JP2013210293A - 音・画像解析による設備診断システム - Google Patents

Abstract

【課題】設備の異常の有無の判定を自動的に行うこと
【解決手段】本発明は、設備診断システム、および、設備診断方法、ならびにプログラムに関する。設備診断システムの判定処理装置の演算処理部は、ウェーブレット変換後のサンプル画像データと基準データの供給を受けるとともに、判定に必要な閾値Ａ、および、閾値Ｂの供給を受け、サンプル画像データと基準画像データの積分値の差の絶対値を閾値Ａと比較し、差の絶対値が閾値Ａより大きかった場合のカウント数と閾値Ｂを比較することにより、集音された音が異常を示しているか否かを示す判定処理を実行し、その結果を出力装置に供給する。
【選択図】図４

Description

本発明は、設備診断システム、および、設備診断方法、ならびにプログラムに関する。

従来、機械設備や機械構造物の欠陥（例えば、亀裂、空隙、緩み、異物混入、傷など）を、その機械設備または機械構造物が発する音を用いて解析するためには、逆フィルタ法、フーリエ変換法、または、ウェーブレット変換法などが利用されていた。

逆フィルタ法は、音解析の対象となる機械設備または機械構造物の正常時の音を基準として定め、診断時に集音された音と比較し、その差異を基に、正常であるか異常であるかを判断する手法である。

すなわち逆フィルタ法を用いた音解析では、音解析の対象となる機械設備または機械構造物の正常時の音データを用いて逆フィルタを構成し、その逆フィルタに、診断時に集音された音を入力する。その結果、図１に示されるように、正常時には、出力信号が小さくなり、異常時には、出力信号が大きくなる。そして、逆フィルタ法では、出力信号の大きさを基に、機械設備または機械構造物の欠陥の有無を判断することができる。

次に、フーリエ変換法を用いることによって、音解析の対象となる機械設備または機械構造物が発生する音の波形に、どのような周波数の波が含まれるかを解析することが可能である。

図２に示されるように、音解析の対象となる機械設備または機械構造物から診断時に集音された音データから、縦軸を振幅、横軸を時間とした時間信号波形データを得て、この時間信号波形データをフーリエ変換すると、縦軸が信号の強さ、横軸が周波数を示す周波数スペクトルデータに変換される。フーリエ変換法は、周波数スペクトルデータをもとに、どの周波数にどの程度の強さの信号が含まれるかを解析することができるものである。音解析の対象となる機械設備または機械構造物になんらかの異常が発生していた場合には、周波数スペクトルデータのいずれかの周波数帯域に特異的なピークが発生する場合がある。このように、フーリエ変換法では、得られた周波数スペクトルデータ波形の状態を基に、機械設備または機械構造物の欠陥の有無を判断することができる。

次に、ウェーブレット変換について説明する。ウェーブレット変換は、周波数解析の手法の一つであり、基底関数として、ウェーブレット関数を用いる。ウェーブレット変換法では、時間領域の情報を残すことが可能である。

ウェーブレット変換は連続量を扱う連続ウェーブレット変換を基本とするものだが、計算機上では連続量を扱うのが難しい。このため、逆変換を考慮した形のウェーブレット変換もあり、これを離散ウェーブレット変換という。離散ウェーブレット変換は、一度変換した情報を加工して逆変換することで、例えば、ノイズの除去などの処理に応用することができる。連続ウェーブレット変換は逆変換を持たないものの、離散ウェーブレット変換よりも緻密な解析ができるという特徴がある。以下、ウェーブレット変換とは、連続ウェーブレット変換を示すものとして説明する。

図３に示されるように、ウェーブレット変換法とは、マザーウェーブレットと呼ばれる有限長波形（もしくは速やかに減衰しながら振動する波形）を拡大縮小するとともに、シフト（平行移動）して足し合わせることで、与えられた分析対象の波形を表現しようとし、その結果、分析対象の波形とマザーウェーブレットとの相関性が強いところと弱いところが解析されるので、周波数軸と時間軸とのマトリクス上に、相関性の強弱を明暗で示した画像データを生成するものである。ある入力波形を所定のマザーウェーブレットを用いてウェーブレット変換することにより得られる画像データが、図３内最下部の画像データである。このように、ウェーブレット変換法は、周波数に合わせてウェーブレットの幅が変化するので、広い周波数領域の解析が可能であるとともに、周波数解像度が格段に良くなる。

しかしながら、機械設備または機械構造物などの設備の診断システムに逆フィルタ法を用いる場合、逆フィルタの作成方法は、いくつか提案されているが、出力信号がインパルス信号となるような完全な逆フィルタを作成することは困難であり、実際には、残差の平均値や最大値を複合的に組み合わせたり、周波数帯域を制限するなど、ある程度の近似解で妥協することが一般的である。

また、機械設備または機械構造物などの設備の診断システムにフーリエ変換法を用いた場合、フーリエ変換法では、周波数特性を求める際に時間領域の情報が失われてしまう。なお、フーリエ変換でも、窓関数を用いる窓フーリエ変換では、時間領域の情報を残すことが可能であるが、この場合窓幅を周波数に合わせて固定する必要があるため、広い周波数領域の解析には向かない。

そして、機械設備または機械構造物などの設備の診断システムに、従来のウェーブレット変換法をそのまま用いた場合、異常の有無等の判定は、図３を用いて説明したような、分析結果を示す画像データを、ウェーブレット変換の専門知識を有する者などが確認し、その明暗の度合いによって行うようになされており、判断方法に個人差が生じてしまう恐れがある。このように、従来のウェーブレット変換法を用いて機械設備または機械構造物などの設備の診断システムを構築した場合、専門的知識のない者には扱えず、かつ、判断に個人差が発生してしまうのみならず、異常の有無の判定を自動的に行うものではなかった。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、時間領域の情報を失わず、広い周波数帯域での解析が可能なウェーブレット変換を用いて、機械設備または機械構造物などの設備の異常の有無の判定を自動的に行うことができるようにするものである。

本発明の一側面は、設備が発生する音データを取得し、所定の時間幅に切り取る切り取り手段と、切り取り手段により切り取られた設備が発生する音データをウェーブレット変換して得られる第１の画像データを取得する第１の画像データ取得手段と、第１の画像データと時間幅が同一であり、かつ、マザーウェーブレットが同一であって、設備に異常がないときに設備が発生する音データをウェーブレット変換して得られる第２の画像データを取得する第２の画像データ取得手段と、第１の画像データ取得手段により取得された第１の画像データ、および、第２の画像データ取得手段により取得された第２の画像データを、それぞれ所定のライン位置から所定の幅で積分し、その差の絶対値を算出する算出手段と、算出手段により算出された差の絶対値と所定の第１の閾値とを比較する比較手段と、比較手段により差の絶対値が所定の第１の閾値よりも大きい場合をカウントする第１のカウント手段と、第１のカウント手段によりカウントされた値と所定の第２の閾値とを比較することにより、設備に異常が発生しているかの判定を実行する判定手段とを備える判定処理装置を含んで構成されることを特徴とする。

切り取り手段は、設備が発生する音データを、同一時点を含む異なる複数の時間幅に切り取るものとすると好適である。

切り取り手段は、設備が発生する音データを、異なる複数の時刻において切り取るものとすると好適である。

算出手段は、異なる種類の複数のマザーウェーブレットを用いてウェーブレット変換された第１の画像データおよび第２の画像データをそれぞれ積分するものとすると好適である。

算出手段は、第１の画像データ取得手段により取得された第１の画像データ、および、第２の画像データ取得手段により取得された第２の画像データを、それぞれ所定のライン位置から、第１の画像データの横ピクセル数の半分まで積分するものとすると好適である。

所定のライン数をカウントする第２のカウント手段をさらに備えるものとすると好適である。

切り取り手段により切り取られた設備が発生する音データをウェーブレット変換して第１の画像データを生成するウェーブレット変換手段をさらに備えるものとすると好適である。

切り取り手段により切り取られた設備が発生する音データをウェーブレット変換する際に用いられるマザーウェーブレットの入力を受けるマザーウェーブレット入力手段をさらに備えるものとすると好適である。

第１の閾値の入力を受ける第１の入力手段をさらに備えるものとすると好適である。

第２の閾値の入力を受ける第２の入力手段をさらに備えるものとすると好適である。

第２の画像データの入力を受ける第２の画像データ入力手段をさらに備えるものとすると好適である。

切り取り手段は、設備が発生する音データを、同一時点を含む異なる３種類の時間の時間幅に切り取り、算出手段は、３種類のマザーウェーブレットを用いてウェーブレット変換された第１の画像データおよび第２の画像データを積分するものとすると好適である。

切り取り手段が取得する設備が発生する音データは、超指向性マイクを用いて集音されたものとすると好適である。

切り取り手段が取得する設備が発生する音データは、音信号の特定の周波数帯域が強調されるように加工されたものとすると好適である。

本発明の一側面は、設備が発生する音データをウェーブレット変換して得られる第１の画像データを利用して、設備に異常が発生しているかを診断するための診断方法であって、設備が発生する音データを取得し、所定の時間幅に切り取る切り取りステップと、切り取りステップの処理により切り取られた設備が発生する音データをウェーブレット変換して得られる第１の画像データを取得する第１の画像データ取得ステップと、第１の画像データと時間幅が同一であり、かつ、マザーウェーブレットが同一であって、設備に異常がないときに設備が発生する音データをウェーブレット変換して得られる第２の画像データを取得する第２の画像データ取得ステップと、第１の画像データ取得ステップの処理により取得された第１の画像データ、および、第２の画像データ取得ステップの処理により取得された第２の画像データを、それぞれ所定のライン位置から所定の幅で積分し、その差の絶対値を算出する算出ステップと、算出ステップの処理により算出された差の絶対値と所定の第１の閾値とを比較する比較ステップと、比較ステップの処理により差の絶対値が所定の第１の閾値よりも大きい場合をカウントする第１のカウントステップと、第１のカウントステップの処理によりカウントされた値と所定の第２の閾値とを比較することにより、設備に異常が発生しているかの判定を実行する判定ステップとを含む。

