【課題】地盤の全体的な挙動を表現して地盤全体としての健全性を判断することができると共に地盤の部分的な挙動を表現して地盤の部分的な異常も判断することができるようにする。
【解決手段】地盤の地表面若しくは地中の複数地点における一定期間の変位データを用いて主成分分析を行い、主成分分析の結果得られる第一主成分の重み係数及び前記一定期間とは異なる期間の変位データを用いて前記一定期間とは異なる期間についての第一主成分の主成分得点を算出し、主成分得点の推移に基づいて地盤の挙動を分析するようにした。 （もっと読む）

【課題】河川や海と接する壁面の詳細な状態を直接に、かつ自動的、正確に検出し、護岸壁のメンテナンスや洪水時の対応に有用な情報が得られる護岸監視システムを提供する。
【解決手段】川または海水に接する壁面を監視するための護岸監視システムであって、壁面の少なくとも一部に設けられ、信号を発信する複数の通信装置２０１、通信装置２０１によって発信される信号を受信する通信制御部２０４、受信された信号に基づいて、複数の通信装置２０１のうちの信号の発信を停止した通信装置２０１の位置を特定する通信途絶判定部２０５、通信途絶判定部２０５によって特定された位置の分布状態を表示する表示データ生成部２０６及びディスプレイ２０７を備える。 （もっと読む）

【課題】省電力化を図ることのできる無線式センサシステム等を提供することを目的とする。
【解決手段】中継局コントローラにおいて、中継局から各センサに対して電力供給のために送信している電波を一定時間ごとに停止させることで、各センサにおける時刻補正を行うためのコマンドを送信する。センサにおいては、中継局からセンサに対して電力供給のために送信される電波が停止したときに、内部クロック機能の時刻補正を行う。また、中継局コントローラにおいて、各センサから送信された、測定データを含む電文に何らかのエラーが生じていた場合、その電文を送信したセンサに中継局から送信する電力を供給するための電波を一定時間停止させることで、電文の再送信を要求することもできる。 （もっと読む）

【課題】異常が発生したときの前後のデータを効率よく蓄積できるとともにネットワークの負荷を軽減でき、また保守作業が容易なセンサ検出値モニタ装置を得る。
【解決手段】センサ１からの入力電流を電流−周波数変換部２１で電流の大きさに応じた周波数に変換し、パルス計測部２２で周波数の計数を行い設定値に達するとパルス計測満了信号が出力され、図示しない計測装置が当該満了信号から放射線量及びその積算値を算出する。センサ１から入力電流は、Ａ／Ｄ変換器２３によりデジタル値に変換され、リングバッファ２６にアドレス０から最大値Ｎまで順次書き込まれ、最大値Ｎになると再度０から書き込まれる。異常監視手段２４１が電流の異常を検出すると、それ以降の所定個数のデジタルデータの書込を行った後、書込を停止する。上位計算機３から異常発生時前後のリングバッファ２６に記憶されたデータをネットワーク４を介して参照できる。 （もっと読む）

【課題】安価で簡単に構造物の状態を検出することができるとともにこの検出結果を確実に送信することができる構造物の状態検出装置とその状態検出システム及び埋設物を提供する。
【解決手段】検出装置３は、構造物Ｂの状態を埋設状態で検出する装置であり、構造物Ｂの鉄筋Ｓ₁の状態を検出する。検出装置３は、構造物Ｂの歪みに応じて電気抵抗が変化する歪みゲージ３ａを備えている。無線タグ４は、検出装置３の検出結果を埋設状態で送信する装置であり、電源となる電池などを備えておらず、リーダライタ装置側から供給される電力を電源として動作する。無線タグ４は、コンクリートＣ₁の表面から鉄筋Ｓ₁の表面までのかぶりコンクリート内に埋め込まれている。制御部４ｂは、歪みゲージ３ａの抵抗値を測定してこの測定結果をアンテナ部４ａからリーダライタ装置に送信する。 （もっと読む）

