文献

J-GLOBAL ID：201002261723774676   整理番号：10A0201299

多重モデルアプローチを用いた鉄道車両サスペンションの状態監視

Condition Monitoring of Railway Vehicle Suspension Using Multiple Model Approach

著者 (2件)： MORI Hirotaka (Graduate School of Nihon Univ.) ,  TSUNASHIMA Hitoshi (Dep. of Mechanical Engineering, Coll. of Industrial Technol., Nihon Univ.)
資料名： Journal of Mechanical Systems for Transportation and Logistics (Web)  (Journal of Mechanical Systems for Transportation and Logistics (Web))
巻： 3  号： 1  ページ： 243-258 (J-STAGE)  発行年： 2010年 
JST資料番号： U0070A  ISSN： 1882-1782  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この論文では,多重モデルアプローチを使って得られた車上データから鉄道車両のサスペンションの故障を検出する可能性を示した。この研究に使用した鉄道車両モデルでは,輪軸および台車が横方向運動とヨー運動をし,車体は横方向運動をする。これらの運動は,横方向加速度とヨー率が車上のセンサーにて測定される。検出アルゴリズムはinteracting multi-model(IMM)アルゴリズムを基に最新の推測モデルの方法を加えて定式化されたものである。IMM法は,シミュレーション研究において車両サスペンションの故障を検出するのに使われてきた。車両サスペンションシステムの起こりそうなモードと状態はカルマンフィルター(KF)に基づいて推測される。このアルゴリズムは,シミュレーション代表例で評価される。シミュレーションの結果は,このアルゴリズムが鉄道車両のサスペンションシステムの車上の欠陥を実際の状態において効果的に検出することを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 鉄道車両用機器 ,  *懸架装置 ,  *故障検出 ,  監視 ,  状態推定 ,  Kalmanフィルタ ,  モデル ,  状態監視 ,  *多重モデル

分類 (1件)： 鉄道車両用機器  (QH02030G)

引用文献 (16件)：

• (1) S. Buruni, R. M. Goodall, T. X. Mei and H, Tsunashima: Control and monitoring for railway vehicle dynamics, Vehicle System Dynamics, vol. 45, No. 7-8, 765-771, 2007.
• (2) R. J. Patton, P. M. Frank and R.N. Clark: Issues of Fault Diagnosis for Dynamic System, Springer, 2000.
• (3) S. Simani, C. Fantuzzi and R. J. Patton: Model-based Fault Diagnosis in Dynamic System Using Identification Techniques, Springer, 2003.
• (4) F. Gustafsson: Adaptive Filtering and Change Detection, Wiley, 2001.
• (5) R. M. Goodall and C. Roberts: Concept and Techniques for Railway Condition Monitoring, The International Conference on Railway Condition Monitoring 2006, 90-95, 2006.

タイトルに関連する用語 (4件)： 多重モデル ,  鉄道 ,  車両サスペンション ,  状態監視