JP2019185336A - 監視システム - Google Patents

Abstract

【課題】より正確に機器の状態を判断できるとともに、既存の設備への導入が容易な監視システムを提供する。【解決手段】監視システムは、機器に装着され、前記機器の振動を検出する第１の振動センサーと、前記機器の振動が伝達し得る物体に装着され、前記物体の振動を検出する第２の振動センサーと、前記第１の振動センサーから出力される第１の振動検出データと、前記第２の振動センサーから出力される第２の振動検出データとを出力する端末装置と、前記端末装置から入力される前記第１の振動検出データ及び前記第２の振動検出データを蓄積するデータ蓄積装置とを具備する。【選択図】図５

Description

本発明は、機器の状態を検出するセンサーの出力データを分析して、機器の状態を監視する監視システムに関する。

電動機器、油圧機器などの機器の状態を監視するために、各種センサーにより機器の状態を取得することが従来から行われている。また、工場内の機器の状態を無線センサーネットワークを用いてデータ蓄積装置に収集する監視システムが知られる（例えば特許文献１乃至特許文献３参照）。

特公平６−１９２９１号公報 特開２００５−３１８３６８号公報 特許第５０７５７４６号公報

機器の状態を監視する際には、より正確に機器の状態を判断することが望ましい。

以上のような事情に鑑み、本発明の目的は、より正確に機器の状態を判断できるとともに、既存の設備への導入が容易な監視システムを提供することにある。

上記の課題を解決するために、本発明の一形態に係る監視システムは、
機器に装着され、前記機器の振動を検出する第１の振動センサーと、
前記機器の振動が伝達し得る物体に装着され、前記物体の振動を検出する第２の振動センサーと、
前記第１の振動センサーから出力される第１の振動検出データと、前記第２の振動センサーから出力される第２の振動検出データとを出力する端末装置と、
前記端末装置から入力される前記第１の振動検出データ及び前記第２の振動検出データを蓄積するデータ蓄積装置と
を具備する。

本形態によれば、機器自体の振動を示す第１の振動検出データと、機器の振動の伝達による物体の振動を示す第２の振動検出データとを蓄積することにより、機器自体だけでなく機器の設置状況や周辺環境の状態を分析することが可能となる。

監視システムは、
前記データ蓄積装置が蓄積する前記第１の振動検出データ及び前記第２の振動検出データを入力し、前記第１の振動検出データ及び前記第２の振動検出データを比較して、前記機器が正常稼働状態か、異常稼働状態か、非稼働状態かを診断するデータ分析装置
をさらに具備してもよい。

本形態によれば、機器自体の振動を示す第１の振動検出データと、機器の振動の伝達による物体の振動を示す第２の振動検出データとを、併せて分析することができる。これにより、何れか一方の振動検出データに基づき分析する場合に比べて、より正確に機器の状態を診断することができる。

前記第１の振動センサーは、通常モード又は低消費電力モードで動作し、
前記データ分析装置は、前記機器が前記非稼働状態と診断すると、前記第１の振動センサーに前記低消費電力モードで動作するよう要求してもよい。

本形態によれば、機器自体の振動を示す第１の振動検出データと、機器の振動の伝達による物体の振動を示す第２の振動検出データとを、併せて分析することにより、より正確に機器の状態を診断することができる。このため、より正確に、第１の振動センサーに低消費電力モードで動作するよう要求することができる。

前記データ分析装置は、前記機器が前記異常稼働状態と診断すると、前記端末装置に警報を出力するよう要求してもよい。

本形態によれば、機器自体の振動を示す第１の振動検出データと、機器の振動の伝達による物体の振動を示す第２の振動検出データとを、併せて分析することにより、より正確に機器の状態を診断することができる。このため、より正確に、端末装置に警報を出力するよう要求することができる。

前記第１の振動センサーが検出可能な周波数の範囲は、前記第２の振動センサーが検出可能な周波数の範囲より広くてもよい。

本形態によれば、第１の振動センサーでより精密に振動を検出することができるため、第２の振動センサーを簡易的で安価なものとしても、機器の状態を診断することができる。第２の振動センサーを簡易的で安価なものとしてもよいので、既存の設備への導入が容易である。
さらに、本形態によれば、第１の振動センサーが検出可能な周波数の範囲と第２の振動センサーが検出可能な周波数の範囲とを異ならせることで、様々なタイプの異常を検出することができる。

前記端末装置は、前記第２の振動センサーを内蔵してもよい。

本形態によれば、第２の振動センサーを端末装置に内蔵させることで、既存の設備への導入が容易である。

前記機器の温度を検出する温度センサーをさらに具備し、
前記端末装置は、前記温度センサーの出力から温度検出データを生成して前記前記データ蓄積装置に出力し、
前記データ蓄積装置は、前記端末装置から入力される前記温度検出データを蓄積し、
前記データ分析装置は、前記データ蓄積装置が蓄積する前記温度検出データを入力し、前記第１の振動検出データ及び前記第２の振動検出データの比較結果と、前記温度検出データとに基づき、前記機器が前記正常稼働状態か、前記異常稼働状態か、前記非稼働状態かを診断してもよい。

