(57)【要約】  診断対象機器の異常検知を行うシステムにおいて、診断対象機器の異常の程度と異常検出率との関係を評価することを可能とする。  診断対象機器の異常検知を行うシステムにおいて、診断対象機器の異常の程度毎に模擬した異常音を用いて、異常の程度と異常検出率との対応関係を示す劣化曲線を算出する。
2015011791.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
診断対象機器からの音に基づいて前記診断対象機器が正常か異常かを判定する正常異常判定部と、
前記診断対象機器の異常の程度毎に異常音を模擬する異常模擬音合成部と、
前記異常模擬音合成部で模擬した異常音を用いて前記正常異常判定部で正常か異常かを複数回判定した場合の異常検出率と前記模擬した異常音に対応する前記異常の程度との対応関係を示す劣化曲線を算出する劣化曲線算出部とを有することを特徴とする異常検知評価システム。
【請求項２】
前記異常模擬音合成部は、正常な前記診断対象機器の稼動音と、前記異常の程度に対応した特徴データとから、前記模擬した異常音を生成することを特徴とする請求項１に記載の異常検知評価システム。
【請求項３】
前記異常の程度毎の前記異常検出率を表示する出力部を有することを特徴とする請求項１または２に記載の異常検知評価システム。
【請求項４】
前記診断対象機器からの音を用いて前記正常異常判定部で正常か異常かを複数回判定した場合の異常検出率と、前記劣化曲線とから、前記診断対象機器の異常の程度を推定する異常程度推定部を有することを特徴とする請求項１から３の何れかに記載の異常検知評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、診断対象機器の音に基づいて正常か異常かを判定する正常異常判定部を備えた異常検知評価システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
本技術分野の背景技術として、特開２００３−２１５５５号公報（特許文献１）がある。特許文献１には、診断対象機械設備からの音に基づいて異常の有無を監視する異常監視装置に関し、模擬異音を用いて異常監視装置が異常と判定できるかを調べることにより、異常監視装置自体が正常であるかを判定する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−２１５５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１では、異常の程度まで考慮した異常監視装置の評価や、異常検出率の評価については行われておらず、診断対象機器の異常検知を行うシステムにおいて、診断対象機器の異常の程度と異常検出率との関係を評価することができない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明では、診断対象機器の異常検知を行うシステムにおいて、診断対象機器の異常の程度毎に模擬した異常音を用いて、異常の程度と異常検出率との対応関係を示す劣化曲線を算出する。【０００６】
具体的には、本発明の異常検知評価システムでは、例えば、診断対象機器からの音に基づいて前記診断対象機器が正常か異常かを判定する正常異常判定部と、前記診断対象機器の異常の程度毎に異常音を模擬する異常模擬音合成部と、前記異常模擬音合成部で模擬した異常音を用いて前記正常異常判定部で正常か異常かを複数回判定した場合の異常検出率と前記模擬した異常音に対応する前記異常の程度との対応関係を示す劣化曲線を算出する劣化曲線算出部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、診断対象機器の異常検知を行うシステムにおいて、診断対象機器の異常の程度毎に模擬した異常音を用いて、異常の程度と異常検出率との対応関係を示す劣化曲線を算出することで、診断対象機器の異常の程度と異常検出率との関係を評価することができる。【０００８】
これにより、実際の診断対象機器に異常が発生する前に異常検知を行うシステムの検証が可能となり、検証コスト、ならびに検証時間をかけずに異常検知システムを開発することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】異常検知評価システムの構成図の例である。
【図２】劣化曲線の例である。
