(57)【要約】  【課題】  監視対象の状態を示すパラメータを簡易的に計算する方法、このパラメータを用いて監視対象を監視する方法、パラメータ計算装置、状態監視装置、状態監視システム、及びコンピュータプログラムを提供する。  【解決手段】  ｍ個の転動体を有する転がり軸受けにて初期故障として一の転動体に異常が発生したときには、ｍ個のピーク毎に大ピークを含む振動データが得られる。転がり軸受け等の監視対象の状態を示すデータをセンサ３１で計測してデータ取得装置３２が取得する。状態監視装置１は、大ピーク（大データ）以外のピーク（データ）に対する大ピークの大きさ（絶対値）の比率ｓと一の大ピークに対応して振動データに含まれるピーク数（データ数）ｍとから、監視対象の状態を示すパラメータＣN+L （４）を簡易式により計算する。ＣN+L （４）は正常時には０であり、ＣN+L （４）の値が基準値よりも大きいときは監視対象に異常が発生したと判定する。【選択図】        図１
2005165669.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報を受け付ける受付部、情報を記憶する記憶部及び演算部を備えた計算装置を用いて、他のデータよりも絶対値が大である大データを周期的に含む複数のデータからなるデータ列について、前記データ列の各データ間の関係を示すパラメータを計算する方法であって、
前記大データを周期的に含むＬ個（Ｌは自然数）のデータからなる第１データ列について、前記大データ以外のデータの絶対値に対する前記大データの絶対値の比率ｓ（ｓは１以上の実数）を前記受付部で受け付け、
一の大データに対応して前記第１データ列に含まれるデータ数ｍ（ｍは自然数）を前記記憶部で記憶し、
大データを含まないＮ個（Ｎは０以上の整数）のデータからなる標準データ列に前記第１データ列を加えて構成される第２データ列に含まれる複数のデータ間の関係を示すパラメータＣN+L （４）を、下記式
【数１】
2005165669.tif 000028
に基づいて前記演算部で計算することを特徴とするパラメータ計算方法。
【請求項２】
情報を受け付ける受付部、情報を記憶する記憶部及び演算部を備えた計算装置を用いて、監視対象の状態を示す複数のデータからなり、他のデータよりも絶対値が大である大データを周期的に含むデータ列に基づいて、前記監視対象の状態を監視する方法であって、
前記大データを周期的に含むＬ個（Ｌは自然数）のデータからなる第１データ列について、前記大データ以外のデータの絶対値に対する前記大データの絶対値の比率ｓ（ｓは１以上の実数）を前記受付部で受け付け、
一の大データに対応して前記第１データ列に含まれるデータ数ｍ（ｍは自然数）を前記記憶部で記憶し、
大データを含まないＮ個（Ｎは０以上の整数）のデータからなる標準データ列に前記第１データ列を加えて構成される第２データ列に含まれる複数のデータ間の関係を示すパラメータＣN+L （４）を、下記式
【数２】
2005165669.tif 000029
に基づいて前記演算部で計算し、
前記演算部で計算したパラメータＣN+L （４）に応じて前記監視対象の状態を演算部で判定することを特徴とする状態監視方法。
【請求項３】
他のデータよりも絶対値が大である大データを周期的に含む複数のデータからなるデータ列について、前記データ列の各データ間の関係を示すパラメータを計算する装置であって、
前記大データを周期的に含むＬ個（Ｌは自然数）のデータからなる第１データ列について、前記大データ以外のデータの絶対値に対する前記大データの絶対値の比率ｓ（ｓは１以上の実数）を受け付ける手段と、
一の大データに対応して前記第１データ列に含まれるデータ数ｍ（ｍは自然数）を記憶する手段と、
大データを含まないＮ個（Ｎは０以上の整数）のデータからなる標準データ列に前記第１データ列を加えて構成される第２データ列に含まれる複数のデータ間の関係を示すパラメータＣN+L （４）を、下記式
【数３】
2005165669.tif 000030
に基づいて計算する手段と
を備えることを特徴とするパラメータ計算装置。
【請求項４】
監視対象の状態を示す複数のデータからなり、他のデータよりも絶対値が大である大データを周期的に含むデータ列に基づいて、前記監視対象の状態を監視する装置であって、
前記大データを周期的に含むＬ個（Ｌは自然数）のデータからなる第１データ列について、前記大データ以外のデータの絶対値に対する前記大データの絶対値の比率ｓ（ｓは１以上の実数）を受け付ける手段と、
一の大データに対応して前記第１データ列に含まれるデータ数ｍ（ｍは自然数）を記憶する手段と、
大データを含まないＮ個（Ｎは０以上の整数）のデータからなる標準データ列に前記第１データ列を加えて構成される第２データ列に含まれる複数のデータ間の関係を示すパラメータＣN+L （４）を、下記式
【数４】
2005165669.tif 000031
に基づいて計算する計算手段と、
該計算手段が計算したパラメータＣN+L （４）に応じて前記監視対象の状態を判定する判定手段と
を備えることを特徴とする状態監視装置。
【請求項５】
前記判定手段は、
前記計算手段が計算した前記パラメータＣN+L （４）を所定値と比較する手段と、
前記パラメータＣN+L （４）が所定値より大きい場合に、前記監視対象が異常であると判定する手段と
を備えることを特徴とする請求項４に記載の状態監視装置。
【請求項６】
監視対象の状態を示す複数のデータからなり、他のデータよりも絶対値が大である大データを周期的に含むデータ列に基づいて、前記監視対象の状態を監視するシステムであって、
監視対象の状態を示すＬ個（Ｌは自然数）のデータからなる第１データ列を取得する手段と、
一の大データに対応して前記第１データ列に含まれるデータ数ｍ（ｍは自然数）を記憶する手段と、
大データを含まないＮ個（Ｎは０以上の整数）のデータからなる標準データ列に前記第１データ列を加えて構成される第２データ列に含まれる複数のデータ間の関係を示すパラメータＣN+L （４）を、下記式
【数５】
2005165669.tif 000032
に基づいて計算する手段と、
該手段が計算したパラメータＣN+L （４）に応じて前記監視対象の状態を判定する手段と
を備えることを特徴とする状態監視システム。
【請求項７】
コンピュータに、他のデータよりも絶対値が大である大データを周期的に含む複数のデータからなるデータ列について、前記データ列の各データ間の関係を示すパラメータを計算させるコンピュータプログラムであって、
コンピュータに、前記大データを周期的に含む第１データ列に含まれるデータ数Ｌ（Ｌは自然数）、前記第１データ列に含まれる前記大データ以外のデータの絶対値に対する前記大データの絶対値の比率ｓ（ｓは１以上の実数）、及び一の大データに対応して前記第１データ列に含まれるデータ数ｍ（ｍは自然数）を読み込ませる手順と、
