JP6031577B2 - 異常検出装置、異常検出方法、異常検出プログラム - Google Patents

Description

本発明は、構造物に設置されたセンサから出力される測定値に基づいて異常を検出する技術に関する。

橋梁やトンネルなどの構造物の保全のため、検査員が建造地に定期的に赴くことなどにより目視等によって実地点検が行われていたが、センサ技術やネットワーク技術等が発展し、構造物に設置した各種センサから得られる測定値を遠隔地において分析することが可能となってきている。これにより、構造物の疲労度合いや劣化状態等の状態変化を、実地点検無しにある程度把握することができ、点検の効率化が図られるとともに保全にかかるコスト削減が期待できる（例えば、特許文献１参照）。

特開２００８−２９８６号公報

しかしながら、構造物の状態変化には、経年変化による緩やかな劣化や、地震などによって引き起こされる突発的な劣化や破壊が考えられる。ここで、構造物にひびが入ったり、ある部分が欠けたりするような突発的な状態変化が生じた場合には、そのことをリアルタイムで把握することが望ましい。このような状態変化をリアルタイムで把握することにより、例えば、その構造物の使用を緊急に停止させることや、センサ自体に異常が生じた場合には至急新たなセンサに取り替える等、状況に応じた処置をすることができる。すなわち、具体的な処置を行うためには、単に状態変化したことを検出するだけでなく、状態変化の原因やその影響等の可能性を、より効率良く的確に把握することが望ましい。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたもので、構造物の状態変化を、より効率良く的確に把握する異常検出装置、異常検出方法、異常検出プログラムを提供する。

上述した課題を解決するために、本発明は、構造物に設置されたセンサから出力される測定値が異常であるか否かを示す異常閾値が記憶されている異常閾値記憶部と、複数のセンサから出力される複数の測定値に相関があるとみなす相関係数の閾値が記憶されている相関係数閾値記憶部と、複数のセンサから出力される測定値を受信する受信部と、受信部が受信した測定値と異常閾値とを比較して、当該測定値が異常であるか否かを判定する異常判定部と、異常判定部によって、測定値が異常であると判定された場合、複数のセンサの組み合わせ毎に、当該組み合わせのセンサから出力された測定値の相関係数を算出し、相関係数の閾値を超える測定値を出力したセンサの組み合わせを検出する相関検出部と、相関検出部が、相関係数が閾値を超える測定値の組み合わせを検出しなかった場合、異常であると判定された測定値を出力したセンサにおいてのみ異常が発生したと判定する事象判定部と、を備えることを特徴とする異常検出装置である。

また、本発明は、構造物には、同位置に複数のセンサが設置され、事象判定部は、相関検出部が検出したセンサの組み合わせが、同位置に設置された複数のセンサを含む場合、構造物に異常が発生したと判定することを特徴とする。

また、本発明は、構造物には、定められた間隔をおいた複数位置にセンサが設置され、事象判定部は、相関検出部が検出したセンサの組み合わせが、複数位置に設置された複数のセンサを含む場合、構造物に外力が働いたことによる異常が発生したと判定することを特徴とする。

また、本発明は、構造物に設置されたセンサから出力される測定値が異常であるか否かを示す異常閾値が記憶されている異常閾値記憶部と、複数のセンサから出力される複数の測定値に相関があるとみなす相関係数の閾値が記憶されている相関係数閾値記憶部と、を備えた異常検出装置が、複数のセンサから出力される測定値を受信するステップと、受信した測定値と異常閾値とを比較して、当該測定値が異常であるか否かを判定するステップと、測定値が異常であると判定した場合、複数のセンサの組み合わせ毎に、当該組み合わせのセンサから出力された測定値の相関係数を算出し、相関係数の閾値を超える測定値を出力したセンサの組み合わせを検出するステップと、相関係数が閾値を超える測定値の組み合わせを検出しなかった場合、異常であると判定された測定値を出力したセンサにおいてのみ異常が発生したと判定するステップと、を備えることを特徴とする異常検出方法である。

