(57)【要約】      （修正有）【課題】従来の回転機械の診断方法では、異常の検出感度が低く、異常種類の識別ができない場合が多いという問題が存在している。【解決手段】本発明においては、回転機械の多方向の信号を測定し、信号を各周波数帯域に分解した後、多方向の信号のヒストグラムを求め、これらのヒストグラムを融合した後、融合ヒストグラムを多変量解析法や人工知能の手法を用いて統合し、回転機械状態を精密に診断する。また、状態監視・診断の結果を、多方向状態監視・診断モニタで表示する。多方向状態監視・診断モニタでは、複数の監視対象の情報登録、状態・情報の表示などを一つのディスプレー画面上にまとめて行えるように工夫し、多くの監視対象の状態監視・管理を効率的かつ容易に行える。なお、ここで回転機械を具体的な対象物とするが、本発明は他の対象物、たとえば、建築物、橋梁、構造物などの状態監視・診断にも適用できる場合がある。【選択図】図１
2020144096.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
状態診断やパターン認識のための方法であって、
対象物の信号を予め設定したサンプリング周波数とサンプリング時間で採取して多方向信号（つまり、多方向波形データ）を得る「多方向信号取得」という第１工程と、
前記多方向信号からノイズの除去および必要な周波数帯域の信号を抽出するためにフィルタリングされた多方向信号を得る「多方向信号のフィルタリング」という第２工程と、
前記フィルタリングされた多方向信号のヒストグラムを求める「多方向信号のヒストグラムの取得」という第３工程と、
前記多方向信号のヒストグラムを融合して融合ヒストグラムを得る「多方向信号のヒストグラム融合」という第４工程と、
前記融合ヒストグラムを多変量解析法や人工知能の手法により統合する「融合ヒストグラムの統合」という第５工程と、
前記融合ヒストグラムの統合により対象物の状態を判定して診断結果を得る「状態診断」という第６工程と、
前記診断結果を多方向状態監視・診断モニタで表示する「診断結果表示」という第７工程と、
を有することを特徴とする状態診断法。
【請求項２】
請求項１の第４工程に記載の「多方向信号のヒストグラム融合」において、多方向信号の時間領域ヒストグラムと周波数領域ヒストグラムとのうち少なくとも２以上を融合して「融合ヒストグラム」を得ることを特徴とする信号融合法。
【請求項３】
請求項１の第５工程と第６工程に記載の「融合ヒストグラムの統合」と「状態診断」において、多変量解析法である主成分分析法を用いて、前記融合ヒストグラムを統合し、「個別主成分判定法」と「主成分ノルム判定法」とのうち少なくとも１つ以上を用いて、対象物の状態判定やパターン認識を行うことを特徴とする状態判定法。
【請求項４】
請求項１の第７工程に記載の「診断結果表示」において、下記のように構成される多方向状態監視・診断モニタにより対象物の情報や状態診断結果や信号検査結果を表示することを特徴とする診断結果表示法。
多方向状態監視・診断モニタ（Ｍｕｌｔｉ−ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ  ｓｔａｔｅｓ  Ｍｏｎｉｔｏｒ，ＭＤＳＭ）：
ディスプレーの一つの画面上に複数の監視対象の測定ポイントの状態や情報を同時に表示して監視・管理するために、下記「状態アイコン」、「仕様アイコン」および「信号検査結果アイコン」を含む下記「測定ポイントアイコン」を前記ディスプレーの一つの画面上に複数並べて配置することにより構成されるものである。
「測定ポイントアイコン」：
状態監視したい監視対象の測定ポイントに対応することと、下記「状態アイコン」、下記「仕様アイコン」および下記「信号検査結果アイコン」とのうち少なくとも１つを含むこと、
あるいは下記「状態アイコン」と下記「仕様アイコン」と下記「信号検査結果アイコン」とを結合して設けること、
常用な形状を矩形と円形として任意の好む形状のアイコンに設計できることと、
を特徴とする前記多方向状態監視・診断モニタ上の「測定ポイントアイコン」。
「状態アイコン」：
