(57)【要約】【課題】人の感度に即して正確に車両の乗り心地を診断することができる車両乗り心地診断装置を提供する。【解決手段】車両の加速度波形を検出する加速度検出器と、加速度波形をサンプリングして時系列データＥｉを出力するＡ／Ｄ変換器３と、所定のマザーウェーブレット関数を所定倍に拡大または縮小した複数個の基底関数により、時系列データに対して連続ウェーブレット変換を行って基底関数ごとの連続ウェーブレット変換結果の集合である複数個の解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１を出力するウェーブレット変換演算手段５と、解像度を評価する所定個の指標を計算する指標計算手段と、正常加速度波形から計算された基準指標値を保存する指標記憶手段と、指標計算手段で計算された指標と基準指標値とを比較する比較器と、比較器の出力に基づいて加速度波形の状態を出力する判定器７とを備えたものである。【選択図】図２
2007055541.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の加速度波形を検出する加速度検出手段と、
前記加速度波形を所定時間ごとにサンプリングして時系列データを出力するサンプリング手段と、
所定のマザーウェーブレット関数を所定倍に拡大または縮小した複数個の基底関数により、前記時系列データに対して連続ウェーブレット変換を行って基底関数ごとの連続ウェーブレット変換結果の集合である複数個の解像度を出力するウェーブレット変換演算手段と、
前記解像度を評価する所定個の指標を計算する指標計算手段と、
正常加速度波形から前記指標計算手段により計算された基準指標値を保存する指標記憶手段と、
前記指標計算手段で計算された指標と前記指標記憶手段に記憶された基準指標値とを比較する比較手段と、
前記比較手段の出力に基づいて前記加速度波形の状態を出力する判定手段と
を備えたことを特徴とする車両乗り心地診断装置。
【請求項２】
前記指標は、平均値、分散、歪度および尖度の何れか１個を含むことを特徴とする請求項１に記載の車両乗り心地診断装置。
【請求項３】
前記指標は、平均値、分散、歪度および尖度の少なくとも２個の重み付け和であることを特徴とする請求項１に記載の車両乗り心地診断装置。
【請求項４】
前記マザーウェーブレット関数は、Ｆｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数であることを特徴とする請求項１に記載の車両乗り心地診断装置。
【請求項５】
前記判定手段の出力に基づいて外部に警報を出力する警報出力手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の車両乗り心地診断装置。
【請求項６】
前記車両は、鉄道車両であることを特徴とする請求項１に記載の車両乗り心地診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、走行時の車両の加速度波形を用いて車両の乗り心地を評価する車両乗り心地診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の鉄道車両の乗り心地評価は、診断対象の鉄道車両に加速度計を設置し、特定時間における鉄道車両の上下方向の加速度の実効値を測定している。そして、この特定時間における加速度を鉄車両の乗り心地の判定条件に設定し、測定された加速度の実効値と既定値とをコンピュータ等によって比較することにより、鉄道車両の乗り心地を評価している（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
【非特許文献１】”鉄道車両の乗り心地評価”、［ｏｎｌｉｎｅ］、財団法人  鉄道総合技術研究所  車両構造技術研究部  車両運動研究室、［平成１７年４月２８日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｔｒｉ．ｏｒ．ｊｐ／ｒｄ／ｏｐｅｎｐｕｂｌｉｃ／ｒｄ４１／ｄｙｎａｍｉｃｓ／ｒｅｓｅａｒｃｈ０９＿ｃｏｎｆｏｒｔ．ｈｔｍｌ＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の鉄道車両の乗り心地評価では、上記のように特定時間以外の加速度情報は判定条件外であった。そのため、特定時間における加速度に問題がなくても、乗り心地が悪くなる場合が生じ、人の感度に即して正確に鉄道車両の乗り心地を評価することができないという問題点があった。
【０００５】