本形態によれば、第１の振動検出データと第２の振動検出データとを併せて分析するだけでなく、温度検出データを補助的に用いて分析することにより、より正確に機器の状態を診断することができる。

前記機器は、油圧機器であり、
前記機器油状態を検出する油状態センサーをさらに具備し、
前記端末装置は、前記油状態センサーの出力から油状態検出データを生成して前記前記データ蓄積装置に出力し、
前記データ蓄積装置は、前記端末装置から入力される前記油状態検出データを蓄積し、
前記データ分析装置は、前記データ蓄積装置が蓄積する前記油状態検出データを入力し、前記第１の振動検出データ及び前記第２の振動検出データの比較結果と、前記油状態検出データとに基づき、前記機器が前記正常稼働状態か、前記異常稼働状態か、前記非稼働状態かを診断してもよい。

本形態によれば、第１の振動検出データと第２の振動検出データとを併せて分析するだけでなく、油状態検出データを補助的に用いて分析することにより、より正確に機器の状態を診断することができる。

前記機器の圧力を検出する圧力センサーをさらに具備し、
前記端末装置は、前記圧力センサーの出力から圧力検出データを生成して前記前記データ蓄積装置に出力し、
前記データ蓄積装置は、前記端末装置から入力される前記圧力検出データを蓄積し、
前記データ分析装置は、前記データ蓄積装置が蓄積する前記圧力検出データを入力し、前記第１の振動検出データ及び前記第２の振動検出データの比較結果と、前記圧力検出データとに基づき、前記機器が前記正常稼働状態か、前記異常稼働状態か、前記非稼働状態かを診断してもよい。

前記物体は、前記機器を支持するフレームでもよい。

本形態によれば、機器自体の振動を示す第１の振動検出データと、機器の振動の伝達によるフレームの振動を示す第２の振動検出データとを蓄積することにより、機器自体だけでなく機器のフレームに対する設置状況や、フレームを含めた周辺環境の状態を分析することが可能となる。

前記フレームは、複数の前記機器を支持し、
前記複数の機器のそれぞれには、前記第１の振動センサーが装着され、
前記フレームには、少なくとも１つの前記第２の振動センサーが装着されてもよい。

本形態によれば、フレームには、少なくとも１つの第２の振動センサーが装着されればよいので、既存の設備への導入が益々容易である。

本発明によれば、より正確に機器の状態を判断できるとともに、既存の設備への導入が容易な監視システムを提供することができる。

なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。

本発明に係る一実施形態である監視システムの全体的な概念図である。 監視システム内の、複数の機器、複数のセンサー及び複数の端末装置等をより具体的に説明するための図である。 データ分析装置２０２のハードウェア構成を示すブロック図である。 メッシュ型の無線センサーネットワーク１００の構成例を示す図である。 端末装置Ｍの構成を示すブロック図である。 端末装置Ｍにより実行される処理のフローチャートである。 データ分析装置２０２により実行される処理のフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態を図面をもとに説明する。

１．監視システムの概要

図１は本発明に係る一実施形態である監視システムの全体的な概念図である。

監視システム１は、例えば工場などの施設内の複数の監視対象である複数の機器１０（１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄ）の状態を監視するシステムである。監視システム１は、無線センサーネットワーク１００と、データ分析システム２００とを有する。無線センサーネットワーク１００とデータ分析システム２００とはネットワーク３００を通じて接続可能である。ここでネットワークはＬＡＮ（Local Area Network）であってもＷＡＮ（Wide Area Network）であってもよい。

無線センサーネットワーク１００は、ゲートウェイＧと複数の端末装置Ｍなどを含む。

端末装置Ｍは、機器１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄの状態を検出する１以上のセンサー２１の検出信号を取り込み、デジタルデータ化する。端末装置Ｍは、内蔵する第２の加速度センサー１９の検出信号を、デジタルデータ化する。さらに端末装置Ｍは、センサー２１及び端末装置Ｍが内蔵する第２の加速度センサー１９（後述）の出力から機器１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄの診断用の検出データを生成し、他のノード（ゲートウェイＧ、他の端末装置Ｍ）との間で無線通信より検出データを送受信することが可能である。

ゲートウェイＧは、複数の端末装置Ｍで生成された各検出データを収集し、外部のネットワーク３００を通じてデータ分析システム２００に送信する。

データ分析システム２００は、無線センサーネットワーク１００のゲートウェイＧから外部のネットワーク３００を通じて伝送された検出データを蓄積するデータ蓄積装置２０１と、データ蓄積装置２０１に蓄積された検出データを所定のプログラムに従って分析して機器の状態を診断するデータ分析装置２０２とを有する。

図２は監視システム内の、複数の機器、複数のセンサー及び複数の端末装置等をより具体的に説明するための図である。

機器１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄは、例えば、電動機器、油圧機器などである。機器１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄは、それぞれ、駆動軸４０に軸支された回転構造体４２を内部に有する。稼働中に回転構造体４２が回転するため、機器１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄは稼働中に振動し得る。具体的には、メインポンプである機器１０ａと電動機である１０ｂは、１つの駆動軸４０に対して同軸に接続される。同様に、メインポンプである機器１０ｃと電動機である１０ｄは、１つの駆動軸４０に対して同軸に接続される。

