(57)【要約】【課題】診断対象の機器から複数の異常が発生する場合、機器の異常診断を円滑に、かつ迅速に行なえる異常診断方法の提供。【解決手段】機器から発する音および振動の検出信号を基準値と比較して、この基準値を超過した時刻近傍の信号をフィルタ４ａ、４ｂで抽出するとともに複数の周波数帯域毎にフィルタ５ａ〜５ｎで抽出処理した後、この抽出処理した信号が基準値を超過した時刻を検出するとともに、この検出した時刻にて前記の処理信号の大小を基準値に基づいて数段階のパターンに変換し、パターン識別器９で前記の処理信号が基準値を超過した時刻に関してパターンマッチングを行なう。【選択図】図１
2005037293.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
診断対象の機器から発する音を収集する騒音収集手段、および前記機器から発する振動を収集する振動収集手段の少なくとも一方を用いて、1台の機器に発生する複数の異常、または複数台の機器にそれぞれ発生する異常を診断する異常診断方法において、
前記騒音収集手段および振動収集手段の少なくとも一方で収集された検出信号を、複数の周波数帯域毎の帯域通過フィルタを用いて抽出処理した後、この抽出処理した信号を、前記帯域通過フィルタ毎にあらかじめ定められた基準値と比較することにより、この基準値を前記抽出処理した信号が超過した時刻を検出し、この検出した時刻における前記抽出処理した信号の大小を前記基準値に基づいて数段階のパターンに変換し、
前記帯域通過フィルタのうちの少なくとも１つで抽出処理した信号が前記基準値を超過した時刻に関してパターンマッチングを行なうことにより、前記機器の異常の種類を識別することを特徴とする異常診断方法。
【請求項２】
請求項１記載の異常診断方法において、
前記機器に発生する異常の特徴が顕在化する周波数帯域に、前記機器に発生する他の異常の特徴が顕在化する他の周波数帯域と重複しない部分が含まれる場合、複数の周波数帯域毎の帯域通過フィルタにより前記検出信号を抽出処理し、この抽出処理した信号のうち、前記重複しない特定の周波数帯域の帯域通過フィルタを通過した信号をあらかじめ定められた基準値と比較することにより、前記機器に前記異常が発生していることを診断した後、前記抽出処理した他の信号から前記異常の発生時刻における部分の信号を除去し、この除去処理した信号をあらかじめ定められた基準値と比較することにより、前記他の異常の診断を行なうことを特徴とする異常診断方法。
【請求項３】
請求項１または２記載の異常診断方法において、
前記帯域通過フィルタで前記検出信号を抽出処理する前に、前記検出信号をあらかじめ定められる基準値と比較して、この基準値を超過した時刻近傍の信号を抽出するようにしたことを特徴とする異常診断方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の異常診断方法において、
前記機器を正常状態で複数回採取して正常と定めた振動または音、および前記機器の初期稼動時と点検時に採取して正常と定めた振動または音の少なくとも一方に基づいて、前記基準値を異常診断用として設定した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、診断対象の機器に発生する異常を診断する異常診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の異常診断方法では、定常的な異常に対して周波数解析が行われ、間欠的な異常に対してエンベロープ処理が行なわれている。また、近年では、ウェーブレット解析やウィグナ分布など可視化手段を用いた診断方法が用いられている。
【０００３】
