JP7349971B2 - 予知保全判定装置、予知保全判定方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、機器の異常の発生を予測する予知保全判定装置、予知保全判定方法及びプログラムに関する。

固体材料が変形する際に、それまでに蓄積していたひずみエネルギーを音波（ＡＥ波）として放出する現象が知られている。そして、従来、ＡＥセンサによってＡＥ波を検出して、その波形を分析することにより、歯車の損傷を検出する損傷検出装置が知られている。

例えば、特許文献１に記載された歯車の損傷検出装置は、ＡＥセンサの出力を分析して、特定の周波数領域の信号強度を検出することによって、歯車の損傷の発生を検出している。

特開２００９－４２１５１号公報

しかしながら、特許文献１の損傷検出装置にあっては、機器に実際に損傷等の異常が発生しないと、当該異常を検出することができないという問題があった。したがって、異常が検出された際には、機器を即座に停止して異常箇所の点検や整備、消耗部品（ベアリングやシール部品等）の交換、清掃等を行う必要があった。そのため、予期しないタイミングで機器を停止しなければならず、当該機器のみならず、生産ラインを停止する等の措置を行わなければならない可能性があった。これによって、生産工程に大きな影響を及ぼす可能性があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、機器の動作に影響を与える異常の発生を、実際に異常が発生する前に知ることができる予知保全判定装置、予知保全判定方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る予知保全判定装置は、機器の筐体の表面に設置した少なくとも１つのＡＥセンサが時系列で出力する信号を取得して、所定時間分の前記信号の大きさの最頻値または中央値を算出する第１の算出部と、前記信号の大きさの標準偏差を算出する第２の算出部と、前記第１の算出部が算出した前記最頻値または前記中央値と、前記第２の算出部が算出した前記標準偏差とを、前記最頻値または前記中央値と前記標準偏差とを各軸にとった２次元マップにプロットして表示する状態表示部と、を備えることを特徴とする。

本発明に係る予知保全判定装置によると、機器の動作に影響を与える異常の発生を、実際に異常が発生する前、即ち異常の兆候が検出された時点で知ることができる。したがって、機器の点検や整備、消耗部品の交換、清掃等を行うタイミングを予め設定することができる。そのため、機器が停止している間は別の機器を稼働させる等によって、生産ラインの稼働状態を維持することができる。

図１は、アコースティックエミッションについて説明する図である。 図２は、ＡＥセンサについて説明する図である。 図３は、第１の実施形態に係る予知保全判定装置を用いた予知保全判定システムの構成の一例を示すブロック図である。 図４は、第１の実施形態に係る押出機の構造の一例を示す構造図である。 図５は、第１の実施形態に係る予知保全判定装置のハードウエア構成の一例を示すハードウエアブロック図である。 図６は、第１の実施形態に係る予知保全判定装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。 図７は、状態表示部が表示する歯車箱の動作状態の評価結果の一例を示す第１の図である。 図８は、状態表示部が表示する歯車箱の動作状態の評価結果の一例を示す第２の図である。 図９は、第１の実施形態に係る予知保全判定装置が行う処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１０は、第１の実施形態の第１の変形例に係る予知保全判定装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。 図１１は、第１の実施形態の第１の変形例に係る歯車箱の動作状態の評価結果の一例を示す第１の図である。 図１２は、第１の実施形態の第１の変形例に係る歯車箱の動作状態の評価結果の一例を示す第２の図である。 図１３は、第１の実施形態の第２の変形例に係る予知保全判定装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。 図１４は、第１の実施形態の第２の変形例に係る歯車箱の動作状態の評価結果の一例を示す第１の図である。 図１５は、第１の実施形態の第２の変形例に係る歯車箱の動作状態の評価結果の一例を示す第２の図である。 図１６は、第２の実施形態の予知保全判定システムのシステム構成の一例を示すシステムブロック図である。

［アコースティックエミッション（ＡＥ：Acoustic Emission）の説明］
実施形態の説明の前に、機器の予知保全の判定を行うために使用するアコースティックエミッション（以下、ＡＥと呼ぶ）について説明する。ＡＥとは、固体材料が変形する際に、それまでに蓄積していたひずみエネルギーを音波（弾性波、ＡＥ波）として放出する現象である。当該ＡＥ波を検出することによって、固体材料の異常を予測することができる。ＡＥ波の周波数帯域は、数１０ｋＨｚ～数ＭＨｚ程度と言われており、一般的な振動センサや加速度センサでは検出できない周波数帯域を有する。したがって、ＡＥ波を検出するためには、専用のＡＥセンサを用いる。ＡＥセンサについて、詳しくは後述する。

図１は、アコースティックエミッションについて説明する図である。図１に示すように、固体材料Ｑの内部のＡＥ発生源Ｐにおいて変形や接触、摩擦等が発生すると、ＡＥ波Ｗが発生する。ＡＥ波Ｗは、ＡＥ発生源Ｐから放射状に広がって、固体材料Ｑの内部を、当該固体材料Ｑに応じた速度で伝搬する。

固体材料Ｑの内部を伝搬したＡＥ波Ｗは、固体材料Ｑの表面に設置したＡＥセンサ２０によって検出される。そして、ＡＥセンサ２０は検出信号Ｄを出力する。検出信号Ｄは、振動を表す信号であるため、正負の値を有する交流信号である。しかし、このままでは検出信号Ｄ（ＡＥ波Ｗ）に対して各種演算を行う際に扱いにくいため、検出信号Ｄの負の部分を半波整流した整流波形として取り扱うのが一般的である。また、ＡＥ波Ｗを分析する際には、一般に、整流波形の二乗値を所定の時間間隔で平均化して平方根をとった値、即ち実効値（ＲＭＳ（Root Mean Square）値）として取り扱う。

ＡＥ波Ｗの伝搬速度は、縦波と横波とで異なる（縦波は横波よりも速い）が、固体材料Ｑの大きさ（伝搬距離）を考慮すると、その差は無視できるため、本実施形態では、縦波と横波の区別は行わない。即ち、縦波と横波の区別なく、所定の時間内に検出されたＡＥ波Ｗを測定信号として分析の対象とする。

図２は、ＡＥセンサについて説明する図である。ＡＥセンサ２０は、図２に示すように、シールドケース２３ａに内包されている。そして、ＡＥセンサ２０の底面には、ＡＥ波Ｗを受ける受波面２３ｂが形成される。受波面２３ｂは、絶縁物で形成されている。また、シールドケース２３ａの底面付近にはマグネット２３ｃが設置されて、ＡＥセンサ２０は、マグネット２３ｃによって、予知保全の対象となる機器３０の金属筐体３０ａに固定される。その際、受波面２３ｂは、機器３０の金属筐体３０ａの表面に密着した状態で設置される。

