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CN113466022B - 加压检查方法和加压检查装置 - Google Patents

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CN113466022B CN202110318625.2A CN202110318625A CN113466022B CN 113466022 B CN113466022 B CN 113466022B CN 202110318625 A CN202110318625 A CN 202110318625A CN 113466022 B CN113466022 B CN 113466022B
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waveforms
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Toyota Motor Corp
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Abstract

本发明提供能够防止高压罐的加压检查时的损坏的高压罐的加压检查方法。加压检查方法是使高压罐(50)的内部的压力增加，并且从AE传感器(3)的输出波形中抽出多个AE波形，并基于抽出的多个AE波形来检查高压罐(50)的加压检查方法，上述加压检查方法构成为：使高压罐(50)的内部的压力增加，并且使用以将多个AE波形分类为由在高压罐(50)的损坏紧前增加的大裂缝产生的第1波形、和由比大裂缝小的小裂缝产生的第2波形的方式进行机械学习的分类器(123)，将抽出的多个AE波形分类为第1波形和第2波形，基于第1波形的数量，停止高压罐(50)的加压。

Description

加压检查方法和加压检查装置
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和加压检查装置。
背景技术
以往，作为容纳液体的罐的检查方法，公知有使用了AE(声发射)法的检查方法(例如参照专利文献1)。在专利文献1中记载有以下检查方法，即，于在罐内储藏了液体的状态下检测在罐内产生的声音，并从检测到的声音的原波形中除去噪声，由此以高SN比测定在罐内产生的声音。在该检查方法中，能够检测罐的内面的腐蚀。
专利文献1：日本特开2003-66015号公报
然而，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)检查时，实施将高压罐的内部加压至规定压力来检查异常的有无的加压检查。在这样的加压检查中，万一存在高压罐的制造不良，则高压罐可能在加压的途中损坏(破裂)。高压罐在加压检查时被加压至数十～一百几十MPa左右，内部能量变得非常高，因此若高压罐损坏，则可能因其冲击致使检查装置、周边设备等破损。
因此，为了防止加压对高压罐的损坏，希望在高压罐的加压检查时检测高压罐的损坏预兆，但例如即使将专利文献1所记载的技术用于高压罐的加压检查，也不能检测高压罐的损坏预兆。
发明内容
本发明是鉴于这样的点而完成的，其课题在于提供一种能够防止高压罐的加压检查时的损坏的加压检查方法和加压检查装置。
本发明所涉及的加压检查方法使包括衬里和覆盖上述衬里的外表面的纤维强化树脂层在内的高压罐的内部的压力增加，并且从检测在上述高压罐中产生的AE波的AE传感器的输出波形中抽出多个AE波形，并基于抽出的上述多个AE波形来检查上述高压罐，其中，上述加压检查方法构成为：使上述高压罐的内部的压力增加，并且使用以将上述多个AE波形分类为由在上述高压罐的损坏紧前增加的大裂缝产生的第1波形、和由比上述大裂缝小的小裂缝产生的第2波形的方式进行机械学习的分类器，将抽出的上述多个AE波形分类为上述第1波形和上述第2波形，对分类的上述第1波形的数量进行计数，基于计数的上述第1波形的数量，停止上述高压罐的加压。
此外，在本说明书和权利要求书中，AE是指声发射的缩写，是指在材料、构造物等损坏、变形时释放出能量作为弹性波的现象。另外，AE波是指在材料、构造物等损坏、变形时释放出的弹性波。另外，AE传感器是指检测伴随着AE的产生而产生的弹性波(AE波)的传感器。
根据本发明的加压检查方法，使高压罐的内部的压力增加，并且从AE传感器的输出波形中抽出多个AE波形，将抽出的多个AE波形分类为第1波形和第2波形，并基于分类的上述第1波形的数量，停止高压罐的加压。由此，能够基于第1波形的数量，判断高压罐是否处于损坏紧前的状态，并停止高压罐的加压。因此，能够在高压罐损坏前停止高压罐的加压来防止高压罐的损坏。
在上述加压检查方法的基础上，优选：若上述第1波形的累积数量变为第1阈值以上，则停止上述高压罐的加压。在对高压罐进行了加压的情况下，在损坏紧前大裂缝的产生数量增加，因此由大裂缝产生的第1波形的累积数量也增加。若该第1波形的累积数量变为某个值(第1阈值)以上，则高压罐损坏的风险变高。因此，能够使用第1波形的累积数量来判断高压罐是否处于损坏紧前的状态，因此能够可靠地防止高压罐的损坏。
在上述加压检查方法的基础上，优选：若上述第1波形相对于上述高压罐的压力增加量的增加率变为第2阈值以上，则停止上述高压罐的加压。在对高压罐进行了加压的情况下，在损坏紧前大裂缝急剧增加。具体而言，在以一定速度将高压罐升压的情况下，每单位时间产生的大裂缝的数量急剧增加。换言之，大裂缝相对于高压罐的压力增加量的增加率急剧增加。因此，能够使用第1波形相对于压力增加量的增加率来判断高压罐是否处于损坏紧前的状态，因此能够可靠地防止高压罐的损坏。
