(57)【要約】【課題】様々な分野で色々な診断装置やパターン認識装置などのために、診断やパターン認識の処理を行う前に、測定された信号が定常な信号か、非定常な信号か、また信号の測定ミスがあるか否かについての検査手法およびモジュールを提供すること。【解決手段】測定された信号が定常な信号か、非定常な信号かについては、有次元特徴パラメータおよび無次元特徴パラメータの定常性を確認することにより検査し、また、測定された信号の測定ミスがあるか否かについては、オーバーフローの有無および特異値の有無を確認することにより検査する。【選択図】図１
2007064819.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
状態診断やパターン認識の対象物の信号を測定するための信号計測部と、測定された信号が定常か否かおよび測定ミスがあるか否かを検査するための信号検査部と、信号検査の結果を表示するための検査結果表示部と、を備えることを特徴とする信号検査モジュール。
【請求項２】
前記信号検査モジュールにおいて、前記信号計測部で信号を測定して波形データを得る第１工程と、前記信号検査部で前記測定された信号が定常か否かおよび測定ミスがあるか否かを検査する第２工程と、前記検査結果表示部で信号検査の結果を表示する第３工程と、前記信号検査の結果により信号の再測定または適切な対処を決める第４工程と、正常に測定された適切な信号を状態診断やパターン認識などの目的に用いる第５工程と、を有することを特徴とする信号検査方法。
【請求項３】
請求項２に記載の第２工程において、前記信号にオーバーフローがあるか否かを検査する第１項目と、前記信号に特異値があるか否かを検査する第２項目と、前記信号の有次元特徴パラメータが定常か否かを検査する第３項目と、前記信号の無次元特徴パラメータが定常か否かを検査する第４項目と、を有することを特徴とする信号検査方法。
【請求項４】
請求項３に記載の４項目の少なくとも１項目を用いて前記信号を検査する方法。
【請求項５】
請求項３に記載の第１項目と第２項目において、前記第１項目の検査により前記計測された信号にオーバーフローがあると判定された場合、または、前記第２項目の検査により前記信号に特異値があると判定された場合、前記測定された信号には測定ミスがあると判定され、信号を測定しなおすことを特徴とする信号測定ミスの検査手法。
【請求項６】
定常な時系列信号しか処理できない状態診断装置やパターン認識装置の場合、請求項３に記載の４項目の少なくとも１項目を用いて前記信号の特性を評価する信号検査方法。
【請求項７】
請求項３に記載の第２項目において、前記信号の特異値を検出する検査手段と、特異値の発生程度を計算する評価手段と、特異値の発生程度を示す表示手段と、を有することを特徴とする前記信号の特異値検査方法。
【請求項８】
前記信号の特異値を特異値検出法IおよびIIにより検出し、特異値の発生程度を計算する請求項７に記載の特異値検査方法。
【請求項９】
請求項３に記載の第３項目において、前記信号の有次元特徴パラメータの定常性を判定する検査手段と、有次元特徴パラメータの非定常程度を計算する評価手段と、有次元特徴パラメータの非定常程度を示す表示手段と、を有することを特徴とする前記信号の有次元特徴パラメータの定常性検査方法。
【請求項１０】
前記信号の有次元特徴パラメータの定常性を、有次元特徴パラメータの判別法I、II、IIIおよびIVにより判定し、有次元特徴パラメータの非定常程度を計算する請求項９に記載の有次元特徴パラメータの定常性検査方法。
【請求項１１】
請求項３に記載の第４項目において、前記信号の無次元特徴パラメータの定常性を判定する検査手段と、無次元特徴パラメータの非定常程度を計算する評価手段と、無次元特徴パラメータの非定常程度を示す表示手段と、を有することを特徴とする前記信号の無次元特徴パラメータの定常性検査方法。
【請求項１２】
前記信号の無次元特徴パラメータの定常性を、無次元特徴パラメータの判別法I、II、IIIおよびIVにより判定し、無次元特徴パラメータの非定常程度を計算する請求項１１に記載の無次元特徴パラメータの定常性検査方法。
【請求項１３】
前記信号の検査結果を表示するために、棒グラフを採用する請求項７、９、１１に記載の検査結果の表示手段。
【請求項１４】
前記信号の検査結果を表示するために、ランプを採用する請求項７、９、１１に記載の検査結果の表示手段。
【請求項１５】
前記信号の検査結果を表示するために、ブザーを採用する請求項７、９、１１に記載の検査結果の表示手段。
【請求項１６】
定常な時系列信号しか処理できない状態診断装置やパターン認識装置において、請求項３に記載の４項目の内、前記信号のオーバーフローが検出された場合、または前記信号の特異値の発生程度が特異パーセンテージ閾値を超えた場合、または前記信号の有次元特徴パラメータの非定常程度が非定常パーセンテージ閾値を超えた場合、または前記信号の無次元特徴パラメータの非定常程度が非定常パーセンテージ閾値を超えた場合、不適切な信号として検査結果を表示すると共に、信号測定者が信号を測定しなおすか否かを決定すること、または事前に設定したルールにより信号検査部で自動的に対処することを有することを特徴とする信号検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物の状態診断やパターン認識などの分野において、計測により得られた対象物の信号は定常な信号であるか否か、また計測した信号には不備（測定ミス）があるか否かを検査する方法であり、診断装置やパターン認識装置などのために提供できる信号検査用のモジュールに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
対象物の状態診断やパターン認識などのために信号を計測するときに、測定された信号が定常な信号か、非定常な信号かによって処理方法が違う。定常な信号を処理するための診断装置やパターン認識装置などに非定常な信号を入力すると、間違った結果が出力される。
【０００３】
また、診断やパターン認識などの対象物から発する真の信号が定常な信号であるが、計測ミスや外乱などの原因により計測された信号は非定常な信号となり、更にオーバーフローなどの発生により計測された信号は対象物の真の信号でない不備な信号となってしまう。このような非定常な信号や不備な信号を診断装置やパターン認識装置などに入力しても正確な結果が得られない。
【０００４】
従来、様々な分野で色々な診断装置やパターン認識装置などが提案されているが、診断やパターン認識のための処理を行う前に、測定された信号が定常な信号か、非定常な信号か、また不備（測定ミス）があるか否かについての検査手法およびモジュールが示されていない。この点については特に関連性のある過去の文献は先願［特許文献１］であり、その他に関連のある文献は、たとえば、［特許文献２，３，４，５、６］である。
【特許文献１】特願２００４−１６１８０２
【特許文献２】特許公開平７−３２４９７６
【特許文献３】特許公開２０００−１７１２９１
【特許文献４】特許公開平１１−２９０３２３
【特許文献５】特許公開２００５−３３５５９
【特許文献６】国際公開番号Ｗ００１／０７０１１３
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の診断装置やパターン認識装置には、測定された信号の測定ミスがあるか否かを判断する手段は、信号のオーバーフローの有無だけをチェックするか、または計測者の目視や勘などにより不備（測定ミス）の有無を判断することである。しかし、前記のように、定常な信号を処理するための診断装置やパターン認識装置は、測定された信号のオーバーフローの有無だけの確認では不十分であり、信号の定常性を検査する必要がある。また、計測者の目視や勘などにより不備の有無を判断するのは限界があり、特に測定された生信号が直接に確認できない計測装置の場合は判定の精度が保証できない。
【０００６】