また、このような従来技術を応用した発明として、転がり軸受を異常診断の対象とし、転がり軸受から発する音を収集したデータに周波数解析とエンベロープ処理と波高率計算を行なうことによって、転がり軸受の異常を診断するものがある（例えば、特許文献１参照。）。
【０００４】
このような従来技術では、転がり軸受に発生する異常の特徴を強調するため、エンベロープ処理を用いて異常信号の特徴が顕在化する周波数帯域を通過するフィルタ処理が行なわれる。次いで、上記のエンベロープ処理後の信号に対して周波数分析を行ない、顕在化したピーク値と、あらかじめ計算した回転周期に起因する周波数とを比較することによって、転がり軸受の異常の有無や原因を特定している。
【０００５】
また、軸受を異常診断の対象として、回転中の軸受の振動を用いて、軸受の異常診断を行なうものもある（例えば、特許文献２参照。）。
【０００６】
このような従来技術では、まず振動データをウェーブレット変換などにより周波数帯域毎の時系列信号に変換した後、この信号の最大値および平均実効値をそれぞれあらかじめ設定された判定値と比較することにより、軸受の異常診断を行なっている。
【特許文献１】特開２０００−１４６７６２号公報（第７頁、図２）
【特許文献２】特開２００２−２２６１７号公報（第９頁、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、上述した従来技術にあっては、診断対象の機器に生じる異常の特徴が顕在化する周波数があらかじめわかっている場合に、機器から生じる音などの検出信号を分析し、機器の異常診断を行なっているが、診断対象の機器に複数の異常が発生し、それらの異常の特徴が顕在化する周波数帯域が重複する場合については考慮されていない。
【０００８】
本発明は、上記のような従来技術における実状を鑑みてなされたもので、その第１の目的は、診断対象となる複数台の機器から異常が発生する場合、または１台の機器から複数の異常が発生する場合であっても、機器の異常診断を円滑に行なうことのできる異常診断方法を提供することにある。
【０００９】
また、その第２の目的は、診断対象となる機器の異常診断を迅速に行ない、その際の作業時間の短縮を図ることのできる異常診断方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記第１の目的を達成するため、本発明の請求項1に係わる発明は、診断対象の機器から発する音を収集する騒音収集手段、および前記機器から発する振動を収集する振動収集手段の少なくとも一方を用いて、1台の機器に発生する複数の異常、または複数台の機器にそれぞれ発生する異常を診断する異常診断方法において、前記騒音収集手段および振動収集手段の少なくとも一方で収集された検出信号を、複数の周波数帯域毎の帯域通過フィルタを用いて抽出処理した後、この抽出処理した信号を、前記帯域通過フィルタ毎にあらかじめ定められた基準値と比較することにより、この基準値を前記抽出処理した信号が超過した時刻を検出し、この検出した時刻における前記抽出処理した信号の大小を前記基準値に基づいて数段階のパターンに変換し、前記帯域通過フィルタのうちの少なくとも１つで抽出処理した信号が前記基準値を超過した時刻に関してパターンマッチングを行なうことにより、前記機器の異常の種類を識別する構成にした。
【００１１】
このように請求項1に係わる発明では、診断対象となる機器から発する音および振動の検出信号を複数の周波数帯域毎に抽出処理した後、この抽出処理した信号が基準値を超過した時刻を検出するとともに、この検出した時刻にて前記の処理信号の大小を基準値に基づいて数段階のパターンに変換し、前記の処理信号が基準値を超過した時刻に関してパターンマッチングを行なうので、複数台の機器から異常が発生する場合、または１台の機器から複数の異常が発生する場合であっても、これらの異常を種類毎に識別して機器の異常診断を円滑に行なうことができる。
