JP2019211816A - 特徴量抽出装置、故障予兆診断装置、設計支援装置、並びに故障予兆診断運用方法 - Google Patents

Abstract

【課題】機器の故障を予知的に診断するに好適な特徴量抽出装置、故障予兆診断装置、設計支援装置、並びに故障予兆診断運用方法を提供する。【解決手段】診断対象の機器に取り付けられたセンサからのデータを得て、前処理後に特徴量を出力する特徴量抽出装置であって、センサからのデータを入力する再構成可能な回路と、演算部と、再構成された情報を記憶する再構成情報データベースと、外部接続するための通信モジュールとを備え、演算部は、センサからのデータを前記再構成可能な回路を用いた前処理、並びに特徴量抽出処理を実行して得た特徴量を通信モジュールにより外部出力するとともに、外部から得られた再構成情報を再構成情報データベースに記憶し、再構成情報に従って再構成可能な回路を構成することを特徴とする特徴量抽出装置。【選択図】図１

Description

本発明は、機器の故障を予知的に診断するに好適な特徴量抽出装置、故障予兆診断装置、設計支援装置、並びに故障予兆診断運用方法に関する。

機器の故障を予知的に診断する技術として、特許文献１が知られている。特許文献１においては、機械設備の異常予兆の有無を高精度で診断できる異常予兆診断装置等を提供することを目的とし、「異常予兆診断装置１は、機械設備２に設置されたセンサの検出値を含むセンサデータを取得するセンサデータ取得手段１２と、機械設備２が正常であることが既知である期間のセンサデータを学習対象とし、当該センサデータの時系列的な波形を正常モデルとして学習する学習手段と、前記正常モデルと、診断対象のセンサデータの時系列的な波形と、の比較に基づいて、機械設備２の異常予兆の有無を診断する診断手段と、を備える。」ように構成されたものである。

特開２０１７−３３４７１号公報

特許文献１では、学習データに含まれる高調波をフィルタにより減衰させ徒に多くの特徴点が抽出させることを抑制する事について記述されている。

特許文献１に述べられているように通常、不必要に多くの特徴点（以後文言統一のため特徴点を含め診断に必要な特徴的な物理量を特徴量とする）や特徴量抽出性能に影響を及ぼす雑音信号を取り除くためにフィルタリング処理が施される。適切な量の特徴量や雑音信号を取り除くためには最適なフィルタリング処理が必要になる。

従って、フィルタリング処理を誤ると特徴量がまったく観測されなくなったり、雑音信号の除去が十分でなかったり、特徴量抽出に重要な信号成分を除去してしまう場合もある。そのため特徴量の検出性能が低下し予兆診断の誤報や失報の原因になりかねない。なお、雑音信号の種類や特性、適切な量の特徴量に絞り込むフィルタリング処理の特性は、診断する機械や設置した現場環境によって異なる場合が多々あり、前処理の処理内容や前処理のパラメータ設定を事前に決定する事が困難な場合が多い。

従って、フィルタリング処理など特徴量検出の前処理は、処理前の収集データの特性を確認しながら最適な前処理手法を選定する必要があるが、特許文献１にはこれらに関する記載がない。

このことから本発明においては、機器の故障を予知的に診断するに好適な特徴量抽出装置、故障予兆診断装置、設計支援装置、並びに故障予兆診断運用方法を提供することを目的とするものである。

以上のことから本発明においては「診断対象の機器に取り付けられたセンサからのデータを得て、前処理後に特徴量を出力する特徴量抽出装置であって、センサからのデータを入力する再構成可能な回路と、演算部と、再構成された情報を記憶する再構成情報データベースと、外部接続するための通信モジュールとを備え、演算部は、センサからのデータを前記再構成可能な回路を用いた前処理、並びに特徴量抽出処理を実行して得た特徴量を通信モジュールにより外部出力するとともに、外部から得られた再構成情報を再構成情報データベースに記憶し、再構成情報に従って再構成可能な回路を構成することを特徴とする特徴量抽出装置」としたものである。

