"回転機器の振動計測データを保存する第1保存部と、前記振動計測データに基づいてスペクトル解析を実行する解析部と、前記回転機器の異常事象の属性に固有な振動の特徴周波数の計算式を保存する第2保存部と、前記回転機器の種別データ及び前記計算式に基づいて計算された特徴周波数を規格化し対応する前記スペクトル解析の周波数成分を関係付ける第1規格化部と、前記関係付けられた前記周波数成分がスペクトルピークであるか否かに基づいて前記異常事象の属性を判定する判定部と、を備えることを特徴とする回転機器の健全性診断装置。請求項1に記載の回転機器の健全性診断装置において、前記スペクトル解析は、前記振動計測データをエンベロープ処理した後に実行されることを特徴とする回転機器の健全性診断装置。請求項1又は請求項2に記載の回転機器の健全性診断装置において、前記スペクトルピークを規格化する第2規格化部をさらに備え、前記判定部は、前記規格化されたスペクトルピークの大きさに基づいて前記異常事象のダメージレベルも判定することを特徴とする回転機器の健全性診断装置。請求項3に記載の回転機器の健全性診断装置において、前記スペクトルピークの規格化は、エンベロープ曲線のスペクトルのクレストファクタを算出することにより実行することを特徴とする回転機器の健全性診断装置。請求項3又は請求項4に記載の回転機器の健全性診断装置において、前記ダメージレベルの判定は、前記スペクトルピークの規格値の確率密度分布に基づいて実行されることを特徴とする回転機器の健全性診断装置。請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の回転機器の健全性診断装置において、前記スペクトル解析した結果をパターンデータとして前記異常事象の属性に分類し蓄積する蓄積部をさらに備え、前記判定部は、前記パターンデータに基づいて前記異常事象の属性又はダメージレベルを判定することを特徴とする回転機器の健全性診断装置。回転機器の振動計測データを保存するステップと、前記振動計測データに基づいてスペクトル解析を実行するステップと、前記回転機器の異常事象の属性に固有な振動の特徴周波数の計算式を保存するステップと、前記回転機器の種別データ及び前記計算式に基づいて計算された特徴周波数を規格化し対応する前記スペクトル解析の周波数成分を関係付けるステップと、前記関係付けられた前記周波数成分がスペクトルピークであるか否かに基づいて前記異常事象の属性を判定するステップと、を含むことを特徴とする回転機器の健全性診断方法。コンピュータに、回転機器の振動計測データを保存する機能、前記振動計測データに基づいてスペクトル解析を実行する機能、前記回転機器の異常事象の属性に固有な振動の特徴周波数の計算式を保存する機能、前記回転機器の種別データ及び前記計算式に基づいて計算された特徴周波数を規格化し対応する前記スペクトル解析の周波数成分を関係付ける機能、前記関係付けられた前記周波数成分がスペクトルピークであるか否かに基づいて前記異常事象の属性を判定する機能、を実行させることを特徴とする回転機器の健全性診断プログラム。ところで、パターン認識技術を用いて回転機器の健全性診断を行なう場合、正常状態と異常状態のパターン情報を予め登録しておく必要がある。しかし、回転機器の種別に依存して、正常状態及び異常状態のパターン情報が異なるという実状がある。さらに、プラントにおいて診断対象となる回転機器の種別は、多岐にわたっている。このために、パターン認識技術を適用して回転機器の健全性診断を実施する場合は、監視対象となる全ての回転機器についてそれぞれ別々のパターン情報を準備する必要がある。しかし、実機プラントにおける異常事象の発生はごく稀であり、異常状態のパターン情報の蓄積を全ての種別の回転機器において満足させることは、極めて困難である。本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、回転機器の種別に依存することなく適応性に優れた回転機器の健全性診断技術を提供することを目的とする。回転機器の健全性診断装置において、回転機器の振動計測データを保存する第1保存部と、前記振動計測データに基づいてスペクトル解析を実行する解析部と、前記回転機器の異常事象の属性に固有な振動の特徴周波数の計算式を保存する第2保存部と、前記回転機器の種別データ及び前記計算式に基づいて計算された特徴周波数を規格化し対応する前記スペクトル解析の周波数成分を関係付ける第1規格化部と、前記関係付けられた前記周波数成分がスペクトルピークであるか否かに基づいて前記異常事象の属性を判定する判定部と、を備えることを特徴とする。本発明により、回転機器の種別に依存することなく適応性に優れた回転機器の健全性診断技術が提供される。以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。