(57)【要約】【課題】リアルタイムで損傷又は衝突の発生位置を算出する。【解決手段】弾性波発生位置算出装置１０は、薄板１の表面に設置されておりＡＥを検出する複数のＡＥ（アコースティック・エミッション）センサ１１と、薄板１上で発生したＡＥの発生位置をリアルタイムで算出するコンピュータ１３とを備えている。コンピュータ１３は、各センサ１１の検出信号に対して連続ウェーブレット変換し、算出した各ウェーブレット係数に基づき各センサ１１への弾性波の到着時刻を算出し、センサ位置と到着時刻差とに基づきＡＥの発生位置を推定する。ここで、連続ウェーブレット変換処理では、センサ１１の検出信号をＦＦＴ変換し、マザーウェーブレットをＦＦＴ変換し、それらを周波数毎に乗算し、乗算して得られた信号を逆ＦＦＴ変換することにより、ウェーブレット係数を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
薄板、パイプ状又は棒状の物体に発生する弾性波（アコースティック・エミッション）の発生位置を算出する弾性波発生位置算出装置において、
上記物体の表面に設置され、当該物体の表面の振動を検出する複数のセンサと、
各上記センサの検出信号に基づき上記物体の表面における上記弾性波の発生位置を算出する演算部とを備え、
上記演算部は、
各上記センサにより検出された検出信号に対してそれぞれ連続ウェーブレット変換することによりウェーブレット係数を算出するウェーブレット変換手段と、
上記ウェーブレット変換手段により算出した各ウェーブレット係数に基づき各センサへの弾性波の到着時刻を算出する到着時刻算出手段と、
各上記センサの上記物体の表面における位置と、各上記センサへの弾性波の到着時刻の時刻差とに基づき、上記弾性波の上記物体における発生位置を算出する算出手段とを有し、
上記ウェーブレット変換手段は、
上記センサにより検出された検出信号をＦＦＴ（Fast Fourier Transform）変換して周波数領域の検出信号を生成し、
ウェーブレット変換におけるマザーウェーブレットをＦＦＴ変換して得られた周波数領域のマザーウェーブレットと、上記周波数領域の検出信号とを、周波数毎に乗算し、
上記乗算して得られた周波数領域の信号を逆ＦＦＴ変換することにより、ウェーブレット係数を算出すること
を特徴とする弾性波発生位置算出装置。
【請求項２】
薄板、パイプ状又は棒状の物体の表面に対して当該物体の表面の振動を検出する複数のセンサを取り付けておき、当該物体を伝播する弾性波（アコースティック・エミッション）の発生位置を算出する弾性波発生位置算出方法において、
各上記センサにより検出された検出信号に対してそれぞれ連続ウェーブレット変換することによりウェーブレット係数を算出するステップと、
算出した各ウェーブレット係数に基づき各センサへの弾性波の到着時刻を算出するステップと、
各上記センサの上記物体の表面における位置と、各上記センサへの弾性波の到着時刻の時刻差とに基づき、上記弾性波の上記物体における発生位置を算出するステップとを有し、
上記連続ウェーブレット変換では、
上記センサにより検出された検出信号をＦＦＴ（Fast Fourier Transform）変換して周波数領域の検出信号を生成し、
ウェーブレット変換におけるマザーウェーブレットをＦＦＴ変換して得られた周波数領域のマザーウェーブレットと、上記周波数領域の検出信号とを、周波数毎に乗算し、
上記乗算して得られた周波数領域の信号を逆ＦＦＴ変換することにより、ウェーブレット係数を算出すること
を特徴とする弾性波発生位置算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、構造物内で損傷が発生したり、構造物に外部から物体が衝突したりしたときに発生する弾性波（アコースティック・エミッション）の発生位置を算出する弾性波発生位置算出装置及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