在上述加压检查方法的基础上，优选：若上述第1波形相对于上述第1波形和上述第2波形的比例增加至第3阈值以上，则停止上述高压罐的加压。在对高压罐进行了加压的情况下，在损坏紧前大裂缝的产生数量相对于小裂缝和大裂缝的产生数量的比例增加。因此，能够使用第1波形相对于第1波形和第2波形的比例来判断高压罐是否处于损坏紧前的状态，因此能够可靠地防止高压罐的损坏。
在上述加压检查方法的基础上，优选：通过向上述高压罐的内部填充液体来对上述高压罐的内部进行加压。这样，在填充液体来对高压罐的内部进行加压的情况下，在纤维强化树脂层产生的AE波不仅在纤维强化树脂层中传播，也在液体中传播，并被AE传感器检测到。此时，AE波当在液体中传播时在液体与衬里的界面反射、在纤维强化树脂层中传播的波与在液体中传播的波重叠。因此，通常，难以将从AE传感器的输出波形中抽出的多个AE波形高精度地分类为第1波形和第2波形。然而，在上述加压检查方法中，通过使用进行了机械学习的分类器，能够将多个AE波形高精度地分类为第1波形和第2波形。
在上述加压检查方法的基础上，优选：向上述高压罐的内部填充气体来对上述高压罐的内部进行加压。这样，在填充气体来对高压罐的内部进行加压的情况下，在纤维强化树脂层中产生的AE波经由纤维强化树脂层传播并被AE传感器检测到。此时，AE波不经由液体在纤维强化树脂层中传播，因此不会如经由液体传播时那样发生在液体与衬里的界面反射、在纤维强化树脂层中传播的波与在液体中传播的波重叠的情况。因此，能够将从AE传感器的输出波形中抽出的多个AE波形更高精度地分类为第1波形和第2波形。
在上述加压检查方法的基础上，优选：使上述高压罐的内部的压力增加，并且小波变换抽出的上述AE波形来生成图像，使用以将与上述多个AE波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图像的方式进行机械学习的上述分类器，将上述多个图像分类为上述第1图像和上述第2图像，对分类的上述第1图像的数量进行计数，基于计数的上述第1图像的数量，停止上述高压罐的加压。这样，通过小波变换抽出的AE波形而生成表示频率成分的时间变化的图像(小波波谱)。而且，通过用分类器将所生成的多个图像分类，能够容易地分类为上述第1图像和上述第2图像，因此能够容易地判断高压罐是否处于损坏紧前的状态。
本发明所涉及的加压检查装置使包括衬里和覆盖上述衬里的外表面的纤维强化树脂层在内的高压罐的内部的压力增加，并且从检测在上述高压罐中产生的AE波的AE传感器的输出波形中抽出多个AE波形，并基于抽出的上述多个AE波形来检查上述高压罐，其中，上述加压检查装置具备控制向上述高压罐的内部的加压的控制部，上述控制部包括：加压执行部，执行向上述高压罐的内部的加压；分类器，以将上述多个AE波形分类为由在上述高压罐的损坏紧前增加的大裂缝产生的第1波形、和由比上述大裂缝小的小裂缝产生的第2波形的方式进行机械学习；计数部，通过上述加压执行部使上述高压罐的内部的压力增加，并且对通过上述分类器分类的上述第1波形的数量进行计数；以及加压停止部，基于由上述计数部计数的上述第1波形的数量，停止上述加压执行部对上述高压罐的加压。
根据本发明的加压检查装置，分类器将多个AE波形分类为由在高压罐的损坏紧前增加的大裂缝产生的第1波形、和由小裂缝产生的第2波形，加压停止部基于第1波形的数量，停止加压执行部对高压罐的加压。由此，能够基于第1波形的数量来判断高压罐是否处于损坏紧前的状态，并停止高压罐的加压。因此，能够在高压罐损坏前停止高压罐的加压来防止高压罐的损坏。
在上述加压检查装置的基础上，优选：若上述第1波形的累积数量变为第1阈值以上，则上述加压停止部停止上述高压罐的加压。在对高压罐进行了加压的情况下，在损坏紧前大裂缝的产生数量增加，因此由大裂缝产生的第1波形的累积数量也增加。若该第1波形的累积数量变为某个值(第1阈值)以上，则高压罐损坏的风险变高。因此，能够使用第1波形的累积数量来判断高压罐是否处于损坏紧前的状态，因此能够可靠地防止高压罐的损坏。
在上述加压检查装置的基础上，优选：若上述第1波形相对于上述高压罐的压力增加量的增加率变为第2阈值以上，则上述加压停止部停止上述高压罐的加压。在对高压罐进行了加压的情况下，在损坏紧前大裂缝急剧增加。具体而言，在以一定速度将高压罐升压的情况下，每单位时间产生的大裂缝的数量急剧增加。换言之，大裂缝相对于高压罐的压力增加量的增加率急剧增加。因此，能够使用第1波形相对于压力增加量的增加率来判断高压罐是否处于损坏紧前的状态，因此能够可靠地防止高压罐的损坏。
在上述加压检查装置的基础上，优选：若上述第1波形相对于上述第1波形和上述第2波形的比例增加至第3阈值以上，则上述加压停止部停止上述高压罐的加压。在对高压罐进行了加压的情况下，在损坏紧前大裂缝的产生数量相对于小裂缝和大裂缝的产生数量的比例增加。因此，能够使用第1波形相对于第1波形和第2波形的比例来判断高压罐是否处于损坏紧前的状态，因此能够可靠地防止高压罐的损坏。
在上述加压检查装置的基础上，优选：上述加压执行部通过向上述高压罐的内部填充液体的泵来对上述高压罐的内部进行加压。这样，在填充液体来对高压罐的内部进行加压的情况下，在纤维强化树脂层中产生的AE波不仅在纤维强化树脂层中传播，也在液体中传播，并被AE传感器检测到。此时，AE波当在液体中传播时在液体与衬里的界面反射、在纤维强化树脂层中传播的波与在液体中传播的波重叠。因此，通常难以将从AE传感器的输出波形中抽出的多个AE波形高精度地分类为第1波形和第2波形。然而，在上述加压检查装置中，通过使用进行了机械学习的分类器，能够将多个AE波形高精度地分类为第1波形和第2波形。
