JP2014105075A - Failure part estimation device - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、移動体に設けられた集音器で収集された、当該移動体及び当該移動体の移動範囲の周辺に位置する機器から発生する作動音に異常が検出された場合に、異常が発生している個所を推定する故障個所推定装置に関するものである。 In the present invention, when an abnormality is detected in the operation sound generated by the sound collector provided in the moving body and generated from the moving body and devices located around the moving range of the moving body, the abnormality is detected. The present invention relates to a failure location estimation apparatus that estimates a location where a failure occurs.
音に異常が起きた際の故障個所の推定に関し、特許文献1に示すような装置が知られている。特許文献1に開示されたエレベータの昇降路内機器の異常検出装置では、エレベータのかごに設置された音センサにより捉えられた音のピーク値が連続的に徐々に大きくまたは小さくなるとき昇降路内機器に異常が発生したと判定している。また、捉えられた音のピーク値の単調性または単調性が変わった際の最大値に基づいて異常が発生した個所を判定している。
An apparatus as shown in
しかしながら、特許文献1に開示されるような従来の装置では、かごが走行するとき、かごの位置とともに作動音の大きさが変化するため、異常が発生した個所を必ずしも正確に推定することができないという課題があった。
However, in the conventional apparatus disclosed in
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、かごが走行するとき、かごの位置とともに作動音の大きさが変化する場合でも、異常が発生した個所を正確に推定することができる故障個所推定装置を提供することを目的としている。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and accurately estimates the location where an abnormality has occurred even when the magnitude of the operating sound changes with the position of the car when the car travels. It is an object of the present invention to provide a failure location estimation apparatus capable of performing the above-described problem.
この発明に係る故障個所推定装置は、移動体に設けられ、当該移動体及び当該移動体の移動範囲の周辺に位置する機器から発生する作動音を収集する集音手段と、集音手段により収集された正常な作動音を分析し、基準となる第1の標本系列を求める基準標本系列分析手段と、集音手段により収集された診断対象の作動音を分析し、診断対象となる第2の標本系列を求める対象標本系列分析手段と、基準標本系列分析手段及び対象標本系列分析手段により求められた第1,2の標本系列間の変異系列を求め、当該変異系列から変異曲線を生成する変異曲線生成手段と、変異曲線生成手段により生成された変異曲線の形状特徴を抽出する形状特徴抽出手段と、形状特徴抽出手段により抽出された変異曲線の形状特徴を所定のテンプレートと照合することで、移動体及び当該移動体の移動範囲の周辺に位置する機器に起こる故障個所を判定する照合判定手段とを備えたものである。 The failure location estimation device according to the present invention is provided in a moving body, and collects the sound generated from the moving body and devices located around the moving range of the moving body, and the sound collecting means. A normal sample sound that is analyzed to obtain a first sample series as a reference, and a diagnostic object operation sound collected by the sound collecting means is analyzed to obtain a second diagnostic target. A variation that generates a variation curve from the variation sequence by obtaining a variation sequence between the first and second sample sequences obtained by the target sample sequence analysis means for obtaining the sample series, the reference sample series analysis means, and the target sample series analysis means Curve generation means, shape feature extraction means for extracting shape characteristics of the mutation curve generated by the mutation curve generation means, and matching of the shape characteristics of the mutation curve extracted by the shape feature extraction means with a predetermined template In Rukoto, in which a determining match determination means a failure location that occurs in a device located around the moving range of the moving body and the moving body.
この発明によれば、上記のように構成したので、かごが走行するとき、かごの位置とともに作動音の大きさが変化する場合でも、異常が発生した個所を正確に推定することができるという効果を奏する。 According to this invention, since it comprised as mentioned above, even when the magnitude | size of an operation sound changes with the position of a car when a car drive | works, the effect that the location where abnormality generate | occur | produced can be estimated correctly. Play.
