JPWO2010109809A1 - 故障予測システムおよび電子機器、故障予測方法 - Google Patents

Abstract

故障予測システムは、機器から発生する振動を計測する振動計測器と、振動計測器が計測した前記振動の振幅値が所定の閾値を越えた状態で所定の時間以上継続すると、故障予測を行う信号処理器とを有する。また、振動計測器は、機器から発生する振動の振幅値を周波数ごとに計測する。さらに、信号処理器は、振幅値の時間変化に基づいて故障予測を行う。ここで、信号処理器は、振幅値について時間を独立変数とした直線回帰を行い、所定の計測時間ごとの直線の傾きを算出し、直線の傾きの推移に基づき機器の故障を予測する。これらにより、故障予測を行う頻度を高めることなく、装置の動作性能の低下を抑制することができる。

Description

本発明は、故障予測システムに関し、特に電子機器等の故障予測システムに関する。

近年様々な電子機器が、私たちの生活における多くの場面で導入され利用されている。また電子化された情報は、電子機器に組み込まれることで膨大な量となっている。このような電子化された情報や多くの電子機器は、私たちの生活に欠かせないものとなっている。一方、電子機器は多数の機構部品が複雑に構成されているため、稼働中に機構部品が多数回動作によって劣化して破損してしまい故障する場合や、また突発的な衝撃により故障が発生してしまう場合がある。このような故障が起こると、利用者は電子機器が利用できなくなるだけでなく、大切な情報を消失してしまうことにもなりかねない。またこのような故障は、場合によっては私達の生活に経済的に大幅な損失をもたらしてしまうこともある。そのため故障予測システムの開発が、電子機器などの装置において進められている。

このような故障予測システムに関連する文献として、特許文献１に、磁気ディスク装置における障害予測のシステムが記載されている。

図１９を用いて、磁気ディスク装置の構成を説明する。図１９は、磁気ディスク装置の構成を示すブロック図である。同図に示すようにこの磁気ディスク装置１０１は、自動増幅調整（ＡＧＣ：Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｇａｉｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ）を備えるリードチャネル１0６と、メモリ１０９と、ディスク媒体１１５と、ヘッド監視部１１７と、障害予測部１１８とを少なくとも備える。

ＡＧＣとは、ディスク媒体１１５からサーボデータを読み出した際に、ヘッドから出力される信号を自動増幅する調節機構をいう。例えば、ヘッドが浮上してディスク媒体１１５から離れると、ヘッド先端に発生している磁界のディスク媒体１１５への作用が弱まることにより、弱まったヘッドからの出力信号を自動増幅される。障害予測部１１８は、AGCの信号出力強度が所定の範囲内、つまり正常に読み書きが行える状態時の増幅率であるか否かに基づいて、ヘッドの異常浮上を検出するものである。

次に特許文献１における障害予測の動作について説明する。ヘッド監視部１１７は、ヘッドの異常浮上回数を測定する一定のタイミングがくると、ディスク媒体１１５内に設けた一部の測定ゾーンについて、リードチャネル１１６内に備えられたＡＧＣの値を監視して測定する。

障害予測部１１８は、ヘッド監視部１１７において測定をしたＡＧＣの値がディスク媒体１１５に記録されたＡＧＣ基準値よりも大きい場合には、ヘッドが異常浮上しているものとして検出する。そして障害予測部１１８は、ヘッドの異常浮上累積回数と、定期的に行われる測定時間区分（例えば、測定時の古い順から区分Ａ、Ｂ、ＣおよびＤ）ごとの異常浮上回数をメモリ１０９に保存する。障害予測部１１８は、メモリ９に保存されている測定データから、出荷時からの測定時間区分および異常浮上回数からなるグラフを作成する。そして障害予測部１１８は、異常浮上回数が増加傾向にあるか、または異常浮上回数の出荷時からの累積回数が閾値を超えていないかを算出する。

障害予測部１１８は、異常浮上回数が増加傾向にある場合には、メモリ１０９に記録されている前回測定時のヘッドの異常浮上回数が増加傾向にあるか否か確認する。障害予測部１１８は、前回測定時もヘッドの異常浮上回数が増加傾向にある場合には、障害が発生する可能性が高いとして警告を発する。

障害予測部１１８は、異常浮上回数が増加傾向にない場合には、メモリ１０９に記録されている異常浮上回数の累積回数が閾値を超えているか否か確認する。障害予測部１１８は、異常浮上回数の累積回数が閾値を超えている場合には、障害が発生する可能性が高いとして警告を発する。

また他の故障予測システムに関連する文献として、特許文献２には軸受からのＡＥ（Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）を検出して異常を診断する、異常検出装置が記載さている。

ＡＥとは、材料が変形したりき裂が発生したりする際に、材料が内部に蓄えていたひずみエネルギーを弾性波として放出する現象のことである。

図２０を用いて特許文献２の軸受の異常検出装置の構成を説明する。異常検出装置は、ピークホールド回路２０６と、基準値発生器２０７と、比較器２０８と、ＡＤ変換器２１０と、ＣＰＵ(中央処理装置)２１１を備えている。

次に、異常検出の動作について説明する。ピークホールド回路２０６は、ＡＥ信号を検出すると、このＡＥ信号のピーク値を検出して保持し、ＡＤ変換器２１０および比較器２０８に、ピーク値を出力する。

比較器２０８は、基準値発生器２０７が発生する基準値と、ピークホールド回路２０６からのピーク値とを比較し、ピーク値が基準値を越えたときに、トリガー信号をＡＤ変換器２１０とCPU２１１に出力する。

そしてＡＤ変換器２１０は、比較器２０８からトリガー信号を受けたときにＡＥ信号が処理可能な状態になり、ＡＥ信号をＡＤ変換する。

CPU２１１も、比較器８からトリガー信号を受けたときにＡＥ信号が処理可能な状態になり、ＡＤ変換器２１０からデジタル化されたＡＥ信号を取り込んで、軸受の異常を診断する。したがってＡＤ変換器２１０とＣＰＵ２１１は、ＡＥ信号のピーク値が基準値を越えたときだけ、ＡＥ信号を信号処理する動作をする。

つまりＡＤ変換器２１０とＣＰＵ２１１は、ＡＥ信号のピーク値が基準値を下回っているときには、ＡＥ信号を信号処理する動作をしない。すなわち、ＡＤ変換器２１０とＣＰＵ２１１は、ＡＥ信号が軸受の異常診断に有効でない値のときには、ＡＥ信号を信号処理する動作を行わないため、通常動作性能を低下させず、また故障予測精度が高い故障予測システムを提供することができる。

