JP3106965B2 - 感震装置 - Google Patents
感震装置Info
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- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ガスメータやガス
遮断装置などに設置されて地震を検出する感震装置に関
するものである。
遮断装置などに設置されて地震を検出する感震装置に関
するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来この種の感震装置の地震判別方法
は、特開平５−５２６４２号公報や特開平８−２９５４
０号公報のようなものが知られていた。以下、その方法
について図１５と図１６を参照しながら説明する。
は、特開平５−５２６４２号公報や特開平８−２９５４
０号公報のようなものが知られていた。以下、その方法
について図１５と図１６を参照しながら説明する。
【０００３】図１５に示すように、振動波形に対応する
ＯＮ／ＯＦＦ信号を出力するＯＮ／ＯＦＦ信号出力手段
としての感震器１と、ＯＮ／ＯＦＦ信号におけるＯＮ時
間とＯＦＦ時間のそれぞれを計測する計測手段２と、計
測による同時間帯のものを計数する計数手段３と、設定
時間の計時手段４と、設定時間内における計数手段３に
より得られる計数値に基づいて振動波形判別推論を行う
推論手段５とを備えた構成となっており、計数値からメ
ンバーシップ関数を作成してファジィ推論を用いて地震
判別をおこなっていた。
ＯＮ／ＯＦＦ信号を出力するＯＮ／ＯＦＦ信号出力手段
としての感震器１と、ＯＮ／ＯＦＦ信号におけるＯＮ時
間とＯＦＦ時間のそれぞれを計測する計測手段２と、計
測による同時間帯のものを計数する計数手段３と、設定
時間の計時手段４と、設定時間内における計数手段３に
より得られる計数値に基づいて振動波形判別推論を行う
推論手段５とを備えた構成となっており、計数値からメ
ンバーシップ関数を作成してファジィ推論を用いて地震
判別をおこなっていた。
【０００４】また、図１６（ａ）〜（ｅ）に示すよう
に、地震判別方法は、所定のしきい値以下の振動データ
をゼロに変換した後、符号反転の検出を行うようにして
周期ｔ１からｔ７を計算する。そして、ゼロデータが所
定の割合未満のデータだけを選び、さらに周期ｔが０．
１秒＜ｔ＜１秒の範囲になるようなゼロクロス点のみを
選択し、最終的にゼロクロスＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄが４回カウ
ントされる。そして、このうち最初のゼロクロスＡは、
その直後のゼロクロスが条件に当てはまらないためにゼ
ロクロスの回数はリセットされ、次のゼロクロスＢから
カウントされ３回連続カウントされた時点Ｄで振動が地
震であると判別される。このように所定の条件下での振
動データの符号反転が３回以上連続した場合に地震と判
別するようにしていた。
に、地震判別方法は、所定のしきい値以下の振動データ
をゼロに変換した後、符号反転の検出を行うようにして
周期ｔ１からｔ７を計算する。そして、ゼロデータが所
定の割合未満のデータだけを選び、さらに周期ｔが０．
１秒＜ｔ＜１秒の範囲になるようなゼロクロス点のみを
選択し、最終的にゼロクロスＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄが４回カウ
ントされる。そして、このうち最初のゼロクロスＡは、
その直後のゼロクロスが条件に当てはまらないためにゼ
ロクロスの回数はリセットされ、次のゼロクロスＢから
カウントされ３回連続カウントされた時点Ｄで振動が地
震であると判別される。このように所定の条件下での振
動データの符号反転が３回以上連続した場合に地震と判
別するようにしていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記従来
の技術では、推論処理を行うためにマイクロコンピュー
タのような複雑な装置が必要であることと、推論処理な
どで判別に時間がかかるという課題があった。また、ガ
スメータのように片持ちで設置されている場合には衝撃
が加わった後の自由振動の判別が非常に困難で、ゼロク
ロスの回数をカウントする方法では誤動作を生じやすい
という課題があった。
の技術では、推論処理を行うためにマイクロコンピュー
タのような複雑な装置が必要であることと、推論処理な
どで判別に時間がかかるという課題があった。また、ガ
スメータのように片持ちで設置されている場合には衝撃
が加わった後の自由振動の判別が非常に困難で、ゼロク
ロスの回数をカウントする方法では誤動作を生じやすい
という課題があった。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記課題を解
決するために振動信号を検出する振動検出手段と、前記
振動信号から振動波形の周期データを計測する周期検出
手段と、前記周期データを複数個のグループに分別する
グループ分別手段と、前記グループ分別手段によってグ
ループ化された各グループ間のデータ数の比率によって
地震か否かを判別する地震判別手段と、地震判別手段の
結果を出力する出力手段と、複数個のグループに分別す
るためのしきい値を学習する分別しきい値学習手段を備
えた構成とした。
決するために振動信号を検出する振動検出手段と、前記
振動信号から振動波形の周期データを計測する周期検出
手段と、前記周期データを複数個のグループに分別する
グループ分別手段と、前記グループ分別手段によってグ
ループ化された各グループ間のデータ数の比率によって
地震か否かを判別する地震判別手段と、地震判別手段の
結果を出力する出力手段と、複数個のグループに分別す
るためのしきい値を学習する分別しきい値学習手段を備
えた構成とした。
【０００７】上記発明によれば、複数個のグループに分
別するためのしきい値を学習する分別しきい値学習手段
を備えることによって、機器が設置される様々な状況に
対応して地震判別を精度よくかつ短時間で行うことがで
きる効果がある。
別するためのしきい値を学習する分別しきい値学習手段
を備えることによって、機器が設置される様々な状況に
対応して地震判別を精度よくかつ短時間で行うことがで
きる効果がある。
【０００８】
【発明の実施の形態】本発明は、振動信号を検出する振
動検出手段と、前記振動信号から振動波形の周期データ
を計測する周期検出手段と、前記周期データを複数個の
グループに分別するグループ分別手段と、前記グループ
分別手段によってグループ化された各グループ間のデー
タ数の比率によって地震か否かを判別する地震判別手段
と、地震判別手段の結果を出力する出力手段と、複数個
のグループに分別するためのしきい値を学習する分別し
きい値学習手段を備えた構成とした。そして、振動の周