コンピュータに、大データを含まないＮ個（Ｎは０以上の整数）のデータからなる標準データ列に前記第１データ列を加えて構成される第２データ列に含まれる複数のデータ間の関係を示すパラメータＣN+L （４）を、下記式
【数６】
2005165669.tif 000033
に基づいて計算させる手順と
を含むことを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項８】
コンピュータに、監視対象の状態を示す複数のデータからなり、他のデータよりも絶対値が大である大データを周期的に含むデータ列に基づいて、前記監視対象の状態を監視させるコンピュータプログラムであって、
コンピュータに、前記大データを周期的に含む第１データ列に含まれるデータ数Ｌ（Ｌは自然数）、前記第１データ列に含まれる前記大データ以外のデータの絶対値に対する前記大データの絶対値の比率ｓ（ｓは１以上の実数）、及び一の大データに対応して前記第１データ列に含まれるデータ数ｍ（ｍは自然数）を読み込ませる手順と、
コンピュータに、大データを含まないＮ個（Ｎは０以上の整数）のデータからなる標準データ列に前記第１データ列を加えて構成される第２データ列に含まれる複数のデータ間の関係を示すパラメータＣN+L （４）を、下記式
【数７】
2005165669.tif 000034
に基づいて計算させる手順と、
コンピュータに、計算したパラメータＣN+L （４）に応じて前記監視対象の状態を判定させる手順と
を含むことを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、各種の設備を監視するための技術に関し、設備の状態を示す複数のデータからなるデータ列のパラメータを計算する方法、その実施に用いるパラメータ計算装置、及びコンピュータをパラメータ計算装置として実現するためのコンピュータプログラム、並びに、計算されたパラメータを用いて監視対象の状態を監視する状態監視方法、状態監視システム、状態監視装置、及びコンピュータを状態監視装置として実現するためのコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
工場で用いられる生産設備又は公共施設で用いられる公共設備などの各種の設備を、故障の発生を予防すべく保全する方法として、定期的に設備を点検して保全する方法（ＴＢＭ:Time Based preventive Maintenance）が従来用いられてきた。また、ＴＢＭの他に、設備の状態を恒常的に監視し、設備の状態が所定の基準まで劣化した場合に保全する方法（ＣＢＭ：Condition Based preventive Maintenance）が知られている。ＣＢＭは、ＴＢＭによる保全後の初期故障を回避することができること、及びＴＢＭに比して保全コストの抑制が容易であることなどの利点があるので、近年ではＴＢＭに代わってＣＢＭが普及し始めている。
【０００３】
ＣＢＭを実現するためには、設備の状態を示す動作回数、温度、又は振動などのデータを取得して設備の状態を監視し、可及的迅速に異常の兆候を捉えることができる状態監視方法の確立が望まれる。設備の分野によって設備の状態を示すデータが異なるため、従来様々な状態監視方法が提案されている。例えば振動体の分野では、振動の振幅を２乗平均した値の平方根であるＲＭＳ（Root Mean Square）値を用いる方法がある。ＲＭＳ値を用いた状態監視方法では、振動の振幅をデータとして取得し、取得した振幅を２乗平均した値の平方根であるＲＭＳ値を計算し、計算したＲＭＳ値が基準よりも大になったときに、振動の振幅が大きくなっているので設備が異常な状態であると判定することができる。
【０００４】
しかし、ＲＭＳ値は正規化されていない指標であるため、部品の大きさ又は振動数などの条件の違いによって容易に変化するので、個々の設備について基準を定める必要がある。このため、汎用的に利用できる正規化された指標が必要となる。このような指標の例として、取得したデータの周波数成分間の相関を正規化したバイコヒーレンスが知られている。
【０００５】
振動信号などの基本周期Ｔを有する連続的なデータを時間ｔの関数ｘ（ｔ）とし、データに含まれる任意の二つの周波数をｆ1 ，ｆ2 とした場合に、バイコヒーレンスＢｉｃxxx （ｆ1 ，ｆ2 ）は、下記式で定義される。
【０００６】
【数１】
2005165669.tif 000003
【０００７】
バイコヒーレンスは各周波数の関わり合いを示すバイスペクトルをパワースペクトルで正規化した値であり、各周波数の関わりあいの大きさを示している。バイコヒーレンスの値は、
０＜Ｂｉｃxxx （ｆ1 ，ｆ2 ）＜１
であり、周波数ｆ1 とｆ2 との関わりあいが大きい場合は１へ近づき、関わりあいが小さい場合は０へ近づく。特許文献１及び特許文献２には、設備が正常である間はバイコヒーレンスの値は１に近く、設備に異常が生じたときにはバイコヒーレンスの値が０へ近づくので、データからバイコヒーレンスを計算してどの程度０に近づいているかを調べることによって感度良く設備の異常を検知できることが開示されている。
【０００８】
また、設備の状態監視に利用できる他の指標の例として、取得したデータの中心モーメントを正規化した値が従来から用いられている。時間ｔの関数ｘ（ｔ）を、平均値バーｘの定常確率過程とし、その確率密度関数をｐ（ｘ）とする。このとき、ｘの平均値バーｘ及び分散σ2 は下記式で表される。
【０００９】
【数２】
2005165669.tif 000004
【００１０】
また、データｘの３次中心モーメントＭＴ（３）及び４次中心モーメントＭＴ（４）は夫々下記式で表される。
【００１１】
【数３】
2005165669.tif 000005
【００１２】
３次中心モーメントを標準偏差の３乗で正規化した値を歪度（Skewness）と言い、４次中心モーメントを標準偏差の４乗（分散の２乗）で正規化した値を尖度（Kurtosis）と言う。歪度ＳＫ及び尖度ＫＴは、下記式で定義される。
【００１３】
【数４】
2005165669.tif 000006
【００１４】
監視対象から得られるデータは離散的なデータであるので、離散時間系で記述する必要がある。サンプリング間隔をΔｔとすると、取得したデータｘk は以下のように表される。
ｘk ＝ｘ（ｋΔｔ）    ｋ＝１，２，…
データの平均値バーｘ及び分散σ2 は下記式で表される。
【００１５】
【数５】
2005165669.tif 000007
【００１６】
