(57)【要約】  振動分類システム（１）は、判定装置（１０）と、判定条件設定装置（５０）とを具備する。判定装置（１０）は、第１振動を検出し、第１振動をあらわす第１振動波形データを判定条件設定装置（５０）に送信する。判定条件設定装置（５０）は、第１振動波形データを教師データとして用いて振動の分類を判定するための判定条件を算出し、判定条件を判定装置（１０）に送信する。判定装置（１０）は、第２振動を検出し、判定条件に基づいて第２振動の分類を判定し、第２振動についての判定結果を外部へ送信する。
2014156083.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
判定装置と、
判定条件設定装置と
を具備し、
前記判定装置は、第１振動を検出し、前記第１振動をあらわす第１振動波形データを前記判定条件設定装置に送信し、
前記判定条件設定装置は、前記第１振動波形データを教師データとして用いて振動の分類を判定するための判定条件を算出し、前記判定条件を前記判定装置に送信し、
前記判定装置は、第２振動を検出し、前記判定条件に基づいて前記第２振動の分類を判定し、前記第２振動についての判定結果を外部へ送信する
振動分類システム。
【請求項２】
請求項１に記載の振動分類システムであって、
前記判定条件は、デジタルフィルタ係数と、線形判別係数とを含み、
前記判定装置は、
前記第１振動を第１電気信号に変換し、前記第２振動を第２電気信号に変換する振動検出手段と、
前記第１電気信号を前記第１振動波形データに変換し、前記第２電気信号を第２振動波形データに変換するアナログ−デジタル変換手段と、
前記第１振動波形データを前記判定条件設定装置に送信し、前記判定条件を受信する判定装置側通信手段と、
前記デジタルフィルタ係数に基づいて前記第２振動波形データの周波数帯域を複数の特徴量抽出周波数帯域に制限する判定装置側周波数帯域制限手段と、
前記複数の特徴量抽出周波数帯域から複数の特徴量をそれぞれ抽出する判定装置側特徴量抽出手段と、
前記線形判別係数及び前記複数の特徴量に基づいて前記第２振動の分類を判定する判定装置側判別分析手段と
を備え、
前記判定装置側通信手段は、前記第２振動についての前記判定結果を前記外部へ送信する
振動分類システム。
【請求項３】
請求項２に記載の振動分類システムであって、
前記判定装置側特徴量抽出手段は、前記複数の周波数帯域それぞれにおける複数の最大振幅を前記複数の特徴量として抽出する
振動分類システム。
【請求項４】
請求項１に記載の振動分類システムであって、
前記第１振動は、第１クラスに属する第１クラス振動と、第２クラスに属する第２クラス振動とを含み、
前記第１振動波形データは、前記第１クラス振動をあらわす第１クラス振動波形データと、前記第２クラス振動をあらわす第２クラス振動波形データとを含み、
前記判定条件設定装置は、
前記第１クラス振動波形データ及び前記第２クラス振動波形データの周波数帯域を複数の周波数帯域に制限する設定装置側周波数帯域制限手段と、
前記第１クラス振動波形データの前記複数の周波数帯域から複数の第１クラス特徴量をそれぞれ抽出し、前記第２クラス振動波形データの前記複数の周波数帯域から複数の第２クラス特徴量をそれぞれ抽出する設定装置側特徴量抽出手段と、
前記複数の第１クラス特徴量及び前記複数の第２クラス特徴量に基づいて前記第１クラス振動波形データ及び前記第２クラス振動波形データの分類を判定する設定装置側判別分析手段と、
前記設定装置側周波数帯域制限手段、前記設定装置側特徴量抽出手段、及び前記設定装置側判別分析手段と連携して、前記判定条件の最適化計算を行う最適化計算手段と、
前記第１振動波形データを受信し、前記判定条件を前記判定装置に送信する設定装置側通信手段と
を備える
振動分類システム。
【請求項５】
請求項４に記載の振動分類システムであって、
前記判定条件は、デジタルフィルタ係数と、線形判別係数とを含み、
前記最適化計算手段は、
前記第１クラス振動波形データから第１クラススペクトルデータを算出し、
前記第２クラス振動波形データから第２クラススペクトルデータを算出し、
前記第１クラススペクトルデータ及び前記第２クラススペクトルデータから差分スペクトルデータを算出し、
前記差分スペクトルデータから複数の特徴周波数を抽出し、
前記設定装置側周波数帯域制限手段は、前記第１クラス振動波形データ及び前記第２クラス振動波形データの周波数帯域を前記複数の特徴周波数をそれぞれ中心とする複数の第１周波数帯域に制限し、
前記設定装置側特徴量抽出手段は、
前記第１クラス振動波形データの前記複数の第１周波数帯域から複数の第１クラス第１特徴量をそれぞれ抽出し、
前記第２クラス振動波形データの前記複数の第１周波数帯域から複数の第２クラス第１特徴量をそれぞれ抽出し、
前記最適化計算手段は、前記複数の第１クラス第１特徴量及び前記複数の第２クラス第１特徴量に基づいて線形判別係数候補を算出し、
前記設定装置側判別分析手段は、前記線形判別係数候補に基づいて前記第１クラス振動波形データ及び前記第２クラス振動波形データの分類を判定し、
前記最適化計算手段は、
前記線形判別係数候補に基づく判定の結果に基づいて、誤検知率が最小となる前記複数の第１周波数帯域の帯域幅としての最適帯域幅を算出し、
前記複数の特徴周波数及び前記最適帯域幅に基づいて前記デジタルフィルタ係数を算出し、
前記設定装置側周波数帯域制限手段は、前記デジタルフィルタ係数に基づいて、前記第１クラス振動波形データ及び前記第１クラス振動波形データの周波数帯域を複数の第２周波数帯域に制限し、
前記設定装置側特徴量抽出手段は、
前記第１クラス振動波形データの前記複数の第２周波数帯域から複数の第１クラス第２特徴量をそれぞれ抽出し、
前記第２クラス振動波形データの前記複数の第２周波数帯域から複数の第２クラス第２特徴量をそれぞれ抽出し、
前記最適化計算手段は、前記複数の第１クラス第２特徴量及び前記複数の第２クラス第２特徴量に基づいて前記線形判別係数を算出する
振動分類システム。
【請求項６】
第１振動を検出する振動検出手段と、
前記第１振動をあらわす第１振動波形データを判定条件設定装置に送信し、振動の分類を判定するための判定条件を前記判定条件設定装置から受信する通信手段と、
演算手段と
を具備し、
前記振動検出手段は、第２振動を検出し、
前記演算手段は、前記判定条件に基づいて前記第２振動の分類を判定し、
前記通信手段は、前記第２振動についての判定結果を外部へ送信する
振動判定装置。
【請求項７】
振動判定装置から第１振動波形データを受信する通信手段と、
前記第１振動波形データを教師データとして用いて振動の分類を判定するための判定条件を算出する演算手段と
を具備し、
前記通信手段は、前記判定条件を前記振動判定装置へ送信する
振動判定条件設定装置。
【請求項８】
請求項７に記載の振動判定条件設定装置であって、
前記第１振動波形データは、第１クラスに属する第１クラス振動をあらわす第１クラス振動波形データと、第２クラスに属する第２クラス振動をあらわす第２クラス振動波形データとを含み、
前記演算手段は、
前記第１クラス振動波形データ及び前記第２クラス振動波形データの周波数帯域を複数の周波数帯域に制限する周波数帯域制限手段と、
前記第１クラス振動波形データの前記複数の周波数帯域から複数の第１クラス特徴量をそれぞれ抽出し、前記第２クラス振動波形データの前記複数の周波数帯域から複数の第２クラス特徴量をそれぞれ抽出する特徴量抽出手段と、
前記複数の第１クラス特徴量及び前記複数の第２クラス特徴量に基づいて前記第１クラス振動波形データ及び前記第２クラス振動波形データの分類を判定する判別分析手段と、
前記周波数帯域制限手段、前記特徴量抽出手段、及び判別分析手段と連携して、前記判定条件の最適化計算を行う最適化計算手段と
を備える
振動判定条件設定装置。
【請求項９】
判定装置が、
第１振動を検出し、
前記第１振動をあらわす第１振動波形データを判定条件設定装置に送信し、
前記判定条件設定装置が、
前記第１振動波形データを教師データとして用いて振動の分類を判定するための判定条件を算出し、
前記判定条件を前記判定装置に送信し、
前記判定装置が、
第２振動を検出し、
前記判定条件に基づいて前記第２振動の分類を判定し、
前記第２振動についての判定結果を外部へ送信する
振動分類方法。
【請求項１０】
第１振動をあらわす第１振動波形データを判定条件設定装置に送信し、
前記判定条件設定装置から受信した判定条件に基づいて第２振動の分類を判定し、
前記第２振動についての判定結果を外部へ送信する
ことをコンピュータに実行させるプログラムを格納した非一時的なコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は振動分類システム、振動判定装置、振動判定条件設定装置、振動分類方法、及びプログラムに関し、特に侵入者による侵入行為の検出に好適な振動分類システム、振動判定装置、振動判定条件設定装置、振動分類方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、窓ガラスやガラス扉など室内外を仕切るガラス板に取り付けられ、侵入者がガラス板を破壊したときにこれを検知して音や光によって報知する防犯用のガラス破壊検出器を開示している。特許文献１に開示されたガラス破壊検出器は、ガラス板の振動を電圧信号に変換する振動センサ部と、電圧信号を増幅する増幅部と、増幅した電圧信号から抽出した所定の周波数成分の振幅を閾値と比較してガラス破壊を検知すると警報信号をＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）へ出力する振動解析部とを備える。ＣＰＵは警報信号が入力されると出力部でガラス破壊の警報を報知する。【０００３】
