(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
任意の設備空間に設置される１または２以上の監視対象物が発生する音響を集音装置により集音して，その音響信号に基づいて該監視対象物の異常を診断する異常診断方法であって：
前記音響信号を所定の周期でサンプリングするステップと；
前記ステップにおいてサンプリングされた音響信号の振幅を基準値として設定するステップと；
ある時刻（ｔ）においてサンプリングされた音響信号（Ｘ（ｔ））の前記基準値に対する相対的大きさ（Ａ（ｉ））を半径とする極座標系において，前記音響信号（Ｘ（ｔ））を所定の時間間隔Δｔにわたり離散化した値を偏角（Θ（ｉ）,Φ（ｉ））に変換して極座標（Ａ（ｉ），Θ（ｉ））,（Ａ（ｉ），Φ（ｉ））を求めるステップと；
前記極座標（Ａ（ｉ），Θ（ｉ））,（Ａ（ｉ），Φ（ｉ））を求めるステップを所定時間にわたり反復し，極座標位置がほぼ同じであるものの頻度を求めるステップと，
音響信号（Ｘ（ｔ））について，頻度が所定の回数以上であるときに，前記極座標系の少なくとも一つの始線に対して線対称を成す少なくとも二つのドット（ａ（ｉ）,ｂ（ｉ））をプロットするステップと；
前記ステップで得られたドットパターンに基づいて前記監視対象物の異常を診断するステップと；
から成ることを特徴とする，異常診断方法。
【請求項２】
前記監視対象物の異常を診断するステップは，得られたドットパターンを視覚的に表示して，予め取得された正常時のドットパターンと診断時のドットパターンとを比較して，前記監視対象物の異常を診断するものであることを特徴とする，請求項１に記載の異常診断方法。
【請求項３】
前記監視対象物の異常を診断するステップは，得られたドットパターンをパターン認識して，予め取得された正常時のドットパターンと診断時のドットパターンとをパターン比較して，前記診断時のドットパターンと前記正常時のドットパターンとの間に所定値以上の偏差が存在する場合に，前記前記監視対象物が異常であると診断するものであることを特徴とする，請求項１に記載の異常診断方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は，任意の設備空間に設置される１または２以上の監視対象物が発生する音響を集音装置により集音して，その音響信号に基づいて該監視対象物の異常を診断する異常診断方法にかかり，特に，任意の設備空間に設置される回転機などの設備の異常を簡便に診断することが可能な異常診断方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より，任意の設備空間，例えばクリーンルームの天井部に設置される設備機器，例えばファンフィルタユニットのモータなどの回転機の異常を診断する方法として，所定のセンサ（例えば，振動センサ，温度センサ，音響センサなど）を設備近傍に設置して，当該設備機器の振動や温度，あるいは音響を測定し，それらの測定値，又は測定値にフーリエ変換などの信号処理を施した結果が予め設定したしきい値から逸脱したか否かを判定することにより，設備機器の異常を診断する方法が知られている。
【０００３】
また，機器メンテナンスに熟練したオペレータが，直接回転機などの設備機器に触れ，その触感により経験的に設備機器の異常を判断する方法もよく行われている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら，上記のような従来の設備の異常診断方法には，例えば次のような問題点があった。
１．一般に，各種センサの取り付け位置は設計上限定されるため，必ずしも正確な測定値を得られる最適な位置に設置できるとは限らず，また場合によっては，センサの取り付け自体が不可能な場合もある。