本発明は、様々な分野で色々な診断装置やパターン認識装置などにおいて、診断やパターン認識のための処理を行う前に、測定された信号が定常な信号か、非定常な信号か、また測定された信号の測定ミスがあるか否かについての信号検査手法および信号検査モジュールを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の問題点を解決するために、本発明においては、次のような手段を採る。測定された信号が定常な信号か、非定常な信号かについては、有次元特徴パラメータおよび無次元特徴パラメータの定常性を確認することにより検査する。また、測定された信号に不備（測定ミス）があるか否かについては、オーバーフローの有無および特異値の有無を確認することにより検査する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明においては、対象物の状態診断やパターン認識などのために測定された信号が定常な信号か、非定常な信号か、また不備があるか否かを自動的に検査する方法およびモジュールを提供できる。よって、本発明の方法およびモジュールは、様々な分野で色々な診断装置やパターン認識装置に適用でき、状態診断やパターン認識などの精度を高くすることができ、信号検査の自動化に役立つ。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本発明の処理の流れは図１に示す。ここで、この流れに沿って本発明の最良の形態について説明する。
【００１０】
信号の測定
ここで、対象とする信号は、振動信号、電圧信号、電流信号、音響信号および生体信号などであり、対象物の状態診断やパターン認識に用いられるものである。
【００１１】
（B）時系列信号
本発明の検査対象は時系列信号である。すなわち、測定された信号は不備があるか否か、また、時系列信号の統計的な性質が時間と共に変化するか否かを検査することにより信号の定常性を判定する。なお、計測された信号はサンプリングによりN個の離散データ波形となり、x(i)（i=1〜N）で表す。なお、x(i)の平均値μrと標準偏差Srを求めたら、次のようにx(i)の正規化を行えば、得られた正規化波形データはx'(i)で表す。
【００１２】
【数１】
2007064819.tif 000003
【００１３】
（C, D）オーバーフロー検出法
オーバーフローとは、信号の最大値（プラス側）が計測装置の最大計測レンジより大きいか、最小値（マイナス側）が計測装置の最大計測レンジより小さいことである。オーバーフローが発生したか否かは次のように判定する。波形データx(i)の最大値と最小値をそれぞれxmax(i)とxmin(i)とし、計測装置の最大計測レンジと最小計測レンジをそれぞれRmaxとRminとすると、xmax(i)≧Rmaxはるいはxmin(i)≦Rminならば、オーバーフローが発生したと判定する。
【００１４】
（E, F，G, H）特異値検出法
特異値とは、外乱などの原因で発生した、本来の信号にない特大、あるいは特小値のことである。特異値の検出は次の２つの方法がある。
（１）特異値検出法I
波形データx(i)（i=1〜N）の平均値と標準偏差をそれぞれμとSとすると、j番目の波形データ｜x(j)｜＞μ＋kSならば、x(j)は特異値として判定される。ここで、kは係数であり、一般にk=4〜50である。望ましいkの範囲は10〜30である。
【００１５】
（２）特異検出法II
波形データx(i)（i=1〜N）のL個の絶対最大値を｜xMｊ｜（j=1〜L）とし、xMｊ除いた後の平均値と標準偏差をそれぞれμaとSaとすると、｜xMｊ｜＞μa＋kaSaならば、xMｊは特異値と判定され、信号を測定しなおす。ここで、kaは係数であり、一般にka =2〜20である。望ましいkaの範囲は3〜10である。また、一般にL/N＝0.00001〜0.1であり、望ましいL/Nの範囲は0.0001〜0.001である。
【００１６】
（３）特異値の発生程度の計算法
特異値の発生程度をパーセンテージで表す場合、係数k（または、ka）の上限値と下限値をそれぞれkmaxとkmin（または、kamaxとkamin）とし、｜x(j)｜の最大値をxmaxとすると、xmax≧μ＋kmax S（または、μa＋kamax Sa）のとき、100%とし、xmax＜μ＋kminS（または、μa＋kaminSa）のとき、0%とする。これによりその中間のパーセンテージ（0〜100％）を算出する。
たとえば、kmax＝20とkmin＝10のとき、xmax＝μ＋5Sであれば0％、xmax＝μ＋15Sであれば50%、xmax＝μ＋22Sであれば100％。
特異値の発生程度はx%以上の場合、信号の測定ミスがあると判定されるが、x％は「特異パーセンテージ閾値」といって、測定対象の性質によって測定者が決める。また、特異値の発生程度が大きいと判明した後、その対処として、信号を測定し直すか、特異値を取り除いて処理するか測定者が決めることができる。
【００１７】
(I, J, K)  有次元特徴パラメータの定常性について
有次元特徴パラメータとは、波形データから求めた単位付きのパラメータのことである。波形データx(i)の有次元特徴パラメータの例としては、次のものがある。
（１）x(i)の平均値μr（あるいは、x'(i)の平均値μ'ｒ）
（２）x(i)の標準偏差Sr（あるいは、x'(i)の標準偏差S'ｒ）
（３）｜x(i)｜の平均値μa（あるいは、｜x'(i)｜の平均値μ'a）
（４）｜x(i)｜の標準偏差Sa（あるいは、｜x'(i)｜の標準偏差S'a）
（５）x(i)の極大値（ピーク値）の平均値μp（あるいは、x'(i)の極大値（ピーク値）の平均値μ'p）
（６）x(i)の極大値（ピーク値）の標準偏差Sp（あるいは、x'(i)の極大値（ピーク値）の標準偏差S'p）
（７）x(i)の極小値（谷値）の平均値μv（あるいは、x'(i)の極小値（谷値）の平均値μ'v）
（８）x(i)の極小値（谷値）の標準偏差Sv（あるいは、x'(i)の極小値（谷値）の標準偏差S'v）
なお、上記の有次元特徴パラメータ以外に実効値もあるが、実効値の定常性については標準偏差と同様に考えることができる。
【００１８】
有次元特徴パラメータの定常性を検査するとき、波形データx(i)（あるいは、x'(i)）をM区間に分割し、第j区間と第k区間の波形データをxj(i)とxk(i)(あるいは、xj(i)とxk(i))で表す。一般にM/N＝0.0001〜0.5であり、望ましいM/Nの範囲は0.01〜0.1である。第j区間と第k区間の波形データ数をNjとNkとする。また、上記の各平均値（μr、μa、μp、μv）（あるいは、μ'r、μ'a、μ'p、μ'v）を統一にμ（あるいは、μ'）で、各標準偏差（Sr、Sa、Sp、Sv）（あるいは、S'r、S'a、S'p、S'v）を統一にS（あるいは、S'）で表す。μとSと（あるいは、μ'とS'）の定常性を統計理論により検定できる。次に４つの検定方法を挙げる。
【００１９】
（１）有次元特徴パラメータの定常性判別法I
μの定常性を検定するときに、xj(i)とxk(i)における平均値をμjとμkとし、xj(i)とxk(i)における標準偏差をSjとSkとすると、μj＝μkならば、第j区間と第k区間はμに関する定常区間と定義する。M個の区間における平均値μが全て等しければ、すなわちμ1＝μ2=・・・μj＝μk＝・・・＝μMならば、波形データ（信号）の平均値が定常であると判定できる。しかし、実際にはデータ波形のばらつきを考慮して、確率の有意水準αを与えて、仮説μ1＝μ2=・・・μj＝μk＝・・・＝μMについての統計検定を行う。統計検定方法［非特許文献１］は多く提案されているが、ここでその１例を示す。たとえば、有意水準αが与えられた場合、
【００２０】
【数２】
2007064819.tif 000004
であるば、上記の仮説が成り立たなく、信号が非定常と判定される。ここで、j≠k, j,k=1〜Mで、t(α,∞)は自由度∞のt分布の確率密度関数が上側確率αに対するパーセント点である。一般にα＝0.00001〜0.9であるが、望ましい値としてα＝0.001〜0.5である。
なお、以上はx(i)のμについて述べるが、x'(i)のμ'についても同様な検定できる。
【非特許文献１】K.A.Brownlee : Statistical Theory and Methodology in Science and Engineering, Second Edition, The University of Chicago, 1965.
