JP2021025812A - Structure degradation diagnostic system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、橋梁等の構造物の劣化診断を行う構造物劣化診断システムに関する。 The present invention relates to a structure deterioration diagnosis system for diagnosing deterioration of structures such as bridges.
例えば、車両が通過する橋梁に相当する構造物は、車両の通過に伴う経年変化によって次第に劣化する。橋梁のような構造物は、壊れてしまう前に劣化状態を検知することが重要となる。 For example, a structure corresponding to a bridge through which a vehicle passes gradually deteriorates due to aging due to the passage of the vehicle. For structures such as bridges, it is important to detect deterioration before they break.
橋梁の劣化診断を行う従来技術として、上部構造と下部構造との間に設置される部材である支承の異常を検知する支承異常検査装置がある(例えば、特許文献1参照)。この特許文献1に係る装置は、以下のような手順で支承異常検知を行っている。
(1)橋梁の揺れに関する特性値であり、基準となる特性値である基準値を、あらかじめ格納しておく。
(2)橋梁の揺れに関する特性値である取得値を、センサを用いて取得する。
(3)基準値と取得値との差異に基づいて、支承異常検知を行う。
As a conventional technique for diagnosing deterioration of a bridge, there is a bearing abnormality inspection device for detecting an abnormality of a bearing, which is a member installed between an upper structure and a lower structure (see, for example, Patent Document 1). The device according to
(1) The reference value, which is a characteristic value related to the shaking of the bridge and is a reference characteristic value, is stored in advance.
(2) The acquired value, which is a characteristic value related to the shaking of the bridge, is acquired by using a sensor.
(3) Bearing abnormality detection is performed based on the difference between the reference value and the acquired value.
しかしながら、従来技術には、以下のような課題がある。
特許文献1では、あらかじめ基準値を生成しておく必要がある。正確な基準値を生成するためには、例えば、既知の重量の車両を用意してデータ収集を行うことが必要となる。従って、基準値を生成するための手間がかかる。
However, the prior art has the following problems.
In
また、基準値を生成した際に、橋梁がすでに劣化し始めていたような場合には、基準値自体が信頼性に欠け、正確な劣化診断ができないおそれがある。 In addition, if the bridge has already begun to deteriorate when the reference value is generated, the reference value itself may be unreliable and accurate deterioration diagnosis may not be possible.
本発明は、前記のような課題を解決するためになされたものであり、あらかじめ基準値を生成しておく必要なしに、監視期間中に測定された活荷重変位に基づいて高精度に構造物の劣化診断を行うことのできる構造物劣化診断システムを得ることを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and the structure is highly accurate based on the live load displacement measured during the monitoring period without the need to generate a reference value in advance. The purpose is to obtain a structural deterioration diagnosis system capable of performing deterioration diagnosis.
本発明に係る構造物劣化診断システムは、構造物に設置され、活荷重による構造物の活荷重変位を測定するセンサと、センサにより測定された活荷重変位を時間経過に伴って順次取得することで活荷重変位の時系列データを生成し、時系列データから構造物の劣化診断を行う診断部とを備えるものである。 The structure deterioration diagnosis system according to the present invention is installed on a structure and sequentially acquires a sensor that measures the live load displacement of the structure due to the live load and the live load displacement measured by the sensor over time. It is provided with a diagnostic unit that generates time-series data of live load displacement and diagnoses deterioration of the structure from the time-series data.
本発明によれば、あらかじめ基準値を生成しておく必要なしに、監視期間中に測定された活荷重変位に基づいて高精度に構造物の劣化診断を行うことのできる構造物劣化診断システムを得ることができる。 According to the present invention, there is a structure deterioration diagnosis system capable of performing a structure deterioration diagnosis with high accuracy based on the live load displacement measured during the monitoring period without the need to generate a reference value in advance. Obtainable.
以下、本発明の構造物劣化診断システムの好適な実施の形態につき図面を用いて説明する。
本発明は、あらかじめ基準値を生成しておく必要なしに、劣化診断中に測定した活荷重変位の時系列データに基づいて、診断対象である構造物の劣化状態を高精度で監視できることを技術的特徴とするものである。
Hereinafter, preferred embodiments of the structure deterioration diagnosis system of the present invention will be described with reference to the drawings.
The present invention is a technique capable of monitoring the deterioration state of the structure to be diagnosed with high accuracy based on the time series data of live load displacement measured during the deterioration diagnosis without the need to generate a reference value in advance. It is a characteristic feature.
実施の形態1.
本実施の形態1では、1つのセンサによる測定結果に基づいて構造物の劣化診断を行う場合について説明する。
In the first embodiment, a case where the deterioration diagnosis of the structure is performed based on the measurement result by one sensor will be described.
