JPH07209035A - 機器状態監視装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】機器の状態，診断を省力化し、状態を正確に把
握する。 【構成】レーザ振動計12に伝送線20を介して順次振動分
布記憶部13、振動分布特徴抽出部16、振動分布特徴比較
部18および比較判定部19を接続する。振動分布記憶部13
には振動分布画像合成部14および画像表示装置15が接続
している。振動分布特徴比較部18には振動分布特徴記憶
部17が接続している。比較判定部19は画像表示装置15の
入力側に接続している。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、対象機器における温度
分布，振動分布，色分布などの各種データの内容からそ
の機器の状態を推定するパラメータ分布に基づく機器状
態監視装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】原子力発電所をはじめとする大規模プラ
ントにおいて、そのプラントに設置されているポンプや
バルブ，配管などの機器の状態を監視し、何らかの異常
が発見された場合にその異常の内容を推定することは、
プラントの信頼性を確保し、稼働率を向上させるために
重要なことである。

【０００３】近年、このような目的を達成するために、
プラント内に設置された機器を対象に、その機器から得
られる各種データを観測し、その内容によってその機器
の状態を監視する機器状態監視装置の導入が進んでい
る。

【０００４】また、このような機器状態監視装置はポン
プ，バルブ，配管などの機械的なものを対象としたもの
だけでなく、計算機や基盤やリレー盤などの電気品を対
象とするものも開発が進められ、導入されつつある。

【０００５】このような装置の使い方としては、プラン
トにおいて運転員が実施するパトロールに対応するもの
として、定期的あるいは任意時に対象機器のデータを計
測し、その時点における機器の状態を観測する装置と、
対象機器のデータを常時オンラインで計測し、その状態
を常時監視する装置がある。

【０００６】前者の方法に基づく装置としては、たとえ
ば近年原子力発電プラントなどで導入されつつあるモノ
レール式の移動監視装置が知られている。この装置のシ
ステム構成を図５により説明する。

【０００７】すなわち図５に示すように現場において各
種センサ22を取り付けたモノレール式移動装置21がプラ
ント内を定期的あるいは任意時に移動し、移動装置21か
ら得られるデータを伝送線23を介して現場から遠隔地の
監視室に設置した監視装置24に伝送することにより機器
の監視を行うものである。

【０００８】一方、後者の装置は、対象機器に付属する
各種センサから計測されるデータに基づいて、常時機器
の監視を行うもので、重要機器を対象に導入が進められ
ている。このような装置の基本的な構成を図６により説
明する。すなわち、図６に示すように現場内の監視対象
機器31に設置されたセンサ32で採取されたデータは伝送
線33を介して監視室内の監視判断装置34に伝えられる。
監視判断装置34ではセンサ32の情報をもとに機器状態を
推定するための判断を行い、その結果を出力する。

【０００９】このような機器状態監視装置において監視
する機器データとしては ・内部を流れる流体の流量，圧力，温度などのプロセス
量 ・機器自体の温度，振動などのデータ を対象とすることが多い。

【００１０】従来、このような機器データを採取するた
めのセンサとしては、差圧計，温度計，圧力計，加速度
計などの観測点に直接設置してその観測点のデータを計
測する方式のセンサを用いることが多い。このようなセ
ンサから得られる各データは１点のデータであり、その
変化を時系列的に追ったもので、基本的には一次元のデ
ータである。

【００１１】しかし、近年、センサ技術の向上により、
このような直接設置方式のセンサに代わって、観測点に
設置させることなく、遠隔から対象物のデータを観測で
きるいわゆるリモートセンサの有用性が着目されてい
る。このようなリモートセンサとして代表的なものとし
ては、画像データを採取するＴＶカメラやＣＣＤカメラ
などの画像採取装置が知られている。

【００１２】この画像採取装置は人間の立ち入りが困難
な場所を目視するための手段として以前から導入されて
いる。このほか、物体の表面の温度を計測する赤外線カ
メラや、物体の振動状態を計測するための振動計として
レーザを利用したレーザ振動計などが利用されるように
なっている。

