JP2002372440A - 状態判定法並びに状態判定装置及び状態判定機能を備えた信号収録装置 - Google Patents
状態判定法並びに状態判定装置及び状態判定機能を備えた信号収録装置Info
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- G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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- G01—MEASURING; TESTING
- G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 状態監視のために、対象物の状態変化を適切
に判定し、また、収録メディアの浪費がなく、しかも状
態変化を反映する特徴パラメータと生信号を適時に収録
できる、状態判定法並びに状態判定装置及び状態判定機
能を備えた信号収録装置の提供。 【解決手段】 センサーで測定した信号に対して、まず
高、中、低周波数領域の特徴パラメータを計算し、特徴
パラメータの値により状態の判定を行い、状態変化の程
度により特徴パラメータのみを収録するか、特徴パラメ
ータと必要な時間長の生信号を同時にを収録するかを決
定する。また、必要に応じて、状態を表示し、危険状態
時の警報を発する。
に判定し、また、収録メディアの浪費がなく、しかも状
態変化を反映する特徴パラメータと生信号を適時に収録
できる、状態判定法並びに状態判定装置及び状態判定機
能を備えた信号収録装置の提供。 【解決手段】 センサーで測定した信号に対して、まず
高、中、低周波数領域の特徴パラメータを計算し、特徴
パラメータの値により状態の判定を行い、状態変化の程
度により特徴パラメータのみを収録するか、特徴パラメ
ータと必要な時間長の生信号を同時にを収録するかを決
定する。また、必要に応じて、状態を表示し、危険状態
時の警報を発する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、例えば、設備診断
や医療診断や地震監視などにおいて、対象物の状態を監
視するために信号を長期間収録する場合、異常や状態変
化がないと判定したとき、その状態を反映した特徴パラ
メータのみを収録し、異常や状態変化が発生したと判定
したとき、その異常や状態変化を示す特徴パラメータと
生信号を同時に記録し、状態変化の傾向管理や原因分析
及び原因究明に適用して好適な、状態判定法並びに状態
判定装置及び状態判定機能を備えた信号収録装置に関す
るものである。
や医療診断や地震監視などにおいて、対象物の状態を監
視するために信号を長期間収録する場合、異常や状態変
化がないと判定したとき、その状態を反映した特徴パラ
メータのみを収録し、異常や状態変化が発生したと判定
したとき、その異常や状態変化を示す特徴パラメータと
生信号を同時に記録し、状態変化の傾向管理や原因分析
及び原因究明に適用して好適な、状態判定法並びに状態
判定装置及び状態判定機能を備えた信号収録装置に関す
るものである。
【０００２】
【従来の技術】対象物の状態を監視するために信号を収
録する場合、従来は、生信号をそのまま連続に収録、あ
るいは時間間隔を前もって設定して収録、あるいは信号
のピーク値や入力レベルをトリガとして、信号を収録す
るか否かを決定する。
録する場合、従来は、生信号をそのまま連続に収録、あ
るいは時間間隔を前もって設定して収録、あるいは信号
のピーク値や入力レベルをトリガとして、信号を収録す
るか否かを決定する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】状態監視のために信号
を収録する場合、できる限り測定対象の状態変化を反映
した信号を収録したいのが一般的である。例えば、設備
状態の信号を収録する場合、特に時系列の生信号の長期
収録は大容量の収録メディアが必要なので、現在の記録
メディアの技術では長期収録は困難である。設備が正常
状態であれば、または状態変化がなければ、その状態の
信号は一回収録し、状態の傾向を反映する特徴パラメー
タのみを記録すればよく、信号の収録できる時間も短縮
されるが、同状態の生信号を必要以上に収録すれば、収
録メディアの浪費になる。
を収録する場合、できる限り測定対象の状態変化を反映
した信号を収録したいのが一般的である。例えば、設備
状態の信号を収録する場合、特に時系列の生信号の長期
収録は大容量の収録メディアが必要なので、現在の記録
メディアの技術では長期収録は困難である。設備が正常
状態であれば、または状態変化がなければ、その状態の
信号は一回収録し、状態の傾向を反映する特徴パラメー
タのみを記録すればよく、信号の収録できる時間も短縮
されるが、同状態の生信号を必要以上に収録すれば、収
録メディアの浪費になる。
【０００４】また、状態が変化した場合、状態変化の表
示（知らせ）が必要であり、また、その原因分析や原因
究明を行うために、状態変化時の信号を見逃さなく記録
する必要がある。
示（知らせ）が必要であり、また、その原因分析や原因
究明を行うために、状態変化時の信号を見逃さなく記録
する必要がある。
【０００５】このように、収録メディアの浪費がなく、
しかも状態変化を反映する特徴パラメータと生信号を適
時に収録できる信号収録装置の開発は困難である。
しかも状態変化を反映する特徴パラメータと生信号を適
時に収録できる信号収録装置の開発は困難である。
【０００６】対象物の生信号をそのまま収録する場合、
長期間の収録が困難だけでなく、状態変化を捕らえるの
も困難である。
