(57)【要約】【課題】保守員の巡回によらず、機器から発せられ動作音の音響波形を逐次判定して、異常音を検出する異常音検出装置を提供すること。【解決手段】音響波形を収集する手段１０と、収集された音響波形のファーストフーリェ変換解析を行う手段１１と、前記音響波形のウェーブレット変換解析を行う手段１２と、前記音響波形の実効値解析を行う手段１３と、前記音響波形の波形分布解析を行う手段１４と、前記ファーストフーリェ変換解析手段の解析結果、前記ウェーブレット変換解析手段の解析結果、前記実効値解析手段の解析結果、及び前記波形分布解析手段の解析結果をそれぞれ数値化する音響特徴化手段１５と、この音響特徴化手段で数値化され、出力される第１の音響特徴化数値と予め設定された第２の音響特徴化数値を比較する音響特徴比較手段１７と、この音響特徴比較手段の結果を予め設定した基準値と比較して、異常音を判定する手段１８と、この判定手段の判定結果を表示する表示手段１９とを具備して成ることを特徴とする異常音検出装置。【選択図】　図１
2004125641.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音響波形を収集する手段と、
収集された音響波形のファーストフーリェ変換解析を行う手段と、
前記音響波形のウェーブレット変換解析を行う手段と、
前記音響波形の実効値解析を行う手段と、
前記音響波形の波形分布解析を行う手段と、
前記ファーストフーリェ変換解析手段の解析結果、前記ウェーブレット変換解析手段の解析結果、前記実効値解析手段の解析結果、及び前記波形分布解析手段の解析結果をそれぞれ数値化する音響特徴化手段と、
この音響特徴化手段で数値化され、出力される第１の音響特徴化数値と予め設定された第２の音響特徴化数値を比較する音響特徴比較手段と、
この音響特徴比較手段の結果を予め設定した基準値と比較して、異常音を判定する手段と、
この判定手段の判定結果を表示する表示手段とを具備して成ることを特徴とする異常音検出装置。
【請求項２】
前記音響波形は、機器の動作中の音響波形であり、前記第２の音響特徴化数値は、正常に動作している前記機器から収集された音響波形の解析結果により算出された音響特徴化数値であることを特徴とする請求項１記載の異常音検出装置。
【請求項３】
音響波形を収集する手段と、
収集された前記音響波形をファーストフーリェ変換解析し、その解析結果を積分するファーストフーリェ変換解析積分値算出手段と、
前記音響波形をウェーブレット変換解析し、その解析結果の変動値の平均値を算出するウェーブレット変動平均値算出手段と、
前記音響波形を異なる解析時間間隔で実効値解析し、その解析結果の実効値の標準偏差値をそれぞれ算出し、異なる解析条件の前記実効値の標準偏差値の比を算出する実効値比算出手段と、
前記音響波形を波形分布解析し、その解析結果の尖度の平均値を算出する波形分布尖度平均値算出手段と、
前記ファーストフーリェ変換解析積分値算出手段から出力される積分値と、前記ウェーブレット変動平均値算出手段から出力されるウェーブレット変動平均値と、前記実効値比平均値算出手段から出力される実効値比平均値と、及び波形分布尖度平均値算出手段から出力される尖度平均値とから成る第１の音響特徴化数値を算出する音響特徴化手段と、
予め設定された第２の音響特徴化数値を記憶・保持する音響データベースと、前記算出した第１の音響特徴化数値と前記第２の音響特徴化数値を比較・演算する音響特徴比較手段と、
この音響特徴比較手段の出力と予め設定された基準値を比較して異常音を判定する判定手段と、
この判定手段の結果を表示する表示手段を具備して成ることを特徴とする異常音検出装置。
【請求項４】
前記音響波形は、機器の動作中の音響波形であり、前記第２の音響特徴化数値は、正常に動作している前記機器から収集された音響波形の解析結果により算出された音響特徴化数値が、予め前記音響データベスに記憶・保持されたものであり、前記音響特徴比較手段は、第２の音響特徴化数値に対する第１の音響特徴化数値の偏差値を算出し、出力するものであることを特徴とする請求項３記載の異常音検出装置。
【請求項５】
音響波形を収集する手段と、
収集された前記音響波形の周波数範囲を予め設定した複数の周波数帯にそれぞれ設定する手段と、
複数のそれぞれの周波数帯に設定された音響波形に対し、ウェーブレット変換解析を行う手段と、
前記ウェーブレット変換解析の解析結果から、変動周期と変動幅を乗算した各周波数帯の変動値を平均した第１のウェーブレット音響特徴化変動値を算出する音響特徴化手段と、
予め設定された第２のウェーブレット音響特徴化変動値を記憶・保持する音響データベースと、
前記算出した第１のウェーブレット音響特徴化変動値と読み出した前記第２のウェーブレット音響特徴化変動値を比較・演算する音響特徴比較手段と、
この音響特徴比較手段の結果と予め設定された基準値を比較して異常音を判定する判定手段と、
この判定手段の判定結果を表示する表示手段を具備して成ることを特徴とする異常音検出装置。
【請求項６】
前記音響波形は、機器の動作中の音響波形であり、前記第２のウェーブレット音響特徴化変動値は、正常に動作している前記機器から収集された音響波形の解析結果により算出されたウェーブレット音響特徴化変動値が、予め前記音響データベスに記憶・保持されたものであり、前記音響特徴比較手段は、第２のウェーブレット音響特徴化変動値に対する第１のウェーブレット音響特徴化変動値の偏差値を算出し、出力するものであることを特徴とする請求項５記載の異常音検出装置。
【請求項７】
音響波形を収集する手段と、
収集された前記音響波形を異なる解析時間間隔で実効値解析する第１及び第２の実効値解析手段と、
この２つの実効値解析の解析結果からそれぞれの標準偏差値を算出する第１の及び第２の実効値標準偏差値算出手段と、
この２つの実効値標準偏差値算出手段で算出された２つの実効値標準偏差値の比を算出する実効値比算出手段と、
この実効値比算出手段の結果から第１の音響特徴化実効値比を算出する音響特徴化手段と、
予め設定された第２の音響特徴化実効値比を記憶・保持する音響データベースと、
前記算出した第１の音響特徴化実効値比と読み出した前記第２の音響特徴化実効値比を比較・演算する音響特徴比較手段と、
この音響特徴比較手段の結果と予め設定された基準値を比較して異常音を判定する判定手段と、
この判定手段の判定結果を表示する表示手段を具備して成ることを特徴とする異常音検出装置。
【請求項８】
前記音響波形は、機器の動作中の音響波形であり、前記第２の音響特徴化実効値比は、正常に動作している前記機器から収集された音響波形の解析結果により算出された音響特徴化実効値比が、予め前記音響データベスに記憶・保持されたものであり、前記音響特徴比較手段は、第２の音響特徴化実効値比に対する第１の音響特徴化実効値比の偏差値を算出し、出力するものであることを特徴とする請求項７記載の異常音検出装置。
【請求項９】
音響波形を収集する手段と、
収集された前記音響波形の周波数範囲を予め設定した複数の周波数帯にそれぞれ設定する手段と、
