JPH08145775A - 地震判別推論装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】処理速度の低いＣＰＵを使用しても、実用的な
速度でデータをサンプリングして特徴量を抽出し、地震
であるか否かの判別推論が可能な地震判別推論装置を提
供することを目的とする。 【構成】所定のサンプリング周期では、ＯＮ／ＯＦＦ信
号のサンプリングのみを行い、例えば、４回分のサンプ
リングデータが得られる毎に、ＯＮ時間等を計測して特
徴量を抽出し、必要に応じて推論を行い、この特徴量の
抽出および推論を、４回分の新たなサンプリングデータ
が得られるまでの期間に、サンプリングの合間を利用し
て行うようにしている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、例えば、家庭用のガス
メータに付設され、地震発生時にガスの供給を遮断する
のに好適な地震判別推論装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、この種の地震判別推論装置とし
て、ガスメータに内蔵される感震器からのＯＮ／ＯＦＦ
信号を計測し、その信号に基づいて、ＯＮ時間最大値や
ＯＮ時間比などの特徴量を抽出し、これら特徴量に基づ
いて、地震であるか否かを判別推論するようにしたもの
がある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】このような従来例で
は、実用的な速度で判別推論するためには、データのサ
ンプリングを比較的高速、例えば、１０ｍｓｅｃ程度で
行うとともに、各サンプリング毎にＯＮ時間などを計測
して特徴量を抽出する必要があるが、一般的な８ビット
程度のＣＰＵでは、処理速度に問題はなく、対応できる
ものである。

【０００４】しかしながら、ガスメータ内蔵用として用
いられているＣＰＵは、比較的低速・低クロックの４ビ
ットＣＰＵが主流であり、１０ｍｓｅｃ程度の高速でデ
ータをサンプリングして特徴量を抽出するのは困難であ
る。

【０００５】本発明は、上述の点に鑑みて為されたもの
であって、処理速度の低いＣＰＵであっても、実用的な
速度でデータのサンプリングを行えるとともに、特徴量
を抽出して判別推論できるようにした地震判別推論装置
を提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明では、上述の目的
を達成するために、次のように構成している。

【０００７】請求項１に記載の本発明の地震判別推論装
置は、振動波形に対応するＯＮ／ＯＦＦ信号を出力する
ＯＮ／ＯＦＦ信号出力手段と、前記ＯＮ／ＯＦＦ信号を
所定のサンプリング周期でサンプリングするサンプリン
グ手段と、前記サンプリング周期のｎ倍（ｎは２以上の
整数）の期間が経過する毎に、前記サンプリング手段で
得られるｎ回分のＯＮ／ＯＦＦのサンプリングデータに
基づいて、特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特
徴量抽出手段で抽出された特徴量に基づいて、地震であ
るか否かを推論する推論手段とを備えている。

【０００８】請求項２に記載の本発明の地震判別推論装
置は、請求項１に記載の地震判別推論装置において、前
記特徴量抽出手段が、ＯＮ周期、ＯＮ時間総和およびＯ
Ｎ時間最大値の３つの特徴量の内の少なくとも１つを抽
出するものである。

【０００９】請求項３に記載の本発明の地震判別推論装
置は、請求項１または２に記載の地震判別推論装置にお
いて、前記特徴量抽出手段が、前記ｎ回分のサンプリン
グデータの内容に応じて、特徴量抽出の処理手順を異な
らせるものである。

【００１０】

【作用】請求項１に記載の本発明によれば、所定のサン
プリング周期では、ＯＮ／ＯＦＦ信号のサンプリングを
行うのみであって、サンプリング毎に、ＯＮ時間等を計
測して特徴量を抽出するのではなく、ｎ回分のサンプリ
ングデータが得られる毎に、ＯＮ時間等を計測して特徴
量を抽出し、必要に応じて推論を行うので、特徴量の抽
出および推論は、複数回分の新たなサンプリングデータ
が得られるまでの期間に、サンプリングの合間を利用し
て行えばよく、したがって、処理速度の低いＣＰＵであ
っても、実用的な速度でデータのサンプリングを行える
とともに、サンプリングしたデータに基づいて、特徴量
を抽出して判別推論を行えることになる。

