JP2010189100A - Apparatus and method for diagnosis of abnormal condition - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、昇降機等、移動体の運転状態に応じて発せられる物理信号を検知し、当該検知された物理信号を所定の演算により解析して診断を行う異常診断装置および異常診断方法に関する。 The present invention relates to an abnormality diagnosis device and an abnormality diagnosis method for detecting a physical signal generated according to an operating state of a moving body such as an elevator and analyzing the detected physical signal by a predetermined calculation to make a diagnosis.
例えば、診断の対象となる昇降機の動作音をマイクロフォンなどの音響センサで集音し、この音響センサで生成される音響信号と、予め収集し、登録済みの正常動作時における音響信号とを比較することにより、昇降機の正常運転、異常運転を検知する異常診断方法が知られている。 For example, the operation sound of an elevator to be diagnosed is collected by an acoustic sensor such as a microphone, and the acoustic signal generated by the acoustic sensor is collected in advance and compared with a registered acoustic signal during normal operation. Therefore, there is known an abnormality diagnosis method for detecting normal operation and abnormal operation of the elevator.
前記した方法を用いて異常診断を行うためには、昇降機の動作音を録音するときに、人の話し声のような周囲の環境音が入り込まないように注意する必要がある。その理由は、診断対象の昇降機は、健全で、かつ、動作時に異常音が発生していないにもかかわらず、音響信号に混入された環境音成分を、昇降機の異常音であるとして誤診断することが考えられるためである。 In order to perform abnormality diagnosis using the above-described method, it is necessary to be careful not to allow ambient environmental sounds such as human speech to enter when recording the operation sound of the elevator. The reason is that the elevator to be diagnosed is sound and does not generate abnormal noise during operation, but erroneously diagnoses the environmental sound component mixed in the acoustic signal as abnormal noise of the elevator This is because it is possible.
この問題を解決するために、例えば、特許文献１には、人がいない時間帯に昇降機の動作音を録音して異常診断することによって、診断対象の音響信号に人の声などが紛れ込むことを防止するようにした異常診断装置が開示されている。 In order to solve this problem, for example, Patent Document 1 discloses that a voice of a person is mixed in an acoustic signal to be diagnosed by recording an operation sound of an elevator during a time period when there is no person and diagnosing the abnormality. An abnormality diagnosis apparatus is disclosed which is to be prevented.
特許文献1に開示された異常診断装置は、例えば、デパートや鉄道駅構内などの深夜など、周囲に人がいない時間帯が予め分かる環境に設置されている昇降機に対しては有効であると考えられる。しかしながら、昇降機が設置されている場所は、集合住宅や雑居ビルなど、周囲に人が存在しない時間帯を特定するのが困難である場合が多い。また、人の声のみならず、交通車両などが発する音、繁華街の雑踏、犬の遠吠えなど様々な環境音が存在する。従って、特許文献1に開示された異常診断装置のように、人がいない時間帯を設定して異常診断するだけでは、様々な環境音の混入を防ぐことができず、その環境音の混入が誤診断の原因となっていた。 The abnormality diagnosis device disclosed in Patent Document 1 is considered to be effective for elevators installed in an environment in which a time zone in which no people are present can be known in advance, such as late at night in department stores and railway stations. It is done. However, it is often difficult to specify a time zone where no person is present, such as an apartment house or a multi-purpose building, where the elevator is installed. In addition to human voices, there are various environmental sounds such as sounds generated by traffic vehicles, busy streets in busy streets, howling dogs and so on. Therefore, as in the abnormality diagnosis device disclosed in Patent Document 1, it is not possible to prevent the mixing of various environmental sounds simply by setting a time zone when no people are present and performing the abnormal diagnosis. It was the cause of misdiagnosis.
本発明は、前記課題を解決するためになされたものであり、誤診断の原因となる環境音の混入を防止し、診断結果の信頼性を向上させることが可能な異常診断装置および異常診断方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problem, and is capable of preventing an environmental sound that causes a misdiagnosis from occurring and improving the reliability of a diagnosis result and an abnormality diagnosis method. The purpose is to provide.
前記課題を解決するために本発明における移動体の異常診断装置は、診断要求があった場合、移動体が運転を停止している状態で移動体周辺から発せられる物理信号を取得し、当該取得した物理信号と、予め記憶されている物理信号とを比較して移動体が診断可能な環境にあるか否かを判定し、診断可能な環境にあると判定された場合にその運転状態に応じて発せられる物理信号を取得して所定の演算に基づく解析により移動体の異常診断を行う構成としたものである。 In order to solve the above problems, the mobile body abnormality diagnosis apparatus according to the present invention acquires a physical signal emitted from the periphery of the mobile body in a state where the mobile body has stopped operating when there is a diagnosis request. The physical signal stored in advance is compared with a physical signal stored in advance to determine whether or not the moving body is in an environment that can be diagnosed. In this configuration, an abnormality diagnosis of the moving body is performed by acquiring a physical signal emitted in this way and analyzing based on a predetermined calculation.
本発明によれば、誤診断の原因となる環境音の混入を防止し、診断結果の信頼性を向上させることが可能な異常診断装置および異常診断方法を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide an abnormality diagnosis device and an abnormality diagnosis method capable of preventing the mixing of environmental sounds causing misdiagnosis and improving the reliability of diagnosis results.