在上述加压检查装置的基础上，优选：上述加压执行部通过向上述高压罐的内部填充气体的泵来对上述高压罐的内部进行加压。这样，在填充气体来对高压罐的内部进行加压的情况下，在纤维强化树脂层中产生的AE波经由纤维强化树脂层传播并被AE传感器检测到。此时，AE波不经由液体在纤维强化树脂层中传播，因此不会如经由液体传播时那样发生在液体与衬里的界面反射、在纤维强化树脂层中传播的波与在液体中传播的波重叠的情况。因此，能够将从AE传感器的输出波形中抽出的多个AE波形更高精度地分类为第1波形和第2波形。
在上述加压检查装置的基础上，优选，上述控制部还包括从上述AE传感器的输出波形中抽出多个AE波形的抽出部、和小波变换上述抽出部抽出的上述AE波形来生成图像的转换部，上述分类器以将与上述多个AE波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图像的方式进行机械学习，使上述高压罐的内部的压力增加，并且上述抽出部从上述AE传感器的输出波形中抽出多个AE波形，上述转换部小波变换上述抽出部抽出的上述AE波形来生成图像，上述分类器将上述转换部转换的多个上述图像分类为上述第1图像和上述第2图像，上述计数部对上述分类器分类的上述第1图像的数量进行计数，上述加压停止部基于上述计数部计数的上述第1图像的数量来停止上述高压罐的加压。这样，通过小波变换抽出的AE波形来生成表示频率成分的时间变化的图像(小波波谱)。而且，通过用分类器将所生成的多个图像分类，能够容易地分类为上述第1图像和上述第2图像，因此能够容易地判断高压罐是否处于损坏紧前的状态。
根据本发明，能够提供可以防止高压罐的加压检查时的损坏的加压检查方法和加压检查装置。
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是表示填充液体来对高压罐进行加压时的AE传感器的输出波形的图。
图5是表示用于使本发明的第1实施方式所涉及的加压检查装置的分类器机械学习时的教师数据的图。
图6是概念性地表示对高压罐进行加压时的小裂缝和大裂缝的产生状况的图。
图7是表示对高压罐进行加压时的由大裂缝产生的AE波形的累积数量的图。
图8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9是表示填充气体来对高压罐进行加压时的AE传感器的输出波形的图。
图10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加压时的、大裂缝的产生数量相对于小裂缝和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；123…分类器；124…计数部；125…加压停止部；126…加压执行部。
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是检查高压罐50的系统，具备对高压罐50的内部进行加压的泵2、安装于高压罐50的外表面的一个以上的AE传感器3、检测高压罐50的内压的压力传感器4、以及控制泵2的驱动并且判定高压罐50的优劣的加压检查装置20。此外，检查系统1配置于由较厚的混凝土壁等构成的检查室内。
泵2向高压罐50的内部填充流体(液体或者气体)来对高压罐50的内部进行加压。在本实施方式中，泵2向高压罐50的内部供给水。泵2从储水槽(未图示)吸取水来向高压罐50供给。此外，向高压罐50供给的液体并不限定于水，也可以使用水以外的液体。
另外，在泵2连接有供向高压罐50供给的水通过的由金属等构成的供给管6。在供给管6设置有能够开闭流路的阀7。另外，在高压罐50连接有用于将高压罐50的内部的水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设置有能够开闭流路的阀9。
AE传感器3检测伴随着高压罐50的后述的纤维强化树脂层52的裂缝的产生而产生的AE波，并将检测结果作为输出波形向加压检查装置20输出。AE传感器3只要能够检测在高压罐50中产生的AE波，就不特别地限定，但例如能够使用压电传感器等。
另外，AE传感器3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的数量和固定位置并不特别地限定，但这里固定于高压罐50的轴向(长度方向)的两端部和中央部共计3处。由此，无论在高压罐50的哪个位置产生AE波，都能够通过AE传感器3检测该AE波。此外，即使是由两个以上的AE传感器3检测到一个AE波的情况，也能够使用公知的技术来根据其波形辨别为是同一AE波，因此不会对AE的产生数量重复地计数。
在本实施方式中，向高压罐50的内部填充液体(这里为水)，因此当在高压罐50产生AE时产生的AE波(振动)向纤维强化树脂层52与水双方传播并被AE传感器3检测到。此时，AE波当在液体中传播时在液体与衬里51的界面反射、在纤维强化树脂层52中传播的波与在液体中传播的波重叠。因此，通常，即使欲将从AE传感器3的输出波形中抽出的多个AE波形分类为后述的第1波形和第2波形，也难以高精度地分类。然而，在本实施方式中，如后述的那样，通过使用进行了机械学习的分类器123，能够将多个AE波形高精度地分类为第1波形和第2波形。
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将检测结果向加压检查装置20输出。