以上のように、本発明の一側面によれば、ウェーブレット変換を用いて、機械設備または機械構造物などの異常の有無の判定を自動的に行うことができる。

図１は、従来の逆フィルタ法について説明するための図である。 図２は、従来のフーリエ変換法について説明するための図である。 図３は、従来のウェーブレット変換について説明するための図である。 図４は、設備診断システムについて説明するための図である。 図５は、演算処理部について説明するための図である。 図６は、ＵＩ画面について説明するための図である。 図７は、設備診断システムが実行する処理について説明するためのフローチャートである。 図８は、設備診断システムが実行する処理について説明するためのフローチャートである。 図９は、単一指向性マイクについて説明するための図である。 図１０は、超指向性マイクについて説明するための図である。 図１１は、図４とは異なる構成の設備診断システムについて説明するための図である。 図１２は、図４とは異なる構成の設備診断システムについて説明するための図である。 図１３は、図４とは異なる構成の設備診断システムについて説明するための図である １４は、図４とは異なる構成の設備診断システムについて説明するための図である 図１５は、設備診断システムについて説明するための図である。 図１６は、演算処理部について説明するための図である。 図１７は、閾値Ｂの設定値による診断の正確性ついて説明するための図である。 図１８は、閾値Ｂの設定値による診断の正確性ついて説明するための図である。 図１９は、閾値Ｂの設定値による診断の正確性ついて説明するための図である。 図２０は、閾値Ｂの設定値による診断の正確性ついて説明するための図である。 図２１は、閾値Ｂの設定値による診断の正確性ついて説明するための図である。 図２２は、ＵＩ画面について説明するための図である。 図２３は、設備診断システムが実行する処理について説明するためのフローチャートである。 図２４は、設備診断システムが実行する処理について説明するためのフローチャートである。 図２５は、図１５とは異なる構成の設備診断システムについて説明するための図である。 図２６は、図１５とは異なる構成の設備診断システムについて説明するための図である。 図２７は、図１５とは異なる構成の設備診断システムについて説明するための図である 図２８は、図１５とは異なる構成の設備診断システムについて説明するための図である

図４を用いて、本発明を適用した設備診断システムの一例である設備診断システム１について説明する。

設備診断システム１は、音入力装置１１、入力装置１２、ウェーブレット変換装置１３、判定処理装置１４、および、出力装置１５で構成されている。

音入力装置１１は、例えば、マイクロフォン（以下、マイクと称する）など、集音可能なデバイスと、必要に応じて、入力された音信号の周波数特性を変更することが可能な、例えば、イコライザなどのデバイスで構成され、音解析の対象となる機械設備または機械構造物の周囲を集音、すなわち、音解析の対象となる機械設備または機械構造物から発生される音を採取し、後述する判定処理装置１４のサンプルデータ取得部４１に供給するものである。イコライザは、音信号の特定の周波数帯域(倍音成分や高調波成分、または、ノイズ成分)を強調したり、逆に減少させる事ができる。

入力装置１２は、マザーウェーブレット入力部２１、閾値Ａ入力部２２、閾値Ｂ入力部２３、および、基準画像入力部２４によって構成されている。入力装置１２は、例えば、キーボード、タッチパッド、テンキー、マウス、ダイヤル、または、ボタンなどの入力デバイスを含み、ユーザの操作入力を受けるものである。また、入力装置１２は、例えば、ＩＥＥＥ（The Institute of Electrical and Electronics Engineers）１３９４、ＲＳ（Recommended Standard ）２３２Ｃ、または、ＵＳＢ（Universal
Serial Bus)などのデータバスをさらに含み、他の装置、または、記録媒体などからデータの入力を受けることが可能である。

マザーウェーブレット入力部２１は、ウェーブレット変換を行うためのマザーウェーブレットと呼ばれる有限長波形（もしくは速やかに減衰しながら振動する波形）の入力を受け、後述するウェーブレット変換装置１３のマザーウェーブレット記憶部３１に供給するものである。マザーウェーブレットの代表的なものとして、例えば、Daubechies、Mexican hat、およびMorletなどがある。また、音解析の対象となる機械設備または機械構造物の異常時に発生する異音の音データがあらかじめ分かっている場合には、異常時の音波形をマザーウェーブレットとして用いるようにすると好適である。

閾値Ａ入力部２２は、後述する判定処理装置１４の演算処理部４２において用いられる第１の閾値である閾値Ａの入力を受け、後述する判定処理装置１４の演算処理部４２に供給するものである。閾値Ａの詳細については後述する。

閾値Ｂ入力部２３は、後述する判定処理装置１４の演算処理部４２において用いられる第２の閾値である閾値Ｂの入力を受け、後述する判定処理装置１４の演算処理部４２に供給するものである。閾値Ｂの詳細については後述する。

基準画像入力部２４は、後述する判定処理装置１４において実行される判定処理に用いられる基準画像データの入力を受け、判定処理装置１４の演算処理部４２に供給する。

基準画像データは、音解析の対象となる機械設備または機械構造物に異常が発生していない正常状態において集音された音データ波形をウェーブレット変換したものである。このウェーブレット変換の時間幅、および使用するマザーウェーブレットの条件は、後述するウェーブレット変換装置１３において実行されるサンプルデータのウェーブレット変換と同一でなければならない。すなわち、基準画像入力部２４により入力される画像データは、後述するウェーブレット変換装置１３を用いて異常が発生していない正常状態において音解析の対象となる機械設備または機械構造物から集音された音データ波形をウェーブレット変換したものであってもよいことは言うまでもない。

ウェーブレット変換装置１３は、マザーウェーブレット記憶部３１、相関関係算出部３２、および画像処理部３３によって構成されており、上述したウェーブレット変換を実行するものである。

マザーウェーブレット記憶部３１は、入力装置１２のマザーウェーブレット入力部２１より、ウェーブレット変換に用いるマザーウェーブレットの供給を受けて記憶するものである。

相関関係算出部３２は、マザーウェーブレット記憶部３１に記憶されているマザーウェーブレットを読み出し、マザーウェーブレットを拡大縮小するとともに、シフトして足し合わせることで、後述する判定処理装置１４のサンプルデータ取得部４１から供給された判定に用いるサンプルデータの波形を表現しようとすることにより、マザーウェーブレットとサンプルデータの相関関係を算出する。そして、相関関係算出部３２は、相関関係の算出結果を画像処理部３３に供給する。

画像処理部３３は、相関関係算出部３２から供給された相関関係の算出結果を基に、マザーウェーブレットとサンプルデータの相関性が強いところと弱いところとを明暗で示し、周波数軸と時間軸とで表現した画像データを生成し、後述する判定処理装置１４の演算処理部４２に供給するものである。

判定処理装置１４は、サンプルデータ取得部４１、および、演算処理部４２から構成されている。判定処理装置１４は、ウェーブレット変換装置１３より、マザーウェーブレットとサンプルデータの相関性を明暗で示して周波数軸と時間軸とで表現した画像データの供給を受けるとともに、入力装置１２の閾値Ａ入力部２２および閾値Ｂ入力部２３から、判定に必要な第１の閾値である閾値Ａ、および、判定に必要な第２の閾値である閾値Ｂの供給を受け、音入力装置１１によって集音された音が異常を示しているか否かを示す判定処理を実行し、その結果を出力装置１５に供給する。

サンプルデータ取得部４１は、音入力装置１１によって集音された音のデータの供給を受け、所定の時間幅（例えば、１秒、１秒の１／９である０．１１秒、もしくは、０．１１秒の２／５である０．０４秒、または、実験的、経験的に適当とされる所定の時間幅など）に切り出して、判定に用いるサンプルデータとして相関関係算出部３２に供給するものである。

演算処理部４２は、ウェーブレット変換装置１３の画像処理部３３から供給される、サンプルデータを基に生成された画像データ(以下、サンプル画像データと称する)と、入力装置１２の基準画像入力部２４から供給される基準画像データを用いて、音解析の対象となる機械設備または機械構造物において異常が発生しているかを示す判定結果を生成し、出力装置１５に供給する。

図５を参照して、演算処理部４２の詳細な機能について説明する。

演算処理部４２は、制御部５１、サンプル画像データ取得部５２、基準画像データ取得部５３、積分部５４、差の絶対値算出部５５、比較部５６、閾値A取得部５７、閾値B取得部５８、カウンタL５９、カウンタM６０、カウンタN６１、判定部６２、および、診断結果出力制御部６３で構成されている。

制御部５１は、演算処理部４２の各部を制御するものである。

サンプル画像データ取得部５２は、画像処理部３３から供給されたウェーブレット変換後のサンプル画像データを取得し、積分部５４に供給するとともに、サンプル画像データの横ピクセル数Ｓの情報を制御部５１に供給する。また、サンプル画像データ取得部５２は、診断結果出力制御部６３による診断結果の出力形態に基づいて、画像処理部３３から供給されたウェーブレット変換後のサンプル画像データを診断結果出力制御部６３に供給する。

基準画像データ取得部５３は、基準画像入力部２４から供給された基準画像データの横ピクセル数Ｔの情報を制御部５１に供給するとともに、基準画像データの横ピクセル数Ｔの数が、サンプル画像データの横ピクセル数Ｓと異なる場合、制御部５１の制御にしたがって、基準画像データの横ピクセル数をＳに修正して、積分部５４に供給する。また、基準画像データ取得部５３は、診断結果出力制御部６３による診断結果の出力形態に基づいて、基準画像入力部２４から供給された基準画像データを診断結果出力制御部６３に供給する。

閾値A取得部５７は、後述する比較部５６において行われる比較処理に用いられる第１の閾値である閾値Ａの値を閾値Ａ入力部２２から取得し、比較部５６に供給する。閾値Ａとは、サンプル画像データと基準画像データ、それぞれ横Ｓ／２ピクセル分の積分値の差の絶対値と比較される閾値であり、差の絶対値が閾値Ａより大きい場合、後述するカウンタN６１がインクリメントされる。

閾値B取得部５８は、後述する比較部５６において行われる比較処理に用いられる第２の閾値である閾値Ｂの値を閾値Ｂ入力部２３から取得し、比較部５６に供給する。閾値Ｂとは、後述するカウンタN６１の示す値と比較される閾値であり、後述する判定部６２は、比較部５６による閾値ＢとカウンタN６１の値との比較結果に基づいて、音解析の対象となる機械設備または機械構造物の異常発生について判定する。

カウンタL５９は、制御部５１の制御に基づいて、その値がインクリメントされたり、初期化されるカウンタであり、現在処理中のサンプル画像データの積分が先頭から何ライン目から開始されるものであるかを示すものである。

カウンタM６０は、制御部５１の制御に基づいて、その値がインクリメントされたり、初期化されるカウンタであり、現在処理中の基準画像データの積分が先頭から何ライン目から開始されるものであるかを示すものである。

カウンタN６１は、制御部５１の制御に基づいて、その値がインクリメントされたり、初期化されるカウンタであり、比較部５６によって、サンプル画像データと基準画像データ、それぞれ横Ｓ／２ピクセル分の積分値の差の絶対値と閾値Ａとが比較され、閾値Ａより差の絶対値が大きいという比較結果が得られた場合にインクリメントされる。

