JP6808163B2 - ゲートウェイ装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、機械等に対する遠隔診断システムにおけるゲートウェイ装置に関する。

近年、様々なセンサをインターネットに接続させ、多数のセンサからデータを取得し、取得データに基づきクラウドにて様々な分析を行う、いわゆるＩｏＴ（Internet of Things）システムが普及し始めている。センサをインターネットに接続するために工場などの現場に設置される機器は、ゲートウェイ又はエッジ（若しくはゲートウェイ装置又はエッジ装置）と呼ばれ、様々な製品が発売されている。

ＩｏＴシステムには、クラウドに蓄積された過去の膨大なデータ（すなわちビックデータ）を活用することで、高精度の診断を行うことが可能となるという大きな利点がある。一方、従来の診断システムに比してシステムの構成要素が多いため、自動診断システム自身の信頼性が低下しがちという問題もある。特に構成要素の一つであるネットワーク（具体的にはインターネット）は、一般的にはベストエフォート型のサービスとして提供されており、信頼性が高いとは言えない。結果的に、診断対象の機械等の信頼性よりも、ＩｏＴシステムの信頼性の方が低くなってしまうという問題がある。

また、ＩｏＴシステムではネットワーク接続が必須となるが、ネットワーク接続が直ぐにはできない現場では、ＩｏＴシステムではなく、スタンドアローン型の診断システムを導入せざるを得ない。スタンドアローン型の診断システムは拡張性がないので、将来ＩｏＴシステム導入時にシステムの全面的な入れ替えを行わざるを得なくなる。

さらに、ＩｏＴシステムにおけるゲートウェイ及びセンサは、常時設置されて連続的な計測を行うことが条件とされる。しかしながら、ゲートウェイ及びセンサが設置される現場は必ずしも良好な環境ではなく、そのためそれらに故障が発生する可能性は増加する。ゲートウェイ及びセンサが故障したまま診断を行うと、誤った診断を行うことになり、診断そのものの信頼性が大きく低下するという問題もある。

ＩｏＴシステムに用いられる従来のゲートウェイは、このような問題に対処するための機能を有しておらず、ＩｏＴシステム導入の妨げになる。

特開２００４−１０８２０９号公報 特開２００５−２９１１０６号公報 特開２００２−３５２３６８号公報 特開平５−４６８９１号公報

従って、本発明の目的は、一側面によれば、機械等に対する自動診断システムの信頼性低下を抑制するための技術を提供することである。

また、別の側面における本発明の目的は、自律性の高いゲートウェイ装置及びそれを実現するためのプログラムを提供することである。

本発明に係るゲートウェイ装置は、センサに接続されるゲートウェイ装置であって、（Ａ）データ格納部と、（Ｂ）ネットワークを介して遠隔診断装置に接続するための通信部と、（Ｃ）通信部がネットワークに接続されていない第１の状態及び遠隔診断装置とネットワークを介して通信できない第２の状態を検出する検出部と、（Ｄ）検出部が第１の状態又は第２の状態を検出した場合に、センサから取得したセンサデータと当該センサデータに対して所定の処理を実行した結果との少なくともいずれかを、データ格納部に格納する管理部と、（Ｅ）データ格納部に格納されたデータに基づき、所定の診断処理を実行する診断部とを有する。

一側面によれば、機械等に対する自動診断システムの信頼性低下を抑制できるようになる。

また、別の側面においては、ゲートウェイ装置の自律性が高められる。

図１は、実施の形態に係る自動診断システムの概要を示す図である。 図２は、第１の実施の形態に係るゲートウェイの構成例を示す図である。 図３は、信号処理部の構成例を示す図である。 図４は、診断サーバの構成例を示す図である。 図５は、第１の実施の形態に係る処理のフローを示す図である。 図６は、第２の実施の形態に係るゲートウェイの構成例を示す図である。 図７は、第２の実施の形態に係る処理のフローを示す図である。

［実施の形態１］
本実施の形態に係る自動診断システムの概要を図１を用いて説明する。本実施の形態では、音響診断及び振動診断を一例にして説明するが、音響センサ及び振動センサ以外のセンサを用いた自動診断にも適用可能である。また、音響センサと振動センサの一方を用いるようにしても良い。

工場１０００などの現場には、診断対象装置１２００とゲートウェイ１１００とが設置されており、当該ゲートウェイ１１００は、音響センサであるマイク１１５０と、振動センサ１１６０と、ゲートウェイ１１００における診断の結果を出力する出力装置１１７０とに接続されている。

振動センサ１１６０は、診断対象装置１２００の稼働中に生ずる診断対象装置１２００の振動を計測する。マイク１１５０は、診断対象装置１２００の稼働中に生ずる診断対象装置１２００の振動に基づき生ずる音を計測する。出力装置１１７０は、少なくとも故障（又は故障の予兆。以下同じ）が検出された場合に、光又は音若しくは両方で警報を出力する。

