(57)【要約】【課題】高精度に構造物の劣化を判定する構造物劣化判定装置とその方法を提供する。【解決手段】構造物に設置され、当該構造物の振動モードの腹の情報に基づいて一部の固有振動モードの振動データを高感度に計測する第１振動計測器１０、及び、前記構造物に設置され、前記構造物の振動モードの節の情報に基づいて一部の固有振動モードの振動データを低感度に計測する第２振動計測器１１の一方又は両方と、振動データの周波数解析を行う周波数解析部２０と、周波数解析の時間窓長の単位で時間をスライドさせながらパワーが閾値を越えた周波数スペクトルの周波数を取得し、当該周波数を含む周波数ビンの範囲ごとに、時間窓長よりも大きな時間長の間、前記閾値を越えた周波数スペクトルの数を計数したピーク共起情報を収集するピーク共起情報収集部３０と、ピーク共起情報の計数情報を元に前記構造物の劣化を判定する判定部４０とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
構造物に設置され、当該構造物の振動モードの腹の情報に基づいて一部の固有振動モードの振動データを高感度に計測する第１振動計測器、及び、前記構造物に設置され、前記構造物の振動モードの節の情報に基づいて一部の固有振動モードの振動データを低感度に計測する第２振動計測器の一方又は両方と、
前記振動データの周波数解析を行う周波数解析部と、
前記周波数解析の時間窓長の単位で時間をスライドさせながらパワーが閾値を越えた周波数スペクトルの周波数を取得し、当該周波数を含む周波数ビンの範囲ごとに、前記時間窓長よりも大きな時間長の間、前記閾値を越えた周波数スペクトルの数を計数したピーク共起情報を収集するピーク共起情報収集部と、
前記ピーク共起情報の計数情報を元に前記構造物の劣化を判定する判定部と
を備えることを特徴とする構造物劣化判定装置。
【請求項２】
構造物に設置された第１振動計測器が、当該構造物の振動モードの腹の情報に基づいて一部の固有振動モードの振動データを高感度に計測するステップ、及び、前記構造物に設置された第２振動計測器が、前記構造物の振動モードの節の情報に基づいて一部の固有振動モードの振動データを低感度に計測するステップの一方又は両方と、
周波数解析部が、前記振動データの周波数解析を行うステップと、
ピーク共起情報収集部が、前記周波数解析の時間窓長の単位で時間をスライドさせながら閾値を越えた周波数スペクトルの周波数を取得し、当該周波数を含む周波数ビンの範囲ごとに、前記時間窓長よりも大きな時間長の間、前記閾値を越えた周波数スペクトルの数を計数したピーク共起情報を収集するステップと、
判定部が、前記ピーク共起情報の計数情報を元に前記構造物の劣化を判定するステップと
を行うことを特徴とする構造物劣化判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、構造物の劣化を判定する構造物劣化判定装置とその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば電柱等の構造物は、内部鉄筋の腐食やコンクリートの劣化によって倒壊することがある。そのため倒壊を未然に防止する目的で、構造物の健全性を評価することにより、倒壊前に交換することが望まれる。
【０００３】
構造物の劣化の判定は、構造物を非破壊で評価することが求められる。よって、構造物を打撃するなどして強制的に振動をさせた状態を分析する方法が用いられる。
【０００４】
打撃により例えば電柱を振動させ、その振動データから周波数スペクトルを計算し、固有振動の強度を評価する方法が、例えば特許文献１に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−２５０６８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に開示された技術は、多数存在する固有振動モードを一次の固有振動数のみにするために、電柱の上端を重機で拘束した状態で打撃振動させて評価する方法である。この方法は、一次の固有振動数のみで評価するため精度が悪いという課題がある。
【０００７】
本発明は、この課題に鑑みてなされたものであり、高精度に構造物の劣化を判定する構造物劣化判定装置とその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】
【０００８】