各機器１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄには、それぞれ、例えば、駆動軸４０を受けるフロント側及びリア側の軸受４１、４１の付近に、それぞれ第１の加速度センサー２１ａ（第１の振動センサー）及び温度センサー２１ｂが１つずつ直接装着（外付け）される。第１の加速度センサー２１ａは、例えば、圧電式１軸加速度センサーである。各機器１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄには、さらに、圧力センサー２１ｃ及び油状態センサー２１ｄが設けられるがここでは図示しない（図５を参照して後述。）。各センサー２１は機器１０に例えば磁石で装着される。各センサー２１ａ、２１ｂ等を軸受４１、４１付近に装着するのは、軸受４１、４１付近の振動や温度等を監視するためである。

機器１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄは、工場内にある耐久試験機のフレームＦ（単数）に固定され支持される。フレームＦの柱や枠等には、複数の端末装置Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４が例えば磁石で装着される。端末装置Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４には、それぞれ、機器１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄに装着された第１の加速度センサー２１ａ及び温度センサー２１ｂ（並びに圧力センサー２１ｃ及び油状態センサー２１ｄ）からの検出信号が入力される。典型的には、端末装置Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４には、それぞれ、機器１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄに装着された第１の加速度センサー２１ａ及び温度センサー２１ｂ（並びに圧力センサー２１ｃ及び油状態センサー２１ｄ）が有線接続される。端末装置Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４は、それぞれ相対的に、機器１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄの近くに設置される。

端末装置Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４は、それぞれ、第２の加速度センサー１９ａ、１９ｂ、１９ｃ、１９ｄ（第２の振動センサー）を内蔵する。上述のように機器１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄは、稼働中に振動し得る。このため、機器１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄを支持するフレームＦには、機器１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄの振動が伝達し得る。従って、端末装置Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４に内蔵された第２の加速度センサー１９ａ、１９ｂ、１９ｃ、１９ｄは、機器１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄの振動が伝達することにより振動するフレームＦの振動を検出する。

具体的には、端末装置Ｍ１に内蔵された第２の加速度センサー１９ａは、端末装置Ｍ１の相対的近くに設置された機器１０ａの振動が主に伝達することにより振動するフレームＦの振動を検出する。端末装置Ｍ２に内蔵された第２の加速度センサー１９ｂは、端末装置Ｍ２の相対的近くに設置された機器１０ｂの振動が主に伝達することにより振動するフレームＦの振動を検出する。端末装置Ｍ３に内蔵された第２の加速度センサー１９ｃは、端末装置Ｍ３の相対的近くに設置された機器１０ｃの振動が主に伝達することにより振動するフレームＦの振動を検出する。端末装置Ｍ４に内蔵された第２の加速度センサー１９ｄは、端末装置Ｍ４の相対的近くに設置された機器１０ｄの振動が主に伝達することにより振動するフレームＦの振動を検出する。

第２の加速度センサー１９は、例えば、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）等の３軸加速度センサーである。図中のＸＹＺ軸は、３軸加速度センサーの感度軸方向を示す。ところで、第２の加速度センサー１９としてのＭＥＭＳ等の３軸加速度センサーは、第１の加速度センサー２１ａとしての圧電式１軸加速度センサーより、一般的に簡易的で安価である。しかしながら、第１の加速度センサー２１ａでより精密に振動を検出することができるため、第２の加速度センサー１９を簡易的で安価なものとしても、機器１０の状態を診断することができる。第２の加速度センサー１９を簡易的で安価なものとしてもよいので、既存の設備への導入が容易である。第２の加速度センサー１９としてのＭＥＭＳ等の３軸加速度センサーとして、例えば、静電容量式の加速度センサーを用いてもよい。

ところで、一般的に、振動周波数帯域と機器の損傷の種類との関係は、低周波から高周波の順に、以下の様に知られている。

（１）約０．１Ｈｚ〜約１００Ｈｚ・・・機器構造体の異常。
（２）約１Ｈｚ〜約１ｋＨｚ・・・回転構造体の異常。
（３）約１００Ｈｚ〜約１０ｋＨｚ・・・機械的損傷（軸受、歯車などの損傷）。
（４）約１０ｋＨｚ〜約１００ｋＨｚ・・・材料の微小亀裂。

機器１０に装着される第１の加速度センサー２１ａが検出可能な周波数の範囲は、例えば、１０Ｈｚ〜１５ｋＨｚであり、低周波の振動から高周波の振動まで検出する。端末装置Ｍのマイクロプロセッサ１２（後述）は、フィルタ処理や実効値演算等により、１ｋＨｚ〜１０ｋＨｚの高い周波数領域の振動レベルを算出する。一方、フレームＦに装着される第２の加速度センサー１９が検出可能な周波数の範囲は、例えば、ＤＣ〜５０Ｈｚ程度の低周波の振動を検出する。

