(57)【要約】  本発明は、本質的には、振動を発生する機械の動作をモニタリングするための方法（２００）に関し、方法（２００）は、機械の動作を表現する振動シグネチャを含むナレッジベースが発生される学習フェーズ（Ｆ１）と、機械の異常を検出するために、機械の振動がナレッジベースと比較されるおよびモニタリングフェーズ（Ｆ２）とを含む。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
振動を発生する機械の動作をモニタリングするための方法（２００）であって、方法は、
機械の通常動作を学習するフェーズ（Ｆ１）であって、以下のステップ、
機械によって発生された第１の振動信号を、時間ドメインにおいて取得するステップ（Ｅ１）、
第１の振動信号に対応する第１の振動シグネチャを決定するステップ（Ｅ２）、
第１の振動シグネチャとナレッジに保存された振動シグネチャのそれぞれとの間の類似性の第１のレベル（ＳＲ１）を決定するステップ（Ｅ３）、
類似性の第１のレベル（ＳＲ１）を第１の所定の閾値（ＴＨ１）と比較するステップ（Ｅ４）、
類似性の第１のレベル（ＳＲ１）が第１の閾値（ＴＨ１）より小さい場合、振動シグネチャをナレッジに保存するステップ（Ｅ５）
を含む、機械の通常動作を学習するフェーズ（Ｆ１）、
モニタリングフェーズ（Ｆ２）であって、以下のステップ、
機械によって発生された第２の振動信号を、時間ドメインにおいて取得するステップ（Ｅ１’）、
第２の振動信号に対応する第２の振動シグネチャを決定するステップ（Ｅ２’）、
第２の振動シグネチャとナレッジに保存された振動シグネチャのそれぞれとの間の類似性の第２のレベル（ＳＲ２）を決定するステップ（Ｅ３’）、
類似性の第２のレベル（ＳＲ２）を第２の所定の閾値（ＴＨ２）と比較するステップ（Ｅ４’）、
類似性の第２のレベル（ＳＲ２）が第２の閾値（ＴＨ２）より小さい場合、警告を発生するステップ（Ｅ７）であって、第２の振動サインは異常を示しているとみなされる、警告を発生するステップ（Ｅ７）
を含む、モニタリングフェーズ（Ｆ２）
を含み、
学習フェーズのステップ（Ｅ１からＥ５）は、ナレッジを構成するべく、定期的に繰り返され、
モニタリングフェーズのステップ（Ｅ１’からＥ７）は、定期的に繰りされ、
ナレッジが構成されたとみなされるとき、モニタリング方法（２００）は自律的な様式で学習フェーズ（Ｆ１）からモニタリングフェーズ（Ｆ２）に移ることを特徴とする、方法（２００）。
【請求項２】
学習フェーズ（Ｆ１）が、連続的に決定された所定数Ｍ個の振動シグネチャの類似性の第１のレベル（ＳＲ１）の、第１の閾値（ＴＨ１）より大きい特定の所定の閾値（ＴＨ０）との比較の特定のステップ（Ｅ６）をさらに含み、最後のＭ個の振動シグネチャの類似性の第１のレベル（ＳＲ１）が特定の閾値（ＴＨ０）より大きい場合、ナレッジが構成されたとみなされる（ＴＨ０）ことを特徴とする、請求項１に記載の方法（２００）。
【請求項３】
モニタリングフェーズ（Ｆ２）が、いわゆる「発見」期間を含み、「発見」期間の過程において、異常を示すとみなされる第２の振動シグネチャがナレッジに保存されることを特徴とする、請求項１または２に記載の方法（２００）。
【請求項４】
モニタリングフェーズ（Ｆ２）が、異常の持続時間の、所定の持続時間との比較のステップ（Ｅ１０）を含み、異常の持続時間が所定の持続時間より長い場合、異常が証明されることを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法（２００）。
【請求項５】
モニタリングフェーズ（Ｆ２）が、警告の送信のステップ（Ｅ８）をさらに含むことを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法（２００）。
【請求項６】
モニタリングフェーズ（Ｆ２）が、定期的に実行される分析レポートの送信のステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法（２００）。
【請求項７】
学習フェーズ（Ｆ１）のステップ（Ｅ１からＥ５）が、第１の繰り返し期間にしたがって定期的に繰り返され、モニタリングフェーズ（Ｆ２）のステップ（Ｅ１’からＥ７）が第１の繰り返し期間よりも長い第２の繰り返し期間にしたがって定期的に繰り返されることを特徴とする、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法（２００）。
【請求項８】
