(57)【要約】【課題】列車の脱線予兆の検知精度を高めることが可能な脱線予兆検知システムを提供すること。【解決手段】台車に搭載した角速度センサ３５から出力されるピッチ角速度θ（ｔ）、ロール角速度φ（ｔ）のそれぞれにウェーブレット解析を適用し、ピッチ角速度のウェーブレット係数１４およびロール角速度のウェーブレット係数１５を算出する。時系列で変化する２つのウェーブレット係数１４、１５の各々をウェーブレット係数の閾値１６と比較し、両方が閾値を上回った時に脱線予兆を検知する。例えば０．５〜１００Ｈｚの低周波領域について算出したウェーブレット係数を利用する。周波数領域と時間領域の２種類の脱線予兆検知アルゴリズムを組み合わせて脱線予兆検知精度を高める。ウェーブレット解析の採用により、周波数領域のリアルタイム処理が可能になり、脱線予防が実現する。【選択図】図４
2018203024.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
列車に設けられ、走行中の列車のピッチ角速度及びロール角速度を検出する検知部と、
前記ピッチ角速度のウェーブレット係数を第１のウェーブレット係数として算出すると共に、前記ロール角速度のウェーブレット係数を第２のウェーブレット係数として算出し、算出された前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数が夫々既定した閾値を上回った場合、前記列車の脱線予兆と判定する制御装置と、
前記制御装置が脱線予兆と判定した場合、脱線予兆を外部に通知する出力部と、
を備える脱線予兆検知システム。
【請求項２】
前記制御装置は、低周波領域の範囲内のみに限定して、前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数を算出する、
請求項１に記載の脱線予兆検知システム。
【請求項３】
前記制御装置は、少なくとも前記ロール角速度について、検出値の履歴に基づき移動平均を算出し、前記移動平均から前記ロール角速度の変化を予測し、前記ロール角速度の予測値と、算出された前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数とに基づいて、前記列車の脱線予兆を判定する、
請求項１又は請求項２に記載の脱線予兆検知システム。
【請求項４】
列車に設けられ、所定の検知部で検知された走行中の列車のピッチ角速度及びロール角速度に基づき、前記ピッチ角速度のウェーブレット係数を第１のウェーブレット係数として算出すると共に、前記ロール角速度のウェーブレット係数を第２のウェーブレット係数として算出し、算出された前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数が夫々既定した閾値を上回った場合、前記列車の脱線予兆と判定し、脱線予兆と判定された場合、脱線予兆検知を外部に通知する、制御装置。
【請求項５】
走行中の列車のピッチ角速度及びロール角速度の検出値を入力し、
前記ピッチ角速度のウェーブレット係数を第１のウェーブレット係数として算出し、
前記ロール角速度のウェーブレット係数を第２のウェーブレット係数として算出し、
算出された前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数の夫々を既定した閾値と比較し、
前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数が前記閾値を上回った場合に、前記列車の脱線予兆と判定し、脱線予兆検知を外部に通知する、
脱線予兆検知方法。
【請求項６】
走行中の列車のピッチ角速度及びロール角速度の検出値を入力するステップと、
前記ピッチ角速度のウェーブレット係数を第１のウェーブレット係数として算出するステップと、
前記ロール角速度のウェーブレット係数を第２のウェーブレット係数として算出するステップと、
算出された前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数の夫々を既定した閾値と比較するステップと、
前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数が前記閾値を上回った場合に、前記列車の脱線予兆と判定し、脱線予兆検知を外部に通知するステップと、
を含む処理をコンピュータに実行させる脱線予兆検知プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脱線予兆検知システム、制御装置、脱線予兆検知方法、および脱線予兆検知プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄道列車の脱線の予兆を検知する従来技術として、本発明者らによる特許文献１および特許文献２に記載の技術が知られている。
【０００３】
特許文献１の技術では、走行中の台車のピッチ角速度およびロール角速度を、台車枠に取り付けたセンサによって検出し、検出した台車ピッチ角速度または台車ピッチ角速度の検出値が予め設定した閾値よりも大きくなったこと、および検出した台車ロール角速度または台車ロール角速度の積算値が予め設定した閾値よりも大きくなったことを条件として脱線予兆と判定する。
【０００４】