この発明は、上記のような問題点を解決することを課題とするものであって、その目的は、人の感度に即して正確に車両の乗り心地を診断することができる車両乗り心地診断装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る車両乗り心地診断装置は、車両の加速度波形を検出する加速度検出手段と、加速度波形を所定時間ごとにサンプリングして時系列データを出力するサンプリング手段と、所定のマザーウェーブレット関数を所定倍に拡大または縮小した複数個の基底関数により、時系列データに対して連続ウェーブレット変換を行って基底関数ごとの連続ウェーブレット変換結果の集合である複数個の解像度を出力するウェーブレット変換演算手段と、解像度を評価する所定個の指標を計算する指標計算手段と、正常加速度波形から指標計算手段により計算された基準指標値を保存する指標記憶手段と、指標計算手段で計算された指標と指標記憶手段に記憶された基準指標値とを比較する比較手段と、比較手段の出力に基づいて加速度波形の状態を出力する判定手段とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明の車両乗り心地診断装置によれば、サンプリング手段から出力された時系列データに基づく加速度波形のＦｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換の解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１から、加速度波形が正常であるか否かを判定する指標となりうる平均値を演算してパターン化し、加速度波形が正常である場合の平均値と比較する構成としたので、特定時間だけでなく運行時間全体の車両の乗り心地を人の感度に即して正確に診断することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、この発明の各実施の形態について図に基づいて説明するが、各図において同一、または相当する部材、部位については、同一符号を付して説明する。
【０００９】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係る車両乗り心地診断装置を示すブロック図である。図２は、図１の診断器４を示すブロック図である。
【００１０】
図１において、この車両乗り心地診断装置は、鉄道車両に設けられており、車両の加速度を検出して加速度波形を出力する図示しない加速度検出器（加速度検出手段）と、検出された加速度波形の任意に設定される所定の周波数帯域成分を通過させるフィルタ１と、フィルタ１を通過した加速度波形を任意に設定される所定の増幅率で増幅して出力する増幅器２と、増幅器２から出力された加速度波形を任意に設定される所定時間ごとにサンプリングしてアナログ・ディジタル変換し、時系列データＥｉ（ｉ＝０、１、・・・、Ｌ−１）を出力するＡ／Ｄ変換器３（サンプリング手段）と、時系列データＥｉに基づいて加速度波形の状態を判定し、必要に応じて外部に警報を出力する診断器４とを備えている。
【００１１】
なお、図１では、加速度波形は１個のものとして示されているが、実際には、上下、左右および前後の加速度波形が含まれているものとする。
【００１２】
図２において、この診断器４は、ウェーブレット変換演算器５（ウェーブレット変換演算手段）と、基底関数演算器６と、平均値演算器Ｑ０〜Ｑｊ−１（指標計算手段）と、設定器Ｒ０〜Ｒｊ−１（指標記憶手段）と、比較器Ｓ０〜Ｓｊ−１（比較手段）と、パターン判定器７（判定手段）と、パターン設定器８と、警報発生器９（警報出力手段）とを有している。
【００１３】
診断器４は、プログラムを格納した記憶部とＣＰＵとを有するマイクロプロセッサ（図示せず）で構成されている。診断器４を構成する各ブロックは、記憶部にソフトウェアとして記憶されている。
【００１４】
ウェーブレット変換演算器５は、Ｆｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数としてマザーウェーブレット関数を任意の所定倍に拡大または縮小した複数（ｊ個）の基底関数に対して連続ウェーブレット変換を演算して、基底関数ごとに求めた入力信号と同じサンプリング時点でのウェーブレット係数の集合を求める。ここに、０、１、・・・、ｊ−１というｊ個の基底関数の何れかをＫで表現する。基底関数Ｋに対する連続ウェーブレット変換により、０、１、・・・、Ｌ−１という入力信号Ｅｉと同じサンプリング時点でのウェーブレット係数の集合のことを解像度Ｋと呼ぶことにする。ウェーブレット変換演算器５は、解像度Ｋ０、解像度Ｋ１、・・・、解像度Ｋｊ−１を出力する。