特許文献２は、玄関ドアの施開錠を検知することが可能な防犯システムを開示している。防犯システムは、検知装置と、判定装置とを備える。検知装置は、玄関ドアの内鍵のつまみ部分（サムターン）に装着される。検知装置には、３軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）方向の加速度を検知する加速度センサが内蔵されている。加速度センサは内鍵の加速度を検出する。検知装置は、サムターンの動きを加速度センサによって検知したら、無線通信により判定装置にサムターンの加速度を通知する。【０００４】
判定装置は、検知装置が装着された玄関ドアと同じ部屋あるいは同じ建物内に設置され、検知装置から送信される信号を受信して不正な侵入があったかどうかを判定し、ユーザや警備会社等に通知する。判定装置は、検知装置から受信した加速度データに基づいて、検知装置が装着されたサムターンの状態を判断する。判定装置は、検知装置が装着されたサムターンの加速度からサムターンの傾斜角を算出し、その傾斜角に基づいて鍵が施錠された状態であるか、または開錠された状態であるかを判断する。【０００５】
特許文献３は、ドア体に生じる振動に基づいて侵入者による不正開放を検知する防犯装置を開示している。防犯装置は、住宅の玄関に設けられたドア体の屋内側面に設けられる。防犯装置は、三軸振動検知センサ、防犯制御部、表示灯、ブザー装置、及び補助ロック装置を備える。三軸振動検知センサは、ドア体に発生した振動の三次元方向の振動成分を検知して、該検知信号を防犯制御部に出力する。三軸振動検知センサからの検知信号が入力されると、防犯制御部は、予め登録されている振動パターンと比較して、ドア体に生じる振動が不正開放の振動であるか否かを判断する。そして、検知信号が不正であると判断した場合では異常検知信号を出力して、表示灯を点灯、ブザー装置を鳴動させるとともに、補助ロック装置にドア体のサムターンが施錠姿勢から開錠姿勢に回転することを規制させる。【０００６】
尚、防犯制御部に、正常に開閉作動したときにドア体に生じる振動パターン、風圧が作用したときにドア体に生じる振動パターン、さらには、近隣を車両が走行したときにドア体に生じる振動パターン等、予め設置環境によりドア体に生じる振動が正常な振動パターンとして登録されている。防犯制御部は、三軸振動検知センサからの検知信号（振動パターン）が予め登録されている正常な振動パターンであるか否かを判断し、正常振動パターン以外の振動であると判断した場合に、不正開放により生じた振動、即ち、異常振動パターンであるとして異常検知信号を出力する。【０００７】
振動パターンの防犯制御部への登録は、防犯装置を工場出荷する際に予めなされているが、設置現場において業者や使用者により新たな登録や削除を自由に行なうことができる。これによって、防犯制御部に設置環境に合わせた正常振動パターンを登録することができて、防犯装置の誤作動を低減することができる。【０００８】
特許文献４は、加速度センサを用いて窓の開閉や施錠の状態を検出することができる窓の開閉検出システムを開示している。窓の開閉検出システムは、窓に取り付けられた開閉検出器と、開閉検出器と無線通信可能に接続された管理装置とを備える。開閉検出器は、窓の移動を検出する加速度センサと、加速度センサの出力波形を検出する波形検出手段と、加速度センサの出力波形と窓の開閉状態とを関連付けて記憶する記憶手段と、加速度センサの出力波形と、予め記憶した波形を比較して窓の開閉状態を判断する開閉判断手段と、窓の開閉情報を前記管理装置に送信する送信部と、を備える。【０００９】
加速度センサは二次元加速度センサであり、窓の開閉方向及びそれに直交する方向における窓の加速度が検知可能である。記憶手段には、窓にクレセント錠を施錠するときの施錠動作と加速度センサの出力波形とが関連付けて記憶されている。開閉検出器は、加速度センサの出力波形からクレセント錠の状態を検知する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００５−  ７８５００号公報
【特許文献２】特開２００９−  ９３４７０号公報
【特許文献３】特開２００９−１０２９０４号公報
【特許文献４】特開２０１１−１６９０４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、特許文献１及び２に開示された技術のいずれも判定条件を設置環境に合わせて設定していないため、外乱振動要因の影響により誤判定が生じやすいという問題があった。特許文献３は設置現場において正常振動パターンを登録することで、防犯装置の誤作動を低減することができることを開示しているが、特許文献３及び４に開示された技術では、検出した振動パターン（波形）と予め登録した振動パターン（波形）とに基づいて検出した振動パターン（波形）を判定している。このような判定方法を高い精度で実行するためには、判定を行う装置に高い処理能力が必要とされる。高い処理能力を持つ装置は消費電力が大きいため、高い処理能力を持つ装置を常時給電が必要とされる判定装置として用いることは好ましくないという問題があった。【００１２】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、判定条件を設置環境に合わせて設定することができ、且つ、常時給電が必要な装置を消費電力の少ない簡素な構成とすることができる振動分類システム、振動判定装置、振動判定条件設定装置、振動分類方法、及びプログラム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】
【００１３】
本発明の第１の観点にかかる振動分類システムは、判定装置と、判定条件設定装置とを具備する。前記判定装置は、第１振動を検出し、前記第１振動をあらわす第１振動波形データを前記判定条件設定装置に送信する。前記判定条件設定装置は、前記第１振動波形データを教師データとして用いて振動の分類を判定するための判定条件を算出し、前記判定条件を前記判定装置に送信する。前記判定装置は、第２振動を検出し、前記判定条件に基づいて前記第２振動の分類を判定し、前記第２振動についての判定結果を外部へ送信する。【００１４】
本発明の第２の観点にかかる振動判定装置は、第１振動を検出する振動検出手段と、前記第１振動をあらわす第１振動波形データを判定条件設定装置に送信し、振動の分類を判定するための判定条件を前記判定条件設定装置から受信する通信手段と、演算手段とを具備する。前記振動検出手段は、第２振動を検出する。前記演算手段は、前記判定条件に基づいて前記第２振動の分類を判定する。前記通信手段は、前記第２振動についての判定結果を外部へ送信する。【００１５】
本発明の第３の観点にかかる振動判定条件設定装置は、振動判定装置から第１振動波形データを受信する通信手段と、前記第１振動波形データを教師データとして用いて振動の分類を判定するための判定条件を算出する演算手段とを具備する。前記通信手段は、前記判定条件を前記振動判定装置へ送信する。【００１６】
本発明の第４の観点にかかる振動分類方法は、判定装置が、第１振動を検出し、前記第１振動をあらわす第１振動波形データを判定条件設定装置に送信し、前記判定条件設定装置が、前記第１振動波形データを教師データとして用いて振動の分類を判定するための判定条件を算出し、前記判定条件を前記判定装置に送信し、前記判定装置が、第２振動を検出し、前記判定条件に基づいて前記第２振動の分類を判定し、前記第２振動についての判定結果を外部へ送信する。【００１７】
本発明の第５の観点にかかる振動分類方法は、第１振動を検出し、前記第１振動をあらわす第１振動波形データを判定条件設定装置に送信し、第２振動を検出し、前記判定条件設定装置から受信した判定条件に基づいて前記第２振動の分類を判定し、前記第２振動についての判定結果を外部へ送信する。【００１８】
本発明の第６の観点にかかるプログラムは、第１振動をあらわす第１振動波形データを判定条件設定装置に送信し、前記判定条件設定装置から受信した判定条件に基づいて第２振動の分類を判定し、前記第２振動についての判定結果を外部へ送信する、ことをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、判定条件を設置環境に合わせて設定することができ、且つ、常時給電が必要な装置を消費電力の少ない簡素な構成とすることができる振動分類システム、振動判定装置、振動判定条件設定装置、振動分類方法、及びプログラムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】実施の形態１にかかる振動分類システムの構成を示す概略図である。
【図２】実施の形態１にかかる振動分類方法を示すタイムシーケンス図である。
【図３】実施の形態２にかかる振動分類システムの構成を示す概略図である。
【図４】実施の形態２にかかる振動分類システムが備える周波数帯域制限部が実現するＩＩＲ型デジタルフィルタのブロック線図である。
【図５】実施の形態２にかかる振動分類方法を示すタイムシーケンス図である。