受波面２３ｂの上部には銅等の蒸着膜２３ｄが形成される。そして、蒸着膜２３ｄの上部には、ジルコン酸チタン酸鉛（ＰＺＴ）等の圧電素子２３ｅが設置される。圧電素子２３ｅは、受波面２３ｂを介してＡＥ波Ｗを受けて、当該ＡＥ波Ｗの振幅に応じた電気信号を出力する。圧電素子２３ｅが出力した電気信号は、蒸着膜２３ｆ及びコネクタ２３ｇを介して、検出信号Ｄとして出力される。なお、検出信号Ｄは微弱であるため、ノイズの混入を抑制するために、ＡＥセンサ２０の内部にプリアンプ（図２には非図示）を設置して、検出信号Ｄを予め増幅して出力してもよい。

ＡＥ波Ｗは、微細な傷や摩擦によっても発生するため、機器の異常の兆候を早期に発見することができる。また、ＡＥ波ＷはＡＥ発生源Ｐから放射状に広がるため、金属製の筐体であれば、ＡＥセンサ２０を設置することによって、筐体のどの位置でもＡＥ波Ｗを観測して検出信号Ｄを取得することが可能である。なお、検出信号Ｄの具体的な分析方法は後述する。また、ＡＥセンサ２０は、種類によって検出可能な信号の周波数帯域が異なるため、使用するＡＥセンサ２０を選定する際には、計測対象となる機器の材質等を考慮するのが望ましい。

以下に、本開示に係る予知保全判定装置、予知保全判定方法及びプログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、これらの実施形態により本発明が限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が置換可能、且つ、容易に想到できるもの、或いは実質的に同一のものが含まれる。

［第１の実施形態］
本開示の第１の実施形態は、機器の異常が発生する兆候を検出して報知する予知保全判定装置１２ａの例である。

［予知保全判定装置の概略構成の説明］
まず、図３を用いて、本実施形態における予知保全判定装置１２ａを用いた予知保全判定システム１０ａの全体構成について説明する。図３は、実施形態に係る予知保全判定装置を用いた予知保全判定システムの構成の一例を示すブロック図である。なお、予知保全判定システム１０ａは、本開示の予知保全判定装置１２ａを、入力軸３１から入力されたモータ２２の回転駆動力を減速して、出力軸３２を介して押出機４０を駆動する歯車箱３０の予知保全の判定に適用したものである。なお、歯車箱３０は、本開示における機器３０の一例である。歯車箱３０は、複数の歯車が噛み合って構成されて、入力軸３１に接続されたモータ２２の回転駆動力を減速して、出力軸３２に伝達する。予知保全判定システム１０ａは、歯車に発生する亀裂や摩耗、及び歯車を支える軸の摩耗等の異常の兆候を検出して報知する。なお、以下に説明する装置構成は一例であって、予知保全の対象となる機器は、歯車箱３０に限定されるものではない。また、歯車箱３０の駆動対象は、押出機４０に限定されるものではない。なお、押出機４０の概要は後述する（図４参照）。

予知保全判定装置１２ａは、押出機４０に接続された歯車箱３０の金属筐体３０ａの表面に設置された少なくとも１つのＡＥセンサ２０が時系列で出力するＡＥ出力Ｍ（ｔ）を取得する。そして、予知保全判定装置１２ａは、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）を分析することによって、歯車箱３０の予知保全を行う。なお、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）は、本開示における信号の一例である。

ＡＥセンサ２０としては、金属筐体３０ａの内部を伝搬するＡＥ波Ｗを検出可能な周波数帯域を有するセンサを用いる。特に、検出するＡＥ波Ｗの周波数帯域がわかっている場合は、当該周波数帯域に高い感度を有するＡＥセンサ２０を用いるのが望ましい。例えば、本実施形態では、１５０ｋＨｚを含む周波数帯域に高い感度を有するＡＥセンサ２０を使用する。

歯車箱３０の金属筐体３０ａに対するＡＥセンサ２０の取付位置は問わないが、歯車箱３０の異常が発生しやすい場所の近傍に取り付けるのが望ましい。例えば、ＡＥセンサ２０は、歯車箱３０の出力軸３２の近傍に取り付けるのが望ましい。また、ＡＥセンサ２０の取付方向は問わないが、ＡＥ波Ｗを精度よく検出するために、できるだけ複数の方向からＡＥ出力Ｍ（ｔ）を検出するのが望ましい。そのため、ＡＥセンサ２０は、歯車箱３０の金属筐体３０ａの表面の異なる方向に複数設置するのが望ましい。

例えば、図３に示すように、複数のＡＥセンサ２０（２０ａ，２０ｂ，２０ｃ，２０ｄ）を、それぞれ歯車箱３０のＸＹＺ各軸方向に対応する表面に設置して、各ＡＥセンサ２０の出力を取得するのが望ましい。図３において、例えばＡＥセンサ２０ａは、歯車箱３０のＸＹ平面に設置されて、Ｚ軸に沿うＡＥ波Ｗを精度よく検出する。また、ＡＥセンサ２０ｂは、歯車箱３０のＹＺ平面に設置されて、Ｘ軸に沿うＡＥ波Ｗを精度よく検出する。そして、ＡＥセンサ２０ｃは、歯車箱３０の入力軸３１側のＸＺ平面に設置されて、Ｙ軸に沿うＡＥ波Ｗを精度よく検出する。ＡＥセンサ２０ｄは、歯車箱３０の出力軸３２側のＸＺ平面に設置されて、Ｙ軸に沿うＡＥ波Ｗを精度よく検出する。このように、複数チャンネルの同時計測を行うことによって、歯車箱３０の各軸方向の動作状態をより正確に評価することができる。なお、歯車箱３０の動作状態とは、歯車箱３０の内部部品（歯車、ベアリング等）の動作状態を意味するものとする。

予知保全に係る判定を行った結果、歯車箱３０の動作状態に異常が発生する兆候がある、または異常が発生していると判定されると、予知保全判定装置１２ａは、図３の非図示のモニタやインジケータやスピーカ等によって、異常が発生する兆候があること、または異常が発生していることを報知する。

［押出機の構造の説明］
図４は、実施形態に係る押出機の構造の一例を示す構造図である。押出機４０は、歯車箱３０の出力に応じて回転駆動される出力軸３２の回転に伴って、当該出力軸３２を延長した位置に設置されたスクリュ４２を回転させることにより、例えば、樹脂原料と粉体状の充填剤とを混練する。特に、図４に示す押出機４０は、軸間距離Ｃで設置された２本の出力軸３２を備える二軸押出機である。

