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パンタグラフ接触力推定システムおよび推定方法 コモンズ

国内特許コード P110006358
掲載日 2011年12月21日
出願番号 特願2006-295481
公開番号 特開2008-110694
登録番号 特許第4825110号
出願日 平成18年10月31日(2006.10.31)
公開日 平成20年5月15日(2008.5.15)
登録日 平成23年9月16日(2011.9.16)
発明者
  • 臼田 隆之
  • 池田 充
  • 小山 達弥
出願人
  • 公益財団法人鉄道総合技術研究所
発明の名称 パンタグラフ接触力推定システムおよび推定方法 コモンズ
発明の概要


【課題】 種々のパンタグラフの接触力を取得することができる。
【解決手段】 パンタグラフの舟体のすり板とトロリ線との接触力を推定する接触力推定システム20は、少なくとも、測定区間(-ε<x<ε)の間に存在する、前記トロリ線と連結されたハンガのハンガ力h(i=1,2,・・・,n)、測定区間の両端における傾斜(∂y/∂xx=+ε、∂y/∂xx=-ε)、並びに、前記測定区間におけるトロリ線の加速度の連続的な分布(∂y/∂t)をそれぞれ示すデータを記憶装置22に記憶し、これら記憶装置22に記憶されたデータ、トロリ線の張力、および、トロリ線の線密度に基づいて、接触力f(t)を算出する。
【選択図】 図3

従来技術、競合技術の概要


電車線設備は鉄道特有の長尺設備であるため、架線の保守にはコストと時間を要する。検測車によりトロリ線磨耗残存径を測定し、要注意箇所を夜間に作業員が確認し、磨耗が許容値を超えている場合には保守を行っているのが現状である。



その一方、近年の研究により測定可能となった架線・パンタグラフ間の接触力(以下、単に「接触力」と称する。)は、集電性能を評価する重要な指標の1つである。近年の動向として検測車などのパンタグラフで接触力を測定し、保守に利用しようとする流れがあり、接触力を利用した波動伝播速度の測定など接触力の活用法についても検討が進められている(非特許文献1)
また、現在の電車線保守においては、トロリ線の磨耗抑制は重要課題の一つであるが、トロリ線磨耗はその形成機構が非常に複雑である。トロリ線の磨耗形成の要因として、主なもので、パンタグラフの特性、パンタグラフの集電電流、すり板の特性、走行速度、架線種別、架線構成、トロリ線表面状態などが挙げられる。



上述したように、トロリ線の摩擦形成の要因は多用であるが、接触力とトロリ線の磨耗との因果関係を調べることが有用と考えられている。

【非特許文献1】「架線・パンタグラフ間の接触力測定による電車線診断技法の検討」 第2回評価・診断に関するシンポジウム、第105~110頁、2003年12月

産業上の利用分野


本発明は、パンタグラフのすり板のトロリ線への接触力を推定するシステムおよび方法に関する。

特許請求の範囲 【請求項1】
パンタグラフの舟体のすり板とトロリ線との接触力を推定する接触力推定システムであって、
少なくとも、測定区間(-ε<x<ε)の間に存在する、前記トロリ線と連結されたハンガのハンガ力h(i=1,2,・・・,n)、測定区間の両端における傾斜(∂y/∂xx=+ε、∂y/∂xx=-ε)、並びに、前記測定区間におけるトロリ線の加速度の連続的な分布(∂y/∂t)をそれぞれ示すデータを記憶した記憶装置と、
前記ハンガ力、傾斜および前記加速度の連続的な分布を示すデータから、以下の式
【数式1】


