JP2018036073A

JP2018036073A - 構造物の劣化判定方法

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Publication number: JP2018036073A
Application number: JP2016167142A
Authority: JP
Inventors: 大脇　雅直; Masanao Owaki; 雅直大脇; 財満　健史; Takefumi Zaima; 健史財満
Original assignee: Kumagai Gumi Co Ltd
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Priority date: 2016-08-29
Filing date: 2016-08-29
Publication date: 2018-03-08
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Also published as: JP6765754B2

Abstract

【課題】加振力がばらついた場合でも、構造物が劣化しているか否かを確実に判定する。【解決手段】構造物の基準健全領域を設定した後、基準健全領域内の複数の加振点の発生音圧信号から、加振点毎に、１/３オクターブバンドの各レベル、時系列波形の変化量と存在量、周波数特性の変化量と存在量などの判定項目のデータを算出して基準データ群を構築し、判定項目のデータから判定項目のデータ間の相関関数を算出し、劣化判定箇所である計測点における発生音の音圧信号から算出される、判定項目のデータである計測データと、前記算出された相関関数とを用いて、計測データと基準データ群との間のマハラノビスの距離を算出し、算出されたマハラノビスの距離を用いて計測点の劣化判定を行う際に、判定項目のデータを算出するため周波数スペクトルとして、パワー平均の値が所定の値になるように基準化したものを用いた。【選択図】図１

Description

本発明は、例えば、橋梁やトンネルの内壁などの構造物が劣化しているか否かを判定する方法に関するものである。

従来、橋梁やトンネルの内壁などのコンクリート構造物にひび割れや空隙などの非健全部があるか否かを検査する方法として、構造物表面をハンマーなどで打撃して加振したときに発生する音を作業者が聞いて、非健全部があるか否かを判断していた。しかし、このような方法では、加振力が一定でないだけでなく、非健全部があるか否かの判断が作業者により異なる場合があるといった問題点があった。
そこで、ハンマー加振したときに発生する音をマイクロフォンで採取し、採取された音の周波数スペクトルと予め記憶しておいた健全部の周波数スペクトルである基準周波数スペクトルを比較することで、コンクリート構造物の剥離の有無を判定する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
この特許文献１では、ハンマーとマイクロフォンとを一体に構成した打撃・集音装置と、この打撃・集音装置をトンネルの内壁近傍に移動させる台車とを備えたコンクリートの剥離診断装置をトンネル内に設置するとともに、打撃・集音装置をトンネルの内壁に沿って移動させることで、トンネルの内壁のコンクリートの剥離を検出するようにしている。

特開２００１−２４９１１７号公報

しかしながら、前記従来のコンクリートの剥離診断装置は、設置や移動が困難な場所では使用できないため、橋梁や河川に渡された道路などのように足場が安定しない場所では、作業者が構造物表面をハンマーなどで打撃しなければならなかった。
作業者が加振する場合には、加振力を一定にすることが困難であるため、前記従来の方法のように、採取した音の周波数スペクトルを用いて剥離診断したとしても、診断精度が低下してしまうといった問題点があった。