同様にして、離散時間系では、データｘのｎ次中心モーメントＭＴ（ｎ）は下記式で表すことができる。
【００１７】
【数６】
2005165669.tif 000008
【００１８】
歪度は、データの平均値まわりの分布の非対称性を示す指標である。設備に異常が生じて振幅の大きいデータが混在するときにはデータの対称性が崩れるので、データから歪度ＳＫを計算することにより設備の異常を検出することができる。また、尖度はデータの平均値まわりの分布の尖り具合を示す指標である。設備に異常が生じて振幅の大きいデータが混在するときには、データの分布の尖りぐあいが正規分布からずれるので、データから尖度ＫＴを計算することにより、設備の異常を検出することができる。非特許文献１では、尖度が設備の異常を感度良く検出することができる指標であることが示されている。
【特許文献１】特公昭６２−６００１１号公報
【特許文献２】特公昭６４−４６１１号公報
【非特許文献１】前川健二、中島智、豊田利夫「衝撃振動を利用した機械部品の劣化度評価方法」日本設備管理学会誌、１９９７年、第９巻、第３号、ｐ．１６３−１６８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
工場内でＣＢＭを行う場合は各設備にセンサを備え、センサが取得したデータをパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、マイクロコンピュータ、ミニコンピュータ又はプロセスコンピュータ等の演算装置がオンラインで蓄積し、蓄積したデータを処理して設備監視を行う。工場内の設備の挙動は高速であるので、演算能力が低い演算装置を用いていた場合は、演算装置の処理速度に比してデータが蓄積される速度の方が速い。そのため、設備異常の検知の失敗、又は失敗ではないにしても設備異常の検知の遅れが発生する可能性がある。また、尖度またはバイコヒーレンス等の設備の異常を検出するためのパラメータを計算する式が複雑であるため、データを見た作業員がデータから直接にパラメータを計算して設備の状態を把握することが困難であるという問題がある。
【００２０】
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、監視対象の状態を示すパラメータを監視対象から得られて蓄積されたデータから簡易的に計算することが可能なパラメータ計算方法、その実施に用いるパラメータ計算装置、及びコンピュータを該パラメータ計算装置として実現するためのコンピュータプログラムを提供することにある。
【００２１】
更に、本発明の他の目的とするところは、簡易的に計算したパラメータを用いて確実に監視対象の状態の変化を検知することができる状態監視方法、状態監視装置、状態監視システム、コンピュータを前記状態監視装置として実現するためのコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２２】
第１発明に係るパラメータ計算方法は、情報を受け付ける受付部、情報を記憶する記憶部及び演算部を備えた計算装置を用いて、他のデータよりも絶対値が大である大データを周期的に含む複数のデータからなるデータ列について、前記データ列の各データ間の関係を示すパラメータを計算する方法であって、前記大データを周期的に含むＬ個（Ｌは自然数）のデータからなる第１データ列について、前記大データ以外のデータの絶対値に対する前記大データの絶対値の比率ｓ（ｓは１以上の実数）を前記受付部で受け付け、一の大データに対応して前記第１データ列に含まれるデータ数ｍ（ｍは自然数）を前記記憶部で記憶し、大データを含まないＮ個（Ｎは０以上の整数）のデータからなる標準データ列に前記第１データ列を加えて構成される第２データ列に含まれる複数のデータ間の関係を示すパラメータＣN+L （４）を、下記式
【００２３】
【数７】
2005165669.tif 000009
【００２４】
に基づいて前記演算部で計算することを特徴とする。
【００２５】
第２発明に係る状態監視方法は、情報を受け付ける受付部、情報を記憶する記憶部及び演算部を備えた計算装置を用いて、監視対象の状態を示す複数のデータからなり、他のデータよりも絶対値が大である大データを周期的に含むデータ列に基づいて、前記監視対象の状態を監視する方法であって、前記大データを周期的に含むＬ個（Ｌは自然数）のデータからなる第１データ列について、前記大データ以外のデータの絶対値に対する前記大データの絶対値の比率ｓ（ｓは１以上の実数）を前記受付部で受け付け、一の大データに対応して前記第１データ列に含まれるデータ数ｍ（ｍは自然数）を前記記憶部で記憶し、大データを含まないＮ個（Ｎは０以上の整数）のデータからなる標準データ列に前記第１データ列を加えて構成される第２データ列に含まれる複数のデータ間の関係を示すパラメータＣN+L （４）を、下記式
【００２６】
【数８】
2005165669.tif 000010
【００２７】
に基づいて前記演算部で計算し、前記演算部で計算したパラメータＣN+L （４）に応じて前記監視対象の状態を演算部で判定することを特徴とする。
【００２８】
第３発明に係るパラメータ計算装置は、他のデータよりも絶対値が大である大データを周期的に含む複数のデータからなるデータ列について、前記データ列の各データ間の関係を示すパラメータを計算する装置であって、前記大データを周期的に含むＬ個（Ｌは自然数）のデータからなる第１データ列について、前記大データ以外のデータの絶対値に対する前記大データの絶対値の比率ｓ（ｓは１以上の実数）を受け付ける手段と、一の大データに対応して前記第１データ列に含まれるデータ数ｍ（ｍは自然数）を記憶する手段と、大データを含まないＮ個（Ｎは０以上の整数）のデータからなる標準データ列に前記第１データ列を加えて構成される第２データ列に含まれる複数のデータ間の関係を示すパラメータＣN+L （４）を、下記式
【００２９】
【数９】
2005165669.tif 000011
【００３０】
に基づいて計算する手段とを備えることを特徴とする。
【００３１】
第４発明に係る状態監視装置は、監視対象の状態を示す複数のデータからなり、他のデータよりも絶対値が大である大データを周期的に含むデータ列に基づいて、前記監視対象の状態を監視する装置であって、前記大データを周期的に含むＬ個（Ｌは自然数）のデータからなる第１データ列について、前記大データ以外のデータの絶対値に対する前記大データの絶対値の比率ｓ（ｓは１以上の実数）を受け付ける手段と、一の大データに対応して前記第１データ列に含まれるデータ数ｍ（ｍは自然数）を記憶する手段と、大データを含まないＮ個（Ｎは０以上の整数）のデータからなる標準データ列に前記第１データ列を加えて構成される第２データ列に含まれる複数のデータ間の関係を示すパラメータＣN+L （４）を、下記式