図1は、本発明の実施の形態1に係る構造物劣化診断システムの構成図である。本実施の形態1における構造物劣化診断システムは、1つのセンサ10と、診断部20とを備えて構成されている。
FIG. 1 is a block diagram of a structure deterioration diagnosis system according to a first embodiment of the present invention. The structure deterioration diagnosis system according to the first embodiment is configured to include one
また、図2は、本発明の実施の形態1に係る構造物劣化診断システムの診断対象である構造物にセンサ10が設置された状態を示した説明図である。図2では、構造物の具体例として橋梁30が示されており、図2(a)が橋梁30の側面図、図2(b)が橋梁30の裏面図である。
Further, FIG. 2 is an explanatory diagram showing a state in which the
橋梁30は、車両1の通過に伴う経年変化によって次第に劣化する。そこで、本実施の形態1に係る構造物劣化診断システムは、劣化診断に適した位置に設置されたセンサ10による検出結果を診断部20で解析することで、時々刻々と変化する橋梁30の劣化状態を診断する。
The
具体的には、センサ10は、橋梁30の構成部品である主桁31に設置される。ここで、主桁31は、診断対象である構造物の構造体に相当する。図2(b)に示したように、主桁31は、一例として、3本の主桁31a、31b、31cとして構成されている。そして、図2(b)の例では、センサ10が、主桁31bの中央部分(すなわち、左右の支承2の距離に相当する支間の中央部分)に設置されている場合を例示している。この設置位置が、劣化診断に適した位置の一例に相当する。
Specifically, the
なお、以下の説明では、1つのセンサ10による検出結果に基づいて劣化診断を行う場合について説明する。ただし、センサ10自体は、1つのセンサが本実施の形態1とは異なる位置に設置されてもよいし、複数のセンサが橋梁30の複数箇所に設置されていてもよい。複数のセンサ10が設置されている場合には、診断部20は、個別のセンサ10の設置位置における検出結果に基づく複数の劣化診断結果を得ることができる。
In the following description, a case where deterioration diagnosis is performed based on the detection result by one
センサ10は、橋梁30に発生する活荷重による、橋梁30の活荷重変位を測定する。ここで、活荷重とは、荷重の大きさが一定ではなく、その作用位置が変化するものを意味している。そして、このような活荷重が変位する要因としては、橋梁30を通過する車両1の重量のほか、橋梁30そのものの自重、地震によって橋梁30に働く慣性力などが挙げられる。
The
なお、センサ10には、活荷重変位を直接計測するもの(例えば、変位センサ等)、および物理量の検出結果を活荷重変位に変換して測定結果として出力するもの(例えば、加速度センサ等)が含まれる。
The
一方、診断部20は、センサ10により測定された活荷重変位を時間経過に伴って順次取得することで、活荷重変位の時系列データを生成する。さらに、診断部20は、生成した時系列データから、構造物である橋梁30の劣化診断を行う。
On the other hand, the
このように、本実施の形態1に係る構造物劣化診断システムは、事前に基準値を生成しておく必要なしに、監視期間中において時々刻々変化する活荷重変位を示す時系列データに基づいて、橋梁30の劣化診断を行う点に技術的特徴を有している。そこで、診断部20により実行される具体的な劣化診断方法について、次に詳細に説明する。
As described above, the structure deterioration diagnosis system according to the first embodiment is based on the time series data showing the live load displacement that changes from moment to moment during the monitoring period without the need to generate the reference value in advance. , It has a technical feature in that deterioration diagnosis of the
図3は、本発明の実施の形態1において、定常状態および劣化進行状態のそれぞれにおける活荷重変位の時間推移を示した説明図である。図3(a)は、劣化が進行していない定常状態における活荷重変位の時間推移を示しており、図3(b)は、劣化進行状態における活荷重変位の時間推移を示している。また、図3(a)および図3(b)において、縦軸は活荷重変位[mm]、横軸は時間[H]を表している。 FIG. 3 is an explanatory diagram showing the time transition of the live load displacement in each of the steady state and the deterioration progressing state in the first embodiment of the present invention. FIG. 3 (a) shows the time transition of the live load displacement in the steady state where the deterioration has not progressed, and FIG. 3 (b) shows the time transition of the live load displacement in the deterioration progress state. Further, in FIGS. 3A and 3B, the vertical axis represents the live load displacement [mm] and the horizontal axis represents the time [H].
なお、監視期間は、監視対象の交通量に応じて設定されるものとし、例えば、一週間、あるいは一カ月などの暦を単位とした、その整数倍の期間など、適宜変更可能なものとなっている。 The monitoring period is set according to the traffic volume to be monitored, and can be changed as appropriate, for example, a period that is an integral multiple of the calendar unit such as one week or one month. ing.
診断部20は、センサ10で測定された活荷重変位をあらかじめ決められたサンプリング周期で順次取得することで、図3(a)および図3(b)に示した活荷重変位の時間推移に相当するデータとして、活荷重変位の時系列データを生成する。
The
図3(a)に示した定常状態における活荷重の変位量は、比較的小さな値の範囲に収まっている。これに対して、図3(b)に示した劣化進行状態における活荷重の変位量は、定常状態と比較して大きくなり、時間経過に伴う活荷重変位のバラツキが顕著になっている。 The displacement amount of the live load in the steady state shown in FIG. 3A is within a range of relatively small values. On the other hand, the displacement amount of the live load in the deterioration progressing state shown in FIG. 3B is larger than that in the steady state, and the variation of the live load displacement with the passage of time becomes remarkable.
図4は、本発明の実施の形態1において、定常状態および劣化進行状態のそれぞれにおける活荷重変位のヒストグラムを示した説明図である。図4(a)は、劣化が進行していない定常状態における活荷重変位の時系列データに基づいて生成された活荷重変位のヒストグラムを示しており、図4(b)は、劣化進行状態における活荷重変位の時系列データに基づいて生成された活荷重変位のヒストグラムを示している。また、図4(a)および図4(b)において、縦軸は頻度、横軸は活荷重変位[mm]を表している。 FIG. 4 is an explanatory diagram showing histograms of live load displacements in each of the steady state and the deterioration progressing state in the first embodiment of the present invention. FIG. 4 (a) shows a histogram of the live load displacement generated based on the time series data of the live load displacement in the steady state where the deterioration has not progressed, and FIG. 4 (b) shows the histogram in the deteriorate progress state. The histogram of the live load displacement generated based on the time series data of the live load displacement is shown. Further, in FIGS. 4A and 4B, the vertical axis represents the frequency and the horizontal axis represents the live load displacement [mm].
