JP2020101419A - Tube state detection system, method thereof and sensor terminal - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は管状態検知システム、その方法、及びセンサ端末に関し、特に劣化しているか否かをセンサで検出される振動又は音の違いによって検知する管状態検知システム、その方法、及びセンサ端末に関する。 The present invention relates to a pipe state detection system, a method thereof, and a sensor terminal, and more particularly, to a pipe state detection system, a method thereof, and a sensor terminal for detecting whether or not there is deterioration by a difference in vibration or sound detected by a sensor.
目視困難な地中に埋設された水道管路等の配管の状態、漏洩の発生等の異常を検知する各種の漏水探知機、及びそれらを用いた探知方法に関しては、非特許文献1の「水道維持管理指針」や非特許文献2の「東京の漏水防止」に記載がある。
Regarding various types of water leak detectors that detect abnormalities such as the state of pipes such as water pipes buried in the ground that are difficult to see and the occurrence of leaks, and the detection method using them, refer to Non-Patent
また、同様の目的のためにサービスエリアを担当者が巡回して検査する巡回検査では、音聴棒による手法や電子式漏水探知機が用いられる。さらに、常時設置型の漏水検知器による検査手法については、特許文献1に記載がある。
In addition, for the same purpose, in the patrol inspection in which the person in charge makes a patrol in the service area to inspect, a method using a sound stick or an electronic water leak detector is used. Further,
周知のとおり、水道局等の水道サービスについては、高度成長期の設置から60年が経過して、配水設備の老朽化が進行している。これに対し、耐震化を含めた更新事業を行っているが、いずれの事業体でも漏水事故が多発している現状がある。また、水道事業は人口減少にともなう使用水量の減少による減収、事業職員数の減少といった事業課題がある。特に、有収水量を改善する漏水対策に関する効率的な解決策が求められている。なお、有収水量とは、水道料金徴収の対象となった水量をいう。 As is well known, 60 years have passed since the establishment of the high growth period for water supply services such as the Waterworks Bureau, and the deterioration of water distribution facilities is progressing. On the other hand, although we are conducting renewal projects that include earthquake resistance, there is a current situation that water leakage accidents frequently occur at any of the entities. In addition, the water supply business has business problems such as a decrease in revenue due to a decrease in the amount of water used as the population declines and a decrease in the number of business staff. In particular, there is a need for an efficient solution for leak control to improve the amount of water that can be earned. The amount of water collected is the amount of water collected for the collection of water charges.
これまで漏水に関しては、担当職員が現地に赴き、移動式の漏水探知機を使用して、個別に漏水箇所の探査を行う巡回調査により、漏水箇所を特定して、その後の工事作業を計画していた。広範囲のサービスエリアを巡回して漏水調査することは、維持管理のコスト面でも効率的ではない。今後の効率的な漏水対策方法として、遠隔監視システムが要望されている。その遠隔監視システムによれば、広範囲に多地点の水道埋設管に安価なセンシング端末(以下、「センサ端末」又は単に「端末」ともいう)を常時配置し、遠隔監視により漏水の発生を検出し、高精度な漏洩点位置の推定が行える。 Up to now, regarding water leakage, the staff in charge went to the site and used a mobile water leak detector to individually search for water leakage points. Was there. It is not efficient in terms of maintenance cost to conduct a water leak inspection by visiting a wide service area. A remote monitoring system has been demanded as an efficient method for water leakage prevention in the future. According to the remote monitoring system, inexpensive sensing terminals (hereinafter, also referred to as "sensor terminals" or simply "terminals") are constantly arranged in a wide range of multi-point water pipes, and the occurrence of water leakage is detected by remote monitoring. , The leak point position can be estimated with high accuracy.
上述の端末を広範囲に分散配置した場合、設置場所毎に環境が異なるため、同じ条件での測定は適さない場合が多い。また、設置場所が交通量の多い場所、周囲に外乱を多く発生させる施設の近くでは、端末のセンサ信号に大きな外乱を混入させる結果となり、測定結果の品質の低下が懸念される。それらの外乱は測定する場所及び時間により変化するものである。以上のような状況は、水道管に限られたことではなく、広範囲に配管網が広がったインフラとしてのガス管や大規模設備の配管に共通の事項である。 When the above-mentioned terminals are distributed over a wide range, the environment is different for each installation location, and therefore measurement under the same conditions is not suitable in many cases. In addition, when the installation location is a place with a large amount of traffic or near a facility that causes a lot of disturbance in the surroundings, a large disturbance is mixed into the sensor signal of the terminal, which may cause deterioration of the quality of the measurement result. These disturbances change depending on the place and time of measurement. The above situation is not limited to water pipes, but is common to gas pipes as infrastructure with a wide network of pipes and pipes for large-scale facilities.
特に、上水道の埋設管に関しては、取得する振動信号への外乱の影響が大きく、外乱信号の強度が信号の数倍から数十倍以上に達する。その環境において、毎日1回程度の頻度で定期的に監視する設定で、その1回の測定を短時間のサンプリング測定に外乱のタイミングが重なった場合は、外乱の除去が困難になるという課題がある。また、繰り返し測定による平準化を行っても、高レベルの外乱ノイズが混入していれば、計測データの信頼性は維持できないという課題もある。このように品質低下した測定データを破棄した場合、別なタイミングでの再測定が必要となり、バッテリーで動作する端末の電力消費が増加して、長期間の継続使用ができなくなるという課題もある。本発明は、かかる課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、各センサ端末の設置環境に応じた無駄の無い最適な動作を自動的に設定可能にした管状態検知システムを提供することにある。 In particular, with respect to the buried pipe of water supply, the influence of the disturbance on the vibration signal to be acquired is large, and the intensity of the disturbance signal reaches several times to several tens of times or more that of the signal. In that environment, if the settings are such that monitoring is performed once a day on a regular basis, and if the timing of the disturbance coincides with the sampling measurement for a short time, it is difficult to remove the disturbance. is there. Further, even if leveling is performed by repeated measurement, the reliability of the measurement data cannot be maintained if high-level disturbance noise is mixed. When the measurement data whose quality is deteriorated is discarded, it is necessary to re-measure at another timing, which increases the power consumption of the battery-operated terminal, which makes it impossible to continue the use for a long period of time. The present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to detect a pipe state capable of automatically setting an optimal operation without waste according to the installation environment of each sensor terminal. To provide a system.
上記課題を解決する本発明は、監視対象の配管に取り付けて監視信号を送信する複数のセンサ端末と、前記監視信号を受信して監視に用いるセンター側装置と、を通信可能に接続して構成された管状態検知システムであって、前記センサ端末は、前記配管の劣化状態に起因する異変を検出した検出データを出力するセンサと、前記検出データを処理して前記劣化状態を分析した結果を目的信号として出力するセンサ信号処理部と、前記検出データから外乱信号を抽出して入力し、前記センサが設置された端末設置環境の評価に用いる特徴量を出力する設置環境評価処理部と、前記特徴量に基づいて評価された前記端末設置環境を学習する学習部と、前記センサ信号処理部の出力した前記目的信号及び制御情報を前記センター側装置に対して交信可能な通信部と、を備え、前記学習部は、学習した前記端末設置環境に応じた学習結果に基づいて、前記センサ信号処理部の測定スケジュール及び動作パラメータを前記センサ端末毎に個別の設定する、というものである。 The present invention for solving the above-mentioned problems is configured by communicably connecting a plurality of sensor terminals attached to a pipe to be monitored and transmitting a monitoring signal, and a center-side device that receives the monitoring signal and is used for monitoring. In the pipe state detection system described above, the sensor terminal outputs a sensor that outputs detection data that detects an abnormality caused by a deterioration state of the pipe, and a result of analyzing the deterioration state by processing the detection data. A sensor signal processing unit that outputs as a target signal, a disturbance signal is extracted from the detection data and input, and an installation environment evaluation processing unit that outputs a characteristic amount used for evaluation of a terminal installation environment in which the sensor is installed; A learning unit that learns the terminal installation environment evaluated based on a feature amount, and a communication unit that can communicate the target signal and control information output from the sensor signal processing unit to the center-side device. The learning unit individually sets the measurement schedule and the operation parameter of the sensor signal processing unit for each sensor terminal based on the learning result according to the learned terminal installation environment.
本発明によれば、各センサ端末の設置環境に応じた無駄の無い最適な動作を自動的に設定可能にした管状態検知システムを提供できる。 According to the present invention, it is possible to provide a pipe state detection system capable of automatically setting an optimal operation without waste according to the installation environment of each sensor terminal.
本発明の実施形態について、図を用いて説明する。なお、各図における構成要素名の表記は、機能名、信号名又は処理名を兼用できる略称を用いているが、該当機能を説明するときは、これら構成要素名の末尾に「部」を付している。また、全図にわたって、同一効果の機能、信号及び処理には同一符号を付して説明の重複を避ける。以下、図1〜図19を用いて実施例1を説明した後、図20〜図21を用いて実施例2を説明する。 An embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. The component names in each figure are abbreviated names that can also be used as function names, signal names, or process names. doing. Further, functions, signals, and processes having the same effect are denoted by the same reference symbols throughout the drawings to avoid duplication of description. Hereinafter, the first embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 19 and then the second embodiment will be described with reference to FIGS.
