JP2024088030A - 異常予兆診断装置および異常予兆診断方法 - Google Patents

Abstract

【課題】診断対象の室内においてより適切な異常予兆診断を行うことができる異常予兆診断装置および異常予兆診断方法を提供する。
【解決手段】異常予兆診断装置は、診断対象である対象室内の音を検出する音検出器と、処理回路と、を備え、処理回路は、音検出器で検出された音のデータから第１時間における周波数に応じた音の強度を示す第１スペクトログラムデータを画像化した第１画像を生成し、対象室内における正常時のデータとして予め記憶器に記憶された、第１時間より長い第２時間における周波数に応じた音の強度を示す第２スペクトログラムデータを画像化した第２画像を読み出し、第２画像を時間軸方向に走査しながら第１画像との画像比較を行い、当該画像比較における一致度を算出し、第２画像において一致度が所定の基準値以上である時間帯が存在しない場合に異常予兆があると判定する。
【選択図】図２

Description

本開示は、異常予兆診断装置および異常予兆診断方法に関する。

廃棄物処理施設等のプラントにおける異常予兆診断を行うための方法として、診断対象の室内の音を検出し、検出された音を分析する方法が提案されている。例えば、下記特許文献１には、監視対象からの音響を音響センサで検出して監視対象機器の異常の有無を監視する際に、監視時の音響検出信号の周波数スペクトルから同一の監視対象の正常音について予め記憶した周波数スペクトルを減算し、減算して得られた周波数スペクトルパターンと予め既知の異常音および外乱音に対して記憶された周波数スペクトルパターンとのパターンの類似度を演算して異常音の有無の判定および外乱音の除去を行うことが示されている。

特開平９－１６６４８３号公報

しかし、プラント内の機器の作動音が正常時において常に一定であるとは限らない。また、異常予兆診断を行いたい場所において作動する機器が、１つであるとは限らない。このため、上記特許文献１のように、音響センサにより検出された音響検出信号の周波数スペクトルから監視対象の正常音についての周波数スペクトルを適切に除去できない恐れがある。したがって、正常時においても様々な音の要素が存在し得る室内における音を用いた異常予兆診断には、改善の余地がある。

本開示は上記に鑑みなされたものであり、診断対象の室内においてより適切な異常予兆診断を行うことができる異常予兆診断装置および異常予兆診断方法を提供することを目的とする。

本開示の一態様に係る異常予兆診断装置は、診断対象である対象室内の音を検出する音検出器と、処理回路と、を備え、前記処理回路は、前記音検出器で検出された音のデータから第１時間における周波数に応じた音の強度を示す第１スペクトログラムデータを画像化した第１画像を生成し、前記対象室内における正常時のデータとして予め記憶器に記憶された、前記第１時間より長い第２時間における周波数に応じた音の強度を示す第２スペクトログラムデータを画像化した第２画像を読み出し、前記第２画像を時間軸方向に走査しながら前記第１画像との画像比較を行い、当該画像比較における一致度を算出し、前記第２画像において前記一致度が所定の基準値以上である時間帯が存在しない場合に異常予兆があると判定する。

本開示の他の態様に係る異常予兆診断方法は、診断対象である対象室内の音を検出し、検出された音のデータから第１時間における周波数に応じた強度を示す第１スペクトログラムデータを画像化した第１画像を生成し、前記対象室内における正常時のデータとして予め記憶器に記憶された、前記第１時間より長い第２時間における周波数に応じた強度を示す第２スペクトログラムデータを画像化した第２画像を読み出し、前記第２画像を時間軸方向に走査しながら前記第１画像との画像比較を行い、当該画像比較における一致度を算出し、前記第２画像において前記一致度が所定の基準値以上である時間帯が存在しない場合に異常予兆があると判定する。

本開示によれば、診断対象の室内においてより適切な異常予兆診断を行うことができる。

図１は、本開示の一実施の形態に係る異常予兆診断装置の概略構成を示すブロック図である。 図２は、図１に示す異常予兆診断装置における異常予兆診断の流れを示すフローチャートである。 図３は、本実施の形態における画像比較を示すイメージ図である。 図４は、本実施の形態における異常予兆診断装置が適用される廃棄物処理施設の内部構造を示す概略断面図である。

