JP2013200144A

JP2013200144A - 異常音診断装置

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Publication number: JP2013200144A
Application number: JP2012067287A
Authority: JP
Inventors: Yoshiharu Abe; 芳春阿部
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2012-03-23
Filing date: 2012-03-23
Publication date: 2013-10-03
Anticipated expiration: 2032-03-23
Also published as: CN103325387A; CN103325387B; TWI481828B; KR101446418B1; KR20130108123A; JP5930789B2; TW201350804A

Abstract

【課題】従来は、正常音の基準音データと検査対象機器の音データとを比較し異音判定を行うが、機器の環境条件や運転条件による特性変化が無考慮のため、検査対象機器の音データの上記諸条件の相違による変化を異常として誤検出する。
【解決手段】音データ取得手段で検査対象機器の動作と同期して取得した当該機器の音データから、分析手段で各時間の強度からなる標本系列を求め、学習時の標本系列を基準標本系列とし、診断時の対象標本系列と基準標本系列に基づき推定される補正量または補正量系列により、対象標本系列か基準標本系列の少なくとも一方を補正手段で補正し、補正後の対象標本系列または基準標本系列と対応する基準標本系列または対象標本系列とを比較して異常度を算出し、算出された異常度を閾値と比較して判定異常度を出力する判定手段を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、検査対象機器から発生する音を集音し集音された音の時間周波数解析によって運転中の機器の異常音の発生の可能性を判定する装置に関する。

異常音診断装置に関し、特許文献１に示すような異常音診断装置が知られている。特許文献１に開示されている異常音診断装置は、事前に人が聴き正常音と判断した検査対象機器の音データを基準値として記憶手段で保存し、前記記憶手段により事前に保存されている前記機器における前記基準値と、計測手段で測定された診断時の検査対象機器から発生する音の測定データとの一致度を、一つあるいは複数を処理手段で算出し、前記処理手段により算出された結果の一致度により検査対象機器の異音の良否を判定手段にて判定するものである。

さらに、検査対象機器の音データの基準値と検査対象機器における診断時の音の測定データとの一致度を算出する処理手段は、前記基準値の各周波数における振幅値を入力とし、同じ振幅値を出力とする比例式の直線を基準の設定直線とし、前記測定データの各周波数における振幅値の設定直線からのズレ具合を最小２乗法により算出し、その結果を一致度の指標としてなるものである。

さらにまた、設定直線からのズレを数値化する手段は、測定する各周波数における振幅値が設定直線を下回る際、前記各周波数における振幅値に対し、設定直線上にあると仮定する補正を行い、機器の不具合により零あるいは低振幅による基準値の音データとの一致度不整合を防止するものである。

特開2005-283227号公報

しかしながら、従来の異常音診断装置は、温度、気圧、湿度、速度、加速度、圧力、張力、荷重などの諸条件による、検査対象機器の発する音の時間周波数特性の特に特定の時間や周波数における変化の違いを考慮していないため、基準とする音データの時間周波数特性と診断する時の入力の音データの時間周波数特性の上記諸条件の相違による特定の時間や周波数における変化を、異常として誤検出するという課題があった。

本発明に係る異常音診断装置は、
検査対象とする機器から発生する音を学習時と診断時とで取得し、学習時と診断時との音を比較し、音の異常を診断する異常音診断装置であって、
上記検査対象機器の動作と同期して検査対象機器から発生する音データを取得する音データ取得手段と、
上記音データから、各時間の強度からなる標本系列を求める分析手段と、
学習時の標本系列を基準標本系列として記憶する記憶手段と、
診断時の標本系列である対象標本系列と上記基準標本系列に基づいて推定される補正量または補正量系列に基づいて、対象標本系列または基準標本系列の少なくとも何れか一方を補正する補正手段と、
上記補正後の対象標本系列または基準標本系列と対応する基準標本系列または対象標本系列とを比較し異常度を算出するとともに算出された異常度を所定の閾値と比較して判定異常度を出力する判定手段とを備える。

本発明に係る異常音診断装置によれば、検査対象の機器の発する音の時間周波数特性を変化させる可能性のある温度、気圧、湿度などの検査対象機器の環境条件や、速度、加速度、圧力、張力、荷重などの検査対象機器運転条件の諸条件による、音データの時間周波数特性の特に特定の時間や周波数における変化の違いを補正手段により補正して考慮するように構成したため、上記諸条件の相違による特定の時間や周波数における変化を、異常として誤検出する可能性を低減するという効果を奏する。

本発明の実施の形態１における異常音診断装置を示すブロック構成図である。実施の形態１の補正部による補正前後の標本化系列を示す模式図である。実施の形態２の補正部による補正前後の標本化系列を示す模式図である。実施の形態３の補正部による補正前後の標本化系列を示す模式図である。実施の形態４の補正部による補正前後の標本化系列を示す模式図である。本発明の実施の形態５における異常音診断装置を示すブロック構成図である。実施の形態５の補正部による補正前後の標本化系列を示す模式図である。集音器からの測定信号取得から学習モードか診断モードかを判断するまでの処理の流れ図である。学習モード時の処理の流れ図である。診断モード時の処理の流れ図である。