【００３２】
【数１０】
2005165669.tif 000012
【００３３】
に基づいて計算する計算手段と、該計算手段が計算したパラメータＣN+L （４）に応じて前記監視対象の状態を判定する判定手段とを備えることを特徴とする。
【００３４】
第５発明に係る状態監視装置は、前記判定手段は、前記計算手段が計算した前記パラメータＣN+L （４）を所定値と比較する手段と、前記パラメータＣN+L （４）が所定値より大きい場合に、前記監視対象が異常であると判定する手段とを備えることを特徴とする。
【００３５】
第６発明に係る状態監視システムは、監視対象の状態を示す複数のデータからなり、他のデータよりも絶対値が大である大データを周期的に含むデータ列に基づいて、前記監視対象の状態を監視するシステムであって、監視対象の状態を示すＬ個（Ｌは自然数）のデータからなる第１データ列を取得する手段と、一の大データに対応して前記第１データ列に含まれるデータ数ｍ（ｍは自然数）を記憶する手段と、大データを含まないＮ個（Ｎは０以上の整数）のデータからなる標準データ列に前記第１データ列を加えて構成される第２データ列に含まれる複数のデータ間の関係を示すパラメータＣN+L （４）を、下記式
【００３６】
【数１１】
2005165669.tif 000013
【００３７】
に基づいて計算する手段と、該手段が計算したパラメータＣN+L （４）に応じて前記監視対象の状態を判定する手段とを備えることを特徴とする。
【００３８】
第７発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、他のデータよりも絶対値が大である大データを周期的に含む複数のデータからなるデータ列について、前記データ列の各データ間の関係を示すパラメータを計算させるコンピュータプログラムであって、コンピュータに、前記大データを周期的に含む第１データ列に含まれるデータ数Ｌ（Ｌは自然数）、前記第１データ列に含まれる前記大データ以外のデータの絶対値に対する前記大データの絶対値の比率ｓ（ｓは１以上の実数）、及び一の大データに対応して前記第１データ列に含まれるデータ数ｍ（ｍは自然数）を読み込ませる手順と、コンピュータに、大データを含まないＮ個（Ｎは０以上の整数）のデータからなる標準データ列に前記第１データ列を加えて構成される第２データ列に含まれる複数のデータ間の関係を示すパラメータＣN+L （４）を、下記式
【００３９】
【数１２】
2005165669.tif 000014
【００４０】
に基づいて計算させる手順とを含むことを特徴とする。
【００４１】
第８発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、監視対象の状態を示す複数のデータからなり、他のデータよりも絶対値が大である大データを周期的に含むデータ列に基づいて、前記監視対象の状態を監視させるコンピュータプログラムであって、コンピュータに、前記大データを周期的に含む第１データ列に含まれるデータ数Ｌ（Ｌは自然数）、前記第１データ列に含まれる前記大データ以外のデータの絶対値に対する前記大データの絶対値の比率ｓ（ｓは１以上の実数）、及び一の大データに対応して前記第１データ列に含まれるデータ数ｍ（ｍは自然数）を読み込ませる手順と、コンピュータに、大データを含まないＮ個（Ｎは０以上の整数）のデータからなる標準データ列に前記第１データ列を加えて構成される第２データ列に含まれる複数のデータ間の関係を示すパラメータＣN+L （４）を、下記式
【００４２】
【数１３】
2005165669.tif 000015
【００４３】
に基づいて計算させる手順と、コンピュータに、計算したパラメータＣN+L （４）に応じて前記監視対象の状態を判定させる手順とを含むことを特徴とする。
【００４４】
本願発明者は、周期運動体から得られるデータについて、データの分布の４次キュムラントを簡易的に計算することができる計算式を案出した。各データの関係を示すパラメータである４次キュムラントを簡易的に計算することにより、周期運動体である監視対象の異常を検出するための指標として４次キュムラントを容易に利用することが可能となった。以下に、４次キュムラントを簡易的に計算する方法について説明する。
【００４５】
まず、４次キュムラントについて説明する。確率密度関数ｐ（ｘ）を持つ確率変数ｘの特性関数ψ（ｕ）は、ｉを虚数単位として下記式で定義される。
【００４６】
【数１４】
2005165669.tif 000016
【００４７】
特性関数ψ（ｕ）の対数関数ｌｎψ（ｕ）をテイラー展開すると、ｌｎψ（ｕ）は次のように表すことができる。
【００４８】
【数１５】
2005165669.tif 000017
【００４９】
（３）式で表される係数Ｃ（ｎ）が、ｘのｎ次キュムラントである。各キュムラントと各中心モーメントとの間には、下記の関係が存在する。
Ｃ（１）＝バーｘ
Ｃ（２）＝σ2
Ｃ（３）＝ＭＴ（３）        …（４）
Ｃ（４）＝ＭＴ（４）−３（σ2 ）2   …（５）
Ｃ（５）＝ＭＴ（５）−１０ＭＴ（３）・σ2
ここで、ＭＴ（５）は５次中心モーメントである。確率密度関数ｐ（ｘ）が正規分布である場合、特性関数ψ（ｕ）は下記式で表される。
【００５０】
【数１６】
2005165669.tif 000018
【００５１】
従って、ｘが正規分布に従う場合には、３次以上の高次キュムラントは（３）式より明らかに０となる。また、ｘが正規分布に従う場合には、ｎを０以上の整数として（２ｎ−１）次の中心モーメントＭＴ（２ｎ−１）と２ｎ次の中心モーメントＭＴ（２ｎ）は、下記式で表されることが知られている。
【００５２】
【数１７】
2005165669.tif 000019
【００５３】
監視対象から得られるデータとして転がり軸受けの振動などの周期運動体から得られるデータを考える。図９は、周期運動体から得られる振動データの例を示す模式的特性図である。横軸は時間を示し、縦軸は振動の変位を示す。転がり軸受けの場合、転動体が軸に接触する都度振動が発生するが、この振動をセンサで測定したときには図９（ａ）に示す如き振動の変位を縦軸とした振動データが得られる。転がり軸受けの転動体に傷が生じるなどの異常が発生した場合は、周期運動体は正常時に比して大なる振動を発生する。例えばｍ個の転動体から構成される転がり軸受けにおいて一の転動体に傷が生じた場合は、傷の生じた転動体が軸に接触する都度大きい振動が発生し、図９（ｂ）に示す如く、ｍ回の振動ピーク毎に一回の比較的大なる振動ピークが含まれる振動データが得られる。この場合において、サンプリング定理に基づく周期で振動の変位をサンプリングすると、振動の変位をデータｘk の値としたデータ列｛ｘk ｝が得られる。データ列｛ｘk ｝は平均値が０であり、また他のデータよりも絶対値が大なるデータ（以下、大データと言う）を全体の１／ｍだけ含む。