以下、この発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
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診断(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、加速度センサ等の集音器(集音手段)1を検査対象機器に設置し、集音器1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。以下では、検査対象機器としてエレベータを想定し、エレベータのかご(移動体)及び昇降路に設置された機器(移動体の移動範囲の周辺に位置する機器)から発生する作動音を集音器1で収集する場合について説明する。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
The present embodiment is implemented as software on a personal computer (hereinafter referred to as a PC) as a device for diagnosing abnormal sounds generated by a device to be inspected, and in a learning mode and a diagnosis (test) for capturing a normal waveform It has a diagnostic mode to capture the waveforms. The measurer installs a sound collector (sound collecting means) 1 such as a microphone, an acoustic sensor, an acceleration sensor, etc. in the inspection target device, and connects the
図1は、この発明の実施の形態1における故障個所推定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、加速度センサ等の集音器である。2は、集音器1からの測定信号をサンプリングし、デジタル信号に変換した波形データ101を出力する波形取得部である。3は、波形データ101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101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102を出力する時間周波数分析部である。4は、時間周波数分布102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103を出力する標本化部である。標本系列103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、以下の説明では、時間周波数分析部3が出力する時間周波数分布102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。
FIG. 1 is a block configuration diagram showing a failure location estimation apparatus according to
In FIG. 1,
In the following description, a case where the
また、5は、学習モード時に取得される音データから得られる標本系列103を記憶するデータ記憶部である。104は、学習モード時に記憶部8に記憶され、後述の変異曲線106を計算する際の基準となる各周波数の標本系列103からなる基準標本系列(第1の標本系列)である。105は、診断モード時に取得された音データから得られ、後述の変異曲線106を計算する際の診断対象となる各周波数の標本系列103からなる対象標本系列(第2の標本系列)である。
なお、波形取得部2、時間周波数分析部3及び標本化部4は、本発明の「上記集音手段により収集された正常な作動音を分析し、基準となる第1の標本系列を求める基準標本系列分析手段」及び「上記集音手段により収集された診断対象の作動音を分析し、診断対象となる第2の標本系列を求める対象標本系列分析手段」に相当する。
The
6は、基準標本系列104及び対象標本系列105を参照し、変異曲線106を生成する変異曲線生成部(変異曲線生成手段)である。7は、変異曲線106から形状特徴107を抽出する形状特徴抽出部(形状特徴抽出手段)である。
8は、所定の形状特徴からなるテンプレートを記憶した形状特徴テンプレート記憶部である。9は、形状特徴107と形状特徴テンプレート記憶部8内のテンプレートを照合し、故障個所を判定して判定結果108として出力する照合判定部(照合判定手段)である。
以下、図1及び図2〜図4に示すフローを参照し、故障箇所推定装置の動作を説明する。
図2に示すように、まず、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から出力された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し、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101に変換する(ステップST201)。
Hereinafter, the operation of the failure location estimation apparatus will be described with reference to the flowcharts shown in FIGS. 1 and 2 to 4.
As shown in FIG. 2, first, in the learning mode or the diagnostic mode, the
次いで、時間周波数分析部3は、波形取得部2から出力された波形データ101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102として出力する(ステップST202)。ここで、tは時間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102の時間方向のフレーム数、Fは波形データ101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である(F=fs/2)。
Next, the time
次いで、標本化部4は、時間周波数分析部3から出力された時間周波数分布102において、所定の5つの周波数帯域(0.5kHz,1kHz,2kHz,4kHz,8kHzを中心周波数とした、それぞれ1オクターブ幅の帯域)に含まれる周波数成分から、8フレーム(256ms)を1単位としたスペクトル値の総和を求め、当該8フレームを単位とする所定の各時間の標本値を取得し、標本系列103として出力する(ステップST203)。いま、各周波数、各時間の標本系列103における標本値をY(n,b)とすると、Y(n,b)は式(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。
Next, the
Here, n is a time index of a sampled sequence, a natural number ranging from 1 to N (where N is the upper limit of the time range, N = T / 8 and the remainder is rounded down), and b is a frequency index. It is a natural number in the range of ~ B. Ω (n, b) represents a set of time and frequency sets (t, f) to be summed for sampling in the time-frequency distribution y (t, f).
標本化部4により標本系列103が取得されると、故障個所推定装置は学習モードであるかまたは診断モードであるかを判断する(ステップST204)。このステップST204において、学習モードであると判断した場合には図3に示す学習処理へ移行し、診断モードであると判断した場合には図4に示す診断処理へ移行する。
When the
次に、学習モード時の学習処理について動作を説明する。
故障箇所推定装置が学習モードである場合、すなわち、集音器1により正常な作動音が収集された場合には、図3に示すように、各周波数について(ステップST301)、記憶部8は、標本系列103を基準標本系列104として記憶する(ステップST302)。
そして、全周波数に対して、ステップST302の処理を実施した後(ステップST303‘YES’)、学習処理を終了する。
Next, the operation of the learning process in the learning mode will be described.
