(57)【要約】【課題】安価な導入、メンテナンスにかかる労力の大幅削減、かつ、初期の微小な異常を漏れなく早期検知ができる、機械設備における異常診断システムを提供することを目的とする。【解決手段】機械設備に設置したセンサで測定した信号を分析することにより、機械設備の異常を検知する機械設備における異常診断システムであって、測定した信号から、平均値および標準偏差を逐次求め、該平均値および標準偏差を用いて逐次正規化値を算出する、逐次正規化値算出部と、該逐次正規化値算出部で算出された逐次正規化値に基づいて機械設備の異常を検知する異常判定部とを備える。【選択図】図１
2010203929.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械設備に設置したセンサで測定した信号を分析することにより、機械設備の異常を検知する機械設備における異常診断システムであって、
測定した信号から、平均値および標準偏差を逐次求め、該平均値および標準偏差を用いて逐次正規化値を算出する、逐次正規化値算出部と、
該逐次正規化値算出部で算出された逐次正規化値に基づいて機械設備の異常を検知する異常判定部とを備えることを特徴とする機械設備における異常診断システム。
【請求項２】
請求項１に記載の機械設備における異常診断システムにおいて、
前記信号のトレンド成分を抽出するトレンド成分抽出部を備え、
抽出したトレンド成分に基づいて、前記逐次正規化値算出部での処理を行うことを特徴とする機械設備における異常診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械設備の異常診断技術に関し、特に回転機械から得られる振動データを解析することにより初期の微小な異常を早期に漏れなく検知する、機械設備における異常診断システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
回転機械の稼動状態の良否を判定する従来技術としては、次のような技術が知られている。先ず第1の技術として、回転機器に発生する振動変位、振動速度、振動加速度等を計測し、その計測値から、振動の最大値や実効値などを求め、それらの値を基準値と比較することにより、正常、注意、危険の判定を行う技術を挙げることができる。
【０００３】
次に上記技術を発展させた第2の技術として、例えば特許文献１で開示された技術がある。これは上記基準値を回転機器の状態等により自動更新する方法である。
【０００４】
さらに第3の技術として、例えば特許文献２で開示された技術がある。これは、周波数解析により、異常状態に起因する基本周波数成分とその自然数倍の周波数成分の大きさを比較する技術である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１−２７０６２３号公報
【特許文献２】特開２００３−２３２６７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した背景技術には次のような問題がある。先ず第1の技術には、振動を計測するセンサの取付け対象設備および取付け位置、さらに計測時における機械設備の状態等により、振動レベルやノイズレベルが変わり、適切な基準値を与えるのが難しいという問題がある。
【０００７】
また第2の技術は、上記問題点を解決するために考案された技術であるが、緩やかに振動レベルが上昇していく場合や、ノイズの出現の仕方に変化がある場合などには、適切な基準値が得られにくいという問題がある。
【０００８】
さらに第3の技術には、周波数解析を行うため、計算負荷が高く、特に監視対象が数千点に及ぶような巨大なシステムで実現するにはコストが非常に高くなるという問題がある。
【０００９】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、安価な導入、メンテナンスにかかる労力の大幅削減、かつ、初期の微小な異常を漏れなく早期検知ができる、機械設備における異常診断システ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】
【００１０】
本発明の請求項１に係る発明は、機械設備に設置したセンサで測定した信号を分析することにより、機械設備の異常を検知する機械設備における異常診断システムであって、測定した信号から、平均値および標準偏差を逐次求め、該平均値および標準偏差を用いて逐次正規化値を算出する、逐次正規化値算出部と、該逐次正規化値算出部で算出された逐次正規化値に基づいて機械設備の異常を検知する異常判定部とを備えることを特徴とする機械設備における異常診断システムである。
【００１１】
