(57)【要約】【課題】基礎実験などにより監視対象の異常時の音（振動）の規則性を見出し、精度の高い検査方法を確立するための基本部分を確立する、監視対象の音の異常診断官能モデルの構築方法及びそのシステムを提供する。【解決手段】監視対象の音の異常診断官能モデルの構築方法において、（ａ）監視対象の正常時と異常時の監視対象の音（振動）の違いを説明できる素となる音感因子群を明確にし、（ｂ）前記監視対象の音（振動）の音感因子群は，人間が感覚的に捉えられた音（振動）のモデルであり、これを機械が観測することができる物理特性と人間の音（振動）のモデルとを結びつけ、（ｃ）前記監視対象の正常時と異常時の音（振動）の違いを観察し、音（振動）の音感因子群で説明し、（ｄ）前記監視対象の同じ正常時と異常時の音（振動）の違いを物理特性群で説明するとどう説明できるか明らかにし、これらから同じものを音感因子群と物理特性群とで説明し、両者の対応を明らかにする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）監視対象の正常時と異常時の監視対象の音（振動）の違いを説明できる素となる音感因子群を明確にし、
（ｂ）前記監視対象の音（振動）の音感因子群は，人間が感覚的に捉えられた音（振動）のモデルであり、これを機械が観測することができる物理特性と人間の音（振動）のモデルとを結びつけ、
（ｃ）前記監視対象の正常時と異常時の音（振動）の違いを観察し、音（振動）の音感因子群で説明し、
（ｄ）前記監視対象の同じ正常時と異常時の音（振動）の違いを物理特性群で説明するとどう説明できるか明らかにし、これらから同じものを音感因子群と物理特性群とで説明し、両者の対応を明らかにすることを特徴とする監視対象の音の異常診断官能モデルの構築方法。
【請求項２】
請求項１記載の監視対象の音の異常診断官能モデルの構築方法において、監視対象の同じ正常時と異常時の音（振動）の違いを物理特性群で説明し、明らかに同じものを音感因子群と物理特性群とで説明し、両者の対応を行うことを特徴とする監視対象の音の異常診断官能モデルの構築方法。
【請求項３】
請求項１記載の監視対象の音の異常診断官能モデルの構築方法において、前記監視対象がボルトの緩みであることを特徴とする監視対象の音の異常診断官能モデルの構築方法。
【請求項４】
請求項２記載の監視対象の音の異常診断官能モデルの構築方法において、前記ボルトが締まっている際には「かん高い音」が、前記ボルトが緩んでいる際には「鈍い音」がして、締め付けトルクの変化が音の変化に表れるので、この音の変化の度合いに基づいてトルクを判定し、音の変化と締め付けトルクの関係を調査することを特徴とする監視対象の音の異常診断官能モデルの構築方法。
【請求項５】
請求項１記載の監視対象の音の異常診断官能モデルの構築方法において、前記音（振動）の物理特性が周波数、周波数のゆれ、振幅のゆれ、減衰、音の振幅比率、倍音以外の音であることを特徴とする監視対象の音の異常診断官能モデルの構築方法。
【請求項６】
監視対象の音の異常診断官能モデルの構築システムにおいて、監視対象の音の異常診断官能モデルを加味し、統合的に判断し、異常診断の精度を高めることを特徴とする監視対象の音の異常診断官能モデルの構築システム。
【請求項７】
請求項６記載の監視対象の音の異常診断官能モデルの構築システムにおいて、前記監視対象がボルトの緩みであることを特徴とする監視対象の音の異常診断官能モデルの構築システム。
【請求項８】
請求項６記載の監視対象の音の異常診断官能モデルの構築システムにおいて、前記監視対象が車輪の摩耗であることを特徴とする監視対象の音の異常診断官能モデルの構築システム。
【請求項９】
請求項６記載の監視対象の音の異常診断官能モデルの構築システムにおいて、前記監視対象がフレームの亀裂であることを特徴とする監視対象の音の異常診断官能モデルの構築システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は監視対象の官能検査を模した異常検知方法及びそのシステムに係り、特に、監視対象の音の異常診断官能モデルの構築方法及びそのシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば、下記特許文献１や下記非特許文献１〜３に示されるような、鉄道車両の状態監視システムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１ー５１５１８号公報
【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  ２００７  ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ，  ｐｐ．３３１−３３４（２００７）
