(57)【要約】【課題】大型建造物の維持管理、診断方法に用いることができる客観的且つ定量的な大型建造物の診断システム等を提供する。【解決手段】亀裂が想定される橋梁の桁及び／又は床版（所定の部位）の多数の点（ここでは８点）に加速度センサ１ａを配置し、そのセンサ信号から独立成分分析（ＩＣＡ）による独立成分の変化を検出することで、橋梁（上部構造物）全体の異常診断を行う。橋梁の場合の所定の部位は橋梁中の各位置とすればよい。それから、異常部位を把握するために、異常箇所の特定と劣化診断を行う。【選択図】  図１
2008255571.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
大型建造物の劣化及び／又は健全度を診断する大型建造物の診断システムであって、
大型建造物の所定の部位に配置された複数の無線付橋梁センサと、
複数の前記無線付橋梁センサにより計測され該無線付橋梁センサの無線により送信されたセンサ情報を記録する記録装置と、
前記記録装置から転送されたセンサ情報に基づき大型建造物の劣化及び／又は健全度を診断する診断装置とを備え、
前記診断装置は、
複数のセンサ情報から独立成分分析による独立成分の変化を検出して大型建造物全体の異常診断を行う全体異常診断手段と、
前記全体異常診断手段による異常診断に基づき、異常箇所の特定及び劣化診断を行う異常部位把握手段とを備えたことを特徴とする大型建造物の診断システム。
【請求項２】
請求項１記載の大型建造物の診断システムにおいて、前記全体異常診断手段は、
大型建造物の複数箇所の振動データを独立成分分析で信号解析を行い、該大型建造物の独立な振動成分を抽出する信号抽出手段と、
前記信号抽出手段により抽出された独立な振動成分についてスペクトル解析を行うことにより、大型建造物全体の固有振動数を求める固有振動数取得手段と、
予め取得された大型建造物の健全時における健全時固有振動数と前記固有振動数取得手段により取得された大型建造物全体の固有振動数との比較に基づき、大型建造物全体に異常があるかどうかを把握する異常把握手段とを備えたことを特徴とする大型建造物の診断システム。
【請求項３】
請求項１又は２記載の大型建造物の診断システムにおいて、前記異常部位把握手段は、
ＡＲモデル(自己回帰モデル)を用いて亀裂がある所定の箇所の信号情報を解析する信号情報解析手段と、
前記信号情報解析手段による解析に基づきボード線図を調べ、健全大型建造物と亀裂大型建造物との比較に基づき、亀裂部位を特定する亀裂部位特定手段とを備えたことを特徴とする大型建造物の診断システム。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかに記載の大型建造物の診断システムにおいて、前記大型建造物は橋梁であり、前記所定の部位は橋梁中の各位置であることを特徴とする大型建造物の診断システム。
【請求項５】
請求項１乃至３のいずれかに記載の大型建造物の診断システムにおいて、前記大型建造物は橋梁の上部構造物であり、前記所定の部位は橋梁の桁及び／又は床版であることを特徴とする大型建造物の診断システム。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかに記載の大型建造物の診断システムにおいて、前記無線付橋梁センサは無線付ひずみセンサ又は加速度センサであることを特徴とする大型建造物の診断システム。
【請求項７】
大型建造物の所定の部位に配置された複数の無線付橋梁センサと、複数の該無線付橋梁センサにより計測され該無線付橋梁センサの無線により送信されたセンサ情報を記録する記録装置と、該記録装置から転送されたセンサ情報に基づき大型建造物の劣化及び／又は健全度を診断する診断装置とを備えた大型建造物の診断システムにおける該診断装置が診断を行うための大型建造物の診断プログラムであって、該診断装置のコンピュータを、
大型建造物の所定の部位に配置された複数の無線付橋梁センサにより計測され該無線付橋梁センサの無線により送信されたセンサ情報を記録する記録装置から転送されたセンサ情報から独立成分分析による独立成分の変化を検出して大型建造物全体の異常診断を行う全体異常診断手段、
前記全体異常診断手段による異常診断に基づき、異常箇所の特定及び劣化診断を行う異常部位把握手段として機能させるための大型建造物の診断プログラム。
【請求項８】
請求項７記載の大型建造物の診断プログラムにおいて、前記全体異常診断手段は、
大型建造物の複数箇所の振動データを独立成分分析で信号解析を行い、該大型建造物の独立な振動成分を抽出する信号抽出手段と、
前記信号抽出手段により抽出された独立な振動成分についてスペクトル解析を行うことにより、大型建造物全体の固有振動数を求める固有振動数取得手段と、
予め取得された大型建造物の健全時における健全時固有振動数と前記固有振動数取得手段により取得された大型建造物の固有振動数との比較に基づき、大型建造物全体に異常があるかどうかを把握する異常把握手段とを備えたことを特徴とする大型建造物の診断プログラム。
