(57)【要約】      （修正有）【課題】周期運動体の状態を簡易に判定することができる周期運動体の状態監視方法として、特に、分かり易く現場でもスピーディでかつ簡便に用いることのでき、指標はBicoherence値のように、正常時が１で異常が進行すると０に近づく絶対指標が取り扱い上も効果的であるので、本発明では、比較的取扱いが簡便で、モデルの概念が理解しやすいARモデルを用いて正常値からの乖離度を定義し、システムパラメータ推定時に簡易計算方法を導入する。【解決手段】周期運動体の振動の変位を示すＮ個の信号からなる信号列を取得し、前記信号列中に正常信号よりも絶対値がＳ倍大きい大信号が m 個の信号毎に含まれるときに、ＡＲ（自己回帰）モデルを用いて前記信号列のシステムパラメータ間距離 Jを計算し、絶対指標Ｚの値、これよりも更に優れた絶対指標Ｗの値によって、正常時は１で、異常時には０に近くなることで状態を判断する方法などを提供する。【選択図】図１
2008217245.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
周期運動体の振動の変位を示すＮ個の信号からなる信号列を取得し、前記信号列中に正常信号よりも絶対値がＳ倍大きい大信号がｍ個の信号毎に含まれるときに、ＡＲ（自己回帰）モデルを用いて前記信号列のシステムパラメータ間距離を用いて絶対指標Ｚ （但し、
【数１】
2008217245.tif 000081
であり、正常時の AR モデルのパラメータal , a2 は、al＝０, a2＝−１であり、異常時の AR モデルのパラメータ＾a1 ,＾a2 は、
【数２】
2008217245.tif 000082
であり、 1 次及び 2 次遅れの自己相関係数ρl, ρ2は、
【数３】
2008217245.tif 000083
である。）の値を求め、求めた絶対指標Ｚの値に基づいて、周期運動体の状態を監視することを特徴とする周期運動体の監視方法。
【請求項２】
請求項１の絶対指標Ｚの値をグラフ化して周期運動体の状態を監視することを特徴とする周期運動体の監視方法。
【請求項３】
請求項１に基づく絶対指標Ｚの値として表記グラフ化して該値が所定値より小さくなれば異常として判定することを特徴とする周期運動体の状態監視システム。
【請求項４】
請求項１の絶対指標Ｚの値を簡易的に計算させる手順をコンピュータに実行させることを特徴とする周期運動体の状態監視コンピュータプログラム。
【請求項５】
請求項４のプログラムを記録してあることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項６】
周期運動体の振動の変位を示すＮ個の信号からなる信号列を取得し、前記信号列中に正常信号よりも絶対値がＳ倍大きい大信号がｍ個の信号毎に含まれるときに、ＡＲ（自己回帰）モデルを用いて前記信号列のシステムパラメータ間距離 を用いた絶対指標Ｚ （但し、
【数４】
2008217245.tif 000084
であり、正常時の AR モデルのパラメータ al, a2 は、al＝０, a2＝−１であり、異常時の AR モデルのパラメータ＾a1 ,＾a2 は、
【数５】
2008217245.tif 000085
であり、 1 次及び 2 次遅れの自己相関係数ρl, ρ2は、
【数６】
2008217245.tif 000086
である。）の値を求め、求めた絶対指標Ｚの値であって、Ｚの式の分母の構成要素である、
【数７】
2008217245.tif 000087
の式は、
システムパラメータａと推定値＾ａとの乖離度Ｊは式としては、ユークリッド距離として算出し、
【数８】
2008217245.tif 000088
ユークリッド距離としてとらえた乖離度Ｊは、原系列信号の予測誤差分散について
【数９】
2008217245.tif 000089
（式中、＾aiは、推定値、a1、a2は実測値、Ｒは自己相関関数、なお、定常エルゴード的正規過程より、平均0、分散１と仮定しても一般性が失われないため
【数１０】
2008217245.tif 000090
となる。したがって
【数１１】
2008217245.tif 000091
）となり、
更に、異常検知を０に近い数値として表現するために、次式により求まる絶対指標Ｗ
【数１２】
2008217245.tif 000092
