JP7261271B2 - 振動試験支援ネットワークシステム - Google Patents

Description

本発明は、複数の振動試験装置をネットワークで接続し、振動試験装置による自己診断情報の解析などを通じて、振動試験装置の保守や振動試験の精度の安定化などを支援する、振動試験支援ネットワークシステムに関する。

従来、例えば自動車用の部品やタイヤ等、種々の物品について振動試験を行うための振動試験装置が知られている。振動試験装置は加振機を備えており、振動台に供試体を保持した状態で振動台を振動させることにより、振動試験が行われる。加振機によって実際の使用状態を模擬するように供試体を振動させることにより、物品の振動特性や安全性に関する評価を行うことができる。

振動試験時に振動台を加振させると、振動台は加振方向だけでなく、加振方向ではない方向にも振動（クロストーク）する場合がある。例えば振動台を鉛直方向に加振した場合には、クロストークは水平方向に発生する。クロストークが発生する原因として、振動台の支持機構の僅かな隙間や、加振機の経年劣化等が考えられる。特許文献１のように、クロストークの発生を抑制するようにした振動試験装置も提案されている。

振動台のクロストークは、機構上避けられない面もあるが、加振機の経年劣化が進行することによってクロストークが徐々に増大する場合がある。クロストークがあるレベルを超えて大きくなると、振動試験の精度が悪化するおそれがある。また、振動台のクロストークが大きくなった状態でメンテナンスせずに使用を続けることにより、加振機が故障するおそれがある。このため、クロストークの大きさを所定の閾値と比較することによって振動試験装置の状態を診断する技術も提案されている。

特開２０１９－２７３１号公報

しかしながら、個々の振動試験装置は、さまざまな試験条件の下で使用されており、加振機の経年劣化の進行度も個々の振動試験装置によって異なっている。このため、個々の振動試験装置について現時点で故障が発生しているかどうかや、将来的に故障が発生する時期や確率などについて精度よく診断することは困難であった。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、複数の振動試験装置をネットワークで接続し、振動試験装置による自己診断情報の解析などを通じて、振動試験装置の保守や振動試験の精度の安定化などを支援する、振動試験支援ネットワークシステムを提供することを目的とする。

本発明は、上述の課題を解決するための手段を以下のように構成している。すなわち、本発明の振動試験支援ネットワークシステムは、
振動台を加振する加振機をそれぞれ有する複数の振動試験装置と、
前記複数の振動試験装置に接続されるネットワークと、
前記ネットワークに接続され、前記ネットワークを介して前記複数の振動試験装置との間で情報を送受信する解析装置と、
を備え、
前記情報は、
前記振動試験装置において生成された、前記振動試験装置に関する自己診断情報、
前記解析装置において生成された、前記振動試験装置に関する遠隔診断情報、
前記振動試験装置の更新、メンテナンス、またはサポートに関する保守情報、または、
前記振動試験装置において行われた振動試験に関する振動試験情報、
の少なくともいずれかを含み、
前記自己診断情報は、前記振動試験装置に関する情報である故障判定、故障予知、および性能限界判定のうち少なくともいずれかを含み、
前記遠隔診断情報は、前記振動試験装置に関する情報である故障頻度、故障確率、および保守点検時期のうち少なくともいずれかを含む（第１の構成）。

上記構成によれば、複数の振動試験装置をネットワークに接続することにより、複数の振動試験装置の間で情報を共有したり、それぞれの振動試験装置に対して遠隔から情報を通知することが可能となる。
このため、振動試験装置による自己診断情報の解析などを通じて、振動試験装置の保守や振動試験の精度の安定化などを支援することが可能となる。

本発明の振動試験支援ネットワークシステムの具体構成として、以下の構成が挙げられる。
上記第１の構成において、
前記解析装置は、
前記複数の振動試験装置のそれぞれに対応付けられた前記自己診断情報を記憶する自己診断情報記憶部と、
遠隔診断に関する遠隔診断基準情報を記憶する遠隔診断基準記憶部と、
前記自己診断情報記憶部に記憶された前記自己診断情報、および、前記遠隔診断基準記憶部に記憶された前記遠隔診断基準情報に基づいて、前記遠隔診断情報を生成する遠隔診断部と、
を有してもよい（第２の構成）。

上記構成によれば、振動試験装置に関する故障頻度、故障確率、および保守点検時期などを遠隔から診断することができる。

上記第１の構成において、
前記解析装置は、
前記複数の振動試験装置のそれぞれに対応付けられた前記自己診断情報を記憶する自己診断情報記憶部と、
前記自己診断情報を入力すると、前記遠隔診断情報を出力するように学習されている学習モデルを有する遠隔診断部と、
を有してもよい（第３の構成）。

上記構成によれば、学習モデルに自己診断情報を入力することにより、振動試験装置に関する故障頻度、故障確率、および保守点検時期などの情報を出力することができる。

上記第２または第３の構成において、
前記振動試験装置は、
前記振動試験装置の状態を検知する検知部と、
自己診断に関する自己診断判定基準を記憶する自己診断基準記憶部と、
前記検知部から出力される検知信号、および、前記自己診断基準記憶部に記憶された前記自己診断判定基準に基づいて、前記自己診断情報を生成する自己診断部と、を有し、
前記解析装置は、
前記ネットワークを介して前記複数の振動試験装置から取得した、前記検知信号および前記自己診断情報に基づいてデータ解析を行い、前記データ解析の結果に基づいて、前記自己診断判定基準を更新する自己診断基準更新情報を生成し、
さらに、前記ネットワークを介して、前記複数の振動試験装置のそれぞれの前記自己診断基準記憶部に記憶された前記自己診断判定基準を、前記自己診断基準更新情報に基づいて更新してもよい（第４の構成）。

上記構成によれば、解析装置は、ネットワークを介して複数の振動試験装置から検知信号および自己診断情報を取得することにより、これらの情報に基づいて、振動試験装置に記憶される自己診断判定基準を更新するための自己診断基準更新情報を生成することができる。
そして、複数の振動試験装置がそれぞれ記憶している自己診断判定基準を、ネットワークを介して更新することができる。
このため、振動試験装置がそれぞれ記憶している自己診断判定基準をネットワークを介してアップデートすることにより、振動試験装置がそれぞれ行う自己診断の精度を継続的に向上させることができる。

上記第２または第３の構成において、
前記振動試験装置は、
前記振動試験装置の状態を検知する検知部と、
自己診断に関する自己診断判定基準を記憶する自己診断基準記憶部と、
前記検知部から出力される検知信号、および、前記自己診断基準記憶部に記憶された前記自己診断判定基準に基づいて、前記自己診断情報を生成する自己診断部と、を有し、
前記解析装置は、
前記ネットワークを介して前記複数の振動試験装置から取得した、前記検知信号および前記自己診断情報を入力すると、前記自己診断判定基準を更新する自己診断基準更新情報を出力するように学習されている学習モデルを有し、
さらに、前記ネットワークを介して、前記複数の振動試験装置のそれぞれの前記自己診断基準記憶部に記憶された前記自己診断判定基準を、前記学習モデルから出力された前記自己診断基準更新情報に基づいて更新してもよい（第５の構成）。

上記構成によれば、ネットワークを介して複数の振動試験装置から検知信号および自己診断情報を取得し、学習モデルにこれらの情報を入力することにより、振動試験装置に記憶される自己診断判定基準を更新するための自己診断基準更新情報を出力することができる。
そして、複数の振動試験装置がそれぞれ記憶している自己診断判定基準を、ネットワークを介して更新することができる。
このため、振動試験装置がそれぞれ記憶している自己診断判定基準をネットワークを介してアップデートすることにより、振動試験装置がそれぞれ行う自己診断の精度を継続的に向上させることができる。

