JP2003344202A - データ処理装置及びデータ処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 時系列荷重データを好適に処理できるデータ
処理装置及びデータ処理方法を提供することを目的とす
る。 【解決手段】 輪重抽出手段４５において、時系列輪重
データから荷重に関する情報を抽出したのち、これをそ
の情報が含まれた順に配列してなる距離系列輪重データ
を生成する。このような距離系列荷重データは、情報の
抽出によりデータ量が小さくなり、後のデータ処理を行
う場合の計算資源を節約できる。荷重に関する情報を順
に並べることにより車輪が所定量回転する毎の荷重に関
する情報、すなわち、走行距離に対する荷重に関する情
報である距離系列のデータとなり、この距離系列荷重デ
ータは車輪の回転速度、すなわち、鉄道車両の走行速度
の要素を含まない。このため、距離系列荷重データに対
して、鉄道車両の走行速度を考慮せずにデータ処理がで
きる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、鉄道車両の輪重や
横圧に関する時系列データを処理するデータ処理装置及
びデータ処理方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、鉄道車両の車輪に加わる輪重
Ｐや横圧Ｑ等の荷重データをひずみゲージ等により計測
し、これらを解析して脱線係数等を取得するデータ処理
システムが知られている。このようなデータ処理システ
ムにおいては、車輪に複数のひずみゲージが貼付される
と共に、これらのひずみゲージによってブリッジ回路が
構成され、このブリッジ回路から時系列的に出力される
データを時系列データとして解析する。

【０００３】荷重の取得方法として一般的な間欠法にお
いて、ブリッジ回路から出力される時系列荷重データに
は、所定の周期毎に車輪に加わる荷重のデータが含ま
れ、また、この時系列荷重データには、車輪の温度変化
や零点補正の誤差等により生ずるドリフト量を含んでい
る。

【０００４】そして、従来は、例えば、特開平４−３４
０４３３号公報に開示されているように、ひずみゲージ
のブリッジ出力に基づいて取得した時系列荷重データを
ローパスフィルタによって処理してドリフト量を取得
し、元の時系列荷重データからこのドリフト量を減算す
ることによりドリフト量を補正した時系列荷重データを
取得し、さらに、このドリフト補正後の時系列荷重デー
タから車輪に加わる荷重のデータを抽出していた。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、ブリッ
ジ回路から出力される時系列荷重データは、荷重データ
以外の無意味なデータを多く含んでデータ量が大きく、
これを用いて種々のデータ処理を行うと計算資源を浪費
する。

【０００６】本発明は、上記課題に鑑みてなされたもの
であり、時系列荷重データを好適に処理できるデータ処
理装置及びデータ処理方法を提供することを目的とす
る。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明に係るデータ処理
装置は、鉄道車両の車輪に加わる荷重に関する情報を所
定の周期で含む時系列荷重データを処理するデータ処理
装置であって、所定の周期は鉄道車両の車輪が所定量回
転するのに要する時間に対応し、時系列荷重データから
荷重に関する情報を抽出し荷重に関する情報を荷重に関
する情報が時系列荷重データにおいて含まれた順に配列
してなる距離系列荷重データを生成する荷重抽出手段を
備えることを特徴とする。

【０００８】本発明に係るデータ処理方法は、鉄道車両
の車輪に加わる荷重に関する情報を所定の周期で含む時
系列荷重データを処理するデータ処理方法であって、所
定の周期は鉄道車両の車輪が所定量回転するのに要する
時間に対応し、時系列荷重データから荷重に関する情報
を抽出し荷重に関する情報を荷重に関する情報が時系列
荷重データにおいて含まれた順に配列してなる距離系列
荷重データを生成する荷重抽出ステップを備えることを
特徴とする。

【０００９】本発明のデータ解析装置及びデータ解析方
法によれば、時系列荷重データから荷重に関する情報を
抽出したのち、これらをその情報が含まれた順に配列し
てなる距離系列荷重データが生成される。このような距
離系列荷重データにおいては、荷重に関する情報が抽出
されているのでデータ量が小さくなり、後のデータ処理
を行う場合の計算資源を節約できる。

【００１０】また、距離系列荷重データにおいては、抽
出された荷重に関する情報が、時系列荷重データにおい
て含まれた順に配列されている。時系列荷重データにお
いて、荷重に関する情報は、車輪が所定量回転するのに
要する時間毎のデータであるので、これを順に並べるこ
とにより車輪が所定量回転する毎の荷重に関する情報、
すなわち、走行距離に対する荷重に関する情報である距
離系列のデータとなり、この距離系列荷重データは車輪
の回転速度、すなわち、鉄道車両の走行速度の要素を含
まない。このため、距離系列荷重データに対して、鉄道
車両の走行速度を考慮せずにデータ処理ができる。

【００１１】ここで、荷重に関する情報は、時系列荷重
データを、水平軸を時間とし垂直軸を時系列荷重データ
の大きさとなるように表した場合に、時系列荷重データ
において山状波形のピーク値又は谷状波形の谷底値とし
て含まれ、また、山状波形と谷状波形とは時系列荷重デ
ータに交互に含まれ、データ解析装置において、荷重抽
出手段は、時系列荷重データが所定の上限閾値を上回っ
てから所定の下限閾値を下回るまでの第一区間における
時系列荷重データの最大値に基づいて荷重に関する情報
を抽出し、さらに、時系列荷重データが下限閾値を下回
ってから上限閾値を上回るまでの第二区間における時系
列荷重データの最小値に基づいて荷重に関する情報を抽
出することが好ましい。

【００１２】また、荷重に関する情報は、時系列荷重デ
ータを、水平軸を時間とし垂直軸を時系列荷重データの
大きさとなるように表した場合に、時系列荷重データに
おいて山状波形のピーク値又は谷状波形の谷底値として
含まれ、また、山状波形と谷状波形とは時系列荷重デー
タに交互に含まれ、データ解析方法において、荷重抽出
ステップは、時系列荷重データが所定の上限閾値を上回
ってから所定の下限閾値を下回るまでの第一区間におけ
る時系列荷重データの最大値に基づいて荷重に関する情
報を抽出し、さらに、時系列荷重データが下限閾値を下
回ってから上限閾値を上回るまでの第二区間における時
系列荷重データの最小値に基づいて荷重に関する情報を
抽出することが好ましい。

【００１３】これらによれば、上限閾値及び下限閾値を
適切に設定することにより、山状波形を含む第一区間
と、谷状波形を含む第二区間が取得される。ここで、第
一区間の始点を定めるための閾値と終点を定めるための
閾値とが互いに異なる値とされ、また、第二区間の始点
を定めるための閾値と終点を定めるための閾値とが互い
に異なる値とされ、閾値付近で時系列荷重データが振動
する場合でも、山状波形を含む第一区間と谷状波形を含
む第二区間とを好適に取得できる。また、第一区間の始
点の閾値と、第二区間の終点の閾値とが同じとされると
共に、第一区間の終点の閾値と、第二区間の始点の閾値
とが同じとされるため、閾値のデータが２つですみ、よ
り迅速かつ効率的にデータ処理を行える。また、このよ
うな第一区間から最大値を取得し、第二区間から最小値
を求めることにより、荷重に関する情報を容易に取得で
きる。このため、荷重に関する情報の取得に、荷重に関
する情報が現れる時刻に関する他の信号等を必要としな
い。

【００１４】ここで、データ解析装置において、荷重抽
出手段は、第一区間で最大値に基づいて荷重に関する情
報を抽出する際に、最大値が含まれた時刻と、第一区間
よりも前の区間において荷重に関する情報が含まれた時
刻と、の差に基づいて抽出の妥当性を判断し、さらに、
第二区間で最小値に基づいて荷重に関する情報を抽出す
る際に、最小値が含まれた時刻と、第二区間よりも前の
区間において荷重に関する情報が含まれた時刻と、の差
に基づいて抽出の妥当性を判断することが好ましい。

【００１５】また、データ解析方法において、荷重抽出
ステップは、第一区間で最大値に基づいて荷重に関する
情報を抽出する際に、最大値が含まれた時刻と、第一区
間よりも前の区間において荷重に関する情報が含まれた
時刻と、の差に基づいて抽出の妥当性を判断し、さら
に、第二区間で最小値に基づいて荷重に関する情報を抽
出する際に、最小値が含まれた時刻と、第二区間よりも
前の区間において荷重に関する情報が含まれた時刻と、
の差に基づいて抽出の妥当性を判断することが好まし
い。

