JP2018004387A - Gradient monitoring system and method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、電柱、橋梁、家屋、ビルディングなど、経年によって傾斜が発生する可能性のある構造物に適用される傾斜監視システムおよび方法に関する。 The present invention relates to an inclination monitoring system and method applied to a structure such as an electric pole, a bridge, a house, a building, and the like that may be inclined over time.
例えば従来から、電柱は町の至る所に設置されているが、地震などの自然現象や、工事や電線のメンテナンスなどの人的活動の影響を受け、傾斜が発生する場合がある。傾斜が発生し、進行した場合、倒壊事故に至る可能性がある。倒壊を防止するには、定期的な傾斜の点検作業が重要である。 For example, telephone poles have been installed throughout the town, but there are cases where slopes occur due to natural phenomena such as earthquakes and human activities such as construction and maintenance of electric wires. If an inclination occurs and proceeds, a collapse accident may occur. In order to prevent collapse, it is important to check the slope regularly.
特許文献1には、加速度計を備える傾度センサを用いた傾斜角度の測定方法が開示されている。また、特許文献2には、傾斜検知部に識別制御通信部を付加して、それぞれ電柱に固定配置し、中央の制御装置に通信で報告する電柱の傾斜異常検出装置が開示されている。
電柱の倒壊事故を未然に防ぐため、傾斜の発生を早期に検出し、対処することが重要である。一方、電柱を管理する事業者は、広域に散在した多数の電柱を長期にわたり管理することが一般的である。例えば、電力会社は数百万本の電柱を継続的に管理する。特許文献2に開示された、無線による傾斜角の測定装置は、点検の効率化を実現するが、それでもなお、作業員が電柱の現場に出向いてデータを収集する必要があり、その点検業務には多大な労力とコストを要する。
It is important to detect and deal with the occurrence of tilt at an early stage in order to prevent a telephone pole collapse accident. On the other hand, a business operator who manages a power pole generally manages a large number of power poles scattered over a wide area over a long period of time. For example, a power company continuously manages millions of utility poles. The wireless tilt angle measuring device disclosed in
そこで本発明の課題は、広域に散在した多数の構造物、例えば電柱の傾斜角を、効率的かつ的確に管理し、傾斜の発生を早期に検出することである。 Accordingly, an object of the present invention is to efficiently and accurately manage the inclination angles of a large number of structures, for example, utility poles, scattered in a wide area, and to detect the occurrence of inclination at an early stage.
上記の課題を解決する本発明の一側面は、センサノードとサーバを備える傾斜監視システムである。このシステムにおいて、センサノードは、測定対象物の傾斜を計測するセンサと、センサにより計測した測定データに対して処理を行う処理部と、処理部で処理を行った処理データを記録する記録部と、記録部に記録した処理データを送信する送信部とを備える。また、サーバは、センサノードから送信された処理データを受信する受信部と、受信部で受信した処理データを蓄積する蓄積部と、蓄積部に蓄積した処理データに基づき測定対象物の傾斜角を算出する傾斜角算出部と、傾斜角算出部で算出した傾斜角に基づき傾斜有無を判定する判定部と、判定部で傾斜有と判定された場合に傾斜発生を通知する通知部とを備える。 One aspect of the present invention that solves the above problems is an inclination monitoring system including a sensor node and a server. In this system, the sensor node includes a sensor that measures the inclination of the measurement object, a processing unit that processes the measurement data measured by the sensor, and a recording unit that records the processing data processed by the processing unit. A transmission unit that transmits the processing data recorded in the recording unit. The server also includes a receiving unit that receives the processing data transmitted from the sensor node, a storage unit that stores the processing data received by the receiving unit, and an inclination angle of the measurement object based on the processing data stored in the storage unit. An inclination angle calculation unit to be calculated, a determination unit that determines whether there is an inclination based on the inclination angle calculated by the inclination angle calculation unit, and a notification unit that notifies the occurrence of an inclination when the determination unit determines that there is an inclination.
上記の課題を解決する本発明の他の一側面は、測定対象物の傾斜を計測して測定データを得る第1のステップ、複数の測定データに対して平均化処理を行って、処理データを生成する第2のステップ、処理データに基づき測定対象物の傾斜角を算出する第3のステップ、算出した傾斜角を閾値と比較する第4のステップ、傾斜角が閾値を超えた場合に傾斜発生を通知する第5のステップ、を備える傾斜監視方法である。 Another aspect of the present invention that solves the above problem is a first step of measuring the inclination of a measurement object to obtain measurement data, averaging the plurality of measurement data, and processing data Second step to be generated, third step to calculate the tilt angle of the measurement object based on the processing data, fourth step to compare the calculated tilt angle with the threshold value, and occurrence of tilt when the tilt angle exceeds the threshold value A tilt monitoring method comprising: a fifth step of notifying
本発明によれば、広域に散在した多数の構造物、例えば電柱の傾斜角を、効率的かつ的確に管理し、傾斜の発生を早期に検出することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the inclination | tilt angle of many structures scattered in the wide area, for example, a utility pole, can be managed efficiently and exactly, and generation | occurrence | production of inclination can be detected at an early stage.
本発明を適用した傾斜監視システムおよびその処理方法の実施例を、以下図面を参照して詳細に説明する。なお、以下の説明では、図面の記載において、同一の部分には同一の符号を付してその説明を省略することがある。 Embodiments of a tilt monitoring system to which the present invention is applied and a processing method thereof will be described below in detail with reference to the drawings. In the following description, in the description of the drawings, the same portions may be denoted by the same reference numerals and the description thereof may be omitted.
実施例中、等価とみなせる構成要素が複数個存在する場合には、同一の符号に添え字を付けて区別することがある。ただし、特に区別する必要がない場合は、添え字を省略して記載することがある。 In the embodiments, when there are a plurality of components that can be regarded as equivalent, the same reference numerals may be added with a suffix to distinguish them. However, if there is no need to distinguish between them, the suffix may be omitted.
図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面等に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。 The position, size, shape, range, and the like of each component illustrated in the drawings and the like may not represent the actual position, size, shape, range, or the like in order to facilitate understanding of the invention. For this reason, the present invention is not necessarily limited to the position, size, shape, range, and the like disclosed in the drawings and the like.
本発明者等は、電柱の傾斜角を継続的に監視するに際し、電柱は周囲環境の影響を受けて頻繁に揺れるため、その傾斜角は一定でないことに着目した。周囲環境の影響による揺れの具体例としては、例えば、雨風など自然環境に起因する揺れや、近傍を列車等が通過した際に生じる地面の振動に起因する揺れである。そして、発明者等は、電柱の傾斜角には、構造物である電柱そのものの傾斜度合いを表す成分と、周囲環境起因の現象によって発生する一時的な変動成分とが混在していることを、新たに見いだした。特に、傾斜の早期検出のためには0.5度程度の微小な傾斜角を検出する必要があるところ、前記周辺環境の影響による揺れも同じ程度であり、その峻別は困難である。 When the present inventors continuously monitor the inclination angle of the utility pole, the inventors paid attention to that the inclination angle is not constant because the utility pole is frequently shaken under the influence of the surrounding environment. Specific examples of shaking due to the influence of the surrounding environment include, for example, shaking caused by the natural environment such as rain and wind, and shaking caused by ground vibration that occurs when a train or the like passes nearby. And the inventors, the inclination angle of the utility pole is a mixture of a component representing the degree of inclination of the utility pole itself as a structure and a temporary fluctuation component generated by a phenomenon caused by the surrounding environment, Newly found. In particular, it is necessary to detect a minute inclination angle of about 0.5 degrees for the early detection of the inclination. However, the fluctuation due to the influence of the surrounding environment is also the same degree, and it is difficult to distinguish it.
