【事件の表示】
　特許第３０２０３４９号「異常検出方法及び装置」の請求項１ないし６に係る特許に対する特許異議の申立てについて、次のとおり決定する。
【結　論】
　訂正を認める。
　特許第３０２０３４９号の請求項１ないし６に係る特許を維持する。
【理　由】
１．手続きの経緯
　特許第３０２０３４９号の請求項１〜６に係る発明の手続きの経緯は、以下のとおりである。
　出願　　　　　　　　平成４年５月２９日
　設定登録　　　　　　平成１２年１月１４日
　特許異議の申立て　　平成１２年９月１４日
　（吉田栄一）
　取消理由通知　　　　平成１３年１月１１日
　意見書、訂正請求　　平成１３年３月２３日
　
２．訂正の適否
２‐１．訂正の内容
　訂正明細書における訂正の内容は以下の（１），（２）のとおりである。
（１）特許請求の範囲の請求項５において
「被検出装置から得られた時系列信号に逆フィルタを作用させることにより残差信号を求める演算手段と、」を
「正常状態にある１台もしくは複数台の、検出装置と同一若しくは同種の装置から得られた所定の物理量を担持する第１の時系列信号に基づいて構成された逆フィルタを、被検出装置から得られた第２の時系列信号に作用させることにより、残差信号を求める演算手段と、」に訂正する。
（２）明細書段落【０００７】において
「被検出装置から得られた時系列信号に逆フィルタを作用させることにより残差信号を求める演算手段と、」を
「正常状態にある１台もしくは複数台の、検出装置と同一若しくは同種の装置から得られた所定の物理量を担持する第１の時系列信号に基づいて構成された逆フィルタを、被検出装置から得られた第２の時系列信号に作用させることにより、残差信号を求める演算手段と、」に訂正する。
２‐２．訂正の目的の適否、新規事項の有無及び拡張・変更の存否
　上記訂正の内容（１）は、特許請求の範囲の減縮に該当する。
　同（２）は、特許請求の範囲の減縮に伴い発明の詳細な説明を訂正するもので、明瞭でない記載の釈明に該当する。
　そして、これらの訂正の内容は、特許明細書又は図面に記載した事項の範囲内であり、また、実質的に特許請求の範囲を拡張又は変更するものではない。
２−３．むすび
　以上のとおりであるから、上記訂正は、特許法等の一部を改正する法律（平成６年法律第１１６号）附則第６条第１項によりなお従前の例によるとされる、特許法第１２０条の４第３項において準用する平成６年法律第１１６号による改正前の第１２６条第１項ただし書き、第２項及び第３項の規定に適合するので、当該訂正は認める。
　
３．特許異議申立てについての判断
３−１．申立ての理由の概要
　特許異議申立人吉田栄一は、特許第３０２０３４９号の請求項１，５に係る発明は、甲第１，２号証刊行物に記載された発明に基づいて、また、同請求項２，３，６に係る発明は、甲第１，２，３，４号証刊行物に記載された発明に基づいて、さらに、同請求項４に係る発明は、甲第１，２，３，４，５号証刊行物に記載された発明に基づいて、当業者が容易に発明することができたものであり、特許法第２９条第２項の規定により、特許を受けることができないものであるから、特許を取り消すべきと主張している。
３−２．訂正明細書に記載の発明
　上記訂正請求に係る訂正明細書において、本件の請求項１〜６に係る発明（以下、「本件発明１〜６」という）は、特許請求の範囲の請求項１〜６に記載された事項により特定される次のとおりのものである。
　請求項１「正常状態にある１台若しくは複数台の、被検出装置と同一若しくは同種の装置から所定の物理量を担持する第１の時系列信号を得て該第１の時系列信号に基づいて逆フィルタを構成しておき、
　被検出装置から前記所定の物理量を担持する第２の時系列信号を得、
　該第２の時系列信号に前記逆フィルタを作用させることにより残差信号を求め、
　該残差信号に基づいて被検出装置の異常を検出することを特徴とする異常検出方法。」
　請求項２「前記残差信号の電力の移動平均値を求め、該移動平均値に基づいて被検出装置の異常を検出することを特徴とする請求項１記載の異常検出方法。」
　請求項３「前記移動平均値を所定のしきい値と比較し、該移動平均値が該所定のしきい値を越えることをもって被検出装置が異常であると判定することを特徴とする請求項２記載の異常検出方法。」