【００１６】これらによれば、最大値や最小値が含まれ
た時刻と、その区間よりも前の区間で荷重に関する情報
が含まれた時刻との差、すなわち、輪重に関する情報が
含まれる時間間隔に基づいて、当該最大値や最小値が、
真の情報か、ノイズであるかの判断がなされ、パルス状
のノイズ等による不適当な最大値や最小値を荷重に関す
る情報として抽出することを防止できる。

【００１７】また、データ解析装置において、距離系列
荷重データをローパスフィルタで処理してドリフト量を
抽出し、ドリフト量に基づいて距離系列荷重データのド
リフト補正を行う荷重ドリフト補正手段を備えることが
好ましい。

【００１８】また、データ解析方法において、距離系列
荷重データをローパスフィルタで処理してドリフト量を
抽出し、ドリフト量に基づいて距離系列荷重データのド
リフト補正を行う荷重ドリフト補正ステップを含むこと
が好ましい。

【００１９】これにより、距離系列荷重データから、零
点ドリフト等のドリフト量がキャンセルされ、より精度
の高い距離系列荷重データが得られる。

【００２０】また、データ解析装置において、荷重ドリ
フト補正手段は、抽出されたドリフト量に生ずる位相遅
れを補正して距離系列荷重データのドリフト補正を行う
ことが好ましい。

【００２１】また、データ解析方法において、荷重ドリ
フト補正ステップは、抽出されたドリフト量に生ずる位
相遅れを補正して距離系列荷重データのドリフト補正を
行うことが好ましい。

【００２２】これにより、ローパスフィルタにより抽出
されるドリフト量に生じる位相遅れが補正されて距離系
列荷重データが補正されるので、一層精度の高い距離系
列荷重データが得られる。

【００２３】また、データ解析装置において、距離系列
荷重データから、荷重に関する情報を所定の個数以上含
む区間であって、区間の両端以外の荷重に関する情報が
区間の両端の荷重に関する情報より小さくなる区間を抽
出すると共に、当該区間における荷重に関する情報に基
づいて静的最小荷重値を取得する静的最小荷重取得手段
を備えることが好ましい。これにより、静的最小輪重を
簡易に取得することができる。

【００２４】また、データ解析方法において、距離系列
荷重データから、荷重に関する情報を所定の個数以上含
む区間であって、区間の両端以外の荷重に関する情報が
区間の両端の荷重に関する情報より小さくなる区間を抽
出すると共に、当該区間における荷重に関する情報に基
づいて静的最小荷重値を取得する静的最小荷重取得ステ
ップを含むことが好ましい。これにより、静的最小輪重
を簡易に取得することができる。

【００２５】また、荷重は輪重であり、データ処理装置
は、さらに、鉄道車両の車輪に加わる横圧に関する情報
の時系列的なデータである時系列横圧データを取得し、
輪重抽出手段は、時系列荷重データから輪重に関する情
報を抽出する際に輪重に関する情報が含まれた各々の時
刻に関する情報を取得し、輪重抽出手段で抽出された輪
重に関する情報に各々対応して時系列横圧データのうち
各々の輪重に関する情報が含まれた時刻を含む所定の時
間における横圧に関する情報に基づいて輪重対応横圧情
報を生成すると共に、輪重対応横圧情報を対応する時刻
の順に配列した距離系列横圧データを生成する横圧抽出
手段を備えることが好ましい。

【００２６】また、荷重は輪重であり、データ処理方法
は、さらに、鉄道車両の車輪に加わる横圧に関する情報
の時系列的なデータである時系列横圧データを取得する
時系列横圧データ取得ステップを含み、輪重抽出ステッ
プは、時系列荷重データから輪重に関する情報を抽出す
る際に輪重に関する情報が含まれた各々の時刻に関する
情報を取得し、輪重抽出ステップで抽出された輪重に関
する情報に各々対応して時系列横圧データのうち各々の
輪重に関する情報が含まれた時刻を含む所定の時間にお
ける横圧に関する情報に基づいて輪重対応横圧情報を生
成すると共に、輪重対応横圧情報を対応する時刻の順に
配列した距離系列横圧データを生成する横圧抽出ステッ
プを備えることが好ましい。

【００２７】これによって、時系列横圧データのデータ
数を、輪重に関する情報のデータ数及び輪重に関する情
報が含まれた時刻に対応させて好適に減少させることが
でき、迅速かつ好適に横圧に関するデータ処理を行え
る。

【００２８】また、データ解析装置において、輪重対応
横圧情報として、所定の時間における横圧に関する情報
の最大値及び所定の時間における横圧に関する情報の平
均値を生成することが好ましい。

【００２９】また、データ解析方法において、輪重対応
横圧情報として、所定の時間における横圧に関する情報
の最大値及び所定の時間における横圧に関する情報の平
均値を生成することが好ましい。

【００３０】これにより、時系列横圧データに含まれる
最大値や平均値等の情報を好適に残しつつ、時系列横圧
データのデータ数を減少させることができる。

【００３１】また、データ解析装置において、横圧距離
系列データから、輪重対応横圧情報の内の最大値と最小
値との差が直線判定幅閾値より小さくなり、かつ、輪重
対応横圧情報の平均変化率が直線判定変化率閾値よりも
小さい区間を抽出する直線区間認識手段を備えることが
好ましい。

【００３２】また、データ解析方法において、横圧距離
系列データから、輪重対応横圧情報の内の最大値と最小
値との差が直線判定幅閾値より小さくなり、かつ、輪重
対応横圧情報の平均変化率が直線判定変化率閾値よりも
小さい区間を抽出する直線区間認識ステップを含むこと
が好ましい。

【００３３】これにより、横圧距離系列データから直線
区間を認識でき、この直線区間における輪重対応横圧情
報に基づいて、横圧距離系列データのドリフト値を好適
に求めることができる。

【００３４】また、データ解析装置において、直線区間
認識手段によって抽出された区間における輪重対応横圧
情報に基づいて、距離系列横圧データのドリフト補正を
する横圧ドリフト補正手段を備えることが好ましい。こ
れにより、より精度の高い横圧に関する情報に基づく解
析が行える。

【００３５】また、データ解析方法において、直線区間
認識ステップによって抽出された区間における輪重対応
横圧情報に基づいて、距離系列横圧データのドリフト補
正をする横圧ドリフト補正ステップを含むことが好まし
い。これにより、より精度の高い横圧に関する情報に基
づく解析が行える。

【００３６】また、データ解析装置において、距離系列
横圧データから、輪重対応横圧情報がカーブ閾値を超え
ている区間を抽出するカーブ認識手段を備えることが好
ましい。

【００３７】また、データ解析方法において、距離系列
横圧データから、輪重対応横圧情報がカーブ閾値を超え
ている区間を抽出するカーブ認識ステップを含むことが
好ましい。

【００３８】これにより、カーブ区間が容易に認識さ
れ、カーブ区間毎の輪重や横圧の解析を好適に行える。

【００３９】また、データ解析装置において、時系列横
圧データを所定のローパスフィルタで処理し、処理され
た時系列横圧データのピーク値を取得する代表横圧値取
得手段を備えることが好ましい。

【００４０】また、データ解析方法において、時系列横
圧データを所定のローパスフィルタで処理し、処理され
た時系列横圧データのピーク値を取得する代表横圧値取
得ステップを含むことが好ましい。

【００４１】このようなデータ処理装置では、Ｑ／Ｐ値
（脱線係数）の計算等のために、時系列横圧データのピ
ークまわりで所定時間維持された値である代表横圧値Ｑ
ｍを取得する場合がある。上記構成によれば、ローパス
フィルタによって時系列横圧データのピークが丸められ
るので、このローパスフィルタのパラメータを好適な値
にすることにより、丸められたピーク値を代表横圧値Ｑ
ｍに近似する値とさせることができる。このため、ロー
パスフィルタで処理された時系列横圧データのピーク値
を取得することにより、代表横圧値Ｑｍが好適に求めら
れる。

【００４２】

【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照しながら、
本発明に係るデータ処理装置の好適な実施形態について
詳細に説明する。なお、図面の説明において、同一また
は相当要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略
する。

【００４３】図１は、本発明の実施形態に係るデータ処
理システムを示す概略構成図である。本実施形態のデー
タ処理システム１００は、鉄道車両１の車輪２０に加わ
る輪重Ｐ及び横圧Ｑを取得しリアルタイムに、あるい
は、事後的に解析するデータ処理システムである。