また本発明においては「特徴量抽出装置からの特徴量を用いて、診断対象の機器を診断する故障予兆診断処理部を備える故障予兆診断処理装置」としたものである。

また本発明においては「特徴量抽出装置からの特徴量を用いて、再構成可能な回路の構成を決定し、再構成情報として通信モジュールを介して特徴量抽出装置に送出する設計支援装置」としたものである。

また本発明においては「診断対象の機器に取り付けられたセンサからのデータを入力する再構成可能な回路と、再構成情報を記憶する再構成情報データベースとを備え、再構成情報に応じて再構成可能な回路の構成を変更する特徴量抽出装置を設計支援装置に接続し、設計支援装置において、特徴量抽出装置からの特徴量を用いて再構成可能な回路の構成を決定し、再構成情報として特徴量抽出装置に送出して再構成情報データベースに記憶し、特徴量抽出装置を設計支援装置から切り離し、代わりに特徴量抽出装置からの特徴量を用いて、診断対象の機器を診断する故障予兆診断処理装置に接続することを特徴とする故障予兆診断運用方法」としたものである。

本発明により、前処理に必要な最適な処理内容を特徴量検出手段に組み込むことが可能になり、検出性能が高い故障予兆診断装置及び装置を提供する事が可能になる。

外部装置８の具体的な構成例と本発明の処理手順を示す図。 診断対象機器が回転機である時の診断対象機器の構成例を示す図。 図２のセンサが検知した信号を用いて診断を行う故障予兆診断装置３の全体構成例を示す図。 設計支援装置の概略構成を示す図。 再構成可能な処理装置５の具体的なハード構成例を示す図。 外部装置８と再構成可能な処理装置５の間で実行される一連の処理を示すフローチャート。 モード選択用のモニター表示画面例を示す図。 モニター８９に表示された前処理探索用再構成情報の選択画面の一例を示す図。 処理ステップＳ１０１における前処理手順の一例を示す図。 加速度信号が測定レンジに適切に収まっている例を示す図。 加速度信号が測定レンジの非常に狭い範囲で変化している例を示す図。 加速度信号が測定レンジを越えてしまう例を示す図。 雑音の影響がない状態の軸受け振動の周波数スペクトルを示す図。 インバータ駆動のモータで計測した振動スペクトル バンドパスフィルタＢＰＦの特性を示す図。

以下本発明の実施例について図面を用いて説明する。

なお以下の説明においては、最初に一般的な故障予兆診断装置について説明し、そのあとに本発明に係る設計支援装置について説明する。

まず、一般的な故障予兆診断装置について図２、図３を用いて説明する。

故障予兆診断装置が診断の対象とする機器は、適宜のものであってよいが、以下の説明では回転機を対象とし、例えばモータの軸受けやコイルの異常、またはその予兆を把握することを一例として説明する。

図２は診断対象機器が回転機である時の診断対象機器の構成例を示す図である。図２において、診断対象機器２は、モータ２ｃ、モータ２ｃに電力を供給する電源装置２ｂ、モータ２ｃより動力を供給されて動く負荷装置２ｆ、モータ２ｃと負荷装置２ｆ間に設けられた軸並びに軸受け２ｄ，モータに電力を供給する電源ケーブル２ｇにより構成されている。

この場合に、診断対象部位は例えば軸受２ｄであり、ここには、軸受け２ｄの異常を捉えるための加速度センサ３ａ２が備えられる。また診断対象部位はモータコイルであり、モータコイルの異常（絶縁異常など）を把握するために電源ケーブル２ｇに電流センサ３ａ１が備えられる。

図３は、図２のセンサが検知した信号を用いて診断を行う故障予兆診断装置３の全体構成例を示す図である。故障予兆診断装置３は、診断対象機器に取り付けられたセンサ３ａと、故障予兆診断に用いる特徴量を抽出する特徴量検出装置３ｄと、特徴量を用いて故障予兆診断を行う故障・予兆診断部３ｅを主たる構成要素として構成されている。

