WO2024004253A1 - 異音判定装置 - Google Patents

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acoustic signal
threshold
value
abnormal noise
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達也 廣瀬
文章 竹内
利昌 平手
純平 上地
Original Assignee
東芝インフラシステムズ株式会社
東芝産業機器システム株式会社
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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

  • Embodiments of the present invention relate to an abnormal noise determination device.
  • components of rotating equipment such as electric motors deteriorate over time.
  • bearings that support the rotor of an electric motor gradually deteriorate as the rotor rotates, and as the deterioration progresses, abnormal vibrations and abnormal noises are caused.
  • abnormal sounds were detected by hearing, and abnormal vibrations were then measured and analyzed using an acceleration sensor, thereby diagnosing the abnormal part of the motor.
  • the standard did not become constant. If the rotating sound of the electric motor is measured with a microphone and a predetermined index is calculated, abnormality can be determined based on a certain standard. Furthermore, if vibrations are measured using an acceleration sensor, diagnosis can be performed with high accuracy.
  • an object of the present invention is to provide an abnormal noise determination device that performs highly reliable abnormal noise determination.
  • the abnormal noise determination device calculates a symptom parameter of a frequency component in a predetermined range of an acoustic signal, and when the symptom parameter is smaller than a third threshold, a plurality of peaks in the amplitude spectrum of the acoustic signal are detected.
  • a primary determination processing unit that calculates an average value of amplitude and an average value of frequency based on the average value of amplitude, and performs at least one of comparing the average value of amplitude with a first threshold value and comparing the average value of frequency with a second threshold value; and, when the comparison result in the primary determination processing unit satisfies a predetermined condition, the values and frequencies of a plurality of peaks included in the amplitude spectrum based on a part of the acoustic signal are obtained, and the values of the plurality of peaks are obtained.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of the configuration of an abnormal noise determination device according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart for explaining an example of the primary determination processing operation of the abnormal noise determination device according to one embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart for explaining an example of a path frequency analysis operation of the abnormal noise determination device according to an embodiment.
  • FIG. 4 is a flowchart for explaining an example of a path frequency analysis operation of the abnormal noise determination device according to an embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart for explaining an example of a path frequency analysis operation of the abnormal noise determination device according to an embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram schematically showing an example of a simulation result of the primary determination processing operation of the abnormal noise determination device according to an embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram schematically showing an example of a simulation result of the primary determination processing operation of the abnormal noise determination device according to an embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram schematically showing an example of a simulation result of the primary determination processing operation of the abnormal noise determination device according to an embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram schematically showing an example of a simulation result of a path frequency analysis operation of the abnormal noise determination device according to an embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram schematically showing an example of a simulation result of a path frequency analysis operation of the abnormal noise determination device according to an embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram schematically showing an example of a configuration of an abnormal noise determination device 1 according to an embodiment.
  • the abnormal noise determination device 1 of this embodiment includes a control section 2, a storage section 3, a communication section 4, an input section 5, an output section 6, and a bus communication line BL.
  • the bus communication line BL is connected to each of the components included in the abnormal noise determination device 1.
  • the control unit 2 is capable of transmitting and receiving data to and from other components included in the abnormal noise determination device 1 via the bus communication line BL.
  • the communication unit 4 receives data from the components within the abnormal noise determination device 1, outputs the data to the outside, and transmits data received from the outside to the components within the abnormal noise determination device 1.
  • the communication unit 4 can perform communication based on communication standards such as, for example, the Internet, Ethernet (registered trademark), wireless LAN (Wi-Fi (registered trademark), etc.), Bluetooth (registered trademark), or the like.
  • the input unit 5 may include, for example, a user interface such as a mouse and a keyboard, a microphone, a touch panel, a camera, and various sensors.
  • the input unit 5 transmits information obtained through user operations to the control unit 2 via the bus communication line BL.
  • the sound may be collected by a microphone etc. attached to the abnormal noise determination device 1, or the sound may be collected by a sound collection installed externally.
  • the rotation sound signal may be collected by a device or the like and received from the outside via the communication unit 4.
  • the output unit 6 may include display means such as a monitor, and audio output means such as a speaker. Note that the output unit 6 may be configured to be connected to the outside of the computer.
  • the control unit 2 includes at least one processor such as a CPU (Central Process Unit), an MPU (Micro Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), or an FPGA (Field-Programmable Gate Array).
  • the control unit 2 can realize various functions of the abnormal noise determination device 1 based on programs such as system software, application software, or firmware stored in the auxiliary storage unit 32.
  • the control unit 2 includes a primary determination processing unit 21 and a path frequency analysis unit 22.
  • the primary determination processing unit 21 performs a primary determination process on the acoustic signal acquired from the storage unit 3, and performs a primary determination as to whether or not there is an abnormality in the electric motor.
  • the primary determination processing unit 21 calculates a symptom parameter in a frequency component of a predetermined range of the acoustic signal, and compares the symptom parameter with a third threshold value. When the symptom parameter is less than the third threshold, the primary determination processing unit 21 obtains the average value of amplitude (sound pressure level [dB]) and the average value of frequency in the amplitude spectrum, and calculates the average value of amplitude and the first threshold. At least one of the comparison between the frequency average value and the second threshold value is performed.
  • dB sound pressure level
  • the path frequency analysis unit 22 performs processing to identify the cause of the abnormality according to the comparison result of the primary determination processing unit 21.
  • the path frequency analysis section 22 obtains a plurality of peaks in the amplitude spectrum of the acoustic signal obtained from the storage section 3, and outputs a total score calculated based on the plurality of peak ranks. A detailed explanation of the operation of the path frequency analysis section 22 will be given later.
  • the storage unit 3 includes, for example, a main storage unit 31 and an auxiliary storage unit 32.
  • the main storage unit 31 may include, for example, ROM (read-only memory) and RAM (random-access memory).
  • the ROM is a nonvolatile memory used exclusively for reading data, and can store data and various setting values used by the control unit 2 to perform various processes. Further, the RAM can be used as a so-called work area in which data is temporarily stored when the control unit 2 performs various processes.
  • the main storage unit 31 of this embodiment is, for example, a RAM, and is used as a memory.
  • the main storage unit 31 stores a first peak ranking corresponding to the inner ring frequency peak ranking, a second peak ranking corresponding to the outer ring frequency peak ranking, a third peak ranking corresponding to the rolling element frequency peak ranking, and a retainer frequency peak ranking.
  • a fourth peak ranking a first total score calculated based on the first peak ranking, a second total score calculated based on the second peak ranking, and a third total score calculated based on the third peak ranking.
  • a fourth total score calculated based on the fourth peak ranking and a fifth total score (total value) obtained by adding the first to fourth total scores can be temporarily stored.
  • the auxiliary storage unit 32 is a non-temporary computer-readable storage medium of a computer whose core is the control unit 2.
  • the auxiliary storage unit 32 is, for example, an EEPROM (registered trademark) (electric erasable programmable read-only memory), an HDD (hard disk drive), or an SSD (solid state drive).
  • the auxiliary storage unit 32 can store data used by the control unit 2 to perform various processes, data generated by processing in the control unit 2, various setting values, and the like.
