JP2017016187A - 無線センサデータ収集システム - Google Patents
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Abstract
【課題】この発明は、センサからデータ収集装置へ送信される通信量を減らし、通信効率を高めた無線センサデータ収集システムを提供することを目的とする。
【解決手段】センサ１００は、電子装置の周辺の測定箇所に配置され、測定箇所における電気的な物理量を連続して測定する。センサ１００は、測定された物理量に関する時系列データから物理量が極値を示す極値データを抽出し、極値データを無線通信方式でデータ収集装置２００へ送信する。
【選択図】図１
【解決手段】センサ１００は、電子装置の周辺の測定箇所に配置され、測定箇所における電気的な物理量を連続して測定する。センサ１００は、測定された物理量に関する時系列データから物理量が極値を示す極値データを抽出し、極値データを無線通信方式でデータ収集装置２００へ送信する。
【選択図】図１
Description
この発明は、無線センサデータ収集システムに関する。
従来、特許文献１（特開２０１０−２１８０５６号公報）に開示されるように、電子装置（電子制御装置や電動機ドライブ装置）の設置環境を調査するための無線センサデータ収集システムが知られている。
無線センサデータ収集システムは、複数のセンサと、データ収集装置を備える。複数のセンサは、工場の電子制御装置、または、機器の周辺の複数の測定箇所のそれぞれ近傍に配置され、その箇所の電圧、電流、電磁波などの電気的な物理量の変化を測定する。測定されたデータは、ノイズの影響を受けやすい電線ではなく、無線通信方式によりデータ収集装置へ送信される。
特許文献１で提案されているシステムは、互いに離れた場所に設置した複数のセンサで、電子装置の電圧や電流などの電気的な物理量の変化を数ナノ秒〜１０ナノ秒程度の高速周期で測定し、さらに測定したデータを無線通信方式でデータ収集装置に伝送するデータ収集システムである。突発的なノイズが発生した時あるいは閾値超過時、そのタイミング前後の数百点のデータを採取する機能を有する。従来のシステムでは、採取したデータの有意／無意にかかわらず、あらかじめ決められた量のデータをデータ収集装置に送っていたため、長時間の通信時間を要するという問題があった。
本発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、無線通信の送信量を減らすことにより、通信効率を高めることのできる無線センサデータ収集システムを提供することを目的とする。
第１の発明は、上記の目的を達成するため、
電子装置の周辺の測定箇所に配置され、測定箇所における電気的な物理量を連続して測定し、測定された物理量に関するデータを無線通信方式でデータ収集装置へ送信するセンサを備える無線センサデータ収集システムであって、
センサは、
測定された物理量に時刻相関値を関連付けたデータの集合である時系列データを記憶する記憶部と、
測定された物理量が閾値を超過した閾値超過状態を検出する閾値超過検出部と、
時系列データから前記閾値超過状態が検出されたタイミングを含む所定期間における時系列サブデータを取得し、時系列サブデータから物理量が極値を示す極値データの時刻相関値を抽出する極値時刻相関値抽出部と、
時系列データから極値時刻相関値抽出部により抽出された時刻相関値を有するデータを取得するデータ編集部と、
データ編集部により取得されたデータを無線通信方式で送信する送信部と、を備えることを特徴とする。
電子装置の周辺の測定箇所に配置され、測定箇所における電気的な物理量を連続して測定し、測定された物理量に関するデータを無線通信方式でデータ収集装置へ送信するセンサを備える無線センサデータ収集システムであって、
センサは、
測定された物理量に時刻相関値を関連付けたデータの集合である時系列データを記憶する記憶部と、
測定された物理量が閾値を超過した閾値超過状態を検出する閾値超過検出部と、
時系列データから前記閾値超過状態が検出されたタイミングを含む所定期間における時系列サブデータを取得し、時系列サブデータから物理量が極値を示す極値データの時刻相関値を抽出する極値時刻相関値抽出部と、
時系列データから極値時刻相関値抽出部により抽出された時刻相関値を有するデータを取得するデータ編集部と、
データ編集部により取得されたデータを無線通信方式で送信する送信部と、を備えることを特徴とする。
また、第２の発明は、第１の発明において、
極値時刻相関値抽出部は、
極値データの物理量の平均値を算出する平均値算出部と、
極値データから、平均値を含む所定範囲を超える物理量を有する有意なデータの時刻相関値を抽出する有意データ時刻相関値抽出部と、を更に備え、
データ編集部は、時系列データから、有意データ時刻相関値抽出部により抽出された時刻相関値を有するデータを取得すること、を特徴とする。
極値時刻相関値抽出部は、
極値データの物理量の平均値を算出する平均値算出部と、
極値データから、平均値を含む所定範囲を超える物理量を有する有意なデータの時刻相関値を抽出する有意データ時刻相関値抽出部と、を更に備え、
データ編集部は、時系列データから、有意データ時刻相関値抽出部により抽出された時刻相関値を有するデータを取得すること、を特徴とする。
また、第３の発明は、上記の目的を達成するため、
電子装置の周辺の測定箇所に配置され、測定箇所における電気的な物理量を連続して測定し、測定された物理量に関するデータを無線通信方式でデータ収集装置へ送信するセンサを備える無線センサデータ収集システムであって、
センサは、
測定された物理量を第１サンプリング周波数で標本化する第１サンプリング部と、
測定された物理量を第１サンプリング周波数よりも低い第２サンプリング周波数で標本化する第２サンプリング部と、
第１サンプリング部により標本化された物理量に時刻相関値を関連付けたデータの集合である第１時系列データと、第２サンプリング部により標本化された物理量に時刻相関値を関連付けたデータの集合である第２時系列データを記憶する記憶部と、
測定された物理量が閾値を超過した閾値超過状態を検出する閾値超過検出部と、
第１時系列データから閾値超過状態が検出されたタイミングを含む所定期間における第１時系列サブデータを取得し、第１時系列サブデータから各時刻相関値における物理量の変化量を算出する変化量算出部と、
第１時系列サブデータのうち、変化量が第１閾値よりも大きい期間のデータを第１レベル、変化量が第１閾値以下の期間のデータを第２レベルと判定するレベル判定部と、
第１時系列データから第１レベルと判定された期間のデータを抽出し、第２時系列データから第２レベルと判定された期間のデータを抽出し、これらのデータを合成した合成時系列データを取得するデータ編集部と、
データ編集部により取得されたデータを無線通信方式で送信する送信部と、を備えることを特徴とする。
電子装置の周辺の測定箇所に配置され、測定箇所における電気的な物理量を連続して測定し、測定された物理量に関するデータを無線通信方式でデータ収集装置へ送信するセンサを備える無線センサデータ収集システムであって、
センサは、
測定された物理量を第１サンプリング周波数で標本化する第１サンプリング部と、
測定された物理量を第１サンプリング周波数よりも低い第２サンプリング周波数で標本化する第２サンプリング部と、
第１サンプリング部により標本化された物理量に時刻相関値を関連付けたデータの集合である第１時系列データと、第２サンプリング部により標本化された物理量に時刻相関値を関連付けたデータの集合である第２時系列データを記憶する記憶部と、
測定された物理量が閾値を超過した閾値超過状態を検出する閾値超過検出部と、
第１時系列データから閾値超過状態が検出されたタイミングを含む所定期間における第１時系列サブデータを取得し、第１時系列サブデータから各時刻相関値における物理量の変化量を算出する変化量算出部と、
第１時系列サブデータのうち、変化量が第１閾値よりも大きい期間のデータを第１レベル、変化量が第１閾値以下の期間のデータを第２レベルと判定するレベル判定部と、
第１時系列データから第１レベルと判定された期間のデータを抽出し、第２時系列データから第２レベルと判定された期間のデータを抽出し、これらのデータを合成した合成時系列データを取得するデータ編集部と、
データ編集部により取得されたデータを無線通信方式で送信する送信部と、を備えることを特徴とする。
本発明によれば、無線通信の送信量を減らすことにより、通信効率を高めることができる。
第１の発明によれば、センサは、時系列データから極値データを抽出して送信することで、無線通信の送信量を削減できる。
第２の発明によれば、センサは、極値データのうち有意なデータを抽出して送信することで、無線通信の送信量をさらに削減できる。