２本の出力軸３２は、バレル部４４の内部に、一定の軸間距離Ｃを保って平行に配置される。そして、各出力軸３２には、互いに噛み合いながら同方向に回転する２本のスクリュ４２の基部が接続されている。出力軸３２は、歯車箱３０によって減速されたモータ２２の回転を、２本のスクリュ４２に伝達する。２本のスクリュ４２は、例えば、毎分３００回転等の速度で回転する。

バレル部４４の内部には、各スクリュ４２が挿入される、円筒状の２つの挿通孔４６が設けられている。挿通孔４６は、バレル部４４の長手方向に沿って設けられた孔であり、互いに噛み合う２本のスクリュ４２が挿入可能なように、円筒の一部が重なり合った状態で形成されている。バレル部４４の長手方向の一端側には、混練されるペレット状の樹脂原料と粉体状の充填剤の材料とを挿通孔４６に供給するための材料供給口４７が設けられている。バレル部４４の長手方向の他端側には、挿通孔４６を通過する間に混練された材料を吐出する吐出口４８が設けられている。バレル部４４の外周には、バレル部４４を加熱することにより挿通孔４６に供給された材料を加熱するヒータ４９が設けられている。

スクリュ４２は、材料供給口４７が設けられたバレル部４４の一端側から、吐出口４８が設けられたバレル部４４の他端側に向けて、第１スクリュ部４２ａ、第２スクリュ部４２ｂ、第３スクリュ部４２ｃを有する。詳細な説明は省略するが、材料を均一に混練するために、第１スクリュ部４２ａ、第２スクリュ部４２ｂ、第３スクリュ部４２ｃは、それぞれ異なる形状を有する。

バレル部４４も同様に、材料供給口４７が設けられた一端側から、吐出口４８が設けられた他端側に向けて、スクリュ４２の第１スクリュ部４２ａ、第２スクリュ部４２ｂ、第３スクリュ部４２ｃにそれぞれ対応する、第１バレル部４４ａ、第２バレル部４４ｂ、第３バレル部４４ｃを有する。スクリュ４２とバレル部４４との隙間は、歯車箱３０側から吐出口４８側に向かって漸減するように形成されている。これによって、材料供給口４７から供給された材料は、より一層均一に混練される。

バレル部４４の長手方向の全長Ｌ、第１バレル部４４ａと第１スクリュ部４２ａの長さＬ１、第２バレル部４４ｂと第２スクリュ部４２ｂの長さＬ２、第３バレル部４４ｃと第３スクリュ部４２ｃの長さＬ３は、混練する材料に応じて適宜決定される。

スクリュ４２の先端付近では、溶融した樹脂が、均一に混練された状態になっている。そして、スクリュ４２を通過した溶融樹脂は、均一に混練された状態で吐出口４８から吐出される。

［予知保全判定装置のハードウエア構成の説明］
次に、図５を用いて、予知保全判定装置１２ａのハードウエア構成について説明する。図５は、実施形態に係る予知保全判定装置のハードウエア構成の一例を示すハードウエアブロック図である。

予知保全判定装置１２ａは、制御部１３と、記憶部１４と、周辺機器コントローラ１６とを備える。

制御部１３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１３ａと、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３ｂと、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３ｃと、を備える。ＣＰＵ１３ａは、内部バス１５を介して、ＲＯＭ１３ｂと、ＲＡＭ１３ｃと接続する。ＣＰＵ１３ａは、記憶部１４に記憶された制御プログラムＰ１を読み出して、ＲＡＭ１３ｃに展開する。ＣＰＵ１３ａは、ＲＡＭ１３ｃに展開された制御プログラムＰ１に従って動作することで、制御部１３の動作を制御する。即ち、制御部１３は、制御プログラムＰ１に基づいて動作する、一般的なコンピュータの構成を有する。

制御部１３は、更に、内部バス１５を介して、記憶部１４と、周辺機器コントローラ１６と接続する。

記憶部１４は、電源を切っても記憶情報が保持される、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、又はＨＤＤ（Hard Disk Drive）等である。記憶部１４は、制御プログラムＰ１と、ＡＥセンサ２０が出力したＡＥ出力Ｍ（ｔ）とを記憶する。制御プログラムＰ１は、制御部１３が備える機能を発揮させるためのプログラムである。なお、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）は、ＡＥセンサ２０が出力した検出信号Ｄの実効値を、Ａ／Ｄ変換器１７でデジタル信号に変換した時系列信号である。

前記した制御プログラムＰ１は、ＲＯＭ１３ｂに予め組み込まれて提供されてもよい。また、制御プログラムＰ１は、制御部１３にインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルで、ＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。さらに、制御プログラムＰ１を、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、制御プログラムＰ１を、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。

周辺機器コントローラ１６は、Ａ／Ｄ変換器１７と、表示デバイス１８と、操作デバイス１９と接続する。周辺機器コントローラ１６は、制御部１３からの指令に基づいて、接続された各種ハードウエアの動作を制御する。

Ａ／Ｄ変換器１７は、ＡＥセンサ２０が出力した検出信号Ｄをデジタル信号に変換して、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）を出力する。

表示デバイス１８は、例えば液晶ディスプレイである。表示デバイス１８は、制御部１３からの指示に基づいて、歯車箱３０の動作状態に係る情報を表示する。なお、表示デバイス１８は、制御部１３からの指示に基づいて、例えば、歯車箱３０（機器）の動作状態に異常の兆候が検出された際に報知を行ってもよい。その場合、表示デバイス１８として、ＬＥＤ等で構成されたインジケータを用いてもよい。また、報知を行う際には、表示デバイス１８として、音や音声を出力するブザーやスピーカ等を用いてもよい。

操作デバイス１９は、例えば表示デバイス１８に重畳されたタッチパネルである。操作デバイス１９は、予知保全判定装置１２ａの設定や、操作者の操作に係る操作情報を取得して、制御部１３に伝達する。

［予知保全判定装置の機能構成の説明］
次に、図６を用いて、予知保全判定装置１２ａの機能構成について説明する。図６は、実施形態に係る予知保全判定装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。予知保全判定装置１２ａの制御部１３は、制御プログラムＰ１をＲＡＭ１３ｃに展開して動作させることによって、図６に示す信号取得部５１と、信号分析部５２と、判定部５３と、状態表示部５４とを機能部として実現する。