長期間の収録が困難だけでなく、状態変化を捕らえるの
も困難である。
【０００７】時間間隔を前もって設定して収録する場
合、信号を収録している間に状態変化が発生していると
は限らず、また、収録していない間に状態変化が発生す
る可能性もある。つまり、収録したい信号の収録が保証
できなく、無駄な信号収録が避けられない。
合、信号を収録している間に状態変化が発生していると
は限らず、また、収録していない間に状態変化が発生す
る可能性もある。つまり、収録したい信号の収録が保証
できなく、無駄な信号収録が避けられない。
【０００８】ピーク値や信号レベルが前もって設定した
閾値を越えたとき、信号を収録する場合、その閾値の決
定が困難である。つまり、信号のピーク値や信号のレベ
ルは必ずしも状態変化を反映するとは限らない。
閾値を越えたとき、信号を収録する場合、その閾値の決
定が困難である。つまり、信号のピーク値や信号のレベ
ルは必ずしも状態変化を反映するとは限らない。
【０００９】そこで、本発明は、状態監視のために信号
を長期間収録する場合、信号収録メディアの浪費が少な
く、しかも状態変化を示す特徴パラメータと生信号を適
時に収録することができる状態判定法並びに状態判定装
置及び状態判定機能を備えた信号収録装置を提供するも
のである。
を長期間収録する場合、信号収録メディアの浪費が少な
く、しかも状態変化を示す特徴パラメータと生信号を適
時に収録することができる状態判定法並びに状態判定装
置及び状態判定機能を備えた信号収録装置を提供するも
のである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明では、上記に述べ
たような問題点を解決するために、センサーで測定した
信号に対して、まず高、中、低周波数領域の特徴パラメ
ータを計算し、特徴パラメータの値により状態の判別を
行い、状態変化の程度により特徴パラメータのみを収録
するか、特徴パラメータと必要な時間長の生信号を同時
に収録するかを決定する。特徴パラメータのみを収録す
る場合は、連続な生信号の収録より必要な収録メディア
の容量が遙かに少なく、長期間の状態監視ができる。ま
た、必要に応じて、状態を表示し、危険状態時の警報を
発する。
たような問題点を解決するために、センサーで測定した
信号に対して、まず高、中、低周波数領域の特徴パラメ
ータを計算し、特徴パラメータの値により状態の判別を
行い、状態変化の程度により特徴パラメータのみを収録
するか、特徴パラメータと必要な時間長の生信号を同時
に収録するかを決定する。特徴パラメータのみを収録す
る場合は、連続な生信号の収録より必要な収録メディア
の容量が遙かに少なく、長期間の状態監視ができる。ま
た、必要に応じて、状態を表示し、危険状態時の警報を
発する。
【００１１】
【発明の実施の形態】１．時間領域の特徴パラメータに
ついて詳述する。
ついて詳述する。
【００１２】信号の収録装置に使いうる時系列の特徴パ
ラメータは次の通りである。
ラメータは次の通りである。
【００１３】１）無次元特徴パラメータ 測定した時系列信号から、ローパスフィルタ、バンドパ
スフィルタ及びハイパスフィルタを用いて、低、中、高
周波数領域の信号を抽出する。抽出した信号ｘ（ｔ）を
次式で正規化する。
スフィルタ及びハイパスフィルタを用いて、低、中、高
周波数領域の信号を抽出する。抽出した信号ｘ（ｔ）を
次式で正規化する。
【００１４】
【数１】 ここで、ｘ'ｉはA/D変換後のｘ（ｔ）の離散値であり、
xとＳはそれぞれｘ'ｉの平均値と標準偏差である。
xとＳはそれぞれｘ'ｉの平均値と標準偏差である。
【００１５】従来用いられる特徴パラメータを式（１）
〜（１０）に示す（Peng CHEN, Toshio TOYOTA, Yueton
LIN, Feiyue WANG : FAILURE DIAGNOSIS OF MACHINERY
BYSELF-REORGANIZATION OF SYMPTOM PARAMETERS IN TI
ME DOMAIN USING GENETIC ALGORITHMS, International
Journal of Intelligent Control and System, Vol.3,
No.4, pp.571-585, 1999.参照）。
〜（１０）に示す（Peng CHEN, Toshio TOYOTA, Yueton
LIN, Feiyue WANG : FAILURE DIAGNOSIS OF MACHINERY
BYSELF-REORGANIZATION OF SYMPTOM PARAMETERS IN TI
ME DOMAIN USING GENETIC ALGORITHMS, International
Journal of Intelligent Control and System, Vol.3,
No.4, pp.571-585, 1999.参照）。
【００１６】
【数２】
【数３】
【数４】
【数５】
【数６】
【数７】
【数８】
【数９】
【数１０】
【数１１】
【数１２】 式（１）〜（１０）は従来の特徴パラメータであるが、
数値計算で容易に高速計算するために、「区間特徴パラ
メータ」は式（１１）〜（１４）のように新たに提案す
る。
数値計算で容易に高速計算するために、「区間特徴パラ
メータ」は式（１１）〜（１４）のように新たに提案す
る。
【００１７】
【数１３】
【数１４】
【数１５】
【数１６】 ２）有次元特徴パラメータ 有次元特徴パラメータを計算するとき、測定した信号に
対して、式（０）のように正規化しない。
対して、式（０）のように正規化しない。
【００１８】
【数１７】
【数１８】
【数１９】
【数２０】 なお、上記の特徴パラメータ以外にも多くの特徴パラメ
