JP2012018045A - Sensor failure diagnosis device and sensor system - Google Patents
Sensor failure diagnosis device and sensor system Download PDFInfo
- Publication number
- JP2012018045A JP2012018045A JP2010154807A JP2010154807A JP2012018045A JP 2012018045 A JP2012018045 A JP 2012018045A JP 2010154807 A JP2010154807 A JP 2010154807A JP 2010154807 A JP2010154807 A JP 2010154807A JP 2012018045 A JP2012018045 A JP 2012018045A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- sensor
- acceleration
- abnormality
- physical quantity
- inclination
- 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
Images
Landscapes
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
Abstract
Description
この発明は、センサの異常を診断するセンサ異常診断装置、及び自己診断用のセンサ異常診断機能を有するセンサシステムに関するものである。 The present invention relates to a sensor abnormality diagnosis device that diagnoses a sensor abnormality and a sensor system having a sensor abnormality diagnosis function for self-diagnosis.
従来、構造物にセンサを設置して微動観測を行い、構造物の安全性や健全性を診断している（例えば、特許文献１参照）。例えば橋梁の健全度を評価する場合、橋脚に加速度センサを設置して、列車、自動車の交通による振動、地震による振動、河川の水流による振動等に起因する橋脚の振動を観測すると共に、傾斜センサを設置してその傾斜を観測する。 Conventionally, a sensor is installed in a structure and fine movement observation is performed to diagnose the safety and soundness of the structure (see, for example, Patent Document 1). For example, when evaluating the soundness of a bridge, an acceleration sensor is installed on the pier, and the vibration of the pier caused by vibrations caused by trains, automobile traffic, earthquakes, rivers, etc. And observe the inclination.
構造物の健全性診断の前提としてセンサ類の計測値が正常であることを確認する必要がある。そこで、特許文献２では、振子の変位量を検出して加速度に換算する振子式の加速度センサについて、その自己診断方法が提案されている。この方法では、加速度センサが、振子に駆動力を与える自己診断用の駆動部を備え、この駆動部が振子に駆動力を与えてもその変位量が検出できないときに該センサが異常であると判定する。
これに対して傾斜センサは自己診断方法がなく、傾斜センサの計測値が正常であることの確認を行うためには、センサ設置現場で実際に傾けて診断を行う必要があった。
It is necessary to confirm that the measured values of the sensors are normal as a premise for soundness diagnosis of the structure. Therefore,
On the other hand, there is no self-diagnosis method for the tilt sensor, and in order to confirm that the measured value of the tilt sensor is normal, it is necessary to actually tilt and perform diagnosis at the sensor installation site.
従来の傾斜センサの診断は作業者が現場で行う必要があるので、センサ点検から次の点検までの間に故障が発生して計測値に異常が生じても、計測値が固定値の場合にはその固定値がセンサ異常による異常値なのか、又は実際に構造物が傾斜している真値なのか判定することが難しく、センサ異常を検知することができないという課題があった。傾斜センサの異常を検知できなければ、実際に構造物が傾いて危険な状態となっていても、その危険を検出できなくなるおそれがある。 The conventional tilt sensor must be diagnosed on site by the operator, so if the measured value is a fixed value even if a failure occurs due to a failure between the sensor inspection and the next inspection, Has a problem that it is difficult to determine whether the fixed value is an abnormal value due to a sensor abnormality or a true value where the structure is actually tilted, and the sensor abnormality cannot be detected. If an abnormality of the tilt sensor cannot be detected, there is a risk that the danger cannot be detected even if the structure is actually tilted and is in a dangerous state.
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、作業者がセンサ設置現場におもむかなくとも傾斜センサの異常を判定することを可能としたセンサ異常診断装置及びセンサシステムを提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and provides a sensor abnormality diagnosis device and a sensor system that allow an operator to determine an abnormality of a tilt sensor without going to the sensor installation site. The purpose is to do.
請求項１の発明に係るセンサ異常診断装置は、構造物に設置された第１のセンサが計測する第１の物理量と、第１のセンサと異なる物理量を測定する目的で設置されたものであって、構造物に設置された第２のセンサが計測する第２の物理量とを用いて、第１の物理量と第２の物理量とを比較し、当該比較の結果に基づいて第１のセンサ又は第２のセンサに異常が生じたことを判定する判定部とを備えるようにしたものである。 The sensor abnormality diagnosis device according to the first aspect of the invention is installed for the purpose of measuring a first physical quantity measured by a first sensor installed in a structure and a physical quantity different from the first sensor. Then, using the second physical quantity measured by the second sensor installed in the structure, the first physical quantity and the second physical quantity are compared, and based on the result of the comparison, the first sensor or And a determination unit that determines that an abnormality has occurred in the second sensor.
