(57)【要約】【課題】かごが走行するとき、かごの位置とともに作動音の大きさが変化する場合でも、異常が発生した個所を正確に推定する。【解決手段】移動体に設けられ、移動体及び移動体の移動範囲周辺に位置する機器から発生する作動音を収集する集音器１と、収集された正常な作動音を分析し、基準標本系列１０４を求める基準標本系列分析手段（波形取得部２、時間周波数分析部３、標本化部４）、収集された診断対象の作動音を分析し、対象標本系列１０５を求める対象標本系列分析手段（波形取得部２、時間周波数分析部３、標本化部４）と、基準標本系列１０４及び対象標本系列１０５間の変異系列を求め、変異曲線１０６を生成する変異曲線生成部６と、変異曲線１０６の形状特徴１０７を抽出する形状特徴抽出部７と、形状特徴１０７をテンプレートと照合し、移動体及び移動体の移動範囲周辺に位置する機器に起こる故障個所を判定する照合判定部９とを備えた。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体に設けられ、当該移動体及び当該移動体の移動範囲の周辺に位置する機器から発生する作動音を収集する集音手段と、
上記集音手段により収集された正常な作動音を分析し、基準となる第１の標本系列を求める基準標本系列分析手段と、
上記集音手段により収集された診断対象の作動音を分析し、診断対象となる第２の標本系列を求める対象標本系列分析手段と、
上記基準標本系列分析手段及び上記対象標本系列分析手段により求められた第１，２の標本系列間の変異系列を求め、当該変異系列から変異曲線を生成する変異曲線生成手段と、
上記変異曲線生成手段により生成された変異曲線の形状特徴を抽出する形状特徴抽出手段と、
上記形状特徴抽出手段により抽出された変異曲線の形状特徴を所定のテンプレートと照合することで、上記移動体及び当該移動体の移動範囲の周辺に位置する機器に起こる故障個所を判定する照合判定手段と
を備えた故障個所推定装置。
【請求項２】
上記変異曲線生成手段は、
上記第１，２の標本系列間の差系列を生成する差系列生成手段と、
上記差系列生成手段により生成された差系列に応じた荷重係数を生成する荷重系列生成手段と、
上記第２の標本系列に対し、上記荷重系列生成手段により生成された荷重系列を乗算することで、上記変異系列を生成する変異系列生成手段と、
上記変異系列生成手段により生成された変異系列を平滑化して上記変異曲線を生成する整形手段とを備えた
ことを特徴とする請求項１記載の故障個所推定装置。
【請求項３】
上記変異曲線の形状特徴は、上記変異曲線のピーク位置、及び当該ピーク位置における変異の集中度からなり、
上記照合判定手段は、上記ピーク位置から上記移動体の移動方向における故障個所を判定し、上記ピーク位置における変異の集中度から上記移動体の故障であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の故障個所推定装置。
【請求項４】
上記移動体の走行動作を模擬して模擬異常音データを生成する模擬異常音生成手段と、
上記模擬異常音生成手段により生成された模擬異常音データを用いて、上記基準標本系列分析手段により求められた第１の標本系列との変異曲線を求め、当該変異曲線から上記テンプレートを作成するテンプレート作成手段と
を備えたことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の故障個所推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、移動体に設けられた集音器で収集された、当該移動体及び当該移動体の移動範囲の周辺に位置する機器から発生する作動音に異常が検出された場合に、異常が発生している個所を推定する故障個所推定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