また、基底関数演算器６は、ウェーブレット変換演算器５に基底関数を与える。
【００１５】
平均値演算器Ｑ０〜Ｑｊ−１は、ウェーブレット変換演算器５から出力された解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１の平均値（指標）をそれぞれ演算する。
設定器Ｒ０〜Ｒｊ−１には、例えば新しい車両から求めた基準となる正常な加速度波形に基づくＦｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換によって得られる各解像度から演算される基準平均値（基準指標値）がそれぞれ予め記憶されている。
比較器Ｓ０〜Ｓｊ−１は、平均値演算器Ｑ０〜Ｑｊ−１から出力された平均値と設定器Ｒ０〜Ｒｊ−１に記憶された基準平均値とを比較する。
【００１６】
なお、図２では解像度Ｋ０、解像度Ｋ１、および解像度Ｋｊ−１というように、解像度Ｋを３個で代表して示しているが、実際にはｊ個の解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１が得られる。同様に平均値演算器Ｑ０、平均値演算器Ｑ１、および平均値演算器Ｑｊ−１というように、平均値演算器Ｑを３個で代表して示しているが、実際には、ｊ個の平均値演算器Ｑが必要である。また、設定器Ｒ０〜Ｒｊ−１、および比較器Ｓ０〜Ｓｊ−１についても同様に、それぞれｊ個の設定器Ｒおよび比較器Ｓが必要である。
【００１７】
パターン判定器７は、基準となる正常な加速度波形における許容パターンが記憶されたパターン設定器８によって設定される許容パターンと、比較器Ｓ０〜Ｓｊ−１の出力とを比較して、加速度波形の状態を出力する。
警報発生器９は、パターン判定器７の出力に基づいて、必要に応じて外部に警報を出力する。
【００１８】
以下、上記構成の車両乗り心地診断装置についての動作を説明する。
まず、加速度検出器から出力された加速度波形は、フィルタ１および増幅器２を介してＡ／Ｄ変換器３に入力される。
加速度波形は、Ａ／Ｄ変換器３で所定時間ごとにサンプリングされてアナログ−ディジタル変換され、時系列データＥｉ（ｉ＝０、１、・・・、Ｌ−１）として出力される。
時系列データＥｉは、運行時間全体でサンプリングしたデータである。
【００１９】
そして、時系列データＥｉが診断器４に入力されると、時系列データＥｉは、そのまま次式（１）に示すウェーブレット変換演算器５の入力信号になる。
【００２０】
入力信号Ｘ（ｔ），ｔ＝０，１，・・・，Ｌ−１  ・・・（１）
【００２１】
ウェーブレット変換演算器５が使用するマザーウェーブレット関数であるＦｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数は、次式（２）で表現される関数である。
【００２２】
【数１】
2007055541.tif 000003
【００２３】
０番目の基底関数Ｗ（ｔ）は、３より大きい所定の値であるＤを使用して、次式（３）のように定義する。
【００２４】
Ｗ（ｔ）＝φ（（２＊Ｄ／Ｌ）＊ｔ−Ｄ）  ・・・（３）
【００２５】
ここで、連続ウェーブレット変換の基本式について説明する。入力関数Ｘ（ｔ）、スケール係数ａ、時間軸でのシフト係数ｂ、マザーウェーブレット関数Ｗ（ｔ）、連続ウェーブレット変換結果Ｙ（ａ，ｂ）とすると、次式（４）の関係が成立する。
【００２６】
【数２】
2007055541.tif 000004
【００２７】
入力信号Ｘ（ｔ）は、サンプリングされた時系列データなので、シフト係数ｂは、サンプリング時点に関して求めることとする。スケール係数としては、連続的に全ての値に対して求めるべきだが、それでは時間がかかりすぎてしまう。そこで、スケール係数に関しては、ｊ個の代表的な値でだけ求めることとする。
ここでは、ｊ個のスケール係数が公比α（１以外の実数）の等比数列になるとして、基底関数Ｐｎ（ｔ）を次式（５）で求めることにする。
【００２８】
Ｐｎ（ｔ）＝Ｗ（ｔ＊αｎ）  ・・・（５）
【００２９】
式（４）において、ｔ＝０でφ（０）となるようにシフト係数ｂを調整するとして、ａ＝αｎの場合のＹ（ａ，ｂ）をＹｎ（ｔ）と表現することにし、積分を和に置き換えると次式（６）のようになる。
なお、［Ｘ］は、実数Ｘを超えない最大の整数を意味するガウス記号とする。
【００３０】
【数３】
2007055541.tif 000005
【００３１】
