(57)【要約】【課題】電気・軌道検測車で収集するデータを活用し、自己組織化マップを利用して、架線の異常状態を検出することができる架線状態診断装置を提供する。【解決手段】正常状態と異常状態の架線についてマップ形成用振動データを収集し、この振動データについてベクトル要素毎の値を求めて多次元のマップ形成用入力ベクトルを生成し、マップ形成用入力ベクトルを順次自己組織化マップに投影して、他のノードの重みベクトルを調整して自己組織化マップを形成し、架線状態毎に集合した領域を区画した架線状態分類マップを生成する架線状態分類マップ形成装置を備える。また、診断対象の架線区間における診断用振動データを収集し、この振動データについて多次元の診断用入力ベクトルを生成し、架線状態分類マップの勝者ノードの属する領域に基づいて架線の状態を診断する診断装置を備える。【選択図】図１
2017035973.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
正常状態と異常状態の架線について、架線下をパンタグラフを摺動させながら走行する間の架線のマップ形成用振動データを収集して格納するマップ形成用データ収集装置と、
格納された前記マップ形成用振動データについて、径間毎に区分しベクトル要素毎の値を求めて多次元ベクトル化してマップ形成用入力ベクトルを生成し格納するマップ形成用入力ベクトル生成装置と、
径間毎の前記マップ形成用入力ベクトルを順次自己組織化マップの勝者ノードに投影して、他のノードの重みベクトルとの間の距離を縮めるように重みベクトルを調整する学習を繰り返して自己組織化マップを形成する自己組織化マップ形成装置と、
架線状態毎に集合した領域を区画して診断用の架線状態分類マップを生成して格納する架線状態分類マップ形成装置と
を備える架線状態診断装置。
【請求項２】
診断対象の架線区間において、架線下をパンタグラフを摺動させながら走行する間の架線の診断用振動データを収集して格納する診断用データ収集装置と、
格納された前記診断用振動データについて、径間毎に区分しベクトル要素毎の値を求めて多次元ベクトル化して診断用入力ベクトルを生成し格納する診断用入力ベクトル生成装置と、
径間毎の前記診断用入力ベクトルを架線状態毎に集合した領域が区画された請求項１記載の架線状態分類マップの勝者ノードに投影して、該勝者ノードの属する領域に基づいて架線の状態を診断する診断装置と
を備える架線状態診断装置。
【請求項３】
前記マップ形成用データ収集装置は、架線の振動データを推定するシミュレータであることを特徴とする請求項１記載の架線状態診断装置。
【請求項４】
前記マップ形成用振動データまたは前記診断用振動データは、架線・パンタグラフ間接触力のデータであることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の架線状態診断装置。
【請求項５】
前記マップ形成用振動データまたは前記診断用振動データは、舟体の変位を測定する加速度計、レーザードップラー振動計、レーザー変位計、枠組の関節部に設けられるロータリーエンコーダ、あるいは、アクチュエータの軸力はロードセルにより測定されることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の架線状態診断装置。
【請求項６】
前記ベクトル要素は、振動波形における最大値と最小値、および最大値と最小値それぞれの発現した位置、最大振幅幅、サンプリングした振動測定値の平均値μ、標準偏差、歪度（スキューネス）、尖度（クルトシス）、ウェーブレット変換を基に求まる値、フーリエ変換して得たピーク周波数のいずれかを含むことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の架線状態診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電気鉄道の架線に発生する異常の有無と内容を診断する架線状態診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電気鉄道の架線は、異常が発生する頻度は高くはないものの、２重系化されていない設備であるため、一度異常が発生するとその影響は甚大なものとなる。したがって、鉄道の安全運行のために、架線に対する高頻度の検査は極めて重要な作業の１つとなっている。架線に対する予防保全として、徒歩巡回や車両巡回による目視検査、電気・軌道検測車で収集するデータに基づく検査、などが挙げられる。
一方、労働人口は近年経常的に減少しており、メンテナンス品質の維持が課題となっている。そこで、走行する車両で測定されたデータを基に架線の状態を診断する手法の精度向上や簡便化が、労働人口の減少に伴うメンテナンス品質の劣化を防止する方策として注目されている。
【０００３】
