JP2018054502A - 測定装置、ａｅ測定システム、ａｅ測定方法及びａｅ測定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ＡＥ情報を効率よく圧縮することにより、ＡＥ測定システムの消費電力を抑えることの可能な低コストのＡＥ測定システム等を提供する。【解決手段】現在時刻と前回の送信時刻の差から測定時間を算出し、測定時間を配列データの要素数に対応した測定時間インデックスに変換する測定時間抽出部１２と、信号読み取り部１１が検出したサンプリングデータと閾値とを比較する信号測定部１４と、サンプリングデータが閾値より大きい場合、測定時間インデックスから定められる信号波形記録長の範囲内で、信号波形データを予め定めた取込回数だけ読み取る信号パラメータ抽出部１５と、信号パラメータ抽出部１５が読み取った信号波形データと、信号レベル、ノイズレベル及びＳＮ比レベルのそれぞれの基準値を比較してＡＥ信号か否か判定するＡＥ判定部１６を備える。【選択図】 図２

Description

本発明は、アコースティック・エミッション（ＡＥ）を測定する技術に係り、特にＡＥ情報を圧縮することの可能な測定装置、ＡＥ測定システム、ＡＥ測定方法及びＡＥ測定プログラムに関する。

対象物から発生する信号波形から得られるフーリエスペクトルやウェーブレットスペクトル等の周波数情報を用いてＡＥ信号を測定する方法が知られている（特許文献１参照。）。特許文献１に記載された方法では、膨大なデータ量のＡＥ情報を扱う際、高速のサンプリング時間で得た波形の記録や位置標定のための高精度の同期には、高価な機器が必要にある。またＡＥデータの測定の際には、測定中に、検出されるＡＥデータ量が突発的に急増して大きく変動する場合がある。

そのため膨大な量のＡＥが検出された場合に対応できるように、記録及び通信装置の性能を確保する必要があり、結果、ＡＥ測定装置の消費電力とコストが増大や情報資源の浪費やコンピュータの計算時間の増大という問題がある。よってＡＥ測定の技術は、貯蔵タンクの劣化等の定期的な検査や、試作した部材の信頼性を測定する加速試験といった一時的な測定において使用されるに留まる。例えばインターネットへの常時接続が前提であることにより低コストで低消費電力が求められるＩｏＴ（Internet of Things）技術との組み合わせにおいては、自立駆動型端末がソーラーセルを電力としてＡＥ情報を取得する場合がある。しかしながら、ＡＥ情報を取得する自立駆動型端末の消費電力を考慮したＡＥ情報の圧縮技術は進んでいなかった。更にＡＥ情報の冗長性により、測定精度が低下するような問題もあった。

特許第５４１３７８３号公報

上記問題を鑑み、本発明は、ＡＥ情報を効率よく圧縮することにより、ＡＥ測定システムの消費電力を抑えることの可能な低コストの測定装置、ＡＥ測定システム、ＡＥ測定方法及びＡＥ測定プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の第１の態様は、(a)ＡＥセンサから測定対象物のＡＥデータを受信し、一定のサンプリング時間で複数個検出する信号読み取り部と、(b)現在時刻と前回の送信時刻の差から測定時間を算出し、測定時間を配列データの要素数に対応した測定時間インデックスに変換する測定時間抽出部と、(c)信号読み取り部が検出したサンプリングデータと閾値とを比較する信号測定部と、(d)サンプリングデータが閾値より大きい場合、測定時間インデックスから定められる信号波形記録長の範囲内で、信号波形データを予め定めた取込回数だけ読み取る信号パラメータ抽出部と、(e)信号パラメータ抽出部が読み取った信号波形データと、信号レベル、ノイズレベル及びＳＮ比レベルのそれぞれの基準値とを比較してＡＥ信号か否か判定するＡＥ判定部を備える測定装置であることを要旨とする。第１の態様に係る測定装置において、測定時間インデックスによって、測定時間がサンプリング時間より長い一定の時間単位に等分割され、信号波形記録長が時間単位の内部に定義されることにより、ＡＥデータが圧縮される。

本発明の第２の態様は、(a)ＡＥセンサから測定対象物のＡＥデータを受信し、一定のサンプリング時間で複数個検出する信号読み取り部、現在時刻と前回の送信時刻の差から測定時間を算出し、測定時間を配列データの要素数に対応した測定時間インデックスに変換する測定時間抽出部、信号読み取り部が検出したサンプリングデータと閾値とを比較する信号測定部、サンプリングデータが閾値より大きい場合、測定時間インデックスから定められる信号波形記録長の範囲内で、信号波形データを予め定めた取込回数だけ読み取る信号パラメータ抽出部、信号パラメータ抽出部が読み取った信号波形データと、信号レベル、ノイズレベル及びＳＮ比レベルのそれぞれの基準値とを比較してＡＥ信号か否か判定するＡＥ判定部、 測定時間インデックスと共に圧縮されたＡＥデータを受信装置に送信するデータ送信部を有する測定装置と、(b)測定時間インデックス及び圧縮されたＡＥデータを受信するＡＥデータ受信部、測定時間インデックスから、圧縮されたＡＥデータの配列データのそれぞれに送信時刻を付与する時刻同期部を有する受信装置を備えるＡＥ測定システムであることを要旨とする。第２の態様に係るＡＥ測定システムにおいて、測定時間インデックスによって、測定時間がサンプリング時間より長い一定の時間単位に等分割され、信号波形記録長が時間単位の内部に定義されることにより、ＡＥデータが圧縮される。

本発明の第３の態様は、(a)測定装置の信号読み取り部が、ＡＥセンサから送信された測定対象物のＡＥデータを受信し、一定のサンプリング時間で複数個検出するステップと、(b)測定装置の測定時間抽出部が、現在時刻と前回の送信時刻の差から測定時間を算出し、測定時間を配列データの要素数に対応した測定時間インデックスに変換するステップと、(c)測定装置の信号測定部が、信号読み取り部が検出したサンプリングデータと閾値とを比較するステップと、(d)測定装置の信号パラメータ抽出部が、サンプリングデータが閾値より大きい場合、測定時間インデックスから定められる信号波形記録長の範囲内で、信号波形データを予め定めた取込回数だけ読み取るステップと、(e)測定装置のＡＥ判定部が、信号パラメータ抽出部が読み取った信号波形データと、信号レベル、ノイズレベル及びＳＮ比レベルのそれぞれの基準値とを比較してＡＥ信号か否か判定するステップを含むＡＥ測定方法であることを要旨とする。第３の態様に係るＡＥ測定方法において、測定時間インデックスによって、測定時間がサンプリング時間より長い一定の時間単位に等分割され、信号波形記録長が時間単位の内部に定義されることにより、ＡＥデータが圧縮される。

本発明の第４の態様は、(a)測定装置の信号読み取り部に、ＡＥセンサから送信された測定対象物のＡＥデータを受信させ、一定のサンプリング時間で複数個検出させる命令と、(b)測定装置の測定時間抽出部に、現在時刻と前回の送信時刻の差から測定時間を算出させ、測定時間を配列データの要素数に対応した測定時間インデックスに変換させる命令と、(c)測定装置の信号測定部に、信号読み取り部に検出したサンプリングデータと閾値とを比較させる命令と、(d)測定装置の信号パラメータ抽出部に、サンプリングデータが閾値より大きい場合、測定時間インデックスから定められる信号波形記録長の範囲内で、信号波形データを予め定めた取込回数だけ読み取らせる命令と、(e)測定装置のＡＥ判定部に、信号パラメータ抽出部に読み取った信号波形データと、信号レベル、ノイズレベル及びＳＮ比レベルのそれぞれの基準値とを比較してＡＥ信号か否か判定させる命令を含む一連の命令からなる処理を測定装置に実行させるＡＥ測定プログラムであることを要旨とする。第４の態様に係るＡＥ測定プログラムにおいて、測定時間インデックスによって、測定時間がサンプリング時間より長い一定の時間単位に等分割され、信号波形記録長が時間単位の内部に定義されることにより、ＡＥデータが圧縮される。

本発明によれば、ＡＥ情報を効率よく圧縮することにより、ＡＥ測定システムの消費電力を抑えることの可能な低コストの測定装置、ＡＥ測定システム、ＡＥ測定方法及びＡＥ測定プログラムを提供できる。

