KR20220167127A

KR20220167127A - Fault diagnosis apparatus

Info

Publication number: KR20220167127A
Application number: KR1020210076278A
Authority: KR
Inventors: 진병진
Original assignee: (주)온테스트
Priority date: 2021-06-11
Filing date: 2021-06-11
Publication date: 2022-12-20

Abstract

The present invention relates to a facility fault diagnosis device. According to the present invention, the facility fault diagnosis device includes: a motor which rotates at a predetermined cycle; an acoustic sensor mounted on the motor and rotating together, and oriented laterally with respect to the rotation axis of the motor; and an analysis unit which first determines that there is a sign of failure in a facility, if data value generated from the acoustic sensor is out of a predetermined range.

Description

Facility fault diagnosis device {FAULT DIAGNOSIS APPARATUS}

본 발명은 설비 고장 진단 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 산업용으로 사용되는 회전 기기, 특히 모터를 사용하는 설비, 예컨대 공조기 등을 대상으로 간이한 방식의 저비용 설비 고장 진단 장치를 이용한 기기의 이상 유무를 상시 감시 및 고장을 진단할 수 있는 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a device for diagnosing facility failures, and more particularly, for rotating equipment used for industrial purposes, particularly facilities using motors, such as air conditioners, using a simple, low-cost facility failure diagnosis device for abnormalities in devices. It relates to a device capable of always monitoring and diagnosing failures.

예를 들어 중동 지역의 경우, 빌라 옥상에 대형 공조기가 가구당 5대 정도 설치되는데, 이처럼 관련 설비가 다수 설치되는 만큼 고장도 빈번하게 발생하고 고장 여부를 진단하는 데 역시 상당한 시간과 비용과 노력이 드는 단점이 있다. 따라서 간이한 방식으로 설비 고장 여부를 진단할 수 있는 장치가 필요한 실정이다.For example, in the Middle East, about 5 large air conditioners are installed on the roof of a villa. As many related facilities are installed, breakdowns occur frequently and it takes considerable time, money, and effort to diagnose malfunctions. There are downsides. Therefore, there is a need for a device capable of diagnosing equipment failure in a simple manner.

본 발명의 목적은 간이한 방식으로 설비 고장 여부를 진단할 수 있는 장치를 제공하는 데 있다.An object of the present invention is to provide a device capable of diagnosing equipment failure in a simple manner.

본 발명에 따른 설비 고장 진단 장치는 미리 정해진 주기로 회전하는 모터, 상기 모터에 장착되어 함께 회전하며, 모터 회전축에 대해 측방을 지향하는 음향 센서 및 상기 음향 센서로부터 생성된 데이터 값이 미리 정해진 범위를 벗어나면 1차적으로 설비에 고장 징후가 나타난 것으로 판단하는 분석부를 포함할 수 있다.An apparatus for diagnosing equipment failure according to the present invention includes a motor that rotates at a predetermined cycle, an acoustic sensor mounted on the motor and rotating together, and a data value generated from the acoustic sensor that is oriented laterally with respect to the rotational axis of the motor outside a predetermined range. If it is, it may include an analysis unit that determines that a failure symptom has appeared in the facility primarily.

또한 상기 음향 센서에 의해 기록된 데이터에서 노이즈를 제거하기 위한 노이즈 제거부를 더 포함할 수 있다.In addition, a noise removal unit for removing noise from the data recorded by the acoustic sensor may be further included.

또한 상기 음향 센서에 의해 기록된 데이터에 대해 고속 푸리에 변환을 수행하여 정폭형 그래프를 도출하는 연산부를 더 포함하고, 상기 분석부는 1차 판단 시 상기 정폭형 그래프 값이 미리 정해진 범위를 벗어나면 설비에 고장 징후가 나타난 것으로 판단할 수 있다.In addition, it further includes a calculation unit for deriving a constant-width graph by performing a fast Fourier transform on the data recorded by the acoustic sensor, and the analyzer performs a first determination that if the value of the constant-width graph is out of a predetermined range, the equipment It can be judged that a failure symptom has appeared.

