JP7188553B2 - 支承診断装置、支承診断方法、及びプログラム - Google Patents
支承診断装置、支承診断方法、及びプログラム Download PDFInfo
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Description
本発明は、支承を診断する支承診断装置、支承診断方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
橋梁に設けられる支承は、温度変化などによる上部構造の回転・伸縮の吸収、及び耐震性向上を目的として設置される部材である。また、支承は、橋桁・床版などを有する上部構造と、躯体・基礎などを有する下部構造とを直接結合せずに、上部構造の変形を吸収し、上部構造の力を下部構造に伝える部材である。
ところで、橋梁の維持管理において、支承の損傷を精度よく診断する方法が求められている。例えば、非特許文献１には、橋桁の支間中央の変位量と、支承の変位応答との比率に基づいて、支承の健全度を診断する方法が開示されている。
関屋英彦、木ノ本剛、田井政行、古東佑介、丸山收、三木千壽、「ＭＥＭＳ加速度センサを用いた二箇所同時変位計測に基づく支承部の健全度評価の試み」、土木学会論文集A2,Vol.73,No.2,(応用力学論文集Vol.20),I_649-I_660,2017
しかしながら、非特許文献１に開示されている方法では、橋桁の支間中央の変位量が小さい橋梁の場合、支承の損傷の有無を誤診することがある。その理由は、橋桁の支間中央の変位量が小さい場合、橋桁の支間中央の変位量と、支承の変位応答との比率の変化を捉えにくいためである。
本発明の目的の一例は、支承の状態を精度よく診断する支承診断装置、支承診断方法、及びプログラム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支承診断装置は、
外力により発生する構造物の応答を表す第一の指標情報と、前記外力により発生する前記構造物に設けられた支承の応答を表す第二の指標情報とを用いて、特徴量を抽出する、抽出部と、
抽出した前記特徴量に基づいて、前記支承の状態を判定する、判定部と、
を有することを特徴とする。
外力により発生する構造物の応答を表す第一の指標情報と、前記外力により発生する前記構造物に設けられた支承の応答を表す第二の指標情報とを用いて、特徴量を抽出する、抽出部と、
抽出した前記特徴量に基づいて、前記支承の状態を判定する、判定部と、
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支承診断方法は、
外力により発生する構造物の応答を表す第一の指標情報と、前記外力により発生する前記構造物に設けられた支承の応答を表す第二の指標情報とを用いて、特徴量を抽出する、抽出ステップと、
抽出した前記特徴量に基づいて、前記支承の状態を判定する、判定ステップと、
を有することを特徴とする。
外力により発生する構造物の応答を表す第一の指標情報と、前記外力により発生する前記構造物に設けられた支承の応答を表す第二の指標情報とを用いて、特徴量を抽出する、抽出ステップと、
抽出した前記特徴量に基づいて、前記支承の状態を判定する、判定ステップと、
を有することを特徴とする。
さらに、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、
コンピュータに、
外力により発生する構造物の応答を表す第一の指標情報と、前記外力により発生する前記構造物に設けられた支承の応答を表す第二の指標情報とを用いて、特徴量を抽出する、抽出ステップと、
抽出した前記特徴量に基づいて、前記支承の状態を判定する、判定ステップと、
を実行させることを特徴とする。
コンピュータに、
外力により発生する構造物の応答を表す第一の指標情報と、前記外力により発生する前記構造物に設けられた支承の応答を表す第二の指標情報とを用いて、特徴量を抽出する、抽出ステップと、
抽出した前記特徴量に基づいて、前記支承の状態を判定する、判定ステップと、
を実行させることを特徴とする。
以上のように本発明によれば、支承の状態を精度よく診断することができる。
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態について、図１から図６を参照しながら説明する。
以下、本発明の実施の形態について、図１から図６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支承診断装置１の構成について説明する。図１は、支承診断装置の一例を示す図である。
最初に、図１を用いて、本実施の形態における支承診断装置１の構成について説明する。図１は、支承診断装置の一例を示す図である。
図１に示す支承診断装置１は、支承の状態を精度よく診断する装置である。また、図１に示すように、支承診断装置１は、抽出部２と、判定部３とを有する。
このうち、抽出部２は、外力により発生する構造物の応答を表す第一の指標情報と、外力により発生する構造物に設けられた支承の応答を表す第二の指標情報とを用いて、特徴量を抽出する。判定部３は、抽出した特徴量に基づいて、支承の状態を判定する。
ここで、構造物とは、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。さらに、構造物は、機械類の全体、又はその一部である。外力とは、例えば、構造物に加わる活荷重などである。
第一の指標情報は、例えば、構造物に設けた第一のセンサが計測した加速度を用いて算出した加速度応答を表す指標である。第二の指標情報は、例えば、支承に設けた第二のセンサが計測した変位を用いて算出した変位応答を表す指標である。
特徴量は、第一の指標情報と第二の指標情報との相関を表す情報である。相関を表す情報は、例えば、第一の指標情報と第二の指標情報との分布における回帰直線の傾きなどを用いることが考えられる。
このように、本実施の形態においては、外力により発生する構造物の応答と、外力により発生する支承の応答とを計測し、計測したそれら応答の相関を表す情報を用いて特徴量を算出し、算出した特徴量に応じて支承の状態を判定するので、支承の状態を精度よく診断することができる。そのため、誤判定を低減できる。
［システム構成］
続いて、図２、図３、図４を用いて、本実施の形態における支承診断装置１の構成をより具体的に説明する。なお、本実施の形態においては、対象とする建造物を、橋梁として説明をする。
続いて、図２、図３、図４を用いて、本実施の形態における支承診断装置１の構成をより具体的に説明する。なお、本実施の形態においては、対象とする建造物を、橋梁として説明をする。
