WO2019065736A1 - 状態監視装置および状態監視方法 - Google Patents

Abstract

検出部（１０３）は、周波数スペクトルから、増速機および増速機の周囲の外部装置のいずれかの現象に起因した基本波の異常ピークを検出する。推定部（１０７）は、第１記憶部（１０５）から、異常ピークの周波数と一致する基本周波数に対応する現象情報を特定し、特定した現象情報で識別される現象が生じていると推定する。更新処理部（１０８）は、第１記憶部（１０５）に格納される基本周波数と一致しない異常ピークの周波数を第２記憶部（１０６）に登録する。更新処理部（１０８）は、第１記憶部（１０５）に格納される基本周波数と一致しない異常ピークの周波数が第２記憶部（１０６）に登録済みである場合、第２記憶部（１０６）に格納された当該異常ピークの検出数を更新する。

Description

状態監視装置および状態監視方法

　本発明は、対象物に設置されたセンサによって計測された波形データを用いて対象物の状態を監視する状態監視装置および状態監視方法に関する。

　従来、機械の異常を早期に発見し、メンテナンスするために、機械の異常診断を行なう状態監視装置が知られている。たとえば、特開２００９－２００９０号公報（特許文献１）には、機械設備の回転部から発生する振動信号の周波数成分の中から、回転部の異常に起因する振動の異常周波数の理論値に対応する周波数成分を抽出することにより、異常の有無の診断を行なう技術が開示されている。異常周波数の理論値は、所定の関係式に従って予め算出される。

特開２００９－２００９０号公報

　機械設備には様々な現象が生じ得る。これら様々な現象の中には、予め想定される異常現象以外の現象も含まれる。しかしながら、上記のような従来の技術では、予め算出された異常周波数の理論値に対応する周波数成分に基づいて異常の有無が診断される。そのため、ユーザは、予め想定される異常現象の発生の有無を確認できるが、予め想定される異常現象とは別の現象の発生の有無を確認することができない。

　本開示は、上記の課題を解決するためになされたものであって、その目的は、予め想定された現象とは異なる現象の発生状況についてもユーザが容易に確認できる状態監視装置および状態監視方法を提供することである。

　本開示における対象物の状態を監視する状態監視装置は、周波数解析部と、検出部と、推定部と、更新処理部とを備える。周波数解析部は、対象物に設置されたセンサによって計測された波形データを周波数解析することにより周波数スペクトルを生成する。検出部は、周波数スペクトルから、対象物および対象物の周囲の外部装置のいずれかの現象に起因した基本波のピークを検出し、ピークの周波数の値または当該周波数から算出される値である検出値を取得する。推定部は、第１記憶部から、検出値との差が第１範囲内である第１値に対応する現象情報を特定する。第１記憶部は、対象物および外部装置のいずれかの現象ごとに、当該現象を識別する現象情報と、当該現象に起因して生じる基本波の周波数の値または当該周波数から算出される値である第１値とを対応付けて記憶する。推定部は、特定した現象情報で識別される現象が生じていることを示す推定結果を出力する。更新処理部は、第１値とは異なる第２値と、当該第２値のピークの検出数とを対応付けて記憶するための第２記憶部の更新を行なう。更新処理部は、検出値と第１値との差が第１範囲を超える場合に以下の処理を行なう。更新処理部は、検出値と第２値との差が第２範囲内であるときに、第２値に対応する検出数を更新し、検出値と第２値との差が第２範囲を超えるときに、検出値を新たな第２値として第２記憶部に登録する。

　好ましくは、第２記憶部は、第２値と対応付けて、単位期間あたりの前記検出数の増加量を示す検出頻度をさらに記憶する。更新処理部は、直近の単位期間あたりの検出数の増加量に応じて検出頻度を更新する。

　好ましくは、検出部は、ピークのスペクトル密度に基づいて、ピークの原因となる現象の発生度を示す評価値を算出する。第２記憶部は、第２値と対応付けて、評価値の増減の傾向を示すトレンド情報をさらに記憶する。更新処理部は、ピークに対して算出された評価値に基づいてトレンド情報を更新する。

　好ましくは、対象物は回転機構を含む。検出値と第１値と第２値との各々は、周波数と回転機構の回転速度との比である。

　好ましくは、更新処理部は、検出数が所定期間更新されない場合に、当該検出数に対応する第２値を第２記憶部から削除する。

　好ましくは、更新処理部は、閾値を超えた検出数に対応する第２値および当該第２値のピークの原因を示す原因情報を新たな第１値および現象情報として第１記憶部に登録する登録処理を実行する。

　好ましくは、更新処理部は、新たな第１値および現象情報を通知する通知処理を実行する。

　好ましくは、更新処理部は、通知処理の後に承認指示を受けた場合に、登録処理を実行する。

　本開示の別の局面に係る対象物の状態を監視する状態監視方法は、対象物に設置されたセンサによって計測された波形データを周波数解析することにより周波数スペクトルを生成するステップと、周波数スペクトルから、対象物および対象物の周囲の外部装置のいずれかの現象に起因した基本波のピークを検出し、ピークの周波数の値または当該周波数から算出される値である検出値を取得するステップとを備える。状態監視方法は、さらに、第１記憶部から、検出値との差が第１範囲内である第１値に対応する現象情報を特定し、特定した現象情報で識別される現象が生じていることを示す推定結果を出力するステップを備える。第１記憶部は、対象物および外部装置のいずれかの現象ごとに、当該現象を識別する現象情報と、当該現象に起因して生じる基本波の周波数の値または当該周波数から算出される値である第１値とを対応付けて記憶する。状態監視方法は、さらに、第１値とは異なる第２値と、当該第２値のピークの検出数とを対応付けて記憶するための第２記憶部の更新を行なうステップとを備える。更新を行なうステップにおいて、検出値と第１値との差が第１範囲を超える場合に以下の処理が行なわれる。すなわち、検出値と第２値との差が第２範囲内であるときに、第２値に対応する検出数を更新し、検出値と第２値との差が第２範囲を超えるときに、検出値を新たな第２値として第２記憶部に登録する。

　本発明の状態監視装置または状態監視方法によれば、予め想定された現象とは異なる現象の発生状況についてもユーザが容易に確認できる。

本実施の形態に係る状態監視装置が適用された風力発電装置の構成を概略的に示した図である。 本実施の形態に係るデータ処理装置の機能構成を示す概略ブロック図である。 図２に示す周波数解析部によって生成された周波数スペクトルの一例を示す図である。 ＰＳＤが極大値となる単位データを示す図である。 第１条件を満たすピークを示す図である。 第１異常マップの一例を示す図である。 第１条件を満たすピークと、第１異常マップと、抽出されたピークとの関係を示す図である。 図２に示す検出部によって算出された評価値の一例を示す図である。 図２に示す第１記憶部が記憶する第１異常情報の一例を示す図である。 図２に示す第２記憶部が記憶する第２異常情報の一例を示す図である。 データ処理装置における処理の流れを示すフローチャートである。 第２記憶部の更新処理の流れを示すフローチャートである。 異常ピーク情報と、異常ピーク情報から生成される第２異常情報との一例を示す図である。 変形例２に係る第２記憶部が記憶する第２異常情報の一例を示す図である。 異常ピーク情報と、異常ピーク情報から生成される第２異常情報との別の例を示す図である。 変形例２～４を組み合わせたときに生成される第２異常情報の一例を示す図である。 変形例６に係る第２記憶部の更新処理の流れを示すフローチャートである。 図１７に示すステップＳ１４の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第１条件を満たすピークと、第２異常マップと、抽出されたピークとの関係を示す図である。 変形例７に係る第１記憶部が記憶する第１異常情報の一例を示す図である。 変形例７に係る第２記憶部が記憶する第２異常情報の一例を示す図である。

　以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。以下の図面において同一または相当する部分には同一の参照番号を付し、その説明は繰返さない。以下で説明する変形例は、適宜選択的に組み合わされてもよい。

　以下では、状態監視装置によって状態が監視される対象物の一例として、風力発電装置の増速機を説明する。ただし、対象物は、風力発電装置の増速機に限定されるものではなく、異常によって振動、音、アコースティックエミッション（ＡＥ：Acoustic　Emission）などの波形データに変化が生じる物であればよい。たとえば、対象物には、工場および発電所などに設置された各種機器、鉄道車両なども含まれる。

　＜風力発電装置の構成＞
　図１は、本実施の形態に係る状態監視装置が適用された風力発電装置の構成を概略的に示した図である。図１を参照して、風力発電装置１０は、主軸２０と、ハブ２５と、ブレード３０と、増速機４０と、発電機５０と、主軸用軸受６０と、状態監視センサ７０と、データ処理装置８０とを備える。増速機４０、発電機５０、主軸用軸受６０、状態監視センサ７０およびデータ処理装置８０は、ナセル９０に格納される。ナセル９０は、タワー１００によって支持される。

