(57)【要約】複数種類のデータを用いて異常を精度良く検知可能な異常検知装置を提供する。異常検知装置１は、振動搬送装置１００において同一時刻で物理量または測定位置が異なる複数種類の測定データを取得する複数のセンサ２〜５と、前記複数種類の測定データを正規化または標準化するデータ処理部１２と、前記複数種類の測定データからデータ処理部１２で得られた値を順に並べることにより、各時刻で同一時刻データを生成する同一時刻データ生成部１３と、各時刻で生成された前記同一時刻データを時系列に並べることにより時系列データを生成する時系列データ生成部１４と、を備える。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象機器の異常を検知する異常検知装置であって、
前記対象機器において同一時刻で物理量または測定位置が異なる複数種類の測定データを取得する複数のセンサと、
前記複数種類の測定データのうち前記対象機器が同一の動作を行うときのデータである同一動作データを正規化または標準化するデータ処理部と、
前記データ処理部でそれぞれ得られた値を順に並べることにより、各時刻で同一時刻データを生成する同一時刻データ生成部と、
各時刻で生成された前記同一時刻データを時系列に並べることにより時系列データを生成する時系列データ生成部と、
を備える、異常検知装置。
【請求項２】
請求項１に記載の異常検知装置において、
前記複数種類の測定データのうち少なくとも２種類のデータは、前記対象機器の異常と相関関係を有する物理量のデータである、異常検知装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の異常検知装置において、
前記複数のセンサで取得された前記複数種類の測定データから、前記対象機器において同一動作を行うときのデータを、前記複数種類の同一動作データとして抽出する同一動作データ抽出部をさらに備える、異常検知装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか一つに記載の異常検知装置において、
前記時系列データの一部を格納する記憶部と、
前記時系列データのうち一定時間毎に抽出された所定範囲データを、前記記憶部に格納するとともに、前記記憶部に格納された前記所定範囲データが所定数に達した際に前記記憶部に格納されている複数の所定範囲データのうち最先に格納された所定範囲データを、保存データとするデータ記憶制御部と、
をさらに備える、異常検知装置。
【請求項５】
搬送物を搬送するための振動を発生する振動発生部と、
請求項１から４のいずれか一つに記載の異常検知装置と、
を備え、
前記複数種類の測定データは、搬送物の搬送に関する物理量を含む、振動搬送装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、装置の異常を検知する異常検知装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
対象機器の異常を検知する異常検知装置が知られている。このような異常検知装置として、例えば特許文献１には、機械設備に設置したセンサで測定した測定信号に基づいて、機械設備の異常を検知する異常判断システムが開示されている。【０００３】
前記異常判断システムは、前記測定信号から期間傾向成分を分離し、前記期間傾向成分から異常発生時の信号のパターンを特徴づける複数の特徴的な情報量を抽出する。また、前記異常判断システムは、前記情報量に基づいて、前記機械設備の異常を検知する。【０００４】
前記異常判断システムによって前記機械設備の異常を検知することにより、前記機械設備の初期の微小な異常を早期に検知することができる。【０００５】
よって、上述の異常判断システムを用いることにより、例えばプラントなどにおいて稼働中に検出された異常から、機器等の故障のタイミングを予測することができる。これにより、機器の点検及び修理のタイミングを判断することが可能になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−１９８３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、対象機器の異常を検知する方法として、上述の特許文献１に開示されている異常判断システムによる異常検知方法以外にも、各種の異常検知方法が考えられている。【０００８】
他の異常検知方法として、例えば、センサによって検出された検出値の平均値等を求めて、求めた値と閾値とを比較することにより、異常を検知する方法や、異常時のデータと平常時のデータとの違いから異常時のデータの特徴を調べて、その特徴がセンサ等によって検出された場合に、異常を検知する方法などがある。【０００９】
また、他の異常検知方法として、正常な状態を学習し、学習した正常状態に対する現状の状態の異常度を求めて、求めた値と閾値とを比較することにより、異常を検知する方法も考えられている。前記異常度を求める方法として、例えば、機械学習アルゴリズム（例えばｋ近傍法）を用いて求める方法や、特異スペクトル変換を用いて求める方法などが考えられている。【００１０】
上述の異常検知方法では、センサ等によって検出された１種類のデータを用いて、対象機器の異常を検知する。しかしながら、１種類のデータだけでは、対象機器の異常を精度良く検知できない場合がある。よって、対象機器の異常を精度良く検知するためには、複数種類のデータを用いることが好ましい。【００１１】