以下、一実施の形態について、図面を参照しながら、詳細に説明する。なお、以下では全ての図を通じて同一または相当する要素には同一の参照符号を付して、その重複する説明を省略する。

図１は、本開示の一実施の形態に係る異常予兆診断装置の概略構成を示すブロック図である。本実施の形態における異常予兆診断装置１は、音検出器２および処理端末３を備えている。処理端末３は、処理回路４および報知器５を備えている。

音検出器２は、診断対象である対象室Ｒ内に設置され、当該対象室Ｒ内の音を検出する。音検出器２は、例えば音響センサまたは集音マイク等を含む。音検出器２は、対象室Ｒ内の天井または壁に設置される。音検出器２は、処理端末３に接続される。

処理端末３は、例えばパーソナルコンピュータ等の端末である。処理端末３は、各種の信号処理を行う処理回路４を備えている。処理回路４は、例えばマイクロコントローラ、パーソナルコンピュータ、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）等のコンピュータを有する。より具体的には、処理回路４は、プロセッサ４１、記憶器４２および周辺回路４３を含む。プロセッサ４１は、例えば、ＣＰＵまたはＭＰＵ等を含む。記憶器４２は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、レジスタ、不揮発性のストレージ等を含む。周辺回路４３は、入出力インターフェイス等を含む。処理端末３は、後述する異常予兆診断の結果を報知する報知器５を含む。例えば、報知器５は、出力表示を行うモニタまたは音声出力を行うスピーカ等により構成される。さらに、処理端末３は、ユーザが操作入力するための入力器等を備えていてもよい。

なお、本明細書で開示する要素の機能は、開示された機能を実行するよう構成またはプログラムされた汎用プロセッサ、専用プロセッサ、集積回路、ASIC（Application Specific Integrated Circuits）、従来の回路、および／または、それらの組み合わせを含む回路または処理回路を使用して実行できる。プロセッサは、トランジスタやその他の回路を含むため、処理回路または回路と見なされる。本明細書において、回路、ユニット、手段、または部は、列挙された機能を実行するハードウェアであるか、または、列挙された機能を実行するようにプログラムされたハードウェアである。ハードウェアは、本明細書に開示されているハードウェアであってもよいし、あるいは、列挙された機能を実行するようにプログラムまたは構成されているその他の既知のハードウェアであってもよい。ハードウェアが回路の一種と考えられるプロセッサである場合、回路、ユニット、または手段はハードウェアとソフトウェアとの組み合わせであり、ソフトウェアはハードウェアおよび／またはプロセッサの構成に使用される。

異常予兆診断装置１は、音検出器２で検出された音のデータに基づいて対象室Ｒ内における異常予兆診断を実行する。記憶器４２には、診断プログラムが記憶されている。プロセッサ４１は、記憶器４２から診断プログラムを読み出し、当該診断プログラムに基づいて検出された音のデータに対して各種処理を行う。これにより、処理回路４は、異常予兆診断を行う。

図２は、図１に示す異常予兆診断装置における異常予兆診断の流れを示すフローチャートである。処理回路４は、音検出器２で検出された音のデータを取得し、当該音のデータから第１時間Ｔ１における周波数φに応じた音の強度を示す第１スペクトログラムデータを画像化した第１画像Ｇ１を生成する（ステップＳ１）。第１画像Ｇ１は、後述する図３に示すように、例えば、横軸が時間ｔを示し、縦軸が周波数φを示し、ある時間のある周波数における音の強度が所定の画像要素で示される画像データである。画像要素は、例えば、色相、明度および彩度のうちの少なくとも何れか１つの変化を示す。例えば、第１画像Ｇ１において、赤いほど強度が高く、青いほど強度が低いことを示す。これに代えて、第１画像Ｇ１は、単色で表されてもよい。この場合、第１画像Ｇ１における強度は、濃淡で表される。

処理回路４は、取得した音のデータに対してフーリエ変換を用いた所定の変換処理を行うことにより周波数成分に分解し、単位時間当たりの周波数スペクトルを生成する。処理回路４は、第１時間Ｔ１における単位時間ごとの周波数スペクトルの集まり、すなわち、第１時間Ｔ１における周波数スペクトルの時間変化を、第１スペクトルデータとして生成する。処理回路４は、第１スペクトルデータを画像化する。この際、処理回路４は、単位時間ごとの周波数スペクトルにおける音の強度を画像要素で表現することにより、二次元画像として描画される第１画像Ｇ１を生成する。