架線の異常には、吊架線からトロリー線を支持するハンガーが外れたハンガー抜け、直線区間においてトロリー線をパンタグラフから外れない位置に保つために使う振止金具や曲線部で使われる曲線引金具の回転軸不良で起きる振止金具固渋や曲引き固渋、振止金具や曲線引金具が外れたときの振り止め金具抜けや曲引き抜け、などがある。また、異常ではないが常態と異なるものとして、径間長の変化などがある。
これらの異常などは、パンタグラフの摺動にともなって発生するトロリー線の振動に影響を与えるので、架線・パンタグラフ間の接触力変化やパンタグラフ部材の加速度などを観察することにより察知できる可能性がある。
【０００４】
しかし、従来提案された、架線やパンタグラフの振動データなどを用いた架線の状態診断法には、パンタグラフに設置した加速度センサにより衝撃を検知して架線の異常を推定する方法や、架線金具等が破断して垂下している状況で架線金具等にパンタグラフが衝突する際の加速度により障害物を検知する方法などがあるが、いずれも把握できる状態は非常に限られたものであった。
【０００５】
自己組織化マップ(ＳＯＭ) は、コホネン（Teuvo Cohonen）により開発された、神経回路を模倣した数理モデルである人工ニューラルネットワークの一種であるが、多次元データのパターン認識や、抽出したパターンを基にしたデータ分類などを行うことができ、多変量解析手法の一つともみなせる。ＳＯＭは、データ圧縮の手段として優れた性質を持ち、多次元データの位相関係を保持しつつ、低次元面上に表示できる。
このように、ＳＯＭは高次元データの可視化に有効なツールで有り、ＳＯＭへの高次元の入力データの類似度を2次元あるいは3次元のマップに描画する。具体的には、類似度の高い入力データ同士が近傍に配置され、結果的にデータがクラスタ化される。
工業分野においても解析や測定手法などにＳＯＭを利用する事例が多く見られる。
【０００６】
特許文献１には、自己組織化マップを用いてモータの異常診断を行う装置が開示されている。モータの老朽化は軸や軸受けに現れる。特に軸受けはボールベアリングを使用しており、軸受けに傷やさびが生じると振動音に特徴が現れる。そこで、現場で用いられている聴診棒を参考に製作した振動音センサを用いて採取したモータの振動データを用いて、モータの異常を検出する。特許文献１に開示された発明は、モータに接触して振動を音に変換する振動音センサの出力をウェーブレット変換により第２の音の波形に変換する。このようにして得た大量の第２の音の波形から抽出した入力データに対して自己組織化アルゴリズムを適用して、正常状態領域と異常状態領域を区画した自己組織化マップを作成する。モータ診断は、同じ方法で取得した第２の音の波形から抽出した入力データが配置される自己組織化マップ上の位置に基づいて、振動体の異常と正常を判定するというものである。
【０００７】
これまで、電気・軌道検測車での検査により、架線やパンタグラフの振動データなどを大量に蓄積してきた。また、数値シミュレーションも精度が向上して、架線の異常に伴う諸現象を正確に再現できるようになっている。架線の異常診断において、電気・軌道検測車で走行する間に収集したデータに基づきＳＯＭを利用することにより、簡易に架線の異常診断を行うことができれば、労働人口の減少に伴うメンテナンス品質の劣化を防止することができる。
【０００８】
しかし、具体的な対象について、ＳＯＭを有効に利用するためには、事例に則したデータ構造を適切に形成する必要がある。電気鉄道の架線異常を検出する道具として使えるようにするためには、異常現象と密接に関連する変数を選択し、ＳＯＭを適用するのに適した処理をして、実際に異常検出を可能とする手法を開発することが求められる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１１−１０７０９３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
そこで、本願発明は、電気・軌道検測車で収集するデータを活用し、自己組織化マップ（ＳＯＭ）を利用して、架線の異常状態を検出することを可能とする架線状態診断装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の架線状態診断装置は、正常状態と異常状態の架線について、架線下をパンタグラフを摺動させながら走行する間の架線のマップ形成用振動データを収集して格納するマップ形成用データ収集装置と、格納されたマップ形成用振動データについて、径間毎に区分しベクトル要素毎の値を求めて多次元ベクトル化してマップ形成用入力ベクトルを生成し格納するマップ形成用入力ベクトル生成装置と、径間毎のマップ形成用入力ベクトルを順次自己組織化マップの勝者ノードに投影して、他のノードの重みベクトルとの間の距離を縮めるように重みベクトルを調整する学習を繰り返して自己組織化マップを形成する自己組織化マップ形成装置と、架線状態毎に集合した領域を区画して診断用の架線状態分類マップを生成して格納する架線状態分類