【００１３】このようなリモートセンサの特長として
は、遠隔からデータを採取できるので容易に近づけない
ような場所、たとえば、高温の場所や原子力発電所にお
ける高放射線領域などに設置されている機器のデータで
も簡単に採取できること、非接触でデータを採取できる
ことからセンサ装置のための特別な施工が不要なこと、
１つのセンサで複数の観測点のデータを採取できるため
にセンサからの信号を伝送する伝送線の量が削減できる
こと、１回の測定で採取するデータが１点の観測データ
ではなくある範囲の２次元的なデータ分布であることが
ある。

【００１４】特に２次元でデータを採取できるという特
長は、これまで機器状態の把握に用いていたデータを点
のデータから面のデータに拡張できるために、機器の状
態をよりきめ細かく把握することができるようになるの
で、今後の機器状態監視装置のデータ採取に有効である
と期待されている。

【００１５】このような２次元で採取されたデータの分
布を画像表示した一例を図７に示す。この例では採取し
たデータ各点のデータの大きさを、それに比例させた色
や輝度などの変化に対応させて表示したものである。し
たがって、得られた分布データを２次元画像に合成する
と、その色や輝度の変化が等高線のような形で表される
ことになる。このように色や輝度のパターンやその変化
傾向をとらえることによって対象機器の状態を監視，診
断するのである。

【００１６】従来、このようなリモートセンサから採取
されたデータをベースに機器状態を監視する装置では、
機器状態の監視や診断は人手により対応していた。すな
わち、センサから得られた情報を人間にわかりやすいよ
うに２次元の画像に合成し、それを観測する人間に提示
し、観測者がその画像に示されたパラメータの分布状態
を観測することによって対象機器の状態を監視すること
で対応している。

【００１７】従来のリモートセンサを用いた機器状態監
視装置の基本構成を、図８により説明する。すなわち、
図８において、画像採取用カメラ，赤外線カメラ，レー
ザ振動計などのパラメータ分布測定装置52と、パラメー
タ分布記憶部53，パラメータ分布画像合成部54およびパ
ラメータ分布画像表示部55からなる機器状態監視装置51
とが伝送線56により接続されたものからなる。

【００１８】パラメータ分布測定装置52で採取されたデ
ータは伝送線56を介して機器状態監視装置51に送られ、
パラメータ分布記憶部53に格納される。パラメータ分布
画像合成部54では記憶されたパラメータ分布のデータを
読み出してその大きさに応じた色や輝度に変換し、２次
元に合成してパラメータ分布画像表示部55に表示する。

【００１９】このようにして合成，表示された画像は図
７に表示したような形式を有する。そのあとのデータ抽
出、および解釈，判断の機能は、すべて人間が行ってい
る。

【００２０】また、近年の情報処理技術の進歩にともな
い、従来は人間が見て解釈，判断を行っていた２次元の
パラメータ分布の状態を自動的に判断する装置もある。
この装置は、たとえば特開昭59−206713号公報（プラン
ト診断監視装置）または特開平４−291606号公報（プラ
ント機器監視方法およびその監視装置並びにプラント運
転支援装置）に開示されているごときものである。

【００２１】これらの装置では２次元のパラメータ分布
を測定できるセンサ（たとえばビデオカメラ，赤外線映
像センサ，振動センサ，音響センサ）から取り込んだ情
報を処理，解釈し、対象物（プラント、機器）の状態を
判断している。

【００２２】前者においては、センサで検出したプロセ
スおよび環境データに対し、あらかじめ監視対象となる
各プラント部位に対応して設定してあるプロセス値、環
境データの正常値を示す基準値（リファランス値）デー
タと比較して異常かどうかの判断を行う。

【００２３】この際のリファランスデータは固定値だけ
でなく、関数や各種モデル（物理モデル、簡易モデルな
ど）により算出されたリファランスでもよいとしてい
る。しかし、いずれにしても、判断の基準となる特徴量
は採取した生データの絶対値であり、１次元的な比較判
断しか行っていない。

【００２４】一方、後者においては、センサで採取した
空間的な２次元情報に対して、時間的または空間的特徴
を抽出し、それらをベースに時間的，空間的モデルを用
いて演算を行い、異常の発生の有無を判断する。

【００２５】このような判断に用いる特徴量として、時
間的特徴では動的機器のあらかじめ設定された負荷にお
ける空間的二次元情報の最大値または最小値を示す点の
移動距離を、空間的特徴では静的機器から得た空間的二
次元情報のあらかじめ設定された位置での値を用いる。

