CN115606168A - 自动检查系统以及无线子机 - Google Patents

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Abstract

本发明的一个方式所涉及的自动检查系统具备无线子机和无线母机。无线子机具有：收音部，其对从检查对象物产生的声音进行收集；解析部，其对收集到的声音进行解析，得到收集到的声音与预先学习到的通常时的声音的差异的程度以及收集到的声音的声音状态信息作为解析结果；无线通信部，其向无线母机无线发送包含解析结果的数据；以及电源部，其向收音部、解析部以及无线通信部供给电力。无线母机构成为进行如下处理：从无线子机接收上述数据并进行管理，对监视检查对象物的状态的监视终端发送从该数据取出的解析结果。

Description

自动检查系统以及无线子机
技术领域
本发明涉及对成套设备等设备进行检查的自动检查系统以及无线子机。
背景技术
在发电成套设备、化学成套设备、钢铁成套设备等现场设置有电动机、压缩机、涡轮等设备。由于设备的长期使用，当轴承、绝缘体等部件劣化时，会产生异常噪声。以往，作业人员听到设备的运转音来进行判断是否正常的运用。但是，作业人员为了听辨异常噪声，需要长年培训的经验。而且，作业人员在广阔的现场到处走动，通过自身的耳朵进行设备的检查，因此作业人员的负荷大。近年来，能够听清异常噪声的熟练作业人员的高龄化不断发展，也难以确保新的作业人员。
因此，作为对监视对象物进行监视的技术，已知有专利文献1所公开的技术。专利文献1所公开的监视装置内置有：无线设备，其用于发送由信息处理设备处理后的声音数据和图像数据，并接收麦克风和照相机的控制信号；以及天线，其与无线设备连接。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2009-273113号公报
发明内容
发明所要解决的课题
专利文献1所记载的现有的监视装置向远离监视对象物的场所的监视处理装置无线发送监视对象物的声音数据。而且，监视处理装置能够根据由监视装置收集到的声音数据来计算频谱，并通过神经网络模型来检测监视对象设备的异常发生。虽然根据测定对象产生的声音的频率等而不同，但从监视装置发送的声音数据的数据尺寸大。因此，由监视处理装置进行的声音数据的测定以及解析的处理变重，监视处理装置中的消耗电力容易增大。
另外，在对成套设备的现场设备以所谓后期安装的方式设置传感器装置的情况下，不限在设备的附近存在插座，难以得到能够向传感器装置供给电力的有线的电源。因此，传感器装置需要将内置电池作为动力源进行工作。但是，若传感器装置执行消耗电力大的处理(例如，发送数据尺寸大的声音数据的处理)，则内置电池很快耗尽，电池更换的频度变高，传感器装置的使用便利性变差。
本发明是鉴于上述状况而完成的，其目的在于降低对检查对象物产生的声音进行收集的传感器装置的消耗电力。
用于解决课题的手段
为了解决上述课题，本发明的一个方式的自动检查系统具备无线子机和无线母机。
所述无线子机具有：收音部，其收集从检查对象物产生的声音；解析部，其对收集到的声音进行解析，得到收集到的声音与预先学习到的通常时的声音的差异的程度以及收集到的声音的声音状态信息，作为解析结果；无线通信部，其向无线母机无线发送包含该解析结果的数据；以及电源部，其向收音部、解析部以及无线通信部供给电力。
所述无线母机构成为进行如下处理：从无线子机接收所述数据并进行管理，对监视检查对象物的状态的监视终端发送从所述数据取出的所述解析结果。
发明效果
根据本发明的至少一个方式，无线子机不是将从检查对象物收集到的声音的频带整体的数据作为解析结果来发送，而是将与通常时的声音的差异的程度和收集到的声音的声音状态信息作为解析结果发送给无线母机。因此，能够减小从无线子机发送至无线母机的数据的数据尺寸，降低无线子机的消耗电力。
上述以外的课题、结构以及效果通过以下的实施方式的说明而变得明确。
附图说明
图1是表示本发明的第一实施方式所涉及的自动检查系统的整体结构例的框图。
图2是表示包含本发明的第一实施方式所涉及的解析结果的数据包的结构例的图。
图3是表示本发明的第一实施方式所涉及的无线母机和监视终端的内部结构例的框图。
图4是表示构成本发明的第一实施方式所涉及的无线子机的计算机的硬件结构例的框图。
图5是表示构成本发明的第一实施方式所涉及的无线中继器、无线母机以及监视终端的计算机的硬件结构例的框图。
图6是表示由本发明的第一实施方式所涉及的无线子机执行的处理的例子的流程图。
图7是表示由本发明的第一实施方式所涉及的无线中继器执行的处理的例子和由无线母机执行的处理的例子的流程图。
图8是表示本发明的第一实施方式所涉及的异常度的时间变化的图表。
图9是表示与本发明的第一实施方式所涉及的无线子机连接的学习结果设定终端的内部结构例的框图。
图10是表示本发明的第一实施方式所涉及的学习结果设定终端的处理的例子的流程图。
图11是表示本发明的第一实施方式所涉及的无线子机的安装场所的例子的图。
图12是表示本发明的第一实施方式所涉及的自动检查系统的多跳网络的第一结构例(单管理器)的图。
图13是表示本发明的第一实施方式所涉及的自动检查系统的多跳网络的第二结构例(多管理器)的图。
图14是表示本发明的第一实施方式所涉及的自动检查系统的多跳网络的第三结构例(多管理器)的图。
图15是表示本发明的第二实施方式所涉及的自动检查系统的整体结构例的框图。
具体实施方式
以下，参照附图对用于实施本发明的方式的例子进行说明。在本说明书和附图中，对具有实质上相同的功能或结构的构成要素标注相同的附图标记并省略重复的说明。
在以下说明的各实施方式所涉及的自动检查系统中，对收集在成套设备等现场设备中产生的声音(运转声音)而得到的数据进行解析，关于声音数据，将与通常时的声音的差异程度和收集到的声音的声音状态信息作为解析结果发送给无线母机。
＜第一实施方式＞
首先，参照图1～图14对第一实施方式所涉及的自动检查系统的结构例以及动作例进行说明。
[自动检查系统的整体结构]
图1是表示第一实施方式所涉及的自动检查系统1的整体结构例的框图。自动检查系统1例如应用于发电成套设备、化学成套设备、钢铁成套设备、变电站等成套设备、大厦等建筑物。而且，自动检查系统1具备无线子机10、10’、无线中继器20、无线母机30以及监视终端40。在无线子机10、10’与无线中继器20之间、以及无线中继器20与无线母机30之间，能够通过无线通信路径L1收发各种数据。另外，无线母机30与监视终端40之间能够通过无线通信路径L2收发各种数据。此外，无线母机30与监视终端40之间也可以通过有线通信路径来收发各种数据。
