(57)【要約】【課題】サンプリング周期によらず、故障・異常に相関の高い周波数スペクトルを適切に抽出することができる回転機械装置の診断装置を提供すること。【解決手段】  回転機械装置１００の状態を診断する診断装置１において、回転機械装置１００から取り込んだ計測信号１０に基づく運転データ１１から、回転機械装置１００の状態の判断に用いる診断指標１７，１９の抽出対象となるデータを切り出し、切り出されたデータから回転機械装置１００の状態に由来する周波数スペクトルである対象周波数スペクトルを求める。求めた対象周波数スペクトルについての診断指標１７，１９を抽出し、該抽出された診断指標１７，１９を用いて、回転機械装置１００の状態が正常であるか異常であるかを診断する。このとき、診断指標抽出部５００は、対象周波数スペクトルの、計測信号１０のサンプリング周期に基づいて決まる周波数帯域への写像を用いて診断指標を抽出する。【選択図】図１
2015021901.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転機械の状態量を表す計測信号を当該回転機械から取り込むと共に、前記取り込んだ計測信号を用いて前記回転機械の状態を診断する診断装置を備える回転機械の診断装置であって、
前記診断装置は、
前記回転機械から取り込んだ計測信号に基づく運転データを保存する運転データベースと、
前記運転データから、前記回転機械の状態の判断に用いる診断指標の抽出対象となるデータを切り出すデータ前処理部と、
前記切り出されたデータから前記回転機械の状態に由来する周波数スペクトルである対象周波数スペクトルを求め、前記求めた対象周波数スペクトルについての前記診断指標を抽出する診断指標抽出部と、
前記診断指標抽出部が求めた対象周波数スペクトルを保存する周波数スペクトルデータベースと、
前記診断指標抽出部が抽出した診断指標を保存する診断指標データベースと、
前記診断指標データベースに保存された診断指標と、この診断指標とは別であって前記診断指標抽出部によって抽出された診断指標とを用いて、前記回転機械の状態が正常であるか異常であるかを診断する診断部と、
を備え、
前記診断指標抽出部は、前記対象周波数スペクトルの、前記計測信号のサンプリング周期に基づいて決まる周波数帯域への写像を用いて、前記対象周波数スペクトルの写像である写像周波数スペクトルを取得し、前記周波数帯域における前記写像周波数スペクトルから前記対象周波数スペクトルについての診断指標を抽出することを特徴とする回転機械の診断装置。
【請求項２】
前記診断部が、前記回転機械の状態が正常である期間に蓄積された計測信号から前記診断指標抽出部によって抽出された診断指標に基づく閾値である管理限界値を用いて、新たに取得する計測信号より抽出された診断指標が前記管理限界値を超えるか否かを判断することで前記回転機械の状態を診断することを特徴とする請求項１に記載の回転機械の診断装置。
【請求項３】
前記管理限界値が、前記回転機械の状態が正常である期間の計測信号を用いて抽出された前記診断指標に所定値であるオフセット値を加算することで得られる値であることを特徴とする請求項２に記載の回転機械の診断装置。
【請求項４】
前記データ前処理部が、前記診断指標の抽出対象となるデータとして、前記運転データから、前記回転機械の回転速度のばらつき及び／又は平均値が所定の範囲内で推移し且つ所定のデータ数が含まれる範囲のデータを切り出すことを特徴とする請求項１に記載の回転機械の診断装置。
【請求項５】
前記診断指標抽出部が、前記対象周波数スペクトルから前記診断指標を抽出する際に、前記計測信号のサンプリング周期によって決まるサンプリング周波数に基づいた周波数帯域の上限を折返しの中心として前記対象周波数スペクトルに対して前記周波数帯域内への鏡面写像を施すことで前記写像周波数スペクトルを取得すること特徴とする請求項１に記載の回転機械の診断装置。
【請求項６】
前記診断指標抽出部が、前記対象周波数スペクトルに対して鏡面写像を施す際に、前記対象周波数スペクトルの周波数以上となるように前記サンプリング周波数に２のべき乗倍の係数を乗じた後、前記２のべき乗倍の係数の減少と、該減少した係数を前記サンプリング周波数に乗じることで得られる周波数帯域である拡大周波数帯域の上限を折り返しの中心とした前記鏡面写像とを行うことで、前記写像周波数スペクトルを取得することを特徴とする請求項５に記載の回転機械の診断装置。
【請求項７】
前記診断指標抽出部が、前記取得した写像周波数スペクトルを前記対象周波数スペクトルとみなし、該対象周波数スペクトルの写像である写像周波数スペクトルが前記サンプリング周波数の周波数帯域内に写像されるまで、前記拡大周波数帯域の上限を折り返しの中心とした対象周波数スペクトルに対する鏡面写像を反復することを特徴とする請求項６に記載の回転機械の診断装置。
【請求項８】
前記データ前処理部が前記運転データからデータを切り出す際に用いる情報、前記診断指標抽出部が前記対象周波数スペクトルを求めると共に前記診断指標を抽出する際に用いる情報、及び前記診断部が前記回転機械の状態を診断する際に用いる情報を、前記診断装置に出力する処理装置を備えることを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の回転機械の診断装置。
【請求項９】
前記回転機械の構成である系統図、前記運転データベースに保存される運転データ及び前記診断指標抽出部が抽出した診断指標の時系列変化、及び前記診断部が出力した診断結果を表示する処理装置を備えることを特徴とする請求項１〜８のいずれかに記載の回転機械の診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばターボ機械、モーター、減速機等、回転機械の診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
モーター、減速機、圧縮機及びタービンを始めとする回転機械においては、入力側から与える作用をその機械的構造を介した回転運動に変換し、出力側から取り出すことを目的としている。回転機械は、その駆動系が円滑な回転運動を継続することで出力側の作用を安定的且つ効率的に得ることができる。しかしながら、駆動系を構成する機械部品の経年的な劣化や、予期せぬ外乱や衝撃等による局所的な劣化により、回転機械に対する所望の出力を安定的且つ効率的に得ることが困難となり、ひいては該回転機械を搭載したプラント、システム及び装置による生産活動自体に多大な影響を与えることとなる。
【０００３】
そのため、回転機械の駆動系に対する劣化・異常状態を、深刻な状況に至る以前に検知し、交換を促す予防保全活動は、装置の生産性だけでなく、安全性の向上の観点からも非常に重要な取り組みである。回転機械の劣化・異常の判断は、その形状、音、温度等の外見上の変化を人間が察知する方法も考えられるが、これは人間が装置を常時監視する必要があることから現実的でなく、また人によって劣化・異常の判断基準が異なることから、安全性を担保するのに必要な診断精度も期待できない。したがって、回転機械の劣化・異常診断には、該装置の運転時に計測される計測データから抽出される運転状態の変化を自動的に検出する手法が通常採られる。
【０００４】
上記の回転機械の劣化・異常検出のロジックとして最も重要な要素の一つに、回転機械の計測データの信号波形に含まれる外乱成分の検出がある。劣化状態にない回転機械においては、設計条件下での理想的な回転運動が実施されるため、計測される信号波形に含まれる外乱成分は小さい。しかし、上記の経年劣化や予期せぬ衝突等により機械部品の一部又は全体が変形、破損した状態においては、理想的な回転運動を実施することは不可能となり、信号波形には劣化に由来する外乱成分が重畳される。
【０００５】
この外乱成分は周期性を持ち、機器の構成や運転条件によって特定の周期で信号波形上に発現することがわかっており、そのような外乱成分を検出するための手段として、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）に代表される、周波数スペクトル解析手法が用いられる。例えば、特許文献１及び２では、産業用多関節ロボットの関節軸駆動系の故障診断にＦＦＴを適用し、抽出した周波数スペクトル（上記の外乱成分）の変化から劣化・異常を検出する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−３２４７７号公報
【特許文献２】特開２００９−６８９５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
回転装置のハードウェア上の制約として、該装置より取得できる計測データは一定のサンプリング周期に従った離散値であり、このサンプリング周期の長さによって周波数スペクトルを観測可能な領域（周波数帯域）が制限される。このとき、実際に信号波形に含まれる周波数成分が上記の周波数帯域の上限を超える場合は、該上限値を折り返し点として、周波数帯域上に鏡面写像される現象（エイリアシング）が起こる。
