(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音響検出手段が搭載された車両が軌道上を走行して、該軌道の状態を解析する軌道状態解析方法であって、
前記音響検出手段で検出された音響信号のデータを所定時間分毎に切り出し、切り出したデータを高速フーリエ変換して得られるスペクトル波形から、所定周波数帯域においてスペクトルが最大となるピーク高を検出して記憶し、記憶した該ピーク高の時間変化に基づいて前記軌道の波状摩耗の状態を解析する軌道状態解析方法。
【請求項２】
走行中の前記車両の位置を繰り返し検出して記憶し、記憶した前記車両の位置に基づいて前記軌道の波状摩耗の状態を解析する請求項１に記載の軌道状態解析方法。
【請求項３】
走行中の前記車両の速度を繰り返し検出して記憶し、記憶した前記車両の速度に基づいて前記軌道の波状摩耗の状態を解析する請求項１又は２に記載の軌道状態解析方法。
【請求項４】
前記音響検出手段で検出された音響信号の所定時間分のデータを蓄積し、該蓄積データを高速フーリエ変換して得られるスペクトル波形から、所定周波数帯域においてスペクトルが最大となるピーク高を検出して記憶すると共に前記蓄積データを削除するステップを繰り返し行うことによって、前記ピーク高の時間変化を逐次得る請求項１〜３のいずれかに記載の軌道状態解析方法。
【請求項５】
前記音響検出手段は、前記車両の車体の内部に搭載されていることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の軌道状態解析方法。
【請求項６】
車両が走行する軌道の状態を解析する軌道状態解析装置であって、
前記車両に搭載され、音響を検出する音響検出手段と、
前記音響検出手段で検出された音響信号のデータを所定時間分毎に切り出し、切り出したデータを高速フーリエ変換して得られるスペクトル波形から、所定周波数帯域においてスペクトルが最大となるピーク高を検出して記憶し、記憶した該ピーク高の時間変化に基づいて前記軌道の波状摩耗の状態を解析する解析手段とを有することを特徴とする軌道状態解析装置。
【請求項７】
走行中の前記車両の位置を検出する位置検出装置を更に有し、
前記解析手段は、前記位置検出装置を介して走行中の前記車両の位置を繰り返し検出して記憶し、記憶した前記車両の位置に基づいて前記軌道の波状摩耗の状態を解析する請求項６に記載の軌道状態解析装置。
【請求項８】
走行中の前記車両の速度を検出する速度検出装置を更に有し、
前記解析手段は、前記速度検出装置を介して走行中の前記車両の速度を繰り返し検出して記憶し、記憶した前記車両の速度に基づいて前記軌道の波状摩耗の状態を解析する請求項６または７に記載の軌道状態解析装置。
【請求項９】
前記解析手段は、前記音響検出手段で検出された音響信号の所定時間分のデータを蓄積し、該蓄積データを高速フーリエ変換して得られるスペクトル波形から、所定周波数帯域においてスペクトルが最大となるピーク高を検出して記憶すると共に前記蓄積データを削除するステップを繰り返し行うことによって、前記ピーク高の時間変化を逐次得る請求項６〜８のいずれかに記載の軌道状態解析装置。
【請求項１０】
前記音響検出手段は、前記車両の車体の内部に搭載されていることを特徴とする請求項６〜９のいずれかに記載の軌道状態解析装置。
【請求項１１】
コンピュータに、
軌道上を走行する車両に搭載されている音響検出手段により検出された音響信号のデータを所定時間分毎に切り出し、切り出したデータを高速フーリエ変換して得られるスペクトル波形から、所定周波数帯域においてスペクトルが最大となるピーク高を検出して記憶し、記憶した該ピーク高の時間変化に基づいて前記軌道の波状摩耗の状態を解析する解析手順を実行させることを特徴とする軌道状態解析プログラム。
【請求項１２】
前記解析手順において、走行中の前記車両の位置および速度を繰り返し検出して記憶し、記憶した前記車両の位置および速度に基づいて前記軌道の波状摩耗の状態を解析する請求項１１に記載の軌道状態解析プログラム。
【請求項１３】
