JP6754590B2 - センサノード、センサネットワークシステム、およびその故障復帰方法 - Google Patents

Description

本実施の形態は、センサノード、センサネットワークシステム、およびその故障復帰方法に関する。

近年、インフラの老朽化対策が問題となっており、その対策の一つとして、電源を内蔵した小型の無線機能付センサ端末（「センサノード」あるいは単に「センサ」という）によるインフラモニタリングが行われている（特許文献１〜３参照）。その際、センサ対象は、建築物や橋梁、トンネルなどであり、モニタに用いられるセンサが設置される場所は、必ずしも交換が容易な場所ではない。すなわち、遠隔地などロケーションに問題がある場合や、高所・閉所など作業性の悪い環境に設置される場合がある。従って、センサの故障検知機能に加えて、センサが故障した際にも測定を正確に継続できることが望ましい。

特開２０１２−０６８２４８号公報 特開２００４−１５１０６２号公報 特開２００８−３０９５１２号公報

しかしながら、特許文献１〜３に開示されるセンサには以下の問題がある。

特許文献１では、自己診断機能を備えたセンサが提案されている。このセンサは、異常を検知する機能を備えているものの、異常から復帰する機能を備えていない。そのため、異常を検知した場合は、すぐにセンサを交換するなどの対応を取る必要がある。

特許文献２では、３個以上のセンサにおける自己診断機能が提案されているが、こちらも異常から復帰する機能を備えていない。また、センサの特性や信号伝搬特性などが同じでなければ異常を検知することができず、かつ異常なセンサを切り離して運用することも難しい。

特許文献３では、３個以上のセンサが用いられているが、異常検知機能には、基準振動素子を各受信部が参照する方式を採用している。このような振動センサの内部に基準振動素子を持つ方式によると、センサ近傍の応答伝搬特性がセンサ構造に大きく影響を受ける（基準振動素子対角のセンサの挙動は他の２個に対して大きく異なる）ため、３個のセンサの出力をそのまま比較することが困難である。従って、通常の差分回路などによる比較判定は難しい。

本実施の形態は、故障が発生した場合でも正常な測定を継続することができるセンサノード、センサネットワークシステム、およびその故障復帰方法を提供する。

本実施の形態の一態様によれば、同じ物理量を測定する３個以上のセンサ素子が多重化されたセンサ部と、前記センサ部に含まれる特定のセンサ素子をメインセンサ素子、残りのセンサ素子のうちの少なくとも１個をサブセンサ素子とし、前記メインセンサ素子を常時駆動し、定期的に前記サブセンサ素子を駆動して、前記メインセンサ素子のセンサ出力を前記サブセンサ素子のセンサ出力と比較演算することで異常検知を行う演算部と、前記演算部のデータ処理結果をネットワークを介して送信する送信部と、前記演算部により前記メインセンサ素子の異常が検知された場合、前記メインセンサ素子への電力供給を停止し、前記サブセンサ素子のいずれかを前記メインセンサ素子に切り換えて動作を継続する電源部とを備えるセンサノードが提供される。

本実施の形態の他の態様によれば、センサノードとゲートウェイとがネットワークを介して接続されたセンサネットワークシステムであって、前記センサノードは、同じ物理量を測定する３個以上のセンサ素子が多重化されたセンサ部と、前記センサ部に含まれる特定のセンサ素子をメインセンサ素子、残りのセンサ素子のうちの少なくとも１個をサブセンサ素子とし、前記メインセンサ素子を常時駆動し、定期的に前記サブセンサ素子を駆動して、前記メインセンサ素子のセンサ出力を前記サブセンサ素子のセンサ出力と比較演算することで異常検知を行う演算部と、前記演算部のデータ処理結果を前記ネットワークを介して送信する送信部と、前記演算部により前記メインセンサ素子の異常が検知された場合、前記メインセンサ素子への電力供給を停止し、前記サブセンサ素子のいずれかを前記メインセンサ素子に切り換えて動作を継続する電源部とを備えるセンサネットワークシステムが提供される。

本実施の形態の他の態様によれば、センサ部において多重化された３個以上のセンサ素子で同じ物理量を測定する測定ステップと、前記センサ部に含まれる特定のセンサ素子をメインセンサ素子、残りのセンサ素子のうちの少なくとも１個をサブセンサ素子とし、前記メインセンサ素子を常時駆動し、定期的に前記サブセンサ素子を駆動して、前記メインセンサ素子のセンサ出力を前記サブセンサ素子のセンサ出力と比較演算することで異常検知を行う演算ステップと、前記演算ステップにおけるデータ処理結果をネットワークを介して送信する送信ステップと、前記演算ステップにおいて前記メインセンサ素子の異常が検知された場合、前記メインセンサ素子への電力供給を停止し、前記サブセンサ素子のいずれかを前記メインセンサ素子に切り換えて動作を継続する電源制御ステップとを有するセンサノードの故障復帰方法が提供される。

本実施の形態によれば、故障が発生した場合でも正常な測定を継続することができるセンサノード、センサネットワークシステム、およびその故障復帰方法を提供することが可能である。

比較例におけるセンサネットワークシステムを例示する模式的概念構成図。 実施の形態に係るセンサネットワークシステムを例示する模式的概念構成図。 実施の形態に係るセンサネットワークシステムの変形例１の模式的概念構成図。 実施の形態に係るセンサネットワークシステムの変形例２の模式的概念構成図。 実施の形態に係るセンサネットワークシステムに適用可能なセンサノードを例示する模式的ブロック構成図。 実施の形態に係るセンサネットワークシステムに適用可能なゲートウェイを例示する模式的ブロック構成図。 実施の形態に係るセンサネットワークシステムに適用可能なセンサノードとゲートウェイとの接続例１を示す模式的ブロック構成図。 実施の形態に係るセンサネットワークシステムに適用可能なセンサノードとゲートウェイとの接続例２を示す模式的ブロック構成図。 実施の形態に係るセンサネットワークシステムに適用可能なセンサノードとゲートウェイとの接続例３を示す模式的ブロック構成図。 実施の形態に係るセンサノードのチェック実施フローを例示するフローチャート。 実施の形態に係るセンサノードの測定実施フローを例示するフローチャート。 比較例における受信システムの模式的ブロック構成図。 実施例に係るセンサノードの模式的ブロック構成図。 図１２に示される比較例と図１３に示される実施例の相違点の説明図。 図１３に示される実施例に係るセンサノードを用いたセンサネットワークシステムの模式的ブロック構成図。

次に、図面を参照して、実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。ただし、図面は模式的なものであり、厚みと平面寸法との関係、各層の厚みの比率等は現実のものとは異なることに留意すべきである。したがって、具体的な厚みや寸法は以下の説明を参酌して判断すべきものである。又、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることはもちろんである。

又、以下に示す実施の形態は、技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、この実施の形態は、構成部品の材質、形状、構造、配置等を下記のものに特定するものでない。この実施の形態は、特許請求の範囲において、種々の変更を加えることができる。