【０００８】
一方で、一般に回転機械の劣化・異常に由来する外乱成分は信号波形の高周波成分に発現することがわかっており、上記のサンプリング周期による制約に鑑みると、劣化・異常に由来する真に重要な周波数成分のスペクトルは本来の周波数成分ではなく、観測可能な周波数帯域上への写像として発現する可能性が高い。
しかしながら特許文献１、及び２に記載の技術においては、上記のエイリアシングによる影響を考慮せず、劣化・異常に関連の深い周波数成分に対するスペクトルを直接的に抽出することを前提とする。そのため、前記のサンプリング周期による制約が存在した場合、観測可能な周波数帯域上で真に重要な周波数スペクトルを検出できず、診断精度が低下する可能性がある。
【０００９】
本発明はこのような問題点に鑑みてなされたものであり、ハードウェア上の制約によって決定されるサンプリング周期によらず、劣化・異常に相関の高い周波数スペクトルを適切に抽出することのできる回転機械装置の診断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】
【００１０】
上記課題を解決するため、本発明に係る回転機械の診断装置は、以下の技術的手段を講じている。
即ち、本発明に係る回転機械の診断装置は、回転機械の状態量を表す計測信号を当該回転機械から取り込むと共に、前記取り込んだ計測信号を用いて前記回転機械の状態を診断する診断装置を備える回転機械の診断装置であって、前記診断装置は、前記回転機械から取り込んだ計測信号に基づく運転データを保存する運転データベースと、前記運転データから、前記回転機械の状態の判断に用いる診断指標の抽出対象となるデータを切り出すデータ前処理部と、前記切り出されたデータから前記回転機械の状態に由来する周波数スペクトルである対象周波数スペクトルを求め、前記求めた対象周波数スペクトルについての前記診断指標を抽出する診断指標抽出部と、前記診断指標抽出部が求めた対象周波数スペクトルを保存する周波数スペクトルデータベースと、前記診断指標抽出部が抽出した診断指標を保存する診断指標データベースと、前記診断指標データベースに保存された診断指標と、この診断指標とは別であって前記診断指標抽出部によって抽出された診断指標とを用いて、前記回転機械の状態が正常であるか異常であるかを診断する診断部と、を備え、前記診断指標抽出部は、前記対象周波数スペクトルの、前記計測信号のサンプリング周期に基づいて決まる周波数帯域への写像を用いて、前記対象周波数スペクトルの写像である写像周波数スペクトルを取得し、前記周波数帯域における前記写像周波数スペクトルから前記対象周波数スペクトルについての診断指標を抽出することを特徴とする。
【００１１】
ここで、前記診断部が、前記回転機械の状態が正常である期間に蓄積された計測信号から前記診断指標抽出部によって抽出された診断指標に基づく閾値である管理限界値を用いて、新たに取得する計測信号より抽出された診断指標が前記管理限界値を超えるか否かを判断することで前記回転機械の状態を診断するとよい。
また、前記管理限界値が、前記回転機械の状態が正常である期間の計測信号を用いて抽出された前記診断指標に所定値であるオフセット値を加算することで得られる値であるとよい。
【００１２】
さらに、前記データ前処理部が、前記診断指標の抽出対象となるデータとして、前記運転データから、前記回転機械の回転速度のばらつき及び／又は平均値が所定の範囲内で推移し且つ所定のデータ数が含まれる範囲のデータを切り出すとよい。
加えて、前記診断指標抽出部が、前記対象周波数スペクトルから前記診断指標を抽出する際に、前記計測信号のサンプリング周期によって決まるサンプリング周波数に基づいた周波数帯域の上限を折返しの中心として前記対象周波数スペクトルに対して前記周波数帯域内への鏡面写像を施すことで前記写像周波数スペクトルを取得するとよい。
【００１３】
ここで、前記診断指標抽出部が、前記対象周波数スペクトルに対して鏡面写像を施す際に、前記対象周波数スペクトルの周波数以上となるように前記サンプリング周波数に２のべき乗倍の係数を乗じた後、前記２のべき乗倍の係数の減少と、該減少した係数を前記サンプリング周波数に乗じることで得られる周波数帯域である拡大周波数帯域の上限を折り返しの中心とした前記鏡面写像とを行うことで、前記写像周波数スペクトルを取得してもよい。
【００１４】
さらに、前記診断指標抽出部が、前記取得した写像周波数スペクトルを前記対象周波数スペクトルとみなし、該対象周波数スペクトルの写像である写像周波数スペクトルが前記サンプリング周波数の周波数帯域内に写像されるまで、前記拡大周波数帯域の上限を折り返しの中心とした対象周波数スペクトルに対する鏡面写像を反復するとよい。
また、上述の診断装置が、前記データ前処理部が前記運転データからデータを切り出す際に用いる情報、前記診断指標抽出部が前記対象周波数スペクトルを求めると共に前記診断指標を抽出する際に用いる情報、及び前記診断部が前記回転機械の状態を診断する際に用いる情報を、前記診断装置に出力する処理装置を備えるとよい。
【００１５】
さらに、上述の診断装置が、前記回転機械の構成である系統図、前記運転データベースに保存される運転データ及び前記診断指標抽出部が抽出した診断指標の時系列変化、及び前記診断部が出力した診断結果を表示する処理装置を備えるとよい。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の回転機械装置の診断装置によれば、サンプリング周期によらず、故障・異常に相関の高い周波数スペクトルを適切に抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態による回転機械の診断装置のシステム構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態による回転機械の診断装置における、一連の診断動作フローを表すフローチャートを示す図である。
【図３】本実施形態による回転機械の診断装置における、データ前処理部の作用に関する解析対象データ抽出の概念を示す概略図である。
【図４】本実施形態による回転機械の診断装置における、診断指標抽出部の詳細構成を示すブロック図である。
【図５】本実施形態による回転機械の診断装置における、診断指標抽出部の動作手順を表すフローチャートを示す図である。
【図６】本実施形態による回転機械の診断装置における、診断指標抽出部を構成する周波数条件計算部の動作手順を表すフローチャートを示す図である。
【図７】本実施形態による回転機械の診断装置における、診断指標抽出部を構成する周波数条件計算部で実行する周波数スペクトルの折返し（鏡面）写像の概念を表す概略図である。
【図８】本実施形態による回転機械の診断装置における、診断指標データベースに保存される周波数スペクトルデータの態様を示す図である。
【図９】本実施形態による回転機械の診断装置における、診断部の動作手順を表すフローチャートを示す図である。
【図１０】本実施形態による回転機械の診断装置における、診断部の動作における回転機械装置の故障を診断するアルゴリズムの動作概念を表す概略図である。
【図１１】本実施形態による回転機械の診断装置における、画面表示装置に表示される画面の一例を示す図である。
【図１２】本実施形態による回転機械の診断装置における、画面表示装置に表示される画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態による回転機械の診断装置について、図面を参照しつつ説明する。
図１は、本発明の実施形態による回転機械の診断装置１のシステム構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態による回転機械の診断装置１は、故障・異常などの状態に関する診断の対象となる回転機械装置（回転機械）１００、回転機械装置１００を診断し診断情報を取得する診断装置２００、及び診断装置２００によって得られた診断情報を処理する処理装置７００を有する。
【００１９】
回転機械装置１００は、例えばモーター、減速機、圧縮機及びタービンなど、回転運動を行う機構を有する装置である。回転機械装置１００は、回転機械装置１００の故障・劣化等の異常状態を診断する診断装置２００に接続される。
診断装置２００は、回転機械装置１００に接続されて、回転機械装置１００の故障・劣化等の異常状態を診断し診断情報（診断結果）を取得する装置であって、回転機械装置１００の状態量を表す計測信号を回転機械装置１００から取り込むと共に、取り込んだ計測信号を用いて回転機械装置１００の状態を診断する。診断装置２００は、後述する処理装置７００にも接続されており、処理装置７００を介して回転機械装置１００の運転員などによって操作される。処理装置７００の詳細については後述する。
