(57)【要約】  何れの空気ばねの給排気に異常が生じているかを検出可能な車体傾斜制御装置の異常検出方法を提供する。本発明は、車両を前後に２分割した半車両１０毎に状態推定モデルを作成するモデル作成ステップと、状態推定モデルに状態推定手法を適用することで、何れの空気ばね３に対する給排気に異常が生じているかを検出する異常検出ステップとを含む。状態推定モデルは、各半車両が有する各空気ばねに対する給排気の流量指令値が入力された場合に、該入力された各空気ばねに対する給排気の流量指令値にそれぞれ仮想ゲインを乗算して平均し、該平均した値に対して各空気ばねの高さの平均値を出力するモデルであって、各仮想ゲインが状態変数として含まれている。
2015050233.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車体、前記車体の前後に配置された一対の台車及び各台車の左右に配置され前記車体を支持する一対の空気ばねを有する車両に設けられ、各空気ばねに対する給排気を制御して前記車体を傾斜させる車体傾斜制御装置の異常検出方法であって、
前記一対の台車の各々について、状態推定モデルを作成するステップと、
前記状態推定モデルを用いて、何れの空気ばねに対する給排気に異常が生じているかを検出するステップとを含み、
前記状態推定モデルは、
一方の空気ばねに対する給排気の流量を指令するための第１流量指令値が入力された場合に前記第１流量指令値に状態変数である第１仮想ゲインを乗算し、
他方の空気ばねに対する給排気の流量を指令するための第２流量指令値が入力された場合に前記第２流量指令値に状態変数である第２仮想ゲインを乗算し、
前記第１仮想ゲインが乗算された第１流量指令値と前記第２仮想ゲインが乗算された第２流量指令値とを平均した値に対応して前記一対の空気ばねの高さの平均値を出力する数理モデルであり、
前記異常を検出するステップは、
前記第１流量指令値に基づいて給排気が制御されたときの前記一方の空気ばねの高さを観測して得られた値と前記第２流量指令値に基づいて給排気が制御されたときの前記他方の空気ばねの高さを観測して得られた値との平均値を前記状態推定モデルが出力する値に用いて前記第１仮想ゲインの値及び前記第２仮想ゲインの値を推定するステップと、
前記推定された第１仮想ゲインの値が所定のしきい値未満である場合に前記一方の空気ばねの給排気に異常が生じていると判定し、前記推定された第２仮想ゲインの値が所定のしきい値未満である場合に前記他方の空気ばねの給排気に異常が生じていると判定するステップとを含む、異常検出方法。
【請求項２】
請求項１に記載の異常検出方法であって、
前記判定するステップは、
前記推定された第１仮想ゲインの値が所定の期間に亘って前記所定のしきい値未満である場合に前記一方の空気ばねの給排気に異常が生じていると判定し、前記推定された第２仮想ゲインの値が所定の期間に亘って前記所定のしきい値未満である場合に前記他方の空気ばねの給排気に異常が生じていると判定する、異常検出方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の異常検出方法であって、
前記車体傾斜制御装置は、
前記一方の空気ばねへの給気及び前記一方の空気ばねからの排気の流量を制御する第１流量比例弁と、
前記一方の空気ばねへの給気をオン又はオフする第１給気締切弁と、
前記一方の空気ばねからの排気をオン又はオフする第１排気締切弁と、
前記他方の空気ばねへの給気及び前記他方の空気ばねからの排気の流量を制御する第２流量比例弁と、
前記他方の空気ばねへの給気をオン又はオフする第２給気締切弁と、
前記他方の空気ばねからの排気をオン又はオフする第２排気締切弁とを含み、
前記第１流量指令値は、
前記一方の空気ばねへの給気の流量を指令するための第１給気流量指令値と、
前記一方の空気ばねからの排気の流量を指令するための第１排気流量指令値とを含み、
前記第２流量指令値は、
前記他方の空気ばねへの給気の流量を指令するための第２給気流量指令値と、
前記他方の空気ばねからの排気の流量を指令するための第２排気流量指令値とを含み、
前記第１仮想ゲインは、
前記第１給気流量指令値が入力された場合に前記第１給気流量指令値に乗算される第１給気仮想ゲインと、
前記第１排気流量指令値が入力された場合に前記第１排気流量指令値に乗算される第１排気仮想ゲインとを含み、
前記第２仮想ゲインは、
前記第２給気流量指令値が入力された場合に前記第２給気流量指令値に乗算される第２給気仮想ゲインと、
前記第２排気流量指令値が入力された場合に前記第２排気流量指令値に乗算される第２排気仮想ゲインとを含み、
前記状態推定モデルは、
前記第１給気仮想ゲインが乗算された第１給気流量指令値又は前記第１排気仮想ゲインが乗算された第１排気流量指令値と、前記第２給気仮想ゲインが乗算された第２給気流量指令値又は前記第２排気仮想ゲインが乗算された第２排気流量指令値との平均値に対応して、前記一対の空気ばねの高さの平均値を出力し、
前記推定するステップは、