前記それぞれの周波数帯に設定された音響波形を、所定の時間間隔で実効値を出力する実効値解析手段と、
前記実効値解析手段から出力される各周波数帯における実効値を平均した第１の音響特徴化実効値を算出する音響特徴化手段と、
予め設定された第２の音響特徴化実効値を記憶・保持する音響データベースと、
前記算出した第１の音響特徴化実効値と読み出した前記第２の音響特徴化実効値を比較・演算する音響特徴比較手段と、
この音響特徴比較手段の結果と予め設定された基準値を比較して異常音を判定する判定手段と、
この判定手段の判定結果を表示する表示手段を具備して成ることを特徴とする異常音検出装置。
【請求項１０】
前記音響波形は、機器の動作中の音響波形であり、前記第２の音響特徴化実効値は、正常に動作している前記機器から収集された音響波形の解析結果により算出された音響特徴化実効値が、予め前記音響データベスに記憶・保持されたものであり、前記音響特徴比較手段は、第２の音響特徴化実効値に対する第１の音響特徴化実効値の偏差値を算出し、出力するものであることを特徴とする請求項９記載の異常音検出装置。
【請求項１１】
音響波形を収集する手段と、
収集された前記音響波形を第１の所定の時間間隔で、振幅分布度数を算出する波形分布解析手段と、
前記振幅分布度数から尖度を算出する尖度算出手段と、
前記第１の所定の時間間隔より長い第２の所定の時間間隔で、前記尖度を平均した第１の音響特徴化尖度を算出する音響特徴化手段と、
予め設定された第２の音響特徴化尖度を記憶・保持する音響データベースと、前記算出した第１の音響特徴化尖度と読み出した前記第２の音響特徴化尖度を比較・演算する音響特徴比較手段と、
この音響特徴比較手段の結果と予め設置された基準値を比較して異常音を判定する判定手段と、
この判定手段の判定結果を表示する表示手段を具備して成ることを特徴とする異常音検出装置。
【請求項１２】
前記音響波形は、機器の動作中の音響波形であり、前記第２の音響特徴化尖度は、正常に動作している前記機器から収集された音響波形の解析結果により算出された音響特徴化尖度が、予め前記音響データベスに記憶・保持されたものであり、前記音響特徴比較手段は、第２の音響特徴化尖度に対する第１の音響特徴化尖度の偏差値を算出し、出力するものであることを特徴とする請求項１１記載の異常音検出装置。
【請求項１３】
音響波形を収集する手段と、
収集された前記音響波形の周波数範囲を予め設定した複数の周波数帯にそれぞれ設定する手段と、
前記それぞれの周波数帯に設定された音響波形を、所定の時間間隔で振幅分布度数を算出する波形分布解析手段と、
前記波形分布解析手段から出力される各周波数帯における振幅分布度数から尖度を算出し、これを平均した第１の音響特徴化周波数尖度を算出する音響特徴化手段と、
予め設定された第２の音響特徴化周波数尖度を記憶・保持する音響データベースと、
前記算出した第１の音響特徴化周波数尖度と読み出した前記第２の音響特徴化周波数尖度を比較・演算する音響特徴比較手段と、
この音響特徴比較手段の結果と予め設置された基準値を比較して異常音を判定する判定手段と、
この判定手段の判定結果を表示する表示手段を具備して成ることを特徴とする異常音検出装置。
【請求項１４】
前記音響波形は、機器の動作中の音響波形であり、前記第２の音響特徴化周波数尖度は、正常に動作している前記機器から収集された音響波形の解析結果により算出された音響特徴化周波数尖度が、予め前記音響データベスに記憶・保持されたものであり、前記音響特徴比較手段は、第２の音響特徴化周波数尖度に対する第１の音響特徴化周波数尖度の偏差値を算出し、出力するものであることを特徴とする請求項１３記載の異常音検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、機器の運転中に、その機器を構成する作動部から発す音響的振動波、すなわち稼動音により、その機器の状況が異常であることを検知する異常音検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、プラント及びその機器に異常音が発生すると、これらの機器の運転中に発する音響や振動に変化が現れる場合が多く、定期的に振動を監視して異常音を検出する方法が用いられる。従来、これ等の振動の解析には、ファーストフーリエ変換などの解析手法が用いられ、振動測定には、検出器を対象の機器に設置しなければならないため、対象が限られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
一方、プラントやその他の機器において、機器の異常が発見されるのは、保守員がパトロール時に感じる異常音が発端となる場合が多い。しかし、音響による機器の異常の有無の認知は、保守員の熟練度に左右される。また、音響技術の分野において、騒音に対する研究及び技術は向上しているが、保守員が感じ取るような機器の異常時の音響的認識の技術は発展途上であり、異常音判定は保守員が行っている。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−２５５２４１号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
音響は、対象の機器に接触することなく得られる機器の情報の一つであり、非接触で得られるため、周囲や必要でない情報が多く含まれる。したがって、この特徴から、プラントにおけるパトロール時に保守員が異常音を認識すると、異常個所や異常事象の特定のために、詳細な調査を行う。保守員が認識している音響の要素を分類すると、音の高さ（周波数）、音の大きさ（音圧）、音の時間変化（音質）、及び音の位置（音源）であり、音の位置は異常個所に深く関わり、他の３つは異常事象に関わる。従来の手法で分析することにより、周波数と音圧についてはその性状が解明されてきた。しかし、時間変化に関しては、不明な部分が多く、異常音か判断する要素として加味されることは難しかった。保守員と同様に音響によって異常音を認識するためには、音響の時間変化を捉え、異常音を認識する手法を確立することが必要となる。
【０００６】
また、従来の保守員のパトロールによる異常音の認識には、異常発生してからその後のパトロールのタイミングまで異常状態の放置という重大な問題点がある。前述の保守員の熟練度を要する問題点と共に、異常音をより早く検知することも解決すべき課題となる。
【０００７】
この発明は上記の問題点に鑑みてなされたもので、保守員の巡回によらず、機器から発せられ動作音の音響波形を逐次判定して、異常音を検出する異常音検出装置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】
