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CN113466021B - 加压检查方法以及加压检查装置 - Google Patents

加压检查方法以及加压检查装置 Download PDF

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CN113466021B
CN113466021B CN202110301158.2A CN202110301158A CN113466021B CN 113466021 B CN113466021 B CN 113466021B CN 202110301158 A CN202110301158 A CN 202110301158A CN 113466021 B CN113466021 B CN 113466021B
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crack
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堀喜博
土井孝吉
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Toyota Motor Corp
Original Assignee
Toyota Motor Corp
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Abstract

本发明涉及加压检查方法以及加压检查装置，能够更准确地判定高压罐的劣化的有无。加压检查方法是高压罐(50)的加压检查方法，该高压罐(50)包括衬里(51)和覆盖衬里(51)的外表面的纤维强化树脂层(52)，并且在以耐压试验压力进行了耐压试验之后，通过重复进行气体向内部的填充以及释放而被使用，上述加压检查方法从对因填充气体来使高压罐(50)的内部的压力增加至比耐压试验压力低的检查压力而在高压罐(50)产生的AE波进行检测的AE传感器(3)的输出波形提取多个AE波形，基于提取出的AE波形来判定高压罐(50)的劣化的有无。

Description

加压检查方法以及加压检查装置
技术领域
本发明涉及具备衬里和覆盖衬里的外表面的纤维强化树脂层的高压罐的加压检查方法以及加压检查装置。
背景技术
以往，作为收纳液体的罐的检查方法，公知有使用了AE(声发射：acousticemission)法的检查方法(例如参照专利文献1)。在专利文献1中记载了一种随着时间经过取得关于检查部位的AE检测曲线并基于AE检测曲线的在与因内裂纹进展而发出的AE对应的特定频带下的AE计数来判断疲劳裂纹的产生、裂纹进展状态的检查方法。
专利文献1：日本特开2011－102700号公报
其中，在具备衬里和覆盖衬里的外表面的纤维强化树脂层的高压罐中，在制造后(出厂前)进行耐压试验。在该耐压试验中，使高压罐的内部的压力增加至常用范围的上限值的1.5倍。耐压试验合格的高压罐被搭载于车辆等来使用。而且，高压罐被重复进行气体向内部的填充以及释放而使用。对于耐压试验合格的高压罐而言，若经过一定的保证期间，则在车检时等再次被检查，该再次检查通过外观检查以及气体泄露检查来进行。
作为高压罐的再次检查方法，期望更准确地判定高压罐的劣化的有无。其中，由于专利文献1所记载的检查方法并不是对于使内部的压力增加至比使用时的压力高的压力的罐进行的方法，所以无法更准确地判定罐的劣化的有无。
发明内容
本发明是鉴于这样的问题点而完成的，其课题在于，提供能够更准确地判定高压罐的劣化的有无的加压检查方法以及加压检查装置。
本发明所涉及的加压检查方法是高压罐的加压检查方法，该高压罐包括衬里和覆盖上述衬里的外表面的纤维强化树脂层，并且在以耐压试验压力进行了耐压试验之后，通过重复进行气体向内部的填充以及释放而被使用，上述加压检查方法从AE传感器的输出波形提取多个AE波形，基于上述提取出的AE波形来判定上述高压罐的劣化的有无，上述AE传感器对因填充气体来使上述高压罐的内部的压力增加至比上述耐压试验压力低的检查压力为止而在上述高压罐产生了裂缝时所产生的AE波进行检测。
其中，在本说明书以及技术方案中，AE是声发射的简称，是指材料、构造物等发生破坏、变形时将能量作为弹性波而释放的现象。另外，AE波是指材料、构造物等发生破坏、变形时所释放的弹性波。另外，AE传感器是指对伴随着AE的产生而产生的弹性波(AE波)进行检测的传感器。
根据本发明的加压检查方法，从对因使上述高压罐的内部的压力增加至比耐压试验时的上述耐压试验压力低的检查压力为止而在上述高压罐产生的AE波进行检测的AE传感器的输出波形提取多个AE波形，基于上述提取出的AE波形来判定上述高压罐的劣化的有无。若进行使高压罐的内部的压力增加的耐压试验，则在耐压试验时会在纤维强化树脂层产生裂缝，产生因裂缝引起的AE波。然后，即便使高压罐的内部的压力增加至比耐压试验压力低的检查压力为止，通常在纤维强化树脂层也几乎不产生裂缝，AE波也几乎不产生。因此，在本发明的加压检查方法中，若在对于曾经使内部的压力增加至耐压试验压力为止的高压罐使内部的压力增加至比耐压试验压力低的检查压力为止时产生AE波，则利用AE传感器检测AE波并从其输出波形提取多个AE波形，能够基于提取出的AE波形容易地判定高压罐的劣化的有无。其结果是，能够容易地知晓是否应该更换高压罐。