【００４４】このデータ処理システム１００は、輪重Ｐ
（荷重）の変化を検出して時系列輪重データ（時系列荷
重データ）を出力する輪重検出部１０と、横圧Ｑの変化
を検出して時系列横圧データを出力する横圧検出部１５
と、これら輪重検出部１０及び横圧検出部１５からの出
力を受けて増幅させる動ひずみ計３０と、動ひずみ計３
０で増幅された時系列輪重データ及び時系列横圧データ
に対してアンチエリアシング処理を行うローパスフィル
タ３１と、アンチエリアシング処理された時系列輪重デ
ータ及び時系列横圧データをサンプリングしてＡ／Ｄ変
換してディジタルデータとするＡ／Ｄ変換器３２と、デ
ィジタル化された時系列輪重データ及び時系列横圧デー
タを格納する格納手段３５と、格納手段３５に格納され
た時系列輪重データ及び時系列横圧データを取得して処
理を行うデータ処理装置４０と、を備えている。

【００４５】また、このデータ処理システム１００は、
動ひずみ計３０で増幅されたデータを記録するレコーダ
３３と、当該データを出力する出力装置３４とをさらに
備えている。

【００４６】輪重検出部１０は、図２（ａ）、図２
（ｂ）に示すように、車輪２０で輪軸２１を挟んで相対
向する位置に一対設置されたゲージ対１１とゲージ対１
２とを有している。ゲージ対１１は、車輪２０の半径方
向のひずみを測定可能なひずみゲージ１１ａ及びひずみ
ゲージ１１ｂを有し、ゲージ対１２は、同様に車輪２０
の半径方向のひずみを測定可能なひずみゲージ１２ａ及
びひずみゲージ１２ｂを有している。これらゲージ対１
１，１２は、車輪２０の回転により各々のゲージ対１
１，１２が設置された場所が輪軸２１の下側に位置した
ときに、各々の場所に加わる輪重Ｐを検出する。

【００４７】これらの輪重ひずみゲージ１１ａ〜１２ｂ
は、図３（ａ）に示すようなブリッジ回路１３を構成し
ている。そして、このようなブリッジ回路１３及び動ひ
ずみ計３０を介して、図４（ａ）に示すように、時系列
的なデータであって、車輪２０が半回転するのに要する
時間Ｔｘ毎に、輪重Ｐに関する情報を、正負が交互に逆
転された値１２０，１２１，１２２，１２３，１２４，
１２５等として含む時系列輪重データが出力される。こ
こで、時系列輪重データ（時系列荷重データ）は、水平
軸を時間とし垂直軸を時系列輪重データの大きさとなる
ように表した場合に、山状波形１３０，１３１，１３２
等のピーク値や谷状波形１３５，１３６，１３７等の谷
底値として輪重Ｐに関する情報を含み、また、ひずみゲ
ージの温度変動等や動ひずみ計の零点設定の誤差等によ
って発生するドリフト量Ｐoffset（図示一点鎖線）を含
んでいる。また、輪重Ｐに関する情報が現れる周期Ｔｘ
は、車輪２０が１／２回転するのに要する時間に対応す
ることとなり、鉄道車両１の速度により変動する。な
お、ドリフト量は、輪重Ｐに関する情報が現れる周期Ｔ
ｘよりも十分に長い周期で変動するものである。なお、
輪重Ｐに関する情報や、横圧Ｑに関する情報に所定の係
数をかけること等により、測定された輪重Ｐや横圧Ｑの
絶対値が求められる。

【００４８】横圧検出部１５は、図２（ａ）、図２
（ｂ）に示すように、車輪２０の車幅方向の内側の面上
で輪軸２１から所定距離はなれた位置に輪軸２１を取り
囲むように等間隔に複数設置されたひずみゲージ１５ａ
〜１５ｈと、車輪２０の車幅方向の外側の面上にひずみ
ゲージ１５ａ〜１５ｈに対応して複数設置されたひずみ
ゲージ１６ａ〜１６ｈとを備えている。これらのひずみ
ゲージ１５ａ〜１５ｈ、１６ａ〜１６ｈは、各々のひず
みゲージが設置された場所が輪軸２１の下側に位置した
際に、車輪２０が横圧Ｑを受けて生ずる曲げ応力を検出
する。

【００４９】これらのひずみゲージ１５ａ〜１５ｈ、１
６ａ〜１６ｈは、図３（ｂ）に示すように、ブリッジ回
路１７を構成し、このようなブリッジ回路１７及び動ひ
ずみ計３０を介して、時系列的なデータであって、横圧
Ｑに関する情報を連続的に含む時系列横圧データが出力
される（図５参照）。このような時系列横圧データも、
ひずみゲージの温度変動等や動ひずみ計の零点設定の誤
差等によって発生する、ドリフト量（図示ドリフト量
Ａ，Ｂ等）を含んでいる。

【００５０】データ処理装置４０は、図６に示すよう
に、格納手段３５に格納された時系列輪重データ及び時
系列横圧データを取得する取得手段４１と、時系列横圧
データから代表横圧値Ｑｍを取得する代表横圧値取得手
段４３と、時系列輪重データから距離系列輪重データを
生成する輪重抽出手段（荷重抽出手段）４５と、距離系
列輪重データのドリフトを補正する輪重ドリフト補正手
段（荷重ドリフト補正手段）４７と、時系列横圧データ
から距離系列横圧データを生成する横圧抽出手段４９
と、距離系列横圧データのドリフト補正を行うと共にカ
ーブ区間の認識等をする横圧ドリフト補正手段５１と、
これらのデータに基づいてデータの解析を行う解析部５
３と、解析データや時系列データ等を表示する表示手段
５５と、解析データや時系列データ等をプリンタ等や記
憶手段等へ出力する出力手段５７と、ユーザの指示等に
基づいてカーブ区間の修正を行うカーブ修正手段５９
と、同様の機能を有するコンピュータである。

【００５１】輪重抽出手段４５は、格納手段３５から時
系列輪重データを取得し、図４（ａ）に示すように、当
該時系列輪重データの内、そのデータ値が上限閾値Ｐｏ
ｍａｘを上回ってから（時刻ｔ₀₁）データ値が下限閾値
を下回るまで（時刻ｔ₀₂）の区間を抽出することにより
山形波形部分１３０を含む区間（第一区間）を取得し、
その区間の最大値に対応する値、例えば、値１２０等を
輪重Ｐに関する情報として抽出する。また、当該時系列
輪重データの内、そのデータ値が下限閾値Ｐｏｍｉｎを
下回ってから（時刻ｔ₀₂）データ値が上限閾値を上回る
まで（時刻ｔ₀₃）までの区間を抽出することにより谷状
波形部分１３５を含む区間（第二区間）を検出し、その
区間の最小値に対応する値、例えば、値１２１等を輪重
Ｐに関する情報として抽出する。この一連の手順を順次
続けることにより、値１２０〜値１２３等を得ることが
できる。なお、このとき、値１２０〜値１２３に各々対
応する、輪重に関する情報が含まれた時刻ｔ_a、ｔ_b、ｔ
_c、ｔ_d等を横圧抽出手段４９に送信する。

【００５２】ここで、第一区間の始点を定めるための上
限閾値Ｐｏｍａｘと終点を定めるための下限閾値Ｐｏｍ
ｉｎとが互いに異なる値とされ、また、第二区間の始点
を定めるための下限閾値Ｐｏｍｉｎと終点を定めるため
の上限閾値Ｐｏｍａｘとが互いに異なる値とされ、閾値
付近で時系列荷重データが波形１２９の部分のように振
動する場合でも、山状波形１３０を含む第一区間等を好
適に取得できる。また、第一区間の始点を定めるための
閾値Ｐｏｍａｘと、第二区間の終点を定めるための閾値
Ｐｏｍａｘとが同じとされると共に、第一区間の終点を
定めるための閾値Ｐｏｍｉｎと、第二区間の始点を定め
るための閾値Ｐｏｍｉｎとが同じとされるため、閾値の
データが２つですみ、より迅速かつ効率的にデータ処理
を行える。また、このような第一区間から最大値を取得
し、第二区間から最小値を求めることにより、荷重に関
する情報を容易に取得できる。このため、荷重に関する
情報の取得に、荷重に関する情報が現れる時刻に関する
他の信号等を必要としない。