前記第１給気流量指令値又は前記第１排気流量指令値に基づいて制御されたときの前記一方の空気ばねの高さを観測して得られた値と、前記第２給気流量指令値又は前記第２排気流量指令値に基づいて制御されたときの前記他方の空気ばねの高さを観測して得られた値との平均値を、前記状態推定モデルが出力する値に用いて、前記第１給気仮想ゲインの値、前記第１排気仮想ゲインの値、前記第２給気仮想ゲインの値及び前記第２排気仮想ゲインの値を推定し、
前記判定するステップは、
前記推定された第１給気仮想ゲインの値が前記所定のしきい値未満である場合に前記第１給気締切弁に異常が生じていると判定し、前記推定された第１排気仮想ゲインの値が前記所定のしきい値未満である場合に前記第１排気締切弁に異常が生じていると判定し、前記推定された第２給気仮想ゲインの値が前記所定のしきい値未満である場合に前記第２給気締切弁に異常が生じていると判定し、前記推定された第２排気仮想ゲインの値が前記所定のしきい値未満である場合に前記第２排気締切弁に異常が生じていると判定する、異常検出方法。
【請求項４】
請求項３に記載の異常検出方法であって、
前記判定するステップは、
前記推定された第１給気仮想ゲインの値が前記所定の期間に亘って前記所定のしきい値未満である場合に前記第１給気締切弁に異常が生じていると判定し、
前記推定された第１排気仮想ゲインの値が前記所定の期間に亘って前記所定のしきい値未満である場合に前記第１排気締切弁に異常が生じていると判定し、
前記推定された第２給気仮想ゲインの値が前記所定の期間に亘って前記所定のしきい値未満である場合に前記第２給気締切弁に異常が生じていると判定し、
前記推定された第２排気仮想ゲインの値が前記所定の期間に亘って前記所定のしきい値未満である場合に前記第２排気締切弁に異常が生じていると判定する、異常検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄道車両の車体を傾斜させる車体傾斜制御装置の異常検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
軌道の曲線区間を通過している鉄道車両の乗り心地を改善する装置として、車体傾斜制御装置が知られている。車体傾斜制御装置は、車両が有する車体と一対の台車との間に配置された４つの空気ばねに対する給排気を制御することで車体を傾斜させる。【０００３】
具体的には、車体傾斜制御装置は、車両が軌道の曲線区間を通過しているときに、外軌側に配置された空気ばねに給気して該空気ばねの高さを高くし、かつ、内軌側に配置された空気ばねを排気して該空気ばねの高さを低くする。これにより、車体を曲線区間の内側に向けて傾斜させる。【０００４】
例えば、特許文献１（特許第５１８２２３９号公報）には、各空気ばねに、スプール型流量比例弁と、給気側締切弁（電磁弁）と、排気側締切弁（電磁弁）とを備えた車体傾斜制御装置が提案されている。スプール型流量比例弁は、スプールを摺動させてその停止位置を変えることで、各空気ばねに対する給排気流量を制御する。給気側締切弁は、スプール型流量比例弁と空気圧源（元圧だめ）とを接続する配管に設けられ、スプール型流量比例弁への給気を制御する。排気側締切弁は、スプール型流量比例弁と排気ポートとを接続する配管に設けられ、スプール型流量比例弁からの排気を制御する。【０００５】
ここで、特許文献１に記載のような車体傾斜制御装置による空気ばねの給排気の異常に関し、特に問題となるのは、排気側締切弁が閉まったままの状態になることである。上述のように、車体傾斜制御装置は、車両が軌道の曲線区間を通過しているときに、外軌側に配置された空気ばねに給気して該空気ばねの高さを高くすることで車体を傾斜させている。従って、排気側締切弁が閉じたままの状態が生じると、外軌側に配置された空気ばねから排気することができなくなり、空気ばねの高さが元に戻らなくなる。この結果、車両が軌道の曲線区間を通過した後、車体を水平に戻せなくなる。【０００６】
車体傾斜制御装置の異常検出に関しては、例えば、特許文献２（特許第５０３８６１５号公報）に記載の方法が提案されている。特許文献２に記載の方法は、４つの空気ばねの高さで表された所定の式の値が所定のしきい値を超えたときに異常が生じていると判定する。【０００７】
特許文献２に記載の方法によれば、車体傾斜制御装置に異常が生じたこと自体は検出できるが、４つの空気ばねのうち、何れの空気ばねの給排気に異常が生じているかを検出することはできない。そのため、車体傾斜制御装置が通常備える差圧弁やＬＶ弁を用いた給排気制御に切り替えることで車体を水平に戻すしかない。しかしながら、これらの弁は一般的に流量が小さいため、車体を元に戻す動作が非常に遅くなる。このため、乗客が重力を左右の方向に感じる時間が長くなり、乗り心地が大きく損なわれる。また、何れの空気ばねの給排気に異常が生じたのか検出できないため、修理を実施する際の作業が煩雑になる。
【発明の開示】
【０００８】
本発明の目的は、何れの空気ばねの給排気に異常が生じているかを検出できる車体傾斜制御装置の異常検出方法を提供することである。
