"検査対象機器が発生する音または振動の波形データを取込む波形データ取得手段と、上記波形データを時間周波数分析し、一方の軸を時間軸に、他方の軸を周波数軸にした時間周波数分布を求める時間周波数分析手段と、上記時間周波数分布の時間軸と周波数軸の座標値によって規定した複数の領域を生成し、上記時間周波数分布の定常状態とは異なる変動成分が含まれる領域を抽出する領域抽出手段と、上記抽出領域に含まれる時間周波数分布に基づいて異常の判定を行い出力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。上記領域抽出手段は、上記時間周波数分布の定常状態とは異なる変動成分が含まれる領域を領域候補として抽出する領域候補生成部と、上記領域候補に含まれる時間周波数分布と正常時の時間周波数分布の関係から凝縮度を求める評価部を備え、上記凝縮度が大きい領域候補を抽出領域として出力する構成にされたことを特徴とする請求項1記載の異常音診断装置。上記評価部は、凝縮度を、領域候補に含まれる時間周波数分布を非線形変換するとともに、非線形変換された時間周波数分布の特性パラメータと、同じく非線形変換された正常時の時間周波数分布の特性パラメータと上記領域候補に含まれる標本数に応じる数との演算により求めることを特徴とする請求項2記載の異常音診断装置。上記評価部が、凝縮度を求めるための上記非線形変換は、強度に対して非線形特性を持つ変換関数を用いることを特徴とする請求項3記載の異常音診断装置。上記評価部が、凝縮度を求めるための上記の領域候補に含まれる標本数に応じる数は、標本数に対して非線形特性を持つ関数を標本数に適用した数としたことを特徴とする請求項3または請求項4記載の異常音診断装置。事前に検査対象機器を分析して得た機器からの発生異常音成分の時間周波数分布における出現領域の形状を規定する事前知識がテーブルとして記憶された事前知識記憶部を備え、上記領域抽出手段は、上記事前知識記憶部に記憶されたテーブルの矩形の領域候補に基づいて生成することを特徴とする請求項2乃至請求項5のいずれか1項に記載の異常音診断装置。従来の第1の技術は、周波数分析結果に現れる特定の異常音成分の出現パターンに特化した各種の閾値に基づいて異常を検出する構成としているため、それぞれ単独の構成では多様な帯域幅や継続時間を有する異常音成分を等しく高精度で診断することはできないという問題があった。また、時間周波数分布の強度が大きい領域を観測データからボトムアップに求めるもので、必ずしも最適な診断結果が得られるという保証がないという問題もあった。一方、従来の第2の技術は、未知異常事象を診断するためには、未知異常事象に対する診断手順をあらかじめ専用処理手段に登録する必要があるという問題があった。本発明は上記のような問題点を解決するためなされたもので、専用の診断手順を専用処理手段に登録する必要がなく、最適な診断結果が得られるという保証があり、周波数分析結果に含まれる多様な帯域幅や継続時間を有する異常音成分を等しく高精度で検出する方法を提供することを目的とする。本発明係る異常音診断装置は、検査対象機器が発生する音または振動の波形データを取込む波形データ取得手段と、上記波形データを時間周波数分析し、一方の軸を時間軸に、他方の軸を周波数軸にした時間周波数分布を求める時間周波数分析手段と、上記時間周波数分布の時間軸と周波数軸の座標値によって規定した複数の領域を生成し、上記時間周波数分布の定常状態とは異なる変動成分が含まれる領域を抽出する領域抽出手段と、上記抽出領域に含まれる時間周波数分布に基づいて異常の判定を行い出力する判定手段とを備える。本発明係る異常音診断装置によれば、時間周波数分布から、時間周波数について連続して形成する時間周波数の領域を抽出する手段を設けることにより、周波数分析結果に現れる、多様な帯域幅や継続時間を有する異常音成分を、専用の診断手順を登録する必要がなく、等しく高精度で診断することができるという効果を奏する。実施の形態1.本実施の形態は、検査対象システムを構成する機器の発する異常な音圧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試験時の波形を取込む診断モードを有する。測定者はマイクないし振動センサ等を検査対象機器に設置し、そのマイクないし振動センサ等をPCのUSBUniversalSerialBus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。検査対象システムとして、例えば、エレベータの乗車かごにマイクを取り付け、制御ケーブルを経由してマイクの信号を機械室に置いたPCに取込んで、乗車かごを往復運転することで、昇降路内の各機器の稼動音を診断する場合を例にとる。