JPH1091237A - 異常信号検出装置および異常信号源検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 異常成分が小さい場合や突発信号の場合にも
異常信号を検出できる異常信号検出装置を得る。また、
異常信号を検出した場合に、異常信号の発生している異
常信号源の位置を検出できる異常信号源検出装置を得
る。 【解決手段】 １次元の時系列信号である入力信号に対
して遅延器の特性を模擬する適応ディジタルフィルタ12
を備え、異常検出手段13によって、正常時の入力信号に
対する適応ディジタルフィルタのフィルタ特性形成過程
におけるフィルタ特性と、異常時の入力信号に対するフ
ィルタ特性とを比較することにより、異常信号を検出す
る。また、正常時に生成されたフィルタ係数を用い、異
常検出時に正常信号を除いた信号であるフィルタカット
成分を取り出して異常を検出する。また、２つ以上のフ
ィルタカット成分から異常信号源を検出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、例えばプラント設
備などにおいて得られる音や振動などの１次元の時系列
信号に対して、適応ディジタルフィルタ処理することに
より得られたフィルタ特性やフィルタカット成分を利用
して、異常信号を検出する装置および異常信号源を検出
する装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来この種の異常信号検出装置において
は、まず、正常時に得られた信号をフーリエ解析し、こ
の結果をデータベースとして記憶しておく。そして、点
検時に得られた信号をフーリエ解析した結果とデータベ
ースの記憶データを比較することにより、点検時の正常
／異常を検出している。ここで正常時に得られる信号は
定常的な信号である。

【０００３】次にフーリエ解析について説明する。フー
リエ解析は、一般にアナログ信号をＡ／Ｄ変換してディ
ジタル信号にした時系列信号を離散フーリエ変換してス
ペクトル密度分布を得る。通常、このスペクトル密度分
布は数回分平均したものを用いる。離散フーリエ変換に
ついては例えば宮川洋・城戸健一他著「ディジタル信号
処理」１５版第１０頁〜第２０頁に記載されている。任
意の時間ｔにおける入力信号をｘ(ｔ)とすると、時間関
数であるｘ(ｔ)を周波数関数に変換したフーリエ変換Ｘ
(ｆ)は、式１で表わされる。ここでｆは周波数である。

【０００４】

【数１】

【０００５】実際に扱う信号はＡ／Ｄ変換された有限な
離散信号である。入力信号ｘ(ｔ)の離散信号であるｘ_p
（ｐ＝０、・・・、Ｎ−１）の離散フーリエ変換Ｘ_k
（ｋ＝０、・・・、Ｎ−１）は、式２で表わされる。

【０００６】

【数２】

【０００７】ここで、ｐ，ｋは整数であり、Ｎは離散信
号ｘ_p の個数である。離散フーリエ変換されたＸ_k から
スペクトル密度分布Ｓ_k は、式３により求められる。

【０００８】

【数３】

【０００９】式３において、Ｒｅ（Ｘ_k ）は実部を表す
関数、Ｉｍ（Ｘ_k ）は虚部を表わす関数である。

【００１０】次にプラント内における音を例としてフー
リエ解析による異常検出の一例を示す。図２９は、例え
ばあるプラント内における正常時の音の正常信号を４８
ＫＳＰＳでサンプリングした波形である。図において、
縦軸は振幅で単位はＰａ、横軸は時間で単位は秒であ
る。図３０は図２９に示す正常信号を２５６点ごとに１
００回フーリエ変換して得られたスペクトル密度分布を
平均したものである。図３０において、縦軸はスペクト
ル密度分布、横軸は周波数で単位はHzである。また、図
３１はこのプラント内における正常時の音に異常音を加
えた異常信号を４８ＫＳＰＳでサンプリングした波形で
ある。図３１において、縦軸は振幅で単位はＰａ，横軸
は時間で単位は秒である。図３２は図３１に示す異常信
号を２５６点ごとに１００回フーリエ変換して得られた
スペクトル密度分布を平均したものである。図３２にお
いて、縦軸はスペクトル密度分布、横軸は周波数で単位
はHzである。また、図３３は図３１において加えた異常
音のスペクトル密度であり、２５６点ごとに１００回フ
ーリエ変換したものである。縦軸はスペクトル密度分
布、横軸は周波数で単位はHzである。この図のスペクト
ル密度分布は図３０および図３２とはスケールが異なる
ため、縦軸に数値は入れていない。

【００１１】異常信号のスペクトル密度分布である図３
２を正常信号のスペクトル密度分布である図３０と比較
すると、１５ＫHzあたりに非常に小さい異常信号の成分
が見られ、また１０ＫHzあたりも若干パワーが増してい
る。この差は、図３３の異常音のスペクトル密度分布と
一致する。図３３のスペクトル密度は異常信号生成前の
ものであり、異常信号測定時とは測定系が異なるため図
３０および図３２とはスケールが異なっている。

【００１２】フーリエ解析による異常検出では、図３０
に示す正常信号と図３２に示す異常信号のスペクトル密
度分布の差の絶対値を、スペクトル密度分布を複数回測
定したときの標準偏差の２倍あるいは３倍をしきい値と
して異常を検出する。図３４は図３０に示す正常信号の
スペクトル密度分布と図３２に示す異常信号のスペクト
ル密度分布の周波数成分毎の差の絶対値（実線361 ）
と、図３０の正常信号のスペクトル密度分布を複数回測
定したものの標準偏差の２倍（破線362）のグラフであ
る。図３４において、縦軸はスペクトル密度、横軸は周
波数で単位はHzである。

【００１３】図３４で明らかなように、正常信号と異常
信号のスペクトル密度の差の絶対値（実線361 ）は小さ
な値であり、異常検出のためのしきい値である標準偏差
の２倍（破線362 ）と比較するとぎりぎり異常を検出で
きるか、もしくはできない程度である。特に３倍にする
と異常は検出できない。しきい値をもっと小さくすれば
異常を検出できるが、逆に正常時に誤報が出易くなる。
また、フーリエ解析では定常成分に対する解析であるた
め、突発的な異常信号には対応できない。

【００１４】次に本発明のベースとなる適応ディジタル
フィルタ処理について説明する。図３５は適応ディジタ
ルフィルタの基本構成図であり、161 は適応ディジタル
フィルタ処理部、162 は加算器である。以下、図３５の
動作について説明する。図３５において、入力された信
号ｘ_kは適応ディジタルフィルタ処理部161 において畳
み込み処理されて出力ｙ_k となる。そして、加算器162
によって目的信号ｄ_k と、出力ｙ_k の符号を反転したも
のを加算し、目的信号ｄ_k と出力ｙ_k の差として誤差ε
_k を得る。その後、誤差ε_k は適応ディジタルフィルタ
処理部161 に渡される。上記処理を再帰的に繰り返すこ
とにより誤差ε_k を最小にするようなフィルタがディジ
タルフィルタ処理部161 において生成される。

【００１５】次に適応ディジタルフィルタ処理部161 に
ついて説明する。ｋサンプル時間のフィルタ係数列をＷ
_k とする。以下、フィルタ係数列を単にフィルタ係数と
記する。システムの評価関数Ｄ（Ｗ_k ）の式４に示す勾
配∇_k を用いて、式５を再帰的に繰り返すことによりフ
ィルタ係数が求められる。式５において、μは毎回の繰
り返しにおける補正量の大きさを制御するパラメータ
で、ステップパラメータと呼ばれる。

【００１６】

【数４】

【００１７】評価関数として瞬時自乗誤差ε_k ²そのもの
を用いたアルゴリズムはＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ
Ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズムと呼ばれる。瞬時自乗誤差
ε_k ²により勾配∇_k の推定量は式６で表わされる。