【課題】センサノードが装着された物体及び物体の状態を推定する。
【解決手段】事物決定装置１は、センサノード２から受信したセンサデータから変化が起こっている区間を抽出するデータ変化抽出手段１１と、抽出した変化から、物体の事象であるイベントを特定するイベント特定手段１２と、複数のイベントの中から略同時に起こっているイベント同士をグループ化してイベント集合を求め、イベント集合を時系列順に並べることでイベント集合系列を求めるイベント集合特定手段１３と、物体の状態と物体に起こり得る状態間遷移の関係を物体毎に記述した複数の状態遷移図を予め記憶する記憶手段１５と、状態遷移図毎にイベント集合系列が得られる尤もらしさを求めることにより、センサノード２が装着された物体と物体の状態を同定する物体同定手段１４とを有する。 （もっと読む）

【課題】競合学習型ニューラルネットワークの規模を大きくせずに複数種類の対象信号を用いて機器の異常の予兆を早期に検出可能とする。
【解決手段】信号入力部２は、機器Ｘの動作により生じる複数種類の対象信号を取り込む。各対象信号の特徴を表す特徴ベクトルを特徴抽出部４でそれぞれ抽出する。カテゴリ分類部１は、特徴抽出部４により抽出した各特徴ベクトルを入力データとする競合学習型ニューラルネットワークを用いて構成される。乖離度演算部５は、カテゴリ分類部１における出力層のニューロンに設定された重みベクトルと機器Ｘの動作により得られた各特徴ベクトルとの差分ベクトルの大きさを乖離度として求める。判別部６は、各対象信号から得られた乖離度を要素とする多次元の乖離度ベクトルの存在領域により機器Ｘの異常の有無を判別する。 （もっと読む）

【課題】異常の前兆の検出を可能にし、かつ対象信号の一時的な乱れを検査対象の異常と誤判断するのを防止可能にする。
【解決手段】信号入力部２は、機器Ｘの動作により生じる対象信号を取り込む。対象信号の特徴を表す特徴ベクトルを特徴抽出部３で抽出する。カテゴリ分類部１は、特徴抽出部３により抽出した特徴ベクトルを入力データとする競合学習型ニューラルネットワークを用いて構成される。乖離度演算部４は、カテゴリ分類部１における出力層のニューロンに設定された重みベクトルと機器Ｘの動作により得られた特徴ベクトルとの差分ベクトルの大きさを乖離度として求める。乖離度演算部４で求めた乖離度の履歴が履歴記録部５に記録され、判別部６は、乖離度の履歴において変化率が規定値以上かつ継続時間に達すると機器Ｘの動作状態に異常の前兆があると判定する。 （もっと読む）

【課題】ニューラルネットワークの重みベクトルの設定に必要な設定データを外部装置から受け取り、実使用時には外部装置とは独立して動作する異常監視装置を提供する。
【解決手段】信号入力部２は機器Ｘの動作を検出するセンサＹの出力である電気信号を取り込む。特徴抽出部３は電気信号から検査の対象である対象信号を切り出し、対象信号の特徴を表す特徴ベクトルを抽出する。カテゴリ分類部１は、競合学習型ニューラルネットが用いられ、あらかじめ出力層のニューロンに対応付けた重みベクトルと特徴ベクトルとのユークリッド距離により、特徴ベクトルのカテゴリを分類する。カテゴリ分類部１の各ニューロンに設定される重みベクトルは、サービスインターフェイス４を介して外部装置Ｂから設定データとして与えられ、異常監視装置Ａは設定データが外部装置Ｂから与えられた後は、外部装置Ｂを切り離して使用可能になる。 （もっと読む）

