(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象がエレベータであって、このエレベータの乗りかごにおいて測定された非定常信号である加速度信号を解析するための非定常信号解析装置において、
前記加速度信号をウェーブレット変換してウェーブレットスペクトルデータを作成するウェーブレット変換計算手段と、
前記乗りかごの特定の状態量である昇降位置又は昇降速度の時間変化を表した状態量変化関数を設定する状態量変化関数設定手段と、
前記状態量変化関数の逆関数によって前記ウェーブレットスペクトルデータの時間座標を前記昇降位置又は前記昇降速度の座標に非線形変換する時間座標非線形変換手段と、を備え、
前記時間座標非線形変換手段は、拡張ウェーブレット変換式
【数１】
0004592123.tif 000019
ｗｔ：ウェーブレットスペクトル
ａ：ウェーブレットスペクトルの周波数ωの逆数
ｂ：時間
ｔ：時間
ｘ：加速度信号
ｚ：状態量（昇降位置又は昇降速度）
φ：ウェーブレット変換における基底関数
によって前記ウェーブレットスペクトルデータの時間座標を前記特定の状態量の座標に非線形変換したスペクトルデータを計算することを特徴とする非定常信号解析装置。
【請求項２】
前記非定常信号を測定するための応答データ測定手段をさらに有することを特徴とする請求項１記載の非定常信号解析装置。
【請求項３】
前記状態量変化関数設定手段は、前記特定の状態量以外の状態量に関する測定データに基づいて前記状態量変化関数を推定するようにしたことを特徴とする請求項１又は２に記載の非定常信号解析装置。
【請求項４】
前記特定の状態量以外の状態量に関する測定データは前記非定常信号に関する測定データであることを特徴とする請求項３記載の非定常信号解析装置。
【請求項５】
前記状態量変化関数設定手段は、前記監視対象の動特性モデルに基づく状態観測器又はカルマンフィルタを用いて、前記特定の状態量の時間変化を前記特定の状態量以外の状態量の測定データに基づいて推定することによって前記状態量変化関数を推定するようにしたことを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の非定常信号解析装置。
【請求項６】
前記状態量変化関数設定手段は、前記特定の状態量の測定データに基づいて前記状態量変化関数を求めるようにしたことを特徴とする請求項１又は２に記載の非定常信号解析装置。
【請求項７】
前記状態量変化関数設定手段は、予め求めておいた前記状態量変化関数を使用するようにしたことを特徴とする請求項１又は２に記載の非定常信号解析装置。
【請求項８】
少なくとも前記特定の状態量の座標及び周波数の座標を有する座標系によって前記時間座標非線形変換手段の解析結果を表示する表示手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか一項に記載の非定常信号解析装置。
【請求項９】
前記時間座標非線形変換手段の解析結果に基づいて前記監視対象における異常の発生の有無を判定する異常判定手段をさらに有することを特徴とする請求項８記載の非定常信号解析装置。
【請求項１０】
前記時間座標非線形変換手段の解析結果であるスペクトルデータについての前記表示手段による表示に対して、表示全体の中の特定の領域を指定するための領域指定手段と、
前記領域指定手段によって指定された領域に対応するスペクトルデータを取り出して前記異常判定手段に送るためのデータ抽出手段と、をさらに有することを特徴とする請求項９記載の非定常信号解析装置。
【請求項１１】
前記異常判定手段による判定結果を前記表示手段に表示するようにしたことを特徴とする請求項９又は請求項１０に記載の非定常信号解析装置。
【請求項１２】
前記異常判定手段による判定結果を表示する異常表示手段をさらに有することを特徴とする請求項９乃至請求項１１のいずれか一項に記載の非定常信号解析装置。
【請求項１３】
監視対象から発生する非定常信号をコンピュータによって解析するためのプログラムを記録した媒体であって、この非定常信号解析プログラムはコンピュータに、
前記非定常信号をウェーブレット変換してウェーブレットスペクトルデータを作成するウェーブレット変換計算機能と、
前記監視対象における特定の状態量の時間変化を表した状態量変化関数を設定する状態量変化関数設定機能と、
前記状態量変化関数の逆関数によって前記ウェーブレットスペクトルデータの時間座標を前記特定の状態量の座標に非線形変換する時間座標非線形変換機能と、を実現させる非定常信号解析プログラムを記録した媒体であって、
前記監視対象はエレベータであり、前記非定常信号は前記エレベータの乗りかごにおいて測定された加速度信号であり、前記特定の状態量は前記乗りかごの昇降位置又は昇降速度であり、
前記時間座標非線形変換手段は、拡張ウェーブレット変換式
【数２】
0004592123.tif 000020
ｗｔ：ウェーブレットスペクトル
ａ：ウェーブレットスペクトルの周波数ωの逆数
ｂ：時間
ｔ：時間
ｘ：加速度信号
ｚ：状態量（昇降位置又は昇降速度）
φ：ウェーブレット変換における基底関数
によって前記ウェーブレットスペクトルデータの時間座標を非線形変換したスペクトルデータを計算することを特徴とする非定常信号解析プログラムを記録した媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、監視対象である各種のメカニカルシステム、プロセス等から発生する非定常信号を解析するための非定常信号解析装置に係わり、特に、エレベータから発生する非定常信号を解析するための非定常信号解析装置に関する。
【０００２】
また、本発明は、監視対象から発生する非定常信号をコンピュータによって解析するためのプログラムを記録した媒体に関する。
【０００３】
【従来の技術】
従来、監視対象であるメカニカルシステム、プロセス等から発生した信号を測定器によって測定し、測定によって得られた信号データを解析することによって監視対象の異常を検知して操作員（オペレータ又はユーザー）に異常状態を警告表示する診断システムとして様々なものが提案されている。
【０００４】
これらの診断システムは、一般に監視対象から得られた信号データをフーリエ変換してスペクトルを監視したり、監視対象の入出力データからシステム同定手法によって特性モデルを推定したりする方法が主流である。
【０００５】
しかし、監視対象の運転状態が急激に変化する非定常状態において測定された非定常信号に対しては、フーリエ変換によって時々刻々と変化するスペクトルを求めたり、システム同定によって変動する特性モデルを求めたりすることはできなかった。
【０００６】
そこで、非定常信号を解析して監視対象の異常を検知する手法として、ウェーブレット変換を用いたウェーブレット解析手法が注目されている。以下、このウェーブレット解析手法について説明する。
【０００７】
監視対象から測定された信号データをｘ（ｔ）とすると、従来のフーリエ変換は下式（１）
【０００８】
【数３】
0004592123.tif 000002
【０００９】
