(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
パンタグラフの舟体に取り付けられたすり板の通過に伴うトロリ線の歪の推定システムであって、
学習用の、第１の所定区間におけるパンタグラフの舟体とトロリ線との間の接触力に関するデータと、当該第１の所定区間における前記パンタグラフの通過に伴うトロリ線の歪に関するデータと、推定用の、第２の所定区間におけるパンタグラフの舟体とトロリ線との間の接触力に関するデータと、ニューラルネットワークのモデルについて、当該ニューラルネットワークを構成する各ニューロン間の結合に関連付けられた重み、および、各ニューロンの閾値を含むニューラルネットワークモデルデータと、を記憶した記憶装置と、
ニューラルネットワークモデルデータに含まれる重みおよび閾値を適切な値にする学習手段であって、
前記記憶装置に記憶された、初期的なニューラルネットワークモデルデータを読み出して、前記ニューラルネットワークモデルの入力層に、前記学習用の接触力に関するデータを与え、入力層から中間層を経て出力層に向けて、順次、前記ニューラルネットワークモデルデータにおけるニューロンの結合にしたがって、入力層により近い側のニューロンからの信号と当該結合に関連付けられた重みとの乗算結果の総和から閾値を減じた値に基づく出力関数により、出力値を算出し、当該出力値を出力層の側に結合されたニューロンに出力することを繰り返す演算手段と、
前記ニューラルネットワークモデルの出力層に、前記学習用のトロリ線の歪に関するデータを与え、出力層から中間層を経て入力層に向けて、誤差信号を伝搬させて、少なくとも、前記ニューラルネットワークデータにおける前記結合に関連付けられた重みおよび前記ニューロンに関する閾値を修正し、前記修正された結合に関連付けられた重みおよび前記ニューロンに関する閾値を、修正されたニューラルネットワークデータとして記憶する誤差逆伝搬手段と、を有する学習手段と、
前記記憶装置に記憶された、前記学習手段による学習により修正されたニューラルネットワークモデルデータを読み出して、前記ニューラルネットワークモデルの入力層に、前記推定用の接触力に関するデータを与え、入力層から中間層を経て出力層に向けて、順次、前記ニューラルネットワークモデルデータにおけるニューロンの結合にしたがって、入力層により近い側のニューロンからの信号と当該結合に関連付けられた重みとの乗算結果の総和から閾値を減じた値に基づく出力関数により、出力値を算出し、当該出力値を出力層の側に結合されたニューロンに出力することを繰り返し、前記出力層からの値を、推定されたトロリ線の歪に関するデータとして、前記記憶装置に記憶する推定手段と、
を備えたことを特徴とする推定システム。
【請求項２】
前記接触力に関するデータが、時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における接触力ｆ（ｔｋ）について、短時間フーリエ変換を施した接触力の時間・周波数領域データＦ（ｔｋ，ｆｉ）（ｆは周波数、ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）であり、前記トロリ線の歪に関するデータが、時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における歪ｈ（ｔｋ）について、短時間フーリエ変換を施した歪の時間・周波数領域データＨ（ｔｋ，ｆｉ）（ｆは周波数、ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）であり、
前記推定手段により得られたトロリ線の歪に関する時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における推定された歪の時間・周波数領域データＨ’（ｔｋ，ｆｉ）（ｆは周波数、ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）に、逆短時間フーリエ変換を施して、前記時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における歪データｈ’（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）を算出して、歪の推定値データとして、前記記憶装置に記憶する逆短時間フーリエ変換手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記記憶装置に記憶された、時刻ｔｋにおける接触力データｆ（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）について、短時間フーリエ変換を施して、接触力の時間・周波数領域データＦ（ｔｋ，ｆｉ）（ｆは周波数、ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）を生成して、記憶装置に記憶するとともに、時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における歪データｈ（ｔｋ）について、短時間フーリエ変換を施して、歪の時間・周波数領域データＨ（ｔｋ，ｆｉ）（ｆは周波数、ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）を生成して、記憶装置に記憶する短時間フーリエ変換手段を備えたことを特徴とする請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記接触力に関するデータが、時刻ｔｋの前後ａの範囲（ｔｋ−ａ〜ｔｋ＋ａ）の接触力データｆ（ｔｋ―ａ）〜ｆ（ｔｋ＋ａ）（ｋ＝１〜ｍ）であり、前記トロリ線の歪に関するデータが、歪データｈ（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）であり、
前記推定手段が、時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における歪の推定値データｈ’（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）を算出するように構成されたことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
学習用の、第１の所定区間におけるパンタグラフの舟体とトロリ線との間の接触力に関するデータと、当該第１の所定区間における前記パンタグラフの通過に伴うトロリ線の歪に関するデータと、推定用の、第２の所定区間におけるパンタグラフの舟体とトロリ線との間の接触力に関するデータと、ニューラルネットワークのモデルについて、当該ニューラルネットワークを構成する各ニューロン間の結合に関連付けられた重み、および、各ニューロンの閾値を含むニューラルネットワークモデルデータと、を記憶した記憶装置を備えたコンピュータに、パンタグラフの舟体に取り付けられたすり板の通過に伴うトロリ線の歪を推定させるコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータに、
ニューラルネットワークモデルデータに含まれる重みおよび閾値を適切な値にする学習ステップであって、
前記記憶装置に記憶された、初期的なニューラルネットワークモデルデータを読み出して、前記ニューラルネットワークモデルの入力層に、前記学習用の接触力に関するデータを与え、入力層から中間層を経て出力層に向けて、順次、前記ニューラルネットワークモデルデータにおけるニューロンの結合にしたがって、入力層により近い側のニューロンからの信号と当該結合に関連付けられた重みとの乗算結果の総和から閾値を減じた値に基づく出力関数により、出力値を算出し、当該出力値を出力層の側に結合されたニューロンに出力することを繰り返す演算ステップ、並びに、
