JP2021021646A - 構造物の異常検出システム - Google Patents

Abstract

【課題】構造物の取付状態の劣化を、検査員よる定期検査を必要とせずに、定量的に診断する。【解決手段】構造物に設置され、物理量を測定可能な１以上のセンサと、１以上のセンサにより測定された物理量から複数の特徴量を算出し、算出した複数の特徴量のそれぞれを軸として多次元空間上に表記することを、時間経過とともに繰返し実行することで、多次元空間上に表記された複数の特徴量の分布データを生成し、分布データから構造物の取り付け状態の異常診断を行う診断部とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、例えば、支柱などに設置された構造物の取付状態の異常診断を行う構造物の異常検出システムに関する。

構造物の取付状態を検出する方法としては、検査員による定期検査により、目視あるいは何らかの計器を用いて行われることが主流であった。また、取付状態の異常診断対象である構造物に経年的に発生する亀裂に関して、定量的な検査を、簡単かつ迅速に行う従来技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

この特許文献１では、紫外線または青色系可視光などの励起光によって発光する蛍光色素を、異常診断対象である構造物にあらかじめ混入させている。そして、この構造物に紫外線または青色系可視光などを発光する光源を照射し、目視あるいはＣＣＤカメラ等による撮像画像の解析処理により、亀裂の発生を定量的に判断している。

特開２０１３−８３４９３号公報

しかしながら、従来技術には、以下のような課題がある。
特許文献１では、取付状態の定量的な異常診断を可能にしてはいるものの、あくまでも、検査員による定期検査を基本としている。さらに、特許文献１は、異常診断対象の構造物に対して、蛍光色素をあらかじめ混入させておく必要があった。

一方、近年では、構造物の取付状態の異常診断を定期検査よりも短い周期で、検査員を介さずに無人で行うことのできる異常診断システムが望まれている。また、支柱などに設置された構造物の取付状態の劣化を、定量的に長期間にわたって診断する必要性も高まっている。さらに、新規の構造物だけでなく、既存の構造物に対しても、容易に対応できることが望まれる。

また、道路上の構造物をモニタリングするシステムを考えると、診断対象である構造物は、道路上に数多く広く点在している。それぞれの構造物で収集されたセンサデータを、ネットワーク経由で上位のデータ処理装置へ集めるためには、膨大なデータ転送が必要であり、有限の通信容量を圧迫してしまう。しかしながら、長期間にわたり、センサを用いて構造物の異常診断を行うためには、膨大なデータ処理が必要である。

このように相反する要求を実現するためには、各構造物の設置現場ごとで、データ処理能力と記憶部を持たせたシステムを設置し、膨大なデータ処理は、各現場のシステム内で行うことが有効と考えられる。さらに、データ量が大幅に圧縮された統計データまでは各現場で作成し、通信によるデータの受け渡しは、統計データで行うことが、通信路を有効に活用する上で有効と考えられる。

本発明は、前記のような課題を解決するためになされたものであり、構造物の取付状態の劣化を、長期間にわたり、検査員よる定期検査を必要とせずに、定量的に診断することのできる構造物の異常診断システムを得ることを目的とする。

本発明に係る構造物の異常診断システムは、構造物に設置され、物理量を測定可能な１以上のセンサと、１以上のセンサにより測定された物理量から複数の特徴量を算出し、算出した複数の特徴量のそれぞれを軸として多次元空間軸上に表記することを、時間経過とともに繰返し実行することで、多次元空間上に表記された複数の特徴量の分布データを生成し、分布データから構造物の取り付け状態の異常診断を行う診断部とを備えるものである。

本発明によれば、加速度センサからのデータに基づいて、長期間にわたる構造物の変位軌跡を分布データに変換し、取付状態の劣化診断を行うことができる構成を備えている。この結果、構造物の取付状態の劣化を、長期間にわたり、検査員よる定期検査を必要とせずに、定量的に診断することのできる構造物の異常診断システムを得ることができる。

