JP7464105B2 - 異常推定装置、異常推定方法、及びプログラム - Google Patents

異常推定装置、異常推定方法、及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、伸縮装置の異常を推定する異常推定装置、異常推定方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
橋梁の伸縮を吸収するための橋桁間に設置される伸縮装置の劣化診断は、現状では、近接目視、打音など、人手で行われている。そこで、伸縮装置の劣化診断を、自動で行う技術が開示されている。
関連する技術として特許文献１には、伸縮装置の劣化の度合いを判定する劣化診断方法が開示されている。特許文献１の劣化診断方法によれば、複数のマイクロフォンを路肩に設置し、振動状態にある伸縮装置が発生する音の音圧波形データを取得する。次に、フーリエ解析して得られた周波数スペクトルから、基準ピーク値ＰＬと高域ピーク値ＰＨを用いてピーク比Ｒ＝（ＰＨ／ＰＬ）を算出する。そして、このピーク比Ｒを用いて、伸縮装置の劣化の度合いを判定する。
特開２０１６－１９１６４０号公報
しかしながら、特許文献１の劣化診断方法では、伸縮装置が発生する音とともに環境騒音も集音してしまうため、伸縮装置の劣化度合いを判定する精度が低下する。さらに、特許文献１の劣化診断方法では、伸縮装置の近傍の路上又は路肩にマイクロフォンを設置しなければならないため、車線規制が必要となる。
本発明の目的の一例は、伸縮装置の異常を推定する精度を向上させる異常推定装置、異常推定方法、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異常推定装置は、
橋梁に発生する振動を表す振動情報を用いて、車両が伸縮装置を通過した際の振動応答を検出する、検出部と、
前記振動応答を用いて、前記伸縮装置の異常を判定するための第一の指標を算出する、第一の指標算出部と、
前記第一の指標の変化に応じて異常を推定する、推定部と、
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異常推定装置は、
橋梁に発生する振動を表す振動情報を用いて、車両が伸縮装置を通過した際の振動応答を検出する、検出部と、
前記振動応答を用いて、前記伸縮装置の異常を判定するための第一の指標を算出する、第一の指標算出部と、
前記振動情報を用いて、前記車両の重量を推定する、車両重量推定部と、
前記第一の指標と前記車両の重量との関係を表す第二の指標を算出する、第二の指標算出部と、
前記第二の指標の変化に応じて異常を推定する、推定部と、
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異常推定方法は、
橋梁に発生する振動を表す振動情報を用いて、車両が伸縮装置を通過した際の振動応答を検出する、検出ステップと、
前記振動応答を用いて、前記伸縮装置の異常を判定するための第一の指標を算出し、第一の指標算出ステップと、
前記第一の指標の変化に応じて異常を推定する、推定ステップと、
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推定方法は、
橋梁に発生する振動を表す振動情報を用いて、車両が伸縮装置を通過した際の振動応答を検出する、検出ステップと、
前記振動応答を用いて、前記伸縮装置の異常を判定するための第一の指標を算出する、第一の指標算出ステップと、
前記振動情報を用いて、前記車両の重量を推定する、車両重量推定ステップと、
前記第一の指標と前記車両の重量との関係を表す第二の指標を算出する、第二の指標算出ステップと、
前記第二の指標の変化に応じて異常を推定する、推定ステップと、
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、
橋梁に発生する振動を表す振動情報を用いて、車両が伸縮装置を通過した際の振動応答を検出する、検出ステップと、
前記振動応答を用いて、前記伸縮装置の異常を判定するための第一の指標を算出する、第一の指標算出ステップと、
前記第一の指標の変化に応じて異常を推定する、推定ステップと、
を実行させ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プログラムは、
コンピュータに、
橋梁に発生する振動を表す振動情報を用いて、車両が伸縮装置を通過した際の振動応答を検出する、検出ステップと、
前記振動応答を用いて、前記伸縮装置の異常を判定するための第一の指標を算出する、第一の指標算出ステップと、
前記振動情報を用いて、前記車両の重量を推定する、車両重量推定ステップと、
前記第一の指標と前記車両の重量との関係を表す第二の指標を算出する、第二の指標算出ステップと、
前記第二の指標の変化に応じて異常を推定する、推定ステップと、
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、伸縮装置の異常を推定する精度を向上させることができる。
図１は、異常推定装置の一例を説明するための図である。 図２は、橋梁の一例を説明するための模式図である。 図３は、異常推定装置を有するシステムの一例を説明する図である。 図４は、異常推定装置の動作の一例を説明するための図である。 図５は、異常推定装置の一例を説明するための図である。 図６は、異常推定装置を有するシステムの一例を説明する図である。 図７は、車軸応答を検出する方法を説明するための図である。 図８は、車軸応答を検出する方法を説明するための図である。 図９は、車軸応答の一例を説明するための図である。 図１０は、周波数変換した車軸応答の一例を説明するための図である。 図１１は、変換情報を説明するための図である。 図１２は、第一の指標と車両重量との関係を説明するための図である。 図１３は、異常推定装置の動作の一例を説明するための図である。 図１４は、車両重量推定の動作の一例を説明するための図である。 図１５は、実施形態１、２における異常推定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。
（実施形態１）
以下、図面を参照して、本発明の実施形態１を説明する。なお、以下で説明する図面において、同一の機能又は対応する機能を有する要素には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略することもある。
［装置構成］
最初に、図１を用いて、本実施形態１における異常推定装置１０の構成について説明する。図１は、異常推定装置の一例を説明するための図である。
図１に示す異常推定装置１０は、伸縮装置の劣化・損傷などの異常を推定する精度を向上させる装置である。また、図１に示すように、異常推定装置１０は、検出部１１と、第一の指標算出部１２と、推定部１３とを有する。
このうち、検出部１１は、橋梁に発生する振動を表す振動情報を用いて、車両が伸縮装置を通過した際の振動応答を検出する。第一の指標算出部１２は、振動応答を用いて、伸縮装置の異常を判定するための第一の指標を算出する。推定部１３は、第一の指標の変化に応じて異常を推定する。
伸縮装置は、橋桁間、又は、橋台と橋桁の間に設けられ、車両や人を支障なく通行をさせるための装置である。伸縮装置は、気温の変化による橋梁の伸縮を吸収する。伸縮装置は、地震、車両の通行による橋梁の変形を吸収する。
