(57)【要約】【課題】あらかじめ基準値を設定しなくとも、異常通知を発することができる学習型異常通知装置を提供する。【解決手段】イベントを検出するイベント検出部１１２と、各イベントの種類を記憶するイベント種類記憶部１１８と、前記イベント種類記憶部を参照して、前記イベントが既分類イベントであるか、又は、未分類イベントであるかを判断するイベント種類判断部１１３と、前記未分類イベントであるとされたイベントに分類を与え、該イベントとこれに与えられた分類を前記イベント種類記憶部に記憶させる新規分類部１１５と、を備える。【選択図】        図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
イベントを検出するイベント検出部と、
各イベントの種類を記憶するイベント種類記憶部と、
前記イベント種類記憶部を参照して、前記イベントが既分類イベントであるか、又は、未分類イベントであるかを判断するイベント種類判断部と、
前記未分類イベントであるとされたイベントに分類を与え、該イベントとこれに与えられた分類を前記イベント種類記憶部に記憶させる分類部と、
を備えることを特徴とする学習型異常通知装置。
【請求項２】
請求項１に記載の学習型異常通知装置において、
前記既分類であるとされたイベントの分類を修正して、該イベントと修正後の分類を前記イベント種類記憶部に記憶させる修正部を更に備えることを特徴とする学習型異常通知装置。
【請求項３】
請求項１に記載の学習型異常通知装置において、
マイクで集めた音の周波数成分を求めるフーリエ変換部と、
イベント検出基準を記憶するイベント検出基準記憶部と、
を更に備え、
前記イベント検出部は、前記イベント検出基準記憶部を参照して、前記周波数成分を基に前記イベントを検出することを特徴とする学習型異常通知装置。
【請求項４】
請求項３に記載の学習型異常通知装置において、
前記イベント検出基準記憶部が記憶するイベント検出基準を修正するイベント検出基準修正部を更に備えることを特徴とする学習型異常通知装置。
【請求項５】
請求項１に記載の学習型異常通知装置において、
前記イベントの種類に応じた通知をするイベント通知部を更に備えることを特徴とする学習型異常通知装置。
【請求項６】
請求項１に記載の学習型異常通知装置において、
前記既分類イベントは、正常イベントと異常イベントに更に分類されていることを特徴とする学習型異常通知装置。
【請求項７】
各イベントの種類を記憶するイベント種類記憶部を用いた学習型異常通知方法において、
イベントを検出するイベント検出ステップと、
前記イベント種類記憶部を参照して、前記イベントが既分類イベントであるか、又は、未分類イベントであるかを判断するイベント種類判断ステップと、
前記未分類イベントであるとされたイベントに分類を与え、該イベントとこれに与えられた分類を前記イベント種類記憶部に記憶させる分類ステップと、
を有することを特徴とする学習型異常通知方法。
【請求項８】
請求項７に記載の学習型異常通知方法において、
前記既分類であるとされたイベントの分類を修正して、該イベントと修正後の分類を前記イベント種類記憶部に記憶させる修正部を更に有することを特徴とする学習型異常通知方法。
【請求項９】
請求項７に記載の学習型異常通知方法において、
当該方法は、イベント検出基準を記憶するイベント検出基準記憶部を更に用い、
マイクで集めた音の周波数成分を求めるフーリエ変換ステップと、
を更に有し、
前記イベント検出ステップでは、前記イベント検出基準記憶部を参照して、前記周波数成分を基に前記イベントを検出することを特徴とする学習型異常通知方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の学習型異常通知方法において、
前記イベント検出基準記憶部が記憶するイベント検出基準を修正するイベント検出基準修正ステップを更に有することを特徴とする学習型異常通知方法。
【請求項１１】
請求項７に記載の学習型異常通知方法において、
前記イベントの種類に応じた通知をするイベント通知ステップを更に有することを特徴とする学習型異常通知方法。
【請求項１２】
請求項７に記載の学習型異常通知方法において、
前記既分類イベントは、正常イベントと異常イベントに更に分類されていることを特徴とする学習型異常通知方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、機械等の異常を監視者等に通知する異常通知装置及び異常通知方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の異常通知装置は、１または２以上のセンサの入力があらかじめ設定した基準値を超えることにより異常通知を出す。この場合、異常か正常かを判別する基準値をあらかじめ決めておくことが必要である。
