JPH04259826A - 推論装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、振動、圧力などの変
化をもたらす励起要因、例えば、振動であれは、地震、
あるいは、地震以外の衝撃によるものかを判別する推論
装置に関し、特には、ファジィ推論を応用してセンサか
らの出力波形の特徴を抽出して励起要因を判別する推論
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、例えば、地震波を判別する装置と
しては、感振器が知られており、入力波が地震波か否か
を判別するため、検出器、計数器、計時器および比較器
を備えている。

【０００３】そして、この例では、検出器によって入力
波が検出されると、計時器が計時を開始するとともに計
数器を初期化し、計数器が一定周期以上の波数を数える
。

【０００４】そして、一定時間の経過後、計時を終了す
ると、この間に計数器で数えられた計数値が比較器に出
力され、該計数値が所定値以上なら入力波を地震波と判
別する。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
如き従来装置にあっては、一定の計時時間内に入力され
た一定周期以上の入力波の数をカウントするのみで地震
か否かの判別を行っており、入力波の波形データのうち
極く一部の波形データしか判別に利用していないので、
おおざっぱな判別しかできず、地震波以外の入力波をも
地震波として判別するという不具合があった。

【０００６】この発明は、上記の如き従来の課題に鑑み
てなされたもので、その目的とするところは、振動など
のセンシング対象の励起要因、例えば、地震であるか否
かを精度よく判別することのできる推論装置を提供する
ことにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】この発明は、上記目的を
達成するために、次のように構成している。

【０００８】すなわち、本発明の推論装置は、センシン
グ対象が同一である複数のセンサと、各センサの出力波
形の特徴量をそれぞれ抽出する特徴量抽出手段と、抽出
された特徴量に基づいて、特徴量の各種類毎に、推論に
適した特徴量を選択する特徴量選択手段と、選択された
特徴量を入力としてファジィ推論を行うことにより前記
センシング対象の励起要因を判別する推論手段と、を備
えている。

【０００９】

【作用】上記構成によれば、振動などのセンシング対象
が複数のセンサで検出されると、各センサの出力波形か
らセンシング対象の励起要因を特徴付ける特徴量がそれ
ぞれ抽出され、特徴量の各種類毎に、前記センサからそ
れぞれ得られる特徴量から推論に適した特徴量が選択さ
れ、この選択された特徴量を入力としてファジイ推論を
実行することにより励起要因を判別するので、精度が高
い判別処理ができることになる。

【００１０】しかも、複数のセンサの各出力波形からそ
れぞれ特徴量を抽出し、これらに基づいて推論に適した
特徴量を選択してファジィ推論するので、単一のセンサ
の出力波形から抽出した特徴量のみからファジィ推論す
る場合に比べて、センサ間の機差による出力波形の違い
、したがって、特徴量の違いが推論結果に悪影響を及ぼ
すのを可及的に低減できることになる。

【００１１】

【実施例】以下、この発明を図面に基づいて説明する。 なお、以下の説明においては、この発明が振動の励起要
因である地震波の判別に適用された場合について説明す
る。

【００１２】図１はこの発明が適用された好適な実施例
の全体構成を示すブロック図である。

【００１３】同図に示す如く、本発明に係る推論装置は
、振動によりパルス列を発生する複数のセンサとしての
感震スイッチ１１，１２，１３…と、各感震スイッチ１
１，１２，１３…からのパルス波から複数の特徴量を後
述のようにしてそれぞれ抽出する複数の特徴量抽出部２
１，２２，２３…と、各特徴量抽出部２１，２２，２３
…でそれぞれ抽出された各種の特徴量から同種類の特徴
量毎に、推論に適した特徴量を後述のように選択する特
徴量選択部３と、特徴量選択部３で選択された各種特徴
量を入力として、ファジイ推論を実行することにより震
動の励起要因を判別する推論部４より構成されている。

【００１４】以上が本実施例の全体構成であるが、次に
図２以下の図面を参照しながら、本実施例の構成につい
てさらに詳述する。

【００１５】図２は上記感震スイッチ１１，１２，１３
…の詳細を示す断面図であるが、同図に示す如き、いわ
ゆる、自動水平感震器は従来より周知であり、また本発
明の要旨とも直接関係ないので、以下には図面中の各部
材名称を指摘するにとどめておく。

