JP2011252762A - 軸受状態監視方法及び軸受状態監視装置 - Google Patents

Abstract

【課題】処理データ数を低減しつつ、波形の無次元化特徴量による軸受けの状態評価を可能とする
【解決手段】軸受状態監視装置１は、軸受３に取り付けられたＡＥセンサ１０、無次元化特徴量算出部３１、基準値を算出する基準値生成部３２、及び判定部２２を備える。無次元化特徴量算出部３１は、回転軸２の１回転分に相当する時間長さを複数に分割したものに相当する区間について、ＡＥセンサ１０の測定波形の対数化尖度や歪度である無次元化特徴量を求める。判定部２２は、無次元化特徴量が基準値を超えた区間の数である基準値越え区間数により、軸受３の状態を判定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、軸受状態監視方法及び軸受状態監視装置に関する。

回転機械設備等における軸受の状態を監視して異常を診断する場合、例えば軸受に取り付けたセンサで測定した振動や音響（Acoustic Emission:ＡＥ）の振幅が、予め設定した閾値を越えているか否かで異常の有無を判断するのが一般的である。また、ＡＥを測定する場合については、ＡＥの振幅が予め設定した閾値を越えるイベントの一定期間内の発生数を監視指標にすることも知られている。

振動を測定する場合、一般に１００rpmを下回るような回転速度の低速回転設備に対しては、軸受に傷が存在しても発生する振動強度が微弱であり、信頼性のある状態監視は困難であるとされている（例えば、非特許文献１参照）。そのような低速回転設備においてもＡＥを測定する場合は十分な損傷感度が得られるが、振幅やイベント数と損傷との定量的関連付けが困難であり、基準値の設定には測定部位や運転条件（連続回転の回転数や間欠回転の周期）毎に現場での十分なデータ蓄積が必要とされており、いわゆるスポット測定による診断は困難である。

測定部位や運転条件毎の基準値を不要とする診断方法として、波形の無次元化特徴量、すなわち尖度や歪度を用いる方法がある。例えば、正常時の軸受において測定される振動波形の振幅分布を求めると、ゼロを中心とした正規分布に従うことが知られている。一方、軸受に損傷がある場合、損傷起因の振動が発生し、その波形の振幅分布は正規分布から逸脱する。その結果、軸受に損傷がある場合、波形の無次元化特徴量は正規分布におけるそれらから変化する。

しかし、特に前述のような低速回転設備では信号の周波数帯域（１０〜数１００kHz）と回転数（１００Hz以下）とが大きく異なるため、例えば１回転での波形から無次元化特徴量を求めるには、膨大なデータ点数をサンプリングする必要がある。

井上紀明著，「現場の疑問に応える実践振動法による設備診断」，日本プラントメンテナンス協会，1998年9月20日，p.91−92

本発明は、処理データ点数を低減しつつ、波形の無次元化特徴量による軸受の状態評価を可能とすることを課題とする。

本発明の第１の態様は、回転軸を保持する軸受において前記回転軸の回転により発生する信号を時々刻々と取得し、前記回転軸の１回転又は間欠動作１周期に相当する時間長さを複数に分割したものに相当する区間について、前記信号の時間波形である測定波形の無次元化特徴量を順次求め、少なくとも前記回転軸の１回転分又は間欠動作１周期分に相当する連続する複数の前記区間のそれぞれについて、前記無次元化特徴量が基準値が越えているか否かを判断し、前記無次元化量が前記基準値を超えた前記区間の数である基準値越え区間数により前記軸受の状態を判定する、軸受状態監視方法を提供する。

区分毎に測定波形の無次元化特徴量を求め、回転軸の１回転又は間欠動作１周期で無次元化特徴量が基準値が越える区間である基準値越え区間数により軸受の状態を判定する。そのため、無次元化特徴量の基準値の設定のために膨大なデータ点数をサンプリングする必要もなく、測定部位や運転条件（連続回転の回転数や間欠回転の周期）ごとに基準値を設定する必要もない。つまり、処理データ点数を低減しつつ、無次元化特徴量の使用によって測定部位や運転条件ごとの基準値を必要としない高精度での軸受の状態評価を実現できる。