【００５３】上限閾値Ｐｏｍａｘとしては、輪重Ｐに関
する情報として現れる山状波形のピーク値を超えず、か
つ、時系列輪重データに周期的に現れるノイズ１２７の
ピーク値を超える値である必要があり、時系列輪重デー
タに対して設定する所定のオフセット設定値に対して時
系列輪重データの振幅の４０％程度を足したものを使用
することが好ましい。また、下限閾値Ｐｏｍｉｎとして
は、輪重にＰに関する情報として現れる谷状波形の谷底
値を下回らず、かつ、時系列輪重データに周期的に現れ
るノイズ１２８の谷底値を下回る値である必要があり、
時系列輪重データに対して設定するオフセット設定値か
ら時系列輪重データの振幅の半分の４０％程度を引いた
ものを使用することが好ましい。このようなオフセット
設定値や、時系列輪重データの振幅等は、例えば、あら
かじめ、ユーザ等が時系列輪重データの表示グラフ等か
ら判断して入力することにより設定できる。

【００５４】また、一度、適切な上限閾値Ｐｏｍａｘと
下限閾値Ｐｏｍｉｎとによって、輪重Ｐに関する情報が
好適に取得できた後は、取得された２つ又は４つ等の輪
重Ｐに関する情報の平均値等からオフセット設定値を求
め、また取得した輪重Ｐに関する情報のうちの隣り合う
２つの値の差等に基づいて振幅値を求めることが好まし
く、これにより、オフセット量が大きく変動する場合
や、時系列輪重データの振幅値が大きく変化する場合に
も好適に、輪重Ｐに関する情報が抽出できる。

【００５５】なお、時系列輪重データにおいては、まれ
に、山状波形１３０等や谷状波形１３５等よりも大きな
ノイズ等のパルスピークを含む場合がある。例えば、時
刻ｔ ₀₅〜時刻ｔ₀₆の区間で山状波形１３０の後に、真の
値１２４よりも大きなパルスピーク１２６による偽の値
１２６ａを含む場合は、真の値１２４に代えて偽の値１
２６ａを輪重に関する情報として抽出してしまうおそれ
がある。

【００５６】このような場合は、この区間で取得した値
１２６ａが含まれた時刻ｔ_eと、これより前の、例え
ば、時刻ｔ₀₄〜時刻ｔ₀₅の区間で輪重に関する情報とし
て抽出した値１２３が含まれた時刻ｔ_dとの差ｄＴを求
め、このｄＴに基づいて、この値１２６ａを輪重に関す
る情報として抽出することの妥当性を判断することがで
きる。

【００５７】例えば、ｄＴと、時刻ｔ_dと時刻ｔ_cとの差
ｄＴ₀と、を比較することにより、値１２６ａの妥当性
を検討できる。具体的には、例えば、ｄＴ／ｄＴ₀に着
目し車両１の減速度が一定であると仮定すると、車両１
が時間ｄＴの終端である時刻に停止した場合にｄＴ／ｄ
Ｔ₀は最大値（１＋２^0.5）となり、走行中ｄＴ／ｄＴ ₀
がこれを上回ることはないので、このｄＴ／ｄＴ₀に基
づいてこの区間での値１２６ａについての妥当性を判定
できる。

【００５８】また、例えば、図４（ｂ）に示すように、
山状波形１３２より前に真の値１２４よりも大きなパル
スピーク１２６による偽の値１２６ａを含む場合でも、
時刻ｔ₀₅〜時刻ｔ₀₆の区間で輪重に関する情報として真
の値１２４に代えて偽の値１２６ａを輪重に関する情報
として抽出してしまうおそれがある。

【００５９】このような場合でも、この区間で取得した
値１２６ａが含まれた時刻ｔ_hと、これより前の、例え
ば、時刻ｔ₀₄〜時刻ｔ₀₅の区間で輪重に関する情報とし
て抽出した値１２３が含まれた時刻ｔ_dとの差ｄＴを求
め、このｄＴに基づいて、この値１２６ａを輪重に関す
る情報として抽出することの妥当性を判断することがで
きる。具体的には、車両１が加速度一定で加速すると仮
定すると、時間ｄＴ₀の始端である時刻に車両１が発進
するとした場合にｄＴ／ｄＴ₀が最小値（２^0.5−１）と
なり、走行中にｄＴ／ｄＴ₀がこれを下回ることはない
ので、このｄＴ／ｄＴ₀に基づいてこの区間での値１２
６ａについての妥当性を判定できる。

【００６０】これらを合わせて考えると、各々の区間で
の最大値や最小値に関して、少なくとも（２^0.5−１）
≦（ｄＴ／ｄＴ₀）≦（１＋２^0.5）を満たさない場合
は、異常値であると判定できる。なお、異常値であると
判定された場合は、例えば、表示手段にその旨を出力
し、システムの使用者に警告を与えることができる。

【００６１】そして、輪重抽出手段４５は、このように
して取得した輪重Ｐに関する情報を、当該輪重Ｐに関す
る情報が時系列輪重データに含まれていた時刻順に配列
し、距離系列輪重データを生成する。

【００６２】このような距離系列輪重データにおいて
は、輪重に関する情報が抽出されているのでデータ量が
小さくなり、後のデータ処理を行う場合の計算資源を節
約できる。また、距離系列輪重データにおいては、抽出
された輪重に関する情報が、時系列輪重データにおいて
含まれた順に配列されている。時系列輪重データにおい
て、輪重に関する情報は、車輪２０が所定量回転するの
に要する時間毎のデータであるので、これを順に並べる
ことにより車輪２０が所定量回転する毎の荷重に関する
情報、すなわち、走行距離に対する荷重に関する情報で
ある距離系列のデータとなり、この距離系列荷重データ
は車輪２０の回転速度、すなわち、鉄道車両１の走行速
度の要素を含まない。このため、距離系列荷重データに
対して、鉄道車両１の走行速度を考慮せずにデータ処理
ができ好適である。例えば、この距離系列輪重データに
対しては、以下に説明するように、鉄道車両の走行速度
を考慮せずにフィルタ処理等のデータ処理ができ、従来
のように、時系列輪重データをローパスフィルタ等のフ
ィルタで処理する際等に、鉄道車両の最低速度等に合わ
せてフィルタの遮断周波数等のパラメータを最適化する
必要がなくされ、好適にデータの処理が行える。

【００６３】このような距離系列輪重データを、データ
値をＹ軸に対応させ、配列順に等間隔にＸ軸に対して並
べたグラフを図７（ａ）に示す。図中の黒丸１２０等が
抽出された輪重に関する情報に対応する。このように距
離系列輪重データをＸ軸に等間隔に並べると、このＸ軸
は距離に対応するので、以降横軸を距離と記載する。

【００６４】距離系列輪重データは、図７（ａ）中に一
点鎖線で示すように、徐々に変動するドリフト量１１３
を含んでおり、ドリフト量１１３を補正しないと精度の
高い輪重Ｐの取得ができない。

【００６５】輪重ドリフト補正手段４７は、このように
ドリフト量を含む距離系列輪重データをローパスフィル
タによって処理して、ドリフト量（図中の一点鎖線の成
分）を抽出し、距離系列輪重データからドリフト量を減
算することにより、図７（ｂ）に示すようにドリフト補
正された距離系列輪重データを生成する。なお、１つお
きに現れる負号を持つ輪重Ｐに関する情報の符号を変換
し、図７（ｃ）に示すような、符号が統一されたドリフ
ト補正済みの距離系列輪重データを生成すると後工程で
の取り扱いが容易となる。

【００６６】ここで、距離系列輪重データからドリフト
量を減算する際には、ローパスフィルタによって取得さ
れたドリフト量に発生する位相遅れをキャンセルするよ
うに減算することが好ましい。

【００６７】具体的には、距離系列輪重データをx[i],i
=0〜n-1とし、長さ２Ｎ＋１（Ｎは整数）のフィルタに
対して入力としてx[i]を与えたときのドリフト量として
の出力をy[i],i=0〜n-1、とすると、フィルタによる位
相遅れはＮとなる。そして、ドリフト量の減算を、z[j]
=x[j]-y[j+N], k=0,1,…,n-N+1により行うことが好まし
い。これにより、ドリフト量を補正する際の位相遅れが
キャンセルされて、より精度の高い輪重データが得られ
る。