【図３】データベースの例である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明の実施例を、図面を参照しながら説明する。尚、各図において、同一又は類似の構成要素には同じ符号を付し、説明を省略する。
【００１１】
図１は、異常検知評価システムの構成図の例である。本実施例の異常検知評価システムは、診断対象機器の正常異常判定と、その評価のための劣化曲線の算出を行う装置の例である。本実施例の異常検知評価システム００１は、データ取り込み部００３、異常程度入力部００４、データベース（以下、ＤＢ）００５、異常模擬音合成部００６、正常異常判定部００７、劣化曲線算出部００８、出力部００９、異常程度推定部０１０で構成される。尚、異常程度推定部０１０の機能は不要であれば省略しても良い。
【００１２】
本実施例の異常検知評価システム００１は、通常の診断時には、診断対象機器００２からの音を例えばマイクなどの音響センサを用いた音声入力部０１１で集音し、直接あるいは予め録音しておいてから、データ取り込み部００３にてその音のデータを取り込み、その音のデータに基づいて正常異常判定部００７にて診断対象機器０００２が正常か異常かを判定する。判定結果は、出力部００９によって出力される。出力部００９を例えばディスプレイで構成し、判定結果を表示するようにしても良いし、出力部００９から判定結果の信号を出力し、異常検知評価システム００１の外部のディスプレイに対して出力部００９が判定結果を表示するようにしても良い。あるいは、ディスプレイに表示はせず、異常検知評価システム００１の外部の遠隔監視装置などに、出力部００９から判定結果の信号を出力するようにしても良い。
【００１３】
次に、診断対象機器の異常の程度毎の異常音の模擬について説明する。
【００１４】
異常の程度毎の異常音の模擬を行う場合には、データ取り込み部００３から入力された音のデータは、異常模擬音合成部００６に入力される。また、例えばキーボードなどの異常程度入力部００４から、異常の程度が入力され、異常模擬音合成部００６に送られる。ここで、異常の程度としては、例えば診断対象機器００２がベアリングで、ベアリングの軸ずれを診断する場合においては、軸ずれの大きさ（０．０１ｍｍ、０．０５ｍｍ、０．１０ｍｍ等）、もしくは、初期、中期、末期といった入力方法が考えられる。
【００１５】
異常模擬音合成部００６は、データ取り込み部００３から入力された音のデータである正常な診断対象機器００２の稼動音と、異常の程度に対応した特徴データとから、模擬した異常音を生成する。具体的には、異常模擬音合成部００６は、ＤＢ００５を参照して、異常の程度に対応する異常音の特徴データを取り込み、正常な診断対象機器００２の稼動音を、異常の程度に対応する異常音の特徴データを反映した音となるように信号処理することで、異常音を模擬して生成する。
【００１６】
図３は、データベースの例である。ＤＢ００５には、異常の程度として、軸ずれの大きさ０．０１ｍｍ、０．０５ｍｍ、０．１０ｍｍの３つを用意しそれぞれ、初期・中期・末期と定義する。ベアリングの軸ずれの場合、診断対象機器００２からの音の周波数において、本来生じない周波数帯域にピークが生じる。そこで、ＤＢ００５には、異常の程度に対応した特徴データとして、正常周波数、異常周波数、振幅が定義されており、例えば、軸ずれ０．０１ｍｍの場合には正常周波数３０Ｈｚ、異常周波数３２Ｈｚ、振幅＋１ｄＢ、軸ずれ０．０５ｍｍの場合には正常周波数３０Ｈｚ、異常周波数３５Ｈｚ、振幅＋２ｄＢ、軸ずれ０．１０ｍｍの場合には正常周波数３０Ｈｚ、異常周波数４０Ｈｚ、振幅＋３ｄＢの特徴データが格納されている。尚、これはあくまでＤＢ００５の一例を示しただけであり、図３に示した例に限定されるものではない。
【００１７】
異常模擬音合成部００６は、例えば異常の程度が軸ずれ０．０１ｍｍの場合には、データ取り込み部００３から入力された音（正常音）に対して、正常周波数である３０Ｈｚの音を小さくする、あるいは、なくし、その代わりに本来生じない周波数帯域である異常周波数の３２Ｈｚに振幅＋１ｄＢのピーク周波数を加える。ピークの加え方としては、正弦波を足し合わせる、あるいは、解析信号による初期位相を考慮した形での足し合わせ等が考えられる。例えば、３２Ｈｚが本来生じない周波数帯域であるとする。その場合、３２Ｈｚの正弦波もしくは解析信号を作成し、正常音の時間波形に足し算を行う。解析信号については、ヒルベルト変換により算出可能である。尚、正常周波数の音を小さくする、あるいは、なくすことを行わず、単に異常周波数の音を加えるだけとしても良い。その場合、ＤＢ００５の特徴データにおいては正常周波数の項目は不要である。
