JP7162740B2 - 振動検出装置、異常判定方法および異常判定システム - Google Patents

Description

本開示は、対象機械に発生した振動を検出する振動検出装置、異常判定方法および対象機械に発生した振動に基づいて対象機械の異常を判定する異常判定システムに関する。

従来から、対象機械に発生した音または振動に基づいて対象機械の異常を判定することが行われている。例えば、特許文献１には、機械設備の摺動部材または関連部材に発生した音または振動の実測デジタルデータのピーク値に基づいて、機械設備の異常診断を行う装置が記載されている。この装置は、機械設備の摺動部材または関連部材から検出された音または振動のアナログ信号をデジタル変換して実測デジタルデータを生成し、実測デジタルデータのデータポイントごとにその直前のデータポイントとのレベル差および傾きを算出してピーク値を求めている。

特開２００７－３２２９４７号公報

特許文献１に記載された従来の技術は、対象機械から検出した振動を表す実測デジタルデータのピーク値に基づいて、対象機械に生じた振動の時間的な変化傾向を解析し、解析結果に基づいて、対象機械を異常診断するものである。しかしながら、実測デジタルデータを得るためには、対象機械から検出された振動を表す信号をデジタルデータに変換するためのＡ／Ｄ変換処理、Ａ／Ｄ変換処理で得られたデジタルデータから主周波数帯域の信号を得るためのフィルタ処理、主周波数帯域の信号のエンベロープデータを得るためのエンベロープ処理、および、エンベロープデータを周波数分析するための高速フーリエ変換（ＦＦＴ）といった、多くの信号処理を行う必要があり、高機能な信号処理装置が必要であるという課題があった。

本開示は上記課題を解決するものであり、対象機械に発生した振動の時間的な変化傾向の解析に必要な信号処理を削減することができる振動検出装置、異常判定方法および異常判定システムを得ることを目的とする。

本開示に係る異常判定システムは、対象機械に発生した振動に応じたアコースティックエミッション（以下、ＡＥと記載する）波を検出するＡＥセンサの共振周波数に対応した正弦波信号を入力し、入力した正弦波信号をデジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換部と、Ａ／Ｄ変換部が変換したデジタルデータから、正弦波信号の極大値または極小値を抽出する抽出部と、抽出部が抽出した正弦波信号の極大値または極小値を出力する出力処理部と、出力処理部が出力した正弦波信号の極大値または極小値の変化に基づいて、対象機械の異常を判定する異常判定部と、を備え、抽出部は、Ａ／Ｄ変換部が変換したデジタルデータに対応するデータポイントのうち、正弦波信号の周期のピークの位置に対応しないデータポイントをノイズと判定するノイズ判定部と、デジタルデータから、ノイズ判定部が判定したノイズを除去するノイズ除去部と、を備える。

本開示によれば、対象機械に発生した振動に応じたＡＥ波を検出するＡＥセンサの共振周波数に対応した正弦波信号を入力し、入力した正弦波信号をデジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換部と、Ａ／Ｄ変換部が変換したデジタルデータから、正弦波信号の極大値または極小値を抽出する抽出部と、抽出部が抽出した正弦波信号の極大値または極小値を出力する出力処理部と、出力処理部が出力した正弦波信号の極大値または極小値の変化に基づいて、対象機械の異常を判定する異常判定部を備える。正弦波信号の極大値または極小値は、デジタルデータからデータポイントを抽出するという簡易な処理で生成可能である。さらに、周期ごとの極大値または極小値の大きさによって容易にノイズの有無を判別することができる。これにより、本開示に係る異常判定システムは、対象機械に発生した振動の時間的な変化傾向の解析に必要な信号処理を削減することができる。

実施の形態１に係る異常判定システムの構成を示すブロック図である。 図２Ａは、ＡＥセンサの出力波形を示す波形図であり、図２Ｂは、ＡＥセンサの出力信号をＡ／Ｄ変換したデジタルデータを示す図である。 図１の出力処理部の構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る振動検出方法を示すフローチャートである。 図４のステップＳＴ２の詳細な処理を示すフローチャートである。 実施の形態１におけるサイクルデータの表示例を示す説明図である。 図７Ａは、実施の形態１に係る振動検出装置の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図であり、図７Ｂは、実施の形態１に係る振動検出装置の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。 実施の形態２に係る異常判定システムの構成を示すブロック図である。 実施の形態２に係る振動検出方法を示すフローチャートである。 実施の形態３に係る異常判定システムの構成を示すブロック図である。 実施の形態３に係る振動検出方法を示すフローチャートである。 ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータから極大値のデータポイントを抽出する処理の概要を示す図である。 実施の形態３に係る振動検出方法の別の態様を示すフローチャートである。 実施の形態４に係る異常判定システムの構成を示すブロック図である。 図１５Ａは、対象機械に連続的に発生した振動に由来するＡＥ波を検出したＡＥセンサの出力波形を示す波形図であり、図１５Ｂは、対象機械に突発的に発生した振動に由来するＡＥ波を検出したＡＥセンサの出力波形を示す波形図であり、図１５Ｃは、対象機械に連続的に発生した振動と突発的に発生した振動とに由来するＡＥ波を検出したＡＥセンサの出力波形の例（１）を示す波形図であり、図１５Ｄは、対象機械に連続的に発生した振動と突発的に発生した振動とに由来するＡＥ波を検出したＡＥセンサの出力波形の例（２）を示す波形図であり、図１５Ｅは、対象機械に連続的に発生した振動と突発的に発生した振動とに由来するＡＥ波を検出したＡＥセンサの出力波形の例（３）を示す波形図である。 実施の形態５に係る異常判定システムの構成を示すブロック図である。 図１６の出力処理部の構成を示すブロック図である。 実施の形態５に係る振動検出方法を示すフローチャートである。 図１８のステップＳＴ３ｅおよびステップＳＴ４ｅの詳細な処理を示すフローチャートである。 ＡＥ波の正弦波信号の変化傾向の判定基準を示す表である。 図２１Ａは、対象機械に突発的に発生しかつ持続時間が短い振動に由来するＡＥ波を検出したＡＥセンサの出力波形を示す波形図であり、図２１Ｂは、対象機械に連続的に発生した振動と、突発的に発生しかつ持続時間が短い振動に由来するＡＥ波を検出したＡＥセンサの出力波形の例（１）を示す波形図であり、図２１Ｃは、対象機械に連続的に発生した振動と、突発的に発生しかつ持続時間が短い振動に由来するＡＥ波を検出したＡＥセンサの出力波形の例（２）を示す波形図であり、図２１Ｄは、対象機械に連続的に発生した振動と、突発的に発生しかつ持続時間が短い振動に由来するＡＥ波を検出したＡＥセンサの出力波形の例（３）を示す波形図であり、図２１Ｅは、対象機械に連続的に発生した振動と、突発的に発生しかつ持続時間が短い振動に由来するＡＥ波を検出したＡＥセンサの出力波形の例（４）を示す波形図である。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る異常判定システム１の構成を示すブロック図である。図１において、異常判定システム１は、対象機械２に発生した振動に基づいて、対象機械２の異常の有無を判定するシステムであり、ＡＥセンサ３、振動検出装置４、異常判定部５および表示部６を備える。対象機械２は、例えば、モータ、減速機、切削器、ポンプおよびタービンといった回転機械である。また、振動検出装置４は、Ａ／Ｄ変換部４１、抽出部４２および出力処理部４３を備える。例えば、振動検出装置４に接続された外部装置が、異常判定部５および表示部６を備える。外部装置は、例えば、対象機械２の点検作業者が使用するパーソナルコンピュータである。ただし、異常判定部５および表示部６は、振動検出装置４が備える構成要素であってもよい。表示部６は、振動検出装置４から出力されたデータを表示する出力部である。

ＡＥセンサ３は、対象機械２に装着されて、対象機械２に発生した振動に応じたＡＥ波を検出する。ＡＥとは、固体が変形または破壊するときに、この固体の内部に蓄えられた弾性エネルギーが、弾性波（ＡＥ波）として放出される現象である。また、ＡＥセンサ３は、対象機械２から検出されたＡＥ波の正弦波信号を出力するカンチレバー構造を有している。このカンチレバー構造は、Ｑ値が高い圧電材料で構成された発振構造であり、ＡＥ波の周波数帯域に共振周波数が設定されている。

回転機械の回転で発生した振動に応じた広帯域（数ｋＨｚから数ＭＨｚの周波数成分）のＡＥ波のうち、共振周波数に対応したＡＥ波の正弦波信号がカンチレバー構造から出力される。図２Ａは、ＡＥセンサ３の出力波形を示す図であり、図２Ｂは、ＡＥセンサ３の出力信号をＡ／Ｄ変換したデジタルデータを示す図である。

図２Ａおよび図２Ｂにおいて、対象機械２は、切削器である。切削器は、主軸まわりに回転させた被加工物を切削刃によって切削する工作機械である。図２Ａにおいて、期間Ａは、正常な切削刃によって被加工物が切削された期間であり、期間Ｂは、異常が発生した切削刃によって被加工物が切削された期間である。切削刃の異常としては、例えば、切削刃の刃こぼれのように突発的に発生し、切削刃と被加工物との間の振動が急激に変動する異常が考えられる。

期間Ａにおける切削刃と被加工物との間に発生する振動は大きく変動していない。このとき、ＡＥセンサ３によって切削器から検出されたＡＥ波の正弦波信号の信号レベルは、切削刃と被加工物との間に発生した振動の変動に応じた範囲内のレベルになる。

一方、切削刃に異常が発生した場合、切削刃と被加工物との間に発生する振動は一時的に大きくなってから徐々に元のレベルに戻っていく。この振動の変動に応じて、ＡＥ波の正弦波信号の信号レベルは、期間Ａにおける信号レベルよりも十分に高くなってから徐々に元に戻っていく。図２Ａに示すΔｖ１は、期間ＢにおけるＡＥ波の正弦波信号の信号レベルの最大値から、期間ＡにおけるＡＥ波の正弦波信号の信号レベルの最大値を引き算した値である。すなわち、切削刃に異常が発生することによってＡＥ波の正弦波信号の信号レベルが最大でΔｖ１だけ変動する。

Ａ／Ｄ変換部４１が期間ＢにおけるＡＥセンサ３の出力信号をＡ／Ｄ変換して得られたデジタルデータは、図２Ｂに示すように、正弦波を形成する複数のデータポイントの時系列である。ただし、Ａ／Ｄ変換部４１によるＡ／Ｄ変換においては、アナログの信号からサンプリングされたデータポイントの値のばらつきに応じて正弦波のサイクルごとの波高値に測定誤差が生じる。例えば、正弦波信号のサイクルごとのデジタルデータのうち、極大値のデータポイントＭ１～Ｍ４には、最大でΔｖ２（＝Ｍ４の信号レベル－Ｍ３の信号レベル）の測定誤差がある。

このようなＡＥセンサ３を用いた振動検出について発明者が実験解析を行ったところ、ＡＥセンサ３によって検出されたＡＥ波の信号は正弦波で出力され、対象機械２に突発的に大きな振動の変動が発生すると、この振動の変動に応じた信号レベルの変化量Δｖ１が波高値の測定誤差Δｖ２よりも十分に大きくなることが確認された。Δｖ１がΔｖ２よりも十分に大きいということは、正弦波から極大値または極小値を精度よく抽出可能であることを意味する。

振動検出装置４は、ＡＥ波の正弦波信号の信号レベルの変化量Δｖ１が波高値の測定誤差Δｖ２よりも十分に大きいことに着目して、対象機械２に発生した振動の時間的な変化を示すデータを生成する。すなわち、抽出部４２が、ＡＥセンサ３によって対象機械２から検出されたＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータから正弦波信号のサイクルごとの極大値のデータポイントを抽出する。抽出部４２によって抽出された極大値のデータポイントの時系列データは、対象機械２に発生した振動の時間的な変化を示しており、対象機械２に発生した振動の時間的な変化傾向の解析に用いられる。