構造物内で損傷が発生したり、構造物に外部から物体が衝突したりすると、アコースティック・エミッション（以下、ＡＥという。）と呼ばれる弾性波が発生する。このＡＥをモニタリングすることで、その構造物の損傷及び衝突をリアルタイムで観察することができる。
【０００３】
複数のＡＥセンサを構造物に取り付け、構造物中で発生した損傷や飛来物の衝突によって励起される弾性波を観察し、各センサへの弾性波の到達時間差と各センサの取り付け位置の関係から、損傷又は衝突の発生位置を算出するシステムがプラント等で用いられている。
【０００４】
ところが、構造物が薄板、パイプ状又は棒状の場合には弾性波が複数の伝搬モードをもつ誘導波として伝搬し、その速度は伝搬モードや周波数等によって変化する。このため、ＡＥセンサにより観察されるＡＥは分散性を有する波動となり、ＡＥセンサの検出信号から到達時刻を正確に計測することは非常に難しい。
【０００５】
そこで、ＡＥセンサの検出信号に対して連続ウェーブレット変換を施して、検出信号のウェーブレット係数を算出し、そのウェーブレット係数から誘導波の到達時刻を計測する試みがなされている（例えば、非特許文献１，２）。
【０００６】
【非特許文献１】J. of Acoustic Emission, Vol.18 (2000)pp.51-60
【非特許文献２】Proc. of 44th AIAA/ASME/ASCE/AHS Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference (2003)AIAA2003-1937
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、通常の方法で連続ウェーブレット変換を計算すると、マザーウェーブレットを時間軸上で検出信号のサンプル数分だけシフトさせながら各位置でコンボリューション作業する必要があり、演算処理コストが非常に大きい。
【０００８】
そのため、これまで、リアルタイムで損傷又は衝突の発生位置を算出するシステムに、連続ウェーブレット変換を適用することは困難であった。
【０００９】
本発明は、演算コストを少なくし、リアルタイムで損傷又は衝突の発生位置を算出することを可能とした弾性波発生位置算出装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る弾性波発生位置算出装置は、薄板、パイプ状又は棒状の物体に発生する弾性波（アコースティック・エミッション）の発生位置を算出する弾性波発生位置算出装置であって、上記物体の表面に設置され、当該物体の表面の振動を検出する複数のセンサと、各センサの検出信号に基づき上記物体の表面における上記弾性波の発生位置を算出する演算部とを備え、上記演算部は、各上記センサにより検出された検出信号に対してそれぞれ連続ウェーブレット変換することによりウェーブレット係数を算出するウェーブレット変換手段と、上記ウェーブレット変換手段により算出した各ウェーブレット係数に基づき各センサへの弾性波の到着時刻を算出する到着時刻算出手段と、各上記センサの上記物体の表面における位置と、各上記センサへの弾性波の到着時刻の時刻差とに基づき、上記弾性波の上記物体における発生位置を算出する算出手段とを有し、上記ウェーブレット変換手段は、上記センサにより検出された検出信号をＦＦＴ（Fast Fourier