WO1998011417A1

WO1998011417A1 - Analyseur de signal instable et support d'enregistrement de programme d'analyse de signal instable

Info

Publication number: WO1998011417A1
Application number: PCT/JP1997/003229
Authority: WO
Inventors: Yutaka Iino; Masanori Yukitomo
Original assignee: Kabushiki Kaisha Toshiba; Toshiba Elevator Technos Co., Ltd.
Priority date: 1996-09-13
Filing date: 1997-09-12
Publication date: 1998-03-19
Also published as: KR19990067540A; FI981016A0; KR100275849B1; CN1207170A; FI120060B; CH693568A9; HK1018643A1; CH693568A5; US6199019B1; FI981016A; MY118297A; CN1143127C

Description

明細害非定常信号解析装置及び非定常信号解析プログラムを記録した媒体技術分野

本発明は、監視対象である各種のメカニカルシステム、プロセス等から発生する非定常信号を解析するための非定常信号解析装置に係わり、特に、エレべ一夕から発生する非定常信号を解析するための非定常信号解析装置に関する。

また、本発明は、監視対象から発生する非定常信号をコンピュータによって解析するためのプログラムを記録した媒体に関する。

背景技術

従来、監象であるメカニカルシステム、プロセス等から発生した信号を測定器によつて測定し、測定によって得られた信号データを解析することによって監視対象の異常を検知して操作員（オペレータ又はユーザー）に異常状態を警告表示する診断システムとして様々なもの力く提案されている。

これらの診断システムは、一般に監視対象から得られた信号デ一タをフーリエ変換してスぺクトルを監視したり、監視対象の入出力データからシステム同定手法によつて特性モデルを推定したりする方法が主流である。

し力、し、監視対象の運転状態が急激に変化する非定常状態にお、て測定された非定常信号に対しては、フーリエ変換によって時々刻々と変化するスぺクトルを求めたり、システム同定によって変動する特性モデルを求めたりすることはできなかった。

そこで、非定常信号を解析して監視対象の異常を検知する手法として、ゥエープレツト変換を用いたウエーブレツト解析手法が注目されている。以下、このゥエーブレツト解析手法について説明する。監視対象から測定された信号データを x (t) とすると、従来のフーリエ変換は下式（ 1 )

によって表現される。これに対してゥヱ一ブレツ卜変換は、下式（2)

によって表現される。ここで、 ø (·) はマザ一ゥヱーブレットと呼ばれる変換のための基底関数である。

フーリエ変換は、ウェーブレツ卜変換における基底関数を ø ( t) = e~^j b = 0、 a =ω ¹とした場合に相当し、その基底関数は図 2 aに示したように無限遠の過去から未来に伸びた関数である。したがって、フーリエ変換によって得られたスぺクトルは、例えば図 2 bに示したように周波数軸のみの 1次元関数となり、観測データのどの部分の特徴かという時間依存性が判別できない。

これに対してウェーブレツ卜変換では、例えば下式（3)

φ (り - _e- (" _e- (3) で示されるガボ一ル関数と呼ばれる関数を基底関数として用いることによって、この基底関数は図 3 aに示したような時間的に局在した関数となる。

このため、ゥヱーブレツト変換によって得られたスぺクトルは、例えば図 3 b に示したように周波数軸及び時間軸に対する 2次元関数となり、この 2次元関数に基づいて信号内の各周波数成分の時間依存性を判別することができる。

上述したようにゥヱーブレツト変換は観測されたデ一夕の各時刻でのスぺク卜ル分布を抽出することができることから、非定常信号に対する解析手段として有効であり、したがつて監視対象の運転状態が時々刻々と変換する場合にも有効であるとされている。

ところ力 <、上述した従来の診断システムは、監視対象から得られた非定常信号に対してただ単にウエーブレツ卜変換を行うようにしたものであるため、その解析結果は周波数スぺクトルの時間依存性を示すにとどまるものであり、解析対象の異常診断のための解析手法としては不十分であった。

例えば図 3 bに示したような従来の診断システムによる解析結果を見ても、この解析結果が監視対象の状態変化とどのように関わつているかについては読みとることができない。

そこで、本発明は、上述した問題点を解消し、監視対象から得られた非定常信号を解析することによつて監視対象の異常状態を的確に診断することができる非定常信号解析装置を提供することを目的とする。

発明の開示

本発明の一形態による非定常信号解析装置は、監視対象から発生する非定常信号を解析するための非定常信号解析装置において、前記非定常信号をゥヱーブレット変換してウェーブレツトスぺクトルデータを作成するゥヱーブレツト変換計算手段と、前記監視対象における特定の状態量の時間変化を表した状態量変化関数を設定する状態量変化関数設定手段と、前記状態量変化関数の逆関数によって前記ゥヱーブレツ卜スぺクトルデータの時間座標を前記特定の状態量の座標に非線形変換する時間座^ #線形変換手段と、を備えたことを特徴とする。

本発明の他の形態による非定常信号解析装置は、監視対象がェレベータであつて、このエレベータの乗りかごにおいて測定された非定常信号である加速度信号を解析するための定常信号解析装置において、前記加速度信号をウエーブレツ卜変換してゥヱ一ブレツトスぺクトルデータを作成するウエーブレツ卜変換計算手段と、前記乗りかごの特定の状態量である昇降位置又は昇降速度の時間変化を表した状態量変化関数を設定する状態量変化関数設定手段と、前記状態量変化関数の逆関数によって前記ゥヱ一ブレツ卜スぺク卜ルデータの時間座標を前記昇降位置又は前記昇降速度の座標に非線形変換する時間座標非線形変換手段と、を備えたことを特徴とする。

本発明による非定常 (I号解析装置は、好ましくは、前記時間座標非線形変換手段は、拡張ウェーブレツ卜変換式

によって前記ウェーブレツ卜スぺクトルデータの時間座標を前記特定の状態量の座標に非線形変換したスペクトルデータを計算することを特徽とする。

本発明による非定常信号解析装置は、好ましくは、前記時間座標非線形変換手段は、前記ウェーブレツトスぺクトルデータを各時間毎に分割し、時間と前記特定の状態量との関係を記憶したデータテーブル或いは前記状態量変化関数に基づいて、分割されたデータを状態量順に並べ替え、各データ間を補間或いは平滑化処理することによって、前記ゥヱーブレツトスぺクトルデータの時間座標を前記特定の状態量の座標に非線形変換したスぺクトルデータを計算することを特徴とする。

本発明による非定常信号解析装置は、好ましくは、前記非定常信号を測定するための応答データ測定手段をさらに有することを特徵とする。

本発明による非定常信号解析装置は、好ましくは、前記状態量変化関数設定手段は、前記特定の状態量以外の状態量に関する測定データに基づいて前記状態量変化関数を推定するようにしたことを特徴とする。

本発明による非定常信号解析装置は、好ましくは、前記特定の状態量以外の状態量に関する測定データは前記非定常信号に関する測定データであることを特徴とする。

本発明による非定常信号解析装置は、好ましくは、前記状態量変化関数設定手段は、前記監視対象の動特性モデルに基づく状態観測器又はカルマンフィルタを用いて、前記特定の状態量の時間変化を前記特定の状態量以外の状態量の測定デ一夕に基づいて推定することによつて前記状態量変化関数を推定するようにしたことを特徴とする。

