JPWO2015068446A1 - Abnormal sound diagnosis device - Google Patents
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Abstract
時間周波数分析部3は、集音器1で取得した作動音をスペクトル分析し時間周波数分布を取得する。特定成分検出部4は、時間周波数分布の中から、予め定義された特定成分を検出する。特定成分計数部5は、時間周波数分布において特定成分検出部4が検出した特定成分の検出回数を計数する。増分計算部7は、正常時の特定成分計数値と診断時の特定成分計数値とを比較して設定値以上の増加があるかを計算し、増加があった場合は、軸受異常判定部8によって異常と判定する。The time frequency analysis unit 3 performs spectrum analysis on the operating sound acquired by the sound collector 1 to acquire a time frequency distribution. The specific component detection unit 4 detects a predetermined specific component from the time-frequency distribution. The specific component counting unit 5 counts the number of detection times of the specific component detected by the specific component detection unit 4 in the time frequency distribution. The increment calculation unit 7 compares the specific component count value at the normal time and the specific component count value at the time of diagnosis to calculate whether there is an increase over the set value. If there is an increase, the bearing abnormality determination unit 8 Is determined as abnormal.
Description
本発明は、エレベータや車両等の回転体を有する機械といった診断対象から発生する異常音を診断する異常音診断装置に関する。 The present invention relates to an abnormal sound diagnosis apparatus for diagnosing abnormal sound generated from a diagnosis target such as a machine having a rotating body such as an elevator or a vehicle.
従来、回転体から発生する異常音、特に、転がり軸受から発生する異常音の診断に関して、例えば特許文献1及び特許文献2に示すような装置が知られている。
特許文献1の異常検査装置では、音圧または振動から算出される複数の特徴量(単位時間毎の音圧の標準偏差、ピーク数、および、変動幅など)をニューラルネットで学習し、回転機の異音を診断することが開示されている。
また、特許文献2の軸受診断装置では、軸受の振動を周波数帯域毎の時系列信号に変換し、変換された時系列信号の最大値及び平均実効値を抽出して、正常な軸受によって設定された判定値と比較することが開示されている。また、パルス的なピークの周期に基づいて軸受の損傷位置を特定することが開示されている。2. Description of the Related Art Conventionally, for diagnosis of abnormal noise generated from a rotating body, particularly abnormal noise generated from a rolling bearing, devices as shown in
In the abnormality inspection apparatus of
Further, in the bearing diagnostic device of
しかしながら、従来の異常音診断装置は、回転体、特に、転がり軸受からの発生する異常音を対象としたものであるため、回転体と他の部品から構成され、回転体を有する機械に適用する場合、他の部品から発生し、回転体から発生する異常音と類似する音により、精度が低下するという問題があった。すなわち、回転体から発生する異常音の診断において、回転体から発生する異常音と類似する他の部品から発生する成分が、回転体から発生する異常音として誤検出されるという問題があった。また、他の部品から発生する異常音の診断において、回転体から発生する異常音が他の部品から発生する異常音に重畳することによって、他の部品から発生する異常音の検出精度が低下するという問題があった。 However, since the conventional abnormal sound diagnosis device is intended for abnormal sound generated from a rotating body, particularly a rolling bearing, it is applied to a machine including a rotating body and other parts and having the rotating body. In this case, there is a problem that the accuracy is lowered due to a sound similar to an abnormal sound generated from another part and generated from the rotating body. That is, in the diagnosis of abnormal sound generated from the rotating body, there has been a problem that components generated from other parts similar to the abnormal sound generated from the rotating body are erroneously detected as abnormal sounds generated from the rotating body. Also, in the diagnosis of abnormal sounds generated from other parts, the detection accuracy of abnormal sounds generated from other parts is reduced by superimposing abnormal sounds generated from the rotating body on abnormal sounds generated from other parts. There was a problem.
この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、他の要因で発生する異常音が診断対象の異常音として誤検出されてしまうことを防止することのできる異常音診断装置を得ることを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and provides an abnormal sound diagnostic apparatus that can prevent abnormal sounds generated due to other factors from being erroneously detected as abnormal sounds to be diagnosed. The purpose is to obtain.
この発明に係る異常音診断装置は、診断時の作動音と正常時の作動音とを比較して、作動音の異常を診断する異常音診断装置において、診断対象の作動音をスペクトル分析し時間周波数分布を取得する時間周波数分析部と、時間周波数分布の中から、予め定義された特定成分を検出する特定成分検出部と、時間周波数分布において特定成分検出部が検出した特定成分の検出回数を計数する特定成分計数部と、正常時の特定成分計数値と、診断時の特定成分計数値とを比較して設定値以上の増加があったとき異常と判定する判定部とを備えたものである。 The abnormal sound diagnosis apparatus according to the present invention compares the operation sound at the time of diagnosis with the operation sound at the time of diagnosis, and diagnoses the abnormality of the operation sound. The time frequency analysis unit for acquiring the frequency distribution, the specific component detection unit for detecting a predetermined specific component from the time frequency distribution, and the number of detections of the specific component detected by the specific component detection unit in the time frequency distribution. A specific component counting unit for counting, a specific component count value at the time of normality, and a determination unit for comparing with the specific component count value at the time of diagnosis and determining an abnormality when there is an increase beyond a set value is there.
この発明の異常音診断装置は、時間周波数分布における特定成分の検出回数を計数し、正常時の特定成分計数値より診断時の特定成分計数値が設定値以上の増加があったとき異常と判定するようにしたので、他の要因で発生する異常音が診断対象の異常音として誤検出されるのを防止することができる。 The abnormal sound diagnosis apparatus according to the present invention counts the number of times a specific component is detected in a time-frequency distribution, and determines that an abnormality occurs when the specific component count value at the time of diagnosis is greater than a set value by a specific component count value at normal time. Therefore, it is possible to prevent the abnormal sound generated due to other factors from being erroneously detected as the abnormal sound to be diagnosed.
本発明は、診断対象とする機械の発する異常な音を診断する装置として、パーソナルコンピュータ(以下、PCと称す)上のソフトウェアとして実装され、正常時の作動音を取り込む学習モードと診断時の作動音を取り込む診断モードを有する。マイク、音響センサ、加速度センサ等の集音器は、検査対象となる機械の作動音を集音可能となるように設置され、集音器からの信号は、USB(Universal Serial Bus)インタフェースを介してPCに取り込まれる。 The present invention is implemented as software on a personal computer (hereinafter referred to as a PC) as a device for diagnosing abnormal sounds generated by a machine to be diagnosed. Has a diagnostic mode to capture sound. Sound collectors such as microphones, acoustic sensors, and acceleration sensors are installed so as to be able to collect the operating sound of the machine to be inspected, and signals from the sound collectors are connected via a USB (Universal Serial Bus) interface. Is taken into the PC.
