CN115711731A - 信号处理方法、信号处理装置及监视系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供信号处理方法、信号处理装置及监视系统，能够基于因对象物的振动而产生的物理量来计算用于简便地判定对象物的状态的指标。在信号处理方法中，获取基于从检测因对象物的振动而产生的第一轴的物理量的第一传感器输出的信号的第一测量数据和基于从检测因振动而产生的第二轴的物理量的第二传感器输出的信号的第二测量数据，基于第一测量数据和第二测量数据生成利萨茹图形，将利萨茹图形的各点的坐标转换为极坐标，生成将通过利萨茹图形的各点和原点的直线投影到包括第一轴及第二轴的平面而得到的直线与第一轴所成的第一角度的时间序列数据，计算通过对第一角度的时间序列数据进行频率分析而得到的第一频谱中的第一最大峰强度。

Description

信号处理方法、信号处理装置及监视系统

技术领域

本发明涉及信号处理方法、信号处理装置及监视系统。

背景技术

专利文献1中记载了旋转设备轴承部的异常诊断装置，其具备：振动检测单元，分别检测以旋转设备的轴心为中心在同一平面上正交的至少两轴线上的规定位置的振动并输出振动波形信号；利萨茹波形图生成单元，基于两振动波形信号生成利萨茹波形图；基准利萨茹波形图设定单元，预先设定基于各异常的原因而分别设想的多个基准利萨茹波形图并存储；以及异常原因判定单元，比较利萨茹波形图和各基准利萨茹波形图，判定异常的原因并输出。

专利文献1：日本特开2000-258305号公报

在专利文献1所记载的方法中，由于需要预先设定基于各异常的原因而分别设想的多个基准利萨茹波形图的工夫，并且比较利萨茹波形图和各基准利萨茹波形图而根据与哪一个类似来判定异常的原因，因此为了适当地设定用于判定波形彼此类似还是不类似的阈值，需要熟练的技术。因此，在专利文献1所记载的方法中，无法简便地判定旋转设备等对象物的状态。

发明内容

本发明所涉及的信号处理方法的一方面包括：

测量数据获取工序，获取基于从第一传感器输出的信号的第一测量数据和基于从第二传感器输出的信号的第二测量数据，所述第一传感器检测因对象物的振动而产生的第一轴的物理量，所述第二传感器检测因所述对象物的所述振动而产生的第二轴的物理量；

利萨茹图形生成工序，基于所述第一测量数据和所述第二测量数据，生成利萨茹图形；

极坐标转换工序，将所述利萨茹图形的各点的坐标转换为极坐标，生成第一角度的时间序列数据，所述第一角度是将通过所述利萨茹图形的各点和原点的直线投影到包括所述第一轴及所述第二轴的平面而得到的直线与所述第一轴所成的角度；以及

第一角度最大峰强度计算工序，对所述第一角度的时间序列数据进行频率分析，计算第一最大峰强度，所述第一最大峰强度是通过该频率分析而得到的第一频谱中的最大峰强度。

本发明所涉及的信号处理装置的一方面包括：

测量数据获取电路，获取基于从第一传感器输出的信号的第一测量数据和基于从第二传感器输出的信号的第二测量数据，所述第一传感器检测因对象物的振动而产生的第一轴的物理量，所述第二传感器检测因所述对象物的所述振动而产生的第二轴的物理量；

利萨茹图形生成电路，基于所述第一测量数据和所述第二测量数据生成利萨茹图形；

极坐标转换电路，将所述利萨茹图形的各点的坐标转换为极坐标，生成第一角度的时间序列数据，所述第一角度是将通过所述利萨茹图形的各点和原点的直线投影到包括所述第一轴及所述第二轴的平面而得到的直线与所述第一轴所成的角度；以及

第一角度最大峰强度计算电路，对所述第一角度的时间序列数据进行频率分析，计算第一最大峰强度，所述第一最大峰强度是通过该频率分析而得到的第一频谱中的最大峰强度。

本发明所涉及的监视系统的一方面是监视对象物的状态的监视系统，具备：

所述信号处理装置的一方面；

所述第一传感器；以及

所述第二传感器，

所述对象物具备可动体和容纳所述可动体的框体，

所述第一传感器及所述第二传感器安装于所述框体。

附图说明

图1是示出第一实施方式的信号处理方法的过程的流程图。

图2是示出利萨茹图形生成工序的过程的一例的流程图。

图3是示出图2的工序S21的详细过程的一例的流程图。

图4是示出第i测量数据的一例的图。

图5是示出第i FFT数据的图。

图6是示出对第i测量数据进行分割而生成的五个数据串的图。

图7是示出将图6的五个数据串平均化而得到的第i平均化数据串的图。

图8是示出利萨茹图形的一例的图。

图9是示出距离r的时间序列数据的一例的图。

图10是示出角度θ的时间序列数据的一例的图。

图11是示出角度

的时间序列数据的一例的图。

图12是示出第一角度最大峰强度计算工序的过程的一例的流程图。

图13是示出第二角度最大峰强度计算工序的过程的一例的流程图。

图14是示出实测的利萨茹图形的一例的图。

图15是示出实测的利萨茹图形的另一例的图。

图16是示出实测的角度θ的时间序列数据的一例的图。

图17是示出实测的角度

的时间序列数据的一例的图。

图18是示出角度θ的时间序列数据的频谱的一例的图。

图19是示出角度

的时间序列数据的频谱的一例的图。

图20是示出执行第一实施方式的信号处理方法的信号处理装置的构成例的图。

图21是示出第二实施方式中的第一角度最大峰强度计算工序的过程的一例的流程图。

图22是示出第二实施方式中的第二角度最大峰强度计算工序的过程的一例的流程图。

图23是示出第三实施方式的信号处理方法的过程的流程图。

图24是示出执行第三实施方式的信号处理方法的信号处理装置的构成例的图。

图25是示出第四实施方式的信号处理方法的过程的流程图。

图26是示出实测的角度θ的最大峰强度的时间序列数据的一例的图。

图27是示出实测的角度

的最大峰强度的时间序列数据的一例的图。

图28是示出角度θ、

的最大峰强度的平均值及偏差的一例的图。

图29是示出执行第四实施方式的信号处理方法的信号处理装置的构成例的图。

图30是示出第五实施方式中的第一角度最大峰强度计算工序的过程的一例的流程图。

图31是示出第五实施方式中的第二角度最大峰强度计算工序的过程的一例的流程图。

图32是示出执行第六实施方式的信号处理方法的信号处理装置的构成例的图。

图33是示出MT法的概念的图。

图34是示出单位空间信息的一例的图。

图35是示出状态判定工序的过程的一例的流程图。

图36是示出马氏距离的变化的一例的图。

图37是示出执行第六实施方式的信号处理方法的信号处理装置的构成例的图。

图38是示出本实施方式的监视系统的构成例的图。

图39是示出真空泵的构成的简要立体图。

图40是示出真空泵的内部结构的示意性侧视剖视图。

图41是示出真空泵的内部结构的示意性俯视剖视图。

附图标记说明

1对象物；1a真空泵；2可动体；3框体；4电机壳体；5连接部；6泵壳体；7齿轮壳体；8第一侧壁；9第二侧壁；10监视系统；11吸气管；12排气管；13第一脚部；14第三脚部；15第一螺栓；17传感器单元；18泵转子；19电机；20基台；21旋转轴；22第一轴承；23第二轴承；24定时齿轮；25泵室；100信号处理装置；110处理电路；111测量数据获取电路；112利萨茹图形生成电路；113极坐标转换电路；114第一角度最大峰强度计算电路；115第二角度最大峰强度计算电路；116第一角度高次谐波强度计算电路；117第二角度高次谐波强度计算电路；118第一角度最大峰强度特征量计算电路；119第二角度最大峰强度特征量计算电路；120存储电路；121信号处理程序；122单位空间信息；130操作部；140显示部；150声音输出部；160通信部；171状态判定电路；200-1～200-M第一～第M传感器；210-1～210-M模拟前端；220显示装置。

具体实施方式

以下，使用附图对本发明的优选实施方式进行详细说明。需要说明的是，以下说明的实施方式并不是对权利要求书所记载的本发明的内容进行不当限定。另外，以下说明的构成并不一定全部都是本发明必需的构成要件。

1.信号处理方法及信号处理装置

1-1.第一实施方式

1-1-1.信号处理方法

图1是示出第一实施方式的信号处理方法的过程的流程图。如图1所示，第一实施方式的信号处理方法包括测量数据获取工序S1、利萨茹图形生成工序S2、极坐标转换工序S3、第一角度最大峰强度计算工序S4以及第二角度最大峰强度计算工序S5。需要说明的是，第一实施方式的信号处理方法也可以省略或变更这些工序的一部分，或者附加其他工序。第一实施方式的信号处理方法例如由信号处理装置100执行。关于执行第一实施方式的信号处理方法的信号处理装置100的构成例，将在后面叙述。

如图1所示，首先，信号处理装置100在测量数据获取工序S1中，对于1以上且M以下的各整数i，获取第i测量数据D_i。M是2以上的规定整数。第i测量数据D_i是基于从检测因对象物的振动而产生的第i轴的物理量的第i传感器输出的信号的数据。第i测量数据D_i可以是从第i传感器输出的数字信号的时间序列数据，也可以是从第i传感器输出的模拟信号通过模拟前端转换后的数字信号的时间序列数据。信号处理装置100在测量数据获取工序S1中，至少获取第一测量数据D₁和第二测量数据D₂。例如，信号处理装置100也可以在测量数据获取工序S1中获取第一测量数据D₁、第二测量数据D₂和第三测量数据D₃。第一轴、第二轴及第三轴是相互交叉的三个轴，优选是相互正交的三个轴。

对象物是成为信号处理的对象的物质，其种类并不特别限定，例如可以是具有旋转机构、振动机构的电动机、电机等各种装置，也可以是因外力而振动的桥梁、大厦等结构物，还可以是产生具有周期性的信号的电路。因对象物的振动而产生的物理量的种类并不特别限定，例如，物理量也可以是加速度、角速度、速度、位移、压力、电流、电压等。

第一～第M传感器也可以是检测相同种类的物理量的传感器。例如，也可以将相互正交的X轴、Y轴及Z轴分别作为第一轴、第二轴及第三轴，第一传感器检测X轴方向的加速度，第二传感器检测Y轴方向的加速度，第三传感器检测Z轴方向的加速度。或者，第一～第M传感器中的一部分也可以是检测与其他不同种类的物理量的传感器。例如，也可以是第一传感器检测X轴方向的加速度，第二传感器检测Y轴方向的加速度，第三传感器检测Z轴方向的角速度。另外，第一～第M传感器例如可以是采用MEMS振子的传感器，也可以是采用水晶振子的传感器。MEMS是微机电系统(Micro Electro Mechanical Systems)的缩写。另外，第一～第M传感器例如可以内置于IMU等一个装置中，第一～第M传感器中的至少一个也可以与其他传感器物理分离。IMU是惯性测量单元(Inertial Measurement Unit)的缩写。

接着，信号处理装置100在利萨茹图形生成工序S2中，基于在测量数据获取工序S1中获取到的第一～第M测量数据D₁～D_M生成利萨茹图形。信号处理装置100在利萨茹图形生成工序S2中，至少基于第一测量数据D₁和第二测量数据D₂生成利萨茹图形。例如，信号处理装置100也可以在利萨茹图形生成工序S2中，基于第一测量数据D₁、第二测量数据D₂和第三测量数据D₃生成利萨茹图形。

图2是示出利萨茹图形生成工序S2的过程的一例的流程图。

如图2所示，信号处理装置100首先在工序S21中，对于1以上且M以下的各整数i，对在图1的测量数据获取工序S1中获取到的第i测量数据D_i进行分割，生成N个数据串D_i-1～D_i-N。N是2以上的规定整数。即，信号处理装置100在工序S21中，对于第一～第M测量数据D₁～D_M各自生成N个数据串。

接着，信号处理装置100在工序S22中，对于1以上且M以下的各整数i，生成将在工序S21中对第i测量数据D_i进行分割而生成的N个数据串D_i-1～D_i-N平均化而得到的第i平均化数据串D_AVGi。具体而言，信号处理装置100在工序S22中，对于1以上且M以下的各整数i，针对N个数据串D_i-1～D_i-N中的各数据串，将开头的数据的时刻作为共同的时刻来转换各数据的时刻，通过将相同时刻的N个数据平均化，来生成第i平均化数据串D_AVGi。

接着，信号处理装置100在工序S23中，对于1以上且M以下的各整数i，生成将在工序S22中生成的第i平均化数据串D_AVGi分配于第i轴而得到的利萨茹图形。

图3是示出图2的工序S21的详细过程的一例的流程图。

如图3所示，信号处理装置100首先在工序S211中将整数i设定为1，在工序S212中，对在图1的测量数据获取工序S1中获取到的第i测量数据D_i进行快速傅里叶变换，生成第iFFT数据D_FFTi。FFT是快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)的缩写。