　主軸２０は、ナセル９０内に進入して増速機４０の入力軸に接続され、主軸用軸受６０によって回転自在に支持される。主軸２０は、風力を受けたブレード３０により発生する回転トルクを増速機４０の入力軸へ伝達する。ブレード３０は、ハブ２５に設けられ、風力を回転トルクに変換して主軸２０に伝達する。主軸用軸受６０は、ナセル９０内において固設され、主軸２０を回転自在に支持する。

　増速機４０は、主軸２０と発電機５０との間に設けられ、主軸２０の回転速度を増速して発電機５０へ出力する。一例として、増速機４０は、遊星ギヤ、中間軸および高速軸等を含む歯車増速機構によって構成される。増速機４０内には、複数の軸を回転自在に支持する複数の軸受が設けられている。当該複数の軸受は、たとえば転がり軸受によって構成され、外輪（固定輪）と、転動体と、内輪（回転輪）とを有する。

　状態監視センサ７０は、増速機４０に固設され、増速機４０の状態を示す波形データを計測する。本実施の形態では、状態監視センサ７０は、増速機４０の振動波形を計測し、計測した振動波形データをデータ処理装置８０へ出力する。状態監視センサ７０は、たとえば、圧電素子を用いた加速度センサによって構成される。

　発電機５０は、増速機４０の出力軸に接続され、増速機４０から受ける回転トルクによって発電する。発電機５０は、たとえば、誘導発電機によって構成される。発電機５０内にも、ロータを回転自在に支持する軸受が設けられている。

　データ処理装置８０は、ナセル９０内に設けられ、増速機４０の振動波形データを状態監視センサ７０から受ける。データ処理装置８０は、状態監視センサ７０から受けた振動波形データに基づいて増速機４０の状態を監視する状態監視装置として機能する。データ処理装置８０と状態監視センサ７０とは、増速機４０の状態を監視する状態監視システムを構成する。

　データ処理装置８０は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）と、処理プログラム等を記憶するＲＯＭ（Read　Only　Memory）およびデータを一時的に記憶するＲＡＭ（Random　Access　Memory）とを備え、さらに各種信号を入出力するための入出力ポート等を備える（いずれも図示せず）。データ処理装置８０は、ＲＯＭに記憶されたプログラムに従って、各種のデータ処理を実行する。データ処理装置８０により実行される処理については、ソフトウェアによる処理に限られず、専用のハードウェア（電子回路）で処理することも可能である。

　＜データ処理装置の全体構成＞
　図２は、本実施の形態に係るデータ処理装置８０の機能構成を示す概略ブロック図である。図２を参照して、データ処理装置８０は、フィルタ部１０１と、周波数解析部１０２と、検出部１０３と、データベース（ＤＢ）１０４と、推定部１０７と、更新処理部１０８と、出力処理部１０９とを含む。

　＜フィルタ部＞
　フィルタ部１０１は、状態監視センサ７０から受けた振動波形データに対して、予め定められた周波数帯域の成分を通過させ、その他の周波数帯域の成分を減衰させるフィルタリング処理を行なう。一例として、フィルタ部１０１は、予め定められた周波数帯域を通過させるバンドパスフィルタを含んで構成される。さらに、フィルタ部１０１は、エンベロープ処理などを行なってもよい。

　＜周波数解析部＞
　周波数解析部１０２は、フィルタ部１０１から出力された振動波形データに対してフーリエ変換を行ない、周波数スペクトルを生成する。周波数スペクトルは、周波数と当該周波数におけるパワースペクトル密度（ＰＳＤ：Power　Spectral　Density）（以下、ＰＳＤという）とを対応付けた単位データが周波数に従って順に配列されたデータ配列によって示される。

　図３は、周波数解析部１０２によって生成された周波数スペクトルの一例を示す図である。図３を参照して、周波数スペクトルは、横軸を周波数とし、縦軸をＰＳＤとするグラフによって表される。

　＜検出部＞
　検出部１０３は、周波数スペクトルから、増速機４０および増速機４０の周囲の外部装置のいずれかで生じる現象に起因した基本波の異常ピークを検出する。検出部１０３は、以下の第１条件および第２条件を満たすピークを異常ピークとして検出する。増速機４０の周囲の外部装置としては、上記の発電機５０および主軸用軸受６０の他に、インバータ、ファン、油圧モータなどが含まれる。

　　（第１条件）
　第１条件は、周波数スペクトルにおいて、極大値を示し、かつ第１閾値を超えるＰＳＤを有するという条件である。

　図４は、ＰＳＤが極大値となる単位データ（周波数ｆ_ｉの単位データ）を示す図である。図４を参照して、連続する３つの単位データ（周波数ｆ_ｉ－１，ｆ_ｉ，ｆ_ｉ＋１の単位データ）において、真ん中の単位データ（周波数ｆ_ｉの単位データ）のＰＳＤは、両隣りの単位データ（周波数ｆ_ｉ－１の単位データ，周波数ｆ_ｉ＋１の単位データ）のＰＳＤよりも大きい。

　図５は、第１条件を満たすピークを示す図である。図５に示される例では、検出部１０３は、周波数ｆ_ｉの単位データと周波数ｆ_ｊの単位データとを第１条件を満たすピークとして検出する。

　検出部１０３は、周波数スペクトルを構成する全ての単位データのＰＳＤに基づいて、一定値である第１閾値を設定する。たとえば、検出部１０３は、全ての単位データのＰＳＤの中央値の１０倍の値を第１閾値として設定する。

　あるいは、検出部１０３は、周波数スペクトルに基づいて、周波数に応じて変動する第１閾値を設定してもよい。たとえば、検出部１０３は、ある周波数の単位データのＰＳＤと比較する第１閾値を、当該周波数を含む周波数帯域（たとえば、当該周波数±５０Ｈｚ内の帯域）内の周波数を有する単位データのＰＳＤの中央値の１０倍に設定する。

　　（第２条件）
　第２条件は、以下にようにして算出される評価値が第２閾値を超えるという条件である。

　検出部１０３は、第１条件を満たすピークの周波数およびＰＳＤを示す、以下の式（１）の行列Ｐを生成する。式（１）において、行列Ｐは、第１条件を満たすＮ個のピークのうちのｎ番目（ｎ＝１～Ｎ）のピークの周波数がｆ_ｎであり、ＰＳＤの値がｐｓｄ_ｎであることを示す。

　検出部１０３は、第１条件を満たすピークの各々を対象ピークとし、対象ピークごとに第１異常マップを生成する。第１異常マップは、対応する対象ピークの周波数と当該対象ピークの周波数の整数倍の周波数とを異常成分として含む。

　たとえば、増速機４０に含まれる軸受の固定輪である外輪に損傷が発生した場合には、当該損傷に応じた基本波と、当該基本波の周波数（基本周波数）の整数倍の周波数を有する高調波とが発生する。以下では、基本波と高調波とが発生する異常モデルを「第１異常モデル」という。上記の第１異常マップは、第１異常モデルに対応するマップであり、対象ピークを基本波のピークとして仮定したときの、当該基本波と高調波との周波数を異常成分として含む。

　検出部１０３は、周波数と０または１の値とを対応付けた情報を第１異常マップとして生成する。第１異常マップにおいて、異常成分である周波数に対応する値が１に設定され、異常成分ではない周波数に対応する値が０に設定される。

　図６は、第１異常マップの一例を示す図である。図６を参照して、検出部１０３は、対象ピークの周波数ｆ_ｎと、当該周波数ｆ_ｎの整数倍（２倍、３倍、・・・）の周波数２ｆ_ｎ，３ｆ_ｎ，・・・とを異常成分として含む第１異常マップを生成する。言い換えると、検出部１０３は、対象ピークの周波数ｆ_ｎを基本周波数として、当該基本周波数と、当該基本周波数を有する基本波の高調波の周波数とを異常成分として含む第１異常マップを生成する。

　検出部１０３は、周波数ｆ_ｎの対象ピークに対して、以下の式（２）に示されるような第１異常マップＭ＿ｎ（１）を生成する。
Ｍ＿ｎ（１）＝［・・００１０・・・０１０・・・０１０・・・］　式（２）
異常マップＭ＿ｎ（１）において、異常成分である周波数に対応する値が１に設定され、異常成分ではない周波数に対応する値が０に設定される。

　検出部１０３は、生成した第１異常マップＭ＿ｎ（１）と上記の式（１）に示される行列ＰとをＡＮＤ処理を行なうことにより、第１条件を満たすピークの中から、当該第１異常マップに含まれる異常成分に対応するピークを抽出する。

