TW202225886A - 資訊處理裝置以及資訊處理方法 - Google Patents

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Abstract

內部變數保持部(1002)保持基於感測資料按照時序依次計算的內部變數。內部變數計算部(1003)基於第j+1時點的感測資料以及第j時點對應的內部變數，計算第j+1時點(j為1至N-1的整數)對應的內部變數。特徵量計算部(1004)基於第N時點的內部變數來計算特徵量，特徵量取出從第1時點至第N時點的感測資料當中包含的統計特徵。狀態診斷部(1006)基於特徵量診斷機械裝置(1008)的狀態。

Description

資訊處理裝置以及資訊處理方法
本揭露是關於一種資訊處理裝置以及資訊處理方法，實施用來診斷機械裝置的狀態的資訊處理。
舉例來說，在包含滾珠螺桿、減速機等的機械部件的機械裝置當中，會產生機械部件經年劣化、摩擦的增加、振動的產生、殼體的破損等各式各樣的異常。因此，早期掌握這種異常的資訊處理裝置，對於講究效率的工廠中的運用來說是很重要的。
診斷機械裝置的狀態的資訊處理裝置的例子，記載於以下專利文獻1。專利文獻1當中，記載了在事先設定的期間內，保持按照時序取得的感測資料，從保持的感測資料當中，計算平均值、離散值等特徵量的方法。另外，專利文獻1當中，記載了在事先設定的期間內，保持計算的特徵量，基於保持的特徵量，來計算斜度等指標，將計算的值與過去的值進行比較，藉以檢測機械裝置的異常。 [先前技術文獻] [專利文獻]
[專利文獻1]　日本特開2020-35372號公報
[發明所欲解決的課題]
然而，專利文獻1記載的資訊處理裝置當中的課題有：需要在設定期間內保持由感測的訊號得到的感測資料，並要求龐大的記憶容量。舉例來說，若用以取得感測資料的取樣頻率為2kHz，則1秒鐘內將得到兩千個值。此處，若我們將用來給電腦使用感測資料的資料類型當作是int型4B，假設要得到60秒鐘的感測資料，就需要480kB(=4Bx2kHzx60秒鐘)的記憶體。由於產業用途所使用的多數微控制器的RAM(Random Access Memory，隨機存取記憶體)大約為數KB至數MB左右的程度，因此會有可以處理資訊的裝置被限定的問題。
另外，將感測資料保持於伺服器裝置的儲存器，並另外以離線處理，以取代微控制器的方法也有被考慮過。然而，從設置伺服器裝置的空間、用來管理伺服器裝置的管理成本等觀點來看，現狀是工廠中也只能準備數台這樣的儲存器。因此，會有數台的儲存器無法將每天不斷累積的龐大資料處理完畢的問題。舉例來說，設想工廠有10台機械裝置，每一台機械裝置包含10個前述的感測器，且它們24小時運作的情況。這樣的情況下，每一個月就會追加2TB以上(≒10個x10台x4Bx2[kHz]x3600秒x24小時x30日=2.0736TB)的資料，對伺服器裝置的電腦而言，將形成巨大的負擔。
本揭露以上述為鑑，目的在於得到一種資訊處理裝置，可以實施用來診斷機械裝置的狀態的資訊處理，而不需要使用到計算能力高的電腦以及記憶容量大的電腦。 [用以解決課題的手段]
為了解決上述課題並達成目的，關於本揭露的資訊處理裝置，包含感測資料取得部、內部變數保持部、內部變數計算部、特徵量計算部、以及狀態診斷部。感測資料取得部取得由感測器測量的機械裝置的物理量的測量值，並取得該測量值之中的第1時點至第N時點(N為2以上的整數)的測量值，作為感測資料。內部變數保持部保持基於感測資料按照時序依次計算、且小於N個的內部變數。內部變數計算部基於第j+1時點的感測資料以及第j時點對應的內部變數，計算第j+1時點(j為1至N-1的整數)對應的內部變數。特徵量計算部基於第N時點的內部變數來計算特徵量，特徵量取出從第1時點至第N時點的感測資料當中包含的統計特徵。狀態診斷部基於特徵量診斷機械裝置的狀態。 [發明的效果]
根據本揭露的資訊處理裝置，能得到的效果為：可以實施用來診斷機械裝置的狀態的資訊處理，而不需要使用到計算能力高的電腦以及記憶容量大的電腦。
以下，基於圖式詳細說明本揭露的實施形態的資訊處理裝置以及資訊處理方法。
實施形態1. 第1圖為一示意圖，示意資訊處理系統100的構成例，資訊處理系統包含實施形態1的資訊處理裝置1000。資訊處理系統100如第1圖所示，包含資訊處理裝置1000、機械裝置1008、感測器1010、馬達1009、以及裝置控制部1099。馬達1009將驅動力給予機械裝置1008，藉以驅動機械裝置1008。當機械裝置1008由馬達1009驅動時，感測器1010測量機械裝置1008的物理量。機械裝置1008測量的物理量的例子，為位置、速度、加速度、動作指令、電流、電壓、轉矩、力、壓力、聲音、或是光量。另外，本實施形態中，是以馬達速度以及馬達轉矩為一例進行說明。馬達速度為馬達1009的旋轉速度，馬達轉矩為馬達1009產生的轉矩。
感測器1010將包含物理量的測量值的感測訊號，輸出至資訊處理裝置1000以及裝置控制部1099。裝置控制部1099基於感測訊號，決定用來控制馬達1099的控制訊號。藉由從裝置控制部1099輸出的控制訊號，來控制馬達1009。
資訊處理裝置1000包含：感測資料取得部1001、內部變數保持部1002、內部變數計算部1003、特徵量計算部1004、初始化處理部1005、以及狀態診斷部1006。
感測資料取得部1001取得由感測器1010測量的機械裝置1008的物理量的測量值。如前面所述，感測器1010傳送的感測訊號當中，包含有物理量的測量值。另外，感測資料取得部1001保持取得的測量值之中的第1時點至第N時點的測量值，作為感測資料。此處，N為2以上的整數。內部變數保持部1002暫時保持該少於N個的內部變數。內部變數是基於感測資料，按照時序依次計算的變數。內部變數用於特徵量的計算。內部變數以及特徵量的詳細，將於後面描述。
內部變數計算部1003接收從感測資料取得部1001傳送的感測資料、以及從內部變數保持部1002傳送的內部變數。內部變數計算部1003基於感測資料以及內部變數來更新內部變數。更一般化來說明，內部變數計算部1003基於第j+1時點的感測資料以及第j時點對應的內部變數，來計算第j+1時點的感測資料，藉以逐次更新內部變數。此處，j為1至N-1的整數。換言之，內部變數計算部1003基於某個時點的感測資料、以及在某個時點的前1個時點的內部變數，來計算該時點的內部變數。計算的內部變數將傳送至內部變數保持部1002。
特徵量計算部1004接收從感測資料取得部1001傳送的感測資料、以及從內部變數保持部1002傳送的內部變數。特徵量計算部1004基於感測資料以及內部變數，來計算特徵量。更一般化說明，特徵量計算部1004基於內部變數，來計算特徵量，該特徵量取出第1時點至第N時點的感測資料當中包含的統計特徵。計算的特徵量將傳送至狀態診斷部1006。
初始化處理部1005執行初始化處理。初始化處理是將內部變數保持部1002保持的內部變數設定為初始值的處理。更一般化說明，初始化處理部1005將第1時點的內部變數決定為事先設定的最大值與事先設定的最小值之間的值。
狀態診斷部1006基於特徵量，進行診斷機械裝置1008的狀態的診斷處理，並輸出診斷結果，也就是診斷處理的結果。
第2圖為一示意圖，示意實施形態1的機械裝置1008以及周邊裝置的硬體構成例。第2圖作為機械裝置1008的構成例，示意使用伺服馬達1230作為驅動源的機械裝置1008。伺服馬達1230產生的驅動轉矩，從伺服馬達軸1231輸出，透過聯結器1220輸入至滾珠螺桿軸1224。滾珠螺桿1210以螺旋機構將旋轉動作轉換成直動的動作，使可動部1212動作。另外，雖然省略了圖示，可動部1212與不同的機械部件連接，並且依照機械裝置1008的目的不同而利用可動的機械部件。
導件1213限制了可動部1212的移動到期望的方向。導件1213輔助可動部1212，使得機械裝置1008可以用好的精確度動作。如圖所示，伺服馬達1230一般來說會與測量旋轉角度的編碼器1233、以及測量電流的電流感測器1232一併設置，使得伺服馬達軸1231可以遵從事先設定的位置、速度或轉矩而驅動。驅動器1240對從電流感測器1232得到的資訊進行回授控制到源頭，並提供伺服馬達1230驅動所需要的電力。回授控制所需要的計算，由第1圖的裝置控制部1099來實施。另外，本實施形態中，雖然例示了馬達轉矩，作為用來診斷狀態的感測資料之例，但並不以此為限。機械裝置1008的狀態所包含作為資訊者即可，也可以是前面描述的位置、速度、加速度、電流、電壓、轉矩、力、壓力、聲音、光量等物理量。另外，也可以是影像資訊，來取代該等物理量。
另外，第2圖當中雖然例示了電流感測器1232以及編碼器1233作為感測器1010，但並不以此為限。以其他例子來說，也可以例示雷射位移計、陀螺儀傳感器、振動計、加速度感測器、電壓計、轉矩感測器、壓力感測器、麥克風、光感測器、相機等。另外，感測器1010的安裝位置並不一定要接近伺服馬達1230，只要是適合診斷機械裝置1008的狀態的位置即可。舉例來說，可以將加速度感測器設置於導件1213的外面等，並測量加速度作為感測資料。
PLC(Programmable Logic Controller，可程式邏輯控制器)1260將伺服馬達1230的動作命令傳送至驅動器1240。另外，有時候也會依照需要而準備PC(Personal Computer，個人電腦)1270。此時，PC 1270是用來對PLC 1260發送命令。以PC 1270來說，有時也可以使用產業用PC(Factory Automation PC或Industrial PC)。
另外，如圖所示，有時候也會準備監控PLC 1260的狀態的PLC用的顯示器1250、以及監控PC 1270的狀態的PC用的顯示器1280。另外，雖然省略圖示，一般來說會在一個機械裝置1008當中設置複數個伺服馬達1230等驅動源。因此，也可以依照需要準備複數個驅動器。另外，有的時候會由單一的PLC 1260統合，或是由複數個PLC 1260協調，使機械裝置1008動作。在這樣的構成時，本實施形態所示的資訊處理裝置1000同樣也可以實施。
第3圖為一示意圖，示意第2圖所示的驅動器1240包含的處理電路以處理器1291以及記憶體1292所構成時的構成例。處理電路以處理器1291以及記憶體1292構成時，驅動器1240的處理電路的各機能，是由軟體、韌體、或軟體與韌體的組合來實現。軟體或韌體是以程式的方式記述，儲存於記憶體1292。在處理電路中，由處理器1291讀取並執行記憶於記憶體1292的程式，藉以實現各機能。意即，處理電路包含記憶體1292，用來儲存程式，該程式最終執行驅動器1240的處理。另外，我們也可以說，該等程式使電腦執行驅動器1240的順序以及方法。
此處，處理器1291可以是被稱為CPU(Central Processing Unit，中央處理器)、處理裝置、演算裝置、微處理器、微電腦、或是DSP(Digital Signal Processor，數位訊號處理器)的演算手段。記憶體1292舉例來說，可以是RAM(Random Access Memory，隨機存取記憶體)、ROM(Read Only Memory，唯讀記憶體)、快閃記憶體、EPROM(Erasable Programmable ROM，可抹除可程式唯讀記憶體)、EEPROM®(Electrically EPROM，可電氣抹除可程式唯讀記憶體)等非揮發性或揮發性半導體記憶體。另外，也可以將記憶體1292當作磁碟、軟碟、光碟、CD、小型磁碟、或是DVD(Digital Versatile Disc，數位多功能影音光碟)等記憶手段。
第4圖為一示意圖，示意第2圖所示的驅動器1240包含的處理電路以專用的硬體所構成時的構成例。當處理電路是以專用的硬體所構成時，第4圖所示的處理電路1293舉例來說，為ASIC(Application Specific Integrated Circuit，應用特定積體電路)、FPGA(Field Programmable Gate Array，現場可程式邏輯閘陣列)、或該等的組合。可以依照每個機能，由處理電路1293來實現驅動器1240的機能，也可以彙整複數個機能，由處理電路1293來實現驅動器1240的機能。另外，驅動器1240與PLC 1260可以透過網路連接。另外，PC 1270也可以存在於雲端上。
硬體構成的一例如前面所述，但驅動器1240、PLC 1260、PC 1270並非必要，也可以另外準備用來實施關於本揭露的資訊處理裝置的設備，並在該設備內部實施。舉例來說，也可以使用包含電池、微電腦、感測器、顯示器、通訊機能的單獨設備，基於以麥克風取得機械裝置1008的聲音的感測資料，來估測機械裝置1008的狀態。
另外，顯示器類並非必須，也可以使用驅動器1240、PLC 1260當中包含的既存LED等來顯示結果，以取代由PLC用的顯示器1250或PC用的顯示器1280顯示結果。另外，也可以設定為當診斷出產生異常之際，就停止伺服馬達1230的驅動，而不由顯示器顯示結果。
另外，本實施形態中，雖然說明了從伺服馬達1230包含的編碼器1233取得馬達速度，但並不以此為限。舉例來說，在第1圖的構成中，也可以使用來自於對馬達1009下達驅動命令的裝置控制部1099的控制訊號，來取得馬達速度。
