JP6765754B2 - Deterioration judgment method for structures - Google Patents
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Description
本発明は、例えば、橋梁やトンネルの内壁などの構造物が劣化しているか否かを判定する方法に関するものである。 The present invention relates to, for example, a method for determining whether or not a structure such as a bridge or an inner wall of a tunnel has deteriorated.
従来、橋梁やトンネルの内壁などのコンクリート構造物にひび割れや空隙などの非健全部があるか否かを検査する方法として、構造物表面をハンマーなどで打撃して加振したときに発生する音を作業者が聞いて、非健全部があるか否かを判断していた。しかし、このような方法では、加振力が一定でないだけでなく、非健全部があるか否かの判断が作業者により異なる場合があるといった問題点があった。
そこで、ハンマー加振したときに発生する音をマイクロフォンで採取し、採取された音の周波数スペクトルと予め記憶しておいた健全部の周波数スペクトルである基準周波数スペクトルを比較することで、コンクリート構造物の剥離の有無を判定する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
この特許文献１では、ハンマーとマイクロフォンとを一体に構成した打撃・集音装置と、この打撃・集音装置をトンネルの内壁近傍に移動させる台車とを備えたコンクリートの剥離診断装置をトンネル内に設置するとともに、打撃・集音装置をトンネルの内壁に沿って移動させることで、トンネルの内壁のコンクリートの剥離を検出するようにしている。
Conventionally, as a method of inspecting concrete structures such as bridges and tunnel inner walls for unhealthy parts such as cracks and voids, the sound generated when the surface of the structure is hit with a hammer and vibrated. The worker listened to and judged whether there was an unhealthy part. However, such a method has a problem that not only the exciting force is not constant, but also the judgment as to whether or not there is an unhealthy part may differ depending on the worker.
Therefore, by collecting the sound generated when the hammer is vibrated with a microphone and comparing the frequency spectrum of the collected sound with the reference frequency spectrum, which is the frequency spectrum of the sound part stored in advance, the concrete structure A method for determining the presence or absence of peeling has been proposed (see, for example, Patent Document 1).
In
しかしながら、前記従来のコンクリートの剥離診断装置は、設置や移動が困難な場所では使用できないため、橋梁や河川に渡された道路などのように足場が安定しない場所では、作業者が構造物表面をハンマーなどで打撃しなければならなかった。
作業者が加振する場合には、加振力を一定にすることが困難であるため、前記従来の方法のように、採取した音の周波数スペクトルを用いて剥離診断したとしても、診断精度が低下してしまうといった問題点があった。
However, since the conventional concrete peeling diagnostic device cannot be used in a place where it is difficult to install or move, an operator can touch the surface of the structure in a place where the scaffolding is not stable, such as a bridge or a road passed to a river. I had to hit it with a hammer.
When the operator vibrates, it is difficult to keep the vibrating force constant. Therefore, even if the peeling diagnosis is performed using the frequency spectrum of the collected sound as in the conventional method, the diagnosis accuracy is high. There was a problem that it would decrease.
本発明は、従来の問題点に鑑みてなされたもので、加振力がばらついた場合でも、構造物が劣化しているか否かを確実に判定する方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the conventional problems, and an object of the present invention is to provide a method for surely determining whether or not a structure has deteriorated even when the exciting force varies.
本発明は、構造物の表面を加振したときに構造物が発生する発生音の音圧信号の周波数スペクトルから、前記構造物が劣化しているか否かを判定する方法であって、前記構造物の基準健全領域を設定するステップと、前記基準健全領域内の複数の加振点の発生音の音圧信号を採取するステップと、前記基準健全領域内の加振点の音圧信号の周波数スペクトルを算出するステップと、前記算出された周波数スペクトルを、前記周波数スペクトルのパワー平均の値が所定の値になるように基準化した基準化健全部周波数スペクトルを求めるステップと、前記基準化健全部周波数スペクトルから、加振点毎に判定項目のデータを算出して基準データ群を構築するステップと、前記判定項目のデータから前記判定項目のデータ間の相関関数を算出するステップと、前記構造物の劣化判定箇所である計測点における発生音の音圧信号を採取するステップと、前記計測点の音圧信号の周波数スペクトルを算出するステップと、前記算出された音圧信号の周波数スペクトルを、前記周波数スペクトルのパワー平均の値が所定の値になるように前記周波数スペクトルを基準化した基準化計測部周波数スペクトルを求めるステップと、前記基準化計測部周波数スペクトルから、前記判定項目のデータである計測データを算出するステップと、前記計測データと前記相関関数とを用いて、前記計測データと前記基準データ群との間のマハラノビスの距離を算出するステップと、前記算出されたマハラノビスの距離を用いて前記計測点の劣化判定を行うステップと、を備え、前記基準健全領域が、前記構造物の表面を加振したときの発生音の高低、もしくは、音色が変化しない連続した領域であり、前記判定項目が、前記基準化された周波数スペクトルの音圧レベル、１/３オクターブバンドの各レベル、周波数スペクトルの変化量と存在量のいずれか、または、複数であることを特徴とする。
このように、計測する構造物を加振したときに音が変わらない領域を基準健全領域とし、この基準健全領域のデータを基準データ群とするとともに、計測データと基準データ群との間のマハラノビスの距離により構造物が劣化しているか否かを判定するようにしたので、構造物の劣化判定を容易にかつ確実に行うことができる。
また、周波数スペクトルのパワー平均の値が所定の値になるように基準化した周波数スペクトルを用いて構造物が劣化しているか否かを判定したので、加振力がばらついた場合でも、構造物が劣化しているか否かを精度よく判定することができる。
また、本発明は、前記所定の値を、予め設定された前記構造物の基準健全領域内の加振点の発生音の周波数スペクトルのうちの予め設定された周波数範囲のパワー平均の値としたことを特徴とする。
これにより、前記所定の値が、劣化判定を行う現場の構造物の形状や配筋の情報を含んだ値となるので、構造物の劣化判定精度を更に向上させることができる。
また、前記周波数スペクトル（基準化された周波数スペクトルも含む）の周波数範囲、及び、前記予め設定された周波数範囲を、８００Ｈｚ〜１００００Ｈｚとしたので、道路交通量の影響により生じる不要な低周波成分を排除できるので、劣化判定精度を向上させることができるとともに、劣化判定を効率よく行うことができる。
また、前記周波数スペクトルの周波数範囲、及び、前記予め設定された周波数範囲を、３０００Ｈｚ〜６５００Ｈｚとすれば、劣化判定精度を更に向上させることができる。
The present invention is a method for determining whether or not the structure is deteriorated from the frequency spectrum of the sound pressure signal of the generated sound generated by the structure when the surface of the structure is vibrated. A step of setting a reference sound region of an object, a step of collecting sound pressure signals of sounds generated by a plurality of vibration points in the reference sound region, and a frequency of a sound pressure signal of vibration points in the reference sound region. A step of calculating a spectrum, a step of obtaining a standardized sound part frequency spectrum obtained by standardizing the calculated frequency spectrum so that the power average value of the frequency spectrum becomes a predetermined value, and the standardized sound part. A step of calculating the data of the determination item for each excitation point from the frequency