KR20120135035A

KR20120135035A - 이상음 진단 장치

Info

Publication number: KR20120135035A
Application number: KR1020120049142A
Authority: KR
Inventors: 요시하루 아베
Original assignee: 미쓰비시덴키 가부시키가이샤
Priority date: 2011-06-02
Filing date: 2012-05-09
Publication date: 2012-12-12
Also published as: TWI451070B; KR101280802B1; TW201300742A; CN102809493B; JP2012251851A; CN102809493A; JP5783808B2

Abstract

종래에는, 주파수 분석 결과의 특정 이상음 성분에 의한 이상 검출을 위해서, 다양한 대역폭이나 계속 시간을 갖는 이상음 성분의 고정밀도 진단은 가능하지 않고, 또한, 시간 주파수 분포의 강도가 큰 영역을 관측 데이터로부터 구하기 때문에, 최적 진단 결과가 얻어지는 보증이 없다. 다른 종래 기술은, 미지의 이상 현상 진단을 위해서, 미지 이상 현상에 대한 진단 순서를 미리 처리 수단에 등록할 필요가 있다.
파형 데이터 취득 수단이 취입한 대상 기기의 소리 또는 진동의 파형 데이터를 시간 주파수 분석 수단으로 시간 주파수 분석하고, 시간축과 주파수축의 시간 주파수 분포를 구하며, 시간 주파수 분포의 시간축과 주파수축의 좌표 값에 의해서 규정한 복수의 영역을 생성하고, 시간 주파수 분포의 정상 상태와는 상이한 변동 성분이 포함되는 영역을 영역 추출 수단으로 추출하며, 판정 수단으로 추출 영역에 포함되는 시간 주파수 분포에 근거하여 이상의 판정을 행하여, 출력한다.

Description

이상음 진단 장치{ABNORMAL SOUND DIAGNOSTIC EQUIPMENT}

본 발명은, 마이크로폰(이하 마이크라 칭함)이나 진동 센서로 수집된 신호의 시간 주파수 분석에 의해서 운전 중인 기기의 이상음의 발생 가능성을 판정하는 장치에 관한 것이다. 특히, 복수의 기기로부터 구성되는 시스템에서 운전 시에 발생하는 다방면의 다양한 이상음을 진단하는 이상음 진단 장치에 관한 것이다.

종래의 이상음을 진단하는 이상음 진단 장치에 관한 제 1 기술로서, 판정 대상물로부터의 진동 데이터를 시간 주파수 분석 처리에 의해 얻어지는 시간 주파수 분포로부터 비정상 진동의 강도가 설정치 이상으로 되는 시각의 비정상 진동 데이터를 추출하며, 이 추출된 비정상 진동 데이터에 기초하여 이상음 발생의 가능성을 판정하는 것(특허 문헌 1), 시간 주파수 해석 결과의 각 주파수에 있어서의 진동 발생 빈도를, 그 주파수에 있어서의 최대 진폭과 진동 발생 임계치와의 곱으로 구하는 진동 발생 판정 진폭 값 이상인 데이터의 시간 비율을 계산하여 그 주파수의 발생 빈도로서 산출하는 것(특허 문헌 2), 시계열 스펙트럼으로부터 이상음 성분의 등고선로 표시되는 강도가 큰 영역을 산출하며, 이 영역으로부터 이상음 성분을 포함하는 스펙트럼 열만을 추출하는 것(특허 문헌 3) 등이 있다.

또, 종래의 이상음을 진단하는 이상음 진단 장치에 관한 제 2 기술로서, 특정의 알려진 이상 현상에 주목하여, 그들의 발생의 유무를 확인하는 전용 처리 수단과, 알려진 이상 현상이 발생하지 않는 경우에 범용적인 잡음 해석을 행하고, 이 해석 결과를 정상 시와 비교하여 불특정의 미지 이상 현상을 검출하며, 미지 이상 현상이 검출된 경우, 정상 상태로부터의 변화를 검출하기 위한 처리 순서를 생성하여 전용 처리 수단에 인가하는 것(특허 문헌 4)이 있다.