本発明の目的は、複数種類のデータを用いて異常を精度良く検知可能な異常検知装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一実施形態に係る異常検知装置は、対象機器の異常を検知する異常検知装置である。この異常検知装置は、前記対象機器において同一時刻で物理量または測定位置が異なる複数種類の測定データを取得する複数のセンサと、前記複数種類の測定データのうち前記対象機器が同一の動作を行うときのデータである同一動作データを正規化または標準化するデータ処理部と、前記複数種類の測定データから前記データ処理部で得られた値を順に並べることにより、各時刻で同一時刻データを生成する同一時刻データ生成部と、各時刻で生成された前記同一時刻データを時系列に並べることにより時系列データを生成する時系列データ生成部と、を備える（第１の構成）。【００１３】
これにより、物理量または測定位置が異なる複数種類の測定データを用いて、対象機器の異常を検知することができる。すなわち、同一時刻で得られた、物理量または測定位置が異なる複数種類の測定データのうち前記対象機器が同一の動作を行うときのデータである複数種類の同一動作データを、正規化または標準化した後、順に並べることにより、前記複数種類の同一動作データの集合である同一時刻データを各時刻で生成することができる。そして、生成された各時刻の同一時刻データを、時系列で並べることにより、前記同一時刻データの時系列変化が分かる時系列データを生成することができる。よって、前記複数種類の同一動作データの時系列変化を容易に把握することができる。したがって、前記複数種類の同一動作データの一部に異常が現れた場合に、その異常を容易に把握することができる。【００１４】
これにより、１種類の測定データだけでは対象機器の異常を検知できない場合でも、上述のように複数種類の測定データを用いることにより、対象機器の異常を精度良く検知できる。【００１５】
前記第１の構成において、前記複数種類の測定データのうち少なくとも２種類のデータは、前記対象機器の異常と相関関係を有する物理量のデータである（第２の構成）。【００１６】
対象機器の異常と相関関係を有する物理量のデータは、対象機器の異常と関連して変動する。そのため、前記対象機器の異常と相関関係を有する物理量のデータを含む複数種類の測定データに基づいて得られる時系列データは、対象機器の異常と関連して変動する。よって、前記時系列データを用いて、対象機器の異常を、より精度良く検知することができる。【００１７】
前記第１または第２の構成において、前記複数種類の測定データから、前記対象機器において同一動作を行うときのデータを、前記複数種類の同一動作データとして抽出する同一動作データ抽出部をさらに備える（第３の構成）。【００１８】
これにより、複数種類の測定データから、対象機器において同一動作を行うときの同一動作データを、容易に抽出することができる。したがって、前記対象機器の異常をより容易に検知することができる。【００１９】
前記第１から第３の構成のうちいずれか一つの構成において、異常検知装置は、前記時系列データの一部を格納する記憶部と、前記時系列データのうち一定時間毎に抽出された所定範囲データを、前記記憶部に格納するとともに、前記記憶部に格納された前記所定範囲データが所定数に達した際に前記記憶部に格納されている複数の所定範囲データのうち最先に格納された所定範囲データを、保存データとするデータ記憶制御部と、をさらに備える（第４の構成）。【００２０】
これにより、すべての時系列データを記憶することなく、所望の時間毎の時系列データのみを記憶することができる。過去の時系列データを記憶部に全て記憶しようとすると、必要な記憶容量が増大するが、上述の構成により、過去の時系列データを記憶するための記憶容量を低減することができる。【００２１】
本発明の一実施形態に係る振動搬送装置は、搬送物を搬送するための振動を発生する振動発生部と、上述の第１から第４の構成のうちいずれか一つに記載の構成を有する異常検知装置と、を備える。前記複数種類の測定データは、搬送物の搬送に関する物理量を含む（第５の構成）。【００２２】
振動搬送装置の場合には、異常が発生すると、振動発生部の振動モードが変化する。すなわち、振動搬送装置の異常時には、搬送物の搬送に関する物理量が変化する。この物理量を含む複数種類の測定データに基づいて時系列データを生成することにより、振動搬送装置の異常時には前記時系列データがより顕著に変化する。したがって、振動搬送装置の異常をより精度良く検知することができる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明の一実施形態に係る異常検知装置によれば、同一時刻で得られた物理量または測定位置が異なる複数種類の測定データのうち前記対象機器が同一の動作を行うときのデータである複数種類の同一動作データを正規化または標準化して、得られた値を順に並べることにより同一時刻データを生成する。そして、各時刻で生成された前記同一時刻データを時系列に並べることにより時系列データを生成する。【００２４】
