(57)【要約】【課題】  鉄道車両の走行装置部品の状態監視における健全性判定について、健全であるか否かの判定を効率的に行う鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法を提供する。【解決手段】  台車中心上の車体床面に配置される車体床面振動加速度計と、車軸の第１軸の軸箱に配置されるリファレンスの軸箱振動加速度計と、車体振動周波数に対する応答倍率を計測する計測装置とを備え、鉄道車両の走行装置部品の不具合を検知する鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法であって、前記車両の台車中心上の車体床面での左右振動加速度のピーク周波数とその振幅の大きさをサポートベクターマシンによる２クラス分類識別器に入力して学習させ、鉄道車両の状態が健全であるか否かの２クラスに分類するようにした。【選択図】  図１２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
台車中心上の車体床面に配置される車体床面振動加速度計と、車軸の第１軸の軸箱に配置されるリファレンスの軸箱振動加速度計と、車体振動周波数に対する応答倍率を計測する計測装置とを備え、鉄道車両の走行装置部品の不具合を検知する鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法であって、前記車両の台車中心上の車体床面での左右振動加速度のピーク周波数とその振幅の大きさをサポートベクターマシンによる２クラス分類識別器に入力して学習させ、鉄道車両の状態が健全であるか否かの２クラスに分類することを特徴とする鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法。
【請求項２】
請求項１記載の鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法において、前記鉄道車両の走行装置部品が左右動ダンパであることを特徴とする鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法。
【請求項３】
請求項２記載の鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法において、前記左右動ダンパの不具合が該左右動ダンパの天地逆取り付けによるものであることを特徴とする鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法。
【請求項４】
請求項２記載の鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法において、前記左右動ダンパの不具合がオリフィス詰まりによるものであることを特徴とする鉄道車両の状態監視システムにおける健全性の判定方法。
【請求項５】
請求項２記載の鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法において、前記左右動ダンパの不具合が該左右動ダンパの取り付け用ピンの摩耗によるものであることを特徴とする鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法。
【請求項６】
請求項２記載の鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法において、前記左右動ダンパの不具合がオイルの不足によるものであることを特徴とする鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法。
【請求項７】
請求項２記載の鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法において、前記左右動ダンパの不具合が調圧弁の故障によるものであることを特徴とする鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄道車両の走行装置部品の状態監視システムにおいて、状態監視対象が健全であるか否かを判定する方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、鉄道車両は、安全性や乗り心地の維持のために定期的に営業運用から外され工場での分解検査が行われる。このような分解検査に加え走行装置の状態監視を常時行えば、安全性や乗り心地の質を向上できると考えられる。鉄道車両の状態監視は、日本では１９８０年代から始まり（下記非特許文献１参照）、最近では盛んに行われている（下記非特許文献２，３参照）。
【０００３】
鉄道車両の状態監視を行う際、多くのセンサや複雑な機構を使うシステムを用いると、初期費用がかかるばかりでなく、将来にわたりメンテナンスコストがかかるという問題が生じる。そのため、機能を落とさずできる限り簡素なシステムを提供すれば営業車両に使用され易いと考えられる。
