JP2022039220A - 異常診断装置および異常診断方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の機器の振動音響が混在する施設内であっても、機器毎に異常診断を行うことができる異常診断装置および異常診断方法を提供する。【解決手段】異常診断装置は、複数の機器が設置された施設内を移動可能であり、それぞれ異なる方向の音を受音する少なくとも３つのマイクロフォンを備える受音器と、マイクロフォンによりそれぞれ受音された音データを取得する音データ取得部と、施設内における受音器の位置を示す位置データおよび受音器の姿勢を示す姿勢データを取得する位置姿勢データ取得部と、取得された位置データおよび姿勢データと、施設内における機器の設置場所が記録された地図データとに基づいて、音データ取得部により取得された音データから施設内の機器毎に対応する音データを抽出するデータ処理部と、データ処理部により抽出された機器毎に対応する音データに基づいて、機器の異常診断を行う異常診断部と、を備える。【選択図】 図１

Description

本発明は、運転中の機器の異常を診断する異常診断装置および異常診断方法に関する。

従来、振動音響を利用した機器異常診断システムとして、例えば特許文献１に記載の技術がある。この技術は、少なくとも３個の互いに異なる周波数の標識音響を発する発音器と、回転機器から発せられる振動音響と発音器から発せられる標識音響とを受音する受音器と、を備え、受音した標識音響から受音器の受音位置を特定し、回転機器から発せられる振動音響を回転機器の回転異常を診断するための基準位置で受音したときの信号レベルに補正し、補正された振動音響を解析することで回転機器の異常診断を行う技術である。

特開２０１１－１９１１８１号公報

しかしながら、上記特許文献に記載の技術では、複数の機器の振動音響が混在した場合、受音した振動音響がどの機器から発生された振動音響かを判別することができない。そのため、機器毎に適切に異常診断を行うことができない。
そこで、本発明は、複数の機器の振動音響が混在する施設内であっても、機器毎に異常診断を行うことができる異常診断装置および異常診断方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の一つの態様の異常診断装置は、複数の機器が設置された施設内を移動可能であり、それぞれ異なる方向の音を受音する少なくとも３つのマイクロフォンを備える受音器と、前記マイクロフォンによりそれぞれ受音された音データを取得する音データ取得部と、前記施設内における前記受音器の位置を示す位置データおよび前記受音器の姿勢を示す姿勢データを取得する位置姿勢データ取得部と、前記位置姿勢データ取得部により取得された位置データおよび姿勢データと前記施設内における前記機器の設置場所が記録された地図データとに基づいて、前記音データ取得部により取得された音データから前記施設内の機器毎に対応する音データを抽出するデータ処理部と、前記データ処理部により抽出された前記機器毎に対応する音データに基づいて、前記機器の異常診断を行う異常診断部と、を備える。

このように、それぞれ独立した方向の音を受音するように配置された少なくとも３つのマイクロフォンを利用するので、受音器を中心とした３次元の音データを取得することができる。そのため、当該音データと、受音器の位置データおよび姿勢データと、施設内における機器の設置場所が記録された地図データとを組み合わせることで、どの機器からどのような振動音響が発生しているかを判別することができる。したがって、複数の機器の振動音響が混在する施設内であっても、機器毎に適切に異常診断を行うことができる。

また、上記の異常診断装置において、前記データ処理部は、前記音データ取得部により取得された音データをもとに、前記受音器を中心とした全方位についての音圧レベルを示す全方位音データを作成するデータ作成部と、前記位置データ、前記姿勢データおよび前記地図データに基づいて、前記受音器を中心とした極座標系における前記機器の偏角方向を割り出し、前記音データ作成部により作成された全方位音データから、前記機器の偏角方向に対応する音データを、前記機器毎に対応する音データとして抽出するデータ抽出部と、を備えていてもよい。
この場合、受音器により受音されたサラウンド音データと、受音器の位置データと、受音器の姿勢データと、施設内の地図データとを組み合わせることにより、施設内の機器毎に音データを適切にマッピングすることができる。

さらに、上記の異常診断装置において、前記データ処理部は、前記データ抽出部により抽出された前記機器毎に対応する音データの音圧レベルを、対応する前記機器から基準距離だけ離れた基準位置での音圧レベルに補正するレベル補正部と、前記レベル補正部により補正された音データを周波数解析する周波数解析処理部と、をさらに備えていてもよい。
この場合、受音器が移動して音源となる機器と受音器との距離が変化する場合であっても、機器から基準距離だけ離れた位置における音圧レベルに補正された音データに基づいて異常診断を行うことができるので、高精度な異常診断が可能となる。