図1は、本発明の実施例1に係る漏水検知端末(本端末)の構成を示すブロック図である。図2は、図1の本端末を含んで構成された管状態検知システム(本システム)の構成を示すブロック図である。後述するように、図1の本端末は、図2のセンサ1と端末側処理部12と通信部9の範囲に対応している。なお、図1のブロック図では、図2の本システムのうち、特に端末側処理部12の構成を拡大して詳細に示している。
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a water leakage detection terminal (main terminal) according to the first embodiment of the present invention. FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a pipe state detection system (present system) including the present terminal of FIG. As will be described later, the terminal of FIG. 1 corresponds to the range of the
図1に示すように、本端末10は、センサ1、センサ信号処理部2、設置環境評価処理部3、制御部4、学習部7、及び通信部9を備えて構成されている。また、測定スケジュール5、動作パラメータ、及び評価スケジュール8は、それぞれの名称で特定される設定数値であると共に、それらの設定数値を記憶再生自在に格納しておく記憶領域(格納部)も意味する。
As shown in FIG. 1, the terminal 10 includes a
センサ1は配管に装着して、配管の振動を検出し、振動データに変換する。検出した振動データはセンサ信号処理部2で処理し、配管内を移動する流体の状態を反映する特徴量(すなわち、配管状態)を出力する。この特徴量は1つあるいは複数の数値の組からなり、時間と共に変化する量である。センサ信号処理部2は、測定スケジュール5で指定する時刻毎に動作して、そのときの特徴量を通信部9に送る。
The
通信部9は本端末に対応するセンター側装置20のシステムと通信を行い、配管内の流体の状態を示す特徴量をセンター側装置20に送信する。また、通信部9はセンター側装置20からの受信データを受信し、制御部4に伝える動作をする。制御部4は本端末の各部の動作を制御する構成要素である。すなわち、制御部4は、通信部9を経由して、外部のセンター側装置20のシステムとデータ通信を行い、配管状態検知システムの検知データを送信し、または、センター側装置20の要求を受信して、検知装置全体の動作を制御する。
The communication unit 9 communicates with the system of the
センサ1が出力する振動データは、設置環境評価処理部3にも入力される。設置環境評価処理部3は、評価スケジュール8で指定する時刻毎に処理し、装置の設置環境を評価する評価データを算出して学習部7へ入力する。なお、測定スケジュール5と、評価スケジュール8と、は重複しない独立したスケジュールである。
The vibration data output by the
学習部7は、設置環境評価処理部が出力する評価データを処理して、その量の大きさ、時間変化を学習する。評価データは、検知装置の設置環境を評価する特徴量であり、設置場所毎の特徴を示す量である。学習部7の処理結果に基づいて得られた、動作パラメータ6及び測定スケジュール5は、それぞれ専用の記憶領域にシステム制御用のデータとして記憶される。なお、上述したように、評価スケジュール8、測定スケジュール5、及び動作パラメータ6は、それぞれのデータ記憶領域(格納部)を意味する呼称としても兼用するように図示されている。
The
図2の本システムは、水道管の漏水異常を検出するために採用されて好適なシステムである。本システムが検知する水道管配管の劣化状態の典型的として漏水があり、その他の例として、給水装置からの異常音や振動がある。その具体的な原因は、水撃作用や給水用具部品の磨耗等が挙げられる。 The present system of FIG. 2 is a suitable system that is adopted to detect a water leakage abnormality in a water pipe. Water leakage is a typical condition of deterioration of water pipes detected by this system, and another example is abnormal sound or vibration from a water supply device. Specific causes thereof include a water hammer effect and wear of water supply tool parts.
図2の本システムは、本端末10及びセンター側装置20と、これら両者を情報接続する通信網11と、により構成されている。本端末10は、センサ1、端末側処理部12、及び通信部9と、これらの駆動用に各種バッテリー等を有する電池部13と、により構成されている。センター側装置20は、送受信部21、センター側信号処理部22、時刻同期部23、表示装置24、及び管路網データベース25により構成されている。
The system of FIG. 2 is composed of the terminal 10 and the center-
本端末10は、上水道サービス提供圏内の配水区の埋設管各所に分散して複数台配置するものである。センサ1により水道管の振動を検出し、振動データに変換する。振動データは端末側のセンサ信号処理部2により、ファスト・フーリエ変換処理(FFT:fast Fourier transform)等の周波数解析手法により特徴量データ(周波数データ)に変換する。この周波数データは、通信部9が通信網11を介してセンター側装置20へ転送される。電池部13は、本端末10の電力供給部であり、本端末10の各部に電力を供給する。次に、本端末10の利用形態を図3に例示する。
A plurality of the
図3は本発明の実施例1に係る漏水検知端末(本端末)10を水道埋設管の仕切弁に付設した利用形態を示す断面図である。図3に示すように、地面29に配水管28が埋設されて埋設配水管網が形成され、この配水管28の適宜箇所にマンホール、及びそのマンホール内に仕切弁27が設置されている。この仕切弁27は、マンホール蓋26を開閉して操作できる。
FIG. 3 is a cross-sectional view showing a usage pattern in which the water leakage detection terminal (main terminal) 10 according to the first embodiment of the present invention is attached to a sluice valve of a water supply buried pipe. As shown in FIG. 3, a
本端末10は、マンホール蓋26を開閉して操作可能な仕切弁27の弁キャップ部分(仕切弁を開閉するための操作部)に取り付けられている。このように図3と同様の形態で、埋設配水管網の全域にわたって、多数の本端末10が配設されている。これらの本端末10が配水管28を伝播する振動を検出する。
The terminal 10 is attached to a valve cap portion (an operation unit for opening and closing the sluice valve) of a
このような設置状況の水道管は、公道直下の地中で深さ1m前後の位置に埋設されている。この水道管は、地表からあまり深くないため、地表を通過する自動車等の移動体から発生する振動が地中を伝播する。したがって、各本端末10は、それらを外乱として受け易い。そのため、何らかのノイズ対策を施さない限り、本端末10の漏水検知精度は著しく低劣である。このような条件下に設置される本端末10の動作手順について説明する。
The water pipe in such an installed state is buried at a depth of about 1 m in the ground directly under the public road. Since this water pipe is not so deep from the surface of the earth, vibration generated from a moving body such as an automobile passing through the surface of the water propagates in the ground. Therefore, each
図4は図1〜図3に示した本端末10の動作手順(本方法)を示すフローチャートである。図4の処理フローは、図1の制御部4が、センサ信号処理部2、及び設置環境評価処理部3を制御して本方法を実行する手順を例示している。図4に示すように、本方法は、ステップS1より開始し、後述する各手順を経て、ステップS13の終了後はステップS2へ戻って、次の調整時を待機するところで一巡し、これらを繰り返している。
FIG. 4 is a flowchart showing an operation procedure (present method) of the terminal 10 shown in FIGS. The processing flow of FIG. 4 illustrates a procedure in which the
ステップS2及びステップS3は、タイマ動作の処理である。ステップS4から入力する調整スケジュールにより、ステップS2(タイマ動作)は、指定時刻(調整時刻)まで待機して、動作を開始する。同様にして、ステップS5で入力する測定スケジュールにより、ステップS3(タイマ動作)は指定時刻(測定時刻)まで待機して、動作を開始する。ステップS2以降の処理フローは、調整時に実行される調整動作の処理(環境評価モード)であり、ステップS3以降の処理フローは、測定時刻に実行される測定動作の処理(測定モード)である。 Steps S2 and S3 are timer operation processing. According to the adjustment schedule input from step S4, step S2 (timer operation) waits until a specified time (adjustment time) and starts the operation. Similarly, according to the measurement schedule input in step S5, step S3 (timer operation) waits until a specified time (measurement time) and starts the operation. The process flow after step S2 is the process of the adjustment operation (environment evaluation mode) executed at the time of adjustment, and the process flow after step S3 is the process of the measurement operation (measurement mode) executed at the measurement time.
ステップS8は、図1の設置環境処理部3の処理であり、調整の信号処理を行う。ステップS9は、設置環境処理部3の内部で算出した環境評価値のデータ履歴を一定期間保持するためのデータ格納の処理である。ステップS10は、環境評価値のデータ履歴から各設置点の特徴を学習するステップである。学習は一定のモデルを仮定し、所定数のモデルパラメータを決定する処理とする。ステップS10による学習結果、すなわちモデルパラメータは、学習部7の内部に保持する。
Step S8 is processing of the installation
ステップS11は、学習量が十分に到達したか否かを判定する処理である。前回測定時に、学習量が十分と判断されて以降、新規に行った学習量が十分蓄積されているかを判断する。学習量が不十分の場合(S11でNO)、ステップS2へ戻って次の調整時刻を待つ。学習量が十分の場合(S11でYES)の場合は、ステップS12で学習結果に基づいた測定スケジュールの生成を行う。ここで生成された測定スケジュールにより、測定スケジュール5の更新を行う。
Step S11 is a process of determining whether or not the learning amount has sufficiently reached. It is determined whether or not the newly learned amount is sufficiently accumulated after it is determined that the learned amount is sufficient at the previous measurement. If the learning amount is insufficient (NO in S11), the process returns to step S2 to wait for the next adjustment time. If the learning amount is sufficient (YES in S11), a measurement schedule is generated based on the learning result in step S12. The
ステップS13は、学習結果に基づいた動作パラメータ生成のための演算処理である。ここで生成された動作パラメータにより、動作パラメータ6の更新を行う。ステップS13の終了後はステップS2に戻り、次の調整時刻を待つ。ステップS6は、図1のセンサ信号処理部2で定時測定を行う。ステップS7では、ステップS6の測定結果について、センター側装置20へデータ通信を行う。テータ通信の終了後はステップS3へ戻り、次の測定時刻まで待機する。
Step S13 is a calculation process for generating an operation parameter based on the learning result. The
図5は、図1〜図4に示した本端末10の測定スケジュールを構成するデータ構造の一例を示す表である。すなわち、図5は、センサ信号処理部2が用いる測定スケジュール5の格納データを例示している。図5に示すように、各データは、1行目に左列から順に、番号31、開始日時32、測定項目33の指定、及び繰り返しフラグ34である。この例では、予定する測定の1件毎について、日時及び測定条件の指定内容を所定の記憶領域5に格納している。
FIG. 5 is a table showing an example of a data structure constituting the measurement schedule of the terminal 10 shown in FIGS. That is, FIG. 5 illustrates the stored data of the
開始日時32は測定を開始する日時の情報を西暦年から始めて、分単位の精度でタイムゾーンも含めて指定する。測定項目33の指定は、測定の種類を識別するコードであり、複数種類の測定に対応する。この表では1種類の測定項目の指定「A」のみ記載している。繰り返しフラグ34は0あるいは1の2種類の値を持ち、0は対応する測定が実行済み、あるいは、実行不要であることを示している。制御部4の制御により、測定を行った際に、この表の値を1から0に変更する。
As the start date and
図5の表には、本端末10の記憶容量が十分あれば、本端末10の使用期間全部のスケジュールを格納する。本端末10の記憶容量が不足する場合は、一定期間のスケジュールを格納し、時間経過に伴い、古いスケジュールを新しいスケジュールで更新する処理を行う。 If the storage capacity of the terminal 10 is sufficient, the table of FIG. 5 stores the schedule of the entire usage period of the terminal 10. When the storage capacity of the terminal 10 is insufficient, a schedule for a fixed period is stored, and with the passage of time, processing for updating the old schedule with the new schedule is performed.
