JP2023030903A - 環境監視システム - Google Patents

Abstract

【課題】環境監視システムにおいて、ネットワーク負荷を抑制しつつ異常原因を容易に調査できるようにする。
【解決手段】環境監視システム１０１は、送信された第１の伝送データＳＴＬと、第２の伝送データＳＴＷと、をネットワーク３０を介して受信する第２のネットワークインタフェース４２と、送信された前記１の伝送データＳＴＬと、前記第２の伝送データＳＴＷと、に基づいて監視対象物１０を監視する環境監視部４４と、を備え、前記第１の伝送データＳＴＬのデータ量を前記第１の計測データＳＬのデータ量で除算した結果である第１の伝送頻度ＲＴＬと、前記第２の伝送データＳＴＷのデータ量を前記第２の計測データＳＷのデータ量で除算した結果である第２の伝送頻度ＲＴＷと、を異なる値にした。
【選択図】図１

Description

本発明は、環境監視システムに関する。

本技術分野の背景技術として、下記特許文献１の明細書の段落００５１には、「また、環境調査者の入力操作により、音声入力装置５０２及び画像映像入力装置５０４で環境に関する音声データや画像・映像データを収集するとともに、テキスト入力装置５０３及び音声入力装置５０２を用いて環境調査者自身が入力するコメントなどのテキストデータや音声データを追加して、管理サーバ１０４に送信することもできる。」と記載されている。

特開２００５－５６１０２号公報

まず、音声データには、音圧波形と音圧レベル波形の２種類が考えられるが、特許文献１では何れの波形データを利用するのか、特に記載されていない。音圧レベル波形に比べ、音圧波形はデータ容量が大きいため、逐次、音圧波形データを送信するとネットワークに多大な負荷がかかるという課題がある。一方、音圧レベル波形はデータ容量が小さいものの、音声として再生できないことから、音圧レベル波形のみでは異常原因の調査が困難になるという課題もあった。
この発明は上述した事情に鑑みてなされたものであり、ネットワーク負荷を抑制しつつ異常原因を容易に調査できる環境監視システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するため本発明の環境監視システムは、監視対象物の物理量を計測して第１の計測データと、第２の計測データと、を出力する第１の計測部と、前記第１の計測データと、前記第２の計測データとを記憶する記憶部と、前記第１の計測データの全部または一部であって伝送対象となる第１の伝送データと、前記第２の計測データの全部または一部であって伝送対象となる第２の伝送データと、をネットワークを介して送信する第１のネットワークインタフェースと、送信された前記第１の伝送データと、前記第２の伝送データと、を前記ネットワークを介して受信する第２のネットワークインタフェースと、送信された前記第１の伝送データと、前記第２の伝送データと、に基づいて前記監視対象物を監視する環境監視部と、を備え、前記第１の伝送データのデータ量を前記第１の計測データのデータ量で除算した結果である第１の伝送頻度と、前記第２の伝送データのデータ量を前記第２の計測データのデータ量で除算した結果である第２の伝送頻度と、が異なる値であることを特徴とする。

本発明によれば、ネットワーク負荷を抑制しつつ異常原因を容易に調査できる。

第１実施形態による環境監視システムのブロック図である。 コンピュータのブロック図である。 音圧波形およびレベル波形のタイムチャートである。 第２実施形態による環境監視システムのブロック図である。 第３実施形態による環境監視システムのブロック図である。 監視対象設備のブロック図である。 サーバ機の詳細を示すブロック図である。 第３実施形態における正常データ学習処理のフローチャートである。 第３実施形態における正常品の特徴量を抽出して単位空間を形成する処理のフローチャートである。 第３実施形態における異常診断処理のフローチャートである。 第３実施形態における異常項目診断処理を示すフローチャートである。 第３実施形態における異常部位特定処理の動作説明図である。 第３実施形態におけるカメラ画像表示画面を示す図である。 レベル波形情報表示画面の一例を示す図である。 他のレベル波形情報表示画面の例を示す図である。 グラフ表示設定画面の一例を示す図である。 異常度表示画面の一例を示す図である。 他の異常度表示画面の例を示す図である。 転送条件設定画面の例を示す図である。 機械学習の条件を定める機械学習設定画面の例を示す図である。

［実施形態の前提］
まず、音声データには、音圧波形と音圧レベル波形の２種類が考えられるが、特許文献１では何れの波形データを利用するのか、特に記載されていない。音圧レベル波形に比べ、音圧波形はデータ容量が大きいため、逐次、音圧波形データを送信するとネットワークに多大な負荷がかかるという課題がある。一方、音圧レベル波形はデータ容量が小さいものの、音声として再生できないことから、異常原因が特定できないという課題もあった。そこで、後述する実施形態では、環境データを常時収集し、遠隔で環境監視する場合に、ネットワーク負荷を抑えつつ、環境データの原データを参照可能にすることにより、環境データを適切に取得しようとするものである。

［第１実施形態］
〈第１実施形態の構成〉
図１は、第１実施形態による環境監視システム１０１のブロック図である。
図１において、環境監視システム１０１は、監視対象設備１０（監視対象物）と、サーバ機４０と、ユーザ端末５０と、を備えている。監視対象設備１０とサーバ機４０とは、例えばインターネット等のネットワーク３０を介して接続されている。

監視対象設備１０は、例えば、各種工場等であり、騒音計２０（第１の計測部）と、ネットワークインタフェース１２（第１のネットワークインタフェース）と、を備えている。騒音計２０は、後述するレベル波形ＳＬ（第１の計測データ）と、音圧波形ＳＷ（第２の計測データ）と、をネットワークインタフェース１２およびネットワーク３０を介して、サーバ機４０に供給する。

騒音計２０は、騒音センサ２１と、増幅部２２と、Ａ／Ｄ変換部２３と、音圧レベル演算部２４と、レベル波形記憶部２５と、音圧波形記憶部２６と、を備えている。

騒音センサ２１は、例えばマイクロフォンであり、監視対象設備１０から、音声信号である騒音信号を収集する。増幅部２２は、該騒音信号を増幅する。Ａ／Ｄ変換部２３は、増幅された該騒音信号を、デジタル信号に変換する。音圧レベル演算部２４は、該デジタル信号に基づいて、レベル波形ＳＬと、音圧波形ＳＷとを生成する。

ここで、音圧波形ＳＷは、上述のデジタル信号と同様の内容を有する波形である。
また、レベル波形ＳＬは、音圧波形ＳＷの所定のレベル算出周期（例えば１秒）内における平均レベルであり、例えば下式（１）によって求めることができる。

式（１）において、ｐ_iはレベル算出周期内における音圧波形ＳＷの、あるサンプルの音圧であり、Ｎはレベル算出周期内に含まれるサンプルの総数である。また、ｐ_oは、「１０μＰａ（２×１０^-5 Ｎ／ｍ²）」となる基準音圧である。

レベル波形記憶部２５および音圧波形記憶部２６は、それぞれ、レベル波形ＳＬおよび音圧波形ＳＷを一時的に記憶する。レベル波形記憶部２５および音圧波形記憶部２６は、取り扱うデータのサンプリングレート等が異なるため、別体の記憶装置によって実現されることが好ましい。ネットワークインタフェース１２は、ネットワーク３０を介して、レベル波形ＳＬおよび音圧波形ＳＷの全部または一部を、サーバ機４０に供給する。レベル波形ＳＬのうち、サーバ機４０に伝送される部分を伝送レベル波形ＳＴＬ（第１の伝送データ）と呼ぶことがある。同様に、音圧波形ＳＷのうち、サーバ機４０に伝送される部分を伝送音圧波形ＳＴＷ（第２の伝送データ）と呼ぶことがある。