また、上記の異常診断装置において、前記異常診断部は、前記データ処理部により抽出された前記機器毎に対応する音データから特異点を抽出し、抽出された特異点に基づいて、前記機器に異常が発生しているか否かを診断してもよい。
この場合、日常音との違いに着目した異常診断を行うことができ、適切に機器の異常を検知することができる。

さらに、上記の異常診断装置は、前記異常診断部により診断された異常診断結果を、前記施設外で前記機器を管理する設備管理者、および前記施設内で作業する作業者の少なくとも一方に通知する通知部をさらに備えていてもよい。
この場合、機器の異常発生に対して適切な対応が可能となる。例えば、異常診断結果を設備管理者に通知することで、設備管理者は、通知に従って機器メンテナンス用品の調達や機器メンテナンス、機器メンテナンス委託企業等への修理依頼を迅速に行うことが可能となる。また、異常診断結果を施設内の作業者に通知することで、作業者は、通知に従って機器メンテナンスを行ったり、異常が発生している機器を停止したりすることができる。

また、上記の異常診断装置において、前記受音器は、前記施設内を移動可能な人物が携帯していてもよい。
この場合、施設内で作業する作業者が施設内を移動可能なセンサ端末となって、各機器から発せられる音を受音することができる。したがって、例えば、施設内にセンサを搭載したロボット等を配置するなど、追加の設備投資が必要なく、その分のコストを削減することができる。また、施設内を自由に移動可能な人物が受音器を携帯するので、煩雑な配線も不要である。

さらにまた、上記の異常診断装置において、前記少なくとも３つのマイクロフォンのうち２つのマイクロフォンは、前記施設内を移動可能な人物が装着している左右のイヤホンにそれぞれ取り付けられており、前記イヤホンは、当該イヤホンに取り付けられている前記マイクロフォンにより受音された音と逆位相の音を発生させるマイクロスピーカを備えていてもよい。
この場合、施設内を移動可能な人物は、音データを収集可能なノイズキャンセルイヤホンを装着した状態とすることができる。したがって、当該人物への環境音を低減することができる。

さらに、上記の異常診断装置は、それぞれ独立して移動可能な複数の前記受音器を備えていてもよい。
この場合、施設内の異なる位置で受音された複数の音データを総合的に判断して機器の異常診断を行うことができる。したがって、機器の異常診断を精度良く行うことが可能となる。

また、本発明の一つの態様の異常診断方法は、複数の機器が設置された施設内を移動可能な受音器が備える、それぞれ異なる方向の音を受音する少なくとも３つのマイクロフォンによりそれぞれ受音された音データを取得するステップと、前記施設内における前記受音器の位置を示す位置データおよび前記受音器の姿勢を示す姿勢データを取得するステップと、前記位置データおよび前記姿勢データと、前記施設内における前記機器の設置場所が記録された地図データとに基づいて、取得された前記音データから前記施設内の機器毎に対応する音データを抽出するステップと、抽出された前記機器毎に対応する音データに基づいて、前記機器の異常診断を行うステップと、を含む。
これにより、複数の機器の振動音響が混在する施設内であっても、機器毎に異常診断を行うことができる。

本発明の一つの態様によれば、複数の機器の振動音響が混在する施設内であっても、機器毎に異常診断を行うことができる。

図１は、本実施形態における異常診断を行う機器が設置された施設の模式図である。 図２は、受音器の構成例を示す図である。 図３は、異常診断システムの構成例を示す図である。 図４は、異常診断に用いるデータの一例である。 図５は、音データのＡＤ変換の一例である。 図６は、全方位音データの一例である。 図７は、各機器に対応する音データの抽出例である。 図８は、音データのレベル補正方法を説明する図である。 図９は、音データのレベル補正および周波数解析の一例である。 図１０は、機器の異常診断の一例である。 図１１は、受音器の別の構成例を示す図である。

以下、図面を用いて本発明の実施の形態について説明する。
なお、本発明の範囲は、以下の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想の範囲内で任意に変更可能である。

本実施形態では、複数の機器（例えば、回転機器）が設置された施設内において、各機器から発せられる音を解析することで、機器毎の異常診断を行う異常診断システムについて説明する。
図１は、本実施形態における異常診断を行う機器が設置された施設１０の模式図である。この図１に示すように、施設１０内には、複数（本実施形態では４台）の機器２０Ａ～２０Ｄが設置されている。ここで、施設１０は、例えば工場である。機器２０Ａ～２０Ｄは、それぞれモータ等の可動部２１Ａ～２１Ｄを備え、振動音響を発生させている。なお、機器の台数は４台に限定されるものではなく、任意の台数であってよい。