即ち、機器１０に装着される第１の加速度センサー２１ａが検出可能な周波数の範囲は、フレームＦに装着される第２の加速度センサー１９が検出可能な周波数の範囲より広くて高い。より具体的には、機器１０に装着される第１の加速度センサー２１ａは、上記（３）機械的損傷及び（４）材料の微小亀裂時に発生する振動を検出する。一方、フレームＦに装着される第２の加速度センサー１９は、上記（１）機器構造体の異常及び（２）回転構造体の異常を検出する。例えば、機器１０に装着される第１の加速度センサー２１ａが検出する高周波数の振動は、各部品の損傷状態や劣化の傾向、故障の予測を判断するのに用いることができる。一方、フレームＦに装着される第２の加速度センサー１９が検出する低周波数の振動は、機器の異常、ガタ、軸ずれなどを判断するのに用いることができる。このように、第１の加速度センサー２１ａが検出可能な周波数の範囲と第２の加速度センサー１９が検出可能な周波数の範囲とを異ならせることで、様々なタイプの異常を検出することができる。

２．データ分析装置のハードウェア構成

図３はデータ分析装置２０２のハードウェア構成を示すブロック図である。

データ分析装置２０２は、具体的には、例えばパーソナルコンピュータやサーバ用計算機などであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１、メモリ３２、ストレージデバイス３３、ネットワークインタフェース３４、ディスプレイ３５、ユーザ入力装置（マウス、キーボードなど）３６などで構成される。メモリ３２にはデータ分析のためのアプリケーションプログラムなどが格納される。ＣＰＵ３１はメモリ３２に格納されたアプリケーションプログラムに従って機器の診断のためのデータ分析を行う。なお、ストレージデバイス３３は、データ分析システム２００のデータ蓄積装置２０１として用いられてもよい。

３．無線センサーネットワーク

無線センサーネットワーク１００には、例えばＩＳＡ１００．１１ａの規格による近距離無線通信などが採用される。複数の端末装置ＭとゲートウェイＧはメッシュ型のネットワークの形態で接続可能とされている。メッシュ型のネットワークは、無線通信において障害物による遮断や反射波による干渉にさらされることによる電波環境の変化に対し、すべての端末装置Ｍで生成された検出データがゲートウェイＧに収集されるための最適な無線通信経路が得られるように、互いにピアツーピアで無線接続されるノードのペアを変更することができる。

図４はメッシュ型の無線センサーネットワーク１００の構成例を示す図である。

このメッシュ型の無線センサーネットワーク１００には、１機のゲートウェイＧと４機の端末装置Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４がノードとして存在する。４機の端末装置Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４はゲートウェイＧとピアツーピア接続により無線通信することが可能とされている。

メッシュ型の無線センサーネットワーク１００にはマネージャ（図示せず）が接続されている。なお、ゲートウェイＧがこのマネージャの機能をもっていてもよい。マネージャは、ピアツーピア接続するノードのペアの管理と、各ノードのペアが通信に利用するタイムスロットの割り当てを行う。

例えば、図４において、ゲートウェイＧは端末装置Ｍ１とのペア、端末装置Ｍ２とのペア、端末装置Ｍ３とのペア、端末装置Ｍ４とのペアに各々固有に割り当てられたタイムスロットを用いて無線通信するように設定される。

このメッシュ型の無線センサーネットワーク１００では、上記のペアの他、例えば、端末装置Ｍ１と端末装置Ｍ３とのペア、端末装置Ｍ２と端末装置Ｍ３とのペアなどの設定も可能とされる。

なお、本発明は、必ずしもメッシュ型の無線センサーネットワークを用いたもの限定されるものではなく、スター型、バス型の無線センサーネットワークであってもよい。また、本発明は、必ずしも無線ネットワークを用いたものとは限らず、有線ネットワークを用いたものであってもよい。

４．端末装置の構成

図５は端末装置Ｍの構成を示すブロック図である。

端末装置Ｍは、センサー信号処理回路１１、マイクロプロセッサ１２、メモリ１３、第１の無線モジュール１４、第１の無線アンテナ１５、電源部１６、第２の無線モジュール１７、第２の無線アンテナ１８および第２の加速度センサー１９を有する。

センサー信号処理回路１１は１以上のセンサー２１ａ、２１ｂ、２１ｃの出力信号をデジタルデータに変換して、マイクロプロセッサ１２に供給する。機器の状態を検出するためのセンサーには、例えば、機器の振動を検出するための第１の加速度センサー２１ａ、温度を検出するための温度センサー２１ｂ、圧力を検出するための圧力センサー２１ｃなどが挙げられる。

なお、本実施形態において、機器１０の油状態を検出する油状態センサー２１ｄの出力は、端末装置Ｍの外部の信号変換モジュール２２によってデジタルデータに変換されてマイクロプロセッサ１２に供給される。但し、油状態センサー２１ｄの出力も、その他のセンサー２１ａ、２１ｂ、２１ｃと同様にセンサー信号処理回路１１に供給され、センサー信号処理回路１１にてデジタルデータに変換されてもよい。

