(57)【要約】【課題】判定対象機器の車両の異音判定用判定値を車両の大きさ、路面と凹凸、周囲温度や気圧など車両特性で補正した補正判定値と車両の音データを比較し異音を判定するが、温度、気圧、湿度、速度、加速度、圧力、張力、荷重などの条件による車両の音の時間周波数特性の変化の違いが無考慮のため、判定音データ特性と診断時の音データ特性の諸条件の相違による変化を異常と誤検出する。【解決手段】判定対象機器からの音の波形または音の波形の解析結果を音データとして音データ取得手段で取得し、当該機器に関する温度、気圧、湿度、速度、加速度、圧力、張力、荷重の何れかのセンシングデータをセンシングデータ取得手段で取得し、センシングデータに基づいて基準音データを基準音データ生成手段で生成し、該基準音データと診断時に取得された音データの比較で当該機器の音の異常を判定手段で検出する。【選択図】図１
2013200143.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
判定対象とする機器から発生する音の異常を診断する異常音診断装置において、
上記判定対象機器から発生する音の波形または音の波形の解析結果を音データとして取得する音データ取得手段と、
上記判定対象機器に関する温度、気圧、湿度、速度、加速度、圧力、張力、荷重の何れかを検出するセンサーからの出力をセンシングデータとして取得するセンシングデータ取得手段と、
前記センシングデータに基づいて基準音データを生成する基準音データ生成手段と、
前記基準音データ生成手段に生成された基準音データと前記音データ取得手段で取得された音データの比較により前記判定対象機器から発生する音の異常を検出する判定手段と、
を備えることを特徴とする異常音診断装置。
【請求項２】
前記基準音データ生成手段は、
前記センシングデータと前記音データを関連付けて記憶するデータ記憶手段と、
前記データ記憶手段から、前記センシングデータ取得手段によって取得されるセンシングデータと類似するセンシングデータを有する音データを選択し、選択された音データを基準音データとして出力する選択手段と、
を備えることを特徴とする請求項１記載の異常音診断装置。
【請求項３】
前記基準音データ生成手段は、
前記センシングデータと前記音データを関連付けて記憶するデータ記憶手段と、
前記データ記憶手段に互いに関連付けられて記憶されたセンシングデータと音データとから、センシングデータと音データの写像関係を表す音変化モデルを学習する学習手段と、
前記センシングデータを入力し前記学習手段で学習された音変化モデルによって表される写像関係に基づいて、基準音データを生成する生成手段と、
を備えることを特徴とする請求項１記載の異常音診断装置。
【請求項４】
前記センシングデータ取得手段によって取得されたセンシングデータを前記データ記憶手段に記憶されているセンシングデータと比較し、その変化の値が所定の値よりも大きい、この取得されたセンシングデータと関連付けられた音データを、前記データ記憶手段に追加する追加手段を設けたことを特徴とする請求項２または３記載の異常音診断装置。
【請求項５】
判定対象とする機器が複数存在し、各判定対象機器それぞれに、当該判定対象機器から発生する音の波形または音の波形の解析結果を音データとして取得する音データ取得手段と、
センシングデータ取得手段から取得された判定対象機器に関する温度、気圧、湿度、速度、加速度、圧力、張力、荷重の何れかのセンシングデータに基づいて基準音データを生成する基準音データ生成手段と、
前記基準音データ生成手段が生成する基準音データと前記音データ取得手段で取得された音データの比較により前記判定対象機器から発生する音の異常を検出する判定手段と、
を備える異常音診断装置を備え、
前記複数の判定対象機器の何れか１つに備えられたセンサーからの信号を処理して前記異常音診断装置のセンシングデータとするセンシングデータ取得手段と、各異常音診断装置を一括して管理する管理部とを有する管理サーバを設け、センシングデータ取得手段からのセンシングデータは、前記管理部を介して前記各異常音診断装置に配信されることを特徴とする異常音診断システム。
【請求項６】
判定対象とする複数の機器それぞれに備えられた判定対象機器の運転中における異常音を判定する異常音診断装置と、各異常音診断装置を管理する管理サーバとを備えた異常音診断システムであって、
前記異常音診断装置は、
当該判定対象機器から発生する音の波形または音の波形の解析結果を音データとして取得する音データ取得手段と、
