JP2019185227A - Bridge monitoring system, bridge monitoring device, bridge monitoring method, and bridge - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、橋梁監視システム、橋梁監視装置、橋梁監視方法、および橋梁に関する。 The present invention relates to a bridge monitoring system, a bridge monitoring apparatus, a bridge monitoring method, and a bridge.
近年、多くの社会インフラの老朽化が進んでおり、それらの健全性を担保するための対策が急務である。その中で道路インフラも例外ではなく、橋梁についても補修や改修のみならず、状態診断を行う方法にも、注目が集められている。例えば特許文献1には、車両が橋梁を通過する際の歪みを測定して、橋梁の損傷を予測することができる橋梁通過車両監視システムが開示されている。また、特許文献2には、対象物を測定するセンサを複数の目的で効率的に利用することが可能なセンサ制御装置、センサシステム、および橋梁監視システムが開示されている。
In recent years, many social infrastructures are aging, and measures to ensure their soundness are urgently needed. Among them, road infrastructure is no exception, and not only repairs and repairs of bridges, but also methods for conducting state diagnosis are attracting attention. For example, Patent Literature 1 discloses a bridge passing vehicle monitoring system capable of measuring a distortion when a vehicle passes through a bridge and predicting damage to the bridge.
しかしながら、上述した特許文献1に記載の技術においては、監視の対象となる車両が大型車両に限定されており、全ての車両が対象とはなっていない。そのため、特許文献1に記載の技術においては、橋梁の損傷を予測するうえで、必ずしも正確とは言えなかった。また、特許文献2に記載の技術においては、橋梁に設置したセンサ装置によって、橋の状態診断および交通情報の取得などの複数の目的を監視している。ところが、特許文献2には、具体的な処理方法や交通状態については何ら開示されていない。さらに、終日にわたって複数の目的のために使用できず、橋の状態診断を行っている間は交通情報を取得することができないなど、1つの目的のために継続的に橋梁の監視を行うことが困難であるという課題があった。
However, in the technique described in Patent Document 1 described above, the vehicles to be monitored are limited to large vehicles, and not all vehicles are targeted. Therefore, the technique described in Patent Document 1 is not necessarily accurate in predicting bridge damage. In the technology described in
本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、橋梁の歪みの情報を継続的に取得することができ、取得した歪みの情報を複数の目的に使用可能な橋梁監視システム、橋梁監視装置、橋梁監視方法、および橋梁を提供することにある。 The present invention has been made in view of the problems as described above, and its purpose is to be able to continuously acquire information on bridge distortion and to use the acquired distortion information for a plurality of purposes. Is to provide a bridge monitoring system, a bridge monitoring device, a bridge monitoring method, and a bridge.
上述した課題を解決し、上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る橋梁監視システムは、橋梁に設置される歪検知手段によって前記橋梁を通過する車両による前記橋梁の歪量を計測可能に構成された歪計測手段、および前記歪計測手段によって計測された歪量に基づいて歪波形データを生成する歪波形生成手段を有するデータ生成部と、前記歪波形生成手段によって生成された前記歪波形データを分析し監視する歪波形監視手段、および前記歪波形監視手段によって分析された結果に基づいて、前記橋梁の状態を判定可能に構成された橋梁状態判定手段を有する管理部と、を備え、前記データ生成部と前記管理部とが、ネットワークを介して前記歪波形データを送受信可能に構成されることを特徴とする。 In order to solve the above-described problems and achieve the above object, a bridge monitoring system according to an aspect of the present invention measures a strain amount of the bridge by a vehicle passing through the bridge by a strain detection unit installed on the bridge. A strain generator that is configured to be capable of generating the distortion waveform data based on the strain amount measured by the strain measuring unit, and the data generated by the strain waveform generating unit. A distortion waveform monitoring means for analyzing and monitoring the distortion waveform data, and a management unit having a bridge state determination means configured to be able to determine the state of the bridge based on a result analyzed by the distortion waveform monitoring means. And the data generation unit and the management unit are configured to be capable of transmitting and receiving the distortion waveform data via a network.
本発明の一態様に係る橋梁監視システムは、上記の発明において、前記橋梁の状態は、前記橋梁の損傷の状態および前記橋梁を通過する前記車両の交通流の状態の少なくとも一方であることを特徴とする。 In the bridge monitoring system according to one aspect of the present invention, in the above invention, the state of the bridge is at least one of a state of damage to the bridge and a state of traffic flow of the vehicle passing through the bridge. And
本発明の一態様に係る橋梁監視システムは、上記の発明において、前記歪波形監視手段は、前記歪波形データの値と前記橋梁に前記車両が通過していない状態での歪量の基準値との差分について、所定時間を積分区間とした時間積分値を導出し、前記橋梁状態判定手段は、前記時間積分値が所定の積分閾値以上の場合に、前記橋梁に渋滞が発生していると判定することを特徴とする。 In the bridge monitoring system according to one aspect of the present invention, in the above invention, the distortion waveform monitoring means includes a value of the distortion waveform data and a reference value of a distortion amount in a state where the vehicle does not pass through the bridge. The bridge state determination means determines that a traffic jam has occurred in the bridge when the time integration value is equal to or greater than a predetermined integration threshold. It is characterized by doing.
本発明の一態様に係る橋梁監視システムは、上記の発明において、前記歪波形監視手段は、所定時間内において前記歪波形データの値が所定の歪閾値を超えた時間を積算し、前記橋梁状態判定手段は、前記歪閾値を超えた時間が所定の時間閾値以上の場合に、前記橋梁に渋滞が発生していると判定することを特徴とする。 In the bridge monitoring system according to one aspect of the present invention, in the above invention, the strain waveform monitoring unit integrates the time when the value of the strain waveform data exceeds a predetermined strain threshold within a predetermined time, and the bridge state The determination means determines that traffic congestion has occurred in the bridge when the time exceeding the distortion threshold is equal to or greater than a predetermined time threshold.
