JP2000211487A - 鉄道車両用滑走制御装置 - Google Patents
鉄道車両用滑走制御装置Info
- Publication number
- JP2000211487A JP2000211487A JP1253899A JP1253899A JP2000211487A JP 2000211487 A JP2000211487 A JP 2000211487A JP 1253899 A JP1253899 A JP 1253899A JP 1253899 A JP1253899 A JP 1253899A JP 2000211487 A JP2000211487 A JP 2000211487A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- railway vehicle
- control device
- pressure
- brake
- braking force
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)
- Hydraulic Control Valves For Brake Systems (AREA)
- Regulating Braking Force (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 従来のブレーキシステムはＡＣ圧を制御して
いるため、最終段のＢＣ圧、粘着係数の情報がわからな
いまま制御しているので、車輪の滑走状態が起こり易
い。 【解決手段】 列車が走行している地域の天候情報を入
力して動作させるニューラルネットワークを有する補正
ＢＣ圧演算回路１１により、ブレーキ制御圧５の出力に
補正信号を加算３４して最終段のＢＣ圧を補正すること
により、滑走の発生を抑制した適切なブレーキ力を得る
ことができる。
いるため、最終段のＢＣ圧、粘着係数の情報がわからな
いまま制御しているので、車輪の滑走状態が起こり易
い。 【解決手段】 列車が走行している地域の天候情報を入
力して動作させるニューラルネットワークを有する補正
ＢＣ圧演算回路１１により、ブレーキ制御圧５の出力に
補正信号を加算３４して最終段のＢＣ圧を補正すること
により、滑走の発生を抑制した適切なブレーキ力を得る
ことができる。
Description
【００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、鉄道車両のブレ
ーキ制御技術の改良に関するものである。
ーキ制御技術の改良に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】電気車、鉄道車両などレール上を鉄車輪
によって走行する構造を有する車両のブレーキ力は、速
度や天候の変化によるレール面の状態変化により、大幅
に変化する。これらの変化に配慮せず、ブレーキ力を強
めすぎた場合には、車輪がレール面を滑走するスリップ
状態（以下、スリップ又は滑走という）が発生する。滑
走は車輪の脱線の原因になる可能性が高いから、このよ
うな状態が生じないよう、従来から種々のブレーキ制御
上の工夫がなされてきた。始めにこのような特別な工夫
がない従来のブレーキ制御システムについて説明する。
図５は従来のブレーキシステムの構成を示す。図におい
て１は運転台からのブレーキ制御指令３０と図示しない
センサによって検出された車重信号３１とを受けてブレ
ーキ制御信号３２を発するブレーキ受量器、２はブレー
キ受量器１より発っせられたブレーキ制御信号３２によ
り動作するＯＮ/ ＯＦＦ弁、３は空気圧又は空気量を増
幅する中継弁、４は滑走を検出した時に指令される信号
３３により動作する滑走防止弁、５は滑走防止弁４から
出力されるＢＣ圧（ブレーキ制御圧）、６は車輪、７は
制輪子、８は中継弁３から出力されるＡＣ圧、９は車輪
の速度を算出するための速度発電機を示す。
によって走行する構造を有する車両のブレーキ力は、速
度や天候の変化によるレール面の状態変化により、大幅
に変化する。これらの変化に配慮せず、ブレーキ力を強
めすぎた場合には、車輪がレール面を滑走するスリップ
状態（以下、スリップ又は滑走という）が発生する。滑
走は車輪の脱線の原因になる可能性が高いから、このよ
うな状態が生じないよう、従来から種々のブレーキ制御
上の工夫がなされてきた。始めにこのような特別な工夫
がない従来のブレーキ制御システムについて説明する。
図５は従来のブレーキシステムの構成を示す。図におい
て１は運転台からのブレーキ制御指令３０と図示しない
センサによって検出された車重信号３１とを受けてブレ
ーキ制御信号３２を発するブレーキ受量器、２はブレー
キ受量器１より発っせられたブレーキ制御信号３２によ
り動作するＯＮ/ ＯＦＦ弁、３は空気圧又は空気量を増
幅する中継弁、４は滑走を検出した時に指令される信号
３３により動作する滑走防止弁、５は滑走防止弁４から
出力されるＢＣ圧（ブレーキ制御圧）、６は車輪、７は
制輪子、８は中継弁３から出力されるＡＣ圧、９は車輪
の速度を算出するための速度発電機を示す。
【０００３】次に図５のものの動作について説明する。
ブレーキ受量器１は運転台からの指令３０および車重信
号３１から、車両（図示しない）を制動させるのに必要
なブレーキ力を演算する。その結果である信号３２を、
ＯＮ／ＯＦＦ弁２のＯＮ／ＯＦＦ時間の組合せに変換し
て与え、ＡＣ圧８を発生させる。単純にＡＣ圧を発生さ
せるのではなく、ＡＣ圧８をブレーキ受量器１にフィー
ドバックさせ誤差の少ないＡＣ圧を得る。発生したＡＣ
圧８は中継弁３にて空気圧または空気量を増幅させるこ
とにより、ＢＣ圧５（ブレーキ力に比例）を得る。ＢＣ
圧５の大きさに比例したブレーキ力をもって、制輪子７
（ブレーキ機構とも言う）を車輪６に押し付けることに
より、車両に制動をかけることが可能になる。今、仮
に、天候不順など何らかの原因によりレール踏面の粘着
性が低下すると、車輪８が滑り滑走状態が生じて速度発
電機９の出力が急に低下する。ブレーキ受量器１は速度
発電機９の出力により滑走状態が認識できるため、滑走
防止弁４へ信号３３により指令することにより、ＢＣ圧
を供給、排気、保ちの組合せで制御し適切なブレーキ力
を得ることができる。
ブレーキ受量器１は運転台からの指令３０および車重信
号３１から、車両（図示しない）を制動させるのに必要
なブレーキ力を演算する。その結果である信号３２を、
ＯＮ／ＯＦＦ弁２のＯＮ／ＯＦＦ時間の組合せに変換し
て与え、ＡＣ圧８を発生させる。単純にＡＣ圧を発生さ
せるのではなく、ＡＣ圧８をブレーキ受量器１にフィー
ドバックさせ誤差の少ないＡＣ圧を得る。発生したＡＣ
圧８は中継弁３にて空気圧または空気量を増幅させるこ
とにより、ＢＣ圧５（ブレーキ力に比例）を得る。ＢＣ
