとし、かつ、その移動標準偏差を算出し、該移動標準偏を第４の特徴データとし、
前記ニューラルネットワークが、第１、第２、第３および第４の特徴データを入力として正常および各種異常に関する確実度データを出力し、
前記判定手段が、前記確実度データに対して最大値選択処理をし、軌道の異常の有無および異常の種類を判定する
ことを特徴とする鉄道用軌道の異常検知装置。
【請求項８】
走行距離測定手段を備え、前記振動データが走行距離と対応させられることを特徴とする請求項６または７に記載の鉄道用軌道の異常検知装置。
【請求項９】
前記振動検出手段が車体軸箱の適宜位置に設けられてなることを特徴とする請求項６または７に記載の鉄道用軌道の異常検知装置。
【請求項１０】
前記判定手段により浮き枕木および／またはレール波状磨耗が判定されることを特徴とする請求項７に記載の鉄道用軌道の異常検知装置。
【請求項１１】
前記振動検出手段の検出部が、加速度センサとされてなることを特徴とする請求項６または７に記載の鉄道用軌道の異常検知装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は鉄道用軌道の異常検知方法および検知装置に関し、さらに詳しくはニューラルネットワークを利用した鉄道用軌道の異常検知方法および検知装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
鉄道車両においては軌道狂い、浮き枕木、レール頭頂面の凹凸、レール波状磨耗などの異常が鉄道用軌道（以下、単に軌道という）に生ずると、乗り心地が悪化するばかりでなく、その異常の程度によっては車両の脱線事故などにも繋がるため、従来より軌道の異常を検知するために、測定装置を搭載した車両、いわゆるマヤ車によるレベル測定や振動測定、あるいは保線作業員による目視検査などがなされていた。
【０００３】
しかしながら、マヤ車や保線作業員による測定では測定に多大な時間を要するという問題があるばかりでなく、その測定データも磁気テープや記録台帳に記録されているのみであるところから、その解析にも多大の時間を要するという問題があった。
【０００４】
しかるに、現状においては鉄道車両が高速で走行されるとともに多数の人員を一度に輸送している関係上、軌道の異常を迅速に検知する方法あるいは装置の出現が望まれている。そのため、かかる要請に応じた研究もなされている。
【０００５】
例えば、特開平７ー２３５０２号公報には、少なくとも２つ以上の車両のそれぞれに設けられる少なくとも１つ以上の動揺センサーと、これら動揺センサーから時系列に出力される複数の第１の動揺データを距離系列の第２の動揺データに変換する変換手段と、該第２の動揺データを所定の起点からのデータに揃える補正手段と、補正された第２の動揺データの各々を加算演算して第３の動揺データに変換する演算手段と、少なくとも該第３の動揺データの結果を出力する出力手段を備えたことを特徴とする車両動揺原因解析用データ収集装置が提案されている。
【０００６】
この車両動揺原因解析用データ収集装置によれば、なるほど得られた動揺に起因する波形を解析することにより、得られた波形が軌道異常により発生したものか、車両のすれ違いやノイズなどの他の原因によるものかを判別できるものと思われる。そして、判別された波形を適当な閾値を用いて処理することにより、その揺動が軌道狂いによるものか否かも判別できるものと思われる。
【０００７】
しかしながら、特開平７ー２３５０２号の提案にかかわる装置では、正常と異常の区別は可能であっても、その異常の種類を判定するためには、異常の種類と振動データの組合せごとに適当な閾値を選定する必要がある。そのため、前記装置による軌道の各種の異常の判別は、実現が不可能ではないにしろその実現のためには非常に煩雑な作業が必要であるという問題がある。
【０００８】
例えば、測定の結果、図４に示すような振動波形が得られた場合、図中の１重下線を付した個所は浮き枕木が生じており、また２重下線を付した個所はレール波状磨耗が生じているのであるが、単なる閾値処理では正常な個所まで異常として判定されるおそれがあるとともに、浮き枕木とレール波状磨耗とを判別することもできない。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