音に異常が起きた際の故障個所の推定に関し、特許文献１に示すような装置が知られている。特許文献１に開示されたエレベータの昇降路内機器の異常検出装置では、エレベータのかごに設置された音センサにより捉えられた音のピーク値が連続的に徐々に大きくまたは小さくなるとき昇降路内機器に異常が発生したと判定している。また、捉えられた音のピーク値の単調性または単調性が変わった際の最大値に基づいて異常が発生した個所を判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−２０８１４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示されるような従来の装置では、かごが走行するとき、かごの位置とともに作動音の大きさが変化するため、異常が発生した個所を必ずしも正確に推定することができないという課題があった。
【０００５】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、かごが走行するとき、かごの位置とともに作動音の大きさが変化する場合でも、異常が発生した個所を正確に推定することができる故障個所推定装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る故障個所推定装置は、移動体に設けられ、当該移動体及び当該移動体の移動範囲の周辺に位置する機器から発生する作動音を収集する集音手段と、集音手段により収集された正常な作動音を分析し、基準となる第１の標本系列を求める基準標本系列分析手段と、集音手段により収集された診断対象の作動音を分析し、診断対象となる第２の標本系列を求める対象標本系列分析手段と、基準標本系列分析手段及び対象標本系列分析手段により求められた第１，２の標本系列間の変異系列を求め、当該変異系列から変異曲線を生成する変異曲線生成手段と、変異曲線生成手段により生成された変異曲線の形状特徴を抽出する形状特徴抽出手段と、形状特徴抽出手段により抽出された変異曲線の形状特徴を所定のテンプレートと照合することで、移動体及び当該移動体の移動範囲の周辺に位置する機器に起こる故障個所を判定する照合判定手段とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、上記のように構成したので、かごが走行するとき、かごの位置とともに作動音の大きさが変化する場合でも、異常が発生した個所を正確に推定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】この発明の実施の形態１における故障個所推定装置を示すブロック構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１における故障個所推定装置の処理を示すフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態１における故障個所推定装置の学習処理を示すフローチャートである。
【図４】この発明の実施の形態１における故障個所推定装置の診断処理を示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態１における変異曲線と形状特徴を示す模式図である。
【図６】この発明の実施の形態１における形状特徴テンプレート記憶部の構成を示す模式図である。
【図７】この発明の実施の形態２における故障個所推定装置を示すブロック構成図である。
【図８】この発明の実施の形態２における変異曲線生成部により生成された変異曲線を示す模式図である。
【図９】この発明の実施の形態３における故障個所推定装置の故障個所判定処理を示すフローチャートである。
【図１０】この発明の実施の形態３において、故障個所がピットであるときの変異曲線と面積比、故障個所がかごであるときの変異曲線と面積比を示す模式図である。
【図１１】この発明の実施の形態４における故障個所推定装置を示すブロック構成図である。
【図１２】この発明の実施の形態４におけるテンプレートの作成を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、この発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
実施の形態１．
本実施の形態は、検査対象機器の発する異常な音を診断する装置として、パーソナルコンピュータ（以下ＰＣと称す）上のソフトウェアとして実装され、正常時の波形を取込む学習モードと診断（試験）時の波形を取込む診断モードを有する。測定者はマイク、音響センサ、加速度センサ等の集音器（集音手段）１を検査対象機器に設置し、集音器１をＰＣのＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）インタフェースの入力端子に接続して、学習モード時と診断モード時の操作を行う。以下では、検査対象機器としてエレベータを想定し、エレベータのかご（移動体）及び昇降路に設置された機器（移動体の移動範囲の周辺に位置する機器）から発生する作動音を集音器１で収集する場合について説明する。