期データを複数個のグループに分別するためのしきい値
を学習する分別しきい値学習手段を備えることによっ
て、機器が設置される様々な状況に対応して地震判別を
精度よくかつ短時間で行うことができる効果がある。
動検出手段と、前記振動信号から振動波形の周期データ
を計測する周期検出手段と、前記周期データを複数個の
グループに分別するグループ分別手段と、前記グループ
分別手段によってグループ化された各グループ間のデー
タ数の比率によって地震か否かを判別する地震判別手段
と、地震判別手段の結果を出力する出力手段と、複数個
のグループに分別するためのしきい値を学習する分別し
きい値学習手段を備えた構成とした。そして、振動の周
期データを複数個のグループに分別するためのしきい値
を学習する分別しきい値学習手段を備えることによっ
て、機器が設置される様々な状況に対応して地震判別を
精度よくかつ短時間で行うことができる効果がある。
【０００９】また、振動信号を検出する振動検出手段
と、前記振動信号から振動波形のピーク値を計測するピ
ーク値検出手段と、前記振動信号のピーク値データを複
数個のグループに分別するグループ分別手段と、前記グ
ループ分別手段によってグループ化された各グループの
データ情報によって地震か否かを判別する地震判別手段
と、地震判別手段の結果を出力する出力手段と、複数個
のグループに分別するためのしきい値を学習する分別し
きい値学習手段を備えた構成とした。そして、振動のピ
ーク値データを複数個のグループに分別するためのしき
い値を学習する分別しきい値学習手段を備えることによ
って、機器が設置される様々な状況に対応して地震判別
を精度よくかつ短時間で行うことができる効果がある。
と、前記振動信号から振動波形のピーク値を計測するピ
ーク値検出手段と、前記振動信号のピーク値データを複
数個のグループに分別するグループ分別手段と、前記グ
ループ分別手段によってグループ化された各グループの
データ情報によって地震か否かを判別する地震判別手段
と、地震判別手段の結果を出力する出力手段と、複数個
のグループに分別するためのしきい値を学習する分別し
きい値学習手段を備えた構成とした。そして、振動のピ
ーク値データを複数個のグループに分別するためのしき
い値を学習する分別しきい値学習手段を備えることによ
って、機器が設置される様々な状況に対応して地震判別
を精度よくかつ短時間で行うことができる効果がある。
【００１０】また、振動波形のピーク値が連続して同一
変動することを検出するピーク値変動検出手段と、ピー
ク値変動データを複数個のグループに分別するグループ
分別手段を備えた構成とした。そして、ピーク値が連続
して変化することを用いて地震判別することにより簡単
に短時間で判別することができる。
変動することを検出するピーク値変動検出手段と、ピー
ク値変動データを複数個のグループに分別するグループ
分別手段を備えた構成とした。そして、ピーク値が連続
して変化することを用いて地震判別することにより簡単
に短時間で判別することができる。
【００１１】また、振動信号を検出する振動検出手段
と、前記振動信号から振動波形の微分値を計測する微分
値検出手段と、前記振動信号の微分値データを複数個の
グループに分別するグループ分別手段と、前記グループ
分別手段によってグループ化された各グループのデータ
情報によって地震か否かを判別する地震判別手段と、地
震判別手段の結果を出力する出力手段と、複数個のグル
ープに分別するためのしきい値を学習する分別しきい値
学習手段を備えた構成とした。そして、振動の微分値デ
ータを複数個のグループに分別するためのしきい値を学
習する分別しきい値学習手段を備えることによって、機
器が設置される様々な状況に対応して地震判別を精度よ
くかつ短時間で行うことができる効果がある。
と、前記振動信号から振動波形の微分値を計測する微分
値検出手段と、前記振動信号の微分値データを複数個の
グループに分別するグループ分別手段と、前記グループ
分別手段によってグループ化された各グループのデータ
情報によって地震か否かを判別する地震判別手段と、地
震判別手段の結果を出力する出力手段と、複数個のグル
ープに分別するためのしきい値を学習する分別しきい値
学習手段を備えた構成とした。そして、振動の微分値デ
ータを複数個のグループに分別するためのしきい値を学
習する分別しきい値学習手段を備えることによって、機
器が設置される様々な状況に対応して地震判別を精度よ
くかつ短時間で行うことができる効果がある。
【００１２】また、振動波形のゼロクロスの微分値を検
出する微分値検出手段を備えた構成とした。そして、振
動のゼロクロスの微分値を用いることで最も振動加速度
の変化が激しい部分を用いることができ特徴を的確につ
かむことができるので地震判別の精度を向上することが
できる。
出する微分値検出手段を備えた構成とした。そして、振
動のゼロクロスの微分値を用いることで最も振動加速度
の変化が激しい部分を用いることができ特徴を的確につ
かむことができるので地震判別の精度を向上することが
できる。
【００１３】また、振動信号の計測データが所定データ
数になった時点で地震判別を行う地震判別手段を備えた
構成とした。そして、データ数で管理することで判別に
使用するデータ数が常に一定になり、判別時間が一定に
なることで所定時間後に出力結果を安定して出力するこ
とができる。
数になった時点で地震判別を行う地震判別手段を備えた
構成とした。そして、データ数で管理することで判別に
使用するデータ数が常に一定になり、判別時間が一定に
なることで所定時間後に出力結果を安定して出力するこ
とができる。
【００１４】また、振動信号の周期に対応した所定時間
内の振動信号のデータから地震判別を行う地震判別手段
を備えた構成とした。そして、振動の周期が長くても短
くても一定時間になることで所定時間後に出力結果を安
定して出力することができる。
内の振動信号のデータから地震判別を行う地震判別手段
を備えた構成とした。そして、振動の周期が長くても短
くても一定時間になることで所定時間後に出力結果を安
定して出力することができる。
【００１５】また、各グループ間のデータ数の比率をデ
ータ情報として地震か否かを判別する地震判別手段を備
えた構成とした。そして、比率で判定することで複雑な
演算処理なしに短時間で地震判別を行うことかできる。
ータ情報として地震か否かを判別する地震判別手段を備
えた構成とした。そして、比率で判定することで複雑な
演算処理なしに短時間で地震判別を行うことかできる。
【００１６】また、所定振動レベル以上の振動信号のデ
ータを用いて地震判別を行う地震判別手段を備えた構成
とした。そして、所定振動レベル以上とすることで振動
信号のＳ／Ｎを向上することができ、地震判別精度を向
上することができる。
ータを用いて地震判別を行う地震判別手段を備えた構成
とした。そして、所定振動レベル以上とすることで振動