当該判定対象機器にそれぞれ設けられ、判定対象機器に関する温度、気圧、湿度、速度、加速度、圧力、張力、荷重の何れかを検出するセンサーからのセンシングデータを取得するセンシングデータ取得手段と、
診断モードに異常音判定の基準となる基準音データを生成する生成手段と、
各々の集音器から取得された音データと前記生成手段からの基準音データに基づいて、診断を実行し、前記判定対象機器から発生する音の異常を検出する判定手段と、
を備え
前記管理サーバは
各異常音診断装置と管理サーバとの信号の授受を制御をする管理部と
センシングデータ取得手段からのセンシングデータと音データ取得手段からの音データを管理部を介して入力し、センシングデータと音データを関連付けする関連音データ生成手段と、
関連付けられたセンシングデータと音データを記憶するデータ記憶手段と、
前記データ記憶手段に互いに関連付けられて記憶されたセンシングデータと音データとから、センシングデータと音データの写像関係を表す音変化モデルを学習する学習手段と、
を備え
さらに前記異常音診断装置の生成手段は診断モードに前記管理サーバに学習手段の音変化モデルの配信を要求し、前記センシングデータ取得手段からのセンシングデータと、音変化モデルによって表される写像関係に基づいて、基準音データを生成する
ことを特徴とする異常音診断システム。
【請求項７】
上記センシングデータとして、少なくとも、温度を含むことを特徴とする請求項１〜６の何れかに記載の異常音診断装置または異常音診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定対象機器から発生する音を集音し、集音された音の時間周波数解析によって運転中の判定対象機器の異常音の発生の可能性を判定する異常音診断技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
異常音診断装置に関し、特許文献１に示すような異常音診断装置が知られている。特許文献１に開示されている異常音診断装置は、判定対象機器としての車両で発生する音に含まれる異音を判定するための判定値を記憶し、判定対象機器である車両の特性についてのユーザによる設定を受付け、受付けられた特性に基づいて、記憶された判定値を補正し、判定対象機器である車両から取得される音データを周波数解析して所定の周波数帯域における音圧レベルを算出し、算出された音圧レベルと、補正された判定値を比較することによって、異音を判定するものである。ここで、ユーザによる設定としては、判定対象機器である車両の大きさや路面と凹凸、車両の周囲の温度、車両の周囲の気圧などが開示されている。また、ユーザによる車両の周囲の温度についての設定により、温度が低いほど補正後の判定値の音圧レベルが高くなるように判定値を補正することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2010-096547号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の異常音診断装置は、判定対象機器の環境条件である温度、気圧、湿度や、判定対象機器の運転条件である速度、加速度、圧力、張力、荷重などの諸条件による、当該機器の発する音の時間周波数特性、特に特定の時間や周波数における変化の違いを考慮していないため、基準とする音データの時間周波数特性と診断する時の入力の音データの時間周波数特性の上記諸条件の相違による特定の時間や周波数における変化を、異常として誤検出するという課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る判定対象機器から発生する音の異常を診断する異常音診断装置は、
上記判定対象機器から発生する音の波形または音の波形の解析結果である音データを取得する音データ取得手段と、
上記判定対象機器に関する温度、気圧、湿度、速度、加速度、圧力、張力、荷重の何れかをセンシングデータとして取得するセンシングデータ取得手段と、
前記センシングデータに基づいて基準音データを生成する基準音データ生成手段と、
前記基準音データ生成手段が生成する基準音データと前記音データ取得手段で取得された音データの比較により前記判定対象機器から発生する音の異常を検出する判定手段と、
を備える。
【発明の効果】
【０００６】
