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公開番号2025043434
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-01
出願番号2023150687
出願日2023-09-19
発明の名称波形信号処理システム、構造物評価システム及び波形信号処理方法
出願人株式会社東芝
代理人弁理士法人志賀国際特許事務所
主分類G01N 29/14 20060101AFI20250325BHJP(測定;試験)
要約【課題】ノイズの多い環境下においても所望の信号を得ることができる波形信号処理システム、構造物評価システム及び波形信号処理方法を提供することである。
【解決手段】実施形態の波形信号処理システムは、ニューラルネットワークと、学習部と、抽出部とを持つ。ニューラルネットワークは、少なくとも、ノイズに関する第一の時系列データと、ノイズ以外の信号に関する第二の時系列データを生成する。学習部は、ニューラルネットワークによって生成された第一の時系列データと第二の時系列データとを加算した合成時系列データと、ノイズを含む観測時系列波形とが類似しているほど値が小さくなる主制約項を含む損失関数に基づいてニューラルネットワークのパラメータを更新する。抽出部は、更新後のパラメータに基づいて生成された第一の時系列データ又は第二の時系列データの少なくともいずれかを目的信号として抽出する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
入力されるランダムノイズに基づいて、少なくとも、ノイズに関する第一の時系列データと、ノイズ以外の信号に関する第二の時系列データを生成するニューラルネットワークと、
前記ニューラルネットワークによって生成された前記第一の時系列データと前記第二の時系列データとを加算した合成時系列データと、ノイズを含む観測時系列波形とが類似しているほど値が小さくなる主制約項を含む損失関数に基づいて前記ニューラルネットワークのパラメータを更新する学習部と、
前記学習部による更新後のパラメータに基づいて前記ニューラルネットワークによって生成された前記第一の時系列データ又は前記第二の時系列データの少なくともいずれかを目的信号として抽出する抽出部と、
を備える波形信号処理システム。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記学習部は、ノイズの特徴を表現する制約条件であるノイズ制約項をさらに含む前記損失関数に基づいて前記ニューラルネットワークのパラメータを更新する、
請求項１に記載の波形信号処理システム。
【請求項３】
前記観測時系列波形からノイズ領域を抽出するノイズ抽出部、をさらに備え、
前記学習部は、前記ノイズ制約項として、前記第一の時系列データが、前記ノイズ抽出部によって抽出された前記ノイズ領域と類似しているほど値が小さくなる項を用いる、
請求項２に記載の波形信号処理システム。
【請求項４】
前記ノイズ抽出部は、前記観測時系列波形の振幅が所定の閾値を超過する以前に記録されたプリトリガ期間における時系列データの少なくとも一部をノイズ領域の時系列データとして抽出する、
請求項３に記載の波形信号処理システム。
【請求項５】
前記ノイズ制約項は、前記第一の時系列データのうち、第一の範囲の平均もしくは分散が、前記第一の範囲と異なる第二の範囲の平均もしくは分散と一致するほど小さくなる項をさらに含む、
請求項２から４のいずれか一項に記載の波形信号処理システム。
【請求項６】
前記学習部は、前記第一の範囲もしくは前記第二の範囲の少なくともいずれか一つを、パラメータを更新する毎に異なる範囲に設定する、
請求項５に記載の波形信号処理システム。
【請求項７】
前記学習部は、前記ノイズ以外の信号の特徴を表現する制約条件である信号制約項をさらに含む前記損失関数に基づいて前記ニューラルネットワークのパラメータを更新する、
請求項１から４のいずれか一項に記載の波形信号処理システム。
【請求項８】
前記学習部は、前記信号制約項として、前記第二の時系列データの一階微分、又は、二階微分の大きさの総和に比例する項を用いる、
請求項７に記載の波形信号処理システム。
【請求項９】
前記学習部は、少なくとも１０００回以上のパラメータ更新を行う、
請求項１から４のいずれか一項に記載の波形信号処理システム。
【請求項１０】
前記観測時系列波形は、構造物又は産業機器の内部の損傷により発生する弾性波をセンサで観測した結果として得られた信号波形である、
請求項１から４のいずれか一項に記載の波形信号処理システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、波形信号処理システム、構造物評価システム及び波形信号処理方法に関する。
続きを表示（約 2,500 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、産業機器や構造物の老朽化に伴う問題が顕在化してきている。産業機器や構造物に事故が発生した場合の損害は計り知れないため、産業機器や構造物の状態を監視するための技術が従来から開発されている。例えば、内部亀裂の発生、又は、内部亀裂の進展に伴い発生する弾性波を、高感度センサにより検出するアコースティック・エミッション（ＡＥ：ＡｃｏｕｓｔｉｃＥｍｉｓｓｉｏｎ）方式により、構造物の損傷を検出する技術が知られている。アコースティック・エミッションは、材料の疲労亀裂の進展に伴い発生する弾性波である。ＡＥ方式では、弾性波を、圧電素子を利用したＡＥセンサにより電圧信号（弾性波）として検出する。弾性波は、材料の破断が生じる前の兆候として検出されるため、弾性波の発生頻度及び信号強度は材料の健全性を表す指標として有用である。そのためＡＥ方式によって構造物の劣化の予兆を検出する技術の研究が盛んに行われている。
