(57)【要約】【課題】診断モードによる稼働率低下や複数センサ設置によるコスト増大を伴わない産業機器の診断を可能にする。【解決手段】複数の運転モードのうち第１の回転機が回転している第１モードのセンサデータと第１モードの平常時データとを比較し（S602）、第１モードのセンサデータが第１モードの平常時データに比べて増加している場合には、運転モードのうち第１の回転機が停止している第２モードのセンサデータと第２モードの平常時データとを比較し（S605）、第２モードのセンサデータが第２モードの平常時データに比べて増加している場合には、第１の回転機は正常であり、第１の振動センサに異常があると判定し（S606）、第２モードのセンサデータが第２モードの平常時データに比べて増加していない場合には、第１の回転機に異常があり、第１の振動センサは正常であると判定する（S607）。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の回転機を含む産業機器に対する回転機診断システムであって、
第１の回転機と、
前記第１の回転機に取り付けられた第１の振動センサと、
前記産業機器の複数の運転モードごとに、前記第１の振動センサの平常時データと前記産業機器の通常運転時に取得した前記第１の振動センサのセンサデータとを格納するセンサデータデータベースと、
前記産業機器に含まれる回転機の軸受異常を診断する異常診断部とを有し、
前記異常診断部は、前記複数の運転モードのうち前記第１の回転機が回転している第１モードのセンサデータと前記第１モードの平常時データとを比較し、
前記第１モードのセンサデータが前記第１モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記複数の運転モードのうち前記第１の回転機が停止している第２モードのセンサデータと前記第２モードの平常時データとを比較し、
前記第２モードのセンサデータが前記第２モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記第１の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定し、
前記第２モードのセンサデータが前記第２モードの平常時データに比べて増加していない場合には、前記第１の回転機に異常があり、前記第１の振動センサは正常であると判定する回転機診断システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記第１モードのセンサデータが前記第１モードの平常時データと同等である場合には、前記第１の回転機及び前記第１の振動センサはともに正常であると判定し、
前記第１モードのセンサデータが前記第１モードの平常時データに比べて減少または消滅している場合には、前記第１の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定する回転機診断システム。
【請求項３】
請求項１において、
前記第１モードは、前記第１の回転機が回転し、前記第１の回転機以外の他の回転機が停止している運転モードであり、
前記第２モードは、前記第１の回転機が停止し、前記第１の回転機以外の他の回転機が回転している運転モードである回転機診断システム。
【請求項４】
請求項１において、
第２の回転機を有し、
前記異常診断部は、前記複数の運転モードのうち前記第２の回転機が回転しており、前記第１の回転機が停止している第３モードのセンサデータと前記第３モードの平常時データとを比較し、
前記第３モードのセンサデータが前記第３モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記複数の運転モードのうち前記第２の回転機及び前記第１の回転機ともに停止している第４モードのセンサデータと前記第４モードの平常時データとを比較し、
前記第４モードのセンサデータが前記第４モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記第２の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定し、
前記第４モードのセンサデータが前記第４モードの平常時データに比べて増加していない場合には、前記第２の回転機に異常があり、前記第１の振動センサは正常であると判定する回転機診断システム。
【請求項５】
請求項４において、
前記第３モードのセンサデータが前記第３モードの平常時データと同等である場合には、前記第２の回転機及び前記第１の振動センサはともに正常であると判定し、
前記第３モードのセンサデータが前記第３モードの平常時データに比べて減少または消滅している場合には、前記第２の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定する回転機診断システム。
【請求項６】
請求項１〜５記載のいずれか１項において、
前記産業機器の複数の運転モードは、前記複数の回転機ごとの回転または停止の組み合わせに基づき定められている回転機診断システム。
【請求項７】
請求項１〜５記載のいずれか１項において、
前記産業機器の複数の運転モードは、前記産業機器の台数制御に基づき定められている回転機診断システム。
【請求項８】
請求項１〜５記載のいずれか１項において、
前記平常時データは、回転機の据え付け時またはメンテナンス時に取得したセンサデータである回転機診断システム。
【請求項９】
第１の振動センサが取り付けられた第１の回転機を含む複数の回転機を有する産業機器における回転機の異常を診断する情報処理装置であって、
前記産業機器の複数の運転モードごとに、前記第１の振動センサの平常時データと前記産業機器の通常運転時に取得した前記第１の振動センサのセンサデータとを格納するセンサデータデータベースと、