本発明に係る異常音診断装置によれば、判定対象の機器の発する音の時間周波数特性を変化させる可能性のある温度、気圧、湿度などの判定対象機器の環境条件や、速度、加速度、圧力、張力、荷重などの判定対象機器の運転条件の諸条件による、音データの時間周波数特性の特に特定の時間や周波数における変化の違いを考慮するために、
前記環境条件や運転条件の諸条件の何れかのセンシングデータに基づいて関連音データを生成し、診断モード時のセンシングデータに最も類似したセンシングデータの関連音データを基準音データとする構成としたため、上記諸条件の相違による特定の時間や周波数における変化を、異常として誤検出する可能性を低減するという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の実施の形態１における異常音診断装置を示すブロック構成図である。
【図２】実施の形態２における異常音診断装置を示すブロック構成図である。
【図３】実施の形態３における異常音診断装置を示すブロック構成図である。
【図４】実施の形態４における異常音診断装置を示すブロック構成図である。
【図５】実施の形態５における異常音診断装置を示すブロック構成図である。
【図６】実施の形態１における測定信号取得から学習モードまたは診断モードかの判断までの処理の流れ図である。
【図７】実施の形態１における診断モード時の処理の流れ図である。
【図８】データ記憶部の構成を説明するデータ記憶構成図である。
【図９】実施の形態２における時間周波数分布の所定部分領域の説明図である。
【図１０】実施の形態３における監視モード時の処理の流れ図である。
【図１１】実施の形態１における学習モード時の処理の流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
実施の形態１．
本実施の形態は、判定対象機器の発する異常な音を診断する装置として、パーソナルコンピュータ（以下ＰＣと称す）上のソフトウェアとして実装され、正常時の波形を取込む学習モードと診断時の波形を取込む診断モードとを有する。測定者はマイク、音響センサー、加速度センサー等の集音器を判定対象機器に設置し、マイク、音響センサー、加速度センサー等の集音器をＰＣのＵＳＢ（Universal Serial Bus）インタフェースの入力端子に接続して、学習モード時と診断モード時の操作を行う。
【０００９】
判定対象の機器は、例えば、エレベータのような複数の稼働部品からなる機器である。エレベータの場合、集音器をエレベータの乗車かごの中またはかごの外に取り付け、制御ケーブルを経由して集音器の信号を機械室に置いたＰＣに取込んで、乗車かごを上下に往復運転することで、エレベータの各機器の稼動音を診断する。
エレベータは、複数の部品から構成されているため、集音器に集音される音はこれらの部品からの混合音である。しかも、各部品から発生する音の周波数特性は異なる。また、集音器の位置は乗車かごが時間とともに移動するため、時間周波数成分は、時間によって、時間周波数成分が由来する部品が異なる。
【００１０】
さらに、各部品から、発生する音の強度は、温度、気圧、湿度、速度、加速度、圧力、張力、荷重などの諸条件の違いにより部品ごとに異なった変化を示す。例えば、レールとガイドシューが摺動する際に発生するレール音は、レールに塗布される油の粘度が温度上昇とともに減少するため、温度が上がると摩擦が小さくなり音圧が低下する。逆に、ロープがシーブに巻きつく際に発生する音は、温度との相関はあまり見られない。また、空調音は温度上昇とともにファン回転数が増加し強度が増加する傾向が見られる。
このように、集音器に集音される音の時間周波数分布は、その強度が、諸条件の変化により、時間周波数特性の特定の時間や周波数ごとに異なるため、機器が正常であっても、諸条件の相違によって、集音器に集音される音の時間周波数特性が特定の時間や周波数ごとに変化し、この諸条件の相違による変化成分を異常音による成分として誤判定する可能性が高くなる。
【００１１】
図１は、本発明の実施の形態１における異常音診断装置を示すブロック構成図である。
図１において、１はマイクや音響センサーや振動センサーなどの集音器、２は集音器１からの信号をサンプリングしデジタル信号に変換して波形データ３を出力する波形取得部、４は波形データ３に時間窓を掛け時間窓を時間方向にずらしながら高速フーリエ変換（以下ＦＦＴと称す）演算により波形データ３を時間周波数分析し時間と周波数に対する強度を示すスペクトル値からなる時間周波数分布５を出力する時間周波数分析部であり、波形取得部２と時間周波数分析部４とで音データ取得手段を形成する。