また、本発明は、診断対象とする機械としては、例えば昇降路内に設置されたエレベータである。このエレベータは、昇降路の上部に設けられた滑車から昇降路の下部方向に張られるロープの一端にカウンタが吊られ、もう一端に乗りかごが吊られている。乗りかごの下部(以下「かご下」と呼ぶ)には、かごを吊るロープの向きを反転させるために、転がり軸受を有する滑車(吊り車)が配置されている。集音器は、かご下と、乗りかごの上部(以下「かご上」と呼ぶ)に設置してある。学習時、及び、診断時には、乗りかごを昇降内で上下に走行させて、昇降路内の各機器やかごの機器から発生する作動音を集音し、集音された作動音をPCに取り込み、PCのソフトウェアによって、各機器から発生する異常音の有無を診断する。以下、このようなエレベータを診断対象とする実施の形態を説明する。 Moreover, this invention is an elevator installed in the hoistway as a machine made into a diagnostic object, for example. In this elevator, a counter is suspended from one end of a rope extending from a pulley provided at the upper part of the hoistway toward the lower part of the hoistway, and a car is suspended from the other end. In the lower part of the car (hereinafter referred to as “car lower”), a pulley (a hanging car) having a rolling bearing is disposed in order to reverse the direction of the rope for hanging the car. The sound collectors are installed under the car and above the car (hereinafter referred to as “above the car”). During learning and diagnosis, the car is moved up and down in the elevator to collect the operating sound generated from each device in the hoistway and the car equipment, and the collected operating sound is taken into the PC. The PC software diagnoses the presence or absence of abnormal sounds generated from each device. Hereinafter, an embodiment in which such an elevator is a diagnosis target will be described.
以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態1.
図1は、この発明の実施の形態1による異常音診断装置を示す構成図である。
図1に示す異常音診断装置は、集音器1、波形取得部2、時間周波数分析部3、特定成分検出部4、特定成分計数部5、計数履歴保存部6、増分計算部7、軸受異常判定部8を備えている。集音器1は、エレベータのかご下に設置された集音器である。波形取得部2は、集音器1からの信号をサンプリングしデジタル信号に変換して波形データ21を出力する処理部である。時間周波数分析部3は、波形データ21に時間窓を掛け、時間窓を時間方向にずらしながら高速フーリエ変換(以下、FFTと称す)演算により波形データ21を時間周波数分析し、時間と周波数に対する強度を示すスペクトル値からなる時間周波数分布を求め、学習31時の時間周波数分布311及び診断32時の時間周波数分布321を出力する処理部である。特定成分検出部4は、時間周波数分布311を参照し、時間周波数分布321に含まれる特定成分としての衝撃性成分を検出する処理部である。特定成分計数部5は、特定成分検出部4が検出した衝撃性成分の検出回数を計数する処理部であり、計数履歴保存部6は、特定成分計数部5が計数した検出回数を診断時刻と共に保存する記憶部である。また、増分計算部7は、計数履歴保存部6に保存された学習時の計数値に対する診断時の計数値の増分を計算する処理部である。軸受異常判定部8は、増分計算部7が計算した増加分に基づいて軸受の異常を判定し、軸受異常判定結果81を出力する判定部である。なお、図1において、実線のブロックは処理部または記憶部を示し、破線のブロックは処理部から出力されるデータ、一点鎖線のブロックは処理の種類を示している。Hereinafter, in order to explain the present invention in more detail, modes for carrying out the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing an abnormal sound diagnosis apparatus according to
The abnormal sound diagnosis apparatus shown in FIG. 1 includes a
また、上記の波形取得部2〜特定成分計数部5、増分計算部7、軸受異常判定部8は、それぞれ対応したソフトウェアをCPUやメモリといったハードウェアを用いて実行されることによって実現されている。あるいは、少なくともいずれかの構成を専用のハードウェアで構成してもよい。
Moreover, said waveform acquisition part 2-specific
次に、実施の形態1の異常音診断装置の動作について説明する。
図2は、実施の形態1の異常音診断装置の動作を示すフローチャートである。
学習時または診断時において、波形取得部2は、集音器1から出力される測定信号を取得して増幅しAD変換することによりサンプリングを行い、サンプリング周波数24kHzの16ビットリニアPCM(pulse code modulation)のデジタル信号の波形データ21に変換する(ステップST1)。
時間周波数分析部3は、波形取得部2が出力する波形データ21に対して、256点の時間窓を5ミリ秒の間隔で時間方向にずらしながらフレームを切出し、各フレームに対してFFT演算により周波数スペクトルの系列y(t,f)を求め、学習31時の時間周波数分布311、または診断32時の時間周波数分布321として出力する(ステップST2〜ST5)。すなわち、ステップST3において学習モード(正常時)であった場合は学習31時の時間周波数分布311を出力し、学習モードでなかった場合(診断モードの場合)は診断32時の時間周波数分布321を出力する。Next, the operation of the abnormal sound diagnosis apparatus of the first embodiment will be described.
FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the abnormal sound diagnosis apparatus of the first embodiment.
At the time of learning or diagnosis, the
The time
ここで、tは時間窓をずらすシフト間隔に対応する時刻のインデックス、fはFFT演算の結果の周波数を示す周波数インデックスである(以下、説明を簡潔にするため、「時刻のインデックスt」を「時刻t」と記し、「周波数のインデックス」を「周波数f」と記す)。また、y(t,f)は、時刻t、及び、周波数fにおけるパワーの大きさを表すデシベル値である。なお、時刻tおよび周波数fは、それぞれ、1≦t≦T,0≦f≦Fなる関係を満たす。ここで、Tは時間周波数分布311,321の時間方向のフレーム数、Fは波形データ21のサンプリング周波数fsの1/2であるナイキスト周波数(F=fs/2)である。
Here, t is a time index corresponding to the shift interval for shifting the time window, and f is a frequency index indicating the frequency of the result of the FFT operation (hereinafter, “time index t” is “ (Time t) and “frequency index” as “frequency f”). Further, y (t, f) is a decibel value indicating the magnitude of power at time t and frequency f. The time t and the frequency f satisfy the
特定成分検出部4は、診断32時の時間周波数分布321から、以下のようにして、特定成分を検出する(ステップST6)。
まず、診断32時の時間周波数分布321から、各時刻において所定の周波数帯域に含まれるパワー値の総和を求めることにより、帯域パワー(のデシベル値)の時系列を求める。詳細には、時刻をtとする帯域パワー時系列B(t)は、式(1)のように計算される。
ここで、fL及びfUは、それぞれ、所定の周波数範囲を示す下限の周波数と上限の周波数である。例えば、fL=1000Hz,fU=9000Hzと設定する。The specific
First, from the
Here, fL and fU are a lower limit frequency and an upper limit frequency indicating a predetermined frequency range, respectively. For example, fL = 1000 Hz and fU = 9000 Hz are set.
次に、この帯域パワー時系列B(t)を時間方向に探索することにより、そのピークを検出する。ピークは、時刻tを中心とする所定の窓幅(設定幅)Wを有する時間窓を設け、時刻tにおける帯域パワーの値が、この時間窓中の帯域パワー時系列の最大値と一致するとき、時刻tにピークがあるとして、検出する。すなわち、ピークは式(2)のようにして検出される。
ここで、「Peak(t)」は1のときピークがあることを示し、0のときピークがないことを示す。なお、窓幅Wは例えば、W=41フレーム(時間幅換算で205ミリ秒)とする。Next, the band power time series B (t) is searched in the time direction to detect its peak. The peak is provided with a time window having a predetermined window width (set width) W centered at time t, and the value of the band power at time t matches the maximum value of the band power time series in this time window. , Detecting that there is a peak at time t. That is, the peak is detected as shown in Equation (2).