加压检查装置20是在使高压罐50的内部增加至规定压力时检查是否在高压罐50发生异常的装置。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、以及由供操作者操作的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和9的动作状况、后述的抽出部121、转换部122、分类器123、计数部124以及判定部128的输出等。
这里，加压检查装置20能够控制泵2的驱动和停止，特别是能够基于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和9的开闭动作。此外，对于加压检查装置20的详细构造，进行后述。
如图3所示，高压罐50例如是搭载于燃料电池车辆的填充高压的氢气的罐。此外，作为能够向高压罐50填充的气体，并不限定于氢气。高压罐50是两端呈圆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是形成填充高压的氢气的容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，分别设置有接头54和端部凸台56。接头54和端部凸台56是将铝或者铝合金等金属材料加工成规定形状而形成的。在接头54连接用于对容纳空间填充和排出氢气的供给管6和排出管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的刚性、耐压性等机械强度提高的功能。纤维强化树脂层52由热固化性树脂和强化纤维构成。作为热固化性树脂，优选使用酚醛树脂、密胺树脂、尿素树脂、以及环氧树脂等热固化性树脂，特别是从机械强度等的观点出发，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，特别是从轻型性、机械强度等的观点出发，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包括抽出部121、转换部122、分类器123、计数部124、加压停止部125、加压执行部126、阀开闭部127以及判定部128作为软件。
向抽出部121输入AE传感器3的输出波形。抽出部121从AE传感器3的输出波形中抽出多个AE波形。具体而言，AE传感器3的输出波形例如是将多个图4所示的那样的波形相连而成的那样的波形。在图4所示的波形中，区域A表示当在高压罐50产生AE时产生的振动。另外，区域A1表示在纤维强化树脂层52中传播的振动，区域A2表示在水中传播的振动。
若在高压罐50产生AE并且振幅变为规定的阈值(L)以上，则抽出部121抽出包括该时机在内的一定期间内的一组振动(区域A)作为一个AE波形。为了除去噪声而设定有阈值。在振幅变为规定的阈值以上后，若经过规定时间，则振动变小，从而振幅变得不足规定的阈值。抽出部121若在抽出AE波形后，在经过一定时间后，振幅再度变为规定的阈值以上，则抽出下一个AE波形。这样，抽出部121从AE传感器3的输出波形中依次抽出多个AE波形，并向转换部122输出。
此外，若由多个AE引起的AE波形相连而作为一个大的(在时间轴上较长的)AE波形来输出，则即使通过分类器123如后述那样对该波形进行分类，也不能高精度地分类。因此，在振幅变为规定的阈值以上后，在即使经过一定时间振幅也不足规定的阈值的情况下，不通过分类器123对该AE波形进行分类。此外，这样的AE波形不足所有的AE波形中的百分之几，因此对AE波形的计数数量、即高压罐50的检查结果几乎没有影响。
抽出部121抽出的各AE波形是由在高压罐50的损坏紧前增加的大裂缝的产生而产生的第1波形、或者由比大裂缝小的小裂缝的产生而产生的第2波形，但将抽出紧后的AE波形分类为第1波形或者第2波形并不容易。因此，在本实施方式中，在通过转换部122对抽出后的AE波形进行频率解析后，分类为第1波形或者第2波形。
这里，大裂缝是在高压罐的损坏紧前增加的裂缝，由于大裂缝增加而高压罐最终损坏。小裂缝的长度比大裂缝短。通过多个小裂缝相连而形成大裂缝。小裂缝从没有裂缝的状态产生，而大裂缝通过多个小裂缝相连而形成，因此即二者的形成过程不同，因此可以认为在伴随着二者的产生而产生的AE波中也产生差异。此外，对于大裂缝而言，通过多个小裂缝相连而长度为0.1mm以上的情况较多。另外，在取得后述的教师数据时，将不足0.1mm视为小裂缝，将0.1mm以上视为大裂缝。
转换部122对从抽出部121输出的AE波形依次进行时间频率解析。在本实施方式中，转换部122小波变换AE波形来生成图5所示的那样的图像(小波波谱)。这里，图5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。此外，小波变换是指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，能够在保留时间信息的状态下计算频率特性。用以下的式(1)定义小波变换。
在式(1)中，a是尺度参数，b是变换参数，Ψ(t)是母小波。小波变换本身是公知的手法，因此省略其详细的说明。
分类器123使用支持向量机作为机械学习算法，预先进行机械学习，以便将转换部122的输出(图像)分类为与由在高压罐50的损坏紧前增加的大裂缝产生的第1波形对应的第1图像、和与由小裂缝产生的第2波形对应的第2图像。另外，分类器123将分类的第1图像和第2图像向计数部124输出。对于分类器123的机械学习方法，进行后述。
计数部124对第1图像和第2图像的数量分别进行计数，并且向加压停止部125输出。此外，计数部124也可以根据需要还对被抽出部121抽出的AE波形的数量进行计数。
