Development and evaluation of a track condition monitoring system using a machine learning technique

• Project/Area Number: 17K06240
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Research Field: Dynamics/Control
• Research Institution: Nihon University
• Principal Investigator: TSUNASHIMA Hitoshi 日本大学, 生産工学部, 教授 (30287594)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2020-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2019)
• Budget Amount: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000); Fiscal Year 2019: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2018: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2017: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: 鉄道 / 軌道 / 状態監視 / 振動 / 機械学習 / 安全性 / サポートベクターマシン / マハラノビス距離 / 地方鉄道 / 機械力学・制御 / 予防保全

Outline of Final Research Achievements

A track condition monitoring system that uses a compact on-board sensing device has been developed and applied for track condition monitoring of regional railway lines in Japan. Monitoring examples show that the system is effective for regional railway operators. A classifier for track faults has been developed to detect track fault automatically. Simulation studies using SIMPACK and field tests were carried out to detect and isolate the track faults from car-body vibration. The results show that the feature of track faults is extracted from car-body vibration and classified from proposed feature space using machine learning techniques.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

地方鉄道では，十分な軌道検査が行えない事業者も少なくない．このような問題を解決するためには，地方鉄道の営業車両の走行データを一括収集・管理し，軌道の状態を診断・予測するセンターが有効であると考えられ，多くの地方鉄道事業者における軌道保守に関する問題を解決できるものと考えられる．本研究の成果は，このデータセンター（令和元年12月開設済み）における診断業務に活用され実績をあげている．

Research Products

• [Journal Article] Condition Monitoring of Railway Tracks from Car-Body Vibration Using a Machine Learning Technique (2019)
  • Author(s): Hitoshi Tsunashima
  • Journal Title: Applied Science Volume: 9 Issue: 13 Pages: 1-13
  • DOI: 10.3390/app9132734
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Presentation] 状態モニタリングによる交通システムの高安全度化 (2020)
  • Author(s): 綱島 均
  • Organizer: Safety Network Japan第20回総会・第97回定例会
  • Invited
• [Presentation] 地方鉄道を対象とした軌道状態診断システムの開発と運用 (2019)
  • Author(s): 滝川将司，綱島 均
  • Organizer: 第２６回鉄道技術連合シンポジウム（J-Rail2019）
• [Presentation] 振動加速度を用いた軌道異常の検出 (2019)
  • Author(s): 廣瀬亮太，綱島 均
  • Organizer: 第２６回鉄道技術連合シンポジウム（J-Rail2019）
• [Presentation] Condition Monitoring of Track from In-service Vehicles for Regional Railways (2019)
  • Author(s): Hitoshi TSUNASHIMA, Hirotaka MORI and Tetsuya TAKATA
  • Organizer: 12th World Congress on Railway Research (WCRR2019)
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 状態モニタリングが拓く鉄道の未来 ，データがあればなんでもわかる？！ (2019)
  • Author(s): 綱島 均
  • Organizer: 日本信号「第８回鉄道まつり」
  • Invited
• [Presentation] Track condition monitoring based on car-body acceleration using time-frequency analysis (2019)
  • Author(s): Hitoshi Tsunashima
  • Organizer: THE 26TH IAVSD INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON DYNAMICS OF VEHICLES ON ROADS AND TRACKS
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 鉄道における状態監視の現状と展望 (2019)
  • Author(s): 綱島 均
  • Organizer: 交通ビジネス塾
  • Invited
• [Presentation] 時間周波数解析を用いた軌道状態診断に関する研究 (2019)
  • Author(s): 綱島 均
  • Organizer: NU-Rail2019（鉄道分野の新技術に関するシンポジウム）
• [Presentation] 営業列車を活用した軌道の評価に関する研究 (2018)
  • Author(s): 綱島 均
  • Organizer: 第25回 鉄道技術連合シンポジウム (J-RAIL2018)
• [Presentation] 機械学習を用いた軌道の状態診断に関する研究 (2018)
  • Author(s): 綱島 均
  • Organizer: 第25回 鉄道技術連合シンポジウム (J-RAIL2018)
• [Presentation] 車体振動加速度を用いた軌道異常の検出 (2018)
  • Author(s): 綱島 均
  • Organizer: 第25回 鉄道技術連合シンポジウム (J-RAIL2018)
• [Presentation] Track Condition Monitoring Using Machine Learning Technique for Regional Railways (2018)
  • Author(s): H. Tsunashima
  • Organizer: 2nd Asian Conference on Railway Engineering and Transportation (ART 2018)
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Development and operation of a track condition monitoring system for regional railway (2018)
  • Author(s): H. Tsunashima
  • Organizer: Fourth International Conference on Railway Technology: Research, Development and Maintenance (Railways2018 and STECH2018)
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 機械学習を用いた軌道の状態監視に関する研究 (2018)
  • Author(s): 林田悠一，綱島均，小田嶋舞
  • Organizer: NU-Rail 2018
• [Presentation] Track Condition Monitoring using Machine Learning Technique for Regional Railways (2018)
  • Author(s): Hitoshi Tsunashima, Yuichi Hayashida, Mai Odashima
  • Organizer: Transportation and Electric Railway Technical Meeting
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 営業車両の車体動揺による軌道状態のモニタリング (2018)
  • Author(s): 綱島均
  • Organizer: 第12回ＪＳＣＭ講習会「車両・軌道系のモニタリング技術の最前線」
  • Invited
• [Presentation] 機械学習を用いた軌道の状態診断に関する研究 (2017)
  • Author(s): 林田悠一，綱島均，小田嶋舞
  • Organizer: 第24回鉄道技術・政策連合シンポジウム (J-RAIL2017)
• [Presentation] FEATURE EXTRACTION AND CLASSIFICATION OF TRACK CONDITION FROM CAR-BODY VIBRATION (2017)
  • Author(s): HITOSHI TSUNASHIMA
  • Organizer: 25th International Symposium on Dynamics of Vehicles on Roads and Tracks
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 鉄道における状態監視の現状と展望 (2017)
  • Author(s): 綱島 均
  • Organizer: 第26回 交通・物流部門大会（TRANSLOG2017）
  • Invited
• [Presentation] 鉄道における状態監視技術の現状と地方鉄道への展開 (2017)
  • Author(s): 綱島 均
  • Organizer: 平成29年度交通安全環境研究所フォーラム2017
  • Invited
• [Book] Lecture Notes in Mechanical Engineering, Advances in Dynamics of Vehicles on Roads and Tracks (2020)
  • Author(s): Hitoshi Tsunashima
  • Total Pages: 1199
  • Publisher: Springer
  • ISBN: 9783030380762