第２の加速度センサー１９は、検出信号をデジタルデータに変換し、マイクロプロセッサ１２に供給する。

少なくとも第１の加速度センサー２１ａは、通常モード又は低消費電力モードで動作可能である。通常モード時に、第１の加速度センサー２１ａは、検出信号を端末装置Ｍに出力する。低消費電力モード時に、第１の加速度センサー２１ａは、信号を検出しない、あるいは、検出信号を端末装置Ｍに出力しない。温度センサー２１ｂ、圧力センサー２１ｃ及び油状態センサー２１ｄも、通常モード又は低消費電力モードで動作可能でもよい。第２の加速度センサー１９も、通常モード又は低消費電力モードで動作可能でもよい。低消費電力モード時に、第２の加速度センサー１９は、信号を検出しない、あるいは、検出信号をマイクロプロセッサ１２に供給しない。

マイクロプロセッサ１２は、センサー信号処理回路１１から供給されたセンサー出力データから機器診断用の検出データを生成する。例えば、マイクロプロセッサ１２は、第１の加速度センサー２１ａの出力データから、加速度の実効値、加速度の時間波形、速度の実効値、速度の時間波形、エンベロープ加速度のp-p値、エンベロープ加速度の時間波形などを、第１の振動検出データとして算出する。その他、マイクロプロセッサ１２は、温度センサー２１ｂ、圧力センサー２１ｃおよび油状態センサー２１ｄなどの各種のセンサーの出力データから機器診断用の検出データ（例えば、温度値、油状態値、比誘電率、導電率、油温など）（温度検出データ、圧力検出データ、油状態検出データ）を生成する。一方、マイクロプロセッサ１２は、第２の加速度センサー１９から供給されたセンサー出力データ（３軸方向それぞれの加速度値）をそのまま、第２の振動検出データとして使用してもよい。あるいは、マイクロプロセッサ１２は、第２の加速度センサー１９から供給されたセンサー出力データ（３軸方向それぞれの加速度値）に平均化処理等を行い、平均化処理後のデータを第２の振動検出データとして使用してもよい。

メモリ１３は、端末装置Ｍのマイクロプロセッサ１２により生成された機器診断用の検出データ（第１の振動検出データ、第２の振動検出データ、温度検出データ、圧力検出データ、油状態検出データ）の一時保存、および検出データに基づく異常などの状態の判定のための作業領域などとして用いられる。

第１の無線モジュール１４は、ゲートウェイＧや他の端末装置Ｍとの無線通信のための処理を行うモジュールである。第１の無線モジュール１４は第１の無線アンテナ１５を有する。

電源部１６は、端末装置Ｍを動作させるために必要な電力を生成する。電源部１６は、バッテリ１６ａと、バッテリ１６ａに蓄積された電荷から端末装置Ｍの動作用の定電圧を生成するＤＣ／ＤＣコンバータ１６ｂを有する。

第２の無線モジュール１７は、端末装置Ｍの監視対象である機器の保守管理を担うオペレータＵが携帯する無線端末（図示せず。スマートフォン、タブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータ等）との無線通信を行うモジュールである。第２の無線モジュール１７は、無線センサーネットワーク１００で採用される無線方式とは異なる第２の無線方式、例えば無線ＬＡＮなどによるものである。第２の無線モジュール１７は、第２の無線アンテナ１８を有する。

５．監視システムの動作

監視システム１では、複数の端末装置Ｍにて、各々の監視対象の機器１０の状態を示す検出データ（第１の振動検出データ、第２の振動検出データ、温度検出データ、圧力検出データ、油状態検出データ）を生成する処理が並行して行われる。

複数の端末装置Ｍにて各々生成された検出データ（第１の振動検出データ、第２の振動検出データ、温度検出データ、圧力検出データ、油状態検出データ）はゲートウェイＧに無線送信され、ゲートウェイＧからネットワーク３００を通じてデータ蓄積装置２０１に送信され、データ蓄積装置２０１に蓄積される。

データ分析装置２０２は、データ蓄積装置２０１に蓄積された検出データ（第１の振動検出データ、第２の振動検出データ、温度検出データ、圧力検出データ、油状態検出データ）を所定のプログラムに従って分析して機器１０の状態を診断する。即ち、データ分析装置２０２のＣＰＵ３１はメモリ３２に格納されたアプリケーションプログラムに従って機器の診断のためのデータ分析を行う。

６．端末装置の動作

図６は、端末装置Ｍにより実行される処理のフローチャートである。

端末装置Ｍの第１の無線モジュール１４および第２の無線モジュール１７はいずれもスリープ状態にあるものとする。

マイクロプロセッサ１２は、無線センサーネットワーク１００内のすべてのノード間で正確に同期がとられた内部の時計の時刻を確認する（ステップＳ１０１）。端末装置Ｍのマイクロプロセッサ１２は、時計の時刻が、ゲートウェイＧとの通信のためのタイムスロットに入ったかどうかを判定する（ステップＳ１０２）。