Here, “Peak (t)” indicates that there is a peak when it is 1, and indicates that there is no peak when it is 0. The window width W is, for example, W = 41 frames (205 milliseconds in terms of time width).
特定成分計数部5は、特定成分検出部4で求められた特定成分の検出結果から、特定成分の検出数を計数する(ステップST7)。詳細には、特定成分の検出数は、特定成分検出部4で求められたピークの数を、Peak(t)の時刻の範囲1≦t≦Tにおける総和として、式(3)のように計算する。
ここで、Countは、検出された特定成分の計数値(ピークの数)である。The specific
Here, Count is a count value (number of peaks) of the detected specific component.
図3は、軸受異常音データを時系列に示す図であり、図中(a)は、時間周波数分布(スペクトログラム)を示し、図中(b)は、帯域パワー時系列(b)を、また、図中(c)は特定成分の検出結果を丸印により示している。 FIG. 3 is a diagram showing bearing abnormal sound data in time series, where (a) shows the time frequency distribution (spectrogram), (b) shows the band power time series (b), and (C) in the figure shows the detection result of the specific component by a circle.
計数履歴保存部6は、特定成分計数部5が取得した計数値を診断時刻(診断を実施した日付と時間)と共に保存する(ステップST8)。
図4は、計数履歴保存部6に保存されるデータの構成と保存データの例を示す。図において、「動作」で示す欄は、計数値を得たときの動作モードを記録し、「日付」で示す欄は学習または診断を実施した日付を記録し、「時間」で示す欄は集音を開始した時間を記録し、「計数値」で示す欄は計数値(式(3)のCount)を記録する。The count
FIG. 4 shows the configuration of data stored in the count
ステップST9の学習モードの判定において、学習モードであった場合は処理を終了する。一方、診断モードであった場合、増分計算部7は、計数履歴保存部6に記録された計数値を元に、計数値の増分を計算する(ステップST10)。すなわち、計数値の増分は式(4)のように計算される。
ここで、「Count(学習時)」は学習時の計数値、「Count(診断時)」は診断時の計数値である。If the learning mode is determined in step ST9, the process ends. On the other hand, in the diagnosis mode, the
Here, “Count (at the time of learning)” is a count value at the time of learning, and “Count (at the time of diagnosis)” is a count value at the time of diagnosis.
軸受異常判定部8は、増分計算部7が計算した計数値の増分に基づいて、計数値の増分が所定の閾値を超えるとき(予め設定した値以上の増加があったとき)、軸受の異常があると判定し、軸受異常判定結果81として出力する(ステップST11)。すなわち、軸受の異常は式(5)のように判定される。
ここで、「JudgBearing」は軸受異常の判定結果で、1は異常があることを示し、0は異常がないことを示す。また、「ThresholdBearing」は軸受異常判定の閾値である。ThresholdBearingは、例えば、特定成分が毎秒2回ずつ検出される場合異常であるとして、42と設定する。When the increment of the count value exceeds a predetermined threshold based on the increment of the count value calculated by the increment calculation unit 7 (when there is an increase beyond a preset value), the bearing
Here, “JudgBearing” is a bearing abnormality determination result, where 1 indicates that there is an abnormality and 0 indicates that there is no abnormality. Further, “Threshold Bearing” is a bearing abnormality determination threshold value. Threshold Bearing is set to 42, for example, because it is abnormal when a specific component is detected twice per second.
図4の例では、2012年10月29日3時02分35秒から開始された診断時において、計数値が87と閾値42を超えているため、軸受の異常があると判定される。 In the example of FIG. 4, since the count value exceeds 87 and the threshold value 42 at the time of diagnosis started on October 29, 2012, 3:02:35, it is determined that there is a bearing abnormality.
以上のように、本実施の形態による異常音診断装置は、学習時に検出された特定成分の計数値に対する、診断時に検出される特定成分の計数値の増分に基づいて、回転体から発生する異常音を検出するように構成したので、学習時から存在する特定成分の影響を排除して、特定成分の検出を容易にするという効果を奏する。 As described above, the abnormal sound diagnosis apparatus according to the present embodiment has an abnormality generated from the rotating body based on the increment of the count value of the specific component detected at the time of diagnosis with respect to the count value of the specific component detected at the time of learning. Since the sound is detected, the effect of the specific component existing from the learning time is eliminated, and the detection of the specific component is facilitated.
なお、上記例では、特定成分の検出数の計数値として、特定成分の時間周波数分布の全時間区間に渡る計数値を用いたが、特定成分の単位時間当たりの検出数の計数値としても、同様な効果を有することは言うまでもない。 In the above example, the count value over the entire time interval of the time frequency distribution of the specific component is used as the count value of the detection number of the specific component, but as the count value of the detection number per unit time of the specific component, Needless to say, it has a similar effect.
以上説明したように、実施の形態1の異常音診断装置によれば、診断時の作動音と正常時の作動音とを比較して、作動音の異常を診断する異常音診断装置において、診断対象の作動音をスペクトル分析し時間周波数分布を取得する時間周波数分析部と、時間周波数分布の中から、予め定義された特定成分を検出する特定成分検出部と、時間周波数分布において特定成分検出部が検出した特定成分の検出回数を計数する特定成分計数部と、正常時の特定成分計数値と、診断時の特定成分計数値とを比較して設定値以上の増加があったとき異常と判定する判定部とを備えたので、他の要因で発生する異常音が診断対象の異常音として誤検出されるのを防止することができる。 As described above, according to the abnormal sound diagnosis apparatus of the first embodiment, in the abnormal sound diagnosis apparatus that compares the operation sound at the time of diagnosis and the operation sound at the time of normality to diagnose abnormality of the operation sound, Spectral analysis of the target operating sound to obtain a time frequency distribution, a time frequency analysis unit that detects a predetermined specific component from the time frequency distribution, and a specific component detection unit in the time frequency distribution The specific component counting unit that counts the number of times the specific component detected is detected, and the normal component count value is compared with the specific component count value at the time of diagnosis. Therefore, it is possible to prevent abnormal sounds generated due to other factors from being erroneously detected as abnormal sounds to be diagnosed.
また、実施の形態1の異常音診断装置によれば、特定成分検出部は、時間周波数分布から、帯域パワー時系列を求め、帯域パワー時系列から、設定幅の時間窓に含まれるピークを検出することで特定成分を検出するようにしたので、高い検出精度で異常音を検出することができる。 Further, according to the abnormal sound diagnosis apparatus of the first embodiment, the specific component detection unit obtains the band power time series from the time frequency distribution, and detects the peak included in the time window of the set width from the band power time series. By doing so, the specific component is detected, so that the abnormal sound can be detected with high detection accuracy.
実施の形態2.
