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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024055029
(43)【公開日】2024-04-18
(54)【発明の名称】鉄道車両の異常検知方法
(51)【国際特許分類】
B60L 3/00 20190101AFI20240411BHJP
B61D 37/00 20060101ALI20240411BHJP
B61K 13/04 20060101ALI20240411BHJP
G01M 17/08 20060101ALI20240411BHJP
B60T 17/22 20060101ALI20240411BHJP
【ＦＩ】
B60L3/00 Q
B61D37/00 G
B61K13/04
G01M17/08
B60T17/22 Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022161601
(22)【出願日】2022-10-06
(71)【出願人】
【識別番号】000173784
【氏名又は名称】公益財団法人鉄道総合技術研究所
(71)【出願人】
【識別番号】000221616
【氏名又は名称】東日本旅客鉄道株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100149548
【弁理士】
【氏名又は名称】松沼 泰史
(74)【代理人】
【識別番号】100126664
【弁理士】
【氏名又は名称】鈴木 慎吾
(74)【代理人】
【識別番号】100189348
【弁理士】
【氏名又は名称】古都 智
(74)【代理人】
【識別番号】100147267
【弁理士】
【氏名又は名称】大槻 真紀子
(72)【発明者】
【氏名】嵯峨 信一
(72)【発明者】
【氏名】岩波 健
(72)【発明者】
【氏名】北村 賢一
(72)【発明者】
【氏名】吉川 和宏
(72)【発明者】
【氏名】藤田 晋平
【テーマコード（参考）】
3D049
5H125
【Ｆターム（参考）】
3D049AA04
3D049BB02
3D049BB03
3D049BB14
3D049KK16
3D049QQ04
3D049RR02
3D049RR10
5H125AA05
5H125EE52
(57)【要約】
【課題】センサの数を削減でき、ＦＦＴ解析など複雑な信号処理を行わなくても鉄道車両の異常検知を可能にする鉄道車両の異常検知方法を提供することを目的とする。
【解決手段】鉄道車両の異常検知方法は、異常検知装置が、鉄道車両の一本リンクに取り付けられる歪センサが検出した歪量を取得し、歪量に対してフィルタ処理を行い、フィルタ処理された歪量に対して所定の処理を行い、所定の処理によって求めた値と所定値とを比較して、鉄道車両の異常を検知する。
【選択図】図７
【解決手段】鉄道車両の異常検知方法は、異常検知装置が、鉄道車両の一本リンクに取り付けられる歪センサが検出した歪量を取得し、歪量に対してフィルタ処理を行い、フィルタ処理された歪量に対して所定の処理を行い、所定の処理によって求めた値と所定値とを比較して、鉄道車両の異常を検知する。
【選択図】図７
【特許請求の範囲】
【請求項1】
異常検知装置が、
鉄道車両の一本リンクに取り付けられる歪センサが検出した歪量を取得し、
前記歪量に対してフィルタ処理を行い、
前記フィルタ処理された歪量に対して所定の処理を行い、
前記所定の処理によって求めた値と所定値とを比較して、前記鉄道車両の異常を検知する、
鉄道車両の異常検知方法。
鉄道車両の一本リンクに取り付けられる歪センサが検出した歪量を取得し、
前記歪量に対してフィルタ処理を行い、
前記フィルタ処理された歪量に対して所定の処理を行い、
前記所定の処理によって求めた値と所定値とを比較して、前記鉄道車両の異常を検知する、
鉄道車両の異常検知方法。
【請求項2】
前記所定の処理で、前記フィルタ処理された歪量の実効値を算出し、前記実効値を用いて評価変数を算出し、
前記所定の処理によって求めた値は、前記評価変数である、
請求項１に記載の鉄道車両の異常検知方法。
前記所定の処理によって求めた値は、前記評価変数である、
請求項１に記載の鉄道車両の異常検知方法。
【請求項3】
前記所定の処理によって求めた値は、前記フィルタ処理された歪量に対して全波整流処理した値であり
前記所定の処理で、前記フィルタ処理された歪量に対して全波整流処理を行う、
請求項１に記載の鉄道車両の異常検知方法。
前記所定の処理で、前記フィルタ処理された歪量に対して全波整流処理を行う、
請求項１に記載の鉄道車両の異常検知方法。
【請求項4】
前記フィルタ処理は、低域通過濾波処理であり、
前記異常検知装置が、前記鉄道車両のブレーキがオン状態の場合に、前記低域通過濾波処理した歪量の実効値を、前記鉄道車両が有する台車に対する指令値である必要ブレーキ力で除算することで第１評価変数を算出し、
前記第１評価変数に対して設定されている上限値と下限値と、前記第１評価変数とを比較することで、前記鉄道車両のブレーキ力の異常を検知する、
請求項２に記載の鉄道車両の異常検知方法。
前記異常検知装置が、前記鉄道車両のブレーキがオン状態の場合に、前記低域通過濾波処理した歪量の実効値を、前記鉄道車両が有する台車に対する指令値である必要ブレーキ力で除算することで第１評価変数を算出し、
前記第１評価変数に対して設定されている上限値と下限値と、前記第１評価変数とを比較することで、前記鉄道車両のブレーキ力の異常を検知する、
請求項２に記載の鉄道車両の異常検知方法。
【請求項5】
前記第１評価変数に対して設定されている上限値と下限値と、前記第１評価変数とを比較した結果、前記第１評価変数が前記上限値以下でありかつ前記下限値以上である場合に前記鉄道車両のブレーキ力が正常範囲であることを検知する、
請求項４に記載の鉄道車両の異常検知方法。
請求項４に記載の鉄道車両の異常検知方法。
【請求項6】
前記フィルタ処理は、高域通過濾波処理であり、
前記異常検知装置が、前記鉄道車両の制御で用いられる編成速度が所定値以上の場合に、前記高域通過濾波処理した歪量の実効値を、前記鉄道車両の制御で用いられる編成速度で除算することで第２評価変数を算出し、