本実施形態の一態様に係る構造物劣化判定装置は、構造物に設置され、当該構造物の振動モードの腹の情報に基づいて一部の固有振動モードの振動データを高感度に計測する第１振動計測器、及び、前記構造物に設置され、前記構造物の振動モードの節の情報に基づいて一部の固有振動モードの振動データを低感度に計測する第２振動計測器の一方又は両方と、前記振動データの周波数解析を行う周波数解析部と、前記周波数解析の時間窓長の単位で時間をスライドさせながらパワーが閾値を越えた周波数スペクトルの周波数を取得し、当該周波数を含む周波数ビンの範囲ごとに、前記時間窓長よりも大きな時間長の間、前記閾値を越えた周波数スペクトルの数を計数したピーク共起情報を収集するピーク共起情報収集部と、前記ピーク共起情報の計数情報を元に前記構造物の劣化を判定する判定部とを備えることを要旨とする。
【０００９】
本実施形態の一態様に係る構造物劣化判定方法は、構造物に設置された第１振動計測器が、当該構造物の振動モードの腹の情報に基づいて一部の固有振動モードの振動データを高感度に計測するステップ、及び、前記構造物に設置された第２振動計測器が、前記構造物の振動モードの節の情報に基づいて一部の固有振動モードの振動データを低感度に計測するステップの一方又は両方と、周波数解析部が、前記振動データの周波数解析を行うステップと、ピーク共起情報収集部が、前記周波数解析の時間窓長の単位で時間をスライドさせながら閾値を越えた周波数スペクトルの周波数を取得し、当該周波数を含む周波数ビンの範囲ごとに、前記時間窓長よりも大きな時間長の間、前記閾値を越えた周波数スペクトルの数を計数したピーク共起情報を収集するステップと、判定部が、前記ピーク共起情報の計数情報を元に前記構造物の劣化を判定するステップとを行うことを要旨とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、高精度に構造物の劣化を判定する構造物劣化判定装置とその方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態に係る構造物劣化判定装置の機能構成例を示す図である。
【図２】図１に示す構造物劣化判定装置の動作フローを示す図である。
【図３】振動解析を有限要素法を用いて行う場合の電柱構造の弾性体モデルの例を示す図である。
【図４】電柱の振動モードの例を模式的に示す図である。
【図５】図４中に示す３次の振動モードの振幅の絶対値を感度とした３次の振動モードの感度関数の例を模式的に示す図である。
【図６】架線によって接続された電柱の物理モデルを示す図である。
【図７】図６に示す物理モデルの振動モードの例を模式的に示す図である。
【図８】振動データとその周波数解析結果の例を示す図である。
【図９】ピーク共起情報の例を模式的に示す図である。
【図１０】本発明の実施形態に係る構造物劣化判定装置の判定部の概略の構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。複数の図面中同一のものに
は同じ参照符号を付し、説明は繰り返さない。
【００１３】
図１に、本発明の実施形態に係る構造物劣化判定装置１の機能構成例を示す。構造物劣化判定装置１は、第１振動計測器１０、第２振動計測器１１、周波数解析部２０、ピーク共起情報収集部３０、及び判定部４０を備える。
【００１４】
第１振動計測器１０は、構造物に設置され、当該構造物の振動モードの腹の情報に基づいて一部の固有振動モードの振動データを高感度に計測する。第２振動計測器１１は、第１振動計測器１０が設置された同じ構造物に設置され、当該構造物の振動モードの節の情報に基づいて一部の固有振動モードの振動データを低感度に計測する。第１振動計測器１０と第２振動計測器１１は、構造物に打撃を与えて振動させ、振動データを計測する。構造物は、例えば電柱である。なお、構造物を振動させるのに音波（音響信号）を用いてもよい。また、構造物劣化判定装置１は、第１振動計測器１０及び第２振動計測器１１の一方又は両方を備える。また、第１振動計測器１０及び第２振動計測器１１を複数備えてもよい。
【００１５】
周波数解析部２０は、第１振動計測器１０と第２振動計測器１１で計測した振動データの周波数解析を行う。周波数解析は、例えばフーリエ解析、及びウェーブレット解析等で行う。
【００１６】
ピーク共起情報収集部３０は、周波数解析部２０が行う周波数解析の時間窓長の単位で時間をスライドさせながらパワーが閾値を越えた周波数スペクトルの周波数を取得し、当該周波数を含む周波数ビンの範囲ごとに、時間窓長よりも大きな時間長の間、閾値を越えた周波数スペクトルの数を計数したピーク共起情報を収集する。ピーク共起情報について詳しくは後述する。
