JP2007230667A - エスカレーター異常診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】チェーンリンクの通過を検出するセンサをチェーンの近傍に設置することなく、簡単かつ正確にエスカレーターの異常を診断することができるエスカレーター異常診断装置を得ることを目的とする。
【解決手段】回転周期特定部１１により特定されるチェーン３ａ，３ｂ，３ｃの回転周期毎に、振動センサ４から出力される歯車２の振動の変化を示す時系列データを分割して、分割後の時系列データの総和を算出する時系列データ総和部１２を設け、異常検出部１３が時系列データ総和部１２により算出された時系列データの総和に対する閾値判定を実施してチェーン３ａ，３ｂ，３ｃの異常を検出する。
【選択図】図１

Description

この発明は、エスカレーターの異常を診断するエスカレーター異常診断装置に関するものである。

エスカレーターに組み込まれているチェーンは劣化によって伸長が生じ、そのチェーンが巻き付けられている回転機構の歯車との間に緩みが生じることがある。
従来のエスカレーター異常診断装置は、チェーンの劣化を診断するため、回転機構に巻き付けられているチェーンの近傍にセンサを設置するようにしている。
エスカレーター異常診断装置は、センサがチェーンの回転に伴ってチェーンリンクの通過を検出する毎に、チェーンリンク間の長さを算出することにより、チェーンの全長を求めて、チェーンの伸長を診断する（例えば、特許文献１参照）。

特開２０００−２９１７４８号公報（段落番号［００３３］から［００３６］、図１）

従来のエスカレーター異常診断装置は以上のように構成されているので、回転機構に巻き付けられているチェーンの近傍にセンサを設置することができれば、チェーンの伸長を診断することができる。しかし、チェーンの近傍に常にセンサを設置することができるとは限らず、エスカレーターの診断を容易に実施することができないことがある課題があった。
また、１つの回転機構に複数のチェーンが巻き付けられている場合、複数のチェーンにセンサを設置しなければならないため、作業性が良いとは言えず、例えば定期メンテナンスの機会に行う簡便な検査には適さないなどの課題があった。

この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、チェーンリンクの通過を検出するセンサをチェーンの近傍に設置することなく、簡単かつ正確にエスカレーターの異常を診断することができるエスカレーター異常診断装置を得ることを目的とする。

この発明に係るエスカレーター異常診断装置は、回転周期特定手段により特定されるチェーンの回転周期毎に、時系列データ出力手段から出力される回転機構の振動の変化を示す時系列データを分割して、分割後の時系列データの総和を算出する時系列データ総和手段を設け、異常検出手段が時系列データ総和手段により算出された時系列データの総和に対する閾値判定を実施してチェーンの異常を検出するようにしたものである。

この発明によれば、回転周期特定手段により特定されるチェーンの回転周期毎に、時系列データ出力手段から出力される回転機構の振動の変化を示す時系列データを分割して、分割後の時系列データの総和を算出する時系列データ総和手段を設け、異常検出手段が時系列データ総和手段により算出された時系列データの総和に対する閾値判定を実施してチェーンの異常を検出するように構成したので、チェーンリンクの通過を検出するセンサをチェーンの近傍に設置することなく、簡単かつ正確にエスカレーターの異常を診断することができる効果がある。

実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１によるエスカレーター異常診断装置を示す構成図であり、図において、駆動用シャフト１は図示せぬモータの回転軸と接続され、周囲にはチェーン３ａ，３ｂ，３ｃが巻き付けられている歯車２が組み付けられており、モータの回転軸が回転を開始すると歯車２を介してチェーン３ａ，３ｂ，３ｃを回転させる。
なお、駆動用シャフト１及び歯車２から回転機構が構成されている。

振動センサ４は例えば駆動用シャフト１の軸受けのハウジングなどに設置され、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃが巻き付けられている歯車２の振動を検知して、歯車２の振動の変化を示す時系列データを出力するセンサ（例えば、加速度センサ、速度センサ）である。なお、振動センサ４は時系列データ出力手段を構成している。
回転角検知器５は駆動用シャフト１の回転角を検知するセンサである。なお、回転角検知器５は回転検知手段を構成している。
ここでは、回転角検知器５が駆動用シャフト１の回転角を検知するものとして説明するが、歯車２の回転角を検知するようにしてもよい。
また、駆動用シャフト１の回転角を直接検知するのではなく、駆動用シャフト１の回転速度や回転加速度を検知して、その回転速度や回転加速度から回転角を計算するようにしてもよい。
また、駆動用シャフト１の回転角を検知する方法としては、例えば、駆動用シャフト１にレーザマーカを貼り付けて、そのレーザマーカを検知する方法などが考えられる。