前記第２評価変数に対して設定されている上限値と下限値と、前記第２評価変数とを比較することで、前記鉄道車両の車輪回転系の異常を検知する、
請求項２、請求項４、請求項５のうちのいずれか１項に記載の鉄道車両の異常検知方法。
前記異常検知装置が、前記鉄道車両の制御で用いられる編成速度が所定値以上の場合に、前記高域通過濾波処理した歪量の実効値を、前記鉄道車両の制御で用いられる編成速度で除算することで第２評価変数を算出し、
前記第２評価変数に対して設定されている上限値と下限値と、前記第２評価変数とを比較することで、前記鉄道車両の車輪回転系の異常を検知する、
請求項２、請求項４、請求項５のうちのいずれか１項に記載の鉄道車両の異常検知方法。
【請求項7】
前記第２評価変数に対して設定されている上限値と下限値と、前記第２評価変数とを比較した結果、前記第２評価変数が前記上限値以下でありかつ前記下限値以上である場合に前記鉄道車両の車輪回転系が正常範囲であることを検知する、
請求項６に記載の鉄道車両の異常検知方法。
請求項６に記載の鉄道車両の異常検知方法。
【請求項8】
前記異常検知装置が、前記歪量に対してフィルタ処理を行う前に、取得された前記歪量に対してアンチエイリアスフィルタ処理と絶対値処理を行う、
請求項２、請求項４、請求項５のうちのいずれか１項に記載の鉄道車両の異常検知方法。
請求項２、請求項４、請求項５のうちのいずれか１項に記載の鉄道車両の異常検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、鉄道車両の異常検知方法に関する。
【背景技術】
【0002】
走行している鉄道車両の台車に生じる異常検知について、従来技術では、例えば、台車枠の異常検知については、加速度センサを１台車につき２～４個取り付けていた。また、軸受の異常検知については、車軸用軸箱では１台車につき４個の温度センサ、歯車箱装置では１台車につき２個の温度センサをそれぞれ取り付けていた。また、ブレーキ力の測定評価としては、一本リンクの幹部に歪ゲージを貼り付けて、ブレーキ力を測定評価することが提案されている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１６－６０２６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、従来技術では、１台車あたりのセンサ個数が増加し、コストが高くなること、センサ個数が増えることによる信頼性の低下という課題があった。特に加速度センサの処理はＦＦＴ(Fast Fourier Transformation、高速フーリエ変換)解析を伴うなど複雑で特殊な処理装置が必要であった。このように、従来技術では、鉄道車両用台車の異常検知は、１台車あたりのセンサ個数が増加し、センサのコストが高くなるという課題があった。
【0005】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであって、センサの数を削減でき、ＦＦＴ解析など複雑な信号処理を行わなくても鉄道車両の異常検知を可能にする鉄道車両の異常検知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】
上記目的を達成するため、本発明の一態様は、異常検知装置が、鉄道車両の一本リンクに取り付けられる歪センサが検出した歪量を取得し、前記歪量に対してフィルタ処理を行い、前記フィルタ処理された歪量に対して所定の処理を行い、前記所定の処理によって求めた値と所定値とを比較して、前記鉄道車両の異常を検知する。
【0007】
本発明の一態様は、前記所定の処理で、前記フィルタ処理された歪量の実効値を算出し、前記実効値を用いて評価変数を算出し、前記所定の処理によって求めた値は、前記評価変数である。
【0008】
本発明の一態様は、前記所定の処理によって求めた値は、前記フィルタ処理された歪量に対して全波整流処理した値であり前記所定の処理で、前記フィルタ処理された歪量に対して全波整流処理を行う。
【0009】
本発明の一態様は、前記フィルタ処理は、低域通過濾波処理であり、前記異常検知装置が、前記鉄道車両のブレーキがオン状態の場合に、前記低域通過濾波処理した歪量の実効値を、前記鉄道車両が有する台車に対する指令値である必要ブレーキ力で除算することで第１評価変数を算出し、前記第１評価変数に対して設定されている上限値と下限値と、前記第１評価変数とを比較することで、前記鉄道車両のブレーキ力の異常を検知する。
【0010】
本発明の一態様は、前記第１評価変数に対して設定されている上限値と下限値と、前記第１評価変数とを比較した結果、前記第１評価変数が前記上限値以下でありかつ前記下限値以上である場合に前記鉄道車両のブレーキ力が正常範囲であることを検知する。
【0011】
本発明の一態様は、前記フィルタ処理は、高域通過濾波処理であり、前記異常検知装置が、前記鉄道車両の制御で用いられる編成速度が所定値以上の場合に、前記高域通過濾波処理した歪量の実効値を、前記鉄道車両の制御で用いられる編成速度で除算することで第２評価変数を算出し、前記第２評価変数に対して設定されている上限値と下限値と、前記第２評価変数とを比較することで、前記鉄道車両の車輪回転系の異常を検知する。
なお、編成速度とは、１軸速度ではなく、各車軸の空転滑走の影響を受けないように算出されるものである。また、車輪回転系とは、車輪、車軸、歯車装置、継ぎ手、モータなどの回転する機器のことである。
なお、編成速度とは、１軸速度ではなく、各車軸の空転滑走の影響を受けないように算出されるものである。また、車輪回転系とは、車輪、車軸、歯車装置、継ぎ手、モータなどの回転する機器のことである。
【0012】
本発明の一態様は、前記第２評価変数に対して設定されている上限値と下限値と、前記第２評価変数とを比較した結果、前記第２評価変数が前記上限値以下でありかつ前記下限値以上である場合に前記鉄道車両の車輪回転系が正常範囲であることを検知する。
【0013】
本発明の一態様は、前記異常検知装置が、前記歪量に対してフィルタ処理を行う前に、取得された前記歪量に対してアンチエイリアスフィルタ処理と絶対値処理を行う。
【発明の効果】
【0014】
本発明によれば、センサの数を削減でき、ＦＦＴ解析など複雑な信号処理を行わなくても鉄道車両の異常検知を可能にする。
【図面の簡単な説明】
【0015】