振動信号が振動センサを用いて取得され、方法（２００）が、振動センサの較正の初期ステップ（Ｅ０）をさらに含むことを特徴とする、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法（２００）。
【請求項９】
第２の比較ステップ（Ｅ４’）の第２の閾値（ＴＨ２）が第１の比較ステップ（Ｅ４）の第１の閾値（ＴＨ１）より小さいことを特徴とする、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法（２００）。
【請求項１０】
請求項１から９のいずれか一項に記載の方法（２００）の実現のためのモニタリングデバイス（１００）であって、モニタリングデバイス（１００）は、振動を発生する機械に設置されるよう意図されており、デバイスは、
振動信号を取得する（Ｅ１、Ｅ１’）ように適合および構成される振動センサ（１１０）、
振動信号に対応する振動シグネチャを決定し（Ｅ２、Ｅ２’）、振動シグネチャと振動シグネチャが保存されたナレッジとの間の類似性のレベルを決定し（Ｅ３、Ｅ３’）、類似性のレベルを所定の閾値（ＴＨ１、ＴＨ２）と比較する（Ｅ４、Ｅ４’）ように適合および構成される制御モジュール（１２０）、
振動シグネチャを保存するように適合および構成されるメモリ（１３０）
を備えることを特徴とする、モニタリングデバイス（１００）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、振動を発生する機械の動作をモニタリングするための方法、およびそのような方法の実現のためのデバイスに関する。
【背景技術】
【０００２】
モータ、ポンプ、コンプレッサ、ファンまたはタービンなどの機械は、その動作中に振動を発生する。これらの振動のプロファイルは、特に振幅および周波数に関して、機械の部品が、不平衡である、位置合わせ不良である、調節が不十分である、または摩耗しているときに、変化することがある。この場合、何もしなければ、機械は損傷するリスクがある。このため、振動のプロファイルにおける潜在的な変化を明らかにすべく、機械をモニタリングすることが重要である。したがって、異常があまりも深刻になり、さらなる損傷または予定外の停止につながる前に、異常を識別することができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
機械は振動センサを用いてモニタリングすることができる。異常を検出するために、現在使用されている振動センサは、振幅閾値の超過および／またはドミナント周波数の変動に基づいている。しかしながら、この進め方の方法は、限定的であるという欠点を有する。実際、この手法では、特にセンサの初期構成時に用意されなかった周波数で生じる変動を検出することができず、特定の所定の周波数で生ずる振動しか検出できない。結果的に、特定の異常が検出されないということが起こり得る。
【０００４】
以上のことから、機械の振動の検出および分析を改善する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、本発明の第１の態様にしたがって、振動を発生する機械の動作をモニタリングするための方法を提案することにより、この必要に応じることを目的としており、方法は：
−  学習フェーズであって、以下のステップ：
機械によって発生された第１の振動信号を、時間ドメインにおいて取得するステップ；
第１の振動信号に対応する第１の振動シグネチャを決定するステップ；
第１の振動シグネチャと振動シグネチャが保存されるナレッジ（ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）との間の類似性の第１のレベルを決定するステップ；
類似性の第１のレベルを第１の所定の閾値と比較するステップ；
類似性の第１のレベルが第１の閾値より小さい場合、振動シグネチャをナレッジに保存するステップ
を含む、学習フェーズと、
−  モニタリングフェーズであって、以下のステップ：
機械によって発生された第２の振動信号を、時間ドメインにおいて取得するステップ；
第２の振動信号に対応する第２の振動シグネチャを決定するステップ；
第２の振動シグネチャとナレッジとの間の類似性の第２のレベルを決定するステップ；
類似性の第２のレベルを第２の所定の閾値と比較するステップ；
類似性の第２のレベルが第２の閾値より小さい場合、警告を発生するステップであって、第２の振動サインは異常を示しているとみなされる、警告を発生するステップ
を含む、モニタリングフェーズと
を含み、
学習フェーズのステップは、ナレッジを構成するべく、定期的に繰り返され、