図5は、実施の形態2の異常音診断装置を示す構成図である。
実施の形態2は、特定成分検出部40において、診断32時の時間周波数分布321から正常時(学習31時)の時間周波数分布311を除去し、正常時の時間周波数分布311を除去した後の時間周波数分布から特定成分を検出するようにしたものである。その他の集音器1〜軸受異常判定部8の構成については図1に示す実施の形態1と同様であるため、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略する。
FIG. 5 is a configuration diagram illustrating the abnormal sound diagnosis apparatus of the second embodiment.
In the second embodiment, the specific
次に、実施の形態2の異常音診断装置の動作について説明する。
波形取得部2が集音器1から出力される測定信号を波形データ21に変換し、時間周波数分析部3が、波形データ21に基づいて学習31時に時間周波数分布311を出力し、診断32時に時間周波数分布321を出力するのは実施の形態1と同様である。
特定成分検出部40は、診断モードの場合、診断32時の時間周波数分布321から、学習31時の時間周波数分布311を除去し、除去後の時間周波数分布から、特定成分を検出する。詳細には、先ず、除去後の時間周波数分布は式(6)のように求める。
ここで、y′(t,f)は診断時の時間周波数分布321から学習時の時間周波数分布311を除去した後の時間周波数分布、y(t,f)は診断時の時間周波数分布321、y0(t,f)は学習時の時間周波数分布311である。Next, the operation of the abnormal sound diagnosis apparatus of the second embodiment will be described.
The
In the diagnosis mode, the specific
Here, y ′ (t, f) is a time frequency distribution after removing the learning
次に、特定成分検出部40は、除去後の時間周波数分布y′(t,f)から、以下のようにして特定成分を検出する。先ず、除去後の時間周波数分布y′(t,f)に対して、各時刻で、所定の周波数帯域に含まれるパワー値の総和を求めることにより、帯域パワー時系列を求める。すなわち、時刻tの帯域パワー時系列B′(t)は式(7)のように計算される。
ここで、fL及びfUは、それぞれ、所定の周波数範囲を示す下限の周波数と上限の周波数である。Next, the specific
Here, fL and fU are a lower limit frequency and an upper limit frequency indicating a predetermined frequency range, respectively.
次に、特定成分検出部40は、この帯域パワー時系列B′(t)に対して、そのピークを検出する。ピークは、前述の(2)式に示すように、時刻tを中心とする所定の窓幅Wを有する時間窓を設け、時刻tにおける帯域パワーの値が、この時間窓中の帯域パワー時系列の最大値と一致するとき、時刻tにピークがあるとして、検出する。
Next, the specific
特定成分計数部5は、前述の(3)式に示すように、特定成分検出部40で求められた特定成分の検出結果から、特定成分の検出数を計数する。この計数処理は実施の形態1の図2におけるステップST7と同様であり、また、ステップST7以降の処理も実施の形態1と同様である。
The specific
図6は、実施の形態1の図3と同様に、軸受異常のあるデータを時系列に示す図であり、図中(a)に時間周波数分布(スペクトログラム)と、図中(b)に帯域パワー時系列と、図中(c)に特定成分の検出結果を示す。図3(c)と図6(c)を比べると、図6(c)は検出されるピークの値が揃っている。従って、一定の閾値(例えば、閾値5)とピークの値を比較するという簡単ではあるが頑健な処理により、値が小さいピークの検出を抑制することで、軸受異常音とは異なる成分によって生じる小さなピークを抑制することができるようになる。 FIG. 6 is a diagram showing time-sequential data of bearing abnormality in the same manner as FIG. 3 of the first embodiment. FIG. 6A shows a time frequency distribution (spectrogram) and FIG. The power time series and the detection result of the specific component are shown in FIG. Comparing FIG. 3C and FIG. 6C, the detected peak values are aligned in FIG. 6C. Therefore, the detection of a peak with a small value is suppressed by a simple but robust process of comparing a peak value with a certain threshold value (for example, threshold value 5). Peaks can be suppressed.
このように、本実施の形態による異常音検出装置は、特定成分を検出する際、診断時の帯域パワーから学習時の帯域パワーを除去しているため、時刻と共に帯域パワーが変化する場合でも、検出されるピークの値が揃えられる。このため、新たに設ける一定の閾値と比較することにより小さなピークを抑制でき、軸受異常音とは異なる成分によって生じる小さなピークを誤検出する可能性を軽減することができるという効果を奏する。 As described above, the abnormal sound detection device according to the present embodiment removes the band power at the time of learning from the band power at the time of diagnosis when detecting a specific component, so even when the band power changes with time, The detected peak values are aligned. For this reason, it is possible to suppress a small peak by comparing with a predetermined threshold value newly provided, and to reduce the possibility of erroneously detecting a small peak caused by a component different from the bearing abnormal noise.
なお、学習時の時間周波数分布から学習時の帯域パワー時系列を求めると共に、診断時の時間周波数分布から診断時の帯域パワー時系列を求め、診断時の帯域パワー時系列から、学習時の帯域パワー時系列を除去した帯域パワー時系列に対して、ピークを検出するようにしても、同様の功を奏することができる。 In addition, the band power time series at the time of learning is obtained from the time frequency distribution at the time of learning, the band power time series at the time of diagnosis is obtained from the time frequency distribution at the time of diagnosis, and the band at the time of learning is obtained from the band power time series at the time of diagnosis. Even if a peak is detected for a band power time series from which the power time series is removed, the same effect can be obtained.
以上説明したように、実施の形態2の異常音診断装置によれば、特定成分検出部は、診断時の時間周波数分布から正常時の時間周波数分布を除去して得られる時間周波数分布から帯域パワー時系列を求め、帯域パワー時系列から、設定幅の時間窓に含まれるピークを検出することで特定成分を検出するようにしたので、高い検出精度で異常音を検出することができる。 As described above, according to the abnormal sound diagnosis apparatus of the second embodiment, the specific component detection unit detects the band power from the time frequency distribution obtained by removing the normal time frequency distribution from the time frequency distribution at the time of diagnosis. Since the specific component is detected by obtaining the time series and detecting the peak included in the time window of the set width from the band power time series, the abnormal sound can be detected with high detection accuracy.
また、実施の形態2の異常音診断装置によれば、特定成分検出部は、正常時の時間周波数分布から正常時の帯域パワー時系列を求めると共に、診断時の時間周波数分布から診断時の帯域パワー時系列を求め、診断時の帯域パワー時系列から正常時の帯域パワー時系列を除去して得られる帯域パワー時系列を用いて、設定幅の時間窓に含まれるピークを検出することで特定成分を検出するようにしたので、高い検出精度で異常音を検出することができる。 In addition, according to the abnormal sound diagnosis apparatus of the second embodiment, the specific component detection unit obtains the normal band power time series from the normal time frequency distribution, and determines the normal time band from the time frequency distribution at the time of diagnosis. Determined by detecting the peak included in the time window of the set width using the band power time series obtained by obtaining the power time series and removing the normal band power time series from the band power time series at the time of diagnosis Since the component is detected, the abnormal sound can be detected with high detection accuracy.