前記産業機器に含まれる回転機の軸受異常を診断する異常診断部とを有し、
前記異常診断部は、前記複数の運転モードのうち前記第１の回転機が回転している第１モードのセンサデータと前記第１モードの平常時データとを比較し、
前記第１モードのセンサデータが前記第１モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記複数の運転モードのうち前記第１の回転機が停止している第２モードのセンサデータと前記第２モードの平常時データとを比較し、
前記第２モードのセンサデータが前記第２モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記第１の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定し、
前記第２モードのセンサデータが前記第２モードの平常時データに比べて増加していない場合には、前記第１の回転機に異常があり、前記第１の振動センサは正常であると判定する情報処理装置。
【請求項１０】
請求項９において、
前記第１モードのセンサデータが前記第１モードの平常時データと同等である場合には、前記第１の回転機及び前記第１の振動センサはともに正常であると判定し、
前記第１モードのセンサデータが前記第１モードの平常時データに比べて減少または消滅している場合には、前記第１の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定する情報処理装置。
【請求項１１】
請求項９において、
前記第１モードは、前記第１の回転機が回転し、前記第１の回転機以外の他の回転機が停止している運転モードであり、
前記第２モードは、前記第１の回転機が停止し、前記第１の回転機以外の他の回転機が回転している運転モードである情報処理装置。
【請求項１２】
請求項９において、
前記産業機器は第２の回転機を有し、
前記異常診断部は、前記複数の運転モードのうち前記第２の回転機が回転しており、前記第１の回転機が停止している第３モードのセンサデータと前記第３モードの平常時データとを比較し、
前記第３モードのセンサデータが前記第３モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記複数の運転モードのうち前記第２の回転機及び前記第１の回転機ともに停止している第４モードのセンサデータと前記第４モードの平常時データとを比較し、
前記第４モードのセンサデータが前記第４モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記第２の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定し、
前記第４モードのセンサデータが前記第４モードの平常時データに比べて増加していない場合には、前記第２の回転機に異常があり、前記第１の振動センサは正常であると判定する情報処理装置。
【請求項１３】
請求項１２において、
前記第３モードのセンサデータが前記第３モードの平常時データと同等である場合には、前記第２の回転機及び前記第１の振動センサはともに正常であると判定し、
前記第３モードのセンサデータが前記第３モードの平常時データに比べて減少または消滅している場合には、前記第２の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定する情報処理装置。
【請求項１４】
第１の振動センサが取り付けられた第１の回転機を含む複数の回転機を有する産業機器に対し、回転機の異常を診断する回転機診断方法であって、
前記産業機器の複数の運転モードごとに、前記第１の振動センサの平常時データをあらかじめ記憶し、
前記産業機器の複数の運転モードごとに、前記産業機器の通常運転時に前記第１の振動センサのセンサデータを取得し、
前記複数の運転モードのうち前記第１の回転機が回転している第１モードのセンサデータと前記第１モードの平常時データとを比較し、
前記第１モードのセンサデータが前記第１モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記複数の運転モードのうち前記第１の回転機が停止している第２モードのセンサデータと前記第２モードの平常時データとを比較し、
前記第２モードのセンサデータが前記第２モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記第１の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定し、
前記第２モードのセンサデータが前記第２モードの平常時データに比べて増加していない場合には、前記第１の回転機に異常があり、前記第１の振動センサは正常であると判定する回転機診断方法。
【請求項１５】
請求項１４において、
前記第１モードのセンサデータが前記第１モードの平常時データと同等である場合には、前記第１の回転機及び前記第１の振動センサはともに正常であると判定し、
前記第１モードのセンサデータが前記第１モードの平常時データに比べて減少または消滅している場合には、前記第１の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定する回転機診断方法。
【請求項１６】
請求項１４において、
前記第１モードは、前記第１の回転機が回転し、前記第１の回転機以外の他の回転機が停止している運転モードであり、
前記第２モードは、前記第１の回転機が停止し、前記第１の回転機以外の他の回転機が回転している運転モードである回転機診断方法。
【請求項１７】
請求項１４において、