本発明は、従来の問題点に鑑みてなされたもので、加振力がばらついた場合でも、構造物が劣化しているか否かを確実に判定する方法を提供することを目的とする。

本発明は、構造物の表面を加振したときに構造物が発生する発生音の音圧信号の周波数スペクトルから、前記構造物が劣化しているか否かを判定する方法であって、前記構造物の基準健全領域を設定するステップと、前記基準健全領域内の複数の加振点の発生音の音圧信号を採取するステップと、前記基準健全領域内の加振点の音圧信号の周波数スペクトルを算出するステップと、前記算出された周波数スペクトルを、前記周波数スペクトルのパワー平均の値が所定の値になるように基準化した基準化健全周波数スペクトルを求めるステップと、前記基準化健全部周波数スペクトルから、加振点毎に判定項目のデータを算出して基準データ群を構築するステップと、前記判定項目のデータから前記判定項目のデータ間の相関関数を算出するステップと、前記構造物の劣化判定箇所である計測点における発生音の音圧信号を採取するステップと、前記計測点の音圧信号の周波数スペクトルを算出するステップと、前記算出された音圧信号の周波数スペクトルを、前記周波数スペクトルのパワー平均の値が所定の値になるように前記周波数スペクトルを基準化した基準化計測部周波数スペクトルを求めるステップと、前記基準化計測部周波数スペクトルから、前記判定項目のデータである計測データを算出するステップと、前記計測データと前記相関関数とを用いて、前記計測データと前記基準データ群との間のマハラノビスの距離を算出するステップと、前記算出されたマハラノビスの距離を用いて前記計測点の劣化判定を行うステップと、を備え、前記判定項目が、前記基準化された周波数スペクトルの音圧レベル、１/３オクターブバンドの各レベル、周波数スペクトルの変化量と存在量のいずれか、または、複数であることを特徴とする。
このように、計測する構造物を加振したときに音が変わらない領域を基準健全領域とし、この基準健全領域のデータを基準データ群とするとともに、計測データと基準データ群との間のマハラノビスの距離により構造物が劣化しているか否かを判定するようにしたので、構造物の劣化判定を容易にかつ確実に行うことができる。
また、周波数スペクトルのパワー平均の値が所定の値になるように基準化した周波数スペクトルを用いて構造物が劣化しているか否かを判定したので、加振力がばらついた場合でも、構造物が劣化しているか否かを精度よく判定することができる。
また、本発明は、前記所定の値を、予め設定された前記構造物の基準健全領域内の加振点の発生音の周波数スペクトルのうちの予め設定された周波数範囲のパワー平均の値としたことを特徴とする。
これにより、前記所定の値が、劣化判定を行う現場の構造物の形状や配筋の情報を含んだ値となるので、構造物の劣化判定精度を更に向上させることができる。
また、前記周波数スペクトル（基準化された周波数スペクトルも含む）の周波数範囲、及び、前記予め設定された周波数範囲を、８００Ｈｚ〜１００００Ｈｚとしたので、道路交通量の影響により生じる不要な低周波成分を排除できるので、劣化判定精度を向上させることができるとともに、劣化判定を効率よく行うことができる。
また、前記周波数スペクトルの周波数範囲、及び、前記予め設定された周波数範囲を、３０００Ｈｚ〜６５００Ｈｚとすれば、劣化判定精度を更に向上させることができる。

また、前記劣化判定を行うステップで、予め求めておいた劣化していない試験体の複数個所を加振したときの発生音のデータを用いて算出したマハラノビスの距離に基づいて設定した閾値を用いて前記計測点の劣化判定を行うようにしたので、劣化判定の精度をより高めることができる。
また、前記劣化判定を行うステップで、予め求めておいた内部に空洞のある試験体を加振したときの発生音のデータを用いて算出したマハラノビスの距離に基づいて設定した閾値と、ひび割れによる浮きが存在する試験体を加振したときの発生音のデータを用いて算出したマハラノビスの距離に基づいて設定した閾値とのいずれか一方、または、両方を用いて前記計測点の劣化判定を行うようにしたので、計測点の劣化状態についても判定できる。

なお、前記発明の概要は、本発明の必要な全ての特徴を列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となり得る。

本実施の形態に係るコンクリート構造物の劣化判定システムの構成を示す図である。基準健全領域内の複数点を加振したときの周波数スペクトルのバラつきを示す図である。周波数スペクトルを基準化する方法を説明するための図である。非健全部の周波数スペクトルの一例を示す図である。コンクリート構造物の劣化判定方法を示すフローチャートである。１/３オクターブバンドの各レベルの算出方法を示す図である。基準データ群と正規化された基準データ群を示す図である。空隙部を有する試験体のマハラノビスの距離の分布例を示す図である。周波数スペクトルにおける存在量と変化量の抽出方法を示す図である。

