JP2020154712A - システム、演算装置、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】判別データをラベリングする作業を効率化することを目的とする。【解決手段】本発明は、診断対象の装置と、該装置を診断する診断装置とを有するシステムであって、前記診断対象の装置は、前記診断対象の物理量の変化を示す信号を出力する出力部を有し、前記診断装置は、前記診断対象の物理量の変化を示す出力信号に対して周波数解析を行う周波数解析処理部と、前記周波数解析により得られる低次元の特徴量を前記低次元の設定で表示する低次元データ表示部と、前記低次元データ表示部により表示されているデータの中から一つのデータの選択を受け付ける受付部と、選択されたデータの高次元の情報を出力する高次元データ出力部と、前記受付部で受け付けたデータの判別データを設定する判別データ設定部と、前記診断対象の物理量の変化を示す出力信号を、前記判別データに基づいて判別する判別部と、を有することを特徴とする。【選択図】図５

Description

本発明は、システム、演算装置、及びプログラムに関する。

機器が動作する際に生じるデータを収集し、これを解析することで機器の異常を検知する技術が考えられている。工場やプラントでは異常が起こる確率は非常に小さく、異常発生時のデータを収集し難いため、機器の異常検知技術の多くは外れ値検知手法が用いられている。

外れ値検知を効率化するために、データを表示選択するシステムについての開示がある（特許文献１参照）。

しかし、外れ値検知手法の基本的な考えとして、正常時のデータを解析して生成された識別器を用いて正常か異常かを判別する。そのため、精度の高い識別器を生成するためには、保全員が手作業で機器から生じたすべてのデータに対して正常か異常かの判別データをラベリングすることが理想である。統計学を導入してラベリングを自動化することも考えられるが、統計的な処理で異常と判断されたデータに中には、保全員が正常と判断するケースも含まれる。これは機器に軽微な故障が生じたとしても運用できる場合に、現場では正常として使い続けるといった実問題が存在するためである。よって、実際の運用を考慮すると、最終的には人がラベリングすることが必要となる。膨大なデータへのラベリングには時間がかかり非現実的であるため、この作業を、どのように効率化して人が行うかという問題がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、判別データをラベリングする作業を効率化することが可能なシステム、演算装置、及びプログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、診断対象の装置と、該装置を診断する診断装置とを有するシステムであって、前記診断対象の装置は、前記診断対象の物理量の変化を示す信号を出力する出力部を有し、前記診断装置は、前記出力部により出力された前記診断対象の物理量の変化を示す出力信号に対して周波数解析を行う周波数解析処理部と、前記周波数解析により得られる低次元の特徴量を前記低次元の設定で表示する低次元データ表示部と、前記低次元データ表示部により表示されているデータの中から一つのデータの選択を受け付ける受付部と、選択されたデータの高次元の情報を出力する高次元データ出力部と、前記受付部で受け付けたデータの判別データを設定する判別データ設定部と、前記診断対象の物理量の変化を示す出力信号を、前記判別データ設定部で設定された前記判別データに基づいて判別する判別部と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、判別データをラベリングする作業を効率化することが可能になるという効果を奏する。

図１は、本実施の形態にかかる診断システムの一例を示す機能ブロック図である。 図２は、加工機のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図３は、診断装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図４は、診断装置の異常検出部に係る機能の一例を示すブロック図である。 図５は、診断装置におけるラベリング処理に係る機能ブロックの構成の一例を示す図である。 図６は、信号データから周波数解析により周波数分布を得る説明図である。 図７は、低次元化した特徴量のテーブルの設定例を示す図である。 図８は、３次元の特徴量空間において可視化した特徴量の分布の一例を示す図である。 図９は、ユーザが選択したデータに関する基本情報の一例を示す図である。 図１０は、音響操作用のＵＩの一例を示す図である。 図１１は、ユーザがラベリングを行うためのＵＩの一例を示す図である。 図１２は、識別器を生成する処理の説明図である。 図１３は、識別器を用いた音響／振動データの異常検知と、検知結果の保存についての説明図である。 図１４は、ユーザがラベリング処理を行うＵＩ画面の全体構成の一例を示す図である。 図１５は、ＵＩ画面の実施例を示す図である。 図１６は、診断装置の制御部が行うラベリング処理のフローの一例を示す図である。