　請求項４「前記所定のしきい値が、前記第１の時系列信号に前記逆フィルタを作用させることにより得られた信号の電力の移動平均値に基づいて定められたものであることを特徴とする請求項３記載の異常検出方法。」
　請求項５「被検出装置から所定の物理量を担持する時系列信号を得る入力手段と、正常状態にある１台もしくは複数台の、被検出装置と同一若しくは同種の装置から得られた所定の物理量を担持する第１の時系列信号に基づいて構成された逆フィルタを、被検出装置から得られた第２の時系列信号に作用させることにより、残差信号を求める演算手段と、該残差信号に基づいて被検出装置の異常を検出する検出手段とを備えたことを特徴とする異常検出装置。」
　請求項６「前記検出手段が、前記残差信号の電力の移動平均値を求める移動平均値算出手段を備え、該移動平均値算出手段により求められた移動平均値に基づいて被検出装置の異常を検出するものであることを特徴とする請求項５記載の異常検出装置。」
３−３．引用刊行物
　刊行物１：森下厳外１名「信号処理」計測自動制御学会（昭和５７−７−２５）ｐ．１２２−１４８（甲第１号証）
　刊行物２：特開平３−２３５０２７号公報（甲第２号証）
　刊行物３：特開平２−５２２３４号公報（甲第３号証）
　刊行物４：特開昭５５−７２８４３号公報（甲第４号証）
　刊行物５：特開平４−１３３８９号公報（甲第５号証）
３−４．刊行物に記載された発明
　刊行物１には、線形予測法についての説明が記載され、特に次の記載がある。
（１）「相関関数やそのフーリエ変換であるスペクトルは不規則信号の統計的な性質を記述する代表的な手段であり、その重要性についてはいうまでもない。しかし、近年、この従来の方法とはまったく異なった方法で時系列解析を行う方法の有効性が認められ、広く応用されるようになってきている。それは時系列を一つのダイナミックなシステムで置き換えモデル化するものであって、そのモデルの構造から線形予測法（linear prediction method）と呼ばれている。本章ではこの線形予測法の基本的な性質を明らかにすると共に、具体的なモデルの計算方法について述べる。また時系列解析への種々の応用例を示すことによって線形予測法の幅広い応用の可能性を示すことにしよう。」（第１２２頁第３〜１１行）
（２）「われわれが物理現象として観測しうる信号は，それを発生させる何らかの原因があって、それがある対象に影響を及ぼし、その結果として現れたものとみることができる。線形予測法においては、この原因となる現象を一つの時間信号で表わし、それがある線形な伝達系に入力して加えられたときの出力として信号の生成過程を記述する。」（第１２２頁第１３〜１７行）
（３）「図６．２は線形予測器と離散値系全極モデルとの関係を示したものである。なおＡ（ｚ）＝１−Ｐ（ｚ）は逆フィルタと呼ばれる。」（第１２５頁第１７〜１９行）
（４）図６．２（ａ）：逆フィルタＡ（ｚ）の図（第１２６頁）
（５）「６．１．２　予測残差の性質
　予測係数を最適な値にしたときの予測残差の統計的な性質を調べてみよう。…すなわちε（ｎ）を白色雑音とみなしてよいことが知れた。」（第１２７頁第５〜２５行）
（６）「以上より、図６．１に示した信号の生成過程は図６．３に示すように具体的に決定されたことになる。」（第１２８頁第７〜８行）
（７）「線形予測法では信号のパワースペクトルを線形なパルス伝達関数の振幅特性によって表わすと考えればよい。」（第１２９頁第９〜１１行）
（８）「本手法は音声認識や、振動や音を利用して工場設備や加工機械などが正常か異常かを自動診断する技術として応用されている。」（第１４５頁第１〜２行）
　刊行物２には、機器から発する音響信号により異常を検知する異常検出装置について記載され、特に次の記載がある。
「マイクロホンを介して得た音響信号を一定間隔で繰返しディジタル量として取込むサンプリング機能を持つ入力部と；
　サンプリングした音響信号を蓄積する時間長の異なる複数の時系列データとして保持する時系列データ生成機能と、各時間長の時系列データを自己回帰モデルに同定して正常時における音響信号の変化過程を予測値として算出した上、これと前記サンプリングによって得た実測値との残差から実測値が正常時の変化過程外であると見なせる確率を異常判定の信頼度として計算する自己回帰分析機能と、各時系列データについて算出した信頼度をしきい値と比較して異常の有無を判断する判定機能とを持つ演算部と；