第３の発明によれば、センサは、物理量の変化量が大きい期間については高速サンプリングで採取したデータを、変化量が小さい期間については低速サンプリングで採取したデータを用いて、これらを合成したデータを送信することで、無線通信の送信量を削減できる。
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。尚、各図において共通する要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略する。
実施の形態１．
［実施の形態１のシステム構成］
実施の形態１について図１〜図３を用いて説明する。図１は、本発明の実施の形態１に係るシステム構成を説明するための図である。図１に示す無線センサデータ収集システムは、少なくとも１つのセンサ１００とデータ収集装置２００を備える。
［実施の形態１のシステム構成］
実施の形態１について図１〜図３を用いて説明する。図１は、本発明の実施の形態１に係るシステム構成を説明するための図である。図１に示す無線センサデータ収集システムは、少なくとも１つのセンサ１００とデータ収集装置２００を備える。
センサ１００は、工場のプラント制御に用いられる電子装置（電子制御装置、または、機器）の周辺の複数の測定箇所の近傍に配置される。センサ１００は、その測定箇所の電圧、電流、電磁波など電気的な物理量の変化を測定する。センサ１００は、測定データを処理・編集した後、無線通信方式でデータ収集装置２００へ測定データを送信する。監視対象である電子装置は、例えば、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）や電動機ドライブ装置などである。
センサ１００は、アナログ信号入力部１１０、アナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換部１２０、記憶部１４０、データ編集部１５０、ＣＰＵ部１６０、無線通信回路部１７０、アンテナ１８０を備える。センサ１００は、記憶部１４０に記憶されたプログラムをＣＰＵ部１６０によって実行することにより、ＣＰＵ部１６０内の各部が有する機能を実現する。なお、データ編集部１５０はＣＰＵ部１６０内に含まれてもよい。各部が有する各機能の一部又は全部をハードウェアによって実現してもよい。無線通信回路部１７０およびアンテナ１８０は送信部として機能する。
もちろん、センサ１００には本来のセンサの機能を実現するため当然具備していなければならない、物理量検出部や電源部などは当然具備しているが、本発明の趣旨とは直接関連がないため詳細な説明は省略する。物理量検出部は、監視対象である電子装置の周辺の測定箇所における電気的な物理量（測定値）、例えば、静電気、外部のリレーやスイッチなどの接点の動作などによる瞬間ノイズ、電動機ドライブ装置自身が出すノイズなどを検出する。
ＣＰＵ部１６０は、閾値超過検出部１６１と極値時刻相関値抽出部１６２を備える。各部における処理は、記憶部１４０に記憶されたプログラムがＣＰＵ部１６０によって実行されることにより実現される。
もちろん、ＣＰＵ部１６０にはセンサ１００をセンサとして動作させるため当然具備していなければならない、メモリ制御機能や時刻管理機能などは当然具備しているが、本発明の趣旨とは直接関連がないため説明を省略する。
データ収集装置２００は、センサ１００から送信された無線信号を受信するアンテナ２１０を備えている。
（センサ１００の各部の処理）
次に、図１を用いて、実施の形態１におけるセンサ１００の各部の処理について説明する。
次に、図１を用いて、実施の形態１におけるセンサ１００の各部の処理について説明する。
センサ１００は、電子装置の周辺の測定箇所に配置され、測定箇所における電気的な物理量を連続して測定し、測定された物理量に関するデータを無線通信方式でデータ収集装置２００へ送信する。
アナログ信号入力部１１０は、センサ１００の物理量検出部が検出した電気的な物理量をアナログ信号として常時入力し、アナログ／ディジタル変換部１２０へ出力する。
アナログ／ディジタル変換部１２０は、アナログ信号を入力し、例えば数ナノ秒〜１０ナノ秒の変換速度（サンプリング周波数）でディジタル信号に変換する。ディジタル信号は、記憶部１４０およびＣＰＵ部１６０に同時に出力される。
記憶部１４０は、測定された物理量（以下、測定値とも称する）に時刻相関値（以下、データ番号とも称する）を関連付けたデータの集合である時系列データを記憶する。具体的には、記憶部１４０は、ディジタル信号を入力し、ディジタル信号の値（ディジタル値）で表わされる測定された物理量（測定値）と、時刻相関値（データ番号）とを関連付けたデータを時間順に並べた時系列データを所定期間記憶する。
ＣＰＵ部１６０は、ディジタル信号を入力する。閾値超過検出部１６１は、測定された物理量が閾値を超過した閾値超過状態を検出する。具体的には、閾値超過検出部１６１は、ディジタル値で表わされる測定された物理量（測定値）と閾値とを比較する。閾値超過検出部１６１には、閾値として上限閾値と下限閾値が初期設定されている。閾値超過検出部１６１は、ディジタル値が閾値を超える（すなわち、ディジタル値が上限閾値を上回るまたは下限閾値を下回る）か否かを判定する。閾値を超える（すなわち、ディジタル値＞上限閾値、または、ディジタル値＜下限閾値）場合に、閾値超過検出部１６１は、閾値超過信号を記憶部１４０へ送信する。記憶部１４０は、閾値超過信号を受信したタイミング前後の数百点のデータを一時保存する。なお、ＣＰＵ部１６０は、上限閾値と下限閾値の設定を調整できる機能を当然具備しているが、本発明の趣旨とは直接関連がないため説明を省略する。
次に、極値時刻相関値抽出部１６２は、記憶部１４０に記憶された時系列データから閾値超過状態が検出されたタイミングを含む所定期間における時系列サブデータ（閾値超過前後の数百点のデータ）を取得し、時系列サブデータから物理量（測定値）が極値を示す極値データの時刻相関値（データ番号）を抽出する。
具体的には、まず、極値時刻相関値抽出部１６２は、記憶部１４０から、閾値超過前後の数百点のデータ（時系列サブデータ）を時間順（データ番号順）に取り込む。極値時刻相関値抽出部１６２は、閾値超過前後の数百点のデータについて、物理量（測定値）の極値と極値が検出された時刻相関値（データ番号）を算出する。
より具体的には、極値時刻相関値抽出部１６２は、データ番号順に取り込まれた２点（各点について、データ番号はＸ座標上の値、測定値はＹ座標上の値である）を通る直線の傾きを算出する。極値時刻相関値抽出部１６２は、前回の傾きと現在の傾きを算出し、（前回の傾き×現在の傾き）＜０の場合は、前回値を極値と判断する。極値時刻相関値抽出部１６２は、この前回値のデータ番号を記憶部１４０へ送信する。
記憶部１４０は、閾値超過前後の数百点のデータについて、極値時刻相関値抽出部１６２から送信された極値データのデータ番号を一時保存する。
ＣＰＵ部１６０は、閾値超過前後の数百点のデータについて、極値抽出処理が終わると、極値抽出完了信号をデータ編集部１５０へ送信する。
データ編集部１５０は、記憶部１４０に記憶された時系列データから極値時刻相関値抽出部１６２により抽出された時刻相関値（データ番号）を有するデータを取得する。
具体的には、データ編集部１５０は、極値抽出完了信号を受信すると、記憶部１４０に一時保存された極値データのデータ番号を用いて、データ番号に対応する時系列データ（極値データのデータ番号および測定値）だけを記憶部１４０から取り出し、ヘッダー部など通信に必要な情報を付加するなどのデータ編集作業を実行し、無線通信回路部１７０へ送信する。
無線通信回路部１７０は、データ編集部１５０から受信したデータを、アンテナ１８０を介して、データ収集装置２００へ無線通信方式で送信する。
データ収集装置２００は、アンテナ２１０を介してセンサ１００から送信されたデータを受信する。これにより、データ収集装置２００は、監視対象の周辺の測定箇所における突発的なノイズ等の異常発生時の物理量の変化のデータを得ることができる。
（具体的な処理の一例）
次に、極値時刻相関値抽出部１６２における処理の具体例、およびデータ収集装置２００へ送信されるデータの具体例について、図２、図３を参照して説明する。
次に、極値時刻相関値抽出部１６２における処理の具体例、およびデータ収集装置２００へ送信されるデータの具体例について、図２、図３を参照して説明する。
図２は、突発的なノイズが発生し、閾値超過検出部１６１が閾値超過状態を検出したタイミングの前後数百点におけるデータに関する波形データである。
図２においてデータエリア１０は、閾値超過前の数百点のデータを含むエリアである。
（Ｘａ１，Ｙａ１）、（Ｘａ２，Ｙａ２）、（Ｘａ３，Ｙａ３）、（Ｘａ４，Ｙａ４）は閾値超過前のデータである。
Ｘａ１、Ｘａ２、Ｘａ３、Ｘａ４は閾値超過前のデータ番号である。