【請求項９】
請求項７又は８記載の大型建造物の診断プログラムにおいて、前記異常部位把握手段は、
ＡＲモデル(自己回帰モデル)を用いて亀裂がある所定の箇所の信号情報を解析する信号情報解析手段と、
前記信号情報解析手段による解析に基づきボード線図を調べ、健全大型建造物と亀裂大型建造物との比較に基づき、亀裂部位を特定する亀裂部位特定手段とを備えたことを特徴とする大型建造物の診断プログラム。
【請求項１０】
請求項７乃至９のいずれかに記載の大型建造物の診断プログラムにおいて、前記大型建造物は橋梁であり、前記所定の部位は橋梁中の各位置であることを特徴とする大型建造物の診断プログラム。
【請求項１１】
請求項７乃至１０のいずれかに記載の大型建造物の診断プログラムにおいて、前記大型建造物は橋梁の上部構造物であり、前記所定の部位は橋梁の桁及び／又は床版であることを特徴とする大型建造物の診断プログラム。
【請求項１２】
請求項７乃至１１のいずれかに記載の大型建造物の診断プログラムにおいて、前記無線付橋梁センサは無線付ひずみセンサ又は加速度センサであることを特徴とする大型建造物の診断プログラム。
【請求項１３】
請求項７乃至１２のいずれかに記載の大型建造物の診断プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項１４】
大型建造物の所定の部位に配置された複数の無線付橋梁センサと、複数の該無線付橋梁センサにより計測され該無線付橋梁センサの無線により送信されたセンサ情報を記録する記録装置と、該記録装置から転送されたセンサ情報に基づき大型建造物の劣化及び／又は健全度を診断する診断装置とを用いた大型建造物の診断方法であって、
大型建造物の所定の部位に配置された複数の無線付橋梁センサにより計測され該無線付橋梁センサの無線により送信されたセンサ情報を記録する記録装置から転送されたセンサ情報から独立成分分析による独立成分の変化を検出して大型建造物全体の異常診断を行う全体異常診断ステップと、
前記全体異常診断ステップによる異常診断に基づき、異常箇所の特定及び劣化診断を行う異常部位把握ステップとを備えたことを特徴とする大型建造物の診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、大型建造物の診断システム等に関し、特に、橋梁等の大型建造物の劣化および健全度を診断する大型建造物の診断システム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
社会資本、特に、橋梁、道路、港湾および教育施設等の大型建造物は、建造および整備されてから年数を経ると老朽化、陳腐化していくことは免れない。近い将来、これらの大型建造物に対する維持補修および更新等の費用は、建造等に対する全投資額の半分を超えるものと言われている。このため、上記大型建造物については、壊して新規に造る方法から既存の大型建造物に予防的な補修を行って、耐用年数の延長、すなわち長寿命化を図る方法に変更することにより、財政負担の軽減を図る必要性が高まってきている。
【０００３】
社会資本の中でも橋梁は大規模建造物であるだけでなく、一旦、橋梁に不具合が起こったときのインパクトは交通網の遮断に繋がるため、経済的、社会的にも非常に大きい。橋梁は、ほとんどが鉄筋コンクリート製または鉄骨製であり、その設計耐用年数は５０年〜６０年である。２０１０年頃には半数以上の橋梁が架設後４０年以上経過することになり、２０２０〜２０３０年頃には耐用年数５０年を越える橋梁が急増することとなるため、これらの橋梁を更新しなければならないと言われている。本来、コンクリートは耐久性に富んだ材料であるため、良質な材料および高度な技術を適用すれば、１０００年コンクリートの製造も不可能ではないと考えられている。その一方で、橋梁建設後２０年も経たないうちに橋梁に劣化が顕在化する等といった事例があることも事実である。これらの事例の原因は、建設当時には知られていなかった劣化現象、過去の設計技術レベルが現在の状況に対応していなかったこと等が考えられている。車の大型化、交通量の増大に伴って、過去の設計時に想定した橋梁の積載重量に対して過積載となってしまっていること、大半の橋梁で採用されている鉄筋コンクリート構造には一時期塩分を規定値以上に含む砂利が使用されていたこと、橋梁の設置場所が海岸に近い場合は潮風にさらされること等を考慮すると、橋梁の耐用年数は過去の設計値よりも短縮される可能性がある。河川に架かる橋梁の場合、橋脚部分の基礎を川底に埋設して固定することにより全体の強度を出している。しかし、河川流域の開発等により森林の保水力が減少することに伴って、河川流域に降雨後の河川流速が上がるため、橋脚基礎部分の潜掘が進みやすくなっている。このため、橋梁の強度劣化を早めているケースも生じている。以上より明らかなように、今後、維持管理し補修を要する橋梁の数は急激に増大していくものと考えられる。
【０００４】