另外，本實施形態中，雖然以伺服馬達1230為旋轉型伺服馬達為例進行說明，但也可以使用線性的伺服馬達、誘導機馬達、步階馬達、有刷馬達、超音波馬達等其他的馬達或驅動源。另外，滾珠螺桿1210以及聯結器1220僅為構成品之範例，並不以此為限。針對減速機、導件、皮帶、螺釘、幫浦、軸承、殼體等，由其他多樣的部件所構成的機械裝置，也可以適用關於本揭露的資訊處理裝置。
接著，針對實施形態1的資訊處理裝置1000的動作，使用圖式以及數學式詳細說明。首先，使用第5圖，說明使用伺服馬達1230驅動機械裝置1008之際，從電流感測器1232得到的感測資料。第5圖為一示意圖，示意實施形態1的馬達速度以及馬達轉矩的時序波形。
從電流感測器1232直接取得的訊號，為測量流通於馬達1009內的三相電流的訊號。馬達轉矩可以藉由對三相電流施以適當的轉換來計算。另外，由電流感測器1232檢測出的三相電流值，也可以作為感測資料用於診斷。另外，從編碼器1233取得的訊號，為示意馬達1009的旋轉角度的位置資訊。因此，若對位置資訊施以數值微分等的處理，則可以得到馬達速度，也就是馬達1009的旋轉速度。因此，也可以使用從編碼器1233取得的訊號作為感測訊號用於診斷，以代替從電流感測器1232得到的訊號。
第5圖(a)、(b)的橫軸表示時間。第5圖(a)示意馬達速度的時序波形，第5圖(b)示意馬達轉矩的時序波形。這是馬達1009從停止的狀態開始，實施被稱為「定位」的單次驅動之際的波形。另外，第5圖(b)的波形的取得週期，也就是取樣週期為0.5毫秒，取得時間為6秒。因此，感測資料的個數，也就是資料個數N為12000個(=6000毫秒÷0.5毫秒)。另外，此處示意的取樣週期、取得時間以及資料個數N僅為一例，並不以該等數值為限。另外，在本例中，定位的次數設定為1次，但定位的次數也可以是複數次。另外，此處雖然是針對定位馬達1009時的動作進行說明，但並不以此為限。本實施形態也可以適用於定位以外的控制，例如速度控制或轉矩控制。
說明第5圖(a)的馬達速度。首先，時刻Tr0至時刻Tr1之間，馬達1009停止，馬達速度為0[r/min]。該期間記為「Ts1」。接著，時刻Tr1至時刻Tr2之間，馬達1009加速，馬達速度上升至500[r/min]。該期間記為「Ta」。接著，時刻Tr2至時刻Tr3之間，馬達速度固定保持在500[r/min]。該期間記為「Te」。接著，時刻Tr3至時刻Tr4之間，馬達1009減速，馬達速度下降至0[r/min]。該期間記為「Td」。接著，時刻Tr4至時刻Tr5之間，馬達1009停止，馬達速度保持在0[r/min]。該期間記為「Ts2」。若將以上的動作圖示，則如第5圖(a)所示為梯形狀的波形。另外，這樣的梯形狀的波形僅為一例，並不以此為限。只要是從伴隨著馬達1009的驅動而可以得到機械裝置1008的狀態的動作即可，馬達速度的波形的形狀可以為任意形狀。
接著，說明第5圖(b)的馬達轉矩。在期間Ts1，馬達1009停止，馬達1009的動作需要的轉矩幾乎為0[Nm]。接著在期間Ta，需要使機械裝置1008加速的轉矩，而產生了比期間Ts1還要大的轉矩。另外，若因為黏性摩擦的影響而使得機械裝置1008當中存在有黏性摩擦時，則如第5圖所示，有時候因應速度而需要的轉矩會慢慢越來越大。接著在期間Td，需要使機械裝置1008減速的轉矩，而產生了從期間Te的馬達轉矩看起來於負方向的轉矩。在最後的期間Ts2，馬達1009停止，馬達1009的動作需要的轉矩幾乎為0[Nm]。
以上說明的馬達轉矩，為幾乎理想的機械裝置1008的動作所需要的轉矩。然而實際上，會因為電氣的振動、或是機械的振動、摩擦等影響，而在馬達轉矩當中，產生如第5圖(b)所示的有大有小的雜訊。若身為機械裝置1008的部件，也就是滾珠螺桿軸1224、導件1213、聯結器1220等劣化時，可以得知前述的摩擦或振動的大小會產生變化，且包含馬達轉矩的感測資料當中，摩擦或振動的影響會浮現出來。因此，將以統計手法解析感測資料，計算被稱為「特徵量」的幾個指標，來檢測出裝置的異常。
感測資料取得部1001取得從感測器1010按照時序依次產生的感測訊號，產生數位化的感測資料。產生的感測資料會傳送至內部變數計算部1003以及特徵量計算部1004之中至少一者。感測資料取得部1001於產生感測資料之際，也可以依照需要執行濾波處理，除去與機械裝置1008的狀態無關的雜訊。
接著，針對內部變數保持部1002、內部變數計算部1003、特徵量計算部1004以及初始化處理部1005的機能以及動作，以幾種特徵量為例詳細說明。
首先，說明時刻以及感測資料的數學式中的表記。開始取得用於特徵量計算的感測資料的時點稱為「第1時點」。感測資料從第1時點至第N時點，一共得到N個。此處，N為2以上的整數。另外，取得第j個感測資料的時間稱為「第j時點」。此處，j為1至N-1的整數。第j時點得到的感測資料記為「x j」。以下，為了讓說明變得簡單，我們假設感測資料是依照事先設定的時間間隔所取得。另外，無須特別說明，感測資料也可以不定期取得。
內部變數保持部1002保持1個時點前的內部變數。內部變數並不限於1個種類，有時候也可以根據特徵量而保持有複數個種類。若保持的內部變數的種類，比起以特徵量的計算為基礎的感測資料的時序的個數還要小，則記憶體的削減效果就越高。內部變數保持部1002也可以保持特徵量本身，作為內部變數的一個種類。
初始化處理部1005執行初始化處理，初始化處理將保持的內部變數設定為初始值。初始值是初始化處理之際所設定的值。舉例來說，在第1時點，也就是資訊處理裝置1000的電源開始供電，感測資料取得部1001最初取得感測資料的時刻，初始化處理部1005執行初始化處理。初始值若如後面描述設為0則很簡單，但也可以不必是0。舉例來說，也可以在初始值的附近設定適當的上限值與下限值，而在上限值與下限值之間適當地決定初始值。另外，有時候當後面描述的一部分的特徵量，設定為遠小於內部變數以及特徵量的初始值時，則計算會變得不安定。此時，藉由將初始值設定為0以外的值，而使計算安定化。另外，也存在一種特徵量，其相對於感測資料的恆定值不為0。使用這樣的特徵量時，可以將設想的特徵量的值設為初始值，而加速計算的收斂。舉例來說，本實施形態所示的特徵量之一，也就是尖度，對於具有接近常態分布性質的感測資料而言，約為3左右的值已為人所知。因此，藉由將尖度的初始值設定為3，針對多數種類的感測器而言，可以加速計算的收斂。以下，將一併示意使用平均值、離散值、標準差、均方根、斜度、尖度、最大值、最小值、峰值、峰對峰值、以及波高率時的各特徵量依序的計算方法以及導出順序，作為特徵量的具體例。另外，以下說明中，各特徵量的依序計算，有的時候也單純稱為「逐次計算」。
首先，示意平均值m的逐次計算相關的計算順序，作為特徵量最單純的一例。第1時點至第j時點的感測資料x 1～x j的平均值m j，由以下的公知的數學式(1)定義。該數學式(1)也稱為算術平均值或相加平均值。
[數學式1]
Figure 02_image001
如前面所述，第j時點的感測資料為x j。因此，第3時點的平均值m 3，可以用以下的數學式(2)來表示。
[數學式2]
Figure 02_image003
此處，第1時點至第3時點的時序感測資料並沒有記憶於記憶體1292，而是保持第3時點的資訊作為幾種內部變數。然後，我們考慮基於第3時點的內部變數以及第4時點的感測資料，求出第4時點的平均值的方法。首先，第4時點的平均值m 4，可以依照定義式，也就是數學式(1)，用以下的數學式(3)來表示。
[數學式3]
Figure 02_image005
若使用上述的數學式(3)算出平均值m 4時，則需要使用第1至第4時點的時序感測資料，並將過去的樣本數相對應個數的感測資料保持於記憶體。然而，若保持第3時點的平均值m 3、以及表示至第3時點為止的感測資料的個數的變數L 3=3作為內部變數，則第4時點的平均值m 4可以用以下的數學式(4)來表示。
[數學式4]
Figure 02_image007
將數學式(2)以及L 3=3帶入上述的數學式(4)，與定義式求出平均值m 4的數學式(3)的結果一致。
若考慮一般化，則第j+1時點的平均值m j+1，可以用以下的數學式(5)來表示。
[數學式5]
Figure 02_image009
意即，第j+1時點的平均值m j+1，可以用以下的數學式(6)逐次求出。
[數學式6]
Figure 02_image011
此處，第j+1時點的變數L j+1，由以下的數學式(7)逐次求出。
[數學式7]
Figure 02_image013
於上述的數學式(7)保持第j時點變數，等同於保持逐次計算中的時刻j的資訊。感測資料x j+1是由第j+1時點新取得的。以結果來說，為了求出第j+1時點的平均值m j+1而在第j時點需要保持的內部變數，為平均值m j以及變數L j。
計算第2時點的內部變數之際，為求簡單，可以將變數L以及平均值m的初始值L 1、m 1設為0；或者，為了避免初始化處理之後的變動，依照初始化處理時的感測資料的值來決定亦可。舉例來說，使用平均值作為特徵量時，若設定變數L的初始值L 1＝0，平均值m的初始值m 1＝x 1，則結果與定義式，也就是數學式(1)一致。
接著，示意離散值v的逐次計算相關的計算順序，作為特徵量的一例。第1時點至第j時點的感測資料x 1～x j的離散值v j，由以下的公知的數學式(8)定義。
[數學式8]
Figure 02_image015
另外，也可以使用以分母為j-1的變異數，來代替上述的數學式(8)，在此情況下，也可以用同樣的順序來導出。
此處，若將感測資料視為機率變數，則可得知該離散值v可以用以下的數學式(9)表示。
[數學式9]
Figure 02_image017
上述數學式(9)中，記號“E[]”表示中括號內的機率變數的期望值。因此，使用上述數學式(9)來示意上述數學式(8)的第j時點的離散值v j，可以用以下的數學式(10)表示。
[數學式10]
Figure 02_image019
因此，第1時點至第j+1時點的感測資料x 1～x j+1的離散值v j+1，可以用以下的數學式(11)表示。
[數學式11]
Figure 02_image021
另外，若將上述的數學式(11)變形，則離散值v j+1可以用以下的數學式(12)表示。
[數學式12]
Figure 02_image023
然後，從上述的數學式(10)以及數學式(12)導出以下的數學式(13)。
[數學式13]
Figure 02_image025
因此，透過上述的數學式(13)，第j+1時點的離散值v j+1由以下的數學式(14)逐次求出。
[數學式14]
Figure 02_image027
如上所述，第j+1時點的變數L j+1，由前述的數學式(7)逐次求出。另外，第j+1時點的平均值m j+1，由前述的數學式(6)逐次求出。然後，第j+1時點的感測資料x j+1，於第j+1時點新取得。以結果來說，為了求出第j+1時點的離散值v j+1，於第j時點應保持的內部變數，為變數L j、離散值v j、以及平均值m j。另外，也可以保持標準差s j來代替離散值v j。
計算第2時點的內部變數之際，為求簡單，可以將變數L以及離散值v的初始值L 1、v 1設為0；或者，為了避免初始化處理之後的變動，依照初始化處理時的感測資料的值來決定亦可。然而，若將離散值v的初始值v 1設定為接近0的值，則在後面描述的別的特徵量的逐次計算中，當離散值v出現在分母，則會使得計算不安定。因此，有的時候使用比0還要大某個程度的值作為初始值較佳。
接著，示意標準差s的逐次計算相關的計算順序，作為特徵量的一例。第1時點至第j時點的感測資料x 1～x j的標準差s j，由以下的公知的數學式(15)定義。
[數學式15]
Figure 02_image029
意即，標準差s j從前述的順序逐次求出的離散值v j來直接求出。因此，為了逐次計算標準差s j而應保持的內部變數，與離散值v j相同。
接著，示意方均根r的逐次計算相關的計算順序，作為特徵量的一例。第1時點至第j時點的感測資料x 1～x j的方均根r j，由以下的公知的數學式(16)定義。它也被稱為RMS(Root Mean Square：實效值)。
[數學式16]
Figure 02_image031
因此，第1時點至第j+1時間點的感測資料的方均根r j+1，可以用以下的數學式(17)表示。
[數學式17]
Figure 02_image033
從上述的數學式(16)以及數學式(17)當中，方均根的平方r j+1 2，可以用以下的數學式(18)表示。
[數學式18]
Figure 02_image035
透過上述的數學式(18)，第j+1時點的方均根的平方r j+1 2，由以下的數學式(19)逐次求出。
[數學式19]
Figure 02_image037
如以上所述，第j+1時點的變數L j+1，由前述的數學式(7)逐次求出。另外，第j+1時點的感測資料x j+1，於第j+1時點新取得。以結果來說，為了求出第j+1時點的方均根的平方r j 2，而在第j時點應保持的內部變數，為方均根的平方r j 2以及變數L j。
計算第2時點的內部變數之際，為求簡單，可以將變數L以及方均根的平方r j 2的初始值L 1、r 1 2設為0；或者，為了避免初始化處理之後的變動，依照初始化處理時的感測資料的值來決定亦可。