【図６】実施の形態２にかかる判定装置を振動の発生現場に設置し、判定装置に判定条件設定装置を接続した状態を示す概略図である。
【図７】実施の形態２にかかる振動分類方法に含まれる判定条件算出工程のフローチャートである。
【図８Ａ】開錠振動の概念図である。
【図８Ｂ】施錠振動スペクトルの概念図である。
【図８Ｃ】差分スペクトルの概念図である。
【図９】線形判別分析の概念図である。
【図１０Ａ】分割数ｋをｋ１に設定した場合における線形判別分析の概念図である。
【図１０Ｂ】分割数ｋをｋ２に設定した場合における線形判別分析の概念図である。
【図１１】評価関数Ｊと分割数ｋの関係を示すグラフである。
【図１２】実施の形態２にかかる振動分類方法に含まれる振動判定工程のフローチャートである。
【図１３】実測データを対象とした場合における差分スペクトルである。
【図１４Ａ】実測データを対象として分割数ｋを１０に設定した場合における特徴空間である。
【図１４Ｂ】実測データを対象として分割数ｋを１８に設定した場合における特徴空間である。
【図１４Ｃ】実測データを対象として分割数ｋを３０に設定した場合における特徴空間である。
【図１５】実測データを対象とした場合における評価関数Ｊと分割数ｋの関係を示すグラフである。
【図１６】比較例による判定結果と実施の形態２による判定結果を比較するテーブルである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００２２】
（実施の形態１）
図１を参照して、実施の形態１にかかる振動分類システム１は、判定装置１０と、判定条件設定装置５０とを備える。判定装置１０は、振動検出部１１と、通信部２４と、演算部２５とを備える。振動検出部１１は、例えば、振動センサである。通信部２４は、有線通信を行う有線通信装置又は無線通信を行う無線通信装置である。演算部２５は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）のような演算装置である。判定条件設定装置５０は、通信部５４と、演算部５５とを備える。通信部５４は、有線通信を行う有線通信装置又は無線通信を行う無線通信装置である。演算部５５は、例えば、ＣＰＵのような演算装置である。
【００２３】
判定装置１０は、振動を検出し、振動の分類を判定し、判定結果を外部へ送信する。判定条件設定装置５０は、判定装置１０が振動の分類を判定するための判定条件を算出する。振動分類システム１は、例えば、玄関扉や窓ガラスなどの機械的な振動に基づいて侵入者による侵入行為を検出する防犯用途に好適である。
【００２４】
図２を参照して、実施の形態１にかかる振動分類方法は、判定装置１０の初期設定を行うステップ１０と、判定装置１０を運用するステップＳ２０とを含む。初期設定ステップＳ１０は、ステップＳ１２０、Ｓ１３０、Ｓ１４０、及びＳ１７０を含む。運用ステップＳ２０は、ステップＳ２００、Ｓ２１０、及びＳ２２０を含む。
【００２５】
初期設定ステップＳ１０に含まれる各ステップを説明する。ステップＳ１２０において、判定装置１０の振動検出部１１は、振動を検出する。ステップＳ１３０において、判定装置１０の通信部２４は、ステップＳ１２０において検出された振動をあらわす振動波形データを判定条件設定装置５０に送信する。ステップＳ１３０において、判定条件設定装置５０の通信部５４は、判定装置１０から振動波形データを受信する。ステップＳ１４０において、判定条件設定装置５０の演算部５５は、振動波形データを教師データとして用いて、振動の分類を判定するための判定条件を算出する。ステップＳ１７０において、判定条件設定装置５０の通信部５４は、判定条件を判定装置１０に送信する。判定装置１０の通信部２４は、判定条件を判定条件設定装置５０から受信する。
【００２６】
運用ステップＳ２０に含まれる各ステップを説明する。運用ステップＳ２０に含まれる各ステップは、判定装置１０によって実行される。運用ステップＳ２０において、判定条件設定装置５０は必要ではない。ステップＳ２００において、振動検出部１１は、振動を検出する。ステップＳ２１０において、演算部２５は、判定条件に基づいてステップＳ２００において検出された振動の分類を判定する。ステップＳ２２０において、通信部２４は、ステップＳ２００において検出された振動についての判定結果を外部へ送信する。
【００２７】
本実施の形態によれば、判定装置１０がステップＳ１２０で検出した振動に基づいて判定条件設定装置５０が判定条件を算出し、判定装置１０は判定条件に基づいてステップＳ２００で検出した振動の分類を判定する。したがって、判定条件を判定装置１０の設置環境に合わせて設定することができる。そのため、外乱振動要因の影響による誤判定が防止される。
【００２８】
更に、本実施の形態によれば、判定装置１０と判定条件設定装置５０とが別々の装置となっており、判定対象となる振動の発生現場に常時設置して常時給電する必要があるのは判定装置１０のみである。常時給電する必要がないために消費電力の制約が小さい判定条件設定装置５０が判定条件を算出するため、複雑なアルゴリズムを用いて判定条件を算出することができる。複雑なアルゴリズムを用いることで、高い処理能力を必要とせずに高精度の判定を行うことができるように判定条件を設定することができる。そのため、常時給電する必要がある判定装置１０を消費電力の少ない簡素な構成とすることができる。その結果、判定装置１０を一般住宅に設置することが容易になる。
【００２９】
判定装置１０において、振動検出部１１、通信部２４、及び演算部２５の機能は、専用回路又は専用装置により実現されてもよいが、コンピュータのＣＰＵがプログラムを実行することにより実現されてもよい。判定条件設定装置５０において、通信部５４及び演算部５５の機能は、専用回路又は専用装置により実現されてもよいが、コンピュータのＣＰＵがプログラムを実行することにより実現されてもよい。
【００３０】
（実施の形態２）
次に、実施の形態２について説明する。以下の説明において、実施の形態１と共通する事項及び実施の形態１から自明な事項の説明は省略される場合がある。
【００３１】
図３を参照して、実施の形態２にかかる振動分類システム１は、判定装置１０と、判定条件設定装置５０とを備える。判定条件設定装置５０は、記憶部５３と、通信部５４と、演算部５５とを備える。演算部５５は、周波数帯域制限部５６と、特徴量抽出部５７と、判別分析部５８と、最適化計算部５９とを備える。周波数帯域制限部５６は、デジタルフィルタによる周波数帯域制限を実行する。判別分析部５８は、線形判別分析を実行する。最適化計算部５９は、周波数帯域制限部５６、特徴量抽出部５７、及び判別分析部５８と連携して、判定装置１０が振動の分類を判定するための判定条件の最適化計算を行う。最適化計算部５９は、行列計算及び統計解析計算を行うことができる。記憶部５３は、例えば、ハードディスクドライブや半導体メモリのような記憶装置である。
【００３２】
判定装置１０は、振動検出部１１と、メインユニット２０とを備える。振動検出部１１及びメインユニット２０は、筐体が別々になっている。メインユニット２０は、不要応答除去部２１と、アナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）変換部２２と、記憶部２３と、通信部２４と、演算部２５とを備える。演算部２５は、周波数帯域制限部２６と、特徴量抽出部２７と、判別分析部２８とを備える。周波数帯域制限部２６は、デジタルフィルタによる周波数帯域制限を実行する。判別分析部２８は、線形判別分析を実行する。振動検出部１１は、例えば、信号増幅回路が内蔵された圧電型加速度センサである。不要応答除去部２１は、例えば、抵抗器及びキャパシタを備えたバンドパスフィルタである。不要応答除去部２１は、振動検出部１１とＡ／Ｄ変換部２２の間に設けられる。Ａ／Ｄ変換部２２は、例えば、Σ−Δ型のＡ／Ｄ変換器である。記憶部２３は、例えば、ハードディスクドライブや半導体メモリのような記憶装置である。
【００３３】
例えば、Ａ／Ｄ変換部２２のアナログ−デジタル変換ビット数は１２ｂｉｔ、Ａ／Ｄ変換部２２のサンプリング周波数は５ｋＨｚである。好ましくは、Ａ／Ｄ変換部２２のアナログ−デジタル変換ビット数は１２ｂｉｔ以下、Ａ／Ｄ変換部２２のサンプリング周波数は６ｋＨｚ以上である。
【００３４】
振動分類システム１は、例えば、玄関扉の施錠及び開錠による振動に基づいて侵入者による侵入行為を検出する防犯用途に用いられる。振動分類システム１は、玄関扉の施錠・開錠検知システムと称される場合がある。判定装置１０は、施錠・開錠検知装置と称される場合がある。判定条件設定装置５０は、初期設定用端末と称される場合がある。
【００３５】
周波数帯域制限部２６が実現するＩＩＲ（Ｉｎｆｉｎｉｔｅ  Ｉｍｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）型デジタルフィルタを説明する。デジタルフィルタは、入力振動波形データｕ［ｎ］の周波数帯域を制限して出力振動波形データｙ［ｎ］を生成する。離散時間データの入出力関係は下記式で表される。
【数１】
2014156083.tif 000003
【００３６】
図４は、この入出力関係に対応するブロック線図を示す。遅れ要素ｚ−１は、時間データを１ステップ遅らせる。デジタルフィルタの次数は、遅れ要素ｚ−１の数を表し、この数に対応する過去の離散時間データを用いることを表している。入出力関係をｚ変換してデジタルフィルタを表現すると、下記式で表される。
