JP3294766B2 - 異常診断装置および方法 - Google Patents
異常診断装置および方法Info
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- JP3294766B2 JP3294766B2 JP17057396A JP17057396A JP3294766B2 JP 3294766 B2 JP3294766 B2 JP 3294766B2 JP 17057396 A JP17057396 A JP 17057396A JP 17057396 A JP17057396 A JP 17057396A JP 3294766 B2 JP3294766 B2 JP 3294766B2
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- sound
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- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、設備の異常診断装
置および方法にかかり、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
能な設備の異常診断装置および方法に関する。
置および方法にかかり、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
能な設備の異常診断装置および方法に関する。
【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。
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、上記のような自動診断装置を用いず
に、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。
に、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装置または方法には、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、また隣接して設置される設備機器の影
響により各個別機器についての正確な値が得られない。 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
は不明である。 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を要し、また個人差
がでやすく、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。
ような従来の設備の異常診断装置または方法には、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、また隣接して設置される設備機器の影
響により各個別機器についての正確な値が得られない。 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
は不明である。 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を要し、また個人差
がでやすく、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く、さらに異常な設備機
器の絞り込みも容易な、新規かつ改良された設備機器の
異常診断装置および方法を提供することを目的としてい
る。
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く、さらに異常な設備機
器の絞り込みも容易な、新規かつ改良された設備機器の
異常診断装置および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、本発明の第１の観点によれば、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装置が提供される。
この異常診断装置は、請求項１に記載のように、ある時
間間隔にわたりサンプリングされた音響信号の変動幅を
基準値として設定する基準化手段と、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、ある時刻（ｔ）からτ時間後にサン
プリングされた音響信号（Ｘ（ｔ＋τ））の前記基準値
に対する相対的大きさを偏角（Θ（ｉ）,Φ（ｉ））に
変換することにより、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）,Θ（ｉ））（Ａ（ｉ）,Φ（ｉ））をプロットす
るプロット手段と、前記プロット手段によりプロットさ
れたドットパターンを視覚的に表示する表示手段とを備
え、前記表示手段により表示されたドットパターンに応
じて前記監視対象物の異常を診断することを特徴として
いる。なお、前記表示手段は、正常時のドットパターン
と診断時のドットパターンを同一面上に（例えば、同一
画面上、あるいは同一紙面上に）表示するように構成す
れば、視覚による比較作業をより容易にかつ効率的に行
うことができる。
に、本発明の第１の観点によれば、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装置が提供される。
この異常診断装置は、請求項１に記載のように、ある時
間間隔にわたりサンプリングされた音響信号の変動幅を
基準値として設定する基準化手段と、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、ある時刻（ｔ）からτ時間後にサン
プリングされた音響信号（Ｘ（ｔ＋τ））の前記基準値
に対する相対的大きさを偏角（Θ（ｉ）,Φ（ｉ））に
変換することにより、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）,Θ（ｉ））（Ａ（ｉ）,Φ（ｉ））をプロットす
るプロット手段と、前記プロット手段によりプロットさ
れたドットパターンを視覚的に表示する表示手段とを備
え、前記表示手段により表示されたドットパターンに応
じて前記監視対象物の異常を診断することを特徴として
いる。なお、前記表示手段は、正常時のドットパターン
と診断時のドットパターンを同一面上に（例えば、同一
画面上、あるいは同一紙面上に）表示するように構成す
れば、視覚による比較作業をより容易にかつ効率的に行
うことができる。
【０００７】また、請求項２に記載の異常診断装置は、
ある時間間隔にわたりサンプリングされた音響信号の変
動幅を基準値として設定する基準化手段と、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、ある時刻
（ｔ）からτ時間後にサンプリングされた音響信号（Ｘ
（ｔ＋τ））の前記基準値に対する相対的大きさを偏角
（Θ（ｉ）,Φ（ｉ））に変換することにより、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）,Θ（ｉ））（Ａ（ｉ）,Φ
（ｉ））をプロットするプロット手段と、前記プロット
手段によりプロットされたドットパターンをパターン認
