JPWO2013190973A1 - 構造物の状態判定装置および構造物の状態判定方法 - Google Patents

Abstract

簡易な構成で構造物の状態を判定可能な構造物の状態判定装置および構造物の状態判定方法を提供する。本発明の構造物の状態判定装置（１０）は、構造物の振動を検出する振動検出手段（１１）、および、振動検出手段（１１）により取得した振動波形データについて演算処理を行うための演算手段（１２）を含み、演算手段（１２）は、前記振動波形データにおける、ピークの絶対値が最大の時点以降の振動波形データについて、減衰波形解析を行う解析手段（１２１）と、解析手段（１２１）による解析結果に基づき構造物の状態を判定する判定手段（１２２）とを含む。

Description

本発明は、構造物の状態判定装置および構造物の状態判定方法に関し、例えば、前記構造物の状態判定装置を用いた侵入検知装置、漏水検知装置および構造物劣化検知装置、前記構造物の状態判定方法を用いた侵入検知方法、漏水検知方法および構造物劣化検知方法に関する。

構造物に劣化、破壊等の状態変化が生じているかを判定する方法として、様々な方法が提案されている。その方法の一例として、窓からの侵入者の有無を判定することを目的としたガラス破壊検出器が提案されている（特許文献１参照）。このガラス破壊検出器は、侵入に伴うガラスまたはサッシ等への破壊行為と、窓の開閉とを検知する。このガラス破壊検出器の構成を、図１５に示す。図１５に示すように、このガラス破壊検出器は、ガラス破壊検知部１と、開閉検知部２と、ＣＰＵ３と、出力部４と、クロック部６と、電源部７とを含む。ガラス破壊検知部１は、ガラス板の振動を電圧信号に変換する振動センサ部１ａと、電圧信号を増幅する増幅部１ｂと、増幅した電圧信号から抽出した所定の周波数成分の振幅を閾値と比較して破壊行為を検知すると、警報信号をＣＰＵ３へ出力する振動解析部１ｃとから構成されている。開閉検知部２は、窓の開口枠の縦枠材に取り付けたマグネット２ｂと、マグネット２ｂの磁気を検知することで窓の開閉を検知するリードスイッチ２ａとから構成されている。このガラス破壊検出器では、ＣＰＵ３に警報信号が入力されると、ＣＰＵ３は出力部４に破壊行為の警報を報知させる。開閉検知部２において、窓閉時にはマグネット２ｂとリードスイッチ２ａとが近接、対向してリードスイッチ２ａがオンになる。窓開時にはリードスイッチ２ａがマグネット２ｂから遠ざかる方向に移動するので、リードスイッチ２ａはオフになる。

特開２００５−７８５００号公報

前記特許文献１に記載のガラス破壊検出器において、ガラスもしくはサッシ等の破壊、または窓開けのそれぞれの行為を検知させるためには、実質的に、別々のセンサ素子が必要であり、このため、部品点数が増えて検出器構成が複雑化し、小型・低価格化が困難であるという課題がある。

前述のような機器構成の複雑化の課題は、前述のようなガラス破壊検出器においてのみでなく、構造物の状態判定一般、すなわち、社会インフラ事業の水道管システムにおける水漏れもしくは水道管の破壊検知、ビルもしくは住居等の構造物の劣化検知、石油パイプラインシステムにおける石油漏れもしくはパイプラインの破壊検知、ガスパイプラインにおけるガス漏れもしくはパイプラインの破壊検知等の構造物の状態判定に使用される装置においても、共通に存在する。

本発明の目的は、簡易な構成で構造物の状態を判定可能な構造物の状態判定装置および構造物の状態判定方法を提供することにある。

前記目的を達成するために、本発明の構造物の状態判定装置は、
構造物の振動を検出する振動検出手段、および、前記振動検出手段により取得した振動波形データについて演算処理を行うための演算手段を含み、
前記演算手段は、前記振動波形データにおける、ピークの絶対値が最大の時点以降の振動波形データについて、減衰波形解析を行う解析手段と、前記解析手段による解析結果に基づき構造物の状態を判定する判定手段とを含む。

本発明の構造物の状態判定方法は、
構造物の振動を検出する振動検出工程、および、前記振動検出工程において取得した振動波形データについて演算処理を行うための演算工程を含み、
前記演算工程は、前記振動波形データにおける、ピークの絶対値が最大の時点以降の振動波形データについて、減衰波形解析を行う解析工程と、前記解析工程における解析結果に基づき構造物の状態を判定する判定工程とを含む。

本発明によれば、簡易な構成で構造物の状態を判定可能な構造物の状態判定装置および構造物の状態判定方法を提供することができる。

図１Ａは、本発明の構造物の状態判定装置の一例（実施形態１）の構成を示すブロック図である。 図１Ｂは、本発明の構造物の状態判定方法の一例（実施形態１）を示すフローチャートである。 図１Ｃは、前記実施形態１における減衰波形解析の一例を説明するグラフである。 図２Ａは、前記実施形態１の状態判定装置の変形例１の構成を示すブロック図である。 図２Ｂは、本発明の構造物の状態判定方法の変形例１を示すフローチャートである。 図３Ａは、前記実施形態１の状態判定装置の変形例２の構成を示すブロック図である。 図３Ｂは、本発明の構造物の状態判定方法の変形例２を示すフローチャートである。 図４Ａは、前記実施形態１の状態判定装置の変形例３の構成を示すブロック図である。 図４Ｂは、本発明の構造物の状態判定方法の変形例３を示すフローチャートである。 図５は、本発明の実施形態２における減衰波形解析の一例を説明するグラフである。 図６Ａは、本発明の構造物の状態判定装置のその他の例（実施形態３）の構成を示すブロック図である。 図６Ｂは、本発明の構造物の状態判定方法のその他の例（実施形態３）を示すフローチャートである。 図６Ｃは、前記実施形態３における減衰波形解析の一例を説明するグラフである。 図６Ｄは、前記実施形態３における、好ましい例を示すフローチャートである。 図６Ｅは、前記実施形態３における、より好ましい例を示すフローチャートである。 図７は、本発明の構造物の状態判定装置のさらにその他の例（実施形態４）の構成を示すブロック図である。 図８は、本発明の構造物の状態判定方法の一例（実施形態５）を示すフローチャートである。 図９は、実施例１における、金属工具によるサッシこじ開け時の振動波形データを示すグラフである。 図１０Ａは、実施例１における、開錠時の振動波形データを示すグラフである。 図１０Ｂは、実施例１における、窓開時の振動波形データを示すグラフである。 図１１は、本発明の実施例２における、水漏れ現象が発生した際の振動波形データを示すグラフである。 図１２は、前記実施例２における、水道管に破壊現象が発生した際の振動波形データを示すグラフである。 図１３は、本発明の実施例３における、正常状態での振動波形データを示すグラフである。 図１４は、前記実施例３における、建物劣化状態での振動波形データを示すグラフである。 図１５は、特許文献１に記載のガラス破壊検出器の構成を示すブロック図である。

以下、本発明の構造物の状態判定装置および構造物の状態判定方法について、図面を参照して、例をあげて詳細に説明する。ただし、本発明は、以下の例に限定されない。なお、以下の図１から図１４において、同一部分には、同一符号を付している。また、図面においては、説明の便宜上、各部の構造は適宜簡略化して示す場合があり、各部の寸法比等は、実際とは異なり、模式的に示す場合がある。

（実施形態１）
図１Ａのブロック図に、本実施形態の構造物の状態判定装置の構成を示す。また、図１Ｂは、本実施形態における構造物の状態判定方法のフローチャートである。図１Ａに示すように、本実施形態の状態判定装置１０は、振動検出手段１１と、演算手段１２とを主要な構成要素として含む。演算手段１２は、解析手段１２１と、判定手段１２２とを含む。

振動検出手段１１は、例えば、振動センサであり、構造物の振動を検出し、前記構造物から振動波形データを取得する。前記振動センサは、特に制限されず、公知の振動センサを使用できる。具体的には、例えば、加速度センサ、速度センサ、変位センサ等があげられる。前記加速度センサは、圧電型であり、信号増幅回路が内蔵されたものが好ましい。振動検出手段１１（振動センサ）は、感度が高く、広い周波数帯域の信号を検知できるものであることが好ましい。振動検出手段１１は、例えば、構造物に設置する。前記構造物への設置箇所は、特に制限されず、後述するように、状態判定装置１０の用途に応じて、前記構造物の適切な箇所に設置される。