Transform）変換して周波数領域の検出信号を生成し、ウェーブレット変換におけるマザーウェーブレットをＦＦＴ変換して得られた周波数領域のマザーウェーブレットと、上記周波数領域の検出信号とを、周波数毎に乗算し、上記乗算して得られた周波数領域の信号を逆ＦＦＴ変換することにより、ウェーブレット係数を算出することを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る弾性波発生位置算出方法は、薄板、パイプ状又は棒状の物体の表面に対して当該物体の表面の振動を検出する複数のセンサを取り付けておき、当該物体を伝播する弾性波（アコースティック・エミッション）の発生位置を算出する弾性波発生位置算出方法において、各上記センサにより検出された検出信号に対してそれぞれ連続ウェーブレット変換することによりウェーブレット係数を算出するステップと、算出した各ウェーブレット係数に基づき各センサへの弾性波の到着時刻を算出するステップと、各上記センサの上記物体における位置と、各上記センサへの弾性波の到着時刻の時刻差とに基づき、上記弾性波の上記物体の表面における発生位置を算出するステップとを有し、上記連続ウェーブレット変換では、上記センサにより検出された検出信号をＦＦＴ（Fast Fourier Transform）変換して周波数領域の検出信号を生成し、ウェーブレット変換におけるマザーウェーブレットをＦＦＴ変換して得られた周波数領域のマザーウェーブレットと、上記周波数領域の検出信号とを、周波数毎に乗算し、上記乗算して得られた周波数領域の信号を逆ＦＦＴ変換することにより、ウェーブレット係数を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、検出した誘導波に対して連続ウェーブレット変換する際の演算コストを少なくし、また、演算装置を計測装置に組み込むことにより、リアルタイムで損傷又は衝突の発生位置を算出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明が適用されたＡＥ発生位置算出システムについて説明をする。
【００１４】
図１に、本発明が適用されたＡＥ発生位置算出システム１０の構成を模式的に表した図を示す。
【００１５】
ＡＥ発生位置算出システム１０は、測定対象物１上で発生したアコースティックエミッション（ＡＥ）と呼ばれる弾性波を検出し、そのＡＥの測定対象物１上における発生位置をリアルタイムで測定するシステムである。ＡＥは、測定対象物１で損傷が発生したり、当該測定対象物１に外部から物体が衝突したりすることにより発生する。
【００１６】
測定対象物１は、ＡＥが発生した場合に、そのＡＥが誘導波の一種である板波（ラム波）というモードで伝播する構造物である。測定対象物１は、ここでは、平板状の薄板構造物とした例を示すが、ＡＥが誘導波として伝播すれば平板状の薄板構造物でなくても、棒状の構造物や配管のようなパイプ状の薄板構造物であってもよい。
【００１７】
システム構成
ＡＥ発生位置算出システム１０は、測定対象物１の表面に配置された複数のＡＥセンサ１１（１１-１，１１-２，…，１１-ｎ）と、各ＡＥセンサ１１の検出信号をデジタルデータに変換するアナログ/デジタル変換器１２と、演算処理を行うコンピュータ１３とを備えている。
【００１８】
各ＡＥセンサ１１は、測定対象物１上にＡＥが発生した際にそのＡＥを検出するセンサである。各ＡＥセンサ１１は、つまり、測定対象物１のその取付位置において生じている振動を検出し、その振動を電気信号に変換するものである。圧力センサや加速度センサといったセンサを流用する場合もある。
【００１９】
測定対象物１には、その表面にＡＥセンサ１１が複数設けられている。測定対象物１の表面に対する、各ＡＥセンサ１１の取付位置の例を図２に示す。
【００２０】
複数のＡＥセンサ１１（１１-１，１１-２，…，１１-ｎ）は、図２に示すように、測定対象物１の表面上に仮想的に三角形の格子模様を描いたときの各線の交点上に設けられている。言い換えれば、測定対象物１の表面の任意の一点を特定した場合、その一点から距離が近い３つのＡＥセンサ１１を選択すると、その３つのＡＥセンサ１１が三角形に配置されていた状態となっている。例えば、図２のＡ点を特定した場合、当該Ａ点から距離が近い３つのＡＥセンサは、ＡＥセンサ１１−３，ＡＥセンサ１１−７及びＡＥセンサ１１−８であるが、これらは三角形を構成している。
【００２１】