２．クリーンルームの天井部に設置されるファンフィルタユニットなど，監視対象物が多数になる場合には，各設備機器にセンサを取り付けることは，イニシャルコストの増大を招き，また，音響センサでは隣接して設置される設備機器の影響により，各個別機器の音響信号と雑音（ここでは，隣接機器の音響信号）の比（Ｓ／Ｎ比）が小さくなり，個別機器の診断が難しくなる。
３．公知の自動診断システムの場合，各機器設備の初期値が不明の場合が多く，またその特定も困難である。特に，監視対象物が多数に及ぶ場合には，監視対象物の数が増えれば増えるほど，その困難さが飛躍的に増大する。また，管理点数の多いシステムによっても，設備の増設等には容易に追従し難い。また既設の建物に公知の自動診断システムを導入しようとした場合にも，初期値（ここでは，正常と見なせるときの計算値，又は信号処理の結果の値）が不明である。
４．マニュアルの診断システムのみならず，自動診断システムの場合であっても，測定値などの値から機器が正常であるか異常であるかを判定するには，熟練に基づく管理値を要し，また判断結果には測定の個人差や時間変動による差が出やすく，再現性を得にくいため，正確な診断が困難である。
５．従来の診断システムでは，マニュアル診断システムの場合はもちろん，自動診断システムの場合であっても，処理工程数が比較的多く，またオペレータの作業量も多い。
【０００５】
従って，本発明は上記のような問題点に鑑みてなされたものであり，設備機器の異常の診断を，特殊な訓練や経験をあまり必要とせずに，また数値による初期値の設定を行うことなしに，容易にかつ確実に，しかも個人差なく行うことが可能であり，さらに，多数台の設備機器が設置される場合でも，少ないセンサにより複数台の設備機器の同時測定が可能であり，またセンサの設置場所についても自由度が高い，新規かつ改良された設備機器の異常診断方法を提供することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために，請求項１の発明にあっては，任意の設備空間に設置される１または２以上の監視対象物が発生する音響を集音装置により集音して，その音響信号に基づいて該監視対象物の異常を診断する異常診断方法であって：
前記音響信号を所定の周期でサンプリングするステップと；
前記ステップにおいてサンプリングされた音響信号の振幅を基準値として設定するステップと；
ある時刻（ｔ）においてサンプリングされた音響信号（Ｘ（ｔ））の前記基準値に対する相対的大きさ（Ａ（ｉ））を半径とする極座標系において，前記音響信号（Ｘ（ｔ））を所定の時間間隔Δｔにわたり離散化した値を偏角（Θ（ｉ）,Φ（ｉ））に変換して極座標（Ａ（ｉ），Θ（ｉ））,（Ａ（ｉ），Φ（ｉ））を求めるステップと；
前記極座標（Ａ（ｉ），Θ（ｉ））,（Ａ（ｉ），Φ（ｉ））を求めるステップを所定時間にわたり反復し，座標位置がほぼ同じであるものの頻度を求めるステップと，
音響信号（Ｘ（ｔ））について，頻度が所定の回数以上であるときに，前記極座標系の少なくとも一つの始線に対して線対称を成す少なくとも二つのドット（ａ（ｉ）,ｂ（ｉ））をプロットするステップと；
前記ステップで得られたドットパターンに基づいて前記監視対象物の異常を診断するステップと；
から成ることを特徴としている。
【０００７】
この請求項１の異常診断方法において，音響信号（Ｘ（ｔ））について極座標系の始線に対して線対称にプロットされる二つのドット（ａ（ｉ）,ｂ（ｉ））は，後に図２を用いて説明するようにして決定されるものである。ドットパターンを得るにあたって使用する極座標系は，複数本（ｎ）の始線により対称な複数の領域に分割され，各始線についてそれぞれ線対称を成す二つのドット（ａ（ｉ）,ｂ（ｉ））をプロットすることにより，例えば，６本の対称軸（始線）に対して，ドットをプロットすることにより，雪の結晶状のドットパターンが得られ，視覚的にまたパターン認識により，数値的な初期値を設定することなく，容易にかつ確実に正常パターンと異常パターンを識別することが可能となる。
