JP2021092415A - Measurement instrument, measurement system and measurement method - Google Patents

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Abstract

To suppress variations in measurement time between a plurality of measurement instruments when values are measured by the measurement instruments.SOLUTION: A measurement instrument includes: a measurement unit for measuring predetermined measurement data from a measurement object provided with its own device; a sampling unit for sampling the measurement data at a predetermined period; and an approximate data estimation unit for estimating approximate data of the measurement data at a predetermined time of the measurement object based on a plurality of sampled measurement data and the measurement time of the measurement data.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、測定器、測定システム及び測定方法に関する。 The present invention relates to measuring instruments, measuring systems and measuring methods.

振動モニタリングシステムでは、建築構造物の複数地点の加速度を測定し、同時刻の加速度を比較し、建築構造物の測定点間の変位を算出することにより、建物への影響度を測定している。このように、複数地点の時刻を同期して測定する場合、同一の測定器に接続して同時測定するか、加速度等の測定値に測定時刻を付与して測定後に時刻同期をする方法がとられている。前者の場合、センサと測定器を接続するケーブル長が長くなり、配線抵抗による測定値の誤差が生じる。後者の場合、ケーブル長を短くすることができるため、配線抵抗による測定値の誤差は無視できる。 In the vibration monitoring system, the degree of influence on the building is measured by measuring the acceleration at multiple points of the building structure, comparing the accelerations at the same time, and calculating the displacement between the measurement points of the building structure. .. In this way, when measuring the time at multiple points in synchronization, the method is to connect to the same measuring instrument and measure at the same time, or to add the measurement time to the measured value such as acceleration and synchronize the time after measurement. Has been done. In the former case, the length of the cable connecting the sensor and the measuring instrument becomes long, and an error in the measured value occurs due to the wiring resistance. In the latter case, the cable length can be shortened, so that the error in the measured value due to the wiring resistance can be ignored.

しかし、測定値に付与される測定時刻の精度は、時刻を付与する手法に依存する。例えば、測定時刻を付与する装置のＲＴＣ（Real Time Clock）の時刻精度に依存する。ＲＴＣの時刻精度は、水晶振動子の精度に依存する。このため、水晶振動子の精度によっては、振動モニタリングシステムは、ばらつきの大きい測定時刻を測定値に付与することになる。振動モニタリングシステムでは、測定時刻のばらつきが大きくなるほど、測定値の算出誤差が大きくなる。振動モニタリングシステムでは、建築構造物に複数設置された測定器の測定値に基づいて、建築構造物への影響度を推定するため、前者の場合は測定値の算出誤差によって、後者の場合は測定器間の測定時刻のばらつきによって、影響度の推定精度が下がってしまうという問題があった。 However, the accuracy of the measurement time given to the measured value depends on the method of giving the time. For example, it depends on the time accuracy of the RTC (Real Time Clock) of the device that assigns the measurement time. The time accuracy of the RTC depends on the accuracy of the crystal unit. Therefore, depending on the accuracy of the crystal unit, the vibration monitoring system assigns a measurement time having a large variation to the measured value. In the vibration monitoring system, the larger the variation in the measurement time, the larger the calculation error of the measured value. In the vibration monitoring system, the degree of influence on the building structure is estimated based on the measurement values of multiple measuring instruments installed in the building structure. Therefore, in the former case, it is measured by the calculation error of the measured value, and in the latter case, it is measured. There is a problem that the estimation accuracy of the degree of influence is lowered due to the variation in the measurement time between the instruments.

長山 智則、他３名、“スマートフォンを利用した路面性状評価システムの開発”、［online］、平成２４年９月、土木学会、［令和1年８月６日検索］、インターネット<URL:http://library.jsce.or.jp/jsce/open/00035/2012/67-05/67-05-0308.pdf>Tomonori Nagayama, 3 others, "Development of road surface property evaluation system using smartphone", [online], September 2012, Japan Society of Civil Engineers, [Search on August 6, 1991], Internet <URL: http //library.jsce.or.jp/jsce/open/00035/2012/67-05/67-05-0308.pdf>

上記事情に鑑み、本発明は、複数の測定器によって同時に取得された測定値に基づく工業量を測定する場合に、各測定器間の測定時刻のばらつきによって生じ得る当該工業量の算出誤差を抑制することができる技術の提供を目的としている。 In view of the above circumstances, the present invention suppresses an error in calculating the industrial amount that may occur due to variations in the measurement time between the measuring instruments when measuring the industrial amount based on the measured values acquired by a plurality of measuring instruments at the same time. The purpose is to provide the technology that can be used.

本発明の一態様は、自装置が設けられた測定対象から所定の測定データを測定する測定部と、前記測定データを所定の周期でサンプリングするサンプリング部と、前記サンプリングされた複数の前記測定データと前記測定データの測定時刻とに基づいて、前記測定対象の予め定められた時刻における測定データの近似データを推定する近似データ推定部と、を備える、測定器である。 One aspect of the present invention includes a measuring unit that measures predetermined measurement data from a measurement target provided with its own device, a sampling unit that samples the measurement data at a predetermined cycle, and a plurality of the sampled measurement data. The measuring instrument includes an approximate data estimation unit that estimates approximate data of the measurement data at a predetermined time of the measurement target based on the measurement data and the measurement time of the measurement data.

本発明の一態様は、上記の測定器であって、前記自装置内の時刻を外部の通信装置から取得された時刻に基づいて補正する時刻補正部をさらに備える。 One aspect of the present invention is the above-mentioned measuring instrument, further including a time correction unit that corrects the time in the own device based on the time acquired from an external communication device.

本発明の一態様は、上記の測定器であって、前記近似データ推定部は、前記サンプリングされた複数の前記測定データと前記測定時刻とに基づいて、前記近似データを推定する近似式を算出し、前記近似式と前記予め定められた時刻とに基づいて、前記近似データを推定する。 One aspect of the present invention is the above-mentioned measuring instrument, and the approximation data estimation unit calculates an approximation formula for estimating the approximation data based on the plurality of sampled measurement data and the measurement time. Then, the approximation data is estimated based on the approximation formula and the predetermined time.

本発明の一態様は、上記の測定器であって、前記近似データ推定部は、複数の測定データのうち一部の測定データに欠損が生じている場合、欠損した測定データの前後に測定された測定データと前記近似式とに基づいて、前記欠損した測定データの近似データを推定する。 One aspect of the present invention is the above-mentioned measuring instrument, and the approximate data estimation unit measures before and after the missing measurement data when some of the measurement data among the plurality of measurement data are missing. Based on the measured data and the approximate expression, the approximate data of the missing measurement data is estimated.

本発明の一態様は、複数の測定器を備える測定システムであって、前記測定器は、自装置が設けられた測定対象から所定の測定データを測定する測定部と、前記測定データを所定の周期でサンプリングするサンプリング部と、前記サンプリングされた複数の前記測定データと前記測定データの測定時刻とに基づいて、前記測定対象の予め定められた時刻における測定データの近似データを推定する近似データ推定部と、を備える、測定システムである。 One aspect of the present invention is a measurement system including a plurality of measuring instruments, wherein the measuring instrument has a measuring unit that measures predetermined measurement data from a measurement target provided with its own device, and a predetermined measurement data. Approximate data estimation that estimates the approximate data of the measurement data at a predetermined time of the measurement target based on the sampling unit that samples at a cycle, the plurality of sampled measurement data, and the measurement time of the measurement data. It is a measurement system including a unit.

本発明の一態様は、測定器が、自装置が設けられた測定対象から所定の測定データを測定する測定ステップと、測定器が、前記測定データを所定の周期でサンプリングするサンプリングステップと、測定器が、前記サンプリングされた複数の前記測定データと前記測定データの測定時刻とに基づいて、前記測定対象の予め定められた時刻における測定データの近似データを推定する近似データ推定ステップと、を有する、測定方法である。 One aspect of the present invention is a measurement step in which a measuring instrument measures a predetermined measurement data from a measurement target provided with its own device, a sampling step in which the measuring instrument samples the measurement data in a predetermined cycle, and measurement. The device has an approximate data estimation step for estimating approximate data of the measurement data at a predetermined time of the measurement target based on the plurality of sampled measurement data and the measurement time of the measurement data. , The measurement method.

本発明により、複数の測定器によって同時に取得された測定値に基づく工業量を測定する場合に、各測定器間の測定時刻のばらつきによって生じ得る当該工業量の算出誤差を抑制することが可能となる。 According to the present invention, when measuring an industrial quantity based on measured values acquired by a plurality of measuring instruments at the same time, it is possible to suppress a calculation error of the industrial quantity that may occur due to a variation in measurement time between the measuring instruments. Become.