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
＜第１の実施形態＞
（異常診断装置の構成）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る異常診断装置の構成を示すブロック図である。本発明の第１の実施形態に係る異常診断装置２は、診断対象となる昇降機１に接続されて構成される。
<First Embodiment>
(Configuration of abnormality diagnosis device)
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the abnormality diagnosis apparatus according to the first embodiment of the present invention. The
昇降機１は、ケージの昇降動作を制御する昇降機制御装置１１と、ケージの動作により発生する音響信号を収集するセンサ１２とを備える。ここで、センサ１２は、環境音などの物理信号を取得する音響センサの他に、ケージの任意の場所に設置され、ケージの重量を計測する荷重センサも含む。
The elevator 1 includes an
異常診断装置２は、ＩＣ（Integrated Circuits）メモリやハードディスク装置などの記憶媒体が実装された記憶部２０と、記憶部２０に格納されるプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）が実装された演算処理部２１と、を含む。ここで、記憶部２０には、前記プログラムの他に、閾値など予め設定される値、プログラムにより作成される各種データ（後記するクラスタ情報テーブル２０１、チェックテーブル２０２、測定環境差テーブル２０３など）が保持される。
The
演算処理部２１における診断要求生成部２１１、運転状態判定部２１２、測定環境差算出部２１３、診断可否判定部２１４、診断処理部２１５などの処理機能は、前記ＣＰＵが記憶部２０に格納された所定のプログラムを実行することによって実現される。
Processing functions such as the diagnosis
図１において、診断要求生成部２１１は、時刻監視を行い、予め設定した時刻になると異常診断の実行を要求する診断要求信号を生成し、運転状態判定部２１２を起動する機能を有する。また、運転状態判定部２１２は、昇降機制御装置１１からケージの運転状態情報とケージ重量情報とを取得し、ケージが停止中であって、かつ、動作音が発生しないことを監視したうえで診断対象としての昇降機１が異常診断可能な状態にあるか否かを判定する機能を有する。また、測定環境差算出部２１３は、センサ１２を介してケージの周囲で発生している環境音（音響信号）を収集し、ここで収集した環境音と記憶部２０に予め格納されている基準音データとを比較してその差分を算出し、その差分により昇降機１が診断可能な環境にあるか否かを判定する機能を有する。また、診断可否判定部２１４は、測定環境差算出部２１３で評価した差分を評価して昇降機１の異常診断実行可否を判定する機能を有する。診断処理部２１５は、昇降機１が備えるセンサ１２から収集した音響信号を周波数成分に変換し（フーリエ変換）、各周波数成分の大きさを基準値と比較することにより異常診断を行う機能を有する。
In FIG. 1, the diagnosis
（異常診断装置の動作）
以下、図２〜図１２を参照して図１に示す本発明の第１の実施形態に係る異常診断装置２の動作について説明する。
(Operation of abnormality diagnosis device)
The operation of the
図２は、異常診断装置２における診断要求生成部２１１の処理手順を示したフローチャートである。診断要求生成部２１１の機能は、予め設定された時刻になると診断要求信号を生成して運転状態判定部２１２を起動することであり、診断要求生成部２１１は、一定周期の時間で繰り返し実行される。
FIG. 2 is a flowchart illustrating a processing procedure of the diagnosis
すなわち、図２に示す診断要求生成部２１１は、一定周期毎（例えば、５分毎）に起動され、異常診断装置２に含まれている計時装置（図示せず）から現在時刻を取得し（ステップＳ２０１）、記憶部２０に予め保持されている設定時刻を読出して、その取得した現在時刻と比較する（ステップＳ２０２）。そして、現在時刻が設定時刻を過ぎている場合には（ステップＳ２０２“Ｙｅｓ”）、診断要求生成部２１１は、診断要求信号を生成して、運転状態判定部２１２の処理を起動し（ステップＳ２０３）、現在時刻が設定時刻を過ぎていない場合には（ステップＳ２０３“Ｎｏ”）、診断要求生成処理を終了する。
That is, the diagnosis
図３は、異常診断装置２における運転状態判定部２１２の処理手順を示したフローチャートである。運転状態判定部２１２の機能は、昇降機制御装置１１からケージの運転状態情報とケージ重量情報とを取得し、ケージが停止中で、かつ動作音が発生しないことを監視したうえで環境音を収集し、昇降機１が異常診断可能な状態にあるか否かを判定することである。
FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure of the operation
運転状態判定部２１２の処理は、診断要求生成部２１１により生成される診断要求信号によって起動され、図３に示すように、まず、昇降機制御装置１１から昇降機１の運転状態情報およびケージ重量を取得する（ステップＳ３０１）。続いて、運転状態判定部２１２は、昇降機制御装置１１から取得した昇降機１の運転状態情報から昇降機１が停止中であるか否かを判定する（ステップＳ３０２）。
The processing of the driving