（比較例におけるセンサネットワークシステム）
比較例におけるセンサネットワークシステムの模式的概念構成は、図１に例示するように表される。比較例におけるセンサネットワークシステムは、図１に例示するように、センサ対象２と、センサ対象２に設置され、例えば、音、照度、角度、加速度、磁気、ジャイロ、温度、湿度、圧力、振動、衝撃、赤外線、運動、ガス、臭いなどのセンサ素子（センサエレメント）を備える複数のセンサノードＳＮ（ＳＮ１・ＳＮ２・ＳＮ３・…・ＳＮｎ−１・ＳＮｎ）とを備え、インターネットなどの遠距離用のネットワーク３００を介してクラウドコンピューティングシステム８０に接続可能である。複数のセンサノードＳＮ１・ＳＮ２・ＳＮ３・…・ＳＮｎ−１・ＳＮｎ）とネットワーク３００を介するクラウドコンピューティングシステム８０との接続には、有線通信と無線通信とのいずれか一方若しくは両方を適用可能である。

クラウドコンピューティングシステム８０は、センサ対象２に設置された複数のセンサノードＳＮ１・ＳＮ２・ＳＮ３・…・ＳＮｎ−１・ＳＮｎからそれぞれ個別に定期的あるいは不定期的に伝送されるセンサ情報をデータサーバ（図示せず）内に蓄積し、データサーバ内に蓄積されたセンサ情報を演算部（図示せず）において、各種統計処理や、人工知能・機械学習・遺伝的アルゴリズムにしたがって分析・判定される。

（実施の形態に係るセンサネットワークシステム）
実施の形態に係るセンサネットワークシステムの模式的概念構成は、図２に例示するように表される。実施の形態に係るセンサネットワークシステムは、図２に例示するように、センサ対象２と、センサ対象２に設置されるとともに、例えば、音、照度、角度、加速度、磁気、ジャイロ、温度、湿度、圧力、振動、衝撃、赤外線、運動、ガス、臭いなどのセンサ素子を備える複数のセンサノードＳＮ１・ＳＮ２・ＳＮ３・…・ＳＮｎ−１・ＳＮｎと、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）Ｓｍａｒｔ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、特定小電力近距離無線通信（Ｗｉ−ＳＵＮ：登録商標）などのネットワーク２００を介して複数のセンサノードＳＮ１・ＳＮ２・ＳＮ３・…・ＳＮｎ−１・ＳＮｎからそれぞれ個別に定期的あるいは不定期的に伝送されるセンサ情報を収集するゲートウェイＧＷとを備える。以下の説明では、センサ情報を「センサ出力」または「測定データ」という場合がある。

複数のセンサノードＳＮ１・ＳＮ２・ＳＮ３・…・ＳＮｎ−１・ＳＮｎとネットワーク２００を介するゲートウェイＧＷとの接続には、有線通信と無線通信のうちのいずれか一方若しくは両方を適用可能である。すなわち、複数のセンサノードＳＮ１・ＳＮ２・ＳＮ３・…・ＳＮｎ−１・ＳＮｎとネットワーク２００を介するゲートウェイＧＷとの接続の少なくとも一部を無線通信にしてもよい。

Ｗｉ−ＳＵＮは、例えば家庭内やオフィスビルなどの商業施設内への導入が可能である。Ｗｉ−ＳＵＮは、サブギガヘルツ帯と呼ばれる９２０ＭＨｚ前後の周波数の電波で通信する無線通信技術であり、一般家庭用としては、家庭用エネルギー管理システム（ＨＥＭＳ：Home Energy Management System）と家電製品などとを連携させたＨＥＭＳネットワークとしてのＨＡＮ（Home Area Network）へ適用可能である。商業施設においては、ビル用エネルギー管理システム（ＢＥＭＳ：Building Energy Management System）と設備機器などとを連携させたＢＥＭＳネットワークに適用可能である。

一方、実施の形態に係るセンサネットワークシステムには、自己発電型と称する電池レス無線技術を採用したワイヤレスセンサシステムも適用可能である。ＥｎＯｃｅａｎ（登録商標）は、電磁誘導や太陽光などの自然エネルギーを電気エネルギーに変えることによって電力を得る、いわゆるエネルギーハーベスティング（環境発電）を用いた技術であり、電源なしで無線通信を行うことを可能にする。

センサ対象２は、例えば、鉄道、道路、空港、港湾、橋梁、ビルディング等の建造物等である。さらに、大気汚染、森林火災、ワイン醸造品質管理、野外で遊ぶ児童達のケア、スポーツをする人達のケア、スマートフォンの検知、原子力発電所や防衛施設などへの周辺アクセス制御、原子力発電所の放射能レベル検知、電磁界強度レベル制御、交通渋滞などの交通混雑状況の把握、スマート道路、スマート照明、高機能ショッピング、ノイズ環境マップ、船舶の高効率シップメント、水質管理、ごみ処理管理、スマートパーキング、ゴルフコース管理、水漏れ・ガスもれ管理、自動運転管理、都市部における効率的なインフラ配置および管理、および農場など様々な分野を対象とすることができる。

各センサノードＳＮ１・ＳＮ２・ＳＮ３・…・ＳＮｎ−１・ＳＮｎおよびゲートウェイＧＷは、電池（例えば、ｐｎ接合型太陽電池、色素増感太陽電池、有機薄膜太陽電池、化合物系太陽電池、電気二重層コンデンサ、リチウムイオン電池、など）、環境発電装置などの電源手段をそれぞれ備えることで、電力線等を介して外部から各センサノードＳＮ１・ＳＮ２・ＳＮ３・…・ＳＮｎ−１・ＳＮｎおよびゲートウェイＧＷに電力を供給する必要がなく、それぞれを自律的に運用することができる。したがって、複数のセンサノードＳＮ１・ＳＮ２・ＳＮ３・…・ＳＮｎ−１・ＳＮｎおよびゲートウェイＧＷによる自律分散型のセンサネットワークシステムを構築することができる。

各センサノードＳＮ１・ＳＮ２・ＳＮ３・…・ＳＮｎ−１・ＳＮｎは、ネットワーク２００を介してゲートウェイＧＷにセンサ情報を送信する（内部通信）。これにより、ゲートウェイＧＷは、複数のセンサノードＳＮ１・ＳＮ２・ＳＮ３・…・ＳＮｎ−１・ＳＮｎから個別に送信されるセンサ情報を受信し（内部通信）、受信したセンサ情報を集約する。また、受信したセンサ情報に所定の演算を施すことで、センサ対象２の状態を判定することができる。さらに、このように判定したセンサ対象２の状態を、所定の通報先９０Ａにネットワーク３００を介して通知する、あるいは所定の通報先９０Ｂに直接通知することも可能である（外部通信）。