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明者らは鋭意検討した。その結果、車体傾斜運動をモデリングした車体傾斜運動モデルを作成し、検出対象とする各空気ばねの給排気の異常を仮想ゲインとして表現し、その仮想ゲインを車体傾斜運動モデルに状態変数として付加した数理モデルとしての状態推定モデルを考えることに着眼した。そして、この状態推定モデルに拡張カルマンフィルタ等の状態推定手法を適用して仮想ゲインを推定すれば、その推定値が所定のしきい値未満となる仮想ゲインに対応する空気ばねの給排気に異常が生じていると判定可能であることを見出した。
【００１０】
なお、空気ばねへの給排気に異常が生じた場合、台車に対する車体の傾斜よりも、台車に対する車体の高さ（上下方向での位置）の方が影響を受け易い。なぜなら、各台車に対する車体の傾斜の挙動は、車体に作用するねじりモーメントの影響を受け、台車毎に独立とならないが、車体の高さの挙動は、台車毎に独立しているからである。この観点より、本発明者らは、各空気ばねの給排気の異常を検出するために用いる車体傾斜運動モデルとして、車両を前後に２分割した半車両毎（台車毎）に、各台車に配置された各空気ばねに対する給排気の流量指令値の平均値（すなわち、車体への上下指令）を入力とし、各空気ばねの高さの平均値（すなわち、車体の台車からの高さ）を出力とするモデルを考えれば良いことを見出した。そして、この車体傾斜運動モデルにおける各空気ばねに対する給排気の流量指令値に対して上記仮想ゲインを乗算し、仮想ゲインを乗算した後の各空気ばねに対する給排気の流量指令値の平均値を車体傾斜運動モデルの入力とすれば、仮に一の仮想ゲインの推定値が所定のしきい値未満である場合、当該仮想ゲインが乗算されている給排気の流量指令値は車体運動モデルの入力にあまり寄与していない、すなわち当該仮想ゲインに対応する空気ばねの給排気に異常が生じていると判定できることを見出した。
【００１１】
本発明は、上記知見に基づき完成したものである。
【００１２】
本発明の実施の形態による異常検出方法は、車体、車体の前後に配置された一対の台車及び各台車の左右に配置され車体を支持する一対の空気ばねを有する車両に設けられ、各空気ばねに対する給排気を制御して車体を傾斜させる車体傾斜制御装置の異常検出方法である。この異常検出方法は、一対の台車の各々について、状態推定モデルを作成するステップと、状態推定モデルを用いて、何れの空気ばねに対する給排気に異常が生じているかを検出するステップとを含む。状態推定モデルは、一方の空気ばねに対する給排気の流量を指令するための第１流量指令値が入力された場合に第１流量指令値に状態変数である第１仮想ゲインを乗算し、他方の空気ばねに対する給排気の流量を指令するための第２流量指令値が入力された場合に第２流量指令値に状態変数である第２仮想ゲインを乗算し、第１仮想ゲインが乗算された第１流量指令値と第２仮想ゲインが乗算された第２流量指令値とを平均した値に対応して一対の空気ばねの高さの平均値を出力する数理モデルである。異常を検出するステップは、第１流量指令値に基づいて給排気が制御されたときの一方の空気ばねの高さを観測して得られた値と第２流量指令値に基づいて給排気が制御されたときの他方の空気ばねの高さを観測して得られた値との平均値を状態推定モデルが出力する値に用いて第１仮想ゲインの値及び第２仮想ゲインの値を推定するステップと、推定された第１仮想ゲインの値が所定のしきい値未満である場合に一方の空気ばねの給排気に異常が生じていると判定し、推定された第２仮想ゲインの値が所定のしきい値未満である場合に他方の空気ばねの給排気に異常が生じていると判定するステップとを含む。
【００１３】
上記の異常検出方法によれば、各空気ばねに対する給排気の流量指令値に乗算される各仮想ゲインの値を推定し、その推定値が所定のしきい値未満の仮想ゲインが存在する場合、当該仮想ゲインに対応する空気ばねの給排気に異常が生じていると判定する。すなわち、一の仮想ゲインの推定値が所定のしきい値未満である場合、当該仮想ゲインが乗算されている給排気の流量指令値は空気ばねの高さ制御に対する寄与が少なく、当該仮想ゲインに対応する空気ばねの給排気に異常が生じていると判定可能である。
【００１４】
このように、上記の異常検出方法によれば、何れの空気ばねの給排気に異常が生じているかを検出可能であるため、傾斜している車体を水平に戻す動作を早く行うことができると共に、容易に修理を実施することも可能である。
【００１５】
判定するステップは、好ましくは、推定された第１仮想ゲインの値が所定の期間に亘って所定のしきい値未満である場合に一方の空気ばねの給排気に異常が生じていると判定し、推定された第２仮想ゲインの値が所定の期間に亘って所定のしきい値未満である場合に他方の空気ばねの給排気に異常が生じていると判定する。
【００１６】
この場合、空気ばねの給排気の異常を誤って検出するのを防ぐことができる。その結果、何れの空気ばねの給排気に異常が生じているかを検出する精度を向上させることができる。
【００１７】
