JP2010025810A

JP2010025810A - ヘルスモニタリング用振動予測装置およびヘルスモニタリング用振動予測方法

Info

Publication number: JP2010025810A
Application number: JP2008188775A
Authority: JP
Inventors: Daishi Hosokoshi; 大資細越
Original assignee: Fujikura Ltd
Current assignee: Fujikura Ltd
Priority date: 2008-07-22
Filing date: 2008-07-22
Publication date: 2010-02-04

Abstract

【課題】ヘルスモニタリング対象物の将来の異常を早期かつ正確に予測することができるようにする。
【解決手段】ヘルスモニタリング対象物における未来の振動を予測するヘルスモニタリング用振動予測装置であって、前記対象物の振動に応じて反射中心波長が変化するＦＢＧ２４を有する光ファイバセンサ２０と、前記反射光のスペクトルを分析してその中心波長を求めるスペクトルアナライザ３０と、スペクトルアナライザ３０による中心波長計測データをもとに、前記対象物の振動に起因するＦＢＧ２４の中心波長変化データを逐次計算して記憶しておき、これら過去および現在の中心波長変化データをもとに、前記対象物における未来の予測振動量を演算する演算処理装置４０とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、光ファイバブラッググレーティング（以下、ＦＢＧという）による光ファイバセンサを使用してヘルスモニタリング対象物の未来の振動（歪み）を予測し、この対象物の異常を事前にかつ早期に感知するためのヘルスモニタリング用振動予測装置およびヘルスモニタリング用振動予測方法に関するものである。

ＦＢＧは、光ファイバの長さ方向に周期的な屈折率変化を作成することで、特定波長の光を反射させる特性を持った光ファイバ部品である。つまり、ＦＢＧは、光ファイバコアの長手方向の屈折率変化分布が一定間隔で変化するように構成したもの（高屈折率部と低屈折率部とを一定間隔で長手方向に繰り返す構造としたもの）であり、屈折率分布の幅（高屈折率部の幅＋低屈折率部の幅）に応じた波長の光のみを反射する（例えば特許文献１参照）。このＦＢＧに圧力等の印加により歪みが生じると、屈折率分布の幅が変化して、この幅変化に応じて反射中心波長が変化する。

ＦＢＧの重要な応用製品として、歪み（振動）等の変位や圧力を計測するための光ファイバセンサがある。ＦＢＧによる従来の光ファイバセンサとしては、光ファイバに形成したＦＢＧ部を計測対象物に接着剤で接着して、計測対象物にかかる歪みを検知するものがある（例えば特許文献２参照）。また、水などの液体から受ける圧力を、圧力によって歪む機構をもつ起歪体の一つであるブルドン管を用いて歪みに変換し、この得られた歪みをＦＢＧで検知するものがある（例えば特許文献１参照）。

また、ＦＢＧは、通常、温度上昇により、その反射中心波長が長波側に変動する特性を有している。これは、温度上昇によって正の線膨張を有する光ファイバが膨張し、屈折率分布の幅が大きくなり、結果として反射光の波長が長くなるためである。この温度変化による波長変動を積極的に利用すると、ＦＢＧを温度センサとして応用することができるが、歪み（振動）等の変位や圧力を計測するために用いる光ファイバセンサにあっては、温度変化による波長変動は、測定誤差の要因となるため、極力抑える必要がある。

このため、２つのＦＢＧによって温度変化による波長変動を補償するＦＢＧが光ファイバセンサに用いられている。ＦＢＧの温度補償機能をもった光ファイバセンサとしては、圧力に起因する波長変化を計測する歪み計測用ＦＢＧの近傍にあり、この歪み計測用ＦＢＧと同じ温度であって圧力変化をまったく受けない位置に、温度変化に起因する波長変化を計測する温度計測用ＦＢＧを設置し、圧力および温度変化に起因する歪み計測用ＦＢＧでの波長変化値から、温度変化のみに起因する温度計測用ＦＢＧでの波長変化値を減算することによって、温度変化に起因する波長変化を補償して圧力のみに起因する波長変化を計測するものがある（例えば特許文献１，２参照）。

［従来の歪み計測装置］
図１６は従来の歪み計測装置の構成例を示す図である。また、図１７は従来の歪み計測装置においての歪み計測の全体手順を説明するフローチャートである。図１６に示すように、従来の歪み計測装置１００は、光ファイバセンサ２００と、スペクトルアナライザ３００，３０１と、演算処理装置４００と、電気信号（データ）の通信ケーブル５００，５０１とを備えている。

図１６の歪み計測装置１００において、光ファイバセンサ２００は、光源２１０と、光サーキュレータ２２０，２２１と、光ファイバ２３０ａ，２３０ｂ，２３０ｃ，２３０ｄ，２３１ｂ，２３１ｃ，２３１ｄと、歪み計測のためのＦＢＧ２４０と、温度計測のためのＦＢＧ２４１と、光カプラ２５０とを有する。歪み計測のためのＦＢＧ２４０は、歪み計測対象物に、例えば埋め込まれあるいは接着剤によって接着されており、歪み計測対象物が歪みを生じると、それに応じて歪み、反射光の中心波長が変化するが、温度計測のためのＦＢＧ２４１は、歪み計測対象物には接触せずかつＦＢＧ２４１と同じ温度の位置に設置されており、歪み計測対象物が歪みを生じても、それによっては反射光の中心波長は変化しない。

図１６および図１７において、まず光源２１０の出射光は、光カプラ２５０によって２等分される。そして、分光された一方の光は、光サーキュレータ２２０を介して歪み計測のためのＦＢＧ２４０に入射し、他方の光は、サーキュレータ２２１を介して温度計測のためのＦＢＧ２４１に入射する。

ＦＢＧ２４０での反射光とＦＢＧ２４１での反射光のそれぞれは、光サーキュレータ２２０，２２１を介してスペクトルアナライザ３００，３０１で反射スペクトルを分析し、その反射スペクトルにおいて反射光強度のピークからそれぞれ３ｄＢ下がった短波側の波長と長波側の波長の中央値を反射中心波長として求める。そして、これら計測されたＦＢＧ２４０の反射中心波長値のデータおよびＦＢＧ２４１の反射中心波長値のデータは、スペクトルアナライザ３００，３０１から通信ケーブル（例えばＧＰ−ＩＢケーブルやＲＳ２３２Ｃケーブル）５００，５０１をそれぞれ介して電気信号により演算処理装置４００に転送される。

演算処理装置４００では、スペクトルアナライザ３００から送信されたＦＢＧ２４０の反射中心波長計測データを受信するとともに（図１７のステップＳ１１０ａ）、スペクトルアナライザ３０１から送信されたＦＢＧ２４１の反射中心波長計測データを受信すると（ステップ１１０ｂ）、これらの中心波長値計測データをハードディスク等の記憶装置に書き込んで記憶する（ステップＳ１１１）。

