(57)【要約】【課題】マンコンベアの状態変化を検知して保守作業に反映させることで保守員の負担を軽減すると共に、故障に至る前に適切に対処する。【解決手段】遠隔監視装置５０は、データ収集装置４０から取得したセンサ端末３０の計測データを記憶するデータ記憶部５３と、データ記憶部５３から計測データを所定の分析単位毎に読み出して周波数分析する周波数分析部５６ａと、周波数分析された計測データと予め設定された基準データとに基づいて相関係数を算出する相関関数算出部５６ｂと、相関係数に基づいてマンコンベアの状態変化を判定する状態変化判定部５６ｃと、判定結果を表示する表示部５７とを備える。【選択図】      図２
2014227272.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マンコンベアの所定の箇所に設置された無線通信可能なセンサ端末と、
このセンサ端末によって計測されたデータを収集するデータ収集装置と、
このデータ収集装置に通信回線を介して接続され、上記データ収集装置から上記センサ端末の計測データを取得する遠隔監視装置とを備え、
上記遠隔監視装置は、
上記データ収集装置から取得した上記計測データを記憶する記憶手段と、
この記憶手段から上記計測データを所定の分析単位毎に読み出して周波数分析する周波数分析手段と、
この周波数分析手段によって周波数分析された上記計測データと予め設定された基準データとに基づいて相関係数を算出する相関係数算出手段と、
この相関係数算出手段によって算出された相関係数に基づいて上記マンコンベアの状態変化を判定する状態変化判定手段と、
この状態変化判定手段の判定結果を表示する表示手段と
を具備したことを特徴とするマンコンベアの異常診断システム。
【請求項２】
上記周波数分析手段は、
上記記憶手段から単位時間毎に上記計測データを読み出して周波数分析することを特徴とする請求項１記載のマンコンベアの異常診断システム。
【請求項３】
上記周波数分析手段は、
上記マンコンベアの一周を少なくとも直動部と転動部に分割し、上記記憶手段から上記直動部と上記転動部に対応した走行区分毎に上記計測データを読み出して周波数分析することを特徴とする請求項１記載のマンコンベアの異常診断システム。
【請求項４】
上記周波数分析手段によって周波数分析した上記測定データから異常データを抽出する異常データ抽出手段を備え、
上記相関係数算出手段は、
上記異常データ抽出手段によって上記異常データを抽出した後の上記測定データを用いて相関係数を算出することを特徴とする請求項１記載のマンコンベアの異常診断システム。
【請求項５】
上記表示手段は、
上記状態変化判定手段の判定結果に基づいて、上記測定データの分析単位毎に異常の有無を相関係数と共に表示することを特徴とする請求項１記載のマンコンベアの異常診断システム。
【請求項６】
上記状態変化判定手段によって点検を要する状態変化が判定された場合にその旨を報知する報知手段をさらに具備したことを特徴とする請求項１記載のマンコンベアの異常診断システム。
【請求項７】
上記センサ端末は、
上記マンコンベアの一周分の走行音データを測定することを特徴とする請求項１記載のマンコンベアの異常診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、エスカレータや動く歩道などのマンコンベアの異常を診断するマンコンベアの異常診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
エスカレータや動く歩道などのマンコンベアは、チェーンにより無端状に連結された多数の踏段（ステップ）を有する。マンコンベアは、これらの踏段をトラス内部に配設されたガイドレールに沿ってモータ駆動により循環移動させることで、踏段に搭乗した乗客を一方の乗降口から他方の乗降口へと搬送する構造である。
【０００３】
このような構造のマンコンベアでは、用品の磨耗や据え付け調整状態の経年劣化、或いは異物の混入や乗客によるいたずらなどに起因して、例えば可動部分のこすれや乗り上げなどといった異常が発生する。
【０００４】
このような異常は、振動や音として現われることが多い。マンコンベアに振動や音の異常が発生した場合、通常、保守員が現場に赴いて実際にマンコンベアを稼動し、異常がどの部分で発生しているかを特定して、異常発生要因となっている部品の交換や調整作業などを行う。作業中はマンコンベアの運転サービスを停止しておくため、作業に時間を要すると利用者に多大な迷惑をかけてしまう。
【０００５】
また、保守員が現場で異常発生要因を特定する際、現場に赴いた保守員の熟練度によってその正確性や迅速性において差が生じることも多い。熟練度の低い保守員の場合、さらに長時間のサービス停止を余儀なくされる。このため、故障に至る前に何らかの異常が現われた段階でその異常を早期に発見し、保守作業によって異常を解消させて故障を回避しておくことが望まれる。
【０００６】
このような要望に応えるものとして、マンコンベアの踏段に加速度センサを設置しておき、その加速度センサの信号を解析処理して異常診断を行うマンコンベアの異常診断システムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第４０２０２０４号公報
【特許文献２】特許第４３０５３４２号公報