图4示出第i测量数据D_i的一例，图5示出对图4的测量数据D_i进行快速傅里叶变换而生成的第i FFT数据D_FFTi。在图4中，横轴是时刻，纵轴是样本值。另外，在图5中，横轴是频率，纵轴是强度。在图4的例子中，第i测量数据D_i是1秒钟的数据，如图5所示，第i测量数据D_i包括10Hz的信号分量作为基于对象物的振动的基波。

然后，信号处理装置100在工序S214中逐一增加整数i并重复工序S212，直到在工序S213中整数i变为M为止。即，信号处理装置100在工序S212～S214中，分别对第一～第M测量数据D₁～D_M进行快速傅里叶变换，生成第一～第M FFT数据D_FFT1～D_FFTM。

接着，信号处理装置100在工序S215中，基于第一～第M FFT数据D_FFT1～D_FFTM，计算强度最大的信号分量的周期T_peak，直到在工序S213中整数i变为M为止。例如，信号处理装置100也可以在工序S215中，通过按每个频率将第一～第M FFT数据D_FFT1～D_FFTM中包含的强度的峰值相加，并计算相加后的峰值成为最大的频率的倒数，来计算周期T_peak。

接着，信号处理装置100在工序S216中将整数i设定为1，在工序S217中，以在工序S215中计算出的周期T_peak的n倍的时间间隔对在图1的测量数据获取工序S1中获取到的第i测量数据D_i进行分割，生成N个数据串D_i-1～D_i-N。n为1以上的整数。即，信号处理装置100在工序S217中，对第i测量数据D_i进行分割，分别生成为周期T_peak的n倍的时间长度的N个数据串D_i-1～D_i-N。需要说明的是，第i测量数据D_i的时间长度也可以比周期T_peak的n×N倍长。

图6示出对图4的第i测量数据D_i进行分割而生成的五个数据串D_i-1～D_i-5。在图6中，横轴是时刻，纵轴是样本值。在图4中，10Hz的基波的信号分量的强度最大，假设周期T_peak为0.1秒时，在图6中，将整数n设为2，以0.2秒的间隔对第i测量数据D_i进行分割，生成五个数据串D_i-1～D_i-5。

然后，信号处理装置100在工序S219中逐一增加整数i并重复工序S217，直到在工序S218中整数i变为M为止，当在工序S218中整数i变为M时，结束工序S21。即，信号处理装置100在工序S217～S219中，对于第一～第M测量数据D₁～D_M各自生成N个数据串D_i-1～D_i-N。

信号处理装置100对于1以上且M以下的各整数i，将这样生成的N个数据串D_i-1～D_i-N平均化而生成第i平均化数据串D_AVGi。

图7中用粗实线示出将图6的数据串D_i-1～D_i-5平均化而得到的第i平均化数据串D_AVGi。在图6中，横轴是时刻，纵轴是样本值。需要说明的是，在图7中也示出了数据串D_i-1～D_i-5。第i平均化数据串D_AVGi在时刻t的样本值是数据串D_i-1在时刻t的样本值、数据串D_i-2在时刻t+0.2秒的样本值、数据串D_i-3在时刻t+0.4秒的样本值、数据串D_i-4在时刻t+0.6秒的样本值以及数据串D_i-5在时刻t+0.8秒的样本值的平均值。

然后，信号处理装置100对于1以上且M以下的各整数i，生成将第i平均化数据串D_AVGi分配于第i轴而得到的利萨茹图形。第i测量数据D_i中包含的基于对象物的振动的信号分量也包含在第i平均化数据串D_AVGi中，但第i测量数据D_i中包含的噪声分量通过平均化而大幅降低。因此，通过图3的工序S211～S219的过程，能够得到减少波动的稳定的利萨茹图形。

返回到图1的说明，接着，信号处理装置100在极坐标转换工序S3中，将在利萨茹图形生成工序S2中生成的利萨茹图形的各点的坐标转换为极坐标，生成第一角度的时间序列数据，该第一角度是将通过利萨茹图形的各点和原点的直线投影到包括第一轴及第二轴的平面而得到的直线与第二轴所成的角度。另外，在整数M为3以上的情况下，信号处理装置100也可以在极坐标转换工序S3中生成第二角度的时间序列数据，该第二角度是通过利萨茹图形的各点和原点的直线与第三轴所成的角度。例如，将第一轴设为X轴，将第二轴设为Y轴，将第三轴设为Z轴，在利萨茹图形生成工序S2中得到了如图8所示的利萨茹图形的情况下，信号处理装置100将利萨茹图形的各点的坐标转换为极坐标(r，θ，

)。r是利萨茹图形的各点与XYZ空间的原点之间的距离。θ是将通过利萨茹图形的各点和原点的直线投影到包括X轴及Y轴的XY平面而得到的直线与Y轴所成的第一角度，相当于第一角度。

是通过利萨茹图形的各点和原点的直线与Z轴所成的角度，相当于第二角度。

图9、图10及图11分别示出通过将图8所示的利萨茹图形的各点的坐标转换为极坐标而得到的r，θ，

的时间序列数据。在图9、图10及图11中，横轴是时间。

需要说明的是，在整数M为2的情况下，由于在利萨茹图形生成工序S2中生成的利萨茹图形被描绘在包括作为第一轴的X轴及作为第二轴的Y轴的XY平面上，因此信号处理装置100将利萨茹图形的各点的坐标转换为极坐标(r，θ)。在这种情况下，通过利萨茹图形的各点和原点的直线也可以说是将通过各点和原点的直线投影到XY平面而得到的直线，因此θ相当于第一角度。

返回到图1的说明，接着，信号处理装置100进行第一角度最大峰强度计算工序S4。图12是示出第一角度最大峰强度计算工序S4的过程的一例的流程图。如图12所示，信号处理装置100首先在工序S41中，对在图1的极坐标转换工序S3中生成的第一角度的时间序列数据进行频率分析。然后，信号处理装置100在工序S42中，计算第一最大峰强度，该第一最大峰强度是通过工序S41的频率分析而得到的第一频谱中的最大峰强度。

像这样，信号处理装置100在图1的第一角度最大峰强度计算工序S4中，对第一角度的时间序列数据进行频率分析，计算第一最大峰强度，该第一最大峰强度是通过该频率分析而得到的第一频谱中的最大峰强度。例如，信号处理装置100也可以在第一角度最大峰强度计算工序S4中，对相当于第一角度的角度θ的时间序列数据进行快速傅里叶变换而生成第一频谱，并计算第一频谱中的一个或多个峰中强度最高的峰的值作为第一最大峰强度。

接着，在整数M为3以上的情况下，信号处理装置100进行第二角度最大峰强度计算工序S5。图13是示出第二角度最大峰强度计算工序S5的过程的一例的流程图。如图13所示，信号处理装置100首先在工序S51中，对在图1的极坐标转换工序S3中生成的第二角度的时间序列数据进行频率分析。然后，信号处理装置100在工序S52中，计算第二最大峰强度，该第二最大峰强度是通过工序S51的频率分析而得到的第二频谱中的最大峰强度。

像这样，信号处理装置100在图1的第二角度最大峰强度计算工序S5中，对第二角度的时间序列数据进行频率分析，计算第二最大峰强度，该第二最大峰强度是通过该频率分析而得到的第二频谱中的最大峰强度。例如，信号处理装置100也可以对相当于第二角度的角度

的时间序列数据进行快速傅里叶变换而生成第二频谱，并计算第二频谱中的一个或多个峰中强度最高的峰的值作为第二最大峰强度。

然后，信号处理装置100反复进行工序S1～S5，直到信号处理结束为止(工序S20的“否”)。

需要说明的是，对于图1的过程，也可以追加信号处理装置100将在利萨茹图形生成工序S2中生成的利萨茹图形显示在未图示的显示部上的显示工序。信号处理装置100在该显示工序中，也可以将在图2的工序S21中生成的N个数据串D_i-1～D_i-N和在图2的工序S23中生成的利萨茹图形显示在未图示的显示部上。

1-1-2.实测结果

以下，对将三轴加速度传感器分别固定在作为对象物的电动机A及电动机B上并执行上述信号处理方法的过程而得到的实测结果进行说明。该三轴加速度传感器内置有检测作为第一轴的X轴的加速度的第一传感器、检测作为第二轴的Y轴的加速度的第二传感器及检测作为第三轴的Z轴的加速度的第三传感器。电动机A及电动机B是相同种类的电动机，但电动机B的工作时间比电动机A的工作时间长。

图14示出在将三轴加速度传感器固定在电动机A上而使电动机A动作的状态下得到的利萨茹图形的一例。另外，图15示出在将三轴加速度传感器固定在电动机B上而使电动机B动作的状态下得到的利萨茹图形的一例。

在与电动机A的振动对应的图14的利萨茹图形中，可以看到每90度对称配置的椭圆状的四个环和一个比较大的椭圆状的环。另一方面，在与电动机B的振动对应的图15的利萨茹图形中，能够确认四个环，但与图14的利萨茹图形相比，环的椭圆形状各自变形，大小也存在偏差，出现位置的对称性也低。可以说与电动机B相比工作时间更短的电动机A是对称性更高的振动状态，但推测这两个利萨茹图形之差是由于工作时间之差而产生的。

图16是示出对图14及图15的利萨茹图形的各点进行极坐标转换而得到的第一角度即θ的时间序列数据的图。在图16中，横轴是时间。实线表示对与电动机A的振动对应的图14的利萨茹图形的各点进行极坐标转换而得到的θ的时间序列数据。虚线表示对与电动机B的振动对应的图15的利萨茹图形的各点进行极坐标转换而得到的θ的时间序列数据。

另外，图17是示出对图14及图15的利萨茹图形的各点进行极坐标转换而得到的第二角度即

的时间序列数据的一例的图。在图17中，横轴是时间。实线表示对与电动机A的振动对应的图14的利萨茹图形的各点进行极坐标转换而得到的

的时间序列数据。虚线表示对与电动机B的振动对应的图15的利萨茹图形的各点进行极坐标转换而得到的

的时间序列数据。

图16及图17中实线所示的与电动机A的振动对应的θ，

是与周期一定的椭圆运动对应的变化。另一方面，可知图16及图17中虚线所示的与电动机B的振动对应的θ，

周期不稳定，是无法用简单的椭圆运动表现的旋转运动。由于电动机A、电动机B的振动由连续的三维的旋转运动构成，因此振动的稳定性的差显著地表现在极坐标表示的θ，

上。

图18是示出分别对图16所示的与电动机A的振动对应的θ的时间序列数据及与电动机B的振动对应的θ的时间序列数据进行快速傅里叶变换而得到的频谱的图。在图18中，横轴是频率，纵轴是强度。实线表示图16中实线所示的与电动机A的振动对应的θ的频谱。虚线表示图16中虚线所示的与电动机B的振动对应的θ的频谱。

另外，图19是示出分别对图17所示的与电动机A的振动对应的

的时间序列数据及与电动机B的振动对应的

的时间序列数据进行快速傅里叶变换而得到的频谱的图。在图19中，横轴是频率，纵轴是强度。实线表示图17中实线所示的与电动机A的振动对应的

的频谱。虚线表示图17中虚线所示的与电动机B的振动对应的

的频谱。

在图18及图19中，在实线所示的与电动机A的振动对应的θ，

的频谱中，在100Hz附近可确认强度大的单一峰，但在虚线所示的与电动机B的振动对应的θ，

的频谱中，可确认强度差小的多个峰。在图18中，与电动机A的振动对应的θ的最大峰强度约为

而与电动机B的振动对应的θ的最大峰强度约为

两者可见显著的差。同样地，在图19中，与电动机A的振动对应的

的最大峰强度约为

而与电动机B的振动对应的

的最大峰强度约为

两者可见显著的差。像这样，θ，

的最大峰强度与利萨茹图形的旋转运动的对称性及平滑度存在相关，作为表现对象物的状态的指标之一是有效的。例如，用户或信号处理装置100能够基于将θ的最大峰强度与第一阈值进行比较的结果和将

的最大峰强度与第二阈值进行比较的结果，判定对象物的动作是正常还是异常。另外，由于即使对象物的振动的大小发生变化，作为无量纲值的θ和

也不变，因此θ的最大峰强度也不变，还具有能够与对象物的特性、设置场所无关地使第一阈值及第二阈值为一定的优点。

1-1-3.信号处理装置

图20是示出执行第一实施方式的信号处理方法的信号处理装置100的构成例的图。如图20所示，信号处理装置100包括第一～第M传感器200-1～200-M、M个模拟前端(AFE)210-1～210-M、处理电路110、存储电路120、操作部130、显示部140、声音输出部150、通信部160。需要说明的是，信号处理装置100也可以是省略或变更图20的构成要素的一部分或者附加其他构成要素的构成。例如，第一～第M传感器200-1～200-M、模拟前端210-1～210-M也可以不是信号处理装置100的构成要素。