信号取得部５１は、ＡＥセンサ２０が出力した検出信号Ｄを、少なくとも所定時間分、例えば、少なくとも２０秒間分取得する。信号取得部５１は、増幅器を備えて、検出信号Ｄを増幅するとともに、Ａ／Ｄ変換器１７によって、アナログ信号である検出信号Ｄの実効値をデジタル信号であるＡＥ出力Ｍ（ｔ）に変換する。なお、信号取得部５１は、より長時間分の検出信号Ｄを取得して、Ａ／Ｄ変換器１７によってアナログ信号に変換した後で、所定時間分のＡＥ出力Ｍ（ｔ）を切り出してもよい。なお、歯車箱３０に複数のＡＥセンサ２０が設置されている場合、信号取得部５１は、各ＡＥセンサ２０が出力した検出信号Ｄから、それぞれの検出信号Ｄに対応するＡＥ出力Ｍ（ｔ）を取得する。

信号分析部５２は、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）を分析して、歯車箱３０の動作状態を判定するための評価値を算出する。

信号分析部５２は、さらに、平均値算出部５２ａと、標準偏差算出部５２ｂとを備える。

平均値算出部５２ａは、所定時間分のＡＥ出力Ｍ（ｔ）の平均値Ｓａｖｅを算出する。ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の平均値Ｓａｖｅは、本開示における、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の大きさに係る第１の量の一例である。また、平均値算出部５２ａは、本開示における第１の算出部の一例である。

標準偏差算出部５２ｂは、所定時間分のＡＥ出力Ｍ（ｔ）の標準偏差ＳＤを算出する。ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の標準偏差ＳＤは、本開示における、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）のばらつきに係る第２の量の一例である。

判定部５３は、平均値算出部５２ａが算出した平均値Ｓａｖｅと、標準偏差算出部５２ｂが算出した標準偏差ＳＤとを、平均値Ｓａｖｅと標準偏差ＳＤとを各軸にとった２次元マップ６０ａ（図７参照）にプロットする。そして、判定部５３は、２次元マップ６０ａにおけるプロット位置（Ｓａｖｅ，ＳＤ）に基づいて、歯車箱３０の動作状態が、「良」、「可」、「注意」、「危険」のいずれであるかを判定する。各動作状態の内容、および具体的な判定方法は後述する。

状態表示部５４は、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の平均値Ｓａｖｅ（第１の量）とＡＥ出力Ｍ（ｔ）の標準偏差ＳＤ（第２の量）とを、平均値Ｓａｖｅと標準偏差ＳＤとを各軸にとった２次元マップにプロットすることによって、歯車箱３０（機器）の動作状態を表示する。詳しくは後述する（図７，図８参照）。

［予知保全判定方法の説明］
次に、図７と図８を用いて、判定部５３が行う、歯車箱３０の動作状態の判定方法について説明する。図７は、状態表示部が表示する歯車箱の動作状態の評価結果の一例を示す第１の図である。図８は、状態表示部が表示する歯車箱の動作状態の評価結果の一例を示す第２の図である。

発明者らは、様々な動作状態にある、同じ種類の複数の歯車箱３０のそれぞれ複数の箇所にＡＥセンサ２０を設置して、それぞれ２０秒間に亘って取得した複数のＡＥ出力Ｍ（ｔ）（データ点数約２０００（サンプリング周波数約１００Ｈｚ））を分析した。

まず、図７を用いて、歯車箱の動作状態の評価結果の一例について説明する。図７は、横軸に平均値算出部５２ａが算出した平均値Ｓａｖｅをとって、縦軸に標準偏差算出部５２ｂが算出した標準偏差ＳＤをとった２次元マップ６０ａを示す。なお、図７は、歯車箱３０が、振動加速度が小さい状態で稼働している場合における評価結果の一例である。なお、歯車箱３０に生じる振動加速度の大きさは、例えば、押出機４０の稼働状態等に応じて変動する。

図７にプロットされた菱形マークは、押出機４０を稼働させた状態で、歯車箱３０の筐体の表面で取得された、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の平均値Ｓａｖｅおよび標準偏差ＳＤを示す。そして、図７にプロットされた正方形マークは、同じ歯車箱３０を整備した後で、再び同じ状態で稼働させた際に取得された、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の平均値Ｓａｖｅおよび標準偏差ＳＤを示す。なお、押出機４０の整備とは、押出機４０を停止させた状態で、歯車箱３０の点検や、消耗部品の交換、清掃等を行うことである。なお、発明者らの経験によると、一般に、平均値Ｓａｖｅは、損傷レベルと相関が高い。具体的には、平均値Ｓａｖｅが大きいほど損傷レベルが大きい。また、標準偏差ＳＤは、損傷の進行度と相関が高い。具体的には、標準偏差ＳＤが大きいほど、損傷の進行度が大きい。

整備前の状態で取得された菱形マークのプロット位置（Ｓａｖｅ，ＳＤ）にそれぞれ対応する歯車箱３０の部位について、歯車箱３０を分解して内部の状態を確認し、「故障に進展する可能性が非常に高い状態であるか」、「故障の前兆が出始める状態であるか」、「経過観察が必要な状態であるか」、または「現状は問題がない状態であるか」の判定を行った。そして、各プロット位置（Ｓａｖｅ，ＳＤ）に対して、それぞれ、判定結果を示す情報を付与した。同様の評価を複数の歯車箱３０に対して実施した結果、２次元マップ６０ａには、図７に示す危険範囲６２ａと、注意範囲６２ｂと、使用可能範囲６２ｃと、良好範囲６２ｄとが形成されることがわかった。

危険範囲６２ａは、歯車箱３０が、故障に進展する可能性が非常に高い状態にあることを示す範囲である。評価結果が危険範囲６２ａに属していた場合には、補修部品の交換が必要になる可能性があるため、補修計画を至急策定することが推奨される。なお、判定結果が危険範囲６２ａに属しているからといって、故障が発生している訳ではないため、押出機４０を至急停止させる必要はない。

注意範囲６２ｂは、歯車箱３０に故障の前兆が出始めたことを示す範囲である。評価結果が注意範囲６２ｂに属していた場合には、定期的（例えば半年後）な再診断が推奨される。

使用可能範囲６２ｃは、歯車箱３０の動作状態の経過観察が必要なことを示す範囲である。評価結果が使用可能範囲６２ｃに属していた場合には、定期的（例えば１年後）な再診断が推奨される。

良好範囲６２ｄは、歯車箱３０の動作状態に問題がないことを示す範囲である。評価結果が良好範囲６２ｄに属していた場合には、引き続き、定期的な診断を行うことが推奨される。

