JP7482016B2 - 故障検知装置、方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、故障検知装置、方法およびプログラムに関する。

従来、複数のマイクロホンを搭載する装置において、一部のマイクロホンの故障を検知する技術が知られている。上記技術は、複数のマイクロホンそれぞれから出力される音信号レベルを比較することによって、相対的に音信号レベルが小さいマイクロホンを検知し、故障か否かを判定する。

しかし、上記技術は、音信号レベルが小さい場合の故障を判定するものの、音信号レベルが大きい場合の故障は考慮されていない。

特開２００９－２７８６２０号公報

本発明が解決しようとする課題は、信号レベルが大きい場合のセンサモジュールの故障を検知することができる故障検知装置、方法およびプログラムを提供することである。

一実施形態に係る故障検知装置は、取得部と、解析部と、判定部とを備える。取得部は、センサモジュールが生成する時系列信号を取得する。解析部は、系列信号を解析することによって、時系列信号の飽和に関する情報を含む解析結果を生成する。判定部は、解析結果に基づいて、センサモジュールの故障を判定する。

図１は、第１の実施形態に係る故障検知装置を含む故障検知システムの構成を例示するブロック図である。 図２は、図１のセンサモジュールの構成を例示するブロック図である。 図３は、図１の故障検知装置の動作を例示するフローチャートである。 図４は、図３の故障判定処理を例示するフローチャートである。 図５は、第１の実施形態における時系列信号を例示する図である。 図６は、第１の実施形態における時系列信号の飽和を例示する図である。 図７は、第１の実施形態における時系列信号の振幅ヒストグラムを例示する図である。 図８は、第１の実施形態における、正常な場合の表示データを例示する図である。 図９は、第１の実施形態における、センサモジュールの故障に関する表示データを例示する図である。 図１０は、第２の実施形態に係る故障検知装置の構成を例示するブロック図である。 図１１は、第２の実施形態における故障判定処理を例示するフローチャートである。 図１２は、第２の実施形態における時系列信号の急峻な変化を例示する図である。 図１３は、第２の実施形態における時系列信号の振幅ヒストグラムを例示する図である。 図１４は、第２の実施形態における無音状態を含む時系列信号を例示する図である。 図１５は、第２の実施形態における振幅レベルが微小な時系列信号を例示する図である。 図１６は、第２の実施形態における、正常な場合の表示データを例示する図である。 図１７は、第２の実施形態における、センサモジュールの故障に関する表示データを例示する図である。 図１８は、第３の実施形態に係る故障検知装置を含む故障検知システムの構成を例示するブロック図である。 図１９は、図１８の故障検知装置の動作を例示するフローチャートである。 図２０は、第４の実施形態に係る状態監視装置を含む状態監視システムの構成を例示するブロック図である。 図２１は、図２０の状態監視装置の動作を例示するフローチャートである。 図２２は、第４の実施形態における、正常な場合の表示データを例示する図である。 図２３は、第４の実施形態における、センサモジュールの故障に関する表示データを例示する図である。 図２４は、第４の実施形態における、センサモジュールの故障および監視対象の異常に関する表示データを例示する図である。 図２５は、一実施形態に係るコンピュータのハードウェア構成を例示するブロック図である。

以下、図面を参照しながら、故障検知装置に関する実施形態について詳細に説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る故障検知装置１００を含む故障検知システム１の構成を例示するブロック図である。図１の故障検知システム１は、故障検知装置１００と、センサモジュール２００と、表示装置３００とを備える。センサモジュール２００は、計測対象についてのセンサデータを生成する。計測対象は、例えば、無停電電源装置に搭載された冷却ファンである。あるいは、計測対象は、モータや電動機などの回転機器、プレス加工機、変速発動機、切削機などでもよい。故障検知装置１００は、センサデータに基づいて、センサモジュール２００の状態（正常または故障）を判定する。表示装置３００は、故障検知装置１００の判定に基づく表示データを表示する。尚、故障検知システム１は、複数のセンサモジュールを備えてもよい。この場合、故障検知装置１００は、複数のセンサモジュールのそれぞれの状態を判定する。

本実施形態では、センサデータとして、マイクロホン（マイクセンサ）によって継続的に計測された音の波形を含む信号（時系列信号）を扱うものする。よって、以降では、センサモジュール２００がマイクセンサを搭載するものとして説明する。尚、センサモジュール２００は、時系列信号を取得するものであれば、加速度センサ、地磁気センサ、振動センサ、アコースティック・エミッション（Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ：ＡＥ）センサなどでもよい。

図２は、図１のセンサモジュール２００の構成を例示するブロック図である。図２のセンサモジュール２００は、マイクセンサ２１０と、アンプ２２０と、アナログデジタル変換器（Ａｎａｌｏｇ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ：ＡＤＣ）２３０と、端子２４０とを備える。

マイクセンサ２１０は、例えばエレクトレットコンデンサマイク（Ｅｌｅｃｔｒｅｔ Ｃｏｎｄｅｎｃｅｒ Ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ：ＥＣＭ）である。マイクセンサ２１０は、音データ集音し、アナログの音信号に変換する。マイクセンサ２１０は、音信号をアンプ２２０へと出力する。

アンプ２２０は、例えばオペアンプである。アンプ２２０は、マイクセンサ２１０から音信号を受け取る。アンプ２２０は、音信号を所定のゲインに従って増幅することによって増幅音信号を生成する。アンプ２２０は、増幅音信号をＡＤＣ２３０へと出力する。

ＡＤＣ２３０は、アンプ２２０から増幅音信号を受け取る。ＡＤＣ２３０は、アナログの増幅音信号をデジタルの音データ（時系列信号）へとアナログデジタル変換（ＡＤ変換）する。ＡＤ変換のパラメータは、例えば、ビット深度（量子化ビット数。例えば、２４ｂｉｔ）およびサンプリングレート（例えば、９６ｋＨｚ）である。ＡＤＣ２３０は、時系列信号を、端子２４０を介して故障検知装置１００へと出力する。

端子２４０は、故障検知装置１００とケーブルｃｂとを接続する。ケーブルｃｂは、センサモジュール２００と故障検知装置１００とを接続する。ケーブルｃｂの一端には、プラグまたはコネクタが取り付けられていてもよい。この場合、プラグまたはコネクタと端子２４０とが嵌合することにより、故障検知装置１００とケーブルｃｂとが接続される。

なお、センサモジュール２００に搭載されるマイクロホンはＥＣＭに限らない。例えば、センサモジュール２００としてＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍ）マイクロホンが用いられてもよい。ＭＥＭＳマイクロホンが用いられる場合、マイクセンサ２１０、アンプ２２０、およびＡＤＣ２３０はワンチップで構成されていてもよい。

本実施形態において、センサモジュール２００は、振幅レベルが飽和しない時系列信号が取得できるような録音レベルが予め設定されている。本実施形態において、振幅レベルは、時系列信号の最小振幅値から最大振幅値までの範囲に相当する。また、振幅レベルが飽和とは、時系列信号が最小振幅値で下げ止まり（アンダーフロー）している状態、または時系列信号が最大振幅値で高止まり（オーバーフロー）している状態を示す。録音レベルは、例えば、アンプ２２０のゲインによって設定される。または、センサモジュール２００は、振幅レベルが飽和しない時系列信号が取得できる位置に配置される。例えば、時系列信号の最大振幅値を「１」かつ最小振幅値を「－１」となるように正規化された振幅の場合、録音レベルは、「－０．３」から「０．３」の間に入るように設定および設置される。即ち、本実施形態では、振幅レベルが飽和した時系列信号が取得された際は、センサモジュール２００に関する故障であるものとし、計測対象（例えば、冷却ファン）に関する異常（故障）は考慮しないものとする。このことは、以降の実施形態でも同様である。