さらに、得られたデータにより故障診断を行う方法について、運動方程式によるモデルベースの推定法は、車両が健全な時の諸元同定や状態量推定（下記非特許文献４参照）などには適するが、部品が故障後も想定可能な線形システムであることを前提とした故障診断に使用すると適用範囲が狭くなるといった問題があった。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｎａｋａｅ  Ｓ．ｅｔ  ａｌ．，Ｄａｓｓｅｎ  ｋｅｎｃｈｉ  ｓｏｕｃｈｉ  ｎｏ  ｓｈｉｋｅｎ（ｉｎ  Ｊａｐａｎｅｓｅ），Ｒａｉｌｗａｙ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｐｒｅ−Ｒｅｐｏｒｔ，（１９８２）
【非特許文献２】Ｈａｙａｓｈｉ  Ｙ．ｅｔ  ａｌ．，Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  ａｎｄ  Ｆａｕｌｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｒａｉｌｗａｙ  Ｖｅｈｉｃｌｅ（ｉｎ  Ｊａｐａｎｅｓｅ），Ｔｒａｎｓｌｏｇ  ２００７ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ，ｐｐ．３３１−３３４（２００７）
【非特許文献３】Ｍｏｒｉｋａｗａ  Ｍ．ｅｔ  ａｌ．，  Ｓｔｕｄｙ  ｏｎ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｓｉｇｎｓ  ｏｆ  Ｗｈｅｅｌｃｌｉｍ  Ｄｅｒａｉｌｍｅｎｔ（ｉｎ  Ｊａｐａｎｅｓｅ），Ｊ−Ｒａｉｌ  ２００８  ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ，（２００８）
【非特許文献４】Ｆｕｋｕｔａｎｉ  Ｔ．，Ｓｈｉｒｏｔｏｒｉ  Ｔ．，ａｎｄ  Ｎｏｚｕｅ  Ｎ．，Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｃａｒ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ（ｉｎ  Ｊａｐａｎｅｓｅ），ＲＴＲＩ  ＲＥＰＯＲＴ，ｖｏｌ．９，Ｎｏ．５（１９９５）
【非特許文献５】Ｓ．Ｒ．Ｇｕｎｎ，Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ  ｆｏｒ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ，Ｉｍａｇｅ  Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｇｒｏｕｐ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｓｏｕｔｈａｍｐｔｏｎ，１９９７
【非特許文献６】サポートベクターマシン（ＳＶＭ），ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｙｓ．ｃｉ．ｒｉｔｓｕｍｅｉ．ａｃ．ｊｐ／ｐｒｏｊｅｃｔ／ｔｈｅｏｒｙ／ｓｖｍ／ｓｖｍ．ｈｔｍｌ
【非特許文献７】サポートベクターマシン，ｈｔｔｐ：／／ａｒｘ．ｅｅ．ｕｔｓｕｎｏｍｉｙａ−ｕ．ａｃ．ｊｐ／ｒｅｓｅａｒｃｈ／ｓｖｍ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定では、通常、健全な状態の左右振動加速度と健全でない状態の左右振動加速度に高速フーリエ変換などの信号処理を施し、特徴となる周波数での振動の大きさを比較し、健全であるか否かの閾値を人が決定している。そのため、コンピュータによる効率化が要請されていた。
本発明は、上記状況に鑑みて、少ないセンサ数で走行装置部品の状態監視を行い、健全であるか否かの閾値の決定をコンピュータを用いて効率的に行う鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法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】
【０００６】
本発明は、上記目的を達成するために、
〔１〕台車中心上の車体床面に配置される車体床面振動加速度計と、車軸の第１軸の軸箱に配置されるリファレンスの軸箱振動加速度計と、車体振動周波数に対する応答倍率を計測する計測装置とを備え、鉄道車両の走行装置部品の不具合を検知する鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法であって、前記車両の台車中心上の車体床面での左右振動加速度のピーク周波数とその振幅の大きさをサポートベクターマシンによる２クラス分類識別器に入力して学習させ、鉄道車両の状態が健全であるか否かの２クラスに分類することを特徴とする。
【０００７】
〔２〕上記〔１〕記載の鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法において、前記鉄道車両の走行装置部品が左右動ダンパであることを特徴とする。
〔３〕上記〔２〕記載の鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法において、前記左右動ダンパの不具合がこの左右動ダンパの天地逆取り付けによるものであることを特徴とする。
【０００８】