【００１１】請求項２に記載の本発明によれば、ＯＮ周
期、ＯＮ時間総和およびＯＮ時間最大値の３つの特徴量
の内の少なくとも１つの特徴量に基づいて、地震である
か否かを推論するので、高速な判別が可能となり、しか
も、振動周期に対応するＯＮ周期を特徴量とすることに
より、地震以外の衝撃による誤判別を大幅に低減でき
る。

【００１２】請求項３に記載の本発明によれば、ｎ回分
のサンプリングデータの内容に応じて、特徴量抽出の処
理手順を異ならせる、すなわち、ｎ回分のサンプリング
データを一つの単位として処理を行うので、一回のサン
プリングデータ毎に処理を行う場合に比べて効率的に特
徴量を抽出できる。

【００１３】

【実施例】以下、図面によって本発明の実施例につい
て、詳細に説明する。

【００１４】図１は、本発明の一実施例のブロック図で
ある。

【００１５】この実施例の地震判別推論装置１は、振動
によってＯＮ／ＯＦＦ信号を出力するＯＮ／ＯＦＦ信号
出力手段としての感震器２とマイクロコンピュータ３と
からなり、マイクロコンピュータ３は、後述のように、
感震器２からのＯＮ／ＯＦＦ信号をサンプリングするサ
ンプリング手段６と、ＯＮ周期、ＯＮ時間総和およびＯ
Ｎ時間最大値の３つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段
４と、これら特徴量に基づいて、地震であるか否かをＯ
Ｎ周期毎にファジィ推論する推論手段５としての機能を
有する。

【００１６】なお、これらの特徴量は、最初のＯＮ信号
が入力された時点からＯＮ信号が順次入力される各時点
までにサンプリングしたデータに基づくものであり、前
記各時点において、対応する特徴量に基づいて推論を行
うものである。すなわち、特徴量は、ＯＮ信号が入力さ
れる度に、最初のＯＮ信号が入力された時点からのデー
タに基づいて順次更新されていくものである。

【００１７】感震器２は、図２（Ａ）に示されるような
振動波形に対して、予め定められているしきい値を越え
た点をＯＮ点として、図２（Ｂ）に示されるようなＯＮ
／ＯＦＦ信号を出力するものである。

【００１８】特徴量抽出手段４は、この感震器２のＯＮ
／ＯＦＦ信号を、後述のようにサンプリングしたサンプ
リング手段６からのサンプリングデータに基づいて、Ｏ
Ｎ周期、ＯＮ時間総和（＝ＯＮ時間１＋ＯＮ時間２＋Ｏ
Ｎ時間３＋…）およびＯＮ時間最大値の３つの特徴量
を、抽出するものであり、特に、この実施例では、ＯＮ
周期については、ＯＮ周期（短、中、長）の発生度数を
特徴量としている。

【００１９】すなわち、この実施例では、以下の５つの
特徴量を抽出するものである。

【００２０】ＯＮ時間総和 ＯＮ時間最大値 ＯＮ周期（短）発生度数＝ＯＮ周期が１４０ｍｓｅｃ
未満の発生回数 ＯＮ周期（中）発生度数＝ＯＮ周期が１４０ｍｓｅｃ
〜４００ｍｓｅｃ未満の発生回数 ＯＮ周期（長）発生度数＝ＯＮ周期が４００ｍｓｅｃ
以上の発生回数 このように、ＯＮ時間総和（ＯＮ時間の合計）、ＯＮ時
間最大値およびＯＮ周期発生度数を特徴量として抽出す
るのは、次のような理由に基づくものである。先ず、Ｏ
Ｎ時間総和は、振動の継続時間を表す指標となるもので
あり、感震器から出力されるＯＮ時間は、所定加速度以
上の速度ということができ、このとき、次式に示される
ように、ＯＮ時間総和は、振動エネルギーと相関がある
ことになり、したがって、ＯＮ時間総和は、振動の強さ
を表す指標となる。

【００２１】Ｅ＝（１／２）ｍＶ² （Ｅ：エネルギ
ｍ：質量 Ｖ：速度） Ｅ∝Ｖ² また、ＯＮ時間最大値は、半周期当たりの揺れの強さを
表すものであり、直下型地震の場合には、振動の継続時
間は、比較的短く半周期当たりのエネルギが大きいこと
から特徴量とするものである。

