JP6879430B2 - 異常診断装置、異常診断方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、構造物の異常診断をする異常診断装置、異常診断方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。

構造物の異常診断では、異常が発生する前における複数のモードベクトル（モード形状など）と、異常が発生した後における複数のモードベクトルとを比較することで、構造物の異常診断をしている。構造物の異常とは、構造物の劣化又は損傷などである。

関連する技術として、特許文献１には、監視対象となる電子機器などの装置の故障予測をする故障予測システムについて開示されている。その故障予測システムによれば、装置の振動を検出する振動検出部、又は装置に供給される電流量を検出する電流検出部により取得された各種の検出信号を、時間軸が同一となるように位相補正をしている。

特許文献２には、構造物の劣化状態を診断する構造物劣化診断システムについて開示されている。その構造物劣化診断システムによれば、劣化診断対象の構造物から得られた加速度情報に基づいて、傾きに関する特徴量及び固有振動数に関する特徴量を抽出している。そして、それぞれの特徴量に基づいて、正常時の基準データに相当する学習時の確率密度分布と、劣化診断時の測定結果に基づく確率密度分布との比較により分布間距離を算出し、有意差が検出された場合、劣化が発生していると判断している。

特許文献３には、コンクリート構造物に対して診断をするロボットシステムについて開示されている。そのロボットシステムによれば、振動モードを用いて、コンクリート構造物の健全度を解析している。

非特許文献１には、構造物の補修前と補修後のモード形状から、構造物の損傷によるモード形状の変化を定量的に評価する検証方法が開示されている。その検証方法によれば、ＣＯＭＡＣ（Coordinate Modal Assurance Criterion）法を用いて、構造物の損傷を検証している。

非特許文献２には、構造物を対象とした、モード形状の推定を用いて、構造物の損傷位置と、損傷程度とを検出する方法が開示されている。その検出方法によれば、モード形状の差に対して連続してウェーブレット変換を行い、構造物の損傷の個数、損傷の位置、損傷の程度を検出する試みがされている。

国際公開第２０１３／０２７７４４号 特開２０１５−０６４３４７号公報 特開２００９−２２２６８１号公報

門田峰典、他４名、「実損傷を有する横断歩道橋の補修によるモード形状の変化」、土木学会、構造工学論文集Ｖｏｌ．６１Ａ、平成２７年３月 荒川亮、渋谷嗣、「複数の損傷を有するはり構造のモード形状推定に基づく損傷検出」、日本機械学会、論文集（Ａ編）原著論文Ｎｏ.２０１１−ＪＡＲ・０６６７、平成２４年１月

しかしながら、実際に複数のモードベクトルを用いて異常診断をする場合、複数のモードベクトルに統計的なばらつきが含まれる。そのため、異常が発生する前における複数のモードベクトルと、異常が発生した後における複数のモードベクトルとの違いが、統計的ばらつきの範囲内である場合、異常発生前後のモードベクトルを区別することができない。従って、構造物の異常を精度よく検出することができない。

また、上述した特許文献１から３及び非特許文献１から２には、モードベクトルに含まれる統計的ばらつきの影響を抑制することについてなんら開示されておらず、上述した特許文献１から３及び非特許文献１から２に開示された技術を用いても、上述した問題を解決することはできない。

本発明の目的の一例は、構造物の異常を精度よく検出する異常診断装置、異常診断方法、及びプログラムな記録媒体を提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の一側面における異常診断装置は、
センサが計測した構造物の振動に基づいて生成したモードベクトルに対して、振幅成分の正規化及び位相成分から初期位相を除去する正規化をし、前記振幅成分に対する振幅特徴量と、前記位相成分に対する位相特徴量とを算出する、特徴量算出部と、
前記振幅特徴量と前記位相特徴量とに基づいて、前記構造物の異常を特定する、異常検出部と、
を有することを特徴とする。

また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における異常診断方法は、
（Ａ）センサが計測した構造物の振動に基づいて生成したモードベクトルに対して、振幅成分の正規化及び位相成分から初期位相を除去する正規化をし、前記振幅成分に対する振幅特徴量と、前記位相成分に対する位相特徴量とを算出する、ステップと、
（Ｂ）前記振幅特徴量と前記位相特徴量とに基づいて、前記構造物の異常を特定する、ステップと、
を有することを特徴とする。