本発明はかかる従来技術の課題に鑑みなされたものであって、簡便な操作により軌道の異常をリアルタイムに検知できる鉄道用軌道の異常検知方法および異常検知装置を提供することを目的としている。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の鉄道用軌道の異常検知方法の第１態様は、ニューラルネットワークを用いた鉄道用軌道の異常検知方法であって、
車体の振動を検出する手順と、
検出された振動データを第１のローパスフィルタ、および該第１のローパスフィルタより透過させる周波数が高い第２のローパスフィルタを透過させて分離する手順と、
第１のローパスフィルタを透過して分離された振動データの絶対値を演算してその移動平均を算出し、該移動平均を第１の特徴データとし、かつ、その移動標準偏差を算出し、該移動標準偏を第２の特徴データとする手順と、
第２のローパスフィルタを透過して分離された振動データの絶対値を演算してその移動平均を算出し、該移動平均を第３の特徴データとし、かつ、その移動標準偏差を算出し、該移動標準偏を第４の特徴データとする手順と、
第１、第２、第３および第４の特徴データをそれぞれニューラルネットワークに入力して正常および各種異常に関する確実度データを算出する手順
とを含んでいることを特徴とする。
【００１２】
本発明の鉄道用軌道の異常検知方法の第２態様は、ニューラルネットワークを用いた鉄道用軌道の異常検知方法であって、
車体の振動を検出する手順と、
検出された振動データを第１のローパスフィルタ、および該第１のローパスフィルタより透過させる周波数が高い第２のローパスフィルタを透過させて分離する手順と、
第１のローパスフィルタを透過して分離された振動データの絶対値を演算してその移動平均を算出し、該移動平均を第１の特徴データとし、かつ、その移動標準偏差を算出し、該移動標準偏を第２の特徴データとする手順と、
第２のローパスフィルタを透過して分離された振動データの絶対値を演算してその移動平均を算出し、該移動平均を第３の特徴データとし、かつ、その移動標準偏差を算出し、該移動標準偏を第４の特徴データとする手順と、
第１、第２、第３および第４の特徴データをそれぞれニューラルネットワークに入力して正常および各種異常に関する確実度データを算出する手順と、
前記確実度データに対して最大値選択処理をし、鉄道用軌道の異常の有無および異常の種類を判定する手順
とを含んでいることを特徴とする。
【００１４】
本発明の鉄道用軌道の異常検知方法の第１態様および第２態様においては、前記振動データが、例えば車体軸箱の上下振動データとされ、その上下振動データを用いて浮き枕木および／またはレール波状磨耗が検知または判定される。
【００１５】
また、本発明の鉄道用軌道の異常検知方法の第１態様および第２態様においては、前記振動データが走行距離と対応させられるのが好ましい。
【００１７】
一方、本発明の鉄道用軌道の異常検知装置の第１態様は、車体の振動を検出する車体の適宜位置に設けられた振動検出手段と、
前記振動検出手段により検出された振動データが透過させられる第１のローパスフィルタ、および該第１のローパスフィルタより透過させる周波数が高い第２のローパスフィルタが並列配置された分離手段と、
統計処理手段と、
ニューラルネットワーク
とを備え、
前記統計処理手段が、
１）第１のローパスフィルタを透過して分離された振動データの絶対値を演算してその移動平均を算出し、該移動平均を第１の特徴データとし、かつ、その移動標準偏差を算出し、該移動標準偏を第２の特徴データとし、
２）第２のローパスフィルタを透過して分離された振動データの絶対値を演算してその移動平均を算出し、該移動平均を第３の特徴データとし、かつ、その移動標準偏差を算出し、該移動標準偏を第４の特徴データとし、
前記ニューラルネットワークが、第１、第２、第３および第４の特徴データを入力として正常および各種異常に関する確実度データを出力する
ことを特徴とする。
【００１８】
本発明の鉄道用軌道の異常検知装置の第２態様は、車体の振動を検出する車体の適宜位置に設けられた振動検出手段と、
