(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の走行速度を検出する走行速度検出部と、
前記車両の現在位置を検出する車両位置検出部と、
前記車両の車軸用軸受の振動を検出する振動検出部と、
前記振動検出部で検出した振動に基づき、前記車軸用軸受の振動の大きさを表す振動値を算出する振動値算出部と、
前記車両の走行経路を区分して設定した複数の区間、及び前記車両の走行速度の組み合わせに対応づけて、前記車軸用軸受に異常の予兆の有無または異常の発生を診断する異常診断のための診断用閾値を記憶している閾値記憶部と、
前記車両位置検出部で検出した現在位置に基づき、前記車両が走行している区間を特定する区間特定部と、
前記閾値記憶部が記憶している診断用閾値のうち、前記区間特定部で特定した区間、及び前記走行速度検出部で検出した走行速度に対応づけられている診断用閾値と、前記振動値算出部で算出した振動値との差分が予め定められた許容範囲外にある場合に、前記車軸用軸受に異常の予兆がある、または異常が発生していると診断することで、前記異常診断を行う異常診断部とを備え、
前記振動値は、前記振動検出部で検出した振動の振幅のＲＭＳ値であり、
前記診断用閾値は、前記車軸用軸受が正常状態である前記車両で走行したときに発生する振動の振幅のＲＭＳ値である軸受異常診断装置。
【請求項２】
前記異常診断部で異常の予兆があると診断されると、前記振動検出部で検出した振動に基づき、前記異常診断部で行われる異常診断よりも演算負荷及び精度が高い異常診断を行う高精度診断部を更に備える請求項１に記載の軸受異常診断装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の軸受異常診断装置を備えた車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、軸受異常診断装置、及び車両に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、軸受異常診断装置しては、例えば、特許文献１に記載の技術がある。この特許文献１に記載の技術では、車両の走行時に、車軸用軸受のデータの取得・解析を行って、即時に車軸用軸受の異常診断を行う。これにより、車軸用軸受の異常を早期に発見できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−９８２５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の従来技術では、解析に要する演算負荷が高いため、演算能力が高い演算装置が必要とされ、装置が高価になる可能性がある。これに対し、例えば、ＲＭＳ(root mean square)等の振動の大きさを表す数値と閾値とを比較して、車軸用軸受の異常診断を行う技術もある。この技術によれば、比較的演算能力が低い演算装置でも実行でき、装置が高価になることを抑制できる。しかしながら、走行経路の凹凸等によって振動値が増加すると、車軸用軸受の異常診断の信頼度が低下する可能性がある。
本発明は、上記のような点に着目し、車軸用軸受の異常診断の信頼度を向上可能な軸受異常診断装置、及び車両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】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明の一態様は、車両の走行速度を検出する走行速度検出部と、車両の現在位置を検出する車両位置検出部と、車両の車軸用軸受の振動を検出する振動検出部と、振動検出部で検出した振動に基づき、車軸用軸受の振動の大きさを表す振動値を算出する振動値算出部と、車両の走行経路を区分して設定した複数の区間、及び車両の走行速度の組み合わせに対応づけて、車軸用軸受に異常の予兆の有無または異常の発生を診断する異常診断のための診断用閾値を記憶している閾値記憶部と、車両位置検出部で検出した現在位置に基づき、車両が走行している区間を特定する区間特定部と、閾値記憶部が記憶している診断用閾値のうち、区間特定部で特定した区間、及び走行速度検出部で検出した走行速度に対応づけられている診断用閾値と、振動値算出部で算出した振動値との差分が予め定められた許容範囲外にある場合に、車軸用軸受に異常の予兆がある、または異常が発生していると診断することで、前記異常診断を行う異常診断部とを備え、振動値は、振動検出部で検出した振動の振幅のＲＭＳ値であり、診断用閾値は、車軸用軸受が正常状態である車両で走行したときに発生する振動の振幅のＲＭＳ値である。車両としては、例えば、鉄道車両、自動車が挙げられる。また、車軸用軸受としては、例えば、鉄道車両の車軸を支承する鉄道車両用軸受、自動車の車軸とハブとの間に介挿されるホイールベアリングが挙げられる。