本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定システムの概略を模式的に説明するブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定システムで用いる測定装置の内部構成を模式的に説明するブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定システムで用いる受信装置の内部構成を模式的に説明するブロック図である。 図４（ａ）は本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法における信号波形記録長を模式的に説明する図であり、図４（ｂ）は本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法における信号波形記録長及び時間単位の関係を模式的に説明する図である。 図５（ａ）は本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定システムで用いるユーザ設定データメモリの一例を説明する図であり、図５（ｂ）は本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定システムで用いる時刻データメモリ及びＡＥデータメモリの一例をそれぞれ説明する図である。 本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法を説明するフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法における測定装置の信号読み取りフローを模式的に説明する図である。 本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法における測定装置の測定時間抽出フローを模式的に説明する図である。 本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法における測定装置の信号測定フローを模式的に説明する図である。 本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法における測定装置の信号パラメータ抽出フローを模式的に説明する図である。 本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法における測定装置のＡＥ判定フローを模式的に説明する図である。 本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法における測定装置のデータ送信フローを模式的に説明する図である。 本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法における測定装置のパラメータ更新フローを模式的に説明する図である。 本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法における受信装置の受信フローを模式的に説明する図である。 本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法における受信装置の同期フローを模式的に説明する図である。 図１６（ａ）は本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法におけるＡＥデータ圧縮方法の一例を模式的に説明する図であり、図１６（ｂ）は図１６（ａ）で抽出された圧縮後の３個のＡＥデータを説明する図であり、図１６（ｃ）は図１６（ｂ）で示したＡＥデータと同期させる時間データを説明する図である。 図１７（ａ）は本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法におけるＡＥデータ圧縮方法の他の例を模式的に説明する図であり、図１７（ｂ）は図１７（ａ）で抽出された圧縮後の３個のＡＥデータを説明する図であり、図１７（ｃ）は図１７（ｂ）で示したＡＥデータと同期させる時間データを説明する図である。 図１８（ａ）は本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法におけるＡＥデータ圧縮方法の更に他の例で抽出された圧縮後の１００個のＡＥデータを説明する図であり、図１８（ｂ）は図１８（ａ）で示したＡＥデータと同期させる時間データを説明する図である。 図１９（ａ）はデータ圧縮を行わない比較例に係る信号測定方法で検出された、ＡＥ判定を行わない場合の検出された信号データの一例を説明する図であり、図１９（ｂ）は図１９（ａ）で示した信号データと時間データとを同期させた状態を説明する図である。 図２０（ａ）はデータ圧縮を行わない比較例に係る信号測定方法で検出された、ＡＥ判定を行う場合の検出された信号データの一例を説明する図であり、図２０（ｂ）は図２０（ａ）で示したＡＥデータと時間データとを同期させた状態を説明する図である。 図２１（ａ）はデータ圧縮を行わない比較例に係るＡＥ測定方法で検出された、検出数が少ない場合のＡＥデータの一例を説明する図であり、図２１（ｂ）はデータ圧縮を行わない比較例に係るＡＥ測定方法で検出された、検出数が多い場合のＡＥデータの一例を説明する図である。 第１の実施形態の実施例１に係るＡＥ測定システムにおける測定条件毎のデータ件数を示す図である。 図２３（ａ）は条件Ａ_０に対応する測定日数及びＡＥ信号の両振幅Ｖ_ppを示し、図２３（ｂ）は条件Ａ_１に対応する測定日数及びＡＥ信号の両振幅Ｖ_ppを示し、図２３（ｃ）は条件Ａ_１０に対応する測定日数及びＡＥ信号の両振幅Ｖ_ppを示す図である。 図２４（ａ）は条件Ａ_０に対応する測定日数及びＡＥ検出数を示す図であり、図２４（ｂ）は条件Ａ_１に対応する測定日数及びＡＥ検出数を示す図であり、図２４（ｃ）は条件Ａ_１０に対応する測定日数及びＡＥ検出数を示す図である。 図２５（ａ）は条件Ａ_０に対応する測定日数及びＡＥ検出数を昼間と夜間に分けて示す図であり、図２５（ｂ）は条件Ａ_１に対応する測定日数及びＡＥ検出数を昼間と夜間に分けて示す図であり、図２５（ｃ）は条件Ａ_１０に対応する測定日数及びＡＥ検出数を昼間と夜間に分けて示す図である。 第１の実施形態の実施例２に係るＡＥ測定システムの一部を模式的に説明する図である。 図２７（ａ）は図２６中の条件Ａ_０に対応する測定時間及びＡＥ信号の両振幅Ｖ_ppを示す図であり、図２７（ｂ）は条件Ａ_１に対応する測定時間及びＡＥ信号の両振幅Ｖ_ppを示す図であり、図２７（ｃ）は条件Ａ_１０に対応する測定時間及びＡＥ信号の両振幅Ｖ_ppを示す図であり、図２７（ｄ）は条件Ａ_１００に対応する測定時間及びＡＥ信号の両振幅Ｖ_ppを示す図である。 本発明の第２の実施形態に係るＡＥ測定システムの概略を模式的に説明するブロック図である。 図２９（ａ）は第２の実施形態の実施例１において閾値を超えた信号の両振幅Ｖ_ppをすべて記録した場合を説明する図であり、図２９（ｂ）は時間単位を１秒で設定した状態でＡＥ信号のみ抽出して両振幅Ｖ_ppを記録した場合を説明する図である。 図３０（ａ）は本発明の第２の実施形態の実施例２に係るＡＥ測定方法における測定日数及びＡＥ発生数を示す図であり、図３０（ｂ）は比較例に係る測定日数及びＡＥ発生数を示す図である。

以下に、図面を参照して、本発明の第１及び第２の実施形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。但し、図面は模式的なものであり、厚みと平面寸法との関係、各層の厚みの比率等は現実のものとは異なることに留意すべきである。したがって、具体的な厚みや寸法は以下の説明を参酌して判断すべきものである。また図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることは勿論である。

また以下に示す第１及び第２の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の材質、形状、構造、配置等を下記のものに特定するものでない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。更に、以下の説明における「左右」や「上下」の方向は、単に説明の便宜上の定義であって、本発明の技術的思想を限定するものではない。よって、例えば、紙面を９０度回転すれば「左右」と「上下」とは交換して読まれ、紙面を１８０度回転すれば「左」が「右」に、「右」が「左」になることは勿論である。

（第１の実施形態に係るＡＥ測定システム）
本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定システムは、図１に示すように、測定対象物１に取り付けられた第１ＡＥセンサ２ａ及び第２ＡＥセンサ２ｂ、測定装置３、ユーザ設定データメモリ３０並びに受信装置４を備える。測定装置３は、第１ＡＥセンサ２ａ及び第２ＡＥセンサ２ｂに接続されているポータブルな端末である。ユーザ設定データメモリ３０は測定装置３に接続され、受信装置４は、ポータブルな端末である測定装置３から送信されたＡＥデータを受信する。

測定装置３は、図１に示すように第１ＡＥセンサ２ａ及び第２ＡＥセンサ２ｂから送信された信号を測定する信号測定回路１０と、信号測定回路１０に接続された無線ユニット４１と、無線ユニット４１に接続されたアンテナ４２を備える。受信装置４は、アンテナ７２と、アンテナ７２に接続された無線ユニット７１と、無線ユニット７１に接続されたデータ受信回路５０を備える。

図１に例示した第１の実施形態に係るＡＥ測定システムは、２チャンネルのＡＥセンサを備えたＡＥ測定システムであり、測定装置３は、第１ＡＥセンサ２ａ及び第２ＡＥセンサ２ｂを介して、測定対象物１から生じるアナログの音響信号を読み取り、読み取った信号を一定条件の下で測定してサンプリングして、ディジタルのＡＥデータを作成する。作成されたＡＥデータは、測定装置３側のアンテナ４２と受信装置４側のアンテナ７２との間で無線により送受信される。

第１ＡＥセンサ２ａ及び第２ＡＥセンサ２ｂでの例示では２個であるが、ＡＥセンサの数は測定対象物１に応じて３個以上の複数個設けてよく、圧電型、静電型、エレクトレット型等の種々のＡＥセンサが適宜使用できる。測定装置３の信号測定回路１０は、図２に示すように、信号読み取り部１１、測定時間抽出部１２、測定時間チェック部１３、信号測定部１４、信号パラメータ抽出部１５、ＡＥ判定部１６、データ送信部１７及びパラメータ更新部１８等のハードウェア資源を論理的な構成として備える。また信号測定回路１０には、バッファメモリ２１、変数データメモリ２２、時刻データメモリ２３、信号強度メモリ２４及びＡＥデータメモリ２５等の記憶装置が接続されている。受信装置４のデータ受信回路５０は、図３に示すように、ＡＥデータ受信部５１及び時刻同期部５２等のハードウェア資源を論理的な構成として備える。データ受信回路５０には、送信時刻データメモリ６１及びＡＥデータメモリ６２等の記憶装置接続されている。

図２に示した信号測定回路１０の信号読み取り部１１には、図７に示すように、第１アナログフィルタ１１ａ１、第２アナログフィルタ１１ａ２、第１増幅器１１ｂ１、第２増幅器１１ｂ２、包絡線回路等のアナログ回路や第１ＡＤ変換器１１ｃ１、第２ＡＤ変換器１１ｃ２が含まれるが、ＡＤ変換後のディジタル処理を行う信号測定回路１０及びデータ受信回路５０には、マイクロチップとして実装されたマイクロプロセッサ（ＭＰＵ）等を使用してコンピュータシステムを構成することが可能である。又、コンピュータシステムを構成する信号測定回路１０及びデータ受信回路５０として、算術演算機能を強化し信号処理に特化したディジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）や、メモリや周辺回路を搭載し組込み機器制御を目的としたマイクロコントローラ（マイコン）等を用いてもよい。

或いは、現在の汎用コンピュータのメインＣＰＵを信号測定回路１０及びデータ受信回路５０に用いてディジタル処理を行ってもよい。更に、信号測定回路１０及びデータ受信回路５０の一部の構成又はすべての構成をフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）のようなプログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ）や専用の回路で構成してもよい。ＰＬＤ等によって、信号測定回路１０及びデータ受信回路５０の一部又はすべてを構成した場合は、バッファメモリ２１、変数データメモリ２２、時刻データメモリ２３、信号強度メモリ２４、ＡＥデータメモリ２５、送信時刻データメモリ６１及びＡＥデータメモリ６２等は、ＰＬＤを構成する論理ブロックの一部に含まれるメモリブロック等のメモリ要素として構成することができる。

更に、信号測定回路１０及びデータ受信回路５０のディジタル処理を行うハードウェア資源としては、ＣＰＵコア風のアレイとＰＬＤ風のプログラム可能なコアを同じチップに搭載した構造でもよい。このＣＰＵコア風のアレイは、あらかじめＰＬＤ内部に搭載されたハードマクロＣＰＵと、ＰＬＤの論理ブロックを用いて構成したソフトマクロＣＰＵを含む。つまり、ディジタル処理に関しては、ＰＬＤの内部においてソフトウェア処理とハードウェア処理を混在させた構成でもよい。

