(57)【要約】【課題】対象装置の故障の予兆を検知するためのセンサの選定と、対象装置へのセンサ取り付け位置の選定を可能にする予兆検知装置、予兆検知方法およびプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】予兆検知装置は、故障の予兆検知を行う解析対象のモデルを数値解析手法によって生成するモデル生成部と、生成されたモデルを用いて、故障の予兆検知を行うために解析対象の状態を検出するセンサの候補であるセンサ候補を取り付け位置候補に取り付けた場合、解析対象の振る舞いをセンサ候補で検出した検出値の解析を行う解析部と、解析部が解析した解析結果に基づいて、センサ候補から少なくとも１つを選定し、取り付け位置候補から少なくとも１つを選定する選定部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
故障の予兆検知を行う解析対象のモデルを数値解析手法によって生成するモデル生成部と、
生成された前記モデルを用いて、故障の予兆検知を行うために前記解析対象の状態を検出するセンサの候補であるセンサ候補を取り付け位置候補に取り付けた場合、前記解析対象の振る舞いを前記センサ候補で検出した検出値の解析を行う解析部と、
前記解析部が解析した解析結果に基づいて、前記センサ候補から少なくとも１つを選定し、前記取り付け位置候補から少なくとも１つを選定する選定部と、
を備える予兆検知装置。
【請求項２】
前記選定部は、解析された前記解析結果において検出すべき検出値の範囲や応答特性に基づいて前記センサ候補を選定する、請求項１に記載の予兆検知装置。
【請求項３】
選定した前記取り付け位置に選定した前記センサを取り付け、前記センサが検出した値に基づいて、故障の予兆検知を行う故障予兆検知部を備える、請求項１または請求項２に記載の予兆検知装置。
【請求項４】
前記解析部は、生成された前記モデルを用いて、故障の予兆検知を行うために前記解析対象の状態を検出するセンサ候補を複数の取り付け位置候補に取り付けた場合、前記解析対象の振る舞いを前記センサ候補で検出した検出値それぞれの解析を行い、
前記選定部は、複数の前記取り付け位置候補それぞれの前記解析結果を比較して、前記取り付け位置候補から少なくとも１つを選定する、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の予兆検知装置。
【請求項５】
モデル生成部が、故障の予兆検知を行う解析対象のモデルを数値解析手法によって生成するモデル生成手順と、
解析部が、生成された前記モデルを用いて、故障の予兆検知を行うために前記解析対象の状態を検出するセンサの候補であるセンサ候補を取り付け位置候補に取り付けた場合、前記解析対象の振る舞いを前記センサ候補で検出した検出値の解析を行う解析手順と、
選定部が、解析された解析結果に基づいて前記取り付け位置候補から１つを選定する選定手順と、
前記選定部が、解析された前記解析結果に基づいて、前記センサ候補から少なくとも１つを選定するセンサ選定手順と、
前記選定部が、解析された前記解析結果に基づいて、前記取り付け位置の最適を行う最適化手順と、
を含む予兆検知方法。
【請求項６】
解析対象に対して故障の予兆検知を行うためのセンサの選定と、前記センサの取り付け位置の選定を行う予兆検知装置のコンピュータに、
故障の予兆検知を行う解析対象のモデルを数値解析手法によって生成するモデル生成手順と、
生成された前記モデルを用いて、故障の予兆検知を行うために前記解析対象の状態を検出するセンサの候補であるセンサ候補を取り付け位置候補に取り付けた場合、前記解析対象の振る舞いを前記センサ候補で検出した検出値の解析を行う解析手順と、
解析された解析結果に基づいて前記取り付け位置候補から１つを選定する選定手順と、
解析された前記解析結果に基づいて、前記センサ候補から少なくとも１つを選定するセンサ選定手順と、
解析された前記解析結果に基づいて、前記取り付け位置の最適を行う最適化手順と、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予兆検知装置、予兆検知方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
空調設備や工作機械などを対象に、故障発生の都度修理を行う事後保全に加えて、生産停止回避を目的に障害の発生を防ぐ予防保全が必要な場合がある。予防保全にあっては、対象装置の状態を常時監視し、正常動作時と異なる振る舞いの変化を検知し、故障に繋がる予兆を検出する予兆検知装置が開発されてきた。なお、予兆検知装置は、対象装置に設置された複数のセンサからの情報を収集、蓄積、解析し、情報の時間推移を観測し、予兆検知を行う。
【０００３】
例えば、予兆検知装置は、対象装置の駆動部に予め設置されたセンサからの情報の時間変動を監視し、正常時からの乖離度に基づき故障予知の判定を行う（例えば特許文献１参照）。
また、一般に回転機械設備では、振動センサからの情報を周波数領域に変換して観測し、故障予知を行うことが広く知られている（例えば、特許文献２参照）。
さらに、特許文献３に記載の技術では、ポンプの故障予知を検知するためにアコースティックエミッションセンサを設置し、ポンプ内に生じる詰まり故障を検知している。
【０００４】
また、特許文献４には、醪から発生する「醪の状態に対応する振動」を検出する振動センサの出力信号を取得し、取得したセンサ出力信号に係る情報から醪（振動発生体）の状態に係る情報を決定し、決定した醪（振動発生体）の状態に係る情報を端末５に通知するシステムが開示されている。そして、特許文献４に記載の技術では、センサによって実測された実測値を用いて、検出された振動のエネルギー、強度、振動数及び立ち上がり時点のうちの少なくとも１つに係る「発生振動情報」を生成している。なお、「振動態様に係る情報」は、ＢＭＤ値（アルコール発酵の段階に対応する値）と振動エネルギー（又は振動強度）との関係である。また、特許文献４に記載の技術では、振動センサの取り付け位置を利用者が経験に基づき選定している。さらに、特許文献４に記載の技術では、センサの選定を利用者が経験に基づき選定するか、実測値に基づいて利用者が選定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１８−１４７４４３号公報
【特許文献２】特開昭５９−０６３５３０号公報
【特許文献３】特開平１１−６２８４６号公報
【特許文献４】特開２０１８−４４７７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
各従来技術のように、故障予知装置は、センサの情報を使う手法が広く使われ、その有効性も確認されている。
しかしながら、検知したい故障の予兆を検知するためのセンサの選定およびセンサの設置位置に関しては、各装置の設計時に決定されるか、あるいは過去の経験やノウハウに依存し、センサが設置されることが多い。この場合は、予兆検知に有効な情報を収集することができずに、重大な故障の発生が生じる場合がある。このため、故障の予兆を早期に、かつ確実に検知するためには、検知するべき故障の予兆の物理的な特性を理解し、その特性を考慮したセンサの選定と、そのセンサ設置位置の最適化が求められている。