振動応答は、車両が伸縮装置を通過した場合、橋梁に発生する振動である。振動応答は、応答開始時刻から応答終了時刻までに現れる振動である。振動応答は、例えば、加速度応答などが考えられる。
第一の指標は、例えば、振動応答に対する、振動レベルの総和、又は、周波数スペクトル密度の重心、又は、それら両方を用いることが考えられる。第一の指標の詳細については後述する。
第一の指標の変化とは、例えば、以前の診断時点において推定された第一の指標と、以前の診断時点より後の時点において推定された第一の指標との差を表す指標である。
このように、本実施形態においては、車両が伸縮装置を通過した場合に、橋梁に発生する振動を用いて第一の指標を算出し、算出した第一の指標の変化に応じて異常を推定するので、伸縮装置の異常を精度よく推定することができる。
また、橋梁に発生する振動を、橋梁のいずれかで収集できればよいので、車線規制などをしなくても、伸縮装置の異常を精度よく推定することができる。
さらに、橋梁に発生する振動を収集できればよいので、人手でなくても、伸縮装置の異常を精度よく推定することができる。
［システム構成］
続いて、図２、図３を用いて、本実施形態における異常推定装置１０の構成をより具体的に説明する。図２は、橋梁の一例を説明するための模式図である。図３は、異常推定装置を有するシステムの一例を説明する図である。
構造物について説明する。
図２に示す橋梁は、上部構造２１、下部構造２２、伸縮装置２３（２３ａ、２３ｂ）、支承部２４などを有する。また、図２に示す橋梁には、計測部２５（２５ａ、２５ｂ、２５ｃ、２５ｄ）が設けられている。さらに、図２に示した車両３０は、上部構造２１の進入側から伸縮装置２３ａを通過し、上部構造２１の退出側へと移動する。
上部構造２１は、床構造と主構造と有する。床構造は、床版、床組などにより形成される。主構造は、主桁などを有し、床構造を支えて荷重を下部構造２２へ伝達する。
下部構造２２は、上部構造２１を支え荷重を地盤に伝達する、橋梁の両端に設けられる橋台、橋梁の中間に設けられる橋脚、それらを支える基礎を有する。
伸縮装置２３（２３ａ、２３ｂ）は、道路と橋梁の継ぎ目、あるいは橋桁間の継ぎ目（遊間）に設けられ、橋梁の伸縮を可能にする装置である。図２の例では、道路と橋梁の継ぎ目に設けられている。
支承部２４は、上部構造２１と下部構造２２との間に設置される部材である。支承部２４は、上部構造２１にかかる荷重を下部構造２２に伝達する。
計測部２５は、橋梁の振動を計測するセンサである。計測部２５ａは、進入側の下部構造２２に取り付けられている。計測部２５ｂは、進入側の上部構造２１に取り付けられている。計測部２５ｃは、退出側の上部構造２１に取り付けられている。計測部２５ｄは、退出側の下部構造２２に取り付けられている。
なお、計測部２５は、橋桁間の継ぎ目に設けられた伸縮装置２３を対象とする場合、伸縮装置２３付近の上部構造２１あるいは下部構造２２に取り付けることで橋梁の振動を計測する。ただし、計測部２５の設置位置は上述した位置に限定されるものではない。
車両３０は、上部構造２１上を、進入側から退出側へ走行して、上部構造２１に対して、車軸ごとに衝撃を与える。なお、車両３０は、少なくとも車両の車輪を取り付けるための車軸を、一つ以上備えた車両である。車両３０は、例えば、自動車、列車などが考えられる。
システムについて説明する。
図３に示すように、本実施形態におけるシステムは、異常推定装置１０に加えて、計測部２５と、出力装置２６とを有する。また、図３に示すシステムは、伸縮装置の異常を推定する場合に用いるシステムである。
計測部２５は、振動を計測し、計測した振動を表す振動情報を異常推定装置１０へ送信する。図２の例では、計測部２５ａ、２５ｂは、伸縮装置２３ａの近傍の振動を計測する。計測部２５ｃ、２５ｄは、伸縮装置２３ｂの近傍の振動を計測する。
計測部２５（２５ａ、２５ｂ、２５ｃ、２５ｄ）は、例えば、三軸加速度センサ、ファイバセンサなどである。振動情報は、例えば、加速度データなどを有する情報である。
振動は、図２の例では、車両３０が、伸縮装置２３と上部構造２１との継ぎ目（段差：車両３０が通過すると構造物に振動を発生させる振動発生構造）を通過することで、継ぎ目を支点として、上部構造２１に衝撃が加わり、上部構造２１が振動する。
具体的には、まず、計測部２５は、計測部２５が取り付けられた位置において加速度を計測する。続いて、計測部２５は、計測した加速度を表す信号又はデータを、異常推定装置１０へ送信する。計測部２５と異常推定装置１０とのやり取りには、有線又は無線などの通信を用いる。
計測部２５は、上部構造２１の端側や下部構造２２の側面の、伸縮装置２３に近い位置に設置されている。なお、計測部２５は、伸縮装置の近くに設置することが望ましい。その理由は、伸縮装置に近いほど橋梁の振動特性の影響を低減できるからである。また、伸縮装置に近い位置ほど、振動応答を捉え易くなり、推定誤差を低減できるからである。
計測部２５は、車軸が振動発生構造を通過する際の応答（振動応答）の加速度が、予め定めた閾値以上（例えば、１[ｍ／ｓ２以上]）となる位置に設置するのが望ましい。ただし、計測部２５を設置する位置は、上述した位置に限定されるものではない。
計測部２５を、上部構造２１の裏側や下部構造２２の側面に設置することで、雨などに暴露されることを回避でき、メンテナンスのコストを低減できる。また、伸縮装置２３は、足場（橋台、橋脚など）があり、上部構造２１の中央に設置する場合に比べて、アクセスが容易なため、計測部２５の設置にかかる手間、コストを抑制できる。
異常推定装置１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、又はそれら両方を搭載したサーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、モバイル端末などの情報処理装置である。
出力装置２６は、出力情報生成部１８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２６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２６は、プリンタなどの印刷装置でもよい。なお、出力情報生成部１８については後述する。
異常推定装置について説明をする。
異常推定装置１０は、図３に示すように検出部１１、第一の指標算出部１２、推定部１３に加えて、収集部１４と、周波数変換部１５と、補正部１６と、算出部１７と、出力情報生成部１８とを有する。
収集部１４は、橋梁に発生する振動を表す振動情報を、計測部２５それぞれから収集する。具体的には、まず、収集部１４は、計測部２５が加速度センサである場合、計測部２５それぞれから加速度データを有する振動情報を受信する。続いて、収集部１４は、振動情報を検出部１１へ出力する。
検出部１１は、振動情報を用いて、車両３０の車軸が伸縮装置２３を通過した場合に発生する振動応答を検出する。具体的には、まず、検出部１１は、収集部１４から、計測部２５それぞれの振動情報を取得する。続いて、検出部１１は、振動情報が有する加速度データを用いて、車両３０が伸縮装置２３を通過することにより、橋梁に発生する振動（振動応答）を検出する。その後、検出部１１は、振動応答を第一の指標算出部１２へ出力する。
振動応答の検出方法としては、例えば、検出部１１が、まず、取得した加速度データがあらかじめ設定した閾値を超えると、この閾値を超えた時刻を基準時刻ｔ０とする。閾値は、例えば、実験、シミュレーションなどにより決定する。