【０００８】
この請求項１の異常診断方法により，監視対象物の異常を診断する場合には，請求項２に記載のように，得られたドットパターンを視覚的に表示して，予め取得された正常時のドットパターンと診断時のドットパターンとを比較して，前記監視対象物の異常を視覚的に診断するように構成することも可能である。あるいは，請求項３に記載のように，適当なパターン認識手法を用いて，得られたドットパターンをパターン認識して，予め取得された正常時のドットパターンと診断時のドットパターンとをパターン比較して，前記診断時のドットパターンと前記正常時のドットパターンとの間に所定値以上の偏差が存在する場合に，前記前記監視対象物が異常であると診断するように構成してもよい。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下に，添付図面を参照しながら本発明にかかる異常診断方法の好適な実施の形態について説明する。
【００１０】
まず，図１を参照しながら，本発明の異常診断を実施するためのシステム構成の一例を説明すると，１２は，ファンモータなどの回転機構を備えた監視対象物であるファンフィルタユニット（ＦＦＵ）であり，例えば不図示のクリーンルーム天井部などの任意の設備空間に設置される設備機器である。１４は，ファンフィルタユニット１２から発生する音響を集音するマイクロホンなどの集音装置である。なお，図示の例では，マイクロホン１４は，ファンフィルタユニットの回転機構が設置された部位１２ａの直上に配置されているが，後述するように，本実施の形態によれば，マイクロホン１４により集音された音響信号は基準化されるので，監視対象物１２とマイクロホン１４との間の距離による音響信号の減衰は相殺される。従って，同じ機器設備を診断する場合には，マイクロホン１４による集音位置が，本実施の形態により得られるドットパターンの形状に与える影響は少ないと考えることができるので，本実施の形態によれば，集音位置を厳密に規定する必要はなく，また，集音された音響信号を特に増幅したりする必要もない。
【００１１】
マイクロホン１４により集音された音響信号は，騒音計１６などのサンプリング手段により所定の周期で測定（サンプリング）され，Ａ／Ｄ変換器１８によりデータ変換され，信号処理部（ＳＤＰ変換器）１９に送られる。信号処理部１９では，サンプリングされた音響信号を極座標系上に変換し，更に，この極座標を求めるステップを所定時間にわたり反復して，座標位置がほぼ同じであるものの頻度を求め，頻度が所定の回数（例えば３回）以上である音響信号についてドットパターンを定める。このように，ドットパターン化された音響信号は，ＣＲＴのような表示装置２０の画面上に表示されるか，あるいは，プリンタなどの印刷手段を用いて，紙面上にプリントアウトされる。そして，作業員は，後述するように，これらの画面または紙面上に視覚的に表示されたドットパターンから，異常パターンと正常パターンとを容易に見分けることが可能である。なお，ドットパターンを視覚的に表示する際には，図１に示すように，正常時のドットパターン２０ａと診断時のドットパターン２０ｂとを同一面上に表示するようにすれば，異常パターンの識別をさらに容易に行うことが可能となる。
【００１２】
次に，図２を参照しながら，信号処理部１９において，サンプリングされた音響信号を極座標系にドットパターンとしてプロットする手順について説明する。なお，本実施の形態において採用されるドットパターンの描写手法は，局所的な相違を対極的に特徴づけるカオス的グラフィック表現の一つとして知られている「対象化ドットパターン（ＳＤＰ：Ｓｙｍｍｅｔｒｉｚｅｄ  Ｄｏｔ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ）」法である。なお，ＳＤＰ法については，すでに確立されたグラフィック手法であり，その内容については，クリフォード．Ａ．ピックオーバー著，「コンピュータカオスフラクタル」高橋時市郎，内藤昭三訳，白揚社出版に詳しいので，ここでは，同書を参考として挙げることにより，その詳細な説明については省略することにする。
