JP2019049411A - 故障予兆検知システム、故障予兆検知方法及び故障予兆検知プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】監視対象装置の故障の予兆を精度良く検知するための故障予兆検知システム、故障予兆検知方法及び故障予兆検知プログラムを提供する。【解決手段】故障予兆検知システム２０は、監視対象装置１０における正常時の測定データを画像化した正常画像データ２１１を記憶する記憶部２１と、監視対象装置１０から所定の監視間隔で測定された測定データを画像化した監視画像データ２１２と、正常画像データ２１１との差分が、第１の範囲外であるか否かを判定する一次判定部２２と、一次判定部２２により複数回、差分が第１の範囲外であると判定されたことに基づいて、監視対象装置の故障の予兆の有無を判定する二次判定部２３と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、故障予兆検知システム、故障予兆検知方法及び故障予兆検知プログラムに関し、特に、監視対象装置の故障の予兆を検知するための故障予兆検知システム、故障予兆検知方法及び故障予兆検知プログラムに関する。

特許文献１には、ロール紙などの記録媒体に対して印刷ジョブに応じた画像を形成する画像形成装置の検査を行う検査装置に関する技術が開示されている。当該検査装置は、画像形成がなされた記録媒体を読み取った読取画像と、印刷ジョブデータに基づくビットマップデータなどの画像データである被形成画像データとを比較し、その差分が所定の閾値を超えるか否かを判定する。このとき、当該検査装置は、所定の閾値として、画像形成の欠陥の有無を判別するための第一の閾値よりも低く設けられた第二の閾値を用いて、画像形成装置の欠陥の前兆の有無を判別する。そして、当該検査装置は、当該差分が第一又は第二の閾値を超えると判定された場合、該当する読取画像を記憶装置に格納する。

特開２０１４−１８２５５１号公報

しかしながら、上述した特許文献１では、画像の差分が所定の閾値を超えると判別された場合には、常に欠陥又は欠陥の前兆があるとして検知され、突発的な原因で本来故障ではないケースも含まれてしまうため、検知精度が不十分であるという問題点がある。

本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、監視対象装置の故障の予兆を精度良く検知するための故障予兆検知システム、故障予兆検知方法及び故障予兆検知プログラムを提供することを目的とする。

本発明の第１の態様にかかる故障予兆検知システムは、
監視対象装置における正常時の測定データを画像化した正常画像データを記憶する記憶部と、
前記監視対象装置から所定の監視間隔で測定された測定データを画像化した監視画像データと、前記正常画像データとの差分が、第１の範囲外であるか否かを判定する一次判定部と、
前記一次判定部により複数回、前記差分が前記第１の範囲外であると判定されたことに基づいて、前記監視対象装置の故障の予兆の有無を判定する二次判定部と、
を備える。

本発明の第２の態様にかかる故障予兆検知方法は、
監視対象装置から所定の監視間隔で測定された測定データを画像化した監視画像データと、前記監視対象装置における正常時の測定データを画像化した正常画像データとの差分が、第１の範囲外であるか否かを判定する一次判定ステップと、
前記一次判定ステップにより複数回、前記差分が前記第１の範囲外であると判定されたことに基づいて、前記監視対象装置の故障の予兆の有無を判定する二次判定ステップと、
を含む。

本発明の第３の態様にかかる故障予兆検知プログラムは、
監視対象装置から所定の監視間隔で測定された測定データを画像化した監視画像データと、前記監視対象装置における正常時の測定データを画像化した正常画像データとの差分が、第１の範囲外であるか否かを判定する一次判定処理と、
前記一次判定処理により複数回、前記差分が前記第１の範囲外であると判定されたことに基づいて、前記監視対象装置の故障の予兆の有無を判定する二次判定処理と、
をコンピュータに実行させる。

本発明により、監視対象装置の故障の予兆を精度良く検知するための故障予兆検知システム、故障予兆検知方法及び故障予兆検知プログラムを提供することができる。

本発明の実施形態１にかかる故障予兆検知システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態１にかかる故障予兆検知方法の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施形態２にかかる故障予兆検知システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態２にかかる故障予兆検知方法の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施形態３にかかる故障予兆検知システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態３にかかるホワイトリスト登録処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施形態４にかかる故障予兆検知システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態４にかかるフィードバック処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施形態５にかかる故障予兆検知システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態５にかかるホワイトリスト登録処理の流れを示すフローチャートである。

