(57)【要約】【課題】対象物の異常の有無を精度良く判断するための評価値を算出することができる状態監視装置を提供する。【解決手段】データ処理装置８０は、周波数スペクトルからピークを検出するピーク検出部１０３と、周波数スペクトルに対して異常マップを生成するマップ生成部１０４とを備える。異常マップは、検出された対象ピークの周波数と、当該対象ピークが異常に起因したピークであると仮定したときに対象ピークとともに現れるピークの周波数とを異常成分として含む。データ処理装置８０は、異常マップに含まれる異常成分のいずれかと一致する周波数のピークを異常ピークとして抽出する異常ピーク抽出部１０５と、異常ピークのスペクトル密度に基づいて、異常マップに対応する異常の発生度を示す第１評価値を算出する第１評価値算出部１０６とを備える。【選択図】図２
2018179977.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の状態を監視する状態監視装置であって、
前記対象物に設置されたセンサによって計測された波形データを周波数解析することにより得られた周波数スペクトルからピークを検出するピーク検出部と、
前記周波数スペクトルに対して少なくとも１つの異常マップを生成するマップ生成部とを備え、
前記少なくとも１つの異常マップは、前記検出されたピークの中から選択された１つの対象ピークの周波数と、当該対象ピークが前記対象物の異常に起因したピークであると仮定したときに前記対象ピークとともに現れるピークの周波数とを異常成分として含み、
前記状態監視装置は、
前記少なくとも１つの異常マップの中から１つの対象マップを選択し、前記検出されたピークから、前記対象マップに含まれる異常成分のいずれかとの周波数差が所定値以内のピークを異常ピークとして抽出する異常ピーク抽出部と、
前記異常ピークのスペクトル密度に基づいて、前記対象マップに対応する異常の発生度を示す第１評価値を算出する第１評価値算出部とをさらに備える、状態監視装置。
【請求項２】
前記周波数スペクトルは、周波数と、当該周波数におけるスペクトル密度とを対応付けた単位データが周波数に従って順に配列されたデータ配列によって示され、
前記ピーク検出部は、前記データ配列の中から、極大値を示し、かつ、第１閾値を超えるスペクトル密度を有する単位データをピークとして検出する、請求項１に記載の状態監視装置。
【請求項３】
前記ピーク検出部は、前記周波数スペクトルに基づいて、周波数にかかわらず一定値である前記第１閾値を設定する、請求項２に記載の状態監視装置。
【請求項４】
前記ピーク検出部は、前記周波数スペクトルに基づいて、周波数に応じて変動する前記第１閾値を設定する、請求項２に記載の状態監視装置。
【請求項５】
前記少なくとも１つの異常マップは、前記対象ピークの周波数を基本周波数とし、当該基本周波数と当該基本周波数を有する基本波の高調波の周波数とを異常成分とする第１異常マップと、当該基本周波数と前記基本波のサイドバンド波の周波数と前記高調波の周波数と前記高調波のサイドバンド波の周波数とを異常成分とする第２異常マップと、前記対象ピークの周波数を含む所定周波数帯域に含まれる周波数を異常成分とする第３異常マップとの少なくとも１つを含む、請求項１から４のいずれか１項に記載の状態監視装置。
【請求項６】
前記少なくとも１つの異常マップは、周波数ごとに、当該周波数と０または１の値とを対応付けた情報であり、異常成分である周波数に対応する値が１に設定され、異常成分ではない周波数に対応する値が０に設定され、
前記異常ピーク抽出部は、前記ピーク検出部によってピークとして検出された単位データと前記対象マップとをＡＮＤ処理して、異常成分ではない周波数のピークをマスクすることにより前記異常ピークを抽出する、請求項２に記載の状態監視装置。
【請求項７】
前記第１評価値は、前記異常ピークのスペクトル密度の総和である、請求項１から６のいずれか１項に記載の状態監視装置。
【請求項８】
前記第１評価値は、前記異常ピークのスペクトル密度に前記異常ピークの周波数に応じた重み係数を乗算することにより得られた乗算値の総和である、請求項１から６のいずれか１項に記載の状態監視装置。
【請求項９】
前記対象物の部位ごとに、当該部位を識別する部位情報と、当該部位の異常に起因する周波数と、第２閾値とを対応付けた異常部位情報を記憶するデータベースの中から、当該対象マップに対応する前記対象ピークとの周波数差が所定値以内の周波数を示し、かつ前記対象マップに対応する前記第１評価値未満の前記第２閾値を示す異常部位情報を同定情報として抽出し、前記同定情報の部位情報によって識別される部位に異常が発生していることを示す第１推定結果情報を生成する異常部位推定部をさらに備える、請求項１から８のいずれか１項に記載の状態監視装置。
【請求項１０】
前記少なくとも１つの異常マップは、異常成分の現れ方が互いに異なる２以上の異常モデルに基づいて前記対象ピークに対して生成された２以上の異常マップを含み、
前記状態監視装置は、さらに、前記対象物の部位ごとに、異常モデルを識別するモデル情報と、当該部位を識別する部位情報と、当該部位の異常に起因する周波数と、第２閾値とを対応付けた異常部位情報を記憶するデータベースの中から、前記対象マップに対応する異常モデルを識別するモデル情報を示し、当該対象マップに対応する前記対象ピークとの周波数差が所定値以内の周波数を示し、かつ当該対象マップに対応する前記第１評価値未満の前記第２閾値を示す異常部位情報を同定情報として抽出し、前記同定情報の部位情報によって識別される部位に異常が発生していることを示す第１推定結果情報を生成する異常部位推定部をさらに備える、請求項１から８のいずれか１項に記載の状態監視装置。
【請求項１１】
前記異常部位推定部は、前記対象マップについて前記同定情報を抽出できず、かつ当該対象マップに対応する前記第１評価値が第３閾値を超える場合に、前記データベースに未登録の異常が発生していることを示す第２推定結果情報を生成する、請求項９または１０に記載の状態監視装置。
【請求項１２】
前記少なくとも１つの異常マップは複数の異常マップを含み、
前記第１評価値算出部は、前記複数の異常マップの各々を順に前記対象マップとして選択し、前記複数の異常マップの各々に対して前記第１評価値を算出し、
前記状態監視装置は、前記異常部位推定部によって前記同定情報が抽出された前記対象マップの前記第１評価値の総和を第２評価値として算出する第２評価値算出部をさらに備える、請求項９または１０に記載の状態監視装置。
【請求項１３】
前記少なくとも１つの異常マップは複数の異常マップを含み、
前記第１評価値算出部は、前記複数の異常マップの各々を順に前記対象マップとして選択し、前記複数の異常マップの各々に対して前記第１評価値を算出し、
前記状態監視装置は、前記異常部位推定部によって前記同定情報が抽出された前記対象マップの前記第１評価値と、前記同定情報が抽出されず、かつ対応する前記第１評価値が前記第３閾値を超える前記対象マップの前記第１評価値との総和を第２評価値として算出する第２評価値算出部をさらに備える、請求項１１に記載の状態監視装置。
【請求項１４】
請求項１から１３のいずれか１項に記載の状態監視装置と、端末装置とを備える状態監視システムであって、
前記端末装置は、前記周波数スペクトルを示すグラフを表示部に表示させる、状態監視システム。
【請求項１５】
前記端末装置は、前記周波数スペクトルのうち、前記少なくとも１つの異常マップから選択された異常マップに対応する前記異常ピークの部分を残り部分と異なる表示形式で表示させる、請求項１４に記載の状態監視システム。
【請求項１６】
前記端末装置は、前記周波数スペクトルのうち、前記少なくとも１つの異常マップから選択された異常マップに対応する前記異常ピークを除去する、請求項１４に記載の状態監視システム。
【請求項１７】
前記端末装置は、前記周波数スペクトルのうち、前記少なくとも１つの異常マップから選択された異常マップに対応する前記異常ピークのみを表示させる、請求項１４に記載の状態監視システム。
【請求項１８】
対象物の状態を監視する状態監視方法であって、
前記対象物に設置されたセンサによって計測された波形データを周波数解析することにより得られた周波数スペクトルからピークを検出するステップと、
前記周波数スペクトルに対して少なくとも１つの異常マップを生成するステップとを備え、
前記少なくとも１つの異常マップは、前記検出されたピークの中から選択された１つの対象ピークの周波数と、当該対象ピークが前記対象物の異常に起因したピークであると仮定したときに前記対象ピークとともに現れるピークの周波数とを異常成分として含み、
前記状態監視方法は、
前記少なくとも１つの異常マップの中から１つの対象マップを選択し、前記検出されたピークから、前記対象マップに含まれる異常成分のいずれかとの周波数差が所定値以内のピークを異常ピークとして抽出するステップと、