図３のセンサ３ａは、図２の例では加速度センサ３ａ２や電流センサ３ａ１である。

図３の特徴量抽出装置３ｄは、前処理部３ｂと特徴量抽出処理部３ｃにより構成され、故障・予兆診断を行うために必要な特徴量を抽出する。

このうち前処理部３ｂでは、処理に最適な信号強度になるようにセンサ信号を増幅或いは減衰させたり、特徴量抽出処理に影響を与える診断対象物以外から発せられる振動或いは電気信号を除去したり、診断対象機器２の動作が過渡状態にありこの状態区間で診断を行うと診断精度が低下する運転区間などの影響を取り除く処理が行われる。これら特徴量抽出処理に悪影響を及ぼす外乱を総称して雑音とする。

特徴量抽出処理部３ｃは、これら雑音の影響を取り除いた処理を施した後に故障・予兆診断を行うために必要な特徴量の抽出を行っている。特徴量抽出処理部３ｃでは、前処理後の信号に対して適宜の特徴量抽出処理を実施し、抽出した特徴量を実効値として与える。例えば特徴量がセンサ信号に含まれる特定周波数の大きさである時、特徴量抽出処理部３ｃでは周波数変換処理を実行して特定周波数の大きさを抽出し、その大きさを実効値として出力する。

故障・予兆診断部３ｅでは、特徴量抽出装置３ｄで求めた特徴量を用いて故障・予兆の診断処理を行っている。なお故障・予兆診断部３ｅの実現手法については種々のものが知られており、本発明自体は故障予兆診断の手法に関する発明ではないので、これ以上の説明を割愛する。

図３の故障予兆診断装置３において、故障予兆精度を高めるために重要になるのが、適切な前処理の実行である。軸受け異常の特徴量抽出処理や絶縁異常の特徴量抽出処理は、雑音の少ない理想的な環境で行った模擬故障実験などで収集したデータを元に開発されている。そこで、そのような理想環境での収集データになるように予め雑音を想定して前処理部３ｂを設けている場合もあるが、実際の診断現場で想定した雑音除去アルゴリズムで雑音が除去できるとは限らない。特徴量検出装置３ｄは、異常状態を検出するために必要な特徴量を出力している。従って、想定外の雑音信号が入っていてもそれに気付くことが難しい。

そこで、この課題を解決するのが本発明に係る故障予兆診断装置の設計支援装置である。設計支援装置は、故障予兆診断装置３の特に特徴量抽出装置３ｄの部分の特性、機能、動作などを最適化するためのものであり、設計支援装置により最適化された特性などが、故障予兆診断装置３の特徴量抽出装置３ｄに移植、反映されて実機器に適用され、適用後の故障予兆診断装置３により機器の異常予兆処理を実行するものである。

図４は、設計支援装置の概略機能を示す図である。図４において設計支援装置６は、診断対象機器に取り付けられたセンサ３ａと、再構成可能な処理装置５と、外部装置８を主たる構成要素として構成されている。また再構成可能な処理装置５は、処理内容が変更可能な処理部９を含んで構成されている。

図４において、処理内容が変更可能な処理部９は図３の特徴量抽出装置３ｄに対応する機能であり、設計支援装置６を稼働する時点においては適宜の特性、内容の前処理部３ｂと特徴量抽出処理部３ｃを表している。外部装置８は、処理内容が変更可能な処理部９が体現する適宜の特性、内容の前処理部３ｂと特徴量抽出処理部３ｃにより得られる特徴量を評価し、その結果として前処理部３ｂと特徴量抽出処理部３ｃの本来あるべき姿である再構成情報７を得る。その後、処理内容が変更可能な処理部９は、再構成情報７を反映した前処理部３ｂと特徴量抽出処理部３ｃとされ、実機の故障予兆診断装置３の特に特徴量抽出装置３ｄに、特性などが反映される。

図５は、再構成可能な処理装置５の具体的なハード構成例を示す図である。この図に示す再構成可能な処理装置５は、アナログ信号処理部分と、デジタル信号処理部分により構成されている。