在上述加压检查方法中，优选使用以将提取出的多个上述AE波形分类为源自在上述高压罐即将被破坏之前增加的大裂缝的第1波形和源自比上述大裂缝小的微裂缝的第2波形的方式进行了机器学习的分类器来将提取出的上述多个AE波形分类为上述第1波形和上述第2波形，基于上述分类出的上述第1波形的数量来判定上述高压罐的劣化的有无。若这样构成，则由于能够基于源自在高压罐即将被破坏之前增加的大裂缝的第1波形的数量来判定高压罐是否劣化，所以能够更准确地判定高压罐的劣化的有无。
该情况下，优选对提取出的上述AE波形进行小波变换来生成图像，使用以将与上述多个AE波形对应的多个上述图像分类为与上述第1波形对应的第1图像和与上述第2波形对应的第2图像的方式进行了机器学习的上述分类器来将上述多个图像分类为上述第1图像和上述第2图像，基于分类出的上述第1图像的数量判定上述高压罐的劣化的有无。这样，通过对提取出的AE波形进行小波变换来生成表示频率成分的时间变化的图像(小波波谱)。而且，由于通过将所生成的多个图像利用分类器来分类，能够容易地分类为第1图像与第2图像，所以能够容易地判定高压罐是否劣化。
在上述加压检查方法中，优选若上述AE波形的累积数量成为阈值以上，则判定为上述高压罐劣化。在对高压罐进行了加压的情况下，由于在劣化的高压罐中在纤维强化树脂层产生的裂缝的数量增加，所以从AE传感器的输出波形提取的AE波形也增加。若该AE波形的累积数量成为某个值(阈值)以上，则高压罐劣化的担忧变高。因此，能够使用AE波形的累积数量来更准确地判定高压罐的劣化的有无。
本发明所涉及的加压检查装置是高压罐的加压检查装置，该高压罐包括衬里和覆盖上述衬里的外表面的纤维强化树脂层，并且在以耐压试验压力进行了耐压试验之后，通过重复进行气体向内部的填充以及释放而被使用，上述加压检查装置包括运算装置，该运算装置具有：提取部，从AE传感器的输出波形提取多个AE波形，该AE传感器对因填充气体来使上述高压罐的内部的压力增加至比上述耐压试验压力低的检查压力为止而在上述高压罐产生了裂缝时所产生的AE波进行检测；和判定部，基于上述提取部提取出的上述AE波形来判定上述高压罐的劣化的有无。
根据本发明的加压检查装置，从对因使上述高压罐的内部的压力增加至比耐压试验时的上述耐压试验压力低的检查压力为止而在上述高压罐产生的AE波进行检测的AE传感器的输出波形提取多个AE波形，基于上述提取出的AE波形来判定上述高压罐的劣化的有无。若进行使高压罐的内部的压力增加的耐压试验，则在耐压试验时会在纤维强化树脂层产生裂缝，产生因裂缝引起的AE波。然后，即便使高压罐的内部的压力增加至比耐压试验压力低的检查压力为止，通常在纤维强化树脂层也几乎不产生裂缝，AE波也几乎不产生。因此，在本发明的加压检查装置中，若在对于曾经使内部的压力增加至耐压试验压力为止的高压罐使内部的压力增加至比耐压试验压力低的检查压力时产生AE波，则能够利用AE传感器检测AE波并从该输出波形提取多个AE波形，基于提取出的AE波形来容易地判定高压罐的劣化的有无。其结果是，能够容易地知晓是否应该更换高压罐。
在上述加压检查装置中，优选上述运算装置包括以将上述提取部提取出的多个上述AE波形分类为源自在上述高压罐即将被破坏之前增加的大裂缝的第1波形和源自比上述大裂缝小的微裂缝的第2波形的方式进行了机器学习的分类器，上述判定部基于上述分类器分类出的上述第1波形的数量来判定上述高压罐的劣化的有无。由于若这样构成，则能够基于源自在高压罐即将被破坏之前增加的大裂缝的第1波形的数量来判定高压罐是否劣化，所以能够更准确地判定高压罐的劣化的有无。
该情况下，优选上述运算装置包括变换部，该变换部对上述提取部提取出的上述AE波形进行小波变换来生成图像，上述分类器以将与上述多个AE波形对应的多个上述图像分类为与上述第1波形对应的第1图像和与上述第2波形对应的第2图像的方式进行了机器学习，上述判定部基于上述分类器分类出的上述第1图像的数量来判定上述高压罐的劣化的有无。这样，通过对提取出的AE波形进行小波变换来生成表示频率成分的时间变化的图像(小波波谱)。而且，由于通过将所生成的多个图像利用分类器分类，能够容易地分类第1图像与第2图像，所以能够容易地判定高压罐是否劣化。
在上述加压检查装置中，优选若上述AE波形的累积数量成为阈值以上，则上述判定部判定为上述高压罐劣化。在对高压罐进行了加压的情况下，由于在劣化的高压罐中在纤维强化树脂层产生的裂缝的数量增加，所以从AE传感器的输出波形提取的AE波形也增加。若该AE波形的累积数量成为某个值(阈值)以上，则高压罐劣化的担忧变高。因此，能够使用AE波形的累积数量来更准确地判定高压罐的劣化的有无。
根据本发明，可提供能够更准确地判定高压罐的劣化的有无的加压检查方法以及加压检查装置。
附图说明
图1是表示具备本发明的第1实施方式所涉及的加压检查装置的检查系统的整体结构的简图。
图2是表示本发明的第1实施方式所涉及的加压检查装置的控制部的结构的框图。
图3是表示图1的高压罐的构造的剖视图。
图4是表示填充气体而对高压罐进行了加压时的AE传感器的输出波形的图。
图5是表示对高压罐进行了加压时的AE波形的累积数量的图。
图6是表示本发明的第1实施方式所涉及的加压检查方法的流程的图。
图7是表示本发明的第2实施方式所涉及的加压检查装置的控制部的结构的框图。
