(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
鉄道の車両走行音を用いて、車両の状態を診断する車両状態診断装置であって、
少なくとも３つの異なる速度域で発生した前記車両走行音の周波数分布データを記憶する周波数分布データ記憶手段と、
前記周波数分布データ記憶手段に記憶されている前記少なくとも３つの周波数分布データを相互に比較することにより、前記車両の状態の良否を判定する車両状態診断手段と、
を備えた車両状態診断装置。
【請求項２】
請求項１に記載の車両状態診断装置であって、
前記車両状態診断手段は、各周波数分布データから特徴点を抽出し、前記少なくとも３つの周波数分布データの前記特徴点を相互に比較することにより、前記車両の状態の良否を判定する、
車両状態診断装置。
【請求項３】
請求項２に記載の車両状態診断装置であって、
各周波数分布データの特徴点とは、スペクトルピークである、
車両状態診断装置。
【請求項４】
請求項３に記載の車両状態診断装置であって、
前記スペクトルピークは、ピークとなる周波数と、その周波数におけるエネルギー値と、を含む、
車両状態診断装置。
【請求項５】
請求項１〜４の何れかに記載の車両状態診断装置であって、
前記周波数分布データは、２０Hz以下のデータも含む、
車両状態診断装置。
【請求項６】
鉄道の車両走行音を用いて、車両の状態を診断する車両状態診断方法であって、
少なくとも３つの異なる速度域で発生した前記車両走行音の周波数分布データを相互に比較することにより、前記車両の状態の良否を判定する、
車両状態診断方法。
【請求項７】
鉄道の車両走行音を用いて、コンピュータに車両の状態を診断させる車両状態診断プログラムであって、
コンピュータを、
少なくとも３つの異なる速度域で発生した前記車両走行音の周波数分布データを記憶する周波数分布データ記憶手段と、
前記周波数分布データ記憶手段に記憶されている前記少なくとも３つの周波数分布データを相互に比較することにより、前記車両の状態の良否を判定する車両状態診断手段と、
として機能させる、車両状態診断プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄道の車両走行音を用いた車両状態診断装置、診断方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の技術として、特許文献１は、例えば旅客営業車両などの車両に発生する音響に基づいて、軌道の所謂波状磨耗を検知する技術を開示している。即ち、音響データを窓フーリエ変換することでスペクトル波形を生成し、このスペクトル波形のうち特定の周波数帯域のピークに着目して、軌道の波状磨耗を検知することとしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１４５２７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１では、不具合の検知対象がはっきりしているので、特定の周波数帯域に着目すれば足りる。しかしながら、上記の技術は、不具合の検知対象を特に定めていない場合には適していない。
【０００５】
本願発明の目的は、鉄道の車両走行音を用いて車両の状態を診断する技術であって、不具合の検知対象を特に定めない場合に好適なものを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願発明の第１の観点によれば、鉄道の車両走行音を用いて、車両の状態を診断する車両状態診断装置であって、異なる速度域で発生した前記車両走行音の周波数分布データを記憶する周波数分布データ記憶手段と、前記周波数分布データ記憶手段に記憶されている前記複数の周波数分布データを相互に比較することにより、前記車両の状態を診断する車両状態診断手段と、を備えた車両状態診断装置が提供される。
好ましくは、前記車両状態診断手段は、各周波数分布データから特徴点を抽出し、前記複数の周波数分布データの前記特徴点を相互に比較することにより、前記車両の状態を診断する。
好ましくは、各周波数分布データの特徴点とは、スペクトルピークである。
好ましくは、前記スペクトルピークは、ピークとなる周波数と、その周波数におけるエネルギー値と、を含む。
好ましくは、前記周波数分布データは、２０Hz以下のデータも含む。
本願発明の第２の観点によれば、鉄道の車両走行音を用いて、車両の状態を診断する車両状態診断方法であって、異なる速度域で発生した前記車両走行音の周波数分布データを相互に比較することにより、前記車両の状態を診断する、車両状態診断方法が提供される。