【図1】第１実施形態に係る鉄道車両の異常検知装置の構成例を示す図である。
【図2】第１実施形態に係る鉄道車両における歪センサの取り付け箇所例を示す正面図である。
【図3】一本リンクが取り付けられている位置を概念的に示した図である。
【図4】加速度センサが取り付けられている位置を概念的に示した図である。
【図5】加速度センサ（上下）の周波数解析結果例を示す図である。
【図6】一本リンクに取り付けた歪センサの周波数解析結果例を示す図である。
【図7】第１実施形態に係る前処理とブレーキ力の正常異常の判定検知処理のフローチャートである。
【図8】第１実施形態に係る車輪回転系の正常異常の判定検知処理のフローチャートである。
【図9】第１実施形態に係る変数ａに対する上限値と下限値の例、変数ｂに対する上限値と下限値の例を示す図である。
【図10】第１実施形態に係るデータ処理例のタイミングチャートである。
【図11】第２実施形態に係る鉄道車両の異常検知装置の構成例を示す図である。
【図12】曲げ歪を検出するセンサと曲げ応力の発生方向例を示す図である。
【図13】ブリッジ回路の例を示す図である。
【図14】曲げ歪とヨー角速度との関係を示す図である。
【図15】第２実施形態に係るデータ処理例のタイミングチャートである。
【図16】第２実施形態に係る台車挙動の正常異常の判定検知処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0016】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。なお、以下の説明に用いる図面では、各部材を認識可能な大きさとするため、各部材の縮尺を適宜変更している。
【0017】
＜第１実施形態＞
［鉄道車両の異常検知装置の構成例］
まず、鉄道車両の異常検知装置１の構成例を説明する。
図１は、本実施形態に係る鉄道車両の異常検知装置の構成例を示す図である。図１のように、鉄道車両の異常検知装置１は、歪センサＧと、異常検知装置２を備えている。
異常検知装置２は、前処理部２０１、ＬＰＦ（Low-pass filter）２０２、実効値算出部２０３、変数ａ算出部２０４、ＨＰＦ（How-pass filter）２０５、実効値算出部２０６、変数ｂ算出部２０７、判定部２０８、出力部２０９、および車両情報取得部２１０を備える。
［鉄道車両の異常検知装置の構成例］
まず、鉄道車両の異常検知装置１の構成例を説明する。
図１は、本実施形態に係る鉄道車両の異常検知装置の構成例を示す図である。図１のように、鉄道車両の異常検知装置１は、歪センサＧと、異常検知装置２を備えている。
異常検知装置２は、前処理部２０１、ＬＰＦ（Low-pass filter）２０２、実効値算出部２０３、変数ａ算出部２０４、ＨＰＦ（How-pass filter）２０５、実効値算出部２０６、変数ｂ算出部２０７、判定部２０８、出力部２０９、および車両情報取得部２１０を備える。
【0018】
歪センサＧは、歪量を検出値として検出する。歪センサＧは、例えば、一本リンクＬの幹部に作用する引張・圧縮荷重を測定するために４アクティブゲージ法（直交配置法）を適用したセンサである。この測定手法は、１ゲージ法に比べて、曲げ成分の消去、歪の感度向上、温度補償機能などの利点が得られる。
【0019】
異常検知装置２は、車両情報取得部２１０が取得した速度情報に基づいて、鉄道車両１０が例えば編成速度５（ｋｍ／ｈ）以上で走行している場合に処理を開始する。異常検知装置２は、歪センサＧが検出した検出値を用いて、ブレーキ力が正常であるか異常であるか、回転系が正常であるか異常であるかを検知する。なお、編成速度とは、１軸速度ではなく、各車軸の空転滑走の影響を受けないように算出されるものである。
【0020】
前処理部２０１は、歪センサＧが検出した検出値に対して、アンチエイリアスフィルタ処理と絶対値処理を行い、前処理後の検出値をＬＰＦ２０２とＨＰＦ２０５に出力する。
【0021】
ＬＰＦ２０２は、前処理された検出値に対して、例えばＤＣ（直流）～３（Ｈｚ）の成分を低域通過濾波処理によって抽出して、抽出した成分を実効値算出部２０３に出力する。なお、ＬＰＦ２０２が抽出する周波数成分は一例であり、これに限らない。抽出する帯域は、例えば、検知対象の鉄道車両や立地等に応じて設定された帯域であればよい。
【0022】
実効値算出部２０３は、ＬＰＦ２０２が抽出した帯域の検出値に対して実効値を算出する。
【0023】
変数ａ算出部２０４は、車両情報取得部２１０が取得した情報がブレーキオン状態の場合に、実効値算出部２０３が算出した実効値を車両情報取得部２１０が取得した台車必要ブレーキ力で除算して、変数ａ（第１評価変数）を算出する。なお、台車あたりの必要ブレーキ力は、例えば車両の制御指令値である。なお、車両情報取得部２１０が取得した情報が制御指令値の場合、変数ａ算出部２０４は、制御指令値を用いて、台車必要ブレーキ力を算出するようにしてもよい。この場合、変数ａ算出部２０４は、制御指令値と台車必要ブレーキ力との関係を数式または表形式等で記憶しておく。
【0024】
ＨＰＦ２０５は、前処理された検出値に対して、例えば５（Ｈｚ）以上の成分を高域通過濾波処理によって抽出して、抽出した成分を実効値算出部２０６に出力する。なお、ＨＰＦ２０５が抽出する周波数成分は一例であり、これに限らない。抽出する帯域は、例えば、検知対象の鉄道車両や立地等に応じて設定された帯域であればよい。
【0025】
実効値算出部２０６は、ＨＰＦ２０５が抽出した帯域の検出値に対して実効値を算出する。
【0026】
変数ｂ算出部２０７は、実効値算出部２０６が算出した実効値を車両情報取得部２１０が取得した編成速度で除算して、変数ｂ（第２評価変数）を算出する。なお、編成速度は、例えば、編成の速度（運転台で表示されるもの、編成制御で使用されるもの）である。なお、車両情報取得部２１０が取得した情報が制御指令値の場合、変数ｂ算出部２０７は、制御指令値を用いて、車両速度を算出するようにしてもよい。この場合、変数ｂ算出部２０７は、制御指令値と車両速度との関係を数式または表形式等で記憶しておく。
【0027】
