特許 6977162 鉄道車両システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6977162

(24)【登録日】2021年11月12日

(45)【発行日】2021年12月8日

(54)【発明の名称】鉄道車両システム

(51)【国際特許分類】

   B60L 15/40 20060101AFI20211125BHJP

   B61L 27/00 20060101ALI20211125BHJP

【ＦＩ】

   B60L15/40 G

   B61L27/00 K

【請求項の数】5

【全頁数】17

(21)【出願番号】特願2020-521664(P2020-521664)

(86)(22)【出願日】2018年5月28日

(86)【国際出願番号】JP2018020393

(87)【国際公開番号】WO2019229815

(87)【国際公開日】20191205

【審査請求日】2020年11月6日

(73)【特許権者】

【識別番号】000005108

【氏名又は名称】株式会社日立製作所

(74)【代理人】

【識別番号】110000062

【氏名又は名称】特許業務法人第一国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】古谷 了

(72)【発明者】

【氏名】岩崎 克行

(72)【発明者】

【氏名】渡邊 隆夫

(72)【発明者】

【氏名】原 康介

【審査官】 橋本 敏行

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０００−１２１５０６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 国際公開第２０１４／１１５２５９（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 特開２００３−１１８４５８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平１０−２８１９４５（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｂ６０Ｌ １／００−３／１２

７／００−１３／００

１５／００−５８／４０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

情報を収集する鉄道車両に搭載された振動加速度センサのセンサ信号と、その鉄道車両の車両運行管理システムの車両情報と、を収集する状態監視システムと、
前記収集した前記センサ信号及び前記車両情報に基づき重回帰特性を算出して記憶すると共に、所定の車両条件と合致する鉄道車両に対して、前記重回帰特性を選定して乗心地を向上させる走行パターンを生成する走行パターン処理システムとを備え、
前記走行パターンに基づき走行させる鉄道車両に前記走行パターンを表示させ、
前記振動加速度センサのセンサ信号が予め定められた閾値を超過した際に、前記超過した地点における前記センサ信号と前記車両情報を収集し、以後、前記情報を収集する鉄道車両は、前記超過した地点での前記センサ信号と前記車両情報を収集することを特徴とする鉄道車両システム。

【請求項2】

請求項１に記載の鉄道車両システムにおいて、
前記走行パターンは、予め定めた乗心地仕様の値を越えない上限速度を前記重回帰特性から算出することにより生成することを特徴とする鉄道車両システム。

【請求項3】

請求項１に記載の鉄道車両システムにおいて、
前記重回帰特性における目的変数は、前記センサ信号から演算した乗心地レベル、加速度ＲＭＳ（Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）値、最大最小加速度の内の少なくとも１つであり、
前記重回帰特性における説明変数は、車両運行管理情報である、車両速度、車両加減速度、走行総距離、車種、車両質量、乗車率、天候状況、データ記録時期、車両メンテナンス時期の内の少なくとも１つであり、
任意区間毎、又は、特徴区間毎に前記目的変数と前記説明変数を収集した上で、
任意の特定期間、車種、編成、走行総距離範囲の少なくとも１つに応じて前記重回帰特性を収集することを特徴とする鉄道車両システム。

【請求項4】

請求項１に記載の鉄道車両システムにおいて、
鉄道車両の運動を模擬する解析モデルにより、少なくとも、前記鉄道車両が走行する軌道情報と、前記鉄道車両の車両速度とを用いて、前記重回帰特性を算出することを特徴とする鉄道車両システム。

【請求項5】

請求項１に記載の鉄道車両システムにおいて、
前記情報を収集する鉄道車両と、前記走行パターンに基づき走行させる鉄道車両は、同一の鉄道車両で編成され、かつ、複数備えていることを特徴とする鉄道車両システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、鉄道車両システムに関し、特に、鉄道車両の乗心地を向上させることができる鉄道車両システムに関する。

【背景技術】

【0002】

鉄道車両システムに求められる重要な指標として、輸送対象である乗客への乗心地向上が挙げられる。ここで、乗心地を向上させる施策として、第１に鉄道車両の設計・製作段階で適用する施策と、第２に製作後の鉄道車両の運行段階で適用する施策がある。

【0003】

第１の鉄道車両の設計・製作段階においては、軌道上を走行する台車、及び、台車に連結されるサスペンション構造や諸元を適正化し、さらには、各サスペンションを振動制御することで、より良い乗心地を実現することができる。

【0004】

また、第２の製作後の鉄道車両の運行段階では、不要なノッチ切り替えを抑制することで、鉄道車両の乗心地を向上させる方法が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。

【0005】

特許文献１には、列車自動制御装置について記載されている。ここでは、個々の列車ごとに機械特性（ブレーキ特性など）のバラツキが生じることを前提として、機械特性を推定および同定した後に最適速度パターンを算出する。このことにより、最適速度パターンに対する各評価点における追従条件を緩和し、また、追従誤差に対して一定の許容範囲を設定する。そして、事前に計算された最適化結果と、実績の許容される誤差とを求め、許容誤差範囲内の場合には追従用のノッチ変動を極力回避する。このことにより、すでに実行中の指令地の切り替えを抑制して、目標となる停止精度、到着時刻、および、乗心地の向上を実現するものである。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開２０１４−９０５６６公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

