WO2022195998A1 - 異常検出装置、異常検出方法、及びプログラム - Google Patents

異常検出装置、異常検出方法、及びプログラム Download PDF

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abnormality detection
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abnormality
detection device
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康晴 大西
靖行 福田
浩司 佐野
佐枝 渡邉
道男 柴田
Original Assignee
日本電気株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H17/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves, not provided for in the preceding groups
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass

Definitions

  • the present invention relates to an anomaly detection device, an anomaly detection method, and a program.
  • Patent Literature 1 discloses a method of attaching a sensor to equipment to be monitored and monitoring the equipment based on time-series data measured by the sensor.
  • An example of an object of the present invention is to accurately determine whether or not an abnormality has occurred in a monitored object.
  • a first acquisition means for acquiring detection result information indicating a detection result of a vibration sensor attached to a first facility having a movable part; a second obtaining means for obtaining situation information indicating the situation of the noise source of the vibration sensor; correction means for correcting the detection result information using the situation information; judgment means for judging whether or not there is an abnormality in the first equipment using the corrected detection result information;
  • an anomaly detection device comprising:
  • the computer a first acquisition process for acquiring detection result information indicating a detection result of a vibration sensor attached to a first facility having a movable part; a second acquisition process for acquiring status information indicating the status of the noise source of the vibration sensor; a correction process for correcting the detection result information using the situation information; a determination process of determining whether or not there is an abnormality in the first equipment using the corrected detection result information;
  • an anomaly detection method for:
  • the computer a first acquisition function for acquiring detection result information indicating a detection result of a vibration sensor attached to a first facility having a movable part; a second acquisition function for acquiring status information indicating the status of the noise source of the vibration sensor; a correction function that corrects the detection result information using the situation information; a judgment function for judging whether or not there is an abnormality in the first equipment using the corrected detection result information;
  • a program is provided to have a
  • FIG. 1 is a diagram for explaining the usage environment of the abnormality detection device 10 according to the embodiment.
  • the abnormality detection device 10 detects and/or predicts an abnormality in the first facility 20 by processing vibration generated in the first facility 20 to be monitored.
  • the first facility 20 is provided, for example, in a factory.
  • the first facility 20 is assumed to be a belt conveyor. This belt conveyor transports coal, coke, and the like, for example, in steel plants and power plants. Moreover, when this belt conveyor is installed in a steel mill, this belt conveyor may be carrying iron ore.
  • At least one vibration sensor 222 is attached to the first facility 20 .
  • the first facility 20 has multiple rotating shafts 220 .
  • the vibration sensor 222 detects vibration generated in the belt 210 or the rotation shaft of the first equipment 20 .
  • the vibration sensor 222 is attached to each of the plurality of rotating shafts 220 or in the vicinity thereof.
  • the vibration sensor 222 may be attached to other parts of the first facility 20 as well.
  • Abnormalities that occur in the first facility 20 include partial breakage of the belt 210, fall of the conveyed object 30, and abnormality of the rotating shaft 220. When these abnormalities occur or are about to occur, belt 210 or rotary shaft 220 vibrates differently than usual.
  • the abnormality detection device 10 detects the abnormality or predicts the occurrence of the abnormality by processing the vibration detected by the vibration sensor 222 .
  • noise sources of the vibration sensor 222 are often located around the first facility 20 .
  • An example of this noise source is the second facility 40, which is different from the first facility 20, but can also be rain or people.
  • devices in the first facility 20 may become a noise source.
  • detection result information information indicating the detection result of the vibration sensor 222 (hereinafter referred to as detection result information) may include vibration generated by the noise source. In this case, there is a possibility that the accuracy of abnormality detection by the abnormality detection device 10 will be lowered.
  • the anomaly detection device 10 acquires information indicating the status of the noise source (hereinafter referred to as status information) and corrects the detection result information using this status information. For this reason, the accuracy of abnormality detection by the abnormality detection device 10 is less likely to decrease.
  • status information is information indicating the operating status of the second facility 40 .
  • the status information is information that associates the action performed by the second facility 40 with the date and time when the action was performed.
  • the second facility 40 is, for example, a mobile object.
  • An example of the moving object is a crane installed indoors, but it may also be a vehicle that moves outdoors.
  • the situation information described above is generated by the situation information generation device 42 .
  • the status information generating device 42 may be a management device that controls or manages the second facility 40, or may have a sensor such as an imaging device or an ammeter. The situation information generating device 42 then transmits the generated situation information to the abnormality detection device 10 .
  • the status information generating device 42 is a management device
  • the status information includes data indicating the operation history of the second facility 40 and/or control data input to the second facility 40.
  • the control data is, for example, the action to be performed by the second facility 40 linked to the date and time when the action is to be performed.