ゲートウェイＧＷは、不図示のクラウドコンピューティングシステム８０にも接続可能である。例えば、センサ対象２の初期状態時あるいは正常状態時のベクトルデータや、判定したセンサ対象２の状態を示すデータなどを、クラウドコンピューティングシステム８０にアップロードしたり、クラウドコンピューティングシステム８０からダウンロードしたりすることもできる。そのため、異常発生時や定期的若しくは任意の診断時など、通常時のデータ伝送を避け、必要な場合のみに生データをクラウドコンピューティングシステム８０などの上位にアップロードすればよく、通常の通信負荷や上位側の演算負荷、データ容量などを低減することができる。

（実施の形態に係るセンサネットワークシステムの変形例１）
実施の形態に係るセンサネットワークシステムの変形例１の模式的概念構成は、図３に例示するように表される。

実施の形態に係る変形例１のセンサネットワークシステムにおいては、複数種類のセンサノードＳＮ１・ＳＮ２・ＳＮ３・ＳＮ４・ＳＮ５・ＳＮ６・ＳＮ７・…・ＳＮｎ−１・ＳＮｎがセンサ対象２に設置される。

より具体的には、第１の種類のセンサノードＳＮ１・ＳＮ２・ＳＮ３・…・ＳＮｎ−１・ＳＮｎと、第２の種類のセンサノードＳＮ４・ＳＮ６と、第３の種類のセンサノードＳＮ５・ＳＮ７とがセンサ対象２に設置される。例えば、第１の種類のセンサノードＳＮ１・ＳＮ２・ＳＮ３・…・ＳＮｎ−１・ＳＮｎは、音量を検知する音センサ（例えばＳｉマイクロホン）であり、第２の種類のセンサノードＳＮ４・ＳＮ６は、照度を検知する光（フォト）センサであり、第３の種類のセンサノードＳＮ５・ＳＮ７は、物体の加速度を検知する加速度センサである。

なお、センサノードＳＮの種類は、３種類に限らず、２種類であってもよいし、４種類以上であってもよい。また、種類毎に複数個のセンサノードＳＮが設置されてもよいし、単数のセンサノードＳＮが設置されてもよい。

上記以外の各部の構成は、図２に例示した実施の形態に係るセンサネットワークシステムの各部の構成と同様である。

（実施の形態に係るセンサネットワークシステムの変形例２）
実施の形態に係るセンサネットワークシステムの変形例２の模式的概念構成は、図４に例示するように表される。

実施の形態に係る変形例２のセンサネットワークシステムにおいては、複数のセンサノードＳＮ１・ＳＮ４が集積化センサノードＩＳＮ１に集積化されており、複数のセンサノードＳＮ３・ＳＮ５・ＳＮ６が集積化センサノードＩＳＮ２に集積化されている。

例えば、集積化センサノードＩＳＮ１に集積化されているのは、第１の種類（例えば音センサ）のセンサノードＳＮ１と、第２の種類（例えば光センサ）のセンサノードＳＮ４とであり、集積化センサノードＩＳＮ２に集積化されているのは、第１の種類（例えば音センサ）のセンサノードＳＮ３と、第２の種類（例えば光センサ）のセンサノードＳＮ６と、第３の種類（例えば加速度センサ）のセンサノードＳＮ５とである。

なお、集積化されるセンサノードＳＮの種類の数は、２種類や３種類に限らず、４種類以上であってもよいし、１種類の複数個のセンサノードＳＮが集積化されてもよい。また、種類毎に複数個のセンサノードＳＮが集積化されてもよい。

上記以外の各部の構成は、図２に例示した実施の形態に係るセンサネットワークシステムの各部の構成と同様である。

（センサノード）
実施の形態に係るセンサネットワークシステムに適用可能なセンサノードＳＮの模式的ブロック構成は、図５に例示するように表される。実施の形態に係るセンサネットワークシステムに適用可能なセンサノードＳＮは、図５に例示するように、同じ物理量を測定する３個以上のセンサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃが多重化されたセンサ部１１と、センサ部１１に含まれる特定のセンサ素子１１ａをメインセンサ素子１１ａ、残りのセンサ素子１１ｂ，１１ｃのうちの少なくとも１個をサブセンサ素子１１ｂ，１１ｃとし、メインセンサ素子１１ａのセンサ出力をサブセンサ素子１１ｂ，１１ｃのセンサ出力と比較演算することでセンサの異常検知を行う演算部１２と、演算部１２のデータ処理結果をネットワーク２００を介して送信する内部通信部１３と、演算部１２によりメインセンサ素子１１ａの異常が検知された場合、メインセンサ素子１１ａへの電力供給を停止し、サブセンサ素子１１ｂ，１１ｃで動作を継続する電源部１５とを備える。

センサ部１１は、センサ対象２の物理量を測定する測定部である。センサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃは、例えば、音、照度、角度、加速度、磁気、ジャイロ、温度、湿度、圧力、振動、衝撃、赤外線、運動、ガス、臭いなど、様々な物理量を測定する。同じセンサ部１１に含まれるセンサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃは、同じ物理量を測定するものであればよく、高感度のものとそうでないものが混在してもよい。

演算部１２は、センサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃのセンサ出力などに基づいて各種の演算を行う演算ユニット（中央演算制御装置（ＣＰＵ）や超小型演算処理装置（ＭＰＵ）など）である。例えば、センサ素子１１ａをメインセンサ素子１１ａ、残りのセンサ素子１１ｂ，１１ｃをサブセンサ素子１１ｂ，１１ｃとし、メインセンサ素子１１ａのセンサ出力をサブセンサ素子１１ｂ，１１ｃのセンサ出力と比較演算することで異常検知を行う。高感度のセンサ素子とそうでないセンサ素子が混在する場合は高感度のセンサ素子をメインセンサ素子として用いるのが望ましい。

内部通信部１３は、演算部１２のデータ処理結果などをネットワーク２００を介してゲートウェイＧＷに送信する送信部である。ネットワーク２００としては、例えば、ＺｉｇＢｅｅ、ＢｌｕｅｔｏｏｔｈＳｍａｒｔ、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｗｉ−ＳＵＮなどの無線／有線ネットワーク手段を採用してもよい。

メモリ部１４は、各種のデータを記憶するための記憶装置である。メモリ部１４には、ＲＯＭ／ＲＡＭ、フラッシュメモリ、磁気記憶装置（ハードディスクドライブ、フロッピー(登録商標）ディスクなど）、光記憶装置、光磁気記憶装置、不揮発性ロジックなどのストレージ装置を用いることができる。

電源部１５は、センサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃおよび内部通信部１３への電力供給を個別に制御する電源制御回路である。例えば、演算部１２によりメインセンサ素子１１ａの異常が検知された場合、メインセンサ素子１１ａへの電力供給を停止し、サブセンサ素子１１ｂ，１１ｃで動作を継続する。電源手段としては、電池（例えば、ｐｎ接合型太陽電池、色素増感太陽電池、有機薄膜太陽電池、化合物系太陽電池、電気二重層コンデンサ、リチウムイオン電池、など）、環境発電装置などのいずれか１つ若しくは複数種類を用いることができる。電源部１５を備えることで、電力線等を介して外部から各センサノードＳＮに電力を供給する必要がなく、各センサノードＳＮを自律的に運用することができる。