  • the auxiliary storage unit 32 is a memory that stores various information, including an acoustic signal, a frequency component in a predetermined range extracted from the acoustic signal, a symptom parameter of the extracted component, an amplitude spectrum of the acoustic signal, a peak of the amplitude spectrum, an amplitude average value of, average value of frequency, envelope signal, first peak order corresponding to inner ring frequency peak order, second peak order corresponding to outer ring frequency peak, third peak order corresponding to rolling element frequency peak, cage frequency
  • a fourth peak rank corresponding to the peak, a first total score calculated based on the first peak rank, a second total score calculated based on the second peak rank, and a third total score calculated based on the third peak rank. 3 total score, 4th total score calculated based on the 4th peak ranking, 5th total score by adding the 1st
  • FIG. 2 is a flowchart for explaining an example of the primary determination processing operation of the abnormal noise determination device according to one embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart for explaining an example of the primary determination processing operation of the abnormal noise determination device according to one embodiment.
  • an example of a procedure for analyzing the acoustic signal of the electric motor using the abnormal noise determination device 1 and determining the cause of the abnormal noise will be described. Note that the contents of the processing in the following operation description are merely examples, and various processing that can obtain similar effects can be used as appropriate.
  • the abnormal noise determination device 1 acquires an acoustic signal of a motor through a microphone, which is an input unit 5, for example. Alternatively, the abnormal noise determination device 1 receives an acoustic signal of the electric motor collected by another sound collecting device through the communication section 4 and outputs it to the storage section 3 .
  • the control unit 2 acquires the acoustic signal recorded in the storage unit 3 and extracts acoustic signal components in a predetermined frequency range.
  • the primary determination processing unit 21 extracts acoustic signal components in a predetermined frequency range by passing the acoustic signal through a high-pass filter with a cutoff frequency of 1 kHz (step Act1).
  • the primary determination processing unit 21 calculates the symptom parameters of the extracted components in the predetermined frequency range.
  • the primary determination processing unit 21 calculates, for example, an overall value of 1 kHz or more as a symptom parameter (Step Act2).
  • the primary determination processing unit 21 compares the calculated symptom parameter with the third threshold (Step Act3).
  • the third threshold value may be set in advance by the user of the abnormal noise determination device 1, or may be configured to be changed by the primary determination processing unit 21 each time the processing is performed.
  • step Act 3 YES
  • the primary determination process is followed by the process of the path frequency analysis unit 22 (shown in FIG. 3). Transition to. If the primary determination processing unit 21 determines that the symptom parameter is smaller than the third threshold based on the comparison result in step Act3 (step Act3, NO), it calculates the amplitude spectrum of the acoustic signal. Note that the amplitude spectrum is an array of amplitude data, and the index of the array represents the frequency (Step Act 4).
  • the primary determination processing unit 21 obtains the peak of the calculated amplitude spectrum (Step Act5). Thereafter, the primary determination processing unit 21 extracts the top 10 amplitude data PEAK10 in descending order of the acquired peak amplitude (step Act6).
  • the primary determination processing unit 21 extracts the amplitude data PEAK10 of the top 10 peak amplitudes, but the number of extracted amplitude data is not limited to 10; It is sufficient if at least one or more items can be extracted.
  • the primary determination processing unit 21 calculates the average value AMP of the amplitudes in the amplitude data PEAK10 (Step Act7). Furthermore, the primary determination processing unit 21 calculates the average value FREQ of frequencies in the amplitude data PEAK10 (Step Act8).
  • the primary determination processing unit 21 After calculating the amplitude average value AMP and the frequency average value FREQ, the primary determination processing unit 21 compares the amplitude average value AMP and the first threshold value (Step Act9). When the amplitude average value AMP is greater than or equal to the first threshold (step Act9, YES), the process transitions from the primary determination process to the process of the path frequency analysis unit 22 (shown in FIG. 3).
  • step Act9 NO
  • the primary determination processing unit 21 compares the frequency average value FREQ and the second threshold value (step Act10).
  • step Act10 When the frequency average value FREQ is greater than or equal to the second threshold (step Act10, YES), a transition is made from the primary determination process to the process of the path frequency analysis unit 22 (shown in FIG. 3).
  • the primary determination processing unit 21 ends the primary determination process when FREQ is smaller than the second threshold value in the comparison result of step Act10 (step Act10, NO).
  • step Act3 when the comparison target is greater than or equal to a predetermined threshold (when a predetermined condition is satisfied), the path frequency analysis unit 22 performs a path frequency analysis.
  • the path frequency analysis unit 22 acquires the acoustic signal recorded in the storage unit 3 and extracts acoustic signal components in a predetermined frequency range.
  • the pass frequency analysis unit 22 passes the acoustic signal through a bandpass filter having a cutoff frequency of 1 kHz to 10 kHz, for example, to extract acoustic signal components in a predetermined frequency range (Step Act11).
  • the path frequency analysis unit 22 calculates a part of the envelope signal, that is, an amplitude spectrum SPECTRUMi from time t of the envelope signal to after a predetermined time range ⁇ T (time width) (Step Act14).
  • the path frequency analysis unit 22 obtains the peak PEAKi of the calculated amplitude spectrum SPECTRUMi (Step Act15).
  • the pass frequency analysis unit 22 obtains the rank within the peak PEAKi (hereinafter referred to as first peak rank PO1) regarding the magnitude of the peak value of the amplitude spectrum SPECTRUMi at the inner ring pass frequency of the bearing mounted on the electric motor ( Step Act15).
  • the pass frequency analysis unit 22 determines the rank within the peak PEAKi (hereinafter referred to as second peak rank PO2) regarding the magnitude of the peak value of the amplitude spectrum SPECTRUMi at the outer ring pass frequency of the bearing mounted on the electric motor. Acquire (Step Act16).
  • the pass frequency analysis unit 22 obtains the rank within the peak PEAKi (hereinafter referred to as third peak rank PO3) regarding the magnitude of the peak value of the amplitude spectrum SPECTRUMi at the rolling element pass frequency of the bearing mounted on the electric motor. (Step Act17).
  • the pass frequency analysis unit 22 obtains the rank within the peak PEAKi (hereinafter referred to as the fourth peak rank PO4) regarding the magnitude of the peak of the amplitude spectrum SPECTRUMi at the pass frequency of the retainer of the bearing mounted on the electric motor. (Step Act18).
  • the path frequency analysis section 22 records the acquired first peak order PO1 to fourth peak order PO4 in the storage section 3 (Step Act19).
  • the path frequency analysis unit 22 updates the time t by adding the unit time to the time t (Step Act20). Subsequently, the path frequency analysis unit 22 compares a time (time t+predetermined time range ⁇ T) after a predetermined time range ⁇ T after time t with the end time of the envelope signal (Step Act21).
  • the index i represents the number of times that steps Act14 to Act21 are performed. For example, when the path frequency analysis unit 22 transitions to step Act14 after processing step Act13, the index i is set to 1. , start processing. Thereafter, each time the process transitions from step Act21 to step Act14 again, 1 is added to the value of index i. Therefore, in steps Act14 to Act21, the amplitude spectrum SPECTRUMi and the peak PEAKi have the same index i.