또한 상기 음향 센서에 의해 기록된 데이터에 대해 고속 푸리에 변환을 수행하여, 옥타브 분석을 위해 정비형 그래프를 도출하는 연산부를 더 포함하고, 상기 분석부는 1차 판단 시 상기 정비형 그래프 값이 미리 정해진 범위를 벗어나면 설비에 고장 징후가 나타난 것으로 판단할 수 있다.In addition, it further includes a calculation unit for performing fast Fourier transform on the data recorded by the acoustic sensor and deriving a maintenance-type graph for octave analysis, wherein the analysis unit determines that the maintenance-type graph value is within a predetermined range. If it is out of the range, it can be judged that a failure symptom has appeared in the equipment.

또한 상기 음향 센서에 의해 기록된 데이터를 이용해 첨도를 계산하는 연산부를 더 포함하고, 상기 분석부는 1차 판단 시 상기 첨도 값이 미리 정해진 범위를 벗어나면 설비에 고장 징후가 나타난 것으로 판단할 수 있다.In addition, a calculation unit for calculating kurtosis using the data recorded by the acoustic sensor may be further included, and the analysis unit may determine that a failure symptom appears in the facility when the kurtosis value is out of a predetermined range in the first determination.

또한 상기 음향 센서에 의해 기록된 데이터를 이용해 이동 평균 그래프를 도출하는 연산부를 더 포함하고, 상기 분석부는 1차 판단 결과 설비에 고장이 나타난 것으로 판단했을 때, 상기 이동 평균 그래프 값이 미리 정해진 범위를 벗어나면 2차적으로 설비에 고장이 발생한 것으로 판단할 수 있다.In addition, it further includes a calculation unit for deriving a moving average graph using the data recorded by the acoustic sensor, and when the analysis unit determines that a failure has occurred in the facility as a result of a first determination, the moving average graph value falls within a predetermined range. If it deviates, it can be judged that a secondary equipment failure has occurred.

또한 음향 신호 수신 특성을 향상시키기 위해 상기 음향 센서 주위를 둘러싸는 혼 가이드를 더 포함할 수 있다.In addition, a horn guide surrounding the acoustic sensor may be further included to improve acoustic signal receiving characteristics.

본 발명에 따른 설비 고장 진단 장치는 미리 정해진 주기로 회전하는 음향 센서에 의해 수집된 데이터를 이용해 정폭형 그래프, 정비형 그래프, 첨도 등을 구하여 그 값이 정상 기준 범위로부터 벗어나면 설비에 고장 징후가 나타난 것으로 1차적으로 판단하며, 이후 이동 평균 그래프를 더 구하여 그 값이 정상 기준 범위를 미리 정해진 주기로 반복적으로 벗어나면 설비 고장으로 인한 특이 소음으로 인식하여 설비에 고장이 발생한 것으로 2차적으로 판단하고, 미리 정해진 주기로 반복적으로 벗어나지 않으면 설비 고장과 무관한 주변 소음으로 인식하여 설비에 고장이 발생하지 않은 것으로 판단한다. 이처럼 비접촉 방식의 음향 센서를 이용함으로써, 설비 고장 여부를 저가로, 실시간으로, 간편하게 진단할 수 있다.The facility failure diagnosis apparatus according to the present invention obtains a constant width graph, maintenance type graph, kurtosis, etc. using data collected by an acoustic sensor rotating at a predetermined period, and when the values deviate from the normal reference range, signs of failure appear in the facility Afterwards, a moving average graph is further obtained, and if the value repeatedly deviate from the normal reference range at a predetermined cycle, it is recognized as a peculiar noise due to a facility failure, and secondly, it is determined that a facility failure has occurred, If it does not repeatedly deviate from the set period, it is recognized as ambient noise unrelated to equipment failure, and it is determined that there is no equipment failure. By using such a non-contact type acoustic sensor, it is possible to easily diagnose equipment failures at low cost, in real time, and in real time.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 설비 고장 진단 장치를 나타낸 개요도이다.
도 2a 내지 도 2d는 설비가 정상적으로 작동하고 있을 때 각 데이터를 나타낸 그래프로, 도 2a는 음향 센서에 의해 기록된 시간 파형을 나타낸 그래프이고, 도 2b는 FFT를 수행한 정폭형 그래프이며, 도 2c는 옥타브 분석을 위한 정비형 그래프이고, 도 2d는 이동 평균 그래프이다.
도 3a 내지 도 3d는 설비가 정상적으로 작동하되 설비 고장과 무관한 주변 소음이 발생했을 때 각 데이터를 나타낸 그래프로, 도 3a는 음향 센서에 의해 기록된 시간 파형을 나타낸 그래프이고, 도 3b는 FFT를 수행한 정폭형 그래프이며, 도 3c는 옥타브 분석을 위한 정비형 그래프이고, 도 3d는 이동 평균 그래프이다.
도 4a 내지 도 4d는 설비에 고장이 발생하여 반복적인 특이 소음이 발생하고 있을 때 각 데이터를 나타낸 그래프로, 도 4a는 음향 센서에 의해 기록된 시간 파형을 나타낸 그래프이고, 도 4b는 FFT를 수행한 정폭형 그래프이며, 도 4c는 옥타브 분석을 위한 정비형 그래프이고, 도 4d는 이동 평균 그래프이다.1 is a schematic diagram showing a device for diagnosing equipment failure according to an embodiment of the present invention.
2a to 2d are graphs showing each data when the facility is operating normally, FIG. 2a is a graph showing the time waveform recorded by the acoustic sensor, FIG. 2b is a constant-width graph after performing FFT, and FIG. 2c is a constant graph for octave analysis, and Fig. 2d is a moving average graph.
3A to 3D are graphs showing each data when the facility operates normally but ambient noise unrelated to the facility failure occurs. FIG. 3A is a graph showing the time waveform recorded by the acoustic sensor, and FIG. Fig. 3c is a constant-type graph for octave analysis, and Fig. 3d is a moving average graph.
4a to 4d are graphs showing each data when a facility failure occurs and repetitive specific noise is generated. FIG. 4a is a graph showing a time waveform recorded by an acoustic sensor, and FIG. 4b is performing FFT. Fig. 4c is a constant-width graph for octave analysis, and Fig. 4d is a moving average graph.