前記振動検出手段により検出された振動データが透過させられる第１のローパスフィルタ、および該第１のローパスフィルタより透過させる周波数が高い第２のローパスフィルタが並列配置された分離手段と、
統計処理手段と、
ニューラルネットワークと、
判定手段
とを備え、
前記統計処理手段が、
１）第１のローパスフィルタを透過して分離された振動データの絶対値を演算してその移動平均を算出し、該移動平均を第１の特徴データとし、かつ、その移動標準偏差を算出し、該移動標準偏を第２の特徴データとし、
２）第２のローパスフィルタを透過して分離された振動データの絶対値を演算してその移動平均を算出し、該移動平均を第３の特徴データとし、かつ、その移動標準偏差を算出し、該移動標準偏を第４の特徴データとし、
前記ニューラルネットワークが、第１、第２、第３および第４の特徴データを入力として正常および各種異常に関する確実度データを出力し、
前記判定手段が、前記確実度データに対して最大値選択処理をし、軌道の異常の有無および異常の種類を判定する
ことを特徴とする。
【００１９】
本発明の鉄道用軌道の異常検知装置の第１態様および第２態様においては、走行距離測定手段により走行距離が測定されて、前記振動データが走行距離と対応させられるのが好ましい。
【００２０】
また、本発明の鉄道用軌道の異常検知装置の第１態様および第２態様においては、前記振動検出手段の検出部が、例えば加速度センサとされる。
【００２１】
さらに、本発明の鉄道用軌道の異常検知装置の第１態様および第２態様においては、前記振動検出手段が車体軸箱の適宜位置に設けられ、また本発明の鉄道用軌道の異常検知装置の第２態様においては、前記判定手段により浮き枕木および／またはレール波状磨耗が判定される。
【００２２】
【作用】
振動検出手段により検出された車体の振動データは、特定の軌道異常に関係する成分を含む振動データごとに分離される。この分離された各振動データは、それぞれ統計処理がなされて確実度データ算出手段のための特徴データに変換される。確実度データ算出手段は、この特徴データを処理することにより特定の軌道異常に関する確実度データを算出する。そして、この確実度データに対して、例えば最大値選択処理をすることにより軌道異常の有無およびその種類が判定される。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照しながら本発明を実施の形態に基づいて説明するが、本発明はかかる実施の形態のみに限定されるものではない。
【００２４】
ここで、以下の説明の理解を容易にするために、まずニューラルネットワークについて簡単に説明しておく。
【００２５】
図１にニューラルネットワークの基本構造を示し、同ネットワークは入力層と中間層と出力層とから構成されている。各層は複数の処理ユニットから構成されており、各処理ユニットは次層および前層の間で学習により定められる重み係数でもって結合されている。各処理ユニットは前層からの入力の総和をとる加算器と学習により定められる閾値を持った閾値関数を有している。このニューラルネットワークの学習においては、入力パターン（教師入力）と目標出力パターン（教師出力）対が提示される。この提示の直後に、ネットワークの出力と目標出力との間の差が減少するように重みと閾値の調整がなされる。学習に際しては、入力パターンと目標パターンの対の集合である学習用集合を用い、ネットワークにはこれを繰返し提示する。この学習が終了すると、ネットワークの動作テストがなされる。
【００２６】
この学習においては、順伝搬ステップとその後に実行される逆伝搬ステップとがある。この順伝搬ステップおよび逆伝搬ステップはいずれも学習中にパターンの提示がなされるたびに実行される。順伝搬ステップは、ネットワークの入力層への入力パターンの提示で始まり、活性レベルの計算が中間層を通じて順伝搬していく間継続する。それぞれの層の全ての処理ユニット（図１では〇印で示す）は、入力の総和を求め閾値関数により出力を計算する。それからユニットの出力層がネットワークの出力を行う。
【００２７】