マップ形成装置とを備えることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の架線状態診断装置の別の態様は、診断対象の架線区間において、架線下をパンタグラフを摺動させながら走行する間の架線の診断用振動データを収集して格納する診断用データ収集装置と、格納された診断用振動データについて、径間毎に仕分けしベクトル要素毎の値を求めて多次元ベクトル化して診断用入力ベクトルを生成し格納する診断用入力ベクトル生成装置と、径間毎の診断用入力ベクトルを架線状態毎に集合した領域が区画された架線状態分類マップの勝者ノードに投影して、勝者ノードの属する領域に基づいて架線の状態を診断する診断装置とを備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明の架線状態診断装置は、多量に蓄積された架線やパンタグラフの振動データに自己組織化アルゴリズムを適用することにより、架線の状態分類マップを作成しておいて、対象箇所で取得した架線やパンタグラフの振動データに対して自己組織化アルゴリズムを適用して架線状態分類マップに投影し、その投影位置から当該データを取得した対象箇所における架線状態を診断することを特徴とする。
振動データとして、パンタグラフに設置したセンサで収集する走行中の架線・パンタグラフ間の接触力やパンタグラフ部材の加速度などのパンタグラフ側で測定されたデータを用いることができる。これらの振動データには、ハンガー抜け、振止金具や曲引き金具の固渋や、振止め金具や曲引き金具の抜けなどの架線の異常と、径間長の変化が反映されている。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の架線状態診断装置により、電気・軌道検測車が走行中に収集したデータに基づいて、ほぼ自動的に架線異常の種類と位置を推定することができるので、巡回して検査する頻度を減少することができ、労働人口の減少を補ってメンテナンス品質の劣化を防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の１実施態様に係る架線状態診断装置において実行される工程を表すフローチャートである。図1（ａ）は自己組織化マップの作成工程、図1（ｂ）は架線異常の診断工程を示す。
【図２】本実施態様に係る架線状態診断装置における自己組織化マップの作成工程をより詳細に示すフローチャートである。
【図３】本実施態様における架線状態分類マップの例を示す図面である。
【図４】本実施態様の１実施例に係る架線状態診断装置の構成を示すブロック図である。
【図５】本実施例において架線状態分類マップを形成するために採取した振動データの例を示すチャートである。
【図６】本実施例における架線状態分類マップの例を示す図面である。
【図７】本実施例における架線状態分類マップを使って異常状態を検出する例を示す図面である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の架線状態診断装置に係る１実施態様について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１７】
電気鉄道の架線に異常があるときは、架線の振動モードに変化を来す。振動モードの変動は、車両が走行するときにトロリー線にパンタグラフが摺動することで発生する接触力変動波形やパンタグラフ部材の加速度変化などに反映される。接触力や加速度は電気・軌道検測車のパンタグラフ側に設置されたセンサにより連続的に測定することができる。
そこで、本実施例の架線状態診断装置で使用する架線状態分類マップには、マップを構成するノードの重みベクトルを構成する要素として、架線・パンタグラフ間の接触力やパンタグラフ部材の加速度など、パンタグラフ側で測定された振動データ、さらに、これらの振動データの信号処理結果や統計処理結果に係るデータを用いた。
【００１８】
架線状態分類マップになる自己組織化マップ（ＳＯＭ）を作成するときに用いられた入力ベクトルに含まれない架線状態については検出ができないので、自己組織化アルゴリズムに従って架線状態分類マップを生成するために用いる入力ベクトルには、分類に含めたい異常が発生している架線についての振動データが含まれている必要がある。なお、架線の健全度を判断するためには、健全な架線状態に関わるデータも必要となる。
入力ベクトルは、実地の測定ばかりでなく、シミュレーションによっても得ることができる。架線状態分類マップを作成するために用いる振動データを収集するためには、分類に含めたい異常状態を適宜設定することができるシミュレーションを活用することが便利である。
【００１９】
なお、架線状態分類マップを作成するために専ら数値シミュレーションにより得た入力ベクトルを用いる場合は、現車データを正確に再現できる精密な数値シミュレーションを使用する必要があることはいうまでもない。