請求項２の発明に係るセンサ異常診断装置は、判定部が、所定期間における第１の物理量の最大値と第２の物理量の最大値の比が所定の判定範囲内を超えると、第１のセンサ又は第２のセンサに異常が生じたと判定するようにしたものである。
In the sensor abnormality diagnosis device according to the invention of
請求項３の発明に係るセンサ異常診断装置は、判定部が、所定期間、同一周波数における第１の物理量のスペクトルと第２の物理量のスペクトルの比が所定の判定範囲内を超えると、第１のセンサ又は第２のセンサに異常が生じたと判定するようにしたものである。 In the sensor abnormality diagnosis device according to the invention of claim 3, when the determination unit exceeds a predetermined determination range within a predetermined determination range, the ratio of the spectrum of the first physical quantity and the spectrum of the second physical quantity at the same frequency for a predetermined period. It is determined that an abnormality has occurred in the second sensor or the second sensor.
請求項４の発明に係るセンサ異常診断装置は、第２のセンサを加速度センサにし、判定部が、所定期間における加速度から求めた特定固有周期の最大速度応答と、第１の物理量から求めた同一固有周期の最大速度応答に対応する値との比が所定の判定範囲内を超えると、第１のセンサ又は加速度センサに異常が生じたと判定するようにしたものである。
In the sensor abnormality diagnosis device according to the invention of
請求項５の発明に係るセンサ異常診断装置は、第１のセンサを傾斜センサ、第２のセンサを加速度センサにしたものである。 According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a sensor abnormality diagnosis apparatus in which a first sensor is an inclination sensor and a second sensor is an acceleration sensor.
請求項６の発明に係るセンサ異常診断装置は、加速度センサは内部に自己診断機能を有し、判定部は、傾斜センサが計測する傾斜角と、加速度センサが計測する自己診断された加速度とを用いて、傾斜センサに異常が生じたことを判定するようにしたものである。
In the sensor abnormality diagnosis device according to the invention of
請求項７の発明に係るセンサシステムは、内部に自己診断機能を有する加速度センサと、傾斜角を計測する傾斜センサと、傾斜センサが計測する傾斜角と、加速度センサが計測する自己診断された加速度とを比較し、当該比較の結果に基づいて傾斜センサに異常が生じたことを判定する判定部とを備えるようにしたものである。 According to a seventh aspect of the present invention, there is provided a sensor system including an acceleration sensor having a self-diagnosis function therein, a tilt sensor that measures a tilt angle, a tilt angle that is measured by the tilt sensor, and a self-diagnosed acceleration that is measured by the acceleration sensor. And a determination unit that determines that an abnormality has occurred in the tilt sensor based on the result of the comparison.
請求項１〜３の発明によれば、第１の物理量と第２の物理量とを比較し、比較の結果に基づいて第１のセンサ又は第２のセンサに異常が生じたことを判定するようにしたので、作業者がセンサ設置現場におもむかなくともセンサの異常を判定することができる。 According to the first to third aspects of the invention, the first physical quantity is compared with the second physical quantity, and it is determined that an abnormality has occurred in the first sensor or the second sensor based on the comparison result. Therefore, the abnormality of the sensor can be determined even if the operator does not go to the sensor installation site.
請求項４の発明によれば、両センサにおいて同一の固有周期における最大速度応答を比較するようにしたので、ある程度の幅を持った周波数特性の比較を行うことができ、異常診断の安定性を向上させることができる。
According to the invention of
請求項５の発明によれば、第１のセンサを傾斜センサ、第２のセンサを加速度センサにしたので、従来から橋梁等に用いられていたセンサ類を用いて傾斜角と加速度を測定、比較することにより傾斜センサ又は加速度センサに異常が生じたことを判定することができる。 According to the invention of claim 5, since the first sensor is an inclination sensor and the second sensor is an acceleration sensor, the inclination angle and acceleration are measured and compared using sensors conventionally used for bridges and the like. By doing so, it can be determined that an abnormality has occurred in the tilt sensor or the acceleration sensor.
請求項６の発明によれば、傾斜センサが計測する傾斜角と、加速度センサが計測する自己診断された加速度とを用いるようにしたので、傾斜センサに異常が生じたことを判定することができる。 According to the sixth aspect of the invention, since the inclination angle measured by the inclination sensor and the self-diagnosis acceleration measured by the acceleration sensor are used, it can be determined that an abnormality has occurred in the inclination sensor. .
請求項７の発明によれば、内部に自己診断機能を有する加速度検出部と、傾斜角を計測する傾斜検出部と、傾斜検出部が計測する傾斜角と加速度検出部が計測する自己診断された加速度とを比較する判定部とを備える傾斜センサとしたので、傾斜検出部に異常が生じたことを自己診断可能な傾斜センサとすることができる。 According to the invention of claim 7, the acceleration detection unit having a self-diagnosis function therein, the inclination detection unit that measures the inclination angle, the inclination angle measured by the inclination detection unit and the self-diagnosis that the acceleration detection unit measures Since the inclination sensor includes the determination unit that compares the acceleration, it is possible to provide an inclination sensor capable of self-diagnosis that abnormality has occurred in the inclination detection unit.