When the failure location estimation device is in the learning mode, that is, when normal operating sounds are collected by the
And after implementing the process of step ST302 with respect to all the frequencies (step ST303 'YES'), a learning process is complete | finished.
次に、診断モード時の診断処理について動作を説明する。
故障箇所推定装置が診断モードである場合、すなわち、集音器1により診断対象の作動音が収集された場合には、図4に示すように、特定の周波数について(ステップST401)、標本系列103を対象標本系列105とする(ステップST402)。
Next, the operation of the diagnosis process in the diagnosis mode will be described.
When the failure location estimation apparatus is in the diagnosis mode, that is, when the operation sound to be diagnosed is collected by the
次いで、変異曲線生成部6は、記憶部5に記憶された基準標本系列104とステップST402における対象標本系列105から、上記特定の周波数についての変異曲線106を生成する(ステップST403)。詳細には、特定の周波数bの各時間nの変異量を、次の手順《A1−1》,《A1−2》で算出する。
《A1−1》まず、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))
《A1−2》次いで、差の標本系列D(n,b)の添え字nに関する移動平均を求め、変異量H1(n,b)として出力する。(式(3))
なお、式(3)中の“smooth(x(n))”は系列x(n)のnに関する移動平均を求める演算を表す。
Next, the variation
<< A1-1 >> First, a sample sequence D (n, b) of a difference between the target sample sequence Y 1 (n, b) at the frequency b and the reference sample sequence Y 0 (n, b) at the frequency b is obtained. (Formula (2))
<< A1-2 >> Next, a moving average for the subscript n of the difference sample series D (n, b) is obtained and output as the variation H 1 (n, b). (Formula (3))
Note that “smooth (x (n))” in equation (3) represents an operation for obtaining a moving average for n in the sequence x (n).
次いで、形状特徴抽出部7は、変異曲線生成部6から出力された変異曲線106から、変異曲線106のピーク位置およびピーク幅を形状特徴107として抽出する(ステップST404)。
図5は、変異曲線106と形状特徴107を示す模式図である。図5において、(a)は特定の周波数の基準標本系列104と対象標本系列105を示す図である。また、(b)は式(2),(3)により求められる変異曲線106と、その形状特徴107であるピーク位置とピーク幅を示す図である。ピーク位置は変異曲線106のピークのx軸の値である。ピーク幅はx軸方向のピークの広がり(例えば、ピーク値より3dB低下する幅を広がりとする)である。
Next, the shape
FIG. 5 is a schematic diagram showing the
次いで、照合判定部9は、形状特徴抽出部7から出力された形状特徴107と形状特徴テンプレート記憶部8に記憶されたテンプレートを照合して、故障個所ごとの類似度を求め、類似度の最も大きいテンプレートの故障個所属性値を故障個所として判定する(ステップST405)。
図6は、形状特徴テンプレート記憶部8の構成を示す模式図である。テンプレートは故障個所(エレベータのピット、頂部、カウンタ、かご)に対応するクラスに対して、例えば、特徴量f1「ピーク位置」、f2「ピーク広がり」からなる表として、格納される。
いま、形状特徴107の「ピーク位置」特徴量をf1、「ピーク広がり」特徴量をf2とし、テンプレート中のクラスcの「ピーク位置」特徴量をf1(c)、「ピーク広がり」特徴量をf2(c)とすると、形状特徴107のテンプレートのクラスcに対する類似度は、例えば、式(4)のユークリッド距離の計算式を符号反転した式を用いて計算される。
ここで、S(c)はテンプレートのクラスcに対する類似度である。
最後に、照合判定部9は、上記の類似度S(c)が最大となるクラスc*を求め、クラスc*の「故障個所」属性値を判定結果108とする。詳細には式(5)の決定則によりクラスを決定する。
Next, the
FIG. 6 is a schematic diagram showing the configuration of the shape feature
Now, the “peak position” feature quantity of the shape feature 107 is f 1 , the “peak spread” feature quantity is f 2 , the “peak position” feature quantity of the class c in the template is f 1 (c), and “peak spread”. Assuming that the feature quantity is f 2 (c), the similarity of the shape feature 107 to the class c of the template is calculated using, for example, an expression obtained by inverting the sign of the Euclidean distance calculation expression of Expression (4).
Here, S (c) is the similarity of the template to class c.