ゲートウェイ１１００は、例えば工場１０００などの現場における有線又は無線のＬＡＮ（Local Area Network）を介して、インターネットなどのネットワーク１００に接続する。但し、本実施の形態に係るゲートウェイ１１００は、ネットワーク１００に接続しない場合でも、自律的にスタンドアローン型の自動診断装置として機能するようになっている。

ネットワーク１００には、本実施の形態に係るゲートウェイ１１００と連携して動作する診断サーバ２１００を含むクラウド２０００も接続されている。クラウド２０００には、工場１０００などを運営している企業の業務システム２３００等も含まれており、診断サーバ２１００と連携するようになっている。すなわち、診断サーバ２１００から故障などの通知を受けたり、診断サーバ２１００に業務システム２３００から製造計画データ等を送信する。

本実施の形態に係るゲートウェイ１１００の構成例を図２に示す。ゲートウェイ１１００は、ＡＤ（Analog to Digital）変換部１１０１と、信号処理部１１０２と、ネットワークインターフェース部１１０３と、ネットワーク接続検出部１１０４と、データ記録管理部１１０５と、データ格納部１１０６と、診断部１１０７とを有する。

ＡＤ変換部１１０１は、マイク１１５０及び振動センサ１１６０から出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換する。信号処理部１１０２は、ＡＤ変換部１１０１から出力されたデジタル信号に対して所定の処理を実行することで特徴データ（特徴パラメータとも呼ぶ）を抽出する。一般的に、音響診断及び振動診断を行う場合には、信号処理部１１０２がゲートウェイ１１００に設けられるようになるが、他のセンサの場合には信号処理部１１０２は設けられない場合もある。

ネットワークインターフェース部１１０３は、有線又は無線にて工場１０００などの現場におけるＬＡＮに接続する機能である。ネットワークインターフェース部１１０３は、ネットワーク１００を介して診断サーバ２１００と通信可能な場合には、ＡＤ変換部１１０１の出力と信号処理部１１０２の出力とを送信する。信号処理部１１０２の出力を送信する場合には、ＡＤ変換部１１０１の出力については、送信しない場合もある。

ネットワーク接続検出部１１０４は、ネットワークインターフェース部１１０３がＬＡＮなどに接続しているか否か、及びネットワーク１００を介して診断サーバ２１００と通信可能であるか否かを判断する。前者の状態は、スタンドアローン型の自動診断装置としてゲートウェイ１１００を用いる場合であり、後者の状態は、ＩｏＴシステムの一部としてゲートウェイ１１００を用いるが、ＬＡＮ、ネットワーク１００、診断サーバ２１００等に何らかの障害が発生している場合である。

データ記録管理部１１０５は、ネットワーク接続検出部１１０４により指示されると、ＡＤ変換部１１０１の出力と信号処理部１１０２の出力とをデータ格納部１１０６に格納する。データ格納部１１０６に格納されているデータについては、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）などのインターフェースを介して外部のパーソナルコンピュータなどに出力することも可能である。例えば、パーソナルコンピュータでデータを持ち出して、他の場所で診断サーバ２１００にデータをアップロードするようにしても良い。

なお、ネットワーク接続検出部１１０４は、上記のいずれかの状態を検出した後に、ネットワークインターフェース部１１０３がＬＡＮなどに接続しており且つネットワーク１００を介して診断サーバ２１００と通信可能になると、データ記録管理部１１０５に次の指示を出力する。

データ記録管理部１１０５は、ネットワーク接続検出部１１０４から次の指示を受けると、データ格納部１１０６に格納されている未送信のデータを、ネットワークインターフェース部１１０３に診断サーバ２１００へ送信させる。

診断部１１０７は、データ格納部１１０６にデータが格納されている状態において、簡易診断処理を実行する。簡易診断処理は、診断サーバ２１００で行われる診断処理とは異なっており、例えば以下のような判断を行う。

すなわち、過去にそのゲートウェイ１１００のマイク１１５０等で得られたデータで決定される診断基準に基づいて、現在マイク１１５０等から得られているデータを診断する。より具体的には、現在マイク１１５０等から得られている音波や振動の波形データの実効値が閾値よりも大きいかどうか、現在マイク１１５０等から得られている音波や振動の波形データのスペクトルの、登録された正常時のスペクトルに対するズレが閾値よりも大きいかどうかなどにより判断する。閾値については、過去データに基づき随時統計的に決定される場合もあれば、固定である場合もある。

診断部１１０７は、故障を検出すると、出力装置１１７０に警報を出力させる。なお、正常状態であれば、正常状態を表す信号等を出力させるようにしても良い。

次に、信号処理部１１０２の構成例を図３を用いて説明する。上でも述べたように、信号処理部１１０２は、音響診断及び振動診断において、測定結果から特徴量を抽出する処理である。特徴量は、様々なデータであり、診断アルゴリズムにおいて用いられる特定の特徴パラメータである。

信号処理部１１０２は、不要成分除去部１１１と、振幅包絡線抽出部１１２と、イベント抽出部１１３と、第１パラメータ抽出部１１４と、同期切出部１１５と、第２パラメータ抽出部１１６と、同期平均／メディアン処理部１１７と、結果統合部１１８とを有する。