【特許文献３】特許第４７９１０９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、従来のシステムでは、異常を検知するのに統計的な処理が必要であり、異常と判断するまでに時間を要する問題がある。また、故障に至るまでの状態変化が分からないため、異常が検知されたときには保守員が直ぐに出向いて緊急に対処しなければならない。このため、定期的な点検以外での保守員の出役頻度が多くなり、保守員に負担がかかっていた。
【０００９】
本発明が解決しようとする課題は、マンコンベアの状態変化を検知して保守作業に反映させることで保守員の負担を軽減すると共に、故障に至る前に適切に対処することのできるマンコンベアの異常診断システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本実施形態に係るマンコンベアの異常診断システムは、マンコンベアの所定の箇所に設置された無線通信可能なセンサ端末と、このセンサ端末によって計測されたデータを収集するデータ収集装置と、このデータ収集装置に通信回線を介して接続され、上記データ収集装置から上記センサ端末の計測データを取得する遠隔監視装置とを備える。
【００１１】
上記遠隔監視装置は、上記データ収集装置から取得した上記計測データを記憶する記憶手段と、この記憶手段から上記計測データを所定の分析単位毎に読み出して周波数分析する周波数分析手段と、この周波数分析手段によって周波数分析された上記計測データと予め設定された基準データとに基づいて相関係数を算出する相関係数算出手段と、この相関係数算出手段によって算出された相関係数に基づいて上記マンコンベアの状態変化を判定する状態変化判定手段と、この状態変化判定手段の判定結果を表示する表示手段とを具備する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は第１の実施形態に係るエスカレータの異常診断システムの構成を示す図である。
【図２】図２は同実施形態におけるエスカレータの異常診断システムを構成するセンサ端末、データ収集装置、遠隔監視装置の内部構成を示すブロック図である。
【図３】図３は同実施形態における遠隔監視装置に備えられたデータ記憶部の構成を示す図である。
【図４】図４は同実施形態における遠隔監視装置によって実行される状態変化の検知処理を示すフローチャートである。
【図５】図５は第２の実施形態に係るエスカレータの一周を直動部と転動部に分割した場合の走行区分を示す図である。
【図６】図６は同実施形態における遠隔監視装置によって実行される状態変化の検知処理を示すフローチャートである。
【図７】図７は同実施形態における遠隔監視装置の状態変化判定部に異常データ抽出部を設けた場合の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して実施形態を説明する。
【００１４】
なお、以下ではマンコンベアの一つであるエスカレータを例にして説明する。各図中、同一又は相当する部分には同一の符号を付しており、その重複説明は適宜に簡略化ないし省略する。
【００１５】
（第１の実施形態）
図１は第１の実施形態に係るエスカレータの異常診断システムの構成を示す図である。図中の１０はエスカレータ全体を示す。
【００１６】
エスカレータ１０は、例えば建物の上階と下階との間に傾斜して設置される。このエスカレータ１０は、隙間なく連結された多数の踏段（ステップ）１１を上部機械室１２の乗降口と下部機械室１３の乗降口との間で循環移動させることで、踏段１１上に搭乗した乗客を搬送する。
【００１７】
各踏段１１は、無端状の連結チェーン１４によって連結されており、建物の床下に設置されたトラス１５内に配置されている。トラス１５の内部には、上部スプロケット１６と下部スプロケット１７が配置されており、これらの間に連結チェーン１４が巻き掛けられている。
【００１８】
上部スプロケット１６と下部スプロケット１７のいずれか一方（この例では上部スプロケット１６）には、モータや減速機などを有する駆動装置１８が連結されている。この駆動装置１８により、スプロケット１６，１７が回転し、スプロケット１６，１７に噛み合う連結チェーン１４を介して複数の踏段１１が図示しない案内レールにガイドされながら上部機械室１２の乗降口と下部機械室１３の乗降口との間を循環移動する。
【００１９】
また、トラス１５の上部には、各踏段１１の両側面と対向するように一対の図示しないスカートガードが踏段１１の移動方向に沿って設置されている。この一対のスカートガード上にそれぞれ欄干１９が立設されている。この欄干１９の周囲にはベルト状のハンドレール２０が装着されている。ハンドレール２０は、踏段１１に搭乗している乗客が把持する手摺であり、例えば駆動装置１８の駆動力が伝達されることで、踏段１１の移動と同期して周回する。
【００２０】
ここで、エスカレータ１０の多数の踏段１１の中で少なくとも１つを点検踏段１１ａとする。この点検踏段１１ａの内側にセンサ端末３０が仮設あるいは常設固定される。なお、このセンサ端末３０の取り付け方法については、本発明とは直接関係しないため、ここではその説明を省略する。
【００２１】
このセンサ端末３０は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの近距離無線通信機能を備えており、エスカレータ１０の運転に関わるデータを計測してデータ収集装置４０に無線伝送する。以下では、センサ端末３０に音センサが内蔵されているものとして説明する。