この新たな知見に基づき、電柱そのものの傾斜角を的確に算出するために、以下で説明する実施例に係る傾斜監視システムの基本的な構成は、測定対象物の傾斜を計測する加速度センサと、計測により取得した測定データに対して処理を行う処理部と、処理を行った処理データを記録する記録部と、記録した処理データを送信する無線部と備えるセンサノードと、センサノードから送信された処理データをゲートウェイを介して受信する通信部と、受信した処理データを蓄積する蓄積部と、蓄積した処理データに基づき測定対象物の傾斜角を算出する傾斜角算出部と、算出した傾斜角に基づき傾斜有無を判定する判定部と、傾斜有と判定された場合に異常傾斜の発生を通知する通知部とを備えるサーバと、を有する。 Based on this new knowledge, in order to accurately calculate the inclination angle of the utility pole itself, the basic configuration of the inclination monitoring system according to the embodiment described below includes an acceleration sensor that measures the inclination of the measurement object, and A processing unit that performs processing on measurement data acquired by measurement, a recording unit that records processed processing data, a wireless unit that transmits recorded processing data, and a sensor node that is transmitted from the sensor node A communication unit that receives processing data via the gateway, a storage unit that stores the received processing data, an inclination angle calculation unit that calculates an inclination angle of the measurement object based on the accumulated processing data, and a calculated inclination angle And a server that includes a determination unit that determines whether or not there is an inclination and a notification unit that notifies the occurrence of an abnormal inclination when it is determined that there is an inclination.
周囲環境の影響に起因するノイズの影響を低減するための、測定データに対する処理の例としては、平均化処理がある。 An example of processing for measurement data for reducing the influence of noise due to the influence of the surrounding environment is an averaging process.
また、周囲環境の影響に起因するノイズを極力除去するために、あらかじめ周囲環境のノイズの特性や原因を検討し、当該ノイズの特性や原因に対応した処理を行う。これにより、取得した測定データに含まれているノイズ成分を除去する。 In addition, in order to remove as much noise as possible from the influence of the surrounding environment, the characteristics and causes of the noise in the surrounding environment are examined in advance, and processing corresponding to the characteristics and causes of the noise is performed. Thereby, the noise component contained in the acquired measurement data is removed.
<1.システム全体構成>
図1は本実施例における傾斜監視システムの設置例である。まず、図1において傾斜監視システムの測定対象となる領域を、拠点ごとに、現場1a、1b、1cに分割する。各現場1には計測対象である電柱設備5が複数存在しており、電柱設備5毎にセンサノード2を設置する。
<1. Overall system configuration>
FIG. 1 shows an installation example of the inclination monitoring system in the present embodiment. First, in FIG. 1, the area to be measured by the tilt monitoring system is divided into
センサノード2は、電柱設備5にかかる加速度を測定する機能を備える。また、センサノード2は、計測データをゲートウェイ3に送信するための機能を備える。センサノード2は多数の電柱設備5に設置されるので、安価な構成を採用することが望ましい。
The
さらに、現場1a、1b、1cごとに、中継機能を備えるゲートウェイ3を設置する。ゲートウェイ3は、同じ現場内のセンサノード2から送信される計測データを受信する。現場1が広域(例えば1000m四方以上)であり、近距離無線(例えば通信可能距離が100m)の電波が届かない場合には、ゲートウェイ3を複数設置してもよい。また、ゲートウェイ3は固定された収納設備等に設置してもよいし、点検や運用上の理由により歩行する点検者に携帯されて移動してもよい。
Furthermore, the
ゲートウェイ3は、センサノード2から受信した計測データ等の情報を、広域網6を経由してサーバ4へ送信する。ゲートウェイ3から広域網6までの送信方法としては、例えば遠距離無線(例えば通信可能距離が1km以上)が挙げられる。このために、広域網6には、図示しない遠距離無線の受信設備が接続される。
The
サーバ4は、広域網6を経由して受信した情報を蓄積し、電柱設備5の傾斜状況を監視する機能を有する。サーバ4は、集約した加速度の計測データから傾斜角を算出し、各電柱設備5の傾斜状況を監視する。傾斜角が予め設定した閾値を上回った場合に、サーバ4は、電子メール等の通知手段によって、管理者7へ通知を行う。閾値としては、例えば5度の傾斜で通知を行うこととし、この場合傾斜角測定の分解能は例えば0.5度程度あればよい。
The
また、センサノード2は電柱設備5上の柱上に設置するため、給電用の配線敷設や電池交換作業は労力を要する。長期稼働を実現する上では、センサノード2は太陽光パネルなどで構成した給電機構を備え、その電力で動作することが望ましい。また、センサノード2は、低消費電力化を図った設計であることが望ましい。このような制約から、センサノード2が送信する情報量を少なく抑えることが、本システムの運営上望ましいことになる。
Further, since the
<2.センサノード>
図2は本実施例におけるセンサノード2の構成例を示している。センサノード2は、制御部20、加速度センサ21、記録部22、平均化処理部23、近距離無線部24、アンテナ25、時計部26、電源部27を備える。ここで、制御部20および平均化処理部23はソフトウェアとして機能を実現される。ソフトウェアは、記録部22上に実装することとする。以下、各部の機能について説明する。
<2. Sensor node>
FIG. 2 shows a configuration example of the
制御部20は、加速度センサ21、記録部22、平均化処理部23、近距離無線部24、時計部26に対してデータの受け渡しおよび動作指示を出し、センサノード2の全体の動作を制御する。制御部20の一連の動作については後述する。
The control unit 20 gives data to the acceleration sensor 21, the recording unit 22, the averaging processing unit 23, the short-range wireless unit 24, and the clock unit 26, and issues an operation instruction to control the overall operation of the
加速度センサ21は、電柱設備5にかかる加速度の値を計測する機能を有する。加速度センサ21は、南北方向や東西方向といった複数方向の加速度を計測できるものとする。加速度を測定する構成については、例えば特許文献1等に開示がある。また、MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)を用いた加速度センサが知られている。加速度センサ21は、計測した加速度データ(以下、計測データと称する)を、記録部22に記録する。さらに、加速度センサ21は、時計部26より時刻情報を取得する機能を有する。
The acceleration sensor 21 has a function of measuring the acceleration value applied to the
記録部22は、計測データおよび後述する平均化データを記録するためのものである。記録部22には各種の記憶デバイスが使用できる。たとえば、フラッシュメモリのような不揮発性の半導体メモリを用いることができる。 The recording unit 22 is for recording measurement data and averaged data described later. Various storage devices can be used for the recording unit 22. For example, a nonvolatile semiconductor memory such as a flash memory can be used.
平均化処理部23は、加速度のデータから、平均値を算出する平均化処理を行う。ここで、平均化処理による効果を説明する。電柱の傾斜角には、電柱そのものの傾斜度合いを表す成分(以下、傾斜成分と称する)と、周囲環境起因の現象によって発生する一時的な変動成分(以下、変動成分と称する)とが混在している。例えば、強風により架線が振動することで電柱が引っ張られることで0.5度程度の変動成分が生じる。これを受け、電柱上で計測する加速度も、傾斜成分の加速度と、変動成分の加速度とが混在する。 The averaging processing unit 23 performs an averaging process for calculating an average value from acceleration data. Here, the effect of the averaging process will be described. In the inclination angle of the utility pole, there are a mixture of a component representing the degree of inclination of the utility pole itself (hereinafter referred to as a slope component) and a temporary fluctuation component (hereinafter referred to as a fluctuation component) generated by a phenomenon caused by the surrounding environment. ing. For example, a fluctuation component of about 0.5 degrees is generated when the utility pole is pulled by vibration of the overhead wire due to strong wind. In response to this, the acceleration measured on the utility pole also includes the acceleration of the tilt component and the acceleration of the fluctuation component.