【００１８】

【数５】

【００１９】ここで、Ｘ_k はｋサンプル時間における入
力信号列である。また、ε_k は式７で表され、式７のＷ
_k ^TＸ_k は、フィルタ係数と入力信号との畳み込みを示
す。式６による勾配∇_k の推定量を用いて、フィルタ係
数を決めるＬＭＳアルゴリズムを表すと式８のようにな
る。

【００２０】

【数６】

【００２１】入力信号の平均パワーの時変推定値σ
_k ²と、新しいパラメータｕ、αを導入すると式５は、式
９と表わされる。

【００２２】

【数７】

【００２３】ここでＬはフィルタの次数であり、Ｌ＋１
がフィルタ長となる。α≠０とすることにより、入力信
号の平均パワーの時変推定値σ_k ²は入力信号パワーが変
化する場合にでも対応できるようになっている。この適
応ディジタルフィルタ処理は、通常は雑音除去やプラン
トのモデル推定等に用いられている。

【００２４】次に本発明のベースとなる信号源検出方法
について説明する。信号源の方向を検出する方法は、例
えば大賀・山崎・金田著「音響システムとディジタル処
理」初版第１９７頁〜第１９９頁に記載されるものがあ
る。図３６は２次元平面上の２個の入力センサから信号
源の方向を算出する方法について説明する図であり、29
1a，291bはマイクロホン、292 は２個のマイクロホン29
1aと291bの距離差、293 は音波の到来方向θ_s である。
この例では信号源として音を設定しており、入力センサ
はマイクロホンとし、信号源の音は空気中を伝達すると
仮定する。

【００２５】以下、２個の入力センサ291a，291bにより
得られた信号から２次元平面上における信号源の方向を
検出する方法について説明する。図３６においてθ_s 方
向から到来する平面波を、距離ｄだけ離れて設置された
２つのマイクロホンで受音することを考える。この時、
各マイクロホンの受音信号ｘ₁(t)とｘ₂(t)との間には、
式１０の関係が成立する。ここで、ｃは音速、ｄは距離
292 である。従って逆に、受音信号ｘ₁(t)とｘ₂(t)の間
の時間差τ_s がわかれば、音波の到来方向θ_s は式１１
により求めることができる。

【００２６】

【数８】

【００２７】次に、時間差τ_s を求める。時間差τ_s は
受信信号ｘ₁(t)とｘ₂(t)との相互相関関数φ₁₂(τ)から
求めることができる。相互相関関数を定義する式１２に
式１０を代入すると式１３となる。

【００２８】

【数９】

【００２９】但し、Ｅ［・］は期待値を表し、φ₁₁(τ)
はｘ₁(t)の自己相関関数を表わす。自己相関関数φ
₁₁(τ)はτ＝０で最大値をとることが知られている。し
たがって、φ₁₂(τ)はτ＝τ_s で最大値をとる。このこ
とより、ｘ₁(t)とｘ₂(t)との相互相関関数φ₁₂(τ)を計
算して、その最大値を与えるτを求めればτ_s が得ら
れ、このτ_s を式１１に代入すれば音波の到来方向θ_s
が求められる。

【００３０】また、図３７は２次元平面上の３個の入力
センサから信号源の位置を算出する方法について説明す
る図であり、291cはマイクロホン、301 は信号源であ
る。このように一直線上に無い３個の入力センサ291a，
291b，291cにより得られた信号から２次元平面上におけ
る信号源の位置を検出する方法について説明する。図３
７において、信号源からマイクロホン291aまで音が到達
する時間をｔ_a とする。同様にマイクロホン291bまで音
が到達する時間をｔ_b 、マイクロホン291cまで音が到達
する時間をｔ_c とする。さらに、τ_baをマイクロホン29
1bとマイクロホン291aとの音の到達する時間差、τ_caを
マイクロホン291cとマイクロホン291aとの音の到達時間
差とし、距離の自乗が等しいとして、式１４の連立方程
式を得ることができる。

【００３１】

【数１０】

【００３２】ここで、マイクロホン間の時間差τ_ba，τ
_caは式１３に示した相互相関関数により得ることができ
る。式１４の連立方程式は、未知数がｘ、ｙ、ｔの３つ
であり、式が３つあるので解を求めることができ、信号
源（ｘ、ｙ）を検出することができる。

【００３３】また、図３８は３次元空間上の４個の入力
センサから信号源の位置を算出する方法について説明す
る図であり、291dはマイクロホンである。このように、
同一平面上に無い４個の入力センサ291a，291b，291c，
291dにより得られた信号から３次元空間上における信号
源の位置を検出する方法について説明する。図３８にお
いて、信号源からマイクロホン291aまで音が到達する時
間をｔ_a とする。同様にマイクロホン291bまで音が到達
する時間をｔ_b 、マイクロホン291cまで音が到達する時
間をｔ_c 、マイクロホン291dまで音が到達する時間をｔ
_d とする。さらに、τ_baをマイクロホン291bとマイクロ
ホン291aとの音の到達する時間差、τ_caをマイクロホン
291cとマイクロホン291aとの音の到達時間差、τ_daをマ
イクロホン291dとマイクロホン291aとの音の到達時間差
とすると、式１５の連立方程式を得ることができる。

【００３４】

【数１１】

【００３５】式１５で表される連立方程式は、未知数が
ｘ、ｙ、ｚ、ｔの４つであり、式が４つあるので解を求
めることができ、信号源（ｘ、ｙ、ｚ）を検出すること
ができる。

【００３６】次に式１５から解を求める方法について説
明する。式１５の連立方程式は解析的に解くことは難し
いため、例えばニュートン・ラフソン法などによる数値
解析により解を求める。ニュートン・ラフソン法は、例
えば赤坂著「数値計算」２２版第２２３頁〜第２２５頁
に記載されている。まず、未知数が３つ連立方程式をニ
ュートン・ラフソン法で求める場合について説明する。
一般に、未知数を３つ含む方程式を式１６とする。

【００３７】

【数１２】

【００３８】式１７は式１６のｎ次近似（ｘ_n,ｙ_n,ｔ
_n ）付近でテイラー展開を行ったものである。

【００３９】

【数１３】

【００４０】ここで、（ｘ−ｘ_n ）、（ｙ−ｙ_n ）、
（ｔ−ｔ_n ）の２次以上の項を省略して、式１８とおく
ことにより、式１７は式１９となる。

【００４１】

【数１４】

【００４２】

【数１５】

【００４３】式１９の連立１次方程式を解くことにより
補正量Δｘ_n 、Δｙ_n 、Δｔ_n が求められる。求まった
補正量を式１８に代入してｘ_n+1 、ｙ_n+1 、ｔ_n+1 を求
め、更に式１９に代入して次の補正量を求める。式１８
と式１９に初期値ｘ₀ 、ｙ₀、ｔ₀ を与えて、補正量が
あらかじめ決められた値よりも小さくなるまで再帰的に
繰り返すことにより、近似解が求められる。求める解は
再帰処理が終了した時点のｘ_n 、ｙ_n 、ｔ_n である。未
知数が４つの場合は、上記で説明した未知数が３つの場
合と同様で、未知数４つを含む方程式となる。

【００４４】上記のような信号源検出方法によって信号
源を検出しようとすると、複数の入力センサで検出され
た信号の到達時間差がわからなければ求めることができ
ない。ところがフーリエ解析による異常検出方法では入
力信号からスペクトル密度分布を求めるので、入力信号
が時系列信号の形態で残っていない。このため、複数の
入力センサでの到達時間差が求められず、異常信号の信
号源の方向や位置を求めることができなかった。

【００４５】

【発明が解決しようとする課題】前記のようにフーリエ
解析による方法では異常成分が小さい場合にしきい値設
定が難しいため、異常検出の際に誤報が出易くなるな
ど、異常検出が困難であるという問題があった。また、
突発的な異常信号には対応できないという問題があっ
た。また、フーリエ解析による異常検出方法では異常が
発生しているということを検出できたとしても、異常信
号の発生している方向や位置を得ることができなかっ
た。

