(57)【要約】【課題】  線路沿線に地震計を設置し、観測された加速度波形をもとに列車振動ノイズの判別精度を向上させる線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法を提供する。【解決手段】  線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法において、線路沿線に地震計を設置し、この地震計によって観測された地震動と列車振動とは卓越する周波数帯域が異なることに着目し、前記地震動と前記列車振動とのそれぞれの高周波サンプリングデータを用いて線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別を行う。特に、前記地震動と前記列車振動のそれぞれのＲUD＝高周波成分上下動加速度絶対値／低周波成分上下動加速度絶対値を求め、ＲUD＞αでは列車振動、ＲUD＜αでは地震動であると判別する。【選択図】  図１１
2014038065.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
線路沿線に地震計を設置し、該地震計によって観測された地震動と列車振動とで卓越する周波数帯域が異なることに着目し、前記地震動と前記列車振動とのそれぞれの高周波サンプリングデータを用いて線路沿線の地震計の列車振動ノイズ識別を行うことを特徴とする線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法。
【請求項２】
請求項１記載の線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法において、前記地震動の波形と前記列車振動の波形にフィルタ処理を施すことにより線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別を行うことを特徴とする線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法。
【請求項３】
請求項１記載の線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法において、前記フィルタ処理は、漸化式バンドパスフィルタであることを特徴とする線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法。
【請求項４】
請求項３記載の線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法において、前記地震動と前記列車振動のそれぞれのＲUD＝高周波成分上下動加速度絶対値／低周波成分上下動加速度絶対値を求め、ＲUD＞αでは列車振動、ＲUD＜αでは地震動であると判別することを特徴とする線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法。
【請求項５】
請求項４記載の線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法において、前記αは１．０であることを特徴とする線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄道における早期地震防災システムに係り、特に、線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、鉄道では、線路沿線に地震計を設置し、観測された地震波形をもとに地震諸元の推定や警報出力を行うようにしている。Ｐ波の初動数秒間から地震の位置と規模を推定し、一定以上の揺れが生じると推定される範囲に警報を発令し、列車を制御する。線路沿線に設置された地震計では、列車振動がノイズとして日常的に観測され、これらノイズに起因する地震諸元の誤推定や誤警報の出力が、鉄道の定時性を低下させる要因となる（下記非特許文献１参照）。
【０００３】
現行の早期地震防災システムのサンプリング周波数は、１００Ｈｚが一般的である。１００Ｈｚサンプリングで記録された波形データをフーリエ変換した場合、計算結果が出力されて検討の対象として用いることができるのは、概ね５０Ｈｚまでである。しかしながら、列車振動はこれよりも高い周波数で卓越することが知られており、５０Ｈｚ程度の帯域では、波形データ上で地震動と列車振動の差異を見出すことは難しい。線路沿線に設置する地震計は、列車振動による地震諸元の誤推定・誤報の出力を避けるため、センサー感度（以下、トリガレベルとする）を鈍らせる等の対策を取っており、列車振動ノイズ判別の精度向上により地震諸元の誤推定や誤警報出力の防止が期待されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】佐藤  新二，中村  洋光，「早期地震検知手法の汎用的な評価システムの開発」，ＲＴＲＩ  ＲＥＰＯＲＴ  Ｖｏｌ．１９，Ｎｏ．１０，２００５．１０，ｐｐ１７−２０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記したように、線路沿線に地震計を設置し、観測された地震波形をもとに地震諸元の推定や警報出力を行う鉄道では、地震諸元の誤推定・誤警報出力の防止が望まれる。