本願発明の第３の観点によれば、鉄道の車両走行音を用いて、車両の状態を診断する車両状態診断プログラムであって、コンピュータを、異なる速度域で発生した前記車両走行音の周波数分布データを記憶する周波数分布データ記憶手段と、前記周波数分布データ記憶手段に記憶されている前記複数の周波数分布データを相互に比較することにより、前記車両の状態を診断する車両状態診断手段と、として機能させる、車両状態診断プログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００７】
本願発明によれば、前記車両に何らかの不具合が発生しているか否か、つまり前記車両の状態を診断することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、車両状態診断システムの構成図である。
【図２】図２は、車両のイメージ図である。
【図３】図３は、車両状態診断フローである。
【図４】図４は、車両走行音の周波数分布グラフである。（第１実施例）
【図５】図５は、車両走行音の周波数分布グラフのスペクトルピークである。（第１実施例）
【図６】図６は、車両走行音の周波数分布グラフである。（第２実施例）
【図７】図７は、車両走行音の周波数分布グラフのスペクトルピークである。（第２実施例）
【発明を実施するための形態】
【０００９】
（車両状態診断システム１の構成）
図１及び図２には、鉄道の車両走行音を用いて、車両１００の状態を診断する車両状態診断システム１を示している。図１に示すように、車両状態診断システム１は、コンピュータ２と、可聴域騒音計３と、低周波騒音計４と、波形取込装置５と、GPS受信機６と、ディスプレイ７と、によって構成されている。
【００１０】
可聴域騒音計３は、鉄道の車両走行音のうち、２０Hz〜２０ｋHzの可聴域のものを計測する。可聴域騒音計３は、車両１００の乗車空間の床面近傍に設置される。可聴域騒音計３は、測定した音響を音響信号として波形取込装置５に出力する。
【００１１】
低周波騒音計４は、鉄道の車両走行音のうち、２０Hz以下の非可聴域のものを計測する。低周波騒音計４は、車両１００の乗車空間の床面近傍に設置される。低周波騒音計４は、測定した音響を音響信号として波形取込装置５に出力する。
【００１２】
波形取込装置５は、可聴域騒音計３と低周波騒音計４から受信した音響信号をAD変換してコンピュータ２に出力するインターフェースである。
【００１３】
GPS受信機６は、車両１００の現在位置を取得し、取得した現在位置を位置情報としてコンピュータ２に出力する。
【００１４】
コンピュータ２は、中央演算手段としてのCPU８（Central Processing Unit）と、記憶手段としてのRAM９（Random Access Memory）及びROM１０（Read Only Memory）と、によって構成されている。ROM１０には、車両状態診断プログラムが記憶されている。この車両状態診断プログラムは、CPU８によって読み出され、CPU８上で実行されることで、CPU８等のハードウェアを、速度演算部５０、FFTアナライザ５１、データ記憶部５２（周波数分布データ記憶手段）、車両状態診断部５３（車両状態診断手段）として機能させるようになっている。
【００１５】
速度演算部５０は、GPS受信機６から受信した位置情報に基づいて車両１００の車速を算出し、算出した車速を車速情報として車両状態診断部５３に出力する。
【００１６】
FFTアナライザ５１は、波形取込装置５を介して取得した音響信号をフーリエ変換して周波数分布データを生成し、生成した周波数分布データをデータ記憶部５２に記憶させる。
【００１７】
車両状態診断部５３は、データ記憶部５２に記憶されている複数の周波数分布データを相互に比較することにより、車両１００の状態を診断する。
【００１８】
本実施形態において、車両状態診断装置は、少なくとも、車両状態診断システム１のデータ記憶部５２と車両状態診断部５３を含んで構成される。
【００１９】
（車両状態診断システム１の作動）
次に、図３を参照しつつ、車両状態診断システム１の作動を説明する。
【００２０】