前記異常ピークのスペクトル密度に基づいて、前記対象マップに対応する異常の発生度を示す第１評価値を算出するステップとをさらに備える、状態監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物の状態を監視する状態監視装置、状態監視システムおよび状態監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、機械の異常を早期に発見し、メンテナンスするために、機械の異常診断を行なう状態監視装置が知られている。たとえば、特開２００９−２００９０号公報（特許文献１）には、機械設備の回転部から発生する振動信号の周波数成分の中から、回転部の異常に起因する振動の異常周波数の理論値に対応する周波数成分を抽出することにより、異常の有無の診断を行なう技術が開示されている。異常周波数の理論値は、所定の関係式に従って予め算出される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２００９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のような従来の技術では、予め算出された異常周波数の理論値に対応する周波数成分に基づいて異常の有無が診断される。しかしながら、異常周波数の理論値に対応する周波数成分にノイズ等が含まれると、異常を誤検出する可能性がある。さらに、状態監視の対象物となる機械の公差、組立精度等の影響により、実際の異常周波数が理論値からずれる可能性がある。対象物が回転機械の場合には、振動データ計測中の回転速度の変化によっても、実際の異常周波数が理論値からずれる可能性がある。このような場合、正しく異常を検出できない。
【０００５】
さらに、異常周波数の理論値は、状態監視の対象物となる回転部品における特定の部位の異常をモデルとして、予め算出される。そのため、原因となる部位が不明である異常の発生を検出することができない。
【０００６】
本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであって、その目的は、対象物の異常の有無を精度良く判断するための評価値を算出することができる状態監視装置、状態監視システムおよび状態監視方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示は、対象物の状態を監視する状態監視装置に関する。状態監視装置は、対象物に設置されたセンサによって計測された波形データを周波数解析することにより得られた周波数スペクトルからピークを検出するピーク検出部と、周波数スペクトルに対して少なくとも１つの異常マップを生成するマップ生成部とを備える。少なくとも１つの異常マップは、検出されたピークの中から選択された１つの対象ピークの周波数と、当該対象ピークが対象物の異常に起因したピークであると仮定したときに対象ピークとともに現れるピークの周波数とを異常成分として含む。状態監視装置は、少なくとも１つの異常マップの中から１つの対象マップを選択し、検出されたピークから、対象マップに含まれる異常成分のいずれかとの周波数差が所定値以内のピークを異常ピークとして抽出する異常ピーク抽出部と、異常ピークのスペクトル密度に基づいて、対象マップに対応する異常の発生度を示す第１評価値を算出する第１評価値算出部とをさらに備える。
【０００８】
好ましくは、周波数スペクトルは、周波数と、当該周波数におけるスペクトル密度とを対応付けた単位データが周波数に従って順に配列されたデータ配列によって示される。ピーク検出部は、データ配列の中から、極大値を示し、かつ、第１閾値を超えるスペクトル密度を有する単位データをピークとして検出する。
【０００９】
好ましくは、ピーク検出部は、周波数スペクトルに基づいて、周波数にかかわらず一定値である第１閾値を設定する。もしくは、ピーク検出部は、周波数スペクトルに基づいて、周波数に応じて変動する第１閾値を設定してもよい。
【００１０】
好ましくは、少なくとも１つの異常マップは、対象ピークの周波数を基本周波数とし、当該基本周波数と当該基本周波数を有する基本波の高調波の周波数とを異常成分とする第１異常マップと、当該基本周波数と基本波のサイドバンド波の周波数と高調波の周波数と高調波のサイドバンド波の周波数とを異常成分とする第２異常マップと、対象ピークの周波数を含む所定周波数帯域に含まれる周波数を異常成分とする第３異常マップとの少なくとも１つを含む。
【００１１】
好ましくは、少なくとも１つの異常マップは、周波数ごとに、当該周波数と０または１の値とを対応付けた情報であり、異常成分である周波数に対応する値が１に設定され、異常成分ではない周波数に対応する値が０に設定される。異常ピーク抽出部は、ピーク検出部によってピークとして検出された単位データと対象マップとをＡＮＤ処理して、異常成分ではない周波数のピークをマスクすることにより異常ピークを抽出する。
【００１２】
好ましくは、第１評価値は、異常ピークのスペクトル密度の総和である。もしくは、第１評価値は、異常ピークのスペクトル密度に異常ピークの周波数に応じた重み係数を乗算することにより得られた乗算値の総和であってもよい。
【００１３】
好ましくは、状態監視装置は、対象物の部位ごとに、当該部位を識別する部位情報と、当該部位の異常に起因する周波数と、第２閾値とを対応付けた異常部位情報を記憶するデータベースの中から、当該対象マップに対応する対象ピークとの周波数差が所定値以内の周波数を示し、かつ対象マップに対応する第１評価値未満の第２閾値を示す異常部位情報を同定情報として抽出し、同定情報の部位情報によって識別される部位に異常が発生していることを示す第１推定結果情報を生成する異常部位推定部をさらに備える。
【００１４】
もしくは、少なくとも１つの異常マップは、異常成分の現れ方が互いに異なる２以上の異常モデルに基づいて対象ピークに対して生成された２以上の異常マップを含んでもよい。状態監視装置は、さらに、対象物の部位ごとに、異常モデルを識別するモデル情報と、当該部位を識別する部位情報と、当該部位の異常に起因する周波数と、第２閾値とを対応付けた異常部位情報を記憶するデータベースの中から、対象マップに対応する異常モデルを識別するモデル情報を示し、当該対象マップに対応する対象ピークとの周波数差が所定値以内の周波数を示し、かつ当該対象マップに対応する第１評価値未満の第２閾値を示す異常部位情報を同定情報として抽出し、同定情報の部位情報によって識別される部位に異常が発生していることを示す第１推定結果情報を生成する異常部位推定部をさらに備える。
【００１５】
好ましくは、異常部位推定部は、対象マップについて同定情報を抽出できず、かつ当該対象マップに対応する第１評価値が第３閾値を超える場合に、データベースに未登録の異常が発生していることを示す第２推定結果情報を生成する。
【００１６】
好ましくは、少なくとも１つの異常マップは複数の異常マップを含む。第１評価値算出部は、複数の異常マップの各々を順に対象マップとして選択し、複数の異常マップの各々に対して第１評価値を算出する。状態監視装置は、異常部位推定部によって同定情報が抽出された対象マップの第１評価値の総和を第２評価値として算出する第２評価値算出部をさらに備える。もしくは、状態監視装置は、異常部位推定部によって同定情報が抽出された対象マップの第１評価値と、同定情報が抽出されず、かつ対応する第１評価値が第３閾値を超える対象マップの第１評価値との総和を第２評価値として算出する第２評価値算出部をさらに備えてもよい。
【００１７】
本開示の他の局面に係る方法は、上記の状態監視装置と、端末装置とを備える状態監視システムである。端末装置は、周波数スペクトルを示すグラフを表示部に表示させる。
【００１８】
好ましくは、端末装置は、周波数スペクトルのうち、少なくとも１つの異常マップから選択された異常マップに対応する異常ピークの部分を残り部分と異なる表示形式で表示させる。
【００１９】
好ましくは、端末装置は、周波数スペクトルのうち、少なくとも１つの異常マップから選択された異常マップに対応する異常ピークを除去する。
【００２０】
好ましくは、端末装置は、周波数スペクトルのうち、少なくとも１つの異常マップから選択された異常マップに対応する異常ピークのみを表示させる。
【００２１】
本開示の他の局面に係る方法は、対象物の状態を監視する状態監視方法である。状態監視方法は、対象物に設置されたセンサによって計測された波形データを周波数解析することにより得られた周波数スペクトルからピークを検出するステップと、周波数スペクトルに対して少なくとも１つの異常マップを生成するステップとを備える。状態監視方法は、少なくとも１つの異常マップの中から１つの対象マップを選択し、検出されたピークから、対象マップに含まれる異常成分のいずれかとの周波数差が所定値以内のピークを異常ピークとして抽出するステップと、異常ピークのスペクトル密度に基づいて、対象マップに対応する異常の発生度を示す第１評価値を算出するステップとをさらに備える。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の状態監視装置または状態監視方法によれば、対象物の異常の有無を精度良く判断するための評価値を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の実施の形態に係る状態監視装置が適用された風力発電装置の構成を概略的に示した図である。
【図２】実施の形態に係るデータ処理装置の機能構成を示す概略ブロック図である。
【図３】状態監視センサによって計測された振動波形の一例を示す図である。
【図４】図３に示す振動波形に対してフィルタリング処理を行なった後の振動波形を示す図である。