【００４６】本発明は上記のような課題を解決するため
になされたもので、異常成分が小さい場合や突発信号の
場合にも異常信号を検出できる異常信号検出装置を得る
ことを目的としている。また、異常信号を検出した場合
に、異常信号の発生している異常信号源の方向や位置を
検出できる異常信号源検出装置を得ることを目的として
いる。

【００４７】

【課題を解決するための手段】本発明の第１の構成によ
る異常信号検出装置は、１次元の時系列信号である入力
信号に対して遅延器の特性を模擬する適応ディジタルフ
ィルタを備え、正常時の入力信号に対する前記適応ディ
ジタルフィルタのフィルタ特性形成過程におけるフィル
タ特性と、異常時の入力信号に対する前記適応ディジタ
ルフィルタのフィルタ特性形成過程におけるフィルタ特
性とを比較することにより、異常信号を検出する異常検
出手段を備えたものである。

【００４８】また、本発明の第２の構成による異常信号
検出装置は、第１の構成において、正常時の入力信号に
対する上記適応ディジタルフィルタのフィルタ特性形成
過程におけるフィルタ特性が妥当であるかどうかを判別
する正常時フィルタ特性判別手段を備え、上記異常検出
手段で比較する正常時のフィルタ特性として、前記正常
時フィルタ特性判別手段で妥当であると判別されたフィ
ルタ特性を用いるように構成したものである。

【００４９】また、本発明の第３の構成による異常信号
検出装置は、第１または第２に記載の構成において、正
常時の入力信号に対する前記適応ディジタルフィルタの
フィルタ特性形成過程におけるフィルタ特性を保存する
フィルタ特性保存手段を備え、上記異常検出手段で比較
する正常時のフィルタ特性として、前記フィルタ特性保
存手段に保存したフィルタ特性を用いるように構成した
ものである。

【００５０】また、本発明の第４の構成による異常信号
検出装置は、第１または第２に記載の構成において、状
況に応じて複数の正常時の入力信号に対するフィルタ特
性を保存するフィルタ特性保存手段を備え、上記異常検
出手段で比較する正常時のフィルタ特性として、前記フ
ィルタ特性保存手段に保存した複数のフィルタ特性中
で、異常検出時の状況に近い状況のフィルタ特性を用い
るように構成したものである。

【００５１】また、本発明の第５の構成による異常信号
検出装置は、１次元の時系列信号である入力信号に対し
て遅延器の特性を模擬する適応ディジタルフィルタと、
正常時の入力信号に対する前記適応ディジタルフィルタ
のフィルタ特性形成過程におけるフィルタ係数を保存す
るフィルタ係数保存手段と、前記正常時のフィルタ係数
を用いて異常検出時の入力信号から正常時の成分をカッ
トしたフィルタカット成分を得るフィルタカット手段
と、前記フィルタカット手段の出力信号であるフィルタ
カット成分に基づいて異常信号を検出する異常検出手段
とを備えたものである。

【００５２】また、本発明の第６の構成による異常信号
検出装置は、第５の構成において、状況に応じて複数の
正常時の入力信号に対するフィルタ係数を保存するフィ
ルタ係数保存手段を備え、上記フィルタカット手段でカ
ットする際に用いる正常時のフィルタ係数として、前記
フィルタ特性保存手段に保存した複数のフィルタ係数中
で、異常検出時の状況に近い状況のフィルタ係数を用い
るように構成したものである。

【００５３】また、本発明の第７の構成による異常信号
検出装置は、第１ないし第６のいずれかの構成の異常検
出手段を、連続して複数回異常を検出したときに、異常
検出信号を出力するように構成したものである。

【００５４】また、本発明の第８の構成による異常信号
源検出装置は、第５の構成において、さらに複数のセン
サと、前記複数のセンサに基づく同一時間帯の複数のフ
ィルタカット成分を保存する手段とを備え、異常信号が
検出されたときに、上記複数のセンサに基づくフィルタ
カット成分間の時間差を算出することにより、異常信号
源の位置を算出することを特徴とするものである。

【００５５】

【発明の実施の形態】

実施の形態１．以下、本発明の実施の形態１に係る適応
ディジタルフィルタ処理による異常信号検出方法につい
て説明する。図１は適応ディジタルフィルタで入力信号
を通過させるフィルタを生成する場合の構成図であり、
161 は適応ディジタルフィルタ処理部、162 は加算器、
171 は遅延器である。図に示すように、遅延器171 によ
り入力信号ｘ_k を一定サンプル時間分遅延させ、目的信
号ｄ_k とする。通常、この遅延器171 はフィルタ係数長
の約１／２の長さにあたる時間遅延させる。一方、適応
ディジタルフィルタ処理部161 に入力された信号ｘ_k は
適応ディジタルフィルタ処理部161 において畳み込み処
理されて出力ｙ_k となり、加算器162 によって目的信号
ｄ_k と、出力ｙ_k の符号が反転されたものが加算され、
目的信号ｄ_k と出力ｙ_k の差として誤差ε_k が得られ
る。その後誤差ε_k は適応ディジタルフィルタ処理部16
1 に渡される。上記処理を再帰的に繰り返すことにより
誤差ε_k を最小にするようなフィルタがディジタルフィ
ルタ処理部161 において生成される。

【００５６】図２は図２９に示す正常信号を通過させる
フィルタを適応ディジタルフィルタ処理により生成して
いる過程におけるフィルタ特性の一例である。図２にお
いて、縦軸はスペクトル密度、横軸は周波数で単位はHz
である。図中、実線371 は０．１秒間適応ディジタルフ
ィルタ処理後のフィルタ特性、短波線372 は１秒間適応
ディジタルフィルタ処理後のフィルタ特性、長破線373
は５秒間適応ディジタルフィルタ処理後のフィルタ特性
であり、０．１秒間、１秒間、５秒間適応ディジタルフ
ィルタ処理後のフィルタ特性を重ねて示している。

【００５７】フィルタ特性は各周波数成分を通過させる
割合を示し、多少のオーバーシュートはあるが０〜１の
値となる。値が１である周波数成分は完全に通過させ、
値が０のときは全く通過させない。値が１以上の場合に
は増幅することになる。図２においてフィルタが生成さ
れて行く過程を見ると、図３０の正常信号のスペクトル
密度分布において大きな成分を含む周波数から順にフィ
ルタが生成されていくのがわかる。図１に示す適応ディ
ジタルフィルタ処理部161 によって、入力信号を通過さ
せる適応ディジタルフィルタ処理を行うと、生成される
フィルタ特性は遅延器171 の特性を模擬するものとな
り、最終的には全域通過の遅延フィルタを生成する。全
域通過の遅延フィルタが生成されてしまうと、すべての
信号に同等の応答をするので、フィルタの機能は失われ
ることになる。そこで、本実施の形態では、フィルタが
生成されていく過程でのフィルタ特性を利用する。

【００５８】ここで、遅延器171 は純粋な遅延特性を持
つものとしたが、適応ディジタルフィルタ処理部161 で
模擬できる特性を有するものであれば、他の特性を有す
るものであってもよく、有限長応答（ＦＩＲ）を有する
任意の特性の遅延器が使用可能である。また、フィルタ
が生成されていく過程でのフィルタ特性をデータベース
として使うためには、相異なる時刻で計測した正常信号
に対して、同じ時間適応ディジタルフィルタ処理した後
のフィルタ特性にある程度普遍性があればよい。