【数２】
2014156083.tif 000004
ここで、記号ｎａ、ｎｂは、デジタルフィルタの次数を表している。尚、周波数帯域制限部２６は、判別分析部２８が振動の分類を判定するために用いる特徴量の次元数のデジタルフィルタを提供する。特徴量の次元数がＬの場合、ｊは１、…、Ｌをとる。
【００３７】
デジタルフィルタの設計因子として監視周波数帯域が挙げられる。監視周波数帯域は、制限後の周波数帯域、すなわち、出力振動波形データｙ［ｎ］の周波数帯域である。監視周波数帯域は、通過周波数帯域と称される場合がある。監視周波数帯域は、上記式（２）中のデジタルフィルタ係数及びデジタルフィルタ次数ｎａ、ｎｂにより定められる。デジタルフィルタフィルタ係数を以下に示す。
【数３】
2014156083.tif 000005
デジタルフィルタ次数ｎａ、ｎｂは、振動分類システム１の製造者又はユーザによって予め設定される。デジタルフィルタ係数は、判定装置１０の初期設定時に判定条件設定装置５０によって算出される。
【００３８】
周波数帯域制限部５６の構成及び動作は、周波数帯域制限部２６の構成及び動作と同様である。周波数帯域制限部５６と周波数帯域制限部２６とでデジタルフィルタ次数は共通である。
【００３９】
図５を参照して、実施の形態２にかかる振動分類方法は、判定装置１０の初期設定を行うステップ１０と、判定装置１０を運用するステップＳ２０とを含む。初期設定ステップＳ１０は、ステップＳ１００、Ｓ１１０、Ｓ１２０、Ｓ１３０、Ｓ１４０、Ｓ１７０、及びＳ１８０を含む。運用ステップＳ２０は、ステップＳ２００、Ｓ２１０、及びＳ２２０を含む。
【００４０】
図６は、判定対象となる振動の発生現場を示している。ステップＳ１００において、ユーザは、判定対象となる振動の発生現場に判定装置１０を設置する。具体的には、玄関扉１００に設けられた錠前１０４の施錠及び開錠による振動を検出するために、振動検出部１１を両面テープ等によって玄関扉１００の外枠１１０に固定する。信号ケーブルを介して振動検出部１１に接続されたメインユニット２０を振動検出部１１の近くに固定する。ステップＳ１１０において、ユーザは、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ケーブル８０を用いて、判定装置１０（具体的にはメインユニット２０）に判定条件設定装置５０を接続する。判定条件設定装置５０は、例えば、処理能力が高く、持ち運びに適したノート型パーソナルコンピュータやタブレット端末であることが好ましい。尚、判定装置１０と判定条件設定装置５０の間で有線通信を行うかわりに無線通信を行ってもよい。無線通信を行う場合は、判定装置１０との無線通信が可能な範囲内に判定条件設定装置５０を設置する。
【００４１】
ステップＳ１２０において、振動検出部１１は、玄関扉１００に設けられた錠前１０４の施錠及び開錠による振動を検出する。具体的には、振動検出部１１は、錠前１０４の施錠による振動を電気信号（以下、施錠電気信号という）に変換し、錠前１０４の開錠による振動を電気信号（以下、開錠電気信号という）に変換する。不要応答除去部２１は、バンドパスフィルタにより施錠電気信号及び開錠電気信号からノイズを除去する。Ａ／Ｄ変換部２２は、不要応答除去部２１（バンドパスフィルタ）通過後の施錠電気信号を振動波形データ（以下、施錠振動波形データという場合がある）にアナログ−デジタル変換する。Ａ／Ｄ変換部２２は、不要応答除去部２１（バンドパスフィルタ）通過後の開錠電気信号を振動波形データ（以下、開錠振動波形データという場合がある）にアナログ−デジタル変換する。施錠振動波形データは、施錠による振動をあらわす。開錠振動波形データは、開錠による振動をあらわす。
【００４２】
ステップＳ１３０において、判定装置１０の通信部２４は、施錠振動波形データ及び開錠振動波形データを判定条件設定装置５０に送信する。判定条件設定装置５０の受信部５４は、判定装置１０から施錠振動波形データ及び開錠振動波形データを受信する。
【００４３】
次に、ステップＳ１４０を説明する。ステップＳ１４０において、判定条件設定装置５０の演算部５５は、施錠振動波形データ及び開錠振動波形データを教師データとして用いて、振動の分類を判定するための判定条件を算出する。
【００４４】
図７を参照して、ステップＳ１４０は、ステップＳ１４１〜Ｓ１６０を含む。最適化計算部５９は、ｉ＝１〜ＭについてステップＳ１４１及びＳ１４２を実行する。ここで、Ｍは判別分析におけるクラスの数を表す。本実施の形態において具体例を示す場合、Ｍ＝２である。ここで、ｉはクラスを表し、クラスｉ＝１は施錠（事象Ａ）を表し、クラスｉ＝２は開錠（事象Ｂ）を表す。具体的には、最適化計算部５９は、施錠振動波形データを入力し（ステップＳ１４１）、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）を実行して施錠振動波形データからスペクトルデータ（以下、施錠振動スペクトルデータという）を算出する（Ｓ１４２）。最適化計算部５９は、開錠振動波形データを入力し（ステップＳ１４１）、ＦＦＴを実行して開錠振動波形データからスペクトルデータ（以下、開錠振動スペクトルデータという）を算出する（Ｓ１４２）。ステップＳ１４３において、最適化計算部５９は、施錠振動スペクトルデータ及び開錠振動スペクトルデータから差分スペクトルデータを算出する。
【００４５】
図８Ａ、８Ｂ、及び８Ｃは、それぞれ、開錠振動スペクトルデータが表す開錠振動スペクトル、施錠振動スペクトルデータが表す施錠振動スペクトル、及び差分スペクトルデータが表す差分スペクトルを示す。ステップＳ１４４において、最適化計算部５９は、差分スペクトルデータに対してピークサーチを実行し、ピーク７１及び７２を検出する。ステップＳ１４５において、最適化計算部５９は、特徴量が抽出される特徴量抽出周波数帯域の中心周波数の候補としての特徴周波数候補ｆ０、ｆ１、ｆ２、…を差分スペクトルデータから抽出する。特徴周波数候補ｆ０は、開錠振動スペクトルと施錠振動スペクトルに差のない周波数帯域７０の中心周波数である。特徴周波数候補ｆ１は、ピーク７１の頂点の周波数である。特徴周波数候補ｆ２は、ピーク７２の頂点の周波数である。ステップＳ１４６において、最適化計算部５９は、特徴量が抽出される特徴量抽出周波数帯域の中心周波数としての特徴周波数Ｆｊ（ｊ＝１〜Ｌ）を特徴周波数候補ｆ０、ｆ１、ｆ２、…から選択する。具体的には、最適化計算部５９は、特徴周波数候補ｆ０、ｆ１、ｆ２、…からＬ個を選択し、それらを特徴周波数Ｆ１〜ＦＬとおく。ここで、Ｌは、判別分析部２８が振動の分類を判定するために用いる特徴量の次元数である。本実施の形態において具体例を示す場合、Ｌ＝２である。
【００４６】
演算部５５は、ステップＳ１４７〜Ｓ１５４を実行することで、特徴量抽出周波数帯域の帯域幅を最適化する。演算部５５は、ｉ＝１〜Ｍ、ｊ＝１〜Ｌ、ｋ＝１〜ＮについてステップＳ１４７〜Ｓ１４９を実行する。ここで、ｋは分割数、Ｎは振動分類システム１の製造者又はユーザが設定する自然数である。特徴量抽出周波数帯域の帯域幅を設定する離調パラメータμｋと分割数ｋの関係は、下記式で表される。
【数４】
2014156083.tif 000006
ここで、Ｂは離調パラメータμｋの上限であり、過去の経験に基づいて定められる。Ｂ＝３００、Ｎ＝３０とすると、離調パラメータμｋは、下記式の範囲で値を持つ。
【数５】
2014156083.tif 000007
【００４７】
ステップＳ１４７において、最適化計算部５９は、特徴量抽出周波数帯域Ｆｊ−μｋ〜Ｆｊ＋μｋに対応するデジタルフィルタ係数を算出する。周波数帯域制限部５６は、デジタルフィルタ係数に基づいて、振動波形データの周波数帯域を特徴量抽出周波数帯域Ｆｊ−μｋ〜Ｆｊ＋μｋに制限する。このとき、デジタルフィルタの監視周波数帯域が特徴量抽出周波数帯域に設定される。ステップＳ１４８において、特徴量抽出部５７は、振動波形データの特徴量抽出周波数帯域Ｆｊ−μｋ〜Ｆｊ＋μｋにおける最大振幅を特徴量Ｘｉ，ｊ，ｋとして抽出する。ステップＳ１４９において、演算部５５は特徴量Ｘｉ，ｊ，ｋを記憶部５３に保存する。ここで、クラスｉが１（施錠）の場合、振動波形データとして施錠振動波形データが用いられる。クラスｉが２（開錠）の場合、振動波形データとして開錠振動波形データが用いられる。
【００４８】
ここで、図９を参照して、判別分析について説明する。図９は、本実施の形態で用いる線形判別分析法の概念図である。図９中の右上の特徴空間の横軸は、特徴量抽出周波数帯域Ｆ１−μｋ〜Ｆ１＋μｋから得られた特徴量Ｘ１を示し、特徴空間の縦軸は、特徴量抽出周波数帯域Ｆ２−μｋ〜Ｆ２＋μｋから得られた特徴量Ｘ２を示す。ここで、特徴量の次元数Ｌが２である場合、特徴空間は特徴平面と称され、判別関数は直線である。特徴量が多次元である場合、判別関数は超平面である。三角記号は、クラスｉが１（施錠）の場合に対応する。丸記号は、クラスｉが２（開錠）の場合に対応する。クラスｉが１（施錠）の場合に対応する分布とクラスｉが２（開錠）の場合に対応する分布はおおむね離れているが、若干の重なりがあるために誤判別が発生する。線形判別分析法では、誤判別が最少となるように特徴量Ｘ１，Ｘ２から判定指標ｚへの変数変換をおこなう。変換式として下記式を用いる。
【数６】
2014156083.tif 000008