【図５】図２に示す周波数解析部によって生成された周波数スペクトルの一例を示す図である。
【図６】ＰＳＤが極大値となる単位データを示す図である。
【図７】極大値を示し、かつ第１閾値よりも大きいＰＳＤを有する単位データを示す図である。
【図８】第１異常マップの一例を示す図である。
【図９】第２異常マップの一例を示す図である。
【図１０】検出されたピークと、第１異常マップと、異常ピークとの関係を示す図である。
【図１１】検出されたピークと、第２異常マップと、異常ピークとの関係を示す図である。
【図１２】図２に示す第１評価値算出部によって算出された第１評価値の一例を示す図である。
【図１３】図２に示すデータベースが記憶する異常部位情報の例を示す図である。
【図１４】図２に示す異常部位推定部によって生成された推定結果情報の例を示す図である。
【図１５】実施の形態に係るデータ処理装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】図１５に示すピーク検出処理のサブルーチンの流れを示すフローチャートである。
【図１７】検出されたピークと、第３異常マップと、異常ピークとの関係を示す図である。
【図１８】対象物が第１〜第３異常モデルに従った異常を発生する可能性がある場合における、第１評価値の算出結果と、データベースが記憶する異常部位情報と、推定結果情報との例を示す図である。
【図１９】周波数に応じて変動する第１閾値を用いて検出されたピークの例を示す図である。
【図２０】第２異常マップを用いて抽出された異常ピークの例を示す図である。
【図２１】端末装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図２２】端末装置の表示部に表示される画面の一例を示す図である。
【図２３】端末装置の表示部に表示される画面の別の例を示す図である。
【図２４】端末装置の表示部に表示される画面のさらに別の例を示す図である。
【図２５】異常ピーク近傍の周波数スペクトルを示す図である。
【図２６】異常ピークを除去する方法の一例を示す図である。
【図２７】異常ピークを除去する別の例を示す図である。
【図２８】異常ピーク以外を除去する方法の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。なお、以下の図面において同一または相当する部分には同一の参照番号を付し、その説明は繰返さない。また、以下で説明する変形例は、適宜選択的に組み合わされてもよい。
【００２５】
以下では、状態監視装置によって状態が監視される対象物の一例として、風力発電装置の増速機を説明する。ただし、対象物は、風力発電装置の増速機に限定されるものではなく、異常によって振動、音、アコースティックエミッション（ＡＥ：Acoustic  Emission）などの波形データに変化が生じる物であればよい。たとえば、対象物には、工場および発電所などに設置された各種機器、鉄道車両なども含まれる。
【００２６】
＜風力発電装置の構成＞
図１は、本実施の形態に係る状態監視装置が適用された風力発電装置の構成を概略的に示した図である。図１を参照して、風力発電装置１０は、主軸２０と、ハブ２５と、ブレード３０と、増速機４０と、発電機５０と、主軸用軸受６０と、状態監視センサ７０と、データ処理装置８０とを備える。増速機４０、発電機５０、主軸用軸受６０、状態監視センサ７０およびデータ処理装置８０は、ナセル９０に格納される。ナセル９０は、タワー１００によって支持される。
【００２７】
主軸２０は、ナセル９０内に進入して増速機４０の入力軸に接続され、主軸用軸受６０によって回転自在に支持される。主軸２０は、風力を受けたブレード３０により発生する回転トルクを増速機４０の入力軸へ伝達する。ブレード３０は、ハブ２５に設けられ、風力を回転トルクに変換して主軸２０に伝達する。主軸用軸受６０は、ナセル９０内において固設され、主軸２０を回転自在に支持する。
【００２８】
増速機４０は、主軸２０と発電機５０との間に設けられ、主軸２０の回転速度を増速して発電機５０へ出力する。一例として、増速機４０は、遊星ギヤ、中間軸および高速軸等を含む歯車増速機構によって構成される。増速機４０内には、複数の軸を回転自在に支持する複数の軸受が設けられている。当該複数の軸受は、たとえば転がり軸受によって構成され、外輪（固定輪）と、転動体と、内輪（回転輪）とを有する。
【００２９】
状態監視センサ７０は、増速機４０に固設され、増速機４０の状態を示す波形データを計測する。本実施の形態では、状態監視センサ７０は、増速機４０の振動波形を計測し、計測した振動波形データをデータ処理装置８０へ出力する。状態監視センサ７０は、たとえば、圧電素子を用いた加速度センサによって構成される。
【００３０】
発電機５０は、増速機４０の出力軸に接続され、増速機４０から受ける回転トルクによって発電する。発電機５０は、たとえば、誘導発電機によって構成される。なお、発電機５０内にも、ロータを回転自在に支持する軸受が設けられている。
【００３１】
データ処理装置８０は、ナセル９０内に設けられ、増速機４０の振動波形データを状態監視センサ７０から受ける。データ処理装置８０は、状態監視センサ７０から受けた振動波形データに基づいて増速機４０の状態を監視する状態監視装置として機能する。データ処理装置８０と状態監視センサ７０とは、増速機４０の状態を監視する状態監視システムを構成する。
【００３２】
データ処理装置８０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）と、処理プログラム等を記憶するＲＯＭ（Read  Only  Memory）およびデータを一時的に記憶するＲＡＭ（Random  Access  Memory）とを備え、さらに各種信号を入出力するための入出力ポート等を備える（いずれも図示せず）。データ処理装置８０は、ＲＯＭに記憶されたプログラムに従って、各種のデータ処理を実行する。なお、データ処理装置８０により実行される処理については、ソフトウェアによる処理に限られず、専用のハードウェア（電子回路）で処理することも可能である。
【００３３】
＜データ処理装置の機能的な全体構成＞
図２は、本実施の形態に係るデータ処理装置８０の機能構成を示す概略ブロック図である。図２を参照して、データ処理装置８０は、フィルタ部１０１と、周波数解析部１０２と、ピーク検出部１０３と、マップ生成部１０４と、異常ピーク抽出部１０５と、第１評価値算出部１０６と、データベース（ＤＢ）１０７と、異常部位推定部１０８と、第２評価値算出部１０９と、出力処理部１１０とを含む。
【００３４】
＜フィルタ部＞
フィルタ部１０１は、状態監視センサ７０から受けた振動波形データに対して、予め定められた周波数帯域の成分を通過させ、その他の周波数帯域の成分を減衰させるフィルタリング処理を行なう。一例として、フィルタ部１０１は、予め定められた周波数よりも高い信号成分を通過させ、低周波成分を遮断するハイパスフィルタを含んで構成される。さらに、フィルタ部１０１は、後述する周波数解析部１０２によって得られる周波数スペクトルにおけるピークを強調するためのエンベロープ処理などを行なってもよい。
【００３５】
図３は、状態監視センサ７０によって計測された振動波形の一例を示す図である。図４は、図３に示す振動波形に対してフィルタ部１０１がフィルタリング処理を行なった後の振動波形を示す図である。図３，４を参照して、振動波形データから低周波成分がフィルタ部１０１によって除去されていることがわかる。
【００３６】
＜周波数解析部＞
周波数解析部１０２は、フィルタ部１０１から出力された振動波形データに対してフーリエ変換を行ない、周波数スペクトルを生成する。周波数スペクトルは、周波数と、当該周波数におけるパワースペクトル密度（ＰＳＤ：Power  Spectral  Density）（以下、ＰＳＤという）とを対応付けた単位データが周波数に従って順に配列されたデータ配列によって示される。
【００３７】
図５は、周波数解析部１０２によって生成された周波数スペクトルの一例を示す図である。図５を参照して、周波数スペクトルは、横軸を周波数とし、縦軸をＰＳＤとするグラフによって表される。
【００３８】
＜ピーク検出部＞
ピーク検出部１０３は、周波数スペクトルから、ノイズ量よりも十分に大きいピークを検出する。ピーク検出部１０３は、周波数スペクトルにおいて、極大値を示し、かつ第１閾値を超えるＰＳＤを有する単位データをピークとして検出する。
【００３９】
図６は、ＰＳＤが極大値となる単位データ（周波数ｆｉの単位データ）を示す図である。図６を参照して、連続する３つの単位データ（周波数ｆｉ−１，ｆｉ，ｆｉ＋１の単位データ）において、真ん中の単位データ（周波数ｆｉの単位データ）のＰＳＤは、両隣りの単位データ（周波数ｆｉ−１の単位データ，周波数ｆｉ＋１の単位データ）のＰＳＤよりも大きい。
【００４０】
図７は、極大値を示し、かつ第１閾値よりも大きいＰＳＤを有する単位データを示す図である。図７に示される例では、ピーク検出部１０３は、周波数ｆｉの単位データによって示されるピークと、周波数ｆｊの単位データによって示されるピークを検出する。
【００４１】
ピーク検出部１０３は、周波数スペクトルを構成する全ての単位データのＰＳＤに基づいて、一定値である第１閾値を設定する。たとえば、ピーク検出部１０３は、全ての単位データのＰＳＤの中央値の１０倍の値を第１閾値として設定する。