ータが定義できるが、本方法を応用するとき、まず上記
の特徴パラメータで試し、もし状態識別の効果が良くな
ければ、更に他の特徴パラメータを追加定義すればよ
い。
ータが定義できるが、本方法を応用するとき、まず上記
の特徴パラメータで試し、もし状態識別の効果が良くな
ければ、更に他の特徴パラメータを追加定義すればよ
い。
【００１９】上記の各特徴パラメータは時間領域のもの
であるが、他の領域（周波数領域、時間−周波数領域
等）の特徴パラメータも使い得る（例えば、陳山鵬，豊
田利夫：遺伝的プログラミングによる周波数領域の特徴
パラメータの自己再組織化，日本機械論文集（Ｃ編），
Vol.65 No.633, pp.1946-1953,1998参照）。また、中・
高周は領域の信号は包絡線処理を行った後、特徴パラメ
ータを計算し、状態判定を行い、包絡線の波形を記録す
ることもできる。
であるが、他の領域（周波数領域、時間−周波数領域
等）の特徴パラメータも使い得る（例えば、陳山鵬，豊
田利夫：遺伝的プログラミングによる周波数領域の特徴
パラメータの自己再組織化，日本機械論文集（Ｃ編），
Vol.65 No.633, pp.1946-1953,1998参照）。また、中・
高周は領域の信号は包絡線処理を行った後、特徴パラメ
ータを計算し、状態判定を行い、包絡線の波形を記録す
ることもできる。
【００２０】２．統計検定理論及び可能性理論により状
態変化を判別する方法 ここで、統計検定理論及び可能性理論により状態変化の
程度を判別する方法を述べる。
態変化を判別する方法 ここで、統計検定理論及び可能性理論により状態変化の
程度を判別する方法を述べる。
【００２１】（１）統計検定による判別 １）特徴パラメータの平均値の検定 状態ｋと状態ｙで求めた特徴パラメータpiの値をそれぞ
れpikとpiyとする。ここで、i＝１〜Ｍ（Ｍは使用する
特徴パラメータの総数）を表す。pikとpiyとの平均値を
それぞれpikとpiy、pikとpiyとの標準偏差をそれぞれSi
kとSiyとすると、平均値と標準偏差は次の式で計算す
る。
れpikとpiyとする。ここで、i＝１〜Ｍ（Ｍは使用する
特徴パラメータの総数）を表す。pikとpiyとの平均値を
それぞれpikとpiy、pikとpiyとの標準偏差をそれぞれSi
kとSiyとすると、平均値と標準偏差は次の式で計算す
る。
【００２２】
【数２１】
【数２２】 pikとpiyが等しいか否かの検定は次のように行う（K.
A. Brownlee. Statistical Theory and Methodology in
Science and Engineering, Second Edition, The Univ
ersity Chicago, 1965参照）。
A. Brownlee. Statistical Theory and Methodology in
Science and Engineering, Second Edition, The Univ
ersity Chicago, 1965参照）。
【００２３】
【数２３】 が成立すれば、有意水準αで「 pikとpiyが等しくな
い」と判定する。
い」と判定する。
【００２４】ここで、tα/2(J-1)は自由度J-1のt分布の
確率密度関数が下側確率α/2に対するパーセント点であ
る。
確率密度関数が下側確率α/2に対するパーセント点であ
る。
【００２５】２）特徴パラメータの分散の検定 SikとSiyが同じか否かの検定は次のように行う（K. A.
Brownlee. Statistical Theory and Methodology in Sc
ience and Engineering, Second Edition, TheUniversi
ty Chicago, 1965参照）。
Brownlee. Statistical Theory and Methodology in Sc
ience and Engineering, Second Edition, TheUniversi
ty Chicago, 1965参照）。
【００２６】
【数２４】 が成立すれば、有意水準αで「SikとSiyが等しくない」
と判定する。
と判定する。
【００２７】ここで、Fα/2(J-1,J-1)は自由度J-1のＦ
分布の確率密度関数が下側確率α/2に対するパーセント
点である。
分布の確率密度関数が下側確率α/2に対するパーセント
点である。
【００２８】有意水準αを変えたとき、式（２１）また
は式（２２）を満足するか否かを確認することにより、
状態ｙが状態ｋに対する状態変化の程度を決める。状態
変化の程度を有意水準αにより決定する例を表１に示
す。
は式（２２）を満足するか否かを確認することにより、
状態ｙが状態ｋに対する状態変化の程度を決める。状態
変化の程度を有意水準αにより決定する例を表１に示
す。
【００２９】
【表１】 なお、設備診断の場合、状態ｋを正常状態とすれば、状
態ｙは正常状態か、注意状態か、危険状態かの判別につ
いては、表１のように「正常」（α1）、「注意」
（α2）、及び「危険」（α3）のように設定し検定する
ことができる。
態ｙは正常状態か、注意状態か、危険状態かの判別につ
いては、表１のように「正常」（α1）、「注意」
（α2）、及び「危険」（α3）のように設定し検定する
ことができる。
【００３０】（２）可能性理論による判別 １）可能性分布関数の作成 状態ｋにおける実測信号で特徴パラメータｐｉの値を算
出した後、ｐｉの確率密度関数ｆｋ（ｐｉ）から可能性
分布関数Ｐｋ（ｐｉ）を式（２３）で求める。
出した後、ｐｉの確率密度関数ｆｋ（ｐｉ）から可能性
分布関数Ｐｋ（ｐｉ）を式（２３）で求める。