判定部２０８は、変数ａ算出部２０４が算出した変数ａと、変数ａに対する上限値（所定値）または下限値（所定値）を比較してブレーキ力が正常であるか以上であるかを判定する。なお、変数ａに対する上限値と下限値は、例えば、検知対象の鉄道車両や立地等に応じて設定された値である。判定部２０８は、変数ｂ算出部２０７が算出した変数ｂと、変数ｂに対する上限値または下限値を比較して車輪回転系が正常であるか以上であるかを判定する。なお、変数ｂに対する上限値と下限値は、例えば、検知対象の鉄道車両や立地等に応じて設定された値である。
【0028】
出力部２０９は、判定部２０８は判定した結果を、例えば制御装置３へ出力する。
【0029】
車両情報取得部２１０は、例えば鉄道車両を制御する制御装置３から車両に関する車両情報を取得する。車両情報には、例えば、制御指令値、速度情報、ブレーキがオン状態であるか否かを示す情報、台車必要ブレーキ力等が含まれる。
【0030】
なお、図１に示した構成は一例であり、これに限らない。異常検知装置２は、例えば歪センサＧからの検出値を取得する取得部を備えていてもよく、判定結果に判定した日時情報等を関連付けて記憶する記憶部を備えていてもよい。または、変数ａに対する上限値と下限値、変数ｂに対する上限値と下限値を、記憶部が記憶していてもよい。
【0031】
［歪センサの取り付け位置例］
次に、歪センサの取り付け位置例を説明する。
図２は、本実施形態に係る鉄道車両における歪センサの取り付け箇所例を示す正面図である。図２のように、鉄道車両１０において、台車１１上に車体１２が搭載されている。車体１２側に連結部材１３が固定されている。台車１１側に台車枠１４が固定されている。連結部材１３と台車枠１４との間には、一本リンクＬが設けられている。歪センサＧは、一本リンクＬの周囲に、例えば、貼り付けられて取り付けられている。
次に、歪センサの取り付け位置例を説明する。
図２は、本実施形態に係る鉄道車両における歪センサの取り付け箇所例を示す正面図である。図２のように、鉄道車両１０において、台車１１上に車体１２が搭載されている。車体１２側に連結部材１３が固定されている。台車１１側に台車枠１４が固定されている。連結部材１３と台車枠１４との間には、一本リンクＬが設けられている。歪センサＧは、一本リンクＬの周囲に、例えば、貼り付けられて取り付けられている。
【0032】
近年、鉄道車両１０は、車体１２と台車１１ともに軽量化が進められており、台車１１として空気バネ式ボルスタレス台車の使用が主流になっている。
この鉄道車両１０は、車体１２と台車１１枠の間を許容変位の大きな空気バネ１６（図３参照）で直結し、駆動力及びブレーキ力を一本リンクＬからなる牽引装置で伝達する。
この鉄道車両１０は、車体１２と台車１１枠の間を許容変位の大きな空気バネ１６（図３参照）で直結し、駆動力及びブレーキ力を一本リンクＬからなる牽引装置で伝達する。
【0033】
図３は、一本リンクが取り付けられている位置を概念的に示した図である。図３のように、一本リンクＬは、台車枠２０毎に、例えば車輪１８の間に取り付けられている。なお、図３に示した例は位置例であり概略であるため、これに限らない。
【0034】
［検討］
ここで、歪センサから取得したデータをＦＦＴ処理した結果例を説明する。
図４は、加速度センサが取り付けられている位置を概念的に示した図である。図４の例では、加速度センサ（ｇ９０２）（上下）を、車軸用軸箱（ｇ９０１）の上面に水平に取り付けた。なお、加速度センサは、例えばＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）加速度センサである。また、歪センサは、図１と同様に一本リンクの幹部に取り付けた。
ここで、歪センサから取得したデータをＦＦＴ処理した結果例を説明する。
図４は、加速度センサが取り付けられている位置を概念的に示した図である。図４の例では、加速度センサ（ｇ９０２）（上下）を、車軸用軸箱（ｇ９０１）の上面に水平に取り付けた。なお、加速度センサは、例えばＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）加速度センサである。また、歪センサは、図１と同様に一本リンクの幹部に取り付けた。
【0035】
図５は、加速度センサ（上下）の周波数解析結果例を示す図である。図５において、横軸は時間（ｓ（秒））、左縦軸は周波数（Ｈｚ）、コンターは振動レベル（ｄＢ）である。なお、０（ｄＢ）＝１×１０－５（ｍ／ｓ２）とした。なお、図５の結果は、加速度センサの検出値に対して、アンチエイリアスフィルタ処理した後にＦＦＴ解析した結果例である。
図５のように、加速度センサのＦＦＴ解析結果では、ＤＣ成分がない（ｇ９１１）。また、加速度センサのＦＦＴ解析結果では、車輪回転数に相当する周波数が断続的であり、検出感度が低い（ｇ９１２）。さらに、加速度センサのＦＦＴ解析結果では、車輪回転数の約４倍の周波数が卓越している（ｇ９１３）。このように、加速度センサによる検知では、車輪回転数の評価が困難である。
図５のように、加速度センサのＦＦＴ解析結果では、ＤＣ成分がない（ｇ９１１）。また、加速度センサのＦＦＴ解析結果では、車輪回転数に相当する周波数が断続的であり、検出感度が低い（ｇ９１２）。さらに、加速度センサのＦＦＴ解析結果では、車輪回転数の約４倍の周波数が卓越している（ｇ９１３）。このように、加速度センサによる検知では、車輪回転数の評価が困難である。
【0036】
図６は、一本リンクに取り付けた歪センサの周波数解析結果例を示す図である。図６において、横軸と左縦軸は図５と同じであり、コンターは歪レベル（ｄＢ）である。なお、０（ｄＢ）＝１×１０－１（με））とした。なお、図６の結果は、加速度センサの検出値に対して、アンチエイリアスフィルタ処理した後にＦＦＴ解析した結果例である。
図６のように、一本リンクに取り付けた歪センサのＦＦＴ解析結果では、ＤＣ（直流）成分があり、これがブレーキ力を含んでいる（ｇ９２１）。また、歪センサのＦＦＴ解析結果では、車輪回転数に相当する周波数が卓越し（ｇ９２２）、ギア比倍の成分も検知可能である（ｇ９２３）。このため、歪センサを用いた検知を用いることで、車輪回転数（例えば車輪、車軸（不図示）、大歯車（不図示））の評価、ギア比倍となる小歯車（不図示）、継手（不図示）、モータ（不図示）の評価が容易であることを示唆している。このため、本実施形態では、一本リンクに取り付けた歪センサの検出値を処理して、異常検知を行うようにした。