実施の形態１．
本実施の形態は、検査対象機器の発する異常な音を診断する装置として、パーソナルコンピュータ（以下ＰＣと称す）上のソフトウェアとして実装され、正常時の波形を取込む学習モードと試験時の波形を取込む診断モードを有する。測定者はマイク、音響センサー、加速度センサー等の集音器を検査対象機器に設置し、集音器をＰＣのＵＳＢ（Universal Serial Bus）インタフェースの入力端子に接続して、学習モード時と診断モード時の操作を行う。

検査対象機器は、例えば、エレベータのような複数の稼働部品からなる機器である。エレベータの場合、集音器をエレベータの乗車かごの中またはかごの外に取り付け、制御ケーブルを経由して集音器の信号を機械室に置いたＰＣに取込んで、乗車かごを上下に往復運転することで、エレベータの各機器の稼動音を診断する。

エレベータは、複数の部品から構成されているため、集音器に集音される音はこれらの部品からの混合音である。しかも、各部品から発生する音の周波数特性は異なる。また、集音器の位置は乗車かごが時間とともに移動するため、時間周波数成分は、時間によって、時間周波数成分が由来する部品が異なる。さらに、各部品から、発生する音の強度は、温度、気圧、湿度、速度、加速度、圧力、張力、荷重などの諸条件の違いにより部品毎に異なった変化を示す。例えば、レールとガイドシューが摺動する際に発生するレール音は、レールに塗布される油の粘度が温度上昇とともに減少するため、温度が上がると摩擦が小さくなり音圧が低下する。逆に、ロープがシーブに巻きつく際に発生する音は、温度との相関はあまり見られない。また、空調音は温度上昇とともにファン回転数が増加し強度が増加する傾向が見られる。

このように、集音器に集音される音の時間周波数分布は、その強度が、前記諸条件の変化により、時間周波数特性の特定の時間や周波数毎に異なるため、機器が正常であっても、前記諸条件の相違によって、集音器に集音される音の時間周波数特性が特定の時間や周波数毎に変化し、この前記諸条件の相違による変化成分を異常音による成分として誤判定する可能性が高くなる。

図１は、本発明の実施の形態１における異常音診断装置を示すブロック構成図である。
図１において、１はマイクや音響センサーや振動センサーなどの集音器、２は集音器１からの信号をサンプリングしデジタル信号に変換して波形データ３を出力する波形取得部、４は波形データ３に時間窓を掛け時間窓を時間方向にずらしながら高速フーリエ変換（以下ＦＦＴと称す）演算により波形データ３を時間周波数分析し時間と周波数に対する強度を示すスペクトル値からなる時間周波数分布５を出力する時間周波数分析部、５０１は時間周波数分布５から所定の各周波数の強度を示すスペクトル値を各時間でサンプリングして得られる時系列である各周波数の標本系列５０２を出力する標本化部である。標本系列５０２は、所定の各周波数についての各時間の標本値からなる時系列である。
なお、以下の実施の形態の説明では、時間周波数分析部４が出力する時間周波数分布５を音データとする場合について説明する。音データとしては波形データや、波形データを解析して得られるその他の特徴量であってもよい。

５０３は学習時に取得される音データから得られる標本系列５０２を記憶する記憶部、５０６は学習時に記憶部５０３に記憶され、異常度を計算する際の基準となる各周波数の標本系列からなる基準標本系列、５０７は診断時に取得された音データから得られ、異常度を計算する際の対象となる各周波数の標本系列からなる対象標本系列である。

６０１は、基準標本系列５０６及び対象標本系列５０７を参照し、補正量６０２を算出する補正量算出部、６０３は補正量６０２に基づいて対象標本系列５０７を補正し、補正後の対象標本系列５０９を出力する補正部である。

１５は、所定の各周波数について、基準標本系列５０６及び補正後の対象標本系列５０９を参照し、異常音発生の可能性の度合いを示す異常度を計算し異常度１６を出力する異常度計算部、１７は所定の各周波数に関する異常度１６に基づいて異常音の発生の可能性を判定し判定結果１８を出力する判定部である。