【０００７】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであって、対象装置の故障の予兆を検知するためのセンサの選定と、対象装置へのセンサ取り付け位置の選定を可能にする予兆検知装置、予兆検知方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る予兆検知装置は、故障の予兆検知を行う解析対象のモデルを数値解析手法によって生成するモデル生成部と、生成された前記モデルを用いて、故障の予兆検知を行うために前記解析対象の状態を検出するセンサの候補であるセンサ候補を取り付け位置候補に取り付けた場合、前記解析対象の振る舞いを前記センサ候補で検出した検出値の解析を行う解析部と、前記解析部が解析した解析結果に基づいて、前記センサ候補から少なくとも１つを選定し、前記取り付け位置候補から少なくとも１つを選定する選定部と、を備える。
【０００９】
また、本発明の一態様に係る予兆検知装置において、前記選定部は、解析された前記解析結果において検出すべき検出値の範囲や応答特性に基づいて前記センサ候補を選定するようにしてもよい。
【００１０】
また、本発明の一態様に係る予兆検知装置は、選定した前記取り付け位置に選定した前記センサを取り付け、前記センサが検出した値に基づいて、故障の予兆検知を行う故障予兆検知部を備えるようにしてもよい。
【００１１】
また、本発明の一態様に係る予兆検知装置において、前記解析部は、生成された前記モデルを用いて、故障の予兆検知を行うために前記解析対象の状態を検出するセンサ候補を複数の取り付け位置候補に取り付けた場合、前記解析対象の振る舞いを前記センサ候補で検出した検出値それぞれの解析を行い、前記選定部は、複数の前記取り付け位置候補それぞれの前記解析結果を比較して、前記取り付け位置候補から少なくとも１つを選定するようにしてもよい。
【００１２】
上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る予兆検知方法は、モデル生成部が、故障の予兆検知を行う解析対象のモデルを数値解析手法によって生成するモデル生成手順と、解析部が、生成された前記モデルを用いて、故障の予兆検知を行うために前記解析対象の状態を検出するセンサの候補であるセンサ候補を取り付け位置候補に取り付けた場合、前記解析対象の振る舞いを前記センサ候補で検出した検出値の解析を行う解析手順と、選定部が、解析された解析結果に基づいて前記取り付け位置候補から１つを選定する選定手順と、前記選定部が、解析された前記解析結果に基づいて、前記センサ候補から少なくとも１つを選定するセンサ選定手順と、前記選定部が、解析された前記解析結果に基づいて、前記取り付け位置の最適を行う最適化手順と、を含む。
【００１３】
上記目的を達成するため、本発明の一態様に係るプログラムは、解析対象に対して故障の予兆検知を行うためのセンサの選定と、前記センサの取り付け位置の選定を行う予兆検知装置のコンピュータに、故障の予兆検知を行う解析対象のモデルを数値解析手法によって生成するモデル生成手順と、生成された前記モデルを用いて、故障の予兆検知を行うために前記解析対象の状態を検出するセンサの候補であるセンサ候補を取り付け位置候補に取り付けた場合、前記解析対象の振る舞いを前記センサ候補で検出した検出値の解析を行う解析手順と、解析された解析結果に基づいて前記取り付け位置候補から１つを選定する選定手順と、解析された前記解析結果に基づいて、前記センサ候補から少なくとも１つを選定するセンサ選定手順と、解析された前記解析結果に基づいて、前記取り付け位置の最適を行う最適化手順と、を実行させる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、対象装置の故障の予兆を検知するためのセンサの選定と、対象装置へのセンサ取り付け位置の選定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施形態に係る予兆検知装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る記憶部が記憶する情報例を示す図である。
【図３】実施形態に係る解析に用いるセンサの取り付け位置候補と候補センサの組み合わせ例を示す図である。
【図４】実施形態に係る予兆検知装置が行う解析手順のフローチャートである。
【図５】第１実施例に係るモデル例を示す図である。
【図６】図５のモデルにおけるセンサの取り付け位置候補の例を示す図である。
【図７】第１実施例に係る駆動部にセンサを取り付けた場合の正常時の解析結果を示す図である。
【図８】第１実施例に係るワークテーブルにセンサを取り付けた場合の正常時の解析結果を示す図である。
【図９】正常時の第１の取り付け位置と第２の取り付け位置の解析結果における極大値と極小値の平均値の例を示す図である。
【図１０】第１実施例に係るワークの隅部を切削している際の解析結果を示す図である。
【図１１】第１実施例に係る切削工作機械において駆動部のベアリングに摩耗等に起因する傷が生じた場合の振動（加速度）の解析結果を示す図である。
【図１２】図１１の解析を行ったセンサの取り付け位置を示す図である。
【図１３】ベアリング傷による発生力地点とセンサ取り付け位置を示す図である。
【図１４】図１３におけるベアリング傷による発生力地点とセンサ取り付け位置の加速度伝達関数を示す図である。
【図１５】第１実施例における３つのセンサの解析結果例を示す図である。
【図１６】第１実施形態に係る振動固有モード解析例を示す図である。
【図１７】第２実施例における切削力による加工機械の構造振動変位例を示す図である。
【図１８】第２実施例における加工機械周囲の正常時の音圧分布解析結果の例を示す図である。
【図１９】図１８の取り付け位置候補の点Ａと点Ｂでの音圧周波数伝達関数を示す図である。
【図２０】第３実施例における回転機構部の構成例を示す図である。
【図２１】第３実施形態における異常時の回転機構部の温度分布例を示す図である。
【図２２】図２１における取り付け位置候補の点Ａと点Ｂでの温度時間変化解析例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。なお、以下の説明に用いる図面では、各部材を認識可能な大きさとするため、各部材の縮尺を適宜変更している。
【００１７】
［予兆検知装置の構成］
図１は、実施形態に係る予兆検知装置の構成例を示すブロック図である。図１に示すように予兆検知装置１は、操作部１１、記憶部１２、モデル生成部１３、評価部１４、および出力部１５を備えている。また、評価部１４は、解析部１４１、および選定部１４２を備えている。
なお、予兆検知装置１は、さらに取得部１６と故障予兆検知部１７を備えていてもよい。また、予兆検知装置１にはセンサ２が、有線または無線によって接続されていてもよい。
【００１８】
予兆検知装置１は、故障の予兆検知を行う解析対象の装置のモデルを生成する。予兆検知装置１は、生成したモデルを用いて正常時の振る舞いと故障時の装置の振る舞いに対して、故障の予兆検知を行うためのセンサが検出する値の解析（シミュレーション）を行う。予兆検知装置１は、解析を行った結果に基づいて、センサの選定と、センサの取り付け位置の選定を行う。また、予兆検知装置１は、装置にセンサが取り付けられ、装置が使用されている際に、センサの出力に基づいて故障の予兆検知を行う。