上記第５の構成において、
前記解析装置は、
前記ネットワークを介して前記複数の振動試験装置から取得した、前記検知信号および前記自己診断情報を用いて、前記学習モデルを再学習してもよい（第６の構成）。

上記構成によれば、学習モデルを再学習させることにより、出力する自己診断基準更新情報の精度を向上させることができる。

上記第１から第６のいずれかの構成において、
前記振動試験装置は、
前記加振機に印加する電流および電圧を制御することにより、前記加振機の駆動を制御する駆動制御部と、
前記加振機の振動を制御する電流を検知する電流検知部と、
前記加振機の振動を制御する電圧を検知する電圧検知部と、
前記振動台の運動に関する物理量を検知する運動検知部と、
前記電流検知部、前記電圧検知部、および前記運動検知部から出力される検知信号に基づいて、故障判定、故障予知、および性能限界判定を含む、前記自己診断情報を生成する自己診断部と、
を有してもよい（第７の構成）。

上記構成によれば、自己診断部は、電流検知部、電圧検知部、および運動検知部から出力される検知信号に基づいて、故障判定、故障予知、および性能限界判定を含む、振動試験装置の状態に関する自己診断情報を生成する。
このため、振動試験装置は、故障判定、故障予知、および性能限界判定を含む振動試験装置の状態に関する自己診断を精度良く行うことができる。これにより、故障が発生したと判定された場合には早期に振動試験装置を停止させることができ、故障が予知された場合には、早期にメンテナンスを行って振動試験装置の故障を未然に防ぐことができる。
また、振動試験装置の状態を確認しながら振動試験を行うことができるため、健全な状態の振動試験装置を用いて振動試験を行うことができ、振動試験の品質を安定化させることができる。

上記第７の構成において、
前記自己診断部は、前記運動検知部から出力される検知信号に基づいて、前記振動台の６自由度運動についての物理量を算出する運動算出部を含み、
前記自己診断部は、前記運動算出部で算出された６自由度運動についての物理量を加味して、前記自己診断情報を生成してもよい（第８の構成）。

上記構成によれば、自己診断部は、運動算出部で算出された６自由度運動についての物理量を加味して、振動試験装置の状態に関する自己診断情報を生成する。
振動台の６自由度運動についての評価を加えることにより、振動試験装置は、故障判定、故障予知、および性能限界判定を含む振動試験装置の状態に関する自己診断を精度良く行うことができる。

上記第８の構成において、
前記運動算出部で算出された６自由度運動についての物理量の履歴を記憶する運動記憶部をさらに有し、
前記自己診断部は、前記運動記憶部に記憶された６自由度運動についての物理量の履歴を加味して、前記自己診断情報を生成してもよい（第９の構成）。

上記構成によれば、自己診断部は、運動記憶部に記憶された６自由度運動についての物理量の履歴を加味して、振動試験装置の状態に関する自己診断情報を生成する。
このため、振動台の６自由度運動の経時的な変化等を評価することができ、故障判定、故障予知、および性能限界判定を含む振動試験装置の状態に関する自己診断を精度良く行うことができる。

上記第８または第９の構成において、
前記振動台の６自由度運動についての物理量と、前記電流検知部および前記電圧検知部から出力される検知信号に基づいて、前記振動台の６自由度運動と電流および電圧との間の伝達率を算出する伝達率算出部をさらに有し、
前記自己診断部は、算出された前記伝達率を加味して、前記自己診断情報を生成してもよい（第１０の構成）。

上記構成によれば、自己診断部は、振動台の６自由度運動と電流および電圧との間の伝達率を加味して、振動試験装置の状態に関する自己診断情報を生成する。
振動台の６自由度運動だけでなく、伝達率を加味することにより、様々な要因によって発生する振動試験装置の故障や性能限界について、故障判定、故障予知、および性能限界判定を含む振動試験装置の状態に関する自己診断を精度良く行うことができる。

上記第１０の構成において、
前記伝達率算出部で算出された伝達率の履歴を記憶する伝達率記憶部をさらに有し、
前記自己診断部は、前記伝達率記憶部に記憶された伝達率の履歴を加味して、前記自己診断情報を生成してもよい（第１１の構成）。

上記構成によれば、自己診断部は、伝達率記憶部に記憶された伝達率の履歴を加味して、振動試験装置の状態に関する自己診断情報を生成する。
このため、伝達率の経時的な変化等を評価することができ、故障判定、故障予知、および性能限界判定を含む振動試験装置の状態に関する自己診断を精度良く行うことができる。

本発明の振動試験支援ネットワークシステムによれば、複数の振動試験装置をネットワークで接続し、振動試験装置による自己診断情報の解析などを通じて、振動試験装置の保守や振動試験の精度の安定化などを支援することが可能となる。

図１は、本発明の実施形態１に係る振動試験支援ネットワークシステムの構成を示す図である。 図２は、振動試験支援ネットワークシステムに接続される振動試験装置の構成を示す図である。 図３は、加振機を振動軸に沿って切断した断面図である。 図４は、図３の加振機を＋Ｚ軸方向側から－Ｚ軸方向側に見た状態における平面図である。 図５は、自己診断システムの構成を示す概略図である。 図６は、解析装置の構成を示す概略図である。 図７は、６自由度運動のうち、軸回りの回転についてのコヒーレンス変化の一例を示すグラフである。 図８は、６自由度運動のうちの軸回りの回転について、伝達率の履歴の一例を示すグラフである。 図９は、振動試験装置の状態に関する判定結果を報知する、表示画面の一例を示す図である。

［実施形態１］
以下、図面を参照し、本発明の実施形態１に係る振動試験支援ネットワークシステム３００を詳しく説明する。図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。なお、説明を分かりやすくするために、以下で参照する図面においては、構成が簡略化または模式化して示されたり、一部の構成部材が省略されたりしている。また、各図に示された構成部材間の寸法比は、必ずしも実際の寸法比を示すものではない。

［全体構成］
図１は、本発明の実施形態１に係る振動試験支援ネットワークシステム３００の構成を示す図である。図１に示すように、振動試験支援ネットワークシステム３００は、複数の振動試験装置２００、ネットワーク２１０、および解析装置２２０を備えている。

複数の振動試験装置２００は、それぞれ振動台４８を加振する加振機１００を備えている。本実施形態では、ネットワーク２１０に接続されている各振動試験装置２００は、それぞれ故障判定・故障予知・性能限界判定などの振動試験装置２００の状態に関する自己診断を行うことができるように構成されている。

各振動試験装置２００は、それぞれ振動数範囲、最大加振力、最大加速度、あるいは最大搭載質量などの仕様が定められている。複数の振動試験装置２００は、それぞれの仕様が同じものであってもよく、異なる仕様のものであってもよい。

複数の振動試験装置２００は、それぞれ所有者が同一であってもよく、異なっていてもよい。また、設置場所は同一建築物内や同一国内に限られず、異なる建築物内や、異なる国や地域に設置されていてもよい。各振動試験装置２００に関する情報は、不用意な漏洩等が生じないように保護されており、振動試験装置２００の状態に関する情報や、保守等に関する情報についてはネットワーク２１０を介して通信可能とされているが、振動試験に関する情報については、通信に所定の制限がかけられている。