第一～第M传感器200-1～200-M分别检测因对象物的振动而产生的物理量，并输出与检测出的物理量相应的大小的信号。第一～第M传感器200-1～200-M各自的输出信号分别被输入到模拟前端210-1～210-M。

模拟前端210-1～210-M分别对第一～第M传感器200-1～200-M各自的输出信号进行放大处理、A/D转换处理等，并输出数字时间序列信号。

处理电路110获取从模拟前端210-1～210-M输出的M个数字时间序列信号作为第一～第M测量数据D₁～D_M，并进行信号处理。具体而言，处理电路110执行存储在存储电路120中的信号处理程序121，进行对第一～第M测量数据D₁～D_M的各种计算处理。除此之外，处理电路110还进行与来自操作部130的操作信号相应的各种处理、发送用于使显示部140显示各种信息的显示信号的处理、发送用于使声音输出部150产生各种声音的声音信号的处理、为了与未图示的外部装置进行数据通信而控制通信部160的处理等。处理电路110例如由CPU、DSP实现。CPU是中央处理单元(Central Processing Unit)的缩写，DSP是数字信号处理器(Digital Signal Processor)的缩写。

处理电路110通过执行信号处理程序121，从而作为测量数据获取电路111、利萨茹图形生成电路112、极坐标转换电路113、第一角度最大峰强度计算电路114及第二角度最大峰强度计算电路115发挥功能。即，信号处理装置100包括测量数据获取电路111、利萨茹图形生成电路112、极坐标转换电路113、第一角度最大峰强度计算电路114及第二角度最大峰强度计算电路115。

测量数据获取电路111对于1以上且M以下的各整数i，获取基于从检测因对象物的振动而产生的物理量的第i传感器200-i输出的信号的第i测量数据D_i。M是2以上的规定整数。测量数据获取电路111至少获取第一测量数据D₁和第二测量数据D₂。例如，测量数据获取电路111也可以获取第一测量数据D₁、第二测量数据D₂和第三测量数据D₃。即，测量数据获取电路111执行图1的测量数据获取工序S1。测量数据获取电路111获取到的第i测量数据D_i存储在存储电路120中。

利萨茹图形生成电路112基于由测量数据获取电路111所获取的第一～第M测量数据D₁～D_M生成利萨茹图形。利萨茹图形生成电路112至少基于第一测量数据D₁和第二测量数据D₂生成利萨茹图形。例如，利萨茹图形生成电路112也可以基于第一测量数据D₁、第二测量数据D₂和第三测量数据D₃生成利萨茹图形。具体而言，首先，利萨茹图形生成电路112对于1以上且M以下的各整数i，对第i测量数据D_i进行分割，生成N个数据串D_i-1～D_i-N。例如，利萨茹图形生成电路112对于1以上且M以下的各整数i，对第i测量数据D_i进行快速傅里叶变换而生成第i FFT数据D_FFTi，并基于第一～第M FFT数据D_FFT1～D_FFTM，计算强度最大的信号分量的周期，以该周期的n倍的时间间隔对第i测量数据D_i进行分割而生成N个数据串D_i-1～D_i-N。接着，利萨茹图形生成电路112将N个数据串D_i-1～D_i-N平均化而生成第i平均化数据串D_AVGi。然后，利萨茹图形生成电路112生成将第i平均化数据串D_AVGi分配于第i轴而得到的利萨茹图形。像这样，利萨茹图形生成电路112执行图1的利萨茹图形生成工序S2，具体而言，执行图2的工序S21～S23及图3的工序S211～S219。利萨茹图形生成电路112所生成的利萨茹图形被存储在存储电路120中。

极坐标转换电路113将由利萨茹图形生成电路112所生成的利萨茹图形的各点的坐标转换为极坐标，生成第一角度的时间序列数据，该第一角度是将通过利萨茹图形的各点和原点的直线投影到包括第一轴及第二轴的平面而得到的直线与第二轴所成的角度。另外，在整数M为3以上的情况下，信号处理装置100也可以在极坐标转换工序S3中生成第二角度的时间序列数据，该第二角度是通过利萨茹图形的各点和原点的直线与第三轴所成的角度。即，极坐标转换电路113执行图1的极坐标转换工序S3。极坐标转换电路113所生成的第一角度的时间序列数据、第二角度的时间序列数据被存储在存储电路120中。

第一角度最大峰强度计算电路114对由极坐标转换电路113所生成的第一角度的时间序列数据进行频率分析，计算第一最大峰强度，该第一最大峰强度是通过该频率分析而得到的第一频谱中的最大峰强度。即，第一角度最大峰强度计算电路114执行图1的第一角度最大峰强度计算工序S4，具体而言，执行图12的工序S41、S42。第一角度最大峰强度计算电路114计算出的第一最大峰强度被存储在存储电路120中。

第二角度最大峰强度计算电路115对由极坐标转换电路113所生成的第二角度的时间序列数据进行频率分析，计算第二最大峰强度，该第二最大峰强度是通过该频率分析而得到的第二频谱中的最大峰强度。即，第二角度最大峰强度计算电路115执行图1的第二角度最大峰强度计算工序S5，具体而言，执行图13的工序S51、S52。第二角度最大峰强度计算电路115计算出的第二最大峰强度被存储在存储电路120中。

存储电路120具有未图示的ROM及RAM。ROM是只读存储器(Read Only Memory)的缩写，RAM是随机存取存储器(Random Access Memory)的缩写。ROM存储信号处理程序121等各种程序、预先确定的数据，RAM存储由处理电路110所生成的数据。RAM也用作处理电路110的工作区，存储从ROM读出的程序和/或数据、从操作部130输入的数据、处理电路110临时生成的数据。

操作部130是由操作键、按钮开关等构成的输入装置，将与用户的操作相应的操作信号输出到处理电路110。

显示部140是由LCD等构成的显示装置，基于从处理电路110输出的显示信号显示各种信息。LCD是液晶显示器(Liquid Crystal Display)的缩写。在显示部140中也可以设置有作为操作部130发挥功能的触摸面板。例如，显示部140也可以基于从处理电路110输出的显示信号，显示包含利萨茹图形、第一角度的时间序列数据、第二角度的时间序列数据、第一最大峰强度及第二最大峰强度中的至少一部分的画面。

声音输出部150由扬声器等构成，基于从处理电路110输出的声音信号产生各种声音。例如，声音输出部150也可以基于从处理电路110输出的声音信号，产生表示信号处理的开始、结束的声音。

通信部160进行用于建立处理电路110与外部装置之间的数据通信的各种控制。例如，通信部160也可以将包括利萨茹图形、第一角度的时间序列数据、第二角度的时间序列数据、第一最大峰强度及第二最大峰强度中的至少一部分的信息发送到外部装置，外部装置将接收到的信息中的至少一部分显示在未图示的显示部上。

需要说明的是，测量数据获取电路111、利萨茹图形生成电路112、极坐标转换电路113、第一角度最大峰强度计算电路114及第二角度最大峰强度计算电路115中的至少一部分也可以通过专用的硬件来实现。另外，信号处理装置100可以是单个的装置，也可以由多个装置构成。例如，也可以第一～第M传感器200-1～200-M及模拟前端210-1～210-M包括在第一装置中，处理电路110、存储电路120、操作部130、显示部140、声音输出部150及通信部160包括在与第一装置分体的第二装置中。另外，例如，处理电路110及存储电路120也可以通过云服务器等装置来实现，该装置生成利萨茹图形、第一角度的时间序列数据、第二角度的时间序列数据、第一最大峰强度及第二最大峰强度的信息，并将所生成的信息经由通信线路发送到包括操作部130、显示部140、声音输出部150及通信部160的终端。

1-1-4.作用效果

在以上说明的第一实施方式的信号处理方法中，在对象物的振动由连续的旋转运动构成的情况下，当用极坐标表示利萨茹图形的各点时，振动的稳定性的差异显著地表现在第一角度、第二角度上。为此，通过对第一角度的时间序列数据的频率分析而得到的第一频谱中的最大峰强度即第一最大峰强度、通过对第二角度的时间序列数据的频率分析而得到的第二频谱中的最大峰强度即第二最大峰强度由于与振动的旋转运动的对称性及平滑度存在相关，因而成为表现对象物的状态的指标。然后，用户或信号处理装置100通过将第一最大峰强度与第一阈值进行比较，或者将第二最大峰强度与第二阈值进行比较，能够简便地判定对象物的状态。像这样，根据第一实施方式的信号处理方法，信号处理装置100能够基于因对象物的振动而产生的物理量来计算用于简便地判定对象物的状态的指标。

另外，根据第一实施方式的信号处理方法，第一角度及第二角度是无量纲值，因此，与对象物的特性、设置场所无关地，第一最大峰强度及第二最大峰强度分别为一定，因而能够使用于判定对象物的状态的第一阈值及第二阈值也为一定。

1-2.第二实施方式

以下，关于第二实施方式，对与第一实施方式同样的构成要素标注相同的附图标记，并省略或简化与第一实施方式重复的说明，主要对与第一实施方式不同的内容进行说明。

由于示出第二实施方式的信号处理方法的过程的流程图与图1是同样的，因而省略其图示。不过，在第二实施方式的信号处理方法中，信号处理装置100在第一角度最大峰强度计算工序S4中，限定到规定的频带来计算第一最大峰强度。同样地，信号处理装置100在第二角度最大峰强度计算工序S5中，限定到规定的频带来计算第二最大峰强度。

图21是示出第二实施方式中的第一角度最大峰强度计算工序S4的过程的一例的流程图。如图21所示，信号处理装置100首先在工序S41中，对在图1的极坐标转换工序S3中生成的第一角度的时间序列数据进行将规定的频带作为通频带的滤波处理。滤波处理是用于不使应着眼于的频率分量衰减而使噪声分量、强度高的不需要的频率分量衰减的低通滤波处理、带通滤波处理或高通滤波处理。例如，在着眼于相对于对象物的振动的基波的规定的高次谐波的情况下，信号处理装置100也可以在工序S41中进行使基波衰减而不使该高次谐波衰减的滤波处理。

接着，信号处理装置100在工序S42中，对在工序S41中经滤波处理后的第一角度的时间序列数据进行频率分析。然后，信号处理装置100在工序S43中，计算第一最大峰强度，该第一最大峰强度是通过工序S42的频率分析而得到的第一频谱中的最大峰强度。

像这样，信号处理装置100在第一角度最大峰强度计算工序S4中，对第一角度的时间序列数据进行将规定的频带作为通频带的滤波处理，并对滤波处理后的第一角度的时间序列数据进行频率分析，计算第一最大峰强度，该第一最大峰强度是通过该频率分析而得到的第一频谱中的最大峰强度。需要说明的是，信号处理装置100也可以在第一角度最大峰强度计算工序S4中，对第一角度的时间序列数据进行频率分析，计算通过该频率分析而得到的第一频谱的规定频带中包含的最大峰强度作为第一最大峰强度。

图22是示出第二实施方式中的第二角度最大峰强度计算工序S5的过程的一例的流程图。如图22所示，信号处理装置100首先在工序S51中，对在图1的极坐标转换工序S3中生成的第二角度的时间序列数据进行将规定的频带作为通频带的滤波处理。滤波处理是用于不使应着眼于的频率分量衰减而使噪声分量、强度高的不需要的频率分量衰减的低通滤波处理、带通滤波处理或高通滤波处理。例如，在着眼于相对于对象物的振动的基波的规定的高次谐波的情况下，信号处理装置100也可以在工序S51中进行使基波衰减而不使该高次谐波衰减的滤波处理。

接着，信号处理装置100在工序S52中，对在工序S51中经滤波处理后的第二角度的时间序列数据进行频率分析。然后，信号处理装置100在工序S53中，计算第二最大峰强度，该第二最大峰强度是通过工序S52的频率分析而得到的第二频谱中的最大峰强度。

像这样，信号处理装置100在第二角度最大峰强度计算工序S5中，对第二角度的时间序列数据进行将规定的频带作为通频带的滤波处理，并对滤波处理后的第二角度的时间序列数据进行频率分析，计算第二最大峰强度，该第二最大峰强度是通过该频率分析而得到的第二频谱中的最大峰强度。需要说明的是，信号处理装置100也可以在第二角度最大峰强度计算工序S5中，对第二角度的时间序列数据进行频率分析，计算通过该频率分析而得到的第二频谱的规定频带中包含的最大峰强度作为第二最大峰强度。

第二实施方式中的信号处理装置100的构成例的图与图20是同样的，故省略其图示。不过，在第二实施方式中，第一角度最大峰强度计算电路114限定在规定的频带来计算第一最大峰强度。同样地，第二角度最大峰强度计算电路115限定在规定的频带来计算第二最大峰强度。