危険範囲６２ａと、注意範囲６２ｂと、使用可能範囲６２ｃと、良好範囲６２ｄとは、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の平均値Ｓａｖｅおよび標準偏差ＳＤの大きさに基づいて設定される。具体的には、危険範囲６２ａは、平均値Ｓａｖｅが閾値Ｔａ３以上、または標準偏差ＳＤが閾値Ｔｓ３以上の範囲である。注意範囲６２ｂは、平均値Ｓａｖｅが閾値Ｔａ２以上閾値Ｔａ３未満、または標準偏差ＳＤが閾値Ｔｓ２以上閾値Ｔｓ３未満の範囲である。使用可能範囲６２ｃは、平均値Ｓａｖｅが閾値Ｔａ１以上閾値Ｔａ２未満、または標準偏差ＳＤが閾値Ｔｓ１以上閾値Ｔｓ２未満の範囲である。そして、良好範囲６２ｄは、平均値Ｓａｖｅが閾値Ｔａ１未満、かつ標準偏差ＳＤが閾値Ｔｓ１未満の範囲である。なお、図７において、平均値Ｓａｖｅが閾値Ｔａ４以上である場合は、平均値Ｓａｖｅを閾値Ｔａ４に固定するクリッピング処理を行った。また、標準偏差ＳＤが閾値Ｔｓ４以上である場合は、標準偏差ＳＤを閾値Ｔｓ４に固定するクリッピング処理を行った。

なお、具体的な閾値の値は、歯車箱３０の種類等によって異なる。したがって、予め評価実験等を行って、適切な閾値を設定しておく必要がある。

筆者らは、図７にプロットされた菱形マークが取得された歯車箱３０を停止させて分解し、必要な整備を行った。そして、整備完了後に歯車箱３０を組み立て直して、同じ位置に再度ＡＥセンサ２０を取り付けて、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の平均値Ｓａｖｅおよび標準偏差ＳＤを取得して、２次元マップ６０ａにプロットした。その結果が、図７に示す正方形マークである。歯車箱３０を整備することによって、平均値Ｓａｖｅおよび標準偏差ＳＤをともに小さくすることができることがわかった。そして、２次元マップ６０ａにおいて、整備後の状態で算出された平均値Ｓａｖｅと標準偏差ＳＤのプロット位置（Ｓａｖｅ，ＳＤ）（図７の正方形マーク）は、前記した使用可能範囲６２ｃと良好範囲６２ｄとに属する。即ち、整備を行うことによって歯車箱３０を正常な状態に復帰させられることが確認された。

図８は、歯車箱３０が、図７の評価を行った状態と比較して、振動加速度が大きい状態で稼働している場合における２次元マップ６０ｂの一例である。そして、図８にプロットされた菱形マークおよび正方形マークは、図７で説明した内容と同じである。即ち、菱形マークは歯車箱３０の整備前における評価結果であり、正方形マークは歯車箱３０の整備後における評価結果である。

図７と図８とを比較すると、整備前の評価結果は、図８における平均値Ｓａｖｅは、図７における平均値Ｓａｖｅよりも大きい値になっている。一方、図８における標準偏差ＳＤは、図７における標準偏差ＳＤよりも小さい値になっている。図８における平均値Ｓａｖｅが、図７における平均値Ｓａｖｅよりも大きい値になるのは、振動加速度の影響を受けることによって、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の振幅が大きくなったためであると推測される。また、図８における標準偏差ＳＤが、図７における標準偏差ＳＤよりも小さい値になるのは、振動加速度の影響を受けて、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の振幅が大きくなったことにより、ＡＥ波Ｗが埋もれてしまうため、振幅のばらつきが小さくなったためであると推測される。

そして、図８に示すように、歯車箱３０の振動加速度が大きい状態であっても、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の平均値Ｓａｖｅと標準偏差ＳＤとを各軸にとった２次元マップ６０ａ，６０ｂにおいて、図７に示したのと同じ閾値によって、歯車箱３０の動作状態を可視化できることがわかった。

なお、状態表示部５４が、２次元マップ６０ａ，６０ｂにＡＥ出力Ｍ（ｔ）の平均値Ｓａｖｅおよび標準偏差ＳＤをプロットするタイミングは適宜決定すればよい。例えば、過去の所定時間（例えば２０秒）に亘るＡＥ出力Ｍ（ｔ）の判定結果に基づく表示を、所定の時間間隔、例えば、１秒に１回等のタイミングで行えばよい。

また、状態表示部５４が表示する２次元マップ６０ａ，６０ｂの表示形態も適宜決定すればよい。例えば、最新の評価結果のみプロットしてもよいし、図７，図８に示すように、過去の評価結果が表示された状態で、最新の評価結果を重畳表示してもよい。更に、時間推移がわかるように、前回の評価結果と最新の評価結果との間を線分で連結して表示してもよい。また、最新の評価結果が属している領域が即座にわかるように、２次元マップ６０ａ，６０ｂの欄外に、最新の評価結果（良、可、注意、危険）を表示してもよい。

なお、図７，図８に示した２次元マップ６０ａ，６０ｂは、縦軸と横軸とを入れ替えたものであってもよい。即ち、横軸を標準偏差ＳＤとして、縦軸を平均値Ｓａｖｅとしても、前記したのと同様に、歯車箱３０の動作状態を可視化することができる。

［予知保全判定装置が行う処理の流れの説明］
次に、図９を用いて、実施形態に係る予知保全判定装置１２ａが行う処理の流れを説明する。図９は、実施形態に係る予知保全判定装置が行う処理の流れの一例を示すフローチャートである。

信号取得部５１は、記憶部１４に一時記憶されたＡＥ出力Ｍ（ｔ）の中から、所定時間分のＡＥ出力Ｍ（ｔ）を取得する（ステップＳ１１）。なお、信号取得部５１は、記憶部１４を介すことなく、Ａ／Ｄ変換器１７がＡ／Ｄ変換した結果を直接取得して、ステップＳ１１の処理を行ってもよい。

平均値算出部５２ａは、所定時間分のＡＥ出力Ｍ（ｔ）の平均値Ｓａｖｅを算出する（ステップＳ１２）。

標準偏差算出部５２ｂは、所定時間分のＡＥ出力Ｍ（ｔ）の標準偏差ＳＤを算出する（ステップＳ１３）。

判定部５３は、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）から算出した平均値Ｓａｖｅと標準偏差ＳＤとに基づいて、歯車箱３０の動作状態を判定する（ステップＳ１４）。

状態表示部５４は、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）から算出した平均値Ｓａｖｅと標準偏差ＳＤを２次元マップ６０ａ（６０ｂ）にプロットして、表示デバイス１８に表示する（ステップＳ１５）。