そして、歪み計測対象物の歪みを計算するために、ＦＢＧ２４０の中心波長計測データおよびＦＢＧ２４１の中心波長計測データを主メモリに読み込むとともに、あらかじめ演算処理装置上のハードディスク上に保管してある、歪みが全くかかっていないときの（歪みが０のときの）歪み計測用ＦＢＧ２４０の反射中心波長データおよび基準温度（例えば２０℃）のときの温度計測用ＦＢＧ２４１の反射中心波長データを主メモリに読み込む（ステップＳ１１２）。

次に、歪み計測用ＦＢＧ２４０の中心波長計測データから、歪みがかかっていないときのＦＢＧ２４０の中心波長データを減算して、第１変化量データを生成するとともに（ステップＳ１１３ａ）、温度計測用ＦＢＧ２４１の中心波長計測データから、基準温度のときのＦＢＧ２４１の中心波長データを減算して、第２変化量データを生成する（ステップＳ１１３ｂ）。そして、第１変化量から変化量を減算した値を、純粋に歪み計測対象物に生じた歪みのみによるＦＢＧの中心波長変化量として求める（ステップＳ１１４）。

そして、この歪みのみによるＦＢＧの中心波長変化量から、ハードディスクにあらかじめ保存されている歪み量と中心波長変化量の関係式を用いて、歪み量を計算し（ステップＳ１１５）、この計算した歪み量をハードディスクに書き込んで記憶し（ステップＳ１１６）、歪みの計測を終了する。

［光ファイバセンサによるヘルスモニタリング］
光ファイバセンサについては、その重要な応用分野として、ヘルスモニタリングがある。
ヘルスモニタリングとは、時間軸上で対象物の健全性を監視することであり、例えば、構造物の健全性を確認する目的でなされる定期点検・調査・診断等の一連の作業を自動化して効率化・省力化を図るものである（例えば非特許文献１参照）。低コストで設備の維持管理をする必要等があるため、ヘルスモニタリングの必要性は高まっているといえる。

光ファイバセンサをヘルスモニタリングに適用した従来例としては、橋梁の渡行始点から終点までを接続する橋梁桁に設置した光ファイバと、この光ファイバの接続端から光信号を入力する発光部と、上記光ファイバの他端において伝播した光信号を反射させて反射信号を生成する反射部と、上記光ファイバの接続端において反射信号を受光する受光部と、上記発光部および上記受光部を制御する制御部と、受光部が反射信号を受光できないときにその橋梁桁の障害を報知する報知部とを有する橋梁監視装置がある（例えば特許文献３参照）。
特開２００１−０３３３２５号広報特開２００３−２２２５０７号広報特開２００１−３１８０２８号広報技術用語「ヘルスモニタリング」、［online］、社団法人電力土木技術委員会、［平成２０年５月１５日検索］、インターネット＜URL:http://www.jepoc.or.jp/tecinfo/tec00095.htm＞

光ファイバセンサを用いた上記従来の橋梁監視装置では、光ファイバ端（反射部）からの反射光を受光できなきなったことをもって橋梁に生じた障害を検知するため、計測対象物に現実に異常が発生して、初めてその異常を感知し、報知等の何らかの処置を講じることになる。従って、この橋梁監視装置では、現実に橋梁に生じた障害を早期に検知して、橋梁の障害発生後の二次被害を防ぐことはできるが、橋梁に将来生じる障害を事前に予測することはできない。つまり、将来の計測対象物に将来生じる障害を事前に予測するという概念自体がない。

ヘルスモニタリングの最終目的は、ヘルスモニタリング対象物の現在の健全度判定のみならず、将来の健全度を予測できるようにすることである。このため、上記従来技術では、ヘルスモニタリング対象物の将来の健全度を予測して、この対象物に将来生じる異常を事前に防止することはできないので、ヘルスモニタリングの上記最終目的を達成できないという問題があった。

また、ＦＢＧによる光ファイバセンサを用いた従来の計測装置では、ＦＢＧの温度補償機能を設けることにより高精度の歪み計測が可能であるが、２つのＦＢＧを設置する必要があり、これらのＦＢＧからの反射中心波長をそれぞれ計測し、２つの中心波長計測データから歪みのみによる中心波長変化を演算する必要があるので、温度補償のための構成が複雑になるという問題があった。特に、温度計測用ＦＢＧを設置する場所は、歪み計測対象物の歪みを全く受けず、かつ歪み計測用ＦＢＧと同じ温度でなければならず、現実にこのような都合のよい場所を確保するのが難しい。

以上のように、従来の歪み（振動）計測技術では、ヘルスモニタリンング用途に、光ファイバセンサを用いた従来の歪み計測装置をそのまま適用しても、ヘルスモニタリングの最終目的である「将来的な健全度予測」を達成できないという課題があった。さらに、従来の温度補償技術では、ＦＢＧによる光ファイバセンサを用いて歪み計測対象物の歪みを高精度に計測するためには、複雑な装置構成が必要となり、特に温度計測用ＦＢＧを設置することが困難であるという課題があった。

本発明は、上記従来の課題を解決するためになされたものであり、ヘルスモニタリング対象物の将来の異常を早期かつ正確に予測することができるヘルスモニタリング用予測装置およびヘルスモニタリング用振動予測方法を提供することを目的とするものである。さらには、簡易な構成および手順で高精度にヘルスモニタリング対象物の振動を予測できるヘルスモニタリング用予測装置およびヘルスモニタリング用振動予測方法を提供することを目的とするものである。

本発明のヘルスモニタリング用振動予測装置は、ヘルスモニタリング対象物における未来の振動を予測するヘルスモニタリング用振動予測装置であって、前記対象物の振動に応じて反射中心波長が変化するＦＢＧを有する振動検知手段と、前記振動検知手段による反射光のスペクトルを分析してその中心波長を求める分析手段と、前記分析手段による中心波長計測データをもとに、前記対象物の振動に起因する前記ＦＢＧの中心波長変化データを逐次計算して記憶しておき、これら過去および現在の中心波長変化データをもとに、前記対象物における未来の予測振動量を演算する演算手段とを少なくとも備えたことを特徴とするものである。

また、本発明のヘルスモニタリング用振動予測方法は、ヘルスモニタリング対象物における未来の振動を予測するヘルスモニタリング用振動予測方法であって、前記対象物の振動に応じて反射中心波長が変化するＦＢＧからの反射光のスペクトルを測定するステップと、前記反射中心波長を求めるステップと、前記中心波長をもとに、前記対象物の振動に起因する前記ＦＢＧの中心波長変化データを逐次計算して記憶しておくステップと、過去および現在の前記中心波長変化データをもとに、前記対象物における未来の振動を予測するステップとを少なくとも備えたことを特徴とものである。