本発明の一態様に係る橋梁監視システムは、上記の発明において、前記歪波形監視手段は、所定時間内において前記歪波形データの値が所定の歪閾値を超えた時間を積算して前記所定時間に対する割合を導出し、前記橋梁状態判定手段は、前記所定時間に対する前記歪閾値を超えた時間の割合が、所定の時間割合閾値以上の場合に、前記橋梁に渋滞が発生していると判定することを特徴とする。 In the bridge monitoring system according to one aspect of the present invention, in the above invention, the distortion waveform monitoring means integrates the time when the value of the distortion waveform data exceeds a predetermined strain threshold within a predetermined time, and the predetermined time. The bridge state determination means determines that the bridge is congested when the ratio of the time exceeding the strain threshold with respect to the predetermined time is equal to or greater than the predetermined time ratio threshold. It is characterized by that.
本発明の一態様に係る橋梁監視システムは、上記の発明において、前記歪波形監視手段は、所定の時間間隔によって標本化された前記歪波形データに対して、所定時間内において前記歪波形データの値が所定の歪閾値を超えたデータ数をカウントし、前記橋梁状態判定手段は、前記歪閾値を超えたデータ数が所定のデータ数閾値以上の場合に、前記橋梁に渋滞が発生していると判定することを特徴とする。 In the bridge monitoring system according to one aspect of the present invention, in the above invention, the distortion waveform monitoring unit is configured to store the distortion waveform data within a predetermined time with respect to the distortion waveform data sampled at a predetermined time interval. The number of data whose value exceeds a predetermined strain threshold is counted, and when the number of data exceeding the strain threshold is equal to or greater than a predetermined data number threshold, the bridge is congested. It is characterized by determining.
本発明の一態様に係る橋梁監視システムは、上記の発明において、前記歪波形監視手段は、所定の時間間隔によって標本化された前記歪波形データに対して、所定時間内において前記歪波形データの値が所定の歪閾値を超えたデータ数をカウントして前記所定時間内の全データ数に対する割合を導出し、前記橋梁状態判定手段は、前記所定時間内の全データ数に対する前記歪閾値を超えたデータ数の割合が、所定のデータ数割合閾値以上の場合に、前記橋梁に渋滞が発生していると判定することを特徴とする。 In the bridge monitoring system according to one aspect of the present invention, in the above invention, the distortion waveform monitoring unit is configured to store the distortion waveform data within a predetermined time with respect to the distortion waveform data sampled at a predetermined time interval. The number of data whose values exceed a predetermined strain threshold is counted to derive a ratio to the total number of data within the predetermined time, and the bridge state determination means exceeds the strain threshold with respect to the total number of data within the predetermined time. When the ratio of the number of data is equal to or greater than a predetermined data number ratio threshold, it is determined that traffic congestion has occurred in the bridge.
本発明の一態様に係る橋梁監視装置は、橋梁に設置される歪検知手段によって前記橋梁を通過する車両による前記橋梁の歪みを計測可能に構成された歪計測手段、および前記歪計測手段によって計測された歪量に基づいて歪波形データを生成する歪波形生成手段を有するデータ生成部と、前記歪波形生成手段によって生成された前記歪波形データを分析し監視する歪波形監視手段、および前記歪波形監視手段によって分析された結果に基づいて、前記橋梁の状態を判定可能に構成された橋梁状態判定手段を有する管理部と、を備えることを特徴とする。 The bridge monitoring apparatus according to one aspect of the present invention is configured to measure strain by a strain measurement unit configured to be able to measure strain of the bridge caused by a vehicle passing through the bridge by strain detection unit installed on the bridge, and the strain measurement unit. A data generation unit having distortion waveform generation means for generating distortion waveform data based on the amount of distortion generated, distortion waveform monitoring means for analyzing and monitoring the distortion waveform data generated by the distortion waveform generation means, and the distortion A management unit having a bridge state determination unit configured to be able to determine the state of the bridge based on a result analyzed by the waveform monitoring unit.
本発明の一態様に係る橋梁監視方法は、橋梁に設置された歪検知手段を有する歪計測手段によって前記橋梁を通過する車両による前記橋梁の歪みを計測する歪計測ステップと、前記歪計測手段によって計測された歪量に基づいて歪波形データを生成する歪波形生成ステップと、前記歪波形生成ステップにおいて生成された前記歪波形データを分析し監視する歪波形監視ステップと、前記歪波形監視ステップにおいて分析された結果に基づいて、前記橋梁の状態を判定する橋梁状態判定ステップと、を含むことを特徴とする。 A bridge monitoring method according to an aspect of the present invention includes a strain measurement step of measuring a strain of the bridge by a vehicle passing through the bridge by a strain measurement unit having a strain detection unit installed on the bridge, and the strain measurement unit. In a distortion waveform generation step for generating distortion waveform data based on the measured distortion amount, a distortion waveform monitoring step for analyzing and monitoring the distortion waveform data generated in the distortion waveform generation step, and in the distortion waveform monitoring step And a bridge state determination step of determining a state of the bridge based on the analyzed result.
本発明の一態様に係る橋梁は、橋梁に設置可能な歪検知手段によって前記橋梁を通過する車両による前記橋梁の歪量を計測可能に構成された歪計測手段と、前記橋梁を通過する車両によって生じ、前記歪計測手段によって計測された歪量に基づいて歪波形データを生成する歪波形生成手段と、前記歪波形データを分析し前記橋梁を監視する管理部に、ネットワークを介して前記歪波形データを送信するデータ転送手段と、を備えることを特徴とする。 A bridge according to an aspect of the present invention includes a strain measurement unit configured to measure a strain amount of the bridge by a vehicle passing through the bridge by a strain detection unit that can be installed on the bridge, and a vehicle that passes through the bridge. A distortion waveform generating means for generating distortion waveform data based on the amount of distortion measured by the distortion measuring means, and a management section for analyzing the distortion waveform data and monitoring the bridge, via the network, the distortion waveform And a data transfer means for transmitting data.