…からなる音響処理装置を備える」（特許請求の範囲、第１頁左下欄第８行〜右下欄第３行）
　刊行物３には、電動機電流による機械設備の診断方法が記載され、特に次の記載がある。
「また、前記電流信号を、該電流信号の直近の移動平均値と偏差値とに基づく経時変化実績を基準として前記機械設備に対応して演算設定される変動設定上限値と変動設定下限値との範囲内に位置しているか否かを判断する相対比較検出処理し、前記範囲内から外れている場合には前記機械設備に異常があると診断する…」（特許請求の範囲、第１頁左下欄第１１〜１７行）
　刊行物４には、機械設備の異常診断方法が記載され、特に次の記載がある。
「要すればサンプリングした信号の平均値を求め、サンプリングした信号の前記平均値からの偏差の絶対値信号を得、これらの信号を移動平均法の演算により修正すると共に…」（特許請求の範囲、第１頁左下欄第８〜１２行）
　刊行物５には、画像バケット送信装置が記載され、特に次の記載がある。
「本装置は、第３図に例示するような画像符号化信号について、（１）式により所定期間（ｔ１〜ｔ２）内で符号化速度の移動平均値を計算し、第４図に示すような移動平均値Ｙを求める。この算出結果に応じて、第５図に図示する閾値Ａ１およびＡ２を設定する。」（第４頁左上欄第１１行〜右上欄第２行）
３−５．対比・判断
　（本件発明１について）
　本件発明１は、「正常状態にあるときに得た第１の時系列信号に基づいて逆フィルタを構成しておき、被検出装置から第２の時系列信号を得て、前記逆フィルタを作用させることにより求めた残差信号により異常を検出する」ことを骨子とするものであり、この点が、刊行物１，２には記載されていないし、示唆されてもいない。
　すなわち、刊行物１，２に記載された発明は、機器から発する信号により異常を検知する点で本件発明１と共通しているが、刊行物１に記載された発明は、線形予測法についての一般的な解説にすぎず、また、刊行物２に記載された発明は、時々刻々入力される信号に基づいて、次に入力される信号を予測した予測値を求め、次に入力される信号（実測値）とこの予測値との残差に基づいて異常を検出するというものである。本件発明１においては、正常状態にあるときに得た第１の時系列信号に基づいて逆フィルタを予め構成しておき、異常検出時に第２の時系列信号を得て、前記逆フィルタを作用させているのであって、刊行物１，２に記載された発明から直ちに想到し得るとはいえない。
　そして、本件発明１は、刊行物１，２に記載された発明から予測できない明細書記載の効果を奏するものと認める。
　したがって、本件発明１は、刊行物１，２に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものではない。
　（本件発明２について）
　本件発明２は、引用形式で記載され、本件発明１の構成を限定したものであるから、刊行物１〜４に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものではない。
　（本件発明３について）
　本件発明３は、引用形式で記載され、本件発明２の構成を限定したものであるから、刊行物１〜４に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものではない。
　（本件発明４について）
　本件発明４は、引用形式で記載され、本件発明３の構成を限定したものであるから、刊行物１〜５に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものではない。
　（本件発明５について）
　本件発明５は、独立形式で記載され、本件発明１と比べて、「方法」から「装置」に変えて複数の手段で構成されているが、カテゴリーの相違以外の実質的な差異がなく、刊行物１，２に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものではない。
　（本件発明６について）
　本件発明６は、引用形式で記載され、本件発明５の構成を限定したものであるから、刊行物１〜４に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものではない。
