TW201300742A - 異常音診斷裝置 - Google Patents

Abstract

於以往，由於以頻率分析結果的特定異常音成分來進行異常檢測，而無法進行具有各種帶頻寬及持續時間之異常音成分的高精確度診斷，再者，由於時間頻率分布的強度較大之區域係依據觀測資料來求得，故無法保障得到最佳診斷結果。其他之先前技術為了未知之異常現象診斷，係必須將對於未知異常現象之診斷手續事先登錄於處理手段。為解決上述問題，本發明係藉由時間頻率分析手段，對波形資料取得手段所取得之對象機器的聲音或振動之波形資料進行時間頻率分析，並求取時間軸及頻率軸之時間頻率分布，且產生由時間頻率分布的時間軸及頻率軸的座標值所規定之複數個區域，藉由區域抽出手段來抽出包含有與時間頻率分布的固定狀態不同之變動成分之區域，俾藉由判定手段依據包含於抽出區域之時間頻率分布進行異常判定並進行輸出。

Description

異常音診斷裝置

本發明係關於依據由微型傳聲機(microphone)(於下述簡稱為麥克風)或振動感測器所收集之訊號的時間頻率分析，來判定運轉中的機器的異常音之產生的可能性之裝置。尤其，關於一種異常音診斷裝置，係對於由複數個機器所構成之系統在運轉時所產生之各式各樣的異常音進行診斷。

就關於以往的診斷異常音之異常音診斷裝置之第一技術而言，係有：從依據對來自對判定對象物的振動資料(data)進行時間頻率分析處理所得之時機頻率分布中，抽出非固定振動的強度成為設定值以上之時刻的非固定振動資料，並依據該抽出之非固定振動資料來判定異音產生之可能性者(專利文獻1)；對於時間頻率解析結果的各頻率之振動產生頻率，係計算由該頻率之最大振幅與振動產生臨限值的積所求得之屬於振動產生判定振幅值以上之資料的時間比例，而算出作為該頻率的產生頻率者(專利文獻2)；以及算出由來自時間序列頻譜之異音成分的等高線所示之強度較大的區域，並從該區域中僅抽出含有異音成分之頻譜列者(專利文獻3)等。

再者，就關於以往的診斷異常音之異常音診斷裝置之第二技術而言，係有著眼於特定的已知之異常現象，並確認該等異常現象有無產生之專用處理手段，以及在已知之 異常現象未產生時進行一般的雜音解析，並將該解析結果與正常時進行比較來檢測非特定之未知的異常現象，且在檢測出未知之異常現象時，產生用以檢測來自正常狀態的變化之處理手續並賦予至專用處理手段者(專利文獻4)。

(先前技術文獻) (專利文獻)

專利文獻1：日本特許第3885297號公報

專利文獻2：日本特許第4373350號公報

專利文獻3：日本特許第4262878號公報

專利文獻4：日本特開平6-309580號公報

以往的第一技術係由於構成為依據特化為出現在頻率分析結果之特定的異常音成分的出現模式之各種臨限值來檢測異常，故係有在各個單獨的構成中無法同等地以高精度來診斷具有各種頻帶寬及持續時間之異常音成分之問題。再者，由於以由下而上(bottom up)之方式從觀測資料中求取時間頻率分布的強度較大之區域，故有無法保障一定可以得到最適當的診斷結果之問題。

另一方面，以往的第二技術為了診斷未知之異常現象，係有必須事先將對於未知之異常現象之診斷手續登錄於專用處理手段之問題。

本發明係為了解決上述之問題點所研創者，目的在於提供一種檢測方法，係無須將專用的診斷手續登錄於專用 處理手段，而可保障得到最適當之診斷結果，並可同等的以高精度檢測包含於頻率分析結果之具有各種帶頻寬及持續時間之異常音成分。

本發明之異常音診斷裝置，係具備：波形資料取得手段，係取得檢查對象機器所產生之聲音或振動的波形資料；時間頻率分析手段，係對上述波形資料進行時間頻率分析，並求取以一方之軸為時間軸、以另一方之軸為頻率軸之時間頻率分布；區域抽出手段，係產生由上述時間頻率分布的時間軸及頻率軸之座標值而規定之複數個區域，並抽出包含有與上述時間頻率分布的固定狀態不同的變動成分之區域；以及判定手段，係依據包含於上述抽出區域之時間頻率分布來進行異常之判定並進行輸出。