の値を用いて、Ｗの値が０に近づくことを以って、異常を検知することを特徴とする周期運動体の状態監視方法。
【請求項７】
請求項６の絶対指標Ｗの値をグラフ化して周期運動体の状態を監視することを特徴とする周期運動体の監視方法。
【請求項８】
請求項６に基づく絶対指標Ｗの値として表記グラフ化して該値が所定値より小さくなれば異常として判定することを特徴とする周期運動体の状態監視システム。
【請求項９】
請求項６の絶対指標Ｗの値を簡易的に計算させる手順をコンピュータに実行させることを特徴とする周期運動体の状態監視コンピュータプログラム。
【請求項１０】
請求項９のプログラムを記録してあることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、周期運動体の状態監視方法、状態監視システム、状態監視プログラム及び記録媒体に関する。本発明が対象とする周期運動体には、例えば、工場内の設備に用いられる転がり軸受けや歯車等があり、本発明はこのような周期運動体の状態が正常であるかどうか簡易に判断するための方法、システム、プログラム及び記録媒体を提供するものである。
【背景技術】
【０００２】
大型設備を有する鉄鋼業界等では，突発的に発生する設備故障でラインが停止すると，設備稼働率の低下，次工程への材料供給不足，納期が切迫している受注物件の納期遅れ等多大な損害が発生する。
【０００３】
そこで，これらの事態を防止するための設備異常検知は，重要な役割を果たす。従来は時間基準保全（ Time Based Maintenance : TBM ）が主流をなしていたが，近年は設備監視のハードウェア・ソフトウェアの性能アップも相まって，状態基準保全（ Condition Based Maintenance : CBM ）が主流となってきた。こちらの方が，部品コスト低減、保全コスト低減、故障率低減につながるからである。保全を行なうと，保全後の初期故障を生じる確率が高くなるため，保全しなくても良いものも定期保全で保全したために初期故障を生じたりすることがある。部品の状態がよければできるだけ保全しないほうがよいといえる。 CBM のほうが求められる所以である。
【０００４】
CBM に移行してくると，異常の兆候をできるだけ速やかに捉えることが求められる。そのための手法として，現在様々なものが検討されているが，業態や分野によってその指標も異なってくる。
【０００５】
CBM においては常に設備を監視して，センサ類で収集したデータ群を処理することになる。そこではオンラインか擬似オンラインでの処理が必要である。異常検知手法としては従来感度の良い指標としてKurtosis（クルトシス） 値， Bicoherence （バイコヒーレンス）値などのほか，時系列を AR ( Auto Regressive：自己回帰）モデルや ARMA ( Autoregressive Moving Average Model ：自己回帰移動平均）モデルに当てはめ，システムパラメータを推定し，そのシステムパラメータの正常値からの季離度などを計算する方法が用いられてきた（特許文献 1、 2 ）。
更に、システムパラメータ間距離Ｊを指標化として用いた周期運動体の状態監視方法がある（特許文献３）。
【特許文献１】竹安数博：周期運動体の監視方怯，特公昭 62 一 60011 , ( 1987 )
【特許文献２】竹安数博：周期運動体の監視方怯，特公昭 64 - 4611 , ( 1989 )
【特許文献３】竹安数博：周期運動体の状態監視方法、特開2006-318201,(2006)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、従来の方法では、計算に手間がかかる等、周期運動体の状態を簡易に判定することが困難であった。本発明は係る事情に鑑みてなされたものであり、周期運動体の状態を簡易に判定することができる周期運動体の状態監視方法を提供するものである。特に、分かり易く現場でもスピーディでかつ簡便に用いることのでき、指標はBicoherence値のように、正常時が１で異常が進行すると０に近づく絶対指標が取り扱い上も効果的であるので、本発明では、比較的取扱いが簡便で、モデルの概念が理解しやすいARモデルを用いて正常値からの乖離度を定義し、システムパラメータ推定時に簡易計算方法を導入する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の解決手段は、周期運動体の振動の変位を示す N 個の信号からなる信号列を取得し、前記信号列中に正常信号よりも絶対値がＳ倍大きい大信号が m 個の信号毎に含まれるときに、ＡＲ（自己回帰）モデルを用いて前記信号列のシステムパラメータ間距離を用いて絶対指標Ｚ（但し、
