JP6179979B2 - 構造物劣化診断システム - Google Patents
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Description
特許文献1では、定量的な劣化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、劣化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。
本発明は、劣化診断対象である構造物に取り付けられたセンサから得られる加速度情報に基づいて、構造物の傾きあるいは固有振動数に関する特徴量の確率密度分布を求め、正常時における確率密度分布と劣化診断時における確率密度分布との間に有意差がある場合には、取付状態に何らかの劣化が発生していると判断するとともに、センサ交換時のキャリブレーション機能を備えたことを技術的特徴としている。
図1は、本発明の実施の形態1における構造物劣化診断システムの構成図である。本実施の形態1における構造物劣化診断システムは、センサコントローラ10、およびN個(Nは、2以上の整数)のセンサヘッド20(1)〜20(N)を備えて構成されている。
レベル1:「定期点検等で詳細に点検する必要有り(確認レベル)」
レベル2:「現場を確認し、今後の改良計画等を検討する必要あり(計画レベル)」
レベル3:「速やかに改善を必要とする事態で、至急現場へ急行する必要有り(改善レベル)」
レベル4:崩落を含む緊急事態(緊急レベル)」
とレベル分けし、レベル1、2は、各制御装置の盤面で簡単に表示するだけとし、レベル3、4の段階になって、詳細な警報表示や警報音鳴動等を行うようにしてもよい。
図2は、本発明の実施の形態1における第1の劣化診断部11による劣化診断処理の流れを示すフローチャートである。この図2のフローチャートに基づいて、傾き情報に基づいた第1の劣化診断部11による具体的な劣化診断処理について説明する。
[特徴1]加速度情報の低周波成分を抽出することで、傾き情報を取得する。
[特徴2]傾き情報のサンプリングレートは、情報が欠損しない程度に遅くでき、例えば、5秒間隔でデータ収集を行うことができる。
[特徴3]取り付け方向の修正がなされた傾きデータをデシベル化することで、記憶容量を削減した上で、効率的な量子化を行っている。
[特徴4]所定のデシベル単位に基づいて、学習時および劣化診断時の確率密度分布を算出し、3軸の確率密度比のユークリッド距離としてベクトル長を求め、劣化診断のための評価値としている。
[特徴5]基準値を超える評価値がある場合には、センサヘッド20が設置された部分で、構造物の傾きが許容できないレベルに達していると判断し、劣化状態を定量的に判断する。
次に、第2の劣化診断部12による具体的な処理内容を説明する。
図6は、本発明の実施の形態1における第2の劣化診断部12による劣化診断処理の流れを示すフローチャートである。この図6のフローチャートに基づいて、固有振動数情報に基づいた第2の劣化診断部12による具体的な劣化診断処理について説明する。
[特徴1]加速度情報に関して、いずれかの軸で基準レベルを越えた加速度データが得られた時点を含む一定数の加速度データを抽出することで、固有振動数情報を取得する。
[特徴2]固有振動数情報は、その後の周波数解析に用いられるため、センサヘッド20からの出力レートをダウンサンプリングすることは、適切でない。そこで、いずれかの軸で基準レベルを越えた加速度データが得られた時点をイベントトリガとして、過去データと未来データからなる一定数の加速度データを抽出して固有振動数情報を記憶させることで、記憶容量の低減を図っている。
[特徴3]取り付け方向の修正がなされた固有振動数情報について周波数解析を行ってパワースペクトルを算出し、パワースペクトルから低周波成分を取り除いた残りのスペクトルの中から、最大の極大値および第2の極大値を求めることで、各軸の第1固有振動数、第2固有振動数を算出する。
[特徴4]イベントトリガごとに算出された第1固有振動数、第2固有振動数による2次元の直交座標として作成した各軸の累積度数分布から、学習時および劣化診断時の2次元の確率密度分布を算出し、3軸の確率密度比を、劣化診断のための評価値とする。
[特徴5]基準値を超える評価値がある場合には、センサヘッド20が設置された部分で、構造物の振動が許容できないレベルに達していると判断し、劣化状態を定量的に判断する。
本実施の形態2では、複数のセンサヘッド20による検出結果を相互に比較することで、センサヘッドの異常(故障)診断を行う機能について説明する。なお、本実施の形態2における「センサヘッドの異常(故障)」とは、センサ自体が何らかの影響で劣化診断対象の構造物から脱落する、あるいはずれてしまうような設置上の異常と、センサから正確な検出値を出力できなくなってしまうような電気的な異常を含む概念である。
本実施の形態3では、故障あるいは寿命等により、センサヘッド20を交換する際に、監視状態を継続させるために、旧センサヘッドにより収集した学習データを活用できるように、新センサヘッドによる検出データをキャリブレーションする方法について説明する。なお、説明を簡略化するために、ある1つの箇所に設置されている旧センサヘッド20oldを、その近傍に設置した新センサヘッド20newに交換する際のキャリブレーションを例に、以下に説明する。
Claims (1)
- 固定面に取り付けられ、劣化診断対象である構造物に設置されたセンサヘッドから出力される前記構造物の加速度情報に基づいて特徴量を抽出し、正常状態において抽出された前記特徴量から基準データをあらかじめ生成しておくとともに、劣化診断時において抽出された前記特徴量から診断データを生成し、前記基準データと前記診断データとを比較することにより、前記構造物の取付状態に異常が発生しているか否かを診断するセンサコントローラを備えた構造物劣化診断システムであって、
前記センサコントローラは、
前記センサヘッドとして、第1のセンサヘッドを用いる場合と、第2のセンサヘッドを用いる場合のいずれにおいても同一の基準データ、同一の劣化診断データが得られるように、前記第1のセンサヘッドの取り付け状態で規定される第1の座標軸と、前記第2のセンサヘッドの取り付け状態で規定される第2の座標軸とを一致させるための変換行列を算出する誤差修正手段と、
前記センサヘッドから取得した前記加速度情報に基づく特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量に基づいて、正常状態において求めた基準データと、劣化診断時において求めた診断データとが所定量以上の有意差を有する場合には、前記構造物の取付状態に異常が発生していると判定する判定手段と
を有し、
前記特徴量抽出手段は、既存のセンサヘッドに相当する前記第1のセンサヘッドと、前記第1のセンサヘッドと交換するために前記第1のセンサヘッドと併存して設置された前記第2のセンサヘッドのそれぞれについて前記特徴量を個別に抽出し、
前記誤差修正手段は、前記第1のセンサヘッドの取り付け方向と前記第2のセンサヘッドの取り付け方向とのずれを修正して座標軸を一致させるために、前記第2のセンサヘッドについて抽出された特徴量を、前記第1のセンサヘッドについて抽出された特徴量に一致させるための前記変換行列を算出し、
前記特徴量抽出手段は、前記変換行列を用いることで、前記第2のセンサヘッドから取得した加速度情報を、前記第1のセンサヘッドを用いた場合に対応した加速度情報に変換でき、
前記判定手段は、前記変換行列の逆行列を用いることで、前記第1のセンサヘッドで抽出された特徴量に基づいて求めた基準データを、前記第2のセンサヘッドを用いた場合に対応した基準データに変換でき、
前記第1のセンサヘッドを取り除いた後も、前記第1のセンサヘッドに基づいて蓄積された基準データ、および劣化判定に用いる前記所定量以上の有意差を継続して利用可能とする
構造物劣化診断システム。
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