また、本発明は、構造物に設置されたセンサから出力される測定値が異常であるか否かを示す異常閾値が記憶されている異常閾値記憶部と、複数のセンサから出力される複数の測定値に相関があるとみなす相関係数の閾値が記憶されている相関係数閾値記憶部と、を備えた異常検出装置のコンピュータに、複数のセンサから出力される測定値を受信するステップと、受信した測定値と異常閾値とを比較して、当該測定値が異常であるか否かを判定するステップと、測定値が異常であると判定した場合、複数のセンサの組み合わせ毎に、当該組み合わせのセンサから出力された測定値の相関係数を算出し、相関係数の閾値を超える測定値を出力したセンサの組み合わせを検出するステップと、相関係数が閾値を超える測定値の組み合わせを検出しなかった場合、異常であると判定された測定値を出力したセンサにおいてのみ異常が発生したと判定するステップと、を実行させる異常検出プログラムである。

以上説明したように、本発明によれば、構造物に設置されたセンサから出力される測定値が異常であるか否かを示す異常閾値が記憶されている異常閾値記憶部と、複数のセンサから出力される複数の測定値に相関があるとみなす相関係数の閾値が記憶されている相関係数閾値記憶部と、を備えた異常検出装置が、複数のセンサから出力される測定値を受信するステップと、受信した測定値と異常閾値とを比較して、測定値が異常であるか否かを判定するステップと、測定値が異常であると判定した場合、複数のセンサの組み合わせ毎に、組み合わせのセンサから出力された測定値の相関係数を算出し、相関係数の閾値を超える測定値を出力したセンサの組み合わせを検出するようにしたので、構造物の状態変化を、より効率良く的確に把握することができる。

本発明の一実施形態による異常検出システムの構成例を示すブロック図である。 本発明の一実施形態により異常検出対象に設置されるセンサの例を示す図である。 本発明の一実施形態による異常検出対象に設置されるセンサの例を示す図である。 本発明の一実施形態によるセンサから出力される波形データの例を示す図である。 本発明の一実施形態による履歴記憶部に記憶される履歴情報のデータ例を示す図である。 本発明の一実施形態による平均値・分散記憶部に記憶される平均値、分散の例を示す図である。 本発明の一実施形態による異常閾値記憶部に記憶される異常閾値のデータ例を示す図である。 本発明の一実施形態により異常と判定された測定値の例を示す図である。 本発明の一実施形態による遅延相関を説明する図である。 本発明の一実施形態により遅延相関があると判定された場合の測定値の例を示す図である。 本発明の一実施形態による異常検出装置が構造物の異常を検出する動作例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態による異常検出装置が閾値を更新する動作例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態によるセンサから測定値に基づいて判定する状態変化のパターンの例を示す図である。

以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。
図１は、本実施形態による異常検出システム１構成を示すブロック図である。異常検出システム１は、複数のセンサ１００（センサ１００−１、センサ１００−２、センサ１００−３、・・・）と、測定器２００と、異常検出装置３００とを備えている。複数のセンサ１００は、同様の構成であるので、特に区別しないで説明する場合には「−１」、「−２」等を省略してセンサ１００として説明する。

複数のセンサ１００としては、例えばＦＢＧ（Fiber Bragg Grating）傾斜計、ＦＢＧ
変位計、ＦＢＧ温度計等のセンサが適用でき、状態変化に応じた波長データを出力する。
センサ１００は、図２に示すように、異常検出システム１による異常検出対象である構造物に、定められた間隔をおいて複数位置に設置される。ここでは、構造物である橋梁を異常検出対象とする例を説明する。複数のセンサ１００は、橋梁の橋脚の支承付近にそれぞれ設置される。このように、複数の位置にセンサ１００を設置し、複数のセンサ１００が異常を検出した場合、センサ間の遅延相関をとることで、例えば構造物にひびが入るなどの異常が発生したことや、自身や強風等の外力が働いたことによる異常が発生したことを把握することができる。

