JP6386172B2 - 構造物評価システム、構造物評価装置及び構造物評価方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、構造物評価システム、構造物評価装置及び構造物評価方法に関する。

近年、高度経済成長期に建設された橋梁等の構造物の老朽化に伴う問題が顕在化してきている。万が一にも構造物に事故が生じた場合の損害は計り知れないため、従来から構造物の状態を監視するための技術が提案されている。例えば、内部亀裂の発生、又は、内部亀裂の進展に伴い発生する弾性波を、高感度センサにより検出するＡＥ（Acoustic Emission:アコースティック・エミッション）方式により、構造物の損傷を検出する技術が提案されている。ＡＥは、材料の疲労亀裂の進展に伴い発生する弾性波である。ＡＥ方式では、圧電素子を利用したＡＥセンサにより弾性波をＡＥ信号（電圧信号）として検出する。
ＡＥ信号は、材料の破断が生じる前の兆候として検出される。したがって、ＡＥ信号の発生頻度および信号強度は、材料の健全性を表す指標として有用である。そのため、ＡＥ方式によって構造物の劣化の予兆を検出する技術の研究が行われている。

ところで、ＡＥ信号を利用した構造物の評価方法の一つとして、トモグラフィ法が知られている。トモグラフィとは、複数のセンサ間で検出された音響信号の到達時間差を利用して、計測領域における内部速度場構造を推定する逆解析手法の一つであり、速度場の変化として損傷部を検出する非破壊検査法として利用することができる。特に、その信号源として材料内部から発生するＡＥ信号を用いる方式はＡＥトモグラフィとして知られている。しかしながら、従来の方法では、計測走時と理論走時との走時残差が許容誤差内に収束するまで同時反復法により要素パラメータを繰り返し計算する必要がある。そのため、構造物の評価に多大な計算時間を要してしまう場合があった。

特開２０１４−９５５５５号公報

本発明が解決しようとする課題は、構造物の評価に要する時間を削減することができる構造物評価システム、構造物評価装置及び構造物評価方法を提供することである。

実施形態の構造物評価システムは、複数のセンサと、信号処理部と、評価部とを持つ。センサは、構造物より発生した弾性波を検出する。信号処理部は、前記複数のセンサが検出した弾性波に対して信号処理を行うことによって得られる過去の統計データに対する最新データの意外性の度合を表す値である信頼度であって、前記構造物における評価対象領域を分割する複数の領域のうち前記弾性波の発生源から前記複数のセンサまでの前記弾性波の移動経路上で前記弾性波が通過する領域における前記弾性波の信頼度を取得する。評価部は、取得された前記信頼度に基づいて、前記構造物の健全性を評価する。

第１の実施形態における構造物評価システム１００のシステム構成を示す図。 信号処理部２０の機能を表す概略ブロック図。 評価部３１の機能を表す概略ブロック図。 構造物評価システム１００の処理の流れを示すシーケンス図。 信頼度マップ及び速度場マップの生成処理を説明するための図。 信頼度マップ及び速度場マップの生成処理を説明するための図。 信頼度マップ及び速度場マップの生成処理を説明するための図。 構造物評価装置３０によるシミュレーション結果を示す図。 構造物評価装置３０によるシミュレーション結果を示す図。 構造物評価装置３０によるシミュレーション結果を示す図。 構造物評価装置３０によるシミュレーション結果を示す図。 構造物評価装置３０によるシミュレーション結果を示す図。 構造物評価装置３０によるシミュレーション結果を示す図。 新たに生成された信頼度マップの具体例を示す図。 前回までの信頼度マップの具体例を示す図。 更新された信頼度マップの具体例を示す図。 更新された速度場マップの具体例を示す図。 第２の実施形態における構造物評価システム１００ａのシステム構成を示す図。 第３の実施形態における構造物評価システム１００ｂのシステム構成を示す図。

以下、実施形態の構造物評価システム、構造物評価装置及び構造物評価方法を、図面を参照して説明する。
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態における構造物評価システム１００のシステム構成を示す図である。構造物評価システム１００は、構造物の健全性の評価に用いられる。本実施形態において、評価とはある基準に基づいて、構造物の健全性の度合い、すなわち構造物の劣化状態を決定することを意味する。なお、本実施形態では、構造物の一例として橋梁を例に説明するが、構造物は橋梁に限定される必要はない。例えば、構造物は、亀裂の発生または進展、あるいは外的衝撃（例えば雨、人工雨など）に伴い弾性波が発生する構造物であればどのようなものであってもよい。なお、橋梁は、河川や渓谷などの上に架設される構造物に限らず、地面よりも上方に設けられる種々の構造物（例えば高速道路の高架橋）なども含む。

構造物評価システム１００は、複数のＡＥセンサ１０−１〜１０−ｎ（ｎは２以上の整数）、複数の増幅器１１−１〜１１−ｎ、複数のＡ／Ｄ変換器１２−１〜１２−ｎ、信号処理部２０及び構造物評価装置３０を備える。信号処理部２０と構造物評価装置３０とは、有線により通信可能に接続される。なお、以下の説明では、ＡＥセンサ１０−１〜１０−ｎについて区別しない場合にはＡＥセンサ１０と記載し、増幅器１１−１〜１１−ｎについて区別しない場合には増幅器１１と記載し、Ａ／Ｄ変換器１２−１〜１２−ｎについて区別しない場合にはＡ／Ｄ変換器１２と記載する。