【０００３】
なお、本発明に関連した先行技術文献としては、以下のものがある。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００２−４１１４３公報
【０００５】
特許文献１の発明は、装置毎に異常発生時の異常音の周波数成分が異なる点に注目して、異常音をフィルタ処理して異常発生装置を特定するものである。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
このような異常通知装置の場合、異常か正常かを判別する基準値をあらかじめ決めなければならないが、この決定は装置が稼動する前に擬似的に故障状態を発生させて決定するか、経験を積んだ設計者が経験から設定しなければならなかった。また、あらかじめ擬似的に故障を発生させ、または経験者が設定したとしても、想定外の故障については異常通知を発することができなかった。また、通常の装置においてはあらかじめ故障が想定されるすべての個所について、擬似的に故障状態を発生させることは、技術的、経済的に見ても困難であり、特にセンサが音声入力装置であり、音声により故障を判断する通知装置の場合、想定される故障をすべてあらかじめ発生させ音声入力装置にどのように入力されるかをもって基準値を決定することは大変困難であった。
【０００７】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、あらかじめ基準値を設定しなくとも、異常通知を発することができる学習型異常通知装置及びその方法を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
多くの装置が同時に稼動するような室内において、その室内の代表的な場所にマイクを設置し、そのマイクより得られた音声情報を解析し、定常時とは違う場合にイベントを発生させるような装置において、そのイベントをあらかじめ記憶させておくのではなく、イベントが発生する都度、操作者により分類させ２回目以降の同種のイベント発生においては、分類したイベントとして通知を発報することにより、上記課題を解決する。
【０００９】
上記のような課題を解決するために、装置が稼動してから発生した定常状態とは異なる状態（以下「イベント」という。）を分類し、このイベントの分類を繰り返し行うことで、最終的に使用者にとって有効な通知を出すようにする。
【００１０】
本発明によれば、イベントを検出するイベント検出部と、各イベントの種類を記憶するイベント種類記憶部と、前記イベント種類記憶部を参照して、前記イベントが既分類イベントであるか、又は、未分類イベントであるかを判断するイベント種類判断部と、前記未分類イベントであるとされたイベントに分類を与え、該イベントとこれに与えられた分類を前記イベント種類記憶部に記憶させる分類部と、を備えることを特徴とする学習型異常通知装置が提供される。
【００１１】
上記の学習型異常通知装置は、前記既分類であるとされたイベントの分類を修正して、該イベントと修正後の分類を前記イベント種類記憶部に記憶させる修正部を更に備えていてもよい。
【００１２】
上記の学習型異常通知装置は、マイクで集めた音の周波数成分を求めるフーリエ変換部と、イベント検出基準を記憶するイベント検出基準記憶部と、を更に備え、前記イベント検出部は、前記イベント検出基準記憶部を参照して、前記周波数成分を基に前記イベントを検出してもよい。
【００１３】
上記の学習型異常通知装置は、前記イベント検出基準記憶部が記憶するイベント検出基準を修正するイベント検出基準修正部を更に備えていてもよい。
【００１４】
上記の学習型異常通知装置は、前記イベントの種類に応じた通知をするイベント通知部を更に備えていてもよい。
【００１５】
上記の学習型異常通知装置において、前記既分類イベントは、正常イベントと異常イベントに更に分類されていてもよい。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下の実施形態では、例として製粉工場を利用して説明をするが、当然他の業種や粉砕機、分級機以外の装置においても同様に実施できることは言うまでもない。製粉工場では、小麦を粉砕して粒度（大きさ、荒さ）等により分類をし、さらに粉砕を繰り返すことで最終製品である小麦粉を生産している。このため粉砕機や分級機など同じ用途の装置が１つの工程の中に複数台存在する。このためメンテナンス性や管理のしやすさから通常、同一の装置は同一の部屋内に収納されることになる。この場合、工場の操作者は巡回により装置の調整や異常の検知を行うが、一人で複数の装置を受け持つことも多く、常時監視を行うことができるわけではない。