具体而言，第一角度最大峰强度计算电路114对由极坐标转换电路113所生成的第一角度的时间序列数据进行将规定的频带作为通频带的滤波处理，并对滤波处理后的第一角度的时间序列数据进行频率分析，计算第一最大峰强度，该第一最大峰强度是通过该频率分析而得到的第一频谱中的最大峰强度。即，第一角度最大峰强度计算电路114执行图1的第一角度最大峰强度计算工序S4，具体而言，执行图21的工序S41～S43。由第一角度最大峰强度计算电路114计算出的第一最大峰强度被存储在存储电路120中。需要说明的是，第一角度最大峰强度计算电路114也可以对由极坐标转换电路113所生成的第一角度的时间序列数据进行频率分析，计算通过该频率分析而得到的第一频谱的规定频带中包含的最大峰强度作为第一最大峰强度。

同样地，第二角度最大峰强度计算电路115对由极坐标转换电路113所生成的第二角度的时间序列数据进行将规定的频带作为通频带的滤波处理，并对滤波处理后的第二角度的时间序列数据进行频率分析，计算第二最大峰强度，该第二最大峰强度是通过该频率分析而得到的第二频谱中的最大峰强度。即，第二角度最大峰强度计算电路115执行图1的第二角度最大峰强度计算工序S5，具体而言，执行图22的工序S51～S53。由第二角度最大峰强度计算电路115计算出的第二最大峰强度被存储在存储电路120中。需要说明的是，第二角度最大峰强度计算电路115也可以对由极坐标转换电路113所生成的第二角度的时间序列数据进行频率分析，计算通过该频率分析而得到的第二频谱的规定频带中包含的最大峰强度作为第二最大峰强度。

第二实施方式中的信号处理装置100的其他构成与第一实施方式是同样的，故省略其说明。

根据以上说明的第二实施方式的信号处理方法，能够得到与第一实施方式的信号处理方法同样的效果。进而，根据第二实施方式的信号处理方法，信号处理装置100在第一角度的时间序列数据中，即使在噪声分量、不需要的频率分量的强度大的情况下，也能够限定在规定的频带来计算应着眼于的频率分量的峰强度作为第一最大峰强度。同样地，信号处理装置100在第二角度的时间序列数据中，即使在噪声分量、不需要的频率分量的强度大的情况下，也能够限定在规定的频带来计算应着眼于的频率分量的峰强度作为第二最大峰强度。因此，根据第二实施方式的信号处理方法，能够得到进一步表现出对象物的状态的指标。

1-3.第三实施方式

以下，关于第三实施方式，对与第一实施方式或第二实施方式同样的构成要素标注相同的附图标记，并省略或简化与第一实施方式或第二实施方式重复的说明，主要对与第一实施方式及第二实施方式不同的内容进行说明。

图23是示出第三实施方式的信号处理方法的过程的流程图。如图23所示，第三实施方式的信号处理方法包括测量数据获取工序S1、利萨茹图形生成工序S2、极坐标转换工序S3、第一角度最大峰强度计算工序S4、第二角度最大峰强度计算工序S5、第一角度高次谐波强度计算工序S6及第二角度高次谐波强度计算工序S7。需要说明的是，第三实施方式的信号处理方法也可以省略或变更这些工序的一部分，或者附加其他工序。第三实施方式的信号处理方法例如由信号处理装置100执行。关于执行第三实施方式的信号处理方法的信号处理装置100的构成例，将在后面叙述。

如图23所示，首先，信号处理装置100与第一实施方式及第二实施方式同样地，反复进行测量数据获取工序S1、利萨茹图形生成工序S2、极坐标转换工序S3、第一角度最大峰强度计算工序S4、第二角度最大峰强度计算工序S5。

接着，信号处理装置100在第一角度高次谐波强度计算工序S6中，基于通过第一角度最大峰强度计算工序S4的频率分析而得到的第一频谱，计算具有对象物的振动的基波的偶数倍的频率的高次谐波的强度的合计值及具有基波的奇数倍的频率的高次谐波的强度的合计值。

接着，信号处理装置100在第二角度高次谐波强度计算工序S7中，基于通过第二角度最大峰强度计算工序S5的频率分析而得到的第二频谱，计算具有对象物的振动的基波的偶数倍的频率的高次谐波的强度的合计值及具有基波的奇数倍的频率的高次谐波的强度的合计值。

然后，信号处理装置100反复进行工序S1～S7，直到信号处理结束为止(工序S20的“否”)。

图24是示出执行第三实施方式的信号处理方法的信号处理装置100的构成例的图。如图24所示，信号处理装置100包括第一～第M传感器200-1～200-M、M个模拟前端210-1～210-M、处理电路110、存储电路120、操作部130、显示部140、声音输出部150、通信部160。需要说明的是，信号处理装置100也可以是省略或变更图24的构成要素的一部分或者附加其他构成要素的构成。例如，第一～第M传感器200-1～200-M、模拟前端210-1～210-M也可以不是信号处理装置100的构成要素。

第一～第M传感器200-1～200-M、模拟前端210-1～210-M、存储电路120、操作部130、显示部140、声音输出部150、通信部160的构成及功能与第一实施方式或第二实施方式是同样的，故省略其说明。

处理电路110通过执行存储在存储电路120中的信号处理程序121，从而作为测量数据获取电路111、利萨茹图形生成电路112、极坐标转换电路113、第一角度最大峰强度计算电路114、第二角度最大峰强度计算电路115、第一角度高次谐波强度计算电路116及第二角度高次谐波强度计算电路117发挥功能。即，信号处理装置100包括测量数据获取电路111、利萨茹图形生成电路112、极坐标转换电路113、第一角度最大峰强度计算电路114、第二角度最大峰强度计算电路115、第一角度高次谐波强度计算电路116及第二角度高次谐波强度计算电路117。

测量数据获取电路111、利萨茹图形生成电路112、极坐标转换电路113、第一角度最大峰强度计算电路114及第二角度最大峰强度计算电路115分别执行图23的测量数据获取工序S1、利萨茹图形生成工序S2、极坐标转换工序S3、第一角度最大峰强度计算工序S4及第二角度最大峰强度计算工序S5。测量数据获取电路111、利萨茹图形生成电路112、极坐标转换电路113、第一角度最大峰强度计算电路114及第二角度最大峰强度计算电路115的功能与第一实施方式或第二实施方式是同样的，故省略其说明。

第一角度高次谐波强度计算电路116基于通过第一角度最大峰强度计算电路114的频率分析而得到的第一频谱，计算具有对象物的振动的基波的偶数倍的频率的高次谐波的强度的合计值及具有基波的奇数倍的频率的高次谐波的强度的合计值。即，第一角度高次谐波强度计算电路116执行图23的第一角度高次谐波强度计算工序S6。由第一角度高次谐波强度计算电路116计算出的高次谐波的强度的合计值被存储在存储电路120中。

第二角度高次谐波强度计算电路117基于通过第二角度最大峰强度计算电路115的频率分析而得到的第二频谱，计算具有对象物的振动的基波的偶数倍的频率的高次谐波的强度的合计值及具有基波的奇数倍的频率的高次谐波的强度的合计值。即，第二角度高次谐波强度计算电路117执行图23的第二角度高次谐波强度计算工序S7。由第二角度高次谐波强度计算电路117计算出的奇数次的高次谐波的强度的合计值及偶数次的高次谐波的强度的合计值被存储在存储电路120中。

显示部140也可以基于从处理电路110输出的显示信号，显示包括奇数次的高次谐波的强度的合计值及偶数次的高次谐波的强度的合计值中的至少一部分的画面。

也可以是通信部160将包括奇数次的高次谐波的强度的合计值及偶数次的高次谐波的强度的合计值中的至少一部分的信息发送到外部装置，外部装置将接收到的信息中的至少一部分显示在未图示的显示部上。

需要说明的是，测量数据获取电路111、利萨茹图形生成电路112、极坐标转换电路113、第一角度最大峰强度计算电路114、第二角度最大峰强度计算电路115、第一角度高次谐波强度计算电路116及第二角度高次谐波强度计算电路117中的至少一部分也可以通过专用的硬件来实现。

根据以上说明的第三实施方式的信号处理方法，能够得到与第一实施方式或第二实施方式的信号处理方法同样的效果。另外，根据第三实施方式的信号处理方法，对象物的振动的对称性越高，第一频谱中的奇数次的高次谐波的强度的合计值越大，对象物的振动的对称性越低，第一频谱中的偶数次的高次谐波的强度的合计值越大。同样地，对象物的振动的对称性越高，第二频谱中的奇数次的高次谐波的强度的合计值越大，对象物的振动的对称性越低，第二频谱中的偶数次的高次谐波的强度的合计值越大。因此，根据第三实施方式的信号处理方法，能够得到对对象物的振动的对称性的判定有效的指标。

1-4.第四实施方式

以下，关于第四实施方式，对与第一实施方式～第三实施方式中任一实施方式同样的构成要素标注相同的附图标记，并省略或简化与第一实施方式～第三实施方式中任一实施方式重复的说明，主要对与第一实施方式～第三实施方式均不相同的内容进行说明。

图25是示出第四实施方式的信号处理方法的过程的流程图。如图25所示，第四实施方式的信号处理方法包括测量数据获取工序S1、利萨茹图形生成工序S2、极坐标转换工序S3、第一角度最大峰强度计算工序S4、第二角度最大峰强度计算工序S5、第一角度高次谐波强度计算工序S6、第二角度高次谐波强度计算工序S7、第一角度最大峰强度特征量计算工序S9及第二角度最大峰强度特征量计算工序S10。需要说明的是，第四实施方式的信号处理方法也可以省略或变更这些工序的一部分，或者附加其他工序。第四实施方式的信号处理方法例如由信号处理装置100执行。关于执行第四实施方式的信号处理方法的信号处理装置100的构成例，将在后面叙述。

如图25所示，首先，信号处理装置100与第一实施方式～第三实施方式同样地，依次进行测量数据获取工序S1、利萨茹图形生成工序S2、极坐标转换工序S3、第一角度最大峰强度计算工序S4、第二角度最大峰强度计算工序S5。进而，信号处理装置100与第三实施方式同样地，依次进行第一角度高次谐波强度计算工序S6、第二角度高次谐波强度计算工序S7。

信号处理装置100反复进行工序S1～工序S7，直到在工序S8中新计算K次第一角度最大峰强度及第二角度最大峰强度为止。由此，信号处理装置100在第一角度最大峰强度计算工序S4中，生成第一最大峰强度的时间序列数据，在第二角度最大峰强度计算工序S5中，生成第二最大峰强度的时间序列数据。

然后，在工序S8中新计算了K次第一角度最大峰强度及第二角度最大峰强度的情况下，接着，信号处理装置100在第一角度最大峰强度特征量计算工序S9中，计算在第一角度最大峰强度计算工序S4中生成的第一最大峰强度的时间序列数据的平均值及偏差中的至少一方。第一最大峰强度的时间序列数据的偏差可以是该时间序列数据中包含的最大数据的值与最小数据的值之差，也可以是该时间序列数据的标准偏差值、方差值。

接着，信号处理装置100在第二角度最大峰强度特征量计算工序S10中，计算在第二角度最大峰强度计算工序S5中生成的第二最大峰强度的时间序列数据的平均值及偏差中的至少一方。第二最大峰强度的时间序列数据的偏差可以是该时间序列数据中包含的最大数据的值与最小数据的值之差，也可以是该时间序列数据的标准偏差值、方差值。

然后，信号处理装置100反复进行工序S1～S10，直到信号处理结束为止(工序S20的“否”)。

图26是示出与上述电动机A的振动对应的第一最大峰强度即θ的最大峰强度的时间序列数据及与电动机B的振动对应的第一最大峰强度即θ的最大峰强度的时间序列数据的一例的图。在图26中，横轴是时间，纵轴是强度。实线表示与电动机A的振动对应的θ的最大峰强度的时间序列数据。虚线表示与电动机B的振动对应的θ的最大峰强度的时间序列数据。图26所示的两个时间序列数据分别是每0.1秒计算出的θ的最大峰强度的100秒钟的时间序列数据，相当于在图25的工序S8的K为1000的情况下计算出的时间序列数据。

另外，图27是示出与电动机A的振动对应的第二最大峰强度即

的最大峰强度的时间序列数据及与电动机B的振动对应的第二最大峰强度即

的最大峰强度的时间序列数据的一例的图。在图27中，横轴是时间，纵轴是强度。实线表示与电动机A的振动对应的

的最大峰强度的时间序列数据。虚线表示与电动机B的振动对应的

的最大峰强度的时间序列数据。图27所示的两个时间序列数据分别是每0.1秒计算出的

的最大峰强度的100秒钟的时间序列数据，相当于在图25的工序S8的K为1000的情况下计算出的时间序列数据。

图28是示出图26所示的与电动机A的振动对应的θ的最大峰强度的时间序列数据的平均值及偏差、图26所示的与电动机B的振动对应的θ的最大峰强度的时间序列数据的平均值及偏差、图27所示的与电动机A的振动对应的