本発明の異常音検出装置は、音響波形を収集する手段と、収集された音響波形のファーストフーリェ変換解析を行う手段と、前記音響波形のウェーブレット変換解析を行う手段と、前記音響波形の実効値解析を行う手段と、前記音響波形の波形分布解析を行う手段と、前記ファーストフーリェ変換解析手段の解析結果、前記ウェーブレット変換解析手段の解析結果、前記実効値解析手段の解析結果、及び前記波形分布解析手段の解析結果をそれぞれ数値化する音響特徴化手段と、この音響特徴化手段で数値化され、出力される第１の音響特徴化数値と予め設定された第２の音響特徴化数値を比較する音響特徴比較手段と、この音響特徴比較手段の結果を予め設定した基準値と比較して、異常音を判定する手段と、この判定手段の判定結果を表示する表示手段とを具備して成ることを特徴とするものである。
【０００９】
また、本発明の異常音検出装置は、音響波形を収集する手段と、収集された前記音響波形をファーストフーリェ変換解析し、その解析結果を積分するファーストフーリェ変換解析積分値算出手段と、前記音響波形をウェーブレット変換解析し、その解析結果の変動値の平均値を算出するウェーブレット変動平均値算出手段と、前記音響波形を異なる解析時間間隔で実効値解析し、その解析結果の実効値の標準偏差値をそれぞれ算出し、異なる解析条件の前記実効値の標準偏差値の比を算出する実効値比算出手段と、前記音響波形を波形分布解析し、その解析結果の尖度の平均値を算出する波形分布尖度平均値算出手段と、前記ファーストフーリェ変換解析積分値算出手段から出力される積分値と、前記ウェーブレット変動平均値算出手段から出力されるウェーブレット変動平均値と、前記実効値比平均値算出手段から出力される実効値比平均値と、及び波形分布尖度平均値算出手段から出力される尖度平均値とから成る第１の音響特徴化数値を算出する音響特徴化手段と、予め設定された第２の音響特徴化数値を記憶・保持する音響データベースと、前記算出した第１の音響特徴化数値と前記第２の音響特徴化数値を比較・演算する音響特徴比較手段と、この音響特徴比較手段の出力と予め設定された基準値を比較して異常音を判定する判定手段と、この判定手段の結果を表示する表示手段を具備して成ることを特徴とするものである。
【００１０】
また、本発明の異常音検出装置は、音響波形を収集する手段と、収集された前記音響波形の周波数範囲を予め設定した複数の周波数帯にそれぞれ設定する手段と、複数のそれぞれの周波数帯に設定された音響波形に対し、ウェーブレット変換解析を行う手段と、前記ウェーブレット変換解析の解析結果から、変動周期と変動幅を乗算した各周波数帯の変動値を平均した第１のウェーブレット音響特徴化変動値を算出する音響特徴化手段と、予め設定された第２のウェーブレット音響特徴化変動値を記憶・保持する音響データベースと、前記算出した第１のウェーブレット音響特徴化変動値と読み出した前記第２のウェーブレット音響特徴化変動値を比較・演算する音響特徴比較手段と、この音響特徴比較手段の結果と予め設定された基準値を比較して異常音を判定する判定手段と、この判定手段の判定結果を表示する表示手段を具備して成ることを特徴とするものである。
【００１１】
また、本発明の異常音検出装置は、音響波形を収集する手段と、収集された前記音響波形を異なる解析時間間隔で実効値解析する第１及び第２の実効値解析手段と、この２つの実効値解析の解析結果からそれぞれの標準偏差値を算出する第１の及び第２の実効値標準偏差値算出手段と、この２つの実効値標準偏差値算出手段で算出された２つの実効値標準偏差値の比を算出する実効値比算出手段と、この実効値比算出手段の結果から第１の音響特徴化実効値比を算出する音響特徴化手段と、予め設定された第２の音響特徴化実効値比を記憶・保持する音響データベースと、前記算出した第１の音響特徴化実効値比と読み出した前記第２の音響特徴化実効値比を比較・演算する音響特徴比較手段と、この音響特徴比較手段の結果と予め設定された基準値を比較して異常音を判定する判定手段と、この判定手段の判定結果を表示する表示手段を具備して成ることを特徴とするものである。
【００１２】
また、本発明の異常音検出装置は、音響波形を収集する手段と、収集された前記音響波形の周波数範囲を予め設定した複数の周波数帯にそれぞれ設定する手段と、前記それぞれの周波数帯に設定された音響波形を、所定の時間間隔で実効値を出力する実効値解析手段と、前記実効値解析手段から出力される各周波数帯における実効値を平均した第１の音響特徴化実効値を算出する音響特徴化手段と、予め設定された第２の音響特徴化実効値を記憶・保持する音響データベースと、前記算出した第１の音響特徴化実効値と読み出した前記第２の音響特徴化実効値を比較・演算する音響特徴比較手段と、この音響特徴比較手段の結果と予め設定された基準値を比較して異常音を判定する判定手段と、この判定手段の判定結果を表示する表示手段を具備して成ることを特徴とするものである。
【００１３】
また、本発明の異常音検出装置は、音響波形を収集する手段と、収集された前記音響波形を第１の所定の時間間隔で、振幅分布度数を算出する波形分布解析手段と、前記振幅分布度数から尖度を算出する尖度算出手段と、前記第１の所定の時間間隔より長い第２の所定の時間間隔で、前記尖度を平均した第１の音響特徴化尖度を算出する音響特徴化手段と、予め設定された第２の音響特徴化尖度を記憶・保持する音響データベースと、前記算出した第１の音響特徴化尖度と読み出した前記第２の音響特徴化尖度を比較・演算する音響特徴比較手段と、この音響特徴比較手段の結果と予め設置された基準値を比較して異常音を判定する判定手段と、この判定手段の判定結果を表示する表示手段を具備して成ることを特徴とするものである。
【００１４】
また、本発明の異常音検出装置は、音響波形を収集する手段と、収集された前記音響波形の周波数範囲を予め設定した複数の周波数帯にそれぞれ設定する手段と、前記それぞれの周波数帯に設定された音響波形を、所定の時間間隔で振幅分布度数を算出する波形分布解析手段と、前記波形分布解析手段から出力される各周波数帯における振幅分布度数から尖度を算出し、これを平均した第１の音響特徴化周波数尖度を算出する音響特徴化手段と、予め設定された第２の音響特徴化周波数尖度を記憶・保持する音響データベースと、前記算出した第１の音響特徴化周波数尖度と読み出した前記第２の音響特徴化周波数尖度を比較・演算する音響特徴比較手段と、この音響特徴比較手段の結果と予め設置された基準値を比較して異常音を判定する判定手段と、この判定手段の判定結果を表示する表示手段を具備して成ることを特徴とするものである。
【００１５】
さらに、本発明の異常音検出装置は、前記音響波形が、機器の動作中の音響波形であり、前記第２の音響特徴化数値が、正常に動作している前記機器から収集された音響波形の解析結果により算出された音響特徴化数値が、予め前記音響データベスに記憶・保持されたものであり、前記音響特徴比較手段が、第２の音響特徴化数値に対する第１の音響特徴化数値の偏差値を算出し、出力することを特徴とするものである。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面により詳細に説明する。なお、図中の同一または相当部分には、同一符号を付している。
【００１７】
図１は、本発明の第１の実施形態に係る異常音検出装置の全体構成を示すブロック図である。