また、特許文献２の技術では、検知された台車のロール角速度を記憶装置に記憶させ、ロール角速度の履歴に基づいて移動平均を算出し、この移動平均からロール角速度の予測値を算出している。そして、検知された台車のピッチ角速度と、ロール角速度の所定時間後の予測値との夫々が既定した閾値を上回った場合に列車の脱線予兆と判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５４６８０１６号公報
【特許文献２】特開２０１４−２３１３０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１、特許文献２の従来技術を利用することにより、列車の脱線予兆を検知することが可能であるが、これらの従来技術は条件によっては必ずしも十分な性能が発揮できないことがあった。例えば、試験軌道で計測されたデータに基づいて決定した閾値等のパラメータを実際の営業路線を走行する列車に適用した場合には、レールの継ぎ目等の箇所でピッチ角速度、ロール角速度に発生する外乱による著大値の影響により、脱線予兆の誤検知が発生する場合があった。また、脱線予兆を検知するために利用する閾値が走行速度に大きく依存する状況であるため、適切な閾値の決定が困難であり、特に低速域においては誤検知が生じやすい傾向があった。
【０００７】
また、ピッチ角速度、ロール角速度などの分析については様々な手法を採用することが考えられるが、列車の脱線予兆を検知する場合には、予兆が発生してから０．２秒以内にそれを検知して直ちに対策を講じないと脱線の回避が困難であるという制約があるため、ほぼリアルタイムで分析可能な手法以外は採用できない。
【０００８】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、列車の脱線予兆の検知精度を高めることが可能な脱線予兆検知システム、制御装置、脱線予兆検知方法、および脱線予兆検知プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前述した目的を達成するために、本発明に係る脱線予兆検知システム、制御装置、脱線予兆検知方法、および脱線予兆検知プログラムは、下記（１）〜（６）を特徴としている。
（１）  列車に設けられ、走行中の列車のピッチ角速度及びロール角速度を検出する検知部と、
前記ピッチ角速度のウェーブレット係数を第１のウェーブレット係数として算出すると共に、前記ロール角速度のウェーブレット係数を第２のウェーブレット係数として算出し、算出された前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数が夫々既定した閾値を上回った場合、前記列車の脱線予兆と判定する制御装置と、
前記制御装置が脱線予兆と判定した場合、脱線予兆を外部に通知する出力部と、
を備える脱線予兆検知システム。
【００１０】
上記（１）の構成の脱線予兆検知システムによれば、列車の脱線予兆の検知精度を高めることが可能である。すなわち、ピッチ角速度及びロール角速度の各々の検出値をウェーブレット解析して得られる第１のウェーブレット係数、及び第２のウェーブレット係数を閾値と比較して判定することにより、低速時にレール継ぎ目等の箇所で発生する外乱の影響による誤検知を減らすことができる。
【００１１】
（２）  前記制御装置は、低周波領域の範囲内のみに限定して、前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数を算出する、
上記（１）に記載の脱線予兆検知システム。
【００１２】
上記（２）の構成の脱線予兆検知システムによれば、列車の脱線予兆の検知精度を更に高めることが可能である。すなわち、列車の車輪フランジがレールに乗り上がり脱線に至る際には、ピッチ角速度及びロール角速度の両方に低周波数の高い出力が存在することが確認されているので、低周波領域の範囲内で算出した第１のウェーブレット係数、及び第２のウェーブレット係数を利用することにより、脱線予兆の検知精度が改善される。
【００１３】
（３）  前記制御装置は、少なくとも前記ロール角速度について、検出値の履歴に基づき移動平均を算出し、前記移動平均から前記ロール角速度の変化を予測し、前記ロール角速度の予測値と、算出された前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数とに基づいて、前記列車の脱線予兆を判定する、
上記（１）又は（２）に記載の脱線予兆検知システム。
【００１４】
上記（３）の構成の脱線予兆検知システムによれば、ロール角速度の予測値、算出された第１のウェーブレット係数、及び前２のウェーブレット係数を組み合わせた条件について判定できるので、脱線予兆の検知精度を更に改善することが可能である。
【００１５】
（４）  列車に設けられ、所定の検知部で検知された走行中の列車のピッチ角速度及びロール角速度に基づき、前記ピッチ角速度のウェーブレット係数を第１のウェーブレット係数として算出すると共に、前記ロール角速度のウェーブレット係数を第２のウェーブレット係数として算出し、算出された前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数が夫々既定した閾値を上回った場合、前記列車の脱線予兆と判定し、脱線予兆と判定された場合、脱線予兆検知を外部に通知する、制御装置。
【００１６】
上記（４）の構成の制御装置によれば、上記（１）の脱線予兆検知システムと同様に、列車の脱線予兆の検知精度を高めることが可能である。
【００１７】
（５）  走行中の列車のピッチ角速度及びロール角速度の検出値を入力し、