的最大峰强度的时间序列数据的平均值及偏差、图27所示的与电动机B的振动对应的

的最大峰强度的时间序列数据的平均值及偏差的计算结果的图。这里，作为各时间序列数据的偏差，计算各时间序列数据中包含的最大数据的值与最小数据的值之差。

在图26中，与电动机A的振动对应的θ的最大峰强度稳定地在

附近推移，而与电动机B的振动对应的θ的最大峰强度在从

附近到

附近周期性地变化。如图28所示，关于θ的最大峰强度的时间序列数据的偏差，电动机B的振动是电动机A的振动的约4.5倍，两者存在显著的差。

另外，在图27中，与电动机A的振动对应的

的最大峰强度稳定地在

附近推移，而与电动机B的振动对应的

的最大峰强度集中在

附近。如图28所示，关于

的最大峰强度的时间序列数据的平均值，电动机A的振动是电动机B的振动的约4倍，两者存在显著的差。

像这样，θ、

的最大峰强度的时间序列数据的平均值、偏差作为表现对象物的状态的指标之一是有效的。平均值可以说是降低了突发性的状态变化、测量误差的偏差的影响的精度更高的指标。另外，偏差可以说是能够捕捉振动状态的周期性的变动、突发性的状态变化的指标。

图29是示出执行第四实施方式的信号处理方法的信号处理装置100的构成例的图。如图29所示，信号处理装置100包括第一～第M传感器200-1～200-M、M个模拟前端210-1～210-M、处理电路110、存储电路120、操作部130、显示部140、声音输出部150、通信部160。需要说明的是，信号处理装置100也可以是省略或变更图29的构成要素的一部分或者附加其他构成要素的构成。例如，第一～第M传感器200-1～200-M、模拟前端210-1～210-M也可以不是信号处理装置100的构成要素。

第一～第M传感器200-1～200-M、模拟前端210-1～210-M、存储电路120、操作部130、显示部140、声音输出部150、通信部160的构成及功能与第一实施方式～第三实施方式中任一实施方式是同样的，故省略其说明。

处理电路110通过执行存储在存储电路120中的信号处理程序121，从而作为测量数据获取电路111、利萨茹图形生成电路112、极坐标转换电路113、第一角度最大峰强度计算电路114、第二角度最大峰强度计算电路115、第一角度高次谐波强度计算电路116、第二角度高次谐波强度计算电路117、第一角度最大峰强度特征量计算电路118及第二角度最大峰强度特征量计算电路119发挥功能。即，信号处理装置100包括测量数据获取电路111、利萨茹图形生成电路112、极坐标转换电路113、第一角度最大峰强度计算电路114、第二角度最大峰强度计算电路115、第一角度高次谐波强度计算电路116、第二角度高次谐波强度计算电路117、第一角度最大峰强度特征量计算电路118及第二角度最大峰强度特征量计算电路119。

测量数据获取电路111、利萨茹图形生成电路112、极坐标转换电路113、第一角度最大峰强度计算电路114、第二角度最大峰强度计算电路115、第一角度高次谐波强度计算电路116及第二角度高次谐波强度计算电路117分别执行图25的测量数据获取工序S1、利萨茹图形生成工序S2、极坐标转换工序S3、第一角度最大峰强度计算工序S4、第二角度最大峰强度计算工序S5、第一角度高次谐波强度计算工序S6及第二角度高次谐波强度计算工序S7。测量数据获取电路111、利萨茹图形生成电路112、极坐标转换电路113、第一角度最大峰强度计算电路114及第二角度最大峰强度计算电路115的功能与第一实施方式～第三实施方式中任一实施方式是同样的，故省略其说明。另外，第一角度高次谐波强度计算电路116及第二角度高次谐波强度计算电路117的功能与第三实施方式是同样的，故省略其说明。

第一角度最大峰强度特征量计算电路118计算由第一角度最大峰强度计算电路114生成的第一最大峰强度的时间序列数据的平均值及偏差中的至少一方。第一最大峰强度的时间序列数据的偏差可以是该时间序列数据中包含的最大数据的值与最小数据的值之差，也可以是该时间序列数据的标准偏差值、方差值。即，第一角度最大峰强度特征量计算电路118执行图25的第一角度最大峰强度特征量计算工序S9。由第一角度最大峰强度特征量计算电路118计算出的平均值、偏差被存储在存储电路120中。

第二角度最大峰强度特征量计算电路119计算由第二角度最大峰强度计算电路115生成的第二最大峰强度的时间序列数据的平均值及偏差中的至少一方。第二最大峰强度的时间序列数据的偏差可以是该时间序列数据中包含的最大数据的值与最小数据的值之差，也可以是该时间序列数据的标准偏差值、方差值。即，第二角度最大峰强度特征量计算电路119执行图25的第二角度最大峰强度特征量计算工序S10。由第二角度最大峰强度特征量计算电路119计算出的平均值、偏差被存储在存储电路120中。

显示部140也可以基于从处理电路110输出的显示信号，显示包括第一最大峰强度的时间序列数据的平均值及偏差、第二最大峰强度的时间序列数据的平均值及偏差中的至少一部分的画面。

也可以是通信部160将包括第一最大峰强度的时间序列数据的平均值及偏差、第二最大峰强度的时间序列数据的平均值及偏差中的至少一部分的信息发送到外部装置，外部装置将接收到的信息中的至少一部分显示在未图示的显示部上。

需要说明的是，测量数据获取电路111、利萨茹图形生成电路112、极坐标转换电路113、第一角度最大峰强度计算电路114、第二角度最大峰强度计算电路115、第一角度高次谐波强度计算电路116、第二角度高次谐波强度计算电路117、第一角度最大峰强度特征量计算电路118及第二角度最大峰强度特征量计算电路119中的至少一部分也可以通过专用的硬件来实现。

根据以上说明的第四实施方式的信号处理方法，能够得到与第一实施方式～第三实施方式的信号处理方法同样的效果。另外，在第四实施方式的信号处理方法中，信号处理装置100生成第一最大峰强度的时间序列数据及第二最大峰强度的时间序列数据。因此，根据第四实施方式的信号处理方法，用户或信号处理装置100能够观测第一最大峰强度的时间变化、第二最大峰强度的时间变化。

另外，根据第四实施方式的信号处理方法，信号处理装置100计算第一最大峰强度的时间序列数据的平均值、第二最大峰强度的时间序列数据的平均值，因而能够得到降低了对象物的突发性的状态变化、测量误差的偏差的影响的精度更高的指标。另外，根据第四实施方式的信号处理方法，信号处理装置100计算第一最大峰强度的时间序列数据的偏差、第二最大峰强度的时间序列数据的偏差，因而能够得到能够捕捉对象物的振动状态的周期性的变动、突发性的状态变化的指标。

1-5.第五实施方式

以下，关于第五实施方式，对与第一实施方式～第四实施方式中任一实施方式同样的构成要素标注相同的附图标记，并省略或简化与第一实施方式～第四实施方式中任一实施方式重复的说明，主要对与第一实施方式～第四实施方式均不相同的内容进行说明。

示出第五实施方式的信号处理方法的过程的流程图与图1、图23或图25是同样的，故省略其图示。不过，在第五实施方式的信号处理方法中，信号处理装置100在第一角度最大峰强度计算工序S4中，将第一角度的范围设为-π以上且+π以下，在第一角度的时间序列数据中包含的连续的两个数据中的一方是正的峰而另一方是负的峰的情况下，将该两个数据置换为0来进行频率分析。同样地，信号处理装置100在第二角度最大峰强度计算工序S5中，将第二角度的范围设为-π以上且+π以下，在第二角度的时间序列数据中包含的连续的两个数据中的一方是正的峰而另一方是负的峰的情况下，将该两个数据置换为0来进行频率分析。

图30是示出第五实施方式中的第一角度最大峰强度计算工序S4的过程的一例的流程图。如图30所示，信号处理装置100首先在工序S40中，将在图1、图23或图25的极坐标转换工序S3中生成的第一角度的时间序列数据中包含的从正的峰到负的峰的数据以及从负的峰到正的峰的数据置换为0。

接着，信号处理装置100在工序S41中，对在工序S40中得到的第一角度的时间序列数据进行将规定的频带作为通频带的滤波处理。滤波处理是用于不使应着眼于的频率分量衰减而使噪声分量、强度高的不需要的频率分量衰减的低通滤波处理、带通滤波处理或高通滤波处理。例如，在着眼于相对于对象物的振动的基波的规定的高次谐波的情况下，信号处理装置100也可以在工序S41中进行使基波衰减而不使该高次谐波衰减的滤波处理。

接着，信号处理装置100在工序S42中，对在工序S41中经滤波处理后的第一角度的时间序列数据进行频率分析。然后，信号处理装置100在工序S43中，计算第一最大峰强度，该第一最大峰强度是通过工序S42的频率分析而得到的第一频谱中的最大峰强度。

像这样，信号处理装置100在第一角度最大峰强度计算工序S4中，对将从正的峰到负的峰的数据以及从负的峰到正的峰的数据置换为0后的第一角度的时间序列数据进行将规定的频带作为通频带的滤波处理，并对滤波处理后的第一角度的时间序列数据进行频率分析，计算第一最大峰强度，该第一最大峰强度是通过该频率分析而得到的第一频谱中的最大峰强度。需要说明的是，信号处理装置100也可以在第一角度最大峰强度计算工序S4中，对将从正的峰到负的峰的数据以及从负的峰到正的峰的数据置换为0后的第一角度的时间序列数据进行频率分析，计算通过该频率分析而得到的第一频谱的规定频带中包含的最大峰强度作为第一最大峰强度。

图31是示出第五实施方式中的第二角度最大峰强度计算工序S5的过程的一例的流程图。如图31所示，信号处理装置100首先在工序S50中，将在图1、图23或图25的极坐标转换工序S3中生成的第二角度的时间序列数据中包含的从正的峰到负的峰的数据以及从负的峰到正的峰的数据置换为0。

接着，信号处理装置100在工序S51中，对在工序S50中得到的第二角度的时间序列数据进行将规定的频带作为通频带的滤波处理。滤波处理是用于不使应着眼于的频率分量衰减而使噪声分量、强度高的不需要的频率分量衰减的低通滤波处理、带通滤波处理或高通滤波处理。例如，在着眼于相对于对象物的振动的基波的规定的高次谐波的情况下，信号处理装置100也可以在工序S51中进行使基波衰减而不使该高次谐波衰减的滤波处理。

接着，信号处理装置100在工序S52中，对在工序S51中经滤波处理后的第二角度的时间序列数据进行频率分析。然后，信号处理装置100在工序S53中，计算第二最大峰强度，该第二最大峰强度是通过工序S52的频率分析而得到的第二频谱中的最大峰强度。

像这样，信号处理装置100在第二角度最大峰强度计算工序S5中，对将从正的峰到负的峰的数据以及从负的峰到正的峰的数据置换为0后的第二角度的时间序列数据进行将规定的频带作为通频带的滤波处理，并对滤波处理后的第二角度的时间序列数据进行频率分析，计算第二最大峰强度，该第二最大峰强度是通过该频率分析而得到的第二频谱中的最大峰强度。需要说明的是，信号处理装置100也可以在第二角度最大峰强度计算工序S5中，对将从正的峰到负的峰的数据以及从负的峰到正的峰的数据置换为0后的第一角度的时间序列数据进行频率分析，计算通过该频率分析而得到的第二频谱的规定频带中包含的最大峰强度作为第二最大峰强度。

第五实施方式中的信号处理装置100的构成例的图与图20、图24或图29是同样的，故省略其图示。不过，在第五实施方式中，第一角度最大峰强度计算电路114将第一角度的范围设为-π以上且+π以下，将第一角度的时间序列数据中包含的从正的峰到负的峰的数据以及从负的峰到正的峰的数据置换为0来进行频率分析。同样地，第二角度最大峰强度计算电路115将第二角度的范围设为-π以上且+π以下，将第二角度的时间序列数据中包含的从正的峰到负的峰的数据以及从负的峰到正的峰的数据置换为0来进行频率分析。

具体而言，第一角度最大峰强度计算电路114对将从正的峰到负的峰的数据以及从负的峰到正的峰的数据置换为0后的第一角度的时间序列数据进行将规定的频带作为通频带的滤波处理，并对滤波处理后的第一角度的时间序列数据进行频率分析，计算第一最大峰强度，该第一最大峰强度是通过该频率分析而得到的第一频谱中的最大峰强度。即，第一角度最大峰强度计算电路114执行图1、图23或图25的第一角度最大峰强度计算工序S4，具体而言，执行图30的工序S40～S43。由第一角度最大峰强度计算电路114计算出的第一最大峰强度被存储在存储电路120中。需要说明的是，第一角度最大峰强度计算电路114也可以对将从正的峰到负的峰的数据以及从负的峰到正的峰的数据置换为0后的第一角度的时间序列数据进行频率分析，计算通过该频率分析而得到的第一频谱的规定频带中包含的最大峰强度作为第一最大峰强度。