図3に、傾斜角の変動成分が発生した際の、加速度の変動例を示す。横軸に時間をとり、縦軸に加速度をとっている。図3に示されるように、黒丸で示される計測データは、加速度の傾斜成分に加速度の変動成分が重畳された形となる。 FIG. 3 shows an example of acceleration variation when a tilt angle variation component occurs. Time is taken on the horizontal axis, and acceleration is taken on the vertical axis. As shown in FIG. 3, the measurement data indicated by black circles has a shape in which an acceleration fluctuation component is superimposed on an acceleration inclination component.
図4に、計測値の例を示す。振動が発生した際、傾斜成分から大きく乖離した計測データ(例えば0.98)が発生する。ここで、計測データに平均化処理を施した値(以下、平均化データと称する)は、便宜的に下記の式1で定義できる。
ai+(1/N)Σbi ・・・(式1)
FIG. 4 shows an example of measured values. When vibration occurs, measurement data (for example, 0.98) deviating greatly from the tilt component is generated. Here, the value obtained by performing the averaging process on the measurement data (hereinafter referred to as averaged data) can be defined by the following
ai + (1 / N) Σbi (Formula 1)
aiは加速度の傾斜成分、biは加速度の変動成分、Nは平均化処理の対象となる計測データの数である。平均化対象のデータ数が多いほど、変動成分を低減できる。列車の走行起因の振動を変動成分の対象にした場合、数分間程度の計測データから平均化データを生成すると、その影響を十分に低減可能である。例えば8分間程度の計測データを平均化対象とすると、15両編成の列車が近傍を通過する間、その震動による加速度の変動成分を、十分低減することができる。具体的には、(列車長(m)÷走行速度V(m/s))×安全率30などで求められる。25m×15÷24×30倍=8分程度となる。 ai is a slope component of acceleration, bi is a fluctuation component of acceleration, and N is the number of measurement data to be averaged. As the number of data to be averaged increases, the fluctuation component can be reduced. In the case where the vibration caused by the running of the train is the target of the fluctuation component, the influence can be sufficiently reduced by generating the averaged data from the measurement data of about several minutes. For example, when measurement data of about 8 minutes is set as an averaging target, the fluctuation component of acceleration due to the vibration can be sufficiently reduced while a 15-car train passes in the vicinity. Specifically, it is obtained by (train length (m) ÷ travel speed V (m / s)) × safety factor 30 or the like. 25 m × 15 ÷ 24 × 30 times = about 8 minutes.
計測データに平均化処理を施した平均化データを、図3に白丸で示す。平均化処理の結果、従来のように加速度センサ21の計測データから傾斜角を算出する場合と比較して、振動による影響を低減した、正確性の高い傾斜角を得ることができる。 The averaged data obtained by performing the averaging process on the measurement data is shown by white circles in FIG. As a result of the averaging process, it is possible to obtain a highly accurate tilt angle in which the influence of vibration is reduced as compared with the conventional case where the tilt angle is calculated from the measurement data of the acceleration sensor 21.
また、平均化処理による平均化データ(図3の白丸)を送信することによって、計測データ(図3の黒丸)をそのまま送信するのに比較して、通信量を圧縮する効果を得られる。これにより、センサノード2の低消費電力化に効果がある。平均化処理部23は、算出した加速度の平均化データを記録部22に記録する。
Also, by transmitting the averaged data (white circle in FIG. 3) by the averaging process, it is possible to obtain an effect of compressing the communication amount as compared to transmitting the measurement data (black circle in FIG. 3) as it is. This is effective in reducing the power consumption of the
前述のように、図2における制御部20および平均化処理部23はソフトウェアとして機能実現される。すなわち、制御部20および平均化処理部23の機能は、単独では図示しない処理装置により、記録部22に格納されたプログラムを実行することで、定められた処理を他のハードウェアと協働して実現される。計算機などが実行するプログラム、その機能、あるいはその機能を実現する手段を、「機能」、「手段」、「部」、「ユニット」、「モジュール」等と呼ぶ場合がある。 As described above, the control unit 20 and the averaging processing unit 23 in FIG. 2 are realized as software. That is, the functions of the control unit 20 and the averaging processing unit 23 cooperate with other hardware by executing a program stored in the recording unit 22 by a processing device (not shown) alone. Realized. A program executed by a computer, its function, or means for realizing the function may be referred to as “function”, “means”, “unit”, “unit”, “module”, or the like.
なお、ソフトウェアで構成した機能と同等の機能は、FPGA(Field Programmable Gate Array)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)などのハードウェアでも実現できる。 A function equivalent to a function configured by software can be realized by hardware such as an FPGA (Field Programmable Gate Array) and an ASIC (Application Specific Integrated Circuit).
近距離無線部24は、平均化データと、時計部26が提供する時刻情報を、アンテナ25を介してゲートウェイ3に送信する機能を有する。近距離無線部24は、所定の加速度センサ21の計測処理と同期して、送信処理を繰り返し実行するものとする。
The short-range wireless unit 24 has a function of transmitting the averaged data and the time information provided by the clock unit 26 to the
この時、近距離無線部24は、センサノード2毎に一意に割り振られた識別ID(MACアドレスなど)を保持する。それゆえ、受信したゲートウェイ3は、送信元のセンサノード2を判断可能である。
At this time, the short-range wireless unit 24 holds an identification ID (such as a MAC address) uniquely assigned to each
図5に、近距離無線部24の送信データの構成例を示す。近距離無線部24の送信データは、センサノード識別ID、加速度センサのxyz等各軸に対応した平均化データ、計測時刻を含む。ここで、送信データのサイズを増やせる場合には、センサノード2の稼働情報などを同時に送信してもよい。例えば、電源部27の供給電圧値や、過去の計測データ履歴などを同時に送信すれば、センサノード2の稼働管理に役立つ。アンテナ25は、近距離無線の電波を送信する機能を有する。またさらに受信機能を備えてもよい。
FIG. 5 shows a configuration example of transmission data of the short-range wireless unit 24. The transmission data of the short-range wireless unit 24 includes average data corresponding to each axis such as sensor node identification ID, xyz of the acceleration sensor, and measurement time. Here, when the size of the transmission data can be increased, the operation information of the
時計部26は、現在時刻を提供する機能を有する。現在時刻は時計部26が自ら計測してもよいし、外部からの信号を元に取得してもよい。 The clock unit 26 has a function of providing the current time. The current time may be measured by the clock unit 26 by itself, or may be acquired based on an external signal.