ネットワーク２１０は、複数の振動試験装置２００を接続し、クラウドコンピューティングを構築する。ネットワーク２１０は、インターネット技術を利用するが、暗号技術を用いた仮想的な閉域ネットワークである。

解析装置２２０は、ネットワーク２１０に接続されている。解析装置２２０は、例えばクラウドサーバに設置することができる。解析装置２２０は、ネットワーク２１０を介して複数の振動試験装置２００との間で情報を送受信したり、複数の振動試験装置２００から取得した情報を記憶したり、記憶した情報に基づいてデータ解析等を行う。

解析装置２２０が複数の振動試験装置２００との間で送受信する情報は、例えば、振動試験装置２００において生成された振動試験装置２００に関する自己診断情報、解析装置２２０において生成された振動試験装置２００に関する遠隔診断情報、振動試験装置２００の更新・メンテナンス・サポートに関する保守情報、および、振動試験装置２００において行われた振動試験に関する振動試験情報である。

このうち、自己診断情報は、各振動試験装置２００が自己診断によって生成した情報である、振動試験装置２００に関する故障判定、故障予知、および性能限界判定などである。
故障判定は、加振機１００が故障している旨の判定を含めて、振動試験装置２００のいずれかの構成部分に故障が生じている旨の判定をいう。
故障予知は、加振機１００に故障が生じる確率が高まっている旨の判定を含めて、振動試験装置２００のいずれかの構成部分に故障が生じる確率が高まっている旨の判定をいう。
性能限界判定は、加振機１００の性能（加振機１００が許容する周波数、振幅、加速度、供試体の重量など）上の限界に達している旨の判定を含めて、振動試験装置２００のいずれかの構成部分が限界に達している旨の判定をいう。

また、遠隔診断情報は、解析装置２２０が遠隔診断によって生成した情報である、振動試験装置２００に関する故障頻度、故障確率、および保守点検時期などである。
故障頻度は、加振機１００に故障が生じている頻度を含めて、振動試験装置２００に故障が生じている頻度をいう。
故障確率は、加振機１００に故障が生じる確率を含めて、振動試験装置２００に故障が生じる確率をいう。
保守点検時期は、振動試験装置２００の保守点検を行うべき時期を含めて保守点検に関する時間的な情報をいう。

［振動試験装置］
次に、振動試験装置２００の構成について説明する。図２は、本発明の実施形態１に係る振動試験装置２００の構成を示す図である。図２に示すように、振動試験装置２００は、加振機１００、制御部１１０、アンプ１７０、およびディスプレイ１９０などから構成されている。

加振機１００は、振動台４８を有しており、振動台４８には、試験対象である供試体Ｗが保持される。供試体Ｗを保持した状態で振動台４８を振動させることにより、振動試験を行うことができる。振動台４８には、３軸加速度センサ１３５および制御用センサ１３６が配置されている。

ここで、振動台４８の６自由度運動について説明する。
振動台４８を加振機１００で加振すると、振動台４８にはクロストークだけでなく、回転方向の振動も発生する場合がある。例えば、振動台４８を鉛直軸方向（Ｚ軸方向）に加振した場合、振動台４８には、水平方向（Ｘ軸方向、Ｙ軸方向）に発生するクロストークに加えて、Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸のそれぞれの軸回りに回転方向の振動が発生する場合がある。

つまり、振動台４８を加振機１００で加振すると、振動台４８は、加振方向の振動を含めて６自由度運動を生じる場合がある。６自由度運動は、直交する３軸（Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸）のそれぞれの軸方向の運動と、Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸のそれぞれの軸回りの回転運動である。この６自由度運動は、振動台を１軸方向（例えばＺ軸方向）のみ加振する振動試験装置においても生じる可能性があり、振動台を複数方向（例えばＸ軸、Ｙ軸およびＺ軸方向）に加振する多軸の振動試験装置においても生じる可能性がある。

振動台４８の６自由度運動は、様々な要因によって発生すると考えられる。例えば振動台４８の支持機構など加振機１００の経年劣化や、振動台４８に保持する供試体の重心位置が加振機１００の加振軸から外れている場合など、様々な要因によって振動台４８に６自由度運動が生じる。また、６自由度運動は、長期間に渡る経年劣化によって徐々に増大する場合があるほか、振動試験中の短時間内に急増する場合もある。

６自由度運動を完全に防ぐことは容易ではないが、振動台４８の６自由度運動があるレベルを超えて大きくなると、振動試験の精度に影響を及ぼすおそれがある。また、振動試験装置２００の故障の予兆として６自由度運動が生じている場合には、そのままメンテナンスを行わずに使用を続けることによって振動試験装置２００が故障するおそれがある。また、供試体Ｗの重心位置が加振機１００の加振軸から外れている場合には、重心位置が外れた状態のまま強い加速度で加振することにより、振動試験装置２００が故障するおそれもある。

このように、振動台４８の６自由度運動は、振動試験の精度に影響を及ぼし、振動試験装置２００の故障にも繋がる現象である。しかしながら、振動台４８の６自由度運動のうち、軸回りの回転運動とクロストークは、それぞれ運動の方向が異なるため、クロストークを検知する手段では軸回りの回転運動を検知することはできない。このため、本実施形態では、振動台４８の６自由度運動を検知できるように３軸加速度センサ１３５を配置し、故障判定、故障予知、および性能限界判定を含む、振動試験装置２００の状態に関する自己診断を精度良く行うようにしている。

制御部１１０は、加振機１００の駆動を制御する。制御部１１０は、駆動制御部１２０、および自己診断部１３０を有している。

駆動制御部１２０は、加振機１００に印加する電流および電圧を制御することにより、加振機１００の駆動を制御して、所望の周波数、振幅、加速度、振動パターンなど、振動試験に必要な振動を供試体Ｗに加える。駆動制御部１２０から出力される制御信号は、アンプ１７０を介して加振機１００に入力される。加振機１００で発生させた振動（応答振動）が試験に必要な所望の振動（目標振動）に合致しているかどうかを判定し、判定結果を駆動制御部１２０による制御信号に反映させるため、振動台４８に設けられた制御用センサ１３６からの検知信号は、Ａ／Ｄ変換器１８０を介して駆動制御部１２０に入力される。

自己診断部１３０は、加振機１００の故障判定、故障予知、および性能限界判定を含む、振動試験装置２００の状態に関する判定を行う。具体的には、自己診断部１３０は、３軸加速度センサ１３５からの入力に基づいて算出される振動台４８の６自由度運動、電流検知部１７１および電圧検知部１７２からの検知信号などに基づいて、振動試験装置２００の状態に関する判定を行う。

３軸加速度センサ１３５は、振動台４８の振動に関する物理量を検知し、検知信号は、Ａ／Ｄ変換器１６０を介して自己診断部１３０に入力される。３軸加速度センサ１３５によって検知された物理量によって振動台４８の６自由度運動が算出される。

電流検知部１７１および電圧検知部１７２は、アンプ１７０に配置されている。電流検知部１７１は、加振機１００の振動を制御する電流を検知する。電圧検知部１７２は、加振機１００の振動を制御する電圧を検知する。電流検知部１７１および電圧検知部１７２からの検知信号は、Ａ／Ｄ変換器１６０を介して自己診断部１３０に入力される。

ディスプレイ１９０は、加振機１００の振動に関する設定画面、加振機１００の運転状況、および自己診断部１３０による自己診断結果などを表示する。制御部１１０への入力は、タッチパネルタイプのディスプレイ１９０などの入力装置を用いて行う。