接著，示意斜度w的逐次計算相關的計算順序，作為特徵量的一例。若將感測資料x視為機率變數，使用機率變數x的平均值m以及標準差s，則斜度w可以用以下的公知的數學式(20)定義。
[數學式20]
Figure 02_image039
如前面所述，記號“E[]”表示中括號內的機率變數的期望值。將上述的數學式(20)展開、整理，則可以用以下的數學式(21)表示。
[數學式21]
Figure 02_image041
上述的數學式(21)的變形中，感測資料x的期望值E[x]，使用了與平均值m相等的性質。
接著，考慮第1時點至第j時點的感測資料x 1～x j的斜度w j。上述數學式(21)中，若將右邊的分子第1項的期望值E[x 3]以變數A j表示，並將右邊的分子第2項的期望值以變數B j表示，則斜度w j可以用以下的數學式(22)表示。
[數學式22]
Figure 02_image043
上述的數學式(22)中，關於右邊的分母當中的標準差s j，能夠以前述的數學式(15)逐次計算。
接著，考慮上述的數學式(22)的第j時點的變數A j、B j相關的逐次計算。首先，第j時點的變數A j，可以用以下的數學式(23)表示。
[數學式23]
Figure 02_image045
同樣地，第j+1時間點的變數A j+1可以用以下的數學式(24)表示。
[數學式24]
Figure 02_image047
從上述的數學式(23)以及數學式(24)當中，變數A j+1可以用以下的數學式(25)表示。
[數學式25]
Figure 02_image049
因此，根據上述的數學式(25)，第j+1時點的變數A j+1，可以用以下的數學式(26)逐次求出。
[數學式26]
Figure 02_image051
如以上所述，第j+1時點的變數L j+1，由前述的數學式(7)逐次求出。另外，第j+1時點的感測資料x j+1，於第j+1時點新取得。此處，為了求出第j+1時點的變數A j+1，而於第j時點應保持的內部變數，為變數A j以及變數L j。
另外，第j時點的變數B j，可以由以下的數學式(27)表示。
[數學式27]
Figure 02_image053
如上述的數學式(27)，可以得知變數B j與前述的方均根的平方r j 2一致，這是由前述的數學式(19)逐次求出。因此，第1時點至第j時點的感測資料x 1～x j的斜度w j，是由以下的數學式(28)求出。
[數學式28]
Figure 02_image055
同樣地，第1時點至第j+1時點的感測資料x j+1的斜度w j+1，是由以下的數學式(29)求出。
[數學式29]
Figure 02_image057
如以上所述，第j+1時點的變數A j+1，是由前述的數學式(26)逐次求出。另外，第j+1時點的平均值m j+1，是由前述的數學式(6)逐次求出。然後，第j+1時點的方均根的平方r j 2，是由前述的數學式(19)逐次求出。另外，第j+1時點的標準差s j+1，是由前述的數學式(15)逐次求出。然後，第j+1時點的感測資料x j+1，於第j+1時點新取得。以結果來說，為了求出第1時點至第j+1時點的感測資料x j+1的斜度w j+1，而在第j時點應保持的內部變數，為變數A j、L j、平均值m j、方均根的平方r j 2以及標準差s j。也可以保持離散值v j以代替標準差s j。另外，也可以保持方均根r j以代替方均根的平方r j 2。
另外，雖然由於數學式繁雜而省略，但保持斜度w j來代替用以逐次計算的變數A j，也可以求出得到同樣計算結果的數學式。另外，計算第2時點的內部變數之際，為求簡單，可以將A j、L j、平均值m j、方均根的平方r j 2以及標準差s j的各初始值設為0；或者，為了避免初始化處理之後的變動，依照初始化處理時的感測資料的值來決定亦可。
接著，示意尖度k的逐次計算相關的計算順序，作為特徵量的一例。若將感測資料x視為機率變數，並使用機率變數x的標準差s j，則尖度k由以下的公知的數學式(30)定義。
[數學式30]
Figure 02_image059
如前面所述，記號“E[]”表示中括號內的機率變數的期望值。另外，本說明書說明的計算方法中，常態分布的機率變數的尖度為3。以有別於本說明書的定義來說，也存在於數學式(30)的右邊乘上偏誤“-3”的定義，使得常態分布的尖度為0，也可以由同樣的順序，導出以下的數學式對應的數學式。
將以上的數學式(30)展開、整理，則可以表示為以下的數學式(31)。
[數學式31]
Figure 02_image061
上述的數學式(31)的變形中，感測資料x的期望值E[x]，利用了與平均值m相同的性質。
接著，考慮第1時點至第j時點的感測資料x 1～x j的尖度k j。上述數學式(31)中，右邊的分子第1項的期望值E[x 4]以變數C j表示。另外，右邊的分子第2項的期望值以及第3項的期望值，可分別以變數A j、B j表示。因此，尖度k j可以用以下的數學式(32)表示。
[數學式32]
Figure 02_image063
上述的數學式(32)中，標準差s j、變數A j、B j可以分別由前述的數學式(15)、數學式(26)、以及數學式(27)逐次計算。
接著，考慮上述的數學式(32)的第j時點的變數C j相關的逐次計算。首先，第j時點的變數C j，可以用以下的數學式(33)表示。
[數學式33]
Figure 02_image065
同樣地，第j+1時點的變數C j+1，可以用以下的數學式(34)表示。
[數學式34]
Figure 02_image067
從上述的數學式(33)以及數學式(34)當中，變數C j+1可以用以下的數學式(35)表示。
[數學式35]
Figure 02_image069
透過以上的數學式(35)，第j+1時點的變數C j+1，由以下的數學式(36)逐次求出。
[數學式36]
Figure 02_image071
此處，如上述數學式(27)，變數B j與前述的方均根的平方r j 2一致。因此，第1時點至第j時點的感測資料x 1～x j的尖度k j，由以下的數學式(37)求出。
[數學式37]
Figure 02_image073
同樣地，第1時點至第j+1時點的感測資料x 1～x j+1的尖度k j+1，由以下的數學式(38)求出。
[數學式38]
Figure 02_image075
如以上所述，第j+1時點的變數C j+1，由前述的數學式(36)逐次求出。另外，第j+1時點的變數A j+1，由前述的數學式(26)逐次求出。然後，第j+1時點的平均值m j+1，由前述的數學式(6)逐次求出。另外，第j+1時點的方均根的平方r j 2，由前述的數學式(19)逐次求出。另外，第j+1時點的標準差s j+1，由前述的數學式(15)逐次求出。然後，第j+1時點的感測資料x j+1，於第j+1時點新取得。以結果來說，為了求出第1時點至第j+1時點的感測資料x j+1的尖度k j+1，於第j時點應保持的內部變數，為變數A j、L j、C j、平均值m j、方均根的平方r j 2、以及標準差s j。也可以保持離散值v j來代替標準差s j。另外，也可以保持方均根r j來代替方均根的平方r j 2。
另外，計算第2時點的內部變數之際，為求簡單，可以將A j、L j、C j、平均值m j、方均根的平方r j 2以及標準差s j的各初始值設為0；或者，為了避免初始化處理之後的變動，依照初始化處理時的感測資料的值來決定亦可。另外，若已經知道感測資料具有近似於常態分佈的性質時，則可以了解尖度為3左右的值。因此，也可以將尖度k的初始值k 1設為3。
接著，示意最大值的逐次計算相關的計算順序，作為特徵量的一例。第1時點至第j時點的感測資料x 1～x j的最大值a j，由以下的公知的數學式(39)定義。
[數學式39]
Figure 02_image077
我們知道最大值a的逐次計算方法，可以用以下的方法輕易實現。保持第j時點的最大值a j，並保持第j+1時點的感測資料x j與第j時點的最大值a j之中較大者，作為第j+1時點的最大值a j+1。意即，第j+1時點的最大值a j+1，可以用以下的數學式(40)逐次計算。
[數學式40]
Figure 02_image079
另外，最大值的初始值，也就是最大值a 1當中，也可以帶入同時刻的感測資料x 1。
接著，示意最小值的逐次計算相關的計算順序，作為特徵量的一例。第1時點至第j時點的感測資料x 1～x j的最小值n j，由以下的公知的數學式(41)定義。
[數學式41]
Figure 02_image081
我們知道最小值n的逐次計算方法，可以用以下的方法輕易實現。保持第j時點的最小值n j，並保持第j+1時點的感測資料x j與第j時點的最小值n j之中較小者，作為第j+1時點的最小值n j+1。意即，第j+1時點的最小值n j+1，可以用以下的數學式(42)逐次計算。
[數學式42]
Figure 02_image083
另外，最小值的初始值，也就是最小值n 1當中，也可以帶入同時刻的感測資料x 1。
接著，示意峰值的逐次計算相關的計算順序，作為特徵量的一例。語彙「峰值」存在好幾種定義，在本說明書中，用以下的數學式(43)定義第1時點至第j時點的峰值p j。
[數學式43]
Figure 02_image085
上述數學式(43)的定義中，峰值為感測資料x 1～x j之中絕對值最大的值。峰值的逐次計算方法可以用以下的方法實現。保持第j時點的峰值p j，並保持第j+1時點的感測資料x j與第j時點的峰值p j之中較大者，作為第j+1時點的峰值p j+1。意即，第j+1時點的峰值p j+1，可以用以下的數學式(44)逐次計算。
[數學式44]
Figure 02_image087
峰值的初始值，也就是峰值p 1當中，可以帶入同時刻的感測資料的絕對值|x 1|。或者，當使用前述的數學式(40)以及數學式(42)，得到第j時點的最大值a j以及最小值n j時，也可以由以下的數學式(45)求出峰值。
[數學式45]
Figure 02_image089
同樣地，得到第j+1時點的最大值a j+1以及最小值n j+1時，也可以由以下的數學式(46)求出峰值。
[數學式46]
Figure 02_image091
以結果來說，為了求出第j+1時點的峰值p j+1，於第j時點應保持的內部變數，為峰值p j。另外，也可以保持最大值a j以及最小值n j以代替峰值p j。
接著，示意峰對峰值的逐次計算相關的計算順序，作為特徵量的一例。峰對峰值為最大值與最小值之差。有時候也稱為「顚值」(peak-to-peak)。
第1時點至第j時點的感測資料x 1～x j的峰對峰值pp j，由以下的公知的數學式(47)定義。
[數學式47]
Figure 02_image093
意即，從前述的數學式(40)以及數學式(42)當中，藉由逐次計算最大值a j以及最小值n j，而直接求出峰對峰值pp j。
同樣地，得到第j+1時點的最大值a j+1以及最小值n j+1時，可以用以下的公知的數學式(48)求出峰對峰值pp j+1。
[數學式48]
Figure 02_image095
以結果來說，為了求出第j+1時點的峰對峰值pp j+1，於第j時點應保持的內部變數，為最大值a j以及最小值n j。
接著，示意波高率的逐次計算相關的計算順序，作為特徵量的一例。第1時點至第j時點的感測資料x 1～x j的波高率pr j，由以下的數學式(49)定義。
[數學式49]
Figure 02_image097
如上述數學式(49)所示，波高率pr j為前述的峰值p j除以前述的方均根r j的值。波高率pr j有時也稱為「峰值對方均根」(peak-to-RMS)、「峰值因數」(crest factor)。另外，當我們已經知道感測資料取偏往正方向的值時，也可以使用最大值a j來代替峰值p j。
同樣地，第1時點至第j+1時點的感測資料x 1～x j的波高率pr j+1，由以下的數學式(50)求出。
[數學式50]
Figure 02_image099
意即，使用前述的數學式(44)或數學式(45)逐次計算峰值p j+1，同時使用數學式(19)逐次計算方均根r j+1，藉以直接求出波高率pr j+1。
以結果來說，為了求出第j+1時點的波高率pr j+1，在第j時點應保持的內部變數，為峰值p j以及方均根的平方r j 2。另外，也可以保持最大值以及最小值，以代替峰值p j。另外，也可以保持方均根r j，以代替方均根的平方r j 2。
如上所述，內部變數計算部1003逐次計算用以計算各特徵量的內部變數。內部變數計算部1003從j=1至j=N-1實施該逐次計算。藉此，特徵量計算部1004就可以決定第1時點至第N時點的感測資料x 1～x j對應的特徵量。另外，根據每個特徵量的種類所更新的數學式、以及內部變數保持部1002保持的內部變數並不相同。另一方面，內部變數保持部1002保持內部變數，內部變數計算部1003逐次計算內部變數，特徵量計算部1004基於內部變數來計算特徵量這點，同樣並不依存於特徵量的種類。
接著，參照第6圖，說明使用前述的方法逐次計算馬達轉矩的特徵量，也就是感測資料之一的結果。第6圖為一示意圖，示意實施形態1的馬達轉矩以及各種特徵量的時序波形。另外，以下為了避免記載繁雜，將適度省略附加在特徵量等的記號的表記。