なお、得られた振動データそのものを入力ベクトルとして用いる場合は、測定におけるサンプリング点における値がベクトルの要素となり、データの総数が入力ベクトルの次元となる。得られた振動データに何らかの処理を施す場合は、処理結果が入力ベクトルの１つまたは複数の要素となる。
【００２０】
架線・パンタグラフ条件が同じであれば完全に同じ値になるような決定論に基づく数値シミュレーションによって得られた振動データであれば、振動データそのものを入力ベクトルとして用いることは有効である。
しかし、実測や確率過程を含む数値シミュレーションで得られた振動データの場合は、架線・パンタグラフ条件が同じであっても、結果にはノイズや測定誤差などに起因した差が生じる。この場合、振動データそのものを入力ベクトルとして自己組織化アルゴリズムを適用すると、異なる条件に基づくデータとして自己組織化マップ（ＳＯＭ）上に配置される惧れがある。
【００２１】
このようなＳＯＭによる誤判断を避けるため、振動データにノイズを減衰させ架線条件の特徴を強調するような何らかの処理を施して、たとえば卓越周波数成分やその他の統計量などの情報を抽出し、入力ベクトルの要素として用いることが好ましい。ここで選択したデータ処理は、振動データの特性あるいは検出したい異常状態などに左右されるので、診断の容易性や信頼性に大きな影響を及ぼす。
【００２２】
収集された入力ベクトルを用いてＳＯＭを作成すると、類似する架線状態において得られた入力ベクトルはマップ上で互いに近傍に配置される。これにより、マップ上に「健全状態を示すグループの領域」「所定の異常状態を示すグループの領域」「どのグループにも属しない領域」など、架線状態に従って領域を区分したＳＯＭ、架線状態分類マップが形成される。
【００２３】
図１は、本実施態様に係る架線状態診断装置で実行される診断手順を説明するフローチャートである。
初めに、蓄積された振動データを用いて自己組織化マップ（ＳＯＭ）を作成する。図１（ａ）は本実施態様の架線状態診断装置で実行される自己組織化マップの作成工程を表すフローチャートである。
【００２４】
まず、マップ化に必要な振動データを収集蓄積して（Ｓ１）、振動データのデータベース（Ｄ１）を生成する。振動データには、原因を特定できる異常が存在したときの異常振動データを適当数含む必要がある。
振動データは、加速度計、レーザードップラー振動計、レーザー変位計、枠組の関節部に設けられるロータリーエンコーダなどにより単独あるいは複合的に、あるいはアクチュエータの軸力を測定するロードセルなどにより単独に取得される。
なお、収集する振動データは実測値に限らず、シミュレーションにより得たデータであってもよい。なお、ここでは、異常現象の発生位置を特定する必要から振動データを径間毎に区分して用いる。
【００２５】
また、予め決められた診断に関与しうる複数の指標について、振動データからその成分を抽出して、あるいは演算により求めることにより、各振動データを多次元ベクトルで表す（Ｓ２）。ここでは、架線の異常がもたらす架線やパンタグラフの振動波形の変化を検出し得る指標として、径間の振動データにおける最大値と最小値、およびそれらを示す位置、すなわち支持柱からの距離に注目する。また、これらの指標に加えて、振動データについてサンプリングされた振幅値の標準偏差値、歪度および尖度を算定して、径間の振動データに係る入力ベクトルの要素とするなどして、多次元ベクトル化した入力ベクトルのデータベース（Ｄ２）を生成する。
【００２６】
次に、入力ベクトルのデータベース（Ｄ２）に対して自己組織化アルゴリズムを作用させて、自己組織化マップＳＯＭ（Ｄ３）を作成する（Ｓ３）。
【００２７】
図２は、マップ形成用入力ベクトルに自己組織化アルゴリズムを適用して自己組織化マップを作成する工程を説明するフローチャートである。
ここでは、一般化するため、ｄ次元のマップ形成用入力ベクトルをＮ個使用するものとする。ｉ番目の入力ベクトルＸｉを下式（１）で表し、Ｎ個全ての入力ベクトルについてｊ番目の要素の最大値ｘｍａｘｊと最小値ｘｍｉｎｊを下式（２）、（３）で定義する。
（１）
Ｘｉ＝｛ｘｉ１，ｘｉ２，・・・ｘｉｊ，・・・，ｘｉｄ｝ (ｉ＝１，・・・，Ｎ）
（２）
ｘｍａｘｊ＝max（ｘ１ｊ，ｘ２ｊ，・・・，ｘNｊ） (ｊ＝１，・・・，ｄ）
（３）
ｘｍｉｎｊ＝min（ｘ１ｊ，ｘ２ｊ，・・・，ｘNｊ） (ｊ＝１，・・・，ｄ）
【００２８】
まず、自己組織化マップのＳＯＭパラメータを決定する（Ｓ１１）。
ＳＯＭパラメータには、マップの形状、マップサイズを決める総ノード数Ｍ、予定する学習回数Ｔ、重みベクトル更新時における重みベクトルの変化の程度を決定づけるパラメータσがある。これらのＳＯＭパラメータは、ＳＯＭを適用する問題に依存して最適な値があり、試行錯誤等の方法でより適した値が求められる。
【００２９】
次に、マップの初期化を行う（Ｓ１２）。