【００１７】
判定部４０は、ピーク共起情報収集部３０で収集したピーク共起情報の計数情報を元に前記構造物の劣化を判定する。判定部４０は、ピーク共起情報を入力特徴量、及び構造物が健全である程度を表す評価値を教師値として構造物の健全度を学習し、入力特徴量から構造物の劣化を判定する。学習は、階層型ネットワークの機械学習で行う。
【００１８】
本実施形態の構造物劣化判定装置１によれば、構造物の振動データを、複数の周波数にそれぞれ対応するパワーの大きな周波数スペクトルを計数したピーク共起情報に変換し、そのピーク共起情報を特徴量として構造物の劣化を判定する。よって、構造物の劣化を高精度に判定できる。
【００１９】
（構造物劣化判定方法）
構造物劣化判定装置１を用いて構造物の劣化を判定するためには、事前の準備が必要である。図２を参照して、事前の準備を含めた本実施形態の構造物劣化判定方法について説明する。
【００２０】
まず始めに、構造物の振動モードを把握する（ステップＳ１）。構造物の振動モードは、例えば構造物を弾性体としてモデル化し、有限要素法による振動解析を行って求めてもよい。
【００２１】
図３に、例えば電柱１００の弾性体モデルを示す。図３は、電柱１００の一部分のみを要素に分割した様子を示す。このように振動モードを計算で求めてもよいし、評価対象の構造物を振動させて、その振動モードを測定してもよい。
【００２２】
図４に、電柱１００の弾性体モデルを用いて１次の振動モードから７次までの振動モードを計算した結果を示す。横線は地面３００を表す。各振動モードの振幅を一点鎖線で表記する。
【００２３】
各振動モードには、振動振幅が最大になる振動の腹の部分と、振動が起こらない節となる部分が存在する。この腹と節の部分は、構造物が電柱の場合、電柱の高さに対応する。
【００２４】
各振動モードの振幅の大きさは、各振動モードによって異なる。１次や２次などの低い次数の振動は計測され易い一方、高い次数の振動は振幅が比較的小さいため計測し難い特徴がある。
【００２５】
構造物が健全であるか否かを評価するためには、多くの振動モードの振幅データを用いることが好ましい。不適切な位置に第１・第２振動計測器１０，１１を設置すると、計測し難い高次の振動モードの振動が、計測し易い低次の振動モードの振動に埋もれてしまう場合がある。その場合は、評価に必要な振動モードの振動データを、十分な感度で測定することができない。
【００２６】
計測対象の振動データを高いＳＮ比で計測するためには、計測し易い低次の振動モードの節に近い箇所に例えば第１振動計測器１０を設置することで低次の振動モードに対する感度を下げ、計測し難い高次の振動モードの腹に近い箇所に例えば第２振動計測器１１を設置することで高次の振動モードに対する感度を上げる。このように第１・第２振動計測器１０，１１を設置することで、高いＳＮ比で複数の振動モードの振動データの計測が可能になる。
【００２７】
ここで、節に近い箇所及び腹に近い箇所の範囲は、処理の対象とする信号を得ようとして許される範囲を定義する際に用いられる例えば3dBで決定する。3dBは、例えば遮断周波数の定義に使われる値である。なお、3dBに代えて１σ（68%）を用いてもよい。
【００２８】
つまり、一部の振動モードの振動を高感度に計測する例えば第１振動計測器１０は、当該振動モードの振幅の最大値から該最大値に0.7（0.7=10^(-3/20)）を乗じた振幅の範囲の位置に設置すればよい。また、別の一部の振動モードの振動を低感度に計測する例えば第２振動計測器１０は、当該振動モードの振幅の最小値から±0.3（0.3=1-0.7）の振幅の範囲の位置に設置すればよい。
【００２９】
次に、計測位置の最適化を行う（ステップＳ２）。計測位置は、第１振動計測器１０と第２振動計測器１１を設置する構造物上の位置のことである。
【００３０】
各振動モードの感度は、各振動モードの振幅を表す関数から、適当な関数で近似することができる。図５に、３次の振動モードの振幅の絶対値を感度とした３次の振動モードの感度関数の例を示す。図５の横方向は電柱の高さｈ、縦方向は感度である。
【００３１】
このような振動モードの感度関数を全ての次数の振動モードに対して定義する。感度を上げたい振動モードの感度関数に正の係数を掛け、感度を下げたい振動モードの感度関数に負の係数掛ける。そして、それらの和を目的関数として、例えば高さｈをパラメータとして最大化問題を解く。