更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
（Ａ）センサが計測した構造物の振動に基づいて生成したモードベクトルに対して、振幅成分の正規化及び位相成分から初期位相を除去する正規化をし、前記振幅成分に対する振幅特徴量と、前記位相成分に対する位相特徴量とを算出する、ステップと、
（Ｂ）前記振幅特徴量と前記位相特徴量とに基づいて、前記構造物の異常を特定する、ステップと、
を実行させる命令を有することを特徴とする。

以上のように本発明によれば、構造物の異常を精度よく検出することができる。

図１は、異常診断装置の一例を示す図である。 図２は、異常診断装置と、異常診断装置を有するシステムを具体的に示す図である。 図３は、センサごとの振動波の一例を示す図である。 図４は、フーリエ変換した振動波の一例を示す図である。 図５は、構造物へ衝撃を与えた回数と、振幅特徴量及び位相特徴量との関係を示す図である。 図６は、異常診断装置の動作の一例を示す図である。 図７は、異常診断装置を実現するコンピュータの一例を示す図である。

（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態における異常診断装置について、図１から図７を参照しながら説明する。

［装置構成］
最初に、図１を用いて、本実施の形態における異常診断装置の構成について説明する。図１は、異常診断装置の一例を示す図である。

図１に示すように、異常診断装置１は、構造物の異常、すなわち劣化又は損傷を精度よく検出する装置である。具体的には、構造物に対して衝撃を与えて構造物を振動させ、その振動を用いて、構造物の異常を検出する装置である。また、図１に示すように、異常診断装置１は、特徴量算出部２と、異常検出部３とを有する。

このうち、特徴量算出部２は、センサが計測した構造物の振動に基づいて生成したモードベクトルに対して、振幅成分の正規化及び位相成分から初期位相を除去する正規化をし、振幅成分に対する振幅特徴量と、位相成分に対する位相特徴量とを算出する。異常検出部３は、振幅特徴量と位相特徴量とに基づいて、構造物の異常を特定する。

このように、本実施の形態では、構造物の振動に基づいて生成したモードベクトルに対して、振幅成分及び位相成分を正規化するので、モードベクトルの統計的ばらつきの影響を抑制できる。従って、構造物の異常を精度よく検出することができる。

構造物は、例えば、少なくとも砂、水、セメントを用いて凝固させた硬化物（コンクリート、又はモルタルなど）、又は金属、又はそれらを用いて構築された構造物である。また、構造物は、建築物全体、又はその一部である。更に、構造物は、機械類の全体、又はその一部である。

続いて、図２、図３、図４、図５を用いて、本実施の形態における異常診断装置１の構成をより具体的に説明する。図２は、異常診断装置と、異常診断装置を有するシステムを具体的に示す図である。図３は、センサごとの振動波の一例を示す図である。図４は、フーリエ変換した振動波の一例を示す図である。図５は、構造物へ衝撃を与えた回数と、振幅特徴量及び位相特徴量との関係を示す図である。

図２に示すように、本実施の形態における異常診断システムは、異常診断装置１と複数のセンサ２１（図２においては、センサ２１を、センサ２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、２１ｄ、２１ｅと表記する）とを有する。

センサ２１は、構造物２０に取り付けられ、構造物２０の少なくとも振動の大きさを計測し、計測した振動の大きさを示す情報を異常診断装置１へ送信する。例えば、センサ２１は、計測した振動の大きさを示す情報を有する信号を、異常診断装置１へ送信する。センサ２１は、例えば、三軸加速度センサなどを用いることが考えられる。

具体的には、図２に示すように、構造物２０に取り付けられた複数のセンサ２１ａから２１ｅそれぞれは、取り付けられた位置において加速度を計測する。続いて、複数のセンサ２１ａから２１ｅそれぞれは、計測した加速度の情報を有する信号を、異常診断装置１へ送信する。なお、センサ２１と異常診断装置１とのやり取りには、有線通信、又は無線通信などを用いる。

特徴量算出部について説明する。
特徴量算出部２は、センサ２１が計測した構造物２０の振動の大きさを示す情報に基づいてモードベクトルを算出する。続いて、特徴量算出部２は、算出したモードベクトルの振幅成分に対して正規化を行い、振幅成分に対する振幅特徴量を算出する。また、特徴量算出部２は、算出したモードベクトルの位相成分から初期位相を除去する正規化を行い、位相成分に対する位相特徴量を算出する。なお、特徴量算出部２は、振動応答解析部２２と、モードベクトル生成部２３と、モードベクトル正規化部２４とを有する。