なお、比較演算の手法としては、差分や信号比のほか、応答伝搬特性が異なる場合は周波数特性から各センサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃの相関を伝達関数差として算出する手法などを用いる。このような比較演算の手法は、感度の異なる複数のセンサ素子（例えば、高感度のセンサ素子２個＋通常のセンサ素子１個）を用いる際も有効であるとともに、センサ間差などを吸収することができる。

また、振動センサのように応答伝搬特性が構造によって変わりやすい場合でも、信号の加振源が遠方であれば、各センサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃへの伝搬特性は極端には変わらない。伝搬特性が極端に変わる場合は伝達関数差を用いる方式が有効である。

通常は１個のセンサ素子を駆動しておき、定期的に残りのセンサ素子を駆動して異常検知を行う。例えば、３個のセンサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃを備える場合、センサ素子１１ａを常時駆動して、残りのセンサ素子１１ｂ，１１ｃで適宜検査を行う。センサ素子１１ａが故障した場合、センサ素子１１ｂを代替運用して、センサ素子１１ｃで適宜検査を行う。その後、さらにセンサ素子１１ｂが故障しても、センサ素子１１ｃを用いることで確からしい測定を継続することができる。

（ゲートウェイ）
実施の形態に係るセンサネットワークシステムに適用可能なゲートウェイＧＷの模式的ブロック構成は、図６に例示するように表される。実施の形態に係るセンサネットワークシステムに適用可能なゲートウェイＧＷは、図６に例示するように、内部通信部２１と、演算部２２と、外部通信部２３と、メモリ部２４と、電源部２５とを備える。

内部通信部２１は、センサノードＳＮからの出力をネットワーク２００を介して受信する受信部である。ネットワーク２００としては、例えば、ＺｉｇＢｅｅ、ＢｌｕｅｔｏｏｔｈＳｍａｒｔ、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｗｉ−ＳＵＮなどの無線／有線ネットワーク手段を採用してもよい。

演算部２２は、センサノードＳＮからの出力などに基づいて各種の演算を行う演算ユニット（中央演算制御装置（ＣＰＵ）や超小型演算処理装置（ＭＰＵ）など）である。

外部通信部２３は、演算部２２のデータ処理結果などを所定の通報先９０Ａにネットワーク３００を介して通知する、あるいは所定の通報先９０Ｂに直接通知するための通信手段である。ネットワーク３００としては、例えば、インターネットなどの遠距離用のネットワーク手段を採用してもよい。

メモリ部２４は、各種のデータを記憶するための記憶装置である。メモリ部２４には、ＲＯＭ／ＲＡＭ、フラッシュメモリ、磁気記憶装置（ハードディスクドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクなど）、光記憶装置、光磁気記憶装置、不揮発性ロジックなどのストレージ装置を用いることができる。

電源部２５は、内部通信部２１および外部通信部２３への電力供給を制御する電源制御回路である。電源手段としては、電池（例えば、ｐｎ接合型太陽電池、色素増感太陽電池、有機薄膜太陽電池、化合物系太陽電池、電気二重層コンデンサ、リチウムイオン電池、など）、環境発電装置などのいずれか１つ若しくは複数種類を用いることができる。電源部２５を備えることで、電力線等を介して外部からゲートウェイＧＷに電力を供給する必要がなく、各センサノードＳＮを自律的に運用することができる。無線給電や配線による給電を行ってもよい。

（センサノードとゲートウェイとの接続例１）
実施の形態に係るセンサネットワークシステムに適用可能なセンサノードＳＮとゲートウェイＧＷとの接続例１の模式的ブロック構成は、図７に例示するように表される。図７に示す接続例１では、複数個（あるいは複数種類）のセンサノードＳＮ１・…・ＳＮｎをゲートウェイＧＷに接続させた例を示している。この場合、各センサノードＳＮ１・…・ＳＮｎの内部通信部１３が、ゲートウェイＧＷの内部通信部２１にそれぞれ接続される。

なお、図７において、各ブロックを結ぶ細線は、制御の流れを例示し、各ブロックを結ぶ太線は、データの流れを例示する。

（センサノードとゲートウェイとの接続例２）
実施の形態に係るセンサネットワークシステムに適用可能なセンサノードＳＮとゲートウェイＧＷとの接続例２の模式的ブロック構成は、図８に例示するように表される。図８に示す接続例２では、複数個（あるいは複数種類）のセンサノードＳＮ１およびＳＮ４を集積化した集積化センサノードＩＳＮ１を、ゲートウェイＧＷに接続させた例を示している。この場合、集積化センサノードＩＳＮ１内の各センサノードＳＮ１・…・ＳＮｎの内部通信部１３が、ゲートウェイＧＷの内部通信部２１にそれぞれ接続される。

なお、図８において、各ブロックを結ぶ細線は、制御の流れを例示し、各ブロックを結ぶ太線は、データの流れを例示する。

（センサノードとゲートウェイとの接続例３）
実施の形態に係るセンサネットワークシステムに適用可能なセンサノードＳＮとゲートウェイＧＷとの接続例３の模式的ブロック構成は、図９に例示するように表される。図９に示す接続例３では、複数個（あるいは複数種類）のセンサノードＳＮのセンサ部１１Ａ、１１Ｂ，１１Ｃを集積化センサノードＩＳＮ２に集積化しているが、センサ部１１以外の演算部１２、内部通信部１３、メモリ部１４、および電源部１５については、集積化センサノードＩＳＮ２内部で共用化しており、集積化センサノードＩＳＮ２内の内部通信部１３が、ゲートウェイＧＷの内部通信部２１に接続される。

なお、図９において、各ブロックを結ぶ細線は、制御の流れを例示し、各ブロックを結ぶ太線は、データの流れを例示する。

（故障復帰方法）
以下、実施の形態に係るセンサノードＳＮの動作について説明する。実施の形態に係るセンサノードＳＮの故障復帰方法は、以下に説明するように、測定ステップと、演算ステップと、送信ステップと、電源制御ステップとを有する。

まず、センサ部１１において多重化された３個以上のセンサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃで同じ物理量を測定する（測定ステップ）。次いで、センサ部１１に含まれる特定のセンサ素子１１ａをメインセンサ素子１１ａ、残りのセンサ素子１１ｂ，１１ｃのうちの少なくとも１個をサブセンサ素子１１ｂ，１１ｃとし、メインセンサ素子１１ａのセンサ出力をサブセンサ素子１１ｂ，１１ｃのセンサ出力と比較演算することで異常検知を行う（演算ステップ）。また、演算ステップにおけるデータ処理結果をネットワーク２００を介して送信する（送信ステップ）。演算ステップにおいてメインセンサ素子１１ａの異常が検知された場合、メインセンサ素子１１ａへの電力供給を停止し、サブセンサ素子１１ｂ，１１ｃで動作を継続するようになっている（電源制御ステップ）。