【００１８】
異常模擬音合成部００６における異常模擬音合成の一例を説明する。異常模擬音合成部００６は、データ取り込み部００３から入力された正常データから、音の特徴（例えば、周波数、振幅）を抽出する。音の特徴抽出方法については、周波数・振幅については、フーリエ変換による方法が広く行われている。計算機上においては、デジタルフーリエ変換（ＤＦＴ）およびＤＦＴを高速に計算するアルゴリズムであるＦＦＴが広く用いられている。フーリエ変換を行う際には、時間軸での窓長の設定ならびに適切な窓掛けが必要となる。窓長の設定により、取り扱うことが可能となる周波数（周波数分解能）が変化するためである。診断対象機器００２がモータ、ギア、ベアリング等の回転機器である場合、１回転相当の時間を窓長として設定することが好ましい。また、窓については、矩形窓等が望ましい。音の特徴として、位相（時間変動）を用いてもよい。位相（時間変動）については、時間情報を含むため直接取り扱うことが難しい。そのため、位相（時間変動）を直接扱わず、時間変動を示す別の特徴へ置き換えることが好ましい。例えば、フーリエ変換を行ってピーク周波数を算出し、ピーク周波数の時間変動を捕らえる方法、あるいは、スペクトルの零点に着目する方法等が考えられる。どのような音の特徴を抽出するかは、正常異常判定部００７の診断アルゴリズムに応じて定めればよい。そして、音の特徴毎に、ＤＢ００５に登録された特徴データを参照して、正常音の特徴に異常音の特徴を合成し、合成された音の特徴を有する音のデータに変換することで、模擬した異常音が生成される。尚、異常の程度と異常音との関係としては、例えば、異常の程度毎に音の高低を示す周波数が変動する、もしくは、音の大きさが変わる、もしくは、周波数が時間ごとに変動するといった例があげられる。
【００１９】
このように、正常な診断対象機器００２の稼動音と、異常の程度に対応した特徴データとから、模擬した異常音を生成することにより、正常な診断対象機器００２の稼動音を使わずに異常音を模擬する場合に比べて、正常異常判定部００７を評価する際に実際の診断対象機器の正常異常判定に近い評価を行うことが可能になる。また、異常の程度を考慮して模擬した異常音を生成することで、異常の程度まで考慮した正常異常判定部００７の評価が可能となる。
【００２０】
次に、異常の程度毎に模擬した異常音を用いた劣化曲線の算出について説明する。
【００２１】
正常異常判定部００７は、異常模擬音合成部００６で模擬した異常音を用いて正常か異常かを判定する。この判定を複数回行った場合の異常検出率と、模擬した異常音に対応する異常の程度との対応関係を示すのが劣化曲線であり、劣化曲線算出部００８は、正常異常判定部００７と異常程度入力部００４とのデータに基づいてこの劣化曲線を算出する。
【００２２】
具体的には、正常異常判定部００７は、正常データを予め学習しておき、異常模擬音合成部００６で模擬した異常音を用いて診断を行い、診断対象機器００２の正常異常判定を行う。尚、正常データを予め学習しておくので、模擬した異常音を用いて診断を行う場合にはデータ取り込み部００３からの音データは正常異常判定部００７に入力しなくてもよい。本実施例では、例えばクラスタリングによる方法で判定を行う。正常異常判定部００７は、模擬した異常音について、予め学習しておいて正常データからの統計的な離れ具合である統計距離を算出し、閾値と比較することにより正常か異常かを判定する。算出される統計距離は標準偏差であり、閾値としては例えば標準偏差３（σ）を用いる。標準偏差３（σ）は、統計的な観点で９９．９９％包含される指標である。そのため、正常音と診断データ（サンプル）とで比較を行い統計距離の差が３（σ）以上であれば、正常時に含まれていない値が出現したとみなすことができる。また、クラスタリング方法については、ｋ−ｍｅａｎｓ法等が考えられる。
【００２３】
また、異常検出率を得るために、正常異常判定部００７は、異なるサンプルを用いて複数回の判定を行う。例えば、ある異常の程度に対応する模擬した異常音として１００秒間のデータを用い１秒間を１サンプルとする、もしくは、回転機器においてある異常の程度に対応する模擬した異常音として１００回転分のデータを用い、１回転を１サンプルとするなどして、１００サンプルのデータを準備し、正常異常判定部００７は各サンプル毎に正常か異常かを判定することで、１００回の判定を行う。ある異常の程度に対応する模擬した異常音を用いてＡ回の判定を行い、異常と判定された回数がＢ回であれば、（Ｂ／Ａ）×１００（％）が当該異常の程度における異常検出率である。本実施例では、この異常検出率を、異常の程度毎に求める。尚、異常検出率は、正常異常判定部００７で算出してもよいが、これに限定されず、正常異常判定部００７は正常か異常かを判定して出力するだけとし、次の劣化曲線算出部００８で異常検出率を算出してもよい。