演算手段１２は、振動検出手段１１により取得した振動波形データについて演算処理を行う。演算手段１２は、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）であり、マイクロコンピュータを用いることができる。この演算手段１２は、前述のように、解析手段１２１および判定手段１２２を含む。解析手段１２１は、前記振動波形データにおける、ピークの絶対値が最大の時点以降の振動波形データについて、減衰波形解析を行う。判定手段１２２は、解析手段１２１による解析結果に基づき構造物の状態を判定する。前記減衰波形解析および前記構造物の状態判定については、後述する。

本実施形態の構造物の状態判定方法は、図１Ａの構造物の状態判定装置を用いて、図１Ｂのフローチャートに示すように、以下のステップを実施する。

まず、振動検出手段１１により、検出対象である構造物の振動を検出し、振動波形データを取得する（振動検出工程（ステップＳ１１０））。

つぎに、演算手段１２により、振動検出手段１１により取得した振動波形データについて演算処理を行う（演算工程（ステップＳ１２０））。演算工程Ｓ１２０は、解析工程（ステップＳ１２１）および判定工程（ステップＳ１２２）を含む。

解析工程（Ｓ１２１）では、前記振動波形データにおける、ピークの絶対値が最大の時点以降の振動波形データについて、減衰波形解析を行う。減衰波形解析について、図１Ｃに示す振動波形データを用いて説明する。振動を、例えば、加速度（振動センサ出力電圧）で測定した場合、図１Ｃに示すように、まず、振動波形データについて、加振により発生する振動（共振振動）のピークの絶対値が最大となる時点（図１Ｃにおいて、破線で示した時点）を決定する。前記加振開始時から前記共振振動のピークの絶対値が最大となる時点までの時間を、加振時間（Ｘ）とする。そして、前記ピークの絶対値が最大となる時点以降の振動、すなわち、減衰振動について、データ処理（減衰波形解析）を行う。

つぎに、判定工程（Ｓ１２２）は、解析工程（Ｓ１２１）における解析結果に基づき構造物の状態を判定する。加振力が構造物に持続して作用しない場合、自由減衰振動には固有振動のみが残る。加振力（加振方向、振幅、周波数等）は、イベント毎（例えば、ガラスの破壊と開錠）に異なり、励振される固有モードが異なる。そこで、前記固有振動に着目し、前記減衰振動を解析することにより、その解析結果から、各イベントに関する構造物の状態（例えば、ガラスの破壊と開錠）を判定することができる。このため、本発明によれば、前記減衰振動解析により、従来のように検知すべきイベント毎にセンサを設ける必要がなく、１つの振動検出手段１１（例えば、振動センサ）により、２つ以上のイベントに関する構造物の状態（例えば、ガラスの破壊と開錠）を判定することができ、簡易な構成の装置および工程にすることができる。前記構造物の状態の判定は、例えば、各イベントに関する減衰振動解析結果のデータと、各イベントの振動波形データをパターン化したデータとを比較することにより行える。

（変形例１）
本実施形態の状態判定装置は、さらに、起動手段を含んでもよい。前記起動手段を含む、実施形態１の変形例１の構造物の状態判定装置の構成を、図２Ａのブロック図に示す。また、図２Ｂに、変形例１における構造物の状態判定方法のフローチャートを示す。図２Ａに示すように、変形例１の状態判定装置は、起動手段１３を含み、起動手段１３は、振動検出手段１１に接続されている。これらの点を除いて、図２Ａに示す状態判定装置は、図１Ａに示す状態判定装置１０と同様の構成を有する。また、変形例１の状態判定方法は、振動検出工程（Ｓ１１０）に先立って、起動工程（Ｓ１３０）を含む。この点を除いて、図２Ｂに示す状態判定方法は、図１Ｂに示す状態判定方法と同様の工程を有する。

起動手段１３は、振動検出手段１１を起動させるトリガ信号を出力する。この信号により、振動検出手段１１は、振動の検出を行う。起動手段１３は、例えば、赤外線検知手段、構造物に伝搬する振動信号を検知する手段等があげられる。前記赤外線検知手段は、例えば、赤外線センサである。前記赤外線センサは、前記状態判定装置が侵入検知に用いられる場合、前記構造物の敷地内に設置され、例えば、敷地内に侵入した侵入者の体温を検知して、振動検出手段１１を起動させるトリガ信号を出力する。前記構造物に伝搬する振動信号を検知する手段は、例えば、音響センサ等があげられる。前記状態判定装置が侵入検知に用いられる場合、前記音響センサ等の前記手段は、前記構造物の敷地内に設置され、例えば、敷地内に侵入した侵入者が敷地内に敷かれた砂利を踏む際に発生する砂利音に伴う振動信号（音響信号）を検知して、振動検出手段１１を起動させるトリガ信号を出力する。

変形例１の構造物の状態判定装置および状態判定方法によると、簡易な構成で構造物の状態を判定可能であることに加えて、起動手段１３による検知（例えば、侵入検知）に基づいて、振動検出手段１１を起動させることにより、例えば、検出の精度を向上させ、誤検出を低減することができ、また、振動検出が必要な場合のみに、振動検出手段１１を起動させるため、低消費電力である。

（変形例２）
振動検出手段１１が取得する振動波形データは、例えば、アナログ振動波形データでもよいし、デジタル振動波形データでもよい。前記振動波形データがアナログ振動波形データである場合、本実施形態の状態判定装置は、さらに、不要応答除去手段を含むことが好ましい。前記不要応答除去手段を含む、実施形態１の変形例２の構造物の状態判定装置の構成を、図３Ａのブロック図に示す。また、図３Ｂに、変形例２における構造物の状態判定方法のフローチャートを示す。図３Ａに示すように、変形例２の状態判定装置は、振動検出手段１１と演算手段１２との間に、不要応答除去手段１４を含む。この点を除いて、図３Ａに示す状態判定装置は、図２Ａに示す状態判定装置と同様の構成を有する。また、変形例２の状態判定方法は、振動検出工程（Ｓ１１０）と演算工程（Ｓ１２０）との間に、不要応答除去工程（Ｓ１４０）を含む。この点を除いて、図３Ｂに示す状態判定方法は、図２Ｂに示す状態判定方法と同様の工程を有する。

不要応答除去手段１４は、例えば、前記アナログ振動波形データについて不要応答を除去する、不要応答除去フィルタ（以下、単に「フィルタ」ということがある。）である。不要応答除去手段１４は、不要応答を除去できればよく、具体的には、例えば、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタ等が使用でき、目的に応じて適宜選択できる。不要応答除去手段１４の通過周波数帯域は、特に制限されず、例えば、１０Ｈｚ〜３ｋＨｚである。このように、前記振動波形データの周波数帯域を狭帯域化させることで、例えば、後述するアナログ−デジタル変換におけるサンプリング周波数を小さくできる。これにより、例えば、低価格のアナログ−デジタル変換器（アナログ−デジタル変換手段）を使用でき、さらに、消費電力も低減できる。

さらに、本変形例では、不要応答除去手段１４により、前記振動波形データの狭帯域化を行っていることから、誤検出を防ぐことができる。そのため、例えば、誤検出を回避するために用いられる、デジタルフィルタが不要となり、さらに、フーリエ変換処理よる複数の周波数成分における加速度の抽出、閾値に基づく判定も不要となる。この結果、簡易な構成で構造物の状態を判定可能であることに加え、例えば、複雑な計算処理が不要であるという相乗的な効果も得られる。

（変形例３）
前記振動波形データがアナログ振動波形データである場合、本実施形態の状態判定装置は、さらに、アナログ−デジタル変換手段を含むことが好ましい。前記アナログ−デジタル変換手段を含む、実施形態１の変形例３の構造物の状態判定装置の構成を、図４Ａのブロック図に示す。また、図４Ｂに、変形例３における構造物の状態判定方法のフローチャートを示す。図４Ａに示すように、変形例３の状態判定装置は、変形例２の状態判定装置において、不要応答除去手段１４と演算手段１２との間に、さらに、アナログ−デジタル変換手段１５を含む。この点を除いて、図４Ａに示す状態判定装置は、図３Ａに示す状態判定装置と同様の構成を有する。また、変形例３の状態判定方法は、変形例２の状態判定方法において、不要応答除去工程（Ｓ１４０）と演算工程（Ｓ１２０）との間に、アナログ−デジタル変換工程（Ｓ１５０）を含む。この点を除いて、図４Ｂに示す状態判定方法は、図３Ｂに示す状態判定方法と同様の工程を有する。

