JP2907142B2 - 振動監視装置及び振動監視条件決定装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、例えばモータや油
圧シリンダなどの各種の機器に付設して振動センサの出
力をコンピュータなどで分析処理することで、機器の振
動が正常か異常かを判別する振動監視装置及び振動監視
条件決定装置に関し、特に、さまざまな監視対象に適用
可能な汎用性の高い振動監視装置及び振動監視条件決定
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】例えば特開平５−３４０７９９号公報に
記載されているように、次のような振動監視装置が知ら
れている。この装置は、監視対象となる各種機械などの
振動を振動センサで検出し、そのセンサ出力をコンピュ
ータなどの情報処理装置で分析処理し、監視対象の振動
が正常か異常かを以下のように判別する。

【０００３】まず、監視対象機器が正常振動している状
態にて前記情報処理装置を学習モードで動作させる。こ
の学習モードでは、前記振動センサからの振動波形を適
宜期間にわたってサンプリングし、予め決められた複数
の分析項目に従って振動波形を分析し、各項目の分析デ
ータをそれぞれ統計処理し、その処理結果（つまり、正
常振動の波形の特徴）に基づいて振動の正常・異常を判
定するためのアルゴリズムを決定する。

【０００４】ここで前記の分析項目とは、振動波形の周
波数，振幅，最大値，最小値，ピークｔｏピーク値，高
レベルしきい値を越えた回数，低レベルしきい値を越え
た回数，極小値の発生回数などであり、振動波形の特徴
を抽出するのに適した項目である。

【０００５】そして実動作モードでは、前記振動センサ
からの振動波形を随時サンプリングし、学習モードと同
様に各分析項目に従って振動波形を分析し、各項目の分
析データを前記判定アルゴリズムに従って処理すること
で、監視対象機器の振動が正常なのか異常なのかを判定
する。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】前記の従来装置は、学
習モードにて入力された監視対象機器の正常な振動波形
に基づいて正常・異常の判定アルゴリズムが自動生成さ
れる。したがって、一般ユーザがこの振動監視装置を特
定の機器に適用するにあたり、その適用機器の正常振動
および異常振動の特性を分析したり、その分析結果に基
づいて適切な判定アルゴリズムを考える面倒な準備はい
っさい必要ない。つまりユーザは、振動センサを適用機
器に取り付けて装置を学習モードで動作させるだけでよ
く、その後の実動作モードでは正常振動・異常振動が適
切に判定される。この面では実に便利な優れた振動監視
装置である。

【０００７】しかし従来装置では、学習モードおよび実
動作モードで振動センサからの振動波形を分析処理する
際の分析項目が装置設計段階で一意的に決まっているの
で、例えばモータなどの機器に適用した場合には適切な
判定が行えるものの、油圧シリンダなどの機器に適用し
た場合には判定の信頼性が低下するといったように、適
用対象によって相性の善し悪しがでるという問題があっ
た。したがって、検査対象に応じて予め適切な分析項目
を設定する必要があり、係る設定は実際には煩雑・困難
であり、設定を誤ると誤判定を起こすおそれがある。

【０００８】本発明は、上記した背景に鑑みてなされた
もので、その目的とするところは、上記した問題を解決
し、振動特性の異なる各種の機器や装置に適用した場合
でも、自動設定される適切な分析項目および判定アルゴ
リズムに従って正常・異常の判定が正しく行えるように
した振動監視装置及び振動監視条件決定装置を提供する
ことにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記した目的を達成する
ため本発明では、学習開始の指示が与えられると学習モ
ードを開始し、この学習モードにおいて振動源が正常か
異常かを判定するための判定方法を振動センサから入力
した正常時の波形情報に基づいて決定する手段と、前記
学習モードが終了した後、前記決定した判定方法に基づ
いて振動センサから入力した波形情報を分析することに
より振動源が正常か異常かを判定する実動作モードを実
行する手段とを備え、前記学習モードにおける判定方法
の決定を、前記振動源の種類の変更の有無を問わず前記
正常時の波形情報及び予め当該振動監視装置が有するデ
ータまたはアルゴリズムのみに基づいて行うように構成
した（請求項１）。

【００１０】ここで、「予め当該振動監視装置が有す
る」とは、振動監視装置の製造、出荷時からすでに有し
ている場合のほか、振動監視装置の使用者が与えた結果
有している場合も含む。但し、特定の振動源の種類の変
更に対応するために使用者が与えた結果有している場合
は含まない。

【００１１】また、「データまたはアルゴリズム」と
は、例えば、ソフトウエアによって実現される条件分岐
を含むアルゴリズム、データテーブルの参照、ハードウ
エアによって実現されるアルゴリズム、特にファジィ技
術またはニューラルネットワーク技術を用いるもの等を
広く含むものである。

【００１２】係る構成にすると、振動源の種類が変更さ
れたか否かにかかわらず、学習モードの実行により、正
常な振動に基づいて自立的に適正な判定方法を決定する
ので、以下の作用効果を発揮する。

【００１３】ａ）各種の製品を検査する製品検査ライン
に使用した場合に、使用者の熟練を要さず、かつ、検査
する製品が変更された場合にも簡単な段取り替えで使用
できる。

【００１４】ｂ）振動源の種類が変わった場合には、そ
の変わったものに対して学習を行えば、それに適した判
定方法が決定される。よって、同じ仕様の振動監視装置
を種々の設備の監視のために使用できるので、製造者に
おいて振動監視装置の製造が容易になり、使用者におい
て設備への振動監視装置の据え付け、振動監視装置の補
充品の管理が容易になる。単一製品を検査する製品検査
ラインに使用した場合も同様である。

【００１５】そして、前記振動源の種類の変更は、異な
る種類の装置への変更でも適用できる（請求項２）。つ
まり、ここでいう振動源の種類の変更は、同じ装置の単
なるパラメータの変更ではない。

【００１６】また、前記学習モードを終了した後、自動
的に前記実動作モードとなるように構成したり（請求項
３）、或いは前記学習モードを終了した後、指示が与え
られることにより前記実動作モードとなるように構成す
ることができる（請求項４）。そして、上記「自動的に
実動作モード」に移行するとは、学習モード終了後、無
条件に実動作モードとなる場合はもちろんのこと、所定
の条件が満たされた場合に実動作モードとなる場合を含
む。一例をあげると、例えば、所定の振幅以上の振幅の
波形情報入力があることを条件として実動作モードとな
ることなどがある。

【００１７】また、前記学習モード中であることを識別
するための出力を行うように構成することもできる（請
求項５）。そして、「学習モード中であることの識別」
は、前記学習モード中に学習モード中である旨の出力を
行うこと（請求項６）、前記学習モードを終了した後
に、学習モードが終了した旨の出力を行うこと（請求項
７）、前記学習モードを終了した後、自動的に前記実動
作モードとなり、前記実動作モード中に実動作モードで
ある旨の出力を行うこと（請求項８）、などにより実現
できる。

【００１８】このように、現在の状態を出力することに
より、振動監視装置の使用者は、現在行って良い処理
や、行ってはいけない処理を簡単に理解でき、誤作動に
よる学習エラーや判定エラーをしてしまうおそれがなく
なる。つまり、学習中であれば、正常振動のみを与える
必要があるので、振動源に触れたりして異常振動を発生
させないようにする。さらには、正常な振動を発生し続
ける必要があるか否かの判断もできる。また、実動作モ
ードに移行して良いか否かの判断もできる。係る出力に
基づく使用者の判断・処理は、上記のものに限られない
のはもちろんである。

【００１９】一方、前記判定方法の決定は、判定に使用
する特徴量の種類を選択することを含むものである（請
求項９）。

【００２０】そして、前記決定された判定方法を変更す
る変更手段（実施の形態では、「判別設定部７ａ，知識
設定部７ｂ，調整ボリューム３０等に相当）をさらに備
えるとより好ましい（請求項１０）。係る場合に、前記
変更手段としは、前記学習モードを複数回実行し、最後
の学習モードの実行によって前回学習モードで決定した
判定方法を変更するものとすることができる（請求項１
１）。さらに、前記最後の学習モードを開始した後に、
その最後の学習モードを開始する以前に有効としていた
判定方法を有効な判定方法として採用する手段（実施の
形態では、「図１６〜図１８に示すフローチャートを実
行する部分」に相当）を有するように構成するとなおよ
い（請求項１２）。また、最後の学習モードの実行のた
めに入力した波形情報についての特徴量の値と、前回ま
での学習モードの実行によって取得した特徴量の値との
不一致の程度を示す情報を出力する（実施の形態では
「表示部２８」に相当）ようにしてもよい（請求項１
３）。さらにまた、前記不一致の程度を所定の基準によ
り２値化して出力する（実施の形態では「異常ＬＥＤ２
９」に相当）ようにするとなお好ましい（請求項１
４）。