【００１８】
図１に示すように、第１の実施形態は、音響波形ＳＤを収集する手段１０と、ファーストフーリェ変換（以下、ＦＦＴと略す）解析手段１１、ウェーブレット変換解析手段１２、実効値（以下、ＲＭＳと略す）解析手段１３、及び波形分布解析手段１４から成る解析手段２０と、この解析手段２０の解析結果を数値化する音響特徴化手段１５と、この音響特徴化手段１５から出力される解析結果を数値化したデータ、及び機器の正常作動の音響特徴を数値化したデータが蓄積される音響データベース１６と、数値化された２つのデータを比較する音響特徴比較手段１７と、この音響特徴比較手段１７の出力を基準値と比較して異常音を判定する判定手段１８と、この結果を表示する表示手段１９とから構成される。
【００１９】
本実施形態の動作は、音響波形ＳＤを収集する手段１０により、対象となる稼動中の機器が発生している動作音を、例えば、時刻ｔ＝ｔｊ−１から時刻ｔ＝ｔｊまでを音響波形ＳＤｊとして収集する。この収集は逐次なされる。
【００２０】
収集された音響波形ＳＤｊは、解析手段２０の各解析手段に入力され、ＦＦＴ解析手段１１によりＦＦＴ解析が、ウェーブレット変換解析手段１２によりウェーブレット変換解析が、ＲＭＳ解析手段１３によりＲＭＳ解析が、波形分布解析手段１４により振幅分布解析が、それぞれ行われる。
【００２１】
各解析手段の結果を、音響特徴化手段１５において、音響波形ＳＤｊを表わす音響特徴値Ｓｃｊに変換する。この音響特徴値Ｓｃｊは、音響データベース１６及び音響特徴比較手段１７へそれぞれ入力される。
【００２２】
また、この音響データベース１６には、対象となる機器の正常動作時の音響波形ＳＤを表わす予め設定された標準音響特徴値Ｓｃ０、若しくは、対象となる機器が正常に作動しているときに収集される音響波形ＳＤ０の音響特徴化手段１５から出力される音響特徴値Ｓｃ０’が、予め格納されている。
【００２３】
次に、音響特徴比較手段１７において、逐次収集された音響波形ＳＤｊの解析手段２０及び音響特徴化手段１５を経て算出された音響特徴値Ｓｃｊは、音響データベース１６に格納された標準音響特徴値Ｓｃ０、或いは機器が正常に作動したときの音響特徴値Ｓｃ０’が参照され、これと比較される。
【００２４】
音響特徴比較手段１７の比較結果が、判定手段１８に入力されて、判定手段１８に予め設定した判定論理により、逐次入力された音響特徴値Ｓｃｊが、機器の正常音に対応するかを判定する。正常音に対応すると判定した場合には、「正常音」が出力され、一方、正常音に対応しないと判定した場合は、「異常音」が出力されて、この結果を表示手段１９により表示する。なお、この判定手段１８による判定において、量的判定が行われる場合には、判定の基準となる判定基準閾値Ａｇが前記音響データベース１６に予め格納され、判定手段１８において、これを参照して判定される。
【００２５】
また、表示手段１９は、文字による表示の他に、音及び赤色光や点滅などの光による表示も利用できる。
【００２６】
この第１の実施形態によれば、機器から発せられた作動音が、その音響波形をＦＦＴ解析、ウェーブレット変換解析、ＲＭＳ解析、波形分布解析の各解析を行い、周波数、音圧、時間的存在関係、波形分布の尖度などの多面的な解析結果を、機器の動作音の特徴を表わす音響特徴値として変換し、この音響特徴値は音響波形の変化として単一の解析では判定出来ない異常音についても捕捉することができる。さらに、現時点の機器から発生している作動音の音響波形から逐次算出されるこの音響特徴値と、音響データベースに格納した正常音に対応する音響特徴値データを、音響特徴比較手段により比較して、正常音或いは異常音の判定が行なわれて、その結果を表示することができる。
【００２７】
また、従来の保守員による異常音の認知では、保守員が機器の据付けられた場所に出向き、パトロール時に検知していたのに対し、この実施形態によれば、音響波形の収集、音響波形の解析、特徴比較・判定の各処理は、対象機器が稼動中に時々刻々行われて、リアルタイムで正常音或いは異常音が検出されて、表示できる。さらに、音響波形収集手段から離れて表示手段を設置することもできるので、対象となる機器に出向かなくても、遠隔地においても異常音を知ることができる。
【００２８】
図２は、本発明の第２の実施形態に係る異常音検出装置の全体構成を示すブロック図である。
【００２９】
この第２の実施形態は、図２に示すように、音響波形ＳＤを収集する手段１０と、ＦＦＴ解析手段１１とウェーブレット変換解析手段１２とＲＭＳ解析手段１３と波形分布解析手段１４とから成る解析手段２０と、この解析手段２０の解析結果から音響波形を数値化する、ＦＦＴ積分値算出手段２１と、ウェーブレット周波数帯変動値算出手段２２ａ及び周波数帯変動平均値算出手段２２ｂと、解析時間の異なる２つのＲＭＳ値のそれぞれの標準偏差値を算出するＲＳＭ標準偏差値算出手段２３ａと、この２つの標準偏差値の比を算出するＲＭＳ比算出手段２３ｂと、波形分布の尖度算出手段２４ａ及び尖度平均値算出手段２４ｂとから成る音響特徴化手段２５と、この音響特徴化手段２５ａから出力される音響特徴値を蓄積する音響データベース１６と、音響特徴値の偏差値を算出する音響特徴比較手段２７と、この音響特徴比較手段２７の出力を判定閾値と比較する偏差値判定手段２８と、この偏差値判定手段２８の出力を表示する表示手段２９とから構成される。
【００３０】
第２の実施形態の動作は、先ず、音響波形ＳＤを収集する手段１０により、対象となる稼動中の機器から発生している動作音が時刻ｔ＝ｔｊ−１から時刻ｔ＝ｔｊまでの周期Ｔｊで収集される。
【００３１】
音響波形ＳＤｊが入力されたＦＦＴ解析手段１１の解析結果が、ＦＦＴ積分値算出手段２１に入力されて、音響波形ＳＤｊのＦＦＴ解析結果を積分したＦＦＴ積分値Ｆｊが出力される。
【００３２】
音響波形ＳＤｊが入力されたウェーブレット変換解析手段１２の解析結果は、ウェーブレット周波数帯変動値算出手段２２ａに入力されて、前記音響波形ＳＤｊの各周波数帯の変動値ｈｉが、変動値ｈｉ＝変動周期ｔｉ×変動振幅Ａｍｉにより算出されて、さらに、その変動値ｈｉを入力とする周波数帯変動平均値算出手段２２ｂにより、時間ｔ０＝ｔｊ−ｔｊ−１に算出されたｉ個のｈｉの平均値が変動値平均値Ｈｊとして算出される。
【００３３】
音響波形ＳＤｊが入力されたＲＭＳ解析手段１３は、図６（ａ）に示す前記音響波形ＳＤｊを異なる解析時間間隔で解析したＲＭＳ値、例えば、同図（ｂ）に示す音響波形ＳＤｊをｎ分割した短時間間隔Ｔｎで解析した短時間ＲＭＳ値と、このＴｎより長い同図（ｃ）に示すｍ分割した長時間間隔Ｔｍで解析した長時間ＲＭＳ値をそれぞれ逐次算出する。
【００３４】
次に、ＲＭＳ標準偏差値算出手段２３ａが、このそれぞれ算出されたＲＭＳ値の標準偏差値、すなわち短時間ＲＭＳ標準偏差値及び長時間ＲＭＳ標準偏差値を算出し、さらに、ＲＭＳ比算出手段２３ｂが長時間ＲＭＳ標準偏差値と短時間ＲＭＳ標準偏差値の比であるＲＭＳ比Ｒｊを算出する。
【００３５】