実施の形態3.
実施の形態3は、互に同期して集音可能とした複数の集音器からなる多チャンネル集音手段を設けたもので、かご下にある回転体から発生する異常音の影響を除去して、他の部品から発生する異常音を検出するようにしたものである。
The third embodiment is provided with multi-channel sound collecting means composed of a plurality of sound collectors capable of collecting sounds in synchronization with each other, and eliminates the influence of abnormal sound generated from a rotating body under the cage. Thus, an abnormal sound generated from other parts is detected.
図7は、実施の形態3の異常音診断装置を示す構成図である。
実施の形態3の異常音診断装置は、集音器1a,1b、波形取得部2a,2b、時間周波数分析部3a,3b、特定成分検出部4、特定成分計数部5、計数履歴保存部6、増分計算部7、軸受異常判定部8、特定成分除去部9a,9b、異常検出部10a,10bを備えている。FIG. 7 is a configuration diagram illustrating the abnormal sound diagnosis apparatus of the third embodiment.
The abnormal sound diagnosis apparatus of
集音器1aは、所定の特定チャンネルであるかご下に設置された集音器であり、波形取得部2aは、集音器1aからの信号をサンプリングしデジタル信号に変換して波形データ21aを出力する処理部、時間周波数分析部3aは、波形データ21aから、その時間周波数分布を求め、学習31a時の時間周波数分布311a及び診断32a時の時間周波数分布321aを出力する処理部である。
The sound collector 1a is a sound collector installed under the car of a predetermined specific channel, and the waveform acquisition unit 2a samples the signal from the sound collector 1a and converts it into a digital signal to convert the
同様に、集音器1bはかご上に設置された集音器、波形取得部2bは集音器1bからの信号をサンプリングしデジタル信号に変換して波形データ21bを出力する処理部、時間周波数分析部3bは、波形データ21bから、その時間周波数分布を求め、学習31b時の時間周波数分布311b及び診断32b時の時間周波数分布321bを出力する処理部である。なお、波形取得部2aおよび波形取得部2bは互いに同期して動作する。
Similarly, the
また、特定成分検出部4は、時間周波数分布311aを参照し時間周波数分布321aに含まれる特定成分としての衝撃性成分を検出する処理部、特定成分計数部5は特定成分検出部4が検出した衝撃性成分の検出回数を計数する処理部、計数履歴保存部6は特定成分計数部5が計数した検出回数を診断時刻と共に保存する記憶部、増分計算部7は計数履歴保存部6に保存された学習時の計数値からの増分を計算する処理部、軸受異常判定部8は増分計算部7が計算した増加に基づいて軸受の異常を判定し、軸受異常判定結果81を出力する処理部である。すなわち、集音器1a、波形取得部2a、時間周波数分析部3a、特定成分検出部4〜軸受異常判定部8は、実施の形態1における集音器1〜軸受異常判定部8と同様の構成である。
The specific
また、特定成分除去部9aは、特定成分検出部4の出力を参照し診断時の時間周波数分布321aから特定成分を除去し特定成分除去後の時間周波数分布91aを出力する処理部、異常検出部10aは学習時の時間周波数分布311aを参照し特定成分除去後の時間周波数分布91aに含まれる異常音成分を検出し、かご下異常判定結果101aを出力する処理部である。同様に、特定成分除去部9bは、特定成分検出部4の出力を参照し診断時の時間周波数分布321bから特定成分を除去し特定成分除去後の時間周波数分布91bを出力する処理部、異常検出部10bは、学習時の時間周波数分布311bを参照し特定成分除去後の時間周波数分布91bに含まれる異常音成分を検出し、かご上異常判定結果101bを出力する処理部である。
The specific
次に、実施の形態3の異常音診断装置の動作について説明する。図8は、特定成分除去部9a,9bと異常検出部10a,10bの動作を示すフローチャートである。なお、集音器1aから軸受異常判定部8までの動作は実施の形態1と同様であるため、図2のフローチャートを適宜用いて説明する。
特定成分検出部4は、診断時の時間周波数分布321aから、帯域パワー時系列を求め、帯域パワー時系列のピーク検出結果を出力する(図2におけるステップST6)。検出されたピークの位置は、式(2)と同じ式(8)において、Peak(t)=1となるtの集合として表される。
Next, the operation of the abnormal sound diagnosis apparatus according to the third embodiment will be described. FIG. 8 is a flowchart showing the operations of the specific
The specific
特定成分除去部9aは、診断時の時間周波数分布321aから、以下のようにして、特定成分検出部4が検出した特定成分を除去する(図8におけるステップST12)。まず、特定成分検出部4が出力するピーク検出結果から、検出されたピークの位置を求める。次に、診断時の時間周波数分布321aに対して、検出された各ピークの位置における特定成分を覆うのに適するように決定した所定の継続時間と周波数帯域を有するマスクを生成し、このマスクが覆う時間周波数成分の値をマスク有という特別の数値(NAと記す)に置き換え、特定成分除去後の時間周波数分布91aとして出力する。マスクの継続時間及び帯域幅は、それぞれ、例えば、10フレーム(50ミリ秒)及び100Hz〜12000Hzとする。
The specific
同様に、特定成分除去部9bは、特定成分検出部4が出力するピーク検出結果から、検出されたピークの位置を求め、診断時の時間周波数分布321bに対して、検出されたピークの位置における特定成分を覆うのに適するように決定された所定の継続時間と周波数帯域を有するマスクを生成し、このマスクが覆う時間周波数成分の値をマスク有という特別の数値(NA)に置き換え、特定成分除去後の時間周波数分布91bとして出力する。
Similarly, the specific
異常検出部10aは、特定成分除去後の時間周波数分布91aと、学習時の時間周波数分布311aを比較し、以下のようにして、異常の有無を判定する(図8におけるステップST13)。まず、診断対象とするエレベータで発生し得る異常音の時間周波数分布の経験値に基づいて、時間周波数分布上で定義され、予め事前知識として決められた、K個の所定の時間周波数領域に対して、特定成分除去後の時間周波数分布91aから、NA以外の数値から算出される平均強度と、このNA以外の数値に対応する学習時の時間周波数分布311aの値から算出される平均強度との差異を計算する。すなわち、差異は、式(9)のように計算する。
ここで、y′(t,f)は特定成分除去後の時間周波数分布、y0(t,f)は学習時の時間周波数分布、Kは所定の時間周波数領域の数であり、Ω(k)はk番目(1≦k≦K)の所定の時間周波数領域で、総和記号の下付きの条件式は、Ω(k)に含まれ、かつ、マスク有という特別の数値でないような時間t及び周波数fの組について総和をとることを表す。所定の時間周波数領域としては、例えば、時間周波数分布の全体を覆う領域と、時間軸をN分割、周波数軸をM分割した各部分領域とすることができる。The
Here, y ′ (t, f) is the time frequency distribution after removal of the specific component, y 0 (t, f) is the time frequency distribution during learning, K is the number of predetermined time frequency regions, and Ω (k) Is the k-th (1 ≦ k ≦ K) predetermined time-frequency region, and the subscript conditional expression of the sum symbol is included in Ω (k) and is not a special numerical value with a mask t and It represents taking the sum for the set of frequencies f. As the predetermined time frequency region, for example, a region covering the entire time frequency distribution and a partial region obtained by dividing the time axis into N and dividing the frequency axis into M can be used.