これにより、物理量または測定位置が異なる複数種類の測定データのうち、前記対象機器が同一の動作を行うときのデータである複数種類の同一動作データの時系列の変化を、容易に把握することができる。したがって、前記時系列データを用いて、対象機器の異常を、精度良く検知することができる。これにより、複数種類のデータから異常を精度良く検知可能な異常検知装置が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】図１は、実施形態１に係る異常検知装置の概略構成を機能ブロックで示す図である。
【図２】図２は、振動搬送装置の概略構成を示す図である。
【図３】図３は、（ａ）正常時の時系列データの一例、及び、（ｂ）異常時の時系列データの一例を、グラフでそれぞれ示す図である。
【図４】図４は、異常検知装置の動作を示すフローである。
【図５】図５は、実施形態２に係る異常検知装置の図１相当図である。
【図６】図６は、（ａ）異常度の時間変化の一例、及び、（ｂ）異常度の最大値の変化の一例を、グラフでそれぞれ示す図である。
【図７】図７は、実施形態３に係る異常検知装置の図１相当図である。
【図８】図８は、記憶部におけるデータ更新の一例を模式的に示す図である。
【図９】図９は、対象機器がロボットの場合における振動計測データの一例を示す。
【図１０】図１０は、図９に示す振動計測データから、ロボットの同一動作における振動計測データを抽出して並べた同一動作データの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を詳しく説明する。図中の同一または相当部分については同一の符号を付してその説明は繰り返さない。
【００２７】
［実施形態１］
図１は、本発明の実施形態１に係る異常検知装置１の概略構成を機能ブロックで示す図である。この異常検知装置１は、例えば振動搬送装置などの対象機器の異常を、複数のセンサによって測定された複数種類の測定データに基づいて検知する装置である。前記複数種類の測定データは、物理量または測定位置が異なる測定データである。前記異常は、正常とは異なる状態を意味する。
【００２８】
（振動搬送装置）
まず、前記対象機器としての振動搬送装置１００について、以下で簡単に説明する。図２は、振動搬送装置１００の概略構成を示す図である。
【００２９】
振動搬送装置１００は、振動によって搬送物を搬送しつつ、前記搬送物を乾燥させる。具体的には、振動搬送装置１００は、ホッパ１０１と、供給側フィーダ１０２と、装置本体１０３と、排出側フィーダ１０４と、振動発生部１０５と、熱風給気部１０６と、冷風給気部１０７と、を備える。
【００３０】
なお、本実施形態では、振動搬送装置１００は、振動によって搬送する搬送物を乾燥させる機能を有するが、前記搬送物を搬送する機能のみを有していてもよいし、前記搬送物を搬送する機能に加えて他の機能を有していてもよい。
【００３１】
ホッパ１０１は、内部に搬送物を貯留する。供給側フィーダ１０２は、ホッパ１０１内に貯留された搬送物を、装置本体１０３の搬送方向上流側に供給する。ホッパ１０１及び供給側フィーダ１０２は、装置本体１０３よりも上方に位置する。よって、搬送物は、供給側フィーダ１０２によって、装置本体１０３に対して上方から供給される。
【００３２】
排出側フィーダ１０４は、装置本体１０３の搬送方向下流側に搬送される搬送物を、振動搬送装置１００の外に搬送する。排出側フィーダ１０４は、装置本体１０３の下方に位置する。よって、装置本体１０３によって搬送された搬送物は、排出側フィーダ１０４に対して上方から排出される。
【００３３】
ホッパ１０１、供給側フィーダ１０２及び排出側フィーダ１０４は、特に図示しないが、例えば、振動によって搬送物を搬送する。この場合、ホッパ１０１、供給側フィーダ１０２及び排出側フィーダ１０４は、それぞれ、振動発生部を有する。
【００３４】
装置本体１０３は、トラフ１１１と、整流板１２１と、フードカバー１３１とを有する。
【００３５】
トラフ１１１は、搬送方向に延びる一対の側壁１１２，１１３と、該一対の側壁１１２，１１３を搬送方向の両端部に接続する一対の端壁１１４，１１５と、底壁１１６とを有する。すなわち、トラフ１１１は、搬送方向に延びる樋状である。トラフ１１１は、内部に給気室１１１ａを有する。給気室１１１ａは、一対の側壁１１２，１１３と一対の端壁１１４，１１５と底壁１１６とによって形成されている。
【００３６】
トラフ１１１は、一方の側壁１１２に、搬送方向に並ぶ複数の給気口１１１ｂ，１１１ｃを有する。給気口１１１ｂには、熱風給気部１０６から熱風気体が供給される。給気口１１１ｃには、冷風給気部１０７から冷風気体が供給される。給気口１１１ｃは、トラフ１１１の側壁１１２における搬送方向下流側に位置する。また、トラフ１１１は、底壁１１６の搬送方向下流側に、搬送物を排出するための排出口１１１ｄを有する。トラフ１１１において、給気室１１１ａと給気口１１１ｂ，１１１ｃと排出口１１１ｄとは、連通している。
【００３７】
整流板１２１は、多数の開口を有する平板状のパンチングメタルである。整流板１２１は、トラフ１１１の上側を覆う。整流板１２１におけるパンチングメタルの開口は、気体が下方から上方に通過可能である。整流板１２１は、搬送物の搬送路を構成する。
【００３８】
フードカバー１３１は、整流板１２１の上側を覆う。フードカバー１３１は、図示しない部材を介して、トラフ１１１と接続されている。フードカバー１３１は、上面の搬送方向上流側に、供給側フィーダ１０２から搬送物が供給される供給口１３１ａを有する。また、フードカバー１３１は、上面に、複数の排気口１３１ｂを有する。
【００３９】