また、ここでは、同位置に複数のセンサ１００が設置される。例えば、図３に示すように、各設置位置には、Ｘ軸方向（橋軸方向）、Ｙ軸方向（橋軸直角方向）、Ｚ軸方向（鉛直方向）の３方向における状態変化を検出するように、３つのセンサ１００が設置される。これにより、異常が発生した方向を把握することができる。図３における数字は、各センサ１００のＩＤ（Identifier、識別情報）を示すものとする。本実施形態では、異常検出対象の橋梁における８箇所の位置に、それぞれセンサ１００が３つずつ設置されるため、８×３＝２４個のセンサ１００が設置される例を説明する。

測定器２００は、複数のセンサ１００に接続されており、複数のセンサ１００から出力される波長データに基づいて、定められた変換式により傾斜や変位等の数値データである測定値を算出する。測定器２００は、センサ１００から出力される波長データに基づいて、一定時間毎に測定値を算出し、算出した測定値を、異常検出装置３００に出力する。

異常検出装置３００は、測定器２００に接続されたコンピュータ装置である。異常検出装置３００と測定器２００は、例えばインターネット等のネットワークを介して接続されていても良い。異常検出装置３００は、履歴記憶部３０１と、平均値・分散記憶部３０２と、異常閾値記憶部３０３と、相関係数閾値記憶部３０４と、受信部３０５と、欠損値補間部３０６と、フーリエ変換部３０７と、異常閾値算出部３０８と、異常判定部３０９と、相関検出部３１０と、事象判定部３１１と、出力部３１２とを備えている。

履歴記憶部３０１には、複数のセンサ１００から一定時間（例えば、１秒）毎に出力される測定値の履歴が記憶される。例えば、履歴記憶部３０１には、図４に示すような、一定の時間幅であるウィンドウ幅に応じて、時刻毎の変位を示す測定値が記憶される。図５は、履歴記憶部３０１に記憶される履歴情報のデータ例を示す図である。履歴情報には、ウィンドウ幅に応じた時刻毎に、センサ１００から出力された波長データに基づく測定値が対応付けられて記憶される。ここでは、履歴情報の平均値や分散を算出するため、定められたウィンドウ幅分の履歴情報を保持することとするが、ウィンドウ幅を超える件数の、例えば全ての履歴情報を記憶しておき、平均値や分散を算出する際にはウィンドウ幅分の測定値を用いるようにしても良い。

平均値・分散記憶部３０２には、履歴記憶部３０１に記憶されている履歴情報に基づいて算出される平均値、分散が記憶される。図６は、平均値・分散記憶部３０２に記憶される平均値、分散の例を示す図である。本実施形態では、８×３＝２４個のセンサ１００からの測定値が出力されるため、最大２４次元の測定値から、いくつかの範囲の平均値、分散が算出され、記憶される。

例えば、（ａ）は、全てのセンサ１００からの２４次元の正規分布に対する平均値と分散の例である。（ｂ）は、隣接する複数位置の単位をエリアとし、エリア毎の９次元（または１２次元）の平均値と分散の例である。ここでは、エリアＩＤ「１」のように、両側に隣接する位置が存在しない場合には９次元となり、エリアＩＤ「７」のように、両側に隣接する位置が存在する場合には１２次元となる。（ｃ）は、３つのセンサ１００が設置された位置の単位を拠点とし、拠点毎の３次元の平均値と分散の例である。（ｄ）は、センサ１００毎の１次元の平均値と分散の例である。

異常閾値記憶部３０３には、異常検出対象である構造物に設置されたセンサ１００から出力される測定値が異常であるか否かを示す異常閾値が記憶されている。図７は、異常閾値記憶部３０３に記憶される異常閾値のデータ例を示す図である。（ａ）は、複数のセンサ１００全体に対する異常閾値であり、（ｂ）は、エリア毎の異常閾値であり、（ｃ）は、拠点毎の異常閾値であり、（ｄ）は、センサ毎の異常閾値である。