アナログ−デジタル変換手段１５は、例えば、前記アナログ振動波形データをデジタル振動波形データに変換する、アナログ−デジタル変換器（Ａ／Ｄ変換器）である。前記Ａ／Ｄ変換器は、前記アナログ振動波形データをデジタル振動波形データに変換できればよく、例えば、公知のものを使用できる。

変形例３の構造物の状態判定装置および状態判定方法によると、簡易な構成で構造物の状態を判定可能であることに加え、検出の精度を向上させ、誤検出を低減することができる。

本実施形態の状態判定装置（図１Ａ、図２Ａ、図３Ａに示す装置）は、例えば、さらに、記憶手段（メモリ）を含んでいてもよい。前記記憶手段は、例えば、前記アナログ振動波形データおよび前記デジタル振動波形データの振動波形データ、前記減衰波形解析結果等のデータを記憶する。前記記憶手段は、特に制限されず、公知のものが使用でき、具体的には、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等があげられる。なお、前記記憶手段は、任意の構成要素であり、含まれなくともよいが、含まれることが好ましい。

本実施形態の状態判定装置（図１Ａ、図２Ａ、図３Ａに示す装置）、は、例えば、さらに、前記判定手段による構造物の状態判定結果を表示するための表示器を含んでもよい。前記表示器は、特に制限されず、公知のものが使用でき、具体的には、例えば、音声により出力するスピーカ、映像により出力するモニター（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、ブラウン管（ＣＲＴ）ディスプレイ等の各種画像表示装置等）、印刷により出力するプリンタ等があげられる。なお、前記表示器は、任意の構成要素であり、含まれなくともよいが、含まれることが好ましい。

本実施形態の構造物の状態判定装置および構造物の状態判定方法は、例えば、侵入検知装置および侵入検知方法に適用することができる。侵入検知に適用する場合、前記構造物への設置箇所は、例えば、窓枠、ガラス、ドア、床面、玄関扉、フェンス、壁面、門扉等とすればよい。前記解析は、例えば、外部からの前記構造物への侵入を検知するための解析であり、外部から建築物等への侵入行為の有無を、構造物の状態として判定する。前記判定結果としては、例えば、ガラスの破壊、サッシこじ開け等の前記構造物の破壊行為の有無の判定結果、開錠の有無の判定結果、窓開の有無の判定結果、構造物内の床の振動等による人の侵入の有無等の前記構造物への実際の侵入行為の有無の判定結果等を得ることができる。

また、本実施形態の構造物の状態判定装置および構造物の状態判定方法は、例えば、漏水検知装置および漏水検知方法に適用することができる。漏水検知に適用する場合、前記構造物への設置箇所は、例えば、取水管、導水管、配水管、給水管等の水が流れる管（水道管）、マンホール、消火栓、止水弁、減圧弁、水圧メータ等とすればよい。前記水道管における設置箇所は、例えば、水道管壁面、フランジボルト等があげられる。前記解析は、例えば、導水管の異常を検知するための解析であり、導水管の異常の有無を構造物の状態として判定する。前記判定結果としては、例えば、前記導水管からの漏水の有無の判定結果、前記導水管の破壊の有無の判定結果等を得ることができる。前記導水管以外の他の水道管についても、例えば、前記導水管と同様にして、漏水の有無の判定結果、破壊の有無の判定結果等を得ることができる。

そして、本実施形態の構造物の状態判定装置および構造物の状態判定方法は、例えば、構造物の劣化検知装置および構造物の劣化検知方法に適用することができる。構造物劣化検知に適用する場合、前記構造物への設置箇所は、例えば、ビルもしくは住宅等の壁、柱、ダクト、床、梁、基礎部分等とすればよい。前記解析は、例えば、構造物の劣化を検知するための解析であり、前記構造物の劣化の有無を、構造物の状態として判定する。前記判定結果としては、例えば、前記構造物の梁材等の結合箇所の緩みの有無の判定結果、前記構造物を構成する工材の亀裂の有無の判定結果等を得ることができる。

（実施形態２）
本実施形態の構造物の状態判定装置では、解析手段１２１による減衰波形解析が、前記ピークの絶対値が最大の時点から、前記振動の加振時間の所定倍以上の時間経過後の振動波形データについて行われる。この点を除いて、本実施形態の構造物の状態判定装置は、図１Ａに示す状態判定装置１０と同様の構成を有する。前記において、減衰波形解析は、前記ピークの絶対値が最大の時点から、前記振動の加振時間の０．５倍以上の時間経過後の振動波形データについて行われることが好ましく、より好ましくは１〜２倍であり、さらに好ましくは１〜１．２倍である。図５の振動波形データにより、本実施形態における減衰波形解析を説明する。

本実施形態では、振動を、例えば、加速度（振動センサ出力電圧）で測定した場合、解析工程（Ｓ１２１）において、図５に示すように、まず、図１Ｃで示したのと同様に、前記振動波形データについて、加振により発生する振動（共振振動）のピークの絶対値が最大となる時点（図５において、左側の破線で示した時点）を決定する。前記加振開始時から前記共振振動のピークの絶対値が最大となる時点までの時間を、加振時間（Ｘ）とする。つぎに、前記ピークの絶対値が最大となる時点から、前記振動の加振時間（Ｘ）の所定倍（例えば、０．５倍）となる時点（図５において、右側の破線で示した時点）を決定する。前記ピークの絶対値が最大となる時点から前記振動の加振時間（Ｘ）の所定倍となる時点までの経過時間を、経過時間（Ｙ）とする。そして、前記経過時間（Ｙ）後の振動のデータ処理（減衰波形解析）を行う。このようにして、本実施形態では、前記振動の加振時間の所定倍以上の時間経過後の振動波形データの減衰波形解析を行う。

前述のように、前記減衰振動の振動波形データは、イベント毎に固有振動が異なる。しかしながら、前記固有振動毎においては、外力等による位相差や時間遅延等が発生し得る。そこで、本実施形態に示すように、前記振動の加振時間の所定倍以上の時間経過後の振動波形データの減衰波形解析を行うことで、例えば、前記外力の影響を極力避けることができ、より正確な減衰波形解析を行うことができる。この結果、本実施形態によれば、検出の精度を向上させ、誤検出を低減することができる。

（実施形態３）
本発明の構造物の状態判定装置は、例えば、前記演算手段が、さらに、周波数帯域制限手段を含んでもよい。図６Ａのブロック図に、本実施形態の構造物の状態判定装置の構成を示す。また、図６Ｂに、本実施形態における構造物の状態判定方法のフローチャートを示す。図６Ａに示すように、本実施形態の状態判定装置３０は、演算手段１２が、周波数帯域制限手段１２３を含む。この点を除いて、図６Ａに示す状態判定装置３０は、図４Ａに示す状態判定装置と同様の構成を有する。なお、起動手段１３は、任意の構成であり、含んでもよいし、含まなくともよい。また、本実施形態の状態判定方法は、演算工程Ｓ１２０において、解析工程Ｓ１２１に先立って、周波数帯域制限工程Ｓ１２３を含む。この点を除いて、図６Ｂに示す本実施形態の状態判定方法は、図４Ｂに示す状態判定方法と同様の工程を有する。なお、起動工程Ｓ１３０は、任意の工程であり、含んでもよいし、含まなくともよい。

周波数帯域制限手段１２３は、検知する事象（イベント）毎に設定された周波数帯域で、前記振動波形データを周波数帯域制限する。前記検知する事象（イベント）毎に設定された周波数帯域を、監視周波数帯域という。周波数帯域制限手段１２３は、例えば、アナログ−デジタル変換手段１５により変換されたデジタル振動波形データを周波数帯域制限する、デジタルフィルタである。前記監視周波数帯域は、例えば、１００Ｈｚ〜３ｋＨｚの範囲である。前記検知する事象（イベント）が後述する侵入検知に関する事象（イベント）である場合、前記監視周波数帯域は、１００Ｈｚ〜２５００Ｈｚの範囲であることが好ましい。前記検知する事象（イベント）が後述する漏水検知および構造物の劣化検知に関する事象（イベント）である場合、前記監視周波数帯域は、１００Ｈｚ〜１０００Ｈｚの範囲であることが好ましい。

