JPH0743259A - 異常検出方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】装置の異常検出方法及び装置に関し、信号処理
を簡単化する。 【構成】正常状態にある装置から得られた音響振動波形
等を表す時系列信号を基にして逆フィルタを構成し、被
検出装置から得られた音響振動波形等を表す時系列信号
に上記逆フィルタを作用させることにより解析に不必要
な信号成分が除去された残差信号を求め、この残差信号
を解析することによって、装置の異常を検出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、被検出装置の異常検出
方法及び装置に関し、詳しくは、回転機等の機械装置の
異常状態を容易に検出することが可能な異常検出方法及
び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、機械装置例えば回転機の異常の有
無を検出する場合、あらかじめその回転機が正常状態に
あるときの音響振動波形を得、その音響振動波形をスペ
クトル解析してその特徴を調べておき、異常の有無を検
出する際にその回転機の音響振動波形を得てスペクトル
解析を行い、その電力スペクトル中に正常時には見られ
ない特定の周波数成分に電力ピークが存在するか否か、
あるいは、電力ピークの組合わせが正常時のそれと同じ
であるか否か等により異常の検出を行っていた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記従来の方法では、
周囲雑音の影響を免がれ正確な検出を行うために高価な
特殊機器や種々の複雑な技法が用いられており、したが
って信号処理も複雑となり、実時間的な異常検出を行う
ことができるものではなかった。このため従来から、機
械装置等の異常を簡易に検出できる方法、例えば、その
機械装置等が設置された現場において実時間的にかつ容
易に装置の異常を検出できる方法が望まれていた。

【０００４】本発明は、上記事情に鑑み、機械装置等を
被検出装置とした場合に、その被検出装置の異常を実時
間的にかつ容易に検出することのできる異常検出方法及
び該方法を実施するための装置を提供することを目的と
する。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成する本発
明の異常検出方法は、正常状態にある１台若しくは複数
台の、被検出装置と同一若しくは同種の装置から所定の
物理量を担持する第１の時系列信号を得て該第１の時系
列信号に基づいて逆フィルタを構成しておき、被検出装
置から前記所定の物理量を担持する第２の時系列信号を
得、該第２の時系列信号に前記逆フィルタを作用させる
ことにより残差信号を求め、該残差信号に基づいて被検
出装置の異常を検出することを特徴とするものである。

【０００６】ここで、上記残差信号に基づいて被検出装
置の異常を検出する際には、上記残差信号の電力の移動
平均値を求め、該移動平均値に基づいて被検出装置の異
常を検出することが好ましい。この移動平均値は例えば
所定のしきい値と比較され、該移動平均値が該所定のし
きい値を越えることをもって被検出装置が異常であると
判定される。この所定のしきい値は、例えば、上記第１
の時系列信号に上記逆フィルタを作用させることにより
得られた信号の電力の移動平均値に基づいて定められ
る。

【０００７】また本発明の異常検出装置は、被検出装置
から所定の物理量を担持する時系列信号を得る入力手段
と、被検出装置から得られた時系列信号に逆フィルタを
作用させることにより残差信号を求める演算手段と、該
残差信号に基づいて被検出装置の異常を検出する検出手
段とを備えたことを特徴とする。ここで、上記検出手段
が、残差信号の電力の移動平均値を求める移動平均算出
手段を備え、該移動平均算出手段により求められた移動
平均値に基づいて被検出装置の異常を検出するものであ
ることが好ましい。

【０００８】尚、上記「第１の時系列信号」は、装置が
正常状態にある初期に得たものであってもよく、あるい
は定期点検終了毎に新たに得てもよい。また、上記「第
１の時系列信号」は、被検出装置そのものから得たもの
であってもよく、同種類の正常の装置から得たものであ
ってもよい。また、同種の複数台の装置それぞれから得
られた第１の時系列信号に基づいて複数の逆フィルタを
求め、これら複数の逆フィルタの平均的な逆フィルタを
求め、この逆フィルタを異常検出に用いてもよい。