前記ピッチ角速度のウェーブレット係数を第１のウェーブレット係数として算出し、
前記ロール角速度のウェーブレット係数を第２のウェーブレット係数として算出し、
算出された前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数の夫々を既定した閾値と比較し、
前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数が前記閾値を上回った場合に、前記列車の脱線予兆と判定し、脱線予兆検知を外部に通知する、
脱線予兆検知方法。
【００１８】
上記（５）の構成の脱線予兆検知方法によれば、上記（１）の脱線予兆検知システムと同様に、列車の脱線予兆の検知精度を高めることが可能である。
【００１９】
（６）  走行中の列車のピッチ角速度及びロール角速度の検出値を入力するステップと、
前記ピッチ角速度のウェーブレット係数を第１のウェーブレット係数として算出するステップと、
前記ロール角速度のウェーブレット係数を第２のウェーブレット係数として算出するステップと、
算出された前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数の夫々を既定した閾値と比較するステップと、
前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数が前記閾値を上回った場合に、前記列車の脱線予兆と判定し、脱線予兆検知を外部に通知するステップと、
を含む処理をコンピュータに実行させる脱線予兆検知プログラム。
【００２０】
上記（６）の構成の脱線予兆検知プログラムを所定のコンピュータで実行することにより、上記（１）の脱線予兆検知システムと同様に、列車の脱線予兆の検知精度を高めることが可能である。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の脱線予兆検知システム、制御装置、脱線予兆検知方法、および脱線予兆検知プログラムによれば、列車の脱線予兆の検知精度を高めることが可能である。すなわち、列車の車輪フランジがレールに乗り上がり脱線に至る際には、ピッチ角速度及びロール角速度の両方に低周波数の高い出力が存在することが確認されているので、低周波領域の範囲内で算出した前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数を利用することにより、脱線予兆の検知精度が改善される。
【００２２】
以上、本発明について簡潔に説明した。更に、以下に説明される発明を実施するための形態（以下、「実施形態」という。）を添付の図面を参照して通読することにより、本発明の詳細は更に明確化されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】図１は、本発明の実施形態の脱線予兆検知システムを搭載する列車の構成例を示す側面図である。
【図２】図２は、列車の台車のボギーフレームを示す平面図である。
【図３】図３は、列車の台車のボギーフレームを示す側面図である。
【図４】図４は、脱線予兆検知システムの構成例を示すブロック図である。
【図５】図５は、周波数領域脱線予兆検知ユニットの構成例を示すブロック図である。
【図６】図６は、時間領域脱線予兆検知ユニットにおける入出力および判定の条件を示すブロック図である。
【図７】図７は、ウェーブレット分析における入力信号および様々なウェーブレットの例を示す波形図である。
【図８】図８は、マザーウェーブレットとして使用するモルレーウェーブレットの波形を示す波形図である。
【図９】図９（ａ）、図９（ｂ）、図９（ｃ）、図９（ｄ）、図９（ｅ）、図９（ｆ）、図９（ｇ）、および図９（ｈ）は、試験軌道を用いた実験で得られた８種類の試験データのそれぞれにおけるロール角速度およびピッチ角速度のウェーブレット係数の時間推移を表すタイムチャートである。
【図１０】図１０（ａ）および図１０（ｂ）は、試験軌道を用いた実験で得られた１組の試験データに関するウェーブレット係数の分布状態を表す３次元グラフであり、図１０（ａ）はロール角速度、図１０（ｂ）はピッチ角速度をそれぞれ示す。
【図１１】図１１（ａ）および図１１（ｂ）は、試験軌道を用いた実験で得られた１組の試験データに基づくウェーブレット係数の時間推移を表すタイムチャートであり、図１１（ａ）はロール角速度、図１１（ｂ）はピッチ角速度をそれぞれ示す。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
本発明に関する具体的な実施形態について、各図を参照しながら以下に説明する。
【００２５】
＜列車の構成例＞
本発明の実施形態の脱線予兆検知システムを搭載する列車２０の構成例を図１に示す。列車２０の台車２２のボギーフレーム２５を上方から視た状態を図２に示す。また、このボギーフレーム２５を側面から視た状態を図３に示す。
【００２６】
本発明の脱線予兆検知システム５０は、図１に示したような構成の列車２０に搭載した状態で使用される。なお、図１に示した列車２０は２両編成の場合であるが、１両もしくは３両以上の編成の列車２０にも利用できる。
【００２７】
図１に示すように、列車２０の各車体２１は、その下部に接続され、車体２１を支持する複数の台車２２を備えている。図１の例では各車体２１の前後にそれぞれ２つの台車２２が備わっている。各々の台車２２は、図２および図３に示すようなボギーフレーム２５を備えている。
【００２８】