具体的には、アナログ信号処理部分として再構成可能なアナログ回路５２と、ＡＤＣ（アナログデジタルコンバータ）５３を備え、デジタル信号処理部分として再構成情報が格納されている記憶部５１、ＣＰＵ（マイコン）５５、再構成可能なデジタル回路５６、通信モジュール５７を備えている。これらによるアナログ信号はアナログ信号バス５４、デジタル信号はデジタル信号バス５８により接続され、相互に情報交換を可能としている。またデジタル信号はデジタル信号バス５８から通信モジュールを介して外部装置８に接続されている。

図５のように構成することにより、記憶部５１に記憶された再構成情報を元に再構成可能なアナログ回路５２や再構成可能なデジタル回路５６の回路構成を変更したり、ＣＰＵ５５の処理プログラムを変更したりして、再構成可能な処理装置５全体の処理内容を再構成する事が可能である。

なお再構成可能な処理装置５を構成するうえでの具体的な素子や、回路としては、再構成可能なアナログ回路やデジタル回路、そしてＣＰＵを搭載したＬＳＩとしてＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｓｙｓｔｅｍ−ｏｎ−Ｃｈｉｐなどの例があげられる。

再構成可能なアナログ回路には、複数のオペアンプが内蔵されており、その配線を、記憶部５１に記憶された再構成情報（接続情報）を利用して変更する。これにより、オペアンプのゲインを変更したり、オペアンプの接続構成を変更してＢＰＦやＬＰＦなどの各種フィルタの周波数特性を変更したりして、アナログ信号処理のカスタマイズが可能である。アナログ回路は再構成情報を変更することにより別の機能のアナログ信号処理に変更する事も出来る。

また同様の手順によりデジタル回路のカスタマイズも可能であり、アナログ・デジタル回路及び内蔵ＣＰＵのプログラムを、再構成情報を元に変更可能である。また、デジタル回路の再構成可能なＬＳＩの例としてはＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）などもあげられる。内蔵ゲート回路接続を、再構成情報を元に変更可能である。

なお再構成可能な処理装置５を構成するうえで、再構成可能なアナログ回路・再構成可能なデジタル回路・ＣＰＵが全て必要なわけではない。再構成可能なアナログ回路のみで構成し、アナログ回路のみで行うアナログ信号処理回路を構成してもよいし、ＣＰＵだけで全ての処理を行ってもよい。

また、通信モジュール５７を搭載することにより、外部装置８と通信して再構成情報を入手したり、センサ３ａから収集したデータや内部で処理した処理結果などを外部装置８に送信したりすることができる。

このような構成にする事により図４に示した再構成可能な処理装置５を実現する事ができる。なお上記構成においてＣＰＵである演算部は、センサからのデータを再構成可能なアナログ回路と再構成可能なデジタル回路を用いた前処理並びに特徴量抽出処理を実行して得た特徴量を通信モジュールにより外部出力するとともに、外部から得られた再構成情報を再構成情報データベースに記憶し、再構成情報に従って再構成可能なアナログ回路、および再構成可能なデジタル回路を構成する、一連の処理を制御している。

図１は、外部装置８の具体的な構成例と本発明の処理手順を示す図である。図１を用いて、まず外部装置８の具体的な構成例について説明する。図１では外部装置８の内部機能をブロック化して示しているが、各種データを記憶するデータベースＤＢと、処理部８０、再構成情報変換部８８により表すことができる。

図１において、各種データを記憶するデータベースＤＢとは、前処理探索用再構成情報を記憶している前処理探索用再構成情報データベースＤＢ１，理想信号を記憶している理想信号データベースＤＢ２，前処理アルゴリズムを記憶している前処理アルゴリズムデータベースＤＢ３，特徴量抽出アルゴリズムを記憶している特徴量抽出アルゴリズムデータベースＤＢ４である。