【００１０】
図１は、この発明の実施の形態１における故障個所推定装置を示すブロック構成図である。
図１において、１は、マイクや音響センサ、加速度センサ等の集音器である。２は、集音器１からの測定信号をサンプリングし、デジタル信号に変換した波形データ１０１を出力する波形取得部である。３は、波形データ１０１に時間窓を掛け、時間窓を時間方向にずらしながら高速フーリエ変換（以下ＦＦＴと称す）演算により、波形データ１０１を時間周波数分析し、時間と周波数に対する強度を示すスペクトル値からなる時間周波数分布１０２を出力する時間周波数分析部である。４は、時間周波数分布１０２から所定の各周波数の強度を示すスペクトル値を各時間でサンプリングして得られる時系列である各周波数の標本系列１０３を出力する標本化部である。標本系列１０３は、所定の各周波数についての各時間の標本値からなる時系列である。
なお、以下の説明では、時間周波数分析部３が出力する時間周波数分布１０２を音データとする場合について説明する。音データとしては波形データや、波形データを解析して得られるその他の特徴量であってもよい。
【００１１】
また、５は、学習モード時に取得される音データから得られる標本系列１０３を記憶するデータ記憶部である。１０４は、学習モード時に記憶部８に記憶され、後述の変異曲線１０６を計算する際の基準となる各周波数の標本系列１０３からなる基準標本系列（第１の標本系列）である。１０５は、診断モード時に取得された音データから得られ、後述の変異曲線１０６を計算する際の診断対象となる各周波数の標本系列１０３からなる対象標本系列（第２の標本系列）である。
なお、波形取得部２、時間周波数分析部３及び標本化部４は、本発明の「上記集音手段により収集された正常な作動音を分析し、基準となる第１の標本系列を求める基準標本系列分析手段」及び「上記集音手段により収集された診断対象の作動音を分析し、診断対象となる第２の標本系列を求める対象標本系列分析手段」に相当する。
【００１２】
６は、基準標本系列１０４及び対象標本系列１０５を参照し、変異曲線１０６を生成する変異曲線生成部（変異曲線生成手段）である。７は、変異曲線１０６から形状特徴１０７を抽出する形状特徴抽出部（形状特徴抽出手段）である。
【００１３】
８は、所定の形状特徴からなるテンプレートを記憶した形状特徴テンプレート記憶部である。９は、形状特徴１０７と形状特徴テンプレート記憶部８内のテンプレートを照合し、故障個所を判定して判定結果１０８として出力する照合判定部（照合判定手段）である。
【００１４】
以下、図１及び図２〜図４に示すフローを参照し、故障箇所推定装置の動作を説明する。
図２に示すように、まず、学習モードまたは診断モードにおいて、波形取得部２は、集音器１から出力された測定信号を取得して増幅しＡＤ変換することによりサンプリングし、サンプリング周波数４８ｋＨｚの１６ビットリニアＰＣＭ（ｐｕｌｓｅ  ｃｏｄｅ  ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）のデジタル信号の波形データ１０１に変換する（ステップＳＴ２０１）。
【００１５】
次いで、時間周波数分析部３は、波形取得部２から出力された波形データ１０１に対して、１０２４点の時間窓を１６ミリ秒の間隔で時間方向にずらしながらフレームを切出し、各フレームに対してＦＦＴ演算により周波数スペクトルの系列ｙ（ｔ，ｆ）を求め、時間周波数分布１０２として出力する（ステップＳＴ２０２）。ここで、ｔは時間窓をずらすシフト間隔に対応する時刻のインデックス、ｆはＦＦＴ演算の結果の周波数を示すインデックスである。なお、時間ｔおよび周波数ｆは、それぞれ、０≦ｔ≦Ｔ，０≦ｆ≦Ｆなる関係を満たす。ここで、Ｔは時間周波数分布１０２の時間方向のフレーム数、Ｆは波形データ１０１のサンプリング周波数ｆｓの１／２であるナイキスト周波数である（Ｆ＝ｆｓ／２）。
【００１６】