【発明の効果】
【０００６】
本発明の一態様によれば、例えば、走行経路の凹凸等によって振動値が増加する区間を走行しているときに、振動値の増加を考慮した診断用閾値を用いて、車軸用軸受の異常診断を行うことができる。それゆえ、車軸用軸受の異常診断の信頼度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】鉄道車両及び軸受異常診断装置の概略構成を表す概念図である。
【図２】診断テーブルを説明するための説明図である。
【図３】演算装置が実行する異常診断処理を表すフローチャートである。
【図４】鉄道車両用軸受の異常診断手順を説明するための説明図である。
【図５】軸受異常診断装置の動作を表すシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明の一実施形態について、図面を参照しつつ説明する。
本実施形態は、鉄道車両１の走行中に、鉄道車両用軸受の振動を検出し、検出した振動に基づき、鉄道車両用軸受の異常診断を行う軸受異常診断装置４に適用したものである。
なお、以下に示す実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の形状、構造、配置等を下記のものに特定するものでない。本発明の技術的思想は、請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。
【０００９】
（構成）
図１に示すように、鉄道車両１は、車体２と、車体２を支持する台車３と、台車３の鉄道車両用軸受３３０（後述）の異常診断を行う軸受異常診断装置４とを備える。なお、本実施形態では、理解の容易のため、台車３が有する複数の鉄道車両用軸受３３０のうちの、１つの鉄道車両用軸受３３０（以下、「対象軸受３３０」とも呼ぶ）のみに着目する。
台車３は、車軸３１０と、車軸３１０に嵌着された車輪３２０と、車軸３１０の両端部に設けられ車軸３１０を回転自在に支承する複数の鉄道車両用軸受３３０とを備える。
【００１０】
軸受異常診断装置４は、走行速度検出部４１０と、車両位置検出部４２０と、振動検出部４３０と、閾値記憶部４４０と、情報表示部４５０と、演算装置４６０とを備える。
走行速度検出部４１０は、鉄道車両１の走行速度を検出する。例えば、車輪速センサを採用できる。そして、走行速度検出部４１０は、検出結果を演算装置４６０に出力する。
車両位置検出部４２０は、鉄道車両１の現在位置を検出する。例えば、ＧＰＳ(global positioning system)信号を受信し受信した信号から現在位置を演算するＧＰＳ受信機を採用できる。そして、車両位置検出部４２０は、検出結果を演算装置４６０に出力する。
振動検出部４３０は、鉄道車両１の対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の振動を検出する。そして、振動検出部４３０は、検出結果を演算装置４６０に出力する。
【００１１】
閾値記憶部４４０は、診断テーブルを格納している。診断テーブルには、図２に示すように、鉄道車両用軸受３３０の異常の予兆の有無を診断する異常診断のための診断用閾値が記憶されている。診断用閾値は、鉄道車両１の走行経路（以下、「営業路線」とも呼ぶ）を区分して設定した複数の区間、及び鉄道車両１の走行速度の組み合わせに対応づけて記憶されている。図２の例では、営業路線を区分して設定した複数の区間として、区間Ａ、Ｂ等を用いている。また、鉄道車両１の走行速度として、例えば、０〜３０[km/h]、３１〜６０[km/h]、６１〜９０[km/h]、９１〜１２０[km/h]等の速度範囲を用いている。
【００１２】
診断用閾値としては、例えば、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）が正常状態である鉄道車両１で走行したときに発生する振動の振幅のＲＭＳ値、振幅の絶対値の平均値、振幅のピーク値、振幅の波高率を採用できる。本実施形態では、正常状態である鉄道車両１で走行したときに発生する振動の振幅のＲＭＳ値を、診断用閾値として採用する。
この場合、診断用閾値の設定時に、まず、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）が正常状態である鉄道車両１によって各区間を種々の速度で走行し、走行にともない対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）に発生する振動のデータを振動検出部４３１で取得する。続いて、取得したデータを基に、複数の区間、及び鉄道車両１の走行速度の組み合わせ毎に、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）に発生する振動の振幅のＲＭＳ値を算出する。そして、算出したＲＭＳ値を診断用閾値として閾値記憶部４４０に記憶させる。ＲＭＳ値（診断用閾値）は、凹凸が大きい区間ほどまた走行速度が高いほど大きくなる。