【０００３】
石油タンクの腐食診断、及び、産業機器の製造工程等においては、欧米を中心にＡＥ方式の検出技術が幅広く使用され、また一部の対象についてはＡＥ方式の検出技術の標準化も行われている。特許文献１に示すように、産業機器に多く用いられるギア等の機構部品の損傷検知にも広く活用されており、産業機器の異常と、弾性波の信号波形から抽出したＡＥパラメータには相関があることも知られている。代表的なＡＥパラメータにはエネルギー、ＲＭＳ（Root Mean Square：二乗平均平方根）値、波高値（クレストファクタ、振幅の絶対値を振幅のＲＭＳ値で除算した値）といったものがある。
【０００４】
弾性波は一般的に微弱な信号であり、高感度のセンサと増幅度の高い増幅器を用いて信号レベルを上げて検出する必要がある。そのため、ＡＥ方式はノイズに弱いという側面がある。従来の技術では、環境に依っては弾性波検出の判定を誤るほどのノイズが重畳する可能性があり、正しい評価結果を得ることが難しい場合があった。代表的なノイズフィルタリング手法としては、周波数領域のフィルタリング（ローパスフィルタ、もしくはバンドパスフィルタ）を行うことでＳ／Ｎ（signal-noise）比を向上させる手法が広く一般的に用いられている。しかしながら、ノイズと弾性波の周波数帯域が重なっている場合には効果が得られにくい。さらに、ノイズをフィルタリングすることで信号の形状を変えてしまう可能性もある。この場合、評価精度が低下してしまう場合もある。以上のように、従来では、ノイズの多い環境下では、所望の信号を得ることができない場合があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２００１－１５３７８４号公報
特開２０２２－５３７２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、ノイズの多い環境下においても所望の信号を得ることができる波形信号処理システム、構造物評価システム及び波形信号処理方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態の波形信号処理システムは、ニューラルネットワークと、学習部と、抽出部とを持つ。ニューラルネットワークは、入力されるランダムノイズに基づいて、少なくとも、ノイズに関する第一の時系列データと、ノイズ以外の信号に関する第二の時系列データを生成する。学習部は、前記ニューラルネットワークによって生成された前記第一の時系列データと前記第二の時系列データとを加算した合成時系列データと、ノイズを含む観測時系列波形とが類似しているほど値が小さくなる主制約項を含む損失関数に基づいて前記ニューラルネットワークのパラメータを更新する。抽出部は、前記学習部による更新後のパラメータに基づいて前記ニューラルネットワークによって生成された前記第一の時系列データ又は前記第二の時系列データの少なくともいずれかを目的信号として抽出する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
第１の実施形態における波形信号処理装置の構成例を示す図。
典型的な弾性波の波形データの一例を示す図。
第１の実施形態における波形信号処理装置が行う処理を説明するための図。
第１の実施形態における波形信号処理装置が行う処理の流れを示す図。
第１の実施形態における手法によるノイズ除去の結果を示す図。
第１の実施形態における手法によるノイズ除去の結果を示す図。
各波形と短時間フーリエ変換により得た時間－周波数波形を示す図。
加算したノイズレベルと、ピーク信号対雑音比の関係を示す図。
加算したノイズレベルと、弾性波の特徴量の関係を示す図。
加算したノイズレベルと、弾性波の特徴量の関係を示す図。
実施形態における構造物評価システムの構成例を示す図。
実施形態における信号処理部の構成例を示す図。
実施形態における構造物評価システムによる劣化状態の評価処理の流れを示すシーケンス図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、実施形態の波形信号処理システム、構造物評価システム及び波形信号処理方法を、図面を参照して説明する。
【００１０】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態における波形信号処理装置１の構成例を示す図である。波形信号処理装置１は、ノイズを含む観測データを入力とし、入力した観測データに基づいて目的信号を生成する装置である。ここで、ノイズを含む観測データは、例えば異常の検知対象となる産業機器や構造物等に設置された１以上のセンサにより検出される弾性波に基づいて得られるデジタル信号である。目的信号は、弾性波又はノイズのいずれかの信号である。産業機器は、例えば圧縮機、原動機、電動機及びポンプ等である。
（【００１１】以降は省略されています）

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