JP3382240B1 - 対象設備を診断する方法、コンピュータプログラム、および対象設備を診断するための装置 - Google Patents
対象設備を診断する方法、コンピュータプログラム、および対象設備を診断するための装置Info
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- JP3382240B1 JP3382240B1 JP2002171037A JP2002171037A JP3382240B1 JP 3382240 B1 JP3382240 B1 JP 3382240B1 JP 2002171037 A JP2002171037 A JP 2002171037A JP 2002171037 A JP2002171037 A JP 2002171037A JP 3382240 B1 JP3382240 B1 JP 3382240B1
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Abstract
【要約】
【課題】 正確に対象設備の劣化傾向管理を行う。
【解決手段】 設備の波形データを、該設備が正常な時
点を含む複数の時間帯において取得し、前記複数の時間
帯それぞれの前記波形データの一部を解析時間とし、該
解析時間帯を、分割時間帯に分割し、該分割時間帯をＴ
個の時間帯に分割し、前記Ｔ個の時間帯それぞれについ
て、前記波形データをフーリエ変換して、分割された周
波数帯域毎の強さを求め、前記周波数帯域毎の強さを標
準化し、前記標準化された周波数帯域毎の強さを用い
て、前記分割時間帯毎の主成分得点を求め、前記分割時
間帯毎の主成分得点を求めるステップにおいて、主成分
得点を求める際に使用する固有ベクトルは、前記設備が
正常な時点における固有ベクトルである。
点を含む複数の時間帯において取得し、前記複数の時間
帯それぞれの前記波形データの一部を解析時間とし、該
解析時間帯を、分割時間帯に分割し、該分割時間帯をＴ
個の時間帯に分割し、前記Ｔ個の時間帯それぞれについ
て、前記波形データをフーリエ変換して、分割された周
波数帯域毎の強さを求め、前記周波数帯域毎の強さを標
準化し、前記標準化された周波数帯域毎の強さを用い
て、前記分割時間帯毎の主成分得点を求め、前記分割時
間帯毎の主成分得点を求めるステップにおいて、主成分
得点を求める際に使用する固有ベクトルは、前記設備が
正常な時点における固有ベクトルである。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、音響データや振動
データ等の波形データに基づいて対象設備の診断を行う
方法、そのコンピュータプログラム、および対象設備を
診断するための装置に関する。
データ等の波形データに基づいて対象設備の診断を行う
方法、そのコンピュータプログラム、および対象設備を
診断するための装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】プラント等の現場では、様々な機器・設
備が稼動している。このため、管理の対象となる設備か
らのみ、音響あるいは振動データを採取しようとして
も、他の機器や周りからの騒音などが混入してしまう。
備が稼動している。このため、管理の対象となる設備か
らのみ、音響あるいは振動データを採取しようとして
も、他の機器や周りからの騒音などが混入してしまう。
【０００３】また、管理の対象となる設備の運転条件の
変動や運転の時間経過などの影響によって、機器の状態
は正常であっても、音響あるいは振動データが変動して
しまうこともある。このような外乱が存在しても管理対
象設備の状態を安定して把握することが求められる。
変動や運転の時間経過などの影響によって、機器の状態
は正常であっても、音響あるいは振動データが変動して
しまうこともある。このような外乱が存在しても管理対
象設備の状態を安定して把握することが求められる。
【０００４】採取される音響あるいは振動データには上
述のような外乱を含んでいるために、管理の対象となる
設備の状態変化に対応して、データの波形や周波数分布
には明白な特徴が現れない。よって、管理対象設備の状
態変化を正確に把握してトレンド監視を定量的に行った
り、危険状態に達する時期を予測したりするのは困難で
ある。例えば、ころがり軸受の故障の初期段階では、ボ
ールや内・外輪に圧痕が生じ、微細傷が進行してゆく
が、この初期段階で発生する音響や振動は、そのエネル
ギーが微小すぎるために波形や周波数分布の明らかな相
違としては現れないのである。
述のような外乱を含んでいるために、管理の対象となる
設備の状態変化に対応して、データの波形や周波数分布
には明白な特徴が現れない。よって、管理対象設備の状
態変化を正確に把握してトレンド監視を定量的に行った
り、危険状態に達する時期を予測したりするのは困難で
ある。例えば、ころがり軸受の故障の初期段階では、ボ
ールや内・外輪に圧痕が生じ、微細傷が進行してゆく
が、この初期段階で発生する音響や振動は、そのエネル
ギーが微小すぎるために波形や周波数分布の明らかな相
違としては現れないのである。
【０００５】すべり軸受でも事情は同じであり、ホワイ
トメタルのはく離や偏磨耗が生じる場合も、それが軽微
なときには検出できない。軽微な段階で発見できれば、
その損傷個所を補修して安全に復旧できるが、従来手法
で検知できるほどに異常状態が進行すると多大な補修あ
るいは新規部品との交換が必要になったり、生産効率が
大きく低下したりする恐れがある。
トメタルのはく離や偏磨耗が生じる場合も、それが軽微
なときには検出できない。軽微な段階で発見できれば、
その損傷個所を補修して安全に復旧できるが、従来手法
で検知できるほどに異常状態が進行すると多大な補修あ
るいは新規部品との交換が必要になったり、生産効率が
大きく低下したりする恐れがある。
【０００６】従来技術では、たとえば振動値の劣化傾向
管理法としてはオーバーオール値の傾向管理、劣化指標
の傾向管理、スペクトル傾向管理などがある。オーバー
オール値傾向管理法は、低周波領域（10Ｈｚ〜1ｋＨ
ｚ）、中間周波数領域（1〜10ｋＨｚ）、および高周波
数領域（10ｋＨｚ以上）における振動計などの読み値の
時間経過を蓄積することによって、傾向管理を行うもの
である。その際周波数領域毎の振動計の読み値に限界値
を設定しておき、故障の有無などの判定を行っている。
劣化指標を用いた傾向管理法は、振動波形の特徴を表す
無次元パラメータの値をプロットしていくものである。
この無次元パラメータとしては、波形率、波高率、衝撃
指数、間げき率、クートシス値などがある。スペクトル
傾向管理は、特定の機械要素の異常に対応する周波数コ
ンポーネントの高さを時間経過に対してプロットするも
のである。ここで、この周波数コンポーネントの高さに
応じて、「注意レベル」や「危険レベル」と見なされる
範囲を予め設定しておくことによって危険レベルに達す
る時点の予測を行おうとするものである。
管理法としてはオーバーオール値の傾向管理、劣化指標
の傾向管理、スペクトル傾向管理などがある。オーバー
オール値傾向管理法は、低周波領域（10Ｈｚ〜1ｋＨ
ｚ）、中間周波数領域（1〜10ｋＨｚ）、および高周波
数領域（10ｋＨｚ以上）における振動計などの読み値の
時間経過を蓄積することによって、傾向管理を行うもの
である。その際周波数領域毎の振動計の読み値に限界値
を設定しておき、故障の有無などの判定を行っている。
劣化指標を用いた傾向管理法は、振動波形の特徴を表す
無次元パラメータの値をプロットしていくものである。
この無次元パラメータとしては、波形率、波高率、衝撃
指数、間げき率、クートシス値などがある。スペクトル
傾向管理は、特定の機械要素の異常に対応する周波数コ
ンポーネントの高さを時間経過に対してプロットするも
のである。ここで、この周波数コンポーネントの高さに
応じて、「注意レベル」や「危険レベル」と見なされる
範囲を予め設定しておくことによって危険レベルに達す
る時点の予測を行おうとするものである。
【０００７】また、周波数分布を分割し主成分分析を適
用することにより、主成分得点という形で特徴量を抽出
し、これらをマッピングすることによって異常判断を行
うという手法が各種提案されている。しかしながら、こ
れらの手法では得られる主成分得点を抽出しプロットす
るのであるが、時間経過とともに主成分得点座標の原点
周りに次第に分散していくのが観測されるのみであり、
対象物の状態変化に対応した定量化は困難であるだけで
なく、時間波形の情報が消えていることもあり、異常判
断の指標としては不十分である。
用することにより、主成分得点という形で特徴量を抽出
し、これらをマッピングすることによって異常判断を行
うという手法が各種提案されている。しかしながら、こ
れらの手法では得られる主成分得点を抽出しプロットす
るのであるが、時間経過とともに主成分得点座標の原点
周りに次第に分散していくのが観測されるのみであり、
対象物の状態変化に対応した定量化は困難であるだけで
なく、時間波形の情報が消えていることもあり、異常判
断の指標としては不十分である。
【０００８】特開平７−２１９５８１には、対象音源設
備、周辺の未知の暗騒音の変動の中に埋もれた小さな異
常音を感知し、運転員に注意を早期に促す音響信号の識
別方法と装置についての発明が記載されている。この発