相関係数閾値記憶部３０４は、複数のセンサ１００から出力される複数の測定値に相関があるとみなす相関係数の閾値が記憶されている。相関係数は、あるセンサ１００の測定値と他のセンサ１００の測定値との間の類似の度合いを示す値である。相関係数の閾値としては、例えば０．５が設定される。

受信部３０５は、異常検出対象の構造物に設置された複数のセンサ１００から出力される測定値を、測定器２００を介して受信し、履歴記憶部３０１に記憶させる。
欠損値補間部３０６は、センサ１００からの測定値の取得に失敗した場合などに、失敗した時刻の測定値を補間する値を算出し、履歴記憶部３０１に記憶させる。このような欠損値は、同一のセンサ１００から出力される履歴に基づいて、例えば欠損値の前後の測定値の平均値を補間値として算出することができる。

フーリエ変換部３０７は、センサ１００から出力された測定値のフーリエ変換を行い、低周波成分を除去して履歴記憶部３０１に記憶させる。例えば、０．０１Ｈｚ以下の固有振動を除去する。これにより、例えば状態的な風等の影響による揺れの影響を低減し、突発的な状態変化を検出することができる。

異常閾値算出部３０８は、履歴記憶部３０１に記憶されている履歴情報に基づいて、多変量正規分布（２４次元、９／１２次元、３次元、１次元の正規分布）を算出し、平均値と分散とを算出する。そして、平均値と分散とに基づいて、例えばマハラノビスの汎距離を算出し、異常閾値を算出して履歴記憶部３０１に記憶させる。例えば、履歴における３σ相当の値を異常閾値とすることができる。あるいは、例えば平均値と分散から、各時点の測定値毎にマハラノビスの汎距離を算出し、大きい順に測定値を並べたときに上位３％に該当する値を異常閾値とすることができる。

異常判定部３０９は、受信部３０５が受信した測定値と、異常閾値記憶部３０３に記憶されている異常閾値とを比較して、測定値が異常であるか否かを判定する。例えば、異常判定部３０９は、受信部３０５が受信した測定値と、複数のセンサ１００全体に対する異常閾値と、エリア毎の異常閾値と、拠点毎の異常閾値と、センサ毎の異常閾値とを比較する。ここで、異常判定部３０９は、測定値が異常閾値を超える場合、その測定値が異常であると判定する。例えば、図８は、２４個のセンサ１００のうち、ＩＤが「１２」であるセンサ１００が異常と判定された場合の例である。

相関検出部３１０は、異常判定部３０９によって、測定値が異常であると判定された場合、異常と判定された測定値を出力したセンサ１００と他のセンサとの組み合わせ毎に、その組み合わせのセンサ１００から出力された測定値の相関係数を算出し、算出した相関係数と、相関係数閾値記憶部３０４に記憶されている相関係数の閾値とを比較し、相関係数が閾値を超えるか否かを判定する。そして、相関係数の閾値を超える測定値を出力したセンサ１００の組み合わせを検出する。

また、相関検出部３１０は、履歴記憶部３０１に記憶されている履歴情報を読み出し、複数のセンサ１００の組み合わせ毎に、その組み合わせのセンサ１００から出力された測定値の出力時刻をずらした遅延相関係数を算出し、その遅延相関係数が相関係数の閾値を超える測定値を出力したセンサ１００の組み合わせを検出する。(遅延相関について、例えば以下参照「データストリームのための時系列処理」 インターネットＵＲＬ：http://www.kc.tsukuba.ac.jp/colloqium/070118.pdf [平成２３年７月２２日検索])

図９は、遅延相関の算出を説明する図である。例えば、あるセンサＡから出力された波形データと、同時刻に他のセンサＢから出力された波形データとを比較する場合、遅延間隔が０である相関係数が算出される。これに対し、あるセンサＡから出力された波形データと、時刻を１（秒）ずらした他のセンサＢから出力された波形データとを比較する場合、遅延間隔が１である相関係数が算出される。同様に、あるセンサＡから出力された波形データと、時刻を２ずらした他のセンサＢから出力された波形データとを比較する場合、遅延間隔が２である相関係数が算出される。ここでは、例えば相関係数が０．５以上、遅延間隔が｛−１、０、１｝のとき、遅延相関ありとみなす。このように出力時刻をずらした測定値同士の相関係数を算出することで、例えば図１０に示すように、地震による構造物の状態変化が、複数位置に伝播して発生したことを検出することができる。