【００２２】
センサ端末３０の近くにデータ収集装置４０が設置されている。図１では、下部機械室１３にデータ収集装置４０を設置した例を示しているが、上部機械室１２に設置することでも良い。
【００２３】
データ収集装置４０は、ゲートウェイ（ＧＷ）としての機能を備える。このデータ収集装置４０は、センサ端末３０によって計測された走行音データを収集し、所定の単位で外部の遠隔監視装置５０に伝送する。
【００２４】
なお、このデータ収集装置４０は、複数台（例えば４台）のセンサ端末３０と無線通信可能である。したがって、例えば各階床間に掛け渡された複数台のエスカレータ１０にセンサ端末３０をそれぞれ設置しておけば、これらのセンサ端末３０で計測された走行音データを１台のデータ収集装置４０を介して遠隔監視装置５０に伝送することができる。
【００２５】
遠隔監視装置５０は、遠隔地に存在する監視センタ６０内に設置されている。監視センタ６０には、多数の監視員が駐在し、監視対象とする各物件のエスカレータ１０の運転状態を遠隔監視装置５０のモニタ画面上で監視している。この監視センタ６０内の遠隔監視装置５０は、エスカレータ１０に設けられたデータ収集装置４０と通信回線６１を介して接続されている。
【００２６】
なお、図１の例では、１台のエスカレータ１０しか図示されていないが、実際には各物件のエスカレータ１０が通信回線６１を介して監視センタ６０内の遠隔監視装置５０に接続されている。監視員は、遠隔監視装置５０のモニタ画面上で何らかの異常を検出すると、保守員を現場に派遣するなどして対処する。
【００２７】
図２は同実施形態におけるエスカレータの異常診断システムを構成するセンサ端末、データ収集装置、遠隔監視装置の内部構成を示すブロック図である。
【００２８】
本システムは、センサ端末３０とデータ収集装置４０と遠隔監視装置５０とで構成されている。図１に示したように、センサ端末３０は、エスカレータ１０の各踏段１１の中の点検踏段１１ａに設置される。このセンサ端末３０は、制御部３１と、センサ部３２と、踏段位置検出部３３と、無線通信部３４とを備える。
【００２９】
制御部３１は、センサ端末３０の制御を行う。センサ部３２は、エスカレータ１０の運転に関わるデータを計測する。本実施形態では、このセンサ部３２として音センサが搭載されており、エスカレータ１０の走行音データを計測する。
【００３０】
踏段位置検出部３３は、傾斜センサやジャイロセンサなどからなり、点検踏段１１ａの位置を基準にしてエスカレータ１０の一周を検出する。無線通信部３４は、データ収集装置４０との間で近距離無線通信を行い、センサ部３２によって計測された走行音データをデータ収集装置４０に送信する。
【００３１】
データ収集装置４０は、エスカレータ１０の所定の箇所（図１の例では下部機械室１３）に設置される。このデータ収集装置４０は、無線通信部４１と、データ記憶部４２と、伝送制御部４３とを備える。
【００３２】
無線通信部４１は、センサ端末３０データ収集装置４０との間で近距離無線通信を行い、センサ端末３０から送られて来る走行音データを受信する。データ記憶部４２は、無線通信部４１にて受信された走行音データを記憶する。この場合、監視対象とするエスカレータ１０が複数台存在すれば、各エスカレータ１０に設定されたＩＤを付して走行音データを記憶する。伝送制御部４３は、データ記憶部４２に記憶された走行音データを所定の単位で読み出して遠隔監視装置５０に伝送する。
【００３３】
遠隔監視装置５０は、遠隔地に存在する監視センタ６０内に設置されており、エスカレータ１０に設けられたデータ収集装置４０に通信回線６１を介して接続されている。この遠隔監視装置５０は、データ送受信部５１と、操作入力部５２と、データ記憶部５３と、データ処理部５４と、表示部５７と、報知部５８とを備える。
【００３４】
データ送受信部５１は、各種データの送受信処理を行う。操作入力部５２は、キーボードなどからなり、監視員の操作によりデータ入力や指示を行う。
【００３５】
図３に示すように、データ記憶部５３には、データ収集装置４０から取得したエスカレータ１０の走行音データが走行音ファイルＦ１として記憶される。また、このデータ記憶部５３には、予めエスカレータ１０の据付時や保守点検後に測定された走行音データから作成された分析比較用の基準音データが基準音ファイルＦ２として記憶されている。
【００３６】
なお、基準音データの保存形式としては、基準音の波形データをＷＡＶファイルの形式で保存しておくことでも良いし、基準音をＦＦＴ（Fast Fourier Transform：高速フーリエ変換）により周波数分析したデータを保存しておくことでも良い。以下では、説明を簡単にするため、データ記憶部５３には、基準音データとして事前に周波数分析されたデータが保存されているものとして説明する。
【００３７】
データ処理部５４は、マイクロプロセッサなどからなり、エスカレータ１０の走行音データを分析処理する。このデータ処理部５４は、メモリ５５と状態変化検知部５６とを備える。
【００３８】
メモリ５５は、一時記憶用のワークメモリである。このメモリ５５には、データ記憶部５３の走行音ファイルＦ１から読み出された走行音データと基準音ファイルＦ２から読み出された基準音データが記憶される。
【００３９】