  • the unit time and predetermined time range ⁇ T added to time t in step Act20 are the maximum value of index i, the sampling frequency of the acoustic signal, the overlap rate (the period of the envelope signal used to calculate the amplitude spectrum SPECTRUMi, It can be set according to the overlapping ratio with the period of the envelope signal used to calculate the amplitude spectrum SPECTRUM(i+1). For example, when the overlap rate is 50%, the path frequency analysis unit 22 updates time t to time t+ ⁇ T/2 in step Act20.
  • the path frequency analysis unit 22 repeats the processing from step Act14 to step Act21 until time t+predetermined time range ⁇ T exceeds the end time of the envelope signal.
  • the path frequency analysis unit 22 acquires the plurality of first peak orders PO1 recorded in the storage unit 3 in step Act16, and A first total score is calculated by adding all the scores corresponding to the peak ranking (Step Act22).
  • the path frequency analysis unit 22 is assigned a score corresponding to the ranking in advance.
  • the points assigned by the path frequency analysis unit 22 to the rankings are set as 16 points for 1st place, 8 points for 2nd place, 4 points for 3rd place, 2 points for 4th place, and 1 point for 5th place.
  • the score in the path frequency analysis section 22 may be set in advance by the user of the abnormal noise determination device 1 or the like.
  • the path frequency analysis unit 22 obtains a plurality of second peak ranks PO2 recorded in the storage unit 3, adds all the scores corresponding to the plurality of second peak ranks PO2, and obtains a second total score. is calculated (Step Act23).
  • the path frequency analysis unit 22 obtains the plurality of third peak ranks PO3 recorded in the storage unit 3, adds all the scores corresponding to the plurality of third peak ranks PO3, and calculates the third total score. (Step Act24).
  • the path frequency analysis unit 22 obtains the plurality of fourth peak rankings PO4 recorded in the storage unit 3, adds all the scores corresponding to the plurality of fourth peak rankings PO4, and calculates the fourth total score. (Step Act25). The path frequency analysis unit 22 adds the first total score, second total score, third total score, and fourth total score calculated in steps Act22 to Act25 to calculate a fifth total score (total value) (step Act 26).
  • the path frequency analysis unit 22 compares the fifth total score and the fourth threshold (Step Act27). When the pass frequency analysis unit 22 determines that the fifth total score is smaller than the fourth threshold, the pass frequency analysis unit 22 determines that the abnormal noise (noise, etc.) in the acoustic signal acquired from the motor is not caused by the bearing. Outputs the information shown and ends the process.
  • the path frequency analysis unit 22 determines whether the first to fourth total scores account for the highest percentage in the fifth total score, Based on the determination results, information indicating which part of the bearing the abnormal noise is caused by is output.
  • the path frequency analysis unit 22 determines that the abnormal noise is caused by the inner race of the bearing. Information indicating that is the case is output (Step Act30).
  • the path frequency analysis unit 22 determines that when the first total score has the highest proportion in the fifth total score, that is, when the other total scores have the highest proportion (Step Act 29, NO), the second It is determined whether the total score accounts for the highest percentage in the fifth total score (Step Act31).
  • Step Act31 When the path frequency analysis unit 22 determines that the ratio of the second total score to the fifth total score is the highest (Step Act31, YES), it indicates that the abnormal noise is caused by the outer ring of the bearing. Information is output (step Act32).
  • the path frequency analysis unit 22 determines that the highest proportion of the fifth total score is not the second total score, that is, when the other total scores of the first total score and the second total score have the highest proportion. (Step Act 29, NO), it is determined whether the ratio of the third total score to the fifth total score is the highest (Step Act 33).
  • Step Act33 determines that the third total score has the highest proportion in the fifth total score (Step Act33, YES). It determines that the abnormal noise is caused by the rolling elements of the bearing. Information indicating that there is is outputted (step Act34).
  • the path frequency analysis unit 22 determines whether the fourth total score has the highest proportion in the fifth total score. (Step Act35).
  • Step Act 35 determines that the fourth total score has the highest proportion in the fifth total score (Step Act 35, YES). It determines that the abnormal noise is caused by the cage of the bearing. Information indicating that there is something is output (step Act36). When the path frequency analysis unit 22 determines that the other total score of the fourth total score is the highest (step Act35, NO), the process ends.
  • the output unit 6 provides information output from the path frequency analysis unit 22 to the user of the abnormal noise determination device 1 and the like.
  • the output unit 6 is a monitor, and can provide the information output from the path frequency analysis unit 22 in a form that is visible to the user.
  • the path frequency analysis section 22 may output the above information to the communication section 4.
  • the communication unit 4 is configured to transmit the information output from the path frequency analysis unit 22 to the specified communication device, and the specified communication device provides the received information to the user etc. You can leave it there.
  • 6 to 8 are diagrams schematically showing an example of simulation results of the primary determination processing operation of the abnormal noise determination device 1 according to an embodiment.
  • data numbers 1 to 39 are the result data processed using acoustic signals when a motor with normal bearings is operating, and data numbers 40 to 62 have scratches on the inner race. This data is the result of processing using acoustic signals when an electric motor equipped with a bearing is operating.
  • FIG. 6 shows the values of symptom parameters of data numbers 1 to 62.
  • the dimming parameter is the sound pressure [Pa] (overall value) of the acoustic signal.
  • a circle “O” indicates the sound pressure [Pa] (overall value) of an acoustic signal obtained when an electric motor with a normal bearing is operated.
  • the triangle “ ⁇ ” indicates the sound pressure [Pa] (overall value) of the acoustic signal obtained when operating a motor having a bearing with a scratch on the inner ring.
  • the circle “ ⁇ ” indicates the sound pressure level [dB] (average amplitude value AMP) of the operating sound of a motor with a normal bearing
  • the triangle “ ⁇ ” indicates a bearing with a scratch on the inner ring. It shows the sound pressure level [dB] (average amplitude value AMP) of the operating sound of a motor with Comparing the average value AMP of the plurality of amplitudes shown in FIG. 7 with the first threshold, data numbers 1 to 39 were all less than the first threshold, and data numbers 40 to 62 were all less than the first threshold.
  • the circle “ ⁇ ” indicates the average operating sound frequency [Hz] FREQ of a motor with a normal bearing
  • the triangle " ⁇ ” indicates the frequency of a motor with a bearing with a scratch on the inner ring.
  • the average value [Hz] FREQ is shown. Comparing the average value of the plurality of frequencies shown in FIG. 8 with the second threshold, data numbers 1 to 39 were all less than the second threshold, and data numbers 40 to 62 were all greater than or equal to the second threshold.
  • FIGS. 9 and 10 are diagrams schematically showing an example of a simulation result of a path frequency analysis operation of the abnormal noise determination device 1 according to an embodiment.
  • the results of a path frequency analysis simulation performed on the acoustic signals of data numbers 4, 30, 40 to 62 whose symptom parameters were equal to or higher than the third threshold in the simulation of the primary determination process will be described.
  • FIG. 9 shows the calculated first total score (inner ring), second total score (outer ring), third total score (rolling element), and fourth total score for the acoustic signals of data numbers 4, 30, 40 to 62. (cage) is shown in a bar graph.