図２は、構造物と支承との関係の一例を示す図である。図２に示す橋梁２０は、上部構造２１（構造物）と下部構造２２と、支承２３とを有する。
橋梁２０は、例えば、道路、鉄道、水路などの上方にこれらを横断するために用いる建造物である。また、橋梁２０は、例えば、桁橋、トラス桁橋、アーチ橋、ラーメン橋、斜張橋、吊り橋などの支承を有する橋梁である。
図２に示す橋梁２０は、例えば、上部構造２１上を、進入側から退出側へ、複数回、車両を走行させて、上部構造２１に対して一回以上の振動を与える。また、図２の例では、車両が継ぎ目Ｐを通過することで、継ぎ目Ｐを支点として、上部構造２１に衝撃が加わり、上部構造２１が振動をする。
なお、図２では、車両が上部構造２１に進入する場合の例を示したが、車両が上部構造２１を退出する場合においても、同様に、車両は、継ぎ目Ｐを通過し、上部構造２１に衝撃が加わり、上部構造２１を振動させる。
車両は、上部構造２１に対して振動を与えるために用いる装置である。ただし、振動を与える装置は、車両に限らない。例えば、振動を与える装置は、あらかじめ準備した起振機でもよい。又は、あらかじめ準備した錘を落下させることで、振動を与えてもよい。ただし、上述した方法に限定されるものではない。
上部構造２１（構造物）は、橋梁２０のうち障害となるものの上を横断する構造物である。橋梁２０の橋桁・床版である。下部構造２２は、上部構造２１を支える構造物で、躯体・基礎などである。
支承２３は、上部構造２１と下部構造２２との間に設置され、上部構造２１の荷重を下部構造２２に伝達するための機構である。支承２３は、固定支承又は可動支承である。また、支承２３は、ピン支承に限らず、例えば、線支承、支承板支承、ピボット支承、ローラ支承などでもよい。
図３は、支承診断装置を有するシステムの一例を示す図である。図３に示すように、本実施の形態における支承診断装置１を有するシステムは、支承診断装置１に加えて、第一のセンサ３１と、第二のセンサ３２と、出力装置３３とを有する。支承診断装置１は、抽出部２、判定部３に加えて、第一の収集部３４と、第二の収集部３５と、出力情報生成部３９とを有する。また、抽出部２は、第一の指標算出部３６と、第二の指標算出部３７と、特徴量算出部３８とを有する。
第一のセンサ３１は、上部構造２１に設けられ、上部構造２１に発生する加速度を計測するためのセンサである。具体的には、第一のセンサ３１は、図２に示すように、上部構造２１に設置するとともに、支承２３又は第二のセンサ３２の位置から所定距離はなれた位置に、支承２３と第二のセンサ３２とに接触しないように設置される。第一のセンサ３１は、例えば、三軸加速度センサ、ファイバセンサなどを用いることが考えられる。
また、第一のセンサ３１は、計測した加速度を表す情報を有する信号を、第一の収集部３４へ送信する。なお、第一のセンサ３１と第一の収集部３４とのやり取りには、有線通信、又は無線通信などを用いる。
第二のセンサ３２は、支承２３の変位を計測するためのセンサである。具体的には、第二のセンサ３２は、図２に示すように下部構造２２に設置する。第二のセンサ３２は、水平方向の変位、又は垂直方向の変位、又はその両方の変位を計測する変位センサである。変位センサは、例えば、接触式、非接触式のセンサを用いることが考えられる。
また、第二のセンサ３２は、計測した変位の情報を有する信号を、第二の収集部３５へ送信する。なお、第二のセンサ３２と第二の収集部３５とのやり取りには、有線通信、又は無線通信などを用いる。
出力装置３３は、出力情報生成部３９により、出力可能な形式に変換された、出力情報を取得し、その出力情報に基づいて、生成した画像及び音声などを出力する。出力装置３３は、例えば、液晶、有機ＥＬ（Electro Luminescence）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）を用いた画像表示装置などである。さらに、画像表示装置は、スピーカなどの音声出力装置などを備えていてもよい。なお、出力装置３３は、プリンタなどの印刷装置でもよい。出力情報については後述する。
支承診断装置１について図４を用いて説明をする。図４は、特徴量の算出を説明するための図である。
第一の収集部３４は、第一のセンサ３１から加速度を表す加速度情報を収集する。具体的には、第一の収集部３４は、イベントが発生するごとに、外力により上部構造２１に発生した加速度を表す加速度情報を受信する。なお、イベントとは、上部構造２１に衝撃を加えて、上部構造２１に振動を発生させることである。加速度情報は、第一のセンサ３１が計測した加速度を時系列に記憶した情報である。図４のグラフ４１に加速度情報のイメージを示す。
続いて、第一の収集部３４は、イベントを表す情報に関連付けて加速度情報を記憶部に記憶する。記憶部は、支承診断装置１に設けてもよいし、支承診断装置１の外部に設けてもよい。イベントを表す情報とは、イベント期間で、例えば、イベント開始と終了の年月日時とを表す情報である。
第二の収集部３５は、第二のセンサ３２から変位を表す変位情報を収集する。具体的には、第二の収集部３５は、イベントが発生するごとに、外力により支承２３に発生した変位を表す変位情報を受信する。続いて、第二の収集部３５は、イベントを表す情報に関連付けて変位情報を記憶部に記憶する。このようにすることで、イベントを表す情報と、加速度情報と、変位情報とを関連付けて記憶することができる。図４のグラフ４２に変位情報のイメージを示す。
抽出部２について説明をする。
第一の指標算出部３６は、加速度情報を用いて加速度応答を表す第一の指標情報（外力の指標値）を算出する。具体的には、第一の指標算出部３６は、まず、第一の収集部３４から加速度情報を取得する。続いて、第一の指標算出部３６は、加速度情報を用いて、例えば、所定時間におけるＲＭＳ（Root Mean Square）値を算出して、第一の指標情報とする。
第一の指標算出部３６は、加速度情報を用いて加速度応答を表す第一の指標情報（外力の指標値）を算出する。具体的には、第一の指標算出部３６は、まず、第一の収集部３４から加速度情報を取得する。続いて、第一の指標算出部３６は、加速度情報を用いて、例えば、所定時間におけるＲＭＳ（Root Mean Square）値を算出して、第一の指標情報とする。
又は、第一の指標算出部３６は、加速度情報を用いて、所定時間における最大振幅値を検出して、第一の指標情報とする。又は、第一の指標算出部３６は、所定時間において、加速度情報を用いて二回積分し、二回積分の結果から最大振幅値を検出して、第一の指標情報とする。ただし、第一の指標情報の算出は、上述した方法に限定されるものではない。