状態変化検知部５６は、エスカレータ１０の状態変化を検知する部分であり、周波数分析部５６ａと、相関関数算出部５６ｂと、状態変化判定部５６ｃとからなる。なお、実際には、この状態変化検知部５６はアルゴリズムによって実現される。
【００４０】
周波数分析部５６ａは、メモリ５５から所定の分析単位毎に読み出された走行音データをＦＦＴによって周波数分析する。相関関数算出部５６ｂは、周波数分析部５６ａによって周波数分析された計測データと基準データとの相関の度合いを示す相関係数ρを算出する。状態変化判定部５６ｃは、この相関関数算出部５６ｂによって算出された相関係数ρに基づいてエスカレータ１０の状態変化を判定する。
【００４１】
表示部５７は、状態変化判定部５６ｃの判定結果を所定の形式で表示する。また、報知部５８は、状態変化判定部５６ｃの判定結果の中に点検を要する箇所が存在した場合に、その旨を表示や音声等により報知する。
【００４２】
このような構成において、まず、監視センタ内で監視員が遠隔監視装置５０の操作入力部５２を操作して、エスカレータ１０の走行音収集を定期的に行うスケジュールを入力してデータ収集装置４０に送る。
【００４３】
データ収集装置４０は、遠隔監視装置５０から送られて来たスケジュールに従ってセンサ端末３０に対してエスカレータ１０の走行音データの収集開始を指示する。これにより、センサ端末３０は、センサ部３２として搭載された音センサを用いてエスカレータ１０の走行音データを計測し、その計測データ（走行音データ）をデータ収集装置４０に送る。詳しくは、センサ端末３０は、踏段位置検出部３３によって点検踏段１１ａの位置を基準にしてエスカレータ１０が一周したことを検出することにより、周単位で計測データをデータ収集装置４０に送る。
【００４４】
データ収集装置４０は、センサ端末３０から受信した走行音データをデータ記憶部４２に記憶する。この場合、突発的な外来音入力を考慮して、少なくとも２周分の走行音データを収集することが好ましい。データ収集装置４０は、上記スケジュールに従ってセンサ端末３０から所定量分の走行音データを収集すると、センサ端末３０に対して走行音データの収集終了を通知する。
【００４５】
一方、遠隔監視装置５０は、通信回線６１を介してデータ収集装置４０に接続することにより、データ収集装置４０のデータ記憶部４２に記憶された走行音データを回収する。このときの走行音データは、走行音ファイルＦ１としてデータ記憶部５３に保存され、当該エスカレータ１０の物件ＩＤなどで管理される。
【００４６】
ここで、遠隔監視装置５０は、予め設定されたスケジュールに従ってデータ記憶部５３の走行音ファイルＦ１から走行音データを読み出す。また、遠隔監視装置５０は、この走行音データに対応した基準音データを基準音ファイルＦ２から読み出し、上記走行音データと共にデータ処理部５４のメモリ５５に格納する。そして、遠隔監視装置５０は、このメモリ５５に格納された走行音データと基準音データを所定の分析単位毎に状態変化検知部５６に与えてエスカレータ１０の状態変化を検知する。
【００４７】
以下に、状態変化の検知処理について詳しく説明する。  
図４は遠隔監視装置５０によって実行される状態変化の検知処理を示すフローチャートである。
【００４８】
遠隔監視装置５０のデータ記憶部５３には、通常運転時にセンサ端末３０によって計測されたエスカレータ１０の走行音データがデータ収集装置４０を介して定期的に回収されて走行音ファイルＦ１として保存されている。また、エスカレータ１０の初期時の走行音データを周波数分析した分析比較用の基準音データが基準音ファイルＦ２として保存されている。
【００４９】
まず、監視員が所定の操作により分析を行う日時や物件を指定する。これにより、遠隔監視装置５０に設けられたデータ処理部５４は、走行音ファイルＦ１から該当する走行音データを選択してデータ処理部５４のメモリ５５に格納する（ステップＡ１１）。また、データ処理部５４は、上記走行音データに対応した基準音データを基準音ファイルＦ２から選択してメモリ５５に格納する（ステップＡ１２）。
【００５０】
ここで、第１の実施形態では、測定データ（走行音データ）の分析単位を予め定められた単位時間ｔとしている。データ処理部５４に設けられた状態変化検知部５６は、メモリ５５から単位時間ｔ毎に走行音データを抽出する（ステップＡ１３）。上記単位時間ｔは、エスカレータ１０の一周に要する時間を細分化した時間である。例えば、ｔ＝１０秒であれば、エスカレータ１０の点検踏段１１ａが基準位置から１０秒毎に走行した範囲を分析対象として、その間に測定された走行音データを抽出する。
【００５１】
状態変化検知部５６は、この単位時間ｔ分の走行音データを周波数分析部５６ａに与えて周波数分析する（ステップＡ１４）。状態変化検知部５６は、この周波数分析された走行音データと、当該走行音データに対応した基準音データを相関関数算出部５６ｂに与えて、両データの相関の度合いを示す相関係数ρを求める（ステップＡ１５）。
【００５２】
ここで、状態変化を検知する手法として、２つの変数間の線形関係の度合いを表す共分散がある。共分散の計算式を下記に示す。
【数１】
2014227272.tif 000003
【００５３】
しかし、共分散は正規化されていないため、計算結果のままでは評価が難しい。そこで、本システムは、計算結果を単純に評価できる相関係数を用いるものとする。ピアソンの積率相関係数（Pearson product-moment correlation coefficient）を求める式を下記に示す。