圧５の大きさに比例したブレーキ力をもって、制輪子７
（ブレーキ機構とも言う）を車輪６に押し付けることに
より、車両に制動をかけることが可能になる。今、仮
に、天候不順など何らかの原因によりレール踏面の粘着
性が低下すると、車輪８が滑り滑走状態が生じて速度発
電機９の出力が急に低下する。ブレーキ受量器１は速度
発電機９の出力により滑走状態が認識できるため、滑走
防止弁４へ信号３３により指令することにより、ＢＣ圧
を供給、排気、保ちの組合せで制御し適切なブレーキ力
を得ることができる。
【０００４】ここでＢＣ圧と粘着係数について説明す
る。Ｂ：ブレーキ力（ｔ）、Ｐ：ＢＣ圧力（ｔ）、ｆ：
制輪子と車輪間の摩擦係数とおくとブレーキ力は以下の
ように表わされる。（図６参照） Ｂ＝Ｐ・ｆ ブレーキ力Ｂが車輪とレール間の粘着力μＷ（ただし、
μ：粘着係数，Ｗ：ブレーキ軸上重量）より大きい場合
は、車輪は回転せずにレール上を滑走することになる。
即ち、ブレーキ力Ｂは Ｂ≦μＷ を満足した範囲内で最大であれば、レール面で滑ること
なく最大のブレーキ力が得られる。そのため、最適なＢ
Ｃ圧を算出するには粘着係数μ、ブレーキ軸上重量Ｗを
把握することが必要である。
る。Ｂ：ブレーキ力（ｔ）、Ｐ：ＢＣ圧力（ｔ）、ｆ：
制輪子と車輪間の摩擦係数とおくとブレーキ力は以下の
ように表わされる。（図６参照） Ｂ＝Ｐ・ｆ ブレーキ力Ｂが車輪とレール間の粘着力μＷ（ただし、
μ：粘着係数，Ｗ：ブレーキ軸上重量）より大きい場合
は、車輪は回転せずにレール上を滑走することになる。
即ち、ブレーキ力Ｂは Ｂ≦μＷ を満足した範囲内で最大であれば、レール面で滑ること
なく最大のブレーキ力が得られる。そのため、最適なＢ
Ｃ圧を算出するには粘着係数μ、ブレーキ軸上重量Ｗを
把握することが必要である。
【０００５】車両が運転中に、その時々の粘着係数を解
析的に算出、あるいは計測によって求めることはできな
いが、粘着係数は以前から多くの実験値が存在してい
る。例えば、一例として刊行物「わかりやすい電気指令
式ブレーキ」（平成２年９月２０日（株）交友社発行）
の第２８頁、図４−７に示される粘着係数の実験値グラ
フを図７に示す。図７の実験値より粘着係数は車両の運
転速度はもとより、雨・霜・雪などの天候条件や、レー
ル上面と車輪踏面の状態（さびの発生、油脂類じんあい
の付着による汚損と踏面の粗さなど）によって大きく
（このグラフでは３倍程度）変化することがわかる。ま
た、軸重が運転中、軌道の状態によって常に変動し、更
に車両の加速・減速による軸重移動によっても変動する
ことは公知である。したがって、粘着力は運転中のいろ
いろな条件によって相当大きく変動する。
析的に算出、あるいは計測によって求めることはできな
いが、粘着係数は以前から多くの実験値が存在してい
る。例えば、一例として刊行物「わかりやすい電気指令
式ブレーキ」（平成２年９月２０日（株）交友社発行）
の第２８頁、図４−７に示される粘着係数の実験値グラ
フを図７に示す。図７の実験値より粘着係数は車両の運
転速度はもとより、雨・霜・雪などの天候条件や、レー
ル上面と車輪踏面の状態（さびの発生、油脂類じんあい
の付着による汚損と踏面の粗さなど）によって大きく
（このグラフでは３倍程度）変化することがわかる。ま
た、軸重が運転中、軌道の状態によって常に変動し、更
に車両の加速・減速による軸重移動によっても変動する
ことは公知である。したがって、粘着力は運転中のいろ
いろな条件によって相当大きく変動する。
【０００６】走行抵抗ｒr は列車が平たん直線路を走行
するときに受ける抵抗で、試験結果より次式で表わされ
る。 ｒr ＝ａ＋ｂＶ＋ｃＶ2 ｒr ：走行抵抗 （kg/ ｔ） V：運転速度 （km/h） ａ，ｂ，ｃ：定数 曲線抵抗ｒc は車両が曲線路を走行するときに受ける抵
抗で、一般に曲線半径に逆比例する。一般に使用されて
いる式をＳＩ単位にすると ｒc ＝６０００／ｒ （狭軌） ｒc ＝８０００／ｒ （標準軌） ただし、 ｒ：曲線半径[ ｍ] と表される。 また、勾配抵抗ｒG は車両が重力にさからって勾配区間
を上るときの抵抗で、勾配の千分率を乗じて求めた進行
方向分に相当する。 ｒG ＝±９．８ｉ ただし、ｉ：勾配[ ‰] ，負号は下り勾配を示す。
するときに受ける抵抗で、試験結果より次式で表わされ
る。 ｒr ＝ａ＋ｂＶ＋ｃＶ2 ｒr ：走行抵抗 （kg/ ｔ） V：運転速度 （km/h） ａ，ｂ，ｃ：定数 曲線抵抗ｒc は車両が曲線路を走行するときに受ける抵
抗で、一般に曲線半径に逆比例する。一般に使用されて
いる式をＳＩ単位にすると ｒc ＝６０００／ｒ （狭軌） ｒc ＝８０００／ｒ （標準軌） ただし、 ｒ：曲線半径[ ｍ] と表される。 また、勾配抵抗ｒG は車両が重力にさからって勾配区間
を上るときの抵抗で、勾配の千分率を乗じて求めた進行
方向分に相当する。 ｒG ＝±９．８ｉ ただし、ｉ：勾配[ ‰] ，負号は下り勾配を示す。
【０００７】引張力Ｔ、列車重量Ｗを用いると加速度α
は以下のように表わし得る。 α＝（Ｔ−ｒr ）/ Ｗ−ｒc ―ｒG 図７より粘着係数の変化は速度に起因し、速度は加速度
の時間における積分値である ことより、走行抵抗ｒr,
曲線抵抗ｒc,勾配抵抗ｒG が大きいほど速度が大きくな
り粘着係数は小さくなる。
は以下のように表わし得る。 α＝（Ｔ−ｒr ）/ Ｗ−ｒc ―ｒG 図７より粘着係数の変化は速度に起因し、速度は加速度
の時間における積分値である ことより、走行抵抗ｒr,
曲線抵抗ｒc,勾配抵抗ｒG が大きいほど速度が大きくな
り粘着係数は小さくなる。
【０００８】以上の説明は鉄道車両における説明である
が、一般道路を走行する自動車でも基本的な原理は同じ
である。そこで車輪のスリップを自動制御する従来の例
として、特開平４−３７２４５１号公報に開示された技
術を図８、９に説明する。図８は、ブレーキのスリップ
率を制御するシステムのブロック図で、４１，４２，４
３，４４は車輪のスリップ率を予測するために意味のあ
るパラメータを検出するための複数のセンサーで、例え
ば、ハンドル角、ブレーキ圧、ハンドルトルク、車速
Ｖ、ブレーキ圧変化センサー等が用いられる。
が、一般道路を走行する自動車でも基本的な原理は同じ
である。そこで車輪のスリップを自動制御する従来の例
として、特開平４−３７２４５１号公報に開示された技
術を図８、９に説明する。図８は、ブレーキのスリップ
率を制御するシステムのブロック図で、４１，４２，４
３，４４は車輪のスリップ率を予測するために意味のあ
るパラメータを検出するための複数のセンサーで、例え
ば、ハンドル角、ブレーキ圧、ハンドルトルク、車速
Ｖ、ブレーキ圧変化センサー等が用いられる。
【０００９】Ｈは上記センサーの信号が入力されるコン
トローラ、４８はコントローラＨの出力によってブレー