図１は、本実施の形態に係るコンクリート構造物の劣化判定システム（以下、劣化判定システムという）１の構成を示す図で、劣化判定システム１は、加振手段としてのハンマー２と、音採取手段としてのマイクロフォン３と、劣化判定装置４と、表示装置５とを備える。
同図に示すように、本例では、作業者Ｗ（腕のみを記載）が、劣化診断の対象物であるコンクリート構造物としての建造物の壁部（以下、壁部６という）の表面を、ハンマー２で打撃して加振した際に発生する音（以下、発生音という）をマイクロフォン３で採取することで、壁部６の発生音の音圧信号を検出する。
劣化判定装置４は、音データ取込手段４１と、記憶手段４２と、周波数スペクトル算出手段４３と、周波数スペクトル基準化手段４４と、統計データ作成手段４５と、相関行列生成手段４６と、劣化判定手段４７とを備える。
劣化判定装置４の記憶手段４２〜劣化判定手段４７までの各手段は、例えば、パーソナルコンピュータのソフトウェアとメモリーとにより構成される。
音データ取込手段４１は、増幅器４１ａとＡ／Ｄ変換器４１ｂとを備える。
増幅器４１ａは、マイクロフォン３で測定された音圧信号から高周波ノイズ成分を除去するとともに、音圧信号を増幅する。Ａ／Ｄ変換器４１ｂは、増幅された音圧信号をＡ／Ｄ変換し、Ａ／Ｄ変換された音圧信号である音圧波形データを記憶手段４２に送る。
記憶手段４２は、基準発生音記憶部４２ａと計測発生音記憶部４２ｂとを備える。
基準発生音記憶部４２ａは、「基準健全領域」における加振点の音圧波形データを記憶し、計測発生音記憶部４２ｂは、劣化判定する加振点の音圧波形データ（以下、計測音データという）を記憶する。ここで、「基準健全領域」とは、劣化判定する壁部６の表面を打撃して加振した際に発生する発生音の高低（もしくは、音色）が殆ど変化しない連続した領域を指す。以下、基準健全領域における加振点の打音データを健全部データという。
なお、基準健全領域内の点を劣化判定する場合には、再度加振した基準健全領域内の加振点の音圧波形データは、計測音データとして計測発生音記憶部４２ｂに記憶される。

周波数スペクトル算出手段４３は、音圧波形抽出部４３ａと、周波数スペクトル算出部４３ｂとを備える。
音圧波形抽出部４３ａは、基準発生音記憶部４２ａと計測発生音記憶部４２ｂとに記憶された加振点毎の音圧波形データである健全部データと計測音データとを抽出し、周波数スペクトル算出部４３ｂは、抽出した健全部データと計測音データとをそれぞれＦＦＴ処理して、周波数スペクトルを算出する。
周波数スペクトル基準化手段４４は、基準パワー値算出部４４ａと周波数スペクトル基準化部４４ｂとを備える。
基準パワー値算出部４４ａは、健全部データの周波数スペクトルのそれぞれについて、加振点毎に、所定の周波数範囲（ここでは、特定の卓越周波数を持たない、比較的高い周波数領域である３０００Ｈｚ〜６５００Ｈｚ）の音圧信号のパワー平均（エネルギー平均）を求めるとともに、これらパワー平均の平均値である基準パワー値を算出する。
周波数スペクトル基準化部４４ｂは、健全部データの周波数スペクトルと計測音データの周波数スペクトルを、基準パワー値算出部４４ａで算出された基準パワー値を用いて基準化する。
ところで、８００Ｈｚ未満の低周波数領域の音圧信号は、道路交通量の影響などのため、不要な成分が入る恐れがあり、１００００Ｈｚ以上の高周波領域では、健全部と非健全部との差がないので、フーリエ変換において対象とする周波数範囲は８００Ｈｚ〜１００００Ｈｚの範囲とすることが好ましい。なお、本例では、基準化する周波数スペクトルの範囲を前記の所定の周波数範囲よりも広い８９０Ｈｚ〜７０７０Ｈｚとした。

ここで、周波数スペクトルの基準化について説明する。
図２は、基準健全領域内の表面１３６点をハンマー２で加振したときの周波数スペクトルを示す図である。同図の、上側の細い実線が最大値（max）、下側の細い実線が最小値（min）、中央の太い実線が平均値（ave）である。また、上側の破線が平均値＋２×標準偏差（ave＋2σ）、下側の破線が平均値−２×標準偏差（ave−2σ）である。
このグラフから、平均値±２×標準偏差（95.5%の範囲に相当）における周波数スペクトルの「形」は概ね保たれていることが分かる。
したがって、加振音を基準化しても、周波数スペクトルの形、すなわち、加振音の周波数特性は同一であると見做すことができる。
周波数スペクトルの基準化は、周波数スペクトルの大きさを、当該周波数スペクトルのパワー平均値（Power Average）を基準とした相対値とすることである。すなわち、図３に示すように、算出したパワー平均値の値を、同図の四角い枠で囲った基準パワー値（例えば、５０ｄＢ）とすれば周波数スペクトルを基準化できる。なお、基準パワー値は、上記のように、基準健全領域の加振音のパワー平均の平均値である。
図３に示すように、健全部では、対象としている周波数範囲（３０００Ｈｚ〜６５００Ｈｚ）では、大きく卓越した周波数成分は見られず、周波数特性は概ね平坦となるが、図４（ａ）に示す空隙部や、図４（ｂ）に示す浮き部などの非健全部では、卓越した周波数成分が見られる。
したがって、周波数スペクトルの基準化すれば、健全部と非健全部の周波数スペクトルの「形」の差をより明確にできるとともに、加振力によるレベル変動に関係なく加振点が健全部か、非健全部（空隙部もしくは浮き部）かを判定することができる。このことは、周波数範囲を８９０Ｈｚ〜７０７０Ｈｚとしても同様である。