そこで、監視する手段が必要になるが、故障が想定される個所すべてにセンサ等を配置することはセンサの調整や故障によるメンテナンス工数の増加や誤報による信頼性の低下等を考えると現実的ではない。そのため、センサの設置数が少なくてすむ音声等を利用してその特性を解析することで、同一室内に設置された装置群の中に異常な状態にある装置が存在するかどうかを判別する手段が必要となった。しかしながら、このように音声等の特性を解析する場合、定常の音声と異常時の音声を判別する必要があるが、この判断を行うために異常音の特性をあらかじめ通知装置に入力する必要がある。このとき、ある装置に注目して考えると、装置の想定される故障個所は通常複数あり、それぞれに異なる異常音が発生することが容易に想定され、またその装置が複数台集まると、音声収集場所からの相対的位置関係や室内の位置関係等で同一の故障でも異なる特性の音声が観測されることは自明である。そのため、想定される故障をすべてあらかじめ入力することは、想定される故障個所や装置数が増加するごとに幾何級数的に増加することになり、事実上不可能である。本発明は、上記のことに鑑みあらかじめ異常時の音声を入力する必要がない異常通知装置を提供する。本発明では、従来装置稼動前に入力しなければならなかった異常時の音声を、通知装置稼動後、運転しながら実際に発生した異常を分類していくことで入力していくことができるようにした。通知装置が工場の装置室内に設置され、稼動をはじめた直後は、通知装置の分類表の中には、まったく音声分類結果が入力されていない。通知装置は、正常に装置が稼動している瞬間の音声を正常時音声として記憶するとともにあらかじめ想定される変動幅を入力される。また、もちろん学習速度を早くするため、電話呼び出し音などのあらかじめ想定される数種類の音声が入力されている状態で通知装置の稼動を開始してもよい。その後、装置に何かしらの変化が起こることで音声入力装置に入力される音声が変化しその変化幅が想定された変動幅をこえると通知装置はイベントが発生したと認識する。発生したイベントは、これまでに発生し分類された分類表中のイベントと比較される。このとき装置稼動直後で分類表には、分類されたものはないので、初めて発生したイベント（以下「未分類イベント」という。）が発生したとして工場の操作者に通知として報告する。工場の操作者は、装置室まで行き点検を行い故障があれば復旧を行う。復旧を行った後、このとき発生した未分類イベントに対し、分類を行う。このとき発生していたのが故障であれば、操作者はこの未分類イベントを具体的な故障と結びつけ、容易に理解できる名称とともに分類する。（以下「異常イベント」という。）また、このとき異常が発生しておらず誤報であったか、または異常とはいえない許容できる軽微な変化であった場合、次回イベントの発生を通知しないイベント（以下「正常イベント」という。）として分類する。その後、イベントが発生するたびにイベント分類表と比較され、発生したイベントがイベント分類表に存在し、かつ異常イベントとして分類されたものであれば、通知を発するとともに操作者が分類時につけた名称を表示することで、操作者に故障を知らせる。また、正常イベントとして分類されたものであれば、イベントの発生を通知として報告せず、ディスプレー等に表示するだけにとどめる。正常イベントをディスプレー等に表示を行うのは、最初の分類時に故障ではないとしたが、２回目以降に起こったイベントにおいて故障イベントして種別を変更できるようにすることを可能にする為である。このイベント発生と分類が繰り返されることにより、１度発生したイベントは分類され正しい通知として報告されることになり、また誤報や未分類イベントが減少する。
【００１７】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００１８】
図１は、本実施形態によるマイクが置かれる機械室の平面図である。図１を参照すると、機械室１００には、ｍ×ｎ台の機械１０１−１−１、１０１−１−２、…、１０１−ｍ−ｎが置かれている。機械室の中央には、機械１００−１−１、１０１−１−２、…、１０１−ｍ−ｎから発生する音を集音するマイク１０２が置かれている。マイク１０２は、機械室１００全体で発生する音を集音するため、無指向のものである。
【００１９】
マイク１０２は、全ての機械１０１−１−１、１０１−１−２、…、１０１−ｍ−ｎに異常が無い時には、例えば、図２の符号３０１で示すような周波数分布をする音を集音する。本実施形態では、機械１０１−１−１、１０１−１−２、…、１０１−ｍ−ｎは、全て、粉砕機であるとしている。各粉砕機には、誘導型モータで動く回転部が備わり、回転部にかかる負荷の大きさにより回転部毎に回転周波数が異なる。そして、各回転部から発生する音の周波数分布は、回転周波数及びその整数倍の周波数においてピークを持ったものとなる。従って、異なった回転部から異なった周波数の音が発生している。図２に示す正常時の周波数分布の例では、全ての回転部から発生する音が重なり合っていてピーク部は無く、周波数が高くなるに従って、音量が減少している。