次いで、標本化部４は、時間周波数分析部３から出力された時間周波数分布１０２において、所定の５つの周波数帯域（０．５ｋＨｚ，１ｋＨｚ，２ｋＨｚ，４ｋＨｚ，８ｋＨｚを中心周波数とした、それぞれ１オクターブ幅の帯域）に含まれる周波数成分から、８フレーム（２５６ｍｓ）を１単位としたスペクトル値の総和を求め、当該８フレームを単位とする所定の各時間の標本値を取得し、標本系列１０３として出力する（ステップＳＴ２０３）。いま、各周波数、各時間の標本系列１０３における標本値をＹ（ｎ，ｂ）とすると、Ｙ（ｎ，ｂ）は式（１）で計算される。
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ここで、ｎは標本化された系列の時間のインデックスで、１〜Ｎの範囲の自然数（ただしＮは時間範囲の上限、Ｎ＝Ｔ／８で余りは切り捨て）、ｂは周波数のインデックスで１〜Ｂの範囲の自然数である。また、Ω（ｎ，ｂ）は、時間周波数分布ｙ（ｔ，ｆ）において、標本化のために総和をとる対象となる時間と周波数の組（ｔ，ｆ）の集合を表す。
【００１７】
標本化部４により標本系列１０３が取得されると、故障個所推定装置は学習モードであるかまたは診断モードであるかを判断する（ステップＳＴ２０４）。このステップＳＴ２０４において、学習モードであると判断した場合には図３に示す学習処理へ移行し、診断モードであると判断した場合には図４に示す診断処理へ移行する。
【００１８】
次に、学習モード時の学習処理について動作を説明する。
故障箇所推定装置が学習モードである場合、すなわち、集音器１により正常な作動音が収集された場合には、図３に示すように、各周波数について（ステップＳＴ３０１）、記憶部８は、標本系列１０３を基準標本系列１０４として記憶する（ステップＳＴ３０２）。
そして、全周波数に対して、ステップＳＴ３０２の処理を実施した後（ステップＳＴ３０３‘ＹＥＳ’）、学習処理を終了する。
【００１９】
次に、診断モード時の診断処理について動作を説明する。
故障箇所推定装置が診断モードである場合、すなわち、集音器１により診断対象の作動音が収集された場合には、図４に示すように、特定の周波数について（ステップＳＴ４０１）、標本系列１０３を対象標本系列１０５とする（ステップＳＴ４０２）。
【００２０】
次いで、変異曲線生成部６は、記憶部５に記憶された基準標本系列１０４とステップＳＴ４０２における対象標本系列１０５から、上記特定の周波数についての変異曲線１０６を生成する（ステップＳＴ４０３）。詳細には、特定の周波数ｂの各時間ｎの変異量を、次の手順《Ａ１−１》，《Ａ１−２》で算出する。
《Ａ１−１》まず、周波数ｂの対象標本系列Ｙ１（ｎ，ｂ）と周波数ｂの基準標本系列Ｙ０（ｎ，ｂ）の差の標本系列Ｄ（ｎ，ｂ）を求める。（式（２））
《Ａ１−２》次いで、差の標本系列Ｄ（ｎ，ｂ）の添え字ｎに関する移動平均を求め、変異量Ｈ１（ｎ，ｂ）として出力する。（式（３））
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なお、式（３）中の“ｓｍｏｏｔｈ（ｘ（ｎ））”は系列ｘ（ｎ）のｎに関する移動平均を求める演算を表す。
【００２１】
次いで、形状特徴抽出部７は、変異曲線生成部６から出力された変異曲線１０６から、変異曲線１０６のピーク位置およびピーク幅を形状特徴１０７として抽出する（ステップＳＴ４０４）。
図５は、変異曲線１０６と形状特徴１０７を示す模式図である。図５において、（ａ）は特定の周波数の基準標本系列１０４と対象標本系列１０５を示す図である。また、（ｂ）は式（２），（３）により求められる変異曲線１０６と、その形状特徴１０７であるピーク位置とピーク幅を示す図である。ピーク位置は変異曲線１０６のピークのｘ軸の値である。ピーク幅はｘ軸方向のピークの広がり（例えば、ピーク値より３ｄＢ低下する幅を広がりとする）である。
【００２２】
次いで、照合判定部９は、形状特徴抽出部７から出力された形状特徴１０７と形状特徴テンプレート記憶部８に記憶されたテンプレートを照合して、故障個所ごとの類似度を求め、類似度の最も大きいテンプレートの故障個所属性値を故障個所として判定する（ステップＳＴ４０５）。
図６は、形状特徴テンプレート記憶部８の構成を示す模式図である。テンプレートは故障個所（エレベータのピット、頂部、カウンタ、かご）に対応するクラスに対して、例えば、特徴量ｆ1「ピーク位置」、ｆ2「ピーク広がり」からなる表として、格納される。