【００２１】
（２）有次元特徴パラメータの定常性判別法II
μ'の定常性を検定するときに、x'j(i)（j=1〜M）における平均値をμ'jとすると、
【００２２】
【数３】
2007064819.tif 000005
であるば、信号が非定常と判定される。ここで、t(α/2,Nj-1)は自由度(Nj-1)のt分布の確率密度関数が上側確率α/2に対するパーセント点である。一般にα＝0.00001〜0.9であるが、望ましい値としてα＝0.001〜0.5である。
【００２３】
（３）有次元特徴パラメータの定常性判別法III
Sの定常性を検定するとき、xj(i)とxk(i)における標準偏差をSjとSkとすると、
【００２４】
【数４】
2007064819.tif 000006
であるば、Sj≠Skであり、信号が非定常と判定される。ここで、ここで、F(α/2,Nj-1, Nk-1)は自由度(Nj-1, Nk-1)のF分布の確率密度関数が上側確率α/2に対するパーセント点である。一般にα＝0.00001〜0.9であるが、望ましい値としてα＝0.001〜0.5である。
なお、以上はx(i)のSについて述べるが、x'(i)のS'についても同様な検定できる。
【００２５】
有次元特徴パラメータの定常性判別法IV
（４）有次元特徴パラメータの定常性判別法IV
S'の定常性を検定するときに、x'j(i)（j=1〜M）における標準偏差をS'jとすると、
【００２６】
【数５】
2007064819.tif 000007
であるば、信号が非定常と判定される。ここで、χ2(α/2,Nj-1)は自由度(Nj-1)のカイ２乗分布の確率密度関数が上側確率α/2に対するパーセント点である。一般にα＝0.00001〜0.9であるが、望ましい値としてα＝0.001〜0.5である。
【００２７】
（５）有次元特徴パラメータの非定常程度の計算法
有次元特徴パラメータの非定常の程度をパーセンテージで表す場合、与えられた有意水準αに対して、αの最大値αmax以上のときに［数２］、［数３］、［数４］および［数５］が左側と右側が等しいとき、0%。また、αの最小値αmin以下のときに［数２］、［数３］、［数４］および［数５］が左側と右側が等しいとき、100%。これによりその中間のパーセンテージ（0〜100％）を算出する。
たとえば、［数２］において、αmax=0.2、αmin＝0.001とする。α＝0.3のときに、［数２］の左側と右側が等しければ0%、α＝0.0005のとき、［数２］の左側と右側が等しければ100%、α＝0.1のとき、左側と右側が等しければ50.3%、α＝0.05のとき、左側と右側が等しければ25.1%である。
有次元特徴パラメータの非定常程度はx%以上の場合、信号が「非定常」と判定すれば、x％は有次元特徴パラメータの「非定常パーセンテージ閾値」といって、測定対象の性質によって測定者が決める。
【００２８】
信号が非定常と判定されたとき、信号を測定しなおすか否かは対象物の性質によって決められる。場合によって検定の結果を測定者に示し、測定者が信号を測定しなおすか否かを決める。
なお、定常な信号しか処理できない診断装置やパターン認識装置などには、非定常な信号を入力することは明らかに不適切である。
【００２９】
(L, M, N)  無次元特徴パラメータの定常性について
無次元特徴パラメータとは、波形データから求めた単位無しのパラメータのことである。波形データx(i)（＝xi）の無次元特徴パラメータの例としては、次のものがある。
【００３０】
【数６】
2007064819.tif 000008
ここで、
【００３１】
【数７】
2007064819.tif 000009
【００３２】
【数８】
2007064819.tif 000010
【００３３】
【数９】
2007064819.tif 000011
【００３４】
ここで、μはxiの平均値で、σはxiの標準偏差である。
【００３５】
【数１０】
2007064819.tif 000012
【００３６】
【数１１】
2007064819.tif 000013
ここで, μpは波形の極大値（ピーク値）の平均値である。
【００３７】
【数１２】
2007064819.tif 000014
ここで、μmaxはの10個最大値の平均値である。
【００３８】
【数１３】
2007064819.tif 000015
ここで、σｐは極大値の標準偏差値である。
【００３９】
【数１４】
2007064819.tif 000016
ここで、μLとσＬはそれぞれ極小値（谷値）の平均値と標準偏差値である。
【００４０】
【数１５】
2007064819.tif 000017
【００４１】
【数１６】
2007064819.tif 000018
【００４２】
【数１７】
2007064819.tif 000019
【００４３】
【数１８】
2007064819.tif 000020
但し、xki>kσ(例えば、k=1,2)。
【００４４】
【数１９】
2007064819.tif 000021
但し、xhi>kσ。(例えば、H=1,2)。
なお、以下で述べる無次元特徴パラメータの定常性の判定法は上記以外に他の無次元特徴パラメータにも適用できる。
【００４５】
無次元特徴パラメータの定常性を検査するとき、波形データx(i)をM区間に分割し、第j区間の波形データをxj(i)で表す。一般にM/N＝0.0001〜0.1であり、望ましいM/Nの範囲は0.005〜0.01である。第j区間の波形データ数をNjとする。無次元特徴パラメータを統一にpで表し、xj(i)における無次元特徴パラメータpをpj(j=1〜M)で表す。
無次元特徴パラメータpの定常性を判定するとき、次のような方法がある。
【００４６】
（１）無次元特徴パラメータの定常性判別法I
波形データx(i)における無次元特徴パラメータpの平均値と標準偏差をそれぞれμpとSｐとすると、｜pj｜＞μｐ＋kｐSｐならば、pｊは特異な無次元特徴パラメータと判定され、信号が非定常と判定される。ここで、kｐは係数であり、一般にkｐ=1〜20である。望ましいkｐの範囲は2〜3である。
【００４７】
（２）無次元特徴パラメータの定常性判別法II
|Sｐ/μp｜＞kLならば、信号が非定常と判定される。ここで、kLは係数であり、一般にkL=0.1〜6である。望ましいkLの範囲は0.5〜3である。
【００４８】
（３）無次元特徴パラメータの定常性判別法III
波形データx(i)（i=1〜N）における無次元特徴パラメータpのU個の最大値をpMj(j=1〜U)とし、pMｊ除いた後の平均値と標準偏差をそれぞれμpとSpとすると、|pMｊ|＞μp＋kMSpならば、pMｊは特異な無次元特徴パラメータと判定され、信号が非定常と判定される。ここで、kMは係数であり、一般にkM =2〜10である。望ましいkMの範囲は3〜6である。また、一般にU/M＝0.001〜0.5であり、望ましいU/Mの範囲は0.001〜0.01である。
【００４９】
（４）無次元特徴パラメータの定常性判別法IV
xj(i)（i=1〜N、j=1〜M）における無次元特徴パラメータpjは、与えられた閾値kiに対して、| pj pj-1|( j=2〜M)の最大値＞kiならば、信号が非定常と判定される。kiの決め方は経験や観察などの方法がある。たとえば、kj＝k'jμｐ、ここで、k'jは係数であり、一般にk'j =0.001〜100である。望ましいk'jの範囲は0.1〜10である。
【００５０】
（５）無次元特徴パラメータの非定常程度の計算法
無次元特徴パラメータの非定常程度をパーセンテージで表す場合、係数kｐ（なお、以下の方法はkMにも適用できる。）の上限値と下限値をそれぞれkpmaxとkpminとし、｜pj｜の最大値をpjmaxとすると、pjmax≧μp＋kpmaxSｐのとき、100%とし、pjmax＜μp＋kminSｐのとき、0%とする。これによりその中間のパーセンテージ（0〜100％）を算出する。
たとえば、kpmax＝5とkpmin＝1のとき、pjmax＝μp＋0.8Sｐであれば0％、pjmax＝μp＋3Sｐであれば50%、pjmax＝μp＋6Sｐであれば100％。
また、係数ki（なお、以下の方法はkLにも適用できる。）の上限値と下限値をそれぞれkimaxとkiminとし、|pj pj-1|(j=2〜M)の最大値をΔpjmaxとすると、Δpjmax≧kimaxのとき、100%とし、Δpjmax＜kiminのとき、0%とする。
たとえば、kimax＝11とkimax＝1とのとき、Δpjmax＝0.9であれば0%、Δpjmax＝6であれば50%、Δpjmax＝12であれば100%である。