前記ニューラルネットワークモデルの出力層に、前記学習用のトロリ線の歪に関するデータを与え、出力層から中間層を経て入力層に向けて、誤差信号を伝搬させて、少なくとも、前記ニューラルネットワークデータにおける前記結合に関連付けられた重みおよび前記ニューロンに関する閾値を修正し、前記修正された結合に関連付けられた重みおよび前記ニューロンに関する閾値を、修正されたニューラルネットワークデータとして記憶する誤差逆伝搬ステップを有する、学習ステップと、
前記記憶装置に記憶された、前記学習手段による学習により修正されたニューラルネットワークモデルデータを読み出して、前記ニューラルネットワークモデルの入力層に、前記推定用の接触力に関するデータを与え、入力層から中間層を経て出力層に向けて、順次、前記ニューラルネットワークモデルデータにおけるニューロンの結合にしたがって、入力層により近い側のニューロンからの信号と当該結合に関連付けられた重みとの乗算結果の総和から閾値を減じた値に基づく出力関数により、出力値を算出し、当該出力値を出力層の側に結合されたニューロンに出力することを繰り返し、前記出力層からの値を、推定されたトロリ線の歪に関するデータとして、前記記憶装置に記憶する推定ステップと、を実行させることを特徴とする推定プログラム。
【請求項６】
前記接触力に関するデータが、時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における接触力ｆ（ｔｋ）について、短時間フーリエ変換を施した接触力の時間・周波数領域データＦ（ｔｋ，ｆｉ）（ｆは周波数、ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）であり、前記トロリ線の歪に関するデータが、時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における歪ｈ（ｔｋ）について、短時間フーリエ変換を施した歪の時間・周波数領域データＨ（ｔｋ，ｆｉ）（ｆは周波数、ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）であり、
前記コンピュータに、
前記推定ステップにより得られたトロリ線の歪に関する時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における推定された歪の時間・周波数領域データＨ’（ｔｋ，ｆｉ）（ｆは周波数、ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）に、逆短時間フーリエ変換を施して、前記時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における歪データｈ’（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）を算出して、歪の推定値データとして、前記記憶装置に記憶する逆短時間フーリエ変換ステップを実行させることを特徴とする請求項５に記載のプログラム。
【請求項７】
前記コンピュータに、
前記記憶装置に記憶された、時刻ｔｋにおける接触力データｆ（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）について、短時間フーリエ変換を施して、接触力の時間・周波数領域データＦ（ｔｋ，ｆｉ）（ｆは周波数、ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）を生成して、記憶装置に記憶するとともに、時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における歪データｈ（ｔｋ）について、短時間フーリエ変換を施して、歪の時間・周波数領域データＨ（ｔｋ，ｆｉ）（ｆは周波数、ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）を生成して、記憶装置に記憶する短時間フーリエ変換ステップを実行させることを特徴とする請求項６に記載のプログラム。
【請求項８】
前記接触力に関するデータが、時刻ｔｋの前後ａの範囲（ｔｋ−ａ〜ｔｋ＋ａ）の接触力データｆ（ｔｋ―ａ）〜ｆ（ｔｋ＋ａ）（ｋ＝１〜ｍ）であり、前記トロリ線の歪に関するデータが、歪データｈ（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）であり、
前記推定ステップにおいて、前記コンピュータに、
時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における歪の推定値データｈ’（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）を算出するステップを実行させることを特徴とする請求項５に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はパンタグラフのすり板の通過に伴うトロリ線の歪を推定するシステムおよびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
パンタグラフのトロリ線に対する接触力は、集電性能を評価する重要な指標の一つである。近年の動向として、検測車などで接触力を測定し、保守などに活用しようという流れがある。従来、パンタグラフの舟体に加速度計や歪ゲージを取り付けて、トロリ線に接触した状態で、車両を走行させることにより、接触力を実測している。
【０００３】
その一方、パンタグラフの舟体が接触するトロリ線は、パンタグラフが接触しつつ移動することにより応力をうける。繰り返し応力を受けることにより、トロリ線が破断する可能性もあるため、トロリ線の疲労を把握することは非常に重要となっている。従来、トロリ線の応力は、トロリ線上の幾つかの測定点に歪ゲージを取り付けて、列車の通過（パンタグラフの通過）に伴う歪の時間的変化を実測していた。しかしながら、従来の手法では、歪ゲージが取り付けられた場所だけしか、歪が測定できないという問題点、つまり、歪は離散点でしか測定できないという問題点があった。
【０００４】
非特許文献１に示すように、架線、パンタグラフ系をモデルに置き換え、その運動方程式をコンピュータにより解いて、架線やパンタグラフの運動を定量的に表したデータを取得するシミュレーションも行われている。たとえば、シミュレーションにおいては、架線を多数の質点で表して、各質点について運動方程式をたてる。また、パンタグラフについても、同様に、パンタグラフのモデルを幾つかの質点、ばねおよび押上げ力で表して、各質点について運動方程式をたてる。さらに、トロリ線に対するパンタグラフの接触力を移動しつつ加えることにより、架線の振動を計算することができ、架線の振動からその応力（歪）を求めることも可能である。
【非特許文献１】「電車線とパンタグラフの特性」、研友社、平成５年１０月１０日発行、ｐｐ６４−６９、２１７−２２０
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記シミュレーションによって、実際にパンタグラフや架線に歪ゲージを取り付けて実測することなく、パンタグラフのトロリ線に対する接触力やトロリ線の歪を得ることができる。しかしながら、シミュレーションは、上述したように、トロリ線やトロリ線を支える複数の要素（たとえば、支柱および支持点、吊架線、ドロッパ、補助吊架線、ハンガ）の具体的な材質、線の径、長さ、構造に基づいてモデルを作成し、モデルにおいて各質点の運動方程式を作る必要がある。パンタグラフについても同様に、その要素（舟体、舟支え、復元バネ、昇降機構など）の具体的な材質や構造に基づいてモデルを作成し、各質点の運動方程式を作る必要がある。したがって、架線の歪をシミュレーションにより得るためには、場所によって異なる架線の正確な情報が必要である。