依據本發明之異常音診斷裝置，係藉由設置依據時間頻率分布來抽出對於時間頻率而連續形成之時間頻率的區域之手段，可發揮無須登錄專用的診斷手續，即可同等地以高精度來診斷出現於頻率分析結果之具有各種帶頻寬及持續時間之異常音成分的功效。

(實施形態1)

就診斷構成檢查對象系統之機器所發出之異常音壓之裝置而言，本實施形態係安裝作為個人電腦(personal computer)(以下簡稱為PC)上之軟體(software)，並具有 取得正常時的波形之學習模式(mode)以及取得測試時的波形之診斷模式。測試者係將麥克風或振動感測器(sensor)等設置於檢查對象機器，並將該麥克風或振動感測器等連接於PC的USB(Universal Serial Bus，通用串列匯流排)介面(interface)的輸入端子，而進行學習模式時及診斷模式時之操作。

就檢查對象系統而言，係可舉例例如將麥克風安裝於電梯(elevator)的車廂，且經由控制纜線將麥克風之訊號傳送至位於機械室之PC，並藉由來回運轉車廂，來診斷升降路徑內之各機器的運作音。

特定的機器係例如當從頂部返回滑輪產生異常音時，由於存在有產生異常音之機器以外的機器所產生之運作音，例如導軌(guide rail)的滑動音，故在車廂接近產生該異常音之特定的機器之時間帶，例如在車廂接近頂部返回滑輪之時間帶時(在車廂上升時係測定區間的後半部分，或在車廂下降時係測定區間的前半部分)，係出現異常音的時間頻率成分。

再者，在從配重(counterweight)產生異常音時，在屬於車廂與配重交錯的時間帶之測定區間的中央部分，係出現異常音的時間頻率成分。

再者，異常音的頻率頻譜之形狀係由於發生異常之機器及異常原因而有不同，且所佔有之頻率範圍亦有許多種。一般而言，如上述，在依據掃描機器系統之麥克風來診斷複數機器的運作音時，測定區間中出現異常音成分之 時間範圍及頻率範圍係極為複雜且多樣化。

第2圖係將電梯各機器的異常音產生時之時間頻率分布之橫軸設為時間、縱軸設為頻率，並以濃淡顯示各時刻及各頻率之分布的強度。點線係顯示異常產生前之特定機器的運作音在麥克風之強度，而實線係為成為異常之該機器的運作音的強度。再者，一點鏈線係顯示將包含該機器之來自全部機器之運作音所合成之聲音在麥克風之強度。(A)係從頂部返回滑輪產生異常音之情形，(B)係從配重產生異常音之情形之例。

第1圖係顯示本發明實施形態1之異常音診斷裝置之方塊(block)構成圖。

於第1圖中，1係由麥克風及振動感測器所輸出之測定訊號，2係具備增幅器、低頻濾波器電路及AD變換器，且對測定訊號1進行採樣(sampling)並變換為數位(digital)訊號而輸出波形資料3之波形取得部，4係時間頻率分析部，係對波形資料3附加時間窗隔，並一面將時間窗隔朝時間方向偏移，一面藉由高速傅立葉(Fourier)變換(於下述簡稱為FFT)演算來對波形資料3進行時間頻率分析，並輸出由顯示相對於時間及頻率的強度之頻譜值所構成之時間頻率分布5。

6係記憶時間頻率分布5的正常時之時間頻率分布6a(未圖示)之正常時時間頻率分布記憶部；7係記憶時間頻率分布5的測試時之時間頻率分布7a(未圖示)之測試時時間頻率分布記憶部；8係將事前知識8a(未圖示)作為表格 (table)予以記憶之事前知識記憶部；9係依據事前知識記憶部8的事前知識8a，來產生所決定之預定的區域候補10之區域候補產生部；11係針對區域候補10，參照正常時時間頻率分布記憶部6的正常時時間頻率分布6a、以及測試時時間頻率分布記憶部7的測試時時間頻率分布7a，來算出並輸出凝縮度12之評估部；13係區域抽出部，係依據凝縮度12而從區域候補10中選擇最適當之區域候補並輸出作為抽出區域14；15係異常時計算部，係參照正常時時間頻率分布6a及診斷時時間頻率分布7a，而依據包含於抽出區域14之時間頻率分布來計算顯示異常音產生的可能性的程度之異常度並輸出作為異常度16；17係依據異常度16來判定異常音產生之可能性，並輸出判定結果18之判定部。