異常検出処理器６は振動センサ４及び回転角検知器５の検知結果からチェーンの異常を検出する処理を実施する。
異常検出処理器６の回転周期特定部１１は回転角検知器５の検知結果を監視してチェーン３ａ，３ｂ，３ｃの回転周期を特定する処理を実施する。
即ち、回転周期特定部１１はチェーン３ａ，３ｂ，３ｃと噛み合う歯車２の数とチェーン３ａ，３ｂ，３ｃにおけるリンクの数からチェーン３ａ，３ｂ，３ｃの一周に対応する歯車２の回転角を算出し、その歯車２の回転角（＝駆動用シャフト１の回転角）と回転角検知器５の検知結果との比較判定を実施して、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃの回転周期を特定する。
なお、回転周期特定部１１は回転周期特定手段を構成している。

異常検出処理器６の時系列データ総和部１２は回転周期特定部１１により特定されるチェーン３ａ，３ｂ，３ｃの回転周期毎に、振動センサ４から出力される時系列データを分割し、分割後の時系列データの総和を算出する。なお、時系列データ総和部１２は時系列データ総和手段を構成している。
異常検出処理器６の異常検出部１３は時系列データ総和部１２により算出された時系列データの総和に対する閾値判定を実施して、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃの異常を検出する。なお、異常検出部１３は異常検出手段を構成している。

次に動作について説明する。
駆動用シャフト１は、図示せぬモータから回転力が与えられると、歯車２に巻き付けられているチェーン３ａ，３ｂ，３ｃを回転させる。
このとき、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃの一部に伸長が生じていると、その伸長が生じている部位と歯車２の噛み合いがスムースでなくなるため、その部位が歯車２と当たるタイミングで強い振動が発生する。
なお、強い振動の発生はチェーン一周の周期で生じる現象であるが、この振動の大きさは、通常、ノイズに埋もれる程度の振動であることが多い。
この実施の形態１では、ノイズに埋もれる程度の振動であっても、伸長部位を検出することができるようにするため、詳細は後述するが、時系列データ総和部１２がチェーン３ａ，３ｂ，３ｃの回転周期で時系列データを分割して、分割後の時系列データの総和を算出することにより、ノイズに埋もれる程度の振動を強調するようにしている。

振動センサ４は、例えば、駆動用シャフト１の軸受けのハウジングなどに設置されており、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃと歯車２が噛み合うことにより生じる歯車２の振動を検知して、歯車２の振動の変化を示す時系列データを出力する。図３は歯車２の振動の変化を示す波形（時系列データ）を表している説明図である。
また、回転角検知器５は、駆動用シャフト１が回転を開始すると、駆動用シャフト１の回転角を検知する。

異常検出処理器６の回転周期特定部１１は、回転角検知器５の検知結果を監視してチェーン３ａ，３ｂ，３ｃの回転周期を特定する処理を実施する。
即ち、回転周期特定部１１は、例えば、チェーンのリンク数がＭであり、そのチェーンが巻き付けられている歯車２の歯数がＬである場合（図２を参照）、そのチェーンのリンク数Ｍと歯車２の歯数Ｌから、そのチェーンの一周に対応する歯車２の回転角θを算出する。
θ＝２π×Ｍ／Ｌ（ｒａｄ）
回転周期特定部１１は、チェーンの一周に対応する歯車２の回転角θを算出すると、回転角検知器５の検知結果を監視して、歯車２の回転角（＝駆動用シャフト１の回転角）が回転角θになると、そのチェーンが１回転したものと認定する。即ち、歯車２が回転角θだけ回転する周期をチェーンの回転周期であると認定する。