無次元特徴パラメータの非定常程度はx%以上の場合、信号が「非定常」と判定すれば、x％は無次元特徴パラメータの「非定常パーセンテージ閾値」といって、測定対象の性質によって測定者が決める。
【００５１】
信号が非定常と判定されたとき、信号を測定しなおすか否かは対象物の性質によって決められる。場合によって検定の結果を測定者に示し、測定者が信号を測定しなおすか否かを決める。
なお、定常な信号しか処理できない診断装置やパターン認識装置などには、非定常な信号を入力することは明らかに不適切である。
【００５２】
以上、各項目による信号検査の結果を信号の測定者に示し、信号を計測しなおすか否かは測定者によって決めることができる。複数の有・無次元特徴パラメータで評価する場合、得られた複数の有・無次元特徴パラメータの非定常程度（％）の最大値を最終結果として表示する。
図２は棒グラフによる信号検査結果の表示法（I、II）を示す。
図３はランプによる信号検査結果の表示法（I、II、III、IV）を示す。ランプの点灯か消灯かは対象物の特性により決められる。望ましい決め方は次の通りである。
ランプによる信号検査結果の表示法IとIIIにおいては、80％以上は「赤」、30％以上〜80％以下は「黄」、30%未満は「青」とする。ランプによる信号検査結果の表示法IIとIVにおいては、50％以上は「点灯」、50%未満は「消灯」とする。
【００５３】
更に、ブザーなどの音による表示も出来る。信号検査結果（％）が設定されたパーセンテージ以上になった場合、ブザーを鳴らす。たとえば、50％以上は「ブザー音」とする。
【００５４】
図４は本発明の方法により構築される信号検査モジュールの構成図を示す。すなわち、対象物の状態診断やパターン認識などのために、信号計測部で測定された信号が定常な信号か、非定常な信号か、また測定された信号の測定ミスがあるか否かを信号検査部で自動的に検査し、検査結果を検査結果の表示部で表示し、診断部やパターン認識部で診断やパターン認識のための処理を行う前に、信号の測定者が検査結果に基づき信号を測定しなおすか否かをその場で決定するか、事前に設定したルールにより信号検査部で自動的に対処することができ、状態診断やパターン認識などの精度を確保することができる。
【実施例１】
【００５５】
図５は設備診断装置によって測定された回転機械の振動加速度信号である。この設備診断装置は、定常回転のモータ、ポンプ、発電機および歯車装置などの回転機械の状態診断に用いられる。この診断装置は診断対象の回転機械の定常な振動信号を測定して、定常な振動信号を処理することにより状態診断を行う。この信号を検査した結果を次に示す。
データの測定条件：データ数：N=2048、サンプリング周波数：1000Hz。
オーバーフローの検査結果：オーバーフロー検出のレンジはRmax＝4.0(v)、Rmin＝-4.0(v)である。この信号のxmax(i)＝2.79(v)、xmin(i)＝-2.95(v)である。よって、xmax(i) ≦Rmax、xmin(i) ≧Rminから、オーバーフローは無し。
特異値の検査結果：特異値検出法Iの係数kをkmax=30とkmin=15とする。この信号のμ=0.013784、S=0.799である。よって、|x(i)|の最大値2.79<0.013784+15×0.799から、特異値の程度は0%である。
有次元特徴パラメータ（μrとμa）の定常性の判定結果：
波形データの分割数M=8、
有次元特徴パラメータの定常性判別法Iにおける有意水準α＝0.001、
有意水準の最小値αmin＝0.001、
有意水準の最大値αmin＝0.01、
t(0.001, 2048/8)＝3.329867、
t(0.01, 2048/8)＝2.596、
第１分割区間のx1(i)の平均値μ1および｜x1(i)｜の平均値μa1を基準として、有次元特徴パラメータの定常性判別法Iにより求めた分割区間のtiおよびtaiによる判定結果は次の通りである。
第２分割区間のt2=1.45、非定常程度＝0％
第２分割区間のta2=0.80、非定常程度＝0％
第３分割区間のt3=0.23、非定常程度＝0％
第３分割区間のta3=0.97、非定常程度＝0％
第４分割区間のt4=1.35、非定常程度＝0％
第４分割区間のta4=0.87、非定常程度＝0％
第５分割区間のt5=0.79、非定常程度＝0％
第５分割区間のta5=0.10、非定常程度＝0％
第６分割区間のt6=2.36、非定常程度＝0％
第６分割区間のta6=1.08、非定常程度＝0％
第７分割区間のt7=0.40、非定常程度＝0％
第７分割区間のta7=0.25、非定常程度＝0％
第８分割区間のt8=1.95、非定常程度＝0％
第８分割区間のta8=1.07、非定常程度＝0％
以上の結果により、この波形は有次元特徴パラメータの非定常の程度は0%である。
無次元特徴パラメータ（p2とp3）の定常性の判定結果：
波形データの分割数M=8、
無次元特徴パラメータの定常性判別法IVにおけるkjは
p2の係数k2max=2、k2min=1
p3の係数k3max=3、k3min=1
p2のΔpjmax=0.89、非定常程度=0%
p3のΔpjmax=1.23、非定常程度=11.5%
以上の結果により、この波形は無次元特徴パラメータの非定常の程度が11.5%である。
よって、この信号は正常に測定された信号として、状態診断に用いられた。
【実施例２】
【００５６】
図６は図５の波形と同じ診断装置と測定条件で測定された波形例である。この信号を検査した結果を次に示す。
データの測定条件：データ数：N=2048、サンプリング周波数：1000Hz。
オーバーフローの検査結果：オーバーフロー検出のレンジはRmax＝4.0(v)、Rmin＝-4.0(v)である。この信号のxmax(i)＝3.14(v)、xmin(i)＝-3.19(v)である。よって、xmax(i) ≦Rmax、xmin(i) ≧Rminから、オーバーフローは無し。
特異値の検査結果：特異値検出法Iの係数kをkmax=30とkmin=15とする。この信号のμ=0.26、S=0.701である。よって、|x(i)|の最大値3.19<0.26+15×0.701から、特異値の程度は0%である。
有次元特徴パラメータ（μrとμa）の定常性の判定結果：
波形データの分割数M=8、
有次元特徴パラメータの定常性判別法Iにおける有意水準α＝0.001、
有意水準の最小値αmin＝0.001、
有意水準の最大値αmin＝0.01、
t(0.001, 2048/8)＝3.329867、
t(0.01, 2048/8)＝2.596、
第１分割区間のx1(i)の平均値μ1および｜x1(i)｜の平均値μa1を基準として、有次元特徴パラメータの定常性判別法Iにより求めた分割区間のtiおよびtaiによる判定結果は次の通りである。
第２分割区間のt2=4.98、非定常程度＝100％
第２分割区間のta2=0.78、非定常程度＝0％
第３分割区間のt3=5.32、非定常程度＝100％
第３分割区間のta3=1.91、非定常程度＝0％
第４分割区間のt4=4.48、非定常程度＝100％
第４分割区間のta4=0.82、非定常程度＝0％
第５分割区間のt5=4.92、非定常程度＝100％
第５分割区間のta5=0.10、非定常程度＝0％
第６分割区間のt6=0.44、非定常程度＝0％
第６分割区間のta6=0.76、非定常程度＝0％
第７分割区間のt7=2.75、非定常程度＝5％
第７分割区間のta7=0.33、非定常程度＝0％
第８分割区間のt8=6.72、非定常程度＝100％
第８分割区間のta8=0.99、非定常程度＝0％
以上の結果により、この波形は有次元特徴パラメータの非定常の程度が100%である。
無次元特徴パラメータ（p2とp3）の定常性の判定結果：
波形データの分割数M=8、
無次元特徴パラメータの定常性判別法IVにおけるkjは
p2の係数k2max=2、k2min=1
p3の係数k3max=3、k3min=1
p2のΔpjmax=1.68、非定常程度=68%
p3のΔpjmax=1.75、非定常程度=37.5%
以上の結果により、この波形は有次元特徴パラメータの非定常の程度が68%である。
この例では、有次元特徴パラメータの非定常の程度が100％であるから、定常信号しか処理できない上記の設備診断装置は、この信号を処理できないと判定された。
【実施例３】
【００５７】
図７も図５の波形と同じ診断装置と測定条件で測定された波形例である。この信号を検査した結果を次に示す。