但し、本実施形態においては、レベル波形ＳＬは全てサーバ機４０に伝送されることを想定しているため、この場合はレベル波形ＳＬは伝送レベル波形ＳＴＬに等しくなる。レベル波形ＳＬは、テキストファイル形式のデータであり、上述のレベル算出周期（例えば１秒）につき、１行のデータが記述されている。従って、レベル波形ＳＬのサンプリングレートは１Ｈｚである。この場合、レベル波形ＳＬを９文字（９バイト）の数字で表現したとすると、レベル波形ＳＬの１秒あたりのデータ量は、９バイトになる。また、音圧波形ＳＷは、例えばサンプリングレートが４８ｋＨｚ、分解能が１６ビットのデータである。この場合において音圧波形ＳＷの１秒あたりのデータ量は、９６０００バイトになる。

レベル波形ＳＬおよび音圧波形ＳＷのデータ形式は上述したものに限定されるわけではないが、レベル波形ＳＬの単位時間当たりのデータ量は、音圧波形ＳＷの単位時間当たりのデータ量に対して「１／１０００」以下にすることが好ましく、「１／１００００」以下にすると一層好ましい。また、レベル波形ＳＬのサンプリングレートは、音圧波形ＳＷのサンプリングレートの「１／１０００」以下にすることが好ましく、「１／１００００」以下にすると一層好ましい。これにより、レベル波形ＳＬを伝送する際のネットワーク３０の負荷を極めて小さくすることができる。

図２は、コンピュータ９００のブロック図である。図１に示したサーバ機４０およびユーザ端末５０は、何れも図２に示すコンピュータ９００を備えている。
図２において、コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１と、ＲＡＭ９０２と、ＲＯＭ９０３と、ＨＤＤ９０４と、通信インタフェース９０５と、入出力インタフェース９０６と、メディアインタフェース９０７と、を備えている。通信インタフェース９０５は、通信装置９１５に接続される。入出力インタフェース９０６は、入出力装置９１６に接続される。メディアインタフェース９０７は、記録媒体９１７からデータを読み書きする。さらに、ＣＰＵ９０１は、ＲＡＭ９０２に読み込んだアプリケーションプログラムを実行することにより、上述のサーバ機４０およびユーザ端末５０等が具現化される。

図１において、サーバ機４０およびユーザ端末５０の内部は、アプリケーションプログラム等によって実現される機能をブロックとして示している。すなわち、サーバ機４０は、ネットワークインタフェース４２と、環境監視部４４と、デジタル信号記憶部４６と、を備えている。また、ユーザ端末５０は、ネットワークインタフェース５２と、情報表示部５４と、音声再生部５６と、入力部５８と、を備えている。

環境監視部４４は、レベル波形ＳＬ等に基づいて、監視対象設備１０の異常診断および異常予兆診断を行う。デジタル信号記憶部４６は、レベル波形ＳＬおよび音圧波形ＳＷ等を一時的に記憶する。また、ユーザ端末５０の内部において、情報表示部５４は、ユーザに対して各種情報を表示する。入力部５８は、ユーザからの各種指令を入力する。音声再生部５６は、音圧波形ＳＷ等の音声信号を再生し放音する。また、ネットワークインタフェース１２，４２，５２は、ネットワーク３０を介して双方向のデータ通信を行う。

図３は、騒音計２０から出力される音圧波形ＳＷおよびレベル波形ＳＬのタイムチャートである。
図中のレベル波形周期ＴＬは、レベル波形ＳＬの記録、伝送等の単位となる周期であり、例えば１分程度の長さに設定される。また、音圧波形周期ＴＷは、音圧波形ＳＷに関する処理の単位となる周期であり、例えば１０分程度の長さに設定される。レベル波形周期ＴＬおよび音圧波形周期ＴＷは上述の長さに限定されるものではないが、音圧波形周期ＴＷはレベル波形周期ＴＬの整数倍にすることが好ましい。

また、図中の処理Ａ、処理Ｂとは、サーバ機４０（図１参照）の環境監視部４４における処理の内容である。処理Ａは、レベル波形周期ＴＬ毎に実行される処理である。環境監視部４４は、レベル波形周期ＴＬ毎に、騒音計２０のレベル波形記憶部２５からレベル波形ＳＬを取得し、サーバ機４０内のデジタル信号記憶部４６に該レベル波形ＳＬを格納する。さらに、環境監視部４４は、格納したレベル波形ＳＬに基づいて異常予兆診断を行う。異常予兆診断の手法としては、既存の種々の診断手法を適用することができる。例えば、閾値を用いて異常予兆診断を行ってもよく、正常時の騒音状態を学習して異常度を判定するＭＴ法などを用いることもできる。

処理Ｂは、音圧波形周期ＴＷ毎に実行される処理である。処理Ｂにおいて、環境監視部４４は、まず、直前の音圧波形周期ＴＷの範囲内において、所定の条件を充足する時間帯が存在するか否かを判定する。「所定の条件」とは、例えば、上述した異常予兆診断の結果、「環境監視部４４が異常予兆を検出した」という条件である。また、「所定の条件」とは、ユーザのマニュアル操作によって指定された条件であってもよい。例えば、ユーザの所望する時間帯を条件として設定してもよい。また、ユーザのマニュアル操作による時間帯の場合は、特に直前の音圧波形周期ＴＷの範囲内に限定されるわけではなく、騒音計２０の音圧波形記憶部２６に音圧波形ＳＷが記憶されている範囲であれば、直前の音圧波形周期ＴＷよりも以前の範囲内であってもよい。

〈第１実施形態の動作〉
（通常状態の動作）
次に、本実施形態の動作を説明する。
環境監視部４４が監視対象設備１０の異常を検知していない状態を「通常状態」と呼ぶ。なお、通常状態においても、異常予兆は検出される場合がある。最初にこの通常状態の動作を説明する。
騒音計２０に設けられた騒音センサ２１が周囲の騒音を計測し騒音信号を収集すると、増幅部２２は該騒音信号を増幅する。Ａ／Ｄ変換部２３は、増幅された該騒音信号を、デジタル信号に変換する。音圧レベル演算部２４は、該デジタル信号に基づいて、レベル波形ＳＬと、音圧波形ＳＷとを生成する。

サーバ機４０の環境監視部４４は、レベル波形周期ＴＬ毎に伝送レベル波形ＳＴＬすなわちレベル波形ＳＬを取得し、その内容をデジタル信号記憶部４６に逐次格納する。また、環境監視部４４は、格納されたレベル波形ＳＬに基づいて異常予兆診断を行い、診断結果をユーザ端末５０の情報表示部５４へ送信する。情報表示部５４は受信した診断結果を表示する。これにより、ユーザは、情報表示部５４の表示内容に基づいて、異常予兆診断の診断結果を確認できる。また、ユーザは、ユーザ端末５０の入力部５８を操作することにより、診断結果の詳細を情報表示部５４に表示させることができる。

（異常検知状態の動作）
環境監視部４４が監視対象設備１０の異常を検知した状態を「異常検知状態」と呼ぶ。
環境監視部４４が監視対象設備１０における異常を検知すると、環境監視部４４は、ユーザ端末５０に対して所定の異常通知メッセージを出力する。この異常通知メッセージには、検知した異常内容と、異常検知日時とが含まれる。異常検知日時は、一般的には、ある程度の連続した時間範囲になることが多い。ユーザ端末５０の情報表示部５４は、異常通知メッセージを受信すると、該メッセージに含まれる異常内容と、異常検知日時とを表示する。これにより、ユーザは、検知された異常内容と異常検知日時とを把握することができる。