【０００９】また、上記「被検出装置」は特定の装置に
限定されるものではなく、本発明は異常の検出を行うこ
とを必要とする装置一般に適用されるものである。さら
に、上記「所定の物理量」も特定の物理量に限定される
ものではなく、例えば回転機を被検出装置とした場合、
その回転機のケースの振動を検出してもよく、その振動
により発せられる音を検出してもよく、その回転機の回
転軸の芯振れを検出してもよく、被検出装置に応じて、
もしくは検出対象とする異常に応じて選択される。

【００１０】

【作用】任意の時系列信号は、適当な線型系に白色雑音
を入力したときの出力と見なすことができる。与えられ
た時系列信号から対応する線型系を決定することは、線
型予測分析と呼ばれ、確立した手法が存在する。通常そ
のようにして求められるものに、自己回帰モデル（ＡＲ
モデル）がある。これは標本化、離散化された時系列信
号をＸ（ｎ）、ｎ＝１、２、・・・ とする時、第ｎ時点の
信号Ｘ（ｎ）をそれ以前のＭ個の時点のデータから次の
ようにして決定するものである。

【００１１】

【数１】

【００１２】ここでｅ（ｎ）は線型系への仮想的な入力
信号で、白色雑音である。時系列信号が与えられた時、
そのデータから係数の組｛Ａ_k ｝を求めることにより、
その時系列信号に対する自己回帰モデルが決定される。
いま係数の組｛Ａ_k ｝が求まった時、時系列信号データ
｛Ｘ（ｎ）｝を用いてＹ（ｎ）を次のように定義する。
この時Ｙ（ｎ）はＸ（ｎ）の線型予測値といわれる。

【００１３】

【数２】

【００１４】そこで次のような量を計算すると、
（１）、（２）式から、 Ｘ（ｎ）−Ｙ（ｎ）＝ｅ（ｎ） （３） となり、残差は白色雑音となる。つまり、第ｎ時点の時
系列信号データＸ（ｎ）から、それ以前のＭケのデータ
から求めた予測値Ｙ（ｎ）を減じると、入力の白色雑音
が得られる。ここでは、Ｘ（ｎ）から予測値Ｙ（ｎ）を
減じて残差ｅ（ｎ）を求めることを、逆フィルタを作用
させると称している。このようにある時系列信号を適切
な自己回帰モデルで表すことができれば、それを用いて
構成された逆フィルタを元の時系列信号に作用させるこ
とにより、白色雑音を得る。すなわち入力信号は逆フィ
ルタにより、白色化される。この場合、入力時系列信号
が逆フィルタの設計時に用いた信号そのものでなくても
よいことは上述したとおりであり、その自己回帰モデル
が同一のものすなわち同じ特性の信号であれば、出力と
して白色化された信号を得ることができる。ただし、時
系列信号の特性が設計に用いたそれと異なっていた場合
には、逆フィルタを作用させても白色化はされず、白色
雑音は得られない。

【００１５】そこで、正常時の作動音や振動等（作動音
等）を担持する第１の時系列信号を用いて、逆フィルタ
を予め構成しておき、任意の時点で作動音等を担持する
新たな第２の時系列信号を得、この第２の時系列信号に
逆フィルタを作用させて出力を監視することにより、正
常時とは異なる時系列信号（残差信号）を検出すること
が出来る。

【００１６】本発明は、上記のように正常状態の被検出
装置等から得られた第１の時系列信号に基づいて逆フィ
ルタを構成しておき、被検出装置から得られた第２の時
系列信号にこの逆フィルタを作用させて残差信号を求め
るものであるため、この残差信号は、いわば正常状態に
おける第１の時系列信号との「相違」を表す信号であ
り、この残差信号に基づいて容易に異常を検出すること
ができる。またこの残差信号は、時系列的なＭケのデー
タの単純な重みづけ加算により線型予測値Ｙ（ｎ）を求
め（上記（２）式）、差を演算する（上記（３）式）だ
けで求められ、したがって実時間的に単純な演算で異常
を検出することができる。

【００１７】本発明は、上記残差信号に基づき、具体的
にどのような演算方法を採用して異常を検出するように
構成してもよいが、例えばこの残差信号の電力の移動平
均値を求め、この移動平均値を、所定のしきい値と比較
し、この移動平均値が所定のしきい値以上の場合に異常
であると判定してもよい。この所定のしきい値は、例え
ば正常状態における、残差信号を求める演算に相当する
演算により求めた信号の電力の移動平均値に基づいて求
めることができる。このほか、例えば上記残差信号の電
力スペクトルを求め、その電力スペクトルの所定の周波
数範囲内に所定値以上のピークが存在するときに異常が
存在すると判定してもよい。