音響波形ＳＤｊが入力された波形分布解析手段１４の解析では、音響波形ＳＤｊの一部である時刻ｔ＝ｔｉ−１から時刻ｔ＝ｔｉまでの音響波形ＳＤｉの振幅分布度数が出力される。この振幅分布度数は波形分布尖度算出手段２４ａに入力されて、前記音響波形ＳＤｉの波形分布の尖度ｔｉが算出され、さらに、尖度平均値算出手段２４ｂにより、時間ｔ０＝ｔｊ−ｔｊ−１に算出されたｉ個の尖度ｔｉによる尖度平均値Ｔｊが算出される。
【００３６】
音響特徴値算出手段２５ａは、これらの解析手段の結果から算出された、ＦＦＴ積分値Ｆｊ、変動値の平均値Ｈｊ、ＲＭＳ比の平均値Ｒｊ、及び尖度平均値Ｔｊのそれぞれを音響波形ＳＤｊの特性を表わす音響特徴値Ｓとして出力する。この音響特徴値Ｓは、ＦＦＴ積分値Ｆ、変動値平均値Ｈ、ＲＭＳ比平均値Ｒ、尖度平均値Ｔの関数、またはこれらによる数値列として定義され、例えば数値列では、音響特徴値Ｓ＝［Ｆ，Ｈ，Ｒ，Ｔ］である。
【００３７】
したがって、この音響特徴値Ｓｊ＝［Ｆｊ，Ｈｊ，Ｒｊ，Ｔｊ］は、各解析の前記平均値算出手段２２ｂ、２３ｂ、２４ｂから時刻ｔ＝ｔｊに出力され、それぞれ音響データベース１６及び音響特徴比較手段２７へ入力される。
【００３８】
上述の音響特徴化手段２５以降に行われる処理を概念的に示す図３のフロー図の手順により、音響特徴比較手段２７、及び偏差値判定手段２８の動作を説明する。
【００３９】
音響特徴値化手段２７では、所定の時間毎の時刻ｔ＝ｔｊにおける音響特徴値ＳｊのＦＦＴ積分値Ｆｊ、周波数帯変動平均値Ｈｊ、ＲＭＳ比平均値Ｒｊ及び尖度平均値Ｔｊを、音響データベース１６に記憶保存している機器の標準音響特徴値Ｓｓｄ、または正常作動時に記憶保存した音響特徴値Ｓｎの正常音の音響特徴値Ｓ＝［Ｆ，Ｈ，Ｒ，Ｔ］と比較する。
【００４０】
この比較は、図３に示すように、音響特徴比較手段２７において、先ず、ステップＳ３１で、時刻ｔ＝ｔｊにおける音響特徴値Ｓｊ＝［Ｆｊ，Ｈｊ，Ｒｊ，Ｔｊ］が、音響特徴化手段２５から入力され、次にステップＳ３２で、音響データベース１６から標準音響特徴値Ｓｓｄ、または正常時の音響特徴値Ｓｎの［Ｆ，Ｈ，Ｒ，Ｔ］が読込まれて、ステップＳ３３で音響特徴値偏差値Ｂｊ＝√（Ｆｊ−Ｆ）２＋（Ｈｊ−Ｈ）２＋（Ｒｊ−Ｒ）２＋（Ｔｊ−Ｔ）２を算出する。
【００４１】
次に、その算出結果Ｂｊが、偏差値判定手段２８に入力され、ステップＳ３４で予め決定されて音響データベース１６に閾値データとして記憶保存される異常音判定閾値Ａを読込み、ステップＳ３５でこれとＢｊが比較されて、時刻ｔ＝ｔｊの機器からの音響波形が正常音或いは異常音が判定される。
【００４２】
この判定結果が、表示手段２９で表示され、報知される。
【００４３】
この第２の実施形態によれば、機器から発せられた作動音の音響波形を、ＦＦＴ解析、ウェーブレット変換解析、ＲＭＳ解析、波形分布解析の各解析し、その解析結果から音響特徴値Ｓを定義して、正常に作動している時の音響特徴値Ｓｎに対する、周波数、音圧、時間的存在関係、波形分布の尖度など機器の作動状態を多面的に特徴付ける偏差値Ｂとして検知するので、機器の種々の異常時に発せられる異常音を検知できる。
【００４４】
なお、判定手段２８において、質的判定の、例えば「正常音」、「擬異常音」、「異常音」などの判定ランクを設定するには、２段階の第１の異常音判定閾値Ａ１及び第２の異常音判定閾値Ａ２を予め設定して、この第１の閾値以下では「正常音」と、第１の閾値から第２の閾値の間では「擬異常音」若しくは「異常音の予知」を、第２の閾値以上では「異常音」と判定することにより行うことができる。
【００４５】
このように、複数の判定閾値を設ける場合には、判定を数段階に分けて行なうので、音響特徴比較手段２７の出力の範囲により、正常音の他に異常音を「擬異常音」、「異常音」とランク判別ができる利点がある。
【００４６】
図４は、本発明の第３の実施形態の構成及びデータ処理手順を示す概念図である。
【００４７】
この第３の実施形態は、図４に示すように、音響波形を収集する手段１０と、周波数帯設定手段（バンドパスフィルタ）４１と変動周期及び変動振幅を算出するウェーブレット変換解析手段４２とから成る解析手段４０と、このウェーブレット解析結果から各周波数帯ｆｉの変動値を算出する手段４４とその出力を平均して数値化する手段４５から成る音響特徴化手段４３と、数値化された音響特徴値が蓄積される音響データベース１６と、音響特徴値を比較する音響特徴比較手段４７と、この音響特徴比較手段４７の出力を基準値と比較して判定する手段４８と、この判定手段４８の出力を表示する表示手段１９とから構成される。
【００４８】
第３の実施形態の動作は、音響波形ＳＤを収集する手段１０により、対象となる稼動中の機器から発生している動作音が時刻ｔ＝ｔｊ−１から時刻ｔ＝ｔｊまで収集され、解析手段４０の指定した周波数範囲外をカットする周波数帯設定手段（バンドパスフィルタ）４１に入力される。
【００４９】
周波数設定手段４１で設定される周波数帯ｆｉは、予め設定される最大周波数帯ｆｎを含むｎ個に区分された周波数帯から成る。
【００５０】
先ず、時刻ｔ＝ｔｊ−１から時刻ｔ＝ｔｊまで収集された音響波形ＳＤｊが周波数帯ｆｉに設定された周波数帯設定手段（バンドパスフィルタ）４１に入力され、その出力をウェーブレット変換解析手段４２が解析し、周波数帯ｆに対する解析結果の変動周期ｔｉと変動振幅Ａｍｉを出力する（ステップＳ４１）。
【００５１】
次に、音響特徴化手段４３の変動値算出手段４４により、変動値ｈｉ＝ｔｉ×Ａｍｉが算出される。この算出結果ｈｉは、ステップＳ４２で変動値平均値算出のために変動値平均値算出手段４５に一時的に記憶される。
【００５２】
一方、周波数帯ｆｉの変動値ｈｉが算出されると、ステップＳ４３により、設定されている周波数帯ｆｉの次の周波数帯に周波数帯設定手段（バンドパスフィルタ）４１の設定を変えて、ステップＳ４１及び変動値ｈｉ算出のステップを順次繰り返して、最大周波数帯ｆｎの変動値ｈｉを算出し終える（ステップＳ４４）と、変動値平均値算出手段４５により時刻ｔ＝ｔｊ−１から時刻ｔ＝ｔｊまで収集され音響波形ＳＤｊの変動値ｈｉの平均値Ｈｊを算出する。
【００５３】
この算出された変動値平均値Ｈｊは、音響データベース１６に音響特徴値データＳｈとして蓄積される（ステップＳ４５ａ）と共に、次段の音響特徴比較手段４７に入力される（ステップＳ４５）。
【００５４】
なお、音響データベース１６には、機器の標準音響特徴値Ｓｈｓｄ、または正常作動時に記憶保存した音響特徴値Ｓｈｎの機器の正常音の音響特徴値Ｓ＝［Ｈ］が記憶保存されている。
【００５５】
次に、時刻ｔ＝ｔｊにおける音響特徴値Ｓｊ＝［Ｈｊ］が、先ず、ステップＳ４５で音響特徴化手段４３の変動値平均値算出手段４５から入力され、ステップＳ４６で音響データベース１６から標準音響特徴値Ｓｈｓｄ、または正常時の音響特徴値Ｓｈｎの正常音響特徴値Ｓ＝［Ｈ］が読込まれて、音響特徴比較手段４７が音響特徴値偏差値Ｂｈｊ＝√（Ｈｊ−Ｈ）２を算出する。
【００５６】