ネットワークの出力パターンと目標出力パターンとの比較がなされ、それに差異があるときに逆伝搬ステップが開始される。逆伝搬ステップでは、各層のユニットの閾値と重みの変化分の計算がなされるが、これを出力層から始めて中間層へと順番に逆方向にたどっていく。この逆伝搬ステップでは、ネットワークは観測された差異が減少されるように重みと閾値の調整がなされる。
【００２８】
このような学習がなされるので、ネットワークからの出力パターンは基本的には、最終的に目標出力パターンに概ね一致するようになる。
【００２９】
なお、具体的には、このニューラルネットワークは、コンピュータに前記演算処理に対応させたプログラムを格納することにより構成される。
【００３０】
以下、ニューラルネットワークについての前記理解の上に立って、本発明の鉄道用軌道の異常検知方法および検知装置について説明する。
【００３１】
本発明の鉄道用軌道の異常検知装置（以下、単に異常検知装置という）を図２に概略図で、図３にブロック図でそれぞれ示し、この異常検知装置Ａは、車体Ｔの振動を検出する振動検出手段１０と、振動検出手段１０により得られた振動データを特定の異常に関する成分を含む振動データに分離する分離手段２０と、この分離されたデータを統計的に処理する統計処理手段３０と、確実度データ算出手段４０と、判定手段５０と、走行距離測定手段６０とを主要部として備えてなる。
【００３２】
振動検出手段１０は、具体的には振動センサ１１とされる。そして、この振動センサ１１は、センサ本体１２、例えば、車体Ｔ床部の適宜位置に取付けられて車体Ｔの動揺加速度を検出する加速度センサ１（車体動揺加速度センサ）１２Ａと、台車の適宜位置に取付けられて台車の振動加速度を検出する加速度センサ２（台車振動加速度センサ）１２Ｂと、車輪の軸箱の適宜位置に取付けられて軸箱の振動加速度を検出する加速度センサ３（軸箱振動加速度センサ）１２Ｃと、センサ本体１２からの信号を増幅する増幅器１３とからなるものとされる。そして、この各加速度センサ１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃは、例えば６軸の加速度を検出できるものが用いられている。
【００３３】
分離手段２０は、具体的には主要部が複数のローパスフィルタを並列配列により構成されてなるものとされる。そして、例えば乗客の乗り心地に大きな影響を与える上下振動に大きく関係するレール波状磨耗に関する成分と浮き枕木に関する成分とを分離する場合、レール波状磨耗は波長が１．２〜１．５ｍ程度の一定周期の連続した凹凸であるのに対し、浮き枕木によるレールの変形は支持不良の枕木の前後数本分の範囲に及ぶところから、第１ローパスフィルタ２１として、例えば３０Ｈｚのものを用いれば、レール波状磨耗に関する成分と浮き枕木に関する成分とを分離できる。また、レール波状磨耗に関する成分の高速走行時、例えば３００Ｋｍ／ｈ走行時の高周波ノイズからの分離は、第２ローパスフィルタ２２として３００Ｈｚのもを用いればなし得る。
【００３４】
統計処理手段３０は、具体的には絶対値演算処理部３１と移動平均演算処理部３２と移動標準偏差演算処理部３３とを備え、そして絶対値演算処理部３１により振動データの絶対値が演算処理され、移動平均演算処理部３２により移動平均が算出され、移動標準偏差演算処理部３３により移動標準偏差が算出される。
【００３５】
確実度データ算出手段４０は、例えば、ニューラルネットワーク手段４１とされ、そして分離手段２０により分離された特定の軌道異常に関する振動データから統計処理手段３０により移動平均や移動標準偏差が算出された振動データ、つまり特徴データを入力とし、その特徴データをニューラルネットワーク処理することにより、正常と各種異常、例えばレール波状磨耗および浮き枕木のそれぞれの確実度データを出力するものである。
【００３６】
このニューラルネットワーク手段４１の学習は、ネットワークの入出力の決定手順、教師データの抽出手順、重み係数・閾値の算出手順の各手順を経てなされる。
【００３７】
ネットワークの入出力の決定手順では、ネットワーク入力層の処理ユニット数の決定および割当てがなされる。そして、入力層については、前記特徴データのうち検知したい異常の有無と相関の強い特徴データを選択し、各処理ユニットの入力として割当てがなされる。一方、出力層については、検知したい各異常と正常の確実度を各処理ユニットの出力として割当てがなされる。