また本発明の請求項２に係る発明は、請求項１に記載の機械設備における異常診断システムにおいて、前記信号のトレンド成分を抽出するトレンド成分抽出部を備え、抽出したトレンド成分に基づいて、前記逐次正規化値算出部での処理を行うことを特徴とする機械設備における異常診断システムである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、測定した信号から平均値および分散値を逐次求め、さらに逐次正規化値を算出し、この逐次正規化値に基づいて機械設備の異常を検知するようにしたので、既存のシステムに安価に導入でき、かつ、初期の微小な異常を漏れなく早期検知できるようになる。また、大量にある監視対象に対して同一の上限値を設定することができ、メンテナンスにかける労力を大幅に削減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明に係る機械設備における異常診断システムの構成例を示す図である。
【図２】本発明で異常を早期に検知したい代表的事例を説明する図である。
【図３】異常発生時の形態が異なる事例に対し本発明を適用した結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面および数式を参照しながら、本発明を具体的に説明してゆく。図２は、本発明で異常を早期に検知したい代表的事例を説明する図である。この図で示す各データは、回転機器の軸受部に設置した振動計で計測された加速度の実効値の時間推移データであり、（ａ）は緩やかに変化するケース、（ｂ）は急激に変化するケース、および（ｃ）はノイズの出現が変化するケースをそれぞれ示している。
【００１５】
従来の異常診断システムでは、注意レベル、危険レベルの２つの上限値が設定されおり、これら上限値を超えると警報が出力される。しかし、図２に示した代表例は、いずれも最終的には、図中にそれぞれ矢印で「損傷」と示した時点で機器損傷に至った事例であり、さらに機器損傷に至る前にある、「予知したい時点」として図中に矢印で示したタイミングで異常の検知ができていれば、潤滑油や部品の交換をすることにより、機器の損傷を避けることができた事例である。
【００１６】
図２に示す時系列グラフを概観すると、矢印位置での検知は一見簡単そうに見えるものの、これを数値化した指標で自動的に検知させようとすると容易なことではない。その理由は、設備対象別に得られる信号レベルが異なること、しかもその対象の数が工場の場合には何千と大量であること、また、正常範囲から異常値への変化が急激なケースもあれば、連続的で明確な境界をつけにくいケースなど種々のパターンがあることなどによる。
【００１７】
このような場合、従来の閾値で検知する方法では限界がある。変化の特徴をうまく表現する特徴量を抽出する方法も考えられるものの、変化のパターンは多数あるため、これもすべてのパターンに対して適切な特徴量を用意するのは難しいと言わざるを得ない。また、漏れのあるパターンに対しては見逃しの危険も生じてしまう。
【００１８】
これに対して、人間の目による判断は、主観的な判断が入るものの、時系列全体を俯瞰して、オートスケーリングをしているため、どんなケースに対しても柔軟に対応できていると考えられる。本発明は、この人間の目による判断機能を、そのまま数値化できないかと考え想到したものである。
【００１９】
従来の指標は、最新時刻のみの情報で異常判定することが多いが、人間が判断する場合には、最新時刻までに得られた時系列全体を眺めて異常の判断をしている。例えば、図２において最新時刻がt2時刻であればt0時刻からt2時刻までのデータをオートスケーリングすることで判断する。t2時刻ではそれまでのデータ分布と異なるため、多くの人は異常ありと判断することができる。一方、現時点がt1時刻であればt0時刻からt1時刻までのデータをオートスケーリングすることで判断する。t1時刻ではそれまでののデータ分布と大きな差異はないため、人によって差異が生じる可能性がある。すなわち、t2時刻まで概観すると検知できそうだということになるが、t1時刻までであれば、そうとは言い切れない。いずれにしても、ポイントは現時点までに得られたデータ全体をオートスケーリングして判断するということである。
【００２０】
そこで、オートスケーリングとして正規化演算を行うとともに、現時点までに得られた時系列データ全体を考慮に入れるためにデータが得られるたびに正規化を逐次更新する処理を行う。こうして得られる逐次正規化値が、例えば、6σ(σ：標準偏差)という値であれば、多くの人が異常だと判断することに対応するし、2σぐらいならば、人によって異常の判断に差異が生ずることに対応するといった具合に、主観的な判断をσの何倍に上限値を設定するかで客観化することができる。
【００２１】
まず始めに、得られた時系列データに対して、指数平滑法などによりトレンド成分を抽出する。元の時系列データが比較的安定したものであれば、トレンド成分を抽出せず、元の時系列データを用いてもよい。次に、得られたトレンド成分の値に対して、平均値、分散値を更新する。ただし、過去のトレンド成分の値が保存されていれば、更新式を用いずとも直接計算することができる。
