JP6784140B2 - 異常診断装置及び異常診断方法 - Google Patents
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Description
しかし、従来の音データで機械の異常を検知する異常検知方法では、一度の判定結果に基づき対象機械が異常であるか否かを判定している。そのため、異常診断時に偶然発生した音などにより異常と判定してしまい、誤判定が起きやすいという問題があった。
しかし、この画像形成装置では、音データに基づいて異常判断(診断)を行う際に、異常判断時に偶然発生した音により、異常と判断(判定)してしまうという問題は解消できていない。
即ち、本発明は、診断対象の機械の異常と判定した動作シーケンスと同一のシーケンスを再度実行し、同じ異常音が発生するかを確認し、同一の異常が発生する場合にのみ、対象の機械が異常であると判定することが特徴である。
以下本発明をその実施形態について図面を参照して説明する。
図1は、本実施形態に係る異常診断装置を用いたシステムの全体構成図である。
異常診断装置1は、図示のように診断対象である診断対象装置2が所定の動作シーケンスで動作した際の情報を収集し、その収集した情報に基づいて、診断対象装置2の異常の有無を判定する。
図2は図1における異常診断装置1のハードウエア構成を示す図である。
異常診断装置1は、図示のように、CPU(Central Processing Unit)11と、ROM(Read Only Memory)12と、RAM(Random Access Memory)13と、通信I/F(インタフェース)14と、センサI/F15と、HDD(Hard Disk Drive)16と、アラーム表示部17とが、バス18で接続された構成となっている。
異常診断装置1は、図示のように、データ収集部101、データ解析部102、異常検出部(異常検出手段)103、出力部(出力手段)104、制御部(制御手段)105を備えている。なお、データ収集部101、データ解析部102、異常検出部103、出力部104、制御部105の各機能は、CPU11がROM12に記憶されたプログラムを実行し、通信I/F14、センサI/F15及びHDD16を制御することにより実現される。
以下、各機能部について説明する。
データ収集部101は、センサSから得られる微弱な電気信号を増幅して所定の電圧レベル(数百ミリボルト)のアナログ電気信号に変換してデータ解析部102へ出力する。
なお、センサSは、例えば音を捉えるマイクロフォンや、振動を捉える振動センサ、また、AE(アコースティックエミッション:弾性波)センサなどを用いることができる。AEセンサは、材料で発生する局所的な変形や破壊が生ずるときに発生するアコースティックエミッションを検出する。センシングする現象は音、振動、AE(総称して「振動データ」という)であり、それらは異常診断する対象の機械(マシン)内で動作するユニットのモータ駆動時やベアリングの回転、また、工作機械における切削動作の際に発生する。
データ解析部102は、データ収集部101から入力されるアナログ信号をA/D変換(電気信号(低周波アナログ信号)をデジタル信号に変換)して解析し、入力データに対して特徴量を算出する。
特徴量の算出には、例えば、FFT(高速フーリエ変換)によるフーリエ変換を用いる。ここで、フーリエ変換は、デジタル信号から周波数毎の成分(音圧レベル)として求めるものであり、一般にスペクトル分析と呼ばれる。スペクトル分析したデータは異常検出部103に出力される。
異常検出部103では、データ解析部102で算出した特徴量に基づき、異常であるか否かの判定を行い、判定結果を出力部104へ入力する。
出力部104は異常検出部103から入力される判定結果を、アラーム表示部17に転送し、判定結果が異常である場合にアラームを点灯させたり、保守を担当するサービスセンターへインターネットを介して電子メールを送信したりなどすることができる。
制御部105はデータ解析部102の特徴量算出の開始や、異常検出部103で検出した異常判定結果に基づき、通信I/F14を通して診断対象装置2内部の機械動作制御部へ、再び同じ動作を行うよう通知したり、異常検出部103における異常判定の基準の変更を制御したりする。
次に、以上で説明した異常診断装置による異常判定のための処理手順について説明する。