以下図８〜図１０の処理流れ図を参照し、動作を説明する。
学習モードまたは診断モードにおいて、波形取得部２は、集音器１から出力される測定信号を取得して増幅しＡＤ変換することにより、サンプリングされてサンプリング周波数48kHzの16ビットリニアＰＣＭ（pulse code modulation）のデジタル信号の波形データ３に測定信号を変換する（図８のステップＳ１）。
時間周波数分析部４は、波形取得部２が出力する波形データ３に対して、1024点の時間窓を16ミリ秒の間隔で時間方向にずらしながらフレームを切出し、各フレームに対してＦＦＴ演算により周波数スペクトルの系列ｙ(ｔ，ｆ）を求め、時間周波数分布５として出力する（図８のステップＳ２）。ここで、ｔは分析窓をずらすシフト間隔に対応する時刻のインデックス、ｆはＦＦＴ演算の結果の周波数を示すインデックスである。なお、時間ｔおよび周波数ｆは、それぞれ、０≦ｔ≦Ｔ，０≦ｆ≦Ｆなる関係を満たす。ここで、Ｔは時間周波数分布５の時間方向のフレーム数、Ｆは波形データ３のサンプリング周波数ｆｓの１／２であるナイキスト周波数に対応する周波数を示すインデックスである（Ｆ＝ｆｓ／２）。

標本化部５０１は、時間周波数分布５から、所定の各周波数として、0.5kHz、1kHz、2kHz、4kHz、8kHzを中心周波数として、それぞれ、１オクターブ幅の帯域からなる５つの周波数帯域について、これら５つの周波数帯域に含まれる周波数成分を８フレームを１単位としてスペクトル値の総和を求め、８フレーム（２５６ms）を単位とする所定の各時間の標本値を取得し、標本系列５０２を出力する（図８のステップＳ３）。いま、各周波数、各時間の標本系列５０２における標本値をＹ(ｎ，ｂ）とすると、Ｙ(ｎ，ｂ）は式（１−１）で計算される。

ここで、ｎは標本化された系列の時間のインデックスで、１〜Ｎの範囲の自然数（ただしＮは時間範囲の上限、Ｎ＝Ｔ／８で余りは切り捨て）、ｂは周波数のインデックスで１〜Ｂの範囲の自然数（Ｂは周波数帯域の数で本実施の形態ではＢ＝５）である。また、Ω(ｎ，ｂ）は、時間周波数分布ｙ(ｔ，ｆ）において、標本化のために総和をとる対象となる時間と周波数の組（ｔ，ｆ）の集合を表す。

標本化部５０１により標本系列５０２が取得されると、異常音診断装置は学習モード時かまたは診断モード時かを判断する（図８のステップＳ４）。

学習モード時であると、記憶部５０３は、各周波数について（図９のステップＳ２０１）標本系列５０２を基準標本系列５０６として、記憶する（図９のステップ２０２）。

次に、診断モード時の診断処理について動作を説明する。
診断モード時であると、各周波数について（図１０のステップＳ３０１）、標本系列５０２を診断の対象標本系列５０７とする（図１０のステップＳ３０２）。

補正量算出部６０１は、各周波数について、記憶部５０３に記憶されている基準標本系列５０６と、標本化部５０１により標本化された対象標本系列５０７から、補正量６０２を算出する（図１０のステップＳ３０３）。詳細には、各周波数ｂの各時間ｎの補正量を、次の手順《Ａ１−１》〜《Ａ１−２》で算出する。
《Ａ１−１》周波数ｂの対象標本系列Ｙ₁(ｎ，ｂ）と周波数ｂの基準標本系列Ｙ₀(ｎ，ｂ）の差の標本系列Ｄ(ｎ，ｂ）を求める。（式（２−１））
《Ａ１−２》差の標本系列Ｄ(ｎ，ｂ）の時間ｎに関する平均を求め、補正量Ｈ₁(ｂ）として出力する。（式（２−２））

なお、式（２−２）は差系列の平均を求めているが、式（２−２）の右辺は式（２−３）の右辺のように変形できることから、補正量Ｈ₁(ｂ）を求めるため、それぞれの標本系列の平均を求めてから、それぞれの平均の差を求めて、補正量Ｈ₁(ｂ）を計算するようにしても構わない。

補正部６０３は、対象標本系列５０７から、補正量Ｈ_１(ｂ）を減算することにより補正後の対象標本系列５０９を求める（図１０のステップＳ３０４）。詳細には、周波数ｂの補正後の対象標本系列をＹ₁₁(ｂ，ｎ）とすると、Ｙ₁₁(ｂ，ｎ）は、式（２−４）のように、周波数ｂの対象標本系列Ｙ₁(ｎ，ｂ）から、補正量Ｈ₁(ｂ）を減算することにより計算される。

ここに、Ｙ₁₁(ｂ，ｎ）は補正後の対象標本系列５０９である。

図２は、補正部６０３による補正の前後の標本化系列を示す模式図である。
（Ａ）は、補正前の基準標本系列と対象標本系列の関係を示す。この場合、温度が上昇したため、対象標本系列の標本値が全時間にわたってほぼ一様に基準標本系列に対して小さくなっている。矢印は補正量による補正方向を示している。
（Ｂ）は、補正後の基準標本系列と対象標本系列の関係を示す。補正後は基準標本系列と対象標本系列の差系列の平均が０に近づくように補正されることがわかる。