【００２６】ここでいう空間的特徴は、前者の公開公報
で扱った特徴量と同じであるが、ここでは複数の値を抽
出することにより、２次元的なパターンにより比較判断
を行っている。しかし、データを採取する位置はあらか
じめ設定されたもので、採取するデータも生データの絶
対値であることから、機器の状態を離散的なデータの分
布でとらえようとするものである。

【００２７】したがって、データ採取位置以外のデータ
の分布を判断に反映できないので、とらえられる状態に
も限界が生じる。また、詳細に状態をとらえる場合には
データ点数を多くしなければならず、処理量および時間
の点で問題がある。

【００２８】一方、時間的特徴は着目する特徴点がどの
ように移動するかを示した量であるが、着目する点が最
大値と最小値であるためにその間を補間する位置の変化
の状態をとらえることができないという欠点がある。

【００２９】

【発明が解決しようとする課題】前述したように、この
ような機器状態監視装置では常時オンラインで機器の状
態を監視するような方法で運用されることもある。この
ような運用を考えた場合には、センサによるデータの計
測からそのデータに基づく機器状態の推定を行う判断ま
でに人間が介在することは現実的ではない。

【００３０】すなわち、人手を介在させた場合には、そ
の人間も装置の一部として組み込まれることになり、常
時その場にいてデータを監視し、その内容を解釈する作
業を行わなければならなくなるからである。

【００３１】このようなことから、この種の装置の運用
として一般的なのは、装置側にある程度の判断機能を装
備し、その判断の結果、異常が検出された場合には警報
（アラーム）を発して人間にその機器に対する注意をう
ながし、さらに詳細な解釈，判断は人間が行うというも
のである。

【００３２】大規模プラントにおける運転監視装置など
はすべてこのような運用形態で常時オンライン監視を実
現している。さらに高度な装置では、前述したような詳
細な解釈，判断まで装置側で自動的に行うようにするこ
ともある。

【００３３】このようにすることによりプラントの監
視，診断が自動的に行えるようになるので、プラント運
転の省力化が行えるとともに、これまで専門家によって
行われていた様々な判断が不要になるため、必ずしも専
門家でなくても監視等の作業が可能となり、人材確保の
面でも有用な装置となる。

【００３４】また、パトロール対応の運用方法でも、観
測データに対する自動判定の機能を付加することによ
り、装置自体の機能の高度化が図れ、プラント運転の省
力化が可能となる。将来的な展望として、パトロールの
自動化を目指すためにも、ただ単にデータを測定してそ
の結果を人間に提示するだけでなく、その内容を自動的
に解釈，判定することが要求される。

【００３５】さらに、このような観測データからの判定
を行う場合でも、採取した２次元パラメータ分布の中の
代表値による離散的な位置の状態のみを対称とし、それ
らの間を補間するデータの変化状態を考慮しないで判断
を行った場合には、判断の結果が機器の状態を正しく反
映できない可能性がある。

【００３６】本発明は、上記課題を解決するためになさ
れたもので、その目的とするところは、機器の状態監
視，診断を省力化し、しかも、状態の把握が正しく把握
するために２次元のパラメータ分布画像に基づいて対象
機器の状態を監視、診断するパラメータ分布に基づく機
器状態監視装置を提供することにある。

【００３７】

【課題を解決するための手段】本発明に係る機器状態監
視装置は対象物の状態量の分布を測定するパラメータ分
布測定装置と、このパラメータ分布測定装置にデータ伝
送路を介して結合されたパラメータ分布記憶部と、この
パラメータ分布記憶部にデータ伝送路を介して結合され
たパラメータ分布特徴抽出部と、あらかじめ抽出された
機器状態を示すパラメータ分布の特徴量の集合を記憶し
たパラメータ分布特徴記憶部と、前記パラメータ分布特
徴抽出部および前記パラメータ特徴記憶部にデータ伝送
路を介して結合されたパラメータ分布特徴比較部と、こ
のパラメータ分布特徴比較部にデータ伝送路を介して結
合された比較結果判定部を備えたことを特徴とする。