しかしながら、上述した第１の鉄道車両の設計・製作段階で適用する施策では、現在走行している鉄道車両に適用するためには、時間やコストが生じる大きな設計変更が必要である。

【0008】

一方、上述した第２の製作後の鉄道車両の運行段階で適用する施策である特許文献１に記載の列車自動制御装置では、不要なノッチ切り替えを抑制することで、乗客の乗り心地を向上させるものである。しかしながら、この方法だと、局所的な軌道不良の影響により悪化する乗心地に対しては、乗心地を向上させることができないといった課題がある。

【0009】

本発明は、上記課題に鑑みて、時間やコストが生じる大きな設計変更作業や車両保守業務を発生させることなく鉄道車両の乗心地をより向上させることができる鉄道車両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】

【0010】

上記課題を解決するために、代表的な本発明の一つは、情報を収集する鉄道車両に搭載された振動加速度センサのセンサ信号と、その鉄道車両の車両運行管理システムの車両情報と、を収集する状態監視システムと、前記収集した前記センサ信号及び前記車両情報に基づき重回帰特性を算出して記憶すると共に、所定の車両条件と合致する鉄道車両に対して、前記重回帰特性を選定して乗心地を向上させる走行パターンを生成する走行パターン処理システムとを備え、前記走行パターンに基づき走行させる鉄道車両に前記走行パターンを表示させ、前記振動加速度センサのセンサ信号が予め定められた閾値を超過した際に、前記超過した地点における前記センサ信号と前記車両情報を収集し、以後、前記情報を収集する鉄道車両は、前記超過した地点での前記センサ信号と前記車両情報を収集することを特徴とする。

【発明の効果】

【0011】

本発明によれば、鉄道車両システムにおいて、時間やコストが生じる大きな設計変更作業や車両保守業務を発生させることなく、鉄道車両の乗心地をより向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】図１は、本発明の第１の実施形態における鉄道車両システム全体の構成例を示す図である。

【図2】図２は、図１に示す状態監視システムの処理フローの一例を示す図である。

【図3】図３は、図１に示す走行パターン処理システムにおける重回帰特性抽出フローの一例を示す図である。

【図4】図４は、図１に示す走行パターン処理システムにおける走行パターン生成フローの一例を示す図である。

【図5】図５は、図１に示す乗心地向上走行パターン要求システムの処理フローの一例を示す図である。

【図6】図６は、図１に示す走行パターン処理システムにおける重回帰特性抽出の一例を示す図である。

【図7】図７は、図１に示す走行パターン処理システムにおける走行パターン生成の一例を示す図である。

【図8】図８は、第２の実施形態の鉄道車両システムにおける鉄道車両の状態監視システム全体の構成例を示す図である。

【図9】図９は、図８に示す走行パターン処理システムにおける走行パターン生成の一例を示す図である。

【図10】図１０は、第３の実施形態における鉄道車両システムにける状態監視システム全体の構成例を示す図である。

【図11】図１１は、図１０に示す重回帰特性抽出のための解析モデルの一例を示す図である。

【図12】図１２は、図１１の解析モデルによる重回帰特性抽出の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、図面を参照しながら実施形態を説明する。なお、各図において、共通な機能を有する構成要素には同一の番号を付与し、その重複する説明を省略する。

【0014】

（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態における鉄道車両システム全体の構成例を示す図である。図１を用いて本実施形態の鉄道車両システム構成を説明する。図１では、鉄道車両Ａと鉄道車両Ｂがそれぞれ、同じ軌道レール３上を移動する。

【0015】

鉄道車両Ａは、重回帰特性算出のための情報を収集する鉄道車両である。鉄道車両Ａには、乗心地を評価するセンサである振動加速度センサ５が搭載される。また、鉄道車両Ａは、鉄道車両Ａの走行位置や走行速度、乗車率、走行総距離などの車両運行システム情報を管理する車両情報管理システム６を搭載している。さらに、鉄道車両Ａは、車両情報取得部１１と、閾値超過情報取得部１２と、閾値超過箇所情報取得部１３から成る状態監視システム１０を搭載している。

【0016】

状態監視システム１０は、振動加速度センサ５で取得した振動加速度の情報である振動加速度センサ信号５０ａ、及び、車両情報管理システム６から車両情報管理システム情報５１ａを入力する。そして、状態監視システム１０から走行パターン処理システム２０へ閾値超過時の車両情報５４ａ及び閾値超過箇所の車両情報５５ａをそれぞれ出力する。

【0017】

車両情報取得部１１は、振動加速度センサ５からの振動加速度センサ信号５０ａ、及び、車両情報管理システム６からの車両情報管理システム情報５１ａを入力する。そして、車両情報取得部１１は、車両情報５２ａを閾値超過情報取得部１２へ出力し、車両情報５３ａを閾値超過箇所情報取得部１３へ出力する。なお、車両情報としては、例えば、その車両における、走行位置、走行速度、乗車率、走行総距離、車種、走行する路線情報等を含むものであり、これらのうち少なくとも１つを利用する。