また処理部８０としては、再構成可能な処理装置５から入手した情報を信号変換して取り込み、あるいは内部で作成した情報を前処理探索用再構成情報として信号変換して前処理探索モードのための再構成情報７ａとして与えるための信号変換処理部８４、前処理アルゴリズムデータベースＤＢ３に記憶された前処理アルゴリズムを選択する前処理手法選択部８５、特徴量抽出アルゴリズムデータベースＤＢ４に記憶された特徴量抽出アルゴリズムを選択する前処理手法選択部８５、処理の途中経過、処理結果などをモニター８９に表示して設計者に提示し、あるいは設計者の指示を外部装置８内の処理に反映する画面表示・ＵＩ部８７などを備える。

また図１には本発明の処理手順が記述されている。図１の上段には、前処理探索段階Ａにおける処理が記述されている。前処理探索段階Ａでは、再構成可能な処理装置５はセンサ３ａからのデータを用いて前処理探索向け処理９ａを実行している。外部装置８は、再構成可能な処理装置５からの前処理探索向け処理９ａの結果情報を入手して再構成情報を再構成可能な処理装置５に提示している。この処理は、最適な前処理構成の情報を得るまで、再構成可能な処理装置５との間で繰り返し実行される。なお、前処理探索向け処理の完了時点では、前処理部３ｂと特徴量抽出処理部３ｃの再構成情報が得られている。

外部装置８の内部処理では、信号変換処理部８４で再構成可能な処理装置５からの情報を入手し、前処理アルゴリズムデータベースＤＢ３に記憶された前処理アルゴリズムあるいは特徴量抽出アルゴリズムデータベースＤＢ４に記憶された特徴量アルゴリズムを逐次選択、変更して再構成情報を作成し、再構成可能な処理装置５に設定し、再入力した再構成可能な処理装置５からの情報が、理想信号データベースＤＢ２に記憶している理想信号に達するまで、繰り返し処理を実行する。また再構成の途中経過や最終結果は適宜モニターに表示する。

図１の中段には、書き換え段階Ｂが記述されている。この段階では、外部装置８の内部処理により理想とする再構成情報が得られている。理想とする再構成情報は、再構成情報変換部８８により変換され、前処理及び特徴量検出のための再構成情報７ｂとして、再構成可能な処理装置５の前処理部３ｂ及び、特徴量抽出部３ｃに設定される。

図１の下段には、故障・予兆診断処理実行段階Ｃが記述されている。この段階では、外部装置８は再構成可能な処理装置５から切り離され、再構成可能な処理装置５は故障・予兆診断処理部３ｅに接続されて特徴量検出装置３ｄとして機能する。

外部装置８と再構成可能な処理装置５の間で実行される一連の処理を示すフローチャートが、図６に示されている。

図６には、前処理探索モードにおけるフローが示されているが、このうち処理ステップＳ１００から処理ステップＳ１０７には前処理の部分が示され、後半の処理ステップＳ１０８から処理ステップＳ１１５には、特徴量並びに全体処理の整合性を決定する処理の部分が示されている。

以下、前処理の処理内容やパラメータを決定する処理手順を図６に沿って説明する。本処理手順では、軸受けの故障・予兆診断を目的とした特徴量抽出処理用の前処理方法に関して説明する。

以下においては説明の都合上、前処理部３ｂにおける前処理手順として図９に示す処理手順を想定している。ここでは前処理部３ｂにおける前処理手順は、まず、センサ信号１１ａを最適な信号レベルに調整するためパラメータ及びゲインを設定する増幅器Ａｍｐ１による処理と、軸受け振動以外の雑音成分の影響を取り除くためパラメータ、フィルタの種類、周波数帯域を設定するバンドパスフィルタＢＰＦによる処理と、最後にバンドパスフィルタＢＰＦ透過により信号レベルが低下す場合があるので適切な信号レベルまで増加させるためにパラメータ及びゲインを設定する増幅器Ａｍｐ２による処理で構成されているものとする。これらの前処理を適切に行った後に、特徴量検出処理１１ｅが実行される。

