JP2017083291A - 異常音の発生位置特定方法および異常音の発生位置特定装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】本発明の主な目的は、減衰が大きく微小な異常音においても位置を明確に特定する異常音の発生位置特定方法および異常音の発生位置特定装置を提供することである。【解決手段】異常音の発生位置特定方法は、少なくとも2つの振動センサ200により、同時刻における所定時間の配管の振動波形を計測する計測工程と、振動波形から相互相関波形を求める相互相関波形演算工程と、相互相関波形演算工程で得られた相互相関波形を所定の分割区間で分割する分割工程と、分割工程で分割された区間ごとに区間に応じた周波数を有する周波数フィルターを選択するフィルター選択工程と、分割工程で分割された区間ごとの相互相関関数波形に対し、周波数フィルターにより処理をするフィルター処理工程と、相互相関関数波形に基づいて、各振動センサに対する異常音の到達時間差を求め、異常音の発生位置を算出する算出工程と、を含むものである。【選択図】図1

Description

本発明は、異常音の発生位置特定方法および異常音の発生位置特定装置に関する。
従来、配管の漏れの位置を決定する方法として、センサにより振動を検知し、検知された信号から相互相関関数を生成し、音響の伝搬速度を用いて異常音発生位置を特定する方法が存在する。
例えば、特許文献1(特開平8−226865号公報)には、掘削が容易でなく、雑音が多い環境において、侵入的でない方法で、邪魔な雑音源を排除して、正確に導管の漏れの位置を決定する導管の漏れの位置を決定する方法について開示されている。
特許文献1(特開平8−226865号公報)記載の導管の漏れの位置を決定する方法は、a)第1時間差の生プロットを得るため、導管に沿って離間して配置された第1センサ対から得られる漏れ雑音データから相互相関関数を計算する段階と、b)第2時間差の生プロットを得るため、導管に沿って離間して配置された第2センサ対から得られる漏れ雑音データから相互相関関数を計算する段階と、c)各プロットの時間差ピークを得るために、時間差の各生プロットを平滑化する段階と、d)第1時間差ピーク、及び第1センサ対間の既知の間隔を用いることで、導管の漏れ雑音に対する伝搬速度を決定する段階と、e)伝搬速度、第2時間差ピーク、及び第2センサ対間の間隔を用いることによって、漏れの位置を決定する段階とからなることを特徴とする導管の漏れの位置を決定するものである。
また、特許文献2(特表2003-502678号公報)には、相関に基づく技術を使って流体搬送管内での漏れを検知および位置特定する方法および装置が記載されている。
特許文献2(特表2003-502678号公報)記載の共通信号の検知と位置特定の方法においては、相関に基づく技術を使って2つの入力信号の共通信号を検知および位置特定する方法であって、周波数領域での入力信号の位相の分析により、少なくとも1個の フィルターを準備する工程と、前記の少なくとも1個のフィルターを使って周波数領域で入力信号をフィルター処理する工程と、フィルター処理した信号の相互相関を実行する工程とから成る共通信号の検知である。
また、特許文献3(特開平11−117356号公報)には、上水道の配水管の漏水を漏水音の計測により検知する場合、従来法では雑音の影響を受け易く検知が不充分であったのを、雑音に強く従来法より高精度で漏水を検知でき、漏水位置を精度よく特定できる配水管の漏水検知方法と、該検知方法を用いた複数の配水管路の漏水を集中的に監視できる漏水検知システムが記載されている。
特許文献3(特開平11−117356号公報)記載の漏水検知システムにおいては、配水管の所定区間内の漏水位置を検知するための方法であって、配水管に設定した漏水検知区間Lの両端部に、該区間内の漏水点から発生する漏水音を検知するための漏水音検知センサS1,S2をそれぞれ配設して、漏水音の同時計測により漏水音が各センサS1,S2に到達するまでの時間差τを求め、各センサ間の距離Lと漏水音の伝播時間差τと水中の音速Cとから、漏水音検知センサの一方からの漏れ位置dを、d=(L−Cτ)/2より算出して漏水位置を検知することを特徴とするものである。
特開平8−226865号公報 特表2003−502678号公報 特開平11−117356号公報
このように、上水道またはガス管等の老朽化が進み、欠陥からの流体漏洩が問題となっている。そこで、特許文献1(特開平8−226865号公報)または特許文献2(特表2003−502678号公報)に記載の方法を適用して、欠陥位置を特定することが考えられる。
しかしながら、実際の漏洩現場においては、異常音の他に自動車の通行音等の外騒音、その他ノイズが入力されるという問題がある。
また、漏洩する流体量が少なく異常音が小さい場合、漏洩位置と振動センサ位置とが離れており、検出される異常音が小さいという問題がある。
そのため、特許文献2記載の方法では、充分なコヒーレンス性を示さない周波数を除去あるいは、阻止することで、相互相関関係のピークを増強することにより、異常音を検出しようとしている。
しかしながら、特許文献2記載の方法では、不完全なデジタル化の結果として極めて相関性の高いノイズが含まれてしまうため、自動帯域フィルターを併用して当該ノイズを削除している。
