(57)【要約】【課題】電気信号の波形に基づいて、特徴量の抽出に必要な対象波形のみを抽出することにより、監視対象物の動作が正常か異常かを精度よく検出することを可能とする。【解決手段】信号入力部１に設けた振動センサ１ａおよびマイクロホン１ｂにより、監視対象物が発生する振動および音波を検出する。信号入力部１から出力される電気信号は、Ａ／Ｄコンバータ２によりデジタル信号に変換されメモリ４に格納される。ＣＰＵ３は、メモリ４に格納されたデジタル信号のレベルの時間変化により、対象波形の開始時刻と終了時刻を決定し対象波形を切り出す。また、対象波形は規定の時間区間ごとに区切り、時間区間の代表値の時系列データから特徴量を抽出する。さらに、ＣＰＵ３では特徴量に基づいて監視対象物の異常の有無を判定し、入出力部５から判定結果を出力する。【選択図】図１
2007303931.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象物の状態を反映する電気信号をデジタル信号に変換してメモリに格納し、メモリに格納されたデジタル信号の波形の特徴を反映する特徴量を抽出し、抽出された特徴量を用いて監視対象物の異常の有無を検出する異常監視方法であって、前記デジタル信号のレベルの時間変化を用いて特徴量を抽出する対象波形の開始時刻と終了時刻とを決定し、対象波形を規定した時間区間ごとに分割するとともに各時間区間ごとの代表値を用いて前記電気信号の波形の特徴量を抽出することにより、監視対象物の異常の有無を判別することを特徴とする異常監視方法。
【請求項２】
前記対象波形を時間区間ごとに分割する前に、対象波形を平滑化することを特徴とする請求項１記載の異常監視方法。
【請求項３】
前記対象波形を時間区間ごとに分割し、時間区間ごとの代表値を求めた後に、時間区間ごとの代表値の時系列データに平滑化処理を施し、平滑化処理後の波形を用いて前記対象波形の特徴量を抽出することを特徴とする請求項１記載の異常監視方法。
【請求項４】
前記対象波形を含む一定時間の監視期間について前記デジタル信号を前記メモリに格納し、メモリに格納したデジタル信号を一定時間幅毎の判定期間に分割するとともに各判定期間ごとの実効値を求め、時系列で前後に隣接する判定期間の組の中で、後の判定期間の実効値が前の判定期間の実効値よりも大きくなる組であって両実効値の差分の絶対値が最大になる組の間の時刻を前記開始時刻に用い、時系列で前後に隣接する判定期間の組の中で、後の判定期間の実効値が前の判定期間の実効値よりも小さくなる組であって両実効値の差分の絶対値が最大になる組の間の時刻を前記終了時刻に用いることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の異常監視方法。
【請求項５】
前記対象波形を含む一定時間の監視期間について前記デジタル信号を前記メモリに格納し、メモリに格納したデジタル信号を一定時間幅毎の判定期間に分割するとともに各判定期間ごとの実効値を求め、時系列で前後に隣接する判定期間の組の中で、後の判定期間の実効値が前の判定期間の実効値よりも大きくなり、かつ前の判定期間を含む前の判定期間以前の第１の規定個の判定期間のうちの少なくとも１個における実効値が第１の閾値以下であるという条件を満たす組であって、両実効値の差分の絶対値が最大になる組の間の時刻を前記開始時刻に用い、時系列で前後に隣接する判定期間の組の中で、後の判定期間の実効値が前の判定期間の実効値よりも小さくなり、かつ後の判定期間を含む後の判定期間以後の第２の規定個の判定期間のうちの少なくとも１個における実効値が第２の閾値以下であるという条件を満たす組であって、両実効値の差分の絶対値が最大になる組の間の時刻を前記終了時刻に用いることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の異常監視方法。
【請求項６】
前記対象波形を含む一定時間の監視期間について前記デジタル信号を前記メモリに格納し、メモリに格納したデジタル信号を一定時間幅毎の判定期間に分割するとともに各判定期間ごとの実効値を求め、時系列で前後に隣接する判定期間の組の中で、後の判定期間の実効値が前の判定期間の実効値よりも大きくなり、かつ後の判定期間を含む後の判定期間以後の第１の規定個の判定期間のすべてにおいて実効値が第１の閾値以上であるという条件を満たす組であって、両実効値の差分の絶対値が最大になる組の間の時刻を前記開始時刻に用い、時系列で前後に隣接する判定期間の組の中で、後の判定期間の実効値が前の判定期間の実効値よりも小さくなり、かつ前の判定期間を含む前の判定期間以前の第２の規定個の判定期間のすべてにおいて実効値が第２の閾値以上であるという条件を満たす組であって、両実効値の差分の絶対値が最大になる組の間の時刻を前記終了時刻に用いることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の異常監視方法。