図６のように、一本リンクに取り付けた歪センサのＦＦＴ解析結果では、ＤＣ（直流）成分があり、これがブレーキ力を含んでいる（ｇ９２１）。また、歪センサのＦＦＴ解析結果では、車輪回転数に相当する周波数が卓越し（ｇ９２２）、ギア比倍の成分も検知可能である（ｇ９２３）。このため、歪センサを用いた検知を用いることで、車輪回転数（例えば車輪、車軸（不図示）、大歯車（不図示））の評価、ギア比倍となる小歯車（不図示）、継手（不図示）、モータ（不図示）の評価が容易であることを示唆している。このため、本実施形態では、一本リンクに取り付けた歪センサの検出値を処理して、異常検知を行うようにした。
【0037】
［処理手順例］
次に、鉄道車両の異常検知装置１の処理手順例を、図７と図８を用いて説明する。
図７は、本実施形態に係る前処理とブレーキ力の正常異常の判定検知処理のフローチャートである。図８は、本実施形態に係る車輪回転系の正常異常の判定検知処理のフローチャートである。
次に、鉄道車両の異常検知装置１の処理手順例を、図７と図８を用いて説明する。
図７は、本実施形態に係る前処理とブレーキ力の正常異常の判定検知処理のフローチャートである。図８は、本実施形態に係る車輪回転系の正常異常の判定検知処理のフローチャートである。
【0038】
（ステップＳ１）異常検知装置２は、歪センサＧが検出した検出値を取得する。
【0039】
（ステップＳ２）車両情報取得部２１０は、制御装置から車両情報を取得する。
【0040】
（ステップＳ３）前処理部２０１は、車両情報に含まれる速度情報に基づいて、編成速度が所定値（例えば５（ｋｍ／ｈ）以上であるか否かを判別する。前処理部２０１は、速度が所定値以上であると判別した場合、ステップＳ４の処理に進める。前処理部２０１は、速度が所定値未満であると判別した場合、ステップＳ３の処理を繰り返す。
【0041】
（ステップＳ４）前処理部２０１は、歪センサＧが検出した検出値に対して、アンチエイリアスフィルタ処理と絶対値処理を行う。
【0042】
異常検知装置２は、ブレーキ力に関する検知をステップＳ５～Ｓ１３の処理で行い、車輪回転系に関する検知をステップＳ２１～Ｓ２８で行う。なお、異常検知装置２は、ブレーキ力に関する検知処理と、車輪回転系に関する検知処理を同時に行ってもよく、時分割処理で行ってもよく、いずれか１つを先に行ってもよい。
【0043】
まず、図７を参照してブレーキ力に関する検知処理手順を説明する。
（ステップＳ５）ＬＰＦ２０２は、前処理された検出値に対して、例えばＤＣ（直流）～３（Ｈｚ）の成分を抽出する。
（ステップＳ５）ＬＰＦ２０２は、前処理された検出値に対して、例えばＤＣ（直流）～３（Ｈｚ）の成分を抽出する。
【0044】
（ステップＳ６）実効値算出部２０３は、ＬＰＦ２０２が抽出した帯域の検出値に対して実効値を算出する。
【0045】
（ステップＳ７）変数ａ算出部２０４は、車両情報取得部２１０が取得した情報がブレーキオン状態の場合に、実効値算出部２０３が算出した実効値を車両情報取得部２１０が取得した台車必要ブレーキ力で除算して、変数ａを算出する。
【0046】
（ステップＳ８）判定部２０８は、ブレーキがＯＮ状態であるか否かを判別する。判定部２０８は、ブレーキがＯＮ状態では無い場合（ステップＳ８；ＮＯ）、ステップＳ８の処理を繰り返す。判定部２０８は、ブレーキがＯＮ状態の場合（ステップＳ８；ＹＥＳ）、ステップＳ９、Ｓ１０の処理に進める。
【0047】
（ステップＳ９）判定部２０８は、変数ａ算出部２０４が算出した変数ａと、変数ａに対する上限値を比較して、変数ａが変数ａに対する上限値より大きいか否かを判別する。判定部２０８は、変数ａが変数ａに対する上限値より大きいと判別した場合（ステップＳ９；ＹＥＳ）、ステップＳ１１の処理に進める。判定部２０８は、変数ａが変数ａに対する上限値以下であると判別した場合（ステップＳ９；ＮＯ）、ステップＳ１３の処理に進める。
【0048】
（ステップＳ１０）判定部２０８は、変数ａ算出部２０４が算出した変数ａと、変数ａに対する下限値を比較して、変数ａより変数ａに対する下限値が大きいか否かを判別する。判定部２０８は、変数ａより変数ａに対する下限値が大きいと判別した場合（ステップＳ１０；ＹＥＳ）、ステップＳ１２の処理に進める。判定部２０８は、変数ａより変数ａに対する下限値が大きくないと判別した場合（ステップＳ１０；ＮＯ）、ステップＳ１３の処理に進める。
【0049】
なお、判定部２０８は、ステップＳ８の処理を例えばステップＳ３とＳ４の間で行ってもよい。また、判定部２０８は、ステップＳ９とステップＳ１０の処理を平行して行ってもよく、時分割処理してもよく、ステップＳ９の後にステップＳ１０の処理を行ってもよく、あるいはステップＳ１０の後にステップＳ９の処理を行ってもよい。
【0050】
（ステップＳ１１）判定部２０８は、ブレーキ力が異常（過大）であると判定し、判定検知処理を終了する。
【0051】
（ステップＳ１２）判定部２０８は、ブレーキ力が異常（不足）であると判定し、判定検知処理を終了する。
【0052】
（ステップＳ１３）判定部２０８は、ブレーキ力が正常範囲であると判定し、判定検知処理を終了する。
【0053】
次に、図８を参照して車輪回転系に関する検知処理手順を説明する。
（ステップＳ２１）ＨＰＦ２０５は、前処理された検出値に対して、例えば５（Ｈｚ）以上の成分を抽出する。
（ステップＳ２１）ＨＰＦ２０５は、前処理された検出値に対して、例えば５（Ｈｚ）以上の成分を抽出する。
【0054】
（ステップＳ２２）実効値算出部２０６は、ＨＰＦ２０５が抽出した帯域の検出値に対して実効値を算出する。
【0055】
（ステップＳ２３）変数ｂ算出部２０７は、実効値算出部２０６が算出した実効値を車両情報取得部２１０が取得した車両速度で除算して、変数ｂを算出する。
【0056】
（ステップＳ２４）判定部２０８は、変数ｂ算出部２０７が算出した変数ｂと、変数ｂに対する上限値を比較して、変数ｂが変数ｂに対する上限値より大きいか否かを判別する。判定部２０８は、変数ｂが変数ｂに対する上限値より大きいと判別した場合（ステップＳ２４；ＹＥＳ）、ステップＳ２６の処理に進める。判定部２０８は、変数ｂが変数ｂに対する上限値以下であると判別した場合（ステップＳ２４；ＮＯ）、ステップＳ２８の処理に進める。
【0057】