状態表示部５４は、操作デバイス１９から判定終了の指示が入力されたかを判定する（ステップＳ１６）。判定終了の指示が入力されたと判定される（ステップＳ１６：Ｙｅｓ）と、予知保全判定装置１２ａは、図９の処理を終了する。一方、判定終了の指示が入力されたと判定されない（ステップＳ１６：Ｎｏ）と、ステップＳ１１に戻って、前記した処理が繰り返される。

以上説明したように、実施形態の予知保全判定装置１２ａの平均値算出部５２ａ（第１の算出部）は、歯車箱３０（機器）の金属筐体３０ａの表面に設置した少なくとも１つのＡＥセンサ２０が時系列で出力するＡＥ出力Ｍ（ｔ）（信号）を取得して、所定時間分のＡＥ出力Ｍ（ｔ）の大きさに係る第１の量（例えば平均値Ｓａｖｅ）を算出する。また、標準偏差算出部５２ｂ（第２の算出部）は、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の大きさのばらつきに係る第２の量（例えば標準偏差ＳＤ）を算出する。そして、状態表示部５４は、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の大きさに係る第１の量とＡＥ出力Ｍ（ｔ）の大きさのばらつきに係る第２の量とを、第１の量と第２の量とを各軸にとった２次元マップ６０ａ（６０ｂ）にプロットして表示する。したがって、歯車箱３０（機器）の動作状態を可視化することができるため、歯車箱３０の動作に影響を与える異常の発生を、実際に異常が発生する前に知ることができる。

また、実施形態の予知保全判定装置１２ａにおいて、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の大きさに係る第１の量は、ＡＥセンサ２０のＡＥ出力Ｍ（ｔ）の所定時間分の平均値Ｓａｖｅである。したがって、簡単な演算でＡＥ出力Ｍ（ｔ）の大きさに係る第１の量を算出することができる。

また、実施形態の予知保全判定装置１２ａにおいて、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の大きさのばらつきに係る第２の量は、ＡＥセンサ２０のＡＥ出力Ｍ（ｔ）の所定時間分の標準偏差ＳＤである。したがって、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）から第２の量を容易に算出することができる。

また、実施形態の予知保全判定装置１２ａにおいて、状態表示部５４は、２次元マップ６０ａまたは２次元マップ６０ｂにおけるＡＥ出力Ｍ（ｔ）の平均値Ｓａｖｅ（第１の量）と標準偏差ＳＤ（第２の量）とのプロット位置（Ｓａｖｅ，ＳＤ）に基づいて、歯車箱３０（機器）が正常であるか、故障の前兆が出始めているか、故障に進展する可能性が非常に高い状態にあるか、のいずれの状態であるかを表示する。したがって、２次元マップ６０ａまたは２次元マップ６０ｂのプロット位置（Ｓａｖｅ，ＳＤ）に基づいて、歯車箱３０の動作状態を可視化することができる。特に、歯車箱３０が稼働している際に発生する振動の大きさによらずに、同じ２次元マップを用いて、歯車箱３０の動作状態を可視化することができる。

また、実施形態の予知保全判定装置１２ａは、押出機４０を駆動する歯車箱３０（機器）の予知保全の判定を行う。したがって、押出機４０を稼働させた状態で、歯車箱３０の動作状態を可視化することができる。さらに、２次元マップ６０ａまたは２次元マップ６０ｂにおけるプロット位置（Ｓａｖｅ，ＳＤ）に基づいて、押出機４０を停止して歯車箱３０の点検や整備、消耗部品の交換、清掃等を行うタイミング（すぐに押出機４０を停止して整備すべきか、経過観察でよいか等）を予め計画することができる。これによって、予期しないタイミングで生産ラインを停止することがないようにすることができる。

［第１の実施形態の第１の変形例］
次に、第１の実施形態の第１の変形例について説明する。第１の実施形態において、信号分析部５２は、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の平均値Ｓａｖｅと標準偏差ＳＤとを算出して、判定部５３は、平均値Ｓａｖｅと標準偏差ＳＤとを各軸にとった２次元マップ６０ａまたは２次元マップ６０ｂを作成して、歯車箱３０の動作状態を可視化した。

その際、信号分析部５２が算出する、信号の大きさに係る第１の量は、平均値Ｓａｖｅに限定されるものではない。第１の実施形態の第１の変形例に係る予知保全判定装置１２ｂは、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の平均値Ｓａｖｅの代わりに、最頻値Ｓｍоｄ（モード：mode）を用いて、歯車箱３０の動作状態を評価する。なお、最頻値Ｓｍоｄは、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の所定時間分の出力の中で、最も高頻度で出現した値である。

図１０は、第１の実施形態の第１の変形例に係る予知保全判定装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。

予知保全判定装置１２ｂは、予知保全判定装置１２ａと同じハードウエア構成（図５参照）を備える。そして、制御部１３は、図１０に示す信号取得部５１と、信号分析部５２と、判定部５３と、状態表示部５４とを機能部として実現する。信号取得部５１と、判定部５３と、状態表示部５４の機能は、予知保全判定装置１２ａと同じであるため、説明は省略する。

信号分析部５２は、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）を分析して、歯車箱３０の動作状態を判定するための評価値を算出する。信号分析部５２は、さらに、最頻値算出部５２ｃと標準偏差算出部５２ｂとを備える。

最頻値算出部５２ｃは、所定時間分のＡＥ出力Ｍ（ｔ）の最頻値Ｓｍоｄを算出する。ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の最頻値Ｓｍоｄは、本開示における、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の大きさに係る第１の量の一例である。また、最頻値算出部５２ｃは、本開示における第１の算出部の一例である。

［予知保全判定方法の説明］
次に、図１１と図１２を用いて、判定部５３が行う、歯車箱３０の動作状態の判定方法について説明する。図１１は、第１の実施形態の第１の変形例に係る歯車箱の動作状態の評価結果の一例を示す第１の図である。図１２は、第１の実施形態の第１の変形例に係る歯車箱の動作状態の評価結果の一例を示す第２の図である。

発明者らは、前記した図７，図８にプロットされたＡＥ出力Ｍ（ｔ）に対して、最頻値Ｓｍоｄと標準偏差ＳＤとを算出した。そして、最頻値Ｓｍоｄを横軸にとって、標準偏差ＳＤを縦軸にとった２次元マップ６０ｃ，６０ｄを作成した。図１１の２次元マップ６０ｃは、歯車箱３０が、振動加速度が小さい状態で稼働している場合における評価結果のプロット位置（Ｓｍоｄ，ＳＤ）の一例を示す。２次元マップ６０ｃは、前記した２次元マップ６０ａと同じＡＥ出力Ｍ（ｔ）に基づく評価結果である。また、図１２の２次元マップ６０ｄは、歯車箱３０が、振動加速度が大きい状態で稼働している場合における評価結果のプロット位置（Ｓｍоｄ，ＳＤ）の一例を示す。２次元マップ６０ｄは、前記した２次元マップ６０ｂと同じＡＥ出力Ｍ（ｔ）に基づく評価結果である。