【００３１】可能性理論（L. Davis: HANDBOOK OF GENE
TIC ALGORITHMS, Van Nostrand Reinhold, A Division
of Wadsworth, Inc（１９９０）参照）によれば、ｐｉ
がどのような確率分布に従っても、その可能性分布関数
が求めらる。例えば、ｐｉが正規分布に従う場合、Ｎ段
の可能性分布関数ｐｋ（ｐｉ）は次のように求める。
TIC ALGORITHMS, Van Nostrand Reinhold, A Division
of Wadsworth, Inc（１９９０）参照）によれば、ｐｉ
がどのような確率分布に従っても、その可能性分布関数
が求めらる。例えば、ｐｉが正規分布に従う場合、Ｎ段
の可能性分布関数ｐｋ（ｐｉ）は次のように求める。
【００３２】
【数２５】
【数２６】 但し、上式中、ｐｉｘ＝min{ｐi}+x×（max{pi}−min
{ｐi}）／Ｎ、ｘ＝１〜Ｎ，Ｓiはｐiの標準偏差，ｐiは
ｐiの平均値である。
{ｐi}）／Ｎ、ｘ＝１〜Ｎ，Ｓiはｐiの標準偏差，ｐiは
ｐiの平均値である。
【００３３】２）可能性の求め方 図１のように、状態ｋと状態ｙで求めた特徴パラメータ
piの可能性分布関数をＰｋ（pi）とPｙ（pi）とし、状
態ｙで求めた特徴パラメータの値をp'iとすると、「状
態ｙが状態ｋと同じである」という可能性ｗは次のよう
に求められる。
piの可能性分布関数をＰｋ（pi）とPｙ（pi）とし、状
態ｙで求めた特徴パラメータの値をp'iとすると、「状
態ｙが状態ｋと同じである」という可能性ｗは次のよう
に求められる。
【００３４】a）p'iの平均値p'iｍｅａｎとPｋ（pi）と
のマッチングによるｗの決定 b）Pｙ（pi）とPｋ（pi）とのマッチングによるｗの決
定 なお、Pｙ（pi）とPｋ（pi）とのマッチングによるwを
求める式を次に示す。
のマッチングによるｗの決定 b）Pｙ（pi）とPｋ（pi）とのマッチングによるｗの決
定 なお、Pｙ（pi）とPｋ（pi）とのマッチングによるwを
求める式を次に示す。
【００３５】
【数２７】 ３）状態変化の判別 状態ｋで求めた特徴パラメータpiの可能性分布関数ｐｋ
（pi）が得られた後、左右両側の「状態変化が中であ
る」の可能性分布関数（ｐｃ１（pi）とｐ
ｃ２（pi））、および「状態変化が大きい」の可能性分
布関数（ｐｄ１（pi）とｐｄ２（pi））は図２に示すよ
うに決定する。境界値の
（pi）が得られた後、左右両側の「状態変化が中であ
る」の可能性分布関数（ｐｃ１（pi）とｐ
ｃ２（pi））、および「状態変化が大きい」の可能性分
布関数（ｐｄ１（pi）とｐｄ２（pi））は図２に示すよ
うに決定する。境界値の
【数２８】 におけるｉ，ｊはユーザ入力により決定するが、標準値
としてｉ＝３，ｊ＝６とする。
としてｉ＝３，ｊ＝６とする。
【００３６】設備診断の場合、正常状態の可能性分布関
数をｐｋ（pi）、注意状態の可能性分布関数をｐ
ｃ１（pi）とｐｃ２（pi）、危険状態の可能性分布関数
をｐｄ１（pi）とｐｄ２（pi）とする。実際の識別時に
得られた「正常」と「注意」と「危険」との可能性は図
３のように表示する。また、「危険」と判定した場合、
警報を出すことも可能である。
数をｐｋ（pi）、注意状態の可能性分布関数をｐ
ｃ１（pi）とｐｃ２（pi）、危険状態の可能性分布関数
をｐｄ１（pi）とｐｄ２（pi）とする。実際の識別時に
得られた「正常」と「注意」と「危険」との可能性は図
３のように表示する。また、「危険」と判定した場合、
警報を出すことも可能である。
【００３７】（３）複数の特徴パラメータを一個に統合
することによる状態判別法 数個の特徴パラメータを一つの特徴パラメータに統合し
て、状態を判別することもできる。統合する手法は、例
えば、遺伝的アルゴリズムによる状態の判別法（国際出
願：No.PCT/JP00/03006、出願番号：2000-618695）やニ
ューラルネットワークや主成分分析法（大津，栗田，関
田著：パターン認識，朝倉書店（１９９６）、甘利著：
神経回路網の数理，産業図書（１９７８）、K. Fukunag
a : Introduction to Statistical Pattern Recognitio
n, Academic Press（１９７２）、豊田利夫：最新設備
診断技術の実用化に関する研究報告書、社団法人日本プ
ラントメンテナンス協会、（１９９９））などがある。
することによる状態判別法 数個の特徴パラメータを一つの特徴パラメータに統合し
て、状態を判別することもできる。統合する手法は、例
えば、遺伝的アルゴリズムによる状態の判別法（国際出
願：No.PCT/JP00/03006、出願番号：2000-618695）やニ
ューラルネットワークや主成分分析法（大津，栗田，関
田著：パターン認識，朝倉書店（１９９６）、甘利著：
神経回路網の数理，産業図書（１９７８）、K. Fukunag
a : Introduction to Statistical Pattern Recognitio
n, Academic Press（１９７２）、豊田利夫：最新設備
診断技術の実用化に関する研究報告書、社団法人日本プ
ラントメンテナンス協会、（１９９９））などがある。
【００３８】（４）有次元特徴パラメータと無次元特徴
パラメータとの判定基準の統合による状態変化の判別 有次元特徴パラメータは信号波形の大きさを表す。無次
元特徴パラメータは信号波形の形状特徴を表す。例え
ば、設備診断の場合、正常状態でも回転数の変化や負荷
の変化に連れて有次元特徴パラメータが変動する。有次
元特徴パラメータと無次元パラメータを統合して状態変
化の判定がより有効である。