特定の機器、例えば頂部返し車から異常音が発生すると、異常音を発生する機器以外が発生する稼動音、例えばガイドレール摺動音があるため、乗車かごがその異常音を発生する特定の機器に接近する時間帯、例えば乗車かごが頂部返し車に接近する時間帯乗車かごの上昇時は測定区間の後半部分に、また、乗車かごの下降時は測定区間の前半部分に、異常音の時間周波数成分が現れる。また、カウンターウェイトから異常音が発生する場合は、乗車かごとカウンターウェイトがすれ違う時間帯である測定区間の中央部分に、異常音の時間周波数成分が現れる。また、異常音の周波数スペクトルの形状は、異常発生する機器や異常の原因によって異なり、占有する周波数範囲も多様である。一般に、上述のように、機器システムを走査するマイクから複数機器の稼動音を診断する場合、測定区間中に異常音成分が現れる時間範囲と周波数範囲は極めて複雑で多様なものとなっている。図2はエレベータ各機器の異常音発生時の時間周波数分布を横軸に時間、縦軸に周波数をとり、各時刻と各周波数における分布の強度を濃淡で示している。点線は異常発生前の特定の機器の稼動音のマイクでの強度を示し、実線は異常となったその機器の稼動音の強度を示す。また、一点鎖線はその機器を含む全機器からの稼動音の合成された音のマイクでの強度を示している。Aは頂部返し車から異常音が発生した場合、Bはカウンターウェイトから異常音が発生した場合の例である。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はマイクや振動センサから出力される測定信号、2は増幅器と低域フィルタ回路とAD変換器を備え測定信号1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る。6は時間周波数分布5の正常時における時間周波数分布6aを記憶する正常時時間周波数分布記憶部、7は時間周波数分布5の試験時の時間周波数分布7aを記憶する試験時時間周波数分布記憶部、8は事前知識8aがテーブルとして記憶された事前知識記憶部、9は事前知識記憶部8の事前知識8aに基づいて決められた所定の領域候補10を生成する領域候補生成部、11は領域候補10について正常時時間周波数分布記憶部6の正常時時間周波数分布6aと試験時時間周波数分布記憶部7の試験時時間周波数分布7aとを参照して凝縮度12を算出し出力する評価部、13は凝縮度12に基づいて領域候補10の中から最適な領域候補を選択し抽出領域14として出力する領域抽出部、15は正常時時間周波数分布6a及び診断時時間周波数分布7aを参照し抽出領域14に含まれる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として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。以下図4の処理の流れ図を参照し、動作を説明する。学習モードまたは診断モードにおいて、波形取得部2は、マイクや振動センサから出力される測定信号1を、取得して増幅しAD変換することにより、サンプリング周波数32kHzの16ビットリニアPCMpulsecodemodulation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yt,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離散値をとる時刻、fはFFT演算の結果の周波数インデックスに対応する離散値をとる周波数を示す。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の時間方向の時間幅、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であるF=fs/2。時間周波数分析部4により時間周波数分布5が算出されると、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S3。学習モード時であると、時間周波数分布5は正常時時間周波数成分6aとして正常時時間周波数成分記憶部6に転送され記憶されるステップS4。一方、ステップS3の判断結果が診断モード時であれば、時間周波数分布5は診断時時間周波数成分7aとして診断時時間周波数成分記憶部7に転送され記憶されるステップS5。次に、診断モード時の診断処理について動作を説明する。領域候補生成部9は、事前知識8aに基づいて、領域候補10を生成するステップS6。事前知識8aは、診断対象システムを構成する機器から発生する異常成分の時間周波数分布における出現領域の形状を規定するための知識であり、本装置の設計者が事前に対象を分析して得た知識を表し、本装置の領域候補生成部9が生成する領域候補としてテーブルの形式で事前知識記憶部8に格納されている。