図１１，図１２を図７，図８と比較すると、歯車箱３０の振動加速度の大きさによらずに、最頻値Ｓｍоｄと標準偏差ＳＤとによって決まる、２次元マップ６０ｃ，６０ｄのプロット位置に基づいて、歯車箱３０の動作状態を可視化できることがわかる。

以上説明したように、実施形態の予知保全判定装置１２ｂにおいて、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の大きさに係る第１の量は、ＡＥセンサ２０のＡＥ出力Ｍ（ｔ）の所定時間分の最頻値Ｓｍоｄである。したがって、簡単な演算でＡＥ出力Ｍ（ｔ）の大きさに係る第１の量を容易に算出することができる。

なお、図１１，図１２の縦軸には標準偏差ＳＤをプロットしたが、標準偏差ＳＤの代わりに、最頻値Ｓｍоｄの周りのばらつきを表す数値、例えば尖度をプロットしてもよい。尖度は、頻度分布の鋭さを表す値であって、測定値のばらつきの程度を表す統計量として広く用いられている量である。

［第１の実施形態の第２の変形例］
次に、第１の実施形態の第２の変形例について説明する。第１の実施形態の第２の変形例に係る予知保全判定装置１２ｃは、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の平均値Ｓａｖｅの代わりに、中央値Ｓｍｅｄ（メディアン：median）を用いて、歯車箱３０の動作状態を評価する。なお、中央値Ｓｍｅｄは、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の所定時間分の出力を昇順または降順に整列させたときに、中央に位置する値である。

図１３は、第１の実施形態の第２の変形例に係る予知保全判定装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。

予知保全判定装置１２ｃは、予知保全判定装置１２ａと同じハードウエア構成（図５参照）を備える。そして、制御部１３は、図１３に示す信号取得部５１と、信号分析部５２と、判定部５３と、状態表示部５４とを機能部として実現する。信号取得部５１と、判定部５３と、状態表示部５４の機能は、予知保全判定装置１２ａと同じであるため、説明は省略する。

信号分析部５２は、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）を分析して、歯車箱３０の動作状態を判定するための評価値を算出する。信号分析部５２は、さらに、中央値算出部５２ｄと標準偏差算出部５２ｂとを備える。

中央値算出部５２ｄは、所定時間分のＡＥ出力Ｍ（ｔ）の中央値Ｓｍｅｄを算出する。ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の中央値Ｓｍｅｄは、本開示における、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の大きさに係る第１の量の一例である。また、中央値算出部５２ｄは、本開示における第１の算出部の一例である。

［予知保全判定方法の説明］
次に、図１４と図１５を用いて、判定部５３が行う、歯車箱３０の動作状態の判定方法について説明する。図１４は、第１の実施形態の第２の変形例に係る歯車箱の動作状態の評価結果の一例を示す第１の図である。図１５は、第１の実施形態の第１の変形例に係る歯車箱の動作状態の評価結果の一例を示す第２の図である。

発明者らは、前記した図７，図８にプロットされたＡＥ出力Ｍ（ｔ）に対して、中央値Ｓｍｅｄと標準偏差ＳＤとを算出した。そして、中央値Ｓｍｅｄを横軸にとって、標準偏差ＳＤを縦軸にとった２次元マップ６０ｅ，６０ｆを作成した。図１４の２次元マップ６０ｅは、歯車箱３０が、振動加速度が小さい状態で稼働している場合における評価結果のプロット位置（Ｓｍｅｄ，ＳＤ）の一例を示す。２次元マップ６０ｅは、前記した２次元マップ６０ａと同じＡＥ出力Ｍ（ｔ）に基づく評価結果である。また、図１５の２次元マップ６０ｆは、歯車箱３０が、振動加速度が大きい状態で稼働している場合における評価結果のプロット位置（Ｓｍｅｄ，ＳＤ）の一例を示す。２次元マップ６０ｆは、前記した２次元マップ６０ｂと同じＡＥ出力Ｍ（ｔ）に基づく評価結果である。

図１４，図１５を図７，図８と比較すると、歯車箱３０の振動加速度の大きさによらずに、中央値Ｓｍｅｄと標準偏差ＳＤとによって決まる、２次元マップ６０ｅ，６０ｆのプロット位置に基づいて、歯車箱３０の動作状態を可視化できることがわかる。

以上説明したように、実施形態の予知保全判定装置１２ｃにおいて、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）の大きさに係る第１の量は、ＡＥセンサ２０のＡＥ出力Ｍ（ｔ）の所定時間分の中央値Ｓｍｅｄである。したがって、簡単な演算でＡＥ出力Ｍ（ｔ）の大きさに係る第１の量を容易に算出することができる。

なお、図１４，図１５の縦軸には標準偏差ＳＤをプロットしたが、標準偏差ＳＤの代わりに、中央値Ｓｍｅｄの周りのばらつきを表す数値、例えば、データを昇順に並べたときに、下から３／４の範囲に含まれるデータ数から、下から１／４の範囲に含まれるデータ数を差し引いた四分位範囲をプロットしてもよい。

［第２の実施形態］
次に、図６を用いて、本開示の第２の実施形態について説明する。図１６は、第２の実施形態の予知保全判定システムのシステム構成の一例を示すシステムブロック図である。予知保全判定システム１０ｂは、予知保全判定装置１２ｄが、インターネットを介して接続された複数の歯車箱７０ａ，７０ｂ，…の動作状態を判定して表示するシステムである。

予知保全判定システム１０ｂは、複数の歯車箱７０ａ，７０ｂ，…にそれぞれ設置されたＡＥセンサ２１ａ，２１ｂ，…の出力（プリアンプで増幅された出力）を、それぞれインターネット１００を介して、予知保全判定装置１２ｄに送信し、予知保全判定装置１２ｄにおいて、各歯車箱７０ａ，７０ｂ，…の動作状態を判定する。なお、歯車箱７０ａ，７０ｂ，…は、それぞれ、モータ２２ａ，２２ｂ，…によって回転駆動されて、押出機４０ａ，４１ｂ，…を駆動している。また、ＡＥセンサ２１ａ，２１ｂ，…の出力には、各ＡＥセンサが設置された歯車箱を特定する識別情報が付与されているものとする。