加压停止部125基于第1图像的数量(换言之，大裂缝的产生数量)来判断是否停止高压罐50的加压。在本实施方式中，加压停止部125判断第1图像的累积数量是否为第1阈值以上。对于第1阈值的决定方法，进行后述。
在第1图像的累积数量为第1阈值以上的情况下，加压停止部125将用于停止高压罐50的加压的停止信号向加压执行部126输出。此时，加压停止部125将用于关闭阀7并且打开阀9的阀驱动信号向阀开闭部127输出。另外，此时，加压停止部125将表示向加压执行部126输出了停止信号这一情况的停止输出信号向判定部128输出。
此外，在第1图像的累积数量不足第1阈值的情况下，加压停止部125不输出上述停止信号、上述阀驱动信号以及上述停止输出信号。因此，继续向高压罐50的加压、即高压罐50的检查。
另外，加压停止部125根据来自压力传感器4的压力信号检测高压罐50的内压。若高压罐50的内压变为检查压力的上限值，则加压停止部125将上述停止信号、上述阀驱动信号以及上述停止输出信号分别向加压执行部126、阀开闭部127以及判定部128输出。
若从加压停止部125输入停止信号，则加压执行部126停止泵2的驱动。
若从加压停止部125输入阀驱动信号，则阀开闭部127关闭阀7，并且打开阀9。
若从加压停止部125输入停止输出信号，则判定部128判断高压罐50的内压是否为检查压力的上限值。在高压罐50的内压不足检查压力的上限值的情况下，判定部128判断为在高压罐50存在异常，从而将该高压罐50判定为不合格。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128判断为在高压罐50没有异常，从而将该高压罐50判定为合格。
接下来，对使分类器123机械学习的方法进行说明。
在本实施方式中，如图5所示，使用将各图像(小波波谱)与裂缝的种类(大裂缝、小裂缝)相关联的教师数据来使分类器123机械学习。这里，不能通过目视观察等捕捉裂缝产生的瞬间，因此需要确认第1图像与大裂缝对应，第2图像与小裂缝对应。
因此，首先，对取得进行机械学习时的教师数据的方法进行说明。图6是概念性地表示对高压罐进行加压时的小裂缝和大裂缝的产生状况的图。在图6中，示出了高压罐的内压每增加规定压力而产生的裂缝的数量。如图6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产生小裂缝、大裂缝。在高压罐50的内压比较低的范围(例如数十MPa)内，产生小裂缝，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，其后，高压罐50损坏。
因此，使学习用的高压罐50的内压增加至第1压力(例如数十MPa)，小波变换此时获得的多个AE波形并生成图像。将生成的多张(例如数十张以上)图像分类为两种。这里，分类为在图像内强度(颜色的浓度)差较大的图像(以下，称为第1图像)、和在图像内强度(颜色的浓度)差较小的图像(以下，称为第2图像)。若实际上这样分类，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压力后，停止向高压罐50的加压，并观察高压罐50的纤维强化树脂层52的剖面。若实际上观察剖面，则在纤维强化树脂层52形成了小裂缝和大裂缝。小裂缝的数量相对于裂缝总数(小裂缝与大裂缝的合计)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图像与小裂缝对应。
并且，使另一学习用的高压罐50的内压增加至第2压力(例如一百几十MPa)，与上述相同地生成图像，并将所生成的多张(例如数十张以上)图像分类为两种。若实际上这样分类，则第1图像所占的比例比使高压罐50的内压增加至第1压力时增加。此外，从AE传感器3的输出波形中抽出的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压力时增加。
另外，与使其增加至第1压力时相同，观察纤维强化树脂层52的剖面。若实际上观察剖面，则大裂缝的数量比使其增加至第1压力时增加。
并且，使另一学习用的高压罐50的内压增加至高压罐50损坏。而且，与上述相同地根据损坏紧前的来自AE传感器3的输出波形生成图像，并将所生成的多张(例如数十张以上)图像分类为两种。若实际上这样分类，则第1图像所占的比例与使高压罐50的内压增加至第2压力时相比进一步增加。此外，从AE传感器3的输出波形中抽出的AE波形的数量(即，高压罐50中的AE产生数量)与使高压罐50的内压增加至第2压力相比，也进一步增加。
另外，与使其增加至第2压力时相同，观察纤维强化树脂层52的剖面。若实际上观察剖面，则大裂缝的数量与使其增加至第2压力时相比，进一步增加。
根据以上内容，可以说能够确认第1图像与大裂缝对应，第2图像与小裂缝对应。而且，如图5所示，将使各图像与第1图像(大裂缝)和第2图像(小裂缝)对应的数据作为教师数据。
接下来，使用教师数据来使分类器123机械学习。具体而言，使用300个教师数据中的250个作为训练数据，以将图像分类为由大裂缝产生的第1图像和由小裂缝产生的第2图像的方式使分类器123机械学习。而且，使用300个教师数据中的剩余的50个作为评价数据，若使图像分类为第1图像和第2图像，则分类器123的正确率为70％以上，从而判明了分类的精度足够高。如以上那样使分类器123机械学习。
接下来，对上述第1阈值的决定方法进行说明。