監視対象の測定ポイントにおける多方向の状態を色あるいは色の濃淡あるいは文字あるいは点滅で表示するためのものであり、「状態アイコン」をクリックすると、詳細な点検・診断情報や報告書などの画面を表示することができ、その状態判定の根拠を詳細に調べることができ、「状態アイコン」の形状はデザイナーの好みにより任意の好む形状にすることでき、常用な形状が矩形と円形であることを特徴とする前記「測定ポイントアイコン」に含まれる「状態アイコン」。
「仕様アイコン」：
監視対象の測定ポイントに関する情報を登録・表示するためのものであり、「仕様アイコン」をクリックすると、監視対象の測定ポイントに関する情報（場所や仕様など）を確認・登録・編集することができ、「仕様アイコン」の形状はデザイナーの好みにより任意の好む形状にすることでき、常用な形状が矩形と円形であることを特徴とする前記「測定ポイントアイコン」に含まれる「仕様アイコン」。
「信号検査結果アイコン」：
監視対象の測定ポイントにける多方向の診断用信号の良否を検査した結果を色あるいは色の濃淡あるいは文字あるいは点滅で表示するためのものであり、「信号検査結果アイコン」の形状はデザイナーの好みにより任意の好む形状にすることでき、常用な形状が矩形と円形であることを特徴とする前記「測定ポイントアイコン」に含まれる「信号検査結果アイコン」。
【請求項５】
対象物の多方向信号を測定するための信号取得部と、
測定した信号からノイズの除去、および必要な周波数帯域の信号の抽出を行うための信号処理部と、
請求項１に記載の状態診断法に従って状態やパターンの識別を行うための識別処理部と、
請求項４に記載の多方向状態監視・診断モニタで診断結果や状態情報を表示するための表示部と、
を有することを特徴とする、状態診断やパターン認識のための状態診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は設備診断の分野において、状態監視・診断の対象物である回転機械の異常を検出し、異常種類を精密に識別するために、回転軸における多方向の振動信号を測定し、多方向の振動信号を融合して、回転機械の状態を診断する方法であり、また回転機械診断システムの構築に有効な手法として提供できる「多方向信号融合による回転機械の状態監視・診断方法」に関するものである。なお、ここで回転機械を具体的な対象物とするが、本発明は他の対象物、たとえば、建築物、橋梁、構造物などの状態監視・診断に適用できる場合もある。
【背景技術】
【０００２】  回転機械に異常が発生したときに、異常種類によって回転軸の各方向（水平方向、鉛直方向および軸方向）の異常振動のレベルと特徴が違う「文献１」「文献２」。よって、回転軸の多方向で測定した振動信号を用いて状態判定を行えば、より良い診断精度が得られる。
【文献１】
豊田利夫：回転機械診断の進め方（図説・設備診断技術シリーズ）、日本プラントメンテナンス協会、１９９１。
【文献２】
陳山  鵬：社会・生産プラントの安全安心のための回転機械設備診断の基礎と応用、ＤＥＴ．ＬＬＰ出版、２００９。
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】  回転機械状態診断の分野においては、異常状態を検出し異常種類を精密に識別するために、状態情報を含む信号を取得すること、および状態を反映する特徴を抽出することは最も重要な内容である。従来の回転機械の診断方法では、１方向で測定した信号だけを状態診断に用いるか、または多方向の信号を測定してそれぞれの信号を融合せず個別に用いて状態診断を行う。そのために、異常の検出感度が低く、異常種類の識別ができない場合が多いという問題が存在している。
【課題を解決するための手段】
【０００４】  上記の問題点を解決するために、本発明においては、回転機械の多方向信号を測定し、振動信号を各周波数帯域に分解した後、多方向信号のヒストグラムを求め、これらのヒストグラムを融合した後、融合ヒストグラムを多変量解析法や人工知能の手法を用いて統合し、回転機械状態を診断する。
【発明の効果】
【０００５】  本発明においては、回転機械回転軸の多方向信号を融合することによる回転機械異常診断は従来の個別方向の信号を用いた異常診断より高精度に行える。よって、本発明は、上記の方法を実際の回転機械診断システムに応用することにより回転機械の安全・安定運転に貢献するものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】  以下は図１に示す本発明の処理流れに沿って本発明の最良の形態について説明する。【０００７】    （Ａ）多方向信号の測定