マップ中のＭ個全てのノードに適宜の重みベクトルＷを与えることにより、マップを初期化する。重みベクトルＷは、入力ベクトルと同じ次元を持つ。ｋ番目のノードに与える重みベクトルＷｋを次式（４）で表す。
（４）
Ｗｋ＝｛ｗｋ１，ｗｋ２，・・・，ｗｋｉ，・・・，ｗｋｄ｝ (ｋ＝１，・・・，Ｍ）
各重みベクトルのｊ番目の要素の値は、入力ベクトルについてｊ番目の要素の最小値と最大値の間[ｘｍｉｎｊ,ｘｍａｘｊ]で一様分布するように生成された乱数で与えることができる。
【００３０】
次に、初期化されたマップに、蓄積された振動データを順次導入して、振動データに適合するＳＯＭに変成していく。
先に形成した多次元入力ベクトルのデータベース（Ｄ２）から１個の入力ベクトルを入力する（Ｓ１３）。
【００３１】
この入力ベクトルに最も近い重みベクトルを有するノードを下記の要領で決定する（Ｓ１４）。
ｉ番目の入力ベクトルＸｉと、各ノードに割り振られた重みベクトルＷｋとの距離Ｄｉｋを求める。距離Ｄｉｋは下式（５）で与えられる。
（５）
Ｄｉｋ＝｜Ｘｉ−Ｗｋ｜  (ｋ＝１，・・・，Ｍ）
距離Ｄｉｋが最小となる重みベクトルを勝者ベクトルＷｌと呼ぶ。また、勝者ベクトルを格納するノードを勝者ノードと呼ぶ。
【００３２】
次に、勝者ベクトルと勝者ノードの近傍に位置するノードとに格納される重みベクトルＷｋを入力ベクトルＸｉに近づくように調整する（Ｓ１５）。
調整前の重みベクトルをＷｋＯＬＤ、調整後の重みベクトルをＷｋＮＥＷとすると、重みベクトルの調整は、パラメータσを用いて、たとえば、下の式（６），（７），（８）にしたがって行うことができる。
（６）
ＷｋＮＥＷ＝ＷｋＯＬＤ＋α（Ｘｉ−ＷｋＯＬＤ）
（７）
α＝βexp（−Lｋ２／σ）
（８）
β＝１−ｔ／Ｔ
【００３３】
ここで、Lｋはｋ番目のノードと勝者ノードの間の距離、ｔはその時の学習回数、Ｔは予定された学習の総数である。
αは、重みベクトルの修正量に与える影響度を決定づける変数であり、勝者ノードに近いほど、また学習が浅いほど修正量を大きくする。なお、βは、学習回数の増加に伴って減少する関数であればよい。なお、勝者ノードからある程度以上離れているノードについては、重みベクトルの修正演算を行わないようにしてもよい。
こうして、勝者ノードの近傍のノードの重みベクトルが、使用した入力ベクトルに近づいた新しい重みベクトルに書き換えられる。
【００３４】
工程Ｓ１５が完了したら、入力ベクトルＸｉが残っているか（ｉ＝Ｎ？）を確認して（Ｓ１６）、残りがあればｉを歩進し、工程Ｓ１３に戻って入力ベクトルのデータベース（Ｄ２）から次のデータを取り込んで、工程Ｓ１４と工程Ｓ１５を繰り返す。
また、入力ベクトルＸｉを全て使用した場合は、これを学習回数の１回分として、学習回数ｔが予定の数Ｔまで達したか（ｔ＝Ｔ？）を確認し（Ｓ１７）、最後になっていなければｔを歩進し、工程Ｓ１３に戻って、改めて、入力ベクトルのデータベース（Ｄ１１）から初めのデータを取り込んで、工程Ｓ１４と工程Ｓ１５および工程Ｓ１６を繰り返し、学習を重ねる。
なお、新しい学習工程で使用する入力データは、前回使用したものと同じセットであっても差し支えない。
【００３５】
学習回数ｔが予定の数Ｔに達したときに、各ノードの重みベクトルが最終的に決定する。このように、自己組織化アルゴリズムによって多次元の入力ベクトルは２次元あるいは３次元の空間に投射され、入力ベクトルの類似度に応じて群を成すように配置された自己組織化マップＳＯＭ（Ｄ３）が完成する。
したがって、入力ベクトルに架線の状態に関わる情報を含むことで、架線の状態に係る分類をすることができる。
【００３６】
そこで、図１（ａ）の工程Ｓ４に戻って、入力ベクトルのセットを自己組織化マップＳＯＭ（Ｄ３）に当てはめると、入力ベクトルそれぞれが距離の最小となる重みベクトルを有するノードに配置される。このとき、類似度の高い入力ベクトル同士が近傍に配置されるので、類似群に共通する架線状態を見出すことにより、マップ上に架線状態毎に領域を画定した架線状態分類マップ（Ｄ４）が形成される（Ｓ４）。
【００３７】
図３は、本実施態様における架線状態分類マップの例を示すチャートである。
例示したマップは、正六角形のタイル６３１枚を正六角形に敷き詰めた形状とした。タイルはノードを表し、初めの段階では、それぞれ適当な重みベクトルが割り当てられていた。異常状態を含めた各種の架線状態について取得した振動データから所定の特性値を抽出して要素として多次元ベクトル化して得た入力ベクトルを、自己組織化アルゴリズムにしたがって処理してノードの重みベクトルを調整する学習を繰り返すことにより、図３に示すように、「健全である」「ある異常が発生している」あるいは「想定しない異常が発生している」などの異常種別毎に集合した領域に区画された架線状態分類マップが完成する。
【００３８】
こうして形成された架線状態分類マップに検査対象区間で得られた振動データを射影すると、射影された位置が属する領域に基づいて、架線状態を診断することができる。