データの測定条件：データ数：N=2048、サンプリング周波数：1000Hz。
オーバーフローの検査結果：オーバーフロー検出のレンジはRmax＝2.0(v)、Rmin＝-2.0(v)である。この信号のxmax(i)＝3.17(v)、xmin(i)＝-2.79(v)である。よって、xmax(i) ＞Rmax、xmin(i)＜Rminから、オーバーフローが発生したと判定され、信号を測定しなおした。
【実施例４】
【００５８】
図８も図５の波形と同じ診断装置と測定条件で測定された波形例である。この信号を検査した結果を次に示す。
データの測定条件：データ数：N=2048、サンプリング周波数：1000Hz。
オーバーフローの検査結果：オーバーフロー検出のレンジはRmax＝15.0(v)、Rmin＝-15.0(v)である。この信号のxmax(i)＝9.7(v)、xmin(i)＝-14.0(v)である。よって、xmax(i) ≦Rmax、xmin(i) ≧Rminから、オーバーフローは無し。
特異値の検査結果：特異値検出法IIのLをL=2、係数kをkmax=8とkmin=3とする。この信号のμ=-0.0054、S=0.822である。よって、|x(i)|の最大値12.3>-0.0054+8×0.822から、特異値の程度は100%であり、信号を測定しなおした。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の処理の流れを示すグラフである。
【図２】棒グラフによる信号検査結果の表示法を示すグラフである。
【図３】ランプによる信号検査結果の表示法を示すグラフである。
【図４】本発明の信号検査モジュールの構成を示すグラフである。
【図５】定常な信号の例を示すグラフである。
【図６】非定常な信号の例を示すグラフである。
【図７】オーバーフローが発生した信号の例を示すグラフである。
【図８】特異値が存在する信号の例を示すグラフである。
【００６０】
図４中の符号について、
１  状態診断装置やパターン認識装置、２  本発明の信号検査モジュール、３  信号計測部、４  信号検査部、５  検査結果表示部、６  診断部やパターン認識部。
【図１】
2007064819.tif 000022
【図２】
2007064819.tif 000023
【図３】
2007064819.tif 000024
【図４】
2007064819.tif 000025
【図５】
2007064819.tif 000026
【図６】
2007064819.tif 000027
【図７】
2007064819.tif 000028
【図８】
2007064819.tif 000029
【手続補正書】
【提出日】平成17年9月6日(2005.9.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、対象物の状態診断やパターン認識などの分野において、計測により得られた対象物の信号は定常な信号であるか否か、また計測した信号には不備（測定ミス）があるか否かを検査する方法であり、診断装置やパターン認識装置などのために提供できる信号検査用のモジュールに関するものである。
【背景技術】
【０００２】  対象物の状態診断やパターン認識などのために信号を計測するときに、測定された信号が定常な信号か、非定常な信号かによって処理方法が違う。定常な信号を処理するための診断装置やパターン認識装置などに非定常な信号を入力すると、間違った結果が出力される。【０００３】  また、診断やパターン認識などの対象物から発する真の信号が定常な信号であるが、計測ミスや外乱などの原因により計測された信号は非定常な信号となり、更にオーバーフローなどの発生により計測された信号は対象物の真の信号でない不備な信号となってしまう。このような非定常な信号や不備な信号を診断装置やパターン認識装置などに入力しても正確な結果が得られない。【０００４】  従来、様々な分野で色々な診断装置やパターン認識装置などが提案されているが、診断やパターン認識のための処理を行う前に、測定された信号が定常な信号か、非定常な信号か、また不備（測定ミス）があるか否かについての検査手法およびモジュールが示されていない。この点については特に関連性のある過去の文献は先願［特許文献１］であり、その他に関連性のある文献は、たとえば、［特許文献２，３，４，５、６］である。【特許文献１】特願２００４−１６１８０２
【特許文献２】特許公開平７−３２４９７６
【特許文献３】特許公開２０００−１７１２９１
【特許文献４】特許公開平１１−２９０３２３
【特許文献５】特許公開２００５−３３５５９
【特許文献６】国際公開番号Ｗ００１／０７０１１３
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】  従来の診断装置やパターン認識装置には、測定された信号の測定ミスがあるか否かを判断する手段は、信号のオーバーフローの有無だけをチェックするか、または計測者の目視や勘などにより不備（測定ミス）の有無を判断することである。しかし、前記のように、定常な信号を処理するための診断装置やパターン認識装置は、測定された信号のオーバーフローの有無だけの確認では不十分であり、信号の定常性を検査する必要がある。また、計測者の目視や勘などにより不備の有無を判断するのは限界があり、特に測定された生信号が直接に確認できない計測装置の場合は判定の精度が保証できない。【０００６】  本発明は、様々な分野で色々な診断装置やパターン認識装置などにおいて、診断やパターン認識のための処理を行う前に、測定された信号が定常な信号か、非定常な信号か、また測定された信号の測定ミスがあるか否かについての信号検査手法および信号検査モジュールを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】  上記の問題点を解決するために、本発明においては、次のような手段を採る。測定された信号が定常な信号か、非定常な信号かについては、有次元特徴パラメータおよび無次元特徴パラメータの定常性を確認することにより検査する。また、測定された信号に不備（測定ミス）があるか否かについては、オーバーフローの有無および特異値の有無を確認することにより検査する。
【発明の効果】
【０００８】  本発明においては、対象物の状態診断やパターン認識などのために測定された信号が定常な信号か、非定常な信号か、また不備があるか否かを自動的に検査する方法およびモジュールを提供できる。よって、本発明の方法およびモジュールは、様々な分野で色々な診断装置やパターン認識装置に適用でき、状態診断やパターン認識などの精度を高くすることができ、信号検査の自動化に役立つ。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】  本発明の処理の流れは図１に示す。ここで、この流れに沿って本発明の最良の形態について説明する。【００１０】(A) 信号の測定  ここで、対象とする信号は、振動信号、電圧信号、電流信号、音響信号および生体信号などであり、対象物の状態診断やパターン認識に用いられるものである。【００１１】（B）時系列信号  本発明の検査対象は時系列信号である。すなわち、測定された信号は不備があるか否か、また、時系列信号の統計的な性質が時間と共に変化するか否かを検査することにより信号の定常性を判定する。なお、計測された信号はサンプリングによりN個の離散データ波形となり、x(i)（i=1〜N）で表す。なお、x(i)の平均値μrと標準偏差Srを求めたら、次のようにx(i)の正規化を行えば、得られた正規化波形データはx'(i)で表す。【００１２】
【数１】
2007064819.tif 000030