在成套设备例如设置有电动机、泵、压缩机、涡轮、锅炉等产生声音的设备。设置于成套设备并发出声音的设备的至少一部分成为自动检查系统1的监视对象(检查对象)。在以下的说明中，将成为监视对象的设备称为“检查对象物”。在检查对象物A2的附近设置有无线子机10(子机的一例)。无线子机10可以与检查对象物A2接触地设置，也可以与检查对象物A2分离地设置。另外，也可以设为如下结构：针对不同的检查对象物A2及检查对象物B3，分别各设置一个不同的无线子机10及无线子机10’，通过各个无线子机10及无线子机10’来监视检查对象物A2及检查对象物B3。另外，也可以构成为对一个检查对象物A2设置无线子机10及无线子机10’，各个无线子机10及无线子机10’监视检查对象物A2的不同部位。以下，对无线子机10进行说明。
[无线子机]
无线子机10作为收集从检查对象物A2产生的声音并检测声音的特征的“声音传感器装置”来使用。因此，无线子机10对从检查对象物A2产生的声音进行收集，对收集到的声音进行解析而针对声音数据得到与通常时的声音的差异程度作为解析结果，并向无线母机30发送包含解析结果的数据。在此，声音的振幅是以无声状态为基准的位移。包含解析结果的数据是在后述的图2中示出详细的结构的数据包D1，在以下的说明中，将包含解析结果的数据称为数据包D1。
该无线子机10例如具备收音部11、解析部12、无线通信部13及电源部14。无线子机10所具备的各部容纳在具有防水、防尘功能的框体内。在此，将无线子机10作为将传感器功能与无线通信功能一体化的装置来进行说明。但是，也可将通过信号线连接了分别构成的传感器功能部(收音部11、解析部12)与无线通信功能部(无线通信部13)的装置作为无线子机10来处理。
收音部11在内部具有未图示的AD(Analog-to-Digital)转换部。然后，收音部11的AD转换部对从检查对象物A2收集到的声音的模拟信号的振幅以预定的周期(例如每10分钟、每1小时)进行采样和量化，将模拟信号转换为数字值并输出到解析部12。
解析部12解析从收音部11输入的声音的数字值，并得到收集到的声音与预先学习的通常时的声音之间的差异程度以及收集到的声音的声音状态信息作为解析结果。然后，解析部12将解析结果发送给无线通信部13。该解析部12具备学习结果15、特征量提取部16、异常度以及声音状态信息计算部17。
学习结果15是由后述的图9所示的学习结果设定终端7事先学习到的通常的声音的数据，是学习了正常动作的检查对象物A2的声音的信息。该学习结果15是收音部11基于学习结果设定终端7事先记录的录音信息，对通常的声音进行转换而得到的电信号计算每个频率的强度，每隔预定的时间求出自相关而得到的特征量等。例如，在设置无线子机10时，通过学习结果设定终端7预先将学习结果15登记在无线子机10中。
特征量提取部16基于从收音部11输入的电信号，提取电信号的特征量。即，特征量提取部16能够根据收音部11收集到的声音，提取检查对象物A2产生的声音的特征量。学习结果15中包含的、或者特征量提取部16提取的声音的特征量是指对每个检查对象物A2产生的声音赋予特征的参数。例如，在预定期间，能够将可听区域所包含的声音的频率(高低)作为特征量而例示。
异常度以及声音状态信息计算部17计算特征量提取部16从收音部11收集到的声音中提取出的特征量与通常时的声音的学习结果15的差异的程度。对差异的程度的计算方法的例子进行说明。首先，异常度以及声音状态信息计算部17分别随机地采样多个由学习结果15表示的声音的特征量和收音部11收集到的声音的特征量。接着，异常度以及声音状态信息计算部17将所采样的特征量的组分别单独地输入到高斯混合模型等，按每个组计算得分。然后，异常度以及声音状态信息计算部17通过求出计算出的得分的差值，得到特征量提取部16提取出的特征量与通常时的声音的学习结果15的差异的程度(以下也表述为“异常度”)。此时，影响差异的程度的信息(关于声音状态的信息)是“声音状态信息”。例如，声音状态信息至少是所收集的声音的频带和每个频率的输出的大小(强度)中的任一个。
异常度以及声音状态信息计算部17通过多次反复进行这些处理，能够计算异常度的平均、异常度的标准偏差等统计信息(参照后述的图8)。另外，异常度以及声音状态信息计算部17通过反复进行这些处理，基于特征量提取部16从收音部11收集到的声音中提取出的特征量，来计算收集到的声音的声音状态信息。
无线通信部13将对解析部12得到的解析结果附加了无线母机30的目的地信息的数据包D1经由无线中继器20在预定的定时无线发送给无线母机30。该处理通过无线通信部13与无线中继器20的无线通信部21进行通信来进行。包含解析结果的数据包D1如无线通信路径L1所示被发送给无线中继器20，并且从无线中继器20发送给无线母机30。
电源部14供给内置于无线子机10的内置电池58(参照后述的图4)中蓄电的电力，使收音部11、解析部12及无线通信部13动作。内置电池58的种类不限。另外，也可以在无线子机10中设置将所发电的电力供给至电源部14的发电部(省略图示)。
[无线中继器]
无线中继器20构成布满成套设备的传感器网络的一部分，如上所述，能够将从无线子机10、10’发送的数据包D1转发给无线母机30。
传感器网络的一部分也可以包括能够检测从检查对象物A2、B3产生的异常声音来诊断检查对象物A2、B3的状态的声音传感器网络。在该情况下，传感器网络除了声音传感器网络以外，还可以包括能够检测温度、湿度、压力、电压值、电流值、频率、电阻值、流量、流速、颜色、图像等中的至少任意一个以上的信息的传感器网络。或者，设置于成套设备内的传感器网络也可以全部由声音传感器网络构成。
无线中继器20能够在接收到从一个无线子机10或多个无线子机10、10’无线发送的数据包D1之后，向无线母机30无线发送数据包D1。另外，无线中继器20能够将从多个无线子机10、10’接收到的各个数据包D1转发给无线母机30。具体而言，无线中继器20能够与多个无线子机10、10’进行无线通信，并将从各无线子机10、10’接收到的数据包D1发送给无线母机30。在此，无线母机30对多个无线子机10、10’指示数据包D1的发送顺序，经由无线中继器20无线接收无线中继器20按照发送顺序从无线子机10、10’接收到的数据。
例如，无线母机30经由无线中继器20对通过轮询方式依次选择的多个无线子机10、10’指示数据包D1的发送。从无线母机30接收到指示的无线子机10、10’向无线中继器20依次发送数据包D1。之后，无线中继器20将从各无线子机10、10’接收到的数据包D1按照所指示的发送顺序依次发送给无线母机30。因此，无线母机30能够避免从多个无线子机10、10’经由无线中继器20发送的数据包D1的冲突而接收数据包D1。
此外，在接近的多个无线子机10、10’间，如后述的图12～图14所示，无线子机10、10’彼此也能够以所谓的桶接力(bucket relay)方式(多跳路由)将数据包D1转发至无线中继器20。此时，对数据包D1进行桶接力的无线子机10(3)(参照图12～图14)作为对数据包D1进行中继的无线中继器发挥功能。
另外，在图1中示出了仅设置有1个无线中继器20的例子，但也可以设置多个无线中继器20。另外，无线通信路径L1也可以不包含无线中继器20。在该情况下，无线子机10也能够与无线母机30直接进行无线通信。
[无线母机]