熱風給気部１０６は、ヒータ等によって温度が調節された熱風を、ファン等によって吹き出す装置である。熱風給気部１０６から吹き出す熱風の温度は、搬送物の種類や量、外気温などに応じて、調節される。冷風給気部１０７は、ファン等によって気体を吹き出す装置である。
【００４０】
以上の構成により、熱風給気部１０６から給気口１１１ｂを介してトラフ１１１の給気室１１１ａ内に供給された熱風気体は、整流板１２１を下から上に通過して、整流板１２１上を搬送される搬送物を乾燥させる。一方、冷風給気部１０７から給気口１１１ｃを介してトラフ１１１の給気室１１１ａ内に供給された冷風気体は、整流板１２１を下から上に通過して、整流板１２１上を搬送される搬送物を冷却する。
【００４１】
熱風気体及び冷風気体は、整流板１２１を通過した後、排気口１３１ｂからフードカバー１３１の外に流れて、集塵機１０８に集まる。この集塵機１０８では、熱風気体及び冷風気体に含まれる粉塵が取り除かれる。
【００４２】
振動発生部１０５は、複数のバネ１４１と、カウンタウェイト１４２と、モータ１４３と、クランク機構１４４とを備える。
【００４３】
カウンタウェイト１４２は、搬送方向に延びる直方体状の部材である。カウンタウェイト１４２は、バネ１４１及び図示しない連結部材によって、トラフ１１１に懸架されている。
【００４４】
クランク機構１４４は、カウンタウェイト１４２上に位置するモータ１４３の回転に応じて回転することにより、トラフ１１１を搬送方向の斜め上方に往復運動させる。クランク機構１４４の構成は従来の構成と同様なので、クランク機構１４４に関する詳しい説明は省略する。
【００４５】
以上の構成により、振動発生部１０５は、トラフ１１１に振動を与えることができる。これにより、整流板１２１にも振動が加わるため、整流板１２１上で搬送物を搬送方向に搬送することができる。
【００４６】
（異常検知装置）
次に、上述の構成を有する振動搬送装置１００の異常を検知する異常検知装置１の構成を、図１に基づいて説明する。
【００４７】
図１に示すように、異常検知装置１は、複数のセンサ２〜５と、異常検知制御部１０とを有する。なお、異常検知装置１は、振動搬送装置１００の図示しない制御部と一体で設けられていてもよいし、前記制御部とは別に設けられていてもよい。
【００４８】
複数のセンサ２〜５は、例えば振動搬送装置１００の振動、熱風気体の温度、振動搬送装置１００で発生する音及び給気室１１１ａ内の圧力などを測定する。すなわち、複数のセンサ２〜５は、例えば、変位センサ、温度センサ、音センサ及び圧力センサなどを含む。振動搬送装置１００における複数のセンサ２〜５の取付位置は、従来と同様であるため、詳しい説明を省略する。
【００４９】
複数のセンサ２〜５で測定されたデータは、測定データとして、異常検知制御部１０に入力される。
【００５０】
なお、本実施形態では、一例として、異常検知装置１は４つのセンサを備えているが、この限りではなく、異常検知装置１は、３つ以下のセンサを備えていてもよいし、５つ以上のセンサを備えていてもよい。すなわち、異常検知装置１は、複数のセンサを備えていればよい。
【００５１】
また、本実施形態では、異常検知装置１の複数のセンサ２〜５は、振動搬送装置１００における振動、温度、音及び圧力を測定するが、この限りではなく、複数のセンサ２〜５は、振動搬送装置１００の運転の異常を検知可能な他の物理量を測定してもよいし、同じ種類の物理量を異なる測定位置で測定してもよい。すなわち、複数のセンサ２〜５によって、物理量または測定位置が異なる複数種類の測定データが取得される。
【００５２】
異常検知制御部１０は、複数のセンサ２〜５から出力された前記複数種類の測定データに基づいて、時系列データを生成する。具体的には、異常検知制御部１０は、測定データ取得部１１と、データ処理部１２と、同一時刻データ生成部１３と、時系列データ生成部１４と、記憶部１５と、異常度演算部１６と、出力部１７と、を備える。
【００５３】
測定データ取得部１１は、複数のセンサ２〜５から出力された複数種類の測定データを、所定の時間間隔で取得する。測定データ取得部１１によって取得された前記複数種類の測定データは、記憶部１５に一時的に格納される。記憶部１５は、半導体素子メモリ、磁気記憶媒体、光学記憶媒体などを含む。記憶部１５は、データを記憶可能であれば、どのような構成であってもよい。
【００５４】
前記複数種類の測定データは、同一時刻で取得され、且つ、物理量または測定位置が異なる測定データである。また、前記複数種類の測定データは、振動搬送装置１００の異常と関連して変動する物理量のデータである。すなわち、前記複数種類の測定データは、振動搬送装置１００の異常と相関関係を有する物理量のデータである。また、前記複数種類の測定データは、振動搬送装置１００における搬送物の搬送に関する物理量のデータを含む。
【００５５】
なお、前記複数種類の測定データのうち、少なくとも２種類のデータが振動搬送装置１００の異常と相関関係を有する物理量のデータであってもよい。例えば、前記複数種類の測定データのうち２種類の測定データが互いに強い相関関係を有する場合、一方の測定データのみを振動搬送装置１００の異常検知に用いてもよい。なお、前記複数種類の測定データは、互いに相関関係がないデータが好ましい。
【００５６】