処理回路４は、生成した第１画像Ｇ１を正常時のデータである第２画像Ｇ２と比較する。このために、記憶器４２には、正常時のデータとして第２画像Ｇ２が記憶されている。第２画像Ｇ２は、異常がない状態の対象室Ｒ内において音検出器２により検出される音データから予め生成される。正常時のデータとして検出される音データの検出期間は、第１時間Ｔ１より長い第２時間Ｔ２である。検出された正常時の音データに基づいて、第２時間Ｔ２における周波数φに応じた音の強度を示す第２スペクトログラムデータが生成される。第２画像Ｇ２は、第１スペクトログラムを画像化するのと同様の態様で、第２スペクトログラムデータが画像化されたものである。

第２画像Ｇ２を生成するための音の検出時間である第２時間Ｔ２は、第１時間Ｔ１より長ければ特に限定されない。第２時間Ｔ２は、対象室Ｒ内で正常時に生じ得る状況がおおよそ含まれる期間に設定され得る。例えば、施設の通常運転における１サイクル分の期間、１日の始業時間から終業時間までの期間等に基づいて設定される。第１時間Ｔ１も、特に限定されないが、例えば５分から１０分の間に設定され得る。

処理回路４は、記憶器４２から第２画像Ｇ２を読み出す（ステップＳ２）。処理回路４は、第２画像Ｇ２から第１時間Ｔ１幅の第２画像部分Ｇ２Ｐを抽出し、抽出した第２画像部分Ｇ２Ｐと第１画像Ｇ１と比較する（ステップＳ３）。処理回路４は、第２画像部分Ｇ２Ｐと第１画像Ｇ１との一致度Ｃを算出する。処理回路４は、抽出する第２画像部分Ｇ２Ｐを時間軸方向に変化させ、そのたびに第１画像Ｇ１と比較する。言い換えると、処理回路４は、第１画像Ｇ１を第２画像Ｇ２上で時間軸方向に走査する。

図３は、本実施の形態における画像比較を示すイメージ図である。第１画像Ｇ１は、横軸である時間軸ｔにおいて第１時間Ｔ１の幅を有する。図３において、周波数φにおける音の強度は、単色の濃淡で表される。同様に、第２画像Ｇ２は、時間軸ｔにおいて第２時間Ｔ２の幅を有する。第２画像Ｇ２における周波数φの範囲は、第１画像Ｇ１と同じである。したがって、第２画像Ｇ２のうち、第１時間Ｔ１の時間幅で抽出された第２画像部分Ｇ２Ｐは、第１画像Ｇ１と同じ面積の画像となる。

第１画像Ｇ１と第２画像部分Ｇ２Ｐとの間の一致度の算出には、各画像のヒストグラムまたは画素値を比較する等の公知の画像処理が用いられる。処理回路４は、時間軸方向の走査として第２画像Ｇ２における時間軸に沿って所定時間間隔ごとに第２画像部分Ｇ２Ｐを抽出することにより、当該抽出された第２画像部分Ｇ２Ｐごとの第１画像Ｇ１に対する一致度を算出する。時間間隔は、第１時間Ｔ１より短い時間でもよいし、第１時間Ｔ１と同じ時間でもよいし、第１時間Ｔ１より長い時間でもよい。第１時間Ｔ１より短い時間間隔とすることにより、より連続的な一致度Ｃの時間的変化を算出することができる。

処理回路４は、第２画像Ｇ２において第１画像Ｇ１に対する一致度Ｃが所定の基準値ＣＲ以上となる時間帯が存在するか否かを判定する（ステップＳ４）。すなわち、処理回路４は、図３における一致度Ｃの時間的変化を示すグラフが、基準値ＣＲ以上の値を有するグラフとなっているか否かを判定する。図３の例において、グラフＨｙにおいては、第２時間Ｔ２の間に一致度Ｃが基準値ＣＲ以上の値を有する時間帯が存在する。そのため、この場合（ステップＳ４でＹｅｓ）、処理回路４は、正常であると判定する（ステップＳ５）。正常と判定された場合、処理回路４は、特段の処理を実行しなくてもよい。あるいは、処理回路４は、一致度Ｃのデータを、第１画像Ｇ１の元になる音のデータを検出した日時に対応付けて記憶器４２に記憶してもよい。例えば、一致度Ｃのデータは、一致度Ｃの最高値、一致度Ｃが基準値ＣＲを超えた時間帯等を含み得る。あるいは、一致度Ｃのデータは、第２時間Ｔ２全体のデータ、すなわち、図３に示すような一致度Ｃを描画可能なデータであってもよい。

