(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
診断対象の機械を所定の動作シーケンスで動作させた際に発生する振動データを収集するデータ収集部と、
前記データ収集部からの入力データを解析し、特徴量を算出するデータ解析部と、
算出した特徴量に基づき、前記診断対象の機械で異常が発生しているか否かを判定する異常検出部と、
前記データ解析部と前記異常検出部とを制御する制御部を備え、
前記制御部は、前記異常検出部が異常と判定した場合に、異常と判定した際の動作シーケンスを所定回数繰り返して実施するように前記診断対象の機械を制御し、前記異常検出部は所定回数繰り返された動作シーケンスにおいて異常と判定した場合に、前記診断対象の機械で異常が発生したと判定し、
前記異常と判定した際の動作シーケンスを所定回数繰り返して実施する場合において、
動作シーケンスの２回目以降の繰り返しの回数は、１回目に異常と判定した動作シーケンスごとに変更可能であることを特徴とする異常診断装置。
【請求項２】
請求項１に記載された異常診断装置において、
前記異常検出部は、２回目以降に繰り返される前記動作シーケンスにおいて異常を判定する場合、１回目に異常と判定した特徴量を異常候補データの特徴量とし、該異常候補データの特徴量と２回目以降の動作シーケンスによって収集された前記入力データの特徴量の差異と所定の閾値とを対比して判定することを特徴とする異常診断装置。
【請求項３】
請求項１又は２のいずれかに記載された異常診断装置において、
前記異常検出部における判定結果を出力する出力部を有し、
前記出力部は、異常と判定された繰り返し回数に応じてアラートレベルを段階的に変更可能であることを特徴とする異常診断装置。
【請求項４】
診断対象の機械を所定の動作シーケンスで動作させた際に発生する振動データを収集するデータ収集手段と、
前記データ収集手段からの入力データを解析し、特徴量を算出するデータ解析手段と、
算出した特徴量に基づき、前記診断対象の機械で異常が発生しているか否かを判定する異常検出手段と、
前記データ解析手段と前記異常検出手段とを制御する制御手段を備え、
前記制御手段は、前記異常検出手段が異常と判定した場合に、異常と判定した際の動作シーケンスを所定回数繰り返して実施するように前記診断対象の機械を制御し、前記異常検出手段は所定回数繰り返された動作シーケンスにおいて異常と判定した場合に、前記診断対象の機械で異常が発生したと判定し、
前記異常と判定した際の動作シーケンスを所定回数繰り返して実施する場合において、
動作シーケンスの２回目以降の繰り返しの回数は、１回目に異常と判定した動作シーケンスごとに変更可能であることを特徴とする異常診断装置。
【請求項５】
請求項１又は４に記載された異常診断装置における異常診断方法であって、
診断対象の機械を所定の動作シーケンスで動作させた際に発生する振動データを収集するデータ収集工程と、
前記データ収集工程で収集した入力データを解析し、特徴量を算出するデータ解析工程と、
算出した特徴量に基づき、前記診断対象の機械で異常が発生しているか否かを判定する異常検出工程と、
前記データ解析工程と前記異常検出工程とを制御する制御工程を有し、
前記制御工程では、前記異常検出工程において異常と判定した場合に、異常と判定した際の動作シーケンスを所定回数繰り返して実施するように前記診断対象の機械を制御し、
前記異常検出工程では、所定回数繰り返された動作シーケンスにおいて異常と判定した場合に、前記診断対象の機械で異常が発生したと判定し、
前記異常と判定した際の動作シーケンスを所定回数繰り返して実施する場合において、動作シーケンスの２回目以降の繰り返しの回数は、１回目に異常と判定した動作シーケンスごとに変更可能であることを特徴とする異常診断方法。
【請求項６】
請求項５に記載された異常診断方法において、
前記異常検出工程は、２回目以降に繰り返される前記動作シーケンスにおいて異常を判定する場合、１回目に異常と判定した特徴量を異常候補データの特徴量とし、該異常候補データの特徴量と２回目以降の動作シーケンスによって収集された前記入力データの特徴量の差異と所定の閾値とを対比して判定することを特徴とする異常診断方法。
【請求項７】
請求項５又は６のいずれかに記載された異常診断方法において、
前記異常検出工程における判定結果を出力する出力工程を有し、