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係るセンサ異常診断装置３０の構成を示すブロック図である。図に示すセンサ異常診断装置３０は、傾斜角（第１の物理量）を検出する傾斜センサ（第１のセンサ）１０と、加速度（第２の物理量）を検出する加速度センサ（第２のセンサ）２０とを接続して、各センサ１０，２０の計測値をアナログ／デジタル変換するＡＤ変換部３１と、傾斜角と加速度を用いて傾斜センサ１０の異常を判定する判定部３２と、異常判定結果を通信回線等を介して外部出力する出力部３３とを備える。
Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a sensor
本実施の形態１では、傾斜センサ１０として電位差式の傾斜センサを用いる。この傾斜センサ１０は、密閉容器内に電解液を封入して形成された気泡の位置を電極間の電位差として出力する傾斜検出デバイス１１と、電極間の電位差の比を傾斜角のアナログ信号として出力する傾斜検出回路１２とからなる。
In the first embodiment, a potential difference type inclination sensor is used as the
また、本実施の形態１では、加速度センサ２０として、先立って説明した自己診断可能な振子式の加速度センサを用いる。この加速度センサ２０は、振子の変位量を出力する傾斜検出回路１２と、この変位量を加速度のアナログ信号として出力する加速度検出回路２２と、加速度検出デバイス２１の異常を判定する自己診断部２３とからなる。この自己診断部２３は、例えば特許文献２に記載されているような自己診断用の駆動部を備えて、この駆動部が振子に駆動力を与えてもその変位量が検出できないときに加速度検出デバイス２１又は加速度検出回路２２に異常が発生していると判定し、それ以外の場合には計測値は正常であると判定する。加速度センサ２０が自己診断部２３を備えているため、以下では加速度センサ２０が出力する計測値を正常な値とみなす。
Further, in the first embodiment, the pendulum type acceleration sensor capable of self-diagnosis described above is used as the
センサ異常診断装置３０内部のＡＤ変換部３１は、傾斜センサ１０及び加速度センサ２０から出力される計測値のアナログ信号をアナログ／デジタル変換して、傾斜角及び加速度のデジタル信号を出力する。なお、図１のように傾斜センサ１０と加速度センサ２０が１つのＡＤ変換部３１を兼用してもよいし、傾斜センサ１０と加速度センサ２０がそれぞれＡＤ変換部３１を備えるようにしてもよい。
The
判定部３２は、ＡＤ変換部３１から出力される自己診断部２３で正常に計測が行われていることを確認された加速度の計測値を用いて、傾斜センサ１０の異常を判定する。本実施の形態１では、異常判定方法の例として（１）出力最大値比較、（２）パワースペクトル比較の２例を説明する。
The
（１）出力最大値比較
図２は、計測値の一例を示すグラフであり、加速度センサ２０の加速度（Ｘ軸）を図２（ａ）に、傾斜センサ１０の傾斜角（Ｘ軸）を図２（ｂ）に、傾斜角（Ｙ軸）を図２（ｃ）に示す。図２（ａ）は縦軸に加速度、横軸に時間を示す。また、図２（ｂ），（ｃ）は縦軸に傾斜角、横軸に時間を示す。なお、図２（ａ）〜（ｃ）において横軸の時間は同一時刻である。ここでは、加速度が所定閾値を超えると「構造物振動中」とみなし、所定閾値を超えた構造物振動開始時点から所定期間（例えば１２０秒）の加速度及び傾斜角の計測値を異常判定のために用いる。
(1) Comparison of Maximum Output Values FIG. 2 is a graph showing an example of measured values. FIG. 2A shows the acceleration (X axis) of the
判定部３２は、構造物振動中の加速度センサ２０のＸ軸の出力最大値をＡｘｍａｘ、傾斜センサ１０のＸ軸の出力最大値をＳｘｍａｘとして、出力最大値の比Ｓｘｍａｘ／Ａｘｍａｘを算出する。加速度センサ２０の計測値は正常とみなすことができるため、もう一方の傾斜センサ１０の計測値も正常であれば出力最大値の比Ｓｘｍａｘ／Ａｘｍａｘも所定範囲内となる。そこで、判定部３２は、期待値で正規化した正常値の比に対して、出力最大値の比Ｓｘｍａｘ／Ａｘｍａｘが所定の判定範囲（例えば±２０％）を超えた場合に、傾斜センサ１０の計測値が異常値であると判定し、さらに傾斜検出デバイス１１又は傾斜検出回路１２に異常が発生しているものと判定する。ここで、１回の異常判定のみでセンサの正常／異常を判断するのではなく、例えば異常値であるという判定部３２の判定が所定回数（例えば１０回）連続したとき、あるいは累積したときにはじめて傾斜検出デバイス１１又は傾斜検出回路１２に異常が生じているとする発報（詳細は後述）を行うよう構成してもよい。なお、判定範囲の値は適宜設定すればよい。
The
なお、傾斜センサ１０が２軸以上の傾斜角を検出している場合には、判定部３２は各軸の出力最大値を利用して異常を判定してもよい。傾斜センサ１０が図２（ｃ）に示すようなＹ軸の傾斜角も検出しているなら、判定部３２がこのＹ軸の出力最大値Ｓｙｍａｘを用いて出力最大値の比Ｓｙｍａｘ／Ａｘｍａｘを算出し、所定の判定範囲と比較する。なお、判定範囲の値は、比算出に用いる軸に応じて適宜変更すればよい。
同様に、加速度センサ２０が２軸以上の加速度を検出しているなら、判定部３２は傾斜センサ１０の任意の軸と加速度センサ２０の任意の軸の出力最大値を利用して異常判定することもできる。
In addition, when the
Similarly, if the
（２）パワースペクトル比較
判定部３２は、構造物振動中の加速度センサ２０のＸ軸の加速度波形をＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）処理して、特定周波数（例えば５Ｈｚ）のパワースペクトルをＡｘｆｐｏｗｅｒとする。同様に、判定部３２は、構造物振動中の傾斜センサ１０のＸ軸の傾斜角波形をＦＦＴ処理して、同一の特定周波数（例えば５Ｈｚ）のパワースペクトルをＳｘｆｐｏｗｅｒとする。加速度センサ２０の計測値は正常とみなすことができるため、もう一方の傾斜センサ１０の計測値も正常であればパワースペクトルの比Ｓｘｆｐｏｗｅｒ／Ａｘｆｐｏｗｅｒも所定範囲内となる。そこで、判定部３２は、期待値で正規化した正常値の比に対して、パワースペクトルの比Ｓｘｆｐｏｗｅｒ／Ａｘｆｐｏｗｅｒが所定の判定範囲（例えば±２０％）を超えた場合に、傾斜センサ１０の計測値が異常値であると判定し、さらに傾斜検出デバイス１１又は傾斜検出回路１２に異常が発生しているものと判定する。