【００３８】また、本発明は上記機器状態監視装置にお
いて、以下のようなデータの特徴量に基づく機器状態監
視方法を備えたことを特徴とする。 （１） 監視対象機器におけるパラメータ分布測定面を
複数の領域に分割した各領域におけるデータの大きさと
ばらつき度、および重心の領域内における相対位置。 （２） 監視対象機器のパラメータ分布のデータにおい
て、あらかじめ設定された１つまたは複数のパラメータ
のしきい値に等しい値を持つ点の集合で示される面の
数、位置と面積に関するデータ、および面の形状を示す
データ量。 （３） （１）または（２）に記載した特徴量に加え
て、各特徴量を時系列に配列した際の変化を示すベクト
ル量。

【００３９】

【作用】パラメータ分布記憶部は、画像採取用カメラ，
赤外線カメラ，レーザ振動計などのパラメータ分布測定
装置で採取された対象機器の２次元パラメータ分布を記
憶するメモリである。

【００４０】パラメータ分布記憶部にいったん記憶され
たデータは、データや伝送路を介してパラメータ分布特
徴抽出部に送られ、そこで処理されて前記（１），
（２），（３）のいずれかの特徴量群が抽出される。

【００４１】パラメータ分布特徴記憶部では、パラメー
タ分布特徴抽出部で抽出する特徴量の種類と同じ特徴量
に関して、対象機器がある状態にある時のものをあらか
じめ抽出して記憶している。

【００４２】パラメータ分布特徴比較部では、前記パラ
メータ分布特徴抽出部から送られてくる測定したパラメ
ータ分布の集合とパラメータ特徴記憶部に記憶された特
徴量の集合を比較演算し、その類似度を評価する値を計
算する。

【００４３】このパラメータ分布特徴比較部で計算され
た値は、比較結果判定部に送られ、そこで現在の機器状
態があらかじめ定義された機器状態のいずれに属するか
を判定し、その結果をユーザに提示する。

【００４４】

【実施例】図１から図４を参照しながら本発明に係る機
器状態監視装置の実施例を説明する。図１は本発明に係
る機器状態監視装置の一実施例を示したものである。こ
こでは、特に監視状態に用いるパラメータ分布測定装置
としてレーザ振動計12で採取された機器の振動データを
用いる場合の構成を示している。

【００４５】本実施例に基づく機器状態監視装置11は、
データ入力端としてパラメータ分布測定装置としてのレ
ーザ振動計12を備えている。この機器状態監視装置11で
は、レーザ振動計12とデータ伝送路としての伝送線20を
介して結合されるパラメータ分布記憶部としての振動分
布記憶部13と、この振動分布記憶部13にデータ伝送路を
介して結合される振動分布画像合成部14と、振動分布画
像合成部14に伝送路を介して結合される画像表示装置15
と、振動分布記憶部13に伝送路を介して結合されるパラ
メータ分布特徴抽出部としての振動分布特徴抽出部16
と、あらかじめ抽出された機器状態を表す振動分布の特
徴量の集合を記憶したパラメータ分布特徴記憶部として
の振動分布特徴記憶部17と、前記振動分布特徴抽出部16
と振動特徴記憶部17にデータ伝送路を介して結合された
パラメータ分布特徴比較部としての振動分布特徴比較部
18と、前記振動分布特徴比較部18にデータ伝送路を介し
て結合された比較結果判定部19とから構成されている。
また、画像表示装置15は比較結果判定部19とも結合され
ている。

【００４６】つぎに上記実施例に係る機器状態監視装置
の作用を説明する。レーザ振動計12で採取された監視対
象の機器を含む振動分布データはデータ伝送路としての
伝送線20を介して機器状態監視装置11に送られ、振動分
布記憶部13に格納される。

【００４７】このようにして採取，記憶された振動分布
データは、振動分布画像合成部14で２次元画像の各画素
に対応する点のデータを、その値に比例する色または高
度に変換し、２次元の振動分布画像に合成し、画像表示
装置15に転送して表示する。このようにして合成された
振動分布画像は図７に例示したような画像となる。

【００４８】振動分布特徴抽出部16では振動分布記憶部
13に格納されたデータの内容に対して演算を行い採取さ
れたデータの特徴量の集合を出力する。一方、振動分布
特徴記憶部17には、振動分布特徴抽出部16で抽出する特
徴量の種類と同じ特徴量に関して対象機器がある状態に
ある時のものをあからじめ抽出して記憶している。