前記出力工程は、異常と判定された繰り返し回数に応じてアラートレベルを段階的に変更可能であることを特徴とする異常診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械の異常診断装置及び異常診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
機械の異常発生を検知する、異常診断システムにおいて、機械内部から発生する音をマイクで取得し、取得した振動データに基づいて機械の異常を検知する技術が既に知られている。
しかし、従来の音データで機械の異常を検知する異常検知方法では、一度の判定結果に基づき対象機械が異常であるか否かを判定している。そのため、異常診断時に偶然発生した音などにより異常と判定してしまい、誤判定が起きやすいという問題があった。
【０００３】
例えば特許文献１（特開２０１０−５４５５８号公報）には、画像形成装置の異常判断を行う目的で、集音手段によって画像形成部の音を集音し、集音した音に基づいて異常の有無を判断する画像形成装置が開示されている。
しかし、この画像形成装置では、音データに基づいて異常判断(診断)を行う際に、異常判断時に偶然発生した音により、異常と判断（判定）してしまうという問題は解消できていない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、前記従来の問題に鑑みてなされものであって、その目的は、振動データに基づく機械の異常診断装置において、複数回の判定結果に基づき対象機械の異常を判定することで、異常の誤判定を防止することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、診断対象の機械を所定の動作シーケンスで動作させた際に発生する振動データを収集するデータ収集部と、前記データ収集部からの入力データを解析し、特徴量を算出するデータ解析部と、算出した特徴量に基づき、前記診断対象の機械で異常が発生しているか否かを判定する異常検出部と、前記データ解析部と前記異常検出部とを制御する制御部を備え、前記制御部は、前記異常検出部が異常と判定した場合に、異常と判定した際の動作シーケンスを所定回数繰り返して実施するように前記診断対象の機械を制御し、前記異常検出部は所定回数繰り返された動作シーケンスにおいて異常と判定した場合に、前記診断対象の機械で異常が発生したと判定し、前記異常と判定した際の動作シーケンスを所定回数繰り返して実施する場合において、動作シーケンスの２回目以降の繰り返しの回数は、１回目に異常と判定した動作シーケンスごとに変更可能であることを特徴とする異常診断装置である。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、機械の異常診断装置において、異常と判定する際に、その機械において異常発生時の動作シーケンスを再度動作させ、最初に異常と判定した場合と同一の異常が発生するか否かを判定することで、偶発的な音による異常判定を防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施形態に係る異常診断装置を用いたシステムの全体構成図である。
【図２】図１における異常診断装置のハードウエア構成を示す図である。
【図３】本実施形態に係る異常診断装置の機能ブロック図の一例を示す図である。
【図４】実施形態１における異常を判定するための処理手順を示すフロー図である。
【図５】センサで検出した機械の振動データ（センシングデータ）のスペクトル図の一例であり、縦軸は音圧レベル（ｄＢ）、横軸は周波数を表している。
【図６】ステップＳ１０７における、周波数ごとの特徴量データの差異の算出例を示したものである。
【図７】実施形態２における異常を判定するための処理手順を示すフロー図である。
【図８】動作シーケンスと繰り返し回数：Ｎの対応関係を示すテーブルである。
【図９】実施形態３における異常を判定するための処理手順を示すフロー図である。
【図１０】実施形態４において、異常検出部が異常候補と判定した回数に基づき、出力部が出力表示部へアラートを通知するための処理手順を示すフロー図である。
【図１１】アラートレベルと、カウント値と、異常検出部の判定結果との対応関係を示すテーブルである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本発明は、機械の異常診断装置の異常診断方法に際して、以下の特徴を有する。