次に、第１の実施形態に係るＡＥ測定システムで行う、データ圧縮及び時刻の同期処理で用いられるパラメータを、以下のＡ〜Ｅの５種類に分けてそれぞれ説明する。
Ａ：時間パラメータ
（１）サンプリング時間ｔs
サンプリング時間ｔsは、図４（ａ）に示すように、測定装置３がＡＥセンサからのアナログ信号をＡＤ変換する際のサンプリング時間である。サンプリング時間ｔsは、使用するＡＥセンサの共振周波数の２〜１００倍程度、より望ましくは４〜１０倍程度の周波数に対応する時間に設定されることが好ましい。
（２）信号検出時間ｔ_sig
信号検出時間ｔ_sigは、従来の技術における信号検出時間を示し、本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法で用いるサンプリング時間ｔsと区別するために用いる。
（３）信号波形記録長Ｔw：
信号波形記録長Ｔwは、経験則により事前に設定された閾値Ｖ_ｔhを超える信号を検出したときのみに、バッファメモリ２１から信号波形を読み取る長さである。読み取る長さの単位としては、時間又はワード（数）を使用できる。図４（ａ）中の破線囲みの領域で示すように、信号波形記録長Ｔwは、１個の連続波形のうちに定義される、閾値Ｖ_ｔhを超えて信号取込トリガーが発生した時点から一定の時間長で切り取った部分の長さである。信号波形記録長Ｔwは、ＡＥセンサの共振周波数の周期の１〜１０００倍程度、より望ましくは１０〜１００倍程度の時間に設定されることが好ましい。
（４）時間単位ｔu
時間単位ｔuは、図４（ｂ）に示すように、ＡＥセンサからのアナログ信号のデータを配列データに変換する際の時間単位（時間間隔）である。１個の時間単位ｔuの中では、信号波形記録長Ｔwが１回生じる。時間単位ｔuの要素数と時間単位ｔuの積が、測定開始から現時点までの累積時間となる。時間単位ｔuが短すぎると記録する配列データの要素数が増すために記録及び通信装置の性能を高くする必要があり、ＡＥ測定システムのコストと消費電力の増大を招く。さらに本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定システムでは、送受信時刻で時刻の同期をとるため、時間単位ｔuが短いほど同期の誤差が増大する。
時間単位ｔuは０．１秒〜１時間の範囲で、より望ましくは後述する実施例の結果を考慮して、１秒〜６０秒の範囲内が望ましい。１日で１秒程度のずれが生じるリアルタイムクロックの性能を考えると、時間単位ｔuは０．１秒以上必要である。一方、時間単位ｔuが長すぎるとＡＥ情報の圧縮率が高くなり、より多くの情報が失われる。本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定システムを、１年以上の長期の状態監視に用いると想定した際、監視の必要上、少なくとも１日のＡＥ発生数の推移を知る必要が生じる場合があるため、時間単位ｔuは１時間以下とすべきである。
（５）測定時間ｔ_m
測定時間ｔ_mは、測定開始から現時点までの時間である。尚、測定開始とは、測定装置３がＡＥデータの送信を終了して、測定に復帰した時点からの経過時間と定義する。
（６）測定時間インデックス（測定時間帯）ｉ_tm
測定時間インデックスｉ_tmは、測定開始から現時点までの測定時間ｔ_mを、時間単位ｔuを単位として整数の番号を経時的に昇順で付与して変換した、配列要素（配列データ）に対応したインデックスである。
（７）送信間隔ｔ_int
送信間隔ｔ_intは、ＡＥデータを受信装置４等の他の機器に送信する間隔である。図４（ｂ）中の右下に示すように、時間単位ｔuの要素数iは、１個以上、送信間隔ｔ_int以下の数値の範囲になる。
（８）送信間隔インデックスｉ_ｔint
送信間隔インデックスｉ_ｔintは、送信間隔ｔ_intを、時間単位ｔuを単位として整数の番号を経時的に昇順で付与して変換した、配列要素に対応したインデックスである。

Ｂ：信号パラメータ
（１）閾値Ｖ_ｔh
閾値Ｖ_ｔhは、ＡＥセンサから信号波形を取り込むときに用いる基準をなす閾値であり、事前の実験データから任意に設定する。図４（ａ）に示すように、信号レベルＶ_sigが閾値Ｖ_ｔhを越えた時点で信号取込トリガーが発生し、信号波形がバッファメモリ２１から信号波形記録長Ｔwで取り込まれる。尚、図４（ａ）中の波形は直線を組み合わせて例示されているが、実際の波形は異なる場合がある。
（２）両振幅Ｖa
両振幅Ｖaは、図４（ａ）に示すように、取り込まれた信号波形の両振幅である。尚、両振幅Ｖaは、波形の最大値―最小値間の差、最大値及び最小値のように別々に分けてデータ化して扱うこともできる。
（３）信号強度比Ｒa：
信号強度比Ｒaは、複数のＡＥセンサを用いて得られた複数の両振幅Ｖaの値の最大値を、２番目に大きい値で除した値である。
（４）取込回数Ｎ_sig
取込回数Ｎ_sigは、時間単位ｔuを用いて構成した、同じ配列要素内でアナログ信号波形をＡＥセンサから取り込んだ回数である。例えば図４（ｂ）中のｉ＝ｊ＋１〜ｉ＝ｊ＋２の間は１個の時間単位ｔuをなす。取込回数Ｎ_sigは、このような１個の時間単位ｔu内に含まれるアナログ信号波形の数を示す。取込回数Ｎ_sigは、ノイズの多い環境であるか、或いはＡＥセンサが故障していないかなどを知る上で有用なパラメータである。

Ｃ：ＡＥ判定パラメータ
（１）信号レベルＶ_sig
図４（ａ）の縦軸をなす信号レベルＶ_sigは信号強度相当の電圧であり、上述したように信号レベルＶ_sigに対して真のＡＥであるかどうかを判定するための閾値Ｖ_ｔhをあらかじめ設定できる。
（２）ノイズレベルＶ_noize
ノイズレベルＶ_noizeは、バックグラウンドノイズ相当の電圧であり、ＡＥ判定パラメータとしてあらかじめ設定できる。また或いはＡＥセンサ及び測定装置３が配置される環境に応じて自動調整するようにも設定可能である。
（３）ＳＮ比レベルＲ_sn
ＳＮ比レベルＲ_snは、あらかじめ設定される信号波形のＳ／Ｎ比に対する閾値である。尚、ＡＥ判定パラメータとしては、信号レベルＶ_sig、ノイズレベルＶ_noize及びＳＮ比レベルＲ_sn以外にも、取り込んだ波形のピークカウントや、ピーク周波数について設定した閾値を用いることもできる。

Ｄ：ＡＥパラメータ
（１）両振幅Ｖ_pp
両振幅Ｖ_ppは、ＡＥと判定された信号の波形（ＡＥ波形）の両振幅である。ＡＥ判定前に取り込まれた信号波形の両振幅Ｖaの場合と同様に、波形の最大値―最小値間の差、最大値及び最小値のように別々に分けてデータ化して扱うことができる。
（２）実効値Ｖ_rms
実効値Ｖ_rmsは、ＡＥ波形の実効値であり、包絡線の利用も可能である。
（３）最大ピーク周波数fp
最大ピーク周波数fpは、ＡＥ波形の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）スペクトルの最大ピーク周波数である。
（４）ピークカウントＮp
ピークカウントＮpは、ＡＥ波形のピークカウントの回数である。ピークカウントＮpとしては、閾値Ｖ_ｔhを越えた回数をカウントする。
（５）ＡＥ発生数Ｎ_AE
ＡＥ発生数Ｎ_AEは、同じ配列要素内で検出されたＡＥの数である。ＡＥが１回しか発生しなければＮ_AE＝１となり、複数のＡＥが検出されればＮ_AE＞１となる。
これらのＡＥパラメータは、ＡＥ判定での基準として使用することで判定精度を向上させたり、発生したＡＥを分類したりする上で有用である。

Ｅ：時刻同期パラメータ
（１）送信時刻ｔ_ｔr
送信時刻ｔ_ｔrは、測定装置３におけるリアルタイムクロックでの時刻である。
（２）受信時刻ｔ_re
受信時刻ｔ_reは、受信装置４における時刻であり、全地球測位システム（ＧＰＳ）、ネットワーク・タイム・プロトコル（ＮＴＰ）などで同期させる。

上記Ａ〜Ｅに含まれるパラメータのうち、送信間隔ｔ_int、信号レベルＶ_sig、ノイズレベルＶ_noize及びＳＮ比レベルＲ_snは、ユーザが測定装置３に無線などを用いてアクセスして設定可能である。上記Ａ〜Ｅに含まれるパラメータのうち、本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定システムで送受信するデータが図５中に例示されている。図５（ａ）に示すように、ユーザ設定データメモリ３０には、閾値Ｖ_ｔhのデータファイル、信号レベルＶ_sigのデータファイル、ノイズレベルＶ_noizeのデータファイル、ＳＮ比レベルＲ_snのデータファイル、送信間隔ｔ_intのデータファイル及び時間単位ｔuのデータファイルがユーザ設定データとしてファイル別に格納されている。

図１に示した構成のように、ユーザ設定データのパラメータを、ユーザが受信装置４を介することにより、測定される環境や検出されるＡＥ信号に応じて、信号及びＡＥ測定の基準を調整することが可能となる。或いは、図１に示した構成の他、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）を測定装置３に無線などを用いて接続するなどして予め設定することによっても、測定される環境や検出されるＡＥ信号に応じて、信号及びＡＥ測定の基準を調整することが可能となる。すなわちユーザ設定データは、測定装置３が受信するデータである。

図５（ｂ）の上段に示すように、時刻データメモリ２３には、送信時刻ｔ_ｔr及び測定時間インデックスｉ_tmが時刻データとして格納される。測定装置３が受信装置４にＡＥデータを送信した際の時刻として、測定装置３がリアルタイムクロックでカウントした送信時刻ｔ_ｔrを用いることで、前回データを送信してからの経過時間としての測定時間を算出できる。さらに測定装置３は、測定時間インデックスｉ_tmを受信装置４に送信する。送信時刻ｔ_ｔr及び測定時間インデックスｉ_tmが送信されることにより、受信装置４側でＡＥデータの時刻の同期が可能となる。

図５（ｂ）の下段に示すように、ＡＥデータメモリ２５には、取込回数Ｎ_sig（i）、発生数Ｎ_AE（i）及び両振幅Ｖ_pp（i,j）が、固定された配列長の配列データに各要素に対応した時間帯に検出されたＡＥ配列データのパラメータとして格納される。ＡＥ配列データの個数は１個〜（送信間隔インデックスｉ_ｔint）個で表すことができる。尚、両振幅Ｖ_pp（i,j）における“i”は、ＡＥセンサのインデックスを、また“j”は測定時間インデックスｉ_tmを示す。

＜第１の実施形態に係るＡＥ測定方法＞
まず図６のステップＳ１０において、図１及び図２に示した測定装置３の信号測定回路１０が信号読み取りフローを行う。信号読み取りフローにおいては、第１チャネル（Ｃｈ１）側の第１ＡＥセンサ２ａから伝達された信号は、図７に示す信号読み取り部１１の、第１アナログフィルタ１１ａ１でフィルタリングされた後、第１増幅器１１ｂ１でアナログ増幅され、その後、第１ＡＤ変換器１１ｃ１でディジタル信号に変換される。又、第２チャネル（Ｃｈ２）側の第２ＡＥセンサ２ｂから伝達された信号は、図７に示す信号読み取り部１１の第２アナログフィルタ１１ａ２でフィルタリングされた後、第２増幅器１１ｂ２でアナログ増幅され、その後、第２ＡＤ変換器１１ｃ２でディジタル信号に変換される。