Finally, the
以上のように、この実施の形態1によれば、集音器1により収集された正常時の作動音を分析して基準標本系列104を求め、集音器1により収集された診断対象の作動音を分析して対象標本系列105を求め、この基準標本系列104と対象標本系列105から抽出した変異曲線106を基に故障個所を判定するように構成したので、かごが走行するとき、かごの位置とともに作動音の大きさが変化する場合でも、異常が発生した個所を正確に推定することができるという効果がある。
As described above, according to the first embodiment, the normal operation sound collected by the
なお、上記の説明では、特定の周波数について、変異曲線106を求め、故障個所を判定する場合について示した。しかしながら、これに限るものではなく、各周波数について求めた変異曲線106に対して、それぞれ故障個所を判定し、類似度の最も高い周波数の判定結果を最終的な判定結果108として出力するようにしてもよい。詳細には式(6),(7)の決定則によりクラスを決定する。
ここで、S(c,b)はある周波数bの変異曲線106から求めるクラスcに対する類似度、c*は類似度の最も高い周波数の判定結果108である。
In the above description, the case where the
Here, S (c, b) is the similarity to the class c obtained from the
また、式(8)に示すように、各周波数の変異曲線106を平均した変異曲線106を求めた後、この平均した変異曲線106を用いて故障個所を判定するようにしてもよい。
ここで、H2(n)は平均変異曲線、“mean_b”は周波数bに関する平均演算を示す。
Further, as shown in the equation (8), after obtaining the
Here, H 2 (n) represents an average variation curve, and “mean_b” represents an average calculation regarding the frequency b.
また、平均の代わりに、各周波数の変異曲線106を比較して、変異の大きい変異曲線106を選択して、故障個所の判定に用いてもよい。
Further, instead of the average, the
実施の形態2.
実施の形態2は、対象標本系列105から直接変異のある部分を抽出し、変異曲線106を求めるものである。
実施の形態1との相違点だけを説明する。相違点は、変異曲線生成部6の構成である。以下、その動作を図7及び図2〜図4を用いて説明する。
In the second embodiment, a portion having a variation directly is extracted from the
Only differences from the first embodiment will be described. The difference is the configuration of the mutation
図7において、61は、基準標本系列104と対象標本系列105間の差系列を求める差系列生成部である。62は、差系列に応じた荷重系列を生成する荷重系列生成部である。63は、荷重系列を用いて対象標本系列105から抽出系列(変異系列)を生成する抽出系列生成部である。64は、抽出系列を整形して変異曲線106を生成する整形部である。これらは、変異曲線生成部6を構成する。
以下に、変異曲線生成部6の各構成部の具体的な動作について説明する。
In FIG. 7,
Below, the specific operation | movement of each structure part of the variation curve production |
まず、差系列生成部61は、式(9)を用いて、対象標本系列105と基準標本系列104間の差系列を生成する。
ここで、D(n,b)は差系列である。
First, the difference
Here, D (n, b) is a difference series.
荷重系列生成部62は、式(10)に示す非線形関数を用いて、差系列D(n,b)を0〜1の間の値に変換した荷重系列を生成する。
ここで、w(n,b)は荷重系列、sgm(x;α,β)はシグモイド関数を表す。また、αとβは、シグモイド関数の形状を特徴づけるパラメータであり、例えば、α=1、β=3と置くことができる。
The load
Here, w (n, b) represents a load series, and sgm (x; α, β) represents a sigmoid function. Α and β are parameters that characterize the shape of the sigmoid function. For example, α = 1 and β = 3 can be set.
抽出系列生成部63は、式(11)を用いて、対象標本系列105に対して、荷重w(n、b)を乗算することにより、荷重に応じた抽出系列を生成する。
ここで、E(n,b)は抽出系列である。
The extraction
Here, E (n, b) is an extraction sequence.