その削除の結果、合成樹脂管の微小な漏水のように、ノイズよりも小さな異常音が入力された場合に、必要な波形成分が除去されてしまうという問題が生じる。
また、特許文献3記載の方法では、図3の計算区間iの距離における分割を行い、各区間で発生する水中音を相関する複数個のフィルターを用いて各周波数の波形を合成し、この合成された波形の特徴を分析して、合成された波形が漏水音の波形か否かを判定しているものである。
しかしながら、特許文献3記載の方法では、音源の発生位置に応じたフィルターを設定しておらず、管路が一律で判定されている。その結果、雑音に対する異常音減の分離が容易ではなく、漏水を生じている異常音の発生位置特定を確実に行うことは困難である。
本発明の主な目的は、減衰が大きく微小な異常音においても位置を明確に特定する異常音の発生位置特定方法および異常音の発生位置特定装置を提供することである。
本発明の他の目的は、合成樹脂管の漏水の減衰が大きく微小な異常音においても位置を明確に特定する異常音の発生位置特定方法および異常音の発生位置特定装置を提供することである。
(1)
一局面に従う異常音の発生位置特定方法は、少なくとも2つの振動センサにより、同時刻における所定時間の配管の振動波形を計測する計測工程と、計測工程で得られた振動波形から相互相関波形を求める相互相関波形演算工程と、相互相関波形演算工程で得られた相互相関波形を所定の分割区間で分割する分割工程と、分割工程で分割された区間ごとに区間に応じた周波数を有する周波数フィルターを選択するフィルター選択工程と、分割工程で分割された区間ごとの相互相関関数波形に対し、フィルター選択工程で選択された周波数フィルターにより処理をするフィルター処理工程と、フィルター処理工程で処理された相互相関関数波形に基づいて、各振動センサに対する異常音の到達時間差を求め、異常音の発生位置を算出する算出工程と、を含むものである。
この場合、相互相関波形演算工程で得られた相互相関波形を所定の分割区間で分割し、フィルター選択工程により分割工程で分割された区間ごとに区間に応じた周波数を有する周波数フィルターが選択される。
また、配管内を伝わる振動は減衰して小さくなっていく。一般に、高周波数帯の方が減衰しやすく、低周波数帯の方が減衰しにくい。そのため、低周波数帯の方が遠くまで伝わる。
一方、相互相関波形におけるピークから時間差を算出し、異常音の発生位置を特定する場合、相互相関波形が高周波数帯であればあるほど、波形の周期が短く、時間差の算出精度が高い。
その結果、分割された区間ごとに区間に応じた周波数を用いることで、高周波数帯または低周波数帯を確実に検出することができる。
(2)
第2の発明に係る異常音の発生位置特定方法は、一局面に従う異常音の発生位置特定方法において、フィルター処理工程における周波数フィルターは、相互相関波形の時間軸における時間差が少ない中央部と、時間差が大きい中央部以外とにおいて、中央部が中央部以外よりも高周波数帯が通過するように設定されてもよい。
この場合、相互相関関数の時間軸における中央部に相当する分割区間程、高い周波数帯を通過するフィルターを用いると算出工程における位置精度を高くすることができる。
(3)
第3の発明に係る異常音の発生位置特定方法は、一局面または第2の発明に係る異常音の発生位置特定方法において、分割工程で分割された区間ごとの相互相関関数に対して、隣接する区間ごとの周波数フィルターの周波数を25%以上95%以下の範囲内で、重複させてもよい。
この場合、分割工程で分割された区間ごとの相互相関関数に対して、隣接する区間ごとの周波数フィルターの周波数を25%以上95%以下の範囲内で、重複させることにより、区間ごとで特定の周波数成分だけを過度に評価しすぎるおそれがなく、同一の音源を探査することが可能となる。全く重複がない場合は、隣接する区間同士を評価する指標(周波数帯)が完全に異なるため、どちらかの区間における相互相関関数の振幅が相対的に高くなったり、低くなったりするおそれが生じる。一方、一部を重複させることにより、そのおそれをなくすことが可能となる。
(4)
他の局面に従う異常音の発生位置特定装置は、少なくとも2つの振動センサにより、同時刻における所定時間の配管の振動波形を計測する計測部と、計測部で得られた振動波形から相互相関波形を求める相互相関波形演算部と、相互相関波形演算部で得られた相互相関波形を所定の分割区間で分割する分割部と、 前記分割部で分割された区間ごとに前記区間に応じた周波数を有する周波数フィルターを選択するフィルター選択部と、前記分割部で分割された区間ごとの相互相関関数波形に対し、前記フィルター選択部で選択された前記周波数フィルターにより処理をするフィルター処理部と、前記フィルター処理部で処理された相互相関関数波形に基づいて、各振動センサに対する異常音の到達時間差を求め、異常音の発生位置を算出する算出部と、を含むものである。
この場合、相互相関波形演算部で得られた相互相関波形を所定の分割区間で分割し、フィルター選択部により分割部で分割された区間ごとに区間に応じた周波数を有する周波数フィルターが選択される。
また、配管内を伝わる振動は減衰して小さくなっていく。一般に、高周波数帯の方が減衰しやすく、低周波数帯の方が減衰しにくい。そのため、低周波数帯の方が遠くまで伝わる。