無次元化特徴量には、例えば対数化尖度、歪度、及び尖度がある。

無次元化特徴量が対数化尖度の場合、少なくとも前記回転軸の１回転分又は間欠動作１周期分について前記対数化尖度の時系列変化からその頻度分布と最頻値を求め、前記頻度分布のうち前記対数化尖度が前記最頻値よりも小さい範囲を正規分布で近似してその標準偏差を求め、前記最頻値と前記標準偏差から前記基準値を決定し、前記基準値越え区間数は前記対数化尖度が前記基準値を超える区間の数である。

無次元化特徴量が歪度の場合、少なくとも前記回転軸の１回転分又は間欠動作１周期分について前記歪度の時系列変化からその頻度分布と最頻値を求め、前記頻度分布のうち前記最頻値から一定範囲内を正規分布で近似してその標準偏差を求め、前記最頻値と前記標準偏差から前記基準値を決定し、前記基準値越え区間数は前記歪度の絶対値が前記基準値を超える区間の数である。

無次元化特徴量が尖度の場合、少なくとも前記回転軸の１回転分又は間欠動作１周期分について前記尖度の時系列変化からその頻度分布と最頻値を求め、前記頻度分布のうち前記最頻値から一定範囲内を正規分布で近似してその標準偏差を求め、前記最頻値と前記標準偏差から前記基準値を決定し、前記基準値越え区間数は前記尖度の絶対値が前記基準値を超える区間の数である。

本発明の第２の態様は、回転軸を保持する軸受において前記回転軸の回転により発生する信号を時々刻々と検出するセンサ部と、前記回転軸の１回転分又は間欠動作１周期に相当する時間長さを複数に分割したものに相当する区間について、前記センサ部が検出する前記信号の時間波形である測定波形の無次元化特徴量を順次求める無次元化特徴量算出部と、少なくとも前記回転軸の１回転分又は間欠動作１周期分に相当する連続する複数の前記区間のそれぞれについて、前記無次元化特徴量が基準値が越えているか否かを判断し、前記無次元化量が前記基準値を超えた前記区間の数である基準値越え区間数により前記軸受の状態を判定する判定部とを備える軸受状態監視装置を提供する。

本発明によれば、処理データ点数を低減しつつ、無次元化特徴量の使用によって測定部位や運転条件ごとの基準値を必要としない高精度での軸受の状態評価が可能である。

本発明の実施形態にかかる軸受状態診断装置を示す模式図。 ＡＥの測定波形の対数化尖り度の時系列変化の一例を示すグラフ。 種々の測定条件における対数化尖度の基準値越え区間数を示すヒストグラム。

次に、添付図面を参照して本発明の実施形態を説明する。

図１は、本発明の実施形態に係る軸受状態監視装置（以下、監視装置）１を示す。軸受３は回転機械設備（本実施形態ではベルトコンベア設備であるが設備や機械の種類は特に限定されない）の回転軸２を支持する。監視装置１は、軸受３における摩耗、損傷に起因する異常発生等を監視する。

監視装置１は、軸受３にカプラントを介して固定された音響（ＡＥ）センサ１０を備える。また、監視装置１は、フィルタ１２、アンプ１３、及び各種演算処理を行う信号処理部２１を備える。また、監視装置１は、信号処理部２１での処理結果に基づいて軸受３に異常が判定しているか否かを判定する判定部２２と、判定部２２の判定結果を表示するための例えばモニタ装置である表示部２３とを備える。さらにまた、監視装置１は、信号処理部２１及び判定部２２と協働して各種データ、演算結果等を記憶する記憶部２４を備える。信号処理部２１は、サンプリング回路３０、無次元化特徴量算出部３１、及び基準値生成部３２とを備える。

以下、この監視装置１により実行される軸受状態監視方法を説明する。

ＡＥセンサ１０は、軸受３において回転軸２の回転により発生するＡＥ信号を検出する。ＡＥセンサ１０によるＡＥ信号の検出に代えて、回転軸２の回転時に発生する振動を振動センサで検出してもよい。また、回転軸２の回転時に発生する超音波を超音波センサで検出してもよい。振動や超音波を検出する場合も、以下の処理を同様に適用できる。