本発明による非定常信号解析装置は、好ましくは、前記状態量変化関数設定手段は、前記特定の状態量の測定データに基づいて前記状態量変化関数を求めるようにしたことを特徴とする。

本発明による非定常信号解析装置は、好ましくは、前記状態量変化関数設定手段は、予め求めておいた前記状態量変化関数を使用するようにしたことを特徴とする。

本発明による非定常信号解^置は、好ましくは、少なくとも前記特定の状態量の座標及び周波数の座標を有する座標系によつて前記時間座標非線形変換手段の解析結果を表示する表示手段をさらに有することを特徽とする。

本発明による非定常信号解析装置は、好ましくは、前記時間座標非線形変換手段の解析結果に基づいて前記監視対象における異常の発生の有無を判定する異常判定手段をさらに有することを特徴とする。

本発明による非定常信号解析装置は、好ましくは、前記時間座標非線形変換手段の解析結果であるスぺクトルデータについての前記表示手段による表示に対して、表示全体の中の特定の領域を指定するための領域指定手段と、前記領域指定手段によつて指定された領域に対応するスペクトルデータを取り出して前記異常判定手段に送るためのデータ抽出手段と、をさらに有することを特徴とする。本発明による非定常信号解析装置は、好ましくは、前記異常判定手段による判定結果を前記表示手段に表示するようにしたことを特徴とする。

本発明による非定常信号解析装置は、好ましくは、前記異常判定手段による判定結果を表示する異常表示手段をさらに有することを特徴とする。

本発明の他の形態による非定常信号解析プログラムを記録した媒体は、監視対象から発生する非定常信号をコンピュータによって解析するためのプログラムを記録した媒体であって、この非定常信号解析プログラムはコンピュータに、前記非定常信号をウェーブレツト変換してウェーブレツトスぺクトルデータを作成するゥヱ一ブレツト変換計算機能と、前記監視対象における特定の状態量の時間変化を表した状態量変化関数を設定する状態量変化関数設定機能と、前記状態量変化関数の逆関数によって前記ゥヱーブレツトスぺクトルデータの時間座標を前記特定の状態量の座標に非線形変換する時間座標非線形変換機能と、を実現させることを特徴とする。

本発明による非定常信号解析プログラムを記録した媒体は、好ましくは、前記監視対象はェレベータであり、前記非定常信号は前記ェレベータの乗りかごにおいて測定された加速度信号であり、前記特定の状態量は前記乗りかごの昇降位置又は昇降速度であることを特徵とする。

本発明による非定常信号解析プログラムを記録した媒体は、好ましくは、前記時間座辭線形変換手段は、拡張ゥヱーブレツト変換式： (∞) 1 dt {z

>t {a, b) = xi t i z dz

a a dz

によって前記ウェーブレツトスぺクトルデータの時間座標を非線形変換したスぺクトルデータを計算することを特徴とする。

本発明による非定常信号解析プログラムを記録した媒体は、好ましくは、前記時間座標非線形変換手段は、前記ゥヱーブレツ卜スぺクトルデータを各時間毎に分割し、時間と前記特定の状態量との関係を記憶したデータテーブル或いは前記状態量変化関数に基づいて、分割されたデータを状態量順に並べ替え、各データ間を補間或いは平滑化処理することによって、時間座標を前記特定の状態量の座標に非線形変換したスぺクトルデータを計算することを特徴とする。

そして、本発明にれば、監視対象の特定の状態量に対する周波数の変化の依存性、相関関係を求めることができるので、監視対象の異常状態を的確に診断することができる。

図面の簡単な説明

図 1は、本発明の第 1 形態による非定常信号解析装置の概略を示した構成図である。

図 2 aはフーリエ変換の基底関数を示したグラフであり、図 2 bはフーリエ変換によるパヮスぺクトルを示したグラフである。

図 3 aはウェーブレツ卜変換の基底関数を示したグラフであり、図 3 bはゥヱーブレツ卜変換によるウェーブレツトパヮスぺクトルを示したグラフである。図 4は、本発明の第 1実施形態の変形例における状態量推定手段の概略を示した構成図である。

図 5は、本発明の第 1 形態の第 1 例の解析対象であるエレベータの概略を示した構成図である。

図 6は、本発明の第 1実施形態の第 1実施例のハードウエア構成を示した構成図である。

図 7は、本発明の第形態の第 1実施例における拡張ゥヱーブレツト変換に基づくエレべ一夕異常診断アルゴリズムを示したフローチャートである。図 8 a、図 8 b、図 8 cは、それぞれ、モータ軸偏心異常時のエレベータのモ一夕トルク、かご速度、かご位置を示したグラフである。

図 9 a、図 9 b、図 9 cは、それぞれ、モータ軸偏心異常時のエレべ一夕のかご内加速度、回転トルク変動、力、ご内加速度のフーリエ変換結果を示したグラフである。

図 1 0は、モータ軸偏心異常時のエレベータのかご内加速度データを従来のゥヱ一ブレット変換手法によつて解析した結果を示したグラフである。

図 1 1 a、図 1 1 bは、それぞれ、モータ軸偏心異常時のエレベータのかご内加速度データをかご速度に対して拡張ゥヱーブレット変換した結果を示したグラフである。

図 1 2は、モータ軸偏心異常時のエレべ一夕のかご内加速度データをかご位置に対して拡張ウェーブレツト変換した結果を示したグラフである。

図 1 3 a、図 1 3 b、図 1 3 cは、それぞれ、ガイドレール異常時のエレべ一夕のモータトルク、かご速度、かご位置を示したグラフである。

図 1 4 a、図 1 4 bは、それぞれ、ガイドレール異常時のエレベータのかご内加速度、かご内加速度のフ一リェ変換結果を示したグラフである。

図 1 5は、ガイドレール異常時のエレベータのかご内加速度のかご位置に対する拡張ウェーブレツト変換結果を示したグラフである。

図 1 6は、本発明の第 1実施形態の第 2実施例による非定常信号解析装置の概略を示した構成図である。図 1 7は、本発明の第 1実施形態の第 2実施例による非定常信号解析装置を列車に取り付けた状態を説明するための説明図である。

図 1 8は、本発明の第 1実施形態の第 3実施例による非定常信号解析装置の外観を示した斜視図である。

図 1 9は、本発明の第 1実施形態の第 3実施例による非定常信号解析装置の内部のシステム構成を示した構成図である。

図 2 0は、本発明の第 1実施形態の第 3実施例による非定常信号解析装置の表示部の表示状態の一例を示した図である。

図 2 1は、本発明の第 1実施形態の第 3実施例による非定常信号解析装置の概略を示した構成図である。

図 2 2は、本発明の第 2実施形態による非定常信号解析プログラムを記録した媒体からプログラムを読み出すためのコンピュータシステムを示した斜視図である。

図 2 3は、本発明の第 2実施形態による非定常信号解析プログラムを記録した媒体からプログラムを読み出すためのコンピュータシステムを示したプロック図である。

発明を実施するための最良の形態

第 1実施形態

以下、本発明による非定常信号解析装置の第 1実施形態について図 1及び図 3 a、図 3 bを参照して説明する。

図 1は、本実施形態による非定常信号解析装置全体の概略構成を示しており、この非定常信号解析装置は、解析対象から発生する非定常信号を測定するための応答データ測定手段 1を備えている。この応答データ測定手段 1は、センサー及び AZD変換器、各種ノイズ除去フィルタ等によって構成されている。