なお、故障の予兆検知を行う解析対象の装置は、例えば、工作機械、空調設備、回転機構を有する装置、振動機構を有する装置、熱源を有する装置等である。
【００１９】
操作部１１は、例えばキーボード、マウス、機械式スイッチ、タブレットとペンの組み合わせ、タッチパネルセンサ等である。操作部１１は、利用者が操作した結果を検出し、検出した操作結果をモデル生成部１３と評価部１４に出力する。操作結果には、例えば、解析対象を示す情報、センサが取り付け可能な位置を示す情報、解析に用いるセンサの種類を示す情報、解析を行う種類（振動、熱、音響等）を示す情報等が含まれている。
【００２０】
記憶部１２は、モデル生成部１３がモデル生成に使用する情報、評価部１４が解析に使用する情報を記憶する。なお、記憶部１２が記憶する情報については後述する。
【００２１】
モデル生成部１３は、操作部１１が出力する操作結果に基づいて解析対象を決定する。モデル生成部１３は、記憶部１２が記憶する情報を用いて、数値解析手法（例えば有限要素法）によって解析対象のモデルを生成し、生成したモデルの情報を評価部１４に出力する。
【００２２】
評価部１４は、モデル生成部１３が出力するモデルの情報と、操作部１１が出力する操作結果に基づいて、解析対象について解析を行ってセンサの選定とセンサの取り付け位置を選定する。評価部１４は、選定した結果を解析結果として出力部１５に出力する。
【００２３】
解析部１４１は、モデル生成部１３が出力するモデルの情報と、操作部１１が出力する操作結果に基づいて、正常時の解析対象の振る舞いをセンサ候補で検出した検出値の解析を有限要素法で計算して行う。なお、振る舞いとは、振動、熱、音響等である。解析部１４１は、故障の予兆検知を行うために解析対象の状態を検出するセンサ候補について、複数の取り付け位置候補について振る舞いの解析を行う。また、解析部１４１は、センサ、例えば振動検出センサについて、複数の型番やメーカーのセンサ情報（特性等）を用いて、センサ毎に解析を行う。
【００２４】
解析部１４１は、モデル生成部１３が出力するモデルの情報と、操作部１１が出力する操作結果に基づいて、異常時の解析対象の振る舞いをセンサ候補で検出した検出値の解析を行う。解析部１４１は、正常時の解析に用いたセンサ情報と取り付け位置に対して解析を行う。
【００２５】
選定部１４２は、解析部１４１が解析した正常時の解析結果と、異常時の解析結果に基づいて、解析対象に用いるセンサの選定と、解析対象にセンサを取り付ける位置の選定を行う。
【００２６】
出力部１５は、評価部１４が出力する解析結果を、外部の表示装置（不図示）等に出力する。出力部１５は、故障予兆検知部１７が出力する故障の予兆が検知されたことを示す情報を出力する。
【００２７】
センサ２は、選定部１４２によって選定されたセンサであり、例えば加速度センサ、マイクロフォン、音圧センサ、熱センサ等である。予兆検知を行う解析対象の装置に対して、センサ２は、選定部１４２によって選定された位置に、例えば管理者によって取り付けられる。センサ２は、検出した検出値を取得部１６に出力する。検出値は、例えば加速度を示す値、音響信号、温度を示す情報等である。
【００２８】
取得部１６は、センサ２が出力する検出値を取得して故障予兆検知部１７に出力する。
【００２９】
故障予兆検知部１７は、取得部１６が出力する検出値に応じて、例えば周波数解析等を行って故障の予兆検知を行う。故障予兆検知部１７は、故障の予兆が検知された場合、検出されたことを示す情報を出力部１５に出力する。故障予兆検知部１７は、例えば、所定の周波数の加速度の大きさが閾値以上になったとき、故障の予兆が検知する。故障予兆検知部１７は、例えば、所定の周波数の音圧レベルが閾値以上になったとき、故障の予兆が検知する。故障予兆検知部１７は、例えば、温度が閾値以上になったとき、故障の予兆が検知する。
【００３０】
ここで、センサの取り付け位置の選定方法例を説明する。
選定部１４２は、設置可能な各箇所の正常時と異常時それぞれの解析を行い、解析結果を参照し、その中から例えば以下の条件を満足する設置箇所を選定する。
・条件１：
適用するセンサの計測範囲が解析で得られる物理特性の解析結果から、特に、特徴的な振る舞いが観測できる計測範囲の計測が可能なセンサの取り付け位置を選定する。
・条件２：
適用するセンサの取り付け位置が、解析により得られた物理特性を観測できる位置であること。特に、振動センサやマイクロフォンによる振動あるいは音響の計測の場合には、振動の振幅、音圧のレベルの高い位置を選定する。
【００３１】
次に、センサの選定方法例を説明する。
選定部１４２は、解析対象装置の正常時および故障時に観測される物理特性を参照して、故障予知に必要なセンサの仕様を選定する。選定部１４２は、例えば、温度であれば計測すべき温度範囲に対応可能なセンサを選定する。また、選定部１４２は、振動や音響であれば、解析により判明した周波数応答特性の結果から、計測可能な周波数領域と加速度の変位や音圧を特定する。すなわち、選定部１４２は、正常時に解析された解析結果と異常時に解析された解析結果それぞれにおいて検出すべき検出値の範囲や応答特性に基づいてセンサ候補を選定する。
【００３２】
このように、予兆検知装置１は、故障の予兆検知を行いたい対象の装置を解析対象としてセンサの選定と、センサの取り付け位置の選定を行う。
装置の利用者または管理者は、このようにして選定されたセンサを、選定された箇所に設置し、各センサの情報を用いて予兆検知を行う。なお、すでにセンサを内蔵している装置にあって、選定されたセンサが最適と選定された位置もしくはその近傍にすでに内蔵されている場合には、当該内蔵センサを使用するようにしてもよい。
【００３３】
［記憶部１２が記憶する情報］
次に、記憶部１２が記憶する情報例を説明する。
図２は、実施形態に係る記憶部１２が記憶する情報例を示す図である。図２に示すように、記憶部１２は、解析対象の構造情報、センサ取り付け位置候補情報、候補センサの情報、解析モードの種類の情報、故障の情報等である。なお、図２に示した例は一例であり、記憶部１２は他の情報も記憶していてもよい。
【００３４】
解析対象の構造情報とは、解析を行う装置の例えば三次元ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｉｄｅｄ  Ｄｅｓｉｇｎ）データである。記憶部１２は、解析対象の構造情報を解析対象毎に記憶する。
【００３５】
センサ取り付け位置候補情報とは、解析対象にセンサを取り付け可能な位置情報であり、例えば解析対象の所定の位置を基準点とした三次元の座標値の情報である。記憶部１２は、センサ取り付け位置情報を、解析対象毎かつセンサ毎に記憶する。なお、センサ取り付け位置候補情報は、利用者が操作部１１を操作して指定または入力するようにしてもよい。
【００３６】
候補センサの情報とは、解析対象の故障の予兆検知に使用する候補のセンサに関する情報である。候補センサの情報には、例えば、センサの種類（振動センサ、熱センサ、音響センサ等）、センサの特性情報、センサのメーカー情報、センサの型番情報、センサの形状や大きさ情報、センサの値段情報等が含まれている。記憶部１２は、候補センサの情報を、センサの種類毎かつセンサの識別情報毎に記憶する。なお、センサの識別情報には、センサのメーカー、センサの型番等が対応付けられている。
【００３７】