積分部５４は、制御部５１の制御に基づいて、サンプル画像データ取得部５２から供給されたサンプル画像データにおいて、カウンタL５９に示されるＬラインからサンプル画像データの横ピクセル数Ｓの半分となる横Ｓ／２ピクセル分を切り取って積分するとともに、基準画像データ取得部５３から供給された基準画像データにおいて、カウンタM６０に示されるＭラインから、横Ｓ／２ピクセル分を切り取って積分し、それぞれの積分結果を差の絶対値算出部５５に供給する。

差の絶対値算出部５５は、制御部５１の制御に基づいて、積分部５４から供給された、サンプル画像データのＬラインから横Ｓ／２ピクセル分の積分結果と、基準画像データのＭラインから横Ｓ／２ピクセル分の積分結果との差の絶対値を算出し、比較部５６に供給する。

比較部５６は、制御部５１の制御に基づいて、差の絶対値算出部５５から供給された積分結果の差の絶対値と、閾値A取得部５７から供給される閾値Ａと比較し、その結果を制御部５１に供給するものである。制御部５１は、積分結果の差の絶対値が閾値Ａより大きいという結果を比較部５６から受けた場合、カウンタN６１を１インクリメントする。また、比較部５６は、制御部５１の制御に基づいて、カウンタN６１が示す値と閾値Ｂとを比較し、その結果を判定部６２に供給するものである。

判定部６２は、制御部５１の制御に基づいて、比較部５６から供給されたカウンタN６１が示す値と閾値Ｂとの比較結果に基づいて、音解析の対象となる機械設備または機械構造物の異常発生について判定し、診断結果出力制御部６３に判定結果を供給する。

判定部６２は、例えば、Ｎ≧Ｂであれば「異常あり」、Ｎ＜Ｂであれば「正常」という判定を行うものであってもよいし、また、Ｎ≧Ｂであれば「異常あり」、Ｂ＞Ｎ≧Ｂ／２であれば「注意」、Ｂ／２＞Ｎであれば「正常」としてもよいし、さらに変数ｘ（変数ｘの値は、実験的経験的に求められるものであっても良いし、ユーザによって入力可能な値であっても良い）を用いて、Ｎ≧Ｂであれば「異常あり」、Ｂ＞Ｎ≧Ｂ―ｘであれば「注意」、Ｂ―ｘ＞Ｎであれば「正常」とするなど、より細かい判定を行うものとしても良い。

診断結果出力制御部６３は、演算の結果得られた判定結果を少なくとも含む情報を、出力装置１５に供給する。診断結果出力制御部６３は、例えば、ユーザによって入力装置１２を用いて入力された、例えば、各種閾値などの値や、ウェーブレット変換後のサンプル画像データや基準画像データをさらに含むＵＩ（User-Interface）画面を表示出力させるためのデータを生成し、出力装置１５に供給するものであっても良い。

再び、図４に戻り、出力装置１５は、例えば、液晶、ＬＥＤ（Light Emitting
Diode）もしくは有機ＥＬ（light-emitting）を用いた表示画面、各種発光素子などで構成された表示パネル、または、各種発光素子によるライトなどで構成され、演算処理装置による演算の結果得られた判定結果を含む情報を表示したり、例えば、スピーカーなどの音声出力デバイスを含んで構成され、演算処理装置による演算の結果得られた判定結果を音声出力するものである。また、出力装置１５は、例えば、ユーザによって入力装置１２を用いて入力された、例えば、各種閾値などの値や、ウェーブレット変換後のサンプル画像データや基準画像データをさらに含むＵＩ画面を表示出力することができるものであっても良い。

図６に、出力装置１５が表示デバイスである場合に表示可能なＵＩ画面の一例を示す。

図６に示されるように、ＵＩ画面７１には、判定結果を表示する判定結果表示ボックス８１が表示される。そして、ＵＩ画面７１には、例えば、基準画像データや、ウェーブレット変換後のサンプル画像データが表示されていても良い。また、ＵＩ画面７１には、例えば、音入力装置１１に含まれている集音デバイスの種類を特定するデータが表示されていても良い。さらに、ＵＩ画面７１に、閾値Ａの入力値を示す数値表示ボックスや、閾値Ｂの入力値を示す数値表示ボックスが表示されることによって、ユーザに現在の評価条件を示すことができ、また、必要に応じて、ユーザに閾値Ａおよび閾値Ｂの値の再入力を促すことなどができる。

次に、図７および図８のフローチャートを参照して、図４を用いて説明した設備診断システム１が実行する処理について説明する。

ステップＳ１において、判定処理装置１４のサンプルデータ取得部４１は、音入力装置１１により集音されたサンプルデータを取得し、所定の時間幅のサンプルデータを切り出して、ウェーブレット変換装置１３の相関関係算出部３２に供給する。

ステップＳ２において、ウェーブレット変換装置１３の相関関係算出部３２は、マザーウェーブレット記憶部３１に記憶されているマザーウェーブレットを読み出し、マザーウェーブレットを拡大縮小するとともに、シフトして足し合わせることでサンプルデータの波形を表現しようとすることにより、マザーウェーブレットとサンプルデータの相関関係を算出し、相関関係の算出結果を画像処理部３３に供給する。ウェーブレット変換装置１３の画像処理部３３は、相関関係の算出結果を基に、マザーウェーブレットとサンプルデータの相関性が強いところと弱いところとを明暗で示し、周波数軸と時間軸とで表現した、ウェーブレット変換後の画像データを生成し、判定処理装置１４の演算処理部４２に供給する。すなわち、ウェーブレット変換装置１３は、サンプルデータのウェーブレット変換処理を実行して生成したサンプル画像データを判定処理装置１４の演算処理部４２に供給する。

ステップＳ３において、判定処理装置１４の演算処理部４２の基準画像データ取得部５３は、入力装置１２の基準画像入力部２４に入力された基準画像データを取得し、サンプル画像データ取得部５２は、ウェーブレット変換装置１３から供給されたサンプル画像データを取得して、それぞれ積分部５４に供給する。

ステップＳ４において、制御部５１は、サンプル画像データ取得部５２から、サンプル画像データの横ピクセル数を示す値Ｓを取得するとともに、基準画像データ取得部５３から、基準画像データの横ピクセル数を示す値Ｔを取得する。基準画像データ取得部５３は、制御部５１の制御にしたがって、必要に応じて、積分部５４に供給する基準画像データの横ピクセル数をサンプル画像データの横ピクセル数に合わせるものとしてもよい。

ステップＳ５において、制御部５１は、カウンタL５９、カウンタM６０、および、カウンタN６１の初期設定を実行する。すなわち、制御部５１は、カウンタL５９の値をＬ＝１とし、カウンタM６０の値をＭ＝１とし、カウンタN６１の値をＮ＝０とする。

ステップＳ６において、閾値A取得部５７は、閾値Ａの値を取得して比較部５６に供給し、閾値B取得部５８は、閾値Ｂの値を取得して比較部５６に供給する。

ステップＳ７において、積分部５４は、制御部５１の制御に基づいて、サンプル画像データ取得部５２から供給されたサンプル画像データにおいて、カウンタL５９に示されるＬラインからサンプル画像データの横ピクセル数Ｓの半分となる横Ｓ／２ピクセル分を切り取る。

ステップＳ８において、積分部５４は、制御部５１の制御に基づいて、ステップＳ７において切り取られたサンプル画像データを積分し、差の絶対値算出部５５に供給する。

ステップＳ９において、積分部５４は、制御部５１の制御に基づいて、基準画像データ取得部５３から供給された基準画像データにおいて、カウンタM６０に示されるＭラインから横Ｓ／２ピクセル分を切り取る。

ステップＳ１０において、積分部５４は、制御部５１の制御に基づいて、ステップＳ９において切り取られた基準画像データを積分し、差の絶対値算出部５５に供給する。

ステップＳ１１において、差の絶対値算出部５５は、積分部５４から供給された、サンプル画像のＮライン目からＮ＋Ｓ／２ライン目までのデータの積分値と、基準画像のＭライン目からＭ＋Ｓ／２ライン目までのデータの積分値の差の絶対値Ｗを演算し、比較部５６に供給する。

ステップＳ１２において、比較部５６は、ステップＳ１１において算出された積分値の差の絶対値Ｗと、閾値A取得部５７から供給された閾値Ａとを比較し、Ｗ＞閾値Ａであるか否かを判断する。ステップＳ１２において、Ｗ＞閾値Ａではないと判断された場合、処理は、ステップＳ１４に進む。

ステップＳ１２において、Ｗ＞閾値Ａであると判断された場合、ステップＳ１３において、比較部５６は、制御部５１に、Ｗ＞閾値Ａであると通知する。制御部５１は、カウンタN６１をインクリメントして、Ｎ＝Ｎ＋１とする。

ステップＳ１２において、Ｗ＞閾値Ａではないと判断された場合、または、ステップＳ１３の処理の終了後、ステップＳ１４において、制御部５１は、カウンタＬ５９の値を参照し、Ｌ＝Ｓ／２であるか否かを判断する。ステップＳ１４において、Ｌ＝Ｓ／２であると判断された場合、処理は、ステップＳ１６に進む。

ステップＳ１４において、Ｌ＝Ｓ／２でないと判断された場合、ステップＳ１５において、制御部５１は、カウンタL５９の値をインクリメントして、Ｌ＝Ｌ＋１とし、処理は、ステップＳ７に戻り、それ以降の処理が繰り返される。

ステップＳ１４において、Ｌ＝Ｓ／２であると判断された場合、ステップＳ１６において、制御部５１は、カウンタM６０を参照して、Ｍ＝Ｓ／２であるか否かを判断する。ステップＳ１６において、Ｍ＝Ｓ／２であると判断された場合、処理は、後述するステップＳ１９に進む。

ステップＳ１６において、Ｍ＝Ｓ／２ではないと判断された場合、ステップＳ１７において、制御部５１は、カウンタL５９の値をＬ＝１に初期化する。

ステップＳ１８において、制御部５１は、カウンタM６０の値をインクリメントしてＭ＝Ｍ＋１とし、処理は、ステップＳ７に戻り、それ以降の処理が繰り返される。

ステップＳ１６において、Ｍ＝Ｓ／２であると判断された場合、ステップＳ１９において、比較部５６は、制御部５１の制御に基づいて、カウンタN６１の値と閾値Ｂの値とを比較し、その結果を判定部６２に供給する。

ステップ２０において、判定部６２は、例えば、Ｎ≧Ｂであれば「異常」、Ｎ＜Ｂであれば「正常」という判定を行って、判定結果を診断結果出力制御部６３に供給する。

ステップＳ２１において、診断結果出力制御部６３は、例えば、図６を用いて説明したような、判定結果を含むUI画面を生成したり、判定結果を示す音声データを生成したり、または、判定結果をあらかじめ定められた所定の電気信号に変換するなどして、判定結果を示す情報を、出力装置１５に供給する。