施設１０内は、作業者３０Ａ、３０Ｂがそれぞれ独立して移動可能である。なお、施設１０内を移動可能な作業者は２人に限定されるものではなく、任意の人数であってよい。
作業者３０Ａ、３０Ｂは、それぞれ異なる方向の音を受音する少なくとも３つのマイクロフォンを備える受音器４０を携帯している。本実施形態では、作業者３０Ａ、３０Ｂは、それぞれ３つのマイクロフォン４１ａ～４１ｃを備える受音器４０を携帯している。マイクロフォン４１ａ～４１ｃが受音する音は、施設１０内の機器２０Ａ～２０Ｄが発する振動音響と、施設１０内の環境音と、を含む。

図２（ａ）は、マイクロフォン４１ａ～４１ｃを備える受音器４０の構成例（外観例）を示す図であり、図２（ｂ）は、受音器４０の装着例を示す図である。
図２（ａ）および図２（ｂ）に示すように、受音器４０は、イヤホン型受音器とすることができる。
この図２（ａ）に示すように、受音器４０は、３つのマイクロフォン４１ａ～４１ｃと、２つのマイクロスピーカ４２ａ、４２ｂと、コントロールユニット４３と、を備える。

２つのマイクロフォン４１ａ、４１ｂと、２つのマイクロスピーカ４２ａ、４２ｂとは、作業者３０Ａの左右の耳に装着されるイヤホン本体にそれぞれ取り付けられている。マイクロフォン４１ｃは、コントロールユニット４３に組み込まれている。
コントロールユニット４３は、図２（ｂ）に示すように、例えば作業者３０Ａの首に装着可能な首かけアーム４４に取り付けられている。また、コントロールユニット４３とイヤホン本体とは、ワイヤ４５を介して接続されている。

また、コントロールユニット４３には、特に図示しないが、マイクロフォン４１ａ～４１ｃにより受音された音データをデジタルデータに変換するＡＤ変換器と、位置センサと、姿勢センサと、無線通信機と、バッテリーとが組み込まれている。ここで、位置センサは、例えばＧＰＳ等とすることができる。また、姿勢センサは、例えばジャイロセンサや地磁気センサ等とすることができる。

コントロールユニット４３は、マイクロフォン４１ａ～４１ｃにより受音された音データをＡＤ変換器によりデジタルデータに変換し、デジタルデータに変換された音データと、位置センサにより取得された位置データと、姿勢センサにより取得された姿勢データとを、無線通信機を通して送信することができる。これらのデータは、施設１０内の各機器の異常診断に用いられる。

マイクロフォン４１ａ～４１ｃは、例えば５Ｈｚから２０ｋＨｚまでの音を受音することができる。これにより、異常診断を行うために十分な周波数帯域の振動音響を受音することが可能となる。
また、マイクロスピーカ４２ａ、４２ｂは、それぞれマイクロフォン４１ａ、４１ｂにより受音された音と逆位相の音を発生させることができる。つまり、受音器４０は、音データを収集可能なノイズキャンセルイヤホンとすることができる。これにより、受音器４０を装着している作業者３０Ａへの環境音を低減することができる。
工場等の作業現場においては、騒音対策として、作業者は耳栓を装着することが多い。本実施形態のようにノイズキャンセル機能を有するイヤホン型受音器を採用することで、作業者に違和感なく受音器を携帯させることができる。

以下、本実施形態における異常診断装置の具体的構成について説明する。
図３は、本実施形態における異常診断システム１００の構成例を示す図である。
図３に示すように、異常診断システム１００は、異常診断装置５０を備える。異常診断装置５０は、クラウドサーバやネットワークに接続されたＰＣ等とすることができる。異常診断装置５０は、施設１０内を移動可能な作業者３０Ａ、３０Ｂが装着している受音器４０と無線通信が可能に接続されている。なお、通信規格は問わない。

作業者３０Ａ、３０Ｂが受音器４０を装着して施設１０内を移動することで、施設１０内の機器２０Ａ～２０Ｄが発する振動音響と、施設１０内の環境音とをマイクロフォン４１ａ～４１ｃ（図２（ａ）参照）により受音することができる。また同時に、受音器４０に組み込まれた位置センサおよび姿勢センサにより、受音器４０の位置を示す位置データおよび受音器４０の姿勢を示す姿勢データを検出することができる。

異常診断装置５０は、診断用データ取得部５１と、地図データ格納部５２と、データ処理部５３と、異常診断部５４と、ログ記録部５５と、を備える。
診断用データ取得部５１は、音データ取得部５１ａと、位置姿勢データ取得部５１ｂと、を備える。音データ取得部５１ａは、作業者３０Ａ、３０Ｂが装着している各受音器４０から、マイクロフォン４１ａ～４１ｃにより受音されＡＤ変換器によりＡＤ変換された音データを取得する。位置姿勢データ取得部５１ｂは、作業者３０Ａ、３０Ｂが装着している各受音器４０から、位置センサおよび姿勢センサにより取得された受音器４０の位置データおよび姿勢データを取得する。