車体傾斜制御装置は、好ましくは、一方の空気ばねへの給気及び一方の空気ばねからの排気の流量を制御する第１流量比例弁と、一方の空気ばねへの給気をオン又はオフする第１給気締切弁と、一方の空気ばねからの排気をオン又はオフする第１排気締切弁と、他方の空気ばねへの給気及び他方の空気ばねからの排気の流量を制御する第２流量比例弁と、他方の空気ばねへの給気をオン又はオフする第２給気締切弁と、他方の空気ばねからの排気をオン又はオフする第２排気締切弁とを含む。第１流量指令値は、一方の空気ばねへの給気の流量を指令するための第１給気流量指令値と、一方の空気ばねからの排気の流量を指令するための第１排気流量指令値とを含む。第２流量指令値は、他方の空気ばねへの給気の流量を指令するための第２給気流量指令値と、他方の空気ばねからの排気の流量を指令するための第２排気流量指令値とを含む。第１仮想ゲインは、第１給気流量指令値が入力された場合に第１給気流量指令値に乗算される第１給気仮想ゲインと、第１排気流量指令値が入力された場合に第１排気流量指令値に乗算される第１排気仮想ゲインとを含む。第２仮想ゲインは、第２給気流量指令値が入力された場合に第２給気流量指令値に乗算される第２給気仮想ゲインと、第２排気流量指令値が入力された場合に第２排気流量指令値に乗算される第２排気仮想ゲインとを含む。状態推定モデルは、第１給気仮想ゲインが乗算された第１給気流量指令値又は第１排気仮想ゲインが乗算された第１排気流量指令値と、第２給気仮想ゲインが乗算された第２給気流量指令値又は第２排気仮想ゲインが乗算された第２排気流量指令値との平均値に対応して、一対の空気ばねの高さの平均値を出力する。推定するステップは、第１給気流量指令値又は第１排気流量指令値に基づいて制御されたときの一方の空気ばねの高さを観測して得られた値と、第２給気流量指令値又は第２排気流量指令値に基づいて制御されたときの他方の空気ばねの高さを観測して得られた値との平均値を、状態推定モデルが出力する値に用いて、第１給気仮想ゲインの値、第１排気仮想ゲインの値、第２給気仮想ゲインの値及び第２排気仮想ゲインの値を推定する。判定するステップは、推定された第１給気仮想ゲインの値が所定のしきい値未満である場合に第１給気締切弁に異常が生じていると判定し、推定された第１排気仮想ゲインの値が所定のしきい値未満である場合に第１排気締切弁に異常が生じていると判定し、推定された第２給気仮想ゲインの値が所定のしきい値未満である場合に第２給気締切弁に異常が生じていると判定し、推定された第２排気仮想ゲインの値が所定のしきい値未満である場合に第２排気締切弁に異常が生じていると判定する。
【００１８】
上記の態様によれば、何れの空気ばねの給排気に異常が生じているかを検出可能であるのみならず、給気及び排気のうち何れに異常が生じているか、具体的には、給気側締切弁及び排気側締切弁のうち何れに異常が生じているかまで検出可能である。従って、より一層、傾斜している車体を元に戻す動作を早く行うことができると共に、容易に修理を実施することも可能である。
【００１９】
例えば、一方の半車両の外軌側に配置された空気ばねに対する排気側締切弁に異常が生じていると判定した場合を想定する。この場合、当該半車両の内軌側に配置された空気ばねに対する流量比例弁のスプールの停止位置を調整することで、外軌側に配置された空気ばねの高さと等しくなるように内軌側の空気ばねの高さを調整すればよい。流量比例弁は、差圧弁やＬＶ弁に比べて一般的に流量が大きいため、迅速に車体を元に戻す動作を行うことが可能である。
【００２０】
判定するステップは、好ましくは、推定された第１給気仮想ゲインの値が所定の期間に亘って所定のしきい値未満である場合に第１給気締切弁に異常が生じていると判定し、推定された第１排気仮想ゲインの値が所定の期間に亘って所定のしきい値未満である場合に第１排気締切弁に異常が生じていると判定し、推定された第２給気仮想ゲインの値が所定の期間に亘って所定のしきい値未満である場合に第２給気締切弁に異常が生じていると判定し、推定された第２排気仮想ゲインの値が所定の期間に亘って所定のしきい値未満である場合に第２排気締切弁に異常が生じていると判定する。
【００２１】
この場合、空気ばねの異常を誤って検出するのを防ぐことができる。その結果、何れの空気ばねの給排気に異常が生じているかを検出する精度を向上させることができる。
【００２２】
この場合、誤って異常を検出するのを防ぐことができる。その結果、給気側締切弁及び排気側締切弁の何れに異常が生じているかを検出する精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１Ａ】車両の概略構成を示す模式図である。
【図１Ｂ】台車と車体との関係を示す模式図である。
【図２Ａ】車体傾斜制御装置の概略構成を示す模式図である。
【図２Ｂ】車体傾斜制御装置が有する制御装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】車体傾斜制御装置が有する制御弁の概略構成を示す模式図である。
【図４】状態推定モデルを示す模式図である。
【図５Ａ】本発明の一実施形態に係る車両傾斜制御装置の異常検出方法を示すフローチャートである。
【図５Ｂ】本発明の一実施形態に係る車両傾斜制御装置の異常検出方法のうち、異常を検出するステップを示すフローチャートである。
【図６】空気ばねのモデルである。
【図７Ａ】本発明の一実施形態に係る車体傾斜制御装置の異常検出方法による異常検出をシミュレーションした結果の一例を示すグラフであって、車体の台車からの高さの変化を示すグラフである。