【請求項７】
前記対象波形を含む一定時間の監視期間について前記デジタル信号を前記メモリに格納し、メモリに格納したデジタル信号を一定時間幅毎の判定期間に分割するとともに各判定期間ごとの実効値を求め、時系列で前後に隣接する判定期間の組の中で、後の判定期間の実効値が前の判定期間の実効値よりも大きくなり、かつ前の判定期間を含む前の判定期間以前の第１の規定個の判定期間のうちの少なくとも１個における実効値が第１の閾値以下であり、かつ後の判定期間を含む後の判定期間以後の第２の規定個の判定期間のすべてにおいて実効値が第２の閾値以上であるという条件を満たす組であって、両実効値の差分の絶対値が最大になる組の間の時刻を前記開始時刻に用い、時系列で前後に隣接する判定期間の組のうち後の判定期間の実効値が前の判定期間の実効値よりも小さくなり、かつ後の判定期間を含む後の判定期間以後の第３の規定個の判定期間のうちの少なくとも１個における実効値が第３の閾値以下であり、かつ前の判定期間を含む前の判定期間以前の第４の規定個の判定期間のすべてにおいて実効値が第４の閾値以上であるという条件を満たす組であって、両実効値の差分の絶対値が最大になる組の間の時刻を前記終了時刻に用いることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の異常監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視対象物の状態を反映する電気信号の波形の特徴量に基づいて監視対象物の異常の有無を検出する異常監視方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、工場設備や家庭設備のうちモータやエンジンのような駆動源を備える機器を監視対象物として、監視対象物から発生する振動や音波に基づいて監視対象物の異常の有無を検出する技術が種々提供されている（たとえば、特許文献１参照）。
【０００３】
この種の異常監視の技術では、振動や音波（振動と音波とは検出するセンサが異なるが処理過程は同様であるから、以下では音波のみを対象として説明する。すなわち、「音波」というとき、とくに断りがなければ「音波と振動との少なくとも一方」の意味で用いる）をマイクロホンや振動ピックアップによって電気信号に変換し、電気信号の波形の特徴量に基づいて監視対象物の動作が正常か異常かを判断している。
【０００４】
連続して入力される音波に対応した電気信号について特徴量の抽出を開始するタイミングは、監視対象物が動作に応じて発生するトリガ信号により決めている。たとえば、監視対象物が切削加工機のように回転部分を含む装置であれば、監視対象物から回転部分の１回転ごとにトリガ信号を発生させ、このトリガ信号の発生から一定時間の波形について、特徴量の抽出を行うことにより、１回転毎に同条件の電気信号の波形を比較することができ、波形の比較によって監視対象物の動作の異常の有無を判断することが可能になると考えられる。
【特許文献１】特開２００３−２３２６７４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、監視対象物からトリガ信号が発生するタイミングは、必ずしも異常の有無の判断に適したタイミングとは限らず、監視対象物が発生するトリガ信号のタイミングでは、異常の有無の判断に用いる波形が得られない場合がある。
【０００６】
たとえば、異常の有無の判断に用いようとする対象波形の発生が、トリガ信号の発生するタイミングよりも早いときには、対象波形の全体を取得することができないという問題が生じる。逆に、トリガ信号の発生するタイミングよりも対象波形の開始が遅い場合には、対象波形の前あるいは後に音波の生じない無音期間（無信号期間）が生じることがある。
【０００７】
上述のように、監視対象物が発生するトリガ信号のタイミングでは、対象波形を正確に抽出することができない場合があるから、動作の異常の有無を判断する精度が低下する場合があった。