事象判定部３１１は、相関検出部３１０が算出した相関に基づいて、構造物に起きた事象を判定する。例えば、事象判定部３１１は、相関検出部３１０が、相関係数が閾値を超える測定値の組み合わせを検出しなかった場合、異常であると判定された測定値を出力したひとつのセンサ１００においてのみ異常が発生したと判定する。あるいは、相関検出部３１０が検出したセンサ１００の組み合わせが、同位置に設置された複数のセンサ１００を含む場合、構造物に異常が発生したと判定する。すなわち、この場合は、例えば経年変化によりその材質が劣化した結果、突発的にヒビや、破損等の局所的な異常が発生したと考えることができる。あるいは、相関検出部３１０が検出したセンサ１００の組み合わせが、複数位置に設置された複数のセンサを含む場合、地震や強風等の外力が働いたことにより構造物に異常が発生したと判定する。すなわち、この場合は、地震や強風等の外力により発生した異常が構造物を伝播したと考えることができる。
出力部３１２は、事象判定部３１１による判定結果を出力する。例えば、出力部３１２はディスプレイであり、事象判定部３１１による判定結果を表示する。判定結果としては、例えば、異常なし、センサ異常、拠点異常、エリア異常、構造物異常等の情報や、異常発生時刻、異常発生時点での波形データ、測定値の平均値や振動数等の統計情報を出力するようにしても良い。

次に、本実施形態による異常検出システム１の動作例を説明する。図１１は、本実施形態による異常検出装置３００が構造物の異常を検出する動作例を示すフローチャートである。
異常検出装置３００の受信部３０５は、構造物に設置された複数のセンサ１００による測定値を、測定器２００を介して受信する（ステップＳ１）。異常判定部３０９は、異常閾値記憶部３０３に記憶されている異常閾値を読み出し、受信部３０５が受信した測定値と比較する（ステップＳ２）。ここでは、複数のセンサ１００全体、エリア毎、拠点毎、センサ１００毎の単位で比較を行う。異常判定部３０９が、異常なしと判定すれば（ステップＳ２：ＮＯ）、処理を終了する。

異常判定部３０９が、異常ありと判定すれば（ステップＳ２：ＹＥＳ）、相関検出部３１０が、異常ありと判定した測定値を出力したセンサ１００と、他のセンサ１００との組み合わせ毎に、相関係数を算出する（ステップＳ３）。相関検出部３１０は、相関係数閾値記憶部３０４に記憶されている、対応する相関係数の閾値を読み出し、算出した相関係数と比較する（ステップＳ３）。ここで、相関検出部３１０が、相関係数が閾値を超える測定値の組み合わせがないと判定すると（ステップＳ３：ＮＯ）、事象判定部３１１は、そのセンサ１００の異常であると判定する（ステップＳ４）。

相関検出部３１０が、相関係数が閾値を超える測定値の組み合わせが存在すると判定すると（ステップＳ３：ＹＥＳ）、事象判定部３１１は、その組み合わせが同拠点のセンサ１００の組み合わせであるか否かを判定する（ステップＳ５）。相関係数が閾値を超える測定値の組み合わせが、同拠点におけるセンサ１００のみの組み合わせであると判定すると（ステップＳ５：ＹＥＳ）、例えば構造物の経年変化によりその材質が劣化した結果、突発的にヒビや、破損等の局所的な異常が発生したと判定する（ステップＳ６）。相関係数が閾値を超える測定値の組み合わせが、同拠点におけるセンサ１００のみの組み合わせでないと判定すると（ステップＳ５：ＮＯ）、事象判定部３１１は、相関係数が閾値を超える測定値の組み合わせが、同エリアにおけるセンサ１００のみの組み合わせであるか否かを判定する（ステップＳ７）。