【００１３】
情報表示部４５０は、演算装置４６０からの表示指令に従って、各種情報を表示する。
演算装置４６０は、例えば、マイクロコンピュータで実現される。演算装置４６０は、振動値算出部４６１と、区間特定部４６２と、異常診断部４６３と、高精度診断部４６４とを備える。振動値算出部４６１と、区間特定部４６２と、異常診断部４６３と、高精度診断部４６４とは、異常診断処理を実行する。異常診断処理の詳細については後述する。
【００１４】
（異常診断処理）
次に、振動値算出部４６１と、区間特定部４６２と、異常診断部４６３と、高精度診断部４６４とが実行する異常診断処理について説明する。
図３に示すように、まず、ステップＳ１００に移行して、振動値算出部４６１は、振動検出部４３０が出力した検出結果（振動）に基づき、鉄道車両用軸受３３０の振動の大きさを表す数値（以下、「振動値」とも呼ぶ）を算出する。振動値としては、例えば、振動検出部４３０で検出した振動の振幅のＲＭＳ値、振幅の絶対値の平均値、振幅のピーク値、振幅の波高率を採用できる。本実施形態では、診断用閾値（ＲＭＳ値）と同じ特性値を使用し、振動検出部４３０で検出した振動の振幅のＲＭＳ値を振動値として採用する。
続いてステップＳ１０２に移行して、区間特定部４６２は、車両位置検出部４２０が出力した現在位置に基づき、鉄道車両１が走行している区間を特定する。
【００１５】
続いてステップＳ１０４に移行して、異常診断部４６３は、閾値記憶部４４０が記憶しているＲＭＳ値（診断用閾値）のうち、ステップＳ１０２で特定した区間、及び走行速度検出部４１０が出力した走行速度、つまり、この走行速度が属する速度範囲に対応づけられているＲＭＳ値（診断用閾値）と、ステップＳ１００で算出したＲＭＳ値（振動値）とを比較する。これにより、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の異常診断を行う。
具体的には、異常診断部４６３は、閾値記憶部４４０が記憶しているＲＭＳ値（診断用閾値）から、ステップＳ１０２で特定した区間、及び走行速度検出部４１０が出力した走行速度が属する速度範囲に対応づけられているＲＭＳ値（診断用閾値）を取得する。続いて、異常診断部４６３は、取得したＲＭＳ値（診断用閾値）と、ステップＳ１００で算出したＲＭＳ値（振動値）との差分が予め定められた許容範囲内にあるか否かを判定する。
【００１６】
そして、異常診断部４６３は、図４の時刻ｔ5に示すように、ＲＭＳ値（診断用閾値）とＲＭＳ値（振動値）との差分が許容範囲内にあると判定した場合、つまり、｜ＲＭＳ値（診断用閾値）−ＲＭＳ値（振動値）｜≦許容範囲の境界値と判定した場合には（Ｙｅｓ）対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）が正常であると診断し、ステップＳ１００に戻る。これにより、上記ステップＳ１００〜Ｓ１０４のフローが再度実行される。ここで、ＲＭＳ値（振動値）は、サンプリングタイムが荒くても適切に算出できるため、ＲＭＳ値の算出、算出したＲＭＳ値に基づく異常診断は、比較的荒いサンプリングタイムで繰り返される。比較的荒いサンプリングタイムとしては、例えば、１［Ｈｚ］を採用できる。
【００１７】
一方、異常診断部４６３は、差分が許容範囲外にあると判定した場合、つまり、｜ＲＭＳ値（診断用閾値）−ＲＭＳ値（振動値）｜＞許容範囲の境界値と判定した場合には（Ｎｏ）、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）に異常の予兆があると診断し、ステップＳ１０６に移行する。
ステップＳ１０６では、異常診断部４６３は、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）に異常発生の予兆があることを報知する診断結果を表示させる表示指令（以下、「第１の表示指令」とも呼ぶ）を情報表示部４５０に出力する。
【００１８】
続いてステップＳ１０８に移行して、高精度診断部４６４は、振動検出部４３０で検出した振動に基づき、ステップＳ１０３で行われる異常診断よりも演算負荷及び精度が高い対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の異常診断（以下、「高精度診断」とも呼ぶ）を行う。高精度診断としては、例えば、特開２０１４−０５２３４６号公報、特開２０１３−００３０９５号公報に記載の技術等、公知の軸受の異常診断の技術を採用できる。高精度診断は、比較的細かいサンプリングタイム（例えば、０．５Ｈｚ）で繰り返される。