【００３８】
教師データの抽出手順では、取得済みの振動データよりレール波状磨耗や浮き枕木などの軌道異常による影響が顕著に現われている個所のデータ抽出がなされる。例えば、浮き枕木の発生している個所のデータから教師データの抽出がなされる場合、教師入力パターンにはその地点の振動データに対して前記分離手段２０と統計処理手段３０による統計処理を施した結果得られる特徴データが使用される。また、目標出力パターンには、正常と各種異常の確実度（この場合、浮き枕木については確実度を１とし、その他についてはゼロとする）を使用する。このような教師データが多数（数十〜数百パターン）抽出される。
【００３９】
重み係数・閾値の算出手順では、抽出された教師データを学習用集合として前述した方法で重み・閾値の値を調整する。この際、重み値・閾値の変更量のゲインである学習係数および中間層の処理ユニット数は、学習の進行速度や学習収束値（ネットワークからの出力と目標出力パターンとの差異が減少しなくなったときの重み係数・閾値）に大きく影響し、学習後のネットワークの性能に影響を与える。したがって、通常、重み係数・閾値の算出手順は、学習係数、中間処理ユニット数などを演算パラメータとして繰返し実施される。
【００４０】
判定手段５０は、確実度データ算出手段４０により算出された確実度データを適宜処理、例えば最大値選択処理することにより、軌道異常の有無および軌道異常の種類を判定するものである。
【００４１】
これら統計処理手段３０、確実度データ算出手段４０および判定手段５０は、具体的にはコンピュータＣに前記各手段３０，４０，５０に対応したプログラムを格納することにより実現される。
【００４２】
走行距離測定手段６０は、その構成の詳細な説明は省略するが、従来より鉄道車両の走行距離を測定するために用いられているものと同様とされている。この走行距離測定手段６０における走行距離の測定は、振動検出手段１０の振動検出と同期がとられてなされる。また、この実施の形態においては、走行距離はいわゆるＰ点情報によっても測定されるようにされている。
【００４３】
しかして、この判定結果は出力手段７０、例えば通信手段７１により、例えば中央列車指令室に送信される。
【００４４】
【実施例】
以下、実施例として車体Ｔの台車軸箱に取付けた振動センサ１１により得られる上下振動データから、乗客の乗り心地に大きな影響を与える浮き枕木とレール波状磨耗を検知する場合について説明する。
【００４５】
なお、この実施例においては、分離手段２０において、第１ローパスフィルタ２１として３０Ｈｚのローパスフィルタが用いられ、第２ローパスフィルタ２２として３００Ｈｚのローパスフィルタが用いられている。また、ここでは振動データとしては、先に示した図４に示す振動データが用いられている。
【００４６】
Ａ前処理
振動センサ１１より得られた振動データは分離手段２０に入力された後、分岐されて３０Ｈｚのローパスフィルタ（第１ローパスフィルタ２１）および３００Ｈｚのローパスフィルタ（第２ローパスフィルタ２２）を透過させられる。この第１ローパスフィルタ２１および第２ローパスフィルタ２２を透過した振動データは、それぞれ統計処理手段３０により統計処理がなされる。この統計処理においては、まず絶対値が算出され、ついでこの絶対値を用いて移動平均および移動標準偏差が算出されて特徴データとされる。このようにして得られた特徴データを図５に示す。図５において、（ａ）は特徴データ１を、（ｂ）は特徴データ２を、（ｃ）は特徴データ３を、（ｄ）は特徴データ４をそれぞれ示す。ここで、特徴データ１は第２ローパスフィルタ２２を透過した振動データから移動平均を算出したものであり、特徴データ２は第２ローパスフィルタ２２を透過した振動データから移動標準偏差を算出したものであり、特徴データ３は第１ローパスフィルタ２１を透過した振動データから移動平均を算出したものであり、特徴データ４は第１ローパスフィルタ２１を透過した振動データから移動標準偏差を算出したものである。
【００４７】
Ｂ異常判定処理