振動応答解析部２２は、複数のセンサ２１ａから２１ｅそれぞれから、図３に示すように、構造物２０の振動を示す情報（振動波）を取得する。続いて、振動応答解析部２２は、予め設定した時間に取得した振動波に対して、フーリエ変換を実行する。例えば、振動応答解析部２２は、図３に示すように、時刻ｔ０から時刻ｔ１において取得した振動波のサンプリングデータを用いて、離散フーリエ変換（Discrete Fourier Transform）をして、周波数―時間領域で表されている振動波を、図４に示すように、周波数―レベル領域（予め設定した複数の周波数（単位周波数）と、それら周波数に対応するレベル）で表されるように変換をする。レベルは、例えば、パワースペクトル密度などである。

続いて、振動応答解析部２２は、振動波をフーリエ変換した情報を解析して、所定周波数範囲（低周波数を除く範囲）において、レベルが最も大きい周波数を検出し、検出した周波数を固有周波数として設定する。例えば、図４に示すように、センサ２１ａから２１ｅにおいて、所定周波数範囲（ｆ０からｆ１）から、所定値Ｌｔｈ以上のレベルに対応する周波数を検出し、固有周波数ｆｍ１、ｆｍ２、ｆｍ３（一次モード、二次モード、三次モード）を設定する。所定値Ｌｔｈは、例えば、センサ２１ａから２１ｅごとに異なる値としてもよい。

モードベクトル生成部２３は、検出した固有周波数ごとに、モードベクトルを生成する。例えば、モードベクトル生成部２３は、固有周波数ｆｍ１、ｆｍ２、ｆｍ３それぞれについて、センサ２１ａから２１ｅそれぞれに対して、式（１）に示すような、複素ベクトルを用いて、モードベクトルを生成する。

モードベクトル正規化部２４は、生成したモードベクトルの振幅成分に対して正規化を行い、振幅成分に対する振幅特徴量を算出する。具体的には、モードベクトル正規化部２４は、センサ２１ａから２１ｅに対応する複素ベクトルに対して、式（２）を用いて、振幅特徴量を算出する。例えば、振幅成分を、振幅成分の二乗和平方根（正規化パラメタ）により除した値を算出して、振幅特徴量とする。

また、モードベクトル正規化部２４は、生成したモードベクトルの位相成分から初期位相を除去する正規化（位相補正）を行い、位相成分に対する位相特徴量を算出する。具体的には、モードベクトル正規化部２４は、センサ２１ａから２１ｅに対応する複素ベクトルに対して、式（３）を用いて、位相特徴量を算出する。例えば、位相成分から、モードベクトルの複素空間上の角度（補正パラメタ）を減じた値を算出して、位相特徴量とする。

なお、モードベクトル正規化部２４は、固有周波数ｆｍ１、ｆｍ２、ｆｍ３ごとに、正規化を行う。

異常検出部について説明する。
異常検出部３は、構造物２０の状態が変化したこと、及び、構造物２０の異常位置を検出する。また、異常検出部３は、密度比算出部２５と、情報エントロピ算出部２６と、外れ値判定部２７と、状態変化検出部２８と、異常位置検出部２９とを有する。

異常検出部３について、図５を用いて具体的に説明をする。図５に示す振幅特徴量及び位相特徴量は、異常診断において、構造物２０に１６０回の衝撃を与えた場合に、衝撃を与えるごとにセンサ２１ａから２１ｅが計測した計測値に基づいて、算出された値である。異常がないと見做せる期間は、既に診断をして異常がないと診断された期間である。異常診断期間は、診断をしてまだ異常があるかないかが診断されていない期間である。

密度比算出部２５は、センサ２１それぞれについて、構造物２０の異常診断期間において算出した特徴量と、構造物２０に異常がないと見做せる期間において算出した基準となる基準特徴量とを用いて、確率密度比を算出する。

具体的には、図５に示すように、密度比算出部２５は、センサ２１ａから２１ｅそれぞれについて、異常診断期間（８０回以上１６０回以下）において算出した振幅特徴量と、異常がないと見做せる期間（１回以上７９回以下）において算出した、基準となる基準振幅特徴量との振幅確率密度比を算出する。又は、密度比算出部２５は、図５に示すように、センサ２１ａから２１ｅそれぞれについて、異常診断期間（８０回以上１６０回以下）において算出した位相特徴量と、異常がないと見做せる期間（１回以上７９回以下）において算出した、基準となる基準位相特徴量との位相確率密度比を算出する。振幅確率密度比及び位相確率密度比は、例えば、式（４）に基づいて算出する。