端末装置Ｍのマイクロプロセッサ１２は、時計の時刻がゲートウェイＧとの通信のためのタイムスロットに入ったことを判定すると（ステップＳ１０２のＹＥＳ）、第１の無線モジュール１４または第２の無線モジュール１７のスリープ状態を解除して送信状態に設定し、各センサー２１の出力信号から診断用の検出データを生成する（ステップＳ１０３）。例えば、マイクロプロセッサ１２は、第１の加速度センサー２１ａの出力データから、診断用の検出データとして、加速度の実効値、加速度の変位（時間波形）、速度の実効値、速度の変位（時間波形）、エンベロープ加速度のp-p値（ピークtoピーク値）、エンベロープ加速度の変位（時間波形）などを算出する。

続いて、端末装置Ｍのマイクロプロセッサ１２は、生成した検出データをメモリ１３に保持する（ステップＳ１０４）。マイクロプロセッサ１２は、メモリ１３から検出データを読み出し、送信状態に設定された第１の無線モジュール１４または第２の無線モジュール１７を用いてゲートウェイＧに無線送信するように制御を行う（ステップＳ１０５）。

一方、ゲートウェイＧは、受信待ち状態で動いており、端末装置Ｍから第１の無線モジュール１４または第２の無線モジュール１７のいずれかを用いて無線送信された検出データを受信する。

端末装置Ｍのマイクロプロセッサ１２は、データ送信から所定時間内にゲートウェイＧからのＡＣＫを受け取ることによってゲートウェイＧに検出データが無事に送信されたことを判定し、メモリ１３から送信済みの検出データを消去し、データ送信に用いた第１の無線モジュール１４または第２の無線モジュール１７をスリープ状態にする。

７．データ分析装置の動作

図７はデータ分析装置２０２により実行される処理のフローチャートである。

データ分析装置２０２は、ＣＰＵ３１が記憶する情報処理プログラムをＲＡＭにロードして実行することにより主に以下のステップで処理を実行する。これにより、データ分析装置２０２は、データ蓄積装置２０１に蓄積された検出データ（第１の振動検出データ、第２の振動検出データ、温度検出データ、圧力検出データ、油状態検出データ）を所定のプログラムに従って分析して機器の状態を診断する。

ステップＳ２０１：検出データを分析、機器の稼働状態を診断
ステップＳ２０２：機器に要求を出力

以下、各ステップについてより具体的に説明する。

（１）ステップＳ２０１：検出データを分析、機器の稼働状態を診断

データ分析装置２０２は、機器１０に直接装着された第１の加速度センサー２１ａの出力から生成された第１の振動検出データに基づき、機器１０の状態を簡易的に診断することができる。例えば、データ分析装置２０２は、第１の振動検出データと基準値とを比較したり、第１の振動検出データの変動が閾値以上か否かを判断することで、機器１０の状態を簡易的に診断することができる。上述のように、第１の加速度センサー２１ａは、機器１０の、例えば、駆動軸４０を受けるフロント側及びリア側の軸受４１、４１の付近に、それぞれ装着される（図２参照）。また、第１の加速度センサー２１ａは、機械的損傷及び材料の微小亀裂時に発生する、高周波数の振動を検出する。従って、データ分析装置２０２は、第１の振動検出データに基づき、各部品（特に軸受及び軸受付近）の損傷状態や劣化の傾向、故障の予測を診断する。

データ分析装置２０２は、フレームＦに装着された端末装置Ｍに内蔵された第２の加速度センサー１９の出力から生成された第２の振動検出データに基づき、機器１０の状態を簡易的に診断することができる。例えば、データ分析装置２０２は、第２の振動検出データと基準値とを比較したり、第２の振動検出データの変動が閾値以上か否かを判断することで、機器１０の状態を簡易的に診断したり、機器１０のフレームＦに対する設置状況やフレームＦを含めた周辺環境の状態を分析することが可能となる。上述のように、端末装置Ｍは、機器１０の相対的近くに設置される。また、第２の加速度センサー１９は、機器構造体の異常及び回転構造体の異常時に発生する低周波数の振動を検出する。従って、データ分析装置２０２は、第２の振動検出データに基づき、機器１０のフレームＦに対するガタ、ゆるみ、装着異常等を診断する。

図２に示したように、１つのフレームＦに４機の機器１０が固定され、４機の端末装置Ｍが装着される。この場合、振動（異常振動）の発生源となる機器１０から端末装置Ｍまでの振動の伝わり方や、フレームＦの剛性等により、４機の端末装置Ｍに内蔵される第２の加速度センサー１９（３軸加速度センサー）は、それぞれ異なる第２の振動検出データ（ＸＹＺ軸方向の振動検出データ）を出力する。端末装置Ｍに内蔵される第２の加速度センサー１９は、端末装置Ｍ内の部材の共振やプリント基板の共振等により、４つの第２の加速度センサー１９間での振動検出データのばらつきが大きく、比較判断に適さない感度軸がある可能性がある。そこで、データ分析装置２０２は、４つの第２の加速度センサー１９から出力された第２の振動検出データに含まれるＸＹＺ軸方向の振動検出データから、相対的に顕著な１軸方向の振動検出データを選択する。データ分析装置２０２は、４つの第２の加速度センサー１９からそれぞれ出力された１軸方向の振動検出データを同時刻同士で比較したり、経時的変化を比較する。また、データ分析装置２０２は、１軸方向の振動検出データを基準値と比較したりする。これにより、データ分析装置２０２は、異常の可能性のある機器１０を特定するとともに、フレームＦを含む設置環境全体の異常の有無を診断する。また、１軸方向の振動検出データが閾値以上の場合、直ちに異常稼働状態と判断する。また、機器１０の振動が大きいと、複数例えば全ての端末装置Ｍに振動が伝わり、複数例えば全ての第２の加速度センサー１９からの第２の振動検出データが基準値を超える場合もある。例えば、データ分析装置２０２は、４つ全ての第２の加速度センサー１９からの第２の振動検出データが閾値以上の場合、振動レベルが極めて大きく重大な異常があると判断してもよい。