いま、形状特徴１０７の「ピーク位置」特徴量をｆ1、「ピーク広がり」特徴量をｆ2とし、テンプレート中のクラスｃの「ピーク位置」特徴量をｆ1（ｃ）、「ピーク広がり」特徴量をｆ2（ｃ）とすると、形状特徴１０７のテンプレートのクラスｃに対する類似度は、例えば、式（４）のユークリッド距離の計算式を符号反転した式を用いて計算される。
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ここで、Ｓ（ｃ）はテンプレートのクラスｃに対する類似度である。
最後に、照合判定部９は、上記の類似度Ｓ（ｃ）が最大となるクラスｃ＊を求め、クラスｃ＊の「故障個所」属性値を判定結果１０８とする。詳細には式（５）の決定則によりクラスを決定する。
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【００２３】
以上のように、この実施の形態１によれば、集音器１により収集された正常時の作動音を分析して基準標本系列１０４を求め、集音器１により収集された診断対象の作動音を分析して対象標本系列１０５を求め、この基準標本系列１０４と対象標本系列１０５から抽出した変異曲線１０６を基に故障個所を判定するように構成したので、かごが走行するとき、かごの位置とともに作動音の大きさが変化する場合でも、異常が発生した個所を正確に推定することができるという効果がある。
【００２４】
なお、上記の説明では、特定の周波数について、変異曲線１０６を求め、故障個所を判定する場合について示した。しかしながら、これに限るものではなく、各周波数について求めた変異曲線１０６に対して、それぞれ故障個所を判定し、類似度の最も高い周波数の判定結果を最終的な判定結果１０８として出力するようにしてもよい。詳細には式（６），（７）の決定則によりクラスを決定する。
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ここで、Ｓ（ｃ，ｂ）はある周波数ｂの変異曲線１０６から求めるクラスｃに対する類似度、ｃ＊は類似度の最も高い周波数の判定結果１０８である。
【００２５】
また、式（８）に示すように、各周波数の変異曲線１０６を平均した変異曲線１０６を求めた後、この平均した変異曲線１０６を用いて故障個所を判定するようにしてもよい。
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ここで、Ｈ２（ｎ）は平均変異曲線、“ｍｅａｎ＿ｂ”は周波数ｂに関する平均演算を示す。
【００２６】
また、平均の代わりに、各周波数の変異曲線１０６を比較して、変異の大きい変異曲線１０６を選択して、故障個所の判定に用いてもよい。
【００２７】
実施の形態２．
実施の形態２は、対象標本系列１０５から直接変異のある部分を抽出し、変異曲線１０６を求めるものである。
実施の形態１との相違点だけを説明する。相違点は、変異曲線生成部６の構成である。以下、その動作を図７及び図２〜図４を用いて説明する。
【００２８】
図７において、６１は、基準標本系列１０４と対象標本系列１０５間の差系列を求める差系列生成部である。６２は、差系列に応じた荷重系列を生成する荷重系列生成部である。６３は、荷重系列を用いて対象標本系列１０５から抽出系列（変異系列）を生成する抽出系列生成部である。６４は、抽出系列を整形して変異曲線１０６を生成する整形部である。これらは、変異曲線生成部６を構成する。
以下に、変異曲線生成部６の各構成部の具体的な動作について説明する。
【００２９】
まず、差系列生成部６１は、式（９）を用いて、対象標本系列１０５と基準標本系列１０４間の差系列を生成する。
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ここで、Ｄ（ｎ，ｂ）は差系列である。
【００３０】
荷重系列生成部６２は、式（１０）に示す非線形関数を用いて、差系列Ｄ（ｎ，ｂ）を０〜１の間の値に変換した荷重系列を生成する。
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ここで、ｗ（ｎ，ｂ）は荷重系列、ｓｇｍ（ｘ;α，β）はシグモイド関数を表す。また、αとβは、シグモイド関数の形状を特徴づけるパラメータであり、例えば、α＝１、β＝３と置くことができる。