【0018】

閾値超過情報取得部１２は、車両情報５２ａを車両情報取得部１１から入力する。そして、閾値超過情報取得部１２は、閾値超過時の車両情報５４ａを走行パターン処理システム２０へ出力すると共に、閾値超過箇所情報５６ａを閾値超過箇所情報取得部１３へ出力する。

【0019】

閾値超過箇所情報取得部１３は、車両情報５３ａを車両情報取得部１１から入力すると共に、閾値超過箇所情報５６ａを閾値超過情報取得部１２から入力する。そして、閾値超過箇所情報取得部１３は、閾値超過箇所の車両情報５５ａを走行パターン処理システム２０へ出力する。

【0020】

次に、走行パターン処理システム２０は、状態監視システム１０から出力される閾値超過時の車両情報５４ａ、及び、閾値超過箇所の車両情報５５ａを入力する。さらに、走行パターン処理システム２０は、乗心地向上走行パターン要求システム３０から出力される車両情報６３ａを入力する。そして、走行パターン処理システム２０から乗心地向上走行パターン要求システム３０へ最適走行パターン６１ａを出力する。走行パターン処理システム２０は、閾値超過情報記憶部２１と、重回帰特性抽出部２２と、重回帰特性記憶部２３と、重回帰特性マッチング処理部２４と、走行パターン生成部２５とを備えている。

【0021】

閾値超過情報記憶部２１は、閾値超過情報取得部１２から、閾値超過時の車両情報５４ａを入力し、閾値超過箇所情報取得部１３から閾値超過箇所の車両情報５５ａを入力する。そして、閾値超過情報記憶部２１は、閾値超過情報５７ａを重回帰特性抽出部２２へ出力する。

【0022】

重回帰特性抽出部２２では、閾値超過情報記憶部２１から閾値超過情報５７ａを入力する。そして、重回帰特性抽出部２２は、重回帰特性抽出結果５８ａを重回帰特性記憶部２３へ出力する。

【0023】

重回帰特性記憶部２３では、重回帰特性抽出部２２から重回帰特性抽出結果５８ａを入力する。そして、重回帰特性記憶部２３は、重回帰特性５９ａを重回帰特性マッチング処理部２４へ出力する。

【0024】

重回帰特性マッチング処理部２４では、重回帰特性記憶部２３から重回帰特性５９ａを入力し、加えて、乗心地向上走行パターン要求システム３０の走行パターン要求処理部３１から車両情報６３ａを入力する。そして、重回帰特性マッチング処理部２４は、最適重回帰特性６０ａを走行パターン生成部２５へ出力する。

【0025】

走行パターン生成部２５では、重回帰特性マッチング処理部２４から最適重回帰特性６０ａを入力する。そして、走行パターン生成部２５は、最適走行パターン６１ａを乗心地向上走行パターン要求システム３０へ出力する。

【0026】

鉄道車両Ｂは、走行パターンに基づき走行させるための鉄道車両である。鉄道車両Ｂには、鉄道車両Ｂの走行位置や走行速度、乗車率、走行総距離などの車両運行情報を管理する車両情報管理システム６’と、運転士８が運転操作する運転台７を搭載している。なお運転台７には走行パターンなどを表示させることができる表示部を備えている。また、運転台７には音声により知らせるシステムを備えていてもよい。さらに、鉄道車両Ｂは、乗心地向上走行パターン要求システム３０を搭載している。

【0027】

乗心地向上走行パターン要求システム３０は、車両情報管理システム６’から車両情報管理システム情報６２ａ、及び、走行パターン処理システム２０から最適走行パターン６１ａを入力する。そして、乗心地向上走行パターン要求システム３０は、運転台７の表示部に走行パターン６４ａを出力する。乗心地向上走行パターン要求システム３０の内部では、走行パターン要求処理部３１と提示部３２を備えている。

【0028】

走行パターン要求処理部３１は、車両情報管理システム情報６２ａを鉄道車両Ｂの車両情報管理システム６から入力する。そして、走行パターン要求処理部３１は、車両情報６３ａを乗心地向上走行パターン要求システム３０の重回帰特性マッチング処理部２４へ出力する。

【0029】

提示部３２は、最適走行パターン６１ａを走行パターン生成部２５から入力する。そして、提示部３２は、走行パターン６４ａを運転台７へ出力する。

【0030】

なお、図１において、走行パターン処理システム２０は、例えば、地上側の車両運行システムの中にあればよい。また、鉄道車両Ａが閾値超過箇所の情報を収集し、鉄道車両Ｂが収集された情報から最適な走行パターンを利用するシステム構成図となっているが、これ以外のパターンも適用することができる。例えば、各鉄道車両Ａ、Ｂで状態監視システム１０及び乗心地向上走行パターン要求システム３０をいずれも搭載して、複数の鉄道車両同士で相互に利用できるようにすることもできる。また、複数（２以上）の鉄道車両に状態監視システム１０を搭載し、多くの閾値超過情報を収集することができるシステム構成としても良い。