一方、相互相関波形におけるピークから時間差を算出し、異常音の発生位置を特定する場合、相互相関波形が高周波数帯であればあるほど、波形の周期が短く、時間差の算出精度が高い。
その結果、分割された区間ごとに区間に応じた周波数を用いることで、高周波数帯または低周波数帯を確実に検出することができる。
(5)
第5の発明に係る異常音の発生位置特定装置は、他の局面に従う異常音の発生位置特定装置において、フィルター処理工程における周波数フィルターは、相互相関波形の時間軸における時間差が少ない中央部と、時間差が大きい中央部以外とにおいて、中央部が中央部以外よりも高周波数帯が通過するように設定する設定部を含んでもよい。
この場合、相互相関関数の時間軸における中央部に相当する分割区間程、高い周波数帯を通過するフィルターを用いると算出部における位置精度を高くすることができる。
(6)
第6の発明に係る異常音の発生位置特定装置は、他の局面または第5の発明に係る異常音の発生位置特定装置において、分割部で分割された区間ごとの相互相関関数に対して、隣接する区間ごとの周波数フィルターの周波数を25%以上95%以下の範囲内で、重複させてもよい。
この場合、分割部で分割された区間ごとの相互相関関数に対して、隣接する区間ごとの周波数フィルターの周波数を25%以上95%以下の範囲内で、重複させることにより、区間ごとで特定の周波数成分だけを過度に評価しすぎるおそれがなく、同一の音源を探査することが可能となる。全く重複がない場合は、隣接する区間同士を評価する指標(周波数帯)が完全に異なるため、どちらかの区間における相互相関関数の振幅が相対的に高くなったり、低くなったりするおそれが生じる。一方、一部を重複させることにより、そのおそれをなくすことが可能となる。
異常音発生位置の特定方法の状況を説明するための模式図である。 振動センサを含む異常音の発生位置特定装置の一例を示す模式図である。 図2の振動センサの特徴の一例を示す模式図である 本実施の形態にかかる異常音発生位置の特定方法の一例を示すフローチャートである。 本実施の形態にかかる相互相関関数の一例を示す模式図である。 コヒーレンス関数処理の前段の一例を示すフローチャートである。 コヒーレンス関数処理の後段の一例を示すフローチャートである。 相互相関関数の周波数帯の頻度を積算した一例を示す模式図である。
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
<異常音発生位置の特定方法の状況説明>
図1は、異常音発生位置の特定方法の状況を説明するための模式図である。
図1に示すように、地中に管網110が設けられている。管網110には、一定間隔で、縦孔(マンホール)120が設けられている。本実施の形態においては、ポイントAおよびポイントBの間隔で縦孔120が設けられている。この場合、図1のポイントAおよびポイントBの縦孔120に、それぞれ振動センサ200を設ける。
<振動センサの説明>
図2は、振動センサを含む異常音の発生位置特定装置の一例を示す模式図であり、図3は図2の振動センサの特徴の一例を示す模式図である。
図2に示すように、本実施の形態にかかる異常音の発生位置特定装置100は、演算装置300および少なくとも一対の振動センサ200を含む。一対の振動センサ200は、共振型の振動センサ200である。
図2の振動センサ200は、台座210、支柱220、薄膜電極230,240、リード線231,241、圧電素子250、錘260およびGPS装置262を含む。
演算装置300は、後述するフィルターを生成する生成部310、および演算部320からなる。
図2に示すように、振動センサ200は、鉄製の台座210上に支柱220が固定される。支柱220の上端部に圧電素子250が設けられる。圧電素子250の一端部は、支柱220の上端部に片持ち支持されている。
圧電素子250の両面に銀ペーストを塗布して形成された上下一対の薄膜電極230,240が設けられる。支柱220および一対の薄膜電極230,240の間は、絶縁されている。
また、圧電素子250の他端部で、かつ薄膜電極230上に錘260が載置されている。
薄膜電極230には、リード線231が接続されており、薄膜電極240には、リード線241が接続されており、リード線231,241はそれぞれ演算装置300につながっている。
リード線231,241から出力される電位差を、コンピュータ等の処理装置により振動波形として出力する。
なお、本実施の形態においては、リード線231,241を用いることとしているが、これに限定されず、演算装置300との間で送受信可能な機能部を設けてもよい。
また、圧電素子250は、高分子圧電材料であるポリフッ化ビニリデンの延伸フィルム(PVDFフィルム)によって形成されている。
具体的なパラメータが、圧電材料の弾性Eと、断面二次モーメントJと、長さLと、幅bと、高さhとである場合、バネ定数kは、以下のように示される。
k=3EJ/L(J=bh/12)・・・(1)
圧電素子250と錘260とからなる系の共振周波数foは、以下のように示される。
fo=√(k/M)/2π・・・(2)
また、共振型の振動センサ200は、共振周波数foが、60Hz以上1000Hz未満の範囲内に少なくとも1個存在するように形成する。