【図７Ｂ】本発明の一実施形態に係る車体傾斜制御装置の異常検出方法による異常検出をシミュレーションした結果の一例を示すグラフであって、流量指令値の変化を示すグラフである。
【図７Ｃ】本発明の一実施形態に係る車体傾斜制御装置の異常検出方法による異常検出をシミュレーションした結果の一例を示すグラフであって、仮想ゲインの変化を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、添付図面を適宜参照しつつ、本発明の一実施形態に係る車体傾斜制御装置の異常検出方法について説明する。
【００２５】
図１Ａは、車両の概略構成図である。図１Ｂは、台車と車体との関係を示す図である。図２Ａは、本発明の一実施形態に係る車体傾斜制御装置の概略構成を示す図である。図２Ｂは、車体傾斜制御装置による車体の傾斜制御に係る構成を示すブロック図である。図３は、車体傾斜制御装置が有する制御弁の概略構成を示す図である。図４は、状態推定モデルを示す模式図である。
【００２６】
図２Ａに示すように、車体傾斜制御装置１０は、車両１１に設けられる。図１Ａに示すように、車両１１は、車体１と、一対の台車２、２と、一対の空気ばね３、３とを有する。一対の台車２、２は、車体１の前後に配置される。一対の空気ばね３、３は、各台車２の左右に配置され、車体１を支持する。車体傾斜制御装置１０は、各空気ばね３に対する給排気を制御することで車体１を傾斜させる。なお、各台車２の前後には、一対の輪軸４、４が配置されている。
【００２７】
図２Ａに示すように、車体傾斜制御装置１０は、制御装置１２と、一対の制御弁１４、１４と、空気圧源（元だめ）１６と、一対のセンサ１８、１８とを備える。制御装置１２は、一対の制御弁１４、１４の動作を制御する。一対の制御弁１４、１４の一方（以下、一方の制御弁１４Ａ）は、一対の空気ばね３、３の一方（以下、一方の空気ばね３Ａ）に対する給排気を制御する。一対の制御弁１４、１４の他方（以下、他方の制御弁１４Ｂ）は、一対の空気ばね３、３の他方（以下、他方の空気ばね３Ｂ）に対する給排気を制御する。一対のセンサ１８、１８の一方（以下、一方のセンサ１８Ａ）は、一方の空気ばね３Ａの高さを測定する。一対のセンサ１８、１８の他方（以下、他方のセンサ１８Ｂ）は、他方の空気ばね３Ｂの高さを測定する。ここで、空気ばね３の高さは、例えば、台車２の上面から車体１の下面までの距離である。センサ１８は、例えば、エンコーダとリンク機構とによって実現される。
【００２８】
図３に示すように、制御弁１４は、流量比例弁１４Ａと、給気側締切弁１４Ｂと、排気側締切弁１４Ｃとを備える。流量比例弁１４Ａは、付勢ばね２０、スプール２２及びモータ２４を含む。モータ２４の駆動力をスプール２２に伝達すると、スプール２２が付勢ばね２０の付勢力に抗して移動する。流量比例弁１４Ａは、スプール２２の停止位置を変えることで、空気ばね３に対する給気の流量及び排気の流量を制御する。給気側締切弁１４Ｂは、流量比例弁１４Ａへの給気を制御する。排気側締切弁１４Ｃは、流量比例弁１４Ａからの排気を制御する。給気側締切弁１４Ｂ及び排気側締切弁１４Ｃは、電磁弁であり、閉じた状態と開いた状態との何れかをとる。空気ばね３に給気する際には、モータ２４によって、スプール２２が図３の紙面左側に移動する。空気ばね３から排気する際には、スプール２２が右側に移動する。モータ２４は、給排気指令に基づいて、無段階に動作する。そのため、高精度な空気ばね３への給排気の制御が可能である。
【００２９】
図２Ｂを参照して、制御装置１２は、目標設定部１２Ａと、傾斜角制御部１２Ｂと、第１高さ制御部１２Ｃと、第２高さ制御部１２Ｄと、データベース１２Ｅとを備える。
【００３０】
目標設定部１２Ａは、車体１の台車２に対する傾斜角度の目標値、及び、車体１の台車２からの高さの目標値を設定する。このとき、目標設定部１２Ａは、車両１１が地上子２６（図２Ａ参照）から取得する地点情報に対応する曲線情報を参照する。曲線情報は、データベース１２Ｅに格納されている。
【００３１】
傾斜角制御部１２Ｂは、車体１の台車２に対する傾斜角度が目標とする傾斜角度になるように、一対の空気ばね３、３の高さを制御する。ここで、車体１の台車２に対する傾斜角度は、車両１１に設けられたセンサ（図示せず）から取得できる。
【００３２】
第１高さ制御部１２Ｃは、一対の台車２、２のうち、車両１１の進行方向で前方に位置する台車２（以下、台車２Ａ）から車体１までの高さが目標とする高さとなるように、一対の空気ばね３、３の高さを制御する。ここで、台車２Ａから車体１までの高さは、一対のセンサ１８、１８から取得した高さの平均値である。
【００３３】
第２高さ制御部１２Ｄは、一対の台車２、２のうち、車両１１の進行方向で後方に位置する台車２（以下、台車２Ｂ）から車体１までの高さが目標とする高さとなるように、一対の空気ばね３、３の高さを制御する。ここで、台車２Ｂから車体１までの高さは、一対のセンサ１８、１８から取得した高さの平均値である。
【００３４】