(T:トロリ線の張力、ρ:トロリ線の線密度)
に基づいて、接触力f(t)を算出する接触力算出手段と、
を備えたことを特徴とする接触力推定システム。

【請求項2】
パンタグラフの舟体のすり板とトロリ線との接触力を推定する接触力推定システムであって、
少なくとも、測定区間(-ε<x<ε)の間に存在する、前記トロリ線と連結されたハンガのハンガ力h(i=1,2,・・・,n)、測定区間の両端における傾斜(∂y/∂xx=+ε、∂y/∂xx=-ε)、前記測定区間におけるトロリ線の加速度の連続的な分布(∂y/∂t)、並びに、測定区間の両端におけるトロリ線の曲げ剛性による力の項(∂y/∂xx=+ε、∂y/∂xx=-ε)をそれぞれ示すデータを記憶した記憶装置と、
前記ハンガ力、傾斜、加速度の連続的な分布、および、測定区間の両端におけるトロリ線の曲げ剛性による力の項のデータから、以下の式
【数式2】


(T:トロリ線の張力、ρ:トロリ線の線密度、EI:トロリ線の曲げ剛性)
に基づいて接触力f(t)を算出する接触力算出手段と、
を備えたことを特徴とする接触力推定システム。

【請求項3】
パンタグラフの舟体のすり板とトロリ線との接触力を推定する接触力推定システムであって、
少なくとも、測定区間(-ε<x<ε)の間に存在する、前記トロリ線と連結されたハンガのハンガ力h(i=1,2,・・・,n)、測定区間の両端における傾斜(∂y/∂xx=+ε、∂y/∂xx=-ε)、並びに、前記測定区間においてトロリ線上、前記ハンガとの連結点から所定の距離だけ離間した複数の測定点の加速度(∂/∂t:j=1,2,・・・,p)をそれぞれ示すデータを記憶した記憶装置と、
前記ハンガ力、傾斜および加速度を示すデータから、以下の式
【数式3】


(T:トロリ線の張力、ρ:トロリ線の線密度、w:慣性力補正係数)
に基づいて、接触力f(t)を算出する接触力算出手段と、
を備えたことを特徴とする接触力推定システム。

【請求項4】
パンタグラフの舟体のすり板とトロリ線との接触力を推定する接触力推定システムであって、
少なくとも、測定区間(-ε<x<ε)の間に存在する、前記トロリ線と連結されたハンガのハンガ力h(i=1,2,・・・,n)、測定区間の両端における傾斜(∂y/∂xx=+ε、∂y/∂xx=-ε)、前記測定区間においてトロリ線上、前記ハンガとの連結点から所定の距離だけ離間した複数の測定点の加速度(∂/∂t:j=1,2,・・・,p)、並びに、測定区間の両端におけるトロリ線の曲げ剛性による力の項(∂y/∂xx=+ε、∂y/∂xx=-ε)をそれぞれ示すデータを記憶した記憶装置と、
前記ハンガ力、傾斜、加速度、および、測定区間の両端におけるトロリ線の曲げ剛性による力の項のデータから、以下の式
【数式4】


(T:トロリ線の張力、ρ:トロリ線の線密度、w:慣性力補正係数、EI:トロリ線の曲げ剛性)
に基づいて接触力f(t)を算出する接触力算出手段と、
を備えたことを特徴とする接触力推定システム。

【請求項5】
パンタグラフの舟体のすり板とトロリ線との接触力を推定する接触力推定システムであって、
少なくとも、測定区間(-ε<x<ε)の間に存在する、前記トロリ線と連結されたハンガのハンガ力h(i=1,2,・・・,n)、測定区間の両端における傾斜(∂y/∂xx=+ε、∂y/∂xx=-ε)、並びに、前記測定区間においてトロリ線上、前記ハンガとの連結点から所定の距離だけ離間した複数の測定点の加速度(∂/∂t:i=1,2,・・・,m)をそれぞれ示すデータを記憶した記憶装置と、
前記ハンガ力、傾斜および加速度を示すデータから、以下の式
【数式5】


(T:トロリ線の張力、ρ:トロリ線の線密度、fine:慣性力を推定する非線形関数)
に基づいて、接触力f(t)を算出する接触力算出手段と、
を備えたことを特徴とする接触力推定システム。