【００１８】また本発明の異常検出装置は、本発明の異
常検出方法を実施する装置であり、上述したように実時
間的な単純な演算により被検出装置の異常を検出するこ
とができる装置が実現される。

【００１９】

【実施例】図面を参照して本発明を更に説明する。図１
は、本発明の一実施例の異常検出装置の構成を示すブロ
ック図である。同図において、この異常検出装置は、被
検出装置１に対向させて配置するマイクロホン２と、マ
イクロホン２から得られた音響信号を増幅するアンプ３
と、アンプ３の出力をアナログ・ディジタル変換するＡ
−Ｄコンバータ４と、Ａ−Ｄコンバータの出力を信号処
理する信号処理部５と、この信号処理部５における信号
処理結果を出力する表示部６とから構成される。マイク
ロホン２に代えて振動計乃至は加速度計を採用して被検
出装置１から直接、振動波形等を採取してもよい。

【００２０】本発明の異常検出方法を実施し、本発明の
効果を以下の如く確認した。図２はその異常検出の状況
を示す図で、（ａ）は被検出装置である回転機の構成を
示す正面図、（ｂ）は音響信号を検出するマイクロホン
の配置を示す側面模式図である。図２において、回転軸
１２には、駆動すべきロータ１３が取り付けられてお
り、この回転軸１２は、その一方の支持部が正常な軸受
から成る軸受部１４によって支持され、他方の支持部
は、人工的に種々損傷が付されて各種の欠陥を夫々含ん
だ軸受若しくはこれとデータの比較をすべき正常な軸受
が選択的に設置される軸受部１５によって支持されてい
る。図２（ｂ）に示すように、検出対象の軸受部１５か
ら所定距離離れた位置にマイクロホン１６を設置した。
検出の実施に際して回転軸１２はモータ１１によって回
転駆動され、回転時の軸受部１５の音響をマイクロホン
１６によって採取した。データは、２つの型式の軸受
（ＮＴＮ製＃６３０３及び＃７３０３）について合計６
０個採取された。双方の形式の軸受には、試料として正
常軸受及び各種の欠陥を有する異常軸受が含まれてい
る。

【００２１】マイクロホン１６から得られた各軸受の音
響信号は、信号処理部５による処理前及び各処理段階に
おいて、表示部によってその波形が監視された。ここで
は以下に示す信号処理方法を用いた。まず正常な軸受を
用いたときに得られた時系列信号データを１０２４点用
いて、ＦＦＴ（高速フーリェ変換）を行い、それから電
力スペクトルを求めた。次にそれをＩＦＦＴ（逆高速フ
ーリェ変換）して自己相関関数を求め、それを用いてＬ
ｅｖｉｎｓｏｎのアルゴリズム（例えば三上著「ディジ
タル信号処理入門」ＣＱ出版発行参照）により計算し、
逆フィルタの係数｛Ａｋ｝を求めた。

【００２２】その後残差信号を求める逆フィルタの演算
は、係数｛Ａｋ｝を用いて移動平均計算により行った。
残差信号のパワーの移動平均を求めるために、まず残差
信号の時系列から、１２８データを取り出し、ＦＦＴ、
パワースペクトル計算、ＩＦＦＴを経て自己相関関数を
求め、その原点のピーク値からパワーを求めた。その後
データの始点を５０点ずつずらしながら、パワーを順次
求めた。