信号のディジタル値は８〜１６ビットが一般的であるが、本発明の第１の実施形態においては、格納するデータをより圧縮できるほうが有用であるので８ビットが望ましい。本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法では、ＡＤ変換により信号データは、設定されたサンプリング時間ｔsで離散化されたディジタルデータとなる。超音波ＡＥを対象とする場合、ＡＥの周波数は２０ｋＨｚ〜１ＭＨｚが一般的である。このＡＥ波形を正確に得るためには、ＡＥの周波数の５〜１０倍のサンプリングが必要とされるため、サンプリング時間ｔsは、１００ns以上〜５０μs以下、より望ましくは２００ns以上〜１０μs以下で設定される。信号測定回路１０でＡＤ変換された信号データがバッファメモリ２１に格納されることにより、サンプリングデータを１つ読み取ることになる。

ＡＤ変換後、バッファメモリ２１に格納された信号データを、チャンネル毎に１つずつサンプリングし、変数データメモリ２２の変数Ｖ_inにそれぞれ入力する。尚、サンプリングの際、必要に応じてフィルタリングを行い、ノイズの除去を行うことも可能である。フィルタリングには、例えば２０〜１００ｋＨｚ程度の遮断周波数ｆｃで、無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタ、バターワース（Butterworth）６次フィルタ等のバンドパスフィルタを使用できる。

図７中には、バッファメモリ２１に接続された第１ディジタルフィルタ１９ａを介して、変数データメモリ２２の第１チャネル側に入力されたディジタル信号のサンプリングデータＶ_in（１）が例示されている。また第１チャネル側と同様に、バッファメモリ２１に接続された第２ディジタルフィルタ１９ｂを介して、変数データメモリ２２の第２チャネル側に入力されたディジタル信号のサンプリングデータＶ_in（２）が例示されている。

次に図６のステップＳ２０において、図２に示した信号測定回路１０の測定時間抽出部１２が測定時間抽出フローを行う。測定時間抽出フローにおいて、サンプリングデータを読み取るごとに、測定時間抽出部１２は現在の時刻をチェックしてデータ送信時刻に達しているかチェックする。まず図８のステップＳ２１において、測定時間抽出部１２はリアルタイムクロックから測定装置３がカウントしている現在時刻ｔ_nowを算出する。

次にステップＳ２２において、測定時間抽出部１２は時刻データメモリ２３から前回の送信時刻ｔ_ｔrを抽出して受取り、現在時刻ｔ_nowと前回の送信時刻ｔ_ｔrの差から測定時間ｔ_mを算出する。次にステップＳ２３において、測定時間抽出部１２は測定時間ｔ_mを配列データの要素数に対応した測定時間インデックスｉ_tmに変換して、図２に示した時刻データメモリ２３に出力して格納する。

次に図６のステップＳ３０において、図２に示した信号測定回路１０の測定時間チェック部１３は、データ送信が必要かチェックを行う。具体的には、測定時間チェック部１３は測定時間ｔ_mをカウントして、送信間隔ｔ_intと測定時間ｔ_mを比較し、測定時間ｔ_mが送信間隔ｔ_intに達していない場合は、ステップＳ４０の信号測定フローへ移行する。測定時間チェック部１３が測定時間ｔ_mが送信間隔ｔ_intに達していると判断した場合は、ステップＳ７０のデータ送信フローへ移行する。

そしてステップＳ４０において、図２に示した信号測定回路１０の信号測定部１４は信号測定フローを行う。信号測定部１４は、図９のステップＳ４１において、変数データメモリ２２から受け取ったサンプリングデータＶ_in（１）及びサンプリングデータＶ_in（２）と、ユーザ設定データメモリ３０から受け取った閾値Ｖ_ｔhとを比較する。そして２個のサンプリングデータＶ_in（１），Ｖ_in（２）の信号強度が閾値Ｖ_ｔhを越えたかを信号測定部１４がチェックして判定する。

２個のサンプリングデータＶ_in（１），Ｖ_in（２）のうち両方もしくはいずれかが閾値Ｖ_ｔhを超えていれば、信号測定部１４は時刻データメモリ２３から現在の時間帯に対応した測定時間インデックスｉ_tmを読み取る。そしてステップＳ４２において、信号測定部１４は測定時間インデックスｉ_tmにおける配列データのパラメータである取込回数Ｎ_sigを増分して、図２に示したＡＥデータメモリ２５に出力して格納し、ステップＳ５０の信号パラメータ抽出フローに移行する。

一方、２個のサンプリングデータＶ_in（１），Ｖ_in（２）がいずれも閾値Ｖ_ｔhを超えていない場合は、ステップＳ１０の信号読み取りフローに戻り、信号測定回路１０が図２に示したバッファメモリ２１に蓄積されたデータの中から次のサンプリングデータを読み取りに行く。この信号読み取りフローに直接戻るフローが、図６中のステップＳ４０の信号測定フローのチャートの左側から、水平方向左向きに延びる破線矢印で例示されている。

次に図６のステップＳ５０において、図２に示した信号測定回路１０の信号パラメータ抽出部１５は信号パラメータ抽出フローを行う。信号パラメータ抽出フローでは、図１０のステップＳ５１において、図２に示したバッファメモリ２１から、２個のサンプリングデータＶ_in（１），Ｖ_in（２）における一定の信号波形記録長Ｔwに相当する信号波形データを信号パラメータ抽出部１５が読み取る。

次にステップＳ５２において、信号パラメータ抽出部１５は２個のサンプリングデータＶ_in（１），Ｖ_in（２）のそれぞれの信号波形の最大値と最小値の差から、各チャンネルの信号強度である両振幅Ｖaを信号パラメータとして算出する。次にステップＳ５３において、信号パラメータ抽出部１５は算出したそれぞれの両振幅Ｖa（１），Ｖａ（２）を、図２に示した信号強度メモリ２４に出力して格納し、ステップＳ６０のＡＥ判定フローへ移行する。

次に図６のステップＳ６０において、図２に示した信号測定回路１０のＡＥ判定部１６はＡＥ判定フローを行う。ＡＥ判定フローは、図１１のステップＳ６１において、ＡＥ判定部１６が２個のサンプリングデータＶ_in（１），Ｖ_in（２）の両振幅Ｖa（１），Ｖａ（２）を比較し、大きい値の両振幅ＶaをＶmax、小さい値の両振幅ＶaをＶ_minに入力する。すなわちＶa（１）＞Ｖａ（２）の場合、ステップＳ６２に移行し、Ｖ_maxにＶa（１）を、Ｖ_minにＶａ（２）をそれぞれ入力する。

一方、Ｖa（１）＜Ｖａ（２）の場合、ステップＳ６３に移行し、ＡＥ判定部１６はＶ_maxにＶa（２）を、Ｖ_minにＶａ（１）をそれぞれ入力する。尚、図示を省略するが、Ｖa（１）＝Ｖａ（２）の場合、Ｖ_max＝Ｖ_minと同値として扱えばよい。

次にステップＳ６４において、ＡＥ判定部１６は信号強度比Ｒa=Ｖ_max／Ｖ_minを算出する。そして図１に示したユーザ設定データメモリ３０から、信号レベルＶ_sigの基準値、ノイズレベルＶ_noizeの基準値及びＳＮ比レベルＲ_snの基準値を読み出す。そしてステップＳ６５において、ＡＥ判定部１６は：
（i）Ｖ_minがノイズレベルＶ_noizeの基準値を下回り、
（ii）Ｖ_maxが信号レベルＶ_sigの基準値を上回り、
（iii）信号強度比ＲaがＳＮ比レベルＲ_snの基準値を上回る
かどうかを判定する。

本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法では、上記（i）〜（iii）の条件をすべて満たした場合、ＡＥ判定部１６は２個のサンプリングデータＶ_in（１），Ｖ_in（２）を、ノイズ等ではなく、ＡＥ信号として判定する。尚、ＡＥ判定の条件は、上記（i）〜（iii）条件すべてではなく、いずれか１つ又は２つを満たす場合でもよい。さらに、ピーク周波数やピークカウントがユーザが設定した範囲内にあることを条件に加えてもよい。

これらの条件の組み合わせは、測定環境や検出されるＡＥ信号によって選択される。例えば、金属材料の破壊によるＡＥを検知する場合、微弱なＡＥ信号であっても複数のＡＥセンサでノイズレベルＶ_noizeの基準値を上回る信号を検出する可能性がある。この場合、Ｖ_minがノイズレベルＶ_noizeの基準値を下回る条件は外して解析すべきである。

また、狭帯域のＡＥセンサを用いる場合、センサ内部の素子はＡＥに対して大きな共振を生じる。この場合、１つのＡＥ波形において閾値Ｖ_ｔhをこえるピークの数は複数発生するはずである。この場合、ピークカウントが１つだけの場合は電磁ノイズとして排除する条件を加えるとＡＥ判定の精度が向上する。

ステップＳ６７において、ＡＥ判定部１６が２個のサンプリングデータＶ_in（１），Ｖ_in（２）がＡＥと判定した場合、時刻データメモリ２３から現在の時間帯に対応した測定時間インデックスｉ_tmを読み取り、ステップＳ６６において、測定時間インデックスｉ_tmにおけるＡＥ発生数Ｎ_AEを増分し、図２に示したＡＥデータメモリ２５に格納する。

次に、ステップＳ６７において、ＡＥ判定部１６がＡＥ発生数Ｎ_AE=１すなわち、測定時間インデックスｉ_tmの時間帯において初めて検出されたＡＥである場合、ステップＳ６８に移行する。そしてＡＥ判定部１６は各チャンネルの両振幅Ｖa（１），Ｖa（２）を、ＡＥ信号強度であるＡＥ波形の両振幅Ｖ_pp（１），Ｖ_pp（２）として入力し、ＡＥデータメモリ２５の配列データに格納した後、ステップＳ１０の信号読み取りフローに戻り、次のサンプリングデータの読み取りに移行する。一方、ステップＳ６７においてＡＥと判定されなかった場合は、直ちにステップＳ１０の信号読み取りフローに戻り、信号測定回路１０が次のサンプリングデータの読み取りに移行する。