応答データ測定手段 1によって得られた非定常信号データ（応答デ一夕時系列） x (t) はゥヱーブレット変換計算手段 2に送られる。

このゥヱ一ブレツ卜変換計算手段 2は、例えば上述したウェーブレツト変換式 (2)

wt(a, (2)

を保持している。ここで、 aは周波数 ωの逆数であり、 bは時間 tである。 . そして、ゥヱーブレツ卜変換計算手段 2において、上式 (2) を用いて非定常信号データ X ( t ) をゥヱ一ブレツ卜変換し、図 3 bに示したようなゥヱーブレットスぺクトルデータ（ゥヱーブレツト変換データ） w t (a, b) を算出する c ウェーブレツト変換計算手段 2によって得られたゥヱーブレツトスぺクトルデ一夕 wt (a, b) は時間座標非線形変換手段 3に送られる。この時間座標非線形変換手段 3は、ゥヱーブレツ卜変換計算手段 2によって得られたゥヱーブレツトスペクトルデータ wt (a, b) の時間座標を、監視対象の特定の状態量（物理量）に関して非線形座標変換するための手段である。

ここで、特定の状態量とは、例えば、応答データ測定手段 1によって測定される非定常信号が加速度に関する信号であるとすれば、特定の状態量は、例えば速度であり、或いは位置である。この点については、後述する第 1実施例及び第 2 ^例において、エレベータ及び鉄道列車を例に挙げて詳しく説明する。

また、本形態による非定常信号解析装置は、時間と特定の状態量との関係を表す状態量変化関数データ {z (t . z (t₂) …… z (t _N) } を書き込むための時間〜状態量変換テーブル 4を備えている。この時間〜伏態量変換テーブル 4は、後述する状態量推定手段 6と共に、監視対象における特定の状態量の時間変化を表した状態量変化関数を設定する状態量変化関数設定手段を構成する _c そして、この時間〜状態量変換テ一ブル 4に書き込まれる状態量変化関数デー夕 {Z ( t i) , Z ( t ₂) …… Z ( t _N) } を得るための方法としてはいくつかの方法が考えられるが、本実施形態においては、予め求めておいた状態量変化関数データ {z (t ,) , z (t₂) … z (t_N) } を、入力手段 5によって時間〜状態量変換テーブル 4に書き込むようにする。

なお、状態量変化関数デ一夕 {z (t , z (t₂) …… z (t_N) } を得るためのその他の方法としては、例えば、特定の状態量 z (例えば速度）を直接測定して状態量測定値を得ることによって、特定の状態量 zの時間変化を直接的に取得する方法、或いは特定の状態量 z (例えば速度）以外の状態量（例えば加速度）に関する測定デ一タに基づいて特定の状態量 zの時間変化を推定する方法等が考えられる。

後者の特定の状態量以外の状態量から特定の状態量 Zの時間変化を推定する方法は、図 1に示した状態量推定手段 6を使用する方法であり、これについては本形態の例として後述する。

時間座標非線形変換手段 3は、時間〜状態量変換テーブル 4に書き込まれた状態量変化関数データ {z (t , z (t₂) …… z (t_N) } を読み出し、読み出した状態量変化関数データに基づいてウェーブレツトスぺクトルデ一夕 wt (a, b) の時間座標 bを状態量 zの座標に変換する。具体的には、時間座標非線形変換手段 3は、特定の状態量 zの時間 tに対する関数（状態量変化関数） z (t) の逆関数 t (z) を求め、この逆関数 t (z) に基づいて上述したゥヱ一ブレツト変換式 (2) を時間 tから特定の状態量 zに変換する。

このようにして特定の状態量 zに変数変換されたウェーブレツト変換式（2) は下式（4) のようになる。 wi(a, b) =

以下では、上式（4) によって示された変換を便宜上、拡張ゥヱーブレツト変換と称することにする。この拡張ゥヱーブレツ卜変換式（4) によってウエーブレットスペクトルデータ w t (a, b) の時間座標 bを状態量 zの座標に変換することによって、特定の状態量に対する周波数の変化を示した拡張ゥエーブレツ卜スペクトル wt (a, z) が得られる。

なお、上述のウェーブレツトスぺクトル wt (a, b) は、周波数 ωの関数という意味を強調するために、以下では ω= a ¹を用いて w t (ω, b) 、 w t

(a— b) との表記も用いることにする。また、以下では従来のゥヱ一ブレツトスペクトルを wt (ω, t ) 、拡張ウェーブレットスペクトルを w t (ω, ζ) と記して区別することにする。

また、拡張ゥヱ一ブレツトスぺクトル wt (ω, ζ) の別の計算の仕方として、従来のウエーブレツ卜変換により得られ^ウェーブレツトスぺクトルデータ wt

(ω, t) を各時間 {t ,， t₂"' t_n} のデータ {wt (ω， t！) , w t (ω, t₂) wt (ω, t _n) } に分割し、時間と特定の状態量の関係を示した状態量変化関数 z (t) 或いはその関係を記憶したデータテーブル {z ( t , z (t₂) 〜z (t_n) } に基づき、前記の分割データを状態量 zの順に並べ替え、データ間を補間又は平滑化処理することにより、時間座標を状態量座標に非線形変換した拡張ゥヱーブレットスペクトル wt (ω, ζ) を得る方法もある。

次に、時間座標非線形変換手段 3によって求めた拡張ゥヱーブレツトスぺクトル wt (a, z) は表示手段 7に送られる。この表示手段 7は、拡張ゥ —ブレットスぺクトル wt (a, z) に基づいて、時間座標軸を^変換された拡張ゥエーブレットスペクトルデータ（ウェーブレット解析データ）として周波難標 w=a— ¹ (又はその逆数 a)及び状態量座標 zに対する 2次元関数 wt (ω, ζ) を表示する。

具体的には、例えば、 {ω， z， I w t (ω， z) 或いは {ω， ζ, t (ω， ζ) } による 3次元グラフをディスプレイ装置上に表示する。ここで、 I a Iは aの絶対値を意味し、は aの位相角を意味する。

さらに、本実施形態による非定常信号解析装置は、時間座標非線形変換手段 3 によって算出された拡張ウェーブレツトスぺクトルデータに基づいて監視対象における異常の発生の有無を自動的に判定する異常判定手段 8を備えている。この異常判定手段 8は、所定の異常診断方式を用いて監視対象の正常 ·異常を自動判定し、判定結果であるアラーム情報 ·異常モード情報等を表示手段 7に送ってォペレ一夕に警告表示するものである。