識するパターン認識手段と、前記パターン認識手段によ
りパターン認識された診断時のドットパターンと予め取
得された正常時のドットパターンとを比較し、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比較診断手段と備えたこ
とを特徴としている。
ある時間間隔にわたりサンプリングされた音響信号の変
動幅を基準値として設定する基準化手段と、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、ある時刻
（ｔ）からτ時間後にサンプリングされた音響信号（Ｘ
（ｔ＋τ））の前記基準値に対する相対的大きさを偏角
（Θ（ｉ）,Φ（ｉ））に変換することにより、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）,Θ（ｉ））（Ａ（ｉ）,Φ
（ｉ））をプロットするプロット手段と、前記プロット
手段によりプロットされたドットパターンをパターン認
識するパターン認識手段と、前記パターン認識手段によ
りパターン認識された診断時のドットパターンと予め取
得された正常時のドットパターンとを比較し、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比較診断手段と備えたこ
とを特徴としている。
【０００８】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。
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。
【０００９】さらに、本発明の第２の観点によれば、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
法が提供される。この異常診断方法は、請求項３に記載
のように、ある時間間隔にわたりサンプリングされた音
響信号の変動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、ある時刻
（ｔ）からτ時間後にサンプリングされた音響信号（Ｘ
（ｔ＋τ））の前記基準値に対する相対的大きさを偏角
（Θ（ｉ）,Φ（ｉ））に変換することにより、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）,Θ（ｉ））（Ａ（ｉ）,Φ
（ｉ））をプロットするステップと；前記極座標系にド
ットをプロットする前記ステップを所定時間にわたり反
復し、その結果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。
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
法が提供される。この異常診断方法は、請求項３に記載
のように、ある時間間隔にわたりサンプリングされた音
響信号の変動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、ある時刻
（ｔ）からτ時間後にサンプリングされた音響信号（Ｘ
（ｔ＋τ））の前記基準値に対する相対的大きさを偏角
（Θ（ｉ）,Φ（ｉ））に変換することにより、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）,Θ（ｉ））（Ａ（ｉ）,Φ
（ｉ））をプロットするステップと；前記極座標系にド
ットをプロットする前記ステップを所定時間にわたり反
復し、その結果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。
【００１０】上記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４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り、あるいは、請求項５
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。
常を診断する場合には、請求項４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り、あるいは、請求項５
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。
【００１１】さらに、本発明の第３の観点によれば、大
域な設備空間内に設置される複数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
いて異常動作の監視対象物を特定する方法が提供され
る。この方法は、請求項６に記載のように、前記大域な
設備空間を、各々が複数の監視対象物を含む複数のより
小域な設備空間に分割して絞り込むステップと；前記各
小域な設備空間において、所定の時間周期にわたりサン
プリングされた音響信号の変動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、あ
る時刻（ｔ）からτ時間後にサンプリングされた音響信
号（Ｘ（ｔ＋τ））の前記基準値に対する相対的大きさ
を偏角（Θ（ｉ）,Φ（ｉ））に変換することにより、
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）,Θ（ｉ））（Ａ
（ｉ）,Φ（ｉ））をプロットするステップと；前記極
座標系にドットをプロットする前記ステップを所定時間
にわたり反復し、その結果得られたドットパターンに基
づいて、異常動作の監視対象物が含まれる小域な設備空
間を特定するステップと；前記ステップにおいて特定さ
れた小域な設備空間に含まれる複数の監視対象物の中か
ら異常動作の監視対象物を特定するステップと；から成
ることを特徴としている。
域な設備空間内に設置される複数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
いて異常動作の監視対象物を特定する方法が提供され
る。この方法は、請求項６に記載のように、前記大域な
設備空間を、各々が複数の監視対象物を含む複数のより
小域な設備空間に分割して絞り込むステップと；前記各
小域な設備空間において、所定の時間周期にわたりサン
プリングされた音響信号の変動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、あ
る時刻（ｔ）からτ時間後にサンプリングされた音響信
号（Ｘ（ｔ＋τ））の前記基準値に対する相対的大きさ
を偏角（Θ（ｉ）,Φ（ｉ））に変換することにより、
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）,Θ（ｉ））（Ａ
（ｉ）,Φ（ｉ））をプロットするステップと；前記極
座標系にドットをプロットする前記ステップを所定時間
にわたり反復し、その結果得られたドットパターンに基
づいて、異常動作の監視対象物が含まれる小域な設備空
間を特定するステップと；前記ステップにおいて特定さ
れた小域な設備空間に含まれる複数の監視対象物の中か
ら異常動作の監視対象物を特定するステップと；から成
ることを特徴としている。
【００１２】なお、上記方法において、請求項７に記載
のように、異常動作の監視対象物を特定する前に、異常
動作の監視対象物が含まれる小域な設備空間をさらに小
域な設備空間に再度分割して絞り込み、異常動作の監視