ステップＳ３０２の判定の結果、昇降機１が昇降動作中の場合には（ステップＳ３０２“Ｎｏ”）、運転状態判定部２１２は、一定時間待機した後（ステップＳ３０５）、再びステップＳ３０１の処理を実行して昇降機制御装置１１から運転状態情報を取得する。また、昇降機１が停止中の場合には（ステップＳ３０２“Ｙｅｓ”）、運転状態判定部２１２は、さらに、ケージに人が乗っていないことを検知するため、昇降機制御装置１１から取得したケージ重量が所定の基準値内にあるか否かを判定する（ステップＳ３０３）。ここで、ケージ重量の基準値は、ケージに人が乗っていない場合のケージ重量をある一定の幅をもたせて設定したものであり、記憶部２０の所定の領域に予め設定されている。
As a result of the determination in step S302, if the elevator 1 is in the lifting operation (step S302 “No”), the operating
次に、昇降機１に人が乗っているなどのため、ケージ重量が基準値外と判定された場合には（ステップＳ３０３“Ｎｏ”）、運転状態判定部２１２は、再びステップＳ３０１の処理を実行し、昇降機制御装置１１から運転状態情報を取得する。一方、ケージに人が乗っていない、つまり、ケージ重量が基準値内にあると判定された場合には（ステップＳ３０３“Ｙｅｓ”）、運転状態判定部２１２は、測定環境差算出部２１３の処理を起動する（ステップＳ３０４）。
Next, when it is determined that the cage weight is out of the reference value because a person is on the elevator 1 (step S303 “No”), the driving
図４は、異常診断装置２における測定環境差算出部２１３の処理手順を示したフローチャートである。測定環境差算出部２１３の機能は、周囲で発生している環境音を収集し、これを基準状態と比較して診断可能な環境であるか否かを判定することである。測定環境差算出部２１３の処理は、前記した運転状態判定部２１２により起動される。
FIG. 4 is a flowchart showing a processing procedure of the measurement environment
図４に示すように、測定環境差算出部２１３は、センサ１２を介して音響信号（以下、“実録環境音”という）を収集するとともに（ステップＳ４０１）、記憶部２０の所定の領域を参照して、異常診断処理を実行する際の基準データとなる理想環境の音響信号（以下、“理想環境音”という）を取得する（ステップＳ４０２）。次に、測定環境差算出部２１３は、それぞれ取得した実録環境音と理想環境音とから、その差分である測定環境差を算出し（ステップＳ４０３）、その後、診断可否判定部２１４の処理を起動する（ステップＳ４０４）。
As shown in FIG. 4, the measurement environment
図５は、異常診断装置２における測定環境差算出部２１３による測定環境差算出のための信号処理の流れを示したブロックチャートである。以下、図５を参照しながら測定環境差の算出方法について説明する。
FIG. 5 is a block chart showing a flow of signal processing for measurement environment difference calculation by the measurement environment
図５に示すように、測定環境差算出部２１３は、理想環境音を入力データとしてフーリエ変換５１を行い、さらに、その結果得られる周波数スペクトルのクラスタ分析５２を行う。また、実録環境音についても、同様に、フーリエ変換５１ａを行い、クラスタ分析５２ａを行う。そして、クラスタ同定処理５３により、各々のクラスタ分析５２，５２ａ後のデータに基づき、測定環境差を算出する。
As shown in FIG. 5, the measurement environment
すなわち、測定環境差算出部２１３は、フーリエ変換５１，５１ａにより、時間経過で変動する音響信号を、周波数成分のスペクトルに変換する。この際、窓関数をフーリエ変換の度に時間方向へシフトさせることにより各時刻の周波数スペクトルを算出することができる。
That is, the measurement environment
次に、測定環境差算出部２１３は、各時刻の周波数スペクトルの大きさを座標空間上にプロットする。ここで、座標軸はフーリエ変換後の各周波数である。
Next, the measurement environment
図６は、測定環境差算出部２１３によるクラスタ分析５２，５２ａの概要を説明するための説明図である。まず、図６（ａ）を参照しながら、座標空間上へのプロットの仕方を説明する。図６（ａ）では、説明の簡単化のために、フーリエ変換後のスペクトル周波数はｆ1，ｆ2のみとし、座標空間を２次元としているが、一般には、ｎ次元である。
FIG. 6 is an explanatory diagram for explaining an overview of the
測定環境差算出部２１３は、フーリエ変換５１，５１ａにより、時刻ｔ1の音響信号を周波数スペクトルに変換した結果、周波数ｆ1のスペクトルの大きさがｘ1、周波数ｆ2のスペクトルの大きさがｙ1の場合、座標空間上の座標（ｘ1,ｙ1）にその周波数スペクトルをプロットする。時刻ｔ２以降の音響信号についても同様にフーリエ変換したものを全てプロットする。
The measurement environment
また、測定環境差算出部２１３は、前記座標空間へプロットしたデータをグルーピングする。グルーピングには、例えば、周知のウォード法（Ward’s Method）などを用い、クラスタの数がある一定値になるまでグループ分け、すなわち、クラスタ化を実施する。なお、クラスタ化の方法としては、ウォード法ではなく、他の周知技術である最短・最長距離法（Nearest／Furthest Neighbor Method）、群平均法（Group Average Method）などを用いてもよい。
The measurement environment
次に、測定環境差算出部２１３は、各クラスタにおいて、全てのプロットが含まれる最小の球（一般には、ｎ次元の球、２次元の場合は、円）を設定し、その中心座標と半径を算出する。ここでは、図６（ｂ）を参照して、その球の中心座標と半径の算出方法について説明する。
Next, the measurement environment