ＡＥセンサ１０は、構造物に設置される。例えば、ＡＥセンサ１０は、橋梁のコンクリート床版に設置される。ＡＥセンサ１０は、構造物が発生する弾性波（ＡＥ波）を検出し、検出した弾性波を電圧信号に変換する。ＡＥセンサ１０には、例えば１０ｋＨｚ〜１ＭＨｚの範囲に感度を有する圧電素子が用いられる。ＡＥセンサ１０は、周波数範囲内に共振ピークをもつ共振型、共振を抑えた広帯域型等があるが、ＡＥセンサ１０の種類はいずれでもよい。また、ＡＥセンサ１０が弾性波を検出する方法は電圧出力型、抵抗変化型及び静電容量型等があるが、いずれの検出方法でもよい。ＡＥセンサ１０は、電圧信号を増幅器１１に出力する。なお、ＡＥセンサ１０に代えて加速度センサが用いられてもよい。この場合、加速度センサは、ＡＥセンサ１０と同様の処理を行うことによって、信号処理後の信号を信号処理部１１に出力する。コンクリート床版の厚さは、例えば１５ｃｍ以上である。

増幅器１１は、ＡＥセンサ１０から出力された電圧信号を増幅し、Ａ／Ｄ変換器１２に出力する。
Ａ／Ｄ変換器１２は、増幅された信号を受けとると、信号を量子化してデジタル信号に変換する。Ａ／Ｄ変換器１２は、信号をデジタルの時系列データとして信号処理部２０に出力する。
信号処理部２０は、Ａ／Ｄ変換器１２から出力された時系列のデジタル信号を入力とする。信号処理部２０は、入力したデジタル信号に対して、信号処理を行うことによって弾性波の発生源からＡＥセンサ１０までの弾性波の到達経路上における劣化評価の指標となる信頼度を弾性波毎に取得する。信号処理部２０は、取得した弾性波毎の信頼度を含む送信データを構造物評価装置３０に出力する。

構造物評価装置３０は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置などを備え、評価プログラムを実行する。評価プログラムの実行によって、構造物評価装置３０は、評価部３１、出力部３２を備える装置として機能する。なお、構造物評価装置３０の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、評価プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えば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である。また、評価プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。

評価部３１は、信号処理部２０から出力された送信データを入力とする。評価部３１は、入力した送信データに含まれる信頼度に基づいて、構造物の健全性を評価する。
出力部３２は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の画像表示装置である。出力部３２は、評価部３１の制御に従って評価結果を表示する。
出力部３２は、画像表示装置を構造物評価装置３０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、出力部３２は、評価結果を表示するための映像信号を生成し、自身に接続されている画像表示装置に映像信号を出力する。

図２は、信号処理部２０の機能を表す概略ブロック図である。図２に示すように、信号処理部２０は、波形整形フィルタ２０１、ゲート生成回路２０２、信頼度算出部２０３、到達時刻決定部２０４、特徴量抽出部２０５、送信データ生成部２０６、メモリ２０７及び出力部２０８を備える。
波形整形フィルタ２０１は、例えばデジタルバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）であり、入力された時系列データから所定の信号帯域外のノイズ成分を除去する。波形整形フィルタ２０１は、ノイズ成分除去後の信号（以下「ノイズ除去ＡＥ信号」という。）をゲート生成回路２０２、信頼度算出部２０３、到達時刻決定部２０４及び特徴量抽出部２０５に出力する。

ゲート生成回路２０２は、波形整形フィルタ２０１から出力されたノイズ除去ＡＥ信号を入力とする。ゲート生成回路２０２は入力したノイズ除去ＡＥ信号の波形が持続しているか否かを示すゲート信号を生成する。ゲート生成回路２０２は、例えばエンベロープ検出器及びコンパレータにより実現される。エンベロープ検出器は、ノイズ除去ＡＥ信号のエンベロープを検出する。コンパレータは、ノイズ除去ＡＥ信号のエンベロープが所定の閾値以上であるか否かを判定する。これにより、ゲート生成回路２０２は、ノイズ除去ＡＥ信号のエンベロープが所定の閾値以上となった場合、ノイズ除去ＡＥ信号の波形が持続していることを示すゲート信号（Ｈｉｇｈ）を信頼度算出部２０３、到達時刻決定部２０４及び特徴量抽出部２０５に出力し、ノイズ除去ＡＥ信号のエンベロープが所定の閾値未満になった場合、ノイズ除去ＡＥ信号の波形が持続していないことを示すゲート信号（Ｌｏｗ）を信頼度算出部２０３、到達時刻決定部２０４及び特徴量抽出部２０５に出力する。

信頼度算出部２０３は、波形整形フィルタ２０１から出力されたノイズ除去ＡＥ信号と、ゲート生成回路２０２から出力されたゲート信号とを入力とする。信頼度算出部２０３は、入力したゲート信号に基づいて、ノイズ除去ＡＥ信号の波形が持続している間のノイズ除去ＡＥ信号の信頼度を算出する。

信頼度は、あるデータに対する最新データの意外性の度合を表す値である。例えば、あるデータとしては過去の統計データ、過去のある１回のデータ、ユーザが手書き等で作成したデータ等が挙げられる。本実施形態では、信頼度が、過去の統計データに対する最新データの意外性の度合を表す値である場合を例に説明する。過去の統計データを参照することで、定常的な状態における信号の大きさに関する確率分布を求めることができる。過去のデータから求めた確率分布に、最新のデータを当てはめると、最新のデータが生じる確率を求めることができる。過去のデータと似た傾向のデータが生じる確率は高く、過去のデータと性質を異にするデータが生じる確率は低い。すなわち、確率が高い（確率の逆数が小さい）ほど、信頼度の低いＡＥ信号であり、確率が低い（確率の逆数が大きい）ほど、信頼度の高いＡＥ信号であるとみなすことができる。