診断部20は、生成した活荷重変位の時系列データに基づいて、それぞれの変位量の頻度を集計することで、図4(a)および図4(b)に示したようなヒストグラムを生成することができる。図4(a)に示した定常状態におけるヒストグラムは、図3(a)に示した定常状態における活荷重変位の時間推移に対応して生成されたヒストグラムである。また、図4(b)に示した劣化進行状態におけるヒストグラムは、図3(b)に示した劣化進行状態における活荷重変位の時間推移に対応して生成されたヒストグラムである。
The
図4(a)から明らかなように、定常状態における活荷重変位は、0.02〜0.03[mm]の範囲に発生頻度が集中している。これに対して、図4(b)から明らかなように、劣化進行状態における活荷重変位は、定常状態における活荷重変位と比較すると、頻度のピークを示す活荷重変位の値に相当する最頻値が右側にずれるとともに、最頻値における頻度が小さくなり、活荷重変位にバラツキが生じている。従って、診断部20は、最頻値の時間推移を監視し、最頻値があらかじめ設定された許容範囲を逸脱した場合には、劣化進行状態であると判断することができる。
As is clear from FIG. 4A, the frequency of live load displacement in the steady state is concentrated in the range of 0.02 to 0.03 [mm]. On the other hand, as is clear from FIG. 4B, the live load displacement in the deterioration progressing state is the most frequent, which corresponds to the value of the live load displacement showing the peak frequency when compared with the live load displacement in the steady state. As the value shifts to the right, the frequency at the most frequent value becomes smaller, and the live load displacement varies. Therefore, the
図5は、本発明の実施の形態1における活荷重変位のヒストグラムから求められる最頻値の時間推移を示した説明図である。図5では、活荷重変位の最頻値が0.020[mm]〜0.028[mm]の範囲内であるとき、劣化が進行していない許容範囲であるものとしてあらかじめ設定されている場合を例示している。診断部20は、活荷重変位のヒストグラムに関する最頻値を、時間推移とともに特定し、最頻値と許容閾値との比較に基づいて橋梁30の劣化診断を行うことができる。
FIG. 5 is an explanatory diagram showing the time transition of the mode value obtained from the histogram of the live load displacement in the first embodiment of the present invention. In FIG. 5, when the mode value of live load displacement is in the range of 0.020 [mm] to 0.028 [mm], it is set in advance as an allowable range in which deterioration has not progressed. Is illustrated. The
なお、図5に示した例では、現時点における最頻値が許容範囲を逸脱することで、劣化検知を行っていた。しかしながら、診断部20による劣化検知方法は、これに限定されない。例えば、監視期間中のある時間帯において得られた最頻値を基準値として定め、現時点における最頻値と基準値との差分から、劣化検知を行うことも可能である。このような劣化検知について、具体的に説明する。
In the example shown in FIG. 5, deterioration is detected when the mode at the present time deviates from the permissible range. However, the deterioration detection method by the
診断部20は、第1の時間帯において生成した活荷重変位の時系列データに基づいて、ヒストグラムとして第1のヒストグラムを生成し、第1のヒストグラムにおける最頻値を示す第1の最頻値を特定する。この第1の時間帯は、定常状態に含まれる時間帯に相当する。
The
次に、診断部20は、第1の時間帯よりも後の第2の時間帯において生成した活荷重変位の時系列データに基づいて、ヒストグラムとして第2のヒストグラムを生成し、第2のヒストグラムにおける最頻値を示す第2の最頻値を特定する。この第2の時間帯は、監視を行っている現状の時間帯に相当する。
Next, the
次に、診断部20は、第1の最頻値と前記第2の最頻値との差分値が、あらかじめ設定された差分許容範囲を逸脱した場合には、橋梁30が劣化状態であると診断する。
Next, the
なお、第1の最頻値を基準値として特定するためには、この第1の最頻値が上述した許容範囲内にあることが前提となる。また、基準値となる第1の最頻値は、1回だけ算出する、あるいは定期的に更新すればよく、第2の最頻値を算出するたびに繰り返し算出する必要はない。 In addition, in order to specify the first mode value as a reference value, it is premised that the first mode value is within the above-mentioned allowable range. Further, the first mode value, which is the reference value, may be calculated only once or updated periodically, and it is not necessary to calculate it repeatedly every time the second mode value is calculated.
このように、監視期間中におけるヒストグラムの最頻値から、基準値を特定した場合にも、あらかじめ基準値を生成しておく必要なしに、高精度で構造物の劣化診断を行うことのできるという効果を実現できる。 In this way, even when the reference value is specified from the mode value of the histogram during the monitoring period, it is possible to perform the deterioration diagnosis of the structure with high accuracy without having to generate the reference value in advance. The effect can be realized.
また、本実施の形態1において劣化診断の指標として用いている活荷重変位は、季節や気候により変動することが考えられる。特に、活荷重変位は、気温の影響を受ける。そこで、この季節変動への対策について補足説明する。 Further, the live load displacement used as an index for deterioration diagnosis in the first embodiment may fluctuate depending on the season and climate. In particular, live load displacement is affected by air temperature. Therefore, a supplementary explanation will be given on measures against this seasonal fluctuation.
劣化診断対象である橋梁30は、一般的に、気温の変動によって、その材料の剛性が変化する。具体的には、気温が高い夏は剛性がより低くなり、気温が低い冬は剛性がより高くなる。そのため、季節や気候によっては、同じ重量による活荷重が加わった場合であっても、その活荷重変位は異なることがある。
The rigidity of the material of the
具体的な数値例を挙げると、ある橋梁30で、同重量の車両が走行した際の活荷重変位を、異なる季節で測定したところ、以下のような結果を得た。
8月:走行時の気温 26.0℃(曇り)での活荷重変位 1.55[mm]
1月:走行時の気温 0.2℃(雪)での活荷重変位 1.29[mm]
To give a specific numerical example, the live load displacement when a vehicle of the same weight traveled on a
August: Live load displacement at a running temperature of 26.0 ° C (cloudy) 1.55 [mm]
January: Live load displacement at a running temperature of 0.2 ° C (snow) 1.29 [mm]
そこで、このような気温による活荷重変位の変動に対応するために、診断部20は、ヒストグラムを生成したときの気温に応じて、あらかじめ設定された補正係数により許容閾値あるいは差分許容範囲を補正し、補正後の許容閾値あるいは差分許容範囲を用いて、劣化診断を実施することができる。これにより、季節変動の影響を受けずに、安定した高精度の劣化診断を実現することができる。
Therefore, in order to deal with such fluctuations in live load displacement due to air temperature, the
なお、構造物の劣化診断の指標として最頻値を用いることの効果について補足説明する。構造物の劣化診断の指標として平均値などを用いた場合、交通事情によって、小型車両あるいは大型車両といった車両の大きさの分布が変わるだけで結果が変動してしまい、比較しづらいことが考えられる。通常、小型車両の通行量は、大型車両に比べて多い。 The effect of using the mode value as an index for diagnosing deterioration of the structure will be supplementarily described. When an average value or the like is used as an index for diagnosing deterioration of a structure, it may be difficult to compare because the result fluctuates only by changing the size distribution of vehicles such as small vehicles or large vehicles depending on traffic conditions. .. Generally, the traffic volume of small vehicles is larger than that of large vehicles.