spectrum to construct a reference data group, a step of calculating the correlation function between the data of the determination item from the data of the determination item, and the structure. The step of collecting the sound pressure signal of the generated sound at the measurement point, which is the deterioration determination point of the above, the step of calculating the frequency spectrum of the sound pressure signal of the measurement point, and the frequency spectrum of the calculated sound pressure signal are described above. A step of obtaining a standardized measurement unit frequency spectrum in which the frequency spectrum is standardized so that the power average value of the frequency spectrum becomes a predetermined value, and a measurement which is data of the determination item from the standardized measurement unit frequency spectrum. Using the step of calculating the data, the step of calculating the distance of the maharanobis between the measurement data and the reference data group using the measurement data and the correlation function, and the step of calculating the distance of the maharanobis calculated. A step of determining deterioration of the measurement point is provided, and the reference sound region is a continuous region in which the pitch of the generated sound when the surface of the structure is vibrated or the tone color does not change, and the determination is made. The item is characterized in that the sound pressure level of the standardized frequency spectrum, each level of the 1/3 octave band, the amount of change and the amount of abundance of the frequency spectrum, or a plurality of items.
In this way, the region where the sound does not change when the structure to be measured is vibrated is set as the reference sound region, the data in this reference sound region is used as the reference data group, and the Mahalanobis between the measurement data and the reference data group is used. Since it is determined whether or not the structure is deteriorated based on the distance between the two, the deterioration of the structure can be easily and surely determined.
In addition, since it was determined whether or not the structure was deteriorated by using the frequency spectrum standardized so that the power average value of the frequency spectrum became a predetermined value, the structure was determined even if the exciting force varied. Can be accurately determined whether or not the frequency is deteriorated.
Further, in the present invention, the predetermined value is set as the value of the power average of the preset frequency range in the frequency spectrum of the sound generated at the vibration point in the reference sound region of the structure. It is characterized by that.
As a result, the predetermined value becomes a value including information on the shape and bar arrangement of the structure at the site where the deterioration determination is performed, so that the deterioration determination accuracy of the structure can be further improved.
Further, since the frequency range of the frequency spectrum (including the standardized frequency spectrum) and the preset frequency range are set to 800 Hz to 10000 Hz, unnecessary low frequency components generated by the influence of road traffic volume can be obtained. Since it can be eliminated, the deterioration determination accuracy can be improved and the deterioration determination can be efficiently performed.
Further, if the frequency range of the frequency spectrum and the preset frequency range are set to 3000 Hz to 6500 Hz, the deterioration determination accuracy can be further improved.
また、前記劣化判定を行うステップで、予め求めておいた劣化していない試験体の複数個所を加振したときの発生音のデータを用いて算出したマハラノビスの距離に基づいて設定した閾値を用いて前記計測点の劣化判定を行うようにしたので、劣化判定の精度をより高めることができる。
また、前記劣化判定を行うステップで、予め求めておいた内部に空洞のある試験体を加振したときの発生音のデータを用いて算出したマハラノビスの距離に基づいて設定した閾値と、ひび割れによる浮きが存在する試験体を加振したときの発生音のデータを用いて算出したマハラノビスの距離に基づいて設定した閾値とのいずれか一方、または、両方を用いて前記計測点の劣化判定を行うようにしたので、計測点の劣化状態についても判定できる。
In addition, in the step of determining the deterioration, a threshold value set based on the Mahalanobis distance calculated using the data of the sound generated when a plurality of non-deteriorated test specimens are vibrated is used. Since the deterioration determination of the measurement point is performed, the accuracy of the deterioration determination can be further improved.
Further, in the step of determining the deterioration, the threshold value set based on the Mahalanobis distance calculated using the data of the sound generated when the test body having a cavity inside is vibrated, which is obtained in advance, and the crack are used. Deterioration of the measurement point is determined using either or both of the threshold values set based on the Mahalanobis distance calculated using the data of the sound generated when the test body having a float is vibrated. Therefore, it is possible to determine the deterioration state of the measurement point.
なお、前記発明の概要は、本発明の必要な全ての特徴を列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となり得る。 The outline of the present invention does not enumerate all the necessary features of the present invention, and subcombinations of these feature groups can also be inventions.