【数１】
2008217245.tif 000003
であり、正常時の AR モデルのパラメータ al, a2 は、al＝０, a2＝−１であり、異常時の AR モデルのパラメータ＾a1 ,＾a2 は、
【数２】
2008217245.tif 000004
であり、 1 次及び 2 次遅れの自己相関係数ρl ,ρ2は、
【数３】
2008217245.tif 000005
である。）の値を求め、求めた絶対指標Ｚの値に基づいて、周期運動体の状態を監視することを特徴とする。
【０００８】
この絶対指標Ｚの値をグラフ化して周期運動体の状態を監視することを特徴とする周期運動体の監視方法である。
【０００９】
この絶対指標Ｚの値として表記グラフ化して該値が所定値より小さくなれば異常として判定することを特徴とする周期運動体の状態監視システムとする。
【００１０】
この絶対指標Ｚの値を簡易的に計算させる手順をコンピュータに実行させることを特徴とする周期運動体の状態監視コンピュータプログラムとする。
【００１１】
このプログラムを記録してあることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体とする。
【００１２】
本発明の第２の解決手段は、周期運動体の振動の変位を示すＮ個の信号からなる信号列を取得し、前記信号列中に正常信号よりも絶対値がＳ倍大きい大信号がｍ個の信号毎に含まれるときに、ＡＲ（自己回帰）モデルを用いて前記信号列のシステムパラメータ間距離 を用いた絶対指標Ｚ（但し、
【数４】
2008217245.tif 000006
であり、正常時の AR モデルのパラメータ al , a2 は、al＝０, a2＝−１であり、異常時の AR モデルのパラメータ＾a1 ,＾a2 は、
【数５】
2008217245.tif 000007
であり、 1 次及び 2 次遅れの自己相関係数 ρl , ρ2は、
【数６】
2008217245.tif 000008
である。）の値を求め、求めた絶対指標Ｚの値であって、Ｚ式の分母の構成要素である、
【数７】
2008217245.tif 000009
の式は、
システムパラメータａと推定値＾ａとの乖離度Ｊは式としては、ユークリッド距離として算出し、
【数８】
2008217245.tif 000010
ユークリッド距離としてとらえた乖離度Ｊは、原系列信号の予測誤差分散について
【数９】
2008217245.tif 000011
（式中、＾aiは、推定値、a1、a2は実測値、Ｒは自己相関関数、なお、定常エルゴード的正規過程より、平均0、分散１と仮定しても一般性が失われないため
【数１０】
2008217245.tif 000012
となる。したがって
【数１１】
2008217245.tif 000013
）となり、
更に、異常検知を０に近い数値として表現するために、次式により求まる絶対指標Ｗ
【数１２】
2008217245.tif 000014
の値を用いて、Ｗが０に近づくことを以って、異常を検知することを特徴とする周期運動体の状態監視方法とする。
【００１３】
更に、上記の絶対指標Ｗの値をグラフ化して周期運動体の状態を監視することを特徴とする。
【００１４】
上記に基づく絶対指標Ｗの値として表記グラフ化して該値が所定値より小さくなれば異常として判定することを特徴とする状態監視システムを構成する。
【００１５】
上記の絶対指標Ｗの値を簡易的に計算させる手順をコンピュータに実行させることを特徴とする周期運動体の状態監視コンピュータプログラムとする。
【００１６】
上記のプログラムを記録してあることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体とし、汎用できるようにしている。
【発明の効果】
【００１７】