【００２０】
図１を参照して、診断装置２００は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）などの演算装置で構成されており、回転機械装置１００の運転状態（プロセス量）を計測するための計測信号１０を回転機械装置１００から取得し運転データ１１，１２を出力するデータサンプリング部３００、回転機械装置１００の運転状態を表す運転データ１２から前処理データ１４を抽出し出力するデータ前処理部４００、前処理データ１４から周波数スペクトルである周波数スペクトルデータ１５を抽出して出力すると共に、回転機械装置１００の異常状態の診断に用いる診断指標１７，１９を抽出して出力する診断指標抽出部５００、及び診断指標１９に基づいて回転機械装置１００の異常状態を診断する診断部６００を備えている。
【００２１】
これらに加えて、診断装置２００は、データベース（ＤＢ）として、運転データベース（ＤＢ）２１０、周波数スペクトルデータベース（ＤＢ）２２０、診断指標データベース（ＤＢ）２３０、設定情報データベース（ＤＢ）２４０及び診断結果データベース２５０を備えている。
運転データベース（ＤＢ）２１０は、回転機械装置１００から取り込んだ計測信号１０に基づく運転データを保存するものであって、後に詳述するデータサンプリング部３００が回転機械装置１００から取得した回転速度や回転トルクの変動など、回転機械装置１００の運転状態（プロセス量）を計測して得られた計測信号１０に基づく情報を運転データ１１として保持し運転データ１３として出力する。
【００２２】
周波数スペクトルデータベース（ＤＢ）２２０は、診断指標抽出部５００が求めた周波数スペクトルを保存するものであって、診断指標抽出部５００が前処理データ１４から抽出した周波数スペクトルを、周波数スペクトルデータ１５として保持し周波数スペクトルデータ１６として出力する。
診断指標データベース（ＤＢ）２３０は、診断指標抽出部５００が抽出した診断指標（診断指標１７）を保存するものであって、診断指標抽出部５００が抽出した周波数スペクトルデータ１５についての診断指標１７を保持し診断指標１８として出力するものである。ここで、診断指標１７及び診断指標１８とは、例えば、平均や標準偏差等の基本統計量計算、主成分分析による多変量統計プロセス管理手法（Ｔ２統計量、Ｑ統計量）、マハラノビス・タグチ法、ベクトル量子化、適応共鳴理論等、公知の統計的解析手法に基づいて得られる数値等である。
【００２３】
設定情報データベース（ＤＢ）２４０は、データ前処理部４００が運転データ１２に対してデータ前処理を行う際に用いるパラメータ（データ前処理パラメータ）、診断指標抽出部５００が周波数スペクトルデータを抽出する際に用いるパラメータ（スペクトルデータ項目）、診断部６００が回転機械装置１００の状態を診断する際に用いるパラメータ（診断用パラメータ）を保持するものである。これら、データ前処理パラメータ、スペクトルデータ項目、及び診断用パラメータを総称して設定パラメータ情報２０という。
【００２４】
具体的に、データ前処理パラメータの最小データ抽出数（個数）とは、運転データ１２から抽出する時系列の連続データの最小数である。また、マージン時間（ｍｓ）とは、運転データ１２からの抽出の対象となる時系列の連続データに対して、誤差を多く含む可能性のある先頭及び終端近傍を抽出の対象から除外するために指定される、当該先頭及び終端近傍に対応する時間幅である。
【００２５】
スペクトルデータ項目とは、周波数スペクトルデータを抽出する際の周波数の定数倍条件、及び周波数スペクトルデータを抽出する対象となるデータ項目名である。
診断用パラメータとは、回転機械装置１００の異常状態の診断に用いる診断指標について、異常を示す診断指標と正常を示す診断指標の境界を設定するためのパラメータであり、本実施形態ではオフセットパラメータという。
【００２６】
診断結果データベース２５０は、診断部６００における演算によって得られる回転機械装置１００の診断結果を診断結果データ２１として保持するものであり、診断結果データ２１とは、例えば、上述の診断指標１９が閾値である管理限界値以内であるときに“正常”を示し、診断指標１７が管理限界値を超えたときに“異常”を示す状態変数フラグである。
【００２７】
以下、データサンプリング部３００、データ前処理部４００、診断指標抽出部５００、及び診断部６００の構成について、詳細に説明する。
診断装置２００において、データサンプリング部３００は、回転速度や回転トルクなど回転機械装置１００の運転状態（プロセス量）を計測した計測信号１０を取り込む。データサンプリング部３００は、予め決められた時間間隔（サンプリング周期）で計測信号１０（回転速度や回転トルクなど）を取り込み、取り込んだ計測信号１０を運転データ１１，１２へ変換して出力する。これら運転データ１１，１２は、互いにほぼ同様のデータであり、サンプリング周期に応じた時系列の離散データの態様をとる。
【００２８】
また、後述するデータ前処理部４００及び診断指標抽出部５００においては、動作制約として離散データの数が一定数に制限されるため、診断装置２００（データサンプリング部３００）の稼働後は、一定時間が経過し動作制約を満足する離散データが蓄積された後に、該蓄積された離散データが運転データ１１として運転データベース２１０へ出力され、同様に運転データ１２としてデータ前処理部４００へ出力される。運転データ１１は、運転データベース２１０に保存される。
【００２９】
データ前処理部４００は、運転データ１２から、回転機械装置１００の状態の判断に用いる診断指標の抽出対象となるデータを切り出す（抽出する）ものであり、データサンプリング部３００から出力された運転データ１２を取得し、取得した運転データ１２から、上述のマージン時間（ｍｓ）に該当する部分のデータを除いて、後述する診断指標の抽出に使用する部分のデータのみを抽出し、前処理データ１４として出力する。またその際、データ前処理部４００は、後述するデータ前処理パラメータとしての最小データ抽出数（個数）及びマージン時間（ｍｓ）などを、前処理演算に関する設定パラメータ情報２０として、設定情報データベース２４０から取得する。
【００３０】
上述のとおり、データ前処理部４００は、診断指標の抽出対象となるデータ、つまり診断指標の抽出に使用する部分のデータとして、運転データ１２から、回転機械装置１００の回転速度のばらつき及び／又は平均値が所定の範囲内で推移し且つ所定のデータ数が含まれる範囲のデータを切り出すこととなる。
診断指標抽出部５００は、運転データ１２から切り出された前処理データ１４から、周波数スペクトルデータ１５として回転機械装置１００の状態に由来する周波数スペクトルを抽出し、周波数スペクトルデータベース２２０へ出力する。
【００３１】
また、診断指標抽出部５００は、診断指標データベース２３０から診断指標１８を取得した上で、設定情報データベース２４０に保存された設定パラメータ情報２０を取得し、診断指標抽出部５００で抽出された新たな周波数スペクトルデータについての診断指標１９を新たに抽出する。
診断指標抽出部５００は、上述の動作の結果、周波数スペクトルデータ１５を周波数スペクトルデータベース２２０へ出力し、診断指標１７を診断指標データベース２３０へ出力し、診断指標１９を診断部６００へ出力する。
【００３２】
以上のように構成された診断指標抽出部５００は、前処理データ１４から、回転機械装置１００の劣化・異常の物理的要因に由来する特徴的な周波数条件（多くの回転機械において、入力軸回転周期の定数倍）に相当する複数の波形成分の強度をスペクトルとして抽出する。そして、抽出された複数のスペクトルのデータを用いて、回転機械装置１００の劣化・異常の程度を総合的に評価する指標（診断指標）を導出する。
【００３３】
診断部６００は、診断指標データベース２３０から、例えば、回転機械装置１００が正常に動作しているときの診断指標１８を取得すると共に、診断指標抽出部５００から、現在の回転機械装置１００の状態に基づく診断指標１９を取得して、設定情報データベース２４０に保存された設定パラメータ情報２０を取得し、取得した指標及び情報を基に診断結果データ２１を生成する。診断部６００における演算の結果得られた診断結果データ２１は、診断結果データベース２５０へ出力されて診断結果データベース２５０に保存される。
【００３４】
上述の診断装置２００の動作において、診断指標抽出部５００は、回転機械装置１００より取得した計測信号１０の運転データ１２に基づく前処理データ１４から、回転機械装置１００の劣化・異常の診断に資する特定の複数の周波数成分のスペクトル情報を抽出し、それら複数のスペクトル情報を高々１〜２種類の指標に集約することができる。そのため、回転機械装置１００の異常判定のメカニズム及び判定理由の説明が客観的かつ容易になると共に、判定基準の設定も容易となる。