前記解析手順において、前記音響検出手段で検出された音響信号の所定時間分のデータを蓄積し、該蓄積データを高速フーリエ変換して得られるスペクトル波形から、所定周波数帯域においてスペクトルが最大となるピーク高を検出して記憶すると共に前記蓄積データを削除するステップを繰り返し行うことによって、前記ピーク高の時間変化を逐次得る請求項１１または１２に記載の軌道状態解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は軌道状態解析方法及び軌道状態解析装置並びに軌道状態解析プログラムに係り、特に、車両が走行する軌道の状態を検出する軌道状態解析方法及び軌道状態解析装置並びに軌道状態解析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄道などの軌道交通システムでは、安全性や乗客の乗り心地は軌道の精度に依存していた。軌道の精度は、軌道建設時の精度の確保や建設後の維持管理が重要となる。軌道建設時の精度の確保や建設後の維持管理ために、通称、ドクターイエローと呼ばれる電気・軌道総合検測車が開発されている。
【０００３】
この電気・軌道総合検測車は、電気・軌道の保全に利用できるデータを精度よく得るために、大掛かりな測定システムを用いて高精度の検測を行なっていた。また、電気・軌道総合検測車は、運転手、検測員の随行、営業車両とは別に、営業車両が走行する軌道を走行させる必要があるため、運行計画が必要であり、高価で、かつ、機動性に欠けていた。このため、亜幹線や地方交通線まで、くまなく走行させることには限界があった。
【０００４】
軌道の状態を測定する測定システムとしては、地上に設置した測定器によって、車両の通過時に車両の走行状態を検出するとともに、車両を撮像した画像情報とを一括して遠隔地に転送して、蓄積し、蓄積したデータから軌道や車両の経時変化を解析するシステムがある（特許文献１参照）。このようなシステムでは、測定器を設置する手間がかかり、また、装置も大掛かりな構成であり、特定の場所の軌道の状態しか検出できなかった。
【０００５】
また、検測車の軸箱に加速度センサを設け、加速度センサにより測定した加速度データを連続ウェーブレット変換し、その結果によって、レール波状磨耗を検出するシステムがあった（特許文献２参照）。このシステムでは、検測車が必要であり、運転手、検測員の随行、軌道を走行させるための運行計画が必要であり、高価で、かつ、機動性に欠ける。また、営業車両を用いる場合であっても、軸箱に加速度センサを設定する必要があり、軸箱から車内に配線を行なう必要があり、大掛かりな構成となっていた。
【０００６】
さらに、車両基地内の走行レールの一部に継ぎ目を持たせ、このレールの継ぎ目を一定の速度で通過させ、地上設備により台車や車体に発生する音を検知し、異常があるか否かを判定するシステムがあった（特許文献３参照）。このシステムでは、測定器を設置する手間がかかり、また、装置も大掛かりな構成であり、特定の場所の軌道の状態しか検出できなかった。
【特許文献１】特開２００３−１８２５８０号公報
【特許文献２】特開２０００−１３６９８８号公報
【特許文献３】特開２００５−１１４６３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来の軌道状態を検出するためのシステムは、いずれも、測定システムが大掛かりで高価な構成となってしまい、亜幹線や地方交通線まで、くまなく設置することはできない。
【０００８】
また、加速度データを連続ウェーブレット変換し、その結果によって、レール波状磨耗を検出する場合には、処理が複雑であるため、測定システムが大掛かりになってしまう。
【０００９】
本発明は上記の点に鑑みてなされたもので、簡単な構成で、かつ、安価に、精度よく軌道の状態を検出できる軌道状態解析方法及び軌道状態解析装置並びに軌道状態解析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】
【００１０】
本発明の軌道状態解析方法は、
音響検出手段が搭載された車両が軌道上を走行して、該軌道の状態を解析する軌道状態解析方法であって、
前記音響検出手段で検出された音響信号のデータを所定時間分毎に切り出し、切り出したデータを高速フーリエ変換して得られるスペクトル波形から、所定周波数帯域においてスペクトルが最大となるピーク高を検出して記憶し、記憶した該ピーク高の時間変化に基づいて前記軌道の波状摩耗の状態を解析することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の軌道状態解析装置は、
車両が走行する軌道の状態を解析する軌道状態解析装置であって、
前記車両に搭載され、音響を検出する音響検出手段と、