(선행 기술 문헌)

(특허 문헌)

(특허 문헌 1) 특허 제3885297호 공보

(특허 문헌 2) 특허 제4373350호 공보

(특허 문헌 3) 특허 제4262878호 공보

(특허 문헌 4) 일본 특허 공개 제6-309580호 공보

종래의 제 1 기술은, 주파수 분석 결과에 나타나는 특정의 이상음 성분의 출현 패턴으로 특화한 각종의 임계치에 기초하여 이상을 검출하는 구성으로 하고 있기 때문에, 각각 단독의 구성에서는 다양한 대역폭이나 계속 시간을 갖는 이상음 성분을 동등하게 고정밀도로 진단하는 것은 불가능하다고 하는 문제가 있었다. 또한, 시간 주파수 분포의 강도가 큰 영역을 관측 데이터로부터 버텀 업(bottom up)으로 구하는 것으로, 반드시 최적의 진단 결과가 얻어진다고 하는 보증이 없다고 하는 문제도 있었다.

한편, 종래의 제 2 기술은, 미지 이상 현상을 진단하기 위해서는, 미지 이상 현상에 대한 진단 순서를 미리 전용 처리 수단에 등록할 필요가 있다고 하는 문제가 있었다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해서 이루어진 것으로, 전용의 진단 순서를 전용 처리 수단에 등록할 필요가 없이, 최적의 진단 결과가 얻어진다고 하는 보증이 있어, 주파수 분석 결과에 포함되는 다양한 대역폭이나 계속 시간을 갖는 이상음 성분을 동등하게 고정밀도로 검출하는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명에 따른 이상음 진단 장치는,

검사 대상 기기가 발생하는 음(音) 또는 진동의 파형 데이터를 취입하는 파형 데이터 취득 수단과,

상기 파형 데이터를 시간 주파수 분석하여, 한쪽의 축을 시간축으로 하고, 다른쪽의 축을 주파수축으로 한 시간 주파수 분포를 구하는 시간 주파수 분석 수단과,

상기 시간 주파수 분포의 시간축과 주파수축의 좌표 값에 의해서 규정한 복수의 영역을 생성하며, 상기 시간 주파수 분포의 정상 상태와는 상이한 변동 성분이 포함되는 영역을 추출하는 영역 추출 수단과,

상기 추출 영역에 포함되는 시간 주파수 분포에 기초하여 이상의 판정을 행하여 출력하는 판정 수단을 구비한다.

본 발명에 따른 이상음 진단 장치에 의하면, 시간 주파수 분포로부터, 시간 주파수에 대하여 연속하여 형성하는 시간 주파수의 영역을 추출하는 수단을 설치하는 것에 의해, 주파수 분석 결과에 나타나는 다양한 대역폭이나 계속 시간을 갖는 이상음 성분을, 전용의 진단 순서를 등록할 필요가 없이, 동등하게 고정밀도로 진단할 수 있다고 하는 효과를 얻는다.

도 1은 본 발명의 이상음 진단 장치를 나타내는 기능 블록 구성도이다.
도 2는 복수 기기로부터의 음을 주사하는 경우의 시간 주파수 분포예의 특성도이다.
도 3은 시간 주파수 분포의 영역에 관한 사전 지식의 설명도이다.
도 4는 본 발명의 실시 형태 1에 있어서의 처리의 플로우차트이다.

실시 형태 1

본 실시 형태는, 검사 대상 시스템을 구성하는 기기가 발하는 이상한 음압을 진단하는 장치로서, 퍼스널 컴퓨터(이하 PC라 칭함) 상의 소프트웨어로서 실장되어, 정상 시의 파형을 취입하는 학습 모드와 시험 시의 파형을 취입하는 진단 모드를 갖는다. 측정자는 마이크로폰 내지 진동 센서 등을 검사 대상 기기에 설치하며, 그 마이크로폰 내지 진동 센서 등을 PC의 USB(Universal Serial Bus) 인터페이스의 입력 단자에 접속하여, 학습 모드 시와 진단 모드 시의 조작을 행한다.

검사 대상 시스템으로서, 예컨대, 엘리베이터의 승차 리프터(lifter)에 마이크로폰를 부착하고, 제어 케이블을 경유하여 마이크로폰의 신호를 기계실에 탑재한 PC에 취입하여, 승차 리프터를 왕복 운전함으로써, 승강로 내의 각 기기의 가동음을 진단하는 경우를 예로 든다.