【０００６】
本発明は、正確な架線の情報を要することなく、パンタグラフの接触力を得られれば、トロリ線の歪を推定することができるシステムおよびプログラム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】
【０００７】
本発明の目的は、パンタグラフの舟体に取り付けられたすり板の通過に伴うトロリ線の歪の推定システムであって、
学習用の、第１の所定区間におけるパンタグラフの舟体とトロリ線との間の接触力に関するデータと、当該第１の所定区間における前記パンタグラフの通過に伴うトロリ線の歪に関するデータと、推定用の、第２の所定区間におけるパンタグラフの舟体とトロリ線との間の接触力に関するデータと、ニューラルネットワークのモデルについて、当該ニューラルネットワークを構成する各ニューロン間の結合に関連付けられた重み、および、各ニューロンの閾値を含むニューラルネットワークモデルデータと、を記憶した記憶装置と、
ニューラルネットワークモデルデータに含まれる重みおよび閾値を適切な値にする学習手段であって、
前記記憶装置に記憶された、初期的なニューラルネットワークモデルデータを読み出して、前記ニューラルネットワークモデルの入力層に、前記学習用の接触力に関するデータを与え、入力層から中間層を経て出力層に向けて、順次、前記ニューラルネットワークモデルデータにおけるニューロンの結合にしたがって、入力層により近い側のニューロンからの信号と当該結合に関連付けられた重みとの乗算結果の総和から閾値を減じた値に基づく出力関数により、出力値を算出し、当該出力値を出力層の側に結合されたニューロンに出力することを繰り返す演算手段と、
前記ニューラルネットワークモデルの出力層に、前記学習用のトロリ線の歪に関するデータを与え、出力層から中間層を経て入力層に向けて、誤差信号を伝搬させて、少なくとも、前記ニューラルネットワークデータにおける前記結合に関連付けられた重みおよび前記ニューロンに関する閾値を修正し、前記修正された結合に関連付けられた重みおよび前記ニューロンに関する閾値を、修正されたニューラルネットワークデータとして記憶する誤差逆伝搬手段と、を有する学習手段と、
前記記憶装置に記憶された、前記学習手段による学習により修正されたニューラルネットワークモデルデータを読み出して、前記ニューラルネットワークモデルの入力層に、前記推定用の接触力に関するデータを与え、入力層から中間層を経て出力層に向けて、順次、前記ニューラルネットワークモデルデータにおけるニューロンの結合にしたがって、入力層により近い側のニューロンからの信号と当該結合に関連付けられた重みとの乗算結果の総和から閾値を減じた値に基づく出力関数により、出力値を算出し、当該出力値を出力層の側に結合されたニューロンに出力することを繰り返し、前記出力層からの値を、推定されたトロリ線の歪に関するデータとして、前記記憶装置に記憶する推定手段と、
を備えたことを特徴とする推定システムにより達成される。
【０００８】
好ましい実施態様においては、前記接触力に関するデータが、時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における接触力ｆ（ｔｋ）について、短時間フーリエ変換を施した接触力の時間・周波数領域データＦ（ｔｋ，ｆｉ）（ｆは周波数、ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）であり、前記トロリ線の歪に関するデータが、時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における歪ｈ（ｔｋ）について、短時間フーリエ変換を施した歪の時間・周波数領域データＨ（ｔｋ，ｆｉ）（ｆは周波数、ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）であり、
前記推定手段により得られたトロリ線の歪に関する時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における推定された歪の時間・周波数領域データＨ’（ｔｋ，ｆｉ）（ｆは周波数、ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）に、逆短時間フーリエ変換を施して、前記時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における歪データｈ’（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）を算出して、歪の推定値データとして、前記記憶装置に記憶する逆短時間フーリエ変換手段を備える。
【０００９】
より好ましい実施態様においては、前記記憶装置に記憶された、時刻ｔｋにおける接触力データｆ（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）について、短時間フーリエ変換を施して、接触力の時間・周波数領域データＦ（ｔｋ，ｆｉ）（ｆは周波数、ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）を生成して、記憶装置に記憶するとともに、時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における歪データｈ（ｔｋ）について、短時間フーリエ変換を施して、歪の時間・周波数領域データＨ（ｔｋ，ｆｉ）（ｆは周波数、ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）を生成して、記憶装置に記憶する短時間フーリエ変換手段を備える。
【００１０】
別の好ましい実施態様においては、前記接触力に関するデータが、時刻ｔｋの前後ａの範囲（ｔｋ−ａ〜ｔｋ＋ａ）の接触力データｆ（ｔｋ―ａ）〜ｆ（ｔｋ＋ａ）（ｋ＝１〜ｍ）であり、前記トロリ線の歪に関するデータが、歪データｈ（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）であり、
前記推定手段が、時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における歪の推定値データｈ’（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）を算出するように構成されている。
【００１１】
また、本発明の目的は、学習用の、第１の所定区間におけるパンタグラフの舟体とトロリ線との間の接触力に関するデータと、当該第１の所定区間における前記パンタグラフの通過に伴うトロリ線の歪に関するデータと、推定用の、第２の所定区間におけるパンタグラフの舟体とトロリ線との間の接触力に関するデータと、ニューラルネットワークのモデルについて、当該ニューラルネットワークを構成する各ニューロン間の結合に関連付けられた重み、および、各ニューロンの閾値を含むニューラルネットワークモデルデータと、を記憶した記憶装置を備えたコンピュータに、パンタグラフの舟体に取り付けられたすり板の通過に伴うトロリ線の歪を推定させるコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータに、
ニューラルネットワークモデルデータに含まれる重みおよび閾値を適切な値にする学習ステップであって、
前記記憶装置に記憶された、初期的なニューラルネットワークモデルデータを読み出して、前記ニューラルネットワークモデルの入力層に、前記学習用の接触力に関するデータを与え、入力層から中間層を経て出力層に向けて、順次、前記ニューラルネットワークモデルデータにおけるニューロンの結合にしたがって、入力層により近い側のニューロンからの信号と当該結合に関連付けられた重みとの乗算結果の総和から閾値を減じた値に基づく出力関数により、出力値を算出し、当該出力値を出力層の側に結合されたニューロンに出力することを繰り返す演算ステップ、並びに、