  • data numbers 4 and 30 are the simulation results of the operating noise of a motor with normal bearings, and the total score was less than the fourth threshold.
  • Data numbers 40 to 62 are simulation results of the operating noise of an electric motor having a bearing with a scratch on the inner ring, and the total score was greater than or equal to the fourth threshold.
  • FIG. 10 shows each of the first to fourth total points of the simulation results for data number 44 shown in FIG. In FIG. 10, for example, focusing on data number 44, the score with the highest ratio in the fifth total score was the first total score corresponding to the inner ring pass frequency. From this result, the path frequency analysis unit 22 can specify that the cause of the abnormal noise during operation of the electric motor is caused by the inner race.
  • the abnormal noise determination device 1 of this embodiment noise is included in the acoustic signal by comparing the symptom parameters, the average value of amplitude, and the average value of frequency in the primary determination processing operation with a predetermined threshold value. Even if the motor is abnormal, it is possible to accurately perform the primary determination to determine which motor has an abnormality. Further, according to the abnormal noise determination device 1 of the present embodiment, in path frequency analysis, a rank (peak rank) is assigned to the magnitude of the peak of the amplitude spectrum at a frequency corresponding to the cause of the abnormality, and weighting is performed based on the peak rank. The cause of the abnormal noise can be accurately determined by specifying the bearing part that is the cause of the abnormal noise based on the total number of points obtained. That is, according to the present embodiment, it is possible to provide an abnormal noise determination device that performs highly reliable abnormal noise determination.
  • the program according to this embodiment may be transferred while being stored in an electronic device, or may be transferred without being stored in an electronic device. In the latter case, the program may be transferred via a network or may be transferred while being stored in a storage medium.
  • a storage medium is a non-transitory, tangible medium.
  • a storage medium is a computer readable medium. The storage medium may be of any type as long as it is capable of storing a program and is readable by a computer, such as a CD-ROM or a memory card.

Abstract

一実施形態に係る異音判定装置は、信頼性の高い異音判定を行うものであって、音響信号の所定周波数成分の兆候パラメータを算出し、兆候パラメータが第３閾値よりも小さいときに、音響信号の振幅スペクトルに基づいて振幅の平均値及び周波数の平均値を算出し、振幅の平均値と第１閾値との比較、及び周波数の平均値と第２閾値との比較の少なくとも一方を行う一次判定処理部（２１）と、一次判定処理部（２１）での比較結果が所定の条件を満たすときに、音響信号の一部に基づく振幅スペクトルに含まれる複数のピークの値及び周波数を取得し、複数のピークの値の順位を音響信号の異なる部分について複数回算出し、順位に応じて設定された点数を複数のピークの周波数毎に合計した合計点数に基づいて、異音の原因を判定するパス周波数分析部（２２）と、を備える。

Description

異音判定装置
　本発明の実施形態は、異音判定装置に関する。
　例えば電動機などの回転機器は、運転時間の経過とともに構成部品が劣化する。例えば、電動機のロータを支える軸受は、ロータの回転により徐々に劣化し、劣化が進行すると異常振動や異常音を引き起こすことが知られている。従来は、聴感により異常音を検知し、その後に加速度センサによって異常振動を計測、解析することによって電動機の異常部位の診断を行っていた。このとき、人間の聴感で異常音を判定すると基準が一定にならなかった。電動機の回転音をマイクロフォンで測定し、所定の指標を算出すれば一定の基準で異常判定を行うことができる。また、加速度センサにより振動を計測すれば、精度良く診断を行うことができる。振動加速度を測定して電動機を診断する場合、振動全体の大きさを示すオーバーオール値を計算し、オーバーオール値と所定の閾値とを比較して電動機に異常があるか判定することが提案されている。更に、上記判定を行った上で異常原因を調べる場合は、振動加速度の振幅スペクトル上にて、軸受パス周波数（軸受の寸法と回転周波数から計算される内輪や外輪等が損傷部位を通過する周波数）の振幅が顕著かを調査して、軸受損傷を判断することが提案されている。