（ステップＳ２５）判定部２０８は、変数ｂ算出部２０７が算出した変数ｂと、変数ｂに対する下限値を比較して、変数ｂより変数ｂに対する下限値が大きいか否かを判別する。判定部２０８は、変数ｂより変数ｂに対する下限値が大きいと判別した場合（ステップＳ２５；ＹＥＳ）、ステップＳ２７の処理に進める。判定部２０８は、変数ｂより変数ｂに対する下限値が大きくないと判別した場合（ステップＳ２５；ＮＯ）、ステップＳ２８の処理に進める。
【0058】
なお、判定部２０８は、ステップＳ２４とステップＳ２５の処理を平行して行ってもよく、時分割処理してもよく、ステップＳ２４の後にステップＳ２５の処理を行ってもよく、あるいはステップＳ２５の後にステップＳ２４の処理を行ってもよい。
【0059】
（ステップＳ２６）判定部２０８は、車輪回転系が異常であると判定し、判定検知処理を終了する。
【0060】
（ステップＳ２７）判定部２０８は、車輪回転系が異常であると判定し、判定検知処理を終了する。
【0061】
（ステップＳ２８）判定部２０８は、車輪回転系が正常範囲であると判定し、判定検知処理を終了する。
【0062】
【0063】
［上限値、下限値の例］
次に、上限値と下限値の例を説明する。
図９は、本実施形態に係る変数ａに対する上限値と下限値の例、変数ｂに対する上限値と下限値の例を示す図である。
グラフｇ１００は、変数ａに対する上限値と下限値の例である。グラフｇ１１０は、変数ｂに対する上限値と下限値の例である。グラフｇ１００とグラフｇ１１０において、横軸は時間（例えば秒）であり、縦軸は変数と上限値または下限値の値である。
次に、上限値と下限値の例を説明する。
図９は、本実施形態に係る変数ａに対する上限値と下限値の例、変数ｂに対する上限値と下限値の例を示す図である。
グラフｇ１００は、変数ａに対する上限値と下限値の例である。グラフｇ１１０は、変数ｂに対する上限値と下限値の例である。グラフｇ１００とグラフｇ１１０において、横軸は時間（例えば秒）であり、縦軸は変数と上限値または下限値の値である。
【0064】
グラフｇ１００のように、本実施形態では、台車必要ブレーキ力（ｋＮ）に対する実効値（με）の比を基準ｇ１０１として、上限値ｇ１０２と下限値ｇ１０３の閾値（たとえば±１０％）を設定する。
また、グラフｇ１１０のように、本実施形態では、速度（ｋｍ／ｈ）に対する実効値（με）の比を基準ｇ１１１として、上限値ｇ１１２と下限値ｇ１１３の閾値（たとえば±１０％）を設定する。
また、グラフｇ１１０のように、本実施形態では、速度（ｋｍ／ｈ）に対する実効値（με）の比を基準ｇ１１１として、上限値ｇ１１２と下限値ｇ１１３の閾値（たとえば±１０％）を設定する。
【0065】
なお、図９を用いて説明した上限値と下限値の設定方法や範囲は一例であり、これらは、例えば検知する対象の車両、季節、温度、車両が走行する環境等に応じて設定するようにしてもよい。また、異常検知装置２は、上限値や下限値を、上述した環境や地点などの条件に応じて切り替えて使用するようにしてもよい。
【0066】
［データ処理のタイミングチャート］
次に、上述した処理をタイミングチャートを用いて、処理内容と処理タイミング等を説明する。
図１０は、本実施形態に係るデータ処理例のタイミングチャートである。図１０において、横軸は時刻（秒）であり、グラフｇ２００の縦軸は編成速度（ｋｍ／ｈ）、グラフｇ２１０の縦軸は力行制動ノッチの値、グラフｇ２２０の縦軸は台車必要ブレーキ力（ｋＮ）、グラフｇ２３０の縦軸は歪量（με）、グラフｇ２４０の縦軸は歪量のＬＰＦ後（με）、グラフｇ２５０の縦軸はＬＰＦ後の実効値（με）、グラフｇ２６０の縦軸は変数ａ（評価変数ａ）、グラフｇ２７０の縦軸は歪量のＨＰＦ後（με）、グラフｇ２８０の縦軸はＨＰＦ後の実効値（με）、グラフｇ２９０の縦軸は変数ｂ（評価変数ｂ）である。なお、実効値の単位は、μεｒｍｓであるが、図１０ではμεと省略して示している。
次に、上述した処理をタイミングチャートを用いて、処理内容と処理タイミング等を説明する。
図１０は、本実施形態に係るデータ処理例のタイミングチャートである。図１０において、横軸は時刻（秒）であり、グラフｇ２００の縦軸は編成速度（ｋｍ／ｈ）、グラフｇ２１０の縦軸は力行制動ノッチの値、グラフｇ２２０の縦軸は台車必要ブレーキ力（ｋＮ）、グラフｇ２３０の縦軸は歪量（με）、グラフｇ２４０の縦軸は歪量のＬＰＦ後（με）、グラフｇ２５０の縦軸はＬＰＦ後の実効値（με）、グラフｇ２６０の縦軸は変数ａ（評価変数ａ）、グラフｇ２７０の縦軸は歪量のＨＰＦ後（με）、グラフｇ２８０の縦軸はＨＰＦ後の実効値（με）、グラフｇ２９０の縦軸は変数ｂ（評価変数ｂ）である。なお、実効値の単位は、μεｒｍｓであるが、図１０ではμεと省略して示している。
【0067】
図１０の例では、グラフｇ２９０のように、異常検知装置２は、鉄道車両の編成速度が所定値以上（例えば５（ｋｍ／ｈ））の全範囲で評価を行う。
グラフｇ２３０に示すように、歪量に係数を掛けると実ブレーキ力（ｋＮ）に換算できる。そして、グラフｇ２２０とｇ２５０のように、歪量にＬＰＦ処理を行い、さらに実効値を求めた結果は、実ブレーキ力に相似している。
そして、異常検知装置２は、グラフｇ２１０のようにブレーキがオン状態を検出し、ブレーキがオン状態の範囲で、変数ａに付いての評価を行う。なお、グラフｇ２６０の例では、上限値と下限値を図示していない。
グラフｇ２３０に示すように、歪量に係数を掛けると実ブレーキ力（ｋＮ）に換算できる。そして、グラフｇ２２０とｇ２５０のように、歪量にＬＰＦ処理を行い、さらに実効値を求めた結果は、実ブレーキ力に相似している。
そして、異常検知装置２は、グラフｇ２１０のようにブレーキがオン状態を検出し、ブレーキがオン状態の範囲で、変数ａに付いての評価を行う。なお、グラフｇ２６０の例では、上限値と下限値を図示していない。
【0068】
また、グラフｇ２００とｇ２８０のように、歪量にＨＰＦ処理を行い、さらに実効値を求めた結果は、編成速度に相似している。
そして、異常検知装置２は、グラフｇ２９０のように、速度が所定値以上の全範囲で、変数ｂに付いての評価を行う。なお、グラフｇ２９０の例では、上限値と下限値を図示していない。
そして、異常検知装置２は、グラフｇ２９０のように、速度が所定値以上の全範囲で、変数ｂに付いての評価を行う。なお、グラフｇ２９０の例では、上限値と下限値を図示していない。