本発明は、上記状況に鑑みて、線路沿線に地震計を設置し、観測された加速度波形をもとに列車振動ノイズの判別精度を向上させる線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、上記目的を達成するために、
〔１〕線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法において、線路沿線に地震計を設置し、この地震計によって観測された地震動と列車振動とで卓越する周波数帯域が異なることに着目し、前記地震動と前記列車振動とのそれぞれの高周波サンプリングデータを用いて線路沿線の地震計の列車振動ノイズ識別を行うことを特徴とする。
【０００７】
〔２〕上記〔１〕記載の線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法において、前記地震動の波形と前記列車振動の波形にフィルタ処理を施すことにより線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別を行うことを特徴とする。
〔３〕上記〔１〕記載の線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法において、前記フィルタ処理は、漸化式バンドパスフィルタ（例えばバターワース型）であることを特徴とする。
【０００８】
〔４〕上記〔３〕記載の線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法において、前記地震動と前記列車振動のそれぞれのＲUD＝高周波成分上下動加速度絶対値／低周波成分上下動加速度絶対値を求め、ＲUD＞αでは列車振動、ＲUD＜αでは地震動であると判別することを特徴とする。
〔５〕上記〔４〕記載の線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法において、前記αは１．０であることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、線路沿線に設置された地震計による地震動と列車振動とを明確に識別でき、このことにより、地震諸元の誤推定や誤警報出力の防止を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】地震動の１００Ｈｚサンプリング波形である。
【図２】地震動の１０００Ｈｚサンプリング波形である。
【図３】地震動のフーリエスペクトルを示す図である。
【図４】列車振動の１００Ｈｚサンプリング波形である。
【図５】列車振動の１０００Ｈｚサンプリング波形である。
【図６】列車振動のフーリエスペクトルを示す図である。
【図７】漸化式バンドパスフィルタ（バターワース型）を用いた地震動波形のフィルタ処理を示す図である。
【図８】漸化式バンドパスフィルタ（バターワース型）を用いた列車振動波形のフィルタ処理を示す図である。
【図９】漸化式バンドパスフィルタ（バターワース型）の高周波帯域と低周波帯域のフィルタ特性を示す図である。
【図１０】ノイズ識別に使用するＲUDの算出タイミングの概念を示す図である。
【図１１】図１０における４のタイミングのＲUDを使用した際の各ＥＴＬに対する判定結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明の線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法は、線路沿線に地震計を設置し、この地震計により観測された地震動と列車振動の卓越する周波数帯域が異なることに着目し、前記地震動と前記列車振動とのそれぞれの高周波サンプリングデータを用いて線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別を行う。
【実施例】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
本発明では、地震動と列車振動で卓越する周波数帯域が異なることに着目する。通常の地震計（例えば１００Ｈｚサンプリング）よりも高い周波数（例えば１０００Ｈｚサンプリング）まで観測し、高周波成分を透過するフィルタと低周波成分を透過するフィルタの２種類を用意し、観測した波形にこれら２種類のフィルタ処理〔漸化式バンドパスフィルタ（例えば、バターワース型）〕を行う。フィルタ処理されたデータから、タイムウィンドウ０．５秒の単純移動平均による平滑化処理を行い、高周波成分と低周波成分の各上下動加速度絶対値を求め、これらの両者の比（以下、ＲUD＝高周波成分上下動加速度絶対値／低周波成分上下動加速度絶対値とする）を取る。列車振動は高周波の上下動成分が卓越することから、ＲUDが一定値αよりも大きい場合（ＲUD＞α）は「列車振動」、ＲUDが一定値αよりも小さい場合（ＲUD＜α）は「地震動」と判断できる。αは予め設定する値（例えば、１）である。例えば、トリガレベル倍率ＥＴＬ＝１５、α＝１とすれば、本発明の方法による地震動と列車振動の判別誤差は１％以下になる。
【００１３】
図１は地震動の１００Ｈｚサンプリング波形であり、図１（ａ）はそのＮＳ成分を示す図、図１（ｂ）はそのＥＷ成分を示す図、図１（ｃ）はそのＵＤ成分を示す図である。縦軸の単位はガル（ｃｍ／秒2 ）、横軸は時間（秒）である。