また同時に、高精度診断部４６４は、振動検出部４３０で検出した振動の振幅の時系列データを順次記憶する。これにより、異常が発生したときの時系列データを蓄積する。
ステップＳ１１０では、高精度診断部４６４は、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）に異常があることを報知する診断結果を表示させる表示指令（以下、「第２の表示指令」とも呼ぶ）を情報表示部４５０に出力する。
【００１９】
（動作その他）
次に、軸受異常診断装置４の動作について説明する。
まず鉄道車両１が走行を開始すると、演算装置４６０で異常診断処理が実行される。異常診断処理が実行されると、図５に示すように、演算装置４６０の振動値算出部４６１が、振動検出部４３０が出力した検出結果（振動）に基づき、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の振動の振幅のＲＭＳ値（振動値）を算出する（ステップＳ２００）。
ここで、鉄道車両１が、図４の時刻ｔ1に示すように、区間Ａ、例えば、比較的凹凸が大きい区間を時速２０[km/h]で走行していたとする。すると、区間特定部４６２が、車両位置検出部４２０が出力した現在位置に基づき、鉄道車両１が走行している区間が区間Ａであると特定する（ステップＳ２０２）。続いて、演算装置４６０の異常診断部４６３が、閾値記憶部４４０が記憶しているＲＭＳ値（診断用閾値）のうち、図２の太枠線で示すように、特定した区間Ａ（比較的凹凸が大きい区間）、及び走行速度検出部４１０が出力した走行速度２０[km/h]が属する速度範囲０〜３０[km/h]に対応づけられているＲＭＳ値（診断用閾値）、つまり、比較的大きいＲＭＳ値（診断用閾値）を読み出す（ステップＳ２０４）。続いて、異常診断部４６３が、読み出したＲＭＳ値（診断用閾値）と、振動値算出部４６１で算出したＲＭＳ値（振動値）とを比較して、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の異常診断、つまり異常の予兆の有無の診断を行う（ステップＳ２０６）。
【００２０】
このように、本実施形態では、鉄道車両１がＲＭＳ値（振動値）が比較的大きくなる区間Ａを走行しているときに、その区間Ａ、及び鉄道車両１の走行速度が属する速度範囲０〜３０[km/h]に対応した診断用閾値、つまり、比較的大きい診断用閾値を異常診断に用いるため、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の異常診断の信頼度を向上できる。
ここで、異常診断部４６３が、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）が正常状態にあると判定すると、上記ステップＳ２００〜Ｓ２０４のフローが再度実行される。その際、比較的荒いサンプリングタイム（例えば、１Ｈｚ）で、ＲＭＳ値の算出を行い、算出したＲＭＳ値を基に対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の異常診断が繰り返される。
すなわち、本実施形態では、走行経路の凹凸等によって振動値が増加する区間を走行しているときに、振動値の増加を考慮した診断用閾値を用いて、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の異常診断を行うことができる。それゆえ、一律の診断用閾値を用いる場合に比べ、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の異常診断の信頼度を向上できる。
【００２１】
上記フローを繰り返すうちに、鉄道車両１の走行速度が増加すると、増加後の走行速度が属する速度範囲と区間Ａとに対応づけられているＲＭＳ値（診断用閾値）を読み出す。そして、時刻ｔ2、ｔ3に示すように、異常診断部４６３が、読み出したＲＭＳ値（診断用閾値）を、振動値算出部４６１で算出したＲＭＳ値（振動値）と次々に比較して、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の異常の予兆の有無の診断を繰り返し行う。