［加振機］
次に、加振機１００の構成について説明する。図３は、加振機１００を振動軸Ｌ１に沿って切断した断面図である。図４は、図１の加振機１００を＋Ｚ軸方向側から－Ｚ軸方向側に見た状態における平面図である。本実施形態では、Ｚ軸方向を垂直方向（鉛直方向）とし、Ｙ軸方向を水平方向とし、ＹＺ平面に垂直な方向をＸ軸方向とする。

図３に示すように、加振機１００は、動電型加振機であり、振動軸Ｌ１がＺ軸方向に対して平行となるように配置されており、Ｚ軸方向の振動を発生させる。加振機１００は、ヨーク２０、励磁コイル３１，３２、筒体４０、ドライブコイル５１等を備えている。

ヨーク２０は、第１ヨーク部２１、第２ヨーク部２２、および第３ヨーク部２３を一体的に組み合わせて構成されている。第２ヨーク部２２の内周面には、励磁コイル３１，３２が取り付けられている。励磁コイル３１，３２は、円筒状に巻回されており、振動軸Ｌ１方向に離隔した状態で並んで取り付けられている。第１ヨーク部２１の外周面と、第２ヨーク部２２の内周面との間には、励磁コイル３１，３２により形成された静磁場による磁気回路、および磁気ギャップが形成されている。

筒体４０は、ヨーク２０の内側に収容され、ヨーク２０に対して可動する部分である。筒体４０の内部には、Ｚ軸方向に延びる案内軸４２が設けられている。案内軸４２の周囲には、案内軸４２をＺ軸方向に案内するガイドローラ４４が、１２０度間隔で３箇所に配置されている。ガイドローラ４４は、第１ヨーク部２１の内壁面に支持されている。また、筒体４０の一端側（＋Ｚ軸方向側）は、ヨーク２０に対して突出しており、支持装置４６によってＺ軸方向に案内されるように支持されている。

ドライブコイル５１は、磁気ギャップ内に配置される振動発生用のコイルである。ドライブコイル５１は、筒体４０の他端部（－Ｚ軸方向側）の外周面に巻回されている。ドライブコイル５１は、励磁コイル３１，３２と、ヨーク２０（第１ヨーク部２１、および第２ヨーク部２２）との対向間の磁気ギャップ内に、励磁コイル３１，３２およびヨーク２０に対し非接触の状態で挿入されている。

駆動制御部１２０（図２参照）からアンプ１７０を介して励磁コイル３１，３２に直流電流を供給することにより、励磁コイル３１，３２を取り巻くヨーク２０内に磁気回路（静磁場）が生成される。また、駆動制御部１２０からアンプ１７０を介してドライブコイル５１に所定周波数の交流電流を供給することにより、磁気ギャップに生成される静磁場とドライブコイル５１に供給される交流電流との相互作用（ローレンツ力）により、ドライブコイル５１が磁束の方向と直交する方向にスライドする。具体的には、ドライブコイル５１に流れる電流の向きに応じて、ドライブコイル５１および筒体４０は、ヨーク２０から外方へ向けて進出（前進）する方向（＋Ｚ軸方向）のスライドと、ヨーク２０へ向けて内方（－Ｚ軸方向）へ退出（後退）する方向のスライドとを繰り返し行う。つまり、ドライブコイル５１および筒体４０（可動部）は、ドライブコイル５１に供給される交流電流の周波数に応じて、ヨーク２０（固定部）に対してＺ軸方向に沿って振動する。

筒体４０の他端側（＋Ｚ軸方向側）には、振動台４８が設けられている。振動台４８には供試体Ｗが保持される。加振機１００では、駆動制御部１２０から供給される直流電流および交流電流によって加振機１００を駆動することにより、ドライブコイル５１、筒体４０、および振動台４８が一体的にＺ軸方向に沿って振動して、供試体Ｗに対するＺ軸方向の加振が行われる。

図４に示すように、支持装置４６は、Ｚ軸方向に沿って往復動する筒体４０と、筒体４０の周囲に配置されるヨーク２０（第３ヨーク部２３）の端部との間に配置されている。

振動台４８には、複数の３軸加速度センサ１３５が設けられている。３軸加速度センサ１３５は、直交する３軸方向の加速度を検知可能なセンサである。互いに離隔した３箇所以上の位置において３軸方向の加速度を検知することにより、その検知信号に基づいて振動台４８の６自由度運動を算出することが可能となる。本実施形態では、振動台４８における互いに離隔した３箇所にそれぞれ３軸加速度センサ１３５が配置されている。各３軸加速度センサ１３５は、加速度を検知できる直交する３軸方向を、Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸に合わせて配置することが好ましい。

なお、振動台４８の運動に関する物理量を検知して、この検知信号に基づいて、振動台４８の６自由度運動についての物理量を算出できればよいため、振動台４８に設けられるセンサは３軸加速度センサに限定されない。例えば、１軸加速度センサや２軸加速度センサなど、様々なセンサを組み合わせて６自由度運動の算出に必要な物理量を検知してもよい。また、センサを配置する位置については、加速度センサであれば振動台４８の加速度を検知できればよく、特に限定されない。

［自己診断システム］
図５は、自己診断システム１５０の構成を示す概略図である。自己診断システム１５０は、加振機１００の故障判定、故障予知、および性能限界判定を含む、振動試験装置２００の状態に関する自己診断を実行するシステムである。自己診断システム１５０は、振動試験支援ネットワークシステム３００を構成する複数の振動試験装置２００のそれぞれに設けられている。

自己診断システム１５０による判定には、振動試験装置２００の現在の運転状態に基づく判定と、現在の運転状態と過去の運転状態の履歴とを比較した結果に基づく判定が含まれている。また、過去の運転状況との比較に基づく判定については、様々な時間軸の判定が含まれている。例えば振動試験装置２００の導入時からの履歴に基づくような長期的な判定や、現在実行中の振動試験の開始時点から現時点までの履歴に基づくような短期的な判定が含まれている。また、自己診断システム１５０は、振動試験装置２００のメンテナンス時だけでなく、振動試験装置２００の運転時には振動試験中も含めて常時自己診断を実行する。

自己診断システム１５０は、制御部１１０、アンプ１７０、加振機１００を備えている。

制御部１１０は、駆動制御部１２０、自己診断部１３０、記憶部１４０、および通信部１４９を有している。

駆動制御部１２０は、加振機１００に印加する電流および電圧を制御することにより、加振機１００の駆動を制御する。また、駆動制御部１２０は、自己診断部１３０による判定結果に応じて、加振機１００の駆動を停止するなどの制御も行う。

自己診断部１３０は、加振機１００の故障判定、故障予知、および性能限界判定を含む、振動試験装置２００の状態に関する判定を行う。自己診断部１３０は、運動算出部１３１、伝達率算出部１３２、および判定部１３４を有している。

運動算出部１３１は、振動台４８に設けられた複数の３軸加速度センサ１３５から出力される検知信号に基づいて、振動台４８の６自由度運動についての物理量を算出する。６自由度運動は、直交する３軸（Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸）のそれぞれの軸方向の運動と、Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸のそれぞれの軸回りの回転運動である。６自由度運動についての物理量は、６自由度運動を変位、速度、加速度、回転角度、角速度、角加速度などで表記した時の量をいう。本実施形態では、振動台４８の６自由度運動についての物理量として、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸のそれぞれの軸方向における加速度と、Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸のそれぞれの軸回りにおける加速度を算出する。