【0031】

図２は、図１に示す状態監視システム１０の処理フローの一例を示す図である。図２のフロー図を用いて、図１の状態監視システム１０の処理フローを説明する。

【0032】

まず、監視処理を開始する前に、乗心地向上箇所を抽出する閾値等の初期設定を実施する（Ｓ１００）。ここでは、対象となる箇所ごとに閾値を設定することができる。なお、閾値の対象は、乗心地指標などに対して設定できる。乗心地指標は、例えば、振動加速度センサ信号５０ａそのもの、或いは、振動加速度センサ信号５０ａに対してバンドパスフィルタ等のある周波数帯域を取り出した振動加速度、或いは、振動加速度に対する２乗平均平方根（以後、ＲＭＳ（Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）値）、或いは、振動加速度のパワースペクトル密度（以後、ＰＳＤ（Ｐｏｗｅｒ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ Ｄｅｎｓｉｔｙ））に対するある重み付け関数で処理された乗心地レベルなどとすればよい。これらの値に対して、予め定められた仕様値などを閾値として設定すれば良い。

【0033】

次に、状態監視で得られた閾値判定の対象が過去の閾値超過箇所であるかを判定する（Ｓ１０１）。なお、超過箇所であるかを判定するために、鉄道車両Ａの車両情報管理システム６における車両情報管理システム情報にある位置情報（ＧＰＳ：Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）やキロ程情報を利用すればよい。

【0034】

Ｓ１０１において、過去の閾値超過箇所であると判定された場合、Ｓ１０４へ行く。ここで過去の閾値超過箇所は、例えば、車両情報管理システム６の車両情報管理システム情報に記録させることができる。そして、Ｓ１０４では、乗心地評価に用いる指標と、走行位置や走行速度、乗車率、走行総距離などの車両運行情報を閾値超過情報として伝送する（Ｓ１０４）。

【0035】

Ｓ１０１において、過去の閾値超過箇所でないと判定された場合、閾値超過検出処理を実施する（Ｓ１０２）。ここで、閾値超過検出処理は、例えば、Ｓ１００で設定された閾値に対して、実際の鉄道車両Ａにおける振動加速度センサ信号５０ａに基づく値などが超過しているか否かで判定することができる。この時、閾値超過検出されなければ、Ｓ１０１へ戻り、閾値超過検出されれば、Ｓ１０４へ行く（Ｓ１０３）。Ｓ１０４では、乗心地評価に用いる指標と、走行位置や走行速度、乗車率、走行総距離などの車両運行情報を閾値超過情報として伝送する。

【0036】

次に、次回から閾値超過箇所を抽出するために、閾値超過箇所を記録する（Ｓ１０５）。この時、記録する範囲として、車両情報管理システム情報にあるＧＰＳなどの位置情報を活用すれば良い。ここでの記録は、走行パターン処理システム２０の閾値超過情報記憶部２１に記録することができる。

【0037】

次に、監視終了判定（Ｓ１０６）を実施し、終了しない場合はＳ１０１へ戻り、終了する場合は、監視処理を終了する。

【0038】

なお、本処理は、鉄道車両Ａが車両運行されている間実施すればよい。以上より、閾値を越える箇所を見つけて、該当箇所の車両情報を収集することができる。

【0039】

図３は、図１に示す走行パターン処理システム２０における重回帰特性抽出フローの一例を示す図である。図３のフロー図を用いて、図１の走行パターン処理システム２０の重回帰特性抽出フローを説明する。ここでは、重回帰特性抽出部２２で処理することができる。重回帰特性は、例えば、後述する図６に示されるような、通過速度と乗心地指標の関係等である。

【0040】

まず、重回帰特性を演算する前に、演算条件に関する閾値等（データ個数等）の初期設定を実施する（Ｓ２００）。例えば、重回帰特性を算出するために必要なデータ個数等の初期設定を行う。

【0041】

次に、処理システムが記憶部の閾値超過箇所における車両情報を取得する（Ｓ２０１）。車両情報は、走行速度、乗車率、走行総距離等の情報である。閾値超過箇所は図２の処理で記憶されている。

【0042】

次に、重回帰特性算出のための演算条件を満たすかどうか判定する（Ｓ２０２）。すなわち、Ｓ２００の初期設定された重回帰特性を演算するための条件を満たすかどうかを判定する。この時、初期設定条件を満たす場合、処理システムは閾値超過箇所における重回帰特性を抽出し、その抽出結果を蓄積する（Ｓ２０３）。ここでの重回帰特性は車両条件（車両情報）と共に蓄積しておくことで、後述する図４における重回帰特性の選定が行える。また、これらの蓄積は重回帰特性記憶部２３に記憶させておくことができる。一方、初期設定条件を満たさない場合、処理システムは初期設定条件を満たすまで処理を待つ（Ｓ２０１）。