【００２２】さらに、感震器から出力されるＯＮ周期か
ら所定の加速度以上の周波数帯域（周期帯域）を大局的
に把握することが可能となる。

【００２３】このＯＮ周期は、振動周期の１／２となる
ので、ＯＮ周期が１４０ｍｓｅｃ未満のＯＮ周期（短）
は、振動周期＝０．２８秒未満（周波数＝３．６Ｈｚ以
上）の帯域に対応し、この帯域は、地震波と衝撃波の一
部重なった帯域となり、ＯＮ周期が１４０ｍｓｅｃ以上
４００ｍｓｅｃ未満のＯＮ周期（中）は、振動周期＝
０．２８秒〜０．８秒（周波数＝１．２５Ｈｚ〜３．５
Ｈｚ）の帯域に対応し、地震波の卓越周波数が最も多く
なる、いわば、地震波の中心周波数帯域となり、ＯＮ周
期が４００ｍｓｅｃ以上のＯＮ周期（長）は、振動周期
０．８秒（周波数＝１．２５Ｈｚ）以上の帯域となり、
軟弱地盤における地震波の応答および超高層ビルの応答
周期（周波数）の帯域となる。

【００２４】この実施例のマイクロコンピュータ３は、
ガスメータ内蔵用として多く使用されている比較的低速
の４ビットＣＰＵであり、実用的な速度、例えば、１０
ｍｓ毎に、データをサンプリングして特徴量を抽出して
推論を行うのは困難であり、このため、この実施例で
は、次のように構成している。

【００２５】先ず、感震器２からのＯＮ／ＯＦＦ信号を
サンプリングするサンプリング手段６は、所定のサンプ
リング周期、例えば、１０ｍｓｅｃのタイマ割り込み処
理によって起動されてＯＮ／ＯＦＦ信号をサンプリング
し、ＯＮ／ＯＦＦの判定のみを行い、時間計測は行わな
いものである。

【００２６】特徴量抽出手段４は、サンプリング周期の
ｎ倍（ｎは２以上の整数）、この実施例では、１０ｍｓ
ｅｃの４倍の期間が経過する毎に、サンプリング手段６
でサンプリングされた４回分のＯＮ／ＯＦＦのサンプリ
ングデータに基づいて、上述の特徴量を抽出し、推論手
段５では、抽出された特徴量に基づいて、ＯＮ周期毎
に、後述のようにファジィ推論を行うものである。

【００２７】この特徴量抽出手段４による特徴量の抽出
および推論手段５による推論は、次の４０ｍｓの期間内
において、サンプリング手段６によるサンプリングの合
間を利用して行われる。

【００２８】図３は、以上のサンプリング処理、特徴量
の抽出処理および推論処理のタイミングチャートであ
る。

【００２９】同図（Ａ）は感震器２のＯＮ／ＯＦＦ信
号、同図（Ｂ）はサンプリング手段６によるサンプリン
グ処理およびサンプリングデータ、同図（Ｃ）は特徴量
抽出手段４による抽出処理および推論手段５による推論
処理をそれぞれ示している。

【００３０】サンプリング手段６は、同図（Ａ）に示さ
れるような感震器２からのＯＮ／ＯＦＦ信号を、１０ｍ
ｓｅｃのサンプリング周期でサンプリングする。この例
では、最初の４０ｍｓｅｃの期間のサンプリングデータ
は、「１１００」であり、その後の４０ｍｓｅｃのサン
プリングデータは、「１１００」である。

【００３１】特徴量抽出手段４は、４０ｍｓｅｃ毎に、
４回分のサンプリングデータに基づいて、特徴量を抽出
し、推論手段５では、４０ｍｓｅｃの間に、ＯＦＦから
ＯＮに変化してＯＮ周期が確定した場合には、ファジィ
推論を行って地震であるか否かを判別するものである。

【００３２】この例では、最初の４０ｍｓｅｃのサンプ
リングデータ「１１００」に基づいて、次の４０ｍｓｅ
ｃの期間であって、サンプリング処理の合間の斜線で示
される期間を利用して、特徴量を抽出するものである。
この例では、最初の４０ｍｓｅｃの期間では、ＯＦＦか
らＯＮへの変化がないので、ファジィ推論は行わない。

【００３３】このように、１０ｍｓｅｃ毎のサンプリン
グでは、ＯＮ／ＯＦＦ信号のサンプリングのみを行い、
サンプリングデータに基づく特徴量の抽出および推論
は、４０ｍｓｅｃの期間において、サンプリング処理の
合間を利用して並行処理されるので、処理速度の低いマ
イクロコンピュータ３であっても、実用的な速度でデー
タのサンプリングが可能になるとともに、特徴量を抽出
して判別推論を行うことが可能となる。