本実施の形態に係る共振型の振動センサ200は、図3に示すように、100Hzから500Hzまでの間に共振周波数foが4個存在するように形成している。その理由としては、管網110を伝わる異常音、特に漏水音は、可聴音が多く、中でも1000Hz未満が多いからである。
具体的には、図3に示すように、共振周波数foは、260Hz近辺のピークP1、310Hz近辺のピークP2、350Hz近辺のピークP3、480Hz近辺のピークP4の4個のピークを有する。
なお、本実施の形態において、隣接するピークP1とピークP2との差は、50Hzであり、ピークP2とピークP3との差は、40Hzであり、ピークP3とピークP4との差は、130Hzである。
すなわち、本実施の形態においては、隣接する共振点の差が50Hz以下の組が2組ある。また、隣接する共振点の最大離間は130Hzである。
また、0Hz以上500Hz以下の範囲に複数の共振点をもってもよく、好ましくは、100Hz以上500Hz以下の範囲に複数の共振点をもってもよく、さらに好ましくは、200Hz以上350Hz以下の範囲内に複数の共振点をもってもよい。
さらに、共振点の最小離間は1Hz以上であればよく、コストの面から好ましくは、10Hz以上であることが好ましい。
一方、図3の破線は、従来の振動センサの一例を示すものである。この場合、ピークを形成していない。
また、振動センサ200は、管網110のいずれの位置に設置されたかをGPS装置262により演算装置300に送信する。その結果、演算装置300は、振動センサ200の位置を認識することができる。例えば、演算装置300は、振動センサ200の埋設位置を認識できる。
<異常音発生位置の特定方法のフローチャート>
続いて、異常音発生位置の特定方法について具体例を示しつつ説明する。
本実施の形態にかかる異常音発生位置の特定方法は、管網110の少なくとも2ヶ所(ポイントAおよびポイントB)に振動センサ200を設置し、管網110の欠陥等によって発生する異常音または振動を振動センサ200により検知する。
各振動センサ200に入力された波形のコヒーレンス関数を用いてフィルターを作成し、当該フィルターを適用した後、相互相関関数から振動の伝達時間差Tdを求め、伝達時間差Tdと振動の伝搬速度Vとから異常音発生位置を特定する方法である。
図1において、ポイントAの振動センサ200から距離Lの位置で流体の漏洩が発生したと仮定する。すなわち、距離Lの位置が異常音の発生位置(流体の漏洩位置)である。この場合、漏洩音は、ポイントBの振動センサ200に到達するまでにポイントAの振動センサ200の距離Lよりも距離にして距離Nだけ長い距離(L+N)を伝搬する。
したがって、ポイントAの振動センサ200およびポイントBの振動センサ200の距離をDと仮定した場合、漏洩音がポイントAの振動センサ200とポイントBの振動センサ200とに到着する伝達時間差Tdとすると、漏洩音の伝搬速度V、2つの振動センサ間の距離をDとして以下の式で求めることができる。
Td=N/V・・・(3)
また、
N=D−2L・・・(4)
で示すことができる。
式(4)を式(3)に代入することにより、
L=(D−V・Td)/2・・・(5)
と表すことができる。
以上のように距離Lを求めることができる。
以下、本実施の形態にかかる異常音発生位置の特定方法の具体例について説明する。図4は、本実施の形態にかかる異常音発生位置の特定方法の一例を示すフローチャートである。
まず、図4に示すように、管網110のポイントAの振動センサ200から漏洩音の波形を取得する(ステップS11)。同様に、管網110のポイントBの振動センサ200から漏洩音の波形を取得する(ステップS21)。
ここで、本発明に係る振動センサ200は、図3に示したように、共振周波数foが、60Hz以上1000Hz未満の間で4個あるため、流量の少ない漏れなどの振動波形を感度よく検出することができる。特に低周波数の帯域の振動波形の感度を高く維持することができる。すなわち、振動センサは、対象音の周波数が共振周波数と大きく異なる場合に、感度が極端に小さくなり、共振周波数に近づく程、感度を大きくすることができる。
なお、共振周波数foは、100Hz以上500Hz以下に少なくとも1個以上存在することが望ましい。
特に、振動センサの共振周波数foは、60Hz以上1000Hz未満の間において、好ましくは2個以上6個以下で、所定の間隔で有することが好ましいが、一定感度以下に落ち込んだ周波数帯域がある場合、当該周波数帯域に共振点を追加してもよい。
次いで、ステップS11で得られた波形、およびステップS21で得られた波形から、相互相関関数(ステップS31)を求める。相互相関関数は、N乗(Nは1以外の自然数)され、これにより相互相関関数の波形のピーク点が保存された状態で、それ以外の点が圧縮される。
次いで、本実施の形態においては、相互相関波形の時間軸において所定の区間で複数に分割する(ステップS32)。
図5は、本実施の形態にかかる相互相関関数の一例を示す模式図である。
図5に示すように、本実施の形態においては、5個の区間に分割した例を示す。5個の区間をそれぞれ、区間Aから区間Eと仮定する。
なお、本実施の形態においては、所定の区間を同一区間としたが、これに限定されず、時間軸が0に近い部分の時間を短くしてもよく、時間軸が0に遠い部分の時間区間を長くしてもよい。