情報エントロピ算出部２６は、センサ２１それぞれについて、確率密度比の対数にマイナスを乗じて情報エントロピ（尤度比）を算出する。情報エントロピは、例えば、式（５）に基づいて算出する。

具体的には、情報エントロピ算出部２６は、センサ２１ａから２１ｅそれぞれについて、振幅確率密度比を用いて、振幅情報エントロピを算出する。又は、情報エントロピ算出部２６は、センサ２１ａから２１ｅそれぞれについて、位相確率密度比を用いて、位相情報エントロピを算出する。

外れ値判定部２７は、センサ２１それぞれについて、情報エントロピが、予め設定した所定値Ｒｔｈ以上の場合、当該情報エントロピを外れ値と判定する。また、外れ値判定部２７は、センサ２１それぞれについて、情報エントロピが、所定値Ｒｔｈより小さい場合、当該情報エントロピを平常値と判定する。所定値Ｒｔｈは、情報エントロピの分布を作成し、情報エントロピの分布に基づいて、実験又はシミュレーションなどにより決定する。

具体的には、外れ値判定部２７は、センサ２１ａから２１ｅそれぞれについて、振幅情報エントロピが、予め設定した振幅所定値Ｒｔｈａ以上の場合、当該情報エントロピを外れ値と判定する。又は、外れ値判定部２７は、センサ２１ａから２１ｅそれぞれについて、位相情報エントロピが、予め設定した位相所定値Ｒｔｈｐ以上の場合、当該情報エントロピを外れ値と判定する。振幅所定値Ｒｔｈａ、位相所定値Ｒｔｈｐは、実験又はシミュレーションなどにより決定する。なお、外れ値判定部２７にＯＣＳＶＭ（One Class Support Vector Machine）を適用し、学習したモデルを用いて、外れ値を判定してもよい。

状態変化検出部２８は、センサ２１それぞれについて、所定値Ｒｔｈ以上の情報エントロピ（外れ値の情報エントロピ）が発生する頻度が所定頻度以上であるか否かを判定する。

具体的には、状態変化検出部２８は、外れ値判定部２７が外れ値だと判定した場合、予め設定されている加算値を判定値に加算する。又は、状態変化検出部２８は、外れ値判定部２７が平常値だと判定した場合、予め設定されている減算値を判定値から減算する。すなわち、状態変化検出部２８は、外れ値と平常値とを用いて、累積和を算出する。

例えば、所定値Ｒｔｈを、異常がないと見做せる期間における、情報エントロピの頻度分布において、下位９５［％］又は上位５［％］に設定した場合、加算値を０．９５、減算値を０．０５とする。なお、判定値（累積和）を計算した場合、期待値が０になるようにする。

続いて、状態変化検出部２８は、判定値が予め設定した所定頻度Ｃｔｈ以上の場合、構造物２０の状態に変化が生じたことを検出する。すなわち、状態変化検出部２８は、構造物２０に異常があると推定する。所定頻度Ｃｔｈは、実験又はシミュレーションなどにより決定する。

異常位置検出部２９は、所定値Ｒｔｈ以上の情報エントロピ（外れ値の情報エントロピ）が所定頻度Ｃｔｈ以上のセンサ２１を検出する。このように、センサ２１を検出することで、構造物２０に設置されているセンサ２１の位置、又はセンサ２１周辺に異常があることが推定できる。

具体的には、異常位置検出部２９は、振幅所定値Ｒｔｈａ以上の振幅情報エントロピが振幅所定頻度Ｃｔｈａ以上のセンサ２１を特定する。又は、異常位置検出部２９は、所定値Ｒｔｈｐ以上の位相情報エントロピが位相所定頻度Ｃｔｈｐ以上のセンサ２１を特定する。振幅所定頻度Ｃｔｈａ、位相所定頻度Ｃｔｈｐは、実験又はシミュレーションなどにより決定する。

［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における異常診断装置の動作について図６を用いて説明する。図６は、異常診断装置の動作の一例を示す図である。以下の説明においては、適宜図２から図５を参酌する。また、本実施の形態では、異常診断装置を動作させることによって、異常診断方法が実施される。よって、本実施の形態における異常診断方法の説明は、以下の異常診断装置の動作説明に代える。