同样地，第二角度最大峰强度计算电路115对将从正的峰到负的峰的数据以及从负的峰到正的峰的数据置换为0后的第二角度的时间序列数据进行将规定的频带作为通频带的滤波处理，并对滤波处理后的第二角度的时间序列数据进行频率分析，计算第二最大峰强度，该第二最大峰强度是通过该频率分析而得到的第二频谱中的最大峰强度。即，第二角度最大峰强度计算电路115执行图1、图23或图25的第二角度最大峰强度计算工序S5，具体而言，执行图31的工序S50～S53。由第二角度最大峰强度计算电路115计算出的第二最大峰强度被存储在存储电路120中。需要说明的是，第二角度最大峰强度计算电路115也可以对将从正的峰到负的峰的数据以及从负的峰到正的峰的数据置换为0后的第二角度的时间序列数据进行频率分析，计算通过该频率分析而得到的第二频谱的规定频带中包含的最大峰强度作为第二最大峰强度。

第五实施方式中的信号处理装置100的其他构成与第一实施方式～第四实施方式中任一实施方式是同样的，故省略其说明。

根据以上说明的第五实施方式的信号处理方法，能够得到与第一实施方式～第四实施方式的信号处理方法同样的效果。另外，根据第五实施方式的信号处理方法，因第一角度的时间序列数据中包含的不连续的两个数据而疑似产生的高频分量减少，因而信号处理装置100能够正确地计算第一最大峰强度。同样地，因第二角度的时间序列数据中包含的不连续的两个数据而疑似产生的高频分量减少，因而信号处理装置100能够正确地计算第二最大峰强度。

1-6.第六实施方式

以下，关于第六实施方式，对与第一实施方式～第五实施方式中任一实施方式同样的构成要素标注相同的附图标记，并省略或简化与第一实施方式～第五实施方式中任一实施方式重复的说明，主要对与第一实施方式～第五实施方式均不相同的内容进行说明。

图32是示出第六实施方式的信号处理方法的过程的流程图。如图32所示，第六实施方式的信号处理方法包括测量数据获取工序S1、利萨茹图形生成工序S2、极坐标转换工序S3、第一角度最大峰强度计算工序S4、第二角度最大峰强度计算工序S5、第一角度高次谐波强度计算工序S6、第二角度高次谐波强度计算工序S7、第一角度最大峰强度特征量计算工序S9、第二角度最大峰强度特征量计算工序S10及状态判定工序S11。需要说明的是，第六实施方式的信号处理方法也可以省略或变更这些工序的一部分，或者附加其他工序。第六实施方式的信号处理方法例如由信号处理装置100执行。关于执行第六实施方式的信号处理方法的信号处理装置100的构成例，将在后面叙述。

如图32所示，首先，信号处理装置100与第一实施方式～第五实施方式同样地，反复进行测量数据获取工序S1、利萨茹图形生成工序S2、极坐标转换工序S3、第一角度最大峰强度计算工序S4、第二角度最大峰强度计算工序S5。进而，信号处理装置100与第三实施方式及第四实施方式同样地，反复进行第一角度高次谐波强度计算工序S6、第二角度高次谐波强度计算工序S7。

然后，在工序S8中新计算了K次第一角度最大峰强度及第二角度最大峰强度的情况下，接着，信号处理装置100与第四实施方式同样地，依次进行第一角度最大峰强度特征量计算工序S9、第二角度最大峰强度特征量计算工序S10。

接着，信号处理装置100在状态判定工序S11中，基于表现对象物的状态的多个指标，通过MT法判定对象物的状态。例如，表现对象物的状态的指标是在第一角度最大峰强度计算工序S4中计算出的第一最大峰强度、在第二角度最大峰强度计算工序S5中计算出的第二最大峰强度、在第一角度高次谐波强度计算工序S6中计算出的高次谐波的强度的合计值、在第二角度高次谐波强度计算工序S7中计算出的高次谐波的强度的合计值、在第一角度最大峰强度特征量计算工序S9中计算出的平均值及偏差、在第二角度最大峰强度特征量计算工序S10中计算出的平均值及偏差等。

然后，信号处理装置100反复进行工序S1～S11，直到信号处理结束为止(工序S20的“否”)。

MT法是客观地判断对象物是否从规定的状态发生了变化的方法。在MT法中，预先根据在对象物为规定状态时获取到的测量数据组创建分别以K个指标为轴的K维空间中的单位空间x。然后，计算基于新获取的测量数据计算出的包括K个指标的值的数据相对于单位空间x的马氏距离。

如式(1)及式(2)所示，单位空间x是由基于在对象物为规定状态时所获取到的测量数据组而计算出的分别包含K个指标的值的L个数据x₁～x_L构成的数据组。K、L均为2以上的整数。在式(2)中，x_l是形成单位空间x的第l个数据，x_l1～x_lK是数据x_l中包含的K个指标的值。

[数学式1]

x＝(x₁，x₂，…x_L)…(1)

[数学式2]

x_l＝(x_l1，x_l2，…x_lK) (l＝1，2，…L)…(2)

对于1以上且L以下的各整数l，第l个数据x_l中包含的第k个指标的值x_lk通过式(3)而被标准化，得到标准化值X_lk。

[数学式3]

在式(3)中，μ_k是L个数据x₁～x_L中包含的L个第k个指标的值x_1k～x_Lk的平均值，通过式(4)进行计算。

[数学式4]

另外，在式(3)中，σ_k是L个数据x₁～x_L中包含的L个第k个指标的值x_1k～x_Lk的标准偏差，通过式(5)进行计算。

[数学式5]

对于1以上且K以下的各整数l，如式(6)所示，由式(2)所示的第l个数据x_l被标准化为包括K个指标的标准化值X_l1～X_lK的数据X_l。

[数学式6]

X_l＝(X_l1，X_l2，…X_lK) (l＝1，2，…L)…(6)

另外，如式(7)所示，由式(1)所示的单位空间x被标准化为由L个标准化后的数据X₁～X_L构成的数据组即单位空间X。

[数学式7]

X＝(X₁，X₂，…X_L)…(7)

通过式(8)及式(9)定义关于标准化后的单位空间X中的K个指标的相关矩阵R。

[数学式8]

[数学式9]

然后，基于新获取到的测量数据，计算包括由式(10)所示的K个指标的值y₁～y_K的数据y。

[数学式10]

y＝(y₁，y₂，…y_k)…(10)

数据y中包含的第k个指标的值y_k使用平均值μ_k及标准偏差σ_k通过式(11)而被标准化，得到标准化值Y_k。

[数学式11]

如式(12)所示，由式(10)所示的数据y被标准化为包括K个指标的标准化值Y₁～Y_K的数据Y。

[数学式12]

Y＝(Y₁，Y₂，…Y_K)…(12)

数据y相对于单位空间x的马氏距离Mn使用标准化后的数据Y及相关矩阵R的逆矩阵R-¹通过式(13)来进行计算。

[数学式13]

马氏距离Mn越大，数据y越远离单位空间x的平均点，意味着与形成单位空间x的数据组的相似性低。因此，当马氏距离Mn比规定的阈值大时，能够判定为对象物的状态从规定的状态发生了变化。例如，当将对象物的规定的状态设为正常模式时，在马氏距离Mn比规定的阈值大的情况下，能够判定为对象物变化为不良模式的状态。

图33是示出K＝2的情况下的MT法的概念的图。在图33中，由黑色的圆形符号所示的数据y和由白色空心的圆形符号所示的数据y相对于单位空间x的平均点(μ₁，μ₂)的欧几里得距离相等，但前者位于单位空间x的内侧，而后者位于单位空间x的外侧。因此，若是相对于单位空间x的平均点(μ₁，μ₂)的欧几里得距离的话，无法判断数据y与形成单位空间x的数据组的相似性。数据y与单位空间x的平均点(μ₁，μ₂)的马氏距离Mn相当于将单位空间x标准化为分布范围成为以原点为中心的圆的单位空间X时的标准化后的数据Y与原点的欧几里得距离。如图33所示，由白色空心的圆形符号所示的标准化后的数据Y与原点的欧几里得距离、即由白色空心的圆形符号所示的数据y与单位空间x的平均点(μ₁，μ₂)的马氏距离Mn比由黑色的圆形符号所示的标准化后的数据Y与原点的欧几里得距离、即由黑色的圆形符号所示的数据y与单位空间x的平均点(μ₁，μ₂)的马氏距离Mn大。因此，根据相对于单位空间x的平均点(μ₁，μ₂)的马氏距离，能够判断数据y与形成单位空间x的数据组的相似性。

未图示的单位空间信息创建装置在信号处理装置100工作前，创建与对象物的正常模式对应的单位空间x₍₁₎及与第一～第N不良模式对应的单位空间x₍₂₎～x_(N+1)，并创建关于单位空间x₍₁₎～x_(N+1)的单位空间信息。N为2以上的整数。单位空间x₍₁₎相当于对象物为正常模式的状态时的式(1)的单位空间x。另外，单位空间x₍₂₎～x_(N+1)分别相当于对象物为第一～第N不良模式的状态时的式(1)的单位空间x。

具体而言，单位空间信息创建装置分别创建由上述的式(1)所示的单位空间x₍₁₎～x_(N+1)，对于各单位空间x_(j)，通过上述的式(4)及式(5)计算K个指标的平均值μ_(j)1～μ_(j)K及标准偏差σ_(j)1～σ_(j)K。另外，单位空间信息创建装置分别创建由上述的式(7)所示的单位空间X₍₁₎～X_(N+1)，对于各单位空间X_(j)，计算关于由上述的式(8)所示的K个指标的相关矩阵R_(j)的逆矩阵R_(j) ^-1。然后，单位空间信息创建装置将正常模式、平均值μ₍₁₎₁～μ_(1)K、标准偏差σ₍₁₎₁～σ_(1)K及逆矩阵R₍₁₎ ^-1建立关联，对于2以上且N+1以下的各整数i，将第i不良模式、平均值μ_(i+1)1～μ_(i+1)K、标准偏差σ_(i+1)1～σ_(i+1)K及逆矩阵R_(i+1) ^-1建立关联，创建如图34所示的单位空间信息。所创建的单位空间信息被存储在信号处理装置100的存储电路120中。

图35是示出图32的状态判定工序S11的过程的一例的流程图。

如图35所示，首先，信号处理装置100在工序S111中，基于K个指标的值，计算相对于与正常模式对应的单位空间x₍₁₎的马氏距离Mn₍₁₎。K为2以上的整数。K个指标的值是在第一角度最大峰强度计算工序S4中计算出的第一最大峰强度、在第二角度最大峰强度计算工序S5中计算出的第二最大峰强度、在第一角度高次谐波强度计算工序S6中计算出的高次谐波的强度的合计值、在第二角度高次谐波强度计算工序S7中计算出的高次谐波的强度的合计值、在第一角度最大峰强度特征量计算工序S9中计算出的平均值及偏差、在第二角度最大峰强度特征量计算工序S10中计算出的平均值及偏差等中的任意K个值。具体而言，信号处理装置100在工序S111中，计算由上述的式(10)所示的数据y₍₁₎，使用单位空间信息中包含的单位空间x₍₁₎的K个指标的平均值μ₍₁₎₁～μ_(1)K及标准偏差σ₍₁₎₁～σ_(1)K，计算由上述的式(12)所示的数据Y₍₁₎，使用数据Y₍₁₎及单位空间信息中包含的逆矩阵R₍₁₎ ^-1，通过上述的式(13)计算数据y₍₁₎相对于单位空间x₍₁₎的马氏距离Mn₍₁₎。

接着，信号处理装置100在工序S112中将整数i设定为2，在工序S113中判定马氏距离Mn₍₁₎是否超过阈值。

在马氏距离Mn₍₁₎未超过阈值的情况下，信号处理装置100在工序S118中判定为对象物是正常模式的状态。

另一方面，在马氏距离Mn₍₁₎超过阈值的情况下，信号处理装置100在工序S114中，基于K个指标的值，计算相对于与第i不良模式对应的单位空间x_(i+1)的马氏距离Mn_(i+1)。具体而言，信号处理装置100计算由上述的式(10)所示的数据y_(i+1)，使用单位空间信息中包含的单位空间x_(i+1)的K个指标的平均值μ_(i+1)1～μ_(i+1)K及标准偏差σ_(i+1)1～σ_(i+1)K，计算由上述的式(12)所示的数据Y_(i+1)，使用数据Y_(i+1)及单位空间信息中包含的逆矩阵R_(i+1) ^-1，通过上述的式(13)计算数据y_(i+1)相对于单位空间x_(i+1)的马氏距离Mn_(i+1)。