ユーザは、入力部５８を操作することにより、サーバ機４０の環境監視部４４に対して、デジタル信号記憶部４６に記憶されている範囲内で、任意の時間範囲のレベル波形ＳＬおよび／または音圧波形ＳＷを伝送レベル波形ＳＴＬまたは伝送音圧波形ＳＴＷとして転送するように指令することができる。環境監視部４４は、指定された時間範囲の伝送レベル波形ＳＴＬおよび／または伝送音圧波形ＳＴＷをユーザ端末５０に転送する。ユーザは、入力部５８を操作することにより、転送された伝送レベル波形ＳＴＬおよび／または伝送音圧波形ＳＴＷを情報表示部５４に表示させることができ、音声再生部５６を介して伝送音圧波形ＳＴＷを放音させることができる。

従って、上述したように、ユーザ端末５０の情報表示部５４に異常通知メッセージが表示された場合、ユーザは、異常検知日時、または異常検知日時の前後を含む時間範囲を指定して、伝送レベル波形ＳＴＬおよび／または伝送音圧波形ＳＴＷを取得するとよい。これにより、ユーザは、異常検知日時および／またはその前後における伝送レベル波形ＳＴＬおよび／または伝送音圧波形ＳＴＷの内容を確認することができる。

本実施形態のように、騒音計２０の出力信号に基づいて監視対象設備１０の異常の有無を検出する場合には、異常検知日時の伝送音圧波形ＳＴＷを確認することは、有用である。騒音計２０は、監視対象設備１０が発生した騒音のみならず、監視対象設備１０の外部で発生した騒音も集音する。このため、サーバ機４０の環境監視部４４は、監視対象設備１０の外部で発生した騒音に基づいて、監視対象設備１０に異常が発生したと判定し、異常検知状態になる場合もある。そこで、ユーザが、実際に異常検知日時の伝送音圧波形ＳＴＷを参照することにより、環境監視部４４の判定結果が正しかったか否かを判断できる。

また、上述したように、レベル波形ＳＬと比較して、音圧波形ＳＷは、単位時間あたりのデータ量が大きい。そして、本実施形態によれば、ネットワーク３０において音圧波形ＳＷが伝送音圧波形ＳＴＷとして伝送される頻度を、レベル波形ＳＬが伝送レベル波形ＳＴＬとして伝送される頻度よりも低くすることができる。なお、ここで「頻度」とは、「伝送されるデータ量／生成されるデータ量」を指す。伝送レベル波形ＳＴＬの伝送頻度ＲＴＬ（第１の伝送頻度、図示せず）は、「（伝送レベル波形ＳＴＬのデータ量）／（レベル波形ＳＬのデータ量）」となり、例えば「１．０」である。

また、伝送音圧波形ＳＴＷの伝送頻度ＲＴＷ（第２の伝送頻度、図示せず）は、「（伝送音圧波形ＳＴＷのデータ量）／（音圧波形ＳＷのデータ量）」となる。伝送音圧波形ＳＴＷは、特段の事情があった場合に伝送されるため、伝送頻度ＲＴＷは「１．０」よりも小さな値になる。すなわち、第１の伝送頻度（伝送頻度ＲＴＬ）と第２の伝送頻度（伝送頻度ＲＴＷ）とが異なる値である（この例では第２の伝送頻度は第１の伝送頻度よりも小さい）。これにより、本実施形態によれば、ネットワーク３０の負荷を抑制することが可能である。また、異常の可能性を検知した場合に伝送音圧波形ＳＴＷを確認可能とすることにより、環境監視システム１０１として、実用上は充分なデータを得ることができる。

［第２実施形態］
図４は、第２実施形態による環境監視システム１０２のブロック図である。なお、以下の説明において、上述した第１実施形態の各部に対応する部分には同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。
図４において、環境監視システム１０２は、監視対象設備７０と、サーバ機４０と、ユーザ端末５０と、を備えている。サーバ機４０およびユーザ端末５０の構成は第１実施形態のもの（図１参照）と同様である。監視対象設備７０は、ネットワークインタフェース１２と、共通データロガー１３と、前処理部１４と、環境センサ群６０と、を備えている。

そして、環境センサ群６０は、臭気計１５（第２の計測部）と、温湿度計１６（第２の計測部）と、風向風速計１７（第２の計測部）と、騒音計２０（第１の計測部）と、を備えている。ここで、騒音計２０の構成は第１実施形態のもの（図１参照）と同様である。

臭気計１５は、監視対象設備１０の空気中における臭気分子の量を計測する。温湿度計１６は、監視対象設備１０における温度および湿度を計測する。風向風速計１７は、監視対象設備１０における風向および風速を計測する。臭気計１５、温湿度計１６および風向風速計１７は、何れも図示を省略するが、騒音計２０と同様に、物理量を計測するセンサと、該センサの出力信号を増幅する増幅部と、増幅された出力信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部と、を備えている。

臭気計１５、温湿度計１６、風向風速計１７および騒音計２０は、それぞれ、出力データの出力形式や出力タイミング等が異なっている。そこで、前処理部１４は、臭気計１５、温湿度計１６、風向風速計１７および騒音計２０の出力データに対して、時系列的に同期するように変換処理を行う。共通データロガー１３は、変換処理が施された各出力データを、一時的に記憶する。

上述した例において、騒音計２０は、１秒毎にレベル波形ＳＬを出力する。そこで、前処理部１４は、このレベル波形ＳＬの出力タイミングに同期するように、臭気計１５、温湿度計１６および風向風速計１７の出力データを変換することが考えられる。例えば、臭気計１５は、臭気値に応じたレベルのアナログ電圧信号を出力するものであったとする。すると、前処理部１４は、１秒毎に該アナログ電圧信号をサンプリングし、そのサンプリング結果をデジタル信号に変換して共通データロガー１３に記憶させる。

また、例えば、温湿度計１６は、温度および湿度の２系統のデジタル信号を出力するものであったとする。すると、前処理部１４は、１秒毎に該２系統のデジタル信号をサンプリングし、そのサンプリング結果を共通データロガー１３に記憶させる。例えば、風向風速計１７は、風向および風速に応じたレベルの２系統のアナログ電圧信号を出力するものであったとする。すると、前処理部１４は、１秒毎に該２系統のアナログ電圧信号をサンプリングし、そのサンプリング結果を２系統のデジタル信号に変換して共通データロガー１３に記憶させる。

なお、上述の温湿度計１６のようにデジタル信号を出力する計測器においては、該デジタル信号にヘッダ部やフッタ部等が含まれる場合もある。このような場合、前処理部１４は、ヘッダ部やフッタ部等を削除し、主としてペイロード部のみを抽出するとよい。これにより、共通データロガー１３においては、レベル波形ＳＬ、臭気値、温度、湿度、風向および風速の全ての計測項目について、同期したデジタル信号を時系列的に配置することができる。

ネットワークインタフェース１２は、共通データロガー１３において時系列的に配置されたデジタル信号である計測値を、ネットワーク３０を介してサーバ機４０に供給する。これにより、ユーザは、ユーザ端末５０を介してデジタル信号記憶部４６の内容を参照することにより、同一タイミングにおける異なる計測値（例えば騒音のレベル波形ＳＬと臭気値）を比較することが可能になり、異常発生時において、異常発生原因を容易に調査することができる。

また、上述のように、環境センサ群６０における各計測器がヘッダ部やフッタ部等を含むデジタル信号を出力する場合には、前処理部１４はこれらヘッダ部やフッタ部等を除去する。これにより、ネットワーク３０において伝送されるデータ量を一層削減することができ、ネットワーク３０の負荷を一層低減することができる。

［第３実施形態］
〈第３実施形態の構成〉
図５は、第３実施形態による環境監視システム１０３のブロック図である。
図５において、環境監視システム１０３は、監視対象設備３１０と、サーバ機３４０と、ユーザ端末５０と、を備えている。監視対象設備３１０とサーバ機３４０とは、ネットワーク３０を介して接続されている。サーバ機３４０およびユーザ端末５０のハードウエア構成は、第１実施形態のサーバ機４０およびユーザ端末５０のものと同様である。