本発明では、比較的取り扱いが簡単でモデルの概念が理解しやすいＡＲモデルを用いて、正常時からの乖離度を定義し、システムパラメータ推定時に簡易計算方法が導入でき、系が正常時には１．０とし、異常が進展するにつれて０に近づく絶対指標化とし、グラフ化して異常判断がしやすく、且つハンドリングの容易な手法としている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
１）システムパラメータ間距離について
システムパラメータ間距離Ｊによる異常の検知方法については、本発明者らの特許文献３に詳細記載しているところである。即ち、時系列データを離散時間線形モデルへあてはめて分析するときは、ARモデルやARMAモデルを活用することが多い。ここでは、最小二乗推定値が不偏推定値となり推定値の統計的性質がよく、かつ同定のしやすいARモデルを用いて検討する。
【００１９】
一般にｐ次のARモデルは、
【数１３】
2008217245.tif 000015
で表される。
【数１４】
2008217245.tif 000016
である。
また、式（１０）は定常条件を満たすものとする。
【００２０】
次に、システムパラメータ間距離を計算する。
【数１５】
2008217245.tif 000017
とおき、評価関数としてＺを用いる。
【数１９】
2008217245.tif 000018
上記のＺ値の推移をみることによって正常時から所定の乖離度となったとき系を異常と判断する（図1は本発明１実施例によるＺ値を用いた場合の絶対指標の曲線模式図である）。この評価関数Ｚは、系が正常時に1.0であり、異常が進展するにしたがって0に近づく。これはBicoherence値のように絶対指標であり、現場での異常の判断がし易く、ハンドリングが容易である。
【００２１】
２）自己回帰モデルによるパラメータ推定について、
AR過程の自己相関関数は下記の式を満足する。
【数２０】
2008217245.tif 000019
ここに
【数２１】
2008217245.tif 000020
である。同様に自己相関係数
【数２２】
2008217245.tif 000021
については、
【数２３】
2008217245.tif 000022
となる。k=1,2,・・・,pとおくと上式から
【数２４】
2008217245.tif 000023
を得る。これはａ1，ａ2，・・・ａpを未知数とするYule-Walker方程式である。
ａは
【数２５】
2008217245.tif 000024
により得られる。
ここに
【数２６】
2008217245.tif 000025
である。
【００２２】
自己相関係数の真値は未知であるが、Ｎ個のデータ｛ｘn，ｎ＝１，２，・・・Ｎ  ｝から自己相関関数の推定値
【数２７】
2008217245.tif 000026
を計算できる。式(１５)のρkの代わりに＾ρk＝＾Ｒk／＾Ｒ0  とおいて
ａの推定値＾ａは
【数２８】
2008217245.tif 000027
で得られる。
ここに
【数２９】
2008217245.tif 000028
である。
【００２３】
（１）2次の場合（ｐ＝２）
【数３０】
2008217245.tif 000029
したがって
【数３１】
2008217245.tif 000030
（２）3次の場合（ｐ＝３）
【数３２】
2008217245.tif 000031
となる。
【００２４】
３）自己相関係数の簡易計算方法について
式（1）は定常条件を満たすものとする。いま、￣xは[ｘi]の平均を示し
【数３３】
2008217245.tif 000032
である。
｛ｘi｝の分散σ2は
【数３４】
2008217245.tif 000033
であり、Nが十分大きいとき
【数３５】
2008217245.tif 000034
となる。
｛ｘi｝は定常確率過程のため、￣x＝０と仮定しても一般性が失われない。そのため式（２１）は
【数３６】
2008217245.tif 000035
と書き換えることができる。つまり、０次の自己相関関数は分散にnearly equalである。
回転体に傷がついた場合などには、回転周期ごとにピーク波形が生ずる。サンプリングしたデータのm回ごとに通常のS倍のピークを持つ信号が発生するものと仮定する。また、特別なピ−ク（S倍の信号）時以外の平均分散は通常の平均、分散と同じと仮定する。この場合の｛ｘi｝の分散￣σ2は
【数３７】
2008217245.tif 000036
となる。分散￣σ2同様、この場合の自己相関関数を￣Ri（ｉ＝１，２，・・・）と表記することにすると、０次の自己相関関数は分散にnearly equalであるから、