【００２０】
ある機械のある回転部に異常が発生した時には、その回転部から異常音が発生するが、その異常音の周波数分布はその回転部の回転周波数及びその整数倍の周波数においてピークを有する。従って、ある機械のある回転部に異常が発生した時には、マイク１０２が集音する音の周波数分布は図３の符号３０２で示すようなものとなる。
【００２１】
回転部毎に、回転周波数が異なり、異常が発生した場合の音量及び音質が異なる。また、各機械からマイクまでの距離は機械毎に異なる。従って、異常が発生した時の単一又は一揃いのピーク周波数及びピークレベルによって、異常が発生した機械及びその機械における回転部を特定することが可能となる。
【００２２】
図４は、本実施形態による学習型異常通知装置の構成を示すブロック図である。
【００２３】
図４を参照すると、本実施形態による学習型異常通知装置は、マイク１０２、ＦＦＴ(Fast Fourier Transform)分析器１１１、イベント検出部１１２、イベント種類判断部１１３、イベント通知部１１４、新規分類部１１５、分類誤り受付部１１６、分類修正部１１７、イベント種類記憶部１１８、イベント検出基準誤り受付部１１９、イベント検出基準修正部１２０及びイベント検出基準記憶部１２１を備える。
【００２４】
ＦＦＴ分析器１１１は、マイク１０２が集音した音を高速フーリエ変換することによりその音の周波数分布を求める。
【００２５】
イベント検出基準記憶部１２１は、例えば、図２の符号３０５に示すレベルを基準範囲の下限値、符号３０６に示すレベルを基準範囲の上限値として有する。
【００２６】
イベント検出部１１２は、いずれかの周波数においてＦＦＴ分析器１１１が出力する音のレベルがイベント検出基準記憶部１２１が保持する基準範囲から外れた場合に、イベントを出力する。例えば、ＦＦＴ分析器１１１が出力する音の周波数分布が図３に示すように基準範囲から外れたピーク３０３、３０４を有する場合に、イベントを出力する。イベントには、基準範囲から外れた音のレベル及び周波数も含まれる。従って、図３の例では、イベントには、（９０ｄＢ、４ｋＨｚ）及び（８０ｄＢ、８ｋＨｚ）といったデータも含まれる。
【００２７】
イベント種類記憶部１１８は、イベントに伴われる単一又は一揃いの音のレベル及び周波数毎にそのイベントが正常イベントであるか、異常イベントであるか、又は未分類イベントであるかを記憶する。異常イベントについては、異常が発生した機械及び回転部を特定する情報（名称、番号等）も記憶する。
【００２８】
イベント種類判断部１１３は、イベント検出部１１２が発生したイベントが正常イベントであるか、異常イベントであるか、又は未分類イベントであるかを、イベントが伴う音のレベル及び周波数並びにイベント種類記憶部１１８を参照することにより、判断する。また、イベントが異常イベントである場合には、どの機械のどの回転部の異常であるのかについての情報をイベント種類記憶部１１８から取得する。
【００２９】
未分類イベントをイベント種類記憶部１１８に記憶させることが実際的でなければ、イベント種類記憶部１１８には、異常イベント及び未分類イベントのみを記憶させるようにして、イベント種類判断部１１３は、イベント種類記憶部１１８に記憶されていないイベントは未分類イベントであると判断してもよい。
【００３０】
イベント通知部１１４は、イベントを音及び／又は画像により監視者に通知する。例えば、異常イベントが発生した場合には、警報音及び警報画面により異常イベントを監視者に通知し、正常イベントが発生した場合には、通常音及び通常画面により正常イベントを監視者に通知し、未分類イベントが発生した場合には、注意音及び注意画面により未分類イベントを監視者に通知する。イベント通知部１１４は、異常イベントを通知する場合には、異常が発生している機械及び回転部も通知する。
【００３１】
新規分類部１１５は、イベント種類判断部１１３が未分類イベントであると判断したイベントが正常イベントであるか、異常イベントであるか、又は、依然として未分類イベントであるかを監視者が判断した場合に、その判断内容をイベント種類記憶部１１８に記憶させる。従って、現在発生している未分類イベントに伴われる音のレベル及び周波数にイベント種類を対応付けてイベント種類記憶部１１８に記憶させる。
【００３２】