図６に示すように、振動応答解析部２２は、構造物２０に設置されたセンサ２１が計測した構造物２０の振動に基づいて固有振動周波数を検出する（ステップＡ１）。続いて、モードベクトル生成部２３は、検出した固有振動周波数を用いて、モードベクトルを生成する（ステップＡ２）。続いて、モードベクトル正規化部２４は、生成したモードベクトルに対して、振幅成分の正規化及び位相成分から初期位相を除去する正規化をし、振幅成分に対する振幅特徴量と、位相成分に対する位相特徴量とを算出する（ステップＡ３）。

続いて、密度比算出部２５は、構造物２０の異常診断期間において算出した特徴量と、構造物２０に異常がないと見做せる期間において算出した基準となる基準特徴量とを用いて、算出した確率密度比を算出する（ステップＡ４）。続いて、情報エントロピ算出部２６は、確率密度比に基づいて、情報エントロピを算出する（ステップＡ５）。

続いて、外れ値判定部２７は、所定値以上の情報エントロピであるかを判定し、当該情報エントロピが外れ値か平常値であるかを判定する（ステップＡ６）。状態変化検出部２８は、所定値以上の情報エントロピが、所定頻度以上頻発しているかを検出する（ステップＡ７）。続いて、異常位置検出部２９は、所定値を超えた情報エントロピが所定頻度以上となったセンサを特定する（ステップＡ８）。

続いて、図６に示したステップＡ１からＡ８について具体的に説明する。

異常診断装置１を用いて、構造物２０の異常診断を行う場合、まず、ハンマリング診断などの手法により、構造物２０に衝撃を与えて構造物２０を振動させ、複数のセンサ２１を用いて振動を計測する。そして、異常診断装置１は、構造物２０への複数回の衝撃を与えて複数のセンサ２１が計測した、複数の計測結果を用いて、構造物２０の異常診断を行う。

ステップＡ１において、振動応答解析部２２は、複数のセンサ２１から、構造物２０の振動を示す情報を取得し、予め設定した時間に取得した振動波に対して、フーリエ変換を実行する。続いて、振動応答解析部２２は、振動波をフーリエ変換した情報を解析して、所定周波数範囲において、所定値Ｌｔｈ以上のレベルに対応する周波数を検出し、検出した周波数を固有周波数として設定する。例えば、図３に示す固有周波数ｆｍ１、ｆｍ２、ｆｍ３を参照。

ステップＡ２において、モードベクトル生成部２３は、センサ２１それぞれの固有周波数に対して、上述した式（１）に示すような、複素ベクトルを用いて、固有周波数ごとにモードベクトルを生成する。

ステップＡ３において、モードベクトル正規化部２４は、センサ２１それぞれに対応する複素ベクトルに対して、上述した式（２）を用いて、振幅特徴量を算出する。また、ステップＡ３において、モードベクトル正規化部２４は、センサ２１に対応する複素ベクトルに対して、上述した式（３）を用いて、位相特徴量を算出する。

ステップＡ４において、密度比算出部２５は、センサ２１それぞれについて、異常診断期間において算出した振幅特徴量と、異常がないと見做せる期間において算出した、基準となる基準振幅特徴量との振幅確率密度比を算出する。また、ステップＡ４において、密度比算出部２５は、センサ２１それぞれについて、異常診断期間において算出した位相特徴量と、異常がないと見做せる期間において算出した、基準となる基準位相特徴量との位相確率密度比を算出する。振幅確率密度比及び位相確率密度比は、上述した式（４）に基づいて算出する。

ステップＡ５において、情報エントロピ算出部２６は、センサ２１それぞれについて、振幅確率密度比に対して、上述した式（５）を用いて振幅情報エントロピを算出する。又は、ステップＡ５において、情報エントロピ算出部２６は、センサ２１それぞれについて、位相確率密度比に対して、上述した式（５）を用いて位相情報エントロピを算出する。

ステップＡ６において、外れ値判定部２７は、センサ２１それぞれについて、振幅情報エントロピが、予め設定した振幅所定値Ｒｔｈａ以上の場合、当該情報エントロピを外れ値と判定する。また、予め設定した振幅所定値Ｒｔｈａより小さい場合、当該情報エントロピを平常値と判定する。又は、ステップＡ６において、外れ値判定部２７は、センサ２１それぞれについて、位相情報エントロピが、予め設定した位相所定値Ｒｔｈｐ以上の場合、当該情報エントロピを外れ値と判定する。また、予め設定した位相所定値Ｒｔｈｐより小さい場合、当該情報エントロピを平常値と判定する。