によって表現される。これに対してウェーブレット変換は、下式（２）
【００１０】
【数４】
0004592123.tif 000003
【００１１】
によって表現される。ここで、φ（・）はマザーウェーブレットと呼ばれる変換のための基底関数である。
【００１２】
フーリエ変換は、ウェーブレット変換における基底関数をφ（ｔ）＝ｅ-jt、ｂ＝０、ａ＝ω-1とした場合に相当し、その基底関数は図２（ａ）に示したように無限遠の過去から未来に伸びた関数である。したがって、フーリエ変換によって得られたスペクトルは、例えば図２（ｂ）に示したように周波数軸のみの１次元関数となり、観測データのどの部分の特徴かという時間依存性が判別できない。
【００１３】
これに対してウェーブレット変換では、例えば下式（３）
【００１４】
【数５】
0004592123.tif 000004
【００１５】
で示されるガボール関数と呼ばれる関数を基底関数として用いることによって、この基底関数は図３（ａ）に示したような時間的に局在した関数となる。
【００１６】
このため、ウェーブレット変換によって得られたスペクトルは、例えば図３（ｂ）に示したように周波数軸及び時間軸に対する２次元関数となり、この２次元関数に基づいて信号内の各周波数成分の時間依存性を判別することができる。
【００１７】
なお、ウェーブレット変換理論に関する詳細は、例えば
榊原  進：数理科学セミナー「ウェーブレットビギナーズガイド」、東京電機大学出版局（１９９５）
に紹介されている。
【００１８】
上述したようにウェーブレット変換は観測されたデータの各時刻でのスペクトル分布を抽出することができることから、非定常信号に対する解析手段として有効であり、したがって監視対象の運転状態が時々刻々と変換する場合にも有効であるとされている。
【００１９】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、上述した従来の診断システムは、監視対象から得られた非定常信号に対してただ単にウェーブレット変換を行うようにしたものであるため、その解析結果は周波数スペクトルの時間依存性を示すにとどまるものであり、解析対象の異常診断のための解析手法としては不十分であった。
【００２０】
例えば図３（ｂ）に示したような従来の診断システムによる解析結果を見ても、この解析結果が監視対象の状態変化とどのように関わっているかについては読みとることができない。
【００２１】
そこで、本発明は、上述した問題点を解消し、監視対象から得られた非定常信号を解析することによって監視対象の異常状態を的確に診断することができる非定常信号解析装置を提供することを目的とする。
【００２２】
【課題を解決するための手段】
本発明の参考例による非定常信号解析装置は、監視対象から発生する非定常信号を解析するための非定常信号解析装置において、前記非定常信号をウェーブレット変換してウェーブレットスペクトルデータを作成するウェーブレット変換計算手段と、前記監視対象における特定の状態量の時間変化を表した状態量変化関数を設定する状態量変化関数設定手段と、前記状態量変化関数の逆関数によって前記ウェーブレットスペクトルデータの時間座標を前記特定の状態量の座標に非線形変換する時間座標非線形変換手段と、を備えたことを特徴とする。
【００２３】
請求項１記載の発明による非定常信号解析装置は、監視対象がエレベータであって、このエレベータの乗りかごにおいて測定された非定常信号である加速度信号を解析するための非定常信号解析装置において、前記加速度信号をウェーブレット変換してウェーブレットスペクトルデータを作成するウェーブレット変換計算手段と、前記乗りかごの特定の状態量である昇降位置又は昇降速度の時間変化を表した状態量変化関数を設定する状態量変化関数設定手段と、前記状態量変化関数の逆関数によって前記ウェーブレットスペクトルデータの時間座標を前記昇降位置又は前記昇降速度の座標に非線形変換する時間座標非線形変換手段と、を備え、
前記時間座標非線形変換手段は、拡張ウェーブレット変換式
【数１】
0004592123.tif 000005
ｗｔ：ウェーブレットスペクトル
ａ：ウェーブレットスペクトルの周波数ωの逆数
ｂ：時間
ｔ：時間
ｘ：加速度信号
ｚ：状態量（昇降位置又は昇降速度）
φ：ウェーブレット変換における基底関数
によって前記ウェーブレットスペクトルデータの時間座標を前記特定の状態量の座標に非線形変換したスペクトルデータを計算することを特徴とする。
【００２５】
【数６】
0004592123.tif 000006
【００２６】
によって前記ウェーブレットスペクトルデータの時間座標を前記特定の状態量の座標に非線形変換したスペクトルデータを計算することを特徴とする。
【００２８】
請求項２記載の発明による非定常信号解析装置は、前記非定常信号を測定するための応答データ測定手段をさらに有することを特徴とする。
【００２９】
請求項３記載の発明による非定常信号解析装置は、前記状態量変化関数設定手段は、前記特定の状態量以外の状態量に関する測定データに基づいて前記状態量変化関数を推定するようにしたことを特徴とする。
【００３０】
請求項４記載の発明による非定常信号解析装置は、前記特定の状態量以外の状態量に関する測定データは前記非定常信号に関する測定データであることを特徴とする。
【００３１】
請求項５記載の発明による非定常信号解析装置は、前記状態量変化関数設定手段は、前記監視対象の動特性モデルに基づく状態観測器又はカルマンフィルタを用いて、前記特定の状態量の時間変化を前記特定の状態量以外の状態量の測定データに基づいて推定することによって前記状態量変化関数を推定するようにしたことを特徴とする。
【００３２】
請求項６記載の発明による非定常信号解析装置は、前記状態量変化関数設定手段は、前記特定の状態量の測定データに基づいて前記状態量変化関数を求めるようにしたことを特徴とする。
【００３３】
請求項７記載の発明による非定常信号解析装置は、前記状態量変化関数設定手段は、予め求めておいた前記状態量変化関数を使用するようにしたことを特徴とする。
【００３４】
請求項８記載の発明による非定常信号解析装置は、少なくとも前記特定の状態量の座標及び周波数の座標を有する座標系によって前記時間座標非線形変換手段の解析結果を表示する表示手段をさらに有することを特徴とする。
【００３５】
請求項９記載の発明による非定常信号解析装置は、前記時間座標非線形変換手段の解析結果に基づいて前記監視対象における異常の発生の有無を判定する異常判定手段をさらに有することを特徴とする。
【００３６】
請求項１０記載の発明による非定常信号解析装置は、前記時間座標非線形変換手段の解析結果であるスペクトルデータについての前記表示手段による表示に対して、表示全体の中の特定の領域を指定するための領域指定手段と、前記領域指定手段によって指定された領域に対応するスペクトルデータを取り出して前記異常判定手段に送るためのデータ抽出手段と、をさらに有することを特徴とする。
【００３７】
請求項１１記載の発明による非定常信号解析装置は、前記異常判定手段による判定結果を前記表示手段に表示するようにしたことを特徴とする。