測定データ取得部１１は、複数のセンサ２〜５から、前記所定の時間間隔内で測定データのピーク値を取得してもよい。この場合、測定データ取得部１１は、前記測定データにおける正のピーク値及び負のピーク値を取得してもよいし、前記測定データにおけるピーク値の絶対値を取得してもよい。これにより、振動搬送装置１００の異常発生時に測定データにピークが現れた場合でも、測定データ取得部１１は、複数のセンサ２〜５から、前記ピークを含む測定データを取得することができる。よって、測定データを用いて、振動搬送装置１００の異常を精度良く検知することができる。
【００５７】
データ処理部１２は、測定データ取得部１１で取得した複数種類の測定データを記憶部１５から読み込んだ後、前記複数種類の測定データから、振動搬送装置１００が同一の動作を行うときのデータである複数種類の同一動作データを抽出する。なお、振動搬送装置１００は、同一の動作を繰り返しているため、装置の停止時及び非定常運転時を除いて、前記複数種類の測定データは、同一動作データとほぼ同じデータである。
【００５８】
なお、前記同一の動作は、異常検知装置１によって振動搬送装置１００の異常を検知可能な繰り返しの測定データが得られる範囲の動作であれば、全く同一の動作に限定されない。
【００５９】
また、データ処理部１２は、抽出した複数種類の同一動作データを正規化処理する。具体的には、データ処理部１２は、同種の同一動作データごとに、演算対象範囲内での最小値を引いてレンジ（データの範囲）で除することにより、同一動作データの正規化を行う。データ処理部１２で正規化されたデータは、記憶部１５に一時的に格納される。
【００６０】
このように、物理量または測定位置が異なる複数種類の同一動作データを正規化処理することにより、前記複数種類の同一動作データを同じ次元で並べて表示することが可能になる。
【００６１】
なお、データ処理部１２は、前記複数種類の同一動作データを標準化処理してもよい。この場合、データ処理部１２は、同種の同一動作データごとに、演算対象範囲内での平均値を引いて標準偏差で除することにより、同一動作データの標準化を行う。
【００６２】
また、データ処理部１２は、複数種類の同一動作データが、同じ測定範囲のセンサから得られる同じ物理量の場合、上述の正規化処理または標準化処理を省略してもよい。
【００６３】
同一時刻データ生成部１３は、同一時刻で複数のセンサ２〜５によって取得された前記複数種類の測定データから抽出され且つ正規化された複数種類の同一動作データを、記憶部１５から読み込んだ後、順に並べることにより、同一時刻データを生成する。すなわち、同一時刻データ生成部１３は、以下のような集合データｄ（ｔ）を、同一時刻データとして生成する。
ｄ（ｔ）＝｛ａ（ｔ）、ｔ（ｔ）、ｓ（ｔ）、ｐ（ｔ）｝
【００６４】
ここで、ａ（ｔ）、ｔ（ｔ）、ｓ（ｔ）、ｐ（ｔ）は、それぞれ、所定の時刻（ｔ）において、複数のセンサ２〜５が取得した振動、温度、音、圧力に関する測定データからそれぞれ抽出された同一動作データを正規化処理することにより得られたデータである。
【００６５】
同一時刻データ生成部１３によって生成された同一時刻データは、記憶部１５に一時的に格納される。
【００６６】
なお、前記同一時刻データにおける前記データの並び順は、各時刻で生成される同一時刻データにおいて前記データの並び順が同一であれば、どのような順番であってもよい。
【００６７】
時系列データ生成部１４は、各時刻における同一時刻データを記憶部１５から読み込んだ後、これらの同一時刻データを時系列に並べて、以下のような１次元の時系列データＤを生成する。
Ｄ＝｛ｄ（ｔ）＋ｄ（ｔ−１）＋ｄ（ｔ−２）＋・・・・ｄ（ｔ−ｎ）｝
【００６８】
時系列データ生成部１４は、生成した時系列データを記憶部１５に格納する。
【００６９】
図３は、時系列データ生成部１４によって生成される時系列データの一例を示すグラフである。図３（ａ）は、振動搬送装置１００の正常時の時系列データの一例を示し、図３（ｂ）は、振動搬送装置１００の異常時の時系列データの一例を示す。図３（ｂ）に破線で囲んだ部分のように、振動搬送装置１００の異常時における時系列データの波形は、正常時における時系列データの波形と異なる。上述のように時系列データを生成することにより、波形の違いから異常を容易に検知することができる。
【００７０】
異常度演算部１６は、記憶部１５から時系列データを読み込んで、前記時系列データにおける所望の範囲のデータに基づいて異常度を算出する。異常度演算部１６は、例えば、公知の機械学習アルゴリズム（例えばｋ近傍法）を用いた方法や特異スペクトル変換を用いた方法などによって、時系列データに基づいて異常度を算出する。
【００７１】
ここで、異常度演算部１６は、例えば前記ｋ近傍法を用いて異常度を算出する場合、２つのスライド窓を用いて、時系列データから複数の部分時系列データを生成する。前記複数の部分時系列データは、正常な場合の正常時部分時系列データと、検査対象である検査対象部分時系列データとを含む。そして、異常度演算部１６は、ｋ近傍法によって、ベクトル空間上における前記正常時部分時系列データと前記検査対象部分時系列データとのそれぞれの距離を演算する。異常度演算部１６は、これらの距離に基づいて、異常度を算出する。
【００７２】
一方、異常度演算部１６は、特異スペクトル変換を用いて異常度を算出する場合、前記複数の部分時系列データをそれぞれ特異スペクトル変換し、その結果を用いて、行列の２ノルムを演算する。異常度演算部１６は、演算によって得られた値の大きさから、異常度を算出する。
【００７３】
異常度演算部１６は、算出した異常度を、記憶部１５に格納する。