以下では、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。

＜実施形態１＞
図１は、本発明の実施形態１にかかる故障予兆検知システム２０の構成を示すブロック図である。故障予兆検知システム２０は、監視対象装置１０を監視し、監視対象装置１０の故障の予兆を検知するための情報システムである。ここで、監視対象装置１０は、例えば、工場の設備機器等であり、故障予兆検知システム２０は、監視対象装置１０の動作音や振動等を定期的に監視するものとする。故障予兆検知システム２０は、記憶部２１と、一次判定部２２と、二次判定部２３とを備える。

記憶部２１は、正常画像データ２１１と監視画像データ２１２とを記憶する。例えば、記憶部２１は、不揮発性の記憶装置である。正常画像データ２１１は、監視対象装置１０における正常時の測定データを波形として画像化した情報である。また、正常画像データ２１１は、監視対象装置１０が故障していない状態を示す情報であるため、故障の予兆検知におけるホワイトリストと呼ぶこともできる。監視画像データ２１２は、監視対象装置１０から所定の監視間隔で測定された測定データを波形として画像化した情報である。ここで、測定データは、例えば、測定時刻と測定値が対応付けられた時系列データや、測定時における音声データ、振動データ等である。また、測定データを波形として画像化した情報とは、例えば、時系列データを二次元グラフ化した波形の画像データ、測定値の周波数分布を示す波形の画像データ等である。なお、前記画像データは波形に限らず、例えば横軸を時間軸、縦軸を周波数として周波数毎の音等のレベルを色の濃度等で表した画像データ等であってもよい。

一次判定部２２は、監視画像データ２１２と、正常画像データ２１１との差分が、第１の範囲外であるか否かを判定する。つまり、一次判定部２２は、監視画像データ２１２と正常画像データ２１１とを画像として比較し、画像としての差分情報を算出し、差分情報が所定の閾値を超えるか否かを判定する。そして、一次判定部２２は、差分情報が所定の閾値を超えると判定した場合、差分が第１の範囲外であると判定するものとする。

二次判定部２３は、一次判定部２２により複数回、差分が第１の範囲外であると判定されたことに基づいて、監視対象装置１０の故障の予兆の有無を判定する。つまり、二次判定部２３は、一定期間内で一度だけ一次判定部２２により差分が第１の範囲外であると判定されたとしても故障の予兆であるとは判定しない。そして、二次判定部２３は、一次判定部２２により差分が第１の範囲外であると判定されたことが、一定期間内に所定回数以上、又は、一定期間内に連続して発生している場合に、監視対象装置１０に故障の予兆があると判定する。

尚、記憶部２１、一次判定部２２及び二次判定部２３は、同一のコンピュータ装置内で実現されてもよい。その場合、例えば、一次判定部２２及び二次判定部２３の処理が実装された故障予兆検知プログラムを当該コンピュータ装置の制御部が読み込み実行することで、一次判定部２２及び二次判定部２３の処理を実現する。また、記憶部２１は、外付けのストレージ装置であってもよい。さらに、一次判定部２２及び二次判定部２３は、２以上のコンピュータ装置により分散して実現されても構わない。

図２は、本発明の実施形態１にかかる故障予兆検知方法の流れを示すフローチャートである。前提として、記憶部２１には、監視対象装置１０から正常時に測定されたデータに基づく波形データである正常画像データ２１１と、監視対象装置１０から監視時に測定されたデータに基づく波形データである監視画像データ２１２とが予め保存されているものとする。

まず、一次判定部２２は、正常画像データ２１１と監視画像データ２１２とを比較して、一次判定を行う（Ｓ１１）。具体的には、一次判定部２２は、記憶部２１から正常画像データ２１１及び監視画像データ２１２を読み出し、読み出した正常画像データ２１１及び監視画像データ２１２のそれぞれを画像認識した結果を比較して差分を数値情報として算出する。そして、一次判定部２２は、差分が第１の範囲外であるか否かを判定する（Ｓ１２）。差分が第１の範囲内であればステップＳ１１へ戻り、次に測定されたデータについて、ステップＳ１１を行う。

一方、差分が第１の範囲外と判定された場合、一次判定部２２により複数回、差分が第１の範囲外と判定されたか否かを判定する（Ｓ１３）。一回目であれば、ステップＳ１１へ戻り、次に測定されたデータについて、ステップＳ１１を行う。