  • the situation information generating device 42 when the situation information generating device 42 has a sensor, the situation information generating device 42 generates situation information by processing data generated by this sensor. For example, if this sensor is an imaging device, the situation information generating device 42 identifies the position and operation of the second facility 40 by processing the image generated by this imaging device. For example, if the second facility 40 is a vehicle that moves on the road around the first facility 20, the imaging device of the situation information generating device 42 includes this road in the shooting range.
  • the processing unit that processes the data generated by the sensor may be provided at a location separate from the sensor.
  • the situation information generation device 42 may transmit data generated by the sensor to the abnormality detection device 10 as situation information.
  • the situation information may be the data itself generated by the sensor.
  • a specific example of the combination of the first facility 20, the noise source, and the situation information generating device 42 is shown here.
  • the first equipment 20 is a belt conveyor in a steel plant or a power plant and transports coke or coal
  • examples of the second equipment 40 that become noise sources are vehicles, cranes, and coke extruders.
  • the situation information generating device 42 has an imaging device as a sensor.
  • the situation information generating device 42 has at least one of an imaging device and a vibration sensor as a sensor.
  • the situation information may be image data generated by the imaging device, the result of processing this image data by the situation information generation device 42, or vibration data generated by the vibration sensor.
  • the status information indicates the result of image data processing
  • the status information includes, for example, the operating status (for example, operation) of the second facility 40 at each hour.
  • this processing result further includes the type and position of the vehicle for each time.
  • the noise source is a person
  • this processing result includes the position and motion of the person for each time.
  • the situation information indicates the transition of the magnitude of vibration.
  • the noise source may be the motor or reducer that drives the belt conveyor.
  • the status information generating device 42 may have a sensor that measures the magnitude of the power input to the motor or speed reducer. In this case, the status information indicates the transition of this power magnitude.
  • the situation information generating device 42 has a rain gauge or a seismometer.
  • the status information indicates the output of the rain gauge (that is, the presence or absence of rain) and the transition of the output of the seismometer.
  • the situation information generating device 42 has at least one of an imaging device, a vibration sensor, and a microphone. The status information indicates the transition of these outputs.
  • the first facility 20 is controlled by the control device 22.
  • the abnormality detection device 10 acquires control information of the first facility 20 from the control device 22 and uses this control information to detect and/or predict an abnormality.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the functional configuration of the abnormality detection device 10. As shown in FIG.
  • the abnormality detection device 10 includes a first acquisition section 110 , a second acquisition section 120 , a correction section 130 , a determination section 140 and an output section 150 .
  • the first acquisition unit 110 acquires detection result information.
  • the detection result information may be the data itself generated by the vibration sensor 222, or may be generated by processing this data.
  • the second acquisition unit 120 acquires the situation information from the situation information generation device 42. Also, the second acquisition unit 120 processes the situation information as necessary. The content of the processing performed here is the same as the image processing by the situation information generating device 42 described above. For example, if the situation information is image data, the second acquisition unit 120 may detect the type of motion of the second facility 40 by processing this image data, or may The presence or absence of a person may be detected.
  • the correction unit 130 corrects the detection result information using the situation information.
  • correction data or a correction model for correcting the detection result information can be generated for each type of the second equipment 40 and each type of operation.
  • these correction data are stored in a storage unit (not shown).
  • the correction unit 130 reads the correction data corresponding to the acquired situation information from the storage unit, and corrects the detection result information using the read correction data.
  • the type of motion may include the speed of a movable part (for example, the moving speed of a crane or vehicle).
  • the correction unit 130 obtains information on the timing when a person is present around the first facility 20 and when an earthquake occurs, based on the detection result information. You may remove the information of the timing which does. This process may be performed when the noise source is the second facility 40 .
  • the correction unit 130 stores correction data for correcting vibration caused by rain in the storage unit, and corrects the detection result information using this correction data.
  • this storage unit may be provided inside the abnormality detection device 10 or may be provided outside the abnormality detection device 10 .
  • the determination unit 140 determines whether or not there is an abnormality in the first facility 20 by processing the detection result information corrected by the correction unit 130 . For example, the determination unit 140 determines that an abnormality has occurred in the first facility 20 when the vibration indicated by the detection result information includes abnormal vibration.
  • the output unit 150 When the determination unit 140 detects an abnormality in the first facility 20, the output unit 150 outputs an indication to that effect. This output is made to a terminal operated by the administrator of the first facility 20, for example.
  • correction unit 130 the determination unit 140, and the output unit 150 perform batch processing, even if a storage unit is provided between the first acquisition unit 110, the second acquisition unit 120, and the correction unit 130, good. In this case, detection result information and status information are stored in this storage unit. The correction unit 130 then processes the information stored in this storage unit.
  • FIG. 3 is a diagram showing a hardware configuration example of the abnormality detection device 10. As shown in FIG.
  • the abnormality detection device 10 has a bus 1010 , a processor 1020 , a memory 1030 , a storage device 1040 , an input/output interface 1050 and a network interface 1060 .