図６（ｂ）には、プロットを３つのクラスタ（Ｃ1，Ｃ2，Ｃ3）にグループ分けした場合が示されている。この場合、設定する球の中心座標と半径は、それぞれ、クラスタＣ1の中心座標は（Ｃx1，Ｃy1）、半径はｒ1、クラスタＣ2の中心座標は（Ｃx2，Ｃy2）、半径はｒ2、クラスタＣ3の中心座標は（Ｃx3，Ｃy3）、半径はｒ3になる。そして、測定環境差算出部２１３は、このようにして算出した中心座標と半径をクラスタ番号毎に、図７に示すようなデータ構造を有するクラスタ情報テーブル２０１に設定する。なお、クラスタ情報テーブル２０１は、記憶部２０の所定の領域に割当てられる。
FIG. 6B shows a case where the plot is grouped into three clusters (C 1 , C 2 , C 3 ). In this case, the center coordinates and the radius of the sphere to be set, respectively, the center coordinates of the cluster C 1 is (C x1, C y1), the radius r 1, the center coordinates of the cluster C 2 is (C x2, C y2), The radius is r 2 , the center coordinates of the cluster C 3 are (C x3 , C y3 ), and the radius is r 3 . Then, the measurement environment
クラスタ同定処理５３において、測定環境差算出部２１３は、理想環境音を処理したクラスタ情報テーブル２０１と実録環境音を処理したクラスタ情報テーブル２０１とを比較することにより各環境音のクラスタの同定判定を行う。この同定判定の方法について、以下、図８に示すフローチャートを参照しながら説明する。
In the
図８は、異常診断装置２における測定環境差算出部２１３のクラスタ同定処理手順を示したフローチャートである。図８に示すように、測定環境差算出部２１３は、最初に、理想環境音のクラスタ情報テーブル２０１のデータを参照し、クラスタ番号毎にループ処理を行う（ステップＳ１０１〜Ｓ１０９）。このループ処理では、まず、各クラスタの中心座標と半径に関するデータを取得する（ステップＳ１０２）。次に、実録環境音のクラスタ情報テーブル２０１を参照し（ステップＳ１０３）、クラスタ番号毎にループ処理を行う（ステップＳ１０３〜Ｓ１０８）。すなわち、測定環境差算出部２１３は、理想環境音のクラスタの中心座標と、実録環境音のクラスタの中心座標とを照合して位置関係を評価する（ステップＳ１０４）。
FIG. 8 is a flowchart showing the cluster identification processing procedure of the measurement environment
ここで、測定環境差算出部２１３は、中心座標の照合を行うために、次に示す式（１）を演算する。そして、測定環境差算出部２１３は、式（１）を満たされているか否かを記憶部２０へ一時的に格納する。
Here, the measurement environment
次に、測定環境差算出部２１３は、半径比率を算出する（ステップＳ１０５）。半径比率は、以下の算式（２）を実行することにより算出され、ここでの算出結果は、記憶部２０の所定の領域に一時記憶される。
Next, the measurement environment
続いて、測定環境差算出部２１３は、式（１）、式（２）の演算結果に基づき、理想環境音のi番目のクラスタと、実録環境音のs番目のクラスタと一致するか否かを判定する（ステップＳ１０６）。具体的には、測定環境差算出部２１３は、式（１）を満たし、かつ、式（２）で求められるratioが一定値（例えば、１．５）以下である場合、または、式（１）および式（２）の両方を満たす場合、当該理想環境音のクラスタと当該実録環境音の当該クラスタとは同じものであると判定し（ステップＳ１０６“Ｙｅｓ”）、 図９に示すチェックテーブル２０２を更新する（ステップＳ１０７）。なお、チェックテーブル２０２は、記憶部２０の所定の領域に割り当てられる。
Subsequently, the measurement environment
図９は、チェックテーブル２０２のデータ構造の一例を示した図である。図１１に示すようにチェックテーブル２０２のクラスタ番号欄には、実録環境音のクラスタ番号が記録され、判定欄は、全ての欄に予め“１”が設定されている。測定環境差算出部２１３は、理想環境音のクラスタと同じものであると判定された実録環境音のクラスタのクラスタ番号に対し、判定欄の値を“１”から“０”へ書き換えるための処理を実行する。これにより、理想環境音のクラスタと同じであると判定されなかったクラスタ番号のみ、判定欄の値が“１”になる。
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the data structure of the check table 202. As shown in FIG. 11, the cluster number of the actual environmental sound is recorded in the cluster number column of the check table 202, and “1” is set in advance in all the determination columns. The measurement environment
以上の処理によって測定環境差算出処理（図４、ステップＳ４０３）を終了し、測定環境差算出部２１３は、次には、診断可否判定部２１４の処理を起動する（ステップＳ４０４）。
The measurement environment difference calculation process (FIG. 4, step S403) is completed by the above process, and the measurement environment