図２は地震動の１０００Ｈｚサンプリング波形であり、図２（ａ）はそのＮＳ成分を示す図、図２（ｂ）はそのＥＷ成分を示す図、図２（ｃ）はそのＵＤ成分を示す図である。縦軸の単位はガル（ｃｍ／秒2 ）、横軸は時間（秒）である。
【００１４】
図３は地震動のフーリエスペクトルを示す図であり、図３（ａ）はそのＮＳ成分を示す図、図３（ｂ）はそのＥＷ成分を示す図、図３（ｃ）はそのＵＤ成分を示す図である。横軸は周波数（Ｈｚ）、縦軸はガル・秒である。
図４は列車振動の１００Ｈｚサンプリング波形であり、図４（ａ）はそのＮＳ成分を示す図、図４（ｂ）はそのＥＷ成分を示す図、図４（ｃ）はそのＵＤ成分を示す図である。縦軸の単位はガル（ｃｍ／秒2 ）、横軸は時間（秒）である。
【００１５】
図５は列車振動の１０００Ｈｚサンプリング波形であり、図５（ａ）はそのＮＳ成分を示す図、図５（ｂ）はそのＥＷ成分を示す図、図５（ｃ）はそのＵＤ成分を示す図である。縦軸の単位はガル（ｃｍ／秒2 ）、横軸は時間（秒）である。
図６は列車振動のフーリエスペクトルを示す図であり、図６（ａ）はそのＮＳ成分を示す図、図２（ｂ）はそのＥＷ成分を示す図、図２（ｃ）はそのＵＤ成分を示す図である。横軸は周波数（Ｈｚ）、縦軸はガル・秒である。
【００１６】
図７はバターワース型バンドパスフィルタを用いた地震動波形のフィルタ処理を示す図であり、図７（ａ）は地震動の生波形を示す図（ｇａｌ）、図７（ｂ）は地震動の高周波帯域フィルタ処理後の波形を示す図（ｇａｌ）、図７（ｃ）は地震動の低周波帯域フィルタ処理後の波形を示す図（ｇａｌ）、図７（ｄ）は地震動のＲUDを示す図である。なお、横軸は時間（秒）を示している。
【００１７】
図８はバターワース型バンドパスフィルタを用いた列車振動波形のフィルタ処理を示す図であり、図８（ａ）は列車振動の生波形を示す図（ｇａｌ）、図８（ｂ）は列車振動の高周波帯域フィルタ処理後の波形を示す図（ｇａｌ）、図８（ｃ）は列車振動の低周波帯域フィルタ処理後の波形を示す図（ｇａｌ）、図８（ｄ）は列車振動のＲUDを示す図である。なお、横軸は時間（秒）を示している。
【００１８】
図９は漸化式バンドパスフィルタ（バターワース型）の高周波帯域と低周波帯域のフィルタ特性を示す図である。
この図から明らかなように、ａは通過帯域：５〜１５Ｈｚ（低周波帯域フィルタ）であり、ｂは通過帯域：５０〜１００Ｈｚ（高周波帯域フィルタ）である。
次に、判別効果の検証について説明する。
【００１９】
図１０はノイズ識別に使用するＲUDの算出タイミングの概念を示す図であり、縦軸は加速度、横軸は時間、１は振幅レベル〔ある時刻の振幅レベル（変動）〕、２はノイズレベル〔ＮＬ：過去の振幅情報により平滑化処理を行ったある時刻の振幅レベル（変動）〕、３はトリガレベル〔ＮＬ×ＥＴＬ：ノイズレベル（ＮＬ）に定数（ＥＴＬ）をかけたもの（変動）〕であり、４はトリガ判定（早期地震諸元推定処理等を開始）を示している。
【００２０】
図１１は図１０における４のタイミングのＲUDを使用した際の各ＥＴＬに対する判定結果を示す図であり、図１１（ａ）はＥＴＬ（トリガレベル倍率）が１０の場合の列車振動（□）と地震動（◇）の分布を示す図、図１１（ｂ）はＥＴＬ（トリガレベル倍率）が１５の場合の列車振動（□）と地震動（◇）の分布を示す図、図１１（ｃ）はＥＴＬ（トリガレベル倍率）が２０の場合の列車振動（□）と地震動（◇）の分布を示す図、図１１（ｄ）はＥＴＬ（トリガレベル倍率）が３０の場合の列車振動（□）と地震動（◇）の分布を示す図である。これらの検証結果から、いずれのトリガレベル倍率においてもＲUDが１．０以上では列車振動（□）が分布し、ＲUDが１．０以下では地震動（◇）が分布していることから、本発明により地震動と列車振動が明瞭に分離できている。
【００２１】
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づき種々の変形が可能であり、これらを本発明の範囲から排除するものではない。
【産業上の利用可能性】
【００２２】
本発明の線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法は、線路沿線に地震計を設置し、この地震計により観測された加速度波形をもとに列車振動ノイズの判別精度を向上させる線路沿線に設置された地震計の列車振動ノイズ識別方法として利用することができる。
【符号の説明】
【００２３】
１    振幅レベル〔ある時刻の振幅レベル（変動）〕
２    ノイズレベル〔ＮＬ：過去の振幅情報により平滑化処理を行ったある時刻の振幅レベル（変動）〕
３    トリガレベル〔ＮＬ×ＥＴＬ：ノイズレベル（ＮＬ）に定数（ＥＴＬ）をかけたもの（変動）〕
４    トリガ判定（早期地震諸元推定処理等を開始）
【図１】
2014038065.tif 000003
【図２】
2014038065.tif 000004
【図３】
2014038065.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2014038065.tif 000009
【図８】
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【図９】
2014038065.tif 000011
【図１０】
2014038065.tif 000012
【図１１】
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