次に、区間Cにおけるバンドパスフィルターの周波数をC1Hz以上C2Hz以下に設定する。また、区間Bおよび区間Dにおけるバンドパスフィルターの周波数をB1Hz以上B2Hz以下に設定する。最後に、区間Aおよび区間Eにおけるバンドパスフィルターの周波数をA1Hz以上A2Hz以下に設定する。なお、B1<C1<B2<C2および、A1<B1<A2<B2の関係を有する。
以上のように、区間Cにおけるバンドパスフィルターの周波数を最も高い周波数のバンドパスフィルターで設定する(ステップS33)。
その理由について、以下に説明する。相互相関波形におけるピークから時間差を算出し、異常音の発生位置を特定する場合、相互相関波形が高周波数帯であるほど、波形の周期が短く、時間差の算出精度が高くなる。
上記より遠方で異常音を検知する場合は、低周波数帯を用いた解析が必要であるが、位置精度をより確実にするためには、その中でもできる限り高周波数帯を解析に用いることが好ましい。
相互相関波形を算出した場合、2つの振動センサ200に共通で伝わった振動があると相互相関波形において、ピーク(頂点)が表れる。どちらか一方の振動センサ200にしか振動が伝わらなかった場合、相互相関波形において、ピーク(頂点)が生じない。そのため、2つの振動センサ200の間隔の中央にある振動源ほど、相互相関波形のピーク(頂点)が表れやすく、検知が容易であることとなる。
すなわち、同時刻における同一の振動から相互相関波形を算出した場合、時間軸における中央部が配管における振動センサ200間の中央部に相当する。
その結果、相互相関関数の時間軸における中央部に相当する分割区間ほど、高い周波数帯を通過するバンドパスフィルターを用いることで、確実に、異常音の発生位置を特定することが可能となる。
なお、上記実施例においては、バンドパスフィルターの周波数を予め既定して設定しているが、これに限定されず、コヒーレンス関数処理によりバンドパスフィルターを作成してもよい。コヒーレンス関数処理の詳細については、後述する。
次いで、フィルタリングした後に、区間Aから区間Eに分割した相互相関波形をつなぎ合わせて、相互相関関数波形の再構築を行う(ステップS34)。続いて、再構築した相互相関関数波形のピークから伝達時間差Tdを算出する(ステップS35)。
最後に、伝達時間差Tdと振動の伝搬速度とから異常音発生位置を特定する(ステップS35)。
(コヒーレンス関数処理)
続いて、既定の周波数フィルターを用いることなく、コヒーレンス関数を用いた場合について説明を行う。
図6は、コヒーレンス関数処理の前段の一例を示すフローチャートであり、図7はコヒーレンス関数処理の後段の一例を示すフローチャートである。
図6に示すように、まず、一対の振動センサ200の計測値から上述したコヒーレンス関数を算出する(ステップS51)。ここで、A地点の所定時刻の波形をA−1とし、B地点の同時刻の波形をB−1とする。
次に、コヒーレンス値の高い周波数帯を所定の周波数幅で選択する(ステップS52)。
具体的には、コヒーレンス値の高い周波数帯とは、所定の周波数幅におけるコヒーレンス値の積分値が大きい部分である。
本実施の形態においては、所定の周波数幅は、100Hzであるとし、面積が大きい順で、第1最大値、第2最大値、第3最大値の3か所の周波数帯を選択することとする。
本実施の形態におけるステップS52の処理は、以下に示す。コヒーレンス値の積分値で大きい周波数帯は、650Hz以上750Hz以下(f1−1とする。)、750Hz以上850Hz以下(f1−2とする。)、300Hz以上400Hz以下(f1−3とする。)の3か所であるため、当該3か所を選択する。
なお、本実施の形態においては、3か所の周波数帯を選択することとしたが、これに限定されず、第P箇所(Pは任意の整数)の周波数帯を選択してもよい。
ここで、選択された3か所の周波数帯を説明の上、650Hz以上750Hz以下の周波数帯を第1の周波数帯とし、750Hz以上850Hz以下の周波数帯を第2の周波数帯とし、300Hz以上400Hz以下の周波数帯を第3の周波数帯とする。
次に、一対の振動センサ200の元波形に対して選択された周波数帯の総当たりのバンドパスフィルターを通して波形を得る(ステップS53)。
ここで、具体的に、一対の振動センサ200の元波形に対して、第1周波数帯の周波数帯でバンドパスフィルターを通した波形を第1波形(A地点波形A’−1−1、B地点波形B‘−1−1)とする。
同様に、一対の振動センサ200の元波形に対して、第2周波数帯の周波数帯でバンドパスフィルターを通した波形を第2波形(A地点波形A’−1−2、B地点波形B‘−1−2)とし、第3周波数帯の周波数帯でバンドパスフィルターを通した波形を第3波形として作成する。
さらに、第1周波数帯および第2周波数帯のバンドパスフィルター、第2周波数帯および第3周波数帯のバンドパスフィルター、第1、第2、第3周波数帯のいずれも用いないバンドパスフィルター、第1、第2、第3周波数帯のすべてを用いたバンドパスフィルターを通した波形を第8波形(A地点波形A’−1−8、B地点波形B‘−1−8)として作成する。
次に、得られた波形に対して相互相関関数を算出する(ステップS54)。
具体的には、第1波形(A地点波形A’−1−1、B地点波形B‘−1−1)について第1相互相関関数(Td−1−1)を算出し、第2波形(A地点波形A’−1−2、B地点波形B‘−1−2)について第2相互相関関数(Td−1−2)を算出し、第3波形乃至第8波形(A地点波形A’−1−8、B地点波形B‘−1−8)について第3乃至第8相互相関関数(Td−1−8)を算出する。
