(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】
(24)【登録日】2022-11-22
(45)【発行日】2022-12-01
(54)【発明の名称】列車データ記録装置および列車データ記録方法
(51)【国際特許分類】
B60L 3/00 20190101AFI20221124BHJP
B61L 25/04 20060101ALI20221124BHJP
G01G 19/04 20060101ALI20221124BHJP
【ＦＩ】
B60L3/00 Q
B61L25/04
G01G19/04 Z
【請求項の数】
7
(21)【出願番号】P 2018211541
(22)【出願日】2018-11-09
(65)【公開番号】P2020078206
(43)【公開日】2020-05-21
【審査請求日】2021-10-22
(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】小田 篤史
(72)【発明者】
【氏名】徳山 和男
【審査官】清水 康
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１３－１０２６２４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１２－２０００３０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－０４２３８０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１２－１９２８２５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１０－２５９２８２（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｂ６０Ｌ １／００ － ３／１２
Ｂ６０Ｌ ７／００ － １３／００
Ｂ６０Ｌ １５／００ － ５８／４０
Ｂ６１Ｌ ２３／００ － ２７／７０
Ｇ０１Ｇ １９／０４
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
列車の最小運用単位である基本編成の併結されている数を表す併結状態を推定する併結状態推定部と、前記列車のＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）データに前記併結状態を付加して記録する記録部と
を備え、
前記併結状態推定部は、前記列車の列車質量および当該列車が搭載する電動機による引張力に基づいて前記併結状態を推定する
ことを特徴とする列車データ記録装置。
【請求項2】
請求項１に記載の列車データ記録装置であって、前記併結状態推定部は、前記基本編成の空車質量、前記引張力が制限される速度域である特性領域における前記基本編成の前記引張力および前記ＧＮＳＳデータから算出する前記列車質量から前記併結状態を推定する
ことを特徴とする列車データ記録装置。
【請求項3】
請求項２に記載の列車データ記録装置であって、前記併結状態推定部は、前記列車質量を、前記ＧＮＳＳデータから算出した加速度情報を用いて推定した惰行区間で取得する前記ＧＮＳＳデータを用いて算出する
ことを特徴とする列車データ記録装置。
【請求項4】
請求項２または３に記載の列車データ記録装置であって、前記併結状態推定部は、駅間ごとに実行した複数の駅間の前記併結状態の推定結果を基に統計処理を実行して前記併結状態を改めて推定する
ことを特徴とする列車データ記録装置。
【請求項5】
列車の最小運用単位である基本編成が併結されている数を表す併結状態を推定する併結状態推定部と、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）データに前記併結状態を付加して記録する記録部と
を備え、
前記併結状態推定部は、前記列車が搭載する電動機による引張力が制限される速度域である特性領域で取り得る速度範囲にあって当該列車の前記併結状態に応じた速度パターンを求め、実際の走行軌跡との比較を通して前記併結状態を推定する