明は、音響データの特徴抽出として主成分分析を用いる
が、その際、暗騒音の変動は大局的であることに着目
し、ケプストラム分析によって得られる大局的スペクト
ルを主成分分析し、２つの主成分分析結果を総合的に判
断するものである。マイクからの音響をそのまま主成分
分析し、第１主成分〜第ｎ主成分得点を主成分座標系に
マッピングし、通常運転時の主成分データベースと比較
を行う。そして当該データベースの領域内にあるか否か
によって異常判断を行う。もし当該領域外になり異常に
なった場合には暗騒音の変動による影響が考えられるの
で、上記ケプストラム分析により得られた大局的スペク
トルに対する主成分分析結果に基づき判定を修正すると
いうものである。
備、周辺の未知の暗騒音の変動の中に埋もれた小さな異
常音を感知し、運転員に注意を早期に促す音響信号の識
別方法と装置についての発明が記載されている。この発
明は、音響データの特徴抽出として主成分分析を用いる
が、その際、暗騒音の変動は大局的であることに着目
し、ケプストラム分析によって得られる大局的スペクト
ルを主成分分析し、２つの主成分分析結果を総合的に判
断するものである。マイクからの音響をそのまま主成分
分析し、第１主成分〜第ｎ主成分得点を主成分座標系に
マッピングし、通常運転時の主成分データベースと比較
を行う。そして当該データベースの領域内にあるか否か
によって異常判断を行う。もし当該領域外になり異常に
なった場合には暗騒音の変動による影響が考えられるの
で、上記ケプストラム分析により得られた大局的スペク
トルに対する主成分分析結果に基づき判定を修正すると
いうものである。
【０００９】この発明では、その都度得られる音響デー
タあるいは大局的スペクトルを主成分分析する。正常時
にその時の音響データを主成分分析した結果をマッピン
グして正常時主成分データベースとして標準値とする。
検査対象時点で主成分分析し、得られた得点をプロット
して、上記標準値と比較を行うのであるが、検査開始時
から時間を追うに従い、プロットされた点の集合が主成
分得点座標の原点周りに次第に分散してゆくだけであっ
て、これでは対象設備の運転時間経過に対応した状態変
化の正確な把握が困難である。
タあるいは大局的スペクトルを主成分分析する。正常時
にその時の音響データを主成分分析した結果をマッピン
グして正常時主成分データベースとして標準値とする。
検査対象時点で主成分分析し、得られた得点をプロット
して、上記標準値と比較を行うのであるが、検査開始時
から時間を追うに従い、プロットされた点の集合が主成
分得点座標の原点周りに次第に分散してゆくだけであっ
て、これでは対象設備の運転時間経過に対応した状態変
化の正確な把握が困難である。
【００１０】また、特開平１０−３３９６６４には、主
成分分析法で正常と判断された時に、振動波に埋もれた
小さな異常を検出することのできる監視装置お呼び方法
が記載されている。
成分分析法で正常と判断された時に、振動波に埋もれた
小さな異常を検出することのできる監視装置お呼び方法
が記載されている。
【００１１】この発明は、主成分分析による判断で正常
であった場合には、さらに因子分析を適用して異常判断
を行うというものである。主成分分析自体は、上記先行
文献と同様の主成分分析であって、検査開始時から時間
を追うに従い、プロットされた点の集合が主成分得点座
標の原点周りに次第に分散してゆくだけであって、これ
では対象設備の運転時間経過に対応した状態変化の正確
な把握が困難である。
であった場合には、さらに因子分析を適用して異常判断
を行うというものである。主成分分析自体は、上記先行
文献と同様の主成分分析であって、検査開始時から時間
を追うに従い、プロットされた点の集合が主成分得点座
標の原点周りに次第に分散してゆくだけであって、これ
では対象設備の運転時間経過に対応した状態変化の正確
な把握が困難である。
【００１２】また、特開平１１−１１７８７５には、監
視員の判断に近いコンプレッサの異常検知を行えるよう
にする、音響によるコンプレッサの監視装置が記載され
ている。
視員の判断に近いコンプレッサの異常検知を行えるよう
にする、音響によるコンプレッサの監視装置が記載され
ている。
【００１３】この発明は、やはり同様の主成分分析を適
用するものであるが、マイクをコンプレッサの吸気弁、
排気弁近くに置くこと、周波数帯域の分割が１／６〜１
／１２オクターブに分割することを特徴としている。し
たがって、ここでもその都度、その都度主成分分析を実
行してマッピングするだけであるので、検査開始時から
時間を追うに従い、プロットされた点の集合が主成分得
点座標の原点周りに次第に分散してゆくだけであって、
これでは対象設備の運転時間経過に対応した状態変化の
正確な把握が困難である。
用するものであるが、マイクをコンプレッサの吸気弁、
排気弁近くに置くこと、周波数帯域の分割が１／６〜１
／１２オクターブに分割することを特徴としている。し
たがって、ここでもその都度、その都度主成分分析を実
行してマッピングするだけであるので、検査開始時から
時間を追うに従い、プロットされた点の集合が主成分得
点座標の原点周りに次第に分散してゆくだけであって、
これでは対象設備の運転時間経過に対応した状態変化の
正確な把握が困難である。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】以上のような従来の技
術が有する種々の問題点を解決すべく、本発明は、分析
対象となる音響・振動データが暗騒音や外乱に埋もれた
場合であっても、正確に対象設備の診断を行うことので
きる方法等を提供することを目的とする。特に、対象設
備の劣化が危険レベルに達する時期を正確に推定するこ
とができる、あるいは劣化の具体的な内容を特定するこ
とができるような、劣化傾向の管理方法等を提供するこ
とを目的とする。
術が有する種々の問題点を解決すべく、本発明は、分析
対象となる音響・振動データが暗騒音や外乱に埋もれた
場合であっても、正確に対象設備の診断を行うことので
きる方法等を提供することを目的とする。特に、対象設
備の劣化が危険レベルに達する時期を正確に推定するこ
とができる、あるいは劣化の具体的な内容を特定するこ
とができるような、劣化傾向の管理方法等を提供するこ
とを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めに、本願第１の発明では、対象となる設備の波形デー
タを、該設備が正常な時点を含む複数の時間帯において
取得するステップと、前記複数の時間帯それぞれの前記
波形データの一部を解析時間とし、該解析時間帯を、分
割時間帯に分割し、該分割時間帯をＴ個の時間帯に分割
するステップと、前記Ｔ個の時間帯それぞれについて、
前記波形データをフーリエ変換して、分割された周波数
帯域毎の強さを求めるステップと、前記周波数帯域毎の
強さを標準化するステップと、前記標準化された周波数
帯域毎の強さを用いて、前記分割時間帯毎の主成分得点
を求めるステップと、を有し、対象設備を診断する方法
であって、前記分割時間帯毎の主成分得点を求めるステ
ップにおいて、主成分得点を求める際に使用する固有ベ
クトルは、前記設備が正常な時点における固有ベクトル
であることを特徴とする。
めに、本願第１の発明では、対象となる設備の波形デー
タを、該設備が正常な時点を含む複数の時間帯において
取得するステップと、前記複数の時間帯それぞれの前記
波形データの一部を解析時間とし、該解析時間帯を、分
割時間帯に分割し、該分割時間帯をＴ個の時間帯に分割
するステップと、前記Ｔ個の時間帯それぞれについて、
前記波形データをフーリエ変換して、分割された周波数
帯域毎の強さを求めるステップと、前記周波数帯域毎の
強さを標準化するステップと、前記標準化された周波数
帯域毎の強さを用いて、前記分割時間帯毎の主成分得点
を求めるステップと、を有し、対象設備を診断する方法
であって、前記分割時間帯毎の主成分得点を求めるステ
ップにおいて、主成分得点を求める際に使用する固有ベ
クトルは、前記設備が正常な時点における固有ベクトル
であることを特徴とする。
【００１６】このような第１の発明によれば、対象設備
の劣化傾向を時系列的に把握する劣化傾向管理におい
て、主成分得点の集合が主成分得点座標の原点周りに次
第に分散してゆくだけではなく、主成分得点の集合の重
心位置が原点から遠ざかる様子が明確に示されるため、
対象設備の劣化が危険レベルに達する時期を正確に推定
することができる。
の劣化傾向を時系列的に把握する劣化傾向管理におい
て、主成分得点の集合が主成分得点座標の原点周りに次
第に分散してゆくだけではなく、主成分得点の集合の重
心位置が原点から遠ざかる様子が明確に示されるため、
対象設備の劣化が危険レベルに達する時期を正確に推定
することができる。
【００１７】また、本願第２の発明では、対象となる設
備の波形データを、該設備が正常な時点を含む複数の時
間帯において取得するステップと、前記複数の時間帯そ
れぞれの前記波形データの一部を解析時間とし、該解析
時間帯をＴ個の時間帯に分割するステップと、前記Ｔ個
の時間帯それぞれについて、前記波形データをフーリエ
変換して、分割された周波数帯域毎の強さを求めるステ
ップと、前記周波数帯域毎の強さを標準化するステップ
と、１つ以上の前記複数の時間帯について、前記標準化
された周波数帯域毎の強さを用いて、各周波数帯域間の
