JP7326995B2 - 解析装置、解析システム及び解析方法 - Google Patents

Description

本発明は、解析装置、解析システム及び解析方法に関する。

構造物の複数の測定点で計測された振動波形の特徴量を測定点毎に算出し、構造物の部分領域毎に測定点の振動波形の特徴量を平滑化する技術が知られている（例えば特許文献１参照）。
特許文献１ 特開２０１５－１０２３６３号公報

構造体の振動の測定データを周波数解析することによって構造体の振動特性を解析する場合、測定期間内に構造体に衝撃が加わっていると、周波数解析の誤差が大きくなるという課題があった。

第１の態様において、解析装置が提供される。解析装置は、構造体の振動を測定することによって得られた時系列の測定データを取得する取得部を備える。解析装置は、構造体に衝撃が加わったタイミングを特定する特定部を備える。解析装置は、構造体に衝撃が加わったタイミングに基づいて測定データを時間的に区切ることによって得られた部分データを周波数解析することにより、構造体の振動特性を解析する解析部を備える。

解析部は、構造体に衝撃が加わった複数のタイミングに基づいて、構造体に衝撃が加わったタイミングの間の測定データを、部分データとして抽出してよい。

解析部は、構造体に衝撃が加わった複数のタイミングに基づいて測定データを時間的に区切ることによって得られた複数の部分データのそれぞれを周波数解析することにより、構造体の振動特性を解析してよい。

解析部は、複数の部分データのそれぞれを周波数解析することによって得られた複数の周波数成分データに統計処理を施すことによって、構造体に生じた振動の卓越周波数を特定してよい。

解析部は、複数の部分データのうち、第１の周波数と第２の周波数との差に基づいて決定される閾値より長い区間の部分データを選択し、選択した部分データをそれぞれ周波数解析することにより、構造体の振動特性を解析してよい。

解析部は、複数の部分データのうち、第１の周波数と第２の周波数との差の逆数に基づいて決定される閾値より長い区間の部分データを選択し、選択した部分データをそれぞれ周波数解析することにより、構造体の振動特性を解析してよい。

解析部は、複数の部分データのそれぞれを周波数解析することによって複数の周波数成分データを生成し、複数の周波数成分データに基づいて、第１の周波数を含む予め定められた範囲内の周波数成分に対する、第２の周波数を含む予め定められた範囲内の周波数成分の比率を算出し、複数の周波数成分データのうち、比率が予め定められた値未満の周波数成分データに基づいて、第１の周波数を含む予め定められた範囲内における卓越周波数を特定し、複数の周波数成分データのうち、比率が予め定められた値以上の周波数成分データに基づいて、第２の周波数を含む予め定められた範囲内における卓越周波数を特定してよい。

解析部は、部分データを周波数解析することによって得られた卓越周波数の時間的な変化に基づいて、構造体の健全性を解析してよい。

測定データは、構造体に設けられた第１の加速度センサにより測定された加速度データであってよい。特定部は、第１の加速度センサにより測定された加速度データを周波数制限することによって得られたデータに基づいて、構造体に衝撃が加わったタイミングを特定してよい。

取得部は更に、構造体において第１の加速度センサが設けられた位置とは異なる位置に設けられた第２の加速度センサにより測定された加速度データを取得してよい。特定部は、第２の加速度センサにより測定された加速度データに基づいて、構造体に衝撃が加わったタイミングを特定してよい。

第２の態様において、解析システムが提供される。解析システムは、解析装置を備える。解析システムは、構造体の振動を測定して測定データを生成する振動センサを備える。

第３の態様において、解析方法が提供される。解析方法は、構造体の振動を測定することによって得られた時系列の測定データを取得する段階を備える。解析方法は、構造体に衝撃が加わったタイミングを特定する段階を備える。解析方法は、構造体に衝撃が加わったタイミングに基づいて測定データを時間的に区切ることによって得られた部分データを周波数解析することにより、構造体の振動特性を解析する段階を備える。

なお、上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

モニタリングシステム１０の全体構成を概略的に示す。 解析装置１００のブロック構成の一例を概略的に示す。 アンサンブル平均を用いて振動の周波数スペクトルを算出する手法を概念的に示す。 ＦＦＴ（Ｗａｌｌ）と、上述したアンサンブル平均を用いて算出した周波数スペクトルを示す。 道路情報板のベースプレート及び表示プレートで計測された測定データを示す。 表示プレート８４の振動の測定データから得られた周波数スペクトルを示す。 ベースプレート８３の加速度の大きさの時間変化を示す。 衝撃時刻を特定する手法を説明するための図である。 第１周波数帯及び第２周波数帯の周波数スペクトルを取得する手法を概略的に示す。 第１周波数帯の卓越周波数データのグラフである。 第２周波数帯の卓越周波数データのグラフである。 測定データのデータ長と卓越周波数の標準偏差との関係を示す。 解析装置１００が行うデータ解析方法に係るフローチャートである。 加速度センサ５０により測定された加速度データ、加速度センサ４０により測定された加速度データ、及び加速度センサ４０により測定された加速度データを周波数制限することにより得られる加速度データを示す。 加速度センサ５０で測定された加速度の大きさの時間変化と、加速度センサ４０で測定された加速度を周波数制限して得られる加速度の大きさの時間変化とを示す。 加速度センサ５０から特定される衝撃時刻と加速度センサ４０から特定される衝撃時刻との間の時刻差の分布を示す。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、モニタリングシステム１０の全体構成を概略的に示す。モニタリングシステム１０は、道路情報板８０に関する物理量を測定して、測定した物理量に基づいて、道路情報板８０を解析する。例えば、モニタリングシステム１０は、道路情報板８０の健全性、安全性、構造性能等を診断する。道路情報板８０は、構造物の一例である。