无线母机30对从无线子机10经由无线中继器20接收到的数据(数据包D1)进行管理。因此，无线母机30例如具有解释数据包D1的内容(例如，将其称为数据解析功能)并保存为文件的功能。该文件中记载的数据的内容可以是将从无线子机10发送的解析结果转换为文本而得到的内容，也可以是将数据包的比特或字节信息直接文本化而得到的内容。也可以考虑标签划分、空格划分、逗号划分等各种形式，作业人员任意设计文件的形式即可。
该无线母机30基于来自对检查对象物A2、B3的状态进行监视的监视终端40的请求，将从数据取出的解析结果(如果存在异常则包含异常原因)发送给监视终端40。因此，无线母机30保持从无线子机10接收到的解析结果。然后，无线母机30基于根据解析结果求出的、由检查对象物A2、B3的异常度的平均值和异常度的标准偏差表示的收音部11收集到的声音的特征量与通常时的声音的学习结果15的差异的程度，例如检测经年劣化的检查对象物A2、B3的状态变化。之后，无线母机30基于检测到的检查对象物A2、B3的状态变化，将检查对象物A2、B3的异常的可能性(如果存在异常则包含异常原因)通知给监视终端40。该无线母机30具备无线通信部31、数据存储部32以及数据公开部33。
无线通信部31与无线中继器20进行通信。
数据存储部32从自无线子机10接收到的数据包D1中取出包含解析结果的数据，并与无线母机30收集到数据包D1的时刻相对应地存储数据。由此，数据存储部32将从数据包D1取出的数据进行时间序列数据化。在数据存储部32不具备能够保持全部的时间序列数据的存储容量的情况下，也可以构成为向外部的信息处理装置或信息存储装置转发保存用数据而作为系统整体来保持全部的信息。
数据公开部33根据来自监视终端40的请求，向监视终端40提供数据存储部32所保持的时间序列数据、检查对象物A2、B3的异常的可能性(如果存在异常，则包含异常原因)。
[监视终端]
监视终端40用于作业人员通过无线母机30来监视检查对象物A2、B3的状态。该监视终端40进行使用从无线母机30接收到的解析结果(如果存在异常则包含异常原因)来判定检查对象物A2、B3的状态并公开的处理。
[数据包的结构]
图2表示包含解析结果的数据包D1的结构例。
数据包D1由首部和数据部构成。在数据部中存储表示异常度的数据和表示声音状态信息的数据作为解析结果。在表示异常度的数据中包含异常度的平均值、异常度的标准偏差的值。
首部中包含确定数据包D1最终到达的无线母机30的网络地址(例如，IP地址)、或者由无线母机30的识别信息等表示的目的地信息。
异常度的平均值是将异常度以及声音状态信息计算部17在每个预定定时计算出的异常度以单位时间进行平均而得到的值。
异常度的标准偏差是异常度以及声音状态信息计算部17基于异常度的平均值计算出的标准偏差的值。
[无线母机和监视终端的系统]
接着，参照图3对无线母机30和监视终端40的系统进行说明。
图3是说明无线母机30和监视终端40的系统的图。在无线母机30的数据存储部32中存储有异常度321、异常原因322、声音状态信息323以及其他信息324。
无线母机30将包含由无线通信部31接收到的异常度321和声音状态信息323的时间序列数据存储在数据存储部32中。数据存储部32构成为将声音状态信息323与异常原因322关联起来，在发生异常时作业人员能够迅速地确定异常原因。作为关联方法，例如，关于如电动机的轴承劣化那样在特定的频带出现与通常时的差异的现象，事先作为声音状态信息323将特定的频带与轴承劣化(异常原因322)关联起来。另外，关于事先异常不明的声音，将异常发生时得到的声音的声音状态信息323和此时的异常原因322关联起来存储在数据存储部32中，能够在同样的异常发生时立即对应。作为一例，使用无线母机30或监视终端40的计算机60所具备的鼠标或键盘等输入装置(省略图示)通过手动输入来进行声音状态信息323与异常原因322的关联。
其他信息324是异常时或怀疑异常时的更详细的声音状态信息。其他信息324例如是对于由无线子机10收集到的声音数据而言强度最高的频率、或哪个频率的强度变化了何种程度这样的声音数据的每个频率的信息。如果列举一个具体例，则其他信息324是声音数据中的检测到异常的频带的周边的功率谱信息。在无线母机30中，例如在数据公开部33判断为判定异常原因所需(异常度为阈值以上等)的情况下，或者根据经由监视终端40的来自作业人员的指示，向无线子机10请求相应部分的更详细的信息(关于异常度高的频带或其周边的信息(功率谱等))。然后，无线母机30将从无线子机10取得的信息作为其他信息324而存储于数据存储部32。
监视终端40将时间序列数据的图表显示等作为关于检查对象物A2、B3的状态的监视结果向显示器、打印机等输出。监视终端40也可以具有对无线母机30的数据储存部32所保持的时间序列数据实施聚类处理等数据分析处理的功能。由此，监视终端40还能够针对每个检查对象物分析异常度321的异常度趋势41(变动模式)和检测到异常时的异常原因42(异常原因322)。
[各装置的硬件结构]
接着，参照图4和图5对构成自动检查系统1的各装置的计算机50、60的硬件结构例进行说明。
图4是表示构成无线子机10的计算机50的硬件结构例的框图。另外，构成无线子机10’的计算机50的硬件结构例与无线子机10相同，因此在以下的说明中，关注无线子机10来说明构成无线子机10的计算机50的硬件结构例。
计算机50是作为在无线子机10中使用的计算机而使用的硬件。计算机50具备MPU(Micro Processing Unit：微处理单元)51、主存储装置52、辅助存储装置53以及总线54。并且，计算机50具备麦克风55、输入输出电路56、通信电路57以及内置电池58。各块经由总线54以能够相互通信的方式连接。
MPU51从辅助存储装置53读出实现本实施方式的无线子机10的各功能的软件的程序代码并加载到主存储装置52来执行。因此，在辅助存储装置53中，除了引导程序、各种参数之外，还记录有用于使计算机50发挥功能的程序。辅助存储装置53永久地记录MPU51进行动作所需的程序、数据等，作为存储了由计算机50执行的程序的计算机可读取的非瞬态的记录介质的一例而使用。作为辅助存储装置53，使用由半导体存储器等构成的非易失性的存储器。
在主存储装置52中暂时写入在MPU51的运算处理的中途产生的变量、参数等，这些变量、参数等由MPU51适当读出。在无线子机10中，MPU51执行程序，由此实现无线子机10内的各部的功能。另外，在无线子机10中，从收音部11(麦克风55)接收到的数字值暂时存储于辅助存储装置53，解析部12的解析结果也暂时存储于辅助存储装置53。
麦克风55是对检查对象物A2产生的声音进行收集并输出声音的数字值的装置。在此，已知在检查对象物A2开始产生异常时，产生比可听区域高的超声波区域的声音。因此，作为麦克风55，也可以具有不仅能够收集可听音，还能够收集可听区域外的声音、例如检查对象物A2产生的超声波的功能。无线子机10通过对从检查对象物A2发出的超声波进行收集并解析，从而容易准确且早期地检测检查对象物A2的异常。