本実施形態では、診断対象の機械を所定のシーケンスで動作させた場合において、最初に異常と判定した際に、異常と判定した動作シーケンスを繰り返し、再度異常と判定した場合に異常が発生したと判定する。
図4は実施形態1における異常を判定するための処理手順を示すフロー図である。
異常判定の開始に当たり、異常と判定した回数を格納するカウント値格納部の変数カウントを0に初期化しておく(即ち、カウント(count)値を0に初期化しておく)。そのうえで、データ解析部102は、データ収集部101から入力されるセンサデータ(入力データ)から特徴量を算出する(ステップS101)。即ち、データ解析部102は、例えば、先に述べたフーリエ変換を行い、周波数ごとの音圧レベル(スペクトル)を特徴量として算出する。
また、ステップS104において、周波数の各次元の差異が所定の閾値1以上であれば(ステップS104、No)、入力データは異常候補であると判定し(ステップS106)、ステップS101に戻る。
ステップS107では、ステップS106においてメモリに蓄積された異常候補データ(前回の動作シーケンスにおいてS101で入力された入力データ)の特徴量と入力データの特徴量との差異を算出し、算出した差異と閾値2とを比較する(ステップS108)。
ステップS108において、算出した差異が所定の閾値2以上であれば(ステップS108、No)、2回目の比較においては、入力データの特徴量は、異常候補データの特徴量と異なるため正常であると判定し(ステップS105)、処理を終了する。
なお、判定結果は出力部104へ渡される。
図5Aは、現動作シーケンスにおけるセンシングデータの特徴量を表すスペクトル図である。
図5Bは、正常データのスペクトル図であり、この正常データのスペクトルは、対象とする機械ごとに予め用意されている。なお、正常データのスペクトルは複数の正常動作時のセンシングデータを用いて、周波数ごとの音圧レベルの平均値を予め用意されている。
図5Cは、図5Aに示す入力センシングデータの特徴量と図5Bに示す正常データの特徴量との差分を表している。この差分は、上述のステップS103における正常データと入力データの特徴量の算出、つまり周波数ごとの特徴量データ(dB)の差分を示している。
なお、閾値1は予め設定した所定の値でありROMに記憶しておく。また、以上の説明では、同一シーケンスを再び実行するタイミングを、異常候補と判定したシーケンスの完了後に行う(ステップS106)こととしているが、実行タイミングはこれに限定されず、これ以外でもよい。
例えば、複数の動作シーケンスを連続して実行している場合などは、その連続したシーケンスが全て完了した後に、異常候補と判定した該当シーケンスのみを再び実行するようにしてもよい。
本実施形態では、診断の結果、最初に異常と判定した際に、異常と判定した動作シーケンスを繰り返し、複数回連続で異常と判定した場合に、最終的に異常が発生したと判定する。
即ち、実施形態1では、異常と判定した動作シーケンスを再度実行した際に、2回目も異常と判定した場合に最終的に異常判定するが、本実施形態は、予め設定した“繰り返し回数”N(但し、N≧1)回以上の回数で異常と判定した場合に最終的に異常と判定する。即ち“繰り返し回数”Nを変更可能とした点で実施形態1と相違し、その他の点では同じである。
このフローの開始に際して、まず、異常判定の開始時点で異常と判定した回数を格納するカウント値格納部の変数カウントを0に初期化しておく。
ここで、ステップS201からS207まで実施形態1のステップS101からS107と同じであるため、上述の説明をここに援用して説明は省略する。
次に、異常と判定した動作シーケンスの種類に応じて、異常と判定する動作シーケンスの繰り返し回数N(N≧1)を変更して、異常を判定する手法について説明する。
実施形態2では、異常候補を判定した場合に繰り返す動作シーケンスの“繰り返し回数”Nが設定可能な例について説明したが、本実施形態では異常候補を判定した動作シーケンスに応じて“繰り返し回数”Nを変更する点で、実施形態2と相違し、その他の点では同じである。
動作シーケンスにはそれぞれ1からmまでの識別番号が割り当てられており、それぞれの動作シーケンスごとに繰り返し回数Nx(回数自体は変更可能である)が決められている。