対象物が含まれる設備空間の絞り込みを行うステップ
を、必要な回数だけ反復するように構成してもよい。
のように、異常動作の監視対象物を特定する前に、異常
動作の監視対象物が含まれる小域な設備空間をさらに小
域な設備空間に再度分割して絞り込み、異常動作の監視
対象物が含まれる設備空間の絞り込みを行うステップ
を、必要な回数だけ反復するように構成してもよい。
【００１３】なお、上記第２および第３の観点にかかる
方法において、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。
方法において、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。
【００１４】
【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装置および方法にかかる好適な
実施の形態について詳細に説明する。
本発明にかかる異常診断装置および方法にかかる好適な
実施の形態について詳細に説明する。
【００１５】まず、図１を参照しながら、本発明の第１
の実施の形態にかかる異常診断装置１０の構成について
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（ＦＦ
Ｕ）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。
の実施の形態にかかる異常診断装置１０の構成について
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（ＦＦ
Ｕ）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。
【００１６】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
音響信号を図２に示すような極座標系上にプロットし、
ドットパターンを得る。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。
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
音響信号を図２に示すような極座標系上にプロットし、
ドットパターンを得る。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。
【００１７】次に、図２を参照しながら、信号処理部１
９において、サンプリングされた音響信号を極座標系に
ドットパターンを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。
９において、サンプリングされた音響信号を極座標系に
ドットパターンを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。
【００１８】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）の相関を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を、サンプリング間隔Δｔ
［Ｓ］でサンプリングした一組のデータ（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なが
ら、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。
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）の相関を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を、サンプリング間隔Δｔ
［Ｓ］でサンプリングした一組のデータ（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なが
ら、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。
【００１９】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。
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。
【００２０】
【数１】
【００２１】上式より明らかなように、ドットの打点
（Ａ（ｉ）,Θ（ｉ））、（Ａ（ｉ）,Φ（ｉ））は、一
組のデータの間隔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、一組のデータの間隔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（２πｆ
ｔ）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、
一組のデータの間隔Ｌを５〜６、ζを４０程度に設定す
ることにより、打点群の外側が広がったＳＤＰの形状と
なり、視覚的に識別し易くなる。
（Ａ（ｉ）,Θ（ｉ））、（Ａ（ｉ）,Φ（ｉ））は、一
組のデータの間隔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、一組のデータの間隔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（２πｆ
ｔ）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、
一組のデータの間隔Ｌを５〜６、ζを４０程度に設定す
ることにより、打点群の外側が広がったＳＤＰの形状と
なり、視覚的に識別し易くなる。
【００２２】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、その音響信号の変動幅（Ｘｍａ
ｘ−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。
ングされた音響信号は、その音響信号の変動幅（Ｘｍａ
ｘ−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。
【００２３】図４〜図６に、正常なＦＦＵと異常なＦＦ
Ｕからそれぞれ発生した音に関して、本実施の形態にか
かる異常診断装置により、ＳＤＰ表現を行った例を示
す。なお、図４は、シャリシャリという異音が認められ
たＦＦＵと正常なＦＦＵを対比したものであり、図５お
よび図６は、コトコトという異音が認められたＦＦＵと
正常なＦＦＵを対比した二例を示している。いずれも、
異音の認められたＦＦＵのデータを右側に示している。
Ｕからそれぞれ発生した音に関して、本実施の形態にか
かる異常診断装置により、ＳＤＰ表現を行った例を示
す。なお、図４は、シャリシャリという異音が認められ
たＦＦＵと正常なＦＦＵを対比したものであり、図５お
よび図６は、コトコトという異音が認められたＦＦＵと
正常なＦＦＵを対比した二例を示している。いずれも、
異音の認められたＦＦＵのデータを右側に示している。
【００２４】これらの図表から分かるように、マイクロ
ホンでサンプリングされた音響信号を単に時間波形とし
て表したグラフからは、正常な場合の音響信号と異常な
場合の音響信号との差異を判断することは困難である。