一方、複数回であれば、二次判定部２３は、二次判定を行う（Ｓ１４）。具体的には、二次判定部２３は、一次判定部２２により差分が第１の範囲外であると判定されたことが、一定期間内に所定回数以上、又は、一定期間内に連続して発生している場合に、監視対象装置１０に故障の予兆があると判定する。故障の予兆がないと判定した場合、ステップＳ１１へ戻り、次に測定されたデータについて、ステップＳ１１を行う。一方、故障の予兆があると判定した場合、当該処理を終了する。以降、故障の予兆をユーザへ通報等することができる。

例えば、工場内で稼働する所定の機械が監視対象装置であり、その機械音を測定することにより、当該機械の故障の予兆を検知するものとする。この場合、監視中に作業員の声や工場内のスピーカの音等が測定音に紛れて測定されてしまうことがある。このような測定データの波形は、正常時の機械音の波形とは異なるため、一次判定だけであれば故障の予兆ありとして検知されてしまう。しかしながら、作業員の声等は機械の故障とは無関係であり、しかも一時的なものであることが多い。そのため、例えば、監視間隔が５分程度であれば、監視の度に作業員の声が紛れて測定されることは稀である。そこで、本実施形態１では、所定の監視間隔で測定された測定データの波形に対する一次判定で複数回、検知された場合を対象として二次判定を行うものである。これにより、一時的に異常な波形が検知されてもそれが継続して、または、頻繁に検知されないようであれば、故障の予兆とはみなさないことで、過剰な検知を抑制することができる。

このように、本実施形態１では、単に一回だけホワイトリストに該当しなかったことで故障の予兆と検知するのではなく、複数回発生する事象に限り、故障の予兆として検知している。これにより、突発的な原因で本来故障ではないケースを除外し、誤検知を軽減するため、故障予兆の検知精度を向上させることができる。

また、故障の予兆検知にホワイトリストを用いることで、予め異常ケースを網羅する必要がなく、未知の異常ケースも検知できる。そして、事前に異常ケースを検知するための動作確認も不要であるため、導入時のコストを軽減できる。

＜実施形態２＞
本実施形態２は、上述した実施形態１の改良例である。すなわち、前記記憶部は、複数種類の前記正常画像データを記憶し、前記一次判定部は、前記監視画像データと、前記複数種類のそれぞれの前記正常画像データとの差分の全てが前記第１の範囲外である場合に、当該差分が前記第１の範囲外であると判定するものである。このように、ホワイトリストに正常ケースを複数種類登録することで、誤検知を軽減することができる。

また、前記一次判定部は、前記差分が前記第１の範囲外であると判定した場合に前記二次判定部へその旨を通知し、前記二次判定部は、前記一次判定部からの通知の受付頻度又は当該通知の継続性が所定条件を超える場合に、前記故障の予兆が有ると判定することが望ましい。これにより、実際には異常ではない突発的なケースをある程度の妥当性をもって除外でき、検知精度を向上できる。

さらに、前記二次判定部により前記故障の予兆が有ると判定された場合に、前記監視画像データを表示する表示部をさらに備えることが望ましい。これにより、異常と検知された波形データをユーザが目視できるため、検知の妥当性の判定が容易となる。

図３は、本発明の実施形態２にかかる故障予兆検知システム２００の構成を示すブロック図である。故障予兆検知システム２００は、上述した故障予兆検知システム２０を具体化したものであり、監視対象装置１０を監視し、監視対象装置１０の故障の予兆を検知するための情報システムである。故障予兆検知システム２００は、測定部２１０と、画像変換部２２０と、一次判定部２３０と、二次判定部２４０と、通報部２５０と、記憶部２６０とを備える。

記憶部２６０は、上述した記憶部２１の一例であり、測定データ２６１と、監視画像データ２６２と、ホワイトリスト２６３と、差分閾値２６４と、通知頻度２６５と、通知継続時間２６６とを記憶する。測定データ２６１は、監視対象装置１０から測定された音、振動又は匂い等の物理量と測定時刻との組合せの時系列データ等である。監視画像データ２６２は、上述した監視画像データ２１２と同等である。ホワイトリスト２６３は、複数種類の正常画像データを含む情報群である。例えば、測定データ２６１が音声データの場合、ホワイトリスト２６３には、純粋な機械（監視対象装置１０）の正常な動作音（他の音が混ざらないもの）、監視対象装置１０が設置された室内の空調の音と前記機械の正常な動作音とが混在した音、及び、監視対象装置１０の動作を停止させた際の、つまり機械音がない状態での空調の音等が挙げられる。さらに空調の音としては、エアコンの弱冷房である場合の冷房音と前記機械の正常な動作音とが混在した音や、エアコンの強冷房である場合の冷房音と前記機械の正常な動作音とが混在した音等を含めて良い。これにより、季節や時間帯ごとに異なる実際の測定音に近い音をホワイトリストとして用いることができる。そのため、故障でないケースを一次判定により精度よく除外できる。