特許文献１に記載された従来の装置では、前述したように、対象機械２に発生した振動の時間的な変化傾向の解析用データを得るために、Ａ／Ｄ変換、フィルタ処理、エンベロープ処理およびＦＦＴといった多くの信号処理が必要であり、これらの信号処理で得られたデータを記憶するために多くの記憶容量が必要であった。

これに対して、振動検出装置４は、デジタルデータからのデータポイントの抽出という簡易な処理によって、振動の時間的な変化傾向の解析用データを生成することができる。これにより、対象機械２に発生した振動の時間的な変化傾向を解析するために必要な信号処理を大幅に削減することが可能である。さらに、この解析用データは、極大値のデータポイントのみから構成されているので、解析用データを生成する際にデジタルデータから抽出された極大値のデータポイントを順次記憶するだけでよい。このため、対象機械２に発生した振動の時間的な変化傾向を解析するために必要な記憶容量の削減も可能である。さらに、振動検出装置４が備える出力処理部４３は、極大値のデータポイントと、正弦波として識別可能なポイント数のデータポイントからなり、極大値のデータポイントを含むサイクルデータとを、表示部６で視認可能に出力する。例えば、対象機械２の点検作業者は、高価なオシロスコープを使用しなくても、表示部６に表示されたサイクルデータにおける極大値の大きさによってノイズであるか否かを容易に判別できる。これにより、振動検出装置４は、対象機械２に発生した振動の時間的な変化傾向の解析に必要な信号処理を削減できかつ対象機械２の振動の検出データであるかノイズであるかを視認可能なデータを提供することが可能である。

異常判定部５は、ＡＥ波の正弦波信号のサイクルごとの極大値のデータポイントから構成されるデータに基づいて、対象機械２の異常を判定する。例えば、異常判定部５には、事前の実験によって求めたＡＥ波の正弦波信号の変化率（例えば、異常が発生した状態の対象機械２を模擬して得られた変化率）が判定閾値として設定されている。異常判定部５は、振動検出装置４によって生成されたデータのうち、表示部６に表示されたサイクルデータを視認することによりノイズではないと判定されたデータを用いて、ＡＥ波の正弦波信号の変化率を算出し、算出した変化率を判定閾値と比較する。異常判定部５は、ＡＥ波の正弦波信号の変化率が判定閾値よりも小さければ、対象機械２に異常が発生していないと判定し、ＡＥ波の正弦波信号の変化率が判定閾値以上になった場合には、対象機械２に異常が発生したと判定する。

図３は出力処理部４３の構成を示すブロック図である。出力処理部４３は、抽出部４２によって抽出された極大値のデータポイントおよびサイクルデータを表示部６で視認可能に出力する。正弦波として識別可能なポイント数は、例えば、２０ポイント程度である。出力処理部４３は、図３に示すように、判定部４３１、記憶部４３２および出力制御部４３３を備える。判定部４３１は、抽出部４２によって抽出されたデータポイントの極大値と、記憶部４３２に記憶されたデータポイントの最大値とを比較して、いずれが大きいかを判定する。

記憶部４３２は、ＡＥ波の正弦波信号の判定期間で最大値のデータポイントおよびこのデータポイントを含むサイクルデータを記憶する。出力制御部４３３は、記憶部４３２に記憶された最大値のデータポイントおよびこのデータポイントを含むサイクルデータを、表示部６に視認可能に出力する。出力制御部４３３は、ノイズではないと判定されたサイクルデータに含まれる最大値のデータポイントを異常判定部５に出力する。異常判定部５は、出力制御部４３３から出力されたデータに基づいて、対象機械２の異常を判定する。

図４は、実施の形態１に係る振動検出方法を示すフローチャートであり、図１に示した振動検出装置４による一連の処理を示している。ＡＥセンサ３は、対象機械２に発生した振動に応じたＡＥ波を検出する。Ａ／Ｄ変換部４１は、ＡＥセンサ３によって検出されたＡＥ波の正弦波信号を入力し、入力した正弦波信号をデジタルデータに変換する（ステップＳＴ１）。

次に、抽出部４２は、Ａ／Ｄ変換部４１によって変換されたデジタルデータを入力し、入力したデジタルデータから正弦波信号のサイクルごとに極大値のデータポイントを抽出する（ステップＳＴ２）。例えば、抽出部４２は、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータから正弦波信号のサイクルごとの極大値のデータポイントおよび極大値のデータポイントを含むサイクルデータを抽出する。抽出部４２によって抽出された極大値のデータポイントおよびサイクルデータは、出力処理部４３に出力される。

抽出部４２が、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータから、極大値のデータポイントを抽出する代わりに、極小値のデータポイントを抽出する場合、抽出したデータポイントの符号を反転させる。これにより、抽出部４２は、極大値のデータポイントを抽出する場合と同様の解析用のデータを生成することができる。なお、ＡＥ波の正弦波信号には、正弦波のプラス側に変化するノイズが重畳されるので、正弦波のマイナス側のピーク値である極小値を抽出することで、ノイズの誤抽出を低減させることが可能である。

出力処理部４３は、抽出部４２によって抽出された極大値のデータポイントおよびこのデータポイントを含むサイクルデータを表示部６で視認可能に出力する（ステップＳＴ３）。例えば、出力処理部４３が備える判定部４３１は、判定期間に、抽出部４２によってサイクルごとに順次抽出された極大値のデータポイントと記憶部４３２に記憶されている最大値のデータポイントとを比較して、いずれが大きいかを判定する。判定期間は、例えば、対象機械２の動作に応じてその状態が逐次変化する場合、対象機械２が個々の状態であった期間である。

例えば、対象機械２が切削装置である場合、切削装置が被加工物を切削する処理には、切削刃を被加工物に接触させる前の第１の空転状態、切削刃を被加工物に接触させて切削が行われている加工状態および被加工物から切削刃を引き離した第２の空転状態がある。記憶部４３２には、極大値のデータポイントおよびこのデータポイントを含んだサイクルデータが対象機械２の状態ごとに記憶される。

また、対象機械２の状態は動作条件によって異なる。例えば、切削装置の加工状態は、被加工物の材料によって変化し、切削刃の状態によって変化し、切削刃または被加工物を回転させる回転数の違いによって変化する。抽出部４２は、対象機械２が状態ごとおよび動作条件ごとに、ＡＥ波の正弦波信号のサイクルごとの極大値のデータポイントを順次抽出する。判定部４３１は、抽出部４２によって抽出された極大値のデータポイントと、記憶部４３２に記憶された最大値のデータポイントとを比較することにより、対象機械２の状態ごとに、最大値のデータポイントおよびこのデータポイントを含むサイクルデータを判定する。

記憶部４３２に記憶されていたデータポイントの値が、抽出部４２によって新たに抽出されたデータポイントの値よりも小さいと判定された場合、記憶部４３２は、抽出部４２によって新たに抽出されたデータポイントおよびこのデータポイントを含むサイクルデータを、それまで記憶されていたデータポイントおよびサイクルデータに上書きする。これにより、記憶部４３２には、対象機械２から検出されたＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータのうち、最大値のデータポイントおよびこのデータポイントを含むサイクルデータが記憶される。このように、記憶部４３２に対して最大値のデータポイントおよびこのデータポイントを含むサイクルデータのみを記憶することで、サイクルデータの記憶に要する記憶容量の増大を抑制することができる。

出力制御部４３３は、記憶部４３２に記憶された極大値のデータポイントとこのデータポイントを含むサイクルデータとを、表示部６に視認可能に出力する。対象機械２の点検作業者は、表示部６に表示されたサイクルデータにおける極大値の大きさによってノイズであるか否かを判別する。例えば、出力制御部４３３は、点検作業者からサイクルデータがノイズではないという判別結果が入力された場合、記憶部４３２に記憶された極大値のデータポイントを異常判定部５に出力する。異常判定部５は、出力制御部４３３から出力されたデータに基づいて、対象機械２の異常を判定する。

次に、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータからサイクルごとの極大値のデータポイントを抽出する処理について詳細に説明する。図５は、図４のステップＳＴ２の詳細な処理を示すフローチャートである。図５において、ｎは、データポイントの抽出順を示す抽出番号であり、０以上の自然数である。ＭＡＸは、データポイントの最大値である。抽出部４２は、抽出番号ｎのデータポイントを順に抽出して、抽出したデータポイントの中から極大値のデータポイントを探索する。

まず、抽出部４２は、ｎおよびＭＡＸに０を設定して（ステップＳＴ１ａ）、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータから、抽出番号ｎ（＝０）のデータポイントを抽出する。続いて、抽出部４２は、抽出番号ｎのデータポイントの値が最大値ＭＡＸよりも小さいか否かを確認する（ステップＳＴ２ａ）。

抽出番号ｎのデータポイントの値が最大値ＭＡＸよりも小さい場合（ステップＳＴ２ａ；ＹＥＳ）、抽出部４２は、最大値ＭＡＸを維持する（ステップＳＴ３ａ）。例えば、データポイントの抽出が開始された時点で、最大値ＭＡＸは０である。このとき、抽出されたデータポイントが正弦波のマイナス側のデータポイントである場合、データポイントの値が最大値ＭＡＸよりも小さいので、抽出部４２は、ステップＳＴ３ａの処理を行う。

一方、抽出番号ｎのデータポイントの値が最大値ＭＡＸ以上である場合（ステップＳＴ２ａ；ＮＯ）、抽出部４２は、最大値ＭＡＸとして、抽出番号ｎのデータポイントの値を設定する（ステップＳＴ４ａ）。これにより、最大値ＭＡＸが、抽出番号ｎのデータポイントの値で置き換えられる。

ステップＳＴ３ａまたはステップＳＴ４ａの処理が完了した場合、抽出部４２は、正弦波の１サイクル分のデジタルデータを処理したか否かを確認する（ステップＳＴ５ａ）。例えば、抽出部４２は、１サイクル分の正弦波を識別可能なポイント数のデータポイントを抽出した場合、正弦波の１サイクル分のデジタルデータが処理され、極大値のデータポイントの探索が完了したと判断する。なお、１サイクル分の正弦波として識別可能なポイント数は、Ａ／Ｄ変換におけるサンプリング分解能に依存するが、例えば、２０ポイント程度である。

正弦波の１サイクル分のデジタルデータが処理されていない場合（ステップＳＴ５ａ；ＮＯ）、抽出部４２は、抽出番号ｎに１を加算して（ステップＳＴ６ａ）、ステップＳＴ２ａの処理に戻る。これにより、次の抽出番号ｎのデータポイントが、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータから抽出されて、極大値のデータポイントの探索が継続される。

正弦波の１サイクル分のデジタルデータが処理された場合（ステップＳＴ５ａ；ＹＥＳ）、抽出部４２は、最大値ＭＡＸを極大値のデータポイントと決定してメモリに記憶する（ステップＳＴ７ａ）。続いて、抽出部４２は、ＡＥ波の正弦波信号の全てのサイクルを処理したか否かについて確認する（ステップＳＴ８ａ）。ここで、抽出部４２は、ＡＥセンサ３によって一定の検出期間（例えば、工作機械による被加工物の加工期間）に検出されたＡＥ波の正弦波信号の全てのサイクルについて前述した一連の処理を行ったか否かを確認する。このとき、未処理のサイクルがあれば（ステップＳＴ８ａ；ＮＯ）、抽出部４２は、ステップＳＴ１ａに戻り、データポイントの抽出番号ｎに０を設定し、最大値ＭＡＸに０を設定してから、次のサイクルのデータポイントに対してステップＳＴ２ａからの一連の処理を行う。

一方、ＡＥ波の正弦波信号における全てのサイクルについて処理された場合（ステップＳＴ８ａ；ＹＥＳ）、抽出部４２は、図５の処理を終了する。この後、抽出部４２は、メモリからサイクルごとの極大値のデータポイントを読み出し、読み出したデータポイントのデータを異常判定部５に出力する。