一方で、クラックの発生・進展等に伴う突発事象である弾性波は、その発生源においては、定常状態とは大きく性質が異なる発生源から生じている（信頼度の高い状態）。その後、構造物内部を伝播することによって、その内部構造の影響を受け、減衰・拡散・反射を繰り返し、徐々にその特徴を失っていく（信頼度の低い状態）。発生源の状況に近いＡＥ信号を信頼度の高い状態、ノイズに近い状態を信頼度の低い状態と考えると、センサで検出されるＡＥ信号の信頼度は、伝播経路における内部構造を反映した結果であると考えることができる。本実施形態では、信頼度算出部２０３は、ノイズ除去ＡＥ信号をサンプリングした時系列データに関するシャノン情報量、シャノン情報量を平滑化した値、シャノン情報量を平滑化した値に対し再びシャノン情報量を計算して平滑化した値を信頼度の値として用いる。信頼度算出部２０３は、算出した信頼度の情報を送信データ生成部２０６に出力する。

到達時刻決定部２０４は、波形整形フィルタ２０１から出力されたノイズ除去ＡＥ信号と、ゲート生成回路２０２から出力されたゲート信号とを入力とする。到達時刻決定部２０４は、ノイズ除去ＡＥ信号が所定の閾値を超えた時刻やデータの信頼度が最大値を取る時刻、閾値や信頼度の情報を組合せた所定の基準を満たした時刻を到達時刻として決定する。到達時刻は、弾性波の受信時刻を表す。到達時刻決定部２０４は、決定した時刻情報を送信データ生成部２０６に出力する。

特徴量抽出部２０５は、ゲート信号に基づいて、ノイズ除去ＡＥ信号の波形が持続している場合のノイズ除去ＡＥ信号の特徴量を抽出する。特徴量は、ノイズ除去ＡＥ信号の特徴を示す情報である。特徴量は、例えばノイズ除去ＡＥ信号の波形の振幅［ｍＶ］、ゲート信号の立ち上がり時間［ｕｓｅｃ］、ゲート信号の持続時間［ｕｓｅｃ］、ノイズ除去ＡＥ信号のゼロクロスカウント数［ｔｉｍｅｓ］、ノイズ除去ＡＥ信号の波形のエネルギー［ａｒｂ．］及びノイズ除去ＡＥ信号の周波数［Ｈｚ］等である。特徴量抽出部２０５は、抽出した特徴量に関するパラメータを送信データ生成部２０６に出力する。特徴量抽出部２０５は、特徴量に関するパラメータを出力する際に、特徴量に関するパラメータにセンサＩＤを対応付ける。センサＩＤは、構造物の健全性の評価対象となる領域（以下「評価領域」という。）に設置されているＡＥセンサ１０を識別するための識別情報を表す。

ここで、ノイズ除去ＡＥ信号の振幅は、例えばノイズ除去ＡＥ信号の中で最大振幅の値である。ゲート信号の立ち上がり時間は、例えばゲート信号がゼロ値から予め設定される所定値を超えて立ち上がるまでの時間Ｔ１である。ゲート信号の持続時間は、例えばゲート信号の立ち上がり開始から振幅が予め設定される値よりも小さくなるまでの時間である。ノイズ除去ＡＥ信号のゼロクロスカウント数は、例えばゼロ値を通る基準線をノイズ除去ＡＥ信号が横切る回数である。ノイズ除去ＡＥ信号の波形のエネルギーは、例えば各時点において振幅を二乗したものを時間積分した値である。なお、エネルギーの定義は、上記例に限定されず、例えば波形の包絡線を用いて近似されたものでもよい。ノイズ除去ＡＥ信号の周波数は、ノイズ除去ＡＥ信号の周波数である。

送信データ生成部２０６は、信頼度算出部２０３から出力された信頼度の情報と、到達時刻決定部２０４から出力された受信時刻を示す時刻情報と、特徴量抽出部２０５から出力された特徴量に関するパラメータとを入力とする。送信データ生成部２０６は、入力した情報を対応付けることによって送信データを生成する。
メモリ２０７は、例えばデュアルポートＲＡＭ（Random Access Memory）である。メモリ２０７は、送信データを記憶する。
出力部２０８は、メモリ２０７に記憶されている送信データを逐次構造物評価装置３０に出力する。

図３は、評価部３１の機能を表す概略ブロック図である。図３に示すように、評価部３１は、取得部３１１、メモリ３１２、イベント抽出部３１３、位置速度算出部３１４及びマップ生成部３１５を備える。
取得部３１１は、信号処理部２０から出力された送信データを取得する。取得部３１１は、取得した送信データをメモリ３１２に記憶する。
メモリ３１２は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。メモリ３１２は、取得部３１１によって取得された送信データを記憶する。

イベント抽出部３１３は、メモリ３１２に記憶されている送信データの中から１イベントにおける送信データを抽出する。イベントとは、構造物で起こったある弾性波発生事象を表す。構造物におけるクラックの発生などに伴い、１回のイベントが発生した場合、複数のＡＥセンサ１０で略同時刻に弾性波が検出されることになる。すなわち、メモリ３１２には、略同時刻に検出された弾性波に関する送信データが記憶されている。そこで、イベント抽出部３１３は、所定の時間窓を設け、到達時刻がその時間窓の範囲内に存在する全ての送信データを１イベントにおける送信データとして抽出する。イベント抽出部３１３は、抽出した１イベントにおける送信データを位置速度算出部３１４及びマップ生成部３１５に出力する。