信号のＳ／Ｎを向上することができ、地震判別精度を向
上することができる。
【００１７】また、所定時間以後の振動データを用いて
地震判別を行う地震判別手段を備えた構成とした。そし
て、所定時間以降の振動データを用いることで過渡的な
ノイズと地震振動とを区別することができ地震判別精度
を向上することができる。
地震判別を行う地震判別手段を備えた構成とした。そし
て、所定時間以降の振動データを用いることで過渡的な
ノイズと地震振動とを区別することができ地震判別精度
を向上することができる。
【００１８】以下、本発明の実施例について図面を参照
して説明する。 （実施例１） 図１は本発明の実施例１の感震装置のブロック図であ
る。図１において、６は振動加速度センサ、７は増幅
器、８は周期検出手段、９は分別しきい値学習手段を備
えたグループ分別手段、１０は地震判別手段、１１は出
力手段、１２は出力手段の一部としてのガス遮断弁であ
る。
して説明する。 （実施例１） 図１は本発明の実施例１の感震装置のブロック図であ
る。図１において、６は振動加速度センサ、７は増幅
器、８は周期検出手段、９は分別しきい値学習手段を備
えたグループ分別手段、１０は地震判別手段、１１は出
力手段、１２は出力手段の一部としてのガス遮断弁であ
る。
【００１９】次に動作、作用について説明する。本発明
の感震装置は、図２に示すような振動波形の場合、振動
加速度センサ６の信号が第１のしきい値（例えば、８０
ｃｍ／ｓ）より大きくなった時Ａからその振動波形のゼ
ロクロス周期Ｔ１，Ｔ２．．．Ｔｉを検出するものであ
る。そして、図３と図４に示すフローチャートに従って
地震判別を行うものである。例えば、ゼロクロス周期Ｔ
ｉが所定値Ｔ（例えば、Ｔ＝０．１５秒）より小さい時
はグループＡがカウントされ、所定値Ｔより大きい時は
グループＢがカウントされる。そして、グループＡとグ
ループＢのカウント値ＣａとＣｂの和Ｃが所定値ＣＴ
（例えば、ＣＴ＝１０）より大きくなった時点で、Ｃａ
とＣｂの比率の評価値Ｋ＝Ｃａ／Ｃｂを計算する。そし
て、この比率Ｋが所定値ＫＣ１（例えば、ＫＣ１＝０．
２）以上でかつＫＣ２（ＫＣ２＝０．８）以内であれば
地震判別手段が地震であると判定する。判定結果は、出
力手段から信号が出力され、ガス遮断弁が駆動されるも
のである。ここで、図５に地震判別手段の判別に用いる
グループ分別結果を示す。地震の場合は周期がばらつ
き、衝撃の場合はほぼ一定の周期となることがわかって
いるため、グループ分けしたときの比率が、０．２〜
０．８の範囲にばらついている場合は地震であると判定
するのである。
の感震装置は、図２に示すような振動波形の場合、振動
加速度センサ６の信号が第１のしきい値（例えば、８０
ｃｍ／ｓ）より大きくなった時Ａからその振動波形のゼ
ロクロス周期Ｔ１，Ｔ２．．．Ｔｉを検出するものであ
る。そして、図３と図４に示すフローチャートに従って
地震判別を行うものである。例えば、ゼロクロス周期Ｔ
ｉが所定値Ｔ（例えば、Ｔ＝０．１５秒）より小さい時
はグループＡがカウントされ、所定値Ｔより大きい時は
グループＢがカウントされる。そして、グループＡとグ
ループＢのカウント値ＣａとＣｂの和Ｃが所定値ＣＴ
（例えば、ＣＴ＝１０）より大きくなった時点で、Ｃａ
とＣｂの比率の評価値Ｋ＝Ｃａ／Ｃｂを計算する。そし
て、この比率Ｋが所定値ＫＣ１（例えば、ＫＣ１＝０．
２）以上でかつＫＣ２（ＫＣ２＝０．８）以内であれば
地震判別手段が地震であると判定する。判定結果は、出
力手段から信号が出力され、ガス遮断弁が駆動されるも
のである。ここで、図５に地震判別手段の判別に用いる
グループ分別結果を示す。地震の場合は周期がばらつ
き、衝撃の場合はほぼ一定の周期となることがわかって
いるため、グループ分けしたときの比率が、０．２〜
０．８の範囲にばらついている場合は地震であると判定
するのである。
【００２０】また、地震判定後、ガス遮断弁の復帰を待
機するとともに、復帰時には地震判別結果が正しいかど
うかを判別の正否として入力することとしている。そし
て、間違っていると入力された場合は、図４に示すＴ＝
Ｔ′の処理を行うしきい値学習手段によって、グループ
分別のしきい値Ｔを変更するようにしている。たとえ
ば、復帰時に判別正否を入力できるのは、地震と判別し
た場合であるから、新しいしきい値Ｔ’は、判別に使用
した周期データＴ１，Ｔ２〜Ｔ１０を再チェックして地
震でない比率Ｋになるようにしきい値ＴをＴ’に修正す
るように学習することとした。なお、判別正否を入力し
なくても、自動的に任意の新しいしきい値Ｔ’に修正す
ることで学習していく方法も同様に考えられる。
機するとともに、復帰時には地震判別結果が正しいかど
うかを判別の正否として入力することとしている。そし
て、間違っていると入力された場合は、図４に示すＴ＝
Ｔ′の処理を行うしきい値学習手段によって、グループ
分別のしきい値Ｔを変更するようにしている。たとえ
ば、復帰時に判別正否を入力できるのは、地震と判別し
た場合であるから、新しいしきい値Ｔ’は、判別に使用
した周期データＴ１，Ｔ２〜Ｔ１０を再チェックして地
震でない比率Ｋになるようにしきい値ＴをＴ’に修正す
るように学習することとした。なお、判別正否を入力し
なくても、自動的に任意の新しいしきい値Ｔ’に修正す
ることで学習していく方法も同様に考えられる。
【００２１】このように、ゼロクロス周期を計測してグ
ループ分けすることで地震か衝撃かが判別することがで
きる。そして、所定のデータ数ＣＴになった時点で地震
判別することで、所定時間まで計測する必要がなくデー
タが集まった早い時点で判定を行うことができ、ガスな
どを素早く止めることができる。また、振動波形の周期
によらず長い周期の場合も短い周期の場合も所定のデー
タ数で判定することができ、信号波形によらず判定精度
を安定化することができる。さらに、グループ分けする
時のしきい値を学習することで、使用時間とともに判定
精度を向上していくことができると共に、設置場所によ
るグループ化のしきい値の差を徐々になくしていき判定
精度を向上することができるのである。
ループ分けすることで地震か衝撃かが判別することがで
きる。そして、所定のデータ数ＣＴになった時点で地震
判別することで、所定時間まで計測する必要がなくデー
タが集まった早い時点で判定を行うことができ、ガスな
どを素早く止めることができる。また、振動波形の周期
によらず長い周期の場合も短い周期の場合も所定のデー
タ数で判定することができ、信号波形によらず判定精度
を安定化することができる。さらに、グループ分けする
時のしきい値を学習することで、使用時間とともに判定
精度を向上していくことができると共に、設置場所によ
るグループ化のしきい値の差を徐々になくしていき判定
精度を向上することができるのである。
【００２２】（実施例２） 図６は本発明の実施例２の感震装置を示すブロック図で