即ち、本発明は、診断対象の機械の異常と判定した動作シーケンスと同一のシーケンスを再度実行し、同じ異常音が発生するかを確認し、同一の異常が発生する場合にのみ、対象の機械が異常であると判定することが特徴である。
以下本発明をその実施形態について図面を参照して説明する。
【０００９】
＜全体構成＞
図１は、本実施形態に係る異常診断装置を用いたシステムの全体構成図である。
異常診断装置１は、図示のように診断対象である診断対象装置２が所定の動作シーケンスで動作した際の情報を収集し、その収集した情報に基づいて、診断対象装置２の異常の有無を判定する。
【００１０】
診断対象装置２と異常診断装置１とは、どのような接続形態で接続されてもよい。例えば診断対象装置２と診断装置１００とは、専用の接続線、有線ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）などの有線ネットワーク、および、無線ネットワークなどにより接続される。
【００１１】
＜ハードウエア構成＞
図２は図１における異常診断装置１のハードウエア構成を示す図である。
異常診断装置１は、図示のように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３と、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）１４と、センサＩ／Ｆ１５と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１６と、アラーム表示部１７とが、バス１８で接続された構成となっている。
【００１２】
ＣＰＵ１１は、異常診断装置１の全体を制御する。ＣＰＵ１１は、例えばＲＡＭ１３をワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ１２等に格納されたプログラムを実行することで、異常診断装置１全体の動作を制御し、診断機能を実現する。通信Ｉ／Ｆ１４は、診断対象装置２と通信するためのインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ１４を介して異常診断装置１と診断対象装置２は通信を行って、異常診断装置１から診断対象装置２に対して後述の動作シーケンスや、その実行回数などが指示される。センサＩ／Ｆ１５は診断対象装置２の内部に設置されている後述のセンサＳによって取得した情報（アナログ信号）のレベル変換や、デジタル信号への情報変換を実施する。ＨＤＤ１６は、異常診断装置１の設定情報、センサＳから受信された検知情報などの情報を記憶する。アラーム表示部１７は異常診断装置１により診断対象装置２の異常が検知された場合に表示を行ったり、外部の機器へ異常の通知を行ったりする。
【００１３】
図３は、本実施形態に係る異常診断装置の機能ブロック図の一例を示す図である。
異常診断装置１は、図示のように、データ収集部１０１、データ解析部１０２、異常検出部（異常検出手段）１０３、出力部（出力手段）１０４、制御部（制御手段）１０５を備えている。なお、データ収集部１０１、データ解析部１０２、異常検出部１０３、出力部１０４、制御部１０５の各機能は、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２に記憶されたプログラムを実行し、通信Ｉ／Ｆ１４、センサＩ／Ｆ１５及びＨＤＤ１６を制御することにより実現される。
以下、各機能部について説明する。
【００１４】
＜データ収集部１０１＞
データ収集部１０１は、センサＳから得られる微弱な電気信号を増幅して所定の電圧レベル（数百ミリボルト）のアナログ電気信号に変換してデータ解析部１０２へ出力する。
なお、センサＳは、例えば音を捉えるマイクロフォンや、振動を捉える振動センサ、また、ＡＥ（アコースティックエミッション：弾性波）センサなどを用いることができる。ＡＥセンサは、材料で発生する局所的な変形や破壊が生ずるときに発生するアコースティックエミッションを検出する。センシングする現象は音、振動、ＡＥ（総称して「振動データ」という）であり、それらは異常診断する対象の機械（マシン）内で動作するユニットのモータ駆動時やベアリングの回転、また、工作機械における切削動作の際に発生する。
【００１５】
＜データ解析部１０２＞
データ解析部１０２は、データ収集部１０１から入力されるアナログ信号をＡ／Ｄ変換（電気信号（低周波アナログ信号）をデジタル信号に変換）して解析し、入力データに対して特徴量を算出する。