これに対して、ＳＤＰ表現によれば、正常な音響信号は
対称軸に対して鮮明にプロットされるのに対して、異常
な音響信号は対称軸に対して曖昧なプロットがあり、ま
た図４の例では、ドットパターンが円状に展開している
ことが分かる。このように、本実施の形態にかかる異常
診断装置による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。その際に、図４〜図６に示すよう
に、正常なドットパターンと診断時のドットパターンと
を同一画面上に同時に表示させれば、さらに容易に正常
か異常かの判定を行うことができる。
ホンでサンプリングされた音響信号を単に時間波形とし
て表したグラフからは、正常な場合の音響信号と異常な
場合の音響信号との差異を判断することは困難である。
これに対して、ＳＤＰ表現によれば、正常な音響信号は
対称軸に対して鮮明にプロットされるのに対して、異常
な音響信号は対称軸に対して曖昧なプロットがあり、ま
た図４の例では、ドットパターンが円状に展開している
ことが分かる。このように、本実施の形態にかかる異常
診断装置による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。その際に、図４〜図６に示すよう
に、正常なドットパターンと診断時のドットパターンと
を同一画面上に同時に表示させれば、さらに容易に正常
か異常かの判定を行うことができる。
【００２５】なお、図４〜図６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、図４に示す例のよう
に、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。
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、図４に示す例のよう
に、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。
【００２６】また図１に示す例では、一台のＦＦＵの異
常を診断する装置構成を示したが、本発明は、かかる例
に限定されない。例えば、図７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。
常を診断する装置構成を示したが、本発明は、かかる例
に限定されない。例えば、図７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。
【００２７】すなわち、本発明装置および方法によれ
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、本発明装置および方法により、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。
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、本発明装置および方法により、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。
【００２８】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。
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。
【００２９】次に、図８および図９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。
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。
【００３０】まず、図８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Ｓ８
２）、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）。この信号を、先に述べ
た方法によりＳＤＰ表示し（ステップＳ８５）、その結
果を正常時のＳＤＰとして記憶する（ステップＳ８
６）。
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Ｓ８
２）、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）。この信号を、先に述べ
た方法によりＳＤＰ表示し（ステップＳ８５）、その結
果を正常時のＳＤＰとして記憶する（ステップＳ８
６）。
【００３１】次いで、図９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Ｓ９
２）。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）。
この信号を、先に述べた方法によりＳＤＰ表示し（ステ
ップＳ９６）、図８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Ｓ９７）。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Ｓ９８）、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Ｓ９９）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Ｓ１０
０）、診断を終了する。
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Ｓ９
２）。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）。
この信号を、先に述べた方法によりＳＤＰ表示し（ステ
ップＳ９６）、図８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Ｓ９７）。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Ｓ９８）、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Ｓ９９）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Ｓ１０
０）、診断を終了する。
【００３２】なお、図８および図９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１０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。
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１０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。
【００３３】以上、本発明にかかる異常診断装置および
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。
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。
【００３４】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装置およ