〔４〕上記〔２〕記載の鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法において、前記左右動ダンパの不具合がオリフィス詰まりによるものであることを特徴とする。
〔５〕上記〔２〕記載の鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法において、前記左右動ダンパの不具合がこの左右動ダンパの取り付け用ピンの摩耗によるものであることを特徴とする。
【０００９】
〔６〕上記〔２〕記載の鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法において、前記左右動ダンパの不具合がオイルの不足によるものであることを特徴とする。
〔７〕上記〔２〕記載の鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法において、前記左右動ダンパの不具合が調圧弁の故障によるものであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、鉄道車両の走行装置部品の状態監視における健全性判定について、健全であるか否かの判定を効率的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実軌道波加振試験を行う鉄道車両実験台を示す図面代用写真である。
【図２】加振振動加速度に対する台車枠先端での左右振動加速度の応答倍率を示す図である。
【図３】加振振動加速度に対する台車中心上車体床面での左右振動加速度の応答倍率を示す図である。
【図４】本発明の鉄道車両の状態監視システムの模式図である。
【図５】本発明の鉄道車両の状態監視システムを適用した車両の構造を示す模式図である。
【図６】本発明の鉄道車両の左右動ダンパの構造を示す模式図である。
【図７】本発明の鉄道車両の左右動ダンパのピンの構造を示す模式図である。
【図８】２次元データの分類の説明図である。
【図９】マージンの最大化の説明図である。
【図１０】非線形写像による高次元化の説明図である。
【図１１】サポートベクターマシンによる２次元データの分類の例を示す図である。
【図１２】本発明に適用するサポートベクターマシンによる閾値決定の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明の鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法は、台車中心上の車体床面に配置される車体床面振動加速度計と、車軸の第１軸の軸箱に配置されるリファレンスの軸箱振動加速度計と、車体振動周波数に対する応答倍率を計測する計測装置とを備え、鉄道車両の走行装置部品の不具合を検知する鉄道車両の状態監視システムにおける健全性判定方法であって、前記車両の台車中心上の車体床面での左右振動加速度のピーク周波数とその振幅の大きさをサポートベクターマシンによる２クラス分類識別器に入力して学習させ、鉄道車両の状態が健全であるか否かの２クラスに分類することを特徴とする。
【実施例】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
まず、鉄道車両の左右動ダンパ模擬不具合実験例について説明する。
図１は実軌道波加振試験を行う鉄道車両実験台を示す図面代用写真である。
走行装置部品の不具合時の異常振動加速度を測定するために、図１に示す鉄道車両実験台で実軌道波加振実験を行った。模擬的に不具合とする走行装置部品として、今回は、新幹線車両、在来線車両ともに装備している左右動ダンパを選んだ。ここでは、後位台車の左右動ダンパのみを模擬的に不具合にした結果を示す。左右振動加速度は、後位台車の台車枠先端（ばね帽上）と後位台車中心上車体床面で測定した。
【００１４】
今回想定した不具合を表１に示す。
【００１５】
【表１】
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実験では、営業線で不具合が発生したダンパではなく、未使用のダンパに、表１に示す不具合を模擬するための加工を行った。これは、不具合が発生したダンパの入手が困難であったことに加え、模擬する不具合以外の機能を同一にすることを目的としたためである。
【００１６】
図２は加振振動加速度に対する台車枠先端での左右振動加速度の応答倍率を示す図であり、この図において、ａは左右動ダンパが健全な場合、ｂは天地逆取り付けの場合、ｃはオリフィス詰まりの場合を示している。また、図３は加振振動加速度に対する台車中心上車体床面での左右振動加速度の応答倍率を示す図であり、ｄは左右動ダンパが健全な場合、ｅは天地逆取り付けの場合、ｆはオリフィス詰まりの場合を示している。
【００１７】
図２に示す台車枠先端の左右振動加速度は、同じ１０Ｈｚの周波数に応答倍率の大きさが違うピークがある。また、１０Ｈｚから１２Ｈｚの間に、周波数も応答倍率の大きさも異なる反共振の谷が存在する。
これに対して、図３に示すように、台車中心上車体床面の左右振動加速度は、健全状態の場合（ｄ）では１．３Ｈｚに応答倍率２倍程度のピークがある。不具合なダンパを装備した場合（ｅ，ｆ）は、この周波数付近のピークが周波数も応答倍率の大きさも異なる。