また、小型車両と大型車両との比率が多少変動したとしても、大型車両および小型車両の、通行量の上下関係が変わることは長期的には起こりえない。そこで、構造物の劣化診断の指標として最頻値を用いることで、通行量が最も多い小型車両の分布と特定可能なため、変位の最頻値を基準とすることで高精度に構造物の劣化診断を行うことが可能となる。 Further, even if the ratio of the small vehicle to the large vehicle fluctuates to some extent, the hierarchical relationship of the traffic volume of the large vehicle and the small vehicle cannot change in the long term. Therefore, by using the mode value as an index for diagnosing deterioration of the structure, it is possible to identify the distribution of small vehicles with the largest traffic volume. Therefore, by using the mode value of displacement as a reference, the structure can be identified with high accuracy. Deterioration diagnosis can be performed.
以上のように、実施の形態1によれば、構造物に設置された1つのセンサによる活荷重変位の測定結果に基づいて生成された、活荷重変位の最頻値の時間推移を利用して、構造物の劣化進行状態の有無を診断する構成を備えている。 As described above, according to the first embodiment, the time transition of the most frequent value of the live load displacement generated based on the measurement result of the live load displacement by one sensor installed in the structure is used. It has a configuration for diagnosing the presence or absence of deterioration progress of the structure.
具体的な劣化診断手法としては、実施の形態1で詳述したように、以下のようなものが挙げられる。
・監視期間中に逐次生成された、活荷重変位の最頻値の時間推移を利用して、最頻値とあらかじめ設定された許容閾値との比較に基づいて、構造物の劣化診断を行う。
・監視期間中における過去のデータに対して生成された活荷重変位の最頻値を第1の最頻値とし、その後の監視期間中における現在のデータに対して生成された活荷重変位の最頻値を第2の最頻値とし、第1の最頻値と第2の最頻値との間に許容閾値を逸脱する有意差が発生したか否かを判定することで、構造物の劣化診断を行う。
Specific examples of the deterioration diagnosis method include the following, as described in detail in the first embodiment.
-Using the time transition of the most frequent value of live load displacement generated sequentially during the monitoring period, deterioration diagnosis of the structure is performed based on the comparison between the most frequent value and the preset allowable threshold value.
-The mode of the active load displacement generated for the past data during the monitoring period is set as the first mode, and the mode of the live load displacement generated for the current data during the subsequent monitoring period. The mode is set as the second mode, and it is determined whether or not there is a significant difference between the first mode and the second mode that deviates from the permissible threshold. Perform deterioration diagnosis.
この結果、あらかじめ基準値を生成しておく必要なしに、監視期間中に測定された活荷重変位に基づいて高精度に構造物の劣化診断を行うことのできる構造物劣化診断システムを実現できる。 As a result, it is possible to realize a structure deterioration diagnosis system capable of performing a structure deterioration diagnosis with high accuracy based on the live load displacement measured during the monitoring period without having to generate a reference value in advance.
実施の形態2.
本実施の形態2では、構造物の構造体に2以上のセンサを設けるものとして、橋梁の各主桁に設置された2つのセンサによる測定結果の比較に基づいて構造物の劣化診断を行う場合について説明する。
In the second embodiment, it is assumed that two or more sensors are provided in the structure of the structure, and the deterioration diagnosis of the structure is performed based on the comparison of the measurement results by the two sensors installed in each main girder of the bridge. Will be described.
図6は、本発明の実施の形態2に係る構造物劣化診断システムの構成図である。本実施の形態2における構造物劣化診断システムは、2つのセンサ10(1)、10(2)と、診断部20とを備えて構成されている。
FIG. 6 is a block diagram of the structure deterioration diagnosis system according to the second embodiment of the present invention. The structure deterioration diagnosis system according to the second embodiment is configured to include two sensors 10 (1) and 10 (2) and a
また、図7は、本発明の実施の形態2に係る構造物劣化診断システムの診断対象である構造物にセンサ10が設置された状態を示した説明図である。図7では、構造物の具体例として橋梁30が示されており、図7(a)が橋梁30の側面図、図7(b)が橋梁30の裏面図である。
Further, FIG. 7 is an explanatory diagram showing a state in which the
本実施の形態2において、センサ10(1)、10(2)は、橋梁30の構成部品である主桁31に設置される。ここで、主桁31は、診断対象である構造物の構造体に相当する。図7(b)に示したように、主桁31は、一例として、3本の主桁31a、31b、31cとして構成されている。そして、図7(b)の例では、2つのセンサ10(1)、10(2)が、それぞれの主桁31a、31b、31cの四分位点(すなわち、左右の支承2の距離に相当する支間の4分の1および4分の3に相当する部分)に設置されている場合を例示している。設置位置である四分位点は、劣化診断に適した位置の一例に相当する。
In the second embodiment, the sensors 10 (1) and 10 (2) are installed on the
なお、以下の説明では、主桁31bに設置された2つのセンサ10(1)、10(2)による検出結果に基づいて劣化診断を行う場合について説明する。ただし、センサ10自体は、橋梁30の3箇所以上に設置されていてもよい。3つ以上のセンサ10が設置されている場合には、個々のセンサ10の設置位置における検出結果を、他のセンサとの検出結果と比較することで、複数の劣化診断結果を得ることができる。また、センサ10自体は、それぞれの主桁31a、31b、31cに設置されていてもよい。
In the following description, a case where deterioration diagnosis is performed based on the detection results by the two sensors 10 (1) and 10 (2) installed on the main girder 31b will be described. However, the