３‐６．むすび
　以上のとおりであるから、特許異議の申立ての理由及び証拠によっては、本件請求項１〜６に係る発明の特許を取り消すことはできない。
　そして、他に本件請求項１〜６に係る発明の特許を取り消すべき理由を発見しない。
　よって、結論のとおり決定する。
【異議決定日】
平成１３年６月８日（２００１．６．８）
【訂正の要旨】
　特許第３０２０３４９号発明の明細書を、本件訂正請求書に添付された訂正明細書のとおりに、すなわち特許請求の範囲の減縮を目的として下記（１）のとおり、明瞭でない記載の釈明を目的として下記（２）のとおりに訂正する。
（１）特許請求の範囲の請求項５において
「被検出装置から得られた時系列信号に逆フィルタを作用させることにより残差信号を求める演算手段と、」を
「正常状態にある１台もしくは複数台の、検出装置と同一若しくは同種の装置から得られた所定の物理量を担持する第１の時系列信号に基づいて構成された逆フィルタを、被検出装置から得られた第２の時系列信号に作用させることにより、残差信号を求める演算手段と、」に訂正する。
（２）明細書段落【０００７】において
「被検出装置から得られた時系列信号に逆フィルタを作用させることにより残差信号を求める演算手段と、」を
「正常状態にある１台もしくは複数台の、検出装置と同一若しくは同種の装置から得られた所定の物理量を担持する第１の時系列信号に基づいて構成された逆フィルタを、被検出装置から得られた第２の時系列信号に作用させることにより、残差信号を求める演算手段と、」に訂正する。
（５４）【発明の名称】
異常検出方法及び装置
（５７）【特許請求の範囲】
　【請求項１】　正常状態にある１台若しくは複数台の、被検出装置と同一若しくは同種の装置から所定の物理量を担持する第１の時系列信号を得て該第１の時系列信号に基づいて逆フィルタを構成しておき、
　被検出装置から前記所定の物理量を担持する第２の時系列信号を得、
　該第２の時系列信号に前記逆フィルタを作用させることにより残差信号を求め、
　該残差信号に基づいて被検出装置の異常を検出することを特徴とする異常検出方法。
　【請求項２】　前記残差信号の電力の移動平均値を求め、該移動平均値に基づいて被検出装置の異常を検出することを特徴とする請求項１記載の異常検出方法。
　【請求項３】　前記移動平均値を所定のしきい値と比較し、該移動平均値が該所定のしきい値を越えることをもって被検出装置が異常であると判定することを特徴とする請求項２記載の異常検出方法。
　【請求項４】　前記所定のしきい値が、前記第１の時系列信号に前記逆フィルタを作用させることにより得られた信号の電力の移動平均値に基づいて定められたものであることを特徴とする請求項３記載の異常検出方法。
　【請求項５】　被検出装置から所定の物理量を担持する時系列信号を得る入力手段と、
正常状態にある１台もしくは複数台の、被検出装置と同一若しくは同種の装置から得られた所定の物理量を担持する第１の時系列信号に基づいて構成された逆フィルタを、
第２の
に作
、
　【請求項６】　前記検出手段が、前記残差信号の電力の移動平均値を求める移動平均値算出手段を備え、該移動平均値算出手段により求められた移動平均値に基づいて被検出装置の異常を検出するものであることを特徴とする請求項５記載の異常検出装置。
【発明の詳細な説明】
　【０００１】
　【産業上の利用分野】
　本発明は、被検出装置の異常検出方法及び装置に関し、詳しくは、回転機等の機械装置の異常状態を容易に検出することが可能な異常検出方法及び装置に関する。
　【０００２】
　【従来の技術】
　従来、機械装置例えば回転機の異常の有無を検出する場合、あらかじめその回転機が正常状態にあるときの音響振動波形を得、その音響振動波形をスペクトル解析してその特徴を調べておき、異常の有無を検出する際にその回転機の音響振動波形を得てスペクトル解析を行い、その電力スぺクトル中に正常時には見られない特定の周波数成分に電力ピークが存在するか否か、あるいは、電力ピークの組合わせが正常時のそれと同じであるか否か等により異常の検出を行っていた。
　【０００３】
　【発明が解決しようとする課題】