図６は、監視対象設備３１０のブロック図である。
図６において、監視対象設備３１０は、診断対象物７と、カメラ２と、マイクロホンアレイ３と、変換部１１と、ネットワークインタフェース１２と、共通データロガー１３と、データ記憶部１８と、を備えている。診断対象物７は、動作時に所定量の音を発生する機器であり、例えば、モータ、コンプレッサ、発電機などである。

カメラ２は、診断対象物７を撮像して、カメラ画像を動画である映像信号ＳＶとして出力するものである。なお、カメラ２は、診断対象物７が外観上の可動部分を有していないならば、これを１フレームだけ撮像して、映像信号ＳＶを静止画像として出力するものであってもよい。マイクロホンアレイ３は、複数のマイクで構成され、診断対象物７の複数系統の音圧波形を測定するものである。また、診断対象物７は、動作状態を示す動作信号ＳＤを出力する。

変換部１１は、マイクロホンアレイ３が出力する複数系統の音圧波形を、デジタル信号の音圧波形ＳＷと、レベル波形ＳＬと、パワースペクトルＳＰと、に変換する。音圧波形ＳＷおよびレベル波形ＳＬは、第１実施形態のものと同様である。パワースペクトルＳＰは、音圧波形ＳＷを周波数成分毎に分割した信号に対して、レベル波形ＳＬと同様にして算出した信号である。パワースペクトルＳＰは、例えば、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）によって算出することができる。また、変換部１１は、所定時間に渡るレベル波形ＳＬ、音圧波形ＳＷおよびパワースペクトルＳＰを記憶する記憶部を備えている（図示略）。

また、診断対象物７は、ネットワークインタフェース１２を介して、自機の各種動作状態を示す動作信号ＳＤを出力し、制御信号ＳＣを受信する。ネットワークインタフェース１２および共通データロガー１３は第２実施形態のものと同様である。データ記憶部１８は、レベル波形ＳＬ、音圧波形ＳＷおよびパワースペクトルＳＰを一時的に記憶する。監視対象設備３１０は、通常は、主としてレベル波形ＳＬおよび動作信号ＳＤのみをサーバ機３４０に供給する。但し、サーバ機３４０がレベル波形ＳＬに基づいて診断対象物７の異常を検出すると、共通データロガー１３は、サーバ機３４０からの要求に基づいて、データ記憶部１８に記憶された映像信号ＳＶ、音圧波形ＳＷ、パワースペクトルＳＰ等をサーバ機３４０に供給する。

ネットワークインタフェース１２は、ネットワーク３０を介して、映像信号ＳＶと、動作信号ＳＤと、複数系統のレベル波形ＳＬおよび複数系統の音圧波形ＳＷと、複数系統のパワースペクトルＳＰと、を出力する。

図７は、サーバ機３４０の詳細を示すブロック図である。
図７において、サーバ機３４０は、音響信号処理部１２０と、記憶部１３０と、ネットワークインタフェース４２と、を備えている。音響信号処理部１２０は、映像信号ＳＶと、レベル波形ＳＬと、パワースペクトルＳＰと、をネットワーク３０およびネットワークインタフェース４２を介して受信する。また、音響信号処理部１２０は、必要に応じて、ネットワークインタフェース４２、ネットワーク３０を介して、診断対象物７（図６参照）に対して制御信号ＳＣを送信する。

音響信号処理部１２０は、複数系統のレベル波形ＳＬおよびパワースペクトルＳＰに基づいて、診断対象物７の異常性を診断し、映像信号ＳＶによるカメラ画像と重畳して、ユーザ端末３５０（図５参照）の情報表示部５４に表示するものである。音響信号処理部１２０は、診断対象物７（図６参照）が複数の動作モードを有しているとき、動作信号ＳＤに基づいて、何れの動作モードにおいて動作しているかを判断することにより、この動作モードにおける異常を特定する。音響信号処理部１２０は、さらに、制御信号ＳＣによって診断対象物７の動作モードを指令することにより、所定の動作モードで動作させて異常を特定することができる。

音響信号処理部１２０は、音圧マップ作成部１２１と、異常領域判定部１２２と、異常項目診断部１２３と、音圧マップ表示部１２４と、を有する。音響信号処理部１２０は、監視対象設備３１０の変換部１１（図６参照）が出力した音圧波形ＳＷおよびレベル波形ＳＬを処理して異常を判定し、カメラ画像と重畳してユーザ端末５０（図５参照）の情報表示部５４に表示するものである。

音圧マップ作成部１２１は、レベル波形ＳＬを信号処理して、カメラ画像に対応する音圧マップを計算するものである。音圧マップは、カメラ画像に対応する２次元の各計算点におけるレベル波形ＳＬの情報、または、パワースペクトルＳＰの情報を含み、これらの情報をカメラ画像内の位置情報と対応させたものである。異常領域判定部１２２は、音圧マップに基づいて、各計算点における異常の有無を判定するものである。

異常項目診断部１２３は、音圧マップに基づいて、各計算点における異常項目（異常原因項目）を診断するものである。異常項目（異常原因項目）とは、異常性を有する評価項目であり、例えば、カメラ画像内の所定の位置情報と対応するレベル波形ＳＬ、所定周波数におけるパワースペクトルＳＰ、または、カメラ画像内の所定の位置情報と対応するパワースペクトルＳＰなどである。なお、所定の位置情報または所定の周波数は、それぞれ単数であっても複数であってもよい。音圧マップ表示部１２４は、音圧マップなどをカメラ画像に重ねた診断結果の画面を、ネットワークインタフェース４２を介してユーザ端末５０の情報表示部５４に表示させる。

記憶部１３０は、正常性学習ＤＢ（データベース：DataBase）１３１と、測定結果ＤＢ１３２とを格納する。記憶部１３０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などで構成される。
正常性学習ＤＢ１３１は、正常品に係る単位空間を形成する逆行列データを格納している。正常性学習ＤＢ１３１は、音響信号処理部１２０が、異常の有無を判定するために参照する。
測定結果ＤＢ１３２は、音圧マップを格納している。測定結果ＤＢ１３２は、音響信号処理部１２０が測定した音圧マップを保存するために用いられる。

〈第３実施形態の動作〉
図８は、第３実施形態における正常データ学習処理のフローチャートである。
サーバ機３４０が起動され、正常データ学習指示が入力されたならば、音響信号処理部１２０は、正常データ学習処理を開始する。この正常データ学習処理は、例えば参考文献１（田村希志臣、「よくわかるＭＴシステム－品質工学によるパターン認識の新技術」、日本規格協会、２００９年８月）の４２～４５頁において、詳細に記載されている。

ステップＳ１０～Ｓ１６において、音圧マップ作成部１２１は、既定数の音圧マップを記録する処理を繰り返す。ここで既定数は、この正常データ学習処理を行う上で予め定められた回数である。しかし、これに限られずに、既定の時間だけ正常データ学習処理を繰り返してもよい。

ステップＳ１１において、音圧マップ作成部１２１は、ネットワーク３０を介してレベル波形ＳＬと、パワースペクトルＳＰと、を受信する。
次に、ステップＳ１２において、音圧マップ作成部１２１は、レベル波形ＳＬに基づく音圧マップと、パワースペクトルＳＰに基づく音圧マップと、を作成する。

次に、ステップＳ１３において、音圧マップ表示部１２４は、映像信号ＳＶに基づくカメラ画像に対して、レベル波形ＳＬおよびパワースペクトルＳＰに基づく音圧マップを付加する。
次に、ステップＳ１４において、音圧マップ表示部１２４は、音圧マップが付加されたカメラ画像を、ユーザ端末５０の情報表示部５４に表示する。
次に、ステップＳ１５において、音圧マップ作成部１２１は、レベル波形ＳＬおよびパワースペクトルＳＰに基づく音圧マップを測定結果ＤＢ１３２に記録する。