キ圧を発するブレーキ制御装置である。ここで、一般に
車両が車輪によって駆動状態にあるときのスリップ率Ｓ
は Ｓ＝（Ｒｗ−Ｖ）／Ｒｗ また、制動状態にあるときのスリップ率Ｓは Ｓ＝（Ｖ−Ｒｗ）／Ｖ で計算される。
トローラ、４８はコントローラＨの出力によってブレー
キ圧を発するブレーキ制御装置である。ここで、一般に
車両が車輪によって駆動状態にあるときのスリップ率Ｓ
は Ｓ＝（Ｒｗ−Ｖ）／Ｒｗ また、制動状態にあるときのスリップ率Ｓは Ｓ＝（Ｖ−Ｒｗ）／Ｖ で計算される。
【００１０】図９は図８のコントローラＨの内部をより
詳細に示すもので、ニューラルネットワークを構成して
いる。４５はセンサー４１〜４４の信号を取り込むサン
プラー、４６はニューラルネットワークである。次に図
８，９のスリップ率制御システムの動作について説明す
る。サンプラー４５は、センサー４１〜４４からのパラ
メータが入力したとき、現在の時刻ｔからｔ−ｎΔｔま
での過去のデータを出力する。例えば、サンプル間隔が
０．５秒で、総サンプル数ｎを１０とすれば、５秒前ま
でのデータが出力されることになる。
詳細に示すもので、ニューラルネットワークを構成して
いる。４５はセンサー４１〜４４の信号を取り込むサン
プラー、４６はニューラルネットワークである。次に図
８，９のスリップ率制御システムの動作について説明す
る。サンプラー４５は、センサー４１〜４４からのパラ
メータが入力したとき、現在の時刻ｔからｔ−ｎΔｔま
での過去のデータを出力する。例えば、サンプル間隔が
０．５秒で、総サンプル数ｎを１０とすれば、５秒前ま
でのデータが出力されることになる。
【００１１】サンプラー４５はニューラルネットワーク
４６に接続している。サンプラー４５から過去のデータ
を受け取ったニューラルネツトワーク４６は、その同じ
状態のものでのΔｔ’時間後の目標スリップ率を演算し
て出力する。このようにしたニューラルネット４６に
は、車両状態に応じた望ましいスリップ率である教師信
号を入力するが、この教師信号が入力すると、ニューラ
ルネットワーク４６は目標スリップ率と教師信号による
望ましいスリップ率との差を小さくするように学習機能
を果たす。
４６に接続している。サンプラー４５から過去のデータ
を受け取ったニューラルネツトワーク４６は、その同じ
状態のものでのΔｔ’時間後の目標スリップ率を演算し
て出力する。このようにしたニューラルネット４６に
は、車両状態に応じた望ましいスリップ率である教師信
号を入力するが、この教師信号が入力すると、ニューラ
ルネットワーク４６は目標スリップ率と教師信号による
望ましいスリップ率との差を小さくするように学習機能
を果たす。
【００１２】いま、実際の運転状況で、ハンドル角が大
きいときに前後力が大きすぎて、十分な横力が発揮され
ないときは、その前後力を小さくして横力を大きくする
ために必要なスリップ率を教師信号としてニューラルネ
ットワーク４６に入力する。ニューラルネットワーク４
６は両者の差が小さくなるような学習をする。すなわ
ち、上記の実際の運転状況では、横力を大きくして前後
力を小さくするスリップ率が必要であることを学習する
ことになる。したがって、それ以後同じ運転状況が発生
すれば、ニューラルネットワーク４６は前後力を小さく
して、十分な横力を発生させるための信号をブレーキ制
御装置４８に出力する。以上の説明では、例としてハン
ドル角変化を条件として説明したが、他の変化要素に対
しても同じ説明となるのでハンドルのない鉄道車両にお
いても類似の機能が発揮される。かくして車両の運転状
況に応じて最適なスリップ率を得ることができる。
きいときに前後力が大きすぎて、十分な横力が発揮され
ないときは、その前後力を小さくして横力を大きくする
ために必要なスリップ率を教師信号としてニューラルネ
ットワーク４６に入力する。ニューラルネットワーク４
６は両者の差が小さくなるような学習をする。すなわ
ち、上記の実際の運転状況では、横力を大きくして前後
力を小さくするスリップ率が必要であることを学習する
ことになる。したがって、それ以後同じ運転状況が発生
すれば、ニューラルネットワーク４６は前後力を小さく
して、十分な横力を発生させるための信号をブレーキ制
御装置４８に出力する。以上の説明では、例としてハン
ドル角変化を条件として説明したが、他の変化要素に対
しても同じ説明となるのでハンドルのない鉄道車両にお
いても類似の機能が発揮される。かくして車両の運転状
況に応じて最適なスリップ率を得ることができる。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】従来の鉄道車両用滑走
制御装置は以上のように構成されているので、図５のも
のでは滑走状態が発生したことを検知した後に滑走防止
弁へ指令を行わなければならず、滑走が起こる前に滑走
の発生を回避することができない。安全上は滑走が始ま
る前にこれを防止することが必要であるという問題点、
またＡＣ圧を制御しているため最終段のＢＣ圧の情報が
正しく制御されているか否かを認識できないという問題
点があった。また、図８，９のものは、自動車を想定し
て記載されており、例えば粘着力μｗの変動を考慮して
いないなど、変動条件が多種多様である鉄道車両におい
ては、精度の高い結果が得られないという問題点があっ
た。
制御装置は以上のように構成されているので、図５のも
のでは滑走状態が発生したことを検知した後に滑走防止
弁へ指令を行わなければならず、滑走が起こる前に滑走
の発生を回避することができない。安全上は滑走が始ま
る前にこれを防止することが必要であるという問題点、
またＡＣ圧を制御しているため最終段のＢＣ圧の情報が
正しく制御されているか否かを認識できないという問題
点があった。また、図８，９のものは、自動車を想定し
て記載されており、例えば粘着力μｗの変動を考慮して
いないなど、変動条件が多種多様である鉄道車両におい
ては、精度の高い結果が得られないという問題点があっ
た。
【００１４】この発明は上記のような問題点を解消する
ためになされたもので、変動条件が多様な鉄道の場合に
も滑走の発生をより精度高く回避することができる適切
なブレーキ力を得ることができる鉄道車両用滑走制御装
置を得ることを目的とする。
ためになされたもので、変動条件が多様な鉄道の場合に
も滑走の発生をより精度高く回避することができる適切
なブレーキ力を得ることができる鉄道車両用滑走制御装
置を得ることを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】この発明にかかる鉄道車
両用滑走制御装置は、運転台からの指令にもとづき、ブ
レーキ制御信号を出力するブレーキ受量器と、前記ブレ
ーキ制御信号によって、この鉄道車両の車輪にブレーキ
力を発生するブレーキ機構とを有する鉄道車両に搭載さ