【数３８】
2008217245.tif 000037
を得る。
次に１次遅れの自己相関関数￣R1について考える。
【数３９】
2008217245.tif 000038
である。
【００２５】
｛ｘi｝を並べてm回ごとに通常のS倍の信号が生ずるとする。この場合、隣接するデータ間で積をとると、下記の∧を付したところにピークが発生すると考えられる。
【数４０】
2008217245.tif 000039
これをみると、隣接するデータ間で積をとることを考えると、
【数４１】
2008217245.tif 000040
と仮定すると、
￣x＞０のとき
【数４２】
2008217245.tif 000041
￣x＜０のとき
【数４３】
2008217245.tif 000042
【数４４】
2008217245.tif 000043
を得る。これは所定の仮定の下、１次遅れの自己相関係数を近似計算したものであるため、疑似１次遅れ自己相関係数と言い換えることができる。この仮定の下では、系が正常であるS=1のときに常に￣ρ1＝１となる。またN→∞、S→∞、で￣ρ1→０となる。
S=2,4,6の場合の簡易数値計算を式（４２）を用いて行い、その値の変遷結果を表１に示す。
いま、前節の仮定の下でｍ＝１２、N=100とすると結果は表１のようになる。
【表１】
2008217245.tif 000044
次に2次遅れの自己相関関数￣R2について、同様に行なうと下記のようになる。
【数４５】
2008217245.tif 000045
【数４６】
2008217245.tif 000046
を得る。これは所定の仮定の下、2次遅れの自己相関係数を近似計算したものであるため、疑似2次遅れ自己相関係数と言い換えることができる。この仮定の下では、系が正常であるS=1のときに常に
￣ρ2＝１となる。またN→∞、S→∞、で￣ρ2→０となる。
S=2,4,6の場合の簡易数値計算を式（４４）を用いて行い、その値の変遷結果を表２に示す。
いま、前節の仮定の下で、ｍ＝１２、N=100とすると結果は次表のようになる。
【表２】
2008217245.tif 000047
【００２６】
次に3次遅れの自己相関関数￣R3について、同様に行なうと下記のようになる。
【数４７】
2008217245.tif 000048
【数４８】
2008217245.tif 000049
S=2,4,6の場合の簡易数値計算を同様に行い、その値の変遷結果を表３に示す。
いま、前節の仮定の下で、ｍ＝１２、N=100とすると結果は次表のようになる。
【表３】
2008217245.tif 000050
４）簡易計算手法を用いた数値計算によるシステムパラメータ間距離
（1）２次の場合
まず、S=1のとき正常値であると考えられるため、式（２６）（２７）より
【数４９】
2008217245.tif 000051
【数５０】
2008217245.tif 000052
となる。
【００２７】
Ｓ＝２，４，６のとき表1、表2の値を用いて、式（４７）（４８）より表４を得る。
【表４】
2008217245.tif 000053
2次の場合の、評価関数Ｚは、式（１）より
【数５１】
2008217245.tif 000054
Ｓ＝２，４，６の場合のＺの値を求めると表5のようになる。
【表５】
2008217245.tif 000055
となり、Ｓが大きくなると、評価関数Ｚは小さくなっていき、異常検知の指標として用いることができる（表５）。
【００２８】
（２）３次の場合（ｐ＝３）
まず、Ｓ＝１のとき正常値であると考えられるため、式（２８）より
【数５２】
2008217245.tif 000056
【数５３】
2008217245.tif 000057
Ｓ＝２，４，６のとき表1、表2、表３の値を用いて、式（５０）より２次の場合と同様にａの推定値＾ａiを求めると表６のようになる。
【表６】
2008217245.tif 000058
したがって、３次の場合のシステムパラメータ間距離は、式（１）より
【数５４】
2008217245.tif 000059
Ｓ＝２、４、６のとき、評価関数Ｚの値は表７のようになり、Ｚの値が徐々に小さくなり異常検知の指標として活用することができる（表7）。
【表７】
2008217245.tif 000060
【００２９】