なお、図５において極小値のデータポイントを抽出する場合、例えば、最大値ＭＡＸの代わりに最小値ＭＩＮを設定する。抽出部４２は、抽出番号ｎのデータポイントの値が最小値ＭＩＮよりも大きいか否かを確認する（ステップＳＴ２ａ）。抽出番号ｎのデータポイントの値が最小値ＭＩＮよりも大きいと（ステップＳＴ２ａ；ＹＥＳ）、ステップＳＴ３ａに移行し、抽出番号ｎのデータポイントの値が最小値ＭＩＮ以下であれば（ステップＳＴ２ａ；ＮＯ）、ステップＳＴ４ａに移行する。ステップＳＴ３ａおよびステップＳＴ４ａにおける処理は、最小値ＭＩＮに対して行われる。抽出部４２は、最小値ＭＩＮを極小値のデータポイントと決定し、最小値ＭＩＮの符号を反転させてからメモリに記憶する（ステップＳＴ７ａ）。これらの処理が完了した後、抽出部４２は、メモリから読み出したサイクルごとの極小値のデータポイントのデータを、異常判定部５に出力する。

図６は、実施の形態１におけるサイクルデータの表示例を示す説明図である。出力制御部４３３は、記憶部４３２に記憶された極大値のデータポイントを含むサイクルデータを表示部６に表示させる。図６において、１サイクル目では、極大値のデータポイントＰ１を含むサイクルデータが表示部６に表示されている。表示部６には、１サイクル目のサイクルデータの正弦波が表示されているので、点検作業者は、このサイクルデータがノイズではなく、対象機械２の振動の検出データであると判定できる。

例えば、判定部４３１が、２サイクル目で抽出されたデータポイントＰ２の値がデータポイントＰ１の値以上であると判定すると、記憶部４３２には、極大値のデータポイントＰ２およびサイクルデータが記憶される。出力制御部４３３は、記憶部４３２に記憶された、２サイクル目の極大値のデータポイントを含むサイクルデータを表示部６に表示させる。１サイクル目と同様に、表示部６には、２サイクル目のサイクルデータの正弦波が表示されているので、点検作業者は、このサイクルデータがノイズではなく、対象機械２の振動の検出データであると判定できる。同様な手順で、３サイクル目のサイクルデータについても、点検作業者は、ノイズではなく、対象機械２の振動の検出データであると判定する。

判定部４３１が、抽出部４２によって４サイクル目に抽出されたデータポイントＰ４の値がデータポイントＰ３の値以上であると判定すると、記憶部４３２には、最大値のデータポイントＰ４およびこのデータポイントを含むサイクルデータが記憶される。出力制御部４３３は、記憶部４３２に記憶されたデータポイントＰ４を含むサイクルデータを表示部６に表示させる。表示部６に表示された４サイクル目のサイクルデータは、図６に示すように、データポイントＰ４の値が著しく大きいので、点検作業者は、４サイクル目のデータにはノイズが含まれていると判定できる。

次に、振動検出装置４の機能を実現するハードウェア構成について説明する。
振動検出装置４におけるＡ／Ｄ変換部４１、抽出部４２および出力処理部４３の各機能は、処理回路によって実現される。すなわち、振動検出装置４は、図４に示したステップＳＴ１からステップＳＴ３までの処理を実行する処理回路を備える。処理回路は、専用のハードウェアであってもよいし、メモリに記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であってもよい。

図７Ａは、振動検出装置４の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図であり、図７Ｂは、振動検出装置４の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。図７Ａおよび図７Ｂにおいて、入力インタフェース１００は、ＡＥセンサ３から振動検出装置４へ出力される正弦波信号を中継する。出力インタフェース１０１は、振動検出装置４から異常判定部５または表示部６へ出力されるデータを中継する。

処理回路が、図７Ａに示す専用のハードウェアの処理回路１０２である場合、処理回路１０２は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、または、これらを組み合わせたものが該当する。振動検出装置４におけるＡ／Ｄ変換部４１、抽出部４２および出力処理部４３の機能を、別々の処理回路で実現してもよいし、これらの機能をまとめて１つの処理回路で実現してもよい。

処理回路が図７Ｂに示すプロセッサ１０３である場合、振動検出装置４におけるＡ／Ｄ変換部４１、抽出部４２および出力処理部４３の機能は、ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアの組み合わせによって実現される。なお、ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述されてメモリ１０４に記憶される。

プロセッサ１０３は、メモリ１０４に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、振動検出装置４におけるＡ／Ｄ変換部４１、抽出部４２および出力処理部４３の機能を実現する。例えば、振動検出装置４は、プロセッサ１０３によって実行されるときに、図４に示したフローチャートにおけるステップＳＴ１からステップＳＴ３までの処理が結果的に実行されるプログラムを記憶するためのメモリ１０４を備えている。これらのプログラムは、Ａ／Ｄ変換部４１、抽出部４２および出力処理部４３の手順または方法をコンピュータに実行させる。メモリ１０４は、コンピュータを、Ａ／Ｄ変換部４１、抽出部４２および出力処理部４３として機能させるためのプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。

メモリ１０４は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ－ＥＰＲＯＭ）などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤなどが該当する。

振動検出装置４におけるＡ／Ｄ変換部４１、抽出部４２および出力処理部４３の機能の一部を専用ハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現してもよい。例えば、Ａ／Ｄ変換部４１は、専用のハードウェアである処理回路１０２によって機能を実現し、抽出部４２および出力処理部４３は、プロセッサ１０３がメモリ１０４に記憶されたプログラムを読み出し実行することで、機能を実現する。このように、処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合わせにより、上記機能を実現することができる。

以上のように、実施の形態１に係る振動検出装置４は、Ａ／Ｄ変換部４１、抽出部４２および出力処理部４３を備える。対象機械２に発生した振動に応じたＡＥ波の正弦波信号をデジタルデータに変換し、デジタルデータから正弦波信号のサイクルごとに極大値のデータポイントが抽出されて、抽出された極大値のデータポイントと、正弦波として識別可能なポイント数のデータポイントからなり、極大値のデータポイントを含むサイクルデータが、表示部６に表示される。このサイクルデータは、対象機械２に発生した振動の時間的な変化を示すデータであり、振動の時間的な変化傾向の解析用データとして扱うことができる。さらに、サイクルデータは、デジタルデータからデータポイントを抽出するという簡易な処理で生成可能である。さらに、表示部６に表示されたサイクルデータは、高価なオシロスコープを使用しなくても、サイクルごとの極大値の大きさによって容易にノイズであるか否かを判別することができる。これにより、振動検出装置４は、対象機械２に発生した振動の時間的な変化傾向の解析に必要な信号処理を削減できかつ対象機械２の振動の検出データであるかノイズであるかを視認可能なデータを提供することができる。

実施の形態２．
実施の形態２に係る振動検出装置は、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータからノイズを除去する構成を有している。図８は、実施の形態２に係る異常判定システム１Ａの構成を示すブロック図である。図８において、図１と同一の構成要素には同一の符号を付して説明を省略する。異常判定システム１Ａは、対象機械２に発生した振動に基づいて、対象機械２の異常の有無を判定するシステムであり、ＡＥセンサ３、振動検出装置４Ａおよび異常判定部５を備える。振動検出装置４Ａは、Ａ／Ｄ変換部４１、抽出部４２Ａ、ノイズ判定部４４およびノイズ除去部４５を備える。

抽出部４２Ａは、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータのうち、ノイズを含むサイクルのデータポイントが除去されたデジタルデータから極大値または極小値のデータポイントを抽出する。例えば、抽出部４２Ａは、ノイズを含むサイクルのデータポイントが除去されたデジタルデータから極大値のデータポイントを抽出する。抽出されたデータポイントのデータは、異常判定部５に出力される。また、抽出部４２Ａは、極大値のデータポイントを抽出する代わりに極小値のデータポイントを抽出する場合、抽出したデータポイントの符号を反転させる。

ノイズ判定部４４は、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータのノイズを判定する。例えば、ノイズ判定部４４は、正弦波信号のサイクルごとのデータポイントの総和ＡＤ＿ＳＵＭを判定値と比較した結果に基づいて、サイクルごとにノイズを判定する。なお、判定値は、例えば、０またはＤＣオフセットの値である。

ノイズ除去部４５は、ノイズ判定部４４によって判定されたノイズを、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータから除去する。例えば、ノイズ除去部４５は、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータからノイズを含むサイクルの全てのデータポイントを除去する。

次に、ノイズを含むサイクルのデータポイントが除去されたデジタルデータから極大値のデータポイントを抽出する処理の一例について説明する。図９は、実施の形態２に係る振動検出方法を示すフローチャートであり、ノイズ判定部４４、ノイズ除去部４５および抽出部４２Ａによる一連の処理の例を示している。図９のステップＳＴ４ｂからステップＳＴ１１ｂまでは、図５のステップＳＴ１ａからステップＳＴ８ａまでの処理と同様であるので、説明を省略する。なお、ｎは、データポイントの抽出順を示す抽出番号であり、０以上の自然数である。ＭＡＸは、データポイントの最大値である。

ノイズ判定部４４が、ＡＥ波の正弦波信号のサイクルごとにデジタルデータを入力し、入力したデジタルデータを用いて、１サイクル分のデータポイントの総和ＡＤ＿ＳＵＭを算出する（ステップＳＴ１ｂ）。例えば、ノイズ判定部４４は、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータから、正弦波の１サイクル分を形成可能な個数（２０個程度）のデータポイントを順次入力し、入力したデータポイントの値を順次加算することにより、総和ＡＤ＿ＳＵＭを算出する。

続いて、ノイズ判定部４４は、総和ＡＤ＿ＳＵＭが判定値以下であるか否かを確認する（ステップＳＴ２ｂ）。ＤＣオフセットがない正弦波信号において、１サイクルの正弦波のプラス側とマイナス側では、信号レベルの絶対値は同じ値である。また、ＡＥ波の正弦波信号には、正弦波のプラス側に変化するノイズが重畳される。Ａ／Ｄ変換処理におけるサンプリングのばらつきによる測定誤差を無視すると、１サイクル分のデジタルデータにノイズが含まれていなければ、総和ＡＤ＿ＳＵＭは０となり、ノイズが含まれる場合は、総和ＡＤ＿ＳＵＭは、０よりも大きな値となる。

また、ＡＥ波の正弦波信号のデータポイントにＤＣオフセットが含まれる場合、１サイクルの各データポイントにＤＣオフセットが含まれる。Ａ／Ｄ変換処理におけるサンプリングのばらつきによる測定誤差を無視すると、１サイクルの各データポイントにノイズが含まれていなければ、総和ＡＤ＿ＳＵＭは、１サイクルで抽出された各データポイントに含まれるＤＣオフセットが加算された値となる。一方、ノイズが含まれる場合、総和ＡＤ＿ＳＵＭは、１サイクルで抽出された各データポイントに含まれるＤＣオフセットが加算された値よりも大きな値となる。

そこで、ノイズ判定部４４には、例えば、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータにＤＣオフセットがなければ、判定値として０が設定される。また、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータにＤＣオフセットがある場合、ノイズ判定部４４には、１サイクルで抽出される各データポイントに含まれるＤＣオフセットが加算された値が、判定値として設定される。

総和ＡＤ＿ＳＵＭが判定値よりも大きい場合（ステップＳＴ２ｂ；ＮＯ）、ノイズ判定部４４は、総和ＡＤ＿ＳＵＭを求めたサイクルにノイズが含まれると判定して、この判定結果をノイズ除去部４５に通知する。ノイズ除去部４５は、ノイズ判定部４４から通知された判定結果に基づいて、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータから、総和ＡＤ＿ＳＵＭを求めたサイクルにおける全てのデータポイントを除去する（ステップＳＴ３ｂ）。この後、ノイズ判定部４４は、次のサイクルに対してステップＳＴ１ｂからの処理を行う。