前記ニューラルネットワークモデルの出力層に、前記学習用のトロリ線の歪に関するデータを与え、出力層から中間層を経て入力層に向けて、誤差信号を伝搬させて、少なくとも、前記ニューラルネットワークデータにおける前記結合に関連付けられた重みおよび前記ニューロンに関する閾値を修正し、前記修正された結合に関連付けられた重みおよび前記ニューロンに関する閾値を、修正されたニューラルネットワークデータとして記憶する誤差逆伝搬ステップを有する、学習ステップと、
前記記憶装置に記憶された、前記学習手段による学習により修正されたニューラルネットワークモデルデータを読み出して、前記ニューラルネットワークモデルの入力層に、前記推定用の接触力に関するデータを与え、入力層から中間層を経て出力層に向けて、順次、前記ニューラルネットワークモデルデータにおけるニューロンの結合にしたがって、入力層により近い側のニューロンからの信号と当該結合に関連付けられた重みとの乗算結果の総和から閾値を減じた値に基づく出力関数により、出力値を算出し、当該出力値を出力層の側に結合されたニューロンに出力することを繰り返し、前記出力層からの値を、推定されたトロリ線の歪に関するデータとして、前記記憶装置に記憶する推定ステップと、を実行させることを特徴とする推定プログラムにより達成される。
【００１２】
好ましい実施態様においては、前記接触力に関するデータが、時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における接触力ｆ（ｔｋ）について、短時間フーリエ変換を施した接触力の時間・周波数領域データＦ（ｔｋ，ｆｉ）（ｆは周波数、ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）であり、前記トロリ線の歪に関するデータが、時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における歪ｈ（ｔｋ）について、短時間フーリエ変換を施した歪の時間・周波数領域データＨ（ｔｋ，ｆｉ）（ｆは周波数、ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）であり、
前記コンピュータに、
前記推定ステップにより得られたトロリ線の歪に関する時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における推定された歪の時間・周波数領域データＨ’（ｔｋ，ｆｉ）（ｆは周波数、ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）に、逆短時間フーリエ変換を施して、前記時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における歪データｈ’（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）を算出して、歪の推定値データとして、前記記憶装置に記憶する逆短時間フーリエ変換ステップを実行させる。
【００１３】
より好ましい実施態様においては、前記コンピュータに、
前記記憶装置に記憶された、時刻ｔｋにおける接触力データｆ（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）について、短時間フーリエ変換を施して、接触力の時間・周波数領域データＦ（ｔｋ，ｆｉ）（ｆは周波数、ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）を生成して、記憶装置に記憶するとともに、時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における歪データｈ（ｔｋ）について、短時間フーリエ変換を施して、歪の時間・周波数領域データＨ（ｔｋ，ｆｉ）（ｆは周波数、ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）を生成して、記憶装置に記憶する短時間フーリエ変換ステップを実行させる。
【００１４】
別の好ましい実施態様においては、前記接触力に関するデータが、時刻ｔｋの前後ａの範囲（ｔｋ−ａ〜ｔｋ＋ａ）の接触力データｆ（ｔｋ―ａ）〜ｆ（ｔｋ＋ａ）（ｋ＝１〜ｍ）であり、前記トロリ線の歪に関するデータが、歪データｈ（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）であり、
前記推定ステップにおいて、前記コンピュータに、
時刻ｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）における歪の推定値データｈ’（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）を算出するステップを実行させる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、正確な架線の情報を要することなく、パンタグラフの接触力を得られれば、トロリ線の歪を推定することができるシステムおよびプログラムを提供することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。まず、パンタグラフの構造および架線の構造について簡単に説明する。図１は、本実施の形態において、トロリ線の歪を推定するためにトロリ線と接触しつつ移動するパングラフの構造を示す機構図である。このパンタグラフ１は、舟体が単独のタイプである。図１に示すように、パンタグラフ１は、台座２に固定される。台座２は、碍子３を介して、鉄道車両の屋根４に固定される。なお、図１においては、上下は、車両の高さ方向に対応し、前後は、鉄道車両の走行するレールの長手方向に対応する。また、図示しないが、左右は、レールの長手方向に垂直な方向に対応する。
【００１７】
パンタグラフ１は、シングルアーム式であり、左右方向に沿って延びる舟体１２が設けられている。たとえば、舟体１２は、アルミニウム合金製であり、その上表面には、トロリ線５と直接接触する摺り板１２ａが貼り付けられている。摺り板１２ａは、たとえば、鉄系や銅系の焼結合金或いはカーボン系材料からなる。
【００１８】
舟体１２は、復元バネ１４により弾性支持される。復元バネ１４は、たとえば、ベローバネからなり、その上端が、舟体１２の下面に連結されるとともに、その下端が、舟支え１６に連結されている。
【００１９】
舟支え１６は、昇降運動を行う４節リンクを備えた昇降機構１８に連結されている。舟体１２は、昇降機構１８が上昇した後には、トロリ線５に押し付けられる。昇降機構１８のリンクは、前後方向に伸びる上枠２０を備えている。上枠２０の上端は、連結部２４を介して舟支え１６に連結され、下端側は、「く」の字状に屈曲された形状となっている。上枠２０の下端の「く」の字状の屈曲部には、第一節２６を介して下枠２８の上端が連結されている。
【００２０】
舟支え１６の下端側と、下枠２８の上端とは、上枠２０の下方に配置された舟支えリンク３０で繋がれている。舟支えリンク３０は、舟支え１６およびその上に位置する舟体１２を正規の姿勢に保つ役割を果たす。上枠２０の下端には、第三節３２を介して釣り合い棒３４の上端が連結されている。釣り合い棒３４の下端は、第四節３６を介して、台枠２に固定された取付フランジ３８に連結されている。下枠２８の下端は、主軸（第二節）４０に連結されている。主軸４０は、台枠２に固定された取付フランジ４４に回動可能に支持されているとともに、台枠２に配置された主バネ４２に連結されている。主バネ４２は、パンタグラフ１に上昇力を与える。
【００２１】