本例では、時間周波数分布の全領域に対して、全時間区間Tをn分割、かつ、全帯域Fをm分割して格子状の分割領域を得て、任意の格子線を辺とする矩形の領域を生成して、事前知識8aのテーブルとして事前知識記憶部8に格納される。図3は事前知識8aとして格子と生成される矩形の例をAとBで示す。矩形領域Aは時間区間の後半での中高域の周波数成分の短時間の時間周波数成分に対して最適な形状となっている。また、矩形領域Bは測定時間の前よりの時間区間で中間の周波数帯域で継続時間の長い時間周波数成分が発生する場合に対して最適な形状となっている。ここで、分割数n及びmを増加することにより、より詳細に領域の境界を表現することが可能である。ところで、格子状の分割領域における最初の第1/6時間区間と、最後の第6/6時間区間は、検査対象の動作速度が定格速度にくらべて遅いため、稼動音が十分発生しないことから、領域候補の生成から除くことも可能である。また、上記では、時間周波数分布の全領域に対して、全時間区間Tをn分割、かつ、全帯域Fをm分割して格子状の分割領域を得て、任意の格子線を辺とする矩形の領域を生成する例を説明したが、異常成分の時間周波数成分に対する事前知識によって、最適な形状として、上記の格子状の分割領域を選択するか選択しないかを組み合わせて任意の形状の領域も生成するようにしても良い。評価部11は、領域候補10以下、領域候補をRで表すに対して、凝縮度ER12を算出するステップS7。凝縮度をERは、試験時時間周波数分布をyt,f、正常時時間周波数分布をxt,f、矩形の領域をR=[t1,t2,f1,f2]とすると、これらに対する凝縮度をERは式1に示される演算により求められる。ここで、t1,t2,f1,f2は、それぞれ、矩形領域Rの下限時間、上限時間、下限周波数、上限周波数である。また、矩形以外の領域候補Rに対しては、式1の代わりに、より一般的な式2に示される演算により求められる。ここで、記号∈Rは抽出領域Rに含まれる離散時間t及び離散周波数fの組合せについて総和をとることを意味する。上式で、nは時間周波数分布の矩形領域に含まれるスペクトル値の標本数である。また、wnは、標本数nに応じた重み係数であり、例えば、標本数nのp乗根pは例えば2である。標本数nは領域の大きさとともに大きい値となり、前記重み係数wnは、領域の大きさとともに大きい値となるため、小さな領域に対する凝縮度ERは小さくなり、小さな領域に局在する外れ値が計算結果に与える影響を緩和するために用いる。また、関数φはスペクトル値を非線形に変換して、変換後の値の分布を正規分布に近づけるため、BoxCox変換一般化対数変換とも言うまたは対数変換とする。BoxCox変換は式3で表されパラメータγがγ0のとき対数変換と一致する。領域抽出部13は、各領域候補と各領域候補に対する凝縮度ERの関係を調べ、凝縮度ERが最も大きい値を示す領域候補を最適な抽出領域として選択して出力するステップS8。各領域候補を{R1,R2,...,Rk}、それぞれの凝縮度を{ER1,ER2,...,ERk}、最適な領域候補をRとすると、Rは式4の演算により求められる。ここで、自然数のkは領域候補の数である。異常度計算部15は、正常時時間周波数分布xt,f及び試験時時間周波数分布yt、fのそれぞれの最適な抽出領域Rに含まれるスペクトル値から異常度を計算するステップS9。いま、抽出領域Rが矩形領域であり、R=[t1,t2,f1,f2]、異常度をaRとするとき、異常度aRは式5の演算により得られる数値である。ここで、t1,t2,f1,f2はすでに定義した通りである。上の式5において、Ψxは変数xの非線形写像関数で例えば上述のBoxCox変換などを用いることができる。gtは、領域Rの周波数f方向の累積値を単位周波数の数で除した値、すなわち時間tにおける周波数に関する標本平均であり、hfは、領域Rの時間t方向の累積値を単位時間の数で除した値、すなわち周波数fにおける時間に関する標本平均である。さらに、g~t及びh~fは、それぞれ、gtを時間tに関し、また、hfを周波数fに関して平滑化した結果の値である。平滑化は例えば移動平均を求めることで達成される。最終的に、異常度aRは、移動平均後のg~tの時間tに関する最大値と移動平均後のh~fの周波数に関する最大値とのいずれかの最大値として求める。最大値の代わりに統計量である分位数を用いてもかまわないし、いずれか一方の値を異常度としてもかまわない。このような例を、式6のa1R,a2R,a3R,a4R,a5Rなどに示す。ここで、quantile{x},αは系列{x}のα分位数を表す。αを1とおけば最大値max{x}と一致する。式6のαやβは1に近い値、例えば0.9とおいてもよい。