【００５９】図３は相異なる時刻に計測した正常信号に
おいて２秒間ずつ適応ディジタルフィルタ処理した後の
フィルタ特性３つを重ねたものである。図３において、
縦軸はスペクトル密度、横軸は周波数で単位はHzであ
る。また、実線381aは正常信号a を２秒間適応ディジタ
ルフィルタ処理後のフィルタ特性、短波線381bは正常信
号b を２秒間適応ディジタルフィルタ処理後のフィルタ
特性、長破線381cは正常信号c を２秒間適応ディジタル
フィルタ処理後のフィルタ特性である。正常信号a 、正
常信号b および正常信号c はそれぞれ相異なる時刻に計
測した正常信号であり、正常信号a は図２９に示す正常
信号である。

【００６０】図３を見ると同じ時間適応ディジタルフィ
ルタ処理した後のフィルタ特性はほぼ等しく、すなわち
ある程度の普遍性があることがわかる。図３では２秒間
適応ディジタルフィルタ処理後のフィルタ特性のみを示
したが、処理時間は２秒間でなくても、同じ処理時間が
経過したものどおしであれば、同様の結果となる。

【００６１】次に、図２９に示した正常信号と図３１に
示した異常信号に対して適応ディジタルフィルタ処理し
たときのフィルタ特性の差異をみる。図４は図２９に示
す正常信号と図３１に示す異常信号に対し、それぞれ２
秒間適応ディジタルフィルタ処理した後のフィルタ特性
を重ねたものである。図４において、縦軸はスペクトル
密度、横軸は周波数で単位はHzである。また、実線391
は異常信号を２秒間適応ディジタルフィルタ処理した後
のフィルタ特性、破線381aは正常信号を２秒間適応ディ
ジタルフィルタ処理した後のフィルタ特性である。正常
信号と異常信号のフィルタ特性に差異があるのがわか
る。

【００６２】図５は、図４における正常信号と異常信号
に対して２秒間適応ディジタルフィルタ処理した後のフ
ィルタ特性の差の絶対値である。図５において、縦軸は
スペクトル密度、横軸は周波数で単位はHzである。ま
た、図６は、図３に示した３つの正常信号に対して２秒
間適応ディジタルフィルタ処理した後のフィルタ特性の
差の絶対値３つを重ねたものである。図６において、縦
軸はスペクトル密度、横軸は周波数で単位はHzである。
また、実線411 は正常信号ａと正常信号ｂに対するフィ
ルタ特性の差の絶対値、短波線412 は正常信号ａと正常
信号ｃに対するフィルタ特性の差の絶対値、長破線413
は正常信号ｂと正常信号ｃに対するフィルタ特性の差の
絶対値である。

【００６３】図５と図６を比べると、図５に示す正常信
号と異常信号との差の絶対値が、図６に示す正常信号ど
おしの差の絶対値に比べて顕著に大きな値であることが
わかる。フーリエ解析による方法では、小さな異常信号
成分に対して異常を検出することが困難であったが、上
記の適応ディジタルフィルタ処理による方法では正常信
号のフィルタ特性と異常信号のフィルタ特性の差が顕著
であるため、検出し易くなっている。これは、図１の適
応ディジタルフィルタ処理により、入力信号の成分がた
とえ小さな成分であっても、その存在によってその周波
数成分を通過させるフィルタを生成し、異なる入力信号
に対しては異なる特性のフィルタを生成するからであ
る。適応ディジタルフィルタ処理により生成されたフィ
ルタの特性をフーリエ変換して、フィルタ係数のスペク
トル密度分布を求める。

【００６４】本実施の形態は、前述の如く適応ディジタ
ルフィルタが形成されていく過程でのフィルタ特性を利
用して異常信号を検出するものであり、最終的に全域通
過フィルタが形成されると異常検出能力を失うが、この
実施の形態に用いた１０ＫHz程度の帯域の信号に対して
は、２秒程度の処理時間が適切であった。但し、この処
理時間は狭い範囲に限定されるものではなく、全域通過
フィルタが形成される時間以内であれば、有効に異常検
出が可能である。

【００６５】上記の適応ディジタルフィルタ処理により
異常を検出するためには、数回分の正常信号のフィルタ
特性の平均値を正常時のフィルタ特性としてデータベー
スに保存しておき、点検時に、正常信号のフィルタ特性
を得たときと同じ時間適応ディジタルフィルタ処理した
後のフィルタ特性を得て、正常時と点検時のフィルタ特
性を比較すればよい。異常検出のためのしきい値は、０
〜１の間であらかじめ決めておいても良いし、または正
常時のフィルタ特性を平均するときに同時に計算した標
準偏差を各周波数成分毎に保存して、しきい値の基準と
しても良い。また、正常信号のフィルタ特性どおしの差
の絶対値の最大値を各周波数成分毎に保存して、しきい
値の基準としても良い。しきい値はしきい値の基準のｐ
（ｐは正の実数）倍したものを用いるようにする。いず
れを用いるにしても、０〜１の間の数値であり、設定が
し易くなる。

【００６６】次に、図７に基づいて異常検出の動作を説
明する。図７は本実施の形態による異常検出を行う原理
を示すブロック図であり、11は信号入力手段、12は適応
ディジタルフィルタ手段、13は異常検出手段である。信
号入力手段11は１次元の時系列信号を入力するセンサを
持ち、アナログ信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ
変換手段、Ａ／Ｄ変換をする際にサンプリング定理を満
たすためのアンチエリアシングフィルタを含む。また、
１次元の信号を入力するセンサは、マイクロホンや加速
度センサなど１次元の時系列信号を入力するものであれ
ば何でも良い。適応ディジタルフィルタ手段12では、上
記式４〜式９に基づき、信号入力手段11により入力され
た信号ｘ_k からフィルタ係数Ｗ_k を算出する。次に異常
検出手段13において、得られたフィルタ係数Ｗ_k を比較
することにより信号の異常を検出する。

【００６７】図８は本実施の形態に係わる異常検出手段
の一例を示すブロック図であり、21はフィルタ特性算出
手段、22はフィルタ特性保存手段、23はフィルタ特性異
常検出手段、24はスイッチａ、25はスイッチｂ、26はス
イッチｃである。次に、異常検出手段13の動作について
説明する。図８において、スイッチａ24、スイッチｂ2
5、スイッチｃ26のＯＮ／ＯＦＦにより、正常時のフィ
ルタ特性をデータベースとして保存するときの流れと、
信号の異常を検出する点検時の流れが異なるため、両者
について説明する。正常時のフィルタ特性を保存すると
きは、図８におけるスイッチａ24をＯＦＦ、スイッチｂ
25をＯＮ、スイッチｃ26をＯＦＦとする。この構成での
正常時の処理の流れを図９に示す。信号入力手段11にお
いて信号を入力し、適応ディジタルフィルタ手段12にお
いて前記入力された信号に対してあらかじめ決められた
時間適応ディジタルフィルタ処理をしてフィルタ係数を
得る。次にフィルタ特性算出手段21でフィルタ係数のス
ペクトル密度分布を算出する。スペクトル密度分布の算
出をあらかじめ決められているｎ（ｎは１以上の整数）
回分得るまで上記処理を繰り返す。ｎ回分のスペクトル
密度分布から平均値を算出する。フィルタ特性保存手段
22において、前記の平均値を正常時のフィルタ特性とし
て保存すると共に、点検時のしきい値の基準としてあら
かじめ決められた値を保存する。

【００６８】異常の点検時には、図８におけるスイッチ
ａ24をＯＮ、スイッチｂ25をＯＦＦ、スイッチｃ26をＯ
Ｎとする。この構成での異常点検時の処理の流れを図１
０に示す。信号入力手段11において信号を入力し、適応
ディジタルフィルタ手段12で前記入力された信号に対し
て正常時と同じ時間適応ディジタルフィルタ処理をして
フィルタ係数を得る。この後、フィルタ特性算出手段21
において前記フィルタ係数のスペクトル密度分布を算出
してフィルタ特性を得る。次にフィルタ特性異常検出手
段23において、前記算出したフィルタ特性とフィルタ特
性保存手段22に保存してある正常時のフィルタ特性の差
の絶対値を算出する。次にフィルタ特性保存手段22に保
存してあるしきい値の基準をｐ倍したものをしきい値と
して、前記差の絶対値がしきい値を超えたかを調べる。
ｐはあらかじめ決めておく。このとき、しきい値を超え
た場合には異常、超えなかった場合には正常と判断され
る。