【００５４】
正常な周期運動体から得られたＮ個のデータからなるデータ列｛ｘk ：ｋ＝１，２，…，Ｎ｝を標準データ列とし、異常な周期運動体から得られたＬ個のデータからなるデータ列｛ｘk ：ｋ＝Ｎ＋１，…，Ｎ＋Ｌ｝を第１データ列とする。この第１データ列は他のデータよりも絶対値が大きい大データをＬ／ｍ個含む。また、標準データ列に第１データ列を加えて構成されるデータ列｛ｘk ：ｎ＝１，２，…，Ｎ，…，Ｎ＋Ｌ｝を第２データ列とする。標準データ列における平均、分散、及びｎ次中心モーメントを夫々バーｘN ，σN2，及びＭN （ｎ）とおき、第１データ列における平均、分散、及びｎ次中心モーメントを夫々バーｘN/L ，σN/L2，及びＭN/L （ｎ）とおく。
【００５５】
標準データ列と第１データ列とにおける｛ｘk ｝の平均値は共に等しく０であると仮定し、標準データ列における分散と、第１データ列の大データ以外の部分における分散とは等しいと仮定する。更に、標準データ列のｎ次中心モーメントと、第１データ列の大データ以外の部分のｎ次中心モーメントとは等しいと仮定する。このとき、第１データ列における分散σN/L2は、下記式で表すことができる。
【００５６】
【数１８】
2005165669.tif 000020
【００５７】
（８）式中のｘ'kは大データ以外のデータを示し、Ｘk は大データを示している。（８）式の第一項は大データ以外の部分を示しており、標準データ列の分散σN2に（１−１／ｍ）を乗じた値で表現することができる。第二項は大データの部分を示しており、振動のデータにおける比較的大なる振動ピークの他の振動ピークに対する比率をｓとする。このとき、大データの絶対値は他のデータの絶対値に比してｓ倍になるので、Ｘk ＝ｓｘ'kとなる。バーｘN/L ＝０であるので、（８）式は更に下記式で表すことができる。
【００５８】
【数１９】
2005165669.tif 000021
【００５９】
同様にして、第１データ列のｎ次中心モーメントＭＴN/L （ｎ）は、下記式で表すことができる。
【００６０】
【数２０】
2005165669.tif 000022
【００６１】
次に、第２データ列のキュムラントを考える。第２データ列の分散、ｎ次中心モーメント及びｎ次キュムラントを夫々σN+L2、ＭＴN+L （ｎ）及びＣN+L （ｎ）とする。（４）式及び（１０）式より、第２データ列の３次キュムラントＣN+L （３）は下記式で表すことができる。
【００６２】
【数２１】
2005165669.tif 000023
【００６３】
（６）式より、周期運動体が正常で｛ｘk ｝が正規分布に従うとき又は比較的大なる振動が生じても確率密度関数が左右対称形のときＭＴN （３）は０であるので、ＣN+L （３）も０となる。（５）式、（９）式及び（１０）式より、第２データ列の４次キュムラントＣN+L （４）は下記式で表すことができる。
【００６４】
【数２２】
2005165669.tif 000024
【００６５】
｛ｘk ｝が正規分布に従うとき（７）式よりＭＴN （４）＝３σN 4 であるので、（１１）式は下記式で表すことができる。
【００６６】
【数２３】
2005165669.tif 000025
【００６７】
｛ｘk ｝が正規分布に従うときは一般性を失うことなく正規化してバーｘ＝０，σ2 ＝１とすることができるので、σN 4 ＝１として（１２）は更に下記式で表すことができる。
【００６８】
【数２４】
2005165669.tif 000026
【００６９】
（１３）式から計算することができるＣN+L （４）の値は、
ｓ＝１のとき、ＣN+L （４）＝０
ｓ→大のとき、ＣN+L （４）→大
となる。即ち、ｓ＝１であって大なる振動の発生がなく周期運動体である監視対象が正常である場合にＣN+L （４）＝０となり、ｓが大きくなって監視対象に異常が生じた場合にＣN+L （４）は大となる。このことは、ＣN+L （４）は周期運動体である監視対象の異常を検出するための指標として利用することが可能であることを意味している。従って、監視対象から得られたデータを用いて計算したＣN+L （４）の値が０からどれだけ離れているかに基づいて、監視対象の状態が正常か又は異常かを推定することができる。
【００７０】
また、第１データ列が単独で得られたときの４次キュムラントをＣL （４）とすると、（１３）式でＮ＝０とすれば、ＣL （４）は下記式で表すことができる。
【００７１】
【数２５】
2005165669.tif 000027
【００７２】
（１４）式で計算できるＣL （４）の値は、
ｓ＝１のとき、ＣL （４）＝０
ｓ→大のとき、ＣL （４）→大
となり、ＣN+L （４）と同様の挙動を示す。従ってＣL （４）も周期運動体である監視対象の異常を検出するための指標として利用することができる。
【００７３】
第１、第３及び第７発明においては、監視対象の状態を示す複数のデータからなり、大データを所定の割合で含む第１データ列を標準データ列に加えて構成される第２データ列の４次キュムラントであるパラメータＣN+L （４）が、（１３）式を用いることにより簡易的に計算される。
【００７４】
第２、第４、第６及び第８発明においては、簡易的に計算されるパラメータの値に基づいて、監視対象の状態が高速で判定される。
【００７５】
第５発明においては、計算したパラメータの値は、監視対象が正常である場合に０となり、監視対象の異常の度合いが大きくなるにつれて大きくなるので、パラメータの値が所定値よりも大きい場合に監視対象が異常であると判定される。
【発明の効果】
【００７６】
第１、第３及び第７発明によれば、監視対象の状態を示す複数のデータからなるデータ列の４次キュムラントであるパラメータＣN+L （４）を、簡易的な式を用いることによりデータが蓄積される速度に比して充分高速に計算することができる。
【００７７】
第２、第４、第６及び第８発明によれば、簡易的に計算されたパラメータを用いて監視対象の状態を判定することにより、監視対象の状態を高速で判定することが可能となる。また、設備の異常検知の失敗または遅れを起こすことなく設備の状態に即時的に対応する状態監視を行うことができる。
【００７８】
第５発明によれば、計算したパラメータの値は、監視対象が正常である場合に０となり、監視対象の異常の度合いが大きくなるにつれて大きくなるので、得られたパラメータの値に応じて感度良く監視対象の状態を判定することができる。また、感度良く初期故障を検出することが可能となるので、監視対象の大規模な故障を未然に防止することができる等、本発明は優れた効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００７９】