【００１６】すなわち、１１はケース、１２はガイド、
１３はプランジャ、１４はベース（インサート）、１５
は金具、１６はキャップ、１７は治具、１８はリング、
２０はケース、２１は端子、２２は可動片、２３は接点
、２４は剛球である。

【００１７】次に、図３は上記各特徴量抽出部２１，２
２，２３…の機能ブロック図であるが、それぞれ同一の
構成を有しており、各感震スイッチ１１，１２，１３…
からの図４に示す如きパルス波Ｐに基づき各種特徴量を
それぞれ抽出する。

【００１８】このため、各特徴量抽出部２１，２２，２
３…は、同図に示す如く、計数機能２ａ、計時機能２ｂ
、プログラム機能２ｃおよび演算機能２ｄをそれぞれ含
み、抽出された特徴量Ｄは特徴量選択部３にそれぞれ送
出されるよう構成されている。

【００１９】ところで、本実施例では、図４に示す如き
パルス波Ｐが得られた場合、特徴量抽出部２１，２２，
２３…では上記各機能を利用することにより、所定の計
時時間内における次の５種類の特徴量をそれぞれ抽出し
ている。

【００２０】（１）パルス数 （２）パルスＯＮ時間最大値 （３）パルスＯＦＦ時間最大値 （４）ＯＮ時間比最大値 （５）ＯＦＦ時間比最大値 今これを図４に基づいて説明すると、時刻ｔ１にパルス
波Ｐが検出され、最初のパルスＰ１の立ち上がりがある
と、以後３秒間の計時時間内における各パルスの立ち上
がり状況を調べる。

【００２１】ここで、（１）のパルス数は、この例では
Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４の４つのパルスが検出されてい
るので４である。

【００２２】次に、（２）のパルスＯＮ時間最大値は、
４つのパルスＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４のＯＮ時間Ｔ１、
Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４中から最大のものが選ばれ、この例で
はＴ２が最大なので、ＯＮ時間最大値はＴ２となる。

【００２３】同様にして、（３）のパルスＯＦＦ時間最
大値は、各パルス間の時間Ｔ５、Ｔ６、Ｔ７中から最大
のものが選ばれ、この例ではＴ７が最大なので、ＯＦＦ
時間最大値はＴ７となる。

【００２４】なお、ＯＦＦ時間最大値は各パルス間の時
間のみ計時するので、最後のパルスＴ４が立ち下がって
から３秒間の計時時間が終了するまでの時間Ｔ８はＯＦ
Ｆ時間としては採用しない。

【００２５】 次に、（４）のＯＮ時間比最大値は、次式（１）ＯＮ時
間比＝今回ＯＮ時間／前回ＯＮ時間　　　　（１）で算
出されたＯＮ時間比中から最大のものが選ばれる。

【００２６】したがって、この例では、Ｔ２／Ｔ１、Ｔ
３／Ｔ２、Ｔ４／Ｔ３中から最大のものが選ばれること
になる。

【００２７】また、（５）のＯＦＦ時間比最大値は、次
式（２） 　　　　ＯＦＦ時間比＝今回ＯＦＦ時間／前回ＯＦＦ時
間　　　　（２）で算出されたＯＦＦ時間比中から最大
のものが選ばれる。

【００２８】したがって、この例では、Ｔ６／Ｔ５、Ｔ
７／Ｔ６中から最大のものが選ばれることになる。

【００２９】なお、検出されるパルス数が１のときは（
４）のＯＮ時間比最大値および（５）のＯＦＦ時間比最
大値は０とする。

【００３０】以上が感震スイッチ１１，１２，１３…お
よび特徴量抽出部２１，２２，２３…の構成であるが、
以下まず図５〜図９のフローチャートを参照しながら、
各特徴量抽出部２１，２２，２３…における上記各特徴
量の算出処理手順を説明する。

【００３１】図５は、（１）のパルス数の算出処理手順
を示すフローチャートである。

【００３２】この処理においては、プログラムがスター
トされると、入力信号がＯＮであるか否か調べられ（ス
テップ１００）、ＯＮならタイマを起動し（ステップ１
０２）、カウンタ値を１，フラグを１とする（ステップ
１０４）。

【００３３】次に、タイマが動作中か否かが調べられ（
ステップ１０６）、タイマ動作中で、入力信号ＯＮ，フ
ラグが０なら（ステップ１０６，１０８，１１０でいず
れもＹＥＳ）、カウンタをインクリメントする（ステッ
プ１１２）。