また、加速度データの絶対値をとった信号に対し極大点を求め、その最大極大点が観測された時刻を基準時刻ｔ０として利用してもよい。
次に、検出部１１は、基準時刻ｔ０より期間Ｔ１前の時刻を応答開始時刻ｔｓとし、基準時刻ｔ０より期間Ｔ２後の時刻を応答終了時刻ｔｅとし、この期間（窓）の加速度データを振動応答とする。期間Ｔ１、Ｔ２は、例えば、実験、シミュレーションなどにより決定する。
なお、振動応答の検出方法は、上述した方法に限定されるものではなく、振動応答を検出できればよい。
第一の指標算出部１２は、振動応答を用いて伸縮装置２３の異常を判定するための第一の指標を算出する。なお、第一の指標算出部１２は、周波数変換部１５、補正部１６、算出部１７を有する。
第一の指標算出部について具体的に説明をする。
周波数変換部１５は、振動応答に対して周波数変換して、周波数スペクトルを算出する。具体的には、まず、周波数変換部１５は、検出部１１から振動応答を取得する。続いて、周波数変換部１５は、振動応答を周波数変換して周波数スペクトルを算出する。その後、周波数変換部１５は、周波数スペクトルを補正部１６へ出力する。
周波数変換としては、時系列に取得した加速度データ（信号ｘ（ｔ）（ｔｓ≦ｔ≦ｔｅ））をフーリエ変換し、周波数スペクトルを得る。なお、信号ｘ（ｔ）のサンプリング周波数をｆｓとする。また、周波数スペクトルの強度（振動レベル）をＡ（ｆ）（０≦ｆ≦ｆｓ／２）と表す。
補正部１６は、橋梁に発生する振動を計測する計測部２５の位置に基づいて、振動応答を補正する。具体的には、まず、補正部１６は、周波数変換部１５から周波数スペクトルを取得する。続いて、補正部１６は、周波数スペクトルに対して補正処理を行う。その後、補正部１６は、補正処理をした結果を算出部１７へ出力する。
補正処理には、例えば、帯域制限フィルタ、又は、重み付けフィルタを用いる。帯域制限フィルタを用いた補正処理を数１に表す。
Figure 0007464105000001
帯域制限フィルタＦｂ（ｆ）は、例えば、車両３０の走行に起因して発生する振動を除去するように設計する。その場合、伸縮装置２３の通過にともない発生する振動のピークの発現時刻ｔｐを算出し、その時刻ｔｐより前に観測された加速度データｘ（ｔ）（ｔｐ－Δｔ≦ｔ≦ｔｐ）をフーリエ変換することで得られる振動レベルＡｐ（ｆ）を算出する。これにより、車両３０の走行に起因して発生する帯域を除く帯域制限フィルタは、数２で表すことができる。
Figure 0007464105000002
また、重みづけフィルタを用いた補正処理は、数３に示すように表すことができる。
Figure 0007464105000003
重みづけフィルタＦｗ（ｆ）は、例えば、車両３０の走行に起因する振動を減算するように設計する。重みづけフィルタＦｗ（ｆ）の一例を数４に示す。
Figure 0007464105000004
また、重みづけフィルタＦｗ（ｆ）には、例えば、人間の聴覚特性を考慮した重みであるＡ特性、Ｃ特性、Ｚ特性を用いてもよい。さらに、補正処理には、帯域制限フィルタと重み付けフィルタの両方を用いてもよい。
算出部１７は、補正処理された結果を用いて第一の指標を算出する。具体的には、まず、算出部１７は、補正部１６から補正処理された結果を取得する。続いて、算出部１７は、補正処理された結果を用いて、振動レベルの総和、又は、スペクトル密度の重心、又は、それら両方を算出する。
振動レベルの総和Ｓは、数５を用いて算出することができる。
Figure 0007464105000005
スペクトル密度の重心Ｃは、数６を用いて算出することができる。
Figure 0007464105000006
推定部１３は、第一の指標の変化に応じて異常を推定する。具体的には、まず、推定部１３は、第一の指標算出部１２から第一の指標（振動レベルの総和Ｓ、又は、スペクトル密度の重心Ｃ、又は、それら両方）を取得する。続いて、推定部１３は、記憶部に記憶されている、以前の診断において推定された第一の指標と、以前の診断より後の診断において推定された第一の指標との差を算出する。例えば、三月前の診断で推定された第一の指標と、今回の診断で推定された第一の指標との差を算出する。
続いて、推定部１３は、算出した差が、あらかじめ設定された閾値Ｔｈ以上であれば、伸縮装置２３に異常があると推定する。その後、推定部１３は、推定結果を出力情報生成部１８へ出力する。閾値Ｔｈは、例えば、実験、シミュレーションなどにより決定する。
例えば、振動レベルの総和の場合、推定部１３は、以前の診断において推定された振動レベルの総和Ｓ１と、以前の診断より後の診断において推定された振動レベルの総和Ｓ２との差ΔＳ（＝Ｓ２－Ｓ１）を算出する。その後、推定部１３は、差ΔＳがあらかじめ設定された閾値Ｔｈｓ以上であるか否かを判定する。推定部１３は、差ΔＳが閾値Ｔｈｓ以上である場合、伸縮装置２３に異常があると推定する。
また、スペクトル密度の重心の場合、推定部１３は、以前の診断において推定されたスペクトル密度の重心Ｃ１と、以前の診断より後の診断において推定されたスペクトル密度の重心Ｃ２との差ΔＣ（＝Ｃ２－Ｃ１）を算出する。その後、推定部１３は、差ΔＣがあらかじめ設定された閾値Ｔｈｃ以上であるか否かを判定する。推定部１３は、差ΔＣが閾値Ｔｈｃ以上である場合、伸縮装置２３に異常があると推定する。
出力情報生成部１８は、異常推定結果を出力装置２６に出力させるための出力情報を生成し、生成した出力情報を出力装置２６に出力する。その後、出力装置２６は、出力情報に基づいて、計測部２５に対応する異常推定結果それぞれを出力する。なお、異常推定結果だけでなく、例えば、振動応答の波形、周波数スペクトルの波形、第一の指標などを表示してもよい。
［装置動作］
次に、本発明の実施形態１における異常推定装置の動作について図４を用いて説明する。図４は、異常推定装置の動作の一例を説明するための図である。以下の説明においては、適宜図１から図３を参照する。また、本実施形態１では、異常推定装置を動作させることによって、異常推定方法が実施される。よって、本実施形態１における異常推定方法の説明は、以下の異常推定装置の動作説明に代える。
図４に示すように、最初に、収集部１４は、橋梁に発生する振動を表す振動情報を、計測部２５それぞれから収集する（ステップＡ１）。
具体的には、ステップＡ１において、まず、収集部１４は、計測部２５が加速度センサである場合、計測部２５それぞれから加速度データを有する振動情報を受信する。続いて、ステップＡ１において、収集部１４は、振動情報を検出部１１へ出力する。
続いて、検出部１１は、振動情報を用いて、車両３０の車軸が伸縮装置２３を通過した場合に発生する振動応答を検出する（ステップＡ２）。
具体的には、ステップＡ２において、まず、検出部１１は、収集部１４から、計測部２５それぞれの振動情報を取得する。続いて、ステップＡ２において、検出部１１は、振動情報が有する加速度データを用いて、車両３０が伸縮装置２３を通過することにより、橋梁に発生する振動（振動応答）を検出する。その後、ステップＡ２において、検出部１１は、振動応答を第一の指標算出部１２へ出力する。
続いて、第一の指標算出部１２は、振動応答を用いて伸縮装置２３の異常を判定するための第一の指標を算出する（ステップＡ３）。
ステップＡ３について詳細に説明をする。
最初に、周波数変換部１５は、振動応答に対して周波数変換して、周波数スペクトルを算出する（ステップＡ３－１）。