本発明による橋梁監視システム、橋梁監視装置、橋梁監視方法、および橋梁によれば、橋梁の変位の情報を継続的に取得することができ、取得した情報を複数の目的に使用することが可能となる。 According to the bridge monitoring system, the bridge monitoring apparatus, the bridge monitoring method, and the bridge according to the present invention, information on the displacement of the bridge can be continuously acquired, and the acquired information can be used for a plurality of purposes. Become.
以下、本発明の一実施形態について図面を参照しつつ説明する。なお、以下の一実施形態の全図においては、同一または対応する部分には同一の符号を付す。また、本発明は以下に説明する一実施形態によって限定されるものではない。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In all the drawings of the following embodiment, the same or corresponding parts are denoted by the same reference numerals. Further, the present invention is not limited to the embodiment described below.
まず、本発明の一実施形態による橋梁監視システムについて説明する。図1は、本発明の一実施形態による橋梁監視システム1を示すブロック図である。図1に示すように、一実施形態による橋梁監視システム1は、管理部10、および橋梁30に設けられるデータ生成部20を備えて構成される。橋梁30は、車両が通行可能に構成される。ネットワーク40は、管理部10およびデータ生成部20の間で通信可能なインターネット回線網や携帯電話回線網などから構成される。すなわち、一実施形態による橋梁監視システム1においては、管理部10およびデータ生成部20が、ネットワーク40を介して相互に通信可能で、互いにデータを送受信可能に接続されている。さらに、管理部10は、ネットワーク40を介して各種の情報センタ50との間で通信可能に接続されている。
First, a bridge monitoring system according to an embodiment of the present invention will be described. FIG. 1 is a block diagram showing a bridge monitoring system 1 according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, a bridge monitoring system 1 according to an embodiment includes a
一実施形態による橋梁監視システム1は、データ生成部20によって橋梁30の歪みを計測するとともに、管理部10がネットワーク40を介して送受信される歪みに関する情報、具体的には歪波形データを分析して、橋梁の状態を監視および分析するシステムである。
The bridge monitoring system 1 according to the embodiment measures the distortion of the
管理部10は、歪波形監視部11、橋梁状態判定部12、および記憶部13を少なくとも備えて構成される。管理部10はさらに、情報データなどを表示する表示部14、および情報データを外部から入力するための入力部15を備える。
The
歪波形監視部11および橋梁状態判定部12は、物理的には、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、およびRAM(Random Access Memory)などからなるマイクロコンピュータを主要構成部品として構成される。歪波形監視手段としての歪波形監視部11は、歪みに関する情報データとして、データ生成部20から供給された歪波形データを、ネットワーク40を介して取得して監視および分析する。歪波形監視部11は、ネットワーク40を介して取得した歪波形データに対して分析を行うことによって、橋梁30の損傷状態および通過する車両の状態を監視する。詳細は後述するが、歪波形データに基づいて分析可能な情報としては、橋梁30の部分的な亀裂や歪みなどの損傷の情報、および車両の混雑状況(渋滞状況)などである。橋梁状態判定手段としての橋梁状態判定部12は、歪波形監視部11によって分析された結果に基づいて、橋梁30を通過する車両の交通流である通行状況や渋滞状況、および橋梁30の損傷状態などを判定可能に構成される。
The distortion
記憶部13は、データ生成部20から供給された歪波形データをデータベース13aとして記憶可能に構成されたハードディスクや半導体メモリなどの記録媒体、およびこれらの記録媒体のドライブ装置を有して構成される。記憶部13はさらに、歪波形データ以外の情報データである各種プログラムおよび各種データが書き込みおよび読み出し可能に格納される。表示部14は、管理部10に供給された各種情報データを表示可能に構成される。管理部10においては、管理側表示手段としての表示部14に情報データを表示することによって、各種情報を外部に報知可能に構成される。
The
データ生成部20は、歪センサ21aを有する歪計測部21、データ処理部22、データ転送部23、および表示部24を備えて構成される。歪計測手段としての歪計測部21は、車両が橋梁30を通過する際の橋梁30の歪量を、橋梁30に設置可能に構成された歪検知手段としての歪センサ21aによって計測可能に構成される。歪センサ21aは、計測した橋梁30の歪みに関する歪み量の情報データ(歪データ)を出力する。なお、歪センサ21aは、歪計測部21に内蔵されて歪計測部21の一部として構成しても、歪計測部21と別体に構成してもよい。歪センサ21aが歪計測部21と別体に構成される場合、歪センサ21aが出力した歪データは、無線通信または有線通信によって歪計測部21に供給される。歪計測部21は、歪センサ21aから供給された歪データをアナログデジタル変換(A/D変換)して歪信号として出力する。
The data generation unit 20 includes a
歪波形生成手段としてのデータ処理部22は、歪計測部21から出力された歪信号に対して所定のデータ処理を行うことにより、歪波形データを生成して、データ転送部23に出力する。データ転送手段としてのデータ転送部23は、データ処理部22から供給された歪波形データを、ネットワーク40を介して管理部10に送信する。一方、データ転送部23は、ネットワーク40を介して、他の橋梁30に設置されたデータ生成部20からの歪波形データや、管理部10からの情報データや、情報センタ50からの渋滞情報といった交通情報などの外部からの情報データを受信する。橋梁側表示手段としての表示部24は、データ転送部23が送受信した情報を表示可能に構成される。
The