ことを特徴とする列車データ記録装置。
【請求項6】
請求項１～５のいずれか１項に記載の列車データ記録装置であって、当該列車データ記録装置は、タブレットを始めとする携帯端末である
ことを特徴とする列車データ記録装置。
【請求項7】
列車のＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）データを取得する第１のステップと、前記列車の最小運用単位である基本編成の空車質量および当該列車が搭載する電動機による引張力が制限される速度域である特性領域における当該基本編成の引張力を読み込む第２のステップと、
前記ＧＮＳＳデータから前記列車の加速度を算出し当該加速度から当該列車の惰行区間を推定し、当該惰行区間において取得した前記ＧＮＳＳデータから前記列車の列車質量を推定する第３のステップと、
前記空車質量、前記引張力および前記列車質量に基づいて前記基本編成の併結されている数を表す併結状態を推定する第４のステップと、
前記ＧＮＳＳデータに前記併結状態を付加して記録する第５のステップと
を有する列車データ記録方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、鉄道システムの列車データ記録装置および列車データ記録方法に関する。
【背景技術】
【0002】
近年、鉄道システムから得られる膨大なデータを活用しようとする動きが活発である。
その一つに、位置と速度の関係を示す列車の走行パターンデータについて、膨大な走行パターン履歴を比較して、最も消費電力量が小さくなる走行パターンを探索し、その走行パターンで列車を走行させることで、省エネを図る取り組みがある。その際に、当該走行パターンデータの収集は、列車の車上に専用装置を設置して記録することが一般的である。しかし、この方法では安易に導入できないことや導入コストが嵩むといった問題がある。
その一つに、位置と速度の関係を示す列車の走行パターンデータについて、膨大な走行パターン履歴を比較して、最も消費電力量が小さくなる走行パターンを探索し、その走行パターンで列車を走行させることで、省エネを図る取り組みがある。その際に、当該走行パターンデータの収集は、列車の車上に専用装置を設置して記録することが一般的である。しかし、この方法では安易に導入できないことや導入コストが嵩むといった問題がある。
【0003】
特許文献１には、専用装置を用いることなくＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）データから走行パターンデータを取得し、ＧＮＳＳデータと走行抵抗、勾配、曲線半径などの情報とから列車の質量を測定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２０１２－２０００３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
列車の最小運用単位である基本編成の単一編成か複数の基本編成が併結されているのかといった併結状態によって、加減速性能が異なることが知られている。そのため、省エネとなる列車の走行パターンは、併結状態ごとに作成することが重要となる。
【0006】
特許文献１に記載の技術では、走行パターンデータの取得や列車の質量は測定可能であるが、併結状態は推定できない。そのため、併結状態ごとに省エネな走行パターン作成することができないという問題があった。
【0007】
また、専用装置を用いる場合は、併結状態を車両情報制御システムなどから取得することが可能であるが、一方で導入コストが高いことや車両情報制御システムの変更が必要となるなど容易に導入できないといった問題がある。
【0008】
本発明は、このような問題点に鑑みて考案されたもので、専用装置を用いることなくＧＮＳＳデータから列車の併結状態を推定し記録することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0009】