地図データ格納部５２は、作業者３０Ａ、３０Ｂが移動可能な施設１０内の機器２０Ａ～２０Ｄの設置場所が記録された地図データを格納している。この地図データは、例えば施設１０の設計段階において作成され、予め地図データ格納部５２に格納しておくことができる。
なお、地図データ格納部５２は、外部装置から地図データを取得し、格納するようにしてもよい。例えば、地図データ格納部５２は、施設１０内の各機器の配置や台数が変更された場合には、格納している地図データを更新するようにしてもよい。

図４は、異常診断装置５０による異常診断に用いるデータの一例である。ここでは、図１に示した作業者３０Ａの受音器４０により取得されたデータの例を示す。図４（ａ）は、地図データ格納部５２が格納している地図データ６１の一例であり、図４（ｂ）は、音データ取得部５１ａが取得する音データ６２の一例である。また、図４（ｃ）は、位置姿勢データ取得部５１ｂが取得する位置データ６３の一例であり、図４（ｄ）は、位置姿勢データ取得部５１ｂが取得する姿勢データ６４の一例である。

ここで、図４（ｂ）に示す音データ６２は、受音器４０が備えるマイクロフォン４１ａ～４１ｃにより受音された音データを、それぞれ受音器４０が備えるＡＤ変換器によってデジタルデータに変換した音データである。例えばマイクロフォン４１ａ～４１ｃによって、図５（ａ）に示すようにマイク１～マイク３の音データが取得された場合、図３の音データ取得部５１ａは、図５（ｂ）に示すＡＤ変換後の音データを取得する。

図４（ｂ）において、音データ６２ａは、マイクロフォン４１ａ（マイク１）により一定時間ごとに受音された音データのデジタルデータであり、音データ６２ｂは、マイクロフォン４１ｂ（マイク２）により一定時間ごとに受音された音データのデジタルデータであり、音データ６２ｃは、マイクロフォン４１ｃ（マイク３）により一定時間ごとに受音された音データのデジタルデータである。

図４（ｃ）に示す位置データ６３は、受音器４０の位置を示すデータであり、図４（ａ）に示す地図データ６１と組み合わせることで、受音器４０が施設１０内のどこに位置しているかを把握することができる。
また、図４（ｄ）に示す姿勢データ６４は、受音器４０の姿勢を示すデータであり、図４（ａ）に示す地図データ６１と組み合わせることで、受音器４０が施設１０内においてどちらの方向を向いているかを把握することができる。

図３に戻って、データ処理部５３は、診断用データ取得部５１により取得された音データ、位置データおよび姿勢データと、地図データ格納部５２が格納している地図データとに基づいて、施設１０内の機器毎に対応する音データを抽出し、機器毎にマッピングする。
まず、データ処理部５３は、図４（ｂ）に示す音データ６２ａ～６２ｃを組み合わせることで、受音器４０を中心とした全方位についての音圧レベルを示す全方位音データを作成する。例えば、図６（ａ）に示すように、受音器４０を中心とし、作業者３０Ａの正面を基準の方向（偏角０度）とした座標系を考える。そして、各マイクロフォン４１ａ～４１ｃの姿勢をそれぞれ考慮して、各マイクロフォン４１ａ～４１ｃにより受音された音データ６２ａ～６２ｃを組み合わせ、例えば図６（ｂ）に示すように、全方位（偏角：０度～３６０度）の音圧レベルを示す音データを作成する。
なお、図６（ｂ）では、図示の都合上、２次元で示しているが、実際には３次元であってもよい。

次に、図３のデータ処理部５３は、音データ６２ａ～６２ｃを組み合わせて作成した全方位音データから、施設１０内の機器毎に対応する音データを抽出する。
具体的には、図４（ａ）に示す地図データ、図４（ｃ）に示す位置データおよび図４（ｄ）に示す姿勢データをもとに、図７（ａ）に示すように、受音器４０を中心とした極座標系にて、各機器２０Ａ～２０Ｄまでの距離ｒ１～ｒ４と偏角θ１～θ４とを割り出す。そして、全方位音データから、各機器２０Ａ～２０Ｄの偏角θ１～θ４に対応する音データを抽出する。その結果を図７（ｂ）～図７（ｅ）に示す。
図７（ｂ）は機器２０Ａ（機器Ａ）に対応する音データであり、図７（ｃ）は機器２０Ｂ（機器Ｂ）に対応する音データであり、図７（ｄ）は機器２０Ｃ（機器Ｃ）に対応する音データであり、図７（ｅ）は機器２０Ｄ（機器Ｄ）に対応する音データである。