れ、前記ブレーキ力の過大による前記車輪の滑走を防止
する鉄道車両用滑走制御装置であって、少なくとも、こ
の鉄道車両の走行速度データ、この鉄道車両が走行する
軌道の勾配と曲率のデータとを受けて、前記ブレーキ力
を補正するための補正ブレーキ制御信号を演算し、前記
ブレーキ制御信号に加算するニューラルネットワークを
有するものである。
両用滑走制御装置は、運転台からの指令にもとづき、ブ
レーキ制御信号を出力するブレーキ受量器と、前記ブレ
ーキ制御信号によって、この鉄道車両の車輪にブレーキ
力を発生するブレーキ機構とを有する鉄道車両に搭載さ
れ、前記ブレーキ力の過大による前記車輪の滑走を防止
する鉄道車両用滑走制御装置であって、少なくとも、こ
の鉄道車両の走行速度データ、この鉄道車両が走行する
軌道の勾配と曲率のデータとを受けて、前記ブレーキ力
を補正するための補正ブレーキ制御信号を演算し、前記
ブレーキ制御信号に加算するニューラルネットワークを
有するものである。
【００１６】また、この鉄道車両が走行する軌道の勾配
と曲率のデータを、この軌道上にあらかじめ定めた特定
点からの距離に対応したデータとして、記憶する記憶装
置を有するものである。
と曲率のデータを、この軌道上にあらかじめ定めた特定
点からの距離に対応したデータとして、記憶する記憶装
置を有するものである。
【００１７】また、ニューラルネットワークに入力する
データとして、この鉄道車両が走行しつつある地域の天
候情報を含むものである。
データとして、この鉄道車両が走行しつつある地域の天
候情報を含むものである。
【００１８】また、天候情報は乗務員が入力する少なく
とも晴天、雨天、降雪、の区別が可能なデータとしたも
のである。
とも晴天、雨天、降雪、の区別が可能なデータとしたも
のである。
【００１９】また、鉄道車両用滑走制御装置に模擬速度
信号を注入し、結果として得られるブレーキ制御圧力と
車輪／レール間の粘着力とを比較して、その差をニュー
ラルネットワークにフィードバックすることにより、こ
の車輪に滑走が生じないように学習させる停車時学習回
路を有するものである。
信号を注入し、結果として得られるブレーキ制御圧力と
車輪／レール間の粘着力とを比較して、その差をニュー
ラルネットワークにフィードバックすることにより、こ
の車輪に滑走が生じないように学習させる停車時学習回
路を有するものである。
【００２０】
【発明の実施の形態】実施の形態１．本発明の実施の形
態１によるＢＣ圧演算方法を用いた鉄道車両用滑走制御
装置について説明する。以下の各図において、従来の技
術の説明の図と同符号のものは、同一又は相当部分を示
すので詳細な説明は省略する。図１はこの発明による鉄
道車両用滑走制御装置のシステム構成図である。図１に
おいて１はブレーキ受量器、２２は従来のＯＮ／ＯＦＦ
弁２と滑走防止弁４を一体化したＯＮ／ＯＦＦ滑走防止
弁である。ＯＮ／ＯＦＦ滑走防止弁２２を経由して算出
したＢＣ圧３に補正ＢＣ圧演算回路１１の出力の補正値
を加算して制輪子４に出力させる。補正ＢＣ圧演算回路
１１による補正値の算出は図３のニューラルネットワー
クで求める。
態１によるＢＣ圧演算方法を用いた鉄道車両用滑走制御
装置について説明する。以下の各図において、従来の技
術の説明の図と同符号のものは、同一又は相当部分を示
すので詳細な説明は省略する。図１はこの発明による鉄
道車両用滑走制御装置のシステム構成図である。図１に
おいて１はブレーキ受量器、２２は従来のＯＮ／ＯＦＦ
弁２と滑走防止弁４を一体化したＯＮ／ＯＦＦ滑走防止
弁である。ＯＮ／ＯＦＦ滑走防止弁２２を経由して算出
したＢＣ圧３に補正ＢＣ圧演算回路１１の出力の補正値
を加算して制輪子４に出力させる。補正ＢＣ圧演算回路
１１による補正値の算出は図３のニューラルネットワー
クで求める。
【００２１】図２にＢＣ圧の補正方法を示す。粘着力は
直接算出することができないため、条件信号１２とし
て、ＢＣ圧、列車速度、加速／減速度、線路情報（曲
線，勾配）、天候を入力としたニューラルネットワーク
１１ａにより補正ＢＣ圧を算出する。
直接算出することができないため、条件信号１２とし
て、ＢＣ圧、列車速度、加速／減速度、線路情報（曲
線，勾配）、天候を入力としたニューラルネットワーク
１１ａにより補正ＢＣ圧を算出する。
【００２２】ニューラルネットワーク１１ａの線路情報
入力として走行抵抗と勾配抵抗と曲線抵抗を用いる。列
車の各走行地点（出発点からの距離情報又は経緯度情報
にもとづき、予め記憶している軌道データから読みだ
す）の勾配と曲線情報を電子化して車上に塔載してお
く。現在の列車の走行地点は自列車の速度を、速度セン
サ等で求め、この速度を積分することにより地上子（ト
ランスポンダ）やキロ程等の定点からの相対距離を算出
できる。あるいは又、ＧＰＳを用いて測定した経緯度情
報から求めることもできる。車上にある勾配や曲線のデ
ータベースを参照することにより、走行中の列車は現地
点の勾配と曲線がわかり、列車速度とともにこれら線路
情報をニューラルネットワーク１１ａの入力にする。列
車速度は速度発電機９の出力を用いてもよいが、仮に滑
走が生じた際には、速度発電機９の信号は信頼性に欠け
るから、ＧＰＳから得られる速度信号で補完するなどの
バックアップ処置を行うことが望ましい。
入力として走行抵抗と勾配抵抗と曲線抵抗を用いる。列
車の各走行地点（出発点からの距離情報又は経緯度情報
にもとづき、予め記憶している軌道データから読みだ
す）の勾配と曲線情報を電子化して車上に塔載してお
く。現在の列車の走行地点は自列車の速度を、速度セン
サ等で求め、この速度を積分することにより地上子（ト
ランスポンダ）やキロ程等の定点からの相対距離を算出
できる。あるいは又、ＧＰＳを用いて測定した経緯度情
報から求めることもできる。車上にある勾配や曲線のデ
ータベースを参照することにより、走行中の列車は現地
点の勾配と曲線がわかり、列車速度とともにこれら線路
情報をニューラルネットワーク１１ａの入力にする。列
車速度は速度発電機９の出力を用いてもよいが、仮に滑
走が生じた際には、速度発電機９の信号は信頼性に欠け
るから、ＧＰＳから得られる速度信号で補完するなどの
バックアップ処置を行うことが望ましい。
【００２３】天候情報入力は、晴天、曇天、雨天、降雪
などの情報を意味し、これらを検出するセンサもある
が、信頼性の点で十分でない場合は、乗務員が手動でタ
ッチパネルに、晴天、曇り、雨、雪等を選択することに
より、現在の天候状態をニューラルネットワーク１１ａ
の入力に用いることでもよい。
などの情報を意味し、これらを検出するセンサもある
が、信頼性の点で十分でない場合は、乗務員が手動でタ
ッチパネルに、晴天、曇り、雨、雪等を選択することに
より、現在の天候状態をニューラルネットワーク１１ａ
の入力に用いることでもよい。