以下、添付図面を参照しながら、本発明に係るシステム、演算装置、及びプログラムの実施の形態を詳細に説明する。なお、機器を診断するシステムとして加工機を診断する診断システムを例に説明する。

（実施の形態）
図１は、本実施の形態にかかる診断システムの一例を示す機能ブロック図である。図１に示すように、診断システムは、加工機２００と、診断装置１００とを含む。加工機２００は、診断装置１００による診断対象となる装置の一例である。

加工機２００と診断装置１００とは、どのような接続形態で接続されてもよい。例えば加工機２００と診断装置１００とは、専用の接続線、有線ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）などの有線ネットワーク、および、無線ネットワークなどにより接続される。

加工機２００は、数値制御部２０１と、通信制御部２０２と、工作機械２０３と、を備えている。工作機械２０３は、センサ２１１と、駆動部２１２と、工具２１３と、を備えている。このうち、センサ２１１と通信制御部２０２は「出力部」に対応する。

工作機械２０３は、数値制御部２０１の制御に従い加工対象を加工する機械である。工作機械２０３は、数値制御部２０１の制御により動作する駆動部２１２を含む。駆動部２１２は、例えばモータなどである。工具２１３は、駆動部２１２により実際に駆動される動作対象であり、対象物に対する加工を実施するドリルおよびエンドミルなど、加工に用いられ、数値制御の対象となるものであればどのようなものであってもよい。駆動部２１２は１以上備えられていてもよい。

数値制御部２０１は、工作機械２０３による加工を数値制御（Numerical Control）により実行する。例えば数値制御部２０１は、駆動部２１２の動作を制御するための数値制御データを生成して出力する。また数値制御部２０１は、コンテキスト情報を通信制御部２０２に出力する。コンテキスト情報とは、加工機２００の動作の種類ごとに複数定められる情報である。コンテキスト情報は、例えば、駆動部２１２によって駆動される工具２１３を識別する情報、駆動部２１２の回転数、駆動部２１２の回転速度、駆動部２１２及び工具２１３の移動情報などを含む。

数値制御部２０１は、例えば現在の動作を示すコンテキスト情報を、通信制御部２０２を介して診断装置１００に送信する。数値制御部２０１は、加工対象を加工する際、加工の工程に応じて、駆動する駆動部２１２によって駆動される工具２１３の種類、駆動部２１２の駆動状態（回転数、回転速度など）を変更する。数値制御部２０１は、動作の種類を変更するごとに、変更した動作の種類に対応するコンテキスト情報を、通信制御部２０２を介して診断装置１００に逐次送信する。

センサ２１１は、加工機２００の動作に応じて変化する物理量を検知し、検知情報（センサデータ）を出力する検知部である。本実施の形態では、加工時の音響（動作音や研削で発生する音など）や振動などを検知するセンサ（例えばマイクなど）とする。例えば加工に用いる工具２１３の刃の折れ、および、刃のチッピングなどが発生すると、加工時の音が変化する。このため、センサ（マイク等）で音響／振動データを検知する。センサ２１１の種類、および、検知する物理量として、その他のものを更に含めてもよい。例えば、センサ２１１を、加速度センサや、ＡＥ（アコースティックエミッション）センサとし、それぞれ、加速度データ、または、ＡＥ波を示すデータを検知情報としてもよい。また、センサ２１１の個数は任意である。同一の物理量を検知する複数のセンサ２１１を備えてもよいし、相互に異なる物理量を検知する複数のセンサ２１１を備えてもよい。

通信制御部２０２は、診断装置１００などの外部装置との間の通信を制御する。例えば通信制御部２０２は、現在の動作に対応するコンテキスト情報とセンサ２１１による検知情報とを診断装置１００に送信する。

診断装置１００は、通信制御部１０１と、異常検出部１０２と、を備えている。通信制御部１０１は、加工機２００などの外部装置との間の通信を制御する。例えば通信制御部１０１は、コンテキスト情報および検知情報を加工機２００から受信する。異常検出部１０２は、コンテキスト情報および検知情報を参照して、識別器により加工機２００の動作が正常であるか否かを判別する。

図２は、加工機２００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、加工機２００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）５３と、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）５４と、駆動制御回路５５と、モータ５６とが、バス５８で接続された構成となっている。