특정의 기기, 예컨대, 꼭대기 리턴 카로부터 이상음이 발생하면, 이상음을 발생하는 기기 이외가 발생하는 가동음, 예컨대, 가이드 레일 진동음이 있기 때문에, 승차 리프터가 이상음을 발생하는 특정의 기기에 접근하는 시간대, 예컨대, 승차 리프터가 꼭대기 리턴 카에 접근하는 시간대(승차 리프터의 상승 시에는 측정 구간의 후반 부분에, 또한, 승차 리프터의 하강 시에는 측정 구간의 전반 부분)에, 이상음의 시간 주파수 성분이 나타난다.

또한, 카운터 웨이트(counter weight)로부터 이상음이 발생하는 경우에는, 승차 리프터과 카운터 웨이트가 어긋나는 시간대인 측정 구간의 중앙 부분에, 이상음의 시간 주파수 성분이 나타난다.

또한, 이상음의 주파수 스펙트럼의 형상은, 이상이 발생하는 기기나 이상의 원인에 따라서 상이하고, 점유하는 주파수 범위도 다양하다. 일반적으로, 상술한 바와 같이, 기기 시스템을 주사하는 마이크로폰으로부터 복수 기기의 가동음을 진단하는 경우, 측정 구간 중에 이상음 성분이 나타나는 시간 범위와 주파수 범위는 매우 복잡하고 다양한 것으로 되어 있다.

도 2는 엘리베이터 각 기기의 이상음 발생 시의 시간 주파수 분포를 횡축으로 시간을 취하고, 종축으로 주파수를 취하여, 각 시각과 각 주파수에 있어서의 분포의 강도를 농담으로 나타내고 있다. 점선은 이상 발생 전의 특정의 기기의 가동음의 마이크로폰에서의 강도를 나타내고, 실선은 이상으로 된 그 기기의 가동음의 강도를 나타낸다. 또한, 일점쇄선은 그 기기를 포함하는 전체 기기로부터의 가동음의 합성된 소리의 마이크로폰에서의 강도를 나타내고 있다. (a)는 꼭대기 리턴 카로부터 이상음이 발생한 경우, (b)는 카운터 웨이트로부터 이상음이 발생한 경우의 예이다.

도 1은 본 발명의 실시 형태 1에 있어서의 이상음 진단 장치를 나타내는 블록 구성도이다.

도 1에 있어서, (1)은 마이크로폰나 진동 센서로부터 출력되는 측정 신호, (2)는 증폭기와 저역 필터 회로와 AD 변환기를 구비하며 측정 신호(1)를 샘플링하고 디지털 신호로 변환하여 파형 데이터(3)를 출력하는 파형 취득부, (4)는 파형 데이터(3)에 시간 윈도우를 적용하여 시간 윈도우를 시간 방향으로 어긋나게 하면서 고속 푸리에 변환(이하 FFT라 칭함) 연산에 의해 파형 데이터(3)를 시간 주파수 분석하여 시간과 주파수에 대한 강도를 나타내는 스펙트럼 값으로 이루어지는 시간 주파수 분포(5)를 출력하는 시간 주파수 분석부이다.

(6)은 시간 주파수 분포(5)의 정상 시에 있어서의 시간 주파수 분포(6a)(도면에는 나타내지 않음)를 기억하는 정상 시의 시간 주파수 분포 기억부, (7)은 시간 주파수 분포(5)의 시험시의 시간 주파수 분포(7a)(도면에는 나타내지 않음)를 기억하는 시험 시의 시간 주파수 분포 기억부, (8)는 사전 지식(8a)(도면에는 나타내지 않음)이 테이블로서 기억된 사전 지식 기억부, (9)는 사전 지식 기억부(8)의 사전 지식(8a)에 기초하여 결정된 소정의 영역 후보(10)를 생성하는 영역 후보 생성부, (11)은 영역 후보(10)에 대하여 정상 시의 시간 주파수 분포 기억부(6)의 정상 시의 시간 주파수 분포(6a)와 시험 시의 시간 주파수 분포 기억부(7)의 시험 시의 시간 주파수 분포(7a)를 참조하여 응축도(12)를 산출해서 출력하는 평가부, (13)는 응축도(12)에 기초하여 영역 후보(10) 중에서 최적의 영역 후보를 선택하여 추출 영역(14)으로서 출력하는 영역 추출부, (15)는 정상 시의 시간 주파수 분포(6a) 및 진단 시의 시간 주파수 분포(7a)를 참조하여 추출 영역(14)에 포함되는 시간 주파수 분포로부터 이상음 발생의 가능성의 정도를 나타내는 이상도를 계산하여 이상도(16)로서 출력하는 이상 시 계산부, (17)은 이상도(16)에 기초하여 이상음의 발생의 가능성을 판정하여 판정 결과(18)를 출력하는 판정부이다.