データ生成部20は、歪計測部21、データ処理部22、およびデータ転送部23の全てを一体で構成しても、それぞれを別体で構成してもよい。いずれの場合においても、データ生成部20のうちの少なくとも歪センサ21aは、橋梁30の部分に設置される。橋梁30は、鋼、木、石、またはコンクリートなどからなる構造物である。歪センサ21aは、歪をあらかじめ計測した結果に基づいて、歪みの計測に好適な位置に設置される。具体的には、橋梁30において、車両の走行による歪が発生しやすい部分や、轍の下方や、振動が小さく雑データを取得しにくい部分などに設けられる。次に、歪センサ21aの設置例について具体的に説明する。
In the data generation unit 20, all of the
(第1実施例)
図2は、上述した橋梁監視システム1における第1実施例による歪センサ21aの設置例を示す模式図である。図2に示すように、橋梁30は、互いに直交して設けられた縦リブ31および横リブ32と、床版33と、アスファルト34とを有して構成される。橋梁30上には、各種の車両61,62,63が通行可能である。第1実施例においては、歪センサ21aは横リブ32の下部の一部に少なくとも1つ設置される。歪センサ21aによって、橋梁30における車両61〜63の通行に連動して、横リブ32において発生する歪みが計測される。歪センサ21aによって計測された歪データは、歪計測部21に供給されてA/D変換された後、データ処理部22に供給されて歪波形データが生成される。歪波形データはデータ転送部23に供給されて、ネットワーク40を介して管理部10に送信される。
(First embodiment)
FIG. 2 is a schematic diagram showing an installation example of the
(第2実施例)
図3は、橋梁監視システム1における第2実施例による歪センサ21aの設置例を示す模式図である。図3に示すように、第2実施例において、歪センサ21aは床版33の下部に少なくとも1つ設置される。歪センサ21aは、車両61〜63の通行に連動して床版33において発生する歪みを計測する。歪センサ21aによって計測された歪データは、第1実施例と同様にしてデータ処理されて管理部10に送信される。
(Second embodiment)
FIG. 3 is a schematic diagram showing an installation example of the
(第3実施例)
図4は、橋梁監視システム1における第3実施例による歪センサ21aの設置例を示す模式図である。図4に示すように、第3実施例において、歪センサ21aは縦リブ31の下部に少なくとも1つ設置される。歪センサ21aは、車両61〜63の通行に連動して縦リブ31において発生する歪みを計測する。歪センサ21aによって計測された歪データは、第1実施例と同様にしてデータ処理されて管理部10に送信される。
(Third embodiment)
FIG. 4 is a schematic diagram showing an installation example of the
(第4実施例)
図5は、橋梁監視システム1における第4実施例による歪センサ21aの設置例を示す模式図である。図5に示すように、第4実施例において、歪センサ21aはアスファルト34内に埋め込まれた状態で、路面内に少なくとも1つ設置される。歪センサ21aは、車両61〜63の通行に連動してアスファルト34において発生する歪みを計測する。歪センサ21aによって計測された歪データは、第1実施例と同様にしてデータ処理されて管理部10に送信される。
(Fourth embodiment)
FIG. 5 is a schematic diagram showing an installation example of the
(第5実施例)
図6は、橋梁監視システム1における第5実施例による歪センサ21aの設置例を示す模式図である。図6に示すように、第5実施例において、歪センサ21aは横リブ32の下部における橋梁30の幅方向に沿った略中央部分に少なくとも1つ設置される。歪センサ21aは、第1実施例と同様にして横リブ32に発生する歪を計測する。なお、歪センサ21aは、横リブ32の下部における橋梁30の幅方向に沿って、アスファルト34に轍が生じやすい部分の下方に設けてもよい。
(5th Example)
FIG. 6 is a schematic diagram showing an installation example of the
(歪波形データ)
次に、以上のように設置された歪センサ21aにより計測され、データ処理部22によって生成される歪波形データに対する分析処理について説明する。図7は、一実施形態による橋梁監視システム1におけるデータ生成部20から供給される歪波形データの例を、橋梁30を通過する車両の速度の大きさごとに示したグラフである。図7(a)、図7(b)、および図7(c)はそれぞれ、車両61の速度が大きい高速の場合、速度が中程度の場合、および速度が小さい低速の場合の歪波形データを示す。
(Distortion waveform data)
Next, analysis processing for distortion waveform data measured by the
図7(a)に示すように、橋梁30上を車両61が高速で走行した場合、歪センサ21aによって計測される歪みに基づいた歪波形データは、車両61の車輪の数に対応して複数のピークを有し、速度に対応して急峻なピークを有する。図7(b)に示すように、車両61の速度が中程度の場合、歪波形データは、図7(a)に示す場合に比して時間軸に沿って幅広の(以下、ブロードと言う)歪波形データになる。さらに、図7(c)に示すように、車両61が低速の場合、歪波形データは、図7(b)に示す場合に比して時間軸に沿ってさらにブロードした形状となる。すなわち、橋梁30上を通過する車両61の速度が低速であるほど、計測された歪みの歪波形データは時間軸に沿ってブロードした形状になる。これにより、歪波形データを分析することによって、橋梁30を通過する車両61の速度を推定することが可能になる。
As shown in FIG. 7A, when the
(渋滞判定方法)
橋梁監視システム1における管理部10は、以上の原理に基づいて、取得した歪波形データから橋梁30における交通状況を分析し、橋梁30における交通流、特に渋滞状況を監視する。次に、管理部10によって実行される、一実施形態による渋滞判定方法について説明する。
(Congestion judgment method)
Based on the above principle, the
図1に示すように、データ生成部20から歪波形データが供給された管理部10においては、供給された歪波形データを記憶部13に、データベース13aとして格納する。記憶部13に格納された歪波形データは、歪波形監視部11によってデータ処理された後、橋梁状態判定部12によって、橋梁30上を走行する車両61〜63の渋滞状況や橋梁30の損傷状態が判定される。歪波形監視部11によるデータ処理および橋梁状態判定部12による判定処理について、以下に具体的に説明する。なお、以下の実施例における歪ベースラインとは、温度変化による伸縮で生じる歪などに起因する、橋梁30を車両61〜63などが走行していない状態での歪センサ21aが計測する歪データの基準値である。
As shown in FIG. 1, in the
(第6実施例)
図8は、一実施形態の管理部10によって行われる第6実施例による渋滞判定方法および損傷判定方法を説明するための歪波形を示すグラフである。図8(a)および図8(b)はそれぞれ、渋滞がない場合および渋滞が発生した場合の歪波形データの一例を示す。
(Sixth embodiment)