図6は、図1〜図4に示した本端末10の測定スケジュールを構成するデータセットの一例を示す表である。すなわち、図6は、測定スケジュールあるいは評価スケジュールを目的や状況に対応してグループ化したデータセットである。はセット番号35、はデータ36、は備考37である。セット番号35はデータセットに割り振られた識別番号であり、データ36はデータセットの名称、備考37はデータセットの使用目的、対応する状況の情報を記載している。
FIG. 6 is a table showing an example of a data set constituting the measurement schedule of the terminal 10 shown in FIGS. That is, FIG. 6 is a data set in which the measurement schedule or the evaluation schedule is grouped according to the purpose and the situation. Is the set
測定スケジュール、評価スケジュールに対応したデータセットをそれぞれ用意し、制御部4がデータセットを読み出し、測定スケジュール5、評価スケジュール8へデータ転送する。測定スケジュール5、評価スケジュール8でデータ変更がある場合は、制御部4その変更をデータセットに反映させるデータ転送を行う。図6には、セット番号1から4までの4つの状況に対応したデータセットを記載した。
Data sets corresponding to the measurement schedule and the evaluation schedule are prepared respectively, and the
セット番号1はデータセット名称が「スケジュールデータセットA」であり、端末10の設置当初の測定スケジュールである。個々のデータセットに対応して、図5に示す測定スケジュールに対するデータ格納領域5を設け、データを保存し、書き換えも行う。
The
各データセットのスケジュールデータの格納方法の一例は、図6のデータ構造の中に埋め込む方法である。その場合には、データ36はデータセット名称に続けて、スケジュールデータを格納する。各データセットが可変長になることに対応したデータの区切りがわかるデータ格納形式を使えば良い。各データセットにおけるスケジュールデータの格納方法について、別の例はデータセット名称とスケジュールデータの格納位置の対応関係を記載した対応表を用意することである。
An example of a method of storing the schedule data of each data set is a method of embedding it in the data structure of FIG. In that case, the
セット番号2の「スケジュールデータセットB」は、1日のスケジュールを記載したスケジュールデータである。そのデータ内容は1日(24時間)毎となっている。セット番号1のスケジュールでの測定が終了した後に、毎日同様の測定を実行する場合に使用する。
“Schedule data set B” of
セット番号3の「スケジュールデータセットC」は、毎週実行するスケジュールデータである。このデータセットは、セット番号2の1日周期で実行するスケジュール以外に、曜日に対応して、追加の測定の実行に対応する。セット番号4の「スケジュールデータセットD」は、5年間等の端末10のライフタイム期間に対応したスケジュールデータである。このように、いろいろな状況に対応したスケジュールデータを保持し、制御部4がそれらスケジュールデータに基づいて、センサ信号処理部2及び設置環境評価処理部3を動作させる。
The “schedule data set C” of
図7は図1〜図4に示した本端末10の調整スケジュールを構成するデータ構造の一例を示す表である。すなわち、図7は、設置環境評価処理部3が用いる評価スケジュール8のデータを例示している。図7に示すように、各データは、1行目の左列から順に示すように、番号41、開始及び終了日時42、評価項目43、繰り返しフラグ44である。番号41により、個々の評価スケジュールの登録を識別する。開始及び終了日時42は評価スケジュールの実行期間を示しており、現在時刻がこの実行期間内である場合に、評価項目43の評価内容を実行することを示す。
FIG. 7 is a table showing an example of a data structure forming the adjustment schedule of the terminal 10 shown in FIGS. That is, FIG. 7 illustrates the data of the
繰返しフラグ44は繰返しの頻度を指定するデータである。繰返しフラグ44は3つの要素から構成する。最初の符号は0あるいは1であり、登録内容の有効あるいは無効を示す。次の符号は繰返しの期間を示し、H,D,Wはそれぞれ1時間、1日、1週間に対応する。それに続く数字は、その期間の分割数を示している。H/1は1時間毎に1回であり、D/4は1日に4回、W/1は1週間に1回を示している。
The
制御部4は図7に示す評価スケジュール8のデータを読み込み、指定された時刻に設置環境評価処理部3を動作させる。評価スケジュールの読出し又は変更の命令は、センター側装置20から通信部9を経由して制御部4に届けられる。これに対応して制御部4は、読み出し命令であれば、届いた評価スケジュール8のデータ内容を読み出してセンサ信号処理部2へデータ配信する。あるいは、変更命令であれば、制御部4が受信したデータにより評価スケジュール8のデータを更新する。
The
図8は図1〜図4に示した本端末10に想定される外乱によるPSD平均値信号の時間的変化のを示すグラフであり、図8(a)は外乱無し、図8(b)はバルブ開閉等、図8(c)は流量変化等、についてそれぞれ示している。すなわち、図8は、外乱の時間的変化の例をセンサ信号のPSD平均値信号による模式的表示を例示している。このPSD平均値信号は、短時間のPSDスペクトルを周波数で積分し、単位周波数あたりに換算した値であり、音響強度に相当する。 FIG. 8 is a graph showing the temporal change of the PSD average value signal due to the disturbance assumed in the terminal 10 shown in FIGS. 1 to 4, FIG. 8( a) showing no disturbance, and FIG. 8( b) showing FIG. 8C shows valve opening/closing, etc., and flow rate changes, etc., respectively. That is, FIG. 8 exemplifies a schematic display of an example of the temporal change of the disturbance by the PSD average value signal of the sensor signal. This PSD average value signal is a value obtained by integrating a short-time PSD spectrum with a frequency and converting it per unit frequency, and corresponds to acoustic intensity.
図8(a)は、外乱が発生していない場合のPSD信号の変化を示している。図8(b)は、水道管に接続するバルブの開け閉めによるウォーターハンマー現象と呼ばれる外乱、あるいは、人の足音による外乱の例を示している。さらに、図8(c)は、流量の大きな変化、あるいは移動体による外乱がある場合のPSD平均値信号の変化を示している。これら外乱による信号の変化は、監視対象である漏水による目的信号と比較すると桁外れに大きい。このような外乱を除去しないままに信号処理すると、目的信号の信頼性は著しく低劣となる。したがって、外乱を取り除くことが必要である。 FIG. 8A shows a change in the PSD signal when no disturbance has occurred. FIG. 8B shows an example of a disturbance called a water hammer phenomenon caused by opening and closing a valve connected to a water pipe, or a disturbance caused by human footsteps. Further, FIG. 8C shows a large change in the flow rate or a change in the PSD average value signal when there is a disturbance due to the moving body. The change in the signal due to these disturbances is extremely large as compared with the target signal due to water leakage, which is the monitoring target. If signal processing is performed without removing such a disturbance, the reliability of the target signal will be significantly degraded. Therefore, it is necessary to remove the disturbance.
図2に戻って本端末10の説明を続ける。上述の設置場所に分散設置されている本端末10は、実際の運用において、電池部13からの電力供給により、5年程度の定期観測を継続できることが要求されている。つまり、本端末10は、5年程度の長期間にわたって、電池のみで動作しなければならない。そのため、通信部(通信部9と通信網11)には、低消費電力の方式で、数キロメートル程度に及ぶ配水区内を伝達できる方式を採用することが必要とされる。そのような到達距離を有する通信網として、低電力無線通信網(LPWA; Low Power, Wide Area)がある。そのLPWAによる通信サービスの1つとして、LoRaWAN規格が、今後の有力サービスの候補に挙げらている。
Returning to FIG. 2, the description of the terminal 10 will be continued. In the actual operation, the
本端末10は、長期間の継続使用を可能にするため、節電運用することにより、電池部13の消耗を抑制する。すなわち、本端末10は、節電運用として、休止モードと1つ以上の通常動作モードの複数の動作モードを持ち、それらの動作モードを切替えて動作する。この制御は端末側信号処理部12により実行される。
In order to enable continuous use for a long period of time, the terminal 10 saves power in the
通常動作モードは、漏水を検知あるいは設置環境を評価するための動作モードであり、相対的に電力を多く消費するモードである。その逆に、休止モードは、デジタル処理のクロック周波数を下げる等して、ほとんど電力を消費しない動作モードである。動作スケジュールにより指定された時刻以外のほとんどの時間帯は、休止モードとすることで、長期間の継続使用を可能とする。 The normal operation mode is an operation mode for detecting water leakage or evaluating an installation environment, and is a mode in which a relatively large amount of power is consumed. On the contrary, the sleep mode is an operation mode that consumes almost no power by lowering the clock frequency of digital processing. Most of the time zones other than the time designated by the operation schedule are set to the sleep mode, which enables continuous use for a long time.