ステップＳ２２において、出力装置１５は、判定結果を含むＵＩ画面を表示したり、判定結果を示す音声データを出力したり、または、あらかじめ定められた所定の電気信号を基に、例えば、ライトの点灯等を実行することなどにより、判定結果をユーザに理解可能な形状で出力し、処理が終了される。

また、図４の音入力装置１１に含まれる集音デバイスが、例えば、図９に示されるような一般的な指向性を有する、いわゆる単一指向性マイクより、例えば、図１０に示されるようなさらに鋭い指向特性を有する超指向性マイクであるほうが、集音されたサンプルデータの異音部分が強調されるため、得られる判定結果の精度が高くなる。

また、音入力装置１１に含まれる集音デバイスが、例えば、図９に示されるような一般的な指向性を有するマイクである場合、音入力装置１１は、音解析の対象となる機械設備または機械構造物から発生される音を加工することが可能な、例えば、イコライザなどのデバイスを含んで構成されていると、集音されたサンプルデータの異音部分が強調されるため、得られる判定結果の精度が高くなり好適である。

なお、音入力装置１１に含まれる集音デバイスが、例えば、図９に示されるような一般的な指向性を有するマイクであって、さらに、例えば、イコライザなどのデバイスを含まない場合、音入力装置１１の出力にイコライザなどのデバイスを接続し、加工された音を判定処理装置１４に供給するような構成であると、得られる判定結果の精度が高くなり好適である。

以上においては、音入力装置１１、入力装置１２、ウェーブレット変換装置１３、判定処理装置１４、および、出力装置１５が、それぞれ異なる装置で構成される設備診断システムについて説明したが、例えば、図１１、図１２、図１３、および、図１４に示されるように、設備診断システムは、図４を用いて説明した場合とは異なる装置構成であっても良い。

まず、図１１を参照して、図４を用いて説明した場合とは異なる装置構成の一例である設備診断システム１０１について説明する。

設備診断システム１０１は、音入力装置１１と、情報処理装置１１１とで構成されている。

情報処理装置１１１は、入力部１２１、ウェーブレット変換部１２２、判定処理部１２３、および出力部１２４で構成されている。

なお、入力部１２１は、図４を用いて説明した入力装置１２と同様の機能を有し、ウェーブレット変換部１２２は、図４を用いて説明したウェーブレット変換装置１３と同様の機能を有し、判定処理部１２３は、図４を用いて説明した判定処理装置１４と同様の機能を有し、出力部１２４は、図４を用いて説明した出力装置１５と同様の機能を有しているので、その説明は省略する。

すなわち、図１１に示される設備診断システム１０１は、図４を用いて説明した入力装置１２、ウェーブレット変換装置１３、判定処理装置１４、および出力装置１５の機能を有する情報処理装置１１１と、汎用的な音入力装置１１とで構成されるものである。

このような構成にすることにより、例えば、診断対象となる設備などに備え付けられているマイクなどを用いて、設備診断システムを利用することができる。

次に、図１２を参照して、図４を用いて説明した場合とは異なる装置構成の他の例である設備診断システム１３１について説明する。

設備診断システム１３１は、音入力装置１１と、情報処理装置１３５とで構成されている。

情報処理装置１３５は、イコライザ１４１、入力部１２１、ウェーブレット変換部１２２、判定処理部１２３、および出力部１２４で構成されている。

イコライザ１４１は集音された音を加工することが可能なデバイスであり、音入力装置１１から供給された解析の対象となる機械設備または機械構造物から発生される音に異音が存在する場合にそれが強調されるように音データを加工し、判定処理部１２３のサンプルデータ取得部４１に供給する。

なお、入力部１２１は、図４を用いて説明した入力装置１２と同様の機能を有し、ウェーブレット変換部１２２は、図４を用いて説明したウェーブレット変換装置１３と同様の機能を有し、判定処理部１２３は、図４を用いて説明した判定処理装置１４と同様の機能を有し、出力部１２４は、図４を用いて説明した出力装置１５と同様の機能を有しているので、その説明は省略する。

すなわち、図１２に示される設備診断システム１３１は、図４を用いて説明した入力装置１２、ウェーブレット変換装置１３、判定処理装置１４、および出力装置１５の機能を有するとともに、さらにイコライザ１４１の機能を有する情報処理装置１３５と、汎用的な音入力装置１１とで構成されるものである。

このような構成にすることにより、例えば、診断対象となる設備などに備え付けられているマイクなどが図９を用いて説明した一般的な単一指向性を有するものであっても、設備診断システムによって得られる判定結果の精度を高めることができる。

次に、図１３を参照して、図４を用いて説明した場合とは異なる装置構成の他の例である設備診断システム１５１について説明する。

設備診断システム１５１は、情報処理装置１６１で構成されている。

情報処理装置１６１は、音入力部１７１、入力部１２１、ウェーブレット変換部１２２、判定処理部１２３、および出力部１２４で構成されている。

なお、音入力部１７１は、図４を用いて説明した音入力装置１１と同様の機能を有し、入力部１２１は、図４を用いて説明した入力装置１２と同様の機能を有し、ウェーブレット変換部１２２は、図４を用いて説明したウェーブレット変換装置１３と同様の機能を有し、判定処理部１２３は、図４を用いて説明した判定処理装置１４と同様の機能を有し、出力部１２４は、図４を用いて説明した出力装置１５と同様の機能を有しているので、その説明は省略する。

すなわち、図１３に示される設備診断１５１システムは、図４を用いて説明した設備診断システム１の機能を１つの装置で実現することが可能なようにしたものである。

次に、図１４を参照して、図４を用いて説明した場合とは異なる装置構成の他の例である設備診断システム１８１について説明する。

設備診断システム１８１は、情報処理装置１９１で構成されている。

情報処理装置１９１は、音入力部１７１、イコライザ１４１、入力部１２１、ウェーブレット変換部１２２、判定処理部１２３、および出力部１２４で構成されている。

なお、音入力部１７１は、図４を用いて説明した音入力装置１１と同様の機能を有し、入力部１２１は、図４を用いて説明した入力装置１２と同様の機能を有し、ウェーブレット変換部１２２は、図４を用いて説明したウェーブレット変換装置１３と同様の機能を有し、判定処理部１２３は、図４を用いて説明した判定処理装置１４と同様の機能を有し、出力部１２４は、図４を用いて説明した出力装置１５と同様の機能を有しているので、その説明は省略する。

また、イコライザ１４１は、図１２を用いて説明した場合と同様であるので、その説明は省略する。

すなわち、図１４に示される設備診断システム１８１は、図９を用いて説明した一般的な単一指向性を有する音入力部１７１、および、入力部１２１、ならびに、出力部１２４の機能を有する情報処理装置１９１に、さらに、ウェーブレット変換部１２２および判定処理部１２３の機能が加えられた（例えば、ウェーブレット変換部１２２および判定処理部１２３の機能を有するソフトウェアが所定の記録媒体やネットワークを介して汎用的な情報処理装置１９１にインストールされた）状態において、さらに精度の高い判定結果を得るために、ソフトウェアとしてイコライザ１４１がインストールされた場合などに対応している。

このように、汎用的な情報処理装置を用いる場合においても、イコライザの機能を追加することにより、判定結果の精度をさらに高めることができるものである。

なお、図１１、図１２、図１３、および図１４を用いて説明した場合において、入力部１２１に対応する機能と出力部１２４に対応する機能の全体、または、少なくともその一部が、それぞれ、情報処理装置とは異なる装置であって、外部接続されているもので実現されていてもかまわないことは言うまでもない。

以上においては、音解析の対象となる機械設備または機械構造物が発生する音を集音し、所定の時間幅にて切り出した後、１つの種類のマザーウェーブレットを用いてウェーブレット変換を実行し、その画像データに基づいて、音解析の対象となる機械設備または機械構造物に異常が発生しているか否かを判定する場合について説明したが、複数の所定の時間幅を設定して音データを切り出したり、異なる時間から所定の時間幅の音データを切り出したり、または、複数種類のマザーウェーブレットを用いてウェーブレット変換を行うことなどにより、処理データ数を多くして、さらに判定結果の精度を高めるようにすることができる。

次に、図１５を参照して、処理データ数を多くすることが可能な設備診断システム２０１について説明する。

図１５の設備診断システム２０１は、音入力装置１１、入力装置２１１、ウェーブレット変換装置２１２、判定処理装置２１３、および、出力装置１５で構成されている。音入力装置１１および出力装置１５については、図４を用いて説明した場合と同様であるので、その説明は省略する。

入力装置２１１は、マザーウェーブレット入力部２１、閾値Ａ入力部２２、閾値Ｂ入力部２３、閾値Ｃ入力部２２１、および、基準画像入力部２２２によって構成されている。入力装置２１１は、例えば、キーボード、タッチパッド、テンキー、マウス、ダイヤル、または、ボタンなどの入力デバイスを含み、ユーザの操作入力を受けるものである。また、入力装置２１１は例えば、ＩＥＥＥ（The Institute of Electrical and Electronics Engineers）１３９４、ＲＳ（Recommended Standard ）２３２Ｃ、または、ＵＳＢ（Universal
Serial Bus)などのデータバスをさらに含み、他の装置、または、記録媒体などからデータの入力を受けることが可能である。

なお、マザーウェーブレット入力部２１、閾値Ａ入力部２２、および、閾値Ｂ入力部２３については、図４を用いて説明した場合と同様であるので、その説明は省略する。

閾値Ｃ入力部２２１は、後述する判定処理装置２１３の演算処理部２４２において用いられる第３の閾値である閾値Ｃの入力を受け、後述する判定処理装置２１３の演算処理部２４２に供給するものである。閾値Ｃの詳細については後述する。

基準画像入力部２２２は、後述する判定処理装置２１３において実行される判定処理に用いられる複数の基準画像データの入力を受け、判定処理装置２１３の演算処理部２４２に供給する。

基準画像データは、音解析の対象となる機械設備または機械構造物に異常が発生していない正常状態において集音された音データ波形をウェーブレット変換したものである。このウェーブレット変換の時間幅、および、使用するマザーウェーブレットの条件は、後述するウェーブレット変換装置２１２において実行されるサンプルデータのウェーブレット変換と同一でなければならない。すなわち、基準画像入力部２２２により入力される画像データは、後述するウェーブレット変換装置２１２において実行されるそれぞれのサンプルデータのウェーブレット変換と同一条件でウェーブレット変換された複数の基準画像である。