本発明によれば、１つのＦＢＧの反射光の中心波長をもとに、ヘルスモニタリング対象物の振動に起因する中心波長変化量を求め、この結果を逐次記憶しておき、これら過去および現在の中心波長変化量をもとに、上記対象物における将来の振動量を予測することにより、ヘルスモニタリング対象物に将来生じる異常を早期かつ正確に予測することができるので、「ヘルスモニタリング対象物の将来の健全度を予測する」というヘルスモニタリングの最終目的を達成することができ、ヘルスモニタリング対象物に生じる障害自体を未然に防止できるという効果がある。

以下、本発明を、図面を参照して詳細に説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。

［本発明の振動予測装置の全体構成］
図１は本発明の振動予測装置の全体構成図である。また、図２は本発明の振動予測装置においての振動予測の全体手順を説明するフローチャートである。なお、歪みを計測・予測することは、振動を計測・予測することに他ならない。ヘルスモニタリング対象物の将来（未来）の振動を予測する詳細な手順に関してはあとで説明する。

図１に示すように、本発明の振動予測装置１０は、光ファイバセンサ２０（振動検知手段）と、スペクトルアナライザ（中心波長計測装置）３０（分析手段）と、演算処理装置４０（演算手段）と、データ（電気信号）の通信ケーブル５０とを備えている。

図１の振動予測装置１０において、光ファイバセンサ２０は、光源２１と、光サーキュレータ２２と、光ファイバ２３ａ、２３ｂ、２３ｃとを有する。そして、光ファイバ２３ｂは、振動計測のための温度補償型のＦＢＧ２４を形成したＦＢＧ部６５を有している。

光ファイバ２３ａは、光源２１と光サーキュレータ２２の入射端子間に設けられており、光源２１の出射光を光サーキュレータ２２に入射させる。また、光ファイバ２３ｂは、その一端が光サーキュレータ２２の入出射端子に設けられており、ヘルスモニタリング対象物（図示せず）まで延設されて、他端のファイバコアにはＦＢＧ２４が一体形成されている。この光ファイバ２３ｂは、光サーキュレータ２２の入出射端子から出射した光源２１の出射光をＦＢＧ２４に入射させ、ＦＢＧ２４の反射光を光サーキュレータ２２の入出射端子に入射させる。また、光ファイバ２３ｃは、光サーキュレータ２２の出射端子とスペクトルアナライザ３０の入射端子間に設けられており、光サーキュレータ２２から出射したＦＢＧ２４の反射光をスペクトルアナライザ３０に入射させる。

ＦＢＧ２４は、ヘルスモニタリング対象物に、例えば埋め込まれあるいは接着剤によって接着されており、ヘルスモニタリング対象物が歪みを生じると（振動すると）、それに応じて歪み（振動し）、反射中心波長が変化する。このＦＢＧ２４は、温度変化に起因する反射中心波長変動を補償する機能を有する温度補償型のＦＢＧである。

スペクトルアナライザ３０は、ＦＢＧ２４の反射光スペクトルを分析し、このスペクトルをもとにＦＢＧ反射中心波長を求め、その中心波長データ（中心波長計測データ）を演算処理装置４０に転送する。

演算処理装置４０は、スペクトルアナライザ３０より転送された中心波長計測データ、演算したデータ、振動予測演算のためのプログラム等を記憶するハードディスク（記憶装置）や、演算処理のための主メモリを有しており、計測されたＦＢＧ反射中心波長をもとにヘルスモニタリング対象物の未来のある時点あるいはある期間における歪み（振動）を予測する。また、演算処理装置４０のハードディスクには、歪みが全くかかっていないときのＦＢＧ２４の反射中心波長値データが中心波長基準データとしてあらかじめ記憶されている。この演算処理装置４０としては、パソコン等を使用できる。

通信ケーブル５０は、スペクトルアナライザ３０を演算処理装置４０に接続し、光ファイバセンサ２０およびスペクトルアナライザ３０によって計測されたＦＢＧ反射中心波長データ等の電気信号を演算処理装置に転送する。この通信ケーブル５０としては、例えばＧＰ−ＩＢケーブルやＲＳ２３２Ｃケーブルを使用できる。

図１および図２において、まず光源２１の出射光は、光サーキュレータ２２を介して温度補償型のＦＢＧ２４に入射する。ＦＢＧ２４において反射された光（ＦＢＧ反射光）は、光サーキュレータ２２を介してスペクトルアナライザ３０に入射する。

スペクトルアナライザ３０では、ＦＢＧ反射光のスペクトルにおいてその強度がピーク波長からそれぞれ３ｄＢ下がった短波側の波長と長波側の波長の中央値を、上記ＦＢＧ反射中心波長値として計測する。そして、この計測されたＦＢＧ反射中心波長値のデータは、スペクトルアナライザ３０から通信ケーブル５０を介して電気信号により演算処理装置４０に転送される。

演算処理装置４０では、スペクトルアナライザ３０から送信されたＦＢＧ反射中心波長計測データを受信すると（図２のステップＳ１０）、この中心波長計測データをハードディスクに書き込んで記憶する（ステップＳ１１）。

そして、ヘルスモニタリング対象物の未来の歪みを予測するために、上記中心波長計測データを主メモリに読み込むとともに、あらかじめハードディスクに保存してある中心波長基準データを同様に主メモリに読み込み（ステップＳ１２）、スペクトルアナライザ３０で計測された中心波長の値から中心波長基準値を減算して、純粋にヘルスモニタリング対象物に生じた歪みのみによるＦＢＧの中心波長変化量を求める（ステップＳ１３）。

次に、上記計算された歪みのみによるＦＢＧの中心波長変化量をもとに、あとで説明する予測手順によってヘルスモニタリング対象物の未来の歪み（振動）を予測する（ステップＳ１４）。そして、演算した歪みの予測結果（予測データ）を演算処理装置４０のハードディスクに書き込んで記憶し（ステップＳ１５）、歪みの予測を終了する。

［光ファイバセンサ２０および温度補償型のＦＢＧ２４］
本発明の振動予測装置１０の光ファイバセンサ２０では、温度補償機能付き（温度補償型）の１つのＦＢＧ２４を用い、歪が全くかかっていないときの中心波長基準データとの比較によって、温度変化によらず歪み（振動）のみによって中心波長が変化する反射光を得ることができる。このため、歪み計測用と温度計測用の２つのＦＢＧを設ける必要がなく、これによって光サーキュレータおよびスペクトルアナライザを１つ設ければ足りるとともに、光カプラを設ける必要がなくなり、光ファイバセンサの構成および装置構成を従来よりも簡易にできるので、センサ部品数等の減少により故障率を低下させることができるとともに、センサ等のコストを削減できる。特に、温度計測用ＦＢＧを設ける必要がないので、センサ部品の配置空間や配置環境の自由度を大きくできる。