ここで、λ０，λ１，λ２は線形判別係数と称される。λ１はＸ１の重み（係数）である。λ２はＸ２の重み（係数）である。上記式（６）は、線形判別式と称される場合がある。上式の変換により特徴量Ｘ１，Ｘ２は判定指標ｚへ集約され、クラスｉが１（施錠）の場合に対応する新しい分布及びクラスｉが２（開錠）の場合に対応する新しい分布が生成される。新しい分布は、図９中の左下に示されている。ここで、ｚ＝０が新しい二つの分布の境界閾値である。誤判別が最も小さくなることは、これら二つの分布の重なりが最も小さくなることとして理解できる。
【００４９】
図１０Ａ及び１０Ｂを参照して、分割数ｋが線形判別分析に及ぼす効果を説明する。離調パラメータμｋは分割数ｋに依存するから、分割数ｋが変化すると離調パラメータμｋが変化する。離調パラメータμｋを変化させることは、特徴量抽出周波数帯域（監視周波数帯域）の帯域幅を変化させることである。図１０Ａは、分割数ｋがｋ１の場合において、クラスｉが１（施錠）の場合に対応する分布及びクラスｉが２（開錠）の場合に対応する分布を示す。図１０Ｂは、分割数ｋがｋ２の場合において、クラスｉが１（施錠）の場合に対応する分布及びクラスｉが２（開錠）の場合に対応する分布を示す。分割数ｋがｋ１の場合は分布の重なりが大きく、分割数ｋがｋ２の場合は分布の重なりが小さい。分割数ｋが変化して離調パラメータμｋが変化すると、分布の分離が変化する。分割数ｋ及び離調パラメータμｋを適切に設定することで、差分スペクトルに含まれるピークの幅が広い場合やピークの幅が狭い場合に対し、ロバストな対応が可能となる。特徴量抽出周波数帯域に含まれる差分スペクトル成分が多ければ、質の高い特徴量を抽出することができ、分布の分離が大きくなる。一方、特徴量抽出周波数帯域に含まれる差分スペクトル成分が少なければ、施錠に対応する分布と開錠に対応する分布の重なりが大きくなり、誤判別の危険性が高まる。しかしながら、離調パラメータμｋが大きすぎると、ノイズを特徴量として抽出してしまい、誤判別の危険性が高まる。そこで、誤判別の危険性が最も小さくなるように分割数ｋ及び離調パラメータμｋを最適化する。
【００５０】
図７を参照して、演算部５５は、ｋ＝１〜ＮについてステップＳ１５０〜Ｓ１５１を実行する。ステップＳ１５０において、最適化計算部５９は、ステップＳ１４８で抽出された特徴量Ｘｉ，ｊ，ｋに基づいて線形判別係数λ０，λ１〜λＬを算出する。ステップＳ１５０で算出される線形判別係数λ０，λ１〜λＬは、線形判別係数候補と称される場合がある。ステップＳ１５１において、判別分析部５８は、ステップＳ１４８で抽出された特徴量Ｘｉ，ｊ，ｋとステップＳ１５０で算出された線形判別係数λ０，λ１〜λＬに基づいて、ステップＳ１４１で入力された振動波形データの分類を判定する。ステップＳ１５１において、最適化計算部１５１は、判定結果における誤検知率を算出する。具体的には、最適化計算部１５１は、開錠振動波形データのクラスｉを１（施錠）と判定した誤検知率Ｐ（ｉ＝１｜ｉ＝２）と、施錠振動波形データのクラスｉを２（開錠）と判定した誤検知率Ｐ（ｉ＝２｜ｉ＝１）とを算出する。これにより、ｋが１〜Ｎの各々の場合について、誤検知率Ｐ（ｉ＝１｜ｉ＝２）と誤検知率Ｐ（ｉ＝２｜ｉ＝１）とが算出される。
【００５１】
ステップＳ１５２において、最適化計算部５９は、下記式で表される評価関数Ｊが最小となる最適分割数ｋ＊を算出する。最適化計算部５９は、例えば、最小二乗推定法を用いて最適分割数ｋ＊を推定する。
【数７】
2014156083.tif 000009
評価関数Ｊは、誤検知率Ｐ（ｉ＝２｜ｉ＝１）と誤検知率Ｐ（ｉ＝２｜ｉ＝１）の平均値である。
【００５２】
図１１は、評価関数Ｊと分割数ｋの関係を示すグラフである。分割数ｋが最適分割数ｋ＊のとき、評価関数Ｊが最小となる。
【００５３】
ステップＳ１５３において、最適化計算部５９は、最適分割数ｋ＊及び式（４）に基づいて、最適離調パラメータμｋ＊を算出する。すなわち、最適化計算部５９は、ステップＳ１５０で算出された線形判別係数λ０，λ１〜λＬに基づく判定の結果に基づいて、誤検知率（具体的には評価関数Ｊ）が最小となる特徴量抽出周波数帯域の帯域幅としての最適帯域幅を算出する。
【００５４】
ステップＳ１５４において、最適化計算部５９は、ｊ＝１〜Ｌの各々について、特徴量抽出周波数帯域Ｆｊ−μｋ＊〜Ｆｊ＋μｋ＊に対応するデジタルフィルタ係数を算出する。すなわち、最適化計算部５９は、ステップＳ１４６で選択された特徴周波数Ｆ１〜ＦＬとステップＳ１５３で算出された最適離調パラメータμｋ＊（最適帯域幅）に基づいてデジタルフィルタ係数を算出する。
【００５５】
演算部５５は、ｉ＝１〜Ｍ、ｊ＝１〜ＬについてステップＳ１５５〜Ｓ１５７を実行する。ステップＳ１５５において、周波数帯域制限部５６は、ステップＳ１５４で算出されたデジタルフィルタ係数に基づいて、ステップＳ１４１で入力された振動波形データの周波数帯域を特徴量抽出周波数帯域Ｆｊ−μｋ＊〜Ｆｊ＋μｋ＊に制限する。ステップＳ１５６において、特徴量抽出部５７は、振動波形データの特徴量抽出周波数帯域Ｆｊ−μｋ＊〜Ｆｊ＋μｋ＊における最大振幅を特徴量Ｘｉ，ｊ，ｋ＊として抽出する。ステップＳ１５７において、演算部５５は、特徴量Ｘｉ，ｊ，ｋ＊を記憶部５３に保存する。ここで、クラスｉが１（施錠）の場合、振動波形データとして施錠振動波形データが用いられる。クラスｉが２（開錠）の場合、振動波形データとして開錠振動波形データが用いられる。
【００５６】
ステップＳ１５８において、最適化計算部５９は、ステップＳ１５６で抽出された特徴量Ｘｉ，ｊ，ｋ＊に基づいて線形判別係数λ０，λ１〜λＬを算出する。ステップＳ１５９において、判別分析部５８は、ステップＳ１５６で抽出された特徴量Ｘｉ，ｊ，ｋ＊とステップＳ１５８で算出された線形判別係数λ０，λ１〜λＬに基づいて、ステップＳ１４１で入力された振動波形データの分類を判定する。ステップＳ１５９において、最適化計算部５９は、判定結果おける誤検知率を算出する。具体的には、最適化計算部５９は、開錠振動波形データのクラスｉを１（施錠）と判定した誤検知率Ｐ（ｉ＝１｜ｉ＝２）と、施錠振動波形データのクラスｉを２（開錠）と判定した誤検知率Ｐ（ｉ＝２｜ｉ＝１）とを算出する。
【００５７】
ステップＳ１６０において、最適化計算部５９は、ステップＳ１５９における判定における誤検知率を目標値と比較する。例えば、誤検知率Ｐ（ｉ＝１｜ｉ＝２）と誤検知率Ｐ（ｉ＝２｜ｉ＝１）の両方が目標値より小さいとき（ステップＳ１６０においてＹＥＳ）、ステップＳ１４０を終了してステップＳ１７０に進む。誤検知率Ｐ（ｉ＝１｜ｉ＝２）と誤検知率Ｐ（ｉ＝２｜ｉ＝１）の両方が目標値より小さくないとき（ステップＳ１６０においてＮＯ）、ステップＳ１４６に戻る。尚、誤検知率Ｐ（ｉ＝１｜ｉ＝２）と誤検知率Ｐ（ｉ＝２｜ｉ＝１）の平均値としての評価関数Ｊを目標値と比較し、比較結果に基づいてステップＳ１４０を終了してステップＳ１７０に進むかステップＳ１４６に戻るかを決定してもよい。
【００５８】
ステップＳ１４６に戻った場合、特徴周波数候補ｆ０、ｆ１、ｆ２、…から特徴周波数Ｆ１〜ＦＬを選択するやり方を変更してステップＳ１４７〜Ｓ１６０をやり直す。ステップＳ１４０により、最適なデジタルフィルタ係数と最適な線形判別係数が得られる。
【００５９】
図５を参照して、ステップＳ１７０において、判定条件設定装置５０の通信部５４は、判定条件を判定装置１０に送信する。判定条件は、ステップＳ１５４において算出されたデジタルフィルタ係数とステップＳ１５８において算出された線形判別係数とを含む。判定装置１０の通信部２４は、判定条件を判定条件設定装置５０から受信する。ステップＳ１８０において、ユーザは、判定装置１０と判定条件設定装置１０の接続を解除する。
【００６０】
次に、運用ステップＳ２０に含まれる各ステップを説明する。運用ステップＳ２０に含まれる各ステップは、判定装置１０によって実行される。運用ステップＳ２０において、判定条件設定装置５０は必要ではない。ステップＳ２００において、振動検出部１１は、振動を検出する。具体的には、振動検出部１１は、錠前１０４の施錠又は開錠による振動を電気信号に変換する。不要応答除去部２１は、バンドパスフィルタにより電気信号からノイズを除去する。Ａ／Ｄ変換部２２は、不要応答除去部２１（バンドパスフィルタ）通過後の電気信号を振動波形データにアナログ−デジタル変換する。ステップＳ２１０において、演算部２５は、判定条件に基づいてステップＳ２００において検出された振動の分類を判定する。
【００６１】
図１２を参照して、ステップＳ２１０は、ステップＳ２１１〜Ｓ２１７を含む。演算部２５は、ｊ＝１〜ＬについてステップＳ２１１〜Ｓ２１３を実行する。ステップＳ２１１において、周波数帯域制限部２６は、判定条件設定装置５０が送信したデジタルフィルタ係数に基づいて、ステップＳ２００において得られた振動波形データの周波数帯域を特徴量抽出周波数帯域Ｆｊ−μｋ＊〜Ｆｊ＋μｋ＊に制限する。ステップＳ２１２において、特徴量抽出部２７は、振動波形データの特徴量抽出周波数帯域Ｆｊ−μｋ＊〜Ｆｊ＋μｋ＊における最大振幅を特徴量Ｘｊとして抽出する。このように、本実施の形態にかかる特徴量抽出処理は、振動波形データをデジタルフィルタにより帯域制限するステップＳ２１１と、帯域制限後の振動波形データから特徴量を抽出するステップＳ２１２を備える。ステップＳ２１２において、振幅の絶対値を抽出する。ステップＳ２１３において、演算部２５は、特徴量Ｘｊを記憶部２３に保存する。
【００６２】