さらに上記フローを繰り返すうちに、鉄道車両１が、図４の時刻ｔ4に示すように、区間Ｂ、例えば、比較的凹凸が小さい区間に進入したとする。すると、区間特定部４６２が、車両位置検出部４２０が出力した現在位置に基づき、鉄道車両１が走行している区間が区間Ｂであると特定する（ステップＳ２０８）。続いて、演算装置４６０の異常診断部４６３が、閾値記憶部４４０が記憶しているＲＭＳ値（診断用閾値）のうち、特定した区間Ｂ（比較的凹凸が小さい区間）、及び走行速度検出部４１０が出力した走行速度が属する速度範囲に対応づけられているＲＭＳ値（診断用閾値）、つまり、比較的小さいＲＭＳ値（診断用閾値）を読み出す（ステップＳ２１０）。続いて、読み出したＲＭＳ値（診断用閾値）と、振動値算出部４６１で算出したＲＭＳ値（振動値）とを比較して、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の予兆の有無の診断を行う（ステップＳ２１２）。
このように、本実施形態では、鉄道車両１がＲＭＳ値（振動値）が比較的小さくなる区間Ｂを走行しているときに、その区間Ｂ、及び鉄道車両１の走行速度が属する速度範囲に対応した診断用閾値、つまり、比較的小さい診断用閾値を異常診断に用いるため、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の異常の予兆の有無の診断の信頼度を向上できる。
【００２２】
その後、図４の時刻ｔ5に示すように、異常診断部４６３が、｜ＲＭＳ値（診断用閾値）−ＲＭＳ値（振動値）｜＞許容範囲の境界値と判定し、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）に異常の予兆があると診断したとする。すると、異常診断部４６３が、第１の表示指令を情報表示部４５０に出力する（ステップＳ２１４）。そして、情報表示部４５０が、異常診断部４６３からの第１の表示指令に従い、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）に異常の予兆があることを報知する診断結果を表示する（ステップＳ２１６）。
続いて、演算装置４６０の高精度診断部４６４が、振動検出部４３０で検出した振動に基づき、異常診断部４６３で行われる異常診断よりも演算負荷及び精度が高い高精度診断を行う（ステップＳ２１８）。また同時に、振動の振幅の時系列データを順次記憶する。
ここで、高精度診断部４６４が、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）が正常状態にあると判定すると、高精度診断が再度実行され、異常の予兆の有無の診断時よりも比較的細かいサンプリングタイム（例えば０．５Ｈｚ）で高精度診断が何度も繰り返される。
【００２３】
このように、本実施形態では、通常時には、異常診断部４６３が、比較的荒いサンプリングタイム（１Ｈz）で、ＲＭＳ値（振動値）を算出して、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の異常の予兆の有無の診断を行う。そして、異常の予兆があると診断された場合にはじめて、高精度診断部４６４が、比較的細かいサンプリングタイム（０．５Ｈｚ）で、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の異常発生の高精度診断と振幅の時系列データの記憶とを行う。それゆえ、通常時の演算負荷を低減でき、比較的演算能力が低い演算装置４６０でも実行できる。また、振幅の時系列データを記憶するための記憶媒体の記憶容量を低減できる。そのため、装置が高価で大型になることを抑制できる。
【００２４】
（本実施形態の効果）
本実施形態に係る発明は、次のような効果を奏する。
（１）本実施形態に係る軸受異常診断装置４では、鉄道車両１の走行経路を区分して設定した複数の区間、及び鉄道車両１の走行速度の組み合わせに対応づけて、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）に異常の予兆の有無を診断する異常診断のための診断用閾値（ＲＭＳ値）を記憶している閾値記憶部４４０を備える。そして、異常診断部４６３が、閾値記憶部４４０が記憶している診断用閾値（ＲＭＳ値）のうち、区間特定部４６２で特定した区間、及び走行速度検出部４１０で検出した走行速度の組み合わせに対応づけられている診断用閾値（ＲＭＳ値）と、振動値算出部４６１で算出した振動値（ＲＭＳ値）とを比較して、異常診断を行う。
このような構成によれば、例えば、走行経路の凹凸等によって振動値が増加する区間を走行しているときには、振動値の増加を考慮した診断用閾値を用いて、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の異常診断を行うことができる。それゆえ、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の異常診断の信頼度を向上できる。
【００２５】