次に、データ処理部５３は、各機器２０Ａ～２０Ｄに対応する音データを補正する。具体的には、データ処理部５３は、図７（ｂ）～図７（ｅ）に示す音データの各音圧レベルを、各機器から基準距離ｄだけ離れた基準位置における音圧レベルに補正する。
図８に示すように、音源から距離Ｒａ、Ｒｂだけ離れた位置に観測点ａ、ｂがあり、それぞれの観測点で受音された音データの音圧レベルをＬａ、Ｌｂとすると、以下の式が成り立つことが一般的に知られている。
Ｌｂ＝Ｌａ－２０・ｌｏｇ（Ｒｂ／Ｒａ） ………（１）

したがって、例えば、図７（ａ）に示すように音源である機器２０Ａから距離ｒ１の位置にある受音器４０での音圧レベルをＬａとした場合、機器２０Ａから基準距離ｄの位置にある基準位置での音圧レベルＬｄＡは、以下の式で表すことができる。
ＬｄＡ＝Ｌａ－２０・ｌｏｇ（ｄ／ｒ１） ………（２）
そこで、データ処理部５３は、機器２０Ａに対応する音データについては、上記（２）式に従って音圧レベルを補正する。

このとき、機器２０Ａから受音器４０までの距離ｒ１が基準距離ｄと等しい場合（ｄ＝ｒ１）には、ＬｄＡ＝Ｌａであるため、音圧レベルの補正は行わない。一方、機器２０Ａから受音器４０までの距離ｒ１が基準距離ｄよりも短い場合（ｄ＞ｒ１）には、音圧レベルはＬｄＡ＜Ｌａとなるように減少補正される。また、機器２０Ａから受音器４０までの距離ｒ１が基準距離ｄよりも長い場合（ｄ＜ｒ１）には、音圧レベルはＬｄＡ＞Ｌａとなるように増加補正される。
なお、機器２０Ｂ～２０Ｄに対応する音データについても同様である。

これにより、例えば図９（ａ）に示す補正前の音圧データは、図９（ｂ）に示すように音圧レベルが補正される。ここで、図９（ａ）に示す音圧データは、図７（ｂ）～図７（ｅ）に示す音圧データと等しい。
次に、データ処理部５３は、図９（ｂ）に示す音圧レベル補正後の音データを周波数解析し、図９（ｃ）に示す音データを得る。周波数解析処理の手法としては、高速フーリエ変換や、ウェーブレット変換等がある。

このように、データ処理部５３は、特に図示しないが、全方位音データを作成するデータ作成部と、全方位音データから機器毎に対応する音データを抽出するデータ抽出部と、抽出された機器毎に対応する音データの音圧レベルを補正するレベル補正部と、レベル補正された音データを周波数解析する周波数解析処理部と、を備える。
上記のデータ作成部およびデータ抽出部により、施設１０内の複数の機器から発せられる振動音響が混在する場合であっても、施設１０内の機器毎に音データを適切にマッピングすることができる。また、上記のレベル補正部および周波数解析処理部により、受音器４０が移動して音源となる機器と受音器４０との距離が変化する場合であっても、機器から基準距離ｄだけ離れた位置における音圧レベルに補正された音データに基づいて異常診断を行うことができるので、高精度な異常診断が可能となる。

図３に戻って、異常診断部５４は、診断処理部５４ａと、メッセージ作成部５４ｂと、メッセージ送信部５４ｃと、を備える。
診断処理部５４ａは、データ処理部５３により機器毎にマッピングされ、周波数分解された音データに基づいて、各機器の異常診断を行う。ここでは、診断処理部５４ａは、機器毎に時系列に保存された所定期間分の上記音データに基づいて、各機器の異常診断を行う。

図１０（ａ）は、機器毎にマッピングされ周波数分解された音データであり、一定期間ｔ毎に得られる音データである。この図１０（ａ）に示す音データは、図９（ｃ）に示す音データと等しい。この図１０（ａ）に示す一定期間ｔ毎の音データは、図１０（ｂ）に示すように時系列に保存される。
図３の診断処理部５４ａは、図１０（ｂ）に示す各音データから特異点を抽出し、各機器の異常診断を行う。診断処理部５４ａは、例えば、決定木、サポートベクターマシン、ｋ近傍法、オートエンコーダ、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、ＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）などの機械学習、もしくは、深層学習を活用することで特異点を抽出することができる。