ここで、回転機械異常診断に用いられる対象とする信号は、多方向の振動信号、アコースティック・エミッション（ＡＥ）、音響信号、電流、電圧などがあるが、最も常用されるのは振動信号である。多方向の振動信号は振動加速度信号、振動速度信号および振動変位信号である。振動信号測定するときのサンプリング周波数は、一般に振動加速度信号は０Ｈｚ〜１００ｋＨｚ程度で、振動速度信号と振動速度信号は０Ｈｚ〜１ｋＨｚ程度である。多方向信号は対象物や診断対象の異常種類などによって、同じ箇所（たとえば、同じ軸受箱上）で測定する場合もあれば、違う箇所（たとえば、違う軸受箱上）で測定する場合もある。なお、サンプリングされた多方向信号は波形データともよぶが、以下は統一に多方向信号と記する。【０００８】    （Ｂ）  フィルタリングにより診断対象の周波数帯域の信号抽出
バントパスフィルタや統計フィルタなど（［文献２］を参照）の方法により、測定した振動加速度信号から低・中・高周波数帯域の信号を抽出する。低周波数帯域は、振動加速度信号の場合は０Ｈｚ〜１ｋＨｚ程度で、振動速度信号と振動速度信号は０Ｈｚ〜１００Ｈｚ程度である。中周波数帯域は、振動加速度信号の場合は５００Ｈｚ〜５ｋＨｚ程度で、振動速度信号と振動速度信号は１００Ｈｚ〜５００Ｈｚ程度である。高周波数帯域は、振動加速度信号の場合は５ｋＨｚ〜５０ｋＨｚ程度で、振動速度信号と振動速度信号は５００Ｈｚ〜１ｋＨｚ程度である。【０００９】    （Ｃ）  フィルタリング後の信号のヒストグラムの算出
信号のヒストグラムの求め方は［文献３］に記載されている。図２に信号（データ）の時間領域と周波数領域のヒストグラムの求め方の例を示す。
【文献３】
宋  瀏陽、陳山  鵬、王  華慶：時間領域および周波数領域のヒストグラムの特徴解析による設備状態監視・診断法、第１６回評価・診断に関するシンポジウム論文集（日本機械学会）、ｐｐ．１１−１６、２０１７年。
【００１０】（Ｄ）多方向信号のヒストグラムを融合して融合ヒストグラムの算出
ここで、多方向信号のヒストグラムを統合する方法の例として、多変量解析法の主成分分析法（ＰＣＡ）（参考文献：鈴木義一郎：例解多変量解析、実教出版株式会社、１９８７年）を用いて説明する。
【００１１】
2020144096.tif 000003
ヒストグラム値（図２を参照）により求められる。また、正常状態のヒストグラム値で求めた主成分の共分散行列の固有値をλ１〜λｍとすると、λｉは第ｉ主成分の標準偏差でもある。λｉが全ての固有値における比率を求めることにより、第ｉ主成分の寄与率が求められる。
【数１】
2020144096.tif 000004
【０００３１２】  多方向信号（データ）が得られた後、第ｅ方向（ｅ＝ｘ，ｙ，ｚ）における振動データのＩ個サ
2020144096.tif 000005
【数２】
2020144096.tif 000006
【００１３】  多方向信号融合の方法としては、［数３］と［数４］に示す２つの方法で「融合ヒスト
2020144096.tif 000007
【数３】
2020144096.tif 000008
【数４】
2020144096.tif 000009
【００１４】  たとえば、ｘ方向とｙ方向の場合（ｄ＝ｘ，ｙ）は［数５］と［数６］に示す。
【数５】
2020144096.tif 000010
【数６】
2020144096.tif 000011
なお、ｄ＝ｘあるいはｄ＝ｙあるいはｄ＝ｚのときに、信号融合せずに各方向の信号を個別に用いて、状態判定もできる。また、ｄ＝ｘ，ｙ，ｚの３方向より更に多い方向の信号の融合もできる。たとえば、多方向（ｘ１，ｙ１，ｚ１，ｘ２，ｙ２，ｚ２，…，ｘｎ，ｙｎ，ｚｎ）を融合する場合は、ｄ＝ｘ１，ｙ１，ｚ１，ｘ２，ｙ２，ｚ２，…，ｘｎ，ｙｎ，ｚｎとする。
【０００４５】（Ｅ）多変量解析法や人工知能などの手法により多方向信号のヒストグラムの統合
2020144096.tif 000012
量解析、実教出版株式会社、１９８７年）に示す方法により、［数１］の主成分変換係数行列
2020144096.tif 000013
【数７】
2020144096.tif 000014