【００３８】
請求項１２記載の発明による非定常信号解析装置は、前記異常判定手段による判定結果を表示する異常表示手段をさらに有することを特徴とする。
【００３９】
請求項１３記載の発明による非定常信号解析プログラムを記録した媒体は、監視対象から発生する非定常信号をコンピュータによって解析するためのプログラムを記録した媒体であって、この非定常信号解析プログラムはコンピュータに、前記非定常信号をウェーブレット変換してウェーブレットスペクトルデータを作成するウェーブレット変換計算機能と、前記監視対象における特定の状態量の時間変化を表した状態量変化関数を設定する状態量変化関数設定機能と、前記状態量変化関数の逆関数によって前記ウェーブレットスペクトルデータの時間座標を前記特定の状態量の座標に非線形変換する時間座標非線形変換機能と、を実現させるものであって、前記監視対象はエレベータであり、前記非定常信号は前記エレベータの乗りかごにおいて測定された加速度信号であり、前記特定の状態量は前記乗りかごの昇降位置又は昇降速度であり、
前記時間座標非線形変換手段は、拡張ウェーブレット変換式
【数２】
0004592123.tif 000007
ｗｔ：ウェーブレットスペクトル
ａ：ウェーブレットスペクトルの周波数ωの逆数
ｂ：時間
ｔ：時間
ｘ：加速度信号
ｚ：状態量（昇降位置又は昇降速度）
φ：ウェーブレット変換における基底関数
によって前記ウェーブレットスペクトルデータの時間座標を非線形変換したスペクトルデータを計算することを特徴とする。
【００４２】
【数７】
0004592123.tif 000008
【００４３】
によって前記ウェーブレットスペクトルデータの時間座標を非線形変換したスペクトルデータを計算することを特徴とする。
【００４５】
【発明の実施の形態】
第１実施形態
以下、本発明による非定常信号解析装置の第１実施形態について図１及び図３を参照して説明する。
【００４６】
図１は、本実施形態による非定常信号解析装置全体の概略構成を示しており、この非定常信号解析装置は、解析対象から発生する非定常信号を測定するための応答データ測定手段１を備えている。この応答データ測定手段１は、センサー及びＡ／Ｄ変換器、各種ノイズ除去フィルタ等によって構成されている。
【００４７】
応答データ測定手段１によって得られた非定常信号データ（応答データ時系列）ｘ（ｔ）はウェーブレット変換計算手段２に送られる。
【００４８】
このウェーブレット変換計算手段２は、例えば上述したウェーブレット変換式（２）
【００４９】
【数８】
0004592123.tif 000009
【００５０】
を保持している。ここで、ａは周波数ωの逆数であり、ｂは時間ｔである。
【００５１】
そして、ウェーブレット変換計算手段２において、上式（２）を用いて非定常信号データｘ（ｔ）をウェーブレット変換し、図３（ｂ）に示したようなウェーブレットスペクトルデータ（ウェーブレット変換データ）ｗｔ（ａ，ｂ）を算出する。
【００５２】
ウェーブレット変換計算手段２によって得られたウェーブレットスペクトルデータｗｔ（ａ，ｂ）は時間座標非線形変換手段３に送られる。この時間座標非線形変換手段３は、ウェーブレット変換計算手段２によって得られたウェーブレットスペクトルデータｗｔ（ａ，ｂ）の時間座標を、監視対象の特定の状態量（物理量）に関して非線形座標変換するための手段である。
【００５３】
ここで、特定の状態量とは、例えば、応答データ測定手段１によって測定される非定常信号が加速度に関する信号であるとすれば、特定の状態量は、例えば速度であり、或いは位置である。この点については、後述する第１実施例及び第２実施例において、エレベータ及び鉄道列車を例に挙げて詳しく説明する。
【００５４】
また、本実施形態による非定常信号解析装置は、時間と特定の状態量との関係を表す状態量変化関数データ｛ｚ（ｔ1），ｚ（ｔ2）……ｚ（ｔN）｝を書き込むための時間〜状態量変換テーブル４を備えている。この時間〜状態量変換テーブル４は、後述する状態量推定手段６と共に、監視対象における特定の状態量の時間変化を表した状態量変化関数を設定する状態量変化関数設定手段を構成する。
【００５５】
そして、この時間〜状態量変換テーブル４に書き込まれる状態量変化関数データ｛ｚ（ｔ1），ｚ（ｔ2）……ｚ（ｔN）｝を得るための方法としてはいくつかの方法が考えられるが、本実施形態においては、予め求めておいた状態量変化関数データ｛ｚ（ｔ1），ｚ（ｔ2）……ｚ（ｔN）｝を、入力手段５によって時間〜状態量変換テーブル４に書き込むようにする。
【００５６】
なお、状態量変化関数データ｛ｚ（ｔ1），ｚ（ｔ2）……ｚ（ｔN）｝を得るためのその他の方法としては、例えば、特定の状態量ｚ（例えば速度）を直接測定して状態量測定値を得ることによって、特定の状態量ｚの時間変化を直接的に取得する方法、或いは特定の状態量ｚ（例えば速度）以外の状態量（例えば加速度）に関する測定データに基づいて特定の状態量ｚの時間変化を推定する方法等が考えられる。
【００５７】
後者の特定の状態量以外の状態量から特定の状態量ｚの時間変化を推定する方法は、図１に示した状態量推定手段６を使用する方法であり、これについては本実施形態の変形例として後述する。
【００５８】
時間座標非線形変換手段３は、時間〜状態量変換テーブル４に書き込まれた状態量変化関数データ｛ｚ（ｔ1），ｚ（ｔ2）……ｚ（ｔN）｝を読み出し、読み出した状態量変化関数データに基づいてウェーブレットスペクトルデータｗｔ（ａ，ｂ）の時間座標ｂを状態量ｚの座標に変換する。具体的には、時間座標非線形変換手段３は、特定の状態量ｚの時間ｔに対する関数（状態量変化関数）ｚ（ｔ）の逆関数ｔ（ｚ）を求め、この逆関数ｔ（ｚ）に基づいて上述したウェーブレット変換式（２）を時間ｔから特定の状態量ｚに変数変換する。
【００５９】
このようにして特定の状態量ｚに変数変換されたウェーブレット変換式（２）は下式（４）のようになる。
【００６０】
【数９】
0004592123.tif 000010
【００６１】
以下では、上式（４）によって示された変換を便宜上、拡張ウェーブレット変換と称することにする。この拡張ウェーブレット変換式（４）によってウェーブレットスペクトルデータｗｔ（ａ，ｂ）の時間座標ｂを状態量ｚの座標に変換することによって、特定の状態量に対する周波数の変化を示した拡張ウェーブレットスペクトルｗｔ（ａ，ｚ）が得られる。
【００６２】
なお、上述のウェーブレットスペクトルｗｔ（ａ，ｂ）は、周波数ωの関数という意味を強調するために、以下ではω＝ａ-1をｗｔ（ω，ｂ）、ｗｔ（ａ-1，ｂ）との表記も用いることにする。また、以下では従来のウェーブレットスペクトルをｗｔ（ω，ｔ）、拡張ウェーブレットスペクトルをｗｔ（ω，ｚ）と記して区別することにする。
【００６３】
また、拡張ウェーブレットスペクトルｗｔ（ω，ｚ）の別の計算の仕方として、従来のウェーブレット変換により得られたウェーブレットスペクトルデータｗｔ（ω，ｔ）を各時間｛ｔ1，ｔ2…ｔn｝のデータ｛ｗｔ（ω，ｔ1），ｗｔ（ω，ｔ2）…ｗｔ（ω，ｔn）｝に分割し、時間と特定の状態量の関係を示した状態量変化関数ｚ（ｔ）或いはその関係を記憶したデータテーブル｛ｚ（ｔ1），ｚ（ｔ2）…ｚ（ｔn）｝に基づき、前記の分割データを状態量ｚの順に並べ替え、データ間を補間或いは平滑化処理することにより、時間座標を状態量座標に非線形変換した拡張ウェーブレットスペクトルｗｔ（ω，ｚ）を得る方法もある。
