(57)【要約】【課題】鉄道車両の車体傾斜角度の異常を検出することが可能な車体傾斜角度診断装置および車体傾斜角度診断方法を提供する事である。【解決手段】鉄道車両Ｔの車体Ｂに作用する車両進行方向に対し横方向の加速度αＦを検出する検知手段２と、軌道情報、鉄道車両の速度Ｖおよび車体傾斜角度θに基づいて定常曲線区間走行時における車体Ｂに作用する車両進行方向に対し横方向の理論超過遠心加速度αＬを求める理論超過遠心加速度演算手段３と、上記定常曲線区間走行時に検知手段２で検知した加速度αＦと理論超過遠心加速度演算手段３で求めた理論超過遠心加速度αＬとに基づいて車体Ｂの台車Ｗに対する傾斜角度θの異常を検出する異常検出手段４とを備えた。【選択図】図１
2009040083.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
鉄道車両の車体に作用する車両進行方向に対し横方向の加速度を検出する検知手段と、軌道情報、鉄道車両の速度および車体傾斜角度に基づいて定常曲線区間走行時における車体に作用する車両進行方向に対し横方向の理論超過遠心加速度を求める理論超過遠心加速度演算手段と、上記定常曲線区間走行時に検知手段で検知した加速度と理論超過遠心加速度演算手段で求めた理論超過遠心加速度とに基づいて車体の台車に対する傾斜角度の異常を検出する異常検出手段とを備えた車体傾斜角度診断装置。
【請求項２】
異常検出手段は、検知手段で検知した加速度の定常成分の移動平均と理論超過遠心加速度演算手段で求めた理論超過遠心加速度の移動平均との偏差を演算し、当該偏差が閾値を超えると傾斜角度の異常として検出することを特徴とする請求項１に記載の車体傾斜角度診断装置。
【請求項３】
理論超過遠心加速度演算手段は、鉄道車両の定常曲線区間の走行地点における軌道情報に基づいて理論超過遠心加速度を求めることを特徴とする請求項１または２に記載の車体傾斜角度診断装置。
【請求項４】
鉄道車両の定常曲線区間走行時に車体に作用する車両進行方向に対し横方向の加速度を検知するステップと、軌道情報、鉄道車両の速度および車体傾斜角度に基づいて求めた定常曲線区間走行時における車体に作用する車両進行方向に対し横方向の理論超過遠心加速度を求めるステップと、加速度と理論超過遠心加速度とに基づいて車体の台車に対する傾斜角度の異常を検出するステップとを備えてなる車体傾斜角度診断方法。
【請求項５】
車体の台車に対する傾斜角度の異常を検出するステップでは、検知手段で検知した加速度の定常成分の移動平均と理論超過遠心加速度演算手段で求めた理論超過遠心加速度の移動平均との偏差を演算し、当該偏差が閾値を超えると傾斜角度の異常として検出することを特徴とする請求項４に記載の車体傾斜角度診断方法。
【請求項６】
理論超過遠心加速度を求めるステップでは、鉄道車両の定常曲線区間の走行地点における軌道情報に基づいて理論超過遠心加速度を求めることを特徴とする請求項４または５に記載の車体傾斜角度診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄道車両の車体の傾斜角度の異常を検出する車体傾斜角度診断装置および車体傾斜角度診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄道車両の曲線区間走行時には、車体に速度に応じて高速走行の妨げとなる超過遠心加速度が作用する。この超過遠心加速度を緩和するために、鉄道車両が走行する曲線軌道には、曲線の内側と外側のレールに高低差であるカントを設けて、曲線区間走行時における超過遠心加速度を低減している。
【０００３】
しかし、鉄道車両の更なる高速化に伴い、カントを設けるのみでは超過遠心加速度の低減が不十分となるため、車体を台車に対して曲線内側に傾斜させて超過遠心加速度をさらに低減する、いわゆる車体傾斜機構付きの鉄道車両の提案がなされるに至っている（たとえば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開特開２００４−８２９６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した車体傾斜が可能な鉄道車両では、車体を傾斜させることによって超過遠心加速度を低減せしめて、曲線区間をより高速にて走行可能であるが、実際に車体の傾斜角度が狙った角度となっているか否かについて検証することができない。
