(57)【要約】  回転機器を監視するためのシステムおよび方法を含む技術が提供される。回転機器に近接したセンサが回転機器の振動を感知する。センサは回転機器の振動に対応したデジタル信号を生成し、通信ネットワークを介してデジタル信号を送信する。サーバはデジタル信号を受信し、アンサンブル経験的モード分解(ＥＥＭＤ)法を用いてデジタル信号の前処理を行う。サーバはデジタル信号を、ウェーブレットニューラルネットワーク（ＷＮＮ）を用いて処理し、回転機器の故障を検出する。さらに、サーバは、ウェーブレット・ニューラル・ネットワークを用いてデジタル信号を処理し、回転機器の残存耐用年数（ＲＵＬ）を予測する。
2020534550.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転機器を監視するシステムであって、
前記回転機器に近接して配置され、
前記回転機器の振動を感知し、
前記振動に対応するデジタル信号を生成し、
前記デジタル信号を送信する
よう構成されたセンサと、
通信ネットワークを介して前記センサと通信し、
通信ネットワークを通じて前記センサから前記デジタル信号を受信し、
前記デジタル信号に基づいて複数の固有モード関数を決定し、
前記複数の固有モード関数から固有モード関数のセットを選択し、
前記固有モード関数のセットから特徴セットを抽出し、
入力値として、ウェーブレットニューラルネットワークに前記特徴セットを適用し、
前記ウェーブレットニューラルネットワークを利用して前記回転機器の寿命パーセンテージを予測する
よう構成されたサーバと
を備えるシステム。
【請求項２】
前記サーバは、さらに、ユーザ装置のユーザインタフェース上に前記回転機器の残存耐用年数を表示するよう構成され、
前記残存耐用年数は前記寿命パーセンテージに基づいて決定される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記サーバは、前記複数の固有モード関数の各々の尖度値の平均値及び標準偏差を計算することによって固有モード関数のセットを選択するよう構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記センサは、マイクロ電気機械システム（ＭＥＭＳ）ベースのセンサである、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記センサは、振動信号を前記デジタル信号に変換するマイクロコントローラを有する、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記センサは、光学的に前記通信ネットワークとの接続を確立するよう構成された通信モジュールを有する、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記複数の固有モード関数のうちのある固有モード関数は、前記デジタル信号に埋め込まれた振動モードである、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
回転機器を監視するコンピュータ制御の方法であって、
前記回転機器に近接して配置されたセンサから、前記回転機器の振動に対応するデジタル信号を受信し、
前記デジタル信号から複数の固有モード関数を決定し、
前記複数の固有モード関数から固有モード関数のセットを選択し、
前記固有モード関数のセットから特徴セットを抽出し、
入力値として、ウェーブレットニューラルネットワークに前記特徴セットを適用し、
前記ウェーブレットニューラルネットワークを利用して前記回転機器の寿命パーセンテージを予測する
方法。
【請求項９】
ユーザ装置のユーザインタフェース上に前記回転機器の残存耐用年数を表示すること
をさらに包含し、
前記残存耐用年数は前記寿命パーセンテージに基づいて決定される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記固有モード関数のセットを選択するための、前記複数の固有モード関数の各々の尖度値の平均値及び標準偏差を計算することをさらに包含する、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数の固有モード関数のうちのある固有モード関数は、前記デジタル信号に埋め込まれた振動モードである、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記特徴セットは、時間領域の特徴及び周波数領域の特徴の組み合わせを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
回転機器を監視するシステムであって、
前記回転機器に近接して配置されたセンサからデジタル信号を受信し、前記デジタル信号は前記回転機器の振動に対応している、受信機と、
前記受信機と通信可能に結合されたプロセッサであって、
前記デジタル信号を複数の固有モード関数に分解し、
前記複数の固有モード関数から固有モード関数のセットを選択し、
前記固有モード関数のセットから特徴セットを抽出し、
入力値として、ウェーブレットニューラルネットワークに前記特徴セットを適用し、
前記ウェーブレットニューラルネットワークを利用して前記回転機器の寿命パーセンテージを予測する
よう構成されたプロセッサと
を備えるシステム。
【請求項１４】
前記サプロセッサは、さらに、ユーザ装置のユーザインタフェース上に前記回転機器の残存耐用年数を表示するよう構成され、
前記残存耐用年数は前記寿命パーセンテージに基づいて決定される、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記プロセッサに通信可能に結合され、前記回転機器の残存耐用年数をユーザ装置に送信する送信機をさらに備える、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１６】
前記複数の固有モード関数のうちのある固有モード関数は、前記デジタル信号に埋め込まれた振動モードである、請求項１３に記載のシステム。  
【請求項１７】
前記プロセッサは、前記複数の固有モード関数の各々の尖度値の平均値及び標準偏差を計算することによって、前記固有モード関数のセットを選択するよう構成されている、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１８】
前記特徴セットは、時間領域の特徴及び周波数領域の特徴の組み合わせを含む、請求項１３に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【関連出願】
【０００１】
本出願は、２０１７年９月２３日に出願された「最小電力ワイヤレスセンサ駆動による故障診断および残存寿命予測のためのアーキテクチャ（バイブレーションＬＦ）」（"An architecture (VibrationLF) for lowest powered wireless sensors driven fault diagnosis and remaining life prediction"）という名称の米国仮出願第６２／５６２，３６５号、および、２０１８年１月４日に出願された「回転機器のための自動故障診断および予後診断のためのシステムおよび方法」（"SYSTEM AND METHOD FOR AUTOMATED FAULT DIAGNOSIS AND PROGNOSIS FOR ROTATING EQUIPMENT"）という名称の米国出願第１５／８６２，１４６号の優先権を主張する。それらの内容はその全体が参照により本明細書に援用される。
【技術分野】
【０００２】
本技術は、一般に、回転機器（rotating equipment）の状態監視の分野に関し、より詳細には、回転機器の自動故障診断および予後のためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
回転機器は、産業界で広く使用されている。例えば、ガス圧縮機、発電機、タービン、ポンプ、ファン、送風機、およびギアボックスは、一般的に配備される回転機器の例である。回転機器は、モータ、発電機、シャフト、ギアボックス、軸受、および／または負荷を含むことができる。回転機器および／またはその様々な構成要素のいずれかの障害は、機械全体の故障を引き起こし、これは、スケジュールの遅延、高額な生産コスト、および／またはオペレータの負傷などの様々な結果をもたらす可能性がある。
【０００４】
従来、新しい回転機器は、定期的に予定された間隔で設置され、維持され、修理される。予定外の機械故障のコストと不必要なメンテナンスのコストとの間のトレードオフは、したがって、典型的には避けられない。したがって、産業界では、回転機器の故障の診断に焦点を当てることがある。しかし、診断だけでは、典型的には、機器の故障の症状を検出し、および／またはその後の損傷を回避するのに十分ではない。例えば、回転機器の故障を診断することにより、特定の時間インスタンスで回転機器に発生している故障を特定することが可能である。しかし、観察中の回転機器の故障および／または損傷の有無だけに基づいて、回転機器が故障する時期を推定することは、不可能ではないにしても困難である。回転機器が故障するタイミングを見極めることは、損傷を回避するために重要である。回転機器の故障を事前に予測することができれば、大惨事を回避することができ、予知保全を実施することで、回転機器の稼働時間を最大化し、回転機器の保全コストを最小化することができる。
【０００５】
他の問題として、回転機器から得られるデータは、特に初期の故障の場合には、そこに存在するバックグラウンドノイズの影響を受けることが多いため、容易には有用ではないという問題がある。その結果、そのようなデータは、故障診断や回転機器の故障までの時間を推定する精度を低下させる。
【０００６】
そのため、予知保全を実施するためには、回転機器の故障診断と故障までの時間の予測が必要である。また、既存の予測技術を改良し、回転機器の故障までの時間をより高精度に予測できるようにする必要がある。
【発明の概要】
【０００７】
本技術のいくつかの実施形態では、回転機器を監視するためのシステムが提供される。このシステムは、回転機器に近接して配置され、回転機器の振動を感知するように構成されたセンサを含む。センサは、回転機器の振動に対応するデジタル信号を生成する。センサは、通信ネットワークを介してデジタル信号を送信する。システムは、通信ネットワークを介してセンサと通信しているサーバをさらに含む。サーバは、通信ネットワークを介してセンサからのデジタル信号を受信する。サーバは、デジタル信号に基づいて、複数の固有モード関数を決定する。固有モード関数は、デジタル信号に埋め込まれた振動モードを表す。サーバは、複数の固有モード機能の中から固有モード機能のセットを選択し、固有モード機能のセットから特徴量のセットを抽出する。サーバは、特徴量の集合を入力値としてウェーブレットニューラルネットワークに適用する。そして、サーバは、ウェーブレットニューラルネットワークと適用された特徴量の集合を用いて、回転機器の寿命率を予測する。
【０００８】
いくつかの実施例によれば、センサは、振動信号をデジタル信号に変換するためのマイクロコントローラを含むマイクロ電気機械システム（ＭＥＭＳ）ベースのセンサである。さらに、センサは、通信ネットワークとの接続を確立するように光学的に構成された通信モジュールを含む。一連の特徴は、時間領域の特徴及び周波数領域の特徴の組み合わせを含む。サーバは、一連の特徴を入力値としてウェーブレットニューラルネットワークに適用して、回転機器の寿命の割合を予測する。さらに、サーバは、回転機器の残りの耐用年数を計算し、回転機器の残りの耐用年数をユーザ装置のユーザインタフェースに表示する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