前記産業機器は第２の回転機を有し、
前記複数の運転モードのうち前記第２の回転機が回転しており、前記第１の回転機が停止している第３モードのセンサデータと前記第３モードの平常時データとを比較し、
前記第３モードのセンサデータが前記第３モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記複数の運転モードのうち前記第２の回転機及び前記第１の回転機ともに停止している第４モードのセンサデータと前記第４モードの平常時データとを比較し、
前記第４モードのセンサデータが前記第４モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記第２の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定し、
前記第４モードのセンサデータが前記第４モードの平常時データに比べて増加していない場合には、前記第２の回転機に異常があり、前記第１の振動センサは正常であると判定する回転機診断方法。
【請求項１８】
請求項１７において、
前記第３モードのセンサデータが前記第３モードの平常時データと同等である場合には、前記第２の回転機及び前記第１の振動センサはともに正常であると判定し、
前記第３モードのセンサデータが前記第３モードの平常時データに比べて減少または消滅している場合には、前記第２の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定する回転機診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、回転機診断システム、情報処理装置及び回転機診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
各種機械装置について、その運転状況を自動的に診断し、故障やその予兆など異常状態を検知する技術がある。
【０００３】
例えば、特許文献１には、地震の発生が感知された後、複数のモードで診断運転を実施する診断運転制御手段と、診断運転の各モードにおけるかごの走行時に、昇降路内の音響を集音する集音手段と、診断運転のモード毎に設定された複数の異常音基準値が記憶された異常音基準値記憶手段と、異常音基準値記憶手段に記憶されたモード毎の異常音基準値に基づいて、集音手段により集音された音響が異常音であるか否かを判定する異常音判定手段と、診断運転の同一モードにおけるかごの複数回の走行において、異常音が昇降路の同一位置で検出されたか否かを判定する異常音情報判定手段とを備えることにより、各モードに適した異常音の検出を実施し、偶発的に発生した音響の誤検出等を防止することが記載されている。
【０００４】
また、特許文献２には、軸受などの回転部品の異常診断およびその信頼性を高める方法として、装置を分解することなく実稼動状態で軸受などの回転部品の異常を診断するとともに、回転駆動手段で発生する電気的な外乱ノイズの影響による誤診断を防止する方法が記載されている。具体的には、回転駆動手段の非通電時における回転部品の所定の回転速度領域内での慣性回転時に、センサによる振動又は温度の検出信号に基づいて回転部品の異常を診断する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２２３７５０号公報
【特許文献２】特開２００６−１０５９５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
各種の機械、装置、あるいはシステム等（以下「診断対象」という）の運転状況を、低コスト、高精度で監視することが求められている。このため、診断対象に種々のセンサを取り付けて、センサから得られた信号を分析することにより、自動的に診断対象の状況を監視することが検討されている。
【０００７】
診断対象が空気圧縮機などの産業機器の場合、産業機器の寿命に比べてセンサをはじめとしたセンシング手段の寿命が短く、センサデータの信頼性を担保する方法が必要である。このため、特許文献１、特許文献２のようにセンサ診断のための運転モード（診断モード）を用意することが考えられるが、通常運転を停止して診断運転を行う必要があり、実稼働時間が短縮されてしまう。また、同一種センサを複数利用し、多数決処理、平均化処理などで機器異常、センサ異常などの状況を判断することも考えられるが、センサ設置コストが増大する。
【０００８】
診断モードによる稼働率低下や、複数センサ設置によるコスト増大を伴わない、産業機器の診断が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一実施の態様である、複数の回転機を含む産業機器に対する回転機診断システムは、第１の回転機と、第１の回転機に取り付けられた第１の振動センサと、産業機器の複数の運転モードごとに、第１の振動センサの平常時データと産業機器の通常運転時に取得した第１の振動センサのセンサデータとを格納するセンサデータデータベースと、産業機器に含まれる回転機の軸受異常を診断する異常診断部とを有し、異常診断部は、複数の運転モードのうち第１の回転機が回転している第１モードのセンサデータと第１モードの平常時データとを比較し、第１モードのセンサデータが第１モードの平常時データに比べて増加している場合には、運転モードのうち第１の回転機が停止している第２モードのセンサデータと第２モードの平常時データとを比較し、第２モードのセンサデータが第２モードの平常時データに比べて増加している場合には、第１の回転機は正常であり、第１の振動センサに異常があると判定し、第２モードのセンサデータが第２モードの平常時データに比べて増加していない場合には、第１の回転機に異常があり、第１の振動センサは正常であると判定する。
【発明の効果】