【００６９】なお、しきい値の基準は、図９ではあらか
じめ決められた値として、フィルタ特性保存手段22に保
存しているが、標準偏差、差の絶対値の最大値のいずれ
を使用してもよく、また、２つ以上を選択して同時に異
常判定を行っても良い。例えば図１１に示すように、フ
ィルタ特性算手段21においてｎ回分のスペクトル密度分
布から平均値を算出すると共に標準偏差を算出する。フ
ィルタ特性保存手段22で前記平均値を正常時のフィルタ
特性として保存すると共に、点検時のしきい値の基準と
して標準偏差を保存する。この場合には、フィルタ特性
異常検出手段23における正常，異常の判断は、フィルタ
特性保存手段22に保存してある標準偏差をしきい値とし
て用いることになる。また、図１２に示すように、フィ
ルタ特性算手段21においてｎ回分のスペクトル密度分布
から平均値を算出すると共にｎ個のスペクトル密度分布
の各周波数毎の差の絶対値の最大値を算出する。フィル
タ特性保存手段22で前記平均値を正常時のフィルタ特性
として保存すると共に、点検時のしきい値の基準として
各周波数毎の差の絶対値の最大値を保存する。この場合
には、フィルタ特性異常検出手段23における正常，異常
の判断は、フィルタ特性保存手段22に保存してある差の
絶対値の最大値をしきい値として用いることになる。

【００７０】このように適応ディジタルフィルタにより
生成される正常時と異常時のフィルタのフィルタ特性の
差の絶対値が大きな値となることを利用することによ
り、正常，異常の判断におけるしきい値が設定し易く、
また異常信号が小さな場合にも異常を検出することが可
能となる。なお、正常信号と異常信号に対するフィルタ
特性の比較はスペクトル密度の形で行っているが、フィ
ルタ係数値Ｗ_k を直接比較しても良い。

【００７１】実施の形態２．図１３は本実施の形態に係
わるフィルタ特性算出手段21の詳細を示すブロック図で
あり、本実施の形態では、正常時のフィルタ特性を求め
るための正常信号データが適切であるかをどうかを調べ
て確定する手段を備えている。71はフィルタの特性を算
出するフィルタ特性算出器、111 は正常時フィルタ特性
確定器である。この構成での正常時の処理の流れを図１
４に示す。

【００７２】以下、正常時の動作について図１４に基づ
いて説明する。信号入力手段11において信号を入力し、
適応ディジタルフィルタ手段12において前記入力された
信号に対してあらかじめ決められた時間適応ディジタル
フィルタ処理をしてフィルタ係数を得る。フィルタ特性
算出器71において前記フィルタ係数のスペクトル密度分
布を得る。スペクトル密度分布をあらかじめ決められて
いるｎ回分得るまで上記処理を繰り返す。ｎ回分得た
後、ｎ回分のスペクトル密度分布から平均値および標準
偏差を得る。次に正常時フィルタ特性確定器111 におい
て前記標準偏差があらかじめ決められたしきい値を超え
たかどうかを調べる。超えた場合には不適当としてこれ
までの処理を繰り返す。超えなかった場合には得られた
平均値がフィルタ特性として適当であるとしてフィルタ
特性保存手段22に保存する。また、必要であれば標準偏
差をしきい値の基準として保存する。異常検出時の動作
は、実施の形態１と同様であり、正常，異常の判断にお
けるしきい値の基準としては保存した標準偏差を用いて
もよいし、あらかじめ決めてある値を用いてもよい。

【００７３】図１５は、フィルタ特性の適当，不適当を
判断するしきい値対象が、図１４に示した標準偏差とは
異なるものの処理を示す流れ図である。フィルタ特性算
出器71において、適応ディジタルフィルタ手段12で得た
フィルタ係数のスペクトル密度分布を算出する。スペク
トル密度分布をあらかじめ決められているｎ回分得るま
で繰り返し、ｎ回分のスペクトル密度分布から平均値お
よびｎ回分のスペクトル密度分布の各周波数成分の差の
絶対値の最大値を得る。次に正常時フィルタ特性確定器
111 において前記各周波数の差の絶対値があらかじめ決
められたしきい値を超えたかどうかを調べる。超えた場
合には不適当としてこれまでの処理を繰り返す。超えな
かった場合には得られた平均値がフィルタ特性として適
当であるとしてフィルタ特性保存手段22に保存する。ま
た、必要であれば差の絶対値の最大値をしきい値の基準
として保存する。異常検出時の動作は、実施の形態１と
同様であり、正常，異常の判断におけるしきい値の基準
としては保存した差の絶対値の最大値を用いてもよい
し、あらかじめ決めてある値を用いてもよい。図１４お
よび図１５に示した正常時のフィルタ特性を確定する方
法はいずれの方法を用いてもよいし、または２つを同時
に用いても構わない。

【００７４】このようにフィルタ特性算出手段21におい
て、正常時のフィルタ特性として適当であるかどうかを
調べ、適当であったときのフィルタ特性を採用すること
により、正常時のフィルタ特性としての信頼性が向上す
る。

【００７５】実施の形態３．図１６は本実施の形態に係
わるフィルタ特性保存手段22の詳細を示すブロック図で
あり、本実施の形態では、フィルタ特性保存手段22にお
いて複数個の正常時のフィルタ特性を保存しておき、点
検時の状況に応じたフィルタ特性を選択する手段を備え
ている。72はフィルタの特性を保存するフィルタ特性記
憶器、121 は状況記憶器、122 はフィルタ特性選択器で
ある。

【００７６】フィルタ特性算出手段21において得られた
正常時のフィルタ特性をフィルタ特性記憶器72に保存す
る。前記正常時のフィルタ特性を保存する際に、正常時
のフィルタ特性が得られた状況を状況記憶器121 に同時
に保存する。状況とは、例えば測定位置、温度、湿度、
季節、時間、プラントの運転状態、機器の経過年数など
さまざまな状況である。保存する正常時のフィルタ特性
は各種の状況についてそれぞれ用意する。

【００７７】次に異常点検時には現在の状況を得る。そ
してフィルタ特性選択器122 によって、状況記憶器121
に記憶してある状況と現在の状況とを比較し、現在の状
況と同様の状況で算出したフィルタ特性を選択する。即
ち、最適な正常時のフィルタ特性を選択してフィルタ特
性異常検出手段23に送る。

【００７８】このようにフィルタ特性保存手段22に複数
の正常時のフィルタ特性を状況に応じて保存し、異常検
出時の状況に対応した正常時のフィルタ特性を選択する
ことにより、最適なフィルタ特性を使用することにな
り、異常検出性能が向上する。

【００７９】実施の形態４．図１７は本実施の形態に係
わるフィルタ特性異常検出手段23の詳細を示すブロック
図であり、本実施の形態では、異常検出時のフィルタ特
性が適当であるかをどうかを調べて確定する手段を備え
ている。81はフィルタ特性の異常を算出するフィルタ特
性異常検出器、131 は異常検出確定器である。この構成
での異常検出時の処理の流れを図１８に示す。