相関係数を求めるステップと、前記各周波数帯域間の相
関係数に基づいて、強相関の周波数帯域同士をグループ
化することによって、１つないし複数の周波数帯域群に
分類するステップと、前記分類された周波数帯域群ごと
に、逆フーリエ変換により時系列の波形データを再構成
するステップと、を有することを特徴とする。このよう
な第２の発明によれば、対象設備の劣化の具体的な内容
を容易に特定することができる。
備の波形データを、該設備が正常な時点を含む複数の時
間帯において取得するステップと、前記複数の時間帯そ
れぞれの前記波形データの一部を解析時間とし、該解析
時間帯をＴ個の時間帯に分割するステップと、前記Ｔ個
の時間帯それぞれについて、前記波形データをフーリエ
変換して、分割された周波数帯域毎の強さを求めるステ
ップと、前記周波数帯域毎の強さを標準化するステップ
と、１つ以上の前記複数の時間帯について、前記標準化
された周波数帯域毎の強さを用いて、各周波数帯域間の
相関係数を求めるステップと、前記各周波数帯域間の相
関係数に基づいて、強相関の周波数帯域同士をグループ
化することによって、１つないし複数の周波数帯域群に
分類するステップと、前記分類された周波数帯域群ごと
に、逆フーリエ変換により時系列の波形データを再構成
するステップと、を有することを特徴とする。このよう
な第２の発明によれば、対象設備の劣化の具体的な内容
を容易に特定することができる。
【００１８】また、本願第３の発明では、第１の発明に
おける方法と、第２の発明における方法とを、併せて行
うことを特徴とする。このような第３の発明によれば、
第１の発明により、対象設備の劣化が危険レベルに達す
る時期を正確に推定することができるとともに、第２の
発明により、対象設備の劣化の具体的な内容を特定する
ことができるため、よりいっそう正確に対象設備の劣化
傾向管理を行うことができる。
おける方法と、第２の発明における方法とを、併せて行
うことを特徴とする。このような第３の発明によれば、
第１の発明により、対象設備の劣化が危険レベルに達す
る時期を正確に推定することができるとともに、第２の
発明により、対象設備の劣化の具体的な内容を特定する
ことができるため、よりいっそう正確に対象設備の劣化
傾向管理を行うことができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】＝＝＝開示の概要＝＝＝
本明細書の記載、及び添付図面により、少なくとも次の
事項が明らかとされている。
事項が明らかとされている。
【００２０】対象となる設備の波形データを、該設備が
正常な時点を含む複数の時間帯において取得するステッ
プと、前記複数の時間帯それぞれの前記波形データの一
部を解析時間とし、該解析時間帯を、分割時間帯に分割
し、該分割時間帯をＴ個の時間帯に分割するステップ
と、前記Ｔ個の時間帯それぞれについて、前記波形デー
タをフーリエ変換して、分割された周波数帯域毎の強さ
を求めるステップと、前記周波数帯域毎の強さを標準化
するステップと、前記標準化された周波数帯域毎の強さ
を用いて、前記分割時間帯毎の主成分得点を求めるステ
ップと、を有し、対象設備を診断する方法であって、前
記分割時間帯毎の主成分得点を求めるステップにおい
て、主成分得点を求める際に使用する固有ベクトルは、
前記設備が正常な時点における固有ベクトルであること
を特徴とする方法（第１の方法）。
正常な時点を含む複数の時間帯において取得するステッ
プと、前記複数の時間帯それぞれの前記波形データの一
部を解析時間とし、該解析時間帯を、分割時間帯に分割
し、該分割時間帯をＴ個の時間帯に分割するステップ
と、前記Ｔ個の時間帯それぞれについて、前記波形デー
タをフーリエ変換して、分割された周波数帯域毎の強さ
を求めるステップと、前記周波数帯域毎の強さを標準化
するステップと、前記標準化された周波数帯域毎の強さ
を用いて、前記分割時間帯毎の主成分得点を求めるステ
ップと、を有し、対象設備を診断する方法であって、前
記分割時間帯毎の主成分得点を求めるステップにおい
て、主成分得点を求める際に使用する固有ベクトルは、
前記設備が正常な時点における固有ベクトルであること
を特徴とする方法（第１の方法）。
【００２１】前記の方法において、前記求められた主成
分得点の分布を、前記正常な時点を含む複数の時間帯に
ついて求めるステップを有することとしてもよい。前記
の方法において、前記求められた主成分得点の原点から
の距離の頻度分布を、前記正常な時点を含む複数の時間
帯について求めるステップと、前記頻度分布のピーク値
を構成する、原点からの距離を特定するステップと、を
有することとしてもよい。前記の方法において、前記対
象となる設備の波形データは、振動データであることと
してもよい。前記の方法において、前記対象となる設備
の波形データは、音響データであることとしてもよい。
分得点の分布を、前記正常な時点を含む複数の時間帯に
ついて求めるステップを有することとしてもよい。前記
の方法において、前記求められた主成分得点の原点から
の距離の頻度分布を、前記正常な時点を含む複数の時間
帯について求めるステップと、前記頻度分布のピーク値
を構成する、原点からの距離を特定するステップと、を
有することとしてもよい。前記の方法において、前記対
象となる設備の波形データは、振動データであることと
してもよい。前記の方法において、前記対象となる設備
の波形データは、音響データであることとしてもよい。
【００２２】対象となる設備の波形データを、該設備が
正常な時点を含む複数の時間帯において取得するステッ
プと、前記複数の時間帯それぞれの前記波形データの一
部を解析時間とし、該解析時間帯をＴ個の時間帯に分割
するステップと、前記Ｔ個の時間帯それぞれについて、
前記波形データをフーリエ変換して、分割された周波数
帯域毎の強さを求めるステップと、前記周波数帯域毎の
強さを標準化するステップと、１つ以上の前記複数の時
間帯について、前記標準化された周波数帯域毎の強さを
用いて、各周波数帯域間の相関係数を求めるステップ
と、前記各周波数帯域間の相関係数に基づいて、強相関
の周波数帯域同士をグループ化することによって、１つ
ないし複数の周波数帯域群に分類するステップと、前記
分類された周波数帯域群ごとに、逆フーリエ変換により
時系列の波形データを再構成するステップと、を有する
ことを特徴とする、対象設備を診断する方法（第２の方
法）。
正常な時点を含む複数の時間帯において取得するステッ
プと、前記複数の時間帯それぞれの前記波形データの一
部を解析時間とし、該解析時間帯をＴ個の時間帯に分割
するステップと、前記Ｔ個の時間帯それぞれについて、
前記波形データをフーリエ変換して、分割された周波数
帯域毎の強さを求めるステップと、前記周波数帯域毎の
強さを標準化するステップと、１つ以上の前記複数の時
間帯について、前記標準化された周波数帯域毎の強さを
用いて、各周波数帯域間の相関係数を求めるステップ
と、前記各周波数帯域間の相関係数に基づいて、強相関
の周波数帯域同士をグループ化することによって、１つ
ないし複数の周波数帯域群に分類するステップと、前記
分類された周波数帯域群ごとに、逆フーリエ変換により
時系列の波形データを再構成するステップと、を有する
ことを特徴とする、対象設備を診断する方法（第２の方
法）。
【００２３】前記の方法において、前記分割された周波
数帯域のうち、最も低い周波数帯域の、前記標準化され
た帯域の強さを基準として、相関係数を求めるステップ
と、この相関係数に基づいて、強相関の周波数帯域同士
をグループ化するステップと、グループされた周波数帯
域以外の周波数帯域のうち、最も低い周波数帯域の、前
記標準化された帯域の強さを基準として相関係数を求
め、この相関係数に基づいて、強相関の周波数帯域同士
をさらにグループ化するステップと、を有することとし
てもよい。前記の方法において、グループ化すべき周波
数帯域が無くなるまで、既にグループされた周波数帯域
以外の周波数帯域のうち、最も低い周波数帯域の、前記
標準化された帯域の強さを基準として相関係数を求め、
この相関係数に基づいて、強相関の周波数帯域同士をさ
らにグループ化するステップを繰り返すこととしてもよ
い。前記の方法において、前記解析時間帯を、分割時間
帯に分割し、該分割時間帯をＴ個の時間帯に分割するこ
ととしてもよい。前記の方法において、前記対象となる
設備の波形データは、振動データであることとしてもよ
い。前記の方法において、前記対象となる設備の波形デ
ータは、音響データであることとしてもよい。
数帯域のうち、最も低い周波数帯域の、前記標準化され
た帯域の強さを基準として、相関係数を求めるステップ
と、この相関係数に基づいて、強相関の周波数帯域同士
をグループ化するステップと、グループされた周波数帯
域以外の周波数帯域のうち、最も低い周波数帯域の、前
記標準化された帯域の強さを基準として相関係数を求
め、この相関係数に基づいて、強相関の周波数帯域同士
をさらにグループ化するステップと、を有することとし
てもよい。前記の方法において、グループ化すべき周波
数帯域が無くなるまで、既にグループされた周波数帯域
以外の周波数帯域のうち、最も低い周波数帯域の、前記
標準化された帯域の強さを基準として相関係数を求め、
この相関係数に基づいて、強相関の周波数帯域同士をさ
らにグループ化するステップを繰り返すこととしてもよ