次に、ステップＳ１６において、音圧マップ作成部１２１は、既定数の音圧マップを記録する処理を繰り返したか否かを判断する。音圧マップ作成部１２１は、当該判断条件が成立しなかったならば、ステップＳ１０の処理に戻って次の測定を行う。一方、当該判断条件が成立したならば、カメラ２とマイクロホンアレイ３の位置を変更すること無しに、ステップＳ１７の処理を行う。
ステップＳ１７において、音圧マップ作成部１２１は、ステップＳ１０～Ｓ１６で測定して測定結果ＤＢ１３２に格納された音圧マップに基づき、正常データを学習する。より具体的には、音圧マップ作成部１２１は、取得した音圧マップを用いて、正常品に係わるデータの特徴量を抽出して、単位空間を形成する。ここで、「正常品」とは、診断対象物７のうち、予め定められた仕様を満たすものである。また、「単位空間」に関しては、後述する。
ステップＳ１８において、音圧マップ作成部１２１は、正常品の特徴量を正常性学習ＤＢ１３１に記憶する。ステップＳ１８の処理が終了すると、音響信号処理部１２０は、図８に示す正常データ学習処理を終了する。

図９は、第３実施形態における正常品の特徴量を抽出して単位空間を形成する処理のフローチャートである。なお、図９に示す処理は、図８に示すステップＳ１７およびステップＳ１８の処理に相当する。
音圧マップ作成部１２１が、図８の正常データ学習処理において、ステップＳ１７の処理を開始したならば、正常品の特徴量を抽出して単位空間を形成する処理を開始する。この図９の処理は、上述した参考文献１の４２～４５頁に詳細に記載されている。
ステップＳ２０において、音圧マップ作成部１２１は、測定結果ＤＢ１３２の音圧マップから、ｊ番目の評価項目に対する、ｉ番目のサンプルデータｘ_ijを取得する。
ステップＳ２１において、音圧マップ作成部１２１は、ｊ番目の評価項目の平均値ｍ_jおよび標準偏差σ_jを求める。音圧マップ作成部１２１は、下式（２）を計算して、サンプルデータｘ_ijをサンプルデータＸ_ijに規準化する。

ステップＳ２２において、音圧マップ作成部１２１は、規準化されたサンプルデータＸ_ijを用いて、評価項目間の相関係数を算出し、相関行列Ｒを計算する。
ステップＳ２３において、音圧マップ作成部１２１は、計算した相関行列Ｒの逆行列Ｒ^-1を計算する。
ステップＳ２４において、音圧マップ作成部１２１は、計算した逆行列Ｒ^-1を、正常性学習ＤＢ１３１に記憶する。ステップＳ２４の処理は、図８のステップＳ１８の処理に対応する。
ステップＳ２４の処理が終了すると、音圧マップ作成部１２１は、図９の処理を終了する。

図１０は、第３実施形態における異常診断処理のフローチャートである。
サーバ機３４０が診断対象物７の異常を検出した場合に、サーバ機３４０は、異常診断処理を開始する。このとき、診断対象物７は、正常品と同一の位置に設置されている。これにより、マイクロホンアレイ３は、正常品に係る音圧マップと診断対象物７に係る音圧マップとを比較することができる。
ステップＳ３０～Ｓ３２の処理は、音圧マップ作成部１２１によって行われる。
ステップＳ３０において、音圧マップ作成部１２１は、マイクロホンアレイ３によって、診断対象物７の音を測定し、測定したアナログの音圧信号を変換部１１により、デジタルの音圧波形ＳＷ、レベル波形ＳＬおよびパワースペクトルＳＰに変換する。

ステップＳ３１において、音圧マップ作成部１２１は、カメラ画像に対応した複数の計算点を設定し、測定した音圧信号を用いて、各計算点における音圧レベルを算出する。
ステップＳ３２において、音圧マップ作成部１２１は、測定した音圧信号を用いて、各計算点におけるパワースペクトルを算出する。ステップＳ３２の処理が終了すると、音圧マップ作成部１２１は、ステップＳ３０の処理に戻り、以降、ステップＳ３０～Ｓ３２の処理を繰り返す。

ステップＳ４０～Ｓ４３の処理は、異常領域判定部１２２によって行われる。また、ステップＳ４４の処理は、異常項目診断部１２３によって行われる。
ステップＳ４０において、異常領域判定部１２２は、音圧マップ作成部１２１が算出した音圧レベルおよびパワースペクトルに基づいて、音圧信号の単位空間における距離を計算する音の異常性解析を行う。なお、単位空間における距離とは、マハラノビスの距離ＭＤ（Mahalanobis Distance）であり、例えば、図２に示す正常データ学習処理で取得された正常データにおける項目間の相関行列Ｒの逆行列Ｒ^-1と、音圧レベルおよびパワースペクトルから計算される。具体的には、異常領域判定部１２２は、算出された音圧レベルおよびパワースペクトルから、次の式（３）で示される行ベクトルＹを取得する。行ベクトルＹは、式（２）で規準化された評価項目データを表している。

異常領域判定部１２２は、さらに、次の式（４）を用いて、行ベクトルＹの単位空間におけるマハラノビスの距離ＭＤを算出する。

ステップＳ４１において、異常領域判定部１２２は、計算した距離が閾値より大きいか否かを判断する。異常領域判定部１２２は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ４２の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ４３の処理を行う。ここで閾値は、予め定められた値である。

ステップＳ４２において、異常領域判定部１２２は、音圧マップ作成部１２１が取得した音圧信号に基づき、図３に示す正常品の特徴を抽出した単位空間を形成する処理を行って、単位空間を更新し、ステップＳ４４の処理を行う。
ステップＳ４３において、異常領域判定部１２２は、ユーザ端末５０の音声再生部５６によって、診断対象物７が異常性を有する旨のアラーム（警告音）を出力し、ステップＳ４４の処理を行う。

ステップＳ４４において、異常項目診断部１２３は、異常領域判定部１２２が異常であると判断した音圧信号に対して、異常項目診断処理（図１１参照）を行い、異常性の度合いおよび異常原因項目を取得する。
ステップＳ５０において、音圧マップ表示部１２４は、音圧マップ作成部１２１から音圧マップを取得し、異常項目診断部１２３から異常性の度合い、および、異常原因項目を取得する。音圧マップ表示部１２４は、音圧マップ、異常性の度合い、および、異常原因項目をカメラ画像に付加し、付加カメラ画像を生成する。
ステップＳ５１において、音圧マップ表示部１２４は、情報表示部５４に付加カメラ画像を表示する。なお、音圧マップ表示部１２４は、情報表示部５４に音圧マップをそのまま表示してもよい。

図１１は、第３実施形態における異常項目診断処理を示すフローチャートである。
異常項目診断部１２３は、図１０の異常診断処理のステップＳ４４の処理により、図１１に示す異常項目診断処理を開始する。異常項目診断処理は、参考文献１の６１～６５頁に、その詳細が記載されている。
ステップＳ６０において、異常項目診断部１２３は、異常領域判定部１２２により異常と判断された評価対象の音圧データを取得する。
ステップＳ６１において、異常項目診断部１２３は、評価項目の２水準直交表の割り付けを行う。２水準直交表の割り付けは、評価項目を単位空間の項目として使用する第１水準の項目と、単位空間の項目として使用しない第２水準の項目に分割することである。なお、２水準直交表の割り付けの組み合わせは、予め定められており、その数は単数であってもよいし、複数であってもよい。