伝達率算出部１３２は、運動算出部１３１によって算出される振動台４８の６自由度運動についての物理量と、電流検知部１７１および電圧検知部１７２から出力される検知信号に基づいて、振動台４８の６自由度運動と電流および電圧との間の伝達率を算出する。本実施形態では、伝達率の算出に用いる振動台４８の６自由度運動についての物理量として、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸のそれぞれの軸方向における加速度と、Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸のそれぞれの軸回りにおける加速度を用いる。

ここで、加振方向（Ｚ軸方向）における振動台４８の加速度をＡとし、電流検知部１７１から出力される検知信号（加振機１００に印加される電流値）をＩとし、電圧検知部１７２から出力される検知信号（加振機１００に印加される電流値）をＥとして、加速度と電流についての伝達率、および加速度と電圧についての伝達率を次のように算出する。
加振方向における加速度と電流についての伝達率＝Ａ／I
加振方向における加速度と電圧についての伝達率＝Ａ／Ｅ

また、加振方向（Ｚ軸方向）以外の振動台４８の加速度をそれぞれＢとし、電流検知部１７１から出力される検知信号（加振機１００に印加される電流値）をＩとし、電圧検知部１７２から出力される検知信号（加振機１００に印加される電流値）をＥとして、加速度と電流についての伝達率、および加速度と電圧についての伝達率を次のように算出する。
加振方向以外における加速度と電流についての伝達率＝Ｂ／I
加振方向以外における加速度と電圧についての伝達率＝Ｂ／Ｅ
なおＢは、Ｚ軸方向における加速度以外の、Ｘ軸、およびＹ軸のそれぞれの軸方向における加速度と、Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸のそれぞれの軸回りにおけるそれぞれの加速度である。

上記の伝達率は、振動台４８の６自由度運動の加速度と、加振機１００に印加される電流値、および加振機１００に印加される電圧値によって算出されるため、振動台４８に保持される供試体Ｗの重量が未知であっても伝達率を算出することが可能である。また、算出された伝達率を用いて、振動試験装置２００の状態に関する判定を行うことが可能である。

判定部１３４は、電流検知部１７１、電圧検知部１７２、および３軸加速度センサ１３５から出力される検知信号に基づいて、故障判定、故障予知、および性能限界判定を含む、振動試験装置２００の状態に関する判定を行う。

判定部１３４は、例えば、運動算出部１３１で算出された振動台４８の６自由度運動の加速度と、伝達率算出部１３２で算出された伝達率の両方を用いて、振動試験装置２００の状態を判定する。また判定部１３４は、例えば、６自由度運動の加速度の履歴、すなわち６自由度運動の加速度の経時的な変化と、伝達率の履歴、すなわち伝達率の経時的な変化の両方を用いて、振動試験装置２００の状態を判定する。判定部１３４による具体的な判定については後に詳細に説明する。

記憶部１４０は、振動試験装置２００の状態の判定に関するデータを記憶している。このデータは、各振動試験装置２００が自己診断を行う際の判定基準となるデータである。記憶部１４０には、故障判定基準データ１４１、故障予知判定基準データ１４２、性能限界判定基準データ１４３、６自由度運動履歴データ１４７、および伝達率履歴データ１４８が蓄積されている。

故障判定基準データ１４１は、振動試験装置２００の故障に関する判定基準、例えば加振機１００に故障が発生しているかどうかを判定するための判定基準データである。具体的には、例えば、加振方向における加速度と電流についての伝達率（Ａ／I）、加振方向における加速度と電圧についての伝達率（Ａ／Ｅ）、加振方向以外における加速度と電流についての伝達率（Ｂ／I）、および加振方向以外における加速度と電圧についての伝達率（Ｂ／Ｅ）に関して、加振機１００に故障が発生していると判定する際に参照される閾値が含まれている。

故障予知判定基準データ１４２は、振動試験装置２００の故障予知に関する判定基準、例えば加振機１００に故障が発生している確率を判定するための判定基準データである。具体的には、例えば、加振方向における加速度と電流についての伝達率（Ａ／I）、加振方向における加速度と電圧についての伝達率（Ａ／Ｅ）、加振方向以外における加速度と電流についての伝達率（Ｂ／I）、および加振方向以外における加速度と電圧についての伝達率（Ｂ／Ｅ）に関して、加振機１００に故障が発生する確率と、その確率で故障が発生すると判定する際に参照される閾値が含まれている。

性能限界判定基準データ１４３は、振動試験装置２００の性能限界判定に関する判定基準、例えば加振機１００の駆動が性能の限界に達していると判定するための判定基準データである。具体的には、例えば、加振方向における加速度と電流についての伝達率（Ａ／I）、加振方向における加速度と電圧についての伝達率（Ａ／Ｅ）、加振方向以外における加速度と電流についての伝達率（Ｂ／I）、および加振方向以外における加速度と電圧についての伝達率（Ｂ／Ｅ）に関して、加振機１００の駆動が性能の限界に達していると判定する際に参照される閾値が含まれている。

６自由度運動履歴データ１４７は、運動算出部１３１で算出された６自由度運動の物理量の履歴に関するデータである。例えば、運動算出部１３１によって６自由度運動の加速度が算出されると、算出結果は記憶部１４０において６自由度運動履歴データ１４７として蓄積される。

伝達率履歴データ１４８は、伝達率算出部１３２で算出された伝達率の履歴に関するデータである。伝達率算出部１３２によって伝達率が算出されると、算出結果は記憶部１４０において伝達率履歴データ１４８として蓄積される。

なお、自己診断システム１５０は、上記構成に限定されない。例えば、加振機１００の内部および外部の物理量を検知するセンサをさらに設けてもよい。例えば、加振機１００の内部の物理量を検知するセンサとして、加振機１００の排気温度を検知する温度センサを設けてもよい。また、加振機１００の外部の物理量を検知するセンサとして、加振機１００の周囲の雰囲気温度を検知する温度センサを設けてもよい。

判定部１３４は、運動算出部１３１で算出された振動台４８の６自由度運動の物理量、および伝達率算出部１３２で算出された伝達率から振動試験装置２００の状態を評価するだけでなく、他の物理量を用いて振動試験装置２００の状態を評価してもよい。また、例えばコヒーレンス関数等の他の関数を用いて振動試験装置２００の状態を評価してもよい。

判定部１３４で判定された判定結果は、ディスプレイ１９０（図２参照）への表示や、音声などによって振動試験装置２００のオペレータに報知される。

通信部１４９は、判定部１３４によって判定された判定結果、および、判定部１３４による判定に用いられたデータ等の情報を、ネットワーク２１０を介して接続された解析装置２２０との間で送受信する。

［解析装置］
図６は、解析装置２２０の構成を示す概略図である。解析装置２２０は、ネットワーク２１０に接続された複数の振動試験装置２００のそれぞれに対して、故障頻度、故障確率、および保守点検時期などについて遠隔から診断を行う。

また、解析装置２２０は、各振動試験装置２００が行った自己診断の結果である自己診断情報に基づいて、各振動試験装置２００が保有する自己診断判定基準（故障判定基準データ１４１、故障予知判定基準データ１４２、性能限界判定基準データ１４３）を更新するための自己診断基準更新情報を生成する。そして解析装置２２０は、生成した自己診断基準更新情報に基づいて、振動試験装置２００が保有する自己診断判定基準（故障判定基準データ１４１、故障予知判定基準データ１４２、性能限界判定基準データ１４３）をアップデートする。