第6圖(a)當中，示意與第5圖(b)示意的相同的馬達轉矩的波形。第6圖(a)、(b)的橫軸表示時間。另外，第6圖(a)當中，示意了有因次的特徵量之中，具有與馬達轉矩相同單位[Nm]的平均值、標準差、方均根(RMS)、最大值、以及最小值的時序波形。另外，由於峰對峰值為最大值與最小值之差，因此較為簡單而未圖示。另外，峰值為最大值以及最小值之中，示意絕對值較大的值，因此較為簡單而未圖示。另外，離散值為標準差的平方，故單位不同而未圖示。
第6圖(b)示意無因次的特徵量，也就是不帶單位的特徵量，如斜度、尖度、以及波高率的時序波形。接著，說明第6圖(a)、(b)示意的各特徵量的行為。
平均值在期間Ts1幾乎為0，在期間Ta慢慢增加，在期間Te些微減少，在期間Td慢慢減少，在期間Ts2些微減少。
標準差在期間Ts1幾乎為固定的小數值，在期間Ta慢慢增加，在期間Te些微減少，在期間Td慢慢增加，在期間Ts2些微減少。
方均根在期間Ts1幾乎為固定的小數值，在期間Ta慢慢增加，在期間Te些微減少，在期間Td幾乎固定，在期間Ts2些微減少。
最大值在期間Ts1幾乎為固定且正的小數值，在期間Ta於每次馬達轉矩超越過去的最大值時增加，在期間Te、期間Td以及期間Ts2保持固定。
最小值在期間Ts1幾乎為固定且負的小數值，在期間Ta以及期間Te保持固定，在期間Td於每次馬達轉矩超越過去的最小值時減少，在期間Ts2保持固定。
斜度在期間Ts1幾乎為0，在期間Ta開始的時刻Tr1急速增加到很大的正值，在之後的期間Ta慢慢減少到小數值，在期間Te些微增加，在期間Td些微減少，在期間Ts2些微增加。
尖度在期間Ts1增加至2左右到3左右，在期間Ta開始的時刻Tr1急速增加到很大的正值，在之後的期間Ta慢慢減少到小數值，在期間Te些微增加，在期間Td些微增加之後減少，在期間Ts2些微增加。
波高率期間Ts1增加至2左右到3左右，在期間Ta開始的時刻Tr1急速增加到很大的正值，在之後的期間Ta慢慢減少到小數值，在期間Te些微增加，在期間Td幾乎維持固定，在期間Ts2些微增加。
第6圖(a)、(b)示意的各時點的特徵量，是從各時點開始對過去的馬達轉矩逐次計算特徵量所得到的。因此，舉例來說，保持第6圖(a)的所有期間(Ts1+Ta+Te+Td+Ts2)的馬達轉矩概括計算求出的值，會與逐次求出的第6圖(a)的最終時刻，也就是時刻Tr5的值一致。
另外，在第6圖中，為了方便改變特徵量的推移，特徵量計算部1004還會在感測資料的每個取得週期計算各特徵量。此處，經過某段期間對感測資料計算特徵量時，內部變數計算部1003就需要在每個感測資料的取得週期逐次計算內部變數。另一方面，舉例來說，如數學式(29)示意的斜度、數學式(38)示意的尖度，使用不包含本身的特徵量作為內部變數時，特徵量計算部1004也可以依照需要計算特徵量。舉例來說，有一種情況是：從時刻Tr0的時點至時刻Tr5經過的期間只需要求出1個感測資料的特徵量，且在途中的時間並不需要特徵量的推移。在這種情況下，特徵量計算部1004也可以只在時刻Tr5的時間點，也就是感測資料的資料個數N達到12000的時點計算1次特徵量。依照這樣的構成，就可以減低資訊處理裝置1000的計算負擔。
接著，參照第7圖說明狀態診斷部1006使用特徵量診斷機械裝置1008的狀態的順序。第7圖為一示意圖，示意實施形態1的特徵量經年變化的樣子的一例。第7圖中，示意定期描繪依照前述的方法計算的特徵量的結果。所謂的定期，舉例來說為每一個月。第7圖的橫軸為時間，示意機械裝置1008的運用時間。
狀態診斷部1006針對特徵量設置臨界值Fth1，當特徵量超過臨界值Fth1時，診斷機械裝置1008產生異常。特徵量當中，可以使用前述的任何一種特徵量。另外，也可以分別計算複數個特徵量，並對各特徵量設定個別的臨界值。
第7圖中，時刻Tta0為開始運用的時刻。時刻Tta0至時刻Tta1之前的特徵量，雖然有產生多少的波動，但都保持在比臨界值Fth1還要小的值。狀態診斷部1006在特徵量低於臨界值Fth1時，給出機械裝置1008為正常的要旨的診斷，並輸出該診斷結果。
另外，在第7圖之例中，隨著時間的經過，特徵量的平均值慢慢增加，特徵量在時刻Tta1大於臨界值Fth1。此時，狀態診斷部1006給出機械裝置1008於時刻Tta1產生異常的要旨的診斷，並輸出該診斷結果。
臨界值Fth1的決定方法有各式各樣。舉例來說，可以基於過去的機械裝置產生異常之際的特徵量，來決定臨界值Fth1。或者，也可以參考開始運用機械裝置1008之後的特徵量，來決定臨界值Fth1。另外，臨界值Fth1也可以動態地設定。舉例來說，可以一邊運用複數個機械裝置1008，一邊個別計算該等的特徵量，考慮每個裝置的特徵量的波動，來定期變更臨界值Fth1。另外，在本實施形態中，臨界值Fth1表示正常狀態的上限值，但在使用示意較小的值為異常的特徵量時，也可以設定正常狀態的下限值作為臨界值Fth1。另外，也可以併用上限值以及下限值所構成的兩個臨界值。另外，診斷結果也不一定要是1個，也可以針對複數個特徵量實施診斷，對每個特徵量輸出診斷結果。
另外，本實施形態中，當特徵量超過臨界值Fth1一次時，就會給出機械裝置1008異常的診斷，但並不以此手法為限。為了減少由雜訊等影響所導致的錯誤診斷，也就是誤判定，也可以採用基於一定期間的異常度的分部來進行檢定(Statistical test)等統計手法。
藉由以上說明的處理，就可以導出第8圖所示的流程圖。第8圖為一流程圖，用來說明實施形態1的資訊處理方法。
首先，感測資料取得部1001從測量機械裝置1008的物理量的感測器1010當中，取得第1時點至第N時點(N為2以上的整數)的各時點的物理量的測量值，作為感測資料(步驟S101)。內部變數保持部1002保持基於感測資料按照時序依次計算、且小於N個的內部變數(步驟S102)。內部變數計算部1003基於第j+1時點的感測資料以及第j時點對應的內部變數，計算第j+1時點(j為1至N-1的整數)對應的內部變數(步驟S103)。特徵量計算部1004計算特徵量，特徵量取出第1時點至第N時點的感測資料當中包含的統計特徵(步驟S104)。狀態診斷部1006基於特徵量，診斷機械裝置的狀態(步驟S105)。
另外，雖然在第8圖的流程圖當中省略了，但也可以包含執行初始化處理的步驟，初始化處理將第1時點的內部變數，決定為事先設定的最大值與最小值之間的值。
依照以上說明，依照實施形態1的資訊處理裝置，感測資料取得部取得由感測器測量的機械裝置的物理量的測量值，並從該測量值之中取得第1時點至第N時點（N為2以上的整數）的測量值，作為感測資料。內部變數保持部保持基於感測資料按照時序依次計算、且小於N個的內部變數。內部變數計算部基於第j+1時點的感測資料以及第j時點對應的內部變數，計算第j+1時點(j為1至N-1的整數)對應的內部變數。特徵量計算部基於第N時點的內部變數來計算特徵量，特徵量取出從第1時點至第N時點的感測資料當中包含的統計特徵。依照這樣構成的資訊處理裝置，就可以藉由保持少於N個的內部變數，而不需要保持第1時點至第N時點的感測資料。藉此，就可以得到以下前所未有的顯著效果：特徵量的計算處理將成為可能，而不需要使用計算能力高的電腦以及記憶容量大的電腦。
另外，實施形態1的資訊處理裝置，包含狀態診斷部，基於特徵量診斷機械裝置的狀態。藉此，就可以實施用來診斷機械裝置的狀態的資訊處理，而不需要使用計算能力高的電腦以及記憶容量大的電腦。
另外，實施形態1的資訊處理裝置，也可以包含執行初始化處理的初始化處理部，初始化處理將第1時點的內部變數決定為事先設定的最大值以及事先設定的最小值之間的值。藉由包含這樣的初始化處理部，就可以減低誤判定的機率，並且提高診斷處理的精確度。
另外，依照實施形態1的資訊處理方法，在第1步驟，從測量機械裝置的物理量的感測器當中，取得第1時點至第N時點（N為2以上的整數）的各時點的物理量的測量值，作為感測資料。在第2步驟，基於感測資料按照時序依次計算、且小於N個的內部變數。在第3步驟，基於第j+1時點的感測資料以及第j時點對應的內部變數，計算第j+1時點(j為1至N-1的整數)對應的內部變數。在第4步驟，基於第N時點的內部變數來計算特徵量，特徵量取出從第1時點至第N時點的感測資料當中包含的統計特徵。在第5步驟，基於特徵量診斷機械裝置的狀態。依照這樣包含第1至第5步驟的處理的資訊處理方法，由於保持了少於N個的內部變數，因此不需要保持第1時點至第N時點的感測資料。藉此，就可以得到以下前所未有的顯著效果：可以實施用來診斷機械裝置的狀態的資訊處理，而不需要使用計算能力高的電腦以及記憶容量大的電腦。
另外，實施形態1的資訊處理方法中，除了上述第1至第5步驟，還可以包含執行初始化處理的步驟，初始化處理將第1時點的內部變數，決定為事先設定的最大值與事先設定的最小值之間的值。藉由包含這樣的初始化處理的步驟，可以減低誤判定的機率，並提高診斷處理的精確度。
實施形態2. 第9圖為一示意圖，示意資訊處理系統100A的構成例，資訊處理系統100A包含實施形態2的資訊處理裝置2000。第9圖所示的資訊處理系統100A當中，將第1圖所示的資訊處理系統100的構成中的資訊處理裝置1000置換為資訊處理裝置2000，並將裝置控制部1099置換為裝置控制部2099。資訊處理裝置2000當中，感測資料取得部1001置換為感測資料取得部2001，內部變數計算部1003置換為內部變數計算部2003，特徵量計算部1004置換為特徵量計算部2004。其他的構成，與第1圖所示的資訊處理系統100相同或同等。另外，相同或同等的構成部將給予相同的符號，同時省略重複的說明。
感測資料取得部2001除了感測資料取得部1001的處理之外，還基於動作訊號產生計算許可旗標，計算許可旗標是用來決定是否更新內部變數。更一般化說明，感測資料取得部2001基於取得週期，也就是取得感測資料的時間間隔、示意機械裝置1008的動作的狀況的動作訊號、以及感測資料的資料值之中至少一者，決定第1時點至第j時點(j為1至N-1的整數(但N為2以上的整數))之間的兩個以上的時點，並基於決定的兩個以上的時點，產生用來更新內部變數的計算許可旗標。
內部變數計算部2003除了內部變數計算部1003的處理之外，當計算許可旗標當中包含更新內部變數的要旨的內容時，更新內部變數。另一方面，當計算許可旗標當中不包含更新內部變數的要旨的內容時，內部計算處理部2003使內部變數的值繼承前次時刻的值。更一般化說明，內部變數計算部2003針對計算許可旗標示意的各第u時點(u為1以上且j以下的整數(但j為1至N-1的整數，且N為2以上的整數))，將第u+1時點的內部變數，決定為第u時點的內部變數的值。
特徵量計算部2004除了特徵量計算部1004的處理之外，當計算許可旗標當中包含更新特徵量的要旨的內容時，更新特徵量。當計算許可旗標當中不包含更新特徵量的要旨的內容時，特徵量計算部2004使特徵量繼承前次時刻的值。
位於資訊處理裝置2000的外部的裝置控制部2099，除了裝置控制部1099的處理之外，還輸出示意機械裝置1008的動作的狀況的動作訊號。舉例來說，當機械裝置1008為以馬達驅動的機械裝置時，可以在使用速度為恆定的場合的特徵量時，得到雜訊少的感測資料，並高精確度估測機械裝置1008的狀態。因此，只有在馬達1009的速度成為恆定時，更新內部變數或特徵量的值，並且計算機械裝置1008的狀態診斷更加有用的特徵量。
接著，參照第10圖，說明逐次計算使用前述方法的感測資料的其中一個，也就是馬達轉矩的特徵量的結果。第10圖為一示意圖，示意實施形態2的馬達轉矩以及各種特徵量的時序波形。
第10圖(a)示意與第5圖(a)所示的馬達速度的時序波形相同者。另外，第10圖(b)示意感測資料取得部2001決定的計算許可旗標的時序波形。
以計算許可旗標的結果的示意方式，例如：當更新內部變數時，將旗標值設為「1」；當不更新時，將旗標值設為「0」。感測資料取得部2001在時刻Tr2至時刻Tr3的期間Te將計算許可旗標的旗標值設為「1」，使得在速度不為「0」，且為恆定值時更新內部變數。另外，在期間Te以外，即期間Ts1、期間Ta、期間Td以及期間Ts2，感測資料取得部2001將計算許可旗標的旗標值設為「0」。另外，在第9圖中，假設速度恆定的例子為500[r/min]。
速度為0時不更新內部變數的理由之一，是馬達1009停止之際機械裝置1008並不動作，機械裝置1008的狀態相應的資訊不會出現在感測資料當中。然而，依照機械裝置1008的構成不同，有的時候當馬達1009停止時，機械裝置1008的狀態相應的資訊仍會出現在感測資料當中。在這樣的情況下，也可以設計成停止時依然更新內部變數。另外，計算許可旗標的旗標值為「0」時的動作，也可以不改變內部變數以及特徵量，舉例來說，即使實施計算將前次的值覆寫為本次的值，也會跳過計算本身。
接著，示意從表示機械裝置1008的動作的狀態的動作訊號進行決定之例，作為計算許可旗標的決定方法。本例中，使用馬達的速度以及加速度兩者作為動作訊號。馬達的加速度的絕對值小、且速度的絕對值大時，則將計算許可旗標的旗標值設為「1」。作為基準的加速度以及速度，可以參考機械裝置1008或馬達1009等各單元，並事先設定好。動作訊號從裝置控制部2099得到。
另外，當事先決定馬達1009的動作時，也可以不參照馬達速度。舉例來說，也可以從馬達1009開始動作起到事先設定的時刻之際，將計算許可旗標的旗標值設為「1」，另外在經過事先設定的別的時刻之後，將計算許可旗標的值設為「0」。進行這樣的處理時，可以參照取樣週期，也就是取得感測資料的時間間隔。