上記では、データ分析装置２０２は、第１の振動検出データと第２の振動検出データとをそれぞれ個別に分析する方法を説明したが、併せて分析してもよい。例えば、データ分析装置２０２は、第１の振動検出データと第２の振動検出データとの両方が基準値に対して正常範囲内であれば、機器１０自体も正常であり、機器１０のフレームＦに対する取り付け状態も正常であると診断できるので、機器１０は正常稼働状態と診断できる。また、データ分析装置２０２は、第１の振動検出データと第２の振動検出データとの両方が基準値未満（振動が極めて少ない）であれば、機器１０は非稼働状態と診断できる。また、データ分析装置２０２は、第１の振動検出データと第２の振動検出データとの両方が閾値以上であれば、機器１０が異常であることを裏付けることができ、機器１０は異常稼働状態と診断できる。また、データ分析装置２０２は、第１の振動検出データは基準値程度であるが、第２の振動検出データが基準値未満（振動が極めて少ない）であれば、端末装置ＭがフレームＦに正常に設置されていない（脱落した等）と診断できる。このように、データ分析装置２０２は、機器１０自体の振動を示す第１の振動検出データと、機器１０の振動の伝達によるフレームＦの振動を示す第２の振動検出データとを、併せて分析することができる。これにより、何れか一方の振動検出データに基づき分析する場合に比べて、より正確に機器１０の状態を診断することができる。

データ分析装置２０２は、第１の振動検出データと第２の振動検出データとを併せて分析するだけでなく、温度検出データ、圧力検出データ又は油状態検出データを補助的に用いて分析してもよい。具体例を以下に挙げる。

一例として、データ分析装置２０２は、第１の振動検出データと第２の振動検出データとを併せて分析した結果、振動が大きく、機器１０は異常稼働状態の可能性があると判断する。この場合、データ分析装置２０２は、温度検出データを参照し、温度が閾値未満と判断すると、機器１０が稼働を開始したばかりであるから振動が安定しない可能性があると判断できる。従って、データ分析装置２０２は、機器１０は異常稼働状態と診断するのを保留してもよい。

別の一例として、データ分析装置２０２は、第１の振動検出データと第２の振動検出データとを併せて分析した結果、振動が大きく、機器１０は異常稼働状態の可能性があると判断する。この場合、データ分析装置２０２は、油状態検出データを参照し、油の汚れ（金属の摩耗に拠る金属粉の混入）が閾値以上と判断すると、機器１０が異常稼働状態と診断すればよい。言い換えれば、データ分析装置２０２は、第１の振動検出データと第２の振動検出データとに基づき診断した機器１０の異常稼働状態の可能性を、油状態検出データによって裏付けることができる。

データ分析装置２０２は、各検出データを、例えば時間軸に対するグラフとしてディスプレイ３５に表示し、データ分析装置２０２のユーザが各検出データを視覚的に確認できるようにしてもよい。

（２）ステップＳ２０２：機器に要求を出力

上述のように、データ分析装置２０２は、第１の振動検出データと第２の振動検出データとを分析し、さらに、温度検出データ、圧力検出データ又は油状態検出データを補助的に分析に用いることにより、機器１０が正常稼働状態か、異常稼働状態か、非稼働状態かを診断する。

データ分析装置２０２は、機器１０が異常稼働状態と診断すると、ネットワーク３００を介して、端末装置Ｍに警報(例えば、警報音、発光)を出力するよう要求する。具体的には、データ分析装置２０２は、異常稼働状態と診断した機器１０に対して設置された端末装置Ｍに、警報を出力するよう要求する。

一方、データ分析装置２０２は、機器１０が非稼働状態と診断すると、ネットワーク３００を介して、その機器１０に装着された第１の加速度センサー２１ａ、温度センサー２１ｂ、圧力センサー２１ｃ及び油状態センサー２１ｄに低消費電力モードで動作するよう要求する。

一方、データ分析装置２０２は、機器１０が正常稼働状態と診断すると、要求を特に出力しない。

８．変形例

１つの機器１０に装着する第１の加速度センサー２１ａの数は、１又は３以上でもよい。

機器１０と第２の加速度センサー１９の数は、異なってもよい。機器１０の数より第２の加速度センサー１９の数が多くてもよいし、少なくてもよい。第２の加速度センサー１９は、機器１０の数に拘わらず、少なくとも１つあればよい。