【０００８】
また、正常状態の波形であっても監視対象物の動作速度によって対象波形が時間軸方向に伸縮する場合やノイズ成分の影響で異常値が生じることがあり、正常状態でも対象波形に大きな変化が生じる場合には、動作が異常である場合の波形との判別が難しい場合もあった。
【０００９】
本発明は上記事由に鑑みて為されたものであり、その目的は、監視対象物の動作を反映する電気信号の波形に基づいて特徴量を抽出する期間を決定することにより、対象波形のみを確実に抽出することを可能として、監視対象物の動作が正常か異常かを精度よく検出することを可能とした異常監視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】
請求項１の発明は、監視対象物の状態を反映する電気信号をデジタル信号に変換してメモリに格納し、メモリに格納されたデジタル信号の波形の特徴を反映する特徴量を抽出し、抽出された特徴量を用いて監視対象物の異常の有無を検出する異常監視方法であって、前記デジタル信号のレベルの時間変化を用いて特徴量を抽出する対象波形の開始時刻と終了時刻とを決定し、対象波形を規定した時間区間ごとに分割するとともに各時間区間ごとの代表値を用いて前記電気信号の波形の特徴量を抽出することにより、監視対象物の異常の有無を判別することを特徴とする。
【００１１】
この方法によれば、メモリに格納したデジタル信号のレベルの時間変化を用いて対象波形の開始時刻と終了時刻とを決定するから、特徴量を抽出する対象波形を再現性よく抽出することができる。つまり、電気信号において監視対象物の動作の特徴を表す領域が取り込めなかったり、不要な領域を多く取り込んだりすることがなく、特徴量の抽出に意味のある領域を対象波形として切り出すことができ、しかも対象波形は同条件で切り取っているから、監視対象物の異常の有無を高い精度で検出することが可能になる。
【００１２】
なお、監視対象物がトリガ信号を発生する機能を有しているときには、トリガ信号の発生タイミングを対象波形よりも十分に先行するように発生させ、トリガ信号の発生からメモリに記憶するようにすれば、メモリの記憶容量が必要以上に大きくなるのを防止することができる。また、特徴量を抽出する際に、対象波形を時間区間ごとに分割し、時間区間ごとの代表値を用いているから、特徴量を抽出するのに不要な微細な変化を抑制して情報量を低減することができ、特徴量を抽出する際の処理負荷を軽減することができる。つまり、対象波形のうちの不要な情報を除去し、特徴部分の差異を顕著にすることができる。その結果、監視対象物が正常状態であるのに異常と誤判定する可能性が低減され、かつ異常状態を精度よく検出することができる。
【００１３】
請求項２の発明では、請求項１の発明において、前記対象波形を時間区間ごとに分割する前に、対象波形を平滑化することを特徴とする。
【００１４】
この方法によれば、突発的ないし偶発的に生じる外れ値（異常値）を平滑化により除去することができるから、監視対象物の異常の有無の判定に用いる特徴部分を際だたせることができ、判定の精度を高めることが可能である。
【００１５】
請求項３の発明では、請求項１の発明において、前記対象波形を時間区間ごとに分割し、時間区間ごとの代表値を求めた後に、時間区間ごとの代表値の時系列データに平滑化処理を施し、平滑化処理後の波形を用いて前記対象波形の特徴量を抽出することを特徴とする。
【００１６】
この方法によれば、突発的に生じる外れ値（異常値）を平滑化により除去することができるから、監視対象物の異常の有無の判定に用いる特徴部分を際だたせることができ、判定の精度を高めることが可能である。
【００１７】
請求項４の発明では、請求項１ないし請求項３の発明において、前記対象波形を含む一定時間の監視期間について前記デジタル信号を前記メモリに格納し、メモリに格納したデジタル信号を一定時間幅毎の判定期間に分割するとともに各判定期間ごとの実効値を求め、時系列で前後に隣接する判定期間の組の中で、後の判定期間の実効値が前の判定期間の実効値よりも大きくなる組であって両実効値の差分の絶対値が最大になる組の間の時刻を前記開始時刻に用い、時系列で前後に隣接する判定期間の組の中で、後の判定期間の実効値が前の判定期間の実効値よりも小さくなる組であって両実効値の差分の絶対値が最大になる組の間の時刻を前記終了時刻に用いることを特徴とする。
【００１８】