総和ＡＤ＿ＳＵＭが判定値以下である場合（ステップＳＴ２ｂ；ＹＥＳ）、ノイズ判定部４４は、総和ＡＤ＿ＳＵＭを求めたサイクルにノイズが含まれないと判定し、この判定結果を抽出部４２Ａに通知する。抽出部４２Ａは、ノイズ判定部４４から通知された判定結果に基づいて、総和ＡＤ＿ＳＵＭを求めたサイクルのデータポイントについてステップＳＴ４ｂからの一連の処理を行う。このように、抽出部４２Ａは、ノイズを含むサイクルのデータポイントが除去されたデジタルデータから極大値のデータポイントを抽出する。これにより、ノイズの誤抽出を低減することが可能である。

異常判定部５は、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータから正弦波信号のサイクルごとに抽出された極大値または極小値のデータポイントのデータに基づいて、対象機械２の異常を判定する。極大値または極小値のデータポイントのデータは、ノイズを含むサイクルのデータポイントが除去されたデジタルデータから抽出される。このようにノイズの誤抽出が低減されたデータを用いることで、異常判定部５による対象機械２の異常判定の精度が向上する。

なお、図９において極小値のデータポイントを抽出する場合、例えば、最大値ＭＡＸの代わりに、最小値ＭＩＮを設定する。抽出部４２Ａは、抽出番号ｎのデータポイントの値が最小値ＭＩＮよりも大きいか否かを確認する（ステップＳＴ５ｂ）。抽出番号ｎのデータポイントの値が最小値ＭＩＮよりも大きい場合（ステップＳＴ５ｂ；ＹＥＳ）、ステップＳＴ６ｂに移行し、抽出番号ｎのデータポイントの値が最小値ＭＩＮ以下であれば（ステップＳＴ５ｂ；ＮＯ）、ステップＳＴ７ｂに移行する。ステップＳＴ６ｂおよびステップＳＴ７ｂにおける処理は、最小値ＭＩＮに対して行われる。抽出部４２Ａは、最小値ＭＩＮを極小値のデータポイントと決定し、最小値ＭＩＮの符号を反転させてからメモリに記憶する（ステップＳＴ１０ｂ）。

振動検出装置４ＡにおけるＡ／Ｄ変換部４１、抽出部４２Ａ、ノイズ判定部４４およびノイズ除去部４５の機能は処理回路により実現される。すなわち、振動検出装置４Ａは、図９に示したステップＳＴ１ｂからステップＳＴ１１ｂの処理を実行するための処理回路を備える。処理回路は、図７Ａに示した専用のハードウェアの処理回路１０２であってもよいし、図７Ｂに示したメモリ１０４に記憶されたプログラムを実行するプロセッサ１０３であってもよい。

以上のように、実施の形態２に係る振動検出装置４Ａは、抽出部４２Ａ、ノイズ判定部４４およびノイズ除去部４５を備える。ノイズ判定部４４は、正弦波信号のサイクルごとのデータポイントの総和ＡＤ＿ＳＵＭを判定値と比較した結果に基づいてサイクルごとにノイズを判定する。ノイズ除去部４５は、ノイズを含むサイクルの全てのデータポイントを除去する。抽出部４２Ａは、ノイズ除去部４５によってノイズを含むサイクルのデータポイントが除去されたデジタルデータから、極大値または極小値のデータポイントを抽出する。ノイズを含んだサイクルのデータポイントが除去されるので、ノイズの誤抽出を低減することができる。

実施の形態３．
図１０は、実施の形態２に係る異常判定システム１Ｂの構成を示すブロック図である。図１０において、図１と同一の構成要素には同一の符号を付して説明を省略する。異常判定システム１Ｂは、対象機械２に発生した振動に基づいて、対象機械２の異常の有無を判定するシステムであり、ＡＥセンサ３、振動検出装置４Ｂおよび異常判定部５を備える。振動検出装置４Ｂは、Ａ／Ｄ変換部４１および抽出部４２Ｂを備える。また、抽出部４２Ｂは、ノイズ判定部４４Ａおよびノイズ除去部４５Ａを備える。

抽出部４２Ｂは、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータのうち、ノイズが除去されたサイクルのデータポイントから極大値または極小値のデータポイントを抽出する。例えば、抽出部４２Ｂは、ノイズが除去されたサイクルのデータポイントから、極大値のデータポイントを抽出する。抽出部４２Ｂによって抽出されたデータポイントは、異常判定部５に出力される。抽出部４２Ｂは、極大値のデータポイントを抽出する代わりに極小値のデータポイントを抽出する場合、抽出したデータポイントの符号を反転させる。

ノイズ判定部４４Ａは、抽出部４２Ｂによって抽出されたデータポイントのうち、正弦波信号のサイクルのピークの位置に対応しないデータポイントをノイズと判定する。ＡＥセンサ３からＡＥ波の正弦波信号が出力され、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータから正弦波の１サイクル分として抽出されるデータポイントの個数は既知であり、サイクルで最初に抽出されたデータポイントの位置は既知である。従って、１サイクルで抽出されるデータポイントの個数とサイクルで最初に抽出されたデータポイントの位置に基づいて、正弦波のサイクルのピークに対応する位置を特定することは可能である。ノイズ判定部４４Ａには、ピークに対応する位置を示す情報が予め設定されている。

また、ノイズ判定部４４Ａは、直前と直後に抽出されたデータポイントとの間で増減傾向が反転するデータポイントのうち、サイクルのピークの位置に対応しないデータポイントをノイズと判定する。例えば、直前と直後に抽出されたデータポイントよりも値が大きいデータポイントは、直前に抽出されたデータポイントからは増加傾向にあるが、直後に抽出されたデータポイントからは減少傾向にある。また、直前と直後に抽出されたデータポイントよりも値が小さいデータポイントは、直前に抽出されたデータポイントからは減少傾向にあるが、直後に抽出されたデータポイントからは増加傾向にある。ノイズ判定部４４Ａは、これらのデータポイントがピークの位置に対応していなければ、ノイズと判定する。

ノイズ除去部４５Ａは、ＡＥ波の正弦波信号のサイクルごとにノイズと判定されたデータポイントを除去する。例えば、ノイズ除去部４５Ａは、抽出部４２Ｂによって抽出された極大値または極小値のデータポイントのうち、サイクルのピークの位置に対応しないデータポイントを除去する。また、ノイズ除去部４５Ａは、直前と直後に抽出されたデータポイントとの間で増減傾向が反転するデータポイントのうち、サイクルのピークの位置に対応しないデータポイントを除去する。さらに、ノイズ除去部４５Ａは、ノイズを含むサイクルの全てのデータポイントを除去してもよい。

次に、サイクルごとにノイズを除去しながら極大値のデータポイントを抽出する処理の一例について説明する。図１１は、実施の形態３に係る振動検出方法を示すフローチャートであり、抽出部４２Ｂによる処理の例を示している。図１１のステップＳＴ１ｃおよびステップＳＴ２ｃは、図５のステップＳＴ１ａおよびステップＳＴ２ａの処理と同様であり、図１１のステップＳＴ５ｃからステップＳＴ１０ｃまでは、図５のステップＳＴ３ａからステップＳＴ８ａまでの処理と同様であるので、説明を省略する。また、ｎは、データポイントの抽出順を示す抽出番号であり、０以上の自然数である。ＭＡＸは、データポイントの最大値である。

抽出番号ｎのデータポイントの値が最大値ＭＡＸよりも小さい場合（ステップＳＴ２ｃ；ＹＥＳ）、ノイズ判定部４４Ａは、最大値ＭＡＸのデータポイントが、サイクルのピークの位置に対応するか否かを確認する（ステップＳＴ３ｃ）。図１２は、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータから極大値のデータポイントを抽出する処理の概要を示す図であり、正弦波の１サイクル分のデータポイントとして、データポイントＳに続いて、２１個のデータポイントを順に抽出しながら、極大値のデータポイントを探索する処理を示している。

データポイントＳは、サイクルで最初に抽出されるデータポイントであり、抽出番号ｎは０である。また、データポイントＳは、直前のサイクルのピーク位置から時間的に進んだ近傍の位置にある。このとき、正弦波のプラス側のピークの位置は、データポイントＳに続いて抽出されるデータポイント数±１に対応する位置にある。例えば、図１２では、抽出番号ｎが０であるデータポイントＳに続いて、抽出番号ｎが２１であるデータポイントまでの２１個のデータポイントが抽出されるので、ピークの位置は、抽出されたデータポイント数が２１±１、すなわち、データポイント数が２０から２２である範囲に対応している。

ノイズ判定部４４Ａは、最大値ＭＡＸのデータポイントがピークの位置に対応しない場合（ステップＳＴ３ｃ；ＮＯ）、最大値ＭＡＸのデータポイントをノイズと判定し、この判定結果をノイズ除去部４５Ａに通知する。ノイズ除去部４５Ａは、ノイズ判定部４４Ａから通知された判定結果に基づいて、最大値ＭＡＸのデータポイントを除去する（ステップＳＴ４ｃ）。この後、ステップＳＴ８ｃの処理に移行し、次の抽出番号のデータポイントについてステップＳＴ１ｃからの一連の処理が行われるので、極大値のデータポイントの探索が継続される。

一方、最大値ＭＡＸのデータポイントがピークの位置に対応する場合（ステップＳＴ３ｃ；ＹＥＳ）、ノイズ判定部４４Ａは、最大値ＭＡＸのデータポイントがノイズではないと判定し、ステップＳＴ５ｃの処理に移行する。このように、抽出部４２Ｂは、サイクルごとにノイズが除去されたデジタルデータから極大値のデータポイントを抽出するので、ノイズの誤抽出が低減される。

なお、ノイズ除去部４５Ａは、ノイズ判定部４４Ａによりノイズと判定されたデータポイントを含む１サイクルの全てのデータポイントを除去してもよい。この場合、抽出部４２Ｂは、ノイズを含むサイクルのデータポイントが除去されたデジタルデータから極大値のデータポイントを抽出するので、ノイズの誤抽出が低減される。

なお、図１１において極小値のデータポイントを抽出する場合、例えば、最大値ＭＡＸの代わりに、最小値ＭＩＮを設定する。抽出部４２Ｂは、抽出番号ｎのデータポイントの値が最小値ＭＩＮよりも大きいか否かを確認する（ステップＳＴ２ｃ）。抽出番号ｎのデータポイントの値が最小値ＭＩＮよりも大きい場合（ステップＳＴ２ｃ；ＹＥＳ）、ステップＳＴ３ｃに移行し、抽出番号ｎのデータポイントの値が最小値ＭＩＮ以下であれば（ステップＳＴ２ｃ；ＮＯ）、ステップＳＴ６ｃに移行する。ノイズ判定部４４Ａは、最小値ＭＩＮのデータポイントが、ピークの位置に対応するか否かを確認する（ステップＳＴ３ｃ）。最小値ＭＩＮのデータポイントがピークの位置に対応しなければ（ステップＳＴ３ｃ；ＮＯ）、ステップＳＴ４ｃに移行し、最小値ＭＩＮのデータポイントがピークの位置に対応する場合（ステップＳＴ３ｃ；ＹＥＳ）、ステップＳＴ５ｃに移行する。ステップＳＴ４ｃ、ステップＳＴ５ｃおよびステップＳＴ６ｃにおける処理は、最小値ＭＩＮに対して行われる。抽出部４２Ｂは、最小値ＭＩＮを極小値のデータポイントと決定し、最小値ＭＩＮの符号を反転させてからメモリに記憶する（ステップＳＴ９ｃ）。

図１３は、実施の形態３に係る振動検出方法の別の態様を示すフローチャートであり、直前と直後に抽出されたデータポイントよりも値が大きいデータポイントから、極大値のデータポイントを探索する処理を示している。ノイズ判定部４４Ａは、正弦波の１サイクルのデジタルデータから、連続した３つのデータポイント（抽出番号ｎ＝Ｍ－１，Ｍ，Ｍ＋１）を抽出し、中間のデータポイント（抽出番号ｎ＝Ｍ）が、直前と直後に抽出されたデータポイント（抽出番号ｎ＝Ｍ－１，Ｍ＋１）よりも大きい値であるか否かを確認する（ステップＳＴ１ｄ）。