第10圖(c)當中，示意了與第5圖(b)所示的相同馬達轉矩的時序波形。另外，第10圖(c)當中，示意了與第6圖(a)所示的相同特徵量的時序波形。另外第10圖(d)當中，示意了與第6圖(b)所示的相同特徵量的時序波形。
第10圖(c)、(d)的任何一個特徵量，除了期間Te之外，在期間Ts1、期間Ta、期間Td以及期間Ts2當中不會改變值。這是因為如第10圖(c)的計算許可旗標所示，除了期間Te之外，並不會實施內部變數以及特徵量的更新。另一方面，在期間Te，任何特徵量都隨時在更新，到期間Te的結束時點，也就是時刻Tr3之前，幾乎都收斂到固定值。依照這樣的構成，除了實施形態1的效果之外，還可以用高精確度估測機械裝置1008的狀態。
如以上說明，根據實施形態2的資訊處理裝置，感測資料取得部基於取得週期，也就是取得感測資料的時間的間隔、示意機械裝置的動作的狀況的動作訊號、以及感測資料中的資料值之中至少一者，決定第1時點至第j時點之間的2個以上的時點，基於決定的2個以上的時點，產生計算許可旗標。內部變數計算部針對計算許可旗標示意的各第u時點（u為1以上且該j以下的整數），將第u+1時點的內部變數，決定為第u時點的內部變數。根據這樣構成的資訊處理裝置，就可以因應機械裝置的動作狀況，得到雜訊少的感測資料。藉此，除了得到實施形態1的效果之外，還可以得到能夠以高精確度估測機械裝置的狀態之效果。
實施形態3. 第11圖為一示意圖，示意資訊處理系統100B的構成例，資訊處理系統100B包含實施形態3的資訊處理裝置3000。第13圖所示的資訊處理系統100B當中，於第9圖所示的資訊處理系統100A的構成中，資訊處理裝置2000置換成資訊處理裝置3000。資訊處理裝置3000當中，感測資料取得部2001被置換成感測資料取得部3001；初始化處理部1005被置換成初始化處理部3005。其他的構成，與第9圖所示的資訊處理系統100A相同或相等。另外，相同或相等的構成部將給予相同的符號，並省略重複的說明。
感測資料取得部3001除了第1圖所示的感測資料取得部1001的處理之外，還產生初始化觸發，初始化觸發是用來決定將內部變數初始化的時點。更一般化說明，感測資料取得部3001基於取得週期，也就是取得感測資料的時間間隔、示意機械裝置1008的動作的狀況的動作訊號、以及感測資料的資料值之中至少一者，決定第1時點至第N時點之間的1個以上的時點，並基於決定的1個以上的時點，產生用來初始化內部變數的初始化觸發。
初始化處理部3005除了初始化處理部1005的處理之外，還基於初始化觸發示意的時點實施內部變數的初始化處理。
若機械裝置1008是例如由馬達1009驅動的機械裝置時，有時候會根據每個運轉狀況，如加速中、恆定速度旋轉中、減速中、停止中等，而改變特徵量的傾向。在這樣的情況下，依照不同的運轉狀況區分特徵量的計算，就可以用高精確度來估測機械裝置1008的狀態。因此，藉由在馬達1009的速度變化改變的時點等，改變運轉狀況的時點初始化內部變數，就可以計算出機械裝置1008的狀態估測更加有用的特徵量。
接著，參照第12圖說明使用前述的方法逐次計算感測資料其中一個馬達轉矩的特徵量的結果。第12圖為一示意圖，示意實施形態3的馬達轉矩以及各種特徵量的時序波形。
第12圖(a)示意與第5圖(a)所示相同的馬達速度的時序波形。另外，第12圖(b)示意感測資料取得部3001決定的初始化觸發的時序波形。
初始化觸發的結果的示意方式舉例來說，可以在初始化內部變數時將訊號位準設為「1」，不初始化時將訊號位準設為「0」。感測資料取得部3001於時刻Tr1、時刻Tr2、時刻Tr3、時刻Tr4將初始化觸發的訊號位準設為「1」，於這些以外的時刻將訊號位準設為「0」，使得內部變數在馬達速度產生變化，也就是產生加速度的時點進行初始化。
接著，示意從表示機械裝置1008的動作的狀態的動作訊號進行決定之例，作為初始化觸發的決定方法。本例中，使用馬達的加速度的時變量(jerk)，也就是加速度的時間微分值作為動作訊號。當馬達的加速度的時變量的絕對值大時，則將初始化觸發的訊號位準設為「1」。作為基準的加速度的時變量的大小，可以參考機械裝置1008或馬達1009等各單元，並事先設定好。動作訊號從裝置控制部2099得到。
另外，當事先決定馬達1009的動作時，也可以不參照馬達速度。舉例來說，也可以從馬達1009開始動作起到事先設定的時刻之際，瞬間將初始化觸發的訊號位準設為「1」。或者，也可以在每次經過特定的時間，就瞬間將初始化觸發的訊號位準設為「1」。進行這樣的處理時，可以參照取樣週期，也就是取得感測資料的時間間隔。
另外，若想要計算從馬達1009的動作開始到停止一連串的感測資料的每個特徵量，則也可以決定初始化觸發，在馬達1009剛啟動的時點實施初始化處理。藉由這樣的構成，就可以將馬達的移動距離長的動作、以及短的動作，一律視為1次的定位動作。
第12圖(c)當中，示意了與第5圖(b)所示相同馬達轉矩的時序波形。另外，第12圖(c)當中，示意了與第6圖(a)所示相同特徵量的時序波形。另外，第12圖(d)當中，示意了與第6圖(b)所示相同特徵量的時序波形。
第10圖(c)、(d)的任何一個特徵量，都在時刻Tr0、時刻Tr1、時刻Tr2、時刻Tr3以及時刻Tr4的之後開始改變值，在各期間Ts1、期間Ta、期間Te、期間Td以及期間Ts2結束之前，各特徵量幾乎都收斂到固定值。依照這樣的構成，除了實施形態1的效果之外，還可以用高精確度估測機械裝置1008的狀態。另外，除了實施形態2的效果之外，還可以適用於馬達1009在不持有恆定速度的條件下運轉的情況，因此可以擴大適用範圍。
如以上說明，依照實施形態3的資訊處理裝置，感測資料取得部基於取得週期，也就是取得感測資料的時間的間隔、示意機械裝置的動作的狀況的訊號、以及感測資料之中至少一者，決定第1時點至第j時點之間的1個以上的時點，基於決定的1個以上的時點，產生用以初始化內部變數的初始化觸發。初始化處理部基於初始化觸發，執行將內部變數初始化的處理。根據這樣構成的資訊處理裝置，就可以針對每個運轉狀況區分特徵量的計算。藉此，除了得到實施形態1的效果之外，還可以得到能夠以高精確度估測機械裝置的狀態之效果。另外，由於也可以適用於馬達在不持有恆定速度的條件下運轉的情況，因此，除了得到實施形態2的效果之外，還可以得到擴大運轉條件相關的適用範圍。
實施形態4. 第13圖為一示意圖，示意資訊處理系統100C的構成例，資訊處理系統100C包含實施形態4的資訊處理裝置4000。第13圖所示的資訊處理系統100C當中，於第11圖所示的資訊處理系統100B的構成中，資訊處理裝置3000置換成資訊處理裝置4000。資訊處理裝置4000當中，內部變數計算部1003被置換成內部變數計算部4003；特徵量計算部1004被置換成特徵量計算部4004；狀態診斷部1006被置換成狀態診斷部4006。另外，新設置了收斂度計算部4007。其他的構成，與第11圖所示的資訊處理系統100B相同或相等。另外，相同或相等的構成部將給予相同的符號，並省略重複的說明。
內部變數計算部4003除了內部變數計算部1003的處理之外，更基於遺忘係數計算內部變數。同樣地，特徵量計算部4004除了特徵量計算部1004的處理之外，更基於該遺忘係數計算特徵量。遺忘係數是一個用來給予權重的係數，使得時刻較新的感測資料對特徵量所帶來的影響，大於時刻較舊的感測資料對特徵量所帶來的影響，並且具有比0還大且比1還小的值。
收斂度計算部4007基於內部變數計算收斂度，收斂度為一指標，定量示意特徵量的計算的收斂程度。狀態診斷部4006基於收斂度計算部4007計算的收斂度滿足一定的條件的時點的特徵量，診斷機械裝置1008的狀態。
接著，詳細說明內部變數計算部4003以及特徵量計算部4004的處理。將共同示意使用指數移動平均值、指數移動離散值、指數移動標準差、指數移動方均根、指數移動斜度、以及指數移動尖度時的各特徵量的計算方法、以及其導出順序，作為特徵量的具體例。
首先，示意指數移動平均的逐次計算相關的計算順序，作為特徵量的一例。我們知道它與前述的平均值不同，是考慮過每個時刻所帶有的權重的權重平均值。以權重平均值的例子來說，有一種乘以遺忘係數λ而給予權重的權重感測資料進行平均的方法。遺忘係數λ如前面所述，是一個用來給予權重，使得對時刻較新的感測資料所帶來的影響，大於對時刻較舊的感測資料所帶來的影響。以下，將該處理稱為指數移動平均，將該值稱為指數移動平均值。指數移動平均值，有的時候也稱為指數平滑移動平均值。另外，「1」減掉遺忘係數λ得到的「1-λ」，有的時候也稱為「平滑係數」。
首先，第1時點至第j時點的感測資料x 1～x j的指數移動平均值m’ j，由以下的數學式(51)定義。
[數學式51]
Figure 02_image101
舉例來說，設定λ=0.9時，第3時點的指數移動平均值m’ 3，可以用以下的數學式(52)表示。
[數學式52]
Figure 02_image103
使用遺忘係數λ的指數移動平均，如上面所述，與舊的資料相較而言，最近的資料當中的係數較大(0.81＜0.9＜1)。可以說這是在算出平均之際，較重視最近的資料，也就是時刻較新的資料。遺忘係數λ越接近0，則舊的資料就越容易忘記；反之越接近1，則舊的資料就越難以忘記。
接著，考慮指數移動平均值的逐次計算方法，第1時點至第j+1時點的感測資料x 1～x j+1的指數移動平均值m’ j+1，可以變形為以下的數學式(53)。
[數學式53]
Figure 02_image105
意即，第j+1時點的指數移動平均值m’ j+1，由以下的數學式(54)逐次求出。
[數學式54]
Figure 02_image107
此處，感測資料x j+1於第j+1時點新取得。另外，第j+1時點的變數L’ j可以用以下的數學式(55)表示。
[數學式55]
Figure 02_image109
另外，考慮變數L’的逐次計算的方法。第j+1時點的變數L’ j+1，可以用以下的數學式(56)表示。
[數學式56]
Figure 02_image111
意即，第j+1時點的變數L’ j+1，可以用以下的數學式(57)逐次計算。
[數學式57]
Figure 02_image113
以結果來說，計算第j+1時點的指數移動平均值m’ j+1應事先保持的內部變數，為第j時點的指數移動平均值m’ j以及變數L’ j。
計算第2時點的內部變數之際，為求簡單，可以將變數L’ j以及指數移動平均值m’ j的初始值L’ 1、m’ 1設為0；或者，為了避免初始化處理之後的變動，依照初始化處理時的感測資料的值來決定亦可。
接著，說明事先設定的遺忘係數λ的決定方法。遺忘係數λ設定為大於0且小於1的值較佳。遺忘係數λ接近1時就越難以忘記過去的資訊，越接近0時就越容易忘記過去的資訊。若將遺忘係數λ設為1，則不會移動感測資料的資訊，逐次計算的數學式將與實施形態1一致。另外，若將遺忘係數λ設為0，則只要經過一個時刻，就會忘記所有的感測資料，而無法求出兩個以前的過去的感測資料的特徵量。多數的情況下，將遺忘係數設定為接近1但小於1的值，例如0.9至0.999左右的值比較好。使用遺忘係數λ計算指數移動平均時，將感測資料反映在特徵量的權重，大多數會集中在稱為「時間常數」的近期的短期間內。此處，時間常數τ可以用以下的數學式(58)計算。
[數學式58]
Figure 02_image115
上述數學式(58)中，「dt」表示取樣週期。另外，若想要對特定的時間帶的取樣資料給予較多的權重來計算特徵量，則也可以使用數學式「λ＝1-dt/τ」來決定遺忘係數λ。該數學式為上述數學式(58)變形之後的產物。
舉例來說，若要對最近的20毫秒的感測資料給予較多的權重來計算特徵量時，將時間常數設為20ms。此時，若取樣週期為0.5ms，則遺忘係數λ=0.975。另外，還可以使用估測頻率(單位rad/s)，也就是時間常數τ的倒數，來設定遺忘係數λ。
接著，示意指數移動離散值的逐次計算相關的計算順序，作為特徵量的一例。如前面所述，使用對每個時刻乘上遺忘係數λ而添加權重的權重感測資料的離散值，稱為「指數移動離散值」。
首先，若將感測資料視為機率變數，則可得知該離散值可以用前述的數學式(9)表示。因此，第j時點的指數移動離散值v’ j，可以用以下的數學式(59)表示。
[數學式59]
Figure 02_image117
因此，第1時點至第j+1時點的感測資料x 1～x j+1的指數移動離散值v’ j+1，可以用以下的數學式(60)表示。
[數學式60]
Figure 02_image119
若將上述的數學式(60)變形，則指數移動離散值v’ j+1可以用以下的數學式(61)表示。
[數學式61]
Figure 02_image121
從上述的數學式(59)以及數學式(61)導出以下的數學式(62)。
[數學式62]
Figure 02_image123
因此，透過上述的數學式(62)，第j+1時點的指數移動離散值v’ j+1由以下的數學式(63)逐次求出。
[數學式63]
Figure 02_image125
如上所述，第j+1時點的變數L’ j+1，由前述的數學式(57)逐次求出。另外，第j+1時點的指數移動平均值m’ j+1，由前述的數學式(54)逐次求出。然後，第j+1時點的感測資料x j+1，於第j+1時點新取得。以結果來說，為了求出第j+1時點的指數移動離散值v’ j+1，於第j時點應保持的內部變數，為變數L’ j、指數移動離散值v’ j、以及指數移動平均值m’ j。另外，也可以保持後面描述的指數移動標準差s’ j來代替指數移動離散值v’ j。