図１は、本実施の形態に係るコンクリート構造物の劣化判定システム（以下、劣化判定システムという）１の構成を示す図で、劣化判定システム１は、加振手段としてのハンマー２と、音採取手段としてのマイクロフォン３と、劣化判定装置４と、表示装置５とを備える。
同図に示すように、本例では、作業者Ｗ（腕のみを記載）が、劣化診断の対象物であるコンクリート構造物としての建造物の壁部（以下、壁部６という）の表面を、ハンマー２で打撃して加振した際に発生する音（以下、発生音という）をマイクロフォン３で採取することで、壁部６の発生音の音圧信号を検出する。
劣化判定装置４は、音データ取込手段４１と、記憶手段４２と、周波数スペクトル算出手段４３と、周波数スペクトル基準化手段４４と、統計データ作成手段４５と、相関行列生成手段４６と、劣化判定手段４７とを備える。
劣化判定装置４の記憶手段４２〜劣化判定手段４７までの各手段は、例えば、パーソナルコンピュータのソフトウェアとメモリーとにより構成される。
音データ取込手段４１は、増幅器４１ａとＡ／Ｄ変換器４１ｂとを備える。
増幅器４１ａは、マイクロフォン３で測定された音圧信号から高周波ノイズ成分を除去するとともに、音圧信号を増幅する。Ａ／Ｄ変換器４１ｂは、増幅された音圧信号をＡ／Ｄ変換し、Ａ／Ｄ変換された音圧信号である音圧波形データを記憶手段４２に送る。
記憶手段４２は、基準発生音記憶部４２ａと計測発生音記憶部４２ｂとを備える。
基準発生音記憶部４２ａは、「基準健全領域」における加振点の音圧波形データを記憶し、計測発生音記憶部４２ｂは、劣化判定する加振点の音圧波形データ（以下、計測音データという）を記憶する。ここで、「基準健全領域」とは、劣化判定する壁部６の表面を打撃して加振した際に発生する発生音の高低（もしくは、音色）が殆ど変化しない連続した領域を指す。以下、基準健全領域における加振点の打音データを健全部データという。
なお、基準健全領域内の点を劣化判定する場合には、再度加振した基準健全領域内の加振点の音圧波形データは、計測音データとして計測発生音記憶部４２ｂに記憶される。
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a deterioration determination system (hereinafter referred to as a deterioration determination system) 1 for a concrete structure according to the present embodiment. The
As shown in the figure, in this example, the worker W (only the arm is described) covers the surface of the wall portion (hereinafter referred to as wall portion 6) of the building as a concrete structure which is the object of deterioration diagnosis. , The sound pressure signal of the sound generated by the
The
Each means from the storage means 42 to the deterioration judgment means 47 of the
The sound data acquisition means 41 includes an
The
The storage means 42 includes a reference generated
The reference generated
When determining the deterioration of a point in the reference sound region, the sound pressure waveform data of the vibration point in the reference sound region that has been vibrated again is stored in the measurement generation
周波数スペクトル算出手段４３は、音圧波形抽出部４３ａと、周波数スペクトル算出部４３ｂとを備える。
音圧波形抽出部４３ａは、基準発生音記憶部４２ａと計測発生音記憶部４２ｂとに記憶された加振点毎の音圧波形データである健全部データと計測音データとを抽出し、周波数スペクトル算出部４３ｂは、抽出した健全部データと計測音データとをそれぞれＦＦＴ処理して、周波数スペクトルを算出する。
周波数スペクトル基準化手段４４は、基準パワー値算出部４４ａと周波数スペクトル基準化部４４ｂとを備える。
基準パワー値算出部４４ａは、健全部データの周波数スペクトルのそれぞれについて、加振点毎に、所定の周波数範囲（ここでは、特定の卓越周波数を持たない、比較的高い周波数領域である３０００Ｈｚ〜６５００Ｈｚ）の音圧信号のパワー平均（エネルギー平均）を求めるとともに、これらパワー平均の平均値である基準パワー値を算出する。
周波数スペクトル基準化部４４ｂは、健全部データの周波数スペクトルと計測音データの周波数スペクトルを、基準パワー値算出部４４ａで算出された基準パワー値を用いて基準化する。
ところで、８００Ｈｚ未満の低周波数領域の音圧信号は、道路交通量の影響などのため、不要な成分が入る恐れがあり、１００００Ｈｚ以上の高周波領域では、健全部と非健全部との差がないので、フーリエ変換において対象とする周波数範囲は８００Ｈｚ〜１００００Ｈｚの範囲とすることが好ましい。なお、本例では、基準化する周波数スペクトルの範囲を前記の所定の周波数範囲よりも広い８９０Ｈｚ〜７０７０Ｈｚとした。
The frequency spectrum calculation means 43 includes a sound pressure
The sound pressure
The frequency spectrum standardizing means 44 includes a reference power
The reference power
The frequency
By the way, the sound pressure signal in the low frequency region of less than 800 Hz may contain unnecessary components due to the influence of road traffic, etc., and there is no difference between the healthy part and the unhealthy part in the high frequency region of 10,000 Hz or more. Therefore, the target frequency range in the Fourier transform is preferably in the range of 800 Hz to 10000 Hz. In this example, the frequency spectrum to be standardized is set to 890 Hz to 7070 Hz, which is wider than the predetermined frequency range.
ここで、周波数スペクトルの基準化について説明する。
図２は、基準健全領域内の表面１３６点をハンマー２で加振したときの周波数スペクトルを示す図である。同図の、上側の細い実線が最大値（max）、下側の細い実線が最小値（min）、中央の太い実線が平均値（ave）である。また、上側の破線が平均値＋２×標準偏差（ave＋2σ）、下側の破線が平均値−２×標準偏差（ave−2σ）である。
このグラフから、平均値±２×標準偏差（95.5%の範囲に相当）における周波数スペクトルの「形」は概ね保たれていることが分かる。
したがって、加振音を基準化しても、周波数スペクトルの形、すなわち、加振音の周波数特性は同一であると見做すことができる。
周波数スペクトルの基準化は、周波数スペクトルの大きさを、当該周波数スペクトルのパワー平均値（Power Average）を基準とした相対値とすることである。すなわち、図３に示すように、算出したパワー平均値の値を、同図の四角い枠で囲った基準パワー値（例えば、５０ｄＢ）とすれば周波数スペクトルを基準化できる。なお、基準パワー値は、上記のように、基準健全領域の加振音のパワー平均の平均値である。
図３に示すように、健全部では、対象としている周波数範囲（３０００Ｈｚ〜６５００Ｈｚ）では、大きく卓越した周波数成分は見られず、周波数特性は概ね平坦となるが、図４（ａ）に示す空隙部や、図４（ｂ）に示す浮き部などの非健全部では、卓越した周波数成分が見られる。
したがって、周波数スペクトルの基準化すれば、健全部と非健全部の周波数スペクトルの「形」の差をより明確にできるとともに、加振力によるレベル変動に関係なく加振点が健全部か、非健全部（空隙部もしくは浮き部）かを判定することができる。このことは、周波数範囲を８９０Ｈｚ〜７０７０Ｈｚとしても同様である。
Here, the standardization of the frequency spectrum will be described.