この方法によれば、メモリに格納されたデジタル信号を判定期間毎に分割して各判定期間の実効値の時間変化を用いることにより、対象波形の開始時刻と終了時刻とを決定するから、判定期間の時間程度の精度で対象波形を精度よく抽出することができ、結果的に監視対象物の異常の有無を精度よく検出することが可能になる。また、監視対象物がトリガ信号を発生しなくても対象波形を抽出することができる上に、トリガ信号を発生する場合であってもトリガ信号の発生毎にトリガ信号の発生タイミングと対象波形の発生タイミングとが異なっている場合でも、対象波形を抽出することによって、異常の有無の判定を精度よく行うことができる。
【００１９】
請求項５の発明では、請求項１ないし請求項３の発明において、前記対象波形を含む一定時間の監視期間について前記デジタル信号を前記メモリに格納し、メモリに格納したデジタル信号を一定時間幅毎の判定期間に分割するとともに各判定期間ごとの実効値を求め、時系列で前後に隣接する判定期間の組の中で、後の判定期間の実効値が前の判定期間の実効値よりも大きくなり、かつ前の判定期間を含む前の判定期間以前の第１の規定個の判定期間のうちの少なくとも１個における実効値が第１の閾値以下であるという条件を満たす組であって、両実効値の差分の絶対値が最大になる組の間の時刻を前記開始時刻に用い、時系列で前後に隣接する判定期間の組の中で、後の判定期間の実効値が前の判定期間の実効値よりも小さくなり、かつ後の判定期間を含む後の判定期間以後の第２の規定個の判定期間のうちの少なくとも１個における実効値が第２の閾値以下であるという条件を満たす組であって、両実効値の差分の絶対値が最大になる組の間の時刻を前記終了時刻に用いることを特徴とする。
【００２０】
この方法によれば、請求項４の発明と同様の作用に加えて、開始時刻および終了時刻の決定に用いる条件を厳しくしているから、開始時刻および終了時刻をより精度よく検出することができる。とくに、実効値を第１の閾値、第２の閾値と比較することにより、対象波形の前後における無信号の期間の有無を判断しているから、無信号の期間を除去して対象波形を抽出することができる上に、対象波形の中に実効値の大きく変化する部分が含まれている場合に対象波形を誤って切断してしまうのを防止することができる。
【００２１】
請求項６の発明では、請求項１ないし請求項３の発明において、前記対象波形を含む一定時間の監視期間について前記デジタル信号を前記メモリに格納し、メモリに格納したデジタル信号を一定時間幅毎の判定期間に分割するとともに各判定期間ごとの実効値を求め、時系列で前後に隣接する判定期間の組の中で、後の判定期間の実効値が前の判定期間の実効値よりも大きくなり、かつ後の判定期間を含む後の判定期間以後の第１の規定個の判定期間のすべてにおいて実効値が第１の閾値以上であるという条件を満たす組であって、両実効値の差分の絶対値が最大になる組の間の時刻を前記開始時刻に用い、時系列で前後に隣接する判定期間の組の中で、後の判定期間の実効値が前の判定期間の実効値よりも小さくなり、かつ前の判定期間を含む前の判定期間以前の第２の規定個の判定期間のすべてにおいて実効値が第２の閾値以上であるという条件を満たす組であって、両実効値の差分の絶対値が最大になる組の間の時刻を前記終了時刻に用いることを特徴とする。
【００２２】
この方法によれば、請求項４の発明と同様の作用に加えて、開始時刻および終了時刻の決定に用いる条件を厳しくしているから、開始時刻および終了時刻をより精度よく検出することができる。とくに、実効値を第１の閾値、第２の閾値と比較することにより、対象波形が有信号の期間であることを確認しているから、突発的なノイズを対象信号と誤る可能性を低減することができる。
【００２３】
請求項７の発明では、請求項１ないし請求項３の発明において、前記対象波形を含む一定時間の監視期間について前記デジタル信号を前記メモリに格納し、メモリに格納したデジタル信号を一定時間幅毎の判定期間に分割するとともに各判定期間ごとの実効値を求め、時系列で前後に隣接する判定期間の組の中で、後の判定期間の実効値が前の判定期間の実効値よりも大きくなり、かつ前の判定期間を含む前の判定期間以前の第１の規定個の判定期間のうちの少なくとも１個における実効値が第１の閾値以下であり、かつ後の判定期間を含む後の判定期間以後の第２の規定個の判定期間のすべてにおいて実効値が第２の閾値以上であるという条件を満たす組であって、両実効値の差分の絶対値が最大になる組の間の時刻を前記開始時刻に用い、時系列で前後に隣接する判定期間の組のうち後の判定期間の実効値が前の判定期間の実効値よりも小さくなり、かつ後の判定期間を含む後の判定期間以後の第３の規定個の判定期間のうちの少なくとも１個における実効値が第３の閾値以下であり、かつ前の判定期間を含む前の判定期間以前の第４の規定個の判定期間のすべてにおいて実効値が第４の閾値以上であるという条件を満たす組であって、両実効値の差分の絶対値が最大になる組の間の時刻を前記終了時刻に用いることを特徴とする。
