WO2020026793A1 - 情報処理システム、情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法 - Google Patents

情報処理システム、情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法 Download PDF

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考寛 唐鎌
高橋　宏幸
岡田　茂之
山本　隆義
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メタウォーター株式会社
株式会社エクストラネット・システムズ
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    • G—PHYSICS
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    • G—PHYSICS
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    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis

Definitions

  • the present invention relates to an information processing system, an information processing apparatus, a program, and an information processing method.
  • Patent Literature 1 discloses a railway vehicle abnormality diagnosis system that performs an abnormality diagnosis based on the acceleration, speed, and current position of a railway vehicle due to deterioration of components of the railway vehicle or the like.
  • Patent Document 2 discloses a structure in which in an angle detector using a ball bearing as a bearing, an acceleration sensor is provided on a bearing fixing plate provided with the bearing, and vibration generated when a rotation operation failure occurs is detected. I have.
  • an object of the present invention is to provide an information processing system, an information processing apparatus, a program, and an information processing method that improve the convenience of a technique for estimating the state of a device using data from a sensor. It is in.
  • An information processing system includes: Acquiring means for acquiring vibration of the device vibrating during operation as time-series data of a physical quantity A represented by a plurality of axis components in a three-dimensional coordinate system; Calculating means for calculating a first evaluation value E indicating a degree of deviation of vibration of the device between axes based on time-series data of the physical quantity A; Estimating means for estimating the degree of deterioration G of the device based on the first evaluation value E; Is provided.
  • An information processing apparatus includes: Acquiring means for acquiring vibration of the device vibrating during operation as time-series data of a physical quantity A represented by a plurality of axis components in a three-dimensional coordinate system; Calculating means for calculating a first evaluation value E indicating a degree of deviation of vibration of the device between axes based on time-series data of the physical quantity A; Estimating means for estimating the degree of deterioration G of the device based on the first evaluation value E; Is provided.
  • An information processing apparatus includes: An acquisition unit configured to acquire vibration of a device that vibrates during operation as time-series data of a physical quantity A represented by a plurality of axis components in a three-dimensional coordinate system, and based on the time-series data of the physical quantity A,
  • An information processing system includes a calculating unit that calculates a first evaluation value E indicating a degree of deviation of the vibration of the device, and an estimating unit that estimates the degree of deterioration G of the device based on the first evaluation value E. for, At least one of the acquisition unit, the calculation unit, and the estimation unit is provided.
  • the program includes: Information processing device, Acquiring means for acquiring vibration of the device vibrating during operation as time-series data of a physical quantity A represented by a plurality of axis components in a three-dimensional coordinate system; Calculating means for calculating a first evaluation value E indicating a degree of deviation of vibration of the device between axes based on time-series data of the physical quantity A; Estimating means for estimating the degree of deterioration G of the device based on the first evaluation value E; Function as
  • the program includes: Acquisition means configured by a plurality of information processing devices communicably connected and acquiring vibration of a device that vibrates during operation as time-series data of a physical quantity A represented by a plurality of axis components in a three-dimensional coordinate system, Calculating means for calculating a first evaluation value E indicating a degree of deviation of vibration of the device between axes based on the time-series data of the physical quantity A; and a deterioration degree G of the device based on the first evaluation value E And an estimating unit for estimating the one of the plurality of information processing apparatuses, It is caused to function as at least one of the acquisition unit, the calculation unit, and the estimation unit.
  • An information processing method includes: Acquiring vibration of the device that vibrates during operation as time-series data of a physical quantity A represented by a plurality of axis components in a three-dimensional coordinate system; Calculating a first evaluation value E indicating a degree of deviation of vibration of the device between axes based on the time-series data of the physical quantity A; Estimating the degree of deterioration G of the device based on the first evaluation value E; including.
  • the convenience of the technology for estimating the state of the device using the data from the sensor is improved.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration of an information processing system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a schematic configuration of an information processing device. It is a flowchart which shows an example of operation
  • movement of a detection apparatus. 9 is a flowchart illustrating an example of an operation of the information processing device. It is a figure showing an example of correspondence of each axis component Ci of rate C and each axis component Di of the 2nd index D.
  • 5 is a flowchart illustrating an example of an operation of the server. 5 is a flowchart illustrating an example of an operation of the terminal device.
  • the information processing system 1 includes a detection device 20, an information processing device 30, a server 40, and a terminal device 50.
  • the information processing device 30, the server 40, and the terminal device 50 are communicably connected to a network 60 such as the Internet, for example.
  • the information processing system 1 is a system that estimates the degree of deterioration of the device 10 and presents it to the user.
  • the device 10 is, for example, a rotating machine, but may be any device that vibrates during operation.
  • the information processing system 1 uses the detection device 20 to detect vibration of the device 10 that vibrates during operation.
  • the information processing system 1 estimates the degree of deterioration G of the device 10 by the information processing device 30 based on the output of the detection device 20.
  • the information processing system 1 stores the degree of deterioration G of the device 10 in the server 40.
  • the information processing system 1 transmits the degree of deterioration G of the device 10 stored in the server 40 to the terminal device 50 used by the user. Then, the information processing system 1 presents the deterioration degree G of the device 10 to the user through the terminal device 50.
  • the detection device 20 is a device including a sensor used by being attached to the device 10 and an output interface that outputs data detected by the sensor.
  • the sensor included in the detection device 20 is, for example, a three-axis acceleration sensor or a three-axis gyro sensor, but is not limited thereto.
  • a sensor having a sampling frequency of several hundred Hz can be adopted as a sensor included in the detection device 20.
  • the information processing device 30 includes a communication unit 31, a storage unit 32, and a control unit 33.
  • the communication unit 31 is one or more communication interfaces that communicate with an external device via wireless or wired communication.
  • the communication unit 31 includes a communication interface that communicates with the detection device 20 and a communication interface that communicates with the network 60.
  • the storage unit 32 is one or more memories.