【０００５】
つまり、従来の装置では、車体を傾斜させる装置のハードウェアおよびソフトウェアのいずれに障害があっても、これを確実に検出することができない。
【０００６】
そこで、本発明は上記不具合を改善するために創案されたものであって、その目的とするところは、鉄道車両の車体傾斜角度の異常を検出することが可能な車体傾斜角度診断装置および車体傾斜角度診断方法を提供する事である。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記した目的を達成するため、本発明の課題解決手段における車体傾斜角度診断装置は、鉄道車両の車体に作用する車両進行方向に対し横方向の加速度を検出する検知手段と、軌道情報、鉄道車両の速度および車体傾斜角度に基づいて定常曲線区間走行時における車体に作用する車両進行方向に対し横方向の理論超過遠心加速度を求める理論超過遠心加速度演算手段と、上記定常曲線区間走行時に検知手段で検知した加速度と理論超過遠心加速度演算手段で求めた理論超過遠心加速度とに基づいて車体の台車に対する傾斜角度の異常を検出する異常検出手段とを備えた。
【０００８】
また、本発明の課題解決手段における車体傾斜角度診断方法は、鉄道車両の定常曲線区間走行時に車体に作用する車両進行方向に対し横方向の加速度を検知するステップと、軌道情報、鉄道車両の速度および車体傾斜角度に基づいて求めた定常曲線区間走行時における理論超過遠心加速度を求めるステップと、加速度と理論超過遠心加速度とに基づいて車体の台車に対する傾斜角度の異常を検出するステップとを備えた。
【発明の効果】
【０００９】
この車体傾斜角度診断装置および車体傾斜角度診断方法によれば、鉄道車両の車体傾斜角度の異常を検出することが可能である。そして、このように、車体傾斜角度診断装置および車体傾斜角度診断方法では、車体の傾斜角度の異常を検出することができるので、車両の運転者や運行管理者に対し、定常曲線区間のみならず緩和曲線区間を含む曲線区間の走行について警告を与えることが可能であるとともに、車体傾斜装置のメンテナンスの要否についての判断材料を与えることができる。
【００１０】
また、車両が複数の定常曲線区間を含む走行区間を走行した結果、定常曲線区間における軌道に狂いが生じていると判断することが可能な判断材料をも車両の運転者や運行管理者に対して提供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】
【００１１】
以下、図に示した実施の形態に基づき、本発明を説明する。図１は、一実施の形態における車体傾斜角度診断装置のシステムにおける一例を示す図である。図２は、一実施の形態における車体傾斜角度診断装置を搭載した鉄道車両の平面図である。図３は、鉄道車両が走行する軌道の一部を示した図である。図４は、走行地点に軌道情報を関連付けたマップの一例である。図５は、車両が定常曲線区間を走行する際の超過遠心加速度を説明する図である。図６は、一実施の形態における車体傾斜角度診断装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００１２】
一実施の形態における車体傾斜角度診断装置１は、図１および図２に示すように、基本的には、鉄道車両の車体に作用する車両進行方向に対し横方向の加速度を検出する検知手段たる加速度センサ２と、鉄道車両の定常曲線区間走行中の鉄道車両の走行地点における軌道情報、鉄道車両の速度および車体傾斜角度に基づいて車体に作用する理論超過遠心加速度を求める理論超過遠心加速度演算手段たる理論超過遠心加速度演算部３と、定常曲線区間走行中に加速度センサ２で検知した横方向の加速度と理論超過遠心加速度演算部３で求めた理論超過遠心加速度に基づいて車体の台車に対する傾斜角度の異常を検出する異常検出手段たる異常検出部４とを備えて構成されている。