【００２４】
この方法によれば、請求項４の発明と同様の作用に加えて、開始時刻および終了時刻の決定に用いる条件を厳しくしているから、開始時刻および終了時刻をより精度よく検出することができる。とくに、この方法では、請求項５と請求項６との条件をすべて満たす場合に対象波形として抽出するから、無信号の期間を除去し、かつ対象波形における実効値の変化が大きい場合でも対象波形を切断することなく抽出し、しかも突発的なノイズを対象信号と誤る可能性も低減することができることになる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明の方法によれば、メモリに格納したデジタル信号のレベルの時間変化を用いて対象波形の開始時刻と終了時刻とを決定するから、特徴量を抽出する対象波形を再現性よく抽出することができるという利点がある。また、対象波形を時間区間ごとに分割し、時間区間ごとの代表値の時系列データを用いて特徴量を抽出するから、特徴量を抽出するのに不要な微細な変化を抑制して情報量を低減することができ、特徴量を抽出する際の処理負荷を軽減することができ、正常状態を異常と誤判定する可能性を低減し、かつ異常状態は確実に検出することができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下に説明する実施形態では、ニューラルネットワークを用いて切削加工機のような監視対象物の動作の正常・異常を判断する構成を例示する。たとえば、生産ライン上をワークが次々に搬送され、ボール盤のような工作機械により各ワークに穴開け加工を施す場合のように、監視対象物から間欠的に音波や振動が発生する場合を想定する。また、ニューラルネットワークは、逐次処理型のコンピュータで適宜のアプリケーションプログラムを実行することにより実現する場合を想定しているが、専用のニューロコンピュータを用いることも可能である。ニューラルネットワークとしては、教師なし競合学習型ニューラルネットワークを用いるのが望ましい。また、ニューラルネットワークに代えて、ファジー論理を用いて監視対象物の正常・異常を判断することも可能である。
【００２７】
このニューラルネットワークでは、学習データの集合を入力することによりあらかじめ学習させておき、学習済みの状態で任意の入力データを与えると、与えた入力データと学習データとの類似あるいは相違の程度を反映した出力が得られる。一般には、ニューラルネットワークの出力層において学習データに対応付けたクラスタリングマップを設定しておき、クラスタリングマップにおいて学習データのカテゴリに対応付けた領域と、与えた入力データに対応する出力（発火したニューロン）がクラスタリングマップにおいて占める位置に応じて、入力データと学習データとの相違の程度を判断する。
【００２８】
図１に示す構成では、監視対象物が発生する音波および振動を検出する信号入力部１を備える。信号入力部１には、振動を検出するための振動センサ１ａと、音波を検出するためのマイクロホン１ｂとが設けられる。振動センサ１ａとマイクロホン１ｂとは、監視対象物の種類に応じていずれか一方のみを用いてもよく、また振動センサ１ａとマイクロホン１ｂとの両方を併用してもよい。ここで、信号入力部１での音波や振動の検出の開始および終了のタイミングは、後述する入出力部５への外部信号（たとえば、トリガ信号）により決定される。また、本実施形態では信号入力部１において振動センサ１ａおよびマイクロホン１ｂを用いているが、他の物理センサや化学センサを用いて監視対象物の動作を反映する他の物理量や化学量を検出してもよい。
【００２９】