電源部27は、センサノード2の各部へ電力を供給する機能を有する。電源部27は、太陽光パネル等で構成し、自然エネルギーから電力を生成してもよいし、リチウムイオン電池などの蓄電池で構成してもよい。
The
<3.ゲートウェイ>
図6は、本実施例におけるゲートウェイ3の構成例を示している。ゲートウェイ3は、制御部30、近距離無線部31、近距離無線用アンテナ32、遠距離無線部33、遠距離無線用アンテナ34、電源部35を備える。以下、各部の機能について説明する。
<3. Gateway>
FIG. 6 shows a configuration example of the
制御部30は、近距離無線部31、遠距離無線部33を制御する機能を有する。制御部30の一連の動作については後述する。制御部30は、センサノード2の制御部20と同様に、ソフトウェアあるいはハードウェアで構成することができる。
The control unit 30 has a function of controlling the short-range wireless unit 31 and the long-range wireless unit 33. A series of operations of the control unit 30 will be described later. The control unit 30 can be configured by software or hardware similarly to the control unit 20 of the
近距離無線部31は、近距離無線用アンテナ32を通じてセンサノード2と通信する機能を有する。
The short-range wireless unit 31 has a function of communicating with the
近距離無線用アンテナ32は、近距離無線の電波を受信する機能を有する。さらに送信機能を備えてもよい。
The short-
遠距離無線部33は、遠距離無線用アンテナ34を通じて、サーバ4と通信する機能を有する。ゲートウェイ3とサーバ4は設置場所が離れている。したがって、その通信は、広域網6を経由し、ゲートウェイ3と広域網6間は無線通信で、広域網6とサーバ4間は有線通信で通信を行う。遠距離無線部33が動作するタイミングは、近距離無線部31の平均化データ受信と同期してもよいが、遠距離無線部33等に記憶領域を設けて一時的にバッファに蓄積し、後で送信してもよい。
The long-distance wireless unit 33 has a function of communicating with the
遠距離無線用アンテナ34は、遠距離無線の電波を送信する機能を有する。さらに受信機能を備えてもよい。
The long-
電源部35は、ゲートウェイ3の各部へ電力を給電する機能を有する。電源部35は、リチウムイオン電池などの蓄電池で構成してもよいし、外部から電力を得られる現場では、ACアダプタなどで構成してもよい。
The power supply unit 35 has a function of supplying power to each unit of the
<4.サーバ>
図7は、本実施例におけるサーバ4の構成例を示している。サーバ4は、制御部40、通信部41、蓄積部42、傾斜角算出部43、傾斜閾値判定部44、通知部45、画面表示部46を備える。以下、各部の機能について説明する。
<4. Server>
FIG. 7 shows a configuration example of the
制御部40は、通信部41、蓄積部42、傾斜角算出部43、傾斜閾値判定部44、通知部45、画面表示部46を制御する機能を有する。制御部40の一連の動作については後述する。制御部40は、センサノード2の制御部20と同様に、ソフトウェアあるいはハードウェアで構成することができる。
The control unit 40 has a function of controlling the communication unit 41, the storage unit 42, the tilt angle calculation unit 43, the tilt threshold determination unit 44, the notification unit 45, and the
通信部41は、ゲートウェイ3と通信する機能を有する。ゲートウェイ3とサーバ4は設置場所が離れている。したがって、通信は、広域網6を経由する。このため、通信部41は、インターネット等の広域網6に接続するためのインタフェースを備える。
The communication unit 41 has a function of communicating with the
蓄積部42は、センサノード2が送信した平均化データを蓄積する。平均化データは、センサノード2の識別情報毎に整理して蓄積される。蓄積部42は、半導体メモリや磁気ディスクのような記憶装置を用いることができる。
The accumulating unit 42 accumulates the averaged data transmitted from the
傾斜角算出部43は、蓄積部42に蓄積された平均化データから、電柱設備5が最も傾いている傾斜方向と、その傾斜角度を算出する機能を有する。加速度から傾斜方向と傾斜角度を算出する方法は、例えば、加速度センサがx軸、y軸の2軸の加速度Ax、Ayを取得できる場合、下記の式で算出することが可能である。記号「^2」は自乗を示す。gは重力加速度である。
傾斜方向:Arctan(Ay/Ax)
傾斜角度:Arcsin(√((Ax^2)+(Ay^2))/g)
傾斜角算出部43は、算出した傾斜方向と傾斜角度を蓄積部42に保存する。
The tilt angle calculation unit 43 has a function of calculating the tilt direction in which the
Inclination direction: Arctan (Ay / Ax)
Tilt angle: Arcsin (√ ((Ax ^ 2) + (Ay ^ 2)) / g)
The tilt angle calculation unit 43 stores the calculated tilt direction and tilt angle in the storage unit 42.
傾斜閾値判定部44は、傾斜角度と、予め設定した閾値を比較し、大小を判定する機能を有する。傾斜角度が閾値を上回った場合には、傾斜閾値判定部44は、通知部45に異常傾斜の発生を知らせる。 The inclination threshold value determination unit 44 has a function of comparing the inclination angle with a preset threshold value and determining the magnitude. When the inclination angle exceeds the threshold value, the inclination threshold value determination unit 44 notifies the notification unit 45 of the occurrence of an abnormal inclination.
通知部45は、予め登録した1人以上の管理者7が使用する端末に対し、傾斜の発生を通知する機能を有する。通知手段としては、電子メールで管理者の端末のメールアドレスに通知してもよいし、端末の液晶ディスプレイに表示してもよい。通知する情報には、少なくとも、電柱設備5の識別情報と、傾斜角の情報を含むことが望ましい。
The notification unit 45 has a function of notifying the occurrence of inclination to a terminal used by one or more managers 7 registered in advance. As the notification means, it may be notified to the mail address of the administrator's terminal by electronic mail, or may be displayed on the liquid crystal display of the terminal. The information to be notified preferably includes at least identification information of the
傾斜角算出部43、傾斜閾値判定部44、通知部45は、制御部40と同様に、ソフトウェアあるいはハードウェアで構成することができる。 Like the control unit 40, the tilt angle calculation unit 43, the tilt threshold determination unit 44, and the notification unit 45 can be configured by software or hardware.
画面表示部46は、通知部45の通知を表示する機能を有する。また、管理者の要求に応じて、蓄積部42に保存された電柱設備5の状況を表示する機能を備える。
The
図8に、画面表示部46の表示の一例を示す。画面表示部46は、センサノード識別ID、計測時刻、傾斜方向、傾斜角度、異常判定結果を表示する。表示される異常判定結果は、加速度の変動成分の影響を低減して実際の傾斜角を反映している。よって、電柱の傾斜角を、効率的かつ的確に把握することができる。
FIG. 8 shows an example of display on the
<5.処理フロー>
図9により、本実施例において、加速度の計測から管理者7への通知までの一連の動作を、フローチャートを用いて説明する。
<5. Processing flow>
With reference to FIG. 9, a series of operations from measurement of acceleration to notification to the manager 7 will be described with reference to a flowchart in the present embodiment.
センサノード2の制御部20は、時計部26から時刻情報を読み込み、計測時刻かどうかを判定する(501)。ここで、制御部20が予め決められた計測時間であると判定した場合(501でYes)、加速度センサ21は、電柱設備5にかかる加速度の計測を実施する(502)。加速度センサ21は、複数方向の加速度計測が可能であるので、方向毎に計測を行い、計測データを記録部22に記録する。
The control unit 20 of the
計測データ数が、既定の計測回数Nに達した時(503でYes)、制御部20が、計測データを平均化処理部23に送る。平均化処理部23は、計測方向毎に計測データに平均化処理を施す(504)。同時に、制御部20は、時計部26から時刻情報を取得し、平均化データと合わせて記録部22に記録する(505)。一方、計測データ数が、既定の計測回数Nに満たない時(503でNo)、制御部20は処理を終え、次の計測時間を待つ。 When the number of measurement data reaches the predetermined number of times N (Yes in 503), the control unit 20 sends the measurement data to the averaging processing unit 23. The averaging processing unit 23 performs an averaging process on the measurement data for each measurement direction (504). At the same time, the control unit 20 acquires time information from the clock unit 26 and records it in the recording unit 22 together with the averaged data (505). On the other hand, when the number of measurement data is less than the predetermined number N of measurement times (No in 503), the control unit 20 finishes the process and waits for the next measurement time.