モニタリングシステム１０は、構造物の振動特性を解析する解析システムの一例である。モニタリングシステム１０は、道路情報板８０の振動を連続的又は断続的に測定して、道路情報板８０の振動特性を解析する。例えば、モニタリングシステム１０は、道路情報板８０に生じた振動の卓越周波数を特定する。モニタリングシステム１０は、卓越周波数の時間的な変化に基づいて、道路情報板８０の健全性を解析する。

例えば、道路情報板８０の振動の卓越周波数は、道路情報板８０の状態によって変化する。具体的には、道路情報板８０の疲労や劣化、道路情報板８０を構成するボルト等の機械要素の不良、道路情報板８０に加えられた外力による損傷等によって道路情報板８０の強度が低下する。道路情報板８０の強度の低下によって、道路情報板８０の振動の卓越周波数が変化し得る。モニタリングシステム１０は、特定した卓越周波数が予め定められた基準範囲内に収まっているか否かを示す情報を、道路の管理者等に送信する。

道路情報板８０は、支柱８１と、支柱８２と、ベースプレート８３と、表示プレート８４とを備える。道路情報板８０は、高速道路や都市道路等の道路の路肩に、片持ち式で設置される。ベースプレート８３は、コンクリート等の基礎に、アンカーボルト等で固定される。支柱８１はベースプレート８３に固定される。支柱８１は、地面から鉛直上方に延びる。支柱８２は、支柱８１から、鉛直方向とは略直交する方向に延伸する。表示プレート８４は、支柱８２に固定される。表示プレート８４は、交通状況、道路状況、トンネル等の情報を表示する。

モニタリングシステム１０は、加速度センサ４０と、加速度センサ５０と、収集装置９０と、送信機１１０と、解析装置１００とを備える。

道路情報板８０は、道路情報板８０の近傍を車両が通過するときの振動が地面を通じて道路情報板８０に伝わったり、道路情報板８０が風等の外力を受けることによって、振動する。加速度センサ４０及び加速度センサ５０は、道路情報板８０の振動を検出するセンサの一例である。

加速度センサ４０及び加速度センサ５０は、例えば、ＭＥＭＳ型加速度センサである。加速度センサ４０及び加速度センサ５０は、静電容量式の加速度センサである。加速度センサ４０及び加速度センサ５０はそれぞれ、３軸加速度センサであってよい。加速度センサ４０及び加速度センサ５０により生成されたアナログの加速度信号は、デジタルの加速度データに変換されて、無線通信又は有線通信により収集装置９０に送信される。

加速度センサ４０は、表示プレート８４に設けられ、表示プレート８４の加速度を測定する。加速度センサ５０は、ベースプレート８３に設けられ、ベースプレート８３の加速度を測定する。なお、加速度センサ５０は、支柱８１の下部に設けられる。加速度センサ５０は、鉛直方向において支柱８１の下端部に設けられてよい。

収集装置９０は、加速度センサ４０及び加速度センサ５０により測定された時系列の測定データを、有線又は無線通信により取得する。送信機１１０は、収集した測定データを、通信ネットワーク１９０を通じて解析装置１００に送信する。通信ネットワーク１９０は、有線通信又は無線通信の伝送路を含み得る。通信ネットワーク１９０は、インターネット、Ｐ２Ｐネットワーク、専用回線、ＶＰＮ、電力線通信回線、携帯電話回線等を含む通信網を含んでよい。

解析装置１００は、加速度センサ５０の時系列の測定データに基づいて、道路情報板８０に衝撃が加わったタイミングを特定する。衝撃とは、道路情報板８０に短時間に加わった基準値より強い力のことを意味してよい。加速度センサ５０は、道路情報板８０の支点の近くに設けられているので、加速度センサ５０の測定データには、道路情報板８０に加わった衝撃により生じた振動成分が強く現れる。一方、加速度センサ４０は、加速度センサ５０より、道路情報板８０の支点から遠くに設けられている。そのため、加速度センサ５０の測定データに比べて、加速度センサ４０の測定データには、道路情報板８０に加わった衝撃により生じた振動成分より、道路情報板８０の固有の振動成分の影響が強く現れる。

解析装置１００は、加速度センサ４０の時系列の測定データを、道路情報板８０に衝撃が加わったタイミングで時間的に区切ることによって、複数の部分データに分割する。解析装置１００は、複数の部分データをそれぞれＦＦＴ等のアルゴリズムを用いた周波数解析によって、振動の周波数成分に分解する。解析装置１００は、得られた周波数成分に基づいて、道路情報板８０の卓越周波数を特定する。解析装置１００は、特定した卓越周波数が基準範囲内に収まっているか否かを示す情報を、道路の管理者等に送信する。

一般に、道路情報板８０に衝撃が加わることによって、衝撃の前後で振動位相にズレが生じる。モニタリングシステム１０によれば、道路情報板８０に衝撃が加わったタイミングを特定して、特定したタイミングで測定データを複数の部分データに区切って周波数解析を行う。そのため、衝撃の前後で生じた振動位相のズレが周波数成分に影響することを抑制することができる。これにより、卓越周波数を高い精度で特定することができる。ひいては、道路情報板８０の振動特性を高精度に特定することができる。

図２は、解析装置１００のブロック構成の一例を概略的に示す。解析装置１００は、制御部２６０と、メモリ２７０と、通信部２９０とを備える。制御部２６０は、取得部２００と、特定部２１０と、解析部２２０とを備える。解析部２２０は、データ生成部２３０と、周波数解析部２４０と、周波数特定部２５０とを備える。

解析装置１００は、コンピュータにより実装されてよい。制御部２６０は、解析装置１００の全体を制御する。制御部２６０はプロセッサにより実現されてよい。通信部２９０は、送信機１１０から送信された加速度センサ４０の測定データ及び加速度センサ５０の測定データを示す情報を取得する。通信部２９０により受信した情報は、測定データとして制御部２６０に提供される。