  • the bus 1010 is a data transmission path for the processor 1020, the memory 1030, the storage device 1040, the input/output interface 1050, and the network interface 1060 to exchange data with each other.
  • the method of connecting processors 1020 and the like to each other is not limited to bus connection.
  • the processor 1020 is a processor realized by a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), or the like.
  • the memory 1030 is a main memory implemented by RAM (Random Access Memory) or the like.
  • the storage device 1040 is an auxiliary storage device realized by a HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), memory card, ROM (Read Only Memory), or the like.
  • the storage device 1040 stores program modules that implement each function of the abnormality detection device 10 (for example, the first acquisition unit 110, the second acquisition unit 120, the correction unit 130, the determination unit 140, and the output unit 150).
  • Each function corresponding to the program module is realized by the processor 1020 reading each program module into the memory 1030 and executing it.
  • the storage device 1040 also functions as a storage unit that stores the correction data described above.
  • the input/output interface 1050 is an interface for connecting the abnormality detection device 10 and various input/output devices.
  • the abnormality detection device 10 communicates with the control device 22 via the input/output interface 1050, for example.
  • the network interface 1060 is an interface for connecting the abnormality detection device 10 to the network.
  • This network is, for example, a LAN (Local Area Network) or a WAN (Wide Area Network).
  • a method for connecting the network interface 1060 to the network may be a wireless connection or a wired connection.
  • the anomaly detection device 10 may communicate with the status information generation device 42 via the network interface 1060 .
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of processing performed by the abnormality detection device 10.
  • the abnormality detection device 10 performs the processing shown in this drawing in real time. However, the abnormality detection device 10 may perform batchwise processing equivalent to the processing shown in this figure.
  • the first acquisition unit 110 acquires detection result information.
  • the second acquisition unit 120 also acquires situation information generated at the same timing as the detection result information (step S10).
  • the correction unit 130 corrects the detection result information using the situation information (step S20).
  • the determination unit 140 determines whether there is an abnormality in the first facility 20 using the corrected detection result information (step S30).
  • the output unit 150 outputs information indicating the result of determination by the determination unit 140 (step S40). This output may be performed only when an abnormality is detected, or may be performed regardless of the presence or absence of an abnormality.
  • the correction unit 130 corrects the detection result information indicating the detection result of the vibration sensor 222 using the situation information indicating the situation of the noise source. Then, the determination unit 140 determines whether or not there is an abnormality in the first facility 20 using the corrected detection result information. Therefore, the abnormality detection device 10 can accurately determine whether or not an abnormality has occurred in the first facility 20 .
  • a first acquisition means for acquiring detection result information indicating a detection result of a vibration sensor attached to a first facility having a movable part; a second obtaining means for obtaining situation information indicating the situation of the noise source of the vibration sensor; correction means for correcting the detection result information using the situation information; judgment means for judging whether or not there is an abnormality in the first equipment using the corrected detection result information;
  • An anomaly detection device comprising: 2. In the abnormality detection device according to 1 above, The abnormality detection device, wherein the status information indicates the operating status of a second facility located around the first facility. 3.
  • the first equipment is a belt conveyor, The abnormality detection device, wherein the second facility is a mobile body. 4.
  • the moving body is a vehicle, The abnormality detection device, wherein the situation information includes image data obtained by imaging the surroundings of the first facility or processing results of the image data. 5.
  • the abnormality detection device, wherein the situation information indicates the presence or absence of rain in the first facility. 6.
  • the computer a first acquisition process for acquiring detection result information indicating a detection result of a vibration sensor attached to a first facility having a movable part; a second acquisition process for acquiring status information indicating the status of the noise source of the vibration sensor; a correction process for correcting the detection result information using the situation information; a determination process of determining whether or not there is an abnormality in the first equipment using the corrected detection result information; Anomaly detection method that performs 7.
  • the abnormality detection method wherein the status information indicates the operating status of a second facility located around the first facility.
  • the first equipment is a belt conveyor,
  • the anomaly detection method, wherein the second equipment is a mobile object.
  • the moving body is a vehicle
  • the abnormality detection method wherein the situation information includes image data obtained by imaging the surroundings of the first facility or processing results of the image data. 10.
  • the abnormality detection method wherein the situation information indicates the presence or absence of rain in the first facility. 11.
  • a first acquisition function for acquiring detection result information indicating a detection result of a vibration sensor attached to a first facility having a movable part
  • a second acquisition function for acquiring status information indicating the status of the noise source of the vibration sensor
  • a correction function that corrects the detection result information using the situation information
  • a judgment function for judging whether or not there is an abnormality in the first equipment using the corrected detection result information
  • a program that has 12. 11.
  • the program, wherein the status information indicates the operating status of a second facility located around the first facility.
  • the first equipment is a belt conveyor
  • the program, wherein the second facility is a mobile object. 14.