ここで、所定の異常診断方式としては、例えば解析結果の拡張ウェーブレツトスペクトルデータ wt (ω， ζ) の特定の部分のパヮスペクトル値

{ I w t (ω 1 , z ij I , ···, I w t (ω„, z ,„) | }

に基づいて、次式（5)

i f ( ! w t (ω_ί( z i) I > £ i) .t hen 異常 i (5) などのしきい値判定や、各種の複合的手段による判定を行うようにする。

また、異常判定手段 8による判 ¾^果は、表示手段 7に表示するだけでなく、表示手段 7とは別に設けた異常表示手段 9にァラ一ム表示することもできる。

また、時間座標非線形変換手段 3の解析結果である拡張ゥヱーブレツトスぺクトルデータについての表示手段 7の表示に対して、ポインティングデバイス等により使用者が表示全体の中から特定領域を指定し、その特定領域に対応する拡張ウェーブレツトスぺクトルデータのみを取り出して異常判定手段 8に送り、そのデータのみを用いて異常判定手段 8によつて前記の監視対象における異常の発生の有無を判定することもできる。

これにより、表示手段 7に一度表示された拡張ウェーブレツトスぺクトルの中から通常と異なつた特徴を有する部分を使用者カ判断して取り出し、その部分についてのみ解析をすることで、他の部分に含まれるノイズや外乱その他の因子の影響を受けることなく直接的な解析作業力河能になり、その結果、異常判定の精度が向上する。

以上述べたように本実施形態の非定常信号解析装置によれば、監視対象から測定された非定常信号データをゥヱ一ブレツト変換してゥヱーブレツ卜スぺクトルデータを求め、これらのゥヱーブレツトスぺクトルデ一夕に対して時間座標軸を特定の状態量（物理量）の座標軸に座標変換するようにしたので、周波数スぺクトルの時間変化のみならず、特定の状態量（例えばメカニカルシステムにおける位置、速度、加速度など）と周波数スぺクトルとの相関関係，因果関係を容易に把握することができる。

このため、監視対象にお t、て異常現象が発生した場合にその異常現象を物理法則の観点から理解しやすい解析結果 ·表示が得られ、例えば異常現象の発生箇所を容易に特定することができる。

また、本実施形態の非定常信号解析装置によれば、監視対象の運転状態、内部状態など力頻繁に変化する非定常状態において、変化する状態ごとにスぺクトル分布を解析することができるので、非定常信号の解析に極めて有効であり、結果として、短い断片的なデータに対しても有効な解析を行うこと力可能となる。

変形例

次に、上述した第 1実施形態の^ ¾例について図 4を参照して説明する。

本変形例による非定常信号解析装置は、時間〜状態量変換テーブル 4に書き込むための伏態量変化関数データ { z ( t , z ( t ₂) …… _Z ( t _N) } を、特定の状態量 z以外の状態量に関する測定デー夕に基づいて、状態量推定手段 6によって推定して作成するようしたものである。したがって、特定の状態量 zを直接測定できな、場合において極めて有効である。

本変形例における状態量推定手段 6は、監觀象の動特性モデルに基づいた状態推定手段を用いて特定の状態量 zの時間変化を測定データから実時間で推定することにより、状態量変化関数データ {z (t !) , z (t₂) …… _Z ( t _N) } を得るものである。

図 4は、本変形例における状態量推定手段 6の概略構成を示している。この状態量推定手段 6においては、監視対象 10の入力信号 u (t) を出力信号予測モデル 11に入力したときの出力予測値 yハット（t) と実際の出力信号 y (t) との差である推定誤差信号 e (t) に基づき、推定状態量修正手段 12により出力信号予測モデル 11内の状態量推定値を逐次修正することにより、直接には測定できない特定の状態量 z (t) を実時間で推定することができる。

状態推定手段の一例としてカルマンフィルタ或いは状態観測器による構成では、出力信号予測モデルが下式（6)、（7) 、推定状態量修正手段が下式（8) となる。

z (ん Iん一 1) Az (ん' - 1|ん一 1) + B" (ん一 1) (6)

1 Cz (ん I ー 1) (7) z ( I）

- 1)) (8) ここで、 A、 B、 Cは監視対象の動特性モデルに関する係数行列、 Kはカルマンゲイン（或いは状態観測器ゲイン）である。

この逐次計算により、監視対象の入力信号 u ( k ) 、出力信号 y (k) の観測データ系列から監視対象の内部状態量べクトル z ( k I k ) を推定することができる。このようにして推定された状態量べクトル中のいくつかの要素を特定の伏態量 zとして取り出し、その時系列 { z ( ）， z ( t ₂) …… z ( t _N) } から時間〜状態量変換テーブル 4を作成する。

なお、上述の状態量の推定は、予めオフラインで処理しておく方法と、データを観測しながら実時間で処理する方法と力 <ある。

以上述べたように本変形例によれば、特定の状態量 zを直接測定することができない場合であっても、状態量推定手段 6によって特定の状態量 zと観測データスペクトルとの関係を把握することができる。また、ゥヱーブレット解析手法に他の解析手法を組み合わせることが容易になる。

第 1実施例

次に、上記第 1実施形態による非定常信号解析装置の第 1実施例として、監視対象がメ力二カルシステムであるエレベータの場合について図 5乃至図 1 5を参照して説明する。本例においては、測定信号（非定常信号）がエレベータの乗りかご内で測定される加速度信号であり、非線形変換に用、る特定の状態量は乗りかごの昇降位置或 L、は昇降速度である。

監視対象であるエレベータは、図 5に示したように、モータ 5 1、シーブ（滑車） 5 2 a、 5 2 b . 5 2 c , 5 2 d、かご枠 5 3、乗りかご 5 4、ガイドローラ 5 5、ガイドレール 5 6、カウンターウェイト 5 7によって構成されている。また、本 ^例による非定常信号解析装置は、図 6に示したように乗りかご 5 4内に配匿された加速度センサー 2 0を備えている。この加速度センサー 2 0 によって測定された加速度信号は、 AZD変換器 2 1に送られて変換された後、解析 ·表示装置（例えばパソコン） 22に取り込まれる。加速度センサー 20及び A/D変換器 21は図 1に示した応答データ測定手段 1を構成する。

解析 ·表示装置 22の内部では図 1に示した処理によって拡張ゥヱーブレツ卜スぺクトルデータが算出され、算出された拡張ゥヱーブレツ卜スぺクトルデータ力解析，表示装置 22の画面に表示される。また、解析結果又は異常診断結果はモデム 23、 23及び公衆回線を通じて遠隔地の監視センターに送られ、この監視センタ一の集中監視端末 24に表示され、さらに異常状態に応じてアラームが発生される。

図 7は、解析 ·表示装置 22における具体的なフローチヤ一トを示したものであ O

まず、診断開始と共に、加速度センサー 20によって乗りかご 54内の加速度信号 X ( t ) を測定する（ステップ 1) 。次に、上述した式（2) 及び式（3) を用いて、測定された加速度信号 X ( t ) に基づいてゥヱーブレツトスペクトルデータ wt (a, b) を計算する（ステップ 2) 。

そして、その解析結果であるゥヱーブレットスペクトルデータ w t (a, b) 又は w t (ω, b) を時間軸及び周波数軸に対してディスプレイ端末に表示する (ステップ 3) 。ここで、 ω= a—¹はゥヱープレツ卜スぺクトルの周波数である。次に、解析対象の特定の状態量として、かご速度又はかご位置のいずれかを使用者が選択する（ステップ 4) 0 なお、このステップ 4については、かご速^びかご位置の両方の手順を自動的に処理するようにすることも可能である。