前記検知する事象（イベント）は、例えば、前述の実施形態１で示した構造物の状態判定装置および構造物の状態判定方法の各用途に応じて、適宜設定される。前記状態判定装置および構造物の状態判定方法が侵入検知に用いられる場合、前記検知する事象（イベント）は、例えば、ガラスの破壊、サッシこじ開け等の前記構造物の破壊行為、開錠行為、窓開行為、構造物内への人の侵入等の前記構造物への実際の侵入行為等である。前記状態判定装置および構造物の状態判定方法が漏水検知に用いられる場合、前記検知する事象（イベント）は、例えば、前記水道管からの漏水、前記水道管の破壊等である。前記状態判定装置および構造物の状態判定方法が構造物の劣化検知に用いられる場合、前記検知する事象（イベント）は、例えば、前記構造物の梁材等の結合箇所の緩み、前記構造物を構成する工材の亀裂等である。

本実施形態の構造物の状態判定方法は、図６Ａの構造物の状態判定装置を用いて、図６Ｂのフローチャートに示すように、以下のステップを実施する。起動工程Ｓ１３０〜アナログ−デジタル変換工程Ｓ１５０までは、例えば、前記実施形態１と同様に行う。

つぎに、アナログ−デジタル変換手段１５によりデジタル振動波形データに変換された振動波形データについて、周波数帯域制限手段１２３により、周波数帯域制限を行う（周波数帯域制限工程Ｓ１２３）。前記周波数帯域制限について、図６Ｃに示す振動波形データを用いて説明する。図６Ｃは、振動を、例えば、加速度（振動センサ出力電圧）で測定した例である。図６Ｃは、行為Ａおよび行為Ｃが行われた場合の振動波形データを示す。図６Ｃに示すように、行為Ａ（例えば、開錠行為２００）について、行為Ａを監視するために設定された周波数帯域（監視周波数帯域Ａ２０１）を読み出し、監視周波数帯域Ａ２０１により、周波数帯域制限を行う。また、行為Ｃ（例えば、窓開行為２０２）について、行為Ｂを監視するために設定された周波数帯域（監視周波数帯域Ｃ２０３）を読み出し、監視周波数帯域Ｃ２０３により、周波数帯域制限を行う。そして、周波数帯域を制限した振動波形データについて、前記減衰振動解析を行い、前記減衰振動解析結果に基づき、行為Ａおよび行為Ｃの有無を判定する。行為Ａおよび行為Ｃについて設定された周波数帯域で振動波形データを周波数帯域制限することにより、例えば、検知する事象（イベント）において、特徴的な振動波形が検出される周波数帯域のみを、減衰振動解析の対象とすることができる。この結果、検出の精度を向上させ、誤検出を低減することができ、かつ、解析速度を向上できる。

本実施形態では、解析手段１２１による減衰波形解析を、前記周波数帯域を制限した振動波形データ毎に、少なくとも１５ｍｓ以上の範囲で行うことが好ましく、少なくとも６０ｍｓ以上の範囲で行うことがより好ましく、少なくとも１００ｍｓ以上の範囲で行うことがさらに好ましい。このようにすることで、例えば、周波数１００Ｈｚの振動を１０周期分計測および解析することができ、検出の精度を向上させることができる。前記減衰波形解析時間の上限は、例えば、５００ｍｓである。

本実施形態では、判定手段１２２は、周波数帯域制限手段１２３により周波数帯域制限される周波数帯域毎に閾値を設け、前記閾値を基準として、対応する事象（イベント）の発生を判定することが、好ましい。

前記閾値は、対応する事象（イベント）の発生を検知する閾値であり、例えば、各事象（イベント）において、特徴的な振動波形が検出される周波数帯域が存在することを利用して、前記周波数帯域における振動波形データの振幅値について閾値を設定する。そして、例えば、前記振幅値の閾値を超える場合、前記事象（イベント）が発生したと判定し、前記振幅値の閾値を超えない場合、前記事象（イベント）が発生しなかったと判定する。開錠行為２００に伴う振動波形は、監視周波数帯域Ａ２０１での振幅が最大となる。このため、後述するように、開錠に伴う振動を検知するために監視周波数帯域Ａ２０１を設定し、この周波数帯域について、振動波形データの振幅値に閾値を設けることにより、開錠行為に伴う振動の有無を識別できる。前記閾値は、例えば、前記メモリに格納されていてもよい。

前記閾値による判定を、行為Ａおよび行為Ｃの判定を例として、図６Ｄのフローチャートを用いて説明する。なお、下記の説明は例示であり、本発明は下記例示により何ら制限されない。

図６Ｄに示すように、起動工程Ｓ１３０〜アナログ−デジタル変換工程Ｓ１５０までは、例えば、前記実施形態１と同様に行う。つぎに、アナログ−デジタル変換手段１５によりデジタル振動波形データに変換された振動波形データについて、図６Ｂと同様にして、周波数帯域制限手段１２３により、周波数帯域制限を行う（周波数帯域制限工程Ｓ１２３）。つぎに、行為Ａについての周波数帯域制限した振動波形データについて、解析手段１２１により、減衰振動解析を行う（ステップＳ１２１Ａ、解析工程Ａ）。つぎに、判定手段１２２により、前記減衰振動解析の結果について、閾値Ａに適合するかを判定する（ステップＳ１２２Ａ、判定Ａ）。閾値Ａに適合する場合（Ｙｅｓ）、行為Ａがあったと判定する。閾値Ａに適合しない場合（Ｎｏ）、起動工程Ｓ１３０に戻る。一方、行為Ｃについての周波数帯域制限した振動波形データについて、解析手段１２１により、減衰振動解析を行う（ステップＳ１２１Ｃ、解析工程Ｃ）。つぎに、判定手段１２２により、前記減衰振動解析の結果について、閾値Ｃに適合するかを判定する（ステップＳ１２２Ｃ、判定Ｃ）。閾値Ｃに適合する場合（Ｙｅｓ）、行為Ｃがあったと判定する。閾値Ｃに適合しない場合（Ｎｏ）、起動工程Ｓ１３０に戻る。

周波数帯域制限手段１２３により周波数帯域制限される周波数帯域毎に、前記閾値を設け、前記閾値を基準として、対応する事象（イベント）の発生を判定することで、例えば、より検出の精度を向上させ、誤検出を低減することができ、かつ、解析速度を向上できる。

本実施形態では、周波数帯域制限手段１２３により周波数帯域制限される周波数帯域毎に閾値を設け、前記閾値を基準として、対応する事象（イベント）の発生を判定する際に、特定の事象の発生の判定結果に応じて、次に参照すべき周波数帯域が予め決定されており、前記予め決定された順に周波数帯域を参照して判定するのが、より好ましい。

例えば、侵入行為においては、開錠行為の後に、窓開行為が連続して行われる。このため、前記開錠行為についての閾値に基づく判定結果、例えば、開錠行為があったという判定結果に応じて、次に窓開行為についての周波数帯域を参照すべきことを予め決定しておく。そして、それぞれの周波数帯域を参照して、開錠行為を判定し、開錠行為があった場合には、窓開行為を判定するという順番により、侵入行為があったと判定する。前記侵入行為において、連続して行われる行為の組み合わせとしては、前述の開錠行為と前記窓開行為との組合せの他に、例えば、バール等によるこじ開けと窓枠取り外しとの行為の組合せ等があげられる。このような組合せについても、例えば、前述と同様に、それぞれの周波数帯域を参照して、こじ開け行為を判定し、こじ開け行為があった場合には、窓枠取り外し行為を判定するという順番により、侵入行為があったと判定する。

このような判定を、行為Ａを「開錠行為」、行為Ｃを「窓開行為」とする侵入行為の判定を例として、図６Ｅのフローチャートを用いて説明する。なお、下記の説明は、例示であり、本発明は下記例示により何ら制限されない。

図６Ｅに示すように、起動工程Ｓ１３０〜アナログ−デジタル変換工程Ｓ１５０までは、例えば、前記実施形態１と同様に行う。つぎに、アナログ−デジタル変換手段１５によりデジタル振動波形データに変換された振動波形データについて、図６Ｂと同様にして、周波数帯域制限手段１２３により、周波数帯域制限を行う（周波数帯域制限工程Ｓ１２３）。つぎに、開錠行為（行為Ａ）についての周波数帯域制限した振動波形データについて、解析手段１２１により、減衰振動解析を行う（ステップＳ１２１Ａ、解析工程Ａ）。つぎに、判定手段１２２により、前記減衰振動解析の結果について、閾値Ａに適合するかを判定する（ステップＳ１２２Ａ、判定Ａ）。閾値Ａに適合する場合（Ｙｅｓ）、開錠行為があったと判定し、解析工程Ｃ（ステップＳ１２１Ｃ）に進む。閾値Ａに適合しない場合（Ｎｏ）、起動工程Ｓ１３０に戻る。解析工程Ｃにおいて、窓開行為（行為Ｃ）についての周波数帯域制限した振動波形データについて、解析手段１２１により、減衰振動解析を行う（ステップＳ１２１Ｃ、解析工程Ｃ）。つぎに、判定手段１２２により、前記減衰振動解析の結果について、閾値Ｃに適合するかを判定する（ステップＳ１２２Ｃ、判定Ｃ）。閾値Ｃに適合する場合（Ｙｅｓ）、窓開行為があったと判定し、侵入行為があったと判定する（ステップＳ１２２ＡＣ）。閾値Ｃに適合しない場合（Ｎｏ）、起動工程Ｓ１３０に戻る。