図1に示すように回転機器の健全性診断装置10は、回転機器の振動計測データ図2を保存する第1保存部11と、振動計測データ図2に基づいてスペクトル解析を実行する解析部15と、回転機器の異常事象の属性に固有な振動の特徴周波数の計算式図3Aを保存する第2保存部12と、回転機器の種別データ図3B及び計算式図3Aに基づいて計算された特徴周波数図3Aを規格化し対応するスペクトル解析図6Aの周波数成分を関係付ける第1規格化部20と、関係付けられた周波数成分がスペクトルピークであるか否かに基づいて異常事象の属性図7を判定する判定部23と、を備える。図2は、回転機器の振動計測データの波形を示すグラフである。第1保存部11は、このような振動計測データをそれぞれ独立したファイルとして複数保存している。この第1保存部11に保存されている振動計測データは、プラントに設置されている複数の回転機器ころがり軸受、すべり軸受、歯車、ポンプ、モータ等に加速度センサを取り付けて計測されたもので、健全性診断が未実施のデータである。図3Aは、回転機器の例示であるベアリングの構成部品に固有な振動の特徴周波数の計算式を示しており、図3Bに例示される回転機器の種別のデータ値を代入して計算される特徴周波数が示されている。ベアリングは、内輪、外輪、転動体及び保持器から構成されており、これらのうちいずれかが損傷するとそれぞれに固有な振動が、振動計測データ図2に重畳する。そして、そのような固有振動の特徴周波数は、回転機器の種別データ図3B及び計算式図3Aから導くことができる。第2保存部12は、図3Aで例示されたベアリングの特徴周波数の計算式も含め、それ以外の回転機器の特徴周波数の計算式表示略も保存している。第3保存部13は、図3Bで例示されるように、プラントに用いられている回転機器の種別に関する仕様データ種別データを保存している。そして、特徴周波数計算部19において、保存されている計算式及び回転機器の種別データに従い特徴周波数が計算される。図5のグラフは、振動計測データをエンベロープ処理した波形データを示している。エンベロープ処理部14は、第1保存部11に保存されている振動計測データを取得して、エンベロープ処理包絡線処理を実行するものである。エンベロープ処理の具体的方法は複数存在するが、振動計測データ図2に対し、ヒルベルト変換を施して複素解析信号を求めることにより、エンベロープ波形を得る方法について概説する。1時間領域の振動計測データに対し高速フーリエ変換FFTを実行して、スペクトルx;i01...n21n2n21...n1を求める図4。2スペクトルxに対し、次式の操作を行う。y=x×hここで、i0の場合、h=1とする。i1...n21の場合、h=2とする。in2の場合、h=1とする。in21...n1の場合、h=0とする。3スペクトルyに対し、逆高速フーリエ変換IFFTを実行する。得られた複素数信号xaの実部をrとし虚部をhとした場合、この虚部hがヒルベルト変換となる。なお、任意の時刻における瞬時振幅Aは、次式で表わされる。A=√2h2これは、ヒルベルト変換を施した信号が元の信号に対して全ての周波数帯域において位相がπ/2遅れる性質を利用している。この瞬時振幅Aを繋いだものが元の振動計測データのエンベロープ波形図5となる。図4のグラフは、振動計測データ図2をスペクトル解析した波形データを示しており、図6Aのグラフは、エンベロープ処理データ図5をスペクトル解析した波形データを示している。スペクトル解析部15は、エンベロープ処理部14において作成されたエンベロープ波形データのスペクトル解析を実行する場合の他に、第1保存部11に保存されている振動計測データのスペクトル解析も実行する。このようにスペクトル解析が実行されたデータは、解析データ保存部16に保存される。図7のテーブルは、回転機器の異常事象の属性に対応するスペクトルピークの位置を示している。1n×Fr,n×Fr,n×Fin,n×Fout,2n×Fballといった文字列要素は、特徴周波数を規格化したものである。ここで、テーブル中の1は、該当する文字列に対応する特徴周波数においてスペクトルピークが観測されることを表わしている。これにより、異常事象に固有の振動に対応するスペクトルピークは、診断される回転機器の種別に依存することなく、特徴周波数から規格化された文字列により存在が示される。第1規格化部20は、特徴周波数計算部19で計算された回転機器の特徴周波数図3を規格化した文字列1n×Fr,n×Fr,n×Fin,n×Fout,2n×Fballと、対応するスペクトル解析図4,図6Aの周波数成分とを関係付ける。ピーク探索部21は、このように関係付けされている周波数成分のうちスペクトルピークを示す文字列を探索する。判定部23は、ピーク探索部21で探索された文字列のパターンと、図7に示されるテーブルとを照らし合わせ、診断対象となる回転機器の異常事象の属性を判定する。図6Bに、スペクトルピークを規格化するための演算式が示されている。第2規格化部22は、これら演算式に則ってスペクトルピークを規格化する演算を実行する。ここでは、周波数領域におけるクレストファクタ波高率により規格化する方法について例示する。