続いて、第一の指標算出部３６は、イベントを表す情報に関連付けて第一の指標情報を記憶部に記憶する。第一の指標情報を算出するための所定時間は、例えば、実験、又はシミュレーションなどにより決定する。
第二の指標算出部３７は、変位情報を用いて変位応答を表す第二の指標情報を算出する。具体的には、第二の指標算出部３７は、まず、第二の収集部３５から変位情報を取得する。続いて、第二の指標算出部３７は、変位情報を用いて、例えば、所定時間における最大振幅値を検出して、第二の指標情報とする。ただし、第二の指標情報の算出は、上述した方法に限定されるものではない。
続いて、第二の指標算出部３７は、イベントを表す情報に関連付けて第二の指標情報を記憶部に記憶する。第二の指標情報を算出するための所定時間は、例えば、実験、又はシミュレーションなどにより決定する。
特徴量算出部３８は、第一の指標情報と第二の指標情報とを用いて、第一の指標情報と第二の指標情報との相関を表す特徴量を抽出する。具体的には、特徴量算出部３８は、まず、第一の指標算出部３６から第一の指標情報を取得する。また、特徴量算出部３８は、第二の指標算出部３７から第二の指標情報を取得する。
続いて、特徴量算出部３８は、生成した分布情報と、基準分布情報とに基づいて特徴量を算出する。具体的には、特徴量算出部３８は、（１）回帰直線における傾き、又は（２）適合関数の係数、又は（３）適合関数に対する誤差などを用いて、特徴量を算出する。
基準分布情報とは、特徴量を算出する際に基準とする、基準となる第一の指標情報と第二の指標情報から生成される分布情報である。例えば、基準分布情報は、例えば、実験、シミュレーションなどにより生成する。又は、基準分布情報は、基準とする時期において収集した加速度情報と変位情報とから生成する。
（１）回帰直線における傾きを用いる場合について説明する。
特徴量算出部３８は、生成した分布情報を用いて回帰分析処理を実行し、回帰直線における傾きｒを算出する。また、特徴量算出部３８は、基準分布情報を用いて回帰分析処理を実行し、回帰直線における基準傾きｒｂを算出する。なお、基準傾きｒｂは、あらかじめ算出し、記憶部に記憶しておいてもよい。
特徴量算出部３８は、生成した分布情報を用いて回帰分析処理を実行し、回帰直線における傾きｒを算出する。また、特徴量算出部３８は、基準分布情報を用いて回帰分析処理を実行し、回帰直線における基準傾きｒｂを算出する。なお、基準傾きｒｂは、あらかじめ算出し、記憶部に記憶しておいてもよい。
続いて、特徴量算出部３８は、基準傾きｒｂに対する傾きｒの変化量、又は変化率を算出し特徴量とする。
（２）適合関数の係数を用いる場合について説明する。
特徴量算出部３８は、生成した分布情報を用いて適合させた適合関数の情報と、基準分布情報を用いて適合させた基準適合関数の情報とに基づいて指標を算出する。
特徴量算出部３８は、生成した分布情報を用いて適合させた適合関数の情報と、基準分布情報を用いて適合させた基準適合関数の情報とに基づいて指標を算出する。
具体的には、特徴量算出部３８は、まず、分布情報に適合する適合関数を算出する。適合関数としては、例えば、多項式関数などを用いる。なお、上述した適合関数の生成方法としては、最小二乗法、最尤推定法などを用いることが考えられる。
続いて、特徴量算出部３８は、算出した適合関数の情報に基づき、指標を算出する。具体的には、（Ａ）適合関数の係数、（Ｂ）適合関数と分布情報との差分などに基づいて、指標を算出する。
（Ａ）適合関数の係数に基づく場合について説明する。
まず、特徴量算出部３８は、適合関数の係数を算出する。適合関数の係数ｃｏは、ｃｏ＝｛ｃ０，ｃ１，・・・，ｃｎ｝となる。適合関数の係数ｃｏは、数１を用いて算出する。なお、基準適合関数の係数ｃｏ′は、ｃｏ′＝｛ｃ０′，ｃ１′，・・・，ｃｎ′｝となる。
まず、特徴量算出部３８は、適合関数の係数を算出する。適合関数の係数ｃｏは、ｃｏ＝｛ｃ０，ｃ１，・・・，ｃｎ｝となる。適合関数の係数ｃｏは、数１を用いて算出する。なお、基準適合関数の係数ｃｏ′は、ｃｏ′＝｛ｃ０′，ｃ１′，・・・，ｃｎ′｝となる。
続いて、特徴量算出部３８は、適合関数の係数ベクトルと、基準適合関数の基準係数ベクトルとを用いて、ベクトル間距離又はベクトル間類似度を算出し特徴量とする。係数ベクトルは、上述した係数ｃｏを用いて生成する。基準係数ベクトルは、上述した係数ｃｏ′を用いて生成する。
ベクトル間距離は、例えば、重み付きミンコフスキー距離、ユークリッド距離、チェビチェフ距離などが考えられる。また、ベクトル間類似度は、例えば、定数から一般的なベクトル間の類似度（コサイン類似度など）を差し引いた値、一般的なベクトル間の類似度に－１を掛けた値を冪指数とする指数関数などが考えられる。
（Ｂ）適合関数と分布情報との差分に基づく場合について説明する。
まず、特徴量算出部３８は、適合関数と分布情報とを用いて差分情報を算出する。差分情報とは、具体的には、誤差二乗和Ｅである。誤差二乗和Ｅは、数２を用いて算出する。また、特徴量算出部３８は、基準適合関数と基準分布情報とを用いて基準誤差二乗和Ｅ′を算出する。
まず、特徴量算出部３８は、適合関数と分布情報とを用いて差分情報を算出する。差分情報とは、具体的には、誤差二乗和Ｅである。誤差二乗和Ｅは、数２を用いて算出する。また、特徴量算出部３８は、基準適合関数と基準分布情報とを用いて基準誤差二乗和Ｅ′を算出する。
続いて、特徴量算出部３８は、基準誤差二乗和Ｅ′に対する誤差二乗和Ｅの変化量、又は変化率を算出し特徴量とする。
ただし、適合関数は上述した関数に限定されない。また、特徴量の算出方法は上述した方法に限定されない。
判定部３は、算出した特徴量に基づいて、支承２３の状態を判定する。具体的には、判定部３は、算出された特徴量が、あらかじめ設定した閾値Ｔｈより大きい場合、支承２３に劣化・損傷があると判定する。
支承２３に劣化・損傷が有る場合、外力に対する支承の応答特性が変化する。また、外力に対する支承の応答特性が変化した場合、分布情報が変化する。さらに、分布情報が変化した場合、回帰直線の傾き、又は分布情報を用いて適合させた適合関数の係数、又は適合関数と分布情報との差分情報などが、変化するため、これらを用いて支承２３に劣化・損傷があるか否かを判定できる。
例として、図４のグラフ４３に、損傷前と損傷後の分布情報のイメージと回帰直線の例を示す。実線は損傷前の回帰直線、破線は損傷後の回帰直線を示す。支承２３に損傷が生じた場合、外力に対する支承の応答特性が変化するため、分布情報が変化し、回帰直線の傾きが変化する。例えば、支承２３が固着し外力に対して適切に機能しなくなった場合、外力に対する支承の応答の比率が低下する。すなわち、グラフ４３において、回帰直線の傾きが低下する。