ステップＳ１０〜Ｓ３０で説明したように、信号読み取りフローにおいて信号測定回路１０がデータをサンプリングする都度、データ送信の要不要を確認する。データ送信が必要である場合、図６のステップＳ７０に移行して、図２に示した信号測定回路１０のデータ送信部１７がデータ送信フローを行う。データ送信フローにおいてデータ送信部１７は、まず図１２のステップＳ７１において、例えばブルートゥース（登録商標）、Zigbee（登録商標）、ＷＩ−ＦＩ（登録商標）、ＷＩ−ＳＵＮ（登録商標）、第３世代（３Ｇ）携帯高速通信技術（ＬＴＥ）等の無線通信技術により、受信装置４との通信を開始し接続を試みる。

そしてステップＳ７２において、受信装置４と通信できない場合は、データ送信部１７は再度ステップＳ７１に移行して、接続するまで繰り返し通信を試みる。一方、データ送信部１７が受信装置４との接続に成功した場合は、ステップＳ７２に移行し、測定時間抽出部１２ガ測定時間抽出フローを実行する。ステップＳ７２の測定時間抽出フローでは、測定時間抽出部１２がステップＳ２０の処理と同じ関数を実行する。よってステップＳ２０の場合と同様に、時刻データメモリ２３から送信時刻ｔ_ｔrを読み出すことにより、測定時間抽出部１２は現在の時間帯に対応した測定時間インデックスｉ_tmを抽出し、時刻データメモリ２３に格納する。

次に、ステップＳ７３において、測定時間抽出部１２が抽出した測定時間インデックスｉ_tmを、データ送信部１７が受信装置４に送信する。図１２中には、送信する測定時間インデックスｉ_tmとして「３０１」の値が例示されている。次にステップＳ７４において、前回送信時刻以降に保存した、ＡＥデータメモリ２５のＡＥデータを格納した配列データをデータ送信部１７が受信装置４に送信する。図１２中には、送信するＡＥデータとして、ｉ＝１〜３００のそれぞれのデータの、信号波形を取り込んだ取込回数Ｎ_sig、ＡＥ発生数Ｎ_AE、両振幅Ｖ_pp（１）及びＶ_pp（２）が例示されている。

次に図６のステップＳ８０に移行して、図２に示した信号測定回路１０のパラメータ更新部１８がパラメータ更新フローを行う。パラメータ更新フローは、図１３のステップＳ８１において、ＡＥデータメモリ２５の配列データに格納されたＡＥパラメータをパラメータ更新部１８が全て初期化する。次にステップＳ８２に移行して、測定装置３のリアルタイムクロックから、現在時刻ｔ_nowをパラメータ更新部１８が読み取る。そしてステップＳ８３において、現在時刻ｔ_nowを最新の送信時刻ｔ_ｔrとして、時刻データメモリ２３中の前回の送信時刻ｔ_ｔrをパラメータ更新部１８が書き換える。

次に図６のステップＳ９０において、信号読み取りを終了するかどうか判定し、終了しない場合には、ステップＳ１０の信号測定フローに戻り、信号読み取り部１１が次のサンプリングデータの読み取りに移行する。一方、信号読み取りを終了する場合には、測定装置３側の処理が終了することになる。

次に受信装置４の動作を説明する。まず図１４に示すように、ステップＳ１０１において、無線通信で測定装置３からの接続要求に備えて、図３に示す受信装置４のデータ受信回路５０のＡＥデータ受信部５１が待機する。そしてステップＳ１０２において、ＡＥデータ受信部５１は測定装置３からの接続要求がないか、或いは接続要求があっても接続に失敗した場合には、再度ステップＳ１０１に戻り、接続要求に備えて待機する。

一方、測定装置３との接続に成功した場合は、ステップＳ１０３に移行し、受信装置４側でカウントしている現在時刻を受信時刻ｔ_reとして読み取る。このとき受信時刻ｔ_reは、測定装置３と受信装置４との同期の基準となる時刻なので、図３に示すデータ受信回路５０の時刻同期部５２は、例えば受信装置４にＧＰＳを実装する、ＮＴＰサーバに定期的にアクセスして時刻調整を行うなどして、受信装置４の時刻カウントの精度を高める。

次にステップＳ１０４において、測定装置３から受信した現在の時間帯に対応した測定時間インデックスｉ_tmと受信装置４側でカウントした受信時刻ｔ_reを紐付けて図３に示す送信時刻データメモリ６１に記録する。これにより、配列データのインデックスに対応する時間帯を測定時間インデックスｉｔemと受信時刻ｔ_reから算出することが可能となり、時刻同期部５２は測定装置３及び受信装置４間でＡＥ発生時間を同期させることができる。次にステップＳ１０５において、ＡＥデータ受信部５１は配列データであるＡＥデータを受信して図３に示すＡＥデータメモリ６２に記録する。

次に図１５に示すように、ステップＳ１０６において、送信時刻データメモリ６１から測定時間インデックスｉ_tmを、またＡＥデータメモリ６２から受信時刻ｔ_reをそれぞれ読み出す。そしてＡＥパラメータを格納した配列データのインデックス「i」の値と、受信時刻ｔ_re及び測定時間インデックスｉ_tmから、時刻同期部５２はそれぞれの要素インデックスiの配列データに対応する時刻τ_iを式（１）から算出する：
τ_i ＝ ｔ_re −ｔu×(ｉ_tm-i) ……（１）

次にステップＳ１０７において、時刻同期部５２は算出した各要素の時刻をＡＥパラメータとして配列データに追加する。そしてステップＳ１０８において、時刻同期部５２は同期したＡＥデータをＡＥデータメモリ６２に出力して記録する。そしてステップＳ１０９において、受信を終了しない場合には、再びステップＳ１０１に戻り、ＡＥデータ受信部５１は接続要求に備えて待機する。一方、受信を終了する場合には、受信装置４側の処理が終了することになる。

尚、受信装置４における時刻の同期フローは、ステップＳ１０１〜Ｓ１０８で説明したように受信装置４で行って、時刻同期部５２が時刻を同期したデータを保存してもよいし、或いは別途ＡＥデータ解析装置を用意して、受信装置４が記録した送信時刻データとＡＥデータを用いて時刻の同期を行ってもよい。

――第１の実施形態に係るＡＥデータの圧縮――
本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法を行ってＡＥデータを圧縮する方法を、図１６を用いて概念的に説明する。図１６（ａ）に示すように、例えば
ｔ_int=３ｔu
の場合、配列データの要素数は３（ｉ_ｔint=３）で固定される。ＡＥデータメモリ２５には、この３個のサイズの配列データを格納できればよい。例えば図１６（ａ）中で要素インデックスi=２に対応する時間単位ｔu_２は、測定開始から１〜２秒経過する間の時間帯である。

また配列データの要素数により、各要素に対応した時間帯が設定される。例えば図１６（ａ）中で要素インデックスi=２に対応する時間単位ｔu_２は、測定開始から１〜２秒経過する間の時間帯である。すなわちデータ構造は３行のデータで済む。このように配列データの要素数に応じてデータ数を固定することにより、大量のデータであっても大幅に圧縮することが可能になる。

そして、それぞれの時間帯で発生したＡＥについてのＡＥパラメータを各要素の配列データに入力する。このとき複数のＡＥが同じ時間帯（同じi）で検出された場合は、１番最初のＡＥのパラメータを残し、重複した検出された回数、すなわち同じ時間帯で検出されたＡＥの数Ｎ_AEを、図１６（ｂ）に示すように、配列データに追加して入力するのみに留める。重複したＡＥの数Ｎ_AEの記録により、ＡＥ発生数のデータ情報だけは残すことができ、圧縮による情報の劣化を抑えることができる。

そして図１６（ｃ）に示すように、送信時間に対応する受信装置４側のデータの受信時刻ｔ_reとの時間差を用いて、図１６（ｂ）に示した３個のＡＥデータについて、図１で説明した場合と同様に時刻の同期を行う。ＡＥデータは８〜１２ビットである。また図１６（ｃ）に例示した時間データの場合、年、月、日、時、分、秒の単位まで設定されている。

一方、省電力を優先させる場合は図１７（ａ）中の時間単位ｔu_１及び時間単位ｔu_３中にそれぞれ示すように、計測及び解析を停止する計測待機時間ｔdを設けることもできる。この場合、ある時間帯（i）においてＡＥが検出された場合、次の時間帯（i+１）に移行するまで計測及び解析を停止して消費電力を抑えることができる。結果として、図１７（ｂ）中の３個のＡＥデータのパラメータ欄を図１６（ｂ）中のパラメータ欄と比較して分かるように、同じ時間帯で発生したＡＥ発生数Ｎ_AEは削除される。

しかし後述する実施例のように、長期的に見てＡＥの発生挙動が変化したことを監視することが重要である。そのため、過度なＡＥの発生の検出情報よりも、自立駆動可能な省電力性能が優先される場合が多いため、図１７に示したようなＡＥデータの圧縮方法は有用である。そして図１７（ｃ）に示すように、送信時間に対応する受信装置４側のデータの受信時刻ｔ_reとの時間差を用いて、図１６の場合と同様に、３個のＡＥデータについて時刻の同期を行う。

また図１８（ａ）に示すように、１００秒間の測定間隔で時間単位ｔuを１秒とした場合を例に、ＡＥデータの圧縮について更に説明する。配列データの要素数は１００個で固定され、図１６及び図１７で説明した３個の場合よりも配列データの要素数が遥かに多くなる。このようにＡＥ測定においては、配列データの要素数自体がある程度の大きな量となる場合がある。このとき、時間単位ｔu＝１秒よりも短い間隔において多数のＡＥが検出される場合を考える。多数のＡＥデータがそのまま同じ要素に入力され重複してしまうと、データ量が膨大になる。

そのため、最初に検出されたＡＥのパラメータだけを残したり、各パラメータの平均値を用いたりすることで、ＡＥの検出数に関わらず１つの要素につき１つのＡＥデータに圧縮する。また、ある要素に入力すべきＡＥデータが無い場合、例えばその時間帯はＡＥが検出されなかった場合、その要素には、零（０）等の空白のＡＥデータを入力すればよい。このように１つの要素に１つのＡＥデータ、或いは空白のＡＥデータを入力することにより、短時間に連続して発生したＡＥの情報は失われるが、配列データを短い長さに固定することができ、全体の測定時間を一定の時間長で等分割する配列データを用いることに加え、更なるＡＥデータの圧縮が可能になり、測定装置３の消費電力及びコストを削減できる。