相関係数が閾値を超える測定値の組み合わせが、同エリアにおけるセンサ１００のみの組み合わせであると判定すると（ステップＳ７：ＹＥＳ）、そのエリアにおいて外力による異常が発生したと判定する（ステップＳ８）。相関係数が閾値を超える測定値の組み合わせが、同エリアにおけるセンサ１００のみの組み合わせでないと判定すると（ステップＳ７：ＮＯ）、事象判定部３１１は、構造物全体に外力による異常が発生したと判定し（ステップＳ９）、処理を終了する。

図１２は、本実施形態による異常検出装置３００が閾値を更新する動作例を示すフローチャートである。
異常検出装置３００の受信部３０５が、測定器２００から送信される複数の測定値を受信し（ステップＳ１０）、受信した測定値のうちに欠損値が存在する場合、欠損値補間部３０６が、履歴記憶部３０１に記憶されている履歴情報を読み出し、補間値を算出する（ステップＳ１１）。フーリエ変換部３０７は、受信部３０５が受信した測定値のフーリエ変換を行い、低周波成分を除去する（ステップＳ１２）。異常判定部３０９は、測定値と、異常閾値記憶部３０３に記憶されている異常閾値とを比較し、異常値を超える外れ値を検出する（ステップＳ１３）。異常値がないと判定すれば（ステップＳ１３：異常値なし）、異常閾値算出部３０８が新たに異常閾値を算出して更新し（ステップＳ１８）、次の時刻における処理に戻る（ステップＳ１９）。ステップＳ１３において、異常判定部３０９が、異常値があると判定すれば（ステップＳ１３：異常値あり）、異常値の前後の測定値を履歴記憶部３０１から読み出し（ステップＳ１４）、遅延相関を算出する（ステップＳ１５）。そして、事象判定部３１１が異常パターンを判定し（ステップＳ１６）、出力部３１２が判定結果を出力した後（ステップＳ１７）、ステップＳ１８に進む。

なお、本実施形態では、複数のセンサ１００から出力される測定値の相関に基づいて事象を判定する複数の例を示したが、他にも、測定値の相関に基づいて様々な状態変化の推定を行うことができる。図１３は、センサ１００から測定値に基づいて判定する状態変化のパターンの例を示す図である。例えば、異常値を出力したセンサがひとつであるか否か（ステップＳ３０）、他センサへの伝播が存在するか（遅延相関があるか）否か（ステップＳ３１）、同期センサの位置が単一拠点であるか隣接拠点同方向センサのみであるか、隣接他拠点への伝播が存在するか否か等により、異常パターンを分類することができる。

以上説明したように、構造物に設置した複数のセンサ１００から取得される測定値の相関関係を分析することによって、突発的な異常が起きたかどうか、さらにどのような異常が生じたのかを判定することが可能となる。例えば、ひび割れや交通事故などによって、構造物そのものに異常が生じた場合、センサが故障した場合、地震や強風によって突発的に大きく揺れた場合、等の判定を行うことができる。例えば、異常の遅延相関を検出することにより、特定の拠点、エリアにおけるセンサ１００にのみ遅延相関がみられる場合には、ひび割れ等により構造物そのものに異常が発生したと推定できる。どのセンサ１００間にも遅延相関がみられない場合には、センサ故障等によりそのセンサに異常が発生したと推定できる。広域のエリアにおけるセンサ１００間に遅延相関がみられる場合には、地震や強風等の外力によって異常が発生したと推定できる。これにより、構造物の保全のための人員や費用等のコスト削減が期待できるとともに、タイミング良く橋梁等の構造物の保全を実施することが可能となる。

なお、本発明における処理部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、実行することにより異常検出を行ってもよい。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、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。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が送信された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（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。

また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。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良い。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、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