本実施の形態2に係る構造物劣化診断システムは、事前に基準値を生成しておく必要なしに、監視期間中において、2つのセンサ10(1)、10(2)による測定結果から生成された、時々刻々と変化する活荷重変位を示す2つの時系列データに基づいて、橋梁30の劣化診断を行う点に技術的特徴を有している。そこで、診断部20により実行される具体的な劣化診断方法について、次に詳細に説明する。
The structure deterioration diagnosis system according to the second embodiment is generated from the measurement results by the two sensors 10 (1) and 10 (2) during the monitoring period without the need to generate the reference value in advance. In addition, it has a technical feature in that deterioration diagnosis of the
図8は、本発明の実施の形態2における2つのセンサを用いた劣化診断において、定常状態と劣化進行状態とを対比して示した説明図である。図8(a)は定常状態を示しており、図8(b)、(c)は劣化進行状態を示している。図8(b)、(c)では、センサ10(1)の近傍において、橋梁30の主桁31に亀裂Aまたは亀裂Bが発生し、劣化が進行している状態を示している。そこで、2つのセンサ10(1)、10(2)を用いて、図8(b)あるいは図8(c)に示した劣化進行状態を検知する具体的な手法について、図9〜図12を用いて以下に説明する。
FIG. 8 is an explanatory diagram showing a steady state and a deterioration progress state in comparison with each other in the deterioration diagnosis using the two sensors in the second embodiment of the present invention. 8 (a) shows a steady state, and FIGS. 8 (b) and 8 (c) show a state of progress in deterioration. 8 (b) and 8 (c) show a state in which a crack A or a crack B is generated in the
図9は、本発明の実施の形態2において、定常状態および劣化進行状態のそれぞれにおける、2つのセンサ10(1)、10(2)の測定結果に基づく、活荷重変位の時間推移を示した説明図である。図9(a)は、劣化が進行していない定常状態における、2つのセンサ10(1)、10(2)の測定結果に基づく、活荷重変位の時間推移を示しており、図9(b)は、劣化進行状態における、2つのセンサ10(1)、10(2)の測定結果に基づく、活荷重変位の時間推移を示している。 FIG. 9 shows the time transition of live load displacement based on the measurement results of the two sensors 10 (1) and 10 (2) in each of the steady state and the deterioration progress state in the second embodiment of the present invention. It is explanatory drawing. FIG. 9 (a) shows the time transition of the live load displacement based on the measurement results of the two sensors 10 (1) and 10 (2) in the steady state where the deterioration has not progressed, and FIG. 9 (b). ) Indicates the time transition of the live load displacement based on the measurement results of the two sensors 10 (1) and 10 (2) in the deterioration progress state.
図9(a)、図9(b)においては、センサ10(1)の測定結果に基づく波形を点線として示し、センサ10(2)の測定結果に基づく波形を実線として示している。また、図9(a)および図9(b)において、縦軸は活荷重変位[mm]、横軸は時間[min]を表している。 In FIGS. 9A and 9B, the waveform based on the measurement result of the sensor 10 (1) is shown as a dotted line, and the waveform based on the measurement result of the sensor 10 (2) is shown as a solid line. Further, in FIGS. 9 (a) and 9 (b), the vertical axis represents the live load displacement [mm] and the horizontal axis represents the time [min].
診断部20は、センサ10(1)、センサ10(2)のそれぞれで測定された活荷重変位をあらかじめ決められたサンプリング周期で順次取得することで、図9(a)および図9(b)に示した活荷重変位の時間推移に相当するデータとして、活荷重変位の時系列データを生成する。
The
図9(a)に示した定常状態における各センサ10(1)、10(2)に対応した活荷重の変位量は、いずれも同様の挙動を示し、比較的小さな値の範囲に収まっている。これに対して、図9(b)に示した劣化進行状態における10(1)、10(2)に対応した活荷重の変位量は、互いに異なる挙動を示している。 The displacement amounts of the live loads corresponding to the sensors 10 (1) and 10 (2) in the steady state shown in FIG. 9 (a) all show the same behavior and are within a relatively small value range. .. On the other hand, the displacement amounts of the live loads corresponding to 10 (1) and 10 (2) in the deterioration progress state shown in FIG. 9B show different behaviors.
具体的には、図9(b)において、発生した亀裂Aの近傍に設置されているセンサ10(1)に対応した活荷重の変位量は、定常状態と比較して大きくなり、時間経過に伴う活荷重変位のバラツキが顕著になっている。一方、発生した亀裂Aから離れた場所に設置されているセンサ10(2)に対応した活荷重の変位量は、定常状態と同等の挙動を示している。 Specifically, in FIG. 9B, the displacement amount of the live load corresponding to the sensor 10 (1) installed in the vicinity of the generated crack A becomes larger than that in the steady state, and over time. The variation in live load displacement that accompanies it is remarkable. On the other hand, the displacement amount of the live load corresponding to the sensor 10 (2) installed at a place away from the generated crack A shows the same behavior as the steady state.
すなわち、センサ10(1)による測定結果に基づく活荷重変位の時系列データは、図8(b)に示した亀裂Aあるいは図8(c)に示した亀裂Bの影響を受けて、定常状態における時系列データと比較して変化している。一方、センサ10(2)による測定結果に基づく活荷重変位の時系列データは、図8(b)に示した亀裂Aあるいは図8(c)に示した亀裂Bの影響を受けにくく、定常状態における時系列データと比較して変化度合が少なく抑えられている。 That is, the time series data of the live load displacement based on the measurement result by the sensor 10 (1) is affected by the crack A shown in FIG. 8 (b) or the crack B shown in FIG. 8 (c), and is in a steady state. It has changed compared to the time series data in. On the other hand, the time series data of the live load displacement based on the measurement result by the sensor 10 (2) is not easily affected by the crack A shown in FIG. 8 (b) or the crack B shown in FIG. 8 (c), and is in a steady state. The degree of change is suppressed to be small compared to the time series data in.