解析装置２２０は、記憶部２４０、遠隔診断部２５０、および自己診断基準生成部２６０を有している。

記憶部２４０には、自己診断データ２４１、および遠隔診断基準データ２４２が蓄積されている。

自己診断データ２４１は、複数の振動試験装置２００のそれぞれの自己診断の結果に関する情報が蓄積されている。自己診断の結果に関する情報には、加振機１００の故障判定、故障予知、および性能限界判定を含む、振動試験装置２００の状態に関する判定結果が含まれている。また、自己診断データ２４１には、自己診断を行う際に用いられた検知信号が含まれている。また自己診断データ２４１に蓄積された検知信号には、例えば、３軸加速度センサ１３５の検知信号に基づいて算出された振動台４８の６自由度運動についての物理量や、６自由度運動の加速度と電流・電圧についての伝達率なども含まれている。これらの情報は、各振動試験装置２００から個別に送信され、記憶部２４０において振動試験装置２００のそれぞれに対応付けられて蓄積されている。

遠隔診断基準データ２４２は、遠隔診断に関する判定の基準データが蓄積されている。具体的には、例えば、加振機１００の故障判定、故障予知、および性能限界判定を含む、振動試験装置２００の状態に関する判定結果と、加振機１００の故障頻度、故障確率、および保守点検時期とが対応付けられたデータが蓄積されている。

遠隔診断部２５０は、記憶部２４０に記憶された自己診断データ２４１および遠隔診断基準データ２４２に基づいて、複数の振動試験装置２００のそれぞれに対して個別に、故障頻度、故障確率、および保守点検時期などについて遠隔から診断を行う。

自己診断基準生成部２６０は、ネットワーク２１０を介して複数の振動試験装置２００から取得した、検知信号および自己診断情報に基づいてデータ解析を行い、データ解析の結果に基づいて、自己診断基準情報を更新する自己診断基準更新情報を生成する。検知信号および自己診断情報は、自己診断データ２４１として蓄積されている。

生成された自己診断基準更新情報は、ネットワーク２１０を介して各振動試験装置２００に送信される。自己診断基準更新情報を受信した振動試験装置２００は、それぞれの記憶部１４０に記憶された自己診断判定基準（故障判定基準データ１４１、故障予知判定基準データ１４２、性能限界判定基準データ１４３）を、自己診断基準更新情報に基づいて更新する。

なお、自己診断基準生成部２６０が生成する自己診断基準更新情報は、同じ型式（仕様）の振動試験装置２００ごとに生成することが好ましいが、異なる型式（仕様）の振動試験装置２００を含めて生成するようにしてもよい。

［評価項目］
続いて、振動試験装置２００の状態に関する自己診断に用いられる評価項目の一例と、判定結果の一例について説明する。

図７は、６自由度運動のうち、軸回りの回転についてのコヒーレンス変化の一例を示すグラフである。コヒーレンス変化は、振動試験装置２００の状態に関する判定に用いられる評価項目のうちの一つである。図７の左図は加振機１００が正常な状態での値を示しており、右図は、同一の加振機１００に異常が生じた状態での値を示している。各グラフの横軸は振動の周波数であり、縦軸はコヒーレンスの値である。図７では、加振機１００に供給される電流（入力）に対する、軸回りの回転（出力）についての線形性を示している。コヒーレンスの値が１に近づくほど、その周波数における線形性が高いことを示している。

左図の正常値においても、コヒーレンスは全ての周波数領域において１ではなく、周波数によって線形性が高い領域（１に比較的近い領域）と、線形性が低い領域（１に比較的遠い領域）とがある。このような周波数とコヒーレンスとの関係は、加振機１００ごとに異なる特性である。このためコヒーレンスが所定値（例えば０．５）を下回っただけでは加振機１００に異常が生じたと判定することはできない。記憶部１４０には、振動試験装置２００の運転中に算出されたコヒーレンスの履歴が蓄積されている。

左図のような特性を有する加振機１００において、例えば経年劣化が進行すると、右図のように線形性の低い周波数領域が増大してくる場合がある。ある時点におけるコヒーレンスの値のみから加振機の１００の状態を精度よく判定することは困難であるが、判定部１３４は、記憶部１４０に記憶されているこのようなコヒーレンスの経時的な変化を評価項目に加えて判定することにより、加振機１００の故障判定、故障予知、および性能限界判定を含む、振動試験装置２００の状態に関する自己診断の精度を高めることができる。

図８は、６自由度運動のうちの軸回りの回転について、伝達率の履歴の一例を示すグラフである。振動台４８の６自由度運動のうち加振方向以外の運動についての伝達率の履歴は、振動試験装置２００の状態に関する判定に用いられる評価項目の一つである。グラフの横軸は振動の周波数であり、縦軸は伝達率である。図８には、複数本のグラフの線で示されており、各グラフの線が、ある時点における伝達率と周波数の関係を示している。図８において正常値と示されているグラフは、加振機１００が正常な状態における伝達率と周波数の関係を示している。異常値と示されているグラフは、同一の加振機１００に異常が生じた状態における伝達率と周波数の関係を示している。

正常な状態においても、軸回りの回転についての伝達率は一定ではなく、周波数によって伝達率が高い領域と、伝達率が低い領域とがある。このような周波数と伝達率との関係は、加振機１００ごとに異なる特性である。記憶部１４０には、振動試験装置２００の運転中に算出された伝達率の履歴が蓄積されている。

正常値と示されているグラフのような特性を有する加振機１００において、例えば経年劣化が進行すると、異常値と示されているグラフのように、加振方向以外の運動についての伝達率が増大してくる場合がある。判定部１３４は、記憶部１４０に記憶されているこのような伝達率の経時的な変化を評価項目に加え、伝達率の履歴を加味して判定することにより、加振機１００の故障判定、故障予知、および性能限界判定を含む、振動試験装置２００の状態に関する自己診断の精度を高めることができる。

［判定］
判定部１３４による判定の一例について説明する。

［６自由度運動に基づく判定］
振動台４８の６自由度運動のうち、例えば加振機１００の加振方向に沿った加速度以外の加速度のいずれかが、あるレベルを超えて大きくなると、振動試験の精度に影響を及ぼすおそれがある。また、加振機１００の故障の予兆として６自由度運動が生じている場合には、そのままメンテナンスを行わずに使用を続けることによって加振機１００が故障するおそれがある。また、供試体Ｗの重心位置が加振機１００の加振軸から外れている場合には、重心位置が外れた状態のまま強い加速度で加振することにより、加振機１００が故障するおそれもある。

このため、判定部１３４は、６自由度運動のうち、例えば加振機１００の加振方向に沿った加速度以外の加速度のいずれかが、故障判定基準データ１４１、故障予知判定基準データ１４２、および性能限界判定基準データ１４３として記憶されている所定の閾値を越えた場合、加振機１００に故障が発生している旨の判定、加振機１００に故障が発生する確率が上昇している旨の判定、および、加振機１００が性能限界に達している旨の判定のうち、少なくともいずれかの判定を行うようにしてもよい。また、故障に関する判定には、加振機１００の故障部位の推測に関する判定を含めてもよい。

また、加振機１００の故障ではないが、供試体Ｗのセッティング上の問題として、供試体Ｗの重心位置が加振機１００の加振軸から外れている可能性もあるため、振動台４８に保持された供試体Ｗの重心位置が加振機１００の加振軸から外れている旨の判定を含めてもよい。