FIG. 8 is a graph showing a distortion waveform for explaining the traffic jam determination method and the damage determination method according to the sixth example performed by the
図8に示すように、第6実施例において歪波形監視部11は、供給された歪波形データに基づいて、歪波形データと歪ベースラインとの差分について、所定時間Δtの範囲を積分区間とした時間積分値を導出する。すなわち、歪波形監視部11は、所定時間Δt内での歪波形データと歪ベースラインとによって囲まれた部分の積分値(図8中、ハッチング部分)を導出する。
As shown in FIG. 8, in the sixth embodiment, the distortion
ここで、所定時間Δtの設定方法の一例について説明する。所定時間Δtは、車両61〜63が渋滞であると判定できるような車両61〜63の速度に基づいて決定される。具体的には、渋滞であると判定する速度V[km/h]と、対象とする車両61〜63の平均的な車軸間隔L[m]とから、以下の(1)式に基づいて所定時間Δtを決定する。なお、以下に説明する実施例における所定時間Δtは、第6実施例と同様に決定される。
Δt=L/V×3600 …(1)
Here, an example of a method for setting the predetermined time Δt will be described. The predetermined time Δt is determined based on the speed of the
Δt = L / V × 3600 (1)
例えば、渋滞であると判定できる速度Vが5km/hであり、主に対象とする車両61〜63における平均的な車軸間隔Lが7mであった場合、所定時間Δtは、(7/5000×3600≒)5sになる。なお、これらの数値はあくまでも一例であり、渋滞と判定できる速度V、および対象とする車両61〜63の平均的な車軸間隔Lは、対象となる橋梁30ごとにあらかじめ実験やシミュレーションなどによって種々の好適な値に設定できる。
For example, when the speed V at which it can be determined that there is a traffic jam is 5 km / h and the average axle distance L in the
さて、図7(a),(b)および図8(a)に示すように、橋梁30を通過する車両61の速度が中程度の速度から高速(以下、中高速)の範囲であると、歪波形データは急峻なピークを有する。これに対し、図7(c)および図8(b)に示すように、橋梁30を通過する車両61の速度が低速になると、歪波形データはブロードされた状態になる。これらの場合、所定時間Δtにおいて歪波形データと歪ベースラインとによって囲まれた部分の積分値は、車両61の速度が中高速の場合に比して、低速の場合の方が大きくなる。橋梁状態判定部12は、時間積分値に対して所定の閾値(以下、積分閾値)を設定する。橋梁状態判定部12は、歪波形監視部11によって導出された時間積分値が積分閾値以上になった場合に、「渋滞が発生した」と判定する。
Now, as shown in FIGS. 7A, 7B and 8A, when the speed of the
一方で歪波形監視部11は、データ生成部20から供給された歪波形データに対して、橋梁30に異常がない状態での基本となる歪波形データ(基本歪波形データ)との比較を行う。基本歪波形データは、橋梁30の建造時や歪センサ21aの取り付け時などの所定の時点において、あらかじめ計測やシミュレーションなどによって取得したり生成したりして、記憶部13に格納しておく。歪波形監視部11は、比較を行った結果を橋梁状態判定部12に供給する。橋梁状態判定部12は、歪波形監視部11から供給された歪波形データが、基本歪波形データに対して所定以上にずれていた場合に、「異常が発生した」と判定する。
On the other hand, the distortion
ここで、計測された歪波形データが基本歪波形データに対して、所定以上ずれているとは、例えば次のような場合である。すなわち、車両61〜63の走行によって歪みが変化している可能性が極めて高いにもかかわらず、歪波形データが歪ベースラインのまま、または高い値で一定状態が継続したままであったり、歪波形データにおいて異常振動や減衰振動の波形が生じたりする場合などである。これらの場合は、橋梁30に何かしらの異常が発生している可能性が高い。橋梁状態判定部12は、歪波形データに基づいた橋梁30の損傷判定によって、橋梁30における異常の発生を判定する。なお、歪波形データに基づいた橋梁30の損傷判定については、従来公知の種々の方法を採用することができ、必ずしも上述した場合に限定されない。
Here, the measured distortion waveform data is shifted from the basic distortion waveform data by a predetermined amount or more in the following cases, for example. That is, although the possibility that the distortion has changed due to the running of the
(第7実施例)
図9は、一実施形態の管理部10によって行われる第7実施例および第8実施例による渋滞判定方法および損傷判定方法を説明するための歪波形を示すグラフである。図9(a)および図9(b)はそれぞれ、渋滞がない場合および渋滞が発生した場合の歪波形データの一例を示す。
(Seventh embodiment)
FIG. 9 is a graph showing distortion waveforms for explaining the traffic jam determination method and the damage determination method according to the seventh example and the eighth example performed by the
図9に示すように、第7実施例において歪波形監視部11は、供給された歪波形データに基づいて、所定時間Δt内で歪量の大きさが所定の閾値(以下、歪閾値)を超えている時間を積算する。
As shown in FIG. 9, in the seventh embodiment, the distortion
具体的に、図9(a)に示す例においては、歪閾値を超えている時間は、(Δt1+Δt2)である。これに対し、図9(b)に示す例においては、歪閾値を超えている時間はΔt3である。ここで、橋梁30を通過する車両61の速度が中高速の場合、歪波形データは急峻なピークを有し、速度が低速になるとブロードされる。これらの場合、所定時間Δt内において歪量が歪閾値を超えている時間は、速度が中高速の場合(Δt1+Δt2)に比して、低速の場合(Δt3)の方が長くなる(Δt1+Δt2<Δt3)。橋梁状態判定部12は、歪量が歪閾値を超えている時間に対して所定の閾値(以下、時間閾値)を設定する。橋梁状態判定部12は、歪波形監視部11によって積算された時間が時間閾値以上になった場合に、「渋滞が発生した」と判定する。一方で橋梁状態判定部12は、第6実施例と同様にして損傷判定を実行して、歪波形データに異常が生じた場合に、「異常が発生した」と判定する。