【００３４】そして、ステップ１０６の判定がＮＯとな
り、一定の計時時間が終了すると、そのときのカウンタ
値をパルス数とする（ステップ１１６）。

【００３５】次に、図６は（２），（３）のＯＮ時間最
大値およびＯＦＦ時間最大値の算出処理手順を示すフロ
ーチャートである。

【００３６】なお、同図においては、説明の便宜上１つ
のステップでＯＮ時間最大値とＯＦＦ時間最大値を求め
るようにしているが、実際には別々に求められるもので
ある。したがって、以下の説明においては、重複説明を
省くためＯＮ時間最大値を求める場合の処理手順だけに
ついて説明するが、ＯＦＦ時間最大値もまったく同様の
処理手順で得られる。

【００３７】この図６に示す処理は、図５におけるステ
ップ１００，１０２の処理に続いてなされ、まずステッ
プ２００では、第１番目に検出されるパルスのＯＮ時間
が仮のＯＮ時間最大値ｏｎ−ｍａｘとされる。

【００３８】続いて、ステップ２０２ではタイマ動作中
か否かが調べられ、タイマ動作中なら次に検出されるパ
ルスのＯＮ時間が求められる（ステップ２０４）。

【００３９】次に、ステップ２０６では、ステップ２０
４で検出したＯＮ時間とそれまでに検出された仮のＯＮ
時間最大値ｏｎ−ｍａｘとが比較され、新しく検出され
たＯＮ時間の方が大きい場合、ｏｎ−ｍａｘの値は更新
される（ステップ２０８）。

【００４０】こうして、タイマ動作中における仮のＯＮ
時間最大値ｏｎ−ｍａｘの値が逐次更新され、所定の計
時時間中における最大のｏｎ−ｍａｘがＯＮ時間最大値
として求められることになる（ステップ２１０）。

【００４１】次に、図７は図６におけるステップ２０４
の詳細を示すフローチャートである。

【００４２】この処理では、まず入力信号ＯＮ時におけ
るパルス立ち上がり時のタイマの値をｔｉｍｅとして記
憶し（ステップ３００）、入力信号がＯＦＦになると（
ステップ３０２でＹＥＳ）、ステップ３０４よりＯＮ時
間を求め、またそのときのタイマの値をｔｉｍｅとして
記憶する。

【００４３】次に、入力信号がＯＮになると（ステップ
３０６でＹＥＳ）、ステップ３０８よりＯＦＦ時間を求
める。

【００４４】なお、ステップ３１０の処理において、タ
イマ停止が検出されるとステップ３１２の処理がなされ
、タイマ動作中はステップ３００〜３０８の処理を繰り
返すことにより、ＯＮ時間、ＯＦＦ時間を逐次検出して
いる。

【００４５】次に、図８は（４）、（５）のＯＮ時間比
最大値およびＯＦＦ時間比最大値の算出処理手順を示す
フローチャートである。

【００４６】なお、図８においても、説明の便宜上１つ
のステップによりＯＮ時間比最大値およびＯＦＦ時間比
最大値を求めているが、実際には別々に求められる。

【００４７】したがって、以下の説明においては、ＯＮ
時間比最大値を求める場合の処理手順だけ説明するが、
ＯＦＦ時間比最大値もまったく同様の処理手順で得られ
ることになる。

【００４８】この図８における処理も、図６に示した処
理同様、図５に示したステップ１００、１０２の処理に
続いてなされる。

【００４９】そして、ステップ４００では、第１回目に
算出されたＯＮ時間比が仮のＯＮ時間比最大値ｏｎ比ー
ｍａｘとされ、タイマ動作中は（ステップ４０２でＹＥ
Ｓ）、逐次ＯＮ時間比が算出され（ステップ４０４）、
それまでに算出された仮のＯＮ時間比最大値ｏｎ比ーｍ
ａｘを越えると（ステップ４０６でＹＥＳ）、仮のＯＮ
時間比最大値ｏｎ比ーｍａｘは更新される（ステップ４
０８）。

【００５０】こうして、タイマ動作中は逐次仮のＯＮ時
間比最大値が更新され、一定の計時時間中における最大
のｏｎ比ーｍａｘがＯＮ時間比最大値として求められる
ことになる（ステップ４１０）。