FIG. 2 is a diagram showing a frequency spectrum when 136 points on the surface in the reference sound region are vibrated by the
From this graph, it can be seen that the "shape" of the frequency spectrum at the mean value ± 2 × standard deviation (corresponding to the range of 95.5%) is generally maintained.
Therefore, even if the vibrato is standardized, it can be considered that the shape of the frequency spectrum, that is, the frequency characteristics of the vibrato are the same.
The standardization of the frequency spectrum is to make the magnitude of the frequency spectrum a relative value based on the power average value (Power Average) of the frequency spectrum. That is, as shown in FIG. 3, if the calculated power average value is set to the reference power value (for example, 50 dB) surrounded by the square frame in the figure, the frequency spectrum can be standardized. As described above, the reference power value is the average value of the power averages of the vibrato sounds in the reference sound region.
As shown in FIG. 3, in the sound portion, in the target frequency range (3000 Hz to 6500 Hz), no large outstanding frequency component is observed, and the frequency characteristics are generally flat, but the voids shown in FIG. 4 (a) are observed. Excellent frequency components can be seen in the unhealthy parts such as the parts and the floating parts shown in FIG. 4 (b).
Therefore, if the frequency spectrum is standardized, the difference in the "shape" of the frequency spectrum between the healthy part and the unhealthy part can be clarified, and the excitation point is the healthy part or the unhealthy part regardless of the level fluctuation due to the exciting force. It can be determined whether it is a sound part (a gap part or a floating part). This also applies when the frequency range is set to 890 Hz to 7070 Hz.
統計データ作成手段４３は、周波数スペクトルの特徴を比較するための統計データを作成する。本例では、統計データとして、周波数スペクトル毎に矩形フィルタを用いて１/３オクターブバンドの各レベルを加振点Ｐ毎に求める。なお、周波数スペクトルは、周波数スペクトル基準化手段４４で基準化された、健全部の加振点の周波数スペクトルである基準化健全部周波数スペクトルと、計測点の周波数スペクトルである基準化計測部周波数スペクトルである。
具体的には、基準健全領域内の加振点をＰi（ｉ＝１〜ｎ）とし、１/３オクターブバンドの中心周波数をｆｊ（ｊ＝１〜ｋ）とすると、基準健全領域内の加振点Ｐiにおける１/３オクターブバンドの各レベルが基準データ群を構築するデータ（基準データｙij）で、劣化判定箇所における加振点Ｐrにおける１/３オクターブバンドの各レベルが計測データｙrjである。以下、劣化判定箇所における加振点Ｐrを計測点Ｐrという。
相関行列生成手段４６は、基準データ群のデータである基準データｙiｊを用いて、１/３オクターブバンドの各レベル間の相関行列Ｒを生成する。
劣化判定手段４７は、マハラノビスの距離算出部４７ａと、判定部４７ｂとを備える。
マハラノビスの距離算出部４７ａは、計測点Ｐrのデータである１/３オクターブバンドの各レベルｙrｊと、相関行列Ｒとを用いて、計測点Ｐrにおける発生音のデータと基準データ群とのマハラノビスの距離Ｄ2を求める。
相関行列の生成方法及びマハラノビスの距離Ｄ2の算出方法については後述する。
判定部４７ｂは、マハラノビスの距離Ｄ2と予め設定された閾値とを比較することで、計測点Ｐrが健全部であるか否かを判定する。
表示装置５は、劣化判定手段４５の判定結果を、ディスプレイなどの表示画面５ａ上に表示する。
The statistical data creating means 43 creates statistical data for comparing the characteristics of the frequency spectrum. In this example, as statistical data, each level of the 1/3 octave band is obtained for each excitation point P by using a rectangular filter for each frequency spectrum. The frequency spectra are the standardized sound part frequency spectrum, which is the frequency spectrum of the excitation point of the sound part, and the standardized measurement part frequency spectrum, which is the frequency spectrum of the measurement point, standardized by the frequency spectrum standardizing means 44. Is.
Specifically, the vibration point of reference healthy region and P i (i = 1~n), when the center frequency of 1/3-octave-band and f j (j = 1~k), the reference sound region Each level of the 1/3 octave band at the vibration point P i is the data (reference data y ij ) that constructs the reference data group, and each level of the 1/3 octave band at the vibration point P r at the deterioration judgment point is The measurement data is y rj . Hereinafter, the vibration point P r in the deterioration determination portion that measurement point P r.
The correlation matrix generation means 46 uses the reference data y ij , which is the data of the reference data group, to generate the correlation matrix R between each level of the 1/3 octave band.
The deterioration determination means 47 includes a Mahalanobis
Mahalanobis
The method of generating the correlation matrix and the method of calculating the Mahalanobis distance D 2 will be described later.
The
The
次に、劣化判定方法について、図５のフローチャートを参照して説明する。
まず、基準健全領域を設定する（ステップＳ１１）。
基準健全領域は、劣化判定する壁部６の表面を打撃して加振した際に発生する発生音の高低（もしくは、音色）が変化しない連続した領域を指す。以下、基準健全領域における加振点の打音データを健全部データという。
すなわち、健全部と非健全部とでは、打音の周波数特性が異なるので、予め設定された１つもしくは複数の特定周波数領域の音圧レベルを調べることで、加振点が健全部か否かを判定できる。
また、健全部における打音と非健全部における打音とでは、発生音の高低（もしくは、音色）が明らかに異なるので、加振点が健全部か否かの判定を作業者Ｗが行っても良い。
基準健全領域の設定が終了した後には、健全部データを取得（ステップＳ１２）した後、取得された健全部データ（複数の加振点の音圧波形データ）の周波数スペクトルを算出する（ステップＳ１３）。
ステップ１４では、周波数スペクトル毎に、所定の周波数範囲の音圧信号のパワー平均を求めるとともに、これらパワー平均の平均値である基準パワー値を算出し、ステップ１５では、この基準パワー値を用いて健全部データの周波数スペクトルを基準化して基準化健全部周波数スペクトルを求める。
Next, the deterioration determination method will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, the reference sound region is set (step S11).