输入输出电路56是用于输入输出数字信号的接口。具有将从麦克风55输入的数字信号输出到解析部12的特征量提取部16的功能。
通信电路57例如使用面向NIC(Network Interface Card：网络接口卡)、IoT(Internet of Things：物联网)的低功率无线模块等，能够经由由与NIC连接的无线LAN(Local Area Network：局域网)、多跳型低功率无线等构成的无线通信路径在装置间收发各种数据。在无线子机10中，无线通信部13能够控制通信电路57的动作，将数据包D1发送给无线中继器20，或将从其他无线子机10接收到的数据包D1转发给无线中继器20。
内置电池58搭载于无线子机10，通过图1所示的电源部14的控制向计算机50内的各部供给电力。假定本实施方式的内置电池58为一次电池。但是，不排除内置电池58是二次电池的情况。
图5是表示构成无线中继器20、无线母机30以及监视终端40的计算机60的硬件结构例的框图。
计算机60是作为在无线中继器20、无线母机30以及监视终端40中使用的计算机而使用的硬件。计算机60具备MPU61、主存储装置62、辅助存储装置63、总线64、通信电路65以及用户接口装置66。各块经由总线64以能够相互通信的方式连接。
MPU61从辅助存储装置63读出实现本实施方式所涉及的无线中继器20、无线母机30以及监视终端40的各功能的软件的程序代码并加载到主存储装置62来执行。
向主存储装置62暂时写入在MPU61的运算处理的中途产生的变量、参数等，这些变量、参数等由MPU61适当读出。在无线中继器20中，为了将从无线子机10、10’接收到的数据包D1转发给无线母机30而控制无线通信部21的功能由MPU61实现。在无线母机30中，无线通信部31控制通信电路65的动作，取入从无线中继器20转发的数据包D1，MPU61将从数据包D1的数据部取出的各种数据存储于数据储存部32。另外，在无线母机30中，通过MPU61实现数据公开部33将从数据储存部32取出的数据向监视终端40公开的功能。在监视终端40中，接收由数据公开部33进行了公开处理的数据，通过用户接口装置66向作业人员提示该数据的功能由MPU61实现。
作为辅助存储装置63，例如使用HDD(Hard Disk Drive：硬盘驱动器)、SSD(SolidState Drive：固态硬盘)、软盘、光盘、光磁盘、CD-ROM、CD-R、磁带、非易失性的存储器等。在辅助存储装置63中，除了OS、各种参数之外，还记录有用于使计算机60发挥功能的程序。辅助存储装置63永久地记录MPU61进行动作所需的程序、数据等，作为存储有由计算机60执行的程序的计算机可读取的非瞬态的记录介质的一例而使用。在无线母机30中，数据存储部32的功能通过辅助存储装置63来实现。另外，在监视终端40中，通过辅助存储装置63实现蓄积从无线母机30发送的解析结果的功能。
通信电路65例如在监视终端40中使用NIC等，能够经由由与NIC连接的无线LAN等构成的无线通信路径、或者有线通信路径在装置间收发各种数据。在无线中继器20以及无线母机30中，通信电路65使用面向IoT的低功率无线模块等。在无线中继器20中，无线通信部21能够控制通信电路65的动作，将从无线子机10接收到的数据包D1转发给无线母机30。在无线母机30中，无线通信部31控制通信电路65的动作，接收从无线中继器20发送的数据包D1。另外，无线母机30能够通过通信电路65向监视终端40发送数据。在监视终端40中，未图示的无线通信部控制通信电路65的动作，接收从无线母机30发送的数据。
用户接口装置66例如使用液晶显示器监视器、触摸面板装置、鼠标、键盘等。作业人员能够确认显示于用户接口装置66的数据，通过用户接口装置66输入各种指令。用户接口装置66主要设置于监视终端40。在无线中继器20、无线母机30中也可以不设置用户接口装置66。
此外，在计算机60安装于无线母机30以及监视终端40的情况下，能够从有线的电源对各部供给电力，但省略该电源的记载。另外，在没有从外部电源对无线中继器20的电力供给的情况下，无线中继器20也可以具备内置电池。
[无线子机的处理]
接着，参照图6对由无线子机10执行的处理的例子进行说明。
图6是表示由无线子机10执行的处理的例子的流程图。省略与由无线子机10执行的处理相同的由无线子机10’执行的处理的详细说明。
无线子机10监视预定的定时是否到来(S11)。若预定的定时未到来(S11：否)，则无线子机10再次继续监视定时的到来。
当预定的定时到来时(S11：是)，无线子机10从电源部14对收音部11供给电力，启动麦克风55(S12)。预定的定时可以是一定的周期，或者也可以是不定的。而且，无线子机10也可按照经由无线中继器20而传达至无线子机10的来自无线母机30的指示来设定预定的定时。
收音部11对检查对象物A2的运转音进行收集(S13)。将由收音部11收集到的运转音输入到解析部12(S14)。
解析部12对从收音部11输入的运转音进行解析，基于预先学习到的通常时的声音的学习结果15和从运转音提取出的特征量，检测通常时的声音与运转音的差异的程度作为解析结果(S15)。在此，解析部12计算异常度和声音状态信息，并且得到这些信息作为解析结果。然后，解析部12将解析结果发送给无线通信部13(S16)。
无线通信部13基于从解析部12接收到的解析结果来生成数据包D1，并发送给无线中继器20(S17)。
[无线中继器以及无线母机的处理]
接着，参照图7对由无线中继器20以及无线母机30执行的处理的例子进行说明。
图7是表示由无线中继器20执行的处理的例子和由无线母机30执行的处理的例子的流程图。
首先，对无线中继器20的处理进行说明。
无线中继器20若从无线子机10接收到包含解析结果(异常度以及声音状态信息)的数据包D1(S21)，则将该包含解析结果的数据包D1转发给无线母机30(S22)。从无线子机10发送的数据包D1即使在中途经由其他装置的情况下，也按照首部中包含的网络地址或识别信息到达无线母机30。
无线母机30若经由无线中继器20接收到来自无线子机10的包含解析结果(异常度以及声音状态信息)的数据包D1(S31)，则从该数据包D1取出解析结果并进行数据化(S32)。数据化是指通过将收集到数据包D1的时刻的时刻信息与解析结果对应起来进行存储，从而作为时间序列数据登记到数据存储部32中。数据公开部33在根据解析结果判定为存在未知的异常(是比阈值高的异常度而未关联异常原因的情况)的情况下，将所收集到的声音的声音状态信息与异常原因关联起来进行存储(S33)。该处理也可以由数据存储部32实施。
之后，无线母机30根据来自监视终端40的请求发送时间序列数据(解析结果的一例)，监视终端40根据解析结果判定检查对象物A2的状态并公开(S34)。在监视终端40中，根据请求而公开的时间序列数据通过用户接口装置66由预定的用户接口显示。
[异常度的平均值和标准偏差]