ボギーフレーム２５には、これを跨ぐように車軸２３が設けられ、車軸２３の両端にはレールと接する車輪２４が接続されている。また、図２および図３に示すように、ボギーフレーム２５の前後方向の中央付近、かつ列車２０の幅方向の左側方に、角速度センサ３５が配置してある。また、列車２０の走行速度を検出する速度センサ３４（図４参照）も台車２２に備わっている。
【００２９】
角速度センサ３５は、ピッチ角速度、およびロール角速度を検知する。本実施形態では、音叉型振動子を有するマイクロジャイロスコープとして構成された角速度センサ３５を用いている。ピッチ角速度は、ピッチ方向、すなわち列車２０の幅方向を軸とした回転（又は傾斜）の角速度であり、ロール角速度は、ロール方向、すなわち列車２０の前後方向を軸とした回転（又は傾斜）の角速度である。
【００３０】
＜脱線予兆検知システム５０の構成例＞
図４は、脱線予兆検知システム５０の構成例である。
【００３１】
図４に示した脱線予兆検知システム５０は、例えば図１に示した列車２０の台車２２毎にそれぞれ用意され、各脱線予兆検知システム５０の制御ユニット５１が車体２１上に設置される。各脱線予兆検知システム５０の制御ユニット５１に、各台車２２に装着された角速度センサ３５および速度センサ３４の電気信号が入力される。勿論、複数の車体２１の複数の台車２２を、１つの制御ユニット５１で集中的に制御することも可能である。
【００３２】
制御ユニット５１はコンピュータであり、短時間で計算処理を完了できるように十分な性能のハードウェアを備えている。また、周波数領域脱線予兆検知ユニット１０、時間領域脱線予兆検知ユニット３０、および最終判定部４０に相当する各機能を実現するための制御用ソフトウェアを備えている。なお、制御ユニット５１の内部に独立した複数のコンピュータを備えてもよい。
【００３３】
図４に示した脱線予兆検知システム５０は、列車２０の脱線予兆を検知して脱線を予防するために、２種類の脱線予兆検知アルゴリズムを搭載している。一方の脱線予兆検知アルゴリズムは周波数領域脱線予兆検知ユニット１０に組み込まれており、もう一方の脱線予兆検知アルゴリズムは時間領域脱線予兆検知ユニット３０に組み込まれている。
【００３４】
詳細については後述するが、周波数領域脱線予兆検知ユニット１０に組み込まれている脱線予兆検知アルゴリズムは、角速度センサ３５が出力するピッチ角速度θ（ｔ）、およびロール角速度φ（ｔ）を入力し、これらの信号の各々にウェーブレット解析を適用して信号毎にウェーブレット係数を算出する。なお、「ｔ」は時間を表す。そして、時系列で変化するピッチ角速度のウェーブレット係数、およびロール角速度のウェーブレット係数の各々を事前に定めた閾値と比較することにより脱線予兆の有無を識別する。実際には、ピッチ角速度のウェーブレット係数が閾値を上回り、同時にロール角速度のウェーブレット係数が閾値を上回った状態になると、脱線予兆として検知する。
【００３５】
一方、時間領域脱線予兆検知ユニット３０に組み込まれている脱線予兆検知アルゴリズムは、基本的に特許文献２に開示されているアルゴリズムと同じである。すなわち、角速度センサ３５が出力するピッチ角速度θ（ｔ）、およびロール角速度φ（ｔ）と、速度センサ３４が出力する走行速度Ｖ（ｔ）とをそれぞれ入力して処理する。そして、移動平均の計算に基づきロール角速度の変化を予測する。更に、ピッチ角速度と閾値との比較や、ロール角速度の予測値と閾値との比較を行い、その結果により脱線予兆を検知する。時間領域脱線予兆検知ユニット３０が使用する各閾値については、走行速度Ｖ（ｔ）に応じて適切な値が採用される。
【００３６】
基本的には、新たに開発された脱線予兆検知アルゴリズムを組み込んだ周波数領域脱線予兆検知ユニット１０だけでも、脱線予兆検知について十分な性能が得られる。しかし、周波数領域脱線予兆検知ユニット１０のアルゴリズムと、時間領域脱線予兆検知ユニット３０のアルゴリズムとはそれぞれ異なる長所と短所を有している。したがって、２種類の脱線予兆検知アルゴリズムをうまく使い分けることにより、より効果的に脱線を回避することが可能になる。
【００３７】
そこで、最終判定部４０は、周波数領域脱線予兆検知ユニット１０が出力する脱線予兆判定出力１７と、時間領域脱線予兆検知ユニット３０が出力する脱線予兆判定出力１８とを入力し、これらの信号に基づいて最適な列車の制御を実施する。
【００３８】
最終判定部４０の出力には、列車のブレーキ装置３８、および列車の散水装置３９が接続されている。すなわち、脱線予兆が検知された場合にブレーキ装置３８で制動をかけることにより、脱線を防止することができる。散水装置３９は、レールと車輪フランジとの接触部分に散水する装置である。つまり、脱線予兆として車輪フランジがレールに乗り上がった状態になっている時に、その接触箇所に散水して摩擦係数を低減させる。これにより、レールに乗り上がった車輪フランジを正常な位置に戻すことができ、脱線を防止できる。なお、本実施形態では、脱線予兆検知システム５０が散水装置３９を備える場合を例に説明しているが、これは一例であり、散水装置３９に代えて、あるいは散水装置３９に加え、脱線を防止するための別の装置を備えるようにしてもよい。
【００３９】
最終判定部４０の代表的な制御例としては、周波数領域脱線予兆検知ユニット１０が出力する脱線予兆判定出力１７により脱線予兆を認識した場合には、最終判定部４０が列車のブレーキ装置３８を制御してブレーキをかけるように制御する。また、時間領域脱線予兆検知ユニット３０が出力する脱線予兆判定出力１８により脱線予兆を認識した場合には、最終判定部４０が列車の散水装置３９を制御して散水し、摩擦係数を低減する。