解析モードの種類の情報とは、解析対象に対して振る舞いを解析するモードであり、例えば振動、熱、音響（音の大きさ）等である。
【００３８】
故障の情報とは、解析対象に発生する故障の情報であり、例えば、稼動部の破損、回転部の破損、ねじの緩み等である。なお、故障の情報は、新たな故障要因が発見された際に、装置の管理者によって更新される。または、故障の情報は、新たな故障要因が発見された際に、故障予兆検知部１７によって更新される。
【００３９】
［解析に用いるセンサの取り付け位置候補と候補センサの組み合わせ例］
次に、解析に用いるセンサの取り付け位置候補と候補センサの組み合わせ例を説明する。
図３は、実施形態に係る解析に用いるセンサの取り付け位置候補と候補センサの組み合わせ例を示す図である。図３に示す例では、第１の取り付け位置候補に、第１のセンサ、第２のセンサ、第３のセンサが組み合わされている。また、第２の取り付け位置候補に、第１のセンサ、第２のセンサ、第３のセンサが組み合わされている。
【００４０】
このように、複数のセンサを用いて解析を行う理由は、センサ毎に特性が異なるためである。例えば、高価なセンサの方が低価格のセンサより感度も精度も良い。しかしながら、高価なセンサではオーバースペックの場合もあり、低価格のセンサでは故障の予兆検知の条件を満たさない場合もあり得る。このため、本実施形態では、センサ取り付け位置候補毎に複数のセンサに対して解析を行う。
センサの複数の取り付け位置候補について解析する理由は、同様にセンサ毎に特性が異なるためである。
【００４１】
［予兆検知装置１が行う解析手順例］
次に、予兆検知装置１が行う解析手順例を説明する。
図４は、実施形態に係る予兆検知装置１が行う解析手順のフローチャートである。
【００４２】
（ステップＳ１）操作部１１は、利用者の操作結果を取得し、取得した操作結果をモデル生成部１３と評価部１４に出力する。
【００４３】
（ステップＳ２）モデル生成部１３は、記憶部１２が記憶する情報を用いて、例えば有限要素法によって、操作結果に含まれる解析対象の装置のモデルを生成する。
【００４４】
（ステップＳ３）評価部１４は、記憶部１２が記憶する情報に基づいて、または利用者の指示に応じて、センサの取り付け位置候補を選定する。
【００４５】
（ステップＳ４）評価部１４は、記憶部１２が記憶する情報に基づいて、または利用者の指示に応じて、解析対象の振る舞いを解析する解析モードの種類を選定する。
【００４６】
（ステップＳ５）解析部１４１は、モデル生成部１３が出力するモデルの情報と、操作部１１が出力する操作結果に基づいて、解析対象の振る舞いについて複数のセンサの取り付け位置候補毎に解析を行う。
【００４７】
（ステップＳ６）選定部１４２は、解析結果に基づいて、センサ取り付け位置の選定を行う。
【００４８】
（ステップＳ７）選定部１４２は、解析結果に基づいて、センサの選定を行う。続けて、選定部１４２は、解析結果に基づいて、センサの取り付け位置の最適化を行う。
【００４９】
（ステップＳ８）出力部１５は、評価部１４が解析した解析結果を、外部の表示装置等に出力する。
【００５０】
なお、ステップＳ５において、解析部１４１は、解析対象の正常時の振る舞いについて複数のセンサの取り付け位置候補毎と複数のセンサ候補毎に解析を行うようにしてもよい。
また、選定部１４２は、ステップＳ６でセンサの取り付け位置の選定を行わずに、ステップＳ８でセンサの取り付け位置を選定するようにしてもよい。
【００５１】
なお、センサの取り付け位置の最適化は、ステップＳ８で取り付け位置を変更した場合、再度、ステップＳ５〜Ｓ８の処理を繰り返すようにしてもよい。
【００５２】
なお、上述した例では、モデルの生成に有限要素法を用いる例を説明したが、これに限らない。モデル生成部１３は、例えば境界要素法、有限体積法等を用いてモデルを生成してもよい。
【００５３】
なお、上述した例では、解析部１４１が、解析対象の振る舞いについて複数のセンサの取り付け位置候補毎に解析を行う例を説明したが、これに限らない。
ステップＳ５において、解析部１４１は、モデル生成部１３が出力するモデルの情報と、操作部１１が出力する操作結果に基づいて、解析対象の正常時と異常時それぞれの振る舞いについて複数のセンサの取り付け位置候補毎に解析を行うようにしてもよい。
そして、ステップＳ６において、選定部１４２は、正常時の解析結果に基づいて、センサ取り付け位置の選定を行うようにしてもよい。
そして、ステップＳ７において、選定部１４２は、選定した取り付け位置にセンサを取り付けた際の正常時の解析結果と、選定した取り付け位置にセンサを取り付けた際の異常時の解析結果に基づいて、センサの選定を行うようにしてもよい。続けて、選定部１４２は、選定した取り付け位置にセンサを取り付けた際の正常時の解析結果と、選定した取り付け位置にセンサを取り付けた際の異常時の解析結果に基づいて、センサの取り付け位置の最適化を行うようにしてもよい。
【００５４】
上述したように、選定部１４２は、正常時の解析結果と、異常時の解析結果の少なくとも１つに基づいて、センサの取り付け位置を選定する。例えば選定部１４２は、複数の取り付け位置候補の解析結果に基づいて、伝達特性の変化が顕著な取り付け位置候補を取り付け位置に選定するようにしてもよい。なお、伝達特性の変化が顕著とは、例えば加速度の変化が他の取り付け位置候補より大きい周波数範囲がある等である。
また、上述したように、選定部１４２は、正常時の解析結果と、異常時の解析結果の少なくとも１つに基づいて、センサを選定する。例えば選定部１４２は、解析された解析結果それぞれにおいて検出すべき検出値の範囲や応答特性に基づいてセンサを選定するようにしてもよい。
【００５５】
［第１実施例］
次に、本実施例では、解析対象の装置の故障を予兆検知するために、振動を解析する例を説明する。以下の実施例では、解析対象が３軸の切削工作機械の例を説明する。
図５は、第１実施例に係るモデル例を示す図である。図５において、ワークテーブルの平面をｘｙ平面とし、高さ方向をｚ軸方向とする。紙面に対して左右方向をｙ軸方向、奥行き方向をｘ軸方向とする。また、図５は、モデル生成部１３（図１）が、有限要素法でモデルを作成した例である。
【００５６】
図６は、図５のモデルにおけるセンサの取り付け位置候補の例を示す図である。図６において、センサの第１の取り付け位置は、符号ｇ１１に示すようにワークテーブル上である。センサの第２の取り付け位置は、符号ｇ１２に示すように駆動部である。第１の取り付け位置の座標は、例えばｘ＝２．９３ｅ＋０２、ｙ＝７．０６ｅ＋００、ｚ＝６．００ｅ＋０１である。第２の取り付け位置の座標は、例えばｘ＝２．３６ｅ＋０２、ｙ＝７．８０ｅ＋０１、ｚ＝１．６５ｅ＋０２である。
【００５７】
なお、図６に示したセンサの取り付け位置候補は一例であり、これに限らない。センサ取り付け位置は、使用するセンサの仕様と、対象装置の取り付け面の材質や加工容易性を考慮する。例えば、マグネットで取り付けられるセンサであれば、金属表面に設置できる取り付け可能位置を複数個選定するようにしてもよい。
【００５８】
＜正常時の振る舞いの解析例＞
次に、正常時の解析結果の例を説明する。なお、解析に使用したモデルは図５に示したモデルであり、センサの取り付け位置は図６に示した位置である。また、センサは、３軸の加速度センサである。正常時の解析では、解析部１４１（図１）が、モデルを用いて、センサの取り付け位置毎の、センサの測定値を解析結果として計算している。