【0069】
なお、図１０に示した例は一例であり、これに限らない。
【0070】
以上のように、本実施形態では、鉄道車両において、一本リンクに取り付けた歪センサが検出した検出値に対して、ＬＰＦ処理、ＨＰＦ処理、実効値算出処理、変数算出処理、上限値または下限値の比較値によって、ブレーキ力と車輪回転系が正常であるか異常であるかの判定と検知を行うようにした。
【0071】
すなわち、本実施形態の鉄道車両の異常検知方法は、
異常検知装置が、
鉄道車両の一本リンクに取り付けられる歪センサが検出した歪量を取得し、
前記歪量に対してフィルタ処理を行い、
前記フィルタ処理された歪量の実効値を算出し、
前記実効値を用いて評価変数を算出し、
前記評価変数と所定値とを比較して、前記鉄道車両の異常を検知する、
鉄道車両の異常検知方法である。
異常検知装置が、
鉄道車両の一本リンクに取り付けられる歪センサが検出した歪量を取得し、
前記歪量に対してフィルタ処理を行い、
前記フィルタ処理された歪量の実効値を算出し、
前記実効値を用いて評価変数を算出し、
前記評価変数と所定値とを比較して、前記鉄道車両の異常を検知する、
鉄道車両の異常検知方法である。
【0072】
これにより、本実施形態によれば、１台車枠あたり１つの歪センサで済むため、センサの数を削減できる。また、本実施形態によれば、歪量をフィルタ処理することによってＦＦＴ解析など複雑な信号処理を行わなくても、減速時（または加速時）に台車に負荷されるブレーキ力（駆動力）の過不足を抽出して評価することができる。さらに、本実施形態によれば、速度に相当する輪軸などの回転数が抽出されるため、車輪や車軸、小歯車、大歯車、継手、モータまでの回転系の異常（たとえば、車輪フラット、蛇行動、脱線、台車枠亀裂、歯車装置故障、継手分離、軸受剥離および損傷）を検知することができる。
【0073】
【0074】
＜第２実施形態＞
図１１は、本実施形態に係る鉄道車両の異常検知装置の構成例を示す図である。図１１のように、鉄道車両の異常検知装置１Ａは、歪センサＧＡと、異常検知装置２Ａを備えている。
異常検知装置２Ａは、前処理部２０１、ＬＰＦ２０２Ａ、判定部２０８Ａ、出力部２０９、車両情報取得部２１０、全波整流部２１１、および記憶部２１２を備える。
なお、第１実施形態で用いるゲージ数は４枚であり、本実施形態で用いるゲージ数は２枚である。
図１１は、本実施形態に係る鉄道車両の異常検知装置の構成例を示す図である。図１１のように、鉄道車両の異常検知装置１Ａは、歪センサＧＡと、異常検知装置２Ａを備えている。
異常検知装置２Ａは、前処理部２０１、ＬＰＦ２０２Ａ、判定部２０８Ａ、出力部２０９、車両情報取得部２１０、全波整流部２１１、および記憶部２１２を備える。
なお、第１実施形態で用いるゲージ数は４枚であり、本実施形態で用いるゲージ数は２枚である。
【0075】
歪センサＧＡは、歪量を検出値として検出する。歪センサＧＡは、例えば、一本リンクに直交する方向、すなわち枕木方向の曲げ歪を検出する２つのセンサである。
【0076】
ＬＰＦ２０２Ａは、曲げ歪に対してＬＰＦ処理を行う。なお、ＬＰＦ２０２Ａの帯域は、例えばＤＣ（直流）～３（Ｈｚ）である。
【0077】
全波整流部２１１は、例えばブリッジ回路であり、曲げ歪に対して全波整流処理を行う。この全波整流部２１１による全波整流処理は、第１実施形態における実効値算出の代わりに行う。
【0078】
判定部２０８Ａは、全波整流処理後の曲げ歪の値と閾値を比較して、全波整流処理後の曲げ歪の値が閾値を超えた場合に異常検知を行う。なお、判定部２０８Ａは、ＬＰＦ処理後の曲げ歪の値と、上限の閾値、下限の閾値を比較して、ＬＰＦ処理後の曲げ歪の値が下限の閾値または上限の閾値を超えた場合に異常検知を行うようにしてもよい。
【0079】
記憶部２１２は、ＬＰＦ後の値に対する上限値の閾値と下限値の閾値、またはブリッジ回路後の値に対する閾値を記憶する。
【0080】
なお、図１１では、車輪回転系の異常検知を省略しているが、異常検知装置２Ａは、異常検知装置２と同様にＨＰＦ２０５、実効値算出部２０６、変数ｂ算出部２０７を備えていてもよい。
【0081】
ここで、曲げ歪みの測定方法の一例を説明する。本実施形態では、曲げ歪みの測定方法として、２アクティブゲージ法を用いる。
図１２は、曲げ歪を検出するセンサと曲げ応力の発生方向例を示す図である。符号Ｒｇ１は第１の歪センサであり、符号Ｒｇ２は第２の歪センサである。歪センサは、白抜き矢印方向応力を検出する。
図１２は、曲げ歪を検出するセンサと曲げ応力の発生方向例を示す図である。符号Ｒｇ１は第１の歪センサであり、符号Ｒｇ２は第２の歪センサである。歪センサは、白抜き矢印方向応力を検出する。
【0082】
図１３は、ブリッジ回路の例を示す図である。図１３のブリッジ回路の出力ｅ０とＥには、ｅ０＝（Ｅ／２）Ｋｓ・ε０の関係がある。第１の曲げ歪Ｒｇ１の検出値はε０であり、第２の曲げ歪Ｒｇ２の検出値は－ε０である。また、Ｒは固定抵抗である。
【0083】
図１４は、曲げ歪とヨー角速度との関係を示す図である。横軸はヨー角速度（ｒａｄ／ｓ）、縦軸は曲げ歪（με）である。図１４のように、一本リンクの曲げ歪と、台車の鉛直ｚ軸方向回りのヨー角速度との間には相関があることが実験により確認できた。このため、本実施形態では、この関係を利用して、レールに対して台車が脱線する兆候または脱線時に生じるヨー角速度（アタック角に相当）の変化を検出する。具体的には、判定部２０８Ａが、ヨー角速度が大きくなると異常であると判定、すなわちヨー角速度の閾値に相当する歪量で異常検知と判定を行う。なお、図１４の関係は一例であり、車両や台車等によって異なる。
【0084】
なお、ヨー角速度から線路（レール）の曲率を求め、線路曲率のデータベースとの比較も可能であるが、演算値が発散する場合もあるため、本実施形態では、歪値の閾値で異常検知するようにした。なお、演算値が発散しない場合は、ヨー角速度から線路（レール）の曲率を求めるようにしてもよい。
【0085】
これにより、本実施形態によれば、従来、例えば軸箱に設置されていたアタック角検出装置が不要になる。
【0086】