センター側装置20は、複数台の本端末10と通信網11を介して通信しながら、配水区の配管状態を監視する。送受信部21は、本端末10の設定パラメータ等のデータを送信データとして送信すると共に、本端末10が送信した振動データを受信する。本端末10の送信データには時刻情報が含まれているが、時刻同期の精度を高めるための処理部が時刻同期部23である。
The center-
センター側信号処理部22の処理結果は、管路網データベース25より読み出した水道管の管路図に重畳して、表示装置24を用いて表示する。表示装置24は、カラー画像表示装置であり、配管上に漏水が検知された場合は、対応する配管上の位置に、赤色等の際立つ色や点滅、パターン等により漏水発生の表示を行う。次に、端末側処理部12に含まれるセンサ信号処理部2の構成例について、図9を用いて説明する。
The processing result of the center-side
図9は、図1に示したセンサ信号処理部2の構成を示すブロック図である。図9に示すように、センサ信号処理部2は、データ入力部51、スペクトル解析部(PSD)52、学習部53、対数尤度算出部54、設定パラメータ入力部55、閾値比較部56、及び漏判定出力部57より構成されている。
FIG. 9 is a block diagram showing the configuration of the sensor
センサ1が取得した振動データは、データ入力部51より入力され、PSD52で周波数解析が行われる。パワースペクトル解析(Power Spectrum Density; PSD)は、周波数解析の1つの手法であり、周波数毎の信号強度分布を解析するものである。さらに、PSD52では、時間平滑化処理を行い、一定の周波数バンドごとの複数の数値が特徴量として出力される。PSD52の出力したパワースペクトルは、学習部53に入力する。
The vibration data acquired by the
学習部53は、モデルベースの学習、又は機械学習において、上述のパワースペクトルを実行する。GMMモデル(Gaussian Mixture Model)等の学習モデルにより、正常時のパワースペクトルデータを学習させる。漏水時の学習が実施可能であれば、その異常時のモデルパラメータも学習して用いても良い。その学習結果はモデルパラメータ(特徴量)としてデータ化して、学習部53の内部に保持する。
The
上述のモデルパラメータは必要に応じて、センター側装置20へデータ送信し、センター側装置20の管路網データベースの情報に追加して管理しても良い。設置場所毎に、最初から学習を行うことに困難がある場合は、予め実験的な施設で取得した学習結果(モデルパラメータ)を、学習部53に初期設定することも考えられる。
If necessary, the model parameters described above may be transmitted to the center-
対数尤度算出部54は逐次入力されるパワースペクトルと学習した正常時モデルのパワースペクトルとの間で、パワースペクトル間の複合的な対数尤度を算出する。この対数尤度により、スペクトル間の類似度(あるいは距離)を評価し、後述の閾値と比較して、正常時か異常時を判断する。
The log-
閾値比較部56は、対数尤度算出部54の算出結果と、設定パラメータ入力部55から入力する閾値とを逐次比較し、漏水が発生しているか否かの推定結果を示す判定信号、すなわち、漏水判定結果を出力する。その信号(比較結果)は漏判定出力部57より出力する。次に、設置環境評価処理部3の構成例を図10に示す。
The
図10は、図1に示した設置環境評価処理部3の構成を示すブロック図である。図10に示すように、設置環境評価処理部3は、データ入力部61、PSD62、特徴量算出部63,64,65、及び出力部66より構成されている。センサ1が取得した振動データは、データ入力部61より入力され、PSD62で周波数解析される。
FIG. 10 is a block diagram showing the configuration of the installation environment
PSD62は、設置環境評価に対応した動作パラメータ(周波数範囲、区間長)を用いる。動作パラメータは、一例として、周波数分解能を粗くする代わりに、時間分解能を細かくする等と設定される。PSD62が出力するスペクトルデータは、特徴量算出部63,64,65に入力され、それぞれの特徴量データが出力部66,67,68から出力される。
The
図10の例では、特徴量算出部は3個で構成したが、設置環境を評価する特徴量であれば、個数を追加しても良い。ここで算出する特徴量の例として、以下のような特徴量を採用することができる。特徴量算出部63は、パワースペクトルの周波数平均値を時間平滑化した量を特徴量として出力する。特徴量算出部64は、パワースペクトルの積分値の時間的変動幅を特徴量として出力する。特徴量算出部65は、パワースペクトルの積分値の時間的増加勾配を特徴量として出力する。次に、学習部7の構成例を図11に示す。
In the example of FIG. 10, the feature amount calculation unit is configured with three pieces, but the number may be added as long as it is the feature amount for evaluating the installation environment. As an example of the feature amount calculated here, the following feature amount can be adopted. The feature
図11は、図1に示した学習部7の構成を示すブロック図である。図11に示すように、学習部7は、入力部71、日内活動量算出部72、週内活動量算出部73、月内活動量算出部74、モデルパラメータ算出部75、スケジュール生成部76、動作パラメータ算出部77、出力部78,79、学習結果格納部38、及び入出力部39により構成されている。この学習部7は、図1に示したように、設置環境評価処理部3が算出した評価量を入力部71から入力し、出力部78,79からスケジュール、及び動作パラメータを出力する。
FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of the
日内活動量算出部72は入力の評価量から学習部7が使用する学習モデルの特徴量である「日内活動量」を算出し、一定期間のデータを保持する。日内活動量の例として、1日に設定された期間における入力の評価値に対する平均値や分散値のほか、評価値に対する最大値と最小値の差分量が列挙される。
The daily activity
週内活動量算出部73は「週内活動量」を算出し、一定期間のデータを保持する。週内活動量の一例は、一週間の期間についての入力の評価値の平均値、及び、分散値、最大値と最小値の差分量である。月内活動量算出部74は「月内活動量」を算出し、一定期間のデータを保持する。月内活動量の一例は、一ケ月の期間についての入力の評価値の平均値、及び、分散値、最大値と最小値の差分量である。
The weekly activity
図11において、学習結果格納部38は、上述のモデルパラメータを格納し、入出力部39から出力する。入出力部39は通信部9を経由して、センター側装置20にデータ転送する。この学習結果は、センター側装置20からの要求に応じて、センター側装置20に転送される。また、学習結果をセンター側装置20から書き換えるように要求することも可能である。すなわち、通信部9を経由して、入出力部39から学習結果として書き換えるべきモデルパラメータをデータ転送する。
In FIG. 11, the learning
その場合には、モデルパラメータ算出部75は学習結果格納部38から格納データを読み出し、内部に保持したモデルパラメータの修正を実行する。このように、センター側装置20からの学習結果の書き換えを行う上述のケースとしては、モデルパラメータ算出部75に既存のモデルパラメータを強制的に適用する場合が考えられる。そのようにすることで、早期に学習結果を収束・安定させる効果が期待できる。次に、学習部7の別の構成例を示す図12に示す。
In that case, the model
図12は、図1に示した学習部7の変形例を示すブロック図である。なお、図12の学習部7aにおいて、図11に示した学習部7と共通する構成要素については、同じ符号を付している。すなわち、図12の学習部7aにおける、日内活動量算出部72、週内活動量算出部73、月内活動量算出部74は、図11の学習部7と共通であり、入力の評価量から日内活動量、週内活動量、月内活動量のそれぞれを算出する。図12の学習部7aは、入力部81、モデルパラメータ算出部82、学習結果格納部83,84,85、切替部86、出力部87,88、及び入出力部89により構成されている。この学習部7aは、設置環境評価処理部3が算出した評価量を入力部81から入力する。
FIG. 12 is a block diagram showing a modification of the
日内活動量算出部72は、図13(a)を用いて後述する日内活動量のデータを一定期間保持し、次段の処理部からの要求に応じて出力する。週内活動量算出部73、月内活動量算出部74についても、対応する活動量のデータについて、同様に、一定期間保持し、次段の処理部からの要求に応じて出力する。モデルパラメータ算出部82は、上述の日内活動量データ、週内活動量データ、月内活動量データを入力として、基準とするモデルに当てはめるモデルパラメータを算出する。同様に、日内活動量データ、週内活動量データ、月内活動量データのそれぞれについて、モデルパラメータを算出する。
The daily activity
モデルパラメータ選定の基準のひとつは、入力される各活動量の一定期間の入力について、モデルパラメータから予測される活動量の値の差の合計を求め、それを最小とするパラメータである。スケジュール生成部76、及び、動作パラメータ算出部77は、モデルパラメータを入力として、スケジュールデータ、動作パラメータを生成する。
One of the criteria for selecting model parameters is a parameter that minimizes the difference between the activity values predicted from the model parameters for the input of each activity amount for a certain period. The
学習結果格納部83,84,85は異なる学習結果を格納し、モデルパラメータ算出部82が切替部86を制御して、3つの学習結果格納部から1つを選択して、格納されている学習結果を読み出し、モデルパラメータの算出に利用する。この学習部の構成例では、学習結果格納部83,84,85にそれぞれ異なる学習結果を予め格納しておき、そのうちのどれかを選択して、学習結果のデータの収束を早めることができる。時間をかけて、最初から学習処理を積み重ねなくても、いくつかの学習結果の候補の中からその地点の端末10に適すると予想されるものを選択して与えることで、学習の過程を早めることができる。
The learning
上述の学習結果の選択は、運用開始の初期設定で行うことも可能であり、あるいは、センター側装置20からの命令により、どれかの学習結果を選択することも可能である。センター側装置20からの命令による場合は、入出力部89より、センター側装置20からの命令及び上述の選択の情報が入力され、その内容に基づき、モデルパラメータ算出部82が学習結果の読み出しを行う。
The above-mentioned learning result can be selected in the initial setting of the operation start, or any learning result can be selected by a command from the
学習結果格納部83,84,85の格納データの内容は初期設定で書き込んでおき、必要に応じて、センター側装置20からの命令に基づいて、内容を書換える動作を行う。その場合は、入出力部89より、センター側装置20からの命令、上述の選択の情報、及び、書き換えるデータ内容が入力され、その内容に基づき、モデルパラメータ算出部82が学習結果の書き込みを行う。
The contents of the data stored in the learning
毎日の測定スケジュールについて、最も簡便な設定方法の一例は、日内活動量が最小となる時刻を設定することである。図13(a)の例では、3時付近がスケジュールの候補となる。モデルパラメータから最小の時刻を推定することにより、評価段階ではサンプルを取得していない時刻を指定することが可能である(データを補完することにより推定する)。毎週の測定スケジュール、毎月の測定スケジュールについても、同様の設定方法が適用可能である。 An example of the simplest setting method for the daily measurement schedule is to set the time when the daily activity amount is the minimum. In the example of FIG. 13A, a schedule candidate is around 3:00. By estimating the minimum time from the model parameters, it is possible to specify the time when no sample is acquired in the evaluation stage (estimated by complementing the data). The same setting method can be applied to the weekly measurement schedule and the monthly measurement schedule.