上記課題を解決するために、本発明に係る列車データ記録装置は、列車の最小運用単位である基本編成の併結されている数を表す併結状態を推定する併結状態推定部と、列車のＧＮＳＳデータに併結状態を付加して記録する記録部とを備え、併結状態推定部は、列車質量および当該列車が搭載する電動機による引張力に基づいて併結状態を推定することを特徴とする。
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、専用装置を用いることなくＧＮＳＳデータから列車の併結状態を推定することが可能であり、併結状態に応じた省エネ走行パターンを作成することができ、併結状態が異なる列車それぞれで期待される省エネ効果を得ることができる。
また、上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
また、上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】一般的な列車の電動機が出力する引張力の速度特性を示す図である。
【図2】同一列車質量における併結状態の違いによる引張力の速度特性の変化を示す図である。
【図3】併結状態の違いによる走行パターンへの影響を説明するための位置と速度の関係を示す図である。
【図4】本発明に係る列車データ記録装置の構成の一例を示す図である。
【図5】実施例１に係る併結状態推定部が実行する処理を表すフローチャートを示す図である。
【図6】区間ごとの動作モードを推定する方法を説明する図である。
【図7】実施例２による併結状態を推定する方法を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
以下、本発明に係る実施の形態として、実施例１および２について図面を参照して説明する。
【実施例1】
【0013】
図１は、一般的な列車の電動機が出力する引張力の速度特性を示す図である。
引張力１０１は、定トルク領域１０２、定電力領域１０３および特性領域１０４の三つの領域に分けられる。このうち定トルク領域１０２および定電力領域１０３の引張力は、列車の加速度が同一となるように、列車の質量に応じて変化する。例えば、列車の質量が１．５倍になると引張力も１．５倍となる。一方、特性領域１０４の引張力は、電動機の特性により制限を受けるため、列車の質量が変化しても引張力は変化しない。
引張力１０１は、定トルク領域１０２、定電力領域１０３および特性領域１０４の三つの領域に分けられる。このうち定トルク領域１０２および定電力領域１０３の引張力は、列車の加速度が同一となるように、列車の質量に応じて変化する。例えば、列車の質量が１．５倍になると引張力も１．５倍となる。一方、特性領域１０４の引張力は、電動機の特性により制限を受けるため、列車の質量が変化しても引張力は変化しない。
【0014】
図２は、同一列車質量における併結状態の違いによる引張力の速度特性の変化を示す図である。
引張力２０１は、基本編成の列車質量が２０トンの場合の引張力を示している。基本編成の単一編成に乗客が２０トンの重量分乗車して列車質量が４０トンとなった場合の引張力２０２と、基本編成が二つ併結されて列車質量が４０トンとなった場合の引張力２０３とは、列車の質量は４０トンで同一であるが列車全体で出力される引張力は異なる。
引張力２０１は、基本編成の列車質量が２０トンの場合の引張力を示している。基本編成の単一編成に乗客が２０トンの重量分乗車して列車質量が４０トンとなった場合の引張力２０２と、基本編成が二つ併結されて列車質量が４０トンとなった場合の引張力２０３とは、列車の質量は４０トンで同一であるが列車全体で出力される引張力は異なる。
【0015】
具体的には、単一編成の場合の引張力２０２は、特性領域１０４で電動機の特性により引張力が制限される。一方、単一編成を併結している場合の引張力２０３は、列車内の電動機の数が２倍になっているため、単一編成の場合と比較して特性領域１０４における列車全体の引張力は大きくなる。
【0016】
図３は、併結状態の違いによる走行パターンへの影響を説明するための位置と速度の関係を示す図である。