一方、ステップ501において計測時刻ではない場合(501でNo)、制御部20は、時計部26から時刻情報を読み込み、送信時刻かどうかを判定する(506)。ここで、送信時間ではない場合(506でNo)、制御部20は処理を終え、次の計測時間を待つ。 On the other hand, when it is not the measurement time in Step 501 (No in 501), the control unit 20 reads time information from the clock unit 26 and determines whether it is a transmission time (506). If it is not the transmission time (No in 506), the control unit 20 finishes the process and waits for the next measurement time.
送信時刻であった場合(506でYes)、制御部20は、記録部22から最新の平均化データを抽出し(507)、近距離無線部24に対し、送信を指示する(507)。計測時刻の間隔や送信時刻の間隔は任意に定めることができる。例えば、送信時刻と送信時刻の間に、少なくともN回計測ができるように設定すれば、毎回新しい平均化データを送信できるが、これに限定するものではない。 If it is the transmission time (Yes in 506), the control unit 20 extracts the latest averaged data from the recording unit 22 (507), and instructs the short-range wireless unit 24 to transmit (507). Measurement time intervals and transmission time intervals can be arbitrarily determined. For example, new averaged data can be transmitted every time if it is set so that it can be measured at least N times between the transmission times, but the present invention is not limited to this.
近距離無線部24は、平均化データと時刻情報を近距離無線でゲートウェイ3へ送信する(508)。
The short-range wireless unit 24 transmits the averaged data and time information to the
ゲートウェイ3の近距離無線部31は、センサノード2が送信したデータを受信する。制御部30は、受信したデータを近距離無線部31から遠距離無線部33へデータを渡す。そして、遠距離無線部33は、サーバ4へ送信する(510)。
The short-range wireless unit 31 of the
サーバ4の通信部41は、ゲートウェイ3が送信したデータを受信し、蓄積部42に、保存する(511)。制御部40は、蓄積部42に保存された平均化データを傾斜角算出部43に渡す。平均化データを傾斜角算出部43に渡すタイミングは任意に定めることができる。例えば、ゲートウェイ3が送信したデータを受信するたびに、最新の平均化データを傾斜角算出部43に渡してもよいが、これに限定するものではない。
The communication unit 41 of the
傾斜角算出部43は、平均化データから、電柱設備5の最も傾いている方向と、その傾斜角度を算出し、蓄積部42に記録する(512)。算出した傾斜角、例えば最大の傾斜角が予め設定した閾値以内であれば(513でNo)、傾斜閾値判定部44は、異常傾斜の発生のアラームをあげずに処理を終了する。
The inclination angle calculation unit 43 calculates the direction in which the
算出した傾斜角、例えば最大の傾斜角、が予め設定した閾値を超えた場合(513でYes)、傾斜閾値判定部44は、異常傾斜の発生のアラームを通知部45に送る。 When the calculated tilt angle, for example, the maximum tilt angle, exceeds a preset threshold value (Yes in 513), the tilt threshold value determination unit 44 sends an alarm of occurrence of an abnormal tilt to the notification unit 45.
通知部45は、傾斜閾値判定部44からアラームを受けると、例えば管理者7に対して、傾斜の発生を示す通知を行う(514)。 When the notification unit 45 receives an alarm from the inclination threshold value determination unit 44, for example, the notification unit 45 notifies the administrator 7 of the occurrence of the inclination (514).
以上述べたとおり、本実施例によれば、センサノード2が計測した加速度の値に、平均化処理を施すことで、変動成分を低減することができ、電柱そのものの傾斜成分を取り出すことができる。そして、サーバ4では、変動成分が低減された平均化データを利用して電柱そのものの傾斜度合いに基づき異常有無を監視しているので、従来のように変動成分を低減していない電柱の単なる傾斜角に基づく異常有無の監視と比較して、正確性の高い監視が可能となる。
As described above, according to the present embodiment, by performing an averaging process on the acceleration value measured by the
傾斜角の変動成分は、電柱の倒壊予兆を検知するシステムを構築する場合において、誤った判断の原因になる。例えば従来のように、計測した傾斜角に基づいて異常アラートをあげる場合、振動による変動成分を傾斜の発生と誤認識し、誤報のアラートが頻発することが懸念される。これに対し、本実施例を適用したシステムでは、変動成分を低減した平均化データに基づき、電柱の傾斜角の異常無を判定しているので、変動成分による誤報のアラートが頻発する等の問題を解決できる。 The fluctuation component of the inclination angle causes an erroneous determination when a system for detecting a sign of collapse of a utility pole is constructed. For example, when an abnormal alert is given based on the measured tilt angle as in the prior art, there is a concern that a fluctuating component due to vibration is erroneously recognized as the occurrence of tilt, and false alarms are frequently generated. On the other hand, in the system to which the present embodiment is applied, since there is no abnormality in the inclination angle of the utility pole based on the averaged data with reduced fluctuation components, there are problems such as frequent alerts due to fluctuation components. Can be solved.
さらに、平均化処理は計測データの情報量を削減し、センサノード2の低消費電力化を可能にする。また、ゲートウェイ3によって近距離無線と遠距離無線とを組み合わせたデータ収集方式を採用することで、広域に散在した多数の電柱にかかる加速度を効率的に収集する。本実施例により、傾斜の発生を正確に検知し、アラートをあげる傾斜監視システムを構築することができ、倒壊事故を未然に防ぐことを可能にする。
Further, the averaging process reduces the amount of information of measurement data, and enables the
上記の実施例1の構成で、平均化処理によって変動成分の影響を低減した。しかし、平均化処理による効果は、計測データの分散に依存する。そのため、計測データの値やデータ数次第では、変動成分が平均化データに残存することが考えられる。例えば、あまりに大きな計測データを記録した場合、平均化処理だけではその影響を十分に低減できない。また、高頻度に傾斜角を測定したい場合、平均化対象のデータが少なくなり、変動成分が残存しやすい。そこで、平均化処理に加え、計測データの取得段階で変動成分を低減し、傾斜の監視精度を高める方法を、別の実施例として以下に説明する。 With the configuration of Example 1 described above, the influence of the fluctuation component was reduced by the averaging process. However, the effect of the averaging process depends on the distribution of measurement data. Therefore, depending on the value of the measurement data and the number of data, it is conceivable that the fluctuation component remains in the averaged data. For example, when too large measurement data is recorded, the influence cannot be sufficiently reduced only by the averaging process. In addition, when it is desired to measure the tilt angle at a high frequency, the data to be averaged decreases, and the fluctuation component tends to remain. Therefore, in addition to the averaging process, a method for reducing the fluctuation component in the measurement data acquisition stage and increasing the monitoring accuracy of the inclination will be described below as another embodiment.
測定対象物の周囲に他の構造物がある場合、共振を起こすことがある。例えば、高架橋近傍に設置された電柱は、高架橋と電柱の共振周波数が一致した場合、共振現象によって大きな振幅の振動が発生する。電柱の共振周波数は1〜10Hz程度である。そのことから、本発明者等は、電柱の固有振動数と、傾斜角の計測周期の関係に着目した。そして、発明者等は、計測周期の値によって、実施例1が共振現象の影響を大きく受けることを、新たに見いだした。この新たな知見に基づき、傾斜の監視精度を高める手段を、実施例2として説明する。共振現象による影響について下記に説明する。 If there are other structures around the measurement object, resonance may occur. For example, in a utility pole installed in the vicinity of a viaduct, when the resonance frequency of the viaduct and the utility pole coincide, vibration with a large amplitude occurs due to a resonance phenomenon. The resonance frequency of the utility pole is about 1 to 10 Hz. Therefore, the present inventors paid attention to the relationship between the natural frequency of the utility pole and the measurement period of the inclination angle. The inventors have newly found that Example 1 is greatly affected by the resonance phenomenon depending on the value of the measurement cycle. Based on this new knowledge, a means for improving the inclination monitoring accuracy will be described as a second embodiment. The influence of the resonance phenomenon will be described below.