さらに、一定の時間単位ｔｕ（図１８の場合、１秒間）で配列要素が構成されるため、要素インデックスｉに紐づけされた時刻データが１つあれば、時間データの入力は不要となる。例えば、測定装置３から受信装置４にデータを送信する場合、要素インデックスｉを基準とした時間を用いて送信に成功した時間を送信し、受信装置４が受信時刻ｔ_reと紐づけする。図１８に示した測定の場合、要素インデックスｉは測定開始からの秒数を示し、１００秒間測定することになる。そして、１００秒後に測定装置３がデータの送信を試み、成功したときが測定開始から１０２秒経過した時点であれば、測定装置３は要素インデックスｉとして「１０２」の値を受信装置４に送信する。

一方、受信装置４はデータを受け取った時刻を受信時刻ｔ_reとして記録する。これにより受信時刻が測定開始からの秒数（１０２秒）と一致しているとしてＡＥデータの同期をとることができる。結果として、データの送受信時刻を同期させることで、測定装置３側で高精度の同期を取る処理が不要となり、低コストで小型の機器を実現することが可能になる。加えて要素インデックスｉを時刻データに置き換えることにより、送信するデータ量をさらに圧縮できる。

［第１の実施形態の比較例］
一方、１つの要素に１つのＡＥデータを対応させない、従来のサンプリングを行う第１の実施形態の比較例に係るＡＥ測定方法を用いて説明する。比較例において、ＡＥ判定を行わない場合には、図１９（ａ）に示すように、３ｔuの測定間隔（ｔ_int=３ｔu）において、信号レベルが閾値Ｖ_ｔhを越えた場合、バッファメモリ２１から信号波形を記録することになる。その後、記録したすべての信号波形がＡＥであると仮定して、図１９（ｂ）に示すように、ＡＥパラメータを配列データに入力する。

比較例の場合、信号もしくはＡＥ検出数に応じて配列長が変化するため、膨大な配列データを格納できる装置が必要となる。さらに、信号を検出した時刻はランダムであるため、要素ごとに時刻を入力する必要がある。図１９（ｂ）に例示した時間データの場合、年、月、日、時、分、マイクロ秒（μｓ）の単位まで設定されている。また時間データ以外のデータは８〜１２ビットである。

またＡＥ判定を行う場合であっても、図２０（ａ）に示すように、信号レベルが閾値Ｖ_ｔhを越えた場合、バッファメモリ２１から信号波形を記録することになる。そして記録した信号波形のそれぞれについてＡＥ判定を行い、図２０（ｂ）に示すように、ＡＥと判定された信号波形のＡＥパラメータを配列データに入力する。ＡＥ判定を行う場合であっても図１９の場合と同様に、信号もしくはＡＥ検出数に応じて配列長が変化するため、膨大な配列データを格納できるような装置が必要となる。

また図２１に示すように、検出されたＡＥの発生時刻と各種パラメータを入力する配列データをＡＥデータとしてそのまま記録することとし、１００秒間の測定間隔を設けた比較例の場合を考える。このとき図２１（ａ）に示すように、ＡＥが３回しか検出されなければ、ＡＥ配列データの要素数は３個であり、配列長３の配列データを記録すればよい。しかし図２１（ｂ）に示すように、突発的に多数のＡＥが発生することにより同じ１００秒間の測定間隔で、ＡＥが５０００回検出された場合、ＡＥ配列データの要素数は５０００個必要になるため、配列長５０００の配列データを記録しなくてはならなくなる。

本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定システムにおいては、高速のサンプリング時間でＡＥの信号を検出するとともに、ＡＥ情報（ＡＥ発生時刻、信号強度など）を低速の記録時間単位（サンプリングより大幅に長い時間単位）で区切られた固定長の配列データに圧縮する。すなわちＡＥデータを一定の時間間隔を固定した時間単位で分割した配列データとすることにより、配列長さが固定されるため、ＡＥ情報を低速の記録時間単位に圧縮できる。

このようなデータの圧縮と時刻の同期を用いることで、必要なデータ容量を大幅に圧縮するとともに、配列データの要素数を固定することで記録及び通信するデータ量の変動を抑え、省電力にも寄与する。さらに、従来技術より測定装置３の機能を大幅に簡略化することで機器の小型化、コスト削減、計算時間の短縮にも寄与する。

そして低コストかつ低消費電力でＡＥ発生頻度を常時計測することが可能となるため、本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定システムを用いたＡＥ測定方法は、特にＩｏＴ技術と親和性が高い。具体的には、本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法を組み合わせた腕時計型携帯情報端末などで測定対象者の心拍数（脈拍）を常時計測すれば、異常が発生したことを早期に発見できる。この点、例えば人体の場合、定期的な健康診断は病気などの検知の面では精度が高いものの、健康診断を毎日のように頻繁に受けることは現実には極めて困難である。

このように本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定システムを用いたＡＥ測定方法によれば、低コストで小型の機器を多数用いた長期間のＡＥ測定による状態監視や、他の計測情報とＡＥ情報を組み合わせた診断に適している。そのため、従来技術と比較して、ＡＥ発生位置の特定などの正確な診断よりも、異常が発生したことをより早期に発見できる点が求められるＩｏＴ技術等の場合において極めて有効な技術となりうる。

［第１の実施形態の実施例１］
次に本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法に関して、植物のＡＥ信号を測定する実施例１を説明する。第１の実施形態の実施例１に係るＡＥ測定システムの構成は、測定対象物１を植物とする点以外の構成は、図１に示したＡＥ測定システムと同様であるため、重複説明を省略する。測定対象物１は露地栽培のソラマメとし、茎部に第１ＡＥセンサ２ａ及び第２ＡＥセンサ２ｂを取り付けた。ＡＥセンサとしては、圧電素子を用いて２つのヘッドアンプを内蔵した高感度加速度センサ（ＮＥＣ ＴＯＫＩＮ社製ＶＳ−ＢＶ２０３）を採用した。

実施例１では、閾値Ｖ_ｔhを超えた信号について第１ＡＥセンサ２ａ及び第２ＡＥセンサ２ｂのそれぞれのＡＥ波形の両振幅Ｖ_ppをパラメータとした配列データを記録した（ＡＥ信号により配列データの長さは変化する）。閾値Ｖ_ｔhは６ｍＶとし、以下の＜条件Ｎ＞〜＜条件Ａ１０＞の４つの条件毎にＡＥ測定を２週間行う場合を想定してシミュレーションした。

＜条件Ｎ＞
信号取込トリガー発生により取り込んだすべての信号の数を対象とし、ＡＥ判定フローに基づくフィルタリングを行わなかった。尚、信号検出数により配列データの長さは変化する。
＜条件Ａ_０＞
計測された２つのセンサからの信号の両振幅Ｖaを比較し、バックグラウンドノイズ相当の電圧Ｖ_noize=６ｍＶ、信号レベルＶ_sig=１２ｍＶ、ＳＮ比レベルＲ_sn=９ｄＢとしてＡＥ判定フローに基づくフィルタリングを行った。そして、ＡＥと判定された全ての信号を対象とした。尚、ＡＥ検出数により配列データの長さは変化する。
＜条件Ａ_１＞
時間単位ｔu=１s、送信間隔ｔ_int＝３００sとして、要素数３００の配列データを用意した。そして＜条件Ａ_０＞の場合と同様にＡＥ判定フローに基づくフィルタリングを行った。その後、ＡＥと判定された場合、検出時間帯に対応する配列データの要素にＡＥのパラメータを格納した。同じ要素に入力するＡＥデータが重複した場合、最初に検出されたＡＥのパラメータを格納し、残りは削除した。
＜条件Ａ_１０＞
時間単位ｔu=１０s、送信間隔ｔ_int＝３００sとして、要素数３０の配列データを用意した。そして＜条件Ａ_１＞と同様に、ＡＥ判定フローに基づくフィルタリングと、ＡＥパラメータの配列データへの格納を行った。

図２２に示すように、ＡＥ判定を行わない＜条件Ｎ＞の場合、膨大なデータ件数となるのに対して、＜条件Ａ_０＞の場合は大きくデータ件数が削減されている。そして＜条件Ａ_１＞及び＜条件Ａ_１０＞の場合では、さらに飛躍的にデータ件数が減少しており、データの圧縮効果が高いことが分かる。

次に、圧縮されたデータの有効性について検討を行った。図２３は＜条件Ｎ＞を除く各条件におけるＡＥ信号のＡＥ波形の両振幅Ｖ_ppの分布を示したものである。植物は主に昼間に活発に蒸散を行うことによりキャビテーションが生じてＡＥが検出されるが、いずれの条件でも昼間に活発にＡＥが発生していることが分かる。さらに、図２３（ａ）に示す＜条件Ａ_０＞での結果を見ると６日から１０日にかけてより大振幅のＡＥが発生していることが分かるが、この傾向は図２３（ｂ）に示す＜条件Ａ_１＞及び図２３（ｃ）に示す＜条件Ａ_１０＞においても認められる。

次に１時間ごとのＡＥ発生数の挙動を図２４に示す。図２４（ａ）〜図２４（ｃ）に示すように、いずれの条件でも６日目の昼に最もＡＥが発生した時間帯があることが分かる。さらに、＜条件Ａ_１＞や＜条件Ａ_１０＞の方が、ＡＥの発生頻度に上限があるため結果的に、ＡＥ発生数が少ない日が分かりやすくなっており、この場合３日目において、ＡＥ発生数が極端に少ないことが分かる。

さらに１日ごとに昼夜のＡＥ発生数の挙動を図２５に示す。図２５（ａ）〜図２５（ｃ）に示すように、図２４の場合と同じように６日目にＡＥ発生数が急増していることがわかるだけでなく＜条件Ａ_１＞及び＜条件Ａ_１０＞では、３日目にＡＥ発生数が極端に少ないこと、７日目は昼夜のＡＥ数に差が無いなどのＡＥ発生挙動の変化が＜条件Ａ０＞より顕著に認められる。

このように、＜条件Ａ_０＞と比較して＜条件Ａ１＞でおよそ7５%、＜条件Ａ_１０＞でおよそ９０%データ量を削減できたのにも関わらず、ＡＥ発生挙動については、的確に把握することでき、生育診断として有用な情報であることが分かる。特に＜条件Ａ_１０＞による測定では低レベル側の信号の変化が明確になり、結果的にダイナミックレンジを拡げたことに等価な効果を奏することできる。また、今回のフィルタリング条件の場合、ＡＥが検出された後、計測及び解析を停止する計測待機時間ｔdを設けることができたので、さらなる省電力化にも寄与できる。