具体的には、ステップＡ３－１において、まず、周波数変換部１５は、検出部１１から振動応答を取得する。続いて、ステップＡ３－１において、周波数変換部１５は、振動応答を周波数変換して周波数スペクトルを算出する。その後、ステップＡ３－１において、周波数変換部１５は、周波数スペクトルを補正部１６へ出力する。
続いて、補正部１６は、橋梁に発生する振動を計測する計測部２５の位置に基づいて、振動応答に対応する周波数スペクトルを補正する（ステップＡ３－２）。
具体的には、ステップＡ３－２において、まず、補正部１６は、周波数変換部１５から周波数スペクトルを取得する。続いて、ステップＡ３－２において、補正部１６は、周波数スペクトルに対して、帯域制限フィルタ、又は、重み付けフィルタ、又は、それら両方を用いて補正処理を行う。その後、ステップＡ３－２において、補正部１６は、補正処理をした結果を算出部１７へ出力する。
続いて、算出部１７は、補正処理された結果を用いて第一の指標を算出する（ステップＡ３－３）。
具体的には、ステップＡ３－３において、まず、算出部１７は、補正部１６から補正処理された結果を取得する。続いて、ステップＡ３－３において、算出部１７は、補正処理された結果を用いて、振動レベルの総和、又は、スペクトル密度の重心、又は、それら両方を算出する。
続いて、推定部１３は、第一の指標の変化に応じて異常を推定する（ステップＡ４）。
具体的には、ステップＡ４において、まず、推定部１３は、第一の指標算出部１２から第一の指標（振動レベルの総和Ｓ、又は、スペクトル密度の重心Ｃ、又は、それら両方）を取得する。続いて、ステップＡ４において、推定部１３は、記憶部に記憶されている、以前の診断において推定された第一の指標と、以前の診断より後の診断において推定された第一の指標との差を算出する。
続いて、ステップＡ４において、推定部１３は、算出した差が、あらかじめ設定された閾値Ｔｈ以上であれば、伸縮装置２３に異常があると推定する。その後、推定部１３は、推定結果を出力情報生成部１８へ出力する。閾値Ｔｈは、例えば、実験、シミュレーションなどにより決定する。
例えば、振動レベルの総和の場合、推定部１３は、以前の診断において推定された振動レベルの総和Ｓ１と、以前の診断より後の診断において推定された振動レベルの総和Ｓ２との差ΔＳ（＝Ｓ２－Ｓ１）を算出する。その後、推定部１３は、差ΔＳがあらかじめ設定された閾値Ｔｈｓ以上であるか否かを判定する。推定部１３は、差ΔＳが閾値Ｔｈｓ以上である場合、伸縮装置２３に異常があると推定する。
また、スペクトル密度の重心の場合、推定部１３は、以前の診断において推定されたスペクトル密度の重心Ｃ１と、以前の診断より後の診断において推定されたスペクトル密度Ｃ２との差ΔＣ（＝Ｃ２－Ｃ１）を算出する。その後、推定部１３は、差ΔＣがあらかじめ設定された閾値Ｔｈｃ以上であるか否かを判定する。推定部１３は、差ΔＣが閾値Ｔｈｃ以上である場合、伸縮装置２３に異常があると推定する。
続いて、出力情報生成部１８は、異常推定結果を出力装置２６に出力させるための出力情報を生成し、生成した出力情報を出力装置２６に出力する（ステップＡ５）。その後、出力装置２６は、出力情報に基づいて、計測部２５に対応する異常推定結果それぞれを出力する。なお、推定結果だけでなく、振動応答の波形、周波数スペクトルの波形、第一の指標を表示してもよい。
［実施形態１の効果］
以上のように本実施形態によれば、車両３０が伸縮装置２３を通過した場合に、橋梁に発生する振動を用いて第一の指標を算出し、算出した第一の指標の変化に応じて異常を推定するので、伸縮装置２３の異常を精度よく推定することができる。
また、橋梁に発生する振動を、橋梁のいずれかで収集できればよいので、車線規制などをしなくても、伸縮装置２３の異常を精度よく推定することができる。
また、橋梁に発生する振動を収集できればよいので、人手でなくても、伸縮装置２３の異常を精度よく推定することができる。
さらに、補正処理をすることで、伸縮装置２３の異常を更に精度よく推定することができる。
［プログラム］
本発明の実施形態１におけるプログラムは、コンピュータに、図４に示すステップＡ１からＡ５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、本実施形態１における異常推定装置と異常推定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、収集部１４、検出部１１、第一の指標算出部１２（周波数変換部１５、補正部１６、算出部１７）、推定部１３、出力情報生成部１８として機能し、処理を行なう。
また、本実施形態１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、収集部１４、検出部１１、第一の指標算出部１２（周波数変換部１５、補正部１６、算出部１７）、推定部１３、出力情報生成部１８のいずれかとして機能してもよい。
（実施形態２）
以下、図面を参照して、本発明の実施形態２を説明する。なお、以下で説明する図面において、同一の機能又は対応する機能を有する要素には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略することもある。
［装置構成］
図５を用いて、本実施形態２における異常推定装置７０の構成について説明する。図５は、異常推定装置の一例を説明するための図である。
図５に示す異常推定装置７０は、伸縮装置の異常を推定する精度を向上させる装置である。また、図５に示すように、異常推定装置７０は、検出部１１と、第一の指標算出部１２と、車両重量推定部７１と、第二の指標算出部７２と、推定部７３とを有する。
このうち、検出部１１は、橋梁に発生する振動を表す振動情報を用いて、車両が伸縮装置を通過した際の振動応答を検出する。第一の指標算出部１２は、振動応答を用いて、伸縮装置の異常を判定するための第一の指標を算出する。車両重量推定部７１は、振動情報を用いて、車両の重量を推定する。第二の指標算出部７２は、第一の指標と車両の重量との関係を表す第二の指標を算出する。推定部７３は、第二の指標の変化に応じて異常を推定する。
第二の指標は、第一の指標（振動レベルの総和、又は、スペクトル密度の重心）と車両重量との相関関係を表す指標である。第二の指標の詳細については後述する。
第二の指標の変化とは、例えば、以前の診断において推定された第二の指標と、以前の診断より後の診断において推定された第二の指標との差を表す。
このように、本実施形態においては、車両が伸縮装置を通過した場合に、橋梁に発生する振動を用いて、第一の指標と車両の重量との関係を表す第二の指標を算出し、算出した第二の指標の変化に応じて異常を推定するので、伸縮装置の異常を更に精度よく推定することができる。
また、橋梁に発生する振動を、橋梁のいずれかで収集できればよいので、車線規制などをしなくても、伸縮装置の異常を精度よく推定することができる。
さらに、橋梁に発生する振動を収集できればよいので、人手でなくても、伸縮装置の異常を精度よく推定することができる。
［システム構成］
続いて、図６を用いて、本実施形態における異常推定装置７０の構成をより具体的に説明する。図６は、異常推定装置を有するシステムの一例を説明する図である。
図６に示すように、本実施形態におけるシステムは、異常推定装置７０に加えて、計測部２５と、出力装置２６とを有する。また、図３に示すシステムは、伸縮装置の異常を推定する場合に用いるシステムである。
異常推定装置７０は、例えば、ＣＰＵ、又はＦＰＧＡ、又はそれら両方を搭載したサーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、モバイル端末などの情報処理装置である。