  • the memory is, for example, a semiconductor memory, a magnetic memory, an optical memory, or the like, but is not limited thereto, and may be any memory.
  • the storage unit 32 functions as, for example, a primary storage device or a secondary storage device.
  • the storage unit 32 is built in the information processing device 30, for example, but may be configured to be externally connected to the information processing device 30 via an arbitrary interface.
  • the control unit 33 is one or more processors.
  • the control unit 33 is a microcontroller, but is not limited thereto, and may be an arbitrary processor such as a general-purpose processor or a special-purpose processor dedicated to a specific process.
  • the control unit 33 controls the operation of the entire information processing device 30.
  • the server 40 is one or a plurality of server devices that can communicate with each other.
  • the server 40 includes a communication interface that communicates with the network 60, one or more memories, and one or more processors, but is not limited thereto, and may include any hardware.
  • the terminal device 50 is, for example, a personal computer, a smartphone, a tablet terminal, or the like, but is not limited thereto, and may be any device used by a user.
  • the terminal device 50 includes a communication interface that communicates with the network 60, one or more memories, one or more processors, and a user interface that presents information to a user by video output or audio output.
  • the present invention is not limited to this, and may include arbitrary hardware.
  • the software configuration of the information processing device 30 will be described with reference to FIG.
  • One or more programs used for controlling the operation of the information processing device 30 are stored in the storage unit 32.
  • the control unit 33 causes the control unit 33 to function as the storage unit 331, the acquisition unit 332, the calculation unit 333, the estimation unit 334, and the transmission unit 335.
  • the storage unit 331 is a unit that stores information in the storage unit 32.
  • the acquisition unit 332 is a unit that acquires information from the storage unit 32.
  • the calculating unit 333 is a unit that calculates a first evaluation value E indicating the bias of the vibration of the device 10 using data input from the detecting device 20 as described later.
  • the estimation unit 334 is a unit that estimates the degree of deterioration G of the device 10 based on the first evaluation value E, as described later.
  • the transmitting unit 335 is a unit that transmits the degree of deterioration G to the server 40 via the communication unit 31 and the network 60. The specific operation of each means will be described later.
  • the physical quantity A is, for example, a physical quantity such as acceleration, velocity, angular acceleration, angular velocity, or displacement, but is not limited thereto.
  • Step S101 The detection device 20 outputs the time series data of the physical quantity A detected in step S100 to the information processing device 30.
  • steps S200 to S211 shown in FIG. 4 are executed.
  • Step S200 The storage unit 331 stores the time-series data of the physical quantity A input from the detection device 20 via the communication unit 31 in the storage unit 32.
  • time-series data of the physical quantity A in n periods T1 to Tn is stored (where n is an integer of 2 or more) as described later.
  • Step S201 The calculating means 333 sets the variable m to 1.
  • Step S202 The acquiring unit 332 acquires time-series data in the period Tm from the time-series data of the physical quantity A stored in the storage unit 32.
  • the first index B is calculated by the following equation (1).
  • Equation (1) the number of data of each axis component included in the time-series data of the physical quantity A is k (where k is an integer of 2 or more).
  • the first index B is a parameter indicating the degree of variation of the physical quantity A for each axis component.
  • the axial component Di of the second index D increases as the axial component Ci of the ratio C moves away from 1/3.
  • the degree of deterioration G of the device 10 is estimated in steps S207 to S210 described later based on the first evaluation value E indicating the degree of vibration bias.
  • the first evaluation value E is directly used as the deterioration degree G.
  • the accuracy of estimating the degree of deterioration G is improved by steps S207 to S210 described later. The reason why the estimation accuracy of the deterioration degree G is improved will be described later.
  • Step S208 The calculating means 333 increments m. Thereafter, the process returns to step S202. Therefore, steps S202 to S208 are repeated until n first evaluation values E (hereinafter, also referred to as first evaluation values E1 to En) corresponding to the n periods T1 to Tn are calculated.
  • first evaluation values E hereinafter, also referred to as first evaluation values E1 to En
  • the standard deviation is calculated as the second evaluation value F.
  • the second evaluation value F is calculated by the following equation (5).
  • the second evaluation value F is a parameter indicating the degree of dispersion of the n first evaluation values E1 to En (that is, the temporal stability of the degree of deviation of the vibration of the device 10 between the three axes).
  • Step S210 The estimation unit 334 estimates the common logarithm of the second evaluation value F as the deterioration degree G.
  • the degree of deviation of the vibration of the rotating machine among the three axes becomes unstable with time and becomes larger or smaller. Therefore, it is possible to estimate the deterioration of the rotating machine based on whether or not the degree of deviation of the vibration of the rotating machine among the three axes is stable over time. For this reason, in the present embodiment, as described in steps S207 to S210 described above, the degree of dispersion of the n first evaluation values E1 to En (that is, the degree of deviation of the degree of bias of the vibration of the device 10 between the three axes over time) is reduced.
  • the deterioration degree G is estimated based on the second evaluation value F indicating the stability.
  • the common logarithm of the second evaluation value F is assumed to be the degree of deterioration G on the assumption that the number of digits of the second evaluation value F differs depending on the degree of deterioration of the device 10, but the second evaluation value Another embodiment in which F is used as it is as the degree of deterioration G is also possible.
  • Step S211 The transmitting unit 335 transmits the degree of deterioration G of the device 10 to the server 40 via the communication unit 31 and the network 60.
  • steps S300 to S301 shown in FIG. 6 are executed.
  • Step S300 The server 40 receives the degree of deterioration G of the device 10 from the information processing device 30 via the network 60, and stores it in the memory.
  • Step S301 The server 40 acquires the degree of deterioration G of the device 10 from the memory and transmits it to the terminal device 50 via the network 60.
  • the deterioration degree G may be, for example, pull-distributed from the server 40 in response to a request from the terminal device 50, or may be push-distributed from the server 40.
  • steps S400 to S401 shown in FIG. 7 are executed.
  • Step S400 The terminal device 50 receives the degree of deterioration G of the device 10 from the server 40 via the network 60 and stores it in the memory.