測定回路１４は、プリアンプ１１、フィルタ１２、及びアンプ１３を介してＡＥセンサ１０の測定波形（ＡＥの時間波形）を得る。
ＡＥセンサ１０の出力信号は、図示しないプリアンプ、フィルタ１２、及びアンプ１３を介して時々刻々と信号処理部２１に入力される。ＡＥセンサ１０からの微弱な出力信号は、まずプリアンプ１１で増幅される。フィルタ１２はプリアンプ１１の信号からノイズを除去して適切な周波数帯域のみを通過させる。フィルタ１２を通過した信号はアンプ１３により信号処理部２１での処理に適した強度に増幅される。

以下、信号処理部２１における処理について説明する。回転軸２の１回転分（間欠動作の場合には１周期分、以下同じ）に相当する時間長さの区間をＲ_ｉ（Ｒ_１，Ｒ_２，Ｒ_３…Ｒ_ｊ…とし、区間Ｒ_ｊを時間軸で複数個（Ｎ個）に等分割した区画をＮ_１，Ｎ_２，Ｎ_３…Ｎ_ｉ…とする。図２ではそれぞれ回転軸２の１回転分に相当する時間長さの連続する区間Ｒ_１，Ｒ_２，Ｒ_３…Ｒ_ｊ…のそれぞれが１００等分の区間Ｎ_１，Ｎ_２，Ｎ_３…Ｎ_ｉ…Ｎ_１００に分割されている。

サンプリング回路３０は、ＡＥセンサ１０からの信号の所定サンプリングレートでのサンプリング（ＲＦ波形の測定）を前記区画Ｎ_ｉ毎に実行し、測定波形（ＡＥの時間波形）は記憶部２４に記憶される。記憶部２４に記憶された個々の区間Ｎ_ｉ毎の測定波形自他は、その区間Ｎｉについての無次元化特徴量算出部３１での無次元化特徴量（本実施形態では後述する対数化尖度）の算出が終了すると順次消去される。つまり、無次元化特徴量を求めるのに膨大なデータ点数をサンプリングする必要がない。

無次元化特徴量算出部３１は、個々の区間Ｎ_ｉの測定波形（ＡＥの時間波形）について、対数化尖度γ_lnを算出する。具体的には、まず以下の式（１）に基づいて区間Ｎ_ｉにおける尖度γを求める。この式（１）において、Ｎは区間Ｎ_ｉ内のサンプリング点数、ｘ_ｉは個々のサンプリングデータ（信号（ＡＥ）の振幅）、ｘ_ａｖｅは区間Ｎ_ｉに含まれるサンプリングデータ（信号（ＡＥ）の振幅）の平均値（相加平均）、σは区間Ｎ_ｉに含まれるサンプリングデータｘ_ｉの標準偏差である。

次に、無次元化特徴量算出部３１は、区画Ｎ_ｉについて尖度γを対数化して対数化尖度γ_ｌｎを求める（尖度γの自然対数が区画Ｎ_ｉの対数化尖度γ_ｌｎ）。後に詳述するように、無次元化特徴量算出部３１で算出される区画Ｎ_ｉの対数化尖度γ_ｌｎは記憶部２４に記憶されるが、対数化尖度γ_ｌｎを算出済みの区間Ｎｉの測定波形は前述のように順次消去される。

図２は対数化尖度γ_ｌｎの時系列データの一例を示す。この例は、回転軸２が回転数１０rpmで１０回転した場合（区間Ｒ_１，Ｒ_２，Ｒ_３…Ｒ_１０）であり、個々の区間Ｒ_ｊを１００個（Ｎ＝１００）の区間Ｎ_１，Ｎ_２，Ｎ_３…Ｎ_１００に等分しており、個々の区間Ｎ_ｉ毎の対数化尖度γ_ｌｎが時系列データとして示されている。