歯車箱７０ａ，７０ｂ，…と予知保全判定装置１２ｄとはインターネット１００を介して接続されるため、予知保全判定装置１２ｄの設置場所は、歯車箱７０ａ，７０ｂ，…の近傍である必要はなく、歯車箱７０ａ，７０ｂ，…から遠く離れた場所であってもよい。また、予知保全判定装置１２ｄに接続される歯車箱７０ａ，７０ｂ，…は、同じ工場に設置された歯車箱に限るものではなく、複数の工場に設置された歯車箱であっても構わない。

予知保全判定装置１２ｄは、第１の実施形態で説明した予知保全判定装置１２ａ，１２ｂ，１２ｃのいずれかと同じ構成を備える。予知保全判定装置１２ｄは、各ＡＥセンサ２１ａ，２１ｂ，…の出力を、前記した判定部５３が行う判定方法を用いて、歯車箱７０ａ，７０ｂ，…の動作状態を判定する。

そして、予知保全判定装置１２ｄは、判定された動作状態を、前記した２次元マップの形式で表示する。

なお、ＡＥセンサ２１ａ，２１ｂ，…の出力には、各ＡＥセンサが設置された歯車箱を特定する識別情報が付与されるため、歯車箱７０ａ，７０ｂ，…は同じ型式である必要はない。即ち、予知保全判定装置１２ｄは、異なる型式の歯車箱から得た異なるＡＥ出力Ｍ（ｔ）を判定するための複数の判定ロジックを備えて、予知保全判定装置１２ｄが受信したＡＥ出力Ｍ（ｔ）に対して、当該ＡＥ出力Ｍ（ｔ）を検出した歯車箱に対応する判定ロジックを用いて、歯車箱の動作状態を判定してもよい。

また、予知保全判定装置１２ｄが、インターネット１００を介して、判定結果を各歯車箱（７０ａ，７０ｂ，…）に返信してもよい。そして、各歯車箱（７０ａ，７０ｂ，…）に設置した、図１６には非図示の表示デバイスに、各歯車箱（７０ａ，７０ｂ，…）の動作状態を２次元マップで表示してもよい。

以上説明したように、第２の実施形態の予知保全判定装置１２ｄは、１以上の歯車箱７０ａ，７０ｂ，…（機器）の表面に設置したＡＥセンサ２１ａ，２１ｂ，…とインターネット１００を介して接続されて、当該ＡＥセンサ２１ａ，２１ｂ，…の出力を取得して、歯車箱７０ａ，７０ｂ，…のそれぞれの動作状態を判定する。これにより、歯車箱（機器）から離れた場所において、当該歯車箱（機器）の動作状態に係る判定を行うことができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１０ａ，１０ｂ…予知保全判定システム、１２ａ，１２ｂ，１２ｃ，１２ｄ…予知保全判定装置、２０，２０ａ，２０ｂ，２０ｃ，２０ｄ，２１ａ，２１ｂ…ＡＥセンサ、２２…モータ、３０，７０ａ，７０ｂ…歯車箱（機器）、３０ａ…金属筐体、３１…入力軸、３２…出力軸、４０…押出機、５１…信号取得部、５２…信号分析部、５２ａ…平均値算出部（第１の算出部）、５２ｂ…標準偏差算出部（第２の算出部）、５２ｃ…最頻値算出部（第１の算出部）、５２ｄ…中央値算出部（第１の算出部）、５３…判定部、５４…状態表示部、６０ａ，６０ｂ，６０ｃ，６０ｄ，６０ｅ，６０ｆ…２次元マップ、６２ａ…危険範囲、６２ｂ…注意範囲、６２ｃ…使用可能範囲、６２ｄ…良好範囲、Ｄ…検出信号、Ｓａｖｅ…平均値（第１の量）、ＳＤ…標準偏差（第２の量）、Ｓｍｅｄ…中央値（第１の量）、Ｓｍоｄ…最頻値（第１の量）、Ｔａ１，Ｔａ２，Ｔａ３，Ｔａ４，Ｔｓ１，Ｔｓ２，Ｔｓ３，Ｔｓ４…閾値、Ｍ（ｔ）…ＡＥ出力（信号）、Ｗ…ＡＥ波、（Ｓａｖｅ，ＳＤ），（Ｓｍоｄ，ＳＤ），（Ｓｍｅｄ，ＳＤ）…プロット位置

Claims (6)

1. 機器の筐体の表面に設置した少なくとも１つのＡＥセンサが時系列で出力する信号を取得して、所定時間分の前記信号の大きさの最頻値または中央値を算出する第１の算出部と、
   前記信号の大きさの標準偏差を算出する第２の算出部と、
   前記第１の算出部が算出した前記最頻値または前記中央値と、前記第２の算出部が算出した前記標準偏差とを、前記最頻値または前記中央値と前記標準偏差とを各軸にとった２次元マップにプロットして表示する状態表示部と、
   を備える予知保全判定装置。
2. 前記状態表示部は、前記２次元マップにおける、前記第１の算出部と前記第２の算出部との算出結果のプロット位置に基づいて、前記機器が正常であるか、故障の前兆が出始めているか、故障に進展する可能性が非常に高い状態にあるか、のいずれの状態であるかを表示する、
   請求項１に記載の予知保全判定装置。
3. 前記機器は、押出機を駆動する歯車箱である、
   請求項１または請求項２に記載の予知保全判定装置。
4. １以上の機器の表面に設置したＡＥセンサとインターネットを介して接続されて、当該ＡＥセンサの出力を取得する、
   請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の予知保全判定装置。
5. 機器の筐体の表面に設置した少なくとも１つのＡＥセンサが時系列で出力する信号を取得して、所定時間分の前記信号の大きさの最頻値または中央値を算出する第１の算出プロセスと、
   前記信号の大きさの標準偏差を算出する第２の算出プロセスと、
   前記第１の算出プロセスが算出した前記最頻値または前記中央値と、前記第２の算出プロセスが算出した前記標準偏差とを、前記最頻値または前記中央値と前記標準偏差とを各軸にとった２次元マップにプロットして表示する状態表示プロセスと、
   を備える予知保全判定方法。
6. 機器の筐体の表面に設置した少なくとも１つのＡＥセンサが時系列で出力する信号を取得する予知保全判定装置を制御するコンピュータを、
   前記信号を取得して、所定時間分の前記信号の大きさの最頻値または中央値を算出する第１の算出部と、
   前記信号の大きさの標準偏差を算出する第２の算出部と、
   前記第１の算出部が算出した前記最頻値または前記中央値と、前記第２の算出部が算出した前記標準偏差とを、前記最頻値または前記中央値と前記標準偏差とを各軸にとった２次元マップにプロットして表示する状態表示部と、
   して機能させるプログラム。

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