出力情報生成部３９は、特徴量算出部３８から判定結果を取得し、判定結果を用いて、判定結果を出力装置３３に出力するために用いる出力情報を生成する。続いて、出力情報生成部３９は、生成した出力情報を出力装置３３に出力する。
[変形例]
変形例について説明する。上述した特徴量算出部３８では、適合関数と分布情報とを用いて、差分情報として、誤差二乗和Ｅを算出したが、変形例では、差分情報として、誤差分布を算出する。上述した判定部３では、算出された特徴量が閾値Ｔｈより大きいか否かに基づき判定したが、変形例では、誤差分布を用いて、統計的検定に基づき、支承に劣化・損傷が有るか否かを判定する。
変形例について説明する。上述した特徴量算出部３８では、適合関数と分布情報とを用いて、差分情報として、誤差二乗和Ｅを算出したが、変形例では、差分情報として、誤差分布を算出する。上述した判定部３では、算出された特徴量が閾値Ｔｈより大きいか否かに基づき判定したが、変形例では、誤差分布を用いて、統計的検定に基づき、支承に劣化・損傷が有るか否かを判定する。
特徴量算出部３８は、適合関数と分布情報とを用いて、例えば、数３により誤差分布Ｅｊ（ｊ＝１,２,・・・,Ｎ）を算出する。また、特徴量算出部３８は、基準適合関数と基準分布情報とを用いて、基準誤差分布Ｅ′ｊ（ｊ＝１,２,・・・,Ｎ′）を算出する。なお、誤差分布Ｅｊを構成するイベント数Ｎと、基準誤差分布Ｅ′ｊを構成するイベント数Ｎ′とは、必ずしも一致する必要はない。
続いて、特徴量算出部３８は、誤差分布Ｅｊと基準誤差分布Ｅ′ｊとに基づいて、特徴量として、検定統計量を算出する。具体的には、検定統計量として、マン・ホイットニーのＵ検定における統計量Ｕなどを算出する。
判定部３は、上記で算出した特徴量に基づいて、支承２３の状態を判定する。具体的には、判定部３は、算出された特徴量が、あらかじめ設定した閾値Ｔｈｒより小さい場合、支承２３に劣化・損傷があると判定する。あらかじめ設定した閾値Ｔｈｒとは、例えば、統計的検定で有意水準として採用される値などである。
支承２３に劣化・損傷が有る場合、外力に対する支承の応答特性が変化する。外力に対する支承の応答特性が変化した場合、分布情報が変化する。また、分布情報が変化した場合、適合関数と分布情報との差分を表す差分情報などが、その変化前後で変化する。そうすると、差分情報の一つである、誤差分布が変化した場合、変化前後における統計的検定を用いることで、支承２３に劣化・損傷があるか否かを判定できる。
ただし、特徴量算出部３８による特徴量算出の手法と、判定部３による支承の劣化・損傷の判定手法は、上述の手法に限定されるものではない。
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における支承診断装置の動作について図５を用いて説明する。図５は、支承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４を参照する。また、本実施の形態では、支承診断装置を動作させることによって、支承診断方法が実施される。よって、本実施の形態における支承診断方法の説明は、以下の支承診断装置の動作説明に代える。
次に、本発明の実施の形態における支承診断装置の動作について図５を用いて説明する。図５は、支承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４を参照する。また、本実施の形態では、支承診断装置を動作させることによって、支承診断方法が実施される。よって、本実施の形態における支承診断方法の説明は、以下の支承診断装置の動作説明に代える。
図５に示すように、最初に、第一の収集部３４は、第一のセンサ３１から加速度情報を収集する（ステップＡ１）。また、第二の収集部３５は、第二のセンサ３２から変位情報を収集する（ステップＡ１）。
続いて、抽出部２は、取集した加速度情報を用いて、外力により発生する構造物２１の応答を表す第一の指標情報を算出する（ステップＡ２）。また、抽出部２は、取集した変位情報を用いて、外力により発生する構造物２１に設けられた支承２３の応答を表す第二の指標情報を算出する（ステップＡ３）。ただし、ステップＡ２とステップＡ３の処理の順番は逆でもよいし、並行して実行してもよい。
続いて、抽出部２は、第一の指標情報と第二の指標情報とを用いて、特徴量を算出する（ステップＡ４）。
判定部３は、算出した特徴量に基づいて、支承２３の状態を判定する（ステップＡ５）。続いて、出力情報生成部３９は、判定結果を用いて、判定結果を出力装置３３に出力するために用いる出力情報を生成し、生成した出力情報を出力装置３３に出力する（ステップＡ６）。
ステップＡ１について説明する。
ステップＡ１において、第一の収集部３４は、第一のセンサ３１から加速度を表す加速度情報を収集する。具体的には、ステップＡ１において、第一の収集部３４は、イベントが発生するごとに、外力により上部構造２１に発生した加速度を表す加速度情報を受信する。続いて、第一の収集部３４は、イベントを表す情報に関連付けて加速度情報を記憶部に記憶する。図４のグラフ４１に加速度情報のイメージを示す。
ステップＡ１において、第一の収集部３４は、第一のセンサ３１から加速度を表す加速度情報を収集する。具体的には、ステップＡ１において、第一の収集部３４は、イベントが発生するごとに、外力により上部構造２１に発生した加速度を表す加速度情報を受信する。続いて、第一の収集部３４は、イベントを表す情報に関連付けて加速度情報を記憶部に記憶する。図４のグラフ４１に加速度情報のイメージを示す。
また、ステップＡ１において、第二の収集部３５は、第二のセンサ３２から変位を表す変位情報を収集する。具体的には、ステップＡ１において、第二の収集部３５は、イベントが発生するごとに、外力により支承２３に発生した変位を表す変位情報を受信する。続いて、第二の収集部３５は、イベントを表す情報に関連付けて変位情報を記憶部に記憶する。図４のグラフ４２に変位情報のイメージを示す。
このようにすることで、イベントを表す情報と、加速度情報と、変位情報とを関連付けて記憶することができる。
ステップＡ２について説明する。
ステップＡ２において、第一の指標算出部３６は、加速度情報を用いて加速度応答を表す第一の指標情報（外力の指標値）を算出する。具体的には、ステップＡ２において、第一の指標算出部３６は、まず、第一の収集部３４から加速度情報を取得する。
