JP6618846B2 - 管理装置および制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、監視対象物にセンサを分散配置し、各センサの計測データに基づいて監視対象物の状態を監視するセンサネットワークの技術に関する。

トンネル、橋梁、高架線、建物、地盤、傾斜地といった監視対象物に分散設置した多数のセンサでなる無線センサネットワークを利用して、監視対象物の状態を監視する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１３−１０９４３１号公報

無線センサネットワークにおいて、あるセンサの計測結果が、ある変状の兆候を示している場合には、例えば、次のような対処法が望まれる。すなわち、第１の対処法は、その変状の兆候を示したセンサの計測時間間隔を短縮して計測頻度を増加させることである。第２の対処法は、変状の兆候を示したセンサ以外のセンサについても、計測時間間隔を短縮して計測頻度を増加させることである。

何れの対処法も、計測頻度を増加させることで時間的に密度の高い詳細なデータを取得する方策である。これは、注意や警戒を要する事象の一刻も早い発生検知を可能としたり、検知の確度（正確性）を上げることを目的としている。

そこで、上述の対処法を具体的に実現する単純な方法として、変状の兆候が少しでも現れた場合には、全てのセンサの計測頻度を増加させれば良いとも考えられる。

しかしながら、無線センサネットワークに利用されるセンサは、通常、バッテリ駆動である。そのため、できるだけ計測に係る動作頻度を低減させて電力消費を抑え、バッテリの交換に要するメンテナンスコストを低減させたいという要望がある。

そのため、計測頻度を増加させるセンサを適切に選定する技術や、計測頻度を増加させる時機を適切に判断するための技術が要求される。
本発明は、上記事情に鑑みて考案されたものである。

上述した課題を解決するための第１の発明は、バッテリ（例えば、図２のバッテリ３９）及び無線通信部（例えば、図２の無線通信部３３）を有する計測頻度を設定変更可能な複数のセンサ（例えば、図１のセンサＳ）を監視対象物（例えば、図１の監視対象物１０）に分散配置し、前記センサそれぞれの計測データに基づいて管理装置（例えば、図１の管理装置２０）が前記監視対象物の状態を監視するセンサネットワークの前記管理装置であって、
前記計測データに基づく所定の相関関係算出処理を実行して、所定の関係性を有する前記センサの組み合わせを算出する算出手段（例えば、図９の関係センサ組算出部２１２）と、
前記組み合わせの変化が所定の監視レベルに達したことを示す所定の検出条件を満たしたかを判定する変化判定手段（例えば、図９の検出部２１６）と、
前記変化判定手段により満たしたと判定された場合に、前記組み合わせに基づいて前記計測頻度を変更するセンサを選定する選定手段（例えば、図９の設定変更センサ選定部２１８）と、
前記選定手段により選定されたセンサの前記計測頻度を、前記変化判定手段により満たさないと判定されたときよりも高頻度となるように設定変更する制御を行う計測頻度設定制御手段（例えば、図９の設定変更制御部２２０）と、
を備えた管理装置である。

また、他の発明として、バッテリ及び無線通信部を有する計測頻度を設定変更可能な複数のセンサを監視対象物に分散配置し、前記センサそれぞれの計測データに基づいて管理装置が前記監視対象物の状態を監視するセンサネットワークの制御方法であって、
前記計測データに基づく所定の相関関係算出処理を実行して、所定の関係性を有する前記センサの組み合わせを算出することと（例えば、図３のステップＴ５〜Ｔ７）、
前記組み合わせの変化が所定の監視レベルに達したことを示す所定の検出条件を満たしたかを判定することと（例えば、図３のステップＴ９）、
前記検出条件を満たしたと判定された場合に、前記組み合わせに基づいて前記計測頻度を変更するセンサを選定することと（例えば、図３のステップＴ１３）、
前記選定されたセンサの前記計測頻度を、前記検出条件を満たさないと判定されたときよりも高頻度となるように設定変更する制御を行うことと（例えば、ステップＴ１５）、
を含む制御方法を構成することとしてもよい。

この第１の発明等によれば、計測データに基づく所定の関係性を有するセンサの組み合わせが算出され、その組み合わせの変化が所定の検出条件を満たすことで所定の監視レベルに達したことが検出された場合には、その組み合わせに基づいて計測頻度を変更するセンサが選定されて、当該センサの計測頻度が高頻度となるように設定変更される。すなわち、計測データに基づく所定の関係性を有するセンサの組み合わせの変化が、所定の検出条件を満たすような変化である場合には、監視対象物に何らかの変状、或いは変状の兆候が発生していると言えるため、この時機を適切に検出することができる。そして、検出条件を満たすように変化した組み合わせに基づいて、計測頻度を変更するセンサが選定されるため、計測頻度を変更するセンサを適切に選定することができる。

第２の発明は、
前記算出手段が、前記相関関係算出処理を実行することで前記センサ間の相関関係指標値を算出し、当該相関関係指標値に基づいて当該センサ間の前記関係性の有無を判定し、
前記計測頻度設定手段が、前記選定手段により選定されたセンサの前記相関関係指標値に基づいて、設定変更する計測頻度を決定する、
第１の発明の管理装置である。