メモリ２７０は不揮発性メモリや揮発性メモリ等の記憶装置である。制御部２６０は、メモリ２７０に記憶された情報を用いて、解析装置１００の各部を制御する。メモリ２７０は、制御部２６０が実行するプログラムを格納する。制御部２６０は、メモリ２７０からロードされたプログラムを実行し、プログラムに従って動作することにより、解析装置１００の各部を制御する。プログラムは、制御部２６０によって実行された場合に、制御部２６０を、取得部２００、取得部２００、特定部２１０及び解析部２２０を含む、制御部２６０の各部として機能させる。

制御部２６０において、取得部２００は、道路情報板８０の振動を測定することによって得られた時系列の測定データを取得する。測定データは、具体的には、道路情報板８０に設けられた加速度センサ４０により測定された加速度データである。また、取得部２００は、道路情報板８０において加速度センサ４０が設けられた位置とは異なる位置に設けられた加速度センサ５０により測定された加速度データを取得する。

特定部２１０は、道路情報板８０に衝撃が加わったタイミングを特定する。特定部２１０は、加速度センサ５０により測定された加速度データに基づいて、道路情報板８０に衝撃が加わったタイミングを特定する。なお、特定部２１０は、加速度センサ４０により測定された加速度データを周波数制限することによって得られたデータに基づいて、道路情報板８０に衝撃が加わったタイミングを特定してもよい。解析部２２０は、道路情報板８０に衝撃が加わったタイミングに基づいて測定データを時間的に区切ることによって得られた部分データを周波数解析することにより、道路情報板８０の振動特性を解析する。

具体的には、データ生成部２３０は、道路情報板８０に衝撃が加わった複数のタイミングで測定データを区切ることにより、道路情報板８０に衝撃が加わったタイミングの間の測定データを、部分データとして抽出する。そして、周波数解析部２４０は、道路情報板８０に衝撃が加わった複数のタイミングに基づいて測定データを時間的に区切ることによって得られた複数の部分データのそれぞれを周波数解析することにより、道路情報板８０の振動特性を解析する。そして、周波数特定部２５０は、複数の部分データのそれぞれを周波数解析することによって得られた複数の周波数成分データに統計処理を施すことによって、道路情報板８０に生じた振動の卓越周波数を特定する。

なお、データ生成部２３０は、複数の部分データのうち、第１の周波数と第２の周波数との差に基づいて決定される閾値より長い区間の部分データを選択する。周波数解析部２４０は、選択された部分データをそれぞれ周波数解析することにより、道路情報板８０の振動特性を解析する。

データ生成部２３０は、複数の部分データのうち、第１の周波数と第２の周波数との差の逆数に基づいて決定される閾値より長い区間の部分データを選択する。そして、選択した部分データを周波数解析部２４０がそれぞれ周波数解析することにより、道路情報板８０の振動特性を解析する。

なお、周波数解析部２４０は、複数の部分データのそれぞれを周波数解析することによって複数の周波数成分データを生成する。周波数特定部２５０は、複数の周波数成分データに基づいて、第１の周波数を含む予め定められた範囲内の周波数成分に対する、第２の周波数を含む予め定められた範囲内の周波数成分の比率を算出してよい。具体的には、周波数特定部２５０は、複数の周波数成分データに基づいて、第１の周波数を含む予め定められた範囲内の周波数成分のピーク値に対する、第２の周波数を含む予め定められた範囲内の周波数成分のピーク値の比率を算出する。周波数特定部２５０は、複数の周波数成分データのうち、比率が予め定められた値未満の周波数成分データに基づいて、第１の周波数を含む予め定められた範囲内における卓越周波数を特定する。また、周波数特定部２５０は、複数の周波数成分データのうち、比率が予め定められた値以上の周波数成分データに基づいて、第２の周波数を含む予め定められた範囲内における卓越周波数を特定する。

なお、解析部２２０は、部分データを周波数解析することによって得られた卓越周波数の時間的な変化に基づいて、道路情報板８０の健全性を解析する。例えば、周波数特定部２５０により特定された卓越周波数が予め定められた範囲外になった場合に、道路情報板８０の健全性が低下したと判断する。通信部２９０は、道路情報板８０の健全性の解析結果を外部に送信する。例えば、通信部２９０は、周波数特定部２５０により特定された卓越周波数が予め定められた範囲外になった場合に、道路の管理者等に通知する。

図３は、アンサンブル平均を用いて振動の周波数スペクトルを算出する手法を概念的に示す。グラフ３００は、加速度センサ４０により得られた１分間の測定データのグラフである。まず、測定データを一定の時間ウィンドウで区切ることによって、測定データを複数の部分データに分割する。例えば、１分間の測定データＷａｌｌを６秒毎に区切ることによって、１０個の部分データに分割する。図３のＷｉ（ｉは、１から１０の自然数）は、部分データを表す。Ｗａｌｌは、Ｗｉ（ｉは、１から１０の自然数）の連結で表される。

次に、１０個の部分データをそれぞれフーリエ変換することによって、部分データ毎に周波数スペクトルを取得する。例えば、ＦＦＴのアルゴリズムを用いて各部分データをフーリエ変換することにより、１０個の周波数スペクトルＦＦＴ（Ｗｉ）（ｉは、１から１０の自然数）を取得する。なお、本実施形態の説明において、ＦＦＴのアルゴリズムを用いてデータＷをフーリエ変換することによって得られた周波数スペクトルを「ＦＦＴ（Ｗ）」と記載する。

１０個のＦＦＴ（Ｗｉ）を平均化することにより、１つの周波数スペクトル３２０を算出する。このようにして、１分間の測定データから、アンサンブル平均による１つの周波数スペクトルが得られる。