車両１１が有する４つの空気ばね３のうち、何れの空気ばね３の給排気に異常が生じているかを検出可能な異常検出方法を提供するべく、本発明者らは鋭意検討した。その結果、車体傾斜運動をモデリングした車体傾斜運動モデルを作成し、検出対象とする各空気ばね３の給排気の異常を仮想ゲインとして表現し、その仮想ゲインを車体傾斜運動モデルに状態変数として付加した状態推定モデルを考えることに着眼した。そして、この状態推定モデルに拡張カルマンフィルタ等の状態推定手法を適用して仮想ゲインを推定すれば、その推定値が所定のしきい値未満となる仮想ゲインに対応する空気ばね３の給排気に異常が生じていると判定可能であることを見出した。
【００３５】
空気ばね３への給排気に異常が生じた場合、図１Ｂに示す台車２に対する車体１の傾斜よりも、台車２に対する車体１の高さの方が影響を受け易い。なぜなら、台車２に対する車体１の傾斜は、車体１のねじりモーメントの影響を受けるためである。また、車体１の高さの制御は、車体１の前後に配置された台車２毎に独立した制御であり、空気ばね３に対する給排気の指令も台車２毎に行われる。これらの観点より、本発明者らは、各空気ばね３の給排気の異常を検出するために用いる車体傾斜運動モデルとして、車両１を前後に２分割した半車両１０毎（台車２毎）に、図４に示すように、各台車２に配置された各空気ばね３に対する給排気の流量指令値の平均値（すなわち、車体１への上下指令）を入力とし、各空気ばね３の高さの平均値（すなわち、車体１の台車２からの高さ）を出力とするモデル（半車両上下モデル）を考えれば良いことを見出した。この半車両上下モデルは、車体１、台車２、及び車体１と台車２との間に介在する空気ばね３の線形の運動方程式から車体１の上下運動について関わる部分を抽出することで導き出される。そして、本発明者らは、この半車両上下モデルにおける各空気ばね３に対する給排気の流量指令値に対して仮想ゲインを乗算し、仮想ゲインを乗算した後の各空気ばね３に対する給排気の流量指令値の平均値を半車両上下モデルの入力とすれば、仮に一の仮想ゲインの推定値が所定のしきい値未満である場合、当該仮想ゲインが乗算されている給排気の流量指令値は半車両上下モデルの入力にあまり寄与していない、すなわち当該仮想ゲインに対応する空気ばね３の給排気に異常が生じていると判定できることを見出した。
【００３６】
以上の知見に基づき、本実施形態に係る異常検出方法は、図５Ａに示すように、車両を前後に２分割した半車両１０毎に状態推定モデルを作成するモデル作成ステップ（ステップＳ１）と、状態推定モデルに状態推定手法を適用することで、何れの空気ばね３に対する給排気に異常が生じているかを検出する異常検出ステップ（ステップＳ２）とを含む。以下、各ステップについて順に説明する。
【００３７】
＜モデル作成ステップ＞
図４を参照して、モデル作成ステップで作成される状態推定モデル３０は、各半車両１０が有する各空気ばね３に対する給排気の流量指令値が入力された場合に、該入力された各空気ばね３に対する給排気の流量指令値にそれぞれ仮想ゲインを乗算して平均し、該平均した値（車体１への上下指令）を半車両上下モデルに入力することにより、各空気ばね３の高さの平均値（車体１の台車２からの高さ）を出力する数理モデルであって、各仮想ゲインが状態変数として含まれている。
【００３８】
より具体的に述べれば、状態推定モデル３０は、各半車両１０が有する一方の空気ばね３に対する給気の流量指令値（第１給気指令）が入力された場合には、該給気の流量指令値に第１の給気用仮想ゲイン（第１給気指令仮想ゲイン）ｇ１ｉｎを乗算する。各半車両１０が有する一方の空気ばね３に対する排気の流量指令値（第１排気指令）が入力された場合には、該排気の流量指令値に第１の排気用仮想ゲイン（第１排気指令仮想ゲイン）ｇ１ｏｕｔを乗算する。各半車両１０が有する他方の空気ばね３に対する給気の流量指令値（第２給気指令）が入力された場合には、該給気の流量指令値に第２の給気用仮想ゲイン（第２給気指令仮想ゲイン）ｇ２ｉｎを乗算する。各半車両１０が有する他方の空気ばね３に対する排気の流量指令値（第２排気指令）が入力された場合には、該排気の流量指令値に第２の排気用仮想ゲイン（第２排気指令仮想ゲイン）ｇ２ｏｕｔを乗算する。第１の給気用仮想ゲインｇ１ｉｎが乗算された流量指令値又は第１の排気用仮想ゲインｇ１ｏｕｔが乗算された流量指令値と、第２の給気用仮想ゲインｇ２ｉｎが乗算された流量指令値又は第２の排気用仮想ゲインｇ２ｏｕｔが乗算された流量指令値とを平均する。該平均した値（車体１への上下指令）に対して一方及び他方の空気ばね３の高さの平均値（車体１の台車２からの高さ）を出力する。第１の給気用仮想ゲインｇ１ｉｎ、第１の排気用仮想ゲインｇ１ｏｕｔ、第２の給気用仮想ゲインｇ２ｉｎ及び第２の排気用仮想ゲインｇ２ｏｕｔが状態変数として含まれている。
【００３９】
状態推定モデル３０は、以下の状態方程式で表される。
【００４０】
【数１】
2015050233.tif 000003
【００４１】
ここで、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｘ及びＵは、以下のとおりである。
【００４２】
【数２】
2015050233.tif 000004
【００４３】
【数３】
2015050233.tif 000005
【００４４】
【数４】
2015050233.tif 000006