い。前記の方法において、前記解析時間帯を、分割時間
帯に分割し、該分割時間帯をＴ個の時間帯に分割するこ
ととしてもよい。前記の方法において、前記対象となる
設備の波形データは、振動データであることとしてもよ
い。前記の方法において、前記対象となる設備の波形デ
ータは、音響データであることとしてもよい。
【００２４】前記の第１の方法と、前記第２の方法とを
併せて行うことこととしてもよい。前記第１の方法にお
いて、前記距離の頻度分布が、所定の状態に至った際
に、初めて、前記第２の方法を適用とすることとしても
よい。前記第１の方法を実現するためのコンピュータプ
ログラム。前記第２の方法を実現するためのコンピュー
タプログラム。対象となる設備のデータを取得するため
のセンサ、フーリエ変換部、メイン計算機、および表示
出力装置を備えた、対象設備を診断するための装置であ
って、該装置は、前記第１の方法を実行することを特徴
とする。対象となる設備のデータを取得するためのセン
サ、フーリエ変換部、メイン計算機、および表示出力装
置を備えた、対象設備を診断するための装置であって、
該装置は、前記第２の方法を実行することを特徴とす
る。
併せて行うことこととしてもよい。前記第１の方法にお
いて、前記距離の頻度分布が、所定の状態に至った際
に、初めて、前記第２の方法を適用とすることとしても
よい。前記第１の方法を実現するためのコンピュータプ
ログラム。前記第２の方法を実現するためのコンピュー
タプログラム。対象となる設備のデータを取得するため
のセンサ、フーリエ変換部、メイン計算機、および表示
出力装置を備えた、対象設備を診断するための装置であ
って、該装置は、前記第１の方法を実行することを特徴
とする。対象となる設備のデータを取得するためのセン
サ、フーリエ変換部、メイン計算機、および表示出力装
置を備えた、対象設備を診断するための装置であって、
該装置は、前記第２の方法を実行することを特徴とす
る。
【００２５】添付の図面を参照しつつ、本発明の実施の
形態について、さらに詳細に説明する。本発明に係る診
断方法としての劣化傾向管理方法は、大きく２つの部分
に分けることができる。一方は、対象設備の劣化が本格
的な「危険レベル」に入る時期を推定するための方法で
あり、他方は、劣化の具体的な内容を特定するための方
法である。両者を適切に組み合わせることによって、最
も正確に対象設備の劣化傾向管理を行うことのできる方
法が提供される。
形態について、さらに詳細に説明する。本発明に係る診
断方法としての劣化傾向管理方法は、大きく２つの部分
に分けることができる。一方は、対象設備の劣化が本格
的な「危険レベル」に入る時期を推定するための方法で
あり、他方は、劣化の具体的な内容を特定するための方
法である。両者を適切に組み合わせることによって、最
も正確に対象設備の劣化傾向管理を行うことのできる方
法が提供される。
【００２６】＝＝＝前処理＝＝＝
図１は本発明の劣化傾向管理方法の、前処理段階（ステ
ップＰ１００〜１０４）、劣化時期を推定する方法(以
下、「ワンショット法」ともいう)（ステップＡ１００
〜１０８）、劣化の具体的な内容を特定するための方法
（以下、「選択的波形による判定」ともいう）（ステッ
プＢ１００〜１０６）、及び、ワンショット法の結果お
よび選択的波形による判定の結果を総合判断する（ステ
ップＣ１００）までの処理の流れを示すフロー図であ
る。
ップＰ１００〜１０４）、劣化時期を推定する方法(以
下、「ワンショット法」ともいう)（ステップＡ１００
〜１０８）、劣化の具体的な内容を特定するための方法
（以下、「選択的波形による判定」ともいう）（ステッ
プＢ１００〜１０６）、及び、ワンショット法の結果お
よび選択的波形による判定の結果を総合判断する（ステ
ップＣ１００）までの処理の流れを示すフロー図であ
る。
【００２７】まず、上記２つの傾向管理方法に共通の前
処理段階（ステップＰ１００〜１０４）について説明す
る。図２は、対象となる設備の一例としてのポンプに取
り付けた加速度計等のセンサを用いて採取された、振動
データの時間波形を示した図である。図２（ａ）は、初
期状態（正常状態）での時間波形であり、図２（ｂ）
は、初期状態から所定時間１だけ経過した状態での時間
波形であり、図２（ｃ）は、初期状態から所定時間２だ
け経過した状態での時間波形であり、図２（ｄ）は、初
期状態から所定時間３だけ経過した状態での時間波形で
ある（ここで、所定時間１＜所定時間２＜所定時間
３）。
処理段階（ステップＰ１００〜１０４）について説明す
る。図２は、対象となる設備の一例としてのポンプに取
り付けた加速度計等のセンサを用いて採取された、振動
データの時間波形を示した図である。図２（ａ）は、初
期状態（正常状態）での時間波形であり、図２（ｂ）
は、初期状態から所定時間１だけ経過した状態での時間
波形であり、図２（ｃ）は、初期状態から所定時間２だ
け経過した状態での時間波形であり、図２（ｄ）は、初
期状態から所定時間３だけ経過した状態での時間波形で
ある（ここで、所定時間１＜所定時間２＜所定時間
３）。
【００２８】図２（ａ）〜図２（ｄ）を見て分かるよう
に、採取された振動データの波形の強さや形からは、時
間経過に伴う対象設備たるポンプの状態変化に関する差
異は見て取れない。これは、ポンプの周囲にある他の機
器の騒音・振動等が、採取された振動データに含まれて
いるからである。そこで、各時間波形（図２（ａ）〜図
２（ｄ））について、解析時間帯δを決め、解析時間帯
δの振動データ波形についてフーリエ変換を施し周波数
分布の時間変化を得る(ステップＰ１０２)。この際、図
３に示すように、解析時間帯δを幾つかの分割時間帯Δ
Ｉを分割し、更に、分割時間帯ΔＩをＴ個の時間帯に分
け、このＴ個の時間帯毎にフーリエ変換を施す。次に、
フーリエ変換後の各周波数分布について、得られた各周
波数帯域をあらかじめ設定したｎ個の帯域に分割する
（ステップＰ１０４）。
に、採取された振動データの波形の強さや形からは、時
間経過に伴う対象設備たるポンプの状態変化に関する差
異は見て取れない。これは、ポンプの周囲にある他の機
器の騒音・振動等が、採取された振動データに含まれて
いるからである。そこで、各時間波形（図２（ａ）〜図
２（ｄ））について、解析時間帯δを決め、解析時間帯
δの振動データ波形についてフーリエ変換を施し周波数
分布の時間変化を得る(ステップＰ１０２)。この際、図
３に示すように、解析時間帯δを幾つかの分割時間帯Δ
Ｉを分割し、更に、分割時間帯ΔＩをＴ個の時間帯に分
け、このＴ個の時間帯毎にフーリエ変換を施す。次に、
フーリエ変換後の各周波数分布について、得られた各周
波数帯域をあらかじめ設定したｎ個の帯域に分割する
（ステップＰ１０４）。
【００２９】＝＝＝劣化時期を推定する方法＝＝＝
次に、ワンショット法 （ステップＡ１００〜１０８）
について説明する。前述したように、ステップＰ１０２
においてフーリエ変換によって得た周波数分布は、すべ
てｎ個の帯域に細分化する。また、ｎ個に分割された各
帯域における振動データの強さをＸｉｊアンダーバー
（ｉ＝１、・・・Ｔ：時間軸の分割）、（ｊ＝１、・・
・ｎ：周波数軸の分割）とし、その中心周波数をｆｊ
（ｊ＝１〜ｎ）とする。
について説明する。前述したように、ステップＰ１０２
においてフーリエ変換によって得た周波数分布は、すべ
てｎ個の帯域に細分化する。また、ｎ個に分割された各
帯域における振動データの強さをＸｉｊアンダーバー
（ｉ＝１、・・・Ｔ：時間軸の分割）、（ｊ＝１、・・
・ｎ：周波数軸の分割）とし、その中心周波数をｆｊ
（ｊ＝１〜ｎ）とする。
【００３０】図４および図５は、ある時間波形（図２
（ａ）〜図２（ｄ）のうちのいずれか）について、それ
ぞれ上記の時間方向、周波数方向の分割の様子を分かり
やすく示した説明図と表である。
（ａ）〜図２（ｄ）のうちのいずれか）について、それ
ぞれ上記の時間方向、周波数方向の分割の様子を分かり
やすく示した説明図と表である。
【００３１】図４は、ある時間波形（図２（ａ）〜図２
（ｄ）のうちのいずれか）について、解析時間帯δを幾
つかの分割時間帯ΔＩを分割し、更に、分割時間帯ΔＩ
をＴ個の時間帯に分け、このＴ個の時間帯毎にフーリエ
変換を施したものであり、横軸は周波数ｆを示し、縦軸
は強さＸｉｊアンダーバーを示している。図４に示すよ
うに、分割時間帯ΔＩを対象としてフーリエ変換を行う
と、Ｔ個の波形が得られる。
（ｄ）のうちのいずれか）について、解析時間帯δを幾
つかの分割時間帯ΔＩを分割し、更に、分割時間帯ΔＩ
をＴ個の時間帯に分け、このＴ個の時間帯毎にフーリエ
変換を施したものであり、横軸は周波数ｆを示し、縦軸
は強さＸｉｊアンダーバーを示している。図４に示すよ
うに、分割時間帯ΔＩを対象としてフーリエ変換を行う
と、Ｔ個の波形が得られる。
【００３２】ここで、以下の数式１〜数式３によって、
標準化された強さデータＸｉｊが求められる。
標準化された強さデータＸｉｊが求められる。
【数１】
【数２】
【数３】
【００３３】かかる演算により、図５に示すように、周
波数帯域（中心周波数）毎に、かつ、Ｔ個に分割された
時間帯毎に、標準化された強さデータＸｉｊが求められ
る。この標準化された強さデータをベクトルで表して、
このベクトルをＸとする。各解析時間帯δの中の分割時
間帯ΔＩにおける主成分得点ＺΔＩは、図２（ａ）に示