図４は、ＦＦＴ（Ｗａｌｌ）と、上述したアンサンブル平均を用いて算出した周波数スペクトルを示す。

図４の周波数スペクトル４１０は、ＦＦＴ（Ｗａｌｌ）を示す。図４の周波数スペクトル４２０は、図３に関連して説明したように、ＦＦＴ（Ｗｉ）のアンサンブル平均により得られた周波数スペクトルを示す。

周波数スペクトル４１０及び周波数スペクトル４２０とを比較すると分かるように、周波数スペクトル４１０では、例えば４５Ｈz以下の周波数帯では特にバックグランドノイズが大きく、スペクトルのピークを容易に特定することができない。そのため、１分間の測定データＷａｌｌ全体を１つのデータとしてフーリエ変換すると、振動の卓越周波数を特定することが容易でない。

一方、周波数スペクトル４２０からは、バックグランドの大きな強度振幅が抑えられて、周波数構造をより明確に特定することができる。この２つの周波数スペクトルの類似性から、４０Ｈｚ以下で９つのピーク構造があるのがわかる。このように、周波数スペクトルのアンサンブル平均をとることによって、バックグランドノイズに埋もれている周波数構造を明確化することができる。

図５は、道路情報板のベースプレート及び表示プレートで計測された測定データを示す。グラフ５５０は、ベースプレートに設けられた加速度センサ５０により得られた時系列の測定データのグラフである。グラフ５４０は、表示プレートに設けられた加速度センサ４０により得られた時系列の測定データのグラフである。加速度センサのサンプリング周波数は２００Ｈｚである。図５の横軸は時刻であり、縦軸は加速度である。

グラフ５５０から、ベースプレート８３では、比較的に高い周波数の振動が間欠的に生じていることがわかる。これは、路肩に近い車線を走行する車両により路面に生じた振動が観測されているものと考えられる。

グラフ５４０から、表示プレート８４では、比較的に低い周波数の振動が継続的に生じていることが分かる。また、ベースプレート８３で強い振動が観測される時刻に、表示プレート８４の振動の周波数の変化が生じていることが分かる。

図６は、表示プレート８４の振動の測定データから得られた周波数スペクトルを示す。図６の周波数スペクトルから、図５のデータ４５０に示される比較的に低い周波数の振動について、表示プレートの振動は、約１．４８Ｈｚと約１．６５Ｈｚの２つの周波数に比較的強い周波数成分を有すると予測される。

本実施形態では、約１．４８Ｈｚを含む周波数帯で周波数成分が最大となる周波数の時間変化と、約１．６５Ｈｚを含む周波数帯で周波数成分が最大となる周波数の時間変化とを解析装置１００が評価する手法を説明する。例えば、本実施形態では、１．４８Ｈｚ±０．０７５Ｈｚの範囲の周波数帯及び１．６５Ｈｚ±０．０７５Ｈｚの範囲の周波数帯のそれぞれで周波数成分が最大となる周波数の時間変化を評価するものとする。本実施形態の説明において、１．４８Ｈｚ±０．０７５Ｈｚの範囲の周波数帯のことを「第１周波数帯」と呼び、１．６５Ｈｚ±０．０７５Ｈｚの範囲の周波数帯のことを「第２周波数帯」と呼ぶ。

図７は、ベースプレート８３の加速度の大きさの時間変化を示す。図７の横軸は時刻であり、縦軸は加速度である。

特定部２１０は、加速度センサ５０で測定された３軸の加速度の二乗和を算出し、二乗和の平方根を算出することによって、ベースプレート８３の加速度の大きさを算出する。図７は、ベースプレート８３の加速度の大きさの時間変化を示す。特定部２１０は、算出された加速度の大きさに基づいて、道路情報板８０に衝撃が加わった時刻を特定する。本実施形態の説明において、道路情報板８０に衝撃が加わった時刻のことを「衝撃時刻」と呼ぶ。

図８は、衝撃時刻を特定する手法を説明するための図である。図８のグラフの横軸は、時間であり、縦軸は加速度の大きさを示す。特定部２１０は、加速度の大きさに基づいて、閾値Ｔｈを超える時刻を判定し、閾値Ｔｈを超える時刻から予め定められた判定時間が経過するまでの期間内で加速度の大きさが最大となる時刻を、衝撃時刻として特定する。例えば、図８に示されるように、閾値Ｔｈを超える時刻から１．８秒の期間内で加速度の大きさが最大となる時刻を、衝撃時刻として特定する。

図９は、第１周波数帯及び第２周波数帯の周波数スペクトルを取得する手法を概略的に示す。解析部２２０において、データ生成部２３０は、加速度センサ４０により得られた測定データを、１分間の長さ毎のデータに分割する。グラフ９０２は、加速度センサ５０の１分間の測定データを示す。グラフ９０１は、加速度センサ４０の１分間の測定データを示す。

データ生成部２３０は、１分間の測定データが得られた期間のそれぞれについて、特定部２１０が特定した衝撃時刻に基づいて、衝撃時刻の間隔が予め定められた時間閾値より長くなる期間を選択する。時間閾値は、解析対象とする周波数に基づいて定められてよい。本実施形態では、約１．４８Ｈｚ及び約１．６５Ｈｚにピークを有する振動を解析することを目的としている。そのため、１．４８Ｈｚ、１．６５Ｈｚ、及び１．６５－１．４８Ｈｚのうち、最も低い周波数の周波数成分を精度良く算出できる長さの測定データが必要となる。よって、本実施形態では、０．１７Ｈｚ（１．６５－１．４８Ｈｚ）に基づいて、時間閾値を定める。具体的には、時間閾値として、０．１７の逆数により算出される５．８８秒を用いる。