The reference sound region refers to a continuous region in which the pitch (or timbre) of the generated sound generated when the surface of the
That is, since the frequency characteristics of the tapping sound are different between the sound part and the unhealthy part, whether or not the excitation point is the sound part by examining the sound pressure level of one or a plurality of preset specific frequency regions. Can be determined.
Further, since the pitch (or timbre) of the generated sound is clearly different between the tapping sound in the sound portion and the tapping sound in the unhealthy portion, the operator W makes a determination as to whether or not the excitation point is the healthy portion. Is also good.
After the setting of the reference sound region is completed, the sound region data is acquired (step S12), and then the frequency spectrum of the acquired sound region data (sound pressure waveform data of a plurality of excitation points) is calculated (step S13). ).
In step 14, the power average of the sound pressure signal in a predetermined frequency range is obtained for each frequency spectrum, and the reference power value which is the average value of these power averages is calculated. In step 15, this reference power value is used. The frequency spectrum of the sound part data is standardized to obtain the standardized sound part frequency spectrum.
次に、相関行列を算出するための基準データ群を構築する（ステップＳ１６）。
基準データ群は、上記したように、加振点Ｐi（ｉ＝１〜ｎ）毎に求められる音圧波形データの変量であるｋ個の判定項目の値ｙiｊ（ｊ＝１〜ｋ）から構成される。
判定項目としては、音圧レベル、１/３オクターブバンドの各レベル、時間軸波形の変化量と存在量、周波数特性の変化量と存在量、加振点の位置と音源方向との差などが挙げられる。
本例では、１/３オクターブバンドの各レベルを判定項目とするとともに、取得された健全部データの１/３オクターブバンドの各レベルを求めることで、相関行列を算出するための基準データ群を構築する。
具体的には、図６（ａ）に示すように、健全部データである基準健全領域における打音の時系列波形を、１２５ｍｓｅｃ（サンプリング周波数１６３８４Ｈｚ、データ長２０４８個）間隔で切り出し、それぞれの時系列波形をフーリエ変換して、図６（ｂ）に示すような、周波数スペクトルを求めた後、この周波数スペクトルを基準化した基準化健全部周波数スペクトルを求め、基準化健全部周波数スペクトル毎に矩形フィルタを用いて１/３オクターブバンドの各レベルを求める。
本例では、フーリエ変換において対象とする周波数範囲を８９０Ｈｚ〜７０７０Ｈｚとしたので、図６（ｃ）に示すように、音圧レベルを求める１/３オクターブバンドの中心周波数ｆj（ｊ＝１〜ｋ）は、１０００Ｈｚ，１２５０Ｈｚ，１６００Ｈｚ，２０００Ｈｚ，２５００Ｈｚ，３１５０Ｈｚ，４０００Ｈｚ，５０００Ｈｚ，６３００Ｈｚとなる。すなわち、基準データ群を構成する変量の数である判定項目の数（以下、項目数ｋという）は、ｋ＝９である。
また、本例では、基準データ群を構築するためのデータ数である健全部のデータ数ｎをｎ＝２０とした。多変量解析ではデータ数は多い方が望ましいが、健全部では変数間の相関が高いので、データ数としてはｎ＞ｋであればよい。
このように、打音の取得位置であるデータ番号をｉ（ｉ＝１〜ｎ）、判定項目である中心周波数ｆjをｊ（ｊ＝１〜ｋ）とすると、基準データ群は、ｎ×ｋ個の基準データｙijから構築される。
Next, a reference data group for calculating the correlation matrix is constructed (step S16).
Reference data groups, as described above, a vibration point P i (i = 1~n) is a variable of the sound pressure waveform data obtained for each of k judgment item values y ij (j = 1~k) Consists of.
Judgment items include sound pressure level, 1/3 octave band level, time axis waveform change and abundance, frequency characteristic change and abundance, difference between vibration point position and sound source direction, etc. Can be mentioned.
In this example, each level of the 1/3 octave band is used as a judgment item, and each level of the 1/3 octave band of the acquired sound part data is obtained to obtain a reference data group for calculating the correlation matrix. To construct.
Specifically, as shown in FIG. 6A, the time-series waveform of the tapping sound in the reference sound region, which is the sound part data, is cut out at intervals of 125 msec (sampling frequency 16384 Hz, data length 2048 pieces), and each time. After Fourier transforming the series waveform to obtain the frequency spectrum as shown in FIG. 6 (b), the standardized sound part frequency spectrum based on this frequency spectrum is obtained, and each standardized sound part frequency spectrum is rectangular. Use a filter to determine each level of the 1/3 octave band.
In this example, the target frequency range in the Fourier transform is set to 890 Hz to 7070 Hz, so as shown in FIG. 6 (c), the center frequency f j (j = 1 to 1) of the 1/3 octave band for obtaining the sound pressure level. k) is 1000 Hz, 1250 Hz, 1600 Hz, 2000 Hz, 2500 Hz, 3150 Hz, 4000 Hz, 5000 Hz, 6300 Hz. That is, the number of determination items (hereinafter referred to as the number of items k), which is the number of variables constituting the reference data group, is k = 9.
Further, in this example, n = 20 is set as the number of data n in the sound part, which is the number of data for constructing the reference data group. In multivariate analysis, it is desirable that the number of data is large, but since the correlation between variables is high in the sound part, the number of data may be n> k.
As described above, assuming that the data number that is the acquisition position of the tapping sound is i (i = 1 to n) and the center frequency f j that is the determination item is j (j = 1 to k), the reference data group is n ×. It is constructed from k reference data y ij .