【００１２】
また、第１の目的を達成するため、本発明の請求項２に係わる発明は、請求項１に係わる発明において、前記機器に発生する異常の特徴が顕在化する周波数帯域に、前記機器に発生する他の異常の特徴が顕在化する他の周波数帯域と重複しない部分が含まれる場合、複数の周波数帯域毎の帯域通過フィルタにより前記検出信号を抽出処理し、この抽出処理した信号のうち、前記重複しない特定の周波数帯域の帯域通過フィルタを通過した信号をあらかじめ定められた基準値と比較することにより、前記機器に前記異常が発生していることを診断した後、前記抽出処理した他の信号から前記異常の発生時刻における部分の信号を除去し、この除去処理した信号をあらかじめ定められた基準値と比較することにより、前記他の異常の診断を行なう構成にした。
【００１３】
このように請求項２に係わる発明では、特定の周波数帯域の帯域通過フィルタにより抽出処理した信号を基準値と比較することにより機器に異常が発生していることを診断した後、他の帯域通過フィルタにより抽出処理した他の信号から前記の異常の発生時刻における部分の信号を除去し、この除去処理した信号に基づいて他の異常の診断を行なうので、複数台の機器から異常が発生する場合、または１台の機器から複数の異常が発生する場合であっても、これらの異常を種類毎に識別して機器の異常診断を円滑に行なうことができる。
【００１４】
また、第２の目的を達成するため、本発明の請求項３に係わる発明は、請求項１または２に係わる発明において、前記帯域通過フィルタで前記検出信号を抽出処理する前に、前記検出信号をあらかじめ定められる基準値と比較して、この基準値を超過した時刻近傍の信号を抽出する構成にした。
【００１５】
このように請求項３に係わる発明では、騒音収集手段および振動収集手段の少なくとも一方から出力される検出信号が基準値を超過した時刻近傍の信号を抽出し、この抽出した部分の信号のみを帯域通過フィルタで処理するので、機器の異常診断を迅速に行ない、その際の作業時間の短縮を図ることができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の請求項1に係わる発明は、複数の帯域通過フィルタで周波数帯域毎に信号を抽出処理し、この抽出処理した信号が基準値を超過した所定時刻での信号の大小をパターン化してパターンマッチングを行なうことにより、機器の異常の種類を識別できるので、複数台の機器から異常が発生する場合、または１台の機器から複数の異常が発生する場合にあっても、それらの異常を種類毎に分類して機器の異常診断を行なうことができる。
【００１７】
また、本発明の請求項２に係わる発明は、特定の帯域通過フィルタにより抽出処理した信号を基準値と比較することにより異常を診断した後、他の帯域通過フィルタにより抽出処理した他の信号から前記の異常の発生時刻における部分の信号を除去し、この除去処理した信号に基づいて他の異常を診断することにより、複数台の機器から異常が発生する場合、または１台の機器から複数の異常が発生する場合であっても、これらの異常を種類毎に識別して機器の異常診断を円滑に行なうことができる。
【００１８】
また、本発明の請求項３に係わる発明は、騒音収集手段および振動収集手段の少なくとも一方から出力される検出信号が基準値を超過した時刻近傍の信号を抽出し、この抽出した部分の信号のみを帯域通過フィルタで処理するので、機器の異常診断を迅速に行ない、その際の作業時間の短縮を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の異常診断方法の実施の形態を図に基づいて説明する。
【００２０】