測定システム１のシステム構成を示すシステム構成図である。It is a system configuration diagram which shows the system configuration of the measurement system 1. 測定器１００の機能構成を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the functional structure of the measuring instrument 100. 情報処理装置２００の機能構成を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the functional structure of the information processing apparatus 200. 多項式近似によって推定された加速度を示すグラフの一具体例を示す図である。It is a figure which shows a specific example of the graph which shows the acceleration estimated by polynomial approximation. 測定システム１の近似値の推定までの流れを示すシーケンスチャートである。It is a sequence chart which shows the flow to estimate the approximate value of the measurement system 1. 測定器１００の近似値の算出の処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process flow of the calculation of the approximate value of the measuring instrument 100. 測定器１００にスイープ信号を入力した場合の伝達関数の位相特性を示したグラフである。It is a graph which showed the phase characteristic of the transfer function when the sweep signal is input to the measuring instrument 100.

図１は、実施形態の測定システム１のシステム構成を示すシステム構成図である。測定システム１は、複数の測定器１００（測定器１００ａ〜１００ｄ）、情報処理装置２００及び時刻サーバ３００を備える。測定システム１では、それぞれの測定器１００ａ〜１００ｄが、測定した測定値と測定時刻とに基づいて、予め定められた時刻における測定値を推定する。以下、本実施形態では、測定システム１は振動モニタリングシステムであるとして説明する。振動モニタリングシステムでは、各測定器１００は、測定値として加速度を測定する。振動モニタリングシステムは、測定された加速度に基づいて地震等の振動の発生に伴うビル１０の影響度を推定する。以下、いずれの測定器であるかを区別しないときは、測定器１００ａ〜１００ｄを単に測定器１００と称して説明する。 FIG. 1 is a system configuration diagram showing a system configuration of the measurement system 1 of the embodiment. The measurement system 1 includes a plurality of measuring instruments 100 (measuring instruments 100a to 100d), an information processing device 200, and a time server 300. In the measurement system 1, each of the measuring instruments 100a to 100d estimates the measured value at a predetermined time based on the measured measured value and the measured time. Hereinafter, in the present embodiment, the measurement system 1 will be described as a vibration monitoring system. In the vibration monitoring system, each measuring instrument 100 measures acceleration as a measured value. The vibration monitoring system estimates the degree of influence of the building 10 due to the occurrence of vibration such as an earthquake based on the measured acceleration. Hereinafter, when it is not distinguished which measuring instrument is used, the measuring instruments 100a to 100d will be described simply as the measuring instrument 100.

図１では、測定システム１の測定器１００は、ビル１０に設けられる。ビル１０は、振動の発生に伴う影響度の測定対象である。測定システム１の各測定器１００は、振動の発生に伴うビル１０の所望の時刻の加速度を推定する。測定システム１は、各測定器１００によって推定された加速度に基づいて、ビル１０の影響度を推定する。複数の測定器１００は、それぞれ異なるフロアに設置される。なお、本実施形態では、測定対象はビルであるが、測定対象はビルに限定されない。例えば、測定対象は、マンションやタワー等の標高の高い建築物であってもよい。 In FIG. 1, the measuring instrument 100 of the measuring system 1 is provided in the building 10. The building 10 is a measurement target of the degree of influence caused by the occurrence of vibration. Each measuring instrument 100 of the measuring system 1 estimates the acceleration of the building 10 at a desired time due to the occurrence of vibration. The measurement system 1 estimates the degree of influence of the building 10 based on the acceleration estimated by each measuring instrument 100. The plurality of measuring instruments 100 are installed on different floors. In the present embodiment, the measurement target is a building, but the measurement target is not limited to the building. For example, the measurement target may be a high-altitude building such as a condominium or a tower.

情報処理装置２００は、パーソナルコンピュータ、産業用コンピュータ又はサーバ等の情報処理装置を用いて構成される。情報処理装置２００には、各測定器１００から測定値を取得するための機能（以下「測定値要求処理」という。）が実装されている。測定値要求処理の機能は、ハードウェアによって情報処理装置２００に実装されてもよいし、ソフトウェアのインストールによって実装されてもよい。 The information processing device 200 is configured by using an information processing device such as a personal computer, an industrial computer, or a server. The information processing device 200 is equipped with a function for acquiring measured values from each measuring device 100 (hereinafter referred to as "measured value request processing"). The function of the measurement value request processing may be implemented in the information processing apparatus 200 by hardware, or may be implemented by installing software.

時刻サーバ３００は、パーソナルコンピュータ、産業用コンピュータ又はサーバ等の情報処理装置を用いて構成される。時刻サーバ３００は、ネットワークに接続される機器に、機器が持つ時刻を正しい時刻に同期するための機能を備えるサーバである。時刻サーバ３００は、例えばＮＴＰ（Network Time Protocol）サーバである。 The time server 300 is configured by using an information processing device such as a personal computer, an industrial computer, or a server. The time server 300 is a server having a function for synchronizing the time of the device with the device connected to the network to the correct time. The time server 300 is, for example, an NTP (Network Time Protocol) server.

複数の測定器１００、情報処理装置２００及び時刻サーバ３００は、いずれもネットワーク４００を介して通信可能である。ネットワーク４００は、例えばＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）又はインターネット等の通信網である。ネットワーク４００は、無線通信を用いたネットワークであってもよいし、有線通信を用いたネットワークであってもよい。ネットワーク４００は、複数のネットワークが組み合わされて構成されてもよい。ネットワーク４００は、ＶＰＮ（Virtual Private Network）等の閉域通信網であってもよい。なお、ネットワーク４００は、各装置の通信を実現するためのネットワークの具体例にすぎず、各装置の通信を実現するためのネットワークとして他の構成が採用されてもよい。例えば、特定の装置間の通信が他の装置間の通信に用いられるネットワークとは異なるネットワークを用いて実現されてもよい。具体的には、測定器１００と情報処理装置２００の間の通信は、情報処理装置２００と時刻サーバ３００との間の通信とは異なるネットワークで実現されてもよい。 The plurality of measuring instruments 100, the information processing device 200, and the time server 300 can all communicate with each other via the network 400. The network 400 is, for example, a communication network such as WAN (Wide Area Network), LAN (Local Area Network), or the Internet. The network 400 may be a network using wireless communication or a network using wired communication. The network 400 may be configured by combining a plurality of networks. The network 400 may be a closed communication network such as a VPN (Virtual Private Network). The network 400 is only a specific example of a network for realizing communication of each device, and another configuration may be adopted as a network for realizing communication of each device. For example, communication between specific devices may be realized using a network different from the network used for communication between other devices. Specifically, the communication between the measuring instrument 100 and the information processing device 200 may be realized by a network different from the communication between the information processing device 200 and the time server 300.

図２は、測定器１００の機能構成を示す機能ブロック図である。測定器１００は、例えばＭＥＭＳ型加速度センサ等の加速度を測定する装置である。測定器１００は、設置された場所の加速度を測定する。加速度は、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向及びＺ軸方向の３軸方向でそれぞれ測定される。測定器１００は、測定された加速度と測定時刻とに基づいて、所定の時刻（以下「推定対象時刻」という。）における加速度を推定する。測定器１００は、通信部１０１、測定部１０２、Ｘ軸サンプリング部１０３、Ｙ軸サンプリング部１０４、Ｚ軸サンプリング部１０５、データ記憶部１０６及び制御部１０７を備える。 FIG. 2 is a functional block diagram showing a functional configuration of the measuring instrument 100. The measuring device 100 is a device that measures acceleration, such as a MEMS type acceleration sensor. The measuring instrument 100 measures the acceleration of the place where it is installed. Acceleration is measured in the three axial directions of the X-axis direction, the Y-axis direction, and the Z-axis direction, respectively. The measuring instrument 100 estimates the acceleration at a predetermined time (hereinafter referred to as "estimation target time") based on the measured acceleration and the measurement time. The measuring instrument 100 includes a communication unit 101, a measuring unit 102, an X-axis sampling unit 103, a Y-axis sampling unit 104, a Z-axis sampling unit 105, a data storage unit 106, and a control unit 107.

通信部１０１は、ネットワークインタフェースである。通信部１０１はネットワーク４００を介して、情報処理装置２００と通信する。通信部１０１は、例えば無線ＬＡＮ、有線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＬＴＥ（Long Term Evolution）（登録商標）等の通信方式で通信してもよい。 The communication unit 101 is a network interface. The communication unit 101 communicates with the information processing device 200 via the network 400. The communication unit 101 may communicate by a communication method such as wireless LAN, wired LAN, Bluetooth (registered trademark) or LTE (Long Term Evolution) (registered trademark).