前記音響検出手段で検出された音響信号のデータを所定時間分毎に切り出し、切り出したデータを高速フーリエ変換して得られるスペクトル波形から、所定周波数帯域においてスペクトルが最大となるピーク高を検出して記憶し、記憶した該ピーク高の時間変化に基づいて前記軌道の波状摩耗の状態を解析する解析手段とを有することを特徴とする。
【００１２】
更に、本発明の軌道状態解析プログラムは、
コンピュータに、
軌道上を走行する車両に搭載されている音響検出手段により検出された音響信号のデータを所定時間分毎に切り出し、切り出したデータを高速フーリエ変換して得られるスペクトル波形から、所定周波数帯域においてスペクトルが最大となるピーク高を検出して記憶し、記憶した該ピーク高の時間変化に基づいて前記軌道の波状摩耗の状態を解析する解析手順を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、車両に発生する音響を取得し、取得した音響信号を解析して、軌道の状態を解析することにより、簡単な構成でき、軌道状態を解析することが可能となる。また、本発明によれば、軌道状態の解析結果に時間情報が含まれるため、軌道上の波状磨耗が発生している位置を容易に認識することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
〔第１実施例〕
〔システム構成〕
図１は本発明の一実施例の概略図を示す。
【００１５】
本実施例の軌道状態検出装置１１１は、例えば、鉄道など軌道１１２上を走行する車両１１３に搭載されて、車両１１３の騒音を検出し、検出された騒音から軌道１１２のレール波状磨耗などの異常状態などを検出する。レール波状摩耗は、レール上の曲線内軌に発生する波高が0.1mm程度、波長が5〜10cm程度の微小な磨耗で軌道材料の損傷や騒音を引き起こす原因となるものである。
【００１６】
車両１１３は、例えば、旅客営業車両であり、台車１２１、及び、車体１２２から構成されている。台車１２１は、軌道１１２上で回転する車輪１３１が回転可能に取り付けられており、サスペンション１３２を介して車体１２２に取り付けられている。
【００１７】
図２は軌道状態検出装置１１１のブロック構成図を示す。
【００１８】
軌道状態検出装置１１１は、マイクロフォン１４１、インタフェース１４２、コンピュータシステム１４３、位置速度検出装置１４４から構成されている。
【００１９】
マイクロフォン１４１は、台車１２１又は車体１２２の内部に設けられ、車両１１３の走行音を含む騒音を検出する。マイクロフォン１４１で検出された音響信号は、インタフェース１４２に供給される。
【００２０】
インタフェース１４２は、マイクロフォン１４１とコンピュータシステム１４３とのインタフェースをとっており、マイクロフォン１４１で取得した音響信号をディジタルデータに変換してコンピュータシステム１４３に入力する。
【００２１】
コンピュータシステム１４３は、例えば、パーソナルコンピュータシステムから構成されており、処理装置１５１、入力装置１５２、記憶装置１５３、表示装置１５４から構成されている。
【００２２】
処理装置１５１は、記憶装置１５３にインストールされた軌道状態解析プログラムに基づいてデータ処理が実行されており、インタフェース１４３から供給される音響データ及び位置・速度データを記憶装置１５３に記憶するとともに、記憶された音響データ及び位置・速度データに基づいて、例えば、波状磨耗などの軌道状態の解析を行なう。記憶装置１５３は、ハードディスクドライブ、メモリ、ディスクドライブなどから構成されており、軌道状態解析プログラムがインストールされているとともに、音響データが記憶される。また、記憶装置１５３は、処理装置１５１の作業用記憶領域としても用いられる。
【００２３】
入力装置１５２は、キーボード、マウスなどから構成されており、処理装置１５１に対してデータ入力や各種コマンドの入力を行なう装置である。表示装置１５４は、ＣＲＴ、ＬＣＤなどから構成されており、処理装置１５１により実行された軌道状態解析プログラムの解析結果などを表示する。
【００２４】
位置速度検出装置１４４は、車両１１３の位置及び速度を検出するための装置であり、例えば、ＧＰＳ測位システムなどから構成されている。
【００２５】
〔処理〕
図３は本発明の一実施例の軌道状態解析プログラムの処理フローチャートを示す。
【００２６】
処理装置１５１は、ステップＳ１−１で音響データを取得すると、ステップＳ１−２で解析処理を実行する。解析処理は、取得した音響データを窓フーリエ変換して、その結果からレール波状摩耗の状態を解析する。