【００２１】上記のように、学習モードで決定した判定
方法を修正するようにすると、熟練者等による判定結果
と、実動作モードを実行して得られた結果が異なる場合
に、判定方法を調整することにより、より正確な判定が
行えるようになる。その場合に、請求項１２のように構
成すると、不要な学習結果（判定方法）を除去すること
により、過去に行った学習結果のうち、適正なものに基
づいて判定方法を決定することができる。また、請求項
１３，１４のようにすると、異常の有無や、不一致の程
度がわかるので、監視対象物に対する評価が簡単に行え
るばかりでなく、逆の観点から見ると、その判定結果が
正しいか否かを確認することができる。そして、判定結
果が例えば熟練者の判定結果と異なるような場合には不
一致の程度から、その調整量を予測でき、簡単に調整処
理が行える。

【００２２】ここで、請求項１１に規定する「最後の学
習モード」とは、最初の学習モードの実行を開始してか
ら現在までの間に実行した学習モードのうち最後に実行
した学習モードをいう。将来さらに学習モードが実行さ
れるか否かは問わない。ここで、最初の学習モードと
は、判定方法が当該振動監視装置に保存されていない状
態から最初に実行した学習モードをいう。また、請求項
１３に規定する「実行のために入力した波形情報」と
は、学習モードの開始直前に入力して記憶されている波
形を用いる場合を含む。

【００２３】また、上記した請求項１０を前提とし、更
に前記学習モードでは、判定に使用する特徴量の種類を
選択し、前記判定方法は、前記選択した特徴量について
しきい値を設定し、前記実動作モードの実行のために入
力した波形情報についての特徴量の値と前記しきい値と
の関係に基づいて判定するものであり、前記判定方法を
変更する変更手段は、与えられた指示に基づいて前記し
きい値を変更するものとすると好ましい（請求項１
５）。係る場合に、前記選択する特徴量の種類は複数で
あり、前記判定方法を変更する手段は、前記複数の特徴
量について設定した各しきい値のうち少なくとも２つの
しきい値を一括して変更するものとすることができる
（請求項１６）。

【００２４】さらにまた、前記学習モードにおいて、波
形情報の入力を複数回に分けて行うようにしてもよい
（請求項１７）。つまり、例えば予め学習回数が５回と
設定されており、製品検査ラインで５台の監視対象物か
ら波形情報の収集だけをまず行い、５台分の波形情報か
ら一気に判定方法の決定を行うような場合を含む。この
場合には、学習モードの実行は１回だけとなる。

【００２５】また、前記実動作モードにおいて、実動作
モードの実行のために入力した波形情報についての特徴
量の値と前記学習モードの実行によって取得した特徴量
の値との不一致の程度を示す情報を出力する（実施の形
態では、「表示部２８」に相当）ようにしてもよい（請
求項１８）。

【００２６】さらに、前記決定した判定方法を当該振動
監視装置内に保持しているか否かを示す情報を出力する
（実施の形態では、「学習済みＬＥＤ」に相当）ように
構成するとなお良い（請求項１９）。このように、学習
済みか否かの情報を出力すると、使用者は、学習を行う
必要があるか否かを判断することができ、すでに学習済
みの場合には、いきなり実動作モードを実行することが
できるので、再度学習を行うことの労力及び時間の無駄
を省ける。逆に、学習データがないのに誤って実動作モ
ードを実行してしまうこともなくなる。

【００２７】また、目的を達成するための別の解決手段
としては、以下の要件〜を備えるように構成するこ
とである（請求項２１）。 監視対象となる振動系の振動を振動センサで検出し、
そのセンサ出力を情報処理装置で分析処理し、監視対象
振動系の振動が正常か異常かを判別する。 監視対象振動系が正常振動している状態にて前記情報
処理装置を学習モードで動作させ、その学習モードで
は、前記振動センサからの振動波形を適宜期間にわたっ
てサンプリングし、予め決められた多数の分析項目に従
って振動波形を分析し、各項目の分析データをそれぞれ
統計処理して変化の少ないいくつかの分析データを選出
し、選出した分析データに該当する分析項目を実動作モ
ードでの監視項目と決定するとともに、決定した複数の
監視項目の分析データに基づいて振動の正常・異常を判
定するためのアルゴリズムを決定する。 前記学習モードを終了後に前記情報処理装置を実動作
モードで動作させ、その実動作モードでは、前記振動セ
ンサからの振動波形を随時サンプリングし、前記学習モ
ードで決められた前記監視項目に従って振動波形を分析
するとともに、その分析データを前記学習モードで決め
られた前記判定アルゴリズムに従って処理して正常・異
常を判定する。

【００２８】そして、前記学習モードにおける振動波形
の分析項目の具体例を示すと、最大値，最小値，ピーク
ｔｏピーク値，高レベルしきい値を上回った回数，低レ
ベルしきい値を下回った回数，高レベルしきい値を上回
った時間，低レベルしきい値を下回った時間，極小値の
発生回数のうち所定のデータを含むものとすることがで
きる（請求項２２）。

【００２９】また、前記振動センサの出力はフィルタに
より複数の周波数帯域に弁別され、各帯域ごとに前記分
析項目の分析が行われるように構成することができる
（請求項２３）。さらに、前記学習モードの開始時に前
記振動センサの出力レベルを所定範囲内に収める自動ゲ
イン調整処理を行うようにしてもよい（請求項２４）。
さらにまた、外部からの指令入力に応動し、指定された
前記分析項目を前記監視項目として採用する手段を備え
るとなおよい（請求項２５）。そして、外部からの指令
入力に応動し、指定された前記分析項目を前記監視項目
から除外する手段を備えるとなおよい（請求項２６）。
外部からの指令入力に応動し、前記判定アルゴリズムに
おける指定されたパラメータを指定通りに変更する手段
を備えてもよい（請求項２７）。

【００３０】つまり、学習モードでは入力される正常振
動の波形を多数の分析項目に従って分析するものの、そ
の分析結果で実動作モードで採用する分析項目を選択す
る。どのような機器を監視対象とするのかによって、ど
れとどの分析項目に正常・異常の差が出やすいかを学習
モードで解析し、実動作モードでは選択された少数の分
析項目（特徴量）についてのみ分析処理する。

【００３１】また、本発明に係る振動監視条件決定装置
では、学習開始の指示が与えられると、振動センサから
入力した正常時の波形情報に基づいて、予め用意した複
数の特徴量の中から振動源が正常か異常かを判定するた
めの特徴量の種類を決定し、決定した特徴量の種類を出
力するように構成した（請求項２０）。

【００３２】

【発明の実施の形態】図１に示すように、監視対象機器
１に振動センサ２が付設され、そのセンサ出力が可変利
得アンプ３とフィルタ（ＬＰＦ４ａ，ＢＰＦ４ｂ，ＨＰ
Ｆ４ｃ）およびマルチプレクサ５を経てコンピュータ６
に入力される。コンピュータ６は、後述するように学習
モードのイニシャル処理として可変利得アンプ３のゲイ
ンを調整する。またコンピュータ６は、３つのフィルタ
（ＬＰＦ４ａ，ＢＰＦ４ｂ，ＨＰＦ４ｃ）をそれぞれ通
過したセンサ出力をマルチプレクサ５を高速で切り替え
ながらサンプリングし、ディジタル変換して以下のよう
に分析処理する。

【００３３】コンピュータ６は一般的なワンチップ・マ
イコンやＤＳＰ（ディジタル・シグナル・プロセッサ）
からなる。これにはキーボードなどの入力部７と液晶パ
ネルやＣＲＴなどのディスプレイあるいはプリンタなど
の出力部８が付帯している。コンピュータ６は本発明の
振動監視装置としての主要な情報処理を行う。その情報
処理は前記学習モードと実動作モードとが中心になる。
両モードの処理内容の概要を図２，図３のフローチャー
トに示している。

【００３４】入力部７からコンピュータ６に学習モード
の実行指令を与えると、図２の学習モードの処理が実行
される。このとき、監視対象機器１を正常な振動状態に
おき、振動センサ２により正常な振動波形を検出する。
そして、まずそれまでの学習情報をクリアする（ＳＴ１
０１）。次に可変利得アンプ３のゲインを適切に調整す
る（ＳＴ１０２）。つまり、振動センサ２の出力をアン
プ３，フィルタ４，マルチプレクサ５を介して読み込
み、その入力レベル（アンプ３の出力レベル）が予め決
められた適切な範囲内に収まるようにアンプ３のゲイン
を調整する。

【００３５】次のステップ１０３では、振動センサ２の
出力（監視対象機器１の正常な振動波形）をアンプ３，
フィルタ４，マルチプレクサ５を介して高速でサンプリ
ングし、そのデータを次のように解析する。

【００３６】この実施例におけるステップ１０３のデー
タ収集・解析処理では振動センサ２の出力を適宜期間に
わたってサンプリングし、サンプリングした振動波形に
ついて以下の各分析項目（１）〜（８）のデータ分析を
する。