モニタリングフェーズのステップは、定期的に繰り返され、
ナレッジが構成されたとみなされるとき、モニタリング方法は自律的な様式で学習フェーズからモニタリングフェーズに移る。
【０００６】
第１に、モニタリング方法は、機械の通常動作の振動特性を、自律的な様式で認識するよう学習する。次に、第２に、モニタリング方法は、機械がその通常動作から外れているかどうかを決定するために、振動を規則的に取得および比較する。したがって本発明により、異常が生じているかどうかを効率的に検出し、異常が検出された場合には、警告をトリガすることが可能である。
【０００７】
加えて、その学習フェーズの間、モニタリング方法は既に学習されたシグネチャ、すなわち既にナレッジに保存されたシグネチャから十分に異なる振動シグネチャだけを保存し、これが、学習の品質を低下させることなく、情報の冗長性を回避すること、および学習中に記憶されるデータ量を制限することを可能にしている。それで、モニタリング方法は、例えばマイクロコントローラなどのリソースに関して制約されるデバイスに実現されることができる。
【０００８】
一実施形態によると、学習フェーズは、連続的に決定された所定数Ｍ個の振動シグネチャの類似性の第１のレベルの、第１の閾値より大きい特定の所定の閾値との比較の特定のステップをさらに含み、最後のＭ個の振動シグネチャの類似性の第１のレベルが特定の閾値より大きい場合、ナレッジが構成されたとみなされる。
【０００９】
一実施形態によると、モニタリングフェーズは、異常を示すとみなされる第２の振動シグネチャがナレッジに保存される、いわゆる「発見」期間を含む。
【００１０】
一実施形態によると、モニタリングフェーズは、異常の持続時間の、所定の持続時間との比較のステップを含み、異常の持続時間が所定の持続時間より長い場合、異常が証明される。
【００１１】
一実施形態によると、モニタリングフェーズは、警告の送信のステップをさらに含む。
【００１２】
一実施形態によると、モニタリングフェーズは、定期的に実行される分析レポートの送信のステップをさらに含む。
【００１３】
一実施形態によると、学習フェーズのステップは、第１の繰り返し期間にしたがって定期的に繰り返され、モニタリングフェーズのステップは、第１の繰り返し期間よりも長い第２の繰り返し期間にしたがって定期的に繰り返される。
【００１４】
一実施形態によると、振動信号は振動センサを用いて取得され、方法は、振動センサの較正の初期ステップをさらに含む。
【００１５】
一実施形態によると、第２の比較ステップの第２の閾値は、第１の比較ステップの第１の閾値より小さい。
【００１６】
本発明の第２の態様は、本発明の第１の態様によるモニタリング方法の実現のためのモニタリングデバイスに関し、モニタリングデバイスは、振動を発生する機械に設置されるよう意図されており、デバイスは：
−  振動信号を取得するように適合および構成される振動センサ；
−  振動信号に対応する振動シグネチャを決定し、振動シグネチャと振動シグネチャが保存されたナレッジとの間の類似性のレベルを決定し、類似性のレベルを所定の閾値と比較するように適合および構成される制御モジュール；
−  振動シグネチャを保存するように適合および構成されるメモリ
を備える。
【００１７】
本発明およびその様々な応用は、以降の説明を読み、添付の図面を確かめることより理解される。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施形態による、振動を発生する機械の動作をモニタリングするためのデバイスの機能ダイアグラムである。
【図２】本発明の実施形態による、振動を発生する機械の動作をモニタリングするための方法のフローチャートである。
【図３】図２のモニタリング方法の較正のステップのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
図面は単に例示目的のために提示され、決して本発明を限定しない。
【００２０】
さらなる明瞭さのために、同一または類似の要素は、図面のすべてにおいて同一の符号で印付けする。
【００２１】
図１は、本発明によるモニタリングデバイス１００の実施形態を表現している。モニタリングデバイス１００は、動作中に機械的な振動を発生する機械に設置されることを意図されている。機械は、例えばモータ、ポンプ、コンプレッサ、ファン、またはタービンであり得る。モニタリングデバイス１００は、振動センサ１１０、制御モジュール１２０、メモリ１３０、データ送信モジュール１４０、電源１５０、およびアクティベーション部材１６０を備える。