  • Step S400 The terminal device 50 acquires the deterioration degree G from the memory, for example, automatically or in response to a user operation, and presents it to the user by video output or audio output. For example, even when the user is away from the device 10, the user can determine whether maintenance or inspection of the device 10 is necessary based on the degree of deterioration G presented by the terminal device 50.
  • estimating means 3334 for estimating the degree of deterioration G of the device 10 based on the first evaluation value E. According to such a configuration, it is not necessary to perform frequency analysis on the time-series data of the physical quantity A.
  • a sensor having a relatively low sampling frequency (for example, about 170 Hz) can be used for the detection device 20.
  • a processor having a relatively low computing power can be used for the information processing device 30. Therefore, the convenience of the technique of estimating the state of the device using the data from the sensor is improved.
  • the detection device 20 and the information processing device 30 according to the above-described embodiment may be configured as one device.
  • a configuration in which the server 40 executes a part or all of the operations executed by the information processing device 30 in the above-described embodiment is also possible.
  • a configuration in which each configuration or each unit of the information processing device 30 is dispersedly arranged in a plurality of information processing devices is also possible.
  • a configuration is also possible in which at least one of the plurality of information processing apparatuses is realized as, for example, a server connected to the network 60.
  • the normal value of each axis component of the ratio C calculated when the device 10 is operating normally is 1/3.
  • a predetermined conversion function f (Ci) is set so that each axis component Ci of the ratio C is minimized (for example, 0) when the axis component Ci is a normal value (1 / in the above-described embodiment).
  • the configuration in which the second index D is calculated by converting the second index D has been described.
  • the normal value of each axis component of the ratio C can be different from each other.
  • the normal value of Cx may be 2/5
  • the normal value of Cy may be 2/5
  • the normal value of Cz may be 1/5. Therefore, in one embodiment of the present invention, the normal value of each axis component of the ratio C may be determined in advance by, for example, an experiment or a simulation. The normal value is greater than 0 and less than 1.
  • each axis component has a minimum (for example, 0) when the axis component Ci of the ratio C is a normal value and a maximum (for example, 1) when the axis component Ci is 0 or 1.
  • the conversion functions fx (Cx), fy (Cy), and fz (Cz) may be determined in advance.