【００６８】なお、これ以降、便宜的に、図７（ａ）に
示すように、距離系列データのデータ同士のＸ軸の間隔
を１秒に相当する時間とみなして距離系列データの周波
数及び周期を定義し、距離系列データの変動等に関する
議論を行う。これにより、車輪が半回転する距離毎のデ
ータ列の周期は１となり、データ４個を周期として増減
するような変動の周波数は０．２５、周期は４となる。
このような周波数を用いて考えると、上述のフィルタと
しては、輪重Ｐの変動の周波数よりも十分低く、予想さ
れるドリフト量の変動の周波数よりも大きな周波数であ
るような遮断周波数を有するローパスフィルタを採用す
ることが好ましく、通常の鉄道車両においては、遮断周
波数を０．００５Ｈｚにすることにより、好適にドリフ
ト量が抽出できる。

【００６９】図８（ａ）に、本実施形態で使用したフィ
ルタの周波数応答を、図８（ｂ）に本実施形態で使用し
たフィルタのフィルタ係数h(l)を示す。

【００７０】横圧抽出手段４９は、輪重抽出手段４５で
抽出された輪重に関する情報に対応して、時系列横圧デ
ータのうちの各々の輪重に関する情報が含まれた時刻を
含む所定の時間における横圧Ｑに関する情報に基づいて
輪重対応横圧情報を生成し、これを対応する時刻順に配
列した距離系列横圧データを生成する。

【００７１】このようにして生成された距離系列横圧デ
ータは、時系列輪重データにおいて輪重Ｐに関する情報
が含まれた時刻に対応するように、時系列横圧データか
ら横圧Ｑに関する情報が抽出されデータの数が減少され
ている。このため、この距離系列横圧データを用いて後
述のカーブ検出等を行うことにより計算精度をそれほど
悪化させることなく計算負荷を低減することができる。

【００７２】本実施形態において、横圧抽出手段４９
は、輪重対応横圧情報として、距離系列横圧最大値デー
タと距離系列横圧平均値データとを生成する。距離系列
横圧最大値データは、時系列横圧データのうちで、輪重
Ｐに関する情報が含まれた時刻と、当該輪重Ｐに関する
情報よりも一つ前の輪重Ｐに関する情報が含まれた時刻
との間の時間における、横圧Ｑに関する情報の最大値を
各々取得し、これを各々の時刻順に配列してなるもので
ある。また、距離系列横圧平均値データは、時系列横圧
データのうちで、輪重Ｐに関する情報が含まれた時刻
と、当該輪重Ｐに関する情報よりも一つ前の輪重Ｐに関
する情報が含まれた時刻との間の時間での、横圧Ｑに関
する情報の平均値を各々の時刻の順に配列してなるもの
である。

【００７３】このように、横圧Ｑに関してデータ数を減
少させる際に、輪重Ｐに関する情報が含まれた時刻を含
む時間での最大値や平均値を抽出するようにしているの
で、抽出後の距離系列横圧データに含まれる情報の質が
高くされ、一層好適に横圧データの処理が行える。

【００７４】横圧ドリフト補正手段５１は、図６に示す
ように、距離系列横圧データに基づいて、直線区間を認
識する直線検出手段（直線区間認識手段）６１を備え、
直線区間における距離系列横圧データに基づいてドリフ
ト量を取得し、当該ドリフト量に基づいて距離系列横圧
データのドリフトを補正する。また、横圧ドリフト補正
手段５１は、このドリフト量を考慮に入れた上で、距離
系列横圧データに基づいてカーブ区間を認識するカーブ
検出手段（カーブ認識手段）６３を具えている。

【００７５】直線検出手段６１は、図９に示すように、
距離系列横圧平均値データのうち、所定の個数以上のデ
ータからなる区間であって、横圧平均値の内最大値Ｑｍ
ａｘと最小値Ｑｍｉｎとの差が所定の直線判定幅閾値よ
り小さく、かつ、当該区間内での横圧平均値の平均変化
率が所定の直線判定変化率閾値よりも小さい区間を直線
区間として認識する。ここで、横圧平均値を用いて直線
を判定するので、横圧最大値等を用いる場合に比して、
より好適に直線の判定がなされる。

【００７６】なお、当該区間の直線判定変化率閾値は、
当該区間での平均変化率に対応する増分が直線判定幅閾
値の２０％程度となるように定めることが好ましい。ま
た、区間のデータ個数としては、車輪５回転に対応する
データ１０点とすることが好ましい。

【００７７】カーブ検出手段６３は、図１０に示すよう
に、距離系列横圧最大値データに基づいて、横圧最大値
が所定のカーブ閾値を超えている区間１４０等をカーブ
区間として認識する。ここで、カーブ検出手段６３は、
ローパスフィルタを用いて距離系列横圧最大値データか
ら高周波成分を除去し平滑化してなる距離系列横圧デー
タに対してカーブ認識を行うことが好ましい。

【００７８】この平滑化としては、例えば、横圧Ｑの変
動であって、車輪が１０回転する距離よりも短い周期の
変動が除去されるように設定することが好ましく、具体
的には、図１１（ａ）、図１１（ｂ）に示すような特性
のフィルタを用いることができる。このようにして高周
波成分を除去することにより、横圧Ｑの細かい変動によ
り極めて短いカーブ区間が多数認識されることが防止さ
れる。また、横圧最大値を用いることにより、横圧平均
値を用いる場合等に比して、カーブの認識が好適に行え
る。

【００７９】次に、図１２（ａ），図１２（ｂ），図１
３（ａ），図１３（ｂ）を参照して、本実施形態の横圧
ドリフト補正手段５１における具体的な動作を説明す
る。なお、本来、平滑化された距離系列横圧最大値デー
タにおける横圧最大値、平滑化されていない距離系列横
圧最大値データにおける横圧最大値、距離系列横圧平均
値データにおける横圧平均値は、互いに異なる数値であ
るが、いずれもほぼ同様の傾向を示す波形となるため、
図１２（ａ），図１２（ｂ），図１３（ａ），図１３
（ｂ）において、簡潔な図とするため同一の丸点で表し
ている。

【００８０】本実施形態では、距離系列横圧平均値デー
タに基づいて直線区間を認識してドリフト量を抽出し、
このドリフト量に基づいて平滑化されていない距離系列
横圧最大値データに対するドリフト補正をする一方、平
滑化された距離系列横圧最大値データに基づくカーブ区
間の認識をドリフト量を考慮に入れて行う。

【００８１】まず、図１２（ａ）に示すような、距離系
列横圧平均値データが与えられると、まず直線判定が行
われ、山状波形１６０より手前において上述の条件を満
たす直線区間１５０を認識する。そして、距離系列横圧
平均値データの直線区間１５０の横圧平均値から当該直
線区間１５０に対応するドリフト量Ｅを、例えば、当該
直線区間１５０における横圧平均値の平均値等として取
得する。そして、図１２（ｂ）に示すように、平滑化し
ていない距離系列横圧最大値データの直線区間１５０に
対応する部分の横圧最大値からドリフト量Ｅを減算して
平滑していない距離系列横圧最大値データの直線区間１
５０におけるドリフト補正をする。

【００８２】次に、平滑化された距離系列横圧最大値デ
ータにおいて所定のカーブ閾値Ｓを超えている区間をカ
ーブ区間１５１として認識する。このようなカーブ区間
に関する情報は、解析部５３（詳しくは後述）において
用いられる。ここで、カーブ閾値Ｓとしては、予め定め
られた固定値Ｋと、直前の直線区間１５０において取得
されたドリフト量Ｅとを加算した値を用いることが好ま
しい。これにより、ドリフト量が変化する場合でもカー
ブ区間を好適に認識できる。

【００８３】次に、距離系列横圧平均値データに基づい
て、カーブ区間１５１よりも先の直線区間１５２を認識
する。

【００８４】そして、当該直線区間１５２に対応するド
リフト量Ｆを距離系列横圧平均値データの横圧平均値か
ら取得した後、図１３（ａ）に示すように、平滑化して
いない距離系列横圧最大値データにおける直線区間１５
２に対応する横圧最大値からドリフト量Ｆを減算して当
該直線区間１５２におけるドリフト補正をする。

【００８５】つぎに、直線区間１５０と直線区間１５２
とに挟まれるカーブ区間１５１を含む区間１５３におい
てドリフト補正をすべく、直線区間１５０に対応するド
リフト量Ｅ及び直線区間１５２に対応するドリフト量Ｆ
から、区間１５３に対応する補間ドリフト量Ｇを、例え
ば、線形補間等により生成し、平滑化していない距離系
列横圧最大値データの区間１５３に対応する横圧最大値
から補間ドリフト量Ｇを減算して、図１３（ｂ）に示す
ように、区間１５３におけるドリフト補正を行う。