次に、ステップ 4の特定の状態量の選択においてかご位置を選択した場合には、加速度信号 X ( t ) を 2階積分することにより、かご位置信号 p ( t) を^^する（ステップ 5)。そして、ステップ 5で生成されたかご位置信号データ {p ( t i) , p ( t ₂) … ( t _N) } に基づいて、時間 t及び位置 pの関数テープルを作成する（ステップ 6) 。次に、ステップ 2で算出されたゥヱーブレツトスぺクトルデータの時間座標をステップ 6で作成された関数テーブルに基づいてかご位置 pの座標に変換し、拡張ゥヱーブレットスペクトルデータ w t (ω, ρ) を求める（ステップ 7) 。そして、解析結果である拡張ゥヱ一ブレツトスぺクトルデータ w t (ω, ρ) をデイスプレイに表示する（ステップ 8) 。

さらに、下式（9) に示したように w t (ω， ρ) で位置 ρに対する変化率を計算し、変化率が所定のしきい値を超えるか否かを判定式によって判定し、パヮスぺクトルの位置に対する急変の有無を判定する（ステップ 9) 。

w t (ω, ρ ( ) - w t (ω, p (t_i+ Ρ(ϋ-ρ ₁₊₁) I > ^£ P (9)

そして、ステップ 9において急変があると判定された場合には、急変箇所 p ( ）を検出し、エレベータ系のレール或いはロープの異常としてディスプレィに表示する（ステップ 1 0) 。一方、急変がないと判定された場合には、ディスプレイに Γ異常なし」を表示し（ステップ 1 1) 、診断を終了或いは次の動作周期まで待機する。

また、ステップ 4において特定の状態量としてかご速度を選択した場合には、加速度信号 X (t) を 1階積分することによってかご速度信号 V ( t ) を^^する（ステップ 12) 。そして、ステップ 1 2で生成されたかご速度信号データ {v (t i) , v ( t ₂) … （） } に基づいて、時間 t及び速度 Vの関数テ一ブルを作成する（ステップ 1 3) 。

次に、ステップ 2で算出されたウェーブレツ卜スペクトルデータ w t (a, b) の時間座標をステツプ 1 3で作成された関数テーブルに基づいてかご速度 Vの座標に変換し、拡張ウェーブレツトスぺクトルデータ w t (ω, ν) を求める（ステツプ 1 4) 。そして、解析結果である拡張ゥヱーブレツトスぺクトルデータ w t (ω, ν) をディスプレイに表示する（ステップ 1 5) 。

さらに、下式（1 0) に示したように I w t (ω, ν) Iのしきい値判定

I t (ω_ί( ν I > ε v (1 0) により、しきい値を超えるパヮスペクトルを持つ部分のデータ（ピークスぺク卜ル） {w t { 1 , V Iノ , "W t 2» V 2ノ W t ( m, V mン }

さらに、周波数 ωとかご速度 vとの間の比例関係式（1 1)

V i = r ω i + e i (1 1) を仮定し、誤差 e (の二乗和∑ e i ²力最小となる係数 rの最小二乗解

を求める。

このとき、各データ点 { (ω„ ν>) , (ω₂, ν₃) ··· (w_m, v_m) } の比例関係式（1 1) の直線からの距離 dの分散に対する判定式

|2

丄 1 ^ヌ K ω_;

< ε r (1 3) /71 l + r が成り立てば速度 vと周波数 ωに強い相関（比例）関係があると判断する（ステップ 16)。

そして、この場合は、エレべ一夕の回転系（モータ、シ一ブ、各軸のベアリング、ガイドローラなど）のいずれかに異常があると判断される。なぜならば、回転系の偏心等によるトルクむらの周波数は回転数に比例し、また、かご速度も回転数に比例するためである。

さらに、比例係数 rからどの回転系かを判定し、判定結果をディスプレイに表示する（ステップ 17) 。例えば、（ΓΖ2ΤΓ) がシ一ブ（滑車）の半径に一致すれば、

かご速度 =2 ττ (シーブ半径） X (シーブ回転周波数）（14) なる関係からシーブの偏心によるトルクむらが原因と判断される。一方、ステツプ 16において相関関係はないと判定された場合には、ディスプレイに「異常なし」を表示し（ステップ 11) 、診断を終了或いは次の動作周期まで待機する。次に、図 1に示した時間座標非線形変換手段 3における処理に対応するステツプ 6又はステップ 13における座標変換の具体的手順について説明する。

まず、かご位置信号 p ( t ) 或いはかご速度信号 V ( t ) をここでは状態量信号 z (t) と記すことにし、データ列 {z (t ,) , z (t₂) "' τ. (t_N) } からなる関数テーブル（時間〜状態量変換テーブル 4) 力得られているとする。そして、通常のゥヱーブレツト変換により得られたデータ

w t (a, b) = {w t (a„ bj) I i=l nl， j=l ,.·., n2} (15) に対し、まず周波数 ω= a ¹の関係を代入し、

w t (ω， b)

n2}

(16) なるデータに変換する。

次に、各データ要素の時間座標に対し、 2 t ic≤ b j≤ t (1 7)

なる t _kをし t ₂··· t_N} から探し出し、線形補間式

b_t.

） ( ) + '一

厂 ( + " わ/) (18) 一

により、対応する状態量 z (b」）を求めることにより、拡張ゥヱ一ブレツトスぺク卜ルデ一夕 w t ω, z )

.. , nl, .. , n2}

(1 9)

を得ることができる。

また、別の手段としては、時間〜状態量変換テーブル 4から関数 z ( t ) を推定する。例えば、

z (t) = z 0+ z 1 t十… z _P t ^p (20)

なる多項式を仮定し、係数 Z o, z ·'ζ _Ρをデータ ( ）， z ( t ₂) 〜 ζ ( t _N) } から最小二乗推定する。次に、その逆関数 t (z) を求める。

最後に、観測データ X ( t ) に対し、 1 , (z— )、 , _f 、、 di(z

wt{a,b) dz

I7~T (21)

-¾(-∞) a a dz

を直接、数値積分することにより、拡張ゥヱーブレツトスぺクトルデータを得ることもできる。

図 8 a乃至図 15は、本実施例による非定常信号解析装置を用いてエレベータの乗りかご 54の加速度データを解析した結果を示している。

図 8 a乃至図 12は、エレベータのモータ 51の軸力偏心したことによる回転トルクむらが原因で乗りかご 54において異常振動が生じたケースを示している _c 図 8 aはモータ 51のトルク司令値、図 8 bはその時のかご加速度信号 X (t) の積分計算から推定したかご速度信号 V (t) 、図 8 cは同様にかご加速度信号 (t) の 2階積分計算から推定したかご位置信号 p (t) である。