差分閾値２６４は、監視画像データ２６２とホワイトリスト２６３内の各正常画像データとの各差分が通常と異なることを一次判定により検知するための閾値である。差分閾値２６４は、複数種類の正常画像データのそれぞれにおいて異なる値であってもよい。

通知頻度２６５は、一定期間内に一次判定部２３０から二次判定部２４０へ通知された回数である。言い換えると、通知頻度２６５は、一定期間内に一次判定部２３０により差分が差分閾値２６４を超えたと判定された回数である。通知継続時間２６６は、測定部２１０における測定間隔（監視間隔）に対して一次判定部２３０からの通知が連続している回数又は時間である。

測定部２１０は、所定の監視間隔により監視対象装置１０における所定の物理量を取得し、測定データ２６１として記憶部２６０に保存する。画像変換部２２０は、記憶部２６０から測定データ２６１を読み出し、読み出した測定データ２６１を二次元グラフ等により波形として表示した場合の画像データに変換し、監視画像データ２６２として記憶部２６０に保存する。

一次判定部２３０は、上述した一次判定部２２の一例であり、監視画像データ２６２とホワイトリスト２６３内の各正常画像データとを比較し、それぞれの差分を算出する。そして、一次判定部２３０は、算出した差分のそれぞれが差分閾値２６４を超えるか否かを判定する。そして、一次判定部２３０は、差分の全てが差分閾値２６４を超えると判定した場合、二次判定部２４０へその旨を通知する。

二次判定部２４０は、上述した二次判定部２３の一例であり、一次判定部２３０からの通知の受付頻度又は当該通知の継続性が所定条件を超える場合に、監視対象装置１０に故障の予兆が有ると判定する。そして、二次判定部２４０は、監視対象装置１０に故障の予兆が有ると判定した場合、通報部２５０に対して故障予兆通知を出力する。すなわち、二次判定部２４０は、一定期間内に一次判定部２３０からの通知を受ける度に、通知頻度２６５を加算する。そして、二次判定部２４０は、通知頻度２６５が所定回数を超えた場合に、通報部２５０へ故障予兆通知を出力するまた、二次判定部２４０は、一定期間内に一次判定部２３０からの通知を受ける度に、測定部２１０の監視間隔において連続して通知を受け付けた場合に通知継続時間２６６の計測を続ける。または、二次判定部２４０は、通知継続時間２６６の継続回数を加算する。そして、二次判定部２４０は、通知継続時間２６６が所定時間又は所定回数を超える場合に、通報部２５０へ故障予兆通知を出力する。尚、二次判定部２４０は、通知頻度２６５及び通知継続時間２６６のいずれか一方又は両方を用いて、二次判定を行っても構わない。

通報部２５０は、二次判定部２４０からの故障予兆検知に応じて各種の通報を行う。例えば、通報部２５０は、表示部２５１と、警報部２５２と、メール送信部２５３とを備える。表示部２５１は、画面等の表示装置であり、二次判定部２４０から故障予兆通知を受け付けた場合に、該当する監視画像データ２６２を記憶部２６０から読み出し、読み出した監視画像データ２６２を画面に表示する。これにより、監視対象装置１０の故障監視を行うユーザは、故障の予兆と検知された経緯を容易に把握することができ、速やかにその後の対応を取ることができる。

警報部２５２は、二次判定部２４０から故障予兆通知を受け付けた場合に、ユーザに対して音等により警報出力を行う。メール送信部２５３は、二次判定部２４０から故障予兆通知を受け付けた場合に、予め設定されたユーザのメールアドレスに対して監視対象装置１０に故障の予兆が検知された旨を示す電子メールを送信する。尚、メール送信部２５３は、送信する電子メールに監視画像データ２６２を含めても構わない。

図４は、本発明の実施形態２にかかる故障予兆検知方法の流れを示すフローチャートである。前提として、記憶部２６０には、複数種類の正常画像データを含むホワイトリスト２６３と、差分閾値２６４とが少なくとも予め保存されているものとする。