ある。実施例１と異なる点は、周期検出手段の変わりに
ピーク値検出手段で検出したピーク値データをグループ
化して地震判別を行うものである。ここで、１３はピー
ク値検出手段である。
ある。実施例１と異なる点は、周期検出手段の変わりに
ピーク値検出手段で検出したピーク値データをグループ
化して地震判別を行うものである。ここで、１３はピー
ク値検出手段である。
【００２３】次に動作、作用について説明する。本発明
の感震装置は、図７に示すような振動波形の場合、振動
加速度センサ６の信号が第１のしきい値（例えば、８０
ｃｍ／ｓ）より大きくなった時からその振動波形のピー
クレベル値Ｐ１，Ｐ２．．．Ｐｉを検出するものであ
る。そして、図８と図９に示すフローチャートに従って
地震判別を行うものである。例えば、ピークレベル値Ｐ
ｉが所定値Ｐ（例えば、０ｃｍ／ｓ）より小さい時はグ
ループＡがカウントされ、所定値Ｐより大きい時はグル
ープＢがカウントされる。そして、所定時間Ｔｍａｘが
経過するまでピークレベル値を計測してグループ分けを
行う。そして、グループＡとグループＢのカウント値Ｃ
ａとＣｂの比率の評価値Ｋ＝Ｃａ／（Ｃａ＋Ｃｂ）を計
算する。そして、この比率Ｋが所定値ＫＣ１（例えば、
ＫＣ１＝０．２）以上でかつＫＣ２（ＫＣ２＝０．８）
以外であれば、地震判別手段が地震であると判定する。
判定結果は、出力手段から信号が出力され、ガス遮断弁
などが駆動されるものである。これは、地震の場合は、
ピークレベル値がばらつくが、衝撃の場合は、ほぼ一定
の比率で減衰していき正負均等にピークの個数が発生す
ることがわかっているため、グループ分けしたときの比
率が、０．２〜０．８の範囲外にばらついている場合は
地震であると判定するのである。
の感震装置は、図７に示すような振動波形の場合、振動
加速度センサ６の信号が第１のしきい値（例えば、８０
ｃｍ／ｓ）より大きくなった時からその振動波形のピー
クレベル値Ｐ１，Ｐ２．．．Ｐｉを検出するものであ
る。そして、図８と図９に示すフローチャートに従って
地震判別を行うものである。例えば、ピークレベル値Ｐ
ｉが所定値Ｐ（例えば、０ｃｍ／ｓ）より小さい時はグ
ループＡがカウントされ、所定値Ｐより大きい時はグル
ープＢがカウントされる。そして、所定時間Ｔｍａｘが
経過するまでピークレベル値を計測してグループ分けを
行う。そして、グループＡとグループＢのカウント値Ｃ
ａとＣｂの比率の評価値Ｋ＝Ｃａ／（Ｃａ＋Ｃｂ）を計
算する。そして、この比率Ｋが所定値ＫＣ１（例えば、
ＫＣ１＝０．２）以上でかつＫＣ２（ＫＣ２＝０．８）
以外であれば、地震判別手段が地震であると判定する。
判定結果は、出力手段から信号が出力され、ガス遮断弁
などが駆動されるものである。これは、地震の場合は、
ピークレベル値がばらつくが、衝撃の場合は、ほぼ一定
の比率で減衰していき正負均等にピークの個数が発生す
ることがわかっているため、グループ分けしたときの比
率が、０．２〜０．８の範囲外にばらついている場合は
地震であると判定するのである。
【００２４】また、地震判定後、ガス遮断弁の復帰を待
機するとともに、復帰時には地震判別結果が正しいかど
うかを判別正否として入力することとしている。そし
て、間違っていると入力された場合は、図９に示すＰ＝
Ｐ′の処理を行う分別しきい値学習手段によって、グル
ープ分別のしきい値Ｐを変更するようにしている。たと
えば、復帰時に判別正否を入力できるのは、地震と判別
した場合であるから、新しいしきい値Ｐ’は、判別に使
用した周期データＰ１，Ｐ２〜Ｐｉを再チェックして地
震でない比率Ｋになるようにしきい値Ｐを修正するよう
に学習することとした。
機するとともに、復帰時には地震判別結果が正しいかど
うかを判別正否として入力することとしている。そし
て、間違っていると入力された場合は、図９に示すＰ＝
Ｐ′の処理を行う分別しきい値学習手段によって、グル
ープ分別のしきい値Ｐを変更するようにしている。たと
えば、復帰時に判別正否を入力できるのは、地震と判別
した場合であるから、新しいしきい値Ｐ’は、判別に使
用した周期データＰ１，Ｐ２〜Ｐｉを再チェックして地
震でない比率Ｋになるようにしきい値Ｐを修正するよう
に学習することとした。
【００２５】また、所定レベル以上のピークデータを用
いることでノイズのような微小信号を判別に用いること
がなくなり判別精度を向上することができる。
いることでノイズのような微小信号を判別に用いること
がなくなり判別精度を向上することができる。
【００２６】そして、振動波形のピークの時間間隔が長
い時は所定時間Ｔｍａｘを長く修正して計測を続けて判
別精度を向上したり、ピークの時間間隔が短い時は所定
時間Ｔｍａｘを短くして計測を途中で終了することで無
駄な計測を省略することができる。
い時は所定時間Ｔｍａｘを長く修正して計測を続けて判
別精度を向上したり、ピークの時間間隔が短い時は所定
時間Ｔｍａｘを短くして計測を途中で終了することで無
駄な計測を省略することができる。
【００２７】このように、ピークレベル値を計測してグ
ループ分けすることで地震か衝撃かが判別することがで
きる。そして、所定時間計測することで判定精度を安定
化することができ、ピークレベルの計測から不要な微小
信号を除いてノイズなどの影響を除外して精度を向上す
ることができる。さらに、グループ分けする時のしきい
値を学習することで、使用時間とともに判定精度を向上
していくことができると共に、設置場所によるグループ
化のしきい値の差を徐々になくしていき判定精度を向上
することができるのである。
ループ分けすることで地震か衝撃かが判別することがで
きる。そして、所定時間計測することで判定精度を安定
化することができ、ピークレベルの計測から不要な微小
信号を除いてノイズなどの影響を除外して精度を向上す
ることができる。さらに、グループ分けする時のしきい
値を学習することで、使用時間とともに判定精度を向上
していくことができると共に、設置場所によるグループ
化のしきい値の差を徐々になくしていき判定精度を向上
することができるのである。
【００２８】なお、ピークレベルのグループ分別で説明
したが、ピークレベルの変動が連続して増加する、また
は連続して減少するような一定の変動が継続することで
地震か衝撃化を判別することができる。例えば、ピーク
レベル値が連続して３回減少した場合は衝撃と判定する
のである。このような簡易な判別手段を用いて地震判別
を行うことも可能である。
したが、ピークレベルの変動が連続して増加する、また
は連続して減少するような一定の変動が継続することで
地震か衝撃化を判別することができる。例えば、ピーク
レベル値が連続して３回減少した場合は衝撃と判定する
のである。このような簡易な判別手段を用いて地震判別
を行うことも可能である。
【００２９】（実施例３） 図１０は本発明の実施例３の感震装置の構成を説明する