直前と直後に抽出されたデータポイントよりも大きい値のデータポイントである場合（ステップＳＴ１ｄ；ＹＥＳ）、ノイズ判定部４４Ａは、サイクルのピークの位置に対応するデータポイントであるか否かを確認する（ステップＳＴ２ｄ）。ノイズ判定部４４Ａは、図１１のステップＳＴ３ｃと同様な処理でピークの位置に対応するか否かを判断する。

データポイント（抽出番号ｎ＝Ｍ）がピークの位置に対応しない場合（ステップＳＴ２ｄ；ＮＯ）、ノイズ判定部４４Ａは、当該データポイントがノイズであると判定し、この判定結果をノイズ除去部４５Ａに通知する。ノイズ除去部４５Ａは、ノイズ判定部４４Ａから通知された判定結果に基づいて、当該データポイントを除去する（ステップＳＴ３ｄ）。この後、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータのうち、次に連続した３つのデータポイント（抽出番号ｎ＝Ｍ＋１，Ｍ＋２，Ｍ＋３）についてステップＳＴ１ｄからの処理が行われ、極大値のデータポイントの探索が継続される。

データポイント（抽出番号ｎ＝Ｍ）がピークの位置に対応する場合（ステップＳＴ２ｄ；ＹＥＳ）、ノイズ判定部４４Ａは、当該データポイントがノイズではないと判定し、この判定結果を抽出部４２Ｂに通知する。抽出部４２Ｂは、ノイズ判定部４４Ａの判定結果に基づいて、当該データポイントを、今回のサイクルの極大値のデータポイントと決定してメモリに記憶する（ステップＳＴ４ｄ）。

なお、ノイズ除去部４５Ａは、ノイズ判定部４４Ａによりノイズと判定されたデータポイントを含む１サイクルの全てのデータポイントを除去してもよい。この場合、抽出部４２Ｂは、ノイズを含むサイクルのデータポイントが除去されたデジタルデータから極大値のデータポイントを抽出するので、ノイズの誤抽出が低減される。

続いて、抽出部４２Ｂは、ＡＥ波の正弦波信号の全てのサイクルを処理したか否かについて確認する（ステップＳＴ５ｄ）。抽出部４２Ｂは、ＡＥセンサ３によって一定の検出期間（例えば、工作機械による被加工物の加工期間）に検出されたＡＥ波の正弦波信号の全てのサイクルについて前述の処理を行ったか否かを確認する。

未処理のサイクルがある場合（ステップＳＴ５ｄ；ＮＯ）、抽出部４２Ｂは、次のサイクルに移行する（ステップＳＴ６ｄ）。すなわち、抽出部４２Ｂは、次のサイクルを極大値の探索対象のサイクルに設定することで、当該サイクルに対してステップＳＴ１ｄからの処理を行う。

一方、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータにおける全てのサイクルを処理した場合（ステップＳＴ５ｄ；ＹＥＳ）、抽出部４２Ｂは、図１３の処理を終了する。この後、抽出部４２Ｂは、メモリからサイクルごとの極大値のデータポイントを読み出し、読み出したデータポイントのデータを異常判定部５に出力する。

なお、図１３において極小値のデータポイントを抽出する場合に、ノイズ判定部４４Ａは、中間のデータポイント（抽出番号ｎ＝Ｍ）が直前と直後に抽出されたデータポイント（抽出番号ｎ＝Ｍ－１，Ｍ＋１）よりも小さい値であるか否かを確認する（ステップＳＴ１ｄ）。また、ノイズ判定部４４Ａは、データポイントが、正弦波のマイナス側のピークの位置に対応するか否かを確認する（ステップＳＴ２ｄ）。抽出部４２Ｂは、極小値のデータポイントと決定し、当該データポイントの符号を反転させてからメモリに記憶する（ステップＳＴ４ｄ）。

振動検出装置４ＢにおけるＡ／Ｄ変換部４１および抽出部４２Ｂの機能は、処理回路により実現される。すなわち、振動検出装置４Ｂは、図１１または図１３に示した処理を実行するための処理回路を備えている。処理回路は、図７Ａに示した専用のハードウェアの処理回路１０２であってもよいし、図７Ｂに示したメモリ１０４に記憶されたプログラムを実行するプロセッサ１０３であってもよい。

以上のように、実施の形態３に係る振動検出装置４Ｂは、Ａ／Ｄ変換部４１および抽出部４２Ｂを備える。抽出部４２Ｂは、ノイズ判定部４４Ａおよびノイズ除去部４５Ａを備える。ノイズ判定部４４Ａは、抽出部４２Ｂによって抽出されたデータポイントのうち、正弦波信号のサイクルのピークの位置に対応しないデータポイントをノイズと判定する。また、ノイズ判定部４４Ａは、直前と直後に抽出されたデータポイントとの間で増減傾向が反転するデータポイントのうち、正弦波信号のサイクルのピークの位置に対応しないデータポイントをノイズと判定する。ノイズ除去部４５Ａは、正弦波信号のサイクルに含まれるノイズを除去する。抽出部４２Ｂは、ノイズが除去されたサイクルのデータポイントから、極大値または極小値のデータポイントを抽出する。ノイズがサイクルごとに除去されるので、ノイズの誤抽出を低減することができる。

実施の形態４．
図１４は、実施の形態４に係る異常判定システム１Ｃの構成を示すブロック図である。図１４において、図１と同一の構成要素には、同一の符号を付して説明を省略する。異常判定システム１Ｃは、対象機械２に発生した振動に基づいて、対象機械２の異常の有無を判定するシステムであり、ＡＥセンサ３、振動検出装置４Ｃおよび異常判定部５Ａを備える。振動検出装置４Ｃは、Ａ／Ｄ変換部４１、抽出部４２および出力処理部４３に加え、ＤＣオフセット除去部４６、実効値演算部４７および平均化処理部４８を備える。

ＤＣオフセット除去部４６は、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータからＤＣオフセットを除去する。例えば、ＤＣオフセット除去部４６は、一定時間のデジタルデータの平均値を算出し、算出した平均値を用いてＤＣオフセットを特定し、特定したＤＣオフセットを除去する。

実効値演算部４７は、ＤＣオフセットが除去された正弦波信号のデジタルデータの実効値を算出する。実効値は、時間的に変化する正弦波信号の大きさを評価するための評価値であり、例えば、正弦波信号のデジタルデータのデータポイントの値の２乗を、正弦波信号の１サイクルについて平均し、その値の平方根をとった値である。

平均化処理部４８は、実効値演算部４７によって算出された実効値について平均化処理を施して平均値を算出する。この平均値は、対象機械２の振動レベルを数値化した値である。例えば、平均化処理部４８は、前回の測定までに蓄積された実効値の平均値を算出する。この平均値は、対象機械２に発生した振動に応じたＡＥ波の正弦波信号に基づくものであり、対象機械２の振動レベルを示す値である。

なお、振動レベルを数値化するために正弦波信号の実効値を平均化する方法は、一例であり、これ以外の方法であっても、ＡＥ波の正弦波信号に基づいて振動レベルを数値化できる方法であればよい。例えば、正弦波信号の実効値そのものを振動レベルとして数値化してもよいし、正弦波信号の実効値の期間積算値を振動レベルとして数値化してもよい。

異常判定部５Ａは、実施の形態１と同様にして、出力処理部４３から出力されたデータに基づいて、対象機械２の異常を判定する。すなわち、異常判定部５Ａは、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータから抽出された極大値のデータポイントに基づいて、対象機械２に発生した突発的な異常を判定する。例えば、対象機械２が切削器である場合、切削刃の破損（刃こぼれ）が判定される。

さらに、異常判定部５Ａは、平均化処理部によって算出された平均値に基づいて、対象機械２の劣化状態を判定する。例えば、異常判定部５Ａは、一定の期間内に得られた対象機械２の振動レベルの実効値の平均値を初期値に設定し、その後に対象機械２から得られた振動レベルの実効値の平均値が初期値から有意な変化があった場合、対象機械２が劣化傾向にあると判定する。

なお、異常判定部５Ａは、対象機械２の劣化傾向を解析し、この解析結果に基づいて、対象機械２の寿命を予測してもよい。このように、異常判定部５Ａは、平均化処理部４８によって算出された対象機械２における振動レベルの実効値の平均値に基づいて、対象機械２において緩やかに進行する劣化（例えば、切削刃の摩耗）を監視することができる。

なお、振動検出装置４Ｃは、抽出部４２の代わりに抽出部４２Ａを備え、さらにノイズ判定部４４およびノイズ除去部４５を備えてもよい。また、振動検出装置４Ｃは、抽出部４２の代わりに抽出部４２Ｂを備えてもよい。さらに、異常判定システム１Ｃにおいて、Ａ／Ｄ変換部４１、抽出部４２および出力処理部４３を備える振動検出装置と、Ａ／Ｄ変換部４１、ＤＣオフセット除去部４６、実効値演算部４７および平均化処理部４８を備える振動検出装置を備えてもよい。

以上のように、実施の形態４に係る異常判定システム１Ｃでは、対象機械２に突発的に発生する異常の判定と、対象機械２において緩やかに進行する劣化状態の監視とを、同時に行うことが可能である。

実施の形態５．
図１５Aは、対象機械２に連続的に発生した振動に由来するＡＥ波を検出したＡＥセンサ３の出力波形を示す波形図である。図１５Ｂは、対象機械２に突発的に発生した振動に由来するＡＥ波を検出したＡＥセンサ３の出力波形を示す波形図である。図１５Ｃは、対象機械２に連続的に発生した振動と突発的に発生した振動とに由来するＡＥ波を検出したＡＥセンサ３の出力波形の例（１）を示す波形図である。図１５Ｄは、対象機械２に連続的に発生した振動と突発的に発生した振動とに由来するＡＥ波を検出したＡＥセンサ３の出力波形の例（２）を示す波形図である。図１５Ｅは、対象機械に連続的に発生した振動と突発的に発生した振動とに由来するＡＥ波を検出したＡＥセンサの出力波形の例（３）を示す波形図である。

例えば、対象機械２が回転機械である場合、回転機械には、回転軸が回転している際に連続的な振動が発生する。振動は回転機械に加わる衝撃であるため、回転機械には、連続的な衝撃に由来した連続的なＡＥ波が発生する。回転機械に発生した連続的なＡＥ波は、図１５Ａに示すように、ＡＥセンサ３によって正弦波信号として検出される。図１５Ａにおいて、Ｖａは、対象機械２に連続的に発生している振動に由来したＡＥ波の正弦波信号のＮサイクルの波高値の平均値である。

また、回転軸の軸受けに異常が発生すると、回転機械には、軸受けの異常に由来した振動が発生し、この振動に由来したＡＥ波が発生する。回転機械の軸受けの異常に由来したＡＥ波は、図１５Ｂに示すように、ＡＥセンサ３によって正弦波信号として検出される。Ｖｂは、対象機械２に突発的に発生した振動に由来した正弦波信号のＮサイクル分の波高値の平均値である。

回転機械の回転軸が回転している際に回転軸の軸受けに突発的な異常が発生した場合、回転機械には、回転軸の回転による連続的な振動が発生している際に、軸受けに発生した突発的な異常に由来した振動も発生し、これらの振動に由来するＡＥ波が発生する。このため、回転機械には、突発的な振動が発生した期間において、連続的に発生している振動に由来するＡＥ波と突発的に発生した振動に由来するＡＥ波とが強め合ったＡＥ波の正弦波信号が発生する場合がある。

例えば、図１５Ｃに示すように、連続的に発生している振動に由来するＡＥ波と、突発的に発生した振動に由来するＡＥ波とが強め合っているＡＥ波の正弦波信号のＮサイクルの波高値の平均値をＶｘとした場合に、突発的に発生した振動に由来するＡＥ波の正弦波信号値の変化量Ｖｃは、ＶｘからＶａを減算した値（Ｖｃ＝Ｖｘ－Ｖａ）である。従来の振動検出装置は、このようなＡＥ波の信号値の増加を検出して、対象機械に突発的な振動が発生したことを検知している。