特開２００１－０２１４５３号公報 特開２００４－０２０４２４号公報
　電動機から発せられる回転音を測定して、電動機の異常を判定する場合、周囲に居る人の話し声や作業音など回転音以外の音、いわゆるノイズが混入することが多く、測定した回転音の大きさにより電動機に異常があるかの一次判定することが難しかった。そのため、一次判定しないで、軸受パス周波数分析を実施すると、軸受けが正常なときにも異音原因が軸受であると判定される事例があり、異常判定の信頼性を担保することが難しかった。また、測定した回転音に突発的にノイズが混入した場合には、ノイズがパス周波数に相当する周波数ピークをさらに大きくすることがあり、こうした事例も異常判定の信頼性を低下させる原因であった。
　本発明の実施形態は上記事情を鑑みて成されたものであって、信頼性の高い異音判定を行う異音判定装置を提供することを目的とする。
　一実施形態に係る異音判定装置は、音響信号の所定範囲の周波数成分の兆候パラメータを算出し、前記兆候パラメータが第３閾値よりも小さいときに、前記音響信号の振幅スペクトルにおける複数のピークに基づいて振幅の平均値及び周波数の平均値を算出し、前記振幅の平均値と第１閾値との比較、及び前記周波数の平均値と第２閾値との比較の少なくとも一方を行う一次判定処理部と、前記一次判定処理部での比較結果が所定の条件を満たすときに、前記音響信号の一部に基づく振幅スペクトルに含まれる複数のピークの値及び周波数を取得し、複数の前記ピークの値の順位を前記音響信号の異なる部分について複数回算出し、前記順位に応じて設定された点数を複数の前記ピークの周波数毎に合計した合計点数に基づいて、異音の原因を判定するパス周波数分析部と、を備える。
図１は、一実施形態に係る異音判定装置の構成の一例を示す概略図である。 図２は、一実施形態に係る異音判定装置の一次判定処理動作の一例について説明するためのフローチャートである。 図３は、一実施形態に係る異音判定装置のパス周波数分析動作の一例について説明するためのフローチャートである。 図４は、一実施形態に係る異音判定装置のパス周波数分析動作の一例について説明するためのフローチャートである。 図５は、一実施形態に係る異音判定装置のパス周波数分析動作の一例について説明するためのフローチャートである。 図６は、一実施形態に係る異音判定装置の一次判定処理動作のシミュレーション結果の一例を概略的に示す図である。 図７は、一実施形態に係る異音判定装置の一次判定処理動作のシミュレーション結果の一例を概略的に示す図である。 図８は、一実施形態に係る異音判定装置の一次判定処理動作のシミュレーション結果の一例を概略的に示す図である。 図９は、一実施形態に係る異音判定装置のパス周波数分析動作のシミュレーション結果の一例を概略的に示す図である。 図１０は、一実施形態に係る異音判定装置のパス周波数分析動作のシミュレーション結果の一例を概略的に示す図である。
実施形態
　以下、実施形態に係る異音判定装置について図面を参照して詳細に説明する。なお、以下の実施形態の説明を用いる図面において、各部の縮尺は適宜変更されている。また、以下の実施形態の説明に用いる図面において、説明のために、構成を適宜省略している場合がある。
　図１は、一実施形態に係る異音判定装置１の一構成一例を概略的に示す図である。
　本実施形態の異音判定装置１は、制御部２と、記憶部３と、通信部４と、入力部５と、出力部６と、バス通信線ＢＬと、を備えている。
　バス通信線ＢＬは、異音判定装置１に含まれる構成のそれぞれと接続されている。
　制御部２は、バス通信線ＢＬを介して異音判定装置１に含まれる他の構成との間でデータを送受信することが可能である。
　通信部４は、異音判定装置１内の構成からデータを受信し、外部へデータを出力するとともに、外部から受信したデータを異音判定装置１内の構成へ送信する。通信部４は、例えば、インターネット、イーサネット（登録商標）、無線ＬＡＮ（Wi-Fi（登録商標）等）、Bluetooth（登録商標）などの通信規格に基づいて通信を行うことができる。
　入力部５は、例えばマウスやキーボードなどのユーザーインタフェースや、マイクやタッチパネルやカメラや各種センサを含み得る。入力部５は、ユーザの操作により取得した情報を、バス通信線ＢＬを介して制御部２へ送信する。なお、本実施形態の異音判定装置１における電動機の回転音信号の取得方法に関しては、異音判定装置１に取り付けられたマイク等で集音してもよいし、外部に設置された集音装置等で回転音信号を集音し、通信部４を介して外部から受信してもよい。
　出力部６は、例えばモニタなどの表示手段や、スピーカ等の音声出力手段を含み得る。なお、出力部６は、コンピュータの外部に接続される構成であっても構わない。
　制御部２は、ＣＰＵ（Central Process Unit）、ＭＰＵ（micro processing unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）などのプロセッサを少なくとも１つ含む。制御部２は、補助記憶部３２に記憶されたシステムソフトウェア、アプリケーションソフトウェア又はファームウェアなどのプログラムに基づいて、異音判定装置１の種々の機能を実現することが可能である。
　制御部２は、一次判定処理部２１と、パス周波数分析部２２とを備えている。
　一次判定処理部２１は、記憶部３から取得した音響信号の一次判定処理を行い、電動機に異常が有るか否かの一次判定を行う。一次判定処理部２１は、音響信号の所定範囲の周波数成分における兆候パラメータを算出し、兆候パラメータと第３閾値とを比較する。兆候パラメータが第３閾値未満であるとき、一次判定処理部２１は、振幅スペクトルにおける振幅の平均値（音圧レベル［ｄＢ］）及び周波数の平均値を取得し、振幅の平均値と第１閾値との比較および周波数の平均値と第２閾値との比較の少なくとも一方を行う。一次判定処理部２１の詳細な動作の説明は後述する。
　パス周波数分析部２２は、一次判定処理部２１の比較結果に応じて、異常の原因を特定するための処理を行う。パス周波数分析部２２は、記憶部３から取得した音響信号の振幅スペクトルにおける複数のピークを取得し、複数のピーク順位に基づいて算出された合計点数を出力する。パス周波数分析部２２の詳細な動作の説明は後述する。
　記憶部３は、例えば、主記憶部３１と、補助記憶部３２とを備えている。
　主記憶部３１は、例えば、ＲＯＭ（read-only memory）、ＲＡＭ（random-access memory）を含み得る。ＲＯＭは、専らデータの読み出しに用いられる不揮発性メモリであり、制御部２が各種の処理を行う上で使用するデータ及び各種の設定値などを記憶することができる。また、ＲＡＭは、制御部２が各種の処理を行う上で一時的にデータを記憶しておく、いわゆるワークエリアとして利用され得る。本実施形態の主記憶部３１は、例えばＲＡＭであって、メモリとして用いられる。
　主記憶部３１は、内輪周波数ピーク順位に相当する第１ピーク順位、外輪周波数ピーク順位に相当する第２ピーク順位、転動体周波数ピーク順位に相当する第３ピーク順位、保持器周波数ピーク順位に相当する第４ピーク順位、第１ピーク順位に基づいて算出される第１合計点数、第２ピーク順位に基づいて算出される第２合計点数、第３ピーク順位に基づいて算出される第３合計点数、第４ピーク順位に基づいて算出される第４合計点数及び第１～第４合計点数を加算した第５合計点数（合計値）を一時的に記憶することができる。