す時間波形、すなわち初期状態（正常状態）における固
有ベクトルＡａを用いて次の数式４で求めることができ
る。
波数帯域（中心周波数）毎に、かつ、Ｔ個に分割された
時間帯毎に、標準化された強さデータＸｉｊが求められ
る。この標準化された強さデータをベクトルで表して、
このベクトルをＸとする。各解析時間帯δの中の分割時
間帯ΔＩにおける主成分得点ＺΔＩは、図２（ａ）に示
す時間波形、すなわち初期状態（正常状態）における固
有ベクトルＡａを用いて次の数式４で求めることができ
る。
【００３４】
【数４】
なお、数式４において、ＺΔＩ（ベクトル）＝（ＺΔＩ
１、ＺΔＩ２、…、ＺΔＩｍ）とし、Ｘ（ベクトル＝
（Ｘ１、Ｘ２、…、Ｘｎ）として、数式４を書き下す
と、次のようになる。 第１主成分得点 ＺΔＩ１＝ ａ１１Ｘ１＋ａ１２Ｘ２＋…＋ａ１ｎＸｎ 第２主成分得点 ＺΔＩ２＝ ａ２１Ｘ１＋ａ２２Ｘ２＋…＋ａ２ｎＸｎ …… 第ｍ主成分得点 ＺΔＩｍ＝ ａｍ１Ｘ１＋ａｍ２Ｘ２＋…＋ａｍｎＸｎ
１、ＺΔＩ２、…、ＺΔＩｍ）とし、Ｘ（ベクトル＝
（Ｘ１、Ｘ２、…、Ｘｎ）として、数式４を書き下す
と、次のようになる。 第１主成分得点 ＺΔＩ１＝ ａ１１Ｘ１＋ａ１２Ｘ２＋…＋ａ１ｎＸｎ 第２主成分得点 ＺΔＩ２＝ ａ２１Ｘ１＋ａ２２Ｘ２＋…＋ａ２ｎＸｎ …… 第ｍ主成分得点 ＺΔＩｍ＝ ａｍ１Ｘ１＋ａｍ２Ｘ２＋…＋ａｍｎＸｎ
【００３５】ここで、この各時間波形の状態における固
有ベクトルＡａ、Ａｂ、Ａｃ、Ａｄは、標準化された強
さのデータから数式５で求められる相関行列Ｃ、および
数式６の固有方程式とから求められる。
有ベクトルＡａ、Ａｂ、Ａｃ、Ａｄは、標準化された強
さのデータから数式５で求められる相関行列Ｃ、および
数式６の固有方程式とから求められる。
【数５】
【数６】
主成分得点を用いた劣化傾向管理方法において、各解析
時間帯の主成分得点を求める際に、各解析時間帯の固有
ベクトルＡａ〜Ａｄを用いることも考えられる。
時間帯の主成分得点を求める際に、各解析時間帯の固有
ベクトルＡａ〜Ａｄを用いることも考えられる。
【００３６】しかしながら、本実施の形態では、どの時
間波形（図２（ａ）〜図２（ｄ））における、各解析時
間帯δの中の分割時間帯ΔＩの主成分得点を求める際に
も、初期状態における固有ベクトルＡａを用いることを
特徴としている。その結果、主成分得点の時間的推移が
明確に現れるようになり、その結果、対象設備の故障時
期を正確に推定することが可能となった。
間波形（図２（ａ）〜図２（ｄ））における、各解析時
間帯δの中の分割時間帯ΔＩの主成分得点を求める際に
も、初期状態における固有ベクトルＡａを用いることを
特徴としている。その結果、主成分得点の時間的推移が
明確に現れるようになり、その結果、対象設備の故障時
期を正確に推定することが可能となった。
【００３７】図６（ａ）〜図６（ｄ）は、図２（ａ）〜
図２（ｄ）に示す各解析時間帯において、求められた第
１主成分得点及び第２主成分得点（ＺΔＩ、ＺΔ２）を
プロットした図であり、主成分得点の分布を示す図であ
る。図６（ａ）は初期状態（正常状態）の解析例であ
り、図６（ｂ）は、初期状態から所定時間１だけ経過し
た状態の解析例であり、図６（ｃ）は、初期状態から所
定時間２だけ経過した状態の解析例であり、図６（ｄ）
は、初期状態から所定時間３だけ経過した状態の解析例
である。
図２（ｄ）に示す各解析時間帯において、求められた第
１主成分得点及び第２主成分得点（ＺΔＩ、ＺΔ２）を
プロットした図であり、主成分得点の分布を示す図であ
る。図６（ａ）は初期状態（正常状態）の解析例であ
り、図６（ｂ）は、初期状態から所定時間１だけ経過し
た状態の解析例であり、図６（ｃ）は、初期状態から所
定時間２だけ経過した状態の解析例であり、図６（ｄ）
は、初期状態から所定時間３だけ経過した状態の解析例
である。
【００３８】また、図６（ａ）〜図６（ｄ）には、第１
主成分得点及び第２主成分得点により特定される点の原
点からの距離の頻度分布も併せて示している。
主成分得点及び第２主成分得点により特定される点の原
点からの距離の頻度分布も併せて示している。
【００３９】図６（ａ）における、頻度分布のピーク値
を構成する、原点からの距離は、ゼロである。図６
（ｂ）における、頻度分布のピーク値を構成する、原点
からの距離をＷ１、図６（ｃ）における、頻度分布のピ
ーク値を構成する、原点からの距離をＷ２、図６（ｄ）
における、頻度分布のピーク値を構成する、原点からの
距離をＷ３、とすると、０＜Ｗ１＜Ｗ２＜Ｗ３ となっ
ている。すなわち、図６（ａ）→図６（ｂ）→図６
（ｃ）→図６（ｄ）と時間が経過するにつれて、頻度分
布のピーク値を構成する、原点からの距離が次第に大き
くなっていることが分かる。
を構成する、原点からの距離は、ゼロである。図６
（ｂ）における、頻度分布のピーク値を構成する、原点
からの距離をＷ１、図６（ｃ）における、頻度分布のピ
ーク値を構成する、原点からの距離をＷ２、図６（ｄ）
における、頻度分布のピーク値を構成する、原点からの
距離をＷ３、とすると、０＜Ｗ１＜Ｗ２＜Ｗ３ となっ
ている。すなわち、図６（ａ）→図６（ｂ）→図６
（ｃ）→図６（ｄ）と時間が経過するにつれて、頻度分
布のピーク値を構成する、原点からの距離が次第に大き
くなっていることが分かる。
【００４０】横軸に時間軸を、縦軸に、頻度分布のピー
ク値を構成する、原点からの距離Ｗをとって示したグラ
フが図７である。グラフには、あらかじめ設定した「注
意判定ライン」および「異常判定の閾値」が設けられて
いる。時間経過１および２では距離Ｗ１、Ｗ２が注意判
定ライン以下であって、正常状態であることが判定され
る。一方時間経過３では、距離Ｗ３が注意判定ラインを
超えていることが分かる。
ク値を構成する、原点からの距離Ｗをとって示したグラ
フが図７である。グラフには、あらかじめ設定した「注
意判定ライン」および「異常判定の閾値」が設けられて
いる。時間経過１および２では距離Ｗ１、Ｗ２が注意判
定ライン以下であって、正常状態であることが判定され
る。一方時間経過３では、距離Ｗ３が注意判定ラインを
超えていることが分かる。
【００４１】Ｗ３より右側の点線に示すように、異常判
定の閾値に到達する時刻の点を外挿することによって、
この劣化管理対象設備（ポンプ）が故障にいたる時期の
推定を正確に行うことができる。
定の閾値に到達する時刻の点を外挿することによって、
この劣化管理対象設備（ポンプ）が故障にいたる時期の
推定を正確に行うことができる。
【００４２】なお、前述した例では、第１主成分得点及
び第２主成分得点（ＺΔＩ、ＺΔ２）を用いたが、より
多くの主成分得点、例えば、第１主成分得点から第３主
成分得点、を用いてもよい。
び第２主成分得点（ＺΔＩ、ＺΔ２）を用いたが、より
多くの主成分得点、例えば、第１主成分得点から第３主
成分得点、を用いてもよい。
【００４３】＝＝＝劣化の具体的な内容を特定するため
の方法＝＝＝ 次に、選択的波形による判定(ステップＢ１００〜Ｂ１
０６：図１)について説明する。前述したように、ステ
ップＰ１０２においてフーリエ変換によって得た周波数
分布は、すべてｎ個の帯域に細分化する。このように分
割された振動データの強さをＸｉｊアンダーバー（ｉ＝
１、・・・Ｔ：時間軸の分割）、（ｊ＝１、・・・ｎ：
周波数軸の分割）とし、その中心周波数をｆｊ（ｊ＝１
〜ｎ）とする。その具体的なイメージは図４、図５に示
したとおりである。
の方法＝＝＝ 次に、選択的波形による判定(ステップＢ１００〜Ｂ１
０６：図１)について説明する。前述したように、ステ
ップＰ１０２においてフーリエ変換によって得た周波数
分布は、すべてｎ個の帯域に細分化する。このように分
割された振動データの強さをＸｉｊアンダーバー（ｉ＝
１、・・・Ｔ：時間軸の分割）、（ｊ＝１、・・・ｎ：
周波数軸の分割）とし、その中心周波数をｆｊ（ｊ＝１
〜ｎ）とする。その具体的なイメージは図４、図５に示
したとおりである。
【００４４】まず、ワンショット法のときと同様に数式
１〜数式３によって、標準化された強さデータＸｉｊが
求められる。この標準化されたデータをベクトルで表し
て、ベクトルＸとする。
１〜数式３によって、標準化された強さデータＸｉｊが
求められる。この標準化されたデータをベクトルで表し
て、ベクトルＸとする。
【００４５】次に、帯域間の強さの相関係数を指標にし
て帯域を分類する。具体的には帯域ｆ1の強さを基準に
した他の帯域での強さとの相関係数Ｃ１を、数式７を用
いて求める（ステップＢ１００）。なお、数式７におい
て、Ｘ１は、Ｘ１１、Ｘ２１、Ｘ３１、…、ＸＴ１を成
分とするベクトルであり、Ｘｐは、Ｘ１ｐ、Ｘ２ｐ、Ｘ
３ｐ、…、ＸＴｐ（ｐ＝１、２、…、ｎ）を成分とする
ベクトルである。また、前述したベクトルＸとの関係に
おいては、ベクトルＸが、ベクトルＸ１、Ｘ２、Ｘ３、
…、ＸＴを成分として有することとなる。
て帯域を分類する。具体的には帯域ｆ1の強さを基準に
した他の帯域での強さとの相関係数Ｃ１を、数式７を用
いて求める（ステップＢ１００）。なお、数式７におい
て、Ｘ１は、Ｘ１１、Ｘ２１、Ｘ３１、…、ＸＴ１を成
分とするベクトルであり、Ｘｐは、Ｘ１ｐ、Ｘ２ｐ、Ｘ
３ｐ、…、ＸＴｐ（ｐ＝１、２、…、ｎ）を成分とする
ベクトルである。また、前述したベクトルＸとの関係に
おいては、ベクトルＸが、ベクトルＸ１、Ｘ２、Ｘ３、