【００１３】（C, D）オーバーフロー検出法  オーバーフローとは、信号の最大値（プラス側）が計測装置の最大計測レンジより大きいか、最小値（マイナス側）が計測装置の最小計測レンジより小さいことである。オーバーフローが発生したか否かは次のように判定する。波形データx(i)の最大値と最小値をそれぞれxmax(i)とxmin(i)とし、計測装置の最大計測レンジと最小計測レンジをそれぞれRmaxとRminとすると、xmax(i)≧Rmaxはるいはxmin(i)≦Rminならば、オーバーフローが発生したと判定する。【００１４】（E, F，G, H）特異値検出法  特異値とは、外乱などの原因で発生した特大、あるいは特小値のことである。特異値の検出は次の２つの方法がある。（１）特異値検出法I  波形データx(i)（i=1〜N）の平均値と標準偏差をそれぞれμとSとすると、j番目の波形データ｜x(j)｜＞μ＋kSならば、x(j)は特異値として判定される。ここで、kは係数であり、一般にk=4〜50である。望ましいkの範囲は10〜30である。【００１５】（２）特異検出法II  波形データx(i)（i=1〜N）のL個の絶対最大値を｜xMｊ｜（j=1〜L）とし、xMｊ除いた後の平均値と標準偏差をそれぞれμaとSaとすると、｜xMｊ｜＞μa＋kaSaならば、xMｊは特異値と判定され、信号を測定しなおすか、他の対処を行う。ここで、kaは係数であり、一般にka =2〜20である。望ましいkaの範囲は3〜10である。また、一般にL/N＝0.00001〜0.1であり、望ましいL/Nの範囲は0.0001〜0.001である。【００１６】（３）特異値の発生程度の計算法  特異値の発生程度をパーセンテージで表す場合、係数k（または、ka）の上限値と下限値をそれぞれkmaxとkmin（または、kamaxとkamin）とし、｜x(j)｜の最大値をxmaxとすると、xmax≧μ＋kmax S（または、μa＋kamax Sa）のとき、100%とし、xmax＜μ＋kminS（または、μa＋kaminSa）のとき、0%とする。これによりその中間のパーセンテージ（0〜100％）を算出する。  たとえば、kmax＝20とkmin＝10のとき、xmax＝μ＋5Sであれば0％、xmax＝μ＋15Sであれば50%、xmax＝μ＋22Sであれば100％。  特異値の発生程度はx%以上の場合、信号の測定ミスがあると判定されるが、x％は「特異パーセンテージ閾値」といって、測定対象の性質によって測定者が決める。また、特異値の発生程度が大きいと判明した後、その対処として、信号を測定し直すか、特異値を取り除いて処理するかは測定者が決めることができる。一般に0%<x%<100%であるが、望ましいx%の範囲は40%<x%<70%である。【００１７】(I, J, K)  有次元特徴パラメータの定常性について  有次元特徴パラメータとは、波形データから求めた単位付きのパラメータのことである。波形データx(i)の有次元特徴パラメータの例としては、次のものがある。（１）x(i)の平均値μr（あるいは、x'(i)の平均値μ'ｒ）（２）x(i)の標準偏差Sr（あるいは、x'(i)の標準偏差S'ｒ）（３）｜x(i)｜の平均値μa（あるいは、｜x'(i)｜の平均値μ'a）（４）｜x(i)｜の標準偏差Sa（あるいは、｜x'(i)｜の標準偏差S'a）（５）x(i)の極大値（ピーク値）の平均値μp（あるいは、x'(i)の極大値（ピーク値）の平均値μ'p）（６）x(i)の極大値（ピーク値）の標準偏差Sp（あるいは、x'(i)の極大値（ピーク値）の標準偏差S'p）（７）x(i)の極小値（谷値）の平均値μv（あるいは、x'(i)の極小値（谷値）の平均値μ'v）（８）x(i)の極小値（谷値）の標準偏差Sv（あるいは、x'(i)の極小値（谷値）の標準偏差S'v）  なお、上記の���次元特徴パラメータ以外に実効値もあるが、実効値の定常性についても統計検定により検査することができる。【００１８】  有次元特徴パラメータの定常性を検査するとき、波形データx(i)（あるいは、x'(i)）をM区間に分割し、第j区間と第k区間の波形データをxj(i)とxk(i)(あるいは、xj'(i)とxk'(i))で表す。一般にM/N＝0.0001〜0.5であり、望ましいM/Nの範囲は0.01〜0.1である。第j区間と第k区間の波形データ数をNjとNkとする。また、上記の各平均値（μr、μa、μp、μv）（あるいは、μ'r、μ'a、μ'p、μ'v）を統一にμ（あるいは、μ'）で、各標準偏差（Sr、Sa、Sp、Sv）（あるいは、S'r、S'a、S'p、S'v）を統一にS（あるいは、S'）で表す。μとSと（あるいは、μ'とS'）の定常性を統計理論により検定できる。次に４つの検定方法を挙げる。【００１９】（１）有次元特徴パラメータの定常性判別法I  μの定常性を検定するときに、xj(i)とxk(i)における平均値をμjとμkとし、xj(i)とxk(i)における標準偏差をSjとSkとすると、μj＝μkならば、第j区間と第k区間はμに関する定常区間と定義する。M個の区間における平均値μが全て等しければ、すなわちμ1＝μ2=・・・μj＝μk＝・・・＝μMならば、波形データ（信号）の平均値が定常であると判定できる。しかし、実際にはデータ波形のばらつきを考慮して、確率の有意水準αを与えて、仮説μ1＝μ2=・・・μj＝μk＝・・・＝μMについての統計検定を行う。統計検定方法［非特許文献１］は多く提案されているが、ここでその１例を示す。たとえば、有意水準αが与えられた場合、【００２０】
【数２】
2007064819.tif 000031
であるば、上記の仮説が成り立たなく、信号が非定常と判定される。ここで、j≠k, j,k=1〜Mで、t(α,∞)は自由度∞のt分布の確率密度関数が上側確率αに対するパーセント点である。一般にα＝0.00001〜0.9であるが、望ましい値としてα＝0.001〜0.5である。なお、以上はx(i)のμについて述べるが、x'(i)のμ'についても同様な検定ができる。
【非特許文献１】K.A.Brownlee : Statistical Theory and Methodology in Science and Engineering, Second Edition, The University of Chicago, 1965.
【００２１】（２）有次元特徴パラメータの定常性判別法II  μ'の定常性を検定するときに、x'j(i)（j=1〜M）における平均値をμ'jとすると、【００２２】
【数３】
2007064819.tif 000032
であるば、信号が非定常と判定される。ここで、t(α/2,Nj-1)は自由度(Nj-1)のt分布の確率密度関数が上側確率α/2に対するパーセント点である。一般にα＝0.00001〜0.9であるが、望ましい値としてα＝0.001〜0.5である。
【００２３】（３）有次元特徴パラメータの定常性判別法III  Sの定常性を検定するとき、xj(i)とxk(i)における標準偏差をSjとSkとすると、【００２４】
【数４】
2007064819.tif 000033
であるば、Sj≠Skであり、信号が非定常と判定される。ここで、F(α/2,Nj-1, Nk-1)は自由度(Nj-1, Nk-1)のF分布の確率密度関数が上側確率α/2に対するパーセント点である。一般にα＝0.00001〜0.9であるが、望ましい値としてα＝0.001〜0.5である。  なお、以上はx(i)のSについて述べるが、x'(i)のS'についても同様な検定ができる。
【００２５】（４）有次元特徴パラメータの定常性判別法IV  波形データx(i)における任意の有次元特徴パラメータｐの平均値と標準偏差をそれぞれμpとSｐとすると、xj(i)におけるpjについては、｜pj｜＞μｐ＋kｐSｐならば、pｊは特異な有次元特徴パラメータと判定され、信号が非定常と判定される。ここで、kｐは係数であり、一般にkｐ=1〜20である。望ましいkｐの範囲は2〜3である。【００２６】（５）有次元特徴パラメータの非定常程度の計算法  有次元特徴パラメータの非定常の程度をパーセンテージで表す場合、与えられた有意水準αに対して、αの最大値αmax以上のときに［数２］、［数３］、［数４］および［数５］が左側と右側が等しいとき、0%。また、αの最小値αmin以下のときに［数２］、［数３］、［数４］および［数５］が左側と右側が等しいとき、100%。これによりその中間のパーセンテージ（0〜100％）を算出する。  たとえば、［数２］において、αmax=0.2、αmin＝0.001とする。α＝0.3のときに、［数２］の左側と右側が等しければ0%、α＝0.0005のとき、［数２］の左側と右側が等しければ100%、α＝0.1のとき、左側と右側が等しければ50.3%、α＝0.05のとき、左側と右側が等しければ25.1%である。  有次元特徴パラメータの非定常程度はx%以上の場合、信号が「非定常」と判定すれば、x％は有次元特徴パラメータの「非定常パーセンテージ閾値」といって、測定対象の性質によって測定者が決める。一般に0%<x%<100%であるが、望ましいx%の範囲は40%<x%<70%である。【００２７】  信号が非定常と判定されたとき、信号を測定しなおすか否かは対象物の性質によって決められる。場合によって検定の結果を測定者に示し、測定者が信号を測定しなおすか否かを決める。  なお、定常な信号しか処理できない診断装置やパターン認識装置などには、非定常な信号を入力することは明らかに不適切である。【００２８】(L, M, N)  無次元特徴パラメータの定常性について  無次元特徴パラメータとは、波形データから求めた単位無しのパラメータのことである。波形データx(i)（＝xi）の無次元特徴パラメータの例としては、次のものがある。【００２９】