次に、基準データｙijを正規化して相関行列を算出する（ステップＳ１７）。
詳細には、図７に示すように、基準データｙijの判定項目毎の平均ｍjと標準偏差σjとを求めた後、平均ｍjと標準偏差σjとを用いて基準データｙijを正規化する。正規化されたデータをＹijとすると、Ｙij＝（ｙij−ｍj）／σjである。正規化されたデータＹijの平均は０で、標準偏差は１である。
次に、この正規化されたデータＹijから、以下の［数１］に示す式を用いてＹipとＹiqとの相関係数ｒpqを算出することで、以下の［数２］に示すような、対角要素が１、ｐ行ｑ列の要素がｒpqである、ｋ×ｋの相関行列Ｒを算出する。
Specifically, as shown in FIG. 7, after obtaining the average m j and the standard deviation sigma j for each determination item reference data y ij, reference data y ij by using the mean m j and the standard deviation sigma j Normalize. If the normalized data is Y ij , then Y ij = (y ij −m j ) / σ j . The mean of the normalized data Y ij is 0 and the standard deviation is 1.
Next, from this normalized data Y ij , the correlation coefficient r pq between Y ip and Y iq is calculated using the formula shown in the following [Equation 1] to obtain the following [Equation 2]. As shown, the correlation matrix R of k × k is calculated, in which the diagonal elements are 1 and the elements in p rows and q columns are r pq .
相関行列の算出が終了した後には、劣化判定箇所における加振点である計測点Ｐrにおける発生音を取得して基準化計測部周波数スペクトルを求め（ステップＳ１８）た後、ステップＳ１９に進んで、発生音の１/３オクターブバンドの各レベルである計測データｙrj（ｊ＝１〜ｋ）を算出する。
次に、算出された計測データｙrj（ｊ＝１〜ｋ）を正規化し、正規化された計測データである１/３オクターブバンドの各レベルＹrj（ｊ＝１〜ｋ）とステップＳ１７で算出した相関行列Ｒの逆行列Ｒ-1とを用いて、計測点Ｐrにおける計測データと基準データ群とのマハラノビスの距離Ｄ2を求める（ステップＳ２０）。
マハラノビスの距離Ｄ2は、以下の［数３］に示す式を用いて求められる。
Next, the calculated measurement data y rj (j = 1 to k) is normalized, and each level Y rj (j = 1 to k) of the 1/3 octave band, which is the normalized measurement data, and step S17. calculated by using the inverse matrix R -1 of the correlation matrix R, Mahalanobis distance D 2 between the measurement data and the reference data group at the measuring point P r (step S20).
The Mahalanobis distance D 2 is calculated using the formula shown in [Equation 3] below.
次に、ステップＳ２０で求めたマハラノビスの距離Ｄ2と予め設定された閾値Ｋとを用いて、計測点Ｐrの劣化判定を行う（ステップＳ２１）。
Ｄ2＞Ｋである場合には計測点Ｐrが非健全部であると判定し、Ｄ2≦Ｋである場合には計測点Ｐrが健全部であると判定する。本例では、Ｋ＝４とした。
判定後は、判定結果をディスプレイなどの表示画面５ａ上に表示する（ステップＳ２２）。
ステップＳ２３では、計測が終了したか否かを判定する。
計測が終了していない場合には、ステップＳ１８に戻って、次の計測点Ｐr+1の発生音を計測し、計測が終了した場合には、本処理を終了する。
なお、計測点Ｐrが非健全部であると判定された場合には、作業者Ｗが、スプレーなどで、計測点Ｐrに印をつけるようにすればよい。これにより、非健全部の位置だけでなく、壁６における非健全部の分布状態についても知ることができる。
Next, the deterioration of the measurement point Pr is determined by using the Mahalanobis distance D 2 obtained in step S20 and the preset threshold value K (step S21).
When D 2 > K, it is determined that the measurement point Pr is an unhealthy part, and when D 2 ≤ K, it is determined that the measurement point Pr is a healthy part. In this example, K = 4.
After the determination, the determination result is displayed on a display screen 5a such as a display (step S22).
In step S23, it is determined whether or not the measurement is completed.
If the measurement is not completed, the process returns to step S18, the sound generated at the next measurement point Pr + 1 is measured, and if the measurement is completed, this process is terminated.
Incidentally, when the measurement point P r is determined to be unhealthy part, worker W is spray etc., it is sufficient to mark the measurement point P r. As a result, not only the position of the unhealthy part but also the distribution state of the unhealthy part on the
［実験例］
図７は、空隙部と浮き部とを有する直方体状のコンクリート試験体を加振したときに発生する発生音のマハラノビスの距離Ｄ2の分布例を示す図で、基準データ群としては、空隙部及び浮き部から所定距離離れた健全部を加振したときの発生音のデータを用いた。
同図において、横軸は加振位置、縦軸はマハラノビスの距離Ｄ2で、Ｄ2＞１００のものは、Ｄ2＝１００とした。
図７から明らかなように、空隙部及び浮き部では、マハラノビスの距離Ｄ2が非常に大きく、計測データが基準データ群から大きく離れていることがわかる。
これにより、マハラノビスの距離Ｄ2を用いてコンクリート構造物の劣化判定を行うことができることが確認された。
[Experimental example]
FIG. 7 is a diagram showing a distribution example of the Mahalanobis distance D 2 of the sound generated when a rectangular parallelepiped concrete test piece having a gap portion and a floating portion is vibrated, and the gap portion is used as a reference data group. And the data of the sound generated when the sound part separated from the floating part by a predetermined distance was vibrated was used.
In the figure, the horizontal axis is the vibration position, the vertical axis is the Mahalanobis distance D 2 , and when D 2 > 100, D 2 = 100.
As is clear from FIG. 7, it can be seen that the Mahalanobis distance D 2 is very large in the gap and the floating portion, and the measurement data is far away from the reference data group.
As a result, it was confirmed that the deterioration of the concrete structure can be determined using the Mahalanobis distance D 2 .
以上、本発明を実施の形態及び実験例を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は前記実施の形態に記載の範囲には限定されない。前記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者にも明らかである。そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲から明らかである。 Although the present invention has been described above with reference to embodiments and experimental examples, the technical scope of the present invention is not limited to the scope described in the embodiments. It will be apparent to those skilled in the art that various changes or improvements can be made to the above embodiments. It is clear from the claims that forms with such modifications or improvements may also be included in the technical scope of the invention.