架線状態の診断においては、現場で取得した振動データから架線状態分類マップに使用したものと同じ特性値を要素とした入力ベクトルを生成し、これをＳＯＭ上の最も近似した重みベクトルを有するノードに射影する。こうして射影されたノードが属する領域によって、データを取得した区間の架線状態が「健全である」「ある異常が発生している」あるいは「想定しない異常が発生している」のいずれかであることが推定でき、架線異常の診断が可能となる。
【００３９】
図１（ｂ）は、架線異常の診断工程を示すフローチャートである。
診断対象とする区間に電気・軌道検測車を走行させて診断用の振動データを取得する（Ｓ５）。取得した診断用の振動データ（Ｄ５）について、径間毎に、架線状態分類マップの重みベクトルと同じ要素の成分を算定して多次元ベクトル化し、診断用の入力ベクトルデータ（Ｄ６）を得る（Ｓ６）。診断用の入力ベクトルデータ（Ｄ６）について、入力ベクトルに最も近い重みベクトルが存在するノードを選定する（Ｓ７）。架線状態分類マップ（Ｄ３）において、このノードが属する領域を知ることにより、診断対象区間における径間毎の架線状態を診断する（Ｓ８）。
【００４０】
本発明の架線状態診断装置により、大量の蓄積データに基づいて架線状態にしたがって領域を区分した架線状態分類マップを予め形成しておいて、電気・軌道検測車を走行させて得た振動データを多次元ベクトル化して自己組織化アルゴリズムを適用して架線状態分類マップ上に射影することにより、対象とする区間における架線状態を診断することができる。したがって、検査密度を維持あるいは増加させても、現場における巡回検査の頻度を減少させることができ、労働人口の減少を補って架線のメンテナンス品質の劣化を防止することができる。
【実施例】
【００４１】
以下、本実施態様の架線状態診断装置に係る１実施例を図面を用いて説明する。
図４は本実施例における架線状態診断装置の構成を示すブロック図である。
本実施例では、実験の容易性に鑑みて、架線・パンタグラフ系シミュレーション用ソフトウエアを用いて架線状況を再現して取得した振動データに基づいて架線状態分類マップを作成した。
【００４２】
本実施例の架線状態診断装置は、マップ作成用振動データを収集し、振動データを使って自己組織化マップＳＯＭを作成し、性状が近似するデータが集合する領域を区画した架線状態分類マップを作成するマップ作成部１００と、実地の振動データを採取して多次元ベクトル化し架線状態分類マップに投射して、投射位置が属する領域に基づいて架線状態を診断する状態判定部２００からなる。
【００４３】
マップ作成部１００は、シミュレーションプログラムを搭載したパソコンでなりマップ作成用振動データＤ１１を生成するシミュレータ１１と、振動データからデータの特性値を抽出して多次元化しマップ作成用の多次元入力ベクトルＤ１２にする情報処理装置１２と、多次元入力ベクトルに対して自己組織化アルゴリズムを適用して自己組織化マップ（ＳＯＰ）Ｄ１３を形成する演算処理装置１３と、自己組織化マップＳＯＰに投影した入力ベクトルの群に共通する特性に基づいて常態領域、異常領域、中間領域を区分して架線状態分類マップＤ１４を形成して記憶するマップ形成装置１４を備える。
【００４４】
状態判定部２００は、対象区域を走行する電気・軌道検測車のパンダグラフ側に搭載され診断用振動信号Ｄ２１を生成する振動センサ２１と、診断用振動信号をリアルタイムで収集し、必要に応じて呼び出して使える診断用振動データＤ２２として記録するデータロガー２２と、径間毎に切り出した振動データの特性値を抽出して診断用の多次元化入力ベクトルＤ２３にする情報処理装置２３と、径間毎の振動データに対応する架線状態分類マップＤ１４の勝者ノードを見つけ出す演算処理装置２４と、勝者ノードの位置に基づいて径間毎の架線状態を診断する判定装置２５を備える。
情報処理装置２３と演算処理装置２４と判定装置２５は、別途試験室等に備えたコンピュータ等で構成して、データ収集したデータロガー２２から振動データを取得して演算処理等するようにしてもよい。
【００４５】
図５は、本実施例において架線状態分類マップを形成するために採取した振動データの例を示すチャートである。図５に示したデータは、常態にある架線状況を再現して取得したものである。
【００４６】
ここで、自己組織化マップは、ＳＯＭのサイズを６３１ノードとし、形状はタイル６３１枚を敷き詰めた２次元の正六角形としたが、ノード数や形状は変更が可能である。初めに、各ノードに各要素が０から１の間でランダムに生成した値を有する多次元の重みベクトルを設定する。ここでは、後に説明するように９次元の入力ベクトルを使うので、重みベクトルもこれに応じて９次元とする。
振動データは、パンタグラフ側に設置された接触力センサで検出される架線・パンタグラフ間の接触力応答波形により代替した。接触力は架線の振動と高い相関を有し、従来から大量の実測データが蓄積されている。
【００４７】