測定部１０２は、加速度を測定する。測定部１０２は、加速度を測定する素子と、素子からの信号を増幅及び調整して出力する信号処理回路で構成される。測定部１０２は、Ｘ軸方向の加速度、Ｙ軸方向の加速度及びＺ軸方向の加速度をそれぞれ測定する。Ｘ軸とは、３次元直交座標系のＸ軸を示す。Ｙ軸とは、３次元直交座標系のＹ軸を示す。Ｚ軸とは、３次元直交座標系のＺ軸を示す。測定部１０２は、Ｘ軸方向の加速度をＸ軸サンプリング部１０３に出力する。測定部１０２は、Ｙ軸方向の加速度をＹ軸サンプリング部１０４に出力する。測定部１０２は、Ｚ軸方向の加速度をＺ軸サンプリング部１０５に出力する。このように、測定部１０２は、測定対象の測定値を測定する。 The measuring unit 102 measures the acceleration. The measuring unit 102 includes an element that measures acceleration and a signal processing circuit that amplifies and adjusts a signal from the element and outputs the signal. The measuring unit 102 measures the acceleration in the X-axis direction, the acceleration in the Y-axis direction, and the acceleration in the Z-axis direction, respectively. The X-axis indicates the X-axis of a three-dimensional Cartesian coordinate system. The Y-axis indicates the Y-axis of a three-dimensional Cartesian coordinate system. The Z-axis indicates the Z-axis of a three-dimensional Cartesian coordinate system. The measuring unit 102 outputs the acceleration in the X-axis direction to the X-axis sampling unit 103. The measuring unit 102 outputs the acceleration in the Y-axis direction to the Y-axis sampling unit 104. The measuring unit 102 outputs the acceleration in the Z-axis direction to the Z-axis sampling unit 105. In this way, the measuring unit 102 measures the measured value of the measurement target.

Ｘ軸サンプリング部１０３は、出力されたＸ軸方向の加速度を所定のサンプリング周期でサンプリングする。Ｘ軸サンプリング部１０３は、例えばＡＤ（Analog Digital）変換器である。具体的には、Ｘ軸サンプリング部１０３は、所定のサンプリング周期がくると、測定されたＸ軸方向の加速度からサンプリング周期が来たタイミングにおける加速度を取得することでサンプリングを行う。Ｘ軸サンプリング部１０３は、サンプリングされた加速度を制御部１０７に出力する。Ｘ軸サンプリング部１０３は、Ｙ軸サンプリング部１０４及びＺ軸サンプリング部１０５と同じタイミングでサンプリングする。所定のサンプリング周期とは、サンプリング間隔を示す周波数に基づいて決定される。例えば、サンプリング間隔を示す周波数が１００Ｈｚである場合、所定のサンプリング周期は１０ミリ秒となる。この場合、Ｘ軸サンプリング部１０３は、１０ミリ秒毎に加速度をサンプリングする。 The X-axis sampling unit 103 samples the output acceleration in the X-axis direction at a predetermined sampling cycle. The X-axis sampling unit 103 is, for example, an AD (Analog Digital) converter. Specifically, when a predetermined sampling cycle comes, the X-axis sampling unit 103 performs sampling by acquiring the acceleration at the timing when the sampling cycle comes from the measured acceleration in the X-axis direction. The X-axis sampling unit 103 outputs the sampled acceleration to the control unit 107. The X-axis sampling unit 103 samples at the same timing as the Y-axis sampling unit 104 and the Z-axis sampling unit 105. The predetermined sampling period is determined based on the frequency indicating the sampling interval. For example, when the frequency indicating the sampling interval is 100 Hz, the predetermined sampling period is 10 milliseconds. In this case, the X-axis sampling unit 103 samples the acceleration every 10 milliseconds.

Ｙ軸サンプリング部１０４は、出力されたＹ軸方向の加速度を所定のサンプリング周期でサンプリングする。Ｙ軸サンプリング部１０４は、例えばＡＤ変換器である。具体的には、Ｙ軸サンプリング部１０４は、所定のサンプリング周期がくると、測定されたＹ軸方向の加速度からサンプリング周期がきたタイミングにおける加速度を取得することでサンプリングを行う。Ｙ軸サンプリング部１０４は、サンプリングされた加速度を制御部１０７に出力する。Ｙ軸サンプリング部１０４は、Ｘ軸サンプリング部１０３及びＺ軸サンプリング部１０５と同じタイミングでサンプリングする。所定のサンプリング周期とは、サンプリング間隔を示す周波数に基づいて決定される。例えば、サンプリング間隔を示す周波数が１００Ｈｚである場合、所定のサンプリング周期は１０ミリ秒となる。この場合、Ｙ軸サンプリング部１０４は、１０ミリ秒毎に加速度をサンプリングする。 The Y-axis sampling unit 104 samples the output acceleration in the Y-axis direction at a predetermined sampling cycle. The Y-axis sampling unit 104 is, for example, an AD converter. Specifically, when a predetermined sampling cycle comes, the Y-axis sampling unit 104 performs sampling by acquiring the acceleration at the timing when the sampling cycle comes from the measured acceleration in the Y-axis direction. The Y-axis sampling unit 104 outputs the sampled acceleration to the control unit 107. The Y-axis sampling unit 104 samples at the same timing as the X-axis sampling unit 103 and the Z-axis sampling unit 105. The predetermined sampling period is determined based on the frequency indicating the sampling interval. For example, when the frequency indicating the sampling interval is 100 Hz, the predetermined sampling period is 10 milliseconds. In this case, the Y-axis sampling unit 104 samples the acceleration every 10 milliseconds.

Ｚ軸サンプリング部１０５は、出力されたＺ軸方向の加速度を所定のサンプリング周期でサンプリングする。Ｚ軸サンプリング部１０５は、例えばＡＤ変換器である。具体的には、Ｚ軸サンプリング部１０５は、所定のサンプリング周期がくると、測定されたＺ軸方向の加速度からサンプリング周期がきたタイミングにおける加速度を取得することでサンプリングを行う。Ｚ軸サンプリング部１０５は、サンプリングされた加速度を制御部１０７に出力する。Ｚ軸サンプリング部１０５は、Ｘ軸サンプリング部１０３及びＹ軸サンプリング部１０４と同じタイミングでサンプリングする。所定のサンプリング周期とは、サンプリング間隔を示す周波数に基づいて決定される。例えば、サンプリング間隔を示す周波数が１００Ｈｚである場合、所定のサンプリング周期は１０ミリ秒となる。この場合、Ｚ軸サンプリング部１０５は、１０ミリ秒毎に加速度をサンプリングする。 The Z-axis sampling unit 105 samples the output acceleration in the Z-axis direction at a predetermined sampling cycle. The Z-axis sampling unit 105 is, for example, an AD converter. Specifically, when a predetermined sampling cycle comes, the Z-axis sampling unit 105 performs sampling by acquiring the acceleration at the timing when the sampling cycle comes from the measured acceleration in the Z-axis direction. The Z-axis sampling unit 105 outputs the sampled acceleration to the control unit 107. The Z-axis sampling unit 105 samples at the same timing as the X-axis sampling unit 103 and the Y-axis sampling unit 104. The predetermined sampling period is determined based on the frequency indicating the sampling interval. For example, when the frequency indicating the sampling interval is 100 Hz, the predetermined sampling period is 10 milliseconds. In this case, the Z-axis sampling unit 105 samples the acceleration every 10 milliseconds.

データ記憶部１０６は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置、ＳＤカード等の記憶装置を用いて構成される。データ記憶部１０６は、測定部１０２によって測定された測定値や、近似データ推定部１７３によって推定された近似値を記憶する。データ記憶部１０６は、測定値が測定された測定時刻に測定値を対応付けて記憶する。データ記憶部１０６は、推定対象時刻に近似値を対応付けて記憶する。なお、近似値については、後述する。 The data storage unit 106 is configured by using a storage device such as a magnetic hard disk device, a semiconductor storage device, or an SD card. The data storage unit 106 stores the measured value measured by the measuring unit 102 and the approximate value estimated by the approximate data estimation unit 173. The data storage unit 106 stores the measured value in association with the measured time at which the measured value was measured. The data storage unit 106 stores an approximate value in association with the estimated target time. The approximate value will be described later.

制御部１０７は、測定器１００の各部の動作を制御する。制御部１０７は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサ及びＲＡＭ（Random Access Memory）を用いて構成される。制御部１０７は、プロセッサが特定のプログラムを実行することによって、測定データ記録部１７１、時刻管理部１７２及び近似データ推定部１７３として機能する。 The control unit 107 controls the operation of each unit of the measuring instrument 100. The control unit 107 is configured by using a processor such as a CPU (Central Processing Unit) and a RAM (Random Access Memory). The control unit 107 functions as a measurement data recording unit 171, a time management unit 172, and an approximate data estimation unit 173 when the processor executes a specific program.

測定データ記録部１７１は、サンプリングされた加速度をデータ記憶部１０６に記録する。具体的には、測定データ記録部１７１は、時刻管理部１７２から時刻を取得する。取得される時刻は、加速度の測定された時刻（以下「測定時刻」という。）を表す。測定データ記録部１７１は、加速度と測定時刻とを対応付けてデータ記憶部１０６に記録する。測定データ記録部１７１は、Ｘ軸方向の加速度、Ｙ軸方向の加速度及びＺ軸方向の加速度のそれぞれの加速度を測定時刻に対応付けて記録する。なお、測定データ記録部１７１は、加速度と測定時刻とを対応付けるにあたって、測定時刻に端数処理を行ってもよい。端数処理は、測定時刻を一定の丸め幅の整数倍の数値に置き換える処理である。 The measurement data recording unit 171 records the sampled acceleration in the data storage unit 106. Specifically, the measurement data recording unit 171 acquires the time from the time management unit 172. The acquired time represents the time when the acceleration was measured (hereinafter referred to as "measurement time"). The measurement data recording unit 171 records the acceleration and the measurement time in the data storage unit 106 in association with each other. The measurement data recording unit 171 records the acceleration in the X-axis direction, the acceleration in the Y-axis direction, and the acceleration in the Z-axis direction in association with the measurement time. The measurement data recording unit 171 may perform rounding on the measurement time in associating the acceleration with the measurement time. Rounding is a process of replacing the measurement time with a numerical value that is an integral multiple of a certain rounding width.