ステップＳ２１４において、判別分析部２８は、判定条件設定装置５０が送信した線形判別係数及びステップＳ２１２において抽出された特徴量Ｘｊ（ｊ＝１〜Ｌ）に基づいて、判定指標ｚを算出する。ステップＳ２１５において、判別分析部２８は、ステップＳ２１４において算出された判定指標ｚと境界閾値"０"を比較する。判定指標ｚが境界閾値より大きい場合（ステップＳ２１５においてＹＥＳ）、判別分析部２８はステップＳ２００において検出された振動の分類をクラス１（施錠）と判定する（ステップＳ２１６）。判定指標ｚが境界閾値より大きくない場合（ステップＳ２１５においてＮＯ）、判別分析部２８はステップＳ２００において検出された振動の分類をクラス２（開錠）と判定する（ステップＳ２１７）。
【００６３】
図５を参照して、ステップＳ２２０において、通信部２４は、ステップＳ２００において検出された振動についての判定結果を外部へ送信する。
【００６４】
本実施の形態においては、複数の特徴量に基づいて振動の分類を判定している（ステップＳ２１４〜Ｓ２１７）。そのため、判定精度が向上する。本実施の形態においては、ステップＳ２１１において特徴量抽出周波数帯域Ｆｊ−μｋ＊〜Ｆｊ＋μｋ＊における最大振幅に基づいて振動の分類を判定している。そのため、振幅が最大となる周波数が多少変化しても判定精度が維持される。
【００６５】
本実施の形態においては、誤検知率が最小となるように特徴量抽出周波数帯域の帯域幅を設定している（ステップＳ１５３）。そのため、判定精度が向上する。本実施形態においては、誤検知率が目標値より小さくなるように、特徴周波数候補ｆ０、ｆ１、ｆ２、…から特徴周波数Ｆ１〜ＦＬを選択する（ステップＳ１６０、Ｓ１４６）。そのため、一定の判定精度が保証される。本実施の形態においては、不要応答除去部２１（バンドパスフィルタ）により振動を表す電気信号からノイズが除去される。そのため、不要な応答（不要な外部への連絡）が低減する。
【００６６】
また、ステップＳ２１０は、行列計算、統計解析計算、高速フーリエ変換、ピークサーチ計算、デジタルフィルタの繰り返し計算のような負荷及び電力消費の大きい計算を含んでいない。したがって、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような消費電力の大きいＣＰＵを用いなくても汎用マイクロコントローラによりステップＳ２１０を実行できる。したがって、常時給電する必要がある判定装置１０の消費電力を抑制することができる。
【００６７】
次に、本実施形態にかかる振動分類システム１を用いて判定条件を自動設定し、判定条件に基づいて振動を判定し、検知率を評価する試験を行ったので、その結果を説明する。
【００６８】
図１３は、実測により得られた施錠振動スペクトルと開錠振動スペクトルの差分スペクトルを示す。ピークサーチにより、第１のピーク及び第２のピークを含む二つ以上の明瞭なピークが検出された。第１のピークの頂点の周波数ｆ１として７３１Ｈｚが抽出され、第２のピークの頂点の周波数ｆ２として１０４０Ｈｚが抽出された。また、ピークがないことも特徴であるので、開錠振動スペクトルと施錠振動スペクトルに差のない周波数帯域の中心周波数ｆ０として１５０Ｈｚが抽出された。
【００６９】
図１４Ａ〜１４Ｃは、特徴空間の分割数ｋ依存性を示す。特徴空間の横軸は周波数ｆ１を中心とする特徴量抽出周波数帯域から得られた特徴量Ｘ１を示し、特徴空間の縦軸は周波数ｆ２を中心とする特徴量抽出周波数帯域から得られた特徴量Ｘ２を示す。図１４Ａは、分割数ｋが１０の場合において、施錠に対応する分布（三角記号）及び開錠に対応する分布（丸記号）を示す。図１４Ｂは、分割数ｋが１８の場合において、施錠に対応する分布（三角記号）及び開錠に対応する分布（丸記号）を示す。図１４Ｃは、分割数ｋが３０の場合において、施錠に対応する分布（三角記号）及び開錠に対応する分布（丸記号）を示す。図中の破線は、線形判別式である式（６）の左辺を０とした場合の直線を示している。分割数ｋが１０及び３０の場合は施錠に対応する分布と開錠に対応する分布が互いに重なったが、分割数ｋが１８の場合は施錠に対応する分布と開錠に対応する分布が明瞭に分離された。
【００７０】
図１５は、評価関数Ｊと分割数ｋの関係を示すグラフである。評価関数Ｊを用いて分割数ｋを最適化した。評価関数Ｊが最小となる最適分割数ｋ＊は１５であった。この試験におけるデジタルフィルタは、２次のバンドパスフィルタであった。周波数ｆ１を中心とする特徴量抽出周波数帯域７１０〜７５０Ｈｚに対応するデジタルフィルタ係数が下記式のように算出された。
【数８】
2014156083.tif 000010
【数９】
2014156083.tif 000011
周波数ｆ２を中心とする特徴量抽出周波数帯域１０２０〜１０６０Ｈｚに対応するデジタルフィルタ係数が下記式のように算出された。
【数１０】
2014156083.tif 000012
【数１１】
2014156083.tif 000013
線形判別係数は下記式のように算出された。
【数１２】
2014156083.tif 000014
【００７１】
判定条件設定装置５０は、上記パラメータを有線通信により判定装置１０に送信した。判定装置１０は、上記パラメータを記憶部２３に書き込み、上記パラメータに基づいて振動を表す振動波形データを判定した。
【００７２】
図１６は、本実施の形態により得られた判定結果と比較例にかかる判定結果との比較を示す。ここで、比較例においては、振動波形データから所定の周波数成分の振幅を抽出し、その振幅と閾値との比較に基づいて判定を行った。比較例によれば、開錠の振動に対する検知率が８９．６％、誤検知率が２４．８％、失報率が１０．４％、施錠の振動に対する検知率が７５．２％、誤検知率が１０．４％、失報率が２４．８％であった。これに対し、本実施の形態によれば、開錠の振動に対する検知率が９９．８％、誤検知率が０．８％、失報率が０．２％、施錠の振動に対する検知率が９９．２％、誤検知率が０．２％、失報率が０．８％であった。本実施の形態によれば高精度検知が可能である。
【００７３】
また、本実施の形態によれば、振動の検出（ステップＳ２００）から判定（ステップＳ２１０）までに要した平均時間は９０ｍｓであった。振動の検出から判定までを１分以内に行うことができた。
【００７４】
本実施の形態にかかる振動分類システム１は、防犯システムにおける玄関扉１００の施錠及び開錠の検知に適用可能である。したがって、振動分類システム１の工業的価値は高い。
【００７５】
判定装置１０において、振動検出部１１、不要応答除去部２１、Ａ／Ｄ変換部２２、記憶部２３、通信部２４、演算部２５、周波数帯域制限部２６、特徴量抽出部２７、及び判別分析部２８の機能は、専用回路又は専用装置により実現されてもよいが、コンピュータのＣＰＵがプログラムを実行することにより実現されてもよい。判定条件設定装置５０において、記憶部５３、通信部５４、演算部５５、周波数帯域制限部５６、特徴量抽出部５７、判別分析部５８、最適化計算部５９の機能は、専用回路又は専用装置により実現されてもよいが、コンピュータのＣＰＵがプログラムを実行することにより実現されてもよい。
【００７６】
上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ  ｓｔｏｒａｇｅ  ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００７７】
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。本発明は、錠前の施錠又は開錠による振動以外の振動の分類に適用することができる。例えば、測定対象となる振動と、それ以外のノイズとなる振動を分類することができる。
【００７８】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００７９】
（付記１）判定装置と、判定条件設定装置とを具備する振動分類システム。前記判定装置は、第１振動を検出し、前記第１振動をあらわす第１振動波形データを前記判定条件設定装置に送信する。前記判定条件設定装置は、前記第１振動波形データを教師データとして用いて振動の分類を判定するための判定条件を算出し、前記判定条件を前記判定装置に送信する。前記判定装置は、第２振動を検出し、前記判定条件に基づいて前記第２振動の分類を判定し、前記第２振動についての判定結果を外部へ送信する。
【００８０】
（付記２）付記１に記載の振動分類システムであって、前記判定条件は、デジタルフィルタ係数と、線形判別係数とを含む。前記判定装置は、前記第１振動を第１電気信号に変換し、前記第２振動を第２電気信号に変換する振動検出手段と、前記第１電気信号を前記第１振動波形データに変換し、前記第２電気信号を第２振動波形データに変換するアナログ−デジタル変換手段と、前記第１振動波形データを前記判定条件設定装置に送信し、前記判定条件を受信する判定装置側通信手段と、前記デジタルフィルタ係数に基づいて前記第２振動波形データの周波数帯域を複数の特徴量抽出周波数帯域に制限する判定装置側周波数帯域制限手段と、前記複数の特徴量抽出周波数帯域から複数の特徴量をそれぞれ抽出する判定装置側特徴量抽出手段と、前記線形判別係数及び前記複数の特徴量に基づいて前記第２振動の分類を判定する判定装置側判別分析手段とを備える。前記判定装置側通信手段は、前記第２振動についての前記判定結果を前記外部へ送信する。
【００８１】