図10は、本発明の実施の形態2において、定常状態および劣化進行状態のそれぞれにおける、2つのセンサ10(1)、10(2)の測定結果に基づく、活荷重変位のヒストグラムを示した説明図である。図10(a)は、劣化が進行していない定常状態における活荷重変位の時系列データに基づいて生成された活荷重変位のヒストグラムを示している。一方、図10(b)は、劣化進行状態における活荷重変位の時系列データに基づいて生成された活荷重変位のヒストグラムを示している。 FIG. 10 shows a histogram of live load displacement based on the measurement results of the two sensors 10 (1) and 10 (2) in each of the steady state and the deterioration progress state in the second embodiment of the present invention. It is a figure. FIG. 10A shows a histogram of live load displacement generated based on time series data of live load displacement in a steady state where deterioration has not progressed. On the other hand, FIG. 10B shows a histogram of the live load displacement generated based on the time series data of the live load displacement in the deterioration progress state.
図10(a)、図10(b)においては、センサ10(1)の測定結果に基づく波形を実線として示し、センサ10(2)の測定結果に基づく波形を点線として示している。また、図10(a)および図10(b)において、縦軸は頻度、横軸は活荷重変位[mm]を表している。 In FIGS. 10A and 10B, the waveform based on the measurement result of the sensor 10 (1) is shown as a solid line, and the waveform based on the measurement result of the sensor 10 (2) is shown as a dotted line. Further, in FIGS. 10A and 10B, the vertical axis represents the frequency and the horizontal axis represents the live load displacement [mm].
診断部20は、2つのセンサ10(1)、10(2)の測定結果から生成したそれぞれの活荷重変位の時系列データに基づいて、それぞれの変位量の頻度を集計することで、図10(a)および図10(b)に示したようなヒストグラムを生成することができる。
The
ここで、診断部20は、2つのセンサ10(1)、10(2)のいずれか1つのセンサによる測定結果から生成したヒストグラムを基準ヒストグラムとし、1つのセンサ以外のセンサによる測定結果から生成したヒストグラムを診断用ヒストグラムとすることができる。そして、診断部20は、このようにして同時間帯で生成した基準ヒストグラムと診断用ヒストグラムとの比較により、構造物である橋梁30の劣化診断を行う。
Here, the
先に示した図8(b)あるいは図8(c)では、亀裂Aあるいは亀裂Bがセンサ10(1)の近傍で発生した場合を例示している。そこで、説明を分かりやすくするために、センサ10(1)による測定結果から生成したヒストグラムを診断用ヒストグラムとし、センサ10(2)による測定結果から生成したヒストグラムを基準ヒストグラムとする。ただし、センサ10(2)による測定結果から生成したヒストグラムを診断用ヒストグラムとし、センサ10(1)による測定結果から生成したヒストグラムを基準ヒストグラムと場合であっても、同様の劣化診断を実行できる。 In FIG. 8 (b) or FIG. 8 (c) shown above, a case where a crack A or a crack B occurs in the vicinity of the sensor 10 (1) is illustrated. Therefore, in order to make the explanation easy to understand, the histogram generated from the measurement result by the sensor 10 (1) is used as a diagnostic histogram, and the histogram generated from the measurement result by the sensor 10 (2) is used as a reference histogram. However, even if the histogram generated from the measurement result by the sensor 10 (2) is used as the diagnostic histogram and the histogram generated from the measurement result by the sensor 10 (1) is used as the reference histogram, the same deterioration diagnosis can be performed.
図10(a)に示した定常状態における基準ヒストグラムおよび診断用ヒストグラムは、図9(a)に示した定常状態における活荷重変位の時間推移に対応して生成されたヒストグラムである。また、図10(b)に示した劣化進行状態における基準ヒストグラムおよび診断用ヒストグラムは、図9(b)に示した劣化進行状態における活荷重変位の時間推移に対応して生成されたヒストグラムである。 The reference histogram and the diagnostic histogram in the steady state shown in FIG. 10A are histograms generated corresponding to the time transition of the live load displacement in the steady state shown in FIG. 9A. The reference histogram and the diagnostic histogram in the deterioration progress state shown in FIG. 10B are histograms generated corresponding to the time transition of the live load displacement in the deterioration progress state shown in FIG. 9B. ..
図10(a)から明らかなように、定常状態における活荷重変位は、基準ヒストグラムおよび診断用ヒストグラムの両方とも、0.02〜0.03[mm]の範囲に発生頻度が集中している。これに対して、図10(b)から明らかなように、劣化進行状態における活荷重変位は、定常状態における活荷重変位と比較すると、基準ヒストグラムに関しては図10(a)と図10(b)とで大差がない。その一方で、診断用ヒストグラムに関しては、頻度のピークを示す活荷重変位の値に相当する最頻値が右側にずれるとともに、最頻値における頻度が小さくなり、活荷重変位にバラツキが生じている。 As is clear from FIG. 10A, the frequency of live load displacement in the steady state is concentrated in the range of 0.02 to 0.03 [mm] in both the reference histogram and the diagnostic histogram. On the other hand, as is clear from FIG. 10 (b), the live load displacement in the deterioration progressing state is compared with the live load displacement in the steady state, and the reference histograms are shown in FIGS. 10 (a) and 10 (b). There is no big difference between. On the other hand, with regard to the diagnostic histogram, the mode corresponding to the live load displacement value indicating the peak frequency shifts to the right, and the frequency at the most frequent value becomes smaller, resulting in variations in live load displacement. ..
従って、診断部20は、最頻値の時間推移を監視し、基準ヒストグラムにおける最頻値と診断用ヒストグラムの最頻値との差分があらかじめ設定された差分許容範囲を逸脱した場合には、劣化進行状態であると判断することができる。
Therefore, the
なお、この差分許容範囲は、先の実施の形態1で説明したように、ヒストグラムを生成したときの気温に応じて、あらかじめ設定された補正係数により補正し、補正後の差分許容範囲を用いて、劣化診断を実施することができる。これにより、季節変動の影響を受けずに、安定した高精度の劣化診断を実現することができる。 As described in the first embodiment, this difference tolerance is corrected by a preset correction coefficient according to the air temperature when the histogram is generated, and the corrected difference tolerance is used. , Deterioration diagnosis can be carried out. As a result, stable and highly accurate deterioration diagnosis can be realized without being affected by seasonal fluctuations.