図１０は、本発明の第１の実施形態に係る異常診断装置２における診断可否判定部２１４の処理手順を示したフローチャートである。診断可否判定部２１４の機能は、測定環境差算出部２１３で評価した環境差の結果を受け、異常診断の実行可否を判定することである。
FIG. 10 is a flowchart illustrating a processing procedure of the diagnosis
図１０に示すように、測定環境差算出部２１３は、まず、測定環境差算出部２１３により生成され、記憶部２０に記憶されているチェックテーブル２０２（図９参照）を参照し（ステップＳ５０１）、チェックテーブル２０２の判定欄が全て“０”であるか否かを判定する（ステップＳ５０２）。
As shown in FIG. 10, the measurement environment
診断可否判定部２１４は、いずれかの判定欄に“１”がある場合には（ステップＳ５０２“Ｎｏ”）、実録環境音は理想環境音と乖離しており異常診断が不可能な環境にあると判定する。ここで異常診断が不可能な環境にあると判定された場合、診断可否判定部２１４は、運転状態判定部２１２の処理を起動し（ステップＳ５０４）、測定環境差算出部２１３により測定環境差を求め、再び診断可能な環境にあるか否かを評価する。なお、再び診断可能な環境にあるか否かを評価する際には、昇降機１のケージの停止位置を移動させて別のフロアで異常診断が可能な環境にあるか否かを評価してもよい。
When there is “1” in any of the determination columns (step S502 “No”), the diagnosis
一方、判定欄が全て“０”の場合（ステップＳ５０２“Ｙｅｓ”）、診断可否判定部２１４は、実録環境音は理想環境音に類似しており異常診断可能な環境であると判定し、診断処理部２１５の処理を起動する（ステップＳ５０３）。
On the other hand, when all the determination columns are “0” (step S502 “Yes”), the diagnosis
図１１は、本発明の第１の実施形態に係る異常診断装置２における診断処理部２１５の処理手順を示したフローチャートである。診断処理部２１５の機能は、昇降機１が備えるセンサ１２から収集した音響信号を周波数成分に変換し、各周波数成分の大きさを基準値と比較することにより異常診断を行うことである。
FIG. 11 is a flowchart showing a processing procedure of the
図１１に示すように、診断処理部２１５は、まず、診断対象となる昇降機１を動作させ、センサ１２から、昇降機１の動作音である音響信号を収集する（ステップＳ６０１）。続いて、診断処理部２１５は、収集した音響信号をフーリエ変換により周波数成分に変換する。次に、診断処理部２１５は、記憶部２０から予め設定された異常判定閾値を読み出し（ステップＳ６０２）、フーリエ変換した各周波数成分の大きさと異常判定閾値とを比較し、異常判定閾値よりも大きな周波数成分が存在する場合には異常ありと判定する異常判定処理を実行する（ステップＳ６０３）。
As illustrated in FIG. 11, the
（第１の実施形態の効果）
前記した本発明の第１の実施形態に係る移動体の異常診断装置２によれば、診断の断対象となる昇降機１などの移動体が発する音響信号を用いて異常診断する場合に、まず、昇降機１が停止状態にあって動作音が発生しないことを確認したうえで周囲の環境音を収集し、フーリエ変換およびクラスタ分析などを用いた演算処理により、周囲の環境音が診断可能な状態にあると判定された場合に、昇降機１を動作させて動作音を収集して異常診断処理を行う構成としたものである。
(Effects of the first embodiment)
According to the above-described mobile body
従って、本実施形態においては、誤診断の原因になる環境音が存在しない状態で移動体の動作音が収集される、つまり、周囲の音響状態が異常診断可能な状態になった時点で、その異常診断処理が行われるので、異常診断の信頼性の向上を図ることができる。 Therefore, in the present embodiment, the operation sound of the moving body is collected in the state where there is no environmental sound causing misdiagnosis, that is, when the surrounding acoustic state becomes a state where an abnormality diagnosis is possible, Since abnormality diagnosis processing is performed, the reliability of abnormality diagnosis can be improved.
なお、環境音が診断できない状態にあると判定された場合には、所定時間待機後、または、昇降機１を所定距離だけ移動させ、つまり、他の階へ移動させ、診断可能な状態になった時点で昇降機１を動作させて動作音を収集し、異常診断処理を行うこととしている。このことにより、一層の信頼性の向上を図ることができる。 When it is determined that the environmental sound cannot be diagnosed, after waiting for a predetermined time or by moving the elevator 1 by a predetermined distance, that is, moving to another floor, the diagnosis is possible. At that time, the elevator 1 is operated to collect operation sounds, and abnormality diagnosis processing is performed. As a result, the reliability can be further improved.