【００３５】
尚、この診断指標抽出部５００のさらに詳細な構成及び動作に関しては、後述する。
処理装置７００は、診断装置２００を操作する装置であり、診断装置２００と接続した診断情報処理部７１０、画像表示装置（例えば、ＣＲＴディスプレイ）によって構成されて診断情報処理部７１０と接続した画面表示装置７２０、及び入力インタフェース（例えば、キーボード、マウス）で構成されて診断情報処理部７１０と接続した入力インタフェース７３０を備えている。
【００３６】
診断情報処理部７１０は、診断装置２００の診断結果データベース２５０から、診断結果データベース２５０に保存された診断結果データ２１である診断結果データ２２を取得すると共に、診断装置２００の設定情報データベース２４０へ設定パラメータ情報２０の基となる設定情報データ２３を出力する。
ここで、設定情報データ２３は、データ前処理部４００が運転データからデータを切り出す際に用いる情報（データ前処理パラメータ）、診断指標抽出部５００が回転機械装置１００の故障原因に関連する対象周波数スペクトルを求めると共に回転機械装置１００の状態を示す診断指標を抽出する際に用いる情報（スペクトルデータ項目）、及び診断部６００が回転機械装置１００の状態を診断する際に用いる情報（診断用パラメータ）を含む。
【００３７】
入力インタフェース７３０は、診断装置２００のデータ前処理部４００、診断指標抽出部５００及び診断部６００で用いる設定パラメータ情報２０の基となる設定情報データ２３を、入力情報データ２５として診断情報処理部７１０に入力するためのものである。
画面表示装置７２０は、入力情報データ２５を診断情報処理部７１０に入力するための入力画面を表示すると共に、診断装置２００による運転データ、周波数スペクトルデータの抽出結果、診断指標の抽出結果、並びに診断結果等の診断結果データ２２が、診断情報処理部７１０を介して表示される。ここで、診断結果データ２２は、診断装置２００を構成する各演算装置の演算結果が保存された、運転データベース２１０、周波数スペクトルデータベース２２０、診断指標データベース２３０、及び診断結果データベース２５０に保存される情報を含んでいる。よって、本実施形態では、診断結果データ２２を演算結果データ２２ともいう。
【００３８】
上述の構成を有する処理装置７００によって、回転機械装置１００の運転員等は、画像表示装置７２０及び入力インタフェース７３０を用いて、診断装置２００に備えられている種々のデータベースに保存された情報にアクセスすることもできる。
尚、上述の診断装置２００と処理装置７００は、演算結果データ２２及び設定情報データ２３をやり取りするための入力部及び出力部を有しており、互いに接続している。
【００３９】
図２は、図１に示した本実施形態による診断装置１における診断の一連の手順を示すフローチャート図である。図２に示すフローチャートは、ステップＳ１０００、Ｓ１１００、Ｓ１２００、Ｓ１３００、Ｓ１４００、Ｓ１５００、Ｓ１６００、Ｓ１７００、Ｓ１８００、Ｓ１９００、Ｓ２０００及びＳ２１００の各ステップを組み合わせて実行される。以下では、夫々のステップについて説明する。
【００４０】
診断装置２００の動作開始後、診断装置２００で使用する診断用の基準運転データを決定する（ステップＳ１０００）。
ステップＳ１０００では、データサンプリング部３００が、診断対象である回転機械装置１００の正常運転時の動作特性を示す運転データを取得して運転データ１１として運転データベース２１０に出力し、運転データベース２１０が運転データ１１を保持する。この運転データベース２１０に保持された回転機械装置１００の正常運転時の運転データ１１を、処理装置７００を介して基準運転データとして選択し決定する。この基準運転データによって、診断装置２００は回転機械装置１００の正常時の運転動作特性を記憶する。
【００４１】
尚、本発明の実施形態による診断装置２００を新規導入する際には、該基準運転データは回転機械装置１００の新規運転開始時の運転データ１１を予め運転データベース２１０に保存しておくことで、正常時の運転動作特性を示す運転データ１１を診断装置２００に記憶させることができる。診断装置２００の新規導入後は、回転機械装置１００の稼働によりデータサンプリング部３００を介して診断装置２００に入力、蓄積される運転データ１１から診断用の基準運転データを再決定する。
【００４２】
本実施形態による診断装置２００では、上述の構成を具備することにより、回転機械装置１００の現在の運転動作特性に基づいて、運転データベース２１０に記憶させる正常時の運転動作特性を適応的に修正することができる。従って、回転機械装置１００における、正常時の運転動作特性が季節変動などの影響を受ける場合でも、正常時の運転動作特性を示す運転データ１１を適宜修正して故障診断することが可能となる。
【００４３】
次に、データ前処理部４００が、正常時の運転動作特性を示す運転データ１１として選択した基準運転データに対して前処理を施す（ステップＳ１１００）。前処理とは、基準運転データから特定の条件を満足する部分のデータのみを抽出する処理のことである。
ここで、図３を参照して、前処理の詳細なメカニズムについて説明する。図３は、データ前処理部４００の動作によるデータ抽出の概念を示す概略図であり、上述のステップＳ１１００、または後述するステップＳ１５００の前処理において、設定パラメータ情報２０のデータ前処理パラメータによる特定の条件を満足するデータを抽出するメカニズムを示した図である。
【００４４】
図３では、回転機械装置１００よりデータサンプリング部３００を経て取得される運転データの一例（回転速度ｖ、回転トルクτ）が示されている。尚、運転データは、上述のとおりデータサンプリング部３００において特定のサンプリング時間（サンプリング周期）によって離散的に得られる時系列データである。回転機械装置１００の運転動作特性は一般的に、動作目的に応じた一定の回転速度（回転数）条件で回転機械装置１００を運転する定常動作、及び現在の回転速度（回転数）条件から次の動作目的に応じた回転速度（回転数）へ回転機械装置１００の運転を変化させる過渡動作の２つに分類される。
【００４５】
データ前処理部４００は、運転データから定常動作におけるデータ部分のみを抽出する。図３に示す例で具体的に説明すると、トルクτを抽出対象とする場合、図３に示すように速度ｖが定常動作に遷移した時刻を時刻ｔｓ、定常動作から過渡動作へ遷移した時刻を時刻ｔｅとし、夫々の時刻におけるトルクをτ（ｔｓ）、τ（ｔｅ）とする。その上で、マージン時間Δｔｍを考慮した区間である、解析対象区間［τ（ｔｓ＋Δｔｍ）、τ（ｔｅ−Δｔｍ）］に属するデータを解析対象データとする。つまり、過渡動作から定常動作へ遷移した直後のデータと定常動作から過渡動作へ遷移する直前のデータをマージン時間Δｔｍを用いて除外することで、解析対象データが得られる。
【００４６】
また、後述する診断指標抽出部５００による診断指標抽出における動作の制約を考慮し、解析対象区間に含まれるデータ数の下限値（制約条件）としてデータ前処理パラメータの最小データ抽出数（個数）を適用し、抽出されたデータ数が該制約条件を下回る場合は、該解析対象区間のデータを解析対象データとして使用しない。
以上が、図２に示すフローチャートのステップＳ１１００での、データ前処理部４００による前処理の詳細な説明である。
【００４７】
次に、診断指標抽出部５００は、前処理を施した基準運転データを用いて診断指標を抽出する（ステップＳ１２００）。
診断指標抽出部５００は、基準運転データに対する周波数スペクトルデータ、並びに診断指標を計算する。尚、本ステップＳ１２００及び診断指標抽出部５００の詳細な動作については、後述する。
【００４８】
次に、周波数スペクトルデータベース２２０は、診断指標抽出部５００が計算し出力した周波数スペクトルデータ１５を保存し、診断指標データベース２３０は、診断指標抽出部５００が計算し出力した診断指標データ１７を保存する（ステップＳ１３００）。
以上に説明したステップＳ１０００〜ステップＳ１３００の処理は、診断装置２００に対して、回転機械装置１００の正常時の運転動作特性を記憶させるためのフェーズであり、図２のフローチャートにおいて、「ｉ）正常時動作特性記憶」として破線で囲まれている。
【００４９】
「ｉ）正常時動作特性記憶」の動作のタイミングとしては、上述の通り診断装置２００の新規導入時、及び稼働後の運転データ取得時の２種類に分類できる。このうちの後者について、本実施形態による診断装置１は、処理装置７００において診断装置２００の動作モード設定する際に、「ｉ）正常時動作特性記憶」の実行の有無を選択できる構成を有している。
【００５０】
以下に、「i）正常時動作特性記憶」とは異なり、回転機械装置１００の正常時に限らず回転機械装置１００の故障を診断するための運転動作特性を記憶させるためのフェーズである「ii）診断」の動作について説明する。