異常度計算部１５は、各周波数について、基準標本系列５０６と補正後の対象標本系列５０９を入力し、両者の差異を計算し、異常度１６として出力する（図１０のステップＳ３０５）。詳細には、各周波数ｂについて、基準標本系列Ｙ₀(ｎ，ｂ）と補正後の対象標本系列Ｙ₁₁(ｎ，ｂ）の両者の差異の異常度を、各標本系列の差の２乗平均値（標本系列をＮ次元空間のベクトルとみなすとユークリッド距離と同値）として計算する（式（３−１））。

ここで、上式において、ａ(ｂ）は周波数ｂの異常度である。また、総和におけるｎの範囲は全時間（１≦ｎ≦Ｎ）である。

判定部１７は、異常度計算部１５が出力する各周波数の異常度１６から計算される総合異常度と所定の閾値を比較することにより、異常音が発生している可能性があるかどうかを判定して、判定結果１８として出力する（図１０のステップＳ３０７）。詳細には、まず、各周波数の異常度ａ(ｂ）をその分散で正規化した正規化異常度ａ＾(ｂ）を各周波数について求める（式（３−２））。次に、正規化異常度の周波数に関する最大値を総合異常度ａ＊とする（式（３−３））。最後に、式（３−３）で計算される総合異常度ａ＊と閾値を比較して総合異常度が閾値以上であるとき異常音が発生している可能性があると判定して、「異常」を判定結果１８として出力する。また、総合異常度が閾値未満のときは異常音は発生している可能性が低いと判定して、「正常」を判定結果１８として出力する。

ここで、ａ(ｂ）は周波数ｂの異常度、ａ＾(ｂ）は周波数ｂの異常度ａ(ｂ）をその分散δ(ｂ）で正規化した正規化異常度、δ(ｂ）は周波数ｂの異常度の分散である。異常度の分散は、例えば、複数の学習用音データから異常度のサンプルを求め、これら異常度のサンプルの標準偏差を異常度の分散として求めることができる。

以上のように、実施の形態１によれば、学習時と診断時の間で、温度などの諸条件の変化により、標本系列が時間軸にそって一様に変化したときでも、各周波数毎に、それぞれ、独立して、両者の差の平均が０に近づくように、診断時の標本系列の補正を行った後、各周波数の異常度を求めるように構成したので、診断時と学習時の間で、各周波数で必ずしも同じでない標本値の変化に起因する誤判定の可能性を削減するという効果がある。

なお、上記の説明では、対象標本系列と基準標本系列の差系列の平均に基づいて、対象標本系列を補正するようにしたが、基準標本系列と対象標本系列の差系列の平均に基づいて、基準標本系列の側を補正するようにしても同様の効果を奏することは言うまでもない。
さらに、基準標本系列と対象標本系列の差系列の平均をもとに、基準標本系列と対象標本系列のそれぞれを差系列の平均の半分の量づつ、あるいは所定の比率に基づいた量により両者の差の平均が０に近づくように補正するようにしても同様の効果を奏することは言うまでもない。

実施の形態２．
本実施の形態において、対象標本系列は、診断時の検査対象機器の音が正常であれば、正常時の基準標本系列と同じ標本値をとり、一方、診断時の検査対象機器の音に異常があれば、異常音による成分により、標本値が上昇すると考えられることから、対象標本系列は基準標本系列よりも、上にくるという、制約をつけた補正を行うものである。

実施の形態１との相違点だけを説明する。
相違点は、補正量算出部６０１、及び、補正量６０２、補正部６０３の動作が異なる。
以下、動作を、図１、図３、図１０を用いて説明する。

補正量算出部６０１は、各周波数について、基準標本系列５０６と対象標本系列５０７から、補正量６０２を算出する（図１０のステップＳ３０３）。詳細には、周波数ｂの各時間ｎの補正量は、次の手順《Ａ２−１》〜《Ａ２−２》で算出される。
《Ａ２−１》周波数ｂの対象標本系列Ｙ₁(ｎ，ｂ）と周波数ｂの基準標本系列Ｙ₀(ｎ，ｂ）の差の標本系列Ｄ(ｎ，ｂ）を求める。（式（４−１））
《Ａ２−２》差の標本系列Ｄ(ｎ，ｂ）の時間ｎに関する最小値を求め、補正量Ｈ₂(ｂ）として出力する。（式（４−２））

補正部６０３は、対象標本系列５０７から、補正量Ｈ₂(ｂ）を減算することにより補正後の対象標本系列５０９を求める（図１０のステップＳ３０４）。詳細には、補正後の対象標本系列をＹ₁₂(ｂ，ｎ）とすると、Ｙ₁₂(ｂ，ｎ）は、式（４−３）のように、Ｙ₁(ｂ，ｎ）からＨ₂(ｂ）を減算することで計算される。