(2) Power Spectrum Comparison The
なお、特定周波数及び判定範囲の値は適宜設定すればよい。ただし、特定周波数については、サンプリングの周期を考慮して決定することが好ましい。例えばサンプリングが毎秒１回（１Ｈｚ）で行われていた場合、上記特定周波数（５Ｈｚ）の値は±１Ｈｚの範囲で誤差を含むこととなるため、４〜６Ｈｚの範囲における適宜な値を設定する、あるいは４〜６Ｈｚの範囲におけるパワースペクトルの最大値を上記Ｓｘｆｐｏｗｅｒ，Ａｘｆｐｏｗｅｒとすることが考えられる。 In addition, what is necessary is just to set the value of a specific frequency and the determination range suitably. However, the specific frequency is preferably determined in consideration of the sampling period. For example, when sampling is performed once per second (1 Hz), the value of the specific frequency (5 Hz) includes an error in the range of ± 1 Hz, so an appropriate value in the range of 4 to 6 Hz is set. Alternatively, it is conceivable that the maximum value of the power spectrum in the range of 4 to 6 Hz is the above Sx power and Ax power .
図３は、図２に示す計測値をＦＦＴ処理したパワースペクトルのグラフであり、加速度センサ２０の加速度（Ｘ軸）のパワースペクトルを図３（ａ）に、傾斜センサ１０の傾斜角（Ｘ軸）のパワースペクトルを図３（ｂ）に示す。図３の例のようにピークが複数ある場合、判定部３２は、加速度のパワースペクトルのうちの最大ピークを示す周波数（図３（ａ）では４．５Ｈｚ）を特定周波数に設定し、この４．５Ｈｚにおけるパワースペクトルの比Ｓｘｆｐｏｗｅｒ／Ａｘｆｐｏｗｅｒを用いて傾斜センサ１０の異常判定を行ってもよい。
3 is a graph of a power spectrum obtained by performing FFT processing on the measurement values shown in FIG. 2. FIG. 3A shows the power spectrum of the acceleration (X axis) of the
なお、傾斜センサ１０が２軸以上の傾斜角を検出している場合には、上記（１）の異常判定方法と同様に、判定部３２は、各軸のパワースペクトルを利用して異常を判定してもよい。さらに、傾斜センサ１０及び加速度センサ２０がそれぞれ２軸以上の計測値を検出している場合には、上記（１）の異常判定方法と同様に、判定部３２は、傾斜センサ１０の任意の軸と加速度センサ２０の任意の軸のパワースペクトルを利用して異常判定することもできる。
When the
（３）最大速度応答比較
図４（ａ）は、構造物を単純化した、１質点減衰系の物理モデルを示す説明図である。図において、構造物は、運動方向は矢印で示す１方向で固有周期Ｔも１つだけとしたとき、減衰定数ｈで振動するおもりで模擬した１自由度１質点減衰系で表現できる。この固有周期Ｔの物理モデルを用いて、地盤の加速度ｙ（ｔ）の入力に対する固有周期Ｔの速度応答ｖ（ｔ）を求め、さらに、固有周期Ｔの速度応答ｖ（ｔ）の最大値Ｓｖを求めることができる。
最大速度応答Ｓｖの算出方法は、例えば「インテリジェント地震センサの開発、古川ら、Ｓａｖｅｍａｔｉｏｎ Ｒｅｖｉｅｗ、株式会社山武、１９９９年８月」に記載された既知の方法を用いればよいため、ここでの詳細な説明は省略する。
地盤の加速度ｙ（ｔ）の一例を図４（ｂ）に示し、この入力に対する固有周期Ｔの速度応答ｖ（ｔ）とその最大速度応答Ｓｖのグラフを図４（ｃ）に示す。また、図５は、固有周期Ｔ（ここでは周波数で表す）＝２，３，５，７Ｈｚの各物理モデルに入力周波数ｆの加速度（正弦波を仮定）を入力した場合の各最大速度応答Ｓｖを示すグラフである。
(3) Maximum Speed Response Comparison FIG. 4A is an explanatory diagram showing a physical model of a one-mass point attenuation system in which a structure is simplified. In the figure, the structure can be represented by a one-degree-of-freedom one-mass point damping system simulated by a weight that vibrates with a damping constant h when the direction of motion is one direction indicated by an arrow and only one natural period T. Using the physical model of the natural period T, the speed response v (t) of the natural period T with respect to the input of the ground acceleration y (t) is obtained, and the maximum value Sv of the speed response v (t) of the natural period T is obtained. Can be requested.