シミュレーションした架線の主な諸元を挙げると、断面積がトロリー線で１５０ｍｍ２、吊架線で１１６ｍｍ２、線密度がトロリー線で１．３３４ｋｇ／ｍ、吊架線で１．０５ｋｇ／ｍ、ヤング率がトロリー線で１２０ＧＰａ、吊架線で８４．７ＧＰａ、張力がトロリー線で２６，０００Ｎ、吊架線で２０，０００Ｎである。
また、シミュレーション上、架線は３２個の支持点で支持された３１径間で構成されている。第１支持点から第５支持点の間および第２８支持点と第３２支持点の間の架線両端付近をのぞいて、標準の径間長は６３ｍとした。なお、架線高さは、引き留め付近となる架線両端部分をのぞいて、トロリー線高さがハンガー位置において５．０８ｍ、吊架線高さが支持点において６．４８ｍとした。また、架線は、架線両端付近をのぞいて、支持装置により支持点毎に交互に水平方向に線路の中心を挟んで０．２ｍずつ偏位するようにした。
【００４８】
シミュレーションにより、架線両端付近をのぞいた第６支持点と第２４支持点の間でパンタグラフを接触させて走行するとし、境界の引き留め点からの影響を受けない走行区間中央部分に当たる第１１支持点から第２１支持点（１１径間目から２０径間目）における接触力応答波形を取得し、これを振動データとして使用して架線状態分類マップを作成した。
【００４９】
シミュレーションは、一例として、架線に異常のない基準状態と、異常状態として振止め金具の引き角度を基準からずらしたケース、振り止め家具が固渋したケース、および振止め金具が欠損したケースを設定して、実行した。架線異常は測定区間の１支持点に存在とするものとし、パンタグラフは３００ｋｍ一定の速度で走行するものとした。
【００５０】
なお、曲引き金具の固渋や欠損の異常は、振止め金具の固渋や欠損と同じ状況として検出されると考えられる。
交流２５ｋＶ用架線を対象として、シミュレーション上でこれらの架線状態を表現し、その架線下を１基のパンタグラフが時速３００ｋｍで走行した際の振動データを取得した。
【００５１】
ある支持点（第１３支持点から第１６支持点のいずれか）における振止め金具が固渋した４ケース、および、ある支持点（第１３支持点から第１６支持点のいずれか）における振止め金具が欠損した４ケース、ある支持点（第１３支持点から第１６支持点のいずれか）における振止め金具の引き角度を０度、２０度、３０度、４０度とした１６ケースの合計２８ケースを用意した。
【００５２】
張力変化に伴う架線の弛度の変化や径間長の変化などは接触力応答波形の低周波数領域に、ハンガーの異常は中間周波数領域に、また衝撃など非常に短時間の現象は高周波数領域における変動として検出できると推定される。
また、径間長の変化は、架線の振動の卓越周波数成分に影響を与え、ハンガーや振止め金具の異常は、振動周波数や振動のピーク値あるいはピークの位置に影響を与える。
架線異常とされない偶発的な振動波形の偏倚は、波形の統計的処理により相殺することが期待される。
【００５３】
上記に鑑みて、振動波形を径間毎に区切り、あるサンプリング時間毎に切り出した振動測定値を使って、その最大値と最小値、および最大値と最小値それぞれの発現した位置（支持点からの距離）、サンプリングした振動測定値の平均値μ、標準偏差σ、歪度（スキューネス）μｓ、尖度（クルトシス）μｋ、ウェーブレット変換を基に求まる値、を特性値として抽出し、９次元の入力ベクトルの要素とした。ただし、入力ベクトルの次元数は適宜選択できることは言うまでもない。
入力ベクトルの各要素の値は、それぞれの要素について、収集した振動データに出現する最大値と最小値を含む適度な範囲を１として正規化したものを用いた。
【００５４】
本実施例においては、サンプリングした振動測定値を、ウェーブ数６のモレ（Morlet）ウェーブレット関数を用いてウェーブレット変換した。ウェーブレット変換は、周知の通り、信号について、小さな振動であるウェーブレット関数に平行移動と伸縮の操作を施したものとのたたみ込みで定義される。ウェーブレット変換は、信号について時間および周波数の位置測定をすることができ、非定常信号の変動特性を検出する優れた手法である。
本実施例では、径間毎の振動データに対してウェーブレット変換を施して得た二次元データを、適宜な区間について径間平均を算定して、各径間におけるウェーブレット変換値と径間平均との間の相関係数を算定して、入力ベクトルの１要素とした。これにより、ウェーブレット変換を基に求まる値を利用して、非定常状態の発生と発生した径間位置を的確に検知できるようにした。
【００５５】
ここで、歪度μｓは、分布の非対称性を表す指標で、下の（９）式により表される。なお、Ｒｉは振幅値、μは径間における振動測定値の平均値である。
（９）
μｓ＝（１／Ｎ）Σ（Ｒｉ−μ）３／（（（１／Ｎ）Σ（Ｒｉ−μ）２）１／２）３
また、尖度μｋは、分布の鋭さを表す指標で、（１０）式により表わされる。
（１０）
μｋ＝（１／Ｎ）Σ（Ｒｉ−μ）４／（（（１／Ｎ）Σ（Ｒｉ−μ）２）１／２）４
【００５６】