舟体１２を上昇させるためには、解除機構（図示せず）を解除して主バネ４２を縮める。これにより、主バネ４２の付勢力を受けて、下枠２８が主軸４０を支点として、図１のＵ方向に起き上がり、下枠２８の動きが第一節２６を介して上枠２０に伝達される。このときに、上枠２０は、第一節２６を支点として図１のＵ’方向に起き上がり、上端側が連結部２４を介して舟支え１６を持ち上げる。これにより、舟体１２は上昇し、その上面に貼り付けられた摺り板１２ａがトロリ線５に押し当てられる。
【００２２】
その一方、舟体１２を下降させるためには、折り畳み用シリンダ（図示せず）により下枠２８を図１のＤ方向に下げる。これにより、上枠２０が図１のＤ’方向に回転し、これに伴って舟体１２が下降する。パンタグラフ１の折り畳み状態では、主バネ４２が伸びた状態となる。この状態で、カギ装置（図示せず）で舟支え１６をロックすることで、パンタグラフ１を折り畳み状態で保持することができる。
【００２３】
パンタグラフは上記構造により、舟体１２が上昇した状態では、復元バネ１４、および、４節リンクの昇降機構の主バネ４２の付勢力により、ある接触力にてトロリ線に接触する。
【００２４】
次に、架線の構造について説明する。図２は、架線の構造の一例を概略的に示す図である。図２に示すように、架線を支える支柱（図示せず）の支持点５０、５２の間に、吊架線５４が張設される。また、吊架線５４から等間隔で、ドロッパ（たとえば、符号５６、５８）が垂下している。ドロッパの下端は、横方向に延びる補助吊架線６０の連結されている。さらに、補助吊架線６０からは、上記ドロッパの間隔とは異なる間隔で、ハンガ（たとえば、符号６２、６４）が垂下している。ハンガの下端には、補助吊架線６０と並行に延びるトロリ線５が連結されている。他の例では、補助吊架線が省略される。この場合には、吊架線とトロリ線とが、ハンガにより連結される。このような構造の架線において、パンタグラフ１が、たとえば、図２の矢印方向に移動する。図１を参照して説明したように、パンタグラフ１は上昇力により上向きに付勢され、ある接触力でトロリ線５に接触するため、トロリ線に応力が作用する。トロリ線５に作用する応力によってトロリ線５には歪が生じる。前述したように、従来は、トロリ線５の所定の位置に、直接、歪ゲージを貼り付けて、その波形を記録していた。したがって、歪ゲージが貼り付けられた位置でだけ、波形の時間的変化を記録できていたが、それ以外の場所の歪を知ることができなかった。本実施の形態では、後述するように、パンタグラフ１がトロリ線５に接触しつつ移動するときのそれぞれの時刻ｔにおける歪を推定することが可能となる。すなわち、本実施の形態においては、パンタグラフ１の舟体１２がトロリ線５と接触して移動した状態において、それぞれの時刻における当該パンタグラフ１の舟体１２が接触した位置の接触力に基づいて、当該時刻におけるトロリ線の歪を推定するため、トロリ線において連続した歪の推定値を得ることが可能となる。
【００２５】
図３は、本実施の形態にかかるトロリ線の歪推定システムの構成を示すブロックダイヤグラムである。図３に示すように、歪推定システム１００は、キーボードやマウスを含む入力装置１０２、表示装置１０４、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０６、および、記憶装置１０８を備える、入出力Ｉ／Ｆ１０６は、図示しない外部ネットワークとのデータ通信を制御することもできる。また、歪推定システム１００は、ニューラルネットワークモデル（ＮＮモデル）を学習させる学習処理部１１０と、学習されたＮＮモデルに基づいて推定値を算出する推定値算出処理部１１２と、記憶装置に記憶された接触力や歪の時間軸のデータに、短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）を施して、ある時間帯ごとの周波数成分（複素データ）を算出するとともに、周波数成分（周波数軸のデータ）に逆短時間フーリエ変換を施して、時間軸のデータを算出するフーリエ変換・逆変換処理部１２４とを備えている。
【００２６】
歪推定システム１００は、コンピュータに、歪推定プログラムをインストールすることにより実現され、コンピュータが、学習処理部１１０、推定値算出処理部１１２およびフーリエ変換・逆変換処理部１２４として機能する。
【００２７】
図３に示すように、記憶装置１０８には、ＮＮモデルをシステム上で構築するためのデータであるＮＮモデルデータ１１４が含まれる。図４は、ニューラルネットワークを構成するニューロンモデルの例を示す図である。図４に示すように、ニューラルネットワークにおいては、ニューロン４００は、入力側で１以上の他のニューロンと結合される。ニューロン間の結合のそれぞれには重みが割り当てられ、入力が通る結合に対応する重みとの積（たとえば、「入力１×重み１」、「入力２×重み２」、「入力３×重み３」）が、ニューロン４００に与えられる。ニューロン４００においては、入力と対応する重みとの積の総和を算出して、閾値を減じた値に基づく出力関数により、出力する。したがって、ＮＮモデルデータ１１４には、ニューロン間の結合の情報、結合に関連付けられた重み、ニューロンの閾値が含まれる。結合に関連付けられた重みおよびニューロンの閾値は、後述する学習の間に随時更新されていく。
【００２８】
また、図３に示すように、記憶装置１０８には、学習用の接触力実測値データ群１１６と、学習用の歪実測値データ１１８群が格納される。これは、ＮＮモデルの学習の際に利用される。
【００２９】
接触力実測値データ群１１６は、接触力実測値データと、後述するように、接触力実測値データにＳＴＦＴを施して算出した接触力実測値の時間・周波数領域データとを有する。たとえば、接触力実測値データは、パンタグラフ１の舟体１６に加速度計と歪ゲージを取り付けて、パンタグラフ１の舟体１６がトロリ線５に接触した状態で列車を走行させて測定したデータであっても良い。或いは、実際の架線の状態およびパンタグラフをモデルに置き換えてその運動方程式を作成して、それを解くこと、つまり、シミュレーションによって接触力実測値データを取得し、これを記憶装置１０８に格納しても良い。なお、本明細書において、実測値とは、シミュレーションにより得られた値、或いは、実際にパンタグラフやトロリ線に器具を取り付けて測定した値を含む。これは、学習後のＮＮモデルの出力層から出力される推定値と区別するために実測値と称している。学習用の接触力実測値データは、ある区間におけるパンタグラフの接触力に関するデータであり、学習用の歪実測値データは、当該区間におけるトロリ線の歪に関するデータである。また、推定用の接触力実測値データは、通常は他の区間におけるパンタグラフの接触力に関するデータであるが、得られた歪推定値データを検証するために、推定用の接触力実測値データとして、学習用の接触力実測値データを使用しても良い。
【００３０】
学習用の歪実測値データ群１１８も、歪実測値データと、歪実測値データにＳＴＦＴを施して算出した歪実測値の時間・周波数領域データとを有する。前述したようにトロリ線の歪の実測値を連続して得るのは困難である。そこで、トロリ線の歪も同様にシミュレーションにより算出し、歪実測値データ１１８として記憶装置１０８に記憶する。
【００３１】
なお、本実施の形態では、シミュレーションにより車両を２７０ｋｍで走行させたサンプリング周波数１８７５Ｈｚとして５３１６個の学習サンプルを用意した。
【００３２】
記憶装置１０８には、学習後のＮＮモデルを用いて、歪の推定値を得るために利用される、推定用の接触力実測値データ群が格納される。推定用の接触力実測値データ群も、接触力実測値データと、接触力実測値データに短時間フーリエ変換を施して算出した時間・周波数領域データとを有する。推定用の接触力実測値データも、パンタグラフ１の舟体１６に加速度計と歪ゲージを取り付けて走行した結果得られたものであっても良いし、シミュレーションにより得られたものであっても良い。
【００３３】
以下、本実施の形態にて使用するパラメータを以下のように表す。
【００３４】