【００５１】次に、図９は図８におけるステップ４０４
の詳細を示すフローチャートである。

【００５２】この処理では、まずカウンタの値が２以上
か否か調べられ（ステップ５００）、カウンタの値が２
以上なら、前回検出時のＯＮ時間をｏｎ　　ｔｉｍｅ“
ａ”、ＯＦＦ時間をｏｆｆ　　ｔｉｍｅ“ａ”とする（
ステップ５０２）。

【００５３】そして、今回のＯＮ時間、ＯＦＦ時間を求
めてｏｎ　　ｔｉｍｅ、ｏｆｆ　　ｔｉｍｅとし（ステ
ップ５０６、５０８）、ステップ５１０の式を演算する
ことにより、ＯＮ時間比、ＯＦＦ時間比を求める。

【００５４】以上が、特徴量抽出部２１，２２，２３…
において５種類の特徴量をそれぞれ抽出する場合の処理
手順である。

【００５５】一般に、センサである感震スイッチには、
機差があり、したがって、単一の感震スイッチのみの出
力波形から前記５種類の特徴量を抽出して後述のように
、ファジィ推論を行って励起要因を判別するとすると、
前記機差によって出力波形が異なり、したがって、抽出
される特徴量も異なることになり、このため、感震スイ
ッチによっては判別の結論が相違してしまうという虞れ
がある。

【００５６】本発明では、このようなセンサの機差によ
る判別結果への影響を可及的に低減するために、上述の
ように、複数の感震スイッチ１１，１２，１３…を設け
、各感震スイッチ１１，１２，１３…の各出力波形毎に
特徴量抽出部２１，２２，２３…でそれぞれ５種類の特
徴量を抽出するようにしており、したがって、パルス数
、パルスＯＮ時間最大値といった特徴量の各種類につい
て、感震スイッチ１１，１２，１３…毎のデータが得ら
れることになり、この得られたデータに基づいて、特徴
量選択部３において、各種類毎に、推論に適した特徴量
を選択するように構成している。

【００５７】この実施例では、特徴量選択部３では、Ｍ
ＡＸ演算、すなわち、特徴量の各種類について、感震ス
イッチ１１，１２，１３…毎に得られる複数のデータの
内の最大のデータを選択して、その種類の特徴量のデー
タとして推論部４に出力するようにしている。例えば、
各特徴量抽出部２１，２２，２３…からそれぞれ与えら
れるパルス数の内、最大のパルス数を推論部４に出力す
る。

【００５８】図１０および図１１は、かかる特徴量選択
部３の処理のフローチャートである。

【００５９】先ず、パルス数、パルスＯＮ時間最大値、
パルスＯＦＦ時間最大値、ＯＮ時間比最大値およびＯＦ
Ｆ時間比最大値の５種類の特徴量の内、種類ｉの特徴量
、例えば、パルス数のｍａｘを求め（ステップ６００）
、その種類ｉが最終の種類の特徴量であるか否か、すな
わち、５種類の特徴量のすべてについてｍａｘが求めら
れたか否かを判断し（ステップ６０１）、そうであれば
演算処理を終了し、そうでなければ、ｉに１を加算して
（ステップ６０２）次の種類の特徴量、例えば、パルス
ＯＮ時間最大値のｍａｘ演算に移行する。

【００６０】各種類の特徴量のｍａｘを求めるステップ
６００における処理は、図１１に示されるように、先ず
感震スイッチＳ、例えば、第１の感震スイッチ１１の特
徴量をｍａｘと仮定し（ステップ７０１）、感震スイッ
チＳは、複数の感震スイッチ１１，１２，１３…の内の
最終の感震スイッチであるか否かを判断し（ステップ７
０２）、そうであれば終了し、そうでなければ、Ｓに１
を加算して（ステップ７０３）次の感震スイッチ、例え
ば、第２の感震スイッチ１２の特徴量がｍａｘよりも大
きいか否かを判断し（ステップ７０４）、大きいときに
は、ステップ７０１に移って新たなｍａｘとし、大きく
ないときには、ステップ７０２に移る。

【００６１】このようにして５種類の特徴量の各種類に
ついて、複数の感震スイッチ１１，１２，１３…毎に得
られる特徴量の内の最大の特徴量を選択してファジィ推
論のための入力として推論部４に出力する。

【００６２】ところで、本願発明者らが鋭意研究した結
果、上記の如くして特徴量抽出部２１，２２，２３…で
検出された５種類の特徴量と振動の励起要因である地震
との間には以下のような関係がある。