続いて、得られた複数の相互相関関数において、ピークが明確に表れているものを1つ選択する(ステップS55)。
具体的には、ステップS54の処理において、第1相互相関関数から第8相互相関関数までの中より結果のピークが明確なものを選定する。
ここで、ピークが明確に表れているとは、8個の中からピークが最も高いものを選定する。
なお、本実施の形態においては、ピークが明確に表れているとは、8個の中からピークが最も高いものを選定することとしたが、これに限定されず、他の所定の条件を設定してもよい。
続いて、図7に示すように、ステップS51からステップS55の処理をn回数(nは任意の正の整数)繰り返した否かを判定する(ステップS55L)。n回数繰り返すまでステップS51からステップS55の処理を繰り返す。
続いて、n回数繰り返したステップS51からステップS55の処理から選択した相互相関関数の周波数帯の頻度を積算する(ステップS56)。
次いで、最大頻度の50%以上の頻度を有する周波数帯のみ通すフィルタ(バンドパスフィルター)を作成し、振動センサ200の波形に適用する(ステップS57)。
具体的に、図8は、ステップS55Lの処理を32回(n=32)繰り返し、相互相関関数の周波数帯の頻度を積算した一例を示す模式図である。なお、当然のことながら、当該処理とは、図6および図7のステップS51からステップS57までの処理を意味する。
図8に示すように、10回以上(最大となった20回の半分)選択された周波数帯を選定する。
その結果、60Hz以上200Hz以下の範囲、300Hz以上410Hz以下の範囲、460Hz以上560Hz以下の範囲となる。
続いて、選択された周波数帯以外を排除するフィルターを複数作成し、ステップS57により作成された複数のフィルターを振動センサ200の元波形に適用する。複数のフィルターのうち、高い周波数フィルターを区間Cに適用し、他の周波数フィルターを区間Bおよび区間Dに適用する。
なお、ステップS57の処理において使用する元波形は、フィルター作成時に使用した一対の振動センサ200からの波形であってもよく、一対の振動センサ200から再度、ステップS11およびステップS21を行い、再取得した波形を用いてもよい。
次いで、既定のフィルタリングと同様に、コヒーレンス関数処理によりフィルタリングした後に、区間Aから区間Eに分割した相互相関波形をつなぎ合わせて、相互相関関数波形の再構築を行う(ステップS34)。続いて、再構築した相互相関関数波形のピークから伝達時間差Tdを算出する(ステップS35)。
最後に、伝達時間差Tdと振動の伝搬速度とから異常音発生位置を特定する(ステップS35)。
なお、本発明における「総当たり」とは、複数の地点における波形のコヒーレンス値からバンドパス周波数帯を決定し、複数のバンドパスフィルターを形成する。仮に2個作製した場合、バンドパスフィルターのそれぞれを、組み合わせる。具体的に、フィルターなしの場合、フィルター1個目のみの場合、フィルター2個目のみの場合、フィルター1個目および2個目を適用した場合、の4種類である。すなわちバンドパスフィルターの数(N)に対して、Nの階乗個数のフィルターの総当たりを行うものであり、3個作製した場合、9種類である。なお、複数のバンドパスフィルターであればよく、Nの階乗個数でなく、2以上の整数となるような(Nの階乗−整数)個数であってもよい。
<実施例および比較例>
以下、管路長150mのポリ塩化ビニル管を用いて実施例1、2および比較例を実施した。
<実施例>
本実施例においては、管路長150mのポリ塩化ビニル管の両端に振動センサ200をそれぞれ設けた。また、振動センサ200が設置された位置から79m離れた位置に、バルブを設け、模擬的に漏水を作成した。
振動センサ200のそれぞれの場所で振動波形を計測して、ロガーに保存した。ロガーのサンプリングレートを50kHzとし、60秒間の波形(1秒間の波形データを60個)を取得した。その波形について、コンピュータを用いて解析を行った。
実施例1および実施例2においては、区分を行い、バントパスフィルターをかけた後、相互相関関数の再構築を行い、異常音位置を算出した。
なお、区分においては、振動の伝達速度を300m/secとした場合、相互相関関数における時間差が−0.5sec以上0.5sec以下の範囲が振動センサ200間に相当する部分になる。
実施例1では、区間Cにおいて250Hz以上450Hz以下のバンドパスフィルターを用い、区間Bおよび区間Dにおいて、100Hz以上300Hz以下のバントパスフィルターを用いた。実施例1においては、フィルターの周波数を約25%重複させて設定した。
実施例2では、区間Cにおいて150Hz以上600Hz以下のバンドパスフィルターを用い、区間Bおよび区間Dにおいて、100Hz以上600Hz以下のバンドパスフィルターを用いた。この状態はフィルターの周波数が90%重複している。
<比較例>
次に、比較例においては、実施例と異なり、区分を行わず、相互相関関数を算出し、異常音位置を算出した。その他においては、実施例と同じ処理を行った。
比較例における相互相関関数から算出した異常音位置は、84.5m離れた位置であり、実際と5.5mのずれが生じた。
