JP2012242362A - 加速度センサ応答における外力判別方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】構造物に取り付けた加速度センサより加速度応答を取得する工程と、加速度応答に対してピークファクタに基づく第1判別手法によって、スパイクノイズの発生の有無を判別し、スパイクノイズが判別された場合にこれを除去する工程と、スパイクノイズを有しない加速度応答に対して振動数成分に基づく第2判別手法によって、地震動の振動数成分を判別し、地震外力を取り出す工程とを有し、構造物に作用する外力特性を加速度センサの応答に基づいて判別する外力判別方法を提供する。
【選択図】図1
Description
また、計測震度やSI値のような構造物の被害を予想する方法については,対象とする構造物の特性を所与のものと考えた評価方法となっている。それに対して、ヘルスモニタリングは外力の特性だけでなく、構造物の特性を抽出することに主眼がある。センサの応答には、常時微動、地震、流体力(水、風等)、列車振動等の物理現象の他に、電気的なノイズ等様々なものが混在しているため、ヘルスモニタリングを行うためには、外力特性と構造物の特性を信号処理等を利用してそれぞれ評価をする必要がある。
このため、運用において外力が分かる場合は、その外力に対する評価手法を適用することで、モニタリングシステムの多機能化を行うことが可能となり、高付加価値なシステムが構築されている。
また、土砂崩壊を検知するために、地震による応答と区別する方法が検討されており、卓越振動数の相違を利用すれば、出水、地震およびノイズを判別することが可能であるとしている。このような方法においては、目的とする応答のみを抽出することに主眼が置かれている。
このように、第1判別手法から第6判別手法の順序とすることで、上述した地震外力、列車振動による外力、常時微動による外力、増水外力、および強風外力を確実に判別して、取り出すことができるので、これら個々の外力特性に対して適宜な解析手段を用いて解析することで精度の高い構造物の評価を行うことができる。
図1に示すように、具体的に外力判別方法として、先ず、ステップS1において加速度応答を取得する。
次に、図1に示すステップS2で行われるピークファクタによる判別手法について、詳細に説明する。
つまり、図2に示すように、大きなスパイクノイズは、最大値や平均といった統計指標に影響し、除去する必要があるため、ピークファクタによる波形においてスパイクノイズが生じていないかを判別する。また、トリガー計測を行う場合には、異常なトリガーとなり、異常波形をもたらす原因ともなるために本ステップS2による判別を行う。
ただし、epは、センサの温度特性等から予め設定される値とする。図2は、横軸に時間(秒)、縦軸に加速度(m/s)を示し、ピークファクタが大きくなる異常波形の一例を示したものである。
次に、図1に示すステップS3で行われるスペクトル比に基づく判別手法について、詳細に説明する。
本判別手法では,既存のトリガー計測によるシステムに適用する方法(フーリエ変換を利用した方法)と、リアルタイム評価に適用する方法(デジタルフィルタを利用した方法)
と、を採用することができる。
トリガー計測による方法は、収録システムの解析速度や容量等の制約があるため、モニタリングにおけるデータ収集方法として、ある加速度以上の応答が生じた場合に計測を開始し、一定の長さの波形を解析する方法となっている。この場合、対象とする外力により継続時間に長短がある等、収録する長さを決めることが難しい。一方、リアルタイム評価に適用する方法は、より連続計測されたデータをリアルタイムで解析することができるので、上記トリガー計測による方法よりも好適である。
本フーリエ変換を利用した方法は、図3に示すように、地震応答によるスペクトルと列車振動によるスペクトルでは含まれる振動数帯が相違することから、このような振動数成分の違いを利用して外力判別をする方法である。
p区間目の加速度時系列応答をフーリエ変換して、(5)式によりフーリエスペクトルを算出し、(6)式によりパワースペクトルを算出する。
また、ハイパスフィルタのカットオフ振動数ωelを設定し、(7)式の累積スペクトルにおいて、ωelより高周波のスペクトルを(8)式に基づいて累積する。
さらに、スペクトル全体の中で高周波がどの程度含まれるかを(7)式と(8)式を利用して(9)式のように算出する。
qet、p<qetのとき、p区間内の波形に地震外力有り
qet、p≧qetのとき、p区間内の波形に地震外力無し
図4に示す判定例のように地震外力有りと判定された場合は、近接する地震外力有りの区間を全て接続して地震波形を作成し、地震振動解析を行う。なお、しきい値については、オーダーで相違するため、あまり重要とならないが、構造物の特性等を考慮して設定する。
次に、デジタルフィルタを利用してリアルタイムに地震を判別する方法について説明する。
デジタルフィルタの場合には、フーリエ変換を利用しないため、スペクトルの振動数刻みを確保するために、ある程度波形の長さ(サンプル数)が必要となってリアルタイムで判定することが困難となることがないという利点がある。
パーセヴァルの定理によれば、パワースペクトルと時系列波形の2乗平均(分散)には以下のような関係がある。
なお、デジタルフィルタの設計方法として本手法の適用には、特定のデジタルフィルタに限定されることはないが、適用の容易性から以下のローパスデジタルフィルタを利用する。
カットオフ振動数をBとしたシンク関数は(11)式のように定義される。
ここで、τ=−S,−S+dt,・・・,0,・・・,−S−dt,Sであり、S=1/2B、a=2Sである。シンク関数には、(12)式のような特性がある。
フィルタの特性はSにより影響されるが、判別判定までに要する時間に大きく影響するのは、フィルタ処理後に標準偏差をとる際のサンプル数mである。加速度応答の標準偏差の安定性を考慮して、区間P(サンプル数M)を定めれば、(14)式のようにフィルタ前後の標準偏差の比の移動比を計算できる。
qr,p<qrtのとき、P区間内の波形に地震外力有り
qr,p≧qrtのとき、P区間内の波形に地震外力無し
そして、適用した事例を図5に示す。列車振動では高振動数成分が大きいため、フィルタ後の応答が相対的に小さくなっている。ただし、地震でも列車でもない微動区間については(14)式の分子の値を利用して、次に示す応答の大きさによる方法と複合的に判断を行うこととする。
次に、図1に示すステップS6で行われる応答の大きさに基づく判別手法について、詳細に説明する。
図6に示すように、橋梁等の構造物において、列車振動や地震による応答は、微動応答に比して大きい。そこで、応答の大きさの相違を利用して微動応答を判別する方法を示す。
加速度波形時系列の標準偏差は上述した(2)式で求めることができる。しきい値etと定めれば、(15)式、(16)式のように判別できる。
なお、より信頼性を向上するため、判定不能とする区間をeqtで定め、(17)式のように判定不能判定を行う。
次に、図1に示すステップS8で行われる非定常性平均に基づく判別手法について、詳細に説明する。
つまり、微動波形の利用不可な波形としてドリフトが大きく生じている波形を以下の方法で除去する。
微動加速度波形のP区間の平均値を以下のように求める。
また、∃l,k区間において,ドリフト量を(19)式のように定義する.