このとき、乗りかご 54の内部で観測された加速度データ X ( t) は、図 9 a に示したように速度と共に周波数特性が変化する非定常信号である。その理由は、モータ軸の偏心によるトルクむらの周波数が図 9 bに示したようにかご速度に比例して変化するためである。した力くつて、加速度データ X (t) を単純にフーリェ変換しても、図 9 cに示したように全体のスぺクトル分布が解るだけで、速度信号への依存性は判別できな、。

図 10、図 11 a、図 11 b、図 12はそれぞれ、加速度信号 x (t) を従来型ゥヱーブレツト変換した結果、速度信号 V (t) に基づく拡張ゥヱーブレツト変換した結果、位匱信号 p ( t) に基づく拡張ゥヱ一ブレット変換した結果を示している。

例えば、図 11 a、図 11 bの速度信号に基づくゥヱーブレツ卜スぺク卜ルデータを見ると、スぺクトルの山（ピークスぺクトル）力く速度信号 V ( t ) と周波数 ω = a ¹との比例関係を表す一 I 上に並んでいることが判別できる。この結果から、エレベータの回転系が異常であることが判別され、さらに、速度と周波数との比例関係からモータ 51の軸が異常であることが判別される。

また、図 13 a乃至図 15はエレベータのガイドレール 56に異常がある場合の解析結果を示している。図 13 a、図 13 b、図 13 cはそれぞれ、モータトルク信号、かご速度信号 V ( t ) 、かご位置信号 p ( t ) を示している。図 14 a、図 14 bはそれぞれ、かご内加速度信号 X (t ) 、そのフーリエ変換結果を示している。

そして、乗りかご 54が上昇中に、高さ約 10. 7mの部分にガイドレール 5 6の継ぎ目による段差があり、この段差によって乗りかご 54がィンパルス状の外力を受け、振動を始めている。し力、し、図 14bに示したフーリエ変換の結果からは、どの部分で外力を受けたのか判別できない。

次に、加速度信号 X (t) の位置信号 p (t) に対する拡張ゥ —ブレツト変換の結果を図 15に示す。図 15から解るように、かご位置 p軸方向に対し、 P = 10. 7mの部分でスペクトルの急変が見られる。した力くつて、この p = 10. 7 mの部分でガイドレール 56の異常が発生していること力 <判別され。

以上述べたように本実施例によれば、エレベータの乗りかご 54の加速度信号をかご速度に対して拡張ウェーブレツト変換し、得られた拡張ウェーブレツトスぺクトルデータにおけるピークスぺクトルの周波数とかご速度との比例関係から回転系のトルク変動が発生していることが判別でき、さらに比例係数から原因となる回転系の半径を特定できる。

同様に、加速度信号のかご位置に対する拡張ゥヱーブレツトスぺクトルデータのスぺクトルの位置変化から、レール、ロープなどの傷の有無を判別でき、その位置を特定することができる。

したがって、エレベータの異常診断、メインテナンス業務等の効率を大幅に向上させることができる。また、エレベータの移動距離が短く、観測データ長が短い場合でも精度の高い解析 ·異常診断を行うことが可能である。

なお、本^例の異常判定手段は、エレベータのかご内加速度信号を一度記憶し、それに対して、オフライン処理で異常解析を行う場合と、実時間でデータの測定、特定状態量であるかご速度 ·加速度の推定、拡張ゥーブレツト計算、異常の判定を全て実時間で行う場合とがある。

特に、エレベータシステムの異^ ^断への適用に関しては、加速度信号に含まれる振動スぺクトルのかご位置、かご速度との相関関係が明確に把握でき、診断、異常箇所の特定が容易に行える。

第 2実施例

次に、上記第 1実施形態による非定常信号解析装置の第 2実施例として、監視対象が列車である場合について図 1 6及び図 1 7を参照して説明する。

鉄道などの列車、電車は車輪の摩耗或いはレ一ルの歪み、変形などにより、異常振動や異常音を発することがあり、乗り心地の低下、乗客の不快感、さらには列車事故の原因となる。

そこで、以下では、非定常信号解析装置を列車の異常診断システムとして使用する場合について説明する。

図 1 6は本実施例による非定常信号解析装置の概略を示した構成図であり、図 1 7は本実施例による非定常信号解析装置を列車に取り付けた伏態を説明するための説明図である。

図 1 6に示したように本実施形態による非定常信号解析装置は、応答データ測定手段 1を構成する加速度センサー 3 0及び音響センサ一 3 1を備えており、これらのセンサー 3 0、 3 1は図 1 7に示したように列車 3 2に取り付けられている。加速度センサ 3 0及び音響センサー 3 1からなる応答データ測定手段 1の検出信号は、ウェーブレツト変換計算手段 2に送られてここでウェーブレツトスべクトルに変換される。

また、図 1 7に示したように列車 3 2には従来から位置センサ 3 3及びェンコーダ 3 4が取り付けられており、位置センサ 3 3は地上に設置された地上識別子 (目印） 3 5を認識するものであり、一方、エンコーダ 3 4は列車 3 2の車輪軸に取り付けられてこの車輪軸の回転を検出するものである。

さらに、本実施例による非定常信号解析装置は、図 1 6に示したように速度 · 位置検出手段 3 6を備えており、この速度 ·位置検出手段 3 6は、上述した位置センサ 3 3及びエンコーダ 3 4からの信号に基づいて、特定の状態量である列車の速度及び位置を検出し、時間〜位置データ或いは時間〜速度データを作成する。これらの時間〜位置データ或 L、は時間〜速度データは時間〜状態量変換テーブル 4に送られてここに格納される。

ウエーブレツ卜変換計算手段 2によって算出されたウエーブレツトスぺクトルは時間座標非線形変換手段 3に送られ、この時間座標非線形変換手段 3は、時間〜状態量変換テ一ブル 4からの時間〜位置デ一タ或いは時間〜速度データに基づいて、ゥヱーブレットスぺク卜ルの時間座標を列車位置座標或、は列車速標に変換して拡張ゥヱーブレツトスぺクトルを^^する。

時間座標非線形変換手段 3の変換結果は異常判定手段 8に送られ、この異常判定手段 8において正常か異常力、の判定がなされる。ここで、異常判定の方法としては、まず位置〜周 ¾ϋ¾に対する拡張ゥヱーブレツトスぺクトルを過去の正常時のスぺクトルデータと比較し、その差異がしきい値以上になった場合に線路のレール異常と判定し、さらに、異常力発生したレールの場所を特定する。

また、他の異常判定方法としては、速度〜周波数に対する拡張ゥ X—ブレツトスぺクトルを過去の正常時のスぺクトルデータと比較し、その差異がしきい値以上になつた場合に列車の車輪異常と判定し、異常が発生した車輪を特定する。なお、異常判定の際に使用される正常時のデータは、通常運転時のデータ或いは列車試験時のデータの基づいて別途作成し、予め準備しておくようにする。異常判定手段 8による判定結果は列車 3 2内に設けられた表示警報装置（異常表示手段） 9に送られ、異常の場合には運転員に対して警報力く発せられる。また、異常判定手段 8の判定結果は、有線又は無線の通信手段 3 7によつて列車管制センター内の受信手段 3 8に送られ、さらに列車管制センター内の表示手段 7に送られてここに表示される。