【００２７】
処理装置１５１は、ステップＳ１−３で表示装置１５４に解析結果を表示する。
【００２８】
〔解析処理〕
ここで、ステップＳ１−２での解析処理の詳細について説明を行なう。
【００２９】
図４は解析処理の処理フローチャート、図５、図６は解析処理の各処理により得られる信号波形図を示す。
【００３０】
処理装置１５１は、まず、ステップＳ２−１で位置速度検出装置１４４から現在の車両の位置と速度を取得する。位置速度検出装置１４４は、車両の位置及び速度を検出するものであり、例えばＧＰＳを用いた測位装置などを用いることが可能である。
【００３１】
処理装置１５１は、ステップＳ２−２で車両が走行中か否かを判定する。車両が走行中か否かは、例えば、ステップＳ２−１で取得した車両位置及び速度情報から判定できる。
【００３２】
処理装置１５１は、ステップＳ２−３でマイクロフォン１４１からの音響信号から音響データを取得する。処理装置１５１で取得する音響データは、マイクロフォン１４１からの信号をサンプリングした音響波形データである。
【００３３】
処理装置１５１は、ステップＳ２−４で取得した音響データを記憶装置１５３に蓄積する。次に、処理装置１５１は、ステップＳ２−５で蓄積データの時間がウィンドウ幅より大きいか否か、（蓄積データ）≧（ウィンドウ幅）を判定する。
【００３４】
処理装置１５１は、ステップＳ２−５で蓄積データの時間が設定したウィンドウ幅以上であれば、ステップＳ２−６でウィンドウ幅の音響データを記憶装置１５３から読み出す。例えば、図５（Ａ）に示すような音響波形がウィンドウで切り出される。
なお、このとき、処理装置１５１は記憶装置１５３の読み出されたウィンドウ幅よりも過去の蓄積データを削除する。
【００３５】
次に処理装置１５１は、ステップＳ２−７で読み出した音響データに対して窓関数をかける。なお、窓関数を使用しない場合、この処理は省略できる。
【００３６】
処理装置１５１は、ステップＳ２−１０で取り出した音響波形データに対して高速フーリエ変換（FFT）を行う。図５（Ａ）に示す音響波形に高速フーリエ変換を行なうことにより図５（Ｂ）に示すようなスペクトル波形が得られる。
【００３７】
処理装置１５１は、ステップＳ２−９で高速フーリエ変換されたデータに対してスムージング処理を行なう。スムージング処理により、高速フーリエ変換を行ったスペクトル波形が平滑化される。なお、スムージング処理は、例えば、移動平均処理などである。例えば、図５（Ｂ）に示すスペクトル波形にスムージング処理を行なうことにより図５（Ｃ）に示すようなスペクトル波形が得られる。
【００３８】
次に、処理装置１５１は、ステップＳ２−１０でピーク検索を行なう。ピーク検索により、波状摩耗のとり得る周波数帯域でスペクトルが最大となる点、ピークを検索し、ピーク高とピーク周波数を取得する。例えば図６（Ａ）に示すようにスムージング処理を施したスペクトル波形において波状磨耗のとり得る周波数帯域１００〜２００Ｈｚで、ピーク検索を行なうことにより、ピークＰmax、ピーク周波数ｆpeakが得られる。
【００３９】
処理装置１５１は、ステップＳ２−１１で、ステップＳ２−１０で取得したピーク周波数とステップＳ２−１で取得した車両速度からピーク周波数の波長を計算する。なお、ここで、ステップＳ２−１で取得した車両速度からピーク高を補正してもよい。
【００４０】
次に処理装置１５１は、ステップＳ２−１２で、取得した車両の位置、ピーク高、波長等の計測値・解析値を記憶装置１５３に記録する。例えば、上記のようにスペクトルを逐次計算し、時々刻々変化するピーク高Ｐmaxを出力することにより、図６（Ｂ）に示すような波形が得られる。
【００４１】
処理装置１５１は、ステップＳ２−１３で測定処理が終了するまで、ステップＳ２−１〜ステップＳ２−１２を繰り返す。
【００４２】
以上のようにして、記憶装置１５３に記憶された測定値・解析値により波状磨耗を検出することが可能となる。例えば、図６（Ｂ）に示す波形において閾値を設定し、閾値より大きいピーク高の部分を波状磨耗と判定し、また、その閾値より大きいピーク値の時刻を特定することによりその発生位置を特定できる。
【００４３】
〔解析結果〕
次に上記解析処理により行なった解析結果について説明する。
【００４４】
図７は、波状磨耗を含むＲ２４７の曲線区間の軌道を走行したときの床下騒音を示す図である。
【００４５】