データ生成部２３０は、１分間の測定データから、５．８８秒以上の期間の測定データＷｉ'を部分データとして切り出して、ＦＦＴに基づく離散フーリエ変換を行うための入力データを生成する。具体的には、データ生成部２３０は、入力データのサンプル数が１３１０７２（２の１７乗）になるように、切り出した部分データにゼロデータを付け足す。続いて、周波数解析部２４０は、各入力データＷｉ'について、ＦＦＴ（Ｗｉ'）を算出する。図９には、６個のＷｉ'（ｉ＝１，２，３，４，８，９）からの入力データについてＦＦＴ（Ｗｉ'）を算出する様子が示される。

周波数解析部２４０は、ＦＦＴ（Ｗｉ'）のアンサンブル平均により、第１周波数帯及び第２周波数帯のそれぞれの周波数成分を算出する。また、周波数解析部２４０は、各入力データから算出した周波数成分の二乗和を周波数毎に算出して、周波数成分データを生成する。

周波数解析部２４０は、上述した周波数成分データを生成する処理を、加速度センサ４０により得られた３軸の測定データのそれぞれについて行い、生成された３軸の周波数成分データに基づいて、各軸の周波数成分の二乗和の和の平方根を、振動強度として周波数毎に算出する。

周波数特定部２５０は、第１周波数帯内で振動強度が最大となる周波数を第１周波数帯の卓越周波数として特定するともに、当該振動強度の最大値を第１周波数帯のピーク強度として特定する。また、周波数特定部２５０は、第２周波数帯内で振動強度が最大となる周波数を第２周波数帯の卓越周波数として特定するとともに、当該振動強度の最大値を第２周波数帯のピーク強度として特定する。

また、周波数特定部２５０は、第１周波数帯のピーク強度と第２周波数帯のピーク強度との比に基づいて、卓越周波数を取捨する。本実施形態において、第１周波数帯のピーク強度に対する第２周波数帯のピーク強度との比のことを、「ピーク強度比」と呼ぶものとする。周波数特定部２５０は、ピーク強度比に基づいて、一方の卓越周波数を卓越周波数データとして採用し、他方の卓越周波数を卓越周波数データとして採用しない。具体的には、周波数特定部２５０は、ピーク強度比が閾値以上の場合、第２周波数帯の卓越周波数を卓越周波数データとして採用し、第１周波数帯の卓越周波数のデータを卓越周波数データとして採用しない。また、周波数特定部２５０は、ピーク強度比が閾値未満の場合、第１周波数帯の卓越周波数を卓越周波数データとして採用し、第２周波数帯の卓越周波数を卓越周波数データとして採用しない。

なお、閾値は、第１周波数帯における周波数成分及び第２周波数帯の卓越周波数の周波数成分の大きさに基づいて、適宜設定されてよい。

図１０は、第１周波数帯の卓越周波数データのグラフである。図１０に示す各グラフの横軸は時刻であり、縦軸は卓越周波数である。各グラフは、５日間の測定データに基づいて特定された卓越周波数を表す。

グラフ１０１０は、比較例として、１分間の測定データ全体の離散フーリエ変換により特定された第１周波数帯の卓越周波数を示す。なお、１分間の測定データにつき１つの卓越周波数が特定される。そのため、５日間の測定データからは７２００個の卓越周波数が得られる。つまり、グラフ１０１０の卓越周波数データのデータ点数は７２００である。

グラフ１０２０及びグラフ１０３０は、図９に関連して説明したように、１分間の測定データを衝撃時刻で分割した部分データの離散フーリエ変換ＦＦＴ（Ｗｉ'）のアンサンブル平均に基づいて得られた卓越周波数を示す。グラフ１０２０は、ピーク強度比に基づく卓越周波数の取捨を行っていないものを示す。したがって、グラフ１０２０の卓越周波数データのデータ点数は７２００である。グラフ１０３０は、ピーク強度比に基づく卓越周波数の取捨を行ったものを示す。これにより、グラフ１０３０の卓越周波数データのデータ点数は７２００未満となっている。

図１１は、第２周波数帯の卓越周波数データのグラフである。図１１に示す各グラフの横軸は時刻であり、縦軸は卓越周波数である。各グラフは、５日間の測定データに基づいて特定された卓越周波数を表す。

グラフ１１１０は、比較例として、１分間の測定データ全体の離散フーリエ変換により特定された第２周波数帯の卓越周波数を示す。なお、１分間の測定データにつき１つの卓越周波数が特定される。そのため、５日間の測定データからは７２００個の卓越周波数が得られる。つまり、グラフ１０１０の卓越周波数データのデータ点数は７２００である。

グラフ１１２０及びグラフ１１３０は、図９に関連して説明したように、１分間の測定データを衝撃時刻で分割した部分データの離散フーリエ変換ＦＦＴ（Ｗｉ'）のアンサンブル平均に基づいて得られた卓越周波数を示す。グラフ１１２０は、ピーク強度比に基づく卓越周波数の取捨を行っていないものを示す。したがって、グラフ１１２０の卓越周波数データのデータ点数は７２００である。グラフ１１３０は、ピーク強度比に基づく卓越周波数の取捨を行ったものを示す。これにより、グラフ１０３０の卓越周波数データのデータ点数は７２００未満となっている。

１分間の測定データ全体を離散フーリエ変換した場合、第１周波数帯の卓越周波数の標準偏差σは５．１ｍＨｚであり、第２周波数帯の卓越周波数の標準偏差σは６．３ｍＨｚであった。また、グラフ１０１０及びグラフ１１１０から分かるように、卓越周波数の時間変化を判別することができない。

これに対し、衝撃時刻で分割して離散フーリエ変換してアンサンブル平均することにより、第１周波数帯の卓越周波数の標準偏差は２．４ｍＨｚであり、第２周波数帯の卓越周波数の標準偏差は３．９ｍＨｚとなった。また、ピーク強度比に基づく卓越周波数の取捨を行うことにより、第１周波数帯の卓越周波数の標準偏差は１．５ｍＨｚに減少し、第２周波数帯の卓越周波数の標準偏差は２．４ｍＨｚに減少した。このように、衝撃時刻で分割することにより、卓越周波数のばらつきを減少させことができることが分かる。