图8是表示在使本发明的第2实施方式所涉及的加压检查装置的分类器进行机器学习时所使用的教导数据的一个例子的图。
图9是示意性地表示对高压罐进行了加压时的微裂缝以及大裂缝的产生状况的图。
图10是表示源自对高压罐进行了加压时的大裂缝的AE波形的累积数量的图。
图11是表示本发明的第2实施方式所涉及的加压检查方法的流程的图。
图12是表示对高压罐进行了加压时的、大裂缝的产生数量相对于微裂缝以及大裂缝的产生数量的比例的图。
附图标记说明：
3：AE传感器；20：加压检查装置；21：控制部；50：高压罐；51：衬里；52：纤维强化树脂层；121：提取部；123：分类器；125：判定部。
具体实施方式
(第1实施方式)
以下，参照附图对具备本发明的第1实施方式所涉及的加压检查装置20的检查系统1进行说明。图1是表示具备本发明的第1实施方式所涉及的加压检查装置20的检查系统1的整体结构的简图。
如图1所示，检查系统1是对高压罐50进行检查的系统。高压罐50例如是搭载于燃料电池车辆的被填充高压的氢气的罐。此外，作为能够填充至高压罐50的气体，并不限定于氢气。高压罐50在制造后(出厂前)被进行耐压试验，若该耐压试验合格，则搭载于车辆。检查系统1用于在车检时等对高压罐50进行检查，对车载的状态的高压罐50或者暂时从车辆取下的状态的高压罐50进行检查。
检查系统1具备：泵2，对高压罐50的内部进行加压；1个以上AE传感器3，被安装于高压罐50的外表面；压力传感器4，检测高压罐50的内压；以及加压检查装置20，控制泵2的驱动并且判定高压罐50的劣化的有无。其中，检查系统1被配置于由厚的混凝土墙等构成的检查室内。
泵2向高压罐50的内部填充气体(这里为氮气)来对高压罐50的内部进行加压。泵2将收纳于氮气罐(未图示)的氮气供给至高压罐50。此外，对高压罐50供给的气体并不限定于氮气，例如也可以使用氦气、空气或者氦气与氮气的混合气体等。
另外，在泵2连接有供向高压罐50供给的气体通过的由金属等构成的供给管6。在供给管6设置有能够使流路开闭的阀7。另外，在高压罐50连接有用于将高压罐50的内部的气体向检查室的外部排出的由金属等构成的排出管8。在排出管8设置有能够使流路开闭的阀9。
AE传感器3对伴随着高压罐50的后述的维强化树脂层52的裂缝的发生而产生的AE波进行检测，将检测结果作为输出波形输出至加压检查装置20。AE传感器3只要能够检测在高压罐50产生的AE波即可，不特别限定，例如能够使用压电传感器等。
另外，AE传感器3被固定于纤维强化树脂层52的外表面的规定位置。AE传感器3的数量以及固定位置并不特别限定，这里被固定于高压罐50的轴向(长度方向)的两端部以及中央部共计3处。由此，在高压罐50的任一位置产生AE波，均能够利用AE传感器3检测该AE波。此外，由于即便在1个AE波被2个以上AE传感器3检测到的情况下，也能够使用公知的技术，根据其波形判别为是同一AE波，所以不会重复计数AE的发生数。
在本实施方式中，由于向高压罐50的内部填充气体(这里为氮气)，所以在高压罐50产生了AE时发生的AE波(振动)在纤维强化树脂层52传播而被AE传感器3检测。
压力传感器4构成为能够检测高压罐50的内压。压力传感器4可以设置于高压罐50的内部，也可以设置于将泵2与高压罐50连接的供给管6。压力传感器4将检测结果输出至加压检查装置20。
加压检查装置20是在使高压罐50的内部增加至规定压力为止时对高压罐50是否发生异常进行检查的装置。如图2所示，加压检查装置20具有控制泵2等的控制部21、由显示面板等构成的显示部22、以及供操作者操作的由按钮等构成的操作部23。显示部22例如构成为能够显示高压罐50的内压、加压时间、AE传感器3的输出波形、泵2的动作状况、阀7以及9的动作状况、后述的提取部121、计数部124以及判定部125的输出等。
这里，加压检查装置20能够控制泵2的驱动以及停止，特别能够基于AE传感器3的输出来停止泵2。另外，加压检查装置20控制阀7以及9的开闭动作。此外，关于加压检查装置20的详细构造将后述。
如图3所示，高压罐50是两端带圆度为穹顶状的大致圆筒形状的高压气体储藏容器。高压罐50具备：具有阻气性的衬里51、和覆盖衬里51的外表面的由纤维强化树脂构成的纤维强化树脂层52。
衬里51是形成供高压的氢气填充的收纳空间的树脂制或者金属制的部件。在衬里51的长度方向(轴向)的两端形成有开口部，并分别设置有嘴部件54以及端凸缘(end boss)56。嘴部件54以及端凸缘56是将铝或者铝合金等金属材料加工为规定形状的部件。在嘴部件54连接有用于对于收纳空间填充以及排出氢气的供给管6以及排出管8。
纤维强化树脂层52覆盖衬里51的外表面，并且具有加强衬里51来使高压罐50的刚度、耐压性等机械强度提高的功能。纤维强化树脂层52由热固性树脂以及强化纤维构成。作为热固性树脂，优选使用酚醛树脂、三聚氰胺树脂、尿素树脂以及环氧树脂等热固性树脂，特别从机械强度等观点考虑，优选使用环氧树脂。作为强化纤维，能够使用玻璃纤维、芳族聚酰胺纤维、硼纤维以及碳纤维等，特别从轻型、机械强度等观点考虑，优选使用碳纤维。
接下来，对加压检查装置20的详细构造进行说明。
如图2所示，加压检查装置20的控制部21包括CPU和由ROM以及RAM构成的存储部。CPU执行存储于存储部的动作程序。