…、ＸＴを成分として有することとなる。
【００４６】
【数７】
【００４７】かかる演算により、帯域ｆ1を基準にした
帯域ｆ２の相関係数Ｃ１、帯域ｆ1を基準にした帯域ｆ
３の相関係数Ｃ１、帯域ｆ1を基準にした帯域ｆ３の相
関係数Ｃ１、…、帯域ｆ1を基準にした帯域ｆｎの相関
係数Ｃ１が得られる。そして、この帯域ｆ1を基準にし
た相関係数Ｃ１の値を指標として、帯域を分類する（ス
テップＢ１０２）。例えば、３つに分類する場合、弱相
関 ０〜０．４未満、中相関 ０．４以上０６未満、
強相関 ０．６以上、のように定義し、帯域ｆ１〜帯域
ｆｎのうちから、強相関の帯域を抽出する。これを第一
回目の帯域抽出とする。
帯域ｆ２の相関係数Ｃ１、帯域ｆ1を基準にした帯域ｆ
３の相関係数Ｃ１、帯域ｆ1を基準にした帯域ｆ３の相
関係数Ｃ１、…、帯域ｆ1を基準にした帯域ｆｎの相関
係数Ｃ１が得られる。そして、この帯域ｆ1を基準にし
た相関係数Ｃ１の値を指標として、帯域を分類する（ス
テップＢ１０２）。例えば、３つに分類する場合、弱相
関 ０〜０．４未満、中相関 ０．４以上０６未満、
強相関 ０．６以上、のように定義し、帯域ｆ１〜帯域
ｆｎのうちから、強相関の帯域を抽出する。これを第一
回目の帯域抽出とする。
【００４８】次にｆ1帯域と相関が強い帯域を削除した
残りの周波数帯域に関して、上記と同様な手順により第
２回目の抽出を行う。このときは、当該残りの帯域のう
ち最も小さい帯域を基準として数式７と同様の計算式に
て相関係数を求める。すなわち、例えば残りの周波数帯
域のうち最も小さい帯域がｆ2とすると，このｆ2の強さ
を基準とする相関係数Ｃ２を、数式８を用いて求める。
残りの周波数帯域に関して、上記と同様な手順により第
２回目の抽出を行う。このときは、当該残りの帯域のう
ち最も小さい帯域を基準として数式７と同様の計算式に
て相関係数を求める。すなわち、例えば残りの周波数帯
域のうち最も小さい帯域がｆ2とすると，このｆ2の強さ
を基準とする相関係数Ｃ２を、数式８を用いて求める。
【００４９】
【数８】
【００５０】そして、第一回目の帯域抽出と同様にし
て、この相関係数Ｃ２の値によって強相関の帯域を抽出
する。以上に示した手順によって順次、相関係数に基づ
き周波数帯域を大局的に分類する。そして、強相関帯域
がなくなった時点で、即ち、グループ化すべき周波数帯
域が無くなって時点で、残りの周波数帯域は一つの抽出
領域とし、帯域分割を完了する。
て、この相関係数Ｃ２の値によって強相関の帯域を抽出
する。以上に示した手順によって順次、相関係数に基づ
き周波数帯域を大局的に分類する。そして、強相関帯域
がなくなった時点で、即ち、グループ化すべき周波数帯
域が無くなって時点で、残りの周波数帯域は一つの抽出
領域とし、帯域分割を完了する。
【００５１】次に、分割した周波数帯域毎にそれぞれを
フーリエ逆変換することによって各帯域の時系列波形デ
ータを得る（ステップＢ１０４）。すなわち、周波数成
分をF(ｗ)、時系列波形データV(ｔ)とし、数式９によ
り、時系列波形データの再構成を行う。なお、これは一
般的なフーリエ逆変換である。これにより、帯域別波形
が求まる。
フーリエ逆変換することによって各帯域の時系列波形デ
ータを得る（ステップＢ１０４）。すなわち、周波数成
分をF(ｗ)、時系列波形データV(ｔ)とし、数式９によ
り、時系列波形データの再構成を行う。なお、これは一
般的なフーリエ逆変換である。これにより、帯域別波形
が求まる。
【００５２】
【数９】
【００５３】より詳しく説明するために、上記ワンショ
ット法における劣化傾向の判定において、最初に注意判
定ラインを超えた時点である、時間波形３（解析時間帯
（ｃ））についての相関係数を例に挙げて説明する。
ット法における劣化傾向の判定において、最初に注意判
定ラインを超えた時点である、時間波形３（解析時間帯
（ｃ））についての相関係数を例に挙げて説明する。
【００５４】図８は、各中心周波数ｆ１〜ｆｎの強さを
基準とし、他の中心周波数の帯域の強さとの相関係数を
例示した表である。この表から分かるように、周波数帯
域ｆ１と強相関であるのは帯域ｆ２（相関係数：０．
７）、帯域ｆ３と強相関であるのは帯域ｆ５（相関係
数：０．８）、帯域ｆ４と強相関であるのは帯域ｆｎ
（相関係数：０．７）、などである。強相関同士の帯域
を順次、グループ化すると、全帯域を大局的に分類する
ことができる。
基準とし、他の中心周波数の帯域の強さとの相関係数を
例示した表である。この表から分かるように、周波数帯
域ｆ１と強相関であるのは帯域ｆ２（相関係数：０．
７）、帯域ｆ３と強相関であるのは帯域ｆ５（相関係
数：０．８）、帯域ｆ４と強相関であるのは帯域ｆｎ
（相関係数：０．７）、などである。強相関同士の帯域
を順次、グループ化すると、全帯域を大局的に分類する
ことができる。
【００５５】ここで、時間波形３の例において、前述し
た手法によりグループ分けを下結果、グループ１〜グル
ープ４までの４つのグループに分類されたとする。次
に、これら４つの強相関周波数帯域グループごとに、前
述した数式９に従ってフーリエ逆変換を施し、グループ
ごとの時系列波形データを再構成する。図９は、各グル
ープをフーリエ逆変換し、時系列波形データとして再構
成した様子を表すグラフである。右側の時系列波形デー
タを分析し、対象設備の劣化の具体的内容を診断する。
た手法によりグループ分けを下結果、グループ１〜グル
ープ４までの４つのグループに分類されたとする。次
に、これら４つの強相関周波数帯域グループごとに、前
述した数式９に従ってフーリエ逆変換を施し、グループ
ごとの時系列波形データを再構成する。図９は、各グル
ープをフーリエ逆変換し、時系列波形データとして再構
成した様子を表すグラフである。右側の時系列波形デー
タを分析し、対象設備の劣化の具体的内容を診断する。
【００５６】この時間波形３の結果に関しては、次の３
点の特徴が見て取れる。（１）グループ１は対象設備で
あるポンプの回転周期に同期した間欠的な波形である。
（２）グループ２は、グループ１の回転の約２倍の周期
であって、若干うなりのような波形が見られる。（３）
グループ３とグループ４は、いわゆるガウス性ノイズで
ある。
点の特徴が見て取れる。（１）グループ１は対象設備で
あるポンプの回転周期に同期した間欠的な波形である。
（２）グループ２は、グループ１の回転の約２倍の周期
であって、若干うなりのような波形が見られる。（３）
グループ３とグループ４は、いわゆるガウス性ノイズで
ある。
【００５７】図１０は、上記ワンショット法における時
間波形２（解析時間帯（ｂ））における図９と同様の計
算結果のグラフである。こちらの時間波形データは、４
つのグループに大局分類された上記時間波形３の場合と
異なり、グループ５〜グループ７の３つのグループに分
類された。グループ５、６、７はそれぞれ、時間波形３
におけるグループ１、３、４の内容に相当している。従
って、グループ２の波形が、時間波形３の時点で新たに
発生したわけである。
間波形２（解析時間帯（ｂ））における図９と同様の計
算結果のグラフである。こちらの時間波形データは、４
つのグループに大局分類された上記時間波形３の場合と
異なり、グループ５〜グループ７の３つのグループに分
類された。グループ５、６、７はそれぞれ、時間波形３
におけるグループ１、３、４の内容に相当している。従
って、グループ２の波形が、時間波形３の時点で新たに
発生したわけである。
【００５８】このグループ２の波形、すなわちうなりに
似た周期的な振動波形が異常の兆候と診断される。さら
に、ポンプの異常についてすでに知られている知識か
ら、このポンプのベアリングの微細な組み立て不良に起
因した異常か、保持器の不良が増幅してきたことなどを
推定することが可能である。
似た周期的な振動波形が異常の兆候と診断される。さら
に、ポンプの異常についてすでに知られている知識か
ら、このポンプのベアリングの微細な組み立て不良に起
因した異常か、保持器の不良が増幅してきたことなどを
推定することが可能である。
【００５９】結果的に、選択的波形による判定方法で
は、フーリエ分割された周波数帯域相互間の相関係数を
求め、強相関のものをグループ化することによって分類
し、そのグループごとにフーリエ逆変換によって時系列
波形データに再構成することによって、劣化傾向が認め
られる時点の波形データから具体的な劣化の内容につい
て詳細に推察することが可能となった。
は、フーリエ分割された周波数帯域相互間の相関係数を
求め、強相関のものをグループ化することによって分類
し、そのグループごとにフーリエ逆変換によって時系列
波形データに再構成することによって、劣化傾向が認め
られる時点の波形データから具体的な劣化の内容につい
て詳細に推察することが可能となった。
【００６０】なお、この選択的波形による判定において
は、解析時間帯δに属するいずれかの分割時間帯ΔＩを
対象として処理を行えばよい。また、解析時間帯δの長
さによっては、解析時間帯δを部分時間帯ΔＩに分割し
なくてもよい。その場合は、解析時間帯δ＝分割時間帯
ΔＩとなる。
は、解析時間帯δに属するいずれかの分割時間帯ΔＩを
対象として処理を行えばよい。また、解析時間帯δの長
さによっては、解析時間帯δを部分時間帯ΔＩに分割し
なくてもよい。その場合は、解析時間帯δ＝分割時間帯
ΔＩとなる。
【００６１】＝＝＝２つの方法の組み合わせ＝＝＝