一方、実施例1における相互相関関数のピークは、振動センサ200から79.2m離れた位置であり、0.2mのずれで対応できた。
また、実施例2における相互相関関数のピークは、振動センサ200から78.5m離れた位置であり、0.5mのずれで対応できた。
実施例および比較例から、本実施の形態における異常音発生位置の特定方法は、有効性が高いことがわかった。すなわち、5.5mずれた位置は、管網110の深さまで穴を掘っても漏水位置が見つからないという問題があるが、実施例1においては、ずれが0.2m、実施例2においては、ずれが0.5mであるため、穴を掘ると微小な漏水または樹脂管における漏水を見つけることができることがわかった。
以上のように、相互相関波形演算工程で得られた相互相関波形を所定の分割区間で分割し、フィルター選択工程により分割工程で分割された区間ごとに区間に応じた周波数を有する周波数フィルターが選択される。
その結果、分割された区間ごとに区間に応じた周波数を用いることで、高周波数帯または低周波数帯を確実に検出することができる。
また、相互相関関数の時間軸における中央部に相当する分割区間程、高い周波数帯を通過するフィルターを用いると異常音の発生位置の精度を高くすることができる。
なお、上記異常音発生位置の特定方法については、各種の管網110に適用することができる。例えば、水道の配管からの漏水を検出する他、水道以外の各種配管内の漏水を検出する用途、または、工場内の薬液等の配管における薬液等の流体の漏洩を検出する用途などでも使用することができる。
本発明においては、振動センサ200が「振動センサ」に相当し、ステップS11およびステップS21の処理が、「計測工程、計測部」に相当し、ステップS31の処理が「相互相関波形演算工程」に相当し、ステップS32の処理が、「分割工程」に相当し、演算部320が「相互相関波形演算部、フィルター選択部、分割部」に相当し、ステップS33の処理が、「フィルター選択工程」に相当し、ステップS34の処理が「算出工程」に相当し、演算部320が「算出部」に相当し、異常音の発生位置特定装置100が「異常音の発生位置特定装置」に相当し、図4のフローチャートの処理が「異常音の発生位置特定方法」に相当し、「区間C」が中央部に相当する。
本発明の好ましい一実施の形態は上記の通りであるが、本発明はそれだけに制限されない。本発明の精神と範囲から逸脱することのない様々な実施形態が他になされることは理解されよう。さらに、本実施形態において、本発明の構成による作用および効果を述べているが、これら作用および効果は、一例であり、本発明を限定するものではない。
100 異常音の発生位置特定装置
110 管網
200 振動センサ
231,241 リード線
262 GPS装置
300 演算装置
310 生成部
320 演算部

Claims (6)

  1. 少なくとも2つの振動センサにより、同時刻における所定時間の配管の振動波形を計測する計測工程と、
    前記計測工程で得られた振動波形から相互相関波形を求める相互相関波形演算工程と、
    前記相互相関波形演算工程で得られた相互相関波形を所定の分割区間で分割する分割工程と、
    前記分割工程で分割された区間ごとに前記区間に応じた周波数を有する周波数フィルターを選択するフィルター選択工程と、
    前記分割工程で分割された区間ごとの相互相関関数波形に対し、前記フィルター選択工程で選択された前記周波数フィルターにより処理をするフィルター処理工程と、
    前記フィルター処理工程で処理された相互相関関数波形に基づいて、各振動センサに対する異常音の到達時間差を求め、異常音の発生位置を算出する算出工程と、を含む、異常音の発生位置特定方法。
  2. 前記フィルター処理工程における前記周波数フィルターは、相互相関波形の時間軸における時間差が少ない中央部と、時間差が大きい中央部以外とにおいて、前記中央部が前記中央部以外よりも高周波数帯が通過するように設定される、請求項1記載の異常音の発生位置特定方法。
  3. 前記分割工程で分割された区間ごとの相互相関関数に対して、隣接する区間ごとの前記周波数フィルターの周波数を25%以上95%以下の範囲内で、重複させた、請求項1または2記載の異常音の発生位置特定方法。
  4. 少なくとも2つの振動センサにより、同時刻における所定時間の配管の振動波形を計測する計測部と、
    前記計測部で得られた振動波形から相互相関波形を求める相互相関波形演算部と、
    前記相互相関波形演算部で得られた相互相関波形を所定の分割区間で分割する分割部と、
    前記分割部で分割された区間ごとに前記区間に応じた周波数を有する周波数フィルターを選択するフィルター選択部と、
    前記分割部で分割された区間ごとの相互相関関数波形に対し、前記フィルター選択部で選択された前記周波数フィルターにより処理をするフィルター処理部と、
    前記フィルター処理部で処理された相互相関関数波形に基づいて、各振動センサに対する異常音の到達時間差を求め、異常音の発生位置を算出する算出部と、を含む、異常音の発生位置特定装置。
  5. 前記フィルター処理部における前記周波数フィルターは、相互相関波形の時間軸における時間差が少ない中央部と、時間差が大きい中央部以外とにおいて、前記中央部が前記中央部以外よりも高周波数帯が通過するように設定する設定部とを含む、請求項4記載の異常音の発生位置特定装置。