【００２４】このようにして得られる入力情報について
の理解を助けるため、図３にこれら入力情報の距離に対
する変化の一例を示す。図３（ａ）は速度の変化を示
し、図（ｂ）は乗務員によって入力された天候情報の変
化の一例を示す。ただし、これらはその時の運転状況に
よってその都度変化するものである。図（ｃ）は軌道の
曲率（曲線）情報を示し、図（ｄ）は軌道の進行方向に
見た勾配情報（水平を０とする）を示しており、これら
は固定されて変化しない情報である。図（ｅ）は図
（ａ）〜（ｄ）の入力情報をもとにニューラルネットワ
ークが算出した最大粘着力又はＢＣ圧を示している。
の理解を助けるため、図３にこれら入力情報の距離に対
する変化の一例を示す。図３（ａ）は速度の変化を示
し、図（ｂ）は乗務員によって入力された天候情報の変
化の一例を示す。ただし、これらはその時の運転状況に
よってその都度変化するものである。図（ｃ）は軌道の
曲率（曲線）情報を示し、図（ｄ）は軌道の進行方向に
見た勾配情報（水平を０とする）を示しており、これら
は固定されて変化しない情報である。図（ｅ）は図
（ａ）〜（ｄ）の入力情報をもとにニューラルネットワ
ークが算出した最大粘着力又はＢＣ圧を示している。
【００２５】ＢＣ圧３に対する補正ＢＣ圧の大きさに制
限を設けるために、ＢＣ圧３をニューラルネットワーク
の入力に用いる。ニューラルネットワークの荷重を学習
制御するため、列車の走行曲線と勾配情報とＢＣ圧、 天
候状況、 滑走状況をメモリやハードディスクなどに格納
し、これらのデータを蓄積する。
限を設けるために、ＢＣ圧３をニューラルネットワーク
の入力に用いる。ニューラルネットワークの荷重を学習
制御するため、列車の走行曲線と勾配情報とＢＣ圧、 天
候状況、 滑走状況をメモリやハードディスクなどに格納
し、これらのデータを蓄積する。
【００２６】列車の非走行時にニューラルネットワーク
１１ａの荷重を学習制御により算出する。これまで走行
中に蓄積したデータを用いてニューラルネットワーク１
１ａの出力であるＢＣ圧の補正値を算出する。更に、得
られたブレーキ力と、その時の粘着力μＷとを比較し
て、滑走が生じたかどうかを判断する。このとき滑走し
たのであれば理想の補正値（即ち、滑走が生じない範囲
の最大のブレーキ力を得られる補正値）から、ニューラ
ルネットワークの現在の出力であるＢＣ圧の補正値を引
いた誤差を一定の負値として逆伝播させる。また非滑走
であればこの誤差を一定の正値として逆伝播させ荷重を
調整させる。
１１ａの荷重を学習制御により算出する。これまで走行
中に蓄積したデータを用いてニューラルネットワーク１
１ａの出力であるＢＣ圧の補正値を算出する。更に、得
られたブレーキ力と、その時の粘着力μＷとを比較し
て、滑走が生じたかどうかを判断する。このとき滑走し
たのであれば理想の補正値（即ち、滑走が生じない範囲
の最大のブレーキ力を得られる補正値）から、ニューラ
ルネットワークの現在の出力であるＢＣ圧の補正値を引
いた誤差を一定の負値として逆伝播させる。また非滑走
であればこの誤差を一定の正値として逆伝播させ荷重を
調整させる。
【００２７】実施の形態２．図４は、図１の鉄道車両用
滑走制御装置を搭載した車両が停車中に、本装置のニュ
ーラルネットワーク１１ａを学習させ、その能力を高め
るためのシステム構成を示すものである。５１は停車時
学習回路である。停車時学習回路５１は補正後のＢＣ圧
を受けて、ブレーキ力Ｐ・ｆを算出する回路５２と、条
件信号１２を受けて、粘着力μＷを算出する回路５３
と、ブレーキ力Ｐ・ｆと粘着力μＷとを比較して滑走の
有無を出力する比較器５４とを含んでいる。比較器５４
の出力は補正ＢＣ圧演算回路１１へ逆伝播（フィードバ
ツク）して比較器５４の出力が滑走なしで且つ十分なブ
レーキ力を得られる範囲になるように、ニューラルネッ
トワークが調整される。
滑走制御装置を搭載した車両が停車中に、本装置のニュ
ーラルネットワーク１１ａを学習させ、その能力を高め
るためのシステム構成を示すものである。５１は停車時
学習回路である。停車時学習回路５１は補正後のＢＣ圧
を受けて、ブレーキ力Ｐ・ｆを算出する回路５２と、条
件信号１２を受けて、粘着力μＷを算出する回路５３
と、ブレーキ力Ｐ・ｆと粘着力μＷとを比較して滑走の
有無を出力する比較器５４とを含んでいる。比較器５４
の出力は補正ＢＣ圧演算回路１１へ逆伝播（フィードバ
ツク）して比較器５４の出力が滑走なしで且つ十分なブ
レーキ力を得られる範囲になるように、ニューラルネッ
トワークが調整される。
【００２８】
【発明の効果】以上のように、この発明の鉄道車両用滑
走制御装置は、制御するＢＣ圧を正確に把握することが
できるとともに、学習により予め予測した最適ブレーキ
力以下となるようにＢＣ圧を補正するニューラルネット
ワークを有するので、滑走が生じる前にこの滑走の発生
を回避するように制御することができる。
走制御装置は、制御するＢＣ圧を正確に把握することが
できるとともに、学習により予め予測した最適ブレーキ
力以下となるようにＢＣ圧を補正するニューラルネット
ワークを有するので、滑走が生じる前にこの滑走の発生
を回避するように制御することができる。
【００２９】また、ニューラルネットワークへの入力と
してレールと車輪間の粘着力に影響の大きい天候の変動
を入力し、天候の変化に対応して制御を行っているの
で、従来のものより精度の高いブレーキ制御を行うこと
ができる。
してレールと車輪間の粘着力に影響の大きい天候の変動
を入力し、天候の変化に対応して制御を行っているの
で、従来のものより精度の高いブレーキ制御を行うこと
ができる。
【００３０】また、天候の変動データには、特に影響の
大きい、晴、雨、雪などの気象状態を条件として入力し
ているので、より確実な補正を行うことができる。
大きい、晴、雨、雪などの気象状態を条件として入力し
ているので、より確実な補正を行うことができる。
【００３１】また、停車中に模擬速度入力を入力してニ
ューラルネットワークをあたかも車両が走行しているか
のごとくに学習させることができるので、車両を走行さ
せなくても学習程度を高めることができるという効果が
得られる。
ューラルネットワークをあたかも車両が走行しているか
のごとくに学習させることができるので、車両を走行さ
せなくても学習程度を高めることができるという効果が
得られる。
【図１】 この発明による鉄道車両用滑走制御装置のシ
ステム構成図である。
ステム構成図である。
【図２】 図１の補正ＢＣ圧演算回路の詳細説明図であ
る。
る。
【図３】 入力情報の、距離に対する変化の一例を示す
説明図である。
説明図である。
【図４】 実施の形態２による鉄道車両用滑走制御装置
のシステム構成図である。
のシステム構成図である。
【図５】 従来の鉄道車両用滑走制御装置のシステム構