以上のように、実施の形態2によれば、構造物に設置された複数のセンサによる活荷重変位の測定結果に基づいて生成された、活荷重変位の最頻値に関する複数の時間推移を利用して、相互の比較結果から構造物の劣化進行状態の有無を診断する構成を備えている。この結果、先の実施の形態1と同様に、あらかじめ基準値を生成しておく必要なしに、実施の形態1よりも短い監視期間で活荷重変位を測定することができ、監視期間中に測定された活荷重変位に基づいて高精度に構造物の劣化診断を行うことのできる構造物劣化診断システムを実現できる。 As described above, according to the second embodiment, a plurality of time transitions related to the most frequent value of live load displacement generated based on the measurement results of live load displacement by a plurality of sensors installed in the structure are used. Then, it has a configuration for diagnosing the presence or absence of the deterioration progress state of the structure from the mutual comparison result. As a result, as in the first embodiment, the live load displacement can be measured in a shorter monitoring period than in the first embodiment without the need to generate a reference value in advance, and the displacement can be measured during the monitoring period. It is possible to realize a structure deterioration diagnosis system capable of performing a structure deterioration diagnosis with high accuracy based on the live load displacement.
なお、本発明は、劣化診断の指標として活荷重変位を用いる点を1つの特徴としている。一方、従来技術として、劣化診断の指標として構造物の固有振動数を用いるものがある(例えば、特許文献1参照)。そこで、固有振動数の代わりに活荷重変位を用いて構造物の劣化診断を行うメリットについて、補足説明する。 One of the features of the present invention is that live load displacement is used as an index for deterioration diagnosis. On the other hand, as a conventional technique, there is one that uses the natural frequency of a structure as an index for deterioration diagnosis (see, for example, Patent Document 1). Therefore, the merit of diagnosing the deterioration of the structure by using the live load displacement instead of the natural frequency will be supplementarily explained.
図11は、従来の構造物異常検知装置において、定常状態および劣化進行状態のそれぞれにおける、2つのセンサの測定結果に基づく、固有振動数の時間推移を示した説明図である。図11(a)は、劣化が進行していない定常状態における、2つのセンサの測定結果に基づく、固有振動数の時間推移を示しており、図11(b)は、劣化進行状態における、2つのセンサの測定結果に基づく、固有振動数の時間推移を示している。なお、図11(a)、図11(b)の波形は、図8(a)に示した定常状態、および図8(b)または図8(c)に示した劣化進行状態に対応して得られたものである。 FIG. 11 is an explanatory diagram showing the time transition of the natural frequency based on the measurement results of the two sensors in each of the steady state and the deterioration progress state in the conventional structure abnormality detection device. FIG. 11A shows the time transition of the natural frequency based on the measurement results of the two sensors in the steady state where the deterioration has not progressed, and FIG. 11B shows the time transition of the natural frequency in the deteriorated state. The time transition of the natural frequency is shown based on the measurement results of one sensor. The waveforms of FIGS. 11 (a) and 11 (b) correspond to the steady state shown in FIG. 8 (a) and the deterioration progress state shown in FIG. 8 (b) or FIG. 8 (c). It was obtained.
定常状態である図11(a)において、ピークを示す固有振動数は、2つのセンサで、ともに11.5[Hz]となっている。一方、劣化進行状態である図11(b)において、ピークを示す固有振動数は、2つのセンサで、ともに11.5[Hz]となっており、定常状態での結果と劣化進行状態での結果との間で顕著な差異が見られない。 In FIG. 11A, which is a steady state, the natural frequency showing the peak is 11.5 [Hz] for both of the two sensors. On the other hand, in FIG. 11B in the deterioration progress state, the natural frequencies showing peaks are 11.5 [Hz] for both of the two sensors, and the results in the steady state and the deterioration progress state are obtained. There is no significant difference from the results.
すなわち、図11(a)、図11(b)の結果からも明らかなように、劣化が進行しつつある状態は、固有振動数により定常状態と識別することは極めて困難である。換言すると、固有振動数に劣化の影響が現れるのは、劣化の最終局面であり、劣化診断の指標として構造物の固有振動数を用いた場合には、劣化が進行しつつある状態を高精度で診断することが困難であった。 That is, as is clear from the results of FIGS. 11 (a) and 11 (b), it is extremely difficult to distinguish the state in which deterioration is progressing from the steady state by the natural frequency. In other words, the effect of deterioration on the natural frequency appears in the final phase of deterioration, and when the natural frequency of the structure is used as an index for deterioration diagnosis, the state in which deterioration is progressing is highly accurate. It was difficult to diagnose with.
これに対して、劣化診断の指標として構造物の活荷重変位を用いる本発明では、先の実施の形態1、2で説明したように、劣化が進行しつつある状態を高精度で診断することが可能である。 On the other hand, in the present invention in which the live load displacement of the structure is used as an index for deterioration diagnosis, as described in the first and second embodiments above, the state in which deterioration is progressing is diagnosed with high accuracy. Is possible.
図10(a)、図10(b)に示した波形から、定常状態および劣化進行状態のそれぞれに対応する統計量を求めると、以下のようになる。
<図10(a)の定常状態において測定された活荷重変位の統計量>
T値:1.407
P値:0.160
センサ10(1)による最頻値:0.025[mm]
センサ10(2)による最頻値:0.024[mm]
センサ10(1)による平均値:0.039[mm]
センサ10(2)による平均値:0.039[mm]
From the waveforms shown in FIGS. 10 (a) and 10 (b), the statistics corresponding to the steady state and the deterioration progress state are obtained as follows.