【００１３】
なお、この車体傾斜角度診断装置１が搭載される鉄道車両は、車体Ｂと台車Wと、車体Ｂと台車Ｗとの間の左右に介装されるエアバネＡとを備え、左右のエアバネＡに個別にエアを供給あるいは排出することによって曲線区間走行時に車体Ｂを台車Ｗに対して曲線内側に向けて傾斜させることが可能なようになっている。なお、台車Ｗは、台車Ｗと車軸Ｒとの間に介装されるバネＳによって弾性支持されている。
【００１４】
そして、車体傾斜角度診断装置１は、ハードウェア資源として、加速度センサ２が出力するアナログ電圧でなる横方向の加速度信号をデジタル信号に変換する図外のＡ／Ｄ変換器と、加速度センサ２が鉄道車両の定常曲線区間走行時に出力した加速度を処理して車体傾斜角度の異常を検出することができるようにＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｓｓｅｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等の演算処理装置と、上記演算処理装置に記憶領域を提供するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の主記憶装置部と、上記車体傾斜角度の異常検出を行うための処理に使用されるプログラム等が格納されるＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＨＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ）等の副記憶装置とを備えており、ＣＰＵで上記各種処理を実行することで理論超過遠心加速度演算部３、異常検出部４が実現されるようになっている。
【００１５】
なお、本実施の形態の場合、上記した車体Ｂに作用する横方向の加速度を検出する加速度センサ２は、車体Ｂの前後の台車W付近に一つずつ設置され、車体Ｂの床面に沿う横方向の加速度を検知可能な加速度センサとされればよいが、それ以外に、上下方向および前後方向の加速度を検知することが可能な加速度センサとされてもよく、この加速度センサ２で検知した横方向の加速度は、異常検出部４に入力される。
【００１６】
他方、理論超過遠心加速度演算部３は、走行地点に軌道情報を関連付けたマップを有しており、鉄道車両の走行地点や速度を監視し記録する図外の車両モニタから制御対象である車体傾斜角度診断装置１が搭載される車両Ｔの走行位置を得て、上記マップを参照して軌道情報から車両Ｔがどのような定常曲線区間を走行中であるかを認識する。なお、走行地点を得るには、車両モニタから得る以外に、たとえば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）装置や他の手段を用いるようにしてもよく、また、車両Ｔの速度についても速度センサを別途設けて速度センサで検知するようにしてもよい。
【００１７】
走行地点に関連付けられる軌道情報は、具体的には、区間の種別、すなわち、定常曲線区間と他の区間の別、定常曲線区間における旋回方向、定常曲線区間における軌道の曲率、定常曲線区間におけるカント量（曲線の外側のレールと内側のレールの高低差）が含まれる。
【００１８】
なお、図３に示すように、定常曲線区間の他の区間とされる区間には、定常曲線区間の前後に配置される緩和曲線入口区間、緩和曲線出口区間と、直線区間があり、緩和曲線区間は、直線区間と曲率半径が変化しない定常曲線区間との間の移行をなめらかにするために設けられる曲線区間で、定常曲線区間の前後に設けられ、本書では、便宜上、定常曲線区間の前の緩和曲線区間を緩和曲線入口区間と呼び、定常曲線区間の後の緩和曲線区間を緩和曲線出口区間と呼ぶ。
【００１９】
詳しくは、緩和曲線入口区間は、曲率半径、カント、スラックが異なる直線区間と定常曲線区間との間に位置して、曲率半径、カント、スラックを連続的に変化させて、直線区間と定常曲線区間とを滑らかに接続している。つまり、曲率半径を例にとれば、上記緩和曲線入口区間の曲率半径は、最初は無限大であるが車両Ｔの進行に伴い定常曲線区間に近付くにつれて定常曲線区間の曲率半径に近付き、定常曲線区間との境で定常曲線区間のそれを一致するようになっている。また、緩和曲線出口区間は、緩和曲線入口区間とは反対に、その曲率半径は、最初は定常曲線区間の曲率半径と一致しているが、車両Ｔの進行に伴い徐々に大きくなって、直線区間との境で無限大となるようになっている。
