JP4713272B2 - 工場等における監視システム及び監視方法 - Google Patents
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Description
そのため、これら装置等の異常を早期に発見するためのシステムや方法が種々提案されている(例えば、特許文献1,2参照)。
しかしながら、上記文献に記載のシステムや方法では、多種多様な装置等が複雑に混在する現場内において装置等の数や種類に応じて検出装置を設けなければならず、コスト高となるばかりでなく、検出装置の故障や予期しない異常の発生時には検出できないこともあり、必ずしも完全とは言えないのが現状である。
しかしながら、このような熟練オペレータは、合理化に伴う自動化にともなって減少する傾向にあり、熟練オペレータの勘や経験を生かしたシステムの開発が望まれている。
ここで、軌道平行測度の平均値は、値が小さいほど規則性があることを意味し、尖度は、値が大きいほど局部空間の構造が類似していることを意味する。
そこで、両者の比を求めることで、時系列音響データの構造の解析が容易になり、暗騒音と漏洩音の区別をしやすくなる。
また、請求項3に記載するように、漏洩音検出判定部では、カオス情報規範処理部による処理をN3(N3は1より大きい自然数)回繰り返して求めたN3個の前記カオス情報規範値から平均値を求め、この平均値と前記判定基準値とを比較して漏洩音の有無を判断するようにしてもよい。
なお、誤報を抑制するために、請求項4に記載するように、前記警報出力部は、前記漏洩音検出判定部による異常判定が予め設定された回数連続して繰り返されたときに、警報を出力するようにするとよい。
また、請求項7に記載するように、前記漏洩音の有無を判断するステップでは、カオス情報規範処理値を求める処理をN3(N3は1より大きい自然数)回繰り返し、これにより得られたN3個の前記カオス情報規範値から平均値を求め、この平均値と前記判定基準値とを比較して漏洩音の有無を判断するようにしてもよい。
図1は、本発明の監視システムの一実施形態にかかり、その構成を説明するブロック図である。
本発明の監視システム1は、現場内の音響を集める集音マイク11と、この集音マイク11により集音された音響を一定時間間隔で処理する音響処理部12と、この音響処理部12によって得られた時系列の音響データ(時系列音響データ)を、カオスアトラクタ理論により処理し、時系列音響データについてのアトラクタを作成するカオス情報計算処理部13と、このカオスアトラクタ情報計算処理部13で得られたアトラクタの軌道平行測度を求め、得られた軌道平行速度の分布からカオス情報規範(Chaos Information Criteria、以下CICと略称する)値を求めるCIC処理部14と、基準値作成指示があったときに、漏洩音の検出モードを判定基準値の作成モードに切り替えるモード切替部15と、基準値作成指示があったときに、CIC処理部14によって得られたCIC値に基づいて判定基準値を作成する判定基準値作成処理部16と、この判定基準値作成処理部16で作成された判定基準値とCIC値とを比較し、漏洩音の有無を判断する漏洩音検出判定部17と、この漏洩音検出判定部17によって漏洩音が発生していると判断されたときに、アラーム報知を出力する警報出力部18とを有している。
音響マイクから集音された音響(ステップS1)は、音響処理部12において一定の時間間隔でN1回繰り返し処理され、N1回分の時系列音響データが作成される(ステップS2,S3)。なお、この際、必要に応じてフィルタリング処理を行ってもよい。
一定時間間隔で集音された音響データの一例を図3及び図4示す。図3及び図4において、(a),(b),(c)は一定時間ごとに繰り返して集音したNn-1回目,Nn回目,Nn+1回目(nは1より大きい自然数)の音響データを示すグラフで、縦軸がゲイン、横軸が時間である。また、図3は暗騒音の音響データを、図4は、漏洩音の音響データを示している。
なお、ランダム信号状のデータを分析する手法としてよく知られているパワースペクトルを用いる方法もあるが、暗騒音と漏洩音のパワースペクトルはその形状が似ているため、やはり区別は困難である。
そこで、本発明では、N1回の音響処理で得られた時系列音響データを、カオス情報計算処理部13にてカオスアトラクタ理論により処理し、得られたアトラクタからk個(kは1より大きい自然数)の軌道平行測度を求めて(ステップS4)、このk個の軌道平行測度を、CIC処理部14にてカオス情報規範(CIC)なる概念を用いて処理するようにしている(ステップS5)。
以下、処理の手順を説明する。
カオス情報処理計算処理部13は、例えば、特開2002−73587号公報(「カオス解析装置」)や特開2000−292392号公報(「ガス測定装置及びガス測定方法」)等の文献に記載されている周知の手法により、アトラクタを構築する。