特開2007-335013号公報 特開平7-77459号公報

しかしながら上述のような特許文献１における障害予測システムでは、計測ごとに故障予測の増減の推移や比較を行うために、故障予測を行う頻度が高くなってしまう。そのため装置の演算処理機能に負荷がかかり、装置の通常動作に影響を与え性能を低下してしまう問題点があった。また特許文献２における異常検出装置では、周辺の一時的な機器雑音等に起因した振動、突発的に起こる環境振動などを誤ってエラーカウントしまい、正常にもかかわらず計測を開始してしまうおそれがあった。そのため、故障とは関係のない振動の場合においても、故障予測を行ってしまう。そのため、故障予測を行う頻度が高くなってしまい、演算処理に負荷がかかってしまう問題点があった。

本発明の目的は、故障予測を行う頻度を高めることなく、装置の動作性能の低下を抑制する故障予測システムを提供することにある。

本発明の故障予測システムは、機器から発生する振動を計測する振動計測器と、前記振動計測器が計測した前記振動の振幅値が所定の閾値を越え、かつ所定の時間以上継続すると故障予測を行う信号処理器とを有している。

本発明は、故障予測を行う頻度を高めることなく、装置の動作性能の低下を抑制することができる。

本発明の第１の実施形態に係る故障予測システムの構成図である。 本発明の第１の実施形態に係る故障予測システムのフローチャートである。 振動の周波数スペクトル図である。 本発明の第２の実施形態に係る故障予測システムの構成図である。 本発明の第２の実施形態に係る故障予測システムのフローチャートである。 振動の特定の周波数ｆにおける振幅推移図である。 本発明の第３の実施形態に係る故障予測システムの構成図である。 本発明の第３の実施形態に係る故障予測システムのフローチャートである。 本発明の第４の実施形態に係る故障予測システムのフローチャートである。 本発明の第４の実施形態に係る故障予測システムのフローチャートである。 本発明の第５の実施形態に係る故障予測システムをコンピュータ装置に内蔵した場合の構成図である。 本発明の第５の実施形態に係る故障予測システムをコンピュータ装置に内蔵した場合、コンピュータ装置の装置メモリを用いた構成図である。 本発明の第５の実施形態に係る故障予測システムをコンピュータ装置に内蔵した場合、外部装置の外部メモリを用いた構成図である。 本発明の第６の実施形態に係る故障予測システムをコンピュータ装置に外付けした場合の構成図である。 本発明の第６の実施形態に係る故障予測システムをコンピュータ装置に外付けした場合、コンピュータ装置の装置メモリを用いた構成図である。 本発明の第６の実施形態に係る故障予測システムをコンピュータ装置に外付けした場合、外部装置の外部メモリを用いた構成図である。 本発明の第７の実施形態に係る故障予測システムをハードディスク装置に内蔵した場合の構成図である。 本発明の第７の実施形態に係る故障予測システムをハードディスク装置に内蔵した場合、ハードディスク装置の装置メモリを用いた構成図である。 実施例に係る記憶装置の故障予測結果である。 特許文献１における磁気ディスク装置の構成図である。 特許文献２における軸受の異常検出装置の構成図である。

[第１の実施形態]本発明の第１の実施形態を、図面を用いて詳細に説明する。

[構成の説明]図１に本発明の故障予測システム１の構成図を示す。本発明の故障予測システム１は、振動計測器３と信号処理器７とメモリ８を備えている。

振動計測器３は、故障予測の対象となる機器の振動を計測する機能を有し、図示していない機器に取り付けられている。機器とはハードディスク装置のように振動を発生するものを備えた電子機器のことをいう。

信号処理器７は、信号変換部４と信号解析部５と信号判定部６を備えている。

信号変換部４は、振動計測器３と信号解析部５に接続され、振動のアナログ信号をデジタル信号へ変換する機能を有する。

信号解析部５は、信号変換部４と接続しており、振動のデジタル信号に対して、振幅値の大きさを周波数の値から見た振動スペクトルにより計測を行う。振動スペクトルとは、図３のように縦軸を振動の振幅値、横軸を周波数としたグラフのことである。そして信号解析部５は、特定の周波数ｆにおいて、振動の振幅値が所定の閾値を越え、かつ所定の時間以上継続すると、特定の周波数ｆにおける振幅値の時間変化について解析をする。

信号判定部６は、信号解析部５と接続しており、特定の周波数ｆにおける振動の振幅値の時間変化に基づいて、故障予測を行う機能を有する。

メモリ８は、信号解析部５と接続している。

[動作の説明]次に、本発明の故障予測システム１の動作を図２のフローチャートを用いて説明する。

Ｓ１において、振動計測器３は、機器の周波数と振動振幅値とを計測し、計測した周波数と振動振幅値の信号を信号処理器７の信号変換部４へ送る。次にＳ２処理を進める。

Ｓ２において、信号変換部４は、振動計測器３からの振動のアナログ信号をデジタル信号へ変換し、信号解析部５に送信する。次にＳ３に処理を進める。

Ｓ３において、信号解析部５は、信号変換部４からの振動のデジタル信号に対して、振幅値の大きさを周波数の値から見た振動スペクトルにより解析を行う。次にＳ４に処理を進める。

Ｓ４において、信号解析部５は、図３に示すように例えば特定の周波数ｆにおける振動の振幅値が所定の閾値Ａを超えた場合、次にＳ５に処理を進める。振動の振幅値が所定の閾値Ａを超えない場合は、Ｓ１の処理に戻る。

Ｓ５において、信号解析部５は振動の振幅値が所定の閾値Ａを超えたデータをメモリ８に保存する。

Ｓ６において、信号解析部５は特定の周波数ｆにおいて振動の振幅値が所定の閾値Ａを超えた状態で、所定の継続時間である閾値時間Ｂ以上経過すると、次にＳ７に処理を進める。振動の振幅値が閾値Ａを越えた状態で、閾値時間Ｂ以上継続して経過しなかった場合、Ｓ１の処理に戻る。なお、Ｓ１の処理に戻る際に、メモリに保存された内容をリセットすることもできる。

ここで振動スペクトルの解析における振幅値の閾値Ａは、故障の要因となる振動に対して漏れを少なくなるように、かつ故障とは関係のない振動の故障予測の解析を始めてしまい、機器の通常の動作に影響を与えてしまうことのないように設定される。

同様に振幅値の閾値Ａを超えた状態で継続する閾値時間Ｂについても、故障の要因となる振動に対して漏れを少なくなるように、かつ閾値Ｂについても、故障とは関係のない振動の故障予測の解析を始めてしまい、機器の通常の動作に影響を与えてしまうことのないように設定される。