時間窓の範囲Ｔｗは、対象とする構造物の弾性波伝播速度ｖと、最大のセンサ間隔ｄｍａｘを用いて、Ｔｗ≧ｄｍａｘ／ｖの範囲になるように決定してもよい。誤検出を避けるためには、Ｔｗをできるだけ小さい値に設定することが望ましいため、実質的にはＴｗ＝ｄｍａｘ／ｖとすることができる。
位置速度算出部３１４は、イベント抽出部３１３によって抽出された複数の送信データに基づいて、弾性波の発生源の位置及び構造物の弾性波伝搬速度を標定する。弾性波の発生源の位置及び構造物の弾性波伝搬速度の標定には、カルマンフィルタ、最小二乗法などが用いられてもよい。位置速度算出部３１４は、標定した弾性波の発生源の位置及び構造物の弾性波伝搬速度の情報をマップ生成部３１５に出力する。

マップ生成部３１５は、信頼度マップ生成部３１６及び速度場マップ生成部３１７を備える。信頼度マップ生成部３１６は、イベント抽出部３１３から出力された１イベントにおける送信データに含まれる信頼度の情報と、弾性波の発生源の位置とに基づいて評価領域の健全性を表す信頼度マップを生成する。速度場マップ生成部３１７は、信頼度マップ生成部３１６によって生成された信頼度マップと、構造物の評価領域における速度と信頼度との関係を表す速度場マップとを生成する。

図４は、構造物評価システム１００の処理の流れを示すシーケンス図である。なお、図４の処理では、信号処理部２０及び構造物評価装置３０を用いて特徴的な処理についてのみ説明する。
信頼度算出部２０３は、入力したゲート信号に基づいて、ノイズ除去ＡＥ信号の波形が持続している間のノイズ除去ＡＥ信号の信頼度を算出する（ステップＳ１０１）。ここで、信頼度の算出方法について具体的に説明する。時刻ｔにおけるデータをｘｔ、信号振幅の確率モデルＰｔとすると、シャノン情報量Ｓｃｏｒｅ（ｘｔ）は、時刻ｔ−１までの過去のデータに基づいた過去の確率モデルＰｔ−１に対する現時刻ｔのデータｘｔの意外性を示す指標であり、以下の式１のように表される。

ここで，確率モデルＰとして、例えば正規分布モデルを仮定すると、時刻ｔにおける確率密度関数は、以下の式２のように表される。

式２において、μｔ（μの上に＾）は平均を表し、σ２ｔ（σの上に＾）は分散平均を表す。シャノン情報量を平滑化するには、正数Ｔを与えて、以下の式３に表されるウィンドウ幅ＴのＴ−平均スコア系列ｙｔを求める。

また、平滑化した値を用いて再度シャノン情報量を算出する場合、信頼度算出部２０３は、以下の式４に表されるように、時系列データｙｔについて再び正規分布モデルを用意し確率密度関数Ｑｔを得て、過去のデータに基づいた過去のモデルＱｔ−１に対するｙｔのシャノン情報量を計算する。

そして、正数Ｔ´を与えて、以下の式５に表されるウィンドウ幅Ｔ´のＴ´−平均スコアを求める。

信頼度算出部２０３は、上記の式１に示すシャノン情報量を算出し、算出したシャノン情報を信頼度としてもよいし、上記の式３に示すようにシャノン情報量を平滑化した値を算出し、算出した値を信頼度としてもよいし、上記の式４及び式５に示すように再度シャノン情報量を算出し、算出したシャノン情報量を平滑化した値を算出し、算出した値を信頼度としてもよい。信頼度の値は、構造物に劣化が生じている場合には、構造物に劣化が生じていない場合に比べて低い値となる。

次に、到達時刻決定部２０４は、ノイズ除去ＡＥ信号に基づいて到達時刻を決定する（ステップＳ１０２）。特徴量抽出部２０５は、ゲート信号に基づいて、ノイズ除去ＡＥ信号の波形が持続している場合のノイズ除去ＡＥ信号の特徴量を抽出する（ステップＳ１０３）。送信データ生成部２０６は、ステップＳ１０１からステップＳ１０３までの処理で取得された情報を対応付けることによって送信データを生成する（ステップＳ１０４）。
出力部２０８は、生成された送信データを構造物評価装置３０に出力する（ステップＳ１０５）。なお、ステップＳ１０１からステップＳ１０５までの処理は、ＡＥセンサ１０において弾性波が検出される度に実行される。すなわち、各ＡＥセンサ１０で検出された弾性波毎に信頼度、到達時刻及び特徴量が取得される。

取得部３１１は、信号処理部２０から出力された送信データを取得し、取得した送信データをメモリ３１２に記憶する（ステップＳ１０６）。イベント抽出部３１３は、メモリ３１２に記憶されている送信データの中から１イベントにおける送信データを抽出する（ステップＳ１０７）。なお、１イベントにおける送信データの数が、位置及び速度標定するために必要となる数（例えば、２つ）より少ない場合には、イベント抽出部３１３は位置及び速度標定するために必要となる数より多い１イベントにおける送信データを抽出する。

位置速度算出部３１４は、抽出された１イベントにおける送信データに基づいて、１イベントで発生した弾性波の発生源の位置及び速度を標定する（ステップＳ１０８）。以下、弾性波の発生源の位置及び速度の導出方法について具体的に説明する。複数のＡＥセンサ１０のうち、１つを原点とする３次元座標系を考える。ＡＥセンサ１０の数をｎ個とした場合、原点のＡＥセンサＳ０と、他のＡＥセンサＳｉ（ｉ＝１、２、・・・、ｎ−１）との間の到達時間差Δｔｉは、弾性波の発生源の座標（ｘｓ，ｙｓ，ｚｓ）、ＡＥセンサＳｉの座標（ａｉ，ｂｉ，ｃｉ）、弾性波伝播速度ｖとすると以下の式６のように表される。

