JP2018152662A - 通信装置、監視方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】センサから情報を収集する際の通信量や処理コストの増大を抑制する通信装置、監視方法及びプログラムを提供する。【解決手段】通信装置は、所定の測定データを出力するセンサ装置と、有線又は無線にて接続され、センサ装置から測定データを取得する受信部と、取得した測定データに対し所定の処理を行い、データ形式を変換するフォーマット変換部と、フォーマット変換部による変換後の測定データを用いて異常の発生を検知する異常検知部と、異常検知部が異常の発生を検知した場合、ネットワークを介してユーザの装置に通知する送信部とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、通信装置、監視方法及びプログラムに関する。

従来、設備の動作状況を検出するセンサーが出力する信号を入力する制御装置と、遠隔地にある監視システムとをインターネットで結び、設備の動作状況を監視システムへ通信し、設備の部位の寿命を予測するという技術が提案されていた（例えば、特許文献１）。

特開２００３−５０６１７号公報

近年、多くのものがインターネットに接続され、これらから得られる大量の情報の流通が人々の生活の基盤に浸透するＩｏＴ（Internet of Things）が実現されつつある。これに伴い、ユーザは安価に様々な機器から情報を収集できると共に、機器を監視したり、制御したりすることができるようになった。しかしながら、大量な情報を例えばすべてクラウド上のシステム等で処理するのでは、通信量の増大や処理コストの増大を招くという問題があった。

そこで、本発明は、センサから情報を収集する際の通信量や処理コストの増大を抑制するための技術を提供することを目的とする。

本発明に係る通信装置は、所定の測定データを出力するセンサ装置と、有線又は無線にて接続され、センサ装置から測定データを取得する受信部と、取得した測定データに対し所定の処理を行い、データ形式を変換するフォーマット変換部と、フォーマット変換部による変換後の測定データを用いて異常の発生を検知する異常検知部と、異常検知部が異常の発生を検知した場合、ネットワークを介してユーザの装置に通知する送信部とを備える。

フォーマット変換により、センサ装置から収集したデータを活用し易くすることができるとともに、異常が検知された場合には直接ユーザの装置に通知するため、ユーザは速やかに異常の発生を知ることができる。また、測定データをすべてネットワーク上の他の装置に送信するような場合と比較して、通信量を削減することができ、例えばクラウドサーバにおける処理コストを抑制することができる。

また、センサ装置は振動を測定する振動センサを備え、フォーマット変換部が行うデータ形式の変換は、振動データに対する周波数分解であってもよい。具体的には、このような処理を行うようにしてもよい。

また、センサ装置は、監視対象の機器に生じる振動を測定し、異常検知部は、周波数分解後のデータについて、機器の電源周波数近傍の帯域の強度とその他の帯域の強度とを比較することにより異常の発生を検知するようにしてもよい。特に、電源を利用する回転機器のような場合、電源周波数付近に強度のピークが生じることが多いため、このような判断条件によれば簡便な処理で精度良く一次判定を行うことができる。

また、フォーマット変換部は、センサ装置が測定した振動データを所定のサンプリングレートで記録される音声データに変換するようにしてもよい。一般的に、画像データや音声データを対象としてニューラルネットワーク等による機械学習を行うようなサービスが、クラウド上で提供されることもある。振動データを音声ファイルに変換することで、センシングデータを活用し易くすることができる。

なお、課題を解決するための手段に記載の内容は、本発明の課題や技術的思想を逸脱しない範囲で可能な限り組み合わせることができる。また、課題を解決するための手段の内容は、コンピュータ等の装置若しくは複数の装置を含むシステム、コンピュータが実行する方法、又はコンピュータに実行させるプログラムとして提供することができる。なお、プログラムを格納する記録媒体を提供するようにしてもよい。

センサから情報を収集する際の通信量や処理コストの増大を抑制するための技術を提供することができる。

実施形態に係るシステム全体の構成の一例を示す図である。 通信装置の一例を示すブロック図である。 監視処理の一例を示す処理フロー図である。 加速度データのスペクトル強度を示すグラフの一例である。

以下、図面を参照して本発明を実施するための形態について説明する。なお、実施形態の構成は例示であり、本発明は実施形態に示す構成に限定されない。

＜システム構成＞
図１は、実施形態に係るシステム全体の構成の一例を示す図である。本システムは、ユーザの施設１に設置される通信装置１０と、施設１に設置された監視対象２から何らかのセンシングデータ（測定データとも呼ぶ）を取得するセンサ装置２０と、ネットワーク３に接続されたクラウドサーバ３０と、ユーザ装置４０とを含む。