まず、測定部２１０は、所定の監視間隔で監視対象装置１０を測定する（Ｓ２１）。そして、測定部２１０は、監視対象装置１０から測定されたデータを測定データ２６１として記憶部２６０に保存する。次に、画像変換部２２０は、記憶部２６０から読み出した測定データ２６１を波形として画像化し、監視画像データ２６２として記憶部２６０に保存する（Ｓ２２）。

続いて、一次判定部２３０は、監視画像データ２６２と、ホワイトリスト２６３内の各正常画像データとを比較し、それぞれの差分を算出する（Ｓ２３）。そして、一次判定部２３０は、算出した差分の全てが差分閾値２６４を超えるか否かを判定する（Ｓ２４）。

ステップＳ２４で差分の一部でも差分閾値２６４を超えないと判定した場合、ステップＳ２１へ戻る。一方、ステップＳ２４で差分の全てが差分閾値２６４を超えると判定した場合、一次判定部２３０は、その旨を二次判定部２４０へ通知する（Ｓ２５）。

その後、二次判定部２４０は、一次判定部２３０からの通知に応じて、通知頻度２６５及び通知継続時間２６６の算出を行う（Ｓ２６）。そして、二次判定部２４０は、通知頻度２６５が所定回数を超えるか、又は、通知継続時間２６６が所定時間を超えるか否かを判定する（Ｓ２７）。ステップＳ２７において、いずれの条件も超えないと判定された場合、ステップＳ２１へ戻る。一方、ステップＳ２７において、いずれかの条件を超えると判定された場合、二次判定部２４０は、通報部２５０へ故障予兆通知を行う（Ｓ２８）。

通報部２５０は、二次判定部２４０からの故障予兆通知に応じて、表示、警報及びメール送信を行う（Ｓ２９）。すなわち、表示部２５１は、該当する監視画像データ２６２を記憶部２６０から読み出し、画面に表示する。警報部２５２は、警報出力を行う。メール送信部２５３は、予め設定されたユーザのメールアドレスに対して故障の予兆を検知された旨を示す電子メールを送信する。

このように本実施形態２により、ホワイトリストに正常ケースを複数種類登録することで、例えば、監視対象の機械音以外の様々な環境音（空調等）を加味して一次判定を行うことができる。そのため、一次判定による誤検知を軽減することができる。

また、一次判定により通知された統計情報を用いて二次判定を行うことで、その通知の傾向により熟練者が故障の予兆を見分けるような精度の良い検知を行うことができる。さらに、異常として検知された波形データをユーザが目視できるため、検知の妥当性の判定が容易となる。

＜実施形態３＞
本実施形態３は、上述した実施形態２の改良例である。すなわち、前記監視対象装置から測定された測定データを波形として画像化した第１画像データを、前記正常画像データとして前記記憶部に追加登録する登録部をさらに備えるものである。これにより、ホワイトリストへの登録が容易となる。また、事前に異常データの準備が不要であり、様々な状況の正常データを容易に登録可能となる。

さらに、前記登録部は、前記追加登録する前に、前記第１画像データと前記記憶部に登録済みの前記正常画像データである第２画像データとを比較し、前記第１画像データと前記第２画像データとの差分が第２の範囲内である場合、当該第１画像データと当該第２画像データのうち一方を削除し、他方を前記記憶部に登録することが望ましい。これにより、重複登録を防止し、ホワイトリストのデータ量を抑制できる。

図５は、本発明の実施形態３にかかる故障予兆検知システム２００ａの構成を示すブロック図である。尚、図５では、図３と同様の構成については適宜、記載を省略し、説明も省略するものとする。

故障予兆検知システム２００ａは、上述した故障予兆検知システム２００の構成に加え、登録部２７０を備える。登録部２７０は、監視対象装置１０から測定された測定データ２６１を波形として画像化した測定画像データ２６７（第１画像データ）を、ホワイトリスト２６３の正常画像データとして記憶部２６０に追加登録する。ここで、登録部２７０は、追加登録する前に、第１画像データと記憶部２６０に登録済みの（ホワイトリスト２６３内の）正常画像データである第２画像データとを比較し、第１画像データと第２画像データとの差分が重複判定閾値２６８（第２の範囲）内である場合、第１画像データと第２画像データのうち一方を削除し、他方を記憶部２６０に登録する。

図６は、本発明の実施形態３にかかるホワイトリスト登録処理の流れを示すフローチャートである。前提として、記憶部２６０には、１以上の正常画像データを含むホワイトリスト２６３と、重複判定閾値２６８とが少なくとも予め保存されているものとする。また、本実施形態３にかかるホワイトリスト登録処理は、上述した実施形態２にかかる故障予兆検知方法の事前準備として実施することができる。また、当該ホワイトリスト登録処理は、図４のステップＳ２１の監視間隔の間に実施しても構わない。