スケジュール生成部76で生成したスケジュールに関するデータは、出力部87から出力し、図1に示す測定スケジュール(データ)5となり、センサ信号処理部2に入力される。なお、図1の測定スケジュール(格納部)5はスケジュールデータのバッファ部である。動作パラメータ算出部77は、上述のモデルパラメータを入力として、動作パラメータを生成し、出力部88から出力され、上述のセンサ信号処理部2に入力される。センサ信号処理部2は、入力される動作パラメータにより、信号処理の動作パラメータを変更して動作する。なお、図1の動作パラメータ(格納部)6は動作パラメータのバッファ部である。
The data related to the schedule generated by the
動作パラメータは、スケジュールの時刻に応じて、複数の組み合わせを算出し、それらを測定スケジュール(格納部)5に保持する。外乱の少ない時刻のみならず、外乱の多い時刻でも、スケジュール上、測定を実施する時刻に対応するパラメータについては、対応するデータが保持される。 The operation parameter calculates a plurality of combinations according to the time of the schedule, and holds them in the measurement schedule (storage unit) 5. Corresponding data is held for the parameter corresponding to the time at which the measurement is performed on the schedule not only at the time when the disturbance is small but also at the time when the disturbance is large.
図13は活動量のモデル化を説明するためのグラフであり、図13(a)は日内活動量、図13(b)は週内活動量、図13(c)は月内活動量、をそれぞれ示している。これらの活動量については、上述したとおりであり、図13の各グラフは、1つのデータ種別(例えば、平均値)についての模式的な変化を示している。次に、図1に示したセンサ信号処理部2の処理内容の他の一例について、図14を用いて説明する。
FIG. 13 is a graph for explaining the modeling of the activity amount. FIG. 13(a) shows the daily activity amount, FIG. 13(b) shows the weekly activity amount, and FIG. 13(c) shows the monthly activity amount. Shown respectively. These activity amounts are as described above, and each graph in FIG. 13 shows a schematic change for one data type (for example, average value). Next, another example of the processing contents of the sensor
図14は、図1に示したセンサ信号処理部2において、測定時の外乱が大きい場合、図1の制御部が測定データを部分的に破棄する処理を示すフローチャートである。図14の処理フローは、制御部4が各部を制御して実行させる処理内容であり、まず、ステップS21で処理を開始する。次に、ステップS22では、センサ信号処理部2が、測定の信号処理を実行する。
FIG. 14 is a flowchart showing a process in the sensor
次に、ステップS23では、設置環境評価処理部3が評価値を出力する。なお、設置環境評価処理部3とセンサ信号処理部2ではデータ出力のサンプリングレート、及び時間間隔が異なっている。設置環境評価処理部3は、相対的に時間分解能を高く設定するために、そのデータ出力の時間間隔を短く設定されている。この時間間隔は、フレームと呼ぶことにすると、センサ信号処理部2の1フレームは設置環境評価処理部3の複数フレームに対応する。それぞれのフレーム毎に、それぞれの処理部はデータ出力をしている。
Next, in step S23, the installation environment
このとき、設置環境評価処理部3のデータ出力(評価値)で判断して、外乱の影響を多く受けているタイミングは、上述のセンサ信号処理部2の処理内容の一例で示した閾値による処理と同様に実施することができる。
At this time, the timing determined by the data output (evaluation value) of the installation environment
次に、フレーム分割ステップS24では、設置環境評価処理部3のデータ出力のフレームとセンサ信号処理部2のデータ出力のフレームの対応付けを行う。センサ信号処理部2のデータ出力の1フレームに、設置環境評価処理部3のデータ出力の複数フレームが対応付けられ、データの組み合わせが生成される。
Next, in the frame division step S24, the data output frame of the installation environment
次に、判定ステップS25は、上述のセンサ信号処理部2のデータ出力と設置環境評価処理部3のデータ出力の組み合わせについて、設置環境評価処理部3のデータ出力の評価値を閾値判定し、外乱の影響を判定する。1つの組み合わせデータについて、複数の評価値の内の1つでも閾値を超える場合は、その組み合わせデータは外乱の影響が大きいデータであると判定し、条件「S25でNO」とする。1つの組み合わせデータの複数の評価値がすべて閾値を超えない場合は、条件「S25でYES」とする。
Next, in a determination step S25, for the combination of the data output of the sensor
条件「S25でYES」である組み合わせデータについては、外乱の影響無しとして、ステップS26へ進む。ステップS26では、対応するセンサ信号処理の出力データの1フレームを通信部9内のデータバッファーに格納する。次に、ステップS28では、通信部9が格納されたデータをフレーム毎にデータ転送する。 For the combination data having the condition “YES in S25”, it is determined that there is no influence of disturbance, and the process proceeds to step S26. In step S26, one frame of the output data of the corresponding sensor signal processing is stored in the data buffer in the communication unit 9. Next, in step S28, the communication unit 9 transfers the stored data for each frame.
条件「S25でNO」である組み合わせデータについては、外乱の影響が大きいとして、ステップS27へ進む。ステップS27で、対応するセンサ信号処理の出力データの1フレームを破棄する。このとき、通信部9は、データバッファーのデータ量を計量することにより、データが1フレーム分破棄されていることを検出可能であり、破棄したデータの代替として、フレームデータが破棄したことを示すデータを送信するようにしても良い。 Regarding the combination data which is the condition “NO in S25”, the influence of the disturbance is large, and the process proceeds to step S27. In step S27, one frame of the output data of the corresponding sensor signal processing is discarded. At this time, the communication unit 9 can detect that one frame of data has been discarded by measuring the amount of data in the data buffer, and indicates that the frame data has been discarded as an alternative to the discarded data. You may make it transmit data.
次に、ステップS29は1回の測定スケジュールについて、処理が完了したかを判定する終了判定処理である。測定が継続中であれば、条件「S29でNO」とし、測定が終了した場合は、条件「S29でYES」とする。条件「S29でNO」の場合は、ステップS22、ステップS23に処理フローを遷移する。条件「S29でYES」の場合は、ステップS30に進み、一連の処理を終了する。次に、本端末10の設置不良に係る処理フローを図15に例示する。 Next, step S29 is an end determination process for determining whether the process has been completed for one measurement schedule. If the measurement is ongoing, the condition is "NO in S29", and if the measurement is complete, the condition is "YES in S29". In the case of the condition “NO in S29”, the process flow transits to steps S22 and S23. In the case of the condition “YES in S29”, the process proceeds to step S30, and the series of processes ends. Next, FIG. 15 exemplifies a processing flow relating to installation failure of the terminal 10.
図15は、図1〜図4に示した本端末10の設置不良について、図1の設置環境評価処理部3の評価結果から判断する処理を示すフローチャートである。この処理によれば、本端末10の設置不良を検出できる。しかも、この処理において、本端末10のシステム動作は正常であるが、センサの設置状態について、設置当初か、運用途中か、何れの時点で不良が発生したかについて、設置環境評価処理部3の評価結果から判断できる。
FIG. 15 is a flow chart showing a process of judging installation failure of the terminal 10 shown in FIGS. 1 to 4 from the evaluation result of the installation environment
図15に示すように、初めにステップS41から処理を開始する。次に、ステップS42では、設置環境評価処理部3の出力データの統計量を算出する。ここで用いる統計量は、複数の評価値に関する、平均値、最小値、最大値、中央値、分散値、自己相関関数の標本値、評価値間の共分散、相互相関関数の標本値が用いられる。すなわち、それぞれの統計量に期待値の範囲、あるいは、有効な値の範囲を設定し、その範囲からの逸脱を監視する方法を用いる。
As shown in FIG. 15, first, the process starts from step S41. Next, in step S42, the statistical amount of the output data of the installation environment
次に、ステップS43では、上述の統計量の期待値と実際の統計量の比較、すなわち、差分を計算する。次に、ステップS44で上述の差分の値の大きさを評価し、設置不良の有無を判定する。ここで、設置不良と判定する場合は、条件「S44でYES」である。設置不良でないと判定する場合は、条件「S44でNO」である。次に、ステップS44の条件分岐が「S44でYES」の場合は、ステップS45で通信部9からセンター側装置20に警告の信号を送信し、ステップS46で一連の処理を完了する。さらに、さらに、本端末10の他の処理フローを図16に例示する。
Next, in step S43, the above-mentioned expected value of the statistic and the actual statistic are compared, that is, the difference is calculated. Next, in step S44, the magnitude of the above-mentioned difference value is evaluated to determine the presence or absence of installation failure. Here, when it is determined that the installation is defective, the condition is “YES in S44”. If it is determined that the installation is not defective, the condition is “NO in S44”. Next, if the conditional branch in step S44 is "YES in S44", a warning signal is transmitted from the communication unit 9 to the
図16は、図1の制御部がトリガー状態を検査する処理を示すフローチャートである。図16の処理フローは外部トリガーの入力を検知して、測定を実行する処理に対応している。図1の制御部4への入力として、不図示の外部トリガーが入力されることを想定している。
FIG. 16 is a flowchart showing a process in which the control unit of FIG. 1 inspects the trigger state. The process flow of FIG. 16 corresponds to the process of detecting the input of the external trigger and executing the measurement. As an input to the
まず、ステップS51で処理を開始し、次のステップS52でセンサ信号処理部2を測定モード待機状態に遷移させる。次に、ステップS53は制御部でトリガー状態を検査する処理を実行する。ステップS54でトリガー入力の有無を判断し、入力があると判定する場合は条件「S54のYES」とし、入力ない場合は条件「S54のNO」とする。条件「S54のYES」の場合は、ステップS55に遷移し、センサ信号処理部2で測定を実行する。この測定処理の完了後は、ステップS56で一連の処理を終了する。さらに、本端末10の他の処理フローを図17に例示する。
First, the process is started in step S51, and the sensor
図17は、図1の設置環境評価処理部3で取得した評価結果から得た測定スケジュールをアップロードする処理を示すフローチャートである。図17の処理手順により、センター側装置20は、アップロードされたスケジュールデータを集計し、本端末10の測定スケジュールを保存して管理する。
FIG. 17 is a flowchart showing a process of uploading the measurement schedule obtained from the evaluation result acquired by the installation environment
図17の処理フローでは、初めにステップS61から処理を開始し、次のステップS62でセンサ信号処理部を測定モード待機状態に遷移させる。次に、ステップS63で測定スケジュールの検査を実行する。ここでの検査は、以前の測定スケジュールに対する変更分の確認である。測定スケジュールが初期設定のもの、あるいは、既にセンター側装置20に通知済みであれば、変更なしとする。
In the process flow of FIG. 17, first, the process starts from step S61, and in the next step S62, the sensor signal processing unit transits to the measurement mode standby state. Next, in step S63, the inspection of the measurement schedule is executed. The inspection here is confirmation of changes to the previous measurement schedule. If the measurement schedule is the default setting, or if the center-
ステップS64では、測定スケジュールとの変更分についての判定処理を行い、変更があれば、条件「YES」とする。上述の判定処理で変更がないと判定すれば、条件「S64でNO」とする。ステップS65は、条件「S64でYES」のときに、測定スケジュールを送信する処理を行う。測定スケジュール(格納部)5に格納したスケジュールデータは、制御部4の制御により、通信部9よりセンター側装置20にデータ転送される。条件「S64でNO」のときには、測定スケジュールに変更はないので、スケジュールデータのデータ送信は行わない。
In step S64, a determination process is performed on the change from the measurement schedule, and if there is a change, the condition is "YES". If it is determined in the above determination process that there is no change, the condition is "NO in S64". A step S65 performs a process of transmitting the measurement schedule when the condition "YES in S64". The schedule data stored in the measurement schedule (storage unit) 5 is transferred from the communication unit 9 to the
ステップS65でデータ送信が完了した後、あるいは、スケジュールデータのデータ送信を行わない場合、ステップS66に遷移して、一連の処理を完了する。さらに、本端末10の他の処理フローを図18に例示する。 After the data transmission is completed in step S65, or when the schedule data is not transmitted, the process proceeds to step S66 to complete the series of processes. Further, another processing flow of the terminal 10 is illustrated in FIG.