　上記従来の方法では、周囲雑音の影響を免がれ正確な検出を行うために高価な特殊機器や種々の複雑な技法が用いられており、したがって信号処理も複雑となり、実時間的な異常検出を行うことができるものではなかった。このため従来から、機械装置等の異常を簡易に検出できる方法、例えば、その機械装置等が設置された現場において実時間的にかつ容易に装置の異常を検出できる方法が望まれていた。
　【０００４】
　本発明は、上記事情に鑑み、機械装置等を被検出装置とした場合に、その被検出装置の異常を実時間的にかつ容易に検出することのできる異常検出方法及び該方法を実施するための装置を提供することを目的とする。
　【０００５】
　【課題を解決するための手段】
　上記目的を達成する本発明の異常検出方法は、
　正常状態にある１台若しくは複数台の、被検出装置と同一若しくは同種の装置から所定の物理量を担持する第１の時系列信号を得て該第１の時系列信号に基づいて逆フィルタを構成しておき、
　被検出装置から前記所定の物理量を担持する第２の時系列信号を得、
　該第２の時系列信号に前記逆フィルタを作用させることにより残差信号を求め、
　該残差信号に基づいて被検出装置の異常を検出することを特徴とするものである。
　【０００６】
　ここで、上記残差信号に基づいて被検出装置の異常を検出する際には、上記残差信号の電力の移動平均値を求め、該移動平均値に基づいて被検出装置の異常を検出することが好ましい。
　この移動平均値は例えば所定のしきい値と比較され、該移動平均値が該所定のしきい値を越えることをもって被検出装置が異常であると判定される。この所定のしきい値は、例えば、上記第１の時系列信号に上記逆フィルタを作用させることにより得られた信号の電力の移動平均値に基づいて定められる。
　【０００７】
　また本発明の異常検出装置は、被検出装置から所定の物理量を担持する時系列信号を得る入力手段と、
正常状態にある１台もしくは複数台の、被検出装置と同一若しくは同種の装置から得られた所定の物理量を担持する第１の時系列信号に基づいて構成された逆フィルタを、
第２の
に作
、
　ここで、上記検出手段が、残差信号の電力の移動平均値を求める移動平均算出手段を備え、該移動平均算出手段により求められた移動平均値に基づいて被検出装置の異常を検出するものであることが好ましい。
　【０００８】
　尚、上記「第１の時系列信号」は、装置が正常状態にある初期に得たものであってもよく、あるいは定期点検終了毎に新たに得てもよい。また、上記「第１の時系列信号」は、被検出装置そのものから得たものであってもよく、同種類の正常の装置から得たものであってもよい。また、同種の複数台の装置それぞれから得られた第１の時系列信号に基づいて複数の逆フィルタを求め、これら複数の逆フィルタの平均的な逆フィルタを求め、この逆フィルタを異常検出に用いてもよい。
　【０００９】
　また、上記「被検出装置」は特定の装置に限定されるものではなく、本発明は異常の検出を行うことを必要とする装置一般に適用されるものである。
　さらに、上記「所定の物理量」も特定の物理量に限定されるものではなく、例えば回転機を被検出装置とした場合、その回転機のケースの振動を検出してもよく、その振動により発せられる音を検出してもよく、その回転機の回転軸の芯振れを検出してもよく、被検出装置に応じて、もしくは検出対象とする異常に応じて選択される。
　【００１０】
　【作用】
　任意の時系列信号は、適当な線型系に白色雑音を入力したときの出力と見なすことができる。与えられた時系列信号から対応する線型系を決定することは、線型予測分析と呼ばれ、確立した手法が存在する。通常そのようにして求められるものに、自己回帰モデル（ＡＲモデル）がある。これは標本化、離散化された時系列信号をＸ（ｎ）、ｎ＝１、２、…とする時、第ｎ時点の信号Ｘ（ｎ）をそれ以前のＭ個の時点のデータから次のようにして決定するものである。
　【００１１】
　【数１】
　【００１２】
　ここでｅ（ｎ）は線型系への仮想的な入力信号で、白色雑音である。時系列信号が与えられた時、そのデータから係数の組｛Ａｋ｝を求めることにより、その時系列信号に対する自己回帰モデルが決定される。
　いま係数の組｛Ａｋ｝が求まった時、時系列信号データ｛Ｘ（ｎ）｝を用いてＹ（ｎ）を次のように定義する。この時Ｙ（ｎ）はＸ（ｎ）の線型予測値といわれる。
　【００１３】