この第２の発明によれば、センサ間の関係性の有無の判定に用いた相関関係指標値に基づいて、設定変更する計測頻度を決定することができる。従って、センサ間の関係性と計測頻度とを関連付けて計測頻度を設定変更することが可能になるため、より適切な計測頻度に設定変更することが可能となる。

第３の発明は、
前記算出手段が、前記相関関係算出処理においてマハラノビス距離を前記相関関係指標値として算出し、前記マハラノビス距離が長いことを示す所定の長大閾値条件を満たした前記センサ間を前記関係性有りと判定する、
第２の発明の管理装置である。

この第３の発明によれば、相関関係指標値としてマハラノビス距離を利用することができる。

第４の発明は、
前記算出手段が、前記相関関係算出処理により算出された前記相関関係指標値が所定の依存関係条件を満たす前記センサ間を前記関係性有りと判定する、
第２の発明の管理装置である。

この第４の発明によれば、相関関係指標値が所定の依存関係条件を満たす場合に、互いのセンサ間に依存関係があるとみなして、当該センサ間を関係性有りと判定することができるようになる。従って、検出条件を満たすような依存関係の変化が生じた場合に、計測頻度を増加させることができるようになる。

第５の発明は、
前記変化判定手段が、複数の前記監視レベルそれぞれの前記検出条件を満たすかを判定し、
前記計測頻度設定手段が、前記変化判定手段により満たしたと判定された前記検出条件に係る監視レベルが高いほど、前記計測頻度を増加させるように設定変更する（例えば、図８の計測頻度設定データ３７０）、
第１〜第４の何れかの発明の管理装置である。

この第５の発明によれば、より高い監視レベルの検出条件が満たされるほど、計測頻度を増加させることができるようになる。

第６の発明は、
前記検出条件が、監視対象とする変状事象別、及び／又は、前記複数のセンサの中から予め定められた基準センサ別に複数定められており（例えば、図６の第１の検出条件データ３６１，図７の第２の検出条件データ３６２）、
前記変化判定手段が、前記検出条件それぞれを満たしたかを判定し、
前記選定手段が、前記変化判定手段により満たしたと判定された前記検出条件に係る前記組み合わせに基づき、前記計測頻度を変更するセンサを選定する、
第１〜第５の何れかの発明の管理装置である。

この第６の発明によれば、監視対象とする変状事象別、及び／又は、複数のセンサの中から予め定められた基準センサ別に検出条件が定められており、何れかの検出条件を満たした場合に、満たした検出条件に係るセンサの組み合わせに基づいて、計測頻度を変更するセンサが選定される。よって、計測頻度を変更するセンサの選定をより適切に行うことが可能となる。

より具体的には、第７の発明として、
前記検出条件が、少なくとも前記基準センサ別に複数定められており、
前記選定手段が、前記変化判定手段により満たしたと判定された前記検出条件に係る前記組み合わせのうち、当該検出条件に係る前記基準センサと、当該基準センサとの間で前記関係性を有すると判定されたセンサとを、前記計測頻度を変更するセンサとして選定する、
第６の発明の管理装置を構成することとしてもよい。

第８の発明は、
前記検出条件が、前記監視レベルに達する場合に取り得る前記組み合わせの時系列な変化経過を示す時系列変化パターンに基づいて定められており、
前記変化判定手段が、前記算出手段により算出された前記センサの組み合わせの時系列経過を前記時系列変化パターンと比較して前記検出条件を満たすかを判定する、
第１〜第７の何れかの発明の管理装置である。

この第８の発明によれば、所定の関係性を有するセンサの組み合わせの時系列経過でもって、検出条件を満たすかが判定されるため、計測頻度を増加させる時機をより適確に判断することが可能となる。

センサネットワークシステムの構成の一例を示す図。 センサの構成を説明するための図。 センサネットワーク制御処理の流れを説明するためのフローチャート。 関係性の判定手法の一例を説明するための図。 関係センサ組の時系列変化を説明するための図。 第１の検出条件データの例を示す図。 第２の検出条件データの例を示す図。 計測頻度設定データの例を示す図。 管理装置の構成の一例を示す図。

図１は、本実施形態のセンサネットワークシステム１の構成の一例を示す図である。また、図２は、センサネットワークシステム１に用いられるセンサＳの機能構成を示す図である。センサネットワークシステム１は、監視対象物１０の各所に分散配置された多数のセンサＳでなるセンサネットワークと、中継装置１５と、管理装置２０とを備えて構成される。各センサＳと中継装置１５との間は無線通信で接続され、中継装置１５と管理装置２０との間はネットワークＮで通信接続されている。ネットワークＮは、データ通信が可能な通信路を意味し、専用線（専用ケーブル）やイーサネット（登録商標）等によるＬＡＮ（Local Area Network）の他、電話通信網やケーブル網、インターネット等の通信網を含む意味であり、また、通信方法については有線／無線を問わない。

監視対象物１０は、例えば、トンネル、橋梁、高架線、建物、地盤、傾斜地といった、センサネットワークの監視対象として想定される対象物であれば何れでも構わない。

センサＳは、温度センサや照度センサ、歪みセンサ、振動センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ等の複数種類のセンサが含まれる。各センサＳは計測頻度設定値３８に設定された計測頻度に応じた計測時間間隔で計測を行って、計測データを中継装置１５へ送信する。中継装置１５は、各センサＳから送信された計測データを随時、管理装置２０へ送信する。本実施形態では、中継装置１５は、各センサＳから送信されてきた計測データを直ちに管理装置２０に送信する構成とするが、各センサＳの最も高い計測頻度（最も短い計測時間間隔）よりも高い頻度（短い時間間隔）で送信することとして、その間は計測データを蓄積して纏めて管理装置２０へ送信することとしても良い。