特定の事象の発生の判定結果に応じて、次に参照すべき周波数帯域が予め決定されており、前記予め決定された順に周波数帯域を参照して判定することで、例えば、さらに検出の精度を向上させ、誤検出を低減することができ、かつ、解析速度を向上できる。

なお、行為Ａが閾値Ａに適合しない場合（Ｎｏ）、例えば、その判定結果に応じて、次に参照すべき周波数帯域が予め設定されており、この順に前記周波数帯域を参照して判定してもよい。次に参照すべき周波数帯域としては、例えば、バール等によるこじ開け行為についての振動波形データを、設定された周波数帯域で周波数制限した周波数帯域等があげられる。そして、例えば、前記こじ開け行為についての閾値に適合した場合（Ｙｅｓ）には、窓枠取り外し行為についての振動波形データを、設定された周波数帯域で周波数制限し、この周波数帯域について、減衰振動解析および閾値判定を行う。前記窓枠取り外し行為についての閾値に適合した場合（Ｙｅｓ）には、侵入行為があったと判定する。また、さらに、前記こじ開け行為についての閾値に適合しない場合（Ｎｏ）には、例えば、踏込行為（足音）についての振動波形データを、設定された周波数帯域で周波数制限し、この周波数帯域について、減衰振動解析および閾値判定を行う。前記踏込行為についての閾値に適合した場合（Ｙｅｓ）には、侵入行為があったと判定する。

本実施形態では、周波数帯域制限手段１２３は、前記デジタル振動波形データを周波数帯域制限するデジタルフィルタであるが、本発明は、この例には限定されない。前記周波数帯域制限手段は、例えば、アナログ振動波形データを周波数帯域制限する周波数帯域制限手段でもよい。この周波数帯域制限手段としては、例えば、アナログフィルタ等があげられる。

（実施形態４）
本発明の構造物の状態判定装置は、例えば、前記振動検出手段の設置箇所から離れた箇所に設置された端末が前記演算手段を含む形態でもよい。図７のブロック図に、本実施形態の状態判定装置の構成を示す。図７に示すように、本実施形態の状態判定装置４０は、振動検出手段１１と、不要応答除去手段１４と、アナログ−デジタル変換手段１５と、演算手段１２を含む端末４１と、表示器４２とを主要な構成要素として含む。アナログ−デジタル変換手段１５と端末４１とは、有線または無線で接続されている。表示器４２は、端末４１に接続されている。

端末４１は、前記実施形態１における前記演算手段を含み、前述の演算処理を行う。端末４１は、例えば、状態判定装置４０における振動検出手段１１、不要応答除去手段１４およびアナログ−デジタル変換手段１５を含む部分（振動センサ部）の設置箇所から離れた箇所に設置される。端末４１は、具体的には、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、サーバ、警報器端末、スマートフォン等があげられる。また、前記演算手段は、例えば、前記振動センサ部と通信回線網を介して接続される、サーバ（クラウドサーバ）内にあってもよい。この場合、前記演算手段と表示器４２とは、通信回線網を介して接続される。

状態判定装置４０では、端末４１が前記演算手段を含む形態であるが、本発明は、この例には限定されない。前記状態判定装置における端末は、例えば、前記演算手段に加えて、前記不要応答除去手段およびアナログ−デジタル変換手段、前記記憶手段等を含んでもよい。このような形態の場合、例えば、前記振動検出手段と、前記演算手段、前記不要応答除去手段、前記アナログ−デジタル変換手段、前記記憶手段を含む前記端末とは、有線で接続しても、無線で接続してもよい。また、前記振動検出手段の設置箇所から離れた箇所に設置された端末に前記演算手段を含ませることができるので、用途に応じて、適宜、構成を選択することが可能である。

（実施形態５）
つぎに、図６Ａに示す状態判定装置３０を使用した侵入行為検知（判定）の一例を、図８のフローチャートに基づき説明する。なお、本発明の状態判定方法は、この例には限定されない。

前記状態判定装置は、振動センサ１１、起動手段１３、フィルタ１４、Ａ／Ｄ変換器１５およびマイクロコンピュータ１２を含む。振動センサ１１は、例えば、窓枠もしくはガラスまたはドア等の構造物に設置される。周波数帯域制限手段１２３は、開錠音を検知する監視周波数帯域Ａを有するデジタルフィルタＡ、および、窓開を検知する監視周波数帯域Ｃを有するデジタルフィルタＣ、バール打撃音を検知する監視周波数帯域Ｂを有するデジタルフィルタＢ、および、窓枠取り外し音を検知する監視周波数帯域Ｄを有するデジタルフィルタＤ、足音を検知する監視周波数帯域Ｅを有するデジタルフィルタＥとする。また、本実施形態では、前記振動を加速度で測定した場合を例示する。

図８に示すように、本実施形態の状態判定方法では、振動測定の待機状態（ステップＳ１）において、前記侵入行為によるガラス破壊に伴う振動が発生し、この振動が予め規定された振動振幅（トリガ信号）を超えた場合（ステップＳ２）、前記侵入行為に伴うアナログ振動波形データの取得を開始する（ステップＳ３）。なお、前記トリガ信号は、例えば、起動手段１３から出力されてもよい。ここで、ステップＳ１〜Ｓ３は、前述のステップＳ１１０に該当する。振動センサ１１により取得されたアナログ振動波形データに対して、フィルタ１４により、不要応答を除去する（ステップＳ１４０、不要応答除去工程）。前記不要応答は、例えば、環境振動等があげられる。フィルタ１４は、前述の不要応答除去フィルタを使用することができる。前記不要応答が除去されたアナログ振動波形データを、Ａ／Ｄ変換器１５により、デジタル振動波形データに変換する（ステップＳ１５０、アナログ−デジタル変換工程）。

つぎに、デジタルフィルタＡを読み出し、前記デジタル振動波形データを、デジタルフィルタＡにより、開錠音を検知する監視周波数帯域Ａ２０１で周波数帯域制限する（ステップＳ１２３Ａ、周波数帯域制限工程Ａ）。

つぎに、マイクロコンピュータ１２の解析手段１２１により、デジタルフィルタＡで周波数帯域制限した振動波形データについて、減衰波形解析を行う（ステップＳ１２１Ａ、解析工程Ａ）。この減衰振動解析は、例えば、前記実施形態２で説明した解析手法で行うことが好ましい。

つぎに、判定手段１２２により、前記減衰振動解析の結果について、閾値Ａに適合するかを判定する（ステップＳ１２２Ａ、判定Ａ）。閾値Ａに適合する場合（Ｙｅｓ）、開錠行為があったと判定する。

前記開錠行為に伴う振動発生後には、窓開行為に伴う振動の発生が想定される。このため、開錠行為があったとの判定結果に応じて、つぎに、窓開行為についての周波数帯域を参照することが予め決定されている。ここで、窓開行為に伴う振動が発生し、この振動が予め規定された振動振幅（トリガ信号）を超えた場合（ステップＳ４）、前記窓開行為に伴うアナログ振動波形データの取得を開始する。そして、前述と同様に処理し、デジタルフィルタＣを読み出し、前記窓開行為に伴うデジタル振動波形データを、デジタルフィルタＣにより、窓開を検知する監視周波数帯域Ｃで周波数帯域制限する（ステップＳ１２３Ｃ、周波数帯域制限工程Ｃ）。この振動波形データについて、減衰波形解析を行う（ステップＳ１２１Ｃ、解析工程Ｃ）。この減衰振動解析は、例えば、前記実施形態２で説明した解析手法で行うことが好ましい。

つぎに、判定手段１２２により、前記減衰振動解析の結果について、閾値Ｃに適合するかを判定する（ステップＳ１２２Ｃ、判定Ｃ）。閾値Ｃに適合する場合（Ｙｅｓ）、窓開行為があったと判定する。このように、判定Ａおよび判定Ｃにおいて、いずれの閾値にも適合すると判定（ＡＮＤ判定）された場合、侵入行為があったと判定する（ステップＳ５）。一方、判定Ｃにおいて、閾値Ｃに適合しない場合（Ｎｏ）、初期化して（ステップＳ１１）、ステップＳ１に戻る。