図10は、実施例1において、電柱設備5が共振する場合の加速度と、計測データの例を表した図である。横軸が時間を示し、縦軸が加速度を示す。電柱設備5が共振する場合、加速度は602の様な、正弦波状の曲線となる。この時、センサノード2の計測周期が、共振周波数と近い値であると、センサノード2が、本来計測したい傾斜成分より大きな加速度(例えば、計測値H1、H2近傍)だけを取得する場合がある。このような状態では、計測データに平均化処理を施したとしても、変動成分を低減できない。
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of acceleration and measurement data when the
そこで、センサノード2の加速度センサ21の計測周期を調整することで、変動成分の影響を低減する。具体的には、加速度センサ21の計測周期Tsを、下記の式を満たすよう設定する。
Ts ≦ 1 / (2・Fp) ・・・・(式2)
Fs ≧ 2 Fp
ここで、Tsは加速度センサ21の計測周期、Fsは加速度センサ21のサンプリングレート、Fpは電柱設備5の持つ共振周波数を表す。上記条件を満たすことで、計測データは、傾斜成分より大きい値だけでなく、傾斜成分より小さい値を含む。
Therefore, the influence of the fluctuation component is reduced by adjusting the measurement cycle of the acceleration sensor 21 of the
Ts ≤ 1 / (2 · Fp) (Equation 2)
Fs ≥ 2 Fp
Here, Ts represents the measurement cycle of the acceleration sensor 21, Fs represents the sampling rate of the acceleration sensor 21, and Fp represents the resonance frequency of the
例えば、図10の例では計測周期(Ts)=振動周期の半分(1 / (2・Fp))としている。この例では、計測データは傾斜成分より大きい値H1,H2と、傾斜成分より小さい値L1,L2の両方を含むので、平均化処理により大きい値と小さい値が相互に打ち消しあって、変動成分を低減することができる。計測周期の位相がずれた場合であっても、計測データの大きい値と小さい値が打ち消す効果は同様である。ここで図3で示した通り、過去の計測データ数N=5で平均化すれば十分な精度を得ることができる。何個のデータ数Nで平均化するのが適切かは、対象とする電柱設備等の環境によるので、過去データを検討して決めればよい。 For example, in the example of FIG. 10, the measurement cycle (Ts) = half the vibration cycle (1 / (2 · Fp)). In this example, the measurement data includes both values H1 and H2 that are larger than the slope component and values L1 and L2 that are smaller than the slope component, so the larger and smaller values cancel each other out in the averaging process, and the fluctuation component is Can be reduced. Even when the phase of the measurement cycle is shifted, the effect of canceling the large value and the small value of the measurement data is the same. Here, as shown in FIG. 3, sufficient accuracy can be obtained by averaging with the past measurement data number N = 5. The appropriate number of data N to be averaged depends on the environment of the target utility pole equipment and the like, and can be determined by examining past data.
また、計測周期がさらに短くなった場合は、隣り合う計測データ同士の打消し効果は小さくなるが、本来計測したい傾斜成分より大きな(または小さな)加速度だけを取得することはない。また、サンプリングレートが大きくなることで、平均化処理による平準化の効果が顕著になる。 In addition, when the measurement cycle is further shortened, the effect of canceling adjacent measurement data is reduced, but only an acceleration larger (or smaller) than the inclination component to be originally measured is not acquired. In addition, since the sampling rate is increased, the leveling effect by the averaging process becomes remarkable.
この結果、平均化処理により、共振現象による変動成分を低減することができ、共振がない場合の加速度601に近い計測値が得られる。
As a result, by the averaging process, the fluctuation component due to the resonance phenomenon can be reduced, and a measurement value close to the
本実施例において、センサノード2は、計測周期の設定を、記録部22に保持するものとする。監視対象の電柱設備5が、共振することが予め分かっている場合には、記録部22に計測周期を設定する。センサノード2の設置後に、共振が判明した場合に備え、センサノード2は、設定を変更できる機構を備えてもよい。
In this embodiment, the
以上説明したように、電柱設備5の共振周波数に基づいてセンサノード2の計測周期を決定することで、共振の影響を低減し、傾斜の監視精度を高めることができる。
As described above, by determining the measurement cycle of the
線路近傍に設置した電柱は、列車走行時に生じる大きな振動を受ける。本発明者等は、列車の走行時に生じる振動が、特定の周波数帯にピークを持つことに着目した。そして、その周波数を、予め特定可能であることを新たに見いだした。この新たな知見に基づき、傾斜の監視精度を高める手段を、実施例3として説明する。列車の走行によって生じる振動について、下記に述べる。 Utility poles installed near the track are subject to large vibrations that occur during train travel. The inventors of the present invention have focused on the fact that the vibration generated when the train travels has a peak in a specific frequency band. Then, it was newly found that the frequency can be specified in advance. Based on this new knowledge, means for increasing the monitoring accuracy of the tilt will be described as a third embodiment. The vibrations caused by train travel are described below.
図11は、列車110の走行による、加速度の変動の例を表した図である。図11(a)に示すように、列車110による振動の主な原因は、列車110が線路の継ぎ目111を通過する際に発生する、車輪と線路の衝撃である。そのため、衝撃は、車輪の数だけ繰り返し発生し、衝撃の時間的間隔は車輪の物理的間隔に依存する。このため、図11(b)に示すように、横軸に時間を示し、縦軸に加速度を示した場合、列車走行の影響を受けた加速度701には、所定の間隔で振動のピークが現れる。
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of acceleration variation due to the traveling of the
この時、振動が重畳されるため、ピークの周波数Fは、車輪間隔と列車速度から決まり、下記の式で表される。
F= V / L
Lは車輪間距離、Vは列車110の走行速度である。上記式から、振動のピークとなる周波数帯703を把握することができる。
At this time, since vibration is superimposed, the peak frequency F is determined from the wheel interval and the train speed, and is expressed by the following equation.
F = V / L
L is the distance between wheels, and V is the traveling speed of the
図11(c)は、横軸に周波数を示し、縦軸に加速度を示し、列車走行の影響を受けた加速度702を図示したものである。振動のピークとなる周波数F=V / L以上の周波数帯703を除去することにより、列車走行の影響を低減することができる。
FIG. 11C illustrates the
以上の知見に基づき、本実施例における傾斜監視システムの構成について述べる。センサノード2の加速度センサ21は、内部にLPF(Low Pass Filter)処理機能を有するものとする。一般に、加速度センサデバイスは、電気的ノイズや、手に持った場合の手振れの影響を抑える目的で、LPF処理機能を搭載するものである。
Based on the above knowledge, the configuration of the tilt monitoring system in the present embodiment will be described. The acceleration sensor 21 of the
LPF処理は、ある所定の周波数以上の高周波成分を遮断する。加速度センサデバイスのLPF処理の詳細は、製品などにより公知である。加速度センサ21は、計測データ取得時に、LPF処理を実行し、上記の式で得られた列車振動の周波数成分を除去する。 The LPF process cuts off a high frequency component having a certain frequency or higher. Details of the LPF processing of the acceleration sensor device are well-known depending on products. The acceleration sensor 21 executes LPF processing when acquiring measurement data, and removes the frequency component of train vibration obtained by the above formula.