従来から実施されている、橋梁、トンネル、ダム、擁壁等道路構造物、樋門・樋管等河川構造物、港湾構造物、上下水道施設等のコンクリート構造物の維持管理および診断方法は、管理者によって異なるものの、一般には以下のような方法が採用されている（非特許文献１〜５参照）。
１．定期点検・調査（一次検査）：劣化程度の把握、劣化原因の推定
調査・検査方法を列挙すると、損傷・変状調査、構造物調査・点検、外観変状調査、健全度調査、外観目視検査、打音検査、赤外線法、Ｘ線法、非破壊検査、腐食調査、耐荷力調査、ひび割れ調査、コア採取、シュミットハンマー等がある。
２．劣化試験・評価・予測（二次検査）：劣化の経時変化の予測、要求性能と比較して評価
（１）試験・測定方法を列挙すると、静的載荷試験、耐久性試験、応力頻度測定、材料試験、圧縮強度試験、劣化試験、非破壊試験、変位測定、疲労試験等がある。
（２）評価・判定方法を列挙すると、健全度診断（ひび割れの発生原因究明と対策の検討）、耐久性評価（中性化、塩害、アルカリ骨材反応、錆・腐食）、耐荷力評価（活荷重、疲労、温度、地震）、変位・変形検討（基礎沈下・傾斜、クリープ、側方流動、振動）等がある。
（３）予測方法を列挙すると、劣化予測（コンクリート片落下の可能性）、ライフサイクルコスト予測、耐用年数予測等がある。
３．対策の判定・選定：  補修工法、補強工法
（１）補修工法を列挙すると、表面塗布、ひび割れ注入・充填、断面修復、表面被覆、電気防食等がある。
（２）補強工法を列挙すると、打ち換え、コンクリート巻立て、鋼板接着、支持点増設等がある。
【０００５】
まず、定期点検・調査の一次検査が行われ、その結果に基づき、更に詳細な二次検査を行うか否かを決める。二次検査を行う場合、劣化試験・評価・予測等を含めた破壊試験（コンクリートコアの切り出しによる断面検査等）、非破壊試験（橋脚基礎部分の洗掘の進み方の推定に用いられる衝撃振動法等）も併用される。その結果、補修、補強を施すほうが良いかどうかという判定が行われる。補修・補強を施すと判定された場合、どのような補修工法、補強工法を選定するべきかを決める。
【０００６】
【非特許文献１】谷川恭雄著、「コンクリート構造物の非破壊検査・診断方法」、セメントジャーナル社、２００４年９月１７日発行。
【非特許文献２】小林一輔著、「コア採取によるコンクリート構造物の劣化診断法」、森北出版株式会社、２００１年１２月２８日発行。
【非特許文献３】鈴木一孝、野尻陽一、松岡康訓共著、「コンクリートの組織構造の診断」、森北出版株式会社、１００３年９月３０日発行。
【非特許文献４】片脇清士著、「最新のコンクリート防食と補修技術」、山海堂株式会社、１９９９年９月１６日発行。
【非特許文献５】魚本健人監修、「コンクリート構造物の検査・診断−非破壊検査ガイドブック」、理工図書株式会社、２００３年８月１１日。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
鉄筋コンクリート製橋梁に対する従来の維持管理、診断方法では、上述した打音検査または外観目視検査という非破壊検査、コンクリートコアの切り出しによる断面検査等という破壊検査が１〜２年に１回程度実施されていた。しかし、打音検査または外観目視検査等は官能検査であるため定性的であり且つ精度が低いという問題があった。検査は５年に１回程度の実施であったため、暴風雨等の緊急時に必要と考えられるリアルタイムな検査には対応できるものではないという問題があった。橋脚基礎部分の洗掘の進み方の推定は上述の衝撃振動法を用いるが、この方法は大掛かりな方法であるため日常的に橋梁の健全度データを収集できるものではないだけでなく、通常の振動以外の振動を必要とするものであるという問題があった。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、上記問題を解決するためになされたものであり、大型建造物の維持管理、診断方法に用いることができる客観的且つ定量的な大型建造物の診断システム等を提供することにある。
【０００９】
本発明の第二の目的は、大型建造物の維持管理、診断方法に用いることができる日常的且つリアルタイムで常時監視可能な大型建造物の診断システム等を提供することにある。
【００１０】
本発明の第三の目的は、大型建造物の維持管理、診断方法に用いることができる通常の振動を用いた大型建造物の診断システム等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
この発明の大型建造物の診断システムは、大型建造物の劣化及び／又は健全度を診断する大型建造物の診断システムであって、大型建造物の所定の部位に配置された複数の無線付橋梁センサと、複数の前記無線付橋梁センサにより計測され該無線付橋梁センサの無線により送信されたセンサ情報を記録する記録装置と、前記記録装置から転送されたセンサ情報に基づき大型建造物の劣化及び／又は健全度を診断する診断装置とを備え、前記診断装置は、複数のセンサ情報から独立成分分析による独立成分の変化を検出して大型建造物全体の異常診断を行う全体異常診断手段と、前記全体異常診断手段による異常診断に基づき、異常箇所の特定及び劣化診断を行う異常部位把握手段とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