まず、測定部２１０は、監視対象装置１０の通常動作時に、測定を行う（Ｓ３１）。そして、測定部２１０は、監視対象装置１０から測定されたデータを測定データ２６１として記憶部２６０に保存する。次に、画像変換部２２０は、記憶部２６０から読み出した測定データ２６１を波形として画像化し、測定画像データ２６７として記憶部２６０に保存する（Ｓ３２）。

続いて、登録部２７０は、測定画像データ２６７と、ホワイトリスト２６３内の各正常画像データとを比較し、それぞれの差分を算出する（Ｓ３３）。そして、登録部２７０は、算出した差分の全てが重複判定閾値２６８を超えるか否かを判定する（Ｓ３４）。

ステップＳ３４で差分の全てが重複判定閾値２６８を超えると判定した場合、登録部２７０は、測定画像データ２６７をホワイトリスト２６３に追加して登録する（Ｓ３５）。一方、ステップＳ３４で差分の一部でも重複判定閾値２６８の範囲内であると判定した場合、登録部２７０は、測定画像データ２６７を削除し（Ｓ３６）、ホワイトリスト２６３への登録を行わない。尚、ステップＳ３６において、登録部２７０は、測定画像データ２６７を削除せず、測定画像データ２６７と重複すると判定された正常画像データを削除し、測定画像データ２６７をホワイトリスト２６３に追加登録してもよい。

このように、本実施形態３により、ホワイトリストへの正常画像データの重複登録を防止し、ホワイトリストのデータ量を抑制できる。また、事前に異常データの準備をせずとも、監視対象装置１０の通常動作時に測定したデータを容易にホワイトリストへ登録することができる。そのため、正常時の様々な状況について網羅することが容易となる。

＜実施形態４＞
本実施形態４は、上述した実施形態２又は３の改良例である。すなわち、実施形態２に対して、前記表示部に表示された前記監視画像データに対して正常である旨の回答を受け付けた場合に、当該監視画像データを前記正常画像データとして前記記憶部に追加登録する登録部をさらに備えるものである。または、実施形態３に対して、前記登録部は、前記表示部に表示された前記監視画像データに対して正常である旨の回答を受け付けた場合に、当該監視画像データを前記第１画像データとし、当該第１画像データを前記正常画像データとして前記記憶部に追加登録するものである。これにより、故障予兆の検知結果に対するユーザによる判定結果のフィードバックにより検知精度を向上できる。

図７は、本発明の実施形態４にかかる故障予兆検知システム２００ｂの構成を示すブロック図である。尚、図７では、図３と同様の構成については適宜、記載を省略し、説明も省略するものとする。

故障予兆検知システム２００ｂは、上述した故障予兆検知システム２００の構成に加え、受付部２８１と、登録部２８２とを備える。尚、登録部２８２は、図５の登録部２７０と共用しても構わない。受付部２８１は、ユーザＵから、表示部２５１に表示された監視画像データ２６２に対して正常（故障の予兆なし）又は異常（故障の予兆あり）である旨の回答を受け付ける。登録部２８２は、受付部２８１において正常である旨の回答を受け付けた場合に、監視画像データ２６２をホワイトリスト２６３内の正常画像データとして記憶部２６０に追加登録する。

図８は、本発明の実施形態４にかかるフィードバック処理の流れを示すフローチャートである。前提として、図４のステップＳ２９により、故障の予兆が有るとして検知された監視画像データ２６２が表示部２５１に表示されているものとする。

まず、監視対象装置１０の故障監視を行うユーザＵは、表示部２５１に表示された監視画像データ２６２を目視して、監視画像データ２６２が故障の予兆を示すか否かを判断する。そして、受付部２８１は、ユーザＵから監視画像データ２６２に対する正常又は異常である旨の回答（フィードバック）を受け付ける（Ｓ４１）。

ここで、回答が監視画像データ２６２が正常データ、つまり、誤検知であることを示す場合、登録部２８２は、監視画像データ２６２をホワイトリスト２６３内の正常画像データとして記憶部２６０に追加登録する（Ｓ４３）。一方、回答が監視画像データ２６２が異常データ、つまり、検知が正しく、故障予兆の可能性があることを示す場合、登録部２８２は、監視画像データ２６２の追加登録を行わない。例えば、登録部２８２は、監視画像データ２６２を削除する。