ユーザの施設１は、例えば工場のような施設であるが、特に限定されない。また、監視対象２は、施設１に設けられる何らかの設備等であり、本実施形態において稼働時の状態を監視する対象である。監視対象は、何らかの装置であってもよいし、他の装置に接続された配管等の設備であってもよい。

センサ装置２０は、加速度、音波等の機械量や、温度、湿度、光、電流、電圧、磁気、対象物との距離、設置場所の位置、角速度等を電気信号等に変換して出力する。本実施形態では、センサ装置２０は、監視対象２又はその近傍に設置され、監視対象２の状態を示す何らかの物理量を測定するものとする。また、センサ装置２０は、有線又は無線で通信装置１０と通信可能に接続され、上述のような何らかの物理量を測定した値を表すセンシングデータを通信装置１０へ送信する。なお、センサ装置２０は複数が相互に無線通信するセンサネットワークを構成するものであってもよい。

通信装置１０は、例えばRaspberry PiやArduino（登録商標）といったシングルボード
コンピュータやワンボードマイコン等のコンピュータである。通信装置１０は、センサ装置２０から受信したセンシングデータを記憶装置に蓄積したり、ネットワーク３を介してクラウドサーバ３０へ何らかのデータを送信したりする。すなわち、通信装置１０は、施
設１内のセンサ装置２０との間で通信を行うネットワークと、インターネット等のネットワーク３との間で通信を中継するゲートウェイとして機能する。通信装置１０は、複数の種類のセンサによって測定されたさまざまな形式のセンシングデータをセンサ装置２０から取得することもできる。また、通信装置１０は、センシングデータを所定の符号化方式によって圧縮したり、ファイルフォーマットを変換したりしてクラウドサーバ３０等へ送信するようにしてもよいし、センサ装置２０から受信したセンシングデータに基づいて監視対象２に異常が生じたか否か判断し、判断結果をクラウドサーバ３０又はユーザ装置４０に送信するようにしてもよい。判断結果の送信には、電子メールや、ＳＭＳ（Short Message Service）、スマートフォンへのプッシュ通知等を利用することができる。

クラウドサーバ３０は、ネットワーク上に設けられたコンピュータであり、ユーザのデータを保存するストレージとして機能したり、データに対し解析等の処理を行ったりする。クラウドサーバ３０は、第三者のサービスを利用するようにしてもよい。

ユーザ装置４０は、ユーザが使用するＰＣ（Personal Computer）やスマートフォン、
タブレット端末等の一般的なコンピュータである。例えば通信装置１０から異常を検知した旨の通知を受信し、表示装置に表示させる。

＜装置構成＞
図２は、本実施形態に係る通信装置の一例を示すブロック図である。図２の通信装置１０は、一般的なコンピュータであり、入出力装置１１と、記憶装置１２と、演算装置１４と、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１４とを備え、これらがバス１５で相互に接続されている。なお、クラウドサーバ３０及びユーザ装置４０も、同様の構成である。

入出力装置１１は、例えばキーボード、マウス、タッチパネル等の入力装置や、ディスプレイ（表示装置とも呼ぶ）、プリンタ等の出力装置である。通信装置１０は、入出力装置１１を介して、ユーザからの操作を受け付けたり、ユーザへ情報を出力したりする。なお、通信装置１０は入出力装置１１を有していなくてもよい。

記憶装置１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等の主記憶装置や、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard-disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の補助記憶装置（二次記憶装置）である。主記憶装置は、プロセッサが読み出したプログラムやデータをキャッシュしたり、プロセッサの作業領域を確保したりする。補助記憶装置は、プロセッサが実行するプログラムその他のデータを記憶する。

通信Ｉ／Ｆ１３は、WiFi（登録商標）やBluetooth（登録商標）、EnOcean（登録商標）、携帯電話網を利用するＭ２Ｍ（Machine to Machine）等の無線通信モジュールであり、センサ装置２０からデータを受信する受信部１３１と、有線又は無線のネットワークカードや無線モジュール等であり、ネットワーク３を介しクラウドサーバ３０やユーザ装置４０にデータを送信する送信部１３２とを備える。

演算装置１４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やマイクロプロセッサ等のプロ
セッサである。また、演算装置１４は、フォーマット変換部１４１と、異常検知部１４２と、通信管理部１４３といった複数の機能部を含む。演算装置１４は、記憶装置１２に格納された本実施形態に係るプログラムを実行することにより、これらの処理部として機能するものとする。なお、記憶装置１２の代わりに、演算装置１４が主記憶装置として機能するメモリを備えていてもよい。