　【数２】
　【００１４】
そこで次のような量を計算すると、（１）、（２）式から、
　Ｘ（ｎ）−Ｙ（ｎ）＝ｅ（ｎ）　　（３）
となり、残差は白色雑音となる。つまり、第ｎ時点の時系列信号データＸ（ｎ）から、それ以前のＭケのデータから求めた予測値Ｙ（ｎ）を減じると、入力の白色雑音が得られる。ここでは、Ｘ（ｎ）から予測値Ｙ（ｎ）を減じて残差ｅ（ｎ）を求めることを、逆フィルタを作用させると称している。このようにある時系列信号を適切な自己回帰モデルで表すことができれば、それを用いて構成された逆フィルタを元の時系列信号に作用させることにより、白色雑音を得る。すなわち入力信号は逆フィルタにより、白色化される。この場合、入力時系列信号が逆フィルタの設計時に用いた信号そのものでなくてもよいことは上述したとおりであり、その自己回帰モデルが同一のものすなわち同じ特性の信号であれば、出力として白色化された信号を得ることができる。ただし、時系列信号の特性が設計に用いたそれと異なっていた場合には、逆フィルタを作用させても白色化はされず、白色雑音は得られない。
　【００１５】
　そこで、正常時の作動音や振動等（作動音等）を担持する第１の時系列信号を用いて、逆フィルタを予め構成しておき、任意の時点で作動音等を担持する新たな第２の時系列信号を得、この第２の時系列信号に逆フィルタを作用させて出力を監視することにより、正常時とは異なる時系列信号（残差信号）を検出することが出来る。
　【００１６】
　本発明は、上記のように正常状態の被検出装置等から得られた第１の時系列信号に基づいて逆フィルタを構成しておき、被検出装置から得られた第２の時系列信号にこの逆フィルタを作用させて残差信号を求めるものであるため、この残差信号は、いわば正常状態における第１の時系列信号との「相違」を表す信号であり、この残差信号に基づいて容易に異常を検出することができる。またこの残差信号は、時系列的なＭケのデータの単純な重みづけ加算により線型予測値Ｙ（ｎ）を求め（上記（２）式）、差を演算する（上記（３）式）だけで求められ、したがって実時間的に単純な演算で異常を検出することができる。
　【００１７】
　本発明は、上記残差信号に基づき、具体的にどのような演算方法を採用して異常を検出するように構成してもよいが、例えばこの残差信号の電力の移動平均値を求め、この移動平均値を、所定のしきい値と比較し、この移動平均値が所定のしきい値以上の場合に異常であると判定してもよい。この所定のしきい値は、例えば正常状態における、残差信号を求める演算に相当する演算により求めた信号の電力の移動平均値に基づいて求めることができる。このほか、例えば上記残差信号の電力スぺクトルを求め、その電力スぺクトルの所定の周波数範囲内に所定値以上のピークが存在するときに異常が存在すると判定してもよい。
　【００１８】
　また本発明の異常検出装置は、本発明の異常検出方法を実施する装置であり、上述したように実時間的な単純な演算により被検出装置の異常を検出することができる装置が実現される。
　【００１９】
　【実施例】
　図面を参照して本発明を更に説明する。
　図１は、本発明の一実施例の異常検出装置の構成を示すブロック図である。同図において、この異常検出装置は、被検出装置１に対向させて配置するマイクロホン２と、マイクロホン２から得られた音響信号を増幅するアンプ３と、アンプ３の出力をアナログ・ディジタル変換するＡ−Ｄコンバータ４と、Ａ−Ｄコンバータの出力を信号処理する信号処理部５と、この信号処理部５における信号処理結果を出力する表示部６とから構成される。マイクロホン２に代えて振動計乃至は加速度計を採用して被検出装置１から直接、振動波形等を採取してもよい。
　【００２０】
　本発明の異常検出方法を実施し、本発明の効果を以下の如く確認した。図２はその異常検出の状況を示す図で、（ａ）は被検出装置である回転機の構成を示す正面図、（ｂ）は音響信号を検出するマイクロホンの配置を示す側面模式図である。