【００２０】
戻って、上記マップは、図４に示すように、走行地点における定常曲線区間否かの別、定常曲線区間の旋回方向、定常曲線区間の曲率半径、定常曲線区間におけるカント量、定常曲線区間における軌間（レール間間隔）および曲線係数が関連付けされる形で予め作成されて上述の副記憶装置に格納され、適宜に理論超過遠心加速度演算部３が参照可能なようになっている。なお、曲線係数は、車体Ｂおよび台車Ｗが車軸に弾性的に支持されており、カント付きの曲線区間走行時にエアバネＡおよびバネＳが撓むので車体Ｂが遠心力によって曲線外側へ傾くことからこれを考慮するために、用いられる係数であり、定常超過遠心加速度を演算する際に、車体Ｂが傾く分を考慮して補正するものである。曲線係数は、通常、１．０〜１．３程度の値である。
【００２１】
そして、理論超過遠心加速度演算部３は、当該車両Ｔの速度Ｖおよび車体傾斜角度θ、および、上述の走行位置における軌道情報から車体Ｂに作用する横方向の理論超過遠心加速度αＬを演算する。なお、車体傾斜角度θについては、別途、図外の車体傾斜を司る車体傾斜装置からの情報を得るようにしている。
【００２２】
具体的には、理論超過遠心加速度演算部３は、まず、走行地点とマップを参照して、車両Ｔが定常曲線区間を走行中であるか否かを判断し、車両Ｔが定常曲線区間を走行中である場合、理論超過遠心加速度演算部３は、定常曲線区間を走行する場合における定常超過遠心加速度α１を演算し、この定常超過遠心加速度α１を理論超過遠心加速度αＬとする。
【００２３】
ここで、車両Ｔが一定の速度で直線区間から緩和曲線入口区間、定常曲線区間、緩和曲線出口区間を経て直線区間を走行する際、車体Ｂに作用する理論超過遠心加速度αＬである超過遠心加速度は、在来線の軌道に良く見られるように緩和曲線区間で走行距離に比例して増減する場合と、新幹線の軌道に良く見られるように緩和曲線区間で走行距離に対してサインカーブを描くように変化するサイン半波長逓減曲線を用いる場合があるが、緩和曲線区間がいずれのパターンを採用しているかによらず、車両Ｔが一定の速度で上記した全区間を走行する際には、定常曲線区間においては、理論超過遠心加速度αＬが定常超過遠心加速度α１に一致することになる。
【００２４】
そして、定常超過遠心加速度α１を演算するには、車両Ｔの速度Ｖ、旋回方向、カント量Ｃ、定常曲線区間の曲率半径Ｒ、軌間（レール間間隔）Ｇ、曲線係数β、さらに、車両Ｔが車体Ｂを台車Ｗに対して曲線内側に積極的に傾斜させるときの車体Ｂの台車Ｗに対する車体傾斜角度θを用いて演算する。
【００２５】
具体的には、レール設置面の水平面に対する傾斜角をφ、車体Ｂに作用する遠心加速度をγ、重力加速度をｇとすると、図５に示すように、定常超過遠心加速度α１は、α１＝γ・ｃｏｓφ−ｇ・ｓｉｎφ−ｇ・ｓｉｎθとなるが、一般には車体傾斜角度がレール設置面に対して小さいため傾斜角φも小さく、上記式は近似的に、α１＝γ−ｇ・ｓｉｎφ−ｇ・θとしてもよい。さらに、この近似式に対し車体Ｂの弾性支持による傾斜（曲線係数β）を考慮すると、α１＝γ−ｇ・ｓｉｎφ・β−ｇ・θ（式１）となる。
【００２６】
上記した実際に得られる情報を上記（式１）に当てはめて、旋回方向を加味すると、α１＝Ｄ・（Ｖ２／Ｒ−ｇ・Ｃ／Ｇ・β−ｇ・θ）となり、上記情報から車体傾斜機構付車両における定常超過遠心加速度α１を演算する事ができる。
【００２７】
このように、理論超過遠心加速度演算部３は、定常超過遠心加速度α１を求めて、これを理論超過遠心加速度αＬとし、この理論超過遠心加速度αＬは車両Ｔが一つの定常曲線区間を走行する際に順次演算される。すなわち、演算周期毎に理論超過遠心加速度αＬが演算されて、理論超過遠心加速度αＬは車両Ｔが一つの定常曲線区間を走行する際に多数得られることになる。