図３は、実施の形態２の補正部６０３による補正の前後の標本化系列を示す模式図である。
（Ａ）は、補正前の基準標本系列と対象標本系列の関係を示す。この場合、温度が上昇したため、対象標本系列の標本値が全時間にわたってほぼ一様に基準標本系列に対して小さくなるとともに、時間の後半部分に、異常音が発生しているため、標本値が大きくなっている。矢印は補正量Ｈ₂(ｂ）による補正の方向を示している。この矢印の時刻付近で、対象標本系列と基準標本系列の標本値の差が最小値となっているため、ちょうど、矢印の方向に補正が行われる。
（Ｂ）は、基準標本系列と補正後の対象標本系列の関係を示す。補正は基準標本系列と補正後の対象標本系列の差系列の最小値が０に近づくように補正される。この補正の結果、異常音の成分が過剰に補正され基準標本系列に埋もれることなく、基準標本系列に対して異常音の成分の相対的関係が維持されていることがわかる。

以上のように、実施の形態２によれば、各周波数について、学習時と診断時の間で、温度の変化などにより、標本系列が時間軸にそって一様に変化し、なお、異常音成分が不均一に重畳したときでも、両者の差の最小値を求めて、この最小値が０に近づくように、補正した後、学習時と診断時の標本系列の間で、両者の違いから異常度を求めるように構成されているので、診断時と学習時の間で、周波数毎に、温度の変化などによる時間的に一様な標本値の変化に起因する誤判定の可能性を削減するとともに、異常音成分を過剰に補正することを防止し、異常音の判定精度を維持ないし向上するという効果がある。

実施の形態３．
本実施の形態において、対象標本系列は、正常時に採取された基準標本系列と同じか、異常音成分による分だけ、パワーが上昇すると仮定できるが、実際には、検査対象機器の運転音が雑音であることから、帯域パワーの瞬時値は絶えず揺らいでいる。このため、標本値も測定回毎の揺らぎを有しており、この標本値の測定回毎の揺らぎを考慮するため、最小値の代わりに、標本系列間の差の分布から得られるｑ分位数を用いることで、揺らぎの影響を緩和した制約付きの標本系列の補正を行った後、標本列間の異常を判定するものである。

相違点は、補正量算出部６０１、及び、補正量６０２、補正部６０３の動作が異なる。
以下、動作を、図１、図４、図１０を用いて説明する。

補正量算出部６０１は、各周波数帯域の基準標本系列５０６と対象標本系列５０７から、補正量６０２を算出する（図１０のステップＳ３０３）。詳細には、周波数ｂの各時間ｎの補正量は、次の手順《Ａ３−１》〜《Ａ３−２》で算出される。
《Ａ３−１》周波数ｂの対象標本系列Ｙ₁(ｎ，ｂ）と周波数ｂの基準標本系列Ｙ₀(ｎ，ｂ）の差の標本系列Ｄ(ｎ，ｂ）を求める。（式（５−１））
《Ａ３−２》差の標本系列Ｄ(ｎ，ｂ）の分布を求め、分布のｑ分位数を求め、補正量Ｈ₃(ｂ）として出力する。（式（５−２））
ｑ分位数のｑとしては、例えば、ｑ＝０．２５とすることができる。また、ｑ＝０とすれば、実施の形態２と同じ、最小値を用いることに相当する。ｑ＝０．５とすれば、分布の中央値となり、分布の形状が平均を中心に対象であれば、ほぼ平均に近い値が得られ、実施の形態１と同じ、効果を得ることができる。

ここに、quantile｛Ｘ；ｑ｝は、標本系列Ｘに含まれる標本が構成する分布のｑ分位数を求める演算を表す。

補正部６０３は、対象標本系列５０７から、補正量Ｈ₃(ｂ）を減算することにより補正後の対象標本系列５０９を求める（図１０のステップＳ３０４）。詳細には、補正後の対象標本系列をＹ₁₃(ｂ，ｎ）とすると、Ｙ₁₃(ｂ，ｎ）は、式（５−３）のように、Ｙ_１(ｂ，ｎ）からＨ₃(ｂ）を減算することで計算される。

図４は、実施の形態３の補正部６０３による補正の前後の標本化系列を示す模式図である。
（Ａ）は、補正前の基準標本系列と対象標本系列の関係を示す。この場合、温度が上昇したため、対象標本系列の標本値が全時間にわたってほぼ一様に基準標本系列に対して小さくなるとともに、時間の後半部分に、異常音が発生しているため、標本値が大きくなっている。また、図の標本値ＣやＤは、測定毎の揺らぎにより、一部がところどころ極端に小さくなっていることを示す。これらの標本値ＣやＤと対応する位置の基準標本系列の標本値との差は、その分布で下側の外れ値となるため、最小値の代わりにｑ分位数を用いる結果、矢印に示される適正な補正量Ｈ₃(ｂ）が得られる。
（Ｂ）は、補正後の基準標本系列と対象標本系列の関係を示す。補正後は基準標本系列と対象標本系列の差系列のｑ分位数が０に近づくように補正される。この補正の結果、異常音の成分が過剰に補正され基準標本系列に埋もれることなく、また、測定毎の揺らぎによる差系列の外れ値を除外した補正が行われ、基準標本系列に対して異常音の成分の相対的関係が適正に維持されることがわかる。