添付の図面は、システム、方法、および技術の他の側面の様々な実施形態を例示している。図中の図示された要素の境界（例えば、箱、箱のグループ、または他の形状）が境界の一例を表すことは、当技術に熟練した者には明らかであろう。いくつかの例では、１つの要素が複数の要素として設計されていてもよいし、複数の要素が１つの要素として設計されていてもよい。いくつかの例では、ある要素の内部構成要素として示された要素が、他の要素の外部構成要素として実装されていてもよく、またその逆であってもよい。
【００１０】
【図１】図１は、本明細書に記載された技術による、回転機器を監視するためのシステムのシステム環境を示すブロック図である。
【図２】図２は、本明細書に記載された技術による、センサを説明するブロック図である。
【図３】図３は、本明細書に記載されている技術による、回転機器の故障を診断するための方法を示すフローチャートである。
【図４】図４は、本明細書に記載されている技術による、回転機器の故障を診断するためのウェーブレットニューラルネットワーク・モデルを示している。
【図５】図５は、本明細書に記載されている技術による、回転機器の残りの耐用年数を推定するための回転機器の予後方法を示すフローチャートである。
【図６】図６は、本明細書に記載されている技術による、回転機器の予後を予測するためのウェーブレットニューラルネットワークモデルを示している。
【図７】図７は、本明細書に記載されている技術による、回転機器を監視する方法を示すフローチャートである。
【図８Ａ】図８Ａは、本明細書に記載された技術による、回転機器の尖度（kurtosis）測定対時間のグラフである。
【図８Ｂ】図８Ｂは、本明細書に記載されている技術による、回転機器のフィットした尖度測定の時間対時間のグラフである。
【図９Ａ】図９Ａは、本明細書に記載されている技術による、回転機器のＲＭＳ測定と時間のグラフである。
【図９Ｂ】図９Ｂは、本明細書に記載されている技術による、回転機器のフィットしたＲＭＳ測定と時間のグラフである。
【図１０】図１０は、本明細書に記載された技術に従って、ベアリングの寿命パーセンテージ対時間のグラフである。
【００１１】
本技術のさらなる適用可能な領域は、以下に提供される詳細な説明から明らかになるであろう。例示的な実施形態の詳細な説明は、例示のみを目的としたものであり、したがって、本明細書に記載された技術の範囲を必ずしも限定することを意図していないことが理解されるべきである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
技術を詳細に説明する前に、本技術は、回転機器の故障診断および予後診断を自動化するシステムを構成するシステム構成要素の組み合わせを利用していることに注目すべきである。したがって、構成要素および方法のステップは、本開示を不明瞭にしないように、本明細書の説明の利点を有する当技術分野の通常の熟練者には容易に明らかになるであろう詳細を示すことで、本技術の理解に適切な詳細が示されている。必要に応じて、本技術の詳細な実施形態が本明細書に開示されているが、開示された実施形態は、様々な形態で具現化され得る本技術の単なる例示であることが理解されるであろう。したがって、本明細書に開示された特定の構造的および機能的な詳細は、限定的なものとして解釈されるべきではなく、単に、特許請求の範囲の基礎として、また、当技術分野に熟練した者が、実質的に任意の適切な詳細な構造で本技術を様々に採用することを教示するための代表的な基礎として解釈されるべきである。さらに、本明細書で使用される用語および語句は、限定的であることを意図するものではなく、むしろ、本技術の理解可能な説明を提供することを意図している。
【００１３】
回転機器がいつ故障するかを推定する一つの方法は、残存耐用年数（ＲＵＬ）または故障までの時間を推定することである。回転機器のＲＵＬは、回転機器のシステム計画及び運転を改善するのに役立つ重要なパラメータであることが多い。ＲＵＬは、例えば、システム計画において、ある程度の確実性を有し、かつ／またはある程度の許容可能な耐性内で、回転機器のより効率的な使用につながり得る。これは、例えば、より効率的な生産、より少ないダウンタイム、より少ない在庫サイズ、より少ない故障、および／または円滑なシステムアップグレードにつながり得る。さらに、システム計画におけるＲＵＬの考慮は、回転機器の運転中の突然の故障を回避することができる。
【００１４】
回転機器のＲＵＬ、すなわち故障までの時間、が特定の許容可能な誤差限界内で決定され得る場合には、早期の交換計画につなげることができる。これはコスト削減をもたらし、および／または突然の機械故障を回避することができる可能性がある。回転機器の故障までの時間は、回転機器が全く機能しない状態、例えば装置故障を表してもよい。また、回転機器の故障までの時間は、装置がもはや期待される結果をもたらさない装置の状態を表してもよい。他の例として、回転機器の故障までの時間は、機器が目前に迫った故障の状態に達したときを表してもよい。
【００１５】
様々なタイプの回転機器のＲＵＬを予測および／または推定するための技術を開発することが望まれている。ＲＵＬを予測するための１つのアプローチは、特定の時間間隔で追跡されたデータを使用するデータ駆動型のアプローチを採用することである。このデータは、例えば、通常運転中のセンサ出力を介した回転機器の挙動を回転機器の故障までの時間まで追跡することによって生成することができる。データは、バックグラウンドノイズ、測定システムの誤差を低減し、より有用な情報を取得するために、および／または信号対雑音比を改善するために、前処理することができる。
【００１６】
機械的原理が単純ではない場合、および／または機械的システムが複雑な場合には、データ駆動型アプローチが有益であり得る。回転機器が非線形的、確率的、および非定常的な劣化プロセスに見舞われることを考慮すると、データ駆動法は回転機器のＲＵＬを推定するのに適している。これらの観測結果を用いて、回転機器の傾向を認識し、回転機器の ＲＵＬを予測するために予測モデルを採用することができる。しかし、予測モデルは、多くの場合、被試験機器のランツーエンド（run-to-end）データの事前知識を必要とする。このような装置のＲＵＬのランツーエンドデータは、入手が困難な場合が多い。例えば、観察されるシステムが複雑であり、高価であり、および／または安全ガイドラインを遵守する必要がある場合、障害は、一般的に、回転機器のＲＵＬの終了に至る前に修理される。すると、これにより、回転機器のＲＵＬを所望の精度で予測するために必要な情報がデータ駆動型アプローチから奪われてしまう。
【００１７】
したがって、装置のＲＵＬおよび／または故障までの時間を正確に予測する必要性が存在する。それが可能であることは、回転機器の故障に先立って、連続的なプロセス内監視、検出、および／または故障モードの表示を提供することができる。そのような技術は、予測されない故障を最小化し、メンテナンスコストを削減し、および／または機械の可用性を向上させることができる。さらに、ＲＵＬが事前に予測されると、大惨事を回避することができ、回転機器の稼働時間を最大化し、メンテナンスコストを最小化するために予測メンテナンスを実施することができる。このように、上述の技術的問題を解決する解決策の必要性が存在する。 このような技術は、また、または代替的に、現在のＲＵＬ予測技術を継続的に開発し、改善するために使用することができる。
【００１８】
図１を参照すると、本明細書に記載された技術に従って、回転機器１０２のための自動故障診断および予後診断のためのシステム環境１００を示すブロック図が示されている。システム環境１００は、通信ネットワーク１１０を介して互いに通信する無線センサ１０４、サーバ１０６、およびユーザ装置１０８を含む。通信ネットワーク１１０の例としては、ワイヤレスフィデリティ（Ｗｉ−Ｆｉ）ネットワーク、ライトフィデリティ（Ｌｉ−Ｆｉ）ネットワーク、衛星ネットワーク、インターネット、セルラーデータネットワークなどの移動体ネットワーク、高速パケットアクセス（ＨＳＰＡ）、またはそれらの任意の組み合わせが挙げられるが、これらに限定されない。
【００１９】
回転機器１０２は、回転可能な構成要素を有する装置または機械であり得る。いくつかの実施形態では、回転機器１０２は、モータ、シャフト、ギアボックス、ベアリング、および／または負荷を含む機械装置など、産業界における任意の機械装置であり得る。例えば、回転機器１０２は、ガス圧縮機、発電機、タービン、ポンプ、ファン、送風機、またはギアボックスであり得る。
【００２０】
無線センサ１０４は、回転機器１０２の振動を検出し、回転機器１０２の振動に対応するデジタル信号を、通信ネットワーク１１０を介してサーバ１０６に送信する装置、モジュール、および／またはサブシステムであってもよい。例えば、無線センサ１０４は、ＭＥＭＳ（マイクロ電気機械システム）センサである。図１では、例示のために１つの無線センサ１０４のみが示されている。システム環境１００は、複数の無線センサを含んでもよい。例えば、複数の無線センサは、モータ、軸受、シャフトなどの複数の回転部品を有するタービンを監視するために使用されてもよい。無線センサ１０４は、図２と関連して詳細に説明される。
【００２１】
サーバ１０６は、回転機器１０２の振動に対応するデジタル信号を処理するデータ処理システムであってもよい。サーバ１０６は、処理されたデータを用いて、故障を検出し、回転機器１０２の残存耐用年数（ＲＵＬ）を予測する。サーバ１０６は、通信ネットワーク１１０を介して無線センサ１０４から回転機器１０２の振動に対応するデジタル信号を受信する。さらに、サーバ１０６は、通信ネットワーク１１０を介して、検出された故障と回転機器１０２のＲＵＬをユーザ装置１０８に送信する。図１に示すように、サーバ１０６は、第１の通信バス１２０を介して通信する受信機１１２、メモリ１１４、第１のプロセッサ１１６、および送信機１１８を含む。サーバ１０６の例としては、クラウドサーバ、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、またはコンピュータシステムのネットワークが挙げられるが、これらに限定されない。当業者であれば、サーバ装置が、サーバ１０６に図示されていない他の構成要素、および／または構成要素の異なる構成要素を含み得ることを理解するであろう（例えば、単一のトランシーバが、受信機１１２および送信機１１８の両方として機能し得る）。
【００２２】
ユーザ装置１０８は、スマートフォン、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、タブレット、ラップトップ、または他の任意のポータブル通信装置であってもよい。いくつかの実施形態では、ユーザ装置１０８は、検出された故障のデータおよび回転機器１０２のＲＵＬを受信する、当業者の操作室に配置されたコンピュータシステムであってもよい。
【００２３】
受信機１１２は、回転機器１０２の振動に対応するデジタル信号を無線センサ１０４から受信するための適切な論理、回路、および／またはインタフェースを含むことができる。いくつかの実施形態では、受信機１１２は、複数の無線センサからデジタル信号を受信してもよい。受信機１１２の例としては、アンテナ、無線周波数受信機、無線受信機、ブルートゥース受信機などが挙げられるが、これらに限定されない。受信機１１２は、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol / Internet Protocol）、ＵＤＰ（User Datagram Protocol）、第２世代（２Ｇ）、第３世代（３Ｇ）、第４世代（４Ｇ）通信プロトコル、および／またはそれらの任意の組み合わせなどの様々な有線および無線通信プロトコルを使用して、メモリ１１４、第１プロセッサ１１６、および送信機１１８と通信する。
【００２４】
メモリ１１４は、第１のプロセッサ１１６によって実行される命令を記憶するための適切な論理、回路、および／またはインタフェースを含むことができる。さらに、メモリ１１４は、無線センサ１０４から受信した回転機器１０２の振動に対応するデジタル信号を記憶する。メモリ１１４の例としては、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）などが挙げられるが、これらに限定されない。