［第１の実施形態の実施例２］
次に本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法に関して、腐食時の金属板から生じるＡＥ信号を測定する実施例２を説明する。第１の実施形態の実施例２では、図２６に示すように、測定対象物１として、第１ステンレス板８１ａ及び第２ステンレス板８１ｂの２枚の金属板を用意した。ステンレス板としては、主面が１００×１００ｍｍで、厚さが約２ｍｍ（ＳＵＳ３０４）を採用した。そして図２６に示すように、第１ステンレス板８１ａの主面上の一部に第１ＡＥセンサ８２ａを取り付けると共に、第２ステンレス板８１ｂの主面上の一部に第２ＡＥセンサ８２ｂを取り付けた。ＡＥセンサとしては、圧電型ＡＥセンサ（富士セラミックス社製ＡＥ１４４Ｓ）を採用した。

第１ステンレス板８１ａの主面上にのみ、０.３mＬの濃塩酸（ＨＣｌ）を滴下して、部分的に腐食させた。第２ステンレス板８１ｂにはＨＣｌを滴下せず、第２ステンレス板８１ｂからの信号は比較対象として用いた。第１ＡＥセンサ８２ａ及び測定装置３の間には第１プリアンプ８３ａを設け、第２ＡＥセンサ８２ｂ及び測定装置３の間には第２プリアンプ８３ｂを設けた。実施例２に係るＡＥ測定システムのその他の構成は、図１に示したＡＥ測定システムと同様の構成であるため、重複説明を省略する。

実施例２では、第１ＡＥセンサ８２ａ及び第２ＡＥセンサ８２ｂからの信号を第１プリアンプ８３ａ及び第２プリアンプ８３ｂで４０ｄＢ増幅した後、図１に示したＡＥ測定システムを用いてＡＥ測定を１時間行った。サンプリング時間ｔｓ＝１μｓ、信号波形記録長Ｔｗ＝１ｍｓ、ＡＥが検出された後、計測及び解析を停止する計測待機時間ｔd＝５０ｍｓであった。この時、閾値Ｖ_ｔhは１２ｍＶとして信号を取り込み、バックグラウンドノイズ相当の電圧Ｖ_noize=１２ｍＶ、信号レベルＶ_sig=２０ｍＶ、ＳＮ比レベルＲ_sn=６ｄＢでＡＥ判定を行った。そしてＡＥと判定された信号を全て記録した。このときのデータを以下の＜条件Ａ_０＞〜＜条件Ａ_１００＞の４つの条件でフィルタリングした。

＜条件Ａ_０＞
計測された２つのセンサからの信号の両振幅Ｖaを比較し、バックグラウンドノイズ相当の電圧Ｖ_noize=６ｍＶ、信号レベルＶ_sig=１２ｍＶ、ＳＮ比レベルＲ_sn=９ｄＢとしてＡＥ判定フローに基づくフィルタリングを行った。そして、ＡＥと判定された全ての信号を対象とした。尚、ＡＥ検出数により配列データの長さは変化する。
＜条件Ａ_１＞
時間単位ｔu=１s、送信間隔３００sとして、要素数３００の配列データを用意した。そして、＜条件Ａ_０＞と同様にＡＥ判定フローに基づくフィルタリングを行った。その後、ＡＥと判定された場合、検出時間帯に対応する配列データの要素にＡＥのパラメータを格納した。同じ要素に入力するＡＥデータが重複した場合、最初に検出されたＡＥのパラメータを格納し、残りは削除した。
＜条件Ａ_１０＞
時間単位ｔu=１０s、送信間隔３００sとして、要素数３０の配列データを用意した。そして、＜条件Ａ_１＞と同じフィルタリングと、ＡＥパラメータの配列データへの格納を行った。
＜条件Ａ_１００＞
時間単位ｔu=１００s、送信間隔３００sとして、要素数３の配列データを用意した。そして、＜条件Ａ_１＞と同じフィルタリングと、ＡＥパラメータの配列データへの格納を行った。

図２７（ａ）〜図２７（ｄ）に、各フィルタリング条件でのＡＥ信号のＡＥ波形の両振幅Ｖ_ppの分布を示す。測定開始から１２００sでＨＣｌを滴下したが、直後から大振幅のＡＥが検出されており、腐食のＡＥが捉えられている。そして、いずれのフィルタリング条件でも大振幅のＡＥが検出された。また、滴下後およそ２０分程度ＡＥが検出されていることも、フィルタリング条件に関わらず観測された。

＜条件Ａ_１００＞ではＡＥが検出されると対象となる１００秒間の残りは計測待機時間ｔdとなるため、３０ｍＶ程度の低レベルのＡＥが検出されると、その後の腐食による信号強度の大きいＡＥを検出できないことになるが、それでも滴下後２０分間の間に５０ｍＶ以上の明確に信号強度の大きいＡＥを５回検出できている。このことから、腐食のような長期間継続的にＡＥが発生する事象については本発明のデータ圧縮及び省電力の効果は大きいと考えられる。

金属材料から生じるＡＥの測定は、例えばガスタンクの腐食による劣化診断などに用いられているが、ＡＥを常時監視するのではなく、メンテナンス等における定期的な検査技術として用いられることが多い。しかし本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法を用いれば、実施例２の＜条件Ａ_１００＞で説明したように、例えば１００s毎のデータとすれば、低コスト省電力のＩｏＴ機器を用いての常時監視が可能となる。そして異常が発生した時だけ精密な検査を行えば、メンテナンスコストの大幅な削減に寄与する。

（第２の実施形態に係るＡＥ測定システム）
次に、スーパーキャパシタとソーラーセルを用いて、自立駆動型測定システムを構成した第２の実施形態に係るＡＥ測定システムを説明する。本発明の第２の実施形態に係るＡＥ測定システムは、図２８に示すように、図１に示した第１の実施形態に係るＡＥ測定システムの構成に更に、電源モジュール９２と、電源モジュール９２に接続された太陽電池（ソーラーセル）９１を有する安定化電源（９１，９２）を備える。

測定対象物１は露地栽培のナスとし、複数のナスに対して複数の測定装置３を用意する第２の実施形態に係るＡＥ測定システムを自立駆動型測定システムとして構築した。いずれの測定装置３も、出力３Ｗのソーラーセルとスーパーキャパシタを搭載した５Ｖの太陽電池９１を備える安定化電源（９１，９２）を取り付けて、昼間のみ太陽電池による発電をスーパーキャパシタに充電した上で駆動可能な自立駆動型とした。安定化電源（９１，９２）としては、東京デバイセズ社製の安定化電源モジュールＩＷＴ５０４−５Ｖを採用した。

また第２の実施形態に係るＡＥ測定システムの測定装置３のＡＥセンサとして圧電素子を用意し、それぞれのナスの茎部に取り付けた。ＡＥセンサとしては、２つのヘッドアンプを内蔵した高感度加速度センサ（ＶＳ−ＢＶ２０３、ＮＥＣ ＴＯＫＩＮ）を採用した。第２の実施形態に係るＡＥ測定システムのその他の構成は、図１に示した第１の実施形態に係るＡＥ測定システムと同様の構成であるため、重複説明を省略する。

［第２の実施形態の実施例１］
第２の実施形態の実施例１では、以下の＜条件Ａ＞及び＜条件Ｂ＞の２つの計測条件で、ＡＥ測定を行った。
＜条件Ａ＞
実施例１の＜条件Ｎ＞の場合と同様に、閾値Ｖ_ｔhを越えた信号のＡＥ波形の両振幅Ｖ_ppを全て記録した
＜条件Ｂ＞
実施例１の＜条件Ａ１＞の場合と同様に、時間単位ｔu=１sとしてＡＥ信号のみＡＥ波形の両振幅Ｖ_ppを記録した。

＜条件Ａ＞の測定結果を図２９（ａ）に、＜条件Ｂ＞の測定結果を図２９（ｂ）にそれぞれ示す。図２９に示すように、＜条件Ｂ＞の方が駆動時間が長く、データ送信回数も多くなった。これは日照不足時の電源喪失による駆動停止時間が少ないことを意味する。このような結果は、データ件数が少なくなったことでデータの記録と送信時の電力消費が大きく抑えられたためである。これにより、データ送信回数は、６０〜１５０%と大きく向上しており、本発明が省電力に寄与することが分かる。

［第２の実施形態の実施例２］
次に本発明の第２の実施形態に係るＡＥ測定方法において、ノイズ除去を行う第２の実施形態の実施例２を説明する。ＡＥ測定では、通常、電磁ノイズや、測定対象物１やケーブルを伝播してくる振動ノイズの影響を受ける場合がある。特に、屋外の測定においては、強風や降雨などにより外来ノイズが急増することがある。

本発明の第２の実施形態の実施例２では、図２８に示したＡＥ測定システムを用いて、大規模ハウス（石垣島農園）における植物のＡＥ測定を行った。測定対象物１はハウス栽培トマトとし、ＡＥセンサとして茎部に圧電素子を取り付けた。ＡＥセンサとしては、２つのヘッドアンプを内蔵した高感度加速度センサ（ＶＳ−ＢＶ２０３、ＮＥＣ ＴＯＫＩＮ）を採用した。

そして第１の実施形態の実施例１の＜条件Ａ_１＞の場合と同様に、時間単位ｔu=１sとしてＡＥ信号のみＡＥ波形の両振幅Ｖ_ppを記録した。このとき、配列データに格納するＡＥパラメータは、各センサのＡＥ波形の両振幅Ｖ_pp以外にＡＥ発生数Ｎ_AEを記録した。測定後、以下の＜条件Ａ＞及び＜条件Ｂ＞の２つの条件で、得られたＡＥデータのフィルタリングを行った。

＜条件Ａ＞
ＡＥ発生数Ｎ_AEに関わらず、全てのＡＥ信号をそのまま残す。
＜条件Ｂ＞
ＡＥ発生数Ｎ_AE=１（重複した回数０）の場合のみＡＥ信号として、他の信号はノイズとして除去する。

＜条件Ａ＞の測定結果を図３０（ａ）に、＜条件Ｂ＞の測定結果を図３０（ｂ）にそれぞれ示す。ここで植物のＡＥ測定においては、通常は蒸散が活発な昼間にＡＥが増加する傾向がある。しかし条件＜条件Ａ＞では、５日以降に昼夜を問わずＡＥが多数発生している。これは風により茎が揺れたときに、センサと葉がこすれることで発生する振動ノイズを拾っていると思われる。しかし植物のＡＥ測定で検出しようとするＡＥはキャビテーションに伴う事象であるため、通常、発生は単発的で、ＡＥ信号も持続しない。従ってほとんどの場合、１秒間に複数のＡＥが検出されることはなく、すなわちＮ_AE=１となる。