図１は本発明の第１の実施形態に係わる異常診断方法を説明するブロック図、図２は本実施形態で用いられる周波数解析処理を説明する図、図３は本実施形態で用いられる信号抽出処理を説明する図、図4は本実施形態の処理手順を示すフローチャートである。なお、図２の（ａ）は異常の特徴を説明する図、図２の（ｂ）は３種類の帯域通過フィルタを説明する図、図３の（ａ）は異常発生時刻近傍の信号を示す図、図３の（ｂ）は３種類の帯域通過フィルタを説明する図、図３の（ｃ）は帯域通過フィルタで抽出処理した信号を示す図、図３の（ｄ）は信号パターンを説明する図である。
【００２１】
本実施形態の異常診断方法では、図１に示すように、診断対象の図示しない機器から発する音を測定する騒音収集手段１ａと、診断対象の機器から発する振動を測定する振動収集手段１ｂと、これらの騒音収集手段１ａおよび振動収集手段１ｂのそれぞれに接続される比較器２ａ、２ｂと、騒音収集手段１ａおよび比較器２ａに接続される異常発生時刻抽出フィルタ４ａと、振動収集手段１ｂおよび比較器２ｂに接続される他の異常発生時刻抽出フィルタ４ｂと、これらのフィルタ４ａ、４ｂにそれぞれ接続される帯域通過フィルタ５ａ〜５ｎと、これらのフィルタ５ａ〜５ｎのそれぞれに接続されるパターン変換器６ａ〜６ｎおよび比較器７ａ〜７ｎと、これらのパターン変換器６ａ〜６ｎおよび比較器７ａ〜７ｎに接続されるパターン識別器９と、このパターン識別器９の出力を受けて警報を発する警報器１０とが用いられている。
【００２２】
比較器２ａは、騒音収集手段１ａで得られた検出信号を基準値格納器３ａから出力された基準値と比較し、同様に、他の比較器２ｂも、振動収集手段１ｂで得られた検出信号を基準値格納器３ｂから出力された基準値と比較する。異常発生時刻抽出フィルタ４ａ、４ｂは、それぞれ比較器２ａ、２ｂの出力を受けて異常の発生時刻の近傍の信号を抽出し、帯域通過フィルタ５ａ〜５ｎは、それぞれ通過帯域が重複しないように設定されている。
【００２３】
パターン変換器６ａ〜６ｎは、それぞれ帯域通過フィルタ５ａ〜５ｎで抽出処理された信号の大きさを、基準値格納器８ａ〜８ｎの出力に基づいて、いくつかのレベルにパターン化する。比較器７ａ〜７ｎは、それぞれ帯域通過フィルタ５ａ〜５ｎで処理された信号を、基準値格納器８ａ〜８ｎから出力される基準値と比較する。パターン識別器９は、パターン変換器６ａ〜６ｎから出力される信号パターンと、比較器７ａ〜７ｎの出力を受けて、診断対象の機器に発生した異常の種類を識別する。
【００２４】
この第1の実施形態の異常診断方法にあっては、例えば、図２の（ａ）に示すように、診断対象の機器に発生する第１の異常が周波数ｆ１から周波数ｆ４までの周波数帯域で顕在化する特徴１１を有し、第2の異常が周波数ｆ２から周波数ｆ３までの周波数帯域で顕在化する特徴１２を有し、第３の異常が周波数ｆ２から周波数ｆ４までの周波数帯域で顕在化する特徴１３を有する場合に、異常信号の時間−周波数解析から異常診断に必要な周波数帯域は、周波数ｆ１から周波数ｆ４であることが分かるので、その周波数帯域中に例えば３種類の帯域通過フィルタ５ａ，５ｂ，５ｃを備える。これらのうち帯域通過フィルタ５ａの通過帯域１４ａは周波数ｆ１から周波数ｆ２まであり、帯域通過フィルタ５ｂの通過帯域１４ｂは周波数ｆ２から周波数ｆ３までであり、帯域通過フィルタ５ｃの通過帯域１４ｃは周波数ｆ３から周波数ｆ４までである。
【００２５】