センサモジュール２００に関する故障は、例えば、マイクセンサ２１０の故障、アンプ２２０の故障、ＡＤＣ２３０の故障、および端子２４０の不良である。また、その他の故障として、例えば、端子２４０とプラグまたはコネクタとの接触不良、およびケーブルｃｂの断線がある。本実施形態では、センサモジュール２００に関する故障を検知することについて扱うが、故障箇所の候補として、その他の故障を考慮してもよい。

図１の故障検知装置１００は、時系列信号取得部１１０（取得部）と、信号解析部１２０（解析部）と、センサ状態判定部１３０（判定部）とを備える。

時系列信号取得部１１０は、センサモジュール２００からデジタルの時系列信号を取得する。具体的には、時系列信号取得部１１０は、所定時間おきに所定の時間長を有する時系列信号を取得する。例えば、時系列信号取得部１１０は、６時間おきに１５秒の時系列信号を取得する。望ましくは、時系列信号取得部１１０は、時系列信号をリアルタイムに常時取得する。時系列信号取得部１１０は、取得した時系列信号を信号解析部１２０へと出力する。尚、以降では、時系列信号取得部１１０は、１５秒の時系列信号が取得されるものとし、異なる場合には適宜説明する。

なお、以降では、説明を簡便にするため、時系列信号の振幅値は、アンプ２２０のゲインに合わせた最小振幅値「－１」から最大振幅値「１」までの範囲に正規化されているものとする。よって、時系列信号を構成する信号サンプル（以降、単に「サンプル」と称する）の振幅値が「１」または「－１」を示す場合、この時系列信号はオーバーフローまたはアンダーフローにより振幅値がクリップされて振幅レベルが飽和しているものとみなす。

信号解析部１２０は、時系列信号取得部１１０から時系列信号を受け取る。信号解析部１２０は、時系列信号を解析することによって、時系列信号の飽和に関する情報を含む解析結果を生成する。具体的には、信号解析部１２０は、時系列信号に含まれるサンプルの振幅値が連続して飽和した回数（連続飽和回数）の情報、および時系列信号に含まれるサンプルの振幅値が飽和した頻度（振幅飽和頻度）の情報の少なくとも一方を含む解析結果を生成する。よって、時系列信号の飽和に関する情報は、連続飽和回数の情報および振幅飽和頻度の情報の少なくとも一方を含む。信号解析部１２０は、解析結果をセンサ状態判定部１３０へと出力する。尚、信号解析部１２０は、時系列信号をリアルタイムに解析してもよい。

センサ状態判定部１３０は、信号解析部１２０から解析結果を受け取る。センサ状態判定部１３０は、解析結果に基づいてセンサモジュール２００の故障を判定し、判定結果を生成する。判定結果には、センサモジュール２００の状態（故障または正常）を示す情報が含まれる。センサ状態判定部１３０は、判定結果を表示装置３００へと出力する。

具体的には、センサ状態判定部１３０は、解析結果に含まれる連続飽和回数が所定の回数以上か否かを判定する。センサ状態判定部１３０は、連続飽和回数が所定の回数以上の場合、故障を示す判定結果を出力し、そうでない場合、正常を示す判定結果を出力する。

別の例では、センサ状態判定部１３０は、解析結果に含まれる振幅飽和頻度が所定の頻度以上か否かを判定する。センサ状態判定部１３０は、振幅飽和頻度が所定の頻度以上の場合、故障を示す判定結果を出力し、そうでない場合、正常を示す判定結果を出力する。

表示装置３００は、例えばモニタである。表示装置３００は、センサ状態判定部１３０から判定結果を受け取る。表示装置３００は、判定結果に含まれるセンサモジュール２００の状態に応じた表示データを表示する。尚、表示装置３００は、スピーカを備えてもよく、故障を示す判定結果を表示する際に、警報を発してもよい。

なお、センサ状態判定部１３０は、判定結果に応じて表示装置３００の表示を制御していると捉えることもできる。よって、センサ状態判定部１３０は、表示装置３００の表示を制御する表示制御部を兼ねてもよい。または、故障検知装置１００は、センサ状態判定部１３０とは別に、表示制御部を別途設けてもよい。

以上、第１の実施形態に係る故障検知システム１および故障検知装置１００の構成について説明した。次に、故障検知装置１００の動作について図３のフローチャートを用いて説明する。

図３は、図１の故障検知装置１００の動作を例示するフローチャートである。図３のフローチャートの処理は、ユーザによって故障検知プログラムが実行されることで開始する。

（ステップＳＴ３１０）
故障検知プログラムが実行されると、時系列信号取得部１１０は、センサモジュール２００から時系列信号を取得する。

（ステップＳＴ３２０）
時系列信号が取得された後、信号解析部１２０は、時系列信号を解析する。具体的には、信号解析部１２０は、時系列信号における連続飽和回数の情報、および時系列信号における振幅飽和頻度の情報の少なくとも一方を含む解析結果を生成する。

（ステップＳＴ３３０）
解析結果が生成された後、センサ状態判定部１３０は、解析結果に基づいてセンサモジュール２００の故障を判定する。以降では、ステップＳＴ３３０の処理を「故障判定処理」と称する。故障判定処理の具体例について図４のフローチャートを用いて説明する。

図４は、図３のフローチャートの故障判定処理を例示するフローチャートである。図４のフローチャートは、図３のステップＳＴ３３０に相当し、ステップＳＴ４１０から開始する。

（ステップＳＴ４１０）
解析結果が生成された後、センサ状態判定部１３０は、時系列信号が飽和しているか否かを判定する。例えば、解析結果に連続飽和回数の情報を含む場合、センサ状態判定部１３０は、連続飽和回数が所定の回数以上か否かを判定する。連続飽和回数が所定の回数以上の場合、処理はステップＳＴ４２０へ進み、そうでない場合、処理はステップＳＴ４３０へ進む。連続飽和回数による判定の具体例について、図５および図６を用いて説明する。

図５は、第１の実施形態における時系列信号５００を例示する図である。図５の時系列信号５００には、１５秒間の波形が示されている。ここでの説明において、時系列信号５００には、連続飽和しているサンプルが含まれているものとする。

図６は、第１の実施形態における時系列信号６００の飽和を例示する図である。図６の時系列信号６００は、図５の時系列信号５００のうちの時刻ｔ１から時刻ｔ１＋Δｔまでの間を抜き出したものである。ここで、時系列信号５００がサンプリング周波数９６ｋＨｚでＡＤ変換されているとすると、時間長Δｔ＝０．２５ミリ秒（ｍｓｅｃ）は、時系列信号の２４サンプル分に相当する。時系列信号６００には、時間長Δｔの間に１０サンプル（図６の時間長Ｔｃの範囲）が連続して振幅値「１」を示している。

一例として、センサ状態判定部１３０は、サンプリング周波数９６ｋＨｚでＡＤ変換された時系列信号において、連続飽和回数が１０サンプル以上か否かを判定する。この判定条件は、サンプリング周波数に対応して変更されてもよい。例えば、サンプリング周波数が４８ｋＨｚであれば、判定条件は「連続飽和回数が５サンプル以上」としてもよい。尚、連続飽和回数は、センサモジュール２００の性能、或いは設定されているパラメータに応じて任意に決められてよい。また、連続飽和回数は、飽和していた時間長と同義であるため、連続飽和時間に置き換えられてもよい。

また例えば、解析結果に振幅飽和頻度の情報を含む場合、センサ状態判定部１３０は、振幅飽和頻度が所定の頻度以上か否かを判定する。振幅飽和頻度が所定の頻度以上の場合、処理はステップＳＴ４２０へ進み、そうでない場合、処理はステップＳＴ４３０へ進む。振幅飽和頻度による判定の具体例について、図７を用いて説明する。