【００１０】
診断モードによる稼働率低下や複数センサ設置によるコスト増大を伴わない産業機器の診断が可能になる。
【００１１】
その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】空圧機にセンサを実装した状況を示す概念図。
【図２】運転モードパターンを示す図。
【図３】振動センサの検出信号の例を示すグラフ。
【図４】回転機診断システムの全体構成を示すブロック図。
【図５】エッジ演算部が行う、診断処理の流れを示すフロー図。
【図６】エッジ演算部が行う、異常原因推定の流れを示すフロー図。
【図７】空圧機にセンサを実装した状況を示す概念図。
【図８】記憶装置にデータベースを格納した状況を示す概念図。
【図９】運転モードパターンを示す図。
【図１０】空圧機の配置例を示す概念図。
【図１１】空圧機の配置例を示す概念図。
【図１２】空圧機の配置例を示す概念図。
【図１３】空圧機の配置例を示す概念図。
【図１４】エッジ演算部が行う、異常原因推定の流れを示すフロー図。
【図１５】切削加工機にセンサを実装した状況を示す概念図。
【図１６】半導体製造装置にセンサを実装した状況を示す概念図。
【図１７】端末に表示される保守管理モニタの例を示すレイアウト図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の実施の形態について、以下、図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。
【００１４】
以下に説明する実施例の構成において、同一または同様の機能を有する部分には同一の符号を共通して用い、重複する説明は省略することがある。また、同一または同様な機能を有する要素が複数ある場合、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。このとき、複数の要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。また、図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易しやすくするため、必ずしも実際の位置、大きさ、形状、範囲などを反映していない場合がある。
【００１５】
本実施例では、診断対象として空気圧縮機（以下「空圧機」という）を構成する回転機を例とし、この回転機に振動センサを取り付け、回転機の軸受の異常を遠隔監視するシステムを例に説明する。回転機の具体例としてモーターがあり、振動センサの具体例としてＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）センサがある。なお、診断対象とする機器や使用するセンサの種類はこれらに限られるものではない。
【００１６】
＜１．診断対象（空圧機）＞
図１は空圧機にセンサを実装した状況を示す概念図である。空圧機には複数台の回転機が含まれていることが一般的であるが、説明の単純化のため、ここでは空圧機１００が１台の回転機１０２を備えており、回転機１０２は空気圧縮弁１０４を介して、空気槽１０６内の空気を圧縮するものとする。振動センサ１０８は、空圧機１００に後付けで取り付けられるものであってもよい。図１の例では、回転機１０２に振動センサ１０８が取り付けられている。回転機の軸の回転に起因する振動が検知できる限り、取り付け箇所は特に限定されない。また、振動センサ１０８が複数のセンサから構成されていてもよい。
【００１７】
空圧機１００は、回転機１０２の回転／停止に基づき定められる運転モードをもつ。上述のように空圧機には複数台の回転機が含まれていることが一般的であり、かつ回転機ごとに回転または停止の２状態が存在するので、空圧機の運転モードは、（回転機台数×２）通り存在することになる。
【００１８】
図２は図１の空圧機における運転モードを示す図である。図１の例では回転機が１台のみであるので、運転モード「稼働」は回転機１０２が回転している状態、運転モード「停止」は回転機１０２が停止している状態に対応する。本実施例では、運転モード「稼働」「停止」において検出された振動センサ１０８のセンサデータを、回転機１０２の軸受異常を判定するためのテストパターンとして使用する。
【００１９】
＜２．センサデータ＞
図３は、図１の空圧機の２つの運転モードそれぞれにおける、振動センサ１０８のセンサデータの例を示すグラフである。空圧機は稼働および停止の２つの運転モードで動作するが、２つの運転モードでは、取得されるセンサデータの大きさに顕著な差異が認められる。図３の横軸に時間、縦軸に加速度を表示している。図３のグラフから判断できるように、加速度の大きさは、稼働モードと停止モードとでは１桁以上異なる。また、波形のパターンも異なることが分かる。
【００２０】
＜３．診断システム構成＞
図４は回転機診断システムの構成を示すブロック図である。空圧機１００に振動センサ１０８が取り付けられ、振動センサ１０８のセンサデータは空圧機１００の付近に置かれたエッジ演算部３００に送信される。また、空圧機１００はその制御装置１１０を備え、運転モードなどの制御情報もエッジ演算部３００に送信される。例えば、制御信号を出力するインターフェースを利用し、制御信号を出力して運転モードを送信する。
【００２１】
エッジ演算部３００は、記憶装置３０１、入力装置３０２、処理装置（プロセッサあるいはＣＰＵ（Central Processing Unit））３０３、出力装置３０５、及びこれらを接続するバス３０６を備えた一般的な情報処理装置、例えばマイコンあるいはサーバーで構成することができる。エッジ演算部での計算や制御等の機能は、記憶装置３０１に格納されたプログラムが処理装置３０３によって実行されることで、プログラムにおいて定められた処理を他のハードウェアと協働して実現される。処理装置３０３は、機能として異常診断部３０４を備えるが、記憶装置３０１に格納された当該プログラムを処理装置３０３が実行することにより、実現される。異常診断部３０４による診断結果は、出力装置３０５からネットワーク３１０を介して中央演算部３２０に送信される。