【００６４】
次に、時間座標非線形変換手段３によって求めた拡張ウェーブレットスペクトルｗｔ（ａ，ｚ）は表示手段７に送られる。この表示手段７は、拡張ウェーブレットスペクトルｗｔ（ａ，ｚ）に基づいて、時間座標軸を変数変換された拡張ウェーブレットスペクトルデータ（ウェーブレット解析データ）として周波数座標ω＝ａ-1（又はその逆数ａ）及び状態量座標ｚに対する２次元関数ｗｔ（ω，ｚ）を表示する。
【００６５】
【数１０】
0004592123.tif 000011
【００６６】
さらに、本実施形態による非定常信号解析装置は、時間座標非線形変換手段３によって算出された拡張ウェーブレットスペクトルデータに基づいて監視対象における異常の発生の有無を自動的に判定する異常判定手段８を備えている。この異常判定手段８は、所定の異常診断方式を用いて監視対象の正常・異常を自動判定し、判定結果であるアラーム情報・異常モード情報等を表示手段７に送ってオペレータに警告表示するものである。
【００６７】
ここで、所定の異常診断方式としては、例えば解析結果の拡張ウェーブレットスペクトルデータｗｔ（ω，ｚ）の特定の部分のパワスペクトル値
｛｜ｗｔ（ω1，ｚ1）｜，…，｜ｗｔ（ωm，ｚm）｜｝
に基づいて、次式（５）
ｉｆ（｜ｗｔ（ωi，ｚi）｜＞εi）  ｔｈｅｎ  異常ｉ          （５）
などのしきい値判定や、各種の複合的手段による判定を行うようにする。
【００６８】
また、異常判定手段８による判定結果は、表示手段７に表示するだけでなく、表示手段７とは別に設けた異常表示手段９にアラーム表示することもできる。
【００６９】
また、時間座標非線形変換手段３の解析結果である拡張ウェーブレットスペクトルデータについての表示手段７の表示に対して、ポインティングデバイス等により使用者が表示全体の中から特定領域を指定し、その特定領域に対応する拡張ウェーブレットスペクトルデータのみを取り出して異常判定手段８に送り、そのデータのみを用いて異常判定手段８によって前記の監視対象における異常の発生の有無を判定することもできる。
【００７０】
これにより、表示手段７に一度表示された拡張ウェーブレットスペクトルの中から通常と異なった特徴を有する部分を使用者が判断して取り出し、その部分についてのみ解析をすることで、他の部分に含まれるノイズや外乱その他の因子の影響を受けることなく直接的な解析作業が可能になり、その結果、異常判定の精度が向上する。
【００７１】
以上述べたように本実施形態の非定常信号解析装置によれば、監視対象から測定された非定常信号データをウェーブレット変換してウェーブレットスペクトルデータを求め、これらのウェーブレットスペクトルデータに対して時間座標軸を特定の状態量（物理量）の座標軸に座標変換するようにしたので、周波数スペクトルの時間変化のみならず、特定の状態量（例えばメカニカルシステムにおける位置、速度、加速度など）と周波数スペクトルとの相関関係・因果関係を容易に把握することができる。
【００７２】
このため、監視対象において異常現象が発生した場合にその異常現象を物理法則の観点から理解しやすい解析結果・表示が得られ、例えば異常現象の発生箇所を容易に特定することができる。
【００７３】
また、本実施形態の非定常信号解析装置によれば、監視対象の運転状態、内部状態などが頻繁に変化する非定常状態において、変化する状態ごとにスペクトル分布を解析することができるので、非定常信号の解析に極めて有効であり、結果として、短い断片的なデータに対しても有効な解析を行うことが可能となる。
【００７４】
変形例
次に、上述した第１実施形態の変形例について図４を参照して説明する。
【００７５】
本変形例による非定常信号解析装置は、時間〜状態量変換テーブル４に書き込むための状態量変化関数データ｛ｚ（ｔ1），ｚ（ｔ2）……ｚ（ｔN）｝を、特定の状態量ｚ以外の状態量に関する測定データに基づいて、状態量推定手段６によって推定して作成するようしたものである。したがって、特定の状態量ｚを直接測定できない場合において極めて有効である。
【００７６】
本変形例における状態量推定手段６は、監視対象の動特性モデルに基づいた状態推定手段を用いて特定の状態量ｚの時間変化を測定データから実時間で推定することにより、状態量変化関数データ｛ｚ（ｔ1），ｚ（ｔ2）……ｚ（ｔN）｝を得るものである。
【００７７】
図４は、本変形例における状態量推定手段６の概略構成を示している。この状態量推定手段６においては、監視対象１０の入力信号ｕ（ｔ）を出力信号予測モデル１１に入力したときの出力予測値ｙハット（ｔ）と実際の出力信号ｙ（ｔ）との差である推定誤差信号ｅ（ｔ）に基づき、推定状態量修正手段１２により出力信号予測モデル１１内の状態量推定値を逐次修正することにより、直接には測定できない特定の状態量ｚ（ｔ）を実時間で推定することができる。
【００７８】
状態推定手段の一例としてカルマンフィルタ或いは状態観測器による構成では、出力信号予測モデルが下式（６）、（７）、推定状態量修正手段が下式（８）となる。
【００７９】
【数１１】
0004592123.tif 000012
【００８０】
ここで、Ａ、Ｂ、Ｃは監視対象の動特性モデルに関する係数行列、Ｋはカルマンゲイン（或いは状態観測器ゲイン）である。
【００８１】
この逐次計算により、監視対象の入力信号ｕ（ｋ）、出力信号ｙ（ｋ）の観測データ系列から監視対象の内部状態量ベクトルｚ（ｋ｜ｋ）を推定することができる。このようにして推定された状態量ベクトル中のいくつかの要素を特定の状態量ｚとして取り出し、その時系列｛ｚ（ｔ1），ｚ（ｔ2）……ｚ（ｔN）｝から時間〜状態量変換テーブル４を作成する。
【００８２】
なお、上述の状態量の推定は、予めオフラインで処理しておく方法と、データを観測しながら実時間で処理する方法とがある。
【００８３】
以上述べたように本変形例によれば、特定の状態量ｚを直接測定することができない場合であっても、状態量推定手段６によって特定の状態量ｚと観測データスペクトルとの関係を把握することができる。また、ウェーブレット解析手法に他の解析手法を組み合わせることが容易になる。
【００８４】
第１実施例
次に、上記第１実施形態による非定常信号解析装置の第１実施例として、監視対象がメカニカルシステムであるエレベータの場合について図５乃至図１５を参照して説明する。本実施例においては、測定信号（非定常信号）がエレベータの乗りかご内で測定される加速度信号であり、非線形変換に用いる特定の状態量は乗りかごの昇降位置或いは昇降速度である。
【００８５】
監視対象であるエレベータは、図５に示したように、モータ５１、シーブ（滑車）５２ａ、５２ｂ、５２ｃ、５２ｄ、かご枠５３、乗りかご５４、ガイドローラ５５、ガイドレール５６、カウンターウェイト５７によって構成されている。
【００８６】