（チェック実施フロー）
図１０は、実施の形態に係るセンサノードＳＮのチェック実施フローを例示している。ここでは、１個のメインセンサ素子１１ａを駆動しておき、定期的に残りのサブセンサ素子１１ｂ，１１ｃを駆動して異常検知を行う場合について説明する。

まず、演算部１２は、チェック実施判定を行う（ステップＳ１）。チェック実施判定とは、メインセンサ素子１１ａのチェックを実施するタイミングであるかどうかを判定することである。所定のチェック実施タイミングになると（ステップＳ１：Ｙｅｓ）、その旨を電源部１５に通知する。これにより、電源部１５は、サブセンサ素子１１ｂ，１１ｃを起動する（ステップＳ２）。

次いで、演算部１２は、サブセンサ素子１１ｂ，１１ｃの動作が安定すると（ステップＳ３：Ｙｅｓ）、検証可フラグをオンにする（ステップＳ４）。検証可フラグとは、サブセンサ素子１１ｂ，１１ｃによる検証が可能な状態であることを示すフラグである。

次いで、演算部１２は、測定済フラグがオンになると（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、メモリ部１４に格納されている履歴データ（後述する。）を用いて、正常な全センサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃのセンサ出力の判定値を算出する（ステップＳ６）。場合によってデジタルフィルタ処理や伝達関数による変換処理が行われる。測定済フラグとは、正常な全センサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃによる測定が済んでいることを示すフラグである。

次いで、演算部１２は、センサ判定を行う（ステップＳ７）。センサ判定とは、各センサの個別正常判定および、メインセンサ素子１１ａに異常がないかどうかを判定すること（異常検知）である。例えば、メインセンサ素子１１ａのセンサ出力とステップＳ６で算出した判定値との差分を算出し、この差分が所定の閾値よりも大きい場合、メインセンサ素子１１ａの異常を検知する。

ここで、演算部１２は、メインセンサ素子１１ａの異常を検知しなかった場合、検証可フラグおよび測定済フラグを初期化する（ステップＳ８）。以降、同様のチェック実施フローが繰り返される（ステップＳ１→Ｓ２→Ｓ３→・・・）
一方、演算部１２は、メインセンサ素子１１ａの異常を検知した場合、その旨を電源部１５に通知し、検証可フラグおよび測定済フラグを初期化する（ステップＳ８）。これにより、電源部１５は、メインセンサ素子１１ａへの電力供給を停止し、残りのサブセンサ素子１１ｂ，１１ｃのいずれか（例えば、サブセンサ素子１１ｂ）をメインセンサ素子に切り替える。以降は、新しいメインセンサ素子１１ｂと残りのサブセンサ素子１１ｃについて、同様のチェック実施フローが繰り返される（ステップＳ１→Ｓ２→Ｓ３→・・・）。

（測定実施フロー）
図１１は、実施の形態に係るセンサノードＳＮの測定実施フローを例示している。ここでは、メインセンサ素子１１ａによる通常測定を実施する場合に加え、サブセンサ素子１１ｂ，１１ｃによる検証のための測定を実施する場合についても併せて説明する。

まず、演算部１２は、測定実施判定を行う（ステップＳ１１）。測定実施判定とは、メインセンサ素子１１ａによる通常測定を実施するタイミングであるかどうかを判定することである。所定の測定実施タイミングになると（ステップＳ１１：Ｙｅｓ）、以下の測定を実施する。

すなわち、演算部１２は、検証可フラグがオフである場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）、メインセンサ素子１１ａのセンサ出力を取り込み（ステップＳ１２）、必要に応じてフィルタ処理した後Ａ／Ｄ変換処理などの所定のデータ処理を施す。演算部１２のデータ処理結果は、内部通信部１３を介して出力される（ステップＳ１６）。以降、同様の測定実施フローが繰り返される（ステップＳ１１→Ｓ１２→Ｓ１６→・・・）。

一方、演算部１２は、検証可フラグがオンである場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、メインセンサ素子１１ａのセンサ出力を取り込むとともに（ステップＳ１２）、同サイクルでサブセンサ素子１１ｂ，１１ｃのセンサ出力を取り込む（ステップＳ１４）。この場合も、演算部１２のデータ処理結果が内部通信部１３を介して出力される点は同様である（ステップＳ１６）。さらに、取り込んだメインセンサ素子１１ａのセンサ出力とサブセンサ素子１１ｂ，１１ｃのセンサ出力を履歴データとしてメモリ部１４に格納し、測定済フラグをオンにする（ステップＳ１５）。履歴データとは、過去の生データ（センサ出力）であるが、これに限定されるものではない。例えば、センサ対象２の状態を示す過去のデータを履歴データとすることも可能である。以降、同様の測定実施フローが繰り返される（ステップＳ１１→Ｓ１２→Ｓ１６→・・・）。

（異常検知の具体例）
以下に、図１０に示されるステップＳ７のセンサ判定（異常検知）の具体例を示す。通常各センサは、断線・正常出力範囲外・出力履歴の分散異常の検知や、センサ帯域外の信号強度監視など、センサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃ単独での正常判定が行われてもよい。なお、以下の判定も含め、判定の際に使用される各センサ出力には、それらのデジタルフィルタ処理された値や伝達関数により変換した値を用いることもできる。

例えば、正常なセンサ素子の個数が３個以上である場合、各センサ値の代表値との比較を行ってもよい。具体的には、メインセンサ素子１１ａのセンサ出力と、各センサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃのセンサ出力の代表値として平均値またはメジアン値との差分または比を所定の閾値と比較してもよい。閾値を超える場合、そのメインセンサ素子１１ａを異常と判定することが可能である。

また、代表値として各サブセンサ値との比較を行ってもよい。具体的には、メインセンサ素子１１ａのセンサ出力と、各サブセンサ素子１１ｂ，１１ｃのセンサ出力との差分または比を所定の閾値と比較してもよい。閾値を超える場合、そのメインセンサ素子１１ａを異常と判定することが可能である。正常なセンサが２個の場合は、代表値として累計駆動時間もしくは累計駆動回数がより短いセンサ値を用いてもよい。またセンサ精度が異なる場合などは設計耐久性の高い側のセンサ出力を代表値としてもよい。

具体的には、演算部１２は、ハードウェアの断線の有無に基づいて異常検知を行ってもよい。ハードウェアの断線を検知する手法は特に限定されるものではない。ハードウェアの断線があったセンサ素子を異常と判定することが可能である。