【００４９】振動分布特徴比較部18では、前記振動分布
特徴抽出部16における演算処理結果と振動分布特徴記憶
部17に格納された特徴量を比較演算し、データ集合の類
似度を示す値を計算する。比較結果判定部19では、前記
振動分布特徴比較部18で計算された値を基に現在の機器
状態があらかじめ定義された機器状態のいずれに属する
かを判定し、その結果を画像表示装置15に表示してユー
ザに提示する。

【００５０】本実施例で用いられるレーザ振動計12の測
定方法は以下のようなものである。測定対象の機器に向
かってレーザ振動計12から発信されたレーザビームは、
対象物の表面に照射すると散乱光を発する。レーザ振動
計12では、この散乱光を受光し、もとの発信光と重ね合
わせることによってその干渉効果を測定する。

【００５１】対象物の表面にレーザビームが照射した時
に、対象物が振動していない場合には反射するレーザ光
にもなんら変化は起こらないが、対象物が振動している
とそこでドップラ効果により振動の大きさに応じた位相
のずれが発生し、元の発信光と重ね合わせると干渉が起
こり、それを測定することで対象の振動の大きさを測定
することができる。

【００５２】このようなレーザ振動計12では、対象物の
一点に連続的にレーザを照射して、それに対する反射を
時系列的に観測するという運用も可能であるが、通常の
運用では、レーザビームを当てる場所をテレビのＮＴＳ
Ｃ(National Television Co-mmittee)信号のような方式
で一定の周期でスキャンし、スキャンした場所のすべて
の点の振動を測定して２次元の振動分布として計測す
る。

【００５３】また、データ採取にあたって、一定周期の
参照波を外部から入力（あるいは内部にある参照波発生
器の出力を参照）し、それを基準として位相の情報もあ
わせて採取することも可能である。このようにして測定
された振動分布のデータは観測対象の機器の状態をよく
表すパラメータとなる。

【００５４】ポンプなどの回転機では、回転体の回転に
ともなって機器各部に発生する振動の大きさとその位相
関係を観測することにより、機器の内部に発生した異常
状態を推定することができる。

【００５５】たとえば、回転体の回転の中心となる軸の
芯出しが不良で、本来の中心より傾いて据え付けられて
いるような不具合の場合には、機器の両端で振動の変位
が大きく、また振動の位相が機器の両端で逆位相となる
ことが考えられる。

【００５６】また、観測している機器の表面における振
動の振幅の大きさの分布を計測し、その変化の状態を観
測することによりその機器にかかっている応力の大きさ
を推定することも可能であり、その結果、その機器の寿
命を推定することも可能になる。

【００５７】このような対象機器の振動分布の特徴を踏
まえて行う機器状態監視装置においては、以下の（１）
から（３）項で述べるような手順で振動分布の特徴量を
抽出する（振動分布特徴抽出部16における処理内容）。 （１） 測定した振動分布のレーダから、監視対象機器
の面単位で対象領域のデータを切り出す。 （２） 監視対象機器の各面ごとにあらかじめ定められ
た手順で複数の領域に分割し、その領域内のデータを取
り出す。 （３） 各領域内のデータの大きさとばらつき度、およ
び重心の領域内における相対位置を計算し、それらの計
算結果の値の集合を特徴量とする。

【００５８】前記（１）項における処理は、採取された
振動分布データから監視対象機器に関するデータを抽出
する処理である。すなわち、採取した振動分布のデータ
には、通常対象機器以外のものも含まれているので、そ
れらを除去して対象機器のものだけを取り出す。

【００５９】前述したように、レーザ振動計ではレーザ
光をテレビのＮＴＳＣ信号のような方式でスキャンさせ
てその領域の振動データを採取し、データ採取位置の情
報とあわせてデータ分布画像に合成する。通常の場合、
スキャンした領域の一部に対象機器が存在しており、ス
キャン領域全体では対象機器以外のものも採取すること
になる。

【００６０】したがって、採取した振動分布画像から監
視対象機器に関するものだけを取り出すためには、画面
内で関し対象機器が占める領域を判定し、振動分布画像
と重ね合わせて切り出す処理が必要となる。