特にグラフ１０３０及びグラフ１１３０から分かるように、約５０００分と約６５００分の時間帯で卓越周波数が低下したことを容易に判別できるようになっている。この卓越周波数の低下は、この時間帯の気象データから、日中の晴天時の太陽光によって道路情報板の支柱が暖められてバネ定数が低くなり、共振周波数が低下したことが原因であることが判明している。

以上に説明した卓越周波数の解析手法によれば、比較的に高い精度で卓越周波数を算出することが可能となる。そのため、構造体の振動特性をより詳細に診断することが可能となる。

図１２は、測定データのデータ長と卓越周波数の標準偏差との関係を示す。図１２の横軸はデータ長を示し、縦軸は、第１周波数帯の卓越周波数の標準偏差を示す。

グラフ１２１０は、ＦＦＴ（Ｗａｌｌ）に基づく標準偏差のデータ長依存性を示す。グラフ１２２０は、上述したように、ＦＦＴ（Ｗｉ'）のアンサンブル平均とピーク強度比に基づく卓越周波数の取捨とを行った場合の標準偏差のデータ長さ依存性を示す。

図１２のグラフに示されるように、データ長を長くすれば、卓越周波数の精度は高まる。上述したように、測定データ全体をフーリエ変換する手法によれば、データ長を１分とした場合、第１周波数帯の標準偏差σは５．１ｍＨｚとなった。これに対し、図１２のグラフに示されるように、データ長を６０分にすることで、標準偏差σは１．５ｍＨｚまで低下した。

つまり、本実施形態で説明した解析手法を用いることで、１分のデータ長から１．５ｍＨｚの標準偏差で卓越周波数を特定することが可能である。グラフ１２１０とグラフ１２２０とを比較して分かるように、本実施形態で説明した解析手法により得られる周波数精度は、６０分のデータ長の測定データ全体をフーリエ変換する手法により得られる周波数精度より高いことがわかる。すなわち、所望の精度を得るために６０分間の測定が必要な用途において、本実施形態で説明した解析手法を用いることで、１分間の測定によって同等以上の精度が得られることを意味する。そのため、本実施形態で説明した解析手法を用いることで、低消費電力が要求される用途では間欠計測を行って、測定を行う時間を短くすることが可能になる。

例えば、収集装置９０は、加速度センサ４０及び加速度センサ５０に１分間の測定を間欠的に行わせ、加速度センサ４０及び加速度センサ５０から収集した１分間のデータを、送信機１１０から間欠的に送信させてよい。これにより、加速度センサ４０及び加速度センサ５０の測定に必要な消費電力と、送信機１１０の通信に必要な消費電力を削減することができる。

図１３は、解析装置１００が行うデータ解析方法に係るフローチャートである。図１３のフローチャートは、送信機１１０から測定データを受信する毎に、制御部２６０が主体となって実行される。

Ｓ１３００において、取得部２００は、送信機１１０から送信された加速度センサ４０及び加速度センサ５０の測定データを、通信部２９０を通じて取得する。測定データのデータ長は１分間であるとする。Ｓ１３０２において、特定部２１０は、加速度センサ５０の測定データに基づいて、衝撃時刻を特定する。

Ｓ１３０４において、データ生成部２３０は、衝撃時刻の間の時間間隔が、時間閾値以上の期間を、解析対象期間として特定する。時間閾値は、解析対象とする複数の周波数に基づいて定まる。例えば、１．４８Ｈｚ及び１．６５Ｈｚの周波数を解析対象とする場合、時間閾値は５．８８秒に定められる。

Ｓ１３０６において、データ生成部２３０は、１分間の測定データから、衝撃時刻で区切ることにより、解析対象期間のデータを切り出して、部分データを生成する。Ｓ１３０８において、データ生成部２３０は、各部分データをゼロ詰めして、ＦＦＴに基づく離散フーリエ変換の対象となる入力データを生成する。具体的には、データ生成部２３０は、サンプル数が１３１０７２になるように、切り出した部分データにゼロデータを付け足す。

Ｓ１３１０において、周波数解析部２４０は、ＦＦＴにより、各入力データから第１周波数帯及び第２周波数帯のそれぞれの周波数成分を算出して振動強度を算出する。具体的には、周波数解析部２４０は、入力データのそれぞれから周波数毎に周波数成分を算出し、アンサンブル平均をとる。周波数解析部２４０は、３軸の各軸について、算出した周波数成分の二乗和を算出する。周波数解析部２４０は、各軸について得られた周波数成分の二乗和の和の平方根を、振動強度として周波数毎に算出する。

Ｓ１３１２において、周波数特定部２５０は、各周波数帯について、卓越周波数及びピーク強度を特定する。Ｓ１３１４において、周波数特定部２５０は、ピーク強度比に基づいて、卓越周波数を取捨する。具体的には、周波数特定部２５０は、ピーク強度比が閾値以上の場合、第２周波数帯の卓越周波数を卓越周波数データとして採用し、ピーク強度比が閾値未満の場合、第１周波数帯の卓越周波数を卓越周波数データとして採用する。

Ｓ１３１６において、Ｓ１３１４において算出した卓越周波数が予め定められた範囲外であるか否かを判断する。卓越周波数が予め定められた範囲外である場合、Ｓ１３２０において、卓越周波数が範囲外になったことを道路の管理者に通知し、卓越周波数が予め定められた範囲内にある場合、本フローチャートの処理を終了する。

なお、図１３は、送信機１１０から１分間のデータ長の測定データが送信される場合のフローチャートである。送信機１１０から１分間以上のデータ長の測定データが送信される場合、解析装置１００は、受信した測定データを１分間毎に切り出して、切り出した１分間の測定データのそれぞれについて、Ｓ１３０２以降の処理を繰り返し行ってよい。なお、測定データとするデータ長は１分に限定されない。測定データのデータ長は、解析対象とする構造物や解析対象とする周波数に応じて適宜設定されてよい。