  • the vibration of the device 10 may be detected and acquired as time-series data of the physical quantity A represented by a two-axis component in the three-dimensional coordinate system.
  • “three-axis component” and “between three axes” can be read as “two-axis component” and “between two axes”, respectively.
  • control unit 33 of the information processing device 30 have been described as software configurations. At least some of these units use software resources and / or hardware resources. It may be a concept including.
  • the storage unit 331 may include one or more memories.
  • a device such as a computer or a mobile phone can be used to function as the information processing device 30 according to the above-described embodiment.
  • the device can be realized by storing a program describing processing contents for realizing each function of the information processing device 30 according to the embodiment in a memory of the device, and reading and executing the program by a processor of the device. It is.

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Abstract

情報処理システムは、動作中に振動する機器の振動を３次元座標系における複数の軸成分で示される物理量Ａの時系列データとして取得する取得手段と、物理量Ａの時系列データに基づいて軸間における機器の振動の偏り度合いを示す第１評価値Ｅを算出する算出手段と、第１評価値Ｅに基づいて機器の劣化度Ｇを推定する推定手段と、を備える。

Description

情報処理システム、情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法
　本発明は、情報処理システム、情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法に関する。
　従来、センサからのデータを用いて機器の状態を推定する技術が知られている。例えば特許文献１には、鉄道車両の加速度、速度、及び現在位置に基づいて、当該鉄道車両の部品の劣化等に起因した異常診断をする鉄道車両用異常診断システムが開示されている。また特許文献２には、軸受としてボールベアリングを使用する角度検出器において、当該軸受の設けられた軸受固定板上に加速度センサを設け、回転動作不良発生時に生じる振動を検出する構造が開示されている。
特開２０１２－１００４３４号公報 特開２０１２－２５１８５８号公報
　従来、機器の振動の大きさが所定の閾値を超えるか否かに基づいて機器の状態を推定する手法が知られている。しかしながら、機器の振動の大きさは、例えば機器の負荷によっても変化するため、当該手法では、機器の状態の推定精度が必ずしも十分でない。一方、機器の状態を精度良く推定するために、機器の振動の周波数解析が一般的に行われている。周波数解析の実行には、比較的高いサンプリング周波数（例えば、８０ｋＨｚ程度）のセンサで機器の振動を検出し、センサから出力される大量のデータを比較的高い演算能力の計算機で処理する必要がある。このため、比較的低いサンプリング周波数（例えば、数百Ｈｚ程度）のセンサや、比較的低い演算能力の計算機を利用することができない。このように、センサからのデータを用いて機器の状態を推定する技術の利便性は必ずしも高くない。
　かかる事情に鑑みてなされた本発明の目的は、センサからのデータを用いて機器の状態を推定する技術の利便性を向上させる情報処理システム、情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法を提供することにある。
　本発明の一実施形態に係る情報処理システムは、
　動作中に振動する機器の振動を、３次元座標系における複数の軸成分で示される物理量Ａの時系列データとして取得する取得手段と、
　前記物理量Ａの時系列データに基づいて、軸間における前記機器の振動の偏り度合いを示す第１評価値Ｅを算出する算出手段と、
　前記第１評価値Ｅに基づいて前記機器の劣化度Ｇを推定する推定手段と、
を備える。
　本発明の一実施形態に係る情報処理装置は、
　動作中に振動する機器の振動を、３次元座標系における複数の軸成分で示される物理量Ａの時系列データとして取得する取得手段と、
　前記物理量Ａの時系列データに基づいて、軸間における前記機器の振動の偏り度合いを示す第１評価値Ｅを算出する算出手段と、
　前記第１評価値Ｅに基づいて前記機器の劣化度Ｇを推定する推定手段と、
を備える。
　本発明の一実施形態に係る情報処理装置は、
　動作中に振動する機器の振動を、３次元座標系における複数の軸成分で示される物理量Ａの時系列データとして取得する取得手段と、前記物理量Ａの時系列データに基づいて、軸間における前記機器の振動の偏り度合いを示す第１評価値Ｅを算出する算出手段と、前記第１評価値Ｅに基づいて前記機器の劣化度Ｇを推定する推定手段と、を備える情報処理システムを構成するために、
　前記取得手段、前記算出手段、及び前記推定手段のうち少なくとも１つを備える。
　本発明の一実施形態に係るプログラムは、
　情報処理装置を、
　動作中に振動する機器の振動を、３次元座標系における複数の軸成分で示される物理量Ａの時系列データとして取得する取得手段と、
　前記物理量Ａの時系列データに基づいて、軸間における前記機器の振動の偏り度合いを示す第１評価値Ｅを算出する算出手段と、
　前記第１評価値Ｅに基づいて前記機器の劣化度Ｇを推定する推定手段と、
として機能させる。
　本発明の一実施形態に係るプログラムは、