於下述係參照第4圖的處理流程圖來說明動作。

於學習模式或診斷模式中，波形取得部2係取得並增幅由麥克風及振動感測器所輸出之測定訊號1來進行AD變換，藉此變換為採樣頻率32kHz之16位元線性PCM(pulse code modulation，脈衝碼調變)的數位訊號之波形資料3(步驟(step)S1)。

時間頻率分析部4係對於波形取得部2所輸出之波形資料3，一面將1024點之時間窗隔以16ms的間隔朝時間方向偏移，一面切出訊框(frame)，且藉由對各訊框進行FFT演算來求取頻率頻譜的時間序列y(t，f)，並輸出作為時間頻率分布5(步驟S2)。在此，t係表示取得對應於使 分析窗偏移之偏移(shift)間隔的離散值之時刻，f係表示取得對應於FFT演算的結果之頻率索引(index)的離散值之頻率。並且，時間t及頻率f係分別滿足0≦t≦T、0≦f≦F之關係。在此，T係為時間頻率分布5的時間方向的時間寬，F係為波形資料3的採樣頻率fs的1/2之尼奎斯特(Nyquist)頻率(F=fs/2)。

由時間頻率分析部4算出時間頻率分布5時，異常音診斷裝置係判斷處於學習模式或診斷模式(步驟S3)。

屬於學習模式時，時間頻率分布5係作為正常時時間頻率成分6a而傳送至正常時時間頻率成分記憶部6(步驟S4)。另一方面，只要步驟S3的判斷結果為診斷模式時，則時間頻率分布5係作為診斷時時間頻率成分7a而傳送至診斷時時間頻率成分記憶部7並記憶(步驟S5)。

接著，針對診斷模式時之診斷處理之動作進行說明。

區域候補產生部9係依據事前知識8a來產生區域候補10(步驟S6)。事前知識8a係用以規定從構成診斷對象系統之機器所產生之異常成分的時間頻率分布之出現區域的形狀之知識，並顯示本裝置的設計者在事前分析對象所得之知識，且作為本裝置的區域候補產生部9所產生之區域候補而以表格形式儲存於事前知識記憶部8。就本例而言，係對於時間頻率分布的全部區域，將全部時間區間T進行n分割，且將全部帶頻F進行m分割而得到格子狀的分割區域，而產生以任意之格子線為邊之矩形區域，並作為事前知識8a的表格來儲存於事前知識記憶部8。

第3圖係以A及B顯示作為事前知識8而產生為格子之矩形之例。矩形區域A係相對於在時間區間的後半之中高頻的頻率成分中時間較短的時間頻率成分形成為最適當之形狀。再者，矩形區域B係在測定時間之前的時間區間中，相對於在中間頻率帶頻中產生持續時間較長的時間頻率成分之情形，形成為最適當的形狀。在此，藉由增加分割數n及m，係可更詳細地表現出區域之邊界。然而，格子狀的分割區域之最初的第1/6時間區間、及最後的第6/6時間區間，係由於檢查對象的動作速度與額定速度相比較慢，故不會充分的產生運作音，因此可從區域候補的產生中去除。再者，就上述而言，對於時間頻率分布的全部區域，雖說明了對全部時間區間T進行n分割，且對全部帶頻F進行m分割而得到格子狀的分割區域，並產生以任意之格子線為邊之矩形區域之例，惟亦可依據異常成分相對於時間頻率成分之事前知識，而組合選擇或不選擇上述格子狀的分割區域來產生任意形狀之區域。