なお、以下の実施の形態の説明では、時間周波数分析部４が出力する時間周波数分布５を音データとする場合について説明する。音データとしては波形データや、波形データを解析して得られるその他の特徴量であってもよい。
【００１２】
１０１は判定対象機器に設けられ、判定対象機器に関する温度、気圧、湿度、速度、加速度、圧力、張力、荷重の何れかを検知するセンサーで本実施の形態では温度を検知するセンサーである。１０２はセンサー１０１からの信号を処理して温度のセンシングデータ１０３を取得するセンシングデータ取得部、１０５は学習モード時における音データである時間周波数分布５と、同じく学習モード時におけるセンシングデータ１０３を関連付けし、データ記憶部１０４に記憶する関連音データ生成部である。
【００１３】
２０１は診断モード時に入力したセンシングデータ１０３とデータ記憶部１０４に記憶されたセンシングデータを比較して類似したセンシングデータを有する音データを選択し、正常時時間周波数分布６を出力する選択手段である。この正常時時間周波数分布６が診断時における基準音データとなり、本実施の形態では、関連音データ生成部１０５、データ記憶部１０４、選択手段６とで基準音データ生成手段を構成する。
【００１４】
１５は診断時における時間周波数分析部４の出力する時間周波数分布５を診断時時間周波数分布７とし、前記正常時時間周波数分布６を参照し時間周波数分布から異常音発生の可能性の度合いを示す異常度を計算し異常度１６を出力する異常時計算部、１７は異常度１６に基づいて異常音の発生の可能性を判定し判定結果１８を出力する判定部である。
【００１５】
以下図６〜図７、図１１の処理流れ図及び図８のデータ記憶構成図を参照し、本実施の形態の動作を説明する。
学習モードまたは診断モードの何れにおいても、波形取得部２は、集音器１から出力される測定信号を取得して増幅しＡＤ変換することにより、サンプリングされてサンプリング周波数48kHzの16ビットリニアＰＣＭ（pulse code modulation）のデジタル信号の波形データ３に変換する（ステップＳ１）。
時間周波数分析部４は、波形取得部２が出力する波形データ３に対して、1024点の時間窓を16msの間隔で時間方向にずらしながらフレームを切出し、各フレームに対してＦＦＴ演算により周波数スペクトルの時系列ｙ（ｔ，ｆ）を求め、時間周波数分布５として出力する（ステップＳ２）。ここで、ｔは分析窓をずらすシフト間隔に対応する時刻のインデックス、ｆはＦＦＴ演算の結果の周波数を示すインデックスである。なお、時間ｔおよび周波数ｆは、それぞれ、０≦ｔ≦Ｔ，０≦ｆ≦Ｆなる関係を満たす。ここで、Ｔは時間周波数分布５の時間方向のフレーム数、Ｆは波形データ３のサンプリング周波数ｆｓの１／２であるナイキスト周波数に対応する周波数を示すインデックスである（Ｆ＝ｆｓ／２）。
【００１６】
センシングデータ取得部１０２は、センサー１０１からの信号を処理してセンシングデータ１０３を取得する（ステップＳ３）。
【００１７】
センシングデータ取得部１０２によりセンシングデータ１０３が取得されると、異常音診断装置は学習モード時かまたは診断モード時かを判断する（ステップＳ４）。
【００１８】
学習モード時であると、関連音データ生成部１０５はセンシングデータ１０３と時間周波数分布５を関連づけて、データ記憶部１０４に記憶させる（ステップＳ１０１）。詳細には、図８に示すように、データ記憶部１０４は、インデックス部とデータ部を１つの関連する項目として、最大Ｎmax項目のデータを記憶するよう構成されている。学習の開始前の項目数は０で、学習が１回進むごとに、項目数は、１ずつ増加する。ｎ回目の学習時において、学習時のセンシングデータ１０３は、ｎ番目のインデックス部Ｇ（ｎ）に記憶される。また、ｎ回目の学習において、学習時の時間周波数分布５は、ｎ番目の音データ部Ｘ（ｎ）に記憶される。このように、各回の学習において、センシングデータ１０３と時間周波数分布５が関連づけられて、データ記憶部１０４に記憶される。
【００１９】
次に、診断モード時の診断処理について動作を図７を参照し説明する。
時間周波数分布５は診断モード時においては診断時時間周波数分布７として出力される（ステップＳ２０１）。
【００２０】