パラメータとの判定基準の統合による状態変化の判別 有次元特徴パラメータは信号波形の大きさを表す。無次
元特徴パラメータは信号波形の形状特徴を表す。例え
ば、設備診断の場合、正常状態でも回転数の変化や負荷
の変化に連れて有次元特徴パラメータが変動する。有次
元特徴パラメータと無次元パラメータを統合して状態変
化の判定がより有効である。
【００３９】１ ）有次元特徴パラメータの判定基準 回転機械設備の診断の場合、低、中、高周波数領域にお
いて、無次元特徴パラメータの判定基準は図４、５，６
に示す。
いて、無次元特徴パラメータの判定基準は図４、５，６
に示す。
【００４０】図中のｋはディフォールトとして1を設定
するが、調整できるようにする。例えば、0.2を刻みに
して、感度を上げたいとき、kを0.2ずつ下げ、逆に、感
度を下げたいときkを0.2ずつ上げる。
するが、調整できるようにする。例えば、0.2を刻みに
して、感度を上げたいとき、kを0.2ずつ下げ、逆に、感
度を下げたいときkを0.2ずつ上げる。
【００４１】なお、低周波数領域の測定信号は振動速
度、中・高領域の測定信号は加速度とする。また、図
４、５，６は回転機械設備の判定基準を示しているが、
他の測定対象の判定基準は図４、５，６のように前もっ
て設定しておく必要がある。
度、中・高領域の測定信号は加速度とする。また、図
４、５，６は回転機械設備の判定基準を示しているが、
他の測定対象の判定基準は図４、５，６のように前もっ
て設定しておく必要がある。
【００４２】２ ）無次元特徴パラメータの判定基準 設備診断の場合、無次元特徴パラメータの判定基準は表
１に示すような統計検定、または、図２に示すような可
能性分布関数によって決定される。
１に示すような統計検定、または、図２に示すような可
能性分布関数によって決定される。
【００４３】なお、表１の数字は、αがその値になった
とき、式（２１）または式（２２）が成り立つという意
味を表す。
とき、式（２１）または式（２２）が成り立つという意
味を表す。
【００４４】３ ）有次元特徴パラメータと無次元パラ
メータとの判定基準の統合 図７は有次元特徴パラメータと無次元パラメータとの判
定基準の統合を示す。この図について、次のように説明
する。
メータとの判定基準の統合 図７は有次元特徴パラメータと無次元パラメータとの判
定基準の統合を示す。この図について、次のように説明
する。
【００４５】(a) 複数の無次元特徴パラメータで状態判
定を行う場合、「状態変化が大きい」と判定した特徴パ
ラメータの判定結果が優先である。たとえば、p1〜p3で
設備診断を行う場合、低、中、高周波領域において次の
ような検定結果が得られたとする。
定を行う場合、「状態変化が大きい」と判定した特徴パ
ラメータの判定結果が優先である。たとえば、p1〜p3で
設備診断を行う場合、低、中、高周波領域において次の
ような検定結果が得られたとする。
【００４６】 p1による判定結果：「正常」、「注意」、「正常」 p2による判定結果：「注意」、「危険」、「正常」 p3による判定結果：「正常」、「正常」、「正常」 中周波数領域において、p2の判定結果が「危険」である
から、最終的に判定結果は「危険」とする。
から、最終的に判定結果は「危険」とする。
【００４７】(b)複数の有次元特徴パラメータで状態判
定を行う場合、最終の判定結果は上記の(a)と同様に決
定する。
定を行う場合、最終の判定結果は上記の(a)と同様に決
定する。
【００４８】(c)上記の（３）で述べた複数の特徴パラ
メータを一個に統合した場合、統合した一個の特徴パラ
メータによる判定基準はそれぞれの統合法によって決定
する。たとえば、主成分分析法による特徴パラメータを
統合した場合、χ2検定法による状態判別ができる。
（豊田利夫：最新設備診断技術の実用化に関する研究報
告書、社団法人日本プラントメンテナンス協会、（１９
９９）参照）。
メータを一個に統合した場合、統合した一個の特徴パラ
メータによる判定基準はそれぞれの統合法によって決定
する。たとえば、主成分分析法による特徴パラメータを
統合した場合、χ2検定法による状態判別ができる。
（豊田利夫：最新設備診断技術の実用化に関する研究報
告書、社団法人日本プラントメンテナンス協会、（１９
９９）参照）。
【００４９】(d)有次元特徴パラメータと無次元特徴パ
ラメータとの判定基準の統合による最終の判定結果は装
置のパネルにそのまま文字で表示できるが、図７に示す
状態の変化に応じてカラーランプ（ここで、「状態ラン
プ」とよぶ）で表示することも可能である。
ラメータとの判定基準の統合による最終の判定結果は装
置のパネルにそのまま文字で表示できるが、図７に示す
状態の変化に応じてカラーランプ（ここで、「状態ラン
プ」とよぶ）で表示することも可能である。
【００５０】４ ）結果の表示 有・無次元特徴パラメータによる判定結果、および判定
基準の統合による判定結果（状態ランプ）の表示例は図
８に示す。
基準の統合による判定結果（状態ランプ）の表示例は図
８に示す。
【００５１】３．処理の流れ 本発明で提案した信号収録システムの処理流れは図９に
示す。また、図１０に示すように、信号収録装置と外部
コンピュータを分離して信号収録システムを構成するこ
とができる。このように信号収録装置の計算処理の負担
を軽くすることにより信号収録装置をコンパクトに製作
することができ、現場で設置し易くなる。外部コンピュ
ータは信号収録装置とのデータ通信により測定条件の設
定、判定基準の作成、状態の傾向管理、精密診断及び原
因の分析などを行う。
示す。また、図１０に示すように、信号収録装置と外部
コンピュータを分離して信号収録システムを構成するこ