【数２】
2014227272.tif 000004
【００５４】
なお、上記（１）式と（２）式において、ｉは分析単位を示す。相関係数は、２つの変数Ｘ，Ｙの間の相関（類似性の度合い）を示す統計学的指標である。-１〜１の間の実数値をとり、１に近いときは変数Ｘ，Ｙには正の相関があるといい、-１に近ければ変数Ｘ，Ｙには負の相関があるという。０に近いときは変数Ｘ，Ｙの相関は弱い。
【００５５】
本実施形態では、変数Ｘは走行音データ、変数Ｙは基準音データである。また、ｉは単位時間ｔに相当する。すなわち、上記ステップＡ１３で抽出された単位時間ｔ分の走行音データと、その走行音データに対応した基準音データを上記（２）式の変数Ｘと変数Ｙに代入して相関係数ρを求める。
【００５６】
状態変化判定部５６ｃは、相関関数算出部５６ｂによって算出された相関係数ρの値からエスカレータ１０の状況変化を判定する。なお、本システムでは負の相関は関係しないので、０〜１の間で状況変化を判定するものとする。
【００５７】
すなわち、ρ＝１であった場合（ステップＡ１６のＹｅｓ）、状態変化判定部５６ｃは、エスカレータ１０に状態変化なしと判定する（ステップＡ１７）。「状態変化なし」とは、「初期時の状態から変化がない」ということである。つまり、異音の発生がなく、エスカレータ１０が正常に動いていることを意味する。
【００５８】
一方、ρ＝１でなかった場合（ステップＡ１６のＮｏ）、状態変化判定部５６ｃは、エスカレータ１０に状態変化ありと判定する（ステップＡ１８）。「状態変化あり」とは、「初期時の状態から何らかの変化があった」ということである。つまり、異音の発生があり、エスカレータ１０が正常に動いていない可能性があることを意味する。
【００５９】
状態変化ありと判定した場合、状態変化判定部５６ｃは、当該走行音データの時間から該当する箇所を特定し、相関係数ρの値と共に例えばメモリ５５の所定のエリアに記録しておく（ステップＡ１９）。
【００６０】
一周分の処理が終了していなければ（ステップＡ２０のＮｏ）、状態変化検知部５６は、次の単位時間ｔ分の走行データを抽出して上記同様の処理を繰り返す。一周分の処理が終了すると（ステップＡ２０のＹｅｓ）、状態変化検知部５６は、上記メモリ５５の所定のエリアに記録された内容を参照して、状態変化判定部５６ｃの判定結果を所定の形式で表示部５７に表示する（ステップＡ２１）。
【００６１】
判定結果の表示方法としては、測定データ（走行音データ）の分析単位毎に正常（状況変化なし）／異常（状況変化あり）を相関係数ρの値と共に表形式にして表示する方法などがある。これにより、監視員は表示部５７の画面を通じてエスカレータ１０の各箇所の状態変化を把握することができる。
【００６２】
この場合、相関係数ρの値が０に近いほど、異常の可能性が高いことを意味する。すなわち、相関係数ρの値を小数点以下第４位まで表記した場合において、例えば「０．９９９９」〜「０．９９５５」までは、限りなく正常に近く、現状では問題ないと判断できる。一方、「０．９９５４」から値が低くなるほど、異常の可能性が高くなる。監視員は表示部５７の画面上で相関係数ρの値が閾値ρｘ（例えば「０．５０００」）以下の箇所を見つけると、点検を要するものと判断し、故障に至る前に保守員を現場に派遣するなどして対処する。
【００６３】
また、相関係数ρが閾値ρｘ以下の箇所があった場合に、データ処理部５４は、その旨を報知部５８を通じて報知する。なお、上記閾値ρｘは、エスカレータ１０の構造や稼働時間等によって任意に定められる。
【００６４】
また、図４の例では、エスカレータ１０の一周分の走行音データを用いて状況変化を判定しているが、例えば二周分以上の走行音データを用いて状況変化を判定し、その結果を表示するようにしても良い。
【００６５】
このように、現場で測定された走行音データと予め用意された基準音データとの相関係数ρを求めることにより、相関係数ρの値からエスカレータ１０の状態変化を高精度に検知することが可能となる。つまり、エスカレータ１０の初期時の状態から徐々に変化している様子が相関係数ρの値から判断できる。したがって、この相関係数ρの値を追っていれば、保守員を頻繁に現場に派遣しなくとも、エスカレータ１０の状態変化を把握できる。そして、点検を要する箇所を見つけた場合に、故障に至る前に保守員を現場に派遣して適切に対処することができる。
【００６６】
なお、上記第１の実施形態では、点検踏段１１ａに設置されたセンサ端末３０によってエスカレータ１０の一周を検出する構成としたが、例えば上部機械室１２、下部機械室１３あるいはトラス１５に近接センサを設け、この近接センサにてエスカレータ１０の一周を検出しても良い。
【００６７】
近接センサとしては、例えば光電センサや磁気センサなどが用いられる。この近接センサの検出信号をデータ収集装置４０に直接入力する構成とすれば、無線伝送の遅れを無くすことができるので、複数個所で同時に集音する場合の同期処理を軽減できる。
【００６８】
また、上記第１の実施形態では、点検踏段１１ａに設置されたセンサ端末３０は、踏段位置検出部３３によって点検踏段１１ａの位置を基準にしてエスカレータ１０が一周したことを検出することにより、周単位で計測データをデータ収集装置４０に送る構成としたが、例えば計測データに１周検出信号を付加してデータ収集装置４０側で１周毎の計測データに変換する構成としても良い。
【００６９】