また、本実施例による非定常信号解析装置は、図６に示したように乗りかご５４内に配置された加速度センサー２０を備えている。この加速度センサー２０によって測定された加速度信号は、Ａ／Ｄ変換器２１に送られて変換された後、解析・表示装置（例えばパソコン）２２に取り込まれる。加速度センサー２０及びＡ／Ｄ変換器２１は図１に示した応答データ測定手段１を構成する。
【００８７】
解析・表示装置２２の内部では図１に示した処理によって拡張ウェーブレットスペクトルデータが算出され、算出された拡張ウェーブレットスペクトルデータが解析・表示装置２２の画面に表示される。また、解析結果又は異常診断結果はモデム２３、２３及び公衆回線を通じて遠隔地の監視センターに送られ、この監視センターの集中監視端末２４に表示され、さらに異常状態に応じてアラームが発生される。
【００８８】
図７は、解析・表示装置２２における具体的なフローチャートを示したものである。
【００８９】
まず、診断開始と共に、加速度センサー２０によって乗りかご５４内の加速度信号ｘ（ｔ）を測定する（ステップ１）。次に、上述した式（２）及び式（３）を用いて、測定された加速度信号ｘ（ｔ）に基づいてウェーブレットスペクトルデータｗｔ（ａ，ｂ）を計算する（ステップ２）。
【００９０】
そして、その解析結果であるウェーブレットスペクトルデータｗｔ（ａ，ｂ）又はｗｔ（ω，ｂ）を時間軸及び周波数軸に対してディスプレイ端末に表示する（ステップ３）。ここで、ω＝ａ-1はウェーブレットスペクトルの周波数である。次に、解析対象の特定の状態量として、かご速度又はかご位置のいずれかを使用者が選択する（ステップ４）。なお、このステップ４については、かご速度及びかご位置の両方の手順を自動的に処理するようにすることも可能である。
【００９１】
次に、ステップ４の特定の状態量の選択においてかご位置を選択した場合には、加速度信号ｘ（ｔ）を２階積分することにより、かご位置信号ｐ（ｔ）を生成する（ステップ５）。そして、ステップ５で生成されたかご位置信号データ｛ｐ（ｔ1），ｐ（ｔ2）…ｐ（ｔN）｝に基づいて、時間ｔ及び位置ｐの関数テーブルを作成する（ステップ６）。
【００９２】
次に、ステップ２で算出されたウェーブレットスペクトルデータの時間座標をステップ６で作成された関数テーブルに基づいてかご位置ｐの座標に変換し、拡張ウェーブレットスペクトルデータｗｔ（ω，ｐ）を求める（ステップ７）。そして、解析結果である拡張ウェーブレットスペクトルデータｗｔ（ω，ｐ）をディスプレイに表示する（ステップ８）。
【００９３】
さらに、下式（９）に示したようにｗｔ（ω，ｐ）で位置ｐに対する変化率を計算し、変化率が所定のしきい値を超えるか否かを判定式によって判定し、パワスペクトルの位置に対する急変の有無を判定する（ステップ９）。
【００９４】
【数１２】
0004592123.tif 000013
【００９５】
そして、ステップ９において急変があると判定された場合には、急変箇所ｐ（ｔi）を検出し、エレベータ系のレール或いはロープの異常としてディスプレイに表示する（ステップ１０）。一方、急変がないと判定された場合には、ディスプレイに「異常なし」を表示し（ステップ１１）、診断を終了或いは次の動作周期まで待機する。
【００９６】
また、ステップ４において特定の状態量としてかご速度を選択した場合には、加速度信号ｘ（ｔ）を１階積分することによってかご速度信号ｖ（ｔ）を生成する（ステップ１２）。そして、ステップ１２で生成されたかご速度信号データ｛ｖ（ｔ1），ｖ（ｔ2）…ｖ（ｔN）｝に基づいて、時間ｔ及び速度ｖの関数テーブルを作成する（ステップ１３）。
【００９７】
次に、ステップ２で算出されたウェーブレットスペクトルデータｗｔ（ａ，ｂ）の時間座標をステップ１３で作成された関数テーブルに基づいてかご速度ｖの座標に変換し、拡張ウェーブレットスペクトルデータｗｔ（ω，ｖ）を求める（ステップ１４）。そして、解析結果である拡張ウェーブレットスペクトルデータｗｔ（ω，ｖ）をディスプレイに表示する（ステップ１５）。
【００９８】
さらに、下式（１０）に示したように｜ｗｔ（ω，ｖ）｜のしきい値判定
｜ｗｔ（ωi，ｖi）｜  ＞  εｖ                        （１０）
により、しきい値を超えるパワスペクトルを持つ部分のデータ（ピークスペクトル）｛ｗｔ（ω1，ｖ1），ｗｔ（ω2，ｖ2）…ｗｔ（ωm，ｖm）｝を検出する。
さらに、周波数ωとかご速度ｖとの間の比例関係式（１１）
ｖi＝ｒωi＋ｅi                                       （１１）
を仮定し、誤差ｅiの二乗和Σｅi2が最小となる係数ｒの最小二乗解
【００９９】
【数１３】
0004592123.tif 000014
【０１００】
を求める。
【０１０１】
このとき、各データ点｛（ω1，ｖ1），（ω2，ｖ3）…（ωm，ｖm）｝の比例関係式（１１）の直線からの距離ｄの分散に対する判定式
【０１０２】
【数１４】
0004592123.tif 000015
【０１０３】
が成り立てば速度ｖと周波数ωに強い相関（比例）関係があると判断する（ステップ１６）。
【０１０４】
そして、この場合は、エレベータの回転系（モータ、シーブ、各軸のベアリング、ガイドローラなど）のいずれかに異常があると判断される。なぜならば、回転系の偏心等によるトルクむらの周波数は回転数に比例し、また、かご速度も回転数に比例するためである。
【０１０５】
さらに、比例係数ｒからどの回転系かを判定し、判定結果をディスプレイに表示する（ステップ１７）。例えば、（ｒ／２π）がシーブ（滑車）の半径に一致すれば、
かご速度＝２π（シーブ半径）×（シーブ回転周波数）        （１４）
なる関係からシーブの偏心によるトルクむらが原因と判断される。一方、ステップ１６において相関関係はないと判定された場合には、ディスプレイに「異常なし」を表示し（ステップ１１）、診断を終了或いは次の動作周期まで待機する。
【０１０６】
次に、図１に示した時間座標非線形変換手段３における処理に対応するステップ６又はステップ１３における座標変換の具体的手順について説明する。
【０１０７】
まず、かご位置信号ｐ（ｔ）或いはかご速度信号ｖ（ｔ）をここでは状態量信号ｚ（ｔ）と記すことにし、データ列｛ｚ（ｔ1），ｚ（ｔ2）…ｚ（ｔN）｝からなる関数テーブル（時間〜状態量変換テーブル４）が得られているとする。そして、通常のウェーブレット変換により得られたデータ
ｗｔ（ａ，ｂ）＝｛ｗｔ（ａi，ｂj）｜i=1,...,n1，j=1,...,n2｝  （１５）
に対し、まず周波数ω＝ａ-1の関係を代入し、
ｗｔ（ω，ｂ）＝｛ｗｔ（ωi，ｂj）｜ωi=ai-1，i=1,...,n1，j=1,...,n2｝（１６）
なるデータに変換する。
【０１０８】
次に、各データ要素の時間座標ｂjに対し、
ｔk≦ｂj≦ｔk+1                                 （１７）
なるｔkを｛ｔ1，ｔ2…ｔN｝から探し出し、線形補間式
【０１０９】
【数１５】
0004592123.tif 000016
【０１１０】
により、対応する状態量ｚ（ｂj）を求めることにより、拡張ウェーブレットスペクトルデータ