５）マハラノビス汎距離について
システムパラメータａと推定値＾ａとの乖離度Ｊは（１）式を書き直せば下記（５３）式のように、ユークリッド距離として算出できる。
【数５５】
2008217245.tif 000061
このようにユークリッド距離としてとらえた乖離度Ｊは、軸受、ブロア等の周期運動体の異常の程度を表す指標となるため、この乖離度Ｊをもって周期運動体の劣化状況を判定し、設備監視を行うことができる（特許文献３参照）。
次に原系列信号の予測誤差分散について述べる。原系列信号の予測誤差Ｆは下記（５４）式のように表現できる。
【数５６】
2008217245.tif 000062
ここで
【数５７】
2008217245.tif 000063
またその分散、すなわち予測誤差分散Ｖar[Ｆ］は、下記（５６）式のように表すことができる。
【数５８】
2008217245.tif 000064
但し、Ｒi：原系列の自己相関関数（ｉ＝０，・・・ｐ−１）
R（太字）：自己相関関数行列
すなわち、予測誤差分散Ｖar[Ｆ］は、前記（５３）式のように表現される乖離度Ｊに対して原系列信号の自己相関関数行列Ｒ（太字）にて重み付けしたシステムパラメータ間距離であるといえる。
ところでマハラノビスの汎距離D20は、下記（５７）式のように表現されるパラメータ群の分散・共分散行列Σを用いて（５７）式のように表現できる。
【数５９】
2008217245.tif 000065
ここで
【数６０】
2008217245.tif 000066
【００３０】
ところで系が正常時の場合
【数６１】
2008217245.tif 000067
のため、一般に＾ａの分散は
【数６２】
2008217245.tif 000068
となる。一方
【数６３】
2008217245.tif 000069
であるため、
【数６４】
2008217245.tif 000070
となる。つまり
【数６５】
2008217245.tif 000071
となる。
【００３１】
すなわち、マハラノビスの汎距離D20は、前記（５３）式のように表現される乖離度Ｊに対してパラメータ群の分散・共分散行列の逆行列Σ-1にて重み付けをしたシステムパラメータ間距離であるといえる。
また、それは（５６）式（６４）式にもあるとおり、予測誤差分散をN／σe2倍したものに他ならない。すなわち、系の予測誤差分散は、重みつきシステムパラメータ間距離となっており、それは同時にマハラノビス汎距離のσe2／Ｎ倍ともなっている。
【００３２】
６）重み付き計算結果との比較
（1）予測誤差分散の計算
ここでは、２次と３次の場合について予測誤差分散を計算する。
なお、定常エルゴード的正規過程より、平均0、分散１と仮定しても一般性が失われないため、
【数６６】
2008217245.tif 000072
となる。したがって
【数６７】
2008217245.tif 000073
となるため、5.で求めたρk、ａkの値を用いてＫを求めると、下記のようになる。
【００３３】
（１）２次の場合
【数６８】
2008217245.tif 000074
より、表8のようにＫが求められる
【表８】
2008217245.tif 000075
ここで、絶対化指標Ｗを下記のように定義する。
Ｓ＝２、4、6の場合のＷの値を求めると表9のようになる。
【数６９】
2008217245.tif 000076
【表９】
2008217245.tif 000077
となり、Ｓが大きくなると、絶対化指標Ｗは小さくなっていき、異常検知の指標として用いることができる（表9）。
【００３４】
（２）3次の場合
同様にして、下記式より表10のようにＫが求められる。
【数７０】
2008217245.tif 000078
【表１０】
2008217245.tif 000079
Ｓ＝２、4、6の場合のＷの値を求めると表11のようになる。
【表１１】
2008217245.tif 000080
となり、Ｓが大きくなると、絶対化指標Ｗは小さくなっていき、異常検知の指標として用いることができる（表５）。
【００３５】
ここで、先に求めた評価関数Ｚと、ここで求めた評価関数ＷのＳの変化による推移を比較すると、明らかにＷの値のほうがＳに対する感度が高いことがわかる。
いま、これら評価関数の値を比較検討するため、表５、７と表9、１１の値をグラフに表すと、図２のように２次の場合の表５のＺ値及び表９のＷ値の比較グラフであり、図３のように、３次の場合の表７のＺ値及び表１１のＷ値の比較グラフのようになる。