センサＳは、図２に示すように、計測部３１と、無線通信部３３と、タイマ３５と、メモリ３７と、バッテリ３９とを備える。計測部３１は、当該センサＳの主たる機能部であり、例えば加速度センサであれば加速度といった、計測対象の物理量やその変化量を計測する装置である。タイマ３５は、メモリ３７に記憶されている計測頻度設定値３８に設定された計測頻度に応じた計測時間間隔を計測する計時部である。バッテリ３９は、センサＳの動作電力を供給するための二次電池や乾電池等である。バッテリ３９の蓄電電力が無くなる前に、センサＳの交換、或いは、バッテリ３９の交換が行われる。

管理装置２０は、コンピュータによって実現され、そのコンピュータのシステム構成としては、１台のコンピュータ装置で構成することとしてもよいし、複数台のコンピュータ装置が通信網を介して接続された構成としてもよい。管理装置２０が中継装置１５を介さずに各センサＳと無線通信を行う構成とすることも可能である。その場合には中継装置１５が不要となる。

管理装置２０は、各センサＳの計測データに基づいて監視対象物１０の変状の発生、或いは、変状の兆候を検知して、警報や注意報を発する。また、各センサＳの計測頻度を設定変更する制御を行う。具体的には、各センサＳの計測データに基づく所定の相関関係算出処理を実行して、所定の関係性を有するセンサＳの組み合わせを算出し、算出した組み合わせの変化が所定の監視レベルに達したことを示す所定の検出条件を満たした場合に、当該組み合わせに基づいて計測頻度を変更するセンサＳを選定する。そして、選定したセンサＳの計測頻度を、検出条件を満たさなかったと判定されたときよりも高頻度となるように設定変更する。

管理装置２０が行う処理について、より詳細に説明する。図３は、管理装置２０が行う処理であるセンサネットワーク制御処理の流れを説明するためのフローチャートである。
まず、管理装置２０は、初期動作として、各センサＳからの計測データの取得を開始する（ステップＴ１）。そして、監視を行う検査頻度（検査周期ともいえる）に従って、検査タイミングの到来ごとにステップＴ５〜Ｔ２７の処理を行う（ステップＴ３：ＹＥＳ）。検査タイミングは、各センサＳに設定されている最も高い計測頻度（最も短い計測時間間隔）に応じて設定され（ステップＴ１７，Ｔ２７）、例えば、当該最も高い計測頻度と同等に設定することができる。

検査タイミングが到来すると（ステップＴ３：ＹＥＳ）、管理装置２０は、各センサＳ間の相関関係指標値を算出する相関関係算出処理を実行し（ステップＴ５）、算出した相関関係指標値を用いて所定の関係性を有するセンサＳの組み合わせである関係センサ組を判定する（ステップＴ７）。

相関関係算出処理および関係センサ組の判定について具体的な手法を２つ説明する。第１の手法はＭＴ（マハラノビス・タグチ）法を用いた手法であり、第２の手法は依存関係に基づく手法である。

第１の手法について説明する。図４は、第１の手法に基づくセンサＳ間の関係性の判定を説明するための図である。図４では、２つのセンサＳ１，Ｓ２を判定対象とした例を示している。第１の手法では、２つのセンサＳの計測データ間の関係性は、各センサＳそれぞれの過去の所定期間における計測データを多変数としたＭＴ（マハラノビス・タグチ）法を用いて判定する。ＭＴ法自体は公知であるため、詳細な説明は省略するが、本実施形態の第１の手法への適用に当たっての具体的な応用内容を説明する。まず、図４において、計測時刻ｔ_０を検査タイミングにおける判定対象の時刻とする。この判定対象時刻ｔ_０から遡った過去の所定期間における各計測時刻ｔ_−１，ｔ_−２、・・におけるセンサＳ１，Ｓ２それぞれの計測データＤ_１−１，Ｄ_１−２、・・，Ｄ_２−１，Ｄ_２−２、・・を単位空間とし、時刻ｔ_０におけるセンサＳ１，Ｓ２それぞれの計測データＤ_１−０，Ｄ_２−０を判定対象サンプルとして、単位空間と判定対象サンプルとの間のマハラノビス距離を算出する。マハラノビス距離が所定の閾値以下ならば“関係性無し”と判定し、閾値を超えるならば“関係性有り”と判定する。すなわち、ここで言う“関係性有り”とは、センサＳ１，Ｓ２間の状態が、通常状態（平常状態）の関係を超えた状態（例えば、変状状態、或いは変状の兆候を示している状態）にあることを意味する。換言すると、“関係性無し”とは、センサＳ１，Ｓ２間の状態が通常状態（平常状態）に相応する状態にあることを意味する。

第１の手法では、マハラノビス距離が相関関係指標値に相当し、マハラノビス距離の算出が相関関係算出処理に相当する。そして、関係性有りと判定したセンサＳ間の組み合わせに基づいて関係センサ組が判定される。