アトラクタの構築に当たっては、時系列信号x(t)(tは時刻)から、時間遅れτずつ異なるd個の信号の組{x(t),x(t+τ),x(t+2τ),…,x(t+(d−1)τ)}を作り、これをd次元状態空間にプロットすることによりアトラクタを構築する。
上記手順で構築した現場内での暗騒音及び漏洩音のアトラクタの一例を図5及び図6に示す。なお、図5及び図6において、(a),(b),(c)はそれぞれ異なる時間帯における三つのアトラクタを示している。
次に、アトラクタを構成するデータベクトルを乱数によりk個選択し、k個のデータベクトルの軌道平行測度を求める。
ここで、軌道平行測度は、アトラクタ上の部分空間における隣接した軌道の平行の度合いを示す指標である。
選択されたk個のデータベクトルのうちの一つについて軌道平行測度を求める手順を、図7を参照しながら説明する。
(1)XiとXi-1における法線ベクトル,XiとXi+1における法線ベクトルを求める。
(2)これら二つの法線ベクトルの交点Oiを求める(図7参照)。
(3)XiとOiとの相関ベクトルLiを求める(図7参照)。
(4)相関ベクトルLiに直交する単位接ベクトルTiを求める(図7参照)。
(5)同様にして、Xj-1,Xj,Xj+1から交点Ojを求め、XjとOjとから相関ベクトルLj及びこれに直交する単位接ベクトルTjを求める(図7参照)。なお、||Ti||=||Tj||=1である。
こうして求められた単位接ベクトルTiを基準としたときに、近傍ベクトルの単位接ベクトル等の方向のばらつきを以下の式により求める。
γi:局所空間における平行度
m:近傍ベクトル数
Ti:抽出したデータベクトルXiの単位接ベクトル
Tj:近傍ベクトルXjの単位接ベクトル
この処理をアトラクタ全体からランダムにk個サンプリングした局所空間について行い、近接ベクトルの平行度の平均を求める。近接ベクトルが全く平行であれば軌道平行測度(TPM)は0で、直行すれば0.5となる。
また、軌道平行測度(TPM)をΓで表すとすると、サンプル数をkとして、Γとkとの間には
このようにして得られた軌道平行測度Γについて、次に、平均値(TPMsvg)、中央値(TPMmed)、尖度(TPMkur)を求める。そして、これをN2回繰り返す。
TPMsvg及びTPMmedは値が小さいほど規則性があり、TPMkurは値が大きいほど値が集中していることを示す。すなわち、TPMkurの値が大きいほど局部空間の構造が類似していることを意味する。
そこで、漏洩音検出には、以下の式で示すカオス情報規範(CIC)を用いる。
標本数k=1000個、N2=4回繰り返したときの平均値(TPMsvg)、尖度(TPMkur)及びカオス情報規範(CIC)値の一例を以下の表に示す。
そこで、この実施形態では、暗騒音と漏洩音のCIC値の違いに着目し、この値の違いから漏洩音の有無を判断するようにしている。すなわち、現場内の時系列音響データから得られたCIC値を基に判定基準値を作成し、この判定基準値と実測から得られたCIC値とを比較することで、漏洩音の有無を判断するようにしているわけである。
判定基準値は、定期的に、又はオペレータの指示により適宜に作成する(ステップS6)。判定基準値を作成する際には、モード切替部14が「基準値作成モード」に切り替えられる。判定基準値作成処理部16における判定基準値の作成(ステップS7)は、以下の手順で行われる。
判定基準値を求めるにあたり、カオス情報規範計算処理部13により作成された暗騒音のCIC値の最大値(CICmax)、最小値(CICmin)及び標準偏差(CICsd)を求める。そして、以下の式を用いて、判定基準値の最大値(CICrefmax)、と最小値(CICrefmin)を求める。
CICrefmax=CICmax+α・CICsd
CICrefmin=CICmin+β・CICsd
ここで、αは判定基準最大値感度係数、βは判定基準最小値感度係数で、実験や経験から最適なものを選択する。
上記の手順で判定基準値を作成した後、モード切替部14を通常の「監視モード」に戻して、工場等の現場内の監視を行う。
この監視モードでは、上記と同様の手順でCIC値を求め、N3回繰り返したときのCIC値の平均値CICavgを計算する。
そして、漏洩音検出判定部17において、CICavgと判定基準値の最大値(CICrefmax)及び最小値(CICrefmin)とを比較し(ステップS8)、CICavgがこの最大値と最小値の範囲内に含まれているか否かが判断される(ステップS9)。そして、範囲外である場合には、異常が発生したと判断して警報出力部18から警報が報知される(ステップS10)。
この場合、誤報を防ぐために、警報出力部18において範囲外との判定が連続して予め設定した回数(例えば3回)繰り返されたか否かを判断し、この回数を超えたときに警報を出力するようにするとよい。