另外，控制部21作为软件而包括提取部121、计数部124、判定部125、加压执行部126以及阀开闭部127。其中，在本实施方式中，由提取部121、计数部124以及判定部125构成本发明的“运算装置”。
对提取部121输入AE传感器3的输出波形。提取部121从AE传感器3的输出波形提取多个AE波形。具体而言，AE传感器3的输出波形例如是图4所示那样的连结大量波形所得那样的波形。在图4所示的波形中，区域A表示了当在高压罐50产生了AE时在纤维强化树脂层52中传播的振动。
若在高压罐50产生AE且振幅成为规定的振幅(L)以上，则提取部121提取包括该时机的一定期间内的一块振动(区域A)作为1个AE波形。阈值是为了除去噪声而设定的。若在振幅成为规定的振幅以上之后经过规定时间，则振动变小，振幅变得小于规定的振幅。在提取出AE波形之后，如果在经过一定时间后振幅再次成为规定的振幅以上，则提取部121提取下一AE波形。这样，提取部121从AE传感器3的输出波形依次提取多个AE波形并输出至计数部124。
此外，存在因多个AE引起的AE波形连结而作为1个大(时间轴上长)的AE波形被输出的情况，但由于这样的AE波形不足全部的AE波形中的百分之几，所以几乎不影响AE波形的计数、即高压罐50的检查结果。
计数部124分别计数提取部121提取出的AE波形的数量，并且输出至判定部125。
判定部125基于AE波形的数量来判定高压罐50的劣化的有无。在本实施方式中，判定部125对AE波形的累积数量是否为第1阈值以上进行判断。其中，第1阈值是本发明的“阈值”的一个例子。关于第1阈值的决定方法将后述。
在AE波形的累积数量为第1阈值以上的情况下，判定部125判断为高压罐50劣化，将该高压罐50判定为不合格。此时，判定部125将用于停止高压罐50的加压的停止信号输出至加压执行部126。另外，此时判定部125将用于关闭阀7并且打开阀9的阀驱动信号输出至阀开闭部127。
此外，在AE波形的累积数量小于第1阈值的情况下，判定部125不输出上述停止信号以及上述阀驱动信号。因此，继续向高压罐50的加压、即高压罐50的检查。
另外，判定部125根据来自压力传感器4的压力信号来检测高压罐50的内压。若高压罐50的内压成为检查压力的上限值，则判定部125判断为高压罐50未劣化，将该高压罐50判定为合格。此时，判定部125将上述停止信号以及上述阀驱动信号分别输出至加压执行部126以及阀开闭部127。
加压执行部126若被从判定部125输入停止信号，则停止泵2的驱动。
阀开闭部127若被从判定部125输入阀驱动信号，则关闭阀7并且打开阀9。
接下来，对上述第1阈值的决定方法进行说明。
如图5的实线L1所示，若使未加压(耐压试验前)的高压罐50的内压增加至高压罐50受到破坏为止，则高压罐50中的AE产生数量(AE波形的数量)也增加。AE波形的数量伴随着高压罐50的内压的增加而逐渐增加，在高压罐50即将被破坏之前急剧增加。
这里，即便对于耐压试验后的高压罐50使高压罐50的内部的压力增加至比耐压试验的压力的上限值(耐压试验压力)低的压力为止，通常在纤维强化树脂层也几乎不产生裂缝，AE波也几乎不产生。因此，在使高压罐50的内部的压力增加至比耐压试验时低的压力为止的情况下，AE波形的累积数量如图5的虚线L2所示，不会多于图5的实线L1。另一方面，在使高压罐50的内部的压力增加至比耐压试验时低的压力为止的情况下，若AE波形的累积数量如图5的双点划线L3所示多于图5的实线L1(耐压试验时)，则由于高压罐50发生了异常，所以能够容易地判定高压罐50的劣化的有无。成为该判定基准的第1阈值可以如图5的基准线L4所示那样为恒定值，也可以如基准线L5所示那样为比耐压试验时的累积数量(图5的实线L1)稍大的值。对于多个高压罐50测量直至受到破坏为止的AE波形的累积数量(图5的实线L1)，在还考虑了偏差的基础上设定上述第1阈值。
接下来，对使用了加压检查装置20的高压罐50的加压检查方法进行说明。该加压检查方法是对通过重复进行气体向内部的填充以及释放而被使用的高压罐50的加压检查方法，例如在车辆的车检时等进行。在该加压检查方法中，高压罐50的内部的压力被加压至常用范围的上限值(例如70MPa)或者比常用范围的上限值稍高的检查压力(例如80MPa)为止，不被加压至耐压试验的上限值(耐压试验压力)。
如图6所示，在工序S1中，通过作业者操作加压检查装置20的操作部23，由此利用加压检查装置20增加高压罐50的内部的压力。此时，阀7被打开，阀9被关闭。其中，高压罐50的内压以大致恒定的速度增加。
在工序S2中，若伴随着高压罐50的内压的增加而在纤维强化树脂层52产生裂缝，则AE传感器3将包括AE波形的波形输出至提取部121。提取部121从AE传感器3的输出波形依次提取AE波形，并输出至计数部124。
在工序S5中，计数部124对从提取部121依次输入的AE波形的数量进行计数(对N加1)。另外，计数部124将计数出的AE波形的数量输出至判定部125。
在工序S6中，判定部125对AE波形的累积数量是否为第1阈值以上进行判断。
在AE波形的累积数量为第1阈值以上的情况下、即在成为高压罐50劣化的状态的情况下，判定部125将用于停止高压罐50的加压的停止信号输出至加压执行部126，并且将阀驱动信号输出至阀开闭部127。然后，进入至工序S7。