成図である。
成図である。
【図６】 ブレーキ力とブレーキ圧の関係の説明図であ
る。
る。
【図７】 粘着係数の実験値を示すグラフである。
【図８】 車輪のスリップ率を制御するシステムの従来
の例を示すシステムブロック図である。
の例を示すシステムブロック図である。
【図９】 図８のコントローラの内部構成説明図であ
る。
る。
１ ブレーキ受量器、 ２ 滑走防止弁、 ３
ＢＣ圧、４ 制輪子、 ５ 車輪、 ６ 速度発電
機、 ８ 複式逆止弁、９ 中継弁、 １０ 常用電
磁弁、１１ 補正ＢＣ圧演算回路、 ２２ ０Ｎ／０
ＦＦ滑走防止弁、５１ 停車時学習回路、 ５４ 比
較器、
ＢＣ圧、４ 制輪子、 ５ 車輪、 ６ 速度発電
機、 ８ 複式逆止弁、９ 中継弁、 １０ 常用電
磁弁、１１ 補正ＢＣ圧演算回路、 ２２ ０Ｎ／０
ＦＦ滑走防止弁、５１ 停車時学習回路、 ５４ 比
較器、
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 3D045 AA07 BB37 EE00 EE21 GG30 3D046 AA07 BB22 BB28 HH49 HH57 JJ25 5H115 PA08 PC02 PG01 QE14 QI08 QN03 QN23 SF03 SJ13 TB01 TO02 TO07 TO09 TO10 TO26 TO30 TU20 TW07 TZ11
Claims (5)
- 【請求項１】 運転台からの指令にもとづき、ブレーキ
制御信号を出力するブレーキ受量器と、前記ブレーキ制
御信号によって、この鉄道車両の車輪にブレーキ力を発
生するブレーキ機構とを有する鉄道車両に搭載され、前
記ブレーキ力の過大による前記車輪の滑走を防止する鉄
道車両用滑走制御装置であって、少なくとも、この鉄道
車両の走行速度データ、この鉄道車両が走行する軌道の
勾配と曲率のデータとを受けて、前記ブレーキ力を補正
するための補正ブレーキ制御信号を演算し、前記ブレー
キ制御信号に加算するニューラルネットワークを有する
ことを特徴とする鉄道車両用滑走制御装置。 - 【請求項２】 この鉄道車両が走行する軌道の勾配と曲
率のデータを、この軌道上にあらかじめ定めた特定点か
らの距離に対応したデータとして、記憶する記憶装置を
有することを特徴とする請求項１に記載の鉄道車両用滑
走制御装置。 - 【請求項３】 ニューラルネットワークに入力するデー
タとして、この鉄道車両が走行しつつある地域の天候情
報を含むことを特徴とする請求項２に記載の鉄道車両用
滑走制御装置。 - 【請求項４】 天候情報は乗務員が入力する少なくとも
晴天、雨天、降雪、の区別が可能なデータであることを
特徴とする請求項３に記載の鉄道車両用滑走制御装置。 - 【請求項５】 請求項１に記載の鉄道車両用滑走制御装
置に模擬速度信号を注入し、結果として得られるブレー
キ制御圧力と車輪／レール間の粘着力とを比較して、そ
の差をニューラルネットワークにフィードバックするこ
とにより、この車輪に滑走が生じないように学習させる
停車時学習回路を有することを特徴とする請求項１に記
載の鉄道車両用滑走制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1253899A JP2000211487A (ja) | 1999-01-20 | 1999-01-20 | 鉄道車両用滑走制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1253899A JP2000211487A (ja) | 1999-01-20 | 1999-01-20 | 鉄道車両用滑走制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000211487A true JP2000211487A (ja) | 2000-08-02 |
Family
ID=11808122
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1253899A Pending JP2000211487A (ja) | 1999-01-20 | 1999-01-20 | 鉄道車両用滑走制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000211487A (ja) |
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002234439A (ja) * | 2001-02-09 | 2002-08-20 | Kawasaki Heavy Ind Ltd | 鉄道車両用独立車輪台車とその制御方法 |
| JP2006033545A (ja) * | 2004-07-20 | 2006-02-02 | Railway Technical Res Inst | 列車と地上との間の光通信システム |
| JP2007022421A (ja) * | 2005-07-20 | 2007-02-01 | Toyo Electric Mfg Co Ltd | 付随車ブレーキ受量器 |
| JP2007210445A (ja) * | 2006-02-09 | 2007-08-23 | Railway Technical Res Inst | 移動体の規制速度評価システム |
| WO2009153884A1 (ja) * | 2008-06-20 | 2009-12-23 | 三菱電機株式会社 | 列車ブレーキ装置および列車ブレーキ方法 |
| WO2009154048A1 (ja) * | 2008-06-20 | 2009-12-23 | 三菱電機株式会社 | 列車滑走制御装置および列車滑走制御方法 |
| JP4794690B2 (ja) * | 2008-06-20 | 2011-10-19 | 三菱電機株式会社 | 列車滑走制御装置および列車滑走制御方法 |
| JP2012180027A (ja) * | 2011-03-02 | 2012-09-20 | Mitsubishi Electric Corp | ブレーキ制御装置およびブレーキ制御方法 |
| CN102951165A (zh) * | 2012-11-05 | 2013-03-06 | 北京交通大学 | 轨道列车节省电能运行控制方法 |
| WO2013038569A1 (ja) * | 2011-09-16 | 2013-03-21 | 三菱電機株式会社 | ブレーキ制御装置、ブレーキ制御方法、及びプログラム |
| CN103303288A (zh) * | 2012-03-07 | 2013-09-18 | 南车青岛四方机车车辆股份有限公司 | 一种高速动车组制动系统及其制动方法 |