図７は、第１の実施形態における時系列信号の振幅ヒストグラム７００を例示する図である。図７の振幅ヒストグラム７００は、連続飽和しているサンプルが含まれている図５の時系列信号５００を振幅値に対する正規化サンプル数で表したものである。正規化サンプル数とは、各々の振幅値に対応する実サンプル数において、実サンプル数の最大値を「１」として正規化したサンプル数である。よって、振幅ヒストグラムにおいて、振幅値「－１」または振幅値「１」の正規化サンプル数がゼロでない場合、時系列信号は振幅値が飽和したサンプルを含む。時系列信号５００には振幅値が飽和したサンプルが含まれているため、振幅ヒストグラム７００は、最大振幅値「１」に対応する正規化サンプル数がゼロよりも大きくなっている。

一例として、センサ状態判定部１３０は、サンプリング周波数９６ｋＨｚでＡＤ変換された所定の時間長（例えば、１５秒）を有する時系列信号において、振幅値が飽和したサンプルが所定の数以上か否かを判定する。または、センサ状態判定部１３０は、サンプリング周波数の値と、時系列信号の時間長と、振幅値が飽和したサンプル数とから振幅飽和頻度の値を算出し、算出した値が閾値以上か否かを判定してもよい。または、センサ状態判定部１３０は、図７の振幅ヒストグラム７００を用いて、振幅飽和頻度の値を正規化サンプル数に置き換えて振幅値が飽和した時系列信号であるか否かを判定してもよい。

（ステップＳＴ４２０）
時系列信号が飽和していると判定した後、センサ状態判定部１３０は、故障を示す判定結果を出力する。ステップＳＴ４２０の後、処理は図３のステップＳＴ３４０へ進む。

（ステップＳＴ４３０）
時系列信号が飽和していないと判定した後、センサ状態判定部１３０は、正常を示す判定結果を出力する。ステップＳＴ４３０の後、処理は図３のステップＳＴ３４０へ進む。

（ステップＳＴ３４０）
判定結果が出力された後、センサ状態判定部１３０は、判定結果に基づいて表示データを表示装置３００に表示させる。具体的には、正常を示す判定結果の場合、センサ状態判定部１３０は、センサモジュール２００が正常である旨の表示データを表示装置３００に表示させる。他方、故障を示す判定結果の場合、センサ状態判定部１３０は、センサモジュール２００が故障である旨の表示データを表示装置３００に表示させる。ステップＳＴ３４０の後、故障検知プログラムの処理は終了する。

次に、第１の実施形態における表示データの具体例について、図８および図９を用いて説明する。図８および図９の表示データは、マイクセンサを搭載したセンサモジュール２００に関する。これらの表示データには、マイクセンサが故障しているか否かを示すインジケータと、録音した音信号データが正常か否かを示す文字列とが含まれる。尚、これらの表示データには、外部装置との通信状況に関する情報、時系列信号として音信号データを録音した日時の情報、音信号データに関する情報（例えば、録音時間、ビット深度、およびサンプリング周波数の情報）、および現在時刻の情報が含まれてもよく、これらのことは以降の表示データの例でも同様である。

図８は、第１の実施形態における、正常な場合の表示データ８００を例示する図である。図８の表示データ８００は、インジケータ８１０と、文字列表示領域８２０とを有する。インジケータ８１０は消灯している。文字列表示領域８２０には「正常」の文字列が表示されている。ユーザは、表示データ８００を視認することにより、マイクが正常であることを認知することができる。

図９は、第１の実施形態における、センサモジュールの故障に関する表示データ９００を例示する図である。図９の表示データ９００は、インジケータ９１０と、文字列表示領域９２０とを有する。インジケータ９１０は点灯している。文字列表示領域９２０には「連続１０サンプル飽和」の文字列が表示されている。ユーザは、表示データ９００を視認することにより、マイクが故障していることを認知することができ、故障と判定された理由も認知することができる。

以上説明したように、第１の実施形態に係る故障検知装置は、センサモジュールが生成する時系列信号を取得し、時系列信号を解析することによって、時系列信号の飽和に関する情報を含む解析結果を生成し、解析結果に基づいて、センサモジュールに関する故障を判定する。

従って、第１の実施形態に係る故障検知装置は、時系列信号の飽和を検知することにより、信号レベルが大きい場合のセンサモジュールの故障を検知することができる。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、時系列信号の飽和を検出することによってセンサモジュールの故障を検知することについて説明した。他方、第２の実施形態では、更に、時系列信号の振幅変化、無音、振幅レベルを検出することによってセンサモジュールの故障を検知することについて説明する。

なお、第２の実施形態において、故障検知システムを構成するセンサモジュールおよび表示装置は、第１の実施形態における故障検知システム１のセンサモジュール２００および表示装置３００と同様である。よって、第２の実施形態において、センサモジュールおよび表示装置についての説明は省略する。

図１０は、第２の実施形態に係る故障検知装置１００Ａの構成を例示するブロック図である。図１０の故障検知装置１００Ａは、時系列信号取得部１１０Ａ（取得部）と、信号解析部１２０Ａ（解析部）と、センサ状態判定部１３０Ａ（判定部）とを備える。尚、時系列信号取得部１１０Ａは、図１の時系列信号取得部１１０と同様の構成であるため、説明を省略する。

信号解析部１２０Ａは、時系列信号取得部１１０Ａから時系列信号を受け取る。信号解析部１２０Ａは、時系列信号を解析することによって、時系列信号の飽和に関する情報を少なくとも含む解析結果を生成する。信号解析部１２０Ａは、解析結果をセンサ状態判定部１３０Ａへと出力する。尚、信号解析部１２０Ａは、時系列信号をリアルタイムに解析してもよい。

具体的には、信号解析部１２０Ａは、振幅飽和検出部１０１０と、振幅変化検出部１０２０と、無振幅検出部１０３０と、振幅レベル検出部１０４０とを備える。

振幅飽和検出部１０１０は、時系列信号を解析することによって、連続飽和回数の情報および振幅飽和頻度の情報の少なくとも一方を生成する。

振幅変化検出部１０２０は、時系列信号に含まれるサンプルのうち、隣接するサンプル間に急峻な変化が発生した回数（振幅変化回数）の情報を生成する。具体的には、振幅変化検出部１０２０は、隣接するサンプルにおいて、一方のサンプルの振幅値が「１」（或いは、「１」の近傍）、他方のサンプルの振幅値が「－１」（或いは、「－１」の近傍）を示す場合に、振幅変化回数「１」としてカウントする。

無振幅検出部１０３０は、時系列信号のうち、振幅値がゼロの期間、即ち無振幅の期間（無振幅期間）の情報を生成する。具体的には、無振幅検出部１０３０は、取得された時系列信号における、無振幅の期間を計測する。

振幅レベル検出部１０４０は、時系列信号の最大振幅値および最小振幅値を示す振幅レベルの情報を生成する。具体的には、振幅レベル検出部１０４０は、取得された時系列信号における、振幅レベルを計測する。尚、振幅レベル検出部１０４０は、予め周囲ノイズの振幅レベルを計測し、ノイズ振幅レベルとして保持していてもよい。

概説すると、信号解析部１２０Ａは、連続飽和回数の情報および振幅飽和頻度の情報の少なくとも一方、振幅変化回数の情報、無振幅期間の情報、および振幅レベルの情報を含む解析結果を生成する。