도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 설비 고장 진단 장치(10)에 대해 상세하게 설명한다.A facility failure diagnosis apparatus 10 according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 설비 고장 진단 장치(10)를 나타낸 개요도이다.1 is a schematic diagram showing a facility failure diagnosis device 10 according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면 설비 고장 진단 장치(10)는 모터(11), 음향 센서(12), 혼 가이드(13), 노이즈 제거부(14), 연산부(15) 및 분석부(16)를 포함한다.Referring to FIG. 1 , the facility failure diagnosis device 10 includes a motor 11, an acoustic sensor 12, a horn guide 13, a noise removal unit 14, a calculation unit 15, and an analysis unit 16. .

모터(11)는 미리 정해진 주기로 일정하게 회전한다. 여기서 모터(11)는 예컨대 스테핑 모터일 수 있다. 도 1에서 모터(11)는 회전축이 실질적으로 수직으로 배향되는 것으로 예시되어 있다.The motor 11 rotates constantly at a predetermined cycle. Here, the motor 11 may be, for example, a stepping motor. In FIG. 1 the motor 11 is illustrated with its axis of rotation oriented substantially vertically.

음향 센서(12)는 외부 음향을 받아들여 그 음향 신호를 전기 신호로 변환하기 위한 것으로, 이를 위한 구성이나 원리 자체는 공지된 바와 실질적으로 동일하거나 통상의 기술자라면 그로부터 쉽게 도출할 수 있을 것이므로, 이에 대해 구체적인 설명은 생략한다. 이러한 음향 센서(12)는 모터(11)에 장착되어 함께 회전한다. 또한 음향 센서(12)는 특정한 방향을 지향하는데, 도 1에서 음향 센서(12)는 모터(11) 회전축에 대해 측방 약 45° 상향을 지향하는 것으로 예시되어 있다.The acoustic sensor 12 is for accepting external sound and converting the sound signal into an electrical signal, and the configuration or principle itself for this is substantially the same as that known or can be easily derived from it by those skilled in the art. A detailed description is omitted. This acoustic sensor 12 is mounted on the motor 11 and rotates together. In addition, the acoustic sensor 12 is oriented in a specific direction, and in FIG. 1 , the acoustic sensor 12 is exemplified as oriented upward by about 45° to the side with respect to the axis of rotation of the motor 11 .