まず、データサンプリング部３００が、回転機械装置１００から計測信号１０を取得し、運転データ１１，１２を生成する（ステップＳ１４００）。
【００５１】
次に、データ前処理部４００が、上述のステップＳ１１００と同様に、運転データ１２に対して前処理を施し、続く診断指標の計算に必要な前処理データ１４を抽出する（ステップＳ１５００）。
次に、診断指標抽出部５００が、上述のステップＳ１２００と同様に、データ前処理部４００から取得した前処理データ１４を用いた診断指標１９の計算（抽出）を実行する（ステップＳ１６００）。
【００５２】
次に、診断部６００が、ステップＳ１６００において診断指標抽出部５００で計算された診断指標１９を用いて、現在の回転機械装置１００の運転状態が故障状態にあるかどうかを診断する（ステップＳ１７００）。尚、本ステップＳ１７００及び診断部６００での詳細な動作については、後述する。
次に、処理装置７００が、ステップＳ１７００で得られた診断部６００による診断結果を画面表示装置７２０に表示し、画面表示装置７２０の診断結果情報を更新する（ステップＳ１８００）。
【００５３】
ステップＳ１８００において、回転機械装置１００の運転員は、該画面表示装置７２０に表示される診断結果を通じて、回転機械装置１００の運転状態の劣化・異常を確認する。
以上に説明したステップＳ１４００〜ステップＳ１８００の処理は、正常時の回転機械装置１００の運転動作特性を記憶した診断装置２００において、リアルタイムで取得する回転機械装置１００の運転データ１２に基づいて、回転機械装置１００の診断を実行するためのフェーズであり、図２のフローチャートにおいて、「ii）診断」として破線で囲まれている。この「ii）診断」のフェーズは、診断装置２００を稼働させている限りは、常に実行される。
【００５４】
ステップＳ１８００に続き、診断装置２００は、診断装置２００の動作モードが「ｉ）正常時動作特性記憶」にあるか「ii）診断」にあるかに応じて、稼働後に取得した運転データを用いて、診断装置２００の運転データベース２１０に保存した正常時の運転動作特性（運転データ）を修正するかどうかの判定を実施する（ステップＳ１９００）。
運転データベース２１０に保存した正常時の運転動作特性（運転データ）を修正する場合、処理はステップＳ２０００へ遷移し、修正しない場合、処理はステップＳ１４００へ戻る。
【００５５】
次に、ステップＳ１７００での診断において「故障なし」と判断されていた場合には、処理はステップＳ２１００へ遷移し、「故障なし」と判断されなかった場合は、ステップＳ１４００へ戻る（ステップＳ２０００）。
このステップＳ２０００の処理は即ち、故障なしと判断された場合にデータサンプリング部３００によって取得されていた運転データは、正常運転時のデータと見なし、次回の診断時に、正常動作特性として診断装置２００の運転データベース２１０に記憶させることを意味する。
【００５６】
最後に、ステップＳ２０００に続いて、ステップＳ１４００において取得した運転データを運転データベース２１０に保存しステップＳ１０００へ遷移する（ステップＳ２１００）。
以上のステップＳ１０００〜ステップＳ２１００の動作によって、本実施形態による診断装置２００は、正常時の動作特性（運転データ）の記憶、及び診断の各動作を構成するデータ取得（データサンプリング）、前処理、診断指標抽出、データベース保存、診断、結果表示更新に至る一連の処理を自律的に実行することができる。
【００５７】
次に、診断装置２００における診断指標抽出部５００の詳細な動作について、図４のブロック図、図５及び図６のフローチャート、図７及び図８の概念図を用いて説明する。
図４は、診断指標抽出部５００の詳細構成を示すブロック図である。図４に示すように、診断指標抽出部５００は、周波数条件計算部５１０、周波数スペクトル強度計算部５２０、及び診断指標計算部５３０より構成される。
【００５８】
まず、データ前処理部４００より診断指標抽出部５００へ入力された前処理データ１４は、夫々周波数条件計算部５１０、及び周波数スペクトル強度計算部５２０へ入力される。
周波数条件計算部５１０では、入力された前処理データに含まれる回転機械装置１００の回転速度及びデータのサンプリング周期から、後述する、故障の物理的要因に関する特徴量である周波数スペクトルの抽出対象となる特定の周波数条件１５０を決定し、周波数スペクトル強度計算部５２０へ該情報を出力する。本実施形態において、周波数条件１５０とは、回転機械装置１００の入力軸の回転周波数の定数倍のことである。周波数条件計算部５１０による周波数条件の計算メカニズムについては、後述する。
【００５９】
周波数スペクトル強度計算部５２０では、前処理データ１４に対して、上記手続きにて周波数条件計算部５１０によって計算・入力された周波数条件１５０に相当する周波数スペクトルの強度（周波数スペクトル強度）を計算する。
ここで、該周波数スペクトル強度を計算する意味について説明する。モーター、減速機、ターボ機械等に代表される回転機械の運転動作特性は通常、周期的特性を有する。更に詳細に見ると、動作特性として得られる運転データは、多数の周波数・振幅成分を有する周期波形の重なり合いによって構成されている。
【００６０】
回転機械の回転運動に寄与する構造部に劣化や故障が発生した場合、その運転動作特性（運転データ）への影響は、該運転データを構成する特定の周波数成分に相当する波形の振幅成分に現れることが物理的に解明されている。そこで、この劣化や故障に影響される特定の周波数成分の振幅成分の変化を周波数スペクトル強度として抽出し、抽出した周波数スペクトル強度を基に上述の診断指標を得ることで、故障診断に活用することができる。
【００６１】
尚、周波数スペクトル強度計算部５２０の実装においては、周波数スペクトル解析手法として公知の技術（自己相関関数法、高速フーリエ変換、線形予測モデル法等）を用いることができる。
次に、周波数スペクトル強度計算部５２０では、図２に示した「ｉ）正常時動作特性記憶」及び「ii）診断」の２種類のフェーズに応じて周波数スペクトルを計算し、夫々を異なる用途で出力する。具体的には、図２における「ｉ）正常時動作特性記憶」フェーズでは、正常時の運転データ群についての周波数スペクトルデータ１５を計算し、周波数スペクトルデータベース２２０に保存する。また、図２における「ii）診断」フェーズでは、本実施形態による診断装置２００の稼働後に取得した、最新の運転データについての周波数スペクトルデータ１５を計算し、診断指標計算部５３０へ出力する。尚、周波数スペクトル強度計算部５２０の実行条件となるパラメータについては、設定情報データベース２４０に保存された設定パラメータ情報２０を用いる。
【００６２】
最後に、診断指標計算部５３０は、上記の手続きによって計算された周波数スペクトルの情報を用いて、回転機械装置１００の故障を診断する際に使用する診断指標を計算する。この計算も上述の周波数スペクトルの計算と同様、図２に示す２種類のフェーズに応じて異なる処理が実行される。
即ち、「ｉ）正常時動作特性記憶」フェーズにおいて、診断指標計算部５３０は、周波数スペクトルデータベース２２０に保存された、正常時の運転動作特性（運転データ）に該当する周波数スペクトルデータ１６を用いて、正常時の周波数スペクトルデータについての診断指標１７を計算し、診断指標データベース２３０に保存する。
【００６３】
一方、「ii）診断」フェーズにおいて、診断指標計算部５３０は、診断指標データベース２３０に保存された、正常時の診断指標１８を用いて、「ｉ）正常時動作特性記憶」フェーズにおける運転データとは異なる、現在の最新の運転データに対する周波数スペクトルデータ１５１に対する診断指標１９を計算し、前記診断指標１８と共に診断部６００へ出力する。
【００６４】
尚、診断指標計算部５３０の実装においては、統計的解析手法に基づく公知の技術（平均、標準偏差等の基本統計量計算、主成分分析による多変量統計プロセス管理手法（Ｔ２統計量、Ｑ統計量）、マハラノビス・タグチ法、ベクトル量子化、適応共鳴理論等）を用いることができる。
このような、統計的解析手法を基本とした診断方式では、回転機械の故障に由来する複数の周波数スペクトルを、高々１〜２個の指標に統合する。これによって、個別の指標を独立に管理する場合に比べて、診断に利用する管理値（指標がこの値を超えた場合に異常と診断する）の設定が高々１〜２個のみで良く、診断に対する運転員の負荷が軽減される。また、前述の独立管理では指標間の相関関係を考慮した管理値設定ができないため、本来であれば異常な特性を正常と見なしたり、正常な特性変化を異常と誤診断してしまったりする可能性があるが、本実施形態による診断装置１で用いる上述の診断方法では、この誤診断問題は解消される。
【００６５】