１ 異常検出システム
１００ センサ
２００ 測定器
３００ 異常検出装置
３０１ 履歴記憶部
３０２ 平均値・分散記憶部
３０３ 異常閾値記憶部
３０４ 相関係数閾値記憶部
３０５ 受信部
３０６ 欠損値補間部
３０７ フーリエ変換部
３０８ 異常閾値算出部
３０９ 異常判定部
３１０ 相関検出部
３１１ 事象判定部
３１２ 出力部

Claims (5)

1. 構造物に設置されたセンサから出力される測定値が異常であるか否かを示す異常閾値が記憶されている異常閾値記憶部と、
   複数の前記センサから出力される複数の前記測定値に相関があるとみなす相関係数の閾値が記憶されている相関係数閾値記憶部と、
   複数の前記センサから出力される測定値を受信する受信部と、
   前記受信部が受信した前記測定値と前記異常閾値とを比較して、当該測定値が異常であるか否かを判定する異常判定部と、
   前記異常判定部によって、前記測定値が異常であると判定された場合、複数の前記センサの組み合わせ毎に、当該組み合わせのセンサから出力された測定値の相関係数を算出し、前記相関係数の閾値を超える測定値を出力した前記センサの組み合わせを検出する相関検出部と、
   前記相関検出部が、相関係数が閾値を超える測定値の組み合わせを検出しなかった場合、異常であると判定された前記測定値を出力した前記センサにおいてのみ異常が発生したと判定する事象判定部と、
   を備えることを特徴とする異常検出装置。
2. 前記構造物には、同位置に複数のセンサが設置され、
   前記事象判定部は、前記相関検出部が検出した前記センサの組み合わせが、前記同位置に設置された複数のセンサを含む場合、当該構造物に異常が発生したと判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の異常検出装置。
3. 前記構造物には、定められた間隔をおいた複数位置にセンサが設置され、
   前記事象判定部は、前記相関検出部が検出した前記センサの組み合わせが、前記複数位置に設置された複数のセンサを含む場合、前記構造物に外力が働いたことによる異常が発生したと判定する
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の異常検出装置。
4. 構造物に設置されたセンサから出力される測定値が異常であるか否かを示す異常閾値が記憶されている異常閾値記憶部と、複数の前記センサから出力される複数の前記測定値に相関があるとみなす相関係数の閾値が記憶されている相関係数閾値記憶部と、を備えた異常検出装置が、
   複数の前記センサから出力される測定値を受信するステップと、
   受信した前記測定値と前記異常閾値とを比較して、当該測定値が異常であるか否かを判定するステップと、
   前記測定値が異常であると判定した場合、複数の前記センサの組み合わせ毎に、当該組み合わせのセンサから出力された測定値の相関係数を算出し、前記相関係数の閾値を超える測定値を出力した前記センサの組み合わせを検出するステップと、
   相関係数が閾値を超える測定値の組み合わせを検出しなかった場合、異常であると判定された前記測定値を出力した前記センサにおいてのみ異常が発生したと判定するステップと、
   を備えることを特徴とする異常検出方法。
5. 構造物に設置されたセンサから出力される測定値が異常であるか否かを示す異常閾値が記憶されている異常閾値記憶部と、複数の前記センサから出力される複数の前記測定値に相関があるとみなす相関係数の閾値が記憶されている相関係数閾値記憶部と、を備えた異常検出装置のコンピュータに、
   複数の前記センサから出力される測定値を受信するステップと、
   受信した前記測定値と前記異常閾値とを比較して、当該測定値が異常であるか否かを判定するステップと、
   前記測定値が異常であると判定した場合、複数の前記センサの組み合わせ毎に、当該組み合わせのセンサから出力された測定値の相関係数を算出し、前記相関係数の閾値を超える測定値を出力した前記センサの組み合わせを検出するステップと、
   相関係数が閾値を超える測定値の組み合わせを検出しなかった場合、異常であると判定された前記測定値を出力した前記センサにおいてのみ異常が発生したと判定するステップと、
   を実行させる異常検出プログラム。

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