そこで振幅値の閾値Ａと、閾値Ａを超えた状態の継続時間の閾値時間Ｂは、機器の故障要因に応じて発生する振動に基づいて決定する。実際に機器が故障に至った際の振動スペクトルの振幅値や、振幅値が一定の閾値をこえた状態で継続する時間を実験から周波数ごとに測定し、データベース化した。このデータベースに基づいて、故障の要因となる閾値Ａと閾値時間Ｂは、設定される。なお周波数に応じて故障の要因は異なるため、閾値Ａと閾値時間Ｂは周波数に応じて設定される。

Ｓ７において、信号判定部６は特定の周波数ｆにおける振動振幅値の時間変化に基づいて、故障予測を開始する。

[効果の説明]第１の実施形態における効果について説明する。第１の実施形態における故障予測システム１は、通常動作では図３のように振動解析開始部９は振動スペクトルの振幅値が閾値Ａを超えた値で、所定の継続時間である閾値時間Ｂ以上継続しているかのみモニタリングしている。つまり故障予測システム１は、故障予測を常に行っているのではなく、第一段階として故障への進行に伴う特徴的な振動を直接抽出する監視を行っている。

これにより故障予測システム１は、故障に至る可能性の高い振動の特定周波数ｆを抽出することで、故障予測を行う頻度を抑制することが出来る。そのため故障予測システム１は、故障の進行に関与しない機器の振動のデータの取得や解析を行う必要がなく、突発的な振動と故障の進行に伴う振動を区別できる。その結果、故障予測システム１は、正常にも関わらず故障予測の解析を行うことで、対象となる機器の性能が低下することを抑制でき、機器の通常動作における演算処理などの性能を低下させず、負荷を抑えることができる。

[第２の実施形態]本発明の第２の実施形態を、図面を用いて詳細に説明する。

[構成の説明]図４にシステム全体構成図を示す。故障予測システム１は、第１の実施形態と同様に故信号計測器３と信号処理器７とメモリ８を備えている。また信号処理器７は、信号変換部４と信号解析部５と信号判定部６を備えている。各ブロックの接続関係についても、第１の実施形態と同様の接続関係を有している。

第２の実施形態と第１の実施形態との相違点として、信号解析部５は振動解析開始部９と振動振幅値解析部１０を有している。

振動解析開始部９は、信号変換部４と接続しており、振動のデジタル信号に対して、振幅値の大きさを周波数の値から見た振動スペクトルにより計測を行う。そして特定の周波数ｆにおいて、振動の振幅値が所定の閾値を越え、かつ所定の時間以上継続すると、特定の周波数ｆにおける振動の振幅値の時間変化について解析を開始する。

振動振幅値解析部１０は、振動解析開始部９と接続しており、振動の振幅値について時間を独立変数とした直線回帰を行い、所定の計測時間ごとに直線の傾きを算出する。

[動作の説明]次に、第２の実施形態における故障予測システム１の動作を図５のフローチャートを用いて説明する。

Ｓ１０１において、振動計測器３は、機器の周波数と振動振幅値とを計測し、計測した周波数と振動振幅値の信号を信号処理器７の信号変換部４へ送る。次にＳ１０２処理を進める。

Ｓ１０２における動作は、第１の実施形態のＳ２からＳ６における動作と同様であるため、故障予測解析処理として１つのステップとして示した。なお、第２の実施例では、Ｓ１０２におけるＳ３からＳ６に該当する動作は、信号解析部５における信号解析開始部９が処理を行う。そして信号解析開始部９が、特定の周波数ｆにおいて振動の振幅値が所定の閾値Ａを超えた状態で、所定の継続時間である閾値時間Ｂ以上経過すると、次にＳ１０３に処理を進める。

Ｓ１０３において、振動振幅値解析部１０は異常点を除外するために測定する振幅値の下限値と上限値を設定する。次にＳ１０４に処理を進める。

Ｓ１０４において、振動振幅値解析部１０は、測定した振幅値が下限値以上、上限値以下で設定される範囲以内であるか比較を行う。振幅値が範囲を超えた場合はＳ１０５に処理を進める。測定値が範囲を超えない場合は、Ｓ１０６に処理を進める。

Ｓ１０５において、振動振幅値解析部１０は、上記の範囲を超えた振幅値を異常データとして除外する。次にＳ１０６に処理を進める。

Ｓ１０６において、振動振幅値解析部１０は、メモリ８に保存されている特定の周波数ｆにおける振幅値について時間を独立変数とした直線回帰を行う。次にＳ１０７に処理を進める。

Ｓ１０７において、振動振幅値解析部１０は、連続する所定の数点ごとの傾きを算出する。次にＳ１０８に処理を進める。所定の数点とは、閾値Ａや閾値時間Ｂと同様に実際に機器が故障に至った実験のデータベースに基づいて、故障の要因となる値を設定する。

Ｓ１０８において、振動振幅値解析部１０は、所定の時間経過すると特定の周波数ｆにおける振幅値の故障解析を終了し、Ｓ１０１の処理に戻る。なお、Ｓ１０１の処理に戻る際に、メモリに保存された内容をリセットすることもできる。振動振幅値解析部１０は、所定の時間経過していなければ、Ｓ１０９に処理を進める。

Ｓ１０９において、信号判定部６は、判定用閾値と判定用継続回数を各々設定し、直線回帰の傾きの推移から故障判定を行う。図６のように直線回帰による傾きの解析は連続する所定の数点ごとに算出する。

そしてＳ１０９において、信号判定部６は、振動振幅値解析部１０が算出した連続する所定の数点ごとの傾きが、判定用閾値以上でかつ判定用継続回数を越えた値で観測された場合、Ｓ１１０に処理を進め機器の故障が予測できると判断する。

しかし、Ｓ１０９において、信号判定部６は上記の条件を満たさない場合は、特定の周波数ｆにおける振幅値の故障解析を終了する。そして、Ｓ１０１の処理に戻る。なお、Ｓ１０１の処理に戻る際に、メモリに保存された内容をリセットすることもできる。

判定用閾値は、特定の周波数ｆにおける振幅値を計測開始後、最初に算出した所定の数点における傾きａ１の指定数倍α倍に設定される。

また判定用継続回数は、測定したデータの連続する所定の数点ごとの傾きが判定用閾値を超えた値で、連続して発生する回数とする。

なお、閾値Ａや閾値時間Ｂと同様に、判定用閾値、判定用継続回数は、実際に機器が故障に至った実験のデータベースに基づいて、故障の要因となる値を設定する。

[効果の説明]第２の実施形態における効果について説明する。第２の実施形態における故障予測システム１は、振動解析開始部９が、特定の周波数ｆにおいて振動の振幅値が閾値Ａを超えた状態で、閾値時間Ｂ以上継続すると、機器が故障となる可能性が高いとして故障予測の解析を始める。そして振動振幅値解析部１０は、特定の周波数ｆにおける振動の振幅値について時間を独立変数とした直線回帰を行う。