例えば、図５に一例を示すように、収集された計測データから、計測時刻ｔ別の関係センサ組を算出することができる。図５において、時刻ｔ１においては、センサＳ１とＳ２間、Ｓ１とＳ５間、Ｓ２とＳ５間が関係性有りと判定されている。このときの関係性有りと判定されたセンサ間の組み合わせを関係センサ組αとする。時刻ｔ２，ｔ３でも同様の関係センサ組αが判定されているが、時刻ｔ４では、関係性有りと判定されたセンサ間の組み合わせが変化して、センサＳ１とＳ２間、Ｓ１とＳ５間、Ｓ１とＳ３間、Ｓ３とＳ５間で関係性有りと判定されている。このときの関係性有りと判定されたセンサ間の組み合わせを関係センサ組γとする。このように、関係センサ組が、検査タイミングの到来毎に判定されることとなる。

また、図５のセンサ間に記した数値は、正規化したマハラノビス距離の一例を示している。ここでは、関係性有りとするマハラノビス距離の閾値を０．６とし、この閾値以上に長大なマハラノビス距離の場合に関係性有りとした。

次に第２の手法について説明する。第２の手法では、２つのセンサＳ間の計測データについて多変量自己回帰モデル（ＶＡＲ）を適用し、ＶＡＲで求めた予測値と実測値とのズレに基づいてその２つのセンサＳ間の依存関係指標値を決定する。この依存関係指標値が相関関係指標値に相当する。

センサＳａとセンサＳｂ間の依存関係指標値を算出する場合を例に挙げて説明する。まず、センサＳａが計測する予測値ａ＾_ｔを算出する時系列モデルを構築する。具体的には、予測値ａ＾_ｔを目的変数とし、センサＳａの過去の測定データ｛ａ_ｔ-１，ａ_ｔ-２，…，ａ_ｔ-ｋ｝及びセンサＳｂの過去の測定データ｛ｂ_ｔ-１，ｂ_ｔ-２，…，ｂ_ｔ-ｋ｝を説明変数とする回帰分析により次式（１）の定数β（β_ａ１，β_ａ２，…，β_ａｋ，β_ｂ１，β_ｂ２，…，β_ｂｋ）を決定する。
ａ＾_ｔ＝β_０
＋β_ａ１×ａ_ｔ-１＋β_ａ２×ａ_ｔ-２＋…
＋β_ｂ１×ｂ_ｔ-１＋β_ｂ２×ｂ_ｔ-２＋… ・・・式（１）

次に、検査タイミングである時刻ｔ〜過去所定時間分までのセンサＳａによる実測値（計測データ）の平均値ａ_ｍを算出し、次式（２）にて求めた時系列モデルの決定係数を算出する。
決定係数＝Σ_ｔ（ａ＾_ｔ-ａ_ｔ）^２／Σ_ｔ（ａ_ｔ-ａ_ｍ）^２ ・・・式（２）

そして、算出した決定係数の値を、センサＳａとセンサＳｂ間の依存関係指標値とする。依存関係指標値は、センサＳ間の相関関係の強さを示す値とも言うことができる。
第２の手法では、依存関係指標値（決定係数の値）が相関関係指標値に相当し、依存関係指標値の算出が相関関係算出処理に相当する。そして、依存関係指標値が所定の基準値以上の場合を関係性有りと判定することで、関係センサ組が判定される。

この第２の手法によって判定された関係センサ組も、例えば、図５のように示すことができる。この場合の図５に示したセンサＳ間の数値は、依存関係指標値（その正規化した値）となる。依存関係指標値が所定の基準値以上となったセンサＳ間の組み合わせが関係センサ組として、各時刻（各検査タイミング）で判定されることとなる。

図３に戻り、当該検査タイミングにおける関係センサ組の判定まで終了した（ステップＴ７）の後、管理装置２０は、関係センサ組の変化が、所定の監視レベルに達したことを示す所定の検出条件を満たしたかを判定する（ステップＴ９）。この判定に用いる検出条件のデータの例を図６，７に示す。

図６は、第１の検出条件データ３６１（検出条件データ３６０）の例を示す図である。第１の検出条件データ３６１には、監視対象物１０で発生が想定される変状事象毎に、当該変状事象に対する基準センサと、各監視レベルに対応する関係センサ組の時系列変化パターンとが定められている。変状事象は、例えば、監視対象物１０の位置および当該位置に生じ得る状態変化（例えば、ひび割れや歪み、変位など）毎に定義される。各変状事象には、当該変状の発生或いは当該変状の予兆を検知する主たる役目を果たすセンサＳが、基準センサとして対応付けられる。図６の例では、変状事象“ａ”に対して基準センサとして“Ｓ１”が対応付けられている。

監視レベルは、本実施形態ではレベル１〜３の３つとするが、４以上であってもよいし１や２としてしもよい。第１の検出条件データ３６１には、当該変状事象に対する各監視レベルの検出条件として、関係センサ組の時系列変化パターンが複数定められている。例えば、図６において、関係センサ組の時系列変化が、α→α→α→γであった場合には、変状事象“ａ”の監視レベル１の検出条件が成立することを示している。図５に示した関係センサ組の時系列変化パターンがこの例に合致するため、判定された関係センサ組の時系列変化が図５に示す例のようであれば、変状事象“ａ”の監視レベル１に該当することとなる。また、図５に示した関係センサ組の時系列変化パターンにおいて、次の時刻で関係センサ組γが判定された場合には、図６における監視レベル２の時系列変化パターンに合致するため、そのときは変状事象“ａ”の監視レベル２に該当することとなる。