図18は、図1の設置環境評価処理部で取得した評価結果を学習結果として図2のセンター側装置20にアップロードする処理を示すフローチャートである。図18に示すように、センター側装置20は、アップロードされた学習結果のデータを集計し、本端末10の学習結果を保存して管理する。ここに保存された学習結果のいくつかは、同一の設置場所、あるいは、別の設置場所の本端末10の学習データのプリセットデータとして利用される。この処理フローでは、ステップS71から処理を開始し、ステップS72で設置環境評価処理部3を環境調整モードの待機状態に遷移させる。
FIG. 18 is a flowchart showing a process of uploading the evaluation result acquired by the installation environment evaluation processing unit of FIG. 1 to the
次に、ステップS73で学習結果の検査を実行する。ここでの検査は、以前の学習結果に対する変更分の確認である。学習結果がプリセットデータである場合、あるいは、既にセンター側装置20にデータ送信済みであれば、変更なしとする。次に、ステップS74では、学習結果の変更分についての判定処理を行い、変更があれば、条件「S74でYES」とする。上述の判定処理で変更がないと判定すれば、条件「S74でNO」とする。
Next, in step S73, the learning result is inspected. The inspection here is confirmation of a change in the previous learning result. If the learning result is preset data, or if the data has already been transmitted to the
ステップS75は、条件「S74でYES」のときに、学習結果に関するデータを送信する処理を行う。学習部7に格納した学習結果のデータは、制御部4の制御により、通信部9よりセンター側装置20にデータ転送される。条件「S74でNO」のときには、学習結果に変更はないので、学習結果のデータ送信は行わない。ステップS75でデータ送信が完了した後、あるいは、学習結果のデータ送信を行わない場合、ステップS76に遷移して、一連の処理を完了する。さらに、本端末10の他の処理フローを図19に例示する。
A step S75 carries out a process of transmitting data relating to the learning result when the condition “YES in S74”. The data of the learning result stored in the
図19は、図17の処理により、センター側装置20で保存及び管理されている測定スケジュールについて、図1〜図4に示した本端末10にダウンロード後リセットする処理を示すフローチャートである。端末10相互間の測定スケジュールを調整する場合は、センター側装置20は各端末10に測定スケジュールをダウンロードすることにより変更を指示する。この処理フローでは、初めにステップS81から処理を開始し、次のステップS82でセンサ信号処理部2を測定モード待機状態に遷移させる。
FIG. 19 is a flowchart showing a process of resetting the measurement schedule stored and managed by the center-
次に、ステップS83では、通信部9が受信したデータについて、センター側装置20からの要求内容を検査する。ステップS84では、受信データがセンター側装置20からの要求で、かつ、測定スケジュールのダウンロード要求、あるいは、測定スケジュールのリセットである場合は、条件「S84でYES」とし、ステップS85に進む。ステップS85では、センター側装置20からの処理要求を実行する。S83の要求内容が、測定スケジュールのダウンロード要求であった場合は、ステップS85では、制御部4が通信部9を制御して、測定スケジュールデータの受信ならびに、測定スケジュール5へのスケジュールデータの書き込みを実行する。
Next, in step S83, with respect to the data received by the communication unit 9, the request content from the
S83の要求内容が測定スケジュールのリセットであった場合、ステップS85では、制御部4が、測定スケジュール5へのスケジュールデータのリセット処理を実行させる。このリセットにより、スケジュールデータは初期データあるいはプリセット値に書き換えられる。
When the request content in S83 is reset of the measurement schedule, the
実施例1によれば、本端末10の設置位置に応じて、自動的に設置環境をセンシングすることにより、本端末10の測定スケジュール及び動作パラメータの最適な値を用いて運用することができる。その効果として、外乱の多い設置環境から静かな設置環境までの広範な状況に自動的に対応することができる。このとき、設置環境に応じて、本端末10の個別設定を手動で変更する必要はない。また、設置環境に応じて、外乱の少ない測定スケジュールを設定したならば、長期の継続使用も可能となる。さらに、不適切な設置環境を検出して、通知する機能により、本端末10の配置を修正することができる。 According to the first embodiment, by automatically sensing the installation environment according to the installation position of the terminal 10, it is possible to operate using the optimum values of the measurement schedule and operation parameters of the terminal 10. As an effect, it is possible to automatically cope with a wide range of situations from a disturbed installation environment to a quiet installation environment. At this time, it is not necessary to manually change the individual settings of the terminal 10 according to the installation environment. Also, if a measurement schedule with less disturbance is set according to the installation environment, long-term continuous use becomes possible. Furthermore, the arrangement of the terminal 10 can be corrected by the function of detecting and notifying an inappropriate installation environment.
以上のように、本システムは、広範囲な配管にセンサ端末を多数設置して遠隔監視する各設置端末が、環境評価部で取得した情報に基づいて、動作スケジュール及び動作パラメータを設定することにより、様々な設置環境に自動的に適応し、外乱の多い環境でも効率的に観測できる。したがって、本システムを構成する複数の本端末10は、観測に要する電力の消耗を必要最小限に低減できる。その結果、本端末10は、長期間の継続使用ができる。つまり、本システムは、ユーザにとって使い勝手が良好である。
As described above, in the present system, each installed terminal that remotely installs a large number of sensor terminals in a wide range of pipes, based on the information acquired by the environment evaluation unit, sets an operation schedule and operation parameters. It automatically adapts to various installation environments and enables efficient observation even in environments where there are many disturbances. Therefore, the plurality of
図20は、本発明の実施例2に係る管状態検知システム(これも「本システム」という)に用いる端末(これは「本端末19」という)の構成を示すブロック図である。なお、実施例1と同じ構成要素には同じ符号を付している。実施例2に固有の構成要素は、センサ信号処理部91、及び移動体判定部92である。
FIG. 20 is a block diagram showing the configuration of a terminal (this is called “main terminal 19”) used in the pipe state detection system (also called “main system”) according to the second embodiment of the present invention. The same components as those in the first embodiment are designated by the same reference numerals. The constituent elements unique to the second embodiment are the sensor
センサの出力データは、センサ信号処理部2及び設置環境評価処理部3で実施例1と同様の処理を行う。設置環境評価処理部3の処理結果を学習部7で処理して、センサ信号処理部91の測定スケジュール及び動作パラメータを算出する処理の流れである。
The sensor output data is processed by the sensor
実施例1で追加する移動体判定部92は、設置環境評価処理部3の出力するデータをリアルタイムに処理する。これによって、外乱評価量を算出する。この外乱評価量は、自動車等の移動体からの振動伝播の影響が、センサ信号に含まれているか否かを判断する評価指標である。より詳しくは、以下のとおりである。
The moving
まず、移動体判定部92は、評価指標を出力してセンサ信号処理部91へ送る。センサ信号処理部91は、これによって、処理内容に変更を加える。センサ信号処理部91における処理の変更内容一例に、移動体の通過時間帯に基づいて、測定を遅延させる処理が挙げられる。この処理の詳細について、図21を用いて説明する。
First, the moving
図21は、図20のセンサ信号処理部の処理を説明するためのグラフであり、図21(a)は図20の移動体判定部が出力する外乱評価量、図21(b)は遅延信号、図21(c)は測定スケジュール信号、をそれぞれ示している。図21(a)に示すように、移動体判定部92の出力する外乱評価量は、移動体の通過、すなわち、その接近と離反により、外乱評価量は山形の変化することが想定される。
21 is a graph for explaining the processing of the sensor signal processing unit of FIG. 20, FIG. 21(a) is the disturbance evaluation amount output by the moving body determination unit of FIG. 20, and FIG. 21(c) shows the measurement schedule signal, respectively. As shown in FIG. 21A, it is assumed that the disturbance evaluation amount output from the moving
この外乱評価量に対して一定の閾値Y1を設定し、その閾値Y1と外乱評価量を比較して、閾値Y1以上の時間帯X2〜X4が存在する。この時間帯X2〜X4に前後するように、タイミングX1で立ち上がり、タイミングX5で立ち下がるタイミング信号を生成して、図21(b)X1〜X5に示すような矩形波信号(遅延信号)を得る。これらタイミングX1〜X5は、閾値Y1の設定次第で、前後方向に調整可能である。 A constant threshold value Y1 is set for this disturbance evaluation amount, the threshold value Y1 is compared with the disturbance evaluation amount, and there are time zones X2 to X4 that are equal to or greater than the threshold value Y1. A timing signal that rises at timing X1 and falls at timing X5 is generated before and after the time zones X2 to X4 to obtain a rectangular wave signal (delay signal) as shown in X1 to X5 of FIG. .. These timings X1 to X5 can be adjusted in the front-rear direction depending on the setting of the threshold value Y1.