ＡＤ変換部１１０１からの音響又は振動の信号波形は、まず不要成分除去部１１１に入力され、雑音などの不要成分が除去される。この場合、除去したい不要成分と残したい有用成分の周波数特性の差に応じて、ＬＰＦ（Low Pass Filter）、ＨＰＦ（High Pass Filter）、ＢＰＦ（Band Pass Filter）、ＢＲＦ（Band Rejection Filter）などが適宜用いられる。不要成分が除去された信号は、振幅包絡線抽出部１１２に出力されて、平滑化時定数に基づき、信号波形の振幅包絡線が抽出される。ここでは、整流処理の後、平滑化処理を行うことにより包絡線抽出を行う。イベント抽出部１１３では、イベント抽出閾値に基づき、抽出された包絡線のピークをイベントとして抽出する。第１パラメータ抽出部１１４では、各イベントについて、単位時間あたりのイベントの数、イベントの間隔、イベントの強度を、特徴パラメータとして抽出する。

同期切出部１１５では、イベント抽出部１１３により抽出されたイベントに同期して、不要成分を除去した信号波形を切り出す。第２パラメータ抽出部１１６では、同期切り出しされた波形に対して、振動減衰率、ゼロ交差数、ピーク周波数、重心周波数、スペクトル分散、スペクトル傾斜、スペクトルエントロピィ、調波構造度合い、スペクトル時間変動などの特徴パラメータを抽出する。同期平均／メディアン処理部１１７で、同期切り出しされた複数（３個、５個、７個など）の波形の同期平均又はメディアン（中央値）処理を行うことで、第２パラメータ抽出部１１６で抽出される特徴パラメータの値を安定させる。結果統合部１１８では、第１パラメータ抽出部１１４及び第２パラメータ抽出部１１６で抽出された特徴パラメータを統合して信号処理部１１０２の処理結果として出力する。

なお、図１においては、工場１０００は、一箇所である例を示したが、複数箇所存在する場合もある。また、１つの工場１０００に、１つの診断対象装置１２００が設置されている例を示したが、複数の診断対象装置１２００が存在する場合もある。この場合、それぞれについてゲートウェイ１１００を設ける場合もあれば、１つのゲートウェイ１１００に、各診断対象装置１２００用のセンサを接続させるようにしても良い。

次に、図４を用いて、診断サーバ２１００の構成例を説明する。診断サーバ２１００は、蓄積処理部２１０１と、各種データベース２１０２と、学習処理部２１０３と、尤度計算部２１０４と、判定部２１０５と、ゲートウェイ管理部２１０６とを有する。

蓄積処理部２１０１は、ゲートウェイ１１００から受信したデータ（ＡＤ変換部１１０１の出力と信号処理部１１０２の出力）を、各種データベース２１０２に蓄積するための処理を実施する。

各種データベース２１０２には、このようにゲートウェイ１１００から受信したデータに加えて、例えば業務システム２３００等からの製造計画データ、気象データ、経済データ等が格納される。

学習処理部２１０３は、過去及び現在において多数のゲートウェイ１１００から得られる大量データ、及び製造計画データ、気象データ、経済データなどの外部の大量データに基づいて、深層学習などの人工知能的な機械学習や統計学習を行って、診断ロジックを決定する。尤度計算部２１０４は、学習処理部２１０３が決定した診断ロジックに従って、今回のデータの送信元であるゲートウェイ１１００が担当する診断対象装置１２００の故障の尤度を算出し、判定部２１０５に出力する。判定部２１０５は、尤度計算部２１０４により計算された尤度に基づき、今回のデータの送信元であるゲートウェイ１１００が担当する診断対象装置１２００の故障の有無を判定し、判定結果を業務システム２３００等に送信する。

このように、診断サーバ２１００側では、ゲートウェイ１１００側だけで行う診断処理よりも高度な診断処理が行われる。

ゲートウェイ管理部２１０６は、ゲートウェイ１１００と通信を行って、マイク１１５０や振動センサ１１６０等の故障の通報を受け付けて、業務システム２３００等に通知する。また、ゲートウェイ管理部２１０６は、例えば製造計画データから診断対象装置１２００の非稼働時間帯を特定して、当該非稼働時間帯にゲートウェイ１１００に対して自己診断テストを行うように指示する。なお、ゲートウェイ管理部２１０６は、主に第２の実施の形態に関連する。

次に、図５を用いて、本実施の形態における主要な処理を説明する。

定期的に又は予め定められたタイミングなどで、ネットワーク接続検出部１１０４は、ネットワークインターフェース部１１０３が、ＬＡＮやネットワーク１００などのネットワークに接続しているか否かを判断する（ステップＳ１）。ＬＡＮやネットワーク１００等のネットワークに接続している場合には、ネットワーク接続検出部１１０４は、診断サーバ２１００と通信可能であるか否かを判断する（ステップＳ３）。