【００２５】
第１のプロセッサ１１６は、メモリ１１４に記憶された命令を実行するための適切な論理、回路、および／またはインタフェースを含むことができる。第１のプロセッサ１１６は、受信機１１２を介して無線センサ１０４から受信した回転機器１０２の振動に対応するデジタル信号をメモリ１１４に記憶する。第１のプロセッサ１１６は、回転機器１０２の振動に対応するデジタル信号を、例えば、受信したデジタル信号の信号対雑音比を低下させる可能性のあるバックグラウンドノイズを低減するために、ノイズ除去するように構成することができる。
【００２６】
第１のプロセッサ１１６は、無線センサ１０４から受信したデジタル信号をノイズ除去するために適切な信号処理アルゴリズムを使用するように構成することができる。いくつかの実施形態では、信号処理アルゴリズムは、アンサンブル経験的モード分解（ＥＥＭＤ）アルゴリズムであり得る。ＥＥＭＤアルゴリズムの例は、図３を参照して以下に詳細に議論される。
【００２７】
第１のプロセッサ１１６は、機械学習技術を使用して、故障を決定し、および／またはＲＵＬを予測するように構成することができる。例えば、第１のプロセッサ１１６は、回転機器１０２の故障を決定し、および／または回転機器１０２の残りの耐用年数を予測するために、ウェーブレットニューラルネットワーク（ＷＮＮ）を使用するように構成することができる。ＷＮＮの例は、図３および図５と関連して以下で詳細に議論される。第１のプロセッサ１１６は、検出された故障および／または回転機器１０２のＲＵＬを、送信機１１８を介して送信するように構成され得る。第１のプロセッサ１１６の例としては、アプリケーション専用集積回路（ＡＳＩＣ）プロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）プロセッサ、複雑命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）プロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などが挙げられるが、これらに限定されるものではない。第１のプロセッサ１１６が複数のオペレーティングシステムと互換性があることは、当業者には明らかであろう。
【００２８】
送信機１１８は、回転機器１０２の検出された誤りをユーザ装置１０８に送信するための適切な論理、回路、および／またはインタフェースを含むことができる。さらに、送信機１１８は、回転機器１０２の検出された誤りおよびＲＵＬのデータをユーザ装置１０８に送信する。送信機１１８の例としては、アンテナ、無線周波数送信機、無線送信機、ブルートゥース送信機などが挙げられるが、これらに限定されない。送信機１１８は、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol / Internet Protocol）、ＵＤＰ（User Datagram Protocol）、第２世代（２Ｇ）、第３世代（３Ｇ）、第４世代（４Ｇ）の通信プロトコル、および／またはそれらの任意の組み合わせなどの様々な有線および無線通信プロトコルを使用して、受信機１１２、メモリ１１４、および第１プロセッサ１１６と通信する。
【００２９】
ここで図２を参照すると、本明細書に記載された技術に従った無線センサ１０４を例示するブロック図が示されている。無線センサ１０４は、回転機器１０２の振動を検出し、通信ネットワーク１１０を介してサーバ１０６に無線で振動データを送信する装置、モジュール、および／またはサブシステムである。いくつかの実施形態では、無線センサ１０４は、回転機器１０２の振動を測定し、振動データをサーバ１０６に無線で送信する振動センサまたは加速度計である。例えば、無線センサ１０４は、ＭＥＭＳ（マイクロ電気機械システム）ベースのセンサであってもよい。
【００３０】
無線センサ１０４は、ブリンクアップ（blink-up）モジュール２０２を差し込むための（例えば、標準化された）スロットを含むように設計することができる。無線センサ１０４は、加速度計２０４およびマイクロコントローラ２０６をさらに含む。標準化されたスロットは、ブリンクアップモジュール２０２および／または他の通信カードを受信するように構成され得る。いくつかの例では、ブリンクアップモジュール２０２は、カリフォルニア州に本拠を置くＥｌｅｃｔｒｉｃ  Ｉｍｐ  Ｉｎｃ．から入手可能な「Ｉｍｐ」通信モジュールである。ブリンクアップモジュール２０２、加速度計２０４、およびマイクロコントローラ２０６は、第２の通信バス２０８を介して互いに通信する。無線センサ１０４は、ブリンクアップモジュール２０２を介して通信ネットワーク１１０との接続を確立することができる。ブリンクアップモジュール２０２は、第２のプロセッサ（図示せず）および／または光検出器（図示せず）を含むことができる。さらに、ブリンクアップモジュール２０２は、ブリンクアップモジュール２０２が通信ネットワーク１１０との接続を確立する方法で通信インタフェース（図示せず）を含むことができる。いくつかの実施形態では、通信インタフェースは、Ｗｉ−Ｆｉインタフェースまたはブルートゥースインタフェースなどの無線インタフェース、およびイーサネットインタフェース、赤外線ＩｒＤＡ、光ファイバーインタフェースなどの有線インタフェースを含むが、これらに限定されない。
【００３１】
加速度計２０４は、回転機器１０２の振動を感知する装置であってもよい。加速度計２０４は、第２の通信バス２０８を介して、回転機器１０２の振動信号をマイクロコントローラ２０６に送信する。加速度計２０４は、回転機器１０２の振動をｘ、ｙ、ｚ方向に測定する３軸加速度計であってもよい。マイクロコントローラ２０６は、受信した振動信号をデジタル信号に変換することができる。さらに、デジタル信号は、ブリンクアップモジュール２０２を用いて、通信ネットワーク１１０を介してサーバ１０６に送信することができる。マイクロコントローラ２０６の例としては、８０５１マイクロコントローラ、ペリフェラルインタフェースコントローラ（ＰＩＣ）、Ａｔｍｅｌ  ＡＶＲマイクロコントローラ、Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｒｉｓｃ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ（ＡＲＭ）プロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）プロセッサ、複雑命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）プロセッサなどが挙げられるが、これらに限定されるものではない。マイクロコントローラ２０６が複数のオペレーティングシステムと互換性があることは、当技術に熟練した者には明らかであろう。
【００３２】
無線センサ１０４が通信ネットワーク１１０と通信することを可能にするために、ブリンクアップモジュール２０２を設定する必要があり得る。いくつかの実施形態では、外部コンピューティングデバイス（図示せず）上で動作するＥｌｅｃｔｒｉｃ  Ｉｍｐが提供するソフトウェアアプリケーションは、外部コンピューティングデバイスが通信ネットワーク１１０に接続されている場合に、通信ネットワーク１１０のネットワークセットアップ詳細を自動的に抽出するように設計されている。外部コンピューティングデバイスは、スマートフォン、ラップトップ、タブレットなどであってもよい。ネットワーク設定詳細は、Ｗｉ−Ｆｉ  ＳＳＩＤ、Ｗｉ−ＦｉパスワードなどのＷｉ−Ｆｉ資格情報を含んでいてもよい。
【００３３】
いくつかの実施形態では、ユーザは、外部コンピューティングデバイスの画面をブリンクアップモジュール２０２の光検出器に向けて保持する。ブリンクアップモジュール２０２のためのネットワーク構成データは、次に、光学的にそこに送信される。外部コンピューティング装置は、コンピューティング装置の画面を使用して周波数で光を点滅させて、セットアップの詳細をブリンクアップモジュール２０２に送信することができる。さらに、ブリンクアップモジュール２０２は、ネットワーク構成データを検証し、通信ネットワーク１１０との接続の確立に関するメッセージを外部コンピューティングデバイスに中継することができる。その結果、無線センサ１０４は、Ｗｉ−Ｆｉネットワークなどの通信ネットワーク１１０との接続を確立して、振動データをサーバ１０６に送信することができる。
【００３４】
ブリンクアップモジュール２０２は、無線センサ１０４を制御し、無線センサ１０４と通信ネットワーク１１０との接続を確立することができる。いくつかの例では、無線センサ１０４の回路は、ブリンクアップモジュール２０２の第２のプロセッサ（図示せず）内で実行される仮想マシン（図示せず）内で実行されるコードによって直接制御されてもよい。その結果、ブリンクアップモジュール２０２の第２のプロセッサは、無線センサ１０４を制御することができる。ブリンクアップモジュール２０２内の仮想マシンを使用することにより、無線センサ１０４が制御プロセッサ（図示せず）を必要としないようにすることができる。ブリンクアップモジュール２０２は、一意の識別子と関連付けることができる。固有の識別子は、サーバ１０６が、振動データが受信された無線センサ１０４を識別することを可能にすることができる。ブリンクアップモジュール２０２が通信ネットワーク１１０との接続を確立すると、サーバ１０６は、固有識別子を、無線センサ１０４から収集された振動データのインデックスとして使用することができる。サーバ１０６は、無線センサ１０４を動作させるために必要な適切なコードを取得してもよい。このようにして、ブリンクアップモジュール２０２は、無線センサ１０４のためのネットワークインタフェースとして機能する。
【００３５】
いくつかの実施形態では、無線センサ１０４によって収集された振動データは、Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｉｍｐおよび／または他のクラウドプラットフォームによって提供されるクラウドプラットフォームなどのクラウドプラットフォーム上に保存されてもよい。いくつかの実施形態では、クラウドプラットフォームは、サーバ１０６上で実行されてもよい。例えば、Electric Imp Integrated Development Environment（IDE）（以下、Ｉｍｐ  ＩＤＥと称する）は、通信ネットワーク１１００を介して受信したデジタル信号を処理するための信号処理および機械学習コードを展開するためのプラットフォームを提供する。Ｉｍｐ ＩＤＥは、コンピューティング装置のＷｅｂブラウザで実行することができる。Ｉｍｐ  ＩＤＥは、システム環境１００のセンサ側およびサーバ側の両方にコードを展開するために使用することができる。いくつかの実施形態では、信号処理コードおよび機械学習コードをサーバ側で実行して、雑音除去を実行し、故障を検出し、回転機器１０２のＲＵＬを予測することができる。いくつかの実施形態では、信号処理コードをセンサ側で実行して、デジタル信号の雑音除去を実行することができる。
【００３６】
ここで、図３を参照すると、本明細書に記載された技術に従って、回転機器１０２の故障を診断する方法を示すフローチャートが示されている。
【００３７】
ステップ３０２において、サーバ１０６は、通信ネットワーク１１０を介してデータベースサーバ（図示せず）から履歴データを受信する。履歴データは、回転機器１０２と同様の機能を有する複数の回転機器から収集された振動信号および故障を示すデータであってもよい。データベースサーバは、履歴データを記憶するためのメモリを含むデータ記憶サーバである。いくつかの例では、複数の回転機器の履歴データは、以下の健康状態のうちの１つ以上のデータに対応する。（ａ）正常状態、（ｂ）案内溝外周（outer race）の軽度の擦り傷故障、（ｃ）案内溝外周の重度の剥離（flaking）故障、及び／又はそのような状態。データベースサーバの例としては、パーソナルコンピュータ、クラウドサーバ、ラップトップ、またはコンピュータシステムのネットワークが挙げられるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、データベースサーバは、サーバ１０６であり得る。