【数５】
2007064819.tif 000034
ここで、
【００３０】
【数６】
2007064819.tif 000035
【００３１】
【数７】
2007064819.tif 000036
【００３２】
【数８】
2007064819.tif 000037
ここで、μはxiの平均値で、σはxiの標準偏差である。
【００３３】
【数９】
2007064819.tif 000038
【００３４】
【数１０】
2007064819.tif 000039
ここで, μpは波形の極大値（ピーク値）の平均値である。
【００３５】
【数１１】
2007064819.tif 000040
ここで、μmaxはの10個最大値の平均値である。
【００３６】
【数１２】
2007064819.tif 000041
ここで、σｐは極大値の標準偏差値である。
【００３７】
【数１３】
2007064819.tif 000042
ここで、μLとσＬはそれぞれ極小値（谷値）の平均値と標準偏差値である。
【００３８】
【数１４】
2007064819.tif 000043
【００３９】
【数１５】
2007064819.tif 000044
【００４０】
【数１６】
2007064819.tif 000045
【００４１】
【数１７】
2007064819.tif 000046
但し、xki>kσ(例えば、k=1,2)。
【００４２】
【数１８】
2007064819.tif 000047
但し、xhi>kσ。(例えば、H=1,2)。  なお、以下で述べる無次元特徴パラメータの定常性の判定法は上記以外に他の無次元特徴パラメータにも適用できる。
【００４３】  無次元特徴パラメータの定常性を検査するとき、波形データx(i)をM区間に分割し、第j区間の波形データをxj(i)で表す。一般にM/N＝0.0001〜0.1であり、望ましいM/Nの範囲は0.005〜0.01である。第j区間の波形データ数をNjとする。無次元特徴パラメータを統一にpで表し、xj(i)における無次元特徴パラメータpをpj(j=1〜M)で表す。  無次元特徴パラメータpの定常性を判定するとき、次のような方法がある。【００４４】（１）無次元特徴パラメータの定常性判別法I  波形データx(i)における無次元特徴パラメータpの平均値と標準偏差をそれぞれμpとSｐとすると、xj(i)におけるpjについては、｜pj｜＞μｐ＋kｐSｐならば、pｊは特異な無次元特徴パラメータと判定され、信号が非定常と判定される。ここで、kｐは係数であり、一般にkｐ=1〜20である。望ましいkｐの範囲は2〜3である。  なお、この方法は任意の有次元特徴パラメータの安定性判別にも適用できる。【００４５】（２）無次元特徴パラメータの定常性判別法II  |Sｐ/μp｜＞kLならば、信号が非定常と判定される。ここで、kLは係数であり、一般にkL=0.1〜6である。望ましいkLの範囲は0.5〜3である。  なお、この方法は任意の有次元特徴パラメータの安定性判別にも適用できる。【００４６】（３）無次元特徴パラメータの定常性判別法III  波形データxj(i)（i=1〜N,j=1〜M）における無次元特徴パラメータのU個の最大値をpMk(k=1〜U)とし、pMk除いた後の無次元特徴パラメータｐの平均値と標準偏差をそれぞれμpとSpとすると、|pMk|＞μp＋kMSpならば、pMkは特異な無次元特徴パラメータと判定され、信号が非定常と判定される。ここで、kMは係数であり、一般にkM=2〜10である。望ましいkMの範囲は3〜6である。また、一般にU/M＝0.001〜0.5であり、望ましいU/Mの範囲は0.01〜0.1である。  なお、この方法は任意の有次元特徴パラメータの安定性判別にも適用できる。【００４７】（４）無次元特徴パラメータの定常性判別法IV  xj(i)（i=1〜N、j=1〜M）における無次元特徴パラメータpjは、与えられた閾値kiに対して、|pj−pj-1|( j=2〜M)の最大値＞kiならば、信号が非定常と判定される。kiの決め方は経験や観察などの方法がある。たとえば、kj＝k'jμｐ、ここで、k'jは係数であり、一般にk'j =0.001〜100である。望ましいk'jの範囲は0.1〜10である。  なお、この方法は任意の有次元特徴パラメータの安定性判別にも適用できる。【００４８】（５）無次元特徴パラメータの非定常程度の計算法  無次元特徴パラメータの非定常程度をパーセンテージで表す場合、係数kｐ（なお、以下の方法はkMにも適用できる。）の上限値と下限値をそれぞれkpmaxとkpminとし、｜pj｜の最大値をpjmaxとすると、pjmax≧μp＋kpmaxSｐのとき、100%とし、pjmax＜μp＋kminSｐのとき、0%とする。これによりその中間のパーセンテージ（0〜100％）を算出する。  たとえば、kpmax＝5とkpmin＝1のとき、pjmax＝μp＋0.8Sｐであれば0％、pjmax＝μp＋3Sｐであれば50%、pjmax＝μp＋6Sｐであれば100％。  また、係数ki（なお、以下の方法はkLにも適用できる。）の上限値と下限値をそれぞれkimaxとkiminとし、|pj−pj-1|(j=2〜M)の最大値をΔpjmaxとすると、Δpjmax≧kimaxのとき、100%とし、Δpjmax＜kiminのとき、0%とする。  たとえば、kimax＝11とkimax＝1とのとき、Δpjmax＝0.9であれば0%、Δpjmax＝6であれば50%、Δpjmax＝12であれば100%である。  無次元特徴パラメータの非定常程度はx%以上の場���、信号が「非定常」と判定すれば、x％は無次元特徴パラメータの「非定常パーセンテージ閾値」といって、測定対象の性質によって測定者が決める。一般に0%<x%<100%であるが、望ましいx%の範囲は40%<x%<70%である。【００４９】  以上、各項目による信号検査の結果を信号の測定者に示し、信号を計測しなおすか否かは測定者によって決めることができる。複数の有・無次元特徴パラメータで評価する場合、得られた複数の有・無次元特徴パラメータの非定常程度（％）の最大値を最終結果として表示する。  図２は棒グラフによる信号検査結果の表示法（I、II）を示す。  図３はランプによる信号検査結果の表示法（I、II、III、IV）を示す。ランプの点灯か消灯かは対象物の特性により決められる。望ましい決め方は次の通りである。  ランプによる信号検査結果の表示法IとIIIにおいては、80％以上は「赤」、30％以上〜80％以下は「黄」、30%未満は「青」とする。ランプによる信号検査結果の表示法IIとIVにおいては、信号検査結果（％）は非定常パーセンテージ閾値x%以上の時に「点灯」とし、非定常パーセンテージ閾値x%以下の時に「消灯」とする。【００５０】  更に、ブザーなどの音により検査結果を示すこともできる。信号検査結果（％）が非定常パーセンテージ閾値x%以上になった場合、ブザーを鳴らす。【００５１】  信号が非定常と判定されたとき、信号を測定しなおすか否かは対象物の性質によって決められる。場合によって検定の結果を測定者に示し、測定者が信号を測定しなおすか否かを決める。また、図４に示す信号検査モジュールの中にある信号検査部で適切な対処を行った後、診断部やパターン認識部へ処理後の信号を送ることもできる。  なお、定常な信号しか処理できない診断装置やパターン認識装置などには、非定常な信号を入力することは明らかに不適切である。【００５２】  図４は本発明の方法により構築される信号検査モジュールの構成図を示す。すなわち、対象物の状態診断やパターン認識などのために、信号計測部で測定された信号が定常な信号か、非定常な信号か、また測定された信号の測定ミスがあるか否かを信号検査部で自動的に検査し、検査結果を検査結果表示部で表示し、診断部やパターン認識部で診断やパターン認識のための処理を行う前に、信号の測定者が検査結果に基づき信号を測定しなおすか否かをその場で決定するか、事前に設定したルールにより信号検査部で自動的に対処することができ、状態診断やパターン認識などの精度を確保することができる。
【実施例１】