ステップＳ６２～Ｓ６５において、異常項目診断部１２３は、２水準直交表の全ての項目の組み合わせに関して処理を繰り返す。
ステップＳ６３において、異常項目診断部１２３は、当該組み合わせの第１水準および第２水準のそれぞれに関して、サンプルデータの平均と分散とを求めて、サンプルデータの規準化を行い、規準化されたサンプルデータの相関行列を求めることにより、単位空間の計算を行う。
ステップＳ６４において、異常項目診断部１２３は、異常データの第１水準の各項目および第２水準の各項目に関して、当該単位空間における距離を計算する。
ステップＳ６５において、異常項目診断部１２３は、２水準直交表の全ての項目組み合わせを繰り返したか否かを判断する。異常項目診断部１２３は、当該判断条件が成立しなかったならば、ステップＳ６２の処理に戻って次の項目組み合わせの処理を行い、当該判断条件が成立したならば、ステップＳ６６の処理を行う。

ステップＳ６６において、異常項目診断部１２３は、各評価項目の異常への影響度を算出する。すなわち、異常項目診断部１２３は、ｉ番目の評価項目に対して、当該評価項目を第１水準の項目として含んでいる当該単位空間における異常データの距離を計算する。異常項目診断部１２３は、ｉ番目の評価項目を第１水準の項目として含んでいる全ての項目組み合わせに関して、当該異常データの距離の平均値Ｄ_1，iを求める。異常項目診断部１２３は、ｉ番目の評価項目に対して、当該評価項目を第２水準の項目として含む、当該単位空間における異常データの距離を計算する。

異常項目診断部１２３は、ｉ番目の評価項目を第２水準の項目として含む全ての項目組み合わせに関して、当該異常データの距離の平均値Ｄ_2,iを求める。そして、異常項目診断部１２３は、Ｄ_2,iのＤ_1,iに対する比を、ｉ番目の評価項目の異常への影響度として算出する。
ステップＳ６７において、異常項目診断部１２３は、影響度が最も大きい評価項目を異常原因項目として決定し、図１１の処理を終了する。

図１２は、第３実施形態における異常部位特定処理の動作説明図である。
図１２に示すカメラ画像８２は、その内部に診断対象物７の画像と、複数の格子１～Ｎと、を含んでいる。図示のように、カメラ画像８２は、Ｎ個の格子１～Ｎを表示し、さらに円柱状の診断対象物７を重畳して表示している。格子１～Ｎは、このカメラ画像８２をＮ個の矩形領域に分割しており、診断対象物７の異常部位を特定するための各計算点に対応している。

また、図１２に示すパワースペクトル８４は、カメラ画像８２内の格子１～Ｎ上の音圧レベルのパワースペクトル（周波数情報）を示している。音圧マップ作成部１２１（図７参照）は、変換部１１からデジタル信号に変換された音圧信号および格子１～Ｎの位置情報（方向情報）に基づいて、各格子１～Ｎ上の音圧レベルを算出する。音圧マップ作成部１２１は、算出した各格子１～Ｎ上の音圧レベルを、例えばＦＦＴによって周波数毎に分割することにより、各格子１～Ｎ上の音圧レベルのパワースペクトルを算出する。

また、図１２に示すグラフ８６は、例えば、評価項目数が２の場合に、サーバ機３４０が、図９に示す正常品の特徴量を抽出して、単位空間を形成する処理を行った場合に、規格化されたサンプルデータＸ_ijを、二次元平面上に座標（Ｘ_i1,Ｘ_i2）として表示したグラフである。破線の楕円は、単位空間におけるマハラノビスの距離が閾値に等しい点全体である等距離線を示す。破線の楕円内には、正常品に係る各データが存在している。矩形点Ａが示す音圧信号は、破線の楕円領域に含まれた正常データである。矩形点Ｂが示す音圧信号は、破線の楕円領域に含まれない異常データである。

図１３は、第３実施形態におけるカメラ画像表示画面９０を示す図である。
カメラ画像表示画面９０は、図１０のステップＳ５１において、音圧マップ表示部１２４によって情報表示部５４上に表示されたものである。なお、本実施形態の評価項目は、全ての格子のパワースペクトルが含んでいる、全ての周波数帯における音圧レベルの情報である。
カメラ画像表示画面９０は、左側に付加カメラ画像９０ａを表示し、右側に周波数成分表示グラフ９７を表示し、付加カメラ画像９０ａの近傍に拡大ボタン９５と縮小ボタン９６とをそれぞれ表示している。
付加カメラ画像９０ａは、診断対象物７の画像と、複数の格子とを重畳して表示している。付加カメラ画像９０ａの格子のひとつは、詳細表示領域９２である。付加カメラ画像９０ａはさらに、下端にスクロールバー９３を表示し、右端にスクロールバー９４を表示している。

詳細表示領域９２は、ユーザがマウス（不図示）のクリックで指定した格子である。ユーザが何れかの格子をマウスでクリックして指定すると、音圧マップ表示部１２４は、指定された格子を詳細表示領域９２とし、格子の境界線を強調表示するとともに、周波数成分表示グラフ９７をカメラ画像表示画面９０の右側に表示する。さらに、図１０の異常診断処理によって、詳細表示領域９２におけるパワースペクトルの何れかの周波数成分が異常原因項目として診断された場合、音圧マップ表示部１２４は、詳細表示領域９２の明度や彩度を変化させてハイライト表示する。これによりユーザは、異常原因項目を容易に視認することができる。

拡大ボタン９５は、例えば、ユーザがマウスでクリックすることにより、付加カメラ画像９０ａを拡大して表示するものである。
縮小ボタン９６は、例えば、ユーザがマウスでクリックすることにより、付加カメラ画像９０ａを縮小して表示するものである。
スクロールバー９３は、付加カメラ画像９０ａを拡大した際、ユーザがマウスでドラッグすることにより、この付加カメラ画像９０ａを横方向にスクロールするものである。同様にスクロールバー９４は、付加カメラ画像９０ａを拡大した際、ユーザがマウスでドラッグすることにより、付加カメラ画像９０ａを縦方向にスクロールするものである。

周波数成分表示グラフ９７は、ユーザが何れかの格子を指定した際に表示されるものである。
周波数成分表示グラフ９７の横軸は、１／３オクターブバンド中心周波数を示している。横軸の単位は、周波数［Ｈｚ］である。
周波数成分表示グラフ９７の縦軸は、パワースペクトルの大きさを示している。縦軸の単位は、デシベル［ｄＢ］である。
正常データの折れ線は、図９に示す正常品の特徴量を抽出して単位空間を形成する処理におけるステップＳ２１において、当該格子の各周波数成分が評価項目ｉである場合に、算出されたサンプルデータｘ_ijの平均値を示している。
診断データの折れ線は、図１０に示す異常診断処理において、音圧マップ作成部１２１が、ステップＳ３２において計算したパワースペクトルを示している。
異常寄与率の棒グラフは、正常データに対する正常データと異常データとの差の割合を示している。これにより、ユーザは、どの周波数領域に異常が発生しているかを容易に把握することができる。

次に、図１４～図２０を参照し、本実施形態において、サーバ機３４０（図７参照）の制御により、ユーザ端末５０の情報表示部５４（図５参照）に表示される、他の各種画面の内容を説明する。なお、図１４～図２０に示す画面は、第１，第２実施形態において、環境監視部４４（図１参照）の制御により、情報表示部５４に表示される画面としても適用することができる。

まず、図１４は、レベル波形情報表示画面２２０の一例を示す図である。
レベル波形情報表示画面２２０は、時系列波形表示部２２２と、時系列波形表示部２２４と、スペクトログラム表示部２２６と、周波数成分レベル表示部２２８と、を含んでいる。ここで、時系列波形表示部２２２は、レベル波形ＳＬの時系列波形を表示する。時系列波形表示部２２４は、レベル波形ＳＬの各周波数成分の時系列波形を表示する。スペクトログラム表示部２２６は、レベル波形ＳＬの各周波数成分のスペクトログラムを表示する。また、周波数成分レベル表示部２２８は、レベル波形ＳＬの各周波数成分のレベルを表示する。