이하 도 4의 처리의 플로우차트를 참조하여, 동작을 설명한다.

학습 모드 또는 진단 모드에 있어서, 파형 취득부(2)는, 마이크로폰이나 진동 센서로부터 출력되는 측정 신호(1)를, 취득하고 증폭하여 AD 변환함으로써, 샘플링 주파수 32kHz의 16 비트 선형 PCM(pulse code modulation)의 디지털 신호의 파형 데이터(3)로 변환한다(스텝 S1).

시간 주파수 분석부(4)는, 파형 취득부(2)가 출력하는 파형 데이터(3)에 대하여, 1024점의 시간 윈도우를 16ms의 간격으로 시간 방향으로 시프트하면서 프레임을 잘라내고, 각 프레임에 대하여 FFT 연산에 의해 주파수 스펙트럼의 시계열 y(t, f)을 구하여, 시간 주파수 분포(5)로서 출력한다(스텝 S2). 여기서, t는 분석 윈도우를 시프트하는 시프트 간격에 대응하는 이산 값을 취하는 시각, f는 FFT 연산 결과의 주파수 인덱스에 대응하는 이산 값을 취하는 주파수를 나타낸다. 또한, 시간 t 및 주파수 f는, 각각, 0≤t≤T, 0≤f≤F로 되는 관계를 만족시킨다. 여기서, T는 시간 주파수 분포(5)의 시간 방향의 시간 폭, F는 파형 데이터(3)의 샘플링 주파수 fs의 1/2인 나이키스트 주파수이다(F=fs/2).

시간 주파수 분석부(4)에 의해 시간 주파수 분포(5)가 산출되면, 이상음 진단 장치는 학습 모드 시인지 또는 진단 모드 시인지를 판단한다(스텝 S3).

학습 모드 시이면, 시간 주파수 분포(5)는 정상 시의 시간 주파수 성분(6a)으로서 정상 시의 시간 주파수 성분 기억부(6)에 전송되어 기억된다(스텝 S4). 또한, 스텝 S3의 판단 결과가 진단 모드 시이면, 시간 주파수 분포(5)는 진단 시의 시간 주파수 성분(7a)으로서 진단 시의 시간 주파수 성분 기억부(7)에 전송되어 기억된다(스텝 S5).

다음에, 진단 모드 시의 진단 처리에 대하여 동작을 설명한다.

영역 후보 생성부(9)는, 사전 지식(8a)에 기초하여, 영역 후보(10)를 생성한다(스텝 S6). 사전 지식(8a)은, 진단 대상 시스템을 구성하는 기기로부터 발생하는 이상 성분의 시간 주파수 분포에 있어서의 출현 영역의 형상을 규정하기 위한 지식이고, 본 장치의 설계자가 사전에 대상을 분석하여 얻은 지식을 나타내며, 본 장치의 영역 후보 생성부(9)가 생성하는 영역 후보로서 테이블의 형식으로 사전 지식 기억부(8)에 저장되어 있다. 본 예에서는, 시간 주파수 분포의 전체 영역에 대하여, 전체 시간 구간 T을 n 분할, 또한, 전체 대역 F를 m 분할하여 격자 형상의 분할 영역을 얻고, 임의의 격자선을 변으로 하는 직사각형의 영역을 생성하여, 사전 지식(8a)의 테이블로서 사전 지식 기억부(8)에 저장된다.

