(57)【要約】【課題】いままで経験者でしか予め気づくことが出来なかった設備故障の予兆診断を、音声及び又は振動を分析することで、未経験者であっても可能にする予兆診断方法を提供する。【解決手段】音声及び又は振動を分析して設備の故障を予め検知する予兆診断方法において、音声及び又は振動を高速フーリエ変換してフーリエ変換信号を得るフーリエ変換プロセスと、フーリエ変換信号の強度を、波長×時間の二次元にプロットした、疑似画像データを得る疑似画像データ作成プロセスと、疑似画像データを畳み込みニューラルネットワークに入力して分析値を得る疑似画像診断プロセスとを有することを特徴とする。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声及び又は振動を分析して設備故障の予兆診断する予兆診断方法であって、
前記音声及び又は振動を高速フーリエ変換してフーリエ変換信号を得るフーリエ変換プロセス、
前記フーリエ変換信号の強度を、波長×時間の二次元にプロットした、疑似画像データを得る疑似画像データ作成プロセス、
前記疑似画像データを畳み込みニューラルネットワークに入力して分析値を得る疑似画像診断プロセス
を有することを特徴とする予兆診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声及び又は振動を用いて、設備故障の予兆診断する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
＜背景技術の説明＞
被監視装置から発生する機械音を周波数と音圧の時系列変化に変換し、時系列変化イメージを正常機械音の周波数と音圧の時系列変化イメージと比較して被監視装置の状態の良否を判別する判別装置が知られている（特許文献１）。特許文献１には、異常の判定に人工知能要素を含むこともできると記載されている（第９頁）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開昭６３−２６１１１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
＜背景技術の課題＞
そこで、本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、いままで経験者でしか予め気づくことが出来なかった設備故障の予兆診断を、音声及び又は振動を分析することで、未経験者であっても可能にする予兆診断方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
＜請求項１の内容＞
このような目的を達成するため、本発明は、以下の構成によって把握される。
（１）本発明は、音声及び又は振動を分析して設備故障の予兆診断する予兆診断方法であって、前記音声及び又は振動を高速フーリエ変換してフーリエ変換信号を得るフーリエ変換プロセス、  前記フーリエ変換信号の強度を、波長×時間の二次元にプロットした、疑似画像データを得る疑似画像データ作成プロセス、前記疑似画像データを畳み込みニューラルネットワークに入力して分析値を得る疑似画像診断プロセスと、を有することを特徴とするものである。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、いままで経験者でしか予め気づくことが出来なかった設備故障の予兆診断を、音声及び又は振動を分析することで、未経験者であっても可能にする予兆診断方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の実施形態に係る予兆診断方法の処理工程示したフローチャートである。
【図２】本発明の実施形態に係る予兆診断方法で得られた疑似画像データを表したものである。
【図３】本発明の実施形態の変形例に係る予兆診断方法で得られた自己符号化された疑似画像データを表したものである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
＜実施形態の説明−０＞
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、「実施形態」と称する）について詳細に説明する。実施形態の説明の全体を通して同じ要素には同じ符号を付している。
【０００９】
＜実施形態の説明−１＞
まず、フーリエ変換プロセス１において、装置周辺に配置された集音マイク１１により、あるいは回転軸等に設置された振動計１２により得られた音声及び又は振動を示す電気信号１３は、高速フーリエ変換されて、フーリエ変換信号の強度１４が記録装置１５に保存される。
【００１０】
＜実施形態の説明−２＞
疑似画像データ作成プロセス２において、記録装置１５に保存されたフーリエ変換信号の強度１４を直近数ミリ秒間分〜数分間分読み出し、波長×時間の二次元にプロットして疑似画像データ２１が作成され、記録装置２２に保存される。
【００１１】
＜実施形態の説明−３＞
疑似画像診断プロセス３において、記録装置２２に保存された疑似画像データ２１を、畳み込みニューラルネットワーク３１に入力して分析値３２を得て、記録装置３３に保存される。
【００１２】
＜実施形態の説明−４＞
警報プロセス４において、記録装置３３に保存された分析値３２を読み出し、閾値４１を超えた場合に警報４２が発報され、あるいは複数の閾値群４３に該当した警戒レベル表示４４が表示される。
【００１３】
＜疑似画像データ２１−１＞
疑似画像データ２１は、波長×時間の二次元に、フーリエ変換信号の強度１４がプロットされている。フーリエ変換信号の強度１４が高いほど該当ピクセルのグレースケールが濃くなる、あるいは薄くなるようにプロットされている。
【００１４】
＜疑似画像データ２１−変形例＞
音声及び又は振動の入力が３チャンネル以内であれば、疑似的にＲＧＢに割り当てて疑似ＲＧＢ画像データ２１−２としてプロットすることが望ましい。またさらに入力が４チャンネル以上に増える場合は、画面を上下に二分割あるいは複数に分割することで、複数の入力に対応させた分割疑似ＲＧＢ画像データ２１−３を用いることも可能である。
【００１５】
＜畳み込みニューラルネットワーク３１＞
疑似画像診断する方法としては、近年発展の目覚ましいディープラーニングを用いることができる。ただし、センサーの出力値を直接演算する場合は、汎用性のある演算プラットフォームが少ない。ここで、特に疑似ＲＧＢ画像データ２１−２を用いた場合、特に画像処理用として用いられる畳み込みニューラルネットワーク３１を用いることができ、好ましい。画像処理用としては、汎用性のある演算プラットフォームとして、Google社のTensorFlow(TM)を用いることができる。
【００１６】
＜畳み込みニューラルネットワーク３１−変形例＞
疑似画像診断する方法としてはさらに、エッジ検出を行ったうえで自己符号化させることがより好ましい。設備の正常時の音声及び又は振動の特徴を畳み込みニューラルネットワーク３１に学習させた学習モデルで自己符号化させた場合、設備が正常であった場合の自己符号化疑似画像データ５１が得られる（図３）。この自己符号化疑似画像データ５１と疑似画像データ２１とを演算すると、図２のＺで示される異常例のみがピックアップされ、異常を鋭敏に検知することが可能となる。
【００１７】
以上、実施形態を用いて本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されないことは言うまでもない。上記実施形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。また、その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【符号の説明】
【００１８】
１    フーリエ変換プロセス、  １１  集音マイク、  １２  振動計、  １３  電気信号、  １４  フーリエ変換信号の強度、  １５  記録装置
２    疑似画像データ作成プロセス、  ２１  疑似画像データ、  ２２  記録装置
３    疑似画像診断プロセス、  ３１  畳み込みニューラルネットワーク、３２  分析値、  ３３  記録装置
４    警報プロセス
Ｚ    異常例
【図１】
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【図２】
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【図３】
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