異常検出処理器６の時系列データ総和部１２は、回転周期特定部１１がチェーン３ａ，３ｂ，３ｃの回転周期を特定すると、図４に示すように（ただし、図４は、下記に示すように、分割後の時系列データの総和を算出する前に、分割後の時系列データの包絡線処理を実施している）、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃの回転周期毎に、振動センサ４から出力される時系列データを分割し、分割後の時系列データの総和を算出する。
これにより、伸長が生じている部位が歯車２と当たるタイミングの振動が強調されて、ピーク波形が現れるようになる。
なお、定期的に生じる振動を更に強調するために、図４に示すように、分割後の時系列データの総和を算出する前に、分割後の時系列データの包絡線処理を実施するようにしてもよい。

異常検出処理器６の異常検出部１３は、時系列データ総和部１２がチェーン３ａ，３ｂ，３ｃに係る時系列データの総和を算出すると、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃに係る時系列データの総和に対する閾値判定を実施して、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃの異常を検出する。
即ち、異常検出部１３は、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃに係る時系列データの総和と所定の閾値を比較し、時系列データの総和が所定の閾値より大きい場合、当該チェーンの一部に伸長が生じていると認定する。

以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、回転周期特定部１１により特定されるチェーン３ａ，３ｂ，３ｃの回転周期毎に、振動センサ４から出力される歯車２の振動の変化を示す時系列データを分割して、分割後の時系列データの総和を算出する時系列データ総和部１２を設け、異常検出部１３が時系列データ総和部１２により算出された時系列データの総和に対する閾値判定を実施してチェーン３ａ，３ｂ，３ｃの異常を検出するように構成したので、チェーンリンクの通過を検出するセンサをチェーン３ａ，３ｂ，３ｃの近傍に設置することなく、簡単かつ正確にチェーン３ａ，３ｂ，３ｃの一部の伸長を検出することができる効果を奏する。

また、この実施の形態１によれば、複数のチェーン３ａ，３ｂ，３ｃが同一の歯車２に巻き付けられている場合、回転周期特定部１１が各チェーン３ａ，３ｂ，３ｃの回転周期を特定し、時系列データ総和部１２が各チェーン３ａ，３ｂ，３ｃの回転周期毎に振動センサ４から出力される時系列データを分割して、分割後の時系列データの総和を算出するように構成したので、１つの振動センサ４を設置するだけで、複数のチェーン３ａ，３ｂ，３ｃの伸長を検出することができる効果を奏する。

さらに、この実施の形態１によれば、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃと噛み合う歯車２の数とチェーン３ａ，３ｂ，３ｃにおけるリンクの数からチェーン３ａ，３ｂ，３ｃの一周に対応する歯車２の回転角θを算出し、その歯車２の回転角θ（＝駆動用シャフト１の回転角）と回転角検知器５の検知結果との比較判定を実施して、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃの回転周期を特定するように構成したので、駆動用シャフト１の回転速度が一様でない場合でも、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃの回転周期を正確に特定することができる効果を奏する。

実施の形態２．
上記実施の形態１では、駆動用シャフト１の軸受けのハウジングなどに振動センサ４を設置して、振動センサ４がチェーン３ａ，３ｂ，３ｃと歯車２が噛み合うことによる生じる歯車２の振動を検知して、歯車２の振動の変化を示す時系列データを出力するものについて示したが、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃと歯車２が噛み合うとき、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃや歯車２から振動と同じような波形を有する音が発生するので、マイクなどの音入力機器をチェーン３ａ，３ｂ，３ｃ又は歯車２の近傍に設置して、音入力機器がチェーン３ａ，３ｂ，３ｃと歯車２が噛み合うことによる生じる音を検知して、その音の変化を示す時系列データを出力するようにしてもよい。
この場合も、上記実施の形態１と同様の効果を奏することができる。

実施の形態３．
上記実施の形態１，２では、時系列データ総和部１２がチェーン３ａ，３ｂ，３ｃに係る時系列データの総和を算出すると、異常検出部１３がチェーン３ａ，３ｂ，３ｃに係る時系列データの総和に対する閾値判定を実施して、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃの異常を検出するものについて示したが、更に、異常検出部１３が伸長が生じているチェーン３ａ，３ｂ，３ｃの部位を特定するようにしてもよい。
具体的には次の通りである。