Ｙａ１、Ｙａ２、Ｙａ３、Ｙａ４は閾値超過前の測定値である。
（Ｘａ１，Ｙａ１）、（Ｘａ２，Ｙａ２）、（Ｘａ３，Ｙａ３）、（Ｘａ４，Ｙａ４）は閾値超過前のデータである。
Ｘａ１、Ｘａ２、Ｘａ３、Ｘａ４は閾値超過前のデータ番号である。
Ｙａ１、Ｙａ２、Ｙａ３、Ｙａ４は閾値超過前の測定値である。
同じように、図２においてデータエリア１１は閾値超過後の数百点のデータを含むエリアである。
（Ｘｂ１，Ｙｂ１）、（Ｘｂ２，Ｙｂ２）、（Ｘｂ３，Ｙｂ３）、（Ｘｂ４，Ｙｂ４）、（Ｘｂ５，Ｙｂ５）、（Ｘｂ６，Ｙｂ６）は閾値超過後のデータである。
Ｘｂ１、Ｘｂ２、Ｘｂ３、Ｘｂ４、Ｘｂ５、Ｘｂ６は閾値超過後のデータ番号である。
Ｙｂ１、Ｙｂ２、Ｙｂ３、Ｙｂ４、Ｙｂ５、Ｙｂ６は閾値超過後の測定値である。
（Ｘｂ１，Ｙｂ１）、（Ｘｂ２，Ｙｂ２）、（Ｘｂ３，Ｙｂ３）、（Ｘｂ４，Ｙｂ４）、（Ｘｂ５，Ｙｂ５）、（Ｘｂ６，Ｙｂ６）は閾値超過後のデータである。
Ｘｂ１、Ｘｂ２、Ｘｂ３、Ｘｂ４、Ｘｂ５、Ｘｂ６は閾値超過後のデータ番号である。
Ｙｂ１、Ｙｂ２、Ｙｂ３、Ｙｂ４、Ｙｂ５、Ｙｂ６は閾値超過後の測定値である。
極値時刻相関値抽出部１６２に取り込まれた現在値が（Ｘｂ２，Ｙｂ２）、前回値が（Ｘｂ１，Ｙｂ１）、前々回値が（Ｘａ４，Ｙａ４）の場合、
前回の傾きは（Ｙｂ１−Ｙａ４）／（Ｘｂ１−Ｘａ４）＞０
現在の傾きは（Ｙｂ２−Ｙｂ１）／（Ｘｂ２−Ｘｂ１）＞０
よって、（前回の傾き×現在の傾き）＞０であるため、極値時刻相関値抽出部１６２は、前回値（Ｘｂ１，Ｙｂ１）は極値ではないと判断する。
前回の傾きは（Ｙｂ１−Ｙａ４）／（Ｘｂ１−Ｘａ４）＞０
現在の傾きは（Ｙｂ２−Ｙｂ１）／（Ｘｂ２−Ｘｂ１）＞０
よって、（前回の傾き×現在の傾き）＞０であるため、極値時刻相関値抽出部１６２は、前回値（Ｘｂ１，Ｙｂ１）は極値ではないと判断する。
現在値が（Ｘｂ３，Ｙｂ３）、前回値が（Ｘｂ２，Ｙｂ２）、前々回値が（Ｘｂ１，Ｙｂ１）の場合、
前回の傾きは（Ｙｂ２−Ｙｂ１）／（Ｘｂ２−Ｘｂ１）＞０
現在の傾きは（Ｙｂ３−Ｙｂ２）／（Ｘｂ３−Ｘｂ２）＜０
よって、（前回の傾き×現在の傾き）＜０であるため、極値時刻相関値抽出部１６２は、前回値（Ｘｂ２，Ｙｂ２）は極値であると判断する。
前回の傾きは（Ｙｂ２−Ｙｂ１）／（Ｘｂ２−Ｘｂ１）＞０
現在の傾きは（Ｙｂ３−Ｙｂ２）／（Ｘｂ３−Ｘｂ２）＜０
よって、（前回の傾き×現在の傾き）＜０であるため、極値時刻相関値抽出部１６２は、前回値（Ｘｂ２，Ｙｂ２）は極値であると判断する。
現在値が（Ｘｂ４，Ｙｂ４）、前回値が（Ｘｂ３，Ｙｂ３）、前々回値が（Ｘｂ２，Ｙｂ２）の場合、
前回の傾きは（Ｙｂ３−Ｙｂ２）／（Ｘｂ３−Ｘｂ２）＜０
現在の傾きは（Ｙｂ４−Ｙｂ３）／（Ｘｂ４−Ｘｂ３）＜０
よって、（前回の傾き×現在の傾き）＞０であるため、極値時刻相関値抽出部１６２は、前回値（Ｘｂ３，Ｙｂ３）は極値ではないと判断する。
前回の傾きは（Ｙｂ３−Ｙｂ２）／（Ｘｂ３−Ｘｂ２）＜０
現在の傾きは（Ｙｂ４−Ｙｂ３）／（Ｘｂ４−Ｘｂ３）＜０
よって、（前回の傾き×現在の傾き）＞０であるため、極値時刻相関値抽出部１６２は、前回値（Ｘｂ３，Ｙｂ３）は極値ではないと判断する。
現在値が（Ｘｂ５，Ｙｂ５）、前回値が（Ｘｂ４，Ｙｂ４）、前々回値が（Ｘｂ３，Ｙｂ３）の場合、
前回の傾きは（Ｙｂ４−Ｙｂ３）／（Ｘｂ４−Ｘｂ３）＜０
現在の傾きは（Ｙｂ５−Ｙｂ４）／（Ｘｂ５−Ｘｂ４）＞０
よって、（前回の傾き×現在の傾き）＜０であるため、極値時刻相関値抽出部１６２は、前回値（Ｘｂ４，Ｙｂ４）は極値であると判断する。
前回の傾きは（Ｙｂ４−Ｙｂ３）／（Ｘｂ４−Ｘｂ３）＜０
現在の傾きは（Ｙｂ５−Ｙｂ４）／（Ｘｂ５−Ｘｂ４）＞０
よって、（前回の傾き×現在の傾き）＜０であるため、極値時刻相関値抽出部１６２は、前回値（Ｘｂ４，Ｙｂ４）は極値であると判断する。
現在値が（Ｘｂ６，Ｙｂ６）、前回値が（Ｘｂ５，Ｙｂ５）、前々回値が（Ｘｂ４，Ｙｂ４）の場合、
前回の傾きは（Ｙｂ５−Ｙｂ４）／（Ｘｂ５−Ｘｂ４）＞０
現在の傾きは（Ｙｂ６−Ｙｂ５）／（Ｘｂ６−Ｘｂ５）＜０
よって、（前回の傾き×現在の傾き）＜０であるため、極値時刻相関値抽出部１６２は、前回値（Ｘｂ５，Ｙｂ５）は極値であると判断する。
前回の傾きは（Ｙｂ５−Ｙｂ４）／（Ｘｂ５−Ｘｂ４）＞０
現在の傾きは（Ｙｂ６−Ｙｂ５）／（Ｘｂ６−Ｘｂ５）＜０
よって、（前回の傾き×現在の傾き）＜０であるため、極値時刻相関値抽出部１６２は、前回値（Ｘｂ５，Ｙｂ５）は極値であると判断する。
同じように、極値時刻相関値抽出部１６２は、（Ｘｂ６，Ｙｂ６）も極値であると判断する。
以下同様にあらかじめ定められた数に従って採取したすべてのデータに対して、極値時刻相関値抽出部１６２は、極値を抽出する。
さらに、極値時刻相関値抽出部１６２は、時系列データから抽出された極値データのデータ番号であるＸｂ２、Ｘｂ４、Ｘｂ５、Ｘｂ６、・・・を記憶部１４０へ送信する。
さらに、極値抽出処理が終わると、ＣＰＵ部１６０は極値抽出完了信号をデータ編集部１５０へ送信する。
データ編集部１５０は、極値抽出完了信号を受信すると、記憶部１４０に一時保存された極値データのデータ番号であるＸｂ２、Ｘｂ４、Ｘｂ５、Ｘｂ６、・・・を用いて、これらのデータ番号を有するデータ（（Ｘｂ２，Ｙｂ２）、（Ｘｂ４，Ｙｂ４）（Ｘｂ５，Ｙｂ５）（Ｘｂ６，Ｙｂ６），・・・）だけを記憶部１４０から取り出し、ヘッダー部など通信に必要な情報を付加するなどのデータ編集作業を実行し、無線通信回路部１７０へ送信する。
無線通信回路部１７０は、データ編集部１５０から受信したデータを、アンテナ１８０を介して、データ収集装置２００へ無線通信方式で送信する。
図３は、極値時刻相関値抽出部１６２を用いて、図２に示す波形データから極値データのみを抽出した波形データである。
図３において、データエリア１２は、閾値超過前の数百点のデータから抽出された極値データからなるエリアである。
（Ｘａ１，Ｙａ１）、（Ｘａ２，Ｙａ２）、（Ｘａ３，Ｙａ３）、（Ｘａ４，Ｙａ４）は閾値超過前のデータから抽出された極値データである。
Ｘａ１、Ｘａ２、Ｘａ３、Ｘａ４は閾値超過前のデータから抽出された極値データのデータ番号である。
Ｙａ１、Ｙａ２、Ｙａ３、Ｙａ４は閾値超過前の測定値から抽出された極値である。
（Ｘａ１，Ｙａ１）、（Ｘａ２，Ｙａ２）、（Ｘａ３，Ｙａ３）、（Ｘａ４，Ｙａ４）は閾値超過前のデータから抽出された極値データである。
Ｘａ１、Ｘａ２、Ｘａ３、Ｘａ４は閾値超過前のデータから抽出された極値データのデータ番号である。
Ｙａ１、Ｙａ２、Ｙａ３、Ｙａ４は閾値超過前の測定値から抽出された極値である。
同じように、図３においてデータエリア１３は、閾値超過後の数百点のデータから抽出された極値データからなるエリアである。
（Ｘｂ２，Ｙｂ２）、（Ｘｂ４，Ｙｂ４）、（Ｘｂ５，Ｙｂ５）、（Ｘｂ６，Ｙｂ６）は閾値超過後のデータから抽出された極値データである。
Ｘｂ２、Ｘｂ４、Ｘｂ５、Ｘｂ６は閾値超過後のデータから抽出された極値データのデータ番号である。
Ｙｂ２、Ｙｂ４、Ｙｂ５、Ｙｂ６は閾値超過後の測定値から抽出された極値である。
（Ｘｂ２，Ｙｂ２）、（Ｘｂ４，Ｙｂ４）、（Ｘｂ５，Ｙｂ５）、（Ｘｂ６，Ｙｂ６）は閾値超過後のデータから抽出された極値データである。
Ｘｂ２、Ｘｂ４、Ｘｂ５、Ｘｂ６は閾値超過後のデータから抽出された極値データのデータ番号である。
Ｙｂ２、Ｙｂ４、Ｙｂ５、Ｙｂ６は閾値超過後の測定値から抽出された極値である。
また、図３は、データ収集装置２００から得られた閾値超過前後の極値データのみにより波形を再現したものである。極値データのみから波形を十分に再現できるため、そのノイズの原因解析に寄与することができる。
以上のように構成された無線センサデータ収集システムによれば、センサ１００は、突発的なノイズの波形を再現可能な極値データのみをデータ収集装置２００へ無線通信方式で送信することができる。そのため、センサ１００とデータ収集装置２００との間の通信量を削減することができ、無線通信効率を上げることができる。
（変形例）
ところで、上述した実施の形態１のシステムにおいては、閾値超過検出部１６１は、ＣＰＵ部１６０に入力されたディジタル信号を、設定された閾値と比較しているが、閾値超過検出部１６１は、これに限定されるものではない。例えば、閾値超過検出部１６１は、記憶部１４０から時系列データを順番に取り込み、設定された閾値と比較し、測定値＞上限閾値、または、測定値＜下限閾値の場合、閾値超過信号として、そのデータのデータ番号を記憶部１４０へ送信することとしてもよい。なお、この点は実施の形態２でも同様である。