第２の実施形態における故障予測システム１は、信号判定部６が故障の進行に関与する振動に対して、判定用閾値と判定用継続回数を各々設定し、直線回帰の傾きの推移から故障判定を行うことで、精度の高い故障予測を行うことができる。

また、振動振幅値解析部１０は異常点を除外するために測定する振幅値の上限と下限の閾値を設定すること、簡素な算出処理によって雑音等に起因した振動を除外できる。

[第３の実施形態]本発明の第３の実施形態を、図面を用いて詳細に説明する。
[構成の説明]図７にシステム全体構成図を示す。故障予測システム１は、第２の実施形態と同様に故信号計測器３と信号処理器７とメモリ８を備えている。また信号処理器７は、信号変換部４と信号解析部５と信号判定部６を備え、信号解析部５は振動解析開始部９と振動振幅値解析部１０を有している。各ブロックの接続関係についても、第２の実施形態と同様の接続関係を有している。

第３の実施形態と第２の実施形態との相違点として、信号解析部５は残差設定部１１を有している。残差設定部１１は、振動振幅値解析部１０と信号判定部６と接続しており、所定の計測時間ごとの傾きから残差閾値を計算し、残差閾値を越えた残差を除外する機能を有する。

[動作の説明]次に、第３の実施形態における故障予測システム１の動作を図８のフローチャートを用いて説明する。

Ｓ２０１において、振動計測器３は、機器の周波数と振動振幅値とを計測し、計測した周波数と振動振幅値の信号を信号処理器７の信号変換部４へ送る。次にＳ２０２処理を進める。

Ｓ２０２において、信号変換部４と振動解析開始部９は第２の実施形態のＳ１０２における動作と同様の信号解析開始処理を行う。次に、Ｓ２０３に処理を進める。

Ｓ２０３において、振動振幅値解析部１０は異常点を除外するために測定する振幅値の下限値と上限値を設定する。次にＳ２０４に処理を進める。

Ｓ２０４において、振動振幅値解析部１０は、測定した振幅値が下限値以上、上限値以下で設定される範囲以内であるか比較を行う。振幅値が範囲を超えた場合はＳ２０５に処理を進める。測定値が範囲を超えない場合は、Ｓ２０６に処理を進める。

Ｓ２０５において、振動振幅値解析部１０は、上記の範囲を超えた測定値を異常データとして除外する。次にＳ２０６に処理を進める。

Ｓ２０６において、振動振幅値解析部１０は、メモリ８に保存されている特定の周波数ｆにおける振幅値について時間を独立変数とした直線回帰を行う。次にＳ２０７に処理を進める。

Ｓ２０７において、振動振幅値解析部１０は、連続する所定の数点ごとの傾きを算出する。次にＳ２０８に処理を進める。所定の数点とは、閾値Ａや閾値時間Ｂと同様に実際に機器が故障に至った実験のデータベースに基づいて、故障の要因となる値を設定する。

Ｓ２０８において、残差設定部１１は前回の測定値までの連続する所定の数点ごとの傾きから、今回の測定値における残差を算出する。次にＳ２０９に処理を進める。

ここで残差について説明する。残差とは、図６に示すとおり振動振幅値解析部１０が直線回帰により算出した前回の測定値まで連続する所定の数点ごとの傾きから算出された今回の予測値と、実際に測定された今回の測定値との差である。

Ｓ２０９において、残差設定部１１は残差閾値を設定する。残差閾値の設定方法について説明する。まず、前回の測定値まで連続する所定の数点ごとの傾きに指定倍数±γ倍を乗じる。指定倍数を乗じた傾きから算出された予測値の範囲を残差閾値とする。

Ｓ２１０において、残差設定部１１は、今回の測定値におけるデータで算出された残差が残差閾値の下限値以上、上限値以下の範囲を越えた場合は、Ｓ２１１に処理を進める。今回の測定値で算出された残差が残差閾値を越えない場合は、Ｓ２１２に処理を進める。

なお、上記において残差閾値は指定倍数とされているが、前回の測定値までの連続する所定の数点ごとの傾きに基づいて残差閾値を絶対値を変動することもできる。ただし、Ｓ２１０において残差設定部１１は、残差閾値の範囲外である測定値が２点以上連続して計測された場合は、Ｓ２１１に処理を進めない。

閾値Ａや閾値時間Ｂと同様に、残差閾値は、実際に機器が故障に至った実験のデータベースに基づいて、故障の要因となる値を設定する。

Ｓ２１１において、残差設定部１１は、残差閾値の範囲外である測定値を除外する。そしてＳ２１２に処理を進める。

Ｓ２１２において、振動振幅値解析部１０は、所定の時間経過すると特定の周波数ｆにおける振幅値の故障解析を終了し、Ｓ２０１の処理に戻る。なお、Ｓ２０１の処理に戻る際に、メモリに保存された内容をリセットすることもできる。振動振幅値解析部１０は、所定の時間経過していなければ、Ｓ２１３に処理を進める。

Ｓ２１３において、第２の実施形態におけるＳ１０９の動作と同様に、信号判定部６は、連続する所定の数点ごとの傾きが、判定用閾値以上でかつ判定用継続回数を越えた値で観測された場合、Ｓ２１４に処理を進め機器の故障が予測できると判断する。

しかし、Ｓ２１３において、信号判定部６は、上記の条件を満たさない場合は、特定の周波数ｆにおける振幅値の故障解析を終了する。そして、Ｓ２０１の処理に戻る。なお、Ｓ１の処理に戻る際に、メモリに保存された内容をリセットすることもできる。

また、第４の実施形態における故障予測システム１の動作は、Ｓ２１２とＳ２１３は動作の順番を入れ替えることも可能である。

[効果の説明]第３の実施形態における効果について説明する。第３の実施形態における故障予測システム１は、残差設定部１１が前回の測定値までの所定の数点ごとの傾きから、今回の測定値の残差を算出する。そして、残差設定部１１は残差閾値を設定し、今回の測定値の残差が残差閾値を越えた場合に除外を行う。

第３の実施形態における故障予測システム１は、残差設定部１１が残差閾値を設定することで、雑音等に起因した振動を除外できるため相関係数が高い直線回帰が可能となる。また故障の進行に関与する振動に対して、直線回帰を行い直線の傾きから故障診断を行うことで、精度の高い故障予測を行うことができる。

第３の実施例における故障予測システム１では、残差設定部１１は残差閾値の範囲外である測定値が２点以上連続して計算された場合は、測定値の除外は行わない。そのため、故障の要因となる可能性が高い振動による測定値の除外を回避することができる。