若使高压罐50的内压增加至高压罐50损坏，则高压罐50中的AE产生数量(AE波形的数量)也增加。特别是由大裂缝产生的AE波形的数量从高压罐50的内压超过了常用范围的附近开始增加，如图7所示，在高压罐50的损坏紧前急剧地增加。
而且，测量高压罐50损坏时的由大裂缝产生的AE波形的累积数量(这里为第1图像的累积数量)。通过对多个高压罐50进行测量而判明由大裂缝产生的AE波形的累积数量与高压罐50的损坏的关系，因此能够在进一步加上偏差后设定上述第1阈值(用于防止高压罐50的损坏的阈值)。
此外，在测量由大裂缝产生的AE波形的累积数量的情况下，也可以针对由抽出部121抽出的所有的AE波形，通过转换部122转换为图像，并通过分类器123分类为第1图像和第2图像。但是，每当高压罐50的内压增加5MPa时，抽出数万个AE波形，因此对所有的AE波形进行转换和分类并不容易。因此，也可以构成为：从由抽出部121抽出的AE波形中例如选择100个，对100个AE波形进行转换和分类，计算第1图像与第2图像的比例，并根据第1图像的比例和由抽出部121抽出的AE波形的总数计算由大裂缝产生的AE波形的累积数量。
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。该加压检查方法例如在高压罐50的制造后(出厂前)进行，将高压罐50的内部的压力加压至常用范围的上限值的1.5倍以上。
如图8所示，在工序S1中，通过作业人员操作加压检查装置20的操作部23，从而通过加压检查装置20增加高压罐50的内部的压力。此时，打开阀7，关闭阀9。此外，使高压罐50的内压以大致一定的速度增加。
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产生小裂缝、大裂缝，则AE传感器3将包括AE波形在内的波形向抽出部121输出。抽出部121从AE传感器3的输出波形中依次抽出AE波形，并向转换部122输出。
在工序S3中，转换部122对从抽出部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，转换部122将生成的图像向分类器123输出。
在工序S4中，分类器123将转换部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将分类的第1图像和第2图像向计数部124输出。
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(在N上加1)。另外，计数部124将计数的第1图像的数量和第2图像的数量向加压停止部125输出。
在工序S6中，加压停止部125判断第1图像的累积数量是否为第1阈值以上。
在第1图像的累积数量为第1阈值以上的情况下，即在高压罐50变为了损坏紧前的状态的情况下，加压停止部125将用于停止高压罐50的加压的停止信号向加压执行部126输出。此时，加压停止部125将阀驱动信号向阀开闭部127输出，并且将停止输出信号向判定部128输出。而且，进入至工序S7。另一方面，在第1图像的累积数量不足第1阈值的情况下，即在高压罐50未变为损坏紧前的状态的情况下，进入至工序S8。
在工序S8中，加压停止部125基于压力传感器4的输出判断高压罐50的内压是否为检查压力的上限值以上。在高压罐50的内压为检查压力的上限值以上的情况下，加压停止部125将停止信号、阀驱动信号以及停止输出信号向加压执行部126、阀开闭部127以及判定部128分别输出，并进入至工序S7。另一方面，在高压罐50的内压不足检查压力的上限值的情况下，返回至工序S2。
在工序S7中，加压执行部126停止泵2。由此，停止向高压罐50的加压。另外，阀开闭部127关闭阀7，并且打开阀9。由此，停止水向高压罐50的供给，并且将高压罐50内的水经由排出管8向屋外排出。这些的结果是，高压罐50的内压降低，从而能够防止高压罐50的损坏。
在工序S9中，判定部128判断高压罐50的内压是否为检查压力的上限值以上。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128判断为充分确保了高压罐50的强度，并进入至工序S10。而且，在工序S10中，显示部22进行高压罐50检查合格这一主旨的显示。
另一方面，在工序S9中，在高压罐50的内压不足检查压力的上限值的情况下，判定部128判断为未充分确保高压罐50的强度，并进入至工序S11。而且，在工序S11中，显示部22进行高压罐50检查不合格这一主旨的显示。
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，使高压罐50的内部的压力增加，并且从AE传感器3的输出波形中抽出多个AE波形，将抽出的多个AE波形分类为与第1波形对应的第1图像和与第2波形对应的第2图像，并基于分类的第1图像的数量来停止高压罐50的加压。由此，基于第1图像的数量，判断高压罐50是否处于损坏紧前的状态，从而能够停止高压罐50的加压。因此，能够在高压罐50损坏之前停止高压罐50的加压来防止高压罐50的损坏。
另外，如上述那样，若第1图像的累积数量变为第1阈值以上，则停止高压罐50的加压。在对高压罐50进行了加压的情况下，在损坏紧前大裂缝的产生数量增加，因此由大裂缝产生的第1波形的累积数量也增加。若该第1波形的累积数量变为某个值(第1阈值)以上，则高压罐50损坏的风险变高。因此，能够使用与第1波形对应的第1图像的累积数量来判断高压罐50是否处于损坏紧前的状态，因此能够可靠地防止高压罐50的损坏。