【００７４】
なお、前記所望の範囲は、同一時刻データを複数含む。前記所望の範囲は、予め設定された範囲であってもよいし、異常検知装置１に対する入力によって設定される範囲であってもよい。
【００７５】
出力部１７は、記憶部１５に格納されている時系列データ及び異常度の少なくとも一方を読み込んだ後、読み込んだデータを外部に出力する。出力部１７は、例えば、時系列データを、図３に示すようなグラフデータとして出力してもよいし、数値データとして出力してもよい。また、出力部１７は、例えば、異常度をグラフデータ及び数値データの少なくとも一方として出力してもよい。
【００７６】
なお、出力部１７は、例えば、表示装置、出力装置などを含んでもよいし、外部の表示装置等に対するデータの出力を制御する構成を含んでもよい。
【００７７】
（異常検知装置の動作）
次に、上述の構成を有する異常検知装置１の動作について説明する。図４は、異常検知装置１の動作を示すフローである。
【００７８】
図４に示すように、異常検知装置１における異常検知制御部１０の測定データ取得部１１は、複数のセンサ２〜５から、同一時刻で取得された複数種類の測定データを取得する（ステップＳ１）。その後、データ処理部１２は、同一時刻で複数のセンサ２〜５によって取得された複数種類の測定データから、振動搬送装置１００が同一の動作を行うときのデータである複数種類の同一動作データを抽出して、正規化する（ステップＳ２）。
【００７９】
同一時刻データ生成部１３は、正規化された同一時刻の複数の同一動作データを順に並べることにより、同一時刻データを生成する（ステップＳ３）。時系列データ生成部１４は、各時刻の同一時刻データを時系列で並べることにより、時系列データを生成する（ステップＳ４）。
【００８０】
異常度演算部１６は、前記時系列データを用いて、公知の機械学習アルゴリズム（例えばｋ近傍法）を用いた方法や特異スペクトル変換を用いた方法などによって、異常度を算出する（ステップＳ５）。
【００８１】
出力部１７は、時系列データ生成部１４で生成された時系列データ及び異常度演算部１６で算出された異常度の少なくとも一方を、出力する（ステップＳ６）。
【００８２】
以上の構成により、異常検知装置１は、複数のセンサ２〜５によって測定された、物理量または測定位置が異なる複数種類の測定データを用いて、振動搬送装置１００の異常を検出することができる。
【００８３】
また、同一時刻で得られた物理量または測定位置が異なる複数種類の測定データから抽出された複数種類の同一動作データを、正規化した後、順に並べることにより、前記複数種類の同一動作データの集合である同一時刻データを各時刻で生成することができる。そして、生成された各時刻の同一時刻データを、時系列で並べることにより、前記同一時刻データの時系列変化が分かる時系列データを生成することができる。よって、前記複数種類の同一動作データの時系列変化を容易に把握することができる。したがって、前記複数種類の同一動作データの一部に異常が現れた場合に、その異常を容易に把握することができる。
【００８４】
これにより、１種類の測定データだけでは振動搬送装置１００の異常を検知できない場合でも、上述のように複数種類の測定データを用いることにより、振動搬送装置１００の異常を精度良く検知できる。
【００８５】
また、本実施形態では、前記複数種類の測定データは、振動搬送装置１００の異常と相関関係を有する物理量のデータである。振動搬送装置１００の異常と相関関係を有する物理量のデータは、振動搬送装置１００の異常時に、振動搬送装置１００の異常と関連して変動する。そのため、前記複数種類の測定データに基づいて得られる時系列データは、振動搬送装置１００の異常と関連して変動する。よって、前記時系列データを用いて、振動搬送装置１００の異常を、より精度良く検知することができる。
【００８６】
なお、振動搬送装置１００は、連続して安定運転（定常運転）を行うため、異常検知装置１は、振動搬送装置１００の定常運転時を異常検知の対象にして、それ以外の非定常運転時及び休止時には、異常検知の対象から除外することが好ましい。前記非定常運転時及び休止時のデータが、異常検知装置１で異常を検知する際に用いられるデータに含まれていると、前記非定常運転及び休止を、振動搬送装置１００の異常として誤検出する可能性がある。なお、前記非定常運転時は、振動搬送装置１００の運転スイッチを入れてから運転が安定するまでの期間と、前記運転スイッチを切ってから実際に運転が停止するまでの期間とを含む。
【００８７】
そのため、異常検知装置１は、振動搬送装置１００の定常運転開始時及び定常運転終了時を検出し、前記定常運転開始時と前記定常運転終了時との間の定常運転時のデータのみを取得する。
【００８８】
前記定常運転開始時及び前記定常運転終了時を決める具体的な方法として、以下の方法が考えられる。
【００８９】
前記定常運転開始時は、振動搬送装置１００の運転スイッチを入れてから所定時間が経過した後のタイミングとしてもよい。前記所定時間は、振動搬送装置１００が定常運転状態になるまでの時間に設定される。前記定常運転終了時は、振動搬送装置１００の運転スイッチを切った時点としてもよい。
【００９０】
また、振動搬送装置１００の運転中に測定される物理量が、定常運転開始を判定する第１閾値を上回った場合に前記定常運転開始時と判定し、前記物理量が、定常運転終了を判定する第２閾値を下回った場合に前記定常運転終了時と判定してもよい。