【００４２】
ピーク検出部１０３は、周波数スペクトルから検出したピークの周波数およびＰＳＤを示す、以下の式（１）の行列Ｐを生成する。以下の式（１）において、行列Ｐは、ピーク検出部１０３によってＮ個のピークが検出され、ｎ番目（ｎ＝１〜Ｎ）のピークの周波数がｆｎであり、ＰＳＤの値がｐｓｄｎであることを示す。
【００４３】
【数１】
2018179977.tif 000003
【００４４】
＜マップ生成部＞
マップ生成部１０４は、周波数解析部１０２によって得られた周波数スペクトルに対して、少なくとも１つの異常マップを生成する。異常マップは、ピーク検出部１０３によって検出されたピークの中から選択された１つの対象ピークの周波数と、当該対象ピークが増速機４０の異常に起因したピークであると仮定したときに当該対象ピークとともに周波数スペクトルに現れるピークの周波数とを異常成分として含む。
【００４５】
マップ生成部１０４は、周波数ごとに、当該周波数と０または１の値とを対応付けた情報を異常マップとして生成する。異常マップにおいて、異常成分である周波数に対応する値が１に設定され、異常成分ではない周波数に対応する値が０に設定される。
【００４６】
増速機４０におけるいずれかの部位に異常が生じると、周波数スペクトルにおいて、当該部位に応じた周波数にピークが生じる。周波数スペクトルにおけるピークの現れ方は、異常が生じている部位および異常の種類によって異なる。
【００４７】
たとえば、増速機４０に含まれる軸受の固定輪である外輪に損傷が発生した場合には、当該損傷に応じた基本波と、当該基本波の周波数（基本周波数）の整数倍の周波数を有する高調波とが発生する。以下では、基本波と高調波とが発生する異常モデルを「第１異常モデル」という。
【００４８】
増速機４０に含まれる軸受の回転輪である内輪に損傷が発生した場合、当該損傷に応じた基本波およびその高調波に加えて、基本波および高調波の各々のサイドバンド波が発生する。以下では、基本波と、高調波と、基本波および高調波の各々のサイドバンド波とが発生する異常モデルを「第２異常モデル」という。
【００４９】
マップ生成部１０４は、第１異常モデルおよび第２異常モデルに従って、対象ピークに対して２つの異常マップを生成する。以下では、第１異常モデルに従って生成された異常マップを「第１異常マップ」といい、第２異常モデルに従って生成された異常マップを「第２異常マップ」という。
【００５０】
上記の式（１）に示されるように、ピーク検出部１０３によって検出されたピークの個数がＮ個である場合、マップ生成部１０４は、Ｎ個のピークから順に１つの対象ピークを選択し、選択した対象ピークに対して２個の異常マップを生成する。この場合、マップ生成部１０４は、周波数解析部１０２によって得られた周波数スペクトルに対して、２Ｎ個の異常マップを生成する。
【００５１】
図８は、第１異常マップの一例を示す図である。図８を参照して、マップ生成部１０４は、対象ピークの周波数ｆｎと、当該周波数ｆｎの整数倍（２倍、３倍、・・・）の周波数２ｆｎ，３ｆｎ，・・・とを異常成分として含む第１異常マップを生成する。言い換えると、マップ生成部１０４は、対象ピークの周波数ｆｎを基本周波数として、当該基本周波数と、当該基本周波数を有する基本波の高調波の周波数とを異常成分として含む第１異常マップを生成する。
【００５２】
マップ生成部１０４は、周波数ｆｎの対象ピークに対して、以下の式（２）に示されるような第１異常マップＭ＿ｎ（１）を生成する。
Ｍ＿ｎ（１）＝［・・００１０・・・０１０・・・０１０・・・］  式（２）
第１異常マップＭ＿ｎ（１）において、異常成分である周波数に対応する値が１に設定され、異常成分ではない周波数に対応する値が０に設定される。
【００５３】
図９は、第２異常マップの一例を示す図である。図９を参照して、マップ生成部１０４は、対象ピークの周波数ｆｎと、当該周波数ｆｎの整数倍（２倍、３倍、・・・）の周波数２ｆｎ，３ｆｎ，・・・と、周波数ｆｎ±ｆｒ，ｆｎ±２ｆｒ，２ｆｎ±ｆｒ，２ｆｎ±２ｆｒ，３ｆｎ±ｆｒ，３ｆｎ±２ｆｒ，・・・とを異常成分として含む第２異常マップを生成する。言い換えると、マップ生成部１０４は、対象ピークの周波数ｆｎを基本周波数として、当該基本周波数と、当該基本周波数を有する基本波の高調波の周波数と、基本波のサイドバンド波の周波数と、高調波のサイドバンド波の周波数とを異常成分として含む第２異常マップを生成する。
【００５４】
ここで、基本波の周波数（基本周波数）とサイドバンド波の周波数との差分ｆｒは、予め定められる。もしくは、マップ生成部１０４は、対象ピークの周波数ｆｎと、対象ピークに最も近い別のピークの周波数（ｆｎ−１またはｆｎ＋１）との差分（たとえば、｜ｆｎ−１−ｆｎ＋１｜）をｆｒとして設定してもよい。
【００５５】
マップ生成部１０４は、周波数がｆｎである対象ピークに対して、以下の式（３）に示されるような第２異常マップＭ＿ｎ（２）を生成する。
Ｍ＿ｎ（２）＝［・・００１００１００１００１００１０・・・０１００１・・・］  式（３）
第２異常マップＭ＿ｎ（２）において、異常成分である周波数に対応する値が１に設定され、異常成分ではない周波数に対応する値が０に設定される。
【００５６】
＜異常ピーク抽出部＞
異常ピーク抽出部１０５は、マップ生成部１０４によって生成された異常マップの中から１つの異常マップを対象マップとして順に選択し、対象マップごとに、ピーク検出部１０３によって検出されたピークの中から異常ピークを抽出する。ここで、異常ピークは、対象マップに含まれる異常成分のいずれかとの周波数差が所定値以内のピークである。なお、異常ピーク抽出部１０５は、対象マップに含まれる異常成分のいずれかとの周波数差が０であるピーク（つまり、異常成分のいずれかと一致するピーク）のみを異常ピークとして抽出してもよいし、周波数差が所定値ｔｈ（ｔｈ＞０）以下であるピークを異常ピークとして抽出してもよい。所定値ｔｈを用いて異常ピークを抽出することにより、状態監視センサ７０による計測誤差または周波数解析部１０２によるフーリエ変換の際に生じた誤差の影響を除くことができ、異常ピークの抽出精度を向上させることができる。
【００５７】
異常ピーク抽出部１０５は、上記の式（１）に示される行列Ｐに、上記の式（２）または式（３）に示される第ｋ異常マップＭ＿ｎ（ｋ）（ｋ＝１または２）をＡＮＤ処理して異常成分ではない周波数のピークをマスクすることにより、異常ピークを抽出できる。
【００５８】
異常ピーク抽出部１０５は、検出されたｎ番目のピーク（周波数ｆｎのピーク）に対して生成された第ｋ異常マップＭ＿ｎ（ｋ）を用いて抽出された異常ピークの周波数およびＰＳＤの値を示す行列Ｐｅｘ＿ｎ（ｋ）を生成する（以下の式（４）参照）。行列Ｐｅｘ＿ｎ（ｋ）において、ｆｅｘ＿ｎｍ（ｋ）は、ｍ番目の異常ピークの周波数を示し、ｐｓｄｅｘ＿ｎｍ（ｋ）は、ｍ番目の異常ピークのＰＳＤの値を示す。
【００５９】
【数２】
2018179977.tif 000004
【００６０】
図１０は、検出されたピークと、第１異常マップと、異常ピークとの関係を示す図である。図１０を参照して、周波数ｆｎのピークに対して生成された第１異常マップＭ＿ｎ（１）を用いて、異常ピーク抽出部１０５は、周波数ｆｅｘ＿ｎ１（１），ｆｅｘ＿ｎ２（１），ｆｅｘ＿ｎ３（１）の３つの異常ピークを抽出する。なお、周波数ｆｅｘ＿ｎ１（１）は、周波数ｆｎと一致する。３つの異常ピークのＰＳＤの値は、それぞれｐｓｄｅｘ＿ｎ１（ｋ），ｐｓｄｅｘ＿ｎ２（ｋ），ｐｓｄｅｘ＿ｎ３（ｋ）である。
【００６１】
図１１は、検出されたピークと、第２異常マップと、異常ピークとの関係を示す図である。図１１を参照して、周波数ｆｎのピークに対して生成された第２異常マップＭ＿ｎ（２）を用いて、異常ピーク抽出部１０５は、周波数ｆｅｘ＿ｎ１（２），ｆｅｘ＿ｎ２（２），・・・の複数の異常ピークを抽出する。なお、周波数ｆｅｘ＿ｎ３（２）は、周波数ｆｎと一致する。複数の異常ピークのＰＳＤの値は、それぞれｐｓｄｅｘ＿ｎ１（ｋ），ｐｓｄｅｘ＿ｎ２（ｋ），・・・である。
【００６２】
＜第１評価値算出部＞
第１評価値算出部１０６は、対象マップごとに、異常ピークのＰＳＤに基づいて、当該対象マップに対応する異常の発生度を示す第１評価値を算出する。第１評価値算出部１０６は、異常ピーク抽出部１０５によって抽出された異常ピークのＰＳＤの総和を第１評価値として算出する。具体的には、第１評価値算出部１０６は、周波数ｆｎのピークに対して生成された第ｋ異常マップを対象マップとするとき、以下の式（５）に従って、第１評価値Ｅｎ（ｋ）として算出する。
【００６３】
【数３】
2018179977.tif 000005
【００６４】
図１２は、第１評価値算出部１０６によって算出された第１評価値の一例を示す図である。図１２を参照して、第１評価値算出部１０６は、検出されたピークごと、当該ピークに対して生成された２つの異常マップに対応する第１評価値を算出する。そのため、第１評価値算出部１０６は、ピーク検出部１０３によってＮ個のピークが検出された場合、２Ｎ個の第１評価値を算出する。
【００６５】
＜データベース＞