【００４０】
なお、脱線予兆を検知した時に、警報を出力したり、疑似音声信号などを用いて危険であることを報知してもよい。但し、実際には脱線予兆を検知してから０．２秒以内に散水やブレーキの制御を実施しないと脱線を回避できない。したがって、最終判定部４０により散水やブレーキの制御を自動的に実施することが望ましい。
【００４１】
＜周波数領域脱線予兆検知ユニット１０＞
周波数領域脱線予兆検知ユニット１０の構成例を図５に示す。図５に示した周波数領域脱線予兆検知ユニット１０は、２つのウェーブレット変換処理部１１、１２、および脱線予兆判定部１３を備えている。
【００４２】
ウェーブレット変換処理部１１は、角速度センサ３５が出力するピッチ角速度θ（ｔ）の信号を一定の周期（例えば１／２００［秒］）で繰り返しサンプリングして入力し、この信号に対してウェーブレット変換処理を実施する。ウェーブレット変換処理部１１の出力にはピッチ角速度のウェーブレット係数１４が時系列の信号として得られる。ウェーブレット変換については後で説明する。
【００４３】
また、ウェーブレット変換処理部１２は、角速度センサ３５が出力するロール角速度φ（ｔ）の信号を一定の周期（例えば１／２００［秒］）で繰り返しサンプリングして入力し、この信号に対してウェーブレット変換処理を実施する。ウェーブレット変換処理部１２の出力にはロール角速度のウェーブレット係数１５が時系列の信号として得られる。
【００４４】
様々な実験を行った結果によれば、列車の車輪フランジ乗り上がり脱線の発生時には、ロール角速度およびピッチ角速度の両方に低周波の高出力があることが分かった。そこで、脱線の予兆を効果的に検知するために、ウェーブレット変換処理部１１および１２のそれぞれは、予め定めた低周波領域の範囲内、例えば０．５〜１００［Ｈｚ］の範囲内に限定してウェーブレット係数を算出する。
【００４５】
脱線予兆判定部１３は、ウェーブレット変換処理部１１が出力するピッチ角速度のウェーブレット係数１４と、ウェーブレット変換処理部１２が出力するロール角速度のウェーブレット係数１５と、ウェーブレット係数の閾値１６とに基づいて脱線予兆の判定を実施する。ウェーブレット係数の閾値１６については、ピッチ角速度のウェーブレット係数１４およびロール角速度のウェーブレット係数１５の両者に対してそれぞれ独立した閾値を割り当ててもよいが、両者に共通の閾値を用いている。また本実施形態では、ウェーブレット係数の閾値１６は事前に定めた定数であり、変化しない。しかし、場合によっては、例えば列車の走行速度などに応じてウェーブレット係数の閾値１６の値が多少変化するように調整してもよい。
【００４６】
脱線予兆判定部１３は、ピッチ角速度のウェーブレット係数１４の値が閾値１６を上回り、同時にロール角速度のウェーブレット係数１５の値が閾値１６を上回った状態を検知すると、脱線予兆判定出力１７に、脱線予兆検知を示す信号を出力する。
【００４７】
＜時間領域脱線予兆検知ユニット３０＞
時間領域脱線予兆検知ユニット３０における入出力および判定の条件を図６に示す。
【００４８】
図６および図４に示したように、時間領域脱線予兆検知ユニット３０の入力にはピッチ角速度θ（ｔ）、ロール角速度φ（ｔ）、および走行速度Ｖ（ｔ）の信号が入力される。また、時間領域脱線予兆検知ユニット３０が制御上で使用するパラメータとして、図６に示すように、ピッチ角速度閾値、ロール角速度移動平均予測値閾値、検知時間、傾斜計測時間、予測時間がある。ここで、ピッチ角速度閾値、およびロール角速度移動平均予測値閾値の各々の値は走行速度Ｖ（ｔ）に最適な値を利用するように変化する。
【００４９】
図６において時間領域脱線予兆検知ユニット３０のブロック中に示したように、時間領域脱線予兆検知ユニット３０は、３つの条件を比較することにより脱線予兆の検知について判定し、その結果を警告として出力する。比較する３つの条件は次の通りであり、これらの論理積により判定する。
【００５０】
（１）ピッチ角速度θ（ｔ）がピッチ角速度の閾値（速度依存）以上である。
（２）ロール角速度φ（ｔ）の移動平均値Φがその閾値（速度依存）以上である。
（３）ロール角速度φ（ｔ）の移動平均に基づく予測値Φｐがその閾値（速度依存）以上である。
時間領域脱線予兆検知ユニット３０における処理の内容については、特許文献２に開示されている従来技術と同じであるので、詳細な説明は省略する。
【００５１】
＜ウェーブレット変換の説明＞
ウェーブレット分析における入力信号および様々なウェーブレットの各波形を図７に示す。また、マザーウェーブレットとして使用するモルレーウェーブレットの波形を図８に示す。ただし、マザーウェーブレットには解析対象に合わせてさまざまな波形を用いることができる。
【００５２】
なお、信号の周波数解析を行う手法として一般的にはフーリエ解析が用いられる。しかし、フーリエ変換を実施すると、時間に関する情報が失われてしまうので、列車の脱線予兆のように突発的な変化を検出しようとする用途においては必要な情報が得られない。また、ハミングウィンドウを使った短時間フーリエ解析の場合には、短時間で低周波を捉えることが難しいため、例えば０．２秒以内に脱線予兆を検知できない。
【００５３】
ウェーブレットは一時的な波であり、ウェーブレット解析は任意の時系列データをウェーブレットの和として表現する手法である。例えば、図７に示したように、任意の入力信号として波Ｗ１が入力される場合に、これを様々なウェーブレットに分解し、例えばウェーブレットＷ２、Ｗ３、Ｗ４、Ｗ５、Ｗ６の和として波Ｗ１を表現することができる。