【実施例】
【００３６】
（第１実施形態）図４は、本発明の状態監視システムの構成を示すブロック図である。本発明の状態監視システムは、転がり軸受け又は歯車等の周期運動体である工場内の設備の状態を監視し、設備に異常が生じた場合は警報を発するべく運用される。設備には、振動などの設備の状態を計測するセンサ３１が設けられている。センサ３１は、データ取得装置３２ に接続されており、計測データをデータ取得装置３２へ入力すべく構成されている。データ取得装置３２は、センサ３１から入力された計測データを所定の周期でサンプリングし、複数の信号からなる信号列を作成し、作成した信号列から各種のデータを取得する機能を有している。データ取得装置３２は、工場内に備えられた通信ネットワークＮＷに接続され、通信ネットワークＮＷは本発明の状態監視装置１に接続されており、データ取得装置３２は、取得したデータを通信ネットフークＮＷを介して状態監視装置１へ送信する。
【００３７】
状態監視装置１は、コンピュータを用いて構成され、演算を行う CPU （演算部）１１ と、演算に伴って発生する一時的な情報を記憶する RAM （記憶部）１２ と、 CD−ROM ドライプ等の外部記憶装置１３と、ハードディスク等の内部記憶装置１４とを備えており、ＣＰＵ１１は、 CD−ROM 等の本発明の記録媒体２から本発明のコンピュータプログラム２０を外部記憶装置１３にて読み取り、読み取ったコンピュータプログラム２０を内部記憶装置１４に記憶し、 RAM１２にコンピュータプログラム２０をロードし、ロードしたコンピュータプログラム２０に基づいて状態監視装置 １に必要な処理を実行する。また、状態監視装置１は、工場内の通信ネットワークＮＷに接続された入力部１５（受付部）を備えており、ＣＰＵ１１は、通信ネットワークＮＷ を介してデータ取得装置 ３２から送信されたデータを入力部１５にて受信する。更に、状態監視装置１は、情報を外部へ 出力する出力部１６を備えており、出力部１６は、警報装置４に接続され、ＣＰＵ１１は、設備の異常を示す情報を出力部１６ から警報装置４へ送信する。警報装置４は、ブザー、ランプ、又は警報の内容を表示する表示部などを備え、状態監視装置１から受信した情報に従って設備の異常を報知する。
【００３８】
なお、状態監視装置１は、通信ネットワークＮＷに接続されている図示しない外部のサーバ装置から本発明に係るコンピュータプログラム２０をダウンロードし、ＣＰＵ１１にて処理を実行する形態であってもよい。
【００３９】
図５は、第１実施形態に係る本発明の状態監視システムが行う動作を示すフローチャートである。センサ３１は、設備の稼働に伴った図７に示す如き振動などのデータを計測し、データ取得装置３２は、センサ３１から入力された計測データをサンプリングし（Ｓ１０１）、複数の信号からなる信号列を取得する。デーク取得装置３２は、サンプリングの結果取得した信号列に前記信号が所定の数Ｎ個蓄積されたか否かを判定し（Ｓ１０２ ）、信号がＮ個蓄積されていない場合は（Ｓ１０２：ＮＯ ）、ステップ Ｓ１０１ へ処理を戻してサンプリングを継続し、信号がＮ個蓄積されている場合は（Ｓ１０２：  YES ）、取得した信号列における信号の絶対値の平均の所定倍などの所定値よりも大きい絶対値を有する大信号が前記信号列に含まれているか否かを判定する（Ｓ１０３）。大信号が信号列に含まれていない場合には（Ｓ１０３： NO ）、データ取得装置３２は、設備は正常であるとして処理を終了し、大信号が信号列に含まれていた場合には（Ｓ１０３： YES ）、データ取得装置３２は、取得した信号列にて、他の信号の絶対値に対する大信号の絶対値の倍率Ｓ、及び一の大信号当たりに信号列に含まれる信号数ｍを計測し（Ｓ１０４）、取得した信号列に含まれる信号数Ｎ、倍率Ｓ及び一の大信号当たりの信号数ｍを、通信ネットワークＮＷを介して状態監視装置１へ送信する（Ｓ１０５）。
【００４０】
状態監視装置１のＣＰＵ１１は、Ｎ、Ｓ 及びｍを入力部１５にて受信し（Ｓ１０６）、コンピュータプログラム２０を RAM１２へロードし、ロードしたコンピュータプログラム２０に従って、受信したＮ、Ｓ 及びｍを RAM１２に読み込み、監視対象の設備から得られたＮ個の信号からなる信号列の １次及び２次遅れの自己相関係数 ρl 及びρ2を、数式を用いて計算する（Ｓ１０７）。