また、図３の例において、グラフＨｎにおいては、第２時間Ｔ２の間に一致度Ｃが基準値ＣＲ以上の値を有する時間帯が存在しない。すなわち、音検出器２で検出された第１時間Ｔ１における音は、正常時には発生しない音成分を含んでいる可能性が高い。この場合（ステップＳ４でＮｏ）、処理回路４は、異常予兆があると判定する（ステップＳ６）。処理回路４は、異常予兆があると判定した場合に、報知器５に異常予兆があることを報知させる（ステップＳ７）。

報知器５による異常予兆の報知態様は、特に限定されず、種々の報知態様を採用可能である。例えば、報知器５が処理端末３のモニタである場合、対応する対象室Ｒ内において異常が発生しているまたは異常が発生する予兆があることを処理端末３のモニタに表示する。

処理回路４は、一致度Ｃの最高値に応じて報知態様を変えてもよい。例えば、一致度Ｃの最高値が８０％未満である場合に異常予兆があると判定される。この場合、基準値ＣＲは８０％に設定される。さらに、一致度Ｃの最高値が５０％以上８０％未満である場合と、一致度Ｃの最高値が０％以上５０％未満である場合とで、報知器５による異常予兆の報知態様が互いに異なってもよい。

例えば、一致度Ｃの最高値が５０％以上８０％未満である場合、報知器５は、経過観察が必要である等のユーザへの注意喚起のための表示を行う。また、例えば、一致度Ｃの最高値が０％以上５０％未満である場合、報知器５は、ユーザに対して早急な対処を求める等の警告を表示する。なお、異常予兆の報知態様を３種類以上に分けてもよい。

また、処理回路４は、異常予兆があると判定した場合に、一致度Ｃのデータを、第１画像Ｇ１の元になる音のデータを検出した日時に対応付けて記憶器４２に記憶してもよい。この際、処理回路４は、音のデータを検出した日時において対象室Ｒ内に生じ得る音の発生源となる機器の運転状況のデータを取得し、当該運転状況のデータを当該一致度Ｃのデータに対応付けて記憶器４２に記憶してもよい。これにより、異常予兆と判断された際の検証を容易にすることができる。報知器５は、異常予兆の報知とともに、そのときの各機器の運転状況のデータを出力してもよい。

以下に、本実施の形態における異常予兆診断装置１の適用例を示す。本例では、廃棄物処理施設における燃焼炉の炉室が対象室Ｒである場合を示す。図４は、本実施の形態における異常予兆診断装置が適用される廃棄物処理施設の内部構造を示す概略断面図である。

図４に示す廃棄物処理施設１００は、酸素含有ガスを用いて廃棄物を焼却するための炉室１０３を有する燃焼炉１０２と、燃焼炉１０２から排出される燃焼排ガスから排熱を水蒸気として回収する蒸気回収装置であるボイラ１０４と、を含む。燃焼炉１０２のボイラ１０４とは反対側、すなわち、上流側には、ホッパ１０５、シュート１０６および給じん機１０７が配置されている。ホッパ１０５からシュート１０６を介して燃焼炉１０２内に投入された廃棄物は、給じん機１０７により炉室１０３に送られる。ボイラ１０４から下流側には、燃焼排ガスの排気経路１３０が煙突１０８まで延びている。例えば、排気経路１３０には、上流側から順に、エコノマイザー、減温塔、集塵機およびブロワが設けられ得る。

燃焼炉１０２は、炉室１０３の下方に設けられたストーカを有している。ストーカは、廃棄物の搬送手段として機能する。ストーカは、シュート１０６に近い側から順に乾燥ストーカ１１１、燃焼ストーカ１１２および後燃焼ストーカ１１３を有する。すなわち、これらのストーカ１１１から１１３は、廃棄物の移動方向に配列されている。乾燥、燃焼および後燃焼ストーカ１１１から１１３の下方には、風箱１１４から１１６がそれぞれ設けられている。