監視者は、未分類イベントが通知された場合に、機械室１００内を巡回点検し、その未分類イベントが正常イベントであるのか、異常イベントであるのか、又は依然として未分類イベントであるのかを判断する。異常イベントである場合には、巡回の結果、異常イベントが発生した機械及び回転部がどれであるのかを特定しているので、その機械及び回転部を特定する情報もイベント種類記憶部１１８に記憶させる。こうすることにより、後に異常イベント通知部１１４が異常イベントを通知する時に、異常が発生した機械及び回転部も通知することが可能となる。
【００３３】
イベント種類記憶部１１８は、初期状態では、未分類イベントしか記憶しておらず、正常イベント及び異常イベントを記憶していない。未分類イベントを記憶しない方式をとっている場合には、イベントを全く記憶していない。従って、新規分類部１１５が、未分類イベントであったものを正常イベント、異常イベント又は未分類イベントとしてイベント種類記憶部１１８に記憶させることにより、イベント発生数が増加するに従って、イベント全体に占める未分類イベントの割合が減少し、正常イベント又は異常イベントの割合が増加する。この様子を図５に示す。従って、イベント種類記憶部１１８の内容は、監視者によるイベント種別の入力によりトレーニングされたものとなる。
【００３４】
新規分類部１１５の動作により、イベント種類記憶部１１８に記憶される正常イベント及び異常イベントの数は増えていくが、監視者が必ずしも新規分類部１１５に正しい分類を入力するとは限らない。単なる誤操作により監視者が間違った分類を新規分類部１１５に入力することもあり得るし、正常イベントと異常イベントとの間の判別が難しいために監視者が前回正常イベントであると判断したイベントが実際には異常イベントであるという場合もある。
【００３５】
分類誤り受付部１１６及び分類修正部１１７は、このような場合に対応したものである。
【００３６】
分類誤り受付部１１６は、イベント通知部１１４が通知したイベントの種類が誤りであるか否かを監視者から受け付ける。
【００３７】
分類修正部１１７は、イベント通知部１１４が通知したイベントの種類が誤りである場合に、新たな分類を監視者から受け付けて、それをイベント種類記憶部１１８に記憶させる。
【００３８】
イベント検出基準記憶部１２１が記憶する基準範囲の下限値及び上限値は、正常時の音の周波数分布を基に一律のマージンを設けて設定されるが、基準範囲が狭すぎる場合には、正常イベントが不要に増加し、基準範囲が広すぎる場合には、異常イベントを検出できない場合が生ずる。
【００３９】
イベント検出基準誤り受付部１１９及びイベント検出基準修正部１２０は、このような場合に対応したものである。
【００４０】
イベント検出基準誤り受付部１１９は、イベント検出基準が誤っているか否かを監視者から受け付ける。
【００４１】
イベント検出基準修正部１２０は、イベント検出基準が誤っている場合に、新たなイベント検出基準を監視者から受け付けて、それをイベント検出基準記憶部１２１に記憶させる。
【００４２】
次に、図４に示す学習型異常通知装置の動作を図６を参照して説明する。
【００４３】
まず、イベント検出部１１２は、イベントが発生するまで待つ（ステップＳ２０１）。イベントが発生したならば、イベント種類判断部１１３は、イベントが伴う音のレベル及び周波数とイベント種類記憶部１１８を参照することにより、イベントが正常イベントであるか否かを判断し（ステップＳ２０２）、イベントが正常イベントでない場合には、イベントが異常イベントであるか未分類イベントであるかを判断する（ステップＳ２０８）。
【００４４】
イベントが正常イベントである場合には（ステップＳ２０２でＹＥＳ）、イベント通知部１１４は、通常音及び通常画面により正常イベントを監視者に通知する（ステップＳ２０３）。
【００４５】
イベントが異常イベントである場合には（ステップＳ２０２でＮＯ、ステップＳ２０８でＹＥＳ）、イベント通知部１１４は、警報音及び警報画面により異常イベントを監視者に通知する（ステップＳ２０９）。
【００４６】
イベントが未分類イベントである場合には（ステップＳ２０２でＮＯ、ステップＳ２０８でＮＯ）、イベント通知部１１４は、注意音及び注意画面で未分類イベントを監視者に通知する（ステップＳ２１０）。
【００４７】
正常イベントの通知又は異常イベントの通知の次に、分類誤り受付部１１６は、監視者から分類誤りの入力が無いかどうかを判断する（ステップＳ２０４）。
【００４８】
監視者から分類誤りの入力がある場合には（ステップＳ２０４でＹＥＳ）、分類修正部１１７は、監視者からの入力に従って、イベント種類記憶部１１８の記憶内容を修正する（ステップＳ２０５）。
【００４９】
ステップＳ２０４又はステップＳ２０５の次に、イベント検出基準誤り受付部１１９は、監視者からイベント検出基準誤りの入力がないかどうかを判断する（ステップＳ２０６）。