ステップＡ７において、状態変化検出部２８は、外れ値判定部２７が外れ値だと判定した場合、予め設定されている加算値を判定値に加算する。又は、状態変化検出部２８は、外れ値判定部２７が平常値だと判定した場合、予め設定されている減算値を判定値から減算する。すなわち、状態変化検出部２８は、外れ値と平常値とを用いて、累積和を算出する。

ステップＡ８において、異常位置検出部２９は、振幅所定値Ｒｔｈａ以上の振幅情報エントロピが振幅所定頻度Ｃｔｈａ以上のセンサ２１を特定する。又は、異常位置検出部２９は、所定値Ｒｔｈｐ以上の位相情報エントロピが位相所定頻度Ｃｔｈｐ以上のセンサ２１を特定する。

［本実施の形態の効果］
以上のように本実施の形態によれば、構造物の振動に基づいて生成したモードベクトルに対して、振幅成分及び位相成分を正規化するので、モードベクトルの統計的ばらつきの影響を抑制できる。

また、統計的ばらつきの影響を抑制できるので、異常がないと見做せる期間の全ての計測値と、異常診断期間の全ての計測値とを対象に、統計的比較ができる。すなわち、従来のように、異常がないと見做せる期間の代表計測値と、異常診断期間の代表計測値とを比較する場合より、構造物の異常を精度よく検出できる。

また、正規化をして確率密度比を算出することで、振幅と位相とについて情報エントロピを算出できる。従って、構造物に異常がない期間と、異常ある期間とを明確に表すことができる。

［プログラム］
本発明の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図６に示すステップＡ１からＡ８を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における異常診断装置と異常診断方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、特徴量算出部２（振動応答解析部２２、モードベクトル生成部２３、モードベクトル正規化部２４）、異常検出部３（密度比算出部２５、情報エントロピ算出部２６、外れ値判定部２７、状態変化検出部２８、異常位置検出部２９）として機能し、処理を行なう。

また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されてもよい。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、特徴量算出部２（振動応答解析部２２、モードベクトル生成部２３、モードベクトル正規化部２４）、異常検出部３（密度比算出部２５、情報エントロピ算出部２６、外れ値判定部２７、状態変化検出部２８、異常位置検出部２９）のいずれかとして機能してもよい。

［物理構成］
ここで、実施の形態におけるプログラムを実行することによって、異常診断装置１を実現するコンピュータについて図７を用いて説明する。図７は、本発明の実施の形態における異常診断装置を実現するコンピュータの一例を示す図である。

図７に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていてもよい。

ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであってもよい。

また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置があげられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。

データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。

また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体があげられる。

［付記］
以上の実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）から（付記１５）により表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。

（付記１）
センサが計測した構造物の振動に基づいて生成したモードベクトルに対して、振幅成分の正規化及び位相成分から初期位相を除去する正規化をし、前記振幅成分に対する振幅特徴量と、前記位相成分に対する位相特徴量とを算出する、特徴量算出部と、
前記振幅特徴量と前記位相特徴量とに基づいて、前記構造物の異常を特定する、異常検出部と、
を有することを特徴とする異常診断装置。

（付記２）
付記１に記載の異常診断装置であって、
前記異常検出部は、前記構造物の異常診断期間において算出した前記振幅特徴量と、前記構造物に異常がないと見做せる期間において算出した、基準となる基準振幅特徴量との振幅確率密度比に基づいて、振幅情報エントロピを算出する
ことを特徴とする異常診断装置。

（付記３）
付記２に記載の異常診断装置であって、
前記異常検出部は、所定値以上の前記振幅情報エントロピが所定頻度以上の前記センサを特定する
ことを特徴とする異常診断装置。

（付記４）
付記１に記載の異常診断装置であって、
前記異常検出部は、前記構造物の異常診断期間において算出した前記位相特徴量と、前記構造物に異常がないと見做せる期間において算出した、基準となる基準位相特徴量との位相確率密度比とに基づいて、位相情報エントロピを算出する
ことを特徴とする異常診断装置。

（付記５）
付記４に記載の異常診断装置であって、
前記異常検出部は、所定値を超えた前記位相情報エントロピが所定頻度以上の前記センサを特定する
ことを特徴とする異常診断装置。