【００８６】このような手順を順に続けることにより、
平滑化された距離系列横圧最大値データからカーブ区間
が好適に認識されると共に、平滑化されていない距離系
列横圧最大値データのドリフト量の補正が好適になされ
る。

【００８７】なお、従来は、連続的に取得される本実施
形態のような時系列横圧データのドリフト補正は困難で
あったが、本実施形態の横圧ドリフト補正手段５１によ
れば、連続的に取得される時系列荷重データのドリフト
処理が可能となる。

【００８８】代表横圧値取得手段４３は、時系列横圧デ
ータを所定のローパスフィルタで処理し、処理された時
系列横圧データのピーク値に基づいて、Ｑ／Ｐ値の取得
に用いる代表横圧値Ｑｍと、当該代表横圧値Ｑｍに対応
する時刻と、を取得する。

【００８９】本実施形態のようなデータ処理システムに
おいて、Ｑ／Ｐ値（脱線係数）を求める際には、図１４
に示すように、時系列横圧データ（図中の実線）におけ
る横圧のピークを含む山状波形１９０において、横圧値
Ｑとして、横圧のピーク値ではなく、代表横圧値Ｑｍ、
すなわち、当該ピークにおいて所定の時間ｔ₁の間、維
持された横圧値を用いることが多い。

【００９０】そして、本実施形態における代表横圧値取
得手段４３は、時系列横圧データを所定のローパスフィ
ルタで処理してピークの鋭さを緩和させて緩和された時
系列横圧データ（図中点線）を生成し、この緩和の際に
ローパスフィルタの特性を適切なものとすることによ
り、緩和されたピークの値を、緩和前の時系列データに
おける代表横圧値Ｑｍにほぼ対応するようにさせる。こ
れにより、この緩和された時系列横圧データのピークを
取得することにより、代表横圧値Ｑｍを好適に取得する
ことができる。

【００９１】このようなローパスフィルタとしては、例
えば、図１４に示すような、底辺の長さが２ｔ₁である
三角波が周期Ｔ毎に現れるモデル波形に対してフィルタ
処理を施した場合に、ピークの高さが元の三角波の約１
／２になるようなフィルタを採用することができる。

【００９２】具体的には、例えば、所定の時間間隔ｔ₁
を１／２０ｓとすると、遮断周波数が５Ｈｚとなるよう
なフィルタを用いることが好ましく、図１５に示すよう
な周波数特性を有するフィルタを用いることができる。

【００９３】解析部５３は、図６に示すように、ドリフ
ト補正された距離系列輪重データとカーブ区間のデータ
とから各カーブ区間毎に最大輪重値を求める最大輪重取
得手段７１と、ドリフト補正された距離系列輪重データ
とカーブ区間のデータとから各カーブ区間毎に最小輪重
値を求める動的最小輪重取得手段７３と、ドリフト補正
された距離系列横圧最大値データとカーブ区間のデータ
とから各カーブ区間毎の最大横圧を求める最大横圧取得
手段７５と、代表横圧値取得手段によって取得された代
表横圧値Ｑｍ及びこの代表横圧値Ｑｍに対応する時刻と
ドリフト補正距離系列輪重データとから各々の代表横圧
値Ｑｍ毎にＱ／Ｐ値を取得するＱ／Ｐ値取得手段７７
と、静的最小輪重取得手段（静的最小荷重取得手段）７
９とを備えている。

【００９４】静的最小輪重取得手段７９は、ドリフト符
号補正済みの距離系列輪重データから、図１６に示すよ
うに、所定区間以上連続する、輪重Ｐに関する情報の最
小値Ｐｃを取得することにより静的最小輪重値を取得す
る。

【００９５】本実施形態では、車輪が３回転に対応する
距離以上、すなわち、データ７個分以上維持された輪重
に関する情報の最小値Ｐｃを取得する。また、この静的
最小輪重取得手段７９は、カーブ検出手段６３により認
識されたカーブ区間毎に、当該区間内の最小値Ｐｃのう
ちの最も小さいものを静的最小輪重値として取得する。

【００９６】具体的には、図１６（ａ）に示すように、
カーブ区間２０５毎に、データ８個以上の区間であっ
て、両端以外のデータが、両端のデータ値の各々よりも
低くなるような区間２００，２１０等を抽出し、例え
ば、当該区間２００，２１０の両端の値の内の低い方の
値２１５，２１７を最小値Ｐｃとして取得する。そし
て、このようにして、このカーブ区間２０５で得られた
最小値Ｐｃのなかでの最小値を当該カーブ区間２０５に
おける静的最小輪重値として取得する。

【００９７】より一般的には、データｎ個分以上維持さ
れた輪重の最小値を求める際は、ｎ＋１個以上の輪重Ｐ
に関する情報からなる区間であって両端以外のデータ
が、両端のデータ値よりも低くなるような区間を抽出
し、当該区間内のデータ値に基づいて静的最小輪重候補
地を取得する。当該区間がｍ個のデータからなる区間で
ある場合、当該区間のデータ値を値の大きい順から並べ
た場合、ｍ＝ｎ＋１なら２番目、ｍ＞ｎ＋１ならば３番
目の値を静的最小輪重候補値として取得することができ
る。

【００９８】なお、この方法では、谷状波形同士が所定
時間ずれて合体したような波形データにおいても静的最
小輪重を取得でき、例えば、図１６（ｂ）のような場合
では、９個の輪重Ｐに関する情報からなる区間２１１が
抽出され、これらの各輪重Ｐに関する情報の内上から３
番目のデータ２１６が最小値Ｐｃとなる。このデータ値
は、７個以上の区間維持されたものとなり、静的最小輪
重値としての条件を満たす。

【００９９】表示手段５５は、時系列輪重データ、時系
列横圧データ、距離系列輪重データ、ドリフト補正距離
系列輪重データ、距離系列横圧最大値データ、ドリフト
補正距離系列横圧最大値データ、距離系列横圧平均値デ
ータ等の波形や、最大横圧値、最大輪重値、動的最小輪
重値、静的最小輪重値、Ｑ／Ｐ値等のデータを画面上等
に表示する。例えば、図１７に示すように、ドリフト補
正された距離系列輪重データや距離系列横圧データのグ
ラフ３００を表示すると共に、そのグラフ上に取得され
た輪重や横圧の最大値３０２や最小値３０１等を対応し
て表示するので、データ解析の妥当性のチェックができ
る。また、時系列輪重データ３１１のグラフと当該時系
列輪重データから抽出した輪重値３１２や時系列横圧デ
ータ３１３やドリフト量等を重ね合わせたグラフ３１０
を表示することにより、輪重値等の抽出や、ドリフト補
正の妥当性を容易にチェックできる。さらに、取得した
データのテーブル３２０を表示することにより、同様に
数値の妥当性を容易にチェックできる。

【０１００】次にこのような、データ処理システムにお
いて、図１８を参照して、処理がなされる方法について
説明する。

【０１０１】まず、鉄道車両１の走行により輪重検出部
１０及び横圧検出部１５からの時系列データが、動ひず
み計３０，フィルタ３１、Ａ／Ｄ変換器３２を介して、
格納手段３５に格納される。

【０１０２】そして、データ処理装置４０においては、
まず、ステップ３０１において格納手段３５から時系列
輪重データ及び時系列横圧データを取得する。続いて、
ステップ３０３において、時系列輪重データから輪重Ｐ
に関する情報を抽出して距離系列輪重データを生成し、
さらに、当該輪重Ｐに関する情報が抽出された時刻に対
応して時系列横圧データから横圧Ｑに関する情報に関す
る平均値や最大値等を抽出し、距離系列横圧データを生
成する。

【０１０３】次に、ステップ３０５において、距離系列
輪重データ及び距離系列横圧データの各々についてドリ
フト補正を行う。このとき、横圧に関するドリフト量を
取得する際に、カーブ区間が認識される。

【０１０４】次に、ステップ３０７において、このよう
にしてドリフト補正された距離系列輪重データ及び距離
系列横圧データに基づいて、各カーブ区間における種々
の解析を行う。

【０１０５】次に、ステップ３０９において、得られた
種々の解析結果や、時系列データや、距離系列データ等
をグラフや数表等の形式で画面に出力する。

【０１０６】そして、ステップ３１１において、ユーザ
がカーブ区間の修正を求める際は、ステップ３１３に進
んで、カーブ区間の修正を行い、修正されたカーブ区間
に基づいて、ステップ３０７に戻って再び解析を行う。
一方、カーブ区間の修正が必要ない場合は、ステップ３
１５に進んで、必要に応じて解析結果や時系列データや
距離系列データ等を印刷したりファイル出力等を行う。