図６のフローチャートの最初の処理ステップＳ１００では、前処理探索モード処理を開始する。具体的には例えば、外部装置８のアプリケーション立ち上げ時に外部装置８に接続されたモニター８９の画面に図７に示すようなモード選択用のモニター表示画面１７ａを表示し、前処理探索モード、あるいは前処理探索モードの開始ボタン１７ｂを押すことなどにより前処理方法の探索を開始する。なお図７はモード選択用のモニター表示画面例を示している。画面には、他に特徴量検出モード、あるいは特徴量検出モードの開始ボタン１７ｃを備えていてもよい。

次の処理ステップＳ１０１では、前処理探索用再構成情報の選択を行う。図８は、モニター８９に表示された前処理探索用再構成情報の選択画面の一例である。図９の前処理部構成における前処理内容として、ゲイン調整作業、フィルタの種別などが表示され、前処理部の構成に応じて、適宜のものが選択可能とされている。

ここでの処理を、図９に示した前処理の例で説明すると、まず、増幅器Ａｍｐ１の適切なゲインを探索する。軸受け診断を行うための加速度センサ３ａ２は軸受けの近辺に設置する事が望ましいが、設置可能な場所が軸受けの近くにない場合、離れた場所に設置しなければならない場合もある。この場合、振動は減衰し軸受け近辺と比較して小さな信号となる。また、軸受けの形状や型式によっては、正常状態でも大きな振動を発生する軸受けも存在する。前以て振動レベルが判っていれば事前に決定可能であるが、通常は現場に行って初めて判る場合も多い。

そのため、図１０ａに示すように加速度信号が測定レンジに適切に収まっていれば、理想的な良い波形であるが、図１０ｂのように測定レンジの非常に狭い範囲で変化している場合や、逆に図１０ｃのように測定レンジを越えてしまう場合もある。変化が小さい場合、最終的にアナログからデジタル信号に変換するときに量子誤差が大きくなり十分な精度が得られなかったり、測定レンジを越えた場合、正確な波形の把握が困難になったりする。従って、測定レンジの適切な範囲に納まるように増幅器Ａｍｐ１の適切なゲインを決定しなければならない。

増幅器Ａｍｐ１の適切なゲインの探索は、増幅器Ａｍｐ１のゲインを仮の値とし、その出力をＡＤ変換し評価すれば良い。従って、前処理探索モードの再構成情報は、増幅器Ａｍｐ１に仮のゲインを設定しその出力結果をＡＤ変換しで観測する処理構成を再構成情報作成装置５ｑで予め作っておき、それを選択すればよい。再構成情報作成装置５ｑで予め作成した前処理探索モードの再構成情報は、データベースＤＢ１に蓄積されている。

次の処理ステップＳ１０２では、再構成情報の書き込みをおこなう。データベースＤＢ１から選択した再構成情報は、再構成可能な処理装置５に書き込まれ、図９のセンサ信号９ａを直接ＡＤ変換しで観測する処理を行う装置に変更される。

次の処理ステップＳ１０３では、処理内容が変更された再構成可能な処理装置５の動作を開始し、処理ステップＳ１０４では処理結果を受信し、処理ステップＳ１０５では収集データの描画を行う。

描画結果が図１０ａの結果であれば増幅器Ａｍｐ１に設定した仮のゲインは適切なゲインと判断できるが、図１０ｂや図１０ｃのような結果が描画された場合、図１０ａと同等になるようにゲインを変更すればよい。処理ステップＳ１０６では、適切と判断されたゲインを前処理の内容として決定し、このようにして決定した前処理内容（今回は増幅器Ａｍｐ１のゲイン）は、前処理の処理内容作成システムを介して、データベースＤＢ３に前処理アルゴリズムとして登録される。なお、処理ステップＳ１０５において収集データの描画を行うに際し、理想波形作成システムが作成して、データベースＤＢ２に記憶する理想波形を適宜表示することで、設計者が理解しやすい表示とすることができる。

増幅器Ａｍｐ１の次には軸受け，振動以外の雑音成分の影響を取り除くバンドパスフィルタＢＰＦの特性を決定する必要があるので処理ステップＳ１０７から処理ステップＳ１０１に戻ってバンドパスフィルタＢＰＦの特性を決定するための前処理方法の探索を繰り返して行う。