温度補償型のＦＢＧ２４の説明の前に、まずＦＢＧの原理について説明する。光ファイバグレーティング（ＦＢＧ）は、光ファイバの長さ方向に周期的な屈折率変化を作成することで、特定波長の光を反射させる特性を持った光ファイバ部品である。

図３は光ファイバブラッググレーティング（ＦＢＧ）の原理図である。図３に示すように、ＦＢＧは、光ファイバコア１の長手方向の屈折率変化分布が一定間隔で変化するように構成したものであり、高屈折率部２と低屈折率部３とを一定間隔Λで繰り返す構造としたものである。ＦＢＧの反射波長λは、屈折率分布の幅（高屈折率部の幅＋低屈折率部の幅）Λと光ファイバコア１の実効屈折率ｎeffを用いて以下の式で表すことができる。

上記式（１）より、屈折率分布の幅（周期）Λは、Λ＝λ／２ｎeffである。また、高屈折率部２の屈折率をｎ2、低屈折率部３の屈折率をｎ3とすると、実効屈折率ｎeffは、ｎeff＝（ｎ2＋ｎ3）／２≒１．４８である。従って、ＦＢＧは、入射光４に対して、屈折率分布の幅Λに応じた波長λの光５を反射して、それ以外の波長λ’の光を透過する特性を有する。

図４はＦＢＧにおいての歪み量△ｅに対する反射中心波長変化量△λの特性を示す図である。このＦＢＧに圧力の印加等により歪みが生じると、屈折率分布の幅Λが変化し、この変化に応じて反射光５の波長λは、図４に示すように、歪み量Δｅに比例して直線的に変化する。このとき、ＦＢＧの反射中心波長変化量△λは以下の式（２）で表される。

ＦＢＧによる光ファイバセンサは、ＦＢＧの重要な応用部品であって、歪み（振動）等の変位や圧力を計測するためのセンサであるが、検知信号が光信号（反射光）であり、この光信号を光ファイバで伝送するため、従来の電気式センサよりも、電磁雑音を受け難く、誤差の少ない高精度な計測が可能になる。なお、従来の電気式センサは、検知信号が電気信号であり、この電気信号を伝送するため、電磁雑音の影響を受けやすく、計測誤差を生じる原因になる可能性があった。

ＦＢＧは、通常、温度上昇により、その反射光の中心波長が長波側に変動する特性を有している。これは、温度上昇によって正の線膨張を有する光ファイバが膨張し、屈折率分布の幅が大きくなり、結果として反射光の波長が長くなるためである。この温度変化による波長変動を積極的に利用すると、ＦＢＧを温度センサとして応用することができるが、歪み（振動）等の変位や圧力を計測するために用いる光ファイバセンサにあっては、温度変化による波長変動は、特性の劣化につながるため、極力抑える必要がある。

例えば、中心波長を僅かにずらした光信号を重ねて多重化することにより１本の光ファイバで同時に何重もの情報を伝送する通信方式であるＷＤＭ（Wavelength Division Multiplexing）方式をさらに高密度化させ、使用する中心波長を非常に狭くすることでより多数の光信号を多重化するＤＷＤＭ（Dense Wavelength Division Multiplexing）方式では、ＦＢＧの中心波長変化量は、想定される使用温度範囲内で最大において０．１ｎｍ以下に抑える必要がある。これは、隣り合う中心波長間隔が０．４ｎｍ程度であるため、０．１ｎｍ以上波長変動した場合、隣り合う波長に大きな影響を与えてしまうためである。ＦＢＧは、一般的に１℃で０．０１ｎｍ程度中心波長が変化する。

図５は本発明において振動計測のために用いる温度補償型ＦＢＧ２４を設けたＦＢＧ部６５の構成例を示す断面図である。図５において、光ファイバ２３ｂに設けられたＦＢＧ部６５は、ＦＢＧ２４が形成された光ファイバコア（ガラスコア）６１と、ガラスコア６１の周囲に設けられたガラスクラッド６２と、ガラスクラッド６２を被覆する光ファイバ被覆樹脂６３と、負膨張繊維６４ａを含む樹脂６４とによって構成されている。この図５のように、ＦＢＧ２４が形成された光ファイバコア（ガラスコア）６１の周囲の光ファイバ被覆樹脂６３を除去し、長手方向に負の線膨張係数を有する繊維６４ａを含む樹脂６４を配置した構成とすることにより、温度上昇による繊維の収縮が光ファイバの膨張を抑制して、式（１）の周期Λが大きくなり、反射波長λが大きくなる現象を防止することができる。

この温度補償型ＦＢＧ２４の基本的な原理は、温度上昇による繊維の収縮が光ファイバの圧縮応力として働き、正の線膨張係数を持つ光ファイバの膨張を抑制することによって温度補償が達成されるというものである。また、負膨張繊維６４ａを含む樹脂６４は、負膨張繊維６４ａ同士または負膨張繊維６４ａとガラスクラッド６２との空隙に樹脂材料を充填したものである。このように、負膨張繊維６４ａに加えて樹脂６４をＦＢＧ２４の周囲に配置すると、ガラスクラッド６２と負膨張繊維６４ａの間の摩擦力が増し、負膨張繊維６４ａの膨張具合を確実にＦＢＧ２４に届かせることができるため、より確実に温度補償できることができる。なお、このようなＦＢＧ部として、線膨張係数が負である補強材によって固定されて、周囲を樹脂で充填した構造とすることも可能である。

これを式で表すと、

となる。式（３）から、ＦＢＧの変位量ｘfがＦＢＧの熱膨張による変位を打ち消すようにＳｆおよびＥfをもとにしてＳn，Ｅn，Ｓr，Ｅrを設計することによって温度補償構造が達成される。

実際に、約３．５質量％のＧｅＯ_２を添加、コア直径が約１０μｍ、コアとクラッドの比屈折率差が０．３５％であるシングルモード光ファイバを用いて以下のようにして、本発明に用いるＦＢＧを作製した。

まず、光ファイバを、５５℃，１００気圧の水素雰囲気中に一週間放置して光感受性を高めた上で、アルゴンイオンレーザの第二高調波（波長２４４ｎｍ）を用いて位相マスク法により反射中心波長１５５０ｎｍのＦＢＧを作製した。その際、石英光ファイバの周囲の保護のために被覆されている紫外線硬化型樹脂は、紫外光を透過しないため、ＦＢＧ形成部を含んで部分的に樹脂被覆を除去して石英部分を剥き出しにした。この部分の長さは３ｃｍであり、グレーティング長は３ｍｍである。