【００３７】 （１）最大値 （２）最小値 （３）ピークｔｏピーク値（最大値−最小値） （４）所定の高レベルしきい値を上回った回数 （５）所定の低レベルしきい値を下回った回数 （６）所定の高レベルしきい値を上回った時間 （７）所定の低レベルしきい値を下回った時間 （８）極小値の発生回数（山の数に対応する） 但し、通過帯域の異なる３つのフィルタ４ａ，４ｂ，４
ｃの各出力について前記の８項目のデータ分析を行うの
で、合計では８×３＝２４の分析項目がある。

【００３８】この２４項目の分析を例えば１００回繰り
返し、各回の分析データをそれぞれ統計処理し、２４項
目の各１００回の分析データの標準偏差をそれぞれ求め
る。つまり一例をあげると、フィルタ４ａの出力につい
ての分析項目（１）の最大値を１００回のサンプリング
時間の各回ごとに求め、求めた１００個の最大値データ
の標準偏差を計算する。

【００３９】前記のようにして２４項目の各分析データ
の標準偏差をそれぞれ求め、２４個の標準偏差データを
小さい順に並べ、小さい方から順に３個のデータをピッ
クアップする。ここで、一番小さい標準偏差をｘとし
（その分析項目をＫｘとする）、二番目に小さい標準偏
差をｙとし（その分析項目をＫｙとする）、三番目に小
さい標準偏差をｚとする（その分析項目をＫｚとす
る）。なお、ここでは標準偏差の小さいものから順に３
個を選択したが、その選択する個数は３個に限ることは
なく任意の数に設定できる。また、そのように予め選択
する個数を決定するのではなく、例えばある基準値以下
におさまっている標準偏差を持つものをすべて分析項目
としてもよいなど、その選択基準は種々のものを取るこ
とができる。但し、いずれの方法を採るにしても、正常
状態であまり変動がない（異常状態では変動する）特徴
量を分析項目とするのがよい。

【００４０】そしてステップ１０４では、全部で２４の
分析項目のうちの前記の３つの分析項目ＫｘとＫｙとＫ
ｚを実動作モードでの監視項目として選定する。さらに
ステップ１０５では、この３つの監視項目ＫｘとＫｙと
Ｋｚの分析データに基づいて振動の正常・異常を判定す
るためのアルゴリズムを生成する。

【００４１】すなわち、各監視項目の正常範囲の上限お
よび下限を設定する。そして、実際の監視時（実動作モ
ード）では、抽出された特徴量がその設定した範囲内か
否かにより異常の有無を判断するようになる。そして、
具体的な正常範囲の決定手法としては、例えば、各特徴
量の分散度合いに基づいて行うことができる。すなわ
ち、偏差をσとして、分散度合いを３σとした場合に平
均値±３σを正常範囲とし、「平均値＋３σ」が上限と
なり「平均値−３σ」が下限値となる。また、「最大値
＋３σ」を上限とし「最小値−３σ」を下限値としても
よい。

【００４２】以上のように監視項目と判定アルゴリズム
を決定したならば、その決定内容を出力部８で表示し、
自動的または入力部７からの指令を待って図３に示す実
動作モードに移行する。つまり、振動センサ２の出力を
アンプ３，フィルタ４，マルチプレクサ５を介して高速
でサンプリングし、所定の分析単位時間ごとに３つの監
視項目ＫｘとＫｙとＫｚの分析データを求める（ＳＴ２
０１）。各監視項目の算出アルゴリズムは、学習モード
の時の特徴量抽出と同様で、所定のサンプリング時間に
したがって、所定数データを取得し、その取得したデー
タに基づいて監視項目の実データを得る。

【００４３】次いで、求めた各値を正常範囲内か否か、
すなわち上限及び下限値と大小判断を行い監視対象機器
１の振動が正常か異常かを判定する（ＳＴ２０２）。そ
して、その判定結果を出力部８に向けて出力する（ＳＴ
２０３）。この一連の動作を高速で繰り返し実行する。

【００４４】なお、以上説明した学習モードと実動作モ
ード以外にもいくつかの付帯モードがあり、その中に強
制セットモードがある。これは入力部７からその旨の指
令を与えることで実行され、前述のように学習モードで
自動設定された監視項目Ｋｘ，Ｋｙ，Ｋｚを外部入力に
より変更したり（項目を削除したり、新たに別の項目を
設定する）、判定基準となる正常範囲を定める際の範囲
（±３σを±ｎσに設定する）を外部入力により変更す
ることができる。このようにすることで装置の融通性が
高くなる。

【００４５】図４は、上記した処理を行うためのコンピ
ュータ６の内部構造の一例を示している。同図に示すよ
うに、符号１０は振動検出部であり、図１で示す振動セ
ンサ２，可変利得アンプ３，各フィルタ４並びにマルチ
プレクサ５からなる。

【００４６】そして、その振動検出部１０からの出力
（アナログ）をデジタル変換部１１に与え、そこにおい
て所定のサンプリング時間でデータを取り込みデジタル
信号に変換後、振動検出調整部１２，特徴量選択部１３
並びに判定部１４に送るようにしている。振動検出調整
部１２及び特徴量選択部１３が学習モード時に動作し、
判定部１４が実動作モード時に動作する。

【００４７】すなわち、振動検出調整部１２では、学習
時に得られるデータに基づいて可変利得アンプ３のゲイ
ンを調整したり、必要なフィルタを選択するためにマル
チプレクサ５に対し切替命令を送ったり（以上は振動検
出部１０に制御信号を送る）、デジタル変換の際のサン
プリング時間を調整したり（デジタル変換部１１に制御
信号を送る）するようになっている。

【００４８】そして、特徴量選択部１３では、上記した
所定の処理を行い、必要な監視項目を決定し、その監視
項目及び正常範囲（必要な制御アルゴリズムも含む）を
学習部１５に転送するようになっている。そして、実動
作時には、判定部１４にてデジタル変換部１１から与え
られる検出信号に基づいて、学習部１５に格納された監
視項目についての特徴量を求め、それが正常範囲内か否
かを判定し、その判定結果を出力する。

【００４９】すなわち、図２に示すステップ１０２及び
ステップ１０３中の使用フィルタの切替・サンプリング
時間の決定が振動検出調整部１２で行われ、ステップ１
０３のデータの解析並びにステップ１０４，１０５が特
徴量選択部１３で行われる。また、図３に示すステップ
２０１，２０２の処理が判定部１４で行われる。そし
て、特徴量選択部１３で行う特徴量抽出処理と、判定部
１４で行う特徴量抽出処理は、処理対象の監視項目が異
なるだけで、具体的な抽出（演算）処理は同じにしてい
る。

【００５０】ここで、振動検出調整部１２のより具体的
な機能を示すと、図５〜図１０に示すようになってい
る。すなわち、まず、図５，図６に示すような可変利得
アンプ３のゲインを調整するためのゲイン調整機能を有
しており、まず初期値として予め定められたゲインに設
定するとともにｉを０にセットする（ＳＴ３０３）。

【００５１】次いで、振動検出部１０から入力信号をサ
ンプリングしてＮ回データを取得し、その取得データ中
の最大値が予め設定された範囲に入っているか否かを判
断する（ＳＴ３０２〜３０５）。そして、範囲内にある
場合には現在のゲインに決定する（ＳＴ３０６）。

【００５２】一方、設定された範囲から外れている場合
には、範囲内に入るようにゲインを調整（範囲よりも大
きい場合にはゲインを小さくし、範囲よりも小さい場合
にはゲインを大きくする）後（ＳＴ３０８〜３１１）、
ステップ３０２に戻り、再度データ取得並びに判定処理
を行う。そして、ステップ３０５の分岐判断でＹｅｓ、
すなわち最大値が設定範囲内に入るまで上記処理を繰り
返し行う。

【００５３】また、本例では、調整が収束しない場合を
考慮して、一定回数以上調整を行っても最大値が設定範
囲内に入らない場合には、最も設定範囲に近くなるゲイ
ンに決定すべく、ステップ３０７を設け、設定範囲との
差が小さい時のゲインを記憶しておき、ステップ３０２
でインクリメントしていったｉの値が設定回数以上にな
った場合にステップ３１１からステップ３１２に飛び、
ステップ３０７で記憶保持したゲインを設定する（ＳＴ
３１２）。これによりゲイン調整処理が終了する。

【００５４】また、振動検出調整部１２は、図７，図８
に示すようなフィルタの自動調整を行う機能を有してお
り、まず使用するフィルタの選択個数を設定する（ＳＴ
４０１）。本例の場合には、３種類のフィルタ４ａ〜４
ｃが用意されているので、ここで設定する個数は１〜３
となる（３個の場合はすべて使用のため、学習時に調整
は行わない）。そして、この値は入力部７を介して外部
から与えられる。