以上の説明に基づく、診断指標抽出部５００における各々の処理手順について、図５のフローチャートを用いて説明する。図５は、診断指標抽出部の動作手順を表すフローチャートであり、図２のフローチャートにおけるステップＳ１２００及びステップＳ１６００の動作に対応して、ステップＳ３０００、Ｓ３１００、Ｓ３２００、Ｓ３３００、Ｓ３４００、Ｓ３５００及びＳ３６００の各ステップを組み合わせて実行される。以下では、夫々のステップについて説明する。
【００６６】
まず、図２に示すステップＳ１１００又はＳ１５００に続いて、周波数条件計算部５１０は、周波数スペクトルの抽出対象となる周波数条件を計算する（ステップＳ３０００）。尚、本ステップＳ３０００の動作の詳細については、図６のフローチャート及び図７の概念図を用いて後に説明する。
次に、周波数スペクトル強度計算部５２０は、上述のステップＳ３０００で決定した周波数条件について、周波数スペクトル強度を計算する（ステップＳ３１００）。
【００６７】
次に、診断指標計算部５３０は、取得した運転データ、及び該運転データについてステップＳ３１００で計算した周波数スペクトル強度を集約し、図８に示す周波数スペクトルデータを診断指標として作成する（ステップ３２００）。
ここで、図８は、本実施形態による診断装置２００において用いる、診断指標データベース２３０に保存される周波数スペクトルデータの一態様を示す図である。図８において、夫々のデータは、運転データを識別するためのデータ番号欄２２１、運転データの取得日時を表す取得日時情報欄２２２、回転機械装置の回転速度情報欄２２３、及び周波数スペクトル情報Ｐｊｘ欄２２４を有する。ここで、周波数スペクトル情報Ｐｊｘにおける添字ｊは、回転機械の入力周波数の定数倍要素を表し、添字ｘは、周波数スペクトルを識別するためのデータ項目（項目Ａ、Ｂ…）の要素を表す。
【００６８】
このデータ項目は、回転機械装置１００からデータサンプリング部３００が取得した運転データに含まれる、回転機械装置１００の回転速度やトルクといった全てのデータの各々の名称であり、周波数スペクトルの抽出対象である。
処理装置７００の画面表示装置７２０に表示されたスペクトルデータ項目設定を通じて予め取得可能なデータ項目の中から、任意のデータ項目を選択することができる。周波数スペクトル強度計算部５２０では、選択したデータ項目に対応する取得データに対して、特定の周波数条件に対応したスペクトル強度を計算し、図８に示す態様の周波数スペクトルデータを作成する。
【００６９】
次に、診断指標抽出部５００が、作成した周波数スペクトルデータ１５を周波数スペクトルデータベース２２０へ出力し、周波数スペクトルデータベース２２０が、該周波数スペクトルデータ１５を保存する（ステップＳ３３００）。
次に、診断指標抽出部が、現在の処理フェーズを判定する（ステップＳ３４００）。
本ステップＳ３４００に至る処理が、図２の「ｉ）正常時動作特性記憶」フェーズに相当する（本フローチャートに至る直前のステップが図２のステップＳ１１００）場合、処理はステップＳ３５００へ進む。また、「ii）診断」フェーズに相当する（同じく、直前のステップが図２のステップＳ１５００）場合、処理はステップＳ３６００へ進む。
【００７０】
上述のステップＳ３４００において、「ｉ）正常時動作特性記憶」フェーズであると判定された場合、診断指標計算部５３０が、正常時の回転機械装置１００の動作特性を表す診断指標１７を、診断用の基準指標値として計算する（ステップＳ３５００）。診断用の基準指標値を計算した後、処理はステップＳ１３００へ進む。
また、上述のステップＳ３４００において、「ii）診断」フェーズであると判定された場合、診断指標計算部５３０が、現在の最新の回転機械装置１００の動作特性を表す診断指標１９を、診断指標値として計算する（ステップＳ３６００）。診断指標値を計算した後、処理はステップ１７００へ進む。
【００７１】
続いて、図５のフローチャートにおける、周波数スペクトルの抽出対象となる周波数条件を計算するステップ３０００の詳細な処理について、図６のフローチャート及び図７の概念図を用いて説明する。
図６は、診断指標抽出部５００を構成する周波数条件計算部５１０の動作手順を表すフローチャートであり、ステップＳ３００１、Ｓ３００２、Ｓ３００３、Ｓ３００４、Ｓ３００５、Ｓ３００６、Ｓ３００７、Ｓ３００８、Ｓ３００９、Ｓ３０１０、及びＳ３０１１の各ステップを組み合わせて実行される。以下では、夫々のステップについて説明する。
【００７２】
まず、図８に示すデータ番号欄２２１に示されるデータ番号の添字となる識別子ｉを１に初期化する（ステップＳ３００１）。
次に、以下の式（１）に従ってサンプリング周波数Ｆｓ（Ｈｚ）を計算する（ステップＳ３００２）。
【００７３】
【数１】
2015021901.tif 000003
【００７４】
式（１）において、値ｔｓは運転データのサンプリング周期（秒）であり、これは予め決定されている。サンプリング周波数とは、周波数スペクトル強度計算部５２０におけるスペクトル強度の計算時に考慮すべき、周波数領域における計算対象範囲の最大値を表しており、計算されるスペクトル強度の周波数領域の範囲は０〜Ｆｓ（Ｈｚ）となる。
次に、以下の式（２）に従って、データｉの速度情報（回転速度）を用いて、データｉに対する回転周波数ｆｉ（Ｈｚ）を計算する（ステップＳ３００３）。
【００７５】
【数２】
2015021901.tif 000004
【００７６】
式２において、値ｖｉ（ｒａｄ／ｓ）は図８の回転速度情報欄２２３に示される回転速度に相当する。
次に、上述のステップＳ３００３で計算した回転周波数ｆｉに対して、回転機械装置１００の故障原因に関連する周波数成分を導く整数倍要素からなるベクトルＫｊを乗じ、回転周波数の定数倍に相当する周波数である、データｉに対する定数倍周波数ベクトル（周波数条件）Ｋｊ・ｆｉを計算する（ステップＳ３００４）。この定数倍周波数ベクトルＫｊ・ｆｉによって、回転機械装置１００の故障原因に関連する周波数成分が表現される。
【００７７】
ここで、ベクトルＫｊの添字ｊは、回転周波数ｆｉの整数倍要素を意味する。例えば、ベクトルＫ＝｛Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３｝＝｛２，４，６｝の場合、上述の定数倍周波数ベクトルＫ・ｆｉ＝｛２ｆｉ、４ｆｉ、６ｆｉ｝となる。
次に、上述の周波数条件Ｋｊ・ｆｉの添字ｊを１に初期化する（ステップＳ３００５）。
【００７８】
次に、上述のサンプリング周波数Ｆｓを整数倍するための係数ｎを１に初期化する（ステップＳ３００６）。
ここで、係数ｎは、時系列の離散データに対する周波数スペクトル解析において生じる、周波数スペクトル信号の折返し（エイリアシング）を考慮した周波数条件の抽出のために必要な変数であり、そのメカニズムの詳細は後述する。
【００７９】
次に、定数倍した回転周波数ベクトルＫｊ・ｆｉが以下に示す閾値条件を満足するかどうかを判定する（ステップＳ３００７）。
上述の定数倍した回転周波数ベクトルＫｊ・ｆｉについて、以下の式（３）にサンプリング周波数Ｆｓを用いて規定する閾値条件（≦ｎ・Ｆｓ）を満足する場合、処理は次のステップＳ３００８に進む。定数倍した回転周波数ベクトルＫｊ・ｆｉが該閾値条件を満足しない場合、係数ｎに２を乗じた上で（ｎ→２・ｎ）ステップＳ３００７の処理に戻る。つまり、定数倍した回転周波数ベクトルＫｊ・ｆｉが該閾値条件（≦ｎ・Ｆｓ）を満足するまで繰り返し係数ｎに２が乗じられるため、閾値条件を決めるためのサンプリング周波数Ｆｓに２のべき乗倍の係数が乗じられることとなる。
【００８０】
【数３】
2015021901.tif 000005
【００８１】
次に、上述の係数ｎが１以下であるか否かを判定する（ステップＳ３００８）。
ｎが１以下の場合、処理はステップＳ３０１０に進み、ｎが１以下でない場合、処理はステップＳ３００９に進む。
次に、ｎが１でない場合、定数倍周波数ベクトルＫｊ・ｆｉに対する鏡面写像処理を実行する（ステップＳ３００９）。
【００８２】
ステップＳ３００９の処理では、以下の式（４）に従い、定数倍周波数ベクトルＫｊ・ｆｉにｎ・Ｆｓ／２（＝ｎ／２・Ｆｓ）を中心とする折返し（鏡面写像）処理を実行し、処理をステップＳ３００６に戻す。つまり、ここでは、ステップＳ３００７で乗じた２のべき乗倍の係数を２分の１に減少させて、該減少させた係数をサンプリング周波数Ｆｓに乗じる。
【００８３】
【数４】
2015021901.tif 000006
【００８４】
上述のステップＳ３００６〜Ｓ３００９の一連の処理を、ｎが１となってステップＳ３００８での判断が“ｙｅｓ”となるまで、つまり定数倍周波数ベクトルＫｊ・ｆｉを鏡面写像して得られる周波数条件がサンプリング周波数Ｆｓ以下となるまで繰り返すことで、スペクトルを抽出したい周波数条件を、データのサンプリング周期によって決まる、スペクトルを観測可能な周波数領域（周波数帯域）に適切に写像することができる。
【００８５】
次に、添字ｊの値を判定する（ステップＳ３０１０）。