【００１８】
上記の結果から、状態監視の観点で台車枠先端と台車中心上車体床面の左右振動加速度を比較すると、図２に示す台車枠先端の１０Ｈｚ付近での応答倍率の大きさの差は、図３に示す台車中心上車体床面の場合の差に比べて小さく、また台車枠先端の場合の反共振を状態監視に利用することは、ノイズ等により判別し難いという理由で困難であると考えられる。そのため、鉄道車両の状態監視を１台車につき１個のセンサで行うには台車中心上車体床面の左右振動加速度を監視することが適当であると考えられる。
【００１９】
図４は本発明の鉄道車両の状態監視システムの模式図、図５はそれを適用した車両の構造を示す模式図、図６はその車両の左右動ダンパの構造を示す模式図、図７はその左右動ダンパのピンの構造を示す模式図である。
図４において、１は鉄道車両、２は鉄道車両１の車体床面、３はその車体床面２に配置される空気ばね、４は台車、５は参照用軸箱加速度計が取付けられる第１の車軸〔なお、参照用軸箱加速度計は第１の車軸５のみに限定されるのではなく、第１の車軸５の他の一つの車軸（例えば第３の車軸７）のみに設けるようにしてもよい。また、複数軸に設けるようにしてもよい。〕、６は第２の車軸、７は第３の車軸、８は第４の車軸、１１は台車中心上の車体床面２に配置される車体床面振動加速度計である。
【００２０】
図５に示すように、鉄道車両１の車体床面２と台車４との間には空気ばね３が配置されている。この車体床面２側の支持体３２と台車４側の支持体３３との間に左右動ダンパ３１が配置される。また、台車中心上の車体床面２には車体床面振動加速度計１１が配置される。この車体床面振動加速度計１１は、図４に示すように、１台車につき１個設置され、台車中心上の車体床面２の左右振動加速度が計測される。車軸５には車輪２１が取り付けられ、この第１の車軸５の両端には軸箱２２が配置されている。また、軸箱２２と台車４との間には軸ダンパ２３と軸ばね２４が配置されている。
【００２１】
本発明において状態監視の対象としている左右動ダンパ３１は、図６に示すように、ピストン３５とシリンダ３６を備えており、ピストン３５の基端にはピン通し穴３７Ａを有する第１のピン連結部３７が、シリンダ３６の一端にもピン通し穴３８Ａを有する第２のピン連結部３８が形成されており、車体１の車体床面２側の支持体３２及び台車４側の支持体３３に、それぞれピン３４で連結されて設置されている。
【００２２】
このピン３４は、図７（ａ）に示すように、鍔部３４Ａと本体部３４Ｂと先端部３４Ｃからなり、通し穴３４Ｅが形成されている。この通し穴３４Ｅに、図７（ｂ）に示すようなピン用スプリング３４Ｄが装着される。なお、上記した左右動ダンパの模擬不具合実験では、ピンの直径を１ｍｍ小さくしたものを用いてピン摩耗を模擬した。
さらに、左右動ダンパ３１の内部の油路３９には、オリフィス３９Ａ、調圧弁３９Ｂ、逆止弁３９Ｃ，３９Ｄ，３９Ｅが配置されている。
【００２３】
このように構成することにより、台車中心上の車体床面２の左右振動加速度を測定し、その異常振動から左右動ダンパ３１に不具合が発生したことを検知することができる。
本発明では、鉄道車両の走行装置部品としての左右動ダンパの状態監視について述べたが、左右振動加速度を用いて左右動ダンパ以外の部品の状態監視を行うこともできる。ここで、左右動ダンパ以外の部品とは、ヨーダンパ、空気ばねや左右動ストッパ，ゴムブッシュ、車輪、車輪軸受などの部品を指す。
【００２４】
また、ピンでなくボルトで取り付けられている場合のボルトの緩みやシリンダ棒の破損などの不具合の状態監視を行うこともできる。
さらに、鉄道車両の上下系、前後系に関してもその方向のセンサを同様に着けることにより、対応してゆくこともできる。
次に、上記のようにして得られた、台車中心上車体床面の左右振動加速度により車両の走行装置部品が健全であるか否かを判定する方法について説明する。
【００２５】
通常は、健全な状態の左右振動加速度と健全でない状態の左右振動加速度について、高速フーリエ変換などの信号処理を施した上で特徴となる周波数での振動の大きさを比較し、健全であるか否かの閾値を人が決定する。
本発明では、健全であるか否かの閾値の決定を、健全な状態と健全でない状態の事例を元にマシン（コンピュータのソフトウェア）が学習し行う。
【００２６】
まず、本発明で用いるサポートベクターマシンについて説明する（上記非特許文献５〜７参照）。
サポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ，以下ＳＶＭ）は、パターン認識手法の一つであり、多入力に対し１か−１を演算する線形素子により文字認識や遺伝子解析を行う。非線形な問題に対しても高次元空間への写像機能をＳＶＭが持つために対応が可能である。
【００２７】
このＳＶＭは、線形入力素子を利用して２クラスのパターン識別器を構成する手法である。すなわち、訓練サンプルから、各データ点との距離が最大となる分離平面（超平面）を求めるマージン最大化という基準で線形入力素子のパラメータを学習するというものである。
分類問題の中で最も簡単な２種類のデータの分類を考える。図８に示すように、□のデータと○のデータを分類する。ここでは、分類の様子をグラフィカルに表現するために、これらのデータは、ｘ＝〔ｘ1 ，ｘ2 〕T と表されるような２次元のデータとする。