0004592123.tif 000017
を得ることができる。
【０１１１】
また、別の手段としては、時間〜状態量変換テーブル４から関数ｚ（ｔ）を推定する。例えば、
ｚ（ｔ）＝ｚ0＋ｚ1ｔ＋…ｚpｔp                    （２０）
なる多項式を仮定し、係数ｚ0，ｚ1…ｚpをデータ｛ｚ（ｔ1），ｚ（ｔ2）…ｚ（ｔN）｝から最小二乗推定する。次に、その逆関数ｔ（ｚ）を求める。
【０１１２】
最後に、観測データｘ（ｔ）に対し、
【０１１３】
【数１６】
0004592123.tif 000018
【０１１４】
を直接、数値積分することにより、拡張ウェーブレットスペクトルデータを得ることもできる。
【０１１５】
図８乃至図１５は、本実施例による非定常信号解析装置を用いてエレベータの乗りかご５４の加速度データを解析した結果を示している。
【０１１６】
図８乃至図１２は、エレベータのモータ５１の軸が偏心したことによる回転トルクむらが原因で乗りかご５４において異常振動が生じたケースを示している。
図８（ａ）はモータ５１のトルク司令値、図８（ｂ）はその時のかご加速度信号ｘ（ｔ）の積分計算から推定したかご速度信号ｖ（ｔ）、図８（ｃ）は同様にかご加速度信号ｘ（ｔ）の２階積分計算から推定したかご位置信号ｐ（ｔ）である。
【０１１７】
このとき、乗りかご５４の内部で観測された加速度データｘ（ｔ）は、図９（ａ）に示したように速度と共に周波数特性が変化する非定常信号である。その理由は、モータ軸の偏心によるトルクむらの周波数が図９（ｂ）に示したようにかご速度に比例して変化するためである。したがって、加速度データｘ（ｔ）を単純にフーリエ変換しても、図９（ｃ）に示したように全体のスペクトル分布が解るだけで、速度信号への依存性は判別できない。
【０１１８】
図１０、図１１（ａ）、（ｂ）、図１２はそれぞれ、加速度信号ｘ（ｔ）を従来型ウェーブレット変換した結果、速度信号ｖ（ｔ）に基づく拡張ウェーブレット変換した結果、位置信号ｐ（ｔ）に基づく拡張ウェーブレット変換した結果を示している。
【０１１９】
例えば、図１１（ａ）、（ｂ）の速度信号に基づくウェーブレットスペクトルデータを見ると、スペクトルの山（ピークスペクトル）が速度信号ｖ（ｔ）と周波数ω＝ａ-1との比例関係を表す一直線上に並んでいることが判別できる。この結果から、エレベータの回転系が異常であることが判別され、さらに、速度と周波数との比例関係からモータ５１の軸が異常であることが判別される。
【０１２０】
また、図１３乃至図１５はエレベータのガイドレール５６に異常がある場合の解析結果を示している。図１３の（ａ）、（ｂ）、（ｃ）はそれぞれ、モータトルク信号、かご速度信号ｖ（ｔ）、かご位置信号ｐ（ｔ）を示している。図１４の（ａ）、（ｂ）はそれぞれ、かご内加速度信号ｘ（ｔ）、そのフーリエ変換結果を示している。
【０１２１】
そして、乗りかご５４が上昇中に、高さ約１０．７ｍの部分にガイドレール５６の継ぎ目による段差があり、この段差によって乗りかご５４がインパルス状の外力を受け、振動を始めている。しかし、図１４（ｂ）に示したフーリエ変換の結果からは、どの部分で外力を受けたのか判別できない。
【０１２２】
次に、加速度信号ｘ（ｔ）の位置信号ｐ（ｔ）に対する拡張ウェーブレット変換の結果を図１５に示す。図１５から解るように、かご位置ｐ軸方向に対し、ｐ＝１０．７ｍの部分でスペクトルの急変が見られる。したがって、このｐ＝１０．７ｍの部分でガイドレール５６の異常が発生していることが判別される。
【０１２３】
以上述べたように本実施例によれば、エレベータの乗りかご５４の加速度信号をかご速度に対して拡張ウェーブレット変換し、得られた拡張ウェーブレットスペクトルデータにおけるピークスペクトルの周波数とかご速度との比例関係から回転系のトルク変動が発生していることが判別でき、さらに比例係数から原因となる回転系の半径を特定できる。
【０１２４】
同様に、加速度信号のかご位置に対する拡張ウェーブレットスペクトルデータのスペクトルの位置変化から、レール、ロープなどの傷の有無を判別でき、その位置を特定することができる。
【０１２５】
したがって、エレベータの異常診断、メインテナンス業務等の効率を大幅に向上させることができる。また、エレベータの移動距離が短く、観測データ長が短い場合でも精度の高い解析・異常診断を行うことが可能である。
【０１２６】
なお、本実施例の異常判定手段は、エレベータのかご内加速度信号を一度記憶し、それに対して、オフライン処理で異常解析を行う場合と、実時間でデータの測定、特定状態量であるかご速度・加速度の推定、拡張ウェーブレット計算、異常の判定を全て実時間で行う場合とがある。
【０１２７】
特に、エレベータシステムの異常診断への適用に関しては、加速度信号に含まれる振動スペクトルのかご位置、かご速度との相関関係が明確に把握でき、診断、異常箇所の特定が容易に行える。
【０１２８】
第２実施例
次に、上記第１実施形態による非定常信号解析装置の第２実施例として、監視対象が列車である場合について図１６及び図１７を参照して説明する。
【０１２９】
鉄道などの列車、電車は車輪の摩耗或いはレールの歪み、変形などにより、異常振動や異常音を発することがあり、乗り心地の低下、乗客の不快感、さらには列車事故の原因となる。
【０１３０】
そこで、以下では、非定常信号解析装置を列車の異常診断システムとして使用する場合について説明する。
【０１３１】
図１６は本実施例による非定常信号解析装置の概略を示した構成図であり、図１７は本実施例による非定常信号解析装置を列車に取り付けた状態を説明するための説明図である。
【０１３２】
図１６に示したように本実施例による非定常信号解析装置は、応答データ測定手段１を構成する加速度センサー３０及び音響センサー３１を備えており、これらのセンサー３０、３１は図１７に示したように列車３２に取り付けられている。加速度センサ３０及び音響センサー３１からなる応答データ測定手段１の検出信号は、ウェーブレット変換計算手段２に送られてここでウェーブレットスペクトルに変換される。
【０１３３】
また、図１７に示したように列車３２には従来から位置センサ３３及びエンコーダ３４が取り付けられており、位置センサ３３は地上に設置された地上識別子（目印）３５を認識するものであり、一方、エンコーダ３４は列車３２の車輪軸に取り付けられてこの車輪軸の回転を検出するものである。
【０１３４】
さらに、本実施例による非定常信号解析装置は、図１６に示したように速度・位置検出手段３６を備えており、この速度・位置検出手段３６は、上述した位置センサ３３及びエンコーダ３４からの信号に基づいて、特定の状態量である列車の速度及び位置を検出し、時間〜位置データ或いは時間〜速度データを作成する。これらの時間〜位置データ或いは時間〜速度データは時間〜状態量変換テーブル４に送られてここに格納される。
【０１３５】
ウェーブレット変換計算手段２によって算出されたウェーブレットスペクトルは時間座標非線形変換手段３に送られ、この時間座標非線形変換手段３は、時間〜状態量変換テーブル４からの時間〜位置データ或いは時間〜速度データに基づいて、ウェーブレットスペクトルの時間座標を列車位置座標或いは列車速度座標に変換して拡張ウェーブレットスペクトルを生成する。