【００１３】
対象化ドットパターン（ＳＤＰ）は，時系列データの時刻ｔにおける値Ｘ（ｔ）と時刻ｔ＋τにおける値Ｘ（ｔ＋τ）の相関から極座標を求め，その座標位置がほぼ同じであるものの頻度が所定の回数（例えば３回）以上である音響信号（Ｘ（ｔ））について極座標系にプロットすることで得られるドットパターンである。対象化ドットパターンをプロットする手順について説明すると，図２（ａ）に示すような時間波形として抽出された一組のデータ（Ｘ（ｔ），Ｘ（ｔ＋τ））を，図２（ｂ）に示すような極座標系の始線に対して線対称となるように（ａ１,ａ１’）としてプロットし，さらに，始線を対称軸数分だけ回転し，各始線について一組のデータをプロットしていくものである。例えば，図３に示すように，対称軸を６本とすると，６０度ずつ回転させた始線により極座標を六つの対象領域に分割することが可能であり，各始線について一組ずつ計六組１２個のドット（ａ１,ａ１’）〜（ａ６,ａ６’）を極座標系にプロットすることが可能である。
【００１４】
なお，一定のサンプリング時間Δｔで離散化された時系列データＸ（ｉ）の極座標系における半径Ａ（ｉ）と線対称となる偏角Θ（ｉ），Φ（ｉ）は，次式で変換される。
【００１５】
【数１】
0003930628.tif 000002
【００１６】
なお，上式より明らかなように，ドットのプロット（Ａ（ｉ）,Θ（ｉ）），（Ａ（ｉ）,Φ（ｉ））は，時間幅Ｌとゲインζをパラメータとしている。従って，時系列データからＳＤＰにより，異常を識別するためには，時間幅Ｌとゲインζの最適化が必要である。これらの時間幅Ｌとゲインζに関しては，監視対象物から発生する音響信号の周波数特性に応じて，適宜選択することが可能である。例えば，監視対象物が，ＦＦＵのような回転機械である場合には，そこから発生する音響信号は，周期関数：ｓｉｎ（２πｆｔ）により近似することが可能であり，例えば，基本周波数ｆ=５５０Ｈｚ，Δｔ=１／２００００ｓとすると，時間幅Ｌを５〜６ステップ，ζを４０程度に設定することにより，視覚的に識別が容易なＳＤＰの広がりを得ることができる。
【００１７】
また，上式より明らかなように，サンプリングされた音響信号は，その音響信号の振幅（Ｘｍａｘ−Ｘｍｉｎ）に関して基準化されるので，監視対象物とマイクロホンとの間の距離による音響信号の減衰は相殺される。従って，同じ機器設備を診断する場合には，マイクロホンによる集音位置が，本実施の形態により得られるドットパターンの形状に与える影響は少ないと考えることができるので，本実施の形態によれば，集音位置を厳密に規定する必要はなく，また，集音された音響信号を特に増幅したりする必要もない。暗騒音についても，後述のように音の傾向を認識すれば足りるので，そのための対策を講じる必要もない。
【００１８】
なお，ほぼ同じ座標位置の頻度を求める方法として，次のような方法がある。先ず，１組の極座標系の位置Ａ（ｉ），θ（ｉ）を直交座標系の値（ｘ，ｙ）に変換する。ここで，この直交座標系の値に変換されたｘ，ｙの取りうる範囲は０〜１であり，分解数は例えば１０００とする。そして，変換したｘ，ｙの値に相当する０〜１の範囲の分割位置をカウントして頻度とする。即ち，座標位置がほぼ同じであるものの頻度とは，直交座標系を分割した数で決めることができる。たとえば，１０００に分割すると，座標の分解度は１／１０００までとなり，座標位置の小数点０．００１以上は，ほぼ同じ座標位置の範囲となる。
【００１９】