（２）本実施形態に係る軸受異常診断装置４では、異常診断部４６３で異常の予兆があると診断されると、振動検出部４３０で検出した振動に基づき、異常診断部４６３で行われる異常診断よりも演算負荷及び精度が高い異常診断を行う高精度診断部４６４を更に備える。
このような構成によれば、通常時には、異常診断部４６３が、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の異常の予兆の有無の診断を行う。そして、異常の予兆があると診断された場合にはじめて、高精度診断部４６４が、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の異常発生の高精度診断を行う。それゆえ、通常時の演算負荷を低減でき、比較的演算能力が低い演算装置４６０でも実行でき、装置が高価になることを抑制できる。
【００２６】
（３）本実施形態に係る軸受異常診断装置４では、振動値は、振動検出部４３０で検出した振動の振幅のＲＭＳ値であり、診断用閾値は、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）が正常状態である車両で走行したときに発生する振動の振幅のＲＭＳ値である。
このような構成によれば、ＲＭＳ値を比較して異常診断を行うため、比較的演算能力が低い演算装置４６０でも実行でき、装置が高価になることをより抑制できる。
【００２７】
（４）本実施形態に係る軸受異常診断装置４では、異常診断部４６３は、閾値記憶部４４０が記憶している診断用閾値のうち、区間特定部４６２で特定した区間、及び走行速度検出部４１０で検出した走行速度に対応づけられている診断用閾値と、振動値算出部４６１で算出した振動値との差分が予め定められた許容範囲外にある場合に、鉄道車両用軸受３３０に異常の予兆があると診断する。
このような構成によれば、異常の予兆の有無を比較的容易に判定することができる。
【００２８】
（５）本実施形態に係る鉄道車両１は、上記（１）から（４）に記載の軸受異常診断装置４を備える。
このような構成によれば、例えば、走行経路の凹凸等によって振動値が増加する区間を走行しているときには、振動値の増加を考慮した診断用閾値を用いて、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の異常診断を行うことができる。それゆえ、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の異常診断の信頼度を向上できる。
【００２９】
（変形例）
（１）本実施形態では、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の異常の予兆の有無を診断する例を示したが、他の構成を採用することもできる。例えば、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の異常の発生そのものを診断する構成としてもよい。この場合、異常診断部４６３が、閾値記憶部４４０が記憶している診断用閾値のうち、区間特定部４６２で特定した区間、及び走行速度検出部４１０で検出した走行速度に対応付けられている診断用閾値と、振動値算出部４６１で算出した振動値との差分が予め定められた許容範囲外にある場合に、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）に異常が発生していると診断する。なお、対象軸受３３０（鉄道車両用軸受３３０）の異常の発生の診断に用いる許容範囲は、異常の予兆の有無の診断に用いる許容範囲よりも狭くする。
【００３０】
（２）本実施形態では、本発明を、鉄道車両１に適用する例を示したが、他の構成を採用することもできる。例えば、自動車に適用し、車軸とハブとの間に介挿されるホイールベアリングの異常の予兆の有無または異常の発生を診断する構成としてもよい。
【符号の説明】
【００３１】
１        鉄道車両
２        車体
３        台車
３１０    車軸
３２０    車輪
３３０    鉄道車両用軸受
４        軸受異常診断装置
４１０    走行速度検出部
４２０    車両位置検出部
４３０    振動検出部
４３１    振動検出部
４４０    閾値記憶部
４５０    情報表示部
４６０    演算装置
４６１    振動値算出部
４６２    区間特定部
４６３    異常診断部
４６４    高精度診断部
【図１】
0006586837.tif 000002
【図２】
0006586837.tif 000003
【図３】
0006586837.tif 000004
【図４】
0006586837.tif 000005
【図５】
0006586837.tif 000006