とができる。このように信号収録装置の計算処理の負担
を軽くすることにより信号収録装置をコンパクトに製作
することができ、現場で設置し易くなる。外部コンピュ
ータは信号収録装置とのデータ通信により測定条件の設
定、判定基準の作成、状態の傾向管理、精密診断及び原
因の分析などを行う。
【００５２】なお、精密診断や原因分析のとき、遺伝的
アルゴリズムによる状態の判別法（国際出願：No.PCT/J
P00/03006、出願番号：2000-618695）やニューラルネッ
トワークや主成分分析法など（大津，栗田，関田著：パ
ターン認識，朝倉書店（１９９６）、甘利著：神経回路
網の数理，産業図書（１９７８）、K. Fukunaga : Intr
oduction to Statistical Pattern Recognition, Acade
mic Press（１９７２）、豊田利夫：最新設備診断技術
の実用化に関する研究報告書、社団法人日本プラントメ
ンテナンス協会、（１９９９））が用いられる。
アルゴリズムによる状態の判別法（国際出願：No.PCT/J
P00/03006、出願番号：2000-618695）やニューラルネッ
トワークや主成分分析法など（大津，栗田，関田著：パ
ターン認識，朝倉書店（１９９６）、甘利著：神経回路
網の数理，産業図書（１９７８）、K. Fukunaga : Intr
oduction to Statistical Pattern Recognition, Acade
mic Press（１９７２）、豊田利夫：最新設備診断技術
の実用化に関する研究報告書、社団法人日本プラントメ
ンテナンス協会、（１９９９））が用いられる。
【００５３】
【実施例】図１１はある回転機械の軸部に取り付けた速
度センサーで測定した時系列信号例を示す。この機械は
正常状態からアンバランス状態へ変化していく。状態識
別のために、例として式（１）〜（６）に示した無次元
特徴パラメータ（p1〜p6）、及び式（１５）〜（１７）
に示した有次元特徴パラメータ（pd1〜pd3）を用いる。
度センサーで測定した時系列信号例を示す。この機械は
正常状態からアンバランス状態へ変化していく。状態識
別のために、例として式（１）〜（６）に示した無次元
特徴パラメータ（p1〜p6）、及び式（１５）〜（１７）
に示した有次元特徴パラメータ（pd1〜pd3）を用いる。
【００５４】図１２は無次元特徴パラメータ(p1〜p5)の
判定結果で、図１３は無次元特徴パラメータ(p6）の判
定結果を示す。これらの判定結果により、p6は他の無次
元特徴パラメータより状態の判定が敏感であるから、図
１３に示すようにp6の判定結果は無次元特徴パラメータ
による状態判定の結果とする。
判定結果で、図１３は無次元特徴パラメータ(p6）の判
定結果を示す。これらの判定結果により、p6は他の無次
元特徴パラメータより状態の判定が敏感であるから、図
１３に示すようにp6の判定結果は無次元特徴パラメータ
による状態判定の結果とする。
【００５５】図１４は有次元特徴パラメータの判定結果
を示す。
を示す。
【００５６】有・無次元特徴パラメータの判定結果を統
合した最終判定結果は図１５に示す。
合した最終判定結果は図１５に示す。
【００５７】なお、正常に対する状態変化の程度は状態
ランプで表示するが、前回の状態に対する状態変化の程
度は生信号を記録するか否かを決定する基準となる。た
とえば、図１５の総合判定により「測定１（正常）」、
「測定３（状態変化が中である）」、及び「測定７（状
態変化が大である）」の生波形を記録することにする。
ランプで表示するが、前回の状態に対する状態変化の程
度は生信号を記録するか否かを決定する基準となる。た
とえば、図１５の総合判定により「測定１（正常）」、
「測定３（状態変化が中である）」、及び「測定７（状
態変化が大である）」の生波形を記録することにする。
【００５８】また、この例では、測定３から測定８まで
の信号が同じ状態（アンバランス）であるから、上記の
判定結果に基づく生信号の記録は異常原因の解明（精密
診断）のために十分だと考えられる。もし、測定してい
る間、他の異常状態も発生すれば、この例と同様に状態
判定用の有・無特徴パラメータがその状態変化に反映
し、状態変化した生信号を適時に収録することができ
る。
の信号が同じ状態（アンバランス）であるから、上記の
判定結果に基づく生信号の記録は異常原因の解明（精密
診断）のために十分だと考えられる。もし、測定してい
る間、他の異常状態も発生すれば、この例と同様に状態
判定用の有・無特徴パラメータがその状態変化に反映
し、状態変化した生信号を適時に収録することができ
る。
【００５９】信号収録装置の回路図の一例を図１６に示
す。図中、１はセンサ、２はチャージアンプ、３はフィ
ルタモジュール、４は１チップＣＰＵ、５は結果表示
器、６はデータ用ＲＡＭ、７はＡＤ変換器、８はＤＣポ
ート、９はＳＣＩ、１０はＣＰＵ、１１はフラッシュＲ
ＯＭ、１２は外部コンピュータである。
す。図中、１はセンサ、２はチャージアンプ、３はフィ
ルタモジュール、４は１チップＣＰＵ、５は結果表示
器、６はデータ用ＲＡＭ、７はＡＤ変換器、８はＤＣポ
ート、９はＳＣＩ、１０はＣＰＵ、１１はフラッシュＲ
ＯＭ、１２は外部コンピュータである。
【００６０】この信号収録装置は多チャンネルに設計す
ることができる。また、外部コンピュータは信号収録装
置の収録条件の設定、状態判定基準の設定、記録した特
徴パラメータ及び生信号の読み込み、状態変化の傾向管
理及び原因分析などに用いられる。
ることができる。また、外部コンピュータは信号収録装
置の収録条件の設定、状態判定基準の設定、記録した特
徴パラメータ及び生信号の読み込み、状態変化の傾向管