なお、計測部２５と出力装置２６とについては、実施形態１で既に説明をしたので詳細な説明は省略する。
異常推定装置について説明をする。
異常推定装置７０は、図６に示すように、検出部１１、第一の指標算出部１２（周波数変換部１５、補正部１６、算出部１７）、車両重量推定部７１、第二の指標算出部７２、推定部７３に加えて、収集部１４と、出力情報生成部１８とを有する。
なお、収集部１４、検出部１１、第一の指標算出部１２、周波数変換部１５、補正部１６、算出部１７、出力情報生成部１８については、実施形態１で既に説明をしたので詳細な説明は省略する。
車両重量推定部７１は、車両３０の重量を推定する。具体的には、まず、車両重量推定部７１は、まず、収集部１４から振動情報を取得する。続いて、車両重量推定部７１は、振動情報が有する加速度データを用いて、車軸応答の応答開始時刻と応答終了時刻と窓幅を抽出する。車両重量推定部７１は、車軸応答検出部７４と、車軸指標算出部７５と、変換部７６と、車両重量推定部７７を有する。
車軸応答検出部７４は、振動情報を用いて、車両３０の車軸が伸縮装置２３を通過した場合に発生する車軸応答を検出する。具体的には、車軸応答検出部７４は、まず、収集部１４から振動情報を取得する。続いて、車軸応答検出部７４は、振動情報が有する加速度データを用いて、車軸応答の応答開始時刻と応答終了時刻と窓幅を抽出する。
車軸応答の検出は、例えば、（１）図７に示す車軸応答検出方法、又は（２）図８に示す車軸応答検出方法により求めることができる。図７、図８は、車軸応答を検出する方法を説明するための図である。なお、図７、図８に示す加速度の波形は、三つの車軸を有する車両３０が、伸縮装置２３を通過した場合に構造物に発生させた加速度を表している。したがって、図７、図８の例では、三つの車軸応答が検出される。
（１）車軸応答検出方法について説明する。
車軸応答検出部７４は、まず、図７のＡに示すような加速度データに対して、バンドパスフィルタなどのフィルタリング処理を用いて周波数帯域制限をして、加速度データからノイズ成分などを除去した、図７のＢに示すようなデータを生成する。
続いて、車軸応答検出部７４は、図７のＢに示した生成したデータに対して、振幅値の絶対値を求め、図７のＣに示すようなデータを生成する。その後、車軸応答検出部７４は、生成した振幅値の絶対値データを用いて極大点を抽出する。極大点は、例えば、図７のＣに示すように、車軸が三つであるので、車軸ごとに三つ抽出される。
続いて、車軸応答検出部７４は、抽出した極大点ごとに窓幅を求める。窓幅は、例えば、極大点の時刻ｔ０を有する、あらかじめ設定された時間で表される。したがって、図７のＣに示すように、抽出した極大点の時刻をｔ０とした場合、図７のＤに示すように、応答開始時刻は時刻ｔ０より前の時刻ｔｓとし、応答終了時刻は時刻ｔ０より後の時刻ｔｅとする。なお、窓幅は、極大点の時刻ｔ０を中心として４０［ｍｓ］から５０［ｍｓ］の時間とするのが望ましい。
なお、図７のＤは、三つの車軸ごとに抽出した極大点の時刻ｔ０を基準として、車軸それぞれの加速度データ（波形）を重ねて示したものである。ただし、窓幅は、車軸ごとに窓幅を変えてもよい。例えば、車両の車軸の位置に応じて、窓幅を変更してもよい。
このように、（１）の方法では、車軸応答検出部７４は、上述したようにして車軸ごとの車軸応答を抽出し、車軸ごとの車軸応答を、車軸指標算出部７５に出力する。
（２）車軸応答検出方法について説明する。
車軸応答検出部７４は、まず、図８のＡに示すような加速度データに対して、ウェーブレットフィルタを用いてフィルタリング処理をし、加速度データを成形して図８のＢに示すようなデータを生成する。
続いて、車軸応答検出部７４は、図８のＢに示した生成したデータに対して、振幅値の絶対値を求め、図８のＣに示すようなデータを生成する。その後、車軸応答検出部７４は、生成した振幅値の絶対値データを用いて極大点を抽出する。極大点は、例えば、図８のＣに示すように、車軸が三つであるので極大点は、車軸ごとに三つ抽出される。
続いて、車軸応答検出部７４は、図８のＣに示すような振幅値の絶対値データに対して、ウェーブレット変換をして、ウェーブレット係数の最大点を抽出し、図８のＤに示すようなデータ（ウェーブレット波形）を取得する。
続いて、車軸応答検出部７４は、抽出した極大点ごとに窓幅を求める。窓幅は、例えば、図８のＥに示すようにウェーブレット波形のゼロ交差点を抽出して求める。窓幅は、図８のＥに示すように、応答開始時刻ｔｓと応答終了時刻ｔｅとにより表すことができる。
続いて、車軸応答検出部７４は、図８のＥに示した、応答開始時刻ｔｓと応答終了時刻ｔｅとにより表される窓幅を用いて、図８のＦに示すような車軸応答を抽出する。
なお、図８のＦは、三つの車軸ごとに抽出した極大点の時刻ｔ０を基準として、車軸それぞれの加速度データ（波形）を重ねて示したものである。
このように、（２）の方法では、車軸応答検出部７４は、上述したようにして車軸ごとの車軸応答を抽出して、車軸ごとの車軸応答を、車軸指標算出部７５に出力する。
車軸指標算出部７５は、車軸応答に基づいて、車軸ごとの車軸指標を算出する。具体的には、車軸指標算出部７５は、まず、車軸応答検出部７４から、車軸ごとの車軸応答を取得する。続いて、車軸指標算出部７５は、車軸応答における加速度データを用いて、加速度の二乗和平方根、又は加速度データの最大振幅値、又は加速度データを周波数変換したスペクトル振幅の最大値を算出する。続いて、車軸指標算出部７５は、車軸ごとに算出した車軸指標を、変換部７６に出力する。
車軸指標の算出について説明する。
加速度の二乗和平方根の算出方法は、例えば、車軸応答が図９に示すような加速度データである場合、数７を用いて二乗和平方根を算出する。図９は、車軸応答の一例を説明するための図である。
Figure 0007464105000007
加速度データの最大振幅値を算出方法は、例えば、車軸応答が図９に示すような加速度データである場合、図９に示すように、加速度データから最大振幅値を算出する。
加速度データを周波数変換したスペクトル振幅の最大値を算出方法は、例えば、車軸応答が、図９に示すような時間－加速度である場合、車軸応答を周波数変換して、図１０に示すような周波数－スペクトル振幅にする。その後、図１０に示すように、スペクトル振幅の最大振幅値を算出する。図１０は、周波数変換した車軸応答の一例を説明するための図である。
変換部７６は、車軸指標を用いて、あらかじめ記憶された、車軸指標と車軸重量との相関を表す変換情報を参照し、車軸重量を算出する。具体的には、変換部７６は、まず、車軸ごとに算出した車軸指標を取得する。続いて、変換部７６は、車軸指標それぞれを、変換情報を参照し、車軸ごとに車軸重量に変換する。
変換情報は、車軸指標と車軸重量との相関を表す情報である。変換情報の相関は、例えば、回帰関数で表すことができる。回帰関数は、一次関数、ｎ次多項式、非線形を含む関数などでる。また、変換情報は、図１１に示すようなテーブルを用いてよい。図１１は、変換情報を説明するための図である。
図１１に示すテーブルを用いる場合、変換部７６は、車軸指標がｘであるとき、車軸指標ｘが含まれる車軸指標範囲（ｘ１＜ｘ≦ｘ２の範囲、ｘ２＜ｘ≦ｘ３の範囲・・・ｘｍ＜ｘ≦ｘｍ＋１の範囲）を検出し、車軸指標範囲ごとに関連付けられた車両重量（Ｍ１、Ｍ２・・・Ｍｍ）を選択して、車軸指標を車軸重量に変換する。