正常状態と異常状態を含む少なくとも６４個の区間データについて形成した１１径間目から２０径間目の入力ベクトルを繰り返し使って、自己組織化マップＳＯＭを形成する。
ＳＯＭを形成するときに繰り返す学習数を１００回として、図１（ａ）に示した手順にしたがって、各ノードに割り振られる重みベクトルを修正していくと、最終的なＳＯＭが得られる。
【００５７】
入力ベクトルのセットをＳＯＭ上にプロットして、入力ベクトルの異常内容を対比することにより、ハンガーの欠損、振れ止め金具の固渋、振止め金具ハンガーの欠損、それぞれの異常を示す入力ベクトルが近傍に配置されて、領域が区別されることが分かる。また、異常状態ではないが、径間長が変化した場合についても群をなすことが分かる。こうして、マップ上に「健全状態を示すグループの領域」「所定の異常状態を示すグループの領域」「どのグループにも属しない領域」など、架線状態に従って領域を区分した架線状態分類マップが形成される。
【００５８】
図６は本実施例において生成した架線状態分類マップの例を示す図面、図７は図６の架線状態分類マップに振動データから生成した入力ベクトルをプロットして、判定精度を検証した例を示す図面である。
本図は、検証の便宜のため、曲引き金具の角度異常を取り上げたものである。
径間始端に取り付けた曲引き金具の角度は１０．４度を標準としているが、シミュレータにより０度、２０度、３０度、４０度の異常角度を有する場合の振動データを生成して、これらの振動データと常態の振動データを合わせて形成する。
【００５９】
出来上がったＳＯＭを見ると、曲引き金具角度が大きいときの入力ベクトルがマップの左下部分の縁近辺に集中し、そこからやや右に傾きながら上方に点在しながら、マップの左上の縁部分に続いて消えるような分布を示す。
異常状態の振動データがプロットされる点線で囲んだ領域が、径間内の架線に異常状態があるときの振動データの入力ベクトルのプロットが属すべき領域となる。
このように、自己組織化マップに架線状態を区分した領域を記入すると架線状態分類マップになる。
【００６０】
図７は、こうして得られた架線状態分類マップに、対象区間で得られた振動データをプロットしたものである。異常状態の振動データ１〜４はいずれも異常領域に属しており、検出漏れというミスはなかった。正常状態の振動データは、多くの場合正常領域にプロットされたが、異常ではないにもかかわらず異常と判断された例５〜７が僅かにあった。
判定精度は、概ね良好と言うことができる。
【００６１】
本実施例の架線状態分類マップを用いることにより、検査区間を走行する電気・軌道検測車から得られる振動データについて、径間毎に区分して入力ベクトルを生成し、架線状態分類マップにプロットした位置が属する領域に基づいて、異常の有無や種類を推定することができる。
これら異常診断は、データロギング装置と信号処理装置と演算処理装置を用いて、機械的に行うことができる。また、診断結果に基づいて、異常の発生箇所を実地踏査により検分する場合にも、異常の状態と位置が明確にされているので、現場作業は簡便にして的確に行うことができる。
【００６２】
なお、本実施例では、６３１ノードを有する２次元の六角形マップを選択したが、状況によりノード数も形状も変更することができることは言うまでもない。また、特にマップの境界部分で隣のノードとのベクトル間距離が飛躍する問題を防ぐために、境界がない円筒マップや球面マップを使うことは有効である。
さらに、本実施例では架線の振動データを電気・軌道検測車の架線・パンタグラフ間接触力センサを使って収集したが、普通の車両にセンサを搭載しても、また接触力センサに代えてパンタグラフ部材の変位センサや加速度センサを使って測定してもよい。
【００６３】
また、入力ベクトルを７次元化したが、さらに大きな次元数で形成してもよいし、異常状態の分布領域が出現するのであればより低次元でもよい。
さらに、振動データの最大振幅幅やフーリエ変換して得たピーク周波数などを、入力ベクトルの要素として使用することもできる。また、フーリエ変換後の波形を常態を反映した標準波形と比較した相関係数などを要素とすることもできる。
【符号の説明】
【００６４】
１００  マップ作成部
１１  シミュレータ
１２  情報処理装置
１３  演算処理装置
１４  マップ形成装置
２００  状態判定部
２１  振動センサ
２２  データロガー
２３  情報処理装置
２４  演算処理装置
２５  判定装置
【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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【図６】
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【図７】
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