車両状態診断部５３は、速度演算部５０から受信する車速情報に基づいて、車両１００が加減速中であるか判定する（S300）。車両１００が停車中又は一定速度で走行中である場合は（S300:NO）、車両状態診断部５３は、車両１００が加減速し始めるまで待機する。車両１００が加減速し始めたら（S300:YES）、FFTアナライザ５１は、例えば１秒分の音響信号を波形取込装置５から取り込み（S310）、取り込んだ音響信号をフーリエ変換して周波数分布データを生成し（S320）、生成した周波数分布データをデータ記憶部５２に保存する（S330）。なお、データ記憶部５２には、生成した周波数分布データに加えて、例えば取り込み開始時の車速情報が同時に記憶される。以上の処理（S310〜S330）は、車両１００が加減速中である限り繰り返される（S340:YES）。これらの処理により、データ記憶部５２には、異なる速度域で発生した車両走行音の周波数分布データが記憶されることになる。
【００２１】
そして、車両１００が停車したり一定速度の走行に切り替わったら（S340:NO）、車両状態診断部５３は、データ記憶部５２に記憶されている複数の周波数分布データを相互に比較する（S350）。このとき、車両状態診断部５３は、速度演算部５０から取得した車速情報を加味した上で、複数の周波数分布データが相互に一致しているかを判定する。というのは、車速が高くなれば、必然的に周波数分布も全体的に高周波側にシフトするし、エネルギー値も全体的に大きくなると考えられるからである。従って、複数の周波数分布データを相互に比較する際には、車速情報による影響を除外することが好ましい。
【００２２】
車両状態診断部５３による相互比較の結果、複数の周波数分布データが相互に一致していたら（S360:YES）、車両状態診断部５３は、車両１００の状態は良好であると判定し（S370）、この判定結果をディスプレイ７に表示させる。一方で、車両状態診断部５３による相互比較の結果、複数の周波数分布データが相互に一致していなかったら（S360:NO）、車両状態診断部５３は、車両１００の状態は不良であると判定し（S380）、この判定結果をディスプレイ７に表示させる。ここで、「車両１００の状態は不良である」には、車両１００を構成する部品の何れかが具体的に破損したことのみならず、例えばモータやギヤなど回転機構に使われる消耗部品の損耗度合いがある程度のレベルに達している、などが含まれる。
【００２３】
（第１実施例）
次に、車両状態診断部５３による周波数分布データの相互比較の第１実施例を具体的に説明する。図４には、データ記憶部５２に記憶されている、異なる速度域で発生した車両走行音の周波数分布データを示している。（１）の周波数分布データは、１秒間分の音響信号に基づくものであって、その始点における車速は１５ｋｍ／ｈであり、終点における車速は１６ｋｍ／ｈである。同様に、（２）の周波数分布データは、１秒間分の音響信号に基づくものであって、その始点における車速は１６ｋｍ／ｈであり、終点における車速は１７ｋｍ／ｈである。（３）の周波数分布データは、１秒間分の音響信号に基づくものであって、その始点における車速は１７ｋｍ／ｈであり、終点における車速は１８ｋｍ／ｈである。
【００２４】
車両状態診断部５３は、これら複数の周波数分布データを相互に比較するに際し、各周波数分布データから特徴点を抽出し、複数の周波数分布データの特徴点を相互に比較することで、車両１００の状態を診断する。
【００２５】
各周波数分布データの特徴点とは、図４において白丸で囲って特定しているように、スペクトルピークとするのが好適である。図４の第１実施例では、車両状態診断部５３は、各周波数分布データから、エネルギー値が高い順に、５つのスペクトルピークを抽出している。
【００２６】
そして、車両状態診断部５３が各周波数分布データから抽出した５つのスペクトルピークを数値で表すと図５のようになる。即ち、スペクトルピークは、ピークとなる周波数と、その周波数におけるエネルギー値によって代替表現することができる。図５によれば、車速とスペクトルピークは連動していることが判る。しかしながら、車速の増減を加味したとしても、図４の（３）において９０Hz付近のスペクトルピークのエネルギー値は、図４の（１）や（２）におけるそれと比較して、突然に大きくなっている。このことは、図５に示した数値によっても確認することができる。そこで、車両状態診断部５３は、データ記憶部５２に記憶されている複数の周波数分布データは相互に一致していないと判定する。
【００２７】
（第２実施例）
次に、車両状態診断部５３による周波数分布データの相互比較の第２実施例を具体的に説明する。図６には、データ記憶部５２に記憶されている、異なる速度域で発生した車両走行音の周波数分布データを示している。（１）の周波数分布データは、１秒間分の音響信号に基づくものであって、その始点における車速は１５ｋｍ／ｈであり、終点における車速は１６ｋｍ／ｈである。同様に、（２）の周波数分布データは、１秒間分の音響信号に基づくものであって、その始点における車速は１６ｋｍ／ｈであり、終点における車速は１７ｋｍ／ｈである。（３）の周波数分布データは、１秒間分の音響信号に基づくものであって、その始点における車速は１７ｋｍ／ｈであり、終点における車速は１８ｋｍ／ｈである。