そして、この光ファイバの剥き出し部分の周りに、負膨張繊維としてダイニーマ（東洋紡績株式会社登録商標）と称される、室温でのヤング率５０ＭＰａの超高分子量ポリエチレン繊維を１９００本配置し、さらにこの負膨張繊維と光ファイバの間に紫外線硬化樹脂を充満させ、紫外線を当てて硬化させた。

このようにして作成した、図５に示す構造のＦＢＧについて、反射中心波長の温度依存性を確認したところ、−２０℃から８０℃の温度変化で、０．１ｎｍ以下の中心波長変動量に収まっていた。これにより、図５に示す温度補償型ＦＢＧは、使用が想定される上記温度範囲内（−２０℃から８０℃）においての温度変化に伴うＦＢＧの中心波長変化量の上限である０．４ｎｍを十分に満たしていることが判る。なお、温度補償構造を設けていないＦＢＧでは、−２０℃から８０℃の温度変化で、１ｎｍ程度の中心波長変動を生じていた。

図６は振動計測のための温度補償型ＦＢＧをヘルスモニタリング対象物に設置した構成例を示す図である。図６に示すように、温度補償型ＦＢＧを形成した光ファイバ７１を、歪み計測対象物であるヘルスモニタリング対象物７２に、接着剤７３によって固定することにより、ＦＢＧの持つ反射中心波長の温度依存性を考慮せずに、ヘルスモニタリング対象物７２の歪みのみを計測することが可能になる

［スペクトルアナライザ３０］
スペクトルアナライザ３０は、ＦＢＧ２４の反射光スペクトルを計測し、このスペクトルをもとにＦＢＧ反射中心波長を求め、その中心波長データを演算処理装置４０に転送する光波長の計測装置である。

現在多くのスペクトルアナライザで用いられている方式は、掃引型スーパーヘテロダイン方式であり、その動作原理上、表示波形が同時刻の計測値ではない。この掃引時間は、計測の分解能を小さくするほど長くなるが、一般的なスペクトルアナライザでは５ｍｓ程度となっていて、画面上に計測されたスペクトルを表示するためには５秒程度必要になる。

一方で、上記掃引型スーパーヘテロダイン方式とは別に、極短期間の高速フーリエ変換を短い周期で繰り返す方式を用いた、一般にリアルタイムスペクトルアナライザと称されるスペクトルアナライザがある。このリアルタイムスペクトラムアナライザは、フレームと呼ばれる極めて短い期間のデジタル信号に対して、高速フーリエ変換を実行して、フレームの取り出しと高速フーリエ変換の実行を連続して処理するので、リアルタイム性のある計測データを得ることができる。

リアルタイムスペクトラムアナライザとしては、例えば１秒間の間に３３回画面にスペクトラムを表示できるものがある。従って、このリアルタイムスペクトラムアナライザでは、計測されたスペクトルを約０．０３秒間で画面上に表示することが可能である。

ヘルスモニタリング用途の場合、例えば風車の風速を測る間隔は一般に５０ｍｓ程度であることから、画面にスペクトルを表示できる時間間隔はそれ以下であることが望ましい。この時間間隔は、従来の掃引型スーパーヘテロダイン方式のスペクトルアナライザでは満たせないが、上記リアルタイムスペクトルアナライザでは満たすことができる。そこで、本発明に用いるスペクトルアナライザ３０としては、リアルタイムスペクトラムアナライザを用いることが望ましい。

［演算処理装置４０および振動（歪み）予測手順］
スペクトルアナライザ３０から転送されたＦＢＧ２４の反射光に関する中心波長計測データを用いて、演算処理装置４０において具体的にヘルスモニタリング対象物の歪みを予測する方法について以下に説明する。ここでは、演算処理装置４０としてパソコンを使用する。

（歪み予測の準備手順）
歪みを予測する準備段階として、まず任意の長さの時間、ＦＢＧ２４の反射中心波長変化量および歪み量の計算を繰り返し、これらの中心波長変化量データおよび歪み量データをパソコンのハードディスクに保存してデータベースを作成する。例えば、１秒間隔で１０００回、スペクトルアナライザ３０で計測されたＦＢＧ２４の反射光中心波長から中心波長変化量をそれぞれ計算し、これらの中心波長変化量から式（２）に従って歪み量をそれぞれ計算して、１０００個の中心波長変化量データおよび１０００個の歪み量データをハードディスクにあらかじめ記憶する。このようにして、ヘルスモニタリング対象物の歪みのみに起因するＦＢＧ２４の反射中心波長変化とその中心波長変化に応じた歪みに関するある程度の個数のデータをデータベースとして集める。

ある時刻ｔにおける上記式（２）を以下の式（４）に表す。

この式（４）に従って、ある同じ時刻ｔにおけるＦＢＧ２４で得られた中心波長（中心波長計測値）λ（ｔ）から、あらかじめ計測済みの歪みがないときの同じＦＢＧ２４の中心波長（中心波長基準値）λFBGを減算し、得られた中心波長変化量△λ（ｔ）をもとに時刻ｔにおける歪み量△ｅ（ｔ）を求める。なお、式（４）においてＣは光弾性係数である。これらのデータをパソコンのハードディスクに保存して歪み予測の準備は完了する。

（歪み予測時点の決定手順）
次に、歪みを予測したい未来のある時点を決める。そして、データの対応を次式のように変える。

つまり、式（５）のように、ある時刻ｔからｋステップ後（ｋ時間後）の未来における歪みと時刻ｔにおける中心波長変化量を対応させるようにする。ここで、例えばデータが１秒間隔のものであれば、ｋ＝１とすると時刻ｔにおける中心波長変化量とその時点から１秒後における歪みとを対応させることになる。

（ステップワイズ法による使用パラメータの選択手順）
次に、式（５）を用いて得られたデータベース中のいずれのパラメータを用いて予測をすればいいかをステップワイズ法によりあらかじめ決定する。ここでは、パラメータとして、中心波長変化量データを用い、上記ステップワイズ法により、これから予測するヘルスモニタリング対象物における未来の歪み（振動）に相関が強い中心波長変化量データを、上記データベース中より選択する。

例えば、ｋステップ後（ｋ時間後）の歪みが以下の式（６）のような関数で表されるとする。

この式（６）のｆ（…）内に表されたパラメータに対してステップワイズ法を適用して、適切なパラメータを選択する。このステップワイズ法を用いたパラメータ選択法について以下に説明する。