【００２８】
つづいて、異常検出部４は、上述の車両Ｔが一つの定常曲線区間を走行する際に理論超過遠心加速度演算部３が演算した理論超過遠心加速度αＬと、車両Ｔが同一定常曲線区間を走行している際に加速度センサ２が検出した横方向の加速度αＦとを取り込んで処理し、車体の傾斜角度の異常を検出する。
【００２９】
ここで、理論超過遠心加速度αＬは、車両Ｔが定常曲線区間のある地点を走行する際に理論的に車体Ｂに作用する横方向の加速度であるので、同地点走行時における加速度センサ２が検出した横方向の加速度αＦから外乱による振動的な振動成分を取り除いた定常成分は、理論的には、理論超過遠心加速度αＬに一致することになる。
【００３０】
したがって、定常曲線区間の同一地点における上記加速度αＦの定常成分と理論超過遠心加速度αＬとの乖離が大きい場合に、これをもって車体の傾斜角度に異常があると判断することができる。具体的には、定常曲線区間の同一地点における上記加速度αＦの定常成分と理論超過遠心加速度αＬの偏差εが上限閾値Ｈと下限閾値Ｌを越える場合、つまり、上限閾値Ｈから下限閾値Ｌの範囲内にない場合に、車体Ｔの傾斜角度に異常があると判断することができ、さらに、精度を向上のために、一つの定常曲線区間走行において加速度αＦの定常成分と理論超過遠心加速度αＬの偏差εが上限閾値Ｈと下限閾値Ｌを越える頻度が大きい場合に車体Ｔの傾斜角度に異常があると判断するとしてもよい。
【００３１】
なお、具体的には、上限閾値Ｈは、車体傾斜が行われなかった場合の理論超過遠心加速度の値とし、下限閾値Ｌは、車体傾斜装置で狙った角度から＋１度程度開きがある場合の理論超過遠心加速度の値に設定しておけばよい。また、加速度αＦから振動成分を除去して定常成分のみを抽出するには、振動的な高周波成分をカットするローパスフィルタ処理すればよい。
【００３２】
さらに、本実施の形態では、更なる異常検出精度の向上のため、横方向の加速度αＦから定常成分を抽出して、この加速度αＦの定常部分を移動平均処理して移動平均値αＦｍｅａｎを演算し、他方、車両Ｔが一つの定常曲線区間を走行した時に順次演算される理論超過遠心加速度αＬを移動平均処理して、車両Ｔが一つの定常曲線区間を走行した際の理論超過遠心加速度αＬの移動平均値αＬｍｅａｎを演算し、これら移動平均値αＦｍｅａｎと移動平均値αＬｍｅａｎの偏差εｍｅａｎを求め、この偏差εｍｅａｎが上記した上限および下限の閾値Ｈ，Ｌを超える場合に、これを車体の傾斜角度の異常として検出する。
【００３３】
ここで、車両Ｔは実際には一定の速度で定常曲線区間を走行しているとはかぎらず、また、加速度センサ２で検知した加速度αＦから定常成分のみだけを確実に抽出することができない場合もあり、車両Ｔが一つの定常曲線区間を走行した際の加速度αＦの定常部分の移動平均値αＦｍｅａｎと理論超過遠心加速度αＬの移動平均値αＬｍｅａｎとの偏差εｍｅａｎが上限および下限の閾値Ｈ，Ｌを超えることで車体の傾斜角度に異常があると判断する方が、より正確に異常を検出することができる。
【００３４】
すなわち、移動平均値αＦｍｅａｎと移動平均値αＬｍｅａｎの偏差εｍｅａｎを基準とすることで、ノイズや外乱の影響によって加速度αＦの定常成分と理論超過遠心加速度αＬの偏差εが上限閾値Ｈと下限閾値Ｌを突発的に越えてもこれを異常と判断することがなく、速度変化の影響による判断の変動を回避でき、さらに、定常曲線区間走行時に慢性的に加速度αＦの定常成分と理論超過遠心加速度αＬの偏差εが上限閾値Ｈと下限閾値Ｌを越えている場合を異常と判断することになるので、異常検出の判断ミスを回避でき正確かつ確実に車体の傾斜角度の異常を検出することができる。
【００３５】
このように、車体傾斜角度診断装置１は、車体の傾斜角度の異常を検出することができるので、車両Ｔの運転者や運行管理者に対し、定常曲線区間のみならず緩和曲線区間を含む曲線区間の走行について警告を与えることが可能であるとともに、車体傾斜装置のメンテナンスの要否についての判断材料を与えることができる。
【００３６】