統計データ作成手段４３は、周波数スペクトルの特徴を比較するための統計データを作成する。本例では、統計データとして、周波数スペクトル毎に矩形フィルタを用いて１/３オクターブバンドの各レベルを加振点Ｐ毎に求める。なお、周波数スペクトルは、周波数スペクトル基準化手段４４で基準化された、健全部の加振点の周波数スペクトルである基準化健全部周波数スペクトルと、計測点の周波数スペクトルである基準化計測部周波数スペクトルである。
具体的には、基準健全領域内の加振点をＰ_i（ｉ＝１〜ｎ）とし、１/３オクターブバンドの中心周波数をｆ_ｊ（ｊ＝１〜ｋ）とすると、基準健全領域内の加振点Ｐ_iにおける１/３オクターブバンドの各レベルが基準データ群を構築するデータ（基準データｙ_ij）で、劣化判定箇所における加振点Ｐ_rにおける１/３オクターブバンドの各レベルが計測データｙ_rjである。以下、劣化判定箇所における加振点Ｐ_rを計測点Ｐ_rという。
相関行列生成手段４６は、基準データ群のデータである基準データｙ_iｊを用いて、１/３オクターブバンドの各レベル間の相関行列Ｒを生成する。
劣化判定手段４７は、マハラノビスの距離算出部４７ａと、判定部４７ｂとを備える。
マハラノビスの距離算出部４７ａは、計測点Ｐ_rのデータである１/３オクターブバンドの各レベルｙ_rｊと、相関行列Ｒとを用いて、計測点Ｐ_rにおける発生音のデータと基準データ群とのマハラノビスの距離Ｄ²を求める。
相関行列の生成方法及びマハラノビスの距離Ｄ²の算出方法については後述する。
判定部４７ｂは、マハラノビスの距離Ｄ²と予め設定された閾値とを比較することで、計測点Ｐ_rが健全部であるか否かを判定する。
表示装置５は、劣化判定手段４５の判定結果を、ディスプレイなどの表示画面５ａ上に表示する。

次に、劣化判定方法について、図５のフローチャートを参照して説明する。
まず、基準健全領域を設定する（ステップＳ１１）。
基準健全領域は、劣化判定する壁部６の表面を打撃して加振した際に発生する発生音の高低（もしくは、音色）が変化しない連続した領域を指す。以下、基準健全領域における加振点の打音データを健全部データという。
すなわち、健全部と非健全部とでは、打音の周波数特性が異なるので、予め設定された１つもしくは複数の特定周波数領域の音圧レベルを調べることで、加振点が健全部か否かを判定できる。
また、健全部における打音と非健全部における打音とでは、発生音の高低（もしくは、音色）が明らかに異なるので、加振点が健全部か否かの判定を作業者Ｗが行っても良い。
基準健全領域の設定が終了した後には、健全部データを取得（ステップＳ１２）した後、取得された健全部データ（複数の加振点の音圧波形データ）の周波数スペクトルを算出する（ステップＳ１３）。
ステップ１４では、周波数スペクトル毎に、所定の周波数範囲の音圧信号のパワー平均を求めるとともに、これらパワー平均の平均値である基準パワー値を算出し、ステップ１５では、この基準パワー値を用いて健全部データの周波数スペクトル基準化して基準化健全部周波数スペクトルを求める。