　通信可能に接続された複数の情報処理装置によって構成され、動作中に振動する機器の振動を、３次元座標系における複数の軸成分で示される物理量Ａの時系列データとして取得する取得手段と、前記物理量Ａの時系列データに基づいて、軸間における前記機器の振動の偏り度合いを示す第１評価値Ｅを算出する算出手段と、前記第１評価値Ｅに基づいて前記機器の劣化度Ｇを推定する推定手段と、を備える情報処理システムにおける、前記複数の情報処理装置のうち１つの情報処理装置を、
　前記取得手段、前記算出手段、及び前記推定手段のうち少なくとも１つとして機能させる。
　本発明の一実施形態に係る情報処理方法は、
　動作中に振動する機器の振動を、３次元座標系における複数の軸成分で示される物理量Ａの時系列データとして取得するステップと、
　前記物理量Ａの時系列データに基づいて、軸間における前記機器の振動の偏り度合いを示す第１評価値Ｅを算出するステップと、
　前記第１評価値Ｅに基づいて前記機器の劣化度Ｇを推定するステップと、
を含む。
　本発明の一実施形態に係る情報処理システム、情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法によれば、センサからのデータを用いて機器の状態を推定する技術の利便性が向上する。
本発明の一実施形態に係る情報処理システムの概略構成を示すブロック図である。 情報処理装置の概略構成を示すブロック図である。 検出装置の動作の一例を示すフローチャートである。 情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。 割合Ｃの各軸成分Ｃｉと第２指標Ｄの各軸成分Ｄｉとの対応関係の一例を示す図である。 サーバの動作の一例を示すフローチャートである。 端末装置の動作の一例を示すフローチャートである。
　以下、本発明の実施形態について説明する。
　図１を参照して、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１について説明する。本実施形態において、情報処理システム１は、検出装置２０と、情報処理装置３０と、サーバ４０と、端末装置５０と、を備える。情報処理装置３０、サーバ４０、及び端末装置５０は、例えばインターネット等のネットワーク６０と通信可能に接続される。
　情報処理システム１は、機器１０の劣化の度合いを推定してユーザに提示するシステムである。機器１０は、例えば回転機であるが、動作中に振動する任意の機器であってもよい。概要として、情報処理システム１は、動作中に振動する機器１０の振動を検出装置２０により検出する。情報処理システム１は、検出装置２０の出力に基づいて、機器１０の劣化度Ｇを情報処理装置３０により推定する。情報処理システム１は、機器１０の劣化度Ｇをサーバ４０に蓄積する。情報処理システム１は、サーバ４０に蓄積された機器１０の劣化度Ｇを、ユーザが使用する端末装置５０へ送信する。そして、情報処理システム１は、機器１０の劣化度Ｇを端末装置５０によりユーザに提示する。
（検出装置のハードウェア構成）
　検出装置２０のハードウェア構成について説明する。検出装置２０は、機器１０に取り付けて用いられるセンサと、センサにより検出されたデータを出力する出力インタフェースと、を備える装置である。検出装置２０が備えるセンサは、例えば３軸加速度センサ又は３軸ジャイロセンサ等であるが、これらに限られない。後述するように、検出装置２０が備えるセンサとして、数百Ｈｚ（例えば、約１７０Ｈｚ）のサンプリング周波数を有するセンサが採用可能である。
（情報処理装置のハードウェア構成）
　情報処理装置３０のハードウェア構成について、図２を参照して説明する。情報処理装置３０は、通信部３１と、記憶部３２と、制御部３３と、を備える。
　通信部３１は、無線又は有線を介して外部装置と通信する１つ以上の通信インタフェースである。本実施形態において、通信部３１は、検出装置２０と通信する通信インタフェース、及びネットワーク６０と通信する通信インタフェースを含む。
　記憶部３２は、１つ以上のメモリである。メモリは、例えば半導体メモリ、磁気メモリ、又は光メモリ等であるが、これらに限られず任意のメモリとすることができる。記憶部３２は、例えば一次記憶装置又は二次記憶装置として機能する。記憶部３２は、例えば情報処理装置３０に内蔵されるが、任意のインタフェースを介して情報処理装置３０に外部から接続される構成も可能である。
　制御部３３は、１つ以上のプロセッサである。本実施形態において、制御部３３はマイクロコントローラ（Microcontroller）であるがこれに限られず、例えば汎用のプロセッサ、又は特定の処理に特化した専用プロセッサ等、任意のプロセッサとすることができる。制御部３３は、情報処理装置３０全体の動作を制御する。
（サーバのハードウェア構成）
　図１に示すサーバ４０のハードウェア構成について説明する。サーバ４０は、１つ又は互いに通信可能な複数のサーバ装置である。サーバ４０は、ネットワーク６０と通信する通信インタフェースと、１つ以上のメモリと、１つ以上のプロセッサと、を備えるが、これらに限られず任意のハードウェアを備えてもよい。
（端末装置のハードウェア構成）
　端末装置５０のハードウェア構成について説明する。端末装置５０は、例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォン、又はタブレット端末等であるが、これらに限られず、ユーザによって使用される任意の装置であってもよい。端末装置５０は、ネットワーク６０と通信する通信インタフェースと、１つ以上のメモリと、１つ以上のプロセッサと、情報を映像出力又は音声出力によってユーザに提示するユーザインタフェースと、を備えるが、これらに限られず任意のハードウェアを備えてもよい。
（情報処理装置のソフトウェア構成）
　情報処理装置３０のソフトウェア構成について、図２を参照して説明する。情報処理装置３０の動作の制御に用いられる１つ以上のプログラムが記憶部３２に記憶される。当該１つ以上のプログラムは、制御部３３によって読み込まれると、制御部３３を記憶手段３３１、取得手段３３２、算出手段３３３、推定手段３３４、及び送信手段３３５として機能させる。
　各手段の概要について説明する。記憶手段３３１は、情報を記憶部３２に記憶する手段である。取得手段３３２は、記憶部３２から情報を取得する手段である。算出手段３３３は、後述するように、検出装置２０から入力されるデータを用いて、機器１０の振動の偏りを示す第１評価値Ｅを算出する手段である。推定手段３３４は、後述するように、第１評価値Ｅに基づいて機器１０の劣化度Ｇを推定する手段である。送信手段３３５は、通信部３１及びネットワーク６０を介して劣化度Ｇをサーバ４０へ送信する手段である。各手段の具体的な動作については後述する。
（情報処理システムの動作）
　図３～図７を参照して、情報処理システム１が機器１０の劣化度Ｇを推定する動作について説明する。まず、検出装置２０において、図３に示すステップＳ１００～Ｓ１０１が実行される。