プロットの有無を判断する頻度の制限値は，所定時間内に取り得るデータの数によって異なるため，一概には取り決めることは困難である。図４〜図８に，正常なＦＦＵと異常なＦＦＵからそれぞれ発生した音に関して，本実施の形態にかかる異常診断方法により，ＳＤＰ表現を行った例を示す。
【００２０】
先ず図４〜７に，データ数が１００００における頻度と，ＳＤＰの結果を示した。図４は異音が発生していない正常なＦＦＵ（ファンフィルタユニット）について作図したドットパターンである。一方，図５，６，７はいずれも異音が発生している異常なＦＦＵ（ファンフィルタユニット）について作図したドットパターンである。なお，異音の違いは疑態音などで表現できないので，聴覚による音の程度で表現すると，図５に示した例では，図４のＦＦＵと異なる音を人間の耳で聞き分けられないが，Ｓ／Ｎ比を高める聴音棒（医者の聴診器と同じ原理）を用いると異常が判断できる程度の異音が発生した。図６に示した例では，図４のＦＦＵと異なる音を人間の耳でかすかに判断できる程度の異音が発生したが，その判断には，多少の熟練が必要である。図７に示した例では，図４のＦＦＵと異なる音を人間の耳ではっきりと聞き分けられる程度の異音が発生した。頻度が３以上の座標位置をプロットし，作図することで，正常な状態と異常な状態の相違が明確に現れることが分かる。このように，本実施の形態にかかる異常診断方法によるＳＤＰ表現によれば，異常な音響信号は，表現の曖昧性により表現されるので，特別な訓練を受けていない作業員であっても，視覚的に容易に診断することが可能である。また，このように頻度を定めて作図することの利点として，例えば次のようなことも考えられる。即ち，音響信号に監視対象物以外から発生した不要な信号（雑音）が含まれた場合，それまでの正常とは違う図形が観測され，誤った診断を行うことが想定される。しかし，監視対象物以外から発生する音響信号は，時間に対し非定常，つまり，監視対象物との同期に繰り返しがないものと考えられる。これら診断のノイズを音響信号から取り除く方法として，作図を何回か繰り返し，異常を診断する方法もあるが，本発明の方法は，頻度の高いものをプロットしているため，より確実に診断のノイズを取り除くことができる。その効果の一例を図８に示す。なお，この図８に示した例では，異音を判断できていない。この図８に示した例は，ＦＦＵを連続運転しながら，回転部の異常発生を監視している時の実験データであり，この時点では，未だ異音を知覚するに至っていない。この図８に示したように，連続運転による監視の途中において，人間の耳による判断では，ＦＦＵの異常が進行していないと見なせる（運転開始から３６日後でも異音を聞き取れないため正常である）のに対し，すべての座標位置をプロットしたＳＤＰは，監視日（運転開始日，５日後，３６日後）によって，ＳＤＰの形状が無秩序に変化している。これは，監視日でノイズとのＳ／Ｎが異なるためと考えられる。一方，頻度を５以上としてプロットしたＳＤＰは，運転開始から５日後までと，３６日後では，丸い輪郭の発生といった時系列の違いが見られ，運転時間の経過と合致していると言える。この結果，Ｓ／Ｎ比の悪い環境下での監視においてもノイズによる誤った異常の判断を防止できることが分かる。
【００２１】
なお，図５〜８の例において，異常な音響信号のＳＤＰ表現に曖昧性が発生する原因としては，回転系である監視対象物に異常が生じた場合には，軸回転周波数の倍数および非線形成分の振動加速度が増加するためであると考えられる。また，異常な音響信号のＳＤＰ表現に円周状の輪郭が発生する原因として，ある周期関数の振幅に不規則な変動が発生するためであると考えられる。
【００２２】
また図１に示す例では，一台のＦＦＵの異常を診断する方法を示したが，本発明は，かかる例に限定されない。例えば，図９に示すように，クリーンルーム３０の天井部３２には，多数のＦＦＵ（Ｕ１１〜Ｕｍｎ）が設置されている。しかし，これらの各ＦＦＵについて個別にマイクロホンを設置したり，個別に異常診断を行うのでは，イニシャルコストもかかり，多大な労力を要してしまう。この点，本発明によれば，個々のＦＦＵを個別に異常診断する必要はなく，ある範囲に含まれる複数のＦＦＵを集合的に同時に診断することが可能である。