即ち、ここでは、図示のように、診断対象の機械における動作シーケンスに番号1〜mを付与して、シーケンス番号1;工程A→工程B→工程Cについては、繰り返し回数をN1、以下同様に、シーケンス番号2;工程D→工程Eについては繰り返し回数をN2、シーケンス番号3;工程Fについては繰り返し回数をN3、シーケンス番号4;工程G→工程H→工程I→工程Jについては繰り返し回数をN4、シーケンス番号5;工程K→工程Lについては繰り返し回数N5、・・・・シーケンス番号m;工程ZZについては繰り返し回数Nmを定める。
繰り返し回数Nxは、何回連続で異常候補と判定した場合に最終的に異常と判定するかを規定する整数値であり各動作シーケンスごとに繰り返し回数Nxを設定している。なお、繰り返し回数Nxには予め定めた1以上の値を設定する。
この表データはROMに記憶されているものとする。
実施形態2と異なるのは、ステップS306のみであり、その他のステップは同じであるので、ここでもステップS306のみを説明し、その他のステップについては実施形態1及び2の説明を援用する。
即ち、ステップS306では、入力データが異常候補であると判定すると、図8の対応表に基づき、繰り返し回数NxをROMから読み出し、ステップS309で使用するカウント値との比較に使用する。
各工程ごとに繰り返し回数を変更可能にすることで、誤認が生じやすい工程の繰り返し回数をそうでない工程よりも増やすことができ、異常判定の精度を一層向上することができる。
また異常判定のために多少動作シーケンスを繰り返し実行しても診断対象の機械そのものに対しては影響のほとんど無い異常の場合には、診断のために動作シーケンスを繰り返しても診断対象の機械へのダメージがあるとは想定しにくいので、繰り返し回数を多くして、異常判定の精度を一層向上することができる。この場合の例としては、駆動用のギアが摩耗することで若干異音がしている程度と想定されるような場合が挙げられる。
本実施形態では、最初に異常と判定した際に、異常と判定した動作シーケンスを繰り返し、複数回異常と判定した場合に、アラートのレベルを変更してアラート表示部にアラート表示する。
即ち、実施形態1〜3では、異常候補を判定した場合に、繰り返す動作シーケンスの“繰り返し回数”Nよりも多く異常と判定した場合に、最終的に機械が異常であると判定するが、本実施形態では“繰り返し回数”N回以下しか異常候補と判定せず、最終的に機械が正常であると判定した場合の出力部におけるアラートを表示する。ここではそのアラートの表示方法について説明する。
まず、出力部104は、異常検出部103における判定結果が異常であるか否かを判定する(ステップS401)。異常である場合は(ステップS401、Yes)、アラート表示部に異常発生のアラートを通知して(ステップS402)、この処理を終了する。
判定結果が正常である場合は(ステップS401、No)、異常検出部103のカウント値を参照し(ステップS403)、カウント値の値が0であるか否かを判定し(ステップS404)、カウント値が0であるときは(ステップS404、Yes)、何も行わずこの処理を終了する。
なお、ステップS405において、アラート表示部への通知だけでなく、サービスセンターへも通知してもよい。
アラートレベルは、カウント値に従いレベル1〜3を決定する。
なお、異常検出部103では、動作シーケンスが異常であるか正常であるかに関わらず、カウント値を一定期間の間保持しているものとする。
ここでは、アラートレベルを、それぞれカウント値に応じてレベル1〜レベル4とし、レベル4は判定結果が異常としている。
即ち、異常検出部103は、判定結果が正常で、かつカウント値が1以上の値をもつ場合に、図9のテーブルに従いアラートレベルを決定する。
即ち、ここでは、カウント値が1以上3未満の場合は、アラートレベルはレベル1と、カウント値が3以上5未満の場合はレベル2、カウント値が5以上はレベル3とし、判定結果レベル1から3は正常、レベル4は異常としている。
アラート表示部では、通知されたレベルに従い表示部の表示動作を変えるようにする。例えばレベル別に色を変えて表示するなどを行う。表示の違いによって、最終的に正常であると判定されたが異常候補となる現象が発生したことや、異常候補となる現象がどの程度発生したかをユーザに知らせることができる。
Claims (7)
- 診断対象の機械を所定の動作シーケンスで動作させた際に発生する振動データを収集するデータ収集部と、