整形部64は、式(12)を用いて、抽出系列E(n,b)をnに関する平滑化により整形して変異曲線106を生成する。
ここで、H3(n,b)は変異曲線106、smooth_n(x(n))は系列x(n)のnに関する平滑化演算を示し、例えば、移動平均演算により実現される。
Using the equation (12), the shaping
Here, H 3 (n, b) represents a
図8は、(c)に示す実施の形態2の変異曲線生成部6により生成される変異曲線106を、(b)に示す実施の形態1の変異曲線106と比較した模式図である。この模式図では、(a)に示すように、基準標本系列104の中央にくぼみがあり、かつ、異常音成分(点線)が時間軸の前半に大きい場合を示す。この場合、(b)に示すように、実施の形態1による変異曲線106はピークが時間軸の中央に移動し、異常音成分の形状と大きく異なることがわかる。一方、(c)に示すように、実施の形態2による変異曲線106は異常音成分とよく似た形状となっており、この変異曲線106に基づいて故障個所を判定すれば、より正確な故障個所が得られると期待される。
FIG. 8 is a schematic diagram comparing the
以上のように、この実施の形態2によれば、基準標本系列104の形により変異曲線106の形が変形することを防ぐため、対象標本系列105から直接、変異曲線106を求めるように構成したので、かごが走行するとき、かごの位置とともに作動音の大きさが変化する場合で、かつ、基準標本系列104の形状が例えば時間軸の中央にくぼみがある場合でも、異常が発生した個所を正確に推定することができるという効果がある。
As described above, according to the second embodiment, in order to prevent the shape of the
実施の形態3.
実施の形態3は、変異曲線106の形状特徴107として、変異曲線106のピーク位置と、ピーク位置における変異の集中度とを用いることにより、ピーク位置から移動体の移動方向における故障個所(「頂部」、「ピット」、「カウンタ」)を判定するとともに、ピーク位置における変異の集中度から、故障個所が「かご」か「かご」以外であるかを判定するようにしたものである。
実施の形態1との相違点だけを説明する。相違点は、形状特徴抽出部7及び照合判定部9の動作である。図9は故障個所判定処理を示すフローである。
In the third embodiment, by using the peak position of the
Only differences from the first embodiment will be described. The difference is the operation of the shape
図9に示すように、形状特徴抽出部7は、まず、変異曲線106から、変異曲線106のピーク位置を形状特徴107として抽出する(ステップST901)。次いで、照合判定部9は、ピーク位置による仮判定を行う(ステップST902)。仮判定では、実施の形態1と同様の手法により、「かご」を除く、「ピット」、「カウンタ」、「頂部」のいずれに類似するかを判定し、仮候補xとして出力する(ステップST903)。ここで、xは「ピット」、「カウンタ」、「頂部」のいずれかである。
As shown in FIG. 9, the shape
次いで、照合判定部9は、式(13)を用いて、仮候補xに対して、テンプレートのピーク位置を中心とする所定幅に入る変異曲線106の面積と全体の面積の比(面積比)を求める(ステップST904)。
ここで、R^xは面積比、S^xは仮候補xに対して、テンプレートのピーク位置を中心とする所定幅に入る変異曲線106の面積、S^allは全体の面積である。
なお、面積比は、ピーク位置における変異の集中度を表す。
Next, the
Here, R ^ x is the area ratio, S ^ x is the area of the
The area ratio represents the degree of mutation concentration at the peak position.
次いで、照合判定部9は、面積比と所定の閾値を比較して、面積比が所定の閾値より小さいかを判定する(ステップST905)。このステップST905において、面積比が所定の閾値より小さいときは、故障個所が「かご」であると判定する。
Next, the
一方、ステップST905において、面積比が所定の閾値以上であるときは、ピーク位置とテンプレートのピーク位置とのずれが所定のずれ許容値を超えたかを判定する(ステップST906)。このステップST906において、ピーク位置ずれがずれ許容値を超えるときは、故障個所が「かご」であると判定する。 On the other hand, when the area ratio is greater than or equal to a predetermined threshold value in step ST905, it is determined whether or not the deviation between the peak position and the peak position of the template exceeds a predetermined deviation allowable value (step ST906). In step ST906, when the peak position deviation exceeds the deviation allowable value, it is determined that the failure location is “cage”.
一方、ステップST906において、ピーク位置ずれが、ずれ許容値内に収まるときは、仮候補xが故障個所であると判定する。 On the other hand, in step ST906, when the peak position deviation falls within the deviation allowable value, it is determined that the temporary candidate x is a failure location.