ただし,qztは、センサの温度特性等から予め決定される値である。
図8に示すドリフト有波形については、利用しないとともに、波形の確認を行いセンサの故障等も含めて対処する。
次に、図1に示すステップS9で行われる微動応答の大きさに基づく判別手法について、詳細に説明する。
増水や強風時の応答は、図6の列車振動に対しては、図9に示した強風時の応答のように2オーダー程度低い応答になるが、図10のように通常の常時微動に対しては大きな応答が生じる。微動が大きくなればS/N比が大きくなり、また、構造物の特性が明確に表れるようになるため、信頼性の高い解析を行うことが可能となる。
微動加速度波形が得られた場合、連続した時間軸において(2)式を利用して標準偏差を算出する。
基準となる振動レベルをeatとebtを決め、(21)式のような判定を行う。
次に、図1に示すステップS12で行われる微動スペクトル分析に基づく判別手法について、詳細に説明する。
ステップS9の微動応答の判別手法によって外力有りと判定された波形において、増水応答と強風応答の両方の可能性がある場合は、どちらの外力により微動が増幅されているか判定する方法を用いる。
本実施の形態の外力判別方法では、速度センサにより取得した加速度応答に対して、第1判別手法のピークファクタによりスパイクノイズを除去し、そのスパイクノイズを有しない加速度応答に対して第2判別手法で地震動の振動数成分を判別して、地震外力のみを取り出すことができる。そして、この取り出した特定の地震外力を解析し、評価することが可能となる。さらに、第2判別手法において地震外力のみを取り出しておくことで、地震外力以外の他の加速度応答を分別することができるので、この他の加速度応答に対しても適宜な判別手法を用いて様々な外力に識別することが可能となり、外力特性に合わせて構造物を評価することができる。
例えば、本実施の形態ではステップS2の第1判別手法からステップS12の第6判別手法までを行い、地震外力、列車振動による外力、常時微動による外力、増水外力、および強風外力を取り出して、それら外力を解析し評価可能としているが、第6判別手法まで行うことに制限されることはない。例えば、ステップS6の第3判別手法で列車振動の外力を取り出すところまでの判別を行うものとし、ステップS8(第4判別手法)以降を省略することも可能である。
Claims (5)
- 構造物に作用する外力特性を加速度センサの応答に基づいて判別する外力判別方法であって、
前記構造物に取り付けた前記加速度センサより加速度応答を取得する工程と、
該加速度応答に対してピークファクタに基づく第1判別手法によって、スパイクノイズの発生の有無を判別し、該スパイクノイズが判別された場合にこれを除去する工程と、
前記スパイクノイズを有しない加速度応答に対して振動数成分に基づく第2判別手法によって、地震動の振動数成分を判別し、地震外力を取り出す工程と、
を有することを特徴とする加速度センサ応答における外力判別方法。 - 前記第2判別手法では、カットオフ振動数が相違する複数のデジタルフィルタを利用し、標準偏差の比から振動数成分を求めることを特徴とする請求項1に記載の加速度センサ応答における外力判別方法。
- 前記第2判別手法によって前記地震外力が取り除かれた他の加速度応答に対して、応答の大きさに基づく第3判別手法によって列車通過時に生じる列車振動と微動振動とを判別し、交通による外力を取り出す工程を有することを特徴とする請求項1又は2に記載の加速度センサ応答における外力判別方法。
- 前記第3判別手法によって交通による外力が取り除かれた微動振動に対して、非定常性平均に基づく第4判別手法によってドリフトの有無を判別し、該ドリフトを有する場合にこれを除去する工程と、
前記第4判別手法によって前記ドリフトが取り除かれた加速度応答に対して、微動応答の大きさに基づく第5判別手法によって常時微動の有無を判別し、該常時微動を有する場合にこれを取り出すとともに、常時微動が無い場合に増水外力又は強風外力の外力有りと判断する工程と、
を有することを特徴とする請求項3に記載の加速度センサ応答における外力判別方法。 - 前記第5判別手法によって外力有りと判断された加速度応答に対して、微動スペクトル比に基づく第6判別手法によって増水時応答特性と強風時応答特性とを判別し、増水外力と強風外力とを分別して取り出す工程を有することを特徴とする請求項4に記載の加速度センサ応答における外力判別方法。
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