图8是表示异常度的时间变化的图表。图8的纵轴表示异常度，横轴表示时间。另外，在横轴上绘制的纵线表示无线子机10将异常度的平均值与异常度的标准偏差作为解析结果而发送的定时。
在图8中，同时示出了由异常度以及声音状态信息计算部17计算出的异常度的平均值和异常度的标准偏差。异常度以及声音状态信息计算部17能够计算检查对象物A2的异常度的平均值、以及相对于异常度的平均值的正以及负的标准偏差。在图8中，将处于异常度的平均值的上侧的虚线表示为正的标准偏差，将处于异常度的平均值的下侧的虚线表示为负的标准偏差。
在检查对象物A2中发生的异常的可能性通过异常度的平均值和异常度的标准偏差在预定期间以上都变高而表示。而且，异常度以及声音状态信息计算部17在异常度高于预定的阈值的情况下，能够检测检查对象物A2的异常。无线母机30在异常度以及声音状态信息计算部17检测到检查对象物A2的异常的情况下，即在数据公开部33根据解析结果求出的异常度的平均值和异常度的标准偏差在预定期间以上都变高的情况下，通过向监视终端40发出警报等，能够通知检查对象物A2发生了异常。
但是，即使异常度的平均值高，在异常度的标准偏差为预定值以上的大小的情况下，异常度以及声音状态信息计算部17错误地检测出检查对象物A2的异常的可能性高。另一方面，在异常度的平均值在预定期间以上变高、且异常度的标准偏差以小于预定值的大小持续的情况下，异常度以及声音状态信息计算部17正确地检测出检查对象物A2的异常的可能性高。
因此，无线母机30的数据公开部33例如在异常度的平均值为阈值以上且异常度的标准偏差为预定值SD1以上的情况下，判定为异常度以及声音状态信息计算部17误检测出检查对象物的异常。相反，数据公开部33在异常度的平均值为阈值以上且异常度的标准偏差小于预定值SD1的情况下，判定为异常度以及声音状态信息计算部17正确地检测出检查对象物的异常。
然后，数据公开部33根据检测到异常的声音的声音状态信息323来确定异常原因322。之后，数据公开部33对监视终端40通知发生异常的可能性高的检查对象物A2的信息(例如识别信息)和异常原因。操作监视终端40的作业人员若确认该通知(检查对象物A2的识别信息、异常原因)，则能够进行检查对象物A2的早期检查，并根据需要进行检查对象物A2的修理、更换等应对。
此外，在异常度以及声音状态信息计算部17错误地检测出异常的可能性高的情况下，无线母机30不对监视终端40发出警报。另一方面，在异常度以及声音状态信息计算部17正确地检测出异常的可能性高的情况下，无线母机30对监视终端40发出警报，促使作业人员注意。这样，无线母机30能够使用异常度的平均值和异常度的标准偏差来判断异常度的准确性，因此即使异常度瞬间变高，也不会频发警报。此外，预定值SD1也可以根据检查对象物A2的种类、检查对象物A2的经年劣化的状态而适当变更。另外，也可以将预定值SD1对应于正和负的标准偏差而设为不同的值。
在以往的异常检测方法中，作业人员用自身的耳朵聆听检查对象物A2的声音来判断有无异常，因此如时间t1所示，若检查对象物A2的声音未充分变大，则无法检测出异常。另一方面，在本实施方式的异常检测方法中，基于异常度的平均值和异常度的标准偏差都变高的情况，在比时间t1早的时间t2向作业人员通知异常的检出。因此，通过使用本实施方式的异常检测方法，作业人员能够在比以往的异常检测方法早的定时应对检查对象物A2的异常。另外，若检测出异常，则基于此时的声音状态信息来确定异常原因并通知给作业人员，因此作业人员能够尽快掌握异常原因。
[学习结果的设定]
然而，由于学习通常的声音的处理的负荷高，因此使可使用的功率、存储区域有限的无线子机10进行学习处理并不妥当。因此，在安装无线子机10时，作业人员准备学习结果设定终端7，进行将学习结果15设定于无线子机10的操作。因此，参照图9和图10说明设定学习结果15的学习结果设定终端7的结构和处理的例子。
图9是表示连接于无线子机10的学习结果设定终端7的内部结构例的框图。
图10是表示学习结果设定终端7的处理的例子的流程图。
学习结果设定终端7使用作业人员能够携带的笔记本型或者平板型的计算机装置等。学习结果设定终端7的硬件结构应用图5所示的计算机60即可。该学习结果设定终端7具备信号处理部71、特征量提取部72以及学习模型生成部73。
首先，作业人员在安装无线子机10时将学习结果设定终端7连接于无线子机10(S41)。接着，信号处理部71进行从无线子机10的收音部11输出的声音的数字信号的输入处理、噪声去除、放大处理等各种信号处理(S42)。
接着，特征量提取部72基于由信号处理部71处理后的数字信号，提取检查对象物A2产生的声音的特征量(S43)。此外，使用学习结果设定终端7来设定学习结果15的操作大多在作业人员预先知道检查对象物A2的动作正常时进行。因此，将由特征量提取部72提取的声音的特征量作为通常的声音的特征量来处理。
接着，学习模型生成部73将提取出的特征量作为输入，生成学习模型(S44)。学习模型生成部73例如使用AI(Artificial Intelligence：人工智能)来实现。在此，如果是相同型式的检查对象物A2，则即使设置场所不同，声音的特征量也大多相似。因此，学习模型生成部73基于针对大量检查对象物A2产生的声音而提取出的特征量，反复进行生成学习模型的处理，由此能够提高学习模型的精度。
然后，学习模型生成部73对无线子机10设定使用学习模型而生成的学习结果15(S45)。在学习结果15的设定完成后，本处理结束。这样，无线子机10自身即使不进行学习处理，通过使用学习结果设定终端7所设定的适当的学习结果15，也能够进行将由收音部11收集到的声音与预先学习到的通常时的声音的差异程度作为解析结果而得到的处理。
此外，在图9和图10中示出了学习结果设定终端7进行学习处理的例子，但例如也可以是学习结果设定终端7能够经由因特网访问的云服务器进行学习处理。在该情况下，学习结果设定终端7不生成学习模型，将收音部11收集到的声音的数字数据发送给云服务器，并向云服务器委托学习处理。然后，学习结果设定终端7进行从云服务器接收由云服务器计算出的学习结果15，在无线子机10中设定学习结果15的处理。
在以上说明的第一实施方式所涉及的自动检查系统1中，在无线子机10中设置有收音部11，无线子机10在预定的定时(例如周期性地)使收音部11启动，使收音部11对检查对象物A2的运转音进行收集。在该自动检查系统1中，并非将收音部11可收集的频带的整体的声音数据从无线子机10发送给无线母机30，而是将包含与作为其极少一部分的预先学习的通常时的声音的差异程度、及收集到的声音的声音状态信息作为解析结果的数据包D1发送给无线母机30。因此，能够使从无线子机10向无线母机30发送的解析结果的数据包D1的数据尺寸比收音部11收集到的声音的原始数据的数据尺寸减小。
另外，无线子机10进行间歇驱动，发送无线母机30能够取出解析结果的最低限的尺寸的数据包D1，因此能够降低无线子机10的消耗功率。因此，无线子机10能够减少发送1次解析结果所需的电能，抑制内置电池58的消耗功率。其结果，无线子机10的内置电池58的寿命变长，因此能够减少无线子机10的电池更换频率。