ただし、ｔ＝０、１、・・・、Ｌ−１で、ｎ＝０、１、・・・、ｊ−１である。
Ｘ（ｔ）は、離散的にしか値をもたないので、値を持つ時点で参照できるように、ｔ’を次式（７）のようにｔ”に置き換える。また、ｔ＜０とｔ＞Ｌでは、Ｘ（ｔ）＝０とする。
【００３２】
ｔ’＝ｔ”＋（Ｌ／αｎ）／２−［（Ｌ／αｎ）／２］  ・・・（７）
【００３３】
ここで、β＝（Ｌ／αｎ）／２−［（Ｌ／αｎ）／２］とすると、式（６）は、次式（８）のように表すことができる。
【００３４】
【数４】
2007055541.tif 000006
【００３５】
ここで、ｔ＝０、１、・・・、Ｌ−１時点での式（８）で計算されるＹｎ（ｔ）の集合が、解像度Ｋｎとなる。Ｄおよびαは、乗り心地判定が適切に行われるように調整する。
なお、式（６）を使用して、Ｘ（ｔ）の値を線形補間して解像度を求めたり、式（８）においてβ＝０として解像度を求めたりしてもよい。これらのようにしても、多くの場合で誤差は僅かである。
【００３６】
上記のようにして求められたＦｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換の演算結果である解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１は、平均値演算器Ｑ０〜Ｑｊ−１により、次式（９）に示すように各平均値μ１０、μ１１、・・・、μ１ｊ−１が演算される。
【００３７】
【数５】
2007055541.tif 000007
【００３８】
続いて、平均値演算器Ｑ０〜Ｑｊ−１によって平均値μ１０、μ１１、・・・、μ１ｊ−１が演算されると、比較器Ｓ０〜Ｓｊ−１により、上記の平均値μ１０、μ１１、・・・、μ１ｊ−１と設定器Ｒ０〜Ｒｊ−１に記憶された基準平均値とが比較される。
【００３９】
ここで、設定器Ｒ０〜Ｒｊ−１には、基準となる正常な加速度波形のＦｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換の解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１の平均値が記憶されているが、外部の装置（図示せず）が演算した正常時の平均値を記憶するようにしてもよい。
【００４０】
次に、比較器Ｓ０〜Ｓｊ−１により、上記の平均値μ１０、μ１１、・・・、μ１ｊ−１と設定器Ｒ０〜Ｒｊ−１に記憶された基準平均値とが比較され、例えば上記の平均値μ１０、μ１１、・・・、μ１ｊ−１が設定器Ｒ０〜Ｒｊ−１に記憶された基準平均値の３倍を超えた場合、比較結果が異常であると判定し、異常である旨を示す信号がパターン判定器７に出力される。
【００４１】
ここで、加速度波形のＦｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換の解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１は、相当解像度ごとのフィルタになっている。また、平均値は確率密度分布関数の平均値を示す指標であるため、フィルタをかけた時系列データの平均値は、加速度波形が正常である場合には、ある値の周りに定型に分布する。ここで、加速度波形が正常でない場合には、特定の解像度Ｋあるいは全部の解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１の平均値が正常の場合の平均値からずれるため、定型の分布とは異なる分布を示す。このずれ方は、正常でない加速度波形に依存するので、平均値を比較することで、加速度波形が正常であるか否かを判定することができる。
【００４２】
次に、パターン判定器７により、比較器Ｓ０〜Ｓｊ−１の判定結果とパターン設定器８に予め記憶された許容パターンとが比較され、最終的な加速度波形の状態が判定されて出力される。この判定条件は、例えば、各解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１の何れかひとつでも異常なら、最終判断は異常であるという条件であり、対象に応じて予めパターン設定器８に格納されている。
【００４３】
続いて、パターン判定器７から最終的な加速度波形の状態が異常であるとの信号が警報発生器９に入力されると、警報発生器９によって、異常加速度波形が発生されたことを外部に明らかにすべく、表示装置（図示せず）に異常が発生した旨が表示され、監視装置（図示せず）等に異常が発生した旨を示す信号等が出力されて一連の処理が終了される。
【００４４】