異常検出処理器６の異常検出部１３は、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃに係る時系列データの総和に対する閾値判定を実施して、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃの異常を検出すると、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃに係る時系列データの総和の中からピークデータを抽出し、そのピークデータに対応するチェーンの部位を特定する。
即ち、異常検出部１３は、例えば、チェーン３ａの一部に伸長が生じており、ピークデータがチェーン３ａの一周に対してＡ（ｒａｄ）の位置にある場合（時系列データ総和部１２から出力される時系列データのデータ長は、チェーンの一周長に相当するので、チェーンの移動方向を考慮して、加算処理波形の横軸（位相）とチェーンの長さ（リンク位置）を重ねることで、ピークデータがＡ（ｒａｄ）の位置にあることがわかる）、下記の演算を実施することにより、伸長が生じているリンクを特定する。
ｍ＝Ｍ×Ａ／２π
ただし、Ｍはチェーン３ａのリンク数、ｍは伸長が生じているｍ番目のリンクを表している。

以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、時系列データ総和部１２により算出された時系列データの総和の中からピークデータを抽出し、そのピークデータに対応するチェーンの部位を特定するように構成したので、チェーンの伸長を修理するなどの対策を速やかに施すことができるなどの効果を奏する。

実施の形態４．
図５はこの発明の実施の形態４によるエスカレーター異常診断装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
異常検出処理器６の回転周期特定部２１は回転角検知器５の検知結果を監視して歯車２の回転周期を特定する処理を実施する。なお、回転周期特定部２１は回転周期特定手段を構成している。
異常検出処理器６の時系列データ総和部２２は回転周期特定部２１により特定される歯車２の回転周期毎に、振動センサ４から出力される時系列データを分割し、分割後の時系列データの総和を算出する。なお、時系列データ総和部２２は時系列データ総和手段を構成している。
時系列データ総和部２２についても、図１の時系列データ総和部１２と同様に、定期的に生じる振動を更に強調するために、分割後の時系列データの総和を算出する前に、分割後の時系列データの包絡線処理を実施するようにしてもよい。

異常検出処理器６のデータ記憶部２３はチェーン３ａ，３ｂ，３ｃと歯車２の緩みが生じていない正常時の時系列データの特徴量を記憶しているメモリである。なお、データ記憶部２３はデータ記憶手段を構成している。
異常検出処理器６の緩み検出部２４は時系列データ総和部２２により算出された時系列データの総和とデータ記憶部２３に記憶されている正常時の時系列データとの比較判定を実施して、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃと歯車２の緩みを検出する。なお、緩み検出部２４は緩み検出手段を構成している。

次に動作について説明する。
チェーン３ａ，３ｂ，３ｃと歯車２が噛み合うときに振動が発生し、振動センサ４が歯車２の振動を検知するが、この振動波形は、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃの状態に応じて伝達の仕方が変わるため変化する。
このため、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃと歯車２の緩みが生じていない正常時の振動波形と、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃと歯車２の緩みが生じている異常時の振動波形とは異なるものになる。
図６はチェーンと歯車２の緩みが生じていない正常時における二種類の運転パターンでの振動波形を示す説明図であり、予め、正常時における二種類の運転パターンでの振動波形（時系列データ）の特徴量がデータ記憶部２３に記憶されている。
ここでは、説明の便宜上、振動波形（時系列データ）の特徴量として、振動の尖り度がデータ記憶部２３に記憶されているものとする（図８を参照）。
予め、振動波形（時系列データ）をデータ記憶部２３に記憶して、後述する緩み検出部２４がデータ記憶部２３に記憶されている振動波形（時系列データ）の特徴量として、振動の尖り度を算出するようにしてもよい。

異常検出処理器６の回転周期特定部２１は、回転角検知器５の検知結果を監視して歯車２の回転周期を特定する処理を実施する。
即ち、回転周期特定部２１は、回転角検知器５により検知された回転角が０度→３６０度に変化する状態を監視し、その回転角が３６０度になると、その旨を時系列データ総和部２２に通知する。

異常検出処理器６の時系列データ総和部２２は、回転周期特定部２１が歯車２の回転周期を特定して、回転周期特定部２１から３６０度である旨の通知を受けるタイミングで、振動センサ４から出力される時系列データを分割し、分割後の時系列データの総和を算出する。
なお、この実施の形態４では、時系列データ総和部２２が分割後の時系列データの総和を算出する際、二種類の運転パターンＩ，ＩＩでエレベータが運転され、運転パターンＩで運転されたときの時系列データの総和と、運転パターンＩＩで運転されたときの時系列データの総和が算出されるものとする。