本発明の実施の形態１において、異常診断対象である構造物を示した説明図であり、（Ａ）が正面図、（Ｂ）が上面図、（Ｃ）が側面図である。 本発明の実施の形態１に係る構造物の異常検出システムの構成図である。 本発明の実施の形態１に係る構造物の異常検出システムにおいて実行される一連の異常検出処理を示したフローチャートである。 本発明の実施の形態１において、中継装置によって生成された変位軌跡の濃淡画像データに対して、データ処理装置により、変位軌跡に対する主成分分析を行った結果を示した説明図である。 本発明の実施の形態１において、データ処理装置によって構造物の取付状態が正常であると判断される場合の、変位軌跡の濃淡画像データの具体例を示した図である。 本発明の実施の形態１において、データ処理装置によって構造物の取付状態が異常であると判断される場合の、変位軌跡の濃淡画像データの具体例を示した図である。 本発明の実施の形態１に係る構造物の異常検出システムにおいて実行される、３成分の加速度情報を同時に用いた際の一連の異常検出処理を示したフローチャートである。

以下、本発明の構造物の異常検出システムの好適な実施の形態につき、図面を用いて説明する。
本発明は、構造物の取付状態の異常診断を行うに当たって、時間経過とともに加速度センサによって取得される物理量から、構造物の取付状態の診断指標となる特徴量を抽出するとともに、特徴量の確率分布データを、分布頻度に対応する多階調の画像情報として順次更新しながら記憶部に保存していくことで、記憶すべき情報量の削減を図った上で、異常診断精度の向上を実現する。

具体的には、情報板支柱の頭頂部の変位軌跡は、支柱基部、および支柱を固定するブラケット部の健全性に密接な関係がある。例えば、基部、あるいはブラケット部の一部に異常があった場合には、異常箇所が構造的に脆弱であるが故に、その部分の揺れが増大し、頭頂部の変位軌跡は、極端に扁平した軌跡をたどる。そこで、本発明は、このような変位軌跡の異常を検出することで、情報板の異常を迅速に検出できることを技術的特徴としている。

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１において、異常診断対象である構造物を示した説明図であり、（Ａ）が正面図、（Ｂ）が上面図、（Ｃ）が側面図である。この図１において、取付状態の診断対象である構造物は、情報板１が支柱２の上方部分に取り付けられることで構成されている。情報板１としては、例えば、道路に設置された道路情報板が挙げられ、歩行者あるいはドライバは、道路情報板を視認することで、必要な情報を取得することができる。

支柱２の上部に情報板１が設置されたこのような構造物は、上部荷重を持つ。従って、図１（Ａ）における左右方向の両矢印、図１（Ｂ）における上下方向の両矢印、および図１（Ｃ）における左右方向の両矢印として例示したように、外力による繰り返し応力の加振が構造物に加わる。そして、継続的にこのような加振が構造物に加わるにより、構造物の疲労が進行し、損傷に至る場合がある。

蓄積疲労による損傷は、応力集中部に発生する。すなわち、図１のように、情報板１が支柱２に設置されている場合には、主には、支柱２を支持する部位に蓄積疲労の発生が集中する。

支柱２の剛性は、支持部の部位によって異なっている。このため、損傷した支柱２は、外力により加振された場合の振動軌跡に関して、それぞれの部位によって偏りが生じる。そこで、本実施の形態１に係る構造物の異常検出システムは、このような支柱構造物の損傷を、長期間に渡って高精度に診断するためのものである。

具体的には、本実施の形態１に係る構造物の異常検出システムは、支柱２の頭頂部に設置された加速度センサ２０を用いて、支柱の振動変位軌跡を観測することで、支柱構造物の損傷を長期間に渡って高精度に検出する。

情報板１は、交通振動、風などによる外力を常に受け続けており、この外力により支柱２が振動する。支柱２の振動軌跡をモニタリングすると、外力がどの方向から受けているかを知ることができるとともに、構造的な欠損を知ることもできる。そこで、中継装置３０は、加速度センサ２０から得られる加速度情報に基づいて、振動軌跡を算出する。図１においては、中継装置３０が支柱２に設置されている状態を例示している。

次に、本実施の形態１に係る構造物の異常検出システムの構成について、図２を用いて説明する。図２は、本発明の実施の形態１に係る構造物の異常検出システムの構成図である。本実施の形態１における構造物の異常検出システムは、データ処理装置１０、Ｎ個（Ｎは、２以上の整数）のセンサ２０（１）〜２０（Ｎ）、および中継装置３０を備えて構成されている。

なお、本実施の形態１における構造物の異常検出システムでは、最低限、１個のセンサ２０を設けておけば、取付状態の異常判定を実施することが可能である。すなわち、物理量を検出可能なセンサ２０は、１以上として構成することができる。また、複数用いる場合のＮ個のセンサのそれぞれの機能は、全て共通である。そこで、以下の説明では、それぞれのセンサを区別する必要がない場合には、（１）〜（Ｎ）の添字を用いずに、単にセンサ２０と記載する。