Specifically, in the example shown in FIG. 9A, the time exceeding the distortion threshold is (Δt 1 + Δt 2 ). On the other hand, in the example shown in FIG. 9B, the time exceeding the distortion threshold is Δt 3 . Here, when the speed of the
(第8実施例)
また、第8実施例において歪波形監視部11は、第7実施例と同様にして、供給された歪波形データに基づいて、所定時間Δt内で歪量が歪閾値を超えている時間を積算する。その後、第7実施例と異なり、歪波形監視部11は、所定時間Δtに対する、歪量が歪閾値を超えている時間の割合を導出する。
(Eighth embodiment)
In the eighth embodiment, similarly to the seventh embodiment, the distortion
具体的に、図9(a)に示す例においては、歪閾値を超えている時間の割合は、(Δt1+Δt2)/Δtである。これに対し、図9(b)に示す例においては、歪閾値を超えている時間の割合はΔt3/Δtである。ここで、所定時間Δt内に歪量が歪閾値を超えている時間の割合は、速度が中高速の場合(Δt1+Δt2)/Δtに比して、低速の場合(Δt3/Δt)の方が長くなる((Δt1+Δt2)/Δt<Δt3/Δt)。橋梁状態判定部12は、歪量が歪閾値を超えている時間の割合に対して所定の閾値(以下、時間割合閾値)を設定する。橋梁状態判定部12は、歪波形監視部11によって導出された時間の割合が時間割合閾値以上になった場合に、「渋滞が発生した」と判定する。一方で橋梁状態判定部12は、第6実施例と同様にして損傷判定を実行して、歪波形データに異常が生じた場合に、「異常が発生した」と判定する。
Specifically, in the example shown in FIG. 9A, the ratio of the time exceeding the strain threshold is (Δt 1 + Δt 2 ) / Δt. On the other hand, in the example shown in FIG. 9B, the proportion of time exceeding the distortion threshold is Δt 3 / Δt. Here, the ratio of the time during which the amount of strain exceeds the strain threshold within the predetermined time Δt is as follows (Δt 3 / Δt) when the speed is low (Δt 1 + Δt 2 ) / Δt. Becomes longer ((Δt 1 + Δt 2 ) / Δt <Δt 3 / Δt). The bridge
(第9実施例)
図10は、一実施形態の管理部10によって行われる第9実施例および第10実施例による渋滞判定方法および損傷判定方法を説明するための歪波形を示すグラフである。図10(a)および図10(b)はそれぞれ、渋滞がない場合および渋滞が発生した場合の歪波形データの一例を示す。
(Ninth embodiment)
FIG. 10 is a graph showing distortion waveforms for explaining the traffic jam determination method and the damage determination method according to the ninth example and the tenth example performed by the
図10に示すように、第9実施例において歪波形監視部11は、供給された歪波形データに基づいて、所定時間Δt内で歪量が歪閾値を超えている数をカウントする。すなわち、データ生成部20から供給される歪波形データは、A/D変換によってデジタル化され、歪データに対して標本化および量子化が行われて生成されている。歪波形監視部11は、歪データに対して所定の時間間隔によって標本化された歪波形データに基づいて、歪波形データにおいて歪閾値を超えたデータ数をカウントする。
As shown in FIG. 10, in the ninth embodiment, the distortion
具体的に、図10(a)に示す例においては、歪閾値を超えているデータ数は10データである。これに対し、図10(b)に示す例においては、歪閾値を超えているデータ数は29データである。ここで、図10に示す例においては、所定時間Δtおよびサンプリング間隔から導出される所定時間Δt内の全データ数は、37データである。すなわち、所定時間Δt内において歪量が歪閾値を超えている歪波形データの数は、車両61の速度が中高速の場合に比して、低速の場合は多くなる。橋梁状態判定部12は、歪量が歪閾値を超えたデータの数に対して所定の閾値(以下、データ数閾値)を設定する。橋梁状態判定部12は、歪波形監視部11によってカウントされたデータ数がデータ数閾値以上になった場合に、「渋滞が発生した」と判定する。例えば、データ数閾値を25データとした場合、橋梁状態判定部12は、カウントされたデータ数が25データを超えた段階で、渋滞が発生したと判定する。一方で橋梁状態判定部12は、第6実施例と同様にして損傷判定を実行して、歪波形データに異常が生じた場合に、「異常が発生した」と判定する。
Specifically, in the example shown in FIG. 10A, the number of data exceeding the distortion threshold is 10 data. On the other hand, in the example shown in FIG. 10B, the number of data exceeding the distortion threshold is 29 data. Here, in the example shown in FIG. 10, the total number of data in the predetermined time Δt derived from the predetermined time Δt and the sampling interval is 37 data. That is, the number of distortion waveform data in which the amount of distortion exceeds the distortion threshold value within the predetermined time Δt is greater when the
(第10実施例)
また、第10実施例において歪波形監視部11は、第9実施例と同様にして、供給された歪波形データに基づいて、歪波形データにおける所定時間Δt内で歪量が歪閾値を超えているデータ数をカウントする。その後、第9実施例と異なり、歪波形監視部11は、所定時間Δtにおける全データ数に対する、歪閾値を超えているデータ数の割合を導出する。なお、図10に示す例において、所定時間Δt内の全データ数は37データである。そのため、歪閾値を超えているデータ数の割合は、図10(a)に示す例においては(10/37≒)0.27であるのに対し、図10(b)に示す例においては(29/37≒)0.78である。ここで、所定時間Δt内に歪量が歪閾値を超えているデータ数の割合は、車両61の速度が中高速の場合に比して、低速の場合の方が多くなる。橋梁状態判定部12は、歪量が歪閾値を超えているデータ数の割合に対して所定の閾値(以下、データ数割合閾値)を設定する。橋梁状態判定部12は、歪波形監視部11によって導出されたデータ数の割合がデータ数割合閾値以上になった場合に、「渋滞が発生した」と判定する。一方で橋梁状態判定部12は、第6実施例と同様にして損傷判定を実行して、歪波形データに異常が生じた場合に、「異常が発生した」と判定する。
