ニューラルネットワークを用いた電車走行音予測手法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: TER21049

グループ名: 【D】産業応用部門 交通・電気鉄道研究会

発行日: 2021/05/10

タイトル(英語): A study of the prediction method of train traveling tone based on neural network

著者名: 吉川 岳(鉄道総合技術研究所),横内 俊秀(鉄道総合技術研究所)

著者名(英語): Gaku Yoshikawa(Railway Technical Research Institute),Toshihide Yokouchi(Railway Technical Research Institute)

キーワード: 異音検知|ニューラルネットワーク|走行音|鉄道|無人運転|マイクロフォン|Abnormal noise detection|Neural network| Traveling tone|Raylway|Driverless|Microphone

要約(日本語): 無人運転電車では乗務員の耳に頼っていた異音検知の機会が失われる。そこで電車床下にマイクを設け、異音検知システムを構築すれば、床下や車体で発生した異常を自動的に検知できるため安全性向上に繋がる。その基礎的研究として、本稿ではニューラルネットワークによる正常時の電車走行音の予測手法を提案する。正常時の走行音が予測できれば、将来、それと著しく乖離した音を異音として検知するシステムの構築が期待できる。

要約(英語): When driverless trains are introduced, the ability of abnormal-sound detection which traditionally has been based on crew’s ears will be lost. To catch up on this, an abnormal-noise detection system based on microphones under trains should be adopted. As fundamental study of that, this paper proposes a prediction method of train traveling tone in normal state based on neural network. The prediction method will contribute to build an abnormal-noise detection system where the noise which largely differ from predicted traveling tone in normal state is defined as abnormal noise.

本誌: 2021年5月13日交通・電気鉄道研究会

本誌掲載ページ: 33-38 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,532 Kバイト