【００２４】
劣化曲線算出部００８は、異常の程度と、その異常の程度における異常検出率とを対応付けることで、劣化曲線を算出する。
【００２５】
図２は、劣化曲線の例である。図２では、劣化曲線２００として、横軸に異常の程度（ｍｍ）、縦軸に異常検出率（％）をとった例を示している。図２では、異常の程度として軸ずれ０．０１ｍｍの場合は異常検出率が５％、異常の程度として軸ずれ０．０５ｍｍの場合は異常検出率が２０％、異常の程度として軸ずれ０．１０ｍｍの場合は異常検出率が７０％の例を示している。劣化曲線２００は、異常の程度と異常検出率との数組の組み合わせで構成されているが、劣化曲線算出部００８は、実際に異常検出率を算出するのに用いた異常の程度だけを用いて劣化曲線２００を算出してよいし、数組の組み合わせから間を直線または曲線で補完して劣化曲線２００を算出してもよい。
【００２６】
出力部００９は、算出された劣化曲線２００を出力する。例えば、出力部００９は、異常の程度毎の異常検出率をディスプレイなどで表示する。図２は、出力部００９で表示された劣化曲線２００の一例である。
【００２７】
このように、異常の程度毎に模擬した異常音を用いて異常の程度と異常検出率との対応関係を示す劣化曲線を算出することにより、正常異常判定部７の正常か異常かの判定の精度や、異常の程度と異常検出率との関係を評価、検証することが可能となる。
【００２８】
例えば、正常異常判定部７の判定方法や閾値を調整し、再び劣化曲線２００を算出して評価、検証することにより、正常異常判定部７が必要な性能を得られるように調整するといった利用方法も考えられる。
【００２９】
劣化曲線２００の他の利用方法の例として、診断対象機器００２からの音のデータを用いて診断を行った場合の異常検出率から、劣化曲線２００を用いて異常の程度を逆算して推定することで異常の程度を把握し、診断対象機器の保全計画や稼動計画を立てるという利用方法も考えられる。
【００３０】
この場合、異常検知評価システム００１は、診断対象機器００２からの音を用いて正常異常判定部７で正常か異常かを複数回判定した場合の異常検出率と、劣化曲線２００とから、診断対象機器００２の異常の程度を推定する異常程度推定部０１０を備える。まず、これまでに説明した方法で予め劣化曲線２００を算出しておく。そして、実際に診断したい診断対象機器００２からの音（劣化曲線２００を算出したときの音とは異なる）をデータ取り込み部００３で取り込み、異常検出率を求めるために正常異常判定部７で複数回の判定を行う。そして、正常異常判定部７で異常検出率を求めてから異常程度推定部０１０に送る、あるいは、正常異常判定部７の複数回の判定結果を異常程度推定部０１０に送るって異常程度推定部０１０で異常検出率を求める。異常程度推定部０１０は、異常検出率と、劣化曲線算出部００８で予め算出された劣化曲線２００とに基づいて、劣化曲線２００上で異常検出率に対応する異常の程度を求めることで、今回診断を行った診断対象機器００２の異常の程度を推定し、結果を出力部００９に送る。出力部００９は、例えば結果をディスプレイに表示するなどして出力する。これにより、異常の程度を把握することが可能となり、診断対象機器の保全計画や稼動計画を立てることも可能となる。
【００３１】
以上、本発明の実施例を説明してきたが、これまでの各実施例で説明した構成はあくまで一例であり、本発明は、技術思想を逸脱しない範囲内で適宜変更が可能である。
【符号の説明】
【００３２】
００１  異常検知評価システム
００２  診断対象機器
００３  データ取り込み部
００４  異常程度入力部
００５  データベース（ＤＢ）
００６  異常模擬音合成部
００７  正常異常判定部
００８  劣化曲線算出部
００９  出力部
０１０  異常程度推定部
０１１  音声入力部
２００  劣化曲線
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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