しかしながら、実際には、対象機械に突発的な振動が発生した期間において、ＡＥ波の信号値が減少する場合もある。例えば、連続的に発生している振動に由来するＡＥ波と、突発的に発生した振動に由来するＡＥ波とが弱め合うと、図１５Ｄにおいて矢印Ａで示すように、回転機械に発生している連続的な振動に由来したＡＥ波の信号値は、減少する。連続的に発生している振動に由来するＡＥ波と、突発的に発生した振動に由来するＡＥ波とが弱め合っているＡＥ波の正弦波信号のＮサイクルの波高値の平均値をＶｙとすると、突発的に発生した振動に由来するＡＥ波の正弦波信号値の変化量Ｖｄは、ＶａからＶｙを減算した値（Ｖｄ＝Ｖａ－Ｖｙ）である。

また、上記両者が弱め合う場合において、連続的に発生している振動に由来するＡＥ波に対して、突発的に発生した振動に由来するＡＥ波が大きい場合に、ＡＥ波の信号値は、図１５Ｅにおいて矢印Ａで示すように減少した後に、矢印Ｂで示すように、連続的な振動に由来したＡＥ波の信号値と突発的に発生した振動に由来するＡＥ波の信号値との差分の値まで増加する。Ｖｚは、連続的に発生している振動に由来するＡＥ波と、突発的に発生した振動に由来するＡＥ波とが弱め合っているＡＥ波の正弦波信号のＮサイクルの波高値の平均値である。突発的に発生した振動に由来するＡＥ波の正弦波信号値の変化量Ｖｄは、ＶｚとＶａとを加算した値（Ｖｄ＝Ｖｚ＋Ｖａ）である。なお、連続的に発生している振動に由来するＡＥ波と突発的に発生した振動に由来するＡＥ波とが完全に強め合うか、完全に弱め合った場合、Ｖｄ＝Ｖｂとなる。

例えば、半導体素子の製造に使用されるエッチング装置は、通常、真空室の壁面内に設けられた冷却管に冷媒が供給されて壁面が冷却されている。エッチング装置には、冷却管への冷媒の供給によって連続的な振動が発生している。また、真空室に配置された加工物のエッチングが開始されると、エッチング装置には、エッチング処理によって振動が発生する。すなわち、エッチング装置には、真空室の壁面の冷却によって連続的に振動が発生している状態で、加工物のエッチングによって突発的な振動が発生する。

加工物のエッチングによって発生した振動に由来するＡＥ波は、通常、真空室の壁面の冷却によって連続的に発生している振動に由来するＡＥ波よりも信号値が小さい。このため、連続的に発生している振動に由来するＡＥ波と突発的に発生した振動に由来するＡＥ波とが弱め合う場合がある。この場合、従来の振動検出装置は、対象機械に突発的に発生した振動を検出することができない。

そこで、実施の形態５に係る振動検出装置では、対象機械２に発生したＡＥ波の正弦波信号値が安定傾向、増加傾向、減少傾向または減少から増加に転じる変化傾向のいずれの変化傾向であるかを判定する。これにより、実施の形態５に係る振動検出装置は、対象機械に連続的に発生している振動に由来するＡＥ波と突発的に発生した振動に由来するＡＥ波とが弱め合う場合であっても、突発的に発生した振動を検出することが可能である。

図１６は、実施の形態５に係る異常判定システム１Ｄの構成を示すブロック図である。図１６において、図１と同一の構成要素には、同一の符号を付して説明を省略する。異常判定システム１Ｄは、対象機械２に発生した振動に基づいて、対象機械２の異常の有無を判定するシステムであり、ＡＥセンサ３、振動検出装置４Ｄ、異常判定部５および表示部６を備える。異常判定部５および表示部６は、振動検出装置４Ｄとは別に設けられた外部装置が備えてもよいし、振動検出装置４Ｄが備えてもよい。

振動検出装置４Ｄは、ＡＥセンサ３によって対象機械２から検出されたＡＥ波の正弦波信号の複数のサイクルごとのデータポイントを用いて、ＡＥ波の正弦波信号が安定傾向、増加傾向、減少傾向または減少から増加に転じる変化傾向のいずれの変化傾向であるのかを判定し、判定した変化傾向で変化したＡＥ波の正弦波信号の変化量を演算して、ＡＥ波の正弦波信号の変化傾向に対応した変化量を出力する。図１６に示すように、振動検出装置４Ｄは、例えば、Ａ／Ｄ変換部４１、抽出部４２および出力処理部４３Ａを備える。

図１７は、図１６の出力処理部４３Ａの構成を示すブロック図である。図１７に示すように、出力処理部４３Ａは、変化傾向判定部４３４、変化量演算部４３５および出力制御部４３６を備える。変化傾向判定部４３４は、抽出部４２によって抽出されたＡＥ波の正弦波信号の複数のサイクルごとの極大値のデータポイントを用いて、ＡＥ波の正弦波信号が安定傾向、増加傾向、減少傾向または減少から増加に転じる変化傾向のいずれの変化傾向であるかを判定する。変化量演算部４３５は、判定された変化傾向で変化したＡＥ波の正弦波信号値の変化量を演算する。出力制御部４３６は、ＡＥ波の正弦波信号の変化傾向に対応した変化量を異常判定部５または表示部６に出力する。

図１８は、実施の形態５に係る振動検出方法を示すフローチャートであって、振動検出装置４Ｄによる一連の動作を示している。ＡＥセンサ３は、対象機械２に発生した振動に応じたＡＥ波を検出する。Ａ／Ｄ変換部４１は、ＡＥセンサ３によって検出されたＡＥ波の正弦波信号を入力し、入力したＡＥ波の正弦波信号をデジタルデータに変換する（ステップＳＴ１ｅ）。

抽出部４２は、Ａ／Ｄ変換部４１によって変換されたデジタルデータを入力し、入力したデジタルデータから正弦波信号のサイクルごとに極大値のデータポイントを抽出する（ステップＳＴ２ｅ）。例えば、抽出部４２は、ＡＥ波の正弦波信号のデジタルデータから正弦波信号のサイクルごとの極大値のデータポイントを抽出し、抽出した極大値のデータポイントを出力処理部４３Ａに出力する。

続いて、変化傾向判定部４３４は、抽出部４２によって抽出されたＡＥ波の正弦波信号のＮサイクルごとの極大値のデータポイントを用いて、ＡＥ波の正弦波信号が安定傾向、増加傾向、減少傾向または減少から増加に転じる変化傾向のいずれの変化傾向であるかを判定する（ステップＳＴ３ｅ）。Ｎは２以上の整数である。変化量演算部４３５は、変化傾向判定部４３４によって判定された変化傾向で変化したＡＥ波の正弦波信号値の変化量を演算する（ステップＳＴ４ｅ）。

出力制御部４３６は、変化量演算部４３５によって演算された、ＡＥ波の正弦波信号の変化傾向に対応した変化量を異常判定部５または表示部６に出力する（ステップＳＴ５ｅ）。例えば、異常判定部５は、対象機械２が正常状態であるときのＡＥセンサ３の許容出力範囲とＡＥ波の正弦波信号の変化傾向に対応した変化量を比較する。そして、異常判定部５は、ＡＥ波の正弦波信号の変化傾向に対応した変化量が許容出力範囲外であった場合に、対象機械２に突発的な異常が発生したと判定する。許容出力範囲は、異常判定部５に予め設定される。また、ＡＥセンサ３の許容出力範囲は、対象機械２が劣化した度合いに応じて更新されてもよい。

また、異常判定部５は、正常状態である対象機械２においてＡＥセンサ３の出力値の安定傾向が維持された安定継続時間とＡＥ波の正弦波信号が安定傾向であった時間とを比較し、ＡＥ波の正弦波信号が安定傾向であった時間が、安定継続時間未満であった場合に、対象機械２に突発的な異常が発生したと判定してもよい。

出力制御部４３６は、連続したＮサイクルのＡＥ波の正弦波信号のサイクルデータ、変化傾向判定部４３４によって判定されたＡＥ波の正弦波信号の変化傾向、およびこの変化傾向で変化したＡＥ波の正弦波信号の値の変化量を、表示部６に表示させる。対象機械２のメンテナンス作業者は、表示部６の表示内容を参照することにより、対象機械２の振動の検出データであるか、ノイズであるかを容易に視認することができる。すなわち、振動検出装置４Ｄは、対象機械２に発生した振動の時間的な変化傾向の解析に必要な信号処理を削減できかつ対象機械２の振動の検出データであるかノイズであるかを視認可能なデータを提供することができる。

図１９は、図１８のステップＳＴ３ｅおよびステップＳＴ４ｅの詳細な処理を示すフローチャートである。変化傾向判定部４３４は、抽出部４２によって抽出されたＡＥ波の正弦波信号のサイクルごとの最大波高値（極大値）のデータポイントを入力して、入力したデータポイントをメモリに記憶する。変化傾向判定部４３４は、連続したＮサイクルごとの複数の極大値のデータポイントをメモリから取得する（ステップＳＴ１ｆ）。

変化傾向判定部４３４は、取得した複数の極大値のデータポイントを用いて、ＡＥ波の正弦波信号の変化傾向を判定する（ステップＳＴ２ｆ）。例えば、変化傾向判定部４３４は、Ｎサイクルごとの複数の極大値のデータポイントから最大値のデータポイントと最小値のデータポイントとを抽出し、最大値のデータポイントと最小値のデータポイントとの差分である変化幅を算出する。そして、変化傾向判定部４３４は、算出した変化幅と閾値とをＮサイクルごとに比較し、この比較の結果に基づいてＡＥ波の正弦波信号の変化傾向を判定する。

図２０は、ＡＥ波の正弦波信号の変化傾向の判定基準を示す表である。変化傾向判定部４３４は、図２０に示すような判定基準表に基づいて、ＡＥ波の正弦波信号の変化傾向を判定してもよい。例えば、変化傾向判定部４３４は、前回のＮサイクル分の複数の極大値のデータポイントから抽出された最大値のデータポイントと最小値のデータポイントとの変化幅が設定範囲内である場合、前回のＮサイクルにおけるＡＥ波の正弦波信号が安定傾向であると仮判定する。判定基準表における「安定（仮）」は、変化傾向判定部４３４によってＡＥ波の正弦波信号が安定傾向であると仮判定されたことを示している。

また、変化傾向判定部４３４は、前回のＮサイクル分の複数の極大値のデータポイントから抽出された最大値のデータポイントと最小値のデータポイントとの変化幅が設定範囲よりも大きい側に外れる値であった場合、前回のＮサイクルにおけるＡＥ波の正弦波信号が増加傾向であると仮判定する。判定基準表における「増加（仮）」は、変化傾向判定部４３４によってＡＥ波の正弦波信号が増加傾向であると仮判定されたことを示している。

変化傾向判定部４３４は、前回のＮサイクル分の複数の極大値のデータポイントから抽出された最大値のデータポイントと最小値のデータポイントとの変化幅が設定範囲よりも小さい側に外れる値であった場合、前回のＮサイクルにおけるＡＥ波の正弦波信号が減少傾向であると仮判定する。判定基準表における「減少（仮）」は、変化傾向判定部４３４によってＡＥ波の正弦波信号が減少傾向であると仮判定されたことを示している。「減少→増加（仮）」は、変化傾向判定部４３４によってＡＥ波の正弦波信号が減少から増加に転じる変化傾向であると仮判定されたことを示している。

変化傾向判定部４３４は、今回のＮサイクル分の複数の極大値のデータポイントから抽出された最大値のデータポイントと最小値のデータポイントとの変化幅を設定範囲と比較することにより、今回のＮサイクルにおけるＡＥ波の正弦波信号が、安定傾向であるか、増加傾向であるか、減少傾向であるかを仮判定する。続いて、変化傾向判定部４３４は、図２０に示す判定基準表に基づいて、前回のＮサイクルにおけるＡＥ波の正弦波信号の変化傾向と今回のＮサイクルにおけるＡＥ波の正弦波信号の変化傾向とに対応する変化傾向を判定する。