The maximum speed response Sv can be calculated by using a known method described in, for example, “Development of Intelligent Seismic Sensor, Furukawa et al., Save Review, Yamatake Corporation, August 1999”. Description is omitted.
An example of the ground acceleration y (t) is shown in FIG. 4B, and a graph of the speed response v (t) of the natural period T and the maximum speed response Sv with respect to this input is shown in FIG. 4C. Further, FIG. 5 shows each maximum speed response Sv when an acceleration of an input frequency f (assuming a sine wave) is input to each physical model having a natural period T (represented by frequency here) = 2, 3, 5, and 7 Hz. It is a graph which shows.
判定部３２は、構造物振動中の加速度センサ２０のＸ軸の出力波形から、所定の固有周期Ｔにおける速度応答ｖ（ｔ）を求め、最大値を最大速度応答ＡｘＳｖとする。このとき用いた所定の固有周期Ｔを特定固有周期とする。同様に、判定部３２は、構造物振動中の傾斜センサ１０のＸ軸の出力波形から、特定固有周期と同一の値である固有周期Ｔ（即ち、同一固有周期）の速度応答ｖ（ｔ）を求め、その最大値を最大速度応答ＳｘＳｖ（最大速度応答に対応する値）とする。加速度センサ２０の計測値は正常とみなすことができるため、もう一方の傾斜センサ１０の計測値も正常であれば最大速度応答の比ＳｘＳｖ／ＡｘＳｖも所定の判定範囲内となる。そこで、判定部３２は、入力周波数ｆ（例えば５Ｈｚ）における最大速度応答の比ＳｘＳｖ／ＡｘＳｖが所定範囲（例えば±２０％）を超えた場合に、傾斜センサ１０の計測値が異常値であると判定し、さらに傾斜検出デバイス１１又は傾斜検出回路１２に異常が発生しているものと判定する。
ただし、一般に傾斜センサ１０よりも加速度センサ２０の測定精度が高いため、加速度センサ２０の出力波形が小さい値の場合にはそもそも異常判定を行わない構成にして、誤判定を防止するようにしてもよい。
The
However, since the measurement accuracy of the
なお、特定固有周期Ｔ、入力周波数ｆ及び判定範囲の値は適宜設定すればよい。特に特定固有周期Ｔを定めるにあたっては、構造物の構造及び材質等によって適切な固有周期が異なることから、図５に例示したように入力周波数と最大速度応答との関係が顕著となる周期を実験的に求めたうえで決定することが望ましい。また、入力周波数ｆを複数設定してもよく、例えばｆ＝１，３，５，７，１０Ｈｚにおける最大速度応答ＡｘＳｖ，ＳｘＳｖの比をそれぞれ求め、各入力周波数ｆにおける最大速度応答の比ＡｘＳｖ／ＳｘＳｖがそれぞれ判定範囲内であれば、傾斜センサ１０の計測値は正常であると判定するようにしてもよい。
Note that the values of the specific natural period T, the input frequency f, and the determination range may be set as appropriate. In particular, when determining the specific natural period T, since the appropriate natural period varies depending on the structure and material of the structure, the period in which the relationship between the input frequency and the maximum speed response becomes significant as illustrated in FIG. 5 is tested. It is desirable to make a decision after obtaining it. Further, a plurality of input frequencies f may be set. For example, the ratios of the maximum speed responses Ax Sv and Sx Sv at f = 1, 3, 5, 7, and 10 Hz are obtained, and the ratio of the maximum speed responses at each input frequency f. If Ax Sv / Sx Sv is within the determination range, the measurement value of the
なお、傾斜センサ１０が２軸以上の傾斜角を検出している場合には、上記（１），（２）の異常判定方法と同様に、判定部３２は、各軸の最大速度応答を利用して異常を判定してもよい。さらに、傾斜センサ１０及び加速度センサ２０がそれぞれ２軸以上の計測値を検出している場合には、上記（１），（２）の異常判定方法と同様に、判定部３２は、傾斜センサ１０の任意の軸と加速度センサ２０の任意の軸の最大速度応答を利用して異常判定することもできる。
When the
上記（１）の最大値比較では計測値の周波数を考慮せずに時間軸上の最大値を比較し、また、上記（２）のパワースペクトル比較では１つの特定周波数におけるスペクトルを比較する。これに対して、上記（３）の最大速度応答比較では、図５に示すように、固有周期Ｔの速度応答ｖが、最大速度応答Ｓｖを頂点にして両側にある程度の幅を持つグラフになるため、最大速度応答ＳｘＳｖ，ＡｘＳｖの比較も、ある程度の幅を持った周波数特性の比較となる。従って、加速度と傾斜角の計測値の周波数のずれを吸収してロバストな比較が可能となり、異常診断の安定性を高めることができる。また、上記（２）に比べ、上記（３）の場合の演算負荷が少ない。 In the maximum value comparison in (1), the maximum values on the time axis are compared without considering the frequency of the measurement value, and in the power spectrum comparison in (2), the spectra at one specific frequency are compared. On the other hand, in the maximum speed response comparison of (3) above, as shown in FIG. 5, the speed response v of the natural period T is a graph having a certain width on both sides with the maximum speed response Sv as a vertex. Therefore , the comparison of the maximum speed responses Sx Sv and Ax Sv is also a comparison of frequency characteristics having a certain width. Therefore, it is possible to make a robust comparison by absorbing the frequency difference between the measured values of the acceleration and the tilt angle, and to improve the stability of the abnormality diagnosis. Further, the calculation load in the case (3) is smaller than that in the above (2).