ウェーブレット変換装置２１２は、マザーウェーブレット記憶部２３１、相関関係算出部３２、および画像処理部３３によって構成されており、上述したウェーブレット変換を実行するものである。

なお、相関関係算出部３２、および画像処理部３３は、図４を用いて説明した場合と同一であるので、その説明は省略する。

マザーウェーブレット記憶部２３１は、入力装置２１１のマザーウェーブレット入力部２１より、ウェーブレット変換に用いるマザーウェーブレットの供給を受けて記憶するものであり、後述する判定処理装置２１３による判定処理に、複数種類のマザーウェーブレットを用いてウェーブレット変換が実行されて生成されたサンプル画像データが用いられる場合、複数種類のマザーウェーブレットを記憶する。マザーウェーブレットの代表的なものとして、例えば、Daubechies、Mexican hat、およびMorletなどがあるので、例えば、これら３種類のマザーウェーブレットを用いてウェーブレット変換が実行されて生成されたサンプル画像データが用いられる場合、マザーウェーブレット記憶部２３１は、これら３種類のマザーウェーブレットを記憶する。

判定処理装置２１３は、サンプルデータ取得部２４１、および、演算処理部２４２から構成されている。判定処理装置２１３は、ウェーブレット変換装置２１２より、マザーウェーブレットとサンプルデータの相関性を明暗で示して周波数軸と時間軸とで表現した画像データの供給を受けるとともに、入力装置２１１の閾値Ａ入力部２２、閾値Ｂ入力部２３、および、閾値Ｃ入力部２２１から、判定に必要な第１の閾値である閾値Ａ、判定に必要な第２の閾値である閾値Ｂ、および、判定に必要な第３の閾値である閾値Ｃの供給を受け、音入力装置１１によって集音された音が異常を示しているか否かを示す判定処理を実行し、その結果を出力装置１５に供給する。

サンプルデータ取得部２４１は、音入力装置１１によって集音された音のデータの供給を受け、複数の時間幅（例えば、１秒、１秒の１／９である０．１１秒、および、０．１１秒の２／５である０．０４秒の３種類、または、実験的、経験的に適当とされる複数の時間幅など）に切り出すか、異なる複数の時点において所定の時間幅に切り出して、判定に用いるサンプルデータとして相関関係算出部３２に供給するものである。

演算処理部２４２は、ウェーブレット変換装置２１２の画像処理部３３から供給される複数のサンプル画像データと、入力装置２１１の基準画像入力部２２２から供給される複数の基準画像データを用いて、音解析の対象となる機械設備または機械構造物において異常が発生しているかを示す判定結果を生成し、出力装置１５に供給する。

図１６を参照して、演算処理部２４２の詳細な機能について説明する。

演算処理部２４２は、制御部２５１、サンプル画像データ取得部２５２、基準画像データ取得部２５３、積分部５４、差の絶対値算出部５５、比較部２５４、閾値A取得部５７、閾値B取得部５８、閾値Ｃ取得部２５５、カウンタL５９、カウンタM６０、カウンタN６１、カウンタＰ２５６、判定部２５７、および、診断結果出力制御部６３で構成されている。

なお、積分部５４、差の絶対値算出部５５、閾値A取得部５７、閾値B取得部５８、カウンタL５９、カウンタM６０、カウンタN６１、および、診断結果出力制御部６３については、図５を用いて説明した場合と同様であるので、その説明は省略する。

制御部２５１は、演算処理部２４２の各部を制御するものである。

サンプル画像データ取得部２５２は、画像処理部３３から供給されたウェーブレット変換後のサンプル画像データを複数取得し、積分部５４に供給するとともに、サンプル画像データの横ピクセル数Ｓの情報を制御部２５１に供給する。また、サンプル画像データ取得部２５２は、診断結果出力制御部６３による診断結果の出力形態に基づいて、画像処理部３３から供給されたウェーブレット変換後のサンプル画像データを診断結果出力制御部６３に供給する。

基準画像データ取得部２５３は、基準画像入力部２２２から供給された基準画像データの横ピクセル数Ｔの情報を制御部２５１に供給するとともに、基準画像データの横ピクセル数Ｔの数が、サンプル画像データの横ピクセル数Ｓと異なる場合、制御部２５１の制御にしたがって、基準画像データの横ピクセル数をＳに修正して、積分部５４に供給する。また、基準画像データ取得部２５３は、診断結果出力制御部６３による診断結果の出力形態に基づいて、基準画像入力部２２２から供給された基準画像データを診断結果出力制御部６３に供給する。

閾値Ｃ取得部２５５は、後述する比較部２５４において行われる比較処理に用いられる第３の閾値である閾値Ｃの値を閾値Ｃ入力部２２１から取得し、比較部２５４に供給する。閾値Ｃとは、後述するカウンタＰ２５６の示す値と比較される閾値であり、後述する判定部２５７は、比較部２５４による閾値ＣとカウンタＰ２５６の値との比較結果に基づいて、音解析の対象となる機械設備または機械構造物の異常発生について判定する。

カウンタＰ２５６は、制御部２５１の制御に基づいて、その値がインクリメントされたり、初期化されるカウンタであり、比較部２５４によって、カウンタN６１が示す値と閾値Ｂとが比較された結果、閾値ＢよりカウンタN６１が示す値が多かった場合にインクリメントされるものである。

比較部２５４は、制御部２５１の制御に基づいて、差の絶対値算出部５５から供給された積分結果の差の絶対値と、閾値A取得部５７から供給される閾値Ａと比較し、その結果を制御部２５１に供給するものである。制御部２５１は、積分結果の差の絶対値が閾値Ａより大きいという結果を比較部２５４から受けた場合、カウンタN６１を１インクリメントする。また、比較部２５４は、制御部２５１の制御に基づいて、閾値B取得部５８から供給される閾値ＢとカウンタN６１が示す値とを比較し、その結果を制御部２５１に供給する。制御部２５１は、カウンタN６１が示す値が閾値Ｂより大きいという結果を比較部２５４から受けた場合、カウンタＰ２５６を１インクリメントする。さらに、比較部２５４は、制御部２５１の制御に基づいて、カウンタＰ２５６が示す値と閾値Ｃとを比較し、その結果を判定部２５７に供給する。

判定部２５７は、制御部２５１の制御に基づいて、比較部２５４から供給されたカウンタＰ２５６が示す値と閾値Ｃとの比較結果に基づいて、音解析の対象となる機械設備または機械構造物の異常発生について判定し、診断結果出力制御部６３に判定結果を供給する。

判定部２５７は、例えば、Ｐ≧Ｃであれば「異常あり」、Ｐ＜Ｃであれば「正常」という判定を行うものであってもよいし、また、Ｐ≧Ｃであれば「異常あり」、Ｃ＞Ｐ≧Ｃ／２であれば「注意」、Ｃ／２＞Ｐであれば「正常」としてもよいし、さらに変数ｙ（変数ｙの値は、実験的経験的に求められるものであっても良いし、ユーザによって入力可能な値であっても良い）を用いて、Ｐ≧Ｃであれば「異常あり」、Ｃ＞Ｐ≧Ｃ―ｙであれば「注意」、Ｃ―ｙ＞Ｐであれば「正常」とするなど、より細かい判定を行うものとしても良い。

ここで、図１５および図１６を用いて説明した設備診断システム２０１において実行される処理の一例を具体的な数値を示して説明する。

図１５に示される設備診断システム２０１においては、収集した音データの中から、例えば、ランダムに１秒だけの音データが切り取られ、３種類のマザーウェーブレット（例えば、Daubechies,Mexican hat,Morlet）を用いてウェーブレット変換が実施される。そして、その１秒の音の中心部から、例えば、０．１１秒が切り取られ、それぞれ、３種類のマザーウェーブレットでウェーブレット変換が実施される。そして、さらにその０．１１秒の中心部から、例えば、０．０４秒が切り出され、再度３種類のマザーウェーブレットでウェーブレット変換が実施される。

すなわち、図１５に示される設備診断システム２０１においては、１つのサンプルデータに対して３つの時間幅、３種類のマザーウェーブレットがそれぞれ用いられた、合計９種類のウェーブレット変換後のサンプル画像データが用いられて、積分処理、差の絶対値算出処理、および比較処理が実行され、閾値Ｂを超えたファイルの数が閾値Ｃと比較されることにより異常判定が実行される。

また、図１５に示される設備診断システム２０１においては、１つのサンプルデータに対して、複数の時間幅、１種類のマザーウェーブレットが用いられたウェーブレット変換が行われるものとしても良いし、１つの時間幅、複数種類のマザーウェーブレットが用いられたウェーブレット変換が行われるものとしても良いことは言うまでもない。

また、図１５に示される設備診断システムにおいては、ウェーブレット変換されるサンプルデータの基となる音データの取得の方法に基づいて、閾値Ｂの値を決定するようにすると好適である。

図１７、図１８、図１９、図２０、および、図２１を参照して、ウェーブレット変換されるサンプルデータの基となる音データの取得の方法と閾値Ｂの設定値による診断の正確性ついて説明する。なお、ここでは、音の発生源として、モータが用いられた。

図１７に示される第１の表において、第１の音データとは、モータが停止している場合にイコライザ未使用かつ単一指向性マイクで第１の時刻に収集されたものを示し、第２の音データとは、モータが停止している場合にイコライザ未使用かつ単一指向性マイクで第１の時刻とは異なる第２の時刻に収集されたものを示し、第３の音データとは、モータが正常に駆動している場合にイコライザ未使用かつ単一指向性マイクで第１の時刻に収集されたものを示している。そして、第４の音データとは、モータが異常駆動している場合にイコライザ未使用かつ単一指向性マイクで第３の時刻に収集されたものを示し、第５の音データとは、モータが異常駆動している場合にイコライザ未使用かつ単一指向性マイクで第３の時刻とは異なる第４の時刻に収集されたものを示している。

第１の音データを基準データとし、第３の音データをサンプルデータとした場合、サンプルデータは正常駆動している状態で得られたものであるから、その診断結果は「正常」でなければならない。

これに対して、第１の音データを基準データとし、第４の音データをサンプルデータとした場合、第１の音データを基準データとし、第５の音データをサンプルデータとした場合、第２の音データを基準データとし、第４の音データをサンプルデータとした場合、および、第２の音データを基準データとし、第５の音データをサンプルデータとした場合、モータは異常駆動しているのであるから、その診断結果はすべて「異常」でならなければならない。

ここで、閾値Ｂの値を「５」とした場合、正しい診断結果が出されているが、閾値Ｂの値を「３５０００」とした場合、正しくは「異常」と判断されなければならない場合においても、「正常」または「注意」と診断されている。