【００３４】さらに、この実施例では、特徴量の抽出を
効率的に行うために、１０ｍｓｅｃ毎のサンプリングデ
ータに基づいて、順次特徴量を抽出するのではなく、４
０ｍｓｅｃ毎のサンプリングデータを４ビットのバイナ
リ値として解釈し、その値に応じて１６種類（下記の表
のワーク値０〜１５）の処理の分岐させて時間計測を行
って特徴量を抽出するものである。

【００３５】下記の表は、この４ビットのＯＮ／ＯＦＦ
のサンプリングデータと、そのサンプリングデータの判
定内容と、そのサンプリングデータに基づく特徴量抽出
のための時間計測処理の内容を示すものである。

【００３６】

【表１】

【００３７】この表に示されるように、例えば、４０ｍ
ｓのサンプリングデータが、「００００」であるとする
と、これはＯＦＦが継続していると判定し、それまで計
測されている周期に４０を加算する。

【００３８】４０ｍｓのサンプリングデータが、例え
ば、「０００１」であるとすると、ＯＦＦからＯＮに変
化して新たな周期が開始されたと判定し、それまで計測
されている周期に３０を加算して確定周期とし、周期情
報を更新して新たな周期を１０にするとともに、ＯＮ時
間を１０にする。

【００３９】４０ｍｓのサンプリングデータが、例え
ば、「００１０」であるとすると、ＯＦＦ→ＯＮ→ＯＦ
Ｆに変化して新たな周期が開始されたと判定し、それま
で計測されている周期に２０を加算して確定周期とし、
周期情報を更新して新たな周期を２０にするとともに、
ＯＮ時間を１０にする。

【００４０】４０ｍｓのサンプリングデータが、例え
ば、「００１１」であるとすると、ＯＦＦからＯＮに変
化新たな周期が開始されたと判定し、それまで計測され
ている周期に２０を加算して確定周期とし、周期情報を
更新して新たな周期を２０にするとともに、ＯＮ時間を
２０にする。

【００４１】４０ｍｓのサンプリングデータが、例え
ば、「０１００」であるとすると、ＯＦＦ→ＯＮ→ＯＦ
Ｆに変化して新たな周期が開始されたと判定し、それま
で計測されている周期に１０を加算して確定周期とし、
周期情報を更新して新たな周期を３０にするとともに、
ＯＮ時間を１０にする。

【００４２】４０ｍｓのサンプリングデータが、例え
ば、「０１０１」であるとすると、ＯＦＦ→ＯＮ→ＯＦ
Ｆ→ＯＮに変化して４０ｍｓの期間内で周期が確定（内
部確定周期）して新たな周期が開始されたと判定し、そ
れまで計測されている周期に１０を加算して確定周期と
し、内部確定周期により、周期（短）が１波、ＯＮ時間
が１０であると確定し、周期情報を更新して新たな周期
を１０にするとともに、ＯＮ時間を１０とする。

【００４３】以下、同様にして４ビットのサンプリング
データの内容に応じた時間計測処理を行う。

【００４４】このように４０ｍｓのサンプリングデータ
に応じて時間計測処理を異ならせているので、ＯＮ周期
およびＯＮ時間の算出を高速に行うことが可能である。

【００４５】次に、抽出された特徴量に基づく、ファジ
ィ推論について説明する。

【００４６】図４は、上述の５つの特徴量のメンバーシ
ップ関数を示している。

【００４７】同図（Ａ）はＯＮ時間総和のメンバーシッ
プ関数を示しており、「短」、「中」および「長」の３
つのラベルを有しており、「短」は、ＯＮ時間総和が１
４０ｍｓｅｃ未満に対応し、「中」は、ＯＮ時間総和が
１４０ｍｓｅｃ以上４００ｍｓｅｃ未満に対応し、
「長」は、ＯＮ時間総和が４００ｍｓｅｃ以上に対応す
る。例えば、ＯＮ時間総和が、１４０ｍｓｅｃ未満の値
であったとすると、ラベル「短」の適合度は、「１」と
なり、ラベル「中」および「長」の適合度は、「０」と
なる。