【０００５６】  診断のときには、多方向信号（データ）を得た後、診断時のＪ個サンプルデータを用いて、
2020144096.tif 000015
【数８】
2020144096.tif 000016
【数９】
2020144096.tif 000017
【０００６７】（Ｆ）状態判定を行う。
2020144096.tif 000018
つの方法で状態判定を行う。
【０００７８】
2020144096.tif 000019
たときに対象物の状態を「正常でない（異常）」と判定する。なお、［数１０］中のＫは係数で、一般にＫ＝２〜６である。
【数１０】
2020144096.tif 000020
上式による状態判定法は「個別主成分判定法」と呼ぶ。
【００１９】
2020144096.tif 000021
り［数１１］を満足したときに対象物の状態を「正常でない（異常）」と判定する。なお、［数１１］中のＫは係数で、一般にＫ＝２〜６である。
【数１１】
2020144096.tif 000022
上式による状態判定法は「主成分ノルム判定法」と呼ぶ。
【００２０】  以上、主成分分析法による状態識別方法を述べたが、正準判別分析法を用いて状態識別する場合は、参考文献（宋  瀏陽，陳山  鵬，王  華慶：時間領域および周波数領域のヒストグラムの特徴解析による設備状態監視・診断法、第１６回評価・診断に関するシンポジウム論文集，ｐｐ１１‐１６、２０１７．１２）に記載の「ヒストグラムのセグメント値」を本発明の「融合ヒストグラム」に置き換えれば、同様に対象物の状態診断を行うことができる。
【００２１】  またニューラルネットワークを用いて状態識別する場合は、参考文献（宋  瀏陽，富田優，小林祐介，陳山  鵬：周波数領域のヒストグラムの特徴解析による設備状態識別法、日本設備管理学会平成２９年度秋季研究発表大会講演論文集、２０１７．１１．）に記載の「周波数領域のヒストグラムのセグメント値」を本発明の「融合ヒストグラム」に置き換えれば、同様に対象物の状態診断を行うこともできる。
【００２２】（Ｇ）結果表示
多方向状態監視・診断モニタにより状態診断の結果を表示する。多方向状態監視・診断モニタは複数の「測定ポイントアイコン」から構成され、「測定ポイントアイコン」は、「状態アイコン」、「仕様アイコン」および「信号検査結果アイコン」から構成される。
【００２３】  主成分分析法による具体的な識別方法は以下の実施例で説明する。
【実施例】
【００２４】  実験設備：回転機械シミュレータと加速度センサー（図３）
異常種類：４種類の構造系異常状態（図４）【００２５】（Ａ）多方向信号の測定
図３に示す３個の振動加速度センサー用いて、図４に示す４種類の構造系異常状態（静アンバランス、ミスアライメント、基礎台座ゆるみ、軸受台座ゆるみ）と正常状態において、３方向の振動信号（軸回転数：１２００ｒｐｍ）を１０ｋＨｚのサンプリング周波数で測定した。図５には測定した３方向（ｘ、ｙ、ｚ）の振動加速度信号の例を示す。【００２６】（Ｂ）フィルタリングにより診断対象の周波数帯域の信号抽出
構造系異常診断の場合、１ｋＨｚ以下の振動信号を用いるため、ローパスフィルタ方法を用いて、生信号に対してロー・パス・フィルタリングを行う。図６はローパスフィルタ（１ｋＨｚ以下）を行った後の波形例を示す。なお、診断信号に対して更に統計情報フィルター（参考文献：宋瀏陽，陳山鵬，王華慶：統計情報フィルタと多変量解析による知的設備診断法―送風機診断への適用―，平成２７年度日本設備管理学会秋季研究発表大会講演論文集，２０１５年６月）を行うと、診断精度が高くなるので、図６にはローパスフィルタ（１ｋＨｚ以下）＋統計情報フィルタ後のミスアライメントの波形例を示している。【００２７】（Ｃ）フィルタリング後の信号のヒストグラムの算出
図２に示す方法でフィルタリング後の信号のヒストグラムを算出する。図７は図６に示す信号の時間領域ヒストグラムの例を示している。
（Ｄ）多方向信号のヒストグラムを融合して融合ヒストグラムの算出
ここで［数４］により算出された３方向（ｘ、ｙ、ｚ）の融合ヒストグラムを用いる。【００２８】（Ｅ）多変量解析法や人工知能などの手法により多方向信号のヒストグラムの統合
［００１０］〜［００１９］に示す主成分分析法により３方向の振動信号のヒストグラムを統合する。［００１５］に示すように、学習時には、正常状態のデータを用いて［数