【００３８】
いくつかの実施形態では、サーバ１０６は、ウェーブレットニューラルネットワーク（ＷＮＮ）ベースの機械学習アルゴリズムを実行するように構成されている。ＷＮＮは、回転機器１０２の故障を診断するために使用され得る。ステップ３０４で、履歴データを受信すると、サーバ１０６は、履歴データを使用してＷＮＮを学習させもよい。いくつかの実施形態では、ＷＮＮは、入力層、隠れ層、および出力層を含む３つの層を含んでもよい。各層は、１つ以上のニューロンまたはノードを有してもよい。ウェーブレット基底関数は、定位の特性を有し、直交基底関数である。入力層には、履歴データから抽出された特徴量を与えることができる。隠れ層では、ウェーブレット基底ψａ，ｂ（）関数を活性化関数として用いることができる。ウェーブレットニューラルネットワークの出力は、以下の式で与えられる。
【数１】
2020534550.tif 000003
ここでａは拡張パラメータであり、ｂは並進（translation）パラメータであり、ｕｋは重み付けされた入力の合計である。
【数２】
2020534550.tif 000004
ここで、Ｗｋｉは重みであり、ｘｉは入力である。
【００３９】
いくつかの実施形態では、隠れ層のニューロンの活性化関数としてモーレットウェーブレットを使用することができる。モーレットウェーブレット式および対応する誤差関数の偏微分の計算は計算効率が高い。したがって、モーレットウェーブレットは、学習プロセスにおけるパラメータの更新に役立つ。いくつかの実施形態では、ウェーブレット基底関数は、ハール、メキシカンハット、シャノン、および／またはマイヤーのいずれかであってもよい。
【００４０】
いくつかの実施形態では、モーレットウェーブレットは、以下の式で表される。
【数３】
2020534550.tif 000005
ここで、ｔは時間である。
【００４１】
いくつかの実施形態では、ＷＮＮは、バックプロパゲーション（ＢＰ）アルゴリズムを使用して学習させることができる。バックプロパゲーションアルゴリズムは、ＷＮＮからの出力と所望の出力との間の誤差関数を最小化するために使用することができる。ここで、所望の出力とは、履歴データから取得したデジタル信号の健康状態である。サーバ１０６は、誤差関数が所定の値に達するか、または反復回数が上限に達するまで、ＷＮＮの学習を継続する。基準を満たす場合には、ＷＮＮの学習を中止することができる。ウェーブレットニューラルネットワークの出力は、正規化されたスコア（Ｌｉ）の形であってもよい。出力層では、正規化されたスコアを特定のラベルにマッピングする関数が使用される。特定のラベルは、回転機器１０２の健康状態に対応する。例えば、ラベル'１'は正常な状態に対応し、ラベル'２'は案内溝外周の軽度の擦れ故障に対応し、ラベル'３'は案内溝外周の重度の剥離故障に対応するなどである。ＷＮＮの学習は、重みの最適化、拡張パラメータの最適化、または並進パラメータの最適化を含むことができる。
【００４２】
ステップ３０６において、サーバ１０６は、通信ネットワーク１１０を介して、回転機器１０２の振動に対応する（例えば、それを示すデータからなる）デジタル信号を受信することができる。上述したように、無線センサ１０４は、回転機器１０２の振動を検出し、振動信号をデジタル信号に変換し、回転機器１０２の振動に対応するデジタル信号をサーバ１０６に送信することができる。いくつかの例では、上でも議論したように、無線センサ１０４は、無線センサ１０４がサーバ１０６にデジタル信号を送信するために通信ネットワーク１１０との接続を確立する方法で、ブリンクアップモジュール２０２を含む。
【００４３】
ステップ３０８において、サーバ１０６は、デジタル信号の雑音除去をするために、アンサンブル経験的モード分解（ＥＥＭＤ）アルゴリズムを使用してデジタル信号を前処理することができる。ＥＥＭＤアルゴリズムは、デジタル信号を複数の固有モード関数（ＩＭＦ）に分解する。複数の発振モードを持つデジタル信号は、その構成要素である単一成分信号、すなわち発振モードに分解されなければならない。各固有モード関数（ＩＭＦ）は、デジタル信号に埋め込まれた発振モードに関連付けられている。ＩＭＦとは、以下の２つの条件を満たす関数である。（ａ）デジタル信号内のデータセット全体において、極値の数とゼロ交差の数が等しいか、または最大でも１だけ異なっていなければならず、（ｂ）任意の点において、局所的な極大値によって定義される包絡線と局所的な極小値によって定義される包絡線の平均値がゼロであること。この条件を満たす単一成分信号、すなわち振動モードの信号があれば、それはＩＭＦとなる。無線センサ１０４によって感知された振動に対応するデジタル信号は、バックグラウンドノイズの影響を受ける可能性があるため、特に初期の故障の場合には、弱い性質を持つ可能性がある。そこで、サーバ１０６は、デジタル信号を前処理することで、バックグラウンドノイズや計測システムの誤差を低減し、有用な情報をさらに取得し、信号対雑音比（ＳＮＲ）を向上させることができる。
【００４４】
ＥＥＭＤアルゴリズムは、非定常および非線形信号を分解し、ＥＭＤのモード混合の問題を克服する。ＥＭＤにおけるモード混合の問題を克服するために、ＥＥＭＤは、以下でさらに議論されるように、トライアルのアンサンブル（例えば、セットまたはコレクション）の平均としてＩＭＦ成分を提供する。トライアルは、デジタル信号の分解結果と有限振幅の白色ノイズから構成される。ホワイトノイズの付加は、異なるスケールの成分で時間周波数空間全体で一様にわたって行われる。ノイズが付加された各分解成分は、デジタル信号と付加されたホワイトノイズから構成されるため、個々の試行ではノイズの多い結果が得られる可能性がある。しかし、各試行のノイズは異なる。その結果、ＥＥＭＤは、複数の試行のアンサンブル平均を用いて、モード混合問題を減少させるか、あるいは完全に除去することができる。
【００４５】
サーバ１０６は、ＥＥＭＤ法を用いてデジタル信号を以下のように分解することができる。サーバ１０６は、アンサンブルの数Ｍ、付加されたホワイトノイズの振幅を初期化することができ、ｍ＝１を設定し、ここでｍは特定の試行を追跡するために使用される。
【００４６】
その後、サーバ１０６は、デジタル信号ｘ（ｔ）に所定の振幅を有する白色ノイズを追加することができる、すなわち、
【数４】
2020534550.tif 000006
である。
ここで、ｎｍ（ｔ）はｍ回目の付加白色ノイズ系列を示す。ｘｍ（ｔ）はｍ回目の試行の、ノイズが付加されたデジタル信号を示す。
【００４７】
サーバ１０６は、ホワイトノイズを付加した後、ＥＭＤ法を利用して、ノイズ付加デジタル信号ｘｍ（ｔ）をＩ個のＩＭＦのＣｉ，ｍ（ｉ＝１，２，Ｉ）に分解することができる。ここで、Ｃｉ，ｍはｍ番目の試行のｉ番目のＩＭＦを表し、ＩはＩＭＦの数である。ＥＭＤ法は、当業者には周知の信号処理技術である。
【００４８】
デジタル信号がＩＭＦに分解されると、サーバ１０６は、ｍ＜Ｍかどうかをチェックする。ｍ＜Ｍであれば、サーバ１０６は、デジタル信号に毎回異なるホワイトノイズが付加されるｍ＝ｍ＋１でのデジタル信号の分解を繰り返す。
【００４９】
さらに、サーバ１０６は、各ＩＭＦについてのＭ回の試行のアンサンブル平均ａｉを計算することができる。
【数５】
2020534550.tif 000007
ここでｉは１からＬ、ｍは１からＭである。
【００５０】
サーバ１０６は、Ｉ個のＩＭＦのそれぞれの平均値ａｉ（ｉ＝１からＩ）を最終的なＩＭＦとして使用することができる。
【００５１】
ステップ３１０で、分解されたＩＭＦを取得した後、サーバ１０６は、各ＩＭＦの尖度(kurtosis)値、平均値、および尖度値の標準偏差を計算することができる。全てのＩＭＦが、故障に関連するが感度が高い（sensitive）わけではない。したがって、障害に関連しないコンポーネントの干渉を避けるために、サーバ１０６は、感度が高い（sensitive）ＩＭＦを選択することができる。例えば、回転機器１０２において、案内溝外周の擦れや剥離などの局所的な欠陥が発生した場合、デジタル信号は一連のインパルスを示す。局所的な欠陥に起因するインパルス成分を検出することができるのが尖度である。したがって、尖度値は、ＥＥＭＤアルゴリズムによって分解されたＩ個のＩＭＦの中から感度の高いＩＩＭＦを選択するために使用される。
【００５２】
データセットの各健康状態について、サーバ１０６は、データサンプルごとにＩ個のＩＭＦの尖度値を計算することができる。ｓ番目のデータサンプルのｉ番目のＩＭＦの尖度は、下記式によって与えられる。
【数６】
2020534550.tif 000008
ここで、ａｎ，ｉは、ｉ番目のＩＭＦ  ａｉにおけるｎ番目のデータポイントである。ａ’ｉはａｉの平均値である。Ｎはａｉのデータポイントの数である。ＩはＩＭＦの数である。Ｓはデータサンプル数である。
【００５３】
さらに、サーバ１０６は、各ＩＭＦの尖度値の平均値および標準偏差を以下のように計算することができる。
【数７】
2020534550.tif 000009
ここで、ｍｉは尖度値の平均値である。
【数８】
2020534550.tif 000010
ｓｔｄｉは尖度値の標準偏差である。
【００５４】
ステップ３１２において、サーバ１０６は、障害に関連するＩ個のＩＭＦから感度が高いＩＭＦを選択することができる。サーバ１０６は、感度が高いＩＭＦの選択のための基準を構築することができる。正常な健全状態の信号の場合、ＩＭＦの尖度値は小さい。回転機器１０２に局所的な欠陥がある場合には、ＩＭＦの尖度値が大きくなる。したがって、故障のないデジタル信号は、故障のあるデジタル信号よりも平均ｍｉ値が小さい。さらに、健康状態が正常か故障かに基づいて、回転機器１０２の様々な健康状態を区別するために、小さな標準偏差ｓｔｄｉ値を用いてもよい。
【００５５】
感度が高いＩＭＦを選択するための選択基準は、以下の通りである。
【数９】
2020534550.tif 000011
【００５６】
サーバ１０６は、各健康状態の下でデータサンプルの感度が高いＩＭＦを選択することができる。選択基準の定義に基づいて、式（９）中の最小のｆｉが、感度が高いＩＭＦを示す。
【００５７】
ステップ３１４で、サーバ１０６は、感度が高いＩＭＦから統計的特徴を抽出することができる。故障が発生すると、故障に近い（around）回転機器１０２の強度が変化し、インパルスまたは衝撃を生じる。さらに、インパルスは、収集されたデジタル信号の変動をもたらす可能性がある。さらに、時間領域信号の振幅および分布が変化する。そのため、デジタル信号の時間領域の波形から時間領域の統計的特徴を抽出し、機械的な欠陥を反映させることができる。平均値（Ｘｍ）は信号の平均値を反映している。ルート振幅（Ｘｒｏｏｔ）、ルート平均二乗（Ｘｒｍｓ）、ピーク（Ｘｐｅａｋ）は、時間領域デジタル信号の振動振幅とエネルギーを反映する。一般的に、故障は機械的な振動を引き起こし、平均値、ルート振幅、ルート平均二乗、ピークの値を上昇させる。故障が深刻になると、平均値、根元振幅、根元平均二乗、ピーク値は故障の深刻さの程度を反映し得る。しかしながらそれらは、弱い初期の故障には感度が高くない。尖度値、クレスト係数、インパルス係数、クリアランス係数は、デジタル信号の衝動的な発生（impluse excitation）を測定することができる。尖度値とクレスト係数は、変化する動作条件にロバストであり、初期故障の統計的特徴として使用することができる。
【００５８】
いくつかの実施形態では、尖度値は初期の故障に対して感度が高い。欠陥の重症度の増加に伴い、尖度値も徐々に増加する。しかし、より深刻な故障では、尖度値が予想外に減少することがある。そのため、時間領域の統計的特徴量だけでは、さまざまな程度の故障の変化を反映していない可能性がある。したがって、回転機器１０２のフォルトを効果的に診断するために、より多くの特徴を抽出することができる。
【００５９】