添字ｊが定数倍要素ベクトルＫｊの要素数Ｊに到達している場合、処理はステップＳ３０１１へ進み、到達していない場合、ｊを１加算して、処理はステップ３００７へ戻る。
最後に、添字ｉの値を判定する（ステップＳ３０１１）。
添字ｉがデータ数Ｉに到達している場合、処理はステップＳ３１００へ進み、到達していない場合、ｉを１加算して、処理はステップ３００３へ戻る。
【００８６】
ステップＳ３００１〜Ｓ３０１１に示すように、診断指標抽出部５００は、定数倍した回転周波数ベクトルＫｊ・ｆｉ（対象周波数スペクトル）の、計測信号のサンプリング周期に基づいて決まる周波数帯域への写像を用いて、対象周波数スペクトルの写像である写像周波数スペクトルを取得し、周波数帯域における写像周波数スペクトル（例えば、スペクトル強度）から写像前の対象周波数スペクトルについての診断指標を抽出する。
【００８７】
上述の図６に示す処理をまとめると以下の通りである。
診断指標抽出部５００が、対象周波数スペクトルから診断指標を抽出する際に、計測信号のサンプリング周期によって決まるサンプリング周波数Ｆｓに基づいた周波数帯域の上限を折返しの中心として対象周波数スペクトルに対して周波数帯域内への鏡面写像を施すことで写像周波数スペクトルを取得する。
【００８８】
ここで、診断指標抽出部５００が、対象周波数スペクトルに対して鏡面写像を施す際に、上述のステップＳ３００７で示すように対象周波数スペクトルの周波数以上となるようにサンプリング周波数Ｆｓに２のべき乗倍の係数を乗じた後、上述のステップＳ３００９で示すように２のべき乗倍の係数の減少と、該減少した係数をサンプリング周波数Ｆｓに乗じることで得られる周波数帯域である拡大周波数帯域の上限を折り返しの中心とした鏡面写像とを行うことで、写像周波数スペクトルを取得する。
【００８９】
さらに、ステップＳ３００６で示すように診断指標抽出部５００が、既に取得した写像周波数スペクトルを対象周波数スペクトルとみなし、この対象周波数スペクトルの写像である写像周波数スペクトルがサンプリング周波数Ｆｓの周波数帯域内に写像されるまで、拡大周波数帯域の上限を折り返しの中心とした対象周波数スペクトルに対する鏡面写像を反復する。
【００９０】
以上の、エイリアシングを考慮した周波数条件の決定アルゴリズムのメカニズムについて、図７の模式図を用いて説明する。図７は、診断指標抽出部５００を構成する周波数条件計算部５１０で実行する周波数スペクトルの折返し（鏡面）写像の概念を表す概略図である。図７の上部において示した波形模式図は、サンプリング周期ｔｓが４ｍｓの場合に得られたデータを黒丸（●）で示す記号を用いて示している。図７の上部に示したように、取得データに重ね合わせることができる信号波形には、点線の波形（周波数１００Ｈｚ）と実線の波形（周波数１５０Ｈｚ）の少なくとも２種類が存在する。そのため、図７の上部に示す時系列の離散データから抽出可能な周波数スペクトルは、１００Ｈｚ、１５０Ｈｚの周波数成分に発現すると考えられる。
【００９１】
しかしながら、式（１）からサンプリング周波数Ｆｓは１２５Ｈｚと計算されるため、この離散データから抽出可能なスペクトルの周波数領域は０〜１２５Ｈｚとなる。この結果、図７の下部に示したように、上述の１５０Ｈｚの周波数成分に該当するスペクトルはサンプリング周波数Ｆｓ１２５Ｈｚを折返し点として１００Ｈｚの周波数成分上に写像され（エイリアシング）、上記２種類のスペクトルが合成された信号が発現する。
【００９２】
このようなエイリアシングは定数倍係数Ｋｊの値が大きい場合や、サンプリング周波数Ｆｓが小さい場合に起こり得る事象であり、本来サンプリング周波数Ｆｓより大きい周波数条件Ｋｊ・ｆｉに対する周波数スペクトルを抽出するためには、折り返し先の周波数成分を適切に決定する必要がある。図６に示すフローチャートでは、サンプリング周波数Ｆｓより大きい周波数条件Ｋｊ・ｆｉを抽出し、上述の式（４）による鏡面写像処理によって折り返し先の周波数成分を抽出するアルゴリズムを具備しており、上記の事象に対応している。
【００９３】
続いて、図９のフローチャート及び図１０の概念図を用いて、図２のフローチャートにおける、回転機械装置１００の故障を診断するステップＳ１７００の詳細な処理について説明する。
図９は、診断部６００の動作手順を表すフローチャートであり、診断部６００が実施するステップＳ１７１０、Ｓ１７２０、及びＳ１７３０の各ステップを組み合わせて実行される。以下では、夫々のステップについて説明する。
【００９４】
まず、図２のフローチャートにおけるステップＳ１６００の処理が終了した後、診断指標の値が故障の判断基準となる管理限界値より大きいか否かを判定する（ステップＳ１７１０）。管理限界値とは、回転機械装置１００の状態が正常である期間に蓄積された計測信号１０から診断指標抽出部５００によって抽出された診断指標に基づく閾値である。
ステップＳ１７１０の処理では、この管理限界値を用いて、ステップＳ１６００における取得データに関する上述の診断指標の値が、故障の判断基準となる管理限界値を超える場合、処理はステップＳ１７２０へ進み、管理限界値を超えない場合、処理はステップＳ１７３０へ進む。
【００９５】
ステップＳ１７２０において、診断指標の値が管理限界値を超えているので、診断結果を示す状態変数フラグを“異常”へ更新し、処理をステップＳ１８００へ進める（ステップＳ１７２０）。
また、ステップＳ１７３０において、診断指標の値が管理限界値以下であるため、診断結果を示す状態変数フラグを“正常”へ更新し、処理をステップＳ１８００へ進める（ステップＳ１７３０）。
【００９６】
診断部６００は、上述のように、診断指標データベース２３０に保存された診断指標と、この診断指標とは別であって、新たに取得する計測信号１０より診断指標抽出部５００によって抽出された診断指標とを用いて、新たに抽出された診断指標が管理限界値を超えるか否かを判断することで、回転機械装置１００の状態が正常であるか異常であるかを診断する。
【００９７】
以下に図１０を参照して、図９を用いて説明した回転機械装置１００の故障・劣化の診断メカニズムを説明する。図１０は、診断部６００の動作における回転機械装置１の故障を診断するアルゴリズムの動作概念を表す概略図である。故障・劣化に対する正常及び異常は、診断指標を尺度とした時に、例えば、正常時の動作特性を示す診断用の基準データ（周波数スペクトルの強度）によって張られるデータ空間内に、診断対象となる動作特性のデータ（周波数スペクトルの強度）が入るか否かで判定される。即ち、図１０に示したように、周波数スペクトルの強度等によって構成される超空間（上述のデータ空間）において、診断用の基準データ（周波数スペクトルの強度）と原点との距離を診断指標とし、回転機械装置１００の状態が正常である期間の計測信号１０を用いて抽出された診断指標の最大値Ｄｍに所定値であるオフセットパラメータ（オフセット値）Ｄｏｆｆを加算した値（Ｄｍ＋Ｄｏｆｆ）が故障診断用の管理限界（Ｄｔ）、すなわち管理限界値となる。
【００９８】
具体的に、図１０では診断対象データｉの診断指標値Ｄｉがこの管理限界Ｄｔを超えているので、“異常”と診断される。尚、管理限界は求められる診断指標の種類（多くの場合１〜２種類）に応じて設定する必要があるが、その設定指針は上記した手段に従い、診断指標毎にＤｍを求め、オフセットパラメータＤｏｆｆを加算することで導出する。
以上で、図１に示した本実施形態による回転機械の診断装置１における詳細な動作の説明を終了する。
【００９９】
次に、図１１、及び１２を参照し、本実施形態による回転機械の診断装置１において、処理装置７００に備えられた画面表示装置７２０にて表示される画面について説明する。図１１及び１２は、画像表示装置７２０に表示される画面の一例である。
図１１は、本実施形態による診断装置１において、診断装置２００に備えられたデータ前処理部４００、診断指標抽出部５００、及び診断部６００の実行条件（パラメータ）を設定する際に画像表示装置７２０に表示される画面の一例を示す図である。図１１に示す実行条件の設定画面では、データ前処理部４００にて使用する、最小データ抽出数及びマージン時間、診断指標抽出部５００にて使用する、周波数スペクトルの抽出対象とする回転周波数の定数倍条件及び解析対象とするデータ項目、並びに診断部６００で使用する管理限界のオフセットパラメータを、夫夫設定することができる。
【０１００】
図１１に示す画面が前記画像表示装置７２０に表示された状態で、入力インタフェース７３０に備えられたマウスを操作して画面上の数値ボックスにフォーカスを移し、同じく備えられたキーボードを用いることで数値を入力できる。また、マウスを操作して画面上のボタンをクリックすることで、ボタンを選択（押す）ことができる。
図１１に示した画面では、まず、データ前処理部４００における運転データの切り出し処理において使用する、最小データ抽出数を数値ボックス４０００から、マージン時間Δｔｍを数値ボックス４００１から夫夫設定する。