テーブルは、車軸指標の種類（加速度の二乗和平方根、加速度データの最大振幅値、加速度データを周波数変換したスペクトル振幅の最大値）により異なるので、車軸指標ごとに異なるテーブルが必要である。
車両重量推定部７７は、車軸ごとの車軸重量を合計して車両の重量を算出する。具体的には、車両重量推定部７７は、まず、変換部７６から車軸ごとの車軸重量を取得する。続いて、車両重量推定部７７は、取得した車軸重量を合計して、車両重量を算出する。
また、上述した例では、車軸指標ごとに車軸重量を求めてから、車軸重量を合計して車両重量を算出したが、車軸指標を合計してから、合計した車軸指標を用いて車軸重量を求めよい。
第二の指標算出部７２は、第一の指標と車両３０の重量との関係を表す第二の指標を算出する。具体的には、まず、第二の指標算出部７２は、車両重量推定部７１から車軸重量を取得する。また、第二の指標算出部７２は、第一の指標算出部１２から第一の指標を取得する。
続いて、第二の指標算出部７２は、第一の指標と車軸重量とを用いて、第一の指標と車軸重量の関係を表す第二の指標を算出する。第二の指標は、例えば、振動レベルの総和と車軸重量との関係を表す相関係数などが考えられる。又は、第二の指標は、例えば、スペクトル密度の重心と車軸重量との関係を表す相関係数などが考えられる。
推定部７３は、第二の指標の変化に応じて異常を推定する。図１２に示すように、伸縮装置２３は劣化にともない、直線の傾きは急になるので、この変化に基づいて伸縮装置２３の異常を推定する。図１２は、第一の指標と車両重量との関係を説明するための図である。
具体的には、まず、推定部７３は、第二の指標算出部７２から第二の指標を取得する。続いて、推定部７３は、記憶部に記憶されている、以前の診断において推定された第二の指標と、以前の診断より後の診断において推定された第二の指標との差を算出する。例えば、三月前の診断で推定された第二の指標と、今回の診断で推定された第二の指標との差を算出する。
続いて、推定部７３は、算出した差が、あらかじめ設定された閾値Ｔｈ２以上であれば、伸縮装置２３に異常があると推定する。その後、推定部７３は、推定結果を出力情報生成部１８へ出力する。閾値Ｔｈ２は、例えば、実験、シミュレーションなどにより決定する。
出力情報生成部１８は、異常推定結果を出力装置２６に出力させるための出力情報を生成し、生成した出力情報を出力装置２６に出力する。その後、出力装置２６は、出力情報に基づいて、計測部２５に対応する異常推定結果それぞれを出力する。なお、異常推定結果だけでなく、振動応答の波形、周波数スペクトルの波形、第一の指標、車軸応答の波形、第二の指標、車軸重量を表示してもよい。
［装置動作］
次に、本発明の実施形態２における異常推定装置の動作について図１３、図１４を用いて説明する。図１３は、異常推定装置の動作の一例を説明するための図である。図１４は、車両重量推定の動作の一例を説明するための図である。以下の説明においては、適宜図１から図１２を参照する。また、本実施形態２では、異常推定装置を動作させることによって、異常推定方法が実施される。よって、本実施形態２における異常推定方法の説明は、以下の異常推定装置の動作説明に代える。
最初に、図１３に示すステップＡ１からＡ３の処理を実行する。しかし、ステップＡ１からＡ３の処理については、実施形態１において既に説明をしたので、詳細な説明を省略する。
続いて、ステップＢ１について、図１４を用いて説明をする。
図１４に示すように、最初に、車軸応答検出部７４は、振動情報を用いて、車両３０の車軸が伸縮装置２３を通過した場合に発生する車軸応答を検出する（ステップＣ１）。
具体的には、ステップＣ１において、まず、車軸応答検出部７４は、収集部１４から振動情報を取得する。続いて、ステップＣ１において、車軸応答検出部７４は、車軸応答の応答開始時刻と応答終了時刻と窓幅を抽出する。車軸応答の検出は、例えば、上述した（１）（２）車軸応答検出方法により求めることができる。
次に、車軸指標算出部７５は、車軸応答に基づいて、車軸ごとの車軸指標を算出する（ステップＣ２）。
具体的には、ステップＣ２において、まず、車軸指標算出部７５は、車軸応答検出部７４から、車軸ごとの車軸応答を取得する。続いて、ステップＣ２において、車軸指標算出部７５は、車軸応答における加速度データを用いて、加速度の二乗和平方根、又は加速度データの最大振幅値、又は加速度データを周波数変換したスペクトル振幅の最大値を算出する。続いて、ステップＣ２において、車軸指標算出部７５は、車軸ごとに算出した車軸指標を、変換部７６に出力する。
次に、変換部７６は、車軸指標を用いて、あらかじめ記憶された、車軸指標と車軸重量との相関を表す変換情報を参照し、車軸重量を算出する（ステップＣ３）。
具体的には、ステップＣ３において、まず、変換部７６は、車軸ごとに算出した車軸指標を取得する。続いて、ステップＣ３において、変換部７６は、車軸指標それぞれを、変換情報を参照し、車軸ごとに車軸重量に変換する。
次に、車両重量推定部７７は、車軸ごとの車軸重量を合計して車両の重量を算出する（ステップＣ４）。
具体的には、ステップＣ４において、まず、車両重量推定部７７は、変換部７６から車軸ごとの車軸重量を取得する。続いて、ステップＣ４において、車両重量推定部７７は、取得した車軸重量を合計して、車両重量を算出する。
また、上述した例では、車軸指標ごとに車軸重量を求めてから、車軸重量を合計して車両重量を算出したが、車軸指標を合計してから、合計した車軸指標を用いて車軸重量を求めよい。
続いて、上述した図１３のステップＢ１（図１４のステップＣ１からＣ４）の処理が終了すると、続いて、図１３のステップＢ２において、第二の指標算出部７２は、第一の指標と車両３０の重量との関係を表す第二の指標を算出する（ステップＢ２）。
具体的には、ステップＢ２において、まず、第二の指標算出部７２は、車両重量推定部７１から車軸重量を取得する。また、第二の指標算出部７２は、第一の指標算出部１２から第一の指標を取得する。
続いて、ステップＢ２において、第二の指標算出部７２は、第一の指標と車軸重量とを用いて、第一の指標と車軸重量の関係を表す第二の指標を算出する。第二の指標は、例えば、振動レベルの総和と車軸重量との関係を表す相関係数などが考えられる。又は、第二の指標は、例えば、スペクトル密度の重心と車軸重量との関係を表す相関係数などが考えられる。
続いて、推定部７３は、第二の指標の変化に応じて異常を推定する（ステップＢ３）。図１２に示すように、伸縮装置２３は劣化にともない、直線の傾きは急になるので、この変化に基づいて伸縮装置２３の異常を推定する。
具体的には、ステップＢ３において、まず、推定部７３は、第二の指標算出部７２から第二の指標を取得する。続いて、ステップＢ３において、推定部７３は、記憶部に記憶されている、以前の診断において推定された第二の指標と、以前の診断より後の診断において推定された第二の指標との差を算出する。例えば、三月前の診断で推定された第二の指標と、今回の診断で推定された第二の指標との差を算出する。
続いて、ステップＢ３において、推定部７３は、算出した差が、あらかじめ設定された閾値Ｔｈ２以上であれば、伸縮装置２３に異常があると推定する。その後、ステップＢ３において、推定部７３は、推定結果を出力情報生成部１８へ出力する。閾値Ｔｈ２は、例えば、実験、シミュレーションなどにより決定する。
出力情報生成部１８は、異常推定結果を出力装置２６に出力させるための出力情報を生成し、生成した出力情報を出力装置２６に出力する（ステップＢ４）。その後、出力装置２６は、出力情報に基づいて、計測部２５に対応する異常推定結果それぞれを出力する。なお、推定結果だけでなく、振動応答の波形、周波数スペクトルの波形、第一の指標、車軸応答の波形、第二の指標、車軸重量を表示してもよい。