ここで、この発明の大型建造物の診断システムにおいて、前記全体異常診断手段は、大型建造物の複数箇所の振動データを独立成分分析で信号解析を行い、該大型建造物の独立な振動成分を抽出する信号抽出手段と、前記信号抽出手段により抽出された独立な振動成分についてスペクトル解析を行うことにより、大型建造物全体の固有振動数を求める固有振動数取得手段と、予め取得された大型建造物の健全時における健全時固有振動数と前記固有振動数取得手段により取得された大型建造物全体の固有振動数との比較に基づき、大型建造物全体に異常があるかどうかを把握する異常把握手段とを備えることができる。
【００１３】
ここで、この発明の大型建造物の診断システムにおいて、前記異常部位把握手段は、ＡＲモデル(自己回帰モデル)を用いて亀裂がある所定の箇所の信号情報を解析する信号情報解析手段と、前記信号情報解析手段による解析に基づきボード線図を調べ、健全大型建造物と亀裂大型建造物との比較に基づき、亀裂部位を特定する亀裂部位特定手段とを備えることができる。
【００１４】
ここで、この発明の大型建造物の診断システムにおいて、前記大型建造物は橋梁であり、前記所定の部位は橋梁中の各位置とすることができる。
【００１５】
ここで、この発明の大型建造物の診断システムにおいて、前記大型建造物は橋梁の上部構造物であり、前記所定の部位は橋梁の桁及び／又は床版とすることができる。
【００１６】
ここで、この発明の大型建造物の診断システムにおいて、前記無線付橋梁センサは無線付ひずみセンサ又は加速度センサとすることができる。
【００１７】
この発明の大型建造物の診断プログラムは、大型建造物の所定の部位に配置された複数の無線付橋梁センサと、複数の該無線付橋梁センサにより計測され該無線付橋梁センサの無線により送信されたセンサ情報を記録する記録装置と、該記録装置から転送されたセンサ情報に基づき大型建造物の劣化及び／又は健全度を診断する診断装置とを備えた大型建造物の診断システムにおける該診断装置が診断を行うための大型建造物の診断プログラムであって、該診断装置のコンピュータを、大型建造物の所定の部位に配置された複数の無線付橋梁センサにより計測され該無線付橋梁センサの無線により送信されたセンサ情報を記録する記録装置から転送されたセンサ情報から独立成分分析による独立成分の変化を検出して大型建造物全体の異常診断を行う全体異常診断手段、前記全体異常診断手段による異常診断に基づき、異常箇所の特定及び劣化診断を行う異常部位把握手段として機能させるための大型建造物の診断プログラムである。
【００１８】
ここで、この発明の大型建造物の診断プログラムにおいて、前記全体異常診断手段は、大型建造物の複数箇所の振動データを独立成分分析で信号解析を行い、該大型建造物の独立な振動成分を抽出する信号抽出手段と、前記信号抽出手段により抽出された独立な振動成分についてスペクトル解析を行うことにより、大型建造物全体の固有振動数を求める固有振動数取得手段と、予め取得された大型建造物の健全時における健全時固有振動数と前記固有振動数取得手段により取得された大型建造物の固有振動数との比較に基づき、大型建造物全体に異常があるかどうかを把握する異常把握手段とを備えることができる。
【００１９】
ここで、この発明の大型建造物の診断プログラムにおいて、前記異常部位把握手段は、ＡＲモデル(自己回帰モデル)を用いて亀裂がある所定の箇所の信号情報を解析する信号情報解析手段と、前記信号情報解析手段による解析に基づきボード線図を調べ、健全大型建造物と亀裂大型建造物との比較に基づき、亀裂部位を特定する亀裂部位特定手段とを備えることができる。
【００２０】
ここで、この発明の大型建造物の診断プログラムにおいて、前記大型建造物は橋梁であり、前記所定の部位は橋梁中の各位置とすることができる。
【００２１】
ここで、この発明の大型建造物の診断プログラムにおいて、前記大型建造物は橋梁の上部構造物であり、前記所定の部位は橋梁の桁及び／又は床版とすることができる。
【００２２】
ここで、この発明の大型建造物の診断プログラムにおいて、前記無線付橋梁センサは無線付ひずみセンサ又は加速度センサとすることができる。
【００２３】
この発明の記録媒体は、本発明のいずれかの大型建造物の診断プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体である。
【００２４】
この発明の大型建造物の診断方法は、大型建造物の所定の部位に配置された複数の無線付橋梁センサと、複数の該無線付橋梁センサにより計測され該無線付橋梁センサの無線により送信されたセンサ情報を記録する記録装置と、該記録装置から転送されたセンサ情報に基づき大型建造物の劣化及び／又は健全度を診断する診断装置とを用いた大型建造物の診断方法であって、大型建造物の所定の部位に配置された複数の無線付橋梁センサにより計測され該無線付橋梁センサの無線により送信されたセンサ情報を記録する記録装置から転送されたセンサ情報から独立成分分析による独立成分の変化を検出して大型建造物全体の異常診断を行う全体異常診断ステップと、前記全体異常診断ステップによる異常診断に基づき、異常箇所の特定及び劣化診断を行う異常部位把握ステップとを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２５】