ブロック図、図１１は動作を説明する信号波形図、図１
２、図１３は動作を説明するフローチャートである。実
施例１と異なる点は、振動加速度センサ６の信号のゼロ
クロス微分値をグループ化して地震判別を行う地震判別
手段１０を備えたものである。ここで、１４は微分値検
出手段である。
ブロック図、図１１は動作を説明する信号波形図、図１
２、図１３は動作を説明するフローチャートである。実
施例１と異なる点は、振動加速度センサ６の信号のゼロ
クロス微分値をグループ化して地震判別を行う地震判別
手段１０を備えたものである。ここで、１４は微分値検
出手段である。
【００３０】次に動作、作用について説明する。本発明
の感震装置は、図１０に示すような振動波形の場合、振
動加速度センサ６の信号が第１のしきい値（例えば、８
０ｃｍ／ｓ）より大きくなった時から、さらに計時によ
って所定時間だけゼロクロス判別を遅延させる。（例え
ば、Ｔ０＝１秒）そして、その後の振動波形のゼロクロ
ス点を検出し、そのゼロクロス点の微分値Ｄｉを求め
る。微分値Ｄｉは、Ｐｉ／Δｔの絶対値として求めるこ
ととした。ここで、Δｔは計測の最小単位時間である。
そして、図１２と図１３に示すフローチャートに従っ
て、地震判別を行うものである。例えば、微分値Ｄｉが
所定値Ｄより小さい時はグループＡがカウントされ、所
定値Ｄより大きい時はグループＢがカウントされる。そ
して、所定データ数ＣＴ以上になるまでゼロクロス微分
値を計測する。そして、グループＡとグループＢのカウ
ント値ＣａとＣｂの比率の評価値Ｋ＝Ｃａ／（Ｃａ＋Ｃ
ｂ）を計算する。そして、この比率Ｋが所定値ＫＣ１
（例えば、ＫＣ１＝０．２）以上でかつＫＣ２（ＫＣ２
＝０．８）以内であれば地震判別手段が地震であると判
定する。判定結果は、出力手段から信号が出力され、ガ
ス遮断弁などが駆動されるものである。これは、地震の
場合は、ゼロクロス微分値がばらつくが、衝撃の場合
は、ほぼ一定で特定の値が発生することがわかっている
ため、グループ分けしたときの比率が、０．２〜０．８
の範囲にばらついている場合は地震であると判定するの
である。
の感震装置は、図１０に示すような振動波形の場合、振
動加速度センサ６の信号が第１のしきい値（例えば、８
０ｃｍ／ｓ）より大きくなった時から、さらに計時によ
って所定時間だけゼロクロス判別を遅延させる。（例え
ば、Ｔ０＝１秒）そして、その後の振動波形のゼロクロ
ス点を検出し、そのゼロクロス点の微分値Ｄｉを求め
る。微分値Ｄｉは、Ｐｉ／Δｔの絶対値として求めるこ
ととした。ここで、Δｔは計測の最小単位時間である。
そして、図１２と図１３に示すフローチャートに従っ
て、地震判別を行うものである。例えば、微分値Ｄｉが
所定値Ｄより小さい時はグループＡがカウントされ、所
定値Ｄより大きい時はグループＢがカウントされる。そ
して、所定データ数ＣＴ以上になるまでゼロクロス微分
値を計測する。そして、グループＡとグループＢのカウ
ント値ＣａとＣｂの比率の評価値Ｋ＝Ｃａ／（Ｃａ＋Ｃ
ｂ）を計算する。そして、この比率Ｋが所定値ＫＣ１
（例えば、ＫＣ１＝０．２）以上でかつＫＣ２（ＫＣ２
＝０．８）以内であれば地震判別手段が地震であると判
定する。判定結果は、出力手段から信号が出力され、ガ
ス遮断弁などが駆動されるものである。これは、地震の
場合は、ゼロクロス微分値がばらつくが、衝撃の場合
は、ほぼ一定で特定の値が発生することがわかっている
ため、グループ分けしたときの比率が、０．２〜０．８
の範囲にばらついている場合は地震であると判定するの
である。
【００３１】また、地震判定後、ガス遮断弁の復帰を待
機するとともに、復帰時には地震判別結果が正しいかど
うかを判別正否として入力することとしている。そし
て、間違っていると入力された場合は、図１３に示すＤ
＝Ｄ′の処理を行う分別しきい値学習手段によって、グ
ループ分別のしきい値Ｄを変更するようにしている。た
とえば、復帰時に判別正否を入力できるのは、地震と判
別した場合であるから、新しいしきい値Ｄ’は、判別に
使用した周期データＤ１，Ｄ２〜Ｄ１０を再チェックし
て地震でない比率Ｋになるようにしきい値Ｄを修正する
ように学習することとした。
機するとともに、復帰時には地震判別結果が正しいかど
うかを判別正否として入力することとしている。そし
て、間違っていると入力された場合は、図１３に示すＤ
＝Ｄ′の処理を行う分別しきい値学習手段によって、グ
ループ分別のしきい値Ｄを変更するようにしている。た
とえば、復帰時に判別正否を入力できるのは、地震と判
別した場合であるから、新しいしきい値Ｄ’は、判別に
使用した周期データＤ１，Ｄ２〜Ｄ１０を再チェックし
て地震でない比率Ｋになるようにしきい値Ｄを修正する
ように学習することとした。
【００３２】このように、ゼロクロス微分値を計測して
グループ分けすることで地震か衝撃かが判別することが
できる。そして、所定時間以降の振動データで計測する
ことで衝撃のような初期の不規則振動を除去することで
判定精度を向上することができる。さらに、グループ分
けする時のしきい値を学習することで、使用時間ととも
に判定精度を向上していくことができると共に、設置場
所によるグループ化のしきい値の差を徐々になくしてい
き判定精度を向上することができるのである。
グループ分けすることで地震か衝撃かが判別することが
できる。そして、所定時間以降の振動データで計測する
ことで衝撃のような初期の不規則振動を除去することで
判定精度を向上することができる。さらに、グループ分
けする時のしきい値を学習することで、使用時間ととも
に判定精度を向上していくことができると共に、設置場
所によるグループ化のしきい値の差を徐々になくしてい
き判定精度を向上することができるのである。
【００３３】（実施例４） 図１４は本発明の実施例４の感震装置の構成を説明する
ブロック図である。実施例１から実施例３と異なる点
は、地震判別手段を３個備えていることである。そし
て、３個の地震判別手段の結果を多数決で判定する多数
決判別手段によって、より正確な地震判定をおこなうも
のである。ここで、１５は多数決地震判別手段である。
ブロック図である。実施例１から実施例３と異なる点
は、地震判別手段を３個備えていることである。そし
て、３個の地震判別手段の結果を多数決で判定する多数
決判別手段によって、より正確な地震判定をおこなうも
のである。ここで、１５は多数決地震判別手段である。
【００３４】次に動作、作用について説明する。第１の
地震判別手段８によって判定された結果が地震と判定さ
れ、第２の地震判別手段１３による判定結果も地震であ
るとなった時、多数決地震判別手段１５によって最小結
論として地震が判定される。また、第２の地震判別手段
１３による判定結果が衝撃であるというように異なった
結果になった場合は、第３の地震判別手段により判別さ
れ、最終判定がされることになる。なお、これらの複数
個の地震判別手段のしきい値との差をチェックして判別