図２に示すように、列車質量が同一でも併結状態に応じて列車全体で出力される引張力が変化する。特に、特性領域１０４における差異が顕著となり走行パターンの差異となって現れる。単一編成に乗客が乗車した場合の走行パターン３０１は、特性領域１０４で加速力が低下するパターンとなり、基本編成が二つ併結した場合の走行パターン３０２と差異が生じる。
図２に示すように、列車質量が同一でも併結状態に応じて列車全体で出力される引張力が変化する。特に、特性領域１０４における差異が顕著となり走行パターンの差異となって現れる。単一編成に乗客が乗車した場合の走行パターン３０１は、特性領域１０４で加速力が低下するパターンとなり、基本編成が二つ併結した場合の走行パターン３０２と差異が生じる。
【0017】
このように、併結状態によって走行可能な走行パターンは異なる。すなわち、単一編成の場合は単一編成向けの省エネ走行パターンを作成し、併結した列車の場合はその併結状態に応じた省エネ走行パターンを作成する必要がある。そのためには、ＧＮＳＳデータの速度データだけではなく、ＧＮＳＳデータから推定した併結状態も合わせて記録することが重要となる。
【0018】
図４は、本発明に係る列車データ記録装置の構成の一例を示す図である。
列車データ記録装置４０１は、ＧＮＳＳデータが取得可能な、例えばタブレット端末などに実装される。近年、乗務員は異常発生時に乗客へ速やかに運行情報を提示する目的のために、タブレット端末のような携帯端末を所持している。本発明においても、タブレット端末を活用することにより専用の記録装置を不要とすることが可能である。
列車データ記録装置４０１は、ＧＮＳＳデータが取得可能な、例えばタブレット端末などに実装される。近年、乗務員は異常発生時に乗客へ速やかに運行情報を提示する目的のために、タブレット端末のような携帯端末を所持している。本発明においても、タブレット端末を活用することにより専用の記録装置を不要とすることが可能である。
【0019】
列車データ記録装置４０１は、図４に示す構成によって、ＧＮＳＳデータから併結状態を推定し、推定した併結状態をＧＮＳＳデータとともに記録する。具体的には、列車データ記録装置４０１は、ＧＮＳＳデータから併結状態を推定する併結状態推定部４０２と、併結状態推定部４０２から併結状態を受信し、ＧＮＳＳデータに該併結状態の情報を付加して記録する記録部４０３から構成される。
【0020】
次に、併結状態推定部４０２における併結状態の推定方法について説明する。図５は、併結状態推定部４０２が実行する処理を表すフローチャートを示す図である。
図５に示すフローチャートに基づく処理は、一駅間走行ごとに実行され、走行した駅間のデータに対して併結状態の推定が実行される。
図５に示すフローチャートに基づく処理は、一駅間走行ごとに実行され、走行した駅間のデータに対して併結状態の推定が実行される。
【0021】
以下に、図５に示すフローチャートに基づいて処理動作を説明する。動作主体は、全て併結状態推定部４０２であるので、以下では動作主体の表記を省略する。
＜ステップ５０１＞：
ＧＮＳＳデータをＧＮＳＳデータ測定装置（図示せず）から取得する。実施例１では、ＧＮＳＳデータが外部から与えられる構成であるが、もしＧＮＳＳデータ測定装置が搭載されていないタブレット端末を対象とする場合は、列車データ記録装置の中にＧＮＳＳデータ測定装置を組み込んでもよい。要は、列車データ記録装置４０１が、ＧＮＳＳデータを取得できればよく、ＧＮＳＳデータ測定装置の設置場所は問わない。
次に、ステップ５０２へ進む。
＜ステップ５０１＞：
ＧＮＳＳデータをＧＮＳＳデータ測定装置（図示せず）から取得する。実施例１では、ＧＮＳＳデータが外部から与えられる構成であるが、もしＧＮＳＳデータ測定装置が搭載されていないタブレット端末を対象とする場合は、列車データ記録装置の中にＧＮＳＳデータ測定装置を組み込んでもよい。要は、列車データ記録装置４０１が、ＧＮＳＳデータを取得できればよく、ＧＮＳＳデータ測定装置の設置場所は問わない。
次に、ステップ５０２へ進む。
【0022】
＜ステップ５０２＞：
データ記録の対象となる列車型式に対して、最小の運用単位である基本編成の空車質量Ｍ０を読み込む。対象となる列車型式の特定に関しては、乗務員や保守員がタブレット端末に入力してもよいし、また、緯度経度情報と路線、使用する列車型式との関係を記録したデータテーブルを保持しておき、ＧＮＳＳデータの緯度経度情報と該データテーブルの情報とから列車型式を特定してもよい。