（付記３）付記２に記載の振動分類システムであって、前記判定装置側特徴量抽出手段は、前記複数の周波数帯域それぞれにおける複数の最大振幅を前記複数の特徴量として抽出する。
【００８２】
（付記４）付記１に記載の振動分類システムであって、前記第１振動は、第１クラスに属する第１クラス振動と、第２クラスに属する第２クラス振動とを含む。前記第１振動波形データは、前記第１クラス振動をあらわす第１クラス振動波形データと、前記第２クラス振動をあらわす第２クラス振動波形データとを含む。前記判定条件設定装置は、前記第１クラス振動波形データ及び前記第２クラス振動波形データの周波数帯域を複数の周波数帯域に制限する設定装置側周波数帯域制限手段と、前記第１クラス振動波形データの前記複数の周波数帯域から複数の第１クラス特徴量をそれぞれ抽出し、前記第２クラス振動波形データの前記複数の周波数帯域から複数の第２クラス特徴量をそれぞれ抽出する設定装置側特徴量抽出手段と、前記複数の第１クラス特徴量及び前記複数の第２クラス特徴量に基づいて前記第１クラス振動波形データ及び前記第２クラス振動波形データの分類を判定する設定装置側判別分析手段と、前記設定装置側周波数帯域制限手段、前記設定装置側特徴量抽出手段、及び前記設定装置側判別分析手段と連携して、前記判定条件の最適化計算を行う最適化計算手段と、前記第１振動波形データを受信し、前記判定条件を前記判定装置に送信する設定装置側通信手段とを備える。
【００８３】
（付記５）付記４に記載の振動分類システムであって、前記判定条件は、デジタルフィルタ係数と、線形判別係数とを含む。前記最適化計算手段は、前記第１クラス振動波形データから第１クラススペクトルデータを算出し、前記第２クラス振動波形データから第２クラススペクトルデータを算出し、前記第１クラススペクトルデータ及び前記第２クラススペクトルデータから差分スペクトルデータを算出し、前記差分スペクトルデータから複数の特徴周波数を抽出する。前記設定装置側周波数帯域制限手段は、前記第１クラス振動波形データ及び前記第２クラス振動波形データの周波数帯域を前記複数の特徴周波数をそれぞれ中心とする複数の第１周波数帯域に制限する。前記設定装置側特徴量抽出手段は、前記第１クラス振動波形データの前記複数の第１周波数帯域から複数の第１クラス第１特徴量をそれぞれ抽出し、前記第２クラス振動波形データの前記複数の第１周波数帯域から複数の第２クラス第１特徴量をそれぞれ抽出する。前記最適化計算手段は、前記複数の第１クラス第１特徴量及び前記複数の第２クラス第１特徴量に基づいて線形判別係数候補を算出する。前記設定装置側判別分析手段は、前記線形判別係数候補に基づいて前記第１クラス振動波形データ及び前記第２クラス振動波形データの分類を判定する。前記最適化計算手段は、前記線形判別係数候補に基づく判定の結果に基づいて、誤検知率が最小となる前記複数の第１周波数帯域の帯域幅としての最適帯域幅を算出し、前記複数の特徴周波数及び前記最適帯域幅に基づいて前記デジタルフィルタ係数を算出する。前記設定装置側周波数帯域制限手段は、前記デジタルフィルタ係数に基づいて、前記第１クラス振動波形データ及び前記第１クラス振動波形データの周波数帯域を複数の第２周波数帯域に制限する。前記設定装置側特徴量抽出手段は、前記第１クラス振動波形データの前記複数の第２周波数帯域から複数の第１クラス第２特徴量をそれぞれ抽出し、前記第２クラス振動波形データの前記複数の第２周波数帯域から複数の第２クラス第２特徴量をそれぞれ抽出する。前記最適化計算手段は、前記複数の第１クラス第２特徴量及び前記複数の第２クラス第２特徴量に基づいて前記線形判別係数を算出する。
【００８４】
（付記６）付記５に記載の振動分類システムであって、前記最適化計算手段は、前記差分スペクトルデータから前記複数の特徴周波数を含む複数の特徴周波数候補を抽出し、前記複数の特徴周波数候補から前記複数の特徴周波数を選択する。前記設定装置側判別分析手段は、前記線形判別係数に基づいて前記第１クラス振動波形データ及び前記第２クラス振動波形データの分類を判定する。前記最適化計算手段は、前記線形判別係数に基づく分類の判定における誤検知率が目標値より低くない場合に前記複数の特徴周波数候補から前記複数の特徴周波数を選択するやり方を変更して前記デジタルフィルタ係数及び前記線形判別係数の算出をやり直す。
【００８５】
（付記７）付記２又は３に記載の振動分類システムであって、前記判定装置は、バンドパスフィルタを備える。前記アナログ−デジタル変換手段は、前記バンドパスフィルタ通過後の前記第１電気信号を前記第１振動波形データに変換し、前記バンドパスフィルタ通過後の前記第２電気信号を前記第２振動波形データに変換する。
【００８６】
（付記８）付記２又は３に記載の振動分類システムであって、前記アナログ−デジタル変換手段のアナログ−デジタル変換ビット数は１２ｂｉｔ以下、前記アナログ−デジタル変換手段のサンプリング周波数は６ｋＨｚ以上である。
【００８７】
（付記９）付記１乃至８のいずれかに記載の振動分類システムであって、前記判定装置は、前記第２振動の検出から１分以内に前記第２振動の分類を判定する。
【００８８】
（付記１０）第１振動を検出する振動検出手段と、前記第１振動をあらわす第１振動波形データを判定条件設定装置に送信し、振動の分類を判定するための判定条件を前記判定条件設定装置から受信する通信手段と、演算手段とを具備する振動判定装置。前記振動検出手段は、第２振動を検出する。前記演算手段は、前記判定条件に基づいて前記第２振動の分類を判定する。前記通信手段は、前記第２振動についての判定結果を外部へ送信する。
【００８９】
（付記１１）振動判定装置から第１振動波形データを受信する通信手段と、前記第１振動波形データを教師データとして用いて振動の分類を判定するための判定条件を算出する演算手段とを具備する振動判定条件設定装置。前記通信手段は、前記判定条件を前記振動判定装置へ送信する。
【００９０】
（付記１２）付記１１に記載の振動判定条件設定装置であって、前記第１振動波形データは、第１クラスに属する第１クラス振動をあらわす第１クラス振動波形データと、第２クラスに属する第２クラス振動をあらわす第２クラス振動波形データとを含む。前記演算手段は、前記第１クラス振動波形データ及び前記第２クラス振動波形データの周波数帯域を複数の周波数帯域に制限する周波数帯域制限手段と、前記第１クラス振動波形データの前記複数の周波数帯域から複数の第１クラス特徴量をそれぞれ抽出し、前記第２クラス振動波形データの前記複数の周波数帯域から複数の第２クラス特徴量をそれぞれ抽出する特徴量抽出手段と、前記複数の第１クラス特徴量及び前記複数の第２クラス特徴量に基づいて前記第１クラス振動波形データ及び前記第２クラス振動波形データの分類を判定する判別分析手段と、前記周波数帯域制限手段、前記特徴量抽出手段、及び判別分析手段と連携して、前記判定条件の最適化計算を行う最適化計算手段とを備える。
【００９１】
（付記１３）判定装置が第１振動を検出し、前記判定装置が前記第１振動をあらわす第１振動波形データを判定条件設定装置に送信し、前記判定条件設定装置が前記第１振動波形データを教師データとして用いて振動の分類を判定するための判定条件を算出し、前記判定条件設定装置が前記判定条件を前記判定装置に送信し、前記判定装置が第２振動を検出し、前記判定装置が前記判定条件に基づいて前記第２振動の分類を判定し、前記判定装置が前記第２振動についての判定結果を外部へ送信する、振動分類方法。
【００９２】
（付記１４）第１振動を検出し、前記第１振動をあらわす第１振動波形データを判定条件設定装置に送信し、第２振動を検出し、前記判定条件設定装置から受信した判定条件に基づいて前記第２振動の分類を判定し、前記第２振動についての判定結果を外部へ送信する、振動分類方法。
【００９３】
（付記１５）振動判定装置から受信した第１振動波形データを教師データとして用いて振動の分類を判定するための判定条件を算出し、前記判定条件を前記振動判定装置へ送信する、振動分類方法。
【００９４】
（付記１６）第１振動をあらわす第１振動波形データを判定条件設定装置に送信し、前記判定条件設定装置から受信した判定条件に基づいて第２振動の分類を判定し、前記第２振動についての判定結果を外部へ送信する、ことをコンピュータに実行させるプログラム。
【００９５】
（付記１７）振動判定装置から受信した第１振動波形データを教師データとして用いて振動の分類を判定するための判定条件を算出し、前記判定条件を前記振動判定装置へ送信する、ことをコンピュータに実行させるプログラム。
【００９６】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００９７】
この出願は、２０１３年３月２９日に出願された日本出願特願２０１３−０７３７０９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【００９８】
１  振動分類システム
１０  判定装置
１１  振動検出部
２１  不要応答除去部
２２  Ａ／Ｄ変換部
２４  通信部
２５  演算部
２６  周波数帯域制限部
２７  特徴量抽出部
２８  判別分析部
５０  判定条件設定装置
５４  通信部
５５  演算部
５６  周波数帯域制限部
５７  特徴量抽出部
５８  判別分析部
５９  最適化計算部
【図１】
2014156083.tif 000015
【図２】
2014156083.tif 000016
【図３】
2014156083.tif 000017