センサ状態判定部１３０Ａは、信号解析部１２０Ａから解析結果を受け取る。センサ状態判定部１３０Ａは、解析結果に基づいてセンサモジュール２００の故障を判定する。具体的には、センサ状態判定部１３０Ａは、解析結果に含まれる連続飽和回数が所定の回数以上の場合、故障を示す判定結果を出力し、そうでない場合、他の判定を行う。または、センサ状態判定部１３０Ａは、解析結果に含まれる振幅飽和頻度が所定の頻度以上の場合、故障を示す判定結果を出力し、そうでない場合、他の判定を行う。

なお、他の判定とは、例えば、解析結果に含まれる振幅変化回数、無振幅期間、および振幅レベルを用いた判定である。それぞれ具体的には、センサ状態判定部１３０Ａは、解析結果に含まれる振幅変化回数が所定の回数以上の場合、故障を示す判定結果を出力する。センサ状態判定部１３０Ａは、解析結果に含まれる無振幅期間が所定の期間以上の場合、故障を示す判定結果を出力する。センサ状態判定部１３０Ａは、解析結果に含まれる振幅レベルが所定の範囲内の場合、故障を示す判定結果を出力する。

以上、第２の実施形態に係る故障検知装置１００Ａの構成について説明した。次に、故障検知装置１００Ａの動作について図３のフローチャートおよび図１１のフローチャートを用いて説明する。故障検知装置１００Ａの動作では、図３のステップＳＴ３３０の処理（故障判定処理）は、図１１のステップＳＴ１１００の故障判定処理に置き換えられる。よって、ステップＳＴ３２０の後、処理はステップＳＴ１１００へ遷移し、その後、ステップＳＴ３４０へと遷移する。尚、故障検知装置１００Ａが実行するステップＳＴ３１０、ステップＳＴ３２０、およびステップＳＴ３４０の処理については、故障検知装置１００が実行する処理と略同様のため、重複する説明を省略し、異なる場合に適宜説明を行う。

図１１は、第２の実施形態における故障判定処理を例示するフローチャートである。図１１のフローチャートは、図３のステップＳＴ３２０から遷移し、ステップＳＴ１１１０から開始する。尚、故障検知装置１００Ａの動作では、遷移前のステップＳＴ３２０において、信号解析部１２０Ａは、連続飽和回数の情報および振幅飽和頻度の情報の少なくとも一方、振幅変化回数の情報、無振幅期間の情報、および振幅レベルの情報を含む解析結果を生成しているものとする。

（ステップＳＴ１１１０）
解析結果が生成された後、センサ状態判定部１３０Ａは、時系列信号が飽和しているか否かを判定する。例えば、解析結果に連続飽和回数の情報を含む場合、センサ状態判定部１３０Ａは、連続飽和回数が所定の回数以上か否かを判定する。連続飽和回数が所定の回数以上の場合、処理はステップＳＴ１１５０へ進み、そうでない場合、処理はステップＳＴ１１２０へ進む。

また例えば、解析結果に振幅飽和頻度の情報を含む場合、センサ状態判定部１３０Ａは、振幅飽和頻度が所定の頻度以上か否かを判定する。振幅飽和頻度が所定の頻度以上の場合、処理はステップＳＴ１１５０へ進み、そうでない場合、処理はステップＳＴ１１２０へ進む。

（ステップＳＴ１１２０）
時系列信号が飽和していないと判定した後、センサ状態判定部１３０Ａは、隣接するサンプル間に急峻な変化があるか否かを判定する。具体的には、センサ状態判定部１３０Ａは、解析結果に含まれる振幅変化回数が所定の回数以上か否かを判定する。振幅変化回数が所定の回数以上である場合、即ち隣接するサンプル間に急峻な変化がある場合、処理はステップＳＴ１１５０へ進み、そうでない場合、処理はステップＳＴ１１３０へ進む。振幅変化回数による判定の具体例について、図５および図１２を用いて説明する。ここでの説明において、図５の時系列信号５００には、振幅変化しているサンプルが含まれているものとする。

図１２は、第２の実施形態における時系列信号１２００の急峻な変化を例示する図である。図１２の時系列信号１２００は、図５の時系列信号５００のうちの時刻ｔ２から時刻ｔ２＋Δｔまでの間を抜き出しものである。ここで、時系列信号５００がサンプリング周波数９６ｋＨｚでＡＤ変換されているとすると、時間長Δｔ＝０．２５ミリ秒（ｍｓｅｃ）は、２４サンプル分に相当する。時系列信号１２００には、時間長Δｔの間に振幅値が飽和しているサンプルが１０サンプル含まれている。この１０サンプルは、それぞれサンプルｓ１からサンプルｓ１０までに相当する。

サンプルｓ１およびサンプルｓ２は隣接するサンプルである。サンプルｓ１は振幅値「１」を示し、サンプルｓ２は振幅値「－１」を示す。サンプルｓ３およびサンプルｓ４は隣接するサンプルである。サンプルｓ３は振幅値「－１」を示し、サンプルｓ４は振幅値「１」を示す。同様に、サンプルｓ５およびサンプルｓ６、サンプルｓ７およびサンプルｓ８、並びにサンプルｓ９およびサンプルｓ１０は何れも隣接するサンプルであり、一方は振幅値「１」を示し、他方は振幅値「－１」を示す。よって、時系列信号１２００では、時間長Δｔの間において振幅変化回数「５」がカウントされる。

一例として、センサ状態判定部１３０Ａは、サンプリング周波数９６ｋＨｚでサンプリングされた時系列信号において、連続する２０サンプルのうちの振幅変化回数が５回以上か否かを判定する。この判定条件は、サンプリング周波数に対応して変更されてもよい。尚、振幅変化回数は、センサモジュール２００の性能、或いは設定されているパラメータに応じて任意に決められてよい。

図１３は、第２の実施形態における時系列信号の振幅ヒストグラム１３００を例示する図である。図１３の振幅ヒストグラム１３００は、振幅変化しているサンプルが含まれている図５の時系列信号５００を振幅値に対する正規化サンプル数で表したものである。時系列信号５００には振幅変化しているサンプルが含まれているため、振幅ヒストグラム１３００は、最大振幅値「１」および最小振幅値「－１」に対応する正規化サンプル数がゼロよりも大きくなっている。例えば、センサ状態判定部１３０Ａは、振幅ヒストグラム１３００を利用することによって、振幅変化回数の値を正規化サンプル数に置き換えて判定してもよい。

（ステップＳＴ１１３０）
隣接するサンプル間に急峻な変化がないと判定した後、センサ状態判定部１３０Ａは、振幅値がゼロか否かを判定する。具体的には、センサ状態判定部１３０Ａは、解析結果に含まれる無振幅期間が所定の期間以上か否かを判定する。無振幅期間が所定の期間以上である場合、即ち振幅値がゼロである場合、処理はステップＳＴ１１５０へ進み、そうでない場合、処理はステップＳＴ１１４０へ進む。無振幅期間による判定の具体例について、図１４を用いて説明する。

図１４は、第２の実施形態における無音状態を含む時系列信号１４００を例示する図である。図１４の時系列信号１４００には、１５秒間の波形が示されている。時系列信号１４００は、時間長Ｔｓの無振幅期間を含む。

一例として、センサ状態判定部１３０Ａは、時系列信号において、無振幅期間が５００ミリ秒以上か否かを判定する。よって、時間長Ｔｓが５００ミリ秒以上の場合、センサモジュール２００が故障していると判定される。この判定条件は、センサモジュール２００の性能、或いは設定されているパラメータに応じて任意に決められてよい。