この発明の実施の形態１に係る車両乗り心地診断装置によれば、Ａ／Ｄ変換器３から出力された時系列データに基づく加速度波形のＦｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換の解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１から、加速度波形が正常であるか否かを判定する指標となりうる平均値を演算してパターン化し、加速度波形が正常である場合の平均値と比較する構成としたので、特定時間だけでなく運行時間全体の車両の乗り心地を人の感度に即して正確に診断することができるとともに、従来のものと比較して高速に状況を判断することができる。
また、平均値を採用することにより、計算時間をさらに短縮することもできる。
【００４５】
実施の形態２．
図３は、この発明の実施の形態２に係る車両乗り心地診断装置の診断器４Ａを示すブロック図である。
ここでは、実施の形態１と同種のものについては、同一符号の後に「Ａ」を付して、詳述は省略する。
なお、本実施の形態に係る車両乗り心地診断装置には、図１の診断器４の代わりに図３に示す診断器４Ａが設けられている。
【００４６】
図３において、この診断器４Ａには、実施の形態１における平均値演算器Ｑ０〜Ｑｊ−１の代わりに、ウェーブレット変換演算器５から出力された解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１の分散（指標）を演算する分散演算器Ｔ０〜Ｔｊ−１（指標計算手段）が設けられている。
また、設定器ＲＡ０〜ＲＡｊ−１には、基準となる正常な加速度波形に基づくＦｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換によって得られる各解像度から演算される基準分散（基準指標値）がそれぞれ予め記憶されている。
比較器ＳＡ０〜ＳＡｊ−１は、分散演算器Ｔ０〜Ｔｊ−１から出力された分散と設定器ＲＡ０〜ＲＡｊ−１に記憶された基準分散とを比較する。
その他の構成については、実施の形態１と同様であり、その説明は省略する。
【００４７】
以下、上記構成の車両乗り心地診断装置についての動作を説明する。
なお、実施の形態１と同様の動作については、説明を省略する。
ウェーブレット変換演算器５によって、Ｆｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換の演算によって求められた解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１は、分散演算器Ｔ０〜Ｔｊ−１により、次式（１０）に示すように各分散μ２０、μ２１、・・・、μ２ｊ−１が演算される。
【００４８】
【数６】
2007055541.tif 000008
【００４９】
続いて、分散演算器Ｔ０〜Ｔｊ−１によって分散μ２０、μ２１、・・・、μ２ｊ−１が演算されると、比較器ＳＡ０〜ＳＡｊ−１により、上記の分散μ２０、μ２１、・・・、μ２ｊ−１と設定器ＲＡ０〜ＲＡｊ−１に記憶された基準分散とが比較される。
【００５０】
ここで、設定器ＲＡ０〜ＲＡｊ−１には、基準となる正常な加速度波形のＦｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換の解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１の分散が記憶されているが、外部の装置（図示せず）が演算した正常時の分散を記憶するようにしてもよい。
【００５１】
次に、比較器ＳＡ０〜ＳＡｊ−１により、上記の分散μ２０、μ２１、・・・、μ２ｊ−１と設定器ＲＡ０〜ＲＡｊ−１に記憶された基準分散とが比較され、例えば上記の分散μ２０、μ２１、・・・、μ２ｊ−１が設定器ＲＡ０〜ＲＡｊ−１に記憶された基準分散の３倍を超えた場合、比較結果が異常であると判定し、異常である旨を示す信号がパターン判定器７に出力される。
【００５２】
ここで、加速度波形のＦｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換の解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１は、相当解像度ごとのフィルタになっている。また、分散は確率密度分布関数の分散を示す指標であるため、フィルタをかけた時系列データの分散は、加速度波形が正常である場合には、ある値の周りに定型に分布する。ここで、加速度波形が正常でない場合には、特定の解像度Ｋあるいは全部の解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１の分散が正常の場合の分散からずれるため、定型の分布とは異なる分布を示す。このずれ方は、正常でない加速度波形に依存するので、分散を比較することで、加速度波形が正常であるか否かを判定することができる。