【００４８】同図（Ｂ）はＯＮ周期（短）発生度数のメ
ンバーシップ関数を示しており、「少」および「多」の
２つのラベルを有しており、「少」は、ＯＮ周期（短）
の発生度数の３回以下に対応し、「多」は、ＯＮ周期
（短）の発生度数の４回以上に対応する。例えば、ＯＮ
周期（短）発生度数が、３回以下の値であったとする
と、ラベル「少」の適合度は、「１」となり、ラベル
「多」の適合度は、「０」となる。

【００４９】同図（Ｃ）はＯＮ周期（中）発生度数のメ
ンバーシップ関数を示しており、「少」および「多」の
２つのラベルを有しており、「少」は、ＯＮ周期（中）
の発生度数の７回以下に対応し、「多」は、ＯＮ周期
（中）の発生度数の８回以上に対応する。例えば、ＯＮ
周期（中）発生度数が、７回以下の値であったとする
と、ラベル「少」の適合度は、「１」となり、ラベル
「多」の適合度は、「０」となる。

【００５０】同図（Ｄ）は、ＯＮ周期（長）発生度数の
メンバーシップ関数を示しており、「少」および「多」
の２つのラベルを有しており、「少」は、ＯＮ周期
（長）の発生度数の３回以下に対応し、「多」は、ＯＮ
周期（中）の発生度数の４回以上に対応する。例えば、
ＯＮ周期（長）発生度数が、３回以下の値であったとす
ると、ラベル「少」の適合度は、「１」となり、ラベル
「多」の適合度は、「０」となる。

【００５１】同図（Ｅ）は、ＯＮ時間最大値のメンバー
シップ関数を示しており、「短」および「長」の２つの
ラベルを有しており、「短」は、ＯＮ時間最大値が２０
０ｍｓｅｃ未満に対応し、「長」は、ＯＮ時間最大値が
２００ｍｓｅｃ以上に対応する。例えば、ＯＮ時間最大
値が、２００ｍｓｅｃ未満の値であったとすると、ラベ
ル「短」の適合度は、「１」となり、ラベル「長」の適
合度は、「０」となる。

【００５２】図５は、地震判別の推論ルールを示す図で
ある。

【００５３】この実施例では、以下の７つのルールによ
って地震であるか否かを判別するものである。

【００５４】ルール１． ｉｆ ＯＮ時間総和が短 ａｎｄ ＯＮ周期（短）発生
度数が少 ａｎｄＯＮ周期（中）発生度数が多 ｔｈｅｎ 地震 ルール２． ｉｆ ＯＮ時間総和が短 ａｎｄ ＯＮ周期（短）発生
度数が少 ａｎｄＯＮ周期（長）発生度数が多 ｔｈｅｎ 地震 ルール３． ｉｆ ＯＮ時間総和が中 ａｎｄ ＯＮ周期（中）発生
度数が少 ｔｈｅｎ 地震 ルール４． ｉｆ ＯＮ時間総和が中 ａｎｄ ＯＮ周期（短）発生
度数が少 ａｎｄＯＮ周期（中）発生度数が多 ｔｈｅｎ 地震 ルール５． ｉｆ ＯＮ時間総和が中 ａｎｄ ＯＮ周期（短）発生
度数が少 ａｎｄＯＮ周期（長）発生度数が多 ｔｈｅｎ 地震 ルール６． ｉｆ ＯＮ時間総和が長 ａｎｄ ＯＮ周期（長）発生
度数が多 ｔｈｅｎ 地震 ルール７． ｉｆ ＯＮ周期（短）発生度数が多 ａｎｄ ＯＮ周期
（中）発生度数が多ａｎｄ ＯＮ時間最大値が長 ｔｈｅｎ 地震 すなわち、この実施例では、上述のメンバーシップ関数
により求めた１，０の適合度（グレード）をこれらのル
ールに従って論理積演算を行ってその結果が１となった
ときは、地震、０となったときには、地震でないとする
ものである。

【００５５】次に、これらのルールがどのような地震を
想定して規定されているかを以下に説明する。

【００５６】先ず、ルール１およびルール２は、比較的
柔らかい地盤での地震を想定したものであり、ＯＮ時間
総和は短いけれども、ＯＮ周期（中）の発生度数が多い
ことから地震の典型的な周波数成分を有した振動と考え
られる。なお、誤動作を回避するために、ＯＮ周期
（短）発生度数の少との論理積をとっている。