特徴量の算出には、例えば、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）によるフーリエ変換を用いる。ここで、フーリエ変換は、デジタル信号から周波数毎の成分（音圧レベル）として求めるものであり、一般にスペクトル分析と呼ばれる。スペクトル分析したデータは異常検出部１０３に出力される。
【００１６】
＜異常検出部１０３＞
異常検出部１０３では、データ解析部１０２で算出した特徴量に基づき、異常であるか否かの判定を行い、判定結果を出力部１０４へ入力する。
【００１７】
＜出力部１０４＞
出力部１０４は異常検出部１０３から入力される判定結果を、アラーム表示部１７に転送し、判定結果が異常である場合にアラームを点灯させたり、保守を担当するサービスセンターへインターネットを介して電子メールを送信したりなどすることができる。
【００１８】
＜制御部１０５＞
制御部１０５はデータ解析部１０２の特徴量算出の開始や、異常検出部１０３で検出した異常判定結果に基づき、通信Ｉ／Ｆ１４を通して診断対象装置２内部の機械動作制御部へ、再び同じ動作を行うよう通知したり、異常検出部１０３における異常判定の基準の変更を制御したりする。
【００１９】
［実施形態１］
次に、以上で説明した異常診断装置による異常判定のための処理手順について説明する。
本実施形態では、診断対象の機械を所定のシーケンスで動作させた場合において、最初に異常と判定した際に、異常と判定した動作シーケンスを繰り返し、再度異常と判定した場合に異常が発生したと判定する。
図４は実施形態１における異常を判定するための処理手順を示すフロー図である。
異常判定の開始に当たり、異常と判定した回数を格納するカウント値格納部の変数カウントを０に初期化しておく（即ち、カウント（count）値を０に初期化しておく）。そのうえで、データ解析部１０２は、データ収集部１０１から入力されるセンサデータ（入力データ）から特徴量を算出する（ステップＳ１０１）。即ち、データ解析部１０２は、例えば、先に述べたフーリエ変換を行い、周波数ごとの音圧レベル（スペクトル）を特徴量として算出する。
【００２０】
次に、カウント（count）値を参照し、０であれば過去に異常判定がされていないため（ステップＳ１０２、Ｙｅｓ）、正常データの特徴量と入力データの特徴量とを比較し、両者の差（又は差異）を算出する（ステップＳ１０３）。なお、正常データの特徴量は、制御部１０５が機械の正常動作時のセンシングデータを収集しておき予めＲＯＭに保持しておく。本実施形態の場合、正常動作時の動作シーケンス別に正常データの特徴量をそれぞれ保持しており、入力データにおける動作シーケンスに合致した正常データの特徴量と入力データ特徴量との差異を、周波数ごとに算出する。
【００２１】
次に、周波数ごとに算出した正常データの特徴量と入力データの特徴量との差異が所定の閾値１未満であるか否か判定し（ステップＳ１０４）、差異が閾値１未満であれば（ステップＳ１０４、Ｙｅｓ）、入力データは正常と判定し（ステップＳ１０５）、この処理を終了する。
また、ステップＳ１０４において、周波数の各次元の差異が所定の閾値１以上であれば（ステップＳ１０４、Ｎｏ）、入力データは異常候補であると判定し（ステップＳ１０６）、ステップＳ１０１に戻る。
【００２２】
ここで、異常検出部１０３は、カウント（count）値を１カウントアップして、入力データの特徴量を異常候補データの特徴量としてメモリに蓄積し（ステップＳ１０６）、同時に制御部１０５に対して、今回と同じ動作シーケンスを、現在実行中の動作シーケンスが完了した後に再び実行するように通知する。制御部１０５は、通知された動作シーケンスを実行するように機械動作制御部へ通知する。
【００２３】
ステップＳ１０１では、異常候補であると判定された動作と同一の動作シーケンスにおける入力データの特徴量を再度算出する。この場合、先のステップＳ１０５においてカウント値は１カウントアップされているため、ステップＳ１０２では“カウントは０ではなく”（ステップＳ１０２、Ｎｏ）、ステップＳ１０７へ進む。
ステップＳ１０７では、ステップＳ１０６においてメモリに蓄積された異常候補データ（前回の動作シーケンスにおいてＳ１０１で入力された入力データ）の特徴量と入力データの特徴量との差異を算出し、算出した差異と閾値２とを比較する（ステップＳ１０８）。
【００２４】