バンドパスフィルタＢＰＦは軸受け以外の部位を発生源とする振動雑音の影響を除くために使用するフィルタである。図１１ａ，図１１ｂ，図１１ｃを用いて、バンドパスフィルタＢＰＦにおける周波数とスペクトル強度の関係について説明する。

まず図１１ａは、雑音の影響がない状態の軸受け振動の周波数スペクトルを表している。特性１１ａは、軸受けを起因とする振動スペクトルであり、理想的な波形である。

図１１ｂはインバータ駆動のモータで計測した振動スペクトルである。特性１１ｂ、１１ｃは、インバータのスイッチングの影響によりコイルが振動して現れた振動スペクトルである。この振動スペクトル１１ｂ、１１ｃは軸受けとは関係ない振動であり、故障・予兆診断精度に影響を与える振動である。この振動は、インバータのスイッチング周波数に依存し、スイッチング信号によりコイルが振動する程度も機種により異なり事前に把握する事が難しい。そこで、このスイッチングノイズの影響を観測し、その影響を取り除く前処理手法を探索する必要がある。

ここで使う前処理探索用の処理構成は、先ほどの増幅器Ａｍｐ１の増幅決定で使った処理構成がそのまま使える。適切な増幅器Ａｍｐ１のゲインに設定した処理構成で加速度センサの値を収集し、図１の信号変換処理部８４において、ＦＦＴなどの周波数変換処理を行う。これにより図１１ｂに示す周波数スペクトルが表示される。この事から、図１１ｃに示すように、特性１１ｂ、１１ｃを取り除くことが出来るバンドパスフィルタＢＰＦの特性１１ｄ（通過帯域がｆｓからｆｅであるような領域特性）となるようなバンドパスフィルタＢＰＦを、図１の前処理の処理内容作成システム５ｕで作成して、前処理アルゴリズムデータベースＤＢ３に登録すればよい。

最後に増幅器Ａｍｐ２のゲインを決定する。増幅器Ａｍｐ２の目的は、バンドパスフィルタＢＰＦを通過する事によりスペクトル特性１１ｂ及び１１ｃがなくなり、信号振幅が小さくなっている場合に対応するものである。この状態は、図１０ｂのように、微少信号として計測される状態である。そこで、バンドパスフィルタＢＰＦの通過後の信号の状態がどのようになっているかを確認する必要がある。これは、前処理探索用再構成情報として増幅器Ａｍｐ１と周波数特性を決定したバンドパスフィルタＢＰＦ通過後のアナログ信号をＡＤ変換して出力するような処理内容を図１の再構成情報作成装置５ｑで作成しておくことにより実現できる。増幅器Ａｍｐ２のゲインの決定手法は増幅器Ａｍｐ１と同様であるので説明を割愛する。

このようにして前処理内容が決定されると、次に図６の処理ステップＳ１０８において，特徴量検出アルゴリズム選択部８６を用いて特徴量選択アルゴリズムデータベースＤＢ４にアクセスし、軸受け診断用の特徴量選択アルゴリズムを選択する。前処理部３ｂにおける処理内容（増幅器Ａｍｐ１→バンドパスフィルタＢＰＦ→増幅器Ａｍｐ２）と、この選択した特徴量選択アルゴリズムを処理ステップＳ１０９において再構成情報に変換する。この変換は、図１の再構成情報変換部８８により行われる。

処理ステップＳ１１０において、変換された再構成情報は再構成可能な処理装置に書き込まれる。この書き込み処理が、図１の書き換え段階Bである。これにより、前処理部３ｂ及び特徴量抽出処理部３ｃを実行する特徴量抽出モードが実行できるようになる。

処理ステップＳ１１１では特徴量検出モードで処理を開始し、処理ステップＳ１１２では収集データの受信及び結果を描画し、処理ステップＳ１１３では処理が正常に実行されているかを判断する。正常に行われていない場合、処理ステップＳ１１４では前処理アルゴリズムの再検討を行う。