以下本発明をその実施の形態を示す図面に基づき具体的に説明する。
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る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、振動の変位などの設備の状態を示すデータを計測するセンサ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へ入力する構成となっている。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てデータを取得し、取得した複数のデータからなるデータ列を作成する機能を有している。データ取得装置３２は通信ネットワークＮＷに接続されており、また通信ネットワークＮＷは本発明の状態監視装置１に接続されている。データ取得装置３２は、取得したデータを通信ネットワークＮＷを介して状態監視装置１へ送信する構成となっている。
【００８０】
状態監視装置１は、本発明のパラメータ計算装置としての機能を兼ね備えており、コンピュータを用いて構成されている。状態監視装置１は、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ドライブ等の外部記憶装置１３と、ハードディスク等の内部記憶装置１４とを備えている。ＣＰＵ１１は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体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に記憶させる。コンピュータプログラム２０は必要に応じて内部記憶装置１４からＲＡＭ１２へロードされ、ロードされたコンピュータプログラム２０に基づいてＣＰＵ１１は状態監視装置１に必要な処理を実行する。
【００８１】
また、ＣＰＵ１１には、通信ネットワークＮＷに接続された入力部１５(受付部）が接続されている。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。また、ＣＰＵ１１には、情報を外部へ出力する出力部１６が接続されている。
【００８２】
内部記憶装置１４は、監視対象の設備が正常であるときにデータ取得装置３２が取得した標準データ列に含まれるデータ数Ｎを記憶しており、また、設備が正常であるか又は異常であるかを判定する基準となるパラメータＣN+L （４）の基準値を記憶している。
【００８３】
更に、本実施の形態に係る状態監視システムは、警報装置４を備えている。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のいずれか又はそれらの組み合わせからなり、状態監視装置１の出力部１６に接続されている。ＣＰＵ１１は設備の異常を示す情報を出力部１６から警報装置４へ送信し、警報装置４は状態監視装置１から受信した情報に従って設備の異常を報知する。
【００８４】
なお、コンピュータプログラム２０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状態監視装置１へロードされて内部記憶装置１４に記憶される形態であってもよい。
【００８５】
図２は、実施の形態１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所定の周期でサンプリングし（Ｓ１０１）、サンプリングの結果得られた複数のデータからなる本発明に係る第１データ列を取得する。データ取得装置３２はサンプリングの結果得られた第１データ列にデータが予め定められた数であるＬ個蓄積されたか否かを判定する（Ｓ１０２）。データが未だＬ個蓄積されていない場合は（Ｓ１０２：ＮＯ）、データ取得装置３２は処理をステップＳ１０１へ戻してサンプリングを継続する。
【００８６】
データがＬ個蓄積されている場合は（Ｓ１０２：ＹＥＳ）、データ取得装置３２は、設備が正常なときに得られる振動のピーク値の平均値などの所定値よりも大きいデータ強度を有する大データが第１データ列に含まれているか否かを判定する（Ｓ１０３）。大データが第１データ列に含まれていた場合には（Ｓ１０３：ＹＥＳ）、データ取得装置３２は、大データ以外のデータの絶対値に対する大データの絶対値の比率ｓ、及び一の大データに対応して第１データ列に含まれるデータ数ｍを計測し（Ｓ１０４）、比率ｓ及び一の大データ当たりのデータ数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）。
【００８７】
状態監視装置１は比率ｓ及び一の大データに対応して第１データ列に含まれるデータ数ｍを入力部１５にて受信する（Ｓ１０６）。状態監視装置１の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、内部記憶装置１４が記憶してある本発明に係る標準データ列のデータ数ＮをＲＡＭ１２に読み出し（Ｓ１０７）、ｓ、ｍ及びＮから、監視対象の設備が正常であるときに得られたＮ個のデータからなる標準データ列に第１データ列を加えて構成される第２データ列の４次キュムラントであるパラメータＣN+L （４）を（１３）式を用いて計算する（Ｓ１０８）。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、ステップＳ１０８にて計算した４次キュムラントＣN+L （４）を内部記憶装置１４が記憶している基準値と比較し、４次キュムラントＣN+L （４）が基準値よりも大きいか否かを判定する（Ｓ１０９）。
【００８８】
ステップＳ１０９にて４次キュムラントＣN+L （４）が基準値以下である場合には（Ｓ１０９：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、内部記憶装置１４に記憶しているＮにＬを加えてデータ数Ｎの値を更新し（Ｓ１１０）、処理を終了する。４次キュムラントＣN+L （４）が基準値よりも大きい場合には（Ｓ１０９：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、４次キュムラントＣN+L （４）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、ブザーの鳴動、ランプの点灯、又は表示部への異常情報の内容の表示等により、設備の異常を報知する。この結果、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とられる。