時刻管理部１７２は、測定器１００内の時刻を管理する。時刻管理部１７２は、情報処理装置２００から時刻情報を受信する。時刻管理部１７２は、測定器１００内の時刻と受信した時刻情報とに基づいて、測定器１００内の時刻を補正する。例えば、時刻管理部１７２は、測定器１００内の時刻と時刻情報との差分が所定の閾値よりも大きい場合、時刻情報によって示される時刻に測定器１００内の時刻を近づけるように所定時間だけ補正してもよい。所定の閾値は、予め定められた値であってもよい。所定時間は、予め定められた一定の時間であってもよい。なお、時刻管理部１７２は、時刻情報を他の装置から取得してもよい。例えば、時刻管理部１７２は、時刻サーバ３００等のＮＴＰサーバから時刻情報を受信してもよい。時刻管理部１７２は、マイクロ秒単位等の細かい単位で時刻を管理するほど近似値の精度を向上させることができる。 The time management unit 172 manages the time in the measuring instrument 100. The time management unit 172 receives the time information from the information processing device 200. The time management unit 172 corrects the time in the measuring instrument 100 based on the time in the measuring instrument 100 and the received time information. For example, when the difference between the time in the measuring instrument 100 and the time information is larger than the predetermined threshold value, the time management unit 172 corrects the time in the measuring instrument 100 by a predetermined time so as to bring the time in the measuring instrument 100 closer to the time indicated by the time information. You may. The predetermined threshold value may be a predetermined value. The predetermined time may be a predetermined fixed time. The time management unit 172 may acquire the time information from another device. For example, the time management unit 172 may receive time information from an NTP server such as the time server 300. The time management unit 172 can improve the accuracy of the approximate value as the time is managed in fine units such as microseconds.

近似データ推定部１７３は、複数の加速度と加速度に対応付けされた測定時刻とに基づいて、推定対象時刻における加速度の近似値を推定する。推定対象時刻は、他の測定器１００によって推定された加速度の近似値に対応付けされた時刻と同じ時刻を示す。推定対象時刻は、情報処理装置２００によって指定された時刻であってもよいし、予め定められた時刻であってもよい。推定対象時刻は、サンプリング間隔を示す周波数に基づいて定められてもよい。例えば、推定対象時刻は、周波数が１００Ｈｚである場合、１ミリ秒台の数値を０に固定した１０ミリ秒間隔の時刻であってもよい。近似データ推定部１７３は、所定のタイミングで近似値を推定するように構成される。所定のタイミングとは、情報処理装置２００からデータ要求を受信したタイミングであってもよいし、予め定められたタイミングであってもよい。 The approximate data estimation unit 173 estimates the approximate value of the acceleration at the estimation target time based on the plurality of accelerations and the measurement time associated with the acceleration. The estimated target time indicates the same time as the time associated with the approximate value of the acceleration estimated by the other measuring instrument 100. The estimated target time may be a time specified by the information processing apparatus 200 or a predetermined time. The estimated target time may be determined based on the frequency indicating the sampling interval. For example, when the frequency is 100 Hz, the estimated target time may be a time at intervals of 10 milliseconds in which a numerical value in the 1 millisecond range is fixed to 0. The approximate data estimation unit 173 is configured to estimate an approximate value at a predetermined timing. The predetermined timing may be the timing at which the data request is received from the information processing apparatus 200, or may be a predetermined timing.

以下、具体的に説明する。まず近似データ推定部１７３は、データ記憶部１０６から所定期間内に測定された加速度と、加速度に対応付けされた測定時刻とを取得する。所定期間は、近似値の推定対象となる期間である。所定期間は、情報処理装置２００によって指定されてもよいし、測定器１００によって決定されてもよい。 Hereinafter, a specific description will be given. First, the approximate data estimation unit 173 acquires the acceleration measured within a predetermined period from the data storage unit 106 and the measurement time associated with the acceleration. The predetermined period is the period for which the approximate value is estimated. The predetermined period may be specified by the information processing apparatus 200 or may be determined by the measuring instrument 100.

次に、近似データ推定部１７３は、取得された加速度と加速度に対応付けされた測定時刻とに基づいて、近似式を算出する。近似式は、所定期間における任意の時刻を定めると、その任意の時刻における加速度の近似値を推定できる数式である。近似式は、例えば多項式近似式である。近似データ推定部１７３は、ラグランジュ補間を用いて近似式を算出してもよいし、スプライン補間を用いて近似式を算出してもよい。近似データ推定部１７３は、近似式を算出できるならばどのような手段を用いて近似式を算出してもよい。 Next, the approximate data estimation unit 173 calculates an approximate expression based on the acquired acceleration and the measurement time associated with the acceleration. The approximate expression is a mathematical expression that can estimate an approximate value of acceleration at an arbitrary time when an arbitrary time in a predetermined period is determined. The approximate expression is, for example, a polynomial approximate expression. The approximate data estimation unit 173 may calculate the approximate expression by using Lagrange interpolation, or may calculate the approximate expression by using spline interpolation. The approximate data estimation unit 173 may calculate the approximate formula by any means as long as it can calculate the approximate formula.

近似データ推定部１７３は、算出された近似式に基づいて、推定対象時刻における加速度を推定する。推定された加速度は、推定対象時刻における加速度の近似値である。近似データ推定部１７３は、推定された加速度の近似値と推定対象時刻とを対応付けて、データ記憶部１０６に記録する。近似データ推定部１７３は、Ｘ軸方向の加速度、Ｙ軸方向の加速度及びＺ軸方向の加速度毎に多項式近似を算出する。近似データ推定部１７３は、Ｘ軸方向の加速度、Ｙ軸方向の加速度及びＺ軸方向の加速度のそれぞれの加速度について近似値を推定する。近似データ推定部１７３は、Ｘ軸方向の加速度、Ｙ軸方向の加速度及びＺ軸方向の加速度について、推定された近似値と推定対象時刻とを対応付けてデータ記憶部１０６に記録する。 The approximate data estimation unit 173 estimates the acceleration at the estimation target time based on the calculated approximate formula. The estimated acceleration is an approximate value of the acceleration at the time of estimation. The approximate data estimation unit 173 records the estimated value of the acceleration and the estimated target time in the data storage unit 106 in association with each other. The approximation data estimation unit 173 calculates a polynomial approximation for each of the acceleration in the X-axis direction, the acceleration in the Y-axis direction, and the acceleration in the Z-axis direction. The approximate data estimation unit 173 estimates approximate values for each of the acceleration in the X-axis direction, the acceleration in the Y-axis direction, and the acceleration in the Z-axis direction. The approximate data estimation unit 173 records the estimated approximate value and the estimated target time in the data storage unit 106 with respect to the acceleration in the X-axis direction, the acceleration in the Y-axis direction, and the acceleration in the Z-axis direction.

このように、近似データ推定部１７３は、他の測定器１００と同じ時刻を用いて近似値を推定することで、測定器１００同士の測定時刻の差に伴う位相差の発生を防ぐことができる。また、近似データ推定部１７３は、端数処理によって生じた丸め誤差に伴う測定値の欠損の発生を防ぐことができる。また、近似データ推定部１７３は、サンプリング間隔が正確であるほど、より高い精度で近似値を推定することができる。また、近似データ推定部１７３は、測定時刻の粒度を細かくすることで、より高い精度で近似値を推定することができる。なお、多項式近似の次数は、測定対象に応じて定められてもよい。多項式近似の次数は、どのような数値であってもよく、２次、３次等であってもよい。 In this way, the approximate data estimation unit 173 can prevent the occurrence of a phase difference due to the difference in measurement time between the measuring instruments 100 by estimating the approximate value using the same time as the other measuring instruments 100. .. Further, the approximate data estimation unit 173 can prevent the occurrence of loss of the measured value due to the rounding error caused by the rounding process. Further, the approximate data estimation unit 173 can estimate the approximate value with higher accuracy as the sampling interval is more accurate. Further, the approximate data estimation unit 173 can estimate the approximate value with higher accuracy by making the particle size of the measurement time finer. The degree of polynomial approximation may be determined according to the measurement target. The degree of the polynomial approximation may be any numerical value, may be second or third, or the like.

図３は、情報処理装置２００の機能構成を示す機能ブロック図である。情報処理装置２００は、所定のプログラムを実行することで通信部２０１、入力部２０２、出力部２０３、データ記憶部２０４及び制御部２０５を備える。 FIG. 3 is a functional block diagram showing a functional configuration of the information processing apparatus 200. The information processing device 200 includes a communication unit 201, an input unit 202, an output unit 203, a data storage unit 204, and a control unit 205 by executing a predetermined program.