【００２３】以下に示す図３〜図１０の実験例のグラフ
に用いた逆フィルタの次数ＭはＭ＝２７、係数｛Ａｋ｝
は表１の通りである。

【００２４】

【表１】 ａ［ ０］＝ １．００００００ ａ［ １］＝−２．８８７３３０ ａ［ ２］＝ ３．９４７３４４ ａ［ ３］＝−３．５３５２４９ ａ［ ４］＝ ２．４４７０５３ ａ［ ５］＝−１．６２０１３３ ａ［ ６］＝ １．３１５３５２ ａ［ ７］＝−１．２６８１６１ ａ［ ８］＝ ０．９３７４７１ ａ［ ９］＝−０．３８０５７３ ａ［１０］＝−０．０４０９１９ ａ［１１］＝ ０．２８４０７６ ａ［１２］＝−０．３５３６６５ ａ［１３］＝ ０．３９７８４９ ａ［１４］＝−０．５３３１８５ ａ［１５］＝ ０．５０１９０２ ａ［１６］＝−０．２３８１７８ ａ［１７］＝−０．００３０４８ ａ［１８］＝ ０．１９２４２０ ａ［１９］＝−０．１６６８５４ ａ［２０］＝−０．０１０４９８ ａ［２１］＝ ０．０６１３８３ ａ［２２］＝ ０．０１７３２３ ａ［２３］＝−０．０１４１４６ ａ［２４］＝−０．１３１２４７ ａ［２５］＝ ０．２３９１５７ ａ［２６］＝−０．２４２４４４ ａ［２７］＝ ０．１１５６７８ 図３〜図６は正常軸受から得られた波形の一例を示すも
のであり、図３は正常軸受から採取された音響信号の信
号波形、図４はこの音響信号に逆フィルタを作用させた
後の残差信号の信号波形、図５はこの残差信号の電力ス
ペクトル、図６は残差信号の電力の移動平均を示してい
る。

【００２５】図７〜図１０は、異常軸受から得られた波
形の一例を示すもので、各図は、それぞれ図３〜図６と
同じ形式の信号波形を示している。正常軸受及び異常軸
受からそれぞれ得られた音響信号の波形を示す図３及び
図７を直接比較しても、これらから直ちに正常・異常を
判断することは困難である。しかし、これらに逆フィル
タを作用させて得られた残差信号を示す図４及び図８相
互を分析することにより、正常・異常の判断が可能とな
る。

【００２６】図４及び図８を比較すると容易に理解でき
るように、正常軸受では、残差信号の振幅は極めて小さ
いが、これと比較し、異常軸受では、その振幅は極めて
大きい。従って、残差信号における電力の最大値を基準
として正常・異常の判断が可能となる。多数の軸受につ
いて実際に波形を観測した結果、正常軸受から得られた
信号の最大電力よりも１０ｄＢ以上大きな残差信号の振
幅を有する軸受を異常、これ未満の残差信号の振幅を有
する軸受を正常と判定することで、良好に正常・異常の
判断が可能なことが判明した。

【００２７】また、図５及び図９に示されたように、残
差信号をフーリエ変換して得られたスペクトルにおいて
は、軸受が有する欠陥のために電力スペクトルの増大が
生ずることが観察された。例えば、図５の電力のピーク
は１００ｄＢ以下であるが、図９においては電力のピー
クはほぼ１２０ｄＢに達している。また、これとは別
に、線型予測分析法により求められた平滑化されたスペ
クトルを解析した。その結果、異常の有無判定の数値化
が容易であることが見出され、また、各軸受に与えられ
た傷の種類毎に特徴的なピークが表れることが判明し
た。傷の種類によって周波数範囲は異なるものの、例え
ば、検出対象とされた軸受（＃６３０３）においては、
およそ、２．５〜５．０、６．０〜７．０、９．４〜１
０．６、１２．５〜１４．５、１８．８〜２２．０（ｋ
Ｈｚ）の５つの周波数範囲においてスペクトルに大きな
ピークが見られるという特徴が表われた。多数の軸受に
ついて観察を行った結果、これらの周波数範囲において
正常軸受のデータの最大値よりも３ｄＢ以上大きなピー
クを示すデータを有する軸受を異常有りと判定できるこ
とが判明した。この結果を利用すると、各周波数領域に
おける電力スペクトルのピークを監視することで、欠陥
の種類の判断も可能である。

【００２８】更に、残差信号の電力の移動平均を示す図
６及び図１０相互の比較を行ない、異常によってこの移
動平均が増大することが確認された。例えば、正常軸受
の移動平均の最大値よりも２０ｄＢ以上大きな移動平均
データを示す軸受は異常、これ未満のデータを示す軸受
は正常と判定できる。この方法を採用すると、異常の有
無の判定が特に容易となり、短時間での異常検出が可能
であるため、現場における実時間的な検出を行うことが
できて、特に好適である。なお、異常の種類によって
は、電力の移動平均の分析よりも上記電力スペクトルの
分析による検出の方が、より正確に欠陥の存在を検出で
きることも確認された。