　検出部１０３は、第１条件を満たすｎ番目のピーク（周波数ｆｎのピーク）に対して生成された第１異常マップＭ＿ｎ（１）を用いて抽出されたピークの周波数およびＰＳＤの値を示す行列Ｐｅｘ＿ｎ（１）を生成する（以下の式（３）参照）。行列Ｐｅｘ＿ｎ（ｋ）において、ｆｅｘ＿ｎ_ｍは、ｍ番目のピークの周波数を示し、ｐｓｄｅｘ＿ｎ_ｍは、ｍ番目のピークのＰＳＤの値を示す。

　図７は、第１条件を満たすピークと、第１異常マップと、抽出されたピークとの関係を示す図である。図７を参照して、検出部１０３は、周波数ｆ_ｎの対象ピークに対して生成された第１異常マップＭ＿ｎ（１）を用いて、周波数ｆｅｘ＿ｎ_１，ｆｅｘ＿ｎ_２，ｆｅｘ＿ｎ_３の３つのピークを抽出する。なお、周波数ｆｅｘ＿ｎ_１は、周波数ｆ_ｎと一致する。３つのピークのＰＳＤの値は、それぞれｐｓｄｅｘ＿ｎ_１，ｐｓｄｅｘ＿ｎ_２，ｐｓｄｅｘ＿ｎ_３である。

　検出部１０３は、抽出されたピークのＰＳＤの総和を評価値として算出する。具体的には、検出部１０３は、以下の式（４）に従って評価値Ｅｎを算出する。

　図８は、検出部１０３によって算出された評価値の一例を示す図である。図８を参照して、検出部１０３は、第１条件を満たすピークごと、当該ピークに対して生成された第１異常マップを用いて評価値を算出する。

　検出部１０３は、第１条件を満たすピークのうち、予め設定された第２閾値を超える評価値に対応するピークを、第２条件を満たす異常ピークとして検出する。図８に示す例では、７．５Ｈｚ、３７．２Ｈｚ、５０Ｈｚ、１００Ｈｚのピークが異常ピークとして検出される。

　第２閾値は周波数ごとに予め設定される。特定の周波数に対応する第２閾値については、データベース１０４の第１記憶部１０５に予め格納される。第１記憶部１０５に第２閾値が格納されていない周波数については、固定値（たとえば２００）が第２閾値として予め設定される。

　検出部１０３は、検出した異常ピークの周波数の値（検出値）を取得する。検出部１０３は、検出した異常ピークごとに、当該異常ピークの周波数値と当該異常ピークに対して算出した評価値とを推定部１０７に出力する。

　＜データベース＞
　データベース１０４は、第１記憶部１０５と第２記憶部１０６とを含む。

　　（第１記憶部）
　第１記憶部１０５は、増速機４０および増速機４０の周囲の外部装置のいずれかの現象ごとに、当該現象を識別する現象情報と、当該現象に起因して発生する基本波の周波数（基本周波数）の値（第１値）と、第２閾値とを対応付けた第１異常情報を記憶する。基本周波数は、対応する現象に起因して発生する波の周波数のうち最も低い周波数である。基本周波数は、単位時間（１秒）当たりの現象の発生回数を示す。

　図９は、第１記憶部１０５が記憶する第１異常情報の一例を示す図である。図９を参照して、第１記憶部１０５は、たとえば、現象情報「増速機４０に含まれる軸受の外輪の損傷」について、当該損傷に起因して発生する基本周波数が３７．２Ｈｚであり、第２閾値が１００であることを示す第１異常情報を記憶する。

　第１記憶部１０５が記憶する第１異常情報は、対象物である増速機４０または増速機４０の周囲の外部装置において予め想定される現象に対応しており、増速機４０を用いた実験またはシミュレーションによって予め作成される。第２閾値は、実験またはシミュレーションにおいて、対応する現象が生じたときに発生する基本波および高調波のＰＳＤの合計値未満であり、かつ、ノイズよりも十分に大きい値に設定される。

　　（第２記憶部）
　第２記憶部１０６は、第１記憶部１０５が記憶する基本周波数の値とは異なる基本周波数の値（第２値）と、平均評価値と、検出数とを対応付けた第２異常情報を記憶する。検出数とは、対応する基本周波数の異常ピークが検出部１０３によって検出された回数である。平均評価値とは、対応する基本周波数の異常ピークに対して算出された評価値の平均値である。第２記憶部１０６が記憶する第２異常情報は、更新処理部１０８によって更新される。

　図１０は、第２記憶部１０６が記憶する第２異常情報の一例を示す図である。図１０を参照して、第２記憶部１０６は、たとえば、基本周波数７．５Ｈｚに対して、平均評価値５００と、検出数８５回とを記憶している。

　＜推定部＞
　推定部１０７は、検出部１０３によって検出された異常ピークの周波数値と第１記憶部１０５が記憶する第１異常情報とに基づいて、増速機４０または増速機４０の周囲の外部装置において発生している現象を推定する。

　推定部１０７は、検出部１０３によって検出された異常ピークの各々について、当該異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値に対応する現象情報を第１記憶部１０５の中から特定する。推定部１０７は、異常ピークの周波数値との差が所定範囲（第１範囲）内（たとえば基本周波数の±１％以内）の基本周波数の値を、当該異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値として判断する。所定範囲は、状態監視センサ７０の計測誤差等を考慮して予め定められる。推定部１０７は、特定した現象情報によって識別される現象が生じていると推定する。

　推定部１０７は、異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第１記憶部１０５に格納されていない場合、当該異常ピークの周波数値と評価値とを更新処理部１０８に出力する。

　推定部１０７は、発生していると推定した現象を示す推定結果情報を生成し、生成した推定結果情報を出力処理部１０９に出力する。

　＜更新処理部＞
　更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値に基づいて、第２記憶部１０６に格納された第２異常情報を更新する。推定部１０７から受ける異常ピークの周波数値は、第１記憶部１０５に格納されている基本周波数の値のいずれとも一致または近似しない。そのため、異常ピークは、第１記憶部１０５に格納される現象情報によって識別される現象とは異なる不明な現象に起因して生じている。更新処理部１０８は、このような不明な現象に起因する異常ピークを管理するために第２異常情報を更新する。

　更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第２記憶部１０６に格納されているか否かを判断する。具体的には、更新処理部１０８は、異常ピークの周波数値との差が所定範囲（第２範囲）内（たとえば基本周波数の±１％以内）の基本周波数の値を、当該異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値として判断する。所定範囲は、状態監視センサ７０の計測誤差等を考慮して予め定められる。

　更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第２記憶部１０６に格納されていない場合、当該異常ピークの周波数値を新たな基本周波数の値として第２記憶部１０６に登録する。このとき、更新処理部１０８は、新たな基本周波数に対応する検出数を「１」とする。さらに、更新処理部１０８は、新たな基本周波数に対応する平均評価値を、推定部１０７から受けた評価値とする。

　更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第２記憶部１０６に格納されている場合、当該基本周波数に対応する平均評価値および検出数を更新する。具体的には、更新処理部１０８は、検出数を１だけ加算する。更新処理部１０８は、
（（更新前の平均評価値）×（更新前の検出数）＋（推定部１０７から受けた評価値））／（更新後の検出数）
によって得られる値を更新後の平均評価値とする。

　＜出力処理部＞
　出力処理部１０９は、有線または無線通信システムを用いて、遠隔地にいるユーザ（作業者または管理者）の端末装置に、推定結果情報を出力する。これにより、端末装置は、推定結果情報をたとえば表示部に通知させることができる。その結果、ユーザは、増速機４０または増速機４０の周囲の外部装置において発生している現象を容易に確認することができる。

　出力処理部１０９は、第２記憶部１０６が記憶する第２異常情報を端末装置に出力する。これにより、ユーザは、第１記憶部１０５に登録されている現象情報によって示される現象（つまり、予め想定された現象）とは異なる現象の発生状況を容易に確認することができる。

　＜データ処理装置の処理の流れ＞
　次に図１１を参照して、データ処理装置８０における処理の流れについて説明する。図１１は、データ処理装置８０における処理の流れを示すフローチャートである。

　まずステップＳ１において、データ処理装置８０は、状態監視センサ７０から受けた振動波形データに対してフィルタリング処理を行なう。フィルタリング処理は、フィルタ部１０１によって実行される。

　次にステップＳ２において、データ処理装置８０は、フィルタリング処理が行なわれた振動波形データに対して、周波数解析処理としてのフーリエ変換を行なうことにより、周波数スペクトルを生成する。周波数解析処理は、周波数解析部１０２によって実行される。

　次にステップＳ３において、データ処理装置８０は、周波数スペクトルから第１条件および第２条件を満たす異常ピークを検出する。ステップＳ３の処理は、検出部１０３によって実行される。ここで、データ処理装置８０は、Ｎ個の異常ピークを検出したとする。