観測される値はΔｔｉであり、ｎ個のセンサに対してｎ−１個の（ｘｓ，ｙｓ，ｚｓ，ｖ）を未知数とする非線形連立方程式が得られる。種々の近似的解法を用いることにより未知数（ｘｓ，ｙｓ，ｚｓ，ｖ）を求めることが可能になる。また、位置速度算出部３１４は、弾性波伝播速度ｖの平均速度も算出する。信頼度マップ生成部３１６は、標定された弾性波の発生源の位置及び送信データに含まれる信頼度の値に基づいて信頼度マップを生成する（ステップＳ１０９）。また、速度場マップ生成部３１７は、生成された信頼度マップ、標定された弾性波の発生源の位置、弾性波伝播速度ｖ及び平均速度に基づいて速度場マップを生成する（ステップＳ１１０）。

図５Ａ〜図５Ｃは、信頼度マップ及び速度場マップの生成処理を説明するための図である。なお、図５Ａ〜図５Ｃの説明では、構造物の健全性の評価領域４０の四つ角それぞれに１台のＡＥセンサ１０（ＡＥセンサ１０−１〜１０−４）が設置されているものとする。また、マップ生成部３１５は、評価領域４０に設置されているＡＥセンサ１０のセンサＩＤ及びＡＥセンサ１０の設置位置を予め記憶しているものとする。また、マップ生成部３１５は、イベント抽出部３１３からの出力により各ＡＥセンサ１０における信頼度を保持し、位置速度算出部３１４からの出力により弾性波の発生源の位置、弾性波伝播速度ｖ及び平均速度を保持している。

まず、信頼度マップの生成処理について説明する。信頼度マップ生成部３１６は、評価領域４０を複数の領域に分割する。これにより、評価領域４０が図５Ａに示すように複数の領域（例えば、２５の領域）に分割される。以下、分割後の各領域を分割領域と記載する。なお、評価領域をどの間隔で分割するのかについては予め設定されていてもよい。ここで、説明の簡単化のために、ＡＥセンサ１０−１が設置されている位置を基準として、図５Ａに示す分割領域をｘ座標、ｙ座標の組み合わせで区別することとする。そうすると、分割領域４０−１は（ｘ，ｙ）＝（１，１）で表され、分割領域４０−２は（ｘ，ｙ）＝（５，１）で表され、分割領域４０−３は（ｘ，ｙ）＝（１，５）で表され、分割領域４０−４は（ｘ，ｙ）＝（５，５）で表される。

次に、信頼度マップ生成部３１６は、ＡＥセンサ１０の設置位置の情報と、弾性波の発生源５０の位置と、評価領域における各分割領域の範囲（例えば、座標）の情報とに基づいて、弾性波の発生源５０から各ＡＥセンサ１０までの弾性波の移動経路上で弾性波が通過した分割領域を推定する。例えば、信頼度マップ生成部３１６は、図５Ａに示すように、弾性波の発生源５０から各ＡＥセンサ１０までの弾性波の移動経路を直線と仮定し、弾性波が通過した分割領域を推定する。

具体的には、信頼度マップ生成部３１６は、弾性波の発生源５０からＡＥセンサ１０−１までの弾性波の移動経路上で弾性波４２が通過した分割領域が、座標（１，１）、（２，２）、（２，３）、（３，３）で表される４つの分割領域であると推定する。また、信頼度マップ生成部３１６は、弾性波の発生源５０からＡＥセンサ１０−２までの弾性波の移動経路上で弾性波４３が通過した分割領域が、座標（５，１）、（５，２）、（４，２）、（４，３）、（３，３）で表される５つの分割領域であると推定する。また、信頼度マップ生成部３１６は、弾性波の発生源５０からＡＥセンサ１０−３までの弾性波の移動経路上で弾性波４４が通過した分割領域が、座標（１，５）、（２，４）、（２，５）、（３，４）で表される４つの分割領域であると推定する。また、信頼度マップ生成部３１６は、弾性波の発生源５０からＡＥセンサ１０−４までの弾性波の移動経路上で弾性波４５が通過した分割領域が、座標（３，４）、（４，４）、（４，５）、（５，５）で表される４つの分割領域であると推定する。

信頼度マップ生成部３１６は、推定した分割領域に対して信頼度に応じた値を割り当てることによって信頼度マップを生成する。具体的には、信頼度マップ生成部３１６は、弾性波の発生源５０からＡＥセンサ１０−１までの弾性波の移動経路上で弾性波４２が通過した４つの分割領域に対して、ＡＥセンサ１０−１が検出した弾性波から得られた信頼度に応じた値を割り当てる。例えば、信頼度マップ生成部３１６は、信頼度の値をその分割領域の値として割り当ててもよいし、信頼度の値に何らかの処理を行うことによって得られた値を分割領域の値として割り当ててもよい。信頼度マップ生成部３１６は、同様の処理を、弾性波が通過した他の分割領域に対しても行う。

ここで、図５Ａの分割領域４１（座標（ｘ，ｙ）＝（４，４））において劣化が生じている場合、ＡＥセンサ１０−４が検出した弾性波から得られる信頼度は、他のＡＥセンサ１０が検出した弾性波から得られる信頼度よりも低い値となる。これは、劣化が生じている領域を弾性波が通過すると、速度が低下したり、Ｓ／Ｎが低下してしまうためである。このような場合も同様に、マップ生成部３１５は、弾性波４５が通過した４つの分割領域に対して、ＡＥセンサ１０−４が検出した弾性波から得られた信頼度に応じた値を割り当てる。