혼 가이드(13)는 음향 센서(12) 주위를 둘러싸는 형태로 설치되어, 음향 센서(12)가 외부 음향을 효과적으로 받아들일 수 있게 하는, 다시 말해 고장 진단 대상 설비(회전 기기), 예컨대 공조기에서 발생하는 음향 신호 수신 특성을 향상시키는 역할을 한다. 이러한 음향 센서(12)는 필요에 따라 단면이 사다리꼴, 포물선 형태, 지수 함수 형태, 쌍곡선 형태, 직사각형 등으로 형성될 수 있다.The horn guide 13 is installed in a form surrounding the acoustic sensor 12 so that the acoustic sensor 12 can effectively receive external sound, that is, in equipment to be diagnosed (rotating equipment), such as an air conditioner. It serves to improve the sound signal reception characteristics generated. The acoustic sensor 12 may have a trapezoidal shape, a parabolic shape, an exponential function shape, a hyperbolic shape, or a rectangular cross section, if necessary.

노이즈 제거부(14)는 음향 센서(12)에 의해 기록된 데이터에서 노이즈를 제거하는 역할을 한다. 노이즈 제거부(14)는 예컨대 어댑티브 필터링(Adaptive Filtering) 또는 그 외 다른 필터링 기술 등을 활용하여 노이즈를 제거할 수 있는데, 이를 위한 기술 자체는 공지된 바와 실질적으로 동일하거나 통상의 기술자라면 그로부터 쉽게 도출할 수 있을 것이므로, 이에 대해 구체적인 설명은 생략한다.The noise removal unit 14 serves to remove noise from data recorded by the acoustic sensor 12 . The noise removal unit 14 may remove noise using, for example, adaptive filtering or other filtering techniques. The technique itself for this purpose is substantially the same as known or easily derived from it by those skilled in the art. Since it can be done, a detailed description thereof will be omitted.

연산부(15)는 노이즈 제거부(14)에 의해 노이즈가 제거된 데이터에 대해 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)을 수행하여 스펙트럼(정폭형) 그래프를 도출할 수 있다. 또한 연산부(15)는 옥타브 분석(Octave Analysis)을 위해, 정폭형 그래프를 정비형 그래프로 변환할 수 있다. 또한 연산부(15)는 전술한 그래프로부터 첨도(Kurtosis)를 계산할 수 있다. 나아가 연산부(15)는 노이즈 제거부(14)에 의해 노이즈가 제거된 데이터를 이용해 이동 평균(Moving Average) 그래프를 도출할 수 있다.The operation unit 15 may derive a spectrum (constant width) graph by performing a Fast Fourier Transform (FFT) on data from which noise has been removed by the noise removal unit 14 . Also, the calculation unit 15 may convert a constant-width graph into a constant-width graph for octave analysis. Also, the calculation unit 15 may calculate kurtosis from the graph described above. Furthermore, the calculation unit 15 may derive a moving average graph using data from which noise is removed by the noise removal unit 14 .

분석부(16)는 앞서 언급한 정폭형 그래프, 정비형 그래프 및 첨도 중 적어도 하나에 기반하여 1차 고장 분석을 수행하고, 고장 징후가 나타날 경우 이동 평균 그래프를 이용하여 2차 고장 분석 후 설비 고장 여부를 판단하는 역할을 한다. 예를 들어 1차 분석으로, 분석부(16)는 정폭형 그래프 값이 미리 정해진 범위를 벗어나면 설비에 고장 징후가 나타난 것으로 판단할 수 있다. 또는 분석부(16)는 정비형 그래프 값이 미리 정해진 범위를 벗어나면 설비에 고장 징후가 나타난 것으로 판단할 수 있다. 또는 분석부(16)는 첨도 값이 미리 정해진 범위를 벗어나면 설비에 고장 징후가 나타난 것으로 판단할 수 있다. 또한 2차 분석으로, 분석부(16)는 이동 평균 그래프 값이 미리 정해진 범위를 반복적으로 벗어나면 설비에 고장이 발생한 것으로 판단할 수 있다.The analysis unit 16 performs a primary failure analysis based on at least one of the aforementioned constant-width graph, maintenance-type graph, and kurtosis, and when a failure symptom appears, performs secondary failure analysis using a moving average graph, and then equipment failure serves to determine whether For example, as a primary analysis, the analyzer 16 may determine that a failure symptom appears in the equipment when the value of the constant-width graph is out of a predetermined range. Alternatively, the analysis unit 16 may determine that a failure symptom appears in the facility when the value of the maintenance type graph is out of a predetermined range. Alternatively, the analysis unit 16 may determine that a failure symptom appears in the facility when the kurtosis value is out of a predetermined range. In addition, as a secondary analysis, the analysis unit 16 may determine that a failure has occurred in the facility if the moving average graph value repeatedly deviated from a predetermined range.