　補助記憶部３２は、制御部２を中枢とするコンピュータの非一時的なコンピュータ可読記憶媒体である。補助記憶部３２は、例えば、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（electric erasable programmable read-only memory）、ＨＤＤ（hard disk drive）又はＳＳＤ（solid state drive）などである。
　補助記憶部３２は、制御部２は各種の処理を行う上で使用するデータ、制御部２での処理によって生成されたデータ又は各種の設定値などを保存することができる。例えば、補助記憶部３２は、各種情報を記憶するメモリであり、音響信号、音響信号から抽出した所定範囲における周波数成分、抽出した成分の兆候パラメータ、音響信号の振幅スペクトル、振幅スペクトルのピーク、振幅の平均値、周波数の平均値、エンベロープ信号、内輪周波数ピーク順位に相当する第１ピーク順位、外輪周波数ピークに相当する第２ピーク順位、転動体周波数ピークに相当する第３ピーク順位、保持器周波数ピークに相当する第４ピーク順位、第１ピーク順位に基づいて算出される第１合計点数、第２ピーク順位に基づいて算出される第２合計点数、第３ピーク順位に基づいて算出される第３合計点数、第４ピーク順位に基づいて算出される第４合計点数、第１～第４合計点数を加算した第５合計点数、第１閾値、第２閾値、第３閾値及び第４閾値を記憶することができる。
　図２は、一実施形態に係る異音判定装置の一次判定処理動作の一例について説明するためのフローチャートである。
　以下、異音判定装置１により電動機の音響信号を解析し、異音原因を判定する手順の一例について説明する。なお、以下の動作説明における処理の内容は一例であって、同様な効果を得ることが可能な様々な処理を適宜に利用できる。
　異音判定装置１は、例えば、入力部５であるマイクを通して電動機の音響信号を取得する。若しくは、異音判定装置１は、別の集音装置により集音された電動機の音響信号を通信部４で受信し、記憶部３に出力する。
　制御部２、特に一次判定処理部２１は、記憶部３に記録された音響信号を取得し、所定の周波数範囲の音響信号成分を抽出する。本実施形態では、例えば、一次判定処理部２１は、カットオフ周波数が１ｋＨｚのハイパスフィルタに音響信号を通して、所定の周波数範囲の音響信号成分を抽出する（ステップＡｃｔ１）。
　一次判定処理部２１は、抽出した所定の周波数範囲の成分の兆候パラメータを算出する。一次判定処理部２１は、例えば、兆候パラメータとして１ｋＨｚ以上のオーバーオール値を算出する（ステップＡｃｔ２）。
　一次判定処理部２１は、算出した兆候パラメータと第３閾値とを比較する（ステップＡｃｔ３）。なお、第３閾値は、予め異音判定装置１の使用者等により設定されていてもいいし、一次判定処理部２１が処理の都度変更するよう構成されていてもよい。
　一次判定処理部２１は、ステップＡｃｔ３の比較結果において、兆候パラメータが第３閾値以上であると判断すると（ステップＡｃｔ３、ＹＥＳ）、一次判定処理からパス周波数分析部２２の処理（図３に示す）に遷移する。
　一次判定処理部２１は、ステップＡｃｔ３の比較結果において、兆候パラメータが第３閾値より小さいと判断すると（ステップＡｃｔ３、ＮＯ）、音響信号の振幅スペクトルを算出する。なお、振幅スペクトルは振幅データの配列であり、配列のインデックスは周波数を表している（ステップＡｃｔ４）。
　続いて、一次判定処理部２１は、算出した振幅スペクトルのピークを取得する（ステップＡｃｔ５）。
　その後、一次判定処理部２１は、取得したピークの振幅が大きい順に上位１０個の振幅データＰＥＡＫ１０を抽出する（ステップＡｃｔ６）。
　なお、図２に示す例では、一次判定処理部２１がピークの振幅上位１０個の振幅データＰＥＡＫ１０を抽出しているが、抽出する振幅データの数は１０に限定されず、ピークの振幅上位を少なくとも１つ以上抽出できていればよい。
　一次判定処理部２１は、振幅データＰＥＡＫ１０を抽出後、当該振幅データＰＥＡＫ１０における振幅の平均値ＡＭＰを算出する（ステップＡｃｔ７）。
　また、一次判定処理部２１は、振幅データＰＥＡＫ１０における周波数の平均値ＦＲＥＱを算出する（ステップＡｃｔ８）。
　振幅平均値ＡＭＰ及び周波数平均値ＦＲＥＱを算出後、一次判定処理部２１は、振幅平均値ＡＭＰと第１閾値とを比較する（ステップＡｃｔ９）。
　振幅平均値ＡＭＰが第１閾値以上であるとき（ステップＡｃｔ９、ＹＥＳ）、一次判定処理からパス周波数分析部２２の処理（図３に示す）に遷移する。
　一次判定処理部２１は、ステップＡｃｔ９の比較結果において、振幅平均値ＡＭＰが第１閾値より小さいとき（ステップＡｃｔ９、ＮＯ）、周波数平均値ＦＲＥＱと第２閾値とを比較する（ステップＡｃｔ１０）。
　周波数平均値ＦＲＥＱが第２閾値以上であるとき（ステップＡｃｔ１０、ＹＥＳ）、一次判定処理からパス周波数分析部２２の処理（図３に示す）に遷移する。
　一次判定処理部２１は、ステップＡｃｔ１０の比較結果において、ＦＲＥＱが第２閾値より小さいとき（ステップＡｃｔ１０、ＮＯ）、一次判定処理を終了する。
　図３乃至図５は、一実施形態に係る異音判定装置のパス周波数分析動作の一例について説明するためのフローチャートである。
　上記ステップＡｃｔ３、ステップＡｃｔ９若しくはステップＡｃｔ１０において、比較対象が所定の閾値以上であったとき（所定の条件を満たすとき）に、パス周波数分析部２２はパス周波数分析を行う。
　パス周波数分析部２２は、記憶部３に記録された音響信号を取得し、所定の周波数範囲の音響信号成分を抽出する。本実施形態では、パス周波数分析部２２は、例えば、カットオフ周波数が１ｋＨｚ～１０ｋＨｚのバンドパスフィルタに音響信号を通して、所定の周波数範囲の音響信号成分を抽出する（ステップＡｃｔ１１）。
　パス周波数分析部２２は、抽出した音響信号成分に対して、絶対値処理した後にローパスフィルタをかけるエンベロープ処理を行ったエンベロープ信号を取得する（ステップＡｃｔ１２）。
　続いて、パス周波数分析部２２は、時刻ｔをエンベロープ信号の開始時刻（＝０）とする（Ａｃｔ１３）。
　次に、パス周波数分析部２２は、エンベロープ信号の一部、すなわちエンベロープ信号の時刻ｔから所定時間範囲ΔＴ（時間幅）後までの振幅スペクトルＳＰＥＣＴＲＵＭｉを算出する（ステップＡｃｔ１４）。
　パス周波数分析部２２は、算出した振幅スペクトルＳＰＥＣＴＲＵＭｉのピークＰＥＡＫｉを取得する（ステップＡｃｔ１５）。
　パス周波数分析部２２は、電動機に搭載された軸受けの内輪パス周波数における振幅スペクトルＳＰＥＣＴＲＵＭｉのピーク値の大きさについて、ピークＰＥＡＫｉ内での順位（以下、第１ピーク順位ＰＯ１という。）を取得する（ステップＡｃｔ１５）。
　なお、ここで取得する順位は、ピーク値が大きい順に付される順位であってもよく、ピーク値が小さい順に付される順位であってもよい。
　同様に、パス周波数分析部２２は、電動機に搭載された軸受けの外輪パス周波数における振幅スペクトルＳＰＥＣＴＲＵＭｉのピーク値の大きさについて、ピークＰＥＡＫｉ内での順位（以下、第２ピーク順位ＰＯ２という。）を取得する（ステップＡｃｔ１６）。