【００４５】
【数５】
2015050233.tif 000007
【００４６】
【数６】
2015050233.tif 000008
【００４７】
ここで、Ａに含まれるａ２１、ａ２３、ａ２４、ａ３１、ａ３２及びａ３３は、以下のとおりである。
【００４８】
【数７】
2015050233.tif 000009
【００４９】
【数８】
2015050233.tif 000010
【００５０】
【数９】
2015050233.tif 000011
【００５１】
【数１０】
2015050233.tif 000012
【００５２】
【数１１】
2015050233.tif 000013
【００５３】
ここで、ｋ２は、空気ばねの本体の上下方向での剛性である。ｋ３は、空気ばねの受圧面積の変化率に対する剛性である。ｃ２は、空気ばねの減衰係数である。Ａ０は、空気ばねの有効受圧面積である。ρは、空気圧源の空気の密度である。ｍは、半車体の重量である。Ｎは、空気ばねの本体の補助空気室の容積比である。ｋＶは、給排気流量を電圧で除した変換係数である。
【００５４】
入力ベクトルＵを構成する第１給気指令（ｕ１ｉｎ）、第１排気指令（ｕ１ｏｕｔ）、第２給気指令（ｕ２ｉｎ）及び第２排気指令（ｕ２ｏｕｔ）は、以下のとおりである。
【００５５】
【数１２】
2015050233.tif 000014
【００５６】
【数１３】
2015050233.tif 000015
【００５７】
【数１４】
2015050233.tif 000016
【００５８】
【数１５】
2015050233.tif 000017
【００５９】
状態変数ベクトルＸには、４つの仮想ゲインｇ１ｉｎ、ｇ１ｏｕｔ、ｇ２ｉｎ及びｇ２ｏｕｔの他に、高さ（ｘ１）、速度（ｘ２）、第１空気ばね変数（ｘ３）及び第２空気ばね変数（ｘ４）が含まれる。高さ（ｘ１）は、車体の台車からの高さである。速度（ｘ２）は、車体の上下方向の速度である。第１空気ばね変数（ｘ３）は、空気ばねのうち、図６に示す部分の変数である。第２空気ばね変数（ｘ４）は、空気ばねのうち、図６に示す部分の変数である。
【００６０】
＜異常検出ステップ＞
異常検出ステップは、所定の時間が経過するごとに実行される。異常検出ステップでは、状態推定モデル３０に入力された各空気ばね３に対する給排気の流量指令値に応じて観測された各空気ばね３の高さの平均値を用いて状態推定手法を適用することで、状態変数としての各仮想ゲインの値を推定し、その推定値が所定のしきい値未満の仮想ゲインが存在する場合、当該仮想ゲインに対応する空気ばね３の給排気に異常が生じていると判定する。
【００６１】
より具体的に述べれば、異常検出ステップでは、状態推定モデル３０に入力された一方及び他方の空気ばね３に対する給気又は排気の流量指令値（第１給気指令、第１排気指令、第２給気指令及び第２排気指令）に応じて観測された一方及び他方の空気ばね３の高さの平均値（車体１の台車２からの高さ）を用いて状態推定手法を適用することで、状態変数としての第１の給気用仮想ゲインｇ１ｉｎ、第１の排気用仮想ゲインｇ１ｏｕｔ、第２の給気用仮想ゲインｇ２ｉｎ及び第２の排気用仮想ゲインｇ２ｏｕｔの値を推定し、その推定値が所定のしきい値未満の仮想ゲインが存在する場合、当該仮想ゲインに対応する空気ばね３に対する給気側締切弁又は排気側締切弁（図３参照）に異常が生じていると判定する。
【００６２】
上記のように、状態推定モデル３０を表す状態方程式の状態変数ベクトルＸには、状態変数として、各仮想ゲインｇ１ｉｎ、ｇ１ｏｕｔ、ｇ２ｉｎ及びｇ２ｏｕｔが含まれている（ｘ５＝ｇ１ｉｎ、ｘ６＝ｇ１ｏｕｔ、ｘ７＝ｇ２ｉｎ、ｘ８＝ｇ２ｏｕｔ）。また、観測ベクトルＹが高さｘ１であることがわかる。さらに、入力ベクトルＵが、第１給気指令、第１排気指令、第２給気指令及び第２排気指令で構成されていることがわかる。上記のように、状態推定モデル３０を表す状態方程式は、入力ベクトルＵの係数ベクトルＢが状態変数ｘ５〜ｘ８を含む非線形状態方程式であるため、非線形状態方程式に対応可能な拡張カルマンフィルタを適用して各仮想ゲインを推定できる。
【００６３】
図５Ｂを参照しながら、異常検出ステップについて、もう少し具体的に説明する。
【００６４】
先ず、制御装置１２は、ステップＳ１１において、一方の空気ばね３Ａの高さの観測値、及び、他方の空気ばね３Ｂの高さの観測値を取得し、これらの観測値の平均値を用いて拡張カルマンフィルタを適用することにより、各仮想ゲインの値を推定する。拡張カルマンフィルタの適用に際しては、上記の状態方程式による状態空間表現を離散化した式及びそのヤコビアンを用いる。これらの式は、以下のとおりである。
【００６５】
【数１６】
2015050233.tif 000018
【００６６】
【数１７】
2015050233.tif 000019
【００６７】
【数１８】
2015050233.tif 000020
【００６８】
【数１９】
2015050233.tif 000021
【００６９】
拡張カルマンフィルタのアルゴリズムでは、（１）観測ヤコビアン、（２）拡張カルマンゲイン、（３）状態推定値、（４）状態推定誤差共分散行列、（５）１期先状態推定値、（６）状態遷移ヤコビアン、及び、（７）予測誤差共分散行列を所定の周期ごとに求める。上記（３）の状態推定値（状態変数ベクトルＸ）を求めるときに、上記観測値の平均値を用いる。