【請求項6】
パンタグラフの舟体のすり板とトロリ線との接触力を推定する接触力推定システムであって、
少なくとも、測定区間(-ε<x<ε)の間に存在する、前記トロリ線と連結されたハンガのハンガ力h(i=1,2,・・・,n)、測定区間の両端における傾斜(∂y/∂xx=+ε、∂y/∂xx=-ε)、前記測定区間においてトロリ線上、前記ハンガとの連結点から所定の距離だけ離間した複数の測定点の加速度(∂/∂t:i=1,2,・・・,m)、並びに、測定区間の両端におけるトロリ線の曲げ剛性による力の項(∂y/∂xx=+ε、∂y/∂xx=-ε)をそれぞれ示すデータを記憶した記憶装置と、
前記ハンガ力、傾斜、加速度、および、測定区間の両端におけるトロリ線の曲げ剛性による力の項のデータから、以下の式
【数式6】


(T:トロリ線の張力、ρ:トロリ線の線密度、fine:慣性力を推定する非線形関数、EI:トロリ線の曲げ剛性)
に基づいて接触力f(t)を算出する接触力算出手段と、
を備えたことを特徴とする接触力推定システム。

【請求項7】
前記記憶装置が、
学習用の前記加速度のデータと、学習用の慣性力のデータと、ニューラルネットワークのモデルについて、当該ニューラルネットワークを構成する各ニューロン間の結合に関連付けられた重み、および、各ニューロンの閾値を含むニューラルネットワークモデルデータ、および、推定用の加速度のデータを記憶し、
前記接触力算出手段が、
ニューラルネットワークモデルデータに含まれる重みおよび閾値を適切な値にする学習手段であって、
前記記憶装置に記憶された、初期的なニューラルネットワークモデルデータを読み出して、前記ニューラルネットワークモデルの入力層に、前記学習用の加速度のデータを与え、入力層から中間層を経て出力層に向けて、順次、前記ニューラルネットワークモデルデータにおけるニューロンの結合にしたがって、入力層により近い側のニューロンからの信号と当該結合に関連付けられた重みとの乗算結果の総和から閾値を減じた値に基づく出力関数により、出力値を算出し、当該出力値を出力層の側に結合されたニューロンに出力することを繰り返す演算手段と、
前記ニューラルネットワークモデルの出力層に、前記学習用の慣性力のデータを与え、出力層から中間層を経て入力層に向けて、誤差信号を伝搬させて、少なくとも、前記ニューラルネットワークデータにおける前記結合に関連付けられた重みおよび前記ニューロンに関する閾値を修正し、前記修正された結合に関連付けられた重みおよび前記ニューロンに関する閾値を、修正されたニューラルネットワークデータとして記憶する誤差逆伝搬手段と、を有する学習手段と、
前記記憶装置に記憶された前記学習手段による学習により修正されたニューラルネットワークモデルデータを読み出して、前記ニューラルネットワークモデルの入力層に、前記推定用の加速度のデータを与え、入力層から中間層を経て出力層に向けて、順次、前記ニューラルネットワークモデルデータにおけるニューロンの結合にしたがって、入力層により近い側のニューロンからの信号と当該結合に関連付けられた重みとの乗算結果の総和から閾値を減じた値に基づく出力関数により、出力値を算出し、当該出力値を出力層の側に結合されたニューロンに出力することを繰り返し、前記出力層からの値を、推定された慣性力fineとして、前記記憶装置に記憶する推定手段と、
を有することを特徴とする請求項5または6に記載の接触力推定システム。

【請求項8】
前記複数の測定点が前記連結点の間で2箇所あり、前記連結点から±1/4*(連結点の間の距離)(+は列車の進行方向)だけ離間した位置にあることを特徴とする請求項ないし7の何れか一項に記載の接触力推定システム。

【請求項9】
前記複数の測定点が前記連結点の間に2箇所あり、前記連結点から+1/2*(連結点の間の距離)および-1/4*(連結点の間の距離)だけ離間した位置にあることを特徴とする請求項ないし7の何れか一項に記載の接触力推定システム。