データ記録の対象となる列車型式に対して、最小の運用単位である基本編成の空車質量Ｍ０を読み込む。対象となる列車型式の特定に関しては、乗務員や保守員がタブレット端末に入力してもよいし、また、緯度経度情報と路線、使用する列車型式との関係を記録したデータテーブルを保持しておき、ＧＮＳＳデータの緯度経度情報と該データテーブルの情報とから列車型式を特定してもよい。
【0023】
同一路線で複数の列車型式が使用されている場合は、緯度経度および時間と、その緯度経度および時間におけるダイヤで使用されている列車型式との関係を記録したデータテーブルを保持しておき、ＧＮＳＳデータと該データテーブルの情報とから列車型式を特定するようにしてもよい。要は、列車データ記録装置がデータ記録の対象となる列車型式が把握できればよく、その方法は問わない。
次に、ステップ５０３へ進む。
次に、ステップ５０３へ進む。
【0024】
＜ステップ５０３＞：
データ記録の対象となる列車型式に対して、基本編成の空車状態における特性領域１０４での引張力Ｆ０を読み込む。引張力Ｆ０は、所定の速度幅（例えば、５ｋｍ／ｈ刻み）ごとに保持してもよいし、速度の関数として保持してもよい。
次に、ステップ５０４へ進む。
データ記録の対象となる列車型式に対して、基本編成の空車状態における特性領域１０４での引張力Ｆ０を読み込む。引張力Ｆ０は、所定の速度幅（例えば、５ｋｍ／ｈ刻み）ごとに保持してもよいし、速度の関数として保持してもよい。
次に、ステップ５０４へ進む。
【0025】
＜ステップ５０４＞：
列車の動作モードの推定を行う。動作モードは、加速、定速、惰行およびブレーキの４つの動作で定義する。
図６は、区間ごとの動作モードを推定する方法を説明する図である。
始めに、ＧＮＳＳデータの速度情報を用いて駅間の所定区間ごとの加速度を算出する。所定区間は、例えば１００ｍ程度とする。
列車の動作モードの推定を行う。動作モードは、加速、定速、惰行およびブレーキの４つの動作で定義する。
図６は、区間ごとの動作モードを推定する方法を説明する図である。
始めに、ＧＮＳＳデータの速度情報を用いて駅間の所定区間ごとの加速度を算出する。所定区間は、例えば１００ｍ程度とする。
【0026】
加速度が正の値をとる区間のうち、加速度が所定の閾値よりも大きい値をとる区間６０１を、加速区間と判定する。
加速度が負の値をとる区間のうち、加速度が所定の閾値よりも小さい値をとる区間６０２を、ブレーキ区間と判定する。ブレーキ区間を判定する閾値は、対象となる列車型式がブレーキ動作をしたときに発生しうる減速度から定義する。
加速度が０付近の値をとる区間６０３を、定速区間と判定する。
そして、上記のいずれの区間にも判定されなかった区間６０４を、惰行区間と判定する。
加速度が負の値をとる区間のうち、加速度が所定の閾値よりも小さい値をとる区間６０２を、ブレーキ区間と判定する。ブレーキ区間を判定する閾値は、対象となる列車型式がブレーキ動作をしたときに発生しうる減速度から定義する。
加速度が０付近の値をとる区間６０３を、定速区間と判定する。
そして、上記のいずれの区間にも判定されなかった区間６０４を、惰行区間と判定する。
【0027】
加速から惰行、また、惰行からブレーキ、といった動作が変化する境界では、加速度の値の信頼性が低くなっていると想定されるため、惰行区間と判定された区間のうち中央付近の所定区間６０５を、惰行区間とする。惰行区間として抽出する距離は、変数として変更可能とすることが望ましい。
なお、本発明では惰行区間が推定できればよく、その方法は上述の方法のみに特定されるものではない。
なお、本発明では惰行区間が推定できればよく、その方法は上述の方法のみに特定されるものではない。
【0028】
また、加速、定速およびブレーキを判定するための閾値は、実際のＧＮＳＳデータから求めた動作モードと真の動作モードとの関係から最適な値を予め探索しておくことが望ましく、さらには、列車型式ごとに異なる閾値を持つことが望ましい。そしてまた、閾値は、タブレット端末などのインターフェイスを通じて、乗務員や保守員が容易に変更可能であることが望ましい。