ところで、上述した実施の形態１のシステムにおいては、閾値超過検出部１６１は、ＣＰＵ部１６０に入力されたディジタル信号を、設定された閾値と比較しているが、閾値超過検出部１６１は、これに限定されるものではない。例えば、閾値超過検出部１６１は、記憶部１４０から時系列データを順番に取り込み、設定された閾値と比較し、測定値＞上限閾値、または、測定値＜下限閾値の場合、閾値超過信号として、そのデータのデータ番号を記憶部１４０へ送信することとしてもよい。なお、この点は実施の形態２でも同様である。
実施の形態２．
［実施の形態２のシステム構成］
次に、図４〜図６を参照して本発明の実施の形態２について説明する。
［実施の形態２のシステム構成］
次に、図４〜図６を参照して本発明の実施の形態２について説明する。
上述した実施の形態１では、時系列サブデータ（閾値超過前後の数百点のデータ）のうち極値データのすべてをデータ収集装置２００へ無線通信方式で送信する。しかしながら、極値データのうち物理量が大きい（ノイズが大きい）データはノイズの原因解析のために有意であるが、物理量が小さいデータは必ずしも有意ではない。そこで、実施の形態２では、極値データのうち有意なデータのみをデータ収集装置２００へ送信することで、センサ１００とデータ収集装置２００の間での通信量をさらに削減する。
図４は、本発明の実施の形態２に係るシステム構成を説明するための図である。図４に示す構成は、平均値算出部１６３および有意データ時刻相関値抽出部１６４が追加されている点を除き、図１と基本的に同様である。以下、図４において、図１と同一の処理についてはその説明を省略または簡略する。
ＣＰＵ部１６０の極値時刻相関値抽出部１６２は、平均値算出部１６３および有意データ時刻相関値抽出部１６４を備える。各部における処理は、記憶部１４０に記憶されたプログラムがＣＰＵ部１６０によって実行されることにより実現される。
実施の形態１で述べた閾値超過検出部１６１の処理後、極値時刻相関値抽出部１６２は、記憶部１４０に記憶された時系列データから閾値超過状態が検出されたタイミングを含む所定期間における時系列サブデータを取得し、時系列サブデータから物理量（測定値）が極値を示す極値データの時刻相関値（データ番号）を抽出する。データ番号は記憶部１４０に一時保存される。
次に、平均値算出部１６３は、極値データの物理量の平均値を算出する。具体的には、ＣＰＵ部１６０は、一時保存された極値データのデータ番号を用いて、記憶部１４０から極値データを順番に取り込む。平均値算出部１６３は、取り込まれた極値データの極値の平均値を算出する。
次に、有意データ時刻相関値抽出部１６４は、極値データから、平均値を含む所定範囲を超える物理量を有する有意なデータの時刻相関値を抽出する。具体的には、有意データ時刻相関値抽出部１６４は、所定範囲として平均値の上側と下側に一定幅を設定する。例えば、次のように設定する。
所定範囲の上限値＝［（最大の極値）−（極値の平均値）］×α％
所定範囲の下限値＝［（最小の極値）−（極値の平均値）］×α％
ここで、αは、例えば５〜２０％の範囲内の値である。
所定範囲の上限値＝［（最大の極値）−（極値の平均値）］×α％
所定範囲の下限値＝［（最小の極値）−（極値の平均値）］×α％
ここで、αは、例えば５〜２０％の範囲内の値である。
有意データ時刻相関値抽出部１６４は、所定範囲の上限値と下限値を用いて、有意なデータと無意なデータを判断する。有意データ時刻相関値抽出部１６４は、物理量が所定範囲を超える（すなわち、上限値を上回るまたは下限値を下回る）極値データを有意なデータと判断し、所定範囲を超えないデータを無意なデータと判断する。また、閾値超過前後の数百点のデータから抽出された極値の始点のデータと終点のデータと閾値超過した時の１点前のデータを有意なデータと判断する。さらに、有意データ時刻相関値抽出部１６４は、有意なデータのデータ番号を記憶部１４０へ送信する。
なお、有意データ時刻相関値抽出部１６４は、所定範囲の上限値と下限値を調整できる機能を当然具備しているが、本発明の趣旨とは直接関連がないためここでは記していない。
記憶部１４０は、閾値超過前後の数百点のデータから抽出された極値データのうち有意なデータのデータ番号を一時保存する。
ＣＰＵ部１６０は、有意なデータと無意なデータの判断が終わると、有意データ抽出完了信号をデータ編集部１５０へ送信する。
データ編集部１５０は、記憶部１４０に記憶された時系列データから、有意データ時刻相関値抽出部１６４により抽出された時刻相関値（データ番号）を有するデータを取得する。
具体的には、データ編集部１５０は、有意データ抽出完了信号を受信すると、記憶部１４０に一時保存された有意なデータのデータ番号を用いて、データ番号に対応する時系列データ（有意なデータのデータ番号および測定値）だけを記憶部１４０から取り出し、ヘッダー部など通信に必要な情報を付加するなどのデータ編集作業を実行し、無線通信回路部１７０へ送信する。
無線通信回路部１７０は、データ編集部１５０から受信したデータを、アンテナ１８０を介して、データ収集装置２００へ無線通信方式で送信する。
データ収集装置２００は、アンテナ２１０を介してセンサ１００から送信されたデータを受信する。これにより、データ収集装置２００は、監視対象の周辺の測定箇所における突発的なノイズ等の異常発生時の物理量の変化のデータを得ることができる。
（具体的な処理の一例）
次に、有意データ時刻相関値抽出部１６４における処理の具体例、およびデータ収集装置２００へ送信されるデータの具体例について、図５、図６を参照して説明する。
次に、有意データ時刻相関値抽出部１６４における処理の具体例、およびデータ収集装置２００へ送信されるデータの具体例について、図５、図６を参照して説明する。
図５は、極値時刻相関値抽出部１６２を用いて、図２に示す波形データから極値データのみを抽出した波形データである。
図５において、データエリア１２は、閾値超過前の数百点のデータから抽出された極値データからなるエリアである。
（Ｘａ１，Ｙａ１）、（Ｘａ２，Ｙａ２）、（Ｘａ３，Ｙａ３）、（Ｘａ４，Ｙａ４）は閾値超過前のデータから抽出された極値データである。
Ｘａ１、Ｘａ２、Ｘａ３、Ｘａ４は閾値超過前のデータから抽出された極値データのデータ番号である。
Ｙａ１、Ｙａ２、Ｙａ３、Ｙａ４は閾値超過前の測定値から抽出された極値である。
（Ｘａ１，Ｙａ１）、（Ｘａ２，Ｙａ２）、（Ｘａ３，Ｙａ３）、（Ｘａ４，Ｙａ４）は閾値超過前のデータから抽出された極値データである。
Ｘａ１、Ｘａ２、Ｘａ３、Ｘａ４は閾値超過前のデータから抽出された極値データのデータ番号である。
Ｙａ１、Ｙａ２、Ｙａ３、Ｙａ４は閾値超過前の測定値から抽出された極値である。
同じように、図５においてデータエリア１３は、閾値超過後の数百点のデータから抽出された極値データからなるエリアである。
（Ｘｂ２，Ｙｂ２）、（Ｘｂ７，Ｙｂ７）、（Ｘｂ８，Ｙｂ８）、（Ｘｂ９，Ｙｂ９）、（Ｘｂ１０，Ｙｂ１０）、（Ｘｂ１１，Ｙｂ１１）、（Ｘｂ１２，Ｙｂ１２）は閾値超過後のデータから抽出された極値データである。
Ｘｂ２、Ｘｂ７、Ｘｂ８、Ｘｂ９、Ｘｂ１０、Ｘｂ１１、Ｘｂ１２は閾値超過後のデータから抽出された極値データのデータ番号である。
Ｙｂ２、Ｙｂ７、Ｙｂ８、Ｙｂ９、Ｙｂ１０、Ｙｂ１１、Ｙｂ１２は閾値超過後の測定値から抽出された極値である。
（Ｘｂ２，Ｙｂ２）、（Ｘｂ７，Ｙｂ７）、（Ｘｂ８，Ｙｂ８）、（Ｘｂ９，Ｙｂ９）、（Ｘｂ１０，Ｙｂ１０）、（Ｘｂ１１，Ｙｂ１１）、（Ｘｂ１２，Ｙｂ１２）は閾値超過後のデータから抽出された極値データである。
Ｘｂ２、Ｘｂ７、Ｘｂ８、Ｘｂ９、Ｘｂ１０、Ｘｂ１１、Ｘｂ１２は閾値超過後のデータから抽出された極値データのデータ番号である。
Ｙｂ２、Ｙｂ７、Ｙｂ８、Ｙｂ９、Ｙｂ１０、Ｙｂ１１、Ｙｂ１２は閾値超過後の測定値から抽出された極値である。
ここで、（Ｘａ１，Ｙａ１）は閾値超過前後の数百点のデータから抽出された極値の始点のデータである。
（Ｘｂ１２，Ｙｂ１２）は閾値超過前後の数百点のデータから抽出された極値の終点のデータである。
（Ｘａ４，Ｙａ４）は閾値超過検出点の１点前のデータである。
３０は、閾値超過前後の数百点の測定値から抽出された極値の平均値である。３１は、所定範囲の上限値である。３２は、所定範囲の下限値である。
（Ｘｂ１２，Ｙｂ１２）は閾値超過前後の数百点のデータから抽出された極値の終点のデータである。
（Ｘａ４，Ｙａ４）は閾値超過検出点の１点前のデータである。
３０は、閾値超過前後の数百点の測定値から抽出された極値の平均値である。３１は、所定範囲の上限値である。３２は、所定範囲の下限値である。
有意データ時刻相関値抽出部１６４は、時系列サブデータ（閾値超過前後の数百点のデータ）から抽出された極値が平均値の上限値３１より大きい、あるいは下限値３２より小さい場合は、その時の極値を有意と判断する。また、有意データ時刻相関値抽出部１６４は、時系列サブデータから抽出された極値が平均値を含む所定範囲の上限値３１より小さい、かつ平均値を含む所定範囲の下限値３２より大きい場合は、その時の極値を無意と判断する。また、有意データ時刻相関値抽出部１６４は、閾値超過前後の数百点の測定値から抽出された始点の極値と終点の極値と閾値超過した時の１点前の値を有意と判断する。