以上に説明したように、本実施形態のモニタリングシステム１０によれば、衝撃時刻で測定データを分割して周波数解析を行うので、より高い精度で道路情報板８０の卓越周波数を特定することができる。

なお、以上に説明したモニタリングシステム１０では、第１周波数帯及び第２周波数帯のそれぞれについて周波数成分を算出するものとした。しかし、周波数解析部２４０は、第１周波数帯及び第２周波数帯を含む単一の周波数帯全体にわたって周波数成分を算出して、周波数特定部２５０は、単一の周波数帯全体にわたる周波数成分に基づいて周波数スペクトルのピーク分離を行うことによって、複数の卓越周波数を特定してもよい。

本実施形態では、衝撃時刻を特定するためにベースプレート８３に設置した加速度センサ５０を用いた。道路情報板８０のように路肩近傍を車両が通過することにより道路情報板８０に衝撃が加わる場合、特定部２１０は、道路情報板８０の周囲を撮影するカメラから得られた画像情報や、走行車線を走行する車両を検出するための赤外線センサ等の物体センサから得られたセンサ情報に基づいて、道路情報板８０の近傍を車両が通過した時刻を衝撃時刻として特定してよい。

本実施形態において、特定部２１０は、加速度センサ４０によって測定された加速度の測定データに基づいて衝撃時刻を特定してよい。表示プレート８４の振動は、道路情報板８０の全体の振動成分に加えて、ベースプレート８３及び支柱８１を通じて伝わる振動成分が含まれると考えられる。そのため、加速度センサ４０の測定データから、ベースプレート８３及び支柱８１を通じて表示プレート８４に伝わる振動成分に対応する加速度成分を抽出することによって、衝撃時刻を特定し得る。図１４から図１６に関連して、加速度センサ４０の測定データから衝撃時刻を特定するための解析方法を説明する。

図１４は、加速度センサ５０により測定された加速度データ、加速度センサ４０により測定された加速度データ、及び加速度センサ４０により測定された加速度データを周波数制限することにより得られる加速度データを示す。図１４に示されるグラフ１４５０、グラフ１４４０、グラフ１４４２の横軸は時刻であり、縦軸は加速度である。グラフ１４５０は、加速度センサ５０により測定された時系列の加速度データのグラフである。グラフ１４４０は、加速度センサ４０により測定された時系列の加速度データのグラフである。

グラフ１４４２は、加速度センサ４０により得られた時系列の加速度データにハイパスフィルタを適用することによって低周波成分を制限して得られた時系列の加速度データのグラフである。ハイパスフィルタのカットオフ周波数は１１Ｈｚである。グラフ１４４２とグラフ１４５０を比較すると、加速度センサ４０の加速度データの低周波成分を制限して得られる波形は、加速度センサ５０により得られる波形と相関があることが分かる。

図１５は、加速度センサ５０で測定された加速度の大きさの時間変化と、加速度センサ４０で測定された加速度を周波数制限して得られる加速度の大きさの時間変化とを示す。図１５の横軸は時刻であり、縦軸は加速度である。グラフ１５５０及びグラフ１５４２は、それぞれ加速度センサ５０及び加速度センサ４０により測定された加速度の大きさの時系列データである。具体的には、グラフ１５５０は、加速度センサ５０で測定された３軸の加速度の二乗和の平方根をとることにより得られる時系列データのグラフである。グラフ１５４２は、加速度センサ４０で測定された３軸の加速度にハイパスフィルタを適用して得られた加速度の二乗和の平方根の平方根をとることにより得られる時系列データのグラフである。

グラフ１５５０及びグラフ１５４２において、衝撃時刻を特定するために設定した閾値を点線で示す。グラフ１５５０において、閾値を１．８ｇａｌに設定すると、矢印で示す８個の衝撃時刻が得られる。グラフ１５４２において、閾値を４．２ｇａｌに設定すると、矢印で示す８個の衝撃時刻が特定される。グラフ１５５０において特定された衝撃時刻とグラフ１５４２において特定された衝撃時刻とを比較すると、黒塗りの矢印で示される衝撃時刻を除く７個の衝撃時刻は概ね一致していることがわかる。

図１６は、加速度センサ５０から特定される衝撃時刻と加速度センサ４０から特定される衝撃時刻との間の時刻差の分布を示す。図１６のグラフの横軸は衝撃時刻の時刻差であり、縦軸は衝撃時刻の個数である。時刻差は、時刻差加速度センサ５０で測定された加速度データから特定した衝撃時刻を基準時刻として、加速度センサ４０で測定された加速度データを周波数制限したデータから特定した衝撃時刻から基準時刻を差し引くことによって算出される。

なお、図１６のグラフは、５日間の測定データから得られたものである。基準時刻は、加速度センサ５０で測定された加速度の大きさの時系列データに対して１．８ｇａｌの閾値を設定することによって特定された衝撃時刻であるとする。また、上述したように加速度センサ４０で得られた加速度に１１Ｈｚのカットオフ周波数を持つハイパスフィルタを適用して得られた加速度の大きさの時系列データに対して、４．２ｇａｌの閾値を設定することによって、加速度センサ４０の加速度データから衝撃時刻を特定した。

以上により特定された衝撃時刻のうち、時刻差が±０．３秒以内の割合は約８５％であり、時刻差が±０．５秒以内の割合は約９２％であった。したがって、加速度センサ４０で測定された加速度データを周波数制限したデータを用いて、十分な精度で衝撃時刻を特定し得るといえる。