次に、ステップ５０５へ進む。
次に、ステップ５０５へ進む。
【0029】
＜ステップ５０５＞：
惰行区間の挙動から列車質量Ｍを推定する。
列車の運動方程式は、式（１）で表される。
ここで、Ｆ：引張力［Ｎ］、Ｒｒ：走行抵抗［Ｎ］、Ｒｇ：勾配抵抗［Ｎ］、Ｒｃ：曲線抵抗［Ｎ］、Ｍ：列車質量［ｋｇ］、α：加速度［ｍ／ｓ２］である。
惰行区間の挙動から列車質量Ｍを推定する。
列車の運動方程式は、式（１）で表される。
【数1】
【0030】
また、Ｒｒ、Ｒｇ、Ｒｃは、下式（２）～（４）で表される。
ここで、ａ，ｂ，ｃ：走行抵抗係数、Ｖ：速度［ｋｍ／ｈ］、ｇ：勾配［‰］、ｒ：曲線半径［ｍ］である。
【数2】
【数3】
【数4】
【0031】
惰行区間であれはＦ＝０であるので、列車質量Ｍは、上記の式（１）、（２）、（３）および（４）により、式（５）が求まる。
ここで、速度Ｖは、ＧＮＳＳデータから取得し、予め緯度経度と勾配ｇおよび曲線半径ｒとの関係を記録したデータベースを保持しておき、惰行区間におけるＧＮＳＳデータの緯度経度情報に対応する勾配ｇおよび曲線半径ｒを該データベースから取得することで、列車質量Ｍを算出する。
次に、ステップ５０６へ進む。
【数5】
次に、ステップ５０６へ進む。
【0032】
＜ステップ５０６＞：
特性領域１０４の引張力Ｆｍを推定する。
ステップ５０４で加速区間と判定された区間のうち、対象とする列車型式において特性領域１０４となる速度域の区間を抽出する。抽出した区間について、上記の式（１）、（２）、（３）および（４）を用いて引張力Ｆｍを算出する。その際、列車質量Ｍは、ステップ５０５で算出した値を使用し、速度Ｖ、勾配ｇおよび曲線半径ｒについては、抽出した区間のＧＮＳＳデータの緯度経度情報に基づき、ステップ５０５で説明した方法で取得した値を使用する。
次に、ステップ５０７へ進む。
特性領域１０４の引張力Ｆｍを推定する。
ステップ５０４で加速区間と判定された区間のうち、対象とする列車型式において特性領域１０４となる速度域の区間を抽出する。抽出した区間について、上記の式（１）、（２）、（３）および（４）を用いて引張力Ｆｍを算出する。その際、列車質量Ｍは、ステップ５０５で算出した値を使用し、速度Ｖ、勾配ｇおよび曲線半径ｒについては、抽出した区間のＧＮＳＳデータの緯度経度情報に基づき、ステップ５０５で説明した方法で取得した値を使用する。
次に、ステップ５０７へ進む。
【0033】
＜ステップ５０７＞：
質量比率Ｍｒａｔｅとして、列車質量Ｍを基本編成の空車質量Ｍ０で除して小数点以下を切り捨てた除算値を算出する。Ｍｒａｔｅが２未満の場合（Ｙｅｓ）は、ステップ５０８へ進む。Ｍｒａｔｅが２以上の場合（Ｎｏ）は、ステップ５０９へ進む。
質量比率Ｍｒａｔｅとして、列車質量Ｍを基本編成の空車質量Ｍ０で除して小数点以下を切り捨てた除算値を算出する。Ｍｒａｔｅが２未満の場合（Ｙｅｓ）は、ステップ５０８へ進む。Ｍｒａｔｅが２以上の場合（Ｎｏ）は、ステップ５０９へ進む。
【0034】
＜ステップ５０８＞：
併結編成数に“１”を、併結状態として設定する。
次に、ステップ５１２へ進む。
併結編成数に“１”を、併結状態として設定する。
次に、ステップ５１２へ進む。
【0035】
＜ステップ５０９＞：
引張力比率Ｆｒａｔｅを、式（６）により算出する。
ここで、Ｆｍ：特性領域１０４の引張力、Ｆ０：基本編成の空車状態時の特性領域１０４の引張力、Ｍｒａｔｅ：質量比率、である。
引張力比率Ｆｒａｔｅを、式（６）により算出する。
【数6】
【0036】
Ｆｒａｔｅが１以上の場合（Ｙｅｓ）は、ステップ５１０へ進む。Ｆｒａｔｅが１未満の場合（Ｎｏ）は、ステップ５１１へ進む。なお、Ｆｒａｔｅの判定値は、必ずしも１を基準にする必要はなく、たとえば０．９や１．１などでもよい。
また、Ｆｒａｔｅの判定値は、実際のＧＮＳＳデータから求めた併結状態と真の併結状態の関係から最適な値を予め探索しておくことが望ましく、さらには、列車型式ごとに異なる閾値を持つことが望ましい。そしてまた、閾値は、タブレット端末などのインターフェイスを通じて、乗務員や保守員が容易に変更可能であることが望ましい。