例えば、図５において
（Ｙｂ７＞上限値３１）であるため、Ｙｂ７を有意と判断する。
（下限値３２＜Ｙｂ８＜上限値３１）であるため、Ｙｂ８を無意と判断する。
（下限値３２＜Ｙｂ９＜上限値３１）であるため、Ｙｂ９を無意と判断する。
（Ｙｂ１０＜下限値３２）であるため、Ｙｂ１０を有意と判断する。
（下限値３２＜Ｙｂ１１＜上限値３１）であるため、Ｙｂ１１を無意と判断する。
（Ｙｂ７＞上限値３１）であるため、Ｙｂ７を有意と判断する。
（下限値３２＜Ｙｂ８＜上限値３１）であるため、Ｙｂ８を無意と判断する。
（下限値３２＜Ｙｂ９＜上限値３１）であるため、Ｙｂ９を無意と判断する。
（Ｙｂ１０＜下限値３２）であるため、Ｙｂ１０を有意と判断する。
（下限値３２＜Ｙｂ１１＜上限値３１）であるため、Ｙｂ１１を無意と判断する。
Ｘｂ１１とＸｂ１２との間の極値はすべて上限値３１と下限値３２との間の値であるため、Ｘｂ１１とＸｂ１２との間の極値を無意と判断する。
同じように、Ｘａ１とＸａ４との間の極値はすべて上限値３１と下限値３２との間の値であるため、Ｘａ１とＸａ４との間の極値を無意と判断する。
Ｘａ１は閾値超過前後の数百点のデータから抽出された極値の始点のデータ番号であるため、Ｙａ１を有意と判断する。
Ｘｂ１２は閾値超過前後の数百点のデータから抽出された極値の終点のデータ番号であるため、Ｙｂ１２を有意と判断する。
Ｘａ４は閾値超過検出点の１点前のデータ番号であるため、Ｙａ４を有意と判断する。
同じように、Ｘａ１とＸａ４との間の極値はすべて上限値３１と下限値３２との間の値であるため、Ｘａ１とＸａ４との間の極値を無意と判断する。
Ｘａ１は閾値超過前後の数百点のデータから抽出された極値の始点のデータ番号であるため、Ｙａ１を有意と判断する。
Ｘｂ１２は閾値超過前後の数百点のデータから抽出された極値の終点のデータ番号であるため、Ｙｂ１２を有意と判断する。
Ｘａ４は閾値超過検出点の１点前のデータ番号であるため、Ｙａ４を有意と判断する。
さらに、有意データ時刻相関値抽出部１６４は、有意と判断されたデータのデータ番号を記憶部１４０へ送信する。記憶部１４０は、閾値超過前後の数百点のデータから抽出された有意なデータのデータ番号であるＸａ１、Ｘａ４、Ｘｂ７、Ｘｂ９、Ｘｂ１０、Ｘｂ１２を一時保存する。有意なデータと無意なデータの判断が終わると、ＣＰＵ部１６０は、有意データ抽出完了信号をデータ編集部１５０へ送信する。
データ編集部１５０は、有意データ抽出完了信号を受信すると、記憶部１４０に一時保存された有意と判断した極値データのデータ番号であるＸａ１、Ｘａ４、Ｘｂ７、Ｘｂ９、Ｘｂ１０、Ｘｂ１２、・・・を用いて、これらのデータ番号を有するデータ（（Ｘａ１，Ｙａ１）、（Ｘａ４，Ｙａ４）、（Ｘｂ７，Ｙｂ７）、（Ｘｂ９，Ｙｂ９）、（Ｘｂ１０，Ｙｂ１０）、（Ｘｂ１２，Ｙｂ１２）、・・・）だけを記憶部１４０から取り出し、ヘッダー部など通信に必要な情報を付加するなどのデータ編集作業を実行し、無線通信回路部１７０へ送信する。
無線通信回路部１７０はデータ編集部１５０から受信したデータを、アンテナ１８０を介して、データ収集装置２００へ無線通信方式で送信する。
図６は、有意データ時刻相関値抽出部１６４を用いて、図５に示す波形データ（極値データ）から有意なデータのみを抽出した波形データである。
図６においてデータエリア１４は、閾値超過前の数百点のデータから抽出された極値データのうち有意なデータからなるエリアである。
（Ｘａ１，Ｙａ１）、（Ｘａ４，Ｙａ４）は閾値超過前のデータから抽出された極値データのうち有意なデータである。
（Ｘａ１，Ｙａ１）、（Ｘａ４，Ｙａ４）は閾値超過前のデータから抽出された極値データのうち有意なデータである。
同じように、図６においてデータエリア１５は、閾値超過後の数百点のデータから抽出された極値データのうち有意なデータからなるエリアである。
（Ｘｂ２，Ｙｂ２）、（Ｘｂ７，Ｙｂ７）、（Ｘｂ１０，Ｙｂ１０）、（Ｘｂ１２，Ｙｂ１２）は閾値超過後のデータから抽出された極値データのうち有意なデータである。
（Ｘｂ２，Ｙｂ２）、（Ｘｂ７，Ｙｂ７）、（Ｘｂ１０，Ｙｂ１０）、（Ｘｂ１２，Ｙｂ１２）は閾値超過後のデータから抽出された極値データのうち有意なデータである。
また、図６は、データ収集装置２００から得られた閾値超過前後の極値データのうち有意なデータのみにより波形を再現したものである。有意なデータのみから包絡線を十分に再現できることで、そのノイズの原因解析に寄与することができる。
以上のように構成された無線センサデータ収集システムの通信方式によれば、センサ１００は、突発的なノイズの波形（特に、包絡線）を再現可能な有意なデータのみをデータ収集装置２００へ無線通信方式で送信することができる。そのため、センサ１００とデータ収集装置２００との間の通信量を削減することができ、無線通信効率を上げることができる。
実施の形態３．
［実施の形態３のシステム構成］
次に、図７〜図９を参照して本発明の実施の形態３について説明する。
［実施の形態３のシステム構成］
次に、図７〜図９を参照して本発明の実施の形態３について説明する。
図７は、本発明の実施の形態３に係るシステム構成を説明するための図である。図７に示す無線センサデータ収集システムは、少なくとも１つのセンサ１００とデータ収集装置２００を備える。
センサ１００は、工場のプラント制御に用いられる電子装置（電子制御装置、または、機器）の周辺の複数の測定箇所の近傍に配置される。センサ１００は、その測定箇所の電圧、電流、電磁波など電気的な物理量の変化を測定する。センサ１００は、測定データを処理・編集した後、無線通信方式でデータ収集装置２００へ測定データを送信する。監視対象である電子装置は、例えば、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）や電動機ドライブ装置などである。
センサ１００は、アナログ信号入力部１１０、アナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換部１２０、サンプリング処理部１３０、記憶部１４０、データ編集部１５０、ＣＰＵ部１６０、無線通信回路部１７０、アンテナ１８０を備える。センサ１００は、記憶部１４０に記憶されたプログラムをＣＰＵ部１６０によって実行することにより、ＣＰＵ部１６０内の各部が有する機能を実現する。なお、データ編集部１５０はＣＰＵ部１６０内に含まれてもよい。各部が有する各機能の一部又は全部をハードウェアによって実現してもよい。無線通信回路部１７０およびアンテナ１８０は送信部として機能する。
もちろん、センサ１００には本来のセンサの機能を実現するため当然具備していなければならない、物理量検出部や電源部などは当然具備しているが、本発明の趣旨とは直接関連がないため詳細な説明は省略する。物理量検出部は、監視対象である電子装置の周辺の測定箇所における電気的な物理量（測定値）、例えば、静電気、外部のリレーやスイッチなどの接点の動作などによる瞬間ノイズ、電動機ドライブ装置自身が出すノイズなどを検出する。
ＣＰＵ部１６０は、閾値超過検出部１６１、変化量算出部１６５、レベル判定部１６６を備える。各部における処理は、記憶部１４０に記憶されたプログラムがＣＰＵ部１６０によって実行されることにより実現される。
もちろん、ＣＰＵ部１６０にはセンサ１００をセンサとして動作させるため当然具備していなければならない、メモリ制御機能や時刻管理機能などは当然具備しているが、本発明の趣旨とは直接関連がないため説明を省略する。
データ収集装置２００は、センサ１００から送信された無線信号を受信するアンテナ２１０を備えている。
（センサ１００の各部の処理）
次に、図７を用いて、実施の形態３におけるセンサ１００の各部の処理について説明する。
次に、図７を用いて、実施の形態３におけるセンサ１００の各部の処理について説明する。
センサ１００は、電子装置の周辺の測定箇所に配置され、測定箇所における電気的な物理量を連続して測定し、測定された物理量に関するデータを無線通信方式でデータ収集装置２００へ送信する。
アナログ信号入力部１１０は、センサ１００の物理量検出部が検出した電気的な物理量をアナログ信号として常時入力し、アナログ／ディジタル変換部１２０へ出力する。
アナログ／ディジタル変換部１２０は、アナログ信号を入力し、例えば数ナノ秒〜１０ナノ秒の変換速度（サンプリング周波数）でディジタル信号に変換する。ディジタル信号は、サンプリング処理部１３０およびＣＰＵ部１６０に同時に出力される。