判定部１３４が、振動試験装置２００に故障が発生している旨の判定を行った場合、駆動制御部１２０は、加振機１００を停止させる制御を行ってもよい。

［伝達率に基づく判定］
加振機１００が正常である場合、加振方向（Ｚ軸方向）以外の振動台４８の加速度Ｂは小さいため、伝達率Ｂ／Iおよび伝達率Ｂ／Ｅは小さいが、加振機１００の経年劣化が進行するなどにより加速度Ｂが増大して、伝達率Ｂ／Iおよび伝達率Ｂ／Ｅが増大する傾向がある。

このため判定部１３４は、伝達率のうち、加振機１００の加振方向に沿った加速度以外の加速度に基づいて算出される伝達率Ｂ／Iおよび伝達率Ｂ／Ｅのいずれかが、故障判定基準データ１４１、故障予知判定基準データ１４２、および性能限界判定基準データ１４３として記憶されている所定の閾値を越えた場合、加振機１００に故障が発生している旨の判定、加振機１００に故障が発生する確率が上昇している旨の判定、および、加振機１００が性能限界に達している旨の判定のうち、少なくともいずれかの判定を行うようにしてもよい。また、故障に関する判定には、加振機１００の故障部位の推測に関する判定を含めてもよい。

また、加振機１００の故障ではないが、供試体Ｗのセッティング上の問題として、供試体Ｗの重心位置が加振機１００の加振軸から外れている可能性もあるため、振動台４８に保持された供試体Ｗの重心位置が加振機１００の加振軸から外れている旨の判定を含めてもよい。

判定部１３４が、振動試験装置２００に故障が発生している旨の判定を行った場合、駆動制御部１２０は、加振機１００を停止させる制御を行ってもよい。

一方、加振機１００の加振方向における加速度と電流についての伝達率（Ａ／I）、および加振方向における加速度と電圧についての伝達率（Ａ／Ｅ）については、周波数、振幅、加速度、供試体Ｗの重量などによって変動する。また、加振方向における伝達率Ａ／Iおよび伝達率Ａ／Ｅには、供試体Ｗの重量が含まれていない。このため、例えば、加振機１００によって加えようとする振動の周波数、振幅、および加速度に対して、供試体Ｗの重量が大きい場合には、加振方向における伝達率Ａ／Iおよび伝達率Ａ／Ｅが小さくなる傾向がある。

このため判定部１３４は、加振機１００の加振方向における伝達率Ａ／Iおよび伝達率Ａ／Ｅのいずれかが、故障判定基準データ１４１、故障予知判定基準データ１４２、および性能限界判定基準データ１４３として記憶されている所定の閾値を下回った場合、加振機１００が性能限界に達している旨の判定を行うようにしてもよい。

［判定結果の報知］
図９は、振動試験装置２００の状態に関する判定結果を報知する表示画面の一例を示す図である。加振機１００の故障判定、故障予知、および性能限界判定を含む、振動試験装置２００の状態に関する自己診断には、現在の運転状態に基づく判定、運転状態の短期的な履歴に基づく判定、および運転状態の長期的な履歴に基づく判定が含まれている。

図９ａは、現在の運転状態に基づく判定結果の一例を示している。この表示画面に示された判定結果は、現在の運転状態に基づく判定結果である。表示画面には、リアルタイム定格チェックの結果、注意として「現在ＭＡＸ加振力の７０％以上」と表示され、加振機１００の性能限界判定の判定結果が報知されている。

図９ｂは、運転状態の短期的な履歴に基づく判定結果の一例を示している。この表示画面に示された判定結果は、現在実行中の振動試験の開始時点から現時点までの履歴に基づく短期的な判定結果である。表示画面には、警告として「加振開始時よりドライブ電流が増加しています。ドライブコイルの異常が疑われます」と表示され、加振機１００の故障判定もしくは故障予知判定の判定結果、および加振機１００の故障部位の推測に関する判定結果が報知されている。また対処として「本加振を即座に停止し点検を行って下さい」と表示され、オペレータに具体的な対応策を報知している。

図９ｃは、運転状態の長期的な履歴に基づく判定結果の一例を示している。この表示画面に示された判定結果は、定期点検時点（点検実施日２０２０／０４／１５）における運転状態と、基準データ取得日（２０２０／０２／１５）における運転状態の履歴との比較に基づく長期的な判定結果である。表示画面には、警告として「基準値よりドライブ電流が増加しています。歪率が悪化しています。ドライブコイルの異常が疑われます」と表示され、加振機１００の故障判定もしくは故障予知判定の判定結果、および加振機１００の故障部位の推測に関する判定結果が報知されている。また対処として「装置を停止してＩＭＶサービスに御連絡下さい」と表示され、オペレータに具体的な対応策を報知している。

以上説明した本実施形態に係る振動試験装置２００によれば、振動試験装置２００の故障判定、故障予知、および性能限界判定を含む、振動試験装置２００の状態に関する自己診断を精度良く行うことができる。

［実施形態２］
実施形態１で説明した解析装置２２０による遠隔診断、および自己診断基準更新情報を生成する場合に、自己診断情報を入力すると遠隔診断情報を出力するように機械学習されている学習モデル、および、検知信号と自己診断情報を入力すると自己診断基準更新情報を出力するように機械学習されている学習モデルを用いることができる。

遠隔診断情報を出力する学習モデルでは、例えば、複数の振動試験装置２００による自己診断データ（加振機１００の故障判定、故障予知、および性能限界判定などの自己診断結果、および自己診断に用いられた情報）と、振動試験装置２００の故障頻度、故障確率、および保守点検時期の組を教師データとして機械学習させてもよい。そして、学習後の学習モデルを用いて、個別の振動試験装置２００による自己診断データ（加振機１００の故障判定、故障予知、および性能限界判定などの自己診断結果、および自己診断に用いられた情報）から、その振動試験装置２００の故障頻度、故障確率、および保守点検時期を推定してもよい。

また、自己診断基準更新情報を出力する学習モデルでは、例えば、検知信号（検知信号と検知信号に基づいて得られた情報）および自己診断情報（加振機１００の故障判定、故障予知、および性能限界判定などの自己診断結果）と、一定期間経過後の検知信号（検知信号と検知信号に基づいて得られた情報）および自己診断情報（加振機１００の故障判定、故障予知、および性能限界判定などの自己診断結果）との組を教師データとして機械学習させてもよい。そして、学習後の学習モデルを用いて、検知信号（検知信号と検知信号に基づいて得られた情報）および自己診断情報（加振機１００の故障判定、故障予知、および性能限界判定などの自己診断結果）から、自己診断基準更新情報を生成してもよい。

自己診断基準更新情報を出力するように学習されている学習モデルでは、更新後の自己診断基準に基づいた自己診断結果を教師データとして、学習モデルを再学習するようにしてもよい。

機械学習の手法としては、上記のような教師データを用いた「教師あり学習」に限定されず、教師データを用いない「教師なし学習」を行ってもよい。「教師なし学習」の場合、例えば遠隔診断情報を出力する学習モデルでは、複数の振動試験装置２００による自己診断データ（加振機１００の故障判定、故障予知、および性能限界判定になどの自己診断結果、および自己診断に用いられた情報）を多数入力し、入力したデータの分布に関する学習モデルを構築する。そして、構築した学習モデルと、入力された自己診断データ（加振機１００の故障判定、故障予知、および性能限界判定になどの自己診断結果、および自己診断に用いられた情報）とを比較して、故障頻度、故障確率、および保守点検時期を推定してもよい。

［変形例］
今回開示した実施形態は、すべての点で例示であって、限定的な解釈の根拠となるものではない。本発明の技術的範囲は、上記した実施形態のみによって解釈されるものではなく、特許請求の範囲の記載に基づいて画定される。また、本発明の技術的範囲には、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれる。