【００２２】
中央演算部３２０も、記憶装置３２１、入力装置３２２、処理装置３２３、出力装置３２５、及びこれらを接続するバス３２６を備えた一般的なマイコンもしくはサーバーで構成することができる。処理装置３２３は、機能として操作画面表示部３２４を備え、出力装置３２５を介して端末３３０に操作画面を表示する。
【００２３】
振動センサ１０８とエッジ演算部３００の間の通信は、無線通信または有線通信のいずれでよい。例えば、Ｉ２Ｃ（Inter-Integrated Circuit）シリアルバスを用いた有線通信が使用できる。ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）などの無線通信であってもよい。通信のために必要なインターフェースは、公知の構成を振動センサ１０８と入力装置３０２がそれぞれ備えるものとする。
【００２４】
本実施例では異常診断部３０４はエッジ演算部３００に含まれているが、中央演算部３２０に含まれていてもよい。その場合は、エッジ演算部３００は異常診断結果ではなく、センサデータを中央演算部３２０に送信することになる。また、エッジ演算部３００、中央演算部３２０は、それぞれ単体のコンピュータで構成してもよいし、あるいは、入力装置、出力装置、処理装置、記憶装置の任意の部分が、ネットワークで接続された他のコンピュータで構成されていてもよい。
【００２５】
また、振動センサ１０８は一つに限られず、例えば、負荷側の軸受に１つ、反負荷側の軸受に１つというように複数の振動センサを設置しても良い。センシングの対象に応じて温度センサなど複数種類のセンサがあってもよい。複数のセンサを有する場合、複数のセンサは１つのエッジ演算部３００にセンサデータを送信してもよいし、図示していない別のエッジ演算部にセンサデータを送信してもよい。
【００２６】
さらに、端末３３０は複数あってもよい。また、中央演算部３２０と端末３３０の間の通信は無線通信と有線通信のいずれでよい。本実施例では操作画面表示部３２４はＨＴＭＬサーバーを想定しており、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、ＣＳＳ（Cascading Style Sheets）、ＰＨＰ、Ｒｕｂｙ、Ｊａｖａ（登録商標）等の言語で記述されたコードを出力する。端末３３０は小型のコンピュータであるタブレット機器を想定しており、ウェブブラウザ上に操作画面を表示することを想定している。
【００２７】
本実施例の記憶装置、入力装置、処理装置、出力装置には、公知の一般的な装置を適宜適用できる。例えば、記憶装置としては磁気ディスク装置や各種半導体メモリを適用することができる。入力装置としてはキーボード、マウス、あるいは各種の入力インターフェースを適用することができる。出力装置としてはディスプレイ、プリンタ、あるいは各種の出力インターフェースを適用することができる。
【００２８】
なお、上記説明中、ソフトウェアで構成した機能と同等の機能は、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェアでも実現できる。
【００２９】
＜４．診断処理フロー＞
図５は、エッジ演算部３００が行う診断処理の流れを示すフロー図である。
処理Ｓ５０１では、空圧機１００を構成する回転機１０２に取り付けられた振動センサ１０８で振動を測定し、入力装置３０２を介してセンサデータを取得する。また、入力装置３０２を介して制御装置１１０からの運転モード情報を取得する。取得したセンサデータおよび運転モード情報は、後の処理のために記憶装置３０１に格納する。回転機の軸受異常診断の目的のためには、定期的に数秒間のセンサデータ（例えば、１時間ごとに１〜２秒のセンサデータ）の取得する程度でよい。
【００３０】
処理Ｓ５０２では、センサデータの運転モードを判定する。図１に示すように、空圧機１００が生成した圧縮空気は空気槽１０６にて蓄えられ、例えば工場等の設備内へと送られ、別の機械装置で使用される。空圧機１００は、空気槽１０６に貯蔵された圧縮空気が一定の圧力レベルを保つようにオンオフ制御を行う。この運用時を通常運転時とする。一般に通常運転とは、装置や設備がその本来の目的を達成するために動作する運転状態をいい、それ以外の例えば、診断、検査、修理、メンテナンスのみのために動作する運転状態と区別される。この通常運転時において、空圧機１００には図２に示した通り運転モードが２通りある。これらの２通りの運転モードを区別し、運転モードごとにセンサデータデータベース（ＤＢ）３０１１として収集する。センサデータデータベース（ＤＢ）３０１１は、運転モードごとに独立したデータベースとするのがよい。
【００３１】
処理Ｓ５０３では、回転機ごとに異常を診断する。センサデータを基にした異常判定の方法については、公知の種々の方法を採用できる。例えば、閾値判定、深層学習、強化学習、あるいはベイジアンネットワークを使うことが可能である。この詳細については、図６を用いて後述する。
【００３２】
処理Ｓ５０４では、処理Ｓ５０３において行った異常診断結果は、出力装置３０５からネットワーク３１０を介して、中央演算部３２０へ送信される。中央演算部３２０は、端末３３０に異常診断結果を表示させる。
【００３３】
＜５．異常診断＞