【００３２】
この目的関数の最大化は、複数の極大値を持つため、ＳＡ（Satulated Anneling）、又はＰＳＯ（Particle Swarm Optimization）等の非線形最適法を用いる。これらの最適化手法によって適切な振動データの計測位置を決定する。つまり、第１振動計測器１０と第２振動計測器１１を設置する位置を決定する。構造物が電柱の場合は、第１振動計測器１０と第２振動計測器１１を設置する高さｈを決定する。
【００３３】
以上のステップＳ１とＳ２が、構造物の劣化を判定するために行う事前の準備である。以降の構造物劣化判定方法のステップは、構造物劣化判定装置１が行う。
【００３４】
構造物劣化判定装置１の第１振動計測器１０と第２振動計測器１１は、構造物の振動データを計測する（ステップＳ３）。構造物を例えば電柱とした場合に、電柱に第１振動計測器１０と第２振動計測器１１を設置した例を図６に示す。
【００３５】
図６は、電柱１００に２個の第１振動計測器１０ａ，１０ｂと第２振動計測器１１を設置した例である。２個の内の例えば第１振動計測器１０ａ，１０ｂは、例えば高次の振動モードの振動を高感度に検出する目的で、当該振動モードの振幅の腹の位置に設置される。また、第２振動計測器１１は、例えば低次の振動モードの振動を低感度に検出する目的で、当該振動モードの振幅の節の位置に設置される。
【００３６】
つまり、一部の振動モードの振動を高感度に検出する第１振動計測器１０ａ，１０ｂは当該振動モードの腹の位置に設置され、別の一部の振動モードの振動を低感度に検出する第２振動計測器１１は当該振動モードの節の位置に設置される。なお、第１振動計測器１０ａ，１０ｂの数は、１個でもよい。また、第２振動計測器１１を１個だけ用いてもよい。
【００３７】
実際の電柱は、図６に示すように電柱同士が架線２００で接続されて設置される。したがって、図６に例示するような評価環境においては、ステップＳ１で把握した振動モードが多数に分岐していくつもの振動モードが生成される。
【００３８】
図７に、それら分岐した振動モードの例を示す。図７中の太い実線は電柱、一点鎖線は電柱の振動、細い実線は架線、及び架線上の一点鎖線は架線の振動を表す。図７（ａ）〜図７（ｆ）のそれぞれは、周波数が異なる。
【００３９】
架線で接続された電柱は、単体で存在している場合の周波数からいくらか離れた固有振動数を持つため、十分長い時間継続して観測すると、複数のピーク周波数の集合として観測される。
【００４０】
周波数解析部２０は、第１・第２振動計測器１０，１１が計測した振動データの周波数解析を行う（ステップＳ４）。図８に、振動データをフーリエ周波数解析した結果の例を示す。
【００４１】
図８は、振動データを、サンプリング周波数100Hz、512ポイントの周波数解析の時間窓長の単位でフーリエ周波数解析した結果である。図８中の短期時間幅（ａ）は、5.12secの時間窓長に対応する。長期時間幅（ｂ）は、例えば5分程度の時間幅である。
【００４２】
周波数解析部２０は、時間窓長の単位で振動データを周波数解析した周波数スペクトルを出力する。図８中に、吹き出しで示す波形が周波数スペクトルである。横軸は周波数、縦軸はパワーである。
【００４３】
（ピーク共起情報）
ピーク共起情報収集部３０は、パワーが閾値を越えた周波数スペクトルの数を計数したピーク共起情報を収集する（ステップＳ５）。ここでピーク共起情報について説明する。
【００４４】
図９に、ピーク共起情報の例を示す。ピーク共起情報は、長期時間幅（ｂ）の間、パワーが閾値を越えた周波数スペクトルの数を、周波数帯域を適当に分割した周波数ビンの範囲ごとに計数したものである。
【００４５】
図９に示すピーク共起情報は、例えば７個の要素から成るベクトルである。各要素は、周波数ビンの範囲に対応する。図９の例では、0-1Hzの周波数ビンの範囲で閾値を越えるパワーの周波数スペクトルは１個、1-2Hzの周波数ビンの範囲は３個、2-5Hzの周波数ビンの範囲は１個、5-9Hzの周波数ビンの範囲は８個、9-15Hzの周波数ビンの範囲は３個、15-50Hzの周波数ビンの範囲は０個であることを表している。
【００４６】
ピーク共起情報収集部３０は、周波数解析の時間窓長の単位で時間スライドさせながら、パワーが閾値を越えた周波数スペクトルの周波数を取得し、当該周波数を含む周波数ビンの範囲ごとに閾値を越えた周波数スペクトルの数を計数する処理を繰り返す。
【００４７】