また、各ＡＥセンサ１１が配置されている位置（測定対象物１に対する座標）は、予め計測され、コンピュータ１３に登録されている。つまり、各ＡＥセンサ１１の各位置と、測定対象物１との位置関係は、コンピュータ１３に登録されている。なお、上述したセンサ配置に限定されず、センサ配置や設定数を本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々に変更することができることは勿論である。
【００２２】
アナログ/デジタル変換器１２は、各ＡＥセンサ１１（１１-１，１１-２，…，１１-ｎ）により検出された検出信号を受信し、その検出信号を増幅したのち、アナログデジタル変換を行う。アナログ/デジタル変換器１２によりデジタル化された各ＡＥセンサ１１（１１-１，１１-２，…，１１-ｎ）の検出信号は、コンピュータ１３に入力される。
【００２３】
コンピュータ１３は、デジタル化されたのちの各ＡＥセンサ１１の検出信号に基づき、ＡＥの測定対象物１上における発生位置を演算で算出する。コンピュータ１３には、当該ＡＥ発生位置の算出のためのソフトウェアプログラムがインストールされている。コンピュータ１３は、当該プログラムを常時実行しており、リアルタイムでＡＥの発生位置を算出し、ユーザに通知する。また、コンピュータ１３には、モニタ１４や入力部１５も設けられており、ユーザに対して必要な情報を表示したり、ユーザから入力情報を取得したりする。なお、演算処理については、アナログ/デジタル変換器１２とコンピュータ１３の間に演算処理装置を設けて計測を実施する形態も考えられる。
【００２４】
測定フロー
つぎに、コンピュータ１３によるＡＥ発生位置の測定処理の処理手順について説明をする。
【００２５】
コンピュータ１３は、測定対象物１に発生するＡＥの常時観測を行っている。コンピュータ１３は、まず、ＡＥ発生位置の観測のためのソフトウェアプログラムを実行する。このソフトウェアプログラム１３は、ＡＥの観測を行っている最中は、コンピュータ１３上で常時実行される。
【００２６】
図３は、ＡＥ発生位置の観測のためのソフトウェアプログラムの実行したときのコンピュータ１３の処理フローを示している。以下、この処理フローに従い説明をする。
【００２７】
まず、ステップＳ１において、コンピュータ１３は、各ＡＥセンサ１１の検出信号をモニタリングし、いずれか一つのＡＥセンサ１１の検出信号が所定の閾値以上となったか否かを判断する（ステップＳ１）。所定の閾値以上となった場合（ステップＳ１のＹＥＳ）には、続くステップＳ２以降の処理を行い、いずれのＡＥセンサ１１の出力も所定の閾値未満（ステップＳ１のＮＯ）である場合には、当該ステップＳ１で処理を待機する。すなわち、ステップＳ１の処理は、ＡＥセンサ１１の検出出力のレベルをトリガとして、実際のＡＥ発生位置の算出演算が開始されることを意味している。
【００２８】
続いて、ステップＳ２において、コンピュータ１３は、全てのＡＥセンサ１１の検出信号の取り込みを開始し、取り込んだ検出信号をメモリに格納する。
【００２９】
続いて、ステップＳ３において、コンピュータ１３は、３つ毎のＡＥセンサ１１で囲まれた複数の三角形の領域のなかから、ＡＥ発生源が含まれる１つの三角形の領域を判断する。つまり、ＡＥ発生源を取り囲む３つのＡＥセンサ１１を検出する。
【００３０】
判断の手法としては、検出信号のレベルが所定の閾値以上となった時点の時刻を、全てのＡＥセンサ１１に対して求める。続いて、三角形領域毎に、その三角形を構成する３つのＡＥセンサ１１の時刻の和を求める。例えば、図２に示す１３個の三角形領域の全てに対して、その三角形を構成する３つのＡＥセンサ１１が所定の閾値以上となった時点の時刻の和を求める。そして、その和が最も小さい１つの三角形を特定し、その特定した三角形をＡＥ発生位置が含まれる三角形領域と判断する。
【００３１】
以下、ＡＥ発生位置が含まれる三角形領域のことを、「特定三角形領域」という。