在工序S7中，加压执行部126使泵2停止。由此，向高压罐50的加压停止。另外，阀开闭部127关闭阀7并且打开阀9。由此，气体向高压罐50的供给停止，并且高压罐50内的气体经由排出管8被向室外排出。这些的结果是高压罐50的内压降低。
然后，在工序S8中，显示部22进行高压罐50检查不合格这一内容的显示(报告)。
另一方面，在工序S6中，当AE波形的累积数量小于第1阈值的情况下、即在未成为高压罐50劣化的状态的情况下，进入至工序S9。
在工序S9中，判定部125基于压力传感器4的输出来对高压罐50的内压是否为检查压力的上限值以上进行判断。在高压罐50的内压小于检查压力的上限值的情况下，返回至工序S2。另一方面，在高压罐50的内压为检查压力的上限值以上的情况下，判定部125将停止信号以及阀驱动信号分别输出至加压执行部126以及阀开闭部127，进入至工序S10。
在工序S10中，加压执行部126使泵2停止。由此，向高压罐50的加压停止。另外，阀开闭部127关闭阀7并且打开阀9。由此，气体向高压罐50的供给停止，并且高压罐50内的气体经由排出管8被向室外排出。这些的结果是高压罐50的内压降低。
然后，在工序S11中，显示部22进行高压罐50检查合格这一内容的显示(报告)。
然后，高压罐50的加压检查结束。
在本实施方式中，如上述那样，通过使高压罐50的内部的压力增加至比耐压试验时的耐压试验压力低的检查压力为止，由此从对在高压罐50产生的AE波进行检测的AE传感器3的输出波形提取多个AE波形，基于提取出的AE波形来判定高压罐50的劣化的有无。若进行使高压罐50的内部的压力增加的耐压试验，则在耐压试验时会在纤维强化树脂层52产生裂缝，产生因裂缝引起的AE波。然后，即便使高压罐50的内部的压力增加至比耐压试验压力低的检查压力为止，通常在纤维强化树脂层52也几乎不产生裂缝，AE波也几乎不产生。因此，在本实施方式的加压检查方法中，若在对于曾经使内部的压力增加至耐压试验压力为止的高压罐50使内部的压力增加至比耐压试验压力低的检查压力为止时产生AE波，则利用AE传感器3检测AE波并从其输出波形提取多个AE波形，基于提取出的AE波形能够容易地判定高压罐50的劣化的有无。其结果是，能够容易地知晓是否应该更换高压罐50。
另外，如上述那样，若AE波形的累积数量成为第1阈值以上，则判定为高压罐50劣化。在对高压罐50进行了加压的情况下，由于在劣化的高压罐50中，在纤维强化树脂层52产生的裂缝的数量增加，所以从AE传感器3的输出波形提取的AE波形也增加。若该AE波形的累积数量成为某个值(第1阈值)以上，则高压罐50劣化的担忧变高。因此，能够使用AE波形的累积数量来更准确地判定高压罐50的劣化的有无。
(第2实施方式)
在该第2实施方式中，与上述第1实施方式不同，对将由提取部121提取出的多个AE波形分类为源自大裂缝的第1波形和源自比大裂缝小的微裂缝的第2波形的情况进行说明。
在本实施方式中，如图7所示，加压检查装置20的控制部21除了包括提取部121、计数部124、判定部125、加压执行部126以及阀开闭部127之外，还包括变换部122以及分类器123作为软件。其中，在本实施方式中，由提取部121、计数部124、判定部125、变换部122以及分类器123构成了本发明的“运算装置”。
提取部121从AE传感器3的输出波形依次提取多个AE波形，并输出至变换部122。
此外，若因多个AE引起的AE波形连结而作为1个大(时间轴上长)的AE波形被输出，则即便将该波形利用后述的分类器123分类，也无法高精度地分类。因此，当在振幅成为规定的振幅以上之后即使经过一定时间振幅也不小于规定的振幅的情况下，该AE波形不被分类器123分类。
提取部121提取出的各AE波形是源自在高压罐50即将受到破坏之前增加的大裂缝的产生的第1波形或者源自比大裂缝小的微裂缝的产生的第2波形。虽然能够如上述第1实施方式那样不将AE波形分类为第1波形以及第2波形而使用AE波形的数量来判断高压罐50的劣化状态，但在本实施方式中，通过使用AE波形中的源自大裂缝的产生的第1波形的数量，能够更高精度地判断高压罐50的劣化状态。
另外，由于在将AE波形分类为第1波形或者第2波形的情况下，通过在将AE波形频率解析之后进行分类，能够高精度地分类为第1波形与第2波形，所以在本实施方式中，在将提取后的AE波形利用变换部122进行了频率解析之后，分类为第1图像(第1波形)或者第2图像(第2波形)。
这里，大裂缝是在高压罐即将破坏之前增加的裂缝，因大裂缝增加而导致高压罐成为劣化的状态，不久被破坏。微裂缝的长度比大裂缝的长度短。大裂缝通过多个微裂缝连结而形成。由于微裂缝是从无裂缝的状态产生的裂缝，另一方面，大裂缝是通过多个微裂缝连结而形成的裂缝、即两者的形成过程不同，所以可认为伴随着两者的产生而产生的AE波也产生差异。其中，大裂缝因多个微裂缝连结而大多长度为0.1mm以上。另外，在取得后述的教导数据时，将不足0.1mm作为微裂缝，将0.1mm以上作为大裂缝。
变换部122对于从提取部121输入的AE波形依次进行时间频率解析。在本实施方式中，变换部122对AE波形进行小波变换来生成图8所示那样的图像(小波波谱：scalogram)。这里，图8所示的图像(小波波谱)的横轴表示时间，纵轴表示频率，颜色(浓度)表示强度。其中，小波变换是使用了小波函数作为基底函数的频率解析。在小波变换中，与傅立叶变换不同，能够保留时间信息不变地计算频率特性。小波变换由以下的式(1)定义。