診断サーバ２１００と通信可能である場合には、ＩｏＴシステムとして動作する状態であるので、ネットワーク接続検出部１１０４は、ネットワークインターフェース部１１０３に、ＡＤ変換部１１０１の出力と信号処理部１１０２の出力とを診断サーバ２１００へ送信させる（ステップＳ５）。さらに、ネットワーク接続検出部１１０４は、データ格納部１１０６に未送信のデータが蓄積されていれば診断サーバ２１００へ送信するように、データ記録管理部１１０５に指示し、データ記録管理部１１０５は、指示に応じて、データ格納部１１０６から未送信のデータを読み出して、ネットワークインターフェース部１１０３に送信させる（ステップＳ７）。また、ネットワーク接続検出部１１０４は、データ記録管理部１１０５に、データ記録の終了を指示する。

このようにすれば、一時期ネットワーク１００や診断サーバ２１００などに不具合があって通信ができなかった時間帯があったとしても、後から診断サーバ２１００側にデータを蓄積させることができる。

診断サーバ２１００は、ＡＤ変換部１１０１の出力及び信号処理部１１０２の出力をゲートウェイ１１００から受信すると、上で述べたように、各種データベース２１０２に蓄積すると共に、診断処理を行って、故障発生の有無を判定する。

そして、処理終了が指示されていなければ（ステップＳ９：Ｎｏルート）、処理はステップＳ１に戻る。一方、処理終了が指示されれば（ステップＳ９：Ｙｅｓルート）、処理は終了する。

一方、ネットワーク接続検出部１１０４が、ネットワークインターフェース部１１０３がＬＡＮやネットワーク１００などのネットワークに接続していないことを検出した場合、又はＬＡＮやネットワーク１００などのネットワークに接続されているが診断サーバ２１００と通信できないことを検出した場合、ネットワーク接続検出部１１０４は、データ記録管理部１１０５にデータ記録の開始を指示する（ステップＳ１１）。既にデータ記録を開始している場合には、データ記録の継続を指示する。データ記録管理部１１０５は、ＡＤ変換部１１０１の出力と信号処理部１１０２の出力とをデータ格納部１１０６に格納する。

このようにネットワーク接続されておらず、スタンドアローン型の自動診断装置としてゲートウェイ１１００を利用する場合においても、その状態を検出して、スタンドアローン型の自動診断装置として動作することを認識し、自律的にそのための処理を実施するようになる。また、一時的に診断サーバ２１００と通信できない状態にある場合にも、その状態を認識して、自律的にスタンドアローン型の自動診断装置として診断対象装置１２００の監視を継続するようになる。

また、診断部１１０７は、例えばデータ記録管理部１１０５からの指示に応じて、データ格納部１１０６に格納されたデータに基づき診断を実行する（ステップＳ１３）。上でも述べたように、診断サーバ２１００における診断処理よりも簡易な診断処理を実行する。

診断処理の結果、故障発生が検出されると（ステップＳ１５：Ｙｅｓルート）、診断部１１０７は、出力装置１１７０に警報を出力させる（ステップＳ１７）。そして、処理は終了する。なお、ステップＳ１に戻るようにしても良い。また、データ記録のみを継続するようにしても良い。

このように、問題の発生を検出して、工場１０００などの現場の人員に対して、診断対象装置１２００に対する処置を求める。

一方、診断処理の結果、故障が検出されない場合には（ステップＳ１５：Ｎｏルート）、処理はステップＳ９に移行する。

このような処理を実行することで、遠隔における自動診断が不可能であっても自律的にローカルで自動診断が継続されるので、自動診断システムの信頼性低下を抑制することができる。

また、状況に応じて診断部１１０７による自動診断と診断サーバ２１００による自動診断とを切り替えることができ、ゲートウェイ１１００の自律性が高まっている。

さらに、工場１０００等の現場にＬＡＮ等のネットワークを導入できない場合においても、将来の拡張性を保持したスタンドアローン型の自動診断装置を導入できる。

［実施の形態２］
本実施の形態は、ゲートウェイを、環境が良いとは言えない工場１０００などの現場に設置し続ける場合に生ずる問題に対処するものである。

具体的には、本実施の形態に係るゲートウェイ１１００ｂは、図６に示すような構成を有する。なお、図６は、主に本実施の形態に関連する構成要素を示している。

すなわち、ゲートウェイ１１００ｂは、図１に示すように、マイク１１５０及び振動センサ１１６０に接続されていると共に、図６に示すように、出力デバイスとしてスピーカ１１８０と振動子１１９０とにも接続されている。スピーカ１１８０は、音を出力するものであり、振動子１１９０は、診断対象装置１２００に振動を与えるものである。

そして、ゲートウェイ１１００ｂは、ＡＤ変換部１１０１と、信号処理部１１０２と、ネットワークインターフェース部１１０３と、ネットワーク接続検出部１１０４ｂと、データ記録管理部１１０５と、センサテスト制御部１１０８と、テストデータ格納部１１０９と、テストデータ出力部１１１０とを有する。

ＡＤ変換部１１０１と信号処理部１１０２とネットワークインターフェース部１１０３とデータ記録管理部１１０５とについては、第１の実施の形態と同じ機能を有する。

ネットワーク接続検出部１１０４ｂは、第１の実施の形態に係る機能に加えて、定期的に又は任意のタイミングにて、ネットワークインターフェース部１１０３のテスト及びネットワークインターフェース部１１０３と診断サーバ２１００との通信テストなどを行う機能を有する。すなわち、通信系の自己診断テストを行うものである。