さらに、燃焼炉１０２は、炉室１０３とボイラ１０４との間に炉室１０３と連続する再燃焼室１１７を有する。なお、燃焼ストーカ１１２は、図例では１段であるが、２段以上設けられていてもよい。各ストーカ１１１から１１３は、例えば、互いに異なるインターバルで間欠的に作動する。

炉室１０３では、廃棄物の熱分解および部分酸化反応により燃焼ガスが生成され、当該燃焼ガスが廃棄物とともに燃焼される。再燃焼室１１７は、炉室１０３から流出する燃焼ガスを完全燃焼させるためのものである。廃棄物の燃焼後の灰は、後燃焼ストーカ１１３に隣接して設けられた排出口１１８から排出される。

ボイラ１０４では、燃焼炉１０２から排出される燃焼排ガス、すなわち、廃熱によって蒸気が生成される。より詳しくは、図４に示すように、ボイラ１０４は、燃焼排ガスが通過する排ガス通路１０９を備えている。排ガス通路１０９は、再燃焼室１１７の上方に配置された放射室１１９と、放射室１１９の上部空間である第１煙道１３１と、第１煙道１３１に連通する第２煙道１２０と、第２煙道１２０と下部同士が連通する第３煙道１２１と、を含む。

第１煙道１３１、第２煙道１２０および第３煙道１２１を規定する壁の各々には、複数の水管１２３が設けられている。複数の水管１２３は、例えば炭素鋼で形成される。ボイラ１０４は、複数の水管１２３に接続されたボイラドラム１２４を備えている。複数の水管１２３には、ボイラドラム１２４から送られてくる水が流れる。複数の水管１２３内の水は、第１煙道１３１および第２煙道１２０の廃熱を回収して、その一部が蒸発して汽水となりボイラドラム１２４へと戻される。ボイラドラム１２４に戻った汽水は、一部が気化して蒸気となっている。

第３煙道１２１には、過熱器１２５が設けられている。過熱器１２５は、ボイラドラム１２４内の蒸気を燃焼熱または燃焼排ガスの熱で過熱するための過熱器管１２６を備えている。過熱器１２５により過熱されて高温高圧となった過熱蒸気は、発電機１２７と連結されたタービン１２８に送られて発電に利用される。ボイラ１０４を通過した燃焼排ガスの大部分は、排気経路１３０を流れた後に、煙突１０８から大気中へ放出される。過熱器１２５は、過熱器管１２６に付着した煤や塵を除去するためのスートブロワ１２９を備えている。

このような廃棄物処理施設１００において炉室１０３の天井または壁に音検出器２が設置される。図４の例では、炉室１０３の天井に音検出器２が設置されている。

このように、廃棄物処理施設１００には、炉室１０３内または炉室１０３の周囲に、炉室１０３内における音の発生源となる複数の機器が存在する。複数の機器は、例えば、ボイラ１０４、給じん機１０７、ストーカ１１１から１１３、発電機１２７、タービン１２８、スートブロワ１２９等を含み得る。炉室１０３内の音の要素は、これらの機器の作動音および炉室１０３における廃棄物の燃焼音を含み得る。このように炉室１０３は、複数の機器の稼働状態の組み合わせにより様々な音が生じ得る。したがって、廃棄物処理施設１００が正常な運転状態であっても、炉室１０３内において一定の音が発生しているとは限らない。

本実施の形態における異常予兆診断装置１によれば、第１時間Ｔ１より長い第２時間Ｔ２における第２スペクトログラムデータを画像化した第２画像Ｇ２が正常時のデータとして用いられることにより、音検出器２で検出された音が、対象室Ｒ内において正常時に起こり得る、発生源の異なる複数の音の組み合わせの何れかに該当するか否かが判定される。この際、スペクトログラムデータを画像化した画像同士を比較することにより、既存の画像処理技術を用いて適切かつ短時間で一致度Ｃを算出することができる。したがって、診断対象の室内において検出された音のデータを用いてより適切な異常予兆診断を行うことができる。