の確定度が強い判別結果を採用したり、総合的に判別し
たりすることも可能である。
地震判別手段８によって判定された結果が地震と判定さ
れ、第２の地震判別手段１３による判定結果も地震であ
るとなった時、多数決地震判別手段１５によって最小結
論として地震が判定される。また、第２の地震判別手段
１３による判定結果が衝撃であるというように異なった
結果になった場合は、第３の地震判別手段により判別さ
れ、最終判定がされることになる。なお、これらの複数
個の地震判別手段のしきい値との差をチェックして判別
の確定度が強い判別結果を採用したり、総合的に判別し
たりすることも可能である。
【００３５】また、中間しきい値を設けた場合は、その
しきい値内に評価値が入った時のみ、次の第２の地震判
別手段による判定が下される。そして、その結果が地震
であれば、最終結論として地震と判定されるのである。
また、第２の地震判別手段の結果も中間しきい値内にな
った場合、さらに、第３の地震判別手段によって判別が
行われ、その結果によって最終判定がされる。例えば、
実施例１の場合の中間しきい値は、０．１〜０．３と
０．７〜０．９というように設定する。
しきい値内に評価値が入った時のみ、次の第２の地震判
別手段による判定が下される。そして、その結果が地震
であれば、最終結論として地震と判定されるのである。
また、第２の地震判別手段の結果も中間しきい値内にな
った場合、さらに、第３の地震判別手段によって判別が
行われ、その結果によって最終判定がされる。例えば、
実施例１の場合の中間しきい値は、０．１〜０．３と
０．７〜０．９というように設定する。
【００３６】このように、複数個の地震判別手段によっ
て地震判別を行うことでより精度よく判定することがで
きる。そして、奇数個の判別手段としておけば、判定が
引き分けることはない。
て地震判別を行うことでより精度よく判定することがで
きる。そして、奇数個の判別手段としておけば、判定が
引き分けることはない。
【００３７】また、先の判定結果の評価値である比率が
中間しきい値内の場合にのみ、次の地震判別手段を行う
ようにしておけば、複数個の地震判別手段を有していて
も第１の地震判別手段の結果で最終判定が行え、短時間
で判別処理が完了する。
中間しきい値内の場合にのみ、次の地震判別手段を行う
ようにしておけば、複数個の地震判別手段を有していて
も第１の地震判別手段の結果で最終判定が行え、短時間
で判別処理が完了する。
【００３８】
【発明の効果】以上説明したように本発明の感震装置に
よれば、次の効果が得られる。
よれば、次の効果が得られる。
【００３９】振動信号を検出する振動検出手段と、前記
振動信号から振動波形の周期データを計測する周期検出
手段と、前記周期データを複数個のグループに分別する
グループ分別手段と、前記グループ分別手段によってグ
ループ化された各グループ間のデータ数の比率によって
地震か否かを判別する地震判別手段と、地震判別手段の
結果を出力する出力手段と、複数個のグループに分別す
るためのしきい値を学習する分別しきい値学習手段を備
えることで、振動の周期データを複数個のグループに分
別するためのしきい値を学習する分別しきい値学習手段
を備えることによって、機器が設置される様々な状況に
対応して地震判別を精度よくかつ短時間で行うことがで
きる効果がある。
振動信号から振動波形の周期データを計測する周期検出
手段と、前記周期データを複数個のグループに分別する
グループ分別手段と、前記グループ分別手段によってグ
ループ化された各グループ間のデータ数の比率によって
地震か否かを判別する地震判別手段と、地震判別手段の
結果を出力する出力手段と、複数個のグループに分別す
るためのしきい値を学習する分別しきい値学習手段を備
えることで、振動の周期データを複数個のグループに分
別するためのしきい値を学習する分別しきい値学習手段
を備えることによって、機器が設置される様々な状況に
対応して地震判別を精度よくかつ短時間で行うことがで
きる効果がある。
【００４０】また、振動信号を検出する振動検出手段
と、前記振動信号から振動波形のピーク値を計測するピ
ーク値検出手段と、前記振動信号のピーク値データを複
数個のグループに分別するグループ分別手段と、前記グ
ループ分別手段によってグループ化された各グループの
データ情報によって地震か否かを判別する地震判別手段
と、地震判別手段の結果を出力する出力手段と、複数個
のグループに分別するためのしきい値を学習する分別し
きい値学習手段を備えることで、振動のピーク値データ
を複数個のグループに分別するためのしきい値を学習す
る分別しきい値学習手段を備えることによって、機器が
設置される様々な状況に対応して地震判別を精度よくか
つ短時間で行うことができる効果がある。
と、前記振動信号から振動波形のピーク値を計測するピ
ーク値検出手段と、前記振動信号のピーク値データを複
数個のグループに分別するグループ分別手段と、前記グ
ループ分別手段によってグループ化された各グループの
データ情報によって地震か否かを判別する地震判別手段
と、地震判別手段の結果を出力する出力手段と、複数個
のグループに分別するためのしきい値を学習する分別し
きい値学習手段を備えることで、振動のピーク値データ
を複数個のグループに分別するためのしきい値を学習す
る分別しきい値学習手段を備えることによって、機器が
設置される様々な状況に対応して地震判別を精度よくか
つ短時間で行うことができる効果がある。
【００４１】また、振動波形のピーク値が連続して同一
変動することを検出するピーク値変動検出手段と、ピー
ク値変動データを複数個のグループに分別するグループ
分別手段を備えることで、ピーク値が連続して変化する
ことを用いて地震判別するこ とでより簡単に短時間で判
別することができる。
変動することを検出するピーク値変動検出手段と、ピー
ク値変動データを複数個のグループに分別するグループ
分別手段を備えることで、ピーク値が連続して変化する
ことを用いて地震判別するこ とでより簡単に短時間で判
別することができる。
【００４２】また、振動信号を検出する振動検出手段
と、前記振動信号から振動波形の微分値を計測する微分
値検出手段と、前記振動信号の微分値データを複数個の
グループに分別するグループ分別手段と、前記グループ
分別手段によってグループ化された各グループのデータ
情報によって地震か否かを判別する地震判別手段と、地
震判別手段の結果を出力する出力手段と、複数個のグル
ープに分別するためのしきい値を学習する分別しきい値
学習手段を備えることで、振動の微分値データを複数個
のグループに分別するためのしきい値を学習する分別し
きい値学習手段を備えることによって、機器が設置され
る様々な状況に対応して地震判別を精度よくかつ短時間
で行うことができる効果がある。 また、振動波形のゼロ
クロスの微分値を検出する微分値検出手段を備えること