＜第２の実施形態＞
続いて、本発明の第２の実施形態に係る移動体の異常診断装置について説明する。本発明の第２の実施形態に係る移動体の異常診断装置のブロックレベルでの構成は、第１の実施形態で示した異常診断装置のブロック構成（図１参照）と同じである。従って、ここでも、図１に示した異常診断装置のブロック構成を用いることとする。なお、第１の実施形態との相違は、測定環境差算出部２１３および診断可否判定部２１４の処理内容にある。以下、説明の重複を回避するために、第１の実施形態との相違に着目して説明を行う。
<Second Embodiment>
Subsequently, an abnormality diagnosis apparatus for a moving body according to a second embodiment of the present invention will be described. The block-level configuration of the moving body abnormality diagnosis apparatus according to the second embodiment of the present invention is the same as the block configuration (see FIG. 1) of the abnormality diagnosis apparatus shown in the first embodiment. Therefore, the block configuration of the abnormality diagnosis apparatus shown in FIG. 1 is also used here. The difference from the first embodiment lies in the processing contents of the measurement environment
（第２の実施形態の動作）
図１２は、本発明の第２の実施形態に係る異常診断装置２における測定環境差算出部２１３の処理手順を示したフローチャートである。図１２示すように、測定環境差算出部２１３は、まず、センサ１２から、実録環境音を収集する（ステップＳ１２１）。次に、測定環境差算出部２１３は、記憶部２０から、理想環境音の周波数特性として周波数別に値が設定された基準データを読み出し（ステップＳ１２２）、実録環境音と基準データとの差分である測定環境差を算出する（ステップＳ１２３）。この算出方法については、次に、図１３を参照して、詳しく説明する。に示す測定環境差算出部２１３による測定環境差のための信号処理の流れを示したブロックチャートを参照しながら説明する。
(Operation of Second Embodiment)
FIG. 12 is a flowchart showing a processing procedure of the measurement environment
図１３は、本発明の第２の実施形態に係る異常診断装置２における測定環境差算出部２１３による測定環境差算出のための信号処理の流れを示したブロックチャートである。図１３に示すように、測定環境差算出部２１３は、測定環境差を算出するにあたり、理想環境音をフーリエ変換１３０１し、周波数別の成分に変換する。そして、差分演算１３０２により、周波数別に測定環境差を算出して診断可否判定部２１４へ出力する。測定環境差の算出式は、次の式（３）によって表される。
FIG. 13 is a block chart showing a flow of signal processing for measurement environment difference calculation by the measurement environment
式（３）を用いて算出された測定環境差Adnは、図１４に示す測定環境差テーブル２０３に格納される。ここで、図１４は、本発明の第２の実施形態に係る異常診断装置における測定環境差テーブルのデータ構造の一例を示した図である。測定環境差テーブル２０３の内容は、記憶部２０の所定の領域に一時保持される。
The measurement environment difference Ad n calculated using Expression (3) is stored in the measurement environment difference table 203 shown in FIG. Here, FIG. 14 is a diagram showing an example of the data structure of the measurement environment difference table in the abnormality diagnosis apparatus according to the second embodiment of the present invention. The contents of the measurement environment difference table 203 are temporarily stored in a predetermined area of the
再度、説明を図１２に戻す。前記のように、測定環境差算出部２１３は、測定環境差算出後、診断可否判定部２１４を起動する（ステップＳ１２４）。診断可否判定部２１４の機能は、測定環境差算出部２１３で評価した差分を評価して昇降機１の異常診断実行可否を判定することである。
The description returns to FIG. 12 again. As described above, the measurement environment
図１５は、本発明の第２の実施形態に係る異常診断装置における診断可否判定部の処理手順を示したフローチャートである。図１５に示すように、診断可否判定部２１４は、まず、記憶部２０に一時記憶された測定環境差テーブル２０３を参照して（ステップＳ１５１）、全ての測定環境差Adnを読み出し、その全ての測定環境差Adnが、記憶部２０の所定の領域に予め設定されて保持されている閾値と比較する（ステップＳ１５２）。
FIG. 15 is a flowchart illustrating a processing procedure of the diagnosis availability determination unit in the abnormality diagnosis apparatus according to the second embodiment of the present invention. As shown in FIG. 15, the diagnosis
ここで、閾値より大きな値の測定環境差Adnが存在する場合（ステップＳ１５２“Ｎｏ”）、診断可否判定部２１４は、実録環境音は理想環境音との乖離が大きく、異常診断不可能な環境であると判定し、第１の実施形態の場合と同様、運転状態判定部２１２を起動し（ステップＳ１５４）、測定環境差算出部２１３により測定環境差を求め、再び診断可能な環境にあるか否かを評価する。なお、再び診断可能な環境にあるか否かを評価する際には、第１の実施形態の場合と同様、昇降機１のケージの停止位置を移動させて別のフロアで異常診断が可能な環境にあるか否かを評価することとする。
Here, when there is a measurement environment difference Ad n having a value larger than the threshold value (step S152 “No”), the diagnosis
一方、閾値より大きな値の測定環境差Adnが存在しない場合（ステップＳ１５２“Ｙｅｓ”）、診断可否判定部２１４は、実録環境音は理想環境音に類似しており異常診断が可能な環境にあると判定し、診断処理部２１５を起動して（ステップＳ１５３）、診断処理を実行させる。以降の処理は、第１の実施形態の場合と同様であるため説明を省略する。
On the other hand, when there is no measurement environment difference Ad n having a value larger than the threshold value (step S152 “Yes”), the diagnosis
（第２の実施形態の効果）
前記した本発明の第２の実施形態に係る移動体の異常診断装置によれば、移動体が発する、例えば、音響信号を用いて異常診断を行う場合に、まず、周囲の環境音を収集し、これを基準状態と比較して診断可能な環境であるかを判定し、環境音が小さく診断可能な環境であると判定した場合に、移動体を動作させてその動作音を収集して異常診断処理を実行する。従って、誤診断の原因となる環境音が存在しない状態で移動体の動作音を収集できるので、環境音による誤診断を防止することが可能である。
(Effect of 2nd Embodiment)
According to the above-described mobile body abnormality diagnosis apparatus according to the second embodiment of the present invention, when an abnormality diagnosis is performed using a sound signal generated by the mobile body, for example, ambient sound is first collected. Compare this with the reference state to determine whether the environment is diagnosable, and if it is determined that the environment sound is low and the environment is diagnosable, operate the mobile object and collect the operation sound to detect abnormalities. Execute diagnostic processing. Therefore, since the operation sound of the moving body can be collected in the state where there is no environmental sound causing misdiagnosis, it is possible to prevent erroneous diagnosis due to the environmental sound.