【００５３】
この発明の実施の形態２に係る車両乗り心地診断装置によれば、Ａ／Ｄ変換器３から出力された時系列データに基づく加速度波形のＦｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換の解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１から、加速度波形が正常であるか否かを判定する指標となりうる分散を演算してパターン化し、加速度波形が正常である場合の分散と比較する構成としたので、特定時間だけでなく運行時間全体の車両の乗り心地を人の感度に即して正確に診断することができるとともに、従来のものと比較して高速に状況を判断することができる。
また、分散を採用することにより、ばらつきに異常が現れる現象の感度を向上することもできる。
【００５４】
実施の形態３．
図４は、この発明の実施の形態３に係る車両乗り心地診断装置の診断器４Ｂを示すブロック図である。
ここでは、実施の形態１と同種のものについては、同一符号の後に「Ｂ」を付して、詳述は省略する。
なお、本実施の形態に係る車両乗り心地診断装置には、図１の診断器４の代わりに図４に示す診断器４Ｂが設けられている。
【００５５】
図４において、この診断器４Ｂには、実施の形態１における平均値演算器Ｑ０〜Ｑｊ−１の代わりに、ウェーブレット変換演算器５から出力された解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１の歪度（指標）を演算する歪度演算器Ｕ０〜Ｕｊ−１（指標計算手段）が設けられている。
また、設定器ＲＢ０〜ＲＢｊ−１には、基準となる正常な加速度波形に基づくＦｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換によって得られる各解像度から演算される基準歪度（基準指標値）がそれぞれ予め記憶されている。
比較器ＳＢ０〜ＳＢｊ−１は、歪度演算器Ｕ０〜Ｕｊ−１から出力された歪度と設定器ＲＢ０〜ＲＢｊ−１に記憶された基準歪度とを比較する。
その他の構成については、実施の形態１と同様であり、その説明は省略する。
【００５６】
以下、上記構成の車両乗り心地診断装置についての動作を説明する。
なお、実施の形態１と同様の動作については、説明を省略する。
ウェーブレット変換演算器５によって、Ｆｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換の演算によって求められた解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１は、歪度演算器Ｕ０〜Ｕｊ−１により、次式（１１）に示すように各歪度μ３０、μ３１、・・・、μ３ｊ−１が演算される。
【００５７】
【数７】
2007055541.tif 000009
【００５８】
続いて、歪度演算器Ｕ０〜Ｕｊ−１によって歪度μ３０、μ３１、・・・、μ３ｊ−１が演算されると、比較器ＳＢ０〜ＳＢｊ−１により、上記の歪度μ３０、μ３１、・・・、μ３ｊ−１と設定器ＲＢ０〜ＲＢｊ−１に記憶された基準歪度とが比較される。
【００５９】
ここで、設定器ＲＢ０〜ＲＢｊ−１には、基準となる正常な加速度波形のＦｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換の解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１の歪度が記憶されているが、外部の装置（図示せず）が演算した正常時の歪度を記憶するようにしてもよい。
【００６０】
次に、比較器ＳＢ０〜ＳＢｊ−１により、上記の歪度μ３０、μ３１、・・・、μ３ｊ−１と設定器ＲＢ０〜ＲＢｊ−１に記憶された基準歪度とが比較され、例えば上記の歪度μ３０、μ３１、・・・、μ３ｊ−１が設定器ＲＢ０〜ＲＢｊ−１に記憶された基準歪度の３倍を超えた場合、比較結果が異常であると判定し、異常である旨を示す信号がパターン判定器７に出力される。
【００６１】