上述した第１の異常の特徴１１は、周波数ｆ１から周波数ｆ４までの範囲で顕在化し、かつ同一時刻に大きさがほぼ等しく発生することから、図２の（ｂ）に示すように、帯域通過フィルタ５ａ〜５ｃで抽出処理された信号１４ａ〜１４ｃの全てが同一時刻に基準値を超え、このときの信号の大きさがほぼ等しい場合には、特徴１１を有する第１の異常であると診断する。同様に、第２の異常の特徴１２は、周波数ｆ２から周波数ｆ３までの範囲で顕在化することから、帯域通過フィルタ５ｂで処理された信号が基準値を超え、その時刻に帯域通過フィルタ５ａ、５ｃで処理された信号が基準値を超えていない場合には、特徴１２を有する第２の異常であると診断する。第３の異常の特徴１３は、周波数ｆ２から周波数ｆ４までの範囲で顕在化し、かつ周波数ｆ２から周波数ｆ３までの範囲の信号に比べ、周波数ｆ３から周波数ｆ４までの範囲の信号が大きいので、帯域通過フィルタ５ｂ、５ｃで処理された信号が基準値を超え、その時刻に帯域通過フィルタ５ａで処理された信号が基準値を超えておらず、かつ帯域通過フィルタ５ｂで処理された信号より帯域通過フィルタ５ｃで処理された信号が大きい場合には、特徴１３を有する第３の異常であると診断する。
【００２６】
また、機器の異常が発生していると診断したとき、図３の（ａ）に示すようにその時刻近傍の信号１５を帯域通過フィルタ５ａ、５ｂ、５ｃにより抽出処理して、図３の（ｃ）に示すように、周波数ｆ１から周波数ｆ２までの範囲で通過した第１の信号１６ａ、周波数ｆ２から周波数ｆ３までの範囲で通過した第２の信号１６ｂ、および周波数ｆ３から周波数ｆ４までの範囲で通過した第３の信号１６ｃを得る。これらのうち第１の信号１６ａは時刻ｔ１および時刻ｔ４で基準値ｂ１を超過し、第２の信号１６ｂは時刻ｔ１、時刻ｔ２、時刻ｔ３および時刻ｔ４で基準値ｂ２を超過し、第３の信号１６ｃは時刻ｔ１、時刻ｔ３および時刻ｔ４で基準値ｂ２を超過するので、これらの時刻ｔ１〜ｔ４について図３の（ｄ）に示すように信号パターン１７をパターン変換器６ａ〜６ｃで作成する。この信号パターン１７に基づいてパターン識別器９により、時刻ｔ１、ｔ４では帯域通過フィルタ５ａ、５ｂ、５ｃで処理された信号１６ａ〜１６ｃの全てが基準値ｂ１〜ｂ３を超え、このときの信号１６ａ〜１６ｃの大きさがほぼ等しいので、特徴１１を有する第１の異常であると診断する。同様に、時刻ｔ２では、帯域通過フィルタ５ｂ、５ｃで処理された信号１６ｂ、１６ｃが基準値ｂ２、ｂ３を超え、その時刻ｔ２に帯域通過フィルタ５ａで処理された信号１６ａが基準値を超えておらず、かつ帯域通過フィルタ５ｂで処理された信号１６ｂより帯域通過フィルタ５ｃで処理された信号１６ｃが大きいので、特徴１３を有する第３の異常であると診断する。また、時刻ｔ３では、帯域通過フィルタ５ｂで処理された信号１６ｂが基準値ｂ２を超え、その時刻ｔ３に帯域通過フィルタ５ａ、５ｃで処理された信号１６ａ、１６ｃが基準値ｂ１、ｂ３を超えていないので、特徴１２を有する第２の異常であると診断する。
【００２７】
そして、この第1の実施形態にあっては、図4に示す処理手順にしたがって機器の異常診断を行なうようになっている。すなわち、手順Ｓ１として、診断対象の機器から発する音や振動を騒音収集手段１ａと振動収集手段１ｂによって収集して検出信号を比較器２ａ、２ｂに出力し、手順Ｓ２として、比較器２ａ、２ｂで検出信号を基準値格納器３ａ、３ｂから出力される所定の基準値と比較する。その結果、前記の検出信号が基準値を超過していた場合に、機器の異常が発生していると判断し、手順Ｓ３として、異常発生時刻通過フィルタ４ａ、４ｂにより比較器２ａ、２ｂで基準値を超えていた時刻の近傍の信号を抽出して帯域通過フィルタ５ａ〜５ｃに出力する。
【００２８】
次に、手順Ｓ４として、帯域通過フィルタ５ａ〜５ｃにより前記の時刻近傍の信号を処理してパターン変換器６ａ〜６ｃおよび比較器７ａ〜７ｃに出力し、手順Ｓ５として、この処理された信号を比較器７ａ〜７ｃにより基準値格納器８ａ〜８ｃから出力された基準値と比較し、この結果、手順Ｓ６として、帯域通過フィルタ５ａ〜５ｃのうち、いずれかのもので抽出した信号が基準値を超過していたかが、パターン識別器９に出力される。
【００２９】