周波数領域におけるオーバオール値XOAが、図6B第1式のように示される。ここで、Vk;エンベロープ曲線のスペクトルの第k成分Hf;ハニングHanning窓の補正値Hf=2/3K;サンプル点数例えば、4096点そして、周波数領域における実効値Xrmsが図6B第2式のように示され、周波数領域におけるクレストファクタCFが図6B第3式のように示される。ここで、Xpeakは、スペクトル解析による波形データのスペクトルピークの値である。このようにして、各々のスペクトルピークに対応するクレストファクタCFを規格化データとして取り扱う。これにより、スペクトルピークや実効値は、回転機器の種別に依存して変化するが、クレストファクタCFは、そのような依存性がないために、種別の異なる回転機器から得られた解析結果を対比できる。一方で、クレストファクタCFは、回転機器の異常事象のダメージレベルを反映するものであるので、種別の異なる回転機器を対比しても、ダメージレベルを正確に判断することができる。これにより、判定部23において、規格化されたスペクトルピークに基づいて、異常事象の属性のみならず、ダメージレベルも判定することができる。判定部23は、この場合において、サポートベクターマシンSVM;SupportVectorMachineを用いて実現させることができる。この場合、異常事象の属性が既知である回転機器の振動計測データを予めパターンデータとして蓄積部18に蓄積させておく必要がある。サポートベクターマシンは、蓄積部18に蓄積されているパターンデータに基づいて、診断対象となる回転機器が、いずれの異常事象の属性又はダメージレベルに対応するかを判定する。初期状態において、そのようなパターンデータは、判断能力を有する技術者により分類される。つまり、振動計測データ図2又はそのエンベロープ処理データ図5もしくはこれらのスペクトル解析データ図4,図6Aを所見した結果と、回転機器を直接精査した結果とを対比することによってそれぞれのスペクトル解析データを該当する異常事象の属性のパターンデータに分類する。パターン学習部17は、解析データ保存部16に保存されているスペクトル解析データを、パターンデータとして取り込んで、判定部23の判定パラメータを更新させるものである。つまり、診断が実行された振動計測データのスペクトル解析データは、既知のデータとなるために、次の診断のパターンデータとして採用することができる。これにより、回転機器の診断点数が増えるにつれて、判定部23における判定精度が向上する。図8のグラフは、着目する特徴周波数におけるスペクトルピークの規格値の確率密度分布を示している。診断点数が増えることにより規格化されたスペクトルピークの強度が統計的に正規分布を示すことが明らかである。従って、判定部23における異常事象のダメージレベル判定を、スペクトルピークの規格値の確率密度分布に基づいて実行することができる。図9及び図10に示す表示画面は、判定結果表示部24に表示される判定結果の一例である。図9に示されるファイルリストのうち、ファイル名は各々の振動計測データに対応し、判定結果のうち未実施に対応するものは第1保存部11に保存されており正常又は損傷に対応するものはパターンデータ蓄積部18に蓄積されている。そして、いずれか一つのファイル名がファイルリストから選択されると、そのファイルの詳細情報が画面上部に表示される。未実施のファイルを選択し、診断ボタンを押すと、健全性の診断が実行されて、判定結果の表示が正常又は損傷に切り替わる。図10は、特徴周波数を規格化した文字列を横軸に、スペクトルピークを規格化したクレストファクタを縦軸として表した特徴ベクトルを示している。図9の画面において未実施以外のファイルを選択し、確認ボタンを押すと、図10の画面が表示される。確認ボタンで選択されたファイルの特徴ベクトルはハイライト表示図10では一点鎖線表示されている。さらに、図9のファイルリストに戻って、他のファイルを選択して追加ボタンを押すことにより、選択されたファイルの特徴ベクトルを重ね書きすることができる図10で実線表示。また、図10に示されるその他のプルタブをそれぞれ選択することにより、確認ボタンで選択されたファイルに対応する振動計測データ図2、原波形スペクトル図4、エンベロープ波形図5、エンベロープスペクトル図6、確率密度分布図8を参照することができる。以上述べた実施形態によれば、特徴周波数を規格化したりスペクトルピークを規格化したりすることにより、回転機器の種別に依存することなく適応性に優れた回転機器の健全性診断技術が提供される。これにより、回転機器の健全性評価を実施する技術者の作業負担、コスト、時間を低減すると共に、評価業務の品質を均質化することができる。本発明の実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。また、回転機器の健全性診断装置は、コンピュータによって各手段を各機能プログラムとして実現することも可能であり、各機能プログラムを結合した回転機器の健全性診断プログラムにより動作させることが可能である。"