JP6882397B2 - 異音等検出システム、装置、方法及びプログラム - Google Patents
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Description
図1〜図5を参照しつつ、本発明の第1の実施形態について説明する。第1の実施形態では、自動車のエンジンからの回転動力を伝達するドライブトレイン(動力伝達機構)を検査対象物とし、当該検査対象物から発生する音の時系列データや当該検査対象物の回転加速度、トルク、回転数などの時系列センサデータを計測し、それらのデータに基づいて異常区間を検出し、それにより、ドライブトレインの異常を推定しようとするものである。
まず、図1及び図2を参照しつつ、本実施形態に係るデータ計測システム50及び異常検出装置10の構成について説明する。
図1は、検査対象物51たるドライブトレインの作動状態に関連する時系列データを計測するためのデータ計測システム50の全体構成について示している。
図2は、データ計測システム50で計測されたデータから異常検出を行うための異常検出装置10の構成図である。
次に、図3〜図5を参照しつつ、異常検出装置10の動作について説明する。
図3は、異常検出装置10の動作に関するゼネラルフローチャートである。また、図4は、異常検出装置1の機能に着目した機能ブロック図である。
制御部1へと読み出された各時系列信号は、所定の単位で周波数領域へと変換(スペクトル変換)され、スペクトログラムが生成される(S2)。具体的には、音に関する時系列信号は、スペクトログラム変換部131を経て周波数領域の音信号へと変換され、加速度に関する時系列信号は、スペクトログラム変換部132を経て周波数領域の加速度信号へと変換され、トルクに関する時系列信号は、スペクトログラム変換部133を経て周波数領域のトルク信号へと変換され、回転数に関する時系列信号は、スペクトログラム変換部134を経て周波数領域の回転数信号へと変換される。
各時系列信号についてスペクトログラム変換処理(S2)を行った後、それらに基づいて特徴量を生成する処理が行われる(S3)。本実施形態においては、特徴量として、MFCC特徴量、心理音響評価特徴量、回転次数特徴量、及び符号化特徴量の4つの特徴量が採用される。
MFCC(Mel−Frequency Cepstrum Coefficients)(メル周波数ケプストラム係数)特徴量は、スペクトルグラム変換(S2)された後の周波数領域の音、加速度、トルク及び回転数信号をそれぞれ入力として、MFCC特徴量生成処理部135にて生成される。
心理音響評価特徴量は、周波数領域の音信号を入力として、心理音響評価特徴量生成部136にて生成される。
回転次数特徴量は、時系列回転数信号と周波数領域の音信号を入力として、回転次数特徴量生成部137にて生成される。
符号化特徴量は、周波数領域の音、加速度、トルク及び回転数信号をそれぞれ入力として、符号化特徴量生成処理部138にてそれぞれ生成される。
各特徴量が生成されると(S3)、次に、クラスタリング処理部139にて各特徴量のクラスタリング処理が行われる(S4)。本実施形態においては、k平均法、GMM(Gaussian mixture model)、DBSCAN(Density−based spatial clustering of applications with noise)の3つのクラスタリング手法を用いて、各特徴量のクラスタリング処理が行われる。
各特徴量のクラスタリング処理(S4)終了後、異常検出モードの取得処理が行われる(S5)。ユーザ等により設定されて記憶部3へと記憶されていた異常検出モードは、異常検出モード取得部116により読み出されて異常検出モード設定部141へと出力される。この出力に応じて、異常検出モード設定部141は、異常検出部140に対して異常検出モードを設定する。
異常検出モードが設定されると(S5)、異常検出部140は、異常の検出処理を行う(S6)。より詳細には、異常検出部140は、異常検出モードに応じて異常検出の基礎となる特徴量及びクラスタリングアルゴリズムを特定し、そのクラスタリング結果に基づいて異常検出を行う。