（付記６）
（Ａ）センサが計測した構造物の振動に基づいて生成したモードベクトルに対して、振幅成分の正規化及び位相成分から初期位相を除去する正規化をし、前記振幅成分に対する振幅特徴量と、前記位相成分に対する位相特徴量とを算出する、ステップと、
（Ｂ）前記振幅特徴量と前記位相特徴量とに基づいて、前記構造物の異常を特定する、ステップと、
を有することを特徴とする異常診断方法。

（付記７）
付記６に記載の異常診断方法であって、
前記（Ｂ）のステップにおいて、前記構造物の異常診断期間において算出した前記振幅特徴量と、前記構造物に異常がないと見做せる期間において算出した、基準となる基準振幅特徴量との振幅確率密度比に基づいて、振幅情報エントロピを算出する
ことを特徴とする異常診断方法。

（付記８）
付記７に記載の異常診断方法であって、
前記（Ｂ）のステップにおいて、所定値以上の前記振幅情報エントロピが所定頻度以上の前記センサを特定する
ことを特徴とする異常診断方法。

（付記９）
付記６に記載の異常診断方法であって、
前記（Ｂ）のステップにおいて、前記構造物の異常診断期間において算出した前記位相特徴量と、前記構造物に異常がないと見做せる期間において算出した、基準となる基準位相特徴量との位相確率密度比とに基づいて、位相情報エントロピを算出する
ことを特徴とする異常診断方法。

（付記１０）
付記９に記載の異常診断方法であって、
前記（Ｂ）のステップにおいて、所定値を超えた前記位相情報エントロピが所定頻度以上の前記センサを特定する
ことを特徴とする異常診断方法。

（付記１１）
コンピュータに、
（Ａ）センサが計測した構造物の振動に基づいて生成したモードベクトルに対して、振幅成分の正規化及び位相成分から初期位相を除去する正規化をし、前記振幅成分に対する振幅特徴量と、前記位相成分に対する位相特徴量とを算出する、ステップと、
（Ｂ）前記振幅特徴量と前記位相特徴量とに基づいて、前記構造物の異常を特定する、ステップと、
を実行させるプログラム。

（付記１２）
付記１１に記載のプログラムであって、
前記（Ｂ）のステップにおいて、前記構造物の異常診断期間において算出した前記振幅特徴量と、前記構造物に異常がないと見做せる期間において算出した、基準となる基準振幅特徴量との振幅確率密度比に基づいて、振幅情報エントロピを算出する
ことを特徴とするプログラム。

（付記１３）
付記１２に記載のプログラムであって、
前記（Ｂ）のステップにおいて、所定値以上の前記振幅情報エントロピが所定頻度以上の前記センサを特定する
ことを特徴とするプログラム。

（付記１４）
付記１１に記載のプログラムであって、
前記（Ｂ）のステップにおいて、前記構造物の異常診断期間において算出した前記位相特徴量と、前記構造物に異常がないと見做せる期間において算出した、基準となる基準位相特徴量との位相確率密度比とに基づいて、位相情報エントロピを算出する
ことを特徴とするプログラム。

（付記１５）
付記１４に記載のプログラムであって、
前記（Ｂ）のステップにおいて、所定値を超えた前記位相情報エントロピが所定頻度以上の前記センサを特定する
ことを特徴とするプログラム。

以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

本発明によれば、構造物の異常を精度よく検出することができる。本発明は、構造物の異常診断が必要な分野に有用である。

１ 異常診断装置
２ 特徴量算出部
３ 異常検出部
２０ 構造物
２１、２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、２１ｄ センサ
２２ 振動応答解析部
２３ モードベクトル生成部
２４ モードベクトル正規化部
２５ 密度比算出部
２６ 情報エントロピ算出部
２７ 外れ値判定部
２８ 状態変化検出部
２９ 異常位置検出部
１１０ コンピュータ
１１１ ＣＰＵ
１１２ メインメモリ
１１３ 記憶装置
１１４ 入力インターフェイス
１１５ 表示コントローラ
１１６ データリーダ／ライタ
１１７ 通信インターフェイス
１１８ 入力機器
１１９ ディスプレイ装置
１２０ 記録媒体
１２１ バス

Claims (15)