另外，如上述那样，通过小波变换抽出的AE波形来生成表示频率成分的时间变化的图像(小波波谱)。而且，通过分类器123将所生成的多个图像分类，由此能够容易地分类为第1图像和第2图像，因此能够容易地判断高压罐50是否处于损坏紧前的状态。
(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，对通过向高压罐50的内部填充气体来对高压罐50的内部进行加压的情况进行说明。
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。经由供给管6向高压罐50填充氮气，并经由排出管8将其向高压罐50的外部排出。也可以经由排出管8将氮气向检查室内排出。此外，向高压罐50填充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。
在本实施方式中，向高压罐50的内部填充气体(这里为氮气)，因此当在高压罐50产生AE时产生的AE波(振动)在纤维强化树脂层52中传播并被AE传感器3检测到。因此，AE传感器3的输出波形变为将多个图9所示的那样的波形相连而成的那样的波形。此外，图9的区域B与图4的区域A1(在纤维强化树脂层52中传播的振动)对应，使AE波形增幅。
在本实施方式中，如图10所示，加压检查装置20的控制部21包括抽出部121、分类器123、计数部124、加压停止部125、加压执行部126、阀开闭部127以及判定部128，而不包括转换部122。
向抽出部121输入AE传感器3的输出波形，若在高压罐50产生AE并且振幅为规定的阈值(L)以上，则抽出部121抽出一组振动(区域B)作为一个AE波形。在该AE波形中不包括在水中传播的振动，即不会发生在水与衬里51的界面反射、在纤维强化树脂层52中传播的波(振动)与在水中传播的波(振动)重叠的情况，因此与上述第1实施方式不同，即使不设置转换部122，也能够将AE波形(AE传感器3的输出波形)高精度地分类为第1波形和第2波形。
从抽出部121向分类器123依次输入AE波形。分类器123预先进行机械学习，以便将抽出部121的输出(AE波形)分类为由在高压罐50的损坏紧前增加的大裂缝产生的第1波形、和由小裂缝产生的第2波形。另外，分类器123将分类的第1波形和第2波形向计数部124输出。
计数部124对第1波形和第2波形的数量分别进行计数，并且向加压停止部125输出。
加压停止部125基于第1波形的数量判断是否停止高压罐50的加压。在本实施方式中，加压停止部125判断第1波形的累积数量是否为第1阈值以上。
第2实施方式的其他的结构和第1阈值的决定方法与上述第1实施方式相同。此外，作为用于使分类器123机械学习时的教师数据的特征量，举出AE波形的最大振幅(最大强度)、上升时间、信号超过阈值的次数、波形持续时间以及能量等。例如，也可以通过相对于特征量(最大振幅等)是否为一定阈值以上来将AE波形分类为两种。另外，也能够构成为加压检查装置20自己选择用于分类的特征量。
接下来，参照图11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。
在本实施方式中，工序S1和S2与上述第1实施方式相同。但是，在工序S2中，抽出部121将从AE传感器3的输出波形抽出的AE波形向分类器123输出。此外，在本实施方式中，未设置工序S3。
在工序S4中，分类器123将抽出部121的输出(AE波形)分类为第1波形和第2波形。另外，分类器123将分类的第1波形和第2波形向计数部124输出。
在工序S5中，计数部124对第1波形的数量和第2波形的数量进行计数，并将其结果向加压停止部125输出。
在工序S6中，加压停止部125判断第1波形的累积数量是否为第1阈值以上。
在第1波形的累积数量为第1阈值以上的情况下，加压停止部125将用于停止高压罐50的加压的停止信号向加压执行部126输出。而且，进入至工序S7。另一方面，在第1波形的累积数量不足第1阈值的情况下，进入至工序S8。
本实施方式的其他的加压检查方法和其他的效果与上述第1实施方式相同。
此外，本次公开的实施方式全部的点都应被认为是例示，并非是对发明进行的限制。本发明的范围并非由上述的实施方式的说明限定，而是由权利要求书表示，并且包括与权利要求书等同的含义以及在其范围内的全部变更。
例如，在上述实施方式中，示出了在第1图像(或者第1波形)的累积数量为第1阈值以上的情况下停止高压罐的加压的例子，但本发明并不局限于此。例如在高压罐损坏紧前，第1波形相对于高压罐的压力增加量的增加率(即，图7的曲线图的倾斜)急剧地变大，因此也可以在第1波形相对于高压罐的压力增加量的增加率变为了第2阈值以上的情况下，停止高压罐的加压。另外，如图12所示，在高压罐损坏紧前，大裂缝的产生数量相对于小裂缝和大裂缝的产生数量的比例急剧地增加，因此也可以在第1波形相对于第1波形与第2波形的合计的比例变为了第3阈值以上的情况下停止高压罐的加压。在任一情况下，都能够判断高压罐是否处于损坏紧前的状态，因此能够可靠地防止高压罐的损坏。另外，也可以一起使用第1波形的累积数量、第1波形相对于压力增加量的增加率、以及第1波形的比例的两个以上，并在任意一个变为了阈值以上的情况下停止高压罐的加压。
另外，在上述实施方式中，对高压罐的制造后(出厂前)的加压检查方法进行了说明，但本发明并不局限于此。也可以将本发明的加压检查方法用于车载后的高压罐的加压检查时(车检时)。
另外，在上述第1实施方式中，对小波变换AE波形的例子进行了说明，但本发明并不局限于此，例如也可以使用高速傅立叶变换、短时间傅立叶变换以及维格纳分布等手法来转换AE波形。