本発明の大型建造物の診断システム等によれば、橋梁の上部構造物の振動によって発生した信号を、上部構造物の桁や床版の複数場所の位置に設置され信号処理装置と所定の方式で接続された加速度センサまたはひずみセンサにより受信する。これらの複数のセンサ情報から独立成分分析によって独立な信号に分離し、この結果である複数の独立成分信号のスペクトル信号の周波数あるいは信号ゲインの以前の結果との違いから劣化があるかどうかにより劣化の有無を診断することができる。さらに劣化の存在が判断されれば、各信号のＡＲモデルによる伝達関数のボード線図を求め、その以前の結果からの変化から劣化箇所を特定する。この結果、大型建造物またはその構成要素の維持管理、診断方法に用いることができる客観的かつ定量的で、日常的且つリアルタイムで常時監視可能であり、大型建造物の診断システム等を提供することができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、各実施例について図面を参照して詳細に説明する。
【実施例１】
【００２７】
以下の実施例１では、大型建造物として橋梁または橋梁の上部構造物を例にとり説明する。しかし、本発明の大型建造物の診断方法は橋梁または橋梁の上部構造物以外の大型建造物に対して適用可能であることは勿論である。以下では、橋梁の上部構造物の亀裂診断について説明するが、橋梁の亀裂診断についても同様である。図１は、橋梁１ｆの上部構造物の亀裂診断のために設置された橋梁データの収集システム１の概略図を示す。図１に示されるように、橋梁データの収集システム１は、無線付橋梁センサ（加速度センサあるいはひずみセンサ）１ａ、データ記憶装置（記録装置）１ｂ、およびデータ収集装置１ｃ（走行車両１ｅに搭載）および橋梁診断装置１ｄから構成される。診断のためのデータ（センサ情報）は定期的に無線付橋梁センサ１ａで計測され、その結果は無線付橋梁センサ１ａの無線（不図示）によりデータ記憶装置１ｂに格納される。その格納データは、定期的に橋梁１ｆを走行するデータ収集装置１ｃを搭載した走行車両１ｅに転送される。収集されたデータは、橋梁診断装置（診断装置）１ｄに入力され、橋梁１ｆの劣化・健全度が診断される。
【００２８】
橋梁１ｆの亀裂診断は、シミュレーションを行って得られたデータに基づいて本発明の診断方法によって行なった。図２は、本発明で提案した橋梁１ｆの上部構造物の診断方法およびプログラムの流れをフローチャートで示す。図２に示されるように、まず、亀裂が想定される橋梁１ｆの桁及び／又は床版（所定の部位）の多数の点（ここでは８点）に加速度センサ１ａを配置し、そのセンサ信号から独立成分分析（ＩＣＡ）による独立成分の変化を検出することで、橋梁１ｆ（上部構造物）全体の異常診断を行う（全体異常診断ステップ。ステップＳ２ａ）。橋梁１ｆの場合の所定の部位は橋梁１ｆ中の各位置とすればよい。それから、異常部位を把握するために、異常箇所の特定と劣化診断を行う（異常部位把握ステップ。ステップＳ２ｂ）という流れである。橋梁診断装置１ｄはパーソナルコンピュータ等のコンピュータにより実現され、上述の全体異常診断ステップ（ステップＳ２ａ）で実行される機能を有する全体異常診断手段と、上述の異常部位把握ステップ（ステップＳ２ｂ）で実行される機能を有する異常部位把握手段とを備えた橋梁診断プログラムを橋梁診断装置１ｄのコンピュータが実行することにより橋梁診断が行われる。本明細書では加速度センサは８箇所に設置したが、設置する数は８箇所に限定されるものではない。
【００２９】
全体の異常診断とは、橋梁１ｆの上部構造物の診断を行う時、橋梁上部構造物のどこかに異常があるかを判断することである。本発明では、以下のように全体の異常診断を行った。図３は、本発明で提案した橋梁１ｆ（上部構造物）全体の異常診断方法およびプログラムの流れをフローチャートで示す。図３に示されるように、まず、橋梁１ｆの８箇所の振動データを独立成分分析（ＩＣＡ）で信号解析を行う。それによって橋梁上部構造物の独立な振動成分を求める（以上、ステップＳ３ａ）。その独立な振動成分について、スペクトル解析を行うことで、橋梁上部構造物全体の固有振動数が求められる（以上、ステップＳ３ｂ）。予め取得された健全時の橋梁データ（健全時固有振動数）とステップＳ３ｂで取得された橋梁上部構造物全体の固有振動数、すなわち亀裂の想定される橋梁１ｆの固有振動数とを比較することによって、橋梁１ｆ全体（上部建造物）に異常があるかを把握する（ステップＳ３ｃ）。上述のステップＳ３ａの機能を有する信号抽出手段と、上述のステップＳ３ｂの機能を有する固有振動数取得手段と、上述のステップＳ３ｃの機能を有する異常把握手段とを備えた橋梁診断プログラムを橋梁診断装置１ｄのコンピュータが実行することにより橋梁診断が行われる。以下に独立成分分析（ＩＣＡ）について説明する。