　パス周波数分析部２２は、電動機に搭載された軸受けの転動体パス周波数における振幅スペクトルＳＰＥＣＴＲＵＭｉのピーク値の大きさについて、ピークＰＥＡＫｉ内での順位（以下、第３ピーク順位ＰＯ３という。）を取得する（ステップＡｃｔ１７）。
　パス周波数分析部２２は、電動機に搭載された軸受けの保持器のパス周波数における振幅スペクトルＳＰＥＣＴＲＵＭｉのピークの大きさについて、ピークＰＥＡＫｉ内での順位（以下、第４ピーク順位ＰＯ４という。）を取得する（ステップＡｃｔ１８）。
　パス周波数分析部２２は、取得した第１ピーク順位ＰＯ１～第４ピーク順位ＰＯ４を、記憶部３に記録する（ステップＡｃｔ１９）。
　パス周波数分析部２２は、時刻ｔに単位時間を加算して時刻ｔを更新する（ステップＡｃｔ２０）。
　続いてパス周波数分析部２２は、時刻ｔの所定時間範囲ΔＴ後の時刻（時刻ｔ＋所定時間範囲ΔＴ）とエンベロープ信号終了の時刻とを比較する（ステップＡｃｔ２１）。
　ここで、インデックスｉは、上記ステップＡｃｔ１４～ステップＡｃｔ２１を行った回数を表すものであり、例えば、パス周波数分析部２２は、ステップＡｃｔ１３の処理の後にステップＡｃｔ１４に遷移した場合、インデックスｉを１として、処理を開始する。その後、ステップＡｃｔ２１から再びステップＡｃｔ１４の処理に遷移する度にインデックスｉの数値に１を加算する。したがって、ステップＡｃｔ１４～ステップＡｃｔ２１において、振幅スペクトルＳＰＥＣＴＲＵＭｉとピークＰＥＡＫｉとはインデックスｉの数字が共通している。
　パス周波数分析部２２は、例えば、インデックスｉと、振幅スペクトルＳＰＥＣＴＲＵＭｉ、ピークＰＥＡＫｉ、第１ピーク順位ＰＯ１、第２ピーク順位ＰＯ２、第３ピーク順位ＰＯ３及び第４ピーク順位ＰＯ４とを紐づけて、記憶部３に記録する。例えば、パス周波数分析部２２は、インデックスｉが１のとき、第１ピーク順位ＰＯ１が１位であれば、記憶部３にｉ＝１と紐づけてＰＯ１＝１を記録し、第２ピーク順位ＰＯ２が２位であればｉ＝１と紐づけて記憶部３にＰＯ２＝２を記録する。
　また、ステップＡｃｔ２０で時刻ｔに加算される単位時間及び所定時間範囲ΔＴは、インデックスｉの最大値、音響信号のサンプリング周波数、オーバーラップ率（振幅スペクトルＳＰＥＣＴＲＵＭｉの算出に用いられるエンベロープ信号の期間と、振幅スペクトルＳＰＥＣＴＲＵＭ（ｉ＋１）の算出に用いられるエンベロープ信号の期間とが重複する割合）等に応じて設定され得る。例えば、オーバーラップ率が５０％である場合、パス周波数分析部２２は、ステップＡｃｔ２０で時刻ｔを時刻ｔ＋ΔＴ／２に更新する。
　時刻ｔ＋所定時間範囲ΔＴがエンベロープ信号の終了時刻を超えるまで、パス周波数分析部２２は、上記ステップＡｃｔ１４～ステップＡｃｔ２１の処理を繰り返す。
　時刻ｔ＋所定時間範囲ΔＴがエンベロープ信号の終了時刻を超えたときに、パス周波数分析部２２は、ステップＡｃｔ１６で記憶部３に記録した複数の第１ピーク順位ＰＯ１を取得し、当該複数の第１ピーク順位に対応するすべての点数を加算して、第１合計点数を算出する（ステップＡｃｔ２２）。
　なお、パス周波数分析部２２には、予め順位に対応する点数が割り当てられている。例えば、パス周波数分析部２２が順位に割り当てる点数は、１位が１６点、２位が８点、３位が４点、４位が２点、５位が１点と設定されている。パス周波数分析部２２における点数の設定は、予め異音判定装置１の使用者等により設定され得る。
　同様に、パス周波数分析部２２は、記憶部３に記録した複数の第２ピーク順位ＰＯ２を取得し、当該複数の第２ピーク順位ＰＯ２に対応する全ての点数を加算して、第２合計点数を算出する（ステップＡｃｔ２３）。
　パス周波数分析部２２は、記憶部３に記録した複数の第３ピーク順位ＰＯ３を取得し、当該複数の第３ピーク順位ＰＯ３に対応する全ての点数を加算して、第３合計点数を算出する（ステップＡｃｔ２４）。
　パス周波数分析部２２は、記憶部３に記録した複数の第４ピーク順位ＰＯ４を取得し、当該複数の第４ピーク順位ＰＯ４に対応する全ての点数を加算して、第４合計点数を算出する（ステップＡｃｔ２５）。
　パス周波数分析部２２は、ステップＡｃｔ２２～Ａｃｔ２５で算出した第１合計点数、第２合計点数、第３合計点数及び第４合計点数を加算し、第５合計点数（合計値）を算出する（ステップＡｃｔ２６）。
　パス周波数分析部２２は、第５合計点数と第４閾値を比較する（ステップＡｃｔ２７）。
　パス周波数分析部２２が、第５合計点は第４閾値よりも小さいと判断すると、パス周波数分析部２２は、電動機から取得した音響信号における異音（ノイズ等）は軸受要因ではないこと等を示す情報を出力し、処理を終了する。
　パス周波数分析部２２は、第５合計点数が第４閾値以上であるときに、第１合計点数～第４合計点数について、第５合計点数中に占める割合が最も高いか否かを判断し、判断結果に基づいて異音が軸受のどの部品に起因するものかを示す情報を出力する。
　具体的には、パス周波数分析部２２は、第５合計点数中に占める割合が最も高いのは第１合計点数であるときに（ステップＡｃｔ２９、ＹＥＳ）、異音が軸受の内輪に起因するものであることを示す情報を出力する（ステップＡｃｔ３０）。
　パス周波数分析部２２は、第５合計点数中に占める割合が最も高いのは第１合計得点ではない、つまり、他の合計点数が最も高い割合を占めるときに（ステップＡｃｔ２９、ＮＯ）、第２合計点数が第５合計点数中に占める割合が最も高いか否か判断する（ステップＡｃｔ３１）。
　パス周波数分析部２２は、第５合計点数中に第２合計点数が占める割合が最も高いと判断したときに（ステップＡｃｔ３１、ＹＥＳ）、異音が軸受の外輪に起因するものであることを示す情報を出力する（ステップＡｃｔ３２）。
　パス周波数分析部２２は、第５合計点数中に占める割合が最も高いのは第２合計得点でもない、つまり、第１合計点数及び第２合計点数の他の合計点数が最も高い割合を占めるときに（ステップＡｃｔ２９、ＮＯ）、第３合計点数が第５合計点数中に占める割合が最も高いか否か判断する（ステップＡｃｔ３３）。
　パス周波数分析部２２は、第５合計点数中に占める割合が最も高いのは第３合計点数であると判断したときに（ステップＡｃｔ３３、ＹＥＳ）、異音が軸受の転動体に起因するものであることを示す情報を出力する（ステップＡｃｔ３４）。
　パス周波数分析部２２は、第３合計点数の他の合計点数が最も高いと判断すると（ステップＡｃｔ３３、ＮＯ）、第５合計点数中に占める割合が最も高いのは第４合計点数であるか判断する（ステップＡｃｔ３５）。
　パス周波数分析部２２は、第５合計点数中に占める割合が最も高いのは第４合計点数であると判断したときに（ステップＡｃｔ３５、ＹＥＳ）、異音が軸受の保持器に起因するものであることを示す情報を出力する（ステップＡｃｔ３６）。
　パス周波数分析部２２は、第４合計点数の他の合計点数が最も高いと判断すると（ステップＡｃｔ３５、ＮＯ）、処理を終了する。
　出力部６は、異音判定装置１の使用者等に、パス周波数分析部２２から出力された情報を提供する。例えば、出力部６は、モニタであり、パス周波数分析部２２から出力された情報を使用者が視認可能な態様で提供することができる。
　また、パス周波数分析部２２は上記情報を通信部４へ出力してもよい。その場合、通信部４は、指定された通信デバイスに対してパス周波数分析部２２から出力された情報を送信し、指定された通信デバイスが、使用者等に受信した情報を提供するよう構成されていてもよい。
　次に、本実施形態の異音判定装置１を用いて異音判定のシミュレーションを実行した結果の一例について説明する。