計算第2時點的內部變數之際，為求簡單，可以將變數L’ 、指數移動離散值v’以及指數移動平均值m’的初始值L’ 1、v’ 1、m’ 1設為0；或者，為了避免初始化處理之後的變動，依照初始化處理時的感測資料的值來決定亦可。
接著，示意指數移動標準差s’ j的逐次計算相關的計算順序，作為特徵量的一例。如前面所述，使用對每個時刻乘上遺忘係數λ而添加權重的權重感測資料的標準差，稱為「指數移動標準差」。
首先，第1時點至第j時點的感測資料x 1～x j的指數移動標準差s’ j，根據指數移動離散值v’ j，由以下的數學式(64)定義。
[數學式64]
Figure 02_image127
意即，指數移動標準差s’ j從前述的順序逐次求出的指數移動離散值v’ j來直接求出。因此，為了逐次計算指數移動標準差s’ j而應保持的內部變數，與指數移動離散值v’ j相同。
接著，示意指數移動方均根的逐次計算相關的計算順序，作為特徵量的一例。如前面所述，使用對每個時刻乘上遺忘係數λ而添加權重的權重感測資料的方均根，稱為「指數移動方均根」。
首先，第1時點至第j時點的感測資料x 1～x j的指數移動方均根r’ j，由以下的數學式(65)定義。
[數學式65]
Figure 02_image129
因此，第1時點至第j+1時點的感測資料x 1～x j+1的指數移動方均根r’ j+1，可以用以下的數學式(66)表示。
[數學式66]
Figure 02_image131
從上述的數學式(65)以及數學式(66)當中，指數移動方均根的平方r’ j+1 2，可以用以下的數學式(67)表示。
[數學式67]
Figure 02_image133
透過上述的數學式(67)，第j+1時點的指數移動方均根的平方r’ j+1 2，由以下的數學式(68)逐次求出。
[數學式68]
Figure 02_image135
如以上所述，第j+1時點的變數L’ j+1，由前述的數學式(57)逐次求出。另外，感測資料x j+1，於第j+1時點新取得。以結果來說，為了求出第j+1時點的指數移動方均根的平方r’ j+1 2，而在第j時點應保持的內部變數，為指數移動方均根的平方r’ j 2以及變數L’ j。
計算第2時點的內部變數之際，為求簡單，可以將變數L’ j以及指數移動方均根的平方r’ j 2的初始值L’ 1、r’ 1設為0；或者，為了避免初始化處理之後的變動，依照初始化處理時的感測資料的值來決定亦可。
接著，示意指數移動斜度的逐次計算相關的計算順序，作為特徵量的一例。如前面所述，使用對每個時刻乘上遺忘係數λ而添加權重的權重感測資料的斜度，稱為「指數移動斜度」。
若參照前述的數學式(20)求出的數學式(22)，第1時點至第j時點的感測資料x 1～x j的指數移動斜度w’ j，可以用以下的數學式(69)表示。
[數學式69]
Figure 02_image137
另外，關於上述的數學式(69)的指數移動平均值m’ j，可以用前述的數學式(54)逐次計算；關於上述的數學式(69)的指數移動標準差s’ j，可以用前述的數學式(63)、數學式(64)逐次計算。
接著，考慮上述的數學式(69)的第j時點的變數A’ j、B’ j相關的逐次計算。首先，第j時點的變數A’ j、B’ j，可以用以下的數學式(70)、(71)表示。
[數學式70]
Figure 02_image139
[數學式71]
Figure 02_image141
另外，第j+1時點的變數A’ j+1可以用以下的數學式(72)表示。
[數學式72]
Figure 02_image143
從上述的數學式(72)當中，變數A’ j+1可以用以下的數學式(73)表示。
[數學式73]
Figure 02_image145
根據上述的數學式(73)，第j+1時點的變數A’ j+1，可以用以下的數學式(74)逐次求出。
[數學式74]
Figure 02_image147
此處，為了求出第j+1時點的變數，而於第j時點應保持的內部變數，為變數L’ j、A’ j。另外，第j+1時點的變數L’ j+1，由前述的數學式(57)逐次求出。另外，第j時點的變數B’ j，可以由以下的數學式(75)表示。
[數學式75]
Figure 02_image149
此處，如上述的數學式(75)，可以得知變數B’ j與前述的指數移動方均根的平方r’ j 2一致，這是由前述的數學式(68)逐次求出。因此，第1時點至第j時點的感測資料x 1～x j的指數移動斜度w’ j，是由以下的數學式(76)求出。
[數學式76]
Figure 02_image151
同樣地，第1時點至第j+1時點的感測資料x 1～x j+1的指數移動斜度w’ j+1，是由以下的數學式(77)求出。
[數學式77]
Figure 02_image153
如以上所述，第j+1時點的變數A’ j+1，是由前述的數學式(74)逐次求出。另外，第j+1時點的指數移動平均值m’ j+1，是由前述的數學式(54)逐次求出。然後，第j+1時點的指數移動方均根的平方r’ j 2，是由前述的數學式(68)逐次求出。另外，第j+1時點的指數移動標準差s’ j+1，是由前述的數學式(64)逐次求出。然後，第j+1時點的感測資料x j+1，於第j+1時點新取得。以結果來說，為了求出第1時點至第j+1時點的感測資料x j+1的指數移動斜度w’ j+1，而在第j時點應保持的內部變數，為變數A’ j、L’ j、指數移動平均值m’ j、指數移動方均根的平方r’ j 2以及指數移動標準差s’ j。也可以保持指數移動離散值v’ j以代替指數移動標準差s’ j。另外，也可以保持指數移動方均根r’ j以代替指數移動方均根的平方r’ j 2。
另外，雖然由於數學式繁雜而省略，但保持指數移動斜度w’ j來代替用以逐次計算的變數A’ j，也可以求出得到同樣計算結果的數學式。另外，計算第2時點的內部變數之際，為求簡單，可以將A’ j、L’ j、指數移動平均值m’ j、指數移動方均根的平方r’ j 2以及指數移動標準差s’ j的各初始值設為0；或者，為了避免初始化處理之後的變動，依照初始化處理時的感測資料的值來決定亦可。
接著，示意指數移動尖度的逐次計算相關的計算順序，作為特徵量的一例。如前面所述，使用對每個時刻乘上遺忘係數λ而添加權重的權重感測資料的尖度，稱為「指數移動尖度」。
若參照前述的數學式(30)求出的數學式(32)，第1時點至第j時點的感測資料x 1～x j的指數移動尖度k’ j，可以用以下的數學式(78)表示。
[數學式78]
Figure 02_image155
此處，第j時點的變數C’ j，可以用以下的數學式(79)表示。
[數學式79]
Figure 02_image157
另外，關於上述的數學式(78)的變數A’ j、B’ j、指數移動平均值m’ j、指數移動標準差s’ j，可以由前述的數學式(54)、(63)、(64)、(68)、(74)、(75)逐次計算。
接著，考慮上述的數學式(79)的第j時點的變數C’ j相關的逐次計算。首先，第j+1時點的變數C’ j+1，可以用以下的數學式(80)表示。
[數學式80]
Figure 02_image159
從上述的數學式(79)以及數學式(80)當中，變數C’ j+1可以用以下的數學式(81)表示。
[數學式81]
Figure 02_image161
透過以上的數學式(81)，第j+1時點的變數C’ j+1，由以下的數學式(82)逐次求出。
[數學式82]
Figure 02_image163
此處，如上述數學式(75)，變數B’ j與前述的指數移動方均根的平方r’ j 2一致，指數移動方均根的平方r’ j 2，由前述的數學式(68)逐次求出。因此，第1時點至第j時點的感測資料x 1～x j的指數移動尖度k’ j，由以下的數學式(83)求出。
[數學式83]
Figure 02_image165
同樣地，第1時點至第j+1時點的感測資料x 1～x j+1的指數移動尖度k’ j+1，由以下的數學式(84)求出。
[數學式84]
Figure 02_image167
如以上所述，第j+1時點的變數C’ j+1，由前述的數學式(82)逐次求出。另外，第j+1時點的變數A’ j+1，由前述的數學式(74)逐次求出。然後，第j+1時點的指數移動平均值m’ j+1，由前述的數學式(54)逐次求出。另外，第j+1時點的指數移動方均根的平方r’ j+1 2，由前述的數學式(68)逐次求出。另外，第j+1時點的指數移動標準差s’ j+1，由前述的數學式(63)、(64)逐次求出。然後，第j+1時點的感測資料x j+1，於第j+1時點新取得。以結果來說，第1時點的指數移動方均根的平方r’ j 2，由前述的數學式(68)逐次出求。為了求出第j+1時點的感測資料x j+1的指數移動尖度k’ j+1，於第j時點應保持的內部變數，為變數A’ j、L’ j、指數移動平均值m’ j、指數移動方均根的平方r’ j 2、以及指數移動標準差s’ j。也可以保持指數移動離散值v’ j來代替指數移動標準差s’ j。另外，也可以保持指數移動方均根r’ j來代替指數移動方均根的平方r’ j 2。
另外，雖然由於數學式繁雜而省略，但保持指數移動斜度w’ j來代替用以逐次計算的變數A’ j，也可以求出得到同樣計算結果的數學式。另外，計算第2時點的內部變數之際，為求簡單，可以將A’ j、L’ j、指數移動平均值m’ j、指數移動方均根的平方r’ j 2以及指數移動標準差s’ j的各初始值設為0；或者，為了避免初始化處理之後的變動，依照初始化處理時的感測資料的值來決定亦可。
另外，若已經知道感測資料具有近似於常態分佈的性質時，則可以了解指數移動尖度k’ j為3左右的值。因此，也可以將指數移動尖度k’ j的初始值k’ 1設為3。
另外，關於近期的時間給予權重的最大值、最小值、峰對峰值、峰值以及波高率(以下適當稱為「最大值等」)的計算，無法如實施形態1所示，從前次的最大值等當中更新本次的最大值等。然而，舉例來說，也可以依照以下順序：保持幾個成為最大值等的可能性較高的候選值作為內部變數，並在經過規定的時刻之後，刪除保持的候選值。利用這種方式，就可以計算近期的時間的感測資料對應的最大值等。
接著，示意收斂度計算部4007的動作相關的計算順序。在使用遺忘係數λ的特徵量的逐次計算中，可以從內部變數當中計算出收斂度，收斂度定量表示逐次計算的收斂程度。舉例來說，從數學式(57)逐次計算當中，我們可以理解到，內部變數的其中一個變數L’ j，會漸進於1/(1-λ)的值，且與輸入的感測資料無關。因此，若將變數L’ j的初始值L’ 1設為0以上，且未滿1/(1-λ)時，則可以考慮用以下的數學式(85)來定義收斂度d i，使得收斂度可以取在0至1之間的值。
[數學式85]
Figure 02_image169
本實施形態中，雖然是使用上述的數學式(85)計算收斂度，但收斂度並不以上述為限，只要是伴隨著計算的收斂而增加的值，則可以採用任何一種定義。然而，伴隨著計算的收斂而單調增加，並趨近於特定的值，比較容易用來作為基準。舉例來說，可以將上述的數學式(85)的右邊整體的M次方(M為正實數)，意即{(1-λ)L’ j} M定義為收斂度。該收斂度取0到1之間的值，且伴隨著計算的收斂而單調增加，因此為較佳的定義式。
接著，參照第14圖說明使用前述的方法逐次計算感測資料其中一個馬達轉矩的特徵量的結果。第14圖為一示意圖，示意實施形態4的馬達轉矩以及各種特徵量的時序波形。
第14圖(a)示意與第5圖(a)相同馬達速度的時序波形。另外，第14圖(b)示意與第12圖(b)所示相同初始化觸發的時序波形。
第14圖(c)當中，示意收斂度計算部4007使用數學式(85)計算收斂度的時序波形。在逐次計算開始的時刻Tr0、以及在初始化觸發示意「1」的時刻Tr1、時刻Tr2、時刻Tr3、時刻Tr4，收斂度變為0。這些是因為執行初始化處理，使內部變數其中一個第j時點的變數L’ j變為0的關係。此處，第j時點是指初始化觸發示意「1」的時點。收斂度在執行各初始化處理之後增加，而慢慢漸進到1。
第14圖(d)當中，示意了與第5圖(b)所示相同的馬達轉矩的時序波形。另外，第14圖(d)當中，示意了帶有與馬達轉矩相同單位[Nm]的指數移動平均值、指數移動標準差、以及指數移動方均根(RMS)的時序波形。另外，為了避免圖式變得煩雜，因此省略了「指數移動」之表記。
第14圖(e)當中，示意了無因次的特徵量，即不帶單位的特徵量，如指數移動斜度以及指數移動尖度的時序波形。此處，遺忘係數λ設為0.975。另外，與第14圖(d)相同，亦省略了「指數移動」之表記。接著，說明第14圖(d)、(e)的逐次計算的各特徵量的行為。
指數移動平均值在時刻Tr0至時刻Tr5的整個期間，雖然僅些微落後於馬達轉矩，但始終追隨馬達轉矩。這顯示了本實施形態的性質，也就是對於近期的短時間的馬達轉矩給予大的權重來計算平均值。
指數移動標準差於期間Ts1幾乎成為恆定的小數值。並在期間Ta、期間Te、期間Td、以及期間Ts2於初始化觸發變為1之後增加，之後，在下一次的初始化觸發變為1之前的期間減少，而收斂到幾乎恆定的值。