信号入力部１の出力は、Ａ／Ｄコンバータ２に入力されてデジタル信号に変換された後に、ニューラルネットワークを構成するＣＰＵ３に入力される。ＣＰＵ３にはメモリ４が付設され、Ａ／Ｄコンバータ２の出力はメモリ４に一旦格納される。ここに、メモリ４はＡ／Ｄコンバータ２から出力される所定時間分のデジタル信号（データ）を一時的に保持するレジスタとして用いられる領域を有する。メモリ４へのデータの取り込み開始は監視対象物が発生するトリガ信号によって規定することも可能である。メモリ４に格納するデジタル信号は、対象波形を含む一定時間の監視期間にＡ／Ｄコンバータ２から出力されたデジタル信号であって、監視期間は入出力部５に与えられる外部信号により指定される。
【００３０】
ＣＰＵ３とメモリ４とにより構成されるコンピュータは、Ａ／Ｄコンバータ２から与えられメモリ４に格納されたデジタル信号のうち特徴量を抽出する対象波形を切り出す波形抽出部と、対象波形を規定した時間区間ごとに分割して各時間区間の代表値を求める区間分割部と、区間分割部で得られた時間区間ごとの代表値の時系列データを用いて波形の特徴量を抽出する特徴抽出処理部と、特徴抽出処理部で抽出された特徴量を入力データとして学習データとの相違の程度を判断するニューラルネットワークとの機能を有している。ここに、ニューラルネットワークは、上述したクラスタリングマップの機能も含んでいるものとする。また、ニューラルネットワークにより得られた判定結果は、入出力部５を通して外部に出力され、監視対象物の動作の正常・異常を報知したり、他の機器の制御に用いたりされる。
【００３１】
区間分割部では、目的とする音波から特徴抽出を行うのに必要な情報が保存される程度の時間区間ごとに音波の波形を分割する。たとえば、ｆＨｚ以下の音波の特徴を抽出すればよい場合には、時間区間の単位を１／２ｆ（ｍｓ）とする。いま、マイクロホン１ｂから図２のような電気信号が出力されているとすると、電気信号をデジタル信号に変換しメモリ４に格納したのちに、後述するように波形の一部を対象波形として切り出し、その対象波形を時間区間Ｔｍごとに分割するのである。各時間区間Ｔｍを代表する信号値には、各時間区間Ｔｍにおける信号値の平均値または最大値を用いる。
【００３２】
したがって、対象波形が区間分割部に入力されると、区間分割部から出力される時系列データは図３のように時間区間Ｔｍの周期よりも短周期の成分が除去された波形を表すことになる。つまり、区間分割部は、特徴抽出に必要な周波数よりも高い周波数成分を除去しているから、ローパスフィルタと等価に機能する。
【００３３】
区間分割部で分割された時間区間Ｔｍの代表値には時間区間Ｔｍ内の平均値あるいは最大値を用いるから、Ａ／Ｄコンバータ２のサンプリング周期は時間区間Ｔｍの半分以下であることが必要である。たとえば、一般の音声用のＡ／Ｄコンバータ２のサンプリング周波数は４０ｋＨｚ以上であるから、音声用のＡ／Ｄコンバータを採用し、時間区間Ｔｍをたとえば１ｍｓとするならば、サンプリング周期を時間区間Ｔｍよりも十分に短くすることができる。
【００３４】
区間分割部では、時間区間Ｔｍを単位として音波の波形を分割する前に、音波の波形を平滑化してもよい。平滑化の処理には、たとえば移動平均を用いればよい。上述したように、Ａ／Ｄコンバータ２のサンプリング周期が時間区間Ｔｍよりも十分に短ければ、Ａ／Ｄコンバータ２の出力値を一定個数ずつ平均することにより得られる移動平均値の時間変化も音波の波形の特徴を含んでいることになる。時間区間Ｔｍで分割する前置処理として、図２に示す波形に対して平滑化を行えば、たとえば図３に示す波形が得られる。このように平滑化を行うことにより突発的に生じるノイズ（たとえば、突発音）を除去することができ、特徴抽出には不要な情報を減少させることができ、最終的な判断結果の精度を高めることが可能になる。
【００３５】
同様に、区間分割部では、時間区間Ｔｍを単位として音波の波形を分割し、各時間区間Ｔｍごとの代表値を決定した後に、後置処理として平滑化を行うようにしてもよい。各時間区間Ｔｍごとの代表値は、たとえば図３に示すように変化するから、図３の波形について平滑化を行えば、図５に示すように微細な凹凸のない波形が得られる。平滑化の技術としては時間区間Ｔｍごとに得られる代表値を一定個数ずつ平均することにより得られる移動平均値を用いることができる。ただし、この平滑化により時間区間Ｔｍを単位とする情報は欠落するから、後置処理による平滑化は、時間区間Ｔｍよりも長い周期で現れる特徴の抽出に用いる。前置処理で平滑化を行う場合と同様に後置処理で平滑化を行う場合でも、特徴抽出のために不要な情報を減少させることができるから、最終的な判断結果の精度の向上につながる。