[第４の実施形態]本発明の第４の実施形態を、図面を用いて詳細に説明する。

[構成の説明]第４の実施形態は、第３の実施形態と同様な図７のシステム全体構成図で構成されている。

[動作の説明]次に、第４の実施形態における故障予測システム１の動作を図９Ａ、図９Ｂのフローチャートを用いて説明する。

Ｓ３０１において、振動計測器３は、機器の周波数と振動振幅値とを計測し、計測した周波数と振動振幅値の信号を信号処理器７の信号変換部４へ送る。次にＳ３０２処理を進める。

Ｓ３０２において、信号変換部４と振動解析開始部９は第３の実施形態のＳ２０２における動作と同様の信号解析開始処理を行う。次に、Ｓ３０３に処理を進める。

Ｓ３０３において、振動振幅値解析部１０は異常点を除外するために測定する振幅値の下限値と上限値を設定する。次にＳ３０４に処理を進める。

Ｓ３０４において、振動振幅値解析部１０は、測定値が下限値以上、上限値以下で設定される範囲以内であるか比較を行う。測定値が範囲を超えた場合はＳ３０５に処理を進める。測定値が範囲を超えない場合は、Ｓ３０６に処理を進める。

Ｓ３０５において、振動振幅値解析部１０は、上記の範囲を超えた測定を異常データとして除外する。次にＳ３０６に処理を進める。

Ｓ３０６において、振動振幅値解析部１０は、メモリ８に保存されている特定の周波数ｆにおける振幅値について時間を独立変数とした直線回帰を行う。次にＳ３０７に処理を進める。

Ｓ３０７において、振動振幅値解析部１０は、連続する所定の数点ごとの傾きを算出する。次にＳ３０８に処理を進める。所定の数点とは、閾値Ａや閾値時間Ｂと同様に実際に機器が故障に至った実験のデータベースに基づいて、故障の要因となる値を設定する。

Ｓ３０８において、残差設定部１１は今回の測定値を含めた連続する所定の数点ごとの傾きから、次回に測定される予測値を算出する。次にＳ３０９に処理を進める。

Ｓ３０９において、残差設定部１１は第３の実施形態と同様に、予測値から次回の測定における残差閾値を算出する。次にＳ３１０に処理を進める。

Ｓ３１０において、残差設定部１１は次回の測定における予測値と残差閾値とをメモリ８に保存する。

Ｓ３１１において、残差設定部１１は前回の測定時にメモリ８に保存している今回の測定における予測値と、今回の測定値におけるデータから残差を算出する。次にＳ３１２に処理を進める。

Ｓ３１２において、残差設定部１１は今回の測定値で算出された残差が、メモリ８に保存している今回の測定における残差閾値の下限値以上、上限値以下の範囲を超えた場合は、Ｓ３１３に処理を進める。今回の測定値で算出された残差が、メモリ８に保存している残差閾値の範囲を越えない場合は、Ｓ３１４に処理を進める。

なお、上記において残差閾値は指定倍数とされているが、前回の測定値までの連続する所定の数点ごとの傾きに基づいて残差閾値を絶対値を変動することもできる。ただし、Ｓ３１２において残差設定部１１は、残差閾値の範囲外である測定値が２点以上連続して計測された場合は、Ｓ３１３に処理を進めない。

Ｓ３１３において、残差設定部１１は、残差閾値を超えた測定値を除外する。そしてＳ３１４に処理を進める。

Ｓ３１４において、振動振幅値解析部１０は、所定の時間経過すると特定の周波数ｆにおける振幅値の故障解析を終了し、Ｓ３０１の処理に戻る。なお、Ｓ３０１の処理に戻る際に、メモリに保存された内容をリセットすることもできる。振動振幅値解析部１０は、所定の時間経過していなければ、Ｓ３１５に処理を進める。

Ｓ３１５において、第３の実施形態におけるＳ２１３の動作と同様に、信号判定部６は、連続する所定の数点ごとの傾きが、判定用閾値以上でかつ判定用継続回数を越えた値で観測された場合、Ｓ３１６に処理を進め機器の故障が予測できると判断する。

しかし、Ｓ３１５において、信号判定部６は、上記の条件を満たさない場合は、特定の周波数ｆにおける振幅値の故障解析を終了する。そして、Ｓ３０１の処理に戻る。なお、Ｓ１の処理に戻る際に、メモリに保存された内容をリセットすることもできる。

また、第４の実施形態における故障予測システム１の動作はＳ３１４とＳ３１５は動作の順番を入れ替えることも可能である。

図９Ａ、図９Ｂのフローチャートにおける、Ａで示したＳ３０８からＳ３１０の動作の工程は、故障予測システム１を動作させるＣＰＵとは、異なるＣＰＵを利用することができる。例えば、故障予測システム１がＣＰＵを複数個有している場合や、また故障予測システム１が適用される機器のＣＰＵや、故障予測の対象となる機器とは異なる外部装置が有するＣＰＵと接続することで、故障予測システム１を動作させるＣＰＵとは、異なるＣＰＵを利用することができる。

[効果の説明]第４の実施形態における効果について説明する。第４の実施形態における故障予測システム１は、残差設定部１１が今回の測定値を含めた連続する所定の数点ごとの傾きから、次回に測定される予測値を算出する。そして残差設定部１１は、予測値から次回の測定における残差閾値を算出し、予測値と残差閾値を算出しメモリ８に保存する。

そのため、第４の実施形態における故障予測システム１は、今回の測定値と、メモリ８に保存している予測値の差である残差を算出する。そして、残差とメモリ８に保存している残差閾値とを比較することで、測定値が残差閾値を越えているか判断することができる。予測値と残差閾値を算出してメモリ８に保存する手段と、残差を算出し残差閾値と比較する手段を平行して行うことで、残差閾値外の測定値である雑音等に起因した振動を除外する動作処理を迅速に行うことができる。

また、第４の実施形態における故障予測システム１は、Ｓ３０８からＳ３１０の動作における予測値と残差閾値の算出を、故障予測システム１を動作させるＣＰＵとは異なるＣＰＵで行うことで、予測値と残差閾値の算出を迅速に行うことができる。その結果、測定値が残差閾値で定められる範囲であるかの判断も迅速に行うことができる。

[第５の実施形態]（故障予測システム１を内蔵した場合）本発明の第５の実施形態として、コンピュータ装置１３に搭載される記憶装置２に、本発明の故障予測システム１を適用した場合を説明する。

[構成の説明]図１０にシステム全体構成図を示す。故障予測システム１は、故障予測の対象となるコンピュータ装置１３の内部に位置し、振動計測器３と信号処理器７とメモリ８を備えている。