センサノード2は、LPF処理の遮断周波数の設定を、記録部22に保持するものとする。また、センサノード2は、設定を変更できる機構を備えてもよい。
The
以上説明したように、加速度センサ21がLPF処理を備え、LPF処理の遮断周波数を、振動要因に特有の周波数に設定することで、列車走行の振動の影響を低減し、傾斜の監視精度を高めることができる。 As described above, the acceleration sensor 21 includes the LPF process, and by setting the cut-off frequency of the LPF process to a frequency specific to the vibration factor, the influence of the train traveling vibration is reduced and the inclination monitoring accuracy is increased. be able to.
実施例3のLPF処理は実施例1の平均化処理と組み合わせて用いることにより、平均化処理による加速度の変動成分の低減効果を増大させることができる。また、加速度の変動成分の原因が、所定の周波数以上の高周波成分に限られる等の状況では、平均化処理と組み合わせなくとも一定の効果が得られる。 By using the LPF process of the third embodiment in combination with the averaging process of the first embodiment, the effect of reducing the acceleration fluctuation component by the averaging process can be increased. Further, in a situation where the cause of the acceleration fluctuation component is limited to a high frequency component having a predetermined frequency or higher, a certain effect can be obtained without combining with the averaging process.
電柱設備5が受ける振動の振幅があまりに大きいと、平均化処理だけではその影響を十分に低減できない場合がある。例えば、電柱設備5に物体が衝突した場合や、センサノード2上に鳥などが乗った場合などである。このような振動について、下記に説明する。
If the amplitude of vibration received by the
図12は、実施例1において、瞬間的に大きな振動を受けた場合の加速度の例を表した図である。横軸が時間を示し、縦軸に加速度を示す。離散的に計測値901を取得している。大きな振動が発生すると、センサノード2は、計測値901xの様な、非常に大きな計測データを取得する。センサノード2が平均化処理の対象とするデータは、突発的な振動を受けた加速度902となり、これは変動成分である計測値901xの影響を含む。平均化処理のデータ数が少ない場合、平均化データは変動成分の影響を大きく受ける。このような課題に対し、変動成分の低減方法を、本発明の実施例4として以下に説明する。
FIG. 12 is a diagram illustrating an example of acceleration when momentary large vibration is applied in the first embodiment. The horizontal axis indicates time, and the vertical axis indicates acceleration. Measurement values 901 are obtained discretely. When a large vibration occurs, the
図13は、本実施例におけるセンサノード2aの構成例を示す。センサノード2aは、実施例1のセンサノード2の構成に加え、加速度閾値判定部28を備える。加速度閾値判定部28は、記録部22が保持する計測データを読み込み、所定の閾値903(図12)と比較する機能を有する。加速度閾値判定部28は、閾値903の設定を、記録部22に保持するものとする。また、センサノード2は、設定を変更できる機構を備えてもよい。
FIG. 13 shows a configuration example of the sensor node 2a in the present embodiment. The sensor node 2a includes an acceleration threshold value determination unit 28 in addition to the configuration of the
図14のフローチャートに本実施例の、傾斜監視システムの動作を示す。図9と同一の符号を付したステップは、同様の動作を示すため、ここでは加速度閾値判定部28が関連するステップ502〜503のみ説明する。ステップ502で、加速度センサ21は計測データを記録部22に保存する。次に、加速度閾値判定部28は、記録部22から計測データを読取り、予め設定した閾値と計測データの比較を行う(502−2)。計測データが閾値内の場合(502−2でYes)、加速度閾値判定部28は、処理を終え、ステップ503へ進む。計測データが閾値を超える場合(502−2でNo)、加速度閾値判定部28は計測データを削除して、ステップ501に戻る。
The flowchart of FIG. 14 shows the operation of the tilt monitoring system of this embodiment. Since steps denoted by the same reference numerals as those in FIG. 9 indicate similar operations, only steps 502 to 503 related to the acceleration threshold value determination unit 28 will be described here. In
以上説明したように、加速度閾値判定部28によって、計測データが閾値を超えた場合に計測データを除外することで、大きな振動が発生した場合でもその影響を低減し、傾斜の監視精度を高めることができる。なお、閾値としては図12のように固定値を用いて計測データと比較してもよいし、直前の計測データと最新の計測データの差分を計算し、当該差分を閾値と比較し、閾値以上の差分が生じていた場合、最新の計測データを削除してもよい。 As described above, the acceleration threshold value determination unit 28 eliminates measurement data when the measurement data exceeds the threshold value, thereby reducing the influence even when a large vibration occurs and increasing the inclination monitoring accuracy. Can do. In addition, as a threshold value, you may compare with measurement data using a fixed value like FIG. 12, and the difference of the last measurement data and the latest measurement data is calculated, the said difference is compared with a threshold value, and more than a threshold value If the difference is generated, the latest measurement data may be deleted.
実施例4の処理は実施例1〜3の処理と組み合わせて用いることにより、加速度測定の精度を増大させることができる。例えば、実施例1の平均化処理と組み合わせると、計測データが閾値を超えた場合に計測データを平均化処理の対象から除外することで、より傾斜の監視精度を高めることができる。また、単独で用いても一定の効果が得られる。 The accuracy of acceleration measurement can be increased by using the processing of the fourth embodiment in combination with the processing of the first to third embodiments. For example, when combined with the averaging process of the first embodiment, when the measurement data exceeds the threshold value, the measurement data is excluded from the target of the averaging process, whereby the inclination monitoring accuracy can be further improved. Moreover, even if used alone, a certain effect can be obtained.
電柱の近傍で工事を行う場合、傾斜の発生確率が著しく高まる。特に、工事現場の周辺で多数の電柱が一斉に傾斜した場合、その補修作業は多大な労力を必要する。このような場合、傾斜の発生後に補修するのではなく、異常傾斜の発生を未然に予測し、早期に補修を行うことが望ましい。このような課題に対し、異常傾斜の予測を、本発明の実施例5として以下に説明する。 When construction is performed in the vicinity of a utility pole, the probability of occurrence of inclination increases significantly. In particular, when a large number of utility poles incline around the construction site, the repair work requires a great deal of labor. In such a case, it is desirable not to repair after the occurrence of the inclination, but to predict the occurrence of the abnormal inclination in advance and perform the repair at an early stage. For such a problem, prediction of abnormal inclination will be described below as a fifth embodiment of the present invention.
図15は、サーバ4の画面表示部46の表示の一例である。画面表示部46は、センサノード識別ID、計測時刻、傾斜方向、傾斜角度、傾斜変化率、異常判定結果を表示する。傾斜変化率は、電柱設備5の傾斜角度の変化を表すものである。
FIG. 15 is an example of display on the
傾斜角算出部43は、平均化データから、電柱設備5の傾斜方向と、傾斜角度を算出するとともに、過去の蓄積データから傾斜変化率を算出する。傾斜変化率は、時間経過による電柱の傾斜のスピードを表すものである。例えば、24時間前の同時刻の傾斜角度との差を計算し、1日当たりの傾斜角度の変化の割合を算出する。傾斜角算出部43は、傾斜変化率を、傾斜角度と併せて蓄積部42に記録する。
The inclination angle calculation unit 43 calculates the inclination direction and the inclination angle of the
傾斜閾値判定部44は、算出した傾斜変化率に対して、傾斜変化率閾値に基づき閾値判定を行う。傾斜変化率が閾値を上回った場合には、通知部45は、管理者7に対し、異常傾斜の発生の可能性が高いことを通知する。 The inclination threshold determination unit 44 performs threshold determination on the calculated inclination change rate based on the inclination change rate threshold. When the inclination change rate exceeds the threshold value, the notification unit 45 notifies the manager 7 that there is a high possibility of occurrence of an abnormal inclination.