で、振動のゼロクロスの微分値を用いることで最も振動
加速度の変化が激しい部分を用いることができ特徴を的
確につかむことができるので地震判別の精度を向上する
ことができる。
と、前記振動信号から振動波形の微分値を計測する微分
値検出手段と、前記振動信号の微分値データを複数個の
グループに分別するグループ分別手段と、前記グループ
分別手段によってグループ化された各グループのデータ
情報によって地震か否かを判別する地震判別手段と、地
震判別手段の結果を出力する出力手段と、複数個のグル
ープに分別するためのしきい値を学習する分別しきい値
学習手段を備えることで、振動の微分値データを複数個
のグループに分別するためのしきい値を学習する分別し
きい値学習手段を備えることによって、機器が設置され
る様々な状況に対応して地震判別を精度よくかつ短時間
で行うことができる効果がある。 また、振動波形のゼロ
クロスの微分値を検出する微分値検出手段を備えること
で、振動のゼロクロスの微分値を用いることで最も振動
加速度の変化が激しい部分を用いることができ特徴を的
確につかむことができるので地震判別の精度を向上する
ことができる。
【００４３】また、振動信号の計測データが所定データ
数になった時点で地震判別を行う地震判別手段を備える
ことで、データ数で管理することで判別に使用するデー
タ数が常に一定になり、判別時間が一定になることで所
定時間後に出力結果を安定して出力することができる。
数になった時点で地震判別を行う地震判別手段を備える
ことで、データ数で管理することで判別に使用するデー
タ数が常に一定になり、判別時間が一定になることで所
定時間後に出力結果を安定して出力することができる。
【００４４】また、振動信号の周期に対応した所定時間
内の振動信号のデータから地震判別を行う地震判別手段
を備えることで、振動の周期が長くても短くても一定時
間になることで所定時間後に出力結果を安定して出力す
ることができる。
内の振動信号のデータから地震判別を行う地震判別手段
を備えることで、振動の周期が長くても短くても一定時
間になることで所定時間後に出力結果を安定して出力す
ることができる。
【００４５】また、各グループ間のデータ数の比率をデ
ータ情報として地震か否かを判別する地震判別手段を備
えることで、比率で判定することで複雑な演算処理なし
に短時間で地震判別を行うことかできる。
ータ情報として地震か否かを判別する地震判別手段を備
えることで、比率で判定することで複雑な演算処理なし
に短時間で地震判別を行うことかできる。
【００４６】また、所定振動レベル以上の振動信号のデ
ータを用いて地震判別を行う地震判別手段を備えること
で、所定振動レベル以上とすることで振動信号のＳ／Ｎ
を向上することができ、地震判別精度を向上することが
できる。
ータを用いて地震判別を行う地震判別手段を備えること
で、所定振動レベル以上とすることで振動信号のＳ／Ｎ
を向上することができ、地震判別精度を向上することが
できる。
【００４７】また、所定時間以後の振動データを用いて
地震判別を行う地震判別手段を備えることで、所定時間
以降の振動データを用いることで過渡的なノイズと地震
振動とを区別することができ地震判別精度を向上するこ
とができる。
地震判別を行う地震判別手段を備えることで、所定時間
以降の振動データを用いることで過渡的なノイズと地震
振動とを区別することができ地震判別精度を向上するこ
とができる。
【図１】本発明の実施例１の感震装置のブロック図
【図２】同感震装置の動作を説明する振動波形図
【図３】同感震装置の動作を説明するフローチャート
【図４】同感震装置の別の動作を説明するフローチャー
ト
ト
【図５】同感震装置の動作を説明する特性図
【図６】本発明の実施例２を示す感震装置のブロック図
【図７】同感震装置の動作を説明する振動波形図
【図８】同感震装置の動作を説明するフローチャート
【図９】同感震装置の別の動作を説明するフローチャー
ト
ト
【図１０】本発明の実施例３を示す感震装置のブロック
図
図
【図１１】同感震装置の動作を説明する振動波形図
【図１２】同感震装置の動作を説明するフローチャート
【図１３】同感震装置の別の動作を説明するフローチャ
ート
ート
【図１４】本発明の実施例４を示す感震装置のブロック
図
図
【図１５】従来の感震装置のブロック図
【図１６】（ａ）従来の地震判別手段のしきい値を示す
波形図 （ｂ）同手段のゼロ変換波形図 （ｃ）同手段のゼロクロス周期を示す波形図 （ｄ）同手段の選択されたゼロクロス周期を示す波形図 （ｅ）同手段のゼロクロスのカウントを示す波形図
波形図 （ｂ）同手段のゼロ変換波形図 （ｃ）同手段のゼロクロス周期を示す波形図 （ｄ）同手段の選択されたゼロクロス周期を示す波形図 （ｅ）同手段のゼロクロスのカウントを示す波形図
６ 振動加速度センサ ８ 周期検出手段 ９ グループ分別手段 １０ 地震判別手段 １１ 出力手段 １３ ピーク値検出手段 １４ 微分値検出手段 １５ 多数決地震判別手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 名和 基之 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電 器産業株式会社内 (56)参考文献 特開 平５−92884（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−89124（ＪＰ，Ａ) 特開 昭56−46431（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01H 1/00 G01H 11/00 G01H 17/00 G01V 1/18
Claims (10)
- 【請求項１】 振動信号を検出する振動検出手段と、前
記振動信号から振動波形の周期データを計測する周期検
出手段と、前記周期データを複数個のグループに分別す
るグループ分別手段と、前記グループ分別手段によって
グループ化された各グループ間のデータ数の比率によっ
て地震か否かを判別する地震判別手段と、地震判別手段
の結果を出力する出力手段と、複数個のグループに分別
するためのしきい値を学習する分別しきい値学習手段を
備えた感震装置。 - 【請求項２】 振動信号を検出する振動検出手段と、前
記振動信号から振動波形のピーク値を計測するピーク値
検出手段と、前記振動信号のピーク値データを複数個の
グループに分別するグループ分別手段と、前記グループ
分別手段によってグループ化された各グループのデータ
情報によって地震か否かを判別する地震判別手段と、地
震判別手段の結果を出力する出力手段と、複数個のグル
ープに分別するためのしきい値を学習する分別しきい値
学習手段を備えた感震装置。 - 【請求項３】 振動波形のピーク値が連続して同一変動
することを検出するピーク値変動検出手段と、ピーク値