フォーマット変換部１４１は、センシングデータを所定のファイルフォーマットに変換したり、所定の符号化方式により圧縮したりする。例えば、振動センサが出力した３軸方
向の加速度を示すデータを、例えばＲＩＦＦ（Resource Interchange File Format）のような音声ファイルの形式に変換するようにしてもよい。

異常検知部１４２は、センシングデータを用いて所定の判定処理を行い、監視対象２に異常が生じたか否か判断する。なお、異常検知部１４２では一次的な判定処理を行い、別途クラウドサーバ３０において二次的な異常判定を行うようにしてもよい。また、異常検知部１４２において用いる判定基準のパラメータや、判定処理のアルゴリズムは、例えばクラウドサーバ３０によって機械学習した結果をフィードバックさせ、更新するようにしてもよい。

＜監視処理＞
図３は、本実施形態に係る監視処理の一例を示す処理フロー図である。本実施形態では、モータを備える回転機械を監視対象２とし、３軸方向の加速度を測定する振動センサを備えるセンサ装置２０からセンシングデータを通信装置１０が受信するものとする。

まず、通信装置１０は通信Ｉ／Ｆ１３を介してセンサ装置２０からセンシングデータを受信する（図３：Ｓ１）。センサ装置２０は、所定のサンプリング間隔で振動センサが測定した加速度を示すデータを生成し、通信装置１０へ送信するものとする。また、受信したセンシングデータ（加速度データとも呼ぶ）は、通信装置１０の記憶装置１２に保持される。

例えば、センサ装置２０から次のようなパケットを受信する。以下に示すパケットでは、あるタイミングで測定された加速度を示す１６進数が、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の順にリトルエンディアンで記述されている。
パケット ５４ Ｅ０ ２１ ０１ Ｆ３ ３９
なお、センサ装置２０はセンシングデータを必ずしもリアルタイムに送信する必要はなく、１つのパケットで送信する所定量をバッファしてから送信するようにしてもよい。

また、通信装置１０の記憶装置１２には、次のようなデータが記憶される。以下に示すＸ軸加速度、Ｙ軸加速度、Ｚ軸加速度は、受信した値をビッグエンディアンで表している。
Ｘ軸加速度 ０ｘＥ０５４
Ｙ軸加速度 ０ｘ０１２１
Ｚ軸加速度 ０ｘ３９Ｆ３

また、通信装置１０のフォーマット変換部１４１は、センシングデータを所定のデータ形式にフォーマット変換する（Ｓ２）。本ステップでは、フォーマット変換部１４１は、受信した加速度データをフーリエ変換し、周波数ごとの強度を示す値を算出する。

図４は、加速度データのスペクトル強度を示すグラフの一例である。図４のグラフは、横軸に周波数を示し、縦軸に周波数ごとの強度を示している。Ｓ２において算出されるフーリエ変換後の強度を示す情報は、視覚的に表現すると例えば図４のようになる。

その後、通信装置１０の異常検知部１４２は、フォーマット変換後のデータを用いて監視対象２に異常が発生したか否か判断する（図３：Ｓ３）。すなわち、異常検知部１４２は、センシングデータに基づいて所定の条件を満たすか否か判断する。本実施形態では、監視対象２である回転機器の電源周波数の近傍にピーク周波数が所定の割合以上ない場合、異常が発生したと判断する。例えば、電源周波数である５０Ｈｚ又は６０Ｈｚから上下３Ｈｚ以内に、強度が所定の閾値０．５以上のピークが存在することという条件を満たさないサンプルが、直近の１００等のような所定数のサンプルのうち例えば２０％を超えた
場合に異常であると判断する。交流電源を利用するモータ等の場合、ピーク周波数は電源周波数とほぼ同じになるため、そこから外れた場合に本実施形態では異常と判断する。

Ｓ３において異常が発生したと判断された場合（Ｓ３：ＹＥＳ）、通信管理部１４３は、ユーザ装置４０に対してアラートを通知する（Ｓ４）。本ステップでは、通信管理部１４３は、通信Ｉ／Ｆ１３及びネットワーク３を介し、ユーザ装置４０を宛先として、電子メールや、ＳＭＳ、スマートフォンへのプッシュ通知等を送信する。