すなわち、１周毎に計測データを送信する構成ではなく、ストリーミング伝送によってデータ送信を行う。その際に、計測データに１周検出信号を付加して、データ収集装置４０側で１周毎の計測データに変換する。これにより、センサ端末３０で保持する計測データ量を減らすことができるため、センサ端末のコストを低減できる。
【００７０】
また、センサ端末３０は必ずしも点検踏段１１ａに設置しておく必要はなく、例えば上部機械室１２、下部機械室１３あるいはトラス１５などに固定設置しておき、その設置された場所でエスカレータ１０の走行音データを測定することでも良い。
【００７１】
また、エスカレータ１０の一周分の走行音データを単位時間ｔ毎に分析する場合に、単位時間ｔの前後を多少オーバラップさせてデータを抽出しても良い。例えば、単位時間ｔの前後の５０％をオーバラップさせてデータ抽出する。このようにすれば、単位時間ｔ前後のデータ抜けを防いで、正確な分析を行うことができる。
【００７２】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。
【００７３】
上記第１の実施形態では、エスカレータ１０の一周分の走行音データを単位時間毎に分析する構成とした。これに対し、第２の実施形態では、単位時間ではなく、エスカレータ１０の一周分を少なくとも直動部と転動部に分割し、その分割した走行区分毎に分析を行うものである。
【００７４】
図５は第２の実施形態に係るエスカレータの一周を直動部と転動部に分割した場合の走行区分を示す図である。なお、上記第１の実施形態における図１と同じ部分には同一符号を付し、重複する説明は省略するものとする。また、図１に示した遠隔監視装置５０、監視センタ６０、通信回線６１については、図示を省略してある。
【００７５】
エスカレータ１０の一周分を少なくとも直動部と転動部に分割する。図５の例では、センサ端末３０に踏段位置検出部３３として内蔵された傾斜センサが下部機械室１３で９０度を検知した位置を一周の基準位置Ｐとして直動部と転動部に分割しているので、Ａ〜Ｅの５分割になる。図中のＢとＤの部分が直動部、ＡとＣとＥの部分が転動部である。
【００７６】
転動部Ａ，Ｃ，Ｅでは、各踏段１１の回転時の音が存在するため、直動部Ｂ，Ｄとは異なる走行音特性を有する。したがって、直動部Ｂ，Ｄと転動部Ａ，Ｃ，Ｅに分けてデータ分析することが好ましい。特に、ＦＦＴで周波数分析する場合には、原理的に周波数結果がデータ数で平均化されるため、突発的な状態変化を検知するのが難しい。したがって、走行音特性（周波数特性）が近い部分でデータ分析することで、状態変化の検知精度を上げることができる。
【００７７】
以下に、具体的な処理動作について説明する。
【００７８】
図６は遠隔監視装置５０によって実行される状態変化の検知処理を示すフローチャートである。
【００７９】
遠隔監視装置５０のデータ記憶部５３には、通常運転時にセンサ端末３０によって計測されたエスカレータ１０の走行音データがデータ収集装置４０を介して定期的に回収されて走行音ファイルＦ１として保存されている。また、エスカレータ１０の初期時の走行音データを周波数分析した分析比較用の基準音データが基準音ファイルＦ２として保存されている。
【００８０】
まず、監視員が所定の操作により分析を行う日時や物件を指定する。また、少なくとも二周分の走行音データを収集して分析を行うものとする。データ分析を行うに際し、監視員は所定の操作により分析回数を予め指定しておく。
【００８１】
これにより、遠隔監視装置５０に設けられたデータ処理部５４は、走行音ファイルＦ１から該当する走行音データを選択してデータ処理部５４のメモリ５５に格納する（ステップＢ１１）。また、データ処理部５４は、上記走行音データに対応した基準音データを基準音ファイルＦ２から選択してメモリ５５に格納する（ステップＢ１２）。
【００８２】
ここで、第２の実施形態では、測定データ（走行音データ）の分析単位を走行区分としている。データ処理部５４に設けられた状態変化検知部５６は、メモリ５５から予め定められた走行区分毎に走行音データを抽出する（ステップＢ１３）。この走行区分とは、図５に示した直動部Ｂ，Ｄと転動部Ａ，Ｃ，Ｅのことである。
【００８３】
通常の運転時において、エスカレータ１０は所定の速度で周回している。したがって、基準位置Ｐを起点にしてセンサ端末３０にて測定される走行音データの時間経過から転動部Ａ→直動部Ｂ→転動部Ｃ→直動部Ｄ→転動部Ｅの走行区分を判定できる。最初は転動部Ａである。状態変化検知部５６は、走行音データの時間経過に基づいて、メモリ５５から転動部Ａに対応した走行区分の走行音データを抽出することになる。
【００８４】
状態変化検知部５６は、この走行区分の走行音データを周波数分析部５６ａに与えて周波数分析する（ステップＢ１４）。状態変化検知部５６は、この周波数分析された走行音データと、当該走行音データに対応した基準音データを相関関数算出部５６ｂに与えて、両データの相関の度合いを示す相関係数ρを求める（ステップＢ１５）。
【００８５】
詳しくは、上記ステップＢ１３で抽出された走行区分の走行音データと、その走行音データに対応した基準音データを上記第１の実施形態で説明した（２）式の変数Ｘと変数Ｙに代入して相関係数ρを求める。
【００８６】
状態変化判定部５６ｃは、相関関数算出部５６ｂによって算出された相関係数ρの値からエスカレータ１０の状況変化を判定する。なお、本システムでは負の相関は関係しないので、０〜１の間で状況変化を判定するものとする。