判定Ａにおいて、閾値Ａに適合しない場合（Ｎｏ）、実際に起きている侵入モードが開錠行為と異なる場合がある。具体的には、例えば、侵入モードがバール等によるこじ開け行為である場合がある。これに対応して、デジタルフィルタＢを読み出し（ステップＳ６）、こじ開け行為を監視する。こじ開け行為に伴う振動が発生し、この振動が予め規定された振動振幅（トリガ信号）を超えた場合（ステップＳ７）、前記こじ開け行為に伴うアナログ振動波形データの取得を開始する。そして、前述と同様に処理して、前記こじ開け行為に伴うデジタル振動波形データを、デジタルフィルタＢにより、バール打撃音を検知する監視周波数帯域Ｂで周波数帯域制限する（ステップＳ１２３Ｂ、周波数帯域制限工程Ｂ）。

つぎに、マイクロコンピュータ１２の解析手段１２１により、デジタルフィルタＢで周波数帯域制限した振動波形データについて、減衰波形解析を行う（ステップＳ１２１Ｂ、解析工程Ｂ）。この減衰振動解析は、例えば、前記実施形態２で説明した解析手法で行うことが好ましい。

つぎに、判定手段１２２により、前記減衰振動解析の結果について、閾値Ｂに適合するかを判定する（ステップＳ１２２Ｂ、判定Ｂ）。閾値Ｂに適合する場合（Ｙｅｓ）、こじ開け行為があったと判定する。

前記こじ開け行為後には、窓枠取り外し行為の発生が想定される。このため、こじ開け行為があったとの判定結果に応じて、つぎに、窓枠取り外し行為についての周波数帯域を参照することが予め決定されている。ここで、窓枠取り外しに伴う振動が発生し、この振動が予め規定された振動振幅（トリガ信号）を超えた場合（ステップＳ８）、前記窓枠取り外し行為に伴うアナログ振動波形データの取得を開始する。そして、前述と同様に処理し、デジタルフィルタＤを読み出し、前記窓枠取り外し行為に伴うデジタル振動波形データを、デジタルフィルタＤにより、窓枠取り外しを検知する監視周波数帯域Ｄで周波数帯域制限する（ステップＳ１２３Ｄ、周波数帯域制限工程Ｄ）。この振動波形データについて、減衰波形解析を行う（ステップＳ１２１Ｄ、解析工程Ｄ）。この減衰振動解析は、例えば、前記実施形態２で説明した解析手法で行うことが好ましい。

つぎに、判定手段１２２により、前記減衰振動解析の結果について、閾値Ｄに適合するかを判定する（ステップＳ１２２Ｄ、判定Ｄ）。閾値Ｄに適合する場合（Ｙｅｓ）、窓枠取り外し行為があったと判定する。このように、判定Ｂおよび判定Ｄにおいて、いずれの閾値にも適合すると判定（ＡＮＤ判定）された場合、侵入行為があったと判定する（ステップＳ５）。一方、判定Ｄにおいて、閾値Ｄに適合しない場合（Ｎｏ）、初期化して（ステップＳ１１）、ステップＳ１に戻る。

判定Ｂにおいて、閾値Ｂに適合しない場合（Ｎｏ）、実際に起きている侵入モードがこじ開け行為と異なる場合がある。具体的には、例えば、侵入モードが一度の侵入行為によりガラスが全て割られ、即踏み込まれる場合がある。これに対応して、デジタルフィルタＥを読み出し（ステップＳ９）、踏込行為を監視する。前記踏込行為に伴う振動（足音）が発生し、この振動が予め規定された振動振幅（トリガ信号）を超えた場合（ステップＳ１０）、前記踏込行為に伴うアナログ振動波形データの取得を開始する。そして、前述と同様に処理して、前記踏込行為に伴うデジタル振動波形データを、デジタルフィルタＥにより、足音を検知する監視周波数帯域Ｅで周波数帯域制限する（ステップＳ１２３Ｅ、周波数帯域制限工程Ｅ）。

つぎに、マイクロコンピュータ１２の解析手段１２１により、デジタルフィルタＥで周波数帯域制限した振動波形データについて、減衰波形解析を行う（ステップＳ１２１Ｅ、解析工程Ｅ）。この減衰振動解析は、例えば、前記実施形態２で説明した解析手法で行うことが好ましい。

つぎに、判定手段１２２により、前記減衰振動解析の結果について、閾値Ｅに適合するかを判定する（ステップＳ１２２Ｅ、判定Ｅ）。閾値Ｅに適合する場合（Ｙｅｓ）、踏込行為があったと判定し、侵入行為があったと判定する（ステップＳ５）。一方、判定Ｅにおいて、閾値Ｅに適合しない場合（Ｎｏ）、初期化して（ステップＳ１１）、ステップＳ１に戻る。

以上のように、本実施形態の状態判定方法によれば、例えば、１つの振動センサにより侵入行為を検知できるため、検知器のハードウエア構成を簡素にでき、例えば、検知器を低価格なものにできる。また、本実施形態の状態判定方法では、検知する事象（イベント）の発生の判定結果に応じて、次に参照すべき周波数帯域を予め決定し、この順に周波数帯域を参照して判定することで、侵入行為の有無を判定するため、より誤判定を低減できる。

侵入行為が行われたと判定した場合（ステップＳ５）、例えば、前記表示器（図６Ａにおいて図示せず）に結果を表示してもよい。また、例えば、スピーカ（図６Ａにおいて図示せず）から威嚇音を発音し、必要に応じて警備会社もしくはユーザへの報知を行ってもよい。なお、前記スピーカからの威嚇音の発音、前記警備会社もしくはユーザへの報知は、公知の態様とすることができる。

振動波形データの減衰振動解析および前記減衰振動解析結果に基づく構造物の状態の判定等の演算処理は、マイクロコンピュータ１２により行われる。このため、例えば、前述の演算処理を行うための端末が不要となり、ハードウエア構成をさらに簡素にできる。

なお、本実施形態においては、侵入行為検知に特化した具体例を説明したが、これに準じて、漏水検知および構造物劣化検知等の他の状態検知についても、漏水検知および構造物劣化検知等に応じた閾値を設定することで適用可能である。

［実施例１］
本実施例では、金属工具（ドライバ）を使用したサッシへの打撃行為後のクレセントの開錠行為、および、窓開行為を行った場合の、侵入行為の判定を行った。

（１）侵入検知装置の準備および設置
本実施例では、侵入検知装置として、下記の構成のものを準備した。前記振動センサは、信号増幅回路が内蔵された圧電型の加速度センサを使用した。前記フィルタは、通過周波数帯域が１００Ｈｚ〜３ｋＨｚである、バンドパスフィルタを使用した。前記マイクロコンピュータは、アナログ−デジタル処理ビット数が１２ビットであり、サンプリングの周波数が５０ｋＨｚのものを使用した。このフィルタとマイクロコンピュータとを、同じ基板上に実装した。この基板と前記振動センサとを、ケーブル配線で電気的に接続した。このようにして、侵入検知装置を構成した。

前記サッシは、アルミ製のサッシを使用した。前記サッシの寸法は、縦：約１７００ｍｍ×横：約１７００ｍｍであった。前記振動センサを、クレセント周囲に接着剤にて貼り付けて、本実施例の侵入検知装置を設置した。