また、演算部１２は、センサ出力の最大値または最小値がセンサ正常出力範囲内であるかどうかに基づいて異常検知を行ってもよい。センサ出力の最大値または最小値がセンサ正常出力範囲内にない場合、そのセンサ素子を異常と判定することが可能である。

また、演算部１２は、センサ出力の分散が指定値以下であるかどうかに基づいて異常検知を行ってもよい。センサ出力の分散が指定値以下である場合、そのセンサ素子を異常と判定することが可能である。

また、演算部１２は、センサ出力をフィルタ処理やフーリエ変換などにより特定の帯域信号に変換した信号強度に基づいて異常検知を行ってもよい。特定帯域の信号強度が異常範囲にある場合、そのセンサ素子を異常と判定することが可能である。

また、演算部１２は、メインセンサ素子１１ａからサブセンサ素子１１ｂに切り替えるとき、センサ間特性の伝達関数によってサブセンサ素子１１ｂのセンサ出力を補正してもよい。これにより、切り替えで発生するセンサ素子１１ａ，１１ｂの個体差による出力のずれを補正し、連続性のある測定データを出力することが可能である。

また、１個のメインセンサ素子１１ａを駆動しておき、定期的にサブセンサ素子１１ｂ，１１ｃを駆動して異常検知を行ってもよい。これにより、複数のセンサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃを備えても、電力消費を必要最小限に抑えることが可能である。

（比較例における受信システム）
比較例における受信システムの模式的ブロック構成は、図１２に例示するように表される。この受信システムは、図１２に例示するように、受信部５３１〜５３４を複数設置してセンサ素子５１０から制御回路５６０間の接続を多重化したシステムであって、複数の記憶素子５４１〜５４４と、最適値選択回路５５０と、制御回路５６０とを備える。センサ素子５１０のセンサ情報が送信部５２０から無線で送信されると、受信部５３１〜５３４で受信して記憶素子５４１〜５４４に記憶する。そして、このように記憶されたセンサ情報のうち最も頻度の高い最頻値を最適値選択回路５５０が選択して制御回路５６０に渡すようになっている。このように、比較例における受信システムでは、センサノード５００からの通信を複数設置した受信部５３１〜５３４で多重化しているため、受信が不安定になりがちなセンサネットワーク通信の信頼性を受信多重化で担保することができる。

（実施例に係るセンサノード）
実施例に係るセンサノードＳＮの模式的ブロック構成は、図１３に例示するように表される。この実施例に係るセンサノードＳＮは、図５に例示されるセンサノードＳＮの具体例である。そのため、図５と同じ構成要素については同じ符号を用いて説明する。

図１３に例示するように、実施例に係るセンサノードＳＮは、センサ部１１と、メモリ部１４と、内部通信部１３とを備える。センサ部１１には、複数のセンサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃが含まれる。演算部１２には、判定値演算機能１２ａと、選択機能１２ｂと、データ処理機能１２ｃが含まれる。

判定値演算機能１２ａは、センサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃからのセンサ出力にフィルタ処理や伝達関数演算などを行い、判定値などを算出すると共に、一部のデータをメモリ部１４に履歴データとして格納しておく。選択機能１２ｂでは各センサ出力および判定値を用いて最終出力を選択する。データ処理機能１２ｃは、選択機能１２ｂからの出力にフィルタ処理や移動平均などを施して出力するとともに、その一部のデータをメモリ部１４に履歴データとして格納しておく。この履歴データは、順序回路的な判定や、センサ対象２の初期状態・トピック状態（メンテナンスや状況変更時のデータ）からのずれなどの検知に用いる。

仮に、センサ素子１１ａの異常を検知した場合には、センサ素子１１ｂ，１１ｃの一方または両方をモニタするとともに、センサ素子１１ａへの電力供給を停止する。既に説明した通り、異常検知の方法としては、正常な全センサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃの平均値やメジアン値からの差分もしくは比の閾値による判定が用いられるほか、センサ出力からフーリエ変換などによりセンサ間特性の伝達関数差を初期に求めておき、初期の伝達関数差からのずれを検知する方法などを用いることができる。

このようなセンサノードＳＮの構成要素のうち、センサ部１１はＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）により実現することができ、その他の演算部１２・メモリ部１４・内部通信部１３はＬＳＩにより実現することができる。ＭＥＭＳは機械組み立て要素が高いため、センサ部１１は必然的に最も不良率・故障率の高い部分となる。

そこで、実施の形態に係るセンサノードＳＮでは、同じ物理量を測定するセンサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃをセンサノードＳＮ内で多重化している。センサノードＳＮに対するセンサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃのコストは比較的低いため、複数のセンサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃを実装しても全体的なコストには反映されにくい利点がある。

（比較例と実施例の相違点）
図１４は、図１２に示される比較例と図１３に示される実施例の相違点の説明図である。ここでは、内部通信部１３を「送信部」または「無線通信部」という場合がある。

まず、多重化されている対象については、比較例は「無線通信」であるのに対して、実施例は「センサ素子」である。次に、センサの障害・故障の検知については、比較例は「検知できない」のに対して、実施例は「検知可能」である。次に、センサの障害・故障の対応については、比較例は「対応不能」であるのに対して、実施例は「回避可能」である。ＩｏＴセンサに多用されるセンサ（特にＭＥＭＳ系）の故障率は、ＬＳＩ部（センサ制御回路１６・メモリ部１４・内部通信部１３）の故障率に比べて圧倒的に高いため、センサの障害・故障を回避可能とすることは、センサノードＳＮの長寿命化を図るうえで非常に効果的である。次に、送信部の障害・故障の検知については、比較例は「検知できない」のに対して、実施例は「検知可能」である。次に、無線通信部とセンサの電源制御については、比較例は「無線通信部を停止できないため全断不可」であるのに対して、実施例は「全断可能」である。省電力センサノードの場合、無線通信部およびセンサがシステム電力の大部分であるため、無線通信部とセンサの電源制御を全断可能とすることは、システム電力の低減を図るうえで非常に効果的である。最後に、センサの設置範囲については、比較例は「分散配置（同期必須）」であるのに対して、実施例は「隣接配置（同物理値の多重検知）」である。分散配置での同期は無線通信を介すため、電力を消費する問題がある。分散配置を採用しないことは、電力消費の低減を図るうえで非常に効果的である。

このような実施例は、ＩｏＴセンサへの要求を満たす構成と言える。すなわち、ＩｏＴセンサは、多数・分散配置により電源確保が困難なため、省電力が要求される。また、設置個所・数などの制約によりメンテナンスフリーが要求される。実施例は、省電力かつメンテナンスフリーを実現するため、ＩｏＴセンサに適用するのが特に効果的である。

以下、実施例の効果を更に詳しく説明する。すなわち、実施例では、同じ物理量を測定するセンサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃをセンサノードＳＮ内で多重化している。そのため、最も機械故障頻度の高いセンサ素子周りの異常を他のセンサ素子と比較演算することで検知することができる。これにより、異常が検知されたメインセンサ素子１１ａを停止し、サブセンサ素子１１ｂからの出力に切り替えることが可能となる。