在式(1)中，a为比例参数，b为移位参数，Ψ(t)为母小波。由于小波变换本身是公知的手法，所以省略其详细的说明。
分类器123使用支持向量机作为机器学习算法，预先机器学习为将变换部122的输出(图像)分类为与源自在高压罐50即将被破坏紧之增加的大裂缝的第1波形对应的第1图像和与源自微裂缝的第2波形对应的第2图像。另外，分类器123将分类出的第1图像以及第2图像输出至计数部124。关于分类器123的机器学习方法将后述。
计数部124分别计数第1图像以及第2图像的数量并且输出至判定部125。此外，也可以根据需要，使计数部124还能够计数由提取部121提取出的AE波形的数量。
判定部125基于第1图像的数量(换言之，大裂缝的产生数量)来判定高压罐50的劣化的有无。在本实施方式中，判定部125对第1图像的累积数量是否为规定的阈值以上进行判断。关于规定的阈值的决定方法将后述。
在第1图像的累积数量为规定的阈值以上的情况下，判定部125判断为高压罐50劣化，将该高压罐50判定为不合格。此时，判定部125与上述第1实施方式同样，将停止信号输出至加压执行部126，并且将阀驱动信号输出至阀开闭部127。
第2实施方式的检查系统1以及加压检查装置20的其他结构与上述第1实施方式同样。
接下来，对使分类器123进行机器学习的方法进行说明。
在本实施方式中，如图8所示，使用将各图像(小波波谱)与裂缝的种类(大裂缝、微裂缝)建立了对应的教导数据来使分类器123进行机器学习。这里，由于无法通过目视观察等来捕捉裂缝产生的瞬间，所以需要确认为第1图像与大裂缝对应、第2图像与微裂缝对应。
鉴于此，首先对取得进行机器学习时的教导数据的方法进行说明。图9是示意性地表示对未加压(耐压试验前)的高压罐进行了加压时的微裂缝以及大裂缝的产生状况的图。在图9中，示出了高压罐的内压每增加规定压力便产生的裂缝的数量。如图9所示，若使高压罐50的内部的压力增加，则在纤维强化树脂层52产生微裂缝、大裂缝。在高压罐50的内压比较低的范围(例如几十MPa)中，产生微裂缝，而几乎不产生大裂缝。若使高压罐50的内压增加，则大裂缝的产生数量增加，然后，高压罐50被破坏。
鉴于此，使学习用的高压罐50的内压增加至第1压力(例如几十MPa)为止，对此时获得的多个AE波形进行小波变换来生成图像。将生成的多张(例如几十张以上)图像分类为2种。这里，分类为强度(颜色的浓度)差在图像内大的图像(以下，称为第1图像)和强度(颜色的浓度)差在图像内小的图像(以下，称为第2图像)。若这样实际进行分类，则第2图像的数量多于第1图像的数量，第2图像所占的比例为95％以上。
另外，在使高压罐50的内压增加至第1压力为止之后，停止向高压罐50的加压，观察高压罐50的纤维强化树脂层52的剖面。若实际观察剖面，则在纤维强化树脂层52形成有微裂缝以及大裂缝。微裂缝的数量相对于裂缝总数(微裂缝以及大裂缝的合计)为95％以上。因此，能够推测为第1图像与大裂缝的产生对应、第2图像与微裂缝对应。
并且，使其他学习用的高压罐50的内压增加至第2压力(例如一百几十MPa)为止，与上述同样地生成图像，将生成的多张(例如几十张以上)图像分类为2种。若这样实际进行分类，则第1图像所占的比例比使高压罐50的内压增加至第1压力为止时增加。此外，从AE传感器3的输出波形提取的AE波形的数量(即，高压罐50中的AE产生数量)也比使高压罐50的内压增加至第1压力为止时增加。
另外，与增加至第1压力为止时同样地观察纤维强化树脂层52的剖面。若实际观察剖面，则大裂缝的数量比增加至第1压力为止时增加。
另外，进一步使其他学习用的高压罐50的内压增加至高压罐50被破坏为止。而且，根据即将被破坏之前的来自AE传感器3的输出波形来与上述同样地生成图像，将生成的多张(例如几十张以上)图像分类为2种。若这样实际进行分类，则第1图像所占的比例比使高压罐50的内压增加至第2压力为止时进一步增加。此外，从AE传感器3的输出波形提取的AE波形的数量(即，高压罐50中的AE产生数量)也比使高压罐50的内压增加至第2压力时进一步增加。
另外，与增加至第2压力为止时同样地观察纤维强化树脂层52的剖面。若实际观察剖面，则大裂缝的数量比增加至第2压力时进一步增加。
综上所述，可以说能够确认为第1图像与大裂缝对应、第2图像与微裂缝对应。而且，如图8所示，将使各图像与第1图像(大裂缝)以及第2图像(微裂缝)对应了的数据作为教导数据。
接下来，使用教导数据使分类器123进行机器学习。具体而言，使用300个教导数据中的250个作为训练数据，以将图像分类为源自大裂缝的第1图像和源自微裂缝的第2图像的方式使分类器123机器学习。而且，将300个教导数据中的剩余的50个作为评价数据使用，若使图像分类为第1图像和第2图像，则分类器123的正解率为70％以上，判定为分类的精度十分高。如以上那样使分类器123进行机器学习。
接下来，对上述规定的阈值的决定方法进行说明。其中，规定的阈值的决定方法与上述第1实施方式中的第1阈值的决定方法同样。
具体而言，若如图10的实线L11所示使未加压(耐压试验前)的高压罐50的内压增加至高压罐50被破坏为止，则高压罐50中的AE产生数量(AE波形的数量)也增加。特别是，源自大裂缝的AE波形的数量伴随着高压罐50的内压的增加而逐渐增加，在高压罐50即将被破坏之前急剧增加。