その算出結果Ｂｈｊが、判定手段４８に入力され、音響データベース１６に閾値データとして、予め決定されて記憶保存される異常音判定閾値ＡｈをステップＳ４８で読込み、ステップＳ４９で異常音判定閾値ＡｈとＢｈｊが比較されて、時刻ｔ＝ｔｊの機器からの音響波形が正常音或いは異常音が判定される。
【００５７】
この判定結果が、表示手段１９で表示されて、報知される。
【００５８】
この第３の実施形態によれば、機器から発せられた作動音の音響波形を予め設定した周波数帯域毎に、ウェーブレット変換により周波数変化と時間変化を同時解析する。この解析結果の変動周期と変動振幅を乗算した変動値Ｈを音響特徴値Ｓｈとして定義し、正常に作動している時の音響特徴値Ｓｈｎと比較して、音響波形の時間的変化の他、音響周波数の瞬間的な変化を検出できる。したがって、機器の種々の異常時に発せられる異常音の突発的な変化、不連続な変化を検知できる。
【００５９】
また、判定に閾値を設けているので、閾値を数段階にして、偏差域により異常音のランク判別もできる利点がある。
【００６０】
図５は、本発明の第４の実施形態の構成及びデータ処理手順を示す概念図である。
【００６１】
図５に示すように、この第４の実施形態は、音響波形を収集する手段１０と、解析時間設定手段５１と、解析時間が異なる２つのＲＭＳ解析手段５２ａ、５２ｂから成る解析手段５０と、この２つのＲＭＳ解析結果のそれぞれの標準偏差値の比ｒを逐次算出し、所定の時間でその平均値Ｒを音響特徴値として出力する音響特徴化手段５３と、音響特徴値が蓄積される音響データベース１６と、音響特徴化手段５３の出力と正常音の音響特徴値を比較する音響特徴比較手段５７と、この音響特徴比較手段５７の出力を基準値と比較する判定手段５８と、この判定手段５８の出力を表示する表示手段１９とから構成される。
【００６２】
第４の実施形態の動作は、音響波形ＳＤを収集する手段１０により、対象となる稼動中の機器から発生している動作音の時刻ｔ＝ｔｊ−１から時刻ｔ＝ｔｊまでが音響波形ＳＤｊとして収集される。
【００６３】
解析時間設定手段５１により、図６（ａ）に示すように、採集された時刻ｔ＝ｔｊ−１から時刻ｔ＝ｔｊまでの音響波形ＳＤｊを、解析手段５０に設けた解析時間間隔が異なる第１のＲＭＳ解析手段５２ａ及び第２のＲＭＳ解析手段５２ｂにより、第１のＲＭＳ解析手段５２ａでは、図６（ｂ）に示すように、例えば数ミリ秒の短時間間隔Ｔｎで短時間ＲＭＳ解析を、第２のＲＭＳ解析手段５２ｂでは、図６（ｃ）に示すように、例えば数十ミリ秒の時間間隔Ｔｍで長時間ＲＭＳ解析を行って、それぞれが短時間ＲＭＳ値及び長時間ＲＭＳ値を算出する（ステップＳ５２ａ、Ｓ５２ｂ）。
【００６４】
この２つの異なる時間間隔で算出されたそれぞれのＲＭＳ値は、音響特徴化手段５３に入力されて、ステップＳ５３ａ、Ｓ５３ｂで、短時間ＲＭＳ標準偏差値Ｖａ及び長時間ＲＭＳ標準偏差値Ｖｂが算出される。この偏差値Ｖａ、Ｖｂは、同じく音響特徴化手段５３に備えるＲＭＳ比算出手段５４により、その偏差値の比をとって、ＲＭＳ比ｒｉ＝　短時間ＲＭＳ標準偏差値Ｖａ／長時間ＲＭＳ標準偏差値Ｖｂが計算される。この算出されたＲＭＳ比ｒｉは、ステップＳ５４ａで、これの平均値算出のためにＲＭＳ比平均値算出手段５５に一時的に記憶される。
【００６５】
一方、ステップＳ５４により、次の解析条件の設定手段５１で設定を次に進めて、ステップＳ５２及びステップＳ５３により順次ＲＭＳ比ｒｉを算出する。最後であるｎ番目の解析条件のＲＭＳ比ｒｎを算出し終えると、ＲＭＳ比平均値算出手段５５により、音響波形ＳＤｊのＲＭＳ比ｒｉの平均値Ｒｊを算出する。この平均値Ｒｊは、ステップＳ５５ａで音響データベース１６に音響特徴値データＳｒとして蓄積されると共に、次段の音響特徴比較手段５７に入力される。
【００６６】
なお、音響データベース１６には、機器の正常状態における標準音響特徴値Ｓｒｓｄ、または正常作動時に記憶保存した音響特徴値Ｓｒｎの機器の正常音の音響特徴値Ｓ＝［Ｒ］が記憶保存されている。
【００６７】
次に、音響特徴比較手段５７において、先ず、ステップＳ５６で、時刻ｔ＝ｔｊにおける音響特徴値Ｓｊ＝［Ｒｊ］が、音響特徴化手段５３のＲＭＳ比平均値算出手段５５から入力され、ステップＳ５６で、音響データベース１６から標準音響特徴値Ｓｒｓｄ、または正常時の音響特徴値Ｓｒｎの正常音響特徴値Ｓ＝［Ｒ］が読込まれて、音響特徴値偏差値Ｂｒｊ＝√（Ｒｊ−Ｒ）２を算出する。その算出結果Ｂｒｊが、判定手段５８に入力され、音響データベース１６に閾値データとして、予め決定されて記憶保存される異常音判定閾値ＡｒをステップＳ５７で読込み、ステップＳ５８でＢｒｊとこれが比較されて、時刻ｔ＝ｔｊの機器からの音響波形が正常音或いは異常音かが判定される。
【００６８】
この判定結果が、表示手段１９で表示されて、報知される。
【００６９】
この第４の実施形態によれば、機器から発せられた作動音の音響波形を予め設定した時間毎に、異なるＲＭＳ解析時間で解析し、その解析結果から算出した標準偏差の比で定義する無次元化した音響特徴値Ｒとしているので、対象機器と検出器の距離や作動音の収集条件などにより生じる音圧の変化に影響されない異常音の検知ができる。音響波形のＲＭＳ解析を行うので、振幅変化を伴う異常音を検出できる。
【００７０】
図７は、本発明の第５の実施形態の構成及びデータ処理手順を示す概念図である。
【００７１】
図７に示すように、この第５の実施形態は、音響波形を収集する手段１０と、バンドパスフィルタを備えた解析周波数帯設定手段７１と、設定された周波数帯の音響波形を解析し、ＲＭＳ値を逐次算出するＲＭＳ解析手段７２から成る解析手段７０と、前記解析周波数帯設定手段７１の周波数帯を予め設定した周波数帯に順次変更して、解析手段７０が順次出力するＲＭＳ値の平均値を算出するＲＭＳ値平均値算出手段７５から成り、その平均値を音響特徴値として出力する音響特徴化手段７３と、音響特徴値が蓄積される音響データベース１６と、音響特徴値を比較する音響特徴比較手段７７と、この音響特徴比較手段７７の出力を基準値と比較する判定手段７８と、この判定手段７８の出力を表示する表示手段１９とから構成される。
【００７２】
第５の実施形態の動作は、図７に図示したように、音響波形ＳＤｊを収集する手段１０により、対象となる稼動中の機器から発生している動作音が時刻ｔ＝ｔｊ−１から時刻ｔ＝ｔｊまで収集する。この収集された音響波形が、予め区分して設定されている解析周波数帯ｆｉ設定手段７１のバンドパスフィルタにより周波数帯ｆｉの範囲外の周波数を除外して（ステップＳ７１）、解析手段７０のＲＭＳ解析手段７２に入力される。
【００７３】
ＲＭＳ解析手段７２が、周波数帯ｆｉに制限された音響波形のＲＭＳ値ｒｆ　ｉを算出する。ステップＳ７２ａで、算出されたＲＭＳ値ｒｆ　ｉは、これを平均値処理するために音響特徴化手段７３に一時的に記憶される。
【００７４】
一方、ステップＳ７２で次の周波数帯ｆｉ＋１を設定して、再びバンドパスフィルタ７１により帯域ｆｉ＋１の範囲外の周波数を除外して、ＲＭＳ解析手段７２が、周波数帯ｆｉ＋１のＲＭＳ値ｒｆｉ＋１を算出し、この算出したＲＭＳ値が同じく音響特徴化手段７３に一時的に記憶される。予め設定した周波数帯ｆｎまで順次ＲＮＳ解析が行われて、区分された各周波数帯毎のＲＭＳ値ｒｆ　ｉの算出を終了する。