【０１０１】
次に、診断指標抽出部５００における周波数条件計算部５１０で使用する、スペクトルの抽出対象となる周波数条件を決めるための定数倍条件（Ｋｊ）を数値ボックス４００３から入力する。数値ボックス４００３には予め複数の入力セルが用意されているが、設定する定数倍条件の数に対して不足する場合は、ボタン４００２を選択することにより、行単位で入力セルを追加することができる。
【０１０２】
また、診断指標抽出部５００における周波数スペクトル強度計算部５２０で使用する、スペクトルの抽出対象とするデータ項目を選択する。具体的には、回転機械装置１００から計測している、速度やトルクといった全てのデータが記載されたリスト４００４から、周波数スペクトルの抽出対象とするデータ項目を選択し、ボタン４００５を選択することで選択済みのデータ項目リスト４００６に選択した前記項目が追加される。これによって周波数スペクトル強度計算部５２０においてスペクトル強度を計算する際に、選択した項目のデータが使用される。また、一度選択したデータ項目をリスト４００６より削除したい場合には、ボタン４００７を選択する。
【０１０３】
最後に、診断部６００における故障・劣化状態の診断に使用する、オフセットパラメータＤｏｆｆを、数値ボックス４００８から設定する。
以上の条件設定が全て完了した後、ボタン４００９を選択することで設定内容が保存される。
図１２は、本実施形態による診断装置１において、診断装置２００に備えられた診断部６００による診断結果を確認する際に、画像表示装置７２０に表示される画面の一例を示す図である。図１２では、この診断結果の確認画面を説明するために、回転機械装置１００の一例としてロボットマニピュレータの関節軸に使用されている減速機を取り扱う。
図１２の画面では、診断対象となる回転機械装置の構成である系統図、運転データベース２１０に保存され周波数スペクトル強度の抽出対象となる運転データ項目の時系列トレンド（時系列変化）、該データから診断指標抽出部５００が抽出した診断指標の時系列トレンド（時系列変化）、及び診断部６００が出力した診断結果を表示して運転員に通知するためのダイアログを夫夫表示する。
【０１０４】
具体的には、系統図４１００において診断対象の全体の構成である全系統を表すロボットマニピュレータが表示され、診断対象の回転機械装置（ここでは、関節軸の減速機）に該当する箇所に数値ボックス４１０１を対応させる。この、数値ボックス４１０１には本実施形態による診断装置２００によって計算された診断指標値が表示され、回転機械装置の稼働状況に応じて逐次更新される。
【０１０５】
次に、運転データの時系列トレンド表示は、表示対象となる回転機械装置をボタン４１０２によって選択すると、該当する装置の運転データの時系列トレンドが画面４１０４に表示され、これも回転機械装置の稼働状況に応じて逐次更新される。また、トレンド画面４１０４では、測定値の取る範囲や単位の異なるデータを１画面上に表示するため、補足情報として、現在表示されている各データ項目のデータ範囲（最大値、最小値）を数値ボックス４１０５、４１０６で確認できる構成となっている。また、このデータ範囲情報は、ボタン４１０３を選択することで任意のデータ項目についての情報に切替えが可能としている。
【０１０６】
次に、診断指標の時系列トレンドは、上述の運転データの時系列トレンドに同期する形で画面４１０７に表示される。即ち、運転データトレンドの変化に対して診断指標がどのように変化しているかの対応関係を確認できる。また、図１１の画面にてオフセットパラメータＤｏｆｆを設定して得られた管理限界を画面４１０７に、その数値を数値ボックス４１０８に夫夫表示させることで、回転機械装置の稼働状況に対する異常の有無を判断できると共に、本実施形態による診断装置２００による診断結果の根拠を得ることができる。
【０１０７】
最後に、診断結果のダイアログ表示は、画面４１０７に表示する診断指標が管理限界を超過した場合に、該当箇所に故障が生じていることを表すメッセージを、表示画面４１０９にアラームと共に表示させる。
以上が、本実施形態による診断装置１の処理装置７００に表示される画面についての説明である。
【０１０８】
以上に説明したように、本実施形態によれば、診断装置２００は、回転機械装置１００から取得するデータを基に回転機械装置１００の故障及び劣化状態を判断するための手段として、故障・劣化に起因してデータに発現する周期的な外乱成分を、複数条件の周波数スペクトル強度として抽出し、それらを統計的手法によって診断指標へ変換する。その際に、離散データの周波数解析において問題となる折り返し信号（エイリアシング）の影響を考慮した、スペクトル抽出対象となる周波数成分を抽出する手法を新たに適用することで、故障・劣化に由来するスペクトル成分を適切に抽出でき、高精度な診断が可能な回転機械の診断装置を実現することができる。
【０１０９】
尚、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、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために具体例を用いて詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての具体的な構成を備えるものに限定されるものではない。また、実施形態のある構成の一部を別の構成に置き換えることが可能であり、また、実施形態のある構成に他の構成を加えることも可能である。また、実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【０１１０】
従って、本発明の範囲は上記した説明では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。特に、今回開示された実施形態において、明示的に開示されていない事項、例えば、運転条件や操業条件、構成物の寸法、重量、体積などは、当業者が通常実施する範囲を逸脱するものではなく、通常の当業者であれば、容易に想定することが可能な値を採用している。
【０１１１】
具体的には、上記の各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現しても良い。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサが夫夫の機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現しても良い。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル、測定情報、算出情報等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。よって、各処理、各構成は、処理部、処理ユニット、プログラムモジュール等として各機能を実現可能である。
【０１１２】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実施には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えても良い。
さらに、上述の実施形態による診断装置２００では、運転データベース２１０、周波数スペクトルデータベース２２０、診断指標データベース２３０、設定情報データベース２４０、及び診断結果データベース２５０が診断装置２００の内部に配置されているが、これらデータベースの全て、あるいは一部を診断装置２００の外部に配置することもできる。
【符号の説明】
【０１１３】
１    診断装置
１０    計測信号
２２    演算結果データ
２３    設定情報データ
１００  回転機械装置
２００  診断装置
２１０  運転データベース
２２０  周波数スペクトルデータベース
２３０  診断指標データベース  
２４０  設定情報データベース
２５０  診断結果データベース
３００  データサンプリング部
４００  データ前処理部  
５００  診断指標抽出部
６００  診断部
７００  処理装置
７１０  診断情報処理部
７２０  画面表示装置  
７３０  入力インタフェース
【図１】
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【図２】
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【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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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