【００５９】
図７は、第１実施例に係る駆動部（図６の符号ｇ１２の位置）にセンサを取り付けた場合の正常時の解析結果を示す図である。図８は、第１実施例に係るワークテーブル（図６の符号ｇ１１の位置）にセンサを取り付けた場合の正常時の解析結果を示す図である。図７と図８において、横軸は周波数［Ｈｚ］であり、縦軸は加速度の大きさ［ｍ／ｓ２］である。また、図７と図８の加速度の大きさは、加速度センサのｘ軸とｙ軸とｚ軸の計測値の合計値である。また、図７と図８は伝達関数である。そして、図７と図８の解析結果は、１００［ｍｍ］×１００［ｍｍ］のアルミ素材のワークを切削する際に、ワークの中心を切削したときの解析結果を示す。
【００６０】
図７と図８に示す伝達関数のグラフから、対象の構造物の特性に応じて、振動の入力点の状態が、振動の観測点にどのよう出力されるかを把握することができる。
図７と図８を比較すると、駆動部にセンサを取り付けた場合のほうが、ほぼ全ての周波数領域において、振動（加速度）の変位がより大きいことがわかる。すなわち、振動の計測には駆動部にセンサを取り付けた方が多くの情報量が得られる。
【００６１】
このように、選定部１４２（図１）は、モデルに対して、複数の箇所がセンサの取り付け位置候補の場合、正常時の解析結果を比較して、少なくとも１つの取り付け位置を選定するようにしてもよい。この場合、選定部１４２は、図９に示すように、例えば１００［Ｈｚ］毎に加速度の大きさの極大値と極小値の値を求め、その平均を求めて加速度の変位を求めるようにしてもよい。図９は、正常時の第１の取り付け位置と第２の取り付け位置の解析結果における極大値と極小値の平均値の例を示す図である。
【００６２】
図９に示すように、選定部１４２は、第１の取り付け位置の解析結果に対して、１００〜２００［Ｈｚ］の加速度の大きさの極大値と極小値の差を求め、２００〜３００［Ｈｚ］の加速度の大きさの極大値と極小値の差を求め、・・・、７００〜８００［Ｈｚ］の加速度の大きさの極大値と極小値の差を求める。そして、選定部１４２は、これらの７個の差の平均値０．１３４を求める。選定部１４２は、第２の取り付け位置に対しても同様に７個の平均値１．２０９を求める。そして、選定部１４２は、第１の取り付け位置の極大値と極小値との差の平均値０．１３４と、第２の取り付け位置の極大値と極小値との差の平均値１．２０９を比較して、平均値が大きい方を、センサの取り付け位置に選定する。なお、上述した例は一例であり、極大値と極小値との差の平均値を計算する周波数の間隔は１００［Ｈｚ］に限らず、用途や解析対象に応じて、１００［Ｈｚ］以下であってもよく、１００［Ｈｚ］より大きくてもよい。
【００６３】
なお、図９では、周波数毎に極大値と極小値の差を求めて単純に平均値を求める例を説明したが、値を正規化して平均値を求めるようにしてもよい。
または、選定部１４２は、図７の１００〜８００［Ｈｚ］における線分を積分し、図８の１００〜８００［Ｈｚ］における線分を積分し、積分した線分の長さを比較し、線分の長さの積分値が大きい方を変位が大きいと判別するようにしてもよい。
【００６４】
また、切削対象であるワークの切削位置によっても観測される振動には差分が生じる。
図１０は、第１実施例に係るワークの隅部を切削している際の解析結果を示す図である。なお、図１０の横軸と縦軸は図７と同じである。また、センサの取り付け位置は、第１の取り付け位置（図６、符号ｇ１２の位置）である。また、図１０は伝達関数である。そして、図１０の解析結果は、１００［ｍｍ］×１００［ｍｍ］のアルミ素材のワークを切削する際に、ｘ辺、ｙ辺から１０ｍｍ離れた箇所を切削する際の振動（加速度）を図示している。ワークのセンター部を切削したときの計測を示す図７とは特性が異なっているが、同じ周波数領域において、だいたい同じ測定範囲で解析ができる。図６と図７と同様に、図１０に示す伝達関数のグラフから、対象の構造物の特性に応じて、振動の入力点の状態が、振動の観測点にどのよう出力されるかを把握することができる。
【００６５】
図７〜図１０を用いて説明したように、駆動部にセンサを取り付けることで、ワークのセンターおよび四隅を切削する場合のどちらの計測値の解析にも対応が可能であることがわかる。なお、図７、図８、図１０の計測値は実測値ではなく、モデルを用いて評価部１４がシミュレーションした値である。
【００６６】
＜異常時の振る舞いの解析例＞
次に、異常時の解析結果の例を説明する。なお、解析に使用したモデルは図５に示したモデルであり、センサの取り付け位置は図６に示した位置である。また、センサは、３軸の加速度センサである。異常時の解析では、解析部１４１（図１）が、モデルを用いて、センサの取り付け位置毎の、センサの測定値を解析結果として計算している。
【００６７】
図１１は、第１実施例に係る切削工作機械において駆動部のベアリング（不図示）に摩耗等に起因する傷が生じた場合の振動（加速度）の解析結果を示す図である。図１１の横軸は時刻［ｓ］であり、縦軸は加速度の大きさ［ｍ／ｓ２］である。また、図１１において、符号ｇ２１は、第１の取り付け位置の解析結果を示し、符号ｇ２２は、第２の取り付け位置の解析結果を示す。図１２は、図１１の解析を行ったセンサの取り付け位置を示す図である。
【００６８】
図１２に示すように、図１１の解析では駆動部に取り付ける位置を２つ設定している。１つは、正常時に選定した取り付け位置（符号ｇ１２）であり、もう１つは駆動部の他の位置（符号ｇ１３）である。符号ｇ１３の取り付け位置の座標は、例えばｘ＝２．９４ｅ＋０２、ｙ＝１．３１ｅ＋０２、ｚ＝２．５３ｅ＋０２である。
【００６９】
この場合でも、取り付け位置による解析結果には違いがある。このため、選定部１４２（図１）は、異常時の解析結果に基づいて、より大きな変位が計測できる取り付け箇所を選定することが可能になる。なお、選定部１４２は、加速度の大きさの変位について、例えば時刻０．０１［ｓ］間隔毎に極大値と極小値の差の平均を求め、複数の取り付け位置候補の平均値を比較することで、より大きな変位が計測できる取り付け箇所を選定するようにしてもよい。
【００７０】
また、本実施形態のモデルを使用すれば、図１３に示すベアリング傷による発生力地点とセンサ取り付け位置の間の振動伝達関数は図１４のように解析できる。図１３は、ベアリング傷による発生力地点とセンサ取り付け位置を示す図である。図１３の座標系は図５と同じである。図１４は、図１３におけるベアリング傷による発生力地点とセンサ取り付け位置の加速度伝達関数を示す図である。図１４において、横軸は周波数［Ｈｚ］であり、縦軸は加速度の大きさ［ｍ／ｓ２］である。なお、図１４に示した解析結果は、ベアリング部に傷によりＸ方向１［Ｎ］の振動力が発生した場合の解析結果である。そして、センサの取り付け位置は、図１３の符号ｇ１２の位置（図６の符号ｇ１２の位置と同じ）である。また、図１４に示す解析結果は、図６と図７と同様に１００［ｍｍ］×１００［ｍｍ］のアルミ素材のワークを切削する際に、ワークの中心を切削したときの解析結果を示す。なお、図１４の計測値は実測値ではなく、モデルを用いて評価部１４がシミュレーションした値である。
【００７１】