ｆ（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）：時刻ｔｋにおける接触力実測値データ
Ｆ（ｔｋ，ｆｉ）（ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）：時刻ｔｋにおける接触力実測値の時間・周波数領域データの周波数ｆｉ成分（複素数）
ｈ（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）：時刻ｔｋにおける学習用の歪実測値データ
Ｈ（ｔｋ，ｆｉ）（ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）：時刻ｔｋにおける学習用の歪実測値の時間・周波数領域データの周波数ｆｉ成分（複素数）
Ｈ’（ｔｋ，ｆｉ）（ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）：時刻ｔｋにおける歪推定値の時間・周波数領域データの周波数ｆｉ成分（複素数）
ｈ’（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）：時刻ｔｋにおける歪推定値データ
フーリエ変換・逆変換処理部１２４は、記憶装置１０８から、接触力実測値データ群１１６中の接触力実測値データを読み出して、これにＳＴＦＴを施して、接触力実測値の時間・周波数領域データを算出し、算出された接触力実測値の時間・周波数領域データを記憶装置１０８に格納する。より詳細には、図５に示すように、フーリエ変換・逆変換処理部１２４は、記憶装置１０８の学習用の接触力実測値データから、ある時刻ｔｋおよびその前後所定時間のデータｆ（ｔｋ−ｊ）〜ｆ（ｔｋ＋ｊ）を取得し（ステップ５０１）、これら値に窓関数をかける（ステップ５０２）。窓関数として、たとえば、ガウシアンウィンドウを利用することができる。次いで、フーリエ変換・逆変換処理部１２４は、上述した窓関数が掛けられた値をフーリエ変換する（ステップ５０３）。これにより、複素数の接触力実測値の時間・周波数領域データＦ（ｔｋ，ｆｉ）が算出され、記憶装置１０８に記憶される（ステップ５０４）。その後、ｋをインクリメントして新たなｔｋについて、同様の演算（窓関数を掛けた後にフーリエ変換）を繰り返す（ステップ５０５〜５０６）。
【００３５】
学習用の歪実測値データについても、フーリエ変換・逆変換処理部１２４が、図５と同様の処理を実行して、歪実測値の時間・周波数領域データＨ（ｔｋ，ｆｉ）（ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）を生成し、記憶装置１０８に記憶する。推定用の接触力実測値データについても、フーリエ変換・逆変換処理部１２４が、図５と同様の処理を実行して、接触力実測値の時間・周波数領域データＦ（ｔｋ，ｆｉ）（ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）を生成し、記憶装置１０８に記憶する。
【００３６】
このようにして得られた学習用の接触力実測値の時間・周波数領域データＦ（ｔｋ，ｆｉ）（ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）、および、学習用の歪実測値の時間・周波数領域データＨ（ｔｋ，ｆｉ）（ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）を利用して、ＮＮモデルを学習させて、ニューロン間の結合に関連付けられた重みを適したものにする。
【００３７】
図６は、学習時のＮＮモデルの構造を模式的に示す図である。図６に示すように、接触力実測値の時間・周波数領域データＦ（ｔｋ，ｆｉ）（ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）が、それぞれ入力層のニューロンに入力され、入力成分は中間層のニューロンを伝搬して出力層のニューロンに達する。その一方、教師信号として、歪実測値の時間・周波数領域データＨ（ｔｋ，ｆｉ）（ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）が出力層のニューロンに与えられ、複素誤差伝搬法（複素ＢＰ(Back Propagation)法）により誤差成分が中間層のニューロンを出力層から入力層に向かって逆向きに伝搬し、ニューロン間の結合に関連付けられた重みなどが修正される。
【００３８】
複素ＢＰ法は、たとえば、「高次元ニューラルネットワーク関連研究の現状」（新田徹、田中勝著、電子技術総合研究所調査報告第２２８号  １９９９年４月１６日）、「高次元化されたパラメータを持つ階層型ニューラルネットワークの研究」（電子技術総合研究所研究報告、１９９５年１１月）にその詳細が記載されている。
【００３９】
上述したように、本実施の形態において、接触力実測値の時間・周波数領域データから歪推定値の時間・周波数領域データを推定するために、ニューラルネットとして、複素ＢＰネットワークが使用される。以下、複素ＢＰネットワークについて簡単に説明する。
【００４０】
複素ＢＰネットワークにおいては、以下の変数が使用される。なお、以下の変数の添え字は、複素ＢＰネットワークの説明の限りのものでえる。
【００４１】
Ｕｊ：中間複素ニューロンｊの内部ポテンシャル
Ｓｋ：出力複素ニューロンｋの内部ポテンシャル
Ｉｉ：入力複素ニューロンｉの出力値
Ｈｊ：中間複素ニューロンｊの出力値
Ｏｋ：出力複素ニューロンｋの出力値
ｗｊｉ：入力複素ニューロンｉと中間複素ニューロンｊ間の結合の重み
ｖｋｊ：中間複素ニューロンｊと出力複素ニューロンｋ間の結合の重み
θｊ：中間複素ニューロンｊがもつ閾値
γｋ：出力複素ニューロンｋがもつ閾値
Ｔｋ：出力複素ニューロンｋに対する教師パターン
δｋ：出力複素ニューロンｋの誤差
Ｅｐ：複素パターンｐに対する二乗誤差
ニューロンの入力信号ｚｊに対して、出力信号ｆＣ（ｚｊ）は以下の（１）式のように定義される。
【００４２】
ｆＣ（ｚｊ）＝ｆＲ（ｘｊ）＋ｉｆＲ（ｙｊ）  ｚｊ＝ｘｊ＋ｉｙｊ
・・・・（１）
ただし、ｆＲ（ｕ）＝１／（１＋ｅ−ｕ）である。
【００４３】
簡単のために、３層のニューラルネットワークを考えると、中間層および出力層のニューロンの内部ポテンシャルは、それぞれ、（２）式、（３）式とおける。
【００４４】
【数１】
0004394656.tif 000002
また、中間層および出力層のニューロンの出力値は、それぞれ、（４）式、（５）式とおける。
【００４５】
Ｈｊ＝ｆＣ（Ｕｊ）                  ・・・・（４）
Ｏｋ＝ｆＣ（Ｓｋ）                  ・・・・（５）
ここで、出力複素ニューロンｋに対する教師パターンＴｋと、出力複素ニューロンｋの出力値Ｏｋとの差は、（６）式に示すものとなる。
【００４６】
δｋ＝Ｔｋ−Ｏｋ                    ・・・・（６）
複素パターンｐに対する二乗誤差を、（７）式のように定義する。
【００４７】
このニューラルネットワークの学習の際の重みと閾値の修正アルゴリズムにおいて、学習率εを十分小さくとると、各重みと閾値の修正量は、（８）式〜（１１）式に示すようになる。
【００４８】
【数２】
0004394656.tif 000003
本実施の形態においても、上記原理に基づいて、結合に関連付けられた重みや閾値が修正される。
【００４９】
図７は、学習時に歪推定システムにより実行される処理を概略的に示すフローチャートである。図７に示すように、学習処理部１１０は、記憶装置１０８からＮＮモデルデータを読み出し（ステップ７０１）、まず、各ニューロン間の結合に関連付けられた重みの初期値として、乱数を用いた小さい値を付与する（ステップ７０２）。次いで、パラメータｋを初期化して（ステップ７０３）、入力層に、接触力実測値の時間・周波数領域データＦ（ｔｋ，ｆｉ）を与える形で、演算を実行する（ステップ７０４）。演算においては、学習処理部１１０は、入力信号が出力層に向けて伝搬されるように、順次、入力信号と結合の重みとの積を算出し、各ニューロンについて積の総和を算出して、閾値を超えたか否かを判断する。あるニューロンについて閾値を超えていると判断された場合には、ニューロンを発火させて、所定の値の信号を結合されたニューロンに対して出力する。