また、図５Ａの座標（３，４）で表される分割領域のように複数の弾性波が通過している場合、マップ生成部３１５は以下に示すいずれかの方法で、複数の弾性波が通過している１つの分割領域に対して割り当てる値を決定する。１つ目の方法として、マップ生成部３１５は、複数の弾性波が通過している１つの分割領域（図５Ａでは、座標（３，４）で表される分割領域）を通過している弾性波を検出した各ＡＥセンサ１０（図５Ａでは、ＡＥセンサ１０−３及び１０−４）が検出した弾性波から得られた複数の信頼度の平均値を算出して、算出した値を複数の弾性波が通過している１つの分割領域に割り当てる値として決定する。２つ目の方法として、マップ生成部３１５は、複数の弾性波が通過している１つの分割領域内において、各弾性波が通過した距離の長さに応じて得られる値を複数の弾性波が通過している１つの分割領域に割り当てる値として決定する。例えば、２つの弾性波が１つの分割領域を通過している場合、マップ生成部３１５は、分割領域を通過した距離が長い弾性波から得られる信頼度に対する重み付けを、分割領域を通過した距離が短い弾性波から得られる信頼度に対する重み付けよりも高く設定して、得られた各値を合算した値を複数の弾性波が通過している１つの分割領域に割り当てる値として決定する。上記のようにして生成された信頼度マップを図５Ｂに示す。図５Ｂに示すように、ＡＥセンサ１０−４が設置されている付近では信頼度が低いこと、すなわち、劣化が生じていることが分かる。

次に、速度場分布の生成の生成処理について説明する。速度場マップ生成部３１７は、位置速度算出部３１４において標定された各弾性波の弾性波伝播速度ｖを信頼度に応じて重み付けした値を、信頼度マップ生成部３１６の処理と同様に弾性波が通過した分割領域に割り当てることによって速度場マップを生成する。ここで、弾性波伝播速度ｖ及び信頼度は、弾性波が構造物の損傷している領域を通過すると速度が遅く・信頼度が低くなる。そこで、速度場マップ生成部３１７は、信頼度に応じた重み付けをする際、例えば信頼度が高いほど速度が速く、信頼度が低いほど速度が遅くなるような重み付けを行う。弾性波伝播速度ｖの速く、遅くの基準としては、平均速度を基準とする。すなわち、速度場マップ生成部３１７は、信頼度が高いほど平均速度よりも速い速度を分割領域に割り当て、信頼度が低いほど平均速度よりも遅い速度を分割領域に割り当てる。

上記のようにして生成された速度場マップを図５Ｃに示す。図５Ｃに示すように、図５Ｂと同様に、ＡＥセンサ１０−４が設置されている付近では弾性波伝播速度ｖが低いこと、すなわち、劣化が生じていることが分かる。その後、信頼度マップ生成部３１６及び速度場マップ生成部３１７は、評価結果を出力部３２に出力する。出力部３２は、評価結果を出力する（ステップＳ１１１）。例えば、出力部３２は、信頼度マップを信頼度の高低に応じたコンター図として表示する。また、出力部３２は、速度場マップを速度場の高低に応じたコンター図として表示する。

図６Ａ〜図６Ｆは、構造物評価装置３０によるシミュレーション結果を示す図である。図６Ａ〜図６Ｆの各図において、縦軸及び横軸は評価領域の大きさを表す。図６Ａ及び図６Ｄはシミュレーション用に用意した二つの構造物モデルを表す。図６Ａの破線で示される領域１及び図６Ｄの破線で示される領域２は、損傷が生じていると仮定した領域（損傷領域）を表す。これに対して、構造物モデルの密度の濃い領域は健全な領域を表す。図６Ｂは図６Ａの構造物モデルを用いて、シミュレーションを行った結果の信頼度マップを表し、図６Ｃは図６Ａの構造物モデルを用いて、シミュレーションを行った結果の速度場マップを表す。また、図６Ｅは図６Ｄの構造物モデルを用いて、シミュレーションを行った結果の信頼度マップを表し、図６Ｆは図６Ｄの構造物モデルを用いて、シミュレーションを行った結果の速度場マップを表す。

図６Ｂ、図６Ｃ、図６Ｅ及び図６Ｆに示すシミュレーション結果は、二つの構造物モデルにおいて、ＡＥセンサ１０を一辺４００ｍｍの正方形の四隅にそれぞれ配置し、ＡＥセンサ１０に囲まれた４００ｍｍ×４００ｍｍの領域に対してランダムに１００回の弾性波を発生させて本提案手法に基づく解析を行った結果である。健全な領域と損傷領域の弾性波速度はそれぞれ４０００ｍ／ｓ、２０００ｍ／ｓである。図６Ｂ、図６Ｃ、図６Ｅ及び図６Ｆに示すシミュレーション結果より、それぞれの構造物モデル図６Ａ、図６Ｂで示した損傷領域に対応する領域が、信頼度マップ及び速度場マップにおいて反映した結果になっていることが分かる。

以上のように構成された構造物評価システム１００によれば、構造物の評価に要する時間を削減することが可能になる。具体的には、構造物評価システム１００では、弾性波から得られる信頼度を取得し、取得した信頼度を用いて信頼度マップを生成する。これにより、従来のような同時反復法により繰り返し計算する過程を省くことができるため、計算時間を大幅に削減される。そのため、構造物の評価に要する時間を削減することが可能になる。
さらに、構造物の速度場マップのみならず信頼度マップも生成することによって、速度場だけでは検出できない構造物の情報を検出することができる。

以下、構造物評価システム１００の変形例について説明する。
ＡＥセンサ１０は、増幅器１１を内蔵していてもよい。このように構成される場合、構造物評価システム１００は増幅器１１を備えなくてよい。
本実施形態では、評価部３１が、信頼度マップと速度場マップを生成することによって構造物の評価を行う構成を示したが、評価部３１は信頼度マップのみを生成することによって構造物の評価を行うように構成されてもよい。