한편 전술한 값이 미리 정해진 범위를 벗어났다고 했을 때, 이는 실제로 설비 고장으로 인한 특이 소음 때문일 수도 있지만, 설비 고장과 무관한 주변 소음 때문일 수도 있다. 따라서 주변 소음으로 인한 오판을 방지하기 위해, 분석부(16)는 전술한 값이 미리 정해진 범위를 벗어나는 상황이 미리 정해진 주기(특히 회전 기기의 고장 주파수)로 반복적으로 일어나면 비로소 설비에 고장이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 기기 이상 시 반복적으로 발생하는 소음의 주파수는 기기의 회전 주파수, 기기 내부 구성품의 관계 등에 의해 결정되는데, 이를 '고장 주파수'라 하며, 그 수치는 개별적인 설계 조건, 사용 조건 등에 따라 달라질 수 있기 때문에 본 발명에서 구체적으로 특정하지 않기로 한다.On the other hand, when it is assumed that the above-mentioned value is out of a predetermined range, this may actually be due to specific noise caused by equipment failure, but may also be due to ambient noise unrelated to equipment failure. Therefore, in order to prevent misjudgment due to ambient noise, the analysis unit 16 determines that a failure has occurred in the equipment only when the above-mentioned value is out of a predetermined range repeatedly occurring at a predetermined period (particularly, the failure frequency of the rotating machine). can judge The frequency of noise repeatedly generated when a device malfunctions is determined by the rotation frequency of the device and the relationship between the internal components of the device. It is decided not to specifically specify in the invention.

도 2a 내지 도 2d는 설비가 정상적으로 작동하고 있을 때 각 데이터를 나타낸 그래프로, 도 2a는 음향 센서(12)에 의해 기록된 시간 파형을 나타낸 그래프이고, 도 2b는 FFT를 수행한 정폭형 그래프이며, 도 2c는 옥타브 분석을 위한 정비형 그래프이고, 도 2d는 이동 평균 그래프이다. 참고로 이때 첨도는 약 4.449이었다.2a to 2d are graphs showing each data when the facility is operating normally, FIG. 2a is a graph showing the time waveform recorded by the acoustic sensor 12, and FIG. 2b is a constant-width graph after performing FFT. , Fig. 2c is a constant graph for octave analysis, and Fig. 2d is a moving average graph. For reference, the kurtosis at this time was about 4.449.

도 3a 내지 도 3d는 설비가 정상적으로 작동하되 설비 고장과 무관한 주변 소음이 발생했을 때 각 데이터를 나타낸 그래프로, 도 3a는 음향 센서(12)에 의해 기록된 시간 파형을 나타낸 그래프이고, 도 3b는 FFT를 수행한 정폭형 그래프이며, 도 3c는 옥타브 분석을 위한 정비형 그래프이고, 도 3d는 이동 평균 그래프이다. 참고로 이때 첨도는 약 13.569이었다.3A to 3D are graphs showing each data when the facility operates normally but ambient noise unrelated to the facility failure occurs. FIG. 3A is a graph showing the time waveform recorded by the acoustic sensor 12, and FIG. 3B is a constant-width graph after performing FFT, FIG. 3c is a constant-type graph for octave analysis, and FIG. 3d is a moving average graph. For reference, the kurtosis at this time was about 13.569.

도 4a 내지 도 4d는 설비에 고장이 발생하여 반복적인 특이 소음이 발생하고 있을 때 각 데이터를 나타낸 그래프로, 도 4a는 음향 센서(12)에 의해 기록된 시간 파형을 나타낸 그래프이고, 도 4b는 FFT를 수행한 정폭형 그래프이며, 도 4c는 옥타브 분석을 위한 정비형 그래프이고, 도 4d는 이동 평균 그래프이다. 참고로 이때 첨도는 약 21.348이었다.4a to 4d are graphs showing each data when there is a repetitive peculiar noise due to a failure in the equipment. FIG. 4a is a graph showing the time waveform recorded by the acoustic sensor 12, and FIG. 4b is It is a constant-width graph after performing FFT, FIG. 4c is a constant-type graph for octave analysis, and FIG. 4d is a moving average graph. For reference, the kurtosis at this time was about 21.348.