本発明は、工場内の機器の状態を監視するシステムのみならず、例えば、ビル、鉄道、船舶、建設用車両など、様々な種類の設備、施設内の監視対象を監視する場合に適用できる。その他、橋梁、道路、トンネルなどの構築物において、監視対象となる部位の振動や変形などの状態を監視するシステムにも本発明は応用することができる。

本技術の各実施形態及び各変形例について上に説明したが、本技術は上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。

１・・・監視システム
１０・・・機器
１９・・・第２の加速度センサー
２１ａ・・・第１の加速度センサー
２１ｂ・・・温度センサー
２１ｃ・・・圧力センサー
２１ｄ・・・油状態センサー
２００・・・データ分析システム
２０１・・・データ蓄積装置
２０２・・・データ分析装置
３００・・・ネットワーク
Ｆ・・・フレーム
Ｍ・・・端末装置

Claims (11)

1. 機器に装着され、前記機器の振動を検出する第１の振動センサーと、
   前記機器の振動が伝達し得る物体に装着され、前記物体の振動を検出する第２の振動センサーと、
   前記第１の振動センサーから出力される第１の振動検出データと、前記第２の振動センサーから出力される第２の振動検出データとを出力する端末装置と、
   前記端末装置から入力される前記第１の振動検出データ及び前記第２の振動検出データを蓄積するデータ蓄積装置と
   を具備する監視システム。
2. 請求項１に記載の監視システムであって、
   前記データ蓄積装置が蓄積する前記第１の振動検出データ及び前記第２の振動検出データを入力し、前記第１の振動検出データ及び前記第２の振動検出データを比較して、前記機器が正常稼働状態か、異常稼働状態か、非稼働状態かを診断するデータ分析装置
   をさらに具備する監視システム。
3. 請求項２に記載の監視システムであって、
   前記第１の振動センサーは、通常モード又は低消費電力モードで動作し、
   前記データ分析装置は、前記機器が前記非稼働状態と診断すると、前記第１の振動センサーに前記低消費電力モードで動作するよう要求する
   監視システム。
4. 請求項２又は３に記載の監視システムであって、
   前記データ分析装置は、前記機器が前記異常稼働状態と診断すると、前記端末装置に警報を出力するよう要求する
   監視システム。
5. 請求項２乃至４の何れか一項に記載の監視システムであって、
   前記第１の振動センサーが検出可能な周波数の範囲は、前記第２の振動センサーが検出可能な周波数の範囲より広い
   監視システム。
6. 請求項２乃至５の何れか一項に記載の監視システムであって、
   前記端末装置は、前記第２の振動センサーを内蔵する
   監視システム。
7. 請求項２乃至６の何れか一項に記載の監視システムであって、
   前記機器の温度を検出する温度センサーをさらに具備し、
   前記端末装置は、前記温度センサーの出力から温度検出データを生成して前記前記データ蓄積装置に出力し、
   前記データ蓄積装置は、前記端末装置から入力される前記温度検出データを蓄積し、
   前記データ分析装置は、前記データ蓄積装置が蓄積する前記温度検出データを入力し、前記第１の振動検出データ及び前記第２の振動検出データの比較結果と、前記温度検出データとに基づき、前記機器が前記正常稼働状態か、前記異常稼働状態か、前記非稼働状態かを診断する
   監視システム。
8. 請求項２乃至７の何れか一項に記載の監視システムであって、
   前記機器は、油圧機器であり、
   前記機器油状態を検出する油状態センサーをさらに具備し、
   前記端末装置は、前記油状態センサーの出力から油状態検出データを生成して前記前記データ蓄積装置に出力し、
   前記データ蓄積装置は、前記端末装置から入力される前記油状態検出データを蓄積し、
   前記データ分析装置は、前記データ蓄積装置が蓄積する前記油状態検出データを入力し、前記第１の振動検出データ及び前記第２の振動検出データの比較結果と、前記油状態検出データとに基づき、前記機器が前記正常稼働状態か、前記異常稼働状態か、前記非稼働状態かを診断する
   監視システム。
9. 請求項２乃至８の何れか一項に記載の監視システムであって、
   前記機器の圧力を検出する圧力センサーをさらに具備し、
   前記端末装置は、前記圧力センサーの出力から圧力検出データを生成して前記前記データ蓄積装置に出力し、
   前記データ蓄積装置は、前記端末装置から入力される前記圧力検出データを蓄積し、
   前記データ分析装置は、前記データ蓄積装置が蓄積する前記圧力検出データを入力し、前記第１の振動検出データ及び前記第２の振動検出データの比較結果と、前記圧力検出データとに基づき、前記機器が前記正常稼働状態か、前記異常稼働状態か、前記非稼働状態かを診断する
   監視システム。
10. 請求項２乃至９の何れか一項に記載の監視システムであって、
    前記物体は、前記機器を支持するフレームである
    監視システム。
11. 請求項１０に記載の監視システムであって、
    前記フレームは、複数の前記機器を支持し、
    前記複数の機器のそれぞれには、前記第１の振動センサーが装着され、
    前記フレームには、少なくとも１つの前記第２の振動センサーが装着される
    監視システム。

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