  6. 前記分割部で分割された区間ごとの相互相関関数に対して、隣接する区間ごとの前記周波数フィルターの周波数を25%以上95%以下の範囲内で、重複させる、請求項4または5記載の異常音の発生位置特定装置。

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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019124613A (ja) * 2018-01-18 2019-07-25 大井電気株式会社 漏水検出装置
CN113113167A (zh) * 2021-04-27 2021-07-13 上海核工程研究设计院有限公司 一种核电站主设备振动响声检测数据快速定位的方法
CN115127512A (zh) * 2022-07-18 2022-09-30 河海大学 一种铰缝破损快速检测方法及系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08226865A (ja) * 1994-11-09 1996-09-03 At & T Corp 導管の漏れの位置を決定する方法
JPH11201859A (ja) * 1998-01-13 1999-07-30 Mitsui Eng & Shipbuild Co Ltd 周波数帯域分割による配管漏洩検知方法
JP2000221020A (ja) * 1999-02-01 2000-08-11 Mitsubishi Electric Corp 異常箇所検出装置
JP2001108563A (ja) * 1999-10-05 2001-04-20 Mitsubishi Electric Corp 異常箇所検出装置
US6453247B1 (en) * 2000-01-14 2002-09-17 National Research Council Of Canada PC multimedia-based leak detection system for water transmission and distribution pipes
JP2006003311A (ja) * 2004-06-21 2006-01-05 Mitsubishi Electric Corp 異常箇所検出装置
WO2011021039A1 (en) * 2009-08-19 2011-02-24 Severn Trent Water Limited Leak detector
JP2015102486A (ja) * 2013-11-27 2015-06-04 積水化学工業株式会社 欠陥位置の特定方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08226865A (ja) * 1994-11-09 1996-09-03 At & T Corp 導管の漏れの位置を決定する方法
JPH11201859A (ja) * 1998-01-13 1999-07-30 Mitsui Eng & Shipbuild Co Ltd 周波数帯域分割による配管漏洩検知方法
JP2000221020A (ja) * 1999-02-01 2000-08-11 Mitsubishi Electric Corp 異常箇所検出装置
JP2001108563A (ja) * 1999-10-05 2001-04-20 Mitsubishi Electric Corp 異常箇所検出装置
US6453247B1 (en) * 2000-01-14 2002-09-17 National Research Council Of Canada PC multimedia-based leak detection system for water transmission and distribution pipes
JP2006003311A (ja) * 2004-06-21 2006-01-05 Mitsubishi Electric Corp 異常箇所検出装置
WO2011021039A1 (en) * 2009-08-19 2011-02-24 Severn Trent Water Limited Leak detector
JP2015102486A (ja) * 2013-11-27 2015-06-04 積水化学工業株式会社 欠陥位置の特定方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019124613A (ja) * 2018-01-18 2019-07-25 大井電気株式会社 漏水検出装置
CN113113167A (zh) * 2021-04-27 2021-07-13 上海核工程研究设计院有限公司 一种核电站主设备振动响声检测数据快速定位的方法
CN115127512A (zh) * 2022-07-18 2022-09-30 河海大学 一种铰缝破损快速检测方法及系统
CN115127512B (zh) * 2022-07-18 2024-02-13 河海大学 一种铰缝破损快速检测方法及系统

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