いくつかの実施形態では、サーバ１０６は、時間領域の表現がデジタル信号の波形からの変動を反映し、デジタル信号の固有の性質を開示することができないので、時間領域の欠点を補うために、デジタル信号を周波数領域で処理することをさらに行う。回転機器１０２に障害が発生した場合、デジタル信号の周波数スペクトルには、典型的にはいくつかの異常な周波数が出現し、これは回転機器１０２の健康状態を反映することができる。さらに、周波数スペクトルは、感知できない変化が対応する周波数スペクトルにスペクトル線を生成するので、しばしば、初期の故障に対してより感度が高い。したがって、周波数領域の統計的特徴を抽出することは、故障診断に有用であり得る。さらに、これらの周波数領域の統計的特徴は、時間領域の統計的特徴には存在しない可能性があるいくつかの故障に関連する情報を含み得る。言い換えれば、周波数領域のこれらの統計的特徴は、それらの時間領域の統計的特徴だけでは効果的な補償となり得る。
【００６０】
例えば、平均周波数は、周波数領域における振動エネルギーを示し、これは、すべての周波数の振幅の平均を表す。平均周波数は、故障の深刻度が高くなるにつれて大きくなる。標準偏差周波数は、周波数スペクトルのエネルギーを反映したスペクトルパワーの収束を表す。二乗平均平方根周波数は，周波数スペクトルの中で支配的な主要周波数の位置変化を示す。したがって、周波数領域の特徴は、異なる側面からの機械的な健康状態を反映する。異なる故障は、全周波数スペクトルとパワースペクトルの変動をもたらす。異なる故障カテゴリに応じて、適切な統計的特徴は、正確な診断結果を達成するために、サーバ１０６によって選択される。
【００６１】
いくつかの実施形態では、診断目的のために、サーバ１０６は、様々な機械的健康状態を識別するために、感度の高いＩＭＦから時間領域および周波数領域の統計的特徴を抽出してもよい。統計的特徴は、時間領域における標準偏差（Ｘｓｔｄ）、尖度（Ｘｋｕｒ）、形状因子（ＳＦ）、インパルス因子（ＩＦ）、平均周波数（Ｘｍｆ）、二乗平均平方根周波数（Ｘｒｍｓｆ）、標準偏差周波数（Ｘｓｔｄｆ）、軸受の案内溝外周のスペクトルピーク比（ＳＰＲＯ）、軸受の案内溝内周（inner race）のスペクトルピーク比（ＳＰＲＩ）、周波数領域における軸受ローラのスペクトルピーク比（ＳＰＲＲＲ）、および／またはそのようなものであってもよい。サーバ１０６は、ＳＰＲＯ、ＳＰＲＩ、および／またはＳＰＲＲを使用して、感度の高いＩＭＦの包絡線スペクトルから特徴を抽出することができる。したがって、いくつかの実施形態では、４つの時間領域統計的特徴（例えば、Ｘｓｔｄ、Ｘｋｕｒ、ＳＦ、ＩＦ）、３つの周波数領域統計的特徴（例えば、Ｘｍｆ、Ｘｒｍｓｆ、Ｘｓｔｄｆ）、および３つの時間周波数領域統計的特徴（例えば、ＳＰＲＯ、ＳＰＲＩ、ＳＰＲＲ）が、各データサンプルの感度の高いＩＭＦから抽出される。
【００６２】
時間領域統計的特徴量は、以下を含むことができる。
【数１０】
2020534550.tif 000012
ここで、Ｘｓｔｄは標準偏差である。Ｘｍは信号Ｘ（ｎ）の平均値を示す平均値である。ここで、Ｘｍ＝（ΣＮｎ＝１ｘ（ｎ））／Ｎ  である。ｘ（ｎ）は、ｎ＝１からＮまでのデジタル信号系列である。Ｎはデータポイント数である。
【数１１】
2020534550.tif 000013
ここでＸｋｕｒは尖度である。Ｘｍは信号Ｘ（ｎ）の平均値を示す平均値である。ここで、Ｘｍ＝（ΣＮｎ＝１ｘ（ｎ））／Ｎ  である。Ｘｓｔｄは標準偏差である。ｘ（ｎ）はｎ＝１からＮまでのデジタル信号系列である。Ｎはデータポイント数である。
【数１２】
2020534550.tif 000014
ここでＳＦは形状計数（Shape Factor）である。Ｘｓｔｄは標準偏差である。Ｘｍは信号Ｘ（ｎ）の平均値を示す平均値である。ここで、Ｘｍ＝（ΣＮｎ＝１ｘ（ｎ））／Ｎ  である。ｘ（ｎ）は、ｎ＝１からＮまでのデジタル信号系列である。Ｎはデータポイント数である。
【数１３】
2020534550.tif 000015
ここで、ＩＦはインパルス係数である。Ｘｓｔｄは標準偏差である。ｘ（ｎ）はｎ＝１からＮまでのデジタル信号系列である。Ｎはデータポイント数である。
【００６３】
周波数領域の統計的特徴は以下の通りである。
【数１４】
2020534550.tif 000016
ここで、Ｘｍｆは平均周波数である。ｓ（ｋ）はｋ＝１，２，．．．，Ｋのスペクトルである。Ｋはスペクトル線の数である。
【数１５】
2020534550.tif 000017
ここで、Ｘｒｍｓｆは二乗平均周波数である。ｓ（ｋ）はｋ＝１，２，．．．，Ｋのスペクトルである。Ｋはスペクトル線の数である。ｆｋは、ｋ番目のスペクトル線の周波数値である。
【数１６】
2020534550.tif 000018
ここで、Ｘｓｔｄｆは標準偏差の周波数である。Ｘｍｆは平均周波数である。ｓ（ｋ）はｋ＝１，２，．．．，Ｋのスペクトルである。Ｋはスペクトル線の数である。
【００６４】
時間周波数領域の統計的特徴は、以下の通りである。
【数１７】
2020534550.tif 000019
ここで、ｓ（ｋ）はｋ＝１，２，．．．，Ｋのスペクトルである。Ｋはスペクトル線の数である。ｐＯ（ｈ）は、下記で計算されるベアリングの案内溝外周の特性周波数（ｆＯ）のｈ番目の高調波のピーク値である。
【数１８】
2020534550.tif 000020
ここで、ｈ＝１，２，・・・，Ｈ。Ｈは高調波の数である。ｆｒはシャフトの回転周波数である。ＮＲはローラ番号である。αは接触角である。Ｂ、Ｃはそれぞれローラ径、ピッチ径である。
【数１９】
2020534550.tif 000021
ここで、ｓ（ｋ）はｋ＝１，２，．．．，Ｋのスペクトルである。Ｋはスペクトル線の数である。ｐＩ（ｈ）は、下記で計算されるベアリングの案内溝内周の特性周波数（ｆＩ）のｈ番目の高調波のピーク値である。
【数２０】
2020534550.tif 000022
ここで、ｆｒは軸の回転数である。ＮＲはローラ番号、αは接触角であり、Ｂ、Ｃはそれぞれローラ径、ピッチ径である。
【数２１】
2020534550.tif 000023
ここで、ｓ（ｋ）はｋ＝１，２，．．．，Ｋのスペクトルである。Ｋはスペクトル線の数である。ｐＲ（ｈ）は、下記で計算される軸受ローラの特性周波数（ｆＲ）のｈ番目の高調波のピーク値である。
【数２２】
2020534550.tif 000024
ここで、ｆｒはシャフトの回転周波数であり、Ｂ、Ｃはそれぞれローラ径、ピッチ径である。
【００６５】
ステップ３１６で、サーバ１０６は、機械的健康状態を自動的に認識するために、選択された統計的特徴を学習したＷＮＮに入力する。入力層は、ＷＮＮへの入力として、時刻ｔで抽出された統計的特徴を含んでもよい。ＷＮＮは、隠れ層の統計的特徴を、モーレットウェーブレット関数を用いて処理し、出力層で出力を生成する。ウェーブレットニューラルネットワークの出力は、正規化されたスコアの形にすることができる。出力層では、正規化されたスコアを特定のラベルにマッピングする関数を使用することができる。特定のラベルは、回転機器１０２の健康状態に対応する。例えば、ラベル'１'は正常状態に対応し、ラベル'２'は案内溝外周の軽度の擦れ故障に対応し、ラベル'３'は案内溝外周の重度の剥離故障に対応するなどである。ＷＮＮの出力は、回転機器１０２で検出された故障を表す。
【００６６】
ステップ３１８で、サーバ１０６は、新しい履歴データが利用可能かどうかをチェックする。新しい履歴データが利用可能であれば、サーバ１０６は、通信ネットワーク１１０を介してデータベースサーバから新しい履歴データを抽出することができる。新しい履歴データを抽出した後、サーバ１０６は、ステップ３２０を実行する。新しい履歴データが利用可能でない場合、サーバ１０６は、新しい履歴データが利用可能になるまで、新しい履歴データの利用可能性を確認するために、ステップ３１８を実行し続けることができる。
【００６７】
ステップ３２０において、新しい履歴データを受信すると、サーバ１０６は、新しい履歴データをＷＮＮへの入力として提供する。サーバ１０６は、回転機器１０２の故障を検出するために、ＷＮＮをインクリメンタルに学習する。より多くの利用可能な履歴データを用いて、発明者らは、回転機器１０２の故障の診断について９９％以上の精度を達成するためにＷＮＮを学習させられることを実証する実験を実施した。
【００６８】
いくつかの実施形態では、ＷＮＮの最適な構造を達成するために、例えば、ＷＮＮの層またはニューロンの数を増加させることができる。いくつかの実施形態では、サーバ１０６は、デジタル信号の効率的な処理のために最適なアンサンブルＭの数を自動的に選択することができる。
【００６９】
ここで図４を参照すると、技術に従って、回転機器１０２の故障を診断するための例示的なウェーブレットニューラルネットワーク（ＷＮＮ）モデル４００が本明細書に記載されている。
【００７０】
ＷＮＮ４００は、１つ以上の層を含んでもよい。各層は、１つ以上のニューロンまたはノードを有する。ＷＮＮは、図４に示すように、入力層４０２、隠れ層４０４、および出力層４０６を含む３つの層を含む。入力層は、入力値をＷＮＮ４００に導入する。入力層４０２のニューロンの数は、時間ｔにおける抽出された統計的特徴の数と等しくすることができ、サーバ１０６は、入力層４０２の各ニューロンに入力として提供される１つ以上の統計的特徴を抽出することができる。例えば、統計的特徴は、４つの時間領域統計的特徴（例えば、Ｘｓｔｄ、Ｘｋｕｒ、ＳＦ、ＩＦ）、３つの周波数領域統計的特徴（例えば、Ｘｍｆ、Ｘｒｍｓｆ、Ｘｓｔｄｆ）、および３つの時間周波数領域統計的特徴（例えば、ＳＰＲＯ、ＳＰＲＩ、ＳＰＲＲ）であってもよい。出力層４０６は、ＷＮＮ４００の出力を配信する機能を含んでもよい。隠れ層４０４および出力層４０６は、それぞれ１つのニューロンを含んでもよい。隠れ層４０４および外側層４０６において、モーレットウェーブレット基底関数φａ，ｂ（ｔ）は、時刻ｔにおける統計的特徴のためのニューロンの活性化関数として使用することができる。他の実施形態では、ウェーブレット基底関数は、ハール、メキシカンハット、シャノン、およびマイヤーのうちの１つであってもよい。出力層４０６からの出力は、回転機器１０２で検出された故障に対応する正規化スコア（Ｌｉ）である。いくつかの実施形態では、層の連続したペアのノード間の接続の各々は、行列で保持された関連する重みを有し、層およびノードの数は、ＷＮＮ４００が実行することを意図しているアプリケーションに応じて選択または調整されてもよい。
【００７１】
ここで図５を参照すると、本明細書に記載された技術に従って、回転機器１０２の残りの耐用年数を予測するための方法を示すフローチャートが示されている。
【００７２】
ステップ５０２において、サーバ１０６は、通信ネットワーク１１０を介して無線センサ１０４から第１の時間インスタンスｔ−１および第２の時間インスタンスｔのデジタル信号を受信する。無線センサ１０４は、回転機器１０２の振動を検出し、振動信号をデジタル信号に変換し、デジタル信号をサーバ１０６に送信することができる。第１および第２の時間インスタンスｔ−１およびｔにおけるデジタル信号は、それぞれ、前の検査時間および現在の検査時間における回転機器１０２の振動に対応することができる。
【００７３】
ステップ５０４において、サーバ１０６は、アンサンブル経験的モード分解（ＥＥＭＤ）アルゴリズムを用いてデジタル信号を前処理し、デジタル信号を雑音除去する。サーバ１０６は、デジタル信号を複数の固有モード関数（ＩＭＦ）に分解することができる。デジタル信号の複数のＩＭＦへの分解は、図３に関して上で詳細に説明されている。サーバ１０６は、ＩＭＦから感度が高いＩＭＦをさらに選択することができる。サーバ１０６は、感度の高いＩＭＦの選択基準を構築することができる。感度が高いＩＭＦの選択基準は、ＦＩＧ３に関して上で詳細に説明されている。
【００７４】