図１４に示す例においては、例えば以下のようにセンサ選定を行う。例えば故障頻度の高いベアリングを発生点とした場合、解析部１４１は、センサ位置を図１３の符号ｇ１２（駆動部）として解析を行う。この結果、図１４の伝達係数が得られた。そして、選定部１４２は、図１４の示した解析結果に基づいて、４００［Ｈｚ］から５００［Ｈｚ］に感度を持ったセンサ選定を行う。これにより、本実施形態によれば、ベアリング傷等による予兆診断に効果的である。このように、図６と図７と同様に、図１４に示す伝達関数のグラフから、対象の構造物の特性に応じて、振動の入力点の状態が、振動の観測点にどのよう出力されるかを把握することができる。
【００７２】
なお、上述したセンサの取り付け位置の選定方法は一例であり、これに限らない。評価部１４は、例えば図６の符号ｇ１１とｇ１２の位置と、図１２の符号ｇ１３の位置に対して、正常時の解析と、異常時の解析を行うようにしてもよい。そして、選定部１４２は、例えば、これらの解析結果の変位の平均値を正常時と異常時とで比較して、センサの位置を選定するようにしてもよい。また、選定する位置の個数は、使用する機械や故障の頻度、駆動部の個数、予算等に応じて複数であってもよい。また、選定部１４２は、正常時の複数の取り付け位置候補それぞれの解析結果を比較して取り付け位置候補を選定してもよく、または異常時の複数の取り付け位置候補それぞれの解析結果を比較して取り付け位置候補を選定してもよい。
【００７３】
また、上述した例では故障例として駆動部のベアリングに傷がある場合を説明したが、これに限らない。予兆検知装置１は、解析対象の装置に発生する故障情報を予め記憶部１２に記憶させておき、解析対象に応じた故障毎の解析を行う。
【００７４】
次に、センサの選定例について説明する。
上述した例では、センサが３軸センサであり、メーカーと型番を固定して解析を行った例を説明した。解析対象の装置によって、故障の予兆検知に用いるセンサの特性が異なる場合がある。このため、センサの取り付け位置の選定に加え、センサの選定も重要になってくる。
以下の例では、３つの特性が異なる３軸センサを用いて解析する例を説明する。これらのセンサの特性は、記憶部１２が記憶する。
【００７５】
評価部１４は、生成したモデルを用いて正常時と異常時の解析を行う。次に、評価部１４は、解析対象装置の正常時および故障時に観測される物理特性を参照して、故障予知に必要なセンサの仕様を選定する。例えば、温度であれば計測すべき温度範囲に対応可能なセンサを選定する。また、振動や音響であれば、解析により判明した周波数応答特性の結果から、計測可能な周波数領域と加速度の変位や音圧を特定する。
【００７６】
図１５は、第１実施例における３つのセンサの解析結果例を示す図である。なお、図１５の解析結果は、図５のモデルにおいて、三つの位置（第１の取り付け位置〜第３の取り付け位置）それぞれに、センサを取り付けた場合の計測値を解析した例である。なお、第２の位置は、例えば駆動部である。
評価部１４は、モデルを用いて、正常時の解析を行う。評価部１４は、第１のセンサ〜第３のセンサそれぞれについて解析を行う。
【００７７】
選定部１４２は、センサの取り付け位置の選定の際と同様に、周波数毎に加速度の極大値と極小値の差を求め、その差の平均値を、センサ毎に求める。そして、選定部１４２は、正常時の解析結果（例えば図７、図９）と、異常時の解析結果（図１４、図１５）とを用いて、検出に必要な周波数応答特性の結果から計測可能な周波数領域と加速度の変位を特定して、特定した結果に基づいてセンサを選定する。なお、センサの選定にあたって、選定部１４２は、平均値の差が所定値以内の場合は、例えば価格の安いセンサを選定するようにしてもよい。
なお、選定部１４２は、正常時の解析結果に加え、異常時の解析結果も用いて、センサを選定するようにしてもよい。
【００７８】
なお、センサは、３軸の加速度センサを用いる例を説明したが、これに限らない。センサにジャイロセンサも用いてもよい。また、センサは、取り付け位置に応じて、加速度センサとジャイロセンサを使い分けるようにしてもよい。例えば、第１の取り付け位置に３軸の加速度センサを選定し、第２の取り付け位置にジャイロセンサを選定するようにしてもよい。また、予兆検知装置１は、振動の固有モードを解析して、振動の固有モードに合わせたセンサの選定とセンサの取り付け位置の選定を行うようにしてもよい。
【００７９】
図１６は、本実施形態に係る振動固有モード解析例を示す図である。図１６において、符号ｇ１５の位置の振動は並進振動であり、符号ｇ１６の位置の振動は角度振動である。従って、符号ｇ１５の取り付け位置では並進検知センサが有効であり、符号ｇ１６の取り付け位置では角度検知センサが有効である。
予兆検知装置１は、符号ｇ１５の取り付け位置に並進検知センサを取り付けた場合の解析を行い、さらに符号ｇ１５の取り付け位置に角度検知センサを取り付けた場合の解析を行う。そして、選定部１４２は、並進検知センサの解析結果と角度検知センサの解析結果を比較して、並進検知センサを選定する。
また、予兆検知装置１は、符号ｇ１６の取り付け位置に並進検知センサを取り付けた場合の解析を行い、さらに符号ｇ１６の取り付け位置に角度検知センサを取り付けた場合の解析を行う。そして、選定部１４２は、並進検知センサの解析結果と角度検知センサの解析結果を比較して、角度検知センサを選定する。
この例に示すように、本実施形態によれば、振動固有モードにより最適な検知センサを選ぶことが可能になる。
【００８０】
なお、従来技術４に記載の技術では、振動センサを複数の位置に取り付けているが、取り付ける位置は、例えば状態推定システムの利用者が経験に基づいて設置することになる。また、従来技術４に記載の技術では、発酵過程にある醪において、特定の周波数（振動数）範囲において特定の強度を有する発泡振動を検出すために、適切なセンサを例えば状態推定システムの利用者が経験に基づいて選定することになる。このように、従来技術４に記載の技術では、センサの選定も、センサの取り付け位置の選定も、例えば状態推定システムの利用者が経験に基づいて選定する必要があった。
これに対して、本実施形態によれば、予兆検知装置１が、上述したようにセンサの選定とセンサの取り付け位置の選定を行うことができる。
【００８１】
以上のように、第１実施例では、解析対象に対してモデルを生成し、生成したモデルを用いて正常時の振る舞いを加速度センサで計測した結果を解析するようにした。そして、第１実施例では、正常時の解析結果に基づいて、センサの取り付け位置を選定するようにした。さらに、第１実施例では、モデルを用いて異常時（故障時）の解析結果に基づいて、センサの取り付け位置を再検討するようにした。
【００８２】
以上のように、第１実施例によれば、正常時と異常時の加速度の特性を解析で知ることができるため、異常時の振る舞いを観測するために必要な振動センサの選定とセンサの取り付け位置を選定することができる。
そして、このように選定した取り付け位置に選定したセンサを取り付け、センサの検出値を故障予兆検知部１７または解析装置（不図示）で解析することで、故障の予兆検知を行うことができる。
【００８３】
また、故障予兆検知部１７は、故障の予兆検知を行う際、故障要因、故障予知に使用した特徴量を記憶部１２に記憶させて、記憶部１２が記憶する情報を更新するようにしてもよい。
【００８４】
なお、第１実施例において、選定部１４２は、正常時の解析結果と、異常時の解析結果の少なくとも１つに基づいて、センサの取り付け位置の選定と、センサの選定を行うようにしてもよい。