【００２２】
次に、求めた平均値と分散値を用いて、逐次正規化の処理を行う。そして、求めた逐次正規化値が、予め設定した上限値を超えたら異常と判断することによって異常検知することができる。上記上限値は、正規化したデータに対するものなので、大量にある監視対象に対して個別に設定する必要はないといった利点がある。
【００２３】
図１は、本発明に係る機械設備における異常診断システムの構成例を示す図である。図１中、１１はセンサ、１２はデータベース、１３は初期設定部、１４はメモリデータ更新部、１５はトレンド成分抽出部、１６は逐次正規化値算出部、１７は異常判定部、および１８は出力部をそれぞれ表す。
【００２４】
まず、各種物理量を測定するセンサ１１からの測定データは、データベース１２で記憶される。初期設定部１３では、後段の処理で用いるパラメータの設定、処理を始めるに当たっての初期条件の設定を行う。
【００２５】
次のメモリデータ更新部１４では、最新時刻kにおける各種測定データ(振動データなど)をデータベース３２から取込み、最も古いデータをメモリから破棄する処理を行う。最新時刻kにおける各種測定データ(振動データなど)をセンサ３１からメモリデータ更新部３４へ直接ロードしたり、計算に必要なデータ（過去のデータを含む）を毎回、データベースに直接アクセスする方法でも構わないが、監視点数が多い場合には、処理速度が著しく劣化するので、必要データをメモリにロードしておくことが望ましい。
【００２６】
トレンド成分抽出部１５では、トレンド成分Sを逐次的に求める。具体的には、機械設備から得られた時刻kにおける信号Y(k)と時刻k-1における信号Y(k-1)から、予め設定した係数αを用いて、以下に示す（１）式により逐次的に算出する。なお、元のデータが比較的安定したものであれば、トレンド成分を抽出せず、元のデータそのものを用いてもよい。
【００２７】
S(k)=S(k-1)+α(S(k-1) - Y(k-1))  ・・・・・（１）
逐次正規化値算出部１６では、得られたトレンド成分の値に対して、平均値、分散値を更新し、更新した平均値、分散値を用いて逐次正規化値を算出する。
【００２８】
先ず、平均値、分散値は、以下に示す（２）、（３）式でそれぞれ求める。
【００２９】
【数１】
2010203929.tif 000003
【００３０】
【数２】
2010203929.tif 000004
【００３１】
但し、Ｓ(k)：時刻kにおけるトレンド成分
μ(k)：時刻kまでのトレンド成分の平均値
σ(k)：時刻kまでのトレンド成分の標準偏差
なお、過去のトレンド成分の値が保存されていれば、上記の更新式を用いずとも直接計算することができる。
【００３２】
次に、求めた平均値μ(k)と標準偏差σ(k)を用いて、逐次正規化を以下の（４）式に基づき行い、逐次正規化値ＮＤ(k)を算出する。
【００３３】
【数３】
2010203929.tif 000005
【００３４】
異常判定部１７では、算出した逐次正規化値ＮＤ(k)が予め設けておいた上限値を超えたら異常と判定し、警報を出力部１８に出力する。逐次正規化値算出部１６で算出した逐次正規化値ＮＤ(k)は監視対象によらず普遍的な情報量であるため、全監視対象に対して同一の上限値を設定することができ、メンテナンスにかける労力を大幅に削減することが可能となる。
【実施例】
【００３５】
図３は、異常発生時の形態が異なる事例に対し本発明を適用した結果の一例を示す図である。図２に示した同じデータ(回転機器の軸受部に設置した振動計で計測された加速度の実効値の時間推移データであり、（ａ）は緩やかに変化するケース、（ｂ）は急激に変化するケース、および（ｃ）はノイズの出現が変化するケース)を用いて、先ず図３（ａ）〜（ｃ）にトレンド成分抽出した結果とともに、対応する逐次正規化値の計算結果を（Ａ）〜（Ｃ）にそれぞれ示している。
【００３６】
そして、逐次正規化値の計算結果には、全監視対象に対して同一の固定上限値を適用した場合に異常と判断される異常検出位置も示している。図２に「予知したい時点」として図中に矢印で示したタイミングと比較して、いずれも比較的早期に漏れなく確実に検出できていることが判り、本発明の有効性が確認できる。
【符号の説明】
【００３７】
１１    センサ
１２    データベース
１３    初期設定部
１４    メモリデータ更新部
１５    トレンド成分抽出部
１６    逐次正規化値算出部
１７    異常判定部
１８    出力部
【図１】
2010203929.tif 000006
【図２】
2010203929.tif 000007
【図３】
2010203929.tif 000008