(Tenth embodiment)
In the tenth embodiment, similarly to the ninth embodiment, the distortion
以上のようにして、管理部10によって、橋梁30の損傷状態が監視されるとともに、橋梁30を通過する車両61〜63の交通流の状態が監視される。
As described above, the
(橋梁監視方法)
次に、上述した橋梁監視システム1における橋梁監視方法について説明する。図11は、一実施形態による橋梁監視方法を説明するためのフローチャートである。なお、図11に示すフローチャートは、橋梁監視システム1において繰り返し実行される。
(Bridge monitoring method)
Next, a bridge monitoring method in the bridge monitoring system 1 described above will be described. FIG. 11 is a flowchart for explaining a bridge monitoring method according to an embodiment. Note that the flowchart shown in FIG. 11 is repeatedly executed in the bridge monitoring system 1.
図11に示すように、まず、ステップST1において車両61が橋梁30上を通過する。続いて、ステップST2においては、歪計測ステップおよび歪波形生成ステップが実行される。すなわち、データ生成部20において、歪センサ21aによって橋梁30の歪みが計測されて、計測された歪データに基づいて歪波形データが生成される。その後、生成された歪波形データは、データ生成部20からネットワーク40を介して管理部10に送信される。
As shown in FIG. 11, first, the
その後、ステップST3においては、歪波形監視ステップが実行される。すなわち、供給された歪波形データが、管理部10において分析されて監視される。具体的には、管理部10が、上述した第6〜第10実施例による渋滞監視方法および損傷監視方法を実行することによって、橋梁30の損傷状態が監視されるとともに、通行状況や渋滞状況などの交通流の監視が行われる。
Thereafter, in step ST3, a distortion waveform monitoring step is executed. That is, the supplied distortion waveform data is analyzed and monitored by the
その後、ステップST4に移行して、橋梁状態判定ステップが実行される。すなわち、橋梁状態判定部12によって、橋梁30に異常が発生しているか否か、または橋梁30に渋滞が発生しているか否かの判定が行われる。なお、ステップST1〜ST3を所定の複数回繰り返し実行することによって歪波形データを記憶部13に蓄積した後に、ステップST4に移行することも可能である。この場合、ステップST4において橋梁状態判定部12は、蓄積した歪波形データに基づいて、橋梁30の異常の発生、または橋梁30の渋滞の発生を判定することも可能である。その後、ステップST4において橋梁状態判定部12が、橋梁30に異常が発生している、または橋梁30に渋滞が発生していると判定した場合(ステップST4:Yes)、ステップST5に移行する。
Then, it transfers to step ST4 and a bridge state determination step is performed. That is, the bridge
ステップST5においては、報知ステップが実行される。すなわち、管理部10は、表示部14に異常の発生または渋滞の発生といった、橋梁30において発生した異常の内容を表示することによって、橋梁30の損傷状態や交通流の状態を外部に報知する。
In step ST5, a notification step is executed. That is, the
一方、ステップST4において橋梁状態判定部12が、橋梁30において異常が発生していない、かつ橋梁30において渋滞も発生していないと判定した場合(ステップST4:No)、ステップST5の処理は省略される。以上の処理を順次繰り返すことによって、橋梁監視が実行される。
On the other hand, when the bridge
以上説明した、一実施形態によれば、橋梁30の歪みの情報を継続的に取得することによって、取得した歪波形データから、橋梁30の損傷状態を判定して監視できるとともに、橋梁30における車両61の渋滞状況を判定して監視することが可能になる。
According to the embodiment described above, by continuously acquiring the strain information of the
以上、本発明の実施形態について具体的に説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想に基づく各種の変形が可能である。例えば、上述の実施形態において挙げた数値や、管理部およびデータ生成部の構成はあくまでも例に過ぎず、必要に応じてこれと異なる数値や、管理部およびデータ生成部の構成を用いてもよく、本発明は、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述および図面により限定されることはない。 As mentioned above, although embodiment of this invention was described concretely, this invention is not limited to the above-mentioned embodiment, Various deformation | transformation based on the technical idea of this invention is possible. For example, the numerical values and the configuration of the management unit and the data generation unit given in the above embodiment are merely examples, and different numerical values and configurations of the management unit and the data generation unit may be used as necessary. However, the present invention is not limited by the description and drawings which form part of the disclosure of the present invention according to the present embodiment.