【００５０】
監視者からイベント検出基準誤りの入力がある場合には（ステップＳ２０６でＹＥＳ）、イベント検出基準修正部１２０は、監視者からの入力に従って、イベント検出基準記憶部１２１の記憶内容を修正する（ステップＳ２０７）。
【００５１】
ステップＳ２１０の次に、新規分類部１１５は、未分類イベントについての新たな分類を監視者から受け付け、それをイベント種類記憶部１１８に記憶させる（ステップＳ２１１）。
【００５２】
ステップＳ２０６、Ｓ２０７又はＳ２１１からはステップＳ２０１に戻り、次のイベントが発生するまで待つ。
【００５３】
なお、イベント検出基準誤り受付部１１９及びイベント検出基準修正部１２０は、ステップＳ２０６及びＳ２０７において動作する他に、常時監視者からの入力を受け付ける。こうすることにより、イベントが発生していない場合であっても、イベント検出基準を補正することができ、例えば、基準範囲が広すぎる場合に対応することが可能となる。
【００５４】
図７に示すように、イベント３０１は、正常イベント３０２、異常イベント３０３及び未分類イベント３０４に分類される。しかし、例えば基準範囲が広すぎる場合には、イベント無しの異常３０５が存在することとなる。このようなイベント無しの異常３０５は監視上あってはならないものであるが、イベント検出基準誤り受付部１１９及びイベント検出基準修正部１２０により基準範囲を修正することにより、イベント無しの異常３０５を削減することが可能となる。
【００５５】
なお、図８に示すように機械室に複数のマイク１０２−１、１０２−２を設置して、個々のマイクで集めた音をＦＦＴ分析器で周波数分析して、イベント検出部１１２に供給するようにしてもよい。この場合、周波数分析した音を基に、異常音が発生している場所を特定することができる。図８のようにマイクを横に２つ並べている場合には、横方向の異常音発生位置を特定することができ、マイクを縦に２つ並べることにより縦方向の異常音発生位置を特定することができる。同様に、マイクを縦横に２×２個並べることにより、横方向及び縦方向の異常音発生位置を特定することができる。
【００５６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、未分類イベントに分類を与えるようにしたので、予め異常イベントを試験的に発生させておく必要が無くなる。
【００５７】
また、本発明によれば、イベントの分類を修正できるようにしたので、イベントの種類の誤りを削減することが可能となる。
【００５８】
更に、本発明によればイベント検出基準を修正できるので、イベントの過剰発生や異常時のイベント非発生を削減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態による機械室内における機械及びマイクの第１の配置例を示す平面図である。
【図２】本発明の実施形態による学習型異常通知装置のＦＦＴ分析器が出力する正常時の周波数分布である。
【図３】本発明の実施形態による学習型異常通知装置のＦＦＴ分析器が出力する異常時の周波数分布である。
【図４】本発明の実施形態による学習型異常通知装置の構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の実施形態によるイベント種類の割合の推移を表した概念図である。
【図６】本発明の実施形態による学習型異常通知装置が行う学習型異常通知方法を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態によるイベント等の分類関係を示すベン図である。
【図８】本発明の実施形態による機械室内における機械及びマイクの第２の配置例を示す平面図である。
【符号の説明】
１００  機械室
１０１  機械
１０２  マイク
１１１  ＦＦＴ分析器
１１２  イベント検出部
１１３  イベント種類判断部
１１４  イベント通知部
１１５  新規分類部
１１６  分類誤り受付部
１１７  分類修正部
１１８  イベント種類記憶部
１１９  イベント検出基準誤り受付部
１２０  イベント検出基準修正部
１２１  イベント検出基準記憶部
【図１】
2004206583.tif 000003
【図２】
2004206583.tif 000004
【図３】
2004206583.tif 000005
【図４】
2004206583.tif 000006
【図５】
2004206583.tif 000007
【図６】
2004206583.tif 000008
【図７】
2004206583.tif 000009
【図８】
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