<Statistics of live load displacement measured in the steady state of FIG. 10 (a)>
T value: 1.407
P value: 0.160
Mode by sensor 10 (1): 0.025 [mm]
Mode by sensor 10 (2): 0.024 [mm]
Average value by sensor 10 (1): 0.039 [mm]
Average value by sensor 10 (2): 0.039 [mm]
<図10(b)の劣化進行状態において測定された活荷重変位の統計量>
T値:−45
P値:0.0
センサ10(1)による最頻値:0.025[mm]
センサ10(2)による最頻値:0.045[mm]
センサ10(1)による平均値:0.039[mm]
センサ10(2)による平均値:0.076[mm]
<Statistics of live load displacement measured in the deterioration progress state of FIG. 10B>
T value: -45
P value: 0.0
Mode by sensor 10 (1): 0.025 [mm]
Mode by sensor 10 (2): 0.045 [mm]
Average value by sensor 10 (1): 0.039 [mm]
Average value by sensor 10 (2): 0.076 [mm]
ここで、T値は、
この結果から明らかなように、劣化診断の指標として構造物の活荷重変位を用いた場合には、最頻値以外の統計量を用いても、劣化が進行しつつある状態を高精度で診断することが可能である。すなわち、本発明に係る構造物劣化診断システムによれば、劣化診断の指標として構造物の活荷重変位を用いることで、構造物が破壊に至る前段階での劣化状態を、安定して高精度で診断することが可能となる。 As is clear from this result, when the live load displacement of the structure is used as an index for deterioration diagnosis, the state in which deterioration is progressing can be diagnosed with high accuracy even if statistics other than the mode are used. It is possible to do. That is, according to the structure deterioration diagnosis system according to the present invention, by using the live load displacement of the structure as an index of deterioration diagnosis, the deterioration state in the stage before the structure is destroyed is stably and highly accurate. It becomes possible to diagnose with.
また、上述した実施の形態2では、劣化診断の指標として構造物の活荷重変位を用い、2つのセンサによる活荷重変位の測定結果からそれぞれ求めた基準ヒストグラムと診断用ヒストグラムとの比較により構造物の劣化診断を行う場合について説明した。これに対して、2つのセンサが取得した揺れの量、つまり物理量の測定結果から位相特性を求め、基準位相特性と診断用位相特性との比較により構造物の劣化診断を行うことも可能である。 Further, in the second embodiment described above, the live load displacement of the structure is used as an index for deterioration diagnosis, and the structure is compared with the reference histogram obtained from the measurement results of the live load displacement by the two sensors and the diagnostic histogram. The case of performing the deterioration diagnosis of the above was explained. On the other hand, it is also possible to obtain the phase characteristics from the measurement results of the amount of shaking acquired by the two sensors, that is, the physical quantity, and perform the deterioration diagnosis of the structure by comparing the reference phase characteristics with the diagnostic phase characteristics. ..
なお、2つのセンサの設置位置は、図7に示したように、車両1の進行方向において一定間隔だけ離れている。従って、1つ目のセンサの測定結果から生成した基準位相特性と、2つ目のセンサの測定結果から生成した診断用位相特性とを比較する場合には、時間軸において一方の位相特性をシフトさせることで、それぞれのセンサが設置された位置を車両1が通過する時間差を補正する。
As shown in FIG. 7, the two sensors are installed at regular intervals in the traveling direction of the
劣化診断の指標として構造物で測定された物理量の位相特性を用いることによっても、構造物が破壊に至る前段階での劣化状態を、安定して高精度で診断することが可能となる。 By using the phase characteristic of the physical quantity measured in the structure as an index of deterioration diagnosis, it is possible to stably diagnose the deterioration state in the stage before the structure is destroyed with high accuracy.
1 車両、10、10(1)、10(2) センサ、20 診断部、30 橋梁(構造物)、31、31a、31b、31b 主桁(構造体)。 1 vehicle, 10, 10 (1), 10 (2) sensor, 20 diagnostic unit, 30 bridge (structure), 31, 31a, 31b, 31b main girder (structure).
Claims (5)
前記センサにより測定された前記活荷重変位を時間経過に伴って順次取得することで前記活荷重変位の時系列データを生成し、前記時系列データから前記構造物の劣化診断を行う診断部と
を備えることを特徴とする構造物劣化診断システム。 A sensor installed on a structure that measures the live load displacement of the structure due to the live load,
A diagnostic unit that generates time-series data of the live load displacement by sequentially acquiring the live load displacement measured by the sensor with the passage of time, and performs deterioration diagnosis of the structure from the time-series data. A structure deterioration diagnosis system characterized by being provided.
第1の時間帯において、前記ヒストグラムとして第1のヒストグラムを生成し、前記第1のヒストグラムにおける最頻値を示す第1の最頻値を特定し、
前記第1の時間帯よりも後の第2の時間帯において、前記ヒストグラムとして第2のヒストグラムを生成し、前記第2のヒストグラムにおける最頻値を示す第2の最頻値を特定し、
前記第1の最頻値と前記第2の最頻値との差分値と、前記許容閾値との比較に基づいて前記構造物の劣化診断を行うことを特徴とする請求項2に記載の構造物劣化診断システム。 The diagnostic unit
In the first time zone, a first histogram is generated as the histogram, and the first mode indicating the mode in the first histogram is specified.
In the second time zone after the first time zone, a second histogram is generated as the histogram, and the second mode indicating the mode in the second histogram is specified.
The structure according to claim 2, wherein the deterioration diagnosis of the structure is performed based on the comparison between the difference value between the first mode value and the second mode value and the permissible threshold value. Material deterioration diagnosis system.
前記ヒストグラムを生成したときの気温に応じて、あらかじめ設定された補正係数により前記許容閾値を補正し、前記構造物の劣化診断を行うことを特徴とする請求項2または3に記載の構造物劣化診断システム。 The diagnostic unit
The structure deterioration according to claim 2 or 3, wherein the permissible threshold value is corrected by a preset correction coefficient according to the temperature at which the histogram is generated, and the deterioration diagnosis of the structure is performed. Diagnostic system.
前記2以上のセンサのそれぞれにより測定された前記活荷重変位を時間経過に伴って順次取得することで前記活荷重変位の時系列データを同時間帯で生成し、前記2以上のセンサに対応して生成した前記時系列データのそれぞれから前記構造物の劣化診断をセンサごとに個別に行う診断部と
を備えることを特徴とする構造物劣化診断システム。 Two or more sensors installed on a structure to measure the live load displacement of the structure due to the live load, and
By sequentially acquiring the live load displacement measured by each of the two or more sensors with the passage of time, time-series data of the live load displacement is generated in the same time zone, and the two or more sensors are supported. A structure deterioration diagnosis system including a diagnostic unit that individually performs deterioration diagnosis of the structure for each sensor from each of the time-series data generated in the above.
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