また、手順Ｓ７として、パターン変換器６ａ〜６ｃにより、帯域通過フィルタ５ａ〜５ｃで処理した信号を基準値格納器８ａ〜８ｃから出力される基準値に基づいて、その信号の大きさにより数段階にパターン化してパターン識別器９に入力する。手順Ｓ８として、パターン変換器６ａ〜６ｃのそれぞれから出力されたパターンに基づいて、パターン識別器９により異常の種類を識別し、その識別結果を警報器１０に出力する。
【００３０】
このように構成した第１の実施形態では、帯域通過フィルタ５ａ〜５ｃで周波数帯域毎に抽出処理した信号が基準値を超過した所定時刻での信号の大小をパターン化して、パターン識別器9でパターンマッチングを行なうことにより、機器の異常の種類を識別できるので、複数台の機器から異常が発生する場合、または１台の機器から複数の異常が発生する場合にあっても、それらの異常を種類毎に分類して機器の異常診断を行なうことができる。
【００３１】
また、この第１の実施形態では、騒音収集手段１ａや振動収集手段１ｂで得た検出信号が基準値を超過した時刻近傍の信号を異常発生時刻抽出フィルタ４ａ，４ｂで抽出し、この抽出した部分の信号のみを帯域通過フィルタ５ａ〜５ｃで処理するので、機器の異常診断を迅速に行ない、その際の作業時間の短縮を図ることができる。
【００３２】
なお、上記第１の実施形態では、３種類の帯域通過フィルタ５ａ〜５ｃのみを用いた場合を例示したが、これに限定されることなく、帯域通過フィルタ５ａ〜５ｎのすべてを用いてもよく、さらに、帯域通過フィルタ５ａ〜５ｎの通過帯域も種々設定することができ、例えば、高周波ほど帯域通過フィルタの分割数を多くすることもできる。
【００３３】
図５は本発明の第２の実施形態に係わる異常診断方法を説明するブロック図、図６は本実施形態で用いられる周波数解析処理を説明する図、図７は本実施形態で用いられる信号抽出処理を説明する図、図８は本実施形態の処理手順を示すフローチャートである。なお、図５〜図８において前述した図１〜図４に示すものと同等のものには同一符号を付してある。さらに、図６の（ａ）は異常の特徴を説明する図、図６の（ｂ）は２種類の帯域通過フィルタを説明する図、図７の（ａ）は異常発生時刻近傍の信号を示す図、図７の（ｂ）は２種類の帯域通過フィルタを説明する図、図７の（ｃ）は帯域通過フィルタで抽出処理した信号を示す図、図７の（ｄ）は第１の異常の診断後に第２の異常のみを診断する工程を説明する図である。
【００３４】
図５に示す本実施形態の異常診断方法では、前述した図１に示すものと比べて、信号除去部１８ｂ〜１８ｎと、複数の警報器１０ａ〜１０ｂとを用いたことが異なっており、図１に示すパターン変換器６ａ〜６ｎおよびパターン識別器９は用いられていない。
【００３５】
信号除去器１８ｂ〜１８ｎは、帯域通過フィルタ５ｂ〜５ｎで処理された信号から、診断の終了した異常の発生時刻における部分の信号を除去する。警報器１０ａ〜１０ｎは、それぞれ比較器７ａ〜７ｎの出力を受けて警報を発する。
【００３６】
この第2の実施形態の異常診断方法にあっては、異常診断の順序を次のようにして設定するようになっている。例えば、図６の（ａ）に示すように、第１の異常が周波数ｆ５から周波数ｆ７で顕在化する第１の特徴１９を有し、第２の異常が周波数ｆ５から周波数ｆ６で顕在化する第２の特徴２０を有する場合に、周波数ｆ５から周波数ｆ６の範囲で周波数帯域が重複し、周波数ｆ６から周波数ｆ７の帯域で周波数帯域が重複していないため、特徴１９を有する第１の異常を１番目の診断対象と設定する。次いで、２番目の診断対象を決定するために、残りの異常の中での特徴が顕在化する周波数帯域の重複を調べると、特徴２０を有する第２の異常のみであり、前記の第１の異常の周波数帯域を除けば、他の信号との周波数帯域の重複はないので、特徴２０を有する第２の異常を２番目の診断対象と設定する。
【００３７】