上記したワンショット法、および選択的波形による判定
方法は、それぞれ、対象設備の故障時期の推定、および
具体的な劣化内容の特定について非常に有効である。両
者を組み合わせると、一段と詳細、正確な劣化傾向の総
合的管理を行うことができる（ステップｃ１００：図
１）。
方法は、それぞれ、対象設備の故障時期の推定、および
具体的な劣化内容の特定について非常に有効である。両
者を組み合わせると、一段と詳細、正確な劣化傾向の総
合的管理を行うことができる（ステップｃ１００：図
１）。
【００６２】具体的には、ワンショット法における主成
分得点群の原点距離Ｗを表示する図７のグラフ、および
選択的波形による判定の方法における周波数帯域グルー
プごとに分類した時系列波形を表示する図９のグラフ等
を常にモニターしていればよい。
分得点群の原点距離Ｗを表示する図７のグラフ、および
選択的波形による判定の方法における周波数帯域グルー
プごとに分類した時系列波形を表示する図９のグラフ等
を常にモニターしていればよい。
【００６３】図７の原点距離Ｗのグラフにおいて、注意
判定ラインを超えたときには特に注意をして図９のグラ
フを観察し、特別な波形が現れていないかを早急に発見
する。発見した場合には、その波形が示す具体的な異常
の内容についてすでに知られている対象設備についての
知識を元に推定する。このようにすれば、一段と詳細、
正確な劣化傾向の総合的管理を行うことができる。
判定ラインを超えたときには特に注意をして図９のグラ
フを観察し、特別な波形が現れていないかを早急に発見
する。発見した場合には、その波形が示す具体的な異常
の内容についてすでに知られている対象設備についての
知識を元に推定する。このようにすれば、一段と詳細、
正確な劣化傾向の総合的管理を行うことができる。
【００６４】＝＝＝劣化傾向管理装置＝＝＝
上記したワンショット法、および選択的波形による判定
方法を中心的な機能として組み込んだ、対象設備を診断
するための装置たる劣化傾向管理装置を実現することも
可能である。図１１は、そのハードウェア構成の一例を
示すブロック図である。
方法を中心的な機能として組み込んだ、対象設備を診断
するための装置たる劣化傾向管理装置を実現することも
可能である。図１１は、そのハードウェア構成の一例を
示すブロック図である。
【００６５】劣化傾向管理装置１０は、対象設備の音響
データや振動データを採取するための加速度計などのセ
ンサ１２、Ａ／Ｄ変換器１４、フーリエ変換器１６、ワ
ンショット法および選択的波形による判定方法のプログ
ラムがインストールされるなどしたメイン計算機２０、
表示・出力装置１８などから構成される。
データや振動データを採取するための加速度計などのセ
ンサ１２、Ａ／Ｄ変換器１４、フーリエ変換器１６、ワ
ンショット法および選択的波形による判定方法のプログ
ラムがインストールされるなどしたメイン計算機２０、
表示・出力装置１８などから構成される。
【００６６】センサ１２、Ａ／Ｄ変換器１４、フーリエ
変換器１６などは市販のものを用いればよい。表示・出
力装置からは、上記の図７のグラフ、および図９のグラ
フなどが表示・出力される。そのほかにも適宜、図６の
グラフなどが表示されることとすれば、より好ましい。
変換器１６などは市販のものを用いればよい。表示・出
力装置からは、上記の図７のグラフ、および図９のグラ
フなどが表示・出力される。そのほかにも適宜、図６の
グラフなどが表示されることとすれば、より好ましい。
【００６７】
【００６８】
【発明の効果】本発明によれば、分析対象となる音響・
振動データ等が暗騒音や外乱に埋もれた場合であって
も、正確に対象設備の診断を行うことができる。
振動データ等が暗騒音や外乱に埋もれた場合であって
も、正確に対象設備の診断を行うことができる。
【図１】 本発明の処理の流れを示すフロー図である。
【図２】 ポンプの振動データについて、初期状態（正
常状態）での時間波形（ａ）から順に時間経過１
（ｂ）、２（ｃ）、３（ｄ）における時間波形を示す。
常状態）での時間波形（ａ）から順に時間経過１
（ｂ）、２（ｃ）、３（ｄ）における時間波形を示す。
【図３】 解析時間帯δと分割時間帯ΔＩとの関係を示
す概念図である。
す概念図である。
【図４】 ある時間波形について、時間方向、周波数方
向の分割の様子を分かりやすく示した説明図である。
向の分割の様子を分かりやすく示した説明図である。
【図５】 ある時間波形について、時間方向、周波数方
向の分割の様子を分かりやすく示した表である。
向の分割の様子を分かりやすく示した表である。
【図６】 各解析時間帯（ａ〜ｄ）において、求められ
た主成分得点をプロットした図である。
た主成分得点をプロットした図である。
【図７】 原点距離を縦軸にとって、その時間推移を描
いたグラフである。
いたグラフである。
【図８】 時間波形３における周波数帯域間の相関係数
一覧を示す表である。
一覧を示す表である。
【図９】 各帯域グループをフーリエ逆変換し、時系列
波形データとして再構成した様子を表すグラフである。
波形データとして再構成した様子を表すグラフである。
【図１０】 時間波形２に対する、図９と同様の計算結
果を示すグラフである。
果を示すグラフである。
【図１１】 本発明の劣化傾向管理装置の一実施例を示
すハードウェア構成ブロック図である。
すハードウェア構成ブロック図である。
１０ 劣化傾向管理装置
１２ センサ
１４ Ａ／Ｄ変換器
１６ フーリエ変換器
１８ 表示・出力装置
２０ メイン計算機
フロントページの続き
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G01M 19/00
G01H 17/00
Claims (17)
- 【請求項１】 対象となる設備の波形データを、該設備
が正常な時点を含む複数の時間帯において取得するステ
ップと、 前記複数の時間帯それぞれの前記波形データの一部を解
析時間とし、該解析時間帯を、分割時間帯に分割し、該
分割時間帯をＴ個の時間帯に分割するステップと、 前記Ｔ個の時間帯それぞれについて、前記波形データを
フーリエ変換して、分割された周波数帯域毎の強さを求
めるステップと、 前記周波数帯域毎の強さを標準化するステップと、 前記標準化された周波数帯域毎の強さを用いて、前記分
割時間帯毎の主成分得点を求めるステップと、を有し、
対象設備を診断する方法であって、 前記分割時間帯毎の主成分得点を求めるステップにおい
て、主成分得点を求める際に使用する固有ベクトルは、
前記設備が正常な時点における固有ベクトルであること
を特徴とする方法。 - 【請求項２】 請求項１に記載の方法において、 前記求められた主成分得点の分布を、前記正常な時点を
含む複数の時間帯について求めるステップを有する。 - 【請求項３】 請求項１又は請求項２に記載の方法にお
いて、 前記求められた主成分得点の原点からの距離の頻度分布
を、前記正常な時点を含む複数の時間帯について求める
ステップと、 前記頻度分布のピーク値を構成する、原点からの距離を
特定するステップと、 を有する。 - 【請求項４】 請求項１乃至請求項３のいずれかに記載
の方法において、 前記対象となる設備の波形データは、振動データであ
る。 - 【請求項５】 請求項１乃至請求項３のいずれかに記載
の方法において、 前記対象となる設備の波形データは、音響データであ
る。 - 【請求項６】 対象となる設備の波形データを、該設備
が正常な時点を含む複数の時間帯において取得するステ
ップと、 前記複数の時間帯それぞれの前記波形データの一部を解
析時間とし、該解析時間帯をＴ個の時間帯に分割するス
テップと、 前記Ｔ個の時間帯それぞれについて、前記波形データを
フーリエ変換して、分割された周波数帯域毎の強さを求
めるステップと、 前記周波数帯域毎の強さを標準化するステップと、 １つ以上の前記複数の時間帯について、前記標準化され
た周波数帯域毎の強さを用いて、各周波数帯域間の相関
係数を求めるステップと、 前記各周波数帯域間の相関係数に基づいて、強相関の周
波数帯域同士をグループ化することによって、１つない
し複数の周波数帯域群に分類するステップと、 前記分類された周波数帯域群ごとに、逆フーリエ変換に
より時系列の波形データを再構成するステップと、を有
することを特徴とする、対象設備を診断する方法。 - 【請求項７】 請求項６に記載の方法において、 前記分割された周波数帯域のうち、最も低い周波数帯域
の、前記標準化された帯域の強さを基準として、相関係
数を求めるステップと、 この相関係数に基づいて、強相関の周波数帯域同士をグ
ループ化するステップと、 グループされた周波数帯域以外の周波数帯域のうち、最
も低い周波数帯域の、前記標準化された帯域の強さを基
準として相関係数を求め、この相関係数に基づいて、強
相関の周波数帯域同士をさらにグループ化するステップ
と、を有することを特徴とする方法。 - 【請求項８】 請求項７に記載の方法において、 グループ化すべき周波数帯域が無くなるまで、 既にグループされた周波数帯域以外の周波数帯域のう
ち、最も低い周波数帯域の、前記標準化された帯域の強
さを基準として相関係数を求め、この相関係数に基づい
て、強相関の周波数帯域同士をさらにグループ化するス
テップを繰り返すことを特徴とする方法。 - 【請求項９】 請求項６乃至請求項８のいずれかに記載
の方法において、 前記解析時間帯を、分割時間帯に分割し、該分割時間帯