【００５５】そして、予め定めた順にしたがって、最初
のフィルタを選択し（ＳＴ４０２）、振動検出部１０か
ら入力信号をサンプリングしてＮ回データを取得し、そ
の取得データ中のしきい値越えしたデータ数を求め、そ
のデータ数が予め設定された範囲に入っているか否かを
判断する（ＳＴ４０３〜３０５）。そして、範囲内にあ
る場合にはそのフィルタを有効フィルタとして記憶する
とともに、設定範囲との差を記憶する（ＳＴ４０６，４
０７）。また、範囲外の場合には設定範囲との差を記憶
する（ＳＴ４０７）。上記処理をすべてのフィルタに対
して行う（ＳＴ４０８，４０９）。

【００５６】そして、すべてのフィルタに対するチェッ
クが終了したならば、有効フィルタとして記憶された数
と、ステップ４０１で設定したフィルタ選択個数とを比
較し、有効フィルタ数の方が多い場合には、性能のよ
い、設定範囲との差の小さいものから順に有効フィルタ
として選択し（ＳＴ４１２）、実動作モードではその有
効フィルタを使用して判定する。

【００５７】一方、有効フィルタ数の方が小さい場合に
は、ステップ４１３に飛び、有効フィルタの有無がチェ
ックされ、ある場合にはステップ４０６で記憶した有効
フィルタすべてを選択し、無い場合には設定範囲との差
が最も小さいものを有効フィルタとして選択する（ＳＴ
４１４）。これによりフィルタ調整（選択）処理が終了
する。

【００５８】さらに、振動検出調整部１２は、図９，図
１０に示すようなサンプリング時間の自動調整を行う機
能も有している。この機能は、上記したゲイン調整と同
様に、初期値を設定し（ＳＴ５０１）、そのサンプリン
グ時間で実際にＮのデータを取得するとともに、そのデ
ータのしきい値越え回数を求め、その回数が設定範囲内
に入っている場合には、そのときの時間をサンプリング
時間に決定する（ＳＴ３０２〜３０６）。

【００５９】一方、回数が設定範囲外の場合には、範囲
におさまるようにサンプリング時間を変更しながら調整
を行う（ＳＴ５０８〜５１１）。そして、一定回数以上
行っても範囲内に入らない場合には、それまでで最も近
い（設定範囲との差が小さい）サンプリング時間を、実
動作モードで処理する際のサンプリング時間に決定する
（ＳＴ５０７，５１２）。これによりサンプリング時間
の調整処理が終了する。

【００６０】特徴量選択部１３は、上記振動検出調整部
１２により調整・決定されたゲイン，フィルタ，サンプ
リング時間を基にデジタル変換部１１から出力される検
出データを予め設定されたデータ数（例えば２５６）だ
け取り込む。そして、フィルタが複数設定されている場
合には、各フィルタの出力をそれぞれ取り込む。する
と、時間順（取得順）にデータを並べると、例えば図１
１に示すような波形データが得られるので、その波形デ
ータから特徴量抽出を行い、上記した８個の監視項目の
データを算出する。

【００６１】なお、図示の例では検出レンジを振動検出
部１０からの出力が０〜５Ｖの範囲としているので、振
動がない場合に中間の２．５Ｖになるようにオフセット
調整されている。そして、しきい値越えについての特徴
量算出は、本例では負側（２，５Ｖ以下）についてのみ
行うようにしたため、中間値（２．５Ｖ）に近い方のし
きい値（１．８Ｖに設定）が低レベルしきい値とし、遠
い方のしきい値（１．３Ｖに設定）が高レベルしきい値
となる。そして、各しきい値を上回るとは、数値的な大
小関係に着目すると、各しきい値よりも小さい値になっ
た時のことを意味する。

【００６２】そして取得した各特徴量に対する標準偏差
等を求め、ばらつきの少ない特徴量を実動作モードでの
判定に使用する監視項目に決定し、その決定した監視項
目についての正常範囲を求め学習部１５に転送する。

【００６３】なお、図４中判別設定部７ａと知識設定部
７ｂは、それぞれ図１に示す入力部７の一部を構成す
る。そして、判別設定部７ａから判別開始（実動作モー
ド稼働）命令が判別動作指令部１７に与えられると、そ
の指令部１７から振動検出調整部１２に対しては動作停
止命令が送られ、調整処理を停止する。これと同時に指
令部１７から判定部１４に対して動作開始命令信号が送
られ、その開始命令に基づき判定部１４は、学習部１５
から監視項目およびその判別アルゴリズム（正常範囲を
特定する上限値および下限値）を取得する。そして、以
後、デジタル変換部１１から出力される検出データを取
得し、監視項目に関する特徴量を算出し、それが正常範
囲内にあるか否かを判別し、その判別結果を出力部８を
構成する判別出力部８ａに出力する。

【００６４】また、判別動作指令部１７からは、上記実
動作開始命令に加えて、判別動作を有効にするか否かの
命令も判定部１４に与えるようになっており、無効の場
合には判別処理を禁止し、前回の判別結果を保持するよ
うになる。そして、係る命令も判別設定部７ａからの入
力等に基づいて行われる。

【００６５】また、知識設定部７ｂは、学習モードで動
作する際に必要な各種命令を与えるもので、その操作パ
ネルの例を示すと、図１２のようになっている。すなわ
ち、学習ＳＷ（押しボタン）をオンすることにより、学
習モードが稼働し、振動検出調整部１２，特徴量選択部
１３等に対して動作開始命令が送られる。また、調整モ
ードＳＷをＯＮにすることにより、一度学習が終了し、
実動作モードで判別が行われている時に、判別条件（監
視項目や正常範囲など）を再調整するようになる。

【００６６】フィルタ選択個数設定ＳＷの出力が振動検
出調整部１２に与えられ、図７に示すステップ４０１の
処理を実行する際のフィルタ選択個数を入力する。上下
限値変更ＳＷは、正常範囲を決定する際のマージン幅を
設定するためのもので、通常は本例では±３σとしたた
め、図示のようなディップスイッチの状態にしている
が、上記したように係るマージン幅の変更を行う場合に
は、ディップスイッチを変更することにより処理する。

【００６７】また、本例では、実動作モードで稼働して
いる際の判別結果並びに抽出した特徴量等をＥＥＰＲＯ
Ｍ，Ｓ−ＲＡＭ等からなるデータ蓄積部１８に格納でき
るようになっており、その内容を情報出力部（ディスプ
レイ）８ｂを介して出力可能としている。そして、誤判
別をした場合に、その誤判別した要因（異常と誤判別し
た場合には正常範囲外と認定した監視項目およびそのと
きの特徴量データ）を表示させ、不要特徴量削除ＳＷの
押下により、当該監視項目を以後の判別に使用しないよ
うにする。これにより、より正確な判別を行う特徴量の
みを用いて判別処理をすることになるので、精度が向上
する。

【００６８】また、そのように削除するのではなく、自
動上下限値変更ＳＷの押下により、正常範囲を変更する
ようにしてもよい。すなわち、このスイッチが押下され
ると、誤判別した監視項目の正常範囲を、誤判別したデ
ータが正しい範囲になるように正常範囲の上限値および
または下限値を変更する。一例を上げると、正常である
にも拘らず範囲外として異常と判別した場合には、その
誤判別したデータも含むように正常範囲を広げる（異常
を正常と判別した場合には逆に範囲を狭める）。

【００６９】なお、上記した実施の形態では、正常か否
かの判断を上限値／下限値を用いたしきい値制御により
行うようにしたが、本発明ではこれに限ることはなく、
正常か否かの判定処理として、ファジィ推論を用いるこ
とによりより正確な判断を行うことができる。

【００７０】すなわち、例えば図１３に示すようなルー
ルと、図１４に示すようなメンバシップ関数をファジィ
知識として備えておき（この例では選択する特徴量（監
視項目）は２個としている）、この基本知識を学習部１
５（データ蓄積部１８）に格納しておく。そして、本発
明の要部である学習モードでの監視項目の抽出・決定並
びに判別アルゴリズムの生成は、以下の様にする。

【００７１】すなわち、監視項目の抽出自体は、上記し
た実施の形態と同様に行う。また、正常範囲（上下限
値）も上記と同様に求める。そして、監視項目を決定す
る際に用いた平均値を適合度が１とし、正常範囲を決定
する上限値および下限値をそれぞれ適合度が０になるよ
うな三角形をラベルＭの関数とし、０〜下限値までの適
合度が１とし、平均値が適合度０になるような形状をラ
ベルＳの関数とし、上限値〜ＭＡＸまでの適合度が１と
し、平均値が適合度０になるような形状をラベルＢの関
数となるように設定する。

【００７２】そして、実際の判別では、特徴量を抽出
後、得られた特徴量を入力し上記したファジィ知識に基
づいて推論を行い、推論結果がある値以上か否かにより
正常／異常の判別を行うようにすることができる。

【００７３】なお、上記した実施の形態並びにその変形
例では、使用する監視項目を決定する際に、各項目に軽
重付けすることなくばらつきの小さいものを選択するよ
うにしたが、本発明はこれに限ることはなく、各分析項
目に重み付けを行うようにしても良い。