然后，在工序S115中整数i比N+1小的情况下，在工序S116中逐一增加整数i并进行工序S114。信号处理装置100反复进行工序S116及工序S114，直到整数i变为N+1为止。

在工序S115中整数i与N一致的情况下，信号处理装置100在工序S117中，基于在工序S114中计算出的马氏距离Mn₍₂₎～Mn_(N+1)，判定对象物是第一～第N不良模式中的哪一种的状态。例如，信号处理装置100也可以在工序S117中，在马氏距离Mn₍₂₎～Mn_(N+1)中马氏距离Mn_(j+1)最小的情况下，判定为对象物是第j不良模式的状态。在图36所示的例子中，在马氏距离Mn₍₁₎超过阈值的情况下，马氏距离Mn₍₂₎～Mn₍₄₎中马氏距离Mn₍₄₎最小，因而信号处理装置100也可以判定为对象物是第三不良模式的状态。

图37是示出执行第六实施方式的信号处理方法的信号处理装置100的构成例的图。如图37所示，信号处理装置100包括第一～第M传感器200-1～200-M、M个模拟前端210-1～210-M、处理电路110、存储电路120、操作部130、显示部140、声音输出部150、通信部160。需要说明的是，信号处理装置100也可以是省略或变更图37的构成要素的一部分或者附加其他构成要素的构成。例如，第一～第M传感器200-1～200-M、模拟前端210-1～210-M也可以不是信号处理装置100的构成要素。

第一～第M传感器200-1～200-M、模拟前端210-1～210-M、存储电路120、操作部130、显示部140、声音输出部150、通信部160的构成及功能与第一实施方式～第五实施方式中任一实施方式是同样的，故省略其说明。不过，在第六实施方式中，在存储电路120中预先存储有单位空间信息122。

处理电路110通过执行存储在存储电路120中的信号处理程序121，从而作为测量数据获取电路111、利萨茹图形生成电路112、极坐标转换电路113、第一角度最大峰强度计算电路114、第二角度最大峰强度计算电路115、第一角度高次谐波强度计算电路116、第二角度高次谐波强度计算电路117、第一角度最大峰强度特征量计算电路118、第二角度最大峰强度特征量计算电路119及状态判定电路171发挥功能。即，信号处理装置100包括测量数据获取电路111、利萨茹图形生成电路112、极坐标转换电路113、第一角度最大峰强度计算电路114、第二角度最大峰强度计算电路115、第一角度高次谐波强度计算电路116、第二角度高次谐波强度计算电路117、第一角度最大峰强度特征量计算电路118、第二角度最大峰强度特征量计算电路119及状态判定电路171。

测量数据获取电路111、利萨茹图形生成电路112、极坐标转换电路113、第一角度最大峰强度计算电路114、第二角度最大峰强度计算电路115、第一角度高次谐波强度计算电路116、第二角度高次谐波强度计算电路117、第一角度最大峰强度特征量计算电路118及第二角度最大峰强度特征量计算电路119分别执行图32的测量数据获取工序S1、利萨茹图形生成工序S2、极坐标转换工序S3、第一角度最大峰强度计算工序S4、第二角度最大峰强度计算工序S5、第一角度高次谐波强度计算工序S6、第二角度高次谐波强度计算工序S7、第一角度最大峰强度特征量计算工序S9及第二角度最大峰强度特征量计算工序S10。测量数据获取电路111、利萨茹图形生成电路112、极坐标转换电路113、第一角度最大峰强度计算电路114及第二角度最大峰强度计算电路115的功能与第一实施方式～第五实施方式中任一实施方式是同样的，故省略其说明。另外，第一角度高次谐波强度计算电路116及第二角度高次谐波强度计算电路117的功能与第三实施方式或第四实施方式是同样的，故省略其说明。另外，第一角度最大峰强度特征量计算电路118及第二角度最大峰强度特征量计算电路119的功能与第四实施方式是同样的，故省略其说明。

状态判定电路171基于表现对象物的状态的多个指标，通过MT法判定对象物的状态。例如，表现对象物的状态的指标是由第一角度最大峰强度计算电路114计算出的第一最大峰强度、由第二角度最大峰强度计算电路115计算出的第二最大峰强度、由第一角度高次谐波强度计算电路116计算出的高次谐波的强度的合计值、由第二角度高次谐波强度计算电路117计算出的高次谐波的强度的合计值、由第一角度最大峰强度特征量计算电路118计算出的平均值及偏差、由第二角度最大峰强度特征量计算电路119计算出的平均值及偏差等。具体而言，状态判定电路171参照单位空间信息122，基于K个指标的值计算相对于与正常模式对应的单位空间x₍₁₎的马氏距离Mn₍₁₎，在马氏距离Mn₍₁₎未超过阈值的情况下，判定为对象物是正常模式的状态。另外，状态判定电路171在马氏距离Mn₍₁₎超过阈值的情况下，参照单位空间信息122，基于K个指标的值计算相对于与第一～第N不良模式对应的单位空间x₍₂₎～x_(N+1)的马氏距离Mn₍₂₎～Mn_(N+1)，并基于马氏距离Mn₍₂₎～Mn_(N+1)判定对象物是第一～第N不良模式中的哪一种的状态。即，状态判定电路171执行图32的状态判定工序S11，具体而言，执行图35的工序S111～S118。状态判定电路171的判定结果被存储在存储电路120中。

显示部140也可以基于从处理电路110输出的显示信号，显示包括状态判定电路171的判定结果的画面。

也可以是通信部160将包括状态判定电路171的判定结果的信息发送到外部装置，外部装置将接收到的信息中的至少一部分显示在未图示的显示部上。

需要说明的是，测量数据获取电路111、利萨茹图形生成电路112、极坐标转换电路113、第一角度最大峰强度计算电路114、第二角度最大峰强度计算电路115、第一角度高次谐波强度计算电路116、第二角度高次谐波强度计算电路117、第一角度最大峰强度特征量计算电路118、第二角度最大峰强度特征量计算电路119及状态判定电路171中的至少一部分也可以通过专用的硬件来实现。

根据以上说明的第六实施方式的信号处理方法，能够得到与第一实施方式～第五实施方式的信号处理方法同样的效果。另外，根据第六实施方式的信号处理方法，信号处理装置100能够将基于表现对象物的状态的多个指标计算出的马氏距离作为一个指标来判定对象物的状态，因而通用性提高。

2.监视系统

以下，关于本实施方式的监视系统，对与上述任一实施方式中说明的构成要素同样的构成要素标注相同的附图标记，并省略或简化与上述任一实施方式重复的说明，主要对与上述任一实施方式都不同的内容进行说明。

图38是示出本实施方式的监视系统的构成例的图。如图38所示，本实施方式的监视系统10包括第一～第M传感器200-1～200-M、M个模拟前端210-1～210-M、信号处理装置100及显示装置220，监视对象物1的状态。

对象物1具备可动体2和容纳可动体2的框体3。第一～第M传感器200-1～200-M安装于框体3，分别检测因对象物1的振动而产生的物理量，并输出与检测出的物理量相应的大小的信号。第一～第M传感器200-1～200-M各自的输出信号分别被输入到模拟前端210-1～210-M。

模拟前端210-1～210-M分别对第一～第M传感器200-1～200-M各自的输出信号进行放大处理、A/D转换处理等，输出数字时间序列信号。

信号处理装置100获取从模拟前端210-1～210-M输出的M个数字时间序列信号作为第一～第M测量数据D₁～D_M，生成利萨茹图形，并基于所生成的利萨茹图形生成各种信息，使显示装置220显示该各种信息中的至少一部分。显示装置220可以是与信号处理装置100分体的装置，也可以是信号处理装置100所具有的显示部。需要说明的是，在第一～第M传感器200-1～200-M输出数字时间序列信号的情况下，信号处理装置100只要获取该M个数字时间序列信号作为第一～第M测量数据D₁～D_M即可，因而也可以没有模拟前端210-1～210-M。作为信号处理装置100，例如能够应用上述第一实施方式～第六实施方式中任一实施方式的信号处理装置100。

图39示出作为对象物1的一例的真空泵1a。如图39所示，真空泵1a设置在基台20上。真空泵1a的截面形状为大致长圆的柱状。将真空泵1a的长边方向设为X方向。将长圆的长轴方向设为Y方向，将长圆的短轴方向设为Z方向。

真空泵1a具备框体3。框体3具备从-X方向侧向+X方向侧配置的电机壳体4、连接部5、泵壳体6及齿轮壳体7。框体3在连接部5与泵壳体6之间具备作为轴承壳的第一侧壁8。框体3在泵壳体6与齿轮壳体7之间具备第二侧壁9。

在泵壳体6的+Z方向侧的面连接有吸气管11。在泵壳体6的-Z方向侧的面连接有排气管12。

连接部5在基台20侧具备第一脚部13及第二脚部。第一脚部13配置在-Y方向侧，第二脚部配置在+Y方向侧。齿轮壳体7在基台20侧具备第三脚部14及第四脚部。第三脚部14配置在-Y方向侧，第四脚部配置在+Y方向侧。第一脚部13～第四脚部通过第一螺栓15紧固在基台20上。

传感器单元17安装于框体3。传感器单元17例如安装于连接部5。传感器单元17在其内部具备未图示的第一～第M传感器200-1～200-M。例如，也可以第一传感器200-1是检测X轴方向的速度的速度传感器，第二传感器200-2是检测Y轴方向的速度的速度传感器，第三传感器200-3是检测Z轴方向的速度的速度传感器。

使用图40及图41对真空泵1a的内部结构进行说明。图40是从-Y方向观察的图。图41是从+Z方向观察的图。图中省略了第一脚部13～第四脚部。真空泵1a具备输送气体的两个作为可动体2的泵转子18和使两个泵转子18旋转的两个电机19。框体3容纳泵转子18。

两个泵转子18具有两根旋转轴21。两根旋转轴21分别由作为轴承的第一轴承22及第二轴承23可旋转地支承。两个电机19与各自的旋转轴21的一端连结。电机19构成为使两个泵转子18相互向相反方向同步旋转。在旋转轴21的另一端固定有两个定时齿轮24。该定时齿轮24是为了在失去两个电机19的同步旋转的情况下确保两个泵转子18的同步旋转而设置的。

泵壳体6夹在第一侧壁8与第二侧壁9之间。泵转子18配置在由泵壳体6、第一侧壁8及第二侧壁9构成的泵室25内。

第一侧壁8支承吸气管11侧的第一轴承22。第一轴承22配置在连接部5内。电机19配置在固定于连接部5的电机壳体4内。排气管12侧的第二轴承23固定于第二侧壁9。定时齿轮24及第二轴承23配置在齿轮壳体7内。通过泵转子18的旋转，第一轴承22及第二轴承23振动。第一轴承22及第二轴承23的振动经由第一侧壁8、第二侧壁9传递到连接部5等框体3。传感器单元17中内置的第一～第M传感器200-1～200-M检测传递到框体3的振动。

根据本实施方式的监视系统10，信号处理装置100能够基于第一～第M测量数据D₁～D_M计算用于简便地判定对象物的状态的指标，该第一～第M测量数据D₁～D_M基于从第一～第M传感器200-1～200-M输出的信号。因此，用户能够基于信号处理装置100计算出的指标监视对象物的状态，准确地进行对象物有无异常的判定等。

3.变形例

本发明并不限于本实施方式，能够在本发明的主旨的范围内实施各种变形。

例如，在上述各实施方式中，信号处理装置100在利萨茹图形生成工序S2中生成将第i平均化数据串D_AVGi分配于第i轴而得到的利萨茹图形，但也可以更简单地生成将第i测量数据D_i分配于第i轴而得到的利萨茹图形。

另外，例如在上述第六实施方式中，信号处理装置100在相对于与正常模式对应的单位空间x₍₁₎的马氏距离Mn₍₁₎超过阈值的情况下，判定对象物是第一～第N不良模式中的哪一种的状态，但也可以更简单地仅判定为对象物发生了故障。

上述实施方式及变形例只是一例，并不限定于此。例如，也可以适当组合各实施方式及各变形例。

本发明包括与实施方式中说明的构成实质上相同的构成例如功能、方法及结果相同的构成或者目的及效果相同的构成。另外，本发明包括置换实施方式中说明的构成的非本质部分而得到的构成。另外，本发明包括能够与实施方式中说明的构成起到相同的作用效果的构成或能够达到相同目的的构成。另外，本发明包括在实施方式中说明的构成中附加公知技术而得到的构成。

从上述实施方式及变形例导出以下内容。

信号处理方法的一方面包括：

测量数据获取工序，获取基于从第一传感器输出的信号的第一测量数据和基于从第二传感器输出的信号的第二测量数据，所述第一传感器检测因对象物的振动而产生的第一轴的物理量，所述第二传感器检测因所述对象物的所述振动而产生的第二轴的物理量；