このようにして異常診断の順序を設定した後、例えば２種類の帯域通過フィルタ５ａ，５ｂを次のように設定する。すなわち、１番目の診断対象であり、特徴１９を有する第１の異常の周波数帯域は周波数ｆ６から周波数ｆ７なので、図６の（ｂ）に示すように、この帯域を通過帯域２１ａとする帯域通過フィルタ５ａを設定する。次いで、２番目の診断対象であり、特徴２０を有する第２の異常の周波数帯域は周波数ｆ５から周波数ｆ６なので、この帯域を通過帯域２１ｂとする帯域通過フィルタ５ｂを設定する。
【００３８】
このようにして２つの帯域通過フィルタ５ａ，５ｂを設定した場合、機器の異常が発生していると診断したとき、図７の（ａ）に示す異常時刻近傍の信号２２を帯域通過フィルタ５ａ、５ｂにより処理して、図７の（ｂ）に示す信号２３ａ、２３ｂを得る。これらのうち信号２３ａが基準値ｂ４を時刻ｔ５、ｔ７で超過して、他の信号２３ｂが基準値ｂ５を時刻ｔ５、ｔ６、ｔ７で超過する場合には、時刻ｔ５、ｔ７にて特徴１９を有する第１の異常が発生していたと診断した後、信号２３ｂから時刻ｔ５、ｔ７における部分の信号を除去すると、図７の（ｄ）に示す信号２４ｂとなり、この信号２４ｂが時刻ｔ６に基準値ｂ５を超過するので、この時刻ｔ６で特徴２０を有する第２の異常が発生していたと診断する。
【００３９】
また、基準値格納器３ａ，３ｂ，８ａ，８ｂに格納される基準値は、同一製品または測定対象の機器の正常状態での信号に基づいて決定するようになっている。例えば、機器を新設した時点で騒音または振動を測定する際に、こうして得た信号は正常状態でも製品の誤差や測定環境によって多少ばらつくため、測定を複数回行ない、それぞれの測定における信号のピーク値に関して平均と標準偏差を求め、平均値に標準偏差の２倍を加えた値を基準値として設定するようになっている。
【００４０】
そして、この第２の実施形態にあっては、図８に示す処理手順にしたがって診断対象機器の異常診断を行なうようになっている。すなわち、手順Ｓ１１として、診断対象の機器から発する音や振動を騒音収集手段１ａと振動収集手段１ｂによって収集して検出信号を比較器２ａ、２ｂに出力し、手順Ｓ１２として、比較器２ａ、２ｂで検出信号を基準値格納器３ａ、３ｂから出力される所定の基準値と比較する。その結果、前記の検出信号が基準値を超過していた場合に、機器の異常が発生していると判断し、手順Ｓ１３として、異常発生時刻通過フィルタ４ａ、４ｂにより比較器２ａ、２ｂで基準値を超えていた時刻の近傍の信号２２を抽出して帯域通過フィルタ５ａ〜５ｃに出力する。
【００４１】
次に、手順Ｓ１４として、帯域通過フィルタ５ａ、５ｂにより前記の時刻の近傍の信号２２を処理して信号２３ａ、２３ｂを得て、信号２３ａを比較器７ａに出力するとともに他の信号２３ｂを信号除去部１７ｂに出力し、手順Ｓ１５として、前記の信号２３ａを比較器７ａにより基準値格納器８ａから出力された基準値ｂ４と比較する。その結果、信号２３ａが基準値ｂ４を時刻ｔ５、ｔ７に超過するので、時刻ｔ５、ｔ７には特徴１９を有する第１の異常が発生していたと診断し、この診断結果を警報器１０に出力する。
【００４２】
また手順Ｓ１６として、信号除去部１７ｂにより図７に示す信号２３ｂから第１の異常の発生時刻ｔ５、ｔ７における部分を除去して図７に示す信号２４ｂを得て比較器７ｂに出力し、手順Ｓ１７として、処理された信号２４ｂを比較器７ｂにより基準値格納器８ｂから出力された基準値ｂ５と比較する。その結果、信号２４ｂが時刻ｔ６に基準値ｂ５を超過するので、この時刻ｔ６で特徴２０を有する第２の異常が発生していたと診断し、この診断結果を警報器１０に出力する。
【００４３】