도 2b와 도 4b를, 그리고 도 2c와 도 4c를 비교하여 참조하면, 설비가 정상적으로 작동하고 있을 때와 설비에 고장이 발생하여 특이 소음이 발생하고 있을 때 정비형 그래프 값, 정폭형 그래프 값, 첨도 등이 서로 다름을 알 수 있다.Comparing and referring to FIGS. 2B and 4B and FIGS. 2C and 4C, when the facility is operating normally and when a specific noise is generated due to a failure in the facility, maintenance type graph value, constant width graph value, It can be seen that the kurtosis is different from each other.

또한 도 2d, 도 3d, 도 4d를 비교하여 참조하면, 설비에 고장이 발생하여 특이 소음이 발생하고 있을 때에는 상대적으로 높은 값(약 1.20)이 특정한 주기(약 2.5초)로 반복적으로 관측되는 반면, 설비가 정상적으로 작동하되 특이 소음이 발생하고 있을 때에는 전체적인 그래프에서 특이 피크가 있긴 하지만 특정한 주기로 반복적으로 나타나지 않음을 알 수 있다.2d, 3d, and 4d, a relatively high value (about 1.20) is repeatedly observed at a specific period (about 2.5 seconds) when a specific noise is generated due to a failure of the facility, whereas , it can be seen that when the facility operates normally but a specific noise is generated, there is a specific peak in the overall graph, but it does not appear repeatedly at a specific period.

이상으로 설명한 설비 고장 진단 장치(10)는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 설비 고장 진단 장치 중 하나에 불과하다. 본 발명의 기술적 사상은 위 실시예로 한정되지 않으며, 청구범위에 기재된 바에 따라, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람이 용이하게 변경할 수 있는 범위까지 모두 포함한다.The facility failure diagnosis device 10 described above is only one of facility failure diagnosis devices according to various embodiments of the present invention. The technical spirit of the present invention is not limited to the above embodiments, and includes all to the extent that can be easily changed by those skilled in the art to which the present invention belongs, as described in the claims.

Claims

A motor that rotates at a predetermined cycle,
An acoustic sensor mounted on the motor, rotating together, and oriented laterally with respect to the motor axis of rotation; and
An apparatus for diagnosing equipment failure including an analysis unit that determines that a failure symptom appears in the equipment primarily when the data value generated from the acoustic sensor is out of a predetermined range.

According to claim 1,
Equipment failure diagnosis apparatus further comprising a noise removal unit for removing noise from the data recorded by the acoustic sensor.

According to claim 1,
Further comprising a calculation unit for deriving a constant-width graph by performing a fast Fourier transform on the data recorded by the acoustic sensor,
The apparatus for diagnosing equipment failure, wherein the analysis unit determines that a failure symptom appears in the equipment when the value of the constant-width graph is out of a predetermined range at the time of the first determination.

According to claim 1,
Further comprising an arithmetic unit for performing fast Fourier transform on the data recorded by the acoustic sensor to derive a constant graph for octave analysis,
The equipment failure diagnosis device for determining that a failure symptom appears in the equipment when the analysis unit is out of a predetermined range when the maintenance type graph value is in the first determination.

According to claim 1,
Further comprising a calculation unit for calculating kurtosis using the data recorded by the acoustic sensor,
The apparatus for diagnosing equipment failure, in which the analysis unit determines that a failure symptom appears in the equipment when the kurtosis value is out of a predetermined range at the time of the first determination.

According to any one of claims 3 to 5,
Further comprising a calculation unit for deriving a moving average graph using the data recorded by the acoustic sensor,
When the analyzer determines that a failure has occurred in the equipment as a result of the primary determination, if the moving average graph value is out of a predetermined range, it is determined that a failure has occurred in the equipment secondarily.

According to claim 1,
Equipment failure diagnosis device further comprising a horn guide surrounding the acoustic sensor to improve acoustic signal reception characteristics.