【００２８】
このとき、与えられたデータを分類するということは、与えられたデータを用いて、それらをどのように分類したらよいかをＳＶＭが学習していると解釈できる。ここで、学習の本当の目的は、あらかじめ与えられたデータをうまく学習することではなく、学習に用いなかった未知のデータをうまく分類させることである。このような能力を、学習理論では汎化能力と呼んでいる。
【００２９】
ＳＶＭでは、図９に示すように、分離超平面（ここでは直線）と、２種類のデータとの間の距離４１（これをマージンと呼ぶ）が最大となるような分離超平面４２が、最も汎化能力の高い超平面となることを利用している。マージンを最大化する方法を定式化すると、２次計画問題に帰着することができる。そのため、最適解が唯一に定まり、局所的最適解に陥る心配がない。
【００３０】
ＳＶＭの基本的な構造は、図９に示すような線形閾素子である。しかし、これでは線形分離不可能なデータには適用できず、ＳＶＭの応用範囲は非常に限られたものになってしまう。そこで、ＳＶＭによって非線形な分類を可能にする方法として、高次元化が挙げられる。これは、非線形写像Φによって、元の入力データを高次元特徴空間に写像し、特徴空間において線形分離を行うという方法である。そうすることによって、図１０に示すように、結果的に元の入力空間において非線形な分類を行っていることになる。しかし、これを実装化する際には、非線形写像Φの計算は行わず、カーネル関数の計算に置き換えている。これをカーネルトリックという。このカーネルトリックによって、ＳＶＭでは非線形写像Φを直接計算することを避け、計算上の困難を克服している。ＳＶＭによって２次元データを非線形に分類した例を図１１に示す。図１１中の実線が分離超平面５２（ここでは曲線）を表し、破線がマージン５１を表している。なお、マージン５１上の点のことを、サポートベクターと呼んでいる（図１１中で■及び●）。分離超平面５２を決定しているのは、サポートベクターだけであり、その他の点は、分離超平面５２の構成に寄与していない。
【００３１】
本発明では、上記したように、左右動ダンパが健全な状態と健全でない状態（天地逆取り付けとオリフィス詰まり状態）のいくつかの鉄道車両を試験台において実軌道波で加振した。次に、台車中心上の車体床面での左右振動加速度のピーク周波数とその振幅の大きさの情報をＳＶＭに入力して学習させ、ＳＶＭによる２クラス分類識別器により、鉄道車両の状態が健全であるか否かの２クラスに分類するようにした。その結果、図１２に示すようにＳＶＭがクラス分け（領域形状と閾値決定）に成功している。学習後に左右動ダンパの健全性判定器として使用する際には、当該車両の台車中心上の車体床面での左右振動加速度のピーク周波数とその振幅の大きさをこのクラス分けで判別すれば、左右動ダンパが健全な状態か否かが判定できる。
【００３２】
上記したように、本発明では、少ないセンサ数で鉄道車両の走行装置部品の状態監視を行うために、鉄道車両の台車中心上の車体床面に１台車につき１個のセンサを搭載し、車体床面左右振動加速度を測定するように構成した。そして、この台車中心上の車体床面の左右振動加速度から左右動ダンパの健全な状態と健全でない状態を判定する方法としてＳＶＭを用いた。その結果、健全であるか否かの閾値の決定をＳＶＭで効率的に行うことができることがわかった。
【００３３】
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づき種々の変形が可能であり、これらを本発明の範囲から排除するものではない。
【産業上の利用可能性】
【００３４】
本発明の鉄道車両の状態監視システムにおける健全性の判定方法は、鉄道車両の走行装置部品の健全性判定を効率的に行うためのツールとして利用可能である。
【符号の説明】
【００３５】
１    鉄道車両
２    車体床面
３    空気ばね
４    台車
５    第１の車軸
６    第２の車軸
７    第３の車軸
８    第４の車軸
１１    車体床面振動加速度計
２１    車輪
２２    軸箱
２３    軸ダンパ
２４    軸ばね
３１    左右動ダンパ
３２    車体床面側の支持体
３３    台車側の支持体
３４    ピン
３４Ａ    鍔部
３４Ｂ    本体部
３４Ｃ    先端部
３４Ｄ    ピン用スプリング
３４Ｅ    通し穴
３５    ピストン
３６    シリンダ
３７    第１のピン連結部
３７Ａ，３８Ａ    ピン通し穴
３８    第２のピン連結部
３９    油路
３９Ａ    オリフィス
３９Ｂ    調圧弁
３９Ｃ，３９Ｄ，３９Ｅ    逆止弁
４１，５１    マージン
４２，５２    分離超平面
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
2012058207.tif 000013
【図１】
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【図１２】
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