通信部２０１は、ネットワークインタフェースである。通信部２０１はネットワーク４００を介して、測定器１００及び時刻サーバ３００と通信する。通信部２０１は、例えば無線ＬＡＮ、有線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＬＴＥ等の通信方式で通信してもよい。 The communication unit 201 is a network interface. The communication unit 201 communicates with the measuring instrument 100 and the time server 300 via the network 400. The communication unit 201 may communicate by a communication method such as wireless LAN, wired LAN, Bluetooth (registered trademark) or LTE.

入力部２０２は、タッチパネル、マウス及びキーボード等の入力装置を用いて構成される。入力部２０２は、入力装置を情報処理装置２００に接続するためのインタフェースであってもよい。この場合、入力部２０２は、入力装置において入力された入力信号から入力データ（例えば、情報処理装置２００に対する指示を示す指示情報）を生成し、情報処理装置２００に入力する。 The input unit 202 is configured by using an input device such as a touch panel, a mouse, and a keyboard. The input unit 202 may be an interface for connecting the input device to the information processing device 200. In this case, the input unit 202 generates input data (for example, instruction information indicating an instruction to the information processing device 200) from the input signal input in the input device, and inputs the input data to the information processing device 200.

出力部２０３は、情報処理装置２００に接続された不図示の出力装置を介し、情報処理装置２００のユーザに対してデータの出力を行う。出力部２０３は、ビル１０への影響度推定の結果や、加速度の推定値をユーザに知らせる。出力装置は、例えば画像や文字を画面に出力する装置を用いて構成されても良い。例えば、出力装置は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ、電子泳動方式ディスプレイ、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ等の画像表示装置を用いて構成できる。また、出力装置は、画像や文字をシートに印刷（印字）する装置を用いて構成されても良い。例えば、出力装置は、インクジェットプリンタやレーザープリンタ等を用いて構成できる。また、出力装置は、文字を音声に変換して出力する装置を用いて構成されても良い。この場合、出力装置は、音声合成装置及び音声出力装置（スピーカー）を用いて構成できる。出力装置は、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の発光装置を用いて構成されてもよい。出力部２０３は、情報処理装置２００に設けられた通信装置を介して他の情報処理装置に対し判定結果を送信してもよい。なお、出力部２０３は、情報処理装置２００と一体として構成された出力装置であってもよい。 The output unit 203 outputs data to the user of the information processing device 200 via an output device (not shown) connected to the information processing device 200. The output unit 203 informs the user of the result of estimating the degree of influence on the building 10 and the estimated value of acceleration. The output device may be configured by using, for example, a device that outputs an image or characters to the screen. For example, the output device can be configured by using an image display device such as a liquid crystal display, an organic EL (Electro Luminescence) display, an electrophoretic display, or a CRT (Cathode Ray Tube) display. Further, the output device may be configured by using a device that prints (prints) an image or characters on a sheet. For example, the output device can be configured by using an inkjet printer, a laser printer, or the like. Further, the output device may be configured by using a device that converts characters into voice and outputs the characters. In this case, the output device can be configured by using a voice synthesizer and a voice output device (speaker). The output device may be configured by using a light emitting device such as an LED (Light Emitting Diode). The output unit 203 may transmit the determination result to another information processing device via the communication device provided in the information processing device 200. The output unit 203 may be an output device configured integrally with the information processing device 200.

データ記憶部２０４は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。データ記憶部２０４は、測定器１００から送信された近似値を記憶する。データ記憶部１０６は、近似値と近似値に対応付けされた推定対象時刻とを対応付けて記憶する。データ記憶部２０４は、測定器１００毎に近似値を記憶する。 The data storage unit 204 is configured by using a storage device such as a magnetic hard disk device or a semiconductor storage device. The data storage unit 204 stores an approximate value transmitted from the measuring instrument 100. The data storage unit 106 stores the approximate value and the estimated target time associated with the approximate value in association with each other. The data storage unit 204 stores an approximate value for each measuring instrument 100.

制御部２０５は、情報処理装置２００の各部の動作を制御する。制御部２０５は、例えばＣＰＵ等のプロセッサ及びＲＡＭを備えた装置により実行される。制御部２０５は、プログラムを実行することによって、時刻管理部２５１、近似データ取得部２５２及び影響度推定部２５３として機能する。 The control unit 205 controls the operation of each unit of the information processing device 200. The control unit 205 is executed by a device including a processor such as a CPU and a RAM. By executing the program, the control unit 205 functions as a time management unit 251, an approximate data acquisition unit 252, and an influence degree estimation unit 253.

時刻管理部２５１は、測定システム１が備える測定器１００内の時刻を管理する。時刻管理部２５１は、所定のタイミングで時刻サーバ３００から時刻を取得する。時刻管理部２５１は、取得された時刻を時刻情報として各測定器１００に送信する。所定のタイミングとは、予め定められたタイミングであればどのようなタイミングであってもよい。所定のタイミングとは、例えば、１０秒や２０秒等の予め定められた周期であってもよいし、入力部２０２を介してユーザによって指定されたタイミングであってもよい。なお、本実施形態では、時刻管理部２５１は、時刻サーバ３００から時刻を取得するように構成されているが、これに限定されない。例えば、時刻管理部２５１は、ＧＰＳ（Global Positioning System）アンテナ等の時刻を取得可能な装置であればどのような装置から時刻を取得してもよい。 The time management unit 251 manages the time in the measuring instrument 100 included in the measuring system 1. The time management unit 251 acquires the time from the time server 300 at a predetermined timing. The time management unit 251 transmits the acquired time as time information to each measuring instrument 100. The predetermined timing may be any timing as long as it is a predetermined timing. The predetermined timing may be, for example, a predetermined cycle such as 10 seconds or 20 seconds, or may be a timing designated by the user via the input unit 202. In the present embodiment, the time management unit 251 is configured to acquire the time from the time server 300, but the time management unit 251 is not limited to this. For example, the time management unit 251 may acquire the time from any device such as a GPS (Global Positioning System) antenna that can acquire the time.

近似データ取得部２５２は、測定器１００から近似値を取得する。具体的には、近似データ取得部２５２は、データ要求のタイミングになると、各測定器１００にデータ要求を送信する。データ要求のタイミングとは、例えば、５０秒や１００秒等の予め定められた周期であってもよいし、入力部２０２を介してユーザによって指定されたタイミングであってもよい。データ要求には、期間を示す情報が含まれる。期間を示す情報は、測定器１００によって推定される近似値に対応付けされた時刻（すなわち測定対象時刻）の範囲を表す。例えば、近似データ取得部２５２は、期間を示す情報の期間の範囲に含まれる測定時刻に対応付けされた近似値を測定器１００に要求する。期間を示す情報は、前に送信されたデータ要求に含まれる期間を示す情報から、所定時間後までの期間を示してもよい。所定時間とは、データ要求のタイミングの周期を示す時間と同じ時間であってもよい。 The approximate data acquisition unit 252 acquires an approximate value from the measuring instrument 100. Specifically, the approximate data acquisition unit 252 transmits a data request to each measuring instrument 100 at the timing of the data request. The timing of the data request may be, for example, a predetermined cycle such as 50 seconds or 100 seconds, or may be a timing specified by the user via the input unit 202. The data request contains information indicating the period. The information indicating the period represents a range of time (that is, measurement target time) associated with the approximate value estimated by the measuring instrument 100. For example, the approximate data acquisition unit 252 requests the measuring instrument 100 for an approximate value associated with the measurement time included in the range of the period of the information indicating the period. The information indicating the period may indicate the period from the information indicating the period included in the previously transmitted data request to a predetermined time later. The predetermined time may be the same time as the time indicating the cycle of the timing of data request.

次に、近似データ取得部２５２は、データ要求を受信した測定器１００から近似値と近似値に対応付けされた時刻とを受信する。近似データ取得部２５２は、近似値と近似値に対応付けされた時刻とをデータ記憶部２０４に記録する。近似データ取得部２５２は、測定器１００毎に近似値をデータ記憶部２０４に記録する。近似データ取得部２５２は、Ｘ軸方向の加速度の近似値、Ｙ軸方向の加速度の近似値及びＺ軸方向の加速度の近似値毎に記録する。 Next, the approximate data acquisition unit 252 receives the approximate value and the time associated with the approximate value from the measuring instrument 100 that has received the data request. The approximate data acquisition unit 252 records the approximate value and the time associated with the approximate value in the data storage unit 204. The approximate data acquisition unit 252 records an approximate value in the data storage unit 204 for each measuring instrument 100. The approximation data acquisition unit 252 records each of the approximate value of the acceleration in the X-axis direction, the approximate value of the acceleration in the Y-axis direction, and the approximate value of the acceleration in the Z-axis direction.