図１４から図１６に関連して説明したように、表示プレート８４に設置された加速度センサ４０の測定データを周波数制限することによって、十分な精度で衝撃時刻を特定し得ることが検証された。そこで、特定部２１０は、加速度センサ４０で測定された加速度にハイパスフィルタを適用することによって周波数制限した加速度の時系列データを生成して、生成した加速度の時系列データに基づいて、衝撃時刻を特定する。具体的には、特定部２１０は、上述したように、加速度センサ４０で測定された３軸の加速度にハイパスフィルタを適用して得られた加速度の二乗和を算出し、二乗和の平方根を算出することによって加速度の大きさの時系列データを生成し、当該加速度の大きさの時系列データに基づいて、衝撃時刻を特定する。

道路情報板８０は、解析装置１００による解析対象となる構造体の一例である。解析装置１００による解析対象となる構造体としては、鉄塔、電信柱、電力柱、架線柱、照明塔、広告塔、標識塔、信号機、電波塔、橋梁、トンネル、建築物、ガードレール、空港の管制塔、飛行場灯台、鉄道信号機、鉄道橋、クレーン、ダム、堤防、溝渠等を含んでよい。道路情報板８０は、工作物以外の構造物、例えば土構造物等であってよい。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又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、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１０ モニタリングシステム
１００ 解析装置
４０ 加速度センサ
５０ 加速度センサ
８０ 道路情報板
８１、８２ 支柱
８３ ベースプレート
８４ 表示プレート
９０ 収集装置
１００ 解析装置
１１０ 送信機
１９０ 通信ネットワーク
２００ 取得部
２１０ 特定部
２２０ 解析部
２３０ データ生成部
２４０ 周波数解析部
２５０ 周波数特定部
２６０ 制御部
２７０ メモリ
２９０ 通信部
３００、５４０、５５０ グラフ
３２０、４１０、４２０ 周波数スペクトル
９０１、９０２ グラフ
１０１０、１０２０、１０３０、１１１０、１１２０、１１３０ グラフ
１２１０、１２２０ グラフ
１４４０、１４４２、１４５０ グラフ
１５４２、１５５０ グラフ

Claims (10)

1. 構造体の振動を測定することによって得られた時系列の測定データを取得する取得部と、
   前記構造体に衝撃が加わったタイミングを特定する特定部と、
   前記構造体に衝撃が加わったタイミングに基づいて前記測定データを時間的に区切ることによって得られた部分データを周波数解析することにより、前記構造体の振動特性を解析する解析部と
   を備え、
   前記測定データは、前記構造体に設けられた第１の加速度センサにより測定された加速度データであり、
   前記特定部は、前記第１の加速度センサにより測定された加速度データを周波数制限することによって得られたデータに基づいて、前記構造体に衝撃が加わったタイミングを特定する
   解析装置。
2. 前記解析部は、前記構造体に衝撃が加わった複数のタイミングで前記測定データを区切ることにより、前記構造体に衝撃が加わったタイミングの間の測定データを、前記部分データとして抽出する
   請求項１に記載の解析装置。
3. 前記解析部は、前記構造体に衝撃が加わった複数のタイミングに基づいて前記測定データを時間的に区切ることによって得られた複数の前記部分データのそれぞれを周波数解析することにより、前記構造体の振動特性を解析する
   請求項１又は２に記載の解析装置。
4. 前記解析部は、前記複数の部分データのそれぞれを周波数解析することによって得られた複数の周波数成分データに統計処理を施すことによって、前記構造体に生じた振動の卓越周波数を特定する
   請求項３に記載の解析装置。
5. 前記解析部は、前記複数の部分データのうち、第１の周波数と第２の周波数との差に基づいて決定される閾値より長い区間の部分データを選択し、選択した前記部分データをそれぞれ周波数解析することにより、前記構造体の振動特性を解析する
   請求項３又は４に記載の解析装置。
6. 前記解析部は、複数の前記部分データのうち、第１の周波数と第２の周波数との差の逆数に基づいて決定される閾値より長い区間の部分データを選択し、選択した前記部分データをそれぞれ周波数解析することにより、前記構造体の振動特性を解析する
   請求項３から５のいずれか一項に記載の解析装置。
7. 前記解析部は、
   複数の前記部分データのそれぞれを周波数解析することによって複数の周波数成分データを生成し、
   前記複数の周波数成分データに基づいて、第１の周波数を含む予め定められた範囲内の周波数成分に対する、第２の周波数を含む予め定められた範囲内の周波数成分の比率を算出し、
   前記複数の周波数成分データのうち、前記比率が予め定められた値未満の周波数成分データに基づいて、前記第１の周波数を含む予め定められた範囲内における卓越周波数を特定し、
   前記複数の周波数成分データのうち、前記比率が予め定められた値以上の周波数成分データに基づいて、前記第２の周波数を含む予め定められた範囲内における卓越周波数を特定する
   請求項１から６のいずれか一項に記載の解析装置。
8. 前記解析部は、前記部分データを周波数解析することによって得られた卓越周波数の時間的な変化に基づいて、前記構造体の健全性を解析する
   請求項１から７のいずれか一項に記載の解析装置。
9. 前記構造体の振動を測定して前記測定データを生成する振動センサと、
   請求項１から８のいずれか一項に記載の解析装置と
   を備える解析システム。
10. 構造体の振動を測定することによって得られた時系列の測定データを取得する段階と、
    前記構造体に衝撃が加わったタイミングを特定する段階と、
    前記構造体に衝撃が加わったタイミングに基づいて前記測定データを時間的に区切ることによって得られた部分データを周波数解析することにより、前記構造体の振動特性を解析する段階と
    を備え、
    前記測定データは、前記構造体に設けられた第１の加速度センサにより測定された加速度データであり、
    前記構造体に衝撃が加わったタイミングを特定する段階は、前記第１の加速度センサにより測定された加速度データを周波数制限することによって得られたデータに基づいて、前記構造体に衝撃が加わったタイミングを特定する
    解析方法。

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