ＣＰＵ５１は、加工機２００の全体を制御する。ＣＰＵ５１は、例えばＲＡＭ５３をワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ５２等に格納されたプログラムを実行することで、加工機２００全体の動作を制御し、加工機能を実現する。

通信Ｉ／Ｆ５４は、診断装置１００などの外部装置と通信するためのインタフェースである。駆動制御回路５５は、モータ５６の駆動を制御する回路である。モータ５６は、ドリル、カッタ、および、テーブルなどの加工に用いる工具２１３を駆動する。モータ５６は、例えば図１の駆動部２１２に相当する。センサ５７は加工機２００に取り付けられ、加工機２００の動作に応じて変化する物理量を検知し、診断装置１００に検知情報を出力する。センサ５７は、例えば図１のセンサ２１１に相当する。

図１の数値制御部２０１および通信制御部２０２は、図２のＣＰＵ５１にプログラムを実行させること、すなわち、ソフトウェアにより実現してもよいし、ＩＣ（Integrated Circuit）などのハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。

図３は、診断装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、診断装置１００は、ＣＰＵ６１と、ＲＯＭ６２と、ＲＡＭ６３と、通信Ｉ／Ｆ６４と、ストレージ６５と、Ｉ／Ｏ６７とがバス６６で接続された構成となっている。

ＣＰＵ６１は、診断装置１００の全体を制御する。ＣＰＵ６１は、例えばＲＡＭ６３をワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ６２等に格納されたプログラムを実行することで、診断装置１００全体の動作を制御し、診断機能を実現する。通信Ｉ／Ｆ６４は、加工機２００などの外部装置と通信するためのインタフェースである。

ストレージ６５は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）や、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの不揮発性の記憶手段である。ストレージ６５は、設定情報や、コンテキスト情報や、検知情報などを記憶する。この内、コンテキスト情報と検知情報は、加工機２００の通信制御部２０２から送信される。

Ｉ／Ｏ６７は、マウスやキーボード等の入力装置６８、ＬＣＤや有機ＥＬ等のディスプレイ６９、音響出力するスピーカ７０などのＩ／Ｏ機器を接続し、Ｉ／Ｏ機器とＣＰＵ６１との間でデータの入出力を行う。スピーカ７０は、ヘッドフォンスピーカなどであってもよい。

図１の数値制御部１０１および異常検出部１０２は、図３のＣＰＵ６１にプログラムを実行させること、すなわち、ソフトウェアにより実現してもよいし、ＩＣなどのハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。

図４は、診断装置１００の異常検出部１０２に係る機能の一例を示すブロック図である。

制御部１１０は、各部を制御して異常検出処理を行う。ストレージ１２０は、加工機２００から受け付けた検知情報や、異常検出処理で使用する設定データなどを記憶する。図４に示す例では、音響／振動波形を示す信号データａ１が検知情報に対応する。周波数分布のスペクトグラムＤａｔａは、信号データａ１の分析により生成されるデータである。その他、判別データ（正常か異常か）のラベリングの設定などで使用されるテーブルＴ１〜Ｔ４や、正常か異常かの判別に用いる１以上のモデル（識別器２０００）を記憶する。

入力部１３０は、入力装置６８からユーザによる操作入力を受け付ける。表示部１４０は、制御部１１０から出力された表示情報をディスプレイ６９の画面に表示する。音響出力部１５０は、制御部１１０から出力された音響／振動データを再生し、スピーカ７０から出力する。ここで入力部１３０と表示部１４０は「受付部」に対応する。

モデル（識別器２０００）は、例えば、加工機２００が正常に動作しているときに検知された検知情報を用いて、学習により生成される。または、モデルは、検知目的によっては新品の工具２１３を取り付けて所定の加工を行って工具２１３が異常（刃の折れ、チッピングなど）となるまでのデータを取得することにより生成される。学習方法、および、学習するモデルの形式はどのような方法であってもよい。例えば、ＧＭＭ（ガウス混合モデル）、および、ＨＭＭ（隠れマルコフモデル）などのモデルおよび対応するモデル学習方法を適用できる。

また、例えば、新品の工具２１３を取り付けてから所定の加工期間を学習期間とし、正常な時の状態や異常な時の状態をルール化してモデルとして記憶させてもよい。例えば、新品の工具２１３を取り付けて、加工を開始してから最初の１０回の加工は診断のルール決めを行う学習期間とするなどである。診断のルール決めは、実際の加工とは別に予め行い、決定したルールをモデルとしてストレージ１２０に記憶してもよい。