一方で、測定スケジュール基づいて、図21(c)のような測定スケジュールの開始タイミングを示す測定スケジュール信号を生成する。この測定スケジュール信号を図21(b)の遅延信号を用いて遅延させ、図21(d)にタイミングX5で示すような測定開始制御信号を得ることができる。このようにして得られた測定開始制御信号を用いて、センサ信号処理部91の測定処理を行い、その処理結果を用いて、通信部9よりデータ転送を行えば、移動体による外乱が混入するタイミングを除外した検出結果を得ることができる。
On the other hand, based on the measurement schedule, a measurement schedule signal indicating the start timing of the measurement schedule as shown in FIG. 21C is generated. This measurement schedule signal can be delayed using the delay signal of FIG. 21(b) to obtain a measurement start control signal as shown at timing X5 in FIG. 21(d). If the measurement processing of the sensor
第2の実施例によれば、実施例1と同様に、本端末19の設置位置に応じて、自動的に設置環境をセンシングして、本端末19の測定スケジュール及び動作パラメータの最適な値を用いて運用することができ、かつ、リアルタイムに外乱を検知して、それを除外することができる。これにより、長期の継続使用が可能になるほか、外乱による信号品質の低下を防止することができる。 According to the second embodiment, as in the first embodiment, the installation environment is automatically sensed according to the installation position of the terminal 19, and the optimum values of the measurement schedule and operation parameters of the terminal 19 are determined. It can be used and operated, and it can detect a disturbance in real time and exclude it. As a result, long-term continuous use is possible, and it is possible to prevent deterioration of signal quality due to disturbance.
以下、特許請求の範囲に沿って本発明の要点を説明する。
[1]本システム(図2)は、監視対象の配管28(図3)に取り付けて監視信号を送信する複数のセンサ端末10と、監視信号を受信して監視に用いるセンター側装置20と、を通信可能に接続して構成された管状態検知システムである。本システムに用いられるセンサ端末10は、センサ1と、センサ信号処理部2と、設置環境評価処理部3と、学習部7と、通信部9と、を備えて構成されている。
The main points of the present invention will be described below with reference to the claims.
[1] The present system (FIG. 2) includes a plurality of
センサ1は、配管28の劣化状態に起因する異変に関する情報を含んだ検出データを出力する。センサ信号処理部2は、検出データを処理して劣化状態を分析した結果を目的信号として出力する。設置環境評価処理部3は、検出データを処理して、配管に加わる外乱を評価する特徴量を出力する。学習部7は、特徴量に基づいて評価された端末設置環境を学習する。通信部9は、センサ信号処理部2の出力した目的信号及び制御情報をセンター側装置20に対して交信可能である。また、学習部7は、端末設置環境に応じた学習結果に基づいて、センサ信号処理部2の測定スケジュール5及び動作パラメータ6をセンサ端末10毎に個別対応して、最適設定する。
The
本システムによれば、学習部7が、端末設置環境毎に異なる学習結果に基づいて、センサ信号処理部2の測定スケジュール5及び動作パラメータ6をセンサ端末10毎に個別対応して最適設定する。その結果、各センサ端末10の設置環境に応じた無駄の無い最適な動作を自動的に設定可能にできる。
According to the present system, the
[2]本システム(図2)は、次のように構成することが好ましい。センサ端末10は、電池部9を備えて電池駆動される。配管28は地中に埋設された埋設管28である。センサ1は少なくとも振動又は音を検出して電気信号に変換して検出データを出力する。センサ信号処理部2は、検出データを処理して、埋設管28の劣化程度を示す目的信号を生成する。設置環境評価処理部3は、検出データを処理して、埋設管に対して振動又は音となって加わる外乱を評価する特徴量を生成する。通信部9はセンター側装置20に対して無線通信可能である。学習部7は、測定スケジュール5及び動作パラメータ6を必要最小限の動作に設定して節電させる。
[2] This system (FIG. 2) is preferably configured as follows. The
電池部9を備えて電池駆動されるセンサ端末10は、配管28は地中に埋設された埋設管28に配設される。センサ1は埋設された埋設管28から、少なくとも振動又は音を検出して目的信号を生成する。設置環境評価処理部3は、埋設管28が埋設された場所の環境毎に異なる外乱信号を用いて特徴量を生成する。学習部7は、端末設置環境に応じて生成された特徴量により学習する。その学習結果に基づいて、外乱ノイズの混入を避けるように、センサ信号処理部2の測定スケジュール5及び動作パラメータ6をセンサ端末10毎に個別対応して最適設定する。したがって、品質低下した測定データを破棄したり、破棄した代わりに別なタイミングで再測定したりするまでもなく、効率良く計測した計測データの信頼性を維持できる。その結果、バッテリーで動作するセンサ端末10の電力消費を抑制できるので、長期間の継続使用ができる。さらに、通信部9がセンター側装置20に対して無線通信するので、使い勝手が良好である。
The
[3]本システムにおいて、配管は水道配管28(図3)であり、劣化状態は漏水(図8)である。これによれば、広範囲に多地点の水道埋設管に安価なセンサ端末を常時配置し、遠隔監視により漏水の発生を検出し、高精度な漏洩点位置の推定が行える。
[4]本システムにおいて、センサ信号処理部2は、外乱信号が発生している測定期間のデータを除外して目的信号を出力する(図8、図21)。これによれば、高レベルの外乱ノイズが混入した測定期間のデータを除外して目的信号が得られる。したがって、計測データの信頼性を効率良く維持できる。
[5]本システムにおいて、センサ信号処理部2は、外乱信号を評価した結果に基づいて生成される遅延信号(図21(b)X1〜X5)によって、測定スケジュール信号X3及び測定開始制御信号によるデータ取り込みのタイミングを遅延(図21(d)X5)させ、外乱の発生している時間帯X1〜X5には測定期間を遅延する(図21)。これによれば、外乱の発生している時間帯X1〜X5を避けて目的信号が得られる。したがって、計測データの信頼性を効率良く維持できる。
[6]本端末10は、上記[1]〜[5]の何れか管状態検知システムに用いられる。この本端末10は、単品でも技術的特徴が明確である。
[3] In this system, the pipe is the water pipe 28 (FIG. 3), and the deterioration state is water leakage (FIG. 8). According to this, inexpensive sensor terminals are always arranged in a wide range of multi-point water pipes, the occurrence of water leakage is detected by remote monitoring, and the leak point position can be estimated with high accuracy.
[4] In the present system, the sensor
[5] In the present system, the sensor
[6] The terminal 10 is used in any one of the above [1] to [5] for the tube state detection system. The technical characteristics of this terminal 10 are clear even if it is a single item.
[7]本方法は、監視対象の配管28に取り付けた複数のセンサ端末10から送信された監視信号をセンター側装置20で受信して監視に用いる管状態検知方法である。センサ端末10(図1、図2)は、センサ1と、センサ信号処理部2と、設置環境評価処理部3と、学習部7と、通信部9と、を備えて構成され、制御情報に基づいて動作する。
[7] This method is a pipe state detection method used by the
本方法は、次の手順を有する(図4)。センサ1が、配管28の劣化状態に起因する異変を検出した検出データを出力するステップと、センサ信号処理部2が、検出データを処理して劣化状態を分析した結果を目的信号として出力するステップと、設置環境評価処理部3が、検出データから外乱信号を抽出して入力し、センサ1が設置された端末設置環境の評価に用いる特徴量を出力するステップと、学習部7が、特徴量に基づいて評価された端末設置環境を学習するステップS10と、学習部7が、学習した端末設置環境に応じてセンサ信号処理部2の測定スケジュール5及び動作パラメータ6を生成し、センサ端末10毎に個別の設定するするステップS12,S13と、通信部9が、センサ信号処理部2の出力した目的信号のほかに制御情報をセンター側装置20に対して交信するステップS7と、である。これによれば、上記[1]と同等の作用効果が得られる。
The method has the following steps (Fig. 4). The step in which the
[8]本方法は、次の手順で実行されることが好ましい。すなわち、センサ端末10を設置した時から一定期間(タイマ動作S3)は、予め設定された測定スケジュール(S5)で運用し、設置環境評価処理部3を動作(タイマS2)させ、学習部7により、対応する学習結果が得られた(学習量判定S11)後に、測定スケジュール5を実行、すなわち定時処理(S6)する、という手順である。これにより、速やかに運用開始の後、適確な学習結果を用いて最適な運用が可能となる。
[8] The method is preferably carried out by the following procedure. That is, for a certain period (timer operation S3) from the time when the
[9]本方法は、複数の学習結果83,84,85(図12)を予めセンサ端末10に保持しておき、センサ端末10を設置した時の初期動作の際に、その1つを読み込んで、学習部7が学習(S10)を開始する、という手順を有して実行されることが好ましい。
[10]本方法において、センサ信号処理部2は外部からのトリガー信号を受付けて(図16のS53)、測定を開始(S55)しても良い。
[11]本方法において、設置環境評価処理部3はセンサ端末10の設置状態の不良を検知(図15のS44)し、センター側装置20に通知しても良い。
[12]本方法において、測定スケジュール5毎に対応する動作パラメータ6を保持し、測定スケジュール5毎に対応する動作パラメータ6を変更して、センサ信号処理部2による測定を実行しても良い(図4のS12,S13)。
[9] In this method, a plurality of learning
[10] In this method, the sensor
[11] In this method, the installation environment
[12] In this method, the
[13]本方法において、測定スケジュール5をセンター側装置20にアップロード(図18のS75)しても良い。
[14]本方法において、学習部7の学習内容として、端末設置環境の評価データをセンター側装置20にアップロード(図18のS75)しても良い。
[15]本方法において、測定スケジュール5は、センター側装置20からダウンロードするか、又は、センター側装置20からの指示によりリセット(図19のS83〜S85)しても良い。上記[8]〜[15]によれば、使い勝手の良好な管状態検知が実現できる。
[13] In this method, the
[14] In this method, as the learning content of the
[15] In this method, the
1 センサ、2,91 センサ信号処理部、3 設置環境評価処理部、4 制御部、5 測定スケジュール(格納部)、6 動作パラメータ(格納部)、7,7a 学習部、8 評価スケジュール、9 (無線)通信部、10,19 漏水検知端末(センサ端末、本端末)、11 通信網、12 端末側信号処理部(端末側処理部)、13 電池部、20 センター側装置、21 送受信部、22 センター側信号処理部、23 時刻同期部、24 表示装置、25 管路網データベース、26 マンホール蓋、27 仕切弁、28 水道埋設管(水道配水管、配水管、配管)、29 地面、31,41 番号、32 開始日時、33 測定項目、34,44 繰り返しフラグ、35 セット番号、36 データ、37 備考、38 学習結果格納部、39 入出力部、42 開始及び終了日時、43 評価項目、51,61 データ入力部、52,62 スペクトル解析部(PSD)、53 学習部、54 対数尤度算出部、55 設定パラメータ入力部、56 閾値比較部、57 漏水判定出力部、63,64,65 特徴量算出部、66,67,68 出力部、71,81,89 入力部、72 日内活動量算出部、73 週内活動量算出部、74 月内活動量算出部、75 モデルパラメータ算出部、76 スケジュール生成部、77 動作パラメータ算出部、78,79 出力部、82 モデルパラメータ算出部、83,84,85 学習結果格納部、86 切替部、87,88 出力部、92 移動体判定部 1 sensor, 2, 91 sensor signal processing unit, 3 installation environment evaluation processing unit, 4 control unit, 5 measurement schedule (storage unit), 6 operation parameters (storage unit), 7, 7a learning unit, 8 evaluation schedule, 9 ( (Wireless) communication unit, 10, 19 water leakage detection terminal (sensor terminal, main terminal), 11 communication network, 12 terminal side signal processing unit (terminal side processing unit), 13 battery unit, 20 center side device, 21 transmission/reception unit, 22 Center side signal processing unit, 23 time synchronizing unit, 24 display device, 25 pipeline network database, 26 manhole cover, 27 sluice valve, 28 water supply buried pipe (water distribution pipe, water distribution pipe, pipe), 29 ground, 31, 41 Number, 32 start date and time, 33 measurement item, 34,44 repetition flag, 35 set number, 36 data, 37 remark, 38 learning result storage section, 39 input/output section, 42 start and end date and time, 43 evaluation item, 51, 61 Data input unit, 52, 62 Spectrum analysis unit (PSD), 53 Learning unit, 54 Log likelihood calculation unit, 55 Setting parameter input unit, 56 Threshold value comparison unit, 57 Water leakage determination output unit, 63, 64, 65 Feature amount calculation Section, 66, 67, 68 output section, 71, 81, 89 input section, 72 daily activity amount calculation section, 73 weekly activity amount calculation section, 74 month activity amount calculation section, 75 model parameter calculation section, 76 schedule generation Section, 77 operation parameter calculation section, 78, 79 output section, 82 model parameter calculation section, 83, 84, 85 learning result storage section, 86 switching section, 87, 88 output section, 92 moving body determination section