例えば、変化傾向判定部４３４は、前回のＮサイクルにおけるＡＥ波の正弦波信号が安定傾向であると仮判定し、今回のＮサイクルにおけるＡＥ波の正弦波信号が安定傾向であると仮判定した場合、ＡＥ波の正弦波信号が安定傾向であると決定する。判定基準表における「安定（決定）」は、変化傾向判定部４３４によってＡＥ波の正弦波信号が安定傾向であると決定されたことを示している。

変化傾向判定部４３４は、前回のＮサイクルにおけるＡＥ波の正弦波信号が増加傾向であると仮判定し、今回のＮサイクルにおけるＡＥ波の正弦波信号が安定傾向であると仮判定した場合、ＡＥ波の正弦波信号が増加傾向であると決定する。判定基準表における「増加（決定）」は、変化傾向判定部４３４によってＡＥ波の正弦波信号が増加傾向であると決定されたことを示している。

変化傾向判定部４３４は、前回のＮサイクルにおけるＡＥ波の正弦波信号が減少傾向であると仮判定し、今回のＮサイクルにおけるＡＥ波の正弦波信号が安定傾向であると仮判定すると、ＡＥ波の正弦波信号が減少傾向であると決定する。判定基準表における「減少（決定）」は、変化傾向判定部４３４によってＡＥ波の正弦波信号が減少傾向であると決定されたことを示している。

変化傾向判定部４３４は、前回のＮサイクルにおけるＡＥ波の正弦波信号が減少から増加に転じる変化傾向であると仮判定し、今回のＮサイクルにおけるＡＥ波の正弦波信号が安定傾向であると仮判定した場合、ＡＥ波の正弦波信号が減少から増加に転じる変化傾向であると決定する。判定基準表における「減少→増加（決定）」は、変化傾向判定部４３４によってＡＥ波の正弦波信号が減少から増加に転じる変化傾向であると決定されたことを示している。

図２１Ａは、対象機械２に突発的に発生しかつ持続時間が短い振動に由来するＡＥ波を検出したＡＥセンサ３の出力波形を示す波形図である。図２１Ｂは、対象機械２に連続的に発生した振動と、突発的に発生しかつ持続時間が短い振動に由来するＡＥ波を検出したＡＥセンサ３の出力波形の例（１）を示す波形図である。図２１Ｃは、対象機械２に連続的に発生した振動と、突発的に発生しかつ持続時間が短い振動に由来するＡＥ波を検出したＡＥセンサ３の出力波形の例（２）を示す波形図である。図２１Ｄは、対象機械２に連続的に発生した振動と、突発的に発生しかつ持続時間が短い振動に由来するＡＥ波を検出したＡＥセンサ３の出力波形の例（３）を示す波形図である。図２１Ｅは、対象機械２に連続的に発生した振動と、突発的に発生しかつ持続時間が短い振動に由来するＡＥ波を検出したＡＥセンサ３の出力波形の例（４）を示す波形図である。

図２１Ａに示すように対象機械２に突発的に発生した振動の持続時間が短い場合、振動は小さく、この振動に由来するＡＥ波と連続的な振動に由来したＡＥ波とを検出したＡＥセンサ３の出力信号値は、図２１Ｂから図２１Ｅに示すように安定状態には至らず、連続的な振動に由来したＡＥ波の信号値に戻る。図２１Ａにおいて、Ｖｂ’は、突発的に発生しかつ持続時間が短い振動に由来するＡＥ波の正弦波信号のＮサイクル分の波高値の平均値である。図２０における、前回が増加（仮）で今回が減少（仮）である場合および前回が減少→増加（仮）で今回が減少（仮）である場合に、対象機械２には、図２１Ａに示すような突発的に発生しかつ持続時間が短い振動が発生する。この振動は小さいので、その検出を不要とし、図２０に示す判定基準表では、ノイズと判定される。

図２１Ａに示すような突発的に発生しかつ持続時間が短い振動に由来するＡＥ波を検出する場合には、これまでの安定、増加、減少および減少→増加の変化傾向の判定の他に、図２１Ｂに示すような増加→減少の変化傾向、図２１Ｃに示すような減少→増加の変化傾向、図２１Ｄに示すような減少→増加→減少→増加の変化傾向または図２１Ｅに示すような減少→増加→減少の変化傾向を判定することによって、突発的に発生しかつ持続時間が短い振動に由来するＡＥ波の正弦波信号値の変化量を算出することが可能である。

突発的に発生しかつ持続時間が短い振動に由来するＡＥ波と、連続的に発生している振動に由来したＡＥ波とが強め合うと、図２１Ｂにおいて矢印Ａで示すように、ＡＥ波の信号値は、増加した後に、安定状態には至らず、矢印Ｂで示すように減少に転じて、連続的な振動に由来したＡＥ波の信号値（波高値の平均値Ｖａ）まで減少する。Ｖｙ’は、連続的に発生している振動に由来するＡＥ波と突発的に発生しかつ持続時間が短い振動に由来するＡＥ波とが強め合っているＡＥ波の正弦波信号のＮサイクルの波高値の平均値である。突発的に発生しかつ持続時間が短い振動に由来するＡＥ波の正弦波信号値の変化量Ｖｄは、Ｖｙ’からＶａを減算した値（Ｖｄ＝Ｖｙ’－Ｖａ）である。

連続的に発生している振動に由来するＡＥ波と、突発的に発生しかつ持続時間が短い振動に由来するＡＥ波とが弱め合う場合において、ＡＥ波の正弦波信号のＮサイクルの波高値の平均値をＶｙ”とし、Ｖｂ’がＶａ以下である場合に、ＡＥ波の信号値は、図２１Ｃにおいて矢印Ａで示すように減少した後、安定状態には至らず、矢印Ｂで示すように増加に転じ、連続的な振動に由来したＡＥ波の信号値（波高値の平均値Ｖａ）まで増加する。この場合、突発的に発生しかつ持続時間が短い振動に由来するＡＥ波の正弦波信号値の変化量Ｖｄは、ＶａからＶｙ”を減算した値（Ｖｄ＝Ｖａ－Ｖｙ”）である。

また、Ｖｂ’がＶａよりも大きく、Ｖａの２倍以下である場合、ＡＥ波の信号値は、図２１Ｄにおいて矢印Ａで示すように減少した後、安定状態には至らず、矢印Ｂで示すように増加し、さらに矢印Ｃで示すように減少に転じ、その後に矢印Ｄで示すように連続的な振動に由来するＡＥ波の信号値（波高値の平均値Ｖａ）まで増加する。このように変化するＡＥ波の正弦波信号のＮサイクルの波高値の平均値をＶｚ’とすると、突発的に発生しかつ持続時間が短い振動に由来するＡＥ波の正弦波信号値の変化量Ｖｄは、ＶａにＶｚ’を加算した値（Ｖｄ＝Ｖａ＋Ｖｚ’）である。

さらに、Ｖｂ’がＶａの２倍よりも大きい場合、ＡＥ波の信号値は、図２１Ｅにおいて矢印Ｂに示すように、Ｖａを超えた後に、安定状態には至らず、矢印Ｃで示すように連続的な振動に由来するＡＥ波の信号値（波高値の平均値Ｖａ）まで減少する。このように変化するＡＥ波の正弦波信号のＮサイクルの波高値の平均値をＶｚ”とすると、突発的に発生しかつ持続時間が短い振動に由来するＡＥ波の正弦波信号値の変化量Ｖｄは、Ｖａに対してＶｚ”を加算した値（Ｖｄ＝Ｖａ＋Ｖｚ”）である。

変化量演算部４３５は、変化傾向判定部４３４によってＡＥ波の正弦波信号が安定傾向であると判定された場合（ステップＳＴ２ｆ；安定）、ＡＥ波の正弦波信号値の変化量として、出力安定を示す値を設定する（ステップＳＴ３ｆ－１）。出力安定を示す値は、ＡＥ波の正弦波信号値がほぼ一定範囲で変化している状態を示す値であればよく、例えば、０である。図１９においては、変化量演算部４３５は、変化量＝０を設定する。

変化量演算部４３５は、変化傾向判定部４３４によって、ＡＥ波の正弦波信号値が増加傾向から安定したと判定されるか（ステップＳＴ２ｆ；増加→安定）、または、ＡＥ波の正弦波信号値が減少傾向から安定したと判定された場合（ステップＳＴ２ｆ；減少→安定）、変化する前のＡＥ波の正弦波信号値と変化した後のＡＥ波の正弦波信号値との差分の絶対値を、変化量として演算する（ステップＳＴ３ｆ－２）。

例えば、ＡＥ波の正弦波信号値が増加傾向から安定したと判定された場合、増加する前のＡＥ波の正弦波信号値は、図１５Ｃに示したＡＥ波の正弦波信号のＮサイクルの波高値の平均値Ｖａである。増加してから安定したときのＡＥ波の正弦波信号値は、図１５Ｃに示した波高値の平均値Ｖｘである。変化量演算部４３５は、ＡＥ波の正弦波信号値が増加傾向から安定した場合、突発的に発生した振動に由来するＡＥ波の正弦波信号値の変化量Ｖｃとして、ＶｘからＶａを減算した値の絶対値を演算する。また、図１５Ｄに示したＡＥ波の正弦波信号値が減少傾向から安定したと判定され、減少する前のＡＥ波の正弦波信号値が、ＡＥ波の正弦波信号のＮサイクルの波高値の平均値Ｖａである場合、変化量演算部４３５は、変化量ＶｃとしてＶｘからＶａを減算した値の絶対値を演算する。

変化量演算部４３５は、ＡＥ波の正弦波信号値が減少してから増加に転じて安定したと判定された場合（ステップＳＴ２ｆ；減少→増加→安定）、減少から増加に転じる変化傾向におけるＡＥ波の正弦波信号値の変化量として、減少する前のＡＥ波の正弦波信号値と増加に転じてから安定したときのＡＥ波の正弦波信号値との加算値を演算する（ステップＳＴ３ｆ－３）。例えば、減少する前のＡＥ波の正弦波信号値が、図１５Ｅに示したＡＥ波の正弦波信号のＮサイクルの波高値の平均値Ｖａであり、増加に転じてから安定したときのＡＥ波の正弦波信号値が、ＡＥ波の正弦波信号のＮサイクルの波高値の平均値Ｖｙである場合、変化量演算部４３５は、突発的に発生した振動に由来するＡＥ波の正弦波信号値の変化量Ｖｄとして、ＶｙとＶａとを加算した値の絶対値を演算する。変化量演算部４３５によって演算されたＡＥ波の正弦波信号値の変化量は、出力制御部４３６に出力される。この後、図１８のステップＳＴ５ｅの処理が実行される。

振動検出装置４ＤにおけるＡ／Ｄ変換部４１、抽出部４２Ａおよび出力処理部４３Ａの機能は、処理回路によって実現される。すなわち、振動検出装置４Ｄは、図１８に示したステップＳＴ１ｅからステップＳＴ５ｅまでの処理を実行するための処理回路を備える。処理回路は、図７Ａに示した専用のハードウェアの処理回路１０２であってもよいし、図７Ｂに示したメモリ１０４に記憶されたプログラムを実行するプロセッサ１０３であってもよい。