【０１３６】
時間座標非線形変換手段３の変換結果は異常判定手段８に送られ、この異常判定手段８において正常か異常かの判定がなされる。ここで、異常判定の方法としては、まず位置〜周波数に対する拡張ウェーブレットスペクトルを過去の正常時のスペクトルデータと比較し、その差異がしきい値以上になった場合に線路のレール異常と判定し、さらに、異常が発生したレールの場所を特定する。
【０１３７】
また、他の異常判定方法としては、速度〜周波数に対する拡張ウェーブレットスペクトルを過去の正常時のスペクトルデータと比較し、その差異がしきい値以上になった場合に列車の車輪異常と判定し、異常が発生した車輪を特定する。
【０１３８】
なお、異常判定の際に使用される正常時のデータは、通常運転時のデータ或いは列車試験時のデータの基づいて別途作成し、予め準備しておくようにする。
【０１３９】
異常判定手段８による判定結果は列車３２内に設けられた表示警報装置（異常表示手段）９に送られ、異常の場合には運転員に対して警報が発せられる。また、異常判定手段８の判定結果は、有線又は無線の通信手段３７によって列車管制センター内の受信手段３８に送られ、さらに列車管制センター内の表示手段７に送られてここに表示される。
【０１４０】
なお、上記の実施例においては実時間にて処理を実行することを前提としているが、実時間ではなくオフラインによって処理を実行することも可能である。
【０１４１】
また、上記の実施例においては異常診断システムである非定常信号解析装置を列車の内部に設置するようにしているが、非定常信号解析装置を列車外部に設置し、加速度センサー３０及び音響センサー３１を線路側に取り付けることによっても上記と同様の機能を実現することができる。
【０１４２】
第３実施例
次に、上記第１実施形態による非定常信号解析装置の第３実施例として、不特定の監視対象の異常を解析するための汎用異常診断ツールである非定常信号解析装置について図１８乃至図２１を参照して説明する。本実施例による非定常信号解析装置は、センサー、演算機能、及び表示機能等が一体化した携帯型の解析装置或いは異常診断装置である。
【０１４３】
図１８は本実施例による非定常信号解析装置（汎用異常診断装置）４０の外観を示した斜視図であり、図１９はこの非定常信号解析装置の内部のシステム構成を示した構成図である。
【０１４４】
図１８及び図１９に示したようにこの非定常信号解析装置４０は、解析結果である拡張ウェーブレットスペクトルデータを表示するための表示部４１を備えており、この表示部４１は電子ペンよりなるポインティングデバイス４２によって使用者が画面上の特定の領域を指定できるようになっている。なお、ポインティングデバイスとしては、電子ペンに代えてマウスを設けることもできる。
【０１４５】
また、本実施例による非定常信号解析装置４０は、応答データ測定手段である加速度センサー４３を内蔵しており、さらに、監視対象の状態量信号を取り込むための外部信号入力端子４４を備えている。加速度センサー４３からの検出信号及び外部信号入力端子４４からの入力信号は、非定常信号解析装置４０の内部に設けられた中央処理装置（ＣＰＵ）４５に送られるようになっている。ＣＰＵ４５にはメモリ４６が接続されており、センサー情報はこのメモリ４６に記憶され、ＣＰＵ４５によって拡張ウェーブレット変換計算が実行される。
【０１４６】
図２０は、ＣＰＵ４５によって得られた拡張ウェーブレットスペクトルデータを表示部４１に表示した状態の一例を示しており、画面上の横軸が特定の状態量（監視対象の位置、速度など）を示し、縦軸が周波数を示し、さらに、スペクトルのパワーの強さを等高線で表示したものである。なお、等高線に代えて色分けでスペクトルのパワーを表示することも可能である。
【０１４７】
そして、使用者は、電子ペン又はマウスなどよりなるポインティングデバイス４２を操作して、表示部４１の画面上で領域指定線によって異常診断の実施を希望する特定の領域を指定する。なお、指定する領域の形は長方形には限られず、任意の形状が可能である。
【０１４８】
このようにして表示部４１の画面上で特定の領域を指定すると、指定された領域に相当する拡張ウェーブレットデータだけが切り出され、切り出されたデータのみに対して引き続いて異常診断処理が実施される。また、指定領域以外の部分のデータを０と見なした上で以後の異常診断処理を実施するようにしても良い。
【０１４９】
次に、図２１を参照して、領域指定後の異常診断処理について説明する。図２１において符号４７はポインティングデバイス４２を含む領域指定手段であり、この領域指定手段４７によって異常診断すべき領域が指定されると、データ抽出手段４８によって指定した領域に対応する拡張ウェーブレットスペクトルデータが取り出されるか、或いは、指定領域以外の部分のデータが０にセットされる。
【０１５０】
このようにして加工されたデータは異常判定手段８に送られ、これらのデータに基づいて、例えば前述した式（１２）及び式（１３）に示した手順などによって異常の有無が判定される。異常判定手段８による判定結果は表示手段７に送られてここで表示される。なお、表示部４１を表示手段７として兼用することもできる。
【０１５１】
以上述べたように本実施例においては、領域指定手段４７及びデータ抽出手段４８によって、表示部４１に表示された全スペクトルデータのうちの一部を指定できるようにしたので、表示部４１に表示された全スペクトルデータの中から通常と異なった特徴を示している部分を使用者が判断して取り出し、取り出した部分のみに対して異常判定手段８によって解析することができる。このため、異常診断解析の際に、指定領域以外の部分に含まれるノイズや外乱その他の因子の影響を受けることがなく、異常判定の精度を向上させることができる。
【０１５２】
第２実施形態
次に、本発明の第２実施形態による非定常信号解析プログラムを記録した媒体について図２２及び図２３を参照して説明する。
【０１５３】
本実施形態による非定常信号解析プログラムを記録した媒体は、上述した第１実施形態におけるウェーブレット変換計算手段２、時間座標非線形変換手段３、及び状態量変化関数設定手段（時間〜状態量変換テーブル４、状態量推定手段６）のそれぞれの機能をコンピュータに実現させるための非定常信号解析プログラムを記録した、機械読み取り可能な又はコンピュータ読み取り可能な記録媒体（記憶媒体）である。
【０１５４】
また、非定常信号解析プログラムに、さらに、上述した第１実施形態における異常判定手段８の機能についてのプログラムを追加することもできる。
【０１５５】
本実施形態における非定常信号解析プログラムによる解析手順は、上記第１実施形態及びその変形例、或いは第１実施形態の第１乃至第３実施例において説明した解析手順と同様である。
【０１５６】
図２２は、本実施形態による非定常信号解析プログラムを記録した媒体からプログラムを読み出すためのコンピュータシステムを示した斜視図であり、記録媒体に記録されているプログラムは、コンピュータシステム５０に搭載された記録媒体駆動装置により読み出されて非定常信号の解析に用いられる。