Claims (15)
前記センサ端末は、
前記配管の劣化状態に起因する異変に関する情報を含んだ検出データを出力するセンサと、
前記検出データを処理して前記劣化状態を分析した結果を目的信号として出力するセンサ信号処理部と、
前記検出データを入力し、前記センサが設置された端末設置環境の評価に用いる特徴量を出力する設置環境評価処理部と、
前記特徴量に基づいて評価された前記端末設置環境を学習する学習部と、
前記センサ信号処理部の出力した前記目的信号及び制御情報を前記センター側装置に対して交信可能な通信部と、
を備え、
前記学習部は、学習した前記端末設置環境に応じた学習結果に基づいて、前記センサ信号処理部の測定スケジュール及び動作パラメータを前記センサ端末毎に個別の設定をする、
管状態検知システム。 A pipe state detection system configured by communicatively connecting a plurality of sensor terminals attached to a pipe to be monitored and transmitting a monitor signal, and a center side device that receives the monitor signal and is used for monitoring. ,
The sensor terminal is
A sensor that outputs detection data including information about an abnormality caused by the deterioration state of the pipe,
A sensor signal processing unit that processes the detection data and outputs the result of analyzing the deterioration state as a target signal,
An installation environment evaluation processing unit that inputs the detection data and outputs a feature amount used for evaluation of a terminal installation environment in which the sensor is installed,
A learning unit that learns the terminal installation environment evaluated based on the feature amount,
A communication unit capable of communicating the target signal and control information output from the sensor signal processing unit with the center-side device;
Equipped with
The learning unit individually sets the measurement schedule and the operation parameter of the sensor signal processing unit for each sensor terminal based on the learning result according to the learned terminal installation environment.
Pipe condition detection system.
前記配管は地中に埋設された埋設管であり、
前記センサは少なくとも振動又は音を検出して電気信号に変換して前記検出データを出力し、
前記センサ信号処理部は、前記検出データを処理して、前記埋設管の劣化程度を示す前記目的信号を生成し、
前記設置環境評価処理部は、前記検出データを処理して、埋設管に対して振動又は音となって加わる外乱を評価する前記特徴量を生成し、
前記通信部は前記センター側装置に対して無線通信可能であり、
前記学習部は、前記測定スケジュール及び前記動作パラメータを必要最小限の動作に設定して節電させる、
請求項1に記載の管状態検知システム。 The sensor terminal includes a battery section and is driven by a battery.
The pipe is a buried pipe buried in the ground,
The sensor detects at least vibration or sound and converts it into an electric signal to output the detection data,
The sensor signal processing unit processes the detection data to generate the target signal indicating the degree of deterioration of the buried pipe,
The installation environment evaluation processing unit processes the detection data to generate the characteristic amount for evaluating a disturbance applied to the buried pipe as vibration or sound,
The communication unit is capable of wireless communication with the center-side device,
The learning unit saves power by setting the measurement schedule and the operation parameter to a necessary minimum operation,
The pipe state detection system according to claim 1.
前記劣化状態は漏水である請求項1に記載の管状態検知システム。 The pipe is a water pipe,
The pipe state detection system according to claim 1, wherein the deterioration state is water leakage.
請求項1に記載の管状態検知システム。 The sensor signal processing unit outputs the target signal by excluding data of a measurement period in which disturbance has occurred, based on a feature amount used for evaluation of the terminal installation environment.
The pipe state detection system according to claim 1.
請求項1に記載の管状態検知システム。 The sensor signal processing unit delays the data acquisition timing by the measurement schedule signal and the measurement start control signal by the delay signal generated based on the feature amount used for the evaluation of the terminal installation environment, and the disturbance has occurred. Delay the measurement period in the time zone,
The pipe state detection system according to claim 1.
前記センサ端末は、センサと、センサ信号処理部と、設置環境評価処理部と、学習部と、通信部と、を備えて構成され、制御情報に基づいて動作し、
前記センサが、前記配管の劣化状態に起因する異変に関する情報を含んだ検出データを出力するステップと、
前記センサ信号処理部が、前記検出データを処理して前記劣化状態を分析した結果を目的信号として出力するステップと、
前記設置環境評価処理部が、前記検出データから外乱信号を抽出して入力し、前記センサが設置された端末設置環境の評価に用いる特徴量を出力するステップと、
前記学習部が、前記特徴量に基づいて評価された前記端末設置環境を学習するステップと、
前記学習部が、学習した前記端末設置環境に応じて前記センサ信号処理部の測定スケジュール及び動作パラメータを生成し、前記センサ端末毎に個別の設定するするステップと、
前記通信部が、前記センサ信号処理部の出力した前記目的信号のほかに前記制御情報を前記センター側装置に対して交信するステップと、
を有する管状態検知方法。 A method for detecting a pipe condition, which is used for monitoring by receiving a monitoring signal transmitted from a plurality of sensor terminals attached to a pipe to be monitored by a center side device,
The sensor terminal includes a sensor, a sensor signal processing unit, an installation environment evaluation processing unit, a learning unit, and a communication unit, and operates based on control information.
A step in which the sensor outputs detection data including information regarding an abnormality caused by a deterioration state of the pipe;
A step in which the sensor signal processing unit processes the detection data and outputs a result of analyzing the deterioration state as a target signal;
The installation environment evaluation processing unit extracts and inputs a disturbance signal from the detection data, and outputs a feature amount used for evaluation of a terminal installation environment in which the sensor is installed,
A step in which the learning unit learns the terminal installation environment evaluated based on the characteristic amount;
A step in which the learning unit generates a measurement schedule and operation parameters of the sensor signal processing unit according to the learned terminal installation environment, and individually sets for each sensor terminal;
A step in which the communication unit communicates the control information in addition to the target signal output from the sensor signal processing unit to the center side device;
A method for detecting a tube state.
請求項7に記載の管状態検知方法。 After the sensor terminal is installed for a certain period of time, the measurement operation is performed according to the preset measurement schedule, the installation environment evaluation processing unit is operated, and the learning unit obtains a corresponding learning result, and then the measurement is performed. Run the schedule,
The pipe state detection method according to claim 7.
請求項7に記載の管状態検知方法。 A plurality of learning results are held in advance in the sensor terminal, one of them is read at the time of initial operation when the sensor terminal is installed, and the learning unit starts learning.
The pipe state detection method according to claim 7.
請求項7に記載の管状態検知方法。 The sensor signal processing unit receives a trigger signal from the outside and starts measurement,
The pipe state detection method according to claim 7.
請求項7に記載の管状態検知方法。 The installation environment evaluation processing unit detects a defect in the installation state of the sensor terminal and notifies the center side device,
The pipe state detection method according to claim 7.
請求項7に記載の管状態検知方法。 Holding the operation parameter corresponding to each measurement schedule, changing the operation parameter corresponding to each measurement schedule, and performing the measurement by the sensor signal processing unit,
The pipe state detection method according to claim 7.
請求項7に記載の管状態検知方法。 Upload the measurement schedule to the center side device,
The pipe state detection method according to claim 7.
請求項7に記載の管状態検知方法。 Uploading the evaluation data of the terminal installation environment to the center side device as the learning content of the learning unit,
The pipe state detection method according to claim 7.
請求項7に記載の管状態検知方法。 The measurement schedule is downloaded from the center side device or reset by an instruction from the center side device,
The pipe state detection method according to claim 7.
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