なお、上記（１）〜（３）の異常判定方法では、加速度センサ２０が正常値を出力していることを前提にして傾斜センサ１０の異常判定を実施する構成としたが、加速度センサ２０に自己診断部２３がない場合には加速度が正常値とは限らないため、傾斜センサ１０と加速度センサ２０のどちらに異常が発生しているか特定することができない。その場合には、判定部３２において、出力最大値の比、パワースペクトルの比、又は最大速度応答の比が所定の判定範囲を超えると、傾斜センサ１０又は加速度センサ２０に異常が発生しているものと判定するようにすればよい。
ただし、加速度センサ２０に自己診断部２３がない場合であっても、傾斜角と加速度の計測値が複数軸分あれば、任意の軸の傾斜角と任意の軸の加速度を組み合わせた比同士を比較して異常な値を示す軸を特定し、どちらのセンサに異常が発生しているかを判定することも可能となる。
In the abnormality determination methods (1) to (3) described above, the abnormality determination of the
However, even if the
センサ異常診断装置３０において、異常判定が所定条件（例えば、上述のように異常判定が１０回連続した場合）を満たすとき、異常判定結果を出力部３３からネットワーク経由でホストコンピュータ（例えば遠隔にある社屋内のコンピュータ）に送信（発報）すれば、管理者は当該送信されたデータを確認することで異常判定結果を知ることができる。
In the sensor
図１に示すセンサ異常診断装置３０をコンピュータで構成する場合には、判定部３２の処理内容を記述している異常判定プログラムをコンピュータのメモリに格納し、傾斜センサ１０及び加速度センサ２０の計測値を入力データに用いて、コンピュータのＣＰＵがメモリに格納されている異常判定プログラムを実行する。
When the sensor
以上より、実施の形態１によれば、傾斜センサ１０が出力する傾斜角と、自己診断部２３によって正常に動作していることが診断されている加速度センサ２０が出力する加速度とを用いて、判定部３２がこれら傾斜角と加速度の比に基づいて傾斜センサ１０に異常が生じたことを判定するように構成した。このため、作業者がセンサ設置現場におもむかなくとも傾斜センサ１０の異常を判定することができる。
As described above, according to the first embodiment, the inclination angle output from the
また、自己診断部２３を有さない加速度センサ２０を用いた場合でも、判定部３２は傾斜センサ１０又は加速度センサ２０に異常が発生していることを判定することができる。この構成の場合には、加速度センサ２０として自己診断機能を有さない安価な加速度センサを用いることができ、また、作業者がセンサ設置現場におもむかなくとも傾斜センサ１０に異常が発生している可能性を判定することができる。
Even when the
なお、上記実施の形態１では、傾斜センサ１０及び加速度センサ２０を、センサ異常診断装置３０とは別体に構成したが、これらを一体に構成して判定部３２の自己診断機能を有するセンサシステムにしてもよい。
In the first embodiment, the
また、上記実施の形態１では、橋梁の健全度評価に用いられる傾斜センサと加速度センサの組み合わせを例に挙げて、自己診断機能を有する一方のセンサの計測値を利用して自己診断機能のない他方のセンサの異常を判定する方法を説明したが、センサの組み合わせはこれに限定されるものではなく、加速度センサ２０に代えて角速度センサ、速度センサ、変位センサ等、種々のセンサを利用する構成にしてもよい。あるいは、加速度センサに代えて、傾斜センサ１０が測定する傾斜方向（例えばＸ軸方向の傾斜を測定するよう傾斜センサ１０を設置する）とは異なる方向（例えばＹ軸方向）の傾斜を測定する傾斜センサを別途設けるようにしてもよい。
In the first embodiment, a combination of an inclination sensor and an acceleration sensor used for evaluation of bridge soundness is taken as an example, and there is no self-diagnosis function using a measured value of one sensor having a self-diagnosis function. Although the method for determining the abnormality of the other sensor has been described, the combination of the sensors is not limited to this, and a configuration using various sensors such as an angular velocity sensor, a velocity sensor, a displacement sensor, etc., instead of the
１０ 傾斜センサ
１１ 傾斜検出デバイス
１２ 傾斜検出回路
２０ 加速度センサ
２１ 加速度検出デバイス
２２ 加速度検出回路
２３ 自己診断部
３０ センサ異常診断装置
３１ ＡＤ変換部
３２ 判定部
３３ 出力部
DESCRIPTION OF
Claims (7)
前記第１のセンサと異なる物理量を測定する目的で設置されたものであって、前記構造物に設置された第２のセンサが計測する第２の物理量とを用いて、
前記第１の物理量と前記第２の物理量とを比較し、当該比較の結果に基づいて前記第１のセンサ又は前記第２のセンサに異常が生じたことを判定する判定部とを備えるセンサ異常診断装置。 A first physical quantity measured by a first sensor installed in the structure;
The second sensor is installed for the purpose of measuring a physical quantity different from that of the first sensor, and is measured by a second sensor installed in the structure.