一方、こすれによる振動ノイズは連続的に発生するため、１秒間に連続して複数のＡＥが検出され、Ｎ_AE＞１となる。そして＜条件Ｂ＞でフィルタリングを行うと、５日以降もほとんどのＡＥは昼間に発生しており、振動ノイズの影響が大幅に低減されていることが分かる。このようにＡＥ波形の両振幅Ｖ_ppだけでなく、ＡＥ発生数Ｎ_AEを用いることにより、ノイズを簡便に、かつ、大幅に低減することが可能となる。

尚、第２の実施形態の実施例２ではノイズを低減するために用いるパラメータとして、ＡＥ発生数Ｎ_AEを用いたが、これに限定されることなく、ＡＥ波形のピークカウントのピークカウントＮp等を単独又はＡＥ発生数Ｎ_AEと同時に用いてもよい。複数のパラメータを組み合わせて用いることにより、外来ノイズの低減効果をより高めることが可能である。

（その他の実施形態）
本発明は上記のとおり開示した第１及び第２の実施形態によって説明したが、この開示の一部をなす論述及び図面は、本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかになると考えられるべきである。

例えば図２８に示したような太陽電池及び電源モジュールを測定装置３と別々に用意することなく、測定装置３が内蔵するように構成してもよい。或いはＡＥデータを有線によって直接送信するように、ＡＥ測定システムを構成することもできる。

また本発明の第１の実施形態に係るＡＥ測定方法で説明した一連のステップを、コンピュータシステムを構成する信号測定回路１０に命令して実行させるようなプログラムを構成することにより、コンピュータソフトウェアとしてのＡＥ測定プログラムを構成できる。ＡＥ測定プログラムを実行させるには、例えば信号測定回路１０が有する不図示の主記憶装置にＡＥ測定プログラムをそれぞれ記憶させると共に、記憶させたＡＥ測定プログラムを主記憶装置から適宜読みだして実行すればよい。

また本発明は、上記した複数の実施例で開示した構造の一部を組み合わせて用いて構成することもできる。以上のとおり本発明は、本明細書及び図面に記載していない様々な実施の形態等を含むとともに、本発明の技術的範囲は、上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。

１ 測定対象物
２ａ 第１ＡＥセンサ
２ｂ 第２ＡＥセンサ
３ 測定装置
４ 受信装置
１０ 信号測定回路
１１ 信号読み取り部
１１ａ１ 第１アナログフィルタ
１１ａ２ 第２アナログフィルタ
１１ｂ１ 第１増幅器
１１ｂ２ 第２増幅器
１１ｃ１ 第１ＡＤ変換器
１１ｃ２ 第２ＡＤ変換器
１２ 測定時間抽出部
１３ 測定時間チェック部
１４ 信号測定部
１５ 信号パラメータ抽出部
１６ ＡＥ判定部
１７ データ送信部
１８ パラメータ更新部
１９ａ 第１ディジタルフィルタ
１９ｂ 第２ディジタルフィルタ
２１ バッファメモリ
２２ 変数データメモリ
２３ 時刻データメモリ
２４ 信号強度メモリ
２５ ＡＥデータメモリ
３０ ユーザ設定データメモリ
４１ 無線ユニット
４２ アンテナ
５０ データ受信回路
５１ ＡＥデータ受信部
５２ 時刻同期部
６１ 送信時刻データメモリ
６２ ＡＥデータメモリ
７１ 無線ユニット
７２ アンテナ
８１ａ 第１ステンレス板
８１ｂ 第２ステンレス板
８２ａ 第１ＡＥセンサ
８２ｂ 第２ＡＥセンサ
８３ａ 第１プリアンプ
８３ｂ 第２プリアンプ
９１ 太陽電池
９２ 電源モジュール

Claims (10)

1. ＡＥセンサから測定対象物のＡＥデータを受信し、一定のサンプリング時間で複数個検出する信号読み取り部と、
   現在時刻と前回の送信時刻の差から測定時間を算出し、前記測定時間を配列データの要素数に対応した測定時間インデックスに変換する測定時間抽出部と、
   前記信号読み取り部が検出したサンプリングデータと閾値とを比較する信号測定部と、
   前記サンプリングデータが前記閾値より大きい場合、前記測定時間インデックスから定められる信号波形記録長の範囲内で、信号波形データを予め定めた取込回数だけ読み取る信号パラメータ抽出部と、
   前記信号パラメータ抽出部が読み取った前記信号波形データと、信号レベル、ノイズレベル及びＳＮ比レベルのそれぞれの基準値とを比較してＡＥ信号か否か判定するＡＥ判定部と、
   を備え、前記測定時間インデックスによって、前記測定時間が前記サンプリング時間より長い一定の時間単位に等分割され、前記信号波形記録長が前記時間単位の内部に定義されることにより、前記ＡＥデータが圧縮されることを特徴とする測定装置。
2. 前記信号パラメータ抽出部は、前記測定時間インデックスで定義される時間単位の内部に、計測及び解析を停止する待機時間を設けていることを特徴とする請求項１に記載の測定装置。
3. 前記測定時間インデックスと共に、前記圧縮された前記ＡＥデータを受信装置に送信するデータ送信部を更に備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の測定装置。
4. ＡＥセンサから測定対象物のＡＥデータを受信し、一定のサンプリング時間で複数個検出する信号読み取り部、現在時刻と前回の送信時刻の差から測定時間を算出し、前記測定時間を配列データの要素数に対応した測定時間インデックスに変換する測定時間抽出部、前記信号読み取り部が検出したサンプリングデータと閾値とを比較する信号測定部、前記サンプリングデータが前記閾値より大きい場合、前記測定時間インデックスから定められる信号波形記録長の範囲内で、信号波形データを予め定めた取込回数だけ読み取る信号パラメータ抽出部、前記信号パラメータ抽出部が読み取った前記信号波形データと、信号レベル、ノイズレベル及びＳＮ比レベルのそれぞれの基準値とを比較してＡＥ信号か否か判定するＡＥ判定部、 前記測定時間インデックスと共に前記圧縮された前記ＡＥデータを受信装置に送信するデータ送信部を有する測定装置と、
   前記測定時間インデックス及び前記圧縮された前記ＡＥデータを受信するＡＥデータ受信部、前記測定時間インデックスから、前記圧縮された前記ＡＥデータの配列データのそれぞれに送信時刻を付与する時刻同期部を有する受信装置と、
   を備え、前記測定時間インデックスによって、前記測定時間が前記サンプリング時間より長い一定の時間単位に等分割され、前記信号波形記録長が前記時間単位の内部に定義されることにより、前記ＡＥデータが圧縮されることを特徴とするＡＥ測定システム。
5. 前記信号パラメータ抽出部は、前記測定時間インデックスで定義される時間単位の内部に、計測及び解析を停止する待機時間を設けていることを特徴とする請求項４に記載のＡＥ測定システム。
6. 測定装置の信号読み取り部が、ＡＥセンサから送信された測定対象物のＡＥデータを受信し、一定のサンプリング時間で複数個検出するステップと、
   前記測定装置の測定時間抽出部が、現在時刻と前回の送信時刻の差から測定時間を算出し、前記測定時間を配列データの要素数に対応した測定時間インデックスに変換するステップと、
   前記測定装置の信号測定部が、前記信号読み取り部が検出したサンプリングデータと閾値とを比較するステップと、
   前記測定装置の信号パラメータ抽出部が、前記サンプリングデータが前記閾値より大きい場合、前記測定時間インデックスから定められる信号波形記録長の範囲内で、信号波形データを予め定めた取込回数だけ読み取るステップと、
   前記測定装置のＡＥ判定部が、前記信号パラメータ抽出部が読み取った前記信号波形データと、信号レベル、ノイズレベル及びＳＮ比レベルのそれぞれの基準値とを比較してＡＥ信号か否か判定するステップと、
   を含み、前記測定時間インデックスによって、前記測定時間が前記サンプリング時間より長い一定の時間単位に等分割され、前記信号波形記録長が前記時間単位の内部に定義されることにより、前記ＡＥデータが圧縮されることを特徴とするＡＥ測定方法。
7. 前記読み取るステップにおいて、前記測定時間インデックスで定義される時間単位の内部に、計測及び解析を停止する待機時間を設けられていることを特徴とする請求項６に記載のＡＥ測定方法。
8. データ送信部が、前記測定時間インデックスと共に、前記圧縮された前記ＡＥデータを受信装置に送信するステップを更に含むことを特徴とする請求項６又は７に記載のＡＥ測定方法。
9. 受信装置のＡＥデータ受信部が、前記測定時間インデックス及び前記圧縮された前記ＡＥデータを受信するステップと、
   前記受信装置の時刻同期部が、前記測定時間インデックスから、前記圧縮された前記ＡＥデータの配列データのそれぞれに送信時刻を付与するステップと
   を更に含むことを特徴とする請求項８に記載のＡＥ測定方法。
10. 測定装置の信号読み取り部に、ＡＥセンサから送信された測定対象物のＡＥデータを受信させ、一定のサンプリング時間で複数個検出させる命令と、
    前記測定装置の測定時間抽出部に、現在時刻と前回の送信時刻の差から測定時間を算出させ、前記測定時間を配列データの要素数に対応した測定時間インデックスに変換させる命令と、
    前記測定装置の信号測定部に、前記信号読み取り部に検出したサンプリングデータと閾値とを比較させる命令と、
    前記測定装置の信号パラメータ抽出部に、前記サンプリングデータが前記閾値より大きい場合、前記測定時間インデックスから定められる信号波形記録長の範囲内で、信号波形データを予め定めた取込回数だけ読み取らせる命令と、
    前記測定装置のＡＥ判定部に、前記信号パラメータ抽出部に読み取った前記信号波形データと、信号レベル、ノイズレベル及びＳＮ比レベルのそれぞれの基準値とを比較してＡＥ信号か否か判定させる命令と、
    を含む一連の命令からなる処理を前記測定装置に実行させ、前記測定時間インデックスによって、前記測定時間が前記サンプリング時間より長い一定の時間単位に等分割され、前記信号波形記録長が前記時間単位の内部に定義されることにより、前記ＡＥデータが圧縮されることを特徴とするＡＥ測定プログラム。

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