　次にステップＳ４において、データ処理装置８０は、検出されたＮ個の異常ピークの中から１つの異常ピークを選択する。

　次にステップＳ５において、データ処理装置８０は、選択した異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第１記憶部１０５に格納されているか否かを判断する。ステップＳ５の処理は、推定部１０７によって実行される。異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第１記憶部１０５に格納されている場合（ステップＳ５でＹＥＳ）、データ処理装置８０は、ステップＳ６の処理を行なう。データ処理装置８０は、ステップＳ６において、異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値に対応する現象情報を特定し、特定した現象情報によって示される現象が生じていることを示す推定結果情報を出力する。ステップＳ６の処理は、推定部１０７および出力処理部１０９によって実行される。

　異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第１記憶部１０５に格納されていない場合（ステップＳ５でＮＯ）、データ処理装置８０は、ステップＳ７において、第２記憶部１０６の更新を行なう。ステップＳ７の処理は、更新処理部１０８によって実行される。

　ステップＳ６およびステップＳ７の後、データ処理装置８０は、ステップＳ８において未選択の異常ピークがあるか否かを判断する。未選択の異常ピークがある場合（ステップＳ８でＹＥＳ）、データ処理装置８０は、ステップＳ４～Ｓ８の処理を繰り返し行なう。未選択の異常ピークがない場合（ステップＳ８でＮＯ）、処理は終了する。

　＜第２記憶部の更新処理＞
　図１２を参照して、上記の第２記憶部１０６の更新処理（ステップＳ７）の詳細について説明する。図１２は、第２記憶部の更新処理の流れを示すフローチャートである。

　まずステップＳ１１において、データ処理装置８０は、異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第２記憶部１０６に格納されているか否かを判断する。異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第２記憶部１０６に格納されていない場合（ステップＳ１１でＮＯ）、データ処理装置８０は、ステップＳ１２において、異常ピークの周波数値を新たな基本周波数の値として第２記憶部１０６に登録する。

　異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第２記憶部１０６に格納されている場合（ステップＳ１１でＹＥＳ）、データ処理装置８０は、ステップＳ１３において、当該基本周波数に対応する平均評価値および検出数を更新する。

　＜利点＞
　以上のように、データ処理装置（状態監視装置）８０は、周波数解析部１０２と、検出部１０３と、推定部１０７と、更新処理部１０８とを備える。周波数解析部１０２は、増速機（対象物）４０に設置された状態監視センサ７０によって計測された振動波形データを周波数解析することにより周波数スペクトルを生成する。検出部１０３は、周波数スペクトルから、増速機４０および増速機４０の周囲の外部装置のいずれかの現象に起因した基本波の異常ピークを検出する。さらに、検出部１０３は、異常ピークの周波数の値（検出値）を取得する。第１記憶部１０５は、増速機４０および増速機４０の周囲の外部装置のいずれかの現象ごとに、当該現象を識別する現象情報と、当該現象に起因して生じる基本波の周波数（基本周波数）の値（第１値）とを対応付けて記憶する。推定部１０７は、第１記憶部１０５から、異常ピークの周波数値との差が所定範囲内である基本周波数の値に対応する現象情報を特定し、特定した現象情報で識別される現象が生じていることを示す推定結果情報を出力する。更新処理部１０８は、第１記憶部１０５が記憶する基本周波数の値とは異なる基本周波数の値（第２値）と、当該基本周波数の異常ピークの検出数とを対応付けて記憶するための第２記憶部１０６の更新を行なう。更新処理部１０８は、異常ピークの周波数値と第１記憶部１０５に格納される基本周波数の値との差が所定範囲を超える場合、以下の処理を行なう。すなわち、更新処理部１０８は、異常ピークの周波数値と第２記憶部１０６に格納される基本周波数の値との差が所定範囲（第２範囲）内であるときに、当該基本周波数に対応する検出数を更新する。更新処理部１０８は、異常ピークの周波数値と第２記憶部１０６に格納される基本周波数の値との差が所定範囲を超えるときに、異常ピークの周波数値を新たな基本周波数の値として第２記憶部１０６に登録する。

　上記の構成によれば、第１記憶部１０５において現象情報と対応付けられた基本周波数とは異なる基本周波数の異常ピークの検出数を第２記憶部１０６で管理することができる。第１記憶部１０５には、予め想定される現象に起因する基本波の周波数の値が登録される。そのため、第２記憶部１０６には、予め想定される現象とは異なる現象に起因した異常ピークの基本周波数の値と検出数とが格納される。その結果、第２記憶部１０６を確認することにより、ユーザは、予め想定された現象とは異なる現象の発生状況についても容易に確認できる。

　たとえば、ユーザは、検出数が多い基本周波数の値を第２記憶部１０６から特定することができる。これにより、ユーザは、特定した基本周波数の値に基づいて、異常ピークの発生原因についての調査等を実行することができる。

　＜変形例１＞
　更新処理部１０８は、推定部１０７から異常ピークの周波数値と評価値とを受けるたびに、当該異常ピークの周波数値と評価値とを対応付けた異常ピーク情報を第２記憶部１０６に格納してもよい。この場合、更新処理部１０８は、状態監視センサ７０が振動波形データを計測するたびに、第２記憶部１０６に格納された全ての異常ピーク情報に基づいて第２異常情報を更新する。

　図１３は、異常ピーク情報と、異常ピーク情報から生成される第２異常情報との一例を示す図である。図１３には、周波数が７．５Ｈｚまたはその付近の異常ピークに対応する異常ピーク情報Ｄ１のデータ群と、異常ピーク情報Ｄ１のデータ群から生成される第２異常情報Ｄ２とが示される。さらに図１３には、周波数が５０Ｈｚまたはその付近の異常ピークに対応する異常ピーク情報Ｄ３のデータ群と、異常ピーク情報Ｄ３のデータ群から生成される第２異常情報Ｄ４とが示される。

　更新処理部１０８は、異常ピーク情報Ｄ１のデータ群によって示される周波数の代表値（たとえば平均値、先頭の周波数の値、中央値など）を第２異常情報Ｄ２の基本周波数の値とする。更新処理部１０８は、異常ピーク情報Ｄ１のデータ群によって示される評価値の平均値を第２異常情報Ｄ２の平均評価値とする。更新処理部１０８は、異常ピーク情報Ｄ１の個数を第２異常情報Ｄ２の検出数とする。同様にして、更新処理部１０８は、異常ピーク情報Ｄ３に基づいて第２異常情報Ｄ４を生成する。

　＜変形例２＞
　上記の説明では、検出部１０３は、検出した異常ピークの周波数値を取得した。しかしながら、検出部１０３は、検出した異常ピークの周波数値と増速機４０の出力軸の回転速度値との比を取得してもよい。たとえば、検出部１０３は、検出した異常ピークの周波数値を増速機４０の出力軸の回転速度値で割ったオーダー(order）（以下、回転次数という）の値（回転次数値）を取得（算出）してもよい。検出部１０３は、増速機４０に設置された回転センサから、増速機４０の出力軸の回転速度を取得すればよい。

　増速機４０に含まれる回転機構に異常が生じた場合、周波数解析部１０２によって生成される周波数スペクトルには、当該回転機構の回転速度に応じた周波数のピークが生じる。増速機４０の回転機構が一定の回転速度で回転する場合には、当該一定の回転速度に応じた基本周波数の値を第１記憶部１０５に格納しておくことにより、増速機４０の回転機構の異常の発生を容易に検出することができる。しかしながら、回転機構の回転速度が変化する場合には、ピークの周波数も変化する。そのため、異常ピークの周波数値に基づいて増速機４０の回転機構の異常を検出することが困難となる。一方、回転機構の異常に起因した基本波の周波数値を当該回転機構の回転速度値で割った回転次数の値は、回転機構の回転速度にかかわらず略一定となる。そのため、検出部１０３は、上述したように回転次数値を取得する。

　変形例２に係るデータ処理装置８０では、第１記憶部１０５は、増速機４０または増速機４０の周囲の外部装置の回転機構における予め想定される異常に対応する第１異常情報を記憶する。回転機構の異常に対応する第１異常情報は、当該異常を識別する現象情報と、当該異常に起因して発生する基本波の周波数値を当該回転機構の回転速度値で割った回転次数（以下、基本回転次数という）の値（第１値）と、第２閾値とを対応付けた情報である。

　推定部１０７は、異常ピークに対して算出された回転次数値と一致または近似する基本回転次数の値に対応する現象情報を第１記憶部１０５の中から特定する。推定部１０７は、異常ピークの回転次数値との差が所定範囲（第１範囲）内（たとえば、基本回転次数の±１％以内）の基本回転次数の値を、異常ピークの回転次数値と一致または近似する基本回転次数の値として判断する。所定範囲は、状態監視センサ７０の計測誤差等を考慮して予め定められる。推定部１０７は、特定した現象情報によって識別される現象が生じていると推定する。