Ｎ個のセンサ２０のそれぞれは、センサ部２１と、加速度情報出力部２２を有しており、診断対象物の異なる位置に設置されている。本発明の異常検出システムによって、長期にわたって診断対象物の取付状態の異常判定が行われることとなる。

センサ部２１は、例えば、薄膜の水晶振動子を用いる３軸加速度センサである。また、加速度情報出力部２２は、センサの設置箇所における構造物の３軸の加速度に関するアナログ信号を、所定のサンプリングレート（例えば、５０Ｈｚのサンプリングレート）でデジタル信号に変換し、加速度情報として中継装置３０へ送信する。

中継装置３０は、図１に示したように、支柱２に取り付けられている。そして、中継装置３０は、それぞれのセンサ２０内の加速度情報出力部２２から受信した加速度情報に基づいて、振動軌跡を算出する。

中継装置３０は、加速度を２階積分することで得られる変位量を特徴量として、変位軌跡を算出することができる。また、加速度が周期関数の場合には、変位Ｘと加速度Ａとの関係は、下式（１）となる。
変位Ｘ＝加速度Ａ／ω^２ （１）

上式（１）のωは、ω＝２πｆであり、変位と加速度との関係は、周波数ｆに依存する。このため、狭帯域のバンドパスフィルタでｆ周辺のみを抽出すると、ｆは定数のため、加速度は、変位に密接に依存したパラメータとして等価に扱うことができる。従って、加速度が周期関数の場合には、２階積分せずに、加速度の軌跡をプロットするだけでも、変位Ｘに等価なデータを得ることができる。

中継装置３０は、それぞれのセンサ２０内の加速度情報出力部２２から受信した加速度情報に基づいて、上述した演算処理を施すことで、振動軌跡を算出することができる。

さらに、本実施の形態１に係る構造物の異常検出システムでは、中継装置３０を設け、この中継装置３０で変位軌跡を算出した後のデータを、データ処理装置１０へ送信後、データ処理装置１０で取付状態の分析を行うことができる。ここで、大量の情報板１の管理を、１台のデータ処理装置１０で統括処理するためには、ネットワークを経由して、各中継装置３０からデータ処理装置１０に送るデータ量は、少ないほど良い。

そこで、本実施の形態１に係る中継装置３０は、データ処理装置１０に対して、軌跡データそのものを送信するのではなく、軌跡情報を画像化したデータを送信することで、データ量の削減を図っていることを特徴としている。すなわち、中継装置３０は、センサ２０から得られた加速度情報の時系列データを、情報量を削減した画像データ（画像情報）に変換するデータ生成部として機能している。

画像データは、多階調の濃淡データとなるため、軌跡が頻繁に通る画素は、より明るく、軌跡が頻繁に通らない画素は、より暗く表現することができる。そこで、中継装置３０は、変位軌跡を確率分布化して画像データに変換する。このように表現すれば、長期間にわたる変位軌跡を、小さなデータサイズで無理なく表現することが可能となる。

このような変位軌跡の画像データを得る具体的な手法を、図３〜図６に基づいて、以下に説明する。図３は、本発明の実施の形態１に係る構造物の異常検出システムにおいて実行される一連の異常検出処理を示したフローチャートである。また、図４〜図６は、本発明の実施の形態１における中継装置３０によって生成される変位軌跡の画像データに関する説明図である。

なお、以下では、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０５における濃淡画像データの生成処理までを中継装置３０側で行い、その後のステップＳ３０６〜ステップＳ３１１による診断処理は、中継装置３０から変位軌跡の濃淡画像データを受信したデータ処理装置１０側の診断部１１で実施する構成として、図３のフローチャートを説明する。

これに対して、ステップＳ３０１〜ステップＳ３１１の一連処理のすべてを、中継装置３０で実施し、最終的な判断結果および警報出力をデータ処理装置１０に送信することも可能である。

ステップＳ３０１において、中継装置３０は、加速度センサ２０から取得した加速度情報から、加速度のＸ成分、Ｙ成分およびＺ成分を抽出する。ここで、ＸＹ成分とは、図１（Ｂ）に示した両矢印の方向に相当し、ＹＺ成分とは、図１（Ａ）に示した両矢印の方向、ＸＺ成分とは、図１（Ｃ）に示した両矢印の方向に相当する。