また、図４の例では、炉室１０３の壁面に、炉室１０３の画像を撮影するカメラ６が設置される。カメラ６は、廃棄物処理施設１００の運転中において炉室１０３の画像を常時または定期的に撮影する。異常予兆診断装置１の処理回路４は、音検出器２で音を検出するタイミングで撮影された炉室１０３内の画像を第１画像Ｇ１に対応付けて記憶してもよい。この場合、処理回路４は、報知器５に異常予兆があることを報知させる際に、対応する炉室１０３内の画像を報知器５に出力させてもよい。これにより、異常予兆があると判定された場合における炉室１０３内の運転状態を目視により確認することができる。なお、カメラ６の位置はこれに限られない。例えば、炉室１０３における音の発生源となる機器を撮影する位置にカメラが設置されてもよい。

さらに、炉室１０３内における音の発生源となる複数の機器の稼働状態が互いに異なる２以上の運転状態に応じて２以上の第２画像Ｇ２が記憶器４２に記憶されてもよい。例えば、廃棄物処理施設１００において、２４時間廃棄物の焼却運転が行われる。焼却運転では、例えばボイラ１０４、給じん機１０７、ストーカ１１１から１１３、発電機１２７、タービン１２８等が稼働する。さらに、夜間は、焼却運転に加えてボイラ１０４の清掃運転が行われ得る。清掃運転は、電力価格が日中より安い夜間に行われ、日中の焼却運転により生じた廃熱を用いて発電した電力は外部へ売電することが優先される。清掃運転では、例えばスートブロワ１２９等が稼働する。この結果、日中と夜間とで廃棄物処理施設１００における複数の機器の稼働状態が異なり得る。このような場合には、炉室１０３内において日中に生じる音と夜間に生じる音とは正常時であっても異なり得る。

このような場合には、焼却運転時に対応する第２画像Ｇ２と清掃運転時に対応する第２画像Ｇ２とが記憶器４２に記憶される。異常予兆診断装置１の処理回路４は、音検出器２により音を検出したときの廃棄物処理施設１００の運転状態を特定する運転状態特定データを取得する。例えば、廃棄物処理施設１００の運転状態が時間帯によって切り替えられる場合、運転状態特定データは、音検出器２により音を検出したときの時間帯を示すデータでもよい。また、例えば、廃棄物処理施設１００の運転状態が特定の機器の稼働状態によって区別される場合、運転状態特定データは、音検出器２により音を検出したときの特定の機器の稼働状態を示すデータでもよい。

処理回路４は、取得した運転状態特定データに応じた第２画像Ｇ２を読み出す。これにより、焼却運転時において音検出器２により検出された音のデータに基づいて生成された第１画像Ｇ１は、焼却運転時に対応する第２画像Ｇ２と比較される。同様に、清掃運転時において音検出器２により検出された音のデータに基づいて生成された第１画像Ｇ１は、清掃運転時に対応する第２画像Ｇ２と比較される。これにより、運転状態に応じた異常予兆診断を適切に行うことができる。

なお、２以上の運転状態は、１つの炉室１０３内での運転状態の変化だけでなく当該炉室１０３外の周辺機器の稼働状態によっても変化し得る。例えば、１つの廃棄物処理施設１００内に複数の燃焼炉１０２を有する場合、各燃焼炉１０２の稼働状態の組み合わせによっても各炉室１０３内で生じる音は変化し得る。例えば、廃棄物処理施設１００が第１炉および第２炉の２つの燃焼炉１０２を有する場合、対象室Ｒを第１炉または第２炉の炉室１０３とすると、廃棄物処理施設１００の運転状態は、第１炉が稼働し、第２炉が停止している第１状態と、第１炉および第２炉が稼働している第２状態と、第１炉が停止し、第２炉が稼働している第３状態と、第１炉および第２炉が停止している第４状態とを含み得る。この場合、記憶器４２には、これらの４つの状態のそれぞれに対応する第２画像が予め記憶され得る。

［他の実施の形態］
以上、本開示の実施の形態について説明したが、本開示は上記実施の形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変更、修正が可能である。

例えば、音検出器２と処理端末３との間の接続は、音検出器２で検出された音のデータを処理端末３に伝送可能な限り、有線接続でも無線接続でもよい。さらに、処理端末３は、対象室Ｒを含む施設の外部の処理端末であってもよい。例えば、対象室Ｒを含む施設の運営者と、異常予兆診断を行う管理者とが異なる場合、処理端末３は、施設外の管理者が所有する処理端末であってもよい。この場合、処理端末３と音検出器２とは通信ネットワークを介して接続されてもよい。

