2023 Fiscal Year Annual Research Report
Vehicle vibration inspecting method for high-speed railway structures
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20K21013
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
内藤 英樹 東北大学, 工学研究科, 准教授 (50361142)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
運上 茂樹 東北大学, 工学研究科, 教授 (60355815)
木本 智幸 大分工業高等専門学校, 電気電子工学科, 教授 (30259973)
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| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2024-03-31
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| Keywords | コンクリート構造物 / 非破壊検査 / 点検 / 振動試験 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、加振源と加速度センサを移動体に組み込み、構造物の上を走行しながら内部のひび割れや劣化を高精度に検査できる自走式点検ロボットを開発する。検討した2つの個別要素技術 (ハードとソフト) の研究実績を以下に示す。
(1) ハード開発: 安価かつシンプルなデバイス構成による振動試験システムを構築した。これにより振動試験装置の小型化と軽量化に成功し、加振器と加速度センサをロボットに組み込むことができた。開発した点検ロボットは走行機能と加振器・センサの昇降機能によって、道路、鉄道、港湾構造物などの上を走行しながら、一定間隔で加振器とセンサを構造物表面に接触させて局所振動試験データを自動取得することを目的とする。
(2) ソフト開発: 上記(1)の自走式点検ロボットによって取得されたデータを分析し、機械学習に適したデータセットに変換するプログラムコードを開発した。本コードは、加速度センサによる時系列データを高速フーリエ解析し、周波数応答関数の平均化および正規化処理を行って、機械学習に適したデータセットに変換する。そして、このデータセットに対して、オートエンコーダによる異常検知を行うことにより、目に見えない構造物内部の異常箇所を推定できることが示唆された。一般ユーザーの取り扱いを容易とするために、データ分析、波形処理、機械学習をPythonによってひとつのプログラムコードとして実装している。
以上の本挑戦萌芽研究によって、自走式点検ロボットの仕組みを考案し、試作機を製作することができた。今後は、実構造物に対して加振器・センサの接触特性や測定データの精度検証するステージに進んでいく。上記の(1)(2)の研究実績に対して、鉄道のみならず、道路や港湾構造物の管理者らから高い評価や期待が寄せられている。現在はこれらの構造物管理者らと共同研究体制を整えて、現場実証試験の準備を進めている。
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