【００７５】
このＲＭＳ値ｒｆ　ｉの算出が終了すると、音響特徴化手段７３のＲＭＳ値平均値算出手段７５により、時刻ｔ＝ｔｊ−１から時刻ｔ＝ｔｊまでの音響波形ＳＤｊの各周波数帯ｆｉにおけるＲＭＳ値ｒｆ　ｉの平均値Ｒｆ　ｊが算出される。この平均値Ｒｆ　ｉは、音響特徴値として、ステップＳ７５ａで、音響データベース１６に格納記憶されると共に、次段の音響特徴比較手段７７に入力される（ステップＳ７５）。
【００７６】
なお、音響データベース１６には、機器の標準音響特徴値Ｓｒｆｓｄ、または正常作動時に記憶保存した音響特徴値Ｓｒｆｎの機器の正常音の音響特徴値Ｓ＝［Ｒｆ］が記憶保存されている。
【００７７】
次に、音響特徴比較手段７７に、先ず、ステップＳ７５で、時刻ｔ＝ｔｊにおける音響特徴値Ｓｊ＝［Ｒｆ　ｊ］が、音響特徴化手段７３から入力され、ステップＳ７６で、音響データベース１６から標準音響特徴値Ｓｒｆｓｄ、または正常時の音響特徴値Ｓｒｆｎの正常音響特徴値Ｓ＝［Ｒｆ　］が読込まれて、音響特徴比較手段７７は音響特徴値偏差値Ｂｒｆ　ｊ＝√（Ｒｆ　ｊ　−Ｒｆ）２を算出する。
【００７８】
この算出結果Ｂｒｆ　ｊが、判定手段７８に入力され、音響データベース１６に閾値データとして予め決定されて記憶保存される異常音判定閾値ＡｒｆもステップＳ７７で読み込まれる。次に、ステップＳ７８で異常音判定閾値Ａｒｆ　とＢｒｆ　ｊ　が比較されて、時刻ｔ＝ｔｊの機器からの音響波形が正常音或いは異常音かが判定される。この判定結果は、表示手段１９で表示されて、報知される。
【００７９】
この第５の実施形態によれば、機器から発せられた作動音の音響波形を予め設定した周波数帯域毎に、ＲＭＳ解析し、その解析結果から算出したＲＭＳ値の平均値を音響特徴値Ｒｆとしているので、対象機器の作動回転数や作動速度などの音響周波数の変化を伴う異常音を、その他の雑音を除去し、精度良く検知ができる。また、音響波形の取り込み周期を短い時間に設定することにより、断続的な振幅変化を伴う異常音を検出できる。
【００８０】
図８は、本発明の第６の実施形態の構成及びデータ処理手順を示す概念図である。
【００８１】
図８に示すように、この第６の実施形態は、音響波形ＳＤを収集する手段１０と、解析時間設定手段８１と、収集された音響波形をこの設定された解析時間で解析し、振幅分布度数を算出する波形分布解析手段８２から成る解析手段８０と、算出された振幅分布度数から尖度を逐次算出する手段８４と、所定の時間間隔でこの尖度の平均値Ｔを算出する手段８５とから成る音響特徴化手段８３と、音響特徴値を蓄積する音響データベース１６と、音響特徴化手段８３が出力する音響特徴値と基準の音響特徴値を比較する音響特徴比較手段８７と、この音響特徴比較手段８７の出力を基準値と比較する判定手段８８と、この判定手段８８の出力を表示する表示手段１９とから構成される。
【００８２】
第６の実施形態の動作は、音響波形ＳＤを収集する手段１０により、対象となる稼動中の機器から発生している動作音の時刻ｔ＝ｔｊ−１から時刻ｔ＝ｔｊまでの音響波形ＳＤｊが収集される（ステップＳ８１）。
【００８３】
時刻ｔ＝ｔｊ−１から時刻ｔ＝ｔｊまで採集された音響波形ＳＤｊに対し、ｎ分割した時刻ｔ＝ｔｉ−１から時刻ｔ＝ｔｉまでの時間Ｐｉ毎に、解析手段８０に設けた波形分布解析手段８２が、波形分布解析を行って、振幅分布度数を算出する（ステップＳ８２）。
【００８４】
算出された振幅分布度数は、音響特徴化手段８３の尖度算出手段８４に入力されて、時間Ｐｉの尖度ｔｉが算出される。この算出された尖度ｔｉは、ステップＳ８４ａで、尖度平均値算出のために尖度平均値算出手段８５に一時的に記憶される。なお、ここで算出される尖度ｔｉは、振幅分布が正規分布となりときに０値となり、中心への集中度が高く正規分布より尖っている場合には正値に、すそが広く正規分布より扁平になっている場合には負値となるものである。
【００８５】
一方、ステップＳ８４により、設定手段８１の設定を前記ｎ分割の各時間Ｐｉの次の解析時間に進めて、ステップＳ８２及び尖度算出手段８３を繰返し、順次尖度ｔｉを算出し、同じくステップＳ８４ａで尖度平均値算出手段８５に一時的に記憶する。最後の解析時間Ｐｎの尖度ｔｎを算出し終えると、尖度平均値算出手段８５により、各時間Ｐｉにおいて収集され音響波形の尖度ｔｉの平均値Ｔｊを算出する。この平均値Ｔｊは、ステップＳ８５ａで音響データベース１６に音響特徴値データＳｔとして蓄積されると共に、次段の音響特徴比較手段８７に入力される（ステップＳ８５）。
【００８６】
なお、音響データベース１６には、機器の標準音響特徴値Ｓｔｓｄ、または正常作動時に記憶保存した音響特徴値Ｓｔｎの機器の正常音の音響特徴値Ｓ＝［Ｔ］が記憶保存されている。
【００８７】
次に、音響特徴比較手段８７には、先ず、ステップＳ８５で、時刻ｔ＝ｔｊにおける音響特徴値Ｓｊ＝［Ｔｊ］が、音響特徴化手段８３から入力され、ステップＳ８６で、音響データベース１６から前記標準音響特徴値Ｓｔｓｄ、または正常時の音響特徴値Ｓｔｎの正常音響特徴値Ｓ＝［Ｔ］が読込まれて、音響特徴値偏差値Ｂｔｊ＝√（Ｔｊ−Ｔ）２を算出する。
【００８８】
この算出結果Ｂｔｊが、判定手段８８に入力され、音響データベース１６に閾値データとして予め決定されて記憶保存される異常音判定閾値ＡｔもステップＳ８７で読み込まれる。次にステップＳ８８で異常音判定閾値ＡｔとＢｔｊが比較されて、時刻ｔ＝ｔｊの機器からの音響波形が正常音或いは異常音かが判定される。
【００８９】
この判定結果が、表示手段１９で表示されて、報知される。
【００９０】
この第６の実施形態によれば、機器から発せられた作動音の音響波形を予め設定した時間毎に波形分布解析し、その解析結果振幅分布から算出した尖度で定義する音響特徴値を判別するので、作動音の強弱差とそのピッチが正常時と比較されて、突発的な変化、不連続な変化をする対象機器の非定常の異常音の検知ができる。
【００９１】
図９は、本発明の第７の実施形態の構成及びデータ処理手順を示す概念図である。
【００９２】
図９に示すように、この第７の実施形態は、音響波形ＳＤを収集する手段１０と、バンドパスフィルタを備えた解析周波数帯設定手段９１と、設定された周波数帯ｆｉの音響波形が入力され、その振幅分布度数を解析する波形分布解析手段９２から成る解析手段９０と、この解析された振幅分布度数から尖度を算出する尖度算出手段９４及び設定される前記周波数帯ｆｉを順次変化させて算出された尖度の平均値Ｔｆ　を算出し音響特徴値とする尖度平均値算出手段９５とから成る音響特徴化手段９３と、音響特徴値が蓄積される音響データベース１６と、音響特徴値を比較する音響特徴比較手段９７と、この音響特徴比較手段９７の出力を基準値と比較する判定手段９８と、この判定手段９８の出力を表示する表示手段１９とを具備している。
【００９３】