すなわち、支柱２の上部に情報板１が設置された状態の構造物に関するＸ、Ｙ、Ｚの各座標は、構造物の高さ方向がＺ座標あり、Ｚ軸に直交する平面がＸＹ平面であり、ＸＹ平面内における情報板１の長手方向がＸ座標であり、ＸＹ平面内における情報板１の長手方向と直交する方向がＹ座標であるとして規定している。

なお、この図３の説明では、Ｘ成分、Ｙ成分およびＺ成分の３成分をすべて抽出する場合について説明するが、２成分のみを抽出することによって、その２成分により規定される２軸による２次元平面内での異常検出処理を行うことができる。換言すると、Ｘ成分、Ｙ成分およびＺ成分の３成分のうち、任意の２つの成分に対応する方向を第一方向、第二方向とし、残りの１成分の方向を第三方向と設定することができる。

次に、ステップＳ３０２において、中継装置３０は、加速度のＸ成分、Ｙ成分およびＺ成分のそれぞれについて、一次固有振動数を解析する。さらに、ステップＳ３０３において、中継装置３０は、解析した一次固有振動数に対してフィルタリング処理を施すことで、Ｘ成分、Ｙ成分およびＺ成分のそれぞれについて、固有振動成分を抽出する。

次に、ステップＳ３０４において、中継装置３０は、抽出した固有振動成分を２階積分することで、Ｘ成分、Ｙ成分およびＺ成分のそれぞれにおける構造物の変位を算出する。さらに、ステップＳ３０５において、中継装置３０は、単位時間当たりの変位を、ＸＹ−ＹＺ−ＺＸ、それぞれの平面上にプロットしていくことで、変位軌跡を生成する。

より具体的には、中継装置３０は、単位時間当たりの変位をＸＹ−ＹＺ−ＺＸ、それぞれの平面上にプロットしていくことで、変位軌跡を確率分布化して、濃淡画像データを生成する。すなわち、中継装置３０は、同じ２次元座標値に関して、変位軌跡が通過する回数が多くなるほど、その回数の累積により、より明るい画素として濃淡画像を生成することができる。

さらに、中継装置３０は、生成した濃淡画像データをデータ処理装置１０に送信する。このように、送信データとして濃淡画像データを用いることで、中継装置３０からデータ処理装置１０に送信する情報量を削減することができる。

次に、ステップＳ３０６において、データ処理装置１０は、変位軌跡の濃淡画像データに対して主成分分析を行い、第一主成分および第二主成分を算出する。ここで、第一主成分とは、ＸＹ平面で示された濃淡画像による変位軌跡においては、原点を通り、最も広い幅でデータが分布している方向、すなわち、分散が最大となる方向に相当する。また、第二主成分とは、原点を通り、第一主成分に直交する方向に相当する。ＹＺ平面、ＺＸ平面における第一主成分と第二主成分も、同様である。

なお、ＸＹ平面、ＹＺ平面、ＺＸ平面の３平面のそれぞれに対して行うステップＳ３０７以降の処理は、同じであり、３平面に共通した内容として、以下に説明する。また、３平面すべてについて、以降の演算処理を実施することは必ずしも必要なく、データ処理装置１０は、１平面、あるいは２平面について演算処理を実施することで、構造物の取付状態の劣化を、定量的に診断することができる。

次に、ステップＳ３０７において、データ処理装置１０は、第一主成分の方向における変位軌跡の分散Ｖ１、および第二主成分の方向における変位軌跡の分散Ｖ２を算出する。また、ステップＳ３０８において、データ処理装置１０は、分散Ｖ１と分散Ｖ２との比率であるＶ１／Ｖ２を算出し、時系列データとして記憶部に記憶させる。さらに、ステップＳ３０９において、データ処理装置１０は、第一主成分とＸ軸との角度θを算出し、時系列データとして記憶部に記憶させる。

図４は、本発明の実施の形態１において、中継装置３０によって生成された変位軌跡の濃淡画像データに対して、データ処理装置１０により、変位軌跡に対する主成分分析を行った結果を示した説明図である。中継装置３０は、加速度センサ２０から取得した加速度情報に基づいて、図４に示すような変位軌跡の濃淡画像データを生成することができる。一方、濃淡画像データを受信したデータ処理装置１０は、主成分分析の結果として、第一主成分、第二主成分、および角度θを特定することができる。

