(57)【要約】【課題】監視対象物の異常や異常の兆候を確実に検出することが可能な異常監視方法を提供する。【解決手段】監視対象物から時系列の監視データを取得し、前記監視データからウェーブレット画像を算出して、前記ウェーブレット画像の各点における特徴量を算出し、前記特徴量に基づいて監視対象物の異常の有無を判定する。前記特徴量はウェーブレット画像上の所定の原点からのモーメントを使用する。前記特徴量から算出されたマハラノビス距離に基づいて前記監視対象物の異常の有無を判定する。【選択図】        図４
2018128358.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象物から時系列の監視データを取得し、前記監視データからウェーブレット画像を算出して、前記ウェーブレット画像の特徴量を算出し、前記特徴量に基づいて監視対象物の異常の有無を判定する異常監視方法。
【請求項２】
前記特徴量はウェーブレット画像上の所定の原点からのモーメントである請求項１に記載の異常監視方法。
【請求項３】
前記特徴量から算出されたマハラノビス距離に基づいて前記監視対象物の異常の有無を判定する異常監視方法。
【請求項４】
監視対象物から時系列の監視データを取得する手段と、前記監視データからウェーブレット画像を算出する手段と、前記ウェーブレット画像の特徴量を算出し、前記特徴量に基づいて監視対象物の異常の有無を判定する手段とを備える異常監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は機械等の監視対象物の異常の有無を判定する異常監視方法および異常監視装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
機械等の監視対象物の、運転異常等を検出するために監視対象物にセンサを設けているが、個々のセンサから得られる検出信号の急増あるいは急減による閾値越えで異常検知するだけでは特に異常の前兆を予測して早めの対策をすることは困難であった。
【０００３】
なお、特許文献１には、監視対象物から得られる複数の波形データの特徴量パラメータとして時間波形データに基づくものと周波数領域データに基づくものを使用し、これらデータに基づいてマハラノビス距離を算出して、その大きさより監視対象物の異常を検知する監視システムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２４１０８９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は上記従来の問題点を解決するもので、監視対象物の異常や異常の兆候を確実に検出することが可能な異常監視方法および異常監視装置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】
【０００６】
上記目的を達成するために、本願発明の異常監視方法では、監視対象物から時系列の監視データを取得し、前記監視データからウェーブレット画像を算出して、前記ウェーブレット画像の特徴量を算出し、前記特徴量に基づいて監視対象物の異常の有無を判定する。また、本発明の異常監視装置は、監視対象物から時系列の監視データを取得する手段と、前記監視データからウェーブレット画像を算出する手段と、前記ウェーブレット画像の特徴量を算出し、前記特徴量に基づいて監視対象物の異常の有無を判定する手段とを備える。
【０００７】
ここで、前記特徴量はウェーブレット画像上の所定の原点からのモーメントを使用することができる。さらに、前記特徴量から算出されたマハラノビス距離に基づいて前記監視対象物の異常の有無を判定することができる。
【発明の効果】
【０００８】
以上のように、本発明の異常監視方法および異常監視装置によれば、監視対象物の異常や異常の兆候を確実に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】異常監視装置の全体構成を示す図である。
【図２】学習処理の手順を示すフローチャートである。
【図３】特徴量計算処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】稼働時の監視対象物の異常判定を行う処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】監視データの波形の一例を示す図である。
【図６】ウェーブレット画像の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