以上述べたとおり、本実施例によれば、異常傾斜の検出を傾斜角度の変化率に基づき行うので、電柱の傾斜のスピードを考慮した傾斜監視が可能となる。その結果、傾斜角度としては閾値内に納まるが倒壊の可能性があるような異常な傾斜を未然に予測し、早期に補修作業を実施することができる。 As described above, according to the present embodiment, since the abnormal inclination is detected based on the change rate of the inclination angle, the inclination can be monitored in consideration of the inclination speed of the utility pole. As a result, it is possible to predict an abnormal inclination that falls within a threshold value but has a possibility of collapsing, and to perform repair work at an early stage.
本発明の実施例によれば、測定した電柱の傾斜角に対して、周囲環境起因の一時的な変動成分を低減しているので、電柱そのものの傾斜度合いを正確に算出することが可能となる。その結果、広域に散在した多数の電柱の傾斜角を、効率的かつ正確に管理することができる。そして、本発明の実施例によれば、傾斜の異常状態を早期に検出し、管理者等に的確に通知することが可能となる。 According to the embodiment of the present invention, the temporal fluctuation component due to the surrounding environment is reduced with respect to the measured inclination angle of the utility pole, so that the degree of inclination of the utility pole itself can be accurately calculated. . As a result, it is possible to efficiently and accurately manage the inclination angles of a large number of utility poles scattered in a wide area. And according to the Example of this invention, it becomes possible to detect the abnormal state of inclination at an early stage, and to notify an administrator etc. accurately.
本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の実施例の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。 The present invention is not limited to the embodiments described above, and includes various modifications. For example, a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment. Further, it is possible to add, delete, and replace the configurations of other embodiments with respect to a part of the configurations of the embodiments.
1 現場
2 センサノード
3 ゲートウェイ
4 サーバ
5 電柱設備
6 広域網
7 管理者
21 加速度センサ
22 記録部
23 平均化処理部
24 近距離無線部
25 アンテナ
26 時計部
27 電源部
28 加速度閾値判定部
31 近距離無線部
32 近距離無線用アンテナ
33 遠距離無線部
34 遠距離無線用アンテナ
41 通信部
42 蓄積部
43 傾斜角算出部
44 傾斜閾値判定部
45 通知部
46 画面表示部
DESCRIPTION OF
Claims (10)
前記センサノードは、
測定対象物の傾斜を計測するセンサと、
前記センサにより計測した測定データに対して処理を行う処理部と、
前記処理部で処理を行った処理データを記録する記録部と、
前記記録部に記録した前記処理データを送信する送信部と備え、
前記サーバは、
前記センサノードから送信された前記処理データを受信する受信部と、
前記受信部で受信した前記処理データを蓄積する蓄積部と、
前記蓄積部に蓄積した前記処理データに基づき前記測定対象物の傾斜角を算出する傾斜角算出部と、
前記傾斜角算出部で算出した前記傾斜角に基づき傾斜有無を判定する判定部と、
前記判定部で傾斜有と判定された場合に傾斜発生を通知する通知部とを備え、
ることを特徴とする傾斜監視システム。 A tilt monitoring system comprising a sensor node and a server,
The sensor node is
A sensor for measuring the inclination of the measurement object;
A processing unit for processing the measurement data measured by the sensor;
A recording unit for recording processing data processed by the processing unit;
A transmission unit for transmitting the processing data recorded in the recording unit;
The server
A receiving unit for receiving the processing data transmitted from the sensor node;
An accumulation unit for accumulating the processing data received by the reception unit;
An inclination angle calculation unit for calculating an inclination angle of the measurement object based on the processing data accumulated in the accumulation unit;
A determination unit that determines presence or absence of inclination based on the inclination angle calculated by the inclination angle calculation unit;
A notification unit for notifying the occurrence of inclination when the determination unit determines that there is an inclination,
An inclination monitoring system characterized by that.
複数の前記測定データを用いて平均化処理を行い、前記処理データとして平均化データを算出し、
前記送信部は、
前記平均化データを送信する、
請求項1記載の傾斜監視システム。 The processor is
Averaging processing is performed using a plurality of the measurement data, and averaged data is calculated as the processing data,
The transmitter is
Sending the averaged data;
The tilt monitoring system according to claim 1.
前記送信部は、
前記センサノードから前記ゲートウェイに前記処理データを無線送信し、
前記ゲートウェイは、
前記処理データを広域網を介して前記サーバに送信する、
請求項1記載の傾斜監視システム。 It also has a gateway,
The transmitter is
Wirelessly transmitting the processing data from the sensor node to the gateway;
The gateway is
Transmitting the processing data to the server via a wide area network;
The tilt monitoring system according to claim 1.
前記センサの計測周期をTs、前記センサのサンプリングレートをFs、前記測定対象物の共振周波数をFpとしたとき、
Ts ≦ 1 / (2・Fp)
Fs ≧ 2 Fp
の条件下で計測を行う、
請求項2記載の傾斜監視システム。 The sensor is
When the measurement period of the sensor is Ts, the sampling rate of the sensor is Fs, and the resonance frequency of the measurement object is Fp,
Ts ≤ 1 / (2 ・ Fp)
Fs ≥ 2 Fp
Measure under the conditions of
The inclination monitoring system according to claim 2.
前記測定データのうち所定以上の周波数領域を遮断するLPF処理を行う、
請求項1記載の傾斜監視システム。 The sensor is
LPF processing is performed to block a predetermined frequency region or more of the measurement data.
The tilt monitoring system according to claim 1.
前記加速度閾値判定部は、
前記測定データの大きさを判定し、所定の大きさの計測データを除外する、
請求項1記載の傾斜監視システム。 The sensor node includes an acceleration threshold value determination unit,
The acceleration threshold determination unit
Determining the size of the measurement data and excluding measurement data of a predetermined size;
The tilt monitoring system according to claim 1.
過去の蓄積データから傾斜変化率を算出する、
請求項1記載の傾斜監視システム。 The inclination angle calculation unit
Calculate slope change rate from past accumulated data,
The tilt monitoring system according to claim 1.
複数の前記測定データに対して平均化処理を行って、処理データを生成する第2のステップ、
前記処理データに基づき前記測定対象物の傾斜角を算出する第3のステップ、
算出した前記傾斜角を閾値と比較する第4のステップ、
前記傾斜角が前記閾値を超えた場合に傾斜発生を通知する第5のステップ、
を備える傾斜監視方法。 A first step of obtaining measurement data by measuring the inclination of the measurement object;
A second step of performing an averaging process on the plurality of measurement data to generate process data;
A third step of calculating an inclination angle of the measurement object based on the processing data;
A fourth step of comparing the calculated tilt angle with a threshold;
A fifth step of notifying the occurrence of tilt when the tilt angle exceeds the threshold;
A tilt monitoring method comprising:
前記測定対象物の共振による振動周期の半分よりも、前記測定データの計測周期を短くする、
請求項8記載の傾斜監視方法。 In the first step,
Shortening the measurement cycle of the measurement data than half of the vibration cycle due to resonance of the measurement object,
The inclination monitoring method according to claim 8.
前記測定データのうち所定以上の周波数領域を遮断するLPF処理、
および、
前記測定データの大きさを判定し、所定の大きさの計測データを除外する処理、
の少なくともひとつを行い、
その後、前記第2のステップを行う、
請求項8記載の傾斜監視方法。 After the first step,
LPF processing to cut off a predetermined frequency region or more of the measurement data,
and,
A process of determining the size of the measurement data and excluding measurement data of a predetermined size;
Do at least one of
Thereafter, the second step is performed.
The inclination monitoring method according to claim 8.
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