理及び原因分析などに用いられる。
【００６１】
【発明の効果】本発明は設備診断や医療診断や地震監視
などにおいて、対象物の状態を長期間監視し、異常や状
態変化を適切に判定し、また、異常や状態変化がないと
判定された場合、その状態を反映した有・無次元特徴パ
ラメータのみを収録し、異常や状態変化が発生したと判
定されたとき、その異常や状態変化を示す特徴パラメー
タと生信号を同時に記録し、状態変化の傾向分析や原因
分析及び原因究明に役立つ。本発明の信号収録システム
及び収録装置を用いて信号を長期間収録する場合、信号
収録メディアの浪費が少なく、しかも状態変化を示す特
徴パラメータと生信号を適時に収録することができる。
また、必要に応じて、状態を表示し、危険状態時の警報
を発することもできる。更に、信号収録を行わないと
き、単に状態判定装置としても用いることができる。
などにおいて、対象物の状態を長期間監視し、異常や状
態変化を適切に判定し、また、異常や状態変化がないと
判定された場合、その状態を反映した有・無次元特徴パ
ラメータのみを収録し、異常や状態変化が発生したと判
定されたとき、その異常や状態変化を示す特徴パラメー
タと生信号を同時に記録し、状態変化の傾向分析や原因
分析及び原因究明に役立つ。本発明の信号収録システム
及び収録装置を用いて信号を長期間収録する場合、信号
収録メディアの浪費が少なく、しかも状態変化を示す特
徴パラメータと生信号を適時に収録することができる。
また、必要に応じて、状態を表示し、危険状態時の警報
を発することもできる。更に、信号収録を行わないと
き、単に状態判定装置としても用いることができる。
【図１】 可能性分布関数の例を示すグラフである。
【図２】 可能性関数による状態変化の判別を示すグラ
フである。
フである。
【図３】 可能性の表示例を示す説明図である。
【図４】 低周波数領域における有次元特徴パラメータ
の判定基準を示すグラフである。
の判定基準を示すグラフである。
【図５】 中周波数領域における有次元特徴パラメータ
の判定基準を示すグラフである。
の判定基準を示すグラフである。
【図６】 高周波数領域における有次元特徴パラメータ
の判定基準を示すグラフである。
の判定基準を示すグラフである。
【図７】 有次元特徴パラメータと無次元特徴パラメー
タとの判定基準の統合を示す説明図である。
タとの判定基準の統合を示す説明図である。
【図８】 判定結果の表示例を示す説明図である。
【図９】 信号収録システムの処理流れを示すフローチ
ャートである。
ャートである。
【図１０】外部コンピュータと信号収録収録装置を分離
した信号収録の処理流れを示すフローチャートである。
した信号収録の処理流れを示すフローチャートである。
【図１１】測定した生信号の例を示すグラフである。
【図１２】無次元特徴パラメータ(p1〜p5)の判定結果例
を示す説明図である。
を示す説明図である。
【図１３】無次元特徴パラメータp6 の判定結果例を示
す説明図である。
す説明図である。
【図１４】有次元特徴パラメータ（pd1,pd2,pd3）の判
定結果例を示す説明図である。
定結果例を示す説明図である。
【図１５】有・無次元特徴パラメータの統合による判定
結果例を示す説明図である。
結果例を示す説明図である。
【図１６】 信号収録装置の回路の一例を示す回路図で
ある。
ある。
１ センサ、２ チャージアンプ、３ フィルタモジュ
ール、４ １チップＣＰＵ、５ 結果表示器、６ デー
タ用ＲＡＭ、７ ＡＤ変換器、８ ＤＣポート、９ Ｓ
ＣＩ（シリアル・コミュニケーション・インタフェー
ス）、１０ ＣＰＵ、１１ フラッシュＲＯＭ、１２
コンピュータ
ール、４ １チップＣＰＵ、５ 結果表示器、６ デー
タ用ＲＡＭ、７ ＡＤ変換器、８ ＤＣポート、９ Ｓ
ＣＩ（シリアル・コミュニケーション・インタフェー
ス）、１０ ＣＰＵ、１１ フラッシュＲＯＭ、１２
コンピュータ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 陳山 鵬 福岡市東区名島４−64−37 (72)発明者 豊田 利夫 北九州市若松区高須東３−11−１ Ｆターム(参考） 2F070 AA02 AA05 AA15 CC04 CC08 CC11 DD02 DD06 DD14 FF09 HH02 HH08 2F076 BA16 BE06 BE08 5H223 AA05 AA15 DD03 EE06
Claims (4)
- 【請求項１】 センサーで測定した対象物の信号を用い
て高、中、低周波数の各周波数帯域の特徴パラメータを
計算し、対象物の状態変化の程度を統計検定理論及び可
能性理論により判定し、 状態変化の程度を判定するための判定基準を統計検定理
論及び可能性理論により決定し、 有次元特徴パラメータと無次元特徴パラメータとの状態
判定結果を統合することにより状態変化の程度を判定
し、 状態変化の程度により、各周波数帯域の特徴パラメータ
のみを記録するか、各周波数帯域の特徴パラメータと時
系列の生信号を同時に記録するかを決定することを特徴
とする状態判定法。 - 【請求項２】 センサーで測定した対象物の信号を用い
て高、中、低周波数の各周波数帯域の特徴パラメータを
計算し、対象物の状態変化の程度を統計検定理論及び可
能性理論により判定する手段と、 状態変化の程度を判定するための判定基準を統計検定理
論及び可能性理論により決定する手段と、 有次元特徴パラメータと無次元特徴パラメータとの状態
判定結果を統合することにより状態変化の程度を判定す
る手段とを備えたことを特徴とする状態判定装置。 - 【請求項３】 センサーで測定した対象物の信号を用い
て高、中、低周波数の各周波数帯域の特徴パラメータを