【００８９】
データ取得装置３２は、ステップＳ１０３にて大データは第１データ列に含まれていないと判定した場合には（Ｓ１０３：ＮＯ）、通信ネットワークＮＷを介して異常なしを示す情報を状態監視装置１へ送信する（Ｓ１１２）。状態監視装置１のＣＰＵ１１は、この異常なしを示す情報を入力部１５にて受信し（Ｓ１１３）、処理をステップＳ１１０へ進める。
【００９０】
図３は、ｍ＝１２及びＬ＝Ｎ／１０の条件で４次キュムラントＣN+L （４）を計算した結果を示す図表である。図中には、ｓ＝１〜６のときの４次キュムラントＣN+L （４）の値を示している。監視対象の設備が転がり軸受けである場合、複数の転動体の中の一の転動体に初期異常として小さな傷が生じることがあり、初期異常が生じた転がり軸受けを使用し続けた場合は、転動体の傷が拡大し、また他の転動体へも傷が伝搬して異常が拡大していく。従って異常の拡大を防止するためには、初期異常を検出することが重要となる。監視対象の設備が、転動体の数が１２個である転がり軸受けである場合、一の転動体に傷が発生したときに、１２個の振動ピーク毎に一の大きい振動ピークが発生し、（１／１２）の割合で大データを含むデータ列が得られる。傷が大規模であるときにはより大きい振動ピークが発生し、大データの絶対値も大きくなる。
【００９１】
ｓ＝１であるときは定義により４次キュムラントＣN+L （４）の値は０であり、このときは大きい振動ピークが発生しておらず、設備は正常である。図３に示す如く、大データの絶対値の比率ｓが大きくなるに伴って４次キュムラントＣN+L （４）の値も大きくなる。従って、計算した４次キュムラントＣN+L （４）の値から設備の異常の度合いを判定することができる。例えば、４次キュムラントＣN+L （４）の値が０．２程度である場合は小規模の傷が発生しており、４次キュムラントＣN+L （４）の値が１．５より大きい場合は大規模の傷が発生しているなどの判定をすることができる。
【００９２】
以上詳述した如く、本実施の形態に係る状態監視システムは、監視対象の正常な状態を示すＮ個のデータからなる標準データ列が得られているところに監視対象の状態を示す新たなＬ個のデータからなる第１データ列が得られた場合に、監視対象の状態を判定する。取得した第１データ列に大データが含まれている場合に、大データの絶対値の比率ｓ及び一の大データに対応してデータ列に含まれるデータ数ｍを用いて簡易的にデータの４次キュムラントＣN+L （４）を計算し、計算したＣN+L （４）の値に応じて設備の状態を判定する。従来のバイコヒーレンスを求める式などに比して簡便な（１３）式を用いて簡易的に４次キュムラントＣN+L （４）を計算することにより、データが蓄積される速度に比して充分高速に４次キュムラントＣN+L （４）を計算することが可能となる。従って、設備の異常検知の失敗または遅れを起こすことなく設備の状態に即時的に対応する状態監視を行うことができる。
【００９３】
また、本発明の状態監視方法は、転がり軸受けの一の転動体に傷が生じた場合などのような、設備の初期異常を敏感に検出することが可能であり、本発明の設備監視方法を用いて初期異常を検出することにより設備の大規模な故障を未然に防止することができる。
【００９４】
なお、本実施の形態においては、一のセンサ３１が計測したデータに基づいて設備の状態を監視する形態を示しているが、これに限るものではなく、一の設備、又は複数の設備の夫々に複数のセンサ３１を備え、複数のセンサ３１の夫々をデータ取得装置３２及び通信ネットワークＮＷを介して状態監視装置１に接続させ、夫々のセンサ３１が計測した夫々のデータに基づいて一又は複数の設備の状態を監視する形態としてもよい。
【００９５】
また、本実施の形態においては、データ取得装置３２が取得したデータを蓄積する形態を示しているが、データ取得装置３２は取得したデータを蓄積せずに状態監視装置１へ送信し、状態監視装置１が受信した複数のデータを蓄積して、所定数のデータが蓄積されたときに異常の判定を行う形態としてもよい。また、本実施の形態においては、状態監視装置１の出力部１６に警報装置４が接続されている形態を示しているが、状態監視装置１により設備が異常であると判定された場合に設備を停止させる等の設備の制御を行う制御装置を接続させた形態としてもよい。また、本実施の形態においては、状態監視装置１は、本発明のパラメータ計算装置の機能を兼ね備えている形態を示しているが、パラメータ計算装置と状態監視装置とを夫々別のコンピュータにて構成し、互いの装置間でデータを入出力して設備の状態監視を行う形態としてもよい。
【００９６】
また、本実施の形態においては、一の大データに対応して第１データ列に含まれるデータ数ｍをデータ取得装置３２が計測する処理を行う形態を示しているが、これに限るものではなく、状態監視装置１がｍの値を予め記憶している形態であってもよい。監視対象が転がり軸受けであって一の転動体に傷が発生した場合は、複数の転動体の中で傷を有する転動体のみが大データの原因となるので、転がり軸受けが有する転動体の数がｍの値となる。また、監視対象が歯車であって一の歯が損傷した場合は、歯車の歯の数がｍの値となる。このように初期故障時のｍの値は予め定まっている場合が多いので、状態監視装置１がｍの値を予め記憶している形態であっても本発明を実現することができる。
【００９７】
また、本実施の形態においては、監視対象の正常な状態を示す標準データ列に含まれるデータの数Ｎを、正常な状態を示す第１データ列が得られる都度更新する形態を示したが、Ｎの値を固定しておく形態としてもよい。
【００９８】
また、本実施の形態においては、監視対象の設備が転がり軸受けであるとして主に説明を行っているが、歯車またはチェーン等、周期的な運動を行う他の設備に対しても本発明は適用できる。
【００９９】
（実施の形態２）
図４は、本発明の実施の形態２における状態監視システムの構成を示すブロック図である。実施の形態２においては、監視対象から得られた複数のデータからなるデータ列に含まれるデータ間の状態を示すパラメータＣL （４）を用いて、監視対象の状態監視を行う。パラメータＣL （４）は、Ｎ＝０である場合の４次キュムラントＣN+L （４）である。内部記憶装置１４は、転がり軸受けの転動体の数または歯車の数などの既知の値に対応した、初期異常時に発生するデータ列に含まれる一の大データに対応するデータ数ｍを記憶している。状態監視システムのその他の構成は実施の形態１と同様であり、対応する部分に同符号を付してその説明を省略する。
【０１００】