選択部２０１は、診断時のセンシングデータ１０３と類似するセンシングデータを有する音データをデータ記憶部１０４から見つけ、正常時時間周波数分布６として出力する（ステップＳ２０２）。詳細には、データ記憶部１０４のインデックス部に格納されているｎ番目のセンシングデータＧ（ｎ）と診断時のセンシングデータＦとの類似度を求め、最も、類似度の大きいセンシングデータＧ（ｎ＊）を求め、Ｇ（ｎ＊）と関連付けられているデータ記憶部１０４に格納されている時間周波数分布Ｘ（ｎ＊）を求め、時間周波数分布Ｘ（ｎ＊）を正常時時間周波数分布６として出力する。
【００２１】
異常度計算部１５は、診断時時間周波数分布７と正常時時間周波数分布６を入力し、両者の差異を計算し、異常度１６として出力する（ステップＳ２０３）。詳細には、正常時時間周波数分布ｘ（ｔ，ｆ）及び診断時時間周波数分布ｙ（ｔ、ｆ）のそれぞれのスペクトル値から異常度１６を計算する。すなわち、異常度ａ(R）１６は、各時間周波数分布５の共通の特定の領域におけるスペクトル値の差の２乗平均値として、式（１）のように計算される。
【００２２】
【数１】
2013200143.tif 000003
【００２３】
ここで、式（１）において、Ψ（ｘ）は変数ｘの非線形写像関数で例えば対数変換やその一般化であるBox-Cox変換（一般化対数変換とも言う）などを用いることができる。
また、領域Ｒは、異常度を計算する時間周波数の領域に含まれる時間ｔと周波数ｆの組{t,f}の集合である。領域Ｒは、診断する対象により、事前に、決定されるもので、診断対象ごとに、あらかじめ予想される異常成分が現れる時間や周波数についての事前知識にもとづいて決定される。なお、領域Ｒは診断する対象に応じて異なるようにしてもかまわない。
【００２４】
判定部１７は、異常度計算部１５が出力する異常度１６と所定の閾値を比較することにより、異常音が発生している可能性があるかどうかを判定して、判定結果１８として出力する（ステップＳ２０４）。詳細には、式（１）で計算される異常度ａ(Ｒ）１６と閾値を比較して異常度１６が閾値以上であるとき異常音が発生している可能性があると判定して、「異常」を判定結果１８として出力する。また、異常度１６が閾値未満のときは異常音は発生している可能性が低いと判定して、「正常」を判定結果１８として出力する。
【００２５】
以上のように、実施の形態１によれば、温度などの条件が診断時の条件にもっとも類似した条件で得られた時間周波数分布を判定の基準として選択して用いて、診断時の時間周波数分布と比較して、診断時に異常音が発生している可能性を判定するように構成されているので、診断時と学習時の温度などの条件が変化しても、条件の変化に起因する誤判定の可能性を削減するという効果がある。
【００２６】
実施の形態２．
本実施の形態は、時間周波数分布から、センシングデータ１０３と音データである時間周波数分布５の対応関係を表す音変化モデルを求めておき、診断時のセンシングデータと音変化モデルから、判定の基準とする音データを生成するものである。
【００２７】
実施の形態１との相違点だけを説明する。
図２は、実施の形態２の構成図である。図において、２０２はデータ記憶部１０４に接続され音変化モデル２０３を出力する学習手段、２０４は診断時のセンシングデータ１０３と音変化モデル２０３とから正常時時間周波数分布６を生成する生成手段である。
【００２８】
データ記憶部１０４には、所定のｎ回の学習で得られたｎ個のセンシングデータＧ（１：ｎ）と音データＸ（１：ｎ）がそれぞれ記憶されている。この状態で、学習手段２０２は音変化モデル２０３を学習する。音変化モデル２０３はセンシングデータ（温度）と時間周波数分布の所定の部分領域ごとに温度と対数強度の関係を表す最小２乗近似直線の傾きと切片を求める。部分領域としては例えば図９に示すように時間方向にＮ分割、周波数方向にＭ分割した矩形領域を与えることができる。
【００２９】
上記の部分領域Ｒ（Ｉ，Ｊ）において推定された最小２乗近似直線の傾きと切片をそれぞれａ（Ｉ，Ｊ）とｂ（Ｉ，Ｊ）とすると、温度と強度の関係は式（２）として求められる。
【００３０】
【数２】
2013200143.tif 000004
【００３１】
生成手段２０４は、診断時のセンシングデータ（温度）ρを、音変化モデルを表す式（２）に代入して、領域Ｒ（Ｉ，Ｊ）の強度ｆ（ρ｜Ｉ，Ｊ）を求める。以上の処理をすべての部分領域について反復・実施し、時間周波数分布の全領域の値を形成し、正常時時間周波数分布６として出力する。
【００３２】