なお、図１３においては、ステップＡ１からＡ３の処理をした後に、ステップＢ１の処理を実行しているが、ステップＢ１の処理をステップＡ１からＡ３の処理より先に行ってもよい。また、ステップＢ１の処理と、ステップＡ１からＡ３の処理とを並列に実行してもよい。
［実施形態２の効果］
以上のように本実施形態によれば、車両３０が伸縮装置２３を通過した場合に、橋梁に発生する振動を用いて、第一の指標と車両３０の重量との関係を表す第二の指標を算出し、算出した第二の指標の変化に応じて異常を推定するので、伸縮装置２３の異常を更に精度よく推定することができる。
また、橋梁に発生する振動を、橋梁のいずれかで収集できればよいので、車線規制などをしなくても、伸縮装置の異常を精度よく推定することができる。
さらに、橋梁に発生する振動を収集できればよいので、人手でなくても、伸縮装置の異常を精度よく推定することができる。
［プログラム］
本発明の実施形態におけるプログラムは、コンピュータに、図１３に示すステップＡ１からＡ３、Ｂ１からＢ４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、本実施形態における異常推定装置と異常推定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、収集部１４、検出部１１、第一の指標算出部１２（周波数変換部１５、補正部１６、算出部１７）、車両重量推定部７１（車軸応答検出部７４、車軸指標算出部７５、変換部７６、車両重量推定部７７）、第二の指標算出部７２、推定部７３、出力情報生成部１８として機能し、処理を行なう。
また、本実施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、収集部１４、検出部１１、第一の指標算出部１２（周波数変換部１５、補正部１６、算出部１７）、車両重量推定部７１（車軸応答検出部７４、車軸指標算出部７５、変換部７６、車両重量推定部７７）、第二の指標算出部７２、推定部７３、出力情報生成部１８のいずれかとして機能してもよい。
［物理構成］
ここで、実施形態１、２におけるプログラムを実行することによって、異常推定装置を実現するコンピュータについて図１５を用いて説明する。図１５は、本発明の実施形態１、２における異常推定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１５に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１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。なお、記録媒体１２０は、不揮発性記録媒体である。
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。
なお、本実施形態における異常推定装置１０は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。さらに、異常推定装置１０は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
［付記］
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。上述した実施形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）から（付記１８）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）
橋梁に発生する振動を表す振動情報を用いて、車両が伸縮装置を通過した際の振動応答を検出する、検出部と、
前記振動応答を用いて、前記伸縮装置の異常を判定するための第一の指標を算出する、第一の指標算出部と、
前記第一の指標の変化に応じて異常を推定する、推定部と、
を有することを特徴とする異常推定装置。
（付記２）
付記１に記載の異常推定装置であって、
前記振動応答に対する振動レベルの総和、及び周波数スペクトル密度の重心、又はいずれか一方を、前記第一の指標とする
ことを特徴とする異常推定装置。
（付記３）
付記１又は２に記載の異常推定装置であって、
前記橋梁に発生する振動を計測するセンサの位置に応じて、前記振動応答を補正する、補正部
を有することを特徴とする異常推定装置。
（付記４）
橋梁に発生する振動を表す振動情報を用いて、車両が伸縮装置を通過した際の振動応答を検出する、検出部と、
前記振動応答を用いて、前記伸縮装置の異常を判定するための第一の指標を算出する、第一の指標算出部と、
前記車両の重量を推定する、車両重量推定部と、
前記第一の指標と前記車両の重量との関係を表す第二の指標を算出する、第二の指標算出部と、
前記第二の指標の変化に応じて異常を推定する、推定部と、
を有することを特徴とする異常推定装置。
（付記５）
付記４に記載の異常推定装置であって、
前記振動応答に対する振動レベルの総和、及び周波数スペクトル密度の重心、又はいずれか一方を、前記第一の指標とする
ことを特徴とする異常推定装置。
（付記６）
付記４又は５に記載の異常推定装置であって、
前記橋梁に発生する振動を計測するセンサの位置に応じて、前記振動応答を補正する、補正部
を有することを特徴とする異常推定装置。
（付記７）
橋梁に発生する振動を表す振動情報を用いて、車両が伸縮装置を通過した際の振動応答を検出する、検出ステップと、
前記振動応答を用いて、前記伸縮装置の異常を判定するための第一の指標を算出する、第一の指標算出ステップと、
前記第一の指標の変化に応じて異常を推定する、推定ステップと、
を有することを特徴とする異常推定方法。
（付記８）
付記７に記載の異常推定方法であって、
前記振動応答に対する振動レベルの総和、及び周波数スペクトル密度の重心、又はいずれか一方を、前記第一の指標とする
ことを特徴とする異常推定方法。
（付記９）
付記７又は８に記載の異常推定方法であって、
前記橋梁に発生する振動を計測するセンサの位置に応じて、前記振動応答を補正する、補正ステップ
を有することを特徴とする異常推定方法。
（付記１０）
橋梁に発生する振動を表す振動情報を用いて、車両が伸縮装置を通過した際の振動応答を検出する、検出ステップと、
前記振動応答を用いて、前記伸縮装置の異常を判定するための第一の指標を算出する、第一の指標算出ステップと、
前記車両の重量を推定する、車両重量推定ステップと、
前記第一の指標と前記車両の重量との関係を表す第二の指標を算出する、第二の指標算出ステップと、
前記第二の指標の変化に応じて異常を推定する、推定ステップと、
を有することを特徴とする異常推定方法。
（付記１１）
付記１０に記載の異常推定方法であって、
前記振動応答に対する振動レベルの総和、及び周波数スペクトル密度の重心、又はいずれか一方を、前記第一の指標とする
ことを特徴とする異常推定方法。
（付記１２）
付記１０又は１１に記載の異常推定方法であって、
前記橋梁に発生する振動を計測するセンサの位置に応じて、前記振動応答を補正する、補正ステップ
を有することを特徴とする異常推定方法。
（付記１３）
コンピュータに、
橋梁に発生する振動を表す振動情報を用いて、車両が伸縮装置を通過した際の振動応答を検出する、検出ステップと、