評估部11係對於區域候補10(於下述，係以R表示區域候補)，算出凝縮度E(R)12(步驟S7)。

凝縮度E(R)係在將測試時時間頻率分布設為y(t，f)、將正常時時間頻率分布設為x(t，f)、將矩形區域設為R=[t1，t2，f1，f2]時，相對於該等之凝縮度E(R)係可藉由式1所示之演算求得。在此，t1、t2、f1、f2係分別為矩形區域R之下限時間、上限時間、下限頻率、上限頻率。再者，對於矩形以外之區域候補R係可以更為一般的 式2所示之演算來求得，以取代式1。在此，記號(t，f)R＊係意味針對包含於抽出區域R＊之離散時間t及離散頻率f的組合而取得總和。

於上式中，n係包含於時間頻率分布的矩形區域之頻譜值的標本數。再者，w(n)係對應標本數n之加權係數，例如為標本數n的p次方根(p例如為2)。由於標本數n係隨著區域的大小而成為較大之值，且前述加權係數w(n)係隨著區域的大小而成為較大之值，故凝縮度E(R)相對於較小區域係變小，並用於緩和局部性存在於較小區域之離 群值對於計算結果帶來之影響。再者，函數係將頻譜值變換為非線性，且為了將變換後之值的分布接近正規分布，係設為Box-Cox變換(亦稱為一般化對數變換)或對數變換。Box-Cox變換係在以式3表示之參數γ為γ=0時與對數變換一致。

區域抽出部13係檢查各區域候補與凝縮度E(R)相對於各區域候補之關係，且選擇並輸出凝縮度E(R)顯示為最大值之區域候補作為最適當之抽出區域(步驟S8)。在將各區域候補設為{R1，R2，…，Rk}、將各者的凝縮度設為{E(R1)，E(R2)，…，E(Rk)}、將最適當之區域候補設為R＊時，R＊係可藉由式4之演算來求得。在此，自然數之k係為區域候補之數量。

異常度計算部15係依據正常時時間頻率分布x(t，f)及測試時時間頻率分布y(t，f)之各者的最適當之抽出區域R＊所包含之頻譜值來計算異常度(步驟S9)。在此，抽出區域R＊為矩形區域，且R＊=[t1，t2，f1，f2]，在將異常度設為a(R＊)時，異常度a(R＊)係藉由式5之演算所 求得之數值。在此，t1，t2，f1，f2係如前述所定義者。

於上述式5中，Ψ(x)係可利用變數x的非線性映射函數，例如使用上述之Box-Cox變換等。g(t)係為將區域R＊的頻率f方向的累積值除以單位頻率之數所得之值，亦即為關於時間t之頻率之標本平均，而h(f)係為將區域R＊的時間t方向的累積值除以單位時間之數所得之值，亦即為關於頻率f之時間之標本平均。再者，g~(t)及h~(f)係分別為對於g(t)進行關於時間t之平滑化，及對於h(f)進行關於頻率f之平滑化的結果之值。平滑化係可藉由求取移動平均來達成。在最後，係求得移動平均後之g~(t)的關於時間t之最大值、與移動平均後之h~(f)的關於頻率f之最大值的任一個最大值者作為異常度a(R＊)。亦可使用屬於統計量之分位數來代替最大值，亦可將任一方之值作為異常度。將此例以式6之a₁(R＊)、a₂(R ＊)、a₃(R＊)、a₄(R＊)、a₅(R＊)等顯示。在此，quantile({x}，α)係顯示序列{x}之α分位數。若以1代入α則與最大值max{x}一致。式6之α及β係接近1之值，例如亦可代入0.9。

再者，就另外的更為簡單之方法而言，如式7之a₆(R＊)所示，亦可將異常度a(R＊)設為：抽出區域R＊之正常時時間頻率分布的映射Ψ(x(t，f))的平均值、與抽出區域R＊之測試時時間頻率分布的映射Ψ(y(t，f))的平均值之差。

判定手段17係比較異常度a(R＊)與臨限值，而在異常度為臨限值以上時，判定為有可能產生異常音，並輸出「警報」(alarm)作為判定結果18(步驟S10)。再者，在異常度為臨限值以下時則判定為產生異常音之可能性較低，並輸出「正常」作為判定結果18。