また、第１実施例において、選定部１４２は、正常時の解析結果と、異常時の解析結果の少なくとも１つに基づいて、センサを選定するようにしてもよい。例えば選定部１４２は、解析された解析結果それぞれにおいて検出すべき検出値の範囲や応答特性に基づいてセンサを選定するようにしてもよい。
【００８５】
［第２実施例］
第２実施例では、振動による音響信号を解析することでセンサの選定とセンサの取り付け位置を選定する例を説明する。第２実施例でも、第１実施例と同様に解析対象が３軸の切削工作機械を例に説明する。
【００８６】
第２実施例では、切削時の工作機械によって発生する振動を解析し、その振動によって大気中に伝播される音響波を解析し、解析した結果に基づいてセンサの選定と、センサの取り付け位置の選定を行う。なお、評価部１４（図１）は、選定対象のセンサの種類を例えばマイクロフォンとする。また、評価部１４は、例えば、マイクロフォンによって集音される音響信号の音の大きさ、周波数特性を解析することで、センサの選定とセンサの取り付け位置の選定を行う。
【００８７】
図１７は、第２実施例における切削力による加工機械の構造振動変位例を示す図である。図１７において、紙面の左右方向をｘ軸方向、奥行き方向をｙ軸方向、高さ方向をｚ軸方向とする。図１７において、振動による変位の最小値は０．０４６［ｕｍ］であり、最大値は２．８３４［ｕｍ］である。
図１７に示すように、工作機械の動作中に振動が発生する。この振動によって、工作機械の周囲空間に音響波が伝播される。
【００８８】
図１８は、第２実施例における加工機械周囲の正常時の音圧分布解析結果の例を示す図である。なお、図１８は、モデル生成部１３（図１）が生成したモデルを用いて解析部１４１（図１）が解析した解析結果でもある。図１８において、加工機械の周囲の濃度変化は音圧分布を表している。また、符号ｇ２１が示す領域の音圧は、１０１〜１１０［ｄＢ］である。符号ｇ２２が示す領域の音圧は、９２〜１０１［ｄＢ］である。符号ｇ２３が示す領域の音圧は、８３〜９２［ｄＢ］である。符号ｇ２４が示す領域の音圧は、７４〜８３［ｄＢ］である。符号ｇ２５が示す領域の音圧は、６５〜７４［ｄＢ］である。符号ｇ２６が示す領域の音圧は、５６〜６５［ｄＢ］である。符号ｇ２７が示す領域の音圧は、４７〜５６［ｄＢ］である。符号ｇ２８が示す領域の音圧は、３８〜４７［ｄＢ］である。
また、図１８において、点Ａと点Ｂは、センサの取り付け位置候補例を示している。
【００８９】
図１９は、図１８の取り付け位置候補の点Ａと点Ｂでの音圧周波数伝達関数を示す図である。図１９において、横軸は周波数［Ｈｚ］であり、縦軸は音圧レベル［ｄＢ］である。また、符号ｇ３１が示す周波数に対する音圧の変化は、取り付け位置候補の点Ａで集音された音響信号の解析結果である。符号ｇ３２が示す周波数に対する音圧の変化は、取り付け位置候補の点Ｂで集音された音響信号の解析結果である。なお、センサであるマイクロフォンによって集音される音響信号は実測値ではなく、モデルを使って解析されたシミュレーション値である。
このような場合、解析部１４１（図１）は、故障要因として例えばベアリングの傷を、モデルを使ってシミュレーションする。
【００９０】
図１９に示すように、取り付け位置候補の点Ａより加工機械に近い取り付け位置候補の点Ｂの音圧レベルの方が周波数全域において大きい。このような場合、選定部１４２（図１）は、取り付け位置候補の点Ｂの位置をセンサの取り付け位置として選定するようにしてもよい。または、異常時が解析された結果、例えば周波数が約３６０［Ｈｚ］の音圧レベルの変化が顕著であった場合、選定部１４２は、点Ａをセンサの取り付け位置として選定するようにしてもよい。
【００９１】
なお、図１９では、１つのセンサの取り付け位置を変えた場合の例を説明したが、センサは複数種類であってもよい。この場合、センサは全てマイクロフォン（または音圧センサ）であり、特性が異なっている。そして、選定部１４２（図１）は、センサ毎の正常時と異常時の解析結果に基づいてセンサの選定を行う。すなわち、選定部１４２は、検出対象が音響である場合、解析により判明した音圧の周波数応答特性の結果から、計測可能な周波数領域と音圧を特定することで、計測すべき範囲に対応可能なセンサを選定する。
【００９２】
また、図１９では、解析した周波数の例として１００〜８００［Ｈｚ］の例を示したが、これに限らない。解析対象の周波数帯域は、解析対象の装置や、加工対象、故障箇所などに応じた範囲であればよい。また、第２実施例においても。正常時に選定したセンサの取り付け位置を、異常時の解析結果に基づいて最適化するようにしてもよい。
【００９３】
なお、用いるセンサは、マイクロフォンや音圧センサに限らず、例えば、音波の圧力の変動を検出する圧力センサであってもよい。
【００９４】
以上のように、第２実施例では、解析対象に対してモデルを生成し、生成したモデルを用いて正常時の振る舞いをセンサ（マイクロフォンまたは音圧センサ）で計測した結果を解析するようにした。そして、第２実施例では、正常時の解析結果に基づいて、センサの取り付け位置を選定するようにした。さらに、第２実施例では、モデルを用いて異常時（故障時）の解析結果に基づいて、センサの取り付け位置を再検討するようにした。
【００９５】
以上のように、第２実施例によれば、正常時と異常時の音圧の特性を解析で知ることができるため、異常時の振る舞いを観測するために必要なセンサ（マイクロフォンまたは音圧センサ）の特性の選定とセンサの取り付け位置を選定することができる。
そして、このよう選定した取り付け位置に選定したセンサを取り付け、センサの検出値を故障予兆検知部１７または解析装置（不図示）で解析することで、故障の予兆検知を行うことができる。
【００９６】
また、故障予兆検知部１７は、故障の予兆検知を行う際、故障要因、故障予知に使用した特徴量を記憶部１２に記憶させて、記憶部１２が記憶する情報を更新するようにしてもよい。
【００９７】
なお、第２実施例において、選定部１４２は、正常時の複数の取り付け位置候補それぞれの解析結果を比較して取り付け位置候補を選定してもよく、または異常時の複数の取り付け位置候補それぞれの解析結果を比較して取り付け位置候補を選定してもよい。
また、選定部１４２は、正常時の解析結果と、異常時の解析結果の少なくとも１つに基づいて、センサの取り付け位置の選定と、センサの選定を行うようにしてもよい。
また、第２実施例において、選定部１４２は、正常時の解析結果と、異常時の解析結果の少なくとも１つに基づいて、センサを選定するようにしてもよい。例えば選定部１４２は、解析された解析結果それぞれにおいて検出すべき検出値の範囲や応答特性に基づいてセンサを選定するようにしてもよい。
【００９８】
［第３実施例］
第３実施例では、故障の予兆対象の装置が発生する熱を解析することでセンサの選定とセンサの取り付け位置を選定する例を説明する。第３実施例では、ベルトコンベアー等に使用される回転ベアリング機構を例に説明する。
【００９９】
第３実施例では、回転ベアリング機構によって発生する熱を解析し、その熱の分布を解析し、解析した結果に基づいてセンサの選定と、センサの取り付け位置の選定を行う。なお、評価部１４（図１）は、選定対象のセンサの種類を例えば熱センサとする。また、評価部１４は、例えば、熱センサによって検出される温度とその分布を解析することで、センサの選定とセンサの取り付け位置の選定を行う。
【０１００】