ここで、算出した差異が所定の閾値２より小さければ（ステップＳ１０８、Ｙｅｓ）、入力データの特徴量は異常であると判定する（ステップＳ１０９）。つまり、２回目の比較においても、入力データの特徴量が先の異常候補データの特徴量と略同一であることが判明したため、これにより最終的に異常と判定する。
ステップＳ１０８において、算出した差異が所定の閾値２以上であれば（ステップＳ１０８、Ｎｏ）、２回目の比較においては、入力データの特徴量は、異常候補データの特徴量と異なるため正常であると判定し（ステップＳ１０５）、処理を終了する。
なお、判定結果は出力部１０４へ渡される。
【００２５】
出力部１０４は、異常検出部１０３の判定結果が異常の場合に（ステップＳ１０９）、別途備えたアラーム表示部へのアラーム表示を通知し、アラームを点灯させたり、同様に別途備えたサービスセンターへ異常の通知を行ったりする。
【００２６】
図５は、センサＳで検出した機械の振動データ（センシングデータ）のスペクトル図の一例であり、縦軸は音圧レベル（ｄＢ）、横軸は周波数を表している。
図５Ａは、現動作シーケンスにおけるセンシングデータの特徴量を表すスペクトル図である。
図５Ｂは、正常データのスペクトル図であり、この正常データのスペクトルは、対象とする機械ごとに予め用意されている。なお、正常データのスペクトルは複数の正常動作時のセンシングデータを用いて、周波数ごとの音圧レベルの平均値を予め用意されている。
図５Ｃは、図５Ａに示す入力センシングデータの特徴量と図５Ｂに示す正常データの特徴量との差分を表している。この差分は、上述のステップＳ１０３における正常データと入力データの特徴量の算出、つまり周波数ごとの特徴量データ（ｄＢ）の差分を示している。
【００２７】
ステップＳ１０４では、入力データの特徴量と、正常データの特徴量との差分を周波数ごとに算出し、算出した差分を周波数ごとに所定の閾値１と比較し、閾値１より小さい場合は正常、閾値１以上である場合は異常であると判定している。
なお、閾値１は予め設定した所定の値でありＲＯＭに記憶しておく。また、以上の説明では、同一シーケンスを再び実行するタイミングを、異常候補と判定したシーケンスの完了後に行う（ステップＳ１０６）こととしているが、実行タイミングはこれに限定されず、これ以外でもよい。
例えば、複数の動作シーケンスを連続して実行している場合などは、その連続したシーケンスが全て完了した後に、異常候補と判定した該当シーケンスのみを再び実行するようにしてもよい。
【００２８】
図６は、図５と同様の図であるが、ここでは図５Ｂの正常データの特徴量に代えて、図６Ｂには、異常候補データ（カウント値が０のときにステップＳ１０４で異常候補と判断して、ステップＳ１０６で蓄積した特徴量）の特徴量が示されており、図６Ｃは、図６Ａに示す入力センシングデータの特徴量と図６Ｂに示す異常候補データの特徴量との差分を表している。この差分は、上述のステップＳ１０７において、異常候補データと入力データの特徴量の算出を行い、周波数ごとの特徴量データ（ｄＢ）の差分を表している。
【００２９】
ステップＳ１０８では、入力データの特徴量と、異常候補データの特徴量との差分を周波数ごとに算出し、算出した差分を周波数ごとに所定の閾値２と比較し、閾値２より小さい場合は異常、閾値２以上である場合は正常であると判定している。なお、閾値２は予め設定した所定の値でありＲＯＭ１２に記憶しておく。
【００３０】
［実施形態２］
本実施形態では、診断の結果、最初に異常と判定した際に、異常と判定した動作シーケンスを繰り返し、複数回連続で異常と判定した場合に、最終的に異常が発生したと判定する。
即ち、実施形態１では、異常と判定した動作シーケンスを再度実行した際に、２回目も異常と判定した場合に最終的に異常判定するが、本実施形態は、予め設定した“繰り返し回数”Ｎ（但し、Ｎ≧１）回以上の回数で異常と判定した場合に最終的に異常と判定する。即ち“繰り返し回数”Ｎを変更可能とした点で実施形態１と相違し、その他の点では同じである。
【００３１】
図７は、実施形態２における異常を判定するための処理手順を示すフロー図である。
このフローの開始に際して、まず、異常判定の開始時点で異常と判定した回数を格納するカウント値格納部の変数カウントを０に初期化しておく。
ここで、ステップＳ２０１からＳ２０７まで実施形態１のステップＳ１０１からＳ１０７と同じであるため、上述の説明をここに援用して説明は省略する。
【００３２】
ステップＳ２０８では、ステップＳ２０６においてメモリに蓄積された異常候補データの特徴量と入力データの特徴量との差異を閾値２と比較する。ここで、算出した差異が閾値２以上であれば（ステップＳ２０８、Ｎｏ）、正常であると判定し（ステップＳ２０５）処理を終了する。