ステップＡ２において、第一の指標算出部３６は、加速度情報を用いて加速度応答を表す第一の指標情報（外力の指標値）を算出する。具体的には、ステップＡ２において、第一の指標算出部３６は、まず、第一の収集部３４から加速度情報を取得する。
続いて、第一の指標算出部３６は、加速度情報を用いて、例えば、所定時間におけるＲＭＳ（Root Mean Square）値を算出して、第一の指標情報とする。又は、第一の指標算出部３６は、加速度情報を用いて、所定時間における最大振幅値を検出して、第一の指標情報とする。又は、第一の指標算出部３６は、所定時間において、加速度情報を用いて二回積分し、二回積分の結果から最大振幅値を検出して、第一の指標情報とする。ただし、第一の指標情報の算出は、上述した方法に限定されるものではない。
続いて、第一の指標算出部３６は、イベントを表す情報に関連付けて第一の指標情報を記憶部に記憶する。第一の指標情報を算出するための所定時間は、例えば、実験、又はシミュレーションなどにより決定する。
ステップＡ３について説明する。
ステップＡ３において、第二の指標算出部３７は、変位情報を用いて変位応答を表す第二の指標情報を算出する。具体的には、ステップＡ３において、第二の指標算出部３７は、まず、第二の収集部３５から変位情報を取得する。
ステップＡ３において、第二の指標算出部３７は、変位情報を用いて変位応答を表す第二の指標情報を算出する。具体的には、ステップＡ３において、第二の指標算出部３７は、まず、第二の収集部３５から変位情報を取得する。
続いて、第二の指標算出部３７は、変位情報を用いて、例えば、所定時間における最大振幅値を検出して、第二の指標情報とする。ただし、第二の指標情報の算出は、上述した方法に限定されるものではない。続いて、第二の指標算出部３７は、イベントを表す情報に関連付けて第二の指標情報を記憶部に記憶する。第二の指標情報を算出するための所定時間は、例えば、実験、又はシミュレーションなどにより決定する。
ステップＡ４について説明する。
ステップＡ４において、特徴量算出部３８は、第一の指標情報と第二の指標情報とを用いて、第一の指標情報と第二の指標情報との相関を表す特徴量を抽出する。具体的には、ステップＡ４において、特徴量算出部３８は、まず、第一の指標算出部３６から第一の指標情報を取得する。また、特徴量算出部３８は、第二の指標算出部３７から第二の指標情報を取得する。
ステップＡ４において、特徴量算出部３８は、第一の指標情報と第二の指標情報とを用いて、第一の指標情報と第二の指標情報との相関を表す特徴量を抽出する。具体的には、ステップＡ４において、特徴量算出部３８は、まず、第一の指標算出部３６から第一の指標情報を取得する。また、特徴量算出部３８は、第二の指標算出部３７から第二の指標情報を取得する。
続いて、特徴量算出部３８は、生成した分布情報と、基準分布情報とに基づいて特徴量を算出する。特徴量算出部３８は、例えば、（１）回帰直線における傾き、又は（２）適合関数の係数、又は（３）適合関数に対する誤差などを用いて、特徴量を算出する。
（１）回帰直線における傾きを用いる場合について説明する。
ステップＡ４において、特徴量算出部３８は、生成した分布情報を用いて回帰分析処理を実行し、回帰直線における傾きｒを算出する。また、特徴量算出部３８は、基準分布情報を用いて回帰分析処理を実行し、回帰直線における基準傾きｒｂを算出する。続いて、特徴量算出部３８は、基準傾きｒｂに対する傾きｒの変化量、又は変化率を算出し特徴量とする。
ステップＡ４において、特徴量算出部３８は、生成した分布情報を用いて回帰分析処理を実行し、回帰直線における傾きｒを算出する。また、特徴量算出部３８は、基準分布情報を用いて回帰分析処理を実行し、回帰直線における基準傾きｒｂを算出する。続いて、特徴量算出部３８は、基準傾きｒｂに対する傾きｒの変化量、又は変化率を算出し特徴量とする。
（２）適合関数の係数を用いる場合について説明する。
ステップＡ４において、特徴量算出部３８は、生成した分布情報を用いて適合させた適合関数の情報と、基準分布情報を用いて適合させた基準適合関数の情報とに基づいて指標を算出する。
ステップＡ４において、特徴量算出部３８は、生成した分布情報を用いて適合させた適合関数の情報と、基準分布情報を用いて適合させた基準適合関数の情報とに基づいて指標を算出する。
具体的には、ステップＡ４において、特徴量算出部３８は、まず、分布情報に適合する適合関数を算出する。適合関数としては、例えば、多項式関数などを用いる。なお、上述した適合関数の生成方法としては、最小二乗法、最尤推定法などを用いることが考えられる。
続いて、特徴量算出部３８は、算出した適合関数の情報に基づき、指標を算出する。具体的には、（Ａ）適合関数の係数、（Ｂ）適合関数と分布情報との差分などに基づいて、指標を算出する。
（Ａ）適合関数の係数に基づく場合について説明する。
ステップＡ４において、特徴量算出部３８は、まず、適合関数の係数を算出する。適合関数の係数ｃｏは、ｃｏ＝｛ｃ０，ｃ１，・・・，ｃｎ｝となる。適合関数の係数ｃｏは、数１を用いて算出する。なお、基準適合関数の係数ｃｏ′は、ｃｏ′＝｛ｃ０′，ｃ１′，・・・，ｃｎ′｝となる。
ステップＡ４において、特徴量算出部３８は、まず、適合関数の係数を算出する。適合関数の係数ｃｏは、ｃｏ＝｛ｃ０，ｃ１，・・・，ｃｎ｝となる。適合関数の係数ｃｏは、数１を用いて算出する。なお、基準適合関数の係数ｃｏ′は、ｃｏ′＝｛ｃ０′，ｃ１′，・・・，ｃｎ′｝となる。
続いて、特徴量算出部３８は、適合関数の係数ベクトルと、基準適合関数の基準係数ベクトルとを用いて、ベクトル間距離又はベクトル間類似度を算出し特徴量とする。係数ベクトルは、上述した係数ｃｏを用いて生成する。基準係数ベクトルは、上述した係数ｃｏ′を用いて生成する。
ベクトル間距離は、例えば、重み付きミンコフスキー距離、ユークリッド距離、チェビチェフ距離などが考えられる。また、ベクトル間類似度は、例えば、定数から一般的なベクトル間の類似度（コサイン類似度など）を差し引いた値、一般的なベクトル間の類似度に－１を掛けた値を冪指数とする指数関数などが考えられる。
（Ｂ）適合関数と分布情報との差分に基づく場合について説明する。
ステップＡ４において、特徴量算出部３８は、まず、適合関数と分布情報とを用いて差分情報を算出する。差分情報とは、具体的には、誤差二乗和Ｅである。誤差二乗和Ｅは、数２を用いて算出する。また、特徴量算出部３８は、基準適合関数と基準分布情報とを用いて基準誤差二乗和Ｅ′を算出する。
ステップＡ４において、特徴量算出部３８は、まず、適合関数と分布情報とを用いて差分情報を算出する。差分情報とは、具体的には、誤差二乗和Ｅである。誤差二乗和Ｅは、数２を用いて算出する。また、特徴量算出部３８は、基準適合関数と基準分布情報とを用いて基準誤差二乗和Ｅ′を算出する。