【0043】

次に、重回帰特性の抽出対象がさらにある場合は、Ｓ２０３へ戻り、ない場合は、本処理は終了する（Ｓ２０４）。

【0044】

また、本処理は、例えば１週間毎等の一定の周期によるタイミングで実施することができる。また、閾値超過箇所の車両情報を予め定められた条件で得られた際に、実施することもできる。以上より、閾値超過時における重回帰特性を得ることができる。閾値超過時とすることで、データの記憶容量や処理量を抑えることができる。

【0045】

図４は、図１に示す走行パターン処理システム２０における走行パターン生成フローの一例を示す図である。図４のフロー図を用いて、図１の走行パターン処理システム２０の走行パターン生成フローを説明する。ここでは、走行パターン生成部２５等で処理することができる。

【0046】

まず、走行パターンが要求された車両条件の重回帰特性を選定する際の車両条件等の初期設定を実施する（Ｓ３００）。車両条件は、例えば、乗車率、車種、走行総距離等である。

【0047】

次に、処理システムが走行パターン生成の要求有無を監視し（Ｓ３０１）、走行パターンの要求があった場合に、初期設定の車両条件に合致した重回帰特性を選定する（Ｓ３０２）。ここで、図１であれば、走行パターン生成の要求は、鉄道車両Ｂから行われる。車両条件の合致は、重回帰特性を選定するための所定の車両条件が合致すればよい。例えば、鉄道車両Ｂがこれから走行する路線において、重回帰特性が得られた車種の一致や、乗車率、取得期間がある範囲内で一致した場合の重回帰特性を選定する。ここでの重回帰特性は、図１であれば、鉄道車両Ａによって得られた重回帰特性である。また、重回帰特性は、重回帰特性記憶部２３に記憶されている。

【0048】

次に、Ｓ３０２の選定結果により、走行パターン生成に適用できる重回帰特性が存在するか否か判定する（Ｓ３０３）。走行パターン生成に適用できる重回帰特性が存在した場合、走行パターンを生成する（Ｓ３０４）。走行パターンの生成方法の具体例は、図７により後述する。

【0049】

次に、最適走行パターンを生成した結果、車両運行に適用できるか否かを判定する（Ｓ３０５）。Ｓ３０５で、車両運行に走行パターンを適用できる場合、処理システムが走行パターン生成を要求してきた鉄道車両（図１では鉄道車両Ｂ）に対して、最適走行パターンを提示する（Ｓ３０６）。一方、Ｓ３０５で、車両運行に走行パターンを適用できない場合（Ｓ３０５）、処理システムが走行パターン生成を要求してきた鉄道車両（図１では鉄道車両Ｂ）に対して、提示できる走行パターンが存在しないことを連絡する（Ｓ３０７）。ここで、最適走行パターンが適用できないとは、例えば、所定の走行ダイヤを守る走行パターンが生成できなかった場合等を意味する。

【0050】

また、Ｓ３０２の選定結果により、走行パターン生成に適用できる重回帰特性が存在しない場合（Ｓ３０３）、処理システムが走行パターン生成を要求してきた鉄道車両（図１では鉄道車両Ｂ）に対して、提示できる走行パターンが存在しないことを連絡する（Ｓ３０７）。なお、ここで、走行パターン生成に適用できる重回帰特性が存在しない場合は、例えば、適用箇所における重回帰特性のデータが存在しない場合などである。

【0051】

なお、本処理は、走行パターン生成の要求処理があった場合に実施すればよい。以上より、最適な走行パターンを生成することができる。

【0052】

図５は、図１に示す乗心地向上走行パターン要求システム３０の処理フローの一例を示す図である。図５のフロー図を用いて、図１の乗心地向上走行パターン要求システム３０の処理フローを説明する。ここでの要求は、図１に示すように、鉄道車両Ｂから行われる。

【0053】

まず、走行パターン生成の要求条件に対する初期設定を実施する（Ｓ４００）。ここでの初期設定は条件に対する要求可否などである。

【0054】

次に、走行パターン生成を要求するか否かを判定する（Ｓ４０１）。ここでの判定はＳ４００で設定された要求条件に基づいて行うこともできるし、運転士８が運転台７から要求処理を行ったことを判定してもよい。Ｓ４０１で走行パターン生成を要求する場合は、鉄道車両Ｂの車両情報を走行パターン処理システム２０へ伝送する（Ｓ４０２）。ここでの車両情報は、例えば、車両条件に合致した重回帰特性を選定する際に必要となる情報であり、これから走行する路線情報、車種情報、乗車率等である。

【0055】

次に、走行パターン処理システム２０からの最適走行パターンの提示があるか否かを判定する（Ｓ４０３）。ここでの走行パターンは、図４のフローで生成されたものである。Ｓ４０３で、最適走行パターンの提示がある場合は、運転台７に最適走行パターンの表示を行う（Ｓ４０４）。一方、Ｓ４０３で、最適走行パターンの提示がない場合は、運転台７に提示する走行パターンがないことの表示を行う（Ｓ４０５）。このような運転台７への表示に際して、運転士８が運転台７の画面で走行パターンを直接確認できるようにしても良いし、運転台７から音声情報として運転士８に与えられてもよい。