【０１０７】なお、本発明に係るデータ処理装置は、上
記実施形態に限定されるものではなく、種々の変形態様
をとることが可能である。

【０１０８】例えば、上記実施形態では、輪重抽出手段
４５は、輪重を所定の周期で含む時系列輪重データか
ら、輪重に関する情報を抽出しているが、横圧等の他の
荷重を所定の周期で含む時系列荷重データが取得される
際は、当該時系列荷重データに含まれる荷重に関する情
報を抽出してもよい。

【０１０９】

【発明の効果】上述したように、本発明のデータ解析装
置及び方法によれば、時系列荷重データから荷重に関す
る情報を抽出したのち、これらをその情報が含まれた順
に配列してなる距離系列荷重データが生成される。この
ような距離系列荷重データにおいては、荷重に関する情
報が抽出されているのでデータ量が小さくなり、後のデ
ータ処理を行う場合の計算資源を節約できる。

【０１１０】また、距離系列荷重データにおいては、抽
出された荷重に関する情報が、時系列荷重データにおい
て含まれた順に配列されている。時系列荷重データにお
いて、荷重に関する情報は、車輪が所定量回転するのに
要する時間毎のデータであるので、これを順に並べるこ
とにより車輪が所定量回転する毎の荷重に関する情報、
すなわち、走行距離に対する荷重に関する情報である距
離系列のデータとなり、この距離系列荷重データは車輪
の回転速度、すなわち、鉄道車両の走行速度の要素を含
まない。このため、距離系列荷重データに対して、鉄道
車両の走行速度を考慮せずにデータ処理ができる。ま
た、時系列荷重データから手動により荷重に関する情報
を抽出し、解析するのに比べても、工数の減少や、精度
の向上、エラーの減少が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施形態に係るデータ処理システムを示す概
略構成図である。

【図２】図１中の車輪を示す拡大図であって、図２
（ａ）は正面図であり、図２（ｂ）は断面図である。

【図３】図２中の歪みゲージにより構成されるブリッジ
回路を示す図であり、図３（ａ）は輪重取得部のブリッ
ジ回路を示す図、図３（ｂ）は横圧取得部のブリッジ回
路を示す図である。

【図４】図１中のデータ処理装置で取得される時系列輪
重データの一例を示すと共に、時系列輪重データから輪
重に関する情報を抽出する方法を示す図であって、図４
（ａ）は山状波形１３２の前に異常パルス１２６を含む
場合、図４（ｂ）は山状波形１３２の後に異常パルス１
２６を含む場合である。

【図５】図１中のデータ処理装置で取得される時系列横
圧データの一例を示す図である。

【図６】図１中のデータ処理装置の概略構成図である。

【図７】距離系列輪重データを示すグラフであり、図７
（ａ）は輪重抽出手段によって抽出された距離系列輪重
データを示すグラフであり、図７（ｂ）は図７（ａ）の
距離系列輪重データからドリフトを補正した後の距離系
列輪重データを示すグラフであり、図７（ｃ）は、図７
（ｂ）の距離系列輪重データにおけるマイナス符号を持
つデータをプラス符号に変換した距離系列輪重データを
示すグラフである。

【図８】距離系列輪重データからドリフト量を抽出する
ためのフィルタに関する図であり、図８（ａ）は周波数
応答を示すグラフであり、図８（ｂ）はフィルタ係数h
(l)を示す図である。

【図９】距離系列横圧平均値データに基づいて直線区間
を判定する方法を説明する図である。

【図１０】距離系列横圧最大値データに基づいてカーブ
区間を判定する方法を示す図である。

【図１１】カーブ区間を検出するために距離系列横圧デ
ータを平滑化するフィルタに関する図であり、図１１
（ａ）は周波数応答を示すグラフであり、図１１（ｂ）
はフィルタ係数を示す図である。

【図１２】図１２（ａ）、図１２（ｂ）は、距離系列横
圧データに関するカーブ区間の検出及びドリフト補正の
方法を説明する図である、

【図１３】図１３（ａ）、図１３（ｂ）は、距離系列横
圧データに関するカーブ区間の検出及びドリフト補正の
方法を説明する図である、

【図１４】時系列横圧データから、Ｑ／Ｐ値を求めるた
めに用いる代表横圧値Ｑｍを求める方法について説明す
る図である。

【図１５】代表横圧値Ｑｍを取得する際に、時系列横圧
データの鋭さを緩和するために用いるフィルタの周波数
応答を示すグラフである。

【図１６】図１６（ａ）、図１６（ｂ）は、距離系列輪
重データから、静的最小輪重値を求める方法を示す図で
ある。

【図１７】表示手段に表示されるデータの一例を示す図
である。

【図１８】データ処理装置における処理を示すフロー図
である。

【符号の説明】

１…鉄道車両、２０…車輪、４０…データ処理装置、４
３…代表横圧値取得手段、４５…輪重抽出手段（荷重抽
出手段）、４７…輪重ドリフト補正手段（荷重ドリフト
補正手段）、４９…横圧抽出手段、５１…横圧ドリフト
補正手段、６３…カーブ検出手段（カーブ認識手段）、
６１…直線検出手段（直線区間認識手段）、７９…静的
最小荷重取得手段（静的最小荷重取得手段）、１００…
データ処理システム。