図７において１７秒から２０秒付近において波状摩耗特有の騒音が生じているが、時系列信号から確認することはできない。
【００４６】
図８は図７の１７秒から２０秒のＰＳＤ波形図を示す。
【００４７】
図８に示されるＰＳＤ波形は、フーリエ変換によって得られたパワースペクトルの単位周波数当りの密度であり、約２００〔Ｈｚ〕にピークが見られる。これは、波状摩耗に対応する周波数であり、パワースペクトルのピークを評価することにより波状摩耗を検出できることがわかる。
【００４８】
次に、営業運転を行っている車両１１３の室内の騒音を、マイクロフォン１４１で取得し、解析を行なった結果をについて説明する。なお、ここで、マイクロフォン１４１は、単一指向性のものを用い、床上約１ｍの高さで下に向けて配置している。
【００４９】
図９は波状摩耗特有の騒音が生じた曲線を含む車内騒音の波形図を示す。
【００５０】
この場合、１０秒から１５秒付近において振幅の増加が見られ、波状磨耗によるものと思われる。
【００５１】
図１０は０から２５秒の間のＰＳＤの結果を示す図である。
【００５２】
図１０に示されるように１３０Ｈｚ付近に小さなピークが見られ、対象の区間に波状摩耗が含まれていることがわかる。図９に示される時系列データでは、ジョイントノイズを含んでおり、騒音レベルによって波状摩耗を判別することは困難である。
【００５３】
図１１はピーク値の時間変化を示す図である。
【００５４】
図１１に示されるようにピーク値の時間変化ではジョイントノイズは除去され、より明瞭に波状摩耗が検出できる。これらの結果から車内騒音から波状摩耗を検出することにより、レール波状磨耗を確実に検出できることがわかる。
【００５５】
本実施例によれば、マイクロフォンにより車両の内部或いは外部の騒音を検出し、検出した騒音をコンピュータシステムに入力するだけで、レール波状磨耗の解析が可能であるので、簡単な構成で、システムを構築できる。また、車両の騒音をレコーダに記録し、後にコンピュータシステムで解析を行なうことも可能であり、容易に適用することができる。このとき、レコーダとして特別なものは必要なく、単に、音声を録音できるものであればよいので、簡単に、かつ、安価に実施できる。
【００５６】
さらに、信号の処理としては窓フーリエ変換を行ない、そのピーク値の時間変化を求めるだけであるので、高速に信号処理を行なえ、リアルタイムにレール波状磨耗の検出を行なうことができる。また、解析結果に時間情報が含まれるため、レール波状磨耗が発生している位置も容易に認識することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明の一実施例の概略図である。
【図２】軌道状態検出装置１１１のブロック構成図である。
【図３】本発明の一実施例の軌道状態解析プログラムの処理フローチャートである。
【図４】解析処理の処理フローチャートである。
【図５】解析処理の各処理により得られる信号波形図である。
【図６】解析処理の各処理により得られる信号波形図である。
【図７】Ｒ２４７の曲線区間を走行したときの床下騒音を示す図である。
【図８】図７の１７秒から２０秒のＰＳＤ波形図である。
【図９】波状摩耗特有の騒音が生じた曲線を含む車内騒音の波形図である。
【図１０】０から２５秒の間のＰＳＤの結果を示す図である。
【図１１】ピーク値の時間変化を示す図である。
【符号の説明】
【００５８】
１１１  軌道状態解析装置、１１２  軌道、１１３  車両
１２１  台車、１２２  車体
１３１  車輪、１３２  サスペンション
１４１マイクロフォン、１４２  インタフェース、１４３  コンピュータシステム
１４４  位置速度検出装置
１５１  処理装置、１５２  入力装置、１５３  記憶装置、１５４  表示装置
【図１】
0004521524.tif 000002
【図２】
0004521524.tif 000003
【図３】
0004521524.tif 000004
【図４】
0004521524.tif 000005
【図５】
0004521524.tif 000006
【図６】
0004521524.tif 000007
【図７】
0004521524.tif 000008
【図８】
0004521524.tif 000009
【図９】
0004521524.tif 000010
【図１０】
0004521524.tif 000011
【図１１】
0004521524.tif 000012