【００８０】図１８に示す処理では、異常検出確定器13
1 において、連続した複数回の異常検出を元に最終的に
異常検出を確定している。この処理の詳細を説明する。
フィルタ特性異常検出器81において異常判定が行われ、
判定内容が異常検出確定器131 に送られる。異常検出確
定器131 において、点検した全体の判定回数と点検した
うちで異常と判定された回数を累積する。そして、累積
した判定回数がｍ回になったかを調べ、判定回数がｍ回
に満たなければ処理は信号入力手段11に戻される。判定
回数がｍ回になると次に異常と判定された回数がｋ回を
超えているかどうかを調べる。異常と判定された回数
が、あらかじめ決められた判定回数ｍのうちでｋ回を超
えなければ正常と判定し、超えた場合には異常検出を確
定する。

【００８１】また、異常検出確定器131 の他の異常確定
処理を図１９に示す。これは連続した異常判定回数があ
らかじめ決められたｈ回を超えたときに異常検出を確定
する処理の流れ図である。フィルタ特性異常検出器81に
おいて異常判定が行われ、判定内容が異常検出確定器13
1 に送られる。異常検出確定器131 において判定が異常
であったかを調べる。異常でない場合には連続異常判定
回数を０にリセットする。異常判定の場合には連続異常
判定回数を累積する。その後連続異常判定回数があらか
じめ決められているｈ回を超えたかを調べる。超えてい
ない場合には処理を信号入力手段11に戻し、超えた場合
には異常検出を確定する。異常検出が確定されない間は
正常である。

【００８２】このようにフィルタ特性異常検出手段23に
おいて複数回の異常検出に基づいて最終的に異常検出を
確定することにより、誤報を軽減し、信頼性の高い異常
検出を行うことができる。異常検出方法は図１８、図１
９のいずれの方法を用いてもよく、または２つを同時に
用いてもよい。

【００８３】実施の形態５．図２０は本実施の形態に係
わる異常検出手段の一例を示すブロック図であり、31は
フィルタ係数保存手段、32はフィルタカット手段、33は
フィルタカット成分保存手段、34はフィルタカット成分
異常検出手段、35はスイッチｄ、36はスイッチｅ、37は
スイッチｆである。

【００８４】次に正常時のフィルタ係数を保存するまで
の手順について説明する。図２０に示すスイッチｄ35を
ＯＦＦ、スイッチｅ36をＯＦＦ、スイッチｆ37をＯＮと
する。正常時のフィルタ係数を得るため、信号入力手段
11から入力された信号を適応ディジタルフィルタ手段12
により処理してフィルタ係数を得る。得られた正常時の
フィルタ係数をフィルタ係数保存手段31に保存する。

【００８５】次に異常点検時の処理について説明する。
図２０に示すスイッチｄ35をＯＮ、スイッチｅ36をＯ
Ｎ、スイッチｆ37をＯＦＦとする。図２１は異常検出時
の処理の流れを示す流れ図である。信号入力手段11から
入力された信号から、フィルタ係数保存手段31に保存し
てある正常時のフィルタ係数を用いてフィルタカット手
段32により、正常時の成分を取り除く。入力された信号
から正常時の成分が取り除かれた信号をフィルタカット
成分とする。

【００８６】以下、フィルタカット手段32について説明
する。図２２はフィルタカット手段32を説明する図であ
り、181 はディジタルフィルタ処理部である。ディジタ
ルフィルタ処理部181 では、入力信号ｘ_k はフィルタ係
数保存手段31に保存してある正常時のフィルタ係数を用
いて畳み込み処理されて、正常時の成分のみを含む出力
ｙ_k となる。一方、入力信号ｘ_k は遅延器171により通
常はフィルタ長の約１／２の長さだけ遅延された目的信
号ｄ_k となる。加算器162 により目的信号ｄ_k と出力ｙ
_k の符号を反転された信号が加算されて、目的信号ｄ_k
から出力ｙ_k を引いた信号であるフィルタカット成分が
得られる。このフィルタカット成分は正常時の成分が取
り除かれた信号なる。

【００８７】上記のようにしてフィルタカット手段32に
より得られたフィルタカット成分は、図２１に示すよう
に常に過去の一定時間分だけフィルタカット成分保存手
段33に保存される。フィルタカット成分異常検出手段34
では前記フィルタカット成分から２通りの方法により異
常検出を行なう。１つは、一定時間保存されたフィルタ
カット成分の標準偏差を算出してしきい値と比較する。
このしきい値はあらかじめ決めておいてもよいし、正常
時の標準偏差をもとに設定してもよい。比較した結果、
しきい値を超えた場合には異常を検出し、超えなかった
場合には正常と判断する。もう一方の方法はフィルタカ
ット成分そのものをしきい値と比較して、超えた場合に
は異常を検出し、超えなかった場合には正常と判断する
ものである。この場合のしきい値もあらかじめ決められ
た値でもよいし、正常時の標準偏差に基づいて設定して
もよい。上記の２つの方法のどちらか一方が異常を検出
すれば異常検出とする。

【００８８】このようにフィルタカット成分の標準偏差
を用いることで、正常時の成分を除いた成分により異常
を判定できる。また、フィルタカット成分は実時間信号
であるため、突発的な異常信号の検出も行うことが可能
となる。

【００８９】実施の形態６．図２３は本実施の形態に係
わるフィルタ係数保存手段31の詳細を示すブロック図で
あり、本実施の形態では、フィルタ係数保存手段31にお
いて複数個の正常時のフィルタ特性を保存しておき、点
検時の状況に応じたフィルタ特性を選択する手段を備え
ている。91はフィルタ係数を保存するフィルタ係数記憶
器、121 は状況記憶器、141 はフィルタ係数選択器であ
る。

【００９０】適応ディジタルフィルタ手段12において得
られた正常時のフィルタ係数をフィルタ係数記憶器91に
保存する。前記正常時のフィルタ係数を保存する際に、
正常時のフィルタ係数が得られた状況を状況記憶器121
に同時に保存する。前記正常時のフィルタ特性を保存す
る際に、正常時のフィルタ特性が得られた状況を状況記
憶器121 に同時に保存する。状況とは、例えば測定位
置、温度、湿度、季節、時間、点検対象機器の運転状態
や経過年数などさまざまな状況である。保存する正常時
のフィルタ係数はあらゆる状況について複数個用意す
る。

【００９１】次に異常点検時には現在の状況を得る。そ
してフィルタ係数選択器141 によって、状況記憶器121
に記憶してある状況と現在の状況とを比較し、現在の状
況と同様の状況で算出したフィルタ特性を選択する。即
ち、最適な正常時のフィルタ特性を選択してフィルタカ
ット手段32に送る。

【００９２】このようにフィルタ係数保存手段31に複数
の正常時のフィルタ特性を状況に応じて保存し、異常検
出時の状況に最適な正常時のフィルタ係数を選択するこ
とにより、異常検出性能が向上する。

【００９３】実施の形態７．図２４は本実施の形態に係
わるフィルタカット異常検出手段34の詳細を示すブロッ
ク図であり、本実施の形態では、異常検出時のフィルタ
カット成分が適当であるかをどうかを調べて確定する手
段を備えている。101 はフィルタカット成分の異常を算
出するフィルタカット成分異常検出器、131 は異常検出
確定器である。この構成での異常検出時の処理の流れ
は、図１８，図１９に示したものと同様である。但し、
フィルタカット成分異常検出器101 において、突発的な
異常信号の検出がされた場合には適用しない。

【００９４】即ち、フィルタカット成分異常検出手段34
においても、図１８に示すように、点検した全体の判定
回数のうちで、異常と判定された回数が所定回数を超え
たときに最終的に異常検出を確定する。また、図１９に
示すように、連続した複数回の異常判定に基づいて最終
的に異常検出を確定する。このようにフィルタカット成
分による異常検出時にも複数回の異常検出に基づいて最
終的に異常検出を確定することにより、誤報を軽減し、
信頼性の高い異常検出を行うことができる。

【００９５】実施の形態８．図２５は本実施の形態によ
る異常信号源検出装置の一例を示すブロック図であり、
51は異常信号源検出手段である。信号入力手段11におい
て少なくとも相異なる２個以上のセンサに基づく入力信
号を得る。