【００２２】
振動センサ１１０は、機械によって発生された振動信号を取得するように適合および構成される。振動センサ１１０は、例えば３軸加速度計である。そのような加速度計は、それぞれが加速度計の１つの軸に相当する３成分を含む振動信号を取得することができる。換言すると、振動信号は、加速度計の３つの軸によって形成される３次元の正規直交基準系で表現することができる。有利には、振動信号の３成分は、モニタリングデバイス１００の使用を容易にするために、足し合わせて正規化される。実際、この様式で進めることにより、モニタリングデバイス１００はあらゆる向きの機械に設置することができる。
【００２３】
振動センサ１１０によって得られた振動信号は、制御モジュール１２０に送信され、制御モジュール１２０の役割は受信した振動信号を分析することである。制御モジュール１２０は、以降でより詳細に説明するように、振動センサ１１０によって取得された振動信号からの振動シグネチャを決定するように特に構成される。制御モジュール１２０は、例えばマイクロプロセッサを備える。
【００２４】
メモリ１３０は、機械の通常動作の振動シグネチャ特性を保存するように適合および構成される。メモリに記憶された振動シグネチャのセットは、ナレッジを形成する。
【００２５】
データ送信モジュール１４０は、定期的な様式で分析レポートを、ならびに異常が検出されたときには警告を、送信するように適合および構成される。これらのデータは、例えば分析レポートを閲覧し、警告を発生することを可能にするモニタリングコンソールに送信される。好ましくは、送信モジュールは、ＩＯＴ（モノのインターネット）タイプの無線通信ネットワークを使用する。ＩＯＴネットワークは、例えばＬｏＲａ技術またはＳｉｇｆｏｘ技術を使用する場合がある。
【００２６】
電源１５０は、モニタリングデバイス１００の動作に必要な電気エネルギーを供給する。電源１５０は、有利にはモニタリングデバイスが数年のオーダーに渡る長期間、中断なく動作できるよう容量設計される。電気エネルギー消費を低減するために、モニタリングデバイス１００は有利には各取得の間はスリープモードに入るよう構成される。電源１５０は、例えばバッテリまたは燃料電池を備える。
【００２７】
アクティベーション部材１６０は、モニタリングデバイス１００を開始または停止させるために使用される場合がある。有利には、モニタリングデバイス１００は単一のアクティベーション部材１６０を備え、アクティベーション部材１６０はモニタリングデバイス１００の使用を容易にする。アクティベーション部材１６０がトリガされると、モニタリングデバイス１００は完全に自律的な様式で動作する。アクティベーション部材１６０は、例えば押しボタンまたはスイッチである。
【００２８】
モニタリングデバイス１００は、モニタリングデバイス１００を機械上に保持するよう構成される固定手段（図示せず）も備える。固定手段は、磁気的な要素または接着性の要素であってもよい。
【００２９】
図２は、本発明によるモニタリング方法２００の優先的な実施形態を示している。モニタリング方法２００は、図１のモニタリングデバイス１００によって実現されてもよい。モニタリング方法２００は、ナレッジを構成する目的を有する学習フェーズＦ１、および、機械における異常を示し得る差異を検出するために、機械の振動がナレッジと比較されるモニタリングフェーズＦ２を含む。異常は、例えば、不平衡である、位置合わせ不良である、調節が不十分である、または摩耗している、機械の部品に相当する可能性がある。したがって、モニタリング方法２００が使用されて、予測的なメンテナンスを実行することができる。
【００３０】
学習フェーズＦ１は、時間ドメインにおける、機械によって発生された第１の振動信号の取得の、第１のステップＥ１を含む。振動信号は、好ましくは１秒と５秒との間に含まれる第１の取得持続時間に対応する機械の振動のサンプルである。第１の取得持続時間は、例えば２秒に等しい。第１の取得ステップＥ１は、有利には振動センサの最大動作周波数の２倍より大きくなるようパラメータ化されたサンプリング周波数で実行される。非限定的な例として、図１のモニタリングデバイス１００で使用される加速度計は、０Ｈｚと２００Ｈｚとの間に含まれる周波数の振動を測定することができる。
【００３１】