処理Ｓ５０３において、異常診断部３０４が実行する異常診断方法について説明する。空圧機等の診断対象には監視機能が搭載されていることもあるが、センサを後付けする場合も考えられる。本実施例の異常診断方法によれば、後付のセンサでも異常の診断、異常原因の推定が可能である。図６に、エッジ演算部３００が処理Ｓ５０３において実行する回転機の軸受異常診断の流れを示すフロー図を示す。軸受異常診断は、センサデータＤＢ３０１１に蓄積されたデータに基づき、定期的に実行する。例えば、１日あるいは１週間に１度実行する。
【００３４】
処理Ｓ６０１では、センサデータＤＢ３０１１より、空圧機の運転モードが稼働時のセンサデータを取得する。処理Ｓ６０２では、センサデータが平常時データ（稼働）に比べて増加または減少または消滅しているか否かを判定する。平常時データは、センサデータの異常の有無を判定する基準となるデータであり、例えば回転機の据え付け時やメンテナンス時など、回転機、センサともに正常動作確認を行ったときに取得されるセンサデータである。この平常時データも空圧機の動作モードごとに保持されている。なお、異常診断にはできるだけ新しい時期のセンサデータを基準とすることが望ましいため、例えば、空圧機のメンテナンスのタイミングで平常時データを更新するようにすることが望ましい。処理Ｓ６０２では、処理Ｓ６０１で取得したセンサデータが、平常時データ（運転モード：稼働）との乖離が一定範囲であれば、センサデータは平常時と同等と判定し、回転機（軸受）およびセンサともに正常であると判定する（Ｓ６０３）。平常時データと同等でない場合、センサデータが増加しているか、または減少あるいは消滅しているかによって診断が異なる。
【００３５】
空圧機の運転モードが稼働時においてセンサデータが平常時よりも増加している場合、回転機の軸受に故障が発生することにより回転機に発生する振動が大きくなっている場合と、回転機自体は正常であり回転機に発生する振動は平常時と違いはないが、センサに異常がありセンサデータが平常時よりも増加している場合との２通りが考えられる。この判別のため、処理Ｓ６０４に進み、センサデータＤＢ３０１１より空圧機の運転モードが停止時のセンサデータを取得する。センサ１０８が取り付けられている回転機１０２が停止している場合であっても、センサ１０８は周囲の機器からの振動を検知している（図３参照）。処理Ｓ６０５では、センサデータが平常時データ（停止）に比べて増加しているか否かを判定する。センサデータが増加している場合、この場合、回転機１０２は停止しているのだから、回転機は正常、センサは異常であると判定する（Ｓ６０６）。センサ異常の原因としては、センサ素子の機械的劣化、ケーブルのシールド不足によるノイズ発生、通信におけるノイズ発生、センサ取り付けの緩み、はがれ等が推定される。処理Ｓ６０５が否の場合、センサは回転機の停止を正しく検出しているとみなせるので、回転機に異常が生じており、センサは正常であると判断される（Ｓ６０７）。
【００３６】
一方、処理Ｓ６０２で平常時データ（稼働）に比べてセンサデータが減少または消滅している場合、回転機は正常、センサに異常が生じていると判定する（Ｓ６０８）。回転機の軸受に異常が生じたとすれば、必ず振動を大きくする方向に働くためである。センサ異常の原因としては、センサ素子の機械的劣化・電気的劣化、ボード上のコンデンサや半導体の劣化、基板の腐食、ケーブルのシールド不足によるノイズ発生、緩み、断線、ゲートウェイの故障、電池切れ、停電などの電源異常、通信におけるノイズ発生、センサ取り付けの緩み、はがれ等が推定される。なお、センサデータの増加、減少、消滅は、振動の振幅成分および周波数成分の一方もしくは両方についての増加、減少、消滅に基づき判定する。
【００３７】
以上の例では空圧機１００が１台の回転機を有する例を説明したが、上述の通り、空圧機１００は通常、複数の回転機を有する。本実施例は、そのような場合に対しても容易に拡張可能である。
【００３８】
図７に、モーター（回転機ａ）１０２ａと、一段側スクリュー（回転機ｂ）１０２ｂと、二段側スクリュー（回転機ｃ）１０２ｃで構成された空圧機１００の例を示す。図７に示すように、モーター１０２ａに振動センサ１０８ａ、一段側スクリュー１０２ｂに振動センサ１０８ｂ、二段側スクリュー１０２ｃに振動センサ１０８ｃが設置され、それぞれがセンサデータを出力する。このように、１台の空圧機１００に含まれる複数の回転機の振動をそれぞれ別の振動センサで測定し、センサごとにセンサデータを格納する。
【００３９】
図８に示すように、各センサデータは、先に説明したのと同様な方法により、それぞれ空圧機１００の運転モードが判別されて、記憶装置３０１に運転モードごとにセンサデータデータベース３０１１として格納される。
【００４０】
図９に示すように、図７に示す空圧機の場合、各回転機の回転／停止に基づき、運転モードは２３＝８パターン存在する。全ての回転機が停止している運転モードを停止モード、いずれかの回転機が回転している運転モードをそれぞれ稼働１〜稼働７モードと称する。この場合も図６のフローチャートに沿って各回転機の軸受異常の診断を行うことができる。平常時データについても先に説明したように各運転モード（停止、稼働１〜稼働７）ごとに取得し、保持されている。
【００４１】
まず、モーター（回転機ａ）１０２ａの軸受異常を診断するには、処理Ｓ６０１において運転モード「稼働４」のセンサデータを、処理Ｓ６０４において運転モード「稼働５」のセンサデータを、テストパターンとして用いることが望ましい。処理Ｓ６０１においては、着目している回転機のみが稼動している状態が、他の回転機からの影響をできるだけ小さくできるため、より好ましいためである。また、処理Ｓ６０４においては、着目している回転機のみが停止している状態が、他の回転機からの振動の影響をできるだけ大きくできるため、より好ましいためである。しかし、処理Ｓ６０１において回転機ａが回転している稼働１〜稼働４の運転モードのセンサデータのいずれかをテストパターンとして用いることが可能であり、同様に処理Ｓ６０４において回転機ａが停止している稼働５〜稼働７、停止の運転モードのセンサデータをテストパターンとして用いることは可能である。