【請求項10】
少なくとも、測定区間(-ε<x<ε)の間に存在する、トロリ線と連結されたハンガのハンガ力h(i=1,2,・・・,n)、測定区間の両端における傾斜(∂y/∂xx=+ε、∂y/∂xx=-ε)、並びに、前記測定区間におけるトロリ線の加速度の連続的な分布(∂y/∂t)をそれぞれ示すデータを記憶した記憶装置を備えた情報処理装置において、パンタグラフの舟体のすり板とトロリ線との接触力を推定する方法であって、
前記ハンガ力、傾斜および前記加速度の連続的な分布を示すデータから、以下の式
【数式7】


(T:トロリ線の張力、ρ:トロリ線の線密度)
に基づいて、接触力f(t)を算出することを特徴とする接触力推定方法。

【請求項11】
少なくとも、測定区間(-ε<x<ε)の間に存在する、トロリ線と連結されたハンガのハンガ力h(i=1,2,・・・,n)、測定区間の両端における傾斜(∂y/∂xx=+ε、∂y/∂xx=-ε)、前記測定区間におけるトロリ線の加速度の連続的な分布(∂y/∂t)、並びに、測定区間の両端におけるトロリ線の曲げ剛性による力の項(∂y/∂xx=+ε、∂y/∂xx=-ε)をそれぞれ示すデータを記憶した記憶装置を備えた情報処理装置において、パンタグラフの舟体のすり板とトロリ線との接触力を推定する方法であって、
前記ハンガ力、傾斜、加速度の連続的な分布、および、測定区間の両端におけるトロリ線の曲げ剛性による力の項のデータから、以下の式
【数式8】


(T:トロリ線の張力、ρ:トロリ線の線密度、EI:トロリ線の曲げ剛性)
に基づいて、接触力f(t)を算出することを特徴とする接触力推定方法。

【請求項12】
少なくとも、測定区間(-ε<x<ε)の間に存在する、トロリ線と連結されたハンガのハンガ力h(i=1,2,・・・,n)、測定区間の両端における傾斜(∂y/∂xx=+ε、∂y/∂xx=-ε)、並びに、前記測定区間においてトロリ線上、前記ハンガとの連結点から所定の距離だけ離間した複数の測定点の加速度(∂/∂t:j=1,2,・・・,p)をそれぞれ示すデータを記憶した記憶装置を備えた情報処理装置において、パンタグラフの舟体のすり板とトロリ線との接触力を推定する方法であって、
前記ハンガ力、傾斜および加速度を示すデータから、以下の式
【数式9】


(T:トロリ線の張力、ρ:トロリ線の線密度)
に基づいて、接触力f(t)を算出することを特徴とする接触力推定方法。

【請求項13】
少なくとも、測定区間(-ε<x<ε)の間に存在する、トロリ線と連結されたハンガのハンガ力h(i=1,2,・・・,n)、測定区間の両端における傾斜(∂y/∂xx=+ε、∂y/∂xx=-ε)、前記測定区間においてトロリ線上、前記ハンガとの連結点から所定の距離だけ離間した複数の測定点の加速度(∂/∂t:j=1,2,・・・,p)、並びに、測定区間の両端におけるトロリ線の曲げ剛性による力の項(∂y/∂xx=+ε、∂y/∂xx=-ε)をそれぞれ示すデータを記憶した記憶装置を備えた情報処理装置において、パンタグラフの舟体のすり板とトロリ線との接触力を推定する方法であって、
前記ハンガ力、傾斜、加速度、および、測定区間の両端におけるトロリ線の曲げ剛性による力の項のデータから、以下の式
【数式10】


(T:トロリ線の張力、ρ:トロリ線の線密度、w:慣性力補正係数、EI:トロリ線の曲げ剛性)
に基づいて接触力f(t)を算出することを特徴とする接触力推定方法。

【請求項14】
少なくとも、測定区間(-ε<x<ε)の間に存在する、トロリ線と連結されたハンガのハンガ力h(i=1,2,・・・,n)、測定区間の両端における傾斜(∂y/∂xx=+ε、∂y/∂xx=-ε)、並びに、前記測定区間においてトロリ線上、前記ハンガとの連結点から所定の距離だけ離間した複数の測定点の加速度(∂/∂t:i=1,2,・・・,m)をそれぞれ示すデータを記憶した記憶装置を備えた情報処理装置において、パンタグラフの舟体のすり板とトロリ線との接触力を推定する方法であって、
前記ハンガ力、傾斜および加速度を示すデータから、以下の式
【数式11】