도 3은 사전 지식(8a)으로서 격자와 생성되는 직사각형의 예를 A와 B에서 나타낸다. 직사각형 영역 A는 시간 구간의 후반에서의 중고 대역(中高域)의 주파수 성분의 단시간의 시간 주파수 성분에 대하여 최적의 형상으로 되어 있다. 또한, 직사각형 영역 B는 측정 시간의 이전보다 시간 구간에서 중간의 주파수 대역에서 계속 시간이 긴 시간 주파수 성분이 발생하는 경우에 대하여 최적의 형상으로 되어 있다. 여기서, 분할 수 n 및 m을 증가함으로써, 보다 구체적으로 영역의 경계를 표현하는 것이 가능하다. 그런데, 격자 형상의 분할 영역에 있어서의 최초의 제 1/6 시간 구간과, 최후의 제 6/6 시간 구간은, 검사 대상의 동작 속도가 정격 속도에 비해 느리기 때문에, 가동음이 충분히 발생하지 않기 때문에, 영역 후보의 생성으로부터 제외하는 것도 가능하다. 또한, 상기에서는, 시간 주파수 분포의 전체 영역에 대하여, 전체 시간 구간 T을 n 분할, 또한, 전체 대역 F를 m 분할하여 격자 형상의 분할 영역을 얻고, 임의의 격자선을 변으로 하는 직사각형의 영역을 생성하는 예를 설명했지만, 이상 성분의 시간 주파수 성분에 대한 사전 지식에 의해서, 최적의 형상으로서, 상기의 격자 형상의 분할 영역을 선택할지 선택하지 않을지를 조합하여 임의의 형상의 영역도 생성하도록 하더라도 좋다.

평가부(11)는, 영역 후보(10)(이하, 영역 후보를 R에서 나타냄)에 대하여, 응축도 E(R)12를 산출한다(스텝 S7).

시험 시의 시간 주파수 분포를 y(t, f), 정상 시의 시간 주파수 분포를 x(t, f), 직사각형의 영역을 R=[t1, t2, f1, f2]로 하면, 이들에 대한 응축도 E(R)은 식 1에 나타내어지는 연산에 의해 구해진다. 여기서, t1, t2, f1, f2는, 각각, 직사각형 영역 R의 하한 시간, 상한 시간, 하한 주파수, 상한 주파수이다. 또한, 직사각형 이외의 영역 후보 R에 대해서는, 식 1 대신에, 보다 일반적인 식 2에 나타내어지는 연산에 의해 구해진다. 여기서, 기호(t, f)∈ R*는 추출 영역 R*에 포함되는 이산 시간 t 및 이산 주파수 f의 조합에 대하여 총합을 취하는 것을 의미한다.

상기 식에서, n은 시간 주파수 분포의 직사각형 영역에 포함되는 스펙트럼 값의 표본 수이다. 또한, w(n)은, 표본 수 n에 따른 가중치 계수이며, 예컨대, 표본 수 n의 p 제곱근(p는, 예컨대, 2)이다. 표본 수 n은 영역의 크기와 함께 큰 값으로 되고, 상기 가중치 계수 w(n)는, 영역의 크기와 함께 큰 값으로 되기 때문에, 작은 영역에 대한 응축도 E(R)는 작게 되며, 작은 영역에 국소적으로 존재하는 오정렬 값이 계산 결과에 제공하는 영향을 완화하기 위해서 이용한다. 또한, 함수 φ는 스펙트럼 값을 비선형으로 변환하여, 변환 후의 값의 분포를 정규 분포에 근접하기 때문에, Box-Cox 변환(일반화 대수 변환이라고도 함) 또는 대수 변환으로 한다. Box-Cox 변환은 식3으로 표현되며 파라미터 γ가 γ=0인 때 대수 변환과 일치한다.

영역 추출부(13)는, 각 영역 후보와 각 영역 후보에 대한 응축도 E(R)의 관계를 조사하고, 응축도 E(R)가 가장 큰 값을 나타내는 영역 후보를 최적의 추출 영역으로서 선택하여 출력한다(스텝 S8). 각 영역 후보를 {R1, R2,…, Rk}, 각각의 응축도를 {E(R1), E(R2),…, E(Rk)}, 최적의 영역 후보를 R*로 하면, R*은 식4의 연산에 의해 구해진다. 여기서, 자연수인 k는 영역 후보의 수이다.

이상도 계산부(15)는, 정상 시의 시간 주파수 분포 x(t, f) 및 시험 시의 시간 주파수 분포 y(t, f) 각각의 최적의 추출 영역 R*에 포함되는 스펙트럼 값으로부터 이상도를 계산한다(스텝 S9). 현재, 추출 영역 R*이 직사각형 영역이며, R*=[t1, t2, f1, f2], 이상도를 a(R*)으로 할 때, 이상도 a(R*)는 식 5의 연산에 의해 얻어지는 수치이다. 여기서, t1, t2, f1, f2는 이미 정의한 바와 같다.