【００９６】図２６は本実施の形態に係わる異常信号源
検出手段51の処理を説明する流れ図である。フィルタカ
ット成分異常検出手段34により異常が検出された場合
に、異常信号源検出手段51は、フィルタカット成分保存
手段33に保存されている複数の入力センサのフィルタカ
ット成分から、入力センサ間の時間差を算出する。そし
て、前記式１０〜式１９に基づいて異常信号源の位置を
算出する。

【００９７】異常時にはフィルタカット成分には正常信
号の成分はほとんど含まれておらず、異常信号の成分が
多分に含まれているため、２個以上の入力センサから得
られたフィルタカット成分から、異常信号源を検出する
ことができる。上記説明では信号源として例えば音を用
いたが、信号を伝達する媒質中で伝達速度が一定であれ
ば、音以外の信号でもよく、入力センサは入力信号を入
力できるものを用いればよい。

【００９８】実施の形態９．図２７は本実施の形態によ
る異常検出装置の構成を示すブロック図である。この実
施の形態では、フィルタ特性による異常検出とフィルタ
カット成分による異常検出を行い、少なくともどちらか
一方で異常と判断された場合、異常を検出したと判断し
ている。即ち、異常検出手段13は、実施の形態１におけ
るフィルタ特性異常検出手段23と、実施の形態５におけ
るフィルタカット成分異常検出手段34により行われる。
このようにフィルタ特性による異常検出とフィルタカッ
ト成分による異常検出を同時に行うことにより、異常検
出性能が向上する。

【００９９】実施の形態１０．図２８は本実施の形態に
よる異常検出および異常信号源検出装置の構成を示すブ
ロック図である。この実施の形態は、実施の形態９によ
る異常検出装置と、実施の形態８による異常信号源検出
装置を兼ね備えたものである。異常検出は、フィルタ特
性異常検出手段23およびフィルタカット成分異常検出手
段34により行われ、少なくともどちらか一方で異常が検
出されると、異常信号源検出手段51により複数の入力セ
ンサ間の距離に基づいて異常信号源が検出される。この
ようにフィルタ特性により異常が検出されたときも異常
信号源を検出することで、異常検出および異常信号源検
出の性能が向上する。

【０１００】

【発明の効果】本発明の第１の構成による異常信号検出
装置は、１次元の時系列信号である入力信号に対して遅
延器の特性を模擬する適応ディジタルフィルタを備え、
正常時の入力信号に対する前記適応ディジタルフィルタ
のフィルタ特性形成過程におけるフィルタ特性と、異常
時の入力信号に対する前記適応ディジタルフィルタのフ
ィルタ特性形成過程におけるフィルタ特性とを比較する
ことにより、異常信号を検出する異常検出手段を備えた
ので、異常信号の成分が小さい場合にも異常の検出でき
る異常信号検出装置が得られる効果がある。

【０１０１】また、本発明の第２の構成によれば、第１
の構成において、正常時の入力信号に対する上記適応デ
ィジタルフィルタのフィルタ特性形成過程におけるフィ
ルタ特性が妥当であるかどうかを判別する正常時フィル
タ特性判別手段を備え、上記異常検出手段で比較する正
常時のフィルタ特性として、前記正常時フィルタ特性判
別手段で妥当であると判別されたフィルタ特性を用いる
ように構成したことにより、比較対象となる正常時のフ
ィルタ特性の信頼性を向上して異常検出性能が向上でき
る異常信号検出装置が得られる効果がある。

【０１０２】また、本発明の第３の構成によれば、第１
また第２の構成において、正常時の入力信号に対する前
記適応ディジタルフィルタのフィルタ特性形成過程にお
けるフィルタ特性を保存するフィルタ特性保存手段を備
え、上記異常検出手段で比較する正常時のフィルタ特性
として、前記フィルタ特性保存手段に保存したフィルタ
特性を用いるように構成したことにより、迅速に異常検
出できる異常信号検出装置が得られる効果がある。

【０１０３】また、本発明の第４の構成によれば、第１
また第２の構成において、状況に応じて複数の正常時の
入力信号に対するフィルタ特性を保存するフィルタ特性
保存手段を備え、上記異常検出手段で比較する正常時の
フィルタ特性として、前記フィルタ特性保存手段に保存
した複数のフィルタ特性中で、異常検出時の状況に近い
状況のフィルタ特性を用いるように構成したことによ
り、状況変化に追従して異常検出でき、異常性能を向上
できる異常信号検出装置が得られる効果がある。

【０１０４】また、本発明の第５の構成によれば、１次
元の時系列信号である入力信号に対して遅延器の特性を
模擬する適応ディジタルフィルタと、正常時の入力信号
に対する前記適応ディジタルフィルタのフィルタ特性形
成過程におけるフィルタ係数を保存するフィルタ係数保
存手段と、前記正常時のフィルタ係数を用いて異常検出
時の入力信号から正常時の成分をカットしたフィルタカ
ット成分を得るフィルタカット手段と、前記フィルタカ
ット手段の出力信号であるフィルタカット成分に基づい
て異常信号を検出する異常検出手段とを備えたので、突
発的な異常信号を検出できる異常信号検出装置が得られ
る効果がある。

【０１０５】また、本発明の第６の構成によれば、第５
の構成において、状況に応じて複数の正常時の入力信号
に対するフィルタ係数を保存するフィルタ係数保存手段
を備え、上記フィルタカット手段でカットする際に用い
る正常時のフィルタ係数として、前記フィルタ特性保存
手段に保存した複数のフィルタ係数中で、異常検出時の
状況に近い状況のフィルタ係数を用いるように構成した
ことにより、突発的な異常信号を検出できるとともに、
状況変化に追従して異常検出でき、異常性能を向上でき
る異常信号検出装置が得られる効果がある。

【０１０６】また、本発明の第７の構成によれば、第１
ないし第６のいずれかの構成において、上記異常検出手
段は、連続して複数回異常を検出したときに、異常検出
信号を出力するように構成したことにより、誤報を軽減
でき、信頼性の高い異常信号検出装置が得られる効果が
ある。

【０１０７】また、本発明の第８の構成によれば、第５
の構成において、さらに複数のセンサと、前記複数のセ
ンサに基づく同一時間帯の複数のフィルタカット成分を
保存する手段とを備え、異常信号が検出されたときに、
上記複数のセンサに基づくフィルタカット成分間の時間
差を算出することにより、異常信号源の位置を算出する
ので、フィルタカット成分を用いて異常検出できるとと
もに、異常信号源の位置を検出できる異常信号源検出装
置が得られる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の実施の形態１に係わる適応ディジタ
ルフィルタの構成を示すブロック図である。

【図２】 実施の形態１に係わり、正常信号を通過させ
るフィルタを適応ディジタルフィルタ処理により生成し
ていく過程におけるフィルタ特性を周波数に対するスペ
クトル密度で示すグラフである。

【図３】 実施の形態１に係わり、正常信号の相異なる
時間帯において２秒間ずつ適応ディジタルフィルタ処理
した後のフィルタ特性３つを重ねたグラフである。

【図４】 実施の形態１に係わり、正常信号と異常信号
を同時間適応ディジタルフィルタ処理して得られたフィ
ルタのフィルタ特性を重ねたグラフである。

【図５】 実施の形態１に係わり、図４の正常信号と異
常信号に対して２秒間適応ディジタルフィルタ処理した
後のフィルタ特性の差の絶対値を示すグラフである。

【図６】 実施の形態１に係わり、図３に示した３つの
正常信号に対して２秒間適応ディジタルフィルタ処理し
た後のフィルタ特性の差の絶対値３つを重ねたグラフで
ある。