本実施の形態では、モデルは、コンテキスト情報ごとに生成される。例えばコンテキスト情報と、当該コンテキスト情報に対応するモデルとを対応づけて記憶させる。

図５は、診断装置１００におけるラベリング処理に係る機能ブロックの構成の一例を示す図である。図５には、ラベリング処理に係る機能ブロックとして、周波数解析処理部１１１と、多変量解析処理部１１２と、特徴量表示部１１３と、基本情報表示部１１４と、音響データ再生部１１５と、ラベリング作業処理部１１６と、識別器生成部１１７と、異常検知部１１８とを有する。各部は、ストレージ１２を使用し、信号データａ１からの周波数分布Ｄａｔａの生成や、ＵＩ表示によるテーブルＴ１〜Ｔ４の設定を行って、識別器２０００を生成する。

ここで、周波数解析処理部１１１や多変量解析処理部１１２は「周波数解析処理部」に対応する。特徴量表示部１１３は「低次元データ表示部」に対応する。基本情報表示部１１４と音響データ再生部１１５は「高次元データ出力部」に対応する。ラベリング作業処理部１１６は「判別データ設定部」に対応する。識別器生成部１１７と異常検知部１１８は「判別部」に対応する。

周波数解析処理部１１１は、取得した信号データａ１（音響／振動データ）に対して、フーリエ変換といった周波数解析を行い、周波数特性を算出する。例えば、１分間の信号データに対して、２０ｍｓの窓長、１０ｍｓシフトでフーリエ変換して５１２次元の周波数特性に分ける場合、５９９９フレーム×５１２次元の周波数分布となる。図６に一例を示すように、信号データａ１から、周波数解析により周波数分布（図６にはスペクトグラムを示す）Ｄａｔａが得られる。

多変量解析処理部１１２は、高次元である周波数分布から、主成分分析やオートエンコーダといった多変量解析を行い、低次元化した特徴量を算出する。例えば、多変量解析処理部１１２は、周波数解析処理部１１１で算出した周波数分布において各フレーム（Ｄａｔａ １、Ｄａｔａ ２、・・・Ｄａｔａ ｎ）単位を入力として主成分分析を行うことで、フレーム単位で周波数分布の特徴を有する特徴量（上位の主成分）を算出する。図７には、高次元である周波数分布から多変量解析により低次元化した特徴量のテーブルＴ１の設定例を示している。テーブルＴ１には、各Ｄａｔａ（Ｄａｔａ １、Ｄａｔａ ２、・・・Ｄａｔａ ｎ）の特徴量の分布が３次元（ＦＶ１、ＦＶ２、ＦＶ３）に低次元化されて設定される。

特徴量表示部１１３は、多変量解析処理部１１２により得られた特徴量の設定を可視化した情報で表示部１４０に出力する。つまり、ディスプレイ６９の画面に可視化させた特徴量の分布を表示する。図８には、低次元化した特徴量のテーブルＴ１の設定を元に３次元の特徴量空間Ｑにおいて可視化した特徴量の分布を示している。３次元の特徴量空間Ｑに示す点が各Ｄａｔａ（Ｄａｔａ １、Ｄａｔａ ２、・・・Ｄａｔａ ｎ）の特徴量（上位の主成分）である。ユーザが視覚的に把握しやすい３次元空間で特徴量の分布を示している。このため、ユーザは、特徴量の分布が直観的に把握できるようになり、例えば周波数分布の集団や外れ値など、注目すべき箇所を直観的に見つけやすくなる。

基本情報表示部１１４は、特徴量空間Ｑの中からユーザが選択したデータに関する基本情報を表示部１４０に出力する。図９には、特徴量空間Ｑの中からユーザが選択したデータに関する基本情報ｑ１を示している。特徴量空間Ｑは、あくまで多変量解析により抽出されたものであり、データが元来持つ情報を全て表現できているとは限らない。また、各特徴量が意味しているものを完全に理解することも困難である。よって、ユーザが選択したデータが元来持つ情報として信号データ（音響／振動データの波形）ａ１や周波数分布Ｄａｔａといった基本情報をユーザに提示することにより直感的な理解を支援する。