影響度推定部２５３は、ビル１０への影響度を推定する。影響度とは、振動がビル１０へ与える影響の度合いを示す。影響度とは、例えば、ビル１０へ与えたと推定されるダメージであってもよい。影響度とは、例えば、時刻毎の最大震度であってもよい。影響度とは、例えば、振動の状況を示すレポートであってもよい。具体的には、影響度推定部２５３は、データ記憶部２０４に記録された加速度の近似値と時刻とに基づいて、層間変形角を算出する。層間変形角は、測定器１００間の変位量を示す。影響度推定部２５３は、算出された層間変形角に基づいて、ビル１０に対する影響度を推定する。影響度推定部２５３は、既知の手段で影響度を推定してもよい。 The impact estimation unit 253 estimates the impact on the building 10. The degree of influence indicates the degree of influence of vibration on the building 10. The degree of influence may be, for example, damage presumed to have been given to the building 10. The degree of influence may be, for example, the maximum seismic intensity for each time. The degree of influence may be, for example, a report showing the state of vibration. Specifically, the influence degree estimation unit 253 calculates the interlayer deformation angle based on the approximate value of the acceleration recorded in the data storage unit 204 and the time. The interlayer deformation angle indicates the amount of displacement between the measuring instruments 100. The influence degree estimation unit 253 estimates the influence degree on the building 10 based on the calculated interlayer deformation angle. The influence degree estimation unit 253 may estimate the influence degree by a known means.

図４は、多項式近似によって推定された加速度を示すグラフの一具体例を示す図である。図４は、図４（ａ）と図４（ｂ）とで構成される。図４（ａ）は、第１測定器の測定値と第２測定器の測定値とをプロットしたグラフである。図４（ａ）が示すグラフの縦軸は加速度を表す。図４（ａ）が示すグラフの横軸は測定時刻を表す。図４（ａ）が示すグラフでは、多項式近似は行われていない。第１測定器と第２測定器とはそれぞれが独立して加速度を測定する。このため、測定システム１では、第１測定器と第２測定器との間で、測定タイミングを同期することが難しい。このため、符号５００が示すように、第１測定器の測定時刻と第２測定器の測定時刻のずれが、位相差として現れる。また、測定データ記録部１７１が、加速度と測定時刻との対応付けの際に、測定時刻に端数処理を行った場合、測定時刻がドリフトする場合がある。ドリフトとは、測定時刻が端数処理によって他の測定時刻と同じ時刻になることである。符号５０１は、端数処理によって、第１測定器の加速度の測定時刻がドリフトによって、他の測定時刻と同じ時刻になった場合の例を示す。この場合、測定値が１つ欠損することになる。 FIG. 4 is a diagram showing a specific example of a graph showing acceleration estimated by polynomial approximation. FIG. 4 is composed of FIGS. 4 (a) and 4 (b). FIG. 4A is a graph in which the measured values of the first measuring instrument and the measured values of the second measuring instrument are plotted. The vertical axis of the graph shown in FIG. 4A represents acceleration. The horizontal axis of the graph shown in FIG. 4A represents the measurement time. In the graph shown in FIG. 4A, polynomial approximation is not performed. The first measuring instrument and the second measuring instrument each measure the acceleration independently. Therefore, in the measurement system 1, it is difficult to synchronize the measurement timing between the first measuring instrument and the second measuring instrument. Therefore, as indicated by reference numeral 500, the difference between the measurement time of the first measuring instrument and the measurement time of the second measuring instrument appears as a phase difference. Further, when the measurement data recording unit 171 performs rounding processing on the measurement time when associating the acceleration with the measurement time, the measurement time may drift. Drift means that the measurement time becomes the same time as other measurement times by rounding. Reference numeral 501 indicates an example in which the measurement time of the acceleration of the first measuring instrument becomes the same time as other measurement times due to drift due to rounding. In this case, one measured value will be lost.

図４（ｂ）は、多項式近似によって推定された近似値をプロットしたグラフである。図４（ｂ）が示すグラフの縦軸は加速度を表す。図４（ｂ）が示すグラフの横軸は測定時刻を表す。図４（ｂ）にプロットされた近似値は、所定の測定時刻における加速度の近似値を示す。図４（ｂ）では、ドリフトした時刻に関する加速度は、破棄される。破棄された加速度が測定された時刻における加速度は欠損する。破棄された加速度は、近似式に基づいて補間される。符号５０２は、破棄された加速度と補間された加速度との一例を示す。図４（ｂ）では、近似データ推定部１７３は、破棄された加速度は、破棄された加速度の前後に測定された加速度と近似式とに基づいて、近似値を推定する。このように、多項式近似を用いることで、端数処理や測定器１００間で測定時刻の同期がとれていないことによって生じる位相差を補間することができる。 FIG. 4B is a graph in which approximate values estimated by polynomial approximation are plotted. The vertical axis of the graph shown in FIG. 4B represents acceleration. The horizontal axis of the graph shown in FIG. 4B represents the measurement time. The approximate values plotted in FIG. 4B indicate the approximate values of acceleration at a predetermined measurement time. In FIG. 4B, the acceleration with respect to the drift time is discarded. The abandoned acceleration is lost at the time it was measured. The discarded acceleration is interpolated based on the approximate expression. Reference numeral 502 indicates an example of the discarded acceleration and the interpolated acceleration. In FIG. 4B, the approximate data estimation unit 173 estimates the approximate value of the discarded acceleration based on the acceleration measured before and after the discarded acceleration and the approximate formula. In this way, by using the polynomial approximation, it is possible to interpolate the phase difference caused by the rounding and the synchronization of the measurement time between the measuring instruments 100.

図５は、測定システム１の近似値の推定までの流れを示すシーケンスチャートである。情報処理装置２００の時刻管理部２５１は、時刻を取得するタイミングであるか否かを判定する（ステップＳ１０１）。時刻を取得するタイミングでない場合（ステップＳ１０１：ＮＯ）、処理は、ステップＳ１０５に遷移する。時刻を取得するタイミングである場合（ステップＳ１０１：ＹＥＳ）、時刻管理部２５１は、時刻サーバ３００から時刻を取得する（ステップＳ１０２）。時刻管理部２５１は、取得された時刻を時刻情報として各測定器１００に送信する（ステップＳ１０３）。測定器１００の時刻管理部１７２は、測定器１００内の時刻と受信した時刻情報とに基づいて、測定器１００内の時刻を補正する（ステップＳ１０４）。 FIG. 5 is a sequence chart showing a flow up to estimation of an approximate value of the measurement system 1. The time management unit 251 of the information processing device 200 determines whether or not it is the timing to acquire the time (step S101). If it is not the timing to acquire the time (step S101: NO), the process proceeds to step S105. When it is the timing to acquire the time (step S101: YES), the time management unit 251 acquires the time from the time server 300 (step S102). The time management unit 251 transmits the acquired time as time information to each measuring instrument 100 (step S103). The time management unit 172 of the measuring instrument 100 corrects the time in the measuring instrument 100 based on the time in the measuring instrument 100 and the received time information (step S104).

情報処理装置２００の近似データ取得部２５２は、データ要求のタイミングであるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。データ要求のタイミングでない場合（ステップＳ１０５：ＮＯ）、処理は、ステップＳ１０１に遷移する。データ要求のタイミングである場合（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、近似データ取得部２５２は、各測定器１００に対してデータ要求を送信する（ステップＳ１０６）。測定器１００の制御部１０７は、データ要求に含まれる期間を示す情報に基づいて、近似値と近似値に対応付けされた時刻（すなわち推定対象時刻）とをデータ記憶部１０６から取得する（ステップＳ１０７）。制御部１０７は、取得された近似値と近似値に対応付けされた時刻とをデータ応答として情報処理装置２００に送信する（ステップＳ１０８）。近似データ取得部２５２は、近似値と近似値に対応付けされた時刻とをデータ記憶部２０４に記録する（ステップＳ１０９）。影響度推定部２５３は、データ記憶部２０４に記録された加速度の近似値と時刻とに基づいて、ビル１０への影響度を推定する（ステップＳ１１０）。 The approximate data acquisition unit 252 of the information processing apparatus 200 determines whether or not it is the timing of the data request (step S105). If it is not the timing of the data request (step S105: NO), the process transitions to step S101. When it is the timing of the data request (step S105: YES), the approximate data acquisition unit 252 transmits the data request to each measuring instrument 100 (step S106). The control unit 107 of the measuring instrument 100 acquires the approximate value and the time associated with the approximate value (that is, the time to be estimated) from the data storage unit 106 based on the information indicating the period included in the data request (step). S107). The control unit 107 transmits the acquired approximate value and the time associated with the approximate value to the information processing apparatus 200 as a data response (step S108). The approximate data acquisition unit 252 records the approximate value and the time associated with the approximate value in the data storage unit 204 (step S109). The influence degree estimation unit 253 estimates the influence degree on the building 10 based on the approximate value of the acceleration recorded in the data storage unit 204 and the time (step S110).