図６に示すように、同じ変状事象であっても、関係センサ組の時系列変化パターンには複数のパターンが定められている。何れかの時系列変化パターンに合致した場合には、対応する変状事象の対応する監視レベルに該当することとされる。

図７は、第２の検出条件データ３６２（検出条件データ３６０）の例を示す図である。図６に示した第１の検出条件データ３６１と同様、変状事象毎に、当該変状事象に対する基準センサが定められ、各監視レベル毎に検出条件が定められている。但し、第２の検出条件データ３６２の検出条件は、前回の検査タイミングにおける関係センサ組から、今回の検査タイミングにおける関係センサ組への変化に基づく条件とされ、基準センサに関する条件とされる。

具体的には、関係センサ組において、基準センサを基点として関係性有りと判定されたセンサＳ間の数を次数とし、この次数の変化量に着目する第１の判定と、基準センサを基点とする関係性有りと判定されたセンサＳ間の相関関係指標値を成分とする仮想ベクトルを求め、この仮想ベクトルの変化に着目する第２の判定とのＯＲ条件或いはＡＮＤ条件を検出条件とする。

例えば、図５の時刻ｔ４が今回の検査タイミングであり、時刻ｔ３が前回の検査タイミングであり、基準センサをセンサＳ１として検出条件を満たすかを判定することとする。時刻ｔ３の関係センサ組αでは、センサＳ１を基点として関係性有りと判定されたセンサＳ間はＳ１とＳ２間、Ｓ１とＳ５間の２つであるため、このときの次数は「２」である。時刻ｔ４の関係センサ組γでは、センサＳ１を基点として関係性有りと判定されたセンサＳ間はＳ１とＳ２間、Ｓ１とＳ３間、Ｓ１とＳ５間の３つであるため、このときの次数は「３」である。従って、第１の判定では、次数の変化量は「１」となる。

また、時刻ｔ３の関係センサ組αにおいてセンサＳ１を基点として関係性有りと判定されたセンサＳ間の相関関係指標値は、Ｓ１とＳ２間が「０．７」、Ｓ１とＳ５間が「０．７」である。同様に、時刻ｔ４の関係センサ組γにおいてセンサＳ１を基点として関係性有りと判定されたセンサＳ間の相関関係指標値は、Ｓ１とＳ２間が「０．９」、Ｓ１とＳ３間が「０．６」、Ｓ１とＳ５間「０．８」である。したがって、Ｓ１とＳ２間、Ｓ１とＳ３間、Ｓ１とＳ５間という３つの相関関係指標値を成分とする仮想ベクトルを、時刻ｔ３の関係センサ組αと、時刻ｔ４の関係センサ組γとで求めて、相互の仮想ベクトルの類似度を算出する。この類似度を仮想ベクトルの変化とするのが第２の判定である。

図７の例では、例えば、変状事象“ａ”について基準センサを“Ｓ１”とした監視レベル１の検出条件として、次数変化量が「１」、或いは、仮想ベクトルの類似度がＭ１以上Ｍ２未満の場合が定められている。図５の時刻ｔ４を今回の検査タイミングとするならば、次数変化量が「１」であるため、この検出条件を満たすこととなる。

検出条件として、第１の検出条件データ３６１に基づく検出条件と、第２の検出条件データ３６２に基づく検出条件との２つを説明したが、どちらを用いることとしてもよい。また、両者を用いて、どちらか一方の検出条件に合致した場合には、当該検出条件に合致したと判定することとしてもよい。

図３に戻る。管理装置２０は、各検出条件を満たすかを判定した後、何れかの検出条件を満たすと判定した場合には（ステップＴ９：ＹＥＳ）、当該検出条件に係る変状事象が、当該検出条件に係る監視レベルに達したことを示しているため、その旨を報知する処理を行う（ステップＴ１１）。警報や注意報となる所定の音声を出力したり、所定の表示をしたり、所定の通知を外部に発信する等の報知処理を行う。

次いで、計測頻度を設定変更するセンサＳの選定を行う（ステップＴ１３）。具体的には、ステップＴ１１で満たしたと判定された検出条件に係る基準センサとの間で関係性を有するセンサを、計測頻度の変更対象として選定する。

例えば、図５において、今回の検査タイミングが時刻ｔ４であり、図６に示した第１の検出条件データ３６１の変状事象“ａ”の監視レベル１の検出条件を満たすと判定されたとする。その場合、当該検出条件に係る基準センサはセンサＳ１であるため、まず、センサＳ１が計測頻度の変更対象として選定される。また、検出条件を満たすと判定された直前の時刻ｔ３における関係センサ組αにおいて、基準センサであるセンサＳ１と関係性を有するセンサ（センサＳ２，Ｓ５）が、計測頻度の変更対象として選定される。