　ステップＳ１００：検出装置２０は、動作中に振動する機器１０の振動を、３次元座標系における３軸（ｘ軸，ｙ軸，ｚ軸）成分で示される物理量Ａ＝（Ａｘ，Ａｙ，Ａｚ）の時系列データとして検出する。物理量Ａは、例えば加速度、速度、角加速度、角速度、又は変位等の物理量であるが、これらに限られない。
　ステップＳ１０１：検出装置２０は、ステップＳ１００で検出した物理量Ａの時系列データを情報処理装置３０へ出力する。
　次に、情報処理装置３０において、図４に示すステップＳ２００～Ｓ２１１が実行される。
　ステップＳ２００：記憶手段３３１は、検出装置２０から通信部３１を介して入力された物理量Ａの時系列データを記憶部３２に記憶する。ここでは、後述するようにｎ個（ただし、ｎは２以上の整数。）の期間Ｔ１～Ｔｎにおける物理量Ａの時系列データが記憶されるものとする。
　ステップＳ２０１：算出手段３３３は、変数ｍを１に設定する。
　ステップＳ２０２：取得手段３３２は、記憶部３２に記憶された物理量Ａの時系列データのうち、期間Ｔｍにおける時系列データを取得する。
　ステップＳ２０３：算出手段３３３は、ステップＳ２０２で取得した物理量Ａの時系列データの軸成分毎の分散又は標準偏差を、第１指標Ｂ＝（Ｂｘ，Ｂｙ，Ｂｚ）として算出する。例えば、物理量Ａの時系列データの軸成分毎の分散を第１指標Ｂとする場合、第１指標Ｂは以下の式（１）で算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　式（１）において、物理量Ａの時系列データに含まれる各軸成分のデータ数をｋ個（ただし、ｋは２以上の整数。）とする。第１指標Ｂは、物理量Ａの軸成分毎のばらつき度合いを示すパラメータである。
　ステップＳ２０４：算出手段３３３は、第１指標Ｂの各軸成分Ｂｉ（ただし、ｉはｘ，ｙ，又はｚ。）の合計に対する各軸成分Ｂｉの割合Ｃ＝（Ｃｘ，Ｃｙ，Ｃｚ）を算出する。具体的には、算出手段３３３は、第１指標Ｂを用いて以下の式（２）により割合Ｃを算出する。
　Ｃ＝（Ｃｘ，Ｃｙ，Ｃｚ）
　　＝｛Ｂｘ／（Ｂｘ＋Ｂｙ＋Ｂｚ），Ｂｙ／（Ｂｘ＋Ｂｙ＋Ｂｚ），
　　　　Ｂｚ／（Ｂｘ＋Ｂｙ＋Ｂｚ）｝　　　　　　　　　　　　　　　　　　（２）
　割合Ｃは、第１指標Ｂ（物理量Ａの軸成分毎のばらつき度合い）の、３軸間におけるバランス（均等さ）を示すパラメータである。例えば、Ｃｘ＝Ｃｙ＝Ｃｚ＝１／３であるとき、第１指標Ｂの３軸間におけるバランスは均等であることを示す。
　ステップＳ２０５：算出手段３３３は、割合Ｃの各軸成分Ｃｉを、軸成分Ｃｉが１／３であるときに最小（例えば、０）となり、軸成分Ｃｉが０又は１であるときに最大（例えば、１）となるように所定の変換関数ｆ（Ｃｉ）を用いて変換し、第２指標Ｄ＝（Ｄｘ，Ｄｙ，Ｄｚ）を算出する。具体的には、算出手段３３３は、割合Ｃを用いて以下の式（３）により第２指標Ｄを算出する。
　Ｄ＝（Ｄｘ，Ｄｙ，Ｄｚ）
　　＝｛ｆ（Ｃｘ），ｆ（Ｃｙ），ｆ（Ｃｚ）｝　　　　　　　　　　　　　　（３）
　ここで図５は、変換関数Ｄｉ＝ｆ（Ｃｉ）の一例を示すグラフである。図５に示す例では、割合Ｃの軸成分Ｃｉが１／３から離れるにしたがって第２指標Ｄの軸成分Ｄｉが増加している。しかしながら、変換関数Ｄｉ＝ｆ（Ｃｉ）は、図５に示す例に限られない。例えば、割合Ｃの軸成分Ｃｉが１／３から離れるにしたがって第２指標Ｄの軸成分Ｄｉが減少するような軸成分Ｃｉの範囲があってもよいし、或いは割合Ｃの軸成分Ｃｉが変化しても第２指標Ｄの軸成分Ｄｉが変化しない軸成分Ｃｉの範囲があってもよい。
　ステップＳ２０６：算出手段３３３は、第２指標Ｄの各軸成分Ｄｉの積を第１評価値Ｅとして算出する。具体的には、算出手段３３３は、第２指標Ｄを用いて以下の式（４）により第１評価値Ｅを算出する。
　Ｅ＝Ｄｘ×Ｄｙ×Ｄｚ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（４）
　第１評価値Ｅは、３軸間における機器１０の振動の偏り度合いを示すパラメータである。即ち、第１指標Ｂ（物理量Ａの軸成分毎のばらつき度合い）の３軸間におけるバランスが均等（Ｃｘ＝Ｃｙ＝Ｃｚ＝１／３）であるときに（換言すると、３軸間における機器１０の振動の偏りがないときに）、第１評価値Ｅは最小となる。そして、第１指標Ｂの３軸間におけるバランスが崩れて均等ではなくなると（換言すると、３軸間における機器１０の振動の偏り度合いが大きくなると）、第１評価値Ｅは増加する。
　一般的に、回転機の劣化が進むと、特定の周波数の振動がｘ軸、ｙ軸、及びｚ軸のいずれかの方向に顕著にあらわれる。このため、例えば振動を周波数解析して、当該特定の周波数の振動を検出することにより回転機の劣化度合いを推定する手法が考えられる。しかしながら、周波数解析を行うためには、サンプリング周波数が比較的高い（例えば、８０ｋＨｚ程度）のセンサを用いて回転機の振動を検出する必要があり、処理負担が増大するという不都合が生じる。
　ここで、当該特定の周波数の振動が何れかの軸方向にあらわれることによって、３軸間における機器１０の振動の偏り度合いが大きくなると考えられる。したがって、３軸間における機器１０の振動の偏り度合いの多寡に基づいて回転機の劣化を推定可能である。このため本実施形態では、振動の偏り度合いを示す第１評価値Ｅに基づいて、後述するステップＳ２０７～２１０により機器１０の劣化度Ｇを推定する。なお、例えば第１評価値Ｅをそのまま劣化度Ｇとする他の実施形態も可能である。かかる場合、劣化度Ｇが大きいほど、機器１０が劣化していることを示す。しかしながら本実施形態では、後述するステップＳ２０７～Ｓ２１０により、劣化度Ｇの推定精度を向上させる。劣化度Ｇの推定精度が向上する理由については後述する。
　ステップＳ２０７：算出手段３３３は、ｍ＝ｎであるか否かを判定する。ｍ＝ｎと判定した場合（ステップＳ２０７－Ｙｅｓ）、プロセスはステップＳ２０９に進む。一方、ｍ≠ｎと判定した場合（ステップＳ２０７－Ｎｏ）、プロセスはステップＳ２０８に進む。
　ステップＳ２０８：算出手段３３３は、ｍをインクリメントする。その後、プロセスはステップＳ２０２に戻る。したがって、ｎ個の期間Ｔ１～Ｔｎにそれぞれ対応するｎ個の第１評価値Ｅ（以下、第１評価値Ｅ１～Ｅｎともいう。）が算出されるまで、ステップＳ２０２～Ｓ２０８が繰り返される。
　ステップＳ２０９：ステップＳ２０７でｍ＝ｎと判定した場合（即ち、ｎ個の第１評価値Ｅ１～Ｅｎが算出された場合）、推定手段３３４は、ｎ個の第１評価値Ｅ１～Ｅｎの分散又は標準偏差を第２評価値Ｆとして算出する。例えば、ｎ個の第１評価値Ｅ１～Ｅｎの標準偏差を第２評価値Ｆとする場合、第２評価値Ｆは以下の式（５）で算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　第２評価値Ｆは、ｎ個の第１評価値Ｅ１～Ｅｎのばらつき度合い（即ち、３軸間における機器１０の振動の偏り度合いの経時的な安定性）を示すパラメータである。