続いて、特徴量算出部３８は、基準誤差二乗和Ｅ′に対する誤差二乗和Ｅの変化量、又は変化率を算出し特徴量とする。
ただし、適合関数は上述した関数に限定されない。また、特徴量の算出方法は上述した方法に限定されない。
ステップＡ５について説明する。
ステップＡ５において、判定部３は、算出した特徴量に基づいて、支承２３の状態を判定する。具体的には、ステップＡ５において、判定部３は、算出された特徴量が、あらかじめ設定した閾値Ｔｈより大きい場合、支承２３に劣化・損傷があると判定する。
ステップＡ５において、判定部３は、算出した特徴量に基づいて、支承２３の状態を判定する。具体的には、ステップＡ５において、判定部３は、算出された特徴量が、あらかじめ設定した閾値Ｔｈより大きい場合、支承２３に劣化・損傷があると判定する。
支承２３に劣化・損傷が有る場合、外力に対する支承の応答特性が変化する。外力に対する支承の応答特性が変化した場合、分布情報が変化する。分布情報が変化した場合、回帰直線の傾き、又は分布情報を用いて適合させた適合関数の係数、又は適合関数と分布情報との差分情報となどが、変化するため、これらを用いて支承２３に劣化・損傷があるか否かを判定できる。
例として、図４のグラフ４３に、損傷前と損傷後の分布情報のイメージと回帰直線の例を示す。実線は損傷前の回帰直線、破線は損傷後の回帰直線を示す。支承２３に損傷が生じた場合、外力に対する支承の応答特性が変化するため、分布情報が変化し、回帰直線の傾きが変化する。例えば、支承２３が固着し外力に対して適切に機能しなくなった場合、外力に対する支承の応答の比率が低下する。すなわち、グラフ４３において、回帰直線の傾きが低下する。
ステップＡ６について説明する。
ステップＡ６において、出力情報生成部３９は、特徴量算出部３８から判定結果を取得し、判定結果を用いて、判定結果を出力装置３３に出力するために用いる出力情報を生成する。続いて、出力情報生成部３９は、生成した出力情報を出力装置３３に出力する。
ステップＡ６において、出力情報生成部３９は、特徴量算出部３８から判定結果を取得し、判定結果を用いて、判定結果を出力装置３３に出力するために用いる出力情報を生成する。続いて、出力情報生成部３９は、生成した出力情報を出力装置３３に出力する。
［変形例］
変形例について説明する。上述したステップＡ４においては、特徴量算出部３８は、適合関数と分布情報とを用いて、差分情報として、誤差二乗和Ｅを算出したが、変形例では、差分情報として、誤差分布を算出する。上述した判定部３では、算出された特徴量が閾値Ｔｈより大きいか否かに基づき判定したが、変形例では、誤差分布を用いて、統計的検定に基づき、支承に劣化・損傷が有るか否かを判定する。
変形例について説明する。上述したステップＡ４においては、特徴量算出部３８は、適合関数と分布情報とを用いて、差分情報として、誤差二乗和Ｅを算出したが、変形例では、差分情報として、誤差分布を算出する。上述した判定部３では、算出された特徴量が閾値Ｔｈより大きいか否かに基づき判定したが、変形例では、誤差分布を用いて、統計的検定に基づき、支承に劣化・損傷が有るか否かを判定する。
ステップＡ４において、特徴量算出部３８は、適合関数と分布情報とを用いて、例えば、数３により誤差分布Ｅｊ（ｊ＝１,２,・・・,Ｎ）を算出する。また、特徴量算出部３８は、基準適合関数と基準分布情報とを用いて、基準誤差分布Ｅ′ｊ（ｊ＝１,２,・・・,Ｎ′）を算出する。なお、誤差分布Ｅｊを構成するイベント数Ｎと、基準誤差分布Ｅ′ｊを構成するイベント数Ｎ′とは、必ずしも一致する必要はない。
続いて、特徴量算出部３８は、誤差分布Ｅｊと基準誤差分布Ｅ′ｊとに基づいて、特徴量として、検定統計量を算出する。具体的には、検定統計量として、マン・ホイットニーのＵ検定における統計量Ｕなどを算出する。
続いて、ステップＡ５において、判定部３は、上記で算出した特徴量に基づいて、支承２３の状態を判定する。具体的には、ステップＡ５において、判定部３は、算出された特徴量が、あらかじめ設定した閾値Ｔｈｒより小さい場合、支承２３に劣化・損傷があると判定する。あらかじめ設定した閾値Ｔｈｒとは、例えば、統計的検定で有意水準として採用される値などである。
支承２３に劣化・損傷が有る場合、外力に対する支承の応答特性が変化する。外力に対する支承の応答特性が変化した場合、分布情報が変化する。分布情報が変化した場合、適合関数と分布情報との差分情報などが、その変化前後で変化する。差分情報の一つである、誤差分布が変化した場合、変化前後における統計的検定を用いることで、支承２３に劣化・損傷があるか否かを判定できる。
ただし、ステップＡ４における特徴量算出部３８による特徴量算出の手法、及びステップＡ５における判定部３による支承の劣化・損傷の判定手法は、上述の手法に限定されるものではない。
［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、外力により発生する構造物の応答と、外力により発生する支承の応答とを計測し、計測したそれら応答の相関を表す情報を用いて特徴量を算出し、算出した特徴量に応じて支承の状態を判定するので、支承の状態を精度よく診断することができる。そのため、誤判定を低減できる。
以上のように本実施の形態によれば、外力により発生する構造物の応答と、外力により発生する支承の応答とを計測し、計測したそれら応答の相関を表す情報を用いて特徴量を算出し、算出した特徴量に応じて支承の状態を判定するので、支承の状態を精度よく診断することができる。そのため、誤判定を低減できる。
［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５に示すステップＡ１からＡ６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支承診断装置と支承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、第一の収集部３４、第二の収集部３５、抽出部２（第一の指標算出部３６、第二の指標算出部３７、特徴量算出部３８）、判定部３、出力情報生成部３９として機能し、処理を行なう。