【課題】規定の順序で動作が変化する機器について正常・異常の判定が可能な異常監視装置を提供する。
【解決手段】機器Ｘは規定順序で複数種類の動作を行う。機器Ｘの動作により生じる対象信号を信号入力部２が取り込み、特徴抽出部３が抽出した対象信号の特徴量を入力データとして機器Ｘの各動作に対応した学習データによる学習済みの複数の競合学習型ニューラルネットワーク（ニューラルネット）１ａ，１ｂ，……に入力する。判定部７では、乖離度が最小であるニューラルネット１ａ，１ｂ，……に着目し、このニューラルネット１ａ，１ｂ，……において発火したニューロンのカテゴリが異常か、発火したニューロンのカテゴリが正常でこのニューラルネット１ａ，１ｂ，……に対応付けた機器Ｘの動作順序が入力データを生成した機器Ｘの動作順序と一致しないと、異常と判定する。 （もっと読む）

【課題】規定の順序で動作が変化する機器について正常・異常の判定が可能な異常監視装置を提供する。
【解決手段】機器Ｘは規定順序で複数種類の動作を行う。機器Ｘの動作により生じる対象信号を信号入力部２が取り込み、特徴抽出部３が抽出した対象信号の特徴量を競合学習型ニューラルネットワーク１に入力する。競合学習型ニューラルネットワーク１の動作状態はクラスタリングマップ５における発火位置に反映される。機器Ｘの一連の動作に応じたクラスタリングマップ５の発火位置の変化パターンを動作パターンとし、動作パターン記憶部６が記憶した機器Ｘの正常時の動作パターンと、機器Ｘの実際の動作時における動作パターンとの類似度を判定部７において評価する。判定部７での評価により、機器Ｘの各動作における異常だけではなく、機器Ｘの動作順序の異常も検出可能になる。 （もっと読む）

【課題】地震発生の後、短時間でダムの外部変形度合いを高精度に評価できるようにした、ダムの外部変形評価方法を作成することが課題である。
【解決手段】ダムに設置された複数のＧＰＳ受信装置を用いてリアルタイムに外部変形度合いを計測し、得られた時系列計測データからＣＰＵによりダムの変位データを算出して記憶手段に記憶すると共に、該変位データにフィルタ処理・平滑処理を行なった処理済み変位データを算出して記憶手段に記憶するようにしたダムの外部変形具合の評価方法において、地震発生信号により地震前に算出したダムの変位データにおける標準偏差σと地震後におけるダムの変位データの平均値ｘとを算出し、該平均値ｘと地震前の標準偏差σとを用い、前記ＣＰＵでＺ推定により変位を算出するようにした。 （もっと読む）

【課題】Ａタイプの誤りとＢタイプの誤りのトレードオフの適正化を図り、正確な異常検出と共に、実際的なプロセス監視に適切な異常診断性能を実現したプロセス異常診断装置を提供することにある。
【解決手段】統計量データに含まれる異常データと正常データとの割合に関する事前情報を生成する事前情報生成手段５１と、前記事前情報を使用して、前記統計量データの異常状態と正常状態の判定を行うための閾値を決定する閾値決定手段５２と、閾値及び前記統計量データを使用して、前記対象プロセスの異常を診断する異常診断手段７とを備えたプロセス異常診断装置である。 （もっと読む）

本発明は、センサのノイズを監視する方法および装置ならびに本発明の方法を車両分野に適用して、自動車のタイヤと道路表面との間の摩擦係数を求める使用方法に関する。低価格でありかつ高い信頼性で動作するセンサノイズ監視方法および相応する装置を得て、例えばシステム関連の情報を得るために提案されるのは、センサノイズ信号のスペクトル成分の影響を求めて、あらかじめ定めた値と比較することである。
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【課題】検査対象物の状態をより高い精度で判定する。
【解決手段】周波数成分抽出部２が、信号入力部１によって検出された状態に基づく検査信号から周波数成分を要素とする特徴量を抽出して検査データを作成する。クラスタ判定部４２が、マップ作成部４１によって教師なし競合学習型ニューラルネットワーク４０を用いて作成されたクラスタリングマップ上の出力層ニューロンごとに、検査データと重み係数データとのユークリッド距離を算出して最小値を抽出する。上記最小値が最小値ニューロンの閾値以下であれば特徴量データが正常カテゴリに属すると判定する。同時に、データ判定部７１が、基準範囲設定部７０で設定された基準範囲と特徴量データの各要素との比較を行う。制御部８が、特徴量データが正常カテゴリに属するとの判定を受けた場合や、特徴量データの各要素が基準範囲内にあるとの判定を受けた場合、検査対象物が正常状態であると判定する。 （もっと読む）