び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。
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装置およ
び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。
【００３５】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。
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。
【００３６】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１１
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 [１０００×１
０００] 異常時のＳＤＰのマトリックス：ＤＳＤ [１０００×１
０００]
時のＳＤＰ表現を比較する方法の一例について、図１１
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 [１０００×１
０００] 異常時のＳＤＰのマトリックス：ＤＳＤ [１０００×１
０００]
【００３７】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。
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。
【００３８】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。
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。
【００３９】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。
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。
【００４０】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。
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。
【００４１】
【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、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。
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、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。
【００４２】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ＳＤ
Ｐ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。
て、診断時と正常時との比較を行うため、正常時のＳＤ
Ｐ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。
【００４３】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。
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。
【００４４】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。
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。
【図１】本発明にかかる異常診断装置の実施の一形態を
示すシステム構成図である。
示すシステム構成図である。
【図２】本発明にかかる異常診断装置により測定された
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。
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。
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装置および方法により
測定された、正常なＦＦＵと異常なＦＦＵの音響信号の
時間波形およびＳＤＰ表現を示す図表である。
測定された、正常なＦＦＵと異常なＦＦＵの音響信号の
時間波形およびＳＤＰ表現を示す図表である。
【図５】本発明にかかる異常診断装置および方法により
測定された、正常なＦＦＵと異常なＦＦＵの音響信号の
時間波形およびＳＤＰ表現を示す図表である。
測定された、正常なＦＦＵと異常なＦＦＵの音響信号の
時間波形およびＳＤＰ表現を示す図表である。
【図６】本発明にかかる異常診断装置および方法により
測定された、正常なＦＦＵと異常なＦＦＵの音響信号の
時間波形およびＳＤＰ表現を示す図表である。
測定された、正常なＦＦＵと異常なＦＦＵの音響信号の
時間波形およびＳＤＰ表現を示す図表である。
【図７】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装
置を適用した一実施の形態を示す説明図である。
される多数のＦＦＵに対して本発明にかかる異常診断装
置を適用した一実施の形態を示す説明図である。
【図８】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。
図である。
【図９】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。
れ図である。
【図１１】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。
ターン認識技法を適用した場合を示す説明図である。
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
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01H 17/00 G01M 19/00
Claims (7)
- 【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
断する異常診断装置であって： ある 時間間隔にわたりサンプリングされた音響信号の変
動幅を基準値として設定する基準化手段と；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、ある時刻
（ｔ）からτ時間後にサンプリングされた音響信号（Ｘ
（ｔ＋τ））の前記基準値に対する相対的大きさを偏角
（Θ（ｉ）,Φ（ｉ））に変換することにより、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）,Θ（ｉ））（Ａ（ｉ）,Φ
（ｉ））をプロットするプロット手段と ； 前記プロット手段によりプロットされたドットパターン
を視覚的に表示する表示手段と； を備え、前記表示手段により表示されたドットパターン
に応じて前記監視対象物の異常を診断することを特徴と
する、異常診断装置。 - 【請求項２】 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