【0056】

なお、Ｓ４０１で走行パターン生成を要求しない場合は、処理は終了する。

【0057】

本処理は、駅停車後、あるいは駅停車の既定時間前に、走行パターン生成を走行パターン処理システム２０に対して要求処理すればよい。以上より、要求処理により、最適走行パターンを運転台７へ表示することができる。

【0058】

図６は、図１に示す走行パターン処理システムにおける重回帰特性抽出の一例を示す図である。図６を用いて、重回帰特性抽出部２２での重回帰特性抽出の一例を説明する。ここでは、図２、３で示される処理により行われる重回帰特性抽出の一例である。

【0059】

図６の例では、軌道レール３上の特定の閾値超過箇所における通過速度と乗心地指標の関係を示したものである。ここで、仕様値７２は、図２のＳ１００で特定した閾値に相当する。また、複数の過去の車両情報７０に基づき通過速度と乗心地指標のデータがグラフ上にプロットされている。このとき、車両情報７０の集合７３に基づき通過速度と乗心地指標の関係７４が算出される。

【0060】

鉄道車両（図１では鉄道車両Ａ）が本箇所を通過した際に、仕様値７２を超過したことをきっかけとして、この閾値超過箇所での車両情報７０が収集される。鉄道車両が本箇所を異なる速度で通過することで、複数の車両情報７０を収集することができる集合７３とすることができる。集合７３がある一定以上のデータ個数となった時点で、通過速度と乗心地指標間の相関、及び、傾きである重回帰係数７１を算出し、本特性を抽出した際の車両条件と併せて蓄積することができる。乗心地指標は高くなるほど乗心地が悪くなることを示しているので、仕様値７２を越えないような通過速度とすることで、一定以上の乗心地とすることができる。

【0061】

また、図６の関係は、通過速度だけでなく、初期設定の車両条件に適合したふさわしい重回帰特性とすることができる。例えば
［乗心地指標］＝ａ１１×［通過速度］＋ａ１２×［乗車率］＋ａ１３×［車種］
＋・・・ （式１）
とすることができる。ここで、「ａ１１」、「ａ１２」、「ａ１３」は重み付けの係数であり、予めもしくは初期条件の設定で決定することができる。すなわち、通過速度だけでなく、乗車率や車種等の通過速度以外の車両条件も考慮して乗心地指標を決定することもできる。上記の式１は、一例であり、これに限らず、高次の関数など必要に応じて式を設定することができる。また、その他の車両条件を考慮してもよい。

【0062】

さらに、重回帰特性は、目的変数として、振動加速度センサ信号５０ａから演算した乗心地レベル、加速度ＲＭＳ（Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）値、最大最小加速度のいずれか、もしくはこれらの組合せとして適用できる。さらに、重回帰特性の説明変数として、車両情報管理システム情報６２ａである車両速度、車両の加減速度、車両の走行総距離、車両の車種、車両質量、車両の乗車率、適用区間の天候状況、データ記録時期、車両メンテナンス時期のいずれか、もしくはこれらの組合せとして適用できる。これらにより、各種の条件をふまえた重回帰特性を抽出することが可能となる。ここで、図６の例であれば、目的変数が乗心地指標、説明変数が通過速度ということになる。また式１では、説明変数として、通過速度、乗車率、車種を利用している。

【0063】

図７は、図１に示す走行パターン処理システム２０における走行パターン生成の一例を示す図である。図７を用いて、走行パターン生成部２５での走行パターン生成の一例を説明する。ここでは、図４のフローにより生成される走行パターンの一例である。

【0064】

図７の例では、ある駅間（Ｓ駅〜Ｔ駅）における走行距離と走行速度との関係を示したものである。鉄道車両は営業最高速度８９以下で、所定のダイヤである走行パターン８０で運行されるものとする。このとき、走行パターン８０の走行速度では、乗心地仕様を超過する区間８２が存在する場合についての例について説明する。

【0065】

まず区間８２における、初期設定の車両条件に合致した重回帰特性（図６の例では通過速度と乗り心地指標の関係）を選定する。そして、その重回帰特性により、図２のＳ１００の初期設定により定められた閾値（図６の例では乗心地指標の仕様値７２）における通過速度を算出する。そして、算出した通過速度を区間８２における上限速度８１ａとして決定する。このことで、本区間８２における上限速度８１ａが、これまでの重回帰特性の抽出結果により決定する。

【0066】

次に、走行パターン８０から区間８２の上限速度８１ａに減速するための減速ポイント８４を決める。減速ポイント８４は、鉄道車両（図１では鉄道車両Ｂ）の乗車率や車両長、区間８２の手前区間の曲率や勾配、カントなどの軌道情報、天候情報から推定する。この時、ブレーキを使わずに惰行状態で減速できるポイントを推定することで、乗心地を維持しながら無駄な消費電力を節約できる。次に、鉄道車両の最後尾が乗心地仕様を超過する区間８２を出るポイント８３で、鉄道車両を再加速させる。このようにして、乗心地仕様を超過する区間８２では、乗心地仕様を満たす上限速度８１ａ内で通過できる、一連の走行パターン８１を生成することができる。