【００６１】この処理を実現するための具体的な処理方
法としてはつぎの第１および第２の方法が考えられる。

【００６２】第１の処理方法は、対象領域の３次元ＣＡ
Ｄのデータを用いる方法である。すなわち、システム内
に監視対象領域の機器や配管の空間における位置情報を
含んだ３次元のＣＡＤデータを持ち、そのデータと振動
分布データを採取する際にレーザ振動計を設置した位置
と向きの情報から、振動分布採取の視野内における各機
器の見え方を計算し、分布画像内で対象機器に関するも
のを抽出する方法である。

【００６３】第２の処理方法は、採取した振動分布デー
タの特徴、特にそのエッジ情報からデータを抽出する方
法である。すなわち、振動分布の画面を採取した場合、
１つの機器上では振動の大きさが連続的に変化してい
る。

【００６４】逆に考えれば，振動の大きさが他に比べて
急激に変化している点では、データを採取した対象機器
が代わっていることを示している。したがって、このよ
うな変化の不連続点をエッジとして抽出することで、対
象機器が視野内で占める領域を取り出すことができる。

【００６５】特に、前記（１）項の処理においては、監
視対象機器の面ごとに振動分布を抽出する。各種機器の
形状はいくつかの面の組み合わせで近似することができ
る。たとえば、ポンプの形状は通常円筒の組合わせで表
せるので、いくつかの底面（円）とそれをつなぐ側面の
組合わせで近似できる。このような各面の見え方は、測
定点と対象面の相対的な位置関係（角度）で異なるもの
である。したがって、それらを配慮したデータの切り出
しが必要となる。

【００６６】前記（２）項の処理は、前記（１）項の処
理で取り出された対象機器の各面における振動分布デー
タを領域分割する処理である。領域分割の方法は、単純
なものから複雑なものまでいろいろと考えられるが、こ
こではその代表的なものを図２に示す。

【００６７】図２は円筒形で近似される機器の底面およ
び側面を領域分割した例であり、実線は各面のエッジを
示しており、点線は領域分割を行う線を示している。図
では側面が軸に平行な直線と、円周方向に軸に垂直な直
線で４Ｘ８の領域に分割している様子を示している。ま
た、底面を直径方向の直線と円周に平行な円で10Ｘ４の
領域に分割している様子を示している。

【００６８】このような領域分割の戦略はあらかじめ定
めておき、振動分布画面の視野内における各面の見え方
に応じて座標変換を行って領域を分割する。このように
分割した領域に対して、各領域内のデータを取り出す。

【００６９】前記（３）項の処理は、前述の処理で取り
出された領域内のデータに対して統計量を計算する処理
である。計算するデータとしては、たとえば、大きさを
表すデータとして平均値、ばらつき度を表すデータとし
て分散などの統計量を用いる。また、重心の相対位置
（各領域の形状を正規化して考えた場合の位置）の座標
を計算する。

【００７０】振動分布特徴抽出部16におけるこのような
処理により計算された各領域におけるデータの集合は、
振動分布特徴比較部18に送られる。振動分布特徴記憶部
17では、同様の処理によってあらかじめ抽出された振動
分布の特徴量の集合が格納されている。特に、機器状態
の監視あるいは診断を目的としている場合には、機器に
何らかの異常が発生している場合の特徴量の集合を格納
しておく。

【００７１】振動分布特徴比較部18では振動分布特徴比
較部17に記憶された複数の特徴量の集合と、振動分布特
徴抽出部16で計算された現在の振動分布の特徴量を比較
照合するための計算を行う。比較照合のための計算の方
法としては、いくつかの方法があるが、たとえば、２つ
のデータの集合の類似度を評価するに用いられるマハラ
ノビスの距離と呼ばれる距離情報に変換するなどの方法
が考えられる。

【００７２】また、各データの関係を記述したモデルを
構築し、その演算によりデータ集合の分類を行う方法も
考えられる。このような方法により振動分布特徴比較部
18で計算された結果は、比較判定部19に伝えられる。

【００７３】比較判定部19では、振動分布特徴比較部18
における計算結果を受け取ると、現在の状態があらかじ
め登録されている機器状態のいずれに近いかを判定する
処理を行う。振動分布特徴比較部18における処理の結果
は、あらかじめ登録された特徴量の集合と現在の特徴量
の集合の比較参照の計算結果である。