サーバ１０６は、ウェーブレットニューラルネットワーク（ＷＮＮ）ベースの機械学習アルゴリズムを実行するように構成されている。ＷＮＮは、回転機器１０２の残りの耐用年数を予測するために使用され得る。いくつかの実施形態では、ＷＮＮは、入力層、隠れ層、および出力層を含む３つの層を含んでもよい。各層は、１つ以上のニューロンまたはノードを有する。ウェーブレット基底関数は、定位の特性を有し、直交基底関数である。隠れ層および外層では、活性化関数としてウェーブレット基底関数φa,b()を用いることができる。ウェーブレットニューラルネットワークの出力は以下の式で与えられる。
【数２３】
2020534550.tif 000025
ここで、ａは拡張パラメータである。ｂは並進パラメータである。ｕｋは重み付けされた入力の合計である。
【数２４】
2020534550.tif 000026
ここで、Ｗｋｉは重みであり、ｘｉは入力である。
【００７５】
いくつかの実施形態では、モーレットウェーブレットは、隠れ層のニューロンの活性化関数として使用することができる。モーレットウェーブレット式および対応する誤差関数の偏微分の計算は計算効率が高い。それゆえ、モーレットウェーブレットは、学習プロセスにおけるパラメータを更新する。他の実施形態では、ウェーブレット基底関数は、ハール、メキシカンハット、シャノン、およびマイヤーのいずれかであってもよい。
【００７６】
いくつかの実施形態では、モーレットウェーブレットは、以下の式で表される。
【数２５】
2020534550.tif 000027
ここで、ｔは時間である。
【００７７】
ステップ５０６で、サーバ１０６は、第１および第２の時間インスタンスｔ−１およびｔにおけるデジタル信号の感度が高いＩＭＦから特徴を抽出することができ、いくつかの実施形態では、サーバ１０６は、感度が高いＩＭＦから時間領域および周波数領域の特徴の組み合わせを抽出することができる。例えば、尖度（Ｘｋｕｒ）、二乗平均平方根（Ｘｒｍｓ）、ピーク因子（Ｘｐｅａｋ）、およびクレスト（Ｘｃｒｅｓｔ）は、感度が高いＩＭＦから抽出された統計的特徴である。時間領域および周波数領域の特徴の組み合わせにより、ＷＮＮは、精度を向上させた回転機器１０２の残りの耐用年数を予測することができる。
【００７８】
ステップ５０８で、サーバ１０６は、抽出された統計的特徴をワイブルハザード率（Weibull hazard rate）関数で適合する。そして、サーバ１０６は、フィットした統計的特徴量を入力としてＷＮＮに入力するように構成することで、回転機器１０２の残存耐用年数の予測精度を向上させることができる。信頼性解析において、ワイブルハザード率関数は、所定の時間における回転機器１０２の健全状態を示す故障率指標である。ワイブルハザード率関数は、様々な実用的な寿命分布を表現するための強力なツールであり、異なるスケールおよび形状の分布を表現するのに十分に柔軟である。フィットされた統計的特徴量の値は、フィットされた測定値である。フィットされた統計的特徴量は、実用で収集されたデジタル信号に含まれる外部ノイズ要因による値の歪みを防ぐ。抽出された統計的特徴量のフィットに使用されるワイブルハザード率関数は以下の通りである。
【数２６】
2020534550.tif 000028
ここで、ｆ（ｔ）は確率密度関数である。Ｆ（ｔ）は累積分布関数であり、次の式で与えられる。
【数２７】
2020534550.tif 000029
ここで、γはスケールパラメータである。ηは形状パラメータである。ｔは統計的特徴量である。
【００７９】
いくつかの実施形態では、第１および第２の時間インスタンスｔ−１、ｔにおけるデジタル信号を考慮して、ＷＮＮのための学習セットを形成することができ、サーバ１０６は、第１および第２の時間インスタンスｔ−１、ｔにおける抽出された統計的特徴のフィットされた測定値をＷＮＮへの入力値として使用する。ＷＮＮの出力は、正規化されたライフパーセンテージＴｉとすることができる。寿命パーセンテージは、時間に比例する回転機器１０２の健康状態の正確なマッピングを提供する。回転機器１０２が寿命パーセンテージの１００％に達すると、回転機器１０２は完全に損傷しているとみなすことができる。ＷＮＮの出力は、０と１の間で正規化することができ、さらに、ＷＮＮの出力は、回転機器１０２の寿命パーセンテージの予測値である。
【００８０】
サーバ１０６は、時間インスタンスｔ＝０からｔ＝ｎまでの各フィットされた統計的特徴のグラフをプロットし、ユーザインタフェース上にグラフをレンダリングすることができる。いくつかの実施形態では、抽出された統計的特徴の閾値は、各適合された統計的特徴のグラフをプロットするために考慮され得る。さらに、サーバ１０６は、各フィットされた統計的特徴のグラフからの曲線を、合成曲線（図示せず）を形成するために結合することができる。この複合曲線から、サーバ１０６は、累積分布関数（ＣＤＦ）を用いて、回転機器１０２の寿命パーセンテージを算出することができる。ＣＤＦを用いて算出されたライフパーセンテージは、回転機器１０２のライフパーセンテージの実際の値とみなすことができる。実際のライフパーセンテージ値は、ＣＤＦを使用して任意の時間インスタンスで計算することができる。
【００８１】
いくつかの実施形態では、トレーニングセットは、回転機器１０２と同様に機能する１つ以上の回転機器から収集された振動信号、故障、および装置寿命を含む履歴データで形成することができる。装置寿命は、回転機器が故障するまでの時間（時間または日）を表す。振動信号は、回転機器から一定の時間間隔で収集される。サーバ１０６は、第１および第２の時間インスタンスｔ−１、ｔで収集された振動信号から統計的特徴量を抽出することができ、抽出された統計的特徴量をワイブルハザード率関数でフィットさせることができる。サーバ１０６は、フィットされた測定値をＷＮＮへの入力値として使用することができる。ＷＮＮの出力は、正規化されたライフパーセンテージ値Ｔｉとすることができる。ＷＮＮからのライフパーセンテージ値は、回転機器の予測ライフパーセンテージである。サーバ１０６は、機器の寿命に基づいて、任意の時間インスタンスで実際の寿命パーセンテージを計算することができる。
【００８２】
さらに、サーバ１０６は、実際の値と予測値との間の平均二乗誤差（ＭＳＥ）を計算する。ＭＳＥは、好ましいＷＮＮモデルを定義するためのネットワーク性能を提示するために使用することができる。式は次のように記載される。
【数２８】
2020534550.tif 000030
ここで、Ｎは、時間インスタンスｔ＝ｎ（現在の時間インスタンス）までに収集されたデータである。
【００８３】
サーバ１０６は、ＭＳＥを取得した後、ＭＳＥが最小となるようにＷＮＮの重みやバイアスを調整する。サーバ１０６は、一定の時間間隔で学習プロセスを実行する。
【００８４】
ステップ５１０で、サーバ１０６は、第１および第２の時間インスタンスｔ−１、ｔにおける適合された統計的特徴量を一定値（Ｃｐ）で乗算することにより、検証セットを構築することができる。さらに、検証セットは、定数値（Ｃｐ）を乗算した回転機器１０２の寿命パーセンテージの実際の値を含む。いくつかの実施形態では、定数値（Ｃｐ）は、適合された統計的特徴が１０％インクリメントされた１．１である。
【００８５】
ステップ５１２で、サーバ１０６は、回転機器１０２の寿命パーセンテージ予測のためＷＮＮを学習させる。いくつかの実施形態では、サーバ１０６は、トレーニングセットおよび検証セットに基づいて、レーベンベルグ・マルクアルト（ＬＭ）アルゴリズムを使用してＷＮＮを学習させることができる。当技術分野の当業者であれば、任意の適切なアルゴリズムがＷＮＮを学習させるために使用され得ることを理解するであろう。オーバーフィット問題は、検証セットを使用することで解決することができる。ＷＮＮの学習プロセスの間に、学習セットと検証セットのＭＳＥが計算される。ＷＮＮは学習セットに基づいて学習可能な重みを変更することで入力と出力の関係を学ぶことができるため，平均二乗誤差はいずれも学習プロセスの早い段階で低下する。ある時点を過ぎると、ＷＮＮが学習セットのノイズをモデル化し始めるため、検証セットの平均二乗誤差が増加し始める。したがって、学習プロセスは、この時点で停止されてもよく、最適なモデリングおよび一般化能力を有する好ましいＷＮＮが達成される。
【００８６】
ステップ５１４で、ＷＮＮの学習プロセスが完了し、好ましいＷＮＮモデルがＲＵＬ予測に使用され得る。
【００８７】
ステップ５１６で、サーバ１０６は、好ましいＷＮＮを用いて、現在時刻ｔにおける回転機器１０２の寿命パーセンテージを予測する。ステップ５１８で、サーバ１０６は、予測された寿命パーセンテージに基づいて回転機器１０２のＲＵＬを計算する。残存耐用年数は、式：
残存耐用年数（％）＝（１００％）−（予測寿命パーセンテージ）（２８)
で与えられる。
いくつかの実施形態では、回転機器１０２の製造業者は、製品仕様書において回転機器寿命に関連する詳細を提供する。回転機器寿命は、回転機器１０２が疲労の兆候の前に耐えることができる所定の速度での動作時間数または回転数である。回転機器１０２の残りの耐用年数（時間単位）は、回転機器寿命および残りの耐用年数（％）を用いて計算することができる。
【００８８】
ステップ５２０で、サーバ１０６は、現在の時刻に新しい検査データが利用可能かどうかを確認することができる。新しい検査データが利用可能であれば、サーバ１０６は、通信ネットワーク１１０を介して無線センサ１０４から受信した新しい検査データを好ましいＷＮＮに入力することができる。新しい検査データから特徴を抽出した後、サーバ１０６は、ステップ５２２２を実行することができる。
【００８９】
ステップ５２２において、サーバ１０６は、新しい検査データをワイブルハザード率関数にフィットさせることができる。フィットされた測定値は、回転機器１０２のＲＵＬを予測するためのＷＮＮへの入力として使用される。新しい検査データが利用可能でない場合、サーバ１０６は、新しい検査データが利用可能になるまで、新しい検査データの利用可能性をチェックするためのステップ５２０を実行し続けることができる。
【００９０】
ここで、図６を参照して、技術に従って、回転機器の予後を予測するための例示的なウェーブレットニューラルネットワーク・モデル６００が、本明細書に記載されている。
【００９１】
ＷＮＮ６００は、例えば、回転機器１０２の残りの耐用年数を予測するために使用され得る。ＷＮＮ６００は、１つ以上の層を含んでもよい。各層は、１つ以上のニューロン、すなわちノードを有する。ＷＮＮ６００は、図６に示すように、入力層６０２、隠れ層６０４、および出力層６０６を含む３つの層を含む。入力層６０２のニューロンの数は、時間インスタンスｔおよびｔ−１における抽出された統計的特徴の数に等しい。サーバ１０６は、入力層６０２への入力として提供される１つ以上の統計的特徴を抽出してもよい。ＷＮＮ６００の入力は、本実施例に示すように、（ａ）時刻インスタンスｔおよびｔ−１における時間値であるｔおよびｔ−１と、（ｂ）時刻インスタンスｔおよびｔ−１におけるフィットした測定値の尖度値であるＸＫＵＲＴＯＳＩＳ（ｔ）およびＸＫＵＲＴＯＳＩＳ（ｔ−１）と、であってもよい。ＸＲＭＳ（ｔ）およびＸＲＭＳ（ｔ−１）、これは、それぞれ、時間インスタンスｔおよびｔ−１におけるフィットした測定値の二乗平均平方根（ＲＭＳ）値であり、ＸＰＥＡＫ（ｔ）およびＸＰＥＡＫ（ｔ−１）、これは、それぞれ、時間インスタンスｔおよびｔ−１におけるフィットした測定値のピーク値である。隠れ層６０４および出力層６０６は、それぞれ、１つ以上のニューロンを含んでもよい。隠れ層６０４および外部層６０６において、ウェーブレット基底関数φａ，ｂ（ｔ）は、時刻ｔにおける統計的特徴量の活性化関数として使用することができ、一方、ウェーブレット基底関数φａ，ｂ（ｔ−１）は、時刻ｔ−１における統計的特徴量の活性化関数として使用することができる。モーレットウェーブレットは、隠れ層６０４のニューロンの活性化関数として使用することができる。他の実施形態では、ウェーブレット基底関数は、ハール、メキシカンハット、シャノン、およびマイヤーのうちの１つであってもよい。出力層６０６は、回転機器１０２の残りの耐用年数（Ｔｉ）を表す。出力層６０６からの出力は、正規化された寿命パーセンテージ（Ｔｉ）であってもよい。正規化された寿命パーセンテージは、回転機器１０２の残りの耐用年数を計算するために使用されてもよい。いくつかの実施形態では、層の連続した対のノード間の各接続は、行列で保持される関連する重みを有し、層およびノードの数は、ＷＮＮ６００が実行することが意図されているアプリケーションに応じて選択または調整されてもよい。