【0067】

以上より、第１の実施形態によれば、重回帰特性を用いて乗心地仕様を超過する軌道箇所を検出し、本箇所で速度を低減することで、乗心地仕様を満たすオペレーションが可能となる。適用の具体例としては、例えば、軌道が劣化した地点のみの重回帰特性を抽出して、乗心地仕様を満たすようにする等である。

【0068】

（第２の実施形態）
図８は、第２の実施形態の鉄道車両システムにおける鉄道車両の状態監視システム全体の構成例を示す図である。第２の実施形態では、第１の実施形態と異なる点について主に説明し、同一の箇所には同一の符号を付してあり、特に説明がない部分は同じ説明を省略している。

【0069】

図８のシステム構成図のうち、図１のシステム構成図に対する変更点について説明する。

【0070】

図８では、状態監視システム１０’は車両情報取得部１１のみから構成されている。車両情報取得部１１は、鉄道車両Ａの振動加速度センサ信号５０ａと鉄道車両Ａの車両情報管理システム情報５１ａを入力する。そして、車両情報取得部１１は、車両情報６５ａとして、走行パターン処理システム２０へ出力する。

【0071】

図８では、走行パターン処理システム２０’は、図１の閾値超過情報記憶部２１の代わりに車両情報記憶部２６が車両情報６５ａを入力する。そして、車両情報記憶部２６は重回帰特性抽出部２２へ車両情報６６ａを出力するシステム構成とする。

【0072】

これらのような構成により、閾値超過区間のみ車両情報を収集するという、ある特定条件に限らず、全路線・全区間に亘って車両情報を収集する。ここで、全路線・全区間をある任意区間（たとえば、１ｋｍ毎など）で整理した上で車両情報を収集してもよい。また、曲線区間や分岐器区間や橋梁区間といった特徴区間毎に車両情報を収集してもよい。

【0073】

なお、本システム構成とすることで、図２で説明した状態監視システムのフロー図では、（閾値超過箇所だけでなく）常時、車両情報６５ａを走行パターン処理システム２０側へ伝送すればよい。なお、図３、図４、図５に示す、重回帰特性抽出フロー、走行パターン生成フロー、走行パターン要求システムのフローはそのまま適用する。

【0074】

図９は、図８に示す走行パターン処理システムにおける走行パターン生成の一例を示す図である。図９を用いて、走行パターン生成部２５での走行パターン生成の一例を説明する。

【0075】

ここでは、ある駅間（Ｓ駅〜Ｔ駅）における走行距離と走行速度との関係を示したものである。鉄道車両は営業最高速度８９以下において、所定のダイヤである走行パターン８０で運行されるものとする。このとき、乗心地仕様を超過する区間８２が存在する場合に、本区間８２における上限速度８１ａを重回帰特性の抽出結果により決定する。これは、図７で説明した方法と同様である。

【0076】

さらに、対象の駅間（Ｓ駅〜Ｔ駅）の全区間における重回帰特性を利用して、区間８２での遅延を挽回する区間を算出する。例えば、走行パターン８０に対して、区間８５や区間８６で乗心地仕様を満たす走行速度を上げることが把握できれば、本特性を基に、走行パターン８１’を生成することができる。

【0077】

具体的に説明する。区間８２、区間８５、区間８６の重回帰特性はそれぞれ異なる。ここで、同じ閾値（図６の例では乗心地指標の仕様値７２）に対して、乗心地仕様を満たす速度が、走行パターン８０の速度よりも、区間８５、区間８６の方が高い場合、この速度を上限速度８１ｂ、８１ｃとする。このことで、上限速度８１ｂ、８１ｃを走行パターン８０の速度よりも上げることができる。このようにして、走行パターン８０に対して、乗心地仕様を満足できる範囲で、区間８５と区間８６で上限速度を上げ、区間８２で上限速度を下げることができる。

【0078】

ここで、区間８５から区間８２へ減速するに際して、減速ポイント８４’を鉄道車両の乗車率や車両長、区間８２の手前区間の曲率や勾配、カントなどの軌道情報、天候情報から推定する。このとき、ブレーキを使わずに惰行状態で減速できるポイントを推定することで、無駄な消費電力を節約できる。次に、鉄道車両の最後尾が乗心地仕様を超過する区間８２を出るポイント８３’で、鉄道車両を再加速させる。

【0079】

以上より、第２の実施形態によれば、走行区間全体で重回帰特性を活用する。このことで、乗心地仕様を超過する軌道箇所を検出し、この箇所で速度を低減するだけでなく、走行速度を上げることができる区間も検出して走行パターンを生成する。これにより、所定の走行時間を満足しつつ乗心地仕様を満たすオペレーションが可能となる。

【0080】

（第３の実施形態）
図１０は、第３の実施形態における鉄道車両システムにける状態監視システム全体の構成例を示す図である。第３の実施形態では、第１の実施形態と異なる点について主に説明し、同一の箇所には同一の符号を付してあり、特に説明がない部分は同じ説明を省略している。