  • the moving body is a vehicle
  • the program, wherein the situation information includes image data obtained by imaging the surroundings of the first facility or a processing result of the image data. 15. 11. In the program according to 11 above, The program, wherein the situation information indicates whether or not it is raining in the first facility.
  • Abnormality detection device 20 First facility 22 Control device 30 Conveyed object 40 Second facility 42 Status information generation device 110 First acquisition unit 120 Second acquisition unit 130 Correction unit 140 Judgment unit 150 Output unit 210 Belt 220 Rotating shaft 222 Vibration sensor

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
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  • Valves And Accessory Devices For Braking Systems (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

異常検出装置（１０）は、第１取得部（１１０）、第２取得部（１２０）、補正部（１３０）、及び判断部（１４０）を備えている。第１取得部（１１０）は、検出結果情報を取得する。検出結果情報は、可動部を有する第１設備に取り付けられた振動センサの検出結果を示す。第２取得部（１２０）は、振動センサのノイズ源の状況を示す状況情報を取得する。補正部（１３０）は、状況情報を用いて検出結果情報を補正する。判断部（１４０）は、補正後の検出結果情報を用いて第１設備の異常の有無を判断する。

Description

異常検出装置、異常検出方法、及びプログラム
　本発明は、異常検出装置、異常検出方法、及びプログラムに関する。
　設備の監視に振動センサを用いる方法がある。例えば、生産材の加工時に加工機で生じた振動データを取得し、異常振動を捉えたときに生産材の加工をストップすることにより製造ロスを回避することが行われている。特許文献１には、監視対象の設備にセンサを取り付け、当該センサが測定した時系列データに基づきその設備の監視を行う方法が開示されている。
特開２００９－２７０８４３号公報
　本発明者は、監視対象に異常が生じたか否かを精度良く判断するための新たな技術を検討した。本発明の目的の一例は、監視対象に異常が生じたか否かを精度良く判断することにある。
　本発明によれば、可動部を有する第１設備に取り付けられた振動センサの検出結果を示す検出結果情報を取得する第１取得手段と、
　前記振動センサのノイズ源の状況を示す状況情報を取得する第２取得手段と、
　前記状況情報を用いて前記検出結果情報を補正する補正手段と、
　前記補正後の前記検出結果情報を用いて前記第１設備の異常の有無を判断する判断手段と、
を備える異常検出装置が提供される。
　本発明によれば、コンピュータが、
　　可動部を有する第１設備に取り付けられた振動センサの検出結果を示す検出結果情報を取得する第１取得処理と、
　　前記振動センサのノイズ源の状況を示す状況情報を取得する第２取得処理と、
　　前記状況情報を用いて前記検出結果情報を補正する補正処理と、
　　前記補正後の前記検出結果情報を用いて前記第１設備の異常の有無を判断する判断処理と、
を行う異常検出方法が提供される。
　本発明によれば、コンピュータに、
　　可動部を有する第１設備に取り付けられた振動センサの検出結果を示す検出結果情報を取得する第１取得機能と、
　　前記振動センサのノイズ源の状況を示す状況情報を取得する第２取得機能と、
　　前記状況情報を用いて前記検出結果情報を補正する補正機能と、
　　前記補正後の前記検出結果情報を用いて前記第１設備の異常の有無を判断する判断機能と、
を持たせるプログラムが提供される。
　本発明によれば、監視対象となる第１装置に異常が生じたか否かを精度良く判断できる。
実施形態に係る異常検出装置の使用環境を説明するための図である。 異常検出装置の機能構成の一例を示す図である。 異常検出装置のハードウェア構成例を示す図である。 異常検出装置が行う処理の一例を示すフローチャートである。
　以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
　図１は、実施形態に係る異常検出装置１０の使用環境を説明するための図である。実施形態に係る異常検出装置１０は、監視対象となる第１設備２０に生じた振動を処理することにより、第１設備２０の異常を検知し、及び／又は予知する。第１設備２０は、例えば工場に設けられている。以下の説明では、第１設備２０はベルトコンベアとする。このベルトコンベアは、例えば製鉄所や発電所において石炭やコークスなどを搬送している。また、このベルトコンベアが製鉄所に設置されている場合、このベルトコンベアは鉄鉱石を搬送していることもある。