【００７４】あらかじめ登録する特徴量の集合として
は、正常時の特徴量の集合を１つだけ登録する場合と、
正常時，異常時を含めて複数の特徴量の集合を登録する
場合が考えられる。

【００７５】振動分布特徴比較部18で計算する内容が前
に述べたマハラノビスの距離データを計算することであ
る場合、前者の場合には１つだけのデータが出力され、
後者の場合には登録された集合の数分の距離データが出
力される。比較判定部19では、これらの距離データを基
に判定を行う。

【００７６】たとえば、正常時のデータが１つだけ格納
されている場合には、出力された距離情報がある値以下
の場合には正常と判定し、そうでない場合には異常と判
定する。また、正常時，異常時の複数の集合が登録され
ている場合には、最も距離が短いと判定されるデータの
集合が表す状態に近いと判定する。このような処理によ
って、本実施例に係る機器状態監視装置の機能は達成さ
れる。

【００７７】上記実施例によれば、レーザ振動計を用い
て計測された機器の振動分布のデータから、機器状態の
監視が行え、振動に基づく機器状態監視の自動化が可能
となり、監視作業の省力化が可能となる。また、状態を
とらえるために用いるデータは有限個の離散的な位置で
のデータとなっているが、それらを対象範囲のすべての
データから計算される統計データの集合で代表している
ので、機器全体のパラメータ分布の状態を考慮してお
り、詳細な状態把握が可能となる。

【００７８】図３および図４は上記実施例における振動
分布特徴抽出部16および振動分布特徴比較部18の信号処
理のフローチャートをそれぞれ示している。図３におい
ては着目する面の領域をあらかじめ定められた領域に分
割し、各領域に含まれるデータの平均値，分散，重心の
領域内における相対位置を計算する。

【００７９】図４においては着目する面の中でしきい値
に等しい値を持つデータ集合を抽出し、着目する面内で
上記データ集合の表す面内で上記のデータ集合の表す面
の数各面の位置，面積，面の形状データを計算する。な
お、図３および図４ともに振動分布特徴比較部18および
比較判定部19は図示の如く共通している。

【００８０】つぎに、上記実施例において、監視を行う
際に抽出する特徴量の他の例を説明する。 （１） 監視対象機器の振動分布のデータにおいて、あ
らかじめ設定された１つまたは複数のしきい値に等しい
値を持つ点の集合で示される面の数、それぞれの面の位
置と面積のデータ、および面の形状を表すデータ量。 （２） 前述した特徴量に加えて、各特徴量を時系列に
配列した際の変化を表すベクトル量。

【００８１】（１）は、振動分布のデータのある値にお
ける断面の位置と形状を特徴量としてとらえるものであ
る。振動分布とは、各点における振動の大きさを等高線
のような形で表したものと考えることができる。したが
って、ある値で振動分布のデータを切り出すと、そこに
は地形をある等高線で切断した場合に見られるような断
面を表す面が現れる。このような面に着目してその特徴
量を計算するものである。

【００８２】たとえば、監視対象機器に固有のしきい値
（１つあるいは複数）を設定し、採取された振動分布デ
ータのしきい値における断面の相対位置（断面の重心が
どこにあるかを観測面の形状を正規化して表したも
の）、相対面積（観測面の形状を正規化して何％を占め
るかで表したもの）、および形状の特徴を表すパラメー
タとして歪率等を計算により求める。

【００８３】（２）は、これら２つの方法に時系列的な
変化傾向を取り込む方法である。すなわち、このような
機器状態監視を周期的に行う場合に、各特徴量の絶対値
に加えて、前回の測定で測定した特徴量からの変化（差
分）を計算し、それらをベクトル量としてとらえて、変
化傾向を表す特徴量とするものである。

【００８４】また、これまではレーザ振動計を振動分布
計測装置として用いたが、振動分布を計測する装置とし
てはこれだけではない。振動の分布を計測できるという
機能を有する限り、その計測原理は問わない。たとえ
ば、超音波を利用した振動計などが考えられる。

【００８５】さらに、計測するパラメータに関しては、
ここでは振動に的を絞って説明したが、監視対象機器に
関する他のパラメータ分布をとらえる場合にも、同じ方
法を用いて機器の状態を監視することが可能である。