本実施形態では、１軸方向に加振する加振機１００を有する振動試験装置２００について説明したが、２軸または３軸など、多軸の振動試験装置に本発明を適用してもよい。また、振動台４８の構成は一例であって、他の構成の振動台であってもよい。

３００ 振動試験支援ネットワークシステム
２００ 振動試験装置
２１０ ネットワーク
２２０ 解析装置
１００ 加振機
４８ 振動台

Claims (10)

1. 振動台を加振する加振機をそれぞれ有する複数の振動試験装置と、
   前記複数の振動試験装置に接続されるネットワークと、
   前記ネットワークに接続され、前記ネットワークを介して前記複数の振動試験装置との間で情報を送受信する解析装置と、
   を備え、
   前記情報は、
   前記振動試験装置において生成された、前記振動試験装置に関する自己診断情報、
   前記解析装置において生成された、前記振動試験装置に関する遠隔診断情報、
   前記振動試験装置の更新、メンテナンス、またはサポートに関する保守情報、または、
   前記振動試験装置において行われた振動試験に関する振動試験情報、
   のうち少なくとも前記自己診断情報および前記遠隔診断情報を含み、
   前記自己診断情報は、前記振動試験装置に関する情報である故障判定、故障予知、および性能限界判定のうち少なくともいずれかを含み、
   前記遠隔診断情報は、前記振動試験装置に関する情報である故障頻度、故障確率、および保守点検時期のうち少なくともいずれかを含み、
   前記解析装置は、
   前記複数の振動試験装置のそれぞれに対応付けられた前記自己診断情報を記憶する自己診断情報記憶部と、
   遠隔診断に関する遠隔診断基準情報を記憶する遠隔診断基準記憶部と、
   前記自己診断情報記憶部に記憶された前記自己診断情報、および、前記遠隔診断基準記憶部に記憶された前記遠隔診断基準情報に基づいて、前記遠隔診断情報を生成する遠隔診断部と、を有する、
   振動試験支援ネットワークシステム。
2. 振動台を加振する加振機をそれぞれ有する複数の振動試験装置と、
   前記複数の振動試験装置に接続されるネットワークと、
   前記ネットワークに接続され、前記ネットワークを介して前記複数の振動試験装置との間で情報を送受信する解析装置と、
   を備え、
   前記情報は、
   前記振動試験装置において生成された、前記振動試験装置に関する自己診断情報、
   前記解析装置において生成された、前記振動試験装置に関する遠隔診断情報、
   前記振動試験装置の更新、メンテナンス、またはサポートに関する保守情報、または、
   前記振動試験装置において行われた振動試験に関する振動試験情報、
   のうち少なくとも前記自己診断情報および前記遠隔診断情報を含み、
   前記自己診断情報は、前記振動試験装置に関する情報である故障判定、故障予知、および性能限界判定のうち少なくともいずれかを含み、
   前記遠隔診断情報は、前記振動試験装置に関する情報である故障頻度、故障確率、および保守点検時期のうち少なくともいずれかを含み、
   前記解析装置は、
   前記複数の振動試験装置のそれぞれに対応付けられた前記自己診断情報を記憶する自己診断情報記憶部と、
   前記自己診断情報を入力すると、前記遠隔診断情報を出力するように学習されている学習モデルを有する遠隔診断部と、を有する、
   振動試験支援ネットワークシステム。
3. 前記振動試験装置は、
   前記振動試験装置の状態を検知する検知部と、
   自己診断に関する自己診断判定基準を記憶する自己診断基準記憶部と、
   前記検知部から出力される検知信号、および、前記自己診断基準記憶部に記憶された前記自己診断判定基準に基づいて、前記自己診断情報を生成する自己診断部と、を有し、
   前記解析装置は、
   前記ネットワークを介して前記複数の振動試験装置から取得した、前記検知信号および前記自己診断情報に基づいてデータ解析を行い、前記データ解析の結果に基づいて、前記自己診断判定基準を更新する自己診断基準更新情報を生成し、
   さらに、前記ネットワークを介して、前記複数の振動試験装置のそれぞれの前記自己診断基準記憶部に記憶された前記自己診断判定基準を、前記自己診断基準更新情報に基づいて更新する、
   請求項１または請求項２に記載の振動試験支援ネットワークシステム。
4. 前記振動試験装置は、
   前記振動試験装置の状態を検知する検知部と、
   自己診断に関する自己診断判定基準を記憶する自己診断基準記憶部と、
   前記検知部から出力される検知信号、および、前記自己診断基準記憶部に記憶された前記自己診断判定基準に基づいて、前記自己診断情報を生成する自己診断部と、を有し、
   前記解析装置は、
   前記ネットワークを介して前記複数の振動試験装置から取得した、前記検知信号および前記自己診断情報を入力すると、前記自己診断判定基準を更新する自己診断基準更新情報を出力するように学習されている学習モデルを有し、
   さらに、前記ネットワークを介して、前記複数の振動試験装置のそれぞれの前記自己診断基準記憶部に記憶された前記自己診断判定基準を、前記学習モデルから出力された前記自己診断基準更新情報に基づいて更新する、
   請求項１または請求項２に記載の振動試験支援ネットワークシステム。
5. 前記解析装置は、
   前記ネットワークを介して前記複数の振動試験装置から取得した、前記検知信号および前記自己診断情報を用いて、前記学習モデルを再学習する、
   請求項４に記載の振動試験支援ネットワークシステム。
6. 前記振動試験装置は、
   前記加振機に印加する電流および電圧を制御することにより、前記加振機の駆動を制御する駆動制御部と、
   前記加振機の振動を制御する電流を検知する電流検知部と、
   前記加振機の振動を制御する電圧を検知する電圧検知部と、
   前記振動台の運動に関する物理量を検知する運動検知部と、
   前記電流検知部、前記電圧検知部、および前記運動検知部から出力される検知信号に基づいて、故障判定、故障予知、および性能限界判定を含む、前記自己診断情報を生成する自己診断部と、
   を有する、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の振動試験支援ネットワークシステム。
7. 前記自己診断部は、前記運動検知部から出力される検知信号に基づいて、前記振動台の６自由度運動についての物理量を算出する運動算出部を含み、
   前記自己診断部は、前記運動算出部で算出された６自由度運動についての物理量を加味して、前記自己診断情報を生成する、
   請求項６に記載の振動試験支援ネットワークシステム。
8. 前記運動算出部で算出された６自由度運動についての物理量の履歴を記憶する運動記憶部をさらに有し、
   前記自己診断部は、前記運動記憶部に記憶された６自由度運動についての物理量の履歴を加味して、前記自己診断情報を生成する、
   請求項７に記載の振動試験支援ネットワークシステム。
9. 前記振動台の６自由度運動についての物理量と、前記電流検知部および前記電圧検知部から出力される検知信号に基づいて、前記振動台の６自由度運動と電流および電圧との間の伝達率を算出する伝達率算出部をさらに有し、
   前記自己診断部は、算出された前記伝達率を加味して、前記自己診断情報を生成する、
   請求項７または請求項８のいずれか１項に記載の振動試験支援ネットワークシステム。
10. 前記伝達率算出部で算出された伝達率の履歴を記憶する伝達率記憶部をさらに有し、
    前記自己診断部は、前記伝達率記憶部に記憶された伝達率の履歴を加味して、前記自己診断情報を生成する、
    請求項９に記載の振動試験支援ネットワークシステム。

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