以上のように、実施の形態５に係る振動検出装置４Ｄは、Ａ／Ｄ変換部４１、抽出部４２Ａ、変化傾向判定部４３４、変化量演算部４３５および出力制御部４３６を備える。変化傾向判定部４３４は、抽出部４２によって抽出されたＡＥ波の正弦波信号の複数のサイクルごとのデータポイントを用いて、ＡＥ波の正弦波信号が安定傾向、増加傾向、減少傾向または減少から増加に転じる変化傾向のいずれの変化傾向であるかを判定する。変化量演算部４３５は、変化傾向判定部４３４によって判定された変化傾向で変化したＡＥ波の正弦波信号値の変化量を演算する。出力制御部４３６は、変化量演算部４３５によって演算されたＡＥ波の正弦波信号の変化傾向に対応した変化量を出力する。対象機械２に発生したＡＥ波の正弦波信号値が安定傾向、増加傾向、減少傾向または減少から増加に転じる変化傾向のいずれの変化傾向であるかを判定するので、振動検出装置４Ｄは、対象機械２に連続的に発生している振動に由来するＡＥ波と突発的に発生した振動に由来するＡＥ波とが弱め合う場合であっても、突発的に発生した振動を検出することが可能である。

なお、各実施の形態の組み合わせまたは実施の形態のそれぞれの任意の構成要素の変形もしくは実施の形態のそれぞれにおいて任意の構成要素の省略が可能である。

本開示に係る振動検出装置は、例えば、回転機械の振動検出に利用可能である。

１，１Ａ，１Ｂ，１Ｃ，１Ｄ 異常判定システム、２ 対象機械、３ ＡＥセンサ、４，４Ａ，４Ｂ，４Ｃ，４Ｄ 振動検出装置、５，５Ａ 異常判定部、４１ Ａ／Ｄ変換部、４２，４２Ａ，４２Ｂ 抽出部、４３，４３Ａ 出力処理部、４４，４４Ａ ノイズ判定部、４５，４５Ａ ノイズ除去部、４６ ＤＣオフセット除去部、４７ 実効値演算部、４８ 平均化処理部、１００ 入力インタフェース、１０１ 出力インタフェース、１０２ 処理回路、１０３ プロセッサ、１０４ メモリ、４３１ 判定部、４３２ 記憶部、４３３，４３６ 出力制御部、４３４ 変化傾向判定部、４３５ 変化量演算部。

Claims (16)

1. 対象機械に発生した振動に応じたアコースティックエミッション波を検出するＡＥセンサの共振周波数に対応した正弦波信号を入力し、入力した前記正弦波信号をデジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換部と、
   前記Ａ／Ｄ変換部が変換した前記デジタルデータから、前記正弦波信号の極大値または極小値を抽出する抽出部と、
   前記抽出部が抽出した前記正弦波信号の極大値または極小値を出力する出力処理部と、
   前記出力処理部が出力した前記正弦波信号の極大値または極小値の変化に基づいて前記対象機械の異常を判定する異常判定部と、を備え、
   前記抽出部は、
   前記Ａ／Ｄ変換部が変換した前記デジタルデータに対応するデータポイントのうち、前記正弦波信号の周期のピークの位置に対応しないデータポイントをノイズと判定するノイズ判定部と、
   前記デジタルデータから、前記ノイズ判定部が判定したノイズを除去するノイズ除去部と、を備えた
   ことを特徴とする異常判定システム。
2. 対象機械に発生した振動に応じたアコースティックエミッション波を検出するＡＥセンサの共振周波数に対応した正弦波信号を入力し、入力した前記正弦波信号をデジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換部と、
   前記Ａ／Ｄ変換部が変換した前記デジタルデータから、前記正弦波信号の極大値または極小値を抽出する抽出部と、
   前記抽出部が抽出した前記正弦波信号の極大値または極小値を出力する出力処理部と、
   前記出力処理部が出力した前記正弦波信号の極大値または極小値の変化に基づいて前記対象機械の異常を判定する異常判定部と、を備え、
   前記抽出部は、
   前記Ａ／Ｄ変換部が変換した前記デジタルデータに対応するデータポイントにおいて、前後の間で増減傾向が反転するデータポイントのうち、前記正弦波信号の周期のピークの位置に対応しないデータポイントを、ノイズと判定するノイズ判定部と、
   抽出した極大値または極小値から、前記ノイズ判定部が判定したノイズを除去するノイズ除去部と、を備えた
   ことを特徴とする異常判定システム。
3. 前記ノイズ判定部は、前記Ａ／Ｄ変換部が変換した前記デジタルデータの前記データポイントの値を前記正弦波信号の１以上の周期ごとに総和し、総和した値を、設定された判定値と比較した結果に基づいて、前記データポイントがノイズであるか否かを判定し、
   前記ノイズ除去部は、前記ノイズ判定部がノイズであると判定した前記データポイントを、前記Ａ／Ｄ変換部が変換した前記デジタルデータから除去し、
   前記抽出部は、前記ノイズ除去部がノイズを除去した前記デジタルデータから前記正弦波信号の極大値または極小値を抽出する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の異常判定システム。
4. 前記出力処理部は、前記デジタルデータに対応し正弦波として識別可能なポイント数のデータポイントと、前記抽出部が抽出した極大値または極小値とを視認可能に出力する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の異常判定システム。
5. 前記出力処理部は、
   前記抽出部が抽出した前記正弦波信号の周期ごとの極大値を用いて、前記正弦波信号が安定傾向、増加傾向、減少傾向または減少から増加に転じる変化傾向のいずれの変化傾向であるかを判定する変化傾向判定部と、
   前記変化傾向判定部が判定した変化傾向で変化した前記正弦波信号の値の変化量を演算する変化量演算部と、
   前記変化量演算部が演算した前記正弦波信号の変化傾向に対応した変化量を出力する出力制御部と、を備えた
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の異常判定システム。
6. 前記変化量演算部は、
   前記正弦波信号が安定傾向であると判定された場合、出力安定を示す値を、前記正弦波信号の値の変化量として設定し、
   前記正弦波信号が増加傾向から安定したと判定された場合、前記正弦波信号の値の変化量として、増加する前の前記正弦波信号の値と、増加してから安定したときの前記正弦波信号の値との差分を演算し、
   前記正弦波信号が減少傾向から安定したと判定された場合、前記正弦波信号の値の変化量として、減少する前の前記正弦波信号の値と、減少してから安定したときの前記正弦波信号の値との差分を演算し、
   前記正弦波信号が減少してから増加に転じて安定したと判定された場合、前記正弦波信号の値の変化量として、減少する前の前記正弦波信号の値と、減少から増加に転じて安定したときの前記正弦波信号の値との加算値を演算する
   ことを特徴とする請求項５に記載の異常判定システム。
7. 前記変化傾向判定部は、前記抽出部が抽出した前記正弦波信号の極大値を用いて、前記正弦波信号が、増加から減少に転じる変化傾向、減少から増加に転じる変化傾向、減少から増加に転じた後に減少から増加に転じる変化傾向、または、減少から増加に転じた後に減少に転じる変化傾向のいずれであるかを判定する
   ことを特徴とする請求項５に記載の異常判定システム。
8. 対象機械に発生した振動に応じたアコースティックエミッション波を検出するＡＥセンサの共振周波数に対応した正弦波信号を入力し、入力した前記正弦波信号をデジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換部と、
   前記Ａ／Ｄ変換部が変換した前記デジタルデータから前記正弦波信号の周期ごとに極大値または極小値を抽出する抽出部と、
   前記Ａ／Ｄ変換部が変換した前記デジタルデータにおけるノイズを判定するノイズ判定部と、
   前記Ａ／Ｄ変換部が変換した前記デジタルデータから、前記ノイズ判定部が判定したノイズを除去するノイズ除去部と、
   を備え、
   前記ノイズ判定部は、前記抽出部が前記デジタルデータから抽出した極大値または極小値のデータポイントのうち、前記正弦波信号の周期のピークの位置に対応しないデータポイントをノイズと判定する
   をことを特徴とする振動検出装置。
9. 対象機械に発生した振動に応じたアコースティックエミッション波を検出するＡＥセンサの共振周波数に対応した正弦波信号を入力し、入力した前記正弦波信号をデジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換部と、
   前記Ａ／Ｄ変換部が変換した前記デジタルデータから前記正弦波信号の周期ごとに極大値または極小値を抽出する抽出部と、
   前記Ａ／Ｄ変換部が変換した前記デジタルデータにおけるノイズを判定するノイズ判定部と、
   前記Ａ／Ｄ変換部が変換した前記デジタルデータから、前記ノイズ判定部が判定したノイズを除去するノイズ除去部と、
   を備え、
   前記ノイズ判定部は、前記Ａ／Ｄ変換部が変換した前記デジタルデータにおいて前後のデータポイントの増減傾向が反転するデータポイントのうち、前記正弦波信号の周期のピークの位置に対応しないデータポイントをノイズと判定する
   ことを特徴とする振動検出装置。
10. 前記ノイズ除去部は、前記デジタルデータから、ノイズを含む全ての周期のデータポイントを除去する
    をことを特徴とする請求項８または請求項９に記載の振動検出装置。
11. 前記ノイズ除去部は、前記正弦波信号の周期に含まれるノイズを除去し、
    前記抽出部は、ノイズが除去された周期のデータポイントから、極大値のデータポイントを抽出する
    ことを特徴とする請求項８または請求項９に記載の振動検出装置。
12. 前記抽出部は、極大値に換えて、前記デジタルデータから、前記正弦波信号のサイクルごとの極小値のデータポイントを抽出した場合、抽出したデータポイントの符号を反転させる
    ことを特徴とする請求項８または請求項９に記載の振動検出装置。
13. Ａ／Ｄ変換部が、対象機械に発生した振動に応じたアコースティックエミッション波を検出するＡＥセンサの共振周波数に対応した正弦波信号を入力し、入力した前記正弦波信号をデジタルデータに変換するステップと、
    抽出部が、前記Ａ／Ｄ変換部が変換した前記デジタルデータから、前記正弦波信号の極大値または極小値を抽出するステップと、
    出力処理部が、前記抽出部が抽出した前記正弦波信号の極大値または極小値を出力するステップと、
    異常判定部が、前記出力処理部が出力した前記正弦波信号の１周期分の極大値または極小値の変化に基づいて、前記対象機械の異常を判定するステップと、を備え、
    ノイズ判定部が、前記Ａ／Ｄ変換部が変換した前記デジタルデータに対応するデータポイントのうち、前記正弦波信号の周期のピークの位置に対応しないデータポイントをノイズと判定するステップと、
    ノイズ除去部が、前記Ａ／Ｄ変換部が変換した前記デジタルデータから、前記ノイズ判定部が判定したノイズを除去するステップと、を備えた
    ことを特徴とする異常判定方法。
14. 前記ノイズ判定部が、前記Ａ／Ｄ変換部が変換した前記デジタルデータのデータポイントの値を前記正弦波信号の１以上の周期ごとに総和し、総和した値を、設定された判定値と比較した結果に基づいてデータポイントがノイズであるか否かを判定するステップと、
    前記ノイズ除去部が、前記ノイズ判定部がノイズであると判定したデータポイントを、前記Ａ／Ｄ変換部が変換した前記デジタルデータから除去するステップと、を備え、
    前記抽出部は、前記ノイズ除去部がノイズを除去した前記デジタルデータから前記正弦波信号の極大値または極小値を抽出する
    ことを特徴とする請求項１３に記載の異常判定方法。
15. 変化傾向判定部が、前記抽出部が抽出した前記正弦波信号の周期ごとの極大値を用いて、前記正弦波信号が安定傾向、増加傾向、減少傾向または減少から増加に転じる変化傾向のいずれの変化傾向であるかを判定するステップと、
    変化量演算部が、前記変化傾向判定部が判定した変化傾向で変化した前記正弦波信号の値の変化量を演算するステップと、
    出力制御部が、前記変化量演算部が演算した前記正弦波信号の変化傾向に対応した変化量を出力するステップと、を備えた
    ことを特徴とする請求項１３に記載の異常判定方法。
16. 前記デジタルデータからＤＣオフセットを除去するＤＣオフセット除去部と、
    前記ＤＣオフセットが除去された前記デジタルデータの実効値を算出する実効値演算部と、
    前記デジタルデータの実効値の平均値を算出する平均化処理部と、
    を備え、
    前記異常判定部は、前記平均化処理部によって算出された前記平均値に基づいて、前記対象機械の劣化状態を判定する
    ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の異常判定システム。

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