指數移動方均根(RMS)於期間Ts1幾乎成為恆定的小數值。在期間Ta隨著馬達轉矩的增加而慢慢增加。在期間Te幾乎收斂到恆定值。在期間Td隨著馬達1009的絕對值的增加而慢慢增加。在期間Ts2幾乎收斂到恆定的小數值。
指數移動斜度在期間Ts1幾乎為0。這是因為期間Ts1的馬達轉矩呈左右對稱的機率分布。在期間Ta開始的時刻Tr1，斜度暫時變為正值，之後又變為負值。這是因為馬達轉矩從0開始增加，因此0附近的舊資料與增大後的新資料一時之間混在一起，使得馬達轉矩的機率分布亂掉了。
另外，指數移動斜度在期間Te，於時刻Tr2之後暫時變為正值，之後幾乎收斂到0。指數移動斜度在期間Td，於時刻Tr3之後暫時變為正值，之後收斂到恆定的值。指數移動斜度在期間Ts2，於時刻Tr4之後暫時變為負值，之後幾乎收斂到0。
另外，指數移動尖度在期間Ts1，幾乎都維持3左右的值。值為3的原因，是指數移動尖度對於常態分布的特性，表示馬達轉矩在期間Ts1具有近似於常態分布的性質。指數移動尖度在期間Ta開始的時刻Tr1馬上變為負值，並在之後變為正值。在那之後，指數移動尖度到了時刻Tr2收斂至恆定的值。這是因為馬達轉矩從0開始增加，因此0附近的舊資料與增大後的新資料一時之間混在一起，使得馬達轉矩的機率分布亂掉了。
另外，指數移動尖度在期間Te開始的時刻Tr2立刻變為負值，其後變為正值。更在那之後，指數移動尖度到時刻Tr3之前幾乎收斂到恆定值。
另外，指數移動尖度在期間Td開始的時刻Tr3立刻變為負值，其後變為正值。更在那之後，指數移動尖度到時刻Tr4之前幾乎收斂到恆定值。
另外，指數移動尖度在期間Ts2開始的時刻Tr4立刻變為負值，其後變為正值。更在那之後，指數移動尖度到時刻Tr5之前慢慢收斂到恆定值。
接著，使用第15圖說明收斂度計算部4007計算的收斂度的行為、以及狀態診斷部4006的動作。第15圖為一擴大圖，擴大時刻Tr2至時刻Tr3的期間第14圖示意的初始化觸發以及收斂度的時序波形。
第15圖中，初始化觸發於時刻Tr2示意「1」，執行初始化處理。執行初始化處理之後，身為內部變數之一的第j時點的變數L’ j變為0，使收斂度變為0。此處，第j時點指的是初始化觸發示意「1」的時點。收斂度在初始化之後增加，慢慢趨近於1。
狀態診斷部4006基於收斂度計算部4007使用數學式(85)計算的收斂度在滿足一定的條件時的特徵量，診斷機械裝置1008的狀態。舉例來說，對收斂度設定臨界值Cth。狀態診斷部4006使用收斂度超過臨界值Cth的時點的特徵量，診斷機械裝置1008的狀態。此處，臨界值Cth設定為收斂度漸進的1附近的值較佳。臨界值Cth的一例為0.99。
此處，超過臨界值Cth的時點表記為「Tx」。另外，收斂度不超過臨界值Cth的時刻Tr2至時刻Tx之間的期間，表記為「Tn」。另外，收斂度超過臨界值Cth的時刻Tx至Tr3的期間表記為「Tc」。
狀態診斷部4006也可以不將期間Tn計算的特徵量用於機械裝置1008的診斷，而將期間Tc計算的特徵量用於機械裝置1008的診斷。透過這樣的構成，就可以使用初始化內部變數時計算的結果已經相當收斂時的特徵量。藉此，除了實施形態3的效果之外，更能夠以高精確度估測機械裝置的狀態。
如以上說明，實施形態4的資訊處理裝置，相對於實施形態3而言，更包含收斂度計算部。收斂度計算部基於內部變數計算收斂度，收斂度為一指標，定量示意特徵量計算的收斂程度。透過這樣的構成，在初始化內部變數時，就可以使用計算結果已經相當收斂時的特徵量。藉此，除了得到實施形態3的效果之外，更能得到以高精確度估測機械裝置的狀態之效果。
實施形態5. 第16圖為一示意圖，示意資訊處理系統100D的構成例，資訊處理系統100D包含實施形態5的資訊處理裝置5000。第16圖所示的資訊處理系統100D當中，於第1圖所示的資訊處理系統100的構成中，狀態診斷部1006置換成狀態診斷部5006。其他的構成，與第1圖所示的資訊處理系統100相同或相等。另外，相同或相等的構成部將給予相同的符號，並省略重複的說明。另外，雖然在本實施形態中，是以狀態診斷部5006適用於第1圖所示的資訊處理裝置1000之例進行說明，但也可以適用於第9圖、第11圖或第13圖所示的資訊處理裝置2000、3000、4000之中任何一者。
第17圖為一示意圖，示意實施形態5的狀態診斷部5006的構成例。狀態診斷部5006包含：狀態量取得部5401、學習部5402、異常度計算部5403、以及意思決定部5404。狀態量取得部5401取得包含特徵量在內的狀態量。學習部5402基於機械裝置1008為正常狀態的狀態量，學習機械裝置1008的狀態與特徵量的關係。異常度計算部5403基於學習部5402學習的學習結果計算異常度，異常度為一指標，定量示意機械裝置1008的異常程度。意思決定部5404基於異常度計算部5403計算的異常度，決定診斷機械裝置1008的狀態的診斷結果。
接著，說明狀態量取得部5401、學習部5402、異常度計算部5403、以及意思決定部5404的動作。
狀態量取得部5401連同特徵量取得包含給予機械裝置1008的設定值的資訊作為狀態量。以特徵量的一例來說，可以考慮使用由前述的方法逐次計算的斜度。另外，用來作為狀態量其中之一的機械裝置1008的資訊，可以考慮使用馬達速度的設定值。第5圖(a)示意之例中，設定裝置控制部1099使得馬達速度的最大為500[r/min]。本實施形態中，假設馬達速度的設定值為500[r/min]。另外，本實施形態中，示意兩個輸入至狀態量取得部5401的輸入資訊，分別是斜度以及馬達速度的設定值，但並不以此例為限。輸入至狀態量取得部5401的輸入資訊也可以為3個以上。
第18圖為一示意圖，示意實施形態5的特徵量與馬達速度的設定值的關係。第18圖繪製了複數個資料，每個資料都是1組斜度與馬達速度的設定值，也就是特徵量的一例。橫軸為馬達速度的設定值，縱軸為斜度。特徵量也可以為複數個，狀態量也可以用3維的概念來顯示。另外，也可以使用馬達速度以外的狀態量。塗黑的圓圈為機械裝置1008為正常狀態的正常資料。塗白的圓圈為機械裝置1008發生了什麼異常時的異常資料。以第18圖所示的正常資料來說，機械裝置1008為正常狀態的狀態量得到越多越好。觀察第18圖，我們可以理解到正常資料所具有的傾向，是馬達速度的設定值越大，則特徵量也就跟著越大。另一方面，異常資料則是即使馬達速度的設定值比較小，但特徵量仍變得比較大。
以學習部5402以及異常度計算部5403的構成例來說，使用主成分分析(principal component analysis)的異常度的計算方法已經為人所知。主成分分析是一種將多維度資料的狀態量，從離散程度大的方向開始依序排列軸的方法。使用主成分分析的學習部5402，計算事先得到的正常資料的離散共離散矩陣的既有值以及既有向量，將原來的狀態量線性映射至主成分的空間。若將原來的狀態量設為向量x，映射後的向量設為y，則向量x的映射可以用以下的數學式(86)表示。
[數學式86]
Figure 02_image171
學習部5402基於正常資料決定表現矩陣A，也就是表示該線性影像的矩陣。學習部5402得到複數個由事先準備好的複數個正常資料當中求出的離散共離散矩陣相關的既有值以及既有向量。排列與得到的複數個既有值相關，且依照既有值大到小的順序對應的複數個既有向量。然後，將排列作成的複數個既有向量得到的矩陣作為表現矩陣A。若以本實施形態的例子說明，使用兩個狀態量作成2行1列的既有向量。然後將兩個2行1列的既有向量並排，作成2行2列的表現矩陣。另外，雖然與本例有所不同，但也可以排列比得到的既有值的個數還要少的既有向量，作成表現矩陣，藉以將映射後的向量的維度，減少到小於原本的狀態量的向量的維度。
第19圖為一示意圖，示意實施形態5的主成分分析的結果。第19圖當中再次揭示第18圖的資料，並且示意既有值最大的第1主成分的軸、以及既有值第2大的第2主成分的軸。既有值是得來作為主成分分析的結果。另外，第19圖當中為了方便理解主成分分析的結果，以第1主成分的軸與第2主成分的軸交叉的位置為中心，依照各主成分的離散值對應的既有值，而示意橢圓狀的信賴區間。信賴區間是資料的分布被期望包含在某個機率的區間。舉例來說，有90%信賴區間、99%信賴區間等，90%信賴區間被預期為包含正常資料的90%，而99%信賴區間被預期為包含正常資料的99%。信賴區間可以用一般的統計學手法來計算。
第19圖中，正常資料位於99%信賴區間的內部；相較之下，異常資料位於99%信賴區間的外部。若機械裝置1008是正常的話，則該異常資料將被判斷為只有1%程度的機率會產生的資料。因此，判斷機械裝置1008有產生異常的可能性。另一方面，若不使用主成分分析，而單純對特徵量設置臨界值，則異常資料有的時候也會包含在正常資料的分布當中，而難以進行診斷。
實施形態5的異常度計算部5403計算異常度，異常度為一指標，定量示意機械裝置1008的異常程度。以異常度的範例來說，會使用一種稱為T2統計量的指標。T2統計量是將透過主成分分析進行的映射後的資料到各主成分的軸的中心座標的距離，依照每個軸的離散值進行標準化的指標。到各主成分的軸的中心座標的距離，也稱為「馬哈拉諾畢斯距離」。
第20圖為一示意圖，示意實施形態5的主成分分析的異常度。第20圖中，示意使用前述的既有值，將第19圖所示的正常資料、異常資料、90%信賴區間、99%信賴區間標準化的情形的圖。另外，第20圖當中，示意了第1主成分的軸與第2主成分的軸交叉的點、以及與異常資料之間的距離作為異常度。另外，在第19圖為橢圓狀的90%信賴區間以及99%信賴區間，會變成第20圖的圓形。如第20圖所示，若使用馬哈拉諾畢斯距離的概念進行圖示，將可以判斷考慮正常時的資料的波動之後的異常程度。
實施形態5當中，描述了使用主成分分析求出的主成分映射後的T2，來算出異常度的方法，作為異常度計算部5403，但並不以此方法為限。也可以使用稱為Q統計量的指標來代替T2統計量。另外，也存在各式各樣被稱為「無監督學習」的手法，與主成分分析一樣學習正常資料並記憶該分布，作為可以對新資料算出異常度的方法。舉例來說，也可以使用單一類別支持向量機(One class Support Vector Machine)、馬哈拉諾畢斯・田口法(Mahalanobis Taguchi Method)、自我組織映射圖(Self-Organizing Maps)等方法。另外，也可以依照需要，先對輸入的狀態量施行正規化處理等的前處理，之後再計算異常度。
實施形態5的意思決定部5404，使用前述的方法計算的異常度，決定診斷機械裝置1008的狀態的結果。參照第21圖說明意思決定部5404使用特徵量診斷機械裝置1008的狀態的順序。第21圖為一示意圖，示意實施形態5的異常度的經年變化的樣子的一例。第21圖示意定期描繪依照前述的方法計算的異常度的結果。所謂的定期，舉例來說為每一個月。第21圖的橫軸為時間，示意機械裝置1008的運用時間。
意思決定部5404針對異常度設置臨界值Fthb，當異常度超過臨界值Fthb時，診斷機械裝置1008產生異常。
第21圖中，時刻Ttb0為開始運用的時刻。時刻Ttb0至時刻Ttb1之前的異常度，雖然有產生多少的波動，但都保持在比臨界值Fthb還要小的值。意思決定部5404在異常度低於臨界值時，給出機械裝置1008為正常的要旨的診斷，並輸出該診斷結果。
另外，在第21圖之例中，隨著時間的經過，異常度的平均值慢慢增加，異常度在時刻Ttb1大於臨界值Fthb。此時，狀態診斷部5006給出機械裝置1008於時刻Ttb1產生異常的要旨的診斷，並輸出該診斷結果。
臨界值Fthb的決定方法有各式各樣。舉例來說，考慮將正常資料的99%信賴區間相當的異常度設為臨界值Fthb。另外，也可以將過去其他的機械裝置產生異常之際的異常度設為臨界值Fthb。另外，也可以參考開始運用機械裝置1008隨後的異常度來設定。另外，臨界值Fthb也可以動態設定。舉例來說，也可以一邊運用複數個機械裝置，一邊個別計算它們的異常度，考慮每個裝置的異常度的波動，來定期決定臨界值Fthb。構成這樣的資訊處理裝置時，當複數個機械裝置之中有一個故障之際，故障的裝置的異常度，就會變得比其他裝置的異常度還要大，而能夠進行異常的檢測。
另外，本實施形態中，當異常度超過臨界值Fthb，就算只有一次，也會給出機械裝置1008異常的診斷，但並不以此手法為限。為了減少由雜訊等影響所導致的錯誤診斷，也就是誤判定，也可以採用基於一定期間的異常度的分布來進行檢定等統計手法。
如以上說明，實施形態5的資訊處理裝置，基於異常度診斷機械裝置的狀態，異常度為一指標，定量示意機械裝置的異常程度。藉此，除了可以得到其他實施形態的效果之外，還能更加得到以高精確度估測機械裝置的狀態之效果。
實施形態6. 第22圖為一示意圖，示意資訊處理系統100E的構成例，資訊處理系統100E包含實施形態6的資訊處理裝置6000。第22圖所示的資訊處理系統100E當中，於第1圖所示的資訊處理系統100的構成中，狀態診斷部1006置換成狀態診斷部6006。其他的構成，與第1圖所示的資訊處理系統100相同或相等。另外，相同或相等的構成部將給予相同的符號，並省略重複的說明。另外，雖然在本實施形態中，是以狀態診斷部6006適用於第1圖所示的資訊處理裝置1000之例進行說明，但也可以適用於第9圖、第11圖、或第13圖所示的資訊處理裝置2000、3000、4000之中任何一者。