例えば、上記の説明ではCIC=TPMkur/TPMsvgとして定義したが、この逆数、すなわち、TPMsvg/TPMkurをCICとして定義することも可能である。
11 集音マイク
12 音響処理部
13 カオス情報処理部
14 CIC処理部
15 モード切替部
16 判定基準値作成処理部
17 漏洩音検出判定部
18 警報出力部
Claims (7)
- 工場等の現場において、検出された音響から異常の発生の有無を判断する監視システムであって、
現場内の音響を検出する音響検出部と、
この音響検出部から入力された音響を一定の時間間隔ごとに処理し、N1(N1は1より大きい自然数)回分の時系列音響データを得る音響処理部と、
この時系列音響データに基づいてアトラクタを作成し、このアトラクタを構成するデータベクトルの中から抽出したk個(kは1より大きい自然数)のデータベクトルの各々について軌道平行測度を求め、この軌道平行測度の分布を求めるカオス情報処理計算処理部と、
このカオス情報処理計算処理部で得られた前記軌道平行測度の分布から、前記軌道平行測度の平均値及び尖度を求め、前記平均値と前記尖度との比からカオス情報規範値を求めるカオス情報規範処理部と、
このカオス情報規範処理部によって得られたカオス情報規範値に基づき、漏洩音検出のための基準となる判定基準値を作成する判定基準値作成処理部と、
この判定基準値作成処理部で作成された判定基準値と、前記カオス情報規範処理部によって得られたカオス情報規範値とを比較し、漏洩音の有無を判断する漏洩音検出判定部と、
前記漏洩音検出判定部が異常と判断したときに警報を出力する警報出力部と、
前記カオス情報規範処理部によって得られたカオス情報規範値を前記判定基準値作成処理部に出力して前記判定基準値を作成させる基準値作成モードと、前記カオス情報規範処理部によって得られたカオス情報規範値を前記漏洩音検出判定部に出力して前記漏洩音の有無を判断させる監視モードとの切り替えを行うモード切替部と、
を有することを特徴とする工場等における監視システム - 前記判定基準値作成処理部では、カオス情報規範処理部による処理をN2(N2は1より大きい自然数)回繰り返して求めたN2個の前記カオス情報規範値から最大値,最小値及び標準偏差を求め、前記最大値,最小値及び標準偏差に基づいて判定基準値の上限と下限を求めることを特徴とする請求項1に記載の工場等における監視システム。
- 漏洩音検出判定部では、カオス情報規範処理部による処理をN3(N3は1より大きい自然数)回繰り返して求めたN3個の前記カオス情報規範値から平均値を求め、この平均値と前記判定基準値とを比較して漏洩音の有無を判断することを特徴とする請求項1又は2に記載の工場等における監視システム。
- 前記警報出力部は、前記漏洩音検出判定部による異常判定が予め設定された回数連続して繰り返されたときに、警報を出力することを特徴とする請求項1〜3のいずれかに記載の工場等における監視システム。
- コンピュータが、工場等の現場において検出された音響から異常の発生の有無を判断する監視方法であって、
現場内で検出した音響を一定の時間間隔ごとに処理し、N1(N1は1より大きい自然数)回分の時系列音響データを得るステップ1と、
この時系列音響データに基づいてアトラクタを作成するステップ2と、
このアトラクタを構成するデータベクトルの中からk個のデータベクトルを抽出し、これらk個のデータベクトルについて軌道平行測度及びその分布を求めるステップ3と、
前記軌道平行測度の分布から、前記軌道平行測度の平均値及び尖度を求め、前記平均値と前記尖度との比であるカオス情報規範値を求めるステップ4と、
前記カオス情報規範値に基づき、漏洩音検出のための基準となる判定基準値を作成するステップ5と、を順次行い、前記判定基準値を予め作成した後に、
前記ステップ1〜前記ステップ4を新たに行うとともに、予め作成した前記判定基準値と新たに行う前記ステップ4で求めた前記カオス情報規範値とを比較し、漏洩音の有無を判断するステップ6と、前記漏洩音が有ると判断したときに警報を出力するステップ7と、を順次行うことで、異常を監視することを特徴とする工場等における監視方法。 - 前記判定基準値を作成するステップでは、カオス情報規範値を求める処理をN2(N2は1より大きい自然数)回繰り返し、これにより得られたN2個の前記カオス情報規範値から最大値,最小値及び標準偏差を求め、前記最大値,最小値及び標準偏差に基づいて判定基準値の上限と下限とを求めることを特徴とする請求項5に記載の工場等における監視方法。
- 前記漏洩音の有無を判断するステップでは、カオス情報規範処理値を求める処理をN3(N3は1より大きい自然数)回繰り返し、これにより得られたN3個の前記カオス情報規範値から平均値を求め、この平均値と前記判定基準値とを比較して漏洩音の有無を判断することを特徴とする請求項5又は6に記載の工場等における監視方法。
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