【００３２】
続いて、ステップＳ４において、コンピュータ１３は、特定三角形領域の頂点に配置された３つのＡＥセンサ１１を特定し、特定した３つのＡＥセンサ１１から出力されたそれぞれの検出信号に対して、連続ウェーブレット変換を行う。
【００３３】
特定した３つのＡＥセンサ１１からは、例えば、図４に示すような、検出信号が出力される。ＡＥセンサ１１から出力された検出信号は、分散性を示す波となっている。
【００３４】
３つのＡＥセンサ１１から出力された検出信号の所定の範囲（例えば、図４に示す５００μ秒の範囲）に対して、それぞれ連続ウェーブレット変換を行うと、図５に示すような波形を得ることができる。
【００３５】
このように連続ウェーブレット変換を行うと、図５の点線で囲んだポイントのような一つのピークを得ることができる。
【００３６】
なお、このステップＳ４における連続ウェーブレットの演算処理の詳細は後述する。
【００３７】
続いて、ステップＳ５において、コンピュータ１３は、３つのＡＥセンサ１１の検出信号を連続ウェーブレット演算した結果から、得られたウェーブレット係数値が最も大きくなった時刻、つまり、ピーク時刻を、３つのＡＥセンサ１１毎に抽出する。そして、コンピュータ１３は、３つのＡＥセンサ１１の各ピーク時刻と、ある所定の基準時刻との差を算出し、これらをＡＥの到着時間差の情報（時間差情報ｔ１，ｔ２，ｔ３）として記憶する。
【００３８】
続いて、ステップＳ６において、コンピュータ１３は、特定三角形を構成する３つのＡＥセンサ１１の到着時間差情報（ｔ１，ｔ２，ｔ３）と、これら３つのＡＥセンサ１１の配置座標（測定対象物１に対する対応するＡＥセンサ１１の取り付け位置の座標）とに基づき、測定対象物１の表面上におけるＡＥが発生した位置の標定を行う。
【００３９】
例えば、対象構造物が均質等方材料製の場合には、センサ座標とセンサ間での到達時間差（ｔ１−ｔ２，ｔ３−ｔ２等）及び構造物中の誘導波の速度からなる連立方程式をコンピュータ１３内で解くことにより一意的に音源位置を算出することができる。また、繊維強化プラスチック（Fiber Reinforced Plastics：FRP）製構造物など、異方性を有する構造物の場合には、探査ゾーン内の各位置においてセンサへの到達時間を音速異方性を考慮に入れて計算（図６）し、得られた到達時間差情報（ｔ´１−ｔ´２，ｔ´３−ｔ´２等）と実験で得られた時間差情報（ｔ１−ｔ２，ｔ３−ｔ２等）が最小になる点を見つけることで、音源位置を標定することができる。
【００４０】
以上のステップＳ６の処理が終了すると、コンピュータ１３は、ＡＥの発生位置を取得することができる。
【００４１】
コンピュータ１３は、以上のように取得したＡＥの発生位置Ｘを、数値で出力したり、例えば図７に示すように視覚的に位置を示す画面２０のように表示して、ユーザに提示をする。
【００４２】
連続ウェーブレット変換
つぎに、ステップＳ４における連続ウェーブレット変換の処理内容について説明をする。
【００４３】
ウェーブレット変換は、解析対象となる時間ｔを変数とする信号（検出信号ｘ（ｔ））と、時間的及び周波数的に局在している信号波の束Ψとのコンボリューション演算である。具体的には、下式のように表される。
【００４４】
【数１】
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【００４５】
なお、Ψａ，ｂ（ｔ）は、マザーウェーブレットと呼ばれ、アドミッシブル条件を満たす特別な関数で、実部と虚部とを含んでいる。マザーウェーブレットΨａ，ｂ（ｔ）は、スケーリング係数と呼ばれるａを変化させると周波数が変化する。従って、スケーリング係数ａを変化させることによって検出信号ｘ（ｔ）から任意の周波数情報を取り出すことができる。また、マザーウェーブレットは、シフト係数と呼ばれるｂを変化させると時間方向に移動する。従って、シフト係数ｂを変化させることによって検出信号ｘ（ｔ）の任意の時間における情報を取り出すことができる。