（２）侵入行為の判定
前記侵入検知装置により、侵入行為を想定し、前記打撃行為、前記開錠行為、および、前記窓開行為について、振動波形データを取得した。トリガ回路起動の閾値電圧を０．０２Ｖ（２０ｍＶ、加速度１ｍ／ｓ^２相当）とし、最大振幅時刻から加振時間（Ｘ）の１．２倍となる経過時間（Ｙ）後の振動波形データ処理時間を、前記打撃行為および前記開錠行為については、６０ｍｓとし、前記窓開行為については、１５ｍｓとした。図９のグラフに、前記打撃行為のデジタル振動波形データを示す。前記デジタル振動波形データは、デジタルフィルタ（周波数帯域制限手段１２３）により１００〜２５００Ｈｚの周波数帯域で制限したデジタル振動波形データであり、前記閾値を、センサ出力電圧０．０２Ｖ（２０ｍＶ）に設定した。図１０Ａのグラフに、前記開錠行為のデジタル振動波形データを示す。前記デジタル振動波形データは、デジタルフィルタ（周波数帯域制限手段１２３）により１００〜２５００Ｈｚの周波数帯域で制限したデジタル振動波形データであり、前記閾値を、センサ出力電圧０．０２Ｖ（２０ｍＶ）に設定した。図１０Ｂのグラフに、前記窓開行為のデジタル振動波形データを示す。前記デジタル振動波形データは、デジタルフィルタ（周波数帯域制限手段１２３）により１００〜２５００Ｈｚの周波数帯域で制限したデジタル振動波形データであり、前記閾値を、センサ出力電圧１０ｍＶに設定した。図９、図１０Ａおよび図１０Ｂにおいて、左側の破線は、最大振幅時刻を示し、前記最大振幅時刻から真ん中の破線の時刻までの経過時間は、前記経過時間（Ｙ）を示す。また、図９および図１０Ｂにおいて、前記真ん中の破線の時刻から右側の破線の時刻までの時間は、前記振動波形データ処理時間（６０ｍｓおよび１５ｍｓ）を示す。図１０Ａにおいて、３５ｍｓでグラフが終了しているが、実際には、前記真ん中の破線の時刻から６０ｍｓの間、前記振動波形データ処理を行っている。なお、各グラフ中の横棒は、前記閾値を示す（以下、同様）。

前記打撃行為、前記開錠行為および前記窓開行為を１０回繰り返し、侵入行為を判定した。この判定結果を、下記表１に示す。下記表１に示すように、１０回全てにおいて、前記開錠行為および前記窓開行為を検知、識別し侵入判定を行うことができた（検知率：１００％）。また、赤外線センサ（起動手段１３）を敷地内に設置し、その出力信号をトリガとして、侵入判定を行った場合も、同様の結果が得られた。また、砂利音を検知する振動センサ（起動手段１３）を敷地内に設置し、その出力信号をトリガとして、侵入判定を行った場合も、同様の結果が得られた。

［実施例２］
本実施例では、水道管の水漏れ検知と水道管の破壊検知の判定を、実際の水道管を想定した模擬実験系により行った。

（１）漏水検知装置の準備と設置
本実施例では、漏水検知装置として、前記実施例１で使用した侵入検知装置と同様の構成のものを使用した。また、この漏水検知装置において、前記フィルタの適用周波数帯域、前記マイクロコンピュータのサンプリング周波数、前記Ａ／Ｄ変換器のアナログ−デジタル変換処理ビット数も、前記実施例１と同条件とした。

前記模擬実験系は、鉄鋼材の擬似水道管とポンプとで構成した。前記水道管は、直径約５ｍｍ、全長約４ｍのものを使用した。この水道管に、水の供給源であるポンプを設置した。この模擬実験系において水漏れ現象を発生させるために、前記水道管における前記ポンプの設置箇所から約１ｍ離れた位置に、予め複数の孔をあけ、この穴を樹脂キャップで閉塞させておいた。そして、前記振動センサを、前記水道管における前記ポンプの設置箇所から約２ｍ離れた位置に、接着固定した。

（２）水道管の異常の判定
この水道管に、前記ポンプから毎分４００ｍＬで水を流した。そして、前記樹脂キャップを取り外して水道管から水漏れを発生させた状態を、模擬的な水漏れ現象が発生した状態と定義した。また、前記水道管を金属ハンマーで打撃して前記水道管の表面を若干塑性変形させた状態を、擬似的な破壊現象が発生した状態と定義した。

前記漏水検知装置により、前記経過時間（Ｙ）を設定せず、振動波形データ処理時間を１００ｍｓとしたこと以外は、前記実施例１と同様にして、前記水漏れ現象および前記破壊現象について、振動波形データを取得した。図１１のグラフに、前記水漏れ現象発生時のデジタル振動波形データを示す。前記デジタル振動波形データは、デジタルフィルタ（周波数帯域制限手段１２３）により１００〜１０００Ｈｚの周波数帯域で制限したデジタル振動波形データであり、前記閾値を、センサ出力電圧０．０００５Ｖ（０．５ｍＶ）に設定した。図１２のグラフに、前記破壊現象発生時のデジタル振動波形データを示す。前記デジタル振動波形データは、デジタルフィルタ（周波数帯域制限手段１２３）により１００〜１０００Ｈｚの周波数帯域で制限したデジタル振動波形データであり、前記閾値を、センサ出力電圧０．００２５Ｖ（２．５ｍＶ）に設定した。図１１および図１２において、左側の破線は、最大振幅時刻を示し、前記最大振幅時刻から右側の破線の時刻までの時間は、前記振動波形データ処理時間（１００ｍｓ）を示す。

前記水漏れ現象および前記破壊現象を、それぞれ、１０回ずつ繰り返し、水漏れ現象および破壊現象を判定した。この結果、１０回中８回において、前記水漏れ現象を判定できた（検知率：８０％）。また、１０回中９回において、前記破壊現象を判定できた（検知率：９０％）。

［実施例３］
本実施例では、ビルもしくは建物等の構造物の劣化検知の判定を、実際の建物を想定した模擬実験系により行った。

（１）構造物劣化検知装置の準備と設置
本実施例では、構造物劣化検知装置として、前記実施例１で使用した侵入検知装置と同様の構成のものを使用した。また、この構造物劣化検知装置において、前記フィルタの適用周波数帯域、前記マイクロコンピュータのサンプリング周波数、前記Ａ／Ｄ変換器のアナログ−デジタル変換処理ビット数も、前記実施例１と同条件とした。

前記模擬実験系として、長さ１２ｃｍ、幅６．５ｃｍ、高さ５ｃｍの８階建ての小型ビルの模型を使用した。前記ビルにおいて、各階層は複数の梁材で結合させておいた。前記振動センサを、この梁材に接着固定した。

（２）構造物の劣化の判定
前記ビルの劣化モードは、梁材の結合箇所の経時変化による結合強度劣化を想定した。このため、本実施例は、所定の梁材の結合箇所を意図的に緩めた状態で行った。この状態において、各梁材を金属ハンマーで打撃し、加振力を印加した。前記構造物劣化検知装置により、前記経過時間（Ｙ）を設定せず、振動波形データ処理時間を１００ｍｓとしたこと以外は、前記実施例１と同様にして、前記結合強度が劣化していない正常状態および前記結合強度が劣化した擬似的な建物劣化状態での、前記加振力の印加の際の振動応答データ（振動波形データ）を取得した。図１３のグラフに、前記正常状態でのデジタル振動波形データを示す。前記デジタル振動波形データは、デジタルフィルタ（周波数帯域制限手段１２３）により１００〜１０００Ｈｚの周波数帯域で制限したデジタル振動波形データであり、前記閾値を、センサ出力電圧０．０００５Ｖ（０．５ｍＶ）に設定した。図１４のグラフに、前記建物劣化状態でのデジタル振動波形データを示す。前記デジタル振動波形データは、デジタルフィルタ（周波数帯域制限手段１２３）により１００〜１０００Ｈｚの周波数帯域で制限したデジタル振動波形データであり、前記閾値を、センサ出力電圧０．００２Ｖ（２ｍＶ）に設定した。図１３および図１４において、破線は、最大振幅時刻を示し、３５ｍｓ手前および４０ｍｓでグラフが終了しているが、実際には、前記最大振幅時刻から１００ｍｓの間、前記振動波形データ処理を行っている。

前記正常状態および前記劣化状態について、それぞれ、１０回ずつ繰り返し、正常状態および劣化状態を判定した。この結果、１０回中９回において、前記劣化状態を判定できた（検知率：９０％）。

以上、実施形態および実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上記実施形態および実施例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うる様々な変更をすることができる。

この出願は、２０１２年６月２０日に出願された日本出願特願２０１２−１３９２３７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。

本発明の構造物の状態判定装置および構造物の状態判定方法は、例えば、外部からの構造物への侵入検知、社会インフラ事業の水道管システムにおける水漏れもしくは水道管の破壊検知、ビルもしくは住居等の構造物の劣化検知、石油パイプラインシステムにおける石油漏れもしくはパイプラインの破壊検知、ガスパイプラインにおけるガス漏れもしくはパイプラインの破壊検知等に応用でき、その用途は制限されず、広い。

１０、３０、４０ 構造物の状態判定装置
１１ 振動検出手段（振動センサ）
１２ 演算手段（マイクロコンピュータ）
１３ 起動手段
１４ 不要応答除去手段（フィルタ）
１５ アナログ−デジタル変換手段（Ａ／Ｄ変換器）
４１ 端末
４２ 表示器
１２１ 解析手段
１２２ 判定手段
１２３ 周波数帯域制限手段（デジタルフィルタ）
２００ 開錠（行為Ａ）
２０１ 監視周波数帯域Ａ
２０２ 窓開（行為Ｃ）
２０３ 監視周波数帯域Ｃ