図７はステップワイズ法による歪み予測用パラメータの選択手順を説明するフローチャートである。まず、式（６）中で表された各パラメータを一つずつ用いて、そのパラメータと式（６）中で表された歪みを対応させて、最小二乗法で線形近似式を作成する（図７のステップＳ２０）。

そして、その各場合において、どれぐらい精度よく近似式が当てはまっているかを示す指標である残差平方和を計算して（ステップＳ２１）、その残差平方和が最小になった、つまり最も精度よく式（６）における歪みを表現できるパラメータを式（６）の右辺にあるものから一つ選択する（ステップＳ２２）。

次に、上記選択したパラメータに加えて、残りの式（６）の右辺にあるパラメータから一つずつ加えて、この二つのパラメータを用いて同じように最小二乗法を用いて線形近似式を作成して、残差平方和を計算する。そして、新たに加えたパラメータの中で、残差平方和がもっとも小さくなったパラメータを選択して（ステップＳ２３）、以下の式（７）に代入する。

式（７）に従って計算した値Ｆが２．０を超えた場合は（ステップＳ２４でＹＥＳ）、その選択したパラメータは式（６）における歪みと関連があり、歪み予測に有用なパラメータと考えられるので、新たに取り入れる。また、式（７）の値Ｆが２．０以下だった場合は（ステップＳ２４でＮＯ）、そのパラメータは式（６）における歪みと関連性がないと考えられるので取り入れない。これを前進法という。

上記前進法によって、式（７）に従って新たにパラメータを取り入れた場合は、今度は逆に今までに取り入れたパラメータ（既存のパラメータ）が本当に式（６）における歪みを予測するために有用なパラメータであるか調べる（ステップＳ２５〜Ｓ２７）。具体的には、今までに取り入れたパラメータを一つずつ取り除いて、その各場合において以下の式を計算して判定する。

式（８）において、もし計算結果が２．０以下の場合は（ステップＳ２５でＮＯ）、その取り除いたパラメータは歪み予測に不要なパラメータであるとして、既存のパラメータから削除（除去）する（ステップＳ２６）。また、計算結果が２．０を超える場合は（ステップＳ２５でＹＥＳ）、その取り除いたパラメータは歪み予測に必要なパラメータであるとして、既存のパラメータから取り除かずそのままにする。これを後進法という。そして、この後退法を今までに取り入れた全てのパラメータに適用する（ステップＳ２７）。

このように前進法と後退法を繰り返して、式（６）の右辺の全てのパラメータについて完了したら（ステップＳ２８）、ステップワイズ法による歪み予測に用いるパラメータ選択は終了する。

（Ｋ−ＢＮ法による振動予測手順）
次に、選択されたパラメータを用いてK-Bipartite Neighbors法（以下、Ｋ−ＢＮ法という）により未来の歪みを予測する。図８はＫ−ＢＮ法による歪み予測手順を説明するフローチャートである。また、図９は２パラメータを用いたときの近傍データの選択手順を説明する図である。また、図１０は１パラメータを用いたときの歪み予測計算手順を説明する図である。なお、図９および図１０はＫ−ＢＮ法を説明する図であるが、図９については同時にK-Surrounding Neighbors法（以下、Ｋ−ＳＮ法という）を説明する図でもある。

（計測データの作成）
まず、現時点のＦＢＧ反射中心波長計測データについて、中心波長変化に関するパラメータを計算し、式（６）の右辺のパラメータに相当するパラメータから歪み予測に用いるパラメータを選択し、その選択したパラメータを次式のようにベクトル表示して、現時点の計測データＸ^ｑを作成する（図８のステップＳ３０）。データベースには、同様にしてすでに作成されている過去の計測データが保存されている。

（近傍データの検索）
次に、計測データＸ^ｑの近傍データを検索する。計測データＸ^ｑと既存のデータベース中にすでに保存されている同様のデータＸ^ｊを以下のようにユークリッド距離を用いて比較して、次式の値が小さくなったデータベース中のデータから順番に近傍データとして選択していく。

具体的には、図９に示すように、計測データＸ^ｑを中心にして状態空間を各区間に区切る。そして、区切られた各区間において、式（１０）を計算して値が小さい順から任意個を近傍データとして取り入れる（図８のステップＳ３１）。なお、図９は２つのパラメータを選択して計測データＸ^ｑを作成し、各区間の近傍データ数を２つとした場合の説明図である。

次に、計測データＸ^ｑと近傍データに対してＫ−ＢＮ法を実行し（図１０のステップＳ３２）、図１０に示すように、各区間において近傍データに最小二乗法を適用して線形近似式を作成する。なお、図１０は１つのパラメータを選択して計測データＸ^ｑを作成し、各区間の近傍データ数を２つとした場合の説明図である。

そして、それぞれの区間について、線形近似式に計測データＸ^ｑのパラメータ値（中心波長変化データ）を代入して、計測データＸ^ｑに対する歪み予測値を計算し、各区間の歪み予測値の平均値を最終的な歪み予測値とする（図８のステップＳ３３）。

このようなＫ−ＢＮ法による予測法は、単純に式（１０）を計算して距離が小さくなった近傍データを任意個数選択してそれらのデータにおける歪みの平均値を計測データに対する歪み予測値とするK-Nearest Neighbors法に比べて、データベース中のデータの分布が偏った場合に有効である。また、Ｋ−ＢＮ法による予測法は、図９に示すように選択された各区間における近傍データにおける歪みの平均値を計算してその各区間において計算された歪み平均値の平均をとった値を歪み予測値とするＫ−ＳＮ法による予測法に比べて、ノイズの強いデータに対して有効である。

［ヘルスモニタリング用途について］
以上説明したように、本発明の振動予測装置は、温度補償型のＦＢＧによる光ファイバセンサから出射されるＦＢＧ反射中心波長データをスペクトルアナライザによって求め、演算処理装置において、中心波長計測データからヘルスモニタリング対象物の振動に起因する中心波長変化データを逐次計算して保持しておき、現在および過去の中心波長変化データから未来においての上記対象物の歪みを予測するものである。なお、ヘルスモニタリング対象物の歪みを予測することは、ヘルスモニタリング対象物の振動を予測していることと同じことになる。このことは、振動センサのひとつとして、歪みケージを用いたセンサが用いられていることからもこのことが裏付けられる。

このように、ヘルスモニタリング対象物の将来の歪みを事前に予測することができるので、ヘルスモニタリング対象物が異常となる歪み量をあらかじめ演算処理装置に設定しておけば、ヘルスモニタリング対象物が異常になること（ヘルスモニタリング対象物にかかる歪が異常を生じるほどに大きくなること）を事前に予測することができるので、ヘルスモニタリング対象物の異常を事前に感知できることになる。同時に、予測した歪みをもとにヘルスモニタリング対象物が正常であることも予測することができるので、ヘルスモニタリング対象物が健全であることも事前に感知できる。