这里，由于如上所述，即便对于耐压试验后的高压罐50使高压罐50的内部的压力增加至比耐压试验的压力的上限值(耐压试验压力)低的压力为止，通常在纤维强化树脂层也几乎不产生大裂缝，所以源自大裂缝的AE波形的累积数量如图10的虚线L12所示，不会多于图10的实线L11。另一方面，在使高压罐50的内部的压力增加至比耐压试验时低的压力为止的情况下，若源自大裂缝的AE波形的累积数量如图10的双点划线L13所示那样多于图10的实线L11(耐压试验时)，则由于高压罐50产生了异常，所以能够容易地判定高压罐50的劣化的有无。成为该判定基准的规定的阈值可以如图10的基准线L14所示为恒定值，也可以如基准线L15所示那样为稍大于耐压试验时的累积数量(图10的实线L11)的值。对于多个高压罐50测量直至被破坏为止的AE波形的累积数量(图10的实线L11)，在还考虑了偏差的基础上设定上述规定的阈值。
此外，在测量源自大裂缝的AE波形的累积数量的情况下，可以对于由提取部121提取出的全部的AE波形利用变换部122变换为图像，并通过分类器123分类为第1图像以及第2图像。然而，由于高压罐50的内压每增加5MPa，便提取几万个AE波形，所以对于全部的AE波形进行变换以及分类并不容易。鉴于此，可以从由提取部121提取出的AE波形选择规定量(例如100个)，对于规定量(例如100个)的AE波形进行变换以及分类，计算第1图像以及第2图像的比例，根据第1图像的比例和由提取部121提取出的AE波形的总数来计算源自大裂缝的AE波形的累积数量。
接下来，参照图11对使用了本实施方式的加压检查装置20的高压罐50的加压检查方法进行说明。
工序S1以及S2与上述第1实施方式同样。
在工序S3中，变换部122对从提取部121输入的AE波形进行小波变换来依次生成图像(小波波谱)。另外，变换部122将所生成的图像输出至分类器123。
在工序S4中，分类器123将变换部122的输出(图像)依次分类为与第1波形对应的第1图像和与第2波形对应的第2图像。另外，分类器123将分类出的第1图像以及第2图像输出至计数部124。
在工序S5中，计数部124对从分类器123依次输入的第1图像或者第2图像的数量进行计数(对N加1)。另外，计数部124将计数出的第1图像的数量以及第2图像的数量输出至判定部125。
在工序S6中，判定部125对第1图像的累积数量是否为规定的阈值以上进行判断。
在第1图像的累积数量为规定的阈值以上的情况下、即在成为高压罐50劣化的状态的情况下，判定部125将用于停止高压罐50的加压的停止信号输出至加压执行部126，并且将阀驱动信号输出至阀开闭部127。然后，进入至工序S7。工序S7以及S8与上述第1实施方式同样。
另一方面，在工序S6中，当第1图像的累积数量小于规定的阈值的情况下、即在未成为高压罐50劣化的状态的情况下，进入至工序S9。工序S9～S11与上述第1实施方式同样。
然后，高压罐50的加压检查结束。
本实施方式的其他加压检查方法与上述第1实施方式同样。
在本实施方式中，如上述那样，使用以将提取出的多个AE波形分类为源自在高压罐50即将被破坏之前增加的大裂缝的第1波形和源自比大裂缝小的微裂缝的第2波形的方式机器学习了的分类器123将提取出的多个AE波形分类为第1波形与第2波形，基于分类出的第1波形的数量来判定高压罐50的劣化的有无。由此，由于能够基于源自在高压罐50即将被破坏之前增加的大裂缝的第1波形的数量来对高压罐50是否处于劣化的状态进行判定，所以能够更准确地判定高压罐50的劣化的有无。
另外，如上述那样，通过对提取出的AE波形进行小波变换来生成表示频率成分的时间变化的图像(小波波谱)。而且，由于将所生成的多个图像利用分类器123分类，能够容易地分类为第1图像与第2图像，所以能够容易地判定高压罐50是否劣化。
本实施方式的其他效果与上述第1实施方式同样。
此外，本次公开的实施方式在全部的点上应该认为是例示，而并非限制性的描述。本发明的范围并不由上述的实施方式的说明表示，而由技术方案表示，还包括与技术方案等同的含义以及范围内的全部变更。
例如，在上述实施方式中，表示了一边对高压罐进行加压、一边从AE传感器的输出波形提取多个AE波形来判定高压罐的劣化的有无的例子，但本发明并不局限于此，也可以分别进行高压罐的加压和判定。具体而言，可以一边将高压罐加压至检查压力的上限值为止、一边利用AE传感器检测AE波，并存储AE传感器的输出波形，对高压罐进行减压。然后，从所存储的AE传感器的输出波形提取多个AE波形，判定高压罐的劣化的有无。
另外，在上述第1实施方式中，表示了在AE波形的累积数量变为第1阈值以上的情况下判定为高压罐是劣化状态的例子，但本发明并不局限于此。例如，在高压罐劣化了的状态下，由于相对于高压罐的压力增加量的AE波形的增加率(即，图5的实线L1的斜率)变大，所以在相对于高压罐的压力增加量的AE波形的增加率变为第2阈值以上的情况下，可以判定为高压罐是劣化状态。这也可以说成上述第2实施方式中的源自大裂缝的AE波形的增加率(即，图10的实线L11的倾斜)中。另外，如图12所示，若高压罐的劣化加剧，则由于大裂缝的产生数量相对于微裂缝以及大裂缝的产生数量的比例急剧增加，所以在第1波形相对于第1波形以及第2波形的合计的比例为第3阈值以上的情况下，可以判定为高压罐是劣化状态。由于在任何情况下均能够判断高压罐是否劣化，所以能够可靠地防止高压罐的破坏。另外，也可以同时采用AE波形的累积数量、第1波形的累积数量、相对于压力增加量的第1波形的增加率、以及第1波形的比例中的2个以上，在任一个变为阈值以上的情况下，判定为高压罐劣化。