次に、この差異が所定の閾値を超えるとき、所定の時間周波数領域において、かご下の異常があると判定し、かご下異常判定結果101aを出力する。すなわち、判定は式(10)のようになされる。
ここで、「JudgOthers」は、判定結果で、1は異常、0は正常であることを示す。また、「ThresholdOthers」は閾値である。この閾値は、例えば、6デシベルとする。Next, when this difference exceeds a predetermined threshold value, it is determined that there is an abnormality under the car in a predetermined time frequency region, and an under car
Here, “JudgOthers” is a determination result, which indicates that 1 is abnormal and 0 is normal. “ThresholdOthers” is a threshold value. This threshold is, for example, 6 dB.
同様に、異常検出部10bは、予め事前知識として決めた、K個の所定の時間周波数領域において、特定成分除去後の時間周波数分布91bから、マスク有という特別の数値以外の数値から算出される平均強度と、学習時の時間周波数分布311bの対応する値から算出される平均強度とを算出し、両者の平均強度の差異が所定の閾値を超えるとき、この所定の時間周波数領域において、かご上の異常があると判定し、かご上異常判定結果101bを出力する。
Similarly, the
本実施の形態において、かご下で発生した軸受異常音は、かごの周りの昇降路内の空間を通して、かご上の集音器1bに到達することが分かっている。
また、本実施の形態の異常音診断装置は、3種類(一般的には集音器の数+1)の異常判定結果、すなわち、軸受異常判定結果81と、かご下異常判定結果101a及びかご上異常判定結果101bを出力する。In the present embodiment, it is known that the bearing abnormal noise generated under the car reaches the
In addition, the abnormal sound diagnosis apparatus of the present embodiment has three types of abnormality determination results (generally, the number of sound collectors + 1), that is, a bearing
図9は、エレベータで起こる可能性のある異常モードと、本実施の形態の判定出力の関係を示す図である。
かご下で軸受異常音が発生していないときは、軸受異常判定結果81は、常に、正常である。また、かご下異常判定結果101aは、かご下の異常であって、軸受以外の部品の異常があれば異常を判定出力する。同様に、かご上異常判定結果101bは、かご上の異常があれば異常を判定出力する。
一方、かご下で軸受異常が発生しているときは、軸受異常判定結果81は、常に、異常である。また、かご下異常判定結果101aは、かご下の異常であって、軸受以外の部品の異常があれば異常を判定出力する。同様に、かご上異常判定結果101bは、かご上の異常があれば異常を判定出力する。FIG. 9 is a diagram illustrating a relationship between an abnormal mode that may occur in an elevator and a determination output according to the present embodiment.
When no bearing abnormal noise is generated under the car, the bearing
On the other hand, when a bearing abnormality occurs under the cage, the bearing
このように、実施の形態3の異常音診断装置は、かご下で軸受異常が発生していなくても、その他の部品の異常を検出できると共に、かご下で軸受異常が発生している場合でも、かご下で発生している軸受異常音の影響を除去して、その他の部品の異常音を検出することができるという効果を奏する。 As described above, the abnormal sound diagnosis apparatus according to the third embodiment can detect the abnormality of other parts even when the bearing abnormality does not occur under the cage, and even when the bearing abnormality occurs under the cage. The effect of the abnormal bearing noise generated under the car is removed, and the abnormal noise of other parts can be detected.
以上説明したように、実施の形態3の異常音診断装置によれば、一つの診断対象とする作動音を一つのチャンネルとして、それぞれのチャンネルの診断時の作動音と正常時の作動音とを比較して、複数のチャンネルの作動音の異常を診断する異常音診断装置であって、複数のチャンネルの作動音をそれぞれスペクトル分析し時間周波数分布を取得する複数の時間周波数分析部と、複数の時間周波数分析部のうち、一つの時間周波数分析部を特定の時間周波数分析部とし、特定の時間周波数分析部が取得した特定チャンネルの時間周波数分布から、予め定義された特定成分を検出する特定成分検出部と、時間周波数分布において特定成分検出部が検出した特定成分の検出回数を計数する特定成分計数部と、正常時の特定成分計数値と、診断時の特定成分計数値とを比較して設定値以上の増加があったとき異常と判定する判定部と、複数の時間周波数分析部が取得した複数チャンネルの時間周波数分布から、それぞれ、特定成分検出部が検出した特定成分を除去し、特定成分が除去された時間周波数分布を求める複数の特定成分除去部と、複数の特定成分除去部で求めた複数の時間周波数分布と、複数の時間周波数分析部の正常時の時間周波数分布とによりそれぞれのチャンネルにおける異常検出を行う複数の異常検出部とを備え、特定成分検出部として実施の形態1または実施の形態2の特定成分検出部を用いるようにしたので、他の要因で発生する異常音が診断対象の異常音として誤検出されるのを防止することができると共に、特定の異常音の発生が他の要因で発生する異常音の検出精度を低下させてしまうことを防止することができる。 As described above, according to the abnormal sound diagnosis apparatus of the third embodiment, the operation sound to be diagnosed is one channel, and the operation sound at the time of diagnosis and the operation sound at the time of normal of each channel are obtained. In comparison, an abnormal sound diagnosis device for diagnosing abnormalities in operating sound of a plurality of channels, wherein a plurality of time frequency analyzing units that respectively perform spectrum analysis of the operating sound of a plurality of channels and obtain a time frequency distribution; Among the time-frequency analysis units, one time-frequency analysis unit is set as a specific time-frequency analysis unit, and a specific component that detects a predetermined specific component from the time-frequency distribution of a specific channel acquired by the specific time-frequency analysis unit A detection unit, a specific component counting unit that counts the number of times of detection of the specific component detected by the specific component detection unit in the time-frequency distribution, a specific component count value in a normal state, and a diagnosis time The specific component detection unit respectively determines from the determination unit that compares with the constant component count value and determines that there is an abnormality when there is an increase over the set value, and the time frequency distribution of the plurality of channels acquired by the plurality of time frequency analysis units. A plurality of specific component removal units for removing a detected specific component and obtaining a time frequency distribution from which the specific component has been removed; a plurality of time frequency distributions obtained by a plurality of specific component removal units; and a plurality of time frequency analysis units Since it includes a plurality of abnormality detection units that perform abnormality detection in each channel based on the normal time frequency distribution, the specific component detection unit of the first or second embodiment is used as the specific component detection unit. It is possible to prevent abnormal sounds generated by other factors from being erroneously detected as abnormal sounds to be diagnosed and to prevent abnormal sounds generated by other factors from occurring. It would reduce the precision output can be prevented.
なお、上記実施の形態1〜3では、異常検出としてエレベータの軸受の異常を判定するようにしたが、診断対象としてこれに限定されるものではなく、周期的な動作を行う機構を有する装置であれば適用可能である。 In the first to third embodiments, the abnormality of the elevator bearing is determined as the abnormality detection. However, the present invention is not limited to this as an object to be diagnosed, and is an apparatus having a mechanism that performs a periodic operation. Applicable if available.