次に、相関行列を算出するための基準データ群を構築する（ステップＳ１６）。
基準データ群は、上記したように、加振点Ｐ_i（ｉ＝１〜ｎ）毎に求められる音圧波形データの変量であるｋ個の判定項目の値ｙ_iｊ（ｊ＝１〜ｋ）から構成される。
判定項目としては、音圧レベル、１/３オクターブバンドの各レベル、時間軸波形の変化量と存在量、周波数特性の変化量と存在量、加振点の位置と音源方向との差などが挙げられる。
本例では、１/３オクターブバンドの各レベルを判定項目とするとともに、取得された健全部データの１/３オクターブバンドの各レベルを求めることで、相関行列を算出するための基準データ群を構築する。
具体的には、図６（ａ）に示すように、健全部データである基準健全領域における打音の時系列波形を、１２５ｍｓｅｃ（サンプリング周波数１６３８４Ｈｚ、データ長２０４８個）間隔で切り出し、それぞれの時系列波形をフーリエ変換して、図６（ｂ）に示すような、周波数スペクトルを求めた後、この周波数スペクトルを基準化した基準化健全部周波数スペクトルを求め、基準化健全部周波数スペクトル毎に矩形フィルタを用いて１/３オクターブバンドの各レベルを求める。
本例では、フーリエ変換において対象とする周波数範囲を８９０Ｈｚ〜７０７０Ｈｚとしたので、図６（ｃ）に示すように、音圧レベルを求める１/３オクターブバンドの中心周波数ｆ_j（ｊ＝１〜ｋ）は、１０００Ｈｚ，１２５０Ｈｚ，１６００Ｈｚ，２０００Ｈｚ，２５００Ｈｚ，３１５０Ｈｚ，４０００Ｈｚ，５０００Ｈｚ，６３００Ｈｚとなる。すなわち、基準データ群を構成する変量の数である判定項目の数（以下、項目数ｋという）は、ｋ＝９である。
また、本例では、基準データ群を構築するためのデータ数である健全部のデータ数ｎをｎ＝２０とした。多変量解析ではデータ数は多い方が望ましいが、健全部では変数間の相関が高いので、データ数としてはｎ＞ｋであればよい。
このように、打音の取得位置であるデータ番号をｉ（ｉ＝１〜ｎ）、判定項目である中心周波数ｆ_jをｊ（ｊ＝１〜ｋ）とすると、基準データ群は、ｎ×ｋ個の基準データｙ_ijから構築される。

次に、基準データｙ_ijを正規化して相関行列を算出する（ステップＳ１７）。
詳細には、図７に示すように、基準データｙ_ijの判定項目毎の平均ｍ_jと標準偏差σ_jとを求めた後、平均ｍ_jと標準偏差σ_jとを用いて基準データｙ_ijを正規化する。正規化されたデータをＹ_ijとすると、Ｙ_ij＝（ｙ_ij−ｍ_j）／σ_jである。正規化されたデータＹ_ijの平均は０で、標準偏差は１である。
次に、この正規化されたデータＹ_ijから、以下の［数１］に示す式を用いてＹ_ipとＹ_iqとの相関係数ｒ_pqを算出することで、以下の［数２］に示すような、対角要素が１、ｐ行ｑ列の要素がｒ_pqである、ｋ×ｋの相関行列Ｒを算出する。

相関行列の算出が終了した後には、劣化判定箇所における加振点である計測点Ｐ_rにおける発生音を取得して基準化計測部周波数スペクトルを求め（ステップＳ１８）た後、ステップＳ１９に進んで、発生音の１/３オクターブバンドの各レベルである計測データｙ_rj（ｊ＝１〜ｋ）を算出する。
次に、算出された計測データｙ_rj（ｊ＝１〜ｋ）を正規化し、正規化された計測データである１/３オクターブバンドの各レベルＹ_rj（ｊ＝１〜ｋ）とステップＳ１７で算出した相関行列Ｒの逆行列Ｒ^-1とを用いて、計測点Ｐ_rにおける計測データと基準データ群とのマハラノビスの距離Ｄ²を求める（ステップＳ２０）。
マハラノビスの距離Ｄ²は、以下の［数３］に示す式を用いて求められる。