テストデータ格納部１１０９は、スピーカ１１８０に所定のテスト音を出力させるテストデータ、振動子１１９０に所定の振動を生じさせるためのテストデータを格納している。

テストデータ出力部１１１０は、センサテスト制御部１１０８からの指示に応じて、テストデータ格納部１１０９に格納されているテストデータを、スピーカ１１８０及び振動子１１９０に出力させる。なお、所定のテスト音を出力させるだけの場合もあれば、所定の振動を生じさせるだけの場合もある。

センサテスト制御部１１０８は、ＡＤ変換部１１０１の出力と信号処理部１１０２の出力とのうち少なくともいずれかに基づき、自己診断テストを行うことができる時間帯であるか否かを判断する。自己診断テストを行うことができる時間帯に又は診断サーバ２１００のゲートウェイ管理部２１０６からの指示に応じて、センサテスト制御部１１０８は、テストデータ出力部１１１０に、テストデータの出力を指示する。第１の実施の形態でも、診断サーバ２１００について説明したように、ゲートウェイ管理部２１０６は、製造計画データから診断対象装置１２００の非稼働時間帯を特定して、当該非稼働時間帯にゲートウェイ１１００ｂに対して自己診断テストを行うように指示する。そうすると、センサテスト制御部１１０８は、ネットワークインターフェース部１１０３を介してゲートウェイ管理部２１０６からの指示を受け取る。

テストデータ出力部１１１０にテストデータの出力を指示した後に、センサテスト制御部１１０８は、ＡＤ変換部１１０１の出力と信号処理部１１０２の出力とのうち少なくともいずれかに基づき、出力されたテストデータに対応する結果が得られたか否かを判断する。出力されたテストデータに対応する結果が得られない場合には、マイク１１５０及び振動センサ１１６０等のセンサ、ＡＤ変換部１１０１（信号処理部１１０２の出力が用いられる場合には信号処理部１１０２も）のいずれかに異常が発生していることになるので、センサテスト制御部１１０８は、出力装置１１７０に警報を出力する。なお、異常は、故障だけではなく、設置の不良などの不具合を含む。一方、出力されたテストデータに対応する結果が得られた場合には、異常は発生していないので、センサテスト制御部１１０８は、何も出力しないか、又は正常状態を表す信号等を出力装置１１７０に出力する。

なお、異常発生を検出した場合には、可能であれば、センサテスト制御部１１０８は、ネットワークインターフェース部１１０３を介して診断サーバ２１００のゲートウェイ管理部２１０６に通知する。そうすると、ゲートウェイ管理部２１０６は、業務システム２３００等に異常発生を通知する。これによってセンサやゲートウェイ１１００ｂの調整や較正の必要性が通知される。

このように、スタンドアローン型の自動診断装置として動作している場合には、センサ系の自己診断テストも自律的に実行することができる。また、ＩｏＴシステムとして動作している場合には、診断サーバ２１００からの指示に応じて自己診断テストを適切なタイミングで実行することができるようになる。

本実施の形態に係る主要な処理を図７を用いて説明する。

定期的に又は予め定められたタイミングなどで、ネットワーク接続検出部１１０４ｂは、ネットワークインターフェース部１１０３が、ＬＡＮやネットワーク１００などのネットワークに接続しているか否かを判断する（ステップＳ２１）。ＬＡＮやネットワーク１００等のネットワークに接続している場合には、ネットワーク接続検出部１１０４ｂは、診断サーバ２１００と通信可能であるか否かを判断する（ステップＳ２３）。

診断サーバ２１００と通信可能である場合には、ＩｏＴシステムとして動作する状態であるので、ネットワーク接続検出部１１０４ｂは、センサテスト制御部１１０８に、ＩｏＴシステムとして動作中であることを通知する。

そうすると、センサテスト制御部１１０８は、診断サーバ２１００のゲートウェイ管理部２１０６からのテスト実行指示の受信を待機し、その後テスト実行指示を受信する（ステップＳ２５）。

テスト実行指示に応じて、センサテスト制御部１１０８は、テストデータ出力部１１１０に、テストデータ格納部１１０９に格納されているテストデータをスピーカ１１８０及び振動子１１９０へ出力させる（ステップＳ３１）。これによって、スピーカ１１８０から所定の音が出たり、振動子１１９０により所定の振動が発生したりする。

そうすると、マイク１１５０及び振動センサ１１６０により音及び振動が検出される。そして、ＡＤ変換部１１０１でマイク１１５０及び振動センサ１１６０からの信号がデジタル信号に変換され、信号処理部１１０２により特徴パラメータが抽出される。

センサテスト制御部１１０８は、テストデータに対応するＡＤ変換部１１０１の出力と信号処理部１１０２の出力との少なくともいずれかを取得する（ステップＳ３３）。

そして、センサテスト制御部１１０８は、取得データに基づき、センサなどの異常の有無を判断する自己診断を実施する（ステップＳ３５）。例えば、テストデータから期待される信号波形との差が基準以上になっているか否か、テストデータから期待される特徴パラメータとの差が基準以上になっているか否かを判断する。