於上述實施形態中，時間頻率分析部4雖構成為藉由FFT演算來輸出時間頻率分布5，惟並不限於FFT，亦可使用小波(wavelet)變換。

再者，針對記憶於事前知識記憶部8之事前記憶8a的矩形區域，對於上限時間t2與下限時間t1的差t2-t1亦可設置下限tmin。亦即，t2-t1≧tmin，並限定於矩形區域，而儲存於事前知識記憶部8。

再者，同樣地，亦可對上限頻率f2與下限頻率f1的差f2-f1設置下限fmin。亦即，t2-t1≧tmin，並限定於矩形區域，而儲存於事前知識記憶部8。

再者，非線性函數係除了解析性的函數以外，亦可為藉由折線逼近而具有非線性之函數。

如上述，依據本發明，係依據時間頻率分布，藉由設置抽出對於時間頻率而連續形成之時間頻率的區域之手段，可發揮無須登錄專用的診斷手續，即可同等地以高精度診斷出現於頻率分析結果之具有各種帶頻寬及持續時間之異常音成分之功效。

再者，藉由使用產生區域的候補之區域候補產生手段、對於所產生之區域的候補用以評估其良好度(凝縮度)之評估手段、以及選擇良好度(凝縮度)最大之區域之手段，而無須使用特化為特定的異常音成分的出現模式之各種臨限值，即會有從區域候補產生手段所產生之全部的區域的候補之中，抽出評估值最佳之最適當的區域之作用。藉此，可發揮無須登錄專用的診斷手續，即可同等地以高 精度診斷出現於頻率分析結果之具有各種帶頻寬及持續時間之異常音成分之功效。

再者，就區域候補的良好度(凝縮度)而言，係對於來自正常時的時間頻率分布之變異量，將對應標本數之數量作為權重並予以附加，藉此，由於標本數愈小則權重愈小，而標本數愈大則權重愈大，故假設變異量若為相同，則有會所選擇之抽出區域的標本數盡可能較大(係等價性的區域面積較大)之區域之作用，且假設變異量較大時亦有標本數較小(係等價性的區域面積較小)之區域的良好度(凝縮度)會變小之作用。藉此，由於係抽出變異量及標本數的大小兩者平衡度(balance)較佳之較大的區域，故有提高診斷的精確度之功效。

再者，就與正常時進行比較之分布的特性參數而言，在使用標本平均之情形，雖可得到在標本的分布依循於正規分布時有意義之結果，惟由於實際的頻譜值係呈現非負之非對稱分布，故藉由非線性變換而有使分布接近正規分布之作用，且即使使用標本平均亦可進行有意義之比較。藉此，可適當的進行區域的良好度(凝縮度)的評估，就結果而言，由於可依據適當的抽出之區域來判定異音的可能性，故有可提升診斷的精確度之功效。

再者，使求取凝縮度之參數具有相對於標本數之非線性的特性(壓縮特性)而作為對應包含於區域候補之標本數之數，藉此，即便變異較小，亦可發揮防止區域的標本數(係等價性的為面積)極端的變為過大大之功效。藉此，就抽出 區域而言，可抽出變異較大且標本數亦較大之經過平衡化之區域，而就結果而言，係有提升依據前述所進行之判定結果的診斷精確度之功效。

再者，藉由將所產生之區域候補的形狀限定為矩形，一般而言，係發揮防止推測不可能發生之將矩形以外之形狀之區域意外抽出之功效。藉此，就抽出區域而言，係可抽出適當的區域，且就結果而言，係有提升依據該區域所進行之判定結果的診斷精度之功效。

同樣地，藉由使用關於變動成分的時間頻率分布之事前知識來限定區域的形狀，係發揮不會意外抽出不存在於事前知識的區域之功效。藉此，就抽出區域而言，係可抽出適當的區域，且就結果而言，係有提升依據前述所進行之判定結果的診斷精確度之功效。

同樣地，藉由使用關於機器的運作狀態之事前知識來限定區域的形狀，係發揮不會意外抽出不存在於事前知識的區域之功效。藉此，就抽出區域而言，係可抽出適當的區域，且就結果而言，係有提升依據前述所進行之判定結果的診斷精確度之功效。

(產業上之可利用性)