１ ガラス破壊検知部
２ 開閉検知部
３ ＣＰＵ
４ 出力部
６ クロック部
７ 電源部
１ａ 振動センサ部
１ｂ 増幅部
１ｃ 振動解析部
２ａ リードスイッチ
２ｂ マグネット

Claims (34)

1. 構造物の振動を検出する振動検出手段、および、前記振動検出手段により取得した振動波形データについて演算処理を行うための演算手段を含み、
   前記演算手段は、前記振動波形データにおける、ピークの絶対値が最大の時点以降の振動波形データについて、減衰波形解析を行う解析手段と、前記解析手段による解析結果に基づき構造物の状態を判定する判定手段とを含む、構造物の状態判定装置。
2. 前記解析手段は、前記ピークの絶対値が最大の時点から、前記振動の加振時間の所定倍以上の時間経過後の振動波形データの減衰波形解析を行う、請求項１記載の構造物の状態判定装置。
3. 前記解析手段は、前記ピークの絶対値が最大の時点から、前記振動の加振時間の０．５倍以上の時間経過後の振動波形データの減衰波形解析を行う、請求項２記載の構造物の状態判定装置。
4. 前記演算手段は、周波数帯域制限手段を含み、
   前記周波数帯域制限手段は、検知する事象毎に設定された周波数帯域で、前記振動波形データを周波数帯域制限する、請求項１から３のいずれか一項に記載の構造物の状態判定装置。
5. 前記判定手段は、前記周波数帯域制限手段により周波数帯域制限される周波数帯域毎に、閾値を設けて前記構造物の状態を判定する手段であり、
   前記閾値が、対応する事象の発生を検知する閾値であり、
   前記閾値を基準として、対応する事象の発生を判定する、請求項４記載の構造物の状態判定装置。
6. 前記判定手段は、複数の周波数帯域で対応する事象の発生を判定する際に、
   特定の事象の発生の判定結果に応じて、次に参照すべき周波数帯域が予め決定されており、前記予め決定された順に前記周波数帯域を参照して判定する、請求項５記載の構造物の状態判定装置。
7. 前記周波数帯域制限手段の監視周波数帯域が１００Ｈｚ〜３ｋＨｚの範囲である、請求項４から６のいずれか一項に記載の構造物の状態判定装置。
8. 前記解析手段は、前記振動波形データを、周波数帯域毎に少なくとも１５ｍｓ以上の範囲において解析する、請求項４から７のいずれか一項に記載の構造物の状態判定装置。
9. さらに、起動手段を含み、
   前記振動検出手段は、前記起動手段からの出力信号をトリガとして振動の検出を行う、請求項１から８のいずれか一項に記載の構造物の状態判定装置。
10. 前記起動手段が、赤外線検知手段を含む、請求項９記載の構造物の状態判定装置。
11. 前記起動手段が、構造物に伝搬する振動信号を検知する手段を含む、請求項９または１０記載の構造物の状態判定装置。
12. 前記振動波形データが、アナログ振動波形データであり、
    さらに、前記アナログ振動波形データについて不要応答を除去するための不要応答除去手段を含む、請求項１から１１のいずれか一項に記載の構造物の状態判定装置。
13. 前記振動波形データが、アナログ振動波形データであり、
    さらに、前記アナログ振動波形データをデジタル振動波形データに変換するためのアナログ−デジタル変換手段を含む、請求項１から１２のいずれか一項に記載の構造物の状態判定装置。
14. 請求項１から１３のいずれか一項に記載の構造物の状態判定装置を含み、
    前記判定手段は、前記解析結果に基づき、外部からの前記構造物への侵入行為を判定する侵入検知装置。
15. 前記外部からの構造物への侵入行為の判定が、前記構造物の破壊行為、開錠行為および前記構造物内への実際の侵入行為の少なくとも一つの行為の判定である、請求項１４記載の侵入検知装置。
16. 請求項１から１３のいずれか一項に記載の構造物の状態判定装置を含み、
    前記判定手段は、前記解析結果に基づき、水道管からの漏水および水道管の破壊の少なくとも一方の状態を判定する漏水検知装置。
17. 請求項１から１３のいずれか一項に記載の構造物の状態判定装置を含み、
    前記判定手段は、前記解析結果に基づき、構造物の劣化を判定する構造物劣化検知装置。
18. 構造物の振動を検出する振動検出工程、および、前記振動検出工程において取得した振動波形データについて演算処理を行うための演算工程を含み、
    前記演算工程は、前記振動波形データにおける、ピークの絶対値が最大の時点以降の振動波形データについて、減衰波形解析を行う解析工程と、前記解析工程における解析結果に基づき構造物の状態を判定する判定工程とを含む、構造物の状態判定方法。
19. 前記解析工程において、前記ピークの絶対値が最大の時点から、前記振動の加振時間の所定倍以上の時間経過後の振動波形データの減衰波形解析を行う、請求項１８記載の構造物の状態判定方法。
20. 前記解析工程において、前記ピークの絶対値が最大の時点から、前記振動の加振時間の０．５倍以上の時間経過後の振動波形データの減衰波形解析を行う、請求項１９記載の構造物の状態判定方法。
21. 前記演算工程は、周波数帯域制限工程を含み、
    前記周波数帯域制限工程において、検知する事象毎に設定された周波数帯域で、前記振動波形データを周波数帯域制限する、請求項１８から２０のいずれか一項に記載の構造物の状態判定方法。
22. 前記判定工程は、前記周波数帯域制限工程において周波数帯域制限される周波数帯域毎に、閾値を設けて前記構造物の状態を判定する工程であり、
    前記閾値が、対応する事象の発生を検知する閾値であり、
    前記閾値を基準として、対応する事象の発生を判定する、請求項２１記載の構造物の状態判定方法。
23. 前記判定工程において、複数の周波数帯域で対応する事象の発生を判定する際に、
    特定の事象の発生の判定結果に応じて、次に参照すべき周波数帯域が予め決定されており、前記予め決定された順に前記周波数帯域を参照して判定する、請求項２２記載の構造物の状態判定方法。
24. 前記周波数帯域制限工程における監視周波数帯域が１００Ｈｚ〜３ｋＨｚの範囲である、請求項２１から２３のいずれか一項に記載の構造物の状態判定方法。
25. 前記解析工程において、前記振動波形データを、周波数帯域毎に少なくとも１５ｍｓ以上の範囲において解析する、請求項２１から２４のいずれか一項に記載の構造物の状態判定方法。
26. 前記振動検出工程に先立ち、さらに、起動工程を含み、
    前記振動検出工程において、前記起動工程における出力信号をトリガとして振動の検出を行う、請求項１８から２５のいずれか一項に記載の構造物の状態判定方法。
27. 前記起動工程が、赤外線検知工程を含む、請求項２６記載の構造物の状態判定方法。
28. 前記起動工程が、構造物に伝搬する振動信号を検知する工程を含む、請求項２６または２７記載の構造物の状態判定方法。
29. 前記振動波形データが、アナログ振動波形データであり、
    さらに、前記アナログ振動波形データについて不要応答を除去するための不要応答除去工程を含む、請求項１８から２８のいずれか一項に記載の構造物の状態判定方法。
30. 前記振動波形データが、アナログ振動波形データであり、
    さらに、前記アナログ振動波形データをデジタル振動波形データに変換するためのアナログ−デジタル変換工程を含む、請求項１８から２９のいずれか一項に記載の構造物の状態判定方法。
31. 請求項１８から３０のいずれか一項に記載の構造物の状態判定方法を含み、
    前記判定工程において、前記解析結果に基づき、外部からの前記構造物への侵入行為を判定する侵入検知方法。
32. 前記外部からの構造物への侵入行為の判定が、前記構造物の破壊行為、開錠行為および前記構造物内への実際の侵入行為からなる群から選択される少なくとも一つの行為の判定である、請求項３１記載の侵入検知方法。
33. 請求項１８から３０のいずれか一項に記載の構造物の状態判定方法を含み、
    前記判定工程において、前記解析結果に基づき、水道管からの漏水および水道管の破壊の少なくとも一方の状態を判定する漏水検知方法。
34. 請求項１８から３０のいずれか一項に記載の構造物の状態判定方法を含み、
    前記判定工程において、前記解析結果に基づき、構造物の劣化を判定する構造物劣化検知方法。

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