【００９１】
また、振動搬送装置１００の運転開始時及び運転終了時の時刻が判明している場合には、運転開始時から所定時間経過後を前記定常運転開始時とし、運転終了時を前記定常運転終了時としてもよい。
【００９２】
異常検知装置１は、振動搬送装置１００が例えば上述の方法によって非定常運転時または休止時であると判定した場合には、振動搬送装置１００の異常検知を停止する。
【００９３】
［実施形態２］
図５は、実施形態２に係る異常検知装置２０１の概略構成を示す機能ブロック図である。この実施形態における異常検知装置２０１は、所定時間前の時系列データを抽出し、その時系列データから求められる異常度（特徴値）を並べて出力する点で、実施形態１における異常検知装置１とは異なる。以下で、実施形態１と同様の構成には同一の符号を付して説明を省略し、実施形態１と異なる部分についてのみ説明する。
【００９４】
異常検知装置２０１は、複数のセンサ２〜５と、異常検知制御部２１０とを有する。異常検知制御部２１０は、測定データ取得部１１と、データ処理部１２と、同一時刻データ生成部１３と、時系列データ生成部１４と、記憶部１５と、時系列データ抽出部２２０と、異常度演算部２１６と、出力部２１７と、を備える。
【００９５】
時系列データ抽出部２２０は、記憶部１５に格納されている時系列データから、複数の時点における所定期間の時系列データを抽出する。なお、前記複数の時点における所定期間の時系列データとは、それぞれ、前記複数の時点から過去に所定期間の範囲の時系列データを意味する。また、前記時点は、現在、数時間前、数日前、数か月前などである。
【００９６】
異常度演算部２１６は、時系列データ抽出部２２０によって抽出された前記複数の時点における所定期間の時系列データから、それぞれ異常度を算出する。なお、前記異常度は、実施形態１と同様、例えば、公知の機械学習アルゴリズム（例えばｋ近傍法）を用いた方法または特異スペクトル変換を用いた方法などによって、算出される。
【００９７】
出力部２１７は、異常度演算部２１６によって演算された異常度を用いて、例えば異常度のグラフ表示を行う。図６は、出力部２１７によるグラフ表示の一例を示す図である。図６（ａ）は、１時間前、１か月前及び１年前における異常度の時間変化を表示した一例であり、図６（ｂ）は、１時間前、１か月前及び１年前における異常度の最大値の変化を表示した一例である。
【００９８】
本実施形態によれば、異常度の変化を容易に把握することができるため、振動搬送装置１００等の対象機器の異常をより精度良く検知することができる。
【００９９】
［実施形態３］
図７は、実施形態３に係る異常検知装置３０１の概略構成を示す機能ブロック図である。この実施形態における異常検知装置３０１は、過去のデータの保存方法が実施形態１とは異なる。以下で、実施形態１と同様の構成には同一の符号を付して説明を省略し、実施形態１と異なる部分についてのみ説明する。
【０１００】
異常検知装置３０１は、複数のセンサ２〜５と、異常検知制御部３１０とを有する。異常検知制御部３１０は、測定データ取得部１１と、データ処理部１２と、同一時刻データ生成部１３と、時系列データ生成部１４と、記憶部１５と、データ記憶制御部３２０と、異常度演算部１６と、出力部１７と、を備える。
【０１０１】
データ記憶制御部３２０は、記憶部１５に対する時系列データの記憶を制御する。図８は、データ記憶制御部３２０による時系列データの記憶制御の一例を示す図である。
【０１０２】
図８に示すように、データ記憶制御部３２０は、時系列データ生成部１４で生成された時系列データから、一定時間毎に所定範囲のデータ（以下、所定範囲データという）を抽出する。本実施形態では、前記一定時間は、例えば１０分毎である。
【０１０３】
データ記憶制御部３２０は、前記所定範囲データを抽出する毎に、抽出した前記所定範囲データを記憶部１５に格納する。なお、記憶部１５は、前記所定範囲データを記憶するための記憶領域を、所定数、有する。
【０１０４】
データ記憶制御部３２０は、記憶部１５に格納された前記所定範囲データの数が前記所定数に達した後、記憶部１５に別の所定範囲データを格納する際に、記憶部１５に格納されている所定数の所定範囲データのうち最先に記憶部１５に格納された所定範囲データを、保存データに変更する。この保存データは、データ記憶制御部３２０によって記憶部１５に格納された所定範囲データが新たな保存データに変更されるまで保持される。
【０１０５】
データ記憶制御部３２０によって前記所定範囲データが保存データに変更される際には、それまでの保存データに前記所定範囲データが置き換えられる。本実施形態では、データ記憶制御部３２０による保存データの置き換えは、例えば、前記所定範囲データの数が６つになった場合、すなわち、１時間経過後に、行われる。
【０１０６】
なお、前記一定時間を、例えば１週間としてもよい。この場合、データ記憶制御部３２０による保存データの置き換えを、例えば、前記所定範囲データの数が４つになった場合、すなわち１か月後に行ってもよい。前記一定時間は、上述の１０分または１週間に限定されず、データ保存が必要な間隔に応じて適宜設定される。
【０１０７】
記憶部１５に格納された保存データは、例えば、実施形態２の場合のように、過去の異常度と比較する際に利用される。
【０１０８】
以上の構成により、過去の時系列データを記憶部１５に全て記憶する必要がないため、記憶部１５の記憶容量の増大を抑制しつつ、必要な過去の時系列データを記憶部１５に格納することができる。