【００５３】  図５は設備診断装置によって測定された回転機械の振動加速度信号である。この設備診断装置は、定常回転のモータ、ポンプ、発電機および歯車装置などの回転機械の状態診断に用いられる。この診断装置は診断対象の回転機械の定常な振動信号を測定して、定常な振動信号を処理することにより状態診断を行う。この信号を検査した結果を次に示す。  データの測定条件：データ数：N=2048、サンプリング周波数：1000Hz。  オーバーフローの検査結果：オーバーフロー検出のレンジはRmax＝4.0(v)、Rmin＝-4.0(v)である。この信号のxmax(i)＝2.79(v)、xmin(i)＝-2.95(v)である。よって、xmax(i) ≦Rmax、xmin(i) ≧Rminから、オーバーフローは無し。  特異値の検査結果：特異値検出法Iの係数kをkmax=30とkmin=15とする。この信号のμ=0.013784、S=0.799である。よって、|x(i)|の最大値2.79<0.013784+15×0.799から、特異値の程度は0%である。  有次元特徴パラメータ（μrとμa）の定常性の判定結果：  波形データの分割数M=8、  有次元特徴パラメータの定常性判別法Iにおける有意水準α＝0.001、  有意水準の最小値αmin＝0.001、  有意水準の最大値αmin＝0.01、  t(0.001, 2048/8)＝3.329867、  t(0.01, 2048/8)＝2.596、  第１分割区間のx1(i)の平均値μ1および｜x1(i)｜の平均値μa1を基準として、有次元特徴パラメータの定常性判別法Iにより求めた分割区間のtiおよびtaiによる判定結果は次の通りである。  第２分割区間のt2=1.45、非定常程度＝0％  第２分割区間のta2=0.80、非定常程度＝0％  第３分割区間のt3=0.23、非定常程度＝0％  第３分割区間のta3=0.97、非定常程度＝0％  第４分割区間のt4=1.35、非定常程度＝0％  第４分割区間のta4=0.87、非定常程度＝0％  第５分割区間のt5=0.79、非定常程度＝0％  第５分割区間のta5=0.10、非定常程度＝0％  第６分割区間のt6=2.36、非定常程度＝0％  第６分割区間のta6=1.08、非定常程度＝0％  第７分割区間のt7=0.40、非定常程度＝0％  第７分割区間のta7=0.25、非定常程度＝0％  第８分割区間のt8=1.95、非定常程度＝0％  第８分割区間のta8=1.07、非定常程度＝0％  以上の結果により、この波形は有次元特徴パラメータの非定常の程度は0%である。無次元特徴パラメータ（p2とp3）の定常性の判定結果：  波形データの分割数M=8、  無次元特徴パラメータの定常性判別法IVにおけるkjは  p2の係数k2max=2、k2min=1  p3の係数k3max=3、k3min=1  p2のΔpjmax=0.89、非定常程度=0%  p3のΔpjmax=1.23、非定常程度=11.5%  以上の結果により、この波形は無次元特徴パラメータの非定常の程度が11.5%である。  よって、この信号は正常に測定された信号として、状態診断に用いられた。
【実施例２】
【００５４】  図６は図５の波形と同じ診断装置と測定条件で測定された波形例である。この信号を検査した結果を次に示す。  データの測定条件：データ数：N=2048、サンプリング周波数：1000Hz。  オーバーフローの検査結果：オーバーフロー検出のレンジはRmax＝4.0(v)、Rmin＝-4.0(v)である。この信号のxmax(i)＝3.14(v)、xmin(i)＝-3.19(v)である。よって、xmax(i) ≦Rmax、xmin(i) ≧Rminから、オーバーフローは無し。  特異値の検査結果：特異値検出法Iの係数kをkmax=30とkmin=15とする。この信号のμ=0.26、S=0.701である。よって、|x(i)|の最大値3.19<0.26+15×0.701から、特異値の程度は0%である。  有次元特徴パラメータ（μrとμa）の定常性の判定結果：  波形データの分割数M=8、  有次元特徴パラメータの定常性判別法Iにおける有意水準α＝0.001、  有意水準の最小値αmin＝0.001、  有意水準の最大値αmin＝0.01、  t(0.001, 2048/8)＝3.329867、  t(0.01, 2048/8)＝2.596、  第１分割区間のx1(i)の平均値μ1および｜x1(i)｜の平均値μa1を基準として、有次元特徴パラメータの定常性判別法Iにより求めた分割区間のtiおよびtaiによる判定結果は次の通りである。  第２分割区間のt2=4.98、非定常程度＝100％  第２分割区間のta2=0.78、非定常程度＝0％  第３分割区間のt3=5.32、非定常程度＝100％  第３分割区間のta3=1.91、非定常程度＝0％  第４分割区間のt4=4.48、非定常程度＝100％  第４分割区間のta4=0.82、非定常程度＝0％  第５分割区間のt5=4.92、非定常程度＝100％  第５分割区間のta5=0.10、非定常程度＝0％  第６分割区間のt6=0.44、非定常程度＝0％  第６分割区間のta6=0.76、非定常程度＝0％  第７分割区間のt7=2.75、非定常程度＝5％  第７分割区間のta7=0.33、非定常程度＝0％  第８分割区間のt8=6.72、非定常程度＝100％  第８分割区間のta8=0.99、非定常程度＝0％  以上の結果により、この波形は有次元特徴パラメータの非定常の程度が100%である。  無次元特徴パラメータ（p2とp3）の定常性の判定結果：  波形データの分割数M=8、  無次元特徴パラメータの定常性判別法IVにおけるkjは  p2の係数k2max=2、k2min=1  p3の係数k3max=3、k3min=1  p2のΔpjmax=1.68、非定常程度=68%  p3のΔpjmax=1.75、非定常程度=37.5%  以上の結果により、この波形は有次元特徴パラメータの非定常の程度が68%である。  この例では、有次元特徴パラメータの非定常の程度が100％であるから、定常信号しか処理できない上記の設備診断装置は、この信号を処理できないと判定された。
【実施例３】
【００５５】  図７も図５の波形と同じ診断装置と測定条件で測定された波形例である。この信号を検査した結果を次に示す。  データの測定条件：データ数：N=2048、サンプリング周波数：1000Hz。  オーバーフローの検査結果：オーバーフロー検出のレンジはRmax＝2.0(v)、Rmin＝-2.0(v)である。この信号のxmax(i)＝3.17(v)、xmin(i)＝-2.79(v)である。よって、xmax(i) ＞Rmax、xmin(i)＜Rminから、オーバーフローが発生したと判定され、信号を測定しなおした。
【実施例４】
【００５６】  図８も図５の波形と同じ診断装置と測定条件で測定された波形例である。この信号を検査した結果を次に示す。  データの測定条件：データ数：N=2048、サンプリング周波数：1000Hz。  オーバーフローの検査結果：オーバーフロー検出のレンジはRmax＝15.0(v)、Rmin＝-15.0(v)である。この信号のxmax(i)＝9.7(v)、xmin(i)＝-14.0(v)である。よって、xmax(i) ≦Rmax、xmin(i) ≧Rminから、オーバーフローは無し。  特異値の検査結果：特異値検出法IIのLをL=2、係数kをkmax=8とkmin=3とする。この信号のμ=-0.0054、S=0.822である。よって、|x(i)|の最大値12.3>-0.0054+8×0.822から、特異値の程度は100%であり、信号を測定しなおした。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明の処理の流れを示すグラフである。
【図２】棒グラフによる信号検査結果の表示法を示すグラフである。
【図３】ランプによる信号検査結果の表示法を示すグラフである。
【図４】本発明の信号検査モジュールの構成を示すグラフである。
【図５】定常な信号の例を示すグラフである。
【図６】非定常な信号の例を示すグラフである。
【図７】オーバーフローが発生した信号の例を示すグラフである。
【図８】特異値が存在する信号の例を示すグラフである。
【００５８】  図４中の符号について、１  状態診断装置やパターン認識装置、２  本発明の信号検査モジュール、３  信号計測部、４  信号検査部、５  検査結果表示部、６  診断部やパターン認識部。