第１の取得ステップＥ１には、取得した振動信号に対応する振動シグネチャの決定の、第１のステップＥ２が続く。振動シグネチャは、例えば以下の様式で決定される。時間ドメインにおける振動信号は、例えばフーリエ変換を実施することにより、周波数ドメインの振動信号に変換することができる。周波数ドメインにおける振動信号は、サンプリング周波数に応じた周波数範囲に広がる。この周波数範囲は、例えば１２８または２５６に等しい数の、所定の数の区間に分割される。各周波数区間に係数が割り当てられ、各係数は対応する周波数区間における振動信号の強度を表現する。したがって、振動シグネチャは、機械上で得られる振動信号を特徴づける一連の値を含む。
【００３２】
次に、決定されたばかりの振動シグネチャとナレッジ内に存在する振動シグネチャとの間の類似性の第１のレベルＳＲ１の決定の、第１のステップＥ３が実行される。類似性のレベルを計算する方法は、当業者に知られているため、より詳細には説明しない。そのような方法は、特に指紋認識の分野で用いられている。非限定な例として、類似性のレベルは、Ｎ次元空間における距離計算によって決定されてもよく、ここでＮは振動シグネチャが含む係数の数に等しい。類似性のレベルは、百分率で表現されてもよい。
【００３３】
次に類似性の第１のレベルＳＲ１は、第１の比較ステップＥ４の過程で、第１の所定の閾値ＴＨ１と比較される。類似性の第１のレベルＳＲ１が第１の閾値ＴＨ１より小さい場合、第１の振動シグネチャは知られていないとみなされる。この場合、第１の振動シグネチャは第１の保存ステップＥ５の過程で、ナレッジに保存される。反対に、類似性の第１のレベルＳＲ１が第１の閾値ＴＨ１より大きい場合、第１の振動シグネチャは知られているとみなされる。この場合、第１の振動シグネチャはナレッジに保存されない。第１の閾値ＴＨ１は、例えば９０％に設定される。
【００３４】
学習フェーズＦ１のステップは、第１の繰り返し期間にしたがって定期的に繰り返される。このように、初めは空であるナレッジは、徐々に構成される。第１の繰り返し期間は、例えば１分である。換言すると、新しい振動信号は毎分サンプリングされる。好ましくは、第１の繰り返し期間は規則的である。
【００３５】
有利には、学習フェーズＦ１は、連続的に決定された所定数Ｍ個の振動シグネチャの類似性の第１のレベルと、第１の閾値ＴＨ１より大きい特定の所定の閾値ＴＨ０との比較Ｅ６の特定のステップも含む。特定の比較ステップＥ６は、例えば類似性のレベルの第１の閾値ＴＨ１との比較の第１のステップＥ４の前に実行される。最後のＭ個の振動シグネチャの類似性の第１のレベルＳＲ１が第２の閾値ＴＨＯより大きい場合、ナレッジが構成されたとみなされる。この場合、学習フェーズＦ１は終了し、モニタリング方法２００はモニタリングフェーズＦ２に移る。そうではない場合、つまり最後のＭ個の振動シグネチャのうち少なくとも１つの類似性のレベルが第２の閾値ＴＨＯより小さい場合、学習フェーズＦ１は続行する。非限定な例として、学習フェーズＦ１は、最後の１０個の振動シグネチャの類似性のレベル、つまり取得した最後の１０個の振動信号に対応する類似性のレベルが９８％を上回るとき、終了する場合もある。学習フェーズＦ１の持続時間は、モニタリングデバイス１００が設置される機械に依存するが、すべての場合で、学習フェーズＦ１は自律的な様式で完了される。
【００３６】
別の実施形態では、ナレッジは所定の学習持続時間の終了時に構成されたと考えてもよい。この場合、学習持続時間は、モニタリングデバイス１００が設置されることを意図される機械のタイプに応じてパラメータ化することができる。
【００３７】
有利には、学習フェーズＦ１より前に、振動センサの較正の初期ステップＥ０が先行する。実際、振動センサはいくつかの公称動作範囲を備える場合がある。非限定な例として、図１のモニタリングデバイス１００で使用される加速度計は、０Ｇから、それぞれ２、４、８、または１６Ｇまで広がる、４つの公称動作範囲を備える。較正ステップＥ０の目的は、最も関連するデータを得るために、どの公称範囲を使用するかを決定することである。
【００３８】
図３は、図２のモニタリング方法２００の較正ステップＥ０のフローチャートを示す。較正ステップＥ０は、振動センサの最小の公称範囲の選択の第１の動作ＯＰ１で始まる。次に、第２の動作ＯＰ２の過程で、機械の振動信号が得られる。第３の動作ＯＰ３の過程で、振動信号が飽和しているかどうか検証される。そのような場合、振動センサの公称範囲は第４の動作ＯＰ４の過程で、増やされる。そうではない場合、選択された公称範囲が適当であり、較正ステップＥ０は終了する。好ましくは、振動信号の取得の第２の動作ＯＰ２は、振動を十分に表現するサンプルを得るために、比較的長い持続時間、例えば１分の持続時間で実行される。
【００３９】