データベース１０７は、増速機４０の部位ごとに、当該部位を識別する部位情報と、当該部位の異常に対応する異常モデルを識別するモデル情報と、当該部位の異常に起因して発生する基本波の周波数（基本周波数）と、第２閾値とを対応付けた異常部位情報を記憶する。
【００６６】
図１３は、データベース１０７が記憶する異常部位情報の例を示す図である。図１３を参照して、データベース１０７は、たとえば、増速機４０に含まれる軸受の外輪について、当該外輪の異常に対応する異常モデルが第１異常モデルであり、当該外輪の異常に起因して発生する基本波の周波数が３７．２Ｈｚであり、第２閾値が１００であることを示す異常部位情報を記憶する。
【００６７】
データベース１０７が記憶する異常部位情報は、対象物である増速機４０を用いた実験またはシミュレーションによって予め作成される。第２閾値は、実験またはシミュレーションにおいて、対応する部位に異常が生じたときに発生する基本波および高調波（第２異常モデルのときには、基本波、高調波およびサイドバンド波）のＰＳＤの合計値未満であり、かつ、ノイズよりも十分に大きい値に設定される。
【００６８】
＜異常部位推定部＞
異常部位推定部１０８は、対象マップごとに算出された第１評価値とデータベース１０７が記憶する異常部位情報とに基づいて、増速機４０において異常が発生している部位を推定する。
【００６９】
具体的には、異常部位推定部１０８は、対象マップごとに、以下の条件（ａ）〜（ｃ）を満たす異常部位情報を同定情報としてデータベース１０７から抽出する。条件（ａ）は、異常部位情報のモデル情報によって識別される異常モデルが対象マップに対応する異常モデルと一致するという条件である。条件（ｂ）は、異常部位情報の基本周波数と対象マップに対応する対象ピークの周波数との差分（周波数差）が所定値以内であるという条件である。条件（ｃ）は、異常部位情報の第２閾値が対象マップに対応する第１評価値未満であるという条件である。
【００７０】
異常部位推定部１０８は、対象マップに対応する同定情報を抽出できた場合、抽出した同定情報の部位情報によって識別される部位に異常が発生していると推定する。さらに、異常部位推定部１０８は、抽出した同定情報の中の部位情報、モデル情報および基本周波数と、対象マップに対応する第１評価値とを含む推定結果情報を生成し、生成した推定結果情報を第２評価値算出部１０９と出力処理部１１０とに出力する。
【００７１】
異常部位推定部１０８は、対象マップに対応する同定情報を抽出できない場合、当該対象マップに対応する第１評価値と第３閾値とを比較する。第３閾値は、ノイズよりも十分に大きい値に予め設定される。異常部位推定部１０８は、第１評価値が第３閾値を超える場合、データベース１０７に未登録の部位に異常が発生していると推定する。さらに、異常部位推定部１０８は、異常が発生している部位が不明であることを示す部位情報と、対象マップに対応する異常モデルを示すモデル情報と、対象マップに対応する対象ピークの周波数ｆｎと、対象マップに対応する第１評価値とを含む推定結果情報を生成し、生成した推定結果情報を第２評価値算出部１０９と出力処理部１１０とに出力する。当該推定結果情報は、データベース１０７に未登録の部位において異常が発生している旨を示す情報である。
【００７２】
図１４は、異常部位推定部１０８によって生成された推定結果情報の例を示す図である。図１４には、図１２に示す第１評価値が算出され、図１３に示す異常部位情報をデータベース１０７が記憶し、かつ、第３閾値が３００に設定された場合の推定結果情報の例が示される。異常部位推定部１０８は、周波数３７．２Ｈｚのピークに対して第１異常モデルを用いて生成された異常マップに対応する第１評価値が、当該周波数を基本周波数とし、かつ、当該異常モデルを示す異常部位情報の第２閾値よりも大きいことを確認する。これにより、異常部位推定部１０８は、「軸受の外輪」を異常が発生している部位として推定し、当該推定の結果を示す推定結果情報（図１４の２行目参照）を生成する。
【００７３】
さらに、異常部位推定部１０８は、周波数８７．９Ｈｚのピークに対して第１異常モデルを用いて生成された異常マップに対応する第１評価値と、周波数１９１．６Ｈｚのピークに対して第２異常モデルを用いて生成された異常マップに対応する第１評価値とが、第３閾値「３００」よりも大きいことを確認する。これにより、異常部位推定部１０８は、不明の２か所の部位に異常が発生していると推定し、当該２か所の部位の各々に対応する推定結果情報（図１４の３，４行目参照）を生成する。
【００７４】
＜第２評価値算出部＞
第２評価値算出部１０９は、周波数スペクトルごとに、当該周波数スペクトルに対して生成された推定結果情報に含まれる第１評価値の総和を第２評価値として算出する。第２評価値算出部１０９は、算出した第２評価値を出力処理部１１０に出力する。
【００７５】
＜出力処理部＞
出力処理部１１０は、有線または無線通信システムを用いて、遠隔地にいるユーザの端末装置に、推定結果情報および第２評価値を出力する。これにより、端末装置は、推定結果情報および第２評価値をたとえば表示部に通知させることができる。その結果、ユーザは、推定結果情報および第２評価値を容易に確認することができる。
【００７６】
＜データ処理装置の処理の流れ＞
次に図１５を参照して、データ処理装置８０における処理の流れについて説明する。図１５は、データ処理装置８０における処理の流れを示すフローチャートである。
【００７７】
まずステップＳ１において、データ処理装置８０は、状態監視センサ７０から受けた振動波形データに対してフィルタリング処理等の前処理を行なう。当該前処理は、フィルタ部１０１によって実行される。
【００７８】
次にステップＳ２において、データ処理装置８０は、前処理が行なわれた振動波形データに対して、周波数解析処理としてのフーリエ変換を行なうことにより、周波数スペクトルを生成する。当該周波数解析処理は、周波数解析部１０２によって実行される。
【００７９】
次にステップＳ３において、データ処理装置８０は、周波数スペクトルからノイズよりも十分に大きいピークを検出する。当該ピーク検出処理は、ピーク検出部１０３によって実行される。ここで、データ処理装置８０は、Ｎ個のピークを検出したとする。データ処理装置８０は、検出されたＮ個のピークの中から１つの対象ピークを順に選択し、選択した対象ピークに対してステップＳ４〜Ｓ６の処理を行なう。ステップＳ４〜Ｓ６の処理は、ステップＳ３において検出されたＮ個のピークの各々に対して実行される。
【００８０】
ステップＳ４において、データ処理装置８０は、対象ピークに対して第１異常マップと第２異常マップとを生成する。当該異常マップの生成処理は、マップ生成部１０４によって実行される。
【００８１】
次にステップＳ５において、データ処理装置８０は、ステップＳ３において検出されたＮ個のピークの中から、ステップＳ４において生成された第１異常マップのいずれかの異常成分の周波数との差が所定値以内のピークを第１異常ピークとして抽出する。同様にして、データ処理装置８０は、ステップＳ３において検出されたＮ個のピークの中から、ステップＳ４において生成された第２異常マップのいずれかの異常成分の周波数との差が所定値以内のピークを第２異常ピークとして抽出する。異常ピークの抽出処理は、異常ピーク抽出部１０５によって実行される。
【００８２】
次にステップＳ６において、データ処理装置８０は、第１異常マップを用いて抽出された第１異常ピークのＰＳＤの総和を、当該第１異常マップに対応する第１評価値として算出する。同様にして、データ処理装置８０は、第２異常マップを用いて抽出された第２異常ピークのＰＳＤの総和を、当該第２異常マップに対応する第１評価値として算出する。第１評価値の算出処理は、第１評価値算出部１０６によって実行される。
【００８３】
ステップＳ４〜Ｓ６の処理がＮ個のピークの各々に対して実行されることにより、２Ｎ個の異常マップが生成され、かつ、２Ｎ個の異常マップにそれぞれ対応する２Ｎ個の第１評価値が算出される。
【００８４】
Ｎ個のピークの各々に対するステップＳ４〜Ｓ６の処理が終了すると、データ処理装置８０は、２Ｎ個の異常マップの中から１つの異常マップを対象マップとして順に選択し、選択した対象マップに対してステップＳ７の処理を行なう。ステップＳ７において、データ処理装置８０は、対象マップに対応する第１評価値、対象マップの基本周波数、および対象マップに対応する異常モデルと、データベース１０７が記憶する異常部位情報とを比較し、比較結果に基づいて推定結果情報を生成する。上述したように、推定結果情報には、データベース１０７が記憶するいずれかの異常部位情報の部位情報、または、「不明」を示す部位情報が含まれる。当該異常部位の推定処理は、異常部位推定部１０８によって実行される。
【００８５】
２Ｎ個の異常マップの全てに対するステップＳ７の処理が終了すると、次にステップＳ８において、データ処理装置８０は、推定結果情報に含まれる第１評価値の総和を第２評価値として算出する。当該第２評価値の算出処理は、第２評価値算出部１０９によって実行される。
【００８６】
最後に、データ処理装置８０は、推定結果情報および第２評価値をユーザの端末装置に出力し（ステップＳ９）、処理を終了する。当該出力処理は、出力処理部１１０によって実行される。
【００８７】
＜ピーク検出処理の流れ＞
次に図１６を参照して、図１５に示すピーク検出処理（ステップＳ３）のサブルーチンの流れについて説明する。図１６は、ピーク検出処理のサブルーチンの流れを示すフローチャートである。