また、複数の対象室Ｒに設置された複数の音検出器２と１つの処理端末３とが接続されてもよい。すなわち、１つの処理端末３で複数の対象室Ｒの異常予兆診断を行い得る。この場合、処理端末３は、施設の管理室または施設の外部等に設置され得る。

また、上記実施の形態において、報知器５は処理端末３のモニタ等により構成される態様を例示したが、報知器５は処理端末３とは別の機器でもよい。例えば、報知器５は、施設の管理室における報知ランプ等であってもよい。

また、上記実施の形態において、第１画像Ｇ１、第２画像Ｇ２、一致度Ｃのデータ、カメラ６により撮影された対象室内画像、運転状況のデータ、運転状態特定データ等の各種データは、処理端末３の記憶器４２に記憶される態様を例示したが、これに限られない。例えば、処理端末３と通信ネットワークを介して接続されるサーバの記憶器にこれらのデータが記憶されてもよい。

また、上記実施の形態においては、対象室Ｒが廃棄物処理施設１００の炉室１０３である例を示したが、これに限られない。対象室Ｒは、対象室Ｒ内または対象室Ｒの周囲に音の発生源となる複数の機器が設置されている場所であればよい。例えば、対象室Ｒは、種々のプラント施設の建屋内や燃焼炉内を含み得る。例えば、プラント施設は、廃棄物処理施設、マテリアルリサイクル推進施設、バイオマス発電所、火力発電所、化学製品製造工場、食品加工工場等を含み得る。

なお、廃棄物処理施設、バイオマス発電所、火力発電所等の燃焼炉を有する施設において、対象室Ｒは、燃焼炉がある炉室に限られない。例えば、廃棄物処理施設における廃棄物の貯留ピット等も対象室Ｒとして採用され得る。また、対象室Ｒとして採用可能な燃焼炉は、廃棄物処理施設等の燃焼炉の炉室だけでなく、船舶の機関室等も含み得る。

また、音検出器２は、対象室Ｒ全体の音を検出できなくてもよい。例えば、建屋内に複数の製造ラインが存在する製造工場の建屋内の一部の領域において、複数の製造ラインのうちのいくつかの製造ラインから発生する音が主要な音の発生源となる場合、当該一部の領域において音検出器２を設置することにより、当該対象室Ｒの一部の領域における異常予兆診断、すなわち、一部の製造ラインにおける異常予兆診断を行うことができる。

［本開示のまとめ］
［項目１］
本開示の一態様に係る異常予兆診断装置は、診断対象である対象室内の音を検出する音検出器と、処理回路と、を備え、前記処理回路は、前記音検出器で検出された音のデータから第１時間における周波数に応じた音の強度を示す第１スペクトログラムデータを画像化した第１画像を生成し、前記対象室内における正常時のデータとして予め記憶器に記憶された、前記第１時間より長い第２時間における周波数に応じた音の強度を示す第２スペクトログラムデータを画像化した第２画像を読み出し、前記第２画像を時間軸方向に走査しながら前記第１画像との画像比較を行い、当該画像比較における一致度を算出し、前記第２画像において前記一致度が所定の基準値以上である時間帯が存在しない場合に異常予兆があると判定する。

上記構成によれば、第１時間より長い第２時間における第２スペクトログラムデータを画像化した第２画像が正常時のデータとして用いられることにより、音検出器で検出された音が、対象室内において正常時に起こり得る、発生源の異なる複数の音の組み合わせの何れかに該当するか否かが判定される。この際、スペクトログラムデータを画像化した画像同士を比較することにより、既存の画像処理技術を用いて適切かつ短時間で一致度を算出することができる。したがって、診断対象の室内において検出された音のデータを用いてより適切な異常予兆診断を行うことができる。

［項目２］
項目１の異常予兆診断装置において、前記対象室内または前記対象室の周囲には、前記対象室内における音の発生源となる複数の機器が設置され、前記記憶器は、前記複数の機器の稼働状態が互いに異なる２以上の運転状態に応じた２以上の第２画像を記憶し、前記処理回路は、前記音検出器により音を検出したときの前記運転状態を特定する運転状態特定データを取得し、取得した前記運転状態特定データに応じた第２画像を読み出してもよい。これにより、運転状態に応じた異常予兆診断を適切に行うことができる。