【００２３】
すなわち，本発明方法によれば，複数のＦＦＵからの音を同時に集音したとしても，その音響信号は，複数の周期関数を重畳したものと見なすことが可能であり，ある範囲に含まれる複数のＦＦＵから発生される重畳音響信号は，固有のＳＤＰを表現すると見なすことができる。従って，その範囲に含まれるＦＦＵの中に異常動作しているものがあれば，重畳音響信号にも変化が現れるので，その範囲に異常なＦＦＵが含まれているかどうかを判定することができる。例えば，図示の例で言えば，マイクロホン３４を天井部に駆動装置３６により可動に取り付け，例えば九つのＦＦＵ（Ｕ１１〜Ｕ１３，Ｕ２１〜Ｕ２３，Ｕ３１〜Ｕ３３）が含まれる領域を診断単位として，異常診断を行うことができる。そして，本発明方法により，異常なＦＦＵが含まれている領域を特定した後，さらに絞り込みを行うことにより，容易に異常なＦＦＵを特定することが可能である。また，マイクロホンを予め適数個壁部などに所定の間隔をもって設置し，コンピュータ側のチャンネルを当該個数分備え，これを随時切り換えることにより前記同様の作用を奏することもできる。
【００２４】
このように本発明によれば，クリーンルームの天井部のような大域な設備空間内に多数のＦＦＵなどの監視対象物が設置されている場合であっても，その大域な設備空間を，各々が複数の監視対象物を含むより小域な設備空間に分割し，各小域な設備空間から発生する音響信号をＳＤＰ表現することにより，容易に異常な監視対象物が含まれる設備空間を絞り込むことが可能である。なお，異常な監視対象物が含まれる設備空間の絞り込みは多段階的に行うことが可能であることは言うまでもない。そして，ある程度の絞り込みが行われた後，特定された小域の設備空間の中から異常動作をしている監視対象物を特定することが可能である。
【００２５】
次に，図１０および図１１を参照しながら，実際に大域の設備空間の中から異常なＦＦＵが含まれる小域の設備空間を特定する診断フローについて説明する。
【００２６】
まず，図１０に示すように，前処理として，正常時のＳＤＰの記憶処理が行われる。すなわち，所定の小域の設備空間にマイクロホンを設置した後（ステップＳ８１），音響信号の測定を開始し（ステップＳ８２），サンプリングされた音響信号をｄＴ間隔でＴ秒間にわたりＡ／Ｄ変換し（ステップＳ８３），ディジタル信号を得る（ステップＳ８４）。この信号に基づいてプロット（打点）する座標の頻度を算出し（ステップＳ８５），座標の頻度が制限値（例えば３回）であるか否かを判定する（ステップＳ８６）。そして，頻度が制限値以上である場合はＳＰＤへプロットして（ステップＳ８７），先に述べた方法によりＳＤＰ表示し（ステップＳ８８），その結果を正常時のＳＤＰとして記憶する（ステップＳ８９）。
【００２７】
次いで，図１１に示す回転機器の診断ルーチンを開始する。まず，最初の測定場所に移動して（ステップＳ９１），マイクロホンを設置する（ステップＳ９２）。そして，その設置空間において音響信号の計測を開始し（ステップＳ９３），サンプリングされた音響信号をｄＴ間隔でＴ秒間にわたりＡ／Ｄ変換し（ステップＳ９４），ディジタル信号を得る（ステップＳ９５）。この信号に基づいてプロット（打点）する座標の頻度を算出し（ステップＳ９６），座標の頻度が制限値（例えば３回）であるか否かを判定する（ステップＳ９７）。そして，頻度が制限値以上である場合はＳＰＤへプロットして（ステップＳ９８），先に述べた方法によりＳＤＰ表示し（ステップＳ９９），図１０に示す前処理おいて，予め記憶された正常時のＳＤＰと比較する（ステップＳ１００）。そして，差異があれば，測定空間内に異常があると判断し（ステップＳ１０１），差異がなければ測定空間内は正常であると判断する（ステップＳ１０２）そして，かかる動作を全域に対して行うことにより（ステップＳ１０３），診断を終了する。