| EP2741946B1 (de) | 2011-08-12 | 2016-11-30 | KNORR-BREMSE Systeme für Schienenfahrzeuge GmbH | Notbremseinrichtung für ein schienenfahrzeug, bremsanlage für ein schienenfahrzeug sowie schienenfahrzeug |
| CN109204259A (zh) * | 2017-06-30 | 2019-01-15 | 比亚迪股份有限公司 | 列车自动防护的控制方法及装置 |
| CN112334375A (zh) * | 2018-06-19 | 2021-02-05 | 克诺尔轨道车辆系统有限公司 | 用于预测在轨道车辆的车轮与轨道之间的接触点中的附着系数的方法、用于改善在轨道车辆的车轮与轨道之间的接触点中的附着系数的方法和用于实施所述方法的装置 |
| JP2021123246A (ja) * | 2020-02-05 | 2021-08-30 | ナブテスコ株式会社 | 鉄道車両用滑走制御装置、鉄道車両用滑走制御装置の制御方法 |
| CN116373916A (zh) * | 2023-04-27 | 2023-07-04 | 湖南工业大学 | 一种列车自适应粘着控制系统 |
| WO2025004296A1 (ja) * | 2023-06-29 | 2025-01-02 | 三菱電機株式会社 | ブレーキ制御装置、ブレーキ制御システム、およびブレーキ制御方法 |
-
1999
- 1999-01-20 JP JP1253899A patent/JP2000211487A/ja active Pending
Cited By (30)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002234439A (ja) * | 2001-02-09 | 2002-08-20 | Kawasaki Heavy Ind Ltd | 鉄道車両用独立車輪台車とその制御方法 |
| JP2006033545A (ja) * | 2004-07-20 | 2006-02-02 | Railway Technical Res Inst | 列車と地上との間の光通信システム |
| JP2007022421A (ja) * | 2005-07-20 | 2007-02-01 | Toyo Electric Mfg Co Ltd | 付随車ブレーキ受量器 |
| JP2007210445A (ja) * | 2006-02-09 | 2007-08-23 | Railway Technical Res Inst | 移動体の規制速度評価システム |
| US8457818B2 (en) | 2008-06-20 | 2013-06-04 | Mitsubishi Electric Corporation | Train slide control device and train slide control method |
| US8560198B2 (en) | 2008-06-20 | 2013-10-15 | Mitsubishi Electric Corporation | Train braking device and train braking method |
| CN102007025A (zh) * | 2008-06-20 | 2011-04-06 | 三菱电机株式会社 | 列车制动装置及列车制动方法 |
| CN102036866A (zh) * | 2008-06-20 | 2011-04-27 | 三菱电机株式会社 | 列车滑行控制装置及列车滑行控制方法 |
| JP4794690B2 (ja) * | 2008-06-20 | 2011-10-19 | 三菱電機株式会社 | 列車滑走制御装置および列車滑走制御方法 |
| WO2009154048A1 (ja) * | 2008-06-20 | 2009-12-23 | 三菱電機株式会社 | 列車滑走制御装置および列車滑走制御方法 |
| JP5174902B2 (ja) * | 2008-06-20 | 2013-04-03 | 三菱電機株式会社 | 列車ブレーキ装置および列車ブレーキ方法 |
| CN102007025B (zh) * | 2008-06-20 | 2013-05-08 | 三菱电机株式会社 | 列车制动装置及列车制动方法 |
| WO2009153884A1 (ja) * | 2008-06-20 | 2009-12-23 | 三菱電機株式会社 | 列車ブレーキ装置および列車ブレーキ方法 |
| CN102036866B (zh) * | 2008-06-20 | 2014-10-01 | 三菱电机株式会社 | 列车滑行控制装置及列车滑行控制方法 |
| JP2012180027A (ja) * | 2011-03-02 | 2012-09-20 | Mitsubishi Electric Corp | ブレーキ制御装置およびブレーキ制御方法 |
| EP2741946B1 (de) | 2011-08-12 | 2016-11-30 | KNORR-BREMSE Systeme für Schienenfahrzeuge GmbH | Notbremseinrichtung für ein schienenfahrzeug, bremsanlage für ein schienenfahrzeug sowie schienenfahrzeug |
| WO2013038569A1 (ja) * | 2011-09-16 | 2013-03-21 | 三菱電機株式会社 | ブレーキ制御装置、ブレーキ制御方法、及びプログラム |
| JP5663667B2 (ja) * | 2011-09-16 | 2015-02-04 | 三菱電機株式会社 | ブレーキ制御装置、ブレーキ制御方法、及びプログラム |
| CN103303288B (zh) * | 2012-03-07 | 2015-11-11 | 南车青岛四方机车车辆股份有限公司 | 一种高速动车组制动系统及其制动方法 |
| CN103303288A (zh) * | 2012-03-07 | 2013-09-18 | 南车青岛四方机车车辆股份有限公司 | 一种高速动车组制动系统及其制动方法 |
| CN102951165A (zh) * | 2012-11-05 | 2013-03-06 | 北京交通大学 | 轨道列车节省电能运行控制方法 |
| CN109204259A (zh) * | 2017-06-30 | 2019-01-15 | 比亚迪股份有限公司 | 列车自动防护的控制方法及装置 |
| CN112334375B (zh) * | 2018-06-19 | 2023-08-08 | 克诺尔轨道车辆系统有限公司 | 改善轨道车辆车轮与轨道之间的附着系数的方法和装置 |