　第１設備２０には、少なくとも一つの振動センサ２２２が取り付けられている。本図に示す例において、第１設備２０は複数の回転軸２２０を有している。振動センサ２２２は、第１設備２０のベルト２１０又は回転軸に生じた振動を検知する。本図に示す例において、振動センサ２２２は、複数の回転軸２２０それぞれに、又はその近傍に取り付けられている。ただし、振動センサ２２２は、第１設備２０の他の部分にも取り付けられてもよい。
　第１設備２０に生じる異常としては、ベルト２１０の部分破断、搬送物３０の落下、回転軸２２０の異常などがある。そしてこれらの異常が生じた場合、又は異常が生じそうになった場合、ベルト２１０又は回転軸２２０に、通常とは異なる振動が生じる。異常検出装置１０は、振動センサ２２２が検知した振動を処理することにより、この異常を検知し、または異常の発生を予知する。
　また、第１設備２０の周囲には、振動センサ２２２のノイズ源が位置していることが多い。このノイズ源の一例は、第１設備２０とは異なる第２設備４０であるが、その他に、雨や人の場合もある。また、第１設備２０内の装置がノイズ源となることもある。ノイズ源がある場合、振動センサ２２２の検出結果を示す情報（以下、検出結果情報と記載）に、ノイズ源で発生した振動が含まれることがある。この場合、異常検出装置１０による異常の検出精度は低下する可能性が出てくる。
　これに対し、異常検出装置１０は、ノイズ源の状況を示す情報（以下、状況情報と記載）を取得し、この状況情報を用いて検出結果情報を補正する。このため、異常検出装置１０による異常の検出精度は低下しにくい。なお、状況情報の一例は、第２設備４０の稼働状況を示す情報である。この場合、状況情報は、第２設備４０が行った動作と、その動作を行った日時と、を紐づけた情報である。
　第２設備４０は、例えば移動体である。移動体の一例は、屋内に設置されたクレーンであるが、屋外を移動する車両であってもよい。そして、上記した状況情報は、状況情報生成装置４２によって生成される。状況情報生成装置４２は、第２設備４０を制御又は管理する管理装置であってもよいし、撮像装置や電流計などのセンサを有していてもよい。そして状況情報生成装置４２は、生成した状況情報を異常検出装置１０に送信する。
　状況情報生成装置４２が管理装置であった場合、状況情報は、第２設備４０の動作履歴を示すデータ、及び／又は第２設備４０に対して入力された制御データを含んでいる。制御データは、例えば、第２設備４０が行うべき動作を、その動作を行うべき日時に紐づけたものである。
　また、状況情報生成装置４２がセンサを有している場合、状況情報生成装置４２は、このセンサが生成したデータを処理することにより、状況情報を生成する。例えばこのセンサが撮像装置である場合、状況情報生成装置４２は、この撮像装置が生成した画像を処理することにより、第２設備４０の位置及び動作を特定する。例えば第２設備４０が第１設備２０の周囲の道路を移動する車両である場合、状況情報生成装置４２が有する撮像装置は、この道路を撮影範囲に含んでいる。
　なお、状況情報生成装置４２がセンサを有している場合、センサが生成したデータを処理する処理部は、このセンサとは別の場所に設けられていてもよい。また、状況情報生成装置４２は、センサが生成したデータを状況情報として異常検出装置１０に送信してもよい。
　また、状況情報は、センサが生成したデータそのものであってもよい。
　ここで、第１設備２０、ノイズ源、及び状況情報生成装置４２の組み合わせの具体例を示す。例えば第１設備２０が製鉄所や発電所のベルトコンベアであり、コークスや石炭を搬送する場合、ノイズ源となる第２設備４０の一例は車両、クレーン、及びコークスを押し出す押し出し機である。そして第２設備４０が車両又はクレーンである場合、状況情報生成装置４２は、センサとして撮像装置を有している。また第２設備４０が押し出し機の場合、状況情報生成装置４２は、センサとして撮像装置及び振動センサの少なくとも一方を有している。そして状況情報は、撮像装置が生成した画像データ又はこの画像データを状況情報生成装置４２が処理した結果であってもよいし、振動センサが生成した振動データであってもよい。
　状況情報が画像データの処理結果を示している場合、状況情報には、例えば第２設備４０の時刻ごとの稼働状況（例えば動作）が含まれている。第２設備４０が車両の場合、この処理結果には、さらに、時刻ごとの車両の種類及び位置が含まれている。またノイズ源が人の場合、この処理結果には、時刻ごとの人の位置及び動作が含まれている。また状況情報が振動データの場合、状況情報は、振動の大きさの推移を示している。
　また、ノイズ源は、ベルトコンベアを稼働するモータや減速機の場合もある。この場合、状況情報生成装置４２は、モータや減速機に入力される電力の大きさを測定するセンサを有していてもよい。この場合、状況情報はこの電力の大きさの推移を示している。
　また、第１設備２０の種類によっては、雨によって生じた振動もノイズとなり得る。さらに、地震による振動もノイズとなり得る。この場合、状況情報生成装置４２は、雨量計や地震計を有している。そして状況情報は、雨量計の出力（すなわち雨の有無）や地震計の出力の推移を示している。
　また、第１設備２０の種類によっては、第１設備２０の周囲を歩く人もノイズ源となり得る。この場合、状況情報生成装置４２は、撮像装置、振動センサ、及びマイクの少なくとも一つを有している。そして状況情報は、これらの出力の推移を示している。