상기 식 5에 있어서, Ψ(x)는 변수 x의 비선형 사상(寫像) 함수이며, 예컨대, 상술한 Box-Cox 변환 등을 이용할 수 있다. g(t)는, 영역 R*의 주파수 f 방향의 누적 값을 단위 주파수의 수로 나눈 값, 즉, 시간 t에 있어서의 주파수에 관한 표본 평균이며, h(f)는, 영역 R*의 시간 t 방향의 누적 값을 단위 시간의 수로 나눈 값, 즉, 주파수 f에 있어서의 시간에 관한 표본 평균이다. 또한, g?(t) 및 h?(f)는, 각각, g(t)를 시간 t에 관하여, 또한, h(f)를 주파수 f에 관하여 평활화한 결과의 값이다. 평활화는, 예컨대, 이동 평균을 구함으로써 달성된다. 최종적으로, 이상도 a(R*)는, 이동 평균 후의 g?(t)의 시간 t에 관한 최대치와 이동 평균 후의 h?(f)의 주파수에 관한 최대치 중의 어느 하나의 최대치로서 구한다. 최대치 대신에 통계량인 분위수를 이용하더라도 무방하고, 어느 하나의 값을 이상도로 해도 무방하다. 이러한 예를, 식 6의 a₁(R*), a₂(R*), a₃(R*), a₄(R*), a₅(R*) 등으로 나타낸다. 여기서, quantile({x},α)는 계열 {x}의 α 분위수를 나타낸다. α를 1로 놓으면 최대치 max{x}와 일치한다. 식 6의 α나 β는 1에 근접한 값, 예컨대, 0.9로 놓더라도 좋다.

또, 별도의 보다 간단한 방법으로서, 이상도 a(R*)는, 식 7의 a₆(R*)에 나타낸 바와 같이, 추출 영역 R*에 있어서의 정상 시의 시간 주파수 분포의 사상 Ψ(x(t, f))의 평균치와, 추출 영역 R*에 있어서의 시험 시의 시간 주파수 분포의 사상 Ψ(y(t, f))의 평균치의 차이로 해도 좋다.

판정 수단(17)은, 이상도 a(R*)와 임계치를 비교하여 이상도가 임계치 이상인 때 이상음이 발생하고 있을 가능성이 있다고 판정하여, 「알람(alarm)」을 판정 결과(18)로서 출력한다(스텝 S10). 또한, 이상도가 임계치 미만인 때에는 이상음은 발생하고 있을 가능성이 낮다고 판정하여, 「정상」을 판정 결과(18)로서 출력한다.

상기 실시 형태에 있어서, 시간 주파수 분석부(4)는 FFT 연산에 의해 시간 주파수 분포(5)를 출력하는 구성으로 되어 있지만, FFT에 한하지 않고, 웨이블릿(wavelet) 변환을 이용하더라도 좋다.

또한, 사전 지식 기억부(8)에 기억되는 사전 지식(8a)의 직사각형 영역에 대하여, 상한 시간 t2과 하한 시간 t1의 차이 t2-t1에 하한 tmin을 설치하더라도 좋다. 즉, t2-t1≥tmin으로 되는, 직사각형 영역에 한정하여, 사전 지식 기억부(8)에 저장된다.

또한, 마찬가지로, 상한 주파수 f2와 하한 주파수 f1의 차이 f2-f1에 하한 fmin을 설치하더라도 좋다. 즉, f2-f1≥fmin으로 되는, 직사각형 영역에 한정하여, 테이블(8)에 저장한다.

또한 비선형 함수는, 해석적인 함수 이외에, 굽은선 근사에 의해 비선형 특성을 갖게 한 함수라도 좋다.

이상과 같이 본 발명에 의하면, 시간 주파수 분포로부터, 시간 주파수에 대하여 연속하여 형성하는 시간 주파수의 영역을 추출하는 수단을 설치함으로써, 주파수 분석 결과에 나타나는, 다양한 대역폭이나 계속 시간을 갖는 이상음 성분을, 전용한 진단 순서를 등록할 필요가 없이, 동등하게 고정밀도로 진단할 수 있다고 하는 효과를 얻는다.