従って、将来においてヘスモニタリング対象物が異常を生じること、または健全であることを、通知あるいは報知する手段を演算処理装置に設けておけば、その管理者やその他の第三者に、ヘルスモニタリング対象物が異常を生じることまたはその健全性が保たれることを事前に通知あるいは報知することができ、ヘルスモニタリング対象物に生じる障害等を未然に防止することが可能となる。

本発明の振動予測装置を用いて、「ヘルスモニタリング対象物の将来の健全度を予測する」というヘルスモニタリングの最終目的をより効果的に達成するためには、未来のある一時点の振動（歪み）を予測するよりも、将来のある程度長期に及ぶ一定期間の振動の合計（あるいは平均値）を予測したほうがより有用だと考えられる。

このある将来の一定期間に及ぶ歪みの合計（あるいは平均値）を予測することは、式（６）におけるｋの値を変えながら、それぞれのｋ値について歪みを予測し、それらの合計値を求めることによって実現できる。また、その求められた合計値をその一定区間に渡る時間で割れば平均値を求めることができる。例えば、データ間隔を１秒として、現時点から３０秒後までの歪みの合計値を予測するためには、式（６）においてｋを１から３０まで変えて、その各場合において歪みを予測して、その歪み予測結果を合計すればよい。

光ファイバセンサを用いた従来の橋梁管理装置では、計測対象物の将来の歪みを予測することはできず、従って計測対象物に将来生じる障害あるいは将来の健全性を事前に感知することはできず、「ヘルスモニタリング対象物の将来の健全性を予測する」というヘルスモニタリングの最終目的を達成することができなかった。しかし、本発明の振動予測装置では、ヘルスモニタリング対象物の将来の歪みを早期かつ正確に予測することができ、従ってヘルスモニタリング対象物に将来生じる異常あるいは将来の健全性を事前に感知することができるので、上記ヘルスモニタリングの最終目的を達成することができる。

さらに、ＦＢＧによる光ファイバセンサを用いた従来の歪み計測装置では、高精度の歪み計測をするために、歪み計測用と温度計測用の２つのＦＢＧを設ける必要があり、光ファイバセンサおよび計測装置の構成や演算処理装置での歪み量の演算処理が複雑となり、部品数増加に起因する故障率の増加やコストの増加を招くとともに、温度計測用ＦＢＧを配置空間・配置環境を確保することが困難であった。しかし、本発明の振動予測装置では、温度補償型のＦＢＧが温度によるＦＢＧ中心波長変化を自動補償するので、温度計測用ＦＢＧ、これに光を入射させるための光ファイバおよび光カップラ、温度計測用ＦＢＧの反射光を伝送するための光ファイバおよび光サーキュレータ、ならびに温度計測用ＦＢＧの反射光の中心波長を求めるためのスペクトルアナライザが不要になるので、光ファイバセンサの構成や演算装置での歪み量の演算処理を簡易にすることができ、このような簡易な構成で高精度な計測を実現できる。

本発明の振動予測装置１０を用いたと仮定して、以下の予測シミュレーションをした。ここで、ＦＢＧ２４は温度変化による中心波長変化が完璧に補償され、中心波長変化は歪み計測対象物に設置したＦＢＧ２４にかかる歪みのみによって生じるものとした。

光ファイバ２３は、コアに約３．５質量％のＧｅＯ_２が添加され、コア直径約１０μｍ、コアとクラッドの非屈折率差が０．３５％、径１２５μｍのシングルモードファイバを使用した。ＦＢＧ２４は、位相マスク法で反射中心波長１５５０ｎｍのものを用いた。また、スペクトラムアナライザ３０は、リアルタイムスペクトラムアナライザとし、データをまったく遅れることなく演算処理波置４０に転送するものとした。

ここで、１秒ごとに計測された中心波長データ５００個をデータベースとしてデータ解析した上で、続いて５００個のデータに関して歪み予測をした。また、式（５）におけるｋ値は１として、計測データから１秒後の歪みを予測するシミュレーションをした。また、式（６）におけるｎは３として、これらのパラメータの中から予測に有用なパラメータを選択した。

図９における各区域における近傍データ選択数は１０とする。また、これらのデータは歪み１００ｇｆ〜２００ｇｆの間で変動するものとする。そして、ヘルスモニタリング対象物においては、歪みが１５０ｇｆ以上かかると異常な状態にあると仮定した。従って、この異常な状態をいち早く検知することが重要となる。

本発明の振動予測装置１０による実施例１のシミュレーション結果を、図１６の従来の歪み計測装置によって得られた歪み計測結果をそのまま１秒後の歪予測値としたものと比較した。その比較結果を図１１および図１２に示す。図１１は正常状態のヘルスモニタリング対象物が異常状態に推移する場合の振動予測結果であり、図１２は異常状態にあるモニタリング対象物が正常状態に戻る場合の振動予測結果である。

図１１に示すように、本発明の振動予測装置１０では、常に１００ｇｆ近辺で推移していた歪みが突然上昇し始めてヘルスモニタリング対象物の異常を示す歪み１５０ｇｆまで上昇する様子を、従来のシステムに比べて早く感知できていることが判る。また、図１２に示すように、本発明の振動予測装置では、歪みが２００ｇｆ近辺にあったが急に１５０ｇｆ近辺まで低下する様子を、従来のシステムに比べて早く検知できていることが判る。図１１と図１２から、本発明の振動予測装置では、従来の歪み計測装置よりも早くヘルスモニタリング対象物の異常を発見できることが明らかになった。

上記実施例１において予測法をＫ−ＢＮ法から、図８に示すＫ−ＳＮ法に変更して、上記実施例１と同様の予測シミュレーションをした。その他の条件は上記実施例１と同様である。

そして、この実施例２のＫ−ＳＮ法によるシミュレーション結果を、上記実施例１のＫ−ＢＮ法によるシミュレーション結果、および図１６の従来の歪み計測装置によって得られた歪み計測結果をそのまま１秒後の歪予測値としたものと比較した。その比較結果を図１３および図１４に示す。図１３は正常状態のヘルスモニタリング対象物が異常状態に推移する場合の振動予測結果であり、図１４は異常状態にあるモニタリング対象物が正常状態に戻る場合の振動予測結果である。

図１３と図１４から、本発明の振動予測装置においては、Ｋ−ＳＮ法による振動予測は、上記実施例１のＫ−ＢＮ法に比べてヘルスモニクリング対象物の異常発見が遅れたことが確認された。つまり、本発明の振動予測装置で用いる予測法として望ましいとしたＫ−ＢＮ法の有用性を確認できた。