音響データ再生部１１５は、音響操作用のＵＩ（User Interface）を画面に表示し、特徴量空間Ｑの中からユーザが選択したデータの音響／振動データを音響出力部１５０に出力して再生する。図１０には、音響操作用のＵＩの一例を示している。図１０に示す音響操作用のＵＩ１０００でユーザが再生操作を行うことにより、特徴量空間Ｑの中からユーザが選択した音響／振動データ（例えば加工時の音など）を音響データ再生部１１５が再生する。基本情報表示部１１４までの処理により、視覚的に把握できるものは多い。しかし、保全員は耳で現場の状態を捉えており、耳で聞くことが正常か異常かなどを判断する際に重要となる。よって、ユーザが音響／振動データを直接聞くことで、ユーザの知見が反映されたラベリング作業を補助できる。

ラベリング作業処理部１１６は、ユーザによるラベリングを受け付けて、その結果をテーブルＴ２に保存する。図１１には、ユーザがラベリングを行うためのＵＩ１１００の一例を示している。ＵＩ１１００は、特徴量毎に正常か異常かを設定する設定情報をリスト表示し、それぞれの設定の入力を受け付ける。例えば特徴量空間Ｑの中からユーザがデータを選択すると、ＵＩ１１００において、選択されたデータに対応する設定の入力または変更の受け付けが可能になる。一例としてＵＩ１１００には受付可能な設定に「ｃｈｏｉｃｅ」を示している。ユーザは、「ｃｈｏｉｃｅ」で指定されている設定に正常（Ｎｏｍａｌ）か異常（Ａｂｎｏｍａｌ）かを設定する。本実施の形態では、デフォルトで正常を設定しておき、異常のときだけ設定を正常から異常に変更するが、異常から正常への設定変更も行えるものとする。このように、選択した音響／振動データに対して異常をラベリングすることにより、テーブルＴ２のｌａｂｅｌカラムにＮｏｍａｌかＡｂｎｏｍａｌかが設定される。

識別器生成部１１７は、テーブルＴ２のラベリングを終えたラベル付き音響／振動データを用いて識別器２０００を生成し、生成した識別器２０００を保存する。図１２には、識別器２０００を生成する処理の説明図を示している。図１２に示すように、識別器生成部１１７は、テーブルＴ２のｌａｂｅｌカラムの設定に基づいて識別器２０００を生成する。例えば、ｌａｂｅｌカラムの設定の内、正常（Ｎｏｍａｌ）のデータのみを用いてＯｎｅ−ＣｌａｓｓＳＶＭやオートエンコーダといった機械学習を行うことで、正常時と比較してどれだけ外れているかを算出する識別器２０００を生成する。

異常検知部１１８は、生成された識別器２０００を用いて、異常検知対象の音響／振動データ（テーブルＴ３に設定）に対して異常かどうかの検知を行い、その検知結果、つまり正常か異常かをテーブルＴ４に保存する。図１３には、識別器２０００を用いた音響／振動データの異常検知と、検知結果の保存についての説明図を示している。図１３に示すように、テーブルＴ３には検知対象の信号（音響／振動データ）が設定される。異常検知部１１８は、生成された識別器２０００を用いてテーブルＴ３の音響／振動データに対して異常かどうかの検知を行い、その検知結果を、テーブルＴ４に保存する。こうして、分析には使用していない音響／振動データに対して識別器を用いて異常かどうか検知を行い、その検知結果を踏まえて保全業務の指標にすることができる。

図１４は、ユーザがラベリング処理を行うＵＩ画面の全体構成の一例を示す図である。図１４には、特徴量空間表示領域Ｅ１と、信号データ（音響／振動データ）ａ１および周波数分布Ｄａｔａを表示する基本情報表示領域Ｅ２と、音響再生操作領域Ｅ３と、ラベル設定領域Ｅ４とが含まれる。なお、各領域は、一画面で表示してもよいし、複数の画面に分けてタブやボタンなどの押下により切り替えられるようにしてもよい。

図１５は、ＵＩ画面の実施例である。図１５には、特徴量空間表示領域Ｅ１と基本情報表示領域Ｅ２の波形とを表示させた場合の画面を示している。特徴量空間表示領域Ｅ１では、ユーザが特徴量分布を直観的に把握できるようにするために、周波数分布の集団を色でグループ分けして表示するようにしている。これにより、注目すべき箇所がより直観的に見つけやすくなる。なお、図１５には、説明のため６つのグループのうちの４つについての同色の領域を囲み線（破線）で示している。その他の２つのグループについては囲み線を省略している。基本情報表示領域Ｅ２には、特徴量空間表示領域Ｅ１において選択した特徴点（×記）の波形データとスペクトグラムとを示している。