図１５は、他のレベル波形情報表示画面２３０の例を示す図である。
レベル波形情報表示画面２３０は、レベル波形ＳＬの時系列波形を表示する時系列波形表示部２３２と、レベル波形ＳＬの各周波数成分のスペクトログラムを表示するスペクトログラム表示部２３６と、を含んでいる。

図１６は、グラフ表示設定画面２４０の一例を示す図である。
グラフ表示設定画面２４０は、設定部２４２と、波形表示部２４４と、統計演算結果表示部２４６と、を含んでいる。設定部２４２は、表示すべきデータ種別、時間区間、時間の粒度、書式、表示レンジ等を設定する。波形表示部２４４は、設定部２４２で選択されたデータ種別の波形を表示する。図示の例において、波形表示部２４４には、時間範囲を示す矩形枠である時間範囲カーソル２４４ａ，２４４ｂが示されている。時間範囲カーソル２４４ａ，２４４ｂの有無、およびこれらの範囲は、ユーザの操作によって指定される。統計演算結果表示部２４６は、時間範囲カーソル２４４ａ，２４４ｂで選択された時間範囲内のデータに対して、各種統計演算を行った結果を表示する。

図１７は、異常度表示画面２５０の一例を示す図である。
異常度表示画面２５０には、レベル波形ＳＬの時系列波形２５２と、時系列波形２５２の異常度を示す異常度波形２５４と、が表示される。ここで、時系列波形２５２の異常度は、レベル波形ＳＬの各周波数成分に基づいて計算されたものである。

図１８は、他の異常度表示画面２６０の例を示す図である。
異常度表示画面２６０には、図１７の時系列波形２５２および異常度波形２５４と同様の時系列波形２６２および異常度波形２６４を含んでいる。さらに、異常度表示画面２６０には、図示の例において、時系列波形２６２および異常度波形２６４に重ねて、矩形枠である時間範囲カーソル２６６ａ，２６６ｂが示されている。時間範囲カーソル２６６ａ，２６６ｂの有無、およびこれらの範囲は、ユーザの操作によって指定される。時間範囲カーソル２６６ａ，２６６ｂは、例えば「診断対象物７（または監視対象設備１０，７０）以外の音声が混入した」とユーザが判断した範囲に設定するとよい。環境監視部４４は、該時間範囲カーソル２６６ａ，２６６ｂの範囲を評価範囲から除外して、異常検知および異常予兆診断を行う。

図１９は、転送条件設定画面２７０の例を示す図である。
転送条件設定画面２７０は、転送条件、すなわち音圧波形ＳＷ等をサーバ機４０，３４０に転送すべき条件を設定する画面である。
設定可能な、転送条件は、例えば、異常度が所定の異常度閾値以上になったか否か、レベル波形ＳＬの絶対値が所定のレベル波形閾値以上になったか否か、等である。また、これらの閾値は、一部の周波数帯のパワースペクトルＳＰを合成した音圧レベルに対して定めることも可能である。また、上述した条件において、異常度等が上述の閾値以上で継続した時間が所定時間以上であること等も、転送条件に含めることもできる。

図２０は、機械学習の条件を定める機械学習設定画面２８０の例を示す図である。
機械学習設定画面２８０には、波形表示部２８２と、周波数成分選択部２８４と、矩形枠である時間範囲カーソル２８６ａ，２８６ｂと、が含まれている。波形表示部２８２は、レベル波形ＳＬや、パワースペクトルＳＰの周波数成分毎のレベルの推移等、各種波形を表示する。周波数成分選択部２８４は、ユーザの操作によって一または複数の周波数成分を指定するものであり、指定された周波数成分が、正常データとして学習させる対象となる。また、時間範囲カーソル２８６ａ，２８６ｂはユーザの操作によって指定され、波形表示部２８２に表示された波形のうち、正常データとして学習させる期間を指定するものである。

［実施形態の効果］
（第１，第２実施形態の効果）
以上のように第１，第２実施形態の環境監視システム１０１，１０２は、監視対象物（１０，７０）の物理量を計測して第１の計測データ（ＳＬ）と、第２の計測データ（ＳＷ）と、を出力する第１の計測部（２０）と、第１の計測データ（ＳＬ）と、第２の計測データ（ＳＷ）とを記憶する記憶部と、第１の計測データ（ＳＬ）の全部または一部であって伝送対象となる第１の伝送データ（ＳＴＬ）と、第２の計測データ（ＳＷ）の全部または一部であって伝送対象となる第２の伝送データ（ＳＴＷ）と、をネットワーク３０を介して送信する第１のネットワークインタフェース（１２）と、送信された第１の伝送データ（ＳＴＬ）と、第２の伝送データ（ＳＴＷ）と、をネットワーク３０を介して受信する第２のネットワークインタフェース（４２）と、送信された第１の伝送データ（ＳＴＬ）と、第２の伝送データ（ＳＴＷ）と、に基づいて監視対象物（１０，７０）を監視する環境監視部４４と、を備え、第１の伝送データ（ＳＴＬ）のデータ量を第１の計測データ（ＳＬ）のデータ量で除算した結果である第１の伝送頻度（ＲＴＬ）と、第２の伝送データ（ＳＴＷ）のデータ量を第２の計測データ（ＳＷ）のデータ量で除算した結果である第２の伝送頻度（ＲＴＷ）と、が異なる値であることを特徴とする。このように、第１の伝送頻度（ＲＴＬ）と、第２の伝送頻度（ＲＴＷ）と、を異なる値にすることにより、ネットワーク負荷を抑制しつつ異常原因を容易に調査できる。

また、第１の計測部（２０）は騒音計であると一層好ましい。これにより、騒音に関わる第１の伝送頻度（ＲＴＬ）と、第２の伝送頻度（ＲＴＷ）と、を異なる値にでき、騒音に関わる適切な計測結果を取得できる。

また、第２の計測データ（ＳＷ）は音圧波形であり、第１の計測データ（ＳＬ）は、音圧波形の所定のレベル算出周期内における平均レベルであると一層好ましい。これにより、音圧波形の平均レベルである第１の計測データ（ＳＬ）と、音圧波形である第２の計測データ（ＳＷ）と、を第１の伝送頻度（ＲＴＬ）および第２の伝送頻度（ＲＴＷ）に応じて適切に伝送できる。

また、第２の伝送頻度（ＲＴＷ）は第１の伝送頻度（ＲＴＬ）よりも小さいと一層好ましい。これにより、比較的データ量の多い第２の計測データ（ＳＷ）の第２の伝送頻度（ＲＴＷ）を小さくすることができ、ネットワーク３０の負荷と小さくすることができる。

また、第２実施形態の環境監視システム（１０２）のように、監視対象物（７０）の、第１の計測部（２０）とは異なる物理量を計測する第２の計測部（１５，１６，１７）と、第１の計測データ（ＳＬ）と、第２の計測データ（ＳＷ）と、第２の計測部（１５，１６，１７）による計測結果と、を受信して第１のネットワークインタフェース（１２）に供給する前処理部１４と、をさらに備えると一層好ましい。これにより、第１の計測データ（ＳＬ）と、第２の計測データ（ＳＷ）と、に加えて、第２の計測部（１５，１６，１７）による計測結果を適切に伝送できる。

また、第２実施形態の環境監視システム（１０２）のように、前処理部１４と、第１のネットワークインタフェース（１２）と、の間に設けられ、第１の計測データ（ＳＬ）と、第２の計測部（１５，１６，１７）による計測結果と、を同期させ、時系列で配置する共通データロガー１３をさらに備えると一層好ましい。これにより、第１の計測データ（ＳＬ）と、第２の計測部（１５，１６，１７）による計測結果と、を同期させ、時系列で配置することができる。