このように構成した第２の実施形態では、診断対象の機器に発生する第１の異常の特徴１９が顕在化する第１の周波数帯域に、第２の異常の特徴２０が顕在化する第２の周波数帯域と重複しない部分が含まれる場合、機器に第１の異常が発生していることを診断した後、信号除去部１７ｂで図７の（ｃ）に示す信号２３ｂから第１の異常の発生時刻ｔ５、ｔ７における部分の信号を除去して、この除去処理した信号２４ｂに基づいて第２の異常を診断するので、複数台の機器から異常が発生する場合、または１台の機器から複数の異常が発生する場合に、それらの異常を種類毎に識別することができ、機器の異常診断を円滑に行なうことができる。
【００４４】
また、この第２の実施形態では、騒音収集手段１ａや振動収集手段１ｂで得た検出信号が基準値を超過した時刻近傍の信号を異常発生時刻抽出フィルタ４ａ，４ｂで抽出し、この抽出した部分の信号のみを帯域通過フィルタ５ａ、５ｂで処理するので、機器の異常診断を迅速に行ない、その際の作業時間の短縮を図ることができる。
【００４５】
なお、上記第２の実施形態では、２種類の帯域通過フィルタ５ａ、５ｂのみを用いた場合を例示したが、これに限定されることなく、帯域通過フィルタ５ａ〜５ｎのすべてを用いてもよい。さらに、３種類以上の異常が存在する場合にも、同様にして順次異常診断を行なうことができる。
【００４６】
さらに、上記第２の実施形態では、警報を発する複数の警報器１９ａ〜１９ｎを設けたが、これらの代わりに、比較器１７ａ〜１７ｎの出力を受けて比較結果を記憶する記憶装置や、結果を表示する表示器を設けても良い。
【００４７】
さらに、上記第２の実施形態では、基準値格納器３ａ，３ｂ，８ａ，８ｂに格納される基準値を得る際に、機器を新設した時点で騒音または振動を複数回測定し、それぞれの測定における信号のピーク値に関して平均と標準偏差を求め、平均値に標準偏差の２倍を加えた値を基準値として設定するにしたが、この代わりに、機器の点検時に騒音や振動を測定し、前回までの点検時に採取した騒音または振動データのピーク値に関して平均と標準偏差を求め、平均値に標準偏差の２倍を加えた値を基準値として設定するもよい。さらに、基準値の設定方法は、上記例に限定されるものではなく、平均値に所定の倍率を乗じた標準偏差を加える、平均値に所定の倍率を乗じるなどでもよく、また、ピーク値だけではなく、計測した時間内における全ての信号の平均値を基準値に設定するなど、多くのケースが考えられる。
【００４８】
さらに、上記第２の実施形態では、収集された検出信号と基準値の比較をしたが、異常の特徴を強調するためにエンベロープ処理等を行なってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明の第１の実施形態に係わる異常診断方法を説明するブロック図である。
【図２】本実施形態で用いられる周波数解析処理を説明する図である。
【図３】本実施形態で用いられる信号抽出処理を説明する図である。
【図４】本実施形態の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第２の実施形態に係わる異常診断方法を説明するブロック図である。
【図６】本実施形態で用いられる周波数解析処理を説明する図である。
【図７】本実施形態で用いられる信号抽出処理を説明する図である。
【図８】本実施形態の処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５０】
１ａ  騒音収集手段
１ｂ  振動収集手段
２ａ、２ｂ  比較器
３ａ、３ｂ  基準値格納器
４ａ、４ｂ  異常発生時刻抽出フィルタ
５ａ〜５ｎ  帯域通過フィルタ
６ａ〜６ｎ  パターン変換器
７ａ〜７ｎ  比較器
８ａ〜８ｎ  基準値格納器
９  パターン識別器
１０  警報器
１０ａ〜１０ｎ  警報器
１７  信号パターン
１８ｂ〜１８ｎ  信号除去器
【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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