【００８８】
まずステップＳ３１において、データ処理装置８０は、周波数スペクトルにおいて凸状部分の頂点を構成する単位データを特定する。具体的には、データ処理装置８０は、周波数スペクトルを示すデータ配列を構成する単位データの中から、ＰＳＤが極大値である単位データを特定する（図６参照）。
【００８９】
次にステップＳ３２において、データ処理装置８０は、ステップＳ３１において特定された単位データの全てのＰＳＤの値に基づいて第１閾値を設定する。たとえば、データ処理装置８０は、ステップＳ３１において特定された単位データの全てのＰＳＤの中央値の１０倍を第１閾値として設定する。
【００９０】
次にステップＳ３３において、データ処理装置８０は、ステップＳ３１において特定された単位データの中から、第１閾値を超えるＰＳＤを有する単位データを抽出し、抽出した単位データをピークとして検出する。これにより、ステップＳ３のサブルーチンが終了する。
【００９１】
＜利点＞
上記の実施の形態に係るデータ処理装置（状態監視装置）８０は、ピーク検出部１０３と、マップ生成部１０４と、異常ピーク抽出部１０５と、第１評価値算出部１０６とを備える。ピーク検出部１０３は、振動波形データを周波数解析することにより得られた周波数スペクトルから少なくとも１つのピークを検出する。マップ生成部１０４は、振動波形データに対して少なくとも１つの異常マップを生成する。異常ピーク抽出部１０５は、少なくとも１つの異常マップの中から１つの異常マップを対象マップとして選択し、検出されたピークから、対象マップに含まれる異常成分のいずれかとの周波数差が所定値以内のピークを異常ピークとして抽出する。第１評価値算出部１０６は、異常ピークのスペクトル密度に基づいて、対象マップに対応する異常の発生度を示す第１評価値を算出する。
【００９２】
上記の構成によれば、周波数スペクトルから検出されたピークに基づいて生成された異常マップごとに、当該対象マップに対応する異常の発生度を示す第１評価値が算出される。つまり、従来のように、予め算出された異常周波数の理論値に対応する周波数成分だけでなく、周波数スペクトルに現れる全てのピークが考慮され、各々のピークに対して生成された異常マップごとに第１評価値が算出される。これにより、何等かの影響によって、理論値からずれた周波数にピークが生じた場合であっても、当該ピークに対して生成された異常マップに対応する第１評価値を確認することにより、当該ピークを生じさせる異常の有無を精度良く判断できる。さらに、第１評価値を確認することにより、原因となる部位が不明である異常の有無についても判断できる。
【００９３】
異常マップは、対象ピークの周波数だけでなく、当該対象ピークが増速機４０の異常に起因したピークであると仮定したときに対象ピークとともに現れるピークの周波数も異常成分として含む。そのため、第１評価値は、対象ピークだけでなく、対象ピークに付随するピークも考慮して算出される。これにより、仮に対象ピークにノイズ等が含まれている場合であっても、対象ピークに付随するピークも考慮して算出される第１評価値を確認することにより、当該対象ピークに対応する異常の有無を精度良く判断することができる。
【００９４】
このように、上記の構成のデータ処理装置８０は、対象物である増速機４０の異常の有無を精度良く判断するための第１評価値を出力することができる。
【００９５】
さらに、周波数スペクトルは、周波数と、当該周波数におけるスペクトル密度とを対応付けた単位データが周波数に従って順に配列されたデータ配列によって示される。ピーク検出部１０３は、データ配列の中から、極大値を示し、かつ第１閾値を超えるスペクトル密度を有する単位データをピークとして検出する。第１閾値は、たとえば、ノイズよりも大きい値が設定される。これにより、ノイズが誤ってピークとして検出されることを抑制できる。
【００９６】
さらに、ピーク検出部１０３は、周波数スペクトルに基づいて、一定値である第１閾値を設定する。これにより、ピーク検出部１０３によるピーク検出の処理の負荷を低減することができる。
【００９７】
さらに、マップ生成部１０４は、対象ピークの周波数を基本周波数とし、当該基本周波数と当該基本周波数を有する基本波の高調波の周波数とを異常成分とする第１異常マップと、当該基本周波数と基本波のサイドバンド波の周波数と高調波の周波数と高調波のサイドバンド波の周波数とを異常成分とする第２異常マップとを生成する。一般に、転がり軸受の固定輪に異常が発生した場合には、当該異常に応じた周波数の基本波とその高調波とが発生する。一方、回転輪に異常が発生した場合、当該異常に応じた周波数の基本波とその高調波と基本波および高調波のサイドバンド波とが発生する。その他の多くの異常によっても、基本波とその高調波とが発生するか、基本波とその高調波とそれらのサイドバンド波とが発生することが多い。そのため、上記の構成によれば、生成された異常マップに対応する第１評価値を確認することにより、様々な部位の異常の有無を判断することができる。
【００９８】
さらに、異常マップは、周波数ごとに、当該周波数と０または１の値とを対応付けた情報であり、異常成分である周波数に対応する値が１に設定され、異常成分ではない周波数に対応する値が０に設定される。異常ピーク抽出部１０５は、ピーク検出部１０３によってピークとして検出された単位データと対象マップとをＡＮＤ処理して、異常成分ではない周波数のピークをマスクすることにより異常ピークを抽出する。これにより、異常ピーク抽出部１０５は、容易に異常ピークを抽出することができる。
【００９９】
さらに、第１評価値算出部１０６は、異常ピークのスペクトル密度の総和を第１評価値として算出する。一般に、異常の程度が大きくなると、当該異常に起因して生じたピークのスペクトル密度が大きくなる。そのため、スペクトル密度の総和である第１評価値を確認することによって、異常の程度を容易に判断することができる。
【０１００】
さらに、データ処理装置８０は、データベース１０７と異常部位推定部１０８とを備える。データベース１０７は、増速機４０の部位ごとに、第２閾値と、当該部位を識別する部位情報と、当該部位の異常に起因する基本波の基本周波数と、異常モデルを識別するモデル情報とを対応付けた異常部位情報を記憶する。異常部位推定部１０８は、データベース１０７から、対象マップに対応する第１評価値未満の第２閾値を示し、当該対象マップに対応する対象ピークとの周波数差が所定値以内の基本周波数を示し、当該対象マップに対応する異常モデルを識別するモデル情報を示す異常部位情報を同定情報として抽出する。異常部位推定部１０８は、抽出した同定情報の部位情報によって識別される部位に異常が発生していることを示す推定結果情報（第１推定結果情報）を生成する。これにより、データ処理装置８０は、予めデータベース１０７に登録された異常部位情報に基づいて、異常が発生している部位を精度良く推定することができる。
【０１０１】
さらに、異常部位推定部１０８は、対象マップについて同定情報を抽出できず、かつ、当該対象マップに対応する第１評価値が第３閾値を超える場合に、データベース１０７に未登録の異常が発生している旨を示す推定結果情報（第２推定結果情報）を生成する。このように、データ処理装置８０は、原因となる部位が不明の異常についても検出することができる。
【０１０２】
さらに、データ処理装置８０は、第２評価値算出部１０９を備える。第２評価値算出部１０９は、異常部位推定部１０８によって同定情報が抽出された対象マップの第１評価値と、同定情報が抽出されず、かつ、対応する第１評価値が第３閾値を超える対象マップの第１評価値との総和を第２評価値として算出する。第２評価値を確認することにより、増速機４０の全部位の異常の程度を総合的に判断することができる。
【０１０３】
本実施の形態の状態監視方法は、図１５に示すように、ステップＳ３と、ステップＳ４と、ステップＳ５と、ステップＳ６とを備える。ステップＳ３では、振動波形データを周波数解析することにより得られた周波数スペクトルから少なくとも１つのピークが検出される。ステップＳ４では、振動波形データに対して少なくとも１つの異常マップが生成される。ステップＳ５では、１つの異常マップが対象マップとして選択され、ステップＳ３において検出されたピークから、対象マップに含まれる異常成分のいずれかとの周波数差が所定値以内のピークが異常ピークとして抽出される。ステップＳ６において、異常ピークのスペクトル密度に基づいて、対象マップに対応する異常の発生度を示す第１評価値が算出される。上記の方法によっても、対象物である増速機４０の異常の有無を精度良く判断するための第１評価値を出力することができる。
【０１０４】
＜変形例１＞
上記の説明では、マップ生成部１０４は、１個の対象ピークに対して２個の異常マップを生成するものとした。しかしながら、１個の対象ピークに対して生成される異常マップの数は、１個であってもよいし、３個以上であってもよい。
【０１０５】