本發明之異常音診斷裝置係可利用於組合複數個機器而構成之系統裝置，例如電梯，而作為檢測其異常狀態之部位之檢測裝置。

1‧‧‧測定訊號

2‧‧‧波形取得部

3‧‧‧波形資料

4‧‧‧時間頻率分析部

5‧‧‧時間頻率分布

6‧‧‧正常時時間頻率分布記憶部

7‧‧‧測試時時間頻率分布記憶部

8‧‧‧事前知識記憶部

9‧‧‧區域候補產生部

10‧‧‧區域候補

11‧‧‧評估部

12‧‧‧凝縮度

13‧‧‧區域抽出部

14‧‧‧抽出區域

15‧‧‧異常時計算部

16‧‧‧異常度

17‧‧‧判定部

18‧‧‧判定結果

S1至S10‧‧‧步驟

第1圖係為顯示本發明之異常音診斷裝置之功能方塊 構成圖。

第2圖係為掃描來自複數機器之聲音時的時間頻率分布例的特性圖。

第3圖係為關於時間頻率分布的區域之事前知識之說明圖。

第4圖係為本發明實施形態1之處理之流程圖。

1‧‧‧測定訊號

2‧‧‧波形取得部

3‧‧‧波形資料

4‧‧‧時間頻率分析部

5‧‧‧時間頻率分布

6‧‧‧正常時時間頻率分布記憶部

7‧‧‧測試時時間頻率分布記憶部

8‧‧‧事前知識記憶部

9‧‧‧區域候補產生部

10‧‧‧區域候補

11‧‧‧評估部

12‧‧‧凝縮度

13‧‧‧區域抽出部

14‧‧‧抽出區域

15‧‧‧異常時計算部

16‧‧‧異常度

17‧‧‧判定部

18‧‧‧判定結果

Claims (7)

1. 一種異常音診斷裝置，係具備：波形資料取得手段，係取得檢查對象機器所產生之聲音或振動的波形資料；時間頻率分析手段，係對上述波形資料進行時間頻率分析，並求取以一方之軸為時間軸、以另一方之軸為頻率軸之時間頻率分布；區域抽出手段，係產生由上述時間頻率分布的時間軸及頻率軸之座標值而規定之複數個區域，並抽出包含有與上述時間頻率分布的固定狀態不同的變動成分之區域；以及判定手段，係依據包含於上述抽出區域之時間頻率分布來進行異常之判定並進行輸出。
2. 如申請專利範圍第1項所述之異常音診斷裝置，其中，上述區域抽出手段係具備：區域候補產生部，係抽出包含有與上述時間頻率分布的固定狀態不同的變動成分之區域作為區域候補；以及評估部，依據包含於上述區域候補之時間頻率分布與正常時之時間頻率分布之關係來求取凝縮度；且構成為將上述凝縮度較大之區域候補輸出作為抽出區域。
3. 如申請專利範圍第2項所述之異常音診斷裝置，其中，上述評估部係藉由對包含於區域候補之時間頻率分布 進行非線性變換，並將經過非線性變換之時間頻率分布之特性參數、同樣地經過非線性變換之正常時之時間頻率分布之特性參數、以及包含於上述區域候補之標本數所對應之數之演算，來求得凝縮度。
4. 如申請專利範圍第3項所述之異常音診斷裝置，其中，上述評估部用以求取凝縮度之上述非線性變換，係使用對於強度具有非線性特性之變換函數。
5. 如申請專利範圍第3項所述之異常音診斷裝置，其中，上述評估部用以求取凝縮度之與包含於上述區域候補之標本數對應之數，係設為將對於標本數具有非線性特性之函數應用於標本數之數。
6. 如申請專利範圍第4項所述之異常音診斷裝置，其中，上述評估部用以求取凝縮度之與包含於上述區域候補之標本數對應之數，係設為將對於標本數具有非線性特性之函數應用於標本數之數。
7. 如申請專利範圍第2項至第6項中任一項所述之異常音診斷裝置，復具備：事前知識記憶部，係將於事前分析檢查對象機器所得之用以規定來自機器所產生之異常音成分的時間頻率分布之出現區域的形狀之事前知識作為表格予以記憶；且上述區域抽出手段係依據記憶於上述事前知識記憶部之表格的矩形之區域候補而產生。