ここで、加速度波形のＦｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換の解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１は、相当解像度ごとのフィルタになっている。また、歪度は確率密度分布関数の歪度を示す指標であるため、フィルタをかけた時系列データの歪度は、加速度波形が正常である場合には、ある値の周りに定型に分布する。ここで、加速度波形が正常でない場合には、特定の解像度Ｋあるいは全部の解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１の歪度が正常の場合の歪度からずれるため、定型の分布とは異なる分布を示す。このずれ方は、正常でない加速度波形に依存するので、歪度を比較することで、加速度波形が正常であるか否かを判定することができる。
【００６２】
この発明の実施の形態３に係る車両乗り心地診断装置によれば、Ａ／Ｄ変換器３から出力された時系列データに基づく加速度波形のＦｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換の解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１から、加速度波形が正常であるか否かを判定する指標となりうる歪度を演算してパターン化し、加速度波形が正常である場合の歪度と比較する構成としたので、特定時間だけでなく運行時間全体の車両の乗り心地を人の感度に即して正確に診断することができるとともに、従来のものと比較して高速に状況を判断することができる。
また、歪度を採用することにより、偏りに異常が現れる現象の感度を向上することもできる。
【００６３】
実施の形態４．
図５は、この発明の実施の形態４に係る車両乗り心地診断装置の診断器４Ｃを示すブロック図である。
ここでは、実施の形態１と同種のものについては、同一符号の後に「Ｃ」を付して、詳述は省略する。
なお、本実施の形態に係る車両乗り心地診断装置には、図１の診断器４の代わりに図５に示す診断器４Ｃが設けられている。
【００６４】
図５において、この診断器４Ｃには、実施の形態１における平均値演算器Ｑ０〜Ｑｊ−１の代わりに、ウェーブレット変換演算器５から出力された解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１の尖度（指標）を演算する尖度演算器Ｖ０〜Ｖｊ−１（指標計算手段）が設けられている。
また、設定器ＲＣ０〜ＲＣｊ−１には、基準となる正常な加速度波形に基づくＦｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換によって得られる各解像度から演算される基準尖度（基準指標値）がそれぞれ予め記憶されている。
比較器ＳＣ０〜ＳＣｊ−１は、尖度演算器Ｖ０〜Ｖｊ−１から出力された尖度と設定器ＲＣ０〜ＲＣｊ−１に記憶された基準尖度とを比較する。
その他の構成については、実施の形態１と同様であり、その説明は省略する。
【００６５】
以下、上記構成の車両乗り心地診断装置についての動作を説明する。
なお、実施の形態１と同様の動作については、説明を省略する。
ウェーブレット変換演算器５によって、Ｆｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換の演算によって求められた解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１は、尖度演算器Ｖ０〜Ｖｊ−１により、次式（１２）に示すように各尖度μ４０、μ４１、・・・、μ４ｊ−１が演算される。
【００６６】
【数８】
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【００６７】
続いて、尖度演算器Ｖ０〜Ｖｊ−１によって尖度μ４０、μ４１、・・・、μ４ｊ−１が演算されると、比較器ＳＣ０〜ＳＣｊ−１により、上記の尖度μ４０、μ４１、・・・、μ４ｊ−１と設定器ＲＣ０〜ＲＣｊ−１に記憶された基準尖度とが比較される。
【００６８】
ここで、設定器ＲＣ０〜ＲＣｊ−１には、基準となる正常な加速度波形のＦｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換の解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１の尖度が記憶されているが、外部の装置（図示せず）が演算した正常時の尖度を記憶するようにしてもよい。
【００６９】