【００５４】
ウェーブレット変換には、連続ウェーブレット変換（ＣＷＴ）と、離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）とがある。連続ウェーブレット変換においては、マザーウェーブレットを利用し、このマザーウェーブレットに対して移動、拡大／縮小されたコピーと入力信号の波とを比較する。連続ウェーブレット変換においては、信号と解析関数との類似性の測定に内積を使う。マザーウェーブレットについては様々な形状を用いることができる。ウェーブレットが複素値であると、ＣＷＴはスケールと位置の複素値関数となり、信号が実数値であると、ＣＷＴはスケールと位置の実数値関数となる。連続ウェーブレット変換は次式で表すことができる。
【００５５】
【数１】
2018203024.tif 000003
但し、
Ｃ（ａ，ｂ；ｆ（ｔ），Ψ（ｔ））：ウェーブレット係数（ＣＷＴ係数）
ａ：スケールパラメータ
ｂ：位置パラメータ
ｆ（ｔ）：入力信号（原信号）
Ψ（ｔ）：マザーウェーブレット
ｔ：時間
【００５６】
つまり、マザーウェーブレットΨ（ｔ）および入力信号ｆ（ｔ）に基づき、スケールパラメータ（ａ）、および位置パラメータ（ｂ）の断続的な変化により、ウェーブレット係数が得られる。各係数に適切な拡大／縮小され、移動されたウェーブレット（例えば図７に示すＷ２〜Ｗ６）を乗じると、原信号の構成ウェーブレットが生じる。
【００５７】
本実施形態のウェーブレット変換処理部１１、１２においては、ウェーブレット変換のマザーウェーブレットΨ（ｔ）として、図８に示したモルレーウェーブレットの波形を採用している。モルレーウェーブレットには実数値版と、複素値版とがある。実数値版のモルレーウェーブレットは次式で表される。正規化及び再構成に定数が使用される。
【００５８】
【数２】
2018203024.tif 000004
【００５９】
前記第（１）式の連続ウェーブレット変換（ＣＷＴ）は、フーリエ逆変換を用いて次式のように書き換えることができる。これにより、信号の周波数ベースのフィルタリングとして連続ウェーブレット変換を解釈することもできる。
【数３】
2018203024.tif 000005
【００６０】
上記第（３）式は、時間の経過後のウェーブレットの広がりは、周波数領域のそのサポートの収縮の原因となることを示している。中心周波数は、広がりのため、低周波数の方へ移動する。ウェーブレット変換では、ウェーブレット動作の拡大は、エネルギーの保存と定義される。収縮中エネルギーを保存するために、周波数サポートはピークエネルギーレベルの増大を必要とする。品質係数（またはフィルタ係数と呼ばれることもある）は、ピークエネルギー対帯域幅の比率である。そのため、ウェーブレットは定数Ｑフィルタということもある。ウェーブレットの周波数サポートの収縮と拡張がピークエネルギーの比例した増加または減少を生じるからである。これは、列車の脱線予兆を検知するに際し利用価値のあるウェーブレットの重要な特性である。
【００６１】
上記第（３）式は、ＣＷＴをフーリエ変換の積のフーリエ逆変換として基本的に定義している。これは、ＣＷＴをフーリエ逆変換を用いて計算できることを意味する。
離散フーリエ変換の計算には効率的アルゴリズムがある。そこで、ＣＷＴにおける効率的アルゴリズムの採用を可能にするために、ＣＷＴの考え方をフーリエ領域に適用し、ＣＷＴの計算式を構築する。
【００６２】
【数４】
2018203024.tif 000006
【００６３】
上記第（４）式は次式の形式で書き換えることができる。
【数５】
2018203024.tif 000007
上記第（５）式は、畳み込みとしてＣＷＴを明示的に表現している。
【００６４】
ＣＷＴの離散バージョンを実行する場合には、入力系列をＮ長ベクトル（ｘ［ｎ］）として表す。ＣＷＴの畳み込みの離散バージョンは次式で表される。
【数６】
2018203024.tif 000008
【００６５】
上記第（６）式の形式でＣＷＴを取得するためには、シフトされたパラメータ（ｂ）の各値の畳み込みを計算し、それぞれのスケール（ａ）に対し、このプロセスを繰り返す必要がある。但し、２つの系列が環状に広がり、長さＮまで期分けされる場合、環状畳み込みは、離散フーリエ変換の積として次の第（７）式で表せる。ＣＷＴは、積のフーリエ逆変換である。
【００６６】
【数７】
2018203024.tif 000009
【００６７】
上記のように、ＣＷＴをフーリエ逆変換として表わすことにより、高速フーリエアルゴリズムを採用してＣＷＴの計算を実施することが可能になる。これにより、計算効率を大幅に高め、畳み込みの計算コストを削減できる。
【００６８】
以上に説明したような手法を用いて、図５に示したウェーブレット変換処理部１１および１２が、それぞれウェーブレット変換の計算処理を実施する。ウェーブレット変換処理部１１はピッチ角速度θ（ｔ）を処理してピッチ角速度のウェーブレット係数１４を算出する。また、ウェーブレット変換処理部１２はロール角速度φ（ｔ）を処理してロール角速度のウェーブレット係数１５を算出する。算出されるピッチ角速度のウェーブレット係数１４、およびロール角速度のウェーブレット係数１５は、いずれも変化する時系列の信号である。
【００６９】
＜実験データの説明＞