【００７４】すなわち、一例をあげると、機械を駆動す
るモータの場合に、しきい値越え時間がある一定の範囲
にある場合に異常がおこりやすいと言うような関係があ
る場合には多少正常時にばらつきがあったとしても、異
常の有無を判定するのには適した監視項目と言える。し
たがって、そのような場合には、しきい値越え時間が選
択されやすいようにある係数（１未満の正の数）を掛け
て、標準偏差が小さくなるようにする。また、必ずその
分析項目を監視項目に選択したい場合には、係数を０に
すればよい。

【００７５】そして、係る重み付けは、知識設定部７ｂ
からのマニュアルで設定しても良く、或いは、判別に使
用しない監視項目も実動作モード中に特徴量抽出のみは
行うとともにその結果をデータ蓄積部１９に格納してお
き、異常と判定されたときに変化が現れる監視項目をピ
ックアップし、再調整の時に自動的に係数を変更・設定
するようにしても良い。

【００７６】さらにまた、上記した実施の形態では、学
習部１５内に学習モードを実行して決定した監視項目と
正常範囲を格納するようにしたが、さらに監視項目等と
ともに、監視対象を対応付けて記憶するようにしても良
い。そして、複数の監視対象（設備，製品等）とそれに
対応する監視項目及び正常範囲を記憶させるとともに、
図示しない監視対象選択手段（例えば押しボタン）を設
けるようにしても良い。係る構成にすると、学習モード
で監視項目及び正常範囲を記憶させるときは、予めその
設備等の監視対象に対応する押しボタンを押すことによ
り行う。そして、実動作モードを実行する場合には、監
視対象の押しボタンをを押下することにより、判定に使
用する監視項目及び正常範囲を選択した後に行う。これ
により、直前に学習を行う必要がなく、予め各種の監視
対象に対する監視項目等を学習モードで取得しておくこ
とにより、異なる種類の監視対象に対し、その都度学習
することなく実動作モードで監視することができる。

【００７７】次に、上記した振動監視装置の適用例を説
明する。

【００７８】＊＊製品検査ライン モータ等の振動源を内蔵する機器（例えばプリンタ）の
製品検査工程に適用する場合には、まず、本発明の振動
監視装置を製品検査ラインの所定の位置に設置する。こ
の時、振動センサが振動監視装置に接続されており、そ
の振動センサは、ロボットアームに取り付けられ、３次
元空間で任意の位置に移動可能となっている。この状態
で、検査対象である製品が検査ラインを流れてきて所定
の位置に来ると、ロボットアームが動いて振動センサを
検査対象製品に接触させる。次いで、検査対象製品を作
動させると、振動センサが振動を検出し、その振動セン
サの出力に基づいて特徴量を抽出し、学習モードで決定
された監視項目，正常範囲（すなわち判定方法）にした
がって、検査する。

【００７９】一方、振動源の種類である検査対象製品の
変更を行う場合は、正常品とわかっている製品を検査ラ
インに流し、これを振動源として学習モードを実行す
る。これだけで段取り替えは終了し、以後は、実動作モ
ードに切替えて、製品の検査を行う。

【００８０】すなわち、従来は、振動源の種類とそれが
検査対象製品においてどのように組み込まれているのか
を考えて、熟練者が振動監視装置の判定方法を設定して
いた。これに比べて本発明品では、段取り替えが非常に
簡単になる。なお、検査対象製品が同一品種でも、ライ
ンへの製品の置き方を変更すると、それに伴い振動の状
況が変わってしまうことがある。このような場合でも、
その状態で学習モードを実行することによって、同様に
簡単に段取り替えができる。

【００８１】学習モードの実行は、初めて検査する種類
の製品に対してのみ行って、決定した判定方法（監視項
目，正常範囲等）を記憶しておき、その後に、同じ種類
の製品を検査する必要がある場合に、その都度学習モー
ドを実行するのではなく記憶しておいた判定方法を採用
して実動作モードを実行することもできる。この様にす
ると、検査経験のある製品を検査するための段取り替え
が、判定方法の選択だけでよく、より簡単になる。

【００８２】＊＊汎用品 本発明による振動監視装置を設備診断に適用する場合に
ついて説明する。まず、工場等の事業所においては、例
えばボイラー，空調装置，発電機，旋盤，プレス加工
機，搬送装置等の振動監視を行うべき多種多様な設備が
混在している。設備の種類の問わず、同じ仕様の振動監
視装置を各設備に設置する。そして、各設備において正
常運転時に学習モードを実行することにより、その設備
に対する振動監視装置の設定が完了する。

【００８３】また、製品の種類ごとに製品検査ラインが
分かれており、１つの製品検査ラインでは１つの種類の
製品の検査しか行わない場合は、段取り替えの必要はな
いが、そのような場合にも本発明の振動監視装置を適用
すれば、同じ仕様の振動監視装置を各検査ラインに設置
し、各ラインにおいて少なくとも一度正常な製品につい
て学習モードを実行することにより、その検査ラインに
対する振動監視装置の設定が完了する。

【００８４】つまり、異なる振動源である監視対象・設
備に対しても、同一の振動監視装置を用いることがで
き、汎用性が高まる。なお、監視対象の種類に応じて学
習モードによる監視項目等の判定方法の決定を行うた
め、実際に監視する際に使用される監視項目等は異なる
ことはあるが、装置構成としては同一仕様のものを使用
できる。

【００８５】＊＊ハンディタイプ 設備診断において、上記のように振動監視装置を常設す
るとコストがかかるので、可搬型の振動監視装置を用い
て定期巡回をする場合がある。その場合には、振動監視
の対象とする各設備について正常運転時に学習モードを
実行し、その結果決定された判定方法を設備と対応させ
て振動監視装置に記憶させておく。そして、巡回時に
は、その設備に対応する判定方法を選択して実動作モー
ドを実行する。これにより、１個の振動監視装置を用い
て、複数の異なる設備に対する監視が行える。なお、こ
のハンディタイプを構成するためには、上記した学習部
１５に対する変形例で示したように、学習部１５内に複
数の監視対象物（設備）と、それに対応する監視項目，
正常範囲の判定方法を関連付けて記憶保持させておき、
実動作の際に、検査を行う監視項目を選択する機能を付
加しておく必要がある。

【００８６】次に、本発明に係る振動監視装置の別の実
施の形態について説明する。本実施の形態では、上記し
た実施の形態を基本とし、振動監視装置が学習モードを
実行中であるか否かをを使用者が容易に理解することが
できるようにしている。図１５は、本実施の形態の装置
の前面パネルを示している。

【００８７】まず、学習モードを実行するには、本例で
は、学習判定モード切替スイッチ２０を学習モードに切
り替える。この状態ではまだ学習が開始されない。そし
て、学習スイッチ２１を押下することにより行う。これ
により学習モードが動作し、装置に設けられている学習
ＬＥＤ２２が点灯する。そして、この学習ＬＥＤ２２
は、学習モードが終了すると消灯する。これにより、振
動監視装置の使用者は、学習ＬＥＤ２２が点灯している
か否かにより、学習中か否かを容易に認識することがで
きる。

【００８８】その結果、学習のための振動源の作動を停
止させてよいかの判断が容易にできる。また学習中はノ
イズとなる振動を与えないように注意する必要がある
が、そのような注意状態をやめてよいかの判断もでき
る。さらに、実動作モードを開始する指示を与えてよい
かも判断できる。学習モードの実行に要する時間は、振
動波形の性質等によって異なる場合があるので予め正確
に知ることができないが、その意味でも係る学習ＬＥＤ
２２を設けることは意義がある。そして、この学習ＬＥ
Ｄ２２を点灯させることが、学習モード中である旨の出
力となる。

【００８９】また、学習ＬＥＤ２２のかわりに、学習モ
ード時はＯＮ、終了時はＯＦＦとなるデジタル出力（信
号線による電気的出力）でもよい。また、装置に液晶な
どのディスプレイを設け、文字などで学習モードである
ことを表示してもよい。さらに、学習モードが終了した
ときに所定時間ＬＥＤを点灯したり、ブザーを鳴らすこ
とによって学習モードを終了した旨の出力を行っても同
様の効果が得られる。さらにまた、学習モードが終了し
た後、自動的に実動作モードを開始する場合は、実動作
モードであることを表示するようにしてもよい。

【００９０】さらに別の実施の形態を説明する。この実
施の形態は、複数回の学習結果や、過去に行った学習結
果に基づいて判定方法を決定する機能等を備えている
が、基本的な機能構成は上記した各実施の形態と同様で
ある。つまり、装置の内部構成としては、図１，図４に
示す構造と同様で、学習部１５等の処理機能の一部が異
なっている。また、前面のパネル構造は、図１５に示し
たようになっている。