異常検出処理器６の緩み検出部２４は、二種類の運転パターンＩ，ＩＩでエレベータが運転されたとき、時系列データ総和部２２が歯車２の回転周期毎の時系列データの総和を算出すると（図７を参照）、その時系列データの総和の特徴量として、その時系列データの総和の尖り度を算出する（図８を参照）。
次に、緩み検出部２４は、運転パターンＩで運転されたときの時系列データの総和の尖り度と、運転パターンＩＩで運転されたときの時系列データの総和の尖り度との比（以下、尖り度比Ａという）を算出する（図９を参照）。
また、緩み検出部２４は、データ記憶部２３に記憶されている正常時における運転パターンＩでの振動波形の尖り度と、運転パターンＩＩでの振動波形の尖り度との比（以下、尖り度比Ｂという）を算出する（図９を参照）。

緩み検出部２４は、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃと歯車２の緩みが生じていなければ、尖り度比Ａと尖り度比Ｂに大差がないが、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃと歯車２の緩みが生じていると、尖り度比Ａと尖り度比Ｂに大差が生じることに着目し、尖り度比Ａと尖り度比Ｂの差分を求める。
そして、緩み検出部２４は、尖り度比Ａと尖り度比Ｂの差分が所定の閾値より小さければ、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃと歯車２の緩みが生じていないと認定し、その差分が所定の閾値より大きければ、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃと歯車２の緩みが生じていると認定する。

以上で明らかなように、この実施の形態４によれば、時系列データ総和部１２により算出された時系列データの総和とデータ記憶部２３に記憶されている正常時の時系列データとの比較判定を実施して、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃと歯車２の緩みを検出するように構成したので、簡単かつ正確にチェーンと歯車の緩みを検出することができる効果を奏する。

なお、この実施の形態４では、振動波形（時系列データ）の特徴量として、振動の尖り度を算出するものについて示したが、これに限るものではなく、例えば、振動波形（時系列データ）の特徴量として、振動の実効値や歪み度を算出し、振動の実効値の比の比較判定や、振動の歪み度の比の比較判定や、歯車振動成分の強度による比較判定を実施して、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃと歯車２の緩みを検出するようにしてもよい。

実施の形態５．
上記実施の形態４では、駆動用シャフト１の軸受けのハウジングなどに振動センサ４を設置して、振動センサ４がチェーン３ａ，３ｂ，３ｃと歯車２が噛み合うことによる生じる歯車２の振動を検知して、歯車２の振動の変化を示す時系列データを出力するものについて示したが、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃと歯車２が噛み合うとき、チェーン３ａ，３ｂ，３ｃや歯車２から振動と同じような波形を有する音が発生するので、マイクなどの音入力機器をチェーン３ａ，３ｂ，３ｃ又は歯車２の近傍に設置して、音入力機器がチェーン３ａ，３ｂ，３ｃと歯車２が噛み合うことによる生じる音を検知して、その音の変化を示す時系列データを出力するようにしてもよい。
この場合も、上記実施の形態４と同様の効果を奏することができる。

この発明の実施の形態１によるエスカレーター異常診断装置を示す構成図である。 チェーンが巻き付けられている歯車を示す説明図である。 歯車の振動の変化を示す波形（時系列データ）を表している説明図である。 分割後の時系列データの総和を示す説明図である。 この発明の実施の形態４によるエスカレーター異常診断装置を示す構成図である。 チェーンと歯車の緩みが生じていない正常時における二種類の運転パターンでの振動波形を示す説明図である。 チェーンと歯車の緩みが生じている異常時における二種類の運転パターンでの振動波形を示す説明図である。 振動の尖り度を示す説明図である。 振動の尖り度の比を示す説明図である。

符号の説明

１ 駆動用シャフト（回転機構）、２ 歯車（回転機構）、３ａ，３ｂ，３ｃ チェーン、４ 振動センサ（時系列データ出力手段）、５ 回転角検知器（回転検知手段）、６ 異常検出処理器、１１ 回転周期特定部（回転周期特定手段）、１２ 時系列データ総和部（時系列データ総和手段）、１３ 異常検出部（異常検出手段）、２１ 回転周期特定部（回転周期特定手段）、２２ 時系列データ総和部（時系列データ総和手段）、２３ データ記憶部（データ記憶手段）、２４ 緩み検出部（緩み検出手段）。