そして、診断処理部５４ａは、特異点が抽出された音テータに対応する機器を、異常が発生している機器であると判定する。例えば、図１０（ｃ）に示すように、機器Ｂの音データから特異点αが抽出された場合、この機器Ｂに異常が発生していると判定する。
ここで、施設１０内に受音器４０を装着した作業者が複数存在する場合、異常診断装置５０は、複数の受音器４０によりそれぞれ受音された音データを取得することができる。つまり、データ処理部５３は、複数の受音器４０によりそれぞれ受音された音データに対して上述した各種データ処理を行い、機器毎に対応する音データを複数（受音器４０の数と同数）抽出することができる。そこで、診断処理部５４ａは、機器毎に対応する複数の音データを、総合的に判断して異常（特異点）を抽出するようにしてもよい。
このように、施設内をそれぞれ独立して移動可能な複数の受音器の音データを総合的に判断して機器の異常診断を行うことで、より精度良く機器の異常を検知することができる。

また、診断処理部５４ａは、異常診断結果を、診断ログとして図３のログ記録部５５に記録することができる。
なお、図３においては、異常診断装置５０がログ記録部５５を備える場合について示しているが、ログ記録部５５は、異常診断装置５０に接続され、例えば異常診断システム１００の管理者等がアクセス可能なクラウドサーバやＰＣであってもよい。

さらに、診断処理部５４ａは、異常診断結果を、ネットワークを介して施設１０外で機器２０Ａ～２０Ｄを管理する設備管理者３０Ｃに通知することができる。例えば、診断処理部５４ａは、設備管理者３０Ｃが操作可能な端末機器に異常診断結果を送信する。
これにより、設備管理者３０Ｃは、通知に従って機器メンテナンス用品の調達、機器メンテナンス、機器メンテナンス委託企業への修理依頼を、異常発生後すぐに行うことが可能となる。なお、設備管理者３０Ｃは、通知された異常診断結果を確認し、そのチェック結果を診断処理部５４ａに返信してもよい。

また、図３のメッセージ作成部５４ｂは、診断処理部５４ａの異常診断結果をもとに、作業者３０Ａ、３０Ｂへ通知するメッセージを作成する。具体的には、メッセージ作成部５４ｂは、異常が発生している機器を作業者へ通知するためのメッセージを作成する。例えば、機器Ｂに異常が発生している場合には、「機器Ｂをチェックしてください」といったメッセージを作成する。

そして、図３のメッセージ送信部（通知部）５４ｃは、メッセージ作成部５４ｂにより作成されたメッセージを、異常が発生している機器の最も近くに位置する作業者に対して送信する。例えば、図３に示すように機器Ｂに異常が発生しており、機器Ｂの最も近くに作業者３０Ａが存在する場合、メッセージ送信部５４ｃは、作業者３０Ａに対して、メッセージ作成部５４ｂにより作成されたメッセージを送信する。
これにより、作業者３０Ａは、通知に従って、機器２０Ｂのメンテナンスや機器停止を行うことが可能となる。

なお、異常診断システム１００の管理者は、ログ記録部５５に記録された診断ログをもとに、決定木、サポートベクターマシン、ｋ近傍法、オートエンコーダ、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、ＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）などの機械学習、もしくは、深層学習を活用した異常診断アルゴリズムの更新を継続的に行うことができる。これにより、異常診断の精度を向上させることが可能となる。

以上説明したように、本実施形態における異常診断装置５０は、それぞれ異なる方向の音を受音する３つのマイクロフォン４１ａ～４１ｃによりそれぞれ受音された音データと、施設１０内における受音器４０の位置を示す位置データおよび受音器４０の姿勢を示す姿勢データを取得する。そして、異常診断装置５０は、上記の位置データおよび姿勢データと、施設内における機器の設置場所が記録された地図データとに基づいて、上記の音データから機器毎に対応する音データを抽出し、抽出された機器毎に対応する音データに基づいて、各機器の異常診断を行う。

このように、それぞれ独立した方向の音を受音するように配置された３つのマイクロフォン４１ａ～４１ｃを利用するので、受音器４０を中心とした３次元の音データを取得することができる。
なお、本実施形態では、受音器４０が３つのマイクロフォン４１ａ～４１ｃを備える場合について説明したが、マイクロフォンは３つ以上であればよい。また、各マイクロフォンの配置は、それぞれが独立した方向を向き、３次元の音データを取得可能な配置であればよい。