変動データを複数個のグループに分別するグループ分別
手段を備えた請求項２記載の感震装置。 - 【請求項４】 振動信号を検出する振動検出手段と、前
記振動信号から振動波形の微分値を計測する微分値検出
手段と、前記振動信号の微分値データを複数個のグルー
プに分別するグループ分別手段と、前記グループ分別手
段によってグループ化された各グループのデータ情報に
よって地震か否かを判別する地震判別手段と、地震判別
手段の結果を出力する出力手段と、複数個のグループに
分別するためのしきい値を学習する分別しきい値学習手
段を備えた感震装置。 - 【請求項５】 振動波形のゼロクロスの微分値を検出す
る微分値検出手段を備えた請求項４記載の感震装置。 - 【請求項６】 振動信号の計測データが所定データ数に
なった時点で地震判別を行う地震判別手段を備えた請求
項１から５のいずれか１項に記載の感震装置。 - 【請求項７】 振動信号の周期に対応した所定時間内の
振動信号のデータから地震判別を行う地震判別手段を備
えた請求項１から５のいずれか１項に記載の感震装置。 - 【請求項８】 各グループ間のデータ数の比率をデータ
情報として地震か否かを判別する地震判別手段を備えた
請求項２から５のいずれか１項に記載の感震装置。 - 【請求項９】 所定振動レベル以上の振動信号のデータ
を用いて地震判別を行う地震判別手段を備えた請求項１
から５のいずれか１項に記載の感震装置。 - 【請求項１０】 所定時間以後の振動データを用いて地
震判別を行う地震判別手段を備えた請求項１から５のい
ずれか１項に記載の感震装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17327196A JP3106965B2 (ja) | 1996-07-03 | 1996-07-03 | 感震装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17327196A JP3106965B2 (ja) | 1996-07-03 | 1996-07-03 | 感震装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1019654A JPH1019654A (ja) | 1998-01-23 |
| JP3106965B2 true JP3106965B2 (ja) | 2000-11-06 |
Family
ID=15957363
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17327196A Expired - Fee Related JP3106965B2 (ja) | 1996-07-03 | 1996-07-03 | 感震装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3106965B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20210055478A (ko) * | 2019-11-07 | 2021-05-17 | 한국철도기술연구원 | 차량 탑재형 열차 지진 경보 시스템 및 방법 |
| KR102559912B1 (ko) * | 2022-11-29 | 2023-07-26 | 대한민국(행정안전부 국립재난안전연구원장) | 인공지능을 이용한 지진동 감지 장치 및 방법 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3736079B2 (ja) * | 1997-11-12 | 2006-01-18 | 松下電器産業株式会社 | 感震装置 |
| JP6424915B2 (ja) * | 2017-03-15 | 2018-11-21 | オムロン株式会社 | 状態検知ユニット、構造物の状態検知方法、および構造物の状態検知プログラム |
| US11835670B2 (en) | 2019-08-20 | 2023-12-05 | Nec Corporation | Seismic observation device, seismic observation method, and recording medium in which seismic observation program is recorded |
| US20220276402A1 (en) * | 2019-08-20 | 2022-09-01 | Nec Corporation | Seismic observation device, seismic observation method, and recording medium for recording seismic observation program |
| WO2021033501A1 (ja) * | 2019-08-20 | 2021-02-25 | 日本電気株式会社 | 地震観測装置、地震観測方法および地震観測プログラムを記録した記録媒体 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5646431A (en) * | 1979-09-26 | 1981-04-27 | Tadakatsu Yamamoto | Quake sensor |
| JPH0389124A (ja) * | 1989-08-31 | 1991-04-15 | Omron Corp | 感震器 |
| JP3092243B2 (ja) * | 1991-09-30 | 2000-09-25 | オムロン株式会社 | 振動時の危険度推論装置 |
-
1996
- 1996-07-03 JP JP17327196A patent/JP3106965B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20210055478A (ko) * | 2019-11-07 | 2021-05-17 | 한국철도기술연구원 | 차량 탑재형 열차 지진 경보 시스템 및 방법 |
| KR102264039B1 (ko) | 2019-11-07 | 2021-06-11 | 한국철도기술연구원 | 차량 탑재형 열차 지진 경보 시스템 및 방법 |
| KR102559912B1 (ko) * | 2022-11-29 | 2023-07-26 | 대한민국(행정안전부 국립재난안전연구원장) | 인공지능을 이용한 지진동 감지 장치 및 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH1019654A (ja) | 1998-01-23 |
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