図６は、測定器１００の近似値の算出の処理の流れを示すフローチャートである。図６に示すフローチャートでは、Ｘ軸方向の加速度を例にして説明する。なお、測定器１００は他の方向の加速度（Ｙ軸方向の加速度及びＺ軸方向の加速度）についても、同様に近似値の算出の処理を行う。測定器１００の測定部１０２は加速度を測定する（ステップＳ２０１）。Ｘ軸サンプリング部１０３は、サンプリング周期が来たか否かを判定する（ステップＳ２０２）。サンプリング周期が来ていない場合（ステップＳ２０２：ＮＯ）、処理は、ステップＳ２０１に遷移する。サンプリング周期が来た場合（ステップＳ２０２：ＹＥＳ）、Ｘ軸サンプリング部１０３は、測定されたＸ軸方向の加速度からサンプリング周期における加速度を取得することでサンプリングする（ステップＳ２０３）。 FIG. 6 is a flowchart showing a processing flow of calculating an approximate value of the measuring instrument 100. In the flowchart shown in FIG. 6, the acceleration in the X-axis direction will be described as an example. The measuring instrument 100 also performs processing for calculating an approximate value for accelerations in other directions (acceleration in the Y-axis direction and acceleration in the Z-axis direction). The measuring unit 102 of the measuring device 100 measures the acceleration (step S201). The X-axis sampling unit 103 determines whether or not the sampling cycle has come (step S202). If the sampling cycle has not come (step S202: NO), the process transitions to step S201. When the sampling cycle has come (step S202: YES), the X-axis sampling unit 103 samples by acquiring the acceleration in the sampling cycle from the measured acceleration in the X-axis direction (step S203).

測定器１００の測定データ記録部１７１は、加速度の測定された測定時刻を時刻管理部１７２から取得する。測定データ記録部１７１は、加速度と測定時刻とを対応付けてデータ記憶部１０６に記録する（ステップＳ２０４）。測定器１００の近似データ推定部１７３は、近似値を推定するタイミングであるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。近似値を推定するタイミングではない場合（ステップＳ２０５：ＮＯ）、処理は、ステップＳ２０１に遷移する。近似値を推定するタイミングである場合（ステップＳ２０５：ＹＥＳ）、近似データ推定部１７３は、データ記憶部１０６から近似値の推定対象となる期間の加速度と、加速度に対応付けされた測定時刻とを取得する（ステップＳ２０６）。近似データ推定部１７３は、取得された加速度と加速度に対応付けされた測定時刻とに基づいて、近似式を算出する（ステップＳ２０７）。近似データ推定部１７３は、近似式に基づいて、推定対象時刻における加速度の近似値を推定する（ステップＳ２０８）。近似データ推定部１７３は、推定された加速度の近似値と推定対象時刻とを対応付けて、データ記憶部１０６に記録する（ステップＳ２０９）。 The measurement data recording unit 171 of the measuring instrument 100 acquires the measured measurement time of the acceleration from the time management unit 172. The measurement data recording unit 171 records the acceleration and the measurement time in the data storage unit 106 in association with each other (step S204). The approximate data estimation unit 173 of the measuring instrument 100 determines whether or not it is the timing to estimate the approximate value (step S205). If it is not the timing to estimate the approximate value (step S205: NO), the process proceeds to step S201. When it is the timing to estimate the approximate value (step S205: YES), the approximate data estimation unit 173 determines the acceleration of the period for which the approximate value is estimated from the data storage unit 106 and the measurement time associated with the acceleration. Acquire (step S206). The approximate data estimation unit 173 calculates an approximate expression based on the acquired acceleration and the measurement time associated with the acceleration (step S207). The approximate data estimation unit 173 estimates the approximate value of the acceleration at the estimation target time based on the approximate expression (step S208). The approximate data estimation unit 173 associates the estimated value of the estimated acceleration with the time to be estimated and records it in the data storage unit 106 (step S209).

図７は、測定器１００にスイープ信号を入力した場合の伝達関数の位相特性を示したグラフである。図７は、図７（ａ）と図７（ｂ）とで構成される。図７（ａ）及び図７（ｂ）は、いずれも４台の測定器１００に対して、同じスイープ信号を一斉に入力した場合の伝達関数の位相特性を示す。入力されたスイープ信号は、１〜５０Ｈｚの周波数を持つ。 FIG. 7 is a graph showing the phase characteristics of the transfer function when a sweep signal is input to the measuring instrument 100. FIG. 7 is composed of FIGS. 7 (a) and 7 (b). 7 (a) and 7 (b) both show the phase characteristics of the transfer function when the same sweep signal is input to the four measuring instruments 100 all at once. The input sweep signal has a frequency of 1 to 50 Hz.

図７（ａ）は、多項式近似を行わなかった場合の伝達関数の位相特性を示したグラフである。図７（ａ）が示すグラフの縦軸はＰｈａｓｅ［ｄｅｇ］（位相）を表す。図７（ａ）が示すグラフの横軸はスイープ信号の周波数を表す。図７（ａ）のグラフは、１００Ｈｚ以上のの周波数を持つスイープ信号が入力されると位相差が生じ始めることを示す。図７（ａ）のグラフは、１０１Ｈｚの周波数を持つスイープ信号が入力されると、測定器１００間で特に大きな位相差が生じることを示す。 FIG. 7A is a graph showing the phase characteristics of the transfer function when polynomial approximation is not performed. The vertical axis of the graph shown in FIG. 7A represents Phase [deg] (phase). The horizontal axis of the graph shown in FIG. 7A represents the frequency of the sweep signal. Graph of FIG. 7 (a) shows that the phase difference when the sweep signal is input having a frequency of more than 10 0 Hz begins to occur. Graph of FIG. 7 (a), the sweep signal having a frequency of 10 1 Hz is inputted, indicating that the particular large phase difference occurs between the meter 100.

図７（ｂ）は、多項式近似を行った場合の伝達関数の位相特性を示したグラフである。図７（ｂ）が示すグラフの縦軸はＰｈａｓｅ［ｄｅｇ］（位相）を表す。図７（ｂ）が示すグラフの横軸はスイープ信号の周波数を表す。図７（ｂ）のグラフは、１０１Ｈｚの周波数を持つスイープ信号が入力された場合であっても、測定器１００間で位相差は殆ど生じていないことを示す。 FIG. 7B is a graph showing the phase characteristics of the transfer function when polynomial approximation is performed. The vertical axis of the graph shown in FIG. 7B represents Phase [deg] (phase). The horizontal axis of the graph shown in FIG. 7B represents the frequency of the sweep signal. Graph of FIG. 7 (b), even if the sweep signal having a frequency of 10 1 Hz is inputted, indicating that the phase difference is hardly generated between the measuring device 100.

このように構成された測定システムでは、測定器１００において、測定部１０２が測定対象から測定値を測定する。近似データ推定部１７３は、所定の間隔でサンプリングされた複数の測定値と測定値を測定した測定時刻とに基づいて、予め定められた時刻における近似値を推定する。このように、測定システムでは、任意の時刻における測定値の近似値を推定することができる。このため、複数の測定器１００がそれぞれ独立で動作して測定値を取得する場合であっても、測定器１００間の測定時刻のばらつきによる影響を抑制することができ、測定値の同期精度を向上させることができる。このため、実施形態の測定システム１によれば、複数の測定器によって同時に取得された測定値に基づく工業量を測定する場合に、各測定器間の測定時刻のばらつきによって生じ得る当該工業量の算出誤差を抑制することが可能となる。 In the measuring system configured in this way, in the measuring device 100, the measuring unit 102 measures the measured value from the measurement target. The approximate data estimation unit 173 estimates an approximate value at a predetermined time based on a plurality of measured values sampled at predetermined intervals and a measurement time at which the measured values are measured. In this way, the measurement system can estimate an approximate value of the measured value at an arbitrary time. Therefore, even when the plurality of measuring instruments 100 operate independently to acquire the measured values, it is possible to suppress the influence of the variation in the measurement time among the measuring instruments 100, and the synchronization accuracy of the measured values can be improved. Can be improved. Therefore, according to the measurement system 1 of the embodiment, when measuring an industrial quantity based on measured values acquired simultaneously by a plurality of measuring instruments, the industrial quantity that may occur due to a variation in measurement time between the measuring instruments. It is possible to suppress the calculation error.

従来の測定システムでは、情報処理装置２００が各測定器１００に同期パルスを送信することで、測定器１００間の測定時刻の同期をとっていた。同期パルスは、遅延することが許されない。このため、従来の測定システムでは、情報処理装置２００と測定器１００とは、有線回線で接続されることが望ましかった。本実施形態の測定システム１では、近似式を用いることで、任意の時刻における測定値の近似値を推定する。このため、測定システム１は、通信回線が遅延した場合であっても、複数の測定器１００間で同じ時刻における測定値を取得することが可能になる。このため、情報処理装置２００と測定器１００とは無線で接続しても、遅延することなく測定値を取得することが可能になる。情報処理装置２００と測定器１００とを無線で接続することによって、情報処理装置２００と測定器１００とを有線で接続する場合よりも、より安価に測定システム１を構築することが可能になる。また、より広範囲にわたる測定システム１を構築することが可能になる。 In the conventional measurement system, the information processing device 200 synchronizes the measurement time between the measuring instruments 100 by transmitting a synchronization pulse to each measuring instrument 100. Synchronous pulses are not allowed to be delayed. Therefore, in the conventional measurement system, it is desired that the information processing device 200 and the measuring device 100 are connected by a wired line. In the measurement system 1 of the present embodiment, the approximate value of the measured value at an arbitrary time is estimated by using the approximate expression. Therefore, the measurement system 1 can acquire the measured values at the same time among the plurality of measuring instruments 100 even when the communication line is delayed. Therefore, even if the information processing device 200 and the measuring device 100 are wirelessly connected, it is possible to acquire the measured value without delay. By wirelessly connecting the information processing device 200 and the measuring device 100, it is possible to construct the measuring system 1 at a lower cost than when the information processing device 200 and the measuring device 100 are connected by wire. Further, it becomes possible to construct a measurement system 1 in a wider range.