【００２９】上記の如く、本実施例における軸受の異常
検出の結果により、音響信号に逆フィルタを作用させて
得られた残差信号を解析することによって、被検出装置
についてその異常の有無の判断が有効に行われることが
確認された。また、残差信号の電力の移動平均を解析す
る場合には、異常の有無の判断が一層容易になることも
確認された。

【００３０】なお、上記実施例では、被検出装置の音響
信号を解析する例を示したが、異常検出のために解析す
る信号としては、特に音響信号に限定されるものではな
く、他に、被検出装置の振動或いは加速度波形等、被検
出装置の作動状況を表すことが出来る種々の信号を採用
することが可能である。また、本発明は、正常状態にあ
る装置の信号から得られた逆フィルタを、被検出装置か
ら採取された信号に作用させて得られた残差信号を解析
若しくは分析することで、装置の異常判断を行うことを
その骨子とするものであり、残差信号の解析若しくは分
析の手法自体はいかようにも選択でき、したがって上記
実施例で説明した解析若しくは分析手法に特に限定され
るものではない。

【００３１】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の異常検出
方法及び装置においては、被検出装置から得られた時系
列信号に逆フィルタを作用させて残差信号を求め、その
残差信号の解析を行うこととしており、簡単な演算で解
析に不必要な信号成分が除去されるため、実時間的にか
つ容易に装置の異常を検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の異常検出装置を示すブロッ
ク図である。

【図２】本発明を用いた異常検出の様子を示す正面図及
び側面図である。

【図３】正常軸受から得られた音響信号の波形図であ
る。

【図４】図３の信号に逆フィルタを作用させて得られた
信号波形図である。

【図５】図４の信号から得られた電力スペクトル図であ
る。

【図６】図４の信号から得られた電力の移動平均を示す
図である。

【図７】異常軸受から得られた音響信号の波形図であ
る。

【図８】図７の信号に逆フィルタを作用させて得られた
信号波形図である。

【図９】図８の信号から得られた電力スペクトル図であ
る。

【図１０】図８の信号から得られた電力の移動平均を示
す図である。

【符号の説明】

１ 被検出装置 ２ マイクロホン ３ アンプ ４ Ａ−Ｄコンバータ ５ 信号処理部 ６ 表示部

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 正常状態にある１台若しくは複数台の、
   被検出装置と同一若しくは同種の装置から所定の物理量
   を担持する第１の時系列信号を得て該第１の時系列信号
   に基づいて逆フィルタを構成しておき、 被検出装置から前記所定の物理量を担持する第２の時系
   列信号を得、 該第２の時系列信号に前記逆フィルタを作用させること
   により残差信号を求め、 該残差信号に基づいて被検出装置の異常を検出すること
   を特徴とする異常検出方法。
2. 【請求項２】 前記残差信号の電力の移動平均値を求
   め、該移動平均値に基づいて被検出装置の異常を検出す
   ることを特徴とする請求項１記載の異常検出方法。
3. 【請求項３】 前記移動平均値を所定のしきい値と比較
   し、該移動平均値が該所定のしきい値を越えることをも
   って被検出装置が異常であると判定することを特徴とす
   る請求項２記載の異常検出方法。
4. 【請求項４】 前記所定のしきい値が、前記第１の時系
   列信号に前記逆フィルタを作用させることにより得られ
   た信号の電力の移動平均値に基づいて定められたもので
   あることを特徴とする請求項３記載の異常検出方法。
5. 【請求項５】 被検出装置から所定の物理量を担持する
   時系列信号を得る入力手段と、被検出装置から得られた
   時系列信号に逆フィルタを作用させることにより残差信
   号を求める演算手段と、該残差信号に基づいて被検出装
   置の異常を検出する検出手段とを備えたことを特徴とす
   る異常検出装置。
6. 【請求項６】 前記検出手段が、前記残差信号の電力の
   移動平均値を求める移動平均値算出手段を備え、該移動
   平均値算出手段により求められた移動平均値に基づいて
   被検出装置の異常を検出するものであることを特徴とす
   る請求項５記載の異常検出装置。