【００４１】
ＣＰＵ１１は、次に、RAM１２にロードしたコンピュータプログラム２０に従って、数式を用いてパラメータ＾a1、＾ａ2を計算し（Ｓ１０８）、さらに、数式を用いてシステムパラメータ間距離Ｊ，Ｚ，Ｋ，Ｗを計算する（Ｓ１０９）。ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２にロードしたコンピュータプログラム２０に従って、計算した絶対指標Ｚ，Ｗを予め定めてある所定値と比較し、これが所定値よりも小さいか否かを判定する（Ｓ１１０）。
【００４２】
ステップＳ１１０にてＺ又はＷが所定値よりも大きい場合には（Ｓ１１０： NO ）、ＣＰＵ１１は、 ＲＡＭ１２にロードしたコンピュータプログラム２０に従って、監視対象の設備は正常であると判定して、処理を終了する。Ｚ又はＷが所定値より小さい場合には（Ｓ１１０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、 ＲＡＭ１２にロードしたコンピュータプログラム２０に従って、監視対象の設備が異常であると判定して、Ｚ又はＷの値に応じた異常の度合いを示す異常情報を、出力部１６から警報装置４へ送信し（Ｓ１１１）、処理を終了する。警報装置４は、状態監視装置１から受信した異常情報に従って、ブザーを鳴らす、ランプを点灯させる、又は表示部に異常情報の内容を表示する等、設備の異常を報知し、異常であると判定された設備が手動で停止されるなどの処置が行われる。
【００４３】
（第２実施形態）
図６は、本発明の第２実施形態における状態監視方法を示す概念図である。本実施形態においては、電卓などの簡易的な計算装置を用いて設備の状態を把握する。設備に設けられたセンサ３１には、オシロスコープ等のデータ表示装置５１が接続されており、データ表示装置５１は、センサ３１が計測した計測データを表示する。データ表示装置５１には、図７( a ）、（ b ）に示す如きデータが表示され、設備に異常が発生した場合には、図７( b ）に示す如き大信号が含まれるデータが表示される。設備の作業員などのオペレータは、データ表示装置５１に表示されたデータから大信号の絶対値の倍率Ｓを目測し、信号数Ｎ、倍率Ｓ及び一の大信号当たりにデータに含まれる信号数ｍを電卓などの計算装置５２へ入力し、数式を用いて簡易的に 1 次及び 2 次遅れの自己相関係数を計算し、Ｚ又はＷ値を計算し、計算したＺ又はＷの値によって設備の状態を判定する。従って、センサ３１が計測した計測データを直接に観測したオペレータが電卓などの簡易的な計算装置を用いてＺ値またはＷ値 を計算して、設備が稼働している現場において簡単に設備の状態を把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の一実施例によるＺ値を用いた場合の絶対指標の曲線模式図である。
【図２】本発明による２次の場合の表５のＺ値及び表９のＷ値の比較グラフである。
【図３】本発明による３次の場合の表７のＺ値及び表１１のＷ値の比較グラフである。
【図４】本発明による一実施例の状態監視システムの構成である。
【図５】本発明による一実施例の状態監視システムが行う動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明による一実施例の状態監視方法の一例を示す概念図である。
【図７】周期運動体の振動から得られるデータの一例を示す模式的特性図である。
【符号の説明】
【００４５】
１      状態監視装置
２      記録媒体
４      警報装置
１１    ＣＰＵ（演算部）
１２    ＲＡＭ（記憶部）
１３    外部記憶装置
１４    内部記憶装置
１５    入力部
２０    コンピュータプログラム
３１    センサ
３２    データ取得装置
５１    データ表示装置
５２    計算装置
【図１】
2008217245.tif 000093
【図４】
2008217245.tif 000094
【図５】
2008217245.tif 000095
【図６】
2008217245.tif 000096
【図７】
2008217245.tif 000097
【図２】
2008217245.tif 000098
【図３】
2008217245.tif 000099