次に、診断装置１００の制御部１１０が行うラベリング処理のフローについて説明する。このラベリング処理は、ＣＰＵ６１がＲＯＭ６２のプログラムを実行することにより、図４、図５に示す各機能が実現されて行われる。

図１６は、診断装置１００の制御部１１０が行うラベリング処理のフローの一例を示す図である。制御部１１０は、ストレージ１２０に記憶されている信号データａ１を取得し、まず周波数解析を行う（ステップＳ１１）。続いて、制御部１１０は、周波数解析により得られた周波数分布Ｄａｔａに対し多変量解析を行い（ステップＳ１２）、得られた特徴量をテーブルＴ１に保存する（ステップＳ１３）。なお、ここまではプログラムの起動後に自動で行われてもよい。

その後、制御部１１０は、ユーザから分析開始の入力操作を受け付けると、テーブルＴ１に保存されている特徴量の設定に基づき各特徴を３次元の特徴量空間で示す特徴量画面（図１４参照）を表示させる（ステップＳ２１）。なお、この段階では特徴量空間からデータは選択されていないので、基本情報表示領域Ｅ２にデータは表示されない。また、ラベル設定領域にも「ｃｈｏｉｃｅ」は表示されない。

続いて、ユーザの入力操作により特徴量空間からデータの一つが選択されると、そのデータに対応する基本情報を基本情報表示領域Ｅ２（基本情報画面）に表示させる（ステップＳ２２）。

続いて、制御部１１０は、音響操作用のＵＩをユーザが操作して音響再生を受け付けると、対応する音響データを再生してスピーカから出力する（ステップＳ２３）。

ユーザがラベリングを行うためのＵＩ１１００を操作して、選択中のデータについて異常（または正常）の選択を行うと、制御部１１０は、そのデータの設定をユーザがラベリングした設定に更新する（ステップＳ２４）。

制御部１１０は、引き続きユーザによる入力操作により特徴量空間のデータの他の一つが選択されると、ステップＳ２２〜ステップＳ２４を繰り返し、そのデータについてラベリングを行う。ユーザによるラベリングの選択が終了すると、制御部１１０は、テーブルＴ２にラベリング後のラベル付き音響／振動データの設定を保存する（ステップＳ２５）。

そして、制御部１１０は、保存されているラベル付き音響／振動データの設定に基づいて識別器２０００を生成し（ステップＳ２６）、生成した識別器２０００を保存する（ステップＳ２７）。

その後、制御部１１０は、検知用の音響／振動データを取得し、保存されている識別器２０００により異常検知を行って（ステップＳ２８）、検知結果を保存する（ステップＳ２９）。

上述したフローは、ＣＰＵがプログラムを実行することにより動作させることもできるが、図１６に割り当てた機能ブロックをハードウェアにより実現して、ハードウェアで行うようにしてもよい。また、各機能の一部をプログラムで実現し、その他をハードウェアで実現してもよい。

なお、本実施の形態において説明したラベリングの機能をプログラムの実行により実現する場合、プログラムは、ＲＯＭに予め組み込んで提供してもよい。また、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されてもよい。また、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。

また、本実施の形態において説明したラベリングの機能は、一部または全ての機能ブロックを含む演算装置や、演算装置を含む各種の装置の形態で提供することができる。演算装置は、例えばＣＰＵと、プログラムが書き込まれたＲＯＭとを有する演算装置である。

以上のように、本実施の形態では、音響／振動データを解析し、ユーザが直観で正常か異常かを判断することができる低次元（この例では３次元）の表示で解析結果を表示させる。このため、ユーザは、膨大な音響／振動データの中から、異常と思われるデータを直観的に見つけやすくなる。また、そのデータが本当に異常であるかどうかを、元の音響／振動データなどを再生して音を聞くことができるため、簡単且つ正確に判断できるようになる。つまり、本実施の形態によれば、ユーザは、すべてのデータについて一つ一つラベリング作業を行う必要はなくなる。このため、ユーザは効率的にラベリング作業を行うことができる。また、正常か異常かの設定は、ユーザが実際に音を聞くなどして判断した結果であるため、統計学的な処理だと異常と判断されるものについても、保全員が正常と判断するデータについては正常として設定することができる。このように、精度の高い識別器を生成することにより、加工機など診断対象の機器に軽微な故障が生じても運用できる場合は、異常とはならず、正常として使い続けることができる。