基準値生成部３２は、対数化尖度γ_ｌｎと比較するための基準値γ_{ｌｎｒｅｆ}を算出する。後述するように、判定部２２は、対数化尖度γ_ｌｎと基準値γ_{ｌｎｒｅｆ}の比較から軸受３の状態を判定する。以下の説明では、基準値生成部３２は１個の区間Ｒ_ｊ（１回転毎）に含まれる対数化尖度γ_ｌｎから基準値γ_{ｌｎｒｅｆ}を算出し、判定部２２は当該１個の区間Ｒ_ｊに含まれる個々の区間Ｎ_ｉの対数化尖度γ_ｌｎと基準値γ_{ｌｎｒｅｆ}の比較から軸受３の状態判定を実行するものとする。しかし、複数個の区間Ｒ_ｊ（例えば図２の区間Ｒ_１〜Ｒ_１０のような１０回転分）について基準値生成部３２が基準値γ_{ｌｎｒｅｆ}を算出し、判定部２２が当該複数個の区間Ｒ_ｊに含まれる対数化尖度γ_ｌｎと基準値γ_{ｌｎｒｅｆ}の比較から軸受３の状態判定を実行してもよい。また、基準値生成部３２が基準値γ_{ｌｎｒｅｆ}を算出し、判定部２２が軸受３の状態判定を実行する区間Ｒ_ｊは、図２の区間Ｒ_１〜Ｒ_１０のように重複することなく連続している必要はない。つまり、時間的に隣接する２の区間Ｒ_ｊが時間的に重複していてもよく、その逆に隣接する２の区間Ｒ_ｊに時間的な間隔があってもよい。

まず、基準値生成部３２は、無次元化特徴量算出部３１で得られた対数化尖度γ_ｌｎの時系列データから、区間Ｒ_ｊについての対数化尖度γ_ｌｎの頻度分布（その区間Ｒ_ｊにおいて個々の対数化尖度γ_ｌｎの値が現れる頻度の分布）を算出する。また、基準値生成部３２は個々の区間Ｒ_ｊについて対数化尖度γ_ｌｎの最頻値γ_ｌｎｍｆを算出する。

本発明者は、対数化尖度γ_ｌｎの頻度分布の最頻値γ_ｌｎｍｆより低頻度値側は、正規分布により近似可能であることを見出した。そこで、基準値生成部３２は、区間Ｒ_ｊについての対数化尖度γ_ｌｎの頻度分布の最頻値γ_ｌｎｍｆより低頻度値側を正規分布で近似し、正規分布で近似した場合の標準偏差σ_{γｌｎａｐ}を算出する。

基準値生成部３２は、区画Ｒ_ｊについて、最頻値γ_ｌｎｍｆと正規分布で近似した場合の標準偏差σ_{γｌｎａｐ}から以下の式により基準値γ_{ｌｎｒｅｆ}を算出する。

軸受３に損傷等がない正常時には対数化尖度γ_ｌｎは正規分布を示すので、軸受３が正常な状態でないことを判定するための基準値は正規分布の最頻値に正規分布の標準偏差のｎ倍を加算したものとして設定できる。次に、現実のサンプリングデータのばらつきを考慮すると、余裕度として最頻値の尖度に余裕度Ｓを乗じておくことが好ましい。これらから以下の式（３）が得られる。

正規分布の特徴からｎ＝３に設定すれば、ほぼ十分な正規分布の範囲を包含する。また、余裕度Ｓは例えばＳ＝２に設定できる。ｎ＝３とＳ＝２を式（３）に適用すれば、式（２）が得られる。なお、係数ｎは２〜５程度の範囲に設定でき、余裕度Ｓは１〜５程度の範囲に設定できる。

判定部２２は、１個の区間Ｒ_ｊに含まれる個々の区間Ｎ_ｉについて無次元化特徴量算出部３１で算出された個々の区間Ｎ_ｉの対数化尖度γ_ｌｎを基準値生成部３２で算出された基準値γ_{ｌｎｒｅｆ}と比較し、対数化尖度γ_ｌｎが基準値γ_{ｌｎｒｅｆ}を上回る区間Ｎ_ｉの数、つまりγ_ｌｎ＞γ_{ｌｎｒｅｆ}が成立する区画Ｎ_ｉの数（基準値越え区画数ＮＵ）を計数する。そして、判定部２２は、この基準値越え区画数ＮＵと予め定められて記憶部２４に記憶された閾値ＮＵ_ｔｈとの比較により、摩耗、損傷に起因する軸受３の異常発生の発生有無等を判定する。