上述した一実施形態においては、管理部10とデータ生成部20とネットワーク40を介して別体に構成するとともに、データ生成部20を橋梁30の周辺に設置してデータ生成部20の少なくとも歪センサ21aを橋梁30に設置しているが、管理部10とデータ生成部20とを一体に構成して橋梁監視装置を構成することも可能である。この場合、表示部14,24を同一の表示部としてもよい。
In the above-described embodiment, the
上述した一実施形態においては、歪波形データの分析によって、歪データの値の大きさから、橋梁30を通過する車両61の重量を算出して、分析することも可能である。この場合、歪波形監視部11によって、橋梁30を通過した全ての車両61〜63の重量を合計するなどして、橋梁30に掛かる負荷を導出することで、橋梁状態判定部12による橋梁30の損傷状態を判定することも可能となる。
In the embodiment described above, the weight of the
1 橋梁監視システム
10 管理部
11 歪波形監視部
12 橋梁状態判定部
13 記憶部
14,24 表示部
20 データ生成部
21 歪計測部
21a 歪センサ
22 データ処理部
23 データ転送部
30 橋梁
31 縦リブ
32 横リブ
33 床版
34 アスファルト
40 ネットワーク
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1
Claims (10)
前記歪波形生成手段によって生成された前記歪波形データを分析し監視する歪波形監視手段、および前記歪波形監視手段によって分析された結果に基づいて、前記橋梁の状態を判定可能に構成された橋梁状態判定手段を有する管理部と、を備え、
前記データ生成部と前記管理部とが、ネットワークを介して前記歪波形データを送受信可能に構成される
ことを特徴とする橋梁監視システム。 Strain measuring means configured to be able to measure the amount of strain of the bridge by a vehicle passing through the bridge by strain detecting means installed on the bridge, and strain waveform data based on the strain amount measured by the strain measuring means A data generation unit having distortion waveform generation means for generating;
A distortion waveform monitoring unit that analyzes and monitors the distortion waveform data generated by the distortion waveform generation unit, and a bridge configured to be able to determine the state of the bridge based on a result analyzed by the distortion waveform monitoring unit A management unit having a state determination means,
The bridge monitoring system, wherein the data generation unit and the management unit are configured to be able to transmit and receive the distortion waveform data via a network.
前記歪波形生成手段によって生成された前記歪波形データを分析し監視する歪波形監視手段、および前記歪波形監視手段によって分析された結果に基づいて、前記橋梁の状態を判定可能に構成された橋梁状態判定手段を有する管理部と、を備える
ことを特徴とする橋梁監視装置。 A strain measurement unit configured to be able to measure the strain of the bridge by a vehicle passing through the bridge by a strain detection unit installed on the bridge, and generates distortion waveform data based on the strain amount measured by the strain measurement unit A data generation unit having distortion waveform generation means for
A distortion waveform monitoring unit that analyzes and monitors the distortion waveform data generated by the distortion waveform generation unit, and a bridge configured to be able to determine the state of the bridge based on a result analyzed by the distortion waveform monitoring unit A bridge monitoring device comprising: a management unit having a state determination unit.
前記歪計測手段によって計測された歪量に基づいて歪波形データを生成する歪波形生成ステップと、
前記歪波形生成ステップにおいて生成された前記歪波形データを分析し監視する歪波形監視ステップと、
前記歪波形監視ステップにおいて分析された結果に基づいて、前記橋梁の状態を判定する橋梁状態判定ステップと、
を含むことを特徴とする橋梁監視方法。 A strain measurement step of measuring strain of the bridge by a vehicle passing through the bridge by strain measurement means having strain detection means installed on the bridge;
A distortion waveform generation step of generating distortion waveform data based on the distortion amount measured by the distortion measurement means;
A distortion waveform monitoring step of analyzing and monitoring the distortion waveform data generated in the distortion waveform generation step;
Based on the result analyzed in the distortion waveform monitoring step, a bridge state determination step for determining the state of the bridge,
A bridge monitoring method characterized by comprising:
前記橋梁を通過する車両によって生じ、前記歪計測手段によって計測された歪量に基づいて歪波形データを生成する歪波形生成手段と、
前記歪波形データを分析し前記橋梁を監視する管理部に、ネットワークを介して前記歪波形データを送信するデータ転送手段と、を備える
ことを特徴とする橋梁。 A strain measuring means configured to be able to measure the amount of strain of the bridge by a vehicle passing through the bridge by a strain detecting means that can be installed on the bridge;
Strain waveform generation means for generating distortion waveform data based on the amount of strain generated by the vehicle passing through the bridge and measured by the strain measurement means;
A data transfer means for transmitting the strain waveform data via a network to a management unit that analyzes the strain waveform data and monitors the bridge.
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CN112991096A (en) * | 2021-03-18 | 2021-06-18 | 交通运输部公路科学研究所 | Monitoring and managing device and method for configuration type bridge cluster structure |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006084404A (en) * | 2004-09-17 | 2006-03-30 | Tokyo Institute Of Technology | Characteristic variation detection system, method, program, and recording medium of structure |
JP2010197249A (en) * | 2009-02-25 | 2010-09-09 | Tokyo Institute Of Technology | Vehicle weight measuring system and method for vehicle passing on bridge, and computer program |
EP3187838A1 (en) * | 2015-12-29 | 2017-07-05 | Neostrain spolka z ograniczona odpowiedzialnoscia | System for vehicles weight preselection and evaluation of the technical state of road infrastructure |
-
2018
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006084404A (en) * | 2004-09-17 | 2006-03-30 | Tokyo Institute Of Technology | Characteristic variation detection system, method, program, and recording medium of structure |
JP2010197249A (en) * | 2009-02-25 | 2010-09-09 | Tokyo Institute Of Technology | Vehicle weight measuring system and method for vehicle passing on bridge, and computer program |
EP3187838A1 (en) * | 2015-12-29 | 2017-07-05 | Neostrain spolka z ograniczona odpowiedzialnoscia | System for vehicles weight preselection and evaluation of the technical state of road infrastructure |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112991096A (en) * | 2021-03-18 | 2021-06-18 | 交通运输部公路科学研究所 | Monitoring and managing device and method for configuration type bridge cluster structure |
WO2022193713A1 (en) * | 2021-03-18 | 2022-09-22 | 交通运输部公路科学研究所 | Configurable bridge cluster structure monitoring and management apparatus and method |
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