評価部３１は、信頼度マップを新たに生成した場合、前回までに生成された同じ評価領域の信頼度マップと、新たに生成した信頼度マップとを用いて信頼度マップを更新するように構成されてもよい。ここで、前回までに生成された同じ評価領域の信頼度マップとは、新たに生成された信頼度マップより以前に生成された同じ評価領域の信頼度マップを表す。このように構成される場合、評価部３１は、例えば、新たに生成した信頼度マップを含めたこれまでの信頼度マップの分割領域における信頼度の平均値を分割領域毎に算出し、算出した値を更新値として各分割領域に割り当てることによって信頼度マップを更新する。また、評価部３１は、速度場マップにおいても信頼度マップと同様に、新たに生成した信頼度マップから得られた速度場マップと、前回までの速度場マップとを用いて速度場マップを更新する。このように構成される場合、評価部３１は、例えば、新たに生成した速度場マップを含めたこれまでの速度場マップの分割領域における弾性波伝播速度ｖの平均値を分割領域毎に算出し、算出した値を更新値として各分割領域に割り当てることによって速度場マップを更新する。ここで、前回までの速度場マップとは、新たに生成された速度場マップより以前に生成された同じ評価領域の速度場マップを表す。

具体的な内容を図７Ａ〜図７Ｄに示す。
図７Ａは新たに生成された信頼度マップであり、図７Ｂは前回までの信頼度マップである。図７Ｂでは、一例として、前回までに一度しか信頼度マップが生成されていないものとして図５Ｂに示した信頼度マップを前回までの信頼度マップとして用いている。図７Ａでは、図５Ａで示した領域と異なる領域に弾性波の発生源５１が存在している。なお、図７Ａでは、図５Ａと同様の評価領域の信頼度マップを生成しているため、分割領域４１において劣化が生じている。

信頼度マップ生成部３１６は、図７Ａに示す信頼度マップと、図７Ｂに示す信頼度マップとを用いて、分割領域毎に分割領域に割り当てられた値の平均値を算出する。そして、信頼度マップ生成部３１６は、算出した値を更新値として各分割領域に割り当てることによって信頼度マップを更新する。更新された信頼度マップを図７Ｃに示す。また、更新された速度場マップを図７Ｄに示す。

上記のように構成されることによって、信頼度マップ及び速度場マップを更新する度に劣化が生じている領域の信頼度や弾性波伝播速度ｖが他の領域に比べて低い値になる。そのため、信頼度マップ及び速度場マップを更新することによって、劣化が生じている領域を精度よく検出することが可能になる。
本実施形態では、マップ生成部３１５が、信頼度マップ及び速度場マップを更新する際、過去に生成された信頼度マップ及び速度場マップ全てを用いる構成を示したが、これに限定される必要はない。例えば、マップ生成部３１５は、信頼度マップ及び速度場マップを更新する際に、過去数回（例えば、過去１回、過去２回など）前までに生成された信頼度マップ及び速度場マップを用いるように構成されてもよい。

（第２の実施形態）
図８は、第２の実施形態における構造物評価システム１００ａのシステム構成を示す図である。構造物評価システム１００ａは、複数のＡＥセンサ１０−１〜１０−ｎ、複数の増幅器１１−１〜１１−ｎ、複数のＡ／Ｄ変換器１２−１〜１２−ｎ、信号処理部２０、無線送信部２１及び構造物評価装置３０ａを備える。構造物評価装置３０ａは、評価部３１、出力部３２及び無線受信部３３を備える。第２の実施形態では、信号処理部２０と、構造物評価装置３０ａとの間を無線通信によって接続する。この場合、無線送信部２１は、信号処理部２０から出力された送信データを構造物評価装置３０ａに送信する。無線受信部３３は、無線送信部２１から送信された送信データを受信し、受信した送信データを評価部３１に出力する。無線送信部２１と無線受信部３３との間の無線の周波数帯は、例えば２．４ＧＨｚ、９２０ＭＨｚ帯（日本国内においては９１５ＭＨｚ〜９２８ＭＨｚ）等のいわゆるＩＳＭバンド（Industry Science Medical Band）を用いることができる。

このように構成されることによって、ＡＥセンサ１０、増幅器１１、Ａ／Ｄ変換器１２、信号処理部２０及び無線送信部２１をセンサノードとして、評価対象となる橋梁等の構造物に設置し、構造物評価装置３０ａを監視室に設置することが可能になり、遠隔地から構造物の劣化状態をモニタリングすることも可能になる。
第２の実施形態は、第１の実施形態と同様に変形されてもよい。

（第３の実施形態）
図９は、第３の実施形態における構造物評価システム１００ｂのシステム構成を示す図である。構造物評価システム１００ｂは、複数のＡＥセンサ１０−１〜１０−ｎ、複数の増幅器１１−１〜１１−ｎ、複数のＡ／Ｄ変換器１２−１〜１２−ｎ、信号処理部２０、無線送信部２１、選択部２２及び構造物評価装置３０ｂを備える。構造物評価装置３０ｂは、評価部３１、出力部３２及び無線受信部３３を備える。選択部２２は、信号の信頼度及び特徴量の情報に応じて、評価に利用する送信データを選択する。例えば、選択部２２は、信号の特徴量における振幅が所定の閾値以上の送信データのみ無線送信部２１に出力する。また、選択部２２は、信号の信頼度が所定の閾値以上の送信データのみ無線送信部２１に出力する。

このように構成されることによって、無用なノイズ情報を送信データとして送信することが抑制され、送信側の消費電力を削減することが可能になる。また、無用なノイズ情報を送信データとして送信することによる構造物の評価の劣化を抑制することも可能になる。
構造物評価システム１００ｂでは、無線送信部２１及び無線受信部３３を備えなくてもよい。このように構成される場合、選択部２２は、上記のように選択した送信データを構造物評価装置３０ｂに出力する。
第３の実施形態は、第１の実施形態と同様に変形されてもよい。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、構造物より発生した弾性波を検出する複数のＡＥセンサ１０と、弾性波に対して信号処理を行うことによって信頼度を取得する信号処理部２０と、取得された信頼度に基づいて、構造物の健全性を評価する評価部３１とを持つことにより、構造物の評価に要する時間を削減することができる。