なお、検出条件を満たすと判定された直前の時刻における関係センサ組から、計測頻度の変更対象とするセンサを選定することとしたが、検出条件を満たすと判定された時刻における関係センサ組から、計測頻度の変更対象とするセンサを選定することとしてもよい。上述の例であれば、時刻ｔ４の関係センサ組γにおいて、基準センサであるセンサＳ１と関係性を有するセンサ（センサＳ２，Ｓ３，Ｓ５）が、計測頻度の変更対象として選定される。勿論、この場合でも基準センサは計測頻度の変更対象として選定される。

また、検出条件を満たすと判定された直前の時刻における関係センサ組と、満たすと判定された時刻における関係センサ組との両方から、計測頻度の変更対象とするセンサを選定してもよい。

センサの選定を行った後（ステップＴ１３）、管理装置２０は、選定したセンサＳの計測頻度の設定を変更する制御を行う（ステップＴ１５）。例えば、図８に示すような計測頻度設定データ３７０に基づき、ステップＴ９で満たしたと判定した検出条件に係る監視レベルに応じた計測頻度を、ステップＴ１３で選定したセンサＳに設定する制御を行う。中継装置１５を介して、選定したセンサＳそれぞれに、計測頻度設定値３８（図２参照）を設定変更するよう、指示信号を送信することで実現される。

なお、設定変更する計測頻度は、検出条件を満たさないと判定されていたときと比べて増加する（計測時間間隔が短くなる）頻度であればよい。
例えば、基準センサと選定したセンサＳとの間の相関関係指標値を利用して、設定変更する計測頻度を決定することとしてもよい。具体例を挙げると、当該センサＳが計測頻度の設定変更対象として選定されたときの関係センサ組において、当該センサＳと基準センサとの間の相関関係指標値が「０．６」であったとする。そして、基準センサに対しては、図８を参照して決定された計測頻度、例えば、監視レベル２に係る検出条件が満たされたために、計測頻度が「１回／時」として通常時より「２４倍」の頻度が設定されたとする。その場合には、相関関係指標値「０．６」と、基準センサに設定された計測頻度「２４倍」とを乗算した「１４．４倍」の頻度を、当該センサＳの計測頻度として設定することとする。

図３に戻り、計測頻度の設定変更制御を行った後（ステップＴ１５）、管理装置２０は、検査の頻度を、設定変更した計測頻度に合わせて設定変更する（ステップＴ１７）。例えば、各センサＳのうち、最も高い計測頻度が更新された場合には、その計測頻度に応じた検査頻度に設定変更する。これにより、監視を行う検査間隔が、センサＳの計測頻度に応じた間隔となり、計測頻度が増加すると、それにつられて検査間隔が短くなって、変状の発生或いは変状の兆候をいち早く検知することが可能となる。また、監視レベルに応じた計測頻度に変更されるため、検知の正確性（確度）向上にも繋がる。

また、図３のステップＴ９において、検出条件を満たさないと判定された場合には（ステップＴ９：ＮＯ）、管理装置２０は、計測頻度を復元（例えばリセット）させるか否かを判定する（ステップＴ２１）。例えば、検出条件を満たさない状態が所定時間継続した場合には、計測頻度を復元すると判定することができる。

計測頻度を復元すると判定した場合には（ステップＴ２１：ＹＥＳ）、復元するセンサを選定して（ステップＴ２３）、当該センサの計測頻度を復元させる設定変更の制御を行い（ステップＴ２５）、検査頻度を更に設定変更して（ステップＴ２７）、ステップＴ３に処理を移行する。復元するセンサＳの選定（ステップＴ２３）は、従前に設定変更を行って、計測頻度を増加させていたセンサＳを選定することとすればよい。

また、計測頻度を復元しないと判定した場合には（ステップＴ２１：ＮＯ）、ステップＴ３へ処理を移行する。
ステップＴ３へ処理が以降された後は、管理装置２０は、ステップＴ３〜Ｔ２７の処理を繰り返し実行する。

次に、管理装置２０の構成について説明する。
図９は、管理装置２０の構成を説明するための図である。管理装置２０は、操作部４１０と、表示部４２０と、音出力部４３０と、通信部４４０と、処理部２００と、記憶部３００とを備えて構成させるコンピュータである。上述した通り、１台の装置として構成することとしてもよいし、複数台の装置を通信接続して構成することとしてもよい。

操作部４１０は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等の入力装置で実現され、なされた操作入力に応じた操作信号を処理部２００に出力する。表示部４２０は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等の表示装置で実現され、処理部２００からの表示信号に基づく各種表示を行う。音出力部４３０は、例えばスピーカ等の音出力装置で実現され、処理部２００からの音声信号に基づく各種音声出力を行う。通信部４４０は、例えば無線通信モジュールやルータ、モデム、有線用の通信ケーブルのジャックや制御回路等で実現される通信装置であり、外部装置（主には中継装置１５やセンサＳ）とのデータ通信を行う。

処理部２００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の演算装置や演算回路で実現され、記憶部３００に記憶されたプログラムやデータ、通信部４４０を介した外部装置からの受信データ等に基づいて、管理装置２０の全体制御を行うとともに、センサネットワークシステム１の統括制御を行う。

処理部２００は、機能的な処理ブロックとして、関係センサ組算出部２１２と、検出部２１６と、設定変更センサ選定部２１８と、設定変更制御部２２０と、検査頻度設定部２２２と、報知処理部２２４とを有する。これらの機能部は、処理部２００がプログラムを実行することでソフトウェア的に実現することとしてもよいし、専用の演算回路で実現することとしてもよい。本実施形態では前者のソフトウェア的に実現することとする。