【００８６】たとえば、このようなパラメータとして、
監視対象機器の表面の温度の分布がある。この場合に
は、これまでに説明した装置の構成において、振動分布
を扱っていた構成要素をすべて温度分布を扱う構成要素
とすることで対応可能となる。たとえば、振動分布を測
定するための測定装置であるレーザ振動計を、温度分布
を測定するための測定装置である赤外線カメラに置き換
えられるといった対応をとる。

【００８７】また、監視対象機器の表面の色分布が機器
状態を表す重要なパラメータとなることもある。このよ
うな場合には、可視画像をとらえることのできるＴＶカ
メラなどのセンサを用いる。

【００８８】

【発明の効果】本発明によれば、観測された２次元のパ
ラメータ分布画像から対象機器の状態を監視してその状
態を推定することができ、機器状態の監視，診断を省力
化することができる。

【００８９】また、状態をとらえるために用いるデータ
は離散的な位置でのデータで代表させるのではなく、対
象範囲のすべてのデータ分布の状態を考慮したものとな
っているので正確に状態把握が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る機器状態監視装置の一実施例を示
すブロック図。

【図２】図１において、機器状態監視を行う際の特徴量
計算のための領域分割法の例を示す概念図。

【図３】図１における振動分布特徴抽出部および振動分
布比較部の信号処理の一例を示す流れ線図。

【図４】図１における振動分布特徴抽出部および振動分
布比較部の信号処理の他の例を示す流れ線図。

【図５】従来のモノレール式パトロール支援装置を示す
ブロック図。

【図６】従来のオンライン機器監視装置を概略的に示す
構成図。

【図７】従来の２次元で採取したデータの分布を画像表
示した例を示す概念図。

【図８】従来のリモートセンサを用いた機器状態監視装
置を示すブロック図。

【符号の説明】

11…機器状態監視装置、12…レーザ振動計、13…振動分
布記憶部、14…振動分布画像合成部、15…画像表示装
置、16…振動分布特徴抽出部、17…振動分布特徴記憶
部、18…振動分布特徴比較部、19…比較判定部、20…伝
送線。

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 対象物の状態量の分布を測定するパラメ
   ータ分布測定装置と、このパラメータ分布測定装置にデ
   ータ伝送路を介して結合されたパラメータ分布記憶部
   と、このパラメータ分布記憶部にデータ伝送路を介して
   結合されたパラメータ分布特徴抽出部と、あらかじめ抽
   出された機器状態を表すパラメータ分布の特徴量の集合
   を記憶したパラメータ分布特徴記憶部と、このパラメー
   タ分布特徴記憶部および前記パラメータ分布特徴抽出部
   にデータ伝送路を介して結合されたパラメータ分布特徴
   比較部と、このパラメータ分布特徴比較部にデータ伝送
   路を介して結合された比較結果判定部とを備えたことを
   特徴とする機器状態監視装置。
2. 【請求項２】 前記パラメータ分布データ測定装置には
   温度センサを用いることを特徴とする請求項１記載の機
   器状態監視装置。
3. 【請求項３】 前記パラメータ分布データ測定装置には
   各種振動計を用いることを特徴とする請求項１記載の機
   器状態監視装置。
4. 【請求項４】 前記パラメータ分布データ測定装置には
   可視画像採取用のセンサを用いることを特徴とする請求
   項１記載の機器状態監視装置。
5. 【請求項５】 前記パラメータ分布特徴抽出部で抽出す
   る特徴量は監視対象機器におけるパラメータ分布測定面
   を複数の領域に分割した各領域におけるデータの大きさ
   と、そのばらつき度および重心の領域内における相対位
   置に関するデータであることを特徴とする請求項１記載
   の機器状態監視装置。
6. 【請求項６】 前記パラメータ分布特徴抽出部で抽出す
   る特徴量は監視対象機器のパラメータ分布のデータにお
   いて、あらかじめ設定された１つまたは複数のパラメー
   タのしきい値に等しい値を持つ点の集合で示される面の
   数、位置と面積に関するデータ、および面の形状を表す
   データ量であることを特徴とする請求項１記載の機器状
   態監視装置。
7. 【請求項７】 パラメータ分布特徴抽出部で抽出する特
   徴量は各特徴量を時系列に配列した際の変化を表すベク
   トル量であることを特徴とする請求項１記載の機器状態
   監視装置。