【００９１】まず、図１５に示すパネル構造について説
明する。本例では、学習モードと実動作モードは、いず
れも操作者からの入力を待って切り替わり、実行される
ようになっている。そのため、学習モードと判定モード
（この実施の形態では実動作モードのことを判定モード
とよぶ）を切替えるための学習判定モード切替スイッチ
２０を備えている。さらに、その切替スイッチ２０を操
作することにより、いずれかのモードが選択されるが、
そのまますぐに選択されたモードが実行されるのではな
く、学習スイッチ２１或いは判定スイッチ２３が押下さ
れることにより、選択されたモードが実行される。つま
り、学習モードを選択している場合に学習スイッチ２１
が押下されると学習モードが実行され、判定モードを選
択している場合に判定スイッチ２３が押下されると実動
作モードが実行される。そして、それ以外の組み合わせ
では動作しない。

【００９２】使用するフィルタの選択は、フィルタ選択
スイッチ２４を介して行う。つまり、このフィルタ選択
スイッチ２４は、２個のＯＮ／ＯＦＦのディップスイッ
チを用いて構成され、４種類の状態を指示することがで
きる。具体的には、「すべてのフィルタを使用する」，
「ＬＰＦを使用する」，「ＢＰＦを使用する」，「ＨＰ
Ｆを使用する」の４種類のうちのいずれか１つを選択す
ることになる。そして、このフィルタ選択スイッチ２４
に基づく信号が、最終的に図１に示すマルチプレクサ５
に与えられる。

【００９３】また、本例では、学習したデータを記憶す
る機能を有しており、その記憶したデータのうち、最新
の学習データすなわち、現在使用されている学習データ
を削除する学習クリアボタン（ＯＮＥ）２５と、すべて
の学習データを削除する学習初期化ボタン（ＡＬＬ）２
６とを有し、不要な学習データを除去できるようなって
いる。

【００９４】また、符号２７は、振動センサからの信号
のレベルを表示するインジケータである。これにより、
振動センサで検出した振動の状態を視覚的に認識するこ
とができ、おおよその判断をすることが可能となる。

【００９５】さらには、学習モードを実行して得られた
判定方法と、過去の学習により得られた判定方法との相
違の程度を判定する機能を有しており、その相違の程度
となる離れ度合いを表示する離れ度合い表示部２８と、
その離れ度合いが一定の基準以上、つまり、大きく異な
っている場合に点灯する異常ＬＥＤ２９を備えている。
また、この離れ度合い表示部２８と異常ＬＥＤ２９は、
実動作モードの際には、判定結果を示す表示手段とな
る。つまり、監視対象物の離れ度合いを表示部２８に表
示するとともに、正常範囲を越えている場合には、異常
ＬＥＤ２９が点灯するようになっている。

【００９６】さらに、調整ボリューム３０は、判定方法
のうち特に正常範囲を調整するためのもので、つまみを
所定方向に回すことにより、正常範囲を広げたり狭くし
たりできるようになっている。これにより、例えば熟練
者などによる判定結果と、振動監視装置の判定結果が異
なるような場合に、強制的に判定方法を修正できるよう
になり、より精度の高い判定が行えるようになる。

【００９７】さらにまた、電源ＬＥＤ３１は、本装置の
電源投入にともない点灯する。さらには、各種のＩ／Ｏ
ポートを多数備えている。次に、実際の動作について説
明する。

【００９８】ａ）学習時の動作 まず、学習する回数は１回でもよいが、製品検査に使用
する場合は検査対象製品に品質のばらつきがあるため、
複数の製品の振動波形に基づいて判定方法を決定するこ
とが望ましい。そこで、複数の製品を対象に学習する必
要がある。この場合には、再度学習スイッチを押すこと
で追加学習することができるようになっている。

【００９９】そして、追加学習のために入力した波形に
ついてのデータが、前回までの学習で得たデータに対し
て相違が大きい場合、例えば、選択された特徴量項目が
異なる場合には、異常ＬＥＤ２９が点滅し異常であるこ
とを通知するとともに前回までの学習で得たデータに対
する離れ度合いを設定者に通知し、不要な学習データを
除去することにより、より精度のよい判定方法を決定で
きるようになっている。

【０１００】具体的には、まず学習判定モード切替スイ
ッチ２０を学習モードに切り替える。この状態ではまだ
学習が開始されない。監視対象が検査状態、例えば監視
対象がモータの場合、モータを通電し所定の回転数にな
るようにセットする。その後、振動センサを監視対象物
に設置し、学習スイッチ２１を押すことで学習を開始す
る。

【０１０１】すると、図１６のフローチャートに示すよ
うに、まず各ＬＥＤを初期状態にする（ＳＴ６０１）。
つまり、学習ＬＥＤ２２を点灯させ、設定者に学習中で
あることを通知する。なお、この学習ＬＥＤ２２は、学
習終了時には消灯する。また、学習モードでは、異常Ｌ
ＥＤ２９が点灯している場合があるので、異常ＬＥＤ２
９を消灯する。

【０１０２】次に、最初の学習か追加学習かを追加学習
フラグにより判定する。初期状態では追加学習フラグが
たっていないので、ステップ６０３に飛び、追加学習フ
ラグをセットする（ＳＴ６０２，６０３）。そして、記
憶していた判定データ（監視項目及び正常範囲）をクリ
アし（ＳＴ６０４）、次に可変利得アンプ３のゲインを
適切に調整する（ＳＴ６０５）。そして、振動センサ２
の出力（監視対象機器１の正常な振動波形）をアンプ
３，フィルタ４，マルチプレクサ５を介して高速でサン
プリングして取得したデータを解析し（ＳＴ６０６）、
所定の条件を満たすものを監視項目（判定データ）とし
て選定する（ＳＴ６０７）。さらに選択された監視項目
の分析データに基づいて振動の正常・異常を判定するた
めのアルゴリズム（正常範囲）を生成して処理を終了す
る（ＳＴ６０８）。なお、最初の学習の際に行うステッ
プ６０４〜６０８の処理は、図２に示すフローチャート
のＳＴ１０１〜ＳＴ１０５の各処理と同様であるためそ
の詳細な説明を省略する。

【０１０３】一方、追加学習の場合には、ステップ６０
２でＹＥＳとなるので、ステップ６０９以降の追加学習
処理ルーチンに飛ぶ。つまり、ステップ６０６と同様の
処理を行って波形情報を収集解析した後（ＳＴ６０
９）、求められた判定データと前回までの学習で求めた
判定データとを比較する（ＳＴ６１０）。そして、前回
までの学習した判定データとの相違が大きい場合には、
異常なデータであることを設定者に通知するため異常Ｌ
ＥＤ２９を点灯するとともに前回までに学習した判定デ
ータに対する離れ度合いを設定者に通知する（ＳＴ６１
１）。

【０１０４】ここで、相違が大きいとは、たとえばある
特徴量の値の平均値が前回までの学習で決定した同じ特
徴量の値の平均値から、その特徴量の値の標準偏差以上
に外れている場合がある。なお、１回の学習で例えば１
００回の波形取り込みを行うので、前回までの学習が１
回だけの場合にも特徴量の標準偏差は存在するため、追
加学習であれば必ず上記のような判定処理が行える。

【０１０５】また、本実施の形態で使用する離れ度合い
は、次のように求められる。前回までの学習で選択され
ている特徴量項目について、今回の学習による特徴量の
平均値が求められる。前回までの学習で、当該特徴量の
平均値と標準偏差が求められている。今回求めた特徴量
の平均値と前回までに求めたその特徴量の平均値との差
が、前回までに求めた標準偏差の何倍であるかという係
数を求める。各特徴量項目ごとにこの係数が求められ、
この係数のうち最大のものを離れ度合いとする。

【０１０６】次に、前回までに求められていた判定デー
タをメモリに待避し、今回のデータが異常であるか否か
にかかわらず、今回のデータに基づいて判定データを更
新する（ＳＴ６１２）。その後、学習のメインルーチン
に戻って学習モードを終了する。判定データの更新は、
前回までの学習回数がｋ回であるとすると、今回の判定
データが１／（ｋ＋１）の重み付けで影響するように判
定データを変更することにより行う。

【０１０７】具体的には、各特徴量の平均値、標準偏差
は、下記のように求める。すなわち、ｋ回目の学習モー
ドを終了した後のある特徴量の平均値がＭｋ、２乗平均
値がＮｋ、標準偏差がＳｋであるとする。ｋ＋１回目の
学習のためにｐ回とりこんだ波形についての、前記特徴
量の平均値ｍ、２乗平均値ｎ、標準偏差ｓは、

【０１０８】

【数１】 である。ここで、Ｘｉはｐ回のうちｉ回目にとりこんだ
波形についての前記特徴量の値である。ｋ＋１回目の学
習後の前記特徴量の平均値Ｍ_ｋ＋１、２乗平均値Ｎ
_ｋ＋１、標準偏差Ｓ_ｋ＋１は次のように更新する。