また、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。 Further, within the scope of the present invention, the invention of the present application can be freely combined with each embodiment, modified with any component in each embodiment, or omitted with any component in each embodiment. .
この発明の異常音診断装置は、時間周波数分布における特定成分の検出回数を計数し、正常時の特定成分計数値より診断時の特定成分計数値が設定値以上の増加があったとき異常と判定するようにしたので、他の要因で発生する異常音が診断対象の異常音として誤検出されるのを防止することができる。このため、エレベータや車両等の回転体を有する機械から発生する異常音を診断するのに適している。 The abnormal sound diagnosis apparatus according to the present invention counts the number of times a specific component is detected in a time-frequency distribution, and determines that an abnormality occurs when the specific component count value at the time of diagnosis is greater than a set value by a specific component count value at normal time. Therefore, it is possible to prevent the abnormal sound generated due to other factors from being erroneously detected as the abnormal sound to be diagnosed. For this reason, it is suitable for diagnosing abnormal noise generated from a machine having a rotating body such as an elevator or a vehicle.
1,1a,1b 集音器、2,2a,2b 波形取得部、3,3a,3b 時間周波数分析部、4,40 特定成分検出部、5 特定成分計数部、6 計数履歴保存部、7 増分計算部、8 軸受異常判定部、9a,9b 特定成分除去部、10a,10b 異常検出部、21,21a,21b 波形データ、31,31a,31b 学習、32,32a,32b 診断、81 軸受異常判定結果、91a,91b 特定成分除去後の時間周波数分布、101a かご下異常判定結果、101b かご上異常判定結果、311,311a,311b 時間周波数分布、321,321a,321b 時間周波数分布。 1, 1a, 1b Sound collector, 2, 2a, 2b Waveform acquisition unit, 3, 3a, 3b Time frequency analysis unit, 4, 40 Specific component detection unit, 5 Specific component counting unit, 6 Count history storage unit, 7 Increment Calculation unit, 8 bearing abnormality determination unit, 9a, 9b specific component removal unit, 10a, 10b abnormality detection unit, 21, 21a, 21b waveform data, 31, 31a, 31b learning, 32, 32a, 32b diagnosis, 81 bearing abnormality determination Results: 91a, 91b Temporal frequency distribution after removal of specific components, 101a Car lower abnormality determination result, 101b Car upper abnormality determination result, 311, 311a, 311b Time frequency distribution, 321, 321a, 321b Time frequency distribution.
この発明に係る異常音診断装置は、一つの診断対象とする作動音を一つのチャンネルとして、それぞれのチャンネルの診断時の作動音と正常時の作動音とを比較して、複数のチャンネルの作動音の異常を診断する異常音診断装置であって、複数のチャンネルの作動音をそれぞれスペクトル分析し時間周波数分布を取得する複数の時間周波数分析部と、複数の時間周波数分析部のうち、一つの時間周波数分析部を特定の時間周波数分析部とし、当該特定の時間周波数分析部が取得した特定チャンネルの時間周波数分布から、予め定義された特定成分を検出する特定成分検出部と、時間周波数分布において特定成分検出部が検出した特定成分の検出回数を計数する特定成分計数部と、正常時の特定成分計数値と、診断時の特定成分計数値とを比較して設定値以上の増加があったとき異常と判定する判定部と、複数の時間周波数分析部が取得した複数チャンネルの時間周波数分布から、それぞれ、特定成分検出部が検出した特定成分を除去し、当該特定成分が除去された時間周波数分布を求める複数の特定成分除去部と、複数の特定成分除去部で求めた複数の時間周波数分布と、複数の時間周波数分析部の正常時の時間周波数分布とによりそれぞれのチャンネルにおける異常検出を行う複数の異常検出部とを備えたものである。 The abnormal sound diagnosis apparatus according to the present invention operates a plurality of channels by comparing the operation sound at the time of diagnosis of each channel with the operation sound at the time of normal using each operation sound to be diagnosed as one channel. a abnormal sound diagnostic apparatus for diagnosing an abnormality in the sound, and a plurality of time-frequency analysis unit for acquiring respective spectral analysis and time-frequency distribution the operation sound of the plurality of channels, among the plurality of time-frequency analysis unit, one the time-frequency analyzer and a specific time-frequency analysis unit, a time-frequency distribution or these particular channels to which the specific time frequency analysis unit obtains a specific component detector for detecting a predefined specific component, time-frequency Compares the specific component count unit that counts the number of detections of the specific component detected by the specific component detector in the distribution with the specific component count value at normal time and the specific component count value at diagnosis And abnormality determination unit when there is an increase of more than set value each, from the time frequency distribution of a plurality of channels in which a plurality of time-frequency analysis unit obtains, respectively, to remove certain components detected the specific component detection unit, A plurality of specific component removal units for obtaining a time frequency distribution from which the specific component has been removed, a plurality of time frequency distributions obtained by a plurality of specific component removal units, and a time frequency distribution at a normal time of a plurality of time frequency analysis units Are provided with a plurality of abnormality detection units for detecting abnormality in each channel .
Claims (5)
診断対象の作動音をスペクトル分析し時間周波数分布を取得する時間周波数分析部と、
前記時間周波数分布の中から、予め定義された特定成分を検出する特定成分検出部と、
前記時間周波数分布において前記特定成分検出部が検出した前記特定成分の検出回数を計数する特定成分計数部と、
前記正常時の特定成分計数値と、前記診断時の特定成分計数値とを比較して設定値以上の増加があったとき異常と判定する判定部とを備えたことを特徴とする異常音診断装置。In the abnormal sound diagnosis device that compares the operation sound at the time of diagnosis and the operation sound at the normal time to diagnose the abnormality of the operation sound,
A time frequency analysis unit that performs spectrum analysis of the operating sound to be diagnosed to obtain a time frequency distribution;
A specific component detection unit for detecting a predetermined specific component from the time-frequency distribution;
A specific component counting unit that counts the number of detections of the specific component detected by the specific component detection unit in the time-frequency distribution;
An abnormal sound diagnosis comprising: a determination unit that compares the specific component count value at the normal time and the specific component count value at the time of diagnosis and determines an abnormality when there is an increase over a set value apparatus.