正常処理が行われていることが確認できたら、処理ステップＳ１１５において特徴量抽出モードでの運用を開始する。このとき特徴量の抽出データは外部装置８ではなく故障・予兆診断処理部３eに送られる。これにより、抽出した特徴量を元に故障・予兆診断が行われる。

本実施例により、増幅器のゲインやフィルタリング処理などの特徴量抽出の前処理を処理前の収集データの特性を確認しながら最適な前処理手法を選定することが可能になる。

なお、図1に示す外部装置８を用いた一連の設計作業は、計算機により自動的に実行されてもよく、あるいはモニター８９を介して設計者が逐一確認、修正作業を行いながら進行するものであってもよい。

３：故障予兆診断処理装置
３ａ：センサ
３ｂ：前処理部
３ｃ：特徴量抽出処理部
３ｄ：特徴量抽出装置
５：再構成可能な処理装置
６：設計支援装置
８：外部装置
９：処理内容が変更可能な処理部
８０：処理部
８４：信号変換処理部
８５：前処理手法選択部
８６：特徴量検出アルゴリズム選択部
８７：画面表示・UI部
８８：再構成情報変換部
８９：モニター
ＤＢ１：前処理探索用再構成情報データベース
ＤＢ２：理想信号データベース
ＤＢ３：前処理アルゴリズムデータベース
ＤＢ４：特徴量検出データベース

Claims (6)

1. 診断対象の機器に取り付けられたセンサからのデータを得て、前処理後に特徴量を出力する特徴量抽出装置であって、
   前記センサからのデータを入力する再構成可能な回路と、演算部と、再構成された情報を記憶する再構成情報データベースと、外部接続するための通信モジュールとを備え、
   前記演算部は、前記センサからのデータを前記再構成可能な回路を用いた前処理、並びに特徴量抽出処理を実行して得た特徴量を前記通信モジュールにより外部出力するとともに、外部から得られた再構成情報を前記再構成情報データベースに記憶し、前記再構成情報に従って前記再構成可能な回路を構成することを特徴とする特徴量抽出装置。
2. 請求項1に記載の特徴量抽出装置からの特徴量を用いて、前記診断対象の機器を診断する故障予兆診断処理部を備える故障予兆診断装置。
3. 請求項1に記載の特徴量抽出装置からの特徴量を用いて、前記再構成可能な回路の構成を決定し、前記再構成情報として前記通信モジュールを介して前記特徴量抽出装置に送出する設計支援装置。
4. 請求項３に記載の設計支援装置であって、
   前記再構成可能な回路は、診断対象の機器に取り付けられたセンサからのデータのノイズ除去処理を行うものであり、
   前記設計支援装置は、前記ノイズ除去処理の効果を確認する確認手段と、最適なノイズ除去アルゴリズムを選択する最適アルゴリズム選択部と、前記最適なノイズ除去アルゴリズムを用いて前記ノイズ除去処理の再構成情報を生成する再構成情報作成部と、前記再構成情報を前記特徴量抽出装置に送信する送信部を備えることを特徴とする設計支援装置。
5. 請求項３、または請求項４に記載の設計支援装置であって、
   前記設計支援装置は、モニターを備えており、モニターには前記特徴量抽出装置における処理内容が表示されていることを特徴とする設計支援装置。
6. 診断対象の機器に取り付けられたセンサからのデータを入力する再構成可能な回路と、再構成情報を記憶する再構成情報データベースとを備え、前記再構成情報に応じて前記再構成可能な回路の構成を変更する特徴量抽出装置を設計支援装置に接続し、
   設計支援装置において、前記特徴量抽出装置からの特徴量を用いて前記再構成可能な回路の構成を決定し、前記再構成情報として前記特徴量抽出装置に送出して再構成情報データベースに記憶し、
   前記特徴量抽出装置を前記設計支援装置から切り離し、代わりに前記特徴量抽出装置からの特徴量を用いて、前記診断対象の機器を診断する故障予兆診断処理装置に接続することを特徴とする故障予兆診断運用方法。

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