これは、超指向性マイクもイコライザも使用せずに集音されているデータを用いて診断処理を実行しているため、閾値Ｂがあまりに高いと、異常音が発生していると検出するべき部分において正しく検出されないためであると考えられる。

次に、図１８に示される第２の表において、第１の音データとは、モータが停止している場合にイコライザ使用かつ単一指向性マイクで第１の時刻に収集されたものを示し、第２の音データとは、モータが停止している場合にイコライザ使用かつ単一指向性マイクで第１の時刻とは異なる第２の時刻に収集されたものを示し、第３の音データとは、モータが正常に駆動している場合にイコライザ使用かつ単一指向性マイクで第１の時刻に収集されたものを示している。そして、第４の音データとは、モータが異常駆動している場合にイコライザ使用かつ単一指向性マイクで第３の時刻に収集されたものを示し、第５の音データとは、モータが異常駆動している場合にイコライザ使用かつ単一指向性マイクで第３の時刻とは異なる第４の時刻に収集されたものを示している。

第１の音データを基準データとし、第３の音データをサンプルデータとした場合、サンプルデータは正常駆動している状態で得られたものであるから、その診断結果は「正常」でなければならない。

これに対して、第１の音データを基準データとし、第４の音データをサンプルデータとした場合、第１の音データを基準データとし、第５の音データをサンプルデータとした場合、第２の音データを基準データとし、第４の音データをサンプルデータとした場合、および、第２の音データを基準データとし、第５の音データをサンプルデータとした場合、モータは異常駆動しているのであるから、その診断結果はすべて「異常」でならなければならない。

ここで、閾値Ｂの値を「３５０００」とした場合、正しい診断結果が出されているが、閾値Ｂの値を「５」とした場合、正しくは「正常」と判断されなければならない場合においても、「異常」と診断されている。

これは、図１７を用いて説明した場合と比較して、イコライザが使用されている分、異常時でなくてもある程度発生するノイズも強調されているため、閾値Ｂの値が低いと、正常時のノイズを異音として間違えて判定してしまう可能性が高くなるためである。

次に、図１９に示される第３の表において、第１の音データとは、モータが停止している場合にイコライザ未使用かつ超指向性マイクで第１の時刻に収集されたものを示し、第２の音データとは、モータが停止している場合にイコライザ未使用かつ超指向性マイクで第１の時刻とは異なる第２の時刻に収集されたものを示し、第３の音データとは、モータが正常に駆動している場合にイコライザ未使用かつ超指向性マイクで第１の時刻に収集されたものを示している。そして、第４の音データとは、モータが異常駆動している場合にイコライザ未使用かつ超向性マイクで第３の時刻に収集されたものを示し、第５の音データとは、モータが異常駆動している場合にイコライザ未使用かつ超指向性マイクで第３の時刻とは異なる第４の時刻に収集されたものを示している。

第１の音データを基準データとし、第３の音データをサンプルデータとした場合、サンプルデータは正常駆動している状態で得られたものであるから、その診断結果は「正常」でなければならない。

これに対して、第１の音データを基準データとし、第４の音データをサンプルデータとした場合、第１の音データを基準データとし、第５の音データをサンプルデータとした場合、第２の音データを基準データとし、第４の音データをサンプルデータとした場合、および、第２の音データを基準データとし、第５の音データをサンプルデータとした場合、モータは異常駆動しているのであるから、その診断結果はすべて「異常」でならなければならない。

ここで、閾値Ｂの値を「３５０００」とした場合、正しい診断結果が出されているが、閾値Ｂの値を「５」とした場合、正しくは「正常」と判断されなければならない場合においても、「異常」と診断されている。

これは、図１７を用いて説明した場合と比較して、単一指向性マイクでは無く、超指向性マイクが使用されている分、異常時でなくてもある程度発生するノイズも強調されているため、閾値Ｂの値が低いと、正常時のノイズを異音として間違えて判定してしまう可能性が高くなるためである。

次に図２０に示される第４の表において、第１の音データとは、モータが正常に駆動している場合にイコライザ未使用かつ単一指向性マイクで第１の時刻に収集されたものを示し、第２の音データとは、モータが正常に駆動している場合にイコライザ未使用かつ単一指向性マイクで第１の時刻とは異なる第２の時刻に収集されたものを示している。そして、第３の音データとは、モータが異常運転している場合にイコライザ未使用かつ単一指向性マイクで第３の時刻に収集されたものを示し、第４の音データとは、モータが異常駆動している場合にイコライザ未使用かつ単一指向性マイクで第３の時刻とは異なる第４の時刻に収集されたものを示している。

第１の音データを基準データとし、第２の音データをサンプルデータとした場合、サンプルデータは正常駆動している状態で得られたものであるから、その診断結果は「正常」でなければならない。

これに対して、第１の音データを基準データとし、第３の音データをサンプルデータとした場合、第１の音データを基準データとし、第４の音データをサンプルデータとした場合、第２の音データを基準データとし、第３の音データをサンプルデータとした場合、および、第２の音データを基準データとし、第４の音データをサンプルデータとした場合、モータは異常駆動しているのであるから、その診断結果はすべて「異常」でならなければならない。

ここで、閾値Ｂの値を「５」とした場合、正しい診断結果が出されているが、閾値Ｂの値を「３５０００」とした場合、正しくは「異常」と判断されなければならない場合においても、「正常」または「注意」と診断されている。

これは、超指向性マイクもイコライザも使用せずに集音されているデータを用いて診断処理を実行しているため、閾値Ｂがあまりに高いと、異常音が発生していると検出するべき部分において正しく検出されないためであると考えられる。

次に、図２１に示される第５の表において、第１の音データとは、モータが正常に駆動している場合にイコライザ未使用かつ超指向性マイクで第１の時刻に収集されたものを示し、第２の音データとは、モータが正常に駆動している場合にイコライザ未使用かつ超指向性マイクで第１の時刻とは異なる第２の時刻に収集されたものを示している。そして、第３の音データとは、モータが異常駆動している場合にイコライザ未使用かつ超向性マイクで第３の時刻に収集されたものを示し、第４の音データとは、モータが異常駆動している場合にイコライザ未使用かつ超指向性マイクで第３の時刻とは異なる第４の時刻に収集されたものを示している。

第１の音データを基準データとし、第３の音データをサンプルデータとした場合、サンプルデータは正常駆動している状態で得られたものであるから、その診断結果は「正常」でなければならない。

これに対して、第１の音データを基準データとし、第３の音データをサンプルデータとした場合、第１の音データを基準データとし、第４の音データをサンプルデータとした場合、第２の音データを基準データとし、第３の音データをサンプルデータとした場合、および、第２の音データを基準データとし、第４の音データをサンプルデータとした場合、モータは異常駆動しているのであるから、その診断結果はすべて「異常」でならなければならない。

ここでは、閾値Ｂの値を「３５０００」とした場合でも、値Ｂの値を「５」とした場合でも正しい診断結果が出されている。

ウェーブレット変換されるサンプルデータの基となる音データの取得の方法を考慮すると、単一指向性マイクでは無く、超指向性マイクが使用されている分、閾値Ｂに値が高く設定されているほうが正常時のノイズを異音として間違えて判定してしまうことを防ぐことができ、実際、閾値Ｂの値を「３５０００」とした場合、正しい判定結果を得ることができているが、ここでは、単一指向性マイクを用いて集音した場合に強調される正常時のノイズ音が少ないなどの状況であったために、閾値Ｂを「５」としても、誤判定が起こることが無かったものと考えられる。

図２２に、出力装置１５が表示デバイスである場合に表示可能なＵＩ画面２６１の一例を示す。

図２２に示されるように、ＵＩ画面２６１には、判定結果を表示する判定結果表示ボックス２７１が表示される。そして、ＵＩ画面２６１には、例えば、基準画像データや、ウェーブレット変換後のサンプル画像データが表示されていても良い。また、ＵＩ画面２６１には、例えば、音入力装置１１に含まれている集音デバイスの種類を特定するデータが表示されていても良い。さらに、ＵＩ画面２６１に、閾値Ａの入力値を示す数値表示ボックス２７２、閾値Ｂの入力値を示す数値表示ボックス２７３、および、閾値Ｃの入力値を示す数値表示ボックス２７４が表示されることによって、ユーザに現在の評価条件を示すことができ、また、必要に応じて、ユーザに閾値Ａ、閾値Ｂおよび閾値Ｃの値の再入力を促すことなどができる。

次に、図２３および図２４のフローチャートを参照して、図１５を用いて説明した設備診断システムが実行する処理について説明する。

ステップＳ５１において、判定処理装置２１３のサンプルデータ取得部２４１は、音入力装置１１により集音されたサンプルデータを取得し、所定の複数の時間幅または複数の時刻においてサンプルデータを切り出して、ウェーブレット変換装置２１２の相関関係算出部３２に供給する。

サンプルデータ取得部２４１は、例えば、音入力装置１１により集音されたサンプルデータから、第１の所定の時間幅（例えば、１秒）でサンプルデータを切り出すとともに、第１の所定の時間幅内から、所定の第２の時間幅（例えば、１秒の１／９である０．１１秒）でサンプルデータを切り出し、さらに、第２の所定の時間幅内から、所定の第３の時間幅（例えば、０．１１秒の２／５である０．０４秒）でサンプルデータを切り出し、これら複数のサンプルデータをウェーブレット変換装置２１２の相関関係算出部３２に供給するものとしてもよい。このようにした場合、第１の所定の時間幅における診断の精度が上がるため、たとえば、異音の発生元が、ある程度周波数の小さなモータなどである場合に好適である。

また、サンプルデータ取得部２４１は、例えば、音入力装置１１により集音されたサンプルデータから、第１の所定の時刻を含む所定の時間幅（例えば、１秒であっても良いし、または、実験的、経験的に適当とされる所定の時間幅であってもよい）を切り出すとともに、第１の所定の時刻とは異なる第２の所定の時刻を含む所定の時間幅を切り出すなど、複数の時刻を含む所定の時間幅でサンプルデータを切り出し、これら複数のサンプルデータをウェーブレット変換装置２１２の相関関係算出部３２に供給するものとしてもよい。このようにした場合、異音発生周期が不規則で、その発生周期が第１の所定の時間幅に収まらないような場合にも、サンプルデータの切り出し時刻数を増やすことによって異音発生部分を切り出して解析することができる可能性が高まり、好適である。