　第１記憶部１０５は、基本周波数の値を含む第１異常情報と、基本回転次数の値を含む第１異常情報とを記憶していてもよい。この場合、異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値を含む第１異常情報と、異常ピークに対して算出された回転次数値と一致または近似する基本回転次数の値を含む第１異常情報とが第１記憶部１０５に格納されていることがあり得る。このとき、推定部１０７は、異常ピークに対して算出された回転次数値と一致または近似する基本回転次数の値を含む第１異常情報を優先させ、当該第１異常情報の現象情報によって示される現象が生じていると推定する。もしくは、推定部１０７は、２つの第１異常情報によってそれぞれ示される現象のいずれかが生じていると推定してもよい。

　推定部１０７は、異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値および異常ピークに対して算出された回転次数値と一致または近似する基本回転次数の値の両方が第１記憶部１０５に格納されていない場合、異常ピークの周波数値、回転次数値および評価値を更新処理部１０８に出力する。

　第２記憶部１０６は、第１記憶部１０５が記憶する基本周波数の値とは異なる基本周波数の値を含む第２異常情報および第１記憶部１０５が記憶する基本回転次数の値とは異なる基本回転次数の値を含む第２異常情報の少なくとも一方を記憶する。

　図１４は、変形例２に係る第２記憶部１０６が記憶する第２異常情報の一例を示す図である。図１４を参照して、第２記憶部１０６は、たとえば、基本周波数の値を含む第２異常情報の他に、基本回転次数２．３と平均評価値３００と検出数６０回とを対応付けた第２異常情報を記憶する。

　更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値および回転次数値に基づいて、第２記憶部１０６に格納された第２異常情報を更新する。

　更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第２記憶部１０６に格納されているか否かを判断する。更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第２記憶部１０６に格納されている場合、当該基本周波数の値に対応する平均評価値および検出数を更新する。

　更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの回転次数値と一致または近似する基本回転次数の値が第２記憶部１０６に格納されているか否かを判断する。具体的には、更新処理部１０８は、異常ピークの回転次数値との差が所定範囲（第２範囲）内（たとえば基本回転次数の±１％以内）の基本回転次数の値を、当該異常ピークの回転次数値と一致または近似する基本回転次数の値として判断する。所定範囲は、状態監視センサ７０の計測誤差等を考慮して予め定められる。更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの回転次数値と一致または近似する基本回転次数の値が第２記憶部１０６に格納されている場合、当該基本回転次数の値に対応する平均評価値および検出数を更新する。

　更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値および異常ピークの回転次数値と一致または近似する基本回転次数の値の両方が第２記憶部１０６に格納されていない場合、新たな第２異常情報を第２記憶部１０６に登録する。更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値を基本周波数の値とする新たな第２異常情報と、異常ピークに対して算出された回転次数値を基本回転次数の値とする新たな第２異常情報とを第２記憶部１０６に登録する。このとき、更新処理部１０８は、新たな第２異常情報の検出数を「１」とし、新たな第２異常情報の平均評価値を推定部１０７から受けた評価値とする。

　変形例２によれば、増速機４０または増速機４０の周囲の外部装置に含まれる回転機構の回転速度が変化する場合であっても、当該回転機構の異常に対応する基本回転次数の値を第１記憶部１０５に登録することにより、当該回転機構の異常が生じていることを推定できる。

　さらに、第１記憶部１０５に格納された基本回転次数の値とは異なる値に対応する異常ピークの検出数が第２記憶部１０６に格納される。これにより、ユーザは、予め想定された回転機構とは別の回転機構の異常の発生状況を容易に確認できる。さらに、ユーザは、基本周波数の値を含む第２異常情報を回転機構以外の部位の現象に基づく情報であり、基本回転次数の値を含む第２異常情報を回転機構の異常に基づく情報であると推定できる。つまり、ユーザは、異常ピークの原因が回転機構であるか否かを容易に推定できる。

　変形例２と上記の変形例１とを組み合わせてもよい。つまり、更新処理部１０８は、推定部１０７から異常ピークの周波数値と回転次数値と評価値とを受けるたびに、当該異常ピークの周波数値と回転次数値と評価値とを対応付けた異常ピーク情報を第２記憶部１０６に格納する。この場合、更新処理部１０８は、第２記憶部１０６に新たな異常ピーク情報を格納するたびに、第２記憶部１０６に格納された全ての異常ピーク情報に基づいて第２異常情報を更新する。

　図１５は、異常ピーク情報と、異常ピーク情報から生成される第２異常情報との別の例を示す図である。図１５には、周波数が７．５Ｈｚまたはその付近の異常ピークに対応する異常ピーク情報Ｄ５のデータ群と、異常ピーク情報Ｄ５のデータ群から生成される第２異常情報Ｄ６とが示される。さらに図１５には、回転次数が２．３またはその付近の異常ピークに対応する異常ピーク情報Ｄ７のデータ群と、異常ピーク情報Ｄ７のデータ群から生成される第２異常情報Ｄ８とが示される。

　更新処理部１０８は、第２記憶部１０６に格納された複数の異常ピーク情報の中から、周波数値が一致または近似する異常ピーク情報Ｄ５のデータ群を抽出する。更新処理部１０８は、異常ピーク情報Ｄ５のデータ群によって示される周波数の代表値（たとえば平均値、先頭の周波数の値、中央値など）を第２異常情報Ｄ６の基本周波数の値とする。更新処理部１０８は、異常ピーク情報Ｄ５のデータ群によって示される評価値の平均値を第２異常情報Ｄ６の平均評価値とする。更新処理部１０８は、異常ピーク情報Ｄ５の個数を第２異常情報Ｄ６の検出数とする。

　同様にして、更新処理部１０８は、第２記憶部１０６に格納された複数の異常ピーク情報の中から、回転次数値が一致または近似する複数の異常ピーク情報Ｄ７のデータ群を抽出する。更新処理部１０８は、異常ピーク情報Ｄ７のデータ群によって示される回転次数の代表値（たとえば平均値、先頭の回転次数の値、中央値など）を第２異常情報Ｄ８の基本回転次数の値とする。更新処理部１０８は、異常ピーク情報Ｄ７のデータ群によって示される評価値の平均値を第２異常情報Ｄ８の平均評価値とする。更新処理部１０８は、異常ピーク情報Ｄ７の個数を第２異常情報Ｄ８の検出数とする。

　＜変形例３＞
　第２記憶部１０６は、平均評価値の他に評価値トレンド（トレンド情報）を含む第２異常情報を記憶してもよい。評価値トレンドとは、異常ピークに対応する評価値の増減の傾向を示す情報である。評価値トレンドは、更新処理部１０８によって更新される。

　更新処理部１０８は、変形例１と同様に、推定部１０７から異常ピークの周波数値と評価値とを受けるたびに、当該異常ピークの周波数値と評価値とを対応付けた異常ピーク情報を第２記憶部１０６に格納する。ただし、更新処理部１０８は、異常ピークに対応する波形データが計測された計測時刻を異常ピーク情報に含める。

　更新処理部１０８は、変形例１と同様に、周波数値が一致または近似する複数の異常ピーク情報に基づいて第２異常情報を生成する。このとき、更新処理部１０８は、Ｎ個の異常ピーク情報の評価値の移動平均がＭ回以上連続して増加しているとき、当該異常ピーク情報に対応する第２異常情報の評価値トレンドを「増加傾向」とする。更新処理部１０８は、Ｎ個の異常ピーク情報の評価値の移動平均がＭ回以上連続して減少しているとき、当該異常ピーク情報に対応する第２異常情報の評価値トレンドを「減少傾向」とする。更新処理部１０８は、Ｎ個の異常ピーク情報の評価値の移動平均がＭ回以上連続して増加または減少していないとき、当該異常ピーク情報に対応する第２異常情報の評価値トレンドを「横ばい」とする。

　第２記憶部１０６を確認することにより、ユーザは、第１記憶部１０５に格納された現象情報によって示される現象とは異なる不明な現象の発生状況の傾向を把握することができる。

　たとえば、ユーザは、評価値トレンドが「増加傾向」である第２異常情報を、摩耗等の経時的に変化する現象に基づく情報であると推定できる。ユーザは、評価値トレンドが「減少傾向」である第２異常情報を、最近メンテナンスした部位の現象に基づく情報であると推定できる。ユーザは、評価値トレンドが「横ばい」である第２異常情報を、増速機４０の周囲の外部装置（たとえば油圧機器向けのモータ）の現象（振動）に基づく情報であると推定できる。

　＜変形例４＞
　第２記憶部１０６は、検出数の他に、単位期間あたりの検出数の増加量を示す検出頻度を含む第２異常情報を記憶してもよい。検出頻度は、更新処理部１０８によって更新される。

　更新処理部１０８は、変形例１と同様に、推定部１０７から異常ピークの周波数値と評価値とを受けるたびに、当該異常ピークの周波数値と評価値とを対応付けた異常ピーク情報を第２記憶部１０６に格納する。ただし、更新処理部１０８は、異常ピークに対応する波形データが計測された計測時刻を異常ピーク情報に含める。