【００８７】
すなわち、ρ＝１であった場合（ステップＢ１６のＹｅｓ）、状態変化判定部５６ｃは、エスカレータ１０に状態変化なしと判定する（ステップＢ１７）。「状態変化なし」とは、「初期時の状態から変化がない」ということである。つまり、異音の発生がなく、エスカレータ１０が正常に動いていることを意味する。
【００８８】
一方、ρ＝１でなかった場合（ステップＢ１６のＮｏ）、状態変化判定部５６ｃは、エスカレータ１０に状態変化ありと判定する（ステップＢ１８）。「状態変化あり」とは、「初期時の状態から何らかの変化があった」ということである。つまり、異音の発生があり、エスカレータ１０が正常に動いていない可能性があることを意味する。
【００８９】
状態変化ありと判定した場合、状態変化判定部５６ｃは、当該走行音データの走行区分から該当する箇所を特定し、相関係数ρの値と共に例えばメモリ５５の所定のエリアに記録しておく（ステップＢ１９）。
【００９０】
一周分の処理が終了していなければ（ステップＢ２０のＮｏ）、状態変化検知部５６は、次の走行区分の走行データを抽出して上記同様の処理を繰り返す。例えば転動部Ａの次であれば、直動部Ｂに対応した走行区分の走行データを抽出して、上記ステップＢ１３からの処理を繰り返すことになる。
【００９１】
一周分の処理が終了すると（ステップＢ２０のＹｅｓ）、データ処理部５４は、所定分析回数分の処理が終了したか否かを判断する（ステップＢ２１）。所定分析回数分の処理が終了していない場合には（ステップＢ２１のＮｏ）、データ処理部５４は、上記ステップＢ１１の処理に戻って、上記同様の処理を繰り返す。
【００９２】
所定分析回数分の処理が終了すると（ステップＢ２１のＹｅｓ）、状態変化検知部５６は、上記メモリ５５の所定のエリアに記録された内容を参照して、状態変化判定部５６ｃの判定結果を所定の形式で表示部５７に表示する（ステップＢ２２）。
【００９３】
判定結果の表示方法としては、測定データ（走行音データ）の分析単位毎に正常（状況変化なし）／異常（状況変化あり）を相関係数ρの値と共に表形式にして表示する方法などがある。これにより、監視員は表示部５７の画面を通じて各箇所の状態変化を把握することができる。
【００９４】
上記第１の実施形態で説明したように、相関係数ρの値が０に近いほど、異常の可能性が高いことを意味する。監視員は表示部５７の画面上で相関係数ρの値が閾値ρｘ（例えば「０．５０００」）以下の箇所を見つけると、点検を要するものと判断し、故障に至る前に保守員を現場に派遣するなどして対処する。
【００９５】
また、相関係数ρが閾値ρｘ以下の箇所があった場合に、状態変化検知部５６は、その旨を報知部５８を通じて報知する。なお、上記閾値ρｘは、エスカレータ１０の構造や稼働時間等によって任意に定められる。
【００９６】
このように、エスカレータ１０の一周分を少なくとも直動部と転動部に分割し、その分割した走行区分毎に分析を行うことでも、エスカレータ１０の状態変化を高精度に検知することができる。
【００９７】
さらに、直動部と転動部に分割することで、走行音特性（周波数特性）が近い部分でデータ分析することができる。したがって、例えば転動部に特有の雑音が直動部での走行音の測定に影響を及ぼすことを回避して、状態変化の検知精度を上げることができる。
【００９８】
なお、上記第２の実施形態では、点検踏段１１ａに設置されたセンサ端末３０を用いてエスカレータ１０の走行音データを周単位で測定したが、例えば転動部に対応した上部機械室１２、下部機械室１３と、直動部に対応したトラス１５の各箇所にセンサ端末３０を固定設置し、これらのセンサ端末３０にて走行音データを個別に測定することでも良い。
【００９９】
このようにすれば、一周分の走行音データの時間経過から各走行区分を判定してデータ抽出するといった処理が不要となる。その際、各箇所のセンサ端末３０で測定された走行音データを点検踏段１１ａの通過を基準にして分析すれば、点検踏段１１ａの位置関係から駆動チェーンや他の踏段１１の状態変化を特定しやすくなる。
【０１００】
また、少なくとも二周分の走行音データを収集して分析するものとしたが、状態変化検出時に多数決判定を行う場合には三周分以上の走行音データを収集して分析を行うことが望ましい。
【０１０１】
また、過去数日分の走行音データを用いて分析し、その分析結果から状態変化を判定することでも良い。これにより、突発的に発生する騒音の影響を排除できる。
【０１０２】
さらに、図７に示すように、状態変化検知部５６に異常データ抽出部５６ｄを設け、走行音データと基準音データとの相関係数ρを求める前に、走行音データから異常データを抽出しておくようにしても良い。ここで言う「異常データ」とは、例えば周囲の雑音などの環境音のことである。このような異常データが走行音データに含まれていると、状態変化の検知精度に影響が出る。そこで、走行音データに含まれる異常データを抽出してから相関係数ρを求めるようにする。
【０１０３】
なお、異常データの抽出は、走行音の周波数成分から基準音の周波数成分を減算することにより、通常の走行音とは異なる成分を異常音として特定することで行う。ただし、異常データをすべて抽出してしまうと、通常の走行音から状態変化を検知できなくなるので、ある程度抽出量を抑えるようにする。
【０１０４】