前記振動応答を用いて、前記伸縮装置の異常を判定するための第一の指標を算出する、第一の指標算出ステップと、
前記第一の指標の変化に応じて異常を推定する、推定ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
（付記１４）
付記１３に記載のプログラムであって、
前記振動応答に対する振動レベルの総和、及び周波数スペクトル密度の重心、又はいずれか一方を、前記第一の指標とする
ことを特徴とするプログラム。
（付記１５）
付記１３又は１４に記載のプログラムであって、
前記プログラムが、前記コンピュータに
前記橋梁に発生する振動を計測するセンサの位置に応じて、前記振動応答を補正する、補正ステップ
を実行させる命令を更に含むプログラム。
（付記１６）
コンピュータに、
橋梁に発生する振動を表す振動情報を用いて、車両が伸縮装置を通過した際の振動応答を検出する、検出ステップと、
前記振動応答を用いて、前記伸縮装置の異常を判定するための第一の指標を算出する、第一の指標算出ステップと、
前記車両の重量を推定する、車両重量推定ステップと、
前記第一の指標と前記車両の重量との関係を表す第二の指標を算出する、第二の指標算出ステップと、
前記第二の指標の変化に応じて異常を推定する、推定ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
（付記１７）
付記１６に記載のプログラムであって、
前記振動応答に対する振動レベルの総和、及び周波数スペクトル密度の重心、又はいずれか一方を、前記第一の指標とする
ことを特徴とするプログラム。
（付記１８）
付記１６又は１７に記載のプログラムであって、
前記橋梁に発生する振動を計測するセンサの位置に応じて、前記振動応答を補正する、補正ステップ
を実行させる命令を更に含むプログラム。
以上、実施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。
以上のように本発明によれば、伸縮装置の異常を推定する精度を向上させることができる。本発明は、伸縮装置の異常推定が必要な分野において有用である。
１０、７０ 異常推定装置
１１ 検出部
１２ 第一の指標算出部
１３、７３ 推定部
１４ 収集部
１５ 周波数変換部
１６ 補正部
１７ 算出部
１８ 出力情報生成部
２１ 上部構造
２２ 下部構造
２３ 伸縮装置
２４ 支承部
２５ 計測部
２６ 出力装置
３０ 車両
７１ 車両重量推定部
７２ 第二の指標算出部
７４ 車軸応答検出部
７５ 車軸指標算出部
７６ 変換部
７７ 車両重量推定部
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 (10)

  1. 橋梁を構成する上部構造と下部構造に設けられ、車両が、伸縮装置と前記上部構造との継ぎ目を通過することで、前記継ぎ目を支点として、前記上部構造に加わる衝撃により前記上部構造と前記下部構造に発生する振動を計測する計測手段と、
    前記上部構造と前記下部構造に発生した前記振動を表す振動情報を前記計測手段それぞれから収集する収集手段と、
    収集した前記振動情報を用いて、前記車両が前記伸縮装置を通過した際に発生する振動応答を検出する、検出手段と、
    前記振動応答を用いて、前記伸縮装置の異常を判定するための第一の指標を算出する、第一の指標算出手段と、
    前記第一の指標の変化に応じて異常を推定する、推定手段と、
    を有することを特徴とする異常推定装置。
  2. 請求項１に記載の異常推定装置であって、
    前記振動応答に対する振動レベルの総和、及び周波数スペクトル密度の重心、又はいずれか一方を、前記第一の指標とする
    ことを特徴とする異常推定装置。
  3. 請求項１又は２に記載の異常推定装置であって、
    前記橋梁に発生する振動を計測するセンサの位置に応じて、前記振動応答を補正する、補正手段
    を有することを特徴とする異常推定装置。
  4. 橋梁に発生する振動を表す振動情報を用いて、車両が伸縮装置を通過した際の振動応答を検出する、検出手段と、
    前記振動応答を用いて、前記伸縮装置の異常を判定するための第一の指標を算出する、第一の指標算出手段と、
    前記振動情報を用いて、前記車両の重量を推定する、車両重量推定手段と、
    前記第一の指標と前記車両の重量との関係を表す第二の指標を算出する、第二の指標算出手段と、
    前記第二の指標の変化に応じて異常を推定する、推定手段と、
    を有することを特徴とする異常推定装置。
  5. 請求項４に記載の異常推定装置であって、
    前記振動応答に対する振動レベルの総和、及び周波数スペクトル密度の重心、又はいずれか一方を、前記第一の指標とする
    ことを特徴とする異常推定装置。
  6. 請求項４又は５に記載の異常推定装置であって、
    前記橋梁に発生する振動を計測するセンサの位置に応じて、前記振動応答を補正する、補正手段
    を有することを特徴とする異常推定装置。
  7. 橋梁を構成する上部構造と下部構造に設けられ、車両が、伸縮装置と前記上部構造との継ぎ目を通過することで、前記継ぎ目を支点として、前記上部構造に加わる衝撃により前記上部構造と前記下部構造に発生する振動を計測する計測部それぞれから、前記上部構造と前記下部構造に発生した前記振動を表す振動情報を収集し、
    収集した前記振動情報を用いて、前記車両が前記伸縮装置を通過した際に発生する振動応答を検出し、
    前記振動応答を用いて、前記伸縮装置の異常を判定するための第一の指標を算出し、
    前記第一の指標の変化に応じて異常を推定する
    ことを特徴とする異常推定方法。
  8. 橋梁に発生する振動を表す振動情報を用いて、車両が伸縮装置を通過した際の振動応答を検出し、
    前記振動応答を用いて、前記伸縮装置の異常を判定するための第一の指標を算出し、
    前記振動情報を用いて、前記車両の重量を推定し、
    前記第一の指標と前記車両の重量との関係を表す第二の指標を算出し、
    前記第二の指標の変化に応じて異常を推定する
    ことを特徴とする異常推定方法。
  9. コンピュータに、
    橋梁を構成する上部構造と下部構造に設けられ、車両が、伸縮装置と前記上部構造との継ぎ目を通過することで、前記継ぎ目を支点として、前記上部構造に加わる衝撃により前記上部構造と前記下部構造に発生する振動を計測する計測部それぞれから、前記上部構造と前記下部構造に発生した前記振動を表す振動情報を収集させ、
    収集した前記振動情報を用いて、前記車両が前記伸縮装置を通過した際に発生する振動応答を検出させ、
    前記振動応答を用いて、前記伸縮装置の異常を判定するための第一の指標を算出させ、
    前記第一の指標の変化に応じて異常を推定させる
    命令を含むプログラム。
  10. コンピュータに、
    橋梁に発生する振動を表す振動情報を用いて、車両が伸縮装置を通過した際の振動応答を検出させ、
    前記振動応答を用いて、前記伸縮装置の異常を判定するための第一の指標を算出させ、
    前記振動情報を用いて、前記車両の重量を推定させ、
    前記第一の指標と前記車両の重量との関係を表す第二の指標を算出させ、
    前記第二の指標の変化に応じて異常を推定させる
    命令を含むプログラム。
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