次に、ステップＳ３１０において、データ処理装置１０は、比率Ｖ１／Ｖ２があらかじめ設定した許容値を超えるか、あるいは過去の値からあらかじめ設定した倍率以上変化した場合には、構造物の取付状態に異常が発生したと判断し、警報を出力する。

さらに、ステップＳ３１１において、データ処理装置１０は、角度θが、過去の所定期間における変動幅を逸脱した値になった場合にも、構造物の取付状態に異常が発生したと判断し、警報を出力する。

図５は、本発明の実施の形態１において、データ処理装置１０によって構造物の取付状態が正常であると判断される場合の、変位軌跡の濃淡画像データの具体例を示した図である。図５（Ａ）、図５（Ｂ）のような変位軌跡であれば、データ処理装置１０は、ステップＳ３１０およびステップＳ３１１の判定処理により、構造物の取付状態に異常が発生していないと判断する。

一方、図６は、本発明の実施の形態１において、データ処理装置１０によって構造物の取付状態が異常であると判断される場合の、変位軌跡の濃淡画像データの具体例を示した図である。図６のような変位軌跡であれば、データ処理装置１０は、ステップＳ３１０およびステップＳ３１１の判定処理により、構造物の取付状態に異常が発生したと判断する。

なお、先の図３〜図６では、加速度情報として、２成分を用いた２次元空間上での変位分布に基づいて、構造物の異常検出を定量的に行う場合について説明した。ただし、本願発明は、加速度情報として、Ｘ成分、Ｙ成分、Ｚ成分の３成分を同時に用いた３次元空間上での変位分布に基づいて、構造物の異常検出を定量的に行うことも可能である。

図７は、本発明の実施の形態１に係る構造物の異常検出システムにおいて実行される、３成分の加速度情報を同時に用いた際の一連の異常検出処理を示したフローチャートである。

なお、以下では、ステップＳ７０１〜ステップＳ７０５における濃淡画像データの生成処理までを中継装置３０側で行い、その後のステップＳ７０６〜ステップＳ７１１による診断処理は、中継装置３０から変位軌跡の濃淡画像データを受信したデータ処理装置１０側の診断部１１で実施する構成として、図７のフローチャートを説明する。

ステップＳ７０１において、中継装置３０は、加速度センサ２０から取得した加速度情報から、加速度のＸ成分、Ｙ成分、およびＺ成分を抽出する。ここで、Ｘ成分、Ｙ成分、Ｚ成分は、先の図３の場合と同じである。

次に、ステップＳ７０２において、中継装置３０は、加速度のＸ成分、Ｙ成分、およびＺ成分のそれぞれについて、一次固有振動数を解析する。さらに、ステップＳ７０３において、中継装置３０は、解析した一次固有振動数に対してフィルタリング処理を施すことで、Ｘ成分、Ｙ成分およびＺ成分のそれぞれについて、固有振動成分を抽出する。

次に、ステップＳ７０４において、中継装置３０は、抽出した固有振動成分を２階積分することで、Ｘ成分、Ｙ成分およびＺ成分のそれぞれにおける構造物の変位を算出する。さらに、ステップＳ７０５において、中継装置３０は、単位時間当たりの変位を、ＸＹＺの３次元空間上にプロットしていくことで、３次元空間上の変位軌跡を生成する。より具体的には、中継装置３０は、単位時間当たりの変位をＸＹＺ空間上にプロットしていくことで、変位軌跡の３次元データを生成する。

ここで、変位軌跡の３次元データが、Ｘ、Ｙ、Ｘそれぞれ１００画素として規定されているとする。この場合、中継装置３０は、変位軌跡の３次元データから、ＸＹ平面における１００画素×１００画素として確率分布化された濃淡画像データをＺ方向に１００枚有して構成される１００枚の濃淡画像データに変換することができる。すなわち、中継装置３０は、変位軌跡の３次元データから、複数枚の濃淡画像データを生成することができる。

さらに、中継装置３０は、得られた複数枚の濃淡画像データをデータ処理装置１０に送信する。このように、複数枚の濃淡画像データを用いることで、中継装置３０からデータ処理装置１０に送信するデータ情報量を削減することができる。