図５は、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９に示す如き振動などの周期性データを計測し、データ取得装置３２は、所定の閾値以上の値を有するデータをサンプリングする等の方法により、センサ３１から入力された周期性データのピーク値をサンプリングし（Ｓ２０１）、サンプリングの結果得られた周期性データの一のピーク値を一のデータとした複数のデータからなるデータ列を取得する。データ取得装置３２は、次に、データが所定数蓄積されたか否かを判定し（Ｓ２０２）、データが所定数蓄積されていない場合は（Ｓ２０２：ＮＯ）、ステップＳ２０１へ処理を戻してサンプリングを継続する。データが所定数蓄積されている場合は（Ｓ２０２：ＹＥＳ）、データ取得装置３２は、複数のデータからなるデータ列に所定値よりも大きい絶対値を有する大データが含まれているか否かを判定する（Ｓ２０３）。大データがデータ列に含まれていない場合には（Ｓ２０３：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する。大データが前記データ列に含まれていた場合には（Ｓ２０３：ＹＥＳ）、データ取得装置３２は、他のデータの絶対値に対する大データの絶対値の比率ｓを計測し（Ｓ２０４）、計測した比率ｓ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（Ｓ２０５）。
【０１０１】
状態監視装置１は、比率ｓを入力部１５にて受信する（Ｓ２０６）。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、内部記憶装置１４に記憶してある一の大データに対応してデータ列に含まれるデータ数ｍをＲＡＭ１２へ読み出し（Ｓ２０７）、ｓ及びｍから、監視対象から得られたデータ列に係るパラメータＣL （４）を（１４）式を用いて計算する（Ｓ２０８）。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、計算したパラメータＣL （４）を基準値と比較し、パラメータＣL （４）が基準値よりも大きいか否かを判定する（Ｓ２０９）。
【０１０２】
パラメータＣL （４）が基準値以下である場合には（Ｓ２０９：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。パラメータＣL （４）が基準値より大きい場合には（Ｓ１０９：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、パラメータＣL （４）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（Ｓ２１０）、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設備の異常を報知する。
【０１０３】
図６は、ｍ＝１２の条件でパラメータＣL （４）を計算した結果を示す図表である。図中には、ｓ＝１〜６のときのパラメータＣL （４）の値を示している。また、図７は、ｍ＝１２の条件でデータ列の尖度ＫＴを計算した結果を示す図表である。図６及び図７に示す如く、ｓが大きくなった場合、尖度ＫＴの値の変化量に比して、パラメータＣL （４）の値の変化量が大きい。このため、パラメータＣL （４）を用いることにより、尖度ＫＴを用いる場合に比してより感度良く監視対象の異常を検出することができる。
【０１０４】
従って、以上詳述した如く、本実施の形態に係る状態監視システムは、高速にパラメータＣL （４）を計算して設備の状態に即時的に対応する状態監視を行うことができると同時に、設備の初期異常を敏感に検出して設備の大規模な故障を未然に防止することができる。
【０１０５】
（実施の形態３）
図８は本発明の実施の形態３における状態監視方法を示す概念図である。本実施の形態においては、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ことができる。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９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９（ｂ）に示す如き大ピーク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、大データの絶対値の比率ｓである大ピークの他のピークに対する比率ｓを目測し、電卓などの計算装置５２へ比率ｓと、一の大データに対応してデータ列に含まれるデータ数ｍである転がり軸受けの転動体の数などの既知の数ｍとを入力し、（１４）式を用いてパラメータＣL （４）を計算装置５２にて計算する。（１４）式の簡易的な式を用いることにより、容易にパラメータＣL （４）を計算することが可能となるので、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】
【０１０６】
【図１】本発明の実施の形態１に係る状態監視システムの構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１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。
【図３】ｍ＝１２及びＬ＝Ｎ／１０の条件で４次キュムラントＣN+L （４）を計算した結果を示す図表である。
【図４】本発明の実施の形態２における状態監視システムの構成を示すブロック図である。
【図５】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。
【図６】ｍ＝１２の条件でパラメータＣL （４）を計算した結果を示す図表である。
【図７】ｍ＝１２の条件でデータ列の尖度ＫＴを計算した結果を示す図表である。
【図８】本発明の実施の形態３における状態監視方法を示す概念図である。
【図９】周期運動体から得られる振動データの例を示す模式的特性図である。
【符号の説明】
【０１０７】
１  状態監視装置（パラメータ計算装置）
１１  ＣＰＵ（演算部）
１２  ＲＡＭ（記憶部）
１５  入力部（受付部）
２  記録媒体
２０  コンピュータプログラム
３１  センサ
３２  データ取得装置
Ｎ  通信ネットワーク
【図１】
2005165669.tif 000035
【図２】
2005165669.tif 000036
【図３】
2005165669.tif 000037
【図４】
2005165669.tif 000038
【図５】
2005165669.tif 000039
【図６】
2005165669.tif 000040
【図７】
2005165669.tif 000041
【図８】
2005165669.tif 000042
【図９】
2005165669.tif 000043