前記データ収集部からの入力データを解析し、特徴量を算出するデータ解析部と、
算出した特徴量に基づき、前記診断対象の機械で異常が発生しているか否かを判定する異常検出部と、
前記データ解析部と前記異常検出部とを制御する制御部を備え、
前記制御部は、前記異常検出部が異常と判定した場合に、異常と判定した際の動作シーケンスを所定回数繰り返して実施するように前記診断対象の機械を制御し、前記異常検出部は所定回数繰り返された動作シーケンスにおいて異常と判定した場合に、前記診断対象の機械で異常が発生したと判定し、
前記異常と判定した際の動作シーケンスを所定回数繰り返して実施する場合において、
動作シーケンスの2回目以降の繰り返しの回数は、1回目に異常と判定した動作シーケンスごとに変更可能であることを特徴とする異常診断装置。 - 請求項1に記載された異常診断装置において、
前記異常検出部は、2回目以降に繰り返される前記動作シーケンスにおいて異常を判定する場合、1回目に異常と判定した特徴量を異常候補データの特徴量とし、該異常候補データの特徴量と2回目以降の動作シーケンスによって収集された前記入力データの特徴量の差異と所定の閾値とを対比して判定することを特徴とする異常診断装置。 - 請求項1又は2のいずれかに記載された異常診断装置において、
前記異常検出部における判定結果を出力する出力部を有し、
前記出力部は、異常と判定された繰り返し回数に応じてアラートレベルを段階的に変更可能であることを特徴とする異常診断装置。 - 診断対象の機械を所定の動作シーケンスで動作させた際に発生する振動データを収集するデータ収集手段と、
前記データ収集手段からの入力データを解析し、特徴量を算出するデータ解析手段と、
算出した特徴量に基づき、前記診断対象の機械で異常が発生しているか否かを判定する異常検出手段と、
前記データ解析手段と前記異常検出手段とを制御する制御手段を備え、
前記制御手段は、前記異常検出手段が異常と判定した場合に、異常と判定した際の動作シーケンスを所定回数繰り返して実施するように前記診断対象の機械を制御し、前記異常検出手段は所定回数繰り返された動作シーケンスにおいて異常と判定した場合に、前記診断対象の機械で異常が発生したと判定し、
前記異常と判定した際の動作シーケンスを所定回数繰り返して実施する場合において、
動作シーケンスの2回目以降の繰り返しの回数は、1回目に異常と判定した動作シーケンスごとに変更可能であることを特徴とする異常診断装置。 - 請求項1又は4に記載された異常診断装置における異常診断方法であって、
診断対象の機械を所定の動作シーケンスで動作させた際に発生する振動データを収集するデータ収集工程と、
前記データ収集工程で収集した入力データを解析し、特徴量を算出するデータ解析工程と、
算出した特徴量に基づき、前記診断対象の機械で異常が発生しているか否かを判定する異常検出工程と、
前記データ解析工程と前記異常検出工程とを制御する制御工程を有し、
前記制御工程では、前記異常検出工程において異常と判定した場合に、異常と判定した際の動作シーケンスを所定回数繰り返して実施するように前記診断対象の機械を制御し、
前記異常検出工程では、所定回数繰り返された動作シーケンスにおいて異常と判定した場合に、前記診断対象の機械で異常が発生したと判定し、
前記異常と判定した際の動作シーケンスを所定回数繰り返して実施する場合において、動作シーケンスの2回目以降の繰り返しの回数は、1回目に異常と判定した動作シーケンスごとに変更可能であることを特徴とする異常診断方法。 - 請求項5に記載された異常診断方法において、
前記異常検出工程は、2回目以降に繰り返される前記動作シーケンスにおいて異常を判定する場合、1回目に異常と判定した特徴量を異常候補データの特徴量とし、該異常候補データの特徴量と2回目以降の動作シーケンスによって収集された前記入力データの特徴量の差異と所定の閾値とを対比して判定することを特徴とする異常診断方法。 - 請求項5又は6のいずれかに記載された異常診断方法において、
前記異常検出工程における判定結果を出力する出力工程を有し、
前記出力工程は、異常と判定された繰り返し回数に応じてアラートレベルを段階的に変更可能であることを特徴とする異常診断方法。
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