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５に示すステップＡ１からＡ６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支承診断装置と支承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、第一の収集部３４、第二の収集部３５、抽出部２（第一の指標算出部３６、第二の指標算出部３７、特徴量算出部３８）、判定部３、出力情報生成部３９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、第一の収集部３４、第二の収集部３５、抽出部２（第一の指標算出部３６、第二の指標算出部３７、特徴量算出部３８）、判定部３、出力情報生成部３９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、支承診断装置を実現するコンピュータについて図６を用いて説明する。図６は、本発明の実施の形態における支承診断装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
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、支承診断装置を実現するコンピュータについて図６を用いて説明する。図６は、本発明の実施の形態における支承診断装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
図６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）など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、フラッシュメモリなど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）など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）などの磁気記録媒体、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１１）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。
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１１）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）
外力により発生する構造物の応答を表す第一の指標情報と、前記外力により発生する前記構造物に設けられた支承の応答を表す第二の指標情報とを用いて、特徴量を抽出する、抽出部と、
抽出した前記特徴量に基づいて、前記支承の状態を判定する、判定部と、
を有することを特徴とする支承診断装置。
外力により発生する構造物の応答を表す第一の指標情報と、前記外力により発生する前記構造物に設けられた支承の応答を表す第二の指標情報とを用いて、特徴量を抽出する、抽出部と、
抽出した前記特徴量に基づいて、前記支承の状態を判定する、判定部と、
を有することを特徴とする支承診断装置。
（付記２）
付記１に記載の支承診断装置であって、
前記特徴量は、前記第一の指標情報と前記第二の指標情報との相関を表す情報である
ことを特徴とする支承診断装置。
付記１に記載の支承診断装置であって、
前記特徴量は、前記第一の指標情報と前記第二の指標情報との相関を表す情報である
ことを特徴とする支承診断装置。
（付記３）
付記１又は２に記載の支承診断装置であって、
前記第一の指標情報は、前記構造物に設けた第一のセンサが計測した加速度を用いて算出した加速度応答を表す指標とし、
前記第二の指標情報は、前記支承の変位を計測する第二のセンサが計測した変位を用いて算出した変位応答を表す指標とする
ことを特徴とする支承診断装置。
付記１又は２に記載の支承診断装置であって、
前記第一の指標情報は、前記構造物に設けた第一のセンサが計測した加速度を用いて算出した加速度応答を表す指標とし、
前記第二の指標情報は、前記支承の変位を計測する第二のセンサが計測した変位を用いて算出した変位応答を表す指標とする
ことを特徴とする支承診断装置。
（付記４）
付記３に記載の支承診断装置であって、
前記第一のセンサは、橋梁の上部構造に設置され、前記支承又は前記第二のセンサの位置から所定距離はなれた位置に、前記支承と前記第二のセンサとに接触しない位置に設置される
ことを特徴とする支承診断装置。
付記３に記載の支承診断装置であって、
前記第一のセンサは、橋梁の上部構造に設置され、前記支承又は前記第二のセンサの位置から所定距離はなれた位置に、前記支承と前記第二のセンサとに接触しない位置に設置される
ことを特徴とする支承診断装置。
（付記５）
外力により発生する構造物の応答を表す第一の指標情報と、前記外力により発生する前記構造物に設けられた支承の応答を表す第二の指標情報とを用いて、特徴量を抽出する、抽出ステップと、
抽出した前記特徴量に基づいて、前記支承の状態を判定する、判定ステップと、
を有することを特徴とする支承診断方法。
外力により発生する構造物の応答を表す第一の指標情報と、前記外力により発生する前記構造物に設けられた支承の応答を表す第二の指標情報とを用いて、特徴量を抽出する、抽出ステップと、
抽出した前記特徴量に基づいて、前記支承の状態を判定する、判定ステップと、
を有することを特徴とする支承診断方法。
（付記６）
付記５に記載の支承診断方法であって、
前記特徴量は、前記第一の指標情報と前記第二の指標情報との相関を表す情報である
ことを特徴とする支承診断方法。
付記５に記載の支承診断方法であって、
前記特徴量は、前記第一の指標情報と前記第二の指標情報との相関を表す情報である
ことを特徴とする支承診断方法。
（付記７）
付記５又は６に記載の支承診断方法であって、
前記第一の指標情報は、前記構造物に設けた第一のセンサが計測した加速度を用いて算出した加速度応答を表す指標とし、
前記第二の指標情報は、前記支承の変位を計測する第二のセンサが計測した変位を用いて算出した変位応答を表す指標とする
ことを特徴とする支承診断方法。
付記５又は６に記載の支承診断方法であって、
前記第一の指標情報は、前記構造物に設けた第一のセンサが計測した加速度を用いて算出した加速度応答を表す指標とし、
前記第二の指標情報は、前記支承の変位を計測する第二のセンサが計測した変位を用いて算出した変位応答を表す指標とする
ことを特徴とする支承診断方法。
（付記８）
付記７に記載の支承診断方法であって、
前記第一のセンサは、橋梁の上部構造に設置され、前記支承又は前記第二のセンサの位置から所定距離はなれた位置に、前記支承と前記第二のセンサとに接触しない位置に設置される
ことを特徴とする支承診断方法。