関係センサ組算出部２１２は、各センサＳの計測データに基づく所定の相関関係算出処理を実行して、所定の関係性を有するセンサＳの組み合わせを関係センサ組として算出する。また、相関関係の算出に当たって、相関関係指標値を算出する相関関係指標値算出部２１４を有する。相関関係算出処理および関係センサ組の判定は、上述した第１の手法および第２の手法の何れを採用することとしてもよい。

検出部２１６は、関係センサ組の変化が所定の監視レベルに達したことを示す所定の検出条件を満たしたかを判定する。検出条件は、図６に示した第１の検出条件データ３６１を用いてもよいし、図７に示した第２の検出条件データ３６２を用いることとしてもよい。

設定変更センサ選定部２１８は、検出部２１６により満たしたと判定された検出条件に係る関係センサ組に基づいて、計測頻度を変更するセンサＳを選定する。

設定変更制御部２２０は、設定変更センサ選定部２１８により選定されたセンサＳの計測頻度を、検出条件を満たさないと判定されていたときよりも高頻度となるように設定変更する制御を行う。例えば、設定変更制御部２２０は、選定されたセンサＳの相関関係指標値に基づいて、設定変更する計測頻度を決定することとしてもよい。また、設定変更制御部２２０は、検出部２１６により満たしたと判定された検出条件に係る監視レベルが高いほど、計測頻度を増加させるように設定変更する制御を行う。計測頻度の設定変更は、センサＳの計測頻度設定値３８（図２参照）を更新させることで実現されるため、設定変更制御部２２０は、設定変更センサ選定部２１８によって選定されたセンサＳに、決定した計測頻度に応じた計測頻度設定値３８を更新記憶するように指示信号を送信する。

検査頻度設定部２２２は、各センサＳの計測データに基づく監視対象物１０の監視に当たり、監視のための検査を実行する頻度（時間間隔）を設定する。設定されているセンサＳの計測頻度のうち、最も高い計測頻度に応じた頻度に設定すると好適である。

報知処理部２２４は、検出部２１６が検出条件を満たすと判定した場合に、当該検出条件に係る変状事象と監視レベルとを装置外部に報せるための処理を行う。変状事象と監視レベルとを報せる音声を音出力部４３０から出力させたり、変状事象と監視レベルとを表示部４２０に表示させたり、変状事象と監視レベルとを報せる信号を外部装置へ出力させたりする。

記憶部３００は、ＲＯＭやＲＡＭ等のＩＣメモリや、ハードディスク等の記憶装置で実現され、処理部２００が管理装置２０を統合的に制御するためのプログラムやデータ等を記憶しているとともに、処理部２００の作業領域として用いられ、処理部２００が実行した演算結果や、通信部４４０からの受信データ等が一時的に格納される。

そして、記憶部３００には、センサネットワーク制御プログラム３１０と、センサＤＢ（データベース）３２０と、計測データ群３３０と、センサ間相関関係指標値データ３４０と、関係センサ組情報３５０と、検出条件データ３６０と、計測頻度設定データ３７０とが記憶される。

センサネットワーク制御プログラム３１０は、図３に示したセンサネットワーク制御処理を実現するためのプログラムであり、処理部２００が、センサネットワーク制御プログラム３１０を読み出して実行することで、関係センサ組算出部２１２、検出部２１６、設定変更センサ選定部２１８、設定変更制御部２２０、設定変更制御部２２０、検査頻度設定部２２２、報知処理部２２４として機能する。

センサＤＢ３２０は、各センサＳに関するデータを格納する。例えば、各センサＳについての、設置位置、計測する物理量等の種類、今現在設定されている計測頻度の設定値、無線通信の通信アドレス等の情報を格納する。

計測データ群３３０は、各センサＳが計測した計測データをセンサＳ別に時刻と対応付けて蓄積的に格納したデータである。

センサ間相関関係指標値データ３４０は、相関関係指標値算出部２１４によって算出される各センサ間の相関関係指標値を、センサの組み合わせ別に、算出した時刻と対応付けて蓄積的に格納したデータである。

関係センサ組情報３５０は、関係センサ組算出部２１２が判定した関係センサ組の情報を、判定した時刻と対応付けて蓄積的に格納したデータである。

検出条件データ３６０は、図６に示した第１の検出条件データ３６１や、図７に示した第２の検出条件データ３６２を格納する。

計測頻度設定データ３７０は、図８に一例を示した各監視レベル別の計測頻度の設定値のデータである。

以上のような構成を有することで、管理装置２０は、上述したセンサネットワーク制御処理を実現する。

本実施形態によれば、各センサＳの計測データに基づく所定の関係性を有するセンサＳの組み合わせ（関係センサ組）が算出され、その組み合わせの変化が所定の検出条件を満たすことで所定の監視レベルに達したことが検出された場合には、その組み合わせに基づいて計測頻度を変更するセンサＳが選定されて、当該センサＳの計測頻度が高頻度となるように設定変更される。すなわち、計測データに基づく所定の関係性を有するセンサＳの組み合わせの変化が、所定の検出条件を満たすような変化である場合には、監視対象物に何らかの変状、或いは変状とまでは言えない兆候が発生していると言えるため、この時機を適切に検出することができる。そして、検出条件を満たすように変化した組み合わせに基づいて、計測頻度を変更するセンサＳが選定されるため、計測頻度を変更するセンサＳを適切に選定することができる。