　第１設備２０は制御装置２２によって制御されている。異常検出装置１０は、制御装置２２から第１設備２０の制御情報を取得し、この制御情報を用いて異常の検知及び／又は予知を行う。
　図２は、異常検出装置１０の機能構成の一例を示す図である。異常検出装置１０は、第１取得部１１０、第２取得部１２０、補正部１３０、判断部１４０、及び出力部１５０を備えている。
　第１取得部１１０は、検出結果情報を取得する。検出結果情報は、振動センサ２２２が生成したデータそのものであってもよいし、このデータを処理することにより生成されていてもよい。
　第２取得部１２０は、状況情報生成装置４２から状況情報を取得する。また、第２取得部１２０は、必要に応じて状況情報を処理する。ここで行われる処理の内容は、上記した状況情報生成装置４２による画像の処理と同様である。例えば状況情報が画像データの場合、第２取得部１２０は、この画像データを処理することにより、第２設備４０の動作の種類を検出してもよいし、第１設備２０の周囲を歩いている人の有無を検知してもよい。
　補正部１３０は、状況情報を用いて検出結果情報を補正する。
　例えばノイズ源が第２設備４０の場合、第２設備４０が行う動作が検出結果情報に与える影響は、その動作の種類によって定まる。このため、第２設備４０の種類別かつ動作の種類別に、検出結果情報を補正するための補正用データ又は補正モデル（以下、補正用データと記載）を生成することができる。この場合、これらの補正用データを記憶部（図示せず）に記憶させておく。そして補正部１３０は、取得した状況情報に対応する補正用データをこの記憶部から読み出し、読み出した補正用データを用いて検出結果情報を補正する。なお、動作の種類には、可動部の速度（例えばクレーンや車両の移動速度）が含まれていてもよい。
　またノイズ源が第１設備２０の周囲を歩いている人や地震の場合、補正部１３０は、検出結果情報から、第１設備２０の周囲に人が存在しているタイミングの情報及び地震が発生しているタイミングの情報を除いてもよい。この処理は、ノイズ源が第２設備４０の場合に行われてもよい。
　またノイズ源が雨の場合、補正部１３０は、雨に起因した振動を補正するための補正用データを記憶部に記憶させておき、この補正用データを用いて検出結果情報を補正する。
　なお、この記憶部は、異常検出装置１０の中に設けられていてもよいし、異常検出装置１０の外部に設けられていてもよい。
　判断部１４０は、補正部１３０が補正した後の検出結果情報を処理することにより、第１設備２０の異常の有無を判断する。例えば判断部１４０は、検出結果情報が示す振動が異常な振動を含んでいた時、第１設備２０に異常が発生したと判断する。
　出力部１５０は、判断部１４０によって第１設備２０の異常が検出されたとき、その旨を示す出力を行う。この出力は、例えば第１設備２０の管理者が操作する端末に対して行われる。
　なお、補正部１３０、判断部１４０、及び出力部１５０がバッチ式で処理を行う場合、第１取得部１１０及び第２取得部１２０と、補正部１３０との間に記憶部が設けられてもよい。この場合、検出結果情報及び状態情報はこの記憶部に記憶される。そして補正部１３０は、この記憶部に記憶されている情報を処理する。
　図３は、異常検出装置１０のハードウェア構成例を示す図である。異常検出装置１０は、バス１０１０、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、及びネットワークインタフェース１０６０を有する。
　バス１０１０は、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、及びネットワークインタフェース１０６０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０２０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。
　プロセッサ１０２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit） やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などで実現されるプロセッサである。
　メモリ１０３０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などで実現される主記憶装置である。
　ストレージデバイス１０４０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、メモリカード、又はＲＯＭ（Read Only Memory）などで実現される補助記憶装置である。ストレージデバイス１０４０は異常検出装置１０の各機能（例えば第１取得部１１０、第２取得部１２０、補正部１３０、判断部１４０、及び出力部１５０）を実現するプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０２０がこれら各プログラムモジュールをメモリ１０３０上に読み込んで実行することで、そのプログラムモジュールに対応する各機能が実現される。また、ストレージデバイス１０４０は上記した補正用データを記憶する記憶部としても機能する。
　入出力インタフェース１０５０は、異常検出装置１０と各種入出力機器とを接続するためのインタフェースである。異常検出装置１０は、例えば入出力インタフェース１０５０を介して制御装置２２と通信する。