【００２８】
なお，図１０および図１１に示すルーチンにおいては，測定現場においてリアルタイムに異常診断を行う場合を示したが，図１２に示すルーチンのように，測定値を現場において録音しながら全域の測定を行い，後に録音された音響信号を再生しながら異常診断を行うように構成することも可能である。
【００２９】
以上，本発明にかかる異常診断方法の好適な実施の形態について添付図面を参照しながら説明したが，本発明は上記例に限定されない。当業者であれば，特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において各種の変更例および修正例に想到しうることは明らかであり，それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００３０】
たとえば，上記実施の形態に関する説明においては，監視対象物の動作が正常であるか異常であるかを判定するために，本発明にかかる異常診断方法を適用した例を示したが，特定の故障については特定のＳＤＰ表現が現れることが経験的に知られているので，各故障原因ごとのＳＤＰ表現の特性を予め知ることにより，故障原因別のＳＤＰ表現と診断時のＳＤＰ表現とを比較することにより，故障原因についての判定も行うように構成することも可能である。
【００３１】
また，上記実施の形態に関する説明においては，例えばＣＲＴなどの表示装置の画面上にＳＤＰ表現を展開して，作業員が視覚的に異常診断を行う例について説明したが，パターン認識技法を用いて，自動的に異常診断を行うように構成することも可能である。
【００３２】
以下に，パターン認識により正常時と異常時のＳＤＰ表現を比較する方法の一例について，図１３を参照しながら説明すると，まず正常時のＳＤＰと診断時のＳＤＰを用意し，ＳＤＰの座標位置をマトリックス上に展開する。具体的には，ＳＤＰの１軸分の座標を，例えば１０００×１０００のマトリックスに分割する。
正常時のＳＤＰのマトリックス：ＮＳＤ [１０００×１０００]
異常時のＳＤＰのマトリックス：ＤＳＤ [１０００×１０００]
【００３３】
そして，マトリックスの初期値を０として，座標軸上にプロットがあれば，座標に対応するマトリックスの値を１と入力して，ＳＤＰのプロットをマトリックスへ展開する。このようにして，正常のＳＤＰと異常時のＳＤＰに対してプロットの有無をマトリックスに展開する。
【００３４】
次いで，マトリックスへ展開した異常時のＳＤＰから正常時のＳＤＰを差し引き，偏差マトリックスＨＳＤを得る。
ＨＳＤ[ｉ,ｊ]=ＤＳＤ[ｉ,ｊ]−ＮＳＤ[ｉ,ｊ]
ただし，ＤＳＤ[ｉ,ｊ]−ＮＳＤ[ｉ,ｊ]=−１の場合には，０と見なす。これは，正常時のプロット位置が別の座標へ移動することで異常時のＳＤＰのパターンが形成されると判断できるためである。すなわち，異常時のパターンは，正常時のパターンに無い座標へのプロットされることである。
【００３５】
次いで，偏差マトリックスをＳＤＰに再変換して，偏差ＳＤＰを得る。そしてこの偏差ＳＤＰの形状と異常を示す参照ＳＤＰとを画面処理のパターンマッチングすることで異常を識別することができる。
【００３６】
なお，上記実施の形態に関する説明おいては，監視対象物として，ＦＦＵのような回転系を例に挙げたが，本発明にかかる異常診断装置および方法は，かかる例に限定されない。例えば，レシプロのエンジンやポンプなど回転系以外の運動系についても，そこから発生する音響信号はそれぞれ固有のＳＤＰ表現を持っているので，本発明にかかる異常診断装置および方法は，非回転系の各種運動系の異常を判定するためにも適用することが可能である。
【００３７】
【発明の効果】