【００３３】
ステップＳ２０８で、算出した差異が閾値２未満であれば（ステップＳ２０８、Ｙｅｓ）、カウント値がＮより大きいか否かを比較する（ステップＳ２０９）。なお、Ｎは、何回連続で異常候補と判定した場合に最終的に異常と判定するかを規定する整数値であり、予め定めた１以上の値を設定する。
【００３４】
ステップＳ２０９において、カウント値がＮ以下（１〜Ｎ）の場合は（ステップＳ２０９、Ｎｏ）、２〜Ｎ＋１回目の異常候補であるとの判定を行い（ステップＳ２０６）、カウント値をカウントアップすると共に、入力データの特徴量を異常候補データの特徴量として更新してメモリに蓄積する。このようにすることで、診断対象の機械が異常判定のために動作シーケンスを繰り返し実行することにより機械の状態が徐々に変わり、異常とみなすべき特徴量が変わってしまう場合でも正しく異常を判定することが可能となる。
【００３５】
ステップＳ２０９において、カウント値がＮよりも大きい場合は（ステップＳ２０９、Ｙｅｓ）、ステップＳ２１０に移行し最終的に異常であると判定して処理を終了する。
【００３６】
本実施形態では、ステップＳ２０９において、入力データの特徴量を異常候補データの特徴量に更新する（置き換える）例について説明したが、既に蓄積している前回の異常候補データの特徴量を用いて、周波数ごとの平均値を算出し、算出結果を異常候補データの特徴量として更新してもよい。
【００３７】
［実施形態３］
次に、異常と判定した動作シーケンスの種類に応じて、異常と判定する動作シーケンスの繰り返し回数Ｎ（Ｎ≧１）を変更して、異常を判定する手法について説明する。
実施形態２では、異常候補を判定した場合に繰り返す動作シーケンスの“繰り返し回数”Ｎが設定可能な例について説明したが、本実施形態では異常候補を判定した動作シーケンスに応じて“繰り返し回数”Ｎを変更する点で、実施形態２と相違し、その他の点では同じである。
【００３８】
図８は動作シーケンスと繰り返し回数：Ｎの対応関係を示すテーブルである。
動作シーケンスにはそれぞれ１からｍまでの識別番号が割り当てられており、それぞれの動作シーケンスごとに繰り返し回数Ｎｘ（回数自体は変更可能である）が決められている。
即ち、ここでは、図示のように、診断対象の機械における動作シーケンスに番号１〜ｍを付与して、シーケンス番号１；工程Ａ→工程Ｂ→工程Ｃについては、繰り返し回数をＮ１、以下同様に、シーケンス番号２；工程Ｄ→工程Ｅについては繰り返し回数をＮ２、シーケンス番号３；工程Ｆについては繰り返し回数をＮ３、シーケンス番号４；工程Ｇ→工程Ｈ→工程Ｉ→工程Ｊについては繰り返し回数をＮ４、シーケンス番号５；工程Ｋ→工程Ｌについては繰り返し回数Ｎ５、・・・・シーケンス番号ｍ；工程ＺＺについては繰り返し回数Ｎｍを定める。
繰り返し回数Ｎｘは、何回連続で異常候補と判定した場合に最終的に異常と判定するかを規定する整数値であり各動作シーケンスごとに繰り返し回数Ｎｘを設定している。なお、繰り返し回数Ｎｘには予め定めた１以上の値を設定する。
この表データはＲＯＭに記憶されているものとする。
【００３９】
図９は実施形態３における異常を判定するための処理手順を示すフロー図である。
実施形態２と異なるのは、ステップＳ３０６のみであり、その他のステップは同じであるので、ここでもステップＳ３０６のみを説明し、その他のステップについては実施形態１及び２の説明を援用する。
即ち、ステップＳ３０６では、入力データが異常候補であると判定すると、図８の対応表に基づき、繰り返し回数ＮｘをＲＯＭから読み出し、ステップＳ３０９で使用するカウント値との比較に使用する。
各工程ごとに繰り返し回数を変更可能にすることで、誤認が生じやすい工程の繰り返し回数をそうでない工程よりも増やすことができ、異常判定の精度を一層向上することができる。
【００４０】
また異常判定のための動作シーケンスを行うことにより診断対象の機械そのものが壊れてしまうような異常が想定される場合には、診断対象の機械へのダメージを最小限にするために繰り返し回数を１回にする。この場合の例としては、異常音の発生タイミング、大きさ、周波数などから駆動用のシャフトが折れており、動作させることで周辺の他の部品に対しても影響を与えるかもしれないことが想定されるような場合が挙げられる。