また、第２の計測データ（ＳＷ）の単位時間当たりのデータ量は、第１の計測データ（ＳＬ）の単位時間当たりのデータ量の１０００倍以上であり、第２の計測データ（ＳＷ）のサンプリングレートは、第１の計測データ（ＳＬ）のサンプリングレートの１０００倍以上であると一層好ましい。これにより、第２の計測データ（ＳＷ）の第２の伝送頻度（ＲＴＷ）を小さくすることによりネットワーク負荷を低減する効果を一層顕著にすることができる。

（第３実施形態の効果）
また、上述した第３実施形態では、第１，第２実施形態に加えて、次の（Ａ）～（Ｇ）のような効果がある。
（Ａ） サーバ機３４０は、診断対象物７の異常の有無を判定し、判定した異常を、カメラ画像が示す診断対象物７の位置、および、当該位置における音圧と対応させて、情報表示部５４などに表示している。これにより、サーバ機３４０は、任意の形状の診断対象物７において、異常部位を音によって特定して表示することができる。

（Ｂ） サーバ機３４０は、音圧マップを、カメラ画像に対応した各計算点における音圧レベルの情報、または、パワースペクトルの情報を含んで表示している。これにより、サーバ機３４０は、診断対象物７の破損などのように、音のパワースペクトルに影響を与える異常を検出することができる。

（Ｃ） サーバ機３４０は、正常品群の音圧マップの特徴を表した単位空間を格納した正常性学習ＤＢ１３１を備えている。異常領域判定部１２２は、正常性学習ＤＢ１３１の単位空間における診断対象物７の音圧マップの原点からの距離が閾値を超えているか否かを判断することによって、診断対象物７の異常の有無を判定している。これにより、ユーザが煩雑な設定を行うことなく、容易に異常の有無を判定することができる。

（Ｄ） 診断対象物７の単位空間における距離は、正常品群の音圧マップの項目間の相関行列の逆行列によって算出される。異常領域判定部１２２は、診断対象物７の何れの計算点での異常も判定しなかったならば、この診断対象物７を新たに正常品群に加えて、測定した音圧マップから相関行列の逆行列を再計算して、単位空間を更新している。これにより、サーバ機３４０は、診断対象物７を診断するたびに、正常性学習ＤＢ１３１の単位空間の精度を高めることができ、診断対象物７の異常の判定精度を高めることができる。

（Ｅ） サーバ機３４０は、診断対象物７の音圧マップに基づいて、各計算点での異常原因項目を診断する異常項目診断部１２３を備えている。これにより、サーバ機３４０は、診断対象物７の異常性に深く係わる位置情報や周波数情報などの異常性の要因を特定し、これを情報表示部５４などに表示することができる。

（Ｆ） サーバ機３４０のマイクロホンアレイ３は、複数のマイクで構成されている。これにより、サーバ機３４０は、音圧信号に係わる位置情報を取得することができる。

（Ｇ） サーバ機３４０は、診断対象物７の動作モードを判断して、この動作モードにおける単位空間の距離を算出する。これにより、サーバ機３４０は、診断対象物７の動作モードごとの異常を、それぞれ判断することができる。

［変形例］
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。上述した実施形態は本発明を理解しやすく説明するために例示したものであり、
必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、
ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について削除し、
もしくは他の構成の追加・置換をすることが可能である。また、図中に示した制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを
示しており、製品上で必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。
実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。上記実施形態に対して可能な変形は、例えば以下のようなものである。

（１）上記実施形態におけるサーバ機４０，３４０は一般的なコンピュータによって実現できるため、図８～図１１に示したフローチャート、その他上述した各種処理を実行するプログラム等を記憶媒体に格納し、または伝送路を介して頒布してもよい。

（２）図８～図１１に示した処理、その他上述した各処理は、上記実施形態ではプログラムを用いたソフトウエア的な処理として説明したが、その一部または全部をＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit；特定用途向けＩＣ)、あるいはＦＰＧＡ(Field Programmable Gate Array)等を用いたハードウエア的な処理に置き換えてもよい。

（３）上記各実施形態において、レベル波形ＳＬは全てネットワーク３０を介して伝送したため、レベル波形ＳＬのデータ量と、伝送レベル波形ＳＴＬのデータ量は等しくなっていた。しかし、両者は必ずしも等しくする必要はなく、例えば、レベル波形ＳＬを１サンプル（１秒）毎に間引いたものを伝送レベル波形ＳＴＬとして送信してもよい。

（４）上記実施形態において記憶される各種データは、ネットワーク３０に接続された他のサーバコンピュータ等（図示せず）に記憶させるようにしてもよい。すなわち、環境監視システムとして、記憶部の存在場所は限定されない。

１０，７０ 監視対象設備（監視対象物）
１２ ネットワークインタフェース（第１のネットワークインタフェース）
１３ 共通データロガー
１４ 前処理部
１５ 臭気計（第２の計測部）
１６ 温湿度計（第２の計測部）
１７ 風向風速計（第２の計測部）
２０ 騒音計（第１の計測部）
３０ ネットワーク
４２ ネットワークインタフェース（第２のネットワークインタフェース）
４４ 環境監視部
１０１，１０２ 環境監視システム
ＳＬ レベル波形（第１の計測データ）
ＳＷ 音圧波形（第２の計測データ）
ＲＴＬ 伝送頻度（第１の伝送頻度）
ＲＴＷ 伝送頻度（第２の伝送頻度）
ＳＴＬ 伝送レベル波形（第１の伝送データ）
ＳＴＷ 伝送音圧波形（第２の伝送データ）

Claims (7)

1. 監視対象物の物理量を計測して第１の計測データと、第２の計測データと、を出力する第１の計測部と、
   前記第１の計測データと、前記第２の計測データとを記憶する記憶部と、
   前記第１の計測データの全部または一部であって伝送対象となる第１の伝送データと、前記第２の計測データの全部または一部であって伝送対象となる第２の伝送データと、をネットワークを介して送信する第１のネットワークインタフェースと、
   送信された前記第１の伝送データと、前記第２の伝送データと、を前記ネットワークを介して受信する第２のネットワークインタフェースと、
   送信された前記第１の伝送データと、前記第２の伝送データと、に基づいて前記監視対象物を監視する環境監視部と、を備え、
   前記第１の伝送データのデータ量を前記第１の計測データのデータ量で除算した結果である第１の伝送頻度と、前記第２の伝送データのデータ量を前記第２の計測データのデータ量で除算した結果である第２の伝送頻度と、が異なる値である
   ことを特徴とする環境監視システム。
2. 前記第１の計測部は騒音計である
   ことを特徴とする請求項１に記載の環境監視システム。
3. 前記第２の計測データは音圧波形であり、前記第１の計測データは、前記音圧波形の所定のレベル算出周期内における平均レベルである
   ことを特徴とする請求項２に記載の環境監視システム。
4. 前記第２の伝送頻度は前記第１の伝送頻度よりも小さい
   ことを特徴とする請求項３に記載の環境監視システム。
5. 前記監視対象物の、前記第１の計測部とは異なる物理量を計測する第２の計測部と、
   前記第１の計測データと、前記第２の計測データと、前記第２の計測部による計測結果と、を受信して前記第１のネットワークインタフェースに供給する前処理部と、をさらに備える
   ことを特徴とする請求項４に記載の環境監視システム。
6. 前記前処理部と、前記第１のネットワークインタフェースと、の間に設けられ、前記第１の計測データと、前記第２の計測部による計測結果と、を同期させ、時系列で配置する共通データロガーをさらに備える
   ことを特徴とする請求項５に記載の環境監視システム。
7. 前記第２の計測データの単位時間当たりのデータ量は、前記第１の計測データの単位時間当たりのデータ量の１０００倍以上であり、
   前記第２の計測データのサンプリングレートは、前記第１の計測データのサンプリングレートの１０００倍以上である
   ことを特徴とする請求項６に記載の環境監視システム。

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