コンピュータ装置１３は、記憶装置２と制御回路１２を備えている。

信号処理器７は、信号変換部４と信号解析部５と信号判定部６とを備えており、各々が第４の実施形態と同様の接続関係と機能を有している。また信号解析部５が備える、振動解析開始部９と振動振幅値解析部１０と残差設定部１１とについても第４の実施例と同様な接続関係を有している。

相違点として振動計測器３は、コンピュータ装置１３の記憶装置２に取り付けられ、信号解析部５の振動振幅値解析部１０は、メモリ８と接続している。また信号判定部６は、制御回路１２と接続しており、故障と判断すると制御回路１２に故障の情報を送信する。

[動作の説明]次に動作について説明する。

動作については、第１の実施形態から第４の実施形態のいずれかの動作で動く。

相違点として、信号判定部６は故障と予測するとコンピュータ装置１３の制御回路１２に故障の情報を送信する。

また第５の実施形態は故障予測の動作を複数回行うこともできる。信号判定部６が故障を予測できると判断した後、制御回路１２は故障を予測できると判断した回数をカウントし、動作が最初に戻る。

制御回路１２は、故障を予測できると判断した回数が１回目の場合はコンピュータ装置１３の利用者には警告の情報を示す。また制御回路１２は、故障を予測できると判断した回数が２度目の場合は、インターネットや配線などを通して他の装置にデータを移動し、３度目の場合は故障が起きる可能性が高いとしてコンピュータ装置１３の電源を強制終了する。

[効果の説明]第５の実施形態における効果について説明する。第５の実施形態における故障予測システム１は、第４の実施形態までの効果と同様に、コンピュータ装置１３の通常動作の性能を低下させず、かつ故障予測精度が高い故障予測システム１を提供することができる。

また図１１のように故障予測システム１は、コンピュータ装置１３に内蔵することで故障予測の解析によるデータの保存をコンピュータ装置１３の装置メモリ１４を利用することができる。そのため故障予測システム１は、新たにメモリを設ける必要はなく低コストでコンパクトな構成で上述の効果を達成することができる。

図１２のように故障予測システム１は、外部装置１５に外部メモリ１６を設けることもできる。利用者は故障予測システム１が導入してあるコンピュータ装置１３を使用した後に、扱うデータ量に応じて必要な容量の外部メモリ１６を設定することができる。そのため利用者は、無駄なコストをかける必要がなく、利用状況に応じて故障予測システム１の外部メモリ１６を選択することができる。

また、制御回路１２が故障と予測できると判断した回数をカウントして、そのカウント数に応じて、利用者に警告の情報の表示や、他の装置へのデータの移動や、コンピュータ装置１３の強制終了を自動的に行う。そのため、利用者が警告の情報に気付かない場合に、故障と予測できると判断した回数がカウントされ危険度が増すと、データの移動やコンピュータ装置１３の強制終了などの処理を自動に行うことで、データの安全性が確保される。

[第６の実施形態]（故障予測システム１を外付けした場合）[構成の説明]図１３にシステム全体構成図を示す。故障予測システム１は、故障予測の対象となるコンピュータ装置１３の外部に位置し、コンピュータ装置１３と外部から接続している。故障予測システム１は振動計測器３と信号処理器７とメモリ８を備えている。

コンピュータ装置１３は、記憶装置２とメモリ８と制御回路１２を備えている。

信号処理器７は、信号変換部４と信号解析部５と信号判定部６を備えており、各々が第５の実施形態と同様の接続関係と機能を有している。また信号解析部５が備える、振動解析開始部９と振動振幅値解析部１０と残差設定部１１とについても第５の実施例と同様な接続関係を有している。

また故障予測システム１の動作については、第５の実施形態と同様であるので省略する。

[効果の説明]第６の実施形態における効果について説明する。第６の実施形態における故障予測システム１は、第５の実施形態の効果と同様に、コンピュータ装置１３の通常動作の性能を低下させず、かつ故障予測精度が高い故障予測システム１を提供できる。

また故障予測システム１は、コンピュータ装置１３に外部から接続している。そのため故障予測システム１を必要としない利用者は、故障予測システム１をコンピュータ装置１３に最初から搭載することによる価格の上昇を抑えることができる。そして利用者は、コンピュータ装置１３を利用後に、利用者の必要に応じて故障予測システム１を導入することができる。

また図１５のように故障予測システム１は、コンピュータ装置１３に内蔵している装置メモリ１４を使用することができる。そのため利用者は新たにメモリを必要とすることがないので、低コストでコンパクトな構成で上述の効果を達成することができる。

図１６のように故障予測システム１は、外部装置１５に外部メモリ１６を設けることもできる。利用者は、コンピュータ装置１３に故障予測システム１を導入して使用した後に、利用者の扱うデータ量に応じて必要な容量の外部メモリ１６を設定することができる。そのため、利用者は無駄なコストをかける必要がなく、利用状況に応じて故障予測システム１の外部メモリ１６を選択することができる。

また、第５の実施形態と同様に制御回路１２が故障と予測できると判断した回数をカウントして、そのカウント数に応じて、利用者に警告の情報の表示や、他の装置へのデータの移動や、コンピュータ装置１３の強制終了を自動的に行う。そのため、利用者が警告の情報に気付かない場合などに、故障と予測できると判断した回数がカウントされ危険度が増すと、データの移動やコンピュータ装置１３の強制終了などの処理を自動に行うことで、データの安全性が確保される。

[第７の実施形態]（故障予測システム１をハードディスク装置１７に適用した場合）本発明の第７の実施形態として、本発明の故障予測システム１を組み込んだハードディスク装置１７を説明する。

[構成の説明]図１６にシステム全体構成図を示す。故障予測システム１は、故障予測の対象となるハードディスク装置１７の内部に位置し、振動計測器３と信号処理器７とメモリ８を備えている。

ハードディスク装置１７は、ハードディスク制御回路１８を備えている。

信号処理器７は、信号変換部４と信号解析部５と信号判定部６を備えており、各々が第６の実施形態と同様の接続関係と機能を有している。また信号解析部５が備える、振動解析開始部９と振動振幅値解析部１０と残差設定部１１とについても第６の実施例と同様な接続関係を有している。

相違点として振動計測器３は、ハードディスク装置１７に取り付けられ、信号判定部６はハードディスク制御回路１８と接続している。信号判定部６は、故障と判断するとハードディスク制御回路１８に故障の情報を送信する。

[動作の説明]次に動作について説明する。

また故障予測システム１の動作については、第６の実施形態と同様であるので省略する。

相違点として振動計測器３は、ハードディスク装置１７の振動を計測する。また信号判定部６は、故障と予測できると判断するとハードディスク装置１７のハードディスク制御回路１８に故障の情報を送信する。