以上、本発明を適用した実施形態について説明したが、本発明を適用可能な形態は上記形態に限定されるものではなく、適宜構成要素の追加・省略・変更を施すことができる。

１ センサネットワークシステム
１０ 監視対象物
Ｓ センサ
３３ 無線通信部
３８ 計測頻度設定部
３９ バッテリ
２０ 管理装置
２００ 処理部
２１２ 関係センサ組算出部
２１４ 相関関係指標値算出部
２１６ 検出部
２１８ 設定変更センサ選定部
２２０ 設定変更制御部
２２２ 検査頻度設定部
２２４ 報知処理部

Claims (9)

1. バッテリ及び無線通信部を有する計測頻度を設定変更可能な複数のセンサを監視対象物に分散配置し、前記センサそれぞれの計測データに基づいて管理装置が前記監視対象物の状態を監視するセンサネットワークの前記管理装置であって、
   前記計測データに基づく所定の相関関係算出処理を実行して、所定の関係性を有する前記センサの組み合わせを算出する算出手段と、
   前記算出手段により算出された前記関係性を有する前記センサの組み合わせの時系列経過が所定の監視レベルに達したことを示す所定の検出条件を満たしたかを判定する変化判定手段と、
   前記変化判定手段により満たしたと判定された場合に、前記組み合わせに基づいて前記計測頻度を変更するセンサを選定する選定手段と、
   前記選定手段により選定されたセンサの前記計測頻度を、前記変化判定手段により満たさないと判定されていたときよりも高頻度となるように設定変更する制御を行う計測頻度設定制御手段と、
   を備えた管理装置。
2. 前記算出手段は、前記相関関係算出処理を実行することで前記センサ間の相関関係指標値を算出し、当該相関関係指標値に基づいて当該センサ間の前記関係性の有無を判定し、
   前記計測頻度設定制御手段は、前記選定手段により選定されたセンサの前記相関関係指標値に基づいて、設定変更する計測頻度を決定する、
   請求項１に記載の管理装置。
3. 前記算出手段は、前記相関関係算出処理においてマハラノビス距離を前記相関関係指標値として算出し、前記マハラノビス距離が長いことを示す所定の長大閾値条件を満たした前記センサ間を前記関係性有りと判定する、
   請求項２に記載の管理装置。
4. 前記算出手段は、前記相関関係算出処理により算出された前記相関関係指標値が所定の依存関係条件を満たす前記センサ間を前記関係性有りと判定する、
   請求項２に記載の管理装置。
5. 前記変化判定手段は、複数の前記監視レベルそれぞれの前記検出条件を満たすかを判定し、
   前記計測頻度設定制御手段は、前記変化判定手段により満たしたと判定された前記検出条件に係る監視レベルが高いほど、前記計測頻度を増加させるように設定変更する、
   請求項１〜４の何れか一項に記載の管理装置。
6. 前記検出条件は、監視対象とする変状事象別、及び／又は、前記複数のセンサの中から予め定められた基準センサ別に複数定められており、
   前記変化判定手段は、前記検出条件それぞれを満たしたかを判定し、
   前記選定手段は、前記変化判定手段により満たしたと判定された前記検出条件に係る前記組み合わせに基づき、前記計測頻度を変更するセンサを選定する、
   請求項１〜５の何れか一項に記載の管理装置。
7. 前記検出条件は、少なくとも前記基準センサ別に複数定められており、
   前記選定手段は、前記変化判定手段により満たしたと判定された前記検出条件に係る前記組み合わせのうち、当該検出条件に係る前記基準センサと、当該基準センサとの間で前記関係性を有すると判定されたセンサとを、前記計測頻度を変更するセンサとして選定する、
   請求項６に記載の管理装置。
8. 前記検出条件は、前記監視レベルに達する場合に取り得る前記組み合わせの時系列な変化経過を示す時系列変化パターンに基づいて定められており、
   前記変化判定手段は、前記算出手段により算出された前記センサの組み合わせの時系列経過を前記時系列変化パターンと比較して前記検出条件を満たすかを判定する、
   請求項１〜７の何れか一項に記載の管理装置。
9. バッテリ及び無線通信部を有する計測頻度を設定変更可能な複数のセンサを監視対象物に分散配置し、前記センサそれぞれの計測データに基づいて管理装置が前記監視対象物の状態を監視するセンサネットワークの制御方法であって、
   前記計測データに基づく所定の相関関係算出処理を実行して、所定の関係性を有する前記センサの組み合わせを算出することと、
   前記算出された前記関係性を有する前記センサの組み合わせの時系列経過が所定の監視レベルに達したことを示す所定の検出条件を満たしたかを判定することと、
   前記検出条件を満たしたと判定された場合に、前記組み合わせに基づいて前記計測頻度を変更するセンサを選定することと、
   前記選定されたセンサの前記計測頻度を、前記検出条件を満たさないと判定されていたときよりも高頻度となるように設定変更する制御を行うことと、
   を含む制御方法。

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