【０１０９】
（その他の実施形態）
以上、本発明の実施の形態を説明したが、上述した実施の形態は本発明を実施するための例示に過ぎない。よって、上述した実施の形態に限定されることなく、その趣旨を逸脱しない範囲内で上述した実施の形態を適宜変形して実施することが可能である。
【０１１０】
前記各実施形態では、異常検知装置１，２０１，３０１が異常を検知する対象機器として振動搬送装置１００を挙げているが、この限りではなく、前記対象機器は、異常が発生する機器であれば、どのような機器であってもよい。
【０１１１】
図９に、対象機器がロボットの場合に、ロボットが動作したときの各部における振動測定データの一例を示す。図９の例では、ロボットは、２本のアーム部を有し、各アーム部を軸１、軸２で示す。また、図９では、軸１及び軸２で示すアーム部がそれぞれ伸長及び収縮の動作を行った場合の振動測定データを示す。
【０１１２】
図９に示すように、対象機器であるロボットは、同一の動作を連続して行うのではなく、異なる複数の動作を行う。そのため、異常検知装置１で対象機器の異常を検知する場合には、同一の動作を行うときの測定データを抽出する必要がある。
【０１１３】
図１０に、例えばロボットの動作の中から軸１の伸長動作のみを抽出し、それに対応する振動測定データのみを並べた例を示す。このように、データ処理部１２は、対象機器が動作したときの測定データの中から、同一の動作を行うときの測定データを抽出する。なお、データ処理部１２は、例えば、対象機器の制御装置で生成される指令信号などを用いて対象機器の同一の動作を検出し、そのときの測定データを抽出する。
【０１１４】
このように、データ処理部１２は、複数種類の測定データから、対象機器が同一の動作を行うときのデータである同一動作データを抽出する同一動作データ抽出部としても機能する。
【０１１５】
上述のように、対象機器が例えばロボットのように異なる複数の動作を行う場合には、データ処理部１２によって抽出された同一動作データを正規化または標準化した後、得られたデータを用いて、同一時刻データ生成部１３によって同一時刻データを生成する。これにより、異常検知装置１，２０１，３０１による異常検知を行うことができる。
【０１１６】
また、例えば、対象機器が、モータ、エンジン及びトランスミッションなどの回転機、ロボットなどのメカトロ機器、工作機械の場合などには、同一の動作が行われない場合もある。この場合には、対象機器の運転開始時あるいは停止時に、特定パターンの運転を行うことにより、前記対象機器に同一の動作を繰り返し行わせるようにしてもよい。
【０１１７】
具体的には、対象機器がロボットまたは工作機械の場合には、運転開始時に、毎回、同一の動作としてイニシャライズ動作を行ってもよい。また、対象機器がエンジンの場合には、エンジン始動時からアイドリングまでの動作、または、アイドリングからエンジン停止までの動作を、同一の動作として行ってもよい。また、対象機器がモータの場合には、所定のタイミングで、同一の動作として、所定回転数まで回転数を変動させる試運転動作を行ってもよい。
【０１１８】
これにより、対象機器がどのような機器であっても、同一動作を行うときの同一動作データを、異常検知装置によって取得して、前記同一動作データに基づいて、前記対象機器の異常を検知することができる。
【０１１９】
なお、上述のように、対象機器が特定パターンの動作を行う場合、その動作の開始及び終了は、前記対象機器に取り付けられた位置センサまたは前記対象機器を駆動制御する制御装置の指令等によって判定することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１２０】
本発明は、対象機器の異常を検知する異常検知装置に利用可能である。
【符号の説明】
【０１２１】
１、２０１、３０１  異常検知装置
２〜５  センサ
１０、２１０、３１０  異常検知制御部
１１  測定データ取得部
１２  データ処理部(同一動作データ抽出部）
１３  同一時刻データ生成部
１４  時系列データ生成部
１５  記憶部
１６、２１６  異常度演算部
１７、２１７  出力部
１００  振動搬送装置（対象機器）
１０１  ホッパ
１０２  供給側フィーダ
１０３  装置本体
１０４  排出側フィーダ
１０５  振動発生部
１０６  熱風給気部
１０７  冷風給気部
１１１  トラフ
１１１ａ  給気室
１１１ｂ、１１１ｃ  給気口
１１１ｄ  排出口
１２１  整流板
１３１  フードカバー
１３１ａ  供給口
１３１ｂ  排気口
２２０  時系列データ抽出部
３２０  データ記憶制御部
【図１】
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【図２】
2019208395.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2019208395.tif 000008
【図７】
2019208395.tif 000009
【図８】
2019208395.tif 000010
【図９】
2019208395.tif 000011
【図１０】
2019208395.tif 000012
【国際調査報告】
2019208395.tif 000013
2019208395.tif 000014
2019208395.tif 000015