另外，在上述第2实施方式中，示出了不转换AE波形的例子，但本发明并不局限于此。即使是通过填充气体来对高压罐50进行加压的情况，也可以在通过小波变换等转换AE波形后进行分类。若这样构成，则能够更高精度地分类为第1图像(或者第1波形)和第2图像(或者第2波形)。
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械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(Variational AutoEncoder-变分自编码器)、CNN(Convolutional Neural Network-卷积神经网络)、GAN(Generative Adversarial Network-对抗式生成网络)、贝叶斯滤波器、或者孤立森林等其他的机械学习算法来分类。
另外，在设定第1阈值(用于防止高压罐的损坏的阈值)时，也能够使用上述的任意一个机械学习算法来设定第1阈值。

Claims (12)

1.一种加压检查方法，使包括衬里和覆盖所述衬里的外表面的纤维强化树脂层在内的高压罐的内部的压力增加，并且从检测在所述高压罐中产生的AE波的AE传感器的输出波形中抽出多个AE波形，并基于抽出的所述多个AE波形来检查所述高压罐，其特征在于，
所述加压检查方法构成为：
使所述高压罐的内部的压力增加，并且
使用以将所述多个AE波形分类为由在所述高压罐的损坏紧前增加的大裂缝产生的第1波形、和由比所述大裂缝小的小裂缝产生的第2波形的方式进行机械学习的分类器，将抽出的所述多个AE波形分类为所述第1波形和所述第2波形，
其中，将长度不足0.1mm的裂缝作为小裂缝，将长度为0.1mm以上的裂缝作为大裂缝，
对分类的所述第1波形的数量进行计数，
基于计数的所述第1波形的数量，若所述第1波形的累积数量变为第1阈值以上，则停止所述高压罐的加压。
2.根据权利要求1所述的加压检查方法，其特征在于，
若所述第1波形相对于所述高压罐的压力增加量的增加率变为第2阈值以上，则停止所述高压罐的加压。
3.根据权利要求1所述的加压检查方法，其特征在于，
若所述第1波形相对于所述第1波形和所述第2波形的比例增加至第3阈值以上，则停止所述高压罐的加压。
4.根据权利要求1所述的加压检查方法，其特征在于，
通过向所述高压罐的内部填充液体来对所述高压罐的内部进行加压。
5.根据权利要求1所述的加压检查方法，其特征在于，
通过向所述高压罐的内部填充气体来对所述高压罐的内部进行加压。
6.根据权利要求1～5中任一项所述的加压检查方法，其特征在于，
使所述高压罐的内部的压力增加，并且
对抽出的所述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图像的方式进行机械学习的所述分类器，将所述多个图像分类为所述第1图像和所述第2图像，
对分类的所述第1图像的数量进行计数，
基于计数的所述第1图像的数量，停止所述高压罐的加压。
7.一种加压检查装置，使包括衬里和覆盖所述衬里的外表面的纤维强化树脂层在内的高压罐的内部的压力增加，并且从检测在所述高压罐中产生的AE波的AE传感器的输出波形中抽出多个AE波形，并基于抽出的所述多个AE波形来检查所述高压罐，其特征在于，
所述加压检查装置具备控制向所述高压罐的内部的加压的控制部，
所述控制部包括：
加压执行部，执行向所述高压罐的内部的加压；
分类器，以将所述多个AE波形分类为由在所述高压罐的损坏紧前增加的大裂缝产生的第1波形、和由比所述大裂缝小的小裂缝产生的第2波形的方式进行机械学习，其中，将长度不足0.1mm的裂缝作为小裂缝，将长度为0.1mm以上的裂缝作为大裂缝；
计数部，通过所述加压执行部使所述高压罐的内部的压力增加，并且对通过所述分类器分类的所述第1波形的数量进行计数；以及
加压停止部，基于由所述计数部计数的所述第1波形的数量，若所述第1波形的累积数量变为第1阈值以上，则停止所述加压执行部对所述高压罐的加压。
8.根据权利要求7所述的加压检查装置，其特征在于，
若所述第1波形相对于所述高压罐的压力增加量的增加率变为第2阈值以上，则所述加压停止部停止所述高压罐的加压。
9.根据权利要求7所述的加压检查装置，其特征在于，
若所述第1波形相对于所述第1波形和所述第2波形的比例增加至第3阈值以上，则所述加压停止部停止所述高压罐的加压。
10.根据权利要求7所述的加压检查装置，其特征在于，
所述加压执行部通过向所述高压罐的内部填充液体的泵来对所述高压罐的内部进行加压。
11.根据权利要求7所述的加压检查装置，其特征在于，
所述加压执行部通过向所述高压罐的内部填充气体的泵来对所述高压罐的内部进行加压。
12.根据权利要求7～11中任一项所述的加压检查装置，其特征在于，
所述控制部还包括从所述AE传感器的输出波形中抽出多个AE波形的抽出部、和对所述抽出部抽出的所述AE波形进行小波变换来生成图像的转换部，
所述分类器以将与所述多个AE波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图像的方式进行机械学习，
使所述高压罐的内部的压力增加，并且
所述抽出部从所述AE传感器的输出波形中抽出多个AE波形，
所述转换部对所述抽出部抽出的所述AE波形进行小波变换来生成图像，
所述分类器将所述转换部转换的多个所述图像分类为所述第1图像和所述第2图像，
所述计数部对所述分类器分类的所述第1图像的数量进行计数，
所述加压停止部基于所述计数部计数的所述第1图像的数量来停止所述高压罐的加压。
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