なお、上記の実施例においては実時間にて処理を実行することを前提としている力実時間ではなくオフラインによつて処理を実行することも可能である。また、上記の実施例においては異常診断システムである非定常信号解析装置を列車の内部に設置するようにしているカ、非定常信号解析装置を列車外部に設置し、加速度センサ一 3 0及び音響センサー 3 1を線路側に取り付けることによつても上記と同様の機能を実現することができる。

第 3 例

次に、上記第 1実施形態による非定常信号解析装置の第 3実施例として、不特定の監象の異常を解析するための汎用異常診断ッ一ルである非定常信号解析装置について図 1 8乃至図 2 1を参照して説明する。本実施例による非定常信号解析装置は、センサー、演算機能、及び表示機能等が一体化した携帯型の解析装置或ヽは異^ 断装置である。

図 1 8は本実施例による非定常信号解析装置（汎用異常診断装置） 4 0の外観を示した斜視図であり、図 1 9はこの非定常信号解析装置の内部のシステム構成を示した構成図である。

図 1 8及び図 1 9に示したようにこの非定常信号解析装置 4 0は、解析結果である拡張ウェーブレツトスぺクトルデータを表示するための表示部 4 1を備えており、この表示部 4 1は電子ペンよりなるポインティングデバイス 4 2によって使用者が画面上の特定の領域を指定できるようになつている。なお、ポインティングデバイスとしては、電子ペンに代えてマウスを設けることもできる。

また、本例による非定常信号解析装置 4 0は、応答デ一夕測定手段である加速度センサー 4 3を内蔵しており、さらに、監視対象の状態量信号を取り込むための外部信号入力端子 4 4を備えている。加速度センサー 4 3からの検出信号及び外部信号入力端子 4 4からの入力信号は、非定常信号解析装置 4 0の内部に設けられた中央処理装置（C P U) 4 5に送られるようになつている。 C P U 4 5にはメモリ 4 6が接続されており、センサ一 ft報はこのメモリ 4 6に言己憶され、 C P U 4 5によって拡張ゥヱーブレツ卜変換計算が実行される。

図 2 0は、 C P U 4 5によって得られた拡張ゥヱーブレツトスぺクトルデータを表示部 4 1に表示した状態の一例を示しており、画面上の横軸が特定の状態量

(監視対象の位置、速度など）を示し、縦軸が周波数を示し、さらに、スぺクトルのパワーの強さを等高線で表示したものである。なお、等高線に代えて色分けでスぺクトルのパワーを表示することも可能である。

そして、使用者は、電子ペン又はマウスなどよりなるポインティングデバイス 4 2を操作して、表示部 4 1の画面上で領域指定線によって異常診断の実施を希望する特定の領域を指定する。なお、指定する領域の形は長方形には限られず、任意の形状が可能である。

このようにして表示部 4 1の画面上で特定の領域を指定すると、指定された領域に相当する拡張ウェーブレツトデータだけが切り出され、切り出されたデータのみに対して引き铳いて異常診断処理がされる。また、指定領域以外の部分のデータを 0と見なした上で以後の異常診断処理を実施するようにしても良い。次に、図 2 1を参照して、領域指定後の異常診断処理について説明する。図 2 1において符号 4 7はポインティングデバイス 4 2を含む領域指定手段であり、この領域指定手段 4 7によって異^^断すべき領域が指定されると、データ抽出手段 4 8によって指定した領域に対応する拡張ウェーブレツトスぺクトルデータ力取り出されるか、或いは、指定領域以外の部分のデータが 0にセッ卜される。このようにして加工されたデータは異常判定手段 8に送られ、これらのデータに基づいて、例えば前述した式（1 2 ) 及び式（1 3 ) に示した手順などによつて異常の有無が判定される。異常判定手段 8による判定結果は表示手段 7に送られてここで表示される。なお、表示部 4 1を表示手段 7として兼用することもでさる。

以上述べたように本実施例においては、領域指定手段 4 7及びデータ抽出手段 4 8によって、表示部 4 1に表示された全スぺクトルデータのうちの一部を指定できるようにしたので、表示部 4 1に表示された全スぺクトルデータの中から通常と異なつた特徴を示している部分を使用者が判断して取り出し、取り出した部分のみに対して異常判定手段 8によって解析することができる。このため、異常診断解析の際に、指定領域以外の部分に含まれるノィズゃ外乱その他の因子の影響を受けることがなく、異常判定の精度を向上させることができる。

第 2実施形態

次に、本発明の第 2実; ^態による非定常信号解析プログラムを記録した媒体について図 2 2及び図 2 3を参照して説明する。

本実施形態による非定常信号解析プログラムを記録した媒体は、上述した第 1 実施形態におけるゥヱーブレツト変換計算手段 2、時間座^ 線形変換手段 3、及び状態量変化関数設定手段（時間〜状態量変換テーブル 4、伏態量推定手段 6 ) のそれぞれの機能をコンピュータに実現させるための非定常信号解析プログラムを記録した、機械読み取り可能な又はコンピュータ読み取り可能な記録媒体（記 m である。

また、非定常信号解析プログラムに、さらに、上述した第 1実施形態における異常判定手段 8の機能についてのプログラムを追加することもできる。

本実施形態における非定常信号解析プログラムによる解析手順は、上記第 1実施形態及びその変形例、或いは第 1実施形態の第 1乃至第 3実施例において説明した解析手順と同様である。

図 2 2は、本実施形態による非定常信号解析プログラムを記録した媒体からプログラムを読み出すためのコンピュータシステムを示した斜視図であり、記録媒体に記録されているプログラムは、コンピュータシステム 5 0に搭載された記録媒体駆動装置により読み出されて非定常信号の解析に用 L、られる。

コンピュータシステム 5 0は、図 2 2に示したように、ミニータワー等の筐体に収納されたコンピュータ本体 5 1と、 C R T (陰極線管）、プラズマディスプレイ、液晶表示装置（L C D) 等の表示装置 5 2と、記録出力装置としてのプリンタ 5 3と、入力装置としてのキーボード 5 4 a及びマウス 5 4 bと、フレキシブルディスクドライブ装置 5 6と、 C D— R O Mドライブ装置 5 7と、を備えている。

図 2 3は、本実施形態による非定常信号解析プログラムを記録した媒体からプログラムを読み出すためのコンピュータシステムを示したプロック図である。図 2 3に示したように、コンピュータ本体 5 1が収納された筐体内には、 R AM等よりなる内部メモリー 5 5と、ハードディスクドライブュニッ卜 5 8等の外部メモリがさらに設けられている。

非定常信号解析プログラムが記録されたフレキシブルディスク 6 1は、図 2 2 に示したように、フレキシブルディスクドライブ装置 5 6のスロッ卜に挿入されて所定のアプリケーションプログラムに基づいて読み出し可能である。なお、プログラムを記録した媒体としては、フレキシブルディスク 6 1のみに限られず、 C D— R O M 6 2であっても良い。また、記録媒体は、図示しない MO (Magneto Optical)ディスク、光ディスク、 D V D (Digital Versatile Disk)、カーメモリ、磁気テープ等であっても良い。