計算し、対象物の状態変化の程度を統計検定理論及び可
能性理論により判定する手段と、 状態変化の程度を判定するための判定基準を統計検定理
論及び可能性理論により決定する手段と、 有次元特徴パラメータと無次元特徴パラメータとの状態
判定結果を統合することにより状態変化の程度を判定す
る手段と、 状態変化の程度により、各周波数帯域の特徴パラメータ
のみを記録するか、各周波数帯域の特徴パラメータと時
系列の生信号を同時に記録するかを決定する手段とを備
えたことを特徴とする状態判定機能を備えた信号収録装
置。 - 【請求項４】 状態変化の程度を状態ランプで表示する
手段を備えたことを特徴とする請求項３記載の状態判定
機能を備えた信号収録装置。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001180702A JP2002372440A (ja) | 2001-06-14 | 2001-06-14 | 状態判定法並びに状態判定装置及び状態判定機能を備えた信号収録装置 |
| CNB028119290A CN100351610C (zh) | 2001-06-14 | 2002-06-10 | 状态判断方法 |
| US10/480,454 US20040193387A1 (en) | 2001-06-14 | 2002-06-10 | Signal recorder with status recognizing function |
| PCT/JP2002/005760 WO2002103297A1 (fr) | 2001-06-14 | 2002-06-10 | Enregistreur de signaux a fonction de reconnaissance d'etat |
| EP02738648A EP1411326A4 (en) | 2001-06-14 | 2002-06-10 | SIGNAL RECORDER WITH STATE RECOGNITION FUNCTION |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001180702A JP2002372440A (ja) | 2001-06-14 | 2001-06-14 | 状態判定法並びに状態判定装置及び状態判定機能を備えた信号収録装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002372440A true JP2002372440A (ja) | 2002-12-26 |
Family
ID=19021079
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001180702A Pending JP2002372440A (ja) | 2001-06-14 | 2001-06-14 | 状態判定法並びに状態判定装置及び状態判定機能を備えた信号収録装置 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20040193387A1 (ja) |
| EP (1) | EP1411326A4 (ja) |
| JP (1) | JP2002372440A (ja) |
| CN (1) | CN100351610C (ja) |
| WO (1) | WO2002103297A1 (ja) |
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| JP2006046955A (ja) * | 2004-07-30 | 2006-02-16 | Takata Corp | 流体回転機械の診断方法 |
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| WO2009075649A1 (en) | 2007-12-11 | 2009-06-18 | Vestas Wind Systems A/S | System and method for detecting performance |
| CN101252626B (zh) * | 2008-02-29 | 2011-05-11 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于ip电话终端的目标用户在线状态指示方法 |
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- 2001-06-14 JP JP2001180702A patent/JP2002372440A/ja active Pending
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- 2002-06-10 US US10/480,454 patent/US20040193387A1/en not_active Abandoned
- 2002-06-10 EP EP02738648A patent/EP1411326A4/en not_active Withdrawn
- 2002-06-10 CN CNB028119290A patent/CN100351610C/zh not_active Expired - Fee Related
- 2002-06-10 WO PCT/JP2002/005760 patent/WO2002103297A1/ja not_active Application Discontinuation
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