（ステップＳＴ１１４０）
振幅値がゼロでないと判定した後、センサ状態判定部１３０Ａは、振幅レベルが微小か否かを判定する。具体的には、センサ状態判定部１３０Ａは、解析結果に含まれる振幅レベルが所定の範囲内か否かを判定する。振幅レベルが所定の範囲内の場合、即ち振幅レベルが微小である場合、処理はステップＳＴ１１５０へ進み、そうでない場合、処理はステップＳＴ１１６０へ進む。振幅レベルによる判定の具体例について、図１５を用いて説明する。

図１５は、第２の実施形態における振幅レベルが微小な時系列信号１５００を例示する図である。図１５の時系列信号１５００には、３分間の波形が示されている。時系列信号１５００は、振幅レベルが振幅範囲Ｄに収まっている。

一例として、センサ状態判定部１３０Ａは、時系列信号において、振幅レベルが振幅値「－０．１」から振幅値「０．１」までの振幅範囲か否かを判定する。よって、振幅範囲Ｄが振幅値「－０．１」から振幅値「０．１」までの振幅範囲の場合、センサモジュール２００が故障していると判定される。この判定条件は、センサモジュール２００の性能、或いは設定されているパラメータに応じて任意に決められてよい。

（ステップＳＴ１１５０）
ステップＳＴ１１１０において時系列信号が飽和していると判定した後、ステップＳＴ１１２０において隣接するサンプル間に急峻な変化があるは判定した後、ステップＳＴ１１３０において振幅値がゼロであると判定した後、またはステップＳＴ１１４０において振幅レベルが微小であると判定した後、センサ状態判定部１３０Ａは、故障を示す判定結果を出力する。ステップＳＴ１１２０の後、処理は図３のステップＳＴ３４０へ進む。

（ステップＳＴ１１６０）
ステップＳＴ１１４０において振幅レベルが微小でないと判定した後、センサ状態判定部１３０Ａは、正常を示す判定結果を出力する。ステップＳＴ１１６０の後、処理は図３のステップＳＴ３４０へ進む。

なお、ステップＳＴ１１２０からステップＳＴ１１４０までの処理は、それぞれ順番が入れ替えられてもよいし、一部および全部が並列に行われてもよい。

次に、第２の実施形態における表示データの具体例について、図１６および図１７を用いて説明する。図１６および図１７の表示データは、マイクセンサを搭載したセンサモジュール２００に関する。これらの表示データには、マイクセンサがどのような原因で故障しているか否かを示す４つのインジケータと、録音した音信号データが正常か否かを示す４つの文字列とが含まれる。４つのインジケータおよび４つの文字列の組み合わせは、振幅飽和に関する判定、振幅変化に関する判定、無振幅（無音）に関する判定、および振幅レベルに関する判定にそれぞれ対応している。

図１６は、第２の実施形態における、正常な場合の表示データ１６００を例示する図である。図１６の表示データ１６００は、４つのインジケータ１６１１から１６１３までと、４つの文字列表示領域１６２１から１６２４までとを有する。４つのインジケータ１６１１から１６１３までは、いずれも消灯している。４つの文字列表示領域１６２１から１６２４までには、いずれも「正常」の文字列が表示されている。ユーザは、表示データ１６００を視認することにより、マイクが正常であることを認知することができる。

図１７は、第２の実施形態における、センサモジュールの故障に関する表示データ１７００を例示する図である。図１７の表示データ１７００は、４つのインジケータ１７１１から１７１４までと、４つの文字列表示領域１７２１から１７２４までとを有する。インジケータ１７１１は点灯している。文字列表示領域１７２１には「連続１０サンプル飽和」の文字列が表示されている。３つのインジケータ１７１２から１７１４までは、いずれも消灯している。３つの文字列表示領域１７２２から１７２４までには、いずれも「正常」の文字列が表示されている。ユーザは、表示データ１７００を視認することにより、マイクが故障していることを認知することができ、故障と判定された理由も認知することができる。

以上説明したように、第２の実施形態に係る故障検知装置は、センサモジュールが生成する時系列信号を取得し、時系列信号を解析することによって、時系列信号の飽和に関する情報を含む解析結果を生成し、解析結果に基づいて、センサモジュールに関する故障を判定する。更に、本故障検知装置は、時系列信号に関する振幅変化回数の情報、無振幅期間の情報、および振幅レベルの情報を用いた故障判定を行うことができる。

従って、第２の実施形態に係る故障検知装置は、時系列信号の飽和を検知することに加えて、他の検知手段を用いたセンサモジュールの故障を検知することができる。

（第３の実施形態）
第１の実施形態および第２の実施形態では、センサモジュールの故障を検知することについて説明した。他方、第３の実施形態では、センサモジュールのパラメータを変更することによってセンサモジュールの故障を検証することについて説明する。

図１８は、第３の実施形態に係る故障検知装置１００Ｂを含む故障検知システム１Ｂの構成を例示するブロック図である。図１８の故障検知システム１Ｂは、故障検知装置１００Ｂと、センサモジュール２００Ｂと、表示装置３００とを備える。センサモジュール２００Ｂは、図１のセンサモジュール２００と同等の機能を有し、更に故障検知装置１００Ｂからパラメータの変更を受け付ける機能を有する。尚、故障検知システム１Ｂは、複数のセンサモジュールを備えてもよい。この場合、故障検知装置１００Ｂは、複数のセンサモジュールのそれぞれの状態を判定する。

故障検知装置１００Ｂは、時系列信号取得部１１０Ｂと、信号解析部１２０Ｂと、センサ状態判定部１３０Ｂと、パラメータ制御部１８１０（制御部）とを備える。尚、時系列信号取得部１１０Ｂ、信号解析部１２０Ｂ、およびセンサ状態判定部１３０Ｂは、図１の時系列信号取得部１１０、信号解析部１２０、およびセンサ状態判定部１３０、或いは図１０の時系列信号取得部１１０Ａ、信号解析部１２０Ａ、およびセンサ状態判定部１３０Ａと略同様の構成であるため、重複する説明を省略し、異なる場合に適宜説明を行う。

センサ状態判定部１３０Ｂは、判定結果を表示装置３００へと出力し、更に、パラメータ制御部１８１０へと出力する。

パラメータ制御部１８１０は、センサ状態判定部１３０Ｂから判定結果を受け取る。パラメータ制御部１８１０は、判定結果に応じて、センサモジュール２００Ｂのパラメータを変更させる。パラメータは、例えば、アンプのゲインおよびＡＤ変換のパラメータ（ビット深度およびサンプリング周波数）である。パラメータ制御部１８１０は、例えば、センサモジュール２００Ｂに関する複数のパラメータを保持し、複数のパラメータの一部または全てについて、センサモジュール２００Ｂのパラメータを変更させる。尚、パラメータ制御部１８１０は、全てのパラメータについて、センサモジュール２００Ｂのパラメータを変更させたか否かを判定してもよい。

センサモジュール２００Ｂは、パラメータ制御部１８１０からパラメータの変更を受け付ける。センサモジュール２００Ｂは、変更されたパラメータに基づいてセンサデータ（時系列信号）を生成する。センサモジュール２００Ｂは、生成した時系列信号を故障検知装置１００Ｂへと出力する。尚、センサモジュール２００Ｂは、図２のセンサモジュール２００の構成と略同様である。

図１９は、図１８の故障検知装置の動作を例示するフローチャートである。図１９のフローチャートの処理は、ユーザによって故障検証プログラムが実行されることで開始する。

（ステップＳＴ１９１０）
故障検証プログラムが実行されると、パラメータ制御部１８１０は、センサモジュール２００Ｂのパラメータを変更する。尚、後述するステップＳＴ１９５０から遷移した場合、パラメータ制御部１８１０は、センサモジュール２００Ｂのパラメータを新たに変更する。