以上のように、実施の形態３によれば、周波数毎に、学習時と診断時の間で、温度の変化などにより、標本系列が時間軸にそって一様に変化し、なお、異常音成分が不均一に重畳するとともに、測定毎の揺らぎにより、差系列中の一部の標本値が分布上で外れ値となったときでも、両者の差の分布のｑ分位数を求めて、この分位数が０に近づくように、補正した後、学習時と診断時の標本系列の間で、両者の違いから異常度を求めるように構成されているので、診断時と学習時の間で、周波数毎に、温度の変化などによる時間的に一様な標本値の変化に起因する誤判定の可能性を削減するとともに、異常音成分を過剰に補正することを防止し、測定毎の揺らぎにより、極端に差異が拡大する方向に補正されないようにして、異常音の判定精度を向上するという効果がある。

実施の形態４．
本実施の形態は、測定毎の揺らぎの影響を緩和するため、少なくとも何れか一方の標本系列を平滑化してから、差系列を求め、差系列の最小値または差系列の標本値の分布のｑ分位数により、補正量を決定するものである。

相違点は、補正量算出部６０１、及び、補正量６０２、補正部６０３の動作が異なる。
以下、動作を、図１、図５、図１０を用いて説明する。

補正量算出部６０１は、各周波数の基準標本系列５０６と対象標本系列５０７から、補正量６０２を算出する（図１０のステップＳ３０３）。詳細には、周波数ｂの各時間ｎの補正量は、次の手順《Ａ４−１》〜《Ａ４−５》で算出される。
《Ａ４−１》周波数ｂの対象標本系列Ｙ₁(ｎ，ｂ）を平滑化して平滑化された対象標本系列Ｙ₁〜(ｎ，ｂ）を求める（式（６−１）））。
《Ａ４−２》周波数ｂの基準標本系列Ｙ₀(ｎ，ｂ）を平滑化して平滑化された基準標本系列Ｙ₀〜(ｎ，ｂ）を求める（式（６−２）））。
《Ａ４−３》周波数ｂの平滑化された対象標本系列Ｙ₁〜(ｎ，ｂ）と周波数ｂの平滑化された基準標本系列Ｙ₀〜(ｎ，ｂ）の差の標本系列Ｄ〜(ｎ，ｂ）を求める（式（６−３））。
《Ａ４−４》差の標本系列Ｄ〜(ｎ，ｂ）から、補正量Ｈ₄(ｂ）を求め（式（６−４））、出力する。
《Ａ４−５》差の標本系列Ｄ〜(ｎ，ｂ）の分布を求め、分布のｑ分位数を求め（式（６−５））、補正量Ｈ₅(ｂ）として出力する。
ｑ分位数のｑとしては、例えば、ｑ＝０．２５とすることができる。また、ｑ＝０とすれば、実施の形態２と同じ、最小値を用いることに相当する。ｑ＝０．５とすれば、分布の中央値となり、分布の形状が平均を中心に対象であれば、ほぼ平均に近い値が得られ、実施の形態１と同じ、効果を得ることができる。

ここに、smooth｛Ｘ｝は、標本系列Ｘを時間方向に移動平均により平滑化する演算、quantile｛Ｘ；ｑ｝は、標本系列Ｘに含まれる標本が構成する分布のｑ分位数を求める演算を表す。ここで、平滑化の移動平均の時間窓の幅は例えば１秒とすることができる。

補正部６０３は、対象標本系列５０７から、補正量Ｈ₄(ｂ）または補正量Ｈ₅(ｂ）を減算することにより補正後の対象標本系列５０９を求める（ステップＳ３０４）。詳細には、補正後の対象標本系列をＹ₁₄(ｂ，ｎ）またはＹ₁₅(ｂ，ｎ）とすると、Ｙ₁₄(ｎ，ｂ）またはＹ₁₅(ｎ，ｂ）は、式（６−６）または式（６−７）のように、Ｙ₁(ｎ，ｂ）からＨ₄(ｂ）またはＨ₅(ｂ）を減算することで計算される。