また、別のより簡単な方法として、異常度aRは、式7のa6Rに示すように、抽出領域Rにおける正常時時間周波数分布の写像Ψxt,fの平均値と、抽出領域Rにおける試験時時間周波数分布の写像Ψyt、fの平均値との差としても良い。判定手段17は、異常度aRと閾値を比較して異常度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、アラームを判定結果18として出力するステップS10。また、異常度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。上記実施の形態において、時間周波数分析部4はFFT演算により時間周波数分布5を出力する構成にされているが、FFTに限らず、ウェーブレット変換を用いても良い。また、事前知識記憶部8に記憶される事前知識8aの矩形領域について、上限時間t2と下限時間t1の差t2-t1に下限tminを設けてもよい。すなわち、t2-t1≧tminとなる、矩形領域に限定して、事前知識記憶部8に格納される。また、同様に、上限周波数f2と下限周波数f1の差f2-f1に下限fminを設けても良い。すなわち、f2-f1≧fminとなる、矩形領域に限定して、テーブル8に格納する。さらに非線形関数は、解析的な関数のほかに、折れ線近似により非線形特性を持たせた関数でもよい。以上のように本発明によれば、時間周波数分布から、時間周波数について連続して形成する時間周波数の領域を抽出する手段を設けることで、周波数分析結果に現れる、多様な帯域幅や継続時間を有する異常音成分を、専用の診断手順を登録する必要がなく、等しく高精度で診断することができるという効果を奏する。また、領域の候補を生成する領域候補生成手段と、生成された領域の候補について、その良さ凝縮度を評価する評価手段と、良さ凝縮度が最も大きい領域を選択する手段を用いることにより、特定の異常音成分の出現パターンに特化した各種の閾値を用いることなく、領域候補生成手段が生成するすべての領域の候補の中から、評価値が最も良い最適な領域を抽出する作用がある。これにより、周波数分析結果に現れる、多様な帯域幅や継続時間を有する異常音成分を、専用の診断手順を登録する必要がなく、等しく高精度で診断することができるという効果を奏する。また、候補領域の良さ凝縮度として、正常時の時間周波数分布からの変異量に対して、標本数に応じる数を重みとして掛けることによって、標本数が小さいほど重みが小さく、標本数が大きいほど重みが小さくなるため、仮に変異量が同じであれば、抽出される領域の標本数ができるだけ大きい等価的に領域の面積が大きい領域が選択されるという作用があるとともに、仮に変異量が大きくても標本数が小さい等価的に領域の面積が小さい領域の良さ凝縮度は小さくなるという作用がある。これによって、変異量と標本数の大きさとの両者がバランスよく大きい領域が抽出されるため、診断の精度が向上するという効果がある。また、正常時と比較する分布の特性パラメータとして、標本平均を用いる場合、標本の分布が正規分布に従う場合に意味のある結果が得られるが、実際のスペクトル値は非負の非対称な分布をなしているため、非線形変換によって、分布を正規分布に近づける作用があり、標本平均を用いても意味のある比較ができるようにする。これにより、領域の良さ凝縮度の評価が適切に行え、結果として適切に抽出された領域に基づいて異音の可能性を判定できるため、診断の精度が向上するという効果がある。また、凝縮度を求めるパラメータに領域候補に含まれる標本数に応じる数として、標本数に対する非線形な特性圧縮特性をもたせることにより、変異が小さいにもかかわらず、領域の標本数等価的に面積が極端に大きくなりすぎることを防止するように働く。これにより、抽出領域として、変異が大きく標本数も大きいバランスした領域を抽出でき、結果としてこれに基づく判定結果の診断の精度が向上するという効果がある。また、生成する候補領域の形状を矩形に限定することにより、一般には、起こりえないと想定される矩形以外の形状の領域を誤って抽出しないように働く。これにより、抽出領域として、適切な領域を抽出でき、結果としてこれに基づく判定結果の診断の精度が向上するという効果がある。同様に、変動成分の時間周波数分布に関する事前知識を用いて、領域の形状を限定することにより、事前知識にないような領域を誤って抽出しないように作用する。これにより、抽出領域として、適切な領域を抽出でき、結果としてこれに基づく判定結果の診断の精度が向上するという効果がある。同様に、機器の稼動状態に関する事前知識を用いて、領域の形状を限定することにより、事前知識にないような領域を誤って抽出しないように作用する。これにより、抽出領域として、適切な領域を抽出でき、結果としてこれに基づく判定結果の診断の精度が向上するという効果がある。"