【０１５７】
コンピュータシステム５０は、図２２に示したように、ミニータワー等の筐体に収納されたコンピュータ本体５１と、ＣＲＴ（陰極線管）、プラズマディスプレイ、液晶表示装置（ＬＣＤ）等の表示装置５２と、記録出力装置としてのプリンタ５３と、入力装置としてのキーボード５４ａ及びマウス５４ｂと、フレキシブルディスクドライブ装置５６と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置５７と、を備えている。
【０１５８】
図２３は、本実施形態による非定常信号解析プログラムを記録した媒体からプログラムを読み出すためのコンピュータシステムを示したブロック図である。図２３に示したように、コンピュータ本体５１が収納された筐体内には、ＲＡＭ等よりなる内部メモリー５５と、ハードディスクドライブユニット５８等の外部メモリがさらに設けられている。
【０１５９】
非定常信号解析プログラムが記録されたフレキシブルディスク６１は、図２２に示したように、フレキシブルディスクドライブ装置５６のスロットに挿入されて所定のアプリケーションプログラムに基づいて読み出し可能である。なお、プログラムを記録した媒体としては、フレキシブルディスク６１のみに限られず、ＣＤ−ＲＯＭ６２であっても良い。また、記録媒体は、図示しないＭＯ(Magneto Optical)ディスク、光ディスク、ＤＶＤ(Digital Versatile Disk)、カードメモリ、磁気テープ等であっても良い。
【０１６０】
【発明の効果】
以上述べたように本発明による非定常信号解析装置によれば、監視対象の特定の状態量に対する周波数の変化の依存性、相関関係を求めることができるので、監視対象の異常状態を的確に診断することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態による非定常信号解析装置の概略を示した構成図。
【図２】（ａ）はフーリエ変換の基底関数を示したグラフ、（ｂ）はフーリエ変換によるパワスペクトルを示したグラフ。
【図３】（ａ）はウェーブレット変換の基底関数を示したグラフ、（ｂ）はウェーブレット変換によるウェーブレットパワスペクトルを示したグラフ。
【図４】本発明の第１実施形態の変形例における状態量推定手段の概略を示した構成図。
【図５】本発明の第１実施形態の第１実施例の解析対象であるエレベータの概略を示した構成図。
【図６】本発明の第１実施形態の第１実施例のハードウェア構成を示した構成図。
【図７】本発明の第１実施形態の第１実施例における拡張ウェーブレット変換に基づくエレベータ異常診断アルゴリズムを示したフローチャート。
【図８】（ａ）、（ｂ）、（ｃ）はそれぞれモータ軸偏心異常時のエレベータのモータトルク、かご速度、かご位置を示したグラフ。
【図９】（ａ）、（ｂ）、（ｃ）はそれぞれモータ軸偏心異常時のエレベータのかご内加速度、回転トルク変動、かご内加速度のフーリエ変換結果を示したグラフ。
【図１０】モータ軸偏心異常時のエレベータのかご内加速度データを従来のウェーブレット変換手法によって解析した結果を示したグラフ。
【図１１】（ａ）、（ｂ）はそれぞれモータ軸偏心異常時のエレベータのかご内加速度データをかご速度に対して拡張ウェーブレット変換した結果を示したグラフ。
【図１２】モータ軸偏心異常時のエレベータのかご内加速度データをかご位置に対して拡張ウェーブレット変換した結果を示したグラフ。
【図１３】（ａ）、（ｂ）、（ｃ）はそれぞれガイドレール異常時のエレベータのモータトルク、かご速度、かご位置を示したグラフ。
【図１４】（ａ）、（ｂ）はそれぞれガイドレール異常時のエレベータのかご内加速度、かご内加速度のフーリエ変換結果を示したグラフ。
【図１５】ガイドレール異常時のエレベータのかご内加速度のかご位置に対する拡張ウェーブレット変換結果を示したグラフ。
【図１６】本発明の第１実施形態の第２実施例による非定常信号解析装置の概略を示した構成図。
【図１７】本発明の第１実施形態の第２実施例による非定常信号解析装置を列車に取り付けた状態を説明するための説明図。
【図１８】本発明の第１実施形態の第３実施例による非定常信号解析装置の外観を示した斜視図。
【図１９】本発明の第１実施形態の第３実施例による非定常信号解析装置の内部のシステム構成を示した構成図。
【図２０】本発明の第１実施形態の第３実施例による非定常信号解析装置の表示部の表示状態の一例を示した図。
【図２１】本発明の第１実施形態の第３実施例による非定常信号解析装置の概略を示した構成図。
【図２２】本発明の第２実施形態による非定常信号解析プログラムを記録した媒体からプログラムを読み出すためのコンピュータシステムを示した斜視図。
【図２３】本発明の第２実施形態による非定常信号解析プログラムを記録した媒体からプログラムを読み出すためのコンピュータシステムを示したブロック図。
【符号の説明】
１  応答データ測定手段
２  ウェーブレット変換計算手段
３  時間座標非線形変換手段
４  時間〜状態量変換テーブル
５  入力手段
６  状態量推定手段
７  表示手段
８  異常判定手段
１０  監視対象
１１  出力信号予測モデル
１２  推定状態量修正手段
２０、３０、４３  加速度センサー
２１  Ａ／Ｄ変換器
２２  解析・表示装置
３１  音響センサー
３２  列車
３６  速度・位置検出手段
４０  非定常信号解析装置（汎用異常診断装置）
４１  表示部
４２  ポインティングデバイス
４５  中央処理装置（ＣＰＵ）
４７  領域指定手段
４８  データ抽出手段
５４  乗りかご
６１  フレキシブルディスク
６２  ＣＤ−ＲＯＭ
【図１】
0004592123.tif 000021
【図２】
0004592123.tif 000022
【図３】
0004592123.tif 000023
【図４】
0004592123.tif 000024
【図５】
0004592123.tif 000025
【図６】
0004592123.tif 000026
【図７】
0004592123.tif 000027
【図８】
0004592123.tif 000028
【図９】
0004592123.tif 000029
【図１０】
0004592123.tif 000030
【図１１】
0004592123.tif 000031
【図１２】
0004592123.tif 000032
【図１３】
0004592123.tif 000033
【図１４】
0004592123.tif 000034
【図１５】
0004592123.tif 000035
【図１６】
0004592123.tif 000036
【図１７】
0004592123.tif 000037
【図１８】
0004592123.tif 000038
【図１９】
0004592123.tif 000039
【図２０】
0004592123.tif 000040
【図２１】
0004592123.tif 000041
【図２２】
0004592123.tif 000042
【図２３】
0004592123.tif 000043