図４に示した脱線予兆検知システム５０の周波数領域脱線予兆検知ユニット１０、および時間領域脱線予兆検知ユニット３０の各々が列車脱線予兆を正しく検知できるように各種閾値等のパラメータを事前に適切に決定する必要がある。そのために、実験を行いその結果のデータを利用して、脱線予兆検知システム５０の調整を実施した。
【００７０】
東京大学千葉実験所の試験軌道において、実物大台車を使い、様々な走行速度についてフランジ乗り上がり脱線試験を実施した。この試験においては、安全に脱線試験ができるように様々な工夫が施された。また、図１に示した列車２０と同じように、台車上に角速度センサ３５、速度センサ３４、およびその他のセンサを取り付けて試験を実施した。すなわち、台車におけるピッチ角速度θ（ｔ）、ロール角速度φ（ｔ）、および走行速度Ｖ（ｔ）を含む時系列データを計測し、データロガーを用いてこれを記録した。
【００７１】
この実験の結果として、次の表１に示した「試験１」、「試験２」、「試験３」、「試験４」、「試験５」、「試験６」、「試験７」、および「試験８」の８組のデータをそれぞれ抽出し各データの分析を実施した。
【００７２】
【表１】
2018203024.tif 000010
【００７３】
試験軌道を用いた実験で得られた８種類の試験データのそれぞれにおけるロール角速度（Roll）およびピッチ角速度（Pitch）のウェーブレット係数の時間推移を図９（ａ）、図９（ｂ）、図９（ｃ）、図９（ｄ）、図９（ｅ）、図９（ｆ）、図９（ｇ）、および図９（ｈ）にそれぞれ示す。図９（ａ）〜図９（ｈ）において、各グラフの横軸は時間（秒）を表し、縦軸はウェーブレット係数の値を表す。
【００７４】
図９（ａ）〜図９（ｈ）において、四角で囲んだ箇所は、脱線またはその予兆が発生している箇所を表す。すなわち、台車の車輪フランジがレールに乗り上がる際には、ロール角速度（Roll）のウェーブレット係数、およびピッチ角速度（Pitch）のウェーブレット係数の両方について、数値が同時期に大きくなっている。つまり、脱線またはその予兆が発生している状況では、ロール角速度（Roll）のウェーブレット係数、およびピッチ角速度（Pitch）のウェーブレット係数が共に所定値以上に増大している。
【００７５】
また、表１に示したように、「試験１」〜「試験８」は、車輪フランジ乗り上がり開始直前の走行速度がそれぞれ異なっているが、図９（ａ）〜図９（ｈ）の各々における脱線予兆発生箇所のウェーブレット係数の大きさには大きな違いは生じていない。
【００７６】
そこで、本実施形態では、周波数領域脱線予兆検知ユニット１０の脱線予兆判定部１３に与えるウェーブレット係数の閾値１６として、走行速度に依存しない一定の定数を与えることとする。具体的には、図９（ａ）〜図９（ｈ）のデータと同様の環境においては、「０．０８」程度の値をウェーブレット係数の閾値１６として割り当てることが想定される。したがって、図５に示した脱線予兆判定部１３は、ピッチ角速度のウェーブレット係数１４が「０．０８」を上回り、同時にロール角速度のウェーブレット係数１５が「０．０８」を上回ったことを検知したときに、「脱線予兆あり」と判定する。
【００７７】
試験軌道を用いた実験で得られた１組の試験データに関するウェーブレット係数の時間軸方向および周波数軸方向の分布状態を表す３次元グラフを図１０（ａ）および図１０（ｂ）に示す。図１０（ａ）はロール角速度、図１０（ｂ）はピッチ角速度をそれぞれ示す。
【００７８】
また、試験軌道を用いた実験で得られた１組の試験データに基づくウェーブレット係数の時間推移を図１１（ａ）および図１１（ｂ）に示す。図１１（ａ）はロール角速度、図１１（ｂ）はピッチ角速度をそれぞれ示す。
【００７９】
周波数領域脱線予兆検知ユニット１０が採用している脱線予兆検知アルゴリズムにおいては、低周波領域（例えば０．５〜１００［Ｈｚ］）におけるピッチ角速度およびロール角速度のパワースペクトル密度の時間推移を監視することができる。つまり、図１０（ａ）、図１０（ｂ）のグラフのような変化を監視することにより脱線予兆を検知する。
【００８０】
得られた実験データを分析することにより、ピッチ角速度およびロール角速度の周波数成分は、台車の正常な走行状態（レール継ぎ目等で発生する外乱を含む）と、車輪フランジ乗り上がり脱線状態とを区別する上で非常に有効であることが判明した。また、ピッチ角速度およびロール角速度のウェーブレット解析を採用することにより、周波数成分の時間推移もリアルタイムで監視できるため、脱線予兆が発生してから０．２秒以内にそれを検知することができる。
【００８１】
また、図４に示した脱線予兆検知システム５０のように、周波数領域脱線予兆検知ユニット１０、および時間領域脱線予兆検知ユニット３０を採用して２種類の脱線予兆検知アルゴリズムを併用することにより、脱線予兆検知精度を更に改善したり、効果的な脱線予防制御が可能になる。例えば、時間領域脱線予兆検知ユニット３０の脱線予兆検知アルゴリズム単独の場合には、レール継ぎ目で発生する外乱による著大値の影響により脱線予兆の誤検出が発生する場合がある。しかし、ウェーブレット解析を採用したアルゴリズムを組み合わせることにより、誤検出の発生を抑制可能になる。
【００８２】
なお、脱線予兆検知システム５０の各部の機能については、列車に搭載する専用の制御装置として実現することもできるし、パーソナルコンピュータのような汎用の装置にアプリケーションプログラムとして組み込んで実現することもできる。
【００８３】