【０１０９】

【数２】 一方、この異常通知に従い設定者は今回の学習による判
定方法の更新を無効にするかどうか判断する。設定者は
学習クリアボタン（ＯＮＥ）２５を押すことで今回の学
習による判定方法の更新を無効にすることができる。つ
まり、図１７に示すフローチャートのように、メモリに
待避しておいた以前の判定データを有効な判定データと
して設定する。

【０１１０】また学習したすべてのデータを削除する場
合、学習初期化ボタン（ＡＬＬ）２６を押すことで決定
した判定方法はすべて削除される。つまり、図１８に示
すフローチャートのように、すべての判定データを削除
する。そして、追加学習フラグをリセットし、異常ＬＥ
Ｄ２９を消灯する。

【０１１１】なお、設定者は異常ＬＥＤ２９の点灯の如
何に関わらず、上記いずれかのボタン２５，２６を押下
することにより、今回の学習による判定データの更新を
無効にしたり、前回までに学習した判定データすべてを
削除することができる。

【０１１２】なお、学習モード終了後、学習判定モード
切替スイッチ２０を判定モードにしパネル３２を被せる
ことで判定モード時に不必要なスイッチ類は触れること
ができなくなる（図１９参照）。

【０１１３】ｂ）判定モード 監視対象を検査状態にし、振動センサを監視対象物に設
置した後、判定モードを実行する。つまり、判定スイッ
チ２３を押すことにより開始される。図２０に示すフロ
ーチャートのように、振動センサからのセンサ出力を取
得し、学習モードで決定した判定方法にしたがって、監
視項目を抽出し、正常範囲内か否かを判断するデータの
収集解析を行う。さらに離れ度合いも求める（ＳＴ７０
１，７０２）。そして、判定結果が異常の場合には、異
常ＬＥＤ２９を点灯する（ＳＴ７０３）。さらに、異常
か否かに関係なく求めた離れ度合いを表示部２８に表示
する。さらにまた、外部端子に判定結果を出力する。

【０１１４】また、この判定結果を参考にして、判定方
法を調整できるようになっている。つまり、判定結果が
おかしい場合には、調整ボリューム３０を操作すること
により、判定で用いられたしきい値（正常範囲）に対
し、選択されている監視項目について一括して外部から
調整する（ＳＴ７０４，ＳＴ７０５）。なお、正常範囲
は、初期値としては学習時に標準偏差の３倍に設定され
ているため、調整ボリューム３０を「ゆるめ」側に回す
ことにより、その正常範囲が広くなり（３倍以上）、逆
に調整ボリューム３０を「きつめ」側に回すことによ
り、正常範囲は狭くなる（３倍以下）。

【０１１５】なお、上記した各実施の形態では、学習モ
ードを複数回実行してその都度判定データを更新するよ
うにしたが、予め学習用波形の取り込み回数（学習用検
査対象製品の台数）を決めておいて、１つの学習モード
において学習用検査対象製品を取り替えながら波形取り
込みのみをまとめて行い、一括して判定方法を決定する
ようにしてもよい。

【０１１６】更にまた、具体的な図示を省略するが、学
習済みＬＥＤを設けるとなおよい。この学習済みＬＥＤ
は、学習モードの実行により決定した判定方法を振動監
視装置内に記憶していない場合には消灯しており、学習
モードが実行され判定方法が決定した場合には点灯する
ように動作させる。そして、この学習済みＬＥＤは記憶
されている判定方法がクリアされるまで点灯するように
構成する。

【０１１７】係る構成にすると、学習済みＬＥＤの点灯
の有無を確認することにより、実動作モードを実行でき
るかどうかが判断できる。つまり、点灯している場合に
は、そのまま実動作モードを実行することができる。ま
た、初期購入時や判定方法のクリア後は、判定方法が記
憶されていないので、学習を行わなければならない。係
る場合には、学習済みＬＥＤが消灯しているので、まず
学習モードを実行させる必要があることが直感で理解で
きる。

【０１１８】また、上記した学習済みＬＥＤのかわり
に、判定方法が記憶されていない時はＯＦＦ、記憶され
ている場合はＯＮとなるデジタル出力（信号線による電
気的出力）をするようにしてもよい。また、装置に液晶
などのディスプレイを設け、文字などで、判定方法の記
憶の有無を表示してもよい。

【０１１９】さらにまた、学習済みＬＥＤは、独立した
ＬＥＤに限らず、例えば、学習中を示すＬＥＤと共通化
してもよい。つまり、異なる色を発光できるＬＥＤを用
い、学習中はある色（例えば赤色）を点灯させ、学習済
みの場合には異なる色（例えば緑色）を点灯させるよう
にしても良い。そして、判定方法が記憶されていない場
合には、消灯するようにする。また、発光色は同一にし
ても、例えば、学習中は点滅させ、学習済みの場合には
点灯し、判定方法が記憶されていない場合には消灯する
ようにしても良い。

【０１２０】図２１，図２２は、本発明に係る振動監視
装置の利用態様の一例を示している。すなわち、振動監
視装置３５には、ＥＥＰＲＯＭを備えた外部記憶装置３
６，３７が接続されている。この外部記憶装置３６，３
７は、取り外し可能となっている。これにより、取り外
した後、別の振動監視装置に装着できるようになってい
る。

【０１２１】具体的な使用方法を説明すると、まず１台
目の振動監視装置３５にて学習モードを実行して判定ア
ルゴリズムを作成する。作成されたアルゴリズムやデー
タは２つの外部記憶装置３６，３７に書き込まれる。電
源を落とした後、一方の外部記憶装置から外すとともに
コピーしたい別の振動監視装置に接続する。これによ
り、別の振動監視装置には、上記判定アルゴリズム等の
原本データが格納された外部記憶装置３６と、データが
格納されていない外部記憶装置３７の２つが接続され
る。

【０１２２】この状態で電源を立ち上げたならば、図２
２に示すフローチャートに従い、まず各外部記憶装置の
内容のエラーをチェックサムなどにより判定する（ＳＴ
８０１）。エラーがない場合には、外部記憶装置３６
（原本データ）の内容を外部記憶装置３７にコピーする
とともに、学習フラグをセットし、学習済み状態にする
（ＳＴ８０２〜ＳＴ８０４）。一方、エラーがある場合
には、２つの外部記憶装置の内容はクリアされる。

【０１２３】この操作により、判定方法に関するデータ
の複製を作成することができる。そして、製品検査で
は、複数のラインで同一判定基準を用いて判定を行う場
合があるので、１つの振動監視装置により学習をして得
られたデータを複製して他の振動監視装置にも使用する
ことにより、学習処理は１回で済む。なお、データの複
製は、振動監視装置で行う必要はなく、別途複製装置を
用いて行うようにしてももちろん良い。

【０１２４】

【発明の効果】以上のように、本発明の振動監視装置及
び振動監視条件決定装置は、各種の製品を検査する製品
検査ラインに使用した場合は、使用者の熟練を要さず、
かつ、検査する製品が変更された場合にも簡単な段取り
替えで使用することができる。また、同じ仕様の振動監
視装置を種々の設備の監視のために使用できるので、製
造者において振動監視装置の製造が容易になり、使用者
において設備への振動監視装置の据え付け、振動監視装
置の補充品の管理が容易になる。単一製品を検査する製
品検査ラインに使用した場合も同様である。

【０１２５】さらに、本発明の振動監視装置及び振動監
視条件決定装置においては、学習モードでは入力される
正常振動の波形を多数の分析項目に従って分析し、その
分析結果で実動作モードで採用する分析項目を選択す
る。どのような機器を監視対象とするのかによって、ど
れとどの分析項目に正常・異常の差が出やすいかを学習
モードで解析し、実動作モードでは選択された少数の分
析項目についてのみ分析処理する。

【０１２６】したがって、振動特性の異なる各種の機器
や装置に適用した場合でも、自動設定される適切な監視
項目および判定アルゴリズムに従って正常・異常の判定
が正しく行える。しかも、実動作モードでの監視項目数
を少なくすることができるので、高速処理が行える。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例による振動監視装置の概略構
成を示すブロック図である。