【００４２】
同様に、一段側スクリュー（回転機ｂ）１０２ｂの軸受異常を診断するには、処理Ｓ６０１において運転モード「稼働６」のセンサデータを、処理Ｓ６０４において運転モード「稼働３」のセンサデータを、テストパターンとして用いることが望ましい。また、二段側スクリュー（回転機ｃ）１０２ｃの軸受異常を診断するには、処理Ｓ６０１において運転モード「稼働７」のセンサデータを、処理Ｓ６０４において運転モード「稼働２」のセンサデータを、テストパターンとして用いることが望ましい。
【００４３】
さらに、空圧機は複数台の台数制御で運用するシステムが一般的である。そこで、以上の説明では運転モードを回転機の回転／停止に基づいて定義する例を示したが、台数制御の状態に基づき運転モードを定義することも可能である。
【００４４】
図１０は、複数台の台数制御で運用するシステムの構成例を示す図である。例えば、一定速のベースロード機２台（１００−１、１００−２）と、可変速の負荷吸収機２台（１００−３、１００−４）による台数制御の場合、運転モードは２４＝１６通りとなる。図１０では４台の空圧機を直線的に配置した例を示したが、図１１のように２段×２列の配置としても良いし、図１２のようにＬ型の配置としても良いし、図１３のようにト型の配置としても良い。配置の仕方は台数に応じて様々なバリエーションが考えられるが、振動センサ１０８−１、１０８−２、１０８−３、１０８−４、・・・、１０８−Ｎに隣接の空圧機やモーターからの振動が伝達しやすい配置が好ましい。
【００４５】
図６のフローでは、回転機に取り付けられたセンサからのセンサデータに基づき、異常の有無および異常原因を診断したが、着目する回転機以外の回転機に取り付けられたセンサからのセンサデータにより異常の有無および異常原因の診断を行なうことも可能である。これにより、あるセンサの出力だけからでは異常の有無および異常原因を判断しにくい場合や、ある回転機に取り付けられたセンサに異常が発生した場合にも、他の回転機のセンサを用いることで、回転機およびセンサ自身の異常の有無および異常原因の判断を行なうことができる。この方法をとる場合、診断対象とする回転機と他の回転機のセンサの間の振動伝達ができるだけ良好なほうが良い。一例として、両者の物理的な距離ができるだけ近いほうが良い。図１４はエッジ演算部３００が処理Ｓ５０３（図５）において実行する回転機の軸受異常診断の流れを示すフロー図であり、着目する回転機以外の回転機に取り付けられたセンサからのセンサデータにより異常の有無および異常原因の診断を行なう場合の例を示している。診断対象の回転機を着目回転機、センサデータを使用するセンサが取り付けられた回転機をセンサ取付回転機と称する。例えば、図１０の例において、空圧機１００−１と振動センサ１０８−２の組み合わせで診断するとした場合、着目回転機は空圧機１００−１の回転機、センサ取付回転機は振動センサ１０８−２が取り付けられた回転機である。
【００４６】
図１４のフロー図も図６のフロー図と考え方は同じである。以下、特徴部分について説明する。処理Ｓ１４０１では着目回転機が回転かつセンサ取付回転機が停止している運転モード（ここでは、第１運転モードと称する）のセンサデータを取得し、これを第１運転モードの平常時データと比較する（Ｓ１４０２）。なお、第１運転モードの選択にあたっては、その他の回転機（空圧機１００−３、空圧機１００−４）が停止している運転モードを選択することが、着目回転機（空圧機１００−１）の状態をより正確に判断しやすいため、より好ましいといえる。同様に、処理Ｓ１４０４では着目回転機が停止かつセンサ取付回転機が停止している運転モード（ここでは、第２運転モードと称する）のセンサデータを取得し、これを第２運転モードの平常時データと比較する（Ｓ１４０５）。なお、第２運転モードの選択にあたっては、その他の回転機（空圧機１００−３、空圧機１００−４）が運転している運転モードを選択することが、周囲の機器からの振動がより大きくなっていると考えられるため、より好ましいといえる。
【００４７】
なお、図１４のフロー図において、ある１台のセンサ取付回転機に取り付けられたセンサからのセンサデータからのみならず、複数の回転機に取り付けられた複数のセンサのセンサデータから異常の有無および異常原因の判断を行なうことも可能である。例えば、図１０の構成において、空圧機１００−１と振動センサ１０８−２、１０８−３、１０８−４の組み合わせで異常の有無および異常原因の判断を行なう。この場合の第１運転モードは、着目回転機（空圧機１００−１）が回転し、かつセンサ取付回転機（空圧機１００−２、１００−３、空圧機１００−４）が停止している運転モードとなる。また、第２運転モードはすべての回転機（空圧機１００−１、空圧機１００−２、１００−３、空圧機１００−４）が停止している運転モードとなる。
【００４８】
以上、空圧機を例に実施例を説明したが、空圧機以外の回転機を有する装置に対しても、軸受の異常診断が可能である。別の例として切削加工機の軸受異常診断の例を説明する。切削加工機は切削工具を用いてワークを切削または研削する装置であり、例えば、ボール盤や、フライス盤や、マシニングセンタや、ＮＣ（Numerically Control：数値制御）旋盤などがある。
【００４９】
図１５に切削工具としてドリル１６１を備えた切削加工機の例（一部）を示す。ドリル１６１はドリル保持部１６２により保持される。ドリル保持部１６２がドリル１６１を回転させながら下降することでドリル１６１とワーク１６３とが接触し、穴あけ加工を行う。切削加工機の異常を監視するため、ドリル保持部１６２に振動センサ１０８ｖを取り付ける。この装置にも稼動と停止の２つの運転モードがあり、センサ１０８ｖから得たセンサ信号に基づき、軸受異常の検知と異常原因の診断が可能である。