【００６３】すなわち、図１２にはパルス数と励起要因
との関係が示されているが、同図（ａ）は振動が地震に
よる場合、同図（ｂ）は地震でない衝撃による誤動作の
場合であり、地震の場合総パルス数が多い一方、誤動作
の場合総パルス数は少ないことがわかる。

【００６４】次に、図１３にはパルスのＯＮ時間または
ＯＦＦ時間と励起要因との関係が示されているが、（ａ
）は振動が地震による場合、（ｂ）は誤動作の場合であ
り、同図（ａ）に示す如く、地震波の場合ＯＮ時間また
はＯＦＦ時間の最大値が大きくなる一方、（ｂ）に示す
如く、誤動作の場合、ＯＮ時間またはＯＦＦ時間の最大
値は小さくなることがわかる。

【００６５】また、図１４にはＯＮ時間比（実線）また
はＯＦＦ時間比（点線）と励起要因との関係が示されて
いるが、同図（ａ）は振動が地震による場合、同図（ｂ
）は誤動作の場合を示しており、同図（ａ）に示す如く
、地震の場合ＯＮ時間比およびＯＦＦ時間比の最大値が
大きくなることがわかる。

【００６６】そこで、パルス数、ＯＮ時間最大値、ＯＦ
Ｆ時間最大値、ＯＮ時間比最大値、ＯＦＦ時間最大値に
関するメンバーシップ関数を図１５（ａ）〜（ｅ）に示
す如く設け、以下の如きファジィルールを作り、上記各
特徴量抽出部２１，２２，２３…で抽出され、さらに、
特徴量選択部３でＭＡＸ演算された５種類の特徴量デー
タに基づき励起要因を判別しようとするのが本実施例で
ある。

【００６７】ルール１ ｉｆ　　ｏｎ時間比最大値＝大きい　　ｔｈｅｎ判定＝
地震 ルール２ ｉｆ　　ｏｆｆ時間比最大値＝大きい　　ｔｈｅｎ判定
＝地震 ルール３ ｉｆ　　パルス数　　　　＝大きい　　ａｎｄｏｎ時間
最大値＝大きい　　ｔｈｅｎ 判定＝地震 ルール４ ｉｆ　　ｏｎ時間最大値＝小さい　　ａｎｄｏｆｆ時間
最大値＝小さい　　ｔｈｅｎ判定＝誤動作 ルール５ ｉｆ　　ｏｆｆ時間最大値＝大きい　　ｔｈｅｎ判定＝
地震 ルール６ ｉｆ　　パルス数　　　　＝小さい　　ｔｈｅｎ判定＝
誤動作 この場合、ルール１では、図１５（ｄ）のＭＦ１のメン
バーシップ関数が使用され、特徴量選択部３から出力さ
れたＯＮ時間比最大値を適用して適合度が算出される。

【００６８】また、ルール２では、図１５（ｅ）のＭＦ
２のメンバーシップ関数が使用され、同様に適合度が算
出される。

【００６９】ルール３では、図１５（ａ）のＭＦ３のメ
ンバーシップ関数および（ｂ）のＭＦ４のメンバーシッ
プ関数が使用され、それらの適合度のＡＮＤ（論理積）
による適合度が算出される。

【００７０】ルール４では、図１５（ｂ），（ｃ）のＭ
Ｆ５、ＭＦ６のメンバーシップ関数が使用され、同じく
両メンバーシップ関数のＡＮＤ（論理積）による適合度
が算出される。

【００７１】また、ルール５では、図１５（ｃ）のＭＦ
７のメンバーシップ関数が使用され、適合度が算出され
る。

【００７２】ルール６では、図１５（ｄ）のＭＦ８のメ
ンバーシップ関数が使用され、適合度が算出される。

【００７３】こうして、各ルールにおける適合度が算出
されると、例えば図１６に示す如き推論結果が得られる
ことになる。

【００７４】同図において、判定値Ｊがー１に近い数値
ほど誤動作である可能性が高いという判定、１に近い数
値ほど地震である可能性が高いという判定を意味する。

【００７５】そして、この例では、ルール１、２、３、
５を利用した地震であるとの判定の適合度がＳ１（０．
５４）、ルール４、６を使用した誤動作であるとの判定
の適合度がＳ２（１）の場合、判定値ＪはＪ０（−０．
３）となる。