図５は、実施の形態４の補正部６０３による補正の前後の標本化系列を示す模式図である。
（Ａ）は、補正前の対象標本系列と基準標本系列の関係を示す。この場合、温度が上昇したため、対象標本系列の標本値が全時間にわたってほぼ一様に基準標本系列に対して小さくなるとともに、時間の後半部分に、異常音が発生しているため、標本値が大きくなっている。ただし、測定毎の揺らぎのため、時間的に小さくたえず揺らいでいる。
（Ｂ）は、両者を平滑化した後の基準標本系列と対象標本系列の関係を示す。平滑化により、小刻みな揺らぎは除去されて、時間的に大局的な変化を表すようになる。ここで、矢印は平滑化後の対象標本系列と基準標本系列の差系列の最小値を示す時間に補正量と補正の大きさを示している。
（Ｃ）は、補正後の対象標本系列と基準標本系列の関係を示す。補正後は（Ｂ）における平滑化後の対象標本系列と基準標本系列の差系列の最小値が０に近づくように補正されている。この補正の結果、異常音の成分が過剰に補正されることなく、また、測定毎の揺らぎによる差系列の外れ値を除外した補正が行われ、基準標本系列に対して異常音の成分の相対的関係が適正に維持されることがわかる。

以上のように、実施の形態４によれば、周波数毎に、学習時と診断時の間で、温度の変化などにより、標本系列が時間軸にそって一様に変化し、なお、異常音成分が不均一に重畳するとともに、測定毎の時間的に変化の激しい揺らぎがあっても、平滑化後の差系列の最小値またはｑ分位数を用いて、補正した後、学習時と診断時の標本系列の間で、両者の違いから異常度を求めるように構成されているので、診断時と学習時の間で、周波数毎に、温度の変化などによる時間的に一様な標本値の変化に起因する誤判定の可能性を削減するとともに、異常音成分を過剰に補正することを防止し、測定毎の揺らぎにより、極端に差異が拡大する方向に補正されないようにして、異常音の判定精度を向上するという効果がある。

実施の形態５．
本実施の形態は、上記検査対象機器の動作と同期して音データの強度をサンプルする際の各時間における上記検査対象機器の作動状態を取得ないしは推定または学習する手段を設け、対象標本系列または基準標本系列の補正量系列を各時間における上記検査対象機器の作動状態に応じて変化させるものである。

図６は本実施の形態の構成図である。図において、７０１は検査対象機器の作動を制御する制御信号、７０３は波形取得部２と同期して検査対象機器の作動状態を推定する作動状態推定部、７０２は検査対象機器から入力される制御信号７０１を処理して波形取得部２と作動状態推定部７０３に検査対象機器の作動と時間を同期するための信号を出力する時間同期部、７０４は作動状態推定部７０３により推定される標本系列５０２の各時間における検査対象機器の動作速度の推定値の系列である推定動作速度系列である。
また、６０１は、基準標本系列５０６と対象標本系列５０７と推定動作速度系列７０４を入力し、補正量系列６０２を出力する補正量算出部である。

補正量算出部６０１は、基準標本系列５０６と対象標本系列５０７と推定動作速度系列７０４から、補正量系列６０２を算出する（図１０のステップＳ３０３）。詳細には、周波数ｂの各時間ｎの補正量は、次の手順《Ａ６−１》〜《Ａ６−４》で算出される。
《Ａ６−１》周波数ｂの対象標本系列Ｙ₁(ｎ，ｂ）と周波数ｂの基準標本系列Ｙ_０(ｎ，ｂ）の差の標本系列Ｄ(ｎ，ｂ）を求める（式（７−１））。
《Ａ６−２》推定動作速度系列Ｖ(ｎ）をｎに関する最大値で正規化することにより荷重係数系列Ｗ(ｎ）を求める（式（７−２）)。
《Ａ６−３》差の標本系列Ｄ(ｎ，ｂ）に対して、荷重係数系列Ｗ(ｎ）を掛け、荷重差系列ＤＷ(ｎ，ｂ）を求める（式（７−３））。
《Ａ６−３》荷重差系列ＤＷ(ｎ，ｂ）の平均を求め仮の補正量Ｈ₆(ｂ）を求める(式（７−４）)。
《Ａ６−４》仮の補正量Ｈ₆(ｂ）に対して荷重係数系列Ｗ(ｎ）をかけることにより補正量系列Ｈ₇(ｎ，ｂ）を求める(式（７−５）)。

ここに、Ｙ₀(ｎ，ｂ）は周波数ｂの時間ｎの基準標本系列の標本値、Ｙ₁(ｎ，ｂ）は周波数ｂの時間ｎの対象標本系列の標本値、Ｖ(ｎ）は時間ｎの推定動作速度系列の値、Ｗ（ｎ）は時間ｎの荷重係数系列の値、Ｈ₆(ｂ）は仮の補正量、Ｈ₇(ｎ，ｂ）は周波数ｂの時間ｎの補正量系列の値である。

補正部６０３は、対象標本系列５０７から、補正量系列Ｈ₇(ｎ、ｂ）を減算することにより補正後の対象標本系列５０９を求める（図１０のステップＳ３０４）。詳細には、補正後の対象標本系列をＹ₁₇(ｎ，ｂ）とすると、Ｙ₁₇(ｎ，ｂ）は、式（７−６）のように、Ｙ₁(ｎ，ｂ）から、補正量系列Ｈ₇(ｎ，ｂ）を減算することにより計算される。