このように、本実施形態４により、故障予兆の検知結果に対するユーザによる判定結果のフィードバックにより検知精度を向上できる。

＜実施形態５＞
本実施形態５は、上述した実施形態３又は４の変形例である。すなわち、前記登録部は、前記追加登録する前に、前記第１画像データと前記記憶部に登録済みの前記正常画像データである第２画像データとを比較し、前記第１画像データと前記第２画像データとの差分が第２の範囲内である場合、当該第１画像データと当該第２画像データとを統合して統合画像データを生成し、当該統合画像データを前記正常画像データとして前記記憶部に追加登録し、かつ、前記第１の範囲の幅を調整するものである。尚、前記第１画像データを、実施形態４における正常である旨の回答を受け付けた、前記表示部に表示された前記監視画像データとしてもよい。これにより、類似ケースをまとめて、その周辺を正常ケースと判定することで、ホワイトリストのデータ量を抑制しつつ、検知精度を向上できる。

図９は、本発明の実施形態５にかかる故障予兆検知システム２００ｃの構成を示すブロック図である。尚、図９では、図５と同様の構成については適宜、記載を省略し、説明も省略するものとする。登録部２７０ａは、上述した登録部２７０と同様に、追加登録する前に、測定画像データ２６７（第１画像データ）と記憶部２６０に登録済みの（ホワイトリスト２６３内の）正常画像データである第２画像データとを比較する。そして、第１画像データと第２画像データとの差分が重複判定閾値２６８（第２の範囲）内である場合、登録部２７０ａは、第１画像データと第２画像データとを統合して統合画像データを生成し、当該統合画像データをホワイトリスト２６３内の正常画像データとして記憶部２６０に追加登録する。また、登録部２７０ａは、差分閾値２６４の値、つまり、第１の範囲の幅を調整する。

図１０は、本発明の実施形態５にかかるホワイトリスト登録処理の流れを示すフローチャートである。尚、ステップＳ３１からＳ３５までは、上述した図６と同等であるため、説明を省略する。

ここで、ステップＳ３４で差分の一部でも重複判定閾値２６８の範囲内であると判定した場合、登録部２７０ａは、追加登録する前に、測定画像データ２６７と、重複判定閾値２６８の範囲内と判定された正常画像データとを統合して統合画像データを生成する（Ｓ３７）。そして、登録部２７０ａは、統合画像データをホワイトリスト２６３に追加登録する（Ｓ３８）。また、登録部２７０ａは、測定画像データ２６７と重複判定閾値２６８の範囲内と判定された正常画像データとを記憶部２６０から削除する（Ｓ３９）。その後、登録部２７０ａは、差分閾値２６４を調整する（Ｓ４０）。具体的には、登録部２７０ａは、測定画像データ２６７から元の差分閾値２６４分離れた場合と、重複判定閾値２６８の範囲内と判定された正常画像データから元の差分閾値２６４分離れた場合とのいずれも含まれるように、差分閾値２６４を増加する。つまり、第１の範囲を拡大する。

このように、本実施形態５により、類似する波形データをまとめて、その周辺を正常ケースと判定することで、ホワイトリストのデータ量を抑制しつつ、検知精度を向上できる。

＜実施形態６＞
本実施形態６は、上述した実施形態２から５の改良例である。すなわち、ホワイトリストとして登録された各正常画像データのそれぞれにその属性情報を対応付けるものである。例えば、各正常画像データにその特徴を示すテキスト情報を対応付ける。テキスト情報としては、例えば、エアコンが弱冷房である場合の監視対象装置１０の正常な動作音、といったものである。また、実施形態４の受付部２８１がユーザＵからの回答として、テキスト情報を受け付け、登録部２８２が監視画像データ２６２をホワイトリスト２６３への追加登録する際に併せて、受け付けたテキスト情報を対応付けるとよい。

このように、本実施形態６により、ユーザＵがホワイトリスト２６３に登録された各正常画像データの属性を容易に把握できるため、ユーザＵによるホワイトリスト２６３のメンテナンス性を向上することができる。

＜その他の実施形態＞
なお、本発明は上記実施形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。

また、上述の実施形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明は、任意の処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。