Claims (7)

1. エスカレーターのチェーンが巻き付けられている回転機構の振動を検知して、上記回転機構の振動の変化を示す時系列データを出力する時系列データ出力手段と、上記回転機構の回転を検知する回転検知手段と、上記回転検知手段の検知結果を監視して上記チェーンの回転周期を特定する回転周期特定手段と、上記回転周期特定手段により特定される回転周期毎に上記時系列データ出力手段から出力される時系列データを分割し、分割後の時系列データの総和を算出する時系列データ総和手段と、上記時系列データ総和手段により算出された時系列データの総和に対する閾値判定を実施して上記チェーンの異常を検出する異常検出手段とを備えたエスカレーター異常診断装置。
2. エスカレーターのチェーン又は上記チェーンが巻き付けられている回転機構から生じている音を検知して、上記音の変化を示す時系列データを出力する時系列データ出力手段と、上記回転機構の回転を検知する回転検知手段と、上記回転検知手段の検知結果を監視して上記チェーンの回転周期を特定する回転周期特定手段と、上記回転周期特定手段により特定される回転周期毎に上記時系列データ出力手段から出力される時系列データを分割し、分割後の時系列データの総和を算出する時系列データ総和手段と、上記時系列データ総和手段により算出された時系列データの総和に対する閾値判定を実施して上記チェーンの異常を検出する異常検出手段とを備えたエスカレーター異常診断装置。
3. 複数のチェーンが回転機構に巻き付けられている場合、回転周期特定手段が各チェーンの回転周期を特定し、時系列データ総和手段が各チェーンの回転周期毎に時系列データ出力手段から出力される時系列データを分割して、分割後の時系列データの総和を算出することを特徴とする請求項１または請求項２記載のエスカレーター異常診断装置。
4. 回転周期特定手段は、チェーンと噛み合う回転機構の歯車の数と上記チェーンにおけるリンクの数から上記チェーンの一周に対応する上記回転機構の回転角を算出し、上記回転機構の回転角と回転検知手段の検知結果との比較判定を実施して上記チェーンの回転周期を特定することを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載のエスカレーター異常診断装置。
5. 異常検出手段は、時系列データ総和手段により算出された時系列データの総和の中からピークデータを抽出し、そのピークデータに対応するチェーンの部位を特定することを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載のエスカレーター異常診断装置。
6. エスカレーターのチェーンが巻き付けられている回転機構の振動を検知して、上記回転機構の振動の変化を示す時系列データを出力する時系列データ出力手段と、上記回転機構の回転を検知する回転検知手段と、上記回転検知手段の検知結果を監視して上記回転機構の回転周期を特定する回転周期特定手段と、上記回転周期特定手段により特定される回転周期毎に上記時系列データ出力手段から出力される時系列データを分割し、分割後の時系列データの総和を算出する時系列データ総和手段と、上記チェーンと上記回転機構の緩みが生じていない正常時の時系列データを記憶しているデータ記憶手段と、上記時系列データ総和手段により算出された時系列データの総和と上記データ記憶手段に記憶されている正常時の時系列データとの比較判定を実施して、上記チェーンと上記回転機構の緩みを検出する緩み検出手段とを備えたエスカレーター異常診断装置。
7. エスカレーターのチェーン又は上記チェーンが巻き付けられている回転機構から生じている音を検知して、上記音の変化を示す時系列データを出力する時系列データ出力手段と、上記回転機構の回転を検知する回転検知手段と、上記回転検知手段の検知結果を監視して上記回転機構の回転周期を特定する回転周期特定手段と、上記回転周期特定手段により特定される回転周期毎に上記時系列データ出力手段から出力される時系列データを分割し、分割後の時系列データの総和を算出する時系列データ総和手段と、上記チェーンと上記回転機構の緩みが生じていない正常時の時系列データを記憶しているデータ記憶手段と、上記時系列データ総和手段により算出された時系列データの総和と上記データ記憶手段に記憶されている正常時の時系列データとの比較判定を実施して、上記チェーンと上記回転機構の緩みを検出する緩み検出手段とを備えたエスカレーター異常診断装置。
   

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