以上のように、本実施の形態２によれば、互いに関連付けられたＮ個のセンシングデータと音データに基づいて、時間周波数分布の部分領域ごとに、センシングデータと強度の関係を表すモデルを推定し、診断時のセンシングデータに基づいて、判定の基準となる時間周波数分布を生成するように構成されているので、記憶されたセンシングデータと近接する音データが記憶されていない場合でも、適切な時間周波数分布を判定の基準として用いることができ、計測条件の違いによる誤検出が削減されるという効果がある。
【００３３】
実施の形態３．
本実施の形態は、学習運転のとき、センシングデータがデータ記憶部１０４にすでに記憶されたセンシングデータと類似した音データがすでに記憶されているときは、音データをデータ記憶部１０４に追加しないようにして、データ記憶部１０４に記憶するデータ数を削減するものである。
【００３４】
実施の形態２との相違点だけを説明する。
図３は、実施の形態３の構成図である。
図において、３０１は学習時のセンシングデータ１０３と学習時の音データとをデータ記憶部１０４に追加するか否かをデータ記憶部１０４に既に記憶されているセンシングデータを参照して判定し、追加が必要と判定した時、データ記憶部１０４にセンシングデータと音データを関連付けて追加する判定追加手段である。
【００３５】
図１０に処理の流れを示すように、監視モードにおいて、学習運転を行い、センシングデータ１０３を取得する（ステップＳ３０１）．
【００３６】
次に、取得されたセンシングデータとデータ記憶部１０４のインデックス部に記憶されたセンシングデータとの間の類似度を求め、最も類似度の大きいセンシングデータを求める。（ステップＳ３０２）。
最後に、求められたセンシングデータの最も大きい類似度と所定値を比較して最も大きい類似度が所定値以上であれば、何もしないで終了する。もし、最も大きい類似度が所定値より小さい場合、取得されたセンシングデータと音データを関連付けてデータ記憶部１０４に追加して記憶する。
【００３７】
以上のように、本実施の形態３によれば、データ記憶部１０４に記憶するデータとして、既にデータ記憶部１０４に記憶されているセンシングデータに類似するセンシングデータと関連する音データを追加しないような構成としたため、データ記憶部１０４に記憶するデータの数を削減するという効果がある。
【００３８】
実施の形態４．
本実施の形態は、複数台の機器を判定対象とする場合に、センサーの設置数を削減するため、管理サーバを置いて、管理サーバから環境条件を各機器に配信するものである。
【００３９】
図４は、実施の形態４の構成図である。
図において、１００１−１〜１００１−Ｎは判定対象機器１〜Ｎごとに設けた診断ユニット、１−１〜１−Ｎは、それぞれ、判定対象機器１〜Ｎに設置され、診断ユニット１００１−１〜１００１−Ｎに接続されている集音器、１０１は判定対象機器１だけに設置されたセンサーである。また、３００１は管理サーバであり、センシングデータ取得部１０２と管理部３０２とから構成される。管理部３０２はネットワークを介して各診断ユニットに接続され、各診断ユニット１００１−１〜１００１−Ｎの動作を管理する。また、管理サーバ３００１のセンシングデータ取得部１０２はセンサー１０１に接続される。
【００４０】
ここで、各診断ユニット１００１−１〜１００１−Ｎは、例えば、図１に示すような異常音診断装置と同じような構成を有する。しかし、図４に示されるように、センサー１０１は判定対象機器１にセンシングデータ取得部１０２は、管理サーバ３００１内に、それぞれ１台設けられており、センサー１０１とセンシングデータ取得部１０２は、各診断ユニット１００１−１〜１００１−Ｎで共用される。また、図４に示されるセンシングデータ取得部１０２の出力であるセンシングデータ１０３は、管理部３０２とネットワークを介して各診断ユニット１００１−１〜１００１−Ｎとしての、図１に示される異常音診断装置内のセンシングデータ１０３として、送信される。
それぞれの診断ユニット１００１−１〜１００１−Ｎは、学習モード及び診断モードにおいて、管理サーバ３００１に対して、センサー１０１からセンシングデータ１０３を取得するよう要求を出す。一方、管理サーバー３００１は、診断ユニットからの要求に基づいて、センサー１０１からセンシングデータ取得部１０２がセンシングデータを取得して、要求のあった診断ユニットにセンシングデータ１０３を送信する。最後に、診断ユニットは、管理サーバ３００１から取得したセンシングデータ１０３に基づいて、学習または診断を実行する。
【００４１】
以上のように、本実施の形態４によればセンサーを判定対象機器の一部の機器に設置して、複数の異常音診断装置である診断ユニットで共有するため、センサーの設置数を削減できるという効果がある。