【００３０】
独立成分分析（Independent Component Analysis : ＩＣＡ）とは、多変量（多次元）のデータから隠された因子や成分を見つけ出すための一手法である。大勢の人が同時に話しているときにその中から特定の人の声を抽出する方法、携帯電話などで多数の電波が歪んで混線しても、それを復元する方法、さらに脳波や脳磁波など脳の外部で観測して、脳の内部に発生している信号を分離して捉まえるなど、いろいろな使い道がある。他の手法との違いは、探すべき成分が統計的に独立であり、かつ非ガウス的であるということである。ＩＣＡの手法自体は1980 年代にJ. Herault、C. Jutten、B.Ans らによって導入された。１９８０年代を通して、ＩＣＡは世界的にあまり影響力をもたなかったが、特にフランスの研究者の間ではよく知られていた。最初に用いられたのは、ニューラルネットワークモデルに関連したものであった。１９９０年代の中頃、複数の研究グループによって紹介されたアルゴリズムは成功を収めたもので、カクテルティ効果のような問題に対して驚くほど効果があると示した。ＩＣＡは刺激的な新しいトピックとなった。ここ２０年間にＩＣＡに関する多くの論文が多くの雑誌や会議録に掲載された。
【００３１】
ＩＣＡは、いくつかの独立な信号源からの信号が線形に混合されて観測されるとき、その観測された信号から元の互いに独立な信号を復元する手法であり、適用可能であるためには、信号源の信号が正規分布に従っているものではないこと、及び信号源の信号が互いに統計的独立であることが必要である。また、信号を復元する際に、復元した信号の順番、大きさは問わないとする。また、ＩＣＡの応用が可能な範囲は多くの異なる分野に及んでいて、デジタル画像、ドキュメントのデータから経済指標とか計量心理学的測定値などまで含まれる。例えば、
【００３２】
（ｉ）脳機能の可視化では、多くの場合脳中にいくつかの信号源があり、それから出る信号が混ざったものが頭外のセンサに現れる。これは基本的な暗中信号源分離モデルと同じ状況である。
（ｉｉ）計測経済学では並列的な時系列がよく出てくる。ＩＣＡによってそれらを独立な成分に分解すると、データの構造に対する洞察を得られることがある。
（ｉｉｉ）多少異なる応用として画像の特徴抽出がある。この場合、特徴量としてできるだけ独立なものを得ようとする。
【００３３】
ＩＣＡの目的は、複数の観測される変数を統計的に独立な変数の線形結合として表現することである。観測変数から計算される独立な変数が独立成分である。ここでは、ＩＣＡの基本概念を説明する。
【００３４】
まず、原信号ｓ（ｔ）が式１で表されるベクトルで与えられるものとする。
【００３５】
【数１】
2008255571.tif 000003
【００３６】
原信号ｓ（ｔ）の各成分ｓｉ（ｔ）（ｉ＝１〜ｎ）の平均は０であり、各成分分ｓｉ（ｔ）は互いに独立であるものとする。このｎ個の原信号に対し、これらが線形和で混合された信号を式２で示される観測信号ｘ（ｔ）とする。
【００３７】
【数２】
2008255571.tif 000004
【００３８】
ここで、原信号ｓ（ｔ）と観測信号ｘ（ｔ）との関係は、混合行列Ａを用いて、式３のように表すことができる。
【００３９】
【数３】
2008255571.tif 000005
【００４０】
この混合行列Ａはｍ×ｎ（観測信号の次元数×独立信号の成分数）の行列である。独立成分分析において、原信号ｓ（ｔ）は観測信号ｘ（ｔ）からの線形変換により求めることができるものと考える。この復元行列をＷ、推定される原信号ｙ（ｔ）を、式５のように、
【００４１】
【数４】
2008255571.tif 000006
【００４２】
とすると、観測信号ｘ（ｔ）と推定される原信号ｙ（ｔ）との関係は、式６のように表される。
【００４３】
【数５】
2008255571.tif 000007
【００４４】
式５および６より、復元行列Ｗをみつけることで、推定される原信号ｙ（ｔ）を求めることができる。従って、独立成分分析は、独立成分および混合行列に関する知識を一切利用せずに、観測信号ｘ（ｔ）から独立成分を表す原信号ｓ（ｔ）を推定する手法、あるいは、観測信号ｘ（ｔ）から復元行列Ｗを推定する手法である。
【００４５】
実施例１の上部建造物の亀裂診断に使用するデータは、トラックによる亀裂シミュレーションの１０秒間のデータであり、健全橋梁と亀裂橋梁の振動の差があったＹ軸の加速度信号である。
【００４６】
健全橋梁のシミュレーションデータに基づいて行った信号処理の結果は以下に示す。図４は、測定した８箇所の信号を示す。図５は、ＩＣＡによって抽出した７個の信号を示す。図６は、ＩＣＡによって抽出した７個の信号に基づいて、スペクトル解析を行った結果例を示す。図７は亀裂橋梁の８箇所の信号を示す。図８は、ＩＣＡによって抽出した７個の信号を示す。図９は、７個の信号に基づいてスペクトル解析結果例を示す。