前記複数のチャンネルの作動音をそれぞれスペクトル分析し時間周波数分布を取得する複数の時間周波数分析部と、
前記複数の時間周波数分析部のうち、一つの時間周波数分析部を特定の時間周波数分析部とし、当該特定の時間周波数分析部が取得した特定チャンネルの時間周波数分布から、予め定義された特定成分を検出する特定成分検出部と、
前記時間周波数分布において前記特定成分検出部が検出した前記特定成分の検出回数を計数する特定成分計数部と、
前記正常時の特定成分計数値と、前記診断時の特定成分計数値とを比較して設定値以上の増加があったとき異常と判定する判定部と、
前記複数の時間周波数分析部が取得した複数チャンネルの時間周波数分布から、それぞれ、前記特定成分検出部が検出した特定成分を除去し、当該特定成分が除去された時間周波数分布を求める複数の特定成分除去部と、
前記複数の特定成分除去部で求めた複数の時間周波数分布と、前記複数の時間周波数分析部の正常時の時間周波数分布とによりそれぞれのチャンネルにおける異常検出を行う複数の異常検出部とを備えたことを特徴とする異常音診断装置。Abnormal sound diagnosis device for diagnosing abnormality of operation sound of multiple channels by comparing operation sound at diagnosis of each channel and operation sound at normal time with operation sound to be diagnosed as one channel Because
A plurality of time-frequency analysis units that respectively perform spectrum analysis of the operation sounds of the plurality of channels to obtain a time-frequency distribution;
Among the plurality of time frequency analysis units, one time frequency analysis unit is set as a specific time frequency analysis unit, and a specific component defined in advance is obtained from the time frequency distribution of the specific channel acquired by the specific time frequency analysis unit. A specific component detection unit to detect;
A specific component counting unit that counts the number of detections of the specific component detected by the specific component detection unit in the time-frequency distribution;
A determination unit that compares the specific component count value at the time of normality with the specific component count value at the time of diagnosis and determines an abnormality when there is an increase over a set value,
A plurality of specific components for removing the specific components detected by the specific component detection unit from the time frequency distributions of the plurality of channels acquired by the plurality of time frequency analysis units and obtaining the time frequency distribution from which the specific components are removed A removal section;
A plurality of anomaly detection units that detect anomalies in each channel by using the plurality of time frequency distributions obtained by the plurality of specific component removal units and the time frequency distributions at the normal time of the plurality of time frequency analysis units; An abnormal sound diagnosis apparatus characterized by that.
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CN105738136B (en) * | 2016-01-27 | 2019-01-22 | 合肥科博软件技术有限公司 | A kind of unit exception detection method and device |
WO2018146733A1 (en) * | 2017-02-07 | 2018-08-16 | 富士通株式会社 | Generation program, abnormality determination device and generation method |
JP6888793B2 (en) * | 2017-02-09 | 2021-06-16 | 株式会社明和eテック | Abnormality monitoring method and abnormality monitoring device |
JP6965182B2 (en) * | 2018-02-21 | 2021-11-10 | 中部電力株式会社 | Diagnosis method of operation abnormality in power switch |
JP2019144187A (en) | 2018-02-23 | 2019-08-29 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Diagnosing method, diagnosing device, and diagnosing program |
KR20190127542A (en) * | 2018-05-04 | 2019-11-13 | 더 보잉 컴파니 | Method and apparatus for acoustic emissions testing |
WO2020039565A1 (en) * | 2018-08-23 | 2020-02-27 | 村田機械株式会社 | Abnormality diagnosis method for bearings used in rotating machinery |
WO2020245970A1 (en) * | 2019-06-06 | 2020-12-10 | 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 | Analysis device |
WO2021165712A1 (en) | 2020-02-20 | 2021-08-26 | 日産自動車株式会社 | Image processing device and image processing method |
JP7294222B2 (en) * | 2020-04-16 | 2023-06-20 | トヨタ自動車株式会社 | Abnormal noise evaluation system and abnormal noise evaluation method |
DE102021203295A1 (en) * | 2021-03-31 | 2022-10-06 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Method for acoustic diagnosis of a processing device and system for carrying out the method |
JP2023046893A (en) * | 2021-09-24 | 2023-04-05 | 株式会社デンソー | Abnormal sound detector |
CN114417665B (en) * | 2022-01-11 | 2024-06-28 | 南京安广电力设备有限公司 | Method and device for detecting abnormal sound of fan cabin equipment |
JP7386278B2 (en) * | 2022-02-28 | 2023-11-24 | 株式会社日立製作所 | Inspection equipment and method |
JP2024117326A (en) * | 2023-02-17 | 2024-08-29 | Ntn株式会社 | Condition Monitoring System |
CN118443314B (en) * | 2024-07-08 | 2024-09-10 | 西安石油大学 | Cross-domain intelligent diagnosis method and system for roller bit rolling bearing |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08219955A (en) * | 1995-02-13 | 1996-08-30 | Mitsubishi Electric Corp | Diagnostic system for machine |
JPH09166483A (en) * | 1995-12-19 | 1997-06-24 | Hitachi Ltd | Method and apparatus for monitoring equipment |
JPH11241945A (en) * | 1998-02-25 | 1999-09-07 | Mitsubishi Electric Corp | Foreign sound inspecting device |
JP2002022617A (en) * | 2000-07-05 | 2002-01-23 | Mitsubishi Electric Corp | Apparatus for diagnosing bearing |
JP2005241089A (en) * | 2004-02-25 | 2005-09-08 | Mitsubishi Electric Corp | Apparatus diagnosing device, refrigeration cycle device, apparatus diagnosing method, apparatus monitoring system and refrigeration cycle monitoring system |
JP2012251851A (en) * | 2011-06-02 | 2012-12-20 | Mitsubishi Electric Corp | Abnormal sound diagnosis apparatus |
WO2015068446A1 (en) * | 2013-11-08 | 2015-05-14 | 三菱電機株式会社 | Abnormal sound diagnosis device |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN100587416C (en) * | 2006-01-30 | 2010-02-03 | 日产自动车株式会社 | Abnormal noise correction verification apparatus and method |
US20120020489A1 (en) * | 2009-01-06 | 2012-01-26 | Tomohiro Narita | Noise canceller and noise cancellation program |
JP5930789B2 (en) * | 2012-03-23 | 2016-06-08 | 三菱電機株式会社 | Abnormal sound diagnosis device |
-
2014
- 2014-08-25 JP JP2015546316A patent/JP6038347B2/en active Active
- 2014-08-25 CN CN201480061091.8A patent/CN105705928B/en active Active
- 2014-08-25 WO PCT/JP2014/072193 patent/WO2015068446A1/en active Application Filing
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08219955A (en) * | 1995-02-13 | 1996-08-30 | Mitsubishi Electric Corp | Diagnostic system for machine |
JPH09166483A (en) * | 1995-12-19 | 1997-06-24 | Hitachi Ltd | Method and apparatus for monitoring equipment |
JPH11241945A (en) * | 1998-02-25 | 1999-09-07 | Mitsubishi Electric Corp | Foreign sound inspecting device |
JP2002022617A (en) * | 2000-07-05 | 2002-01-23 | Mitsubishi Electric Corp | Apparatus for diagnosing bearing |
JP2005241089A (en) * | 2004-02-25 | 2005-09-08 | Mitsubishi Electric Corp | Apparatus diagnosing device, refrigeration cycle device, apparatus diagnosing method, apparatus monitoring system and refrigeration cycle monitoring system |
JP2012251851A (en) * | 2011-06-02 | 2012-12-20 | Mitsubishi Electric Corp | Abnormal sound diagnosis apparatus |
WO2015068446A1 (en) * | 2013-11-08 | 2015-05-14 | 三菱電機株式会社 | Abnormal sound diagnosis device |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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