例えば、前記実施の形態では、基準パワー値として、健全部の周波数スペクトルのパワー平均の平均値としたが、例えば、５５ｄＢなど、単に所定の値であってもよい。なお、この所定の値は、実験室等で空隙部や浮き部のないコンクリートの表面を複数個所加振して求めた値とすることが好ましい。
また、前記実施の形態では、建造物の壁部６の劣化状態を判定したが、本発明は橋梁やトンネルの内壁、更には建造物の躯体などの他のコンクリート構造物にも適用可能である。また、本発明は、コンクリート構造物だけでなく、モルタルやタイルなどから成る構造物の劣化診断にも適用できる。
また、前記実施の形態では、フーリエ変換において対象とする周波数範囲を８９０Ｈｚ〜７０７０Ｈｚとしたが、健全部と非健全部の周波数スペクトルの「形」の差がより明確な３０００Ｈｚ〜６５００Ｈｚとすれば、劣化判定精度を更に向上させることができる。
For example, in the above-described embodiment, the reference power value is the average value of the power average of the frequency spectrum of the sound portion, but it may be simply a predetermined value such as 55 dB. It is preferable that this predetermined value is a value obtained by vibrating a plurality of concrete surfaces having no voids or floating portions in a laboratory or the like.
Further, in the above-described embodiment, the deteriorated state of the
Further, in the above-described embodiment, the frequency range targeted in the Fourier transform is set to 890 Hz to 7070 Hz, but if the difference in the "shape" of the frequency spectra of the sound portion and the unhealthy portion is set to 3000 Hz to 6500 Hz, which is clearer. The deterioration determination accuracy can be further improved.
また、前記実施の形態では、１/３オクターブバンドの各レベルを判定項目としたが、音圧レベル、時間軸波形の変化量と存在量、周波数特性の変化量と存在量などを判定項目としてもよい。
例えば、周波数特性の変化量と存在量とを判定項目とする場合には、健全部データの音圧信号を、サンプリング周波数１６３８４Ｈｚ、データ長２０４８個（周波数分解能８Ｈｚ）でフーリエ変換して得られた周波数スペクトルを用いればよい。この場合も、道路交通音などの影響を考慮して、変化量と存在量とを求める打音の周波数スペクトルの周波数範囲は８９０Ｈｚ〜７０７０Ｈｚとすることが好ましい。
変化量と存在量とは周波数スペクトルの特徴を抽出するために用いられるもので、図８に示すように、周波数軸（横軸）に平行な複数の標本線を設定し、周波数特性値が標本線の値よりも大きい周波数のカウント数が存在量で、周波数特性値が標本線を横切った周波数のカウント数が変化量である。
例えば、標本線の数を７本とすれば、測定項目数はｋ＝７×２＝１４となる。したがって、健全部のデータ数としては、ｎ＞１４であればよい。
なお、判定項目を求めるための周波数スペクトルとしては、基準化健全部周波数スペクトル及び基準化計測部周波数スペクトルを用いることはいうまでもない。
Further, in the above-described embodiment, each level of the 1/3 octave band is used as a determination item, but the sound pressure level, the amount of change and the abundance of the time axis waveform, the amount of change and the abundance of the frequency characteristic, and the like are used as the determination items. May be good.
For example, when the amount of change and the amount of abundance of frequency characteristics are used as determination items, the sound pressure signal of the sound part data is obtained by Fourier transform with a sampling frequency of 16384 Hz and a data length of 2048 (frequency resolution of 8 Hz). The frequency spectrum may be used. Also in this case, the frequency range of the frequency spectrum of the tapping sound for obtaining the amount of change and the amount of abundance is preferably set to 890 Hz to 7070 Hz in consideration of the influence of road traffic sound and the like.
The amount of change and the amount of abundance are used to extract the characteristics of the frequency spectrum. As shown in FIG. 8, a plurality of sample lines parallel to the frequency axis (horizontal axis) are set, and the frequency characteristic value is sampled. The number of counts of frequencies larger than the value of the line is the abundance amount, and the number of counts of frequencies whose frequency characteristic value crosses the sample line is the amount of change.
For example, if the number of sample lines is 7, the number of measurement items is k = 7 × 2 = 14. Therefore, the number of data in the sound part may be n> 14.
Needless to say, the standardized sound part frequency spectrum and the standardized measurement part frequency spectrum are used as the frequency spectrum for obtaining the determination item.
また、前記実施の形態では、劣化判定の閾値をＫ＝４としたが、予め求めておいた劣化していない試験体の複数個所を加振したのデータｙsjを用いて算出したマハラノビスの距離Ｄs 2に基づいて設定した閾値Ｋsを用いて計測点の劣化判定を行ってもよい。閾値Ｋsとしては、例えば、Ｄs 2の平均値Ｄsm 2、もしくは、Ｄs 2の最大値Ｄsmax 2に、ａ＞０である係数をかけたものを用いるなどすればよい。
また、予め求めておいた内部に空洞のある試験体を加振したときの発生音のデータｙvjを用いて算出したマハラノビスの距離Ｄvに基づいて設定した閾値Ｋvと用いて、計測点の劣化状態が空洞であるか否かを判定するようにしてもよい。
また、ひび割れによる浮きが存在する試験体を加振したときの発生音のデータｙfjを用いて算出したマハラノビスの距離Ｄｆに基づいて設定した閾値Ｋfと用いて、計測点の劣化状態が浮きであるか否かを判定することも可能である。
Further, in the above-described embodiment, the threshold value for determining deterioration is set to K = 4, but the distance of Mahalanobis calculated using the data y sj obtained in advance by vibrating a plurality of non-deteriorated test specimens. Deterioration of the measurement point may be determined using the threshold value K s set based on D s 2 . The threshold K s, for example, the average value D sm 2 of D s 2, or, to a maximum value D smax 2 of D s 2, may be such as used multiplied by the coefficient is a> 0.