以上説明したように，本発明によれば，局在する音響信号の相違を大局的に表現することが可能なので，専門的な知識をあまり必要とせずに，監視対象物の異常を視覚的に容易に診断することが可能である。また本発明によれば，音響信号を計測し，輪郭のはっきりしたＳＤＰを作図するという簡便な操作で結果を得ることができるので，診断に必要とする処理が非常に簡単であり，簡便な異常診断機器を構築することが可能となる。
【００３８】
さらに，本発明では，異常診断の手法として，診断時と正常時との比較を行うため，正常時のＳＤＰによる図形パターンは必要とするが，数値的な制限値は必要とせず，システムの取得に苦慮することがない。さらに，診断に係る機器類のＳＤＰデータを予め一つ用意しておけば，設備ごとに汎用的に利用が可能である。
【００３９】
さらに，本発明では，ＳＤＰを作図する際に，計測された音響信号を基準化するので，音響発生源と集音手段との距離に依存する音響信号の減衰が相殺される。従って，同じ機器を診断する場合には，集音装置と音響発生源との距離にＳＤＰ形状は影響を受けにくいので，診断を容易にかつ正確に行うことが可能である。
【００４０】
さらに，本発明によれば，広域に多数の監視対象物がある場合であっても，所定の集合的な空間から発生する音響信号をＳＤＰ表現することにより，その空間内に異常があるかどうかを判定することが可能となるため，従来のように個々に監視対象物の異常診断を行った場合に比較して，その作業量を飛躍的に減じることが可能である。
【００４１】
加えて，本発明によれば，頻度が高いものをプロットすることで，異常診断に用いる音響信号のＳ／Ｎ比（診断に有意な信号と不要な雑音の割合）を高めた図形表現を用いることとなり，輪郭のはっきりしたＳＤＰ表現をすることができ，音響信号による診断確信度の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明方法を実施するためのシステム構成図である。
【図２】本発明にかかる異常診断方法により測定された音響信号を示すグラフであり，（ａ）は音響信号の時間波形を示し，（ｂ）は極座標にプロットされた音響信号の様子を示している。
【図３】極座標の複数の対称軸に対して線対称にプロットされた音響信号のＳＤＰ表現の一例を示す説明図である。
【図４】本発明にかかる異常診断方法により測定された，正常なＦＦＵの音響信号のＳＤＰ表現を示す図表である。
【図５】本発明にかかる異常診断方法により測定された，異常なＦＦＵの音響信号のＳＤＰ表現を示す図表である。
【図６】本発明にかかる異常診断方法により測定された，異常なＦＦＵの音響信号のＳＤＰ表現を示す図表である。
【図７】本発明にかかる異常診断方法により測定された，異常なＦＦＵの音響信号のＳＤＰ表現を示す図表である。
【図８】本発明にかかる異常診断方法により測定された，正常なＦＦＵと異常なＦＦＵの音響信号のＳＤＰ表現を示す図表である。
【図９】クリーンルームの天井の広域な設備空間に設置される多数のＦＦＵに対して本発明にかかる異常診断方法を適用した一実施の形態を示す説明図である。
【図１０】本発明にかかる異常診断方法の一例を示す流れ図である。
【図１１】本発明にかかる異常診断方法の一例を示す流れ図である。
【図１２】本発明にかかる異常診断方法の一例を示す流れ図である。
【図１３】本発明にかかる異常診断装置および方法にパターン認識技法を適用した場合を示す説明図である。
【符号の説明】
１２      ＦＦＵ
１４      マイクロホン
１６      騒音計
１８      Ａ／Ｄ変換器
１９      信号処理部
２０      表示装置
２０ａ    正常時パターン
２０ｂ    異常時パターン
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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