＜その他の実施形態＞
以上、第１および第２の実施形態では、診断対象の物理信号として音響信号を用いる場合についてのみ説明したが、音響信号のみならず、振動データ（加速度信号）や移動速度のデータを用いる場合にも、同様の処理により異常診断装置２を構成することが可能である。また、第１および第２の実施形態では、異常診断装置２を適用する移動体として、昇降機１のみを例示したが、昇降機１に限らず、車両などの移動体に適用することも可能である。さらには、タービンやボイラなど固定された機器に対しても適用可能である。
<Other embodiments>
As described above, in the first and second embodiments, only the case where an acoustic signal is used as a physical signal to be diagnosed has been described. However, not only the acoustic signal but also vibration data (acceleration signal) and moving speed data are used. In addition, the
また、第１および第２の実施形態では、図１に示した演算処理部２１が有する機能は、プログラム処理、つまり、ソフトウェアによって実現されるものとしたが、その全部または一部の機能をハードウェア（専用の電子回路など）で実現してもよい。
In the first and second embodiments, the functions of the
例えば、演算処理部２１が、診断要求があった場合、移動体が運転を停止している状態で移動体周辺から発せられる物理信号を取得し、当該取得した物理信号と、記憶部２０に記憶された物理信号と比較して移動体が診断可能な環境にあるか否かを判定し、移動体が診断可能な環境にあると判定された場合、移動体の運転状態に応じて発せられる物理信号を取得して所定の演算に基づく解析を行い移動体の異常診断を行うデータ処理は、１または複数のプログラムによりコンピュータ上で実現してもよく、また、その少なくとも一部をハードウェアで実現してもよい。
For example, when there is a diagnosis request, the
以上、本発明は、デパートや鉄道駅構内など人が集まる施設に設置される昇降機はもちろんのこと、集合住宅や雑居ビルなどの施設に設置される昇降機など、人がいない時間帯を特定するのが困難なケースに用いて好適である。また、移動する昇降機や車両に限らず、タービンなど固定された機器にも適用することができる。 As described above, the present invention specifies time zones when there are no people, such as elevators installed in facilities such as department stores and railway stations, as well as elevators installed in facilities such as apartment buildings and residential buildings. Is suitable for use in difficult cases. Further, the present invention can be applied not only to moving elevators and vehicles but also to fixed devices such as turbines.
１ 昇降機
２ 異常診断装置
１１ 昇降機制御装置
１２ センサ
２０ 記憶部
２１ 演算処理部
２０１ クラスタ情報テーブル
２０２ チェックテーブル
２０３ 測定環境差テーブル
２１１ 診断要求生成部
２１２ 運転状態判定部
２１３ 測定環境差算出部
２１４ 診断可否判定部
２１５ 診断処理部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1
Claims (12)
基準となる診断環境における物理信号が記憶された記憶部と、
診断要求があった場合、前記移動体が運転を停止している状態で前記移動体周辺から発せられる物理信号を取得し、当該取得した物理信号と、前記記憶部に記憶された物理信号と比較して前記移動体が診断可能な環境にあるか否かを判定し、前記移動体が診断可能な環境にあると判定された場合、前記移動体の運転状態に応じて発せられる物理信号を取得して前記所定の演算に基づく解析を行い、前記移動体の異常診断を行う演算処理部と、
を備えたことを特徴とする異常診断装置。 An abnormality diagnosing device that detects a physical signal generated according to the operating state of a moving body, analyzes the detected physical signal by a predetermined calculation, and diagnoses it,
A storage unit storing physical signals in a reference diagnostic environment;
When there is a diagnosis request, a physical signal emitted from the periphery of the moving object is acquired in a state where the moving object is stopped, and the acquired physical signal is compared with the physical signal stored in the storage unit Then, it is determined whether or not the moving body is in an diagnosable environment, and when it is determined that the moving body is in an diagnosable environment, a physical signal generated according to the operating state of the moving body is acquired. An analysis processing unit that performs an analysis based on the predetermined calculation and performs an abnormality diagnosis of the moving body,
An abnormality diagnosis device comprising:
前記移動体が診断できない環境にあると判定された場合、所定時間経過後、再度診断可能な状態にあるか否かを判定すること
を特徴とする請求項１に記載の異常診断装置。 The arithmetic processing unit includes:
The abnormality diagnosis apparatus according to claim 1, wherein when it is determined that the moving body is in an environment where diagnosis is not possible, it is determined whether or not the mobile body is in a state where diagnosis can be performed again after a predetermined time has elapsed.
前記移動体が診断できない環境にあると判定された場合、前記移動体を所定距離だけ移動させた後、再度診断可能な状態にあるか否かを判定すること
を特徴とする請求項１に記載の異常診断装置。 The arithmetic processing unit includes:
2. When it is determined that the moving body is in an environment that cannot be diagnosed, it is determined whether or not the moving body is in a state that can be diagnosed again after the moving body is moved by a predetermined distance. Abnormality diagnosis device.
を特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の異常診断装置。 The abnormality diagnosis device according to claim 1, wherein the physical signal acquired by the arithmetic processing unit is an acoustic signal or an acceleration signal.