自己診断によって異常が検出されれば（ステップＳ３７：Ｙｅｓルート）、センサテスト制御部１１０８は、出力装置１１７０に警報を出力させる（ステップＳ３９）。これによって、工場１０００等の現場の人員は、マイク１１５０及び振動センサ１１６０やゲートウェイ１１００ｂの調整や較正の必要性を認識できる。

なお、ＩｏＴシステムとして動作する状態であれば、センサテスト制御部１１０８は、ネットワークインターフェース部１１０３を介して、診断サーバ２１００のゲートウェイ管理部２１０６に、異常発生を通知する。そして処理を終了する。

一方、異常が検出されなかった場合には（ステップＳ３７：Ｎｏルート）、処理を終了する。但し、正常状態を出力装置１１７０に出力させるようにしても良い。

一方、ネットワーク接続検出部１１０４ｂが、ネットワークインターフェース部１１０３が、ＬＡＮやネットワーク１００などのネットワークに接続していないことを検出した場合、又はＬＡＮやネットワーク１００などのネットワークに接続されているが診断サーバ２１００と通信できないことを検出した場合、ゲートウェイ１１００ｂは、スタンドアローン型の自動診断装置として動作している状態である。

そこで、ネットワーク接続検出部１１０４ｂは、センサテスト制御部１１０８に対して、スタンドアローン型の自動診断装置として動作中であることを通知する。

そうすると、センサテスト制御部１１０８は、ＡＤ変換部１１０１の出力と信号処理部１１０２の出力とのうち少なくともいずれかに基づき、テスト実行可能であるか否かを判断する（ステップＳ２７）。具体的には、音や振動が検出されない状態、又はテストに影響がある音や振動が検出されない状態であるか否かを、ＡＤ変換部１１０１の出力と信号処理部１１０２の出力とのうち少なくともいずれかに基づき判断する。

テスト実行可能ではない場合には（ステップＳ２９：Ｎｏルート）、ステップＳ２７の処理を継続して行う。一方、テスト実行可能であると判断されると（ステップＳ２９：Ｙｅｓルート）、処理はステップＳ３１に移行する。

このように、センサテスト制御部１１０８は、スタンドアローン型の自動診断装置として動作している場合には、自律的に自己診断のタイミングを図り、自己診断を実行するようになる。

以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、第１の実施の形態に係るゲートウェイの機能と第２の実施の形態に係るゲートウェイの機能とを統合したゲートウェイを実装することも可能である。一方で、第２の実施の形態の主要な機能を実装したゲートウェイを実装することも可能である。

さらに、上で述べた信号処理部１１０２の機能は一例であり、その全てを実装しなければならないわけではない。特に特徴パラメータについては一部のパラメータのみを抽出するようにしても良いし、より多くのパラメータを抽出するようにしても良い。

診断部１１０７の診断処理についても上で述べた処理内容は一例であり、他の処理内容であっても良い。但し、そのゲートウェイ１１００に予め設定されているデータとそのゲートウェイ１１００で得られるデータとから診断を行うものであり、他のゲートウェイ１１００で得られたデータをも用いて行われる診断サーバ２１００における診断とは異なっている。

センサテスト制御部１１０８において行われる自己診断の処理についても上で述べた処理内容は一例であって、他の処理内容であっても良い。

なお、上で述べた診断サーバ２１００は、コンピュータ装置であって、メモリとＣＰＵ（Central Processing Unit）とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）と表示装置に接続される表示制御部とリムーバブル・ディスク用のドライブ装置と入力装置とネットワークに接続するための通信制御部とがバスで接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤに格納されており、ＣＰＵにより実行される際にはＨＤＤからメモリに読み出される。ＣＰＵは、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部、通信制御部、ドライブ装置を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリに格納されるが、ＨＤＤに格納されるようにしてもよい。本発明の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスクに格納されて頒布され、ドライブ装置からＨＤＤにインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部を経由して、ＨＤＤにインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ、メモリなどのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。

また、ゲートウェイ１１００及び１１００ｂも、基本的には上記のコンピュータ装置と同様の構成を有している。但し、ＨＤＤではなくフラッシュメモリなどの他の記憶装置が用いられたり、ドライブ装置を有しない場合もある。

以上述べた本実施の形態をまとめると以下のようになる。

本実施の形態に係るゲートウェイ装置は、センサに接続されるゲートウェイ装置であって、（Ａ）データ格納部と、（Ｂ）ネットワークを介して遠隔診断装置に接続するための通信部と、（Ｃ）通信部がネットワークに接続されていない第１の状態及び遠隔診断装置とネットワークを介して通信できない第２の状態を検出する検出部と、（Ｄ）検出部が第１の状態又は第２の状態を検出した場合に、センサから取得したセンサデータと当該センサデータに対して所定の処理を実行した結果との少なくともいずれかを、データ格納部に格納する管理部と、（Ｅ）データ格納部に格納されたデータに基づき、所定の診断処理を実行する診断部とを有する。