【0081】

図１０のシステム構成図のうち、図１のシステム構成図に対する変更点について説明する。

【0082】

走行パターン処理システム２０’’は、新たに、軌道情報記憶部２７と、解析モデル記憶部２８が追加される。ここで、走行パターン処理システム２０’’における重回帰特性抽出部２２は、閾値超過情報５７ａを入力することに追加して、軌道情報記憶部２７から軌道情報６７ａと、解析モデル記憶部２８から解析モデル情報６８ａを入力するシステム構成とする。

【0083】

図１１は、図１０に示す重回帰特性抽出のための解析モデルの一例を示す図である。図１１を用いて、重回帰特性抽出部２２で適用する解析モデルと軌道情報を活用した重回帰特性抽出の一例を説明する。図１１において、鉄道車両の車種に応じて選定された車両運動を模擬する解析モデル９３に対して、閾値超過情報が取得された区間の軌道情報９０、車両速度９１、乗車率９２等を入力し、乗心地評価指標９４を出力する。ここで、解析モデル９３とは車体と台車の各要素モデル及び要素モデル間をバネ・ダンパ等で結合した物理モデルを意味する。解析モデル９３は、モデルのパラメータと軌道入力から車両各部の振動加速度を出力するものである。本解析モデル９３を基に、状態監視システム１０で実際に取得された乗心地評価指標９４と合致するように、解析モデル９３のパラメータを調整する。この調整には、例えば多目的最適化に活用する遺伝的アルゴリズムなどを適用すればよい。

【0084】

図１２は、図１１の解析モデル９３による重回帰特性抽出の一例を示す図である。解析モデル９３が適用できる場合、１つの車両情報７０で、通過速度と乗心地指標の関係７４が算出される。このとき、乗心地評価指標９４が仕様値７２内に収まる通過速度７５を算出する。また、軌道情報が必ずしも得られるとは限らないため、軌道情報９０と解析モデル９３をパラメータとして、多目的最適化で最適値を調整しても良い。

【0085】

以上より、第３の実施形態によれば、解析モデルや軌道情報を活用することで、車両情報７０のデータ数が少ない場合（図１２の例では１つ）でも、乗心地仕様を超過する軌道箇所を検出することができる。これにより、この箇所で乗心地仕様を満たすオペレーションを実現するまでの所要時間の短縮が可能となる。

【0086】

以上のように、第１の実施形態から第３の実施形態について説明したが、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

【0087】

例えば、図５では、走行パターンは、運転台７に表示させることを説明したが、走行パターンに基づいて、鉄道車両が自動走行するシステムでも適用することができる。

【0088】

また、図８、１０においても、例えば、各鉄道車両Ａ、Ｂで状態監視システム１０（１０’）及び乗心地向上走行パターン要求システム３０をいずれも搭載して、複数の鉄道車両同士で相互に利用できるようにすることもできる。また、複数（２以上）の鉄道車両に状態監視システム１０を搭載し、閾値超過情報を収集するシステム構成としてもよい。

【0089】

また、振動加速度センサ５は、乗心地を検知するためのセンサであれば、これ以外のセンサも適用することができる。

【符号の説明】

【0090】

Ａ…鉄道車両、Ｂ…鉄道車両、３…軌道レール、５…振動加速度センサ、６…車両情報管理システム、６’ …車両情報管理システム、７…運転台、８…運転士、１０…状態監視システム、１０’…状態監視システム、１１…車両情報取得部、１２…閾値超過情報取得部、１３…閾値超過箇所情報取得部、２０…走行パターン処理システム、２０’…走行パターン処理システム、２０’’…走行パターン処理システム、２１…閾値超過情報記憶部、２２…重回帰特性抽出部、２３…重回帰特性記憶部、２４…重回帰特性マッチング処理部、２５…走行パターン生成部、２６…車両情報記憶部、３０…乗心地向上走行パターン要求システム、３１…走行パターン要求処理部、３２…提示部、５０ａ…振動加速度センサ信号、５１ａ…車両情報管理システム情報、５２ａ…車両情報、５３ａ…車両情報、５４ａ…車両情報、５５ａ…車両情報、５６ａ…閾値超過箇所情報、５７ａ…閾値超過情報、５８ａ…重回帰特性抽出結果、５９ａ…重回帰特性、６０ａ…最適重回帰特性、６１ａ…最適走行パターン、６２ａ…車両情報管理システム情報、６３ａ…車両情報、６４ａ…走行パターン、６５ａ…車両情報、７０…車両情報、７２…仕様値、７３…集合、７４…通過速度と乗心地指標の関係、７５…通過速度、８０…走行パターン、８１…走行パターン、８１’…走行パターン、８１ａ…上限速度、８２…区間、８３…ポイント、８５…区間、８６…区間、８９…営業最高速度、９０…軌道情報、９１…車両速度、９２…乗車率、９３…解析モデル、９４…乗心地評価指標

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】