サンプリング処理部１３０は、測定された物理量を異なる複数のサンプリング周波数で標本化する。サンプリング処理部１３０は、測定された物理量（以下、測定値とも称する）を、アナログ／ディジタル変換部１２０におけるサンプリング周波数以下の第１サンプリング周波数で標本化する高速サンプリング部１３１と、第１サンプリング周波数よりも低い第２サンプリング周波数で標本化する中速サンプリング部１３２と、第２サンプリング周波数よりも低い第３サンプリング周波数で標本化する低速サンプリング部１３３とを備える。
記憶部１４０は、高速サンプリング部１３１により標本化された物理量（測定値）に時刻相関値（以下、データ番号とも称する）を関連付けたデータの集合である第１時系列データと、中速サンプリング部１３２により標本化された物理量に時刻相関値を関連付けたデータの集合である第２時系列データと、低速サンプリング部１３３により標本化された物理量に時刻相関値を関連付けたデータの集合である第３時系列データとを記憶する。
ＣＰＵ部１６０は、ディジタル信号を入力する。閾値超過検出部１６１は、測定された物理量が閾値を超過した閾値超過状態を検出する。具体的には、閾値超過検出部１６１は、ディジタル値で表わされる測定された物理量（測定値）と閾値とを比較する。閾値超過検出部１６１には、閾値として上限閾値と下限閾値が初期設定されている。閾値超過検出部１６１は、ディジタル値が閾値を超える（すなわち、ディジタル値が上限閾値を上回るまたは下限閾値を下回る）か否かを判定する。閾値を超える（すなわち、ディジタル値＞上限閾値、または、ディジタル値＜下限閾値）場合に、閾値超過検出部１６１は、閾値超過信号を記憶部１４０へ送信する。記憶部１４０は、閾値超過信号を受信したタイミング前後の数百点のデータを一時保存する。なお、ＣＰＵ部１６０は、上限閾値と下限閾値の設定を調整できる機能を当然具備しているが、本発明の趣旨とは直接関連がないため説明を省略する。
ところで、上述した閾値超過検出部１６１は、ＣＰＵ部１６０に入力されたディジタル信号を、設定された閾値と比較しているが、閾値超過検出部１６１は、これに限定されるものではない。例えば、閾値超過検出部１６１は、記憶部１４０から時系列データを順番に取り込み、設定された閾値と比較し、測定値＞上限閾値、または、測定値＜下限閾値の場合、閾値超過信号として、そのデータのデータ番号を記憶部１４０へ送信することとしてもよい。記憶部１４０は、送信されたデータ番号を一時保存する。なお、この点は以下の実施の形態でも同様である。
次に、変化量算出部１６５は、第１時系列データから閾値超過状態が検出されたタイミングを含む所定期間における第１時系列サブデータ（閾値超過前後の数百点のデータ）を取得し、第１時系列サブデータから各時刻相関値における物理量の変化量を算出する。
具体的には、まず、変化量算出部１６５は、記憶部１４０から、高速サンプリング処理に基づく第１時系列サブデータ（閾値超過前後の数百点のデータ）を時間順（データ番号順）に取り込む。変化量算出部１６５は、物理量（測定値）の変化量（△ｙ＝現在Ｙ軸の値−前回Ｙ軸の値）を算出する。物理量の変化量と、これに関連する対象のデータ番号は、記憶部１４０に一時保存される。
次に、レベル判定部１６６は、第１時系列サブデータのうち、物理量の変化量が第１閾値よりも大きい期間のデータを第１レベル、前記変化量が前記第１閾値以下かつ第２閾値（第２閾値は第１閾値よりも小さい）よりも大きい期間のデータを第２レベル、第２閾値以下の期間のデータを第３レベルと判定する。
具体的には、レベル判定部１６６は、物理量の変化量と対象のデータ番号を用いて、物理量の変化量（データ変化量）のレベルを「大（第１レベル）」、「中（第２レベル）」、「小（第３レベル）」の３つに分ける。
例えば、データ変化量の最大値から最大値のβ％までのデータをレベル「大」と判断する。データ変化量の最大値のβ％から最大値のγ％までのデータをレベル「中」と判断する。データ変化量の最大値のγ％から最小値までのデータをレベル「小」と判断する。例えば、βは５０％〜７０％の値、γは１０％〜４０％の値に設定される。なお、上記第１閾値は最大値のβ％の値に相当する。上記第２閾値は最大値のγ％の値に相当する。
ＣＰＵ部１６０はデータ変化量のレベルと対象のデータ番号の情報を再び記憶部１４０へ送る。記憶部１４０は、データ変化量のレベルと対象のデータ番号を一時保存する。さらに、レベル判定処理が終わると、ＣＰＵ部１６０はレベル判定完了信号をデータ編集部１５０へ送信する。
データ編集部１５０は、第１時系列データから第１レベル（レベル「大」）と判定された期間のデータを抽出し、第２時系列データから第２レベル（レベル「中」）と判定された期間のデータを抽出し、第３時系列データから第３レベル（レベル「小」）と判定された期間のデータを抽出し、これらのデータを合成した合成時系列データを取得する。
具体的には、データ編集部１５０は、レベル判定完了信号を受信すると、記憶部１４０に一時保存されたデータ変化量のレベルと対象のデータ番号を用いて、複数サンプリングで採取された閾値超過前後の測定データを記憶部１４０から取り出し、合成する。合成方法は、データ変化量のレベル「大」のデータは高速サンプリングで採取したデータ（第１時系列データ）を、データ変化量のレベル「中」のデータは中速サンプリングで採取したデータ（第２時系列データ）を、データ変化量のレベル「小」のデータは低速サンプリングで採取したデータ（第３時系列データ）をそれぞれ使用する。データ編集部１５０は、合成されたデータにヘッダー部など通信必要な情報を付加し、無線通信回路部１７０へ送信する。
無線通信回路部１７０は、データ編集部１５０から受信したデータを、アンテナ１８０を介して、データ収集装置２００へ無線通信方式で送信する。これにより、データ収集装置２００は、監視対象の周辺の測定箇所における突発的なノイズ等の異常発生時の物理量の変化のデータを得ることができる。
（具体的な処理の一例）
次に、変化量算出部１６５、レベル判定部１６６、データ編集部１５０における処理の具体例、およびデータ収集装置２００へ送信されるデータの具体例について、図８、図９を参照して説明する。
次に、変化量算出部１６５、レベル判定部１６６、データ編集部１５０における処理の具体例、およびデータ収集装置２００へ送信されるデータの具体例について、図８、図９を参照して説明する。
図８は、突発的なノイズが発生し、閾値超過検出部１６１が閾値超過状態を検出したタイミングの前後数百点におけるデータに関する波形データである。
図８において、
データエリア１７は、データ変化量がレベル「大」のエリアである。
データエリア１８は、データ変化量がレベル「中」のエリアである。
データエリア１６とデータエリア１９は、データ変化量がレベル「小」のエリアである。
データエリア１７は、データ変化量がレベル「大」のエリアである。
データエリア１８は、データ変化量がレベル「中」のエリアである。
データエリア１６とデータエリア１９は、データ変化量がレベル「小」のエリアである。
（Ｘｃ１，Ｙｃ１）、（Ｘｃ２，Ｙｃ２）、（Ｘｃ３，Ｙｃ３）、（Ｘｃ４，Ｙｃ４）、（Ｘｄ１，Ｙｄ１）、（Ｘｄ２，Ｙｄ２）、（Ｘｄ３，Ｙｄ３）、（Ｘｄ４，Ｙｄ４）、（Ｘｄ５，Ｙｄ５）、（Ｘｅ１，Ｙｅ１）、（Ｘｅ２，Ｙｅ２）、（Ｘｅ３，Ｙｅ３）、（Ｘｅ４，Ｙｅ４）、（Ｘｅ５，Ｙｅ５）、（Ｘｆ１，Ｙｆ１）、（Ｘｆ２，Ｙｆ２）、（Ｘｆ３，Ｙｆ３）、（Ｘｆ４，Ｙｆ４）、（Ｘｆ５，Ｙｆ５）、（Ｘｆ６，Ｙｆ６）、（Ｘｆ７，Ｙｆ７）は高速サンプリングした閾値超過前後のデータである。
Ｘｃ１、Ｘｃ２、Ｘｃ３、Ｘｃ４、Ｘｄ１、Ｘｄ２、Ｘｄ３、Ｘｄ４、Ｘｄ５、Ｘｅ１、Ｘｅ２、Ｘｅ３、Ｘｅ４、Ｘｅ５、Ｘｆ１、Ｘｆ２、Ｘｆ３、Ｘｆ４、Ｘｆ５、Ｘｆ６、Ｘｆ７は高速サンプリングした閾値超過前後のデータ番号である。
Ｙｃ１、Ｙｃ２、Ｙｃ３、Ｙｃ４、Ｙｄ１、Ｙｄ２、Ｙｄ３、Ｙｄ４、Ｙｄ５、Ｙｅ１、Ｙｅ２、Ｙｅ３、Ｙｅ４、Ｙｅ５、Ｙｆ１、Ｙｆ２、Ｙｆ３、Ｙｆ４、Ｙｆ５、Ｙｆ６、Ｙｆ７は高速サンプリングした閾値超過前後の測定値である。
Ｘｃ１、Ｘｃ２、Ｘｃ３、Ｘｃ４、Ｘｄ１、Ｘｄ２、Ｘｄ３、Ｘｄ４、Ｘｄ５、Ｘｅ１、Ｘｅ２、Ｘｅ３、Ｘｅ４、Ｘｅ５、Ｘｆ１、Ｘｆ２、Ｘｆ３、Ｘｆ４、Ｘｆ５、Ｘｆ６、Ｘｆ７は高速サンプリングした閾値超過前後のデータ番号である。
Ｙｃ１、Ｙｃ２、Ｙｃ３、Ｙｃ４、Ｙｄ１、Ｙｄ２、Ｙｄ３、Ｙｄ４、Ｙｄ５、Ｙｅ１、Ｙｅ２、Ｙｅ３、Ｙｅ４、Ｙｅ５、Ｙｆ１、Ｙｆ２、Ｙｆ３、Ｙｆ４、Ｙｆ５、Ｙｆ６、Ｙｆ７は高速サンプリングした閾値超過前後の測定値である。
Ｙｃ２の変化量は｜Ｙｃ２−Ｙｃ１｜
Ｙｃ４の変化量は｜Ｙｃ４−Ｙｃ３｜
Ｙｃ４の変化量は｜Ｙｃ４−Ｙｃ３｜
Ｙｄ１の変化量は｜Ｙｄ１−Ｙｃ４｜
Ｙｄ２の変化量は｜Ｙｄ２−Ｙｄ１｜
Ｙｄ３の変化量は｜Ｙｄ３−Ｙｄ２｜
Ｙｄ４の変化量は｜Ｙｄ４−Ｙｄ３｜
Ｙｄ２の変化量は｜Ｙｄ２−Ｙｄ１｜
Ｙｄ３の変化量は｜Ｙｄ３−Ｙｄ２｜
Ｙｄ４の変化量は｜Ｙｄ４−Ｙｄ３｜
Ｙｅ２の変化量は｜Ｙｅ２−Ｙｅ１｜