このように、走行音データに含まれる異常データを抽出してから相関係数ρを求めれば、周囲の雑音などの環境音を極力排除した状態でエスカレータ１０の状態変化を高精度に検知することができる。
【０１０５】
以上述べた少なくとも１つの実施形態によれば、マンコンベアの状態変化を検知して保守作業に反映させることで保守員の負担を軽減すると共に、故障に至る前に適切に対処することのできるマンコンベアの異常診断システムを提供することができる。
【０１０６】
なお、上記各実施形態では、マンコンベアとしてエスカレータを例にして説明したが、歩く歩道などにも適用可能である。
【０１０７】
また、走行音に限らず、例えば運転時に発生する振動を加速度センサ等により測定し、その測定されたデータから上記同様にして状態変化を検知することでも良い。
【０１０８】
要するに、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１０９】
１０…エスカレータ、１１…踏段、１１ａ…点検踏段、１２…上部機械室、１３…下部機械室、１４…連結チェーン、１５…トラス、１６…上部スプロケット、１７…下部スプロケット、１８…駆動装置、１９…欄干、２０…ハンドレール、３０…センサ端末、３１…制御部、３２…センサ部、３３…踏段位置検出部、３４…無線通信部、４０…データ収集装置、４１…無線通信部、４２…データ記憶部、４３…伝送制御部、５０…遠隔監視装置、５１…データ送受信部、５２…操作入力部、５３…データ記憶部、５４…データ処理部、５５…メモリ、５６…状態変化検知部、５６ａ…周波数分析部、５６ｂ…相関関数算出部、５６ｃ…状態変化判定部、５６ｄ…異常データ抽出部、５７…表示部、５８…報知部、６０…監視センタ、６１…通信回線。
【図１】
2014227272.tif 000005
【図２】
2014227272.tif 000006
【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】
2014227272.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成26年7月4日(2014.7.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マンコンベアの所定の箇所に設置された無線通信可能なセンサ端末と、
このセンサ端末によって計測されたデータを収集するデータ収集装置と、
このデータ収集装置に通信回線を介して接続され、上記データ収集装置から上記センサ端末の計測データを取得する遠隔監視装置とを備え、
上記遠隔監視装置は、
上記データ収集装置から取得した上記計測データを記憶する記憶手段と、
この記憶手段から上記計測データを所定の分析単位毎に読み出して周波数分析する周波数分析手段と、
この周波数分析手段によって周波数分析された上記計測データと予め設定された上記マンコンベアの初期時の状態を示す基準データとに基づいて相関係数を算出する相関係数算出手段と、
この相関係数算出手段によって算出された相関係数に基づいて上記マンコンベアの初期時からの状態変化を判定する状態変化判定手段と、
この状態変化判定手段の判定結果を表示する表示手段と
を具備したことを特徴とするマンコンベアの異常診断システム。
【請求項２】
上記周波数分析手段は、
上記記憶手段から単位時間毎に上記計測データを読み出して周波数分析することを特徴とする請求項１記載のマンコンベアの異常診断システム。
【請求項３】
上記周波数分析手段は、
上記マンコンベアの一周を少なくとも直動部と転動部に分割し、上記記憶手段から上記直動部と上記転動部に対応した走行区分毎に上記計測データを読み出して周波数分析することを特徴とする請求項１記載のマンコンベアの異常診断システム。
【請求項４】
上記周波数分析手段によって周波数分析した上記計測データから異常データを抽出する異常データ抽出手段を備え、
上記相関係数算出手段は、
上記異常データ抽出手段によって上記異常データを抽出した後の上記計測データを用いて相関係数を算出することを特徴とする請求項１記載のマンコンベアの異常診断システム。
【請求項５】
上記表示手段は、
上記状態変化判定手段の判定結果に基づいて、上記計測データの分析単位毎に異常の有無を相関係数と共に表示することを特徴とする請求項１記載のマンコンベアの異常診断システム。
【請求項６】
上記状態変化判定手段によって点検を要する状態変化が判定された場合にその旨を報知する報知手段をさらに具備したことを特徴とする請求項１記載のマンコンベアの異常診断システム。
【請求項７】
上記センサ端末は、
上記マンコンベアの一周分の走行音データを測定することを特徴とする請求項１記載のマンコンベアの異常診断システム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
上記遠隔監視装置は、上記データ収集装置から取得した上記計測データを記憶する記憶手段と、この記憶手段から上記計測データを所定の分析単位毎に読み出して周波数分析する周波数分析手段と、この周波数分析手段によって周波数分析された上記計測データと予め設定された上記マンコンベアの初期時の状態を示す基準データとに基づいて相関係数を算出する相関係数算出手段と、この相関係数算出手段によって算出された相関係数に基づいて上記マンコンベアの初期時からの状態変化を判定する状態変化判定手段と、この状態変化判定手段の判定結果を表示する表示手段とを具備する。