付記７に記載の支承診断方法であって、
前記第一のセンサは、橋梁の上部構造に設置され、前記支承又は前記第二のセンサの位置から所定距離はなれた位置に、前記支承と前記第二のセンサとに接触しない位置に設置される
ことを特徴とする支承診断方法。
（付記９）
コンピュータに、
外力により発生する構造物の応答を表す第一の指標情報と、前記外力により発生する前記構造物に設けられた支承の応答を表す第二の指標情報とを用いて、特徴量を抽出する、抽出ステップと、
抽出した前記特徴量に基づいて、前記支承の状態を判定する、判定ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
コンピュータに、
外力により発生する構造物の応答を表す第一の指標情報と、前記外力により発生する前記構造物に設けられた支承の応答を表す第二の指標情報とを用いて、特徴量を抽出する、抽出ステップと、
抽出した前記特徴量に基づいて、前記支承の状態を判定する、判定ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
（付記１０）
付記９に記載のプログラムであって、
前記特徴量は、前記第一の指標情報と前記第二の指標情報との相関を表す情報である
ことを特徴とするプログラム。
付記９に記載のプログラムであって、
前記特徴量は、前記第一の指標情報と前記第二の指標情報との相関を表す情報である
ことを特徴とするプログラム。
（付記１１）
付記９又は１０に記載のプログラムであって、
前記第一の指標情報は、前記構造物に設けた第一のセンサが計測した加速度を用いて算出した加速度応答を表す指標とし、
前記第二の指標情報は、前記支承に設けた第二のセンサが計測した変位を用いて算出した変位応答を表す指標とする
ことを特徴とするプログラム。
付記９又は１０に記載のプログラムであって、
前記第一の指標情報は、前記構造物に設けた第一のセンサが計測した加速度を用いて算出した加速度応答を表す指標とし、
前記第二の指標情報は、前記支承に設けた第二のセンサが計測した変位を用いて算出した変位応答を表す指標とする
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。
この出願は、２０１９年３月５日に出願された日本出願特願２０１９－０４００５０を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
以上のように本発明によれば、支承の状態を精度よく診断することができる。本発明は、支承を有する橋梁などの建造物において、支承の状態を診断が必要な分野において有用である。
１ 支承診断装置
２ 抽出部
３ 判定部
２０ 橋梁
２１ 上部構造（構造物）
２２ 下部構造
２３ 支承
３１ 第一のセンサ
３２ 第二のセンサ
３３ 出力装置
３４ 第一の収集部
３５ 第二の収集部
３６ 第一の指標算出部
３７ 第二の指標算出部
３８ 特徴量算出部
３９ 出力情報生成部
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
２ 抽出部
３ 判定部
２０ 橋梁
２１ 上部構造（構造物）
２２ 下部構造
２３ 支承
３１ 第一のセンサ
３２ 第二のセンサ
３３ 出力装置
３４ 第一の収集部
３５ 第二の収集部
３６ 第一の指標算出部
３７ 第二の指標算出部
３８ 特徴量算出部
３９ 出力情報生成部
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 (6)
- 外力により発生する構造物の応答を表す第一の指標情報と、前記外力により発生する前記構造物に設けられた支承の応答を表す第二の指標情報とを用いて、特徴量を抽出する、抽出手段と、
抽出した前記特徴量に基づいて、前記支承の状態を判定する、判定手段と、を有し、
前記第一の指標情報は、前記構造物に設けた第一のセンサが計測した加速度を用いて算出した加速度応答を表す指標とし、
前記第二の指標情報は、前記支承の変位を計測する第二のセンサが計測した変位を用いて算出した変位応答を表す指標とし、
さらに、前記第一のセンサは、前記構造物の上部構造に設置され、前記支承又は前記第二のセンサの位置から所定距離はなれた位置に、前記支承と前記第二のセンサとに接触しない位置に設置される
ことを特徴とする支承診断装置。 - 請求項１に記載の支承診断装置であって、
前記特徴量は、前記第一の指標情報と前記第二の指標情報との相関を表す情報である
ことを特徴とする支承診断装置。 - コンピュータが、
外力により発生する構造物の応答を表す第一の指標情報と、前記外力により発生する前記構造物に設けられた支承の応答を表す第二の指標情報とを用いて、特徴量を抽出する、抽出ステップと、
抽出した前記特徴量に基づいて、前記支承の状態を判定する、判定ステップと、を実行し、
前記第一の指標情報は、前記構造物に設けた第一のセンサが計測した加速度を用いて算出した加速度応答を表す指標とし、
前記第二の指標情報は、前記支承の変位を計測する第二のセンサが計測した変位を用いて算出した変位応答を表す指標とし、
さらに、前記第一のセンサは、前記構造物の上部構造に設置され、前記支承又は前記第二のセンサの位置から所定距離はなれた位置に、前記支承と前記第二のセンサとに接触しない位置に設置される
ことを特徴とする支承診断方法。 - 請求項３に記載の支承診断方法であって、
前記特徴量は、前記第一の指標情報と前記第二の指標情報との相関を表す情報である
ことを特徴とする支承診断方法。 - コンピュータに、
外力により発生する構造物の応答を表す第一の指標情報と、前記外力により発生する前記構造物に設けられた支承の応答を表す第二の指標情報とを用いて、特徴量を抽出する、抽出ステップと、
抽出した前記特徴量に基づいて、前記支承の状態を判定する、判定ステップと、を実行させ、
前記第一の指標情報は、前記構造物に設けた第一のセンサが計測した加速度を用いて算出した加速度応答を表す指標とし、
前記第二の指標情報は、前記支承の変位を計測する第二のセンサが計測した変位を用いて算出した変位応答を表す指標とし、
さらに、前記第一のセンサは、前記構造物の上部構造に設置され、前記支承又は前記第二のセンサの位置から所定距離はなれた位置に、前記支承と前記第二のセンサとに接触しない位置に設置される
ことを特徴とするプログラム。 - 請求項５に記載のプログラムであって、
前記特徴量は、前記第一の指標情報と前記第二の指標情報との相関を表す情報である
ことを特徴とするプログラム。
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