【図４】
2014156083.tif 000018
【図５】
2014156083.tif 000019
【図６】
2014156083.tif 000020
【図７】
2014156083.tif 000021
【図８Ａ】
2014156083.tif 000022
【図８Ｂ】
2014156083.tif 000023
【図８Ｃ】
2014156083.tif 000024
【図９】
2014156083.tif 000025
【図１０Ａ】
2014156083.tif 000026
【図１０Ｂ】
2014156083.tif 000027
【図１１】
2014156083.tif 000028
【図１２】
2014156083.tif 000029
【図１３】
2014156083.tif 000030
【図１４Ａ】
2014156083.tif 000031
【図１４Ｂ】
2014156083.tif 000032
【図１４Ｃ】
2014156083.tif 000033
【図１５】
2014156083.tif 000034
【図１６】
2014156083.tif 000035
【手続補正書】
【提出日】平成27年9月18日(2015.9.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
判定装置と、
判定条件設定装置と
を具備し、
前記判定装置は、第１振動を検出し、前記第１振動をあらわす第１振動波形データを前記判定条件設定装置に送信し、
前記判定条件設定装置は、前記第１振動波形データを教師データとして用いて振動の分類を判定するための判定条件を算出し、前記判定条件を前記判定装置に送信し、
前記判定装置は、第２振動を検出し、前記判定条件に基づいて前記第２振動の分類を判定し、前記第２振動についての判定結果を外部へ送信する
振動分類システム。
【請求項２】
請求項１に記載の振動分類システムであって、
前記判定条件は、デジタルフィルタ係数と、線形判別係数とを含み、
前記判定装置は、
前記第１振動を第１電気信号に変換し、前記第２振動を第２電気信号に変換する振動検出手段と、
前記第１電気信号を前記第１振動波形データに変換し、前記第２電気信号を第２振動波形データに変換するアナログ−デジタル変換手段と、
前記第１振動波形データを前記判定条件設定装置に送信し、前記判定条件を受信する判定装置側通信手段と、
前記デジタルフィルタ係数に基づいて前記第２振動波形データの周波数帯域を複数の特徴量抽出周波数帯域に制限する判定装置側周波数帯域制限手段と、
前記複数の特徴量抽出周波数帯域から複数の特徴量をそれぞれ抽出する判定装置側特徴量抽出手段と、
前記線形判別係数及び前記複数の特徴量に基づいて前記第２振動の分類を判定する判定装置側判別分析手段と
を備え、
前記判定装置側通信手段は、前記第２振動についての前記判定結果を前記外部へ送信する
振動分類システム。
【請求項３】
請求項２に記載の振動分類システムであって、
前記判定装置側特徴量抽出手段は、前記複数の周波数帯域それぞれにおける複数の最大振幅を前記複数の特徴量として抽出する
振動分類システム。
【請求項４】
請求項１に記載の振動分類システムであって、
前記第１振動は、第１クラスに属する第１クラス振動と、第２クラスに属する第２クラス振動とを含み、
前記第１振動波形データは、前記第１クラス振動をあらわす第１クラス振動波形データと、前記第２クラス振動をあらわす第２クラス振動波形データとを含み、
前記判定条件設定装置は、
前記第１クラス振動波形データ及び前記第２クラス振動波形データの周波数帯域を複数の周波数帯域に制限する設定装置側周波数帯域制限手段と、
前記第１クラス振動波形データの前記複数の周波数帯域から複数の第１クラス特徴量をそれぞれ抽出し、前記第２クラス振動波形データの前記複数の周波数帯域から複数の第２クラス特徴量をそれぞれ抽出する設定装置側特徴量抽出手段と、
前記複数の第１クラス特徴量及び前記複数の第２クラス特徴量に基づいて前記第１クラス振動波形データ及び前記第２クラス振動波形データの分類を判定する設定装置側判別分析手段と、
前記設定装置側周波数帯域制限手段、前記設定装置側特徴量抽出手段、及び前記設定装置側判別分析手段と連携して、前記判定条件の最適化計算を行う最適化計算手段と、
前記第１振動波形データを受信し、前記判定条件を前記判定装置に送信する設定装置側通信手段と
を備える
振動分類システム。
【請求項５】
請求項４に記載の振動分類システムであって、
前記判定条件は、デジタルフィルタ係数と、線形判別係数とを含み、
前記最適化計算手段は、
前記第１クラス振動波形データから第１クラススペクトルデータを算出し、
前記第２クラス振動波形データから第２クラススペクトルデータを算出し、
前記第１クラススペクトルデータ及び前記第２クラススペクトルデータから差分スペクトルデータを算出し、
前記差分スペクトルデータから複数の特徴周波数を抽出し、
前記設定装置側周波数帯域制限手段は、前記第１クラス振動波形データ及び前記第２クラス振動波形データの周波数帯域を前記複数の特徴周波数をそれぞれ中心とする複数の第１周波数帯域に制限し、
前記設定装置側特徴量抽出手段は、
前記第１クラス振動波形データの前記複数の第１周波数帯域から複数の第１クラス第１特徴量をそれぞれ抽出し、
前記第２クラス振動波形データの前記複数の第１周波数帯域から複数の第２クラス第１特徴量をそれぞれ抽出し、
前記最適化計算手段は、前記複数の第１クラス第１特徴量及び前記複数の第２クラス第１特徴量に基づいて線形判別係数候補を算出し、
前記設定装置側判別分析手段は、前記線形判別係数候補に基づいて前記第１クラス振動波形データ及び前記第２クラス振動波形データの分類を判定し、
前記最適化計算手段は、
前記線形判別係数候補に基づく判定の結果に基づいて、誤検知率が最小となる前記複数の第１周波数帯域の帯域幅としての最適帯域幅を算出し、
前記複数の特徴周波数及び前記最適帯域幅に基づいて前記デジタルフィルタ係数を算出し、
前記設定装置側周波数帯域制限手段は、前記デジタルフィルタ係数に基づいて、前記第１クラス振動波形データ及び前記第１クラス振動波形データの周波数帯域を複数の第２周波数帯域に制限し、
前記設定装置側特徴量抽出手段は、
前記第１クラス振動波形データの前記複数の第２周波数帯域から複数の第１クラス第２特徴量をそれぞれ抽出し、
前記第２クラス振動波形データの前記複数の第２周波数帯域から複数の第２クラス第２特徴量をそれぞれ抽出し、
前記最適化計算手段は、前記複数の第１クラス第２特徴量及び前記複数の第２クラス第２特徴量に基づいて前記線形判別係数を算出する
振動分類システム。
【請求項６】
第１振動を検出する振動検出手段と、
前記第１振動をあらわす第１振動波形データを判定条件設定装置に送信し、振動の分類を判定するための判定条件を前記判定条件設定装置から受信する通信手段と、
演算手段と
を具備し、
前記振動検出手段は、第２振動を検出し、
前記演算手段は、前記判定条件に基づいて前記第２振動の分類を判定し、
前記通信手段は、前記第２振動についての判定結果を外部へ送信する
振動判定装置。
【請求項７】
振動判定装置から第１振動波形データを受信する通信手段と、
前記第１振動波形データを教師データとして用いて振動の分類を判定するための判定条件を算出する演算手段と
を具備し、
前記通信手段は、前記判定条件を前記振動判定装置へ送信する
振動判定条件設定装置。
【請求項８】
請求項７に記載の振動判定条件設定装置であって、
前記第１振動波形データは、第１クラスに属する第１クラス振動をあらわす第１クラス振動波形データと、第２クラスに属する第２クラス振動をあらわす第２クラス振動波形データとを含み、
前記演算手段は、
前記第１クラス振動波形データ及び前記第２クラス振動波形データの周波数帯域を複数の周波数帯域に制限する周波数帯域制限手段と、
前記第１クラス振動波形データの前記複数の周波数帯域から複数の第１クラス特徴量をそれぞれ抽出し、前記第２クラス振動波形データの前記複数の周波数帯域から複数の第２クラス特徴量をそれぞれ抽出する特徴量抽出手段と、
前記複数の第１クラス特徴量及び前記複数の第２クラス特徴量に基づいて前記第１クラス振動波形データ及び前記第２クラス振動波形データの分類を判定する判別分析手段と、
前記周波数帯域制限手段、前記特徴量抽出手段、及び判別分析手段と連携して、前記判定条件の最適化計算を行う最適化計算手段と
を備える
振動判定条件設定装置。
【請求項９】
判定装置が、
第１振動を検出し、
前記第１振動をあらわす第１振動波形データを判定条件設定装置に送信し、
前記判定条件設定装置が、
前記第１振動波形データを教師データとして用いて振動の分類を判定するための判定条件を算出し、
前記判定条件を前記判定装置に送信し、
前記判定装置が、
第２振動を検出し、
前記判定条件に基づいて前記第２振動の分類を判定し、
前記第２振動についての判定結果を外部へ送信する
振動分類方法。
【請求項１０】
第１振動をあらわす第１振動波形データを判定条件設定装置に送信し、
前記判定条件設定装置から受信した判定条件に基づいて第２振動の分類を判定し、
前記第２振動についての判定結果を外部へ送信する
ことをコンピュータに実行させるプログラム。
【国際調査報告】
2014156083.tif 000036
2014156083.tif 000037
2014156083.tif 000038
2014156083.tif 000039