　ステップＳ２１０：推定手段３３４は、第２評価値Ｆの常用対数を劣化度Ｇとして推定する。
　ステップＳ２０７～Ｓ２１０により、劣化度Ｇの推定精度が向上する理由について説明する。機器１０の劣化が進むと、上述したように３軸間における機器１０の振動の偏り度合いが大きくなり、振動の偏り度合いを示す第１評価値Ｅも大きくなる。しかしながら、例えば劣化以外の何らかの要因で３軸間における振動の偏り度合いが大きくなっている場合を想定すると、機器１０が劣化していないにも関わらず、第１評価値Ｅが大きくなってしまう。したがって、例えば第１評価値Ｅをそのまま劣化度Ｇとする他の実施形態では、劣化度Ｇの推定精度は必ずしも十分でない。
　ここで、回転機の劣化が進むと、回転機の振動の周波数スペクトルの経時的な変化が大きくなる。即ち、回転機の劣化が進むと、３軸間における回転機の振動の偏り度合いが経時的に不安定になり、大きくなったり小さくなったりする。したがって、３軸間における回転機の振動の偏り度合いが経時的に安定しているか否かに基づいて回転機の劣化を推定可能である。このため本実施形態では、上述したステップＳ２０７～Ｓ２１０で説明したように、ｎ個の第１評価値Ｅ１～Ｅｎのばらつき度合い（即ち、３軸間における機器１０の振動の偏り度合いの経時的な安定性）を示す第２評価値Ｆに基づいて劣化度Ｇを推定する。なお本実施形態では、機器１０の劣化の程度に応じて第２評価値Ｆの桁数が異なることを想定して第２評価値Ｆの常用対数を劣化度Ｇとしているが、第２評価値Ｆをそのまま劣化度Ｇとする他の実施形態も可能である。
　ステップＳ２１１：送信手段３３５は、機器１０の劣化度Ｇを、通信部３１及びネットワーク６０を介してサーバ４０へ送信する。
　次に、サーバ４０において、図６に示すステップＳ３００～Ｓ３０１が実行される。
　ステップＳ３００：サーバ４０は、情報処理装置３０からネットワーク６０を介して機器１０の劣化度Ｇを受信し、メモリに蓄積する。
　ステップＳ３０１：サーバ４０は、機器１０の劣化度Ｇをメモリから取得し、ネットワーク６０を介して端末装置５０へ送信する。劣化度Ｇは、例えば端末装置５０からの要求に応じてサーバ４０からプル配信されてもよく、或いはサーバ４０からプッシュ配信されてもよい。
　次に、端末装置５０において、図７に示すステップＳ４００～Ｓ４０１が実行される。
　ステップＳ４００：端末装置５０は、サーバ４０からネットワーク６０を介して機器１０の劣化度Ｇを受信し、メモリに記憶する。
　ステップＳ４００：端末装置５０は、例えば自動的に又はユーザ操作に応じて、メモリから劣化度Ｇを取得し、映像出力又は音声出力によってユーザに提示する。ユーザは、例えば機器１０から離れた場所にいるときであっても、端末装置５０により提示された劣化度Ｇに基づいて、機器１０のメンテナンス又は検査等の要否を判断可能である。
　以上述べたように、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１は、機器１０の振動を、３次元座標系における３軸（ｘ，ｙ，ｚ）成分で示される物理量Ａ＝（Ａｘ，Ａｙ，Ａｚ）の時系列データとして取得する取得手段３３２と、物理量Ａの時系列データに基づいて、３軸間における機器１０の振動の偏り度合いを示す第１評価値Ｅを算出する算出手段３３３と、第１評価値Ｅに基づいて機器１０の劣化度Ｇを推定する推定手段３３３４と、を備える。かかる構成によれば、物理量Ａの時系列データを周波数解析する必要がない。このため、比較的低いサンプリング周波数（例えば、１７０Ｈｚ程度）のセンサを検出装置２０に採用可能である。また、比較的低い演算能力のプロセッサを情報処理装置３０に採用可能である。したがって、センサからのデータを用いて機器の状態を推定する技術の利便性が向上する。
　本発明を諸図面や実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形や修正を行うことが容易であることに注意されたい。したがって、これらの変形や修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各手段、各ステップ等に含まれる機能等は論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の手段やステップ等を１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。
　例えば、上述した実施形態に係る検出装置２０及び情報処理装置３０が、１つの装置として構成されてもよい。また例えば、上述した実施形態において情報処理装置３０が実行する一部又は全部の動作を、サーバ４０が実行する構成も可能である。また例えば、情報処理装置３０の各構成又は各手段が、複数の情報処理装置に分散配置された構成も可能である。当該複数の情報処理装置のうち少なくとも１つが、例えばネットワーク６０に接続されたサーバとして実現される構成も可能である。
　また、上述した実施形態において、図３、図４、図６、及び図７を参照して情報処理システム１の動作の例について説明した。しかしながら、上述した動作に含まれる一部のステップ、又は１つのステップに含まれる一部の動作が、論理的に矛盾しない範囲内において省略された構成も可能である。また、上述した動作に含まれる複数のステップの順番が、論理的に矛盾しない範囲内において入れ替わった構成も可能である。
　また、上述した実施形態において、第１指標Ｂ（物理量Ａの軸成分毎のばらつき度合い）の、３軸間におけるバランス（均等さ）を示す割合Ｃに関して、例えば、Ｃｘ＝Ｃｙ＝Ｃｚ＝１／３であるとき、第１指標Ｂの３軸間におけるバランスは均等であると説明した。換言すると、上述した実施形態では、機器１０が正常に動作しているときに算出される割合Ｃの各軸成分の正常値を１／３としていた。そして、割合Ｃの各軸成分Ｃｉを、軸成分Ｃｉが正常値（上述した実施形態では、１／３）であるときに最小（例えば、０）となるように所定の変換関数ｆ（Ｃｉ）を用いて変換し、第２指標Ｄを算出する構成について説明した。
　しかしながら、機器１０が正常に動作していても、第１指標Ｂの３軸管におけるバランスが均等でない場合が想定される。換言すると、割合Ｃの各軸成分の正常値は互いに異なり得る。例えば、Ｃｘの正常値が２／５、Ｃｙの正常値が２／５、及びＣｚの正常値が１／５であり得る。このため、本発明の一実施形態では、例えば実験又はシミュレーションにより、割合Ｃの各軸成分の正常値を予め決定してもよい。正常値は、０より大きく１より小さい。また、割合Ｃの軸成分Ｃｉが正常値であるときに最小（例えば、０）となり、軸成分Ｃｉが０又は１であるときに〕最大（例えば、１）となるように、軸成分ごとに変換関数ｆｘ（Ｃｘ）、ｆｙ（Ｃｙ）、及びｆｚ（Ｃｚ）を予め決定してもよい。かかる場合、算出手段３３３は、割合Ｃの軸成分Ｃｘ、Ｃｙ、及びＣｚを、変換関数ｆｘ（Ｃｘ）、ｆｙ（Ｃｙ）、及びｆｚ（Ｃｚ）を用いてそれぞれ変換し、第２指標Ｄ＝（Ｄｘ，Ｄｙ，Ｄｚ）を算出してもよい。