第23圖為一示意圖，示意實施形態6的狀態診斷部6006的構成例。狀態診斷部6006包含：狀態量取得部6401、學習部6402、狀態估測部6403、以及意思決定部6404。狀態量取得部6401取得包含特徵量在內的狀態量。學習部6402基於將機械裝置1008的狀態、以及狀態量取得部6401取得的狀態量的關係對應的學習用資料，學習機械裝置1008的狀態與該狀態量的關係。狀態估測部6403基於輸入至學習部6402的狀態量以及由學習部6402執行的學習結果，估測機械裝置1008的狀態。意思決定部6404基於狀態估測部6403估測的結果，決定診斷機械裝置1008的狀態的診斷結果。
狀態量取得部6401連同特徵量取得包含給予機械裝置1008的設定值的資訊作為狀態量。以特徵量的一例來說，可以考慮使用由前述的方法逐次計算的斜度以及尖度。另外，用來作為狀態量其中之一的機械裝置1008的資訊，可以考慮使用前述的馬達速度的設定值。另外，本實施形態中，示意3個輸入至狀態量取得部6401的輸入資訊，分別是斜度、尖度以及馬達速度的設定值，但並不以此例為限。輸入至狀態量取得部6401的輸入資訊也可以為4個以上。
學習部6402以及狀態估測部6403舉例來說，可以依照類神經網路模型，也就是透過監督式學習，學習狀態量與機械裝置1008的狀態的關係。此處，藉由將某個輸入(狀態量)與結果(標籤)的資料為一組的學習用資料大量給予學習部，以學習該等資料當中的特徵，並從輸入估測結果的模型，稱為「監督式學習」。類神經網路是由複數個神經元組成的輸入層、複數個神經元組成的中間層(隱藏層)、以及複數個神經元組成的輸出層所構成。中間層可以是1層，也可以是兩層以上。
第24圖為一示意圖，示意實施形態6的狀態估測部6403的構造之例。輸入為狀態量。為了容易理解說明，第24圖的類神經網路，假設輸入數為3、層數為3。當複數個輸入即將輸入至X1至X3所構成的輸入層時，輸入值乘以由W11至W16構成的權重W1的值，將輸入至由Y1、Y2構成的中間層。另外，中間層的輸入值乘以由W21至W26構成的權重W2的值，將輸出至由Z1至Z3構成的輸出層。該輸出結果會依照權重W1的值以及權重W2的值而有所變化。
實施形態6的類神經網路執行的學習的一例中，將狀態量輸入至輸入層X1～X3並調整權重W1以及權重W2，使得輸出區Z1～Z3輸出的各狀態的機率，與學習用資料的標籤一致。另外，資訊處理裝置6000也可以構成為搭載執行實施形態6的學習處理的已學習的狀態估測部6403。已學習的狀態估測部6403，可以用已學習的資料、已學習的程式、或是該等的組合所構成。藉由使用已學習的狀態估測部6403，由於可以使用其他的資訊處理裝置所使用的學習的結果，因此可以提供能夠實現診斷的資訊處理裝置6000，而無需進行新的學習。
第24圖示意斜度輸入至輸入層X1，尖度輸入至輸入層X2，馬達速度的設定值輸入至輸入層X3的範例。斜度為輸入至輸入層X1的狀態量1的範例，尖度為輸入至輸入層X2的狀態量2的範例，馬達速度的設定值為輸入至輸入層X3的狀態量3的範例。另外，機械裝置1008的滾珠螺桿軸1224故障的機率，作為狀態1的機率，從輸出層Z1輸出。機械裝置1008的聯結器1220故障的機率，作為狀態2的機率，從輸出層Z2輸出。機械裝置1008為正常狀態的機率，作為狀態3的機率，從輸出層Z3輸出。舉例來說，也可以將歸一化指數函數(softmax function)用於輸出的計算，使得所有的輸出和為1，也就是100%。使用該函數，就能方便理解估測的結果。
第24圖示意的類神經網路，依照基於輸入至學習部6402的學習用資料所作成的資料集，透過監督式學習，學習機械裝置1008的狀態與狀態量1～3的關係。學習時，可以假設被稱為標籤，示意機械裝置1008的真實狀態的資訊為正確取得來進行學習，使得狀態1～3之中的任何一者的輸出為1(機率為100%)，其他的輸出則為0(機率為0%)。
學習部6402以及狀態估測部6403的構成，也不必限於類神經網路。舉例來說，有多種為人所知的方法，如k-近鄰演算法、二元決策樹、支持向量機、線性回歸、邏輯回歸等，學習狀態量與標籤的關係，並從狀態量當中估測狀態。因此，也可以應用這些手法來構成學習部6402以及狀態估測部6403。
意思決定部6404基於狀態估測部6403估測的結果，決定診斷機械裝置1008的狀態的診斷結果。舉例來說，若機械裝置1008為正常的可能性最高，則可以輸出示意正常的要旨的診斷結果，作為機械裝置1008的診斷結果。另外，若滾珠螺桿軸1224故障的機率或聯結器1220故障的機率最高，則可以輸出示意故障位置的診斷結果。另外，若滾珠螺桿軸1224故障的機率與聯結器1220故障的機率之加總大於正常的機率，則也可以輸出示意有其中一個部件故障的結果。
如以上說明，實施形態6的資訊處理裝置，基於將機械裝置的狀態與狀態量的關係對應的學習用資料，學習機械裝置的狀態與該狀態量的關係，並基於該學習結果以及學習時使用的狀態量，估測機械裝置的狀態。藉此，除了得到實施形態1的效果之外，更可以用高精確度來估測機械裝置的狀態。
示意以上的實施形態的構成，僅示意其中一例，可以與別的公知的技術組合，也可以將實施形態彼此之間進行組合，在不脫離要旨的範圍內，可以省略、變更構成的一部分。
100,100A,100B,100C,100D,100E:資訊處理系統 1000,2000,3000,4000,5000,6000:資訊處理裝置 1001,2001,3001:感測資料取得部 1002:內部變數保持部 1003,2003,4003:內部變數計算部 1004,2004,4004:特徵量計算部 1005,3005:初始化處理部 1006,4006,5006,6006:狀態診斷部 1008:機械裝置 1009:馬達 1010:感測器 1099,2099:裝置控制部 1210:滾珠螺桿 1212:可動部 1213:導件 1220:聯結器 1224:滾珠螺桿軸 1230:伺服馬達 1231:伺服馬達軸 1232:電流感測器 1233:編碼器 1240:驅動器 1250:顯示器 1260:PLC(可程式邏輯控制器) 1270:PC(個人電腦) 1280:顯示器 1291:處理器 1292:記憶體 1293:處理電路 4007:收斂度計算部 5401:狀態量取得部 5402:學習部 5403:異常度計算部 5404:意思決定部 6401:狀態量取得部 6402:學習部 6403:狀態估測部 6404:意思決定部 S101~S105:步驟
第1圖為一示意圖，示意資訊處理系統的構成例，資訊處理系統包含實施形態1的資訊處理裝置。 第2圖為一示意圖，示意實施形態1的機械裝置以及其周邊裝置的硬體構成例。 第3圖為一示意圖，示意第2圖示意的驅動器包含的處理電路以處理器以及記憶體所構成時的構成例。 第4圖為一示意圖，示意第2圖示意的驅動器包含的處理電路以專用的硬體所構成時的構成例。 第5圖為一示意圖，示意實施形態1的馬達速度以及馬達轉矩的時序波形。 第6圖為一示意圖，示意實施形態1的馬達轉矩以及各種特徵量的時序波形。 第7圖為一示意圖，示意實施形態1的特徵量經年變化的樣子的一例。 第8圖為一流程圖，用以說明實施形態1的資訊處理方法。 第9圖為一示意圖，示意資訊處理系統的構成例，資訊處理系統包含實施形態2的資訊處理裝置。 第10圖為一示意圖，示意實施形態2的馬達轉矩以及各種特徵量的時序波形。 第11圖為一示意圖，示意資訊處理系統的構成例，資訊處理系統包含實施形態3的資訊處理裝置。 第12圖為一示意圖，示意實施形態3的馬達轉矩以及各種特徵量的時序波形。 第13圖為一示意圖，示意資訊處理系統的構成例，資訊處理系統包含實施形態4的資訊處理裝置。 第14圖為一示意圖，示意實施形態4的馬達轉矩以及各種特徵量的時序波形。 第15圖為一擴大圖，擴大時刻Tr2至時刻Tr3的期間，第14圖示意的初始化觸發以及收斂度的時序波形。 第16圖為一示意圖，示意資訊處理系統的構成例，資訊處理系統包含實施形態5的資訊處理裝置。 第17圖為一示意圖，示意實施形態5的狀態診斷部的構成例。 第18圖為一示意圖，示意實施形態5的特徵量與馬達速度的設定值的關係。 第19圖為一示意圖，示意實施形態5的主成分分析的結果。 第20圖為一示意圖，示意實施形態5的主成分分析的異常度。 第21圖為一示意圖，示意實施形態5的異常度經年變化的樣子的一例。 第22圖為一示意圖，示意資訊處理系統的構成例，資訊處理系統包含實施形態6的資訊處理裝置。 第23圖為一示意圖，示意實施形態6的狀態診斷部的構成例。 第24圖為一示意圖，示意實施形態6的狀態估測部的構造之例。
100:資訊處理系統
1000:資訊處理裝置
1001:感測資料取得部
1002:內部變數保持部
1003:內部變數計算部
1004:特徵量計算部
1005:初始化處理部
1006:狀態診斷部
1008:機械裝置
1009:裝置控制部
1010:感測器
1099:裝置控制部

Claims (12)

  1. 一種資訊處理裝置，包含： 感測資料取得部，取得由感測器測量的機械裝置的物理量的測量值，並從該測量值之中取得第1時點至第N時點（N為2以上的整數）的測量值，作為感測資料； 內部變數保持部，保持基於該感測資料按照時序依次計算、且小於該N個的內部變數； 內部變數計算部，基於第j+1時點的該感測資料以及第j時點對應的該內部變數，計算該第j+1時點(j為1至N-1的整數)對應的該內部變數； 特徵量計算部，基於該第N時點的該內部變數來計算特徵量，該特徵量取出從該第1時點至該第N時點的該感測資料當中包含的統計特徵；以及 狀態診斷部，基於該特徵量診斷該機械裝置的狀態。
  2. 如請求項1之資訊處理裝置， 其中，該特徵量為該感測資料的離散值、標準差、方均根、斜度以及尖度之中至少一者。
  3. 如請求項1之資訊處理裝置， 其中，該機械裝置由馬達驅動； 其中，該感測資料取得部，取得伴隨著該馬達的驅動而由該感測器所測量的位置、速度、加速度、動作指令、電流、電壓、轉矩、力、壓力、聲音、以及光量的測量值之中至少一者，作為該感測資料。
  4. 如請求項1之資訊處理裝置，包含： 初始化處理部，執行初始化處理，該初始化處理決定事先設定該第1時點的該內部變數的最大值與事先設定的最小值之間的值。
  5. 如請求項4之資訊處理裝置， 其中，該感測資料取得部基於取得週期，也就是取得該感測資料的時間的間隔、示意該機械裝置的動作的狀況的動作訊號、以及該感測資料中的資料值之中至少一者，決定該第1時點至該第j時點之間的2個以上的時點，基於決定的該2個以上的時點，產生計算許可旗標，該計算許可旗標用以示意是否更新內部變數； 其中，該內部變數計算部針對該計算許可旗標示意的各第u時點（u為1以上且該j以下的整數），在該計算許可旗標當中不包含更新內部變數的要旨的內容時，將第u+1時點的該內部變數，決定為該第u時點的該內部變數的值。
  6. 如請求項4之資訊處理裝置， 其中，該感測資料取得部基於取得週期，也就是取得該感測資料的時間的間隔、示意該機械裝置的動作的狀況的動作訊號、以及該感測資料之中至少一者，決定該第1時點至第N時點之間的1個以上的時點，基於決定的該1個以上的時點，產生初始化觸發，該初始化觸發用以初始化內部變數； 其中，該初始化處理部基於該初始化觸發，執行將該內部變數初始化的處理。
  7. 如請求項1之資訊處理裝置， 其中，該內部變數計算部基於遺忘係數計算該內部變數，該遺忘係數大於0且小於1，用以給予權重，使得時刻較新的該感測資料對該特徵量所帶來的影響，大於時刻較舊的該感測資料對該特徵量所帶來的影響。
  8. 如請求項7之資訊處理裝置，包含： 收斂度計算部，基於該內部變數計算收斂度，該收斂度為一指標，定量示意該特徵量的計算的收斂的程度。
  9. 如請求項1之資訊處理裝置， 其中，該狀態診斷部包含： 狀態量取得部，取得包含該特徵量的狀態量； 學習部，基於該機械裝置為正常狀態的狀態量，學習該機械裝置的狀態與該特徵量的關係； 異常度計算部，基於該學習部學習的結果計算異常度，該異常度為一指標，定量示意該機械裝置的異常的程度；以及 意思決定部，基於該異常度，決定診斷該機械裝置的狀態的診斷結果。
  10. 如請求項1至9其中任何1項之資訊處理裝置， 其中，該狀態診斷部包含： 狀態量取得部，取得包含該特徵量的狀態量； 學習部，基於將該機械裝置的狀態與該狀態量的關係對應的學習用資料，學習該機械裝置的狀態與該狀態量的關係； 狀態估測部，基於輸入至該學習部的狀態量與該學習部執行的學習結果，估測該機械裝置的狀態；以及 意思決定部，基於該狀態估測部估測的結果，決定該診斷的結果。
  11. 一種資訊處理方法，包含： 第1步驟，從測量機械裝置的物理量的感測器當中，取得第1時點至第N時點（N為2以上的整數）的各時點的該物理量的測量值，作為感測資料； 第2步驟，保持基於該感測資料按照時序依次計算、且小於該N個的內部變數； 第3步驟，基於第j+1時點的該感測資料以及第j時點對應的該內部變數，計算該第j+1時點(j為1至N-1的整數)對應的該內部變數； 第4步驟，基於該第N時點的該內部變數來計算特徵量，該特徵量取出從該第1時點至該第N時點的該感測資料當中包含的統計特徵；以及 第5步驟，基於該特徵量診斷該機械裝置的狀態。
  12. 如請求項11之資訊處理方法，更包含： 執行初始化處理的步驟，該初始化處理決定事先設定該第1時點的該內部變數的最大值與最小值之間的值。
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