【００９２】
次に図７を参照すると、本明細書に記載された技術に従って、回転機器１０２を監視するための方法を例示するフローチャートが示されている。
【００９３】
ステップ７０２において、サーバ１０６は、回転機器１０２の振動を示すデータに対応するデジタル信号に関連する入力データを受信する。サーバ１０６は、通信ネットワーク１１０を介して回転機器１０２に近接して配置された無線センサ１０４からデジタル信号の形で入力データを受信することができる。
【００９４】
ステップ７０４で、サーバ１０６は、デジタル信号から複数の固有モード関数を決定する。サーバ１０６は、無線センサ１０４から受信したデジタル信号をノイズ除去するために、アンサンブル経験的モード分解（ＥＥＭＤ）アルゴリズムなどの信号処理アルゴリズムを使用することができる。
【００９５】
ステップ７０６で、サーバ１０６は、固有モード関数のセットを選択するための基準に基づいて、複数の固有モード関数の中から固有モード関数のセットを選択する。基準は、複数の固有モード関数のそれぞれについて計算された平均値および標準偏差の尖度値の値に基づいて決定することができる。
【００９６】
ステップ７０８において、サーバ１０６は、選択された固有モード関数のセットから特徴のセットを抽出する。特徴のセットは、時間領域特徴および／または周波数領域特徴の組み合わせを含むことができる。
【００９７】
ステップ７１０で、サーバ１０６は、特徴のセットを入力値としてウェーブレットニューラルネットワークに適用する。
【００９８】
ステップ７１２で、サーバ１０６は、ウェーブレットニューラルネットワークと適用された入力値とを用いて、回転機器１０２の寿命パーセンテージを予測する。さらに、サーバ１０６は、ユーザ装置１０８のユーザインタフェース上に回転機器１０２のＲＵＬを表示することができ、ここでサーバ１０６は、ライフパーセンテージに基づいてＲＵＬを決定する。
【００９９】
図８Ａおよび９Ａにそれぞれ示されるグラフ８００および９００は、Ｙ軸に抽出された統計的特徴（尖度およびＲＭＳ）の実測値（例えば、例示的な測定データ）を示し、Ｘ軸に時間を示す。図８Ｂおよび図９Ｂに示すグラフ８５０および９５０は、それぞれ、Ｙ軸上の抽出された統計的特徴量（尖度およびＲＭＳ）のＹ軸上およびＸ軸上の時間のフィットした測定値を示す。グラフ８００および９００は、回転機器の様々な検査点における尖度およびＲＭＳ値を示す。尖度およびＲＭＳ値は、回転機器の劣化と相関させることができる。様々な検査点で回転機器から取得された例示的な測定データは、通常、回転機器の劣化とは無関係であり得る外部ノイズ（例えば、モータファンや軸受から発生するノイズ）を有している。そこで、外部ノイズの影響を低減するために、回転機器から収集された例示的な測定データをフィットさせるために、ワイブルハザード率関数（式（２６）の）が使用される。グラフ８００、９００は、回転機器の劣化と相関することができるフィットされた尖度およびＲＭＳ値を示している。フィットされた測定値は、回転機器の劣化をより良く表すために、実際の測定値の代わりにＷＮＮへの入力として使用される。グラフ８５０および９５０は、グラフ８００および９００と比較して、回転機器の劣化をより良く表すことができる。
【０１００】
予後モデルの精度を評価するために、テストリグ（図示せず）の実験的セットアップからサンプルデータセットを収集した。試験装置は、シャフトに取り付けられた４つの軸受を有していた。４つのベアリングは、ベアリング１，ベアリング２，ベアリング３，ベアリング４である。各軸受には、縦軸Ｙと横軸Ｘの２個の加速度計を設置し、Ｘ方向とＹ方向の振動データを収集した。軸の回転速度は，軸に結合された交流モータにより，２０００ｒｐｍで一定に保たれていた．６０００ポンドのラジアル荷重がスプリング機構によってシャフトとベアリングに加えられた。その結果、軸受の設計寿命である１億回転以上の寿命を超えた後に、すべての破損が発生した。試験装置の実験セットアップから２つのデータセットを抽出した。それぞれのデータセットは、試験から故障までの実験を記述したものである。各データセットには、各軸受からの振動信号が含まれている。振動信号は、サンプリングレート２０ｋＨｚで１０分ごとに収集された。最初のデータセットでは、試験破壊実験の終了時に軸受３に案内溝外周の破損が発生した。軸受３が破損するまでに約７５０時間を要した。２つ目のデータセットでは、試験装置の試験破壊実験の終了時に軸受１に案内溝外周の破損が発生した。軸受３が破損するまでの時間は、約１６４時間であった。
【０１０１】
第１のデータセットをウェーブレットニューラルネットワーク（ＷＮＮ）の学習セットとして使用した。活性化関数としてウェーブレット基底関数を有する３層のＷＮＮは第１のデータセットで学習を行った。ＷＮＮモデルは、現在および前回の検査点からのＲＭＳ、尖度、ピークの時間ハザード率とワイブルハザード率を入力とし、正規化されたライフパーセンテージを出力とした。軸受３の寿命率の予測値と実際の寿命率の差を識別するために、平均二乗誤差（ＭＳＥ）を計算した。ＷＮＮは、Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ（ＬＭ）学習アルゴリズムを用いて学習した。提案したＷＮＮは、隠れ層に２つのニューロンを用いた学習セットに対して最小ＭＳＥ誤差を与えた。
【０１０２】
学習されたＷＮＮは、ＷＮＮによる予測の精度を決定するために、２番目のデータセットをチェックするために使用された。時刻ｔにおける軸受１のＲＵＬを予測するために、現在および前回の検査ｔ−１，ｔで収集した振動信号を、ＥＥＭＤアルゴリズムを用いて前処理し、振動信号のノイズ除去を行った。時刻ｔ−１，ｔの振動信号からＲＭＳ，尖度，ピーク値を抽出し、時刻ｔにおける軸受１のＲＵＬを予測するために、８つの入力値をＷＮＮに入力した。８つの入力値は以下の通りである。（ａ）ｔとｔ−１は、それぞれ今回と前回の検査時の時間値であり、（ｂ）ＸＫＵＲＴＯＳＩＳ（ｔ）とＸＫＵＲＴＯＳＩＳ（ｔ−１）は、それぞれ今回と前回の検査時のフィット測定値の尖度値である。（ｃ）ＸＲＭＳ（ｔ）とＸＲＭＳ（ｔ−１）は、それぞれ今回と前回の検査時のはめあい測定の実効値であり、（ｄ）ＸＰＥＡＫ（ｔ）とＸＰＥＡＫ（ｔ−１）は、それぞれ今回と前回の検査時のはめあい測定のピーク値であった。また、ＷＮＮの出力は、軸受１の正規化寿命率であった。
【０１０３】
ＷＮＮの出力値に基づいて，様々なタイムインスタンスにおける軸受１の寿命率対経過時間のグラフ１０００をプロットした．図１０に示すグラフ１０００は、Ｙ軸に軸受１の寿命パーセンテージを、Ｘ軸に経過時間（時間）を表している。軸受１の寿命率が１００％になったときの経過時間は約１６３時間であった。この結果から、提案したＷＮＮは軸受１のＲＵＬ予測において良好な性能を有していることが示された。また、軸受１のＲＵＬの予測精度は９９％以上であった。
【０１０４】
システム環境１００において、サーバ１０６は、回転機器１０２のＲＵＬを９９％以上の精度で予測することができる。この精度の向上は、ＥＥＭＤアルゴリズムとＷＮＮの組み合わせを使用することによって達成される。回転機器１０２のＲＵＬが正確に予測されることにより、信頼性が向上し、保守コストが向上する。
【０１０５】
本技術は、回転機器１０２の残存寿命を予測するために統計的特徴量のセットを使用する。統計的特徴は、時間領域特徴と周波数領域特徴の組み合わせを含む。時間領域特徴と周波数領域特徴の組み合わせは、早期故障と後期故障の両方を考慮する。これにより、回転機器１０２のＲＵＬの予測精度を向上させることができる。本実施形態では、デジタル信号をデータベースに格納する前に、デジタル信号の前処理を行うことができる。本技術では、ＥＥＭＤアルゴリズムとＷＮＮを独自に組み合わせて回転機器１０２のＲＵＬを予測している。また、本技術では、回転機器１０２のＲＵＬを９９％以上の精度で予測することが可能である。無線センサ１０４とサーバ１０６との接続を容易にするために、シームレスなブリンクアップ技術を使用することで、ユーザ体験を向上させることができる。
【０１０６】
明細書および特許請求の範囲で使用されるように、単数形「ａ」、「ａｎ」および「ｔｈｅ」は、複数の参照を含むこともできる。例えば、用語「物品」は、複数の物品を含むことができる。当技術分野における通常の技術を有する者は、図中の要素は、単純化および明確化のために図示されており、必ずしも縮尺に描かれていないことを理解するであろう。例えば、図中のいくつかの要素の寸法は、本技術の理解を向上させるために、他の要素と比較して誇張されてもよい。前述の出願に記載された、記載された図面のうちの１つに描かれていない追加の構成要素が存在してもよい。そのような構成要素が記載されているが、図面には描かれていない場合、そのような図面がないことは、本明細書からそのような設計の省略とみなされるべきではない。
【０１０７】
本明細書に記載された原理に従って動作する技術は、任意の好適な態様で実施されてもよい。上述のフローチャートの処理ブロックおよび決定ブロックは、これらの様々なプロセスを実行するアルゴリズムに含まれてもよいステップおよび行為を表す。これらのプロセスに由来するアルゴリズムは、１つ以上の単目的または多目的プロセッサと統合され、その動作を指示するソフトウェアとして実装されてもよく、デジタル信号処理（ＤＳＰ）回路またはアプリケーション固有の集積回路（ＡＳＩＣ）のような機能的に等価な回路として実装されてもよく、または任意の他の好適な方法で実装されてもよい。本明細書に含まれるフローチャートは、任意の特定の回路の構文または動作、または任意の特定のプログラミング言語またはプログラミング言語の種類を描写していないことが理解されるべきである。むしろ、フローチャートは、当業者であれば、本明細書に記載されているタイプの技術を実行する特定の装置の処理を実行するために、回路を作製するため、またはコンピュータ・ソフトウェア・アルゴリズムを実装するために使用することができる機能情報を例示している。また、本明細書に別段の記載がない限り、各フローチャートに記載されている特定のステップおよび／または動作のシーケンスは、単に実装され得るアルゴリズムの例示に過ぎず、本明細書に記載されている原理の実装および実施形態において変化し得ることを理解すべきである。
【０１０８】
したがって、いくつかの実施形態では、本明細書に記載された技術は、アプリケーションソフトウェア、システムソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、組み込みコード、または任意の他の適切なタイプのコンピュータコードを含む、ソフトウェアとして実装されたコンピュータ実行可能な命令で具現化されてもよい。このようなコンピュータ実行可能な命令は、多数の適切なプログラミング言語および／またはプログラミングツールまたはスクリプトツールのいずれかを使用して記述されてもよく、また、フレームワークまたは仮想マシン上で実行可能な機械語コードまたは中間コードとしてコンパイルされてもよい。
【０１０９】
本明細書に記載された技術がコンピュータ実行可能命令として具体化される場合、これらのコンピュータ実行可能命令は任意の適切な方法で実装され得る。その中には、多数の機能的ファシリティとして実装されるものも含む。多数の機能的ファシリティの各々は、これらの技術に従って動作するアルゴリズムの実行を完了させるための１つまたは複数の動作を提供する。「機能的ファシリティ」を例示すると、１つ以上のコンピュータと統合され、実行されると、当該１つ以上のコンピュータに特定の動作上の役割を担わせるコンピュータシステムの構造的な構成要素である。機能ファシリティは、ソフトウェア要素の一部であってもよいし、ソフトウェア要素全体であってもよい。例えば、機能ファシリティは、プロセスに応じて（as a function of a process）、または１個のプロセスとして、または任意の他の適切な処理のユニットとして実装されてもよい。本明細書に記載された技術が複数の機能的ファシリティとして実装される場合、各機能的ファシリティはそれの方法で実装されてもよく、すべてが同じ方法で実装される必要はない。さらに、これらの機能ファシリティは、適宜、並列および／または直列に実行されてもよく、それらが実行されているコンピュータ上の共有メモリを使用して、メッセージパッシングプロトコルを使用して、または任意の他の適切な方法で、互いに情報を受け渡してもよい。