【００３６】
前置処理と後置処理とは両方を行ってもよいが、異常値の除去を目的とする場合には通常はいずれか一方を行えばよい。
【００３７】
ところで、背景技術としても説明したように、区間分割部から出力する波形のうちのどの時間区間Ｔｍを特徴抽出部に与えるかに応じて判断結果が異なる可能性がある。この種の問題を回避するために、波形抽出部において、メモリ４に格納されたデジタル信号のうち、特徴量を抽出する対象となる対象波形を切り出している。
【００３８】
波形抽出部において対象波形を切り出す方法としては、図６に示すように、メモリ４に格納された波形を適宜の判定期間Ｔｐを単位として分割し、各判定期間Ｔｐにおける実効値の時間変化について評価し、対象波形の開始時刻と終了時刻とを抽出することによって、対象波形を切り出す方法を採用する。判定期間Ｔｐは、抽出する特徴量によっても異なるが、監視対象物が発生する音波について特徴量を抽出する場合であれば、たとえば１０ｍｓとすればよい。判定期間Ｔｐは、対象波形の特徴量を抽出するのが目的ではないから、上述した時間区間Ｔｍよりも長く設定されるが、ワークの１回の加工時間よりは十分に短い時間（たとえば、１００分の１以下）に設定される。
【００３９】
メモリ４に格納された監視期間のデジタル信号から対象波形を切り出すために、上述したように、監視期間のデジタル信号を判定期間Ｔｐ毎に分割し、各判定期間Ｔｐごとの実効値を求める。すなわち、判定期間Ｔｐごとの実効値の時系列データが生成される。時系列において前後に隣接する各一対の判定期間Ｔｐについて、以下の評価を行うことにより、対象波形の開始時刻と終了時刻とを抽出する。
【００４０】
まず、時系列において前後に隣接する判定期間Ｔｐの組ごとに実効値の差分の絶対値を求める。ここで、対象波形が開始されるタイミングでは、図６に括弧付き符号（１）〜（９）で表している判定期間Ｔｐのうちの判定期間（３）（４）のように、後の判定期間（４）の実効値が前の判定期間（３）の実効値よりも大きくなり、しかも実効値の差分の絶対値は他の判定期間Ｔｐの組よりも大きい（つまり、最大になる）ことが多いと考えられる。また、図示していないが、対象波形が終了するタイミングでは、後の判定期間の実効値が前の判定期間の実効値よりも小さくなり、しかも実効値の差分の絶対値は他の判定期間Ｔｐの組よりも大きい（つまり、最大になる）ことが多いと考えられる。
【００４１】
そこで、上述した特性を踏まえて、時系列において前後に隣接する各一対の判定期間Ｔｐの組が、以下に説明する条件（ａ）（ｂ）のいずれかを満たす組であるときに、条件（ａ）（ｂ）のいずれかを満たす各組の判定期間Ｔｐの中で実効値の差分の絶対値が最大になれば、両判定期間Ｔｐの間（つまり、境界）の時刻を開始時刻または終了時刻と判断する。条件（ａ）を満たすときには開始時刻、条件（ｂ）を満たすときには終了時刻と判断する。図６の時刻ｔ０は開始時刻を表している。
（ａ）後の判定期間Ｔｐの実効値が前の判定期間Ｔｐの実効値よりも大きくなる組。
（ｂ）後の判定期間Ｔｐの実効値が前の判定期間ｔｐの実効値よりも小さくなる組。
【００４２】
ところで、監視対象物によっては対象波形の振幅の変化が大きい場合があり、（ａ）条件あるいは（ｂ）条件を満たす判定期間Ｔｐの組の中に、開始時刻や終了時刻ではないにもかかわらず隣接する判定期間Ｔｐにおける実効値の差分の絶対値が最大になる組を含むことがある。
【００４３】
このような監視対象物では、条件（ａ）（ｂ）を満たす組の中から実効値の差分の絶対値が最大になる組を抽出するだけでは、開始時刻や終了時刻の特定には不十分である。そこで、開始時刻を決定する組の条件として（ａ）の条件に加えて、下記（ｃ）（ｄ）の条件の少なくとも一方を用い、終了時刻を決定する組の条件として（ｂ）の条件に加えて、下記（ｅ）（ｆ）の条件の少なくとも一方を用いるようにすれば、対象波形をより正確に切り出すことが可能になる。
（ｃ）前の判定期間Ｔｐを含む前の判定期間Ｔｐ以前の連続した３個の判定期間Ｔｐのうちの少なくとも１個における実効値が規定の閾値以下であるという条件を満たす組。
（ｄ）後の判定期間Ｔｐを含む後の判定期間Ｔｐ以後の連続した６個の判定期間Ｔｐのすべてにおいて実効値が規定の閾値以上であるという条件を満たす組。
（ｅ）後の判定期間Ｔｐを含む後の判定期間Ｔｐ以後の連続した３個の判定期間Ｔｐのうちの少なくとも１個における実効値が規定の閾値以下であるという条件を満たす組。