状態監視の対象物によっては、１種類の異常モデル（たとえば第１異常モデルまたは第２異常モデル）に従った異常が支配的である場合がある。この場合、マップ生成部１０４は、１個の対象ピークに対して１個の異常マップ（たとえば、第１異常マップまたは第２異常マップ）のみを生成すればよい。データベース１０７は、当該異常マップを生成する際に用いた異常モデルを識別するモデル情報を含む異常部位情報のみを記憶すればよい。そのため、異常部位推定部１０８は、データベース１０７の中から、対象マップに対応する第１評価値未満の第２閾値を示し、対象マップに対応する対象ピークとの周波数差が所定値以内の基本周波数を示す異常部位情報を同定情報として抽出すればよい。
【０１０６】
あるいは、状態監視の対象物によっては、上記の第１異常モデルおよび第２異常モデルに加えて、別の異常モデルの異常が生じる場合がある。たとえば、軸受に激しい摩耗が生じた場合、所定の周波数帯域においてＰＳＤが増加することがある。ＰＳＤが増大する周波数帯域は、軸受の諸元、摩耗が生じている箇所等によって異なる。以下では、所定の周波数帯域においてＰＳＤが増大する異常モデルを「第３異常モデル」という。
【０１０７】
対象物が第３異常モデルに従った異常を発生する可能性がある場合、マップ生成部１０４は、当該第３異常モデルに対応する所定の周波数帯域を予め記憶しておく。マップ生成部１０４は、ピーク検出部１０３によって検出されたピークのいずれかが第３異常モデルの所定の周波数帯域に含まれる場合に、当該所定の周波数帯域内の周波数を異常成分とする第３異常マップを生成する。
【０１０８】
マップ生成部１０４は、以下の式（６）に示されるような第３異常マップＭ（３）を生成する。
Ｍ（３）＝［・・０００１１・・１１００・・］    式（６）
第３異常マップＭ（３）において、異常成分である周波数に対応する値が１に設定され、異常成分ではない周波数に対応する値が０に設定される。なお、マップ生成部１０４は、ＰＳＤが増大する周波数帯域の異なる複数の第３異常マップを生成してもよい。たとえば、マップ生成部１０４は、Ｍ＿１（３）〜Ｍ＿ｘ（３）のｘ種類の第３異常マップを生成してもよい。Ｍ＿１（３）〜Ｍ＿ｘ（３）の各々は、上記の式（６）と同様の式により示される。
【０１０９】
図１７は、検出されたピークと、第３異常マップと、異常ピークとの関係を示す図である。図１７を参照して、異常ピーク抽出部１０５は、ピーク検出部１０３によって検出されたピークの中から、第３異常マップＭ（３）に示される所定の周波数帯域（周波数ｆａ〜ｆｂの帯域）に含まれるピークを異常ピークとして抽出する。
【０１１０】
マップ生成部１０４が第１〜第３異常マップを生成する場合も、データ処理装置８０は、図１５に示すフローチャートに従って処理を行なう。ただし、第３異常マップの異常成分の周波数は、予め定められており、ピーク検出部１０３によって検出されたピークの周波数に依存しない。そのため、データ処理装置８０は、第３異常モデルの所定の周波数帯域内の周波数を有する複数のピークがステップＳ３において検出された場合、当該複数のピークのうちのいずれか１個を対象ピークとするステップＳ４においてのみ、第３異常マップを生成すればよい。当該ステップＳ４に続くステップＳ６においてのみ、第３異常マップに対する第１評価値が算出される。
【０１１１】
さらに、対象物が第３異常モデルに従った異常を発生する可能性がある場合、データベース１０７は、第３異常モデルを示すモデル情報を含む異常部位情報を記憶する。
【０１１２】
図１８は、対象物が第１〜第３異常モデルに従った異常を発生する可能性がある場合における、第１評価値の算出結果と、データベース１０７が記憶する異常部位情報と、推定結果情報との例を示す図である。図１８（ａ）には第１評価値の算出結果の例が示され、図１８（ｂ）には異常部位情報の例が示され、図１８（ｃ）には推定結果情報の例が示される。
【０１１３】
図１８（ａ）に示す例では、マップ生成部１０４は、１００〜２００Ｈｚを異常成分とする第３異常マップと、２００〜５００Ｈｚを異常成分とする第３異常マップとを生成する。第１評価値算出部１０６は、１００〜２００Ｈｚを異常成分とする第３異常マップに対して第１評価値「６００」を算出し、２００〜５００Ｈｚを異常成分とする第３異常マップに対して第１評価値「１５０」を算出する。
【０１１４】
データベース１０７には、所定の周波数帯域を１００〜２００Ｈｚとする第３異常モデルに対応する異常部位情報と、所定の周波数帯域を２００〜５００Ｈｚとする第３異常モデルに対応する異常部位情報とが格納されている。
【０１１５】
図１８に示す例では、１００〜２００Ｈｚを異常成分とする第３異常マップに対して算出された第１評価値「６００」が、所定の周波数帯域を１００〜２００Ｈｚとする第３異常モデルに対応する異常部位情報の第２閾値「３００」を超えている。そのため、異常部位推定部１０８は、図１８（ｃ）に示されるように、所定の周波数帯域を１００〜２００Ｈｚとする第３異常モデルに対応する異常部位情報の部位情報によって識別される軸受を、摩耗異常が生じている部位として推定する。
【０１１６】
＜変形例２＞
上記の説明では、ピーク検出部１０３は、一定値である第１閾値を設定するものとした。しかしながら、ピーク検出部１０３は、周波数スペクトルに基づいて、周波数に応じて変動する第１閾値を設定してもよい。たとえば、ピーク検出部１０３は、ある周波数の単位データのＰＳＤと比較する第１閾値を、当該周波数を含む周波数帯域（たとえば、当該周波数±５０Ｈｚ内の帯域）内の周波数を有する単位データのＰＳＤの中央値の１０倍に設定する。
【０１１７】
図１９は、周波数に応じて変動する第１閾値を用いて検出されたピークの例を示す図である。図１９に示されるように、周波数に応じてノイズレベルが変動する場合であっても、ノイズレベルに応じて第１閾値が変動するため、ノイズがピークとして誤検出されることを防止できる。
【０１１８】
＜変形例３＞
一般に、異常の程度が大きいほど、周波数スペクトルに現れる異常ピークの高調波の数が増える。ただし、次数が高くなるほど、高調波のＰＳＤが小さくなる。そのため、高次の高調波が過小に評価されないように、次数に応じて高調波のＰＳＤに重み付けしてもよい。
【０１１９】
たとえば、マップ生成部１０４は、第１異常マップおよび第２異常マップを生成する際に、各異常成分に対して重み付け係数を設定する。具体的には、マップ生成部１０４は、高調波およびそのサイドバンド波の周波数である異常成分に対して、次数が高くなるほど大きい重み付け係数を設定する。たとえば、マップ生成部１０４は、次数ｐの高調波（第ｐ高調波）およびそのサイドバンド波の周波数である異常成分に対して、重み係数Ｗｐ＝ｐを設定する。なお、マップ生成部１０４は、基本波およびそのサイドバンド波の周波数である異常成分に対して、重み係数Ｗ１＝１を設定する。
【０１２０】
図２０は、第２異常マップを用いて抽出された異常ピークの例を示す図である。図２０において、周波数がｆｅｘ１０，ＰＳＤがｐｓｄｅｘ１０である異常ピークは、第２異常マップにおける基本波を示す異常成分に対応するピークである。周波数がｆｅｘｐ０，ＰＳＤがｐｓｄｅｘｐ０である異常ピークは、第２異常マップにおける第ｐ高調波を示す異常成分に対応するピークである。周波数がｆｅｘ１ｂ，ＰＳＤがｐｓｄｅｘ１ｂ（ｂ＝・・・，−２，−１，１，２，・・・）である異常ピークは、第２異常マップにおける基本波のサイドバンド波を示す異常成分に対応するピークである。周波数がｆｅｘｐｂ，ＰＳＤがｐｓｄｅｘｐｂ（ｂ＝・・・，−２，−１，１，２，・・・）である異常ピークは、第２異常マップにおける第ｐ高調波のサイドバンド波を示す異常成分に対応するピークである。
【０１２１】
図２０に示されるように、第ｐ高調波とそのサイドバンド波とのＰＳＤは、基本波未とそのサイドバンド波とのＰＳＤよりも小さい。そのため、第１評価値算出部１０６は、以下の式（７）（８）に従って、第２異常マップに対する第１評価値Ｅを算出すればよい。
【０１２２】
【数４】
2018179977.tif 000006
【０１２３】
なお、サイドバンド波がない第１異常マップについて、第１評価値算出部１０６は、式（８）においてｂ＝０とし、式（７）（８）に従って第１評価値を算出すればよい。
【０１２４】
＜変形例４＞
上記の説明では、状態監視センサ７０は、振動波形データを計測するものとした。しかしながら、状態監視センサ７０は、ＡＥ（Acoustic  Emission）センサであり、超音波領域の波形データを計測してもよい。もしくは、状態監視センサ７０は、超音波領域以外の音の波形データを計測してもよい。その他、状態監視センサ７０は、軸回転速度、負荷トルク、モータ電力等の波形データを計測するセンサであってもよい。これらの波形データも対象物の異常に応じて変化するため、当該波形データに基づいて異常の有無を判断することができる。
【０１２５】
＜変形例５＞
上記の説明では、データ処理装置８０が風力発電装置１０の内部に設置されるものとした。しかしながら、データ処理装置８０は、風力発電装置１０の外部に設置され、有線または無線通信システムによって、状態監視センサ７０が計測した振動波形データを受信し、上記のデータ処理を実行してもよい。
【０１２６】
＜変形例６＞
データベース１０７は、データ処理装置８０の内部ではなく、データ処理装置８０の外部に設置され、データ処理装置８０と有線または無線通信システムによって通信可能であってもよい。この場合、異常部位推定部１０８は、通信システムを介してデータベース１０７にアクセスすればよい。
【０１２７】