図１５は、本実施形態に係るデータ処理のタイミングチャートである。図１５において、横軸は時刻（秒）であり、グラフｇ３００の縦軸は編成速度（ｋｍ／ｈ）、グラフｇ３１０の縦軸は力行制動ノッチの値、グラフｇ３２０の縦軸はヨー角速度（ｄａｇ／ｓ）、グラフｇ３３０の縦軸は曲げ歪（με）、グラフｇ３４０の縦軸は曲率（ｌ／ｍ）、グラフｇ３５０の縦軸はヨー角速度の全波整流出力（ｄａｇ／ｓ）、グラフｇ３６０の縦軸は曲げ歪の全波整流出力（με）である。なお、図１５では、値の関係性を参考として示すため、異常検知装置２Ａが備えていないヨー角速度を検出するセンサを、実験用に台車に設置して値を取得し、さらに取得した値に対して全波整流処理を行っている（グラフｇ３２０、ｇ３５０）。そして、実験用に設置したヨー角速度から曲率を参考のため求めた（グラフｇ３４０）。すなわち、グラフｇ３２０、ｇ３４０、およびｇ３５０は、参考値である。
【0087】
また、線ｇ３２１はヨー角速度のＬＰＦ後の値であり、線ｇ３２２はヨー角速度に対する上限の閾値であり、線ｇ３２３はヨー角速度に対する下限の閾値である。線ｇ３３１は曲げ歪のＬＰＦ後の値であり、線ｇ３３２は曲げ歪に対する上限の閾値であり、線ｇ３３３は曲げ歪に対する下限の閾値である。線ｇ３４１は、ヨー角速度から求めた曲率である。線ｇ３５１はヨー角速度を全波整流処理した結果であり、線ｇ３５２はヨー角速度を全波整流処理した結果に対する閾値である。線ｇ３６１は曲げ歪を全波整流処理した結果であり、線ｇ３６２は曲げ歪を全波整流処理した結果に対する閾値である。
【0088】
図１５は、例えば、車体が走行し始めて、速度を上げていった状態の例である。グラフｇ３２０のように、例えば曲線状のレール上を通過する際に、ヨー角速度の値が０を中心にして正負に振れる。そして、グラフｇ３２０とｇ３３０のように、ＬＰＦ後のヨー角速度の変化と、ＬＰＦ後の曲げ歪の変化には相関がある。このため、ＬＰＦ後のヨー角速度に対して上限の閾値と下限の閾値を設け、例えば図１５のような関係式に基づいて、これに対応するＬＰＦ後の曲げ歪に対して上限の閾値と下限の閾値を設けて、異常検知を行うようにしてもよい。
【0089】
なお、グラフｇ３４０のように、ヨー角速度から求めた曲率の値は、下三桁であるため、上述したように、例えば速度が０の場合に発散することがある。このため、本実施形態では、曲率を用いずに、閾値での異常検知を行っている。
【0090】
そして、グラフｇ３５０、ｇ３６０のように、ヨー角速度に対して全波整流処理した値と、曲げ歪に対して全波整流処理した値とも、ピークの現れ方等、相関がある。このため、判定部２０８Ａは、曲げ歪に対して全波整流処理した値と閾値とを比較し、曲げ歪に対して全波整流処理した値が閾値を超えた場合に異常検知を行う。
【0091】
【0092】
（ステップＳ１０１）異常検知装置２Ａは、歪センサＧＡが検出した検出値を取得する。
【0093】
（ステップＳ１０２）車両情報取得部２１０は、制御装置から車両情報を取得する。
【0094】
（ステップＳ１０３）前処理部２０１は、車両情報に含まれる速度情報に基づいて、編成速度が所定値（例えば５（ｋｍ／ｈ）以上であるか否かを判別する。前処理部２０１は、速度が所定値以上であると判別した場合、ステップＳ１０４の処理に進める。前処理部２０１は、速度が所定値未満であると判別した場合、ステップＳ１０３の処理を繰り返す。
【0095】
（ステップＳ１０４）前処理部２０１は、歪センサＧＡが検出した検出値に対して、例えばアンチエイリアスフィルタ処理を行う。
【0096】
（ステップＳ１０５）ＬＰＦ２０２Ａは、前処理された検出値に対して、例えばＤＣ（直流）～３（Ｈｚ）の成分を抽出する。
【0097】
（ステップＳ１０６）全波整流部２１１は、ＬＰＦ２０２Ａが抽出した帯域の検出値に対して全波整流処理を行う。
【0098】
（ステップＳ１０７）判定部２０８Ａは、全波整流処理した曲げ歪と閾値を比較して、全波整流処理した曲げ歪が閾値より大きいか否かを判別する。判定部２０８Ａは、全波整流処理した曲げ歪が閾値より大きいと判別した場合（ステップＳ１０７；ＹＥＳ）、ステップＳ１０８の処理に進める。判定部２０８Ａは、全波整流処理した曲げ歪が閾値以下であると判別した場合（ステップＳ１０７；ＮＯ）、ステップＳ１０９の処理に進める。
【0099】
（ステップＳ１０８）判定部２０８Ａは、台車挙動が異常であると判定し、判定検知処理を終了する。
【0100】
（ステップＳ１０９）判定部２０８Ａは、台車挙動が正常範囲であると判定し、判定検知処理を終了する。
【0101】
なお、本実施形態においても、ブレーキ力系に関する検知を行う場合は、第１実施形態と同様にステップＳ５～Ｓ１３（図７）の処理を行うようにしてもよい。
【0102】
なお、上述した例では、全波整流部２１１が全波整流処理を行う例を説明したが、これに限らない。例えば正負考慮しないならば、実効値でもよい。この場合、異常検知装置２Ａは、全波整流部２１１の代わりに実効値算出部を備えていてもよい。
【0103】
以上のように、本実施形態では、センサが取得した値に対して全波整流処理した結果と閾値とを比較して、異常検知を行うようにした。
【0104】
これにより、本実施形態によれば、異常検知装置２Ａの構成を簡素化できる。
【0105】
なお、本発明における異常検知装置２（または２Ａ）の機能の全てまたは一部を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより異常検知装置２（または２Ａ）が行う処理の全てまたは一部を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【0106】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【0107】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形および置換を加えることができる。
【符号の説明】
【0108】
１，１Ａ…鉄道車両の異常検知装置、Ｇ，ＧＡ…歪センサ、２，２Ａ…異常検知装置、２０１…前処理部、２０２，２０２Ａ…ＬＰＦ、２０３…実効値算出部、２０４…変数ａ算出部、２０５…ＨＰＦ、２０６…実効値算出部、２０７…変数ｂ算出部、２０８，２０８Ａ…判定部、２０９…出力部、２１０…車両情報取得部、２１１…全波整流部、２１２…記憶部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】