［項目３］
項目１または２の異常予兆診断装置において、前記異常予兆があると判定された場合に、当該異常予兆があることを報知する報知器と、前記対象室内の画像を撮影するカメラと、を備え、前記処理回路は、前記音検出器で音を検出するタイミングで撮影された前記対象室内の画像を前記第１画像に対応付けて記憶し、前記報知器に前記異常予兆があることを報知させる際に、対応する前記対象室内の画像を前記報知器に出力させてもよい。これにより、異常予兆があると判定された場合における対象室内の運転状態を目視により確認することができる。

［項目４］
項目１から３の何れかの異常予兆診断装置において、前記対象室は、廃棄物処理施設における燃焼炉の炉室であってもよい。

［項目５］
項目１から４の何れかの異常予兆診断装置において、前記音検出器は、前記対象室内の天井または壁に設置されてもよい。

［項目６］
本開示の他の態様に係る異常予兆診断方法は、診断対象である対象室内の音を検出し、検出された音のデータから第１時間における周波数に応じた強度を示す第１スペクトログラムデータを画像化した第１画像を生成し、前記対象室内における正常時のデータとして予め記憶器に記憶された、前記第１時間より長い第２時間における周波数に応じた強度を示す第２スペクトログラムデータを画像化した第２画像を読み出し、前記第２画像を時間軸方向に走査しながら前記第１画像との画像比較を行い、当該画像比較における一致度を算出し、前記第２画像において前記一致度が所定の基準値以上である時間帯が存在しない場合に異常予兆があると判定する。

１ 異常予兆診断装置
２ 音検出器
４ 処理回路
５ 報知器
６ カメラ
４２ 記憶器
１００ 廃棄物処理施設
１０２ 燃焼炉
１０３ 炉室
Ｒ 対象室

Claims (6)

1. 診断対象である対象室内の音を検出する音検出器と、
   処理回路と、
   を備え、
   前記処理回路は、
   前記音検出器で検出された音のデータから第１時間における周波数に応じた音の強度を示す第１スペクトログラムデータを画像化した第１画像を生成し、
   前記対象室内における正常時のデータとして予め記憶器に記憶された、前記第１時間より長い第２時間における周波数に応じた音の強度を示す第２スペクトログラムデータを画像化した第２画像を読み出し、
   前記第２画像を時間軸方向に走査しながら前記第１画像との画像比較を行い、当該画像比較における一致度を算出し、
   前記第２画像において前記一致度が所定の基準値以上である時間帯が存在しない場合に異常予兆があると判定する、異常予兆診断装置。
2. 前記対象室内または前記対象室の周囲には、前記対象室内における音の発生源となる複数の機器が設置され、
   前記記憶器は、前記複数の機器の稼働状態が互いに異なる２以上の運転状態に応じた２以上の第２画像を記憶し、
   前記処理回路は、
   前記音検出器により音を検出したときの前記運転状態を特定する運転状態特定データを取得し、
   取得した前記運転状態特定データに応じた第２画像を読み出す、請求項１に記載の異常予兆診断装置。
3. 前記異常予兆があると判定された場合に、当該異常予兆があることを報知する報知器と、
   前記対象室内の画像を撮影するカメラと、を備え、
   前記処理回路は、前記音検出器で音を検出するタイミングで撮影された前記対象室内の画像を前記第１画像に対応付けて記憶し、
   前記報知器に前記異常予兆があることを報知させる際に、対応する前記対象室内の画像を前記報知器に出力させる、請求項１または２に記載の異常予兆診断装置。
4. 前記対象室は、廃棄物処理施設における燃焼炉の炉室である、請求項１または２に記載の異常予兆診断装置。
5. 前記音検出器は、前記対象室内の天井または壁に設置される、請求項１または２に記載の異常予兆診断装置。
6. 診断対象である対象室内の音を検出し、
   検出された音のデータから第１時間における周波数に応じた強度を示す第１スペクトログラムデータを画像化した第１画像を生成し、
   前記対象室内における正常時のデータとして予め記憶器に記憶された、前記第１時間より長い第２時間における周波数に応じた強度を示す第２スペクトログラムデータを画像化した第２画像を読み出し、
   前記第２画像を時間軸方向に走査しながら前記第１画像との画像比較を行い、当該画像比較における一致度を算出し、
   前記第２画像において前記一致度が所定の基準値以上である時間帯が存在しない場合に異常予兆があると判定する、異常予兆診断方法。

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