ここで、ｋは項目数である。

次に、ステップＳ２０で求めたマハラノビスの距離Ｄ²と予め設定された閾値Ｋとを用いて、計測点Ｐ_rの劣化判定を行う（ステップＳ２１）。
Ｄ²＞Ｋである場合には計測点Ｐ_rが非健全部であると判定し、Ｄ²≦Ｋである場合には計測点Ｐ_rが健全部であると判定する。本例では、Ｋ＝４とした。
判定後は、判定結果をディスプレイなどの表示画面５ａ上に表示する（ステップＳ２２）。
ステップＳ２３では、計測が終了したか否かを判定する。
計測が終了していない場合には、ステップＳ１８に戻って、次の計測点Ｐ_r+1の発生音を計測し、計測が終了した場合には、本処理を終了する。
なお、計測点Ｐ_rが非健全部であると判定された場合には、作業者Ｗが、スプレーなどで、計測点Ｐ_rに印をつけるようにすればよい。これにより、非健全部の位置だけでなく、壁６における非健全部の分布状態についても知ることができる。

［実験例］
図７は、空隙部と浮き部とを有する直方体状のコンクリート試験体を加振したときに発生する発生音のマハラノビスの距離Ｄ²の分布例を示す図で、基準データ群としては、空隙部及び浮き部から所定距離離れた健全部を加振したときの発生音のデータを用いた。
同図において、横軸は加振位置、縦軸はマハラノビスの距離Ｄ²で、Ｄ²＞１００のものは、Ｄ²＝１００とした。
図７から明らかなように、空隙部及び浮き部では、マハラノビスの距離Ｄ²が非常に大きく、計測データが基準データ群から大きく離れていることがわかる。
これにより、マハラノビスの距離Ｄ²を用いてコンクリート構造物の劣化判定を行うことができることが確認された。

以上、本発明を実施の形態及び実験例を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は前記実施の形態に記載の範囲には限定されない。前記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者にも明らかである。そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲から明らかである。

例えば、前記実施の形態では、基準パワー値として、健全部の周波数スペクトルのパワー平均の平均値としたが、例えば、５５ｄＢなど、単に所定の値であってもよい。なお、この所定の値は、実験室等で空隙部や浮き部のないコンクリートの表面を複数個所加振して求めた値とすることが好ましい。
また、前記実施の形態では、建造物の壁部６の劣化状態を判定したが、本発明は橋梁やトンネルの内壁、更には建造物の躯体などの他のコンクリート構造物にも適用可能である。また、本発明は、コンクリート構造物だけでなく、モルタルやタイルなどから成る構造物の劣化診断にも適用できる。
また、前記実施の形態では、フーリエ変換において対象とする周波数範囲を８９０Ｈｚ〜７０７０Ｈｚとしたが、健全部と非健全部の周波数スペクトルの「形」の差がより明確な３０００Ｈｚ〜６５００Ｈｚとすれば、劣化判定精度を更に向上させることができる。

また、前記実施の形態では、１/３オクターブバンドの各レベルを判定項目としたが、音圧レベル、時間軸波形の変化量と存在量、周波数特性の変化量と存在量などを判定項目としてもよい。
例えば、周波数特性の変化量と存在量とを判定項目とする場合には、健全部データの音圧信号を、サンプリング周波数１６３８４Ｈｚ、データ長２０４８個（周波数分解能８Ｈｚ）でフーリエ変換して得られた周波数スペクトルを用いればよい。この場合も、道路交通音などの影響を考慮して、変化量と存在量とを求める打音の周波数スペクトルの周波数範囲は８９０Ｈｚ〜７０７０Ｈｚとすることが好ましい。
変化量と存在量とは周波数スペクトルの特徴を抽出するために用いられるもので、図８に示すように、周波数軸（横軸）に平行な複数の標本線を設定し、周波数特性値が標本線の値よりも大きい周波数のカウント数が存在量で、周波数特性値が標本線を横切った周波数のカウント数が変化量である。
例えば、標本線の数を７本とすれば、測定項目数はｋ＝７×２＝１４となる。したがって、健全部のデータ数としては、ｎ＞１４であればよい。
なお、判定項目を求めるための周波数スペクトルとしては、基準化健全部周波数スペクトル及び基準化計測部周波数スペクトルを用いることはいうまでもない。