(T:トロリ線の張力、ρ:トロリ線の線密度、fine:慣性力を推定する非線形関数)
に基づいて、接触力f(t)を算出することを特徴とする接触力推定方法。

【請求項15】
少なくとも、測定区間(-ε<x<ε)の間に存在する、トロリ線と連結されたハンガのハンガ力h(i=1,2,・・・,n)、測定区間の両端における傾斜(∂y/∂xx=+ε、∂y/∂xx=-ε)、前記測定区間においてトロリ線上、前記ハンガとの連結点から所定の距離だけ離間した複数の測定点の加速度(∂/∂t:i=1,2,・・・,m)、並びに、測定区間の両端におけるトロリ線の曲げ剛性による力の項(∂y/∂xx=+ε、∂y/∂xx=-ε)をそれぞれ示すデータを記憶した記憶装置を備えた情報処理装置において、パンタグラフの舟体のすり板とトロリ線との接触力を推定する方法であって、
前記ハンガ力、傾斜、加速度、および、測定区間の両端におけるトロリ線の曲げ剛性による力の項のデータから、以下の式
【数式12】


(T:トロリ線の張力、ρ:トロリ線の線密度、fine:慣性力を推定する非線形関数、EI:トロリ線の曲げ剛性)
に基づいて接触力f(t)を算出することを特徴とする接触力推定方法。

【請求項16】
前記記憶装置が、
学習用の前記加速度のデータと、学習用の慣性力のデータと、ニューラルネットワークのモデルについて、当該ニューラルネットワークを構成する各ニューロン間の結合に関連付けられた重み、および、各ニューロンの閾値を含むニューラルネットワークモデルデータ、および、推定用の加速度のデータを記憶し、
前記接触力を推定する際に、前記慣性力を算出するステップが、
前記記憶装置に記憶された、初期的なニューラルネットワークモデルデータを読み出して、前記ニューラルネットワークモデルの入力層に、前記学習用の加速度のデータを与え、入力層から中間層を経て出力層に向けて、順次、前記ニューラルネットワークモデルデータにおけるニューロンの結合にしたがって、入力層により近い側のニューロンからの信号と当該結合に関連付けられた重みとの乗算結果の総和から閾値を減じた値に基づく出力関数により、出力値を算出し、当該出力値を出力層の側に結合されたニューロンに出力することを繰り返す演算ステップ、並びに、
前記ニューラルネットワークモデルの出力層に、前記学習用の慣性力のデータを与え、出力層から中間層を経て入力層に向けて、誤差信号を伝搬させて、少なくとも、前記ニューラルネットワークデータにおける前記結合に関連付けられた重みおよび前記ニューロンに関する閾値を修正し、前記修正された結合に関連付けられた重みおよび前記ニューロンに関する閾値を、修正されたニューラルネットワークデータとして記憶する誤差逆伝搬ステップを含む学習ステップと、
前記記憶装置に記憶された前記学習ステップにおける学習により修正されたニューラルネットワークモデルデータを読み出して、前記ニューラルネットワークモデルの入力層に、前記推定用の加速度のデータを与え、入力層から中間層を経て出力層に向けて、順次、前記ニューラルネットワークモデルデータにおけるニューロンの結合にしたがって、入力層により近い側のニューロンからの信号と当該結合に関連付けられた重みとの乗算結果の総和から閾値を減じた値に基づく出力関数により、出力値を算出し、当該出力値を出力層の側に結合されたニューロンに出力することを繰り返し、前記出力層からの値を、推定された慣性力として、前記記憶装置に記憶する推定ステップと、を有することを特徴とする請求項14または15に記載の接触力推定方法。
産業区分
  • 電力応用
国際特許分類(IPC)
画像

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JP2006295481thum.jpg
出願権利状態 権利存続中
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