また第７の実施形態は、第６の実施形態と同様に故障予測の動作を複数回行うこともできる。信号判定部６が故障を予測できると判断した後、ハードディスク制御回路１８は故障を予測できると判断した回数をカウントし、動作が最初に戻る。

ハードディスク制御回路１８は、故障を予測できると判断した回数に応じてハードディスク装置１７が搭載された機器に警告の情報を送信する。

[効果の説明]第７の実施形態における効果について説明する。第７の実施形態における故障予測システム１は、ハードディスク装置１７に組み込まれることによって特定のコンピュータ装置１３などに限らず、ハードディスク装置１７が搭載される様々な機器に故障予測システム１を適用することができる。

また図１７のような故障予測システム１は、ハードディスク装置１７に内蔵することで故障予測の解析によるデータの保存をハードディスク装置１７の装置メモリ１４を利用することができる。そのため故障予測システム１は、新たにメモリを設ける必要はなく低コストでコンパクトな構成で上述の効果を達成することができる。

ハード制御回路１２は故障と予測できると判断した回数をカウントし、そのカウント数に応じて、ハードディスク装置１７が搭載された機器に警告の情報を送信する。そのため機器は、送信された情報の回数に応じて危険度を認識することができ、データの移動などの安全性を確保する処理を行うことが出来る。

本発明の実施例として、コンピュータ装置１３に搭載される記憶装置２に、本発明の故障予測システム１を適用した場合を説明する。

図１０のシステム全体構成図において、実施を行った。故障予測システム１は、故障予測の対象となるコンピュータ装置１３の内部に位置し、振動計測器３と信号処理器７とを備えている。

コンピュータ装置１３は記憶装置２と制御回路１２を備えている。

信号処理器７は信号変換部４と信号解析部５と信号判定部６とメモリ８とを備えている。

振動計測器３は、コンピュータ装置１３の記憶装置２に取り付けられ、故障予測の対象となる機器の振動を計測する機能を有している。

信号変換部４は、振動計測器３と信号解析部５に接続され、振動のアナログ信号をデジタル信号へ変換する機能を有している。

信号解析部５は、振動解析開始部９と振動振幅値解析部１０と残差設定部１１とを備えている。

振動解析開始部９は、信号変換部４と接続しており、振動のデジタル信号に対して、振幅値の大きさを周波数の値から見た振動スペクトルの計算を行う。そして特定の周波数ｆにおいて、振動の振幅値が所定の閾値を越え、かつ所定の時間以上継続すると、振幅値について解析を開始する。

振動振幅値解析部１０は、振動解析開始部９と接続しており、振動の振幅値について時間を独立変数とした直線回帰を行い、各計測時間ごとに直線の傾きを計算する。

残差設定部１１は、振動振幅値解析部１０と接続しており、各計測時間ごとの傾きから残差閾値を計算し、残差閾値を越えた残差を除外する機能を有する。

信号判定部６は、信号解析部５とコンピュータ装置１３の制御回路１２と接続しており、故障と判断すると制御回路１２に故障の情報を送信する。

本実施例では、振動計測器３は振動センサ１９を用いた。長さが７ｍｍ、幅が７ｍｍ、高さが５ｍｍの圧電型加速度センサを、記憶装置２の表面中心に設置した。

また振動計測器３は、振動センサ１９の代わりに音響マイクロホン２０を用いて記憶装置２の振動を計測しても同様の効果を得ることができる。

本実施例で用いた振動センサ１９の自己共振周波数は５０ｋＨｚ以上であり、測定する周波数帯域は、１Ｈｚから２０ｋＨｚとした。計測を開始する振動スペクトルの振幅値の閾値Aは０．５μｍ、閾値Ａを継続するする時間の閾値Ｂを１０秒に設定した。振幅データは５秒間隔で計測し、また直線回帰による傾きは連続する１０点ごとに算出し、残差閾値は±５倍とした。

判定条件は、判定用閾値を直線回帰における傾きが初期の傾きに対して１０倍に設定し、判定用継続回数を５回とした。振動センサ１９の方式、寸法、設置箇所、測定周波数帯域、自己共振周波数、計測開始条件および判定条件は、これに限定されるものでない。

次に、実施例における動作について説明する。

振動計測器３は、振動センサ１９により記憶装置２の表面中心における振動を計測し、増幅した振動のアナログ信号を信号処理器７の信号変換部４へ送信した。

信号変換部４において計測した振動のアナログ信号をデジタル信号へ変換し、信号解析部５に送信した。

信号解析部５における振動解析開始部９は信号変換部４からの振動のデジタル信号に対して離散型の高速フーリエ変換処理を適用して、振動スペクトルの振幅値により解析を行った。解析の周波数範囲は１Ｈｚから２０ＫＨｚとした。その結果、周波数が２００Hzにおいて、振動スペクトルの振幅値が閾値Ａである０．５μｍを超えた値が観測されため、振動解析開始部９はデータをメモリ８に保存した。

次に振動解析開始部９は、２００Hzにおいて振動の振幅値が所定の閾値Ａである０．５μｍを超えたデータが、閾値時間Ｂ以上である１０秒以上観測されメモリに保存された。

そこで、振動振幅値解析部１０は２００Hzにおける振幅値の解析を開始し、２００Ｈｚにおける振幅値の時間変化のデータをメモリ８に保存した。

振動振幅値解析部１０はメモリ８に保存された２００Hzにおける振幅値について時間を独立変数とした直線回帰を行い、連続する１０点ごとの直線の傾きを算出した。

残差設定部１１は各計測時間における残差を算出した。残差設定部１１は、直近の連続する１０点における直線回帰による傾きから次に測定される予測値を算出し、傾きを±５倍して算出した予測値の範囲を残差閾値とした。そして残差設定部１１は、予測値と残差閾値のデータをメモリ８に保存した。

残差設定部１１は、測定値とメモリ８に保存された予測値から残差を算出する。残差設定部１１は、残差が残差閾値の範囲外である測定値は除外した。

ただし、残差閾値の範囲外である測定値が２点以上連続して計測された場合は、２点とも除外は行わかった。

これにより雑音等に起因した振動値、一過性の振動、突発的に起こる環境振動、計測ミスなどを除外することで相関係数が高い直線回帰が可能となり故障予測精度を高めることができる。

判定用閾値は、振幅値の計測開始後、最初に算出した１０点における直線回帰の傾きに対して１０倍に設定した。

信号判定部６は測定値の連続した１０点における傾きの値が、判定用閾値をこえているかどうか判定した。

信号判定部６は、２００Ｈｚにおける振幅値の時間変化の測定を開始後１００秒後に、連続した１０点の傾きが判定用閾値を超えた状態で、５回以上連続して観測された。そして信号判定部６は、記憶装置２の故障が予測されると判断し、コンピュータ装置１３の制御回路１２へ故障の情報を送信した。