図10に、(a)故障個所が「ピット」であるときの変異曲線106と面積比、(b)故障個所が「かご」であるときの変異曲線106と面積比をそれぞれ模式的に示す。なお、図中のS^pitはピットに対応する面積である。ここで、(a)の場合には、面積比が大きいため、ピットを仮候補として設定する。そして、ピーク位置ずれも小さいため、ピットが故障個所であると判定する。一方、(b)の場合には、ピーク位置ずれは小さいが、面積比が小さい。そのため、故障個所がピットである可能性は小さいと判断し、かごが故障個所であると判定する。
FIG. 10 schematically shows (a) the
以上のように、この実施の形態3によれば、変異曲線106のピーク位置と、ピーク位置における変異の集中度とを用い、ピーク位置からかごの移動方向の故障個所(「頂部」、「ピット」、「カウンタ」)を判定するとともに、ピーク位置における変異の集中度から故障個所が「かご」か「かご」以外であるかを判定するように構成したので、故障個所の誤判定が減少するという効果がある。
As described above, according to the third embodiment, using the peak position of the
実施の形態4.
実施の形態4は、形状特徴テンプレート記憶部8に記憶されているテンプレートを模擬異常音データから作成するものである。
実施の形態1との相違点だけを説明する。相違点は、故障個所推定装置に模擬異常音生成部(模擬異常音作成手段)10及びテンプレート作成部(テンプレート作成手段)11を追加した点である。以下、その動作を図11,12を用いて説明する。
In the fourth embodiment, a template stored in the shape feature
Only differences from the first embodiment will be described. The difference is that a simulated abnormal sound generating unit (simulated abnormal sound creating unit) 10 and a template creating unit (template creating unit) 11 are added to the failure location estimating apparatus. Hereinafter, the operation will be described with reference to FIGS.
図11において、模擬異常音生成部10は、集音器1が設置された移動体の走行動作を模擬して模擬異常音データを生成するものである。テンプレート作成部11は、模擬異常音生成部10により生成された模擬異常音データを用いて、記憶部5に記憶された基準標本系列104との変異曲線を求め、当該変異曲線から形状特徴を抽出してテンプレートを作成するものである。作成したテンプレートは、形状特徴テンプレート記憶部8に記憶される。
In FIG. 11, the simulated abnormal
エレベータの故障個所推定において所定の形状特徴のテンプレートを作成する際、従来では、エレベータの昇降路内の部品配置に基づいて、故障部品・集音器間の接近位置から作成していた。しかしながら、故障部品の音源強度が、かご走行速度に応じて時間的に変化する多くの場合、実際の変異曲線のピーク位置と、故障部品・集音器間の接近位置とは必ずしも一致しないため、ずれが生じる。この傾向は、特に、かごの走行速度が加減速するピットと頂部で顕著である。
そこで、本実施の形態では、模擬異常音データを用いて、テンプレートを作成する。これによって、作成されるテンプレートは、故障部品の音源強度の時間変化による位置のずれを内包するものとなるため、そのピーク位置は、実際の変異曲線のピーク位置に近くなると期待される。 図12に、従来法と本実施の形態によるテンプレート及びそのピーク位置の違いを示す。
Conventionally, when creating a template of a predetermined shape feature in estimating the failure location of an elevator, it has been created from the approaching position between the failed component and the sound collector based on the component arrangement in the elevator hoistway. However, in many cases where the sound source intensity of the failed part changes with time according to the car traveling speed, the peak position of the actual variation curve and the approach position between the failed part and the sound collector do not necessarily match. Deviation occurs. This tendency is particularly remarkable at the pit and the top where the traveling speed of the car accelerates or decelerates.
Therefore, in this embodiment, a template is created using simulated abnormal sound data. As a result, the template to be created includes a positional shift due to a temporal change in the sound source intensity of the failed part, and therefore the peak position is expected to be close to the peak position of the actual mutation curve. FIG. 12 shows the difference between the conventional method and the template according to the present embodiment and its peak position.
以上のように、この実施の形態4によれば、模擬異常音データを用いてテンプレートを作成するよう構成したので、テンプレートのピーク位置を、従来法に対して実際の変異曲線のピーク位置に近づけることができるという効果がある。 As described above, according to the fourth embodiment, since the template is created using the simulated abnormal sound data, the peak position of the template is brought closer to the peak position of the actual mutation curve compared to the conventional method. There is an effect that can be.
なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。 In the present invention, within the scope of the invention, any combination of the embodiments, or any modification of any component in each embodiment, or omission of any component in each embodiment is possible. .