異常検出処理(S6)が終了すると、検出結果を出力する処理が行われる(S7)。出力態様として、異常出力部151を介した出力と、グラフ出力部152を介した出力がある。これらの出力処理の後、処理は終了する。
次に、図6〜図9を参照しつつ、本発明の第2の実施形態について説明する。
上述の実施形態においては、音、加速度、トルク及び回転数に関する時系列信号を用いて、異常検出を行った。しかしながら、本発明の適用対象は、上述の信号に限定されず、種々の時系列信号に対して適用可能である。従って、他の時系列信号であっても異常検出を行うことができる。また、必ずしも音に関する信号を含まなくてもよい。
2 表示出力部
3 記憶部
4 操作入力部
5 音声出力部
6 通信部
7 I/O部
10 異常検出装置
50 データ計測システム
51 検査対象
52 制御サーバ
53 フロントエンド
54 計測システム
55 記憶装置
Claims (17)
- 検査対象物を特定の状態へとおくことにより生成される時系列信号を取得する時系列信号取得部と、
前記時系列信号に基づいて、所定の特徴量を生成する特徴量生成部と、
前記特徴量を所定のクラスタリングアルゴリズムに基づいてクラスタリングするクラスタリング処理部と、
前記クラスタリングの結果に基づいて、前記時系列信号中の異常区間を検出する検出部と、を備え、
前記時系列信号は、前記検査対象物から発生する音に関する時系列信号である時系列音信号と、前記検査対象物の作動状態を示すセンサ情報に係る時系列信号である時系列センサ信号とを含む、異常検出システム。 - 前記特徴量生成部は、さらに、
前記時系列音信号と前記時系列センサ信号とを周波数領域に変換して、周波数領域音信号と周波数領域センサ信号とを生成する周波数領域信号生成部と、
前記周波数領域音信号に基づいて、音のラウドネスに関するラウドネス特徴量、音のシャープネスに関するシャープネス特徴量、音の変動強度に関する変動強度特徴量、及び、音のラフネスに関するラフネス特徴量を生成する心理音響評価特徴量生成部と、
前記周波数領域音信号と前記周波数領域センサ信号とに基づいて、メル周波数ケプストラム係数を含むMFCC特徴量を生成するMFCC特徴量生成部と、を備える、請求項1に記載の異常検出システム。 - 前記特徴量生成部は、さらに、
入力ニューロン、出力ニューロン及びそれらの間の中間ニューロンとを備え、オートエンコーダとして機能するよう学習させた学習済ニューラルネットワークに基づき、前記周波数領域音信号と前記周波数領域センサ信号とを入力としたときの前記中間ニューロンの発火値を符号化特徴量として出力する、符号化特徴量生成部を、備える請求項2に記載の異常検出システム。 - 前記検査対象物は回転体であり、
前記時系列センサ信号は、前記回転体の時系列回転数信号を含み、
前記特徴量生成部は、さらに、
前記時系列回転数信号と前記周波数領域音信号とに基づき、所定の回転次数を特徴量として生成する回転次数特徴量生成処理部と、を備える請求項3に記載の異常検出システム。 - 前記検査対象物は回転体であり、
前記時系列センサ信号は、加速度、トルク、回転数に係る時系列信号である、請求項1に記載の異常検出システム。 - 前記クラスタリングアルゴリズムは、クラスタ数を予め決定する第1のクラスタリングアルゴリズムと、クラスタ数を予め決定しない第2のクラスタリングアルゴリズムを含む、請求項1に記載の異常検出システム。
- 前記第1のクラスタリングアルゴリズムは、k平均法、GMMのうちのいずれか1つ又はその両方であり、
前記第2のクラスタリングアルゴリズムは、DBSCANである、請求項6に記載の異常検出システム。 - 前記異常検出システムは、さらに、
異常検出モードを取得する異常検出モード取得部と、
前記異常検出モードに基づいて、検出の基礎とする前記特徴量と前記クラスタリングアルゴリズムを決定する検出基礎決定部と、を備える請求項1に記載の異常検出システム。 - 前記異常検出システムは、さらに、