産業上の利用可能性

本発明による非定常信号解析装置及び非定常信号解析プログラムを記録した媒体は、監視対象の特定の状態量に対する周波数の変化の依存性、相関関係を求めることができるので、エレベータや列車等の監視対象の異常状態を診断するために広く用いることができる。

Claims

請求の範囲

1. 監視対象から発生する非定常信号を解析するための非定常信号解析装置において、前記非定常信号をゥヱーブレツト変換してゥヱ一ブレツ卜スぺクトルデータを作成するゥヱーブレツト変換計算手段と、

前記監視対象における特定の状態量の時間変化を表した状態量変化関数を設定する状態量変化関数設定手段と、

前記状態量変化関数の逆関数によって前記ゥヱーブレツトスぺクトルデータの時間座標を前記特定の状態量の座標に非線形変換する時間座標非線形変換手段と、を備えたことを特徴とする非定常信号解析装置。

2. 監¾¾象がエレベータであって、このエレべ一夕の乗りかごにおいて測定された非定常信号である加速度信号を解析するための非定常信号解析装置において、

前記加速度信号をゥヱーブレツ卜変換してゥヱーブレツトスぺクトルデータを作成するウェーブレツ卜変換計算手段と、

前記乗りかごの特定の状態量である昇降位置又は昇降速度の時間変化を表した状態量変化関数を設定する状態量変化関数設定手段と、

前記伏態量変ィヒ関数の逆関数によって前記ゥヱーブレツトスぺクトルデータの時間座標を前記昇降位置又は前記昇降速度の座標に非線形変換する時間座標非線形変換手段と、を備えたことを特徴とする非定常信号解析装置。

3. 前記時間座標非線形変換手段は、拡張ゥヱーブレツト変換式） 1 i(z - b) . dt{z"

wt a, b) = X i t i Z -dz

aa az によって前記ゥヱーブレツトスぺクトルデータの時間座標を前記特定の状態量の座標に非線形変換したスぺク卜ルデータを計算することを特徴とする請求項 1又は請求項 2に記載の非定常信号解析装置。

4. 前記時間座觀線形変換手段は、前記ゥヱ一ブレットスぺク卜ルデー夕を各時間毎に分割し、時間と前記特定の状態量との関係を記憶したデータテープル或いは前記伏態量変化関数に基づ L、て、分割されたデータを状態量順に並べ替え、各データ間を補間或いは平滑化処理することによって、前記ウェーブレツトスぺク卜ルデ一タの時間座標を前記特定の状態量の座標に非線形変換したスぺクトルデータを計算することを特徴とする請求項 1又は請求項 2に記載の非定常信号解析装置。

5. 前記非定常信号を測定するための応答データ測定手段をさらに有することを特徴とする請求項 1乃至請求項 4のレ、ずれか一項に記載の非定常信号解析装置。

6. 前記状態量変化関数設定手段は、前記特定の状態量以外の状態量に関する測定データに基づいて前記状態量変化関数を推定するようにしたことを特徴とする請求項 1乃至請求項 5の、ずれか一項に記載の非定常信号解析装置。

7. 前記特定の状態量以外の状態量に関する測定データは前記非定常信号に関する測定デ一タであることを特徵とする請求項 6記載の非定常信号解析装置。

8. 前記状態量変化関数設定手段は、前記監視対象の動特性モデルに基づく状態観測器又はカルマンフィルタを用いて、前記特定の状態量の時間変化を前記特定の状態量以外の状態量の測定データに基づいて推定することによつて前記状態量変化関数を推定するようにしたことを特徴とする請求項 6又は請求項 7に記載の非定常信号解析装置。

9. 前記状態量変化関数設定手段は、前記特定の状態量の測定データに基づいて前記状態量変化関数を求めるようにしたことを特徵とする請求項 1乃至請求項 5のいずれか一項に記載の非定常信号解析装置。

1 0. 前記状態量変化関数設定手段は、予め求めておいた前記状態量変化関数を使用するようにしたことを特徴とする請求項 1乃至請求項 5の t、ずれか一項に記載の非定常信号解析装置。

1 1. 少なくとも前記特定の状態量の座標及び周波数の座標を有する座標系によつて前記時間座標非線形変換手段の解析結果を表示する表示手段をさらに有することを特徴とする請求項 1乃至請求項 1 0のいずれか一項に記載の非定常信号解析装置。

1 2. 前記時間座標非線形変換手段の解析結果に基づいて前記監視対象における異常の発生の有無を判定する異常判定手段をさらに有することを特徴とする請求項 1 1記載の非定常信号解析装置。

1 3. 前記時間座標非線形変換手段の解析結果であるスぺクトルデー夕についての前記表示手段による表示に対して、表示全体の中の特定の領域を指定するための領域指定手段と、

前記領域指定手段によつて指定された領域に対応するスぺクトルデータを取り出して前記異常判定手段に送るためのデータ抽出手段と、をさらに有することを特徴とする請求項 1 2記載の非定常信号解析装置。

1 4. 前記異常判定手段による判定結果を前記表示手段に表示するようにしたことを特徴とする請求項 1 2又は請求項 1 3に記載の非定常信号解析装置。

1 5. 前記異常判定手段による判定結果を表示する異常表示手段をさらに有することを特徴とする請求項 1 2乃至請求項 1 4のいずれ力、一項に記載の非定常信号解置。

1 6. 監視対象から発生する非定常信号をコンピュータによって解析するためのプログラムを記録した媒体であつて、この非定常信号解析プログラムはコンピュー夕に、前記非定常信号をゥヱーブレツ卜変換してゥヱ一ブレツトスぺクトルデータを作成するゥヱ一ブレツ卜変換計算機能と、

前記監視対象における特定の状態量の時間変化を表した状態量変化関数を設定する状態量変ィ匕関数設定機能と、

前記状態量変化関数の逆関数によって前記ゥヱーブレツトスぺクトルデータの時間座標を前記特定の状態量の座標に非線形変換する時間座標非線形変換機能と、を実現させることを特徴とする非定常信号解析プログラムを記録した媒体。

1 7. 前記監視対象はエレベータであり、前記非定常信号は前記エレベータの乗りかごにおいて測定された加速度信号であり、前記特定の状態量は前記乗りかごの昇降位置又は昇降速度であることを特徴とする請求項 1 6記載の非定常信号解析プログラムを記録した媒体。

1 8. 前記時間座標非線形変換手段は、拡張ゥヱ一ブレット変換式 dt(z)

Γ, ~ Γ Χ( ί (ζ dz

(—00 )

a a dz によつて前記ウェーブレットスペクトルデータの時間座標を非線形率換したスぺクトルデータを計算することを特徴とする請求項 1 6又は請求項 1 7に記載の非定常信号解析プログラムを記録した媒体。

1 9. 前記時間座標非線形変換手段は、前記ゥヱーブレツトスぺクトルデータを各時間毎に分割し、時間と前記特定の状態量との関係を記憶したデータテーブル或、は前記状態量変ィ匕関数に基づいて、分割されたデータを状態量順に並べ替え、各データ間を補間或いは平滑化処理することによって、時間座標を前記特定の状態量の座標に非線形変換したスペクトルデータを計算することを特徵とする請求項 1 6又は請求項 1 7に記載の非定常信号解析プログラムを言 Ξϋした媒体。