【００５０】
さらに別の例として、半導体製造装置または半導体検査装置への適用例を説明する。ここで、半導体製造装置は真空チャンバを備えた装置であり、例えば、金属蒸着装置や、スパッタ装置や、プラズマＣＶＤ（Chemical Vapor Deposition：化学蒸着）装置や、ＩＣＰ（Inductively Coupled Plasma：誘導結合プラズマ）エッチング装置や、ＲＩＥ（Reactive Ion Etching：反応性イオンエッチング）装置や、アッシング装置や、電子線描画装置や、ＦＩＢ（Focused Ion Beam：集束イオンビーム）装置などがある。また、半導体検査装置も真空チャンバを備えた装置であり、例えば、ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope：走査型電子顕微鏡）やＴＥＭ（Transmission Electron Microscope：透過型電子顕微鏡）がある。
【００５１】
図１６に粗引き用ポンプと本引き用ポンプを備えた半導体製造装置／半導体検査装置の構成の一例を示す。粗引き用のスクロールポンプ１７１と、本引き用のターボ分子ポンプ１７２は、それぞれ図のように粗引き弁１７３と本引き弁１７４を通して真空チャンバ１７５と接続している。ターボ分子ポンプ１７２の背圧を下げるために、スクロールポンプ１７１は背圧弁１７６を通してターボ分子ポンプ１７２と接続している。スクロールポンプ１７１に含まれる回転軸受の異常を監視するために、スクロールポンプ１７１には振動センサ１０８ｖが取り付けられる。この装置にも稼動と停止の２つの運転モードがあり、センサ１０８ｖから得たセンサ信号に基づき軸受異常の検知と異常原因の診断が可能である。
【００５２】
以上説明した回転機診断システムにより、保守会社の装置監視員（以下、ベンダー）が各工場の装置を監視し、保守状況を表示するインターフェースの実施例を示す。ベンダーは一つまたは複数の工場を同時に監視しており、装置状況に応じてタイムリーな修理（またはメンテナンス）をユーザーに提供することができる。
【００５３】
図１７は、端末３３０に表示される保守管理モニタの一例である。ベンダーは、図４に示した端末３３０に表示される保守管理モニタ１９１を通して装置状況と保守状況を把握することができる。装置状況ウィンドウ１９２には装置の異常状況と想定原因が表示される。想定される異常原因は、図５の処理Ｓ５０３で推定され、推定結果が端末３３０に送られる。
【００５４】
保守状況ウィンドウ１９３には修理提案状況が表示される。ベンダーがメールや電話やＦＡＸや郵送のボタンを押下すると、各連絡手段を用いてユーザーに修理提案の連絡が送信される。また、保守状況ウィンドウ１９３には担当保守員の氏名と、担当保守員のスケジュールが表示される。ベンダーは、保守員のスケジュールを確認した上で、ユーザーに修理提案の連絡ができるため、修理日程の迅速な決定が可能となる。また、保守状況ウィンドウには修理部材の在庫個数が表示される。ベンダーが発注ボタン１９４を押下すると、各部材メーカーに発注情報が送信される。ベンダーは、装置状況を確認した上で修理に必要な部材の在庫管理ができるため、在庫管理の効率を向上することができる。例えば、装置故障の発生を検出したとき、あらかじめ必要な部材の在庫を確保しておくことで、修理の納期を短縮することができる。また、発生頻度の低い故障（例えば１０年に１度の頻度で発生する故障）に対して必要な部材は、在庫を少なく所持しておくことで、保守会社の所持資産を軽減することができ、ＲＯＥ（株主資本利益率）の向上に繋がる。
【００５５】
本実施の構成を用い、運転モードを考慮して回転機の軸受異常診断を行なうことで、診断モードによる稼働率低下や複数センサ設置によるコスト増大を抑制し、機器異常、センサ異常の診断が可能になる。
【００５６】
本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の実施例の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【符号の説明】
【００５７】
１００：空圧機、１０２：回転機、１０４：空気圧縮弁、１０６：空気槽、１０８：振動センサ、１１０：制御装置、３００：エッジ演算部、３０１，３２１：記憶装置、３０２，３２２：入力装置、３０３，３２３：処理装置、３０４：異常診断部、３２４：操作画面表示部、３０５，３２５：出力装置、３０６，３２６：バス、３１０：ネットワーク、３２０：中央演算部、３３０：端末。
【図１】
2019200174.tif 000003
【図２】
2019200174.tif 000004
【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】
2019200174.tif 000009
【図８】
2019200174.tif 000010
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
2019200174.tif 000013
【図１２】
2019200174.tif 000014
【図１３】
2019200174.tif 000015
【図１４】
2019200174.tif 000016
【図１５】
2019200174.tif 000017
【図１６】
2019200174.tif 000018
【図１７】
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