前記検出部における異常検出の結果特定された異常区間を有する前記時系列音信号をグラフ表示するための表示用データを生成するグラフ出力データ生成部、を備える請求項1に記載の異常検出システム。 - 前記特徴量生成部は、さらに、
前記時系列音信号を周波数領域に変換して、周波数領域音信号を生成する周波数領域信号生成部と、
前記周波数領域音信号に基づいて、音のラウドネスに関するラウドネス特徴量、音のシャープネスに関するシャープネス特徴量、音の変動強度に関する変動強度特徴量、及び、音のラフネスに関するラフネス特徴量を生成する心理音響評価特徴量生成部と、を備える、請求項1に記載の異常検出システム。 - 前記異常検出システムは、さらに、
前記クラスタリングの結果に基づいて、クラスタリング精度を判定するクラスタリング精度判定部を備え、
前記検出部は、前記クラスタリング精度判定部において所定基準以上の精度を有すると判定された前記クラスタリングの結果に基づいて、前記時系列信号中の異常区間を検出する、請求項1に記載の異常検出システム。 - 前記クラスタリング精度判定部は、前記クラスタリングの結果について算出されたシルエット係数に基づいて、前記クラスタリングの結果の精度を判定する、請求項11に記載の異常検出システム。
- 前記クラスタリング精度判定部は、前記クラスタリングの結果の外れ値の割合に基づいて前記クラスタリングの結果の精度を判定する、請求項11に記載の異常検出システム。
- 検査対象物を特定の状態へとおくことにより生成される時系列信号を取得する時系列信号取得部と、
前記時系列信号に基づいて、所定の特徴量を生成する特徴量生成部と、
前記特徴量を所定のクラスタリングアルゴリズムに基づいてクラスタリングするクラスタリング処理部と、
前記クラスタリングの結果に基づいて、前記時系列信号中の異常区間を検出する検出部と、を備え、
前記時系列信号は、前記検査対象物から発生する音に関する時系列信号である時系列音信号と、前記検査対象物の作動状態を示すセンサ情報に係る時系列信号である時系列センサ信号とを含む、異常検出装置。 - 検査対象物を特定の状態へとおくことにより生成される時系列信号を取得する時系列信号取得ステップと、
前記時系列信号に基づいて、所定の特徴量を生成する特徴量生成ステップと、
前記特徴量を所定のクラスタリングアルゴリズムに基づいてクラスタリングするクラスタリング処理ステップと、
前記クラスタリングの結果に基づいて、前記時系列信号中の異常区間を検出する検出ステップと、を備え、
前記時系列信号は、前記検査対象物から発生する音に関する時系列信号である時系列音信号と、前記検査対象物の作動状態を示すセンサ情報に係る時系列信号である時系列センサ信号とを含む、異常検出方法。 - コンピュータを、
検査対象物を特定の状態へとおくことにより生成される時系列信号を取得する時系列信号取得部と、
前記時系列信号に基づいて、所定の特徴量を生成する特徴量生成部と、
前記特徴量を所定のクラスタリングアルゴリズムに基づいてクラスタリングするクラスタリング処理部と、
前記クラスタリングの結果に基づいて、前記時系列信号中の異常区間を検出する検出部と、を備える異常検出装置として機能させるものであって、
前記時系列信号は、前記検査対象物から発生する音に関する時系列信号である時系列音信号と、前記検査対象物の作動状態を示すセンサ情報に係る時系列信号である時系列センサ信号とを含む、異常検出プログラム。 - ドライブトレインから発生する音に関する時系列信号である時系列音信号と前記ドライブトレインの作動状態を示すセンサ情報に係る時系列信号である時系列センサ信号を取得する時系列信号取得部と、
前記時系列信号に基づいて、所定の特徴量を生成する特徴量生成部と、
前記特徴量を所定のクラスタリングアルゴリズムに基づいてクラスタリングするクラスタリング処理部と、
前記クラスタリングの結果に基づいて、前記時系列音信号中の異常区間を検出する検出部と、を備える異音検出システム。
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