1 集音器、2 波形取得部、3 時間周波数分析部、4 標本化部、5 データ記憶部、6 変異曲線生成部、7 形状特徴抽出部、8 形状特徴テンプレート記憶部、9 照合判定部、10 模擬異常音生成部、11 テンプレート作成部、61 差系列生成部、62 荷重系列生成部、63 抽出系列生成部、64 整形部、101 波形データ、102 時間周波数分布、103 標本系列、104 基準標本系列、105 対象標本系列、106 変異曲線、107 形状特徴、108 判定結果。
1 sound collector, 2 waveform acquisition unit, 3 time frequency analysis unit, 4 sampling unit, 5 data storage unit, 6 mutation curve generation unit, 7 shape feature extraction unit, 8 shape feature template storage unit, 9 collation determination unit, DESCRIPTION OF
Claims (4)
上記集音手段により収集された正常な作動音を分析し、基準となる第1の標本系列を求める基準標本系列分析手段と、
上記集音手段により収集された診断対象の作動音を分析し、診断対象となる第2の標本系列を求める対象標本系列分析手段と、
上記基準標本系列分析手段及び上記対象標本系列分析手段により求められた第1,2の標本系列間の変異系列を求め、当該変異系列から変異曲線を生成する変異曲線生成手段と、
上記変異曲線生成手段により生成された変異曲線の形状特徴を抽出する形状特徴抽出手段と、
上記形状特徴抽出手段により抽出された変異曲線の形状特徴を所定のテンプレートと照合することで、上記移動体及び当該移動体の移動範囲の周辺に位置する機器に起こる故障個所を判定する照合判定手段と
を備えた故障個所推定装置。 A sound collecting means for collecting operating sound generated from the mobile body and a device located around the moving range of the mobile body, the mobile body;
A normal sample sound collected by the sound collecting means, and a reference sample series analyzing means for obtaining a first sample series as a reference;
Analyzing the operation sound of the diagnosis target collected by the sound collection means, and target sample series analysis means for obtaining a second sample series to be diagnosed;
A mutation curve generating means for obtaining a mutation sequence between the first and second sample series obtained by the reference sample series analysis means and the target sample series analysis means, and generating a mutation curve from the mutation series;
Shape feature extraction means for extracting shape characteristics of the mutation curve generated by the mutation curve generation means;
Collation determining means for determining a fault location occurring in the mobile body and a device located in the vicinity of the moving range of the mobile body by collating the shape feature of the variation curve extracted by the shape feature extracting means with a predetermined template And a failure location estimation device.
上記第1,2の標本系列間の差系列を生成する差系列生成手段と、
上記差系列生成手段により生成された差系列に応じた荷重係数を生成する荷重系列生成手段と、
上記第2の標本系列に対し、上記荷重系列生成手段により生成された荷重系列を乗算することで、上記変異系列を生成する変異系列生成手段と、
上記変異系列生成手段により生成された変異系列を平滑化して上記変異曲線を生成する整形手段とを備えた
ことを特徴とする請求項1記載の故障個所推定装置。 The mutation curve generating means is:
Difference series generating means for generating a difference series between the first and second sample series;
Load sequence generation means for generating a load coefficient corresponding to the difference series generated by the difference series generation means;
A mutation sequence generation means for generating the mutation sequence by multiplying the second sample series by the load sequence generated by the load sequence generation means;
The failure location estimation apparatus according to claim 1, further comprising: shaping means for smoothing the mutation series generated by the mutation series generation means to generate the mutation curve.
上記照合判定手段は、上記ピーク位置から上記移動体の移動方向における故障個所を判定し、上記ピーク位置における変異の集中度から上記移動体の故障であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項1または請求項2記載の故障個所推定装置。 The shape characteristic of the mutation curve consists of the peak position of the mutation curve and the concentration of mutation at the peak position,
The collation determining means determines a failure location in the moving direction of the mobile body from the peak position, and determines whether or not the mobile body is faulty from a degree of mutation concentration at the peak position. The failure location estimation apparatus according to claim 1 or 2.
上記模擬異常音生成手段により生成された模擬異常音データを用いて、上記基準標本系列分析手段により求められた第1の標本系列との変異曲線を求め、当該変異曲線から上記テンプレートを作成するテンプレート作成手段と
を備えた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項記載の故障個所推定装置。 Simulated abnormal sound generation means for generating simulated abnormal sound data by simulating the traveling operation of the mobile body,
A template that uses the simulated abnormal sound data generated by the simulated abnormal sound generation means to obtain a variation curve with the first sample sequence obtained by the reference sample sequence analysis means, and creates the template from the variation curve The fault location estimation apparatus according to any one of claims 1 to 3, further comprising: creation means.
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