図２０は、第３実施例における回転機構部の構成例を示す図である。図２０において、紙面の左右方向をｚ軸方向とし、奥行き方向をｘ軸方向とし、高さ方向をｙ軸方向とする。また、図２０において、符号ｇ４１は基盤を表し、符号ｇ４２は直径が２００［ｍｍ］の回転シャフトを表し、符号ｇ４２ａとｇ４２ｂは大型ベアリングを表す。
【０１０１】
図２１は、第３実施形態における異常時の回転機構部の温度分布例を示す図である。なお、図２１は、モデル生成部１３（図１）が生成したモデルを用いて解析部１４１（図１）が解析した解析結果でもある。図２１の座標系は図２０と同じである。なお、図２１において、濃淡は温度分布を表している。最低温度が２５．０００［ｄｅｇ］であり、最高温度が２６．４０４［ｄｅｇ］である。図２１に示す例では、符号ｇ５１の位置の温度が約２５．０［ｄｅｇ］であり、符号ｇ５２の位置の温度が約２６．２［ｄｅｇ］である。また、図２１において、点Ａと点Ｂは、センサの取り付け位置候補を示している。
【０１０２】
回転ベアリング機構ではベアリング回転摩擦トルクにより摩擦熱が発生する。片方のベアリングの摩擦トルクが増加すると、図２１に示すように当該回転ベアリング部の温度が高くなる。図２１に示す例では、取り付け位置候補の点Ａの温度の方が、取り付け位置候補の点Ｂの温度より高い。
このような場合、解析部１４１（図１）は、故障要因として片方のベアリングの摩擦トルクが増加を、モデルを使ってシミュレーションする。
【０１０３】
図２２は、図２１における取り付け位置候補の点Ａと点Ｂでの温度時間変化解析例を示す図である。なお、図２２の解析結果は、片方の摩擦トルクが他方の２倍になったときの熱解析例である。
図２２において、横軸は時刻［ｓ］であり、縦軸は温度［ｄｅｇ］である。また、符号ｇ６１が示す時刻に対する温度の変化は、取り付け位置候補の点Ａで検出された温度の解析結果である。符号ｇ６２が示す時刻に対する温度の変化は、取り付け位置候補の点Ｂで検出された温度の解析結果である。なお、センサである温度センサによって検出される温度は実測値ではなく、モデルを使って解析されたシミュレーション値である。また、時刻０は、機械の動作開始時刻である。
【０１０４】
図２２の符号ｇ６１とｇ６２に示すように、時刻の経過とともに、取り付け位置候補の点Ａと点Ｂの温度が上昇する。しかしながら、温度の上昇は、取り付け位置候補の点Ａの方が点Ｂより速い。
【０１０５】
第３実施例においても、解析部１４１（図１）は、モデルを用いて正常時の解析を行う。そして、選定部１４２（図１）は、この解析結果に基づいてセンサの取り付け位置を選定する。
なお、図２２のような故障が発生する装置が故障の予兆検知対象である場合、選定部１４２は、センサの取り付け位置として、ベアリングの両側（点Ａと点Ｂ）を選定するようにしてもよい。そして、故障の予兆検知時、この２つの位置のセンサの検出値に基づいて、故障の予兆検知を、故障予兆検知部１７または解析装置（不図示）が行うようにしてもよい。または、使用環境によって、片側のベアリングが摩耗しやすい場合、選定部１４２は、センサの取り付け位置として、摩耗しやすい側を選定するようにしてもよい。
【０１０６】
また、選定部１４２は、正常時と異常時の解析結果に基づいて、必要な温度範囲、測定に必要なレスポンスに合うセンサを選定する。
また、選定部１４２は、正常時の解析結果に基づいて選定したセンサの取り付け位置を、異常時の解析結果に基づいて再選定するようにしてもよい。
【０１０７】
なお、温度センサは、例えば、サーミスタ、サーモカップル、熱電対、デジタル温度センサ等のいずれかであってもよい。
【０１０８】
以上のように、第３実施例では、解析対象に対してモデルを生成し、生成したモデルを用いて正常時の振る舞いを温度センサで計測した結果を解析するようにした。そして、第３実施例では、正常時の解析結果に基づいて、センサの取り付け位置を選定するようにした。さらに、第３実施例では、モデルを用いて異常時（故障時）の解析結果に基づいて、センサの取り付け位置を再検討するようにした。
【０１０９】
以上のように、第３実施例によれば、正常時と異常時の温度の特性を解析で知ることができるため、異常時の振る舞いを観測するために必要な温度センサの特性の選定とセンサの取り付け位置を選定することができる。
そして、このように選定した取り付け位置に選定したセンサを取り付け、センサの検出値を故障予兆検知部１７または解析装置（不図示）で解析することで、故障の予兆検知を行うことができる。
【０１１０】
また、故障予兆検知部１７は、故障の予兆検知を行う際、故障要因、故障予知に使用した特徴量を記憶部１２に記憶させて、記憶部１２が記憶する情報を更新するようにしてもよい。
【０１１１】
なお、第３実施例において、選定部１４２は、正常時の複数の取り付け位置候補それぞれの解析結果を比較して取り付け位置候補を選定してもよく、または異常時の複数の取り付け位置候補それぞれの解析結果を比較して取り付け位置候補を選定してもよい。
また、第３実施例において、選定部１４２は、正常時の解析結果と、異常時の解析結果の少なくとも１つに基づいて、センサの取り付け位置の選定と、センサの選定を行うようにしてもよい。
また、第３実施例において、選定部１４２は、正常時の解析結果と、異常時の解析結果の少なくとも１つに基づいて、センサを選定するようにしてもよい。例えば選定部１４２は、解析された解析結果それぞれにおいて検出すべき検出値の範囲や応答特性に基づいてセンサを選定するようにしてもよい。
【０１１２】
なお、上述した第１実施例〜第３実施例は、本実施形態の適用例であり、適用例はこれに限らない。実施例では、加速度、音圧、温度を検出するセンサの選定を行う例を説明したが、センサが検出する検出値は、例えば、磁気、電磁波、超音波、圧力、輝度、色等であってもよい。
【０１１３】
なお、上述した第１実施例〜第３実施例は、１種類（加速度、音圧、温度）を検出するセンサの選定を行う例を説明したが、これに限らない。故障の予兆検知を行う装置や故障に応じて、複数の種類のセンサを選定するようにしてもよい。例えば、選定部１４２は、加速度センサと温度センサを選定し、それぞれの取り付け位置を選定するようにしてもよい。このように、複数のセンサの選定を行うことで、故障の種類毎に予兆検知を行うことができる。
【０１１４】
なお、本発明における予兆検知装置１の全てまたは一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより予兆検知装置１が行う処理の全てまたは一部を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【０１１５】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【０１１６】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形および置換を加えることができる。
【符号の説明】
【０１１７】
１…予兆検知装置、１１…操作部、１２…記憶部、１３…モデル生成部、１４…評価部、１５…出力部、１４１…解析部、１４２…選定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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