学習フェーズＦ１には、第２の振動信号の取得の第２のステップＥ１’、第２の振動信号に対応する第２の振動シグネチャの決定の第２のステップＥ２’、および第２の振動シグネチャの類似性の第２のレベルの決定の第２のステップＥ３’を含むモニタリングフェーズＦ２が続く。モニタリングフェーズＦ２の間に実行されるこれらの第２のステップＥ１’、Ｅ２’、Ｅ３’は、学習フェーズＦ１の間に実行される同一名称の第１のステップＥ１、Ｅ２、Ｅ３に類似している。第２の取得ステップＥ１’の持続時間は、好ましくは第１の取得ステップＥ１の持続時間と同一である。代替的に、取得ステップＥ１、Ｅ１’の持続時間は異なっていてもよい。
【００４０】
モニタリングフェーズＦ２の間、第２の比較ステップＥ４’の過程で、類似性の第２のレベルＳＲ２が、第１の閾値ＴＨ１より小さい第２の所定の閾値ＴＨ２と比較される。類似性の第２のレベルＳＲ２が第２の閾値ＴＨ２より大きい場合、第２の振動シグネチャが知られているとみなされる。類似性の第２のレベルＳＲ’が第２の閾値ＴＨ２より小さい場合、第２の振動シグネチャが知られておらず、機械レベルでの異常を示しているとみなされる。第２の閾値ＴＨ２は、例えば８０％に設定される。
【００４１】
モニタリングフェーズＦ２は、異常が認識されたときの警告の発生のステップＥ７を含む。警告は、次に送信ステップＥ８の過程で送信され得る。したがって、オペレータは機械レベルで異常が検出されたことを警告される場合がある。
【００４２】
警告を送ることとは別に、モニタリングフェーズＦ２は、機械の振動の分析レポートの送信のステップ（図示せず）を含む場合もある。分析レポートは、例えば、周波数分布に関する情報、振動の振幅に関する情報、および特に潜在的な異常に関する情報を含む。分析レポートは、機械の動作および停止時間を示す場合もある。分析レポートの送信が、規則的に、例えば２時間毎に実行される。
【００４３】
この優先的な実施形態では、モニタリングフェーズＦ２は、モニタリングフェーズＦ２と同時に開始する、いわゆる「発見」期間を含む。有利には、モニタリングフェーズＦ２は、警告を発生する前に実行される検証ステップＥ９を含み、ステップＥ９の間、異常を示す第２の振動シグネチャに対応する第２の振動信号が発見期間に取得されているかどうか検証される。そうではない場合、警告が発生される可能性がある。発見期間に第２の振動信号が実際取得されている場合、保存ステップＥ５’の過程で第２の振動シグネチャがナレッジに保存され、警告は発生されない。換言すると、実際には異常ではなく、学習フェーズＦ１の間に見られなかった機械の通常動作の振動特性であるとみなされる。したがって、発見期間の過程でナレッジが豊かになり得る。発見期間は、時間にわたり可変の動作サイクルを有する機械用に、特に有用である。これは、例えばサイクルの初めと終わりで振動変化のあるエアコンプレッサの場合である。好ましくは、発見期間は所定の持続時間を有し、例えば７日に等しい。
【００４４】
有利には、モニタリングフェーズＦ２は、異常の持続時間ＴＡの所定の持続時間Ｔ０との比較のステップＥ１０を含む。異常の持続時間ＴＡが所定の持続時間Ｔ０より長い場合、警告が発生される。この場合、実際に異常が証明されたとみなされる。異常の持続時間ＴＡが所定の持続時間Ｔ０より小さい場合、警告は発生されない。この比較ステップＥ９は、例えば、機械が振動の変形につながる可能性がある衝撃などの１回きりの事象を被るときに、警告を不注意にトリガすることを回避できるようにする。
【００４５】
モニタリングフェーズＦ２のステップは、第２の繰り返し期間にしたがって定期的に繰り返される。有利には、電気エネルギー消費を最小にし、それによりモニタリングデバイス１００の動作の持続時間を長くするために、第２の繰り返し期間は第１の繰り返し期間より長い。第２の繰り返し期間は、例えば２分に等しい。第２の繰り返し期間は、動的である、すなわち変わる場合があり、特に異常が検出されたときは減少する場合がある。
【００４６】
利点は、特に異常の持続時間に関して、そのより精密な特徴づけを可能にすることである。
【００４７】
当然ながら、本発明は、図面を参照して説明した実施形態に限定されずに、本発明の範囲を超えることなく代替が想定され得る。
【図１】
2022501621.tif 000003
【図２】
2022501621.tif 000004
【図３】
2022501621.tif 000005
【国際調査報告】
2022501621.tif 000006
2022501621.tif 000007
2022501621.tif 000008
2022501621.tif 000009