【００７０】
次に、制御装置１２は、ステップＳ１２において、各仮想ゲインのうち、所定のしきい値未満の値を有する仮想ゲインが存在するかを判定する。しきい値は、例えば、０．５である。
【００７１】
所定のしきい値未満の値を有する仮想ゲインが存在しない場合（ステップＳ１２：ＮＯ）には、制御装置１２は、異常検出ステップを終了する。一方、所定のしきい値未満の値を有する仮想ゲインが存在する場合（ステップＳ１２：ＹＥＳ）には、制御装置１２は、ステップＳ１３において、当該仮想ゲインが所定のしきい値未満の値を有する状態が所定の期間継続しているかを判定する。ここで、所定の期間は、例えば、３秒である。
【００７２】
所定の期間継続していない場合（ステップＳ１３：ＮＯ）、制御装置１２は、異常検出ステップを終了する。所定の期間継続している場合（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、制御装置１２は、ステップＳ１４において、所定の期間継続してしきい値未満の値を有する仮想ゲインを特定して、当該仮想ゲインに対応する締切弁に異常が発生していると判定する。その後、制御装置１２は、異常検出ステップを終了する。
【００７３】
以上に説明した本実施形態に係る異常検出方法によれば、各空気ばね３に対する給排気の流量指令値に乗算される各仮想ゲインの値を推定し、その推定値が所定のしきい値未満の仮想ゲインが存在する場合、当該仮想ゲインに対応する空気ばね３の給排気に異常が生じていると判定する。すなわち、一の仮想ゲインの推定値が所定のしきい値未満である場合、当該仮想ゲインが乗算されている給排気の流量指令値は空気ばね３の高さの制御に対する寄与が少なく、当該仮想ゲインに対応する空気ばね３の給排気に異常が生じていると判定可能である。
【００７４】
このように、本実施形態に係る異常検出方法によれば、何れの空気ばね３の給排気に異常が生じているかを検出可能であるため、傾斜している車体１を元に戻す動作を早く行うことができると共に、容易に修理を実施することも可能である。
【００７５】
特に、本実施形態では、何れの空気ばね３の給排気に異常が生じているかを検出可能であるのみならず、給気及び排気のうち何れに異常が生じているか、具体的には、給気側締切弁及び排気側締切弁のうち何れに異常が生じているかまで検出可能である。従って、より一層、車体１の傾斜を戻す動作を早く行うことができると共に、容易に修理を実施することも可能である。
【００７６】
図７Ａ、図７Ｂ及び図７Ｃは、本実施形態に係る車体傾斜制御装置の異常検出方法による異常検出をシミュレーションした結果の一例を示す。
【００７７】
シミュレーションの条件は以下の通りであった。
【００７８】
（１）走行速度：１００［ｋｍ／ｈ］
（２）曲線半径：４００［ｍ］
（３）緩和曲線長：８０［ｍ］
（４）カント高さ：１０５［ｍｍ］
（５）目標傾斜角度：２［ｄｅｇ］
（６）想定した異常：外軌側空気ばね用の排気側締切弁が閉じたままである
上記の条件で車両を安定走行させるために設定された車体の台車からの高さ（図７Ａにおいて「目標」と示された破線のグラフ）を得るために、図７Ｂに示す給排気指令（第１給気指令、第１排気指令、第２給気指令及び第２排気指令）を与えると、図７Ａにおいて「実績」と示された実線のグラフに示すような車両の高さが観測されることがわかった。車体の台車からの高さの観測値を用いて拡張カルマンフィルタを適用して各仮想ゲインを推定すると、図７Ｃに示す結果が得られた。例えば、しきい値を０．５にすると、外軌側空気ばねに対応する排気用仮想ゲインがこのしきい値未満となり、外軌側空気ばね用の排気側締切弁に異常が生じていると判定できることがわかった。
【００７９】
以上、本発明の実施の形態について、詳述してきたが、これらはあくまでも例示であって、本発明は、上述の実施の形態によって、何等、限定されない。
【００８０】
例えば、上記実施の形態では、排気側の締切弁が閉じたままの状態を異常として検出する場合について説明した。しかしながら、給気側の締切弁が閉じたままの状態を異常として検出する場合についても、本発明は適用可能である。
【図１Ａ】
2015050233.tif 000022
【図１Ｂ】
2015050233.tif 000023
【図２Ａ】
2015050233.tif 000024
【図２Ｂ】
2015050233.tif 000025
【図３】
2015050233.tif 000026
【図４】
2015050233.tif 000027
【図５Ａ】
2015050233.tif 000028
【図５Ｂ】
2015050233.tif 000029
【図６】
2015050233.tif 000030
【図７Ａ】
2015050233.tif 000031
【図７Ｂ】
2015050233.tif 000032
【図７Ｃ】
2015050233.tif 000033
【国際調査報告】
2015050233.tif 000034
2015050233.tif 000035