その際、メモリ部１４に格納していたセンサ間特性の伝達関数差によってサブセンサ素子１１ｂの出力補正を行ってもよい。これにより、切り替えで発生するセンサ素子１１ａ，１１ｂの個体差による出力のずれを補正し、連続性のある測定データを出力することができる。そのため、故障したセンサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃを交換する際にロットや型番・製品違いにより発生する測定データの不連続性の問題を回避することが可能である。

また、比較例を用いてセンサノード５００を複数設置して多重化したシステムでは、上位からの電源制御命令の受信のために各センサノード５００の送信部５２０（受信部：この場合信号の流れが測定データと逆であるため受信部として動作している）を停止することができない。それに対して、実施例では、センサノードＳＮにおいて電力消費が支配的なセンサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃ（比較例では各センサノード５００に相当）および内部通信部１３（比較例では存在しない。制御回路５６０は演算部１２に相当するため、制御回路５６０から更に上位に通信する場合の通信部{図示せず}が内部通信部１３に相当する）の電源管理を、電力を消費する無線通信を介すことなく実施することができる。そのため、比較例に比べて、太陽電池やボタン電池駆動など電力の制約が大きい分散配置型のセンサに適している。

さらに、比較例では、各センサノード５００を同期させないと同じ出力（同時性の確保）を得ることができず、同期のための通信が必要となり、送信部５２０（この場合受信部として動作）での電力消費を低減することは難しい。特に、変動の激しい振動測定などにおいては、各センサノードが同期していたとしても同時性の確保が困難である。それに対して、実施例では、同じ物理量を測定するセンサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃをセンサノードＳＮ内で多重化しているため、容易に同時性を確保することができる。

さらに、比較例では、センサノード５００を複数隣接配置したとしても、位置関係・姿勢や固定／接着方法などの施工状況によって多重化したセンサノードの出力が同じにならない場合があり、センサの相互検証ができないという問題が発生する。それに対して、実施例では、施工者・方法に依存することなく安定して同じ出力を得られることは言うまでもない。また、センサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃおよび内部通信部１３などがセンサノードＳＮの内部にあるため、ハード的にもソフト的にも容易に各センサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃの動作状態をモニタすることができる。そのため、システムや各センサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃの健全性、例えば断線状態などを容易に検証することが可能である。

（実施例に係るセンサノードを用いたセンサネットワークシステム）
図１３に示される実施例に係るセンサノードＳＮを用いたセンサネットワークシステムは、図１５に例示されるように比較例（図１２）と組み合わせて使用することが可能である。この場合、本実施例に係るセンサノードＳＮは、比較例のセンサノード５００と置き換えることができる。このような構成によれば、センサ素子と無線通信の両方が多重化されるため、故障が発生した場合でも正常な測定を継続することができるとともに、センサネットワーク通信の信頼性を向上させることができる。

以上説明したように、実施の形態に係るセンサノードＳＮは、同じ物理量を測定する３個以上のセンサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃが多重化されたセンサ部１１と、センサ部１１に含まれる特定のセンサ素子１１ａをメインセンサ素子１１ａ、残りのセンサ素子１１ｂ，１１ｃのうちの少なくとも１個をサブセンサ素子１１ｂ，１１ｃとし、メインセンサ素子１１ａのセンサ出力をサブセンサ素子１１ｂ，１１ｃのセンサ出力と比較演算することで異常検知を行う演算部１２と、演算部１２のデータ処理結果をネットワーク２００を介して送信する内部通信部１３と、演算部１２によりメインセンサ素子１１ａの異常が検知された場合、メインセンサ素子１１ａへの電力供給を停止し、サブセンサ素子１１ｂ，１１ｃで動作を継続する電源部１５とを備える。これにより、メインセンサ素子１１ａの故障が発生した場合でも、そのメインセンサ素子１１ａを分離し、残りのサブセンサ素子１１ｂ，１１ｃで正常な測定を継続することが可能である。

具体的には、演算部１２は、各センサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃのセンサ出力の平均値またはメジアン値との差分または比に基づいて異常検知を行ってもよい。これにより、各センサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃのセンサ出力の平均値またはメジアン値と大きく異なる場合、そのセンサ素子を異常と判定することが可能である。

また、演算部１２は、各サブセンサ素子１１ｂ，１１ｃのセンサ出力との差分または比に基づいて異常検知を行ってもよい。これにより、各サブセンサ素子１１ｂ，１１ｃのセンサ出力と大きく異なる場合、そのセンサ素子を異常と判定することが可能である。

また、演算部１２は、ハードウェアの断線の有無に基づいて異常検知を行ってもよい。これにより、ハードウェアの断線があったセンサ素子を異常と判定することが可能である。

また、演算部１２は、センサ出力の最大値または最小値がセンサ正常出力範囲内であるかどうかに基づいて異常検知を行ってもよい。これにより、センサ出力の最大値または最小値がセンサ正常出力範囲内にない場合、そのセンサ素子を異常と判定することが可能である。

また、演算部１２は、センサ出力の分散が指定値以下であるかどうかに基づいて異常検知を行ってもよい。これにより、センサ出力の分散が指定値以下である場合、そのセンサ素子を異常と判定することが可能である。

また、演算部１２は、センサ出力をフーリエ変換した際の信号強度に基づいて異常検知を行ってもよい。例えばフーリエ変換した際の信号強度がセンサ帯域外である場合、そのセンサ素子を異常と判定することが可能である。

また、演算部１２は、メインセンサ素子１１ａからサブセンサ素子１１ｂに切り替えるとき、センサ間特性の伝達関数によってサブセンサ素子１１ｂのセンサ出力を補正してもよい。これにより、切り替えで発生するセンサ素子１１ａ，１１ｂの個体差による出力のずれを補正し、連続性のある測定データを出力することが可能である。

また、１個のメインセンサ素子１１ａを駆動しておき、定期的にサブセンサ素子１１ｂ，１１ｃを駆動して異常検知を行ってもよい。これにより、複数のセンサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃを備えても、電力消費を必要最小限に抑えることが可能である。

また、センサ素子１１ａ，１１ｂ，１１ｃは、音、照度、角度、加速度、磁気のうちのいずれかを測定してもよい。電源部１５は、電池と発電装置のうちのいずれか一方若しくは両方を有する電源手段であってもよい。ネットワーク２００は、無線通信のネットワークであってもよい。そのため、実施の形態に係るセンサノードＳＮは、様々な分野に適用することが可能である。

本実施の形態は、このようなセンサノードＳＮとして実現することができるだけでなく、このようなセンサノードＳＮとゲートウェイＧＷとがネットワークを介して接続されたセンサネットワークシステムとして実現することもできる。さらに、このようなセンサノードＳＮが備える特徴的な処理部をステップとする故障復帰方法として実現したり、それらのステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したりすることもできる。そして、そのようなプログラムは、ＳＤカード等の記録媒体やインターネット等の伝送媒体を介して配信することができるのは言うまでもない。