Ｓ４の後、又はＳ３において異常が発生していないと判断された場合（Ｓ３：ＮＯ）、Ｓ５へ移行する。Ｓ５においては、通信管理部１４３は、クラウドサーバ３０へデータを送信するための所定のタイミングであるか否か判断する。例えば、測定されたデータが所定のサンプリング数分蓄積された場合、クラウドサーバ３０へデータを送信するタイミングであると判断する。また、夜間等にバッチ処理としてデータの送信を行うようにしてもよい。なお、Ｓ５の判断はＳ１〜Ｓ４と並列に行い、割込み処理としてＳ６及びＳ７を行うようにしてもよい。

データを送信するタイミングであると判断された場合（Ｓ５：ＹＥＳ）、フォーマット変換部１４１は、記憶装置１２に保持されているセンシングデータを所定の符号化方法により圧縮する（Ｓ６）。なお、圧縮する対象は、Ｓ２で生成したフォーマット変換後のセンシングデータであってもよい。

そして、通信管理部１４３は、圧縮後のセンシングデータをクラウドサーバ３０へ送信する（Ｓ７）。このようにすれば、クラウドサーバ３０との通信量を低減することができる。Ｓ７の後、又はＳ５においてデータを送信するタイミングでナイト判断された場合（Ｓ５；ＮＯ）、監視処理を終了し、通信装置１０は、センサ装置２０からセンシングデータを受信するたびに、監視処理を繰り返すものとする。

＜効果＞
本発明によれば、監視対象２の設置場所において、生成されたセンシングデータに基づく異常判定を行うことができる。Ｓ３に示した条件によれば、簡単な処理によって精度よく一次解析ができる。また、通信装置１０から直接ユーザ装置４０へアラートを送信するため、ユーザは速やかに異常の発生を知ることができるようになる。例えば交流電源を利用するモータ等の場合、ピーク周波数は電源周波数とほぼ同じになる。したがって、Ｓ３に例示した条件によれば簡易的に一時判定ができる。また、ある程度蓄積されたセンシングデータを圧縮してクラウドサーバ３０へ送信するため、クラウドサーバ３０との通信量を低減することができる。

＜変形例１＞
Ｓ６におけるファイル圧縮の代わりに、又はファイル圧縮の前に、フォーマット変換部１４１は、振動データをＲＩＦＦ等の音声ファイルの形式に変換するようにしてもよい。一般的なＲＩＦＦ形式のファイルには、所定のヘッダ情報に続き、所定のサンプリングレート及びサンプルあたりの所定のビット数で、ステレオであれば右チャンネルと左チャンネルの音声（波形）データが繰り返し格納される。本変形例では、フォーマット変換部１４１は、例えば、上述のＸ軸加速度、Ｙ軸加速度、Ｚ軸加速度の値を音声データとしてＲＩＦＦ形式のファイルに格納する。このとき、右チャンネルのみのモノラル形式のファイルとしてもよいし、ステレオ形式のファイルとしてもよい。いずれの場合も、所定の順序で３軸の加速度の値が格納される。また、３軸の加速度を順に１つのファイルに記憶させてもよいし、３軸それぞれの加速度を記憶する３つのファイルを生成するようにしてもよい。また、例えば鉛直方向の加速度のみのように、３軸方向のうち少なくともいずれかの加速度を利用するようにしてもよい。また、音声ファイルのビットレートは任意であり、
加速度データを測定時と等倍のビットレートで記録してもよいし、異なるビットレートで記録してもよい。

一般的に、画像データや音声データを対象としてニューラルネットワーク等による機械学習を行うようなサービスが、クラウド上で提供されることもある。センサの仕様に応じた形式で出力されるデータを分析するためには一般的に専用のロジックが必要になるところ、本変形例のように、加速度データを音声データに変換することで、既存のサービスを利用してデータを分析できるようになり、センシングデータを活用し易くなる。また、機械学習等を利用することにより、クラウドサーバ３０における二次的な分析処理は、専門的な知識のない者でも使いこなせるようになり得る。

＜変形例２＞
Ｓ３における異常判定の条件も、上述した実施形態の例には限られない。例えば、予め機械学習により抽出した異常時の振動データの特徴量を記憶装置１２に保持させておくようにしてもよい。この場合は、センシングデータから算出した特徴量と記憶装置１２に格納されている特徴量とを比較することにより、異常が発生したか否かを判断する。