時間が経過するにしたがって、周波数のビンの範囲には、長期時間幅（ｂ）の期間において振動し易い周波数の組み合わせが表現されることになる。この振動し易い周波数の組み合わせの頻度情報がピーク共起情報である。ピーク共起情報は、構造物が健全である程度（健全度）に応じて変化する。
【００４８】
判定部４０は、ピーク共起情報収集部３０が収集したピーク共起情報を入力特徴量、及び構造物が健全である程度を表す評価値を教師値として構造物の健全度を学習し、入力特徴量から構造物の劣化を判定する（ステップＳ６）。
【００４９】
図１０に、判定部４０の概略の機能構成例を示す。判定部４０は、畳込み層（コンボリューション層）とプーリング層の組み合わせである４１と、全結合による識別層である４２から構成される階層型ネットワークである。
【００５０】
判定部４０は、評価値を教師情報として階層型のニューラルネットワークを機械学習する。評価値は、例えば構造物の健全度を表す３つの要素からなるベクトルである。評価値（ｙ１，ｙ２，ｙ３）は、例えば、構造物が健全であれば１，０，０、ひびが入っていれば０，１，０、及び鉄筋の鋼鉄が劣化していれば０，０，１等である。
【００５１】
健全度は、構造物が健全→ひび→鋼鉄劣化のように、構造物の劣化を表す情報である。したがって、この健全度を教師値として学習することで、構造物劣化判定装置１は構造物の劣化を判定することができる。
【００５２】
学習段階においては、それらの評価値に対応する入力特徴量（ピーク共起情報）を入力して、階層型ネットワークの重みを変更する計算を繰り返す。重みを変更する繰り返し計算によって、評価値にそれぞれ対応する階層型ネットワークが生成される。
【００５３】
評価段階において判定部４０は、学習した階層型ネットワークに対してピーク共起情報を入力し、その特徴量が、例えば、健全、ひび、及び鋼鉄劣化なのかを判定する。なお、学習段階と評価段階の間には、評価段階では評価値を必要としない点以外の差はない。つまり、学習段階において出力される値は、その時点における評価結果である。
【００５４】
以上説明したように本実施形態の構造物劣化判定装置１は、振動し易い周波数の組み合わせの頻度情報であるピーク共起情報を多数計測し、それを元に学習した階層型ネットワークを用いて構造物の劣化を判定する。したがって構造物劣化判定装置１は、高精度で且つ高い信頼性で構造物の劣化を判定することができる。
【００５５】
なお、本実施形態の構造物劣化判定方法は、構造物の振動モードを把握するステップＳ１と計測位置の最適化を行うステップＳ２を含む形で説明を行ったが、この例に限定されない。構造物の振動モードの把握と計測位置の最適化は行わなくても構わない。その場合でも計測した振動データを元に、構造物の劣化を判定することが可能である。
【００５６】
また、構造物は電柱を例に説明を行ったが、構造物は電柱に限られない。例えば橋梁、ビル等の構造物に対して本実施形態の構造物劣化判定装置１を用いることが可能である。
【００５７】
また、構造物劣化判定装置１は、構造物に設置したままにしてもよい。構造物に設置したままにすることでその劣化の判定を常時行うことが可能になる。
【００５８】
常時監視を行う場合は、構造物劣化判定装置１を、例えば第１・第２振動計測器１０，１１と、他の構成を分割して構成してもよい。周波数解析部２０、ピーク共起情報収集部３０、及び判定部４０を保守管理センタ等に設置し、第１振動計測器１０と第２振動計測器１１を監視対象の複数の構造物に設置する。そして、第１・第２振動計測器１０，１１と保守管理センタをネットワークで接続すれば、複数の構造物の劣化の判定を、一カ所で集中管理することも可能である。
【００５９】
このように本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で変形が可能である。
【符号の説明】
【００６０】
１：構造物劣化判定装置
１０、１０ａ、１０ｂ：第１振動計測器
１１：第２振動計測器
２０：周波数解析部
３０：ピーク共起情報収集部
４０：判定部
１００、１０１：電柱
２００：架線
３００：地面
【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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【図１０】
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