第７の実施形態の動作は、図９に図示したように、音響波形ＳＤを収集する手段１０により、対象となる稼動中の機器から発生している動作音の時刻ｔ＝ｔｊ−１から時刻ｔ＝ｔｊまでの音響波形ＳＤｊを収集する。この収集された音響波形ＳＤｊが、予め区分して設定されている解析周波数帯域ｆｉのバンドパスフィルタ９１により帯域ｆｉの範囲外の周波数を除外して（ステップＳ９１）、解析手段９０に設けられる波形分布解析手段９２に入力される。
【００９４】
波形分布解析手段９２が、ステップＳ９２で、音響波形ＳＤｊの周波数帯ｆｉの範囲における振幅分布度数を算出し、出力する。
【００９５】
この振幅分布度数が音響特徴化手段９３に入力され、音響波形ＳＤｊの周波数帯ｆｉの尖度ｔｆ　ｉ　が尖度算出手段９４により算出される。算出された尖度ｔｆ　ｉは、ステップＳ９４ａで、平均値処理のため、尖度平均値算出手段９５に一時的に記憶される。
【００９６】
一方、ステップＳ９４で、周波数帯ｆｉを次に進めて、進めた周波数帯が予め設定した範囲内であれば、ステップＳ９１に戻り次の異なる周波数帯ｆｉ＋１　を設定して、再び解析周波数設定バンドパスフィルタ９１により、周波数帯ｆｉ＋１の範囲外の周波数を除外して、波形分布解析手段９２及び尖度算出手段９４により周波数帯ｆｉ＋１の尖度ｔｆｉ＋１を算出し、尖度平均値算出手段９５に一時的に記憶される（ステップＳ９４ａ）。予め設定した周波数帯ｆｎまで、各周波数帯の波形分布解析が順次行われて、各周波数帯毎の尖度ｔｆ　ｉ　の算出を終了する。
【００９７】
この各周波数帯毎の尖度ｔｆ　ｉ　の算出が終了すると、音響特徴化手段９３の尖度平均値算出手段９５により、時刻ｔ＝ｔｊ−１から時刻ｔ＝ｔｊまでの時間の各周波数帯ｆｉにおける尖度ｔｆ　ｉ　の平均値Ｔｆ　ｉ　が算出される。この算出された平均値Ｔｆ　ｉ　は、音響特徴値Ｓとして、ステップＳ９５ａで、音響データベース１６に格納記憶されると共に、ステップＳ９５で、次段の音響特徴比較手段９７に入力される。
【００９８】
なお、音響データベース１６には、機器の標準音響特徴値Ｓｔｆｓｄ、または正常作動時に記憶保存した音響特徴値Ｓｔｆｎの機器の正常音の音響特徴値Ｓ＝［Ｔｆ］が記憶保存されている。
【００９９】
次に、音響特徴比較手段９７は、先ず、ステップＳ９５で、時刻ｔ＝ｔｊにおける音響特徴値Ｓｊ＝［Ｔｆ　ｊ］が、音響特徴化手段９３から入力され、ステップＳ９６で、音響データベース１６から標準音響特徴値Ｓｔｆｓｄ、または正常時の音響特徴値Ｓｔｆｎの正常音響特徴値Ｓ＝［Ｔｆ］が読込まれて、音響特徴値偏差値Ｂｔｆｊ　＝√（Ｔｆ　ｊ　−Ｔｆ）２を算出する。
【０１００】
その算出結果Ｂｔｆｊが、判定手段９８に入力され、音響データベース１６に閾値データとして予め決定されて記憶保存される異常音判定閾値ＡｔｆをステップＳ９７で読込み、ステップＳ９８で異常音判定閾値ＡｔｆとＢｔｆｊが比較されて、時刻ｔ＝ｔｊの機器からの音響波形が正常音或いは異常音かが判定される。
【０１０１】
この判定結果が、表示手段１９で表示されて、報知される。
【０１０２】
この第７の実施形態によれば、機器から発せられた作動音の音響波形を予め設定した周波数帯域毎に、ＲＭＳ解析し、その解析結果から算出したＲＭＳ値の平均値を音響特徴値Ｒｆとしているので、対象機器の作動回転数や作動速度などの音響周波数の変化を伴う動作音の強弱差とそのピッチが、正常音と比較されて、異常音の検知ができる。また、音響波形の取り込み周期を短い時間に設定することにより、断続的な振幅変化を伴う非定常音を、その雑音を除去し精度良く検出できる。
【０１０３】
【発明の効果】
以上、説明したように本発明の異常音検出装置によれば、作動している機器からの動作音の音響波形を、周波数、音圧、時間的存在関係及び波形分布の尖度などの多面的な特徴を抽出するファーストフーリェ変換解析、ウェーブレット変換解析、ＲＭＳ解析及び波形分布解析の解析結果から音響特徴値として数値化し、音響波形の状態を捕捉するので、音響データベースに格納した正常音に対応する音響特徴値データと比較して、異常音の判定ができる。
【０１０４】
本発明の異常音検出装置は、機器の作動音を逐次解析し、異常音の判定を連続して行うので、保安員の巡回に依らず、また従来の巡回による異常音検出では困難であった、機器の異常音の常時検出を行うことができる、また検出結果の表示手段を機器の位置によらず設置できるので、遠隔地において異常音の発生を知ることができる。
【０１０５】
また、異常音検出は判定手段において基準データと比較して行うので、判定比較データの作成・設定を蓄積された過去の音響特徴値データを参照し、その判定基準値を段階的に設定して、異常音発生の予知、及び異常のレベルなどの判定も可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態の全体構成を示すブロック図。
【図２】本発明の第２の実施形態の全体構成を示すブロック図。
【図３】本発明の第２の実施形態の音響特徴化手段以降に行われる処理を概念的に示すフロー図。
【図４】本発明の第３の実施形態の構成及びデータ処理手順を示す概念図。
【図５】本発明の第４の実施形態の構成及びデータ処理手順を示す概念図。
【図６】本発明の第４の実施形態の異なる解析時間を概念的に示す図。
【図７】本発明の第５の実施形態の構成及びデータ処理手順を示す概念図。
【図８】本発明の第６の実施形態の構成及びデータ処理手順を示す概念図。
【図９】本発明の第７の実施形態の構成及びデータ処理手順を示す概念図。
【符号の説明】
１０・・・音響波形収集手段、
１１・・・ファーストフーリェ（ＦＦＴ）変換解析手段、
１２、４２・・・ウェーブレット変換解析手段、
１３、７２・・・実効値（ＲＭＳ）解析手段、
１４、８２、９２・・・波形分布解析手段、
１５、２５、４３、５３、７３、８３、９３・・・音響特徴化手段、
１６・・・音響データベース、
１７、２７、４７、５７、７７、８７、９７・・・音響特徴比較手段、
１８、２８、４８、５８、７８、８８、９８・・・判定手段、
１９、２９・・・表示手段、
２０、４０、５０、７０、８０、９０・・・解析手段、
２１・・・ＦＦＴ積分値算出手段、
２２ａ、４４・・・ウェーブレット周波数帯変動値算出手段、
２２ｂ、４５・・・周波数帯変動平均値算出手段、
２３ａ、５３ａ、５３ｂ・・・ＲＭＳ標準偏差値算出手段、
２３ｂ、５４・・・ＲＭＳ比算出手段、
２４ａ、８４、９４・・・尖度算出手段、
２４ｂ、８５、９５・・・尖度平均値算出手段、
２５ａ・・・音響特徴化算出手段、
４１、７１、９１・・・周波数帯設定手段（バンドパスフィルタ）、
５１・・・解析時間設定手段、
５２ａ・・・第１（短時間）のＲＭＳ解析手段、
５２ｂ・・・第２（長時間）のＲＭＳ解析手段、
５５・・・ＲＭＳ比平均値算出手段、
７５・・・ＲＭＳ値平均値算出手段。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【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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