　更新処理部１０８は、変形例１と同様に、周波数が一致または近似する複数の異常ピーク情報に基づいて第２異常情報を生成する。このとき、更新処理部１０８は、当該複数の異常ピーク情報の中から、直近の単位期間内の計測時刻を含む異常ピーク情報をカウントする。直近の所定期間とは、たとえば、状態監視センサ７０が一定時間Ｔごとに振動波形データを計測する場合においてＴ×５０である（つまり、状態監視センサ７０が５０回振動波形データを計測する期間）。更新処理部１０８は、カウント数が予め設定された基準値（たとえば４０回）以上である場合に、第２異常情報の検出頻度を「連続的」とする。更新処理部１０８は、カウント数が基準値未満である場合に、第２異常情報の検出頻度を「断続的」とする。

　第２記憶部１０６を確認することにより、ユーザは、第１記憶部１０５に格納された現象情報によって示される現象とは異なる不明な現象の発生頻度を把握することができる。たとえば、ユーザは、検出頻度が「断続的」である第２異常情報を、増速機４０の周囲の外部装置の間欠運転に基づく情報であると推定できる。

　上記の変形例１～４は適宜組み合わせることができる。図１６は、変形例２～４を組み合わせたときに生成される第２異常情報の一例を示す図である。図１６において、評価値トレンド「－」は、評価値の傾向が横ばいであることを示す。検出頻度「－」は、検出数が少ないために検出頻度を決定できないことを示す。

　ユーザは、評価値トレンドと検出頻度とを確認することにより、第２異常情報の基本周波数の異常ピークが増速機４０の周囲の外部装置の現象に起因しているか否かを推定することができる。たとえば、ユーザは、評価値トレンドが「横ばい」であり、検出頻度が「断続的」である場合、異常ピークが外部装置の正常な間欠運転に起因したものであると推定することができる。

　＜変形例５＞
　更新処理部１０８は、検出数が直近の所定期間更新されない第２異常情報を第２記憶部１０６から削除してもよい。直近の所定期間は、たとえば、状態監視センサ７０が一定時間Ｔごとに振動波形データを計測する場合においてＴ×３０である（つまり、状態監視センサ７０が３０回振動波形データを計測する期間）。

　検出数が直近の所定期間更新されない第２異常情報は、ノイズ等によって偶発的に検出された異常ピークに対応する可能性が高い。このような第２異常情報が第２記憶部１０６から削除されることにより、第２記憶部１０６に格納される第２異常情報の信頼性を向上させることができる。

　＜変形例６＞
　更新処理部１０８は、図１１に示すステップＳ７において、第２記憶部１０６が記憶する一部の第２異常情報の基本周波数の値または基本回転次数の値を第１記憶部１０５に新たに登録してもよい。具体的には、更新処理部１０８は、第３閾値を超える検出数を含む第２異常情報に対応する異常ピークの原因となる現象を示す原因情報を取得する。更新処理部１０８は、第３閾値を超える検出数に対応する基本周波数の値および取得した原因情報を新たな基本周波数の値および現象情報として第１記憶部１０５に登録する。更新処理部１０８は、第３閾値を超える検出数に対応する基本回転次数の値および取得した原因情報を新たな基本回転次数の値および現象情報として第１記憶部１０５に登録する。

　図１７は、変形例６に係るデータ処理装置８０の第２記憶部１０６の更新処理（ステップＳ７）の流れを示すフローチャートである。図１７を参照して、変形例６に係る第２記憶部１０６の更新処理は、図１２に示す更新処理と比較して、ステップＳ１４，Ｓ１５を備える点でのみ相違する。そのため、ここではステップＳ１１～Ｓ１３の説明を省略し、ステップＳ１４，Ｓ１５について説明する。

　ステップＳ１４において、データ処理装置８０は、ステップＳ１３で検出数が更新された第２異常情報が移動条件を満たすか否かを判断する。ステップＳ１４の詳細について後述する。後述するように、ステップＳ１４において、データ処理装置８０は、第２異常情報が移動条件を満たす場合に、当該第２異常情報に対応する原因情報を取得する。

　第２異常情報が移動条件を満たす場合（ステップＳ１４でＹＥＳ）、データ処理装置８０は、ステップＳ１５において、第２異常情報の基本周波数の値または基本回転次数の値を第１記憶部１０５に移動する。具体的には、データ処理装置８０は、第２異常情報の基本周波数の値を第１記憶部１０５に登録する。もしくは、データ処理装置８０は、第２異常情報の基本回転次数の値を第１記憶部１０５に登録する。このとき、データ処理装置８０は、ステップＳ１４で取得した原因情報を新たな現象情報として第１記憶部１０５に登録する。さらに、データ処理装置８０は、ステップＳ１３で更新された第２異常情報を第２記憶部１０６から削除する。上記のステップＳ１４，Ｓ１５の処理は、更新処理部１０８によって実行される。

　図１８は、図１７に示すステップＳ１４の処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１８には、第２記憶部１０６が図１６に示されるような第２異常情報を記憶する場合の例が示される。すなわち、第２記憶部１０６は、基本周波数および基本回転次数のいずれかの値と、平均評価値と、評価値トレンドと、検出数と、検出頻度とを対応付けた第２異常情報を記憶している。

　まずステップＳ２１において、データ処理装置８０は、ステップＳ１３（図１７参照）で更新された第２異常情報の検出数が第３閾値以上か否かを判断する。第３閾値は予め設定される。検出数が第３閾値未満である場合（ステップＳ２１でＮＯ）、データ処理装置８０は、ステップＳ３２において、第２異常情報が移動条件を満たさないと決定し、処理を終了する。

　検出数が第３閾値以上である場合（ステップＳ２１でＹＥＳ）、データ処理装置８０は、ステップＳ２２において、ステップＳ１３で更新された第２異常情報が基本回転次数の値を含むか否かを判断する。第２異常情報が基本回転次数の値を含む場合（ステップＳ２２でＹＥＳ）、データ処理装置８０は、ステップＳ２３において、周波数スペクトルに異常ピークの高調波が存在するか否かを判断する。たとえば、データ処理装置８０は、ステップＳ４（図１１参照）で選択した異常ピークに対応する評価値を算出する際に用いた上記の式（４）のｐｓｄｅｘ＿ｎ_２を確認する。データ処理装置８０は、ｐｓｄｅｘ＿ｎ_２／ｐｓｄｅｘ＿ｎ_１が第４閾値以上である場合に、周波数スペクトルに異常ピークの高調波が存在すると判断する。もしくは、データ処理装置８０は、上記の式（４）における複数のｐｓｄｅｘ＿ｎ_ｍ（ｍ≧２）を確認してもよい。データ処理装置８０は、複数のｐｓｄｅｘ＿ｎ_ｍ（ｍ≧２）の２つ以上について、ｐｓｄｅｘ＿ｎ_ｍ／ｐｓｄｅｘ＿ｎ_１（ｋ）が第４閾値以上である場合に、周波数スペクトルに異常ピークの高調波が存在すると判断してもよい。

　異常ピークの高調波が存在する場合（ステップＳ２３でＹＥＳ）、データ処理装置８０は、ステップＳ２４において、第２異常情報に対応する異常ピークの原因が「軸アライメントの増大、軸クラック、軸曲がり」であることを示す原因情報を取得する。第２異常情報が基本回転次数の値を含む場合、増速機４０に含まれる回転機構の異常に起因して異常ピークが生じている可能性が高い。さらに、異常ピークの高調波が存在する場合、軸アライメントの増大、軸クラック、軸曲がりのいずれかに起因して異常ピークが生じる可能性が高いことが予め実験等で確認されている。そのため、データ処理装置８０は、第２異常情報が基本回転次数の値を含み、かつ異常ピークの高調波が存在するケースと、原因情報「軸アライメントの増大、軸クラック、軸曲がり」とを対応付けて予め記憶している。そして、データ処理装置８０は、ステップＳ２３でＹＥＳの場合、当該原因情報を取得する（ステップＳ２４）。

　異常ピークの高調波が存在しない場合（ステップＳ２３でＮＯ）、データ処理装置８０は、ステップＳ２５において、第２異常情報に対応する異常ピークの原因が「軸アンバランス、ミスカップリング」であることを示す原因情報を取得する。ミスカップリングとは、軸継手の異常である。回転機構の異常に起因して異常ピークが生じているが、異常ピークの高調波が存在しない場合、軸アンバランス、ミスカップリングのいずれかに起因して異常ピークが生じる可能性が高いことが予め実験等で確認されている。そのため、データ処理装置８０は、第２異常情報が基本回転次数の値を含み、かつ異常ピークの高調波が存在しないケースと、原因情報「軸アンバランス、ミスカップリング」とを対応付けて予め記憶している。そして、データ処理装置８０は、ステップＳ２３でＮＯの場合、当該原因情報を取得する（ステップＳ２５）。