前記移動体が診断可能な環境にあるか否かを判定するとき、前記取得した物理信号と前記記憶部に記憶された物理信号との差分を算出し、当該差分が所定の範囲内にある場合に前記移動体が診断可能な状態にあると判定すること
を特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の異常診断装置。 The arithmetic processing unit includes:
When determining whether or not the moving body is in an diagnosable environment, the difference between the acquired physical signal and the physical signal stored in the storage unit is calculated, and the difference is within a predetermined range The abnormality diagnosis device according to any one of claims 1 to 4, wherein the moving body is determined to be in a state in which diagnosis is possible.
前記記憶部に記憶された物理信号、および、前記移動体が運転を停止している状態で取得された前記移動体周辺から発せられる物理信号をそれぞれ周波数成分に変換してクラスタ分析を行い、クラスタ分析後のそれぞれのデータを同定して前記差分を算出すること
を特徴とする請求項５に記載の異常診断装置。 The arithmetic processing unit includes:
The physical signal stored in the storage unit and the physical signal emitted from the periphery of the moving body acquired in a state where the moving body is stopped are converted into frequency components, respectively, and cluster analysis is performed. The abnormality diagnosis apparatus according to claim 5, wherein the difference is calculated by identifying each data after analysis.
前記演算処理部は、
診断要求があった場合、前記移動体が運転を停止している状態で前記移動体周辺により発せられる物理信号を取得する運転状態判定および物理信号取得ステップと、
前記取得した物理信号と前記記憶部に記憶された基準となる診断環境における物理信号と比較して前記移動体が診断可能な環境にあるか否かを判定する診断可否判定ステップと、
前記移動体が診断可能な環境にあると判定された場合、前記移動体の運転状態に応じて発せられる物理信号を取得して前記所定の演算に基づく解析を行い、前記移動体の異常診断を行う診断処理ステップと、
を実行することを特徴とする異常診断方法。 At least a storage unit and an arithmetic processing unit are provided, and a physical signal generated according to a driving state of the moving body is detected by a sensor, and the detected physical signal is analyzed by the arithmetic processing unit executing a predetermined calculation. An abnormality diagnosis method used in an abnormality diagnosis apparatus that performs diagnosis,
The arithmetic processing unit includes:
When there is a diagnosis request, an operation state determination and a physical signal acquisition step of acquiring a physical signal emitted by the periphery of the moving body in a state where the moving body stops driving,
A diagnosis propriety determination step for determining whether or not the moving body is in an diagnosable environment by comparing the acquired physical signal and a physical signal in a reference diagnostic environment stored in the storage unit;
When it is determined that the moving body is in an diagnosable environment, a physical signal generated according to the operating state of the moving body is acquired and analyzed based on the predetermined calculation, and an abnormality diagnosis of the moving body is performed. Diagnostic processing steps to perform;
An abnormality diagnosis method characterized in that
前記移動体が診断できない環境にあると判定された場合、所定時間経過後、再度診断可能な状態にあるか否かを判定すること
を特徴とする請求項７に記載の異常診断方法。 The arithmetic processing unit includes:
The abnormality diagnosis method according to claim 7, wherein, when it is determined that the moving body is in an environment where diagnosis is not possible, it is determined whether or not the movable body is in a state where diagnosis can be performed again after a predetermined time has elapsed.
前記移動体が診断できない環境にあると判定された場合、前記移動体を所定距離だけ移動させた後、再度診断可能な状態にあるか否かを判定すること
を特徴とする請求項７に記載の異常診断方法。 The arithmetic processing unit includes:
8. When it is determined that the moving body is in an environment that cannot be diagnosed, it is determined whether or not the moving body is in a state that can be diagnosed again after the moving body is moved by a predetermined distance. Abnormality diagnosis method.
を特徴とする請求項７ないし請求項９のいずれか１項に記載の異常診断方法。 The abnormality diagnosis method according to any one of claims 7 to 9, wherein the physical signal acquired by the arithmetic processing unit is an acoustic signal or an acceleration signal.
前記移動体が診断可能な環境にあるか否かを判定するとき、前記取得した物理信号と前記記憶部に記憶された物理信号との差分を算出し、当該差分が所定の範囲内にある場合に前記移動体が診断可能な状態にあると判定すること
を特徴とする請求項７ないし請求項１０のいずれか１項に記載の異常診断方法。 The arithmetic processing unit includes:
When determining whether or not the moving body is in an diagnosable environment, the difference between the acquired physical signal and the physical signal stored in the storage unit is calculated, and the difference is within a predetermined range The abnormality diagnosis method according to any one of claims 7 to 10, wherein the moving body is determined to be in a state in which diagnosis is possible.
前記記憶部に記憶された物理信号、および前記移動体が運転を停止している状態で取得された前記移動体周辺から発せられる物理信号をそれぞれ周波数成分に変換してクラスタ分析を行い、クラスタ分析後のそれぞれのデータを同定して前記差分を算出すること
を特徴とする請求項１１に記載の異常診断方法。 The arithmetic processing unit includes:
The cluster analysis is performed by converting the physical signal stored in the storage unit and the physical signal emitted from the periphery of the moving body acquired in a state where the moving body is stopped to frequency components, respectively. The abnormality diagnosis method according to claim 11, wherein each subsequent data is identified and the difference is calculated.
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