　図２において、回転軸１２には、駆動すべきロータ１３が取り付けられており、この回転軸１２は、その一方の支持部が正常な軸受から成る軸受部１４によって支持され、他方の支持部は、人工的に種々損傷が付されて各種の欠陥を夫々含んだ軸受若しくはこれとデータの比較をすべき正常な軸受が選択的に設置される軸受部１５によって支持されている。図２（ｂ）に示すように、検出対象の軸受部１５から所定距離離れた位置にマイクロホン１６を設置した。検出の実施に際して回転軸１２はモータ１１によって回転駆動され、回転時の軸受部１５の音響をマイクロホン１６によって採取した。データは、２つの型式の軸受（ＮＴＮ製　＃６３０３及び＃７３０３）について合計６０個採取された。双方の形式の軸受には、試料として正常軸受及び各種の欠陥を有する異常軸受が含まれている。
　【００２１】
　マイクロホン１６から得られた各軸受の音響信号は、信号処理部５による処理前及び各処理段階において、表示部によってその波形が監視された。
　ここでは以下に示す信号処理方法を用いた。まず正常な軸受を用いたときに得られた時系列信号データを１０２４点用いて、ＦＦＴ（高速フーリェ変換）を行い、それから電力スぺクトルを求めた。次にそれをＩＦＦＴ（逆高速フーリェ変換）して自己相関関数を求め、それを用いてＬｅｖｉｎｓｏｎのアルゴリズム（例えば三上著「ディジタル信号処理入門」ＣＱ出版発行参照）により計算し、逆フィルタの係数｛Ａｋ｝を求めた。
　【００２２】
　その後残差信号を求める逆フィルタの演算は、係数｛Ａｋ｝を用いて移動平均計算により行った。
　残差信号のパワーの移動平均を求めるために、まず残差信号の時系列から、１２８データを取り出し、ＦＦＴ、パワースペクトル計算、ＩＦＦＴを経て自己相関関数を求め、その原点のピーク値からパワーを求めた。その後データの始点を５０点ずつずらしながら、パワーを順次求めた。
　【００２３】
　以下に示す図３〜図１０の実験例のグラフに用いた逆フィルタの次数ＭはＭ＝２７、係数｛Ａｋ｝は表１の通りである。
　【００２４】
　【表１】
　ａ［　０］＝　１．００００００
　ａ［　１］＝−２．８８７３３０
　ａ［　２］＝　３．９４７３４４
　ａ［　３］＝−３．５３５２４９
　ａ［　４］＝　２．４４７０５３
　ａ［　５］＝−１．６２０１３３
　ａ［　６］＝　１．３１５３５２
　ａ［　７］＝−１．２６８１６１
　ａ［　８］＝　０．９３７４７１
　ａ［　９］＝−０．３８０５７３
　ａ［１０］＝−０．０４０９１９
　ａ［１１］＝　０．２８４０７６
　ａ［１２］＝−０．３５３６６５
　ａ［１３］＝　０．３９７８４９
　ａ［１４］＝−０．５３３１８５
　ａ［１５］＝　０．５０１９０２
　ａ［１６］＝−０．２３８１７８
　ａ［１７］＝−０．００３０４８
　ａ［１８］＝　０．１９２４２０
　ａ［１９］＝−０．１６６８５４
　ａ［２０］＝−０．０１０４９８
　ａ［２１］＝　０．０６１３８３
　ａ［２２］＝　０．０１７３２３
　ａ［２３］＝−０．０１４１４６
　ａ［２４］＝−０．１３１２４７
　ａ［２５］＝　０．２３９１５７
　ａ［２６］＝−０．２４２４４４
　ａ［２７］＝　０．１１５６７８
　図３〜図６は正常軸受から得られた波形の一例を示すものであり、図３は正常軸受から採取された音響信号の信号波形、図４はこの音響信号に逆フィルタを作用させた後の残差信号の信号波形、図５はこの残差信号の電力スぺクトル、図６は残差信号の電力の移動平均を示している。
　【００２５】
　図７〜図１０は、異常軸受から得られた波形の一例を示すもので、各図は、それぞれ図３〜図６と同じ形式の信号波形を示している。正常軸受及び異常軸受からそれぞれ得られた音響信号の波形を示す図３及び図７を直接比較しても、これらから直ちに正常・異常を判断することは困難である。しかし、これらに逆フィルタを作用させて得られた残差信号を示す図４及び図８相互を分析することにより、正常・異常の判断が可能となる。
　【００２６】
　図４及び図８を比較すると容易に理解できるように、正常軸受では、残差信号の振幅は極めて小さいが、これと比較し、異常軸受では、その振幅は極めて大きい。従って、残差信号における電力の最大値を基準として正常・異常の判断が可能となる。多数の軸受について実際に波形を観測した結果、正常軸受から得られた信号の最大電力よりも１０ｄＢ以上大きな残差信号の振幅を有する軸受を異常、これ未満の残差信号の振幅を有する軸受を正常と判定することで、良好に正常・異常の判断が可能なことが判明した。
　【００２７】