【００４７】
上記の結果によって、健全橋梁と亀裂橋梁の固有振動数を比較した。図１０および１１は、この比較した結果を示す。
【００４８】
図１０は、独立成分１、２、．．．、７の順に、健全橋梁と亀裂橋梁の固有振動数を示す。図１１は、図１０を固有振動数の小さい順に並び換えた結果を示す。図１１に示されるように、固有振動数の変化量は、一番変化の大きい場合は、固有振動数の変化は０．２増加しており、橋梁全体になんらかの異常があることを示している。
【００４９】
異常箇所の特定と劣化診断とは、橋梁全体を見て異常があることが判明した後に、異常(亀裂)部位を特定することである。図１２は、本発明で亀裂部位を特定するために行った信号処理の流れをフローチャートで示す。図１２を簡単に説明すると、ＡＲモデル(autoregressive model：自己回帰モデル)を用いて亀裂がある主桁（２桁）の４箇所(sensor1、sensor2、sensor3、sensor4) の信号情報を解析する（ステップＳ１２ａ）。またそれに基づいてボード線図を調べ、健全橋梁と亀裂橋梁を比較する（ステップＳ１２ｂ）ことで、亀裂部位を特定する（ステップＳ１２ｃ）。上述のステップＳ１２ａの機能を有する信号情報解析手段と、上述のステップＳ１２ｂの機能を有する亀裂部位特定手段とを備え橋梁診断プログラムを橋梁診断装置１ｄのコンピュータが実行することにより橋梁診断が行われる。以下にＡＲモデルについて説明する。
【００５０】
ある時点の出力が、過去の出力の線形結合として得られるシステムがあるとき、このシステムを表すモデルをＡＲモデルと呼ぶ。ＡＲモデルは以下の式７で表される。
【００５１】
【数６】
2008255571.tif 000008
【００５２】
ここで、ｙ（ｎ）は離散時間の時刻ｎにおけるシステムの出力を表す。またａ（ｋ）は任意の定数で、ＡＲモデルの性質を決定するパラメータであることからＡＲパラメータとよばれる。式７の場合、過去ｐ個の出力が使われているため、これはｐ次のＡＲモデル(またはＡＲ（ｐ）モデル)とよばれる。
【００５３】
さらに、ε（ｎ）は、システムの出力が過去の出力の線形結合で表現しきれない要素を表しており、予測誤差とよばれる。これは、実際にはシステムの出力が過去ｍ
個(ｍ＞ｐ)の出力の線形結合であるのに対し、これをモデル化するときに過去ｐ個の線形結合としたために生じる誤差である。ε（ｎ）に対しては別の見方をすることもできる。すなわち、ε（ｎ）をシステムへの入力と考え、時刻ｎにおけるシステムの出力が、過去ｐ個の出力と時刻ｎの入力ε（ｎ）の線形結合として得られるとみなすこともできる。なお、ＡＲモデルで扱う信号は確定的でも確率的でもよいが、特に、ＡＲモデルによって出力される信号が定常確率過程である場合、この出力はＡＲ過程(自己回帰過程)とよばれる。
【００５４】
異常箇所の特定と劣化診断に使用するデータも橋梁全体の異常診断と同じにトラックによる亀裂シミュレーションの１０秒間のデータであり、健全橋梁と亀裂橋梁の振動の差があったＹ軸の加速度信号である。以下に健全橋梁と亀裂橋梁のボード線図を比較した結果を示す。図１３は、桁の加速度信号測定場所と亀裂想定箇所とを示す。図１４（ａ）ないし（ｄ）は、各々センサ1から４の加速度信号を示す。
【００５５】
図１５（Ａ）ないし（Ｄ）は、上記の結果を示し、青い線は健全橋梁を示し、赤い線は亀裂橋梁を示している。特許図面ではモノクロのため色判別ができないが、一例として図１５（Ａ）に赤色と青色との区別を示しておく。図１５（Ｂ）に示されるように、sensor2のボード線図のピックＰの部分は、亀裂橋梁の方が健全橋梁のより大きいことが分かった。それによって、亀裂がsensor2のところにあると考えられる。そこで、本発明で提案した信号処理の方法によって、亀裂の部位が特定できると考えられる。
【００５６】
以上より、本発明の大型建造物の診断方法によれば、橋梁１ｆの桁の複数個所で計測した加速度信号を独立成分分析によって独立な信号に分離し、この結果である複数の独立成分信号のスペクトル信号の周波数あるいは信号ゲインの以前の結果との違いから劣化があることを診断する全体診断と、各信号のＡＲモデルによる伝達関数のボード線図の以前の結果からの変化から劣化箇所を特定することができる。
【実施例２】
【００５７】
図１６は、上述した橋梁診断を実現するための本発明のコンピュータ・プログラム（大型建造物に診断プログラム）を実行する橋梁診断装置１ｄのコンピュータの内部回路３０を示すブロック図である。図１６に示されるように、ＣＰＵ３１、ＲＯＭ３２、ＲＡＭ３３、画像制御部３６、コントローラ３７、入力制御部３９および外部インタフェース（Ｉ／Ｆ）部４１はバス４２に接続されている。図１６において、上述の本発明のコンピュータ・プログラムは、ＲＯＭ３２、ディスク３８ａ、ＣＤ−ＲＯＭあるいはＤＶＤ３８ｎ等の記録媒体（脱着可能な記録媒体を含む）に記録されている。ディスク３８ａには上述したセンサ情報等が記録されている。本発明のコンピュータ・プログラムは、ＲＯＭ３２からバス４２を介し、またはディスク３８ａ、ＣＤ−ＲＯＭまたはＤＶＤ３８ｎ等の記録媒体からコントローラ３７を経由してバス４２を介しＲＡＭ３３へロードされる。入力制御部３９はマウス、キーボード等の入力操作部４０と接続され入力制御等を行う。画像メモリであるＶＲＡＭ３５は表示装置３４の少なくとも一画面分のデータ容量に相当する容量を有しており、画像制御部３６はＶＲＡＭ３５のデータを画像データへ変換して表示装置３４へ送出する機能を有している。外部Ｉ／Ｆ部４１は、センサ１４ａ等と通信する際の入出力インタフェース機能を有する。