（ｆ）前の判定期間Ｔｐを含む前の判定期間Ｔｐ以前の連続した６個の判定期間Ｔｐのすべてにおいて実効値が規定の閾値以上であるという条件を満たす組。
【００４４】
すなわち、（ａ）、（ａ）かつ（ｃ）、（ａ）かつ（ｄ）、（ａ）かつ（ｃ）かつ（ｄ）のいずれかで開始時刻を決定し、（ｂ）、（ｂ）かつ（ｅ）、（ｂ）かつ（ｆ）、（ｂ）かつ（ｅ）かつ（ｆ）のいずれかで終了時刻を決定する。条件が多いほど対象波形を正確に切り出すことができると考えられるが、条件が多くなるほど判断に要する時間が長くなり、また監視対象物の特性によっては条件の多寡にかかわらず結果が同じになるから、条件をどのように組み合わせるかは、監視対象物に応じて適宜に選択される。
【００４５】
条件（ｃ）（ｅ）は、対象波形が存在する有信号の期間を無信号の期間から分離する条件であって、たとえば、図６の例では、判定期間（３）（４）の組に着目するときに、前の判定期間（３）を含み前の判定期間以前の３個の連続した判定期間（１）〜（３）については無信号と考えられるから、これら３個の判定期間（１）〜（３）の実効値のうちの少なくとも１個については実効値が閾値以下になり、かつ判定期間（４）の実効値は閾値を超えるように閾値を設定しておけば、判定期間（３）（４）は、条件（ａ）（ｃ）を満たす判定期間Ｔｐの組になる。条件（ｃ）は無信号の期間から有信号の期間になることを要求しているから、条件（ａ）のみを満たす組が複数存在していたとしても、条件（ｃ）が同時に成立することは、ほとんどあり得ず、両条件（ａ）（ｃ）が成立する組の中で実効値の差分の絶対値が最大である組を選択すれば、開始時刻を確実に決定することができる。
【００４６】
終了条件についても同様であって、条件（ｂ）（ｅ）が成立する組の中で実効値の差分の絶対値が最大である組を選択すれば、終了時間を確実に決定することができる。
【００４７】
一方、条件（ｄ）（ｆ）は、有信号の期間が突発的に生じたノイズではなく、継続して生じている対象波形であることを確認する条件であって、たとえば、図６の例では、判定期間（３）（４）の組に着目するときに、後の判定期間（４）を含み後の判定期間以後の６個の連続した判定期間（４）〜（９）の実効値のすべてが閾値を超え、かつ判定期間（３）の実効値は閾値を超えないように閾値を設定しておけば、判定期間（３）（４）は、条件（ａ）（ｄ）を満たす判定期間Ｔｐの組になる。条件（ｄ）は有信号の期間において複数個の判定期間で無信号の状態から有信号の状態に変化しかつ有信号の状態が継続していることを要求しているから、条件（ａ）のみを満たす組が複数存在していたとしても、条件（ｄ）が成立する可能性は低く、両条件（ａ）（ｄ）が成立する組の中で実効値の差分の絶対値が最大である組を選択すれば、開始時刻を確実に決定することができる。
【００４８】
終了条件についても同様であって、条件（ｂ）（ｆ）が成立する組の中で実効値の差分の絶対値が最大である組を選択すれば、終了時間を確実に決定することができる。
【００４９】
条件（ｃ）（ｅ）では３個の連続した判定期間Ｔｐについて実効値と閾値とを比較し、条件（ｄ）（ｆ）では６個の連続した判定期間Ｔｐについて実効値と閾値とを比較しているが、実効値と閾値とを比較する判定期間Ｔｐの個数についてはとくに制限はなく、また閾値は無信号と有信号とを区別できるように設定する限りとくに制限はない。さらに、実効値を閾値と比較する判定期間Ｔｐの個数や閾値は、開始時刻の決定と終了時刻の決定とで異なっていてもよい。
【００５０】
上述のようにして、開始時刻ｔ０と終了時刻とが決まれば、開始時刻ｔ０と終了時刻との間で波形の特徴量を抽出し、正常か異常かの判断を行う。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】実施形態を示すブロック図である。
【図２】同上の動作説明図である。
【図３】同上の動作説明図である。
【図４】同上の動作説明図である。
【図５】同上の動作説明図である。
【図６】同上の動作説明図である。
【符号の説明】
【００５２】
１  信号入力部
１ａ  振動センサ
１ｂ  マイクロホン
２  Ａ／Ｄコンバータ
３  ＣＰＵ
４  メモリ
５  入出力部
【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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