【非特許文献３】Ｍｏｒｉｋａｗａ  Ｍ．ｅｔ  ａｌ．，  Ｓｔｕｄｙ  ｏｎ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｓｉｇｎｓ  ｏｆ  Ｗｈｅｅｌｃｌｉｍｂ  Ｄｅｒａｉｌｍｅｎｔ  （ｉｎ  Ｊａｐａｎｅｓｅ），  Ｊ−Ｒａｉｌ  ２００８  ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ（２００８）．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
監視対象となる鉄道車両などの走行装置の不具合は、大きな事故につながる可能性がある。新幹線などの鉄道車両の検査では、専用工具による締め付けトルク管理以外に、打音検査と呼ばれるボルトの頭を専用のハンマーで叩き、その時の音により検査員がボルトの緩みが無いかをチェックする方法も利用されている。この方法では、経験のある検査員は音の高低ばかりでなく音の減衰など様々な情報を使い不具合を判断している。これに比べ、機械による異常検知方法は周波数毎の振幅だけを頼りにする。ここで、機械による検査においても人の行う官能検査のように音の減衰など様々な情報を使い多元的に判断をするようにできれば、今以上に機械による検知が期待でき、安全性の更なる向上が期待できる。そこで、本発明では基礎実験などにより異常時の音（振動）の規則性を見出し、精度の高い検査方法を確立するための基本部分を確立する。
【０００６】
本発明は、上記した鉄道車両の状態監視において、監視対象の音の異常診断官能モデルを加味し、統合的に判断し、異常診断の精度を高めた、音の異常診断官能モデルの構築方法及びそのシステ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】
本発明は、上記目的を達成するために、
〔１〕監視対象の音の異常診断官能モデルの構築方法において、
（ａ）監視対象の正常時と異常時の監視対象の音（振動）の違いを説明できる素となる音感因子群を明確にし、
（ｂ）前記監視対象の音（振動）の音感因子群は，人間が感覚的に捉えられた音（振動）のモデルであり、これを機械が観測することができる物理特性と人間の音（振動）のモデルとを結びつけ、
（ｃ）前記監視対象の正常時と異常時の音（振動）の違いを観察し、音（振動）の音感因子群で説明し、
（ｄ）前記監視対象の同じ正常時と異常時の音（振動）の違いを物理特性群で説明するとどう説明できるか明らかにし、これらから同じものを音感因子群と物理特性群とで説明し、両者の対応を明らかにすることを特徴とする。
【０００８】
〔２〕上記〔１〕記載の監視対象の音の異常診断官能モデルの構築方法において、監視対象の同じ正常時と異常時の音（振動）の違いを物理特性群で説明し、明らかに同じものを音感因子群と物理特性群とで説明し、両者の対応を行うことを特徴とする。
【０００９】
〔３〕上記〔１〕記載の監視対象の音の異常診断官能モデルの構築方法において、前記監視対象がボルトの緩みであることを特徴とする。
【００１０】
〔４〕上記〔２〕記載の監視対象の音の異常診断官能モデルの構築方法において、前記ボルトが締まっている際には「かん高い音」が、前記ボルトが緩んでいる際には「鈍い音」がして、締め付けトルクの変化が音の変化に表れるので、この音の変化の度合いに基づいてトルクを判定し、音の変化と締め付けトルクの関係を調査することを特徴とする。
【００１１】
〔５〕上記〔１〕記載の監視対象の音の異常診断官能モデルの構築方法において、前記音（振動）の物理特性が周波数、周波数のゆれ、振幅のゆれ、減衰、音の振幅比率、倍音以外の音であることを特徴とする。
【００１２】
〔６〕監視対象の音の異常診断官能モデルの構築システムにおいて、監視対象の音の異常診断官能モデルを加味し、統合的に判断し、異常診断の精度を高めることを特徴とする。
【００１３】
〔７〕上記〔６〕記載の監視対象の音の異常診断官能モデルの構築システムにおいて、前記監視対象がボルトの緩みであることを特徴とする。
【００１４】
〔８〕上記〔６〕記載の監視対象の音の異常診断官能モデルの構築システムにおいて、前記監視対象が車輪の摩耗であることを特徴とする。
【００１５】
〔９〕上記〔６〕記載の監視対象の音の異常診断官能モデルの構築システムにおいて、前記監視対象がフレームの亀裂であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、監視対象の音の異常診断官能モデルを加味し、統合的に判断し、異常診断の精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】鉄道車両の状態監視システムにおける、ボルトの締り音の異常診断官能モデルを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明の監視対象の音の異常診断官能モデルの構築方法は、