上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

１０ 監視対象装置
２０ 故障予兆検知システム
２１ 記憶部
２１１ 正常画像データ
２１２ 監視画像データ
２２ 一次判定部
２３ 二次判定部
２００ 故障予兆検知システム
２１０ 測定部
２２０ 画像変換部
２３０ 一次判定部
２４０ 二次判定部
２５０ 通報部
２５１ 表示部
２５２ 警報部
２５３ メール送信部
２６０ 記憶部
２６１ 測定データ
２６２ 監視画像データ
２６３ ホワイトリスト
２６４ 差分閾値
２６５ 通知頻度
２６６ 通知継続時間
２００ａ 故障予兆検知システム
２７０ 登録部
２６７ 測定画像データ
２６８ 重複判定閾値
２００ｂ 故障予兆検知システム
２８１ 受付部
２８２ 登録部
２００ｃ 故障予兆検知システム
２７０ａ 登録部
Ｕ ユーザ

Claims (10)

1. 監視対象装置における正常時の測定データを画像化した正常画像データを記憶する記憶部と、
   前記監視対象装置から所定の監視間隔で測定された測定データを画像化した監視画像データと、前記正常画像データとの差分が、第１の範囲外であるか否かを判定する一次判定部と、
   前記一次判定部により複数回、前記差分が前記第１の範囲外であると判定されたことに基づいて、前記監視対象装置の故障の予兆の有無を判定する二次判定部と、
   を備える故障予兆検知システム。
2. 前記記憶部は、複数種類の前記正常画像データを記憶し、
   前記一次判定部は、前記監視画像データと、前記複数種類のそれぞれの前記正常画像データとの差分の全てが前記第１の範囲外である場合に、当該差分が前記第１の範囲外であると判定する
   請求項１に記載の故障予兆検知システム。
3. 前記一次判定部は、
   前記差分が前記第１の範囲外であると判定した場合に前記二次判定部へその旨を通知し、
   前記二次判定部は、
   前記一次判定部からの通知の受付頻度又は当該通知の継続性が所定条件を超える場合に、前記故障の予兆が有ると判定する
   請求項１又は２に記載の故障予兆検知システム。
4. 前記監視対象装置から測定された測定データを画像化した第１画像データを、前記正常画像データとして前記記憶部に追加登録する登録部をさらに備える
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載の故障予兆検知システム。
5. 前記登録部は、
   前記追加登録する前に、前記第１画像データと前記記憶部に登録済みの前記正常画像データである第２画像データとを比較し、
   前記第１画像データと前記第２画像データとの差分が第２の範囲内である場合、当該第１画像データと当該第２画像データのうち一方を削除し、他方を前記記憶部に登録する
   請求項４に記載の故障予兆検知システム。
6. 前記登録部は、
   前記追加登録する前に、前記第１画像データと前記記憶部に登録済みの前記正常画像データである第２画像データとを比較し、
   前記第１画像データと前記第２画像データとの差分が第２の範囲内である場合、当該第１画像データと当該第２画像データとを統合して統合画像データを生成し、当該統合画像データを前記正常画像データとして前記記憶部に追加登録し、かつ、前記第１の範囲の幅を調整する
   請求項４に記載の故障予兆検知システム。
7. 前記二次判定部により前記故障の予兆が有ると判定された場合に、前記監視画像データを表示する表示部をさらに備える
   請求項１乃至６のいずれか１項に記載の故障予兆検知システム。
8. 前記登録部は、
   前記表示部に表示された前記監視画像データに対して正常である旨の回答を受け付けた場合に、当該監視画像データを前記第１画像データとし、当該第１画像データを前記正常画像データとして前記記憶部に追加登録する
   請求項４乃至６のいずれか１項に従属する請求項７に記載の故障予兆検知システム。
9. 監視対象装置から所定の監視間隔で測定された測定データを画像化した監視画像データと、前記監視対象装置における正常時の測定データを画像化した正常画像データとの差分が、第１の範囲外であるか否かを判定する一次判定ステップと、
   前記一次判定ステップにより複数回、前記差分が前記第１の範囲外であると判定されたことに基づいて、前記監視対象装置の故障の予兆の有無を判定する二次判定ステップと、
   を含む故障予兆検知方法。
10. 監視対象装置から所定の監視間隔で測定された測定データを画像化した監視画像データと、前記監視対象装置における正常時の測定データを画像化した正常画像データとの差分が、第１の範囲外であるか否かを判定する一次判定処理と、
    前記一次判定処理により複数回、前記差分が前記第１の範囲外であると判定されたことに基づいて、前記監視対象装置の故障の予兆の有無を判定する二次判定処理と、
    をコンピュータに実行させる故障予兆検知プログラム。

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