このようにすれば、遠隔診断装置と通信ができない場合でもスタンドアローン型の自動診断装置として動作するので、自動診断システムの信頼性低下を抑制できる。また、ネットワークに接続していないような場合には自律的にスタンドアローン型の自動診断装置として動作するので、ＩｏＴシステムへの拡張性を保持した本ゲートウェイ装置の導入が促進される。

なお、検出部が第１の状態及び第２の状態を検出しない場合には、センサデータと当該センサデータに対して所定の処理を実行した結果との少なくともいずれかを、通信部が遠隔診断装置に送信するようにしても良い。このように、ＩｏＴシステムのゲートウェイ装置として動作する場合もある。

さらに、検出部が第１の状態又は第２の状態を検出した後、第１の状態及び第２の状態を検出しなくなった場合に、通信部が、データ格納部に格納されたデータを遠隔診断装置に送信するようにしても良い。このように、遠隔診断装置に送信していないデータを送信することで、遠隔診断装置において蓄積データの豊富化が図られる。

また、上で述べた所定の診断処理が、遠隔診断装置で複数のゲートウェイ装置から取得したデータに基づき行われる診断処理とは異なる処理である場合もある。簡易な構成を有するゲートウェイ装置が実現される。

さらに、上で述べたゲートウェイ装置は、センサから取得したセンサデータと当該センサデータに対して所定の処理を実行した結果との少なくともいずれかに基づき、少なくともセンサに対するテストを実行可能な第３の状態であるか否かを判断し、第３の状態と判断した場合、ゲートウェイ装置に接続される出力デバイスにテストデータを出力させ、出力デバイスから出力されたテストデータに対してセンサから取得した第２のセンサデータと当該第２のセンサデータに対して所定の処理を実行した結果との少なくともいずれかに基づき異常の有無を判断するテスト制御部をさらに有するようにしても良い。

このようにスタンドアローン型の自動診断装置として動作している場合には、自律的に自己診断テストを実行可能なタイミングを図り、その実行可能なタイミングで自己診断テストを行うことができるようになる。

なお、検出部が第１の状態及び第２の状態を検出しない場合には、上で述べたテスト制御部は、遠隔診断装置からの指示に応じて、出力デバイスにテストデータを出力させ、出力デバイスから出力されたテストデータに対してセンサから取得した第２のセンサデータと当該第２のセンサデータに対して所定の処理を実行した結果との少なくともいずれかに基づき異常の有無を判断するようにしても良い。このようにＩｏＴシステムのゲートウェイ装置として動作する場合には、遠隔診断装置からの指示に応じて自己診断を実行する。

さらに、上で述べたテスト制御部は、少なくとも異常があると判断した場合、遠隔診断装置へ、異常発生を通信部に通知させるようにしても良い。センサ異常などを集中管理するためである。

さらに、上で述べたセンサが、音響センサと振動センサとの少なくともいずれかである場合もある。また、上で述べた所定の処理が、センサデータである信号波形データから特徴データを抽出する処理である場合もある。音響診断や振動診断では、特徴データ（特徴パラメータ）を抽出する処理がゲートウェイ装置としては特徴的である。

本実施の形態の第２の態様に係るゲートウェイ装置は、センサとテストデータの出力デバイスとに接続されるゲートウェイ装置であって、（Ａ）テストデータを格納するテストデータ格納部と、（Ｂ）センサから取得したセンサデータと当該センサデータに対して所定の処理を実行した結果との少なくともいずれかに基づき、少なくともセンサに対するテストを実行可能な状態であるか否かを判断し、当該状態であると判断した場合、出力デバイスにテストデータ格納部に格納されたテストデータを出力させ、出力デバイスから出力されたテストデータに対してセンサから取得した第２のセンサデータと当該第２のセンサデータに対して所定の処理を実行した結果との少なくともいずれかに基づき異常の有無を判断するテスト制御部とを有する。

このように自律的に自己診断テストのタイミングを図ることで、自律性の高いゲートウェイ装置が実現される。

なお、上で述べたゲートウェイ装置は、（Ｃ）ネットワークを介して遠隔診断装置に接続するための通信部と、（Ｄ）通信部がネットワークに接続されていない第１の状態及び遠隔診断装置とネットワークを介して通信できない第２の状態を検出する検出部とをさらに有するようにしても良い。この場合、上で述べた検出部が第１の状態及び第２の状態を検出しない場合には、テスト制御部は、遠隔診断装置からの指示に応じて、出力デバイスにテストデータを出力させ、出力デバイスから出力されたテストデータに対してセンサから取得した第２のセンサデータと当該第２のセンサデータに対して所定の処理を実行した結果との少なくともいずれかに基づき異常の有無を判断するようにしても良い。

遠隔診断装置と連携できる場合には、遠隔診断装置からの指示に応じて自己診断テストを実行するものである。

なお、上記ゲートウェイ装置を実現するためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭなど）、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。尚、中間的な処理結果はメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。