【００２８】
車両状態診断部５３は、これら複数の周波数分布データを相互に比較するに際し、各周波数分布データから特徴点を抽出し、複数の周波数分布データの特徴点を相互に比較することで、車両１００の状態を診断する。
【００２９】
各周波数分布データの特徴点とは、図６において白丸で囲って特定しているように、スペクトルピークとするのが好適である。図６の第２実施例では、車両状態診断部５３は、各周波数分布データから、エネルギー値が高い順に、５つのスペクトルピークを抽出している。
【００３０】
そして、車両状態診断部５３が各周波数分布データから抽出した５つのスペクトルピークを数値で表すと図７のようになる。即ち、スペクトルピークは、ピークとなる周波数と、その周波数におけるエネルギー値によって代替表現することができる。図７によれば、車速とスペクトルピークは連動していることが判る。しかしながら、車速の増減を加味したとしても、図６の（３）において８００Hz付近のスペクトルピークのエネルギー値は、図６の（１）や（２）におけるそれと比較して、突然に小さくなっている。そして、この結果、図６の（３）において車両状態診断部５３が抽出した５つのスペクトルピークには、８００Hz付近のスペクトルピークが含まれず、代わりに１０ｋHz付近のスペクトルピークが含まれることになる。このことは、図７に示した数値によっても確認することができる。そこで、車両状態診断部５３は、データ記憶部５２に記憶されている複数の周波数分布データは相互に一致していないと判定する。
【００３１】
以上に、本願発明の好適な実施形態を説明したが、上記実施形態は、要するに、以下の特長を有している。
【００３２】
車両状態診断システム１は、異なる速度域で発生した車両走行音の周波数分布データを記憶するデータ記憶部５２（周波数分布データ記憶手段）と、データ記憶部５２に記憶されている複数の周波数分布データを相互に比較することにより、車両１００の状態を診断する車両状態診断部５３（車両状態診断手段）と、を備える。即ち、車両１００に何ら不具合が発生していなければ、異なる速度域で発生した車両走行音の周波数分布データは、速度差による影響を除外すれば、略同じとなる。従って、以上の構成によれば、データ記憶部５２に記憶されている複数の周波数分布データを相互に比較することにより、車両１００に何らかの不具合が発生しているか否か、つまり車両１００の状態を診断することができる。
【００３３】
また、図４や図６に示すように、車両状態診断部５３は、各周波数分布データから特徴点を抽出し、複数の周波数分布データの特徴点を相互に比較することにより、前記車両の状態を診断する。以上の構成によれば、相互比較の対象が絞られるので、診断処理の負担軽減に寄与する。
【００３４】
また、図４や図６に示すように、各周波数分布データの特徴点とは、スペクトルピークである。
【００３５】
また、図５や図７に示すように、スペクトルピークは、ピークとなる周波数と、その周波数におけるエネルギー値と、を含む。
【００３６】
また、図４や図６に示すように、周波数分布データは、２０Hz以下のデータも含む。以上の構成によれば、２０Hｚ以下の非可聴域にのみ発生する異常音を漏れ無く検知の対象とすることができる。
【００３７】
最後に、上記の実施形態は、例えば、以下のように変更できる。
【００３８】
即ち、多数の周波数分布データを大容量記憶装置に蓄積し、蓄積した多数の周波数分布データを活用して、不具合の発生メカニズムの解明に役立ててもよい。
【００３９】
また、図４の第１実施例や図６の第２実施例では、車両１００が加速中であるときの音響信号を解析することとしたが、これに代えて、車両１００が減速中にあるときの音響信号を解析することとしてもよい。
【符号の説明】
【００４０】
１  車両状態診断システム
２  コンピュータ
３  可聴域騒音計
４  低周波騒音計
５  波形取込装置
６  GPS受信機
７  ディスプレイ
５０  速度演算部
５１  FFTアナライザ
５２  データ記憶部
５３  車両状態診断部
【図１】
0005351219.tif 000002
【図２】
0005351219.tif 000003
【図３】
0005351219.tif 000004
【図４】
0005351219.tif 000005
【図５】
0005351219.tif 000006
【図６】
0005351219.tif 000007
【図７】
0005351219.tif 000008