【００３１】
抽出系列生成部６３は、式（１１）を用いて、対象標本系列１０５に対して、荷重ｗ（ｎ、ｂ）を乗算することにより、荷重に応じた抽出系列を生成する。
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ここで、Ｅ（ｎ，ｂ）は抽出系列である。
【００３２】
整形部６４は、式（１２）を用いて、抽出系列Ｅ（ｎ，ｂ）をｎに関する平滑化により整形して変異曲線１０６を生成する。
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ここで、Ｈ３（ｎ，ｂ）は変異曲線１０６、ｓｍｏｏｔｈ＿ｎ（ｘ（ｎ））は系列ｘ（ｎ）のｎに関する平滑化演算を示し、例えば、移動平均演算により実現される。
【００３３】
図８は、（ｃ）に示す実施の形態２の変異曲線生成部６により生成される変異曲線１０６を、（ｂ）に示す実施の形態１の変異曲線１０６と比較した模式図である。この模式図では、（ａ）に示すように、基準標本系列１０４の中央にくぼみがあり、かつ、異常音成分（点線）が時間軸の前半に大きい場合を示す。この場合、（ｂ）に示すように、実施の形態１による変異曲線１０６はピークが時間軸の中央に移動し、異常音成分の形状と大きく異なることがわかる。一方、（ｃ）に示すように、実施の形態２による変異曲線１０６は異常音成分とよく似た形状となっており、この変異曲線１０６に基づいて故障個所を判定すれば、より正確な故障個所が得られると期待される。
【００３４】
以上のように、この実施の形態２によれば、基準標本系列１０４の形により変異曲線１０６の形が変形することを防ぐため、対象標本系列１０５から直接、変異曲線１０６を求めるように構成したので、かごが走行するとき、かごの位置とともに作動音の大きさが変化する場合で、かつ、基準標本系列１０４の形状が例えば時間軸の中央にくぼみがある場合でも、異常が発生した個所を正確に推定することができるという効果がある。
【００３５】
実施の形態３．
実施の形態３は、変異曲線１０６の形状特徴１０７として、変異曲線１０６のピーク位置と、ピーク位置における変異の集中度とを用いることにより、ピーク位置から移動体の移動方向における故障個所（「頂部」、「ピット」、「カウンタ」）を判定するとともに、ピーク位置における変異の集中度から、故障個所が「かご」か「かご」以外であるかを判定するようにしたものである。
実施の形態１との相違点だけを説明する。相違点は、形状特徴抽出部７及び照合判定部９の動作である。図９は故障個所判定処理を示すフローである。
【００３６】
図９に示すように、形状特徴抽出部７は、まず、変異曲線１０６から、変異曲線１０６のピーク位置を形状特徴１０７として抽出する（ステップＳＴ９０１）。次いで、照合判定部９は、ピーク位置による仮判定を行う（ステップＳＴ９０２）。仮判定では、実施の形態１と同様の手法により、「かご」を除く、「ピット」、「カウンタ」、「頂部」のいずれに類似するかを判定し、仮候補ｘとして出力する（ステップＳＴ９０３）。ここで、ｘは「ピット」、「カウンタ」、「頂部」のいずれかである。
【００３７】
次いで、照合判定部９は、式（１３）を用いて、仮候補ｘに対して、テンプレートのピーク位置を中心とする所定幅に入る変異曲線１０６の面積と全体の面積の比（面積比）を求める（ステップＳＴ９０４）。
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ここで、Ｒ＾ｘは面積比、Ｓ＾ｘは仮候補ｘに対して、テンプレートのピーク位置を中心とする所定幅に入る変異曲線１０６の面積、Ｓ＾ａｌｌは全体の面積である。
なお、面積比は、ピーク位置における変異の集中度を表す。
【００３８】
次いで、照合判定部９は、面積比と所定の閾値を比較して、面積比が所定の閾値より小さいかを判定する（ステップＳＴ９０５）。このステップＳＴ９０５において、面積比が所定の閾値より小さいときは、故障個所が「かご」であると判定する。
【００３９】
一方、ステップＳＴ９０５において、面積比が所定の閾値以上であるときは、ピーク位置とテンプレートのピーク位置とのずれが所定のずれ許容値を超えたかを判定する（ステップＳＴ９０６）。このステップＳＴ９０６において、ピーク位置ずれがずれ許容値を超えるときは、故障個所が「かご」であると判定する。