또, 영역의 후보를 생성하는 영역 후보 생성 수단과, 생성된 영역의 후보에 대하여, 그 장점(응축도)을 평가하는 평가 수단과, 장점(응축도)이 가장 큰 영역을 선택하는 수단을 이용하는 것에 의해, 특정의 이상음 성분의 출현 패턴으로 특화한 각종의 임계치를 이용하는 일없이, 영역 후보 생성 수단이 생성하는 모든 영역의 후보 중에서, 평가 값이 가장 좋은 최적의 영역을 추출하는 작용이 있다. 이에 의해, 주파수 분석 결과에 나타나는, 다양한 대역폭이나 계속 시간을 갖는 이상음 성분을, 전용의 진단 순서를 등록할 필요가 없이, 동등하게 고정밀도로 진단할 수 있다고 하는 효과를 얻는다.

또, 후보 영역의 장점(응축도)으로서, 정상 시의 시간 주파수 분포로부터의 변이량에 대하여, 표본 수에 따른 수를 가중치로서 적용하는 것에 의해, 표본 수가 작을수록 가중치가 작고, 표본 수가 클수록 가중치가 작게 되기 때문에, 가령, 변이량이 동일하면, 추출되는 영역의 표본 수가 될 수 있는 한 큰(등가적으로 영역의 면적이 큰) 영역이 선택된다고 하는 작용이 있음과 아울러, 가령 변이량이 크더라도 표본 수가 작은 (등가적으로 영역의 면적이 작은) 영역의 장점(응축도)이 작게 된다고 하는 작용이 있다. 이에 의해서, 변이량과 표본 수의 크기의 양자가 밸런스 좋게 큰 영역이 추출되기 때문에, 진단의 정밀도가 향상한다고 하는 효과가 있다.

또, 정상 시와 비교하는 분포의 특성 파라미터로서, 표본 평균을 이용하는 경우, 표본의 분포가 정규 분포에 따른 경우에 의미가 있는 결과가 얻어지지만, 실제의 스펙트럼 값은 음이 아닌 비대칭인 분포를 하고 있기 때문에, 비선형 변환에 의해서, 분포를 정규 분포에 근접하게 하는 작용이 있어, 표본 평균을 이용하더라도 의미가 있는 비교를 할 수 있도록 한다. 이에 의해, 영역의 장점(응축도)의 평가가 적절하게 행할 수 있어, 결과로서 적절히 추출된 영역에 기초하여 이상음 가능성을 판정할 수 있기 때문에, 진단의 정밀도가 향상한다고 하는 효과가 있다.

또, 응축도를 구하는 파라미터에, 영역 후보에 포함되는 표본 수에 따른 수로서, 표본 수에 대한 비선형인 특성(압축 특성)을 갖게 하는 것에 의해, 변이가 작음에도 불구하고, 영역의 표본 수(등가적으로 면적)가 극단적으로 너무 커지는 것을 방지하도록 작용한다. 이에 의해, 추출 영역으로서, 변이가 크고 표본 수도 큰 밸런스된 영역을 추출할 수 있고, 결과로서 이것에 근거하는 판정 결과의 진단의 정밀도가 향상한다고 하는 효과가 있다.

또, 생성하는 후보 영역의 형상을 직사각형으로 한정함으로써, 일반적으로는, 일어나지 않는 것으로 상정되는 직사각형 이외의 형상의 영역을 잘못하여 추출하지 않도록 작용한다. 이에 의해, 추출 영역으로서, 적절한 영역을 추출할 수 있고, 결과로서 이것에 근거하는 판정 결과의 진단의 정밀도가 향상한다고 하는 효과가 있다.

마찬가지로, 변동 성분의 시간 주파수 분포에 관한 사전 지식을 이용하여, 영역의 형상을 한정함으로써, 사전 지식에 없는 영역을 잘못하여 추출하지 않도록 작용한다. 이에 의해, 추출 영역으로서, 적절한 영역을 추출할 수 있고, 결과로서 이것에 근거하는 판정 결과의 진단의 정밀도가 향상한다고 하는 효과가 있다.