【００５７】ルール３は、直下型地震を想定したもので
あり、ＯＮ周期（中）発生度数が少で、かつ、ＯＮ時間
総和が中であるから、振動数は少ないものの、ＯＮ時間
総和が中位ということから、単位周期当たりの揺れが強
く危険であると考えられる。

【００５８】ルール４およびルール５は、比較的震源が
遠くて強い地震を想定したものであり、振動周期が中か
ら長であり、ＯＮ時間総和が中位であるということから
継続時間の長い地震であり、危険な地震と考えられる。
なお、震源が遠い場合その反射波・揺れの強さにより振
動が長くなるものである。また、誤動作を回避するため
に、ＯＮ周期（短）発生度数の少との論理積をとってい
る。

【００５９】ルール６は、軟弱地盤での地震および高層
ビルにおける地震揺れを想定したものであり、ＯＮ時間
総和が長く、ＯＮ周期（長）発生度数が多いことから非
常に大きなエネルギーの振動であると考えられる。

【００６０】ルール７は、固い地盤での地震および非常
に被害の大きな地震を想定したものであり、振動の揺れ
成分が広い帯域に亘って発生し、かつＯＮ時間最大値が
大きいことから非常に大きな地震であると考えられる。

【００６１】次に、以上の構成を有する地震判別推論装
置の動作を図６ないし図８のフローチャートに基づいて
説明する。

【００６２】図６は、感震器２の出力のサンプリング処
理のフローチャートであり、先ず、感震器２からＯＮ信
号が入力されたか否かを判断し（ステップｎ１）、入力
があったときには、例えば、２.５秒のタイマをスター
トさせる。（ステップｎ２）このタイマは、ＯＮ信号が
入力される度に更新されるものであり、このタイマがタ
イムアップしたか否かを判断し（ステップｎ３）、タイ
ムアップしたときには、地震でないとしてステップｎ１
に戻る。

【００６３】タイムアップしていないときには、１０ｍ
ｓｅｃ毎に、割り込み処理によってＯＮ／ＯＦＦ信号を
サンプリングし（ステップｎ４）、４回のサンプリング
が終了したか否かを判断し（ステップｎ５）、４回のサ
ンプリングが終了したとときには、４回分のサンプリン
グデータを、メモリの地震判定処理のための領域に書き
込み（ステップｎ６）、特徴量の抽出のための周期算出
処理を起動するためのフラグをセットして終了する（ス
テップｎ７）。

【００６４】図７は、周期算出処理のフローチャートで
あり、先ず、周期算出処理の起動フラグがセットされて
いるか否かを判断し（ステップｎ１）、セットされてい
るときには、４回分のサンプリングデータが得られてい
るとして、そのサンプリングデータが、確定周期のある
データであるか否か、さらに、内部確定周期のあるデー
タであるか否かを判断し（ステップｎ２）、確定周期の
ないデータ、すなわち、上述の表のワーク値０，８，１
５に対応するデータであるときには、周期を加算してフ
ラグをリセットしてステップｎ１に戻る（ステップｎ
３，４）確定周期のあるデータ、すなわち、上述の表の
ワーク値１，２，３，４，６，７，９，１０，１１，１
２，１３，１４に対応するデータであるときには、確定
周期をメモリの処理領域に書き込み（ステップｎ５）、
新たな周期を算出し（ステップｎ６）、判定処理起動フ
ラグをセットし（ステップｎ７）、周期算出処理起動フ
ラグをリセットしてステップｎ１に戻る（ステップｎ
８）。

【００６５】内部確定周期のあるデータ、すなわち、上
述の表のワーク値５に対応するデータであるときには、
確定周期をメモリの処理領域に書き込み（ステップｎ
９）、内部確定周期を算出し（ステップｎ１０）、新た
な周期を算出し（ステップｎ１１）、判定処理起動フラ
グをセットし（ステップｎ１２）、周期算出処理起動フ
ラグをリセットしてステップｎ１に戻る（ステップｎ１
３）。

【００６６】図８は、地震判定処理のフローチャートで
あり、先ず、判定処理起動フラグがセットされているか
否かを判断し（ステップｎ１）、セットされているとき
には、周期算出処理で算出された周期に基づいて、特徴
量を抽出し（ステップｎ２）、特徴量に基づいて、地震
であるか否かをファジィ推論し（ステップｎ３）、地震
であるか否かを判断し（ステップｎ４）、地震であると
きには、判定処理起動フラグをリセットして（ステップ
ｎ５）地震に対応する出力を与え、地震でないときに
は、判定処理起動フラグをリセットして（ステップｎ
６）ステップｎ１に戻る。なお、地震であるとの判別出
力に基づいて、遮断弁が閉じられてガスの供給が遮断さ
れる。