（ステップＳＴ１９２０）
パラメータを変更した後、時系列信号取得部１１０Ｂは、センサモジュール２００Ｂから時系列信号を取得する。

（ステップＳＴ１９３０）
時系列信号が取得された後、信号解析部１２０Ｂは、時系列信号を解析することによって、時系列信号の飽和に関する情報を少なくとも含む解析結果を生成する。

（ステップＳＴ１９４０）
解析結果が生成された後、センサ状態判定部１３０Ｂは、解析結果に基づいてセンサモジュール２００Ｂの故障を判定する。以降では、ステップＳＴ１９４０の処理を「故障判定処理」と称する。故障判定処理の具体例は、図４のフローチャートまたは図１１のフローチャートと同様である。

（ステップＳＴ１９５０）
判定結果が出力された後、パラメータ制御部１８１０は、全てのパラメータで故障判定を実施したか否かを判定する。具体的には、パラメータ制御部１８１０は、全てのパラメータについて、センサモジュール２００Ｂのパラメータを変更させたか否かを判定する。これ以上パラメータを変更する必要が無い、即ち全てのパラメータで故障判定を実施した場合、処理はステップＳＴ１９６０へと進み、そうでない場合、処理はステップＳＴ１９１０へと戻る。

（ステップＳＴ１９６０）
全てのパラメータで故障判定を実施した後、センサ状態判定部１３０Ｂは、全ての判定結果に基づいて表示データを表示装置３００に表示させる。具体的には、センサ状態判定部１３０Ｂは、各パラメータと判定結果とを対応付けた表示データを表示する。ステップＳＴ１９６０の後、故障検証プログラムの処理は終了する。

以上説明したように、第３の実施形態に係る故障検知装置は、センサモジュールが生成する時系列信号を取得し、時系列信号を解析することによって、時系列信号の飽和に関する情報を含む解析結果を生成し、解析結果に基づいて、センサモジュールに関する故障を判定する。更に、本故障検知装置は、センサモジュールが故障であると判定された後に、センサモジュールのパラメータを変更し、変更されたパラメータについてセンサモジュールの故障を更に判定することができる。センサモジュール内のどこが、故障原因なのかを特定することができる。

従って、第３の実施形態に係る故障検知装置は、パラメータを変更したセンサモジュールが生成した時系列信号に関して故障判定を行うことができるため、故障原因を検証し特定することができる。

（第４の実施形態）
第１の実施形態、第２の実施形態、および第３の実施形態では、故障検知装置について説明した。他方、第４の実施形態では、故障検知装置の各部を有する状態監視装置について説明する。

図２０は、第４の実施形態に係る状態監視装置２０００を含む状態監視システム２の構成を例示するブロック図である。図２０の状態監視システム２は、状態監視装置２０００と、センサモジュール２００と、表示装置３００とを備える。状態監視装置２０００は、センサデータに基づいて、センサモジュール２００の状態を判定し、更に計測対象（監視対象）の状態（正常または異常）を判定する。表示装置３００は、状態監視装置２０００の判定に基づく表示データを表示する。

状態監視装置２０００は、故障検知装置１００Ｃと、監視対象異常検知部２０１０（異常検知部）と、通信部２０２０とを備える。故障検知装置１００Ｃは、時系列信号取得部１１０Ｃと、信号解析部１２０Ｃと、センサ状態判定部１３０Ｃとを備える。尚、故障検知装置１００Ｃは、図１の故障検知装置１００または図１０の故障検知装置１００Ａと略同様の構成であるため、重複する説明を省略し、異なる場合に適宜説明を行う。

時系列信号取得部１１０Ｃは、時系列信号を信号解析部１２０Ｃへと出力し、更に、監視対象異常検知部２０１０へと出力する。センサ状態判定部１３０Ｃは、判定結果を表示装置３００へと出力し、更に通信部２０２０へと出力する。

監視対象異常検知部２０１０は、計測対象の稼働状況を監視して、計測対象の動作不良、動作不良兆候、劣化、劣化兆候などを異常として検知、あるいは計測対象が製造および加工する製造物、加工物の不良および不具合などを異常として検知する。監視対象異常検知部２０１０は、時系列信号取得部１１０Ｃから時系列信号を受け取る。監視対象異常検知部２０１０は、時系列信号に基づいて監視対象に異常があるか否かを監視し、異常がある場合に異常検知結果を生成する。異常検知結果には、例えば、監視対象の劣化に関する情報（劣化情報）および監視対象の異常に関する情報（異常情報）が含まれる。監視対象異常検知部２０１０は、異常検知結果を表示装置３００および通信部２０２０へと出力する。

具体的には、監視対象異常検知部２０１０は、時系列信号を周波数解析することによって、正常時（例えば、監視対象の初期稼働時）の高周波成分（例えば、１０ｋＨｚ以上、具体的には１５ｋＨｚから４０ｋＨｚの間）のパワーに対する、現在の高周波成分のパワーの増加割合に応じた劣化情報を生成する。尚、監視対象異常検知部２０１０は、時系列信号を入力することによって劣化情報を出力するように学習された機械学習の学習済みモデルを用いて劣化情報を生成してもよい。

また、監視対象異常検知部２０１０は、時系列信号を周波数解析することによって、正常時の低周波成分（例えば、１０ｋＨｚ以下、具体的には２ｋＨｚから３ｋＨｚの間）のパワーに対する、現在の低周波成分のパワーの増加割合に応じた第１の異常情報を生成する。更に、監視対象異常検知部２０１０は、時系列信号を周波数解析することによって、特定の周波数（例えば、１０ｋＨｚから４０ｋＨｚの間）の波形が、所定の時間長（例えば、１０ミリ秒）および所定の時間間隔（例えば、０．４秒間隔）で出現する場合に第２の異常情報を生成する。尚、監視対象異常検知部２０１０は、時系列信号を入力することによって異常情報（第１の異常情報および第２の異常情報）を出力するように学習された機械学習の学習済みモデルを用いて異常情報を生成してもよい。

通信部２０２０は、監視対象異常検知部２０１０から異常検知結果を受け取り、センサ状態判定部１３０Ｃから判定結果を受け取る。通信部２０２０は、ネットワークＮＷを介して、外部装置と通信を行う。外部装置は、例えば、他の故障検知装置、他の状態監視装置、携帯端末、およびクラウドである。通信部２０２０は、異常検知結果および判定結果を外部装置へと通知する。

以上、第４の実施形態に係る状態監視システム２および状態監視装置２０００の構成について説明した。次に、状態監視装置２０００の動作について図２０のフローチャートを用いて説明する。

図２１は、図２０の状態監視装置の動作を例示するフローチャートである。図２０のフローチャートの処理は、ユーザによって状態監視プログラムが実行されることで開始する。状態監視プログラムの処理は、故障検知プログラムの処理を一部内包している。具体的には、図２０のステップＳＴ２１１０、ステップＳＴ２１２０、およびステップＳＴ２１３０は、図３のステップＳＴ３１０、ステップＳＴ３２０、およびステップＳＴ３３０（または、図１１のステップＳＴ１１００）と同様である。そのため、これらの説明は省略する。

（ステップＳＴ２１４０）
判定結果が出力された後、監視対象異常検知部２０１０は、監視対象の異常を検知したか否かを判定する。具体的には、監視対象異常検知部２０１０は、時系列信号に基づいて監視対象に異常があるか否かを監視する。監視対象に異常がある場合、即ち監視対象の異常を検知した場合、処理はステップＳＴ２１５０へと進み、そうでなければ処理はステップＳＴ２１６０へと進む。