【０１１０】
一般的に、機能的ファシリティは、特定のタスクを実行する、または特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。典型的には、機能的ファシリティの機能は、それらが動作するシステムにおいて必要に応じて結合されてもよいし、分散されてもよい。ある実装方法において、本明細書に記載された技術を実行する１つ以上の機能ファシリティは、一緒に完全なソフトウェアパッケージを形成してもよい。これらの機能的ファシリティは、代替的な実施形態では、他の、無関係な機能的ファシリティおよび／またはプロセスと相互作用するように適合されて、１つのソフトウェアプログラムアプリケーションを実行してもよい。
【０１１１】
いくつかの例示的な機能的ファシリティは、１つ以上のタスクを実行するために本明細書に記載されている。しかしながら、記載された機能的ファシリティ、およびタスクの分割は、本明細書に記載された例示的な技術を実装し得る機能的ファシリティのタイプを例示したに過ぎず、実施形態は、任意の特定の数、分割、またはタイプの機能的ファシリティで実装されることに限定されないことが理解されるべきである。ある実装方法では、すべての機能は、単一の機能的ファシリティで実装されてもよい。また、ある実装方法では、本明細書に記載された機能的ファシリティのいくつかは、他の機能的ファシリティと一緒にまたは他の機能的ファシリティとは別個に（すなわち、単一のユニットまたは別個のユニットとして）実装されてもよく、またはこれらの機能的ファシリティのいくつかは実装されなくてもよいことが理解されるべきである。
【０１１２】
本明細書に記載された技術を実装するコンピュータ実行可能な命令（１つ以上の機能的ファシリティとして実装される場合、または他の方法で実装される場合）は、いくつかの実施形態において、１つ以上のコンピュータ可読媒体上に符号化されて当該媒体に機能を提供してもよい。コンピュータ可読媒体は、ハードディスクドライブなどの磁気媒体、コンパクトディスク（ＣＤ）またはデジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）などの光学媒体、永続的（persistent）または非永続的なソリッドステートメモリ（例えば、フラッシュメモリ、磁気ＲＡＭなど）、または他の任意の適切な記憶媒体を含む。このようなコンピュータ可読媒体は、任意の適切な方法で実施することができる。本明細書で使用されるように、「コンピュータ可読媒体」（「コンピュータ可読記憶媒体」とも呼ばれる）は、有形記憶媒体を指す。有形記憶媒体は、非一時的であり、少なくとも１つの物理的、構造的構成要素を有する。本明細書で使用される「コンピュータ可読媒体」では、少なくとも１つの物理的、構造的構成要素は少なくとも１つの物理的特性を有し、当該少なくとも１つの物理的特性は、情報が埋め込まれた媒体を生成するプロセス、情報を記録するプロセス、または媒体に情報の符号化を行う他のプロセスの間に、何らかの方法によって変更され得る。例えば、コンピュータ可読媒体の物理構造の一部の磁化状態は、記録プロセス中に変更され得る。
【０１１３】
さらに、上述したいくつかの技術は、これらの技術で使用するために、情報（例えば、データおよび／または命令）を特定の方法で記憶する動作を含む。これらの技術のいくつかの実施形態−例えば、本技術がコンピュータ実行可能な命令として実装される実施形態−では、情報は、コンピュータ可読記憶媒体上に符号化されてもよい。特定の構造が、この情報を格納するための有利なフォーマットとして本明細書に記載されている場合、これらの構造は、記憶媒体上に符号化されたときに、情報の物理的な構成を付与するために使用されてもよい。これらの有利な構造は、次に、情報と相互作用する１つ以上のプロセッサの操作に影響を与えることによって、例えば、１以上のプロセッサによって実行されるコンピュータ操作の効率を高めることによって、記憶媒体に機能性を提供してもよい。
【０１１４】
技術がコンピュータ実行可能命令として具現化されてもよいが、すべてではないいくつかの実施形態では、これらの命令は、任意の適切なコンピュータシステムで動作する１つまたは複数の適切なコンピューティングデバイス上で実行されてもよく、または１つまたは複数のコンピューティングデバイス（または１つまたは複数のコンピューティングデバイスの１つまたは複数のプロセッサ）は、コンピュータ実行可能命令を実行するようにプログラムされてもよい。コンピューティングデバイスまたはプロセッサは、命令が、データストア（例えば、オンチップキャッシュまたは命令レジスタ、バスを介してアクセス可能なコンピュータ可読記憶媒体、１つ以上のネットワークを介してアクセス可能なコンピュータ可読記憶媒体、デバイス／プロセッサによってアクセス可能なコンピュータ可読記憶媒体など）など、コンピューティングデバイスまたはプロセッサがアクセス可能な方法で格納されている場合に、命令を実行するようにプログラムされていてもよい。これらのコンピュータ実行可能な命令を構成する機能設備は、単一の多目的プログラマブル・デジタル・コンピューティングデバイス、処理能力を共有し、本明細書に記載された技術を共同で実行する２つ以上の多目的コンピューティングデバイスの協調システム、本明細書に記載された技術を実行するための単一のコンピューティングデバイスまたはコンピューティングデバイスの協調システム（同一場所または地理的に分散された）、本明細書に記載された技術を実行するための１つ以上のフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、または他の任意の適切なシステムと統合され、その動作を指示することができる。
【０１１５】
コンピューティングデバイスは、少なくとも１つのプロセッサ、ネットワークアダプタ、およびコンピュータ可読記憶媒体から構成されてもよい。コンピューティングデバイスは、例えば、デスクトップまたはラップトップ・パーソナル・コンピュータ、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、スマート携帯電話、サーバ、または他の適切なコンピューティングデバイスであってもよい。ネットワークアダプタは、コンピューティングデバイスが、任意の適切なコンピューティングネットワークを介して任意の他の適切なコンピューティングデバイスと有線および／または無線で通信することを可能にするための任意の適切なハードウェアおよび／またはソフトウェアであってもよい。コンピューティングネットワークは、ワイヤレスアクセスポイント、スイッチ、ルータ、ゲートウェイ、および／または他のネットワーク機器、ならびにインターネットを含む２台以上のコンピュータ間でデータを交換するための任意の適切な有線および／または無線通信媒体または媒体を含むことができる。コンピュータ可読媒体は、処理されるべきデータおよび／またはプロセッサによって実行されるべき命令を格納するように適合されていてもよい。プロセッサは、データの処理および命令の実行を可能にする。データおよび命令は、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。
【０１１６】
コンピューティングデバイスは、入力デバイスおよび出力デバイスを含む１つ以上のコンポーネントおよび周辺機器をさらに備えていてもよい。これらのデバイスは、とりわけ、ユーザインタフェースを提示するために使用することができる。ユーザインタフェースを提示するために使用することができる出力デバイスの例としては、出力を視覚的に提示するためのプリンタまたは表示画面、および出力を可聴的に提示するためのスピーカまたは他の音発生デバイスが挙げられる。ユーザインタフェースを提供するために使用することができる入力デバイスの例としては、キーボード、およびマウス、タッチパッド、およびデジタル化タブレットなどのポインティングデバイスが挙げられる。他の例として、コンピューティングデバイスは、音声認識を介して、または他の可聴形式で入力情報を受信してもよい。
【０１１７】
技術が回路および／またはコンピュータ実行可能な命令で実装される実施形態が記載されている。いくつかの実施形態は、方法の形態であってもよく、そのうちの少なくとも１つの例が提供されていることが理解されるべきである。方法の一部として実行される行為は、任意の適切な方法で順序付けられてもよい。したがって、例示的な実施形態では逐次的な行為として示されているにもかかわらず、いくつかの行為を同時に実行することを含む、図示された順序とは異なる順序で行為が実行される実施形態が構成されてもよい。
【０１１８】
上述した実施形態の様々な側面は、単独で、組み合わせて、または前記で説明した実施形態で特に議論されていない様々な配置で使用することができ、したがって、前記の説明に記載された、または図面に例示された構成要素の詳細および配置に適用されて限定されるものではない。例えば、一実施形態で説明した側面は、他の実施形態で説明した側面と任意の方法で組み合わせてもよい。
【０１１９】
請求項の要素を修正するための「第１」、「第２」、「第３」などの序文用語の使用は、それ自体で、他のものに対する１つの請求項の要素の優先順位、優先順位、または順序、または方法の行為が実行される時間的順序を暗示するものではなく、ある名前を有する１つの請求項の要素を、同じ名前を有する他の要素から区別するためのラベルとして（ただし、序文用語の使用のために）単に使用されるものである。
【０１２０】
また、本明細書で使用される語句および用語は、説明のためのものであり、限定的なものとみなされるべきではない。本明細書での「含む」、「構成する」、「持つ」、「含む」、「関与する」、およびその変形例の使用は、以降に記載された項目およびその等価物、ならびに追加の項目を包含することを意図している。    
【０１２１】
本明細書では、「例示的」という言葉は、例示、例示、または例示として機能することを意味するために使用される。したがって、例示的なものとして本明細書に記載されているあらゆる実施形態、実施形態、プロセス、特徴などは、例示的な例として理解されるべきであり、別段の指示がない限り、好ましい例または有利な例として理解されるべきではない。
【０１２２】
「一実施形態」、「ある実施形態」、「他の実施形態」、「さらに他の実施形態」、「一例」、「ある例」、「他の例」、「さらに他の例」などへの言及は、そのように記載された１以上の実施形態または例は、特定の特徴、構造、特徴、特性、要素、または限定を含むことができるが、すべての実施形態または例が必ずしもその特定の特徴、構造、特徴、特性、要素、または限定を含むわけではないことを示している。さらに、「ある実施形態において」という語句の繰り返し使用は、必ずしも同じ実施形態を指すものではない。
【０１２３】
このようにして、少なくとも１つの実施形態のいくつかの側面を説明してきたが、様々な変更、修正、および改良が、当技術分野の当業者には容易に生じることが理解されるであろう。このような変更、修正、および改良は、本開示の一部であることが意図されており、本明細書に記載された原理の精神および範囲内にあることが意図されている。したがって、前記の説明および図面は、例示にすぎない。
【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８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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