また、Ｆｒａｔｅの判定値は、実際のＧＮＳＳデータから求めた併結状態と真の併結状態の関係から最適な値を予め探索しておくことが望ましく、さらには、列車型式ごとに異なる閾値を持つことが望ましい。そしてまた、閾値は、タブレット端末などのインターフェイスを通じて、乗務員や保守員が容易に変更可能であることが望ましい。
【0037】
＜ステップ５１０＞：
併結編成数にＭｒａｔｅの値を、併結状態として設定する。
次に、ステップ５１２へ進む。
併結編成数にＭｒａｔｅの値を、併結状態として設定する。
次に、ステップ５１２へ進む。
【0038】
＜ステップ５１１＞：
併結編成数に、特性領域１０４の引張力Ｆｍを基本編成の空車状態時の特性領域１０４での引張力Ｆ０で除して小数点以下を切り捨てた除算値を算出し、併結状態として設定する。
次に、ステップ５１２へ進む。
併結編成数に、特性領域１０４の引張力Ｆｍを基本編成の空車状態時の特性領域１０４での引張力Ｆ０で除して小数点以下を切り捨てた除算値を算出し、併結状態として設定する。
次に、ステップ５１２へ進む。
【0039】
＜ステップ５１２＞：
ステップ５０８、５１０または５１１で設定した併結状態を記録部４０３に送信する。
記録部４０３は、ＧＮＳＳデータに該併結状態を付加して記録する。
ステップ５０８、５１０または５１１で設定した併結状態を記録部４０３に送信する。
記録部４０３は、ＧＮＳＳデータに該併結状態を付加して記録する。
【0040】
以上で説明した併結状態の推定を駅間ごとに実行し、複数駅間の併結状態の推定結果を基に統計処理を実行して併結状態を改めて推定するようにしてもよい。ここで、統計処理は、具体的には併結編成数の最頻値を併結状態とする。このようにすることで、併結状態をより精度よく推定することが可能となる。
【0041】
また、記録部４０３に記録するＧＮＳＳデータに付加する併結状態が確定するまでは、仮の値（例えば、１）を付加しておき、併結状態が確定された段階で、過去のＧＮＳＳデータに遡って併結状態を付加するようにしてもよい。
【実施例2】
【0042】
実施例１では、併結状態推定部４０２が、ＧＮＳＳデータの加速度および特性領域１０４の引張力から併結状態を推定する方法を説明したが、速度パターンの形状から併結状態を推定することもできる。
図７は、実施例２によって併結状態を推定する方法を説明する図である。
図７は、実施例２によって併結状態を推定する方法を説明する図である。
【0043】
予め列車型式ごとに、特性領域１０４で取り得る速度範囲を算出しておく。次に、図７に示すように、併結していない（併結編成数が“１”である）基本編成のみの場合に取り得る速度範囲での速度パターンを７０１、２つの基本編成が併結した場合に取り得る速度範囲での速度パターンを７０２とする。
【0044】
図７に示す例として、ＧＮＳＳデータから得られた位置情報と速度情報から７０３のような走行軌跡を描いた場合、併結状態推定部４０２は、該走行軌跡７０３が速度パターン７０１に含まれるため、併結していない（併結編成数が“１”である）基本編成と推定する。このようにすることで、惰行が行われる前に併結状態を推定することが可能となり、ＧＮＳＳデータへの併結状態の付加が速やかに行えるようになる。
また、上記した速度パターンから併結状態を推定するに当たっては、機械学習（ＡＩ）を使って推定してもよい。
また、上記した速度パターンから併結状態を推定するに当たっては、機械学習（ＡＩ）を使って推定してもよい。
【0045】
以上のように、本発明に係る実施例１および２によれば、ＧＮＳＳデータから列車の併結状態を推定することが可能となる。その結果、併結状態に応じた省エネ走行パターンを作成するために、専用装置を用いて車上データを収集する必要性がなく、ＧＮＳＳデータのみから作成することができ、併結状態が異なる列車それぞれで期待される省エネ効果を得ることができる。
【符号の説明】
【0046】
４０１ 列車データ記録装置、４０２ 併結状態推定部、４０３ 記録部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】