2020144096.tif 000023
【００２９】（Ｆ）状態判定を行う
2020144096.tif 000024
法」により状態判定を行う。【００３０】  図８は、図４に示す４異常状態と正常状態の３方向（ｘ、ｙ、ｚ）の振動信号の時間領域ヒストグラムを［数４］により統合し、正常状態（ＮＮ）の信号（データ）で求められ
2020144096.tif 000025
主成分値を示す。図８の各状態の第１、２主成分値を用いて［数１０］の「個別主成分判定法」により判定すれば、各状態が正しく判定されることが分かる。【００３１】
2020144096.tif 000026
2020144096.tif 000027
ム判定法」により状態判定すれば、各状態が正しく判定されることが分かる。【００３２】（Ｇ）結果表示
図１０は状態診断の結果を表示するための多方向状態監視・診断モニタ（Ｍｕｌｔｉ−ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ  ｓｔａｔｅｓ  Ｍｏｎｉｔｏｒ，ＭＤＳＭ）を示す。多方向状態監視・診断モニタは複数の「測定ポイントアイコン」から構成され、「測定ポイントアイコン」は、「状態アイコン」、「仕様アイコン」および「信号検査結果アイコン」から構成される。【００３３】  「状態アイコン」は、その測定ポイントにおける多方向（図１０ではｘ、ｙ、ｚの３方向）の状態診断結果（正常：青、軽微異常：緑、注意：黄、危険：赤）を表し、「状態アイコン」をクリックすると、診断結果報告書が出力される。図１１は状態アイコンをクリックしたときに表示される報告書の例を示す。
「仕様アイコン」は、測定ポイントのコードや記号や名称を表し、「仕様アイコン」をクリックすると、測定ポイントの仕様が表示される。図１２は仕様アイコンをクリックしたときに表示された仕様書の例を示す。
「信号検査結果アイコン」は、測定された多方向信号（図１０ではｘ、ｙ、ｚの３方向）の良否を検査した結果（良好：青、軽微不良：黄、不良：赤）を表す。なお、信号検査法は「信号検査方法および信号検査モジュール、特許Ｎｏ．５０１７６７８」という方法もある。【００３４】  本発明の方法を設備異常診断システムとして実現するために、診断システムの構成を図１３に示す。本システムは振動信号を測定するための信号取得部、測定した信号からノイズの除去、および必要な周波数帯域の信号の抽出を行うための信号処理部、図１に示す診断アルゴリズム（本発明の方法）に従って状態を判定するための識別処理部、対象物の情報や状態診断結果や信号検査結果を多方向状態監視・診断モニタで表示する表示部から構成される。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の処理の流れを示すグラフ。
【図２】信号のヒストグラムの求め方例を示すグラフ。
【図３】実験設備および振動加速度センサを示すグラフ。
【図４】異常種類を示すグラフ。
【図５】計測した生信号の例を示すグラフ。
【図６】フィルタリング後の波形例を示すグラフ。
【図７】ヒストグラムの例を示すグラフ。
【図８】「個別主成分判定法」の第１、２主成分による診断結果の例を示すグラフ。
【図９】主成分ノルムによる診断結果の例を示すグラフ。
【図１０】多方向状態監視・診断モニタを示すグラフ。
【図１１】診断報告書の例タを示すグラフ。
【図１２】設備仕様書の例を示すグラフ。
【図１３】設備異常診断システムを示すグラフ。
【図１】
2020144096.tif 000028
【図２】
2020144096.tif 000029
【図３】
2020144096.tif 000030
【図４】
2020144096.tif 000031
【図５】
2020144096.tif 000032
【図６】
2020144096.tif 000033
【図７】
2020144096.tif 000034
【図８】
2020144096.tif 000035
【図９】
2020144096.tif 000036
【図１０】
2020144096.tif 000037
【図１１】
2020144096.tif 000038
【図１２】
2020144096.tif 000039
【図１３】
2020144096.tif 000040