另外，通过在无线母机30中将声音状态信息与异常原因建立关联，在收集到的声音中检测到异常时，作业人员能够基于声音状态信息而迅速地确定(掌握)异常原因。而且，通过迅速地确定异常原因，作业人员能够进行有计划且高效的维护。例如，在电动机的轴承劣化的情况下，作业人员能够确认库存，根据需要购买更换部件，计划更换作业时期和作业人员的确保。
另外，无线子机10将长期从检查对象物A2取得的声音数据中提取出的一部分信息发送给无线母机30。然后，无线母机30对无线子机10所取得的声音数据的特征进行管理，在检测到异常声音时，对监视终端40通知在检查对象物A2中发生的异常的可能性以及异常原因。因此，使用监视终端40的作业人员能够远程监视检查对象物A2的状态，能够减少接近检查对象物A2而进行检测异常声音的机会。因此，不仅能够降低检查对象物A2的运用成本，还能够提高自动检查系统1的使用便利性。
此外，如果无线母机30处于无线子机10的可通信距离的范围内，则也可以构成为在自动检查系统1中不设置无线中继器20，无线子机10与无线母机30进行直接通信。
另外，也可以构成为收音部11不具有AD转换部，而输出检查对象物A2所产生的声音的模拟信号。在这种情况下，解析部12构成为在特征量提取部16的前级设置AD转换部。解析部12的AD转换部以预定周期对从收音部11输入的声音的模拟信号的振幅进行采样和离散化，将模拟信号转换为数字值，并且将数字值输出到特征量提取部16。以后的处理与第一实施方式的各部的处理同样地进行。
[使麦克风远离无线子机的结构例]
图11是表示无线子机10的安装场所的例子的图。
图1所示的无线子机10内置有收音部11，在远离检查对象物A2的位置设置有无线子机10。但是，如图11所示，无线子机10所具备的收音部11也可以构成为，能够从无线子机10的框体拆下，从无线子机10远离而安装于检查对象物A2。
收音部11(麦克风55)的大小比无线子机10的框体小，因此能够直接安装于检查对象物A2。例如，在检查对象物A2为电动机的情况下，能够在电动机的轴承、电动机罩的外侧直接安装收音部11。通过这样将收音部11直接安装于电动机的各部，收音部11收集的声音不易受到设置电动机的周围的环境声音的影响。
收音部11与无线子机10通过从无线子机10延伸的电力线及信号线连接。电力线及信号线收纳在连接收音部11与无线子机10的电缆5内。收音部11通过经由电力线从电源部14(内置电池58)供给的电力进行动作。另外，收音部11将从检查对象物A2收集到的声音的数字信号通过信号线输出到无线子机10的解析部12。解析部12能够基于不包含周围的噪声的、仅从检查对象物A2产生的声音的数字信号，进行声音的解析。
[多跳网络的第一结构例(单管理器)]
图12是表示第一实施方式的自动检查系统1的多跳网络的第一结构例(单管理器)的图。
如图1所示，自动检查系统1由多个无线子机10、10’、无线中继器20构成。通常，作为无线子机10、10’最初发送数据包D1的目的地的无线中继器20是预先决定的。但是，设置无线子机10、10’的环境大多是配置各种形状的设备的成套设备内。因此，若在设置了无线子机10、10’之后新设置设备6，则无法从无线子机10、10’向无线中继器20发送数据包D1。
在此，对自动检查系统1所构成的第一结构例所涉及的多跳网络进行说明。在多跳网络中，多个无线子机10、10’能够转发数据包D1。示出了为了识别多个无线子机10、10’，而将标注有符号(1)～(4)的无线子机10(1)～10(4)设置在多跳网络中的例子。另外，示出了为了识别多个无线中继器20而将标注了符号(1)、(2)的无线中继器20(1)、20(2)设置于多跳网络的例子。
无线子机10(1)对从检查对象物A2产生的声音进行收集，无线子机10(2)对从检查对象物B3产生的声音进行收集。而且，无线子机10(3)、10(4)分别对从检查对象物C4的不同场所产生的声音进行收集。例如，从2台无线子机10(1)、10(2)向图12的左侧所示的无线中继器20(1)发送数据包D1。另外，设为从2台无线子机10(3)、10(4)也向图12的右侧所示的无线中继器20(2)发送数据包D1。
但是，通过在图12的右侧所示的无线中继器20(2)与2台无线子机10(3)、10(4)之间设置设备6，无线中继器20(2)与2台无线子机10(3)、10(4)无法直接通信。这样，多个无线子机10(1)～10(4)中的无线子机10(3)、10(4)在检测到无法对无线中继器20(2)发送数据包D1的情况下，对能够对其他无线中继器20(1)发送数据的其他无线子机10(2)委托数据包D1的转发。
因此，无法向无线中继器20(2)发送数据包D1的无线子机10(3)、10(4)搜索能够向其他无线中继器20(1)发送数据包D1的无线子机10(1)、10(2)。而且，无法发送数据包D1的无线子机10(3)、10(4)将数据包D1转发至能够发送数据包D1的无线子机10(2)。此时，无线子机10(3)将自身的数据包D1发送给无线子机10(2)，进而将从无线子机10(4)发送的数据包D1转发给无线子机10(2)。
然后，其他无线子机10(2)将从无线子机10(3)、10(4)发送的数据包D1转发给无线中继器20(1)。即，无线子机10(2)将自身的数据包D1发送给无线中继器20(1)，并且将从无线子机10(3)发送或转发的数据包D1也发送给无线中继器20(1)。通过这样自动检查系统1构成多跳网络，所有的无线子机10(1)～10(4)能够经由无线中继器20(1)将数据包D1发送给无线母机30。
另外，若无线子机10(2)、10(3)长时间持续转发数据包D1，则无线子机10(2)、10(3)的内置电池58的消耗功率会比其他无线子机10(1)、10(4)多。因此，也可将已开始转发从其他无线子机10(3)、无线子机10(4)发送的数据包D1的无线子机10(2)的存在通过无线母机30(1)通知给监视终端40。通过该通知，作业人员能够获知无线子机10(3)、10(4)与无线中继器20(2)无法进行无线通信的状况。而且，作业人员能够采取使无线子机10(3)、10(4)移动到能够与无线中继器20(2)进行通信的位置、或者使设备6移动等措施。
监视终端40能够经由外部的因特网在远离设置有检查对象物A2的成套设备的场所监视检查对象物A2的状态。
[多跳网络的第二结构例(多管理器)]
图13是表示第一实施方式的自动检查系统1的多跳网络的第二结构例(多管理器)的图。
在此，对自动检查系统1所构成的第二结构例所涉及的多跳网络进行说明。自动检查系统1能够以不具备无线中继器20的方式构成多跳网络。示出了为了识别多个无线母机30，将标注有符号(1)、(2)的无线母机30(1)、30(2)设置于多跳网络的例子。即，在该多跳网络中，图12所示的无线中继器20(1)、20(2)被置换为2台无线母机30(1)、30(2)而构成。并且，无线母机30(1)、30(2)经由由因特网等构成的通信网与监视终端40连接。