（ステップＳＴ２１５０）
監視対象の異常を検知した後、センサ状態判定部１３０Ｃは、判定結果に基づいて表示データを表示装置３００に表示させる。さらに、監視対象異常検知部２０１０は、異常検知結果に基づいて表示データを表示装置３００に表示させる。この時、通信部２０２０は、判定結果および異常検知結果を外部装置へ出力してもよい。ステップＳＴ２１５０の後、状態監視プログラムの処理は終了する。

（ステップＳＴ２１６０）
監視対象の異常を検知していない場合、センサ状態判定部１３０Ｃは、判定結果に基づいて表示データを表示装置３００に表示させる。ステップＳＴ２１６０の後、状態監視プログラムの処理は終了する。

次に、第４の実施形態における表示データの具体例について、図２２から図２４までを用いて説明する。図２２から図２４までの表示データは、計測対象としての冷却ファンと、マイクセンサを搭載したセンサモジュール２００とに関する。これらの表示データには、冷却ファンの劣化度および異常に関する６つのインジケータと、マイクセンサがどのような原因で故障しているか否かを示す４つのインジケータとが含まれる。４つのインジケータは、振幅飽和に関する判定、振幅変化に関する判定、無振幅（無音）に関する判定、および振幅レベルに関する判定にそれぞれ対応している。

図２２は、第４の実施形態における、正常な場合の表示データ２２００を例示する図である。図２２の表示データ２２００は、冷却ファンが正常か否かを示すインジケータ２２１０を含む冷却ファンの状態に関する６つのインジケータと、マイクの故障原因に関する４つのインジケータ２２２１から２２２４までとを有する。インジケータ２２１０は点灯している。その他の全てのインジケータは消灯している。ユーザは、表示データ２２００を視認することにより、冷却ファンおよびマイクがいずれも正常であることを認知することができる。

図２３は、第４の実施形態における、センサモジュールの故障に関する表示データ２３００を例示する図である。図２３の表示データ２３００は、冷却ファンが正常か否かを示すインジケータ２３１０を含む冷却ファンの状態に関する６つのインジケータと、マイクの故障原因に関する４つのインジケータ２３２１から２３２４までとを有する。インジケータ２３１０は点灯している。無音に関する判定についてのインジケータ２３２３は点灯している。ユーザは、表示データ２３００を視認することにより、少なくともマイクが故障していることを認知することができる。

図２４は、第４の実施形態における、センサモジュールの故障および監視対象の異常に関する表示データ２４００を例示する図である。図２４の表示データ２４００は、冷却ファンが劣化していることを示すインジケータ２４１１と冷却ファンの異常に関する２つのインジケータ２４１２および２４１３とを含む冷却ファンの状態に関する６つのインジケータと、マイクの故障原因に関する４つのインジケータ２４２１から２４２４までとを有する。インジケータ２４１１、インジケータ２４１２、およびインジケータ２４１３は点灯している。振幅飽和に関する判定についてのインジケータ２４２１は点灯している。ユーザは、表示データ２４００を視認することにより、冷却ファンの異常、およびマイクの故障を認知することができる。

以上説明したように、第４の実施形態に係る状態監視装置は、センサモジュールが生成する時系列信号を取得し、時系列信号を解析することによって、時系列信号の飽和に関する情報を含む解析結果を生成し、解析結果に基づいて、センサモジュールに関する故障を判定する。更に、本故障検知装置は、時系列信号に関する計測対象の異常を検知し、センサモジュールの故障および計測対象の異常の少なくとも一方を外部装置へ通知することができる。

従って、第４の実施形態に係る状態監視装置は、センサモジュールおよび計測対象の少なくとも一方の状態を外部へ通知することができるため、計測対象についての保守管理
を柔軟に行うことができる。

なお、第４の実施形態に係る状態監視装置２０００および状態監視システム２は、それぞれ故障検知装置および故障検知システムに読み替えられてもよい。即ち、第４の実施形態に係る故障検知装置は、時系列信号取得部１１０Ｃと、信号解析部１２０Ｃと、センサ状態判定部１３０Ｃと、監視対象異常検知部２０１０と、通信部２０２０とを備える。また、第４の実施形態に係る故障検知システムは、上記故障検知装置と、センサモジュール２００と、表示装置３００とを備える。

（他の実施形態）
第１の実施形態、第２の実施形態、第３の実施形態、および第４の実施形態では、いずれも振幅値が飽和した場合について故障判定を行っていたがこれに限らない。例えば、振幅値の最大値の近傍（例えば「０．９９５」）および最小値の近傍（例えば「－０．９９５」）にそれぞれ閾値を設け、この閾値を上回る、或いは下回る場合について故障判定を行ってもよい。

図２５は、一実施形態に係るコンピュータ２５００のハードウェア構成を例示するブロック図である。図２５のコンピュータ２５００は、ハードウェアとして、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２５１０、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２５２０、プログラムメモリ２５３０、補助記憶装置２５４０、入出力インタフェース２５５０を備える。ＣＰＵ２５１０は、バス２５６０を介して、ＲＡＭ２５２０、プログラムメモリ２５３０、補助記憶装置２５４０、および入出力インタフェース２５５０と通信する。

ＣＰＵ２５１０は、汎用プロセッサの一例である。ＲＡＭ２５２０は、ワーキングメモリとしてＣＰＵ２５１０に使用される。ＲＡＭ２５２０は、ＳＤＲＡＭ（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの揮発性メモリを含む。プログラムメモリ２５３０は、故障検知プログラム、故障検証プログラム、或いは状態監視プログラムを含む種々のプログラムを記憶する。プログラムメモリ２５３０として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、補助記憶装置２５４０の一部、またはその組み合わせが使用される。補助記憶装置２５４０は、データを非一時的に記憶する。補助記憶装置２５４０は、ＨＤＤまたはＳＳＤなどの不揮発性メモリを含む。

入出力インタフェース２５５０は、他のデバイスと接続、或いは通信するためのインタフェースである。入出力インタフェース２５５０は、例えば、図１、図１８、図２０に示されるセンサモジュール２００および表示装置３００との接続、或いは通信に使用される。また、図２０の通信部２０２０は、入出力インタフェース２５５０に含まれてもよい。

プログラムメモリ２５３０に記憶されている各プログラムはコンピュータ実行可能命令を含む。プログラム（コンピュータ実行可能命令）は、ＣＰＵ２５１０により実行されると、ＣＰＵ２５１０に所定の処理を実行させる。例えば、故障検知プログラムは、ＣＰＵ２５１０により実行されると、ＣＰＵ２５１０に図３、図４、および図１１の各ステップに関して説明された一連の処理を実行させる。また例えば、故障検証プログラムは、ＣＰＵ２５１０により実行されると、ＣＰＵ２５１０に図１９の各ステップに関して説明された一連の処理を実行させる。また例えば、状態監視プログラムは、ＣＰＵ２５１０により実行されると、ＣＰＵ２５１０に図２１の各ステップに関して説明された一連の処理を実行させる。

プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶された状態でコンピュータ２５００に提供されてよい。この場合、例えば、コンピュータ２５００は、記憶媒体からデータを読み出すドライブ（図示せず）をさらに備え、記憶媒体からプログラムを取得する。記憶媒体の例は、磁気ディスク、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－Ｒなど）、光磁気ディスク（ＭＯなど）、半導体メモリを含む。また、プログラムを通信ネットワーク上のサーバに格納し、コンピュータ２５００が入出力インタフェース２５５０を使用してサーバからプログラムをダウンロードするようにしてもよい。