【００４６】
まず、通常の連続ウェーブレット変換の演算処理を説明する。図８は、通常の連続ウェーブレット変換の演算手順を示す。
【００４７】
まず、検出信号ｘ（ｔ）と、初期時刻ｂ０のマザーウェーブレットΨａ，ｂ（ｔ）とのコンボリューションを演算し、初期時刻ｂ０におけるウェーブレット係数を算出する（図８（Ａ））。
【００４８】
続いて、検出信号ｘ（ｔ）と、初期時間ｂ０から１ステップ時間分シフトした時刻ｂ１の
のマザーウェーブレットΨａ，ｂ（ｔ）とのコンボリューションを演算し、時間ｂ１におけるウェーブレット係数を算出する（図８（Ｂ））。
【００４９】
以後、時刻を１ステップずつずらして、全てのコンボリューション演算を行い、全ての時間範囲（時刻ｂ０〜時刻ｂｎ）まで演算を行う（図８（Ｃ））。
【００５０】
この結果、時刻ｂ０〜時刻ｂｎの範囲のウェーブレット係数を得ることができる。
【００５１】
しかしながら、コンボリューション演算は、演算コストが非常に多い。そのため、ＡＥ発生位置の測定処理に、このような通常の連続ウェーブレット変換の演算処理を用いた場合、リアルタイムでのＡＥ発生位置の算出はほとんど不可能である。
【００５２】
そこで、本発明者は、次のような、連続ウェーブレット変換の高速計算アルゴリズムを、当該処理に用いることとした。
【００５３】
図９に、ステップＳ４での具体的な演算処理手順を示す。
【００５４】
まず、検出信号ｘ（ｔ）に対して、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）演算を行う（ステップＳ１１）。
【００５５】
続いて、マザーウェーブレットａ，ｂ（ｔ）に対してＦＦＴ演算を行う（ステップＳ１２）。なお、マザーウェーブレットａ，ｂ（ｔ）のＦＦＴ演算の結果を予めメモリに格納しておき、それを読み出しても良い。
【００５６】
続いて、検出信号ｘ（ｔ）のＦＦＴ演算の結果と、マザーウェーブレットΨａ，ｂ（ｔ）のＦＦＴ演算の結果とを、周波数毎に乗算する（ステップＳ１３）。
【００５７】
続いて、ステップＳ１３の乗算結果を、逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）演算を行う（ステップＳ１４）。
【００５８】
そして、このステップＳ１４のＩＦＦＴ演算の結果として得られた信号を、連続ウェーブレット演算の結果（ウェーブレット係数）として出力する。
【００５９】
以上のように、当該演算によれば、２回のＦＦＴ演算、１回の乗算（周波数毎）、及び、１回のＩＦＦＴ演算で計算が終了するので、演算コストが非常に少なくて済み、ＡＥ発生位置の測定処理に適用することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明が適用されたＡＥ発生位置算出システムのブロック構成図である。
【図２】測定対象物体に対するＡＥセンサの取付位置を示す図である。
【図３】ＡＥ発生位置の測定の処理フローである。
【図４】ＡＥセンサから出力された検出信号を示す図である。
【図５】ＡＥセンサから出力された検出信号に対して連続ウェーブレット変換を施して得られた信号を示す図である。
【図６】ＡＥ発生位置を推定する手法を示した図である。
【図７】測定結果のユーザへの提示画面を示す図である。
【図８】通常の連続ウェーブレット変換処理の手順を示した図である。
【図９】本発明が適用されたＡＥ発生位置算出システムで用いられる簡略化した連続ウェーブレット変換の手順を示した図である。
【符号の説明】
【００６１】
１０  ＡＥ発生位置算出システム、１１  ＡＥセンサ、１２  アナログ/デジタル変換器、１３  コンピュータ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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