1. センサが計測した構造物の振動に基づいて生成したモードベクトルに対して、振幅成分の正規化及び位相成分から初期位相を除去する正規化をし、前記振幅成分に対する振幅特徴量と、前記位相成分に対する位相特徴量とを算出する、特徴量算出部と、
   前記振幅特徴量と前記位相特徴量とに基づいて、前記構造物の異常を特定する、異常検出部と、
   を有することを特徴とする異常診断装置。
2. 請求項１に記載の異常診断装置であって、
   前記異常検出部は、前記構造物の異常診断期間において算出した前記振幅特徴量と、前記構造物に異常がないと見做せる期間において算出した、基準となる基準振幅特徴量との振幅確率密度比に基づいて、振幅情報エントロピを算出する
   ことを特徴とする異常診断装置。
3. 請求項２に記載の異常診断装置であって、
   前記異常検出部は、所定値以上の前記振幅情報エントロピが所定頻度以上の前記センサを特定する
   ことを特徴とする異常診断装置。
4. 請求項１に記載の異常診断装置であって、
   前記異常検出部は、前記構造物の異常診断期間において算出した前記位相特徴量と、前記構造物に異常がないと見做せる期間において算出した、基準となる基準位相特徴量との位相確率密度比とに基づいて、位相情報エントロピを算出する
   ことを特徴とする異常診断装置。
5. 請求項４に記載の異常診断装置であって、
   前記異常検出部は、所定値を超えた前記位相情報エントロピが所定頻度以上の前記センサを特定する
   ことを特徴とする異常診断装置。
6. （Ａ）センサが計測した構造物の振動に基づいて生成したモードベクトルに対して、振幅成分の正規化及び位相成分から初期位相を除去する正規化をし、前記振幅成分に対する振幅特徴量と、前記位相成分に対する位相特徴量とを算出する、ステップと、
   （Ｂ）前記振幅特徴量と前記位相特徴量とに基づいて、前記構造物の異常を特定する、ステップと、
   を有することを特徴とする異常診断方法。
7. 請求項６に記載の異常診断方法であって、
   前記（Ｂ）のステップにおいて、前記構造物の異常診断期間において算出した前記振幅特徴量と、前記構造物に異常がないと見做せる期間において算出した、基準となる基準振幅特徴量との振幅確率密度比に基づいて、振幅情報エントロピを算出する
   ことを特徴とする異常診断方法。
8. 請求項７に記載の異常診断方法であって、
   前記（Ｂ）のステップにおいて、所定値以上の前記振幅情報エントロピが所定頻度以上の前記センサを特定する
   ことを特徴とする異常診断方法。
9. 請求項６に記載の異常診断方法であって、
   前記（Ｂ）のステップにおいて、前記構造物の異常診断期間において算出した前記位相特徴量と、前記構造物に異常がないと見做せる期間において算出した、基準となる基準位相特徴量との位相確率密度比とに基づいて、位相情報エントロピを算出する
   ことを特徴とする異常診断方法。
10. 請求項９に記載の異常診断方法であって、
    前記（Ｂ）のステップにおいて、所定値を超えた前記位相情報エントロピが所定頻度以上の前記センサを特定する
    ことを特徴とする異常診断方法。
11. コンピュータに、
    （Ａ）センサが計測した構造物の振動に基づいて生成したモードベクトルに対して、振幅成分の正規化及び位相成分から初期位相を除去する正規化をし、前記振幅成分に対する振幅特徴量と、前記位相成分に対する位相特徴量とを算出する、ステップと、
    （Ｂ）前記振幅特徴量と前記位相特徴量とに基づいて、前記構造物の異常を特定する、ステップと、
    を実行させるプログラム。
12. 請求項１１に記載のプログラムであって、
    前記（Ｂ）のステップにおいて、前記構造物の異常診断期間において算出した前記振幅特徴量と、前記構造物に異常がないと見做せる期間において算出した、基準となる基準振幅特徴量との振幅確率密度比に基づいて、振幅情報エントロピを算出する
    ことを特徴とするプログラム。
13. 請求項１２に記載のプログラムであって、
    前記（Ｂ）のステップにおいて、所定値以上の前記振幅情報エントロピが所定頻度以上の前記センサを特定する
    ことを特徴とするプログラム。
14. 請求項１１に記載のプログラムであって、
    前記（Ｂ）のステップにおいて、前記構造物の異常診断期間において算出した前記位相特徴量と、前記構造物に異常がないと見做せる期間において算出した、基準となる基準位相特徴量との位相確率密度比とに基づいて、位相情報エントロピを算出する
    ことを特徴とするプログラム。
15. 請求項１４に記載のプログラムであって、
    前記（Ｂ）のステップにおいて、所定値を超えた前記位相情報エントロピが所定頻度以上の前記センサを特定する
    ことを特徴とするプログラム。

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