次に、ステップＳ７０６において、データ処理装置１０は、中継装置３０から受信した複数枚の濃淡画像データを組み合わせることで、変位軌跡の３次元データを再構築する。そして、データ処理装置１０は、３次元化された変位軌跡に対して主成分分析を行い、第一主成分および第二主成分を算出する。ここで、第一主成分とは、ＸＹＺ空間で示された変位軌跡において、最も広い幅でデータが分布している方向に相当する。また、第二主成分とは、第一主成分に直交する方向であり、かつ、その中で最も広い幅でデータが分布している方向に相当する。

なお、データ処理装置１０は、第一主成分および第二主成分に直交する方向に相当する第三主成分をさらに特定することもできる。以下の説明では、第三主成分も特定した場合を例に、説明する。

次に、ステップＳ７０７において、データ処理装置１０は、第一主成分の方向における変位軌跡の分散Ｖ１、第二主成分の方向における変位軌跡の分散Ｖ２、および第三主成分の方向における変位軌跡の分散Ｖ３を算出する。また、ステップＳ７０８において、データ処理装置１０は、分散Ｖ１と分散Ｖ２との比率であるＶ１／Ｖ２、および分散Ｖ１と分散Ｖ３との比率であるＶ１／Ｖ３を算出し、時系列データとして記憶部に記憶させる。なお、データ処理装置１０は、分散Ｖ２と分散Ｖ３との比率であるＶ２／Ｖ３を算出し、時系列データとして記憶部にさらに記憶させることも可能である。

さらに、ステップＳ７０９において、データ処理装置１０は、第一主成分をＸＹ平面に投影したときのＸ軸との角度θ1、および第一主成分軸をＸＺ平面に投影したときのＸ軸との角度θ２を算出し、それぞれ、時系列データとして記憶部に記憶させる。

次に、ステップＳ７１０において、データ処理装置１０は、比率Ｖ１／Ｖ２および比率Ｖ１／Ｖ３の少なくともいずれかが、あらかじめ設定した許容値を超えるか、あるいは過去の値からあらかじめ設定した倍率以上変化した場合には、構造物の取付状態に異常が発生したと判断し、警報を出力する。

さらに、ステップＳ７１１において、データ処理装置１０は、角度θ１、θ２の少なくとも何れか一方が、過去の所定期間における変動幅を逸脱した値になった場合にも、構造物の取付状態に異常が発生したと判断し、警報を出力する。

このような一連処理を行うことで、３次元空間上のＸ成分、Ｙ成分、Ｚ成分の３成分を用いて、構造物の異常検出を定量的に行うことができる。

以上のように、実施の形態１によれば、構造物の取付状態の劣化を、検査員よる定期検査を必要とせずに、定量的に診断することのできる構造物の異常診断システムを実現できる。特に、実施の形態１によれば、加速度センサからのデータに基づいて、長期間にわたる変位軌跡を、情報量を削減した分布データに変換することができる。この結果、必要とされるメモリ容量を抑制した上で、長期間にわたる変位測定結果に基づいて構造物の異常検出を定量的に行うことができる。

このような検出処理において、変位軌跡を確率分布化した濃淡画像データの生成までは、中継装置で実施することができる。一方、大量に存在する構造物に関する異常状態を統括管理するデータ処理装置は、それぞれの中継装置から、データ量が削減された濃淡画像データを取得して、長期間にわたって、構造物の取付状態に関する異常診断を、定量的に実施することができる。

また、上述した実施の形態では、センサ２０が加速度センサである場合を例示した。しかしながら、センサ２０は、加速度情報を導出できる物理量を測定可能なセンサであれば、加速度センサ以外のものを適用することも可能である。

また、図３のフローチャートで示した一連処理を行うことで、２次元空間上での変位軌跡に基づいて構造物の取付状態に関する異常診断を定量的に実施することができ、図７のフローチャートで示した一連処理を行うことで、３次元空間上での変位軌跡に基づいて構造物の取付状態に関する異常診断を定量的に実施することができる。すなわち、本願発明は、１以上のセンサにより測定された物理量から複数の特徴量を算出し、算出した複数の特徴量のそれぞれを軸として多次元空間上に表記することを、時間経過とともに繰返し実行することで、多次元空間上に表記された複数の特徴量の分布データを生成することができる。

また、濃淡画像データの生成から、異常診断までの一貫した処理を、診断対象の近傍に設置されている中継装置で実施することも可能である。異常診断を、データ処理装置あるいは中継装置のいずれで実施するにせよ、情報量を圧縮した分布データを生成するデータ生成部と、データ分布に基づいて異常診断を行う診断部とを用いた本発明の診断処理方法を採用することで、必要とされるメモリ容量を抑制した上で、長期間にわたる変位測定結果に基づいて構造物の異常検出を定量的に行うことができる。