さらに、データ処理装置８０は、異常部位推定部１０８、データベース１０７、第２評価値算出部１０９および出力処理部１１０を備えていなくてもよい。この場合、データ処理装置８０は、異常部位推定部１０８、データベース１０７、第２評価値算出部１０９および出力処理部１１０を備える外部装置に対して、第１評価値を出力すればよい。もしくは、ユーザは、データ処理装置８０によって算出された第１評価値を確認して、増速機４０の異常の有無を判断してもよい。
【０１２８】
＜変形例７＞
上記の説明では、第２評価値算出部１０９は、異常部位推定部１０８によって同定情報が抽出された対象マップの第１評価値と、同定情報が抽出されず、かつ、対応する第１評価値が第３閾値を超える対象マップの第１評価値との総和を第２評価値として算出するものとした。しかしながら、第２評価値算出部１０９は、異常部位推定部１０８によって同定情報が抽出された対象マップの第１評価値の総和を第２評価値として算出してもよい。この構成は、原因となる部位が不明の異常が生じる可能性の低い対象物の場合に有効である。
【０１２９】
＜変形例８＞
出力処理部１１０は、異常部位推定部１０８によって生成された推定結果情報を示す画面を端末装置の表示部（表示装置）に表示させてもよい。
【０１３０】
図２１は、端末装置の構成を示す概略ブロック図である。データ処理装置８０と状態監視センサ７０と図２１に示す端末装置９５とは状態監視システムを構成する。端末装置９５は、ＣＰＵと、処理プログラム等を記憶するＲＯＭおよびデータを一時的に記憶するＲＡＭとを備え、さらに各種信号を入出力するための入出力ポート等を備える（いずれも図示せず）。端末装置９５は、ＲＯＭに記憶されたプログラムに従って、各種のデータ処理を実行する。図２１に示されるように、端末装置９５は、記憶部９６と表示部９７と選択部９８とを備える。
【０１３１】
記憶部９６は、データ処理装置８０から取得された周波数スペクトル、推定結果情報などを記憶する。表示部９７は、たとえばタッチパネル、液晶ディスプレイである。選択部９８は、ユーザからの入力指示に応じて、表示部９７に表示する画面を切り替える。
【０１３２】
図２２は、端末装置９５の表示部９７に表示される画面の一例を示す図である。図２２に示されるように、選択部９８は、推定結果情報を示すテーブルと、周波数解析部１０２によって得られた周波数スペクトルの少なくとも一部を示すグラフとを表示部９７に表示させる。これにより、ユーザ（作業者）は、状態監視センサ７０によって計測された振動波形から得られた分析結果を確認することができる。
【０１３３】
選択部９８は、図２２に示されるように、周波数スペクトルのうち、複数の異常マップの中から選択された異常マップに対応する異常ピークの部分を残りの部分と異なる表示形式で表示させる。図２２に示す例では、選択部９８は、選択された１つ異常マップに対して白三角印を付けて表示し、選択された別の１つの異常マップに対して黒丸印を付けて表示する。これにより、選択された異常マップに対応する異常ピークが強調され、ユーザは、選択された異常マップに対応する異常ピークの大きさなどを容易に把握することができる。
【０１３４】
選択部９８は、ユーザから異常マップの選択指示を受け付ける。たとえば、選択部９８は、第１評価値、部位情報およびモデル情報をドロップダウン等で受け付け可能であり、入力指示に従って、異常マップを選択する。たとえば、選択部９８は、第１評価値が５００以上の異常マップを選択したり、部位情報が「不明」である異常マップを選択したり、モデル情報が「１」である異常マップを選択する。
【０１３５】
もしくは、選択部９８は、自動的に異常マップを選択してもよい。たとえば、選択部９８は、第１評価値が最も高い異常マップを自動的に選択する。もしくは、選択部９８は、特定のモデル情報の異常マップを自動的に選択してもよい。
【０１３６】
図２２に示す例では、選択された異常マップに対して印を付けることで表示形式を異ならせている。しかしながら、表示形式を異ならせる方法はこれに限定されない。たとえば、選択された異常マップに対応する異常ピークの部分と残りの部分との、色、線の太さ、線種（破線、点線など）などを異ならせてもよい。
【０１３７】
図２３は、端末装置９５の表示部９７に表示される画面の別の例を示す図である。図２３に示されるように、選択部９８は、周波数スペクトルのうち、複数の異常マップの中から選択された異常マップに対応する異常ピークを除去してもよい。図２３に示す例では、モデル情報が「１」の異常マップに対応する異常ピークが除去されている。
【０１３８】
図２４は、端末装置９５の表示部９７に表示される画面のさらに別の例を示す図である。図２４に示されるように、選択部９８は、周波数スペクトルのうち、複数の異常マップの中から選択された異常マップに対応する異常ピークのみを表示させてもよい。図２４に示す例では、選択部９８は、モデル情報が「１」の異常マップに対応する異常ピークのみ表示されている。すなわち、周波数スペクトルのうち、モデル情報が「１」の異常マップに対応する異常ピーク以外が除去されている。
【０１３９】
図２２〜２４に示す画面によれば、複数の異常マップの高調波およびサイドバンドが複雑に入り組んでいる場合であっても、選択した異常マップに対応する異常ピークを強調させたり、もしくは、除去できる。これにより、ユーザは、異常の有無を判断しやすくなる。
【０１４０】
選択部９８は、以下のようにして、特定の異常ピークの表示形式を異ならせたり、特定の異常ピークを除去したり、特定の異常ピーク以外を除去したりする。
【０１４１】
図２５は、異常ピーク近傍の周波数スペクトルを示す図である。選択部９８は、選択された異常マップに対応する異常ピークよりも周波数が低く、かつ、ＰＳＤが極小値となる単位データの中から、周波数が最大の単位データＰａを特定する。さらに、選択部９８は、選択された異常マップに対応する異常ピークよりも周波数が高く、かつ、ＰＳＤが極小値となる単位データの中から、周波数が最小の単位データＰｂを特定する。
【０１４２】
図２６は、異常ピークを除去する方法の一例を示す図である。図２７は、異常ピークを除去する別の例を示す図である。図２６に示されるように、選択部９８は、特定した単位データＰａ，Ｐｂ間のＰＳＤをゼロにすることにより、異常ピークを除去する。もしくは、図２７に示されるように、選択部９８は、特定した単位データＰａ，Ｐｂ間を線分で結ぶことにより、異常ピークを除去してもよい。
【０１４３】
図２８は、異常ピーク以外を除去する方法の一例を示す図である。図２８に示されるように、選択部９８は、特定した単位データＰａと単位データＰｂとの間以外の領域のＰＳＤをゼロにする。
【０１４４】
今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明でなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１４５】
１０  風力発電装置、２０  主軸、２５  ハブ、３０  ブレード、４０  増速機、５０  発電機、６０  主軸用軸受、７０  状態監視センサ、８０  データ処理装置、９０  ナセル、９５  端末装置、９６  記憶部、９７  表示部、９８  選択部、１００  タワー、１０１  フィルタ部、１０２  周波数解析部、１０３  ピーク検出部、１０４  マップ生成部、１０５  異常ピーク抽出部、１０６  第１評価値算出部、１０７  データベース、１０８  異常部位推定部、１０９  第２評価値算出部、１１０  出力処理部。
【図１】
2018179977.tif 000007
【図２】
2018179977.tif 000008
【図３】
2018179977.tif 000009
【図４】
2018179977.tif 000010
【図５】
2018179977.tif 000011
【図６】
2018179977.tif 000012
【図７】
2018179977.tif 000013
【図８】
2018179977.tif 000014
【図９】
2018179977.tif 000015
【図１０】
2018179977.tif 000016
【図１１】
2018179977.tif 000017
【図１２】
2018179977.tif 000018
【図１３】
2018179977.tif 000019
【図１４】
2018179977.tif 000020
【図１５】
2018179977.tif 000021
【図１６】
2018179977.tif 000022
【図１７】
2018179977.tif 000023
【図１８】
2018179977.tif 000024
【図１９】
2018179977.tif 000025
【図２０】
2018179977.tif 000026
【図２１】
2018179977.tif 000027
【図２２】
2018179977.tif 000028
【図２３】
2018179977.tif 000029
【図２４】
2018179977.tif 000030
【図２５】
2018179977.tif 000031
【図２６】
2018179977.tif 000032
【図２７】
2018179977.tif 000033
【図２８】
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