【００４０】
一方、ステップＳＴ９０６において、ピーク位置ずれが、ずれ許容値内に収まるときは、仮候補ｘが故障個所であると判定する。
【００４１】
図１０に、（ａ）故障個所が「ピット」であるときの変異曲線１０６と面積比、（ｂ）故障個所が「かご」であるときの変異曲線１０６と面積比をそれぞれ模式的に示す。なお、図中のＳ＾ｐｉｔはピットに対応する面積である。ここで、（ａ）の場合には、面積比が大きいため、ピットを仮候補として設定する。そして、ピーク位置ずれも小さいため、ピットが故障個所であると判定する。一方、（ｂ）の場合には、ピーク位置ずれは小さいが、面積比が小さい。そのため、故障個所がピットである可能性は小さいと判断し、かごが故障個所であると判定する。
【００４２】
以上のように、この実施の形態３によれば、変異曲線１０６のピーク位置と、ピーク位置における変異の集中度とを用い、ピーク位置からかごの移動方向の故障個所（「頂部」、「ピット」、「カウンタ」）を判定するとともに、ピーク位置における変異の集中度から故障個所が「かご」か「かご」以外であるかを判定するように構成したので、故障個所の誤判定が減少するという効果がある。
【００４３】
実施の形態４．
実施の形態４は、形状特徴テンプレート記憶部８に記憶されているテンプレートを模擬異常音データから作成するものである。
実施の形態１との相違点だけを説明する。相違点は、故障個所推定装置に模擬異常音生成部（模擬異常音作成手段）１０及びテンプレート作成部（テンプレート作成手段）１１を追加した点である。以下、その動作を図１１，１２を用いて説明する。
【００４４】
図１１において、模擬異常音生成部１０は、集音器１が設置された移動体の走行動作を模擬して模擬異常音データを生成するものである。テンプレート作成部１１は、模擬異常音生成部１０により生成された模擬異常音データを用いて、記憶部５に記憶された基準標本系列１０４との変異曲線を求め、当該変異曲線から形状特徴を抽出してテンプレートを作成するものである。作成したテンプレートは、形状特徴テンプレート記憶部８に記憶される。
【００４５】
エレベータの故障個所推定において所定の形状特徴のテンプレートを作成する際、従来では、エレベータの昇降路内の部品配置に基づいて、故障部品・集音器間の接近位置から作成していた。しかしながら、故障部品の音源強度が、かご走行速度に応じて時間的に変化する多くの場合、実際の変異曲線のピーク位置と、故障部品・集音器間の接近位置とは必ずしも一致しないため、ずれが生じる。この傾向は、特に、かごの走行速度が加減速するピットと頂部で顕著である。
そこで、本実施の形態では、模擬異常音データを用いて、テンプレートを作成する。これによって、作成されるテンプレートは、故障部品の音源強度の時間変化による位置のずれを内包するものとなるため、そのピーク位置は、実際の変異曲線のピーク位置に近くなると期待される。  図１２に、従来法と本実施の形態によるテンプレート及びそのピーク位置の違いを示す。
【００４６】
以上のように、この実施の形態４によれば、模擬異常音データを用いてテンプレートを作成するよう構成したので、テンプレートのピーク位置を、従来法に対して実際の変異曲線のピーク位置に近づけることができるという効果がある。
【００４７】
なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
【符号の説明】
【００４８】
１  集音器、２  波形取得部、３  時間周波数分析部、４  標本化部、５  データ記憶部、６  変異曲線生成部、７  形状特徴抽出部、８  形状特徴テンプレート記憶部、９  照合判定部、１０  模擬異常音生成部、１１  テンプレート作成部、６１  差系列生成部、６２  荷重系列生成部、６３  抽出系列生成部、６４  整形部、１０１  波形データ、１０２  時間周波数分布、１０３  標本系列、１０４  基準標本系列、１０５  対象標本系列、１０６  変異曲線、１０７  形状特徴、１０８  判定結果。
【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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