| CN112334375A (zh) * | 2018-06-19 | 2021-02-05 | 克诺尔轨道车辆系统有限公司 | 用于预测在轨道车辆的车轮与轨道之间的接触点中的附着系数的方法、用于改善在轨道车辆的车轮与轨道之间的接触点中的附着系数的方法和用于实施所述方法的装置 |
| JP2021527819A (ja) * | 2018-06-19 | 2021-10-14 | クノル−ブレムゼ ジステーメ フューア シーネンファールツォイゲ ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツングＫｎｏｒｒ−Ｂｒｅｍｓｅ Ｓｙｓｔｅｍｅ ｆｕｅｒ Ｓｃｈｉｅｎｅｎｆａｈｒｚｅｕｇｅ ＧｍｂＨ | 鉄道車両の車輪とレールとの間の接触点における粘着係数を予想する方法、鉄道車両の車輪とレールとの間の接触点における粘着係数を改善する方法、およびこれらの方法を実施する装置 |
| JP7136936B2 (ja) | 2018-06-19 | 2022-09-13 | クノル－ブレムゼ ジステーメ フューア シーネンファールツォイゲ ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング | 鉄道車両の車輪とレールとの間の接触点における粘着係数を予想する方法、鉄道車両の車輪とレールとの間の接触点における粘着係数を改善する方法、およびこれらの方法を実施する装置 |
| JP2021123246A (ja) * | 2020-02-05 | 2021-08-30 | ナブテスコ株式会社 | 鉄道車両用滑走制御装置、鉄道車両用滑走制御装置の制御方法 |
| CN116373916A (zh) * | 2023-04-27 | 2023-07-04 | 湖南工业大学 | 一种列车自适应粘着控制系统 |
| CN116373916B (zh) * | 2023-04-27 | 2024-03-22 | 湖南工业大学 | 一种列车自适应粘着控制系统 |
| WO2025004296A1 (ja) * | 2023-06-29 | 2025-01-02 | 三菱電機株式会社 | ブレーキ制御装置、ブレーキ制御システム、およびブレーキ制御方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4048176B2 (ja) | 異なる走行状況を考慮して自動車両の質量を算定するための方法 | |
| JP2000211487A (ja) | 鉄道車両用滑走制御装置 | |
| EP2694930B1 (en) | Weight estimation of a vehicle | |
| US9821815B2 (en) | Estimating adhesion potential by assessing rolling radius | |
| EP3423315B1 (en) | Method for improving the performance of an antilock braking and anti-slip regulation of a vehicle | |
| CN100457519C (zh) | 加强型机车附着力控制装置 | |
| EP2005140B1 (en) | Method for collecting information on road surface slipperiness | |
| US6839615B2 (en) | Method and apparatus for estimating mass of vehicle, and method and apparatus for estimating gradient employing the method | |
| US6912896B2 (en) | Methods for estimation of tire wear | |
| US6842683B2 (en) | Method of controlling traveling stability of vehicle | |
| US5549364A (en) | Method and device for adjusting the brake force distribution between a towing vehicle and a trailer | |
| EP3720742B1 (en) | System for determining a wheel-rail adhesion value for a railway vehicle and the corresponding method thereof | |
| US20110015906A1 (en) | Method and device for determining a coefficient of friction | |
| US7620504B2 (en) | Road-surface condition estimating device | |
| JPH11316152A (ja) | 自動車の重量を求める装置 | |
| US20050038588A1 (en) | Vehicle driving force control method | |
| CN108896149A (zh) | 车辆称重方法及车辆 | |
| CN106232446A (zh) | 用于确定惯性传感器的误差的方法 | |
| CN111032459B (zh) | 用于确定轨道车辆的制动相关的实际值的方法和装置 | |
| US9580052B2 (en) | Method for decelerating a vehicle | |
| CN113703367A (zh) | 一种用于优化制动性能的车辆制动方法及系统 | |
| CN116215600A (zh) | 轨道车辆对标停车控制方法、装置及计算机存储介质 | |
| US6236954B1 (en) | Process for estimating the speed of a vehicle or of an assemblage of vehicles | |
| Jilek et al. | Changing the adhesion force for testing road vehicles at safe speed | |
| EP4275985B1 (en) | Friction testing system, computer-implemented friction-testing method for a rail vehicle, computer program and non-volatile data carrier |