ステップＳ５２において、ウェーブレット変換装置２１２の相関関係算出部３２は、マザーウェーブレット記憶部２３１に記憶されている複数のマザーウェーブレットを読み出し、マザーウェーブレットを拡大縮小するとともに、シフトして足し合わせることで、ステップＳ５１においてサンプルデータ取得部２４１から供給された複数のサンプルデータの波形を表現しようとすることにより、マザーウェーブレットとサンプルデータの相関関係を算出し、相関関係の算出結果を画像処理部３３に供給する。ウェーブレット変換装置２１２の画像処理部３３は、相関関係の算出結果を基に、マザーウェーブレットとサンプルデータの相関性が強いところと弱いところとを明暗で示し、周波数軸と時間軸とで表現した、ウェーブレット変換後の画像データを複数、すなわち、マザーウェーブレットの数と切り出されて供給されたサンプルデータの数との積に対応する数だけ生成し、判定処理装置２１３の演算処理部２４２に供給する。すなわち、ウェーブレット変換装置２１２は、複数のサンプルデータのウェーブレット変換処理を実行し、その結果得られた複数のサンプル画像データを判定処理装置２１３の演算処理部２４２に供給する。

ステップＳ５３において、判定処理装置２１３の演算処理部２４２の基準画像データ取得部２５３は、入力装置２１１の基準画像入力部２２２に入力された複数の基準画像データを取得し、サンプル画像データ取得部２５２は、ウェーブレット変換装置２１２から供給された複数のサンプル画像データを取得して、それぞれ積分部５４に供給する。

ステップＳ５４において、制御部２５１は、サンプル画像データ取得部２５２から、サンプル画像データの横ピクセル数を示す値Ｓを取得するとともに、基準画像データ取得部２５３から、基準画像データの横ピクセル数を示す値Ｔを取得する。基準画像データ取得部２５３は、制御部２５１の制御にしたがって、必要に応じて、積分部５４に供給する基準画像データの横ピクセル数をサンプル画像データの横ピクセル数に合わせるものとしてもよい。

ステップＳ５５において、制御部２５１は、カウンタL５９、カウンタM６０、および、カウンタN６１、および、カウンタＰ２５６の初期設定を実行する。すなわち、制御部２５１は、カウンタL５９の値をＬ＝１とし、カウンタM６０に値をＭ＝１とし、カウンタN６１の値をＮ＝０とするとともに、カウンタＰ２５６の値をＰ＝０とする。

ステップＳ５６において、閾値A取得部５７は、閾値Ａの値を取得して比較部２５４に供給し、閾値B取得部５８は、閾値Ｂの値を取得して比較部２５４に供給し、閾値Ｃ取得部２５５は、閾値Ｃの値を取得して比較部２５４に供給する。

続くステップＳ５７乃至ステップＳ６８の処理については、図７および図８のフローチャートを参照して説明したステップＳ７乃至ステップＳ１８における場合と同様であるので、その詳細な説明は省略する。

すなわち、ステップＳ５７乃至ステップＳ６８において、カウンタL５９に示されるＬラインから横Ｓ／２ピクセル分のサンプル画像データが切り取られて積分されるとともに、カウンタM６０に示されるＭラインから横Ｓ／２ピクセル分の基準画像データが切り取られて積分される。そして、それぞれの積分値の差の絶対値Ｗが算出される。

そして、算出された積分値の差の絶対値Ｗと、閾値A取得部５７から供給された閾値Ａとが比較され、Ｗ＞閾値Ａであるか否かが判断される。Ｗ＞閾値Ａであると判断された場合、カウンタN６１がインクリメントされる。Ｗ＞閾値Ａではないと判断された場合、または、カウンタN６１がインクリメントされた後、カウンタＬ５９の値が参照されて、Ｌ＝Ｓ／２であるか否かが判断される。

Ｌ＝Ｓ／２でないと判断された場合、カウンタL５９の値がインクリメントされて、処理は、ステップＳ５７に戻り、それ以降の処理が繰り返される。Ｌ＝Ｓ／２であると判断された場合、カウンタM６０を参照して、Ｍ＝Ｓ／２であるか否が判断される。

Ｍ＝Ｓ／２ではないと判断された場合、カウンタL５９の値がＬ＝１に初期化され、カウンタM６０の値がインクリメントされて、処理は、ステップＳ５７に戻り、それ以降の処理が繰り返される。

ステップＳ６６において、Ｍ＝Ｓ／２であると判断された場合、ステップＳ６９において、比較部２５４は、制御部２５１の制御に基づいて、カウンタN６１の値は閾値Ｂの値よりも大きいか否かを判断する。

ステップＳ６９において、カウンタN６１の値は閾値Ｂの値よりも大きいと判断された場合、ステップＳ７０において、制御部２５１は、カウンタＰ２５６の値をインクリメントしてＰ＝Ｐ＋１とする。

ステップＳ６９において、カウンタN６１の値は閾値Ｂの値よりも大きくないと判断された場合、または、ステップＳ７０の処理の終了後、ステップＳ７１において、制御部２５１は、処理終了していない画像データが存在するか？

ステップＳ７１において、処理終了していない画像データが存在すると判断された場合、Ｓ７２において、制御部２５１は、判定処理に用いられる基準が像データおよびサンプル画像データを、処理終了していないものに切り替える。

ステップＳ７３において、制御部２５１は、カウンタＬ５９の値をＬ＝１、カウンタＭ６０の値をＭ＝１、カウンタＮ６１の値をＮ＝０に初期化し、処理は、ステップＳ５７に戻り、それ以降の処理が繰り返される。

ステップＳ７１において、処理終了していない画像データが存在しないと判断された場合、Ｓ７４において、比較部２５４は、制御部２５１の制御に基づいて、カウンタＰ２５６の値と閾値Ｃの値とを比較し、その結果を判定部２５７に供給する。

ステップＳ７５において、判定部２５７は、例えば、Ｐ≧Ｃであれば「異常あり」、Ｐ＜Ｃであれば「正常」という判定を行って、判定結果を診断結果出力制御部６３に供給する。

ステップＳ７６において、診断結果出力制御部６３は、例えば、図２１を用いて説明したような、判定結果を含むUI画面を生成したり、判定結果を示す音声データを生成したり、または、判定結果をあらかじめ定められた所定の電気信号に変換するなどして、判定結果を示す情報を、出力装置１５に供給する。

ステップＳ７７において、出力装置１５は、判定結果を含むＵＩ画面を表示したり、判定結果を示す音声データを出力したり、または、あらかじめ定められた所定の電気信号を基に、例えば、ライトの点灯等を実行することなどにより、判定結果をユーザに理解可能な形状で出力し、処理が終了される。

以上においては、複数の基準画像データおよびサンプル画像データを用いる設備診断システムであって、音入力装置１１、入力装置２１１、ウェーブレット変換装置２１２、判定処理装置２１３、および、出力装置１５が、それぞれ異なる装置で構成される設備診断システムについて説明したが、例えば、図２５、図２６、図２７、および、図２８に示されるように、設備診断システムは、図１５を用いて説明した場合とは異なる装置構成であっても良い。

まず、図２５を参照して、図１５を用いて説明した場合とは異なる装置構成の一例である設備診断システム３０１について説明する。

設備診断システム３０１は、音入力装置１１と、情報処理装置３０５とで構成されている。

情報処理装置３０５は、入力部３１１、ウェーブレット変換部３１２、判定処理部３１３、および出力部１２４で構成されている。

なお、入力部３１１は、図１５を用いて説明した入力装置２１１と同様の機能を有し、ウェーブレット変換部３１２は、図１５を用いて説明したウェーブレット変換装置２１２と同様の機能を有し、判定処理部３１３は、図１５を用いて説明した判定処理装置２１３と同様の機能を有し、出力部１２４は、図１５を用いて説明した出力装置１５と同様の機能を有しているので、その説明は省略する。

すなわち、図２５に示される設備診断システム３０１は、図１５を用いて説明した入力装置２１１、ウェーブレット変換装置２１２、判定処理装置２１３、および出力装置１５の機能を有する情報処理装置３０５と、汎用的な音入力装置１１とで構成されるものである。

このような構成にすることにより、例えば、診断対象となる設備などに備え付けられているマイクなどを用いて、設備診断システムを利用することができる。

次に、図２６を参照して、図１５を用いて説明した場合とは異なる装置構成の他の例である設備診断システム３２１について説明する。

設備診断システム３２１は、音入力装置１１と、情報処理装置３３１とで構成されている。

情報処理装置３１１は、イコライザ１４１、入力部３１１、ウェーブレット変換部３１２、判定処理部３１３、および出力部１２４で構成されている。

イコライザ１４１は、図１２を用いて説明したものであり、音入力装置１１から供給された解析の対象となる機械設備または機械構造物から発生される音に異音が存在する場合にそれが強調されるように音データを加工し、判定処理部のサンプルデータ取得部２４１に供給する。

なお、入力部３１１は、図１５を用いて説明した入力装置２１１と同様の機能を有し、ウェーブレット変換部３１２は、図１５を用いて説明したウェーブレット変換装置２１２と同様の機能を有し、判定処理部３１３は、図１５を用いて説明した判定処理装置２１３と同様の機能を有し、出力部１２４は、図１５を用いて説明した出力装置１５と同様の機能を有しているので、その説明は省略する。

すなわち、図２６に示される設備診断システム３２１は、図１５を用いて説明した入力装置２１１、ウェーブレット変換装置２１２、判定処理装置２１３、および出力装置１５の機能を有するとともに、さらにイコライザ１４１の機能を有する情報処理装置３３１と、汎用的な音入力装置１１とで構成されるものである。

このような構成にすることにより、例えば、診断対象となる設備などに備え付けられているマイクなどが図９を用いて説明した一般的な単一指向性を有するものであっても、設備診断システムによって得られる判定結果の精度を高めることができる。

次に、図２７を参照して、図１５を用いて説明した場合とは異なる装置構成の他の例である設備診断システム３４１について説明する。

設備診断システム３４１は、情報処理装置３５１で構成されている。

情報処理装置３５１は、音入力部１７１、入力部３１１、ウェーブレット変換部３１２、判定処理部３１３、および出力部１２４で構成されている。

なお、音入力部１７１は、図１５を用いて説明した音入力装置１１と同様の機能を有し、入力部は３１１、図１５を用いて説明した入力装置２１１と同様の機能を有し、ウェーブレット変換部３１２は、図１５を用いて説明したウェーブレット変換装置２１２と同様の機能を有し、判定処理部３１３は、図１５を用いて説明した判定処理装置２１３と同様の機能を有し、出力部１２４は、図１５を用いて説明した出力装置１５と同様の機能を有しているので、その説明は省略する。