【００５０】
また、学習処理部１１０は、出力層に、歪実測値の時間・周波数領域データＨ（ｔｋ，ｆｉ）（ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）を与える形で、誤差逆伝搬法により、各ニューロン間の結合に関連付けられた重みを学習させ（ステップ７０５）、各ニューロン間の結合に関連付けられた重み、および、各ニューロンの閾値を更新し、更新された重みおよび閾値を、記憶装置１０８に一時的に記憶する（ステップ７０６）。ステップ７０３〜７０５の処理を、全てのｔｋについて実行する（ステップ７０７、７０８参照）。本実施の形態においては、さらに、ステップ７０３〜ステップ７０８を、所定の回数だけ繰り返す（ステップ７０９参照）。このような繰り返しにより、ＮＮモデルにおいて入力信号と教師信号との間の関係が学習され、各ニューロン間の結合に関連付けられた重みや各ニューロンの閾値が適切な値となる。
【００５１】
学習により、各ニューロン間の結合に関連付けられた重みや各ニューロンの閾値が適切なものなり、これら値が記憶装置１０８にＮＮモデルデータ１１４として格納される。この状態で、推定値算出処理部１１２は、ＮＮモデルデータ１１４および推定用の接触力実測値の時間・周波数領域データに基づいて、歪推定値の時間・周波数領域データを算出する。図８は、推定時のＮＮモデルの構造を模式的に示す図である。図８に示すように、接触力実測値の時間・周波数領域データＦ（ｔｋ，ｆｉ）（ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）が、それぞれ入力層のニューロンに入力され、入力成分は中間層のニューロンを伝搬して出力層のニューロンに達する。出力層からは、歪推定値の時間・周波数領域データＨ’（ｔｋ，ｆｉ）（ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）が出力される。
【００５２】
図９は、推定時に歪推定システムにより実行される処理を概略的に示すフローチャートである。図９に示すように、推定値算出処理部１１２は、記憶装置１０８からＮＮモデルデータを読み出し（ステップ９０１）、処理に使用するパラメータｋを初期化する（ステップ９０２）。次いで、推定値算出処理部１１２は、入力層に、接触力実測値の時間・周波数領域データＦ（ｔｋ，ｆｉ）を与える形で、演算を実行する（ステップ９０３）。演算においては、学習処理部１１０は、入力信号が出力層に向けて伝搬されるように、順次、入力信号と結合の重みとの積を算出し、各ニューロンについて積の総和を算出して、閾値を超えたか否かを判断する。あるニューロンについて閾値を超えていると判断された場合には、ニューロンを発火させて、所定の値の信号を出力する。入力層から出力層に向けて、順次、信号の重み付け、ニューロンにおける総和の算出、閾値との比較および信号の出力を繰り返すことにより、出力層から、歪推定値の時間・周波数領域データＨ（ｔｋ，ｆｉ）が出力される。この歪推定値の時間・周波数領域データＨ（ｔｋ，ｆｉ）は、歪推定値データ群１２２の部分として記憶装置１０８に記憶される（ステップ９０４）。推定値算出処理部１１２は、ステップ９０３および９０４の処理を、全てのｔｋについて実行する（ステップ９０５、９０６参照）。
【００５３】
このようにして、歪推定値の時間・周波数領域データＨ’（ｔｋ，ｆｉ）（ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）が得られ、これらデータが記憶装置１０８に記憶される。歪推定値の時間・周波数領域データは、周波数成分（周波数軸のデータ）に分解された状態であるため、これに逆短時間フーリエ変換を施すことで、歪推定値データｈ’（ｔｋ）を求めることができる。図９に示すように、フーリエ変換・逆変換処理部１２４は、記憶装置１０８から、歪推定値データ群１２２中、歪推定値フーリエ変換データを読み出し（ステップ９０７）、処理に使用するパラメータｋを初期化する（ステップ９０８）。
【００５４】
次いで、フーリエ変換・逆変換処理部１２４は、歪推定値フーリエ変換データＨ’（ｔｋ，ｆｉ）に、逆短時間フーリエ変換を施して（ステップ９０９）、逆短時間フーリエ変換により得られた歪推定値データｈ’（ｔｋ）を、歪推定値データ群１２２の部分として記憶装置１０８に記憶する（ステップ９１０）。フーリエ変換・逆変換処理部１２４は、ステップ９０９、９１０の処理を、全てのｔｋについて実行する（ステップ９１１、９１２参照）。これにより、時間軸のデータである歪推定値データを記憶装置１０８中に記憶することができる。
【００５５】
図１０は、シミュレーションにより車両を２７０ｋｍで走行させたサンプリング周波数１８７５Ｈｚとして５３１６個の学習サンプル（接触力実測値データおよび歪実測値データ）を用意し、これらを用いて学習を行った後、同じサンプル（接触力実測値データ）を用いて、歪推定値データを得た例を示す。上段に示す歪（歪推定値データ）において、シミュレーションにより得られた教師信号と、学習後に行った歪推定値データ（推定結果）とを比較すると、教師信号と推定結果は、ほぼ一致していることがわかる。
【００５６】
図１１は、図１０に示すような学習を経たＮＮモデルを用いて、他の条件の下でシミュレーションにより得られた接触力実測値データを用いて、歪推定値データを得た例を示す。なお、比較のため、上記他の条件の下でのシミュレーションにより得られた歪実測値データを理論値として示した。図１１の例では、図１０に示す例で学習したＮＮモデルを適用しているが、理論値と、歪推定値データ（推定結果）とが非常によく一致していることがわかる。通常、歪は、最大値が問題となるため、正確な最大値が得られれば、極小値の誤差は問題にならない。図１１の例によれば、接触力が著大な値を示している部分についても、トロリ線歪は適切な値で推定されており、本手法の有効性を裏付けている。
【００５７】
上述したように、本実施の形態によれば、ある区間におけるパンタグラフの接触力実測値データおよび同じ区間における歪実測値データに基づいて、ＮＮモデルを学習させ、適切な、ＮＮモデルにおける各ニューロン間の結合に関連付けられた重みおよび各ニューロンの閾値を記憶装置に記憶しておけば、他の区間におけるパンタグラフの接触力実測値データをＮＮモデルの入力層に与えることで、当該区間における適切な歪推定値データを取得することが可能となる。
【００５８】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【００５９】
前記実施の形態においては、
Ｆ（ｔｋ，ｆｉ）（ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）：時刻ｔｋにおける接触力実測値の時間・周波数領域データの周波数ｆｉ成分（複素数）
Ｈ（ｔｋ，ｆｉ）（ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）：時刻ｔｋにおける学習用の歪実測値の時間・周波数領域データの周波数ｆｉ成分（複素数）
を利用してＮＮモデルを学習させ、推定の際には、
Ｆ（ｔｋ，ｆｉ）（ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）：時刻ｔｋにおける接触力実測値の時間・周波数領域データの周波数ｆｉ成分（複素数）
を入力層に与え、出力層から、
Ｈ’（ｔｋ，ｆｉ）（ｋ＝１〜ｍ、ｉ＝１〜ｎ）：時刻ｔｋにおける歪推定値の時間・周波数領域データの周波数ｆｉ成分（複素数）