Ｙｅ３の変化量は｜Ｙｅ３−Ｙｅ２｜
Ｙｅ４の変化量は｜Ｙｅ４−Ｙｅ３｜
Ｙｅ３の変化量は｜Ｙｅ３−Ｙｅ２｜
Ｙｅ４の変化量は｜Ｙｅ４−Ｙｅ３｜
Ｙｆ２の変化量は｜Ｙｆ２−Ｙｆ１｜
Ｙｆ３の変化量は｜Ｙｆ３−Ｙｆ２｜
Ｙｆ４の変化量は｜Ｙｆ４−Ｙｆ３｜
Ｙｆ５の変化量は｜Ｙｆ５−Ｙｆ５｜
Ｙｆ３の変化量は｜Ｙｆ３−Ｙｆ２｜
Ｙｆ４の変化量は｜Ｙｆ４−Ｙｆ３｜
Ｙｆ５の変化量は｜Ｙｆ５−Ｙｆ５｜
Ｘｄ１〜Ｘｄ５の間のデータ変化量は変化量の最大値〜最大値のβ％までの値であるため、Ｘｄ１〜Ｘｄ５の変化量のレベルをすべて「大」と判断する。
Ｘｅ１〜Ｘｅ５の間のデータ変化量は変化量の最大値β％〜最大値のγ％までの値であるため、Ｘｅ１〜Ｘｅ５の変化量のレベルをすべて「中」と判断する。
Ｘｆ１〜Ｘｆ７の間のデータ変化量は変化量の最大値のγ％から最小値までの値であるため、Ｘｆ１〜Ｘｆ７の変化量のレベルを「小」と判断する。
Ｘａ１〜Ｘａ４の間のデータ変化量は変化量の最大値のγ％から最小値までの値であるため、Ｘａ１〜Ｘａ４の変化量のレベルを「小」と判断する。
Ｘｅ１〜Ｘｅ５の間のデータ変化量は変化量の最大値β％〜最大値のγ％までの値であるため、Ｘｅ１〜Ｘｅ５の変化量のレベルをすべて「中」と判断する。
Ｘｆ１〜Ｘｆ７の間のデータ変化量は変化量の最大値のγ％から最小値までの値であるため、Ｘｆ１〜Ｘｆ７の変化量のレベルを「小」と判断する。
Ｘａ１〜Ｘａ４の間のデータ変化量は変化量の最大値のγ％から最小値までの値であるため、Ｘａ１〜Ｘａ４の変化量のレベルを「小」と判断する。
データ編集部１５０は、記憶部１４０に一時保存されたデータ変化量のレベルと対象のデータ番号を用いて、複数サンプリングで採取された閾値超過前後の測定データを記憶部１４０から取り出し、合成する。データ編集部１５０は、合成されたデータにヘッダー部など通信必要な情報を付加し、無線通信回路部１７０へ送信する。
無線通信回路部１７０はデータ編集部１５０から受信したデータを、アンテナ１８０を介してデータ収集装置２００へ無線通信方式で送信する。
図９は、変化量算出部１６５およびレベル判定部１６６を用いて、図８に示す波形データから、変化量の大小に応じてサンプリング周波数の高低を変える方式でデータを抽出した波形データである。
図９において、
データエリア２１は、高速サンプリングで採取したデータエリアである。
データエリア２２は、中速サンプリングで採取したデータエリアである。
データエリア２０、２３は低速サンプリングで採取したデータエリアである。
データエリア２１は、高速サンプリングで採取したデータエリアである。
データエリア２２は、中速サンプリングで採取したデータエリアである。
データエリア２０、２３は低速サンプリングで採取したデータエリアである。
また、図９は、データ収集装置２００から得られた閾値超過前後の合成時系列データで示す波形を再現したものである。合成時系列データから波形を十分に再現できるため、そのノイズの原因解析に寄与することができる。
以上のように構成された無線センサデータ収集システムによれば、センサ１００は、突発的なノイズの波形を再現可能な合成時系列データをデータ収集装置２００へ無線通信方式で送信することができる。合成時系列データは、物理量の変化量が大きい期間については高速サンプリングで採取したデータを、変化量が小さい期間については低速サンプリングで採取したデータを採用して、これらを合成したデータである。これにより、重要性が高い部分については情報量が多いデータを採用しつつ、重要性が低い部分については情報量が少ないデータを採用してデータ量を軽減することができる。そのため、センサ１００とデータ収集装置２００との間での通信量を削減することができ、無線通信効率を上げることができる。
実施の形態４．
［実施の形態４のシステム構成］
次に、図１０を参照して本発明の実施の形態４について説明する。
［実施の形態４のシステム構成］
次に、図１０を参照して本発明の実施の形態４について説明する。
上述した実施の形態３では、物理量の変化量が大きいほど、サンプリング周波数が高い（情報量が多い）データを用い、物理量の変化量が小さいほど、サンプリング周波数が低い（情報量が少ない）データを用いることでデータ量を軽減する。実施の形態４では、実施の形態３で得られた合成時系列データに対して、実施の形態１で説明した処理を追加して、無線通信効率をさらに高める。
図１０は、本発明の実施の形態４に係るシステム構成を説明するための図である。図１０に示す構成は、極値時刻相関値抽出部１６２が追加されている点を除き、図７と基本的に同様である。以下、図１０において、図７と同一の処理についてはその説明を省略または簡略する。
実施の形態３で述べたデータ編集部１５０の処理後、記憶部１４０は、データ編集部１５０により取得された合成時系列データを記憶する。その後、極値時刻相関値抽出部１６２は、合成時系列データから物理量が極値を示す極値データの時刻相関値（データ番号）を抽出する。
具体的には、まず、極値時刻相関値抽出部１６２は、記憶部１４０から、合成時系列データを時間順に取り込む。極値時刻相関値抽出部１６２は、合成時系列データについて、物理量（測定値）の極値と極値が検出された時刻相関値（データ番号）を算出する。
より具体的には、極値時刻相関値抽出部１６２は、データ番号順に取り込まれた２点（各点について、データ番号はＸ座標上の値、測定値はＹ座標上の値である）を通る直線の傾きを算出する。極値時刻相関値抽出部１６２は、前回の傾きと現在の傾きを算出し、（前回の傾き×現在の傾き）＜０の場合は、前回値を極値と判断する。極値時刻相関値抽出部１６２は、この前回値のデータ番号を記憶部１４０へ送信する。
記憶部１４０は、合成時系列データについて、極値時刻相関値抽出部１６２から送信された極値データのデータ番号を一時保存する。
ＣＰＵ部１６０は、合成時系列データについて、極値抽出処理が終わると、極値抽出完了信号をデータ編集部１５０へ送信する。
データ編集部１５０は、合成時系列データから極値時刻相関値抽出部１６２により抽出された時刻相関値を有するデータを取得する。
具体的には、データ編集部１５０は、極値抽出完了信号を受信すると、記憶部１４０に一時保存された極値データのデータ番号を用いて、データ番号に対応する時系列データ（極値データのデータ番号および測定値）だけを記憶部１４０から取り出し、ヘッダー部など通信に必要な情報を付加するなどのデータ編集作業を実行し、無線通信回路部１７０へ送信する。
無線通信回路部１７０は、データ編集部１５０から受信したデータを、アンテナ１８０を介して、データ収集装置２００へ無線通信方式で送信する。
データ収集装置２００は、アンテナ２１０を介してセンサ１００から送信されたデータを受信する。これにより、データ収集装置２００は、監視対象の周辺の測定箇所における突発的なノイズ等の異常発生時の物理量の変化のデータを得ることができる。
以上のように構成された無線センサデータ収集システムによれば、センサ１００は、合成時系列データのうち、突発的なノイズの波形を再現可能な極値データのみをデータ収集装置２００へ無線通信方式で送信することができる。そのため、センサ１００とデータ収集装置２００との間の通信量を削減することができ、無線通信効率を上げることができる。
実施の形態５．
［実施の形態５のシステム構成］
次に、図１１を参照して本発明の実施の形態５について説明する。
［実施の形態５のシステム構成］
次に、図１１を参照して本発明の実施の形態５について説明する。
上述した実施の形態４では、実施の形態３で述べた合成時系列データから、極値データを抽出し、極値データのすべてをデータ収集装置２００へ無線通信方式で送信する。しかしながら、極値データのうち物理量が大きい（ノイズが大きい）データは有意であるが、物理量が小さいデータは必ずしも有意ではない。そこで、実施の形態５では、実施の形態２と同様に、極値データのうち有意なデータのみをデータ収集装置２００へ送信することで、センサ１００とデータ収集装置２００の間での通信量を削減する。
図１１は、本発明の実施の形態５に係るシステム構成を説明するための図である。図１１に示す構成は、平均値算出部１６３および有意データ時刻相関値抽出部１６４が追加されている点を除き、図１０と基本的に同様である。以下、図１１において、図７、図１０と同一の処理についてはその説明を省略または簡略する。
ＣＰＵ部１６０の極値時刻相関値抽出部１６２は、平均値算出部１６３および有意データ時刻相関値抽出部１６４を備える。各部における処理は、記憶部１４０に記憶されたプログラムがＣＰＵ部１６０によって実行されることにより実現される。
実施の形態４で述べた極値時刻相関値抽出部１６２の処理後、平均値算出部１６３は、極値データの物理量の平均値を算出する。具体的には、ＣＰＵ部１６０は、一時保存された極値データのデータ番号を用いて、記憶部１４０から極値データを順番に取り込む。平均値算出部１６３は、取り込まれた極値データの極値の平均値を算出する。