另外，在上述第2实施方式中，说明了对AE波形进行小波变换的例子，但本发明并不局限于此，例如也可以使用高速傅立叶变换、短时傅立叶变换以及维格纳分布等手法来变换AE波形。
另外，在上述第2实施方式中，在将多个AE波形分类为第1波形和第2波形的情况下，展示了对AE波形进行小波变换来生成图像(小波波谱)并将该图像分类为第1图像与第2图像的例子，但本发明并不局限于此，还能够不对AE波形进行小波变换地分类为第1波形与第2波形。这基于以下的理由。在上述第2实施方式中，由于向高压罐的内部填充气体，所以在高压罐产生了AE时产生的AE波(振动)在纤维强化树脂层中传播并被AE传感器检测。即，由于AE波(振动)不会如在高压罐的内部填充液体的情况那样在纤维强化树脂层以及液体两方中传播，所以对于AE波而言，不会在液体中传播时在液体与衬里的界面发生反射、或在纤维强化树脂层中传播的波与在液体传播的波重叠。因此，也能够不对AE波形进行小波变换地分类为第1波形与第2波形。
另外，在上述第1实施方式中，对基于AE波形的数量来判定高压罐的劣化的有无的例子进行了展示，但本发明并不局限于此，例如也可以构成为在提取出特别大的振幅(某个值以上的振幅)的AE波形的情况下，无论AE波形的数量如何，均判定为高压罐劣化。
另外，在上述实施方式中，对使用支持向量机作为分类器的机器学习算法的例子进行了说明，但本发明并不局限于此。例如，也可以使用k－means法、VAE(VariationalAuto Encoder)、CNN(Convolutional Neural Network)、GAN(Generative AdversarialNetwork)、贝叶斯滤波或者孤立森林(Isolation Forest)等其他机器学习算法来分类。

Claims (6)

1.一种加压检查方法，是高压罐的加压检查方法，该高压罐包括衬里和覆盖所述衬里的外表面的纤维强化树脂层，并且在以耐压试验压力进行了耐压试验之后，通过重复进行气体向内部的填充以及释放而被使用，
所述加压检查方法的特征在于，
从对填充气体来使所述高压罐的内部的压力增加至比所述耐压试验压力低的检查压力为止而在所述高压罐产生了裂缝时所产生的AE波进行检测的AE传感器的输出波形提取多个AE波形，
基于提取出的所述AE波形来判定所述高压罐的劣化的有无，
使用以将提取出的多个所述AE波形分类为第1波形和第2波形的方式进行了机器学习的分类器将提取出的所述多个AE波形分类为所述第1波形和所述第2波形，所述第1波形源自在所述高压罐即将被破坏之前增加的大裂缝，所述第2波形源自比所述大裂缝小的微裂缝，
基于所述分类出的所述第1波形的数量来判定所述高压罐的劣化的有无，
将长度不足0.1mm的裂缝作为所述微裂缝，将长度为0.1mm以上的裂缝作为所述大裂缝。
2.根据权利要求1所述的加压检查方法，其特征在于，
对提取出的所述AE波形进行小波变换来生成图像，
使用以将与所述多个AE波形对应的多个所述图像分类为与所述第1波形对应的第1图像和与所述第2波形对应的第2图像的方式进行了机器学习的所述分类器来将所述多个图像分类为所述第1图像和所述第2图像，
基于分类出的所述第1图像的数量来判定所述高压罐的劣化的有无。
3.根据权利要求1所述的加压检查方法，其特征在于，
若所述AE波形的所述第1波形的累积数量成为阈值以上，则判定为所述高压罐劣化。
4.一种加压检查装置，是高压罐的加压检查装置，该高压罐包括衬里和覆盖所述衬里的外表面的纤维强化树脂层，并且在以耐压试验压力进行了耐压试验之后，通过重复进行气体向内部的填充以及释放而被使用，
所述加压检查装置的特征在于，包括运算装置，该运算装置具有：
提取部，从对因填充气体来使所述高压罐的内部的压力增加至比所述耐压试验压力低的检查压力为止而在所述高压罐产生了裂缝时所产生的AE波进行检测的AE传感器的输出波形提取多个AE波形；和
判定部，基于所述提取部提取出的所述AE波形来判定所述高压罐的劣化的有无，
所述运算装置包括以将所述提取部提取出的多个所述AE波形分类为第1波形和第2波形的方式进行了机器学习的分类器，所述第1波形源自在所述高压罐即将被破坏之前增加的大裂缝，所述第2波形源自比所述大裂缝小的微裂缝，
所述判定部基于所述分类器分类出的所述第1波形的数量来判定所述高压罐的劣化的有无，
将长度不足0.1mm的裂缝作为所述微裂缝，将长度为0.1mm以上的裂缝作为所述大裂缝。
5.根据权利要求4所述的加压检查装置，其特征在于，
所述运算装置包括变换部，该变换部对所述提取部提取出的所述AE波形进行小波变换来生成图像，
所述分类器以将与所述多个AE波形对应的多个所述图像分类为与所述第1波形对应的第1图像和与所述第2波形对应的第2图像的方式进行了机器学习，
所述判定部基于所述分类器分类出的所述第1图像的数量来判定所述高压罐的劣化的有无。
6.根据权利要求4所述的加压检查装置，其特征在于，
若所述AE波形的所述第1波形的累积数量为阈值以上，则所述判定部判定为所述高压罐劣化。
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