【００５８】
上述のようにＣＰＵ３１が本発明のコンピュータ・プログラムを実行することにより、本発明の目的を達成することができる。当該コンピュータ・プログラムは上述のようにＣＤ−ＲＯＭまたはＤＶＤ３８ｎ等の記録媒体の形態でコンピュータＣＰＵ３１に供給することができ、当該コンピュータ・プログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭまたはＤＶＤ３８ｎ等の記録媒体も同様に本発明を構成することになる。当該コンピュータ・プログラムを記録した記録媒体としては上述された記録媒体の他に、例えばメモリ・カード、メモリ・スティック、光ディスク、ＦＤ等を用いることができる。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
本発明の活用例として、大型構造物、例えば橋梁、ビル、トンネル、ダム、擁壁等道路構造物、桶門・桶管等河川構造物、港湾構造物、上下水道施設等自体およびこれらの構成要素への適用が挙げられる。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】橋梁１ｆの上部構造物の亀裂診断のために設置された橋梁データの収集システムの概略図である。
【図２】本発明で提案した橋梁１ｆの上部構造物の診断方法およびプログラムの流れを示すフローチャートである。
【図３】本発明で提案した橋梁１ｆ（上部構造物）全体の異常診断方法およびプログラムの流れを示すフローチャートである。
【図４】測定した８箇所の信号を示す図である。
【図５】ＩＣＡによって抽出した７個の信号を示す図である。
【図６】ＩＣＡによって抽出した７個の信号に基づいて、スペクトル解析を行った結果例を示す図である。
【図７】亀裂橋梁の８箇所の信号を示す図である。
【図８】ＩＣＡによって抽出した７個の信号を示す図である。
【図９】７個の信号に基づいてスペクトル解析結果例を示す図である。
【図１０】健全橋梁と亀裂橋梁の固有振動数を比較した結果を示す図である。
【図１１】健全橋梁と亀裂橋梁の固有振動数を比較した結果を示す図である。
【図１２】本発明で亀裂部位を特定するために行った信号処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】桁の加速度信号測定場所と亀裂想定箇所とを示す図である。
【図１４】センサ1から４の加速度信号を示す図である。
【図１５】健全橋梁と亀裂橋梁のボード線図を比較した結果を示す図である。
【図１６】本発明のコンピュータ・プログラム（大型建造物の診断プログラム）を実行する診断装置１ｄのコンピュータの内部回路３０を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００６１】
１ａ  無線付き橋梁センサ、  １ｂ  データ記憶装置、  １ｃ  データ収集装置、  １ｄ  橋梁診断装置、  １ｅ  走行車両、  １ｆ  橋梁、  ３０  内部回路、  ３１  ＣＰＵ、  ３２  ＲＯＭ、  ３３  ＲＡＭ、  ３４  表示装置、  ３５  ＶＲＡＭ、  ３６  画像制御部、  ３７  コントローラ、  ３８ａ  ディスク、  ３８ｎ  ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、  ３９  入力制御部、  ４０  入力操作部、  ４１  外部Ｉ／Ｆ部、  ４２  バス。
【図２】
2008255571.tif 000009
【図３】
2008255571.tif 000010
【図１０】
2008255571.tif 000011
【図１１】
2008255571.tif 000012
【図１２】
2008255571.tif 000013
【図１６】
2008255571.tif 000014
【図１】
2008255571.tif 000015
【図４】
2008255571.tif 000016
【図５】
2008255571.tif 000017
【図６】
2008255571.tif 000018
【図７】
2008255571.tif 000019
【図８】
2008255571.tif 000020
【図９】
2008255571.tif 000021
【図１３】
2008255571.tif 000022
【図１４】
2008255571.tif 000023
【図１５】
2008255571.tif 000024