以上説明したように、本実施の形態によれば、故障が発生した場合でも正常な測定を継続することができるセンサノード、センサネットワークシステム、およびその故障復帰方法を提供することが可能である。

[その他の実施の形態]
上記のように、実施の形態について記載したが、この開示の一部をなす論述および図面は例示的なものであり、限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例および運用技術が明らかとなろう。

このように、ここでは記載していない様々な実施の形態などを含む。

本実施の形態のセンサネットワークシステムは、橋梁、道路、鉄道、ビルディング等の各種建造物などにインフラストラクチャモニタリングに適用可能である。さらに、建造物に限定されるものではなく、大気汚染、森林火災、ワイン醸造品質管理、野外で遊ぶ児童達のケア、スポーツをする人達のケア、スマートフォンの検知、原子力発電所や防衛施設などへの周辺アクセス制御、原子力発電所の放射能レベル検知、電磁界強度レベル制御、交通渋滞などの交通混雑状況の把握、スマート道路、スマート照明、高機能ショッピング、ノイズ環境マップ、船舶の高効率シップメント、水質管理、ごみ処理管理、スマートパーキング、ゴルフコース管理、水漏れ・ガスもれ管理、自動運転管理、都市部における効率的なインフラ配置および管理、および農場など様々な分野に適用可能である。

２…センサ対象
１１、１１Ａ、１１Ｂ、１１Ｃ…センサ部
１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、１１Ａａ、１１Ａｂ、１１Ａｃ、１１Ｂａ、１１Ｂｂ、１１Ｂｃ、１１Ｃａ、１１Ｃｂ、１１Ｃｃ…センサ素子
１２、２２…演算部
１３…内部通信部（送信部）
１４、２４…メモリ部
１５、２５…電源部
２１…内部通信部
２３…外部通信部
８０…クラウドコンピューティングシステム
９０Ａ、９０Ｂ…通報先
２００、３００…ネットワーク
ＧＷ…ゲートウェイ
ＩＳＮ１、ＩＳＮ２、ＩＳＮ３、ＩＳＮ４、ＩＳＮ５…集積化センサノード
ＳＮ、ＳＮ１、ＳＮ２、ＳＮ３、ＳＮ４、ＳＮ５、ＳＮ６、ＳＮ７、ＳＮｎ−１、ＳＮｎ…センサノード

Claims (13)

1. 同じ物理量を測定する３個以上のセンサ素子が多重化されたセンサ部と、
   前記センサ部に含まれる特定のセンサ素子をメインセンサ素子、残りのセンサ素子のうちの少なくとも１個をサブセンサ素子とし、前記メインセンサ素子を常時駆動し、定期的に前記サブセンサ素子を駆動して、前記メインセンサ素子のセンサ出力を前記サブセンサ素子のセンサ出力と比較演算することで異常検知を行う演算部と、
   前記演算部のデータ処理結果をネットワークを介して送信する送信部と、
   前記演算部により前記メインセンサ素子の異常が検知された場合、前記メインセンサ素子への電力供給を停止し、前記サブセンサ素子のいずれかを前記メインセンサ素子に切り換えて動作を継続する電源部と
   を備えることを特徴とするセンサノード。
2. 前記演算部は、各センサ素子のセンサ出力の平均値またはメジアン値との差分または比に基づいて異常検知を行うことを特徴とする請求項１に記載のセンサノード。
3. 前記演算部は、各サブセンサ素子のセンサ出力との差分または比に基づいて異常検知を行うことを特徴とする請求項１に記載のセンサノード。
4. 前記演算部は、ハードウェアの断線の有無に基づいて異常検知を行うことを特徴とする請求項１に記載のセンサノード。
5. 前記演算部は、センサ出力の最大値または最小値がセンサ正常出力範囲内であるかどうかに基づいて異常検知を行うことを特徴とする請求項１に記載のセンサノード。
6. 前記演算部は、センサ出力の分散が指定値以下であるかどうかに基づいて異常検知を行うことを特徴とする請求項１に記載のセンサノード。
7. 前記演算部は、センサ出力をフーリエ変換した際の信号強度に基づいて異常検知を行うことを特徴とする請求項１に記載のセンサノード。
8. 前記演算部は、前記メインセンサ素子から前記サブセンサ素子に切り替えるとき、センサ間特性の伝達関数によって前記サブセンサ素子のセンサ出力を補正することを特徴とする請求項１に記載のセンサノード。
9. 前記センサ素子は、音、照度、角度、加速度、磁気のうちのいずれかを測定することを特徴とする請求項１に記載のセンサノード。
10. 前記電源部は、電池と発電装置のうちのいずれか一方若しくは両方を有する電源手段であることを特徴とする請求項１に記載のセンサノード。
11. 前記ネットワークは、無線通信のネットワークであることを特徴とする請求項１に記載のセンサノード。
12. センサノードとゲートウェイとがネットワークを介して接続されたセンサネットワークシステムであって、
    前記センサノードは、
    同じ物理量を測定する３個以上のセンサ素子が多重化されたセンサ部と、
    前記センサ部に含まれる特定のセンサ素子をメインセンサ素子、残りのセンサ素子のうちの少なくとも１個をサブセンサ素子とし、前記メインセンサ素子を常時駆動し、定期的に前記サブセンサ素子を駆動して、前記メインセンサ素子のセンサ出力を前記サブセンサ素子のセンサ出力と比較演算することで異常検知を行う演算部と、
    前記演算部のデータ処理結果を前記ネットワークを介して送信する送信部と、
    前記演算部により前記メインセンサ素子の異常が検知された場合、前記メインセンサ素子への電力供給を停止し、前記サブセンサ素子のいずれかを前記メインセンサ素子に切り換えて動作を継続する電源部と
    を備えることを特徴とするセンサネットワークシステム。
13. センサ部において多重化された３個以上のセンサ素子で同じ物理量を測定する測定ステップと、
    前記センサ部に含まれる特定のセンサ素子をメインセンサ素子、残りのセンサ素子のうちの少なくとも１個をサブセンサ素子とし、前記メインセンサ素子を常時駆動し、定期的に前記サブセンサ素子を駆動して、前記メインセンサ素子のセンサ出力を前記サブセンサ素子のセンサ出力と比較演算することで異常検知を行う演算ステップと、
    前記演算ステップにおけるデータ処理結果をネットワークを介して送信する送信ステップと、
    前記演算ステップにおいて前記メインセンサ素子の異常が検知された場合、前記メインセンサ素子への電力供給を停止し、前記サブセンサ素子のいずれかを前記メインセンサ素子に切り換えて動作を継続する電源制御ステップと
    を有することを特徴とするセンサノードの故障復帰方法。

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