利萨茹图形生成工序，基于所述第一测量数据和所述第二测量数据，生成利萨茹图形；

极坐标转换工序，将所述利萨茹图形的各点的坐标转换为极坐标，生成第一角度的时间序列数据，所述第一角度是将通过所述利萨茹图形的各点和原点的直线投影到包括所述第一轴及所述第二轴的平面而得到的直线与所述第一轴所成的角度；以及

第一角度最大峰强度计算工序，对所述第一角度的时间序列数据进行频率分析，计算第一最大峰强度，所述第一最大峰强度是通过该频率分析而得到的第一频谱中的最大峰强度。

在该信号处理方法中，在对象物的振动由连续的旋转运动构成的情况下，当用极坐标表示利萨茹图形的各点时，振动的稳定性的差异显著地表现在第一角度上。为此，通过对第一角度的时间序列数据的频率分析而得到的第一频谱中的最大峰强度即第一最大峰强度由于与振动的旋转运动的对称性及平滑度存在相关，因而成为表现对象物的状态的指标。然后，用户或信号处理装置通过将第一最大峰强度与阈值进行比较，能够简便地判定对象物的状态。因此，根据该信号处理方法，能够基于因对象物的振动而产生的物理量来计算用于简便地判定对象物的状态的指标。

另外，根据该信号处理方法，第一角度是无量纲值，因此，与对象物的特性、设置场所无关地，第一最大峰强度为一定，因而能够使用于判定对象物的状态的阈值也为一定。

所述信号处理方法的一方面，

在所述第一角度最大峰强度计算工序中，也可以限定在规定的频带来计算所述第一最大峰强度。

根据该信号处理方法，在第一角度的时间序列数据中，即使在噪声分量、不需要的频率分量的强度大的情况下，也能够计算应着眼于的频率分量的峰强度作为第一最大峰强度，因而能够得到进一步表现出对象物的状态的指标。

所述信号处理方法的一方面，

也可以包括第一角度高次谐波强度计算工序，在所述第一角度高次谐波强度计算工序中，基于所述第一频谱，计算具有所述振动的基波的偶数倍的频率的高次谐波的强度的合计值及具有所述基波的奇数倍的频率的高次谐波的强度的合计值。

根据该信号处理方法，对象物的振动的对称性越高，第一频谱中的奇数次的高次谐波的强度的合计值越大，对象物的振动的对称性越低，第一频谱中的偶数次的高次谐波的强度的合计值越大，因而能够得到对振动的对称性的判定有效的指标。

所述信号处理方法的一方面，

在所述第一角度最大峰强度计算工序中，也可以生成所述第一最大峰强度的时间序列数据。

根据该信号处理方法，用户或信号处理装置能够观测第一最大峰强度的时间变化。

所述信号处理方法的一方面，

也可以包括第一角度最大峰强度特征量计算工序，在所述第一角度最大峰强度特征量计算工序中，计算所述第一最大峰强度的时间序列数据的平均值及偏差中的至少一方。

根据该信号处理方法，通过计算第一最大峰强度的时间序列数据的平均值，能够得到降低了对象物的突发性的状态变化、测量误差的偏差的影响的精度更高的指标。另外，通过计算第一最大峰强度的时间序列数据的偏差，能够得到能够捕捉对象物的振动状态的周期性的变动、突发性的状态变化的指标。

所述信号处理方法的一方面，

在所述第一角度最大峰强度计算工序中，也可以将所述第一角度的范围设为-π以上且+π以下，在所述第一角度的时间序列数据中包含的连续的两个数据中的一方是正的峰而另一方是负的峰的情况下，将该两个数据置换为0来进行所述频率分析。

根据该信号处理方法，因第一角度的时间序列数据中包含的不连续的两个数据而疑似产生的高频分量降低，因而能够正确地计算第一最大峰强度。

所述信号处理方法的一方面，也可以是，

在所述测量数据获取工序中，获取所述第一测量数据、所述第二测量数据和基于从第三传感器输出的信号的第三测量数据，所述第三传感器检测因所述对象物的所述振动而产生的第三轴的物理量，

在所述利萨茹图形生成工序中，基于所述第一测量数据、所述第二测量数据和所述第三测量数据，生成所述利萨茹图形，

在所述极坐标转换工序中，将所述利萨茹图形的各点的坐标转换为极坐标，生成所述第一角度的时间序列数据和第二角度的时间序列数据，所述第二角度是通过所述利萨茹图形的各点和原点的直线与所述第三轴所成的角度，

所述信号处理方法包括第二角度最大峰强度计算工序，在所述第二角度最大峰强度计算工序中，对所述第二角度的时间序列数据进行频率分析，计算第二最大峰强度，所述第二最大峰强度是通过该频率分析而得到的第二频谱中的最大峰强度。

在该信号处理方法中，在对象物的振动由连续的旋转运动构成的情况下，当用极坐标表示利萨茹图形的各点时，振动的稳定性的差异显著地表现在第二角度上。为此，通过对第二角度的时间序列数据的频率分析而得到的第二频谱中的最大峰强度即第二最大峰强度由于与振动的旋转运动的对称性及平滑度存在相关，因而成为表现对象物的状态的指标。然后，用户或信号处理装置通过将第二最大峰强度与阈值进行比较，能够简便地判定对象物的状态。因此，根据该信号处理方法，能够基于因对象物的振动而产生的物理量来计算用于简便地判定对象物的状态的指标。

另外，根据该信号处理方法，第二角度是无量纲值，因此，与对象物的特性、设置场所无关地，第二最大峰强度为一定，因而能够使用于判定对象物的状态的阈值也为一定。

所述信号处理方法的一方面，

也可以包括状态判定工序，在所述状态判定工序中，基于表现所述对象物的状态的多个指标，通过MT法判定所述对象物的状态。

根据该信号处理方法，能够将基于表现对象物的状态的多个指标计算出的马氏距离作为一个指标来判定对象物的状态，因而通用性提高。

信号处理装置的一方面包括：

测量数据获取电路，获取基于从第一传感器输出的信号的第一测量数据和基于从第二传感器输出的信号的第二测量数据，所述第一传感器检测因对象物的振动而产生的第一轴的物理量，所述第二传感器检测因所述对象物的所述振动而产生的第二轴的物理量；

利萨茹图形生成电路，基于所述第一测量数据和所述第二测量数据，生成利萨茹图形；

极坐标转换电路，将所述利萨茹图形的各点的坐标转换为极坐标，生成第一角度的时间序列数据，所述第一角度是将通过所述利萨茹图形的各点和原点的直线投影到包括所述第一轴及所述第二轴的平面而得到的直线与所述第一轴所成的角度；以及

第一角度最大峰强度计算电路，对所述第一角度的时间序列数据进行频率分析，计算第一最大峰强度，所述第一最大峰强度是通过该频率分析而得到的第一频谱中的最大峰强度。

在该信号处理装置中，在对象物的振动由连续的旋转运动构成的情况下，当用极坐标表示利萨茹图形的各点时，振动的稳定性的差异显著地表现在第一角度上。为此，通过对第一角度的时间序列数据的频率分析而得到的第一频谱中的最大峰强度即第一最大峰强度由于与振动的旋转运动的对称性及平滑度存在相关，因而成为表现对象物的状态的指标。然后，用户或信号处理装置通过将第一最大峰强度与阈值进行比较，能够简便地判定对象物的状态。因此，根据该信号处理装置，能够基于因对象物的振动而产生的物理量来计算用于简便地判定对象物的状态的指标。

另外，根据该信号处理装置，第一角度是无量纲值，因此，与对象物的特性、设置场所无关地，第一最大峰强度为一定，因而能够使用于判定对象物的状态的阈值也为一定。

监视系统的一方面是监视对象物的状态的监视系统，具备：

所述信号处理装置的一方面；

所述第一传感器；以及

所述第二传感器，

所述对象物具备可动体和容纳所述可动体的框体，

所述第一传感器及所述第二传感器安装于所述框体。

根据该监视系统，信号处理装置能够基于因对象物的振动而产生的物理量来计算用于简便地判定对象物的状态的指标。因此，用户能够基于信号处理装置计算出的指标监视对象物的状态，准确地进行对象物有无异常的判定等。

Claims (10)

1.一种信号处理方法，其特征在于，包括：

测量数据获取工序，获取基于从第一传感器输出的信号的第一测量数据和基于从第二传感器输出的信号的第二测量数据，所述第一传感器检测因对象物的振动而产生的第一轴的物理量，所述第二传感器检测因所述对象物的所述振动而产生的第二轴的物理量；

利萨茹图形生成工序，基于所述第一测量数据和所述第二测量数据，生成利萨茹图形；

极坐标转换工序，将所述利萨茹图形的各点的坐标转换为极坐标，生成第一角度的时间序列数据，所述第一角度是将通过所述利萨茹图形的各点和原点的直线投影到包括所述第一轴及所述第二轴的平面而得到的直线与所述第一轴所成的角度；以及

第一角度最大峰强度计算工序，对所述第一角度的时间序列数据进行频率分析，计算第一最大峰强度，所述第一最大峰强度是通过该频率分析而得到的第一频谱中的最大峰强度。

2.根据权利要求1所述的信号处理方法，其特征在于，

在所述第一角度最大峰强度计算工序中，限定在规定的频带来计算所述第一最大峰强度。

3.根据权利要求1或2所述的信号处理方法，其特征在于，

所述信号处理方法包括第一角度高次谐波强度计算工序，在所述第一角度高次谐波强度计算工序中，基于所述第一频谱，计算具有所述振动的基波的偶数倍的频率的高次谐波的强度的合计值及具有所述基波的奇数倍的频率的高次谐波的强度的合计值。

4.根据权利要求1所述的信号处理方法，其特征在于，

在所述第一角度最大峰强度计算工序中，生成所述第一最大峰强度的时间序列数据。

5.根据权利要求4所述的信号处理方法，其特征在于，

所述信号处理方法包括第一角度最大峰强度特征量计算工序，在所述第一角度最大峰强度特征量计算工序中，计算所述第一最大峰强度的时间序列数据的平均值及偏差中的至少一方。

6.根据权利要求1所述的信号处理方法，其特征在于，

在所述第一角度最大峰强度计算工序中，将所述第一角度的范围设为-π以上且+π以下，在所述第一角度的时间序列数据中包含的连续的两个数据中的一方是正的峰而另一方是负的峰的情况下，将该两个数据置换为0来进行所述频率分析。

7.根据权利要求1所述的信号处理方法，其特征在于，

在所述测量数据获取工序中，获取所述第一测量数据、所述第二测量数据和基于从第三传感器输出的信号的第三测量数据，所述第三传感器检测因所述对象物的所述振动而产生的第三轴的物理量，

在所述利萨茹图形生成工序中，基于所述第一测量数据、所述第二测量数据和所述第三测量数据，生成所述利萨茹图形，

在所述极坐标转换工序中，将所述利萨茹图形的各点的坐标转换为极坐标，生成所述第一角度的时间序列数据和第二角度的时间序列数据，所述第二角度是通过所述利萨茹图形的各点和原点的直线与所述第三轴所成的角度，

所述信号处理方法包括第二角度最大峰强度计算工序，在所述第二角度最大峰强度计算工序中，对所述第二角度的时间序列数据进行频率分析，计算第二最大峰强度，所述第二最大峰强度是通过该频率分析而得到的第二频谱中的最大峰强度。

8.根据权利要求1所述的信号处理方法，其特征在于，

所述信号处理方法包括状态判定工序，在所述状态判定工序中，基于表现所述对象物的状态的多个指标，通过MT法判定所述对象物的状态。

9.一种信号处理装置，其特征在于，包括：

测量数据获取电路，获取基于从第一传感器输出的信号的第一测量数据和基于从第二传感器输出的信号的第二测量数据，所述第一传感器检测因对象物的振动而产生的第一轴的物理量，所述第二传感器检测因所述对象物的所述振动而产生的第二轴的物理量；

利萨茹图形生成电路，基于所述第一测量数据和所述第二测量数据，生成利萨茹图形；

极坐标转换电路，将所述利萨茹图形的各点的坐标转换为极坐标，生成第一角度的时间序列数据，所述第一角度是将通过所述利萨茹图形的各点和原点的直线投影到包括所述第一轴及所述第二轴的平面而得到的直线与所述第一轴所成的角度；以及

第一角度最大峰强度计算电路，对所述第一角度的时间序列数据进行频率分析，计算第一最大峰强度，所述第一最大峰强度是通过该频率分析而得到的第一频谱中的最大峰强度。

10.一种监视系统，其特征在于，监视对象物的状态，所述监视系统具备：

权利要求9所述的信号处理装置；

所述第一传感器；以及

所述第二传感器，

所述对象物具备可动体和容纳所述可动体的框体，所述第一传感器及所述第二传感器安装于所述框体。

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