断する異常診断装置であって： ある 時間間隔にわたりサンプリングされた音響信号の変
動幅を基準値として設定する基準化手段と；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、ある時刻
（ｔ）からτ時間後にサンプリングされた音響信号（Ｘ
（ｔ＋τ））の前記基準値に対する相対的大きさを偏角
（Θ（ｉ）,Φ（ｉ））に変換することにより、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）,Θ（ｉ））（Ａ（ｉ）,Φ
（ｉ））をプロットするプロット手段と ； 前記プロット手段によりプロットされたドットパターン
をパターン認識するパターン認識手段と； 前記パターン認識手段によりパターン認識された診断時
のドットパターンと予め取得された正常時のドットパタ
ーンとを比較し、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
る比較診断手段と； を備えたことを特徴とする、異常診断装置。 - 【請求項３】 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：ある時間間隔にわたりサンプリングされた 音響信号の変
動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、ある時刻
（ｔ）からτ時間後にサンプリングされた音響信号（Ｘ
（ｔ＋τ））の前記基準値に対する相対的大きさを偏角
（Θ（ｉ）,Φ（ｉ））に変換することにより、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）,Θ（ｉ））（Ａ（ｉ）,Φ
（ｉ））をプロットするステップと ； 前記極座標系にドットをプロットする前記ステップを所
定時間にわたり反復し、その結果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４】 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３に記載の異常
診断方法。 - 【請求項５】 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
３に記載の異常診断方法。 - 【請求項６】 大域な設備空間内に設置される複数の監
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異常動作の監視対象物を特定する
方法であって： 前記大域な設備空間を、各々が複数の監視対象物を含む
複数のより小域な設備空間に分割して絞り込むステップ
と； 前記各小域な設備空間において、ある時間間隔にわたり
サンプリングされた音響信号の変動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、ある時刻
（ｔ）からτ時間後にサンプリングされた音響信号（Ｘ
（ｔ＋τ））の前記基準値に対する相対的大きさを偏角
（Θ（ｉ）,Φ（ｉ））に変換することにより、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）,Θ（ｉ））（Ａ（ｉ）,Φ
（ｉ））をプロットするステップと ； 前記極座標系にドットをプロットする前記ステップを所
定時間にわたり反復し、その結果得られたドットパター
ンに基づいて、異常動作の監視対象物が含まれる小域な
設備空間を特定するステップと； 前記ステップにおいて特定された小域な設備空間に含ま
れる複数の監視対象物の中から異常動作の監視対象物を
特定するステップと； から成ることを特徴とする、異常診断方法。 - 【請求項７】 異常動作の監視対象物を特定する前に、
異常動作の監視対象物が含まれる小域な設備空間をさら
に小域な設備空間に再度分割して絞り込み、異常動作の
監視対象物が含まれる設備空間の絞り込みを行うステッ
プを、必要な回数だけ反復することを特徴とする、請求
項６に記載の異常診断方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17057396A JP3294766B2 (ja) | 1996-06-10 | 1996-06-10 | 異常診断装置および方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17057396A JP3294766B2 (ja) | 1996-06-10 | 1996-06-10 | 異常診断装置および方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09329488A JPH09329488A (ja) | 1997-12-22 |
| JP3294766B2 true JP3294766B2 (ja) | 2002-06-24 |
Family
ID=15907348
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17057396A Expired - Fee Related JP3294766B2 (ja) | 1996-06-10 | 1996-06-10 | 異常診断装置および方法 |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3294766B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2019069592A1 (ja) * | 2017-10-03 | 2019-04-11 | 東芝ライフスタイル株式会社 | 動作音比較装置 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3959873B2 (ja) * | 1998-11-06 | 2007-08-15 | 日本精工株式会社 | 転がり軸受の異常診断装置、転がり軸受の異常診断方法 |
| JP6966338B2 (ja) * | 2018-01-18 | 2021-11-17 | Ｎｅｃプラットフォームズ株式会社 | 診断装置、診断方法及び診断プログラム |
-
1996
- 1996-06-10 JP JP17057396A patent/JP3294766B2/ja not_active Expired - Fee Related
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|---|---|---|---|---|
| WO2019069592A1 (ja) * | 2017-10-03 | 2019-04-11 | 東芝ライフスタイル株式会社 | 動作音比較装置 |
| JP2019066378A (ja) * | 2017-10-03 | 2019-04-25 | 東芝ライフスタイル株式会社 | 動作音比較装置 |
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|---|---|
| JPH09329488A (ja) | 1997-12-22 |
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