　第２異常情報が基本回転次数の値を含まず、代わりに基本周波数の値を含む場合（ステップＳ２２でＮＯ）、データ処理装置８０は、ステップＳ２６において、第２異常情報の評価値トレンドが「横ばい」であるか否かを判断する。評価値トレンドが「横ばい」ではない場合（ステップＳ２６でＮＯ）、データ処理装置８０は、ステップＳ３２において、第２異常情報が移動条件を満たさないと決定し、処理を終了する。評価値トレンドが「横ばい」ではない場合、第２異常情報に対応する異常ピークの原因を特定できないため、データ処理装置８０は、第２異常情報が移動条件を満たさないと決定する。

　評価値トレンドが「横ばい」である場合（ステップＳ２６でＹＥＳ）、データ処理装置８０は、ステップＳ２７において、第２異常情報の検出頻度が「断続的」か否かを判断する。検出頻度が「断続的」である場合（ステップＳ２７でＹＥＳ）、データ処理装置８０は、ステップＳ２８において、第２異常情報に対応する異常ピークの原因が「外部装置の間欠運転」であることを示す原因情報を取得する。第２異常情報が基本回転次数ではなく基本周波数の値を含む場合、回転機構ではない部位の現象に起因して異常ピークが生じている可能性が高い。さらに、評価値トレンドが「横ばい」であり、検出頻度が「断続的」であるため、外部装置の間欠運転に起因して異常ピークが生じている可能性が高い。そのため、データ処理装置８０は、第２異常情報が基本周波数の値を含み、かつ評価値トレンドが「横ばい」であり、かつ検出頻度が「断続的」であるケースと、原因情報「外部装置の間欠運転」とを対応付けて予め記憶している。そして、データ処理装置８０は、ステップＳ２７でＹＥＳの場合、当該原因情報を取得する（ステップＳ２８）。

　検出頻度が「断続的」でない場合（ステップＳ２７でＮＯ）、データ処理装置８０は、ステップＳ２９において、検出頻度が「連続的」か否かを判断する。検出頻度が「連続的」である場合（ステップＳ２９でＹＥＳ）、データ処理装置８０は、ステップＳ３０において、第２異常情報に対応する異常ピークの原因が「外部装置の連続運転」であることを示す原因情報を取得する。評価値トレンドが「横ばい」であり、検出頻度が「連続的」であるため、外部装置の連続運転に起因して異常ピークが生じている可能性が高い。そのため、データ処理装置８０は、第２異常情報が基本周波数の値を含み、かつ評価値トレンドが「横ばい」であり、かつ検出頻度が「連続的」であるケースと、原因情報「外部装置の連続運転」とを対応付けて予め記憶している。そして、データ処理装置８０は、ステップＳ２９でＹＥＳの場合、当該原因情報を取得する（ステップＳ３０）。

　検出頻度が「連続的」でない場合（ステップＳ２９でＮＯ）、データ処理装置８０は、ステップＳ３２において、第２異常情報が移動条件を満たさないと決定し、処理を終了する。検出頻度が「連続的」でも「断続的」でもない場合、第２異常情報に対応する異常ピークの原因を特定できないため、データ処理装置８０は、第２異常情報が移動条件を満たさないと決定する。

　ステップＳ２４、Ｓ２５，Ｓ２８，Ｓ３０の後、データ処理装置８０は、ステップＳ１３で更新された第２異常情報が移動条件を満たすと決定し、ステップＳ１５（図１７参照）の処理を行なう。

　変形例６によれば、第３閾値を超える検出数に対応する基本周波数または基本回転次数の値を第１記憶部１０５に登録することができる。これにより、推定部１０７は、増速機４０の経年劣化に伴って生じた新たな現象、増速機４０の周囲に新たな設置された装置の現象などの発生の有無を推定することができる。

　更新処理部１０８は、第２異常情報の基本周波数または基本回転次数の値を第１記憶部１０５に移動する際（ステップＳ１５）、第１記憶部１０５に新たに登録する情報（基本周波数または基本回転次数の値と現象情報）をユーザ（作業者、管理者など）に通知する通知処理を実行してもよい。通知処理の方法としては、たとえば、アラーム等の表示、ログの記録、メール等による通信が挙げられる。これにより、ユーザは、第１記憶部１０５に新たに登録される情報を予め把握することができる。

　さらに、更新処理部１０８は、上記の通知処理の後にユーザから承認指示を受けた場合に、第２異常情報の基本周波数または基本回転次数の値を第１記憶部１０５に移動する処理（ステップＳ１５）を実行してもよい。これにより、ユーザは、第１記憶部１０５に不適切な情報が登録されることを避けることができる。

　原因情報の取得方法は、図１８に示すアルゴリズムに限定されるものではなく、対象物によって適宜設定される。あるいは、データ処理装置８０は、ユーザ入力に従って原因情報を取得してもよい。この場合、ユーザは、第２記憶部１０６に格納された第２異常情報の基本周波数または基本回転次数の値に基づいた調査または実験等を行なうことにより原因を探索する。ユーザは、探索した原因を示す原因情報をデータ処理装置８０に入力する。

　＜変形例７＞
　上記の説明では、検出部１０３は、第１条件を満たすピークごとに、基本波と高調波とが発生する第１異常モデルに従った異常マップを生成し、生成した異常マップを用いて評価値を算出した。そして、検出部１０３は、算出した評価値が第２閾値以上であるピークを異常ピークとして検出した。

　しかしながら、検出部１０３は、第１条件を満たすピークごとに、複数の異常モデルに従って複数の異常マップを生成してもよい。この場合、検出部１０３は、複数の異常マップの各々について評価値を算出し、算出した評価値が第２閾値以上であるピークを異常ピークとして検出する。ただし、検出部１０３は、検出した異常ピークについて、第２閾値以上となる評価値を算出する際に用いた異常マップに対応する異常モデルを識別するモデル情報を特定する。検出部１０３は、異常ピークの周波数と特定したモデル情報と評価値とを推定部１０７に出力する。

　増速機４０および増速機４０の周囲の外部装置のいずれかの現象に応じて、周波数スペクトルにピークが現れる。周波数スペクトルにおけるピークの現れ方は、現象の内容によって異なる。

　たとえば、増速機４０に含まれる軸受の固定輪である外輪に損傷が発生した場合には、上述したように、基本波と高調波とが発生する（第１異常モデル）。これに対し、増速機４０に含まれる軸受の回転輪である内輪に損傷が発生した場合、当該損傷に応じた基本波およびその高調波に加えて、基本波および高調波の各々のサイドバンド波が発生する。以下では、基本波と、高調波と、基本波および高調波の各々のサイドバンド波とが発生する異常モデルを「第２異常モデル」という。

　変形例７に係る検出部１０３は、たとえば、第１条件を満たすピークごとに、第１異常モデルに応じた第１異常マップの他に、第２異常モデルに応じた第２異常マップを生成する。検出部１０３は、対象ピークの周波数ｆ_ｎを基本周波数として、当該基本周波数と、当該基本周波数を有する基本波の高調波の周波数と、基本波のサイドバンド波の周波数と、高調波のサイドバンド波の周波数とを異常成分として含む第２異常マップを生成する。基本周波数とサイドバンド波の周波数との差は、予め定められる。検出部１０３は、周波数がｆ_ｎである対象ピークに対して、以下の式（５）に示されるような第２異常マップＭ＿ｎ（２）を生成する。
Ｍ＿ｎ（２）＝［・・００１００１００１００１００１０・・・０１００１・・・］　式（５）
第２異常マップＭ＿ｎ（２）において、異常成分である周波数に対応する値が１に設定され、異常成分ではない周波数に対応する値が０に設定される。

　検出部１０３は、第１異常マップを用いて評価値を算出するとともに、第２異常マップを用いて評価値を算出する。

　図１９は、第１条件を満たすピークと、第２異常マップと、抽出されたピークとの関係を示す図である。図１９を参照して、周波数ｆ_ｎのピークに対して生成された第２異常マップＭ＿ｎ（２）を用いて、検出部１０３は、周波数ｆｅｘ＿ｎ_１，ｆｅｘ＿ｎ_２，・・・の複数のピークを抽出する。なお、周波数ｆｅｘ＿ｎ_３は、周波数ｆ_ｎと一致する。抽出された複数のピークのＰＳＤの値は、それぞれｐｓｄｅｘ＿ｎ_１，ｐｓｄｅｘ＿ｎ_２，・・・である。検出部１０３は、上記の式（４）に従って、抽出されたピークのＰＳＤの総和を評価値として算出する。

　検出部１０３は、第１異常マップを用いて算出した評価値が第２閾値以上である場合、異常ピークの周波数値とモデル情報「１」と評価値とを推定部１０７に出力する。検出部１０３は、第２異常マップを用いて算出した評価値が第２閾値以上である場合、異常ピークの周波数値とモデル情報「２」と評価値とを推定部１０７に出力する。