前記前処理で得られた特徴データ１〜特徴データ４は、図６に示すニューラルネットワーク手段４１の入力層に入力される。ニューラルネットワーク手段４１は入力された特徴データ１〜特徴データ４を処理して、出力層より正常、浮き枕木およびレール波状磨耗のそれぞれの確実度データを出力する。図７に出力された確実度データを示す。図７において、（ａ）は正常である場合の確実度データを示し、（ｂ）は浮き枕木である場合の確実度データを示し、（ｃ）はレール波状磨耗である場合の確実度データをそれぞれ示す。
【００４８】
この図７から、図４で１重下線を付した個所については浮き枕木の確実度データが最も高く、２重下線を付した個所についてはレール波状磨耗の確実度データが最も高いことがわかる。したがって、この実施例の異常検知装置Ａによれば、浮き枕木とレール波状磨耗を検知できる。すなわち、得られた確実度データに対して、例えば最大値選択処理をすることにより、レール（軌道）に発生している異常の種類を判別できる。
【００４９】
以上、本発明を実施の形態および実施例に基づいて説明してきたが、本発明はかかる実施の形態および実施例に限定されるものではなく、種々改変が可能である。例えば、確実度データ算出手段４０へ入力される特徴データは振動データに限定されるものではなく、車輪の回転数などの速度に関する情報も特徴データとして入力することもできる。かかる速度に関する情報を特徴データとして利用することにより、軌道異常と速度との相乗作用を把握することができる。
【００５０】
また、本実施の形態および実施例においては、分離手段２０、統計処理手段３０、確実度データ算出手段４０および判定手段５０も車体Ｔに搭載しているが、これら各手段２０，３０，４０，５０を、例えば中央列車指令室に設置するとともに、振動検出手段１０により検出された振動データを無線により中央列車指令室に設置されている前記各手段２０，３０，４０，５０に入力して軌道異常の有無を判定するようにしてもよい。
【００５１】
【発明の効果】
以上詳述したように、本発明によれば車体に設けた振動検出手段により検出される振動データにより軌道異常の有無およびその異常の種類を、リアルタイムに検知あるいは判定できるという優れた効果が得られる。また、それにより軌道保守作業の効率化および鉄道車両の安全運行を支援できるという副次的効果も得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ニューラルネットワークの説明図である。
【図２】本発明の鉄道用軌道の異常検知装置の概略図である。
【図３】本発明の鉄道用軌道の異常検知装置のブロック図である。
【図４】振動センサにより得られた振動波形の一例のグラフである。
【図５】図４に示す波形を処理して特徴データに変換した波形のグラフである。
【図６】実施例に用いられているニューラルネットワーク手段の説明図である。
【図７】図５に示す特徴データにより算出された確実度データのグラフである。
【符号の説明】
１０            振動検出手段
１１            振動センサ
１２            センサ本体
１３            増幅器
２０            分離手段
２１            第１ローパスフィルタ
２２            第２ローパスフィルタ
３０            統計処理手段
３１            絶対値演算処理部
３２            移動平均演算処理部
３３            移動標準偏差演算処理部
４０            確実度データ算出手段
４１            ニューラルネットワーク手段
５０            判定手段
６０            走行距離測定手段
７０            出力手段
７１            通信手段
Ａ              異常検知装置
Ｔ              車体
Ｃ              コンピュータ
【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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