監視対象の軸受３について１個の区間Ｒ_ｊ（回転軸２の１回転）に対する基準値越え区画数ＮＵの正常時と異常発生時のデータを実験的に求めることで、閾値ＮＵ_ｔｈを設定できる。例えば、図３は、異なる回転数（１０rpm，２０rpm，８０rpm，１００rpm）について基準値越え区間数ＮＵを実験的に測定した例を示す。この図３においてNo.１〜１２は軸受３が正常である場合であり、No.１３〜１６は軸受３に異常が発生している場合である。正常時（No.１〜１２）は基準値越え区間数ＮＵが１０以下であるが、異常時（No.１３〜１６）は基準値越え区間数ＮＵが１９以上であり、明瞭な差異がある。図３の例の場合、例えば軸受３に異常発生に注意を要するか否かの判断の閾値ＮＵ_ｔｈを１０に設定し、軸受３に現に異常発生が発生しているか否かの判断の閾値ＮＵ_ｔｈを１９に設定することが考えられる。

本実施形態では、回転軸２の１回転である区間Ｒ_ｊのＮ等分割に相当する時間長さを有する各区分Ｎ_ｉ毎に無次元化特徴量として対数化尖度γ_lnを求め、１個の区間Ｒ_ｊ内で対数化尖度γ_lnが基準値γ_{ｌｎｒｅｆ}を越える基準値越え区間数ＮＵを使用して軸受３の状態を判定する。そのため、無次元化特徴量の基準値の設定のために膨大なデータ点数をサンプリングする必要がなく、測定部位や運転条件（連続回転の回転数や間欠回転の周期）ごとに基準値を設定する必要もない。つまり、処理データ点数を低減しつつ、無次元化特徴量である対数化尖度γ_lnの使用によって測定部位や運転条件ごとの基準値を必要としない高精度での軸受の状態評価を実現できる。

無次元化特徴量として対数化尖度γ_lnに代えて、歪度βを使用してもよい。以下、この場合について説明する。

無次元化特徴量算出部３１は、個々の区画Ｎ_ｉのそれぞれについて、以下の式（４）に基づいて歪度βを算出する。この式（４）において、Ｎは区間Ｎ_ｉ内のサンプリング点数、ｘ_ｉは個々のサンプリングデータ（信号（ＡＥ）の振幅）、ｘ_ａｖｅは区間Ｎ_ｉに含まれるサンプリングデータ（信号（ＡＥ）の振幅）の平均値（相加平均）σは区間Ｎ_ｉに含まれるサンプリングデータｘ_ｉの標準偏差である。

基準値生成部３２は、無次元化特徴量算出部３１で得られた歪度βの時系列データから、個々の区間Ｎ_ｉについて歪度βの頻度分布と歪度βの最頻値β_ｍｆを算出する。また、基準値生成部３２は、最頻値β_ｍｆの一定範囲内（例えば頻度が１％以上の範囲）について歪度βの頻度分布を正規分布で近似し、正規分布で近似した場合の標準偏差σ_βａｐを算出する。さらに、前述のように軸受３が正常な状態でないことを判定するための基準値は正規分布の最頻値に正規分布の標準偏差のｎ倍を加算したものとして設定できるので、基準値生成部３２は、区画Ｒ_ｊについて、最頻値β_ｍｆと正規分布で近似した場合の標準偏差σ_βａｐから以下の式（５）により基準値β_ｒｅｆを算出する。

特にｎ＝３とすると、基準値β_ｒｅｆは以下の式（６）で算出される。

判定部２２は、区画Ｒ_ｊに含まれる個々の区画Ｎ_ｉの歪度βの絶対値を基準値β_ｒｅｆと比較し、歪度βの絶対値が基準値β_ｒｅｆを上回る区画Ｎ_ｉ（｜β｜＞β_ｒｅｆが成立する区画Ｎ_ｉ）の数を基準値越え区画数ＮＵとして計数する。

対数化尖度γ_ｌｎに代えて歪度βを使用する場合も、処理データ点数を低減しつつ、測定部位や運転条件ごとの基準値を必要としない高精度での軸受３の状態評価を実現できる。

対数化尖度γ_ｌｎや歪度βに代えて、尖度γを無次元化特徴として使用してもよい。この場合、無次元化特徴量算出部３１は１個の区間Ｒ_ｊに含まれる区画Ｎ_ｉのそれぞれについて式（１）に基づいて尖度γを算出する。また、基準値生成部３２は、区画Ｒ_ｊについて、尖度γの最頻値γ_ｍｆと尖度γを正規分布で近似した場合の標準偏差σ_γａｐから以下の式（７）に基づいて基準値γ_ｒｅｆを算出する。

