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1. (WO2018221741) SYSTÈME DE DÉTECTION DE PRÉDICTEUR DE DÉRAILLEMENT, DISPOSITIF DE COMMANDE, PROCÉDÉ DE DÉTECTION DE PRÉDICTEUR DE DÉRAILLEMENT ET PROGRAMME DE DÉTECTION DE PRÉDICTEUR DE DÉRAILLEMENT
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N° de publication : WO/2018/221741 N° de la demande internationale : PCT/JP2018/021279
Date de publication : 06.12.2018 Date de dépôt international : 01.06.2018
CIB :
B61K 13/00 (2006.01) ,G01M 17/08 (2006.01)
B TECHNIQUES INDUSTRIELLES; TRANSPORTS
61
CHEMINS DE FER
K
AUTRES ÉQUIPEMENTS AUXILIAIRES POUR CHEMIN DE FER
13
Autres dispositifs auxiliaires ou accessoires pour les chemins de fer
G PHYSIQUE
01
MÉTROLOGIE; ESSAIS
M
ESSAI D'ÉQUILIBRAGE STATIQUE OU DYNAMIQUE DES MACHINES, DES STRUCTURES OU DES OUVRAGES; ESSAI DES STRUCTURES, DES OUVRAGES OU DES APPAREILS, NON PRÉVU AILLEURS
17
Essai des véhicules
08
des véhicules ferroviaires
Déposants :
曙ブレーキ工業株式会社 AKEBONO BRAKE INDUSTRY CO., LTD. [JP/JP]; 東京都中央区日本橋小網町19番5号 19-5, Nihonbashi Koami-cho, Chuo-ku, Tokyo 1038534, JP
国立大学法人 東京大学 THE UNIVERSITY OF TOKYO [JP/JP]; 東京都文京区本郷七丁目3番1号 3-1, Hongo 7-chome, Bunkyo-ku, Tokyo 1138654, JP
Inventeurs :
須田 義大 SUDA Yoshihiro; JP
林 世彬 LIN Shih-Pin; JP
レディ・ランドール・ドウェイン REDDY, Randall Dwain; JP
影山 真佐富 KAGEYAMA Masahisa; JP
古賀 進一郎 KOGA Shinichirou; JP
久保 光太 KUBO Kouta; JP
川鍋 哲也 KAWANABE Tetsuya; JP
角田 貴弘 TSUNODA Takahiro; JP
Mandataire :
特許業務法人栄光特許事務所 EIKOH PATENT FIRM, P.C.; 東京都港区西新橋一丁目7番13号 虎ノ門イーストビルディング10階 Toranomon East Bldg. 10F, 7-13, Nishi-Shimbashi 1-chome, Minato-ku, Tokyo 1050003, JP
Données relatives à la priorité :
2017-11025902.06.2017JP
Titre (EN) DERAILMENT PREDICTOR DETECTION SYSTEM, CONTROL DEVICE, DERAILMENT PREDICTOR DETECTION METHOD, AND DERAILMENT PREDICTOR DETECTION PROGRAM
(FR) SYSTÈME DE DÉTECTION DE PRÉDICTEUR DE DÉRAILLEMENT, DISPOSITIF DE COMMANDE, PROCÉDÉ DE DÉTECTION DE PRÉDICTEUR DE DÉRAILLEMENT ET PROGRAMME DE DÉTECTION DE PRÉDICTEUR DE DÉRAILLEMENT
(JA) 脱線予兆検知システム、制御装置、脱線予兆検知方法、および脱線予兆検知プログラム
Abrégé :
(EN) Wavelet analysis is applied to both a pitch angular velocity θ(t) and a roll angular velocity φ(t) outputted from an angular velocity sensor (35) installed in a train car, and a wavelet coefficient (14) of pitch angular velocity and a wavelet coefficient (15) of roll angular velocity are calculated. Each of the two wavelet coefficients (14, 15), which change in chronological order, are compared with a wavelet coefficient threshold value (16), and a derailment predictor is detected when both coefficients exceed the threshold value. Wavelet coefficients calculated for a low-frequency range of, for example, 0.5-100 Hz are used. Two types of derailment predictor detection algorithms, one involving a frequency range and the other a time range, are combined to increase derailment predictor detection accuracy. Real time processing of the frequency range is made possible and derailment prevention is achieved by using wavelet analysis.
(FR) Selon la présente invention, une analyse par ondelettes est appliquée à la fois à une vitesse angulaire de tangage θ(t) et à une vitesse angulaire de roulis φ(t) délivrées par un capteur de vitesse angulaire (35) installé dans une voiture de train, et un coefficient d'ondelettes (14) de vitesse angulaire de tangage et un coefficient d'ondelettes (15) de vitesse angulaire de roulis sont calculés. Chacun des deux coefficients d'ondelettes (14, 15), qui changent dans l'ordre chronologique, est comparé à une valeur seuil de coefficient d'ondelettes (16) et un prédicteur de déraillement est détecté lorsque les deux coefficients dépassent la valeur seuil. Des coefficients d'ondelettes calculés pour une plage de basses fréquences, par exemple, de 0,5 à 100 Hz, sont utilisés. Deux types d'algorithmes de détection de prédicteur de déraillement, l'un impliquant une plage de fréquences et l'autre une plage de temps, sont combinés pour augmenter la précision de détection de prédicteur de déraillement. Le traitement en temps réel de la plage de fréquences est rendu possible et la prévention de déraillement est obtenue au moyen d'une analyse par ondelettes.
(JA) 台車に搭載した角速度センサ(35)から出力されるピッチ角速度θ(t)、ロール角速度φ(t)のそれぞれにウェーブレット解析を適用し、ピッチ角速度のウェーブレット係数(14)およびロール角速度のウェーブレット係数(15)を算出する。時系列で変化する2つのウェーブレット係数(14、15)の各々をウェーブレット係数の閾値(16)と比較し、両方が閾値を上回った時に脱線予兆を検知する。例えば0.5~100Hzの低周波領域について算出したウェーブレット係数を利用する。周波数領域と時間領域の2種類の脱線予兆検知アルゴリズムを組み合わせて脱線予兆検知精度を高める。ウェーブレット解析の採用により、周波数領域のリアルタイム処理が可能になり、脱線予防が実現する。
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Langue de publication : japonais (JA)
Langue de dépôt : japonais (JA)