【図７】 実施の形態１による異常信号検出を行う原理
を示すブロック図である。

【図８】 実施の形態１に係わる異常検出手段の一例を
示すブロック図である。

【図９】 実施の形態１に係わる正常信号の処理を説明
する流れ図である。

【図１０】 実施の形態１に係わる異常検出時の処理を
説明する流れ図である。

【図１１】 実施の形態１に係わる正常信号の他の処理
を説明する流れ図である。

【図１２】 実施の形態１に係わる正常信号の他の処理
を説明する流れ図である。

【図１３】 本発明の実施の形態２に係わるフィルタ特
性算出手段21の詳細を示すブロック図である。

【図１４】 実施の形態２に係わる正常信号の処理を説
明する流れ図である。

【図１５】 実施の形態２に係わる正常信号の他の処理
を説明する流れ図である。

【図１６】 本発明の実施の形態３に係わるフィルタ特
性保存手段22の詳細を示すブロック図である。

【図１７】 本発明の実施の形態４に係わるフィルタ特
性異常検出手段23の詳細を示すブロック図である。

【図１８】 実施の形態４および実施の形態７に係わる
異常検出確定器131の処理を説明する流れ図である。

【図１９】 実施の形態４および実施の形態７に係わる
異常検出確定器131の他の処理を説明する流れ図であ
る。

【図２０】 本発明の実施の形態５に係わる異常検出手
段の一例を示すブロック図である。

【図２１】 実施の形態５に係わる異常検出時の処理の
流れを示す流れ図である。

【図２２】 実施の形態５に係わるフィルタカット手段
32を説明するブロック図である。

【図２３】 本発明の実施の形態６に係わるフィルタ係
数保存手段31の詳細を示すブロック図である。

【図２４】 本発明の実施の形態７に係わるフィルタカ
ット異常検出手段34の詳細を示すブロック図である。

【図２５】 本発明の実施の形態８による異常信号源検
出装置の一例を示すブロック図である。

【図２６】 実施の形態８に係わる異常信号源検出手段
51の処理を説明する流れ図である。

【図２７】 本発明の実施の形態９による異常検出装置
の構成を示すブロック図である。

【図２８】 本発明の実施の形態１０による異常検出お
よび異常信号源検出装置の構成を示すブロック図であ
る。

【図２９】 プラント内における正常時の音の正常信号
を示す波形である。

【図３０】 図２９の正常信号を２５６点ごとに１００
回フーリエ変換して平均したスペクトル密度分布を示す
グラフである。

【図３１】 プラント内における正常時の音に異常音が
付加された異常信号を示す波形である。

【図３２】 図３１の異常信号を２５６点ごとに１００
回フーリエ変換して平均したスペクトル密度分布を示す
グラフである。

【図３３】 図３１において付加した異常音を２５６点
ごとに１００回フーリエ変換して平均したスペクトル密
度分布を示すグラフである。

【図３４】 図３０および図３２のスペクトル密度分布
の差の絶対値と図３０の正常信号の標準偏差の２倍を示
すグラフである。

【図３５】 従来の適応ディジタルフィルタの基本構成
を示すブロック図である。

【図３６】 従来の２つのフィルタカット成分から異常
信号源を検出する方法を説明する説明図である。

【図３７】 従来の３つのフィルタカット成分から異常
信号源を検出する方法を説明する説明図である。

【図３８】 従来の４つのフィルタカット成分から異常
信号源を検出する方法を説明する説明図である。

【符号の説明】

11 信号入力手段、12 適応ディジタルフィルタ手段、
13 異常検出手段、21フィルタ特性算出手段、22 フィ
ルタ特性保存手段、23 フィルタ特性異常検出手段、31
フィルタ係数保存手段、32 フィルタカット手段、33
フィルタカット成分保存手段、34 フィルタカット成
分異常検出手段、51 異常信号源検出手段、71 フィル
タ特性算出器、72 フィルタ特性記憶器、81 フィルタ
特性異常検出器、91 フィルタ係数記憶器、101 フィ
ルタカット成分異常検出器、111 正常時フィルタ特性
確定器、121 状況記憶器、122 フィルタ特性選択
器、131 異常検出確定器、141 フィルタ係数選択
器、161 適応ディジタルフィルタ処理部、162 加算
器、171 遅延器、181 ディジタルフィルタ処理部、
291a，291b，291c，291d マイクロホン。

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 １次元の時系列信号である入力信号に対
   して遅延器の特性を模擬する適応ディジタルフィルタを
   備え、正常時の入力信号に対する前記適応ディジタルフ
   ィルタのフィルタ特性形成過程におけるフィルタ特性
   と、異常時の入力信号に対する前記適応ディジタルフィ
   ルタのフィルタ特性形成過程におけるフィルタ特性とを
   比較することにより、異常信号を検出する異常検出手段
   を備えた異常信号検出装置。
2. 【請求項２】 正常時の入力信号に対する上記適応ディ
   ジタルフィルタのフィルタ特性形成過程におけるフィル
   タ特性が妥当であるかどうかを判別する正常時フィルタ
   特性判別手段を備え、上記異常検出手段で比較する正常
   時のフィルタ特性として、前記正常時フィルタ特性判別
   手段で妥当であると判別されたフィルタ特性を用いるよ
   うに構成したことを特徴とする請求項１記載の異常信号
   検出装置。
3. 【請求項３】 正常時の入力信号に対する前記適応ディ
   ジタルフィルタのフィルタ特性形成過程におけるフィル
   タ特性を保存するフィルタ特性保存手段を備え、上記異
   常検出手段で比較する正常時のフィルタ特性として、前
   記フィルタ特性保存手段に保存したフィルタ特性を用い
   るように構成したことを特徴とする請求項１または請求
   項２記載の異常信号検出装置。
4. 【請求項４】 状況に応じて複数の正常時の入力信号に
   対するフィルタ特性を保存するフィルタ特性保存手段を
   備え、上記異常検出手段で比較する正常時のフィルタ特
   性として、前記フィルタ特性保存手段に保存した複数の
   フィルタ特性中で、異常検出時の状況に近い状況のフィ
   ルタ特性を用いるように構成したことを特徴とする請求
   項１または請求項２記載の異常信号検出装置。
5. 【請求項５】 １次元の時系列信号である入力信号に対
   して遅延器の特性を模擬する適応ディジタルフィルタ
   と、正常時の入力信号に対する前記適応ディジタルフィ
   ルタのフィルタ特性形成過程におけるフィルタ係数を保
   存するフィルタ係数保存手段と、前記正常時のフィルタ
   係数を用いて異常検出時の入力信号から正常時の成分を
   カットしたフィルタカット成分を得るフィルタカット手
   段と、前記フィルタカット手段の出力信号であるフィル
   タカット成分に基づいて異常信号を検出する異常検出手
   段とを備えた異常信号検出装置。
6. 【請求項６】 状況に応じて複数の正常時の入力信号に
   対するフィルタ係数を保存するフィルタ係数保存手段を
   備え、上記フィルタカット手段でカットする際に用いる
   正常時のフィルタ係数として、前記フィルタ特性保存手
   段に保存した複数のフィルタ係数中で、異常検出時の状
   況に近い状況のフィルタ係数を用いるように構成したこ
   とを特徴とする請求項５記載の異常信号検出装置。
7. 【請求項７】 上記異常検出手段は、連続して複数回異
   常を検出したときに、異常検出信号を出力するように構
   成したことを特徴とする請求項１ないし請求項６のいず
   れかに記載の異常信号検出装置。
8. 【請求項８】 請求項５において、さらに複数のセンサ
   と、前記複数のセンサに基づく同一時間帯の複数のフィ
   ルタカット成分を保存する手段とを備え、異常信号が検
   出されたときに、上記複数のセンサに基づくフィルタカ
   ット成分間の時間差を算出することにより、異常信号源
   の位置を算出することを特徴とする異常信号源検出装
   置。