本実施形態では、受音器４０は、作業者３０Ａ、３０Ｂが装着可能なイヤホン型受音器であり、３つのマイクロフォン４１ａ～４１ｃのうち２つのマイクロフォン４１ａ、４１ｂは左右のイヤホンにそれぞれ取り付けられており、残りの１つのマイクロフォン４１ｃは、作業者３０Ａ、３０Ｂの首の後ろに配置されている。人間の左右の耳は、それぞれやや前方に傾いている。そのため、受音器４０をイヤホン型受音器として、３つのマイクロフォン４１ａ～４１ｃを上記のように配置することで、３つのマイクロフォン４１ａ～４１ｃはそれぞれ異なる３方向を向くことになり、３次元の音データを取得することができる。

このように、受音器４０を中心とした３次元の音データを取得することができるので、当該音データと、受音器４０の位置データおよび姿勢データと、施設１０内の地図データとを組み合わせることで、どの機器からどのような振動音響が発生しているかを判別することができる。
具体的には、異常診断装置５０は、音データ取得部５１ａにより取得された音データをもとに、受音器４０を中心とした全方位についての音圧レベルを示す全方位音データを作成し、当該全方位音データから、機器毎に対応する音データを抽出する。このとき、異常診断装置５０は、上記の位置データ、姿勢データおよび地図データに基づいて、受音器４０を中心とした極座標系における機器２０Ａ～２０Ｄの偏角方向を割り出し、全方位音データから、機器２０Ａ～２０Ｄの偏角方向に対応する音データを、機器毎に対応する音データとして抽出する。
これにより、施設１０内の機器毎に音データを適切にマッピングすることができる。したがって、複数の機器の振動音響が混在する施設１０内であっても、機器毎に適切に異常診断を行うことができる。

異常診断に際し、異常診断装置５０は、機器毎に対応する音データから特異点を抽出し、抽出された特異点に基づいて、機器に異常が発生しているか否かを診断する。
この場合、日常音との違いに着目した異常診断を行うことができるので、適切に機器の異常を検知することができる。また、機器に依存しない異常検知が可能となる。さらに、設備診断ノウハウが不要となるため、専任の設備診断スタッフの配置が不要となり、省人化を図ることができる。

また、本実施形態において、受音器４０は、作業者３０Ａ、３０Ｂといった施設１０内を移動可能な人物が携帯することができる。そのため、作業者３０Ａ、３０Ｂが施設１０内を移動可能なセンサ端末となって、各機器から発せられる音を受音することができる。
したがって、例えば、施設１０内にセンサを搭載したロボット等を配置して施設１０内を巡回させる場合のように追加の設備投資が必要なく、その分のコストを削減することができる。また、施設１０内を自由に移動可能な人物が受音器４０を携帯するので、煩雑な配線も不要である。

（変形例）
上記実施形態においては、少なくとも３方向の音を受音する受音器が、図２（ａ）に示すようなイヤホン型受音器である場合について説明したが、受音器の構成は上記に限定されるものではない。例えば、受音器は、例えばヘッドフォン型受音器であってもよいし、ヘルメット型受音器であってもよい。

図１１は、ヘルメット型受音器４０Ａの構成例を示す図である。
図１１に示すように、マイクロフォン４１ａ～４１ｃは、ヘルメット４６の表面に取り付けられていてもよい。また、特に図示しないが、マイクロスピーカ４２ａ、４２ｂは、それぞれヘルメット４６内部に設けることができる。なお、マイクロスピーカ４２ａ、４２ｂは、固定バンド４７に設けてもよい。マイクロフォン４１ａとマイクロフォン４１ｂとで受音した音データと逆位相の音を、それぞれマイクロスピーカ４２ａとマイクロスピーカ４２ｂとから発生させることにより、当該ヘルメットを装着している作業者への環境音を低減することができる。
このように、ヘルメット型の受音器４０Ａを用いた場合、ヘルメット４６上の所望の位置に、所望の数のマイクロフォンを設置することができる。つまり、マイクロフォンの配置の自由度を向上させることができる。

また、上記実施形態においては、施設１０内を移動可能な作業者３０Ａ、３０Ｂが受音器４０を携帯する場合について説明したが、受音器４０は、施設１０内を移動可能なロボットに取り付けてもよい。ただし、上述したように、施設１０内を移動可能な人物が受音器４０を携帯する方が、設備投資の問題や煩雑な配線の問題等を回避することができるため、好ましい。

さらに、上記実施形態においては、受音器４０が備えるマイクロフォン４１ａ～４１ｃにより受音された音データを無線通信により異常診断装置５０に送信し、異常診断装置５０においてデータ処理および異常診断処理を行う場合について説明した。しかしながら、受音器４０と異常診断装置５０とは、１つの装置が備えていてもよい。この場合、受音器４０の機能と異常診断装置５０の機能とを有する異常診断装置（情報端末装置）を、施設１０内を移動可能な人物のうちの１人が携帯する。