次に、比較器ＳＣ０〜ＳＣｊ−１により、上記の尖度μ４０、μ４１、・・・、μ４ｊ−１と設定器ＲＣ０〜ＲＣｊ−１に記憶された基準尖度とが比較され、例えば上記の尖度μ４０、μ４１、・・・、μ４ｊ−１が設定器ＲＣ０〜ＲＣｊ−１に記憶された基準尖度の３倍を超えた場合、比較結果が異常であると判定し、異常である旨を示す信号がパターン判定器７に出力される。
【００７０】
ここで、加速度波形のＦｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換の解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１は、相当解像度ごとのフィルタになっている。また、尖度は確率密度分布関数の尖度を示す指標であるため、フィルタをかけた時系列データの尖度は、加速度波形が正常である場合には、ある値の周りに定型に分布する。ここで、加速度波形が正常でない場合には、特定の解像度Ｋあるいは全部の解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１の尖度が正常の場合の尖度からずれるため、定型の分布とは異なる分布を示す。このずれ方は、正常でない加速度波形に依存するので、尖度を比較することで、加速度波形が正常であるか否かを判定することができる。
【００７１】
この発明の実施の形態４に係る車両乗り心地診断装置によれば、Ａ／Ｄ変換器３から出力された時系列データに基づく加速度波形のＦｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数とする連続ウェーブレット変換の解像度Ｋ０〜Ｋｊ−１から、加速度波形が正常であるか否かを判定する指標となりうる尖度を演算してパターン化し、加速度波形が正常である場合の尖度と比較する構成としたので、特定時間だけでなく運行時間全体の車両の乗り心地を人の感度に即して正確に診断することができるとともに、従来のものと比較して高速に状況を判断することができる。
また、尖度を採用することにより、ひろがりに異常が現れる現象の感度を向上することもできる。
【００７２】
なお、上記実施の形態１〜４では、Ｆｒｅｎｃｈ  Ｈａｔ関数をマザーウェーブレット関数として用いたが、Ｍｅｘｉｃａｎ  Ｈａｔ関数やＧａｂｏｒ関数など、連続ウェーブレット変換に使用可能な関数であれば、他の関数を使用してもよい。
また、ウェーブレット変換結果を求める所定個（ｊ個）のスケール係数が等比級数の関係になるようにしたが、必ずしも等比級数の関係になくてもよい。異なる周波数領域での所定個のウェーブレット変換結果が得られれば、スケール係数はどのように決めてもよい。
【００７３】
また、上記実施の形態１〜４では、平均値、分散、歪度および尖度の何れかだけを用いたが、これらを複数用いて加速度波形が正常かどうかを判定するようにしてもよい。また、平均値、分散、歪度および尖度のうちの少なくとも２個の重み付け和により加速度波形が正常かどうかを判断するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】この発明の実施の形態１に係る車両乗り心地診断装置を示すブロック図である。
【図２】図１の診断器を示すブロック図である。
【図３】この発明の実施の形態２に係る車両乗り心地診断装置の診断器を示すブロック図である。
【図４】この発明の実施の形態３に係る車両乗り心地診断装置の診断器を示すブロック図である。
【図５】この発明の実施の形態４に係る車両乗り心地診断装置の診断器を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００７５】
１  フィルタ、２  増幅器、３  Ａ／Ｄ変換器（サンプリング手段）、４、４Ａ〜４Ｃ  診断器、５  ウェーブレット変換演算器（ウェーブレット変換演算手段）、６  基底関数演算器、７  パターン判定器（判定手段）、８  パターン設定器、９  警報発生器（警報出力手段）、Ｋ０〜Ｋｊ−１  解像度、Ｑ０〜Ｑｊ−１  平均値演算器（指標計算手段）、Ｒ０〜Ｒｊ−１、ＲＡ０〜ＲＡｊ−１、ＲＢ０〜ＲＢｊ−１、ＲＣ０〜ＲＣｊ−１  設定器（指標記憶手段）、Ｓ０〜Ｓｊ−１、ＳＡ０〜ＳＡｊ−１、ＳＢ０〜ＳＢｊ−１、ＳＣ０〜ＳＣｊ−１  比較器（比較手段）、Ｔ０〜Ｔｊ−１  分散演算器（指標計算手段）、Ｕ０〜Ｕｊ−１  歪度演算器（指標計算手段）、Ｖ０〜Ｖｊ−１  尖度演算器（指標計算手段）。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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