（ａ）監視対象の正常時と異常時の監視対象の音（振動）の違いを説明できる素となる音感因子群を明確にし、
（ｂ）監視対象の音（振動）の音感因子群は，人間が感覚的に捉えられた音（振動）のモデルであり、これを機械による異常診断に応用するには、機械が観測することができる物理特性と人間の音（振動）モデルを結びつけ、
（ｃ）正常時と異常時の音（振動）の違いを観察し、音（振動）の因子群で説明し、
（ｄ）同じ正常時と異常時の音（振動）の違いを物理特性群で説明するとどう説明できるかを明らかにし、これらから同じものを音感因子群と物理特性群とで説明する。
【実施例】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００２０】
本発明ではボルトの緩み、車輪の摩耗、フレームの亀裂などを対象とするが、ここでは、ボルトの緩みを例にとり説明する。
１．監視対象の音（振動）の異常診断官能モデルの構築
１）監視対象の音（振動）の因子群の列挙
監視対象の正常時と異常時の音（振動）の違いを説明できる素となる音感因子群を明確にする。例えば、かん高い音、鈍い音など言葉で表現される正常時の音と異常時の音の違いを表す言葉を整理する。
２）物理特性群の列挙
音（振動）の因子群はいわば人間が感覚的に捉えられた音（振動）のモデルであり、これを機械による異常診断に応用するには、機械が観測することができる物理特性と人間の音（振動）モデルを結びつけることが必要となる。そこで、音（振動）の物理特性を列挙し、研究を進めながらこれらのどれを使うのか精査してゆく。
【００２１】
監視対象の音（振動）の物理特性の例を以下に挙げる。
【００２２】
ａ．周波数  ｂ．周波数のゆれ  ｃ．振幅のゆれ  ｄ．減衰  ｅ．倍音の振幅比率  ｆ．倍音以外の音  など。
【００２３】
（３）音（振動）の因子群と物理特性群の結び付け
正常時と異常時の音（振動）の違いを観察し、音（振動）の因子群で説明する。次に、同じ正常時と異常時の音（振動）の違いを物理特性群で説明するとどう説明できるか明らかにする。これらから同じものを音感因子群と物理特性群とで説明したことになるので、両者の対応が明らかにできる。
【００２４】
（４）正常時と異常時のケーススタディ
上の例では、ボルトが締まっている際には「かん高い音」が、ボルトが緩んでいる際には「鈍い音」がして、締め付けトルクの変化が音の変化に表れてくるので、この度合いを使って締め付けトルクを言い当てられる。このために音の変化と締め付けトルクの関係を調査する。
【００２５】
こうして官能的な音感因子群を利用して、物理特性群の複数を用いた指標が完成する。
【００２６】
以下、具体的に説明すると、
図１は鉄道車両の状態監視システムにおける、ボルトの締り音の異常診断官能モデルを示すブロック図である。
【００２７】
この図において、上欄（ａ）は監視対象の状態を示す欄であり、例えば、ボルトが締っている状態では、中欄（ｂ）は音（振動）の因子を示す欄であり、例えば、ボルトが締っている状態では、音（振動）の因子はかん高い音となる。下欄（ｃ）は音（振動）の物理特性群を示す欄であり、例えば、ボルトが締っている状態では、音（振動）の周波数の高さとの関連度合いは＋１. ０、減衰は−１. ０である。
【００２８】
ここで関連度合いとは、ボルトが締った状態と緩んだ状態でハンマーで叩き、両者の音を各物理特性で比較したものである。例えば、周波数の高さでは、締った状態が高く、緩んだ状態で低いので、締った状態の周波数の高さには＋１. ０を、緩んだ状態の周波数の高さには−１. ０を配点する。
【００２９】
一方、ボルトが緩んでいる状態では、中欄（ｂ）では、鈍い音となり、下欄（ｃ）では、周波数の高さは−１. ０, 減衰は＋１. ０である。なお、音（振動）の物理特性群を示す欄であり、例えば、ボルトが締っている状態では、音（振動）の周波数の高さは＋１. ０、減衰は−１. ０である。
【００３０】
なお、物理特性群を示す欄では、上記以外に、周波数のゆれ、倍音の振幅比率、倍音以外の音等を挙げることができる。
【００３１】
このように、ボルトが締っているか、緩んでいるかの状態監視においても、物理特性を統合的に判断する音の異常診断官能モデルを構築することにより、精度の高い状態監視を行うことができる。
【００３２】
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】
【００３３】
本発明の監視対象の音の異常診断官能モデルの構築方法及びそのシステムは、監視対象の音の異常診断官能モデルを加味し、統合的に判断し、異常診断の精度を高めた、監視対象の音の異常診断官能モデルの構築方法及びその構築システムとして利用することができる。
【図１】
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