　また、上述した実施形態において、回転機の劣化が進むと特定の周波数の振動が３軸いずれかの軸方向にあらわれるという想定のもと、３軸間における機器１０の振動の偏り度合いの多寡に基づいて回転機の劣化を推定する構成について説明した。しかしながら、回転機によっては、上述したように各軸成分の正常値が互いに異なる場合や、回転機の劣化が進むと、特定の周波数の振動が、ある１つの軸方向には実質的にあらわれず、残りの２軸のいずれかの軸方向にあらわれる場合も想定される。このため、本発明の一実施形態では、機器１０の振動を、３次元座標系における２軸成分で示される物理量Ａの時系列データとして検出及び取得されてもよい。かかる場合、上述した説明において「３軸成分」及び「３軸間」を、それぞれ「２軸成分」及び「２軸間」と読み替えることができる。
　また、上述した実施形態において、情報処理装置３０の制御部３３によって実現される各種の手段をソフトウェア構成として説明したが、これらのうち少なくとも一部の手段は、ソフトウェア資源及び／又はハードウェア資源を含む概念であってもよい。例えば、記憶手段３３１は、１つ以上のメモリを含んでもよい。
　また、上述した実施形態に係る情報処理装置３０として機能させるために、コンピュータ又は携帯電話等の装置を用いることができる。当該装置は、実施形態に係る情報処理装置３０の各機能を実現する処理内容を記述したプログラムを、当該装置のメモリに格納し、当該装置のプロセッサによって当該プログラムを読み出して実行させることによって実現可能である。
１　　情報処理システム
１０　　機器
２０　　検出装置
３０　　情報処理装置
３１　　通信部
３２　　記憶部
３３　　制御部
３３１　　記憶手段
３３２　　取得手段
３３３　　算出手段
３３４　　推定手段
３３５　　送信手段
４０　　サーバ
５０　　端末装置
６０　　ネットワーク
 

Claims (10)

  1. 　動作中に振動する機器の振動を、３次元座標系における複数の軸成分で示される物理量Ａの時系列データとして取得する取得手段と、
    　前記物理量Ａの時系列データに基づいて、軸間における前記機器の振動の偏り度合いを示す第１評価値Ｅを算出する算出手段と、
    　前記第１評価値Ｅに基づいて前記機器の劣化度Ｇを推定する推定手段と、
    を備える、情報処理システム。
  2. 　請求項１に記載の情報処理システムであって、
    　前記算出手段は、
    　前記物理量Ａの時系列データの軸成分毎の分散又は標準偏差を、第１指標Ｂとして算出し、
    　前記第１指標Ｂの各軸成分を所定の変換処理により変換して第２指標Ｄを算出し、
    　前記第２指標Ｄの各軸成分の積を前記第１評価値Ｅとして算出する、情報処理システム。
  3. 　請求項２に記載の情報処理システムであって、
    　前記算出手段は、前記変換処理において、
    　前記第１指標Ｂの各軸成分の合計に対する各軸成分の割合Ｃを算出し、
    　前記割合Ｃの各軸成分を、前記軸成分が０より大きく１より小さい所定値であるときに最小となり、前記軸成分が０又は１であるときに最大となるように変換して、前記第２指標Ｄを算出する、情報処理システム。
  4. 　請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理システムであって、
    　前記算出手段は、互いに異なる複数の期間にそれぞれ検出された物理量Ａの複数の時系列データに基づいて、前記複数の期間にそれぞれ対応する複数の第１評価値Ｅを算出し、
    　前記推定手段は、前記複数の第１評価値Ｅの分散又は標準偏差を第２評価値Ｆとして算出し、前記第２評価値Ｆに基づいて前記劣化度Ｇを推定する、情報処理システム。
  5. 　請求項４に記載の情報処理システムであって、
    　前記推定手段は、前記第２評価値Ｆの常用対数を前記劣化度Ｇとする、情報処理システム。
  6. 　動作中に振動する機器の振動を、３次元座標系における複数の軸成分で示される物理量Ａの時系列データとして取得する取得手段と、
    　前記物理量Ａの時系列データに基づいて、軸間における前記機器の振動の偏り度合いを示す第１評価値Ｅを算出する算出手段と、
    　前記第１評価値Ｅに基づいて前記機器の劣化度Ｇを推定する推定手段と、
    を備える、情報処理装置。
  7. 　動作中に振動する機器の振動を、３次元座標系における複数の軸成分で示される物理量Ａの時系列データとして取得する取得手段と、前記物理量Ａの時系列データに基づいて、軸間における前記機器の振動の偏り度合いを示す第１評価値Ｅを算出する算出手段と、前記第１評価値Ｅに基づいて前記機器の劣化度Ｇを推定する推定手段と、を備える情報処理システムを構成するために、
    　前記取得手段、前記算出手段、及び前記推定手段のうち少なくとも１つを備える、情報処理装置。
  8. 　情報処理装置を、
    　動作中に振動する機器の振動を、３次元座標系における複数の軸成分で示される物理量Ａの時系列データとして取得する取得手段と、
    　前記物理量Ａの時系列データに基づいて、軸間における前記機器の振動の偏り度合いを示す第１評価値Ｅを算出する算出手段と、
    　前記第１評価値Ｅに基づいて前記機器の劣化度Ｇを推定する推定手段と、
    として機能させる、プログラム。
  9. 　通信可能に接続された複数の情報処理装置によって構成され、動作中に振動する機器の振動を、３次元座標系における複数の軸成分で示される物理量Ａの時系列データとして取得する取得手段と、前記物理量Ａの時系列データに基づいて、軸間における前記機器の振動の偏り度合いを示す第１評価値Ｅを算出する算出手段と、前記第１評価値Ｅに基づいて前記機器の劣化度Ｇを推定する推定手段と、を備える情報処理システムにおける、前記複数の情報処理装置のうち１つの情報処理装置を、
    　前記取得手段、前記算出手段、及び前記推定手段のうち少なくとも１つとして機能させる、プログラム。
  10. 　動作中に振動する機器の振動を、３次元座標系における複数の軸成分で示される物理量Ａの時系列データとして取得するステップと、
    　前記物理量Ａの時系列データに基づいて、軸間における前記機器の振動の偏り度合いを示す第１評価値Ｅを算出するステップと、
    　前記第１評価値Ｅに基づいて前記機器の劣化度Ｇを推定するステップと、
    を含む、情報処理方法。
     
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