また、車両Ｔが複数の定常曲線区間を含む走行区間を走行した後や、複数回にわたり同一区間を走行した結果、ある定常曲線区間においてのみ異常を検出する場合には、当該定常曲線区間における軌道に狂いが生じていると判断することも可能である。具体的には、たとえば、異常検出箇所および異常検出数と走行区間内の定常曲線区間数とを一つのデータとして副記憶装置等に記憶させておき、走行に応じて蓄積されたデータから異常の頻度や異常多発箇所を解析するようにすればよい。
【００３７】
そして、理論超過遠心加速度演算部３、異常検出部４の各部は、ＣＰＵが上記した各演算処理を行うためアプリケーションプログラムを実行することで実現され、以下、理論超過遠心加速度演算部３、異常検出部４の各部の処理における処理を図６に示した処理手順の一例に即して説明する。
【００３８】
ステップＦ１では、車体傾斜角度診断装置１は、車体傾斜角度診断装置１は、上述のマップを参照し走行地点から、現在車両Ｔが定常曲線区間を走行しているか否かを認識し、定常曲線区間を走行中である場合にはステップＦ２に移行し、そうでない場合には処理を終了する。
【００３９】
つづいて、ステップＦ２では、車両モニタからインプットされる車両の走行地点および車両Ｔの速度Ｖと車体傾斜装置からインプットされる車体傾斜角度θを読み込み、さらに、加速度センサ２が検出した横方向の加速度αＦを読み込む。
【００４０】
そして、ステップＦ３では、車体傾斜角度診断装置１は、加速度αＦの定常成分を抽出し、ステップＦ４では、理論超過遠心加速度αＬを演算して、ステップＦ５に移行して、現在車両Ｔが定常曲線区間を走行しているか否かを判断し、定常曲線区間を走行中である場合にはステップＦ２に移行して、順次理論超過遠心加速度αＬを演算する。そうでない場合にはステップＦ６へ移行する。
【００４１】
引き続き、ステップＦ６では、車体傾斜角度診断装置１は、上記ステップの処理で得られた複数の加速度αＦの定常成分と理論超過遠心加速度αＬを移動平均処理して移動平均値αＦｍｅａｎと移動平均値αＬｍｅａｎを演算する。
【００４２】
ステップＦ７では、車体傾斜角度診断装置１は、移動平均値αＦｍｅａｎから移動平均値αＬｍｅａｎを除算して偏差εｍｅａｎを求める。
【００４３】
続き、ステップＦ８では、車体傾斜角度診断装置１は、この偏差εｍｅａｎが上記した上限閾値Ｈから下限閾値Ｌの範囲内にあるか否かを判断し、偏差εｍｅａｎが上記した上限閾値Ｈから下限閾値Ｌの範囲内にある場合には、車体傾斜角度は正常であると判断し（ステップＦ９）、対して偏差εｍｅａｎが上記した上限閾値Ｈから下限閾値Ｌの範囲内にない場合にはこれを車体の傾斜角度の異常と判断する（ステップＦ１０）。
【００４４】
以上で、本発明の実施の形態についての説明を終えるが、本発明の範囲は図示されまたは説明された詳細そのものには限定されないことは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】一実施の形態における車体傾斜角度診断装置のシステムにおける一例を示す図である。
【図２】一実施の形態における車体傾斜角度診断装置を搭載した鉄道車両の平面図である。
【図３】鉄道車両が走行する軌道の一部を示した図である。
【図４】走行地点に軌道情報を関連付けたマップの一例である。
【図５】車両が定常曲線区間を走行する際の超過遠心加速度を説明する図である。
【図６】一実施の形態における車体傾斜角度診断装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４６】
１  車体傾斜角度診断装置
２  検知手段たる加速度センサ
３  理論超過遠心加速度演算手段たる理論超過遠心加速度演算部
４  異常検出手段たる異常検出部
Ａ  エアバネ
Ｂ  車体
Ｒ  車軸
Ｓ  バネ
Ｔ  車両
Ｗ  台車
【図１】
2009040083.tif 000003
【図２】
2009040083.tif 000004
【図３】
2009040083.tif 000005
【図４】
2009040083.tif 000006
【図５】
2009040083.tif 000007
【図６】
2009040083.tif 000008