A sensor abnormality comprising: a determination unit that compares the first physical quantity with the second physical quantity and determines that an abnormality has occurred in the first sensor or the second sensor based on a result of the comparison Diagnostic device.
判定部は、所定期間における前記加速度センサにより検出された加速度から特定固有周期の最大速度応答を求めるとともに、前記所定期間における第１の物理量から前記特定固有周期と同一の同一固有周期の前記最大速度応答に対応する値を求め、前記最大速度応答と前記最大速度応答に対応する値の比が所定の判定範囲内を超えると、前記第１のセンサ又は前記加速度センサに異常が生じたと判定することを特徴とする請求項１記載のセンサ異常診断装置。 The second sensor is an acceleration sensor, and the second physical quantity is an acceleration of the structure detected by the acceleration sensor,
The determination unit obtains a maximum speed response of a specific natural period from the acceleration detected by the acceleration sensor in a predetermined period, and the maximum speed of the same natural period as the specific natural period from the first physical quantity in the predetermined period A value corresponding to the response is obtained, and when the ratio between the maximum speed response and the value corresponding to the maximum speed response exceeds a predetermined determination range, it is determined that an abnormality has occurred in the first sensor or the acceleration sensor. The sensor abnormality diagnosis device according to claim 1.
判定部は、傾斜センサが計測する傾斜角と、前記加速度センサが計測する自己診断された加速度とを用いて、前記傾斜センサに異常が生じたことを判定することを特徴とする請求項５記載のセンサ異常診断装置。 The acceleration sensor has a self-diagnosis function inside,
The determination unit determines that an abnormality has occurred in the tilt sensor using the tilt angle measured by the tilt sensor and the self-diagnosed acceleration measured by the acceleration sensor. Sensor abnormality diagnosis device.
傾斜角を計測する傾斜センサと、
前記傾斜センサが計測する傾斜角と、前記加速度センサが計測する自己診断された加速度とを比較し、当該比較の結果に基づいて前記傾斜センサに異常が生じたことを判定する判定部とを備えるセンサシステム。 An acceleration sensor having a self-diagnosis function inside;
A tilt sensor for measuring the tilt angle;
A determination unit that compares the inclination angle measured by the inclination sensor with the self-diagnosis acceleration measured by the acceleration sensor and determines that an abnormality has occurred in the inclination sensor based on the comparison result; Sensor system.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2010154807A JP2012018045A (en) | 2010-07-07 | 2010-07-07 | Sensor failure diagnosis device and sensor system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2010154807A JP2012018045A (en) | 2010-07-07 | 2010-07-07 | Sensor failure diagnosis device and sensor system |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2012018045A true JP2012018045A (en) | 2012-01-26 |
Family
ID=45603405
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2010154807A Pending JP2012018045A (en) | 2010-07-07 | 2010-07-07 | Sensor failure diagnosis device and sensor system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2012018045A (en) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014134436A (en) * | 2013-01-09 | 2014-07-24 | Ntt Facilities Inc | Building safety verification system and building safety verification method |
| JP2014238334A (en) * | 2013-06-07 | 2014-12-18 | 能美防災株式会社 | Structure degradation diagnosis system |
| JP2014238716A (en) * | 2013-06-07 | 2014-12-18 | 能美防災株式会社 | Structure deterioration diagnosis system |
| JP2015090287A (en) * | 2013-11-05 | 2015-05-11 | 公益財団法人鉄道総合技術研究所 | Earthquake motion estimation method in consideration of earthquake response of railroad structure |
| JP2015127707A (en) * | 2015-01-22 | 2015-07-09 | 株式会社Ｎｔｔファシリティーズ | Building safety verification system, building safety verification method, and program |
| JP2017067721A (en) * | 2015-10-02 | 2017-04-06 | セイコーエプソン株式会社 | Measurement device, measurement method, measurement system and program |
| WO2017065197A1 (en) * | 2015-10-14 | 2017-04-20 | 株式会社デンソー | Composite sensor |
| JP2017090160A (en) * | 2015-11-06 | 2017-05-25 | セイコーインスツル株式会社 | Inclination monitoring device, and inclination monitoring system |
| JP6149969B1 (en) * | 2016-01-27 | 2017-06-21 | 富士電機株式会社 | Acceleration sensor device, monitoring system, and diagnostic method |
| US11163230B2 (en) | 2016-04-06 | 2021-11-02 | Koninklijke Philips N.V. | Imprint lithography stamp method of making and using the same |
-
2010
- 2010-07-07 JP JP2010154807A patent/JP2012018045A/en active Pending
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014134436A (en) * | 2013-01-09 | 2014-07-24 | Ntt Facilities Inc | Building safety verification system and building safety verification method |