なお、以下に説明する実施形態はあくまで一例であり、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が行う種々の設計的改良も本発明の範囲に含まれる。
【００１１】
図１には本発明方法を実施する異常監視装置の全体構成を示す。図１において、工業用ロボットや工作機械等の監視対象物１には運転異常を検出するために振動センサ、温度センサ、加速度センサ、音センサ、電圧センサ、位置センサ等のセンサ１１が設置されており、これらセンサ１１から時系列の測定データ（監視データ）１１ａがパーソナルコンピュータ（ＰＣ）２に入力している。
【００１２】
異常監視装置では最初に監視対象物の正常時の１又は複数サイクルの監視データについて学習処理を行っておく。学習処理の手順を図２に示す。なお、以下に説明する各処理は全てＰＣ上でプログラムが実行されることによって実現される。
【００１３】
図２に示す学習処理では、後述する特徴量計算処理を行い（ステップ１０１）、続いて当該処理で得られた特徴量ベクトルから平均ベクトルとＰＣＡ白色化行列を計算する（ステップ１０２）。なお、特徴量計算処理は一の監視データについて種々の条件下で例えば１００回ほど繰り返して行う。
【００１４】
上記特徴量計算処理の詳細を図３に示す。特徴量計算処理のステップ２０１ではセンサから図５に示すような時系列の監視データを取得する。続いて監視データをウェーブレット変換してウェーブレット画像を得る（ステップ２０２）。本実施形態ではウェーブレット波形としてガボール関数を使用した。ウェーブレット画像の一例を図６に示し、横軸は時間、縦軸は周波数、振幅は明度（実際には色彩）の相違として表されている。ステップ  ２０３ではウェーブレット画像についてその特徴量モーメントｍｕnmを計算する。特徴量モーメントｍｕnmは本実施形態では二次元であり、下式（１）で算出される。
【００１５】
【数１】
2018128358.tif 000003
ここで、ｎ，ｍはモーメント次数で０次から３次までとする。fは輝度値、ｘ，ｙは画像座標、ｘ0,ｙ0は原点座標で、画像の左上と右下の二箇所に取った場合について考慮する。したがって、特徴量モーメントは一画像当たり１９個得られる。なお、画像は本実施形態では一の監視データについて１００枚得られているから、それぞれの画像について１９個の特徴量モーメントがあり、これらを要素とした特徴量ベクトルが得られる。  
【００１６】
以上の特徴量計算処理を終えると、図２のステップ１０２で、既述のように特徴量モーメントから平均ベクトルμを算出するとともに、ＰＣＡ白色化行列ΛＵを算出する。平均ベクトルμは、特徴量ベクトルの各要素である１９個の特徴量モーメントの平均を要素とするベクトルである。またΛは、特徴ベクトルと平均ベクトルから算出される共分散行列Ｓの固有値の平方根の逆数の対角行列であり、Ｕは共分散行列Ｓの固有ベクトルを並べた行列である。
【００１７】
以上の準備の後、稼働時の監視対象物の異常判定を行う処理を図４に示す。最初にステップ３０１で、上述したのと同様の特徴量算出処理を行って特徴量ベクトルを得る。次に上記学習処理で得た平均ベクトルμとＰＣＡ白色化行列ΛＵを使用して下式（２）によって特徴量ベクトルを白色化する（ステップ３０２）。
【００１８】
【数２】
2018128358.tif 000004
ここで、Ｘは特徴量ベクトル、Ｘ´は白色化された特徴量ベクトルである。
【００１９】
続いてステップ３０３では、白色化された特徴量ベクトルについてマハラノビス距離ＭＤを下式（３）で算出する。
【００２０】
【数３】
2018128358.tif 000005
ここで、ｎは入力データの次元数である。
【００２１】
ステップ３０４では、算出されたマハラノビス距離ＭＤが予め設定した閾値よりも小さい場合は監視対象物が正常に稼働していると判定し（ステップ３０５）、閾値よりも大きい場合は監視対象物の稼働状態が異常であると判定して（ステップ３０６）その結果を出力し、処理を終了する。なお、上記閾値を適当に定めることによって、監視対象物の稼働状態異常の予兆を「異常」として検出（判定）することも可能である。ここで、閾値は、正常時の監視データについてステップ３０１からステップ３０３を複数回繰り返して、この時に得られるマハラノビス距離の集合から適当に決定される。
【符号の説明】
【００２２】
１…監視対象物、１１…センサ、２…パーソナルコンピュータ。
【図１】
2018128358.tif 000006
【図２】
2018128358.tif 000007
【図３】
2018128358.tif 000008
【図４】
2018128358.tif 000009
【図５】
2018128358.tif 000010
【図６】
2018128358.tif 000011