１１０１ ＡＤ変換部
１１０２ 信号処理部
１１０３ ネットワークインターフェース部
１１０４ ネットワーク接続検出部
１１０５ データ記録管理部
１１０６ データ格納部
１１０７ 診断部
１１０８ センサテスト制御部
１１０９ テストデータ格納部
１１１０ テストデータ出力部

Claims (8)

1. 音響センサと振動センサとのうち少なくともいずれかであるセンサに接続されるゲートウェイ装置であって、
   データ格納部と、
   ネットワークを介して遠隔診断装置に接続するための通信部と、
   前記通信部が前記ネットワークに接続されていない第１の状態及び前記遠隔診断装置と前記ネットワークを介して通信できない第２の状態を検出する検出部と、
   前記検出部が前記第１の状態又は前記第２の状態を検出した場合に、前記センサから取得したセンサデータと当該センサデータに対して所定の処理を実行した結果との少なくともいずれかを、前記データ格納部に格納する管理部と、
   前記検出部が前記第１の状態又は前記第２の状態を検出した場合に、前記データ格納部に格納されたデータに基づき、所定の診断処理を実行する診断部と、
   前記センサから取得したセンサデータと当該センサデータに対して所定の処理を実行した結果との少なくともいずれかに基づき、少なくとも前記センサに対するテストを実行可能な第３の状態であるか否かを判断し、前記第３の状態と判断した場合、前記ゲートウェイ装置に接続され且つスピーカと振動子とのうち少なくともいずれかである出力デバイスにテストのための音と振動とのうち少なくともいずれかを出力させ、前記出力デバイスから出力された前記テストのための音と振動とのうち少なくともいずれかに対して前記センサから取得した第２のセンサデータと当該第２のセンサデータに対して前記所定の処理を実行した結果との少なくともいずれかに基づき異常の有無を判断するテスト制御部と、
   を有するゲートウェイ装置。
2. 前記検出部が前記第１の状態及び前記第２の状態を検出しない場合には、前記センサデータと当該センサデータに対して所定の処理を実行した結果との少なくともいずれかを、前記通信部が前記遠隔診断装置に送信する
   請求項１記載のゲートウェイ装置。
3. 前記検出部が前記第１の状態又は前記第２の状態を検出した後、前記第１の状態及び前記第２の状態を検出しなくなった場合に、前記通信部が、前記データ格納部に格納されたデータを前記遠隔診断装置に送信する
   請求項１又は２記載のゲートウェイ装置。
4. 前記所定の診断処理が、前記遠隔診断装置で複数のゲートウェイ装置から取得したデータに基づき行われる診断処理とは異なる処理である
   請求項１乃至３のいずれか１つ記載のゲートウェイ装置。
5. 前記検出部が前記第１の状態及び前記第２の状態を検出しない場合には、前記テスト制御部は、前記遠隔診断装置からの指示に応じて、前記出力デバイスに前記テストのための音と振動とのうち少なくともいずれかを出力させ、前記出力デバイスから出力された前記テストのための音と振動とのうち少なくともいずれかに対して前記センサから取得した第２のセンサデータと当該第２のセンサデータに対して前記所定の処理を実行した結果との少なくともいずれかに基づき異常の有無を判断する
   請求項１記載のゲートウェイ装置。
6. 前記テスト制御部は、少なくとも異常があると判断した場合、前記遠隔診断装置へ、異常発生を前記通信部に通知させる
   請求項５記載のゲートウェイ装置。
7. 前記所定の処理が、前記センサデータである信号波形データから特徴データを抽出する処理である
   請求項１乃至６のいずれか１つ記載のゲートウェイ装置。
8. 音響センサと振動センサとのうち少なくともいずれかであるセンサに接続され、ネットワークを介して遠隔診断装置に接続するための通信部とデータ格納部とを有するゲートウェイ装置に、
   前記通信部が前記ネットワークに接続されていない第１の状態又は前記遠隔診断装置と前記ネットワークを介して通信できない第２の状態であるか否かを判断するステップと、
   前記第１の状態又は前記第２の状態である場合に、前記センサから取得したセンサデータと当該センサデータに対して所定の処理を実行した結果との少なくともいずれかを、前記データ格納部に格納するステップと、
   前記第１の状態又は前記第２の状態である場合に、前記データ格納部に格納されたデータに基づき、所定の診断処理を実行するステップと、
   前記センサから取得したセンサデータと当該センサデータに対して所定の処理を実行した結果との少なくともいずれかに基づき、少なくとも前記センサに対するテストを実行可能な第３の状態であるか否かを判断し、前記第３の状態と判断した場合、前記ゲートウェイ装置に接続され且つスピーカと振動子とのうち少なくともいずれかである出力デバイスにテストのための音と振動とのうち少なくともいずれかを出力させ、前記出力デバイスから出力された前記テストのための音と振動とのうち少なくともいずれかに対して前記センサから取得した第２のセンサデータと当該第２のセンサデータに対して前記所定の処理を実行した結果との少なくともいずれかに基づき異常の有無を判断するステップと、
   を実行させるためのプログラム。

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