１ 情報板、２ 支柱、１０ データ処理装置、１１ 診断部、２０ センサ（加速度センサ）、２１ センサ部、２２ 加速度情報出力部、３０ 中継装置。

Claims (7)

1. 構造物に設置され、物理量を測定可能な１以上のセンサと、
   前記１以上のセンサにより測定された前記物理量から複数の特徴量を算出し、算出した前記複数の特徴量のそれぞれを軸として多次元空間上に表記することを、時間経過とともに繰返し実行することで、前記多次元空間上に表記された前記複数の特徴量の分布データを生成し、前記分布データから前記構造物の取り付け状態の異常診断を行う診断部と
   を備える、構造物の異常検出システム。
2. 前記分布データを記憶する記憶部をさらに備え、
   前記診断部は、前記時間経過とともに繰返し実行することで前記分布データを生成する際に、分布頻度に対応する多階調の画像情報として前記記憶部に記憶されている前記分布データを順次更新し、前記記憶部に前記多階調の画像情報による確率分布として記憶された前記分布データを用いて前記構造物の取り付け状態の異常診断を行う
   請求項１に記載の構造物の異常検出システム。
3. 前記診断部は、前記分布データにおいて、分散が最大となる第一主成分の方向を算出し、前記第一主成分の方向における前記分布データの幅と、前記第一主成分の方向と直交する第二主成分の方向における前記分布データの幅との比から前記構造物の取り付け状態の異常診断を行う
   請求項１または２に記載の構造物の異常検出システム。
4. 前記構造物は、情報板が設置された支柱であり、
   前記１以上のセンサは、前記物理量として加速度を測定する加速度センサであり、
   前記診断部は、前記支柱の取り付け状態の異常診断を行うに当たって、前記加速度センサから出力される第一方向および前記第一方向と直交する第二方向からなる２軸の加速度情報を抽出し、前記２軸の加速度情報のそれぞれを２階積分して得られる変位量を前記複数の特徴量として算出し、２次元空間上に表記された前記複数の特徴量の確率分布を前記分布データとして生成し、前記確率分布に対して前記第一主成分および前記第二主成分を特定し、前記第一主成分の方向における前記分布データの幅と、前記第二主成分の方向における前記分布データの幅との比から前記構造物の取り付け状態の異常診断を行う
   請求項３に記載の構造物の異常検出システム。
5. 前記診断部は、前記分布データにおいて、分散が最大となる第一主成分の方向を算出し、前記第一主成分の方向における前記分布データの幅と、前記第一主成分の方向と直交する第二主成分の方向における前記分布データの幅との比、および前記第一主成分の方向における前記分布データの幅と、前記第一主成分の方向と前記第二主成分の方向と直交する第三主成分の方向における前記分布データの幅との比、から前記構造物の取り付け状態の異常診断を行う
   請求項１または２に記載の構造物の異常検出システム。
6. 前記構造物は、情報板が設置された支柱であり、
   前記１以上のセンサは、前記物理量として加速度を測定する加速度センサであり、
   前記診断部は、前記支柱の取り付け状態の異常診断を行うに当たって、前記加速度センサから出力される第一方向および前記第一方向と直交する第二方向、および第一方向と第二方向とに直交する第三方向からなる３軸の加速度情報を抽出し、前記３軸の加速度情報のそれぞれを２階積分して得られる変位量を前記複数の特徴量として算出し、３次元空間上に表記された前記複数の特徴量の確率分布を前記分布データとして生成し、前記確率分布に対して前記第一主成分、前記第二主成分および前記第三主成分を特定し、前記第一主成分の方向における前記分布データの幅と、前記第二主成分の方向における前記分布データの幅との比、および前記第一主成分の方向における前記分布データの幅と、前記第一主成分の方向と前記第二主成分の方向とに直交する第三主成分の方向における前記分布データの幅との比、から前記構造物の取り付け状態の異常診断を行う
   請求項５に記載の構造物の異常検出システム。
7. 前記診断部は、前記分布データとして得られた確率分布の主成分分析を行うことで、前記分散が最大となる前記第一主成分の方向を算出する
   請求項３から６のいずれか１項に記載の構造物の異常検出システム。

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