在多跳网络中，多个无线子机10、10’能够转发数据包D1。例如，从2台无线子机10(1)、10(2)对图13的左侧所示的无线母机30(1)发送数据包D1。另外，设为从2台无线子机10(3)、10(4)也向图13的右侧所示的无线母机30(2)发送数据包D1。
但是，通过在图13的右侧所示的无线母机30(2)与2台无线子机10(3)、10(4)之间设置设备6，无线母机30(2)与2台无线子机10(3)、10(4)无法直接通信。这样，多个无线子机10(1)～10(4)中的无线子机10(3)、10(4)在检测到无法对无线母机30(2)发送数据包D1的情况下，对能够对其他无线母机30(1)发送数据的其他无线子机10(2)委托数据包D1的转发。
因此，无法向无线母机30(2)发送数据包D1的无线子机10(3)、10(4)搜索能够向其他无线母机30(1)发送数据包D1的无线子机10(1)、10(2)。无法发送数据包D1的无线子机10(3)、10(4)将数据包D1转发至能够发送数据包D1的无线子机10(2)。此时，无线子机10(3)将自身的数据包D1发送给无线子机10(2)，进而将从无线子机10(4)发送的数据包D1转发给无线子机10(2)。
然后，其他无线子机10(2)将从无线子机10(3)、10(4)发送的数据包D1转发给无线母机30(1)。即，无线子机10(2)将自身的数据包D1发送给无线母机30(1)，并且将从无线子机10(3)发送或转发的数据包D1也发送给无线母机30(1)。通过这样自动检查系统1构成多跳网络，所有的无线子机10(1)～10(4)能够经由无线母机30(1)将数据包D1发送至监视终端40。
另外，若无线子机10(2)、10(3)长时间持续转发数据包D1，则无线子机10(2)、10(3)的内置电池58的消耗功率会比其他无线子机10(1)、10(4)多。因此，也可将已开始转发从其他无线子机10(3)、无线子机10(4)发送的数据包D1的无线子机10(2)的存在通过无线母机30(1)通知给监视终端40。通过该通知，作业人员能够获知无线子机10(3)、10(4)与无线母机30(2)无法进行无线通信的状况。而且，作业人员能够采取使无线子机10(3)、10(4)移动到能够与无线母机30(2)进行通信的位置、或者使设备6移动等措施。
[多跳网络的第三结构例(多管理器)]
图14是表示第一实施方式的自动检查系统1的多跳网络的第三结构例(多管理器)的图。
在此，对自动检查系统1所构成的第三结构例所涉及的多跳网络进行说明。在图13所示的第二结构例的多跳网络的多管理器结构中，也可以如图14所示那样包含无线中继器20。
图14所示的自动检查系统1能够以具备多个无线中继器20和多个无线母机30的方式构成多跳网络。在该多跳网络中，无线子机10(1)、10(2)与无线中继器20(1)连接，无线子机10(3)、10(4)与无线中继器20(2)连接。而且，无线中继器20(1)与无线母机30(1)连接，无线中继器20(2)与无线母机30(2)连接。并且，无线母机30(1)、30(2)经由由因特网等构成的通信网与监视终端40连接。
在第三构成例的多跳网络中，也设为在无线子机10(3)、无线子机10(4)与无线中继器20(2)之间设置有设备6，无线中继器20(2)与2台无线子机10(3)、无线子机10(4)无法直接通信。在该情况下，无线子机10(3)、10(4)搜索其他无线子机10(2)。然后，无线子机10(4)向无线子机10(3)发送数据包D1。无线子机10(3)将无线子机10(3)自身所制作的数据包D1发送给无线子机10(2)，并且将从无线子机10(4)接收到的数据包D1转发给无线子机10(2)。之后，无线子机10(2)向无线中继器20(1)转发数据包D1，由此无线子机10(3)、10(4)的数据包D1从无线中继器20(1)发送给无线母机30(1)，并从无线母机30(1)经由通信网发送给监视终端40。
如此，通过自动检查系统1构成第三构成例的多跳网络，所有无线子机10(1)～10(4)可经由无线中继器20(1)、无线母机30(1)将数据包D1发送至监视终端40。另外，为了防止数据包D1的转发长时间持续，无线子机10(2)、(3)将已开始转发数据包D1的情况通知给监视终端40的处理与第一构成例的多跳网络相同。
＜第二实施方式＞
接着，参照图15对本发明的第二实施方式所涉及的自动检查系统的结构例以及动作例进行说明。检查对象物大多根据其状态而温度变化。因此，第二实施方式构成为，相对于第一实施方式，通过在无线子机10中设置温度传感器18，作为异常时的设备的状态信息而具有温度的要素。
图15是表示第二实施方式所涉及的自动检查系统1A的整体结构例的框图。本实施方式的无线子机10A还具备温度传感器18。另外，省略与无线子机10A相同的结构的无线子机10A'的详细说明、及与第一实施方式的无线中继器20、无线母机30及监视终端40相同的部位的详细说明。
温度传感器18是设置在从检查对象物A2(设备)离开一定距离的位置，在预定的定时(例如一定周期)测定检查对象物A2的表面温度的装置。温度传感器18优选配置为能够测定检查对象物A2中预想发热的部分的温度。在本实施方式中，作为温度传感器18，使用能够以非接触的方式测定温度的红外线传感器(辐射温度计)等，但并不排除热敏电阻等接触式的温度传感器。与收音部11同样地，温度传感器18优选在内部具备AD转换部。在温度传感器18不具有AD转换部的情况下，在无线子机10A中设置未图示的AD转换部，通过该AD转换部将温度传感器18的输出信号转换为数字值。
无线通信部13将由温度传感器18测定出的温度作为检查对象物A2的状态信息，与解析部12得到的解析结果(检查对象物A2的声音数据的异常度以及声音状态信息)一起进行分组数据化(生成数据包D1)。然后，无线通信部13将附加了无线母机30的目的地信息的数据包D1经由无线中继器20在预定的定时无线发送给无线母机30。
无线母机30将无线通信部31接收到的声音数据的异常度以及声音状态信息、以及作为收音时的状态信息而包含检查对象物A2的温度的数据与接收到的时刻对应起来储存于数据储存部32。即，无线母机30从数据包D1取出这些数据，对该数据进行时间序列数据化。
数据公开部33将检查对象物A2的温度用作对进行异常判定时、确定异常原因时的判断进行加强的材料。例如，数据公开部33在图8中基于异常度321检测出检查对象物A2的异常时，如果温度传感器18的测定温度为预定值以上，则确定检查对象物A2的异常。
此外，数据公开部33也可以在图8中声音数据的异常度321比阈值(例如平均值)低百分之几，但若温度传感器18的测定温度为预定值以上，则判断为检查对象物A2异常。由此，在根据异常度321怀疑异常的情况下，或者仅通过异常度321无法判断异常的情况下，能够使用温度传感器18的测定温度，可靠地判断检查对象物A2的异常。