【００４２】
実施の形態５．
本実施の形態は、同じ機種の複数台の機器、例えばビル内に設置された複数のエレベータを判定対象とする場合に、管理サーバを設置し、管理サーバにおいて、センシングデータと音データを関連付けて記憶し、記憶されたデータに基づいて音変化モデルを学習するものである。
【００４３】
図５は、実施の形態５の構成図である。
管理サーバ３００１は、少なくとも、管理部３０２、データ記憶部１０４、関連音データ生成部１０５、学習手段２０２から構成される。また、それぞれの診断ユニット１００１−１〜１００１−Ｎは各集音器１−１〜１−Ｎの信号から音データを生成するとともに、各センサー１０１−１〜１０１−Ｎからセンシングデータを取得し、これらの生成・取得したセンシングデータと音データを管理サーバ３００１に送信するよう構成されている。
【００４４】
ここで、各診断ユニットは、例えば、図２に示すような異常音診断装置の構成を有するが、データ記憶部１０４と関連音データ生成部１０５および学習手段２０２は、図５に示されるように、管理サーバ３００１内に、設けられている。また、図５に示される学習手段２０２の出力する音変化モデル２０３は、管理部３０２とネットワークを介して、診断ユニットとしての図２に示される異常音診断装置内の音変化モデル２０３として、送信される。
【００４５】
各診断ユニット１００１−１〜１００１−Ｎは、学習モードにおいて、各集音器１−１〜１−Ｎで取得される信号から波形取得部と時間周波数分析部とで生成される音データと、各センサー１０１−１〜１０１−Ｎから取得され、センシングデータ取得部で取得するセンシングデータを管理サーバ３００１に送信する。管理サーバ３００１は、各診断ユニットから送信される音データと、センシングデータを関連音データ生成部１０５で関連付けて、データ記憶部１０４に記憶する。データ記憶部１０４に記憶される各診断ユニットからの音データとセンシングデータが予定した数に達すると、管理サーバ３００１は、学習手段２０２により、各診断ユニットからの音データのすべてをまとめた全データを用いて、音変化モデル２０３を学習する。
【００４６】
また、各診断ユニット１００１−１〜１００１−Ｎは、診断モードにおいて、管理サーバ３００１に対して、音変化モデルを要求する。管理サーバ３００１は、各診断ユニットの要求に基づいて、音変化モデルを送信する。各診断ユニットは、管理サーバ３００１から送信された音変化モデルを参照し、各集音器から取得され波形取得部と時間周波数分析部とで生成される音データと各センシングデータ取得部で各センサーから取得されるセンシングデータに基づいて、診断を実行する。
【００４７】
以上のように本実施の形態５によれば、複数台の機器から得られた、互いに関連付けられた音データとセンシングデータを用いて、音変化モデルを学習するように構成されているため、学習に使うデータ数を増大することができるため、音変化モデルの推定精度が向上し、誤検出が減少するという効果が期待される。
【産業上の利用可能性】
【００４８】
本発明の異常音診断装置は、使用条件が大きく変化する機器、例えば、エレベータにおいてその異常状態を検出する検出装置として利用される可能性がある。
【符号の説明】
【００４９】
１；集音器、２；波形取得部、３；波形データ、４；時間周波数分析部、５；時間周波数分布、６；正常時時間周波数分布、７；診断時時間周波数分布、１５；異常時計算部、１６；異常度、１７；判定部、１８；判定結果、１０１；温度等のセンサー、１０２；センシングデータ取得部、１０３；センシングデータ、１０４；データ記憶部、１０５；関連音データ生成部、２０１；選択手段、２０２；学習手段、２０３；音変化モデル、２０４；生成手段、３０１；判定追加手段、管理部３０２、１００１−１〜１００１−Ｎ；診断ユニット、３００１；管理サーバ。
【図１】
2013200143.tif 000005
【図２】
2013200143.tif 000006
【図３】
2013200143.tif 000007
【図４】
2013200143.tif 000008
【図５】
2013200143.tif 000009
【図６】
2013200143.tif 000010
【図７】
2013200143.tif 000011
【図８】
2013200143.tif 000012
【図９】
2013200143.tif 000013
【図１０】
2013200143.tif 000014
【図１１】
2013200143.tif 000015