特にｎ＝３とすると、基準値β_ｒｅｆは以下の式（８）で算出される。

また、判定部２２は、区画Ｒ_ｊに含まれる個々の区画Ｎ_ｉの尖度γ（常に正である。）の値を基準値γ_ｒｅｆと比較し、歪度γが基準値γ_ｒｅｆを上回る区画Ｎ_ｉ（γ＞γ_ｒｅｆが成立する区画Ｎ_ｉ）の数を基準値越え区画数ＮＵとして計数する。

１ 軸受状態監視装置
２ 回転軸
３ 軸受
１０ 音響（ＡＥ）センサ
１１ プリアンプ
１２ フィルタ
１３ アンプ
１４ 測定回路
２１ 信号処理部
２２ 判定部
２３ 表示部
２４ 記憶部
３１ 無次元化特徴量算出部
３２ 基準値生成部

Claims (10)

1. 回転軸を保持する軸受において前記回転軸の回転により発生する信号を時々刻々と取得し、
   前記回転軸の１回転又は間欠動作１周期に相当する時間長さを複数に分割したものに相当する区間について、前記信号の時間波形である測定波形の無次元化特徴量を順次求め、
   少なくとも前記回転軸の１回転分又は間欠動作１周期分に相当する連続する複数の前記区間のそれぞれについて、前記無次元化特徴量が基準値が越えているか否かを判断し、
   前記無次元化量が前記基準値を超えた前記区間の数である基準値越え区間数により前記軸受の状態を判定する、軸受状態監視方法。
2. 前記無次元化特徴量は対数化尖度である、請求項１に記載の軸受状態監視方法。
3. 少なくとも前記回転軸の１回転分又は間欠動作１周期分について前記対数化尖度の時系列変化からその頻度分布と最頻値を求め、
   前記頻度分布のうち前記対数化尖度が前記最頻値よりも小さい範囲を正規分布で近似してその標準偏差を求め、
   前記最頻値と前記標準偏差から前記基準値を決定し、
   前記基準値越え区間数は前記対数化尖度が前記基準値を超える区間の数である、請求項２に記載の軸受状態監視方法。
4. 前記無次元化特徴量は歪度である、請求項１に記載の軸受状態監視方法。
5. 少なくとも前記回転軸の１回転分又は間欠動作１周期分について前記歪度の時系列変化からその頻度分布と最頻値を求め、
   前記頻度分布のうち前記最頻値から一定範囲内を正規分布で近似してその標準偏差を求め、
   前記最頻値と前記標準偏差から前記基準値を決定し、
   前記基準値越え区間数は前記歪度の絶対値が前記基準値を超える区間の数である、請求項３に記載の軸受状態監視方法。
6. 前記無次元化特徴量は尖度である、請求項１に記載の軸受状態状態監視方法。
7. 少なくとも前記回転軸の１回転分又は間欠動作１周期分について前記尖度の時系列変化からその頻度分布と最頻値を求め、
   前記頻度分布のうち前記最頻値から一定範囲内を正規分布で近似してその標準偏差を求め、
   前記最頻値と前記標準偏差から前記基準値を決定し、
   前記基準値越え区間数は前記尖度の絶対値が前記基準値を超える区間の数である、請求項６に記載の軸受状態監視方法。
8. 前記回転軸の回転により発生する信号は、ＡＥ、振動、又は超音波のいずれかである、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の軸受状態監視方法。
9. 回転軸を保持する軸受において前記回転軸の回転により発生する信号を時々刻々と検出するセンサ部と、
   前記回転軸の１回転分又は間欠動作１周期に相当する時間長さを複数に分割したものに相当する区間について、前記センサ部が検出する前記信号の時間波形である測定波形の無次元化特徴量を順次求める無次元化特徴量算出部と、
   少なくとも前記回転軸の１回転分又は間欠動作１周期分に相当する連続する複数の前記区間のそれぞれについて、前記無次元化特徴量が基準値が越えているか否かを判断し、前記無次元化量が前記基準値を超えた前記区間の数である基準値越え区間数により前記軸受の状態を判定する判定部と
   を備える軸受状態監視装置。
10. 前記センサ部は、前記回転軸の回転により前記軸受に発生するＡＥ、振動、又は超音波のいずれかを検出する請求項９に記載の軸受状態監視装置。

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