また、Ｓ２においては、フォーマット変換部１４１は、振動データをＲＩＦＦ形式の音声ファイルに変換するようにしてもよい。例えばクラウドサーバ３０において、予め異常時の音声ファイルからその特徴量を算出しておき、Ｓ３においては、Ｓ２において作成された音声ファイルからその特徴量を算出すると共に、予め算出した異常時の特徴量と比較することにより異常が発生したか否か判断する。

このように、加速度データを音声データに変換することで、センシングデータを活用し易くなる。

＜変形例３＞
また、クラウドサーバ３０においては、通信装置１０から受信したデータを用いて、いわゆる見える化を行うようにしてもよい。例えば、振動のスペクトル強度について、図４に示したようなグラフを描画し、ユーザ装置４０からのアクセスに応じてグラフを送信する。

＜変形例４＞
また、センサ装置２０が備えるセンサは、振動センサには限られない。例えば、センサ装置２０は、設置場所の周囲の音声を電気信号で出力するマイクロフォンや、監視対象２の温度を色によって表現するサーモカメラを備えるようにしてもよい。音声データや画像データについては、既存の機械学習技術を利用して異常時の特徴を抽出することができる。したがって、変形例２と同様に機械学習を利用した異常判定を行うことができる。以上のようなセンサを備える複数のセンサ装置２０が通信装置１０に接続されていてもよい。また、複数種類のセンサから取得したセンシングデータを組み合わせて異常の発生を検知するようにしてもよい。

＜その他＞
本発明は上述の処理を実行するコンピュータプログラムを含む。さらに、当該プログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に属する。当該プログラムが記録された記録媒体については、コンピュータに、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、上述の処理が可能となる。

ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータから読
み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータから取り外し可能なものとしては、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、光ディスク、磁気テープ、メモリカード等がある。また、コンピュータに固定された記録媒体としては、ハードディスクドライブやＲＯＭ等がある。

１ ：施設
１０ ：通信装置
１１ ：入出力Ｉ／Ｆ
１２ ：記憶装置
１３ ：通信Ｉ／Ｆ
１３１ ：受信部
１３２ ：送信部
１４ ：演算装置
１４１ ：フォーマット変換部
１４２ ：異常検知部
１４３ ：通信管理部
１５ ：バス
２ ：監視対象
２０ ：センサ装置
３ ：ネットワーク
３０ ：クラウドサーバ
４０ ：ユーザ装置

Claims (7)

1. 所定の測定データを出力するセンサ装置と、有線又は無線にて接続され、
   前記センサ装置から前記測定データを取得する受信部と、
   取得した前記測定データに対し所定の処理を行い、データ形式を変換するフォーマット変換部と、
   前記フォーマット変換部による変換後の測定データを用いて異常の発生を検知する異常検知部と、
   前記異常検知部が異常の発生を検知した場合、ネットワークを介してユーザの装置に通知する送信部と、
   を備える通信装置。
2. 前記センサ装置は振動を測定する振動センサを備え、
   前記フォーマット変換部が行う前記データ形式の変換は、振動データに対する周波数分解である
   請求項１に記載の通信装置。
3. 前記センサ装置は、監視対象の機器に生じる振動を測定し、
   前記異常検知部は、前記周波数分解後のデータについて、前記機器の電源周波数近傍の帯域の強度とその他の帯域の強度とを比較することにより異常の発生を検知する
   請求項２に記載の通信装置。
4. 前記フォーマット変換部は、前記センサ装置が測定した振動データを所定のサンプリングレートで記録される音声データに変換する
   請求項２又は３に記載の通信装置。
5. 前記フォーマット変換部は、前記センサ装置が測定した測定データを所定の符号化方式で圧縮する
   請求項２から４のいずれか一項に記載の通信装置。
6. 所定の測定データを出力するセンサ装置と、有線又は無線にて接続される通信装置が実行する監視方法であって、
   前記センサ装置から前記測定データを取得し、
   取得した前記測定データに対し所定の処理を行い、データ形式を変換し、
   変換後の測定データを用いて異常の発生を検知し、
   異常の発生を検知した場合、ネットワークを介してユーザの装置に通知する
   監視方法。
7. 所定の測定データを出力するセンサ装置と、有線又は無線にて接続される通信装置によって実行されるプログラムであって、
   前記センサ装置から前記測定データを取得し、
   取得した前記測定データに対し所定の処理を行い、データ形式を変換し、
   変換後の測定データを用いて異常の発生を検知し、
   異常の発生を検知した場合、ネットワークを介してユーザの装置に通知する
   処理を通信装置に実行させるプログラム。

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