実施形態において説明される処理は、ＣＰＵ２５１０などの汎用ハードウェアプロセッサがプログラムを実行することにより行われることに限らず、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などの専用ハードウェアプロセッサにより行われてもよい。処理回路（処理部）という語は、少なくとも１つの汎用ハードウェアプロセッサ、少なくとも１つの専用ハードウェアプロセッサ、または少なくとも１つの汎用ハードウェアプロセッサと少なくとも１つの専用ハードウェアプロセッサとの組み合わせを含む。図２５に示す例では、ＣＰＵ２５１０、ＲＡＭ２５２０、およびプログラムメモリ２５３０が処理回路に相当する。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１…故障検知システム、１Ｂ…故障検知システム、２…状態監視システム、９６ｋＨｚ…サンプリング周波数、１００…故障検知装置、１００Ａ…故障検知装置、１００Ｂ…故障検知装置、１００Ｃ…故障検知装置、１１０…時系列信号取得部、１１０Ａ…時系列信号取得部、１１０Ｂ…時系列信号取得部、１１０Ｃ…時系列信号取得部、１２０…信号解析部、１２０Ａ…信号解析部、１２０Ｂ…信号解析部、１２０Ｃ…信号解析部、１３０…センサ状態判定部、１３０Ａ…センサ状態判定部、１３０Ｂ…センサ状態判定部、１３０Ｃ…センサ状態判定部、２００…センサモジュール、２００Ｂ…センサモジュール、２１０…マイクセンサ、２２０…アンプ、２３０…アナログデジタル変換器、２４０…端子、３００…表示装置、５００…時系列信号、６００…時系列信号、７００…振幅ヒストグラム、８００…表示データ、８１０…インジケータ、８２０…文字列表示領域、９００…表示データ、９１０…インジケータ、９２０…文字列表示領域、１０１０…振幅飽和検出部、１０２０…振幅変化検出部、１０３０…無振幅検出部、１０４０…振幅レベル検出部、１２００…時系列信号、１３００…振幅ヒストグラム、１４００…時系列信号、１５００…時系列信号、１６００…表示データ、１７００…表示データ、１８１０…パラメータ制御部、２０００…状態監視装置、２０１０…監視対象異常検知部、２０２０…通信部、２２００…表示データ、２３００…表示データ、２４００…表示データ、２５００…コンピュータ、２５３０…プログラムメモリ、２５４０…補助記憶装置、２５５０…入出力インタフェース、２５６０…バス、ｃｂ…ケーブル、ＮＷ…ネットワーク。

Claims (14)

1. センサモジュールが生成する時系列信号を取得する取得部と、
   前記時系列信号を解析することによって、前記時系列信号の飽和に関する情報を含む解析結果を生成する解析部と、
   前記解析結果に基づいて、前記センサモジュールに関する故障を判定する判定部と、
   前記センサモジュールが故障であると判定された後に、前記センサモジュールのパラメータを複数変更する制御部と
   を具備し、
   前記判定部は、変更された複数のパラメータそれぞれについて前記センサモジュールの故障を更に判定し、前記複数のパラメータと前記センサモジュールの故障に関する判定結果とを対応付けて表示させる、故障検知装置。
2. 前記解析部は、前記時系列信号に含まれるサンプルの振幅値が連続して飽和した回数である連続飽和回数の情報を含む前記解析結果を生成し、
   前記判定部は、前記連続飽和回数が所定の回数以上の場合、前記センサモジュールが故障であると判定する、
   請求項１に記載の故障検知装置。
3. 前記解析部は、前記時系列信号に含まれるサンプルの振幅値が飽和した頻度である振幅飽和頻度の情報を含む前記解析結果を生成し、
   前記判定部は、前記振幅飽和頻度が所定の頻度以上の場合、前記センサモジュールが故障であると判定する、
   請求項１または請求項２に記載の故障検知装置。
4. 前記解析部は、更に、前記時系列信号に含まれる隣接するサンプル間に急峻な変化が発生した回数である振幅変化回数の情報を含む前記解析結果を生成し、
   前記判定部は、前記振幅変化回数が所定の回数以上の場合、前記センサモジュールが故障であると判定する、
   請求項２または請求項３に記載の故障検知装置。
5. 前記解析部は、更に、前記時系列信号に含まれるサンプルの振幅値がゼロの期間である無振幅期間の情報を含む前記解析結果を生成し、
   前記判定部は、前記無振幅期間が所定の期間以上の場合、前記センサモジュールが故障であると判定する、
   請求項２から請求項４までのいずれか一項に記載の故障検知装置。
6. 前記解析部は、更に、前記時系列信号の最大振幅値および最小振幅値を示す振幅レベルの情報を含む前記解析結果を生成し、
   前記判定部は、前記振幅レベルが所定の範囲内の場合、前記センサモジュールが故障であると判定する、
   請求項２から請求項５までのいずれか一項に記載の故障検知装置。
7. 前記パラメータは、ゲイン、ビット深度、およびサンプリング周波数のうちのいずれか一つである、
   請求項１から請求項６までのいずれか一項に記載の故障検知装置。
8. 前記時系列信号に関する計測対象の異常を検知する異常検知部と、
   前記センサモジュールの故障および前記計測対象の異常の少なくとも一方を外部装置へ通知する通信部と
   を更に具備する、
   請求項１から請求項７までのいずれか一項に記載の故障検知装置。
9. センサモジュールが生成する時系列信号を取得する取得部と、
   前記時系列信号を解析することによって、前記時系列信号の飽和に関する情報を含む解析結果を生成する解析部と、
   前記解析結果に基づいて、前記センサモジュールに関する故障を判定する判定部と、
   前記時系列信号に関する計測対象の異常を前記時系列信号に基づいて検知する異常検知部と
   を具備し、
   前記異常検知部において前記計測対象の異常を検知していない場合、前記判定部は、前記センサモジュールの故障に関する判定結果を表示させ、
   前記異常検知部において前記計測対象の異常を検知した場合、前記判定部は、前記判定結果と前記計測対象の異常検知に関する異常検知結果とを表示させる、故障検知装置。
10. 前記異常検知部は、前記時系列信号を周波数解析することによって、前記計測対象の劣化に関する劣化情報および前記計測対象の異常に関する異常情報を含む前記異常検知結果を生成する、
    請求項９に記載の故障検知装置。
11. 前記センサモジュールの故障および前記計測対象の異常の少なくとも一方を外部装置へ通知する通信部
    をさらに具備する、
    請求項９または請求項１０に記載の故障検知装置。
12. 前記センサモジュールが故障であると判定された後に、前記センサモジュールのパラメータを変更する制御部
    を更に具備し、
    前記判定部は、変更されたパラメータについて前記センサモジュールの故障を更に判定する、
    請求項９から請求項１１までのいずれか一項に記載の故障検知装置。
13. センサモジュールが生成する時系列信号を取得することと、
    前記時系列信号を解析することによって、前記時系列信号の飽和に関する情報を含む解析結果を生成することと、
    前記解析結果に基づいて、前記センサモジュールの故障を判定することと、
    前記センサモジュールが故障であると判定された後に、前記センサモジュールのパラメータを複数変更することと、
    変更された複数のパラメータそれぞれについて前記センサモジュールの故障を更に判定し、前記複数のパラメータと前記センサモジュールの故障に関する判定結果とを対応付けて表示させることと
    を具備する、故障検知方法。
14. コンピュータを、
    センサモジュールが生成する時系列信号を取得する手段、
    前記時系列信号を解析することによって、前記時系列信号の飽和に関する情報を含む解析結果を生成する手段、
    前記解析結果に基づいて、前記センサモジュールの故障を判定する手段、
    前記センサモジュールが故障であると判定された後に、前記センサモジュールのパラメータを複数変更する手段、
    変更された複数のパラメータそれぞれについて前記センサモジュールの故障を更に判定し、前記複数のパラメータと前記センサモジュールの故障に関する判定結果とを対応付けて表示させる手段
    として機能させるための故障検知プログラム。