ここに、Ｙ₁₇(ｎ，ｂ）は補正後の対象標本系列である。

図７は、補正部６０３による補正の前後の標本系列を示す模式図である。
（Ａ）は、補正前の基準標本系列と対象標本系列の関係を示す。また、下部に機器の動作速度を示す。この場合、温度が上昇したため、対象標本系列の標本値が全時間にわたって、基準標本系列に対して小さくなっている。また、小さくなり方は、動作速度とほぼ比例する関係にあり、動作速度が小さいＴ１及びＴ３の区間では温度による変化は小さい。また、動作速度が最大となるＴ２の区間では、温度による変化が大きくなっている。３つの矢印は各区間Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３における補正量系列の平均的な大きさと補正方向を示している。
（Ｂ）は、補正後の基準標本系列と対象標本系列の関係を示す。補正後は基準標本系列と対象標本系列の差系列の平均が０に近づくように補正されることがわかる。

以上のように、実施の形態５によれば、周波数毎に、学習時と診断時の間で、温度の変化などにより、標本系列が機器の動作に合わせて変化したときでも、機器の動作で荷重した両者の荷重差の時間平滑化による平均的な補正量系列を求めて、この補正量系列による補正を行った後、学習時と診断時の標本系列の間で、両者の違いから異常度を求めるように構成したので、診断時と学習時の間で、周波数毎に、温度の変化などによる機器の動作に依存する標本値の変化に起因する誤判定の可能性を削減するという効果がある。

本発明の異常音診断装置は、使用条件が大きく変化する機器、例えば、エレベータにおいてその異常状態を検出する検出装置として利用される可能性がある。

１；集音器、２；波形取得部、３；波形データ、４；時間周波数分析部、５；時間周波数分布、１５；異常度計算部、１６；異常度、１７；判定部、１８；判定結果、５０１；標本化部、５０２；標本系列、５０３；記憶部、５０６；基準標本系列、５０７；対象標本系列、５０９；補正後の対象標本系列、６０１；補正量算出部、６０２；補正量、６０３；補正部、７０１；制御信号、７０３；作動状態推定部、７０２；時間同期部、７０４；推定動作速度系列。

Claims

検査対象とする機器から発生する音を学習時と診断時とで取得し、学習時と診断時との音を比較し、音の異常を診断する異常音診断装置であって、
上記検査対象機器の動作と同期して検査対象機器から発生する音データを取得する音データ取得手段と、
上記音データから、各時間の強度からなる標本系列を求める分析手段と、
学習時の標本系列を基準標本系列として記憶する記憶手段と、
診断時の標本系列である対象標本系列と上記基準標本系列に基づいて推定される補正量または補正量系列に基づいて、対象標本系列または基準標本系列の少なくとも何れか一方を補正する補正手段と、
上記補正後の対象標本系列または基準標本系列と対応する基準標本系列または対象標本系列とを比較し異常度を算出するとともに算出された異常度を所定の閾値と比較して判定異常度を出力する判定手段と
を備えることを特徴とする異常音診断装置。
上記補正手段は、
対象標本系列と基準標本系列の各時間における差異を求め、両者の差異の平均が０に近づくように対象標本系列または基準標本系列を補正する構成にされたことを特徴とする請求項１記載の異常音診断装置。
上記補正手段は、
対象標本系列と基準標本系列の各時間における差異を求め、両者の差異の最小値が０に近づくように対象標本系列または基準標本系列を補正する構成にされたことを特徴とする請求項１記載の異常音診断装置。
上記補正手段は、
対象標本系列と基準標本系列の各時間における差異を求め、両者の差異の分布のｑ分位数が０に近づくように対象標本系列または基準標本系列を補正する構成にされたことを特徴とする請求項１記載の異常音診断装置。
上記補正手段は、
対象標本系列または基準標本系列の何れか一方を平滑化し、平滑化された標本系列と他方の標本系列の差異を求め、両者の差異の平均値または最小値またはｑ分位数が０に近づく方向に対象標本系列または基準標本系列を補正する構成にされたことを特徴とする請求項１記載の異常音診断装置。
上記補正手段は、
上記検査対象機器の動作と同期して音データの強度をサンプルする際の各時間における上記機器の作動状態を取得または推定または学習する手段を設け、対象標本系列または基準標本系列の補正量系列を各時間における上記機器の作動状態に応じて変化させる構成にされたことを特徴とする請求項１記載の異常音診断装置。
上記判定手段は、
判定異常度を算出する際に上記補正後の対象標本系列また基準標本系列と対応する基準標本系列または対象標本系列とから異常度を求め、この異常度の分散で正規化された異常度を用いる構成にされたことを特徴とする請求項１〜６の何れかに記載の異常音診断装置。