【図２】学習モードの動作の処理手順を示すフローチャ
ートである。

【図３】実動作モードの動作の処理手順を示すフローチ
ャートである。

【図４】コンピュータの内部構成を示す図である。

【図５】振動検出調整部１２の機能の１つであるアンプ
ゲイン調整を示すフローチャートの一部である。

【図６】振動検出調整部１２の機能の１つであるアンプ
ゲイン調整を示すフローチャートの一部である。

【図７】振動検出調整部１２の機能の１つであるフィル
タ調整を示すフローチャートの一部である。

【図８】振動検出調整部１２の機能の１つであるフィル
タ調整を示すフローチャートの一部である。

【図９】振動検出調整部１２の機能の１つであるサンプ
リング時間調整を示すフローチャートの一部である。

【図１０】振動検出調整部１２の機能の１つであるサン
プリング時間調整を示すフローチャートの一部である。

【図１１】特徴量抽出を説明する図である。

【図１２】入力部の操作パネルの一例を示す図である。

【図１３】判別をファジィ推論で行う場合のルールの一
例を示す図である。

【図１４】判別をファジィ推論で行う場合のメンバシッ
プ関数の一例を示す図である。

【図１５】別の実施の形態に用いられる操作パネルの一
例を示す図である。

【図１６】別の実施の形態における学習モードの動作の
処理手順を示すフローチャートである。

【図１７】学習データの削除処理を示すフローチャート
である。

【図１８】学習データの削除処理を示すフローチャート
である。

【図１９】図１５に示した操作パネルの実動作モードの
時の状態を示す図である。

【図２０】実動作モードの動作の処理手順を示すフロー
チャートである。

【図２１】本発明に係る振動監視装置の適用例を示す図
である。

【図２２】本発明に係る振動監視装置の適用例を示す図
である。

【符号の説明】

１ 監視対象機器 ２ 振動センサ ３ 可変利得アンプ ４ フィルタ ５ マルチプレクサ ６ コンピュータ（情報処理装置） ７ 入力部 ８ 出力部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 森田 善之 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オムロン株式会社内 (72)発明者 梅田 秀信 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オムロン株式会社内 (72)発明者 小川 幸男 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オムロン株式会社内 (72)発明者 古澤 光一 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オムロン株式会社内 (72)発明者 藤本 尚紀 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オムロン株式会社内 (56)参考文献 特開 平５−340799（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−272326（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−291536（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−72026（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−130429（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−181617（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G01H 17/00 G01M 19/00

Claims (27)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 学習開始の指示が与えられると学習モー
   ドを開始し、この学習モードにおいて振動源が正常か異
   常かを判定するための判定方法を振動センサから入力し
   た正常時の波形情報に基づいて決定する手段と、 前記学習モードが終了した後、前記決定した判定方法に
   基づいて振動センサから入力した波形情報を分析するこ
   とにより振動源が正常か異常かを判定する実動作モード
   を実行する手段とを備え、 前記学習モードにおける判定方法の決定を、前記振動源
   の種類の変更の有無を問わず前記正常時の波形情報及び
   予め当該振動監視装置が有するデータまたはアルゴリズ
   ムのみに基づいて行うことを特徴とする振動監視装置。
2. 【請求項２】 前記振動源の種類の変更は、異なる種類
   の装置への変更であることを特徴とする請求項１に記載
   の振動監視装置。
3. 【請求項３】 前記学習モードを終了した後、自動的に
   前記実動作モードとなることを特徴とする請求項１に記
   載の振動監視装置。
4. 【請求項４】 前記学習モードを終了した後、指示が与
   えられることにより前記実動作モードとなることを特徴
   とする請求項１に記載の振動監視装置。
5. 【請求項５】 前記学習モード中であることを識別する
   ための出力を行うことを特徴とする請求項１に記載の振
   動監視装置。
6. 【請求項６】 前記学習モード中に学習モード中である
   旨の出力を行うことを特徴とする請求項５に記載の振動
   監視装置。
7. 【請求項７】 前記学習モードを終了した後に、学習モ
   ードが終了した旨の出力を行うことを特徴とする請求項
   ５に記載の振動監視装置。
8. 【請求項８】 前記学習モードを終了した後、自動的に
   前記実動作モードとなり、前記実動作モード中に実動作
   モードである旨の出力を行うことを特徴とする請求項５
   に記載の振動監視装置。
9. 【請求項９】 前記判定方法の決定は、判定に使用する
   特徴量の種類を選択することを含むものであることを特
   徴とする請求項１に記載の振動監視装置。
10. 【請求項１０】 前記決定された判定方法を変更する変
    更手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載
    の振動監視装置。
11. 【請求項１１】 請求項１０に記載の前記変更手段は、
    前記学習モードを複数回実行し、最後の学習モードの実
    行によって前回学習モードで決定した判定方法を変更す
    るものであることを特徴とする振動監視装置。
12. 【請求項１２】 前記最後の学習モードを開始した後
    に、その最後の学習モードを開始する以前に有効として
    いた判定方法を有効な判定方法として採用する手段を有
    することを特徴とする請求項１１に記載の振動監視装
    置。
13. 【請求項１３】 最後の学習モードの実行のために入力
    した波形情報についての特徴量の値と、前回までの学習
    モードの実行によって取得した特徴量の値との不一致の
    程度を示す情報を出力するようにしたことを特徴とする
    請求項１１に記載の振動監視装置。
14. 【請求項１４】 前記不一致の程度を所定の基準により
    ２値化して出力することを特徴とする請求項１３に記載
    の振動監視装置。
15. 【請求項１５】 前記学習モードでは、判定に使用する
    特徴量の種類を選択し、 前記判定方法は、前記選択した特徴量についてしきい値
    を設定し、前記実動作モードの実行のために入力した波
    形情報についての特徴量の値と前記しきい値との関係に
    基づいて判定するものであり、 前記判定方法を変更する変更手段は、与えられた指示に
    基づいて前記しきい値を変更するものであることを特徴
    とする請求項１０に記載の振動監視装置。
16. 【請求項１６】 前記選択する特徴量の種類は複数であ
    り、 前記判定方法を変更する手段は、前記複数の特徴量につ
    いて設定した各しきい値のうち少なくとも２つのしきい
    値を一括して変更するものであることを特徴とする請求
    項１５に記載の振動監視装置。
17. 【請求項１７】 前記学習モードにおいて、波形情報の
    入力を複数回に分けて行うことを特徴とする請求項１に
    記載の振動監視装置。
18. 【請求項１８】 前記実動作モードにおいて、実動作モ
    ードの実行のために入力した波形情報についての特徴量
    の値と前記学習モードの実行によって取得した特徴量の
    値との不一致の程度を示す情報を出力することを特徴と
    する請求項１に記載の振動監視装置。
19. 【請求項１９】 前記決定した判定方法を当該振動監視
    装置内に保持しているか否かを示す情報を出力すること
    を特徴とする請求項１に記載の振動監視装置。
20. 【請求項２０】 学習開始の指示が与えられると、振動
    センサから入力した正常時の波形情報に基づいて、予め
    用意した複数の特徴量の中から振動源が正常か異常かを
    判定するための特徴量の種類を決定し、 決定した特徴量の種類を出力する振動監視条件決定装
    置。
21. 【請求項２１】 以下の各要件〜を備えた振動監視
    装置。 監視対象となる振動系の振動を振動センサで検出し、
    そのセンサ出力を情報処理装置で分析処理し、監視対象
    振動系の振動が正常か異常かを判別する。 監視対象振動系が正常振動している状態にて前記情報
    処理装置を学習モードで動作させ、その学習モードで
    は、前記振動センサからの振動波形を適宜期間にわたっ
    てサンプリングし、予め決められた多数の分析項目に従
    って振動波形を分析し、各項目の分析データをそれぞれ
    統計処理して変化の少ないいくつかの分析データを選出
    し、選出した分析データに該当する分析項目を実動作モ
    ードでの監視項目と決定するとともに、決定した複数の
    監視項目の分析データに基づいて振動の正常・異常を判
    定するためのアルゴリズムを決定する。 前記学習モードを終了後に前記情報処理装置を実動作
    モードで動作させ、その実動作モードでは、前記センサ
    からの振動波形を随時サンプリングし、前記学習モード
    で決められた前記監視項目に従って振動波形を分析する
    とともに、その分析データを前記学習モードで決められ
    た前記判定アルゴリズムに従って処理して正常・異常を
    判定する。
22. 【請求項２２】 前記学習モードにおける振動波形の分
    析項目は、最大値，最小値，ピークｔｏピーク値，高レ
    ベルしきい値を上回った回数，低レベルしきい値を下回
    った回数，高レベルしきい値を上回った時間，低レベル
    しきい値を下回った時間，極小値の発生回数のうち所定
    のデータを含むものであることを特徴とする請求項２１
    に記載の振動監視装置。
23. 【請求項２３】 前記振動センサの出力はフィルタによ
    り複数の周波数帯域に弁別され、各帯域ごとに前記分析
    項目の分析が行われることを特徴とする請求項２２に記
    載の振動監視装置。
24. 【請求項２４】 前記学習モードの開始時に前記振動セ
    ンサの出力レベルを所定範囲内に収める自動ゲイン調整
    処理を行うことを特徴とする請求項２１に記載の振動監
    視装置。
25. 【請求項２５】 外部からの指令入力に応動し、指定さ
    れた前記分析項目を前記監視項目として採用する手段を
    備えたことを特徴とする請求項２１に記載の振動監視装
    置。
26. 【請求項２６】 外部からの指令入力に応動し、指定さ
    れた前記分析項目を前記監視項目から除外する手段を備
    えたことを特徴とする請求項２１に記載の振動監視装
    置。
27. 【請求項２７】 外部からの指令入力に応動し、前記判
    定アルゴリズムにおける指定されたパラメータを指定通
    りに変更する手段を備えたことを特徴とする請求項２１
    に記載の振動監視装置。