2018 Fiscal Year Research-status Report
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17K06240
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| Research Institution | Nihon University |
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Principal Investigator |
綱島 均 日本大学, 生産工学部, 教授 (30287594)
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2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 鉄道 / 軌道 / 状態監視 / 機械学習 / 安全性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
鉄道において軌道とは，列車荷重を支持・案内し，列車を円滑に走行させるための重要な要素である．鉄道を安全かつ快適に走行させるためには，軌道の維持管理および予防保全が重要であり，高頻度で監視する事が望ましい．軌道不整の検測に専用検測車を用いる鉄道事業者は多いが，費用や人員の理由により，十分な検査を行えない地方鉄道事業者も多い．そのため，軌道状態を安価で常時診断ができる軌道状態診断システムが開発されている.
本システムはセンサ類，GPSなどで構成された車体動揺計測装置と軌道状態を診断する診断ソフトで構成され，営業車体の動揺を自動で計測する．測定データは携帯電話回線によりサーバーに転送され，解析ソフトにより軌道状態に関する評価値を算出することで診断を行う. 本研究では，軌道不整に関する異常の検出および種別の自動化を目的として，機械学習を導入することで車体動揺から軌道状態を自動的に診断する自動診断アルゴリズムを構築した．さらに鉄道走行シミュレーションを用いて，構築したアルゴリズムの検証を行った．さらに，実際の地方鉄道路線に適用して軌道状態の診断可能性を検討した．
SIMPACKを用いた鉄道走行シミュレーションにより，軌道不整の進展が車体動揺に及ぼす結果を解析し，特徴量を抽出することで，機械学習を用いた自動診断アルゴリズムを構築した．構築した自動診断アルゴリズムを用いて，シミュレーションにより生成した車体動揺から軌道異常検出を行なった．さらに，実際の地方鉄道の軌道状態の診断可能性を検討した．その結果，自動診断アルゴリズムによって，実測の車体動揺から高低不整，通り不整，水準不整について，異常を自動的に検出できることを示した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
１．自動診断アルゴリズムによって，実測の車体動揺から高低不整，通り不整，水準不整について，異常を自動的に検出できることを示した．
２．国内および海外での学会において成果を発表し，高い評価を得ている．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は，さらに多くのデータを用いて診断システムの有効性を検証する．また，異常の程度について評価するアルゴリズムの構築を行い，提案手法による診断結果と実際の軌道状態との照合を行い，有効性の評価とアルゴリズムの改良を行う予定である．
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| Causes of Carryover |
実測データから推定した軌道状態を，現場で確認することを鉄道事業者（山形鉄道，銚子電鉄）の協力を得て実施する予定であったが，鉄道事業者の社内事情により，2019年度に実施することになった．山形鉄道，銚子電鉄における実地調査については，2019年度に実施し，検証を行う予定である．
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