すなわち、図２７に示される設備診断システム３４１は、図１５を用いて説明した設備診断システム１０１の機能を１つの装置で実現することが可能なようにしたものである。

次に、図２８を参照して、図１５を用いて説明した場合とは異なる装置構成の他の例で
ある設備診断システム３６１について説明する。

設備診断システム３６１は、情報処理装置３７１で構成されている。

情報処理装置３７１は、音入力部１７１、イコライザ１４１、入力部３１１、ウェーブレット変換部３１２、判定処理部３１３、および出力部１２４で構成されている。

なお、音入力部１７１は、図１５を用いて説明した音入力装置１１と同様の機能を有し、入力部３１１は、図１５を用いて説明した入力装置２１１と同様の機能を有し、ウェーブレット変換部３１２は、図１５を用いて説明したウェーブレット変換装置２１２と同様の機能を有し、判定処理部３１３は、図１５を用いて説明した判定処理装置２１３と同様の機能を有し、出力部１２４は、図１５を用いて説明した出力装置１５と同様の機能を有しているので、その説明は省略する。

また、イコライザ１４１は、図１２を用いて説明した場合と同様であるので、その説明は省略する。

すなわち、図２８に示される設備診断システム３６１は、汎用的な音入力部１７１、入力部３１１および出力部１２４の機能を有する情報処理装置３７１に、さらに、ウェーブレット変換部３１２および判定処理部３１３の機能が加えられ（例えば、ウェーブレット変換部３１２および判定処理部３１３の機能を有するソフトウェアが所定の記録媒体やネットワークを介して汎用的な情報処理装置にインストールされ）、その情報処理装置３７１が有している音入力部１７１の機能が、図９を用いて説明した単一指向性を有するものである場合に、より精度の高い判定結果を得るためにソフトウェアとしてイコライザ１４１をインストールした場合などに対応している。このように、汎用的な情報処理装置３７１を用いる場合においても、イコライザ１４１の機能を追加することにより、判定結果の精度をさらに高めることができるものである。

なお、図２５、図２６、図２７、および図２８を用いて説明した場合において、入力部３１１に対応する機能と出力部１２４に対応する機能の全体、または、少なくともその一部が、それぞれ、情報処理装置とは異なる装置であって、外部接続されているもので実現されていてもかまわないことは言うまでもない。

以上説明した設備診断システム１、設備診断システム１０１、設備診断システム１３１、設備診断システム１５１、設備診断システム１８１、設備診断システム２０１、設備診断システム３０１、設備診断システム３２１、設備診断システム３４１、および、設備診断システム３６１においては、時間領域の情報を失わず、広い周波数大域での解析が可能なウェーブレット変換を用いて、機械設備または機械構造物などの設備の異常の有無の判定を自動的に行うことができる。

上述した一連の処理は、ハードウェアのみならず、ソフトウェアにより実行可能である。そのソフトウェアは、例えば汎用のコンピュータやマイクロコンピュータなどに、各種記録媒体からインストールされたり、各種ネットワークを介してインストールされることにより実行可能である。

また、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。

なお、本明細書において、システムとは、１つ、または、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。

１ 設備診断システム
１４ 判定処理装置
４１ サンプルデータ取得部
４２ 演算処理部
５１ 制御部
５２ サンプルデータ画像取得部
５３ 基準画像データ取得部
５４ 積分部
５５ 差の絶対値算出部
５６ 比較部
５７ 閾値Ａ取得部
５８ 閾値Ｂ取得部
５９ カウンタＬ
６０ カウンタＭ
６１ カウンタＮ
６２ 判定部
６３ 診断結果出力制御部
１２１ 入力部
１２２ ウェーブレット変換部
１０１ 判定処理装置
１３１ 判定処理装置
１５１ 判定処理装置
１８１ 判定処理装置
２０１ 判定処理装置
３０１ 判定処理装置
３２１ 判定処理装置
３４１ 判定処理装置
３６１ 判定処理装置

Claims (16)

1. 設備が発生する音データをウェーブレット変換して得られる第１の画像データを利用して、上記設備に異常が発生しているかを診断する設備診断システムであって、
   上記設備が発生する上記音データを取得し、所定の時間幅に切り取る切り取り手段と、
   上記切り取り手段により切り取られた上記設備が発生する音データをウェーブレット変換して得られる上記第１の画像データを取得する第１の画像データ取得手段と、
   上記第１の画像データと時間幅が同一であり、かつ、マザーウェーブレットが同一であって、上記設備に異常がないときに上記設備が発生する音データをウェーブレット変換して得られる第２の画像データを取得する第２の画像データ取得手段と、
   上記第１の画像データ取得手段により取得された上記第１の画像データ、および、上記第２の画像データ取得手段により取得された上記第２の画像データを、それぞれ所定のライン位置から所定の幅で積分し、その差の絶対値を算出する算出手段と、
   上記算出手段により算出された上記差の絶対値と所定の第１の閾値とを比較する比較手段と、
   上記比較手段により上記差の絶対値が所定の第１の閾値よりも大きい場合をカウントする第１のカウント手段と、
   上記第１のカウント手段によりカウントされた値と所定の第２の閾値とを比較することにより、上記設備に異常が発生しているかの判定を実行する判定手段と
   を備える判定処理装置
   を含んで構成されることを特徴とする設備診断システム。
2. 請求項１に記載の設備診断システムにおいて、
   前記切り取り手段は、前記設備が発生する前記音データを、同一時点を含む異なる複数の時間幅に切り取る
   ことを特徴とする設備診断システム。
3. 請求項１に記載の設備診断システムにおいて、
   前記切り取り手段は、前記設備が発生する前記音データを、異なる複数の時刻において切り取る
   ことを特徴とする設備診断システム。
4. 請求項１に記載の設備診断システムにおいて、
   前記算出手段は、異なる種類の複数の前記マザーウェーブレットを用いてウェーブレット変換された前記第１の画像データおよび前記第２の画像データをそれぞれ積分する
   ことを特徴とする設備診断システム。
5. 請求項１に記載の設備診断システムにおいて、
   前記算出手段は、前記第１の画像データ取得手段により取得された前記第１の画像データ、および、前記第２の画像データ取得手段により取得された前記第２の画像データを、それぞれ前記所定のライン位置から、上記第１の画像データの横ピクセル数の半分まで積分する
   ことを特徴とする設備診断システム。
6. 請求項５に記載の設備診断システムにおいて、
   前記所定のライン数をカウントする第２のカウント手段
   をさらに備えることを特徴とする設備診断システム。
7. 請求項１に記載の設備診断システムにおいて、
   前記切り取り手段により切り取られた前記設備が発生する前記音データをウェーブレット変換して前記第１の画像データを生成するウェーブレット変換手段
   をさらに備えることを特徴とする設備診断システム。
8. 請求項７に記載の設備診断システムにおいて、
   前記切り取り手段により切り取られた前記設備が発生する前記音データをウェーブレット変換する際に用いられるマザーウェーブレットの入力を受けるマザーウェーブレット入力手段
   をさらに備えることを特徴とする設備診断システム。
9. 請求項１に記載の設備診断システムにおいて、
   前記第１の閾値の入力を受ける第１の入力手段
   をさらに備えることを特徴とする設備診断システム。
10. 請求項１に記載の設備診断システムにおいて、
    前記第２の閾値の入力を受ける第２の入力手段
    をさらに備えることを特徴とする設備診断システム。
11. 請求項１に記載の設備診断システムにおいて、
    前記第２の画像データの入力を受ける第２の画像データ入力手段
    をさらに備えることを特徴とする設備診断システム。
12. 請求項１に記載の設備診断システムにおいて、
    前記切り取り手段は、前記設備が発生する前記音データを、同一時点を含む異なる３種類の時間の時間幅に切り取り、
    前記算出手段は、３種類の前記マザーウェーブレットを用いてウェーブレット変換された前記第１の画像データおよび前記第２の画像データを積分する
    ことを特徴とする設備診断システム。
13. 請求項１に記載の設備診断システムにおいて、
    前記切り取り手段が取得する前記設備が発生する音データは、超指向性マイクを用いて集音されたものである
    ことを特徴とする設備診断システム。
14. 請求項１に記載の設備診断システムにおいて、
    前記切り取り手段が取得する前記設備が発生する音データは、音信号の特定の周波数帯域が強調されるように加工されたものである
    ことを特徴とする設備診断システム。
15. 設備が発生する音データをウェーブレット変換して得られる第１の画像データを利用して、上記設備に異常が発生しているかを診断するための診断方法であって、
    上記設備が発生する上記音データを取得し、所定の時間幅に切り取る切り取りステップと、
    上記切り取りステップの処理により切り取られた上記設備が発生する音データをウェーブレット変換して得られる上記第１の画像データを取得する第１の画像データ取得ステップと、
    上記第１の画像データと時間幅が同一であり、かつ、マザーウェーブレットが同一であって、上記設備に異常がないときに上記設備が発生する音データをウェーブレット変換して得られる第２の画像データを取得する第２の画像データ取得ステップと、
    上記第１の画像データ取得ステップの処理により取得された上記第１の画像データ、および、上記第２の画像データ取得ステップの処理により取得された上記第２の画像データを、それぞれ所定のライン位置から所定の幅で積分し、その差の絶対値を算出する算出ステップと、
    上記算出ステップの処理により算出された上記差の絶対値と所定の第１の閾値とを比較する比較ステップと、
    上記比較ステップの処理により上記差の絶対値が所定の第１の閾値よりも大きい場合をカウントする第１のカウントステップと、
    上記第１のカウントステップの処理によりカウントされた値と所定の第２の閾値とを比較することにより、上記設備に異常が発生しているかの判定を実行する判定ステップと
    を含む設備診断方法。
16. 設備が発生する音データをウェーブレット変換して得られる第１の画像データを利用して、上記設備に異常が発生しているかを診断する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
    上記設備が発生する上記音データを取得し、所定の時間幅に切り取る切り取りステップと、
    上記切り取りステップの処理により切り取られた上記設備が発生する音データをウェーブレット変換して得られる上記第１の画像データを取得する第１の画像データ取得ステップと、
    上記第１の画像データと時間幅が同一であり、かつ、マザーウェーブレットが同一であって、上記設備に異常がないときに上記設備が発生する音データをウェーブレット変換して得られる第２の画像データを取得する第２の画像データ取得ステップと、
    上記第１の画像データ取得ステップの処理により取得された上記第１の画像データ、および、上記第２の画像データ取得ステップの処理により取得された上記第２の画像データを、それぞれ所定のライン位置から所定の幅で積分し、その差の絶対値を算出する算出ステップと、
    上記算出ステップの処理により算出された上記差の絶対値と所定の第１の閾値とを比較する比較ステップと、
    上記比較ステップの処理により上記差の絶対値が所定の第１の閾値よりも大きい場合をカウントする第１のカウントステップと、
    上記第１のカウントステップの処理によりカウントされた値と所定の第２の閾値とを比較することにより、上記設備に異常が発生しているかの判定を実行する判定ステップと
    を含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。