Claims (24)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 鉄道車両の車輪に加わる荷重に関する情
   報を所定の周期で含む時系列荷重データを処理するデー
   タ処理装置であって、前記所定の周期は前記鉄道車両の
   車輪が所定量回転するのに要する時間に対応し、 前記時系列荷重データから前記荷重に関する情報を抽出
   し、前記荷重に関する情報を前記荷重に関する情報が前
   記時系列荷重データにおいて含まれた順に配列してなる
   距離系列荷重データを生成する荷重抽出手段を備えるこ
   とを特徴とする、データ処理装置。
2. 【請求項２】 前記荷重に関する情報は、前記時系列荷
   重データを、水平軸を時間とし垂直軸を前記時系列荷重
   データの大きさとなるように表した場合に、前記時系列
   荷重データにおいて山状波形のピーク値又は谷状波形の
   谷底値として含まれ、また、前記山状波形と前記谷状波
   形とは前記時系列荷重データに交互に含まれ、 前記荷重抽出手段は、前記時系列荷重データが所定の上
   限閾値を上回ってから所定の下限閾値を下回るまでの第
   一区間における前記時系列荷重データの最大値に基づい
   て前記荷重に関する情報を抽出し、さらに、前記時系列
   荷重データが前記下限閾値を下回ってから前記上限閾値
   を上回るまでの第二区間における前記時系列荷重データ
   の最小値に基づいて前記荷重に関する情報を抽出するこ
   とを特徴とする、請求項１に記載のデータ処理装置。
3. 【請求項３】 前記荷重抽出手段は、前記第一区間で前
   記最大値に基づいて前記荷重に関する情報を抽出する際
   に、前記最大値が含まれた時刻と、前記第一区間よりも
   前の区間において前記荷重に関する情報が含まれた時刻
   と、の差に基づいて前記抽出の妥当性を判断し、さら
   に、前記第二区間で前記最小値に基づいて前記荷重に関
   する情報を抽出する際に、前記最小値が含まれた時刻
   と、前記第二区間よりも前の区間において前記荷重に関
   する情報が含まれた時刻と、の差に基づいて前記抽出の
   妥当性を判断することを特徴とする、請求項１又は２に
   記載のデータ処理装置。
4. 【請求項４】 前記距離系列荷重データをローパスフィ
   ルタで処理してドリフト量を抽出し、前記ドリフト量に
   基づいて前記距離系列荷重データのドリフト補正を行う
   荷重ドリフト補正手段を備えることを特徴とする、請求
   項１〜３の何れか一項に記載のデータ処理装置。
5. 【請求項５】 前記荷重ドリフト補正手段は、前記抽出
   されたドリフト量に生ずる位相遅れを補正して前記距離
   系列荷重データのドリフト補正を行うことを特徴とす
   る、請求項４に記載のデータ処理装置。
6. 【請求項６】 前記距離系列荷重データから、前記荷重
   に関する情報を所定の個数以上含む区間であって、前記
   区間の両端以外の前記荷重に関する情報が前記区間の両
   端の荷重に関する情報より小さくなる区間を抽出すると
   共に、当該区間における荷重に関する情報に基づいて静
   的最小荷重値を取得する静的最小荷重取得手段を備える
   ことを特徴とする、請求項１〜５の何れか一項に記載の
   データ処理装置。
7. 【請求項７】 前記荷重は輪重であり、前記データ処理
   装置は、さらに、前記鉄道車両の車輪に加わる横圧に関
   する情報の時系列的なデータである時系列横圧データを
   取得し、 前記輪重抽出手段は、前記時系列荷重データから前記輪
   重に関する情報を抽出する際に、前記輪重に関する情報
   が含まれた各々の時刻に関する情報を取得し、 前記輪重抽出手段で抽出された前記輪重に関する情報に
   各々対応して、前記時系列横圧データのうち前記各々の
   輪重に関する情報が含まれた時刻を含む所定の時間にお
   ける前記横圧に関する情報に基づいて輪重対応横圧情報
   を生成すると共に、前記輪重対応横圧情報を対応する時
   刻の順に配列した距離系列横圧データを生成する横圧抽
   出手段を備えることを特徴とする、請求項１〜６の何れ
   か一項に記載のデータ処理装置。
8. 【請求項８】 前記輪重対応横圧情報として、前記所定
   の時間における横圧に関する情報の最大値及び前記所定
   の時間における横圧に関する情報の平均値を生成するこ
   とを特徴とする、請求項７に記載のデータ処理装置。
9. 【請求項９】 前記横圧距離系列データから、輪重対応
   横圧情報の内の最大値と最小値との差が直線判定幅閾値
   より小さくなり、かつ、輪重対応横圧情報の平均変化率
   が直線判定変化率閾値よりも小さい区間を抽出する直線
   区間認識手段を備えることを特徴とする、請求項７又は
   ８に記載のデータ処理装置。
10. 【請求項１０】 前記直線区間認識手段によって抽出さ
    れた区間における輪重対応横圧情報に基づいて、前記距
    離系列横圧データのドリフト補正をする横圧ドリフト補
    正手段を備えることを特徴とする、請求項９に記載のデ
    ータ処理装置。
11. 【請求項１１】 前記距離系列横圧データから、前記輪
    重対応横圧情報がカーブ閾値を超えている区間を抽出す
    るカーブ認識手段を備えることを特徴とする、請求項７
    〜１０の何れか一項に記載のデータ処理装置。
12. 【請求項１２】 前記時系列横圧データを所定のローパ
    スフィルタで処理し、処理された時系列横圧データのピ
    ーク値を取得する代表横圧値取得手段を備えることを特
    徴とする、請求項７〜１１の何れか一項に記載のデータ
    処理装置。
13. 【請求項１３】 鉄道車両の車輪に加わる荷重に関する
    情報を所定の周期で含む時系列荷重データを処理するデ
    ータ処理方法であって、前記所定の周期は前記鉄道車両
    の車輪が所定量回転するのに要する時間に対応し、前記
    時系列荷重データから前記荷重に関する情報を抽出し、
    前記荷重に関する情報を前記荷重に関する情報が前記時
    系列荷重データにおいて含まれた順に配列してなる距離
    系列荷重データを生成する荷重抽出ステップを含むこと
    を特徴とする、データ処理方法。
14. 【請求項１４】 前記荷重に関する情報は、前記時系列
    荷重データを、水平軸を時間とし垂直軸を前記時系列荷
    重データの大きさとなるように表した場合に、前記時系
    列荷重データにおいて山状波形のピーク値又は谷状波形
    の谷底値として含まれ、また、前記山状波形と前記谷状
    波形とは前記時系列荷重データに交互に含まれ、 前記荷重抽出ステップは、前記時系列荷重データが所定
    の上限閾値を上回ってから所定の下限閾値を下回るまで
    の第一区間における前記時系列荷重データの最大値に基
    づいて前記荷重に関する情報を抽出し、さらに、前記時
    系列荷重データが前記下限閾値を下回ってから前記上限
    閾値を上回るまでの第二区間における前記時系列荷重デ
    ータの最小値に基づいて前記荷重に関する情報を抽出す
    ることを特徴とする、請求項１２に記載のデータ処理方
    法。
15. 【請求項１５】 前記荷重抽出ステップは、前記第一区
    間で前記最大値に基づいて前記荷重に関する情報を抽出
    する際に、前記最大値が含まれた時刻と、前記第一区間
    よりも前の区間において前記荷重に関する情報が含まれ
    た時刻と、の差に基づいて前記抽出の妥当性を判断し、
    さらに、前記第二区間で前記最小値に基づいて前記荷重
    に関する情報を抽出する際に、前記最小値が含まれた時
    刻と、前記第二区間よりも前の区間において前記荷重に
    関する情報が含まれた時刻と、の差に基づいて前記抽出
    の妥当性を判断することを特徴とする、請求項１３又は
    １４に記載のデータ処理方法。
16. 【請求項１６】 前記距離系列荷重データをローパスフ
    ィルタで処理してドリフト量を抽出し、前記ドリフト量
    に基づいて前記距離系列荷重データのドリフト補正を行
    う荷重ドリフト補正ステップを含むことを特徴とする、
    請求項１３〜１５の何れか一項に記載のデータ処理方
    法。
17. 【請求項１７】 前記荷重ドリフト補正ステップは、前
    記抽出されたドリフト量に生ずる位相遅れを補正して前
    記距離系列荷重データのドリフト補正を行うことを特徴
    とする、請求項１６に記載のデータ処理方法。
18. 【請求項１８】 前記距離系列荷重データから、前記荷
    重に関する情報を所定の個数以上含む区間であって、前
    記区間の両端以外の前記荷重に関する情報が前記区間の
    両端の荷重に関する情報より小さくなる区間を抽出する
    と共に、当該区間における荷重に関する情報に基づいて
    静的最小荷重値を取得する静的最小荷重取得ステップを
    含むことを特徴とする、請求項１３〜１７の何れか一項
    に記載のデータ処理方法。
19. 【請求項１９】 前記荷重は輪重であり、 前記鉄道車両の車輪に加わる横圧に関する情報の時系列
    的なデータである時系列横圧データを取得しする時系列
    横圧データ取得ステップを含み、 前記輪重抽出ステップは、前記時系列荷重データから前
    記輪重に関する情報を抽出する際に、前記輪重に関する
    情報が含まれた各々の時刻に関する情報を取得し、 前記輪重抽出ステップで抽出された前記輪重に関する情
    報に各々対応して、前記時系列横圧データのうち前記各
    々の輪重に関する情報が含まれた時刻を含む所定の時間
    における前記横圧に関する情報に基づいて輪重対応横圧
    情報を生成すると共に、前記輪重対応横圧情報を対応す
    る時刻の順に配列した距離系列横圧データを生成する横
    圧抽出ステップを含むことを特徴とする、請求項１３〜
    １８の何れか一項に記載のデータ処理方法。
20. 【請求項２０】 前記輪重対応横圧情報として、前記所
    定の時間における横圧に関する情報の最大値及び前記所
    定の時間における横圧に関する情報の平均値を生成する
    ことを特徴とする、請求項１９に記載のデータ処理方
    法。
21. 【請求項２１】 前記横圧距離系列データから、輪重対
    応横圧情報の内の最大値と最小値との差が直線判定幅閾
    値より小さくなり、かつ、輪重対応横圧情報の平均変化
    率が直線判定変化率閾値よりも小さい区間を抽出する直
    線区間認識ステップを含むことを特徴とする、請求項１
    ９又は２０に記載のデータ処理方法。
22. 【請求項２２】 前記直線区間認識ステップによって抽
    出された区間における輪重対応横圧情報に基づいて、前
    記距離系列横圧データのドリフト補正をする横圧ドリフ
    ト補正ステップを含むことを特徴とする、請求項２１に
    記載のデータ処理方法。
23. 【請求項２３】 前記距離系列横圧データから、前記輪
    重対応横圧情報がカーブ閾値を超えている区間を抽出す
    るカーブ認識ステップを含むことを特徴とする、請求項
    １９〜２２の何れか一項に記載のデータ処理方法。
24. 【請求項２４】 前記時系列横圧データを所定のローパ
    スフィルタで処理し、処理された時系列横圧データのピ
    ーク値を取得する代表横圧値取得ステップを含むことを
    特徴とする、請求項１９〜２３の何れか一項に記載のデ
    ータ処理方法。