その後、評価した記憶装置を意図的に連続動作させたところ、計測開始より３５分後にハードディスクは読み書きできず故障となった。今回の実施例における実験結果と、他の故障要因に本発明の故障予測システムを適用した実験結果を図１８に示す。

本実施例では、故障に起因した特定の周波数ｆの振動の振幅を直接抽出および計測し、その振幅値の推移は残差を利用して回帰直線の精度を高めている。したがって、記憶装置２の故障予測を高い精度で実現できる。

以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

この出願は、２００９年３月２７日に出願された日本出願特願２００９−０７９０７９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

１：故障予測システム
２：記憶装置
３：振動計測器
４：信号変換部
５：信号解析部
６：信号判定部
７：信号処理器
８： メモリ
９：振動解析開始部
１０：振動振幅値解析部
１１：残差設定部
１２：制御回路
１３：コンピュータ装置
１４：装置メモリ
１５：外部装置
１６：外部メモリ
１７：ハードディスク装置
１８：ハードディスク制御回路
１９：振動センサ
２０：音響マイク

Claims (26)

1. 機器から発生する振動を計測する振動計測器と、
   前記振動計測器が計測した前記振動の振幅値が所定の閾値を越えた状態で所定の時間以上継続すると、故障予測を行う信号処理器と、
   を有していることを特徴とする故障予測システム。
2. 前記振動計測器は、機器から発生する振動の振幅値を周波数ごとに計測することを特徴とする請求項１に記載の故障予測システム。
3. 前記信号処理器は、前記振幅値の時間変化に基づいて故障予測を行うことを特徴とする請求項１または２に記載の故障予測システム。
4. 前記信号処理器は、前記振幅値について時間を独立変数とした直線回帰を行い、所定の計測時間ごとの直線の傾きを算出し、前記直線の傾きの推移に基づき前記機器の故障を予測することを特徴とする請求項３に記載の故障予測システム。
5. 前記振幅値について下限値と上限値とを設定されており、前記信号処理器は前記下限値以上、前記上限値以下の範囲を超えた前記振幅値を除外することを特徴とする請求項４に記載の故障予測システム。
6. 前記信号処理器は、
   前記傾きに基づいて所定の計測時間における前記振幅値の予測値と残差閾値を算出し、
   前記所定の計測時間における前記振幅値の測定値と前記予測値との差である残差を算出し、
   前記残差が前記残差閾値における下限値以上、上限値以下の範囲を越えた場合に前記測定値を除外することを特徴とする請求項４または５に記載の故障予測システム。
7. 前記残差閾値は、前記傾きに基づき算出することを特徴とする請求項６に記載の故障予測システム。
8. 前記信号処理器は、所定の計測時間における前記振幅値のデータを記憶するメモリを備えていることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項記載の故障予測システム。
9. 請求項１乃至７に記載の前記故障予測システムを内部に備えていることを特徴とする電子機器。
10. 前記故障予測システムは、メモリを備え、
    前記メモリは、所定の計測時間における前記振幅値のデータを記憶することを特徴とする請求項９に記載の電子機器。
11. 内部に故障予測システムと接続される装置メモリを備え、
    前記装置メモリは、所定の計測時間における前記振幅値のデータを記憶することを特徴とする請求項９に記載の電子機器。
12. 前記故障予測システムは、外部装置における外部メモリと接続され、
    前記第３のメモリは、所定の計測時間における前記振幅値のデータを記憶することを特徴とする請求項９に記載の電子機器。
13. 請求項１乃至７に記載の前記故障予測システムと外部で接続していることを特徴とする電子機器。
14. 前記故障予測システムは、メモリを備え、
    前記メモリは、所定の計測時間における前記振幅値のデータを記憶することを特徴とする請求項１３に記載の電子機器。
15. 内部に故障予測システムと接続される装置メモリを備え、
    前記装置メモリは、所定の計測時間における前記振幅値のデータを記憶することを特徴とする請求項１３に記載の電子機器。
16. 前記故障予測システムは、外部装置における外部メモリと接続され、
    前記外部メモリは、所定の計測時間における前記振幅値のデータを記憶することを特徴とする請求項１３に記載の電子機器。
17. 前記故障予測システムが故障を予測する動作を複数回行い、故障を予測できると判断した回数に応じてデータの安全性を確保する処理を行うことを特徴とする請求項８乃至１５のいずれか１項記載の電子機器。
18. 前記安全性を確保する処理は、警告情報を表示することを特徴とする請求項１７に記載の電子機器。
19. 前記安全性を確保する処理は、データを外部の装置に移動させることを特徴とする請求項１７に記載の電子機器。
20. 前記安全性を確保する処理は、強制終了を行うことを特徴とする請求項１７に記載の電子機器。
21. 機器から発生する振動を計測する第１の工程と、
    前記振動の振幅値が所定の閾値を越え、かつ前記振幅値が所定の閾値を越えた状態で所定の時間以上継続すると、故障予測を行う第２の工程と、
    を備えていることを特徴とする故障予測方法。
22. 前記第２の工程は、前記振幅値の時間変化に基づいて故障予測を行うことを特徴とする請求項２１に記載の故障予測方法。
23. 前記第２の工程は、前記振幅値について時間を独立変数とした直線回帰を行い、所定の計測時間ごとの直線の傾きを算出する工程と、
    前記直線の傾きの推移に基づき前記機器の故障を予測する工程と、
    を備えていることを特徴とする請求項に記載２２の故障予測方法。
24. 前記第２の工程は、前記振幅値について下限値と上限値とを設定し、下限値以上、上限値以下の範囲を超えた前記振幅値を除外する工程を備えていることを特徴とする請求項２３に記載の故障予測方法。
25. 前記第２の工程は、
    前記傾きに基づいて所定の計測時間における前記振幅値の予測値と残差閾値とを算出する工程と、
    前記所定の計測時間における前記振幅値の測定値と前記予測値との差である残差を算出する工程と
    前記残差が前記残差閾値における下限値以上、上限値以下の範囲を越えた場合に前記測定値を除外する工程と、
    を備えていることを特徴とする請求項２３または２４に記載の故障予測方法。
26. 前記第２の工程は、
    前記傾きに基づき所定の計測時間における前記振幅値の予測値と残差閾値とを算出する工程と、
    前記予測値と前記残差閾値とをメモリに保存する工程と、
    前記所定の計測時間における前記振幅値の測定値と前記予測値との差である残差を算出する工程と、
    前記残差が前記残差閾値における下限値以上、上限値以下の範囲を越えた場合に前記測定値を除外することを特徴とする請求項２３または２４に記載の故障予測方法。

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