次に、有意データ時刻相関値抽出部１６４は、極値データから、平均値を含む所定範囲を超える物理量を有する有意なデータの時刻相関値を抽出する。具体的には、有意データ時刻相関値抽出部１６４は、所定範囲として平均値の上側と下側に一定幅を設定する。例えば、次のように設定する。
所定範囲の上限値＝［（最大の極値）−（極値の平均値）］×α％
所定範囲の下限値＝［（最小の極値）−（極値の平均値）］×α％
ここで、αは、例えば５〜２０％の範囲内の値である。
所定範囲の上限値＝［（最大の極値）−（極値の平均値）］×α％
所定範囲の下限値＝［（最小の極値）−（極値の平均値）］×α％
ここで、αは、例えば５〜２０％の範囲内の値である。
有意データ時刻相関値抽出部１６４は、所定範囲の上限値と下限値を用いて、有意なデータと無意なデータを判断する。有意データ時刻相関値抽出部１６４は、物理量が所定範囲を超える（すなわち、上限値を上回るまたは下限値を下回る）極値データを有意なデータと判断し、所定範囲を超えないデータを無意なデータと判断する。また、合成時系列データから抽出された極値の始点のデータと終点のデータと閾値超過した時の１点前のデータを有意なデータと判断する。さらに、有意データ時刻相関値抽出部１６４は、有意なデータのデータ番号を記憶部１４０へ送信する。
なお、有意データ時刻相関値抽出部１６４は、所定範囲の上限値と下限値を調整できる機能を当然具備しているが、本発明の趣旨とは直接関連がないためここでは記していない。
記憶部１４０は、合成時系列データから抽出された極値データのうち有意なデータのデータ番号を一時保存する。
ＣＰＵ部１６０は、有意なデータと無意なデータの判断が終わると、有意データ抽出完了信号をデータ編集部１５０へ送信する。
データ編集部１５０は、記憶部１４０に記憶された合成時系列データから、有意データ時刻相関値抽出部１６４により抽出された時刻相関値（データ番号）を有するデータを取得する。
具体的には、データ編集部１５０は、有意データ抽出完了信号を受信すると、記憶部１４０に一時保存された有意なデータのデータ番号を用いて、データ番号に対応する時系列データ（有意なデータのデータ番号および測定値）だけを記憶部１４０から取り出し、ヘッダー部など通信に必要な情報を付加するなどのデータ編集作業を実行し、無線通信回路部１７０へ送信する。
無線通信回路部１７０は、データ編集部１５０から受信したデータを、アンテナ１８０を介して、データ収集装置２００へ無線通信方式で送信する。
データ収集装置２００は、アンテナ２１０を介してセンサ１００から送信されたデータを受信する。これにより、データ収集装置２００は、監視対象の周辺の測定箇所における突発的なノイズ等の異常発生時の物理量の変化のデータを得ることができる。
以上のように構成された無線センサデータ収集システムの通信方式によれば、センサ１００は、合成時系列データのうち、突発的なノイズの波形（特に、包絡線）を再現可能な有意なデータのみをデータ収集装置２００へ無線通信方式で送信することができる。そのため、センサ１００とデータ収集装置２００との間の通信量を削減することができ、無線通信効率を上げることができる。
１００ センサ
１１０ アナログ信号入力部
１２０ アナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換部
１３０ サンプリング処理部
１３１ 高速サンプリング部
１３２ 中速サンプリング部
１３３ 低速サンプリング部
１４０ 記憶部
１５０ データ編集部
１６０ ＣＰＵ部
１６１ 閾値超過検出部
１６２ 極値時刻相関値抽出部
１６３ 平均値算出部
１６４ 有意データ時刻相関値抽出部
１６５ 変化量算出部
１６６ レベル判定部
１７０ 無線通信回路部
１８０、２１０ アンテナ
１０〜２２ データエリア
３０ 平均値
３１ 上限値
３２ 下限値
１１０ アナログ信号入力部
１２０ アナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換部
１３０ サンプリング処理部
１３１ 高速サンプリング部
１３２ 中速サンプリング部
１３３ 低速サンプリング部
１４０ 記憶部
１５０ データ編集部
１６０ ＣＰＵ部
１６１ 閾値超過検出部
１６２ 極値時刻相関値抽出部
１６３ 平均値算出部
１６４ 有意データ時刻相関値抽出部
１６５ 変化量算出部
１６６ レベル判定部
１７０ 無線通信回路部
１８０、２１０ アンテナ
１０〜２２ データエリア
３０ 平均値
３１ 上限値
３２ 下限値
Claims (5)
- 電子装置の周辺の測定箇所に配置され、前記測定箇所における電気的な物理量を連続して測定し、測定された物理量に関するデータを無線通信方式でデータ収集装置へ送信するセンサを備える無線センサデータ収集システムであって、
前記センサは、
前記測定された物理量に時刻相関値を関連付けたデータの集合である時系列データを記憶する記憶部と、
前記測定された物理量が閾値を超過した閾値超過状態を検出する閾値超過検出部と、
前記時系列データから前記閾値超過状態が検出されたタイミングを含む所定期間における時系列サブデータを取得し、前記時系列サブデータから物理量が極値を示す極値データの時刻相関値を抽出する極値時刻相関値抽出部と、
前記時系列データから前記極値時刻相関値抽出部により抽出された時刻相関値を有するデータを取得するデータ編集部と、
前記データ編集部により取得されたデータを前記無線通信方式で送信する送信部と、
を備えることを特徴とする無線センサデータ収集システム。 - 前記極値時刻相関値抽出部は、
前記極値データの物理量の平均値を算出する平均値算出部と、
前記極値データから、前記平均値を含む所定範囲を超える物理量を有する有意なデータの時刻相関値を抽出する有意データ時刻相関値抽出部と、を更に備え、
前記データ編集部は、前記時系列データから、前記有意データ時刻相関値抽出部により抽出された時刻相関値を有するデータを取得すること、
を特徴とする請求項１に記載の無線センサデータ収集システム。 - 電子装置の周辺の測定箇所に配置され、前記測定箇所における電気的な物理量を連続して測定し、測定された物理量に関するデータを無線通信方式でデータ収集装置へ送信するセンサを備える無線センサデータ収集システムであって、
前記センサは、
前記測定された物理量を第１サンプリング周波数で標本化する第１サンプリング部と、
前記測定された物理量を前記第１サンプリング周波数よりも低い第２サンプリング周波数で標本化する第２サンプリング部と、
前記第１サンプリング部により標本化された物理量に時刻相関値を関連付けたデータの集合である第１時系列データと、前記第２サンプリング部により標本化された物理量に時刻相関値を関連付けたデータの集合である第２時系列データを記憶する記憶部と、
前記測定された物理量が閾値を超過した閾値超過状態を検出する閾値超過検出部と、
前記第１時系列データから前記閾値超過状態が検出されたタイミングを含む所定期間における第１時系列サブデータを取得し、前記第１時系列サブデータから各時刻相関値における物理量の変化量を算出する変化量算出部と、
前記第１時系列サブデータのうち、前記変化量が第１閾値よりも大きい期間のデータを第１レベル、前記変化量が前記第１閾値以下の期間のデータを第２レベルと判定するレベル判定部と、
前記第１時系列データから前記第１レベルと判定された期間のデータを抽出し、前記第２時系列データから前記第２レベルと判定された期間のデータを抽出し、これらのデータを合成した合成時系列データを取得するデータ編集部と、
前記データ編集部により取得されたデータを前記無線通信方式で送信する送信部と、
を備えることを特徴とする無線センサデータ収集システム。 - 前記記憶部は、前記合成時系列データを記憶し、
前記センサは、
前記合成時系列データから物理量が極値を示す極値データの時刻相関値を抽出する極値時刻相関値抽出部、を更に備え、
前記データ編集部は、更に、前記合成時系列データから前記極値時刻相関値抽出部により抽出された時刻相関値を有するデータを取得すること、
を特徴とする請求項３に記載の無線センサデータ収集システム。 - 前記極値時刻相関値抽出部は、
前記極値データの平均値を算出する平均値算出部と、
前記極値データから、前記平均値を含む所定範囲を超える物理量を有する有意なデータの時刻相関値を抽出する有意データ時刻相関値抽出部と、を更に備え、
前記データ編集部は、前記有意データ時刻相関値抽出部により抽出された時刻相関値を有するデータを取得すること、
を特徴とする請求項４に記載の無線センサデータ収集システム。
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