　ネットワークインタフェース１０６０は、異常検出装置１０をネットワークに接続するためのインタフェースである。このネットワークは、例えばＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）である。ネットワークインタフェース１０６０がネットワークに接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。異常検出装置１０は、ネットワークインタフェース１０６０を介して状況情報生成装置４２と通信してもよい。
　図４は、異常検出装置１０が行う処理の一例を示すフローチャートである。異常検出装置１０は、本図に示す処理をリアルタイムで行う。ただし異常検出装置１０は、本図に示す処理と同等の処理をバッチ式で行ってもよい。
　まず第１取得部１１０は検出結果情報を取得する。また第２取得部１２０は、この検出結果情報と同じタイミングで生成された状況情報を取得する（ステップＳ１０）。次いで補正部１３０は、状況情報を用いて検出結果情報を補正する（ステップＳ２０）。そして判断部１４０は、補正後の検出結果情報を用いて第１設備２０の異常の有無を判断する（ステップＳ３０）。その後、出力部１５０は、判断部１４０による判断結果を示す情報を出力する（ステップＳ４０）。この出力は、異常が検知された場合にのみ行われてもよいし、異常の有無にかかわらず行われてもよい。
　以上、本実施形態によれば、補正部１３０は、ノイズ源の状況を示す状況情報を用いて、振動センサ２２２の検出結果を示す検出結果情報を補正する。そして判断部１４０は、補正後の検出結果情報を用いて第１設備２０の異常の有無を判断する。したがって、異常検出装置１０は、第１設備２０に異常が生じたか否かを精度良く判断できる。
　以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
　また、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。
　上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下に限られない。
　１．可動部を有する第１設備に取り付けられた振動センサの検出結果を示す検出結果情報を取得する第１取得手段と、
　前記振動センサのノイズ源の状況を示す状況情報を取得する第２取得手段と、
　前記状況情報を用いて前記検出結果情報を補正する補正手段と、
　前記補正後の前記検出結果情報を用いて前記第１設備の異常の有無を判断する判断手段と、
を備える異常検出装置。
２．上記１に記載の異常検出装置において、
　前記状況情報は、前記第１設備の周囲に位置する第２設備の稼働状況を示す、異常検出装置。
３．上記２に記載の異常検出装置において、
　前記第１設備はベルトコンベアであり、
　前記第２設備は移動体である、異常検出装置。
４．上記３に記載の異常検出装置において、
　前記移動体は車両であり、
　前記状況情報は、前記第１設備の周囲を撮像した画像データ又は当該画像データの処理結果を含む、異常検出装置。
５．上記１に記載の異常検出装置において、
　前記状況情報は、前記第１設備における雨の有無を示している、異常検出装置。
６．コンピュータが、
　　可動部を有する第１設備に取り付けられた振動センサの検出結果を示す検出結果情報を取得する第１取得処理と、
　　前記振動センサのノイズ源の状況を示す状況情報を取得する第２取得処理と、
　　前記状況情報を用いて前記検出結果情報を補正する補正処理と、
　　前記補正後の前記検出結果情報を用いて前記第１設備の異常の有無を判断する判断処理と、
を行う異常検出方法。
７．上記６に記載の異常検出方法において、
　前記状況情報は、前記第１設備の周囲に位置する第２設備の稼働状況を示す、異常検出方法。
８．上記７に記載の異常検出方法において、
　前記第１設備はベルトコンベアであり、
　前記第２設備は移動体である、異常検出方法。
９．上記８に記載の異常検出方法において、
　前記移動体は車両であり、
　前記状況情報は、前記第１設備の周囲を撮像した画像データ又は当該画像データの処理結果を含む、異常検出方法。
１０．上記６に記載の異常検出方法において、
　前記状況情報は、前記第１設備における雨の有無を示している、異常検出方法。
１１．コンピュータに、
　　可動部を有する第１設備に取り付けられた振動センサの検出結果を示す検出結果情報を取得する第１取得機能と、
　　前記振動センサのノイズ源の状況を示す状況情報を取得する第２取得機能と、
　　前記状況情報を用いて前記検出結果情報を補正する補正機能と、
　　前記補正後の前記検出結果情報を用いて前記第１設備の異常の有無を判断する判断機能と、
を持たせるプログラム。
１２．上記１１に記載のプログラムにおいて、
　前記状況情報は、前記第１設備の周囲に位置する第２設備の稼働状況を示す、プログラム。
１３．上記１２に記載のプログラムにおいて、
　前記第１設備はベルトコンベアであり、
　前記第２設備は移動体である、プログラム。
１４．上記１３に記載のプログラムにおいて、
　前記移動体は車両であり、
　前記状況情報は、前記第１設備の周囲を撮像した画像データ又は当該画像データの処理結果を含む、プログラム。
１５．上記１１に記載のプログラムにおいて、
　前記状況情報は、前記第１設備における雨の有無を示している、プログラム。
　この出願は、２０２１年３月１５日に出願された日本出願特願２０２１－０４１２３１号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
１０　　　　異常検出装置
２０　　　　第１設備
２２　　　　制御装置
３０　　　　搬送物
４０　　　　第２設備
４２　　　　状況情報生成装置
１１０　　　　第１取得部
１２０　　　　第２取得部
１３０　　　　補正部
１４０　　　　判断部
１５０　　　　出力部
２１０　　　　ベルト