ここで、上述した本発明に係る脱線予兆検知システム、制御装置、脱線予兆検知方法、および脱線予兆検知プログラムの実施形態の特徴をそれぞれ以下［１］〜［６］に簡潔に纏めて列記する。
［１］  列車に設けられ、走行中の列車のピッチ角速度及びロール角速度を検出する検知部（角速度センサ３５）と、
前記ピッチ角速度のウェーブレット係数を第１のウェーブレット係数として算出すると共に、前記ロール角速度のウェーブレット係数を第２のウェーブレット係数として算出し、算出された前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数が夫々既定した閾値を上回った場合、前記列車の脱線予兆と判定する制御装置（周波数領域脱線予兆検知ユニット１０）と、
前記制御装置が脱線予兆と判定した場合、脱線予兆を外部に通知する出力部（最終判定部４０）と、
を備える脱線予兆検知システム（５０）。
【００８４】
［２］  前記制御装置（ウェーブレット変換処理部１１、１２）は、低周波領域の範囲内のみに限定して、前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数を算出する、
上記［１］に記載の脱線予兆検知システム。
【００８５】
［３］  前記制御装置（制御ユニット５１）は、少なくとも前記ロール角速度について、検出値の履歴に基づき移動平均を算出し、前記移動平均から前記ロール角速度の変化を予測し、前記ロール角速度の予測値と、算出された前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数とに基づいて、前記列車の脱線予兆を判定する、
上記［１］又は［２］に記載の脱線予兆検知システム。
【００８６】
［４］  列車に設けられ、所定の検知部で検知された走行中の列車のピッチ角速度及びロール角速度に基づき、前記ピッチ角速度のウェーブレット係数を第１のウェーブレット係数として算出すると共に、前記ロール角速度のウェーブレット係数を第２のウェーブレット係数として算出し、算出された前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数が夫々既定した閾値を上回った場合、前記列車の脱線予兆と判定し、脱線予兆と判定された場合、脱線予兆検知を外部に通知する、制御装置（周波数領域脱線予兆検知ユニット１０）。
【００８７】
［５］  走行中の列車のピッチ角速度及びロール角速度の検出値を入力し、
前記ピッチ角速度のウェーブレット係数を第１のウェーブレット係数として算出し（ウェーブレット変換処理部１１の機能に相当）、
前記ロール角速度のウェーブレット係数を第２のウェーブレット係数として算出し（ウェーブレット変換処理部１２の機能の機能に相当）、
算出された前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数の夫々を既定した閾値と比較し（脱線予兆判定部１３の機能に相当）、
前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数が前記閾値を上回った場合に、前記列車の脱線予兆と判定し、脱線予兆検知を外部に通知する（最終判定部４０の機能に相当）、
脱線予兆検知方法。
【００８８】
［６］  走行中の列車のピッチ角速度及びロール角速度の検出値を入力するステップと、
前記ピッチ角速度のウェーブレット係数を第１のウェーブレット係数として算出するステップ（ウェーブレット変換処理部１１の機能に相当）と、
前記ロール角速度のウェーブレット係数を第２のウェーブレット係数として算出するステップ（ウェーブレット変換処理部１２の機能の機能に相当）と、
算出された前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数の夫々を既定した閾値と比較するステップ（脱線予兆判定部１３の機能に相当）と、
前記第１のウェーブレット係数、及び前記第２のウェーブレット係数が前記閾値を上回った場合に、前記列車の脱線予兆と判定し、脱線予兆検知を外部に通知するステップ（最終判定部４０の機能に相当）と、
を含む処理をコンピュータに実行させる脱線予兆検知プログラム。
【符号の説明】
【００８９】
１０  周波数領域脱線予兆検知ユニット
１１，１２  ウェーブレット変換処理部
１３  脱線予兆判定部
１４  ピッチ角速度のウェーブレット係数
１５  ロール角速度のウェーブレット係数
１６  ウェーブレット係数の閾値
１７，１８  脱線予兆判定出力
２０  列車
２１  車体
２２  台車
２３  車軸
２４  車輪
２５  ボギーフレーム
３０  時間領域脱線予兆検知ユニット
３１，３２  列車制御信号
３４  速度センサ
３５  角速度センサ
３８  列車のブレーキ装置
３９  列車の散水装置
４０  最終判定部
５０  脱線予兆検知システム
５１  制御ユニット
【図１】
2018203024.tif 000011
【図２】
2018203024.tif 000012
【図３】
2018203024.tif 000013
【図４】
2018203024.tif 000014
【図５】
2018203024.tif 000015
【図６】
2018203024.tif 000016
【図７】
2018203024.tif 000017
【図８】
2018203024.tif 000018
【図９】
2018203024.tif 000019
【図１０】
2018203024.tif 000020
【図１１】
2018203024.tif 000021