| CN104884924A (en) * | 2013-01-09 | 2015-09-02 | 株式会社Ntt设施 | Building safety verification system and building safety verification method |
| US10429269B2 (en) | 2013-01-09 | 2019-10-01 | Ntt Facilities, Inc. | Building safety verification system and building safety verification method |
| JP2014238334A (en) * | 2013-06-07 | 2014-12-18 | 能美防災株式会社 | Structure degradation diagnosis system |
| JP2014238716A (en) * | 2013-06-07 | 2014-12-18 | 能美防災株式会社 | Structure deterioration diagnosis system |
| JP2015090287A (en) * | 2013-11-05 | 2015-05-11 | 公益財団法人鉄道総合技術研究所 | Earthquake motion estimation method in consideration of earthquake response of railroad structure |
| JP2015127707A (en) * | 2015-01-22 | 2015-07-09 | 株式会社Ｎｔｔファシリティーズ | Building safety verification system, building safety verification method, and program |
| JP2017067721A (en) * | 2015-10-02 | 2017-04-06 | セイコーエプソン株式会社 | Measurement device, measurement method, measurement system and program |
| JP2017075844A (en) * | 2015-10-14 | 2017-04-20 | 株式会社デンソー | Composite sensor |
| CN108139280A (en) * | 2015-10-14 | 2018-06-08 | 株式会社电装 | Compound sensor |
| WO2017065197A1 (en) * | 2015-10-14 | 2017-04-20 | 株式会社デンソー | Composite sensor |
| JP2017090160A (en) * | 2015-11-06 | 2017-05-25 | セイコーインスツル株式会社 | Inclination monitoring device, and inclination monitoring system |
| JP6149969B1 (en) * | 2016-01-27 | 2017-06-21 | 富士電機株式会社 | Acceleration sensor device, monitoring system, and diagnostic method |
| JP2017134047A (en) * | 2016-01-27 | 2017-08-03 | 富士電機株式会社 | Acceleration sensor device, monitoring system, and diagnosis method |
| US11163230B2 (en) | 2016-04-06 | 2021-11-02 | Koninklijke Philips N.V. | Imprint lithography stamp method of making and using the same |
| US11860535B2 (en) | 2016-04-06 | 2024-01-02 | Koninklijke Philips N.V. | Imprint lithography stamp method of making and using the same |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2012018045A (en) | Sensor failure diagnosis device and sensor system | |
| TWI449883B (en) | Method for analyzing structure safety | |
| KR101838053B1 (en) | System and method for determining movements and oscillations of moving structures | |
| JP5113874B2 (en) | Structural integrity monitoring system | |
| CN111819042B (en) | Abnormality detection device and abnormality detection method | |
| JP6043266B2 (en) | Bridge pier soundness evaluation method, pier soundness evaluation device | |
| CN102901560A (en) | Safe comprehensive monitoring system for structure of offshore jacket platform | |
| JP2006322934A (en) | Test method of torsional vibration attenuator | |
| CN102132135B (en) | Method for monitoring the state of a force-measuring apparatus, force-measuring apparatus, and force-measuring module | |
| KR100784985B1 (en) | A sensor assembly for measuring incline of structures and the monitoring system of structure behavior using that | |
| US20130291637A1 (en) | System and Method For Monitoring Mechanically Coupled Structures | |
| JP2015102363A (en) | Vibration analysis device | |
| JP2009257862A (en) | Method for diagnosing integrity in equipment such as rotary machine by sound signal | |
| CN104154933B (en) | A kind of method based on vibrating fatigue theory analysis inertial measurement system failure mode | |
| JP6240561B2 (en) | Status monitoring system, information processing apparatus, status monitoring method, program, and recording medium | |
| JP5300751B2 (en) | Cavity diagnosis method and repair method for subbase | |
| WO2020195536A1 (en) | Structural anomaly assessment method and anomaly assessment system | |
| JP2021147820A (en) | Measurement method, measurement apparatus, measurement system, and measurement program | |
| US20210341352A1 (en) | Diagnosis apparatus, diagnosis method, and computer readable recording medium | |
| JP2019100873A (en) | Analysis device, analysis system, and analysis method | |
| CN111486943B (en) | Industrial robot vibration state analysis method, system and device and readable storage medium | |
| JP2015078555A (en) | Bridge pier soundness evaluation device and bridge pier soundness evaluation method | |
| KR102396625B1 (en) | Diagnostic system and method for tower crane | |
| JP7261271B2 (en) | Vibration test support network system | |
| CN110793615B (en) | Fan vibration state detection method and device and matching end equivalent excitation determination method |