また、加工機に限らず、様々なものに幅広く適用できる。センサには検知対象から読み取る物理量に応じて適宜対応する種類のセンサを使用する。検知対象は、例えば風力発電を行う風車など大型のものから測定器など小型のものまで幅広く対応できる。例えば検知対象が発する音（動作音等）を取得する場合、センサとしてマイクを配置する。また、検知対象の加速度や検知対象の回転速度などを読み取る場合、加速度センサや速度センサなどを検知対象に配置する。また、センサは、検知対象や周辺の映像を撮影するＣＣＤやＣＭＯＳ等の画像センサを有するカメラなどであってもよい。

１００ 診断装置
１０２ 異常検出部
１１１ 周波数解析処理部
１１２ 多変量解析処理部
１１３ 特徴量表示部
１１４ 基本情報表示部
１１５ 音響データ再生部
１１６ ラベリング作業処理部
１１７ 識別器生成部
１１８ 異常検知部
１３０ 入力部
１４０ 表示部
２１１ センサ
２０２ 通信制御部

特開２００４−２４６６２２号公報

Claims (7)

1. 診断対象の装置と、該装置を診断する診断装置とを有するシステムであって、
   前記診断対象の装置は、
   前記診断対象の物理量の変化を示す信号を出力する出力部を有し、
   前記診断装置は、
   前記出力部により出力された前記診断対象の物理量の変化を示す出力信号に対して周波数解析を行う周波数解析処理部と、
   前記周波数解析により得られる低次元の特徴量を前記低次元の設定で表示する低次元データ表示部と、
   前記低次元データ表示部により表示されているデータの中から一つのデータの選択を受け付ける受付部と、
   選択されたデータの高次元の情報を出力する高次元データ出力部と、
   前記受付部で受け付けたデータの判別データを設定する判別データ設定部と、
   前記診断対象の物理量の変化を示す出力信号を、前記判別データ設定部で設定された前記判別データに基づいて判別する判別部と、
   を有することを特徴とするシステム。
2. 前記低次元データ表示部は、前記低次元の設定である３次元で前記低次元の特徴量を表示する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記低次元データ表示部は、前記低次元の特徴量をグループ毎に色分けして表示する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載のシステム。
4. 前記物理量の変化を示す出力信号は、音響データまたは振動データであり、
   前記高次元データ出力部は、前記高次元の情報として前記音響データまたは前記振動データを出力する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載のシステム。
5. 前記高次元データ出力部は、前記音響データまたは前記振動データの音響をスピーカから出力する、
   ことを特徴とする請求項４に記載のシステム。
6. 診断対象の物理量の変化を示す出力信号に対して周波数解析を行う周波数解析処理部と、
   前記周波数解析により得られる低次元の特徴量を前記低次元の設定で表示する低次元データ表示部と、
   前記低次元データ表示部により表示されているデータの中から一つのデータの選択を受け付ける受付部と、
   選択されたデータの高次元の情報を出力する高次元データ出力部と、
   前記受付部で受け付けたデータの判別データを設定する判別データ設定部と、
   前記診断対象の物理量の変化を示す出力信号を、前記判別データ設定部で設定された前記判別データに基づいて判別する判別部と、
   を有することを特徴とする演算装置。
7. コンピュータを、
   診断対象の物理量の変化を示す出力信号に対して周波数解析を行う周波数解析処理部と、
   前記周波数解析により得られる低次元の特徴量を前記低次元の設定で表示する低次元データ表示部と、
   前記低次元データ表示部により表示されているデータの中から一つのデータの選択を受け付ける受付部と、
   選択されたデータの高次元の情報を出力する高次元データ出力部と、
   前記受付部で受け付けたデータの判別データを設定する判別データ設定部と、
   前記診断対象の物理量の変化を示す出力信号を、前記判別データ設定部で設定された前記判別データに基づいて判別する判別部
   として機能させるためのプログラム。