また異常判定のために多少動作シーケンスを繰り返し実行しても診断対象の機械そのものに対しては影響のほとんど無い異常の場合には、診断のために動作シーケンスを繰り返しても診断対象の機械へのダメージがあるとは想定しにくいので、繰り返し回数を多くして、異常判定の精度を一層向上することができる。この場合の例としては、駆動用のギアが摩耗することで若干異音がしている程度と想定されるような場合が挙げられる。
【００４１】
また、以上の説明では、ステップＳ１０８、Ｓ２０８、Ｓ３０８において入力データの特徴量と、異常候補データの特徴量との差分を周波数ごとに算出し、算出した差分を周波数ごとに所定の閾値２と比較し、閾値２以上である場合は正常であると判定しているが、再度カウント値を０に戻してステップＳ１０１、Ｓ２０１、Ｓ３０１から実行しなおしてもよい。
【００４２】
［実施形態４］
本実施形態では、最初に異常と判定した際に、異常と判定した動作シーケンスを繰り返し、複数回異常と判定した場合に、アラートのレベルを変更してアラート表示部にアラート表示する。
即ち、実施形態１〜３では、異常候補を判定した場合に、繰り返す動作シーケンスの“繰り返し回数”Ｎよりも多く異常と判定した場合に、最終的に機械が異常であると判定するが、本実施形態では“繰り返し回数”Ｎ回以下しか異常候補と判定せず、最終的に機械が正常であると判定した場合の出力部におけるアラートを表示する。ここではそのアラートの表示方法について説明する。
【００４３】
図１０は、実施形態４において、異常検出部１０３が異常候補と判定した回数に基づき、出力部１０４が出力表示部へアラートを通知するための処理手順を示すフロー図である。
まず、出力部１０４は、異常検出部１０３における判定結果が異常であるか否かを判定する（ステップＳ４０１）。異常である場合は（ステップＳ４０１、Ｙｅｓ）、アラート表示部に異常発生のアラートを通知して（ステップＳ４０２）、この処理を終了する。
判定結果が正常である場合は（ステップＳ４０１、Ｎｏ）、異常検出部１０３のカウント値を参照し（ステップＳ４０３）、カウント値の値が０であるか否かを判定し（ステップＳ４０４）、カウント値が０であるときは（ステップＳ４０４、Ｙｅｓ）、何も行わずこの処理を終了する。
【００４４】
ステップＳ４０４で、カウント値が０でないときは（ステップＳ４０４、Ｎｏ）、そのカウント値に従って、アラートのレベル決定を行い、決定したアラートレベルをアラート表示部に通知して（ステップＳ４０５）、この処理を終了する。
なお、ステップＳ４０５において、アラート表示部への通知だけでなく、サービスセンターへも通知してもよい。
アラートレベルは、カウント値に従いレベル１〜３を決定する。
なお、異常検出部１０３では、動作シーケンスが異常であるか正常であるかに関わらず、カウント値を一定期間の間保持しているものとする。
【００４５】
図１１はアラートレベルと、カウント値と、異常検出部の判定結果との対応関係を示すテーブルである。
ここでは、アラートレベルを、それぞれカウント値に応じてレベル１〜レベル４とし、レベル４は判定結果が異常としている。
即ち、異常検出部１０３は、判定結果が正常で、かつカウント値が１以上の値をもつ場合に、図９のテーブルに従いアラートレベルを決定する。
即ち、ここでは、カウント値が１以上３未満の場合は、アラートレベルはレベル１と、カウント値が３以上５未満の場合はレベル２、カウント値が５以上はレベル３とし、判定結果レベル１から３は正常、レベル４は異常としている。
アラート表示部では、通知されたレベルに従い表示部の表示動作を変えるようにする。例えばレベル別に色を変えて表示するなどを行う。表示の違いによって、最終的に正常であると判定されたが異常候補となる現象が発生したことや、異常候補となる現象がどの程度発生したかをユーザに知らせることができる。
【符号の説明】
【００４６】
１０１・・・データ収集部、１０２・・・データ解析部、１０３・・・異常検出部、１０４・・・出力部、１０５・・・制御部。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００４７】
【特許文献１】特開２０１０−５４５５８号公報
【図１】
0006784140.tif 000002
【図２】
0006784140.tif 000003
【図３】
0006784140.tif 000004
【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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