また、前記実施の形態では、劣化判定の閾値をＫ＝４としたが、予め求めておいた劣化していない試験体の複数個所を加振したのデータｙ_sjを用いて算出したマハラノビスの距離Ｄ_s ²に基づいて設定した閾値Ｋ_sを用いて計測点の劣化判定を行ってもよい。閾値Ｋ_sとしては、例えば、Ｄ_s ²の平均値Ｄ_sm ²、もしくは、Ｄ_s ²の最大値Ｄ_smax ²に、ａ＞０である係数をかけたものを用いるなどすればよい。
また、予め求めておいた内部に空洞のある試験体を加振したときの発生音のデータｙ_vjを用いて算出したマハラノビスの距離Ｄ_vに基づいて設定した閾値Ｋ_vと用いて、計測点の劣化状態が空洞であるか否かを判定するようにしてもよい。
また、ひび割れによる浮きが存在する試験体を加振したときの発生音のデータｙ_fjを用いて算出したマハラノビスの距離Ｄ_ｆに基づいて設定した閾値Ｋ_fと用いて、計測点の劣化状態が浮きであるか否かを判定することも可能である。

１コンクリート構造物の劣化判定システム、２ハンマー、３マイクロフォン、
４劣化判定装置、５表示装置、６壁部、
４１音データ取込手段、４２記憶手段、４３周波数スペクトル算出手段、
４４周波数スペクトル基準化手段、４５統計データ作成手段、
４６相関行列生成手段、４７劣化判定手段。

Claims

構造物の表面を加振したときに構造物が発生する発生音の音圧信号の周波数スペクトルから、前記構造物が劣化しているか否かを判定する方法であって、
前記構造物の基準健全領域を設定するステップと、
前記基準健全領域内の複数の加振点の発生音の音圧信号を採取するステップと、
前記基準健全領域内の加振点の音圧信号の周波数スペクトルを算出するステップと、
前記算出された周波数スペクトルを、前記周波数スペクトルのパワー平均の値が所定の値になるように基準化した基準化健全周波数スペクトルを求めるステップと、
前記基準化健全部周波数スペクトルから、加振点毎に判定項目のデータを算出して基準データ群を構築するステップと、
前記判定項目のデータから前記判定項目のデータ間の相関関数を算出するステップと、
前記構造物の劣化判定箇所である計測点における発生音の音圧信号を採取するステップと、
前記計測点の音圧信号の周波数スペクトルを算出するステップと、
前記算出された音圧信号の周波数スペクトルを、前記周波数スペクトルのパワー平均の値が所定の値になるように前記周波数スペクトルを基準化した基準化計測部周波数スペクトルを求めるステップと、
前記基準化計測部周波数スペクトルから、前記判定項目のデータである計測データを算出するステップと、
前記計測データと前記相関関数とを用いて、前記計測データと前記基準データ群との間のマハラノビスの距離を算出するステップと、
前記算出されたマハラノビスの距離を用いて前記計測点の劣化判定を行うステップと、
を備え、
前記基準健全領域が、前記構造物の表面を加振したときの発生音の高低、もしくは、音色が変化しない連続した領域であり、
前記判定項目が、前記基準化された周波数スペクトルの音圧レベル、１/３オクターブバンドの各レベル、周波数スペクトルの変化量と存在量のいずれか、または、複数であることを特徴とする構造物の劣化判定方法。
前記所定の値が、予め設定された前記構造物の基準健全領域内の加振点の発生音の周波数スペクトルのうちの予め設定された周波数範囲のパワー平均の値であることを特徴とする請求項１に記載の構造物の劣化判定方法。
前記周波数スペクトルの周波数範囲、及び、前記予め設定された周波数範囲を、８００Ｈｚ〜１００００Ｈｚとしたことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の構造物の劣化判定方法。
前記周波数スペクトルの周波数範囲、及び、前記予め設定された周波数範囲を、３０００Ｈｚ〜６５００Ｈｚとしたことを特徴とする請求項３に記載の構造物の劣化判定方法。
前記劣化判定を行うステップでは、
予め求めておいた劣化していない試験体の複数個所を加振したときの発生音のデータを用いて算出したマハラノビスの距離に基づいて設定した閾値を用いて前記計測点の劣化判定を行うことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載の構造物の劣化判定方法。
前記劣化判定を行うステップでは、
予め求めておいた内部に空洞のある試験体を加振したときの発生音のデータを用いて算出したマハラノビスの距離に基づいて設定した閾値と、ひび割れによる浮きが存在する試験体を加振したときの発生音のデータを用いて算出したマハラノビスの距離に基づいて設定した閾値とのいずれか一方、または、両方を用いて前記計測点の劣化判定を行うことを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれかに記載の構造物の劣化判定方法。