【００７６】ところで、判定値Ｊはー１に近いほど誤動
作であることを示し、１に近いほど地震波であることを
示す。

【００７７】したがって、例えば判定値Ｊが正の数なら
地震、判定値Ｊが負の数なら誤動作と判定してもよいし
、所定のしきい値を設け、例えば判定値Ｊがー１〜−０
．２の範囲なら誤動作、判定値Ｊが０．２〜１の範囲な
ら地震波と判別すれば、より精度の高い判別処理ができ
ることになる。

【００７８】以上説明したように、この実施例では、振
動の励起要因が地震か否かを特徴付ける５種類の特徴量
のデータを抽出し、これらの特徴量を入力とするメンバ
ーシップ関数を作成するとともに、これらメンバーシッ
プ関数を利用した結果が「地震」または「誤動作」とな
る複数のルールを作成し、振動が検出されると、これら
ルールの適合度によりファジィ推論を実行することによ
り振動の励起要因を判別するようにしたので、複数の特
徴量を総合的に勘案した判定結果が得られ、精度の高い
判別ができることになる。

【００７９】しかも、特徴量の各種類について、複数の
感震スイッチ１１，１２，１３…毎に得られる特徴量か
らＭＡＸ演算を行った出力をファジィ推論の入力として
いるので、単一の感震スイッチの出力のみで行う場合に
比べて感震スイッチの機差の影響を受けることがなくな
り、精度の高い判別が可能となる。

【００８０】上述の実施例では、特徴量選択部３では、
ＭＡＸ演算を行ったけれども、ＭＡＸ演算に代えてＭＩ
Ｎ演算あるいは平均演算などを行うようにしてもよい。

【００８１】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、複数のセ
ンサの出力波形の特徴量をそれぞれ抽出し、特徴量の各
種類毎に推論に適した特徴量を選択し、選択された特徴
量を入力としてファジィ推論を行うことによりセンシン
グ対象の励起要因を判別するので、精度の高い判別処理
ができ、しかも、センサの機差による判別結果への影響
を可及的に低減できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明が適用された実施例の全体構成を示すブ
ロック図である。

【図２】図１における感震スイッチの詳細断面図である
。

【図３】図１における特徴量抽出部の機能ブロック図で
ある。

【図４】特徴量抽出部で生成されるパルス波の特徴量の
説明図である。

【図５】パルス数の算出処理手順を示すフローチャート
である。

【図６】ＯＮ時間最大値およびＯＦＦ時間最大値の算出
処理手順を示すフローチャートである。

【図７】図６におけるＯＮ時間とＯＦＦ時間の算出処理
手順の詳細を示すフローチャートである。

【図８】ＯＮ時間比最大値およびＯＦＦ時間比最大値の
算出処理手順を示すフローチャートである。

【図９】図８におけるＯＮ時間比とＯＦＦ時間比の算出
処理手順の詳細を示すフローチャートである。

【図１０】特徴量選択部のＭＡＸ演算の処理手順のフロ
ーチャートである。

【図１１】図１０におけるＭＡＸ演算の詳細を示すフロ
ーチャートである。

【図１２】パルス数と入力波の属性との関連を示す説明
図である。

【図１３】ＯＮ時間およびＯＦＦ時間と入力波の属性と
の関連を示す説明図である。

【図１４】ＯＮ時間比最大値およびＯＦＦ時間比最大値
と入力波の属性との関連を示す説明図である。

【図１５】本実施例で使用されるメンバーシップ関数の
説明図である。

【図１６】推論結果の説明図である。

【符号の説明】

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】センシング対象が同一である複数のセンサ
   （１１，１２，１３…）と、各センサ（１１，１２，１
   ３…）の出力波形の特徴量をそれぞれ抽出する特徴量抽
   出手段（２１，２２，２３…）と、抽出された特徴量に
   基づいて、特徴量の各種類毎に、推論に適した特徴量を
   選択する特徴量選択手段（３）と、選択された特徴量を
   入力としてファジィ推論を行うことにより前記センシン
   グ対象の励起要因を判別する推論手段（４）と、を備え
   ることを特徴とする推論装置。
2. 【請求項２】前記センシング対象が振動である請求項第
   １項記載の推論装置。
3. 【請求項３】前記特徴量選択手段（３）は、ＭＩＮ演算
   、ＭＡＸ演算または平均値演算のいずれかを行うもので
   ある請求項第１項または第２項記載の推論装置。