上述の実施形態では、測定システム１は、加速度を測定する場合を例として説明したが、加速度に限定されない。例えば、測定システム１は、加速度以外の情報を推定するように構成されてもよい。加速度以外の情報は、例えば温度、湿度、音量又は照度等の測定器を用いて測定できる情報であればどのような情報であってもよい。また、測定システム１は、振動モニタリングシステムに限定されない。例えば、測定システム１は、プラント内の状態を推定するプラントモニタリングシステムとして構成されてもよいし、天気の状態を推定する気象モニタリングシステムとして構成されてもよい。測定システム１は、測定値に基づいてモニタリングできる対象であればどのような対象のモニタリングシステムとして構成されてもよい。 In the above-described embodiment, the measurement system 1 has been described by taking the case of measuring the acceleration as an example, but the measurement system 1 is not limited to the acceleration. For example, the measurement system 1 may be configured to estimate information other than acceleration. The information other than the acceleration may be any information as long as it can be measured using a measuring device such as temperature, humidity, volume or illuminance. Further, the measurement system 1 is not limited to the vibration monitoring system. For example, the measurement system 1 may be configured as a plant monitoring system that estimates the state in the plant, or may be configured as a meteorological monitoring system that estimates the weather state. The measurement system 1 may be configured as a monitoring system for any object as long as it can be monitored based on the measured values.

上述の実施形態では、測定器１００にて近似値を推定するように構成されたがこれに限定されない。例えば、情報処理装置２００が近似値を推定するように構成されてもよい。この場合、情報処理装置２００が近似データ推定部１７３を備える。測定器１００は、測定値と測定時刻とを情報処理装置に送信する。情報処理装置２００の近似データ推定部１７３が近似値を推定する。 In the above embodiment, the measuring instrument 100 is configured to estimate the approximate value, but the present invention is not limited to this. For example, the information processing apparatus 200 may be configured to estimate an approximate value. In this case, the information processing device 200 includes an approximate data estimation unit 173. The measuring device 100 transmits the measured value and the measured time to the information processing device. The approximate data estimation unit 173 of the information processing device 200 estimates the approximate value.

情報処理装置２００は、ネットワークを介して通信可能に接続された複数台の情報処理装置を用いて実装されてもよい。この場合、情報処理装置２００が備える各機能部は、複数の情報処理装置に分散して実装されてもよい。例えば、近似データ取得部２５２と影響度推定部２５３とはそれぞれ異なる情報処理装置に実装されてもよい。 The information processing device 200 may be implemented by using a plurality of information processing devices that are communicably connected via a network. In this case, each functional unit included in the information processing device 200 may be distributed and mounted in a plurality of information processing devices. For example, the approximate data acquisition unit 252 and the influence degree estimation unit 253 may be mounted on different information processing devices.

上述した実施形態における測定器１００及び情報処理装置２００をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。 The measuring instrument 100 and the information processing apparatus 200 in the above-described embodiment may be realized by a computer. In that case, the program for realizing this function may be recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on the recording medium may be read by the computer system and executed. The term "computer system" as used herein includes hardware such as an OS and peripheral devices. Further, the "computer-readable recording medium" refers to a portable medium such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, or a CD-ROM, or a storage device such as a hard disk built in a computer system. Further, a "computer-readable recording medium" is a communication line for transmitting a program via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line, and dynamically holds the program for a short period of time. It may also include a program that holds a program for a certain period of time, such as a volatile memory inside a computer system that serves as a server or a client in that case. Further, the above program may be for realizing a part of the above-mentioned functions, and may be further realized for realizing the above-mentioned functions in combination with a program already recorded in the computer system. It may be realized by using a programmable logic device such as FPGA (Field Programmable Gate Array).

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。 Although the embodiments of the present invention have been described in detail with reference to the drawings, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes designs and the like within a range that does not deviate from the gist of the present invention.

１…測定システム， １０…ビル， １００…測定器， １０１…通信部， １０２…測定部， １０３…Ｘ軸サンプリング部， １０４…Ｙ軸サンプリング部， １０５…Ｚ軸サンプリング部， １０６…データ記憶部， １０７…制御部， １７１…測定データ記録部， １７２…時刻管理部， １７３…近似データ推定部， ２００…情報処理装置， ２０１…通信部， ２０２…入力部， ２０３…出力部， ２０４…データ記憶部， ２０５…制御部， ２５１…時刻管理部， ２５２…近似データ取得部， ２５３…影響度推定部， ３００…時刻サーバ， ４００…ネットワーク 1 ... Measuring system, 10 ... Building, 100 ... Measuring instrument, 101 ... Communication unit, 102 ... Measuring unit, 103 ... X-axis sampling unit, 104 ... Y-axis sampling unit, 105 ... Z-axis sampling unit, 106 ... Data storage unit , 107 ... Control unit, 171 ... Measurement data recording unit, 172 ... Time management unit, 173 ... Approximate data estimation unit, 200 ... Information processing device, 201 ... Communication unit, 202 ... Input unit, 203 ... Output unit, 204 ... Data Storage unit, 205 ... Control unit, 251 ... Time management unit, 252 ... Approximate data acquisition unit, 253 ... Impact estimation unit, 300 ... Time server, 400 ... Network

Claims (6)

自装置が設けられた測定対象から所定の測定データを測定する測定部と、
前記測定データを所定の周期でサンプリングするサンプリング部と、
前記サンプリングされた複数の前記測定データと前記測定データの測定時刻とに基づいて、前記測定対象の予め定められた時刻における測定データの近似データを推定する近似データ推定部と、
を備える、測定器。 A measuring unit that measures predetermined measurement data from a measurement target provided with its own device,
A sampling unit that samples the measurement data at a predetermined cycle,
An approximation data estimation unit that estimates approximate data of measurement data at a predetermined time of the measurement target based on the plurality of sampled measurement data and measurement time of the measurement data.
A measuring instrument. 前記自装置内の時刻を外部の通信装置から取得された時刻に基づいて補正する時刻補正部をさらに備える、
請求項１に記載の測定器。 A time correction unit that corrects the time in the own device based on the time acquired from the external communication device is further provided.
The measuring instrument according to claim 1. 前記近似データ推定部は、前記サンプリングされた複数の前記測定データと前記測定時刻とに基づいて、前記近似データを推定する近似式を算出し、前記近似式と前記予め定められた時刻とに基づいて、前記近似データを推定する、
請求項１又は２に記載の測定器。 The approximate data estimation unit calculates an approximate formula for estimating the approximate data based on the plurality of sampled measurement data and the measurement time, and is based on the approximate formula and the predetermined time. To estimate the approximate data,
The measuring instrument according to claim 1 or 2. 前記近似データ推定部は、複数の測定データのうち一部の測定データに欠損が生じている場合、欠損した測定データの前後に測定された測定データと前記近似式とに基づいて、前記欠損した測定データの近似データを推定する、
請求項３に記載の測定器。 When some of the measurement data among the plurality of measurement data are missing, the approximation data estimation unit is said to have lost the measurement data based on the measurement data measured before and after the missing measurement data and the approximation formula. Estimate approximate data of measurement data,
The measuring instrument according to claim 3. 複数の測定器を備える測定システムであって、
前記測定器は、
自装置が設けられた測定対象から所定の測定データを測定する測定部と、
前記測定データを所定の周期でサンプリングするサンプリング部と、
前記サンプリングされた複数の前記測定データと前記測定データの測定時刻とに基づいて、前記測定対象の予め定められた時刻における測定データの近似データを推定する近似データ推定部と、
を備える、測定システム。 A measurement system with multiple measuring instruments
The measuring instrument is
A measuring unit that measures predetermined measurement data from a measurement target provided with its own device,
A sampling unit that samples the measurement data at a predetermined cycle,
An approximation data estimation unit that estimates approximate data of measurement data at a predetermined time of the measurement target based on the plurality of sampled measurement data and measurement time of the measurement data.
A measurement system. 測定器が、自装置が設けられた測定対象から所定の測定データを測定する測定ステップと、
測定器が、前記測定データを所定の周期でサンプリングするサンプリングステップと、
測定器が、前記サンプリングされた複数の前記測定データと前記測定データの測定時刻とに基づいて、前記測定対象の予め定められた時刻における測定データの近似データを推定する近似データ推定ステップと、
を有する、測定方法。 A measurement step in which the measuring instrument measures predetermined measurement data from a measurement target provided with its own device, and
A sampling step in which the measuring instrument samples the measured data at a predetermined cycle,
An approximation data estimation step in which the measuring instrument estimates approximate data of the measurement data at a predetermined time of the measurement target based on the plurality of sampled measurement data and the measurement time of the measurement data.
The measuring method having.
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