上記実施例１，２のように、未来のある一点（時点）においてヘルスモニタリング対象物にかかる歪みを予測して、ヘルスモニタリング対象物の異常を早く検知するよりも、未来のある程度長期に及ぶ一定区間（一定期間）にヘルスモニタリング対象物にかかる歪みの平均を予測して、あらかじめヘルスモニタリング対象物の異常を検知したほうが、「ヘルスモニタリング対象物の将来の健全性を予測する」というヘルスモニタリングの最終目的により近づける可能性がある。

そこで、この実施例３では、上記実施例１において、式（５）におけるｋ値を１から３０まで変えて、その各時点において歪みを予測し、現時点から３０秒間のヘルスモニタリング対象物にかかる歪みの平均値を予測するシミュレーションをした。予測値平均が１５０ｇｆ以上である場合に異常とする。その他の条件は上記実施例１と同様である。

本発明の振動予測装置１０による実施例３のシミュレーション結果を、図１６の従来の歪み計測装置によって得られた歪み計測値の３０秒間の平均をそのまま現時点から３０秒間の歪予測値平均としたものと比較した。その比較結果を図１５に示す。

図１５に示すように、本発明による予測値平均を用いた歪み予測では、従来の計測値平均をそのまま予測値平均としたものに比べて、異常値である歪み平均１５０ｇｆを超える場合、および異常値から正常値に戻る場合のいずれにおいても、早く検知することができる。

本発明の振動予測装置の構成例を示す図である。本発明の振動予測装置においての振動予測手順を説明するフローチャートである。ＦＢＧの原理を説明する図である。ＦＢＧの歪み量に対する反射中心波長変化量の特性を示す図である。振動計測のための温度補償型ＦＢＧを設けたＦＢＧ部の構成例を示す断面図である。振動計測のための温度補償型ＦＢＧをヘルスモニタリング対象物に設置した構成例を示す図である。ステップワイズ法による歪み予測用パラメータの選択手順を説明するフローチャートである。Ｋ−ＢＮ法による歪み予測手順を説明するフローチャートである。２パラメータを用いたときの近傍データの選択手順を説明する図である。１パラメータを用いたときの歪み予測計算手順を説明する図である。実施例１の予測シミュレーション結果を示す図である。実施例１の予測シミュレーション結果を示す図である。実施例２の予測シミュレーション結果を示す図である。実施例２の予測シミュレーション結果を示す図である。実施例３の予測シミュレーション結果を示す図である。従来の歪み計測装置の構成例を示す図である。従来の歪み計測装置においての歪み計測手順を説明するフローチャートである。

符号の説明

１０振動予測装置、２０光ファイバセンサ（振動検知手段）、２１光源、２２光サーキュレータ、２３ａ，２３ｂ，２３ｃ光ファイバ、２４温度補償型のＦＢＧ、３０スペクトルアナライザ（分析手段）、４０演算処理装置（演算手段）、
５０通信ケーブル、６１光ファイバコア（ガラスコア）、６２ガラスクラッド、６３光ファイバ被覆樹脂、６４ａ負膨張繊維、６４負膨張繊維を含む樹脂、６５ＦＢＧ部、７１光ファイバ、７２ヘルスモニタリング対象物。

Claims

ヘルスモニタリング対象物における未来の振動を予測するヘルスモニタリング用振動予測装置であって、
前記対象物の振動に応じて反射中心波長が変化するＦＢＧを有する振動検知手段と、
前記振動検知手段による反射光のスペクトルを分析してその中心波長を求める分析手段と、
前記分析手段による中心波長計測データをもとに、前記対象物の振動に起因する前記ＦＢＧの中心波長変化データを逐次計算して記憶しておき、これら過去および現在の中心波長変化データをもとに、前記対象物における未来の予測振動量を演算する演算手段と
を少なくとも備えた
ことを特徴とするヘルスモニタリング用振動予測装置。
前記ＦＢＧは、長手方向に負の線膨張係数を有する繊維を周囲に配置した温度補償型ＦＢＧであることを特徴とする請求項１に記載のヘルスモニタリング用振動予測装置。
前記温度補償型ＦＢＧは、温度範囲−２０℃から８０℃における温度変化に起因する前記反射中心波長変化が最大０．１ｎｍ以下であることを特徴とする請求項２に記載のヘルスモニタリング用振動予測装置。
前記分析手段は、５０ｍｓよりも短い時間間隔で前記中心波長を求めることを特徴とする請求項１に記載のヘルスモニタリング用振動予測装置。
前記演算手段は、前記対象物に全く振動がないときの前記ＦＢＧの反射中心波長データを中心波長基準データとしてあらかじめ記憶しており、前記中心波長基準データから前記中心波長計測データを減算することによって、前記中心波長変化データを計算することを特徴とする請求項１に記載のヘルスモニタリング用振動予測装置。
前記演算手段は、あらかじめ記憶してある前記対象物の振動異常値を参照して、前記予測振動量をもとに、前記対象物に将来生じる異常を事前に感知することを特徴とする請求項１に記載のヘルスモニタリング用振動予測装置。
前記演算手段は、前記過去および現在の中心波長変化データにステップワイズ法を適用し、これら中心波長変化データの中から、予測したい前記対象物における未来の振動に強い相関のある中心波長変化データを選択し、これら選択した中心波長変化データをもとに前記予測振動量を演算することを特徴とする請求項１に記載のヘルスモニタリング用振動予測装置。
前記演算手段は、前記選択した中心波長データにＫ−ＢＮ法を適用し、現時点における前記選択した中心波長データによって計測データを構成し、この現時点の計測データを中心にして状態空間を区間に区切り、それぞれの区間について、過去における前記選択した中心波長データから構成した計測データ中から、前記現在の計測データとのユークリッド距離が近い順に所定数のデータを近傍データとして選択し、前記区間ごとに前記近傍データをもとにした最小二乗法による近似式を作成し、それぞれの区間の近似式に現時点の計測データを代入することによって前記予測振動量を演算することを特徴とする請求項７に記載のヘルスモニタリング用振動予測装置。
ヘルスモニタリング対象物における未来の振動を予測するヘルスモニタリング用振動予測方法であって、
前記対象物の振動に応じて反射中心波長が変化するＦＢＧからの反射光のスペクトルを測定するステップと、
前記反射中心波長を求めるステップと、
前記中心波長をもとに、前記対象物の振動に起因する前記ＦＢＧの中心波長変化データを逐次計算して記憶しておくステップと、
過去および現在の前記中心波長変化データをもとに、前記対象物における未来の振動を予測するステップと
を少なくとも備えた
ことを特徴とするヘルスモニタリング用振動予測方法。