をＴ個の時間帯に分割することを特徴とする方法。 - 【請求項１０】 請求項６乃至請求項９のいずれかに記
載の方法において、 前記対象となる設備の波形データは、振動データであ
る。 - 【請求項１１】 請求項６乃至請求項９のいずれかに記
載の方法において、 前記対象となる設備の波形データは、音響データであ
る。 - 【請求項１２】 請求項１に記載の対象設備を診断する
方法と、請求項６に記載の対象設備を診断する方法と
を、併せて行うことを特徴とする、対象設備を診断する
方法。 - 【請求項１３】 請求項３に記載の方法において、 前記距離の頻度分布が、所定の状態に至った際に、初め
て、請求項６の方法を適用とすることを特徴とする。 - 【請求項１４】 請求項１に記載の方法を実現するため
のコンピュータプログラム。 - 【請求項１５】 請求項６に記載の方法を実現するため
のコンピュータプログラム。 - 【請求項１６】 対象となる設備のデータを取得するた
めのセンサ、フーリエ変換部、メイン計算機、および表
示出力装置を備えた、対象設備を診断するための装置で
あって、 該装置は、請求項１に記載の方法を実行することを特徴
とする。 - 【請求項１７】 対象となる設備のデータを取得するた
めのセンサ、フーリエ変換部、メイン計算機、および表
示出力装置を備えた、対象設備を診断するための装置で
あって、 該装置は、請求項６に記載の方法を実行することを特徴
とする。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002171037A JP3382240B1 (ja) | 2002-06-12 | 2002-06-12 | 対象設備を診断する方法、コンピュータプログラム、および対象設備を診断するための装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002171037A JP3382240B1 (ja) | 2002-06-12 | 2002-06-12 | 対象設備を診断する方法、コンピュータプログラム、および対象設備を診断するための装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP3382240B1 true JP3382240B1 (ja) | 2003-03-04 |
| JP2004020193A JP2004020193A (ja) | 2004-01-22 |
Family
ID=19195141
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002171037A Expired - Lifetime JP3382240B1 (ja) | 2002-06-12 | 2002-06-12 | 対象設備を診断する方法、コンピュータプログラム、および対象設備を診断するための装置 |
Country Status (1)
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|---|---|
| JP (1) | JP3382240B1 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007003385A (ja) * | 2005-06-24 | 2007-01-11 | Japan Science & Technology Agency | 対象設備の診断方法、コンピュータプログラム、及び、対象設備を診断するための装置 |
| JP2019101777A (ja) * | 2017-12-04 | 2019-06-24 | 株式会社明電舎 | 異常診断装置および異常診断方法 |
| JP2020067334A (ja) * | 2018-10-23 | 2020-04-30 | 三菱重工業株式会社 | 異常診断装置及び異常診断方法 |
| JP2022525963A (ja) * | 2019-03-22 | 2022-05-20 | アーベーベー・シュバイツ・アーゲー | 機器監視のための装置 |
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| JP4049331B2 (ja) * | 2005-08-19 | 2008-02-20 | 独立行政法人科学技術振興機構 | 診断対象物の評価方法および評価装置 |
| JP4417318B2 (ja) * | 2005-10-17 | 2010-02-17 | 三菱電機株式会社 | 設備診断装置 |
| JP2008175613A (ja) * | 2007-01-17 | 2008-07-31 | Central Res Inst Of Electric Power Ind | 地盤挙動の分析方法、装置及びプログラム |
| JP2008292288A (ja) * | 2007-05-24 | 2008-12-04 | Mitsubishi Electric Engineering Co Ltd | 減速機の軸受診断装置 |
| JP5204001B2 (ja) * | 2009-02-18 | 2013-06-05 | 株式会社東芝 | 入力電気量の異常兆候判定装置 |
| US9588015B2 (en) | 2010-03-03 | 2017-03-07 | Asahi Kasei Engineering Corporation | Diagnostic method and diagnostic device for a slide bearing |
| JP5648157B2 (ja) | 2011-12-28 | 2015-01-07 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 半導体製造装置 |
| KR101234775B1 (ko) * | 2012-03-09 | 2013-02-20 | (주)씨아이엠씨스 | 장비진단 모델링 장치, 장비진단 모델링 방법, 장비진단장치, 장비진단방법 및 기록매체 |
| JP6475906B2 (ja) * | 2012-11-29 | 2019-02-27 | 株式会社サタケ | 籾摺機のモニタリング装置 |
| JP5753301B1 (ja) * | 2014-08-11 | 2015-07-22 | 山本 隆義 | プラント装置の統括診断方法、及び、プラント装置の統括診断装置 |
| JP6566692B2 (ja) * | 2015-04-02 | 2019-08-28 | 川崎重工業株式会社 | 音信号の信号処理装置及び方法 |
| JP6627639B2 (ja) * | 2016-04-28 | 2020-01-08 | 株式会社明電舎 | 異常診断装置および異常診断方法 |
| JP2019203753A (ja) * | 2018-05-22 | 2019-11-28 | 株式会社ジェイテクト | 転がり軸受の診断方法、及び転がり軸受の診断装置 |
| JP7228497B2 (ja) * | 2019-09-27 | 2023-02-24 | 三菱重工業株式会社 | 信号処理装置、信号処理方法およびプログラム |
| KR102469614B1 (ko) * | 2020-12-31 | 2022-11-21 | 주식회사 포스코아이씨티 | 진동 및 소리의 주파수를 센싱하는 센서모듈 및 이를 포함하는 설비 모니터링 시스템 |
-
2002
- 2002-06-12 JP JP2002171037A patent/JP3382240B1/ja not_active Expired - Lifetime
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007003385A (ja) * | 2005-06-24 | 2007-01-11 | Japan Science & Technology Agency | 対象設備の診断方法、コンピュータプログラム、及び、対象設備を診断するための装置 |
| JP2019101777A (ja) * | 2017-12-04 | 2019-06-24 | 株式会社明電舎 | 異常診断装置および異常診断方法 |
| JP7009961B2 (ja) | 2017-12-04 | 2022-01-26 | 株式会社明電舎 | 異常診断装置および異常診断方法 |
| JP2020067334A (ja) * | 2018-10-23 | 2020-04-30 | 三菱重工業株式会社 | 異常診断装置及び異常診断方法 |
| JP2022525963A (ja) * | 2019-03-22 | 2022-05-20 | アーベーベー・シュバイツ・アーゲー | 機器監視のための装置 |
| US11835429B2 (en) | 2019-03-22 | 2023-12-05 | Abb Schweiz Ag | Apparatus for equipment monitoring |
| JP7485693B2 (ja) | 2019-03-22 | 2024-05-16 | アーベーベー・シュバイツ・アーゲー | 機器監視のための装置 |
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