마찬가지로, 기기의 가동 상태에 관한 사전 지식을 이용하여, 영역의 형상을 한정함으로써, 사전 지식에 없는 영역을 잘못하여 추출하지 않도록 작용한다. 이에 의해, 추출 영역으로서, 적절한 영역을 추출할 수 있고, 결과로서 이것에 근거하는 판정 결과의 진단의 정밀도가 향상한다고 하는 효과가 있다.

(산업상의 이용 가능성)

본 발명의 이상음 진단 장치는, 복수의 기기를 조합하여 이루어지는 시스템 장치, 예컨대, 엘리베이터에서 그 이상 상태의 개소를 검출하는 검출 장치로서 이용될 가능성이 있다.

1 ; 측정 신호
2 ; 파형 취득부
3 ; 파형 데이터
4 ; 시간 주파수 분석부
5 ; 시간 주파수 분포
6 ; 정상 시의 시간 주파수 분포 기억부
7 ; 시험 시의 시간 주파수 분포 기억부
8 ; 사전 지식 기억부
9 ; 영역 후보 생성부
10 ; 영역 후보
11 ; 평가부
12 ; 응축도
13 ; 영역 추출부
15 ; 이상 시의 계산부
17 ; 판정부

Claims

검사 대상 기기가 발생하는 음(音) 또는 진동의 파형 데이터를 취입하는 파형 데이터 취득 수단과,
상기 파형 데이터를 시간 주파수 분석하여, 한쪽의 축을 시간축으로 하고, 다른쪽의 축을 주파수축으로 한 시간 주파수 분포를 구하는 시간 주파수 분석 수단과,
상기 시간 주파수 분포의 시간축과 주파수축의 좌표 값에 의해서 규정한 복수의 영역을 생성하며, 상기 시간 주파수 분포의 정상 상태와는 상이한 변동 성분이 포함되는 영역을 추출하는 영역 추출 수단과,
상기 추출 영역에 포함되는 시간 주파수 분포에 기초하여 이상의 판정을 행하여 출력하는 판정 수단을 구비하는
것을 특징으로 하는 이상음 진단 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 영역 추출 수단은,
상기 시간 주파수 분포의 정상 상태와는 상이한 변동 성분이 포함되는 영역을 영역 후보로서 추출하는 영역 후보 생성부와,
상기 영역 후보에 포함되는 시간 주파수 분포와 정상 시의 시간 주파수 분포의 관계로부터 응축도를 구하는 평가부를 구비하며, 상기 응축도가 큰 영역 후보를 추출 영역으로서 출력하는 구성으로 된 것을 특징으로 하는 이상음 진단 장치.
제 2 항에 있어서,
상기 평가부는, 응축도를, 영역 후보에 포함되는 시간 주파수 분포를 비선형 변환함과 아울러, 비선형 변환된 시간 주파수 분포의 특성 파라미터와, 동일하게 비선형 변환된 정상 시의 시간 주파수 분포의 특성 파라미터와 상기 영역 후보에 포함되는 표본 수에 따른 수와의 연산에 의해 구하는 것을 특징으로 하는 이상음 진단 장치.
제 3 항에 있어서,
상기 평가부가 응축도를 구하기 위한 상기 비선형 변환은, 강도에 대하여 비선형 특성을 갖는 변환 함수를 이용하는 것을 특징으로 하는 이상음 진단 장치.
제 3 항에 있어서,
상기 평가부가 응축도를 구하기 위한 상기 영역 후보에 포함되는 표본 수에 따른 수는, 표본 수에 대하여 비선형 특성을 갖는 함수를 표본 수에 적용한 수로 한 것을 특징으로 하는 이상음 진단 장치.
제 4 항에 있어서,
상기 평가부가 응축도를 구하기 위한 상기 영역 후보에 포함되는 표본 수에 따른 수는, 표본 수에 대하여 비선형 특성을 갖는 함수를 표본 수에 적용한 수로 한 것을 특징으로 하는 이상음 진단 장치.
제 2 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
사전에 검사 대상 기기를 분석하여 얻은 기기로부터의 발생 이상음 성분의 시간 주파수 분포에 있어서의 출현 영역의 형상을 규정하는 사전 지식이 테이블로서 기억된 사전 지식 기억부를 구비하며,
상기 영역 추출 수단은, 상기 사전 지식 기억부에 기억된 테이블의 직사각형의 영역 후보에 기초하여 생성하는 것을 특징으로 하는 이상음 진단 장치.