　図６乃至図８は、一実施形態に係る異音判定装置１の一次判定処理動作のシミュレーション結果の一例を概略的に示す図である。
　なお、本シミュレーションにおいて、１０秒間の音響信号を複数実測し、複数の音響信号の生波形を処理した結果を識別するデータ番号を付している。本シミュレーションでは、データ番号１～３９は、正常な軸受けを備えた電動機が動作しているときの音響信号を用いて処理した結果データであって、データ番号４０～６２は、内輪に傷がある軸受けを備えた電動機が動作しているときの音響信号を用いて処理した結果データである。
　図６では、データ番号１～６２の兆候パラメータの値を示している。この例では、調光パラメータは、音響信号の音圧［Ｐａ］（オーバーオール値）である。
　図６において、例えば、丸「〇」は正常な軸受をもつ電動機を動作させたときに取得された音響信号の音圧［Ｐａ］（オーバーオール値）を示している。三角「△」は、内輪に傷がある軸受をもつ電動機を動作させたときに取得された音響信号の音圧［Ｐａ］（オーバーオール値）を示している。
　図６に示す複数の兆候パラメータと第３閾値とを比較すると、例えば、正常な軸受を備えた電動機の動作音の兆候パラメータであっても、データ番号４、３０は、第３閾値以上の値であった。また一方で内輪に傷がある軸受を備えた電動機の動作音の兆候パラメータであっても、データ番号４０、４１、４５は、第３閾値未満の値であった。
　このことから、兆候パラメータと第３閾値とを比較することのみにより、どのデータが異常のある電動機の動作音に基づくものであるか判断すると、電動機の異常の一次判定を正確に行うことができず、異常判定の信頼性が低下する可能性がある。
　図７において、例えば、丸「〇」は正常な軸受をもつ電動機の動作音の音圧レベル［ｄＢ］（振幅の平均値ＡＭＰ）を示しており、三角「△」は内輪に傷がある軸受をもつ電動機の動作音の音圧レベル［ｄＢ］（振幅の平均値ＡＭＰ）を示している。
　図７に示す複数の振幅の平均値ＡＭＰと第１閾値とを比較すると、データ番号１～３９はすべて第１閾値未満であり、データ番号４０～６２はすべて第１閾値以下であった。
　図８において、例えば、丸「〇」は正常な軸受をもつ電動機の動作音の周波数の平均値［Ｈｚ］ＦＲＥＱを示しており、三角「△」は内輪に傷がある軸受をもつ電動機の周波数の平均値［Ｈｚ］ＦＲＥＱを示している。
　図８に示す複数の周波数の平均値と第２閾値とを比較すると、データ番号１～３９は、すべて第２閾値未満であり、データ番号４０～６２はすべて第２閾値以上であった。
　上記一次判定処理のシミュレーションの結果から、兆候パラメータ（オーバーオール値）による電動機の異常の一次判定だけでなく、更に振幅の平均値ＡＭＰ及び周波数の平均値ＦＲＥＱを用いて電動機の異常の一次判定を行うことにより、電動機の異常の有無をより正確に判定できることが分かる。
　図９及び図１０は、一実施形態に係る異音判定装置１のパス周波数分析動作のシミュレーション結果の一例を概略的に示す図である。
　ここでは、上記一次判定処理のシミュレーションにおいて、兆候パラメータが第３閾値以上であったデータ番号４、３０、４０～６２の音響信号について、パス周波数分析のシミュレーションを行った結果について説明する。
　図９には、データ番号４、３０、４０～６２の音響信号について、算出した第１合計点数（内輪）、第２合計点数（外輪）、第３合計点数（転動体）及び第４合計点数（保持器）の合計を棒グラフで示している。
　図９において、例えば、データ番号４及び３０は正常な軸受をもつ電動機の動作音のシミュレーション結果であり、合計点数は第４閾値未満であった。データ番号４０～６２は、内輪に傷がある軸受をもつ電動機の動作音のシミュレーション結果であり、合計点数は第４閾値以上であった。
　図１０には、図９に示すデータ番号４４のシミュレーション結果の第１合計点数～第４合計点数各々を示している。
　図１０において、例えば、データ番号４４に着目すると、第５合計点数中の比率が最も高い点数は、内輪パス周波数に対応する第１合計点数であった。この結果から、パス周波数分析部２２は、電動機の動作時の異音原因を内輪起因であると特定することができる。
　本実施形態の異音判定装置１によれば、一次判定処理動作での兆候パラメータ、振幅の平均値及び周波数の平均値各々と所定の閾値とを比較することにより、音響信号にノイズが含まれる場合であっても、異常がある電動機を判定する一次判定を正確に行うことができる。また、本実施形態の異音判定装置１によれば、パス周波数分析において、異常原因に応じた周波数における振幅スペクトルのピークの大きさに順位（ピーク順位）をつけて、ピーク順位に基づく重みづけをした点数の合計により、異音原因である軸受部位を特定することで、正確に異音原因を判定することができる。
　すなわち、本実施形態によれば、信頼性の高い異音判定を行う異音判定装置を提供することができる。
　本実施形態に係るプログラムは、電子機器に記憶された状態で譲渡されてよいし、電子機器に記憶されていない状態で譲渡されてもよい。後者の場合は、プログラムは、ネットワークを介して譲渡されてよいし、記憶媒体に記憶された状態で譲渡されてもよい。記憶媒体は、非一時的な有形の媒体である。記憶媒体は、コンピュータ可読媒体である。記憶媒体は、ＣＤ－ＲＯＭ、メモリカード等のプログラムを記憶可能かつコンピュータで読取可能な媒体であればよく、その形態は問わない。
　本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

Claims (4)

  1. 　音響信号の所定範囲の周波数成分の兆候パラメータを算出し、前記兆候パラメータが第３閾値よりも小さいときに、前記音響信号の振幅スペクトルにおける複数のピークに基づいて振幅の平均値及び周波数の平均値を算出し、前記振幅の平均値と第１閾値との比較、及び前記周波数の平均値と第２閾値との比較の少なくとも一方を行う一次判定処理部と、　前記一次判定処理部での比較結果が所定の条件を満たすときに、前記音響信号の一部に基づく振幅スペクトルに含まれる複数のピークの値及び周波数を取得し、複数の前記ピークの値の順位を前記音響信号の異なる部分について複数回算出し、前記順位に応じて設定された点数を複数の前記ピークの周波数毎に合計した合計点数に基づいて、異音の原因を判定するパス周波数分析部と、
    　を備える異音判定装置。
  2. 　前記パス周波数分析部は、所定の時間幅を設定し、前記音響信号の前記時間幅の部分に基づく前記振幅スペクトルを用いて、複数の前記ピークの値の前記順位に基づく点数を、複数の前記ピークの周波数毎に取得し、前記音響信号の前記時間幅の複数の部分について取得した前記点数の、複数の前記ピークの前記周波数毎の合計点数を算出し、
    　前記音響信号の前記時間幅の複数の部分は、他の部分と重複している、
    　請求項１記載の異音判定装置。
  3. 　前記パス周波数分析部は、複数の前記ピークの周波数毎の合計点数の合計値と、第４閾値とを比較し、前記合計値が前記第４閾値よりも小さいときに、処理を終了する、
    　請求項１に記載の異音判定装置。
  4. 　前記パス周波数分析部は、複数の前記ピークの周波数毎の合計点数の合計値と、第４閾値とを比較し、前記合計値が前記第４閾値以上のときに、前記合計値に占める割合が最も高い合計点数に対応する周波数に基づいて、異音原因を判定する、
    　請求項１記載の異音判定装置。
     
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