　また、図５及び図９に示されたように、残差信号をフーリエ変換して得られたスペクトルにおいては、軸受が有する欠陥のために電力スぺクトルの増大が生ずることが観察された。例えば、図５の電力のピークは１００ｄＢ以下であるが、図９においては電力のピークはほぼ１２０ｄＢに達している。また、これとは別に、線型予測分析法により求められた平滑化されたスペクトルを解析した。その結果、異常の有無判定の数値化が容易であることが見出され、また、各軸受に与えられた傷の種類毎に特徴的なピークが表れることが判明した。傷の種類によって周波数範囲は異なるものの、例えば、検出対象とされた軸受（＃６３０３）においては、およそ、２．５〜５．０、６．０〜７．０、９．４〜１０．６、１２．５〜１４．５、１８．８〜２２．０（ｋＨｚ）の５つの周波数範囲においてスペクトルに大きなピークが見られるという特徴が表われた。多数の軸受について観察を行った結果、これらの周波数範囲において正常軸受のデータの最大値よりも３ｄＢ以上大きなピークを示すデータを有する軸受を異常有りと判定できることが判明した。この結果を利用すると、各周波数領域における電力スぺクトルのピークを監視することで、欠陥の種類の判断も可能である。
　【００２８】
　更に、残差信号の電力の移動平均を示す図６及び図１０相互の比較を行ない、異常によってこの移動平均が増大することが確認された。例えば、正常軸受の移動平均の最大値よりも２０ｄＢ以上大きな移動平均データを示す軸受は異常、これ未満のデータを示す軸受は正常と判定できる。この方法を採用すると、異常の有無の判定が特に容易となり、短時間での異常検出が可能であるため、現場における実時間的な検出を行うことができて、特に好適である。なお、異常の種類によっては、電力の移動平均の分析よりも上記電力スぺクトルの分析による検出の方が、より正確に欠陥の存在を検出できることも確認された。
　【００２９】
　上記の如く、本実施例における軸受の異常検出の結果により、音響信号に逆フィルタを作用させて得られた残差信号を解析することによって、被検出装置についてその異常の有無の判断が有効に行われることが確認された。また、残差信号の電力の移動平均を解析する場合には、異常の有無の判断が一層容易になることも確認された。
　【００３０】
　なお、上記実施例では、被検出装置の音響信号を解析する例を示したが、異常検出のために解析する信号としては、特に音響信号に限定されるものではなく、他に、被検出装置の振動或いは加速度波形等、被検出装置の作動状況を表すことが出来る種々の信号を採用することが可能である。
　また、本発明は、正常状態にある装置の信号から得られた逆フィルタを、被検出装置から採取された信号に作用させて得られた残差信号を解析若しくは分析することで、装置の異常判断を行うことをその骨子とするものであり、残差信号の解析若しくは分析の手法自体はいかようにも選択でき、したがって上記実施例で説明した解析若しくは分析手法に特に限定されるものではない。
　【００３１】
　【発明の効果】
　以上説明したように、本発明の異常検出方法及び装置においては、被検出装置から得られた時系列信号に逆フィルタを作用させて残差信号を求め、その残差信号の解析を行うこととしており、簡単な演算で解析に不必要な信号成分が除去されるため、実時間的にかつ容易に装置の異常を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
　【図１】
　本発明の一実施例の異常検出装置を示すブロック図である。
　【図２】
　本発明を用いた異常検出の様子を示す正面図及び側面図である。
　【図３】
　正常軸受から得られた音響信号の波形図である。
　【図４】
　図３の信号に逆フィルタを作用させて得られた信号波形図である。
　【図５】
　図４の信号から得られた電力スぺクトル図である。
　【図６】
　図４の信号から得られた電力の移動平均を示す図である。
　【図７】
　異常軸受から得られた音響信号の波形図である。
　【図８】
　図７の信号に逆フィルタを作用させて得られた信号波形図である。
　【図９】
　図８の信号から得られた電力スぺクトル図である。
　【図１０】
　図８の信号から得られた電力の移動平均を示す図である。
　【符号の説明】
　１　被検出装置
　２　マイクロホン
　３　アンプ
　４　Ａ−Ｄコンバータ
　５　信号処理部
　６　表示部