【課題】自然環境下での信頼性が高く、小型で汎用性に富む電力自立型河川監視装置を提供することを課題とする。また、電源供給が困難な河川においても安定的に動作可能な電力自立型河川監視装置を提供することを課題とする。
【解決手段】流体中に配設されるリング２と、前記リング２を支持する支持体３と、前記支持体３と固定ベース４との間に配設され前記リング２に作用する抗力を検出する抗力検出器５と、前記抗力検出器５からの信号を処理する制御装置６と、前記制御装置６に電力を供給する発電装置７と、を備えることを特徴とする電力自立型河川監視装置１により、上記の課題を解決する。 （もっと読む）

【課題】設備ごとに多くのセンサを備える必要がなく、精度の高い設備診断方法及び設備診断システムを提供する。
【解決手段】診断の対象となる設備の状態を示す変数であって、時間と共に変動する時系列データを取得するデータ取得部２１と、データ取得部２１で取得した時系列データから、前記設備における前記時系列データが決定論的であるか確率論的であるかの指標となる決定論性を表す値を算出する並進誤差演算部２４と、並進誤差演算部２４で算出された決定論性を表す値が、所定のしきい値を超えて変化した場合に、前記設備が警告すべき状態であると判定する故障判定部２６と、を備える。決定論性を表す値は、並進誤差又は順列エントロピーである。決定論性を表す値として順列エントロピーを用いる場合は、順列エントロピー演算部を備える。 （もっと読む）

【課題】観測対象に生じた異常を精度良く検出する。
【解決手段】複数の観測結果の間の差異を検出するシステムを提供する。このシステムは、ある観測対象を時間の経過に応じて観測した複数の観測値を含む第１時系列データと、観測対象を時間の経過に応じ観測した複数の観測値を含む第２時系列データとを取得する取得部と、第１時系列データから複数の観測値を反復復元抽出して当該第１時系列データの複製である第１複製データを生成する複製部と、第１複製データの累積確率分布と、第２時系列データの少なくとも一部を含む第２複製データの累積確率分布との間の、同一の観測値における確率値の差分に基づいて、第１時系列データと第２時系列データとの間の相違を示す指標値を算出して出力する算出部とを備える。 （もっと読む）

【課題】複数の計測装置で冗長化して計測する場合でも個々の計測装置の異常を早期に発見することができる計測装置管理システムを提供する。
【解決手段】計測装置管理システム１は、計測対象１０５ａ〜１０５ｃのうちで同一の計測対象を計測装置１０４ａ〜１０４ｃで多重に測定し、管理装置１０２では計測装置診断基準情報２０２に基づいてその測定データの夫々が正常領域にあるか否かを計測装置診断手段３１０で診断し、いずれかの計測データが正常領域にない場合に、その正常領域にない計測データに係る計測装置が異常であることを示す情報を出力する。 （もっと読む）

【課題】正常時のデータを収集するだけで運用が可能であり、しかも運用後に発生する異常時のデータを利用して判定精度を高めることを可能とする。
【解決手段】監視対象物が発する音をマイクロホン２ａで電気信号に変換し、特徴量抽出部３においてこの電気信号の特徴量を抽出し、競合学習型ニューラルネットワーク１により特徴量を分類する。初期段階では、監視対象物が正常であるときの特徴量を学習データに用いて競合学習型ニューラルネットワーク１の学習を行う。判定モードでは、監視対象物が正常以外の場合に、そのときの電気信号を原データ記憶部５に保存する。原データ記憶部５に適数個の電気信号が保存されると、各電気信号の特徴量に対して監視対象物の状態に応じたカテゴリを付与した学習データを生成し、当該学習データにより競合学習型ニューラルネットワーク１の追加学習を行う。 （もっと読む）