另外，数据公开部33在图8中声音数据的异常度比阈值(例如平均值)低预定值或百分之几，但温度传感器18的测定温度为预定值以上的情况下，为了判定检查对象物A2的异常以及确定异常原因，也可以对无线子机10A请求更详细的信息(其他信息324)的发送。这样，在根据异常度321和温度传感器18的测定温度怀疑检查对象物A2的异常的情况下，针对从无线子机10A收集到的声音取得更详细的信息(其他信息324)，由此也可以考虑更详细的信息来进行异常判定以及异常原因的确定。
另外，数据公开部33也可以在图8中基于异常度来检测出检查对象物A2的异常时，基于声音状态信息和温度传感器18的测定温度来确定检查对象物A2的异常原因。通过预先将声音状态信息323和温度传感器18的测定温度与异常原因322相关联地保存在数据存储部32中，数据公开部33能够基于声音状态信息323和温度传感器18的测定温度来确定更准确的异常原因322。
在上述的第二实施方式所涉及的自动检查系统1A中，除了与第一实施方式所涉及的自动检查系统1同样的效果以外，还起到以下的效果。在本实施方式中，在进行异常判定时、确定异常原因时，除了异常度以及收集到的声音的声音状态信息之外，还考虑由温度传感器18测定出的检查对象物的温度，由此能够进行更准确的异常判定以及异常原因的确定。
另外，本发明不限于上述的各实施方式，只要不脱离请求专利保护的范围所记载的本发明的主旨，当然能够采取其他各种应用例、变形例。本发明的各构成要素能够任意地取舍选择，具备取舍选择后的结构的发明也包含在本发明中。并且，请求专利保护的范围所记载的结构也能够与请求专利保护的范围所明示的组合以外进行组合，在达成本发明的目的的范围内，能够适当变更实施方式的结构、处理方法。
另外，图中的控制线、信息线示出了认为说明上必要的部分，并不一定示出了产品上所有的控制线、信息线。实际上也可以认为几乎全部的结构相互连接。
符号说明
1…自动检查系统、2…检查对象物、10…无线子机、11…收音部、12…解析部、13…无线通信部、14…电源部、15…学习结果、16…特征量提取部、17…异常度以及声音状态信息计算部、20…无线中继器、21…无线通信部、30…无线母机、31…无线通信部、32…数据存储部、33…数据公开部、321…异常度、322…异常原因、323…声音状态信息、324…其他信息、40…监视终端、41…异常度趋势、42…异常原因、58…内置电池。

Claims (14)

1.一种自动检查系统，其特征在于，
所述自动检查系统具备无线子机和无线母机，
所述无线子机具有：
收音部，其收集从检查对象物产生的声音；
解析部，其对收集到的所述声音进行解析，得到收集到的所述声音与预先学习到的通常时的声音的差异的程度以及收集到的所述声音的声音状态信息，作为解析结果；
无线通信部，其向所述无线母机无线发送包含所述解析结果的数据；以及
电源部，其向所述收音部、所述解析部以及所述无线通信部供给电力，
所述无线母机构成为进行如下处理：从所述无线子机接收所述数据并进行管理，对监视所述检查对象物的状态的监视终端发送从所述数据取出的所述解析结果。
2.根据权利要求1所述的自动检查系统，其特征在于，
所述声音状态信息至少是所述声音的频带和强度中的任一个。
3.根据权利要求2所述的自动检查系统，其特征在于，
所述解析部具备：
特征量提取部，其提取从所述检查对象物产生的声音的特征量；
进行通常动作的所述检查对象物的声音的学习结果；以及
异常度以及声音状态信息计算部，其计算从所述收音部收集到的声音中提取出的所述特征量与所述学习结果的差异的程度以及收集到的所述声音的所述声音状态信息。
4.根据权利要求3所述的自动检查系统，其特征在于，
在基于从所述数据取出的所述解析结果而判定为收集到的所述声音存在异常的情况下，所述无线母机根据所述声音状态信息确定异常原因，并将该异常原因发送给所述监视终端。
5.根据权利要求4所述的自动检查系统，其特征在于，
所述异常度以及声音状态信息计算部计算所述检查对象物的异常度的平均值和相对于所述异常度的平均值的正以及负的标准偏差。
6.根据权利要求5所述的自动检查系统，其特征在于，
在根据所述解析结果求出的所述异常度的平均值和异常度的标准偏差在预定期间以上都变高的情况下，所述无线母机将所述检查对象物发生了异常的情况通知给所述监视终端。
7.根据权利要求6所述的自动检查系统，其特征在于，
在所述异常度的平均值和所述标准偏差为预定值以上的情况下，所述无线母机判定为所述解析部误检测到所述检查对象物的异常，在所述异常度的平均值为预定值以上且所述标准偏差小于预定值的情况下，所述无线母机判定为所述解析部正确地检测到所述检查对象物的异常，在判定为所述解析部正确地检测到所述检查对象物的异常的情况下，所述无线母机将所述检查对象物发生了异常的情况通知给所述监视终端。
8.根据权利要求1～7中的任一项所述的自动检查系统，其特征在于，
所述收音部输出从所述检查对象物收集到的声音的数字信号，
所述无线通信部对所述解析部得到的所述解析结果附加所述无线母机的目的地信息，并在预定的定时向所述无线母机无线发送所述解析结果。
9.根据权利要求1所述的自动检查系统，其特征在于，
所述无线子机具有内置电池，
所述电源部控制成向所述收音部、所述解析部以及所述无线通信部供给所述内置电池的电力。
10.根据权利要求1所述的自动检查系统，其特征在于，
所述无线子机具备测定所述检查对象物的温度的温度传感器，
所述无线通信部将包含所述解析结果的数据和由所述温度传感器测定出的温度无线发送给所述无线母机。
11.根据权利要求1所述的自动检查系统，其特征在于，
所述自动检查系统具备：无线中继器，其配置在对多个所述无线子机指示包含所述解析结果的数据的发送顺序的所述无线母机与所述无线子机之间，并将按照所述发送顺序从所述无线子机接收到的所述数据无线发送给所述无线母机。
12.根据权利要求11所述的自动检查系统，其特征在于，
多个所述无线子机中的一个所述无线子机在检测到无法对一个所述无线中继器发送包含所述解析结果的数据的情况下，向能够对其他所述无线中继器发送数据的其他所述无线子机委托包含所述解析结果的数据的转发，
其他所述无线子机将从一个所述无线子机发送的包含所述解析结果的数据转发给一个所述无线中继器。
13.根据权利要求1所述的自动检查系统，其特征在于，
多个所述无线子机中的一个所述无线子机在检测到无法对一个所述无线母机发送包含所述解析结果的数据的情况下，向能够对所述无线母机发送数据的其他所述无线子机委托包含所述解析结果的数据的转发，
其他所述无线子机将从一个所述无线子机发送的包含所述解析结果的数据转发给所述无线母机。
14.一种无线子机，其特征在于，具备：
收音部，其收集从检查对象物产生的声音；
解析部，其对收集到的所述声音进行解析，得到收集到的所述声音与预先学习到的通常时的声音的差异的程度以及收集到的所述声音的声音状态信息，作为解析结果；
无线通信部，其对管理包含所述解析结果的数据的无线母机无线发送所述数据；以及
电源部，其向所述收音部、所述解析部以及所述无线通信部供给电力。
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