上記各実施形態において、信号処理部２０は、構造物評価装置３０に備えられていてもよい。このように構成される場合、第２の実施形態では、信号処理部２０及び無線送信部２１が構造物評価装置３０ａに備えられる。また、第３の実施形態では、信号処理部２０、無線送信部２１及び選択部２２が構造物評価装置３０ｂに備えられる。

本実施形態で示した構造物評価システム１００に関し、以下の付記を開示する。
（付記１）
構造物より発生した弾性波を検出する複数のセンサと、
前記複数のセンサが検出した弾性波に対して信号処理を行うことによって得た前記弾性波の発生源から前記複数のセンサまでの前記弾性波の信頼度を取得する信号処理部と、
前記弾性波の到達時刻に基づいて前記弾性波の速度を標定し、前記速度と、取得された前記信頼度とに基づいて、前記構造物の健全性を評価する評価部と、
を備える構造物評価システム。
（付記２）
前記評価部は、前記速度と、取得された前記信頼度とに基づいて、前記構造物の評価領域における速度と前記信頼度との関係を表す速度場マップを生成する、付記１に記載の構造物評価システム。
（付記３）
前記評価部は、前記速度場マップ上で信頼度が高い領域ほど速度が高く、信頼度が低い領域ほど速度が低くなるように前記速度場マップを生成する、付記２に記載の構造物評価システム。
（付記４）
前記評価部は、速度場マップを新たに生成した場合、前回までに生成された同じ評価領域の速度場マップと、新たに生成した前記速度場マップとを用いて速度場マップを更新する、付記１から３のいずれか一項に記載の構造物評価システム。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１０（１０−１〜１０−ｎ）…ＡＥセンサ，１１（１１−１〜１１−ｎ）…増幅器，１２（１２−１〜１２−ｎ）…Ａ／Ｄ変換器，２０…信号処理部，３０…構造物評価装置，３１…評価部，３２…出力部，２０１…波形整形フィルタ，２０２…ゲート生成回路，２０３…信頼度算出部，２０４…到達時刻決定部，２０５…特徴量抽出部，２０６…送信データ生成部，２０７…メモリ，２０８…出力部，３１１…取得部，３１２…メモリ，３１３…イベント抽出部，３１４…位置速度算出部，３１５…マップ生成部，３１６…信頼度マップ生成部，３１７…速度場マップ生成部

Claims (8)

1. 構造物より発生した弾性波を検出する複数のセンサと、
   前記複数のセンサが検出した弾性波に対して信号処理を行うことによって得られる過去の統計データに対する最新データの意外性の度合を表す値である信頼度であって、前記構造物における評価対象領域を分割する複数の領域のうち前記弾性波の発生源から前記複数のセンサまでの前記弾性波の移動経路上で前記弾性波が通過する領域における前記弾性波の信頼度を取得する信号処理部と、
   取得された前記信頼度に基づいて、前記構造物の健全性を評価する評価部と、
   を備える構造物評価システム。
2. 前記評価部は、前記構造物の健全性の評価領域を複数の領域に分割し、分割後の領域に対して前記信頼度に応じた値を割り当てることによって、前記評価領域の健全性を表す信頼度マップを生成する、請求項１に記載の構造物評価システム。
3. 前記評価部は、第１の信頼度マップを新たに生成した場合、前記第１の信頼度マップよりも以前に生成された同じ評価領域の第２の信頼度マップと、前記第１の信頼度マップとを用いて信頼度マップを更新する、請求項２に記載の構造物評価システム。
4. 前記評価部は、前記弾性波の到達時刻に基づいて前記弾性波の速度を標定し、前記速度と、信頼度マップとを用いて、前記構造物の評価領域における速度と前記信頼度との関係を表す速度場マップを生成する、請求項１から３のいずれか一項に記載の構造物評価システム。
5. 前記評価部は、前記信頼度マップ上で信頼度が高い領域ほど前記速度場マップ上で速度が高く、信頼度が低い領域ほど前記速度場マップ上で速度が低くなるように前記速度場マップを生成する、請求項４に記載の構造物評価システム。
6. 前記信頼度に応じて前記評価に利用する弾性波のデータを選択する選択部をさらに備え、
   前記評価部は、選択された前記データに応じた信頼度を用いて前記構造物の健全性を評価する、請求項１から５のいずれか一項に記載の構造物評価システム。
7. 構造物より発生した弾性波に対して信号処理を行うことによって得られる過去の統計データに対する最新データの意外性の度合を表す値である信頼度であって、前記構造物における評価対象領域を分割する複数の領域のうち前記弾性波の発生源から、前記弾性波を検出する複数のセンサまでの前記弾性波の移動経路上で前記弾性波が通過する領域における前記弾性波の信頼度に基づいて、前記構造物の健全性を評価する評価部、
   を備える構造物評価装置。
8. 構造物より発生した弾性波に対して信号処理を行うことによって得られる過去の統計データに対する最新データの意外性の度合を表す値である信頼度であって、前記構造物における評価対象領域を分割する複数の領域のうち前記弾性波の発生源から、前記弾性波を検出する複数のセンサまでの前記弾性波の移動経路上で前記弾性波が通過する領域における前記弾性波の信頼度を取得する信号処理ステップと、
   取得された前記信頼度に基づいて、前記構造物の健全性を評価する評価ステップと、
   を有する構造物評価方法。