が出力されるように構成した。しかしながら上述した構成に限定されるものではない。
【００６０】
たとえば、入力層として、
ｆ（ｔｋ-a）〜ｆ（ｋ＋a）（ｋ＝１〜ｍ）：時刻ｔｋ−ａ〜ｔｋ＋ａにおける接触力実測値データを使用し、出力層として、
ｈ（ｔｋ）：時刻ｔｋにおける歪推定値データが出力されるように構成しても良い。つまり、この例では、ある時刻ｔｋを中心とする一定範囲の（複数の）接触力実測値から、入力信号を、ＮＮモデルのニューロンを伝搬させることで、ある時刻ｔｋにおける（単一の）歪推定値が得られる。
【００６１】
図１２は、本発明の他の実施の形態にかかる学習時のＮＮモデルの構造を模式的に示す図である。図１２に示すように、時刻ｔｋの前後ａの範囲（ｔｋ−ａ〜ｔｋ＋ａ）の接触力実測値データｆ（ｔｋ―ａ）〜ｆ（ｔｋ＋ａ）（ｋ＝１〜ｍ）が、それぞれ入力層のニューロンに入力され、入力成分は中間層のニューロンを伝搬して出力層のニューロンに達する。その一方、教師信号として、歪実測値データｈ（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）を出力層のニューロンに与え、誤差伝搬法（ＢＰ(Back Propagation)法）により誤差成分が中間層のニューロンを出力層から入力層に向かって逆向きに伝搬し、ニューロン間の結合に関連付けられた重みおよびニューロンの閾値が修正される。
【００６２】
図１３は、本発明の他の実施の形態にかかる推定時のＮＮモデルの構造を模式的に示す図である。図８に示すように、時刻ｔｋの前後ａの範囲（ｔｋ−ａ〜ｔｋ＋ａ）の接触力実測値データｆ（ｔｋ―ａ）〜ｆ（ｔｋ＋ａ）（ｋ＝１〜ｍ）が、それぞれ入力層のニューロンに入力され、入力成分は中間層のニューロンを伝搬して出力層のニューロンに達する。出力層からは、歪推定値データｈ’（ｔｋ）（ｋ＝１〜ｍ）が出力される。
【００６３】
上記他の実施の形態では、ＳＴＦＴを施したスペクトルの情報（周波数成分）の代わりに、実測値データそのものが利用されるため、短時間フーリエ変換処理（図５）および出力層の推定値に対する逆短時間フーリエ変換処理（図９のステップ９０７以降）は行われない。他の実施の形態においても、学習処理において、学習処理部１１０が、ＮＮモデルデータ中、ニューロン間の結語に関連付けられた重みを初期化する（ステップ７０２）。その後、学習処理部１１０は、それぞれのｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）について、入力層に、時間ｔｋの前後ａの範囲の、学習用の接触力実測値データｆ（ｔｋ―ａ）〜ｆ（ｔｋ＋ａ）を与える形で、演算を実行する（ステップ７０４）。演算においては、学習処理部１１０は、入力信号が出力層に向けて伝搬されるように、順次、入力信号と結合の重みとの積を算出し、各ニューロンについて積の総和を算出して、閾値を超えたか否かを判断する。あるニューロンについて閾値を超えていると判断された場合には、ニューロンを発火させて、所定の値の信号を出力する。また、学習処理部１１０は、出力層に、歪実測値データｈ（ｔｋ）を与える形で、誤差逆伝搬法により、各ニューロン間の結合に関連付けられた重みを学習させ（ステップ７０５）、各ニューロン間の結合に関連付けられた重み、および、各ニューロンの閾値を更新し、更新された重みおよび閾値を、記憶装置１０８に一時的に記憶する（ステップ７０６）。また、上述した処理ステップ（ステップ７０３〜７０９）を所定回数（たとえば６０００回）繰り返すことも、先に説明した実施の形態と同様である。
【００６４】
推定の際にも、推定値算出処理部１１２は、記憶装置１０８からＮＮモデルデータを読み出す（ステップ９０１）。また、それぞれのｔｋ（ｋ＝１〜ｍ）について、推定値算出処理部１１２は、時間ｔｋの前後ａの範囲の、推定用の接触力実測値データｆ（ｔｋ―ａ）〜ｆ（ｔｋ＋ａ）を与える形で、演算を実行する(ステップ９０３)。演算においては、学習処理部１１０は、入力信号が出力層に向けて伝搬されるように、順次、入力信号と結合の重みとの積を算出し、各ニューロンについて積の総和を算出して、閾値を超えたか否かを判断する。あるニューロンについて閾値を超えていると判断された場合には、ニューロンを発火させて、所定の値の信号を出力する。入力層から出力層に向けて、順次、信号の重み付け、ニューロンにおける総和の算出、閾値との比較および信号の出力を繰り返すことにより、出力層から、歪推定値データｈ（ｔｋ）が出力される。この歪推定値データｈ（ｔｋ）は、歪推定値データ群１２２として記憶装置１０８に記憶される（ステップ９０４）。
【００６５】
他の実施の形態では、短時間フーリエ変換および逆短時間フーリエ変換を要しないため処理を単純化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】図１は、本実施の形態において、トロリ線の歪を推定するためにトロリ線と接触しつつ移動するパングラフの構造を示す機構図である。
【図２】図２は、架線の構造の一例を概略的に示す図である。
【図３】図３は、本実施の形態にかかるトロリ線の歪推定システムの構成を示すブロックダイヤグラムである。
【図４】図４は、ニューラルネットワークを構成するニューロンモデルの例を示す図である。
【図５】図５は、短時間フーリエ変換の処理例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、本実施の形態における学習時のＮＮモデルの構造を模式的に示す図である。
【図７】図７は、本実施の形態において学習時に歪推定システムにより実行される処理を概略的に示すフローチャートである。
【図８】図８は、本実施の形態における推定時のＮＮモデルの構造を模式的に示す図である。
【図９】図９は、本実施の形態において推定時に歪推定システムにより実行される処理を概略的に示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、学習サンプル（接触力実測値データおよび歪実測値データ）を用意し、これらを用いて学習を行った後、同じサンプル（接触力実測値データ）を用いて、歪推定値データを得た例を示すグラフである。
【図１１】図１１は、図１０に示すような学習を経たＮＮモデルを用いて、他の条件の下でシミュレーションにより得られた接触力実測値データを用いて、歪推定値データを得た例を示すグラフである。
【図１２】図１２は、本発明の他の実施の形態における学習時のＮＮモデルの構造を模式的に示す図である。
【図１３】図１３は、本発明の他の実施の形態における推定時のＮＮモデルの構造を模式的に示す図である。
【符号の説明】
【００６７】
１      パンタグラフ
５      トロリ線
１００  歪推定システム
１０８  記憶装置
１１０  学習処理部
１１２  推定値算出処理部
１１４  ＮＮモデルデータ
１１６  学習用の接触力実測値データ群
１１８  歪実測値データ群
１２０  推定用の接触力実測値データ群
１２２  歪推定値データ群
１２４  フーリエ変換・逆変換処理部
【図１】
0004394656.tif 000004
【図２】
0004394656.tif 000005
【図３】
0004394656.tif 000006
【図４】
0004394656.tif 000007
【図５】
0004394656.tif 000008
【図６】
0004394656.tif 000009
【図７】
0004394656.tif 000010
【図８】
0004394656.tif 000011
【図９】
0004394656.tif 000012
【図１２】
0004394656.tif 000013
【図１３】
0004394656.tif 000014
【図１０】
0004394656.tif 000015
【図１１】
0004394656.tif 000016