２２０　　　　回転軸
２２２　　　　振動センサ

Claims (15)

  1. 　可動部を有する第１設備に取り付けられた振動センサの検出結果を示す検出結果情報を取得する第１取得手段と、
    　前記振動センサのノイズ源の状況を示す状況情報を取得する第２取得手段と、
    　前記状況情報を用いて前記検出結果情報を補正する補正手段と、
    　前記補正後の前記検出結果情報を用いて前記第１設備の異常の有無を判断する判断手段と、
    を備える異常検出装置。
  2. 　請求項１に記載の異常検出装置において、
    　前記状況情報は、前記第１設備の周囲に位置する第２設備の稼働状況を示す、異常検出装置。
  3. 　請求項２に記載の異常検出装置において、
    　前記第１設備はベルトコンベアであり、
    　前記第２設備は移動体である、異常検出装置。
  4. 　請求項３に記載の異常検出装置において、
    　前記移動体は車両であり、
    　前記状況情報は、前記第１設備の周囲を撮像した画像データ又は当該画像データの処理結果を含む、異常検出装置。
  5. 　請求項１に記載の異常検出装置において、
    　前記状況情報は、前記第１設備における雨の有無を示している、異常検出装置。
  6. 　コンピュータが、
    　　可動部を有する第１設備に取り付けられた振動センサの検出結果を示す検出結果情報を取得する第１取得処理と、
    　　前記振動センサのノイズ源の状況を示す状況情報を取得する第２取得処理と、
    　　前記状況情報を用いて前記検出結果情報を補正する補正処理と、
    　　前記補正後の前記検出結果情報を用いて前記第１設備の異常の有無を判断する判断処理と、
    を行う異常検出方法。
  7. 　請求項６に記載の異常検出方法において、
    　前記状況情報は、前記第１設備の周囲に位置する第２設備の稼働状況を示す、異常検出方法。
  8. 　請求項７に記載の異常検出方法において、
    　前記第１設備はベルトコンベアであり、
    　前記第２設備は移動体である、異常検出方法。
  9. 　請求項８に記載の異常検出方法において、
    　前記移動体は車両であり、
    　前記状況情報は、前記第１設備の周囲を撮像した画像データ又は当該画像データの処理結果を含む、異常検出方法。
  10. 　請求項６に記載の異常検出方法において、
    　前記状況情報は、前記第１設備における雨の有無を示している、異常検出方法。
  11. 　コンピュータに、
    　　可動部を有する第１設備に取り付けられた振動センサの検出結果を示す検出結果情報を取得する第１取得機能と、
    　　前記振動センサのノイズ源の状況を示す状況情報を取得する第２取得機能と、
    　　前記状況情報を用いて前記検出結果情報を補正する補正機能と、
    　　前記補正後の前記検出結果情報を用いて前記第１設備の異常の有無を判断する判断機能と、
    を持たせるプログラム。
  12. 　請求項１１に記載のプログラムにおいて、
    　前記状況情報は、前記第１設備の周囲に位置する第２設備の稼働状況を示す、プログラム。
  13. 　請求項１２に記載のプログラムにおいて、
    　前記第１設備はベルトコンベアであり、
    　前記第２設備は移動体である、プログラム。
  14. 　請求項１３に記載のプログラムにおいて、
    　前記移動体は車両であり、
    　前記状況情報は、前記第１設備の周囲を撮像した画像データ又は当該画像データの処理結果を含む、プログラム。
  15. 　請求項１１に記載のプログラムにおいて、
    　前記状況情報は、前記第１設備における雨の有無を示している、プログラム。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0943091A (ja) * 1995-07-31 1997-02-14 Ricoh Co Ltd 振動測定システム
JP2009270843A (ja) * 2008-04-30 2009-11-19 Toshiba Corp 時系列データ監視システム
JP2010208850A (ja) * 2009-03-12 2010-09-24 Nippon Steel Corp ベルトコンベア状態監視システム、データ収集装置、ベルトコンベアの運転状態判定方法及びプログラム
WO2019097577A1 (ja) * 2017-11-14 2019-05-23 日本電気株式会社 計測システム、補正処理装置、補正処理方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0943091A (ja) * 1995-07-31 1997-02-14 Ricoh Co Ltd 振動測定システム
JP2009270843A (ja) * 2008-04-30 2009-11-19 Toshiba Corp 時系列データ監視システム
JP2010208850A (ja) * 2009-03-12 2010-09-24 Nippon Steel Corp ベルトコンベア状態監視システム、データ収集装置、ベルトコンベアの運転状態判定方法及びプログラム
WO2019097577A1 (ja) * 2017-11-14 2019-05-23 日本電気株式会社 計測システム、補正処理装置、補正処理方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体

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