なお、本発明は、上述した実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワークまたは記憶媒体を介して、システムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出し実行することによっても実現可能である。この場合、記録媒体から読み出されたプログラム自体が実施形態の機能を実現することになる。また、当該プログラムを記録した記録媒体は本発明を構成することができる。
また、コンピュータが読み出したプログラムを実行することにより、実施形態の機能が実現されるだけでなく、プログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上記した実施形態の機能が実現されてもよい。

１０…施設、２０Ａ～２０Ｄ…機器、３０Ａ，３０Ｂ…作業者、３０Ｃ…設備管理者、４０…受音器、４１ａ～４１ｃ…マイクロフォン、４２ａ，４２ｂ…マイクロスピーカ、４３…コントロールユニット、５０…異常診断装置、５１…診断用データ取得部、５１ａ…音データ取得部、５１ｂ…位置姿勢データ取得部、５２…地図データ格納部、５３…データ処理部、５４…異常診断部、５４ａ…診断処理部、５４ｂ…メッセージ作成部、５４ｃ…メッセージ送信部、５５…ログ記録部、６１…地図データ、６２…音データ、６３…位置データ、６４…姿勢データ

Claims (9)

1. 複数の機器が設置された施設内を移動可能であり、それぞれ異なる方向の音を受音する少なくとも３つのマイクロフォンを備える受音器と、
   前記マイクロフォンによりそれぞれ受音された音データを取得する音データ取得部と、
   前記施設内における前記受音器の位置を示す位置データおよび前記受音器の姿勢を示す姿勢データを取得する位置姿勢データ取得部と、
   前記位置姿勢データ取得部により取得された位置データおよび姿勢データと、前記施設内における前記機器の設置場所が記録された地図データとに基づいて、前記音データ取得部により取得された音データから前記施設内の機器毎に対応する音データを抽出するデータ処理部と、
   前記データ処理部により抽出された前記機器毎に対応する音データに基づいて、前記機器の異常診断を行う異常診断部と、を備えることを特徴とする異常診断装置。
2. 前記データ処理部は、
   前記音データ取得部により取得された音データをもとに、前記受音器を中心とした全方位についての音圧レベルを示す全方位音データを作成するデータ作成部と、
   前記位置データ、前記姿勢データおよび前記地図データに基づいて、前記受音器を中心とした極座標系における前記機器の偏角方向を割り出し、前記音データ作成部により作成された全方位音データから、前記機器の偏角方向に対応する音データを、前記機器毎に対応する音データとして抽出するデータ抽出部と、を備えることを特徴とする請求項１に記載の異常診断装置。
3. 前記データ処理部は、
   前記データ抽出部により抽出された前記機器毎に対応する音データの音圧レベルを、対応する前記機器から基準距離だけ離れた基準位置での音圧レベルに補正するレベル補正部と、
   前記レベル補正部により補正された音データを周波数解析する周波数解析処理部と、をさらに備えることを特徴とする請求項２に記載の異常診断装置。
4. 前記異常診断部は、
   前記データ処理部により抽出された前記機器毎に対応する音データから特異点を抽出し、抽出された特異点に基づいて、前記機器に異常が発生しているか否かを診断することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の異常診断装置。
5. 前記異常診断部により診断された異常診断結果を、前記施設外で前記機器を管理する設備管理者、および前記施設内で作業する作業者の少なくとも一方に通知する通知部をさらに備えることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の異常診断装置。
6. 前記受音器は、前記施設内を移動可能な人物が携帯していることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の異常診断装置。
7. 前記少なくとも３つのマイクロフォンのうち２つのマイクロフォンは、前記施設内を移動可能な人物が装着している左右のイヤホンにそれぞれ取り付けられており、
   前記イヤホンは、当該イヤホンに取り付けられている前記マイクロフォンにより受音された音と逆位相の音を発生させるマイクロスピーカを備えることを特徴とする請求項６に記載の異常診断装置。
8. それぞれ独立して移動可能な複数の前記受音器を備えることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の異常診断装置。
9. 複数の機器が設置された施設内を移動可能な受音器が備える、それぞれ異なる方向の音を受音する少なくとも３つのマイクロフォンによりそれぞれ受音された音データを取得するステップと、
   前記施設内における前記受音器の位置を示す位置データおよび前記受音器の姿勢を示す姿勢データを取得するステップと、
   前記位置データおよび前記姿勢データと、前記施設内における前記機器の設置場所が記録された地図データとに基づいて、取得された前記音データから前記施設内の機器毎に対応する音データを抽出するステップと、
   抽出された前記機器毎に対応する音データに基づいて、前記機器の異常診断を行うステップと、を含むことを特徴とする異常診断方法。

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