【００６７】このように地震判別推論装置では、感震器
２から最初のＯＮ信号が入力された時点からのデータに
基づいて特徴量が順次新たに更新され、この更新された
特徴量に基づいて推論を行うものである。

【００６８】この実施例では、地震波／衝撃波の卓越周
期に着目し、振動周期に対応するＯＮ周期を特徴量とし
ているので、地震以外の衝撃による誤判別を低減できる
ものであり、また、振動エネルギと比例関係にあるＯＮ
時間総和および半周期当たりの振動の強さに対応するＯ
Ｎ時間最大値を特徴量としているので、危険な振動も判
別できることになる。

【００６９】なお、この実施例の評価のために、地震判
別推論装置が内蔵されたガスメータの配管長さを変えて
鋼球をぶつけて衝撃を与えたり、ガスボンベを倒して衝
撃を与えた結果、この地震判別推論装置が地震以外の衝
撃で誤判別することがなく、極めて有効であることが確
認された。

【００７０】上述の実施例では、ＯＮ周期、ＯＮ時間総
和およびＯＮ時間最大値の３つの特徴量に基づいて推論
を行ったけれども、本発明は、これらの内の少なくとも
１つの特徴量、例えば、ＯＮ時間最大値が長になったと
きに地震と判別するようにしてもよい。

【００７１】上述の実施例では、４ビットのサンプリン
グデータの内容に応じて、時間計測の処理を分岐させた
けれども、本発明の他の実施例として、サンプリングデ
ータの１ビット毎に時間計測処理を行ってもよいのは勿
論である。

【００７２】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、所定のサ
ンプリング周期では、ＯＮ／ＯＦＦ信号のサンプリング
を行うのみであって、ｎ回分のサンプリングデータが得
られる毎に、ＯＮ時間等を計測して特徴量を抽出し、必
要に応じて推論を行うので、特徴量の抽出および推論
は、ｎ回分の新たなサンプリングデータが得られるまで
の期間に、サンプリングの合間を利用して並行処理すれ
ばよく、したがって、例えば、ガスメータ等に使用され
ている処理速度の低いＣＰＵであっても、実用的な速度
でデータのサンプリングを行えるとともに、サンプリン
グしたデータに基づいて、特徴量を抽出して地震である
か否かを判別推論できることになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例のブロック図である。

【図２】振動波形に対応する感震器の出力を示す図であ
る。

【図３】サンプリング処理、特徴量の抽出処理および推
論処理のタイミングチャートである。

【図４】各特徴量のメンバーシップ関数を示す図であ
る。

【図５】推論のルールを示す図である。

【図６】サンプリング処理のフローチャートである。

【図７】周期算出処理のフローチャートである。

【図８】推論処理のフローチャートである。

【符号の説明】

２ 感震器 ３ マイクロコンピュータ ４ 特徴量抽出手段 ５ 推論手段 ６ サンプリング手段

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 振動波形に対応するＯＮ／ＯＦＦ信号を
   出力するＯＮ／ＯＦＦ信号出力手段と、 前記ＯＮ／ＯＦＦ信号を所定のサンプリング周期でサン
   プリングするサンプリング手段と、 前記サンプリング周期のｎ倍（ｎは２以上の整数）の期
   間が経過する毎に、前記サンプリング手段で得られるｎ
   回分のＯＮ／ＯＦＦのサンプリングデータに基づいて、
   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で抽出された特徴量に基づいて、地
   震であるか否かを推論する推論手段と、 を備えることを特徴とする地震判別推論装置。
2. 【請求項２】 前記特徴量抽出手段が、ＯＮ周期、ＯＮ
   時間総和およびＯＮ時間最大値の３つの特徴量の内の少
   なくとも１つを抽出するものである前記請求項１に記載
   の地震判別推論装置。
3. 【請求項３】 前記特徴量抽出手段が、前記ｎ回分のサ
   ンプリングデータの内容に応じて、特徴量抽出の処理手
   順を異ならせるものである前記請求項１または２に記載
   の地震判別推論装置。