　図２０は、変形例７に係る第１記憶部１０５が記憶する第１異常情報の一例を示す図である。図２０を参照して、変形例７に係る第１記憶部１０５は、増速機４０または増速機４０の周囲の外部装置の現象ごとに、現象情報と、当該現象に起因して生じるピークの現れ方を示すモデル情報と、基本周波数の値と、第２閾値とを対応付けた第１異常情報を記憶する。

　推定部１０７は、検出部１０３から受けた周波数値と一致または近似する基本周波数の値および検出部１０３から受けたモデル情報に対応する現象情報を特定する。推定部１０７は、特定した現象情報によって識別される現象が生じていると推定する。

　推定部１０７は、検出部１０３から受けた周波数値およびモデル情報に対応する現象情報を特定できない場合、異常ピークの周波数値とモデル情報と評価値とを更新処理部１０８に出力する。

　図２１は、変形例７に係る第２記憶部１０６が記憶する第２異常情報の一例を示す図である。図２１を参照して、変形例７に係る第２記憶部１０６は、基本周波数の値と、モデル情報と、平均評価値と、検出数とを対応付けた第２異常情報を記憶する。

　更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値と推定部１０７から受けたモデル情報とを有する第２異常情報が第２記憶部１０６に格納されているか否かを判断する。推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値およびモデル情報に対応する第２異常情報が第２記憶部１０６に格納されている場合、更新処理部１０８は、当該第２異常情報の平均評価値および検出数を更新する。推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値およびモデル情報に対応する第２異常情報が第２記憶部１０６に格納されていない場合、更新処理部１０８は、異常ピークの周波数値およびモデル情報を含む新たな第２異常情報を第２記憶部１０６に登録する。

　変形例７に係るデータ処理装置８０は、モデル情報を用いることにより、増速機４０および増速機４０の周囲の外部装置に生じている現象の発生状況をより精度良く管理することができる。

　＜変形例８＞
　一般に、異常の程度が大きいほど、周波数スペクトルに現れる高調波の数が増える。ただし、次数が高くなるほど、高調波のＰＳＤが小さくなる。そのため、高次の高調波が過小に評価されないように、次数に応じて高調波のＰＳＤに重み付けしてもよい。

　たとえば、検出部１０３は、第１異常マップまたは第２異常マップを生成する際に、各異常成分に対して重み付け係数を設定してもよい。具体的には、検出部１０３は、高調波の周波数である異常成分に対して、次数が高くなるほど大きい重み付け係数を設定した第１異常マップまたは第２異常マップを生成し、生成した第１異常マップまたは第２異常マップを用いて評価値を算出してもよい。

　＜変形例９＞
　上記の説明では、状態監視センサ７０は、振動波形データを計測するものとした。しかしながら、状態監視センサ７０は、ＡＥ（Acoustic　Emission）センサであり、超音波領域の波形データを計測してもよい。もしくは、状態監視センサ７０は、超音波領域以外の音の波形データを計測してもよい。その他、状態監視センサ７０は、軸回転速度、負荷トルク、モータ電力等の波形データを計測するセンサであってもよい。これらの波形データも増速機４０または増速機４０の周囲の外部装置の現象に応じて変化する。そのため、当該波形データに基づいて、増速機４０または増速機４０の周囲の外部装置の現象の発生状況を管理することができる。

　＜変形例１０＞
　上記の説明では、データ処理装置８０が風力発電装置１０の内部に設置されるものとした。しかしながら、データ処理装置８０は、風力発電装置１０の外部に設置され、有線または無線通信システムによって、状態監視センサ７０が計測した振動波形データを受信し、上記のデータ処理を実行してもよい。

　＜変形例１１＞
　データベース１０４は、データ処理装置８０の内部ではなく、データ処理装置８０の外部に設置され、データ処理装置８０と有線または無線通信システムによって通信可能であってもよい。

　今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明でなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

　１０　風力発電装置、２０　主軸、２５　ハブ、３０　ブレード、４０　増速機、５０　発電機、６０　主軸用軸受、７０　状態監視センサ、８０　データ処理装置、９０　ナセル、１００　タワー、１０１　フィルタ部、１０２　周波数解析部、１０３　検出部、１０４　データベース、１０５　第１記憶部、１０６　第２記憶部、１０７　推定部、１０８　更新処理部、１０９　出力処理部。

Claims (9)

1. 　対象物の状態を監視する状態監視装置であって、
   　前記対象物に設置されたセンサによって計測された波形データを周波数解析することにより周波数スペクトルを生成する周波数解析部と、
   　前記周波数スペクトルから、前記対象物および前記対象物の周囲の外部装置のいずれかの現象に起因した基本波のピークを検出し、前記ピークの周波数の値または当該周波数から算出される値である検出値を取得する検出部と、
   　前記対象物および前記外部装置のいずれかの現象ごとに、当該現象を識別する現象情報と、当該現象に起因して生じる基本波の周波数の値または当該周波数から算出される値である第１値とを対応付けて記憶する第１記憶部から、前記検出値との差が第１範囲内である前記第１値に対応する前記現象情報を特定し、特定した前記現象情報で識別される現象が生じていることを示す推定結果を出力する推定部と、
   　前記第１値とは異なる第２値と、当該第２値の前記ピークの検出数とを対応付けて記憶するための第２記憶部の更新を行なう更新処理部とを備え、
   　前記更新処理部は、前記検出値と前記第１値との差が前記第１範囲を超える場合、前記検出値と前記第２値との差が第２範囲内であるときに、前記第２値に対応する前記検出数を更新し、前記検出値と前記第２値との差が前記第２範囲を超えるときに、前記検出値を新たな第２値として前記第２記憶部に登録する、状態監視装置。
2. 　前記第２記憶部は、前記第２値と対応付けて、単位期間あたりの前記検出数の増加量を示す検出頻度をさらに記憶し、
   　前記更新処理部は、直近の前記単位期間あたりの前記検出数の増加量に応じて前記検出頻度を更新する、請求項１に記載の状態監視装置。
3. 　前記検出部は、前記ピークのスペクトル密度に基づいて、前記ピークの原因となる現象の発生度を示す評価値を算出し、
   　前記第２記憶部は、前記第２値と対応付けて、前記評価値の増減の傾向を示すトレンド情報をさらに記憶し、
   　前記更新処理部は、前記ピークに対して算出された前記評価値に基づいて前記トレンド情報を更新する、請求項１に記載の状態監視装置。
4. 　前記対象物は回転機構を含み、
   　前記検出値と前記第１値と前記第２値との各々は、周波数と前記回転機構の回転速度との比の値である、請求項１から３のいずれか１項に記載の状態監視装置。
5. 　前記更新処理部は、前記検出数が所定期間更新されない場合に、当該検出数に対応する前記第２値を前記第２記憶部から削除する、請求項１に記載の状態監視装置。
6. 　前記更新処理部は、閾値を超えた前記検出数に対応する前記第２値および当該第２値の前記ピークの原因を示す原因情報を新たな第１値および現象情報として前記第１記憶部に登録する登録処理を実行する、請求項１に記載の状態監視装置。
7. 　前記更新処理部は、前記新たな第１値および現象情報を通知する通知処理を実行する、請求項６に記載の状態監視装置。
8. 　前記更新処理部は、前記通知処理の後に承認指示を受けた場合に、前記登録処理を実行する、請求項７に記載の状態監視装置。
9. 　対象物の状態を監視する状態監視方法であって、
   　前記対象物に設置されたセンサによって計測された波形データを周波数解析することにより周波数スペクトルを生成するステップと、
   　前記周波数スペクトルから、前記対象物および前記対象物の周囲の外部装置のいずれかの現象に起因した基本波のピークを検出し、前記ピークの周波数の値または当該周波数から算出される値である検出値を取得するステップと、
   　前記対象物および前記外部装置のいずれかの現象ごとに、当該現象を識別する現象情報と、当該現象に起因して生じる基本波の周波数の値または当該周波数から算出される値である第１値とを対応付けて記憶する第１記憶部から、前記検出値との差が第１範囲内である前記第１値に対応する前記現象情報を特定し、特定した前記現象情報で識別される現象が生じていることを示す推定結果を出力するステップと、
   　前記第１値とは異なる第２値と、当該第２値の前記ピークの検出数とを対応付けて記憶するための第２記憶部の更新を行なうステップとを備え、
   　前記更新を行なうステップにおいて、前記検出値と前記第１値との差が前記第１範囲を超える場合、前記検出値と前記第２値との差が第２範囲内であるときに、前記第２値に対応する前記検出数を更新し、前記検出値と前記第２値との差が前記第２範囲を超えるときに、前記検出値を新たな第２値として前記第２記憶部に登録する、状態監視方法。

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