In addition, the measurement point is used as the threshold value K v set based on the Mahalanobis distance D v calculated using the data y vj of the sound generated when the test body having a cavity inside is vibrated, which is obtained in advance. It may be determined whether or not the deteriorated state of the is hollow.
Further, the deterioration state of the measurement point is determined by using the threshold value K f set based on the Mahalanobis distance D f calculated by using the data y fj of the sound generated when the test body having the floating due to the crack is vibrated. It is also possible to determine whether or not it is floating.
１ コンクリート構造物の劣化判定システム、２ ハンマー、３ マイクロフォン、
４ 劣化判定装置、５ 表示装置、６ 壁部、
４１ 音データ取込手段、４２ 記憶手段、４３ 周波数スペクトル算出手段、
４４ 周波数スペクトル基準化手段、４５ 統計データ作成手段、
４６ 相関行列生成手段、４７ 劣化判定手段。
1 Deterioration judgment system for concrete structures, 2 hammers, 3 microphones,
4 Deterioration judgment device, 5 Display device, 6 Wall part,
41 Sound data acquisition means, 42 Storage means, 43 Frequency spectrum calculation means,
44 Frequency spectrum standardization means, 45 Statistical data creation means,
46 Correlation matrix generation means, 47 Deterioration determination means.
Claims (6)
前記構造物の基準健全領域を設定するステップと、
前記基準健全領域内の複数の加振点の発生音の音圧信号を採取するステップと、
前記基準健全領域内の加振点の音圧信号の周波数スペクトルを算出するステップと、
前記算出された周波数スペクトルを、前記周波数スペクトルのパワー平均の値が所定の値になるように基準化した基準化健全部周波数スペクトルを求めるステップと、
前記基準化健全部周波数スペクトルから、加振点毎に判定項目のデータを算出して基準データ群を構築するステップと、
前記判定項目のデータから前記判定項目のデータ間の相関関数を算出するステップと、
前記構造物の劣化判定箇所である計測点における発生音の音圧信号を採取するステップと、
前記計測点の音圧信号の周波数スペクトルを算出するステップと、
前記算出された音圧信号の周波数スペクトルを、前記周波数スペクトルのパワー平均の値が所定の値になるように前記周波数スペクトルを基準化した基準化計測部周波数スペクトルを求めるステップと、
前記基準化計測部周波数スペクトルから、前記判定項目のデータである計測データを算出するステップと、
前記計測データと前記相関関数とを用いて、前記計測データと前記基準データ群との間のマハラノビスの距離を算出するステップと、
前記算出されたマハラノビスの距離を用いて前記計測点の劣化判定を行うステップと、
を備え、
前記基準健全領域が、前記構造物の表面を加振したときの発生音の高低、もしくは、音色が変化しない連続した領域であり、
前記判定項目が、前記基準化された周波数スペクトルの音圧レベル、１/３オクターブバンドの各レベル、周波数スペクトルの変化量と存在量のいずれか、または、複数であることを特徴とする構造物の劣化判定方法。 It is a method of determining whether or not the structure is deteriorated from the frequency spectrum of the sound pressure signal of the sound generated by the structure when the surface of the structure is vibrated.
The step of setting the reference healthy area of the structure and
A step of collecting sound pressure signals of sounds generated at a plurality of excitation points in the reference sound region, and
The step of calculating the frequency spectrum of the sound pressure signal at the excitation point in the reference sound region, and
The calculated frequency spectrum, the steps of the value of the mean power of the frequency spectrum to seek normalized sound unit frequency spectrum normalized to a predetermined value,
From the standardized sound part frequency spectrum, the step of calculating the data of the judgment item for each excitation point and constructing the reference data group, and
The step of calculating the correlation function between the data of the judgment item from the data of the judgment item, and
The step of collecting the sound pressure signal of the generated sound at the measurement point which is the deterioration determination point of the structure, and
The step of calculating the frequency spectrum of the sound pressure signal at the measurement point and
A step of obtaining the frequency spectrum of the standardized measurement unit based on the frequency spectrum of the calculated sound pressure signal so that the power average value of the frequency spectrum becomes a predetermined value.
A step of calculating measurement data, which is data of the determination item, from the frequency spectrum of the standardized measurement unit, and
A step of calculating the Mahalanobis distance between the measurement data and the reference data group using the measurement data and the correlation function, and
The step of determining the deterioration of the measurement point using the calculated Mahalanobis distance, and
With
The reference sound region is a continuous region in which the pitch of the sound generated when the surface of the structure is vibrated or the timbre does not change.
The structure is characterized in that the determination item is one or more of the sound pressure level of the standardized frequency spectrum, each level of the 1/3 octave band, the amount of change and the abundance of the frequency spectrum. Deterioration judgment method.
予め求めておいた劣化していない試験体の複数個所を加振したときの発生音のデータを用いて算出したマハラノビスの距離に基づいて設定した閾値を用いて前記計測点の劣化判定を行うことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載の構造物の劣化判定方法。 In the step of performing the deterioration determination,
Deterioration judgment of the measurement point is performed using a threshold value set based on the Mahalanobis distance calculated using the data of the sound generated when a plurality of non-deteriorated test specimens have been obtained in advance. The method for determining deterioration of a structure according to any one of claims 1 to 4.
予め求めておいた内部に空洞のある試験体を加振したときの発生音のデータを用いて算出したマハラノビスの距離に基づいて設定した閾値と、ひび割れによる浮きが存在する試験体を加振したときの発生音のデータを用いて算出したマハラノビスの距離に基づいて設定した閾値とのいずれか一方、または、両方を用いて前記計測点の劣化判定を行うことを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれかに記載の構造物の劣化判定方法。 In the step of performing the deterioration determination,
The threshold value set based on the Mahalanobis distance calculated using the data of the sound generated when the test piece with a cavity inside was obtained in advance and the test piece with the floating due to cracks were shaken. Claims 1 to claim that the deterioration determination of the measurement point is performed using either one or both of the threshold values set based on the Mahalanobis distance calculated using the data of the generated sound at the time. Item 5. The method for determining deterioration of a structure according to any one of Item 5.
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