特開 2024-121367 状態監視システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024121367

(43)【公開日】2024-09-06

(54)【発明の名称】状態監視システム

(51)【国際特許分類】

   G05B 23/02 20060101AFI20240830BHJP

【ＦＩ】

G05B23/02 302R

【審査請求】未請求

【請求項の数】3

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023028432

(22)【出願日】2023-02-27

(71)【出願人】

【識別番号】309019408

【氏名又は名称】株式会社 ケーエンジニアリング

(71)【出願人】

【識別番号】523069935

【氏名又は名称】株式会社ロッキテクノロジー

(74)【代理人】

【識別番号】100155882

【弁理士】

【氏名又は名称】齋藤 昭彦

(74)【代理人】

【識別番号】100154678

【弁理士】

【氏名又は名称】齋藤 博子

(72)【発明者】

【氏名】金野 正史

(72)【発明者】

【氏名】田口 和彦

【テーマコード（参考）】

3C223

【Ｆターム（参考）】

3C223AA12

3C223BA01

3C223BB09

3C223CC01

3C223EB02

3C223EB03

3C223FF08

3C223FF35

3C223GG01

3C223HH02

3C223HH22

3C223HH24

3C223HH26

(57)【要約】

【課題】設備の状態変化検知又は異常判定に遅延が生じることを回避し、送信データ量を削減するとともに、計測に熟練した技術者がいなくても閾値などの設定値を適切に設定することが可能な状態監視システムを提供する。
【解決手段】状態監視システム１は、設備Ｅの状態を計測するセンサ２、アナログ信号データを所定のサンプリング間隔ごとにデジタル信号データに変換するＡ／Ｄ変換器３、及びデジタル信号データを周波数スペクトルに変換するＦＦＴアナライザ４が設備Ｅに付設されるとともに、ネットワーク７を介してＦＦＴアナライザ４と接続されるサーバ５が設備Ｅの遠隔に設けられる。ＦＦＴアナライザ４は、設備Ｅの状態変化を検知するために周波数スペクトルが所定の判定条件を満たすか否か判定し、周波数スペクトルの時系列データを用いて設備Ｅが異常か否かを判定し、サーバ５に所定範囲の周波数スペクトルの時系列データ及び判定結果を送信する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

設備の状態を監視する状態監視システムであって、
前記設備の状態を計測するセンサ、前記センサによって計測されるアナログ信号データを所定のサンプリング間隔ごとにデジタル信号データに変換するＡ／Ｄ変換器、及び前記Ａ／Ｄ変換器から出力される前記デジタル信号データを周波数スペクトルに変換するＦＦＴアナライザが前記設備に付設され、
ネットワークを介して前記ＦＦＴアナライザと接続されるサーバが前記設備の遠隔に設けられ、
前記ＦＦＴアナライザは、
前記設備の状態変化を検知するために前記周波数スペクトルが所定の判定条件を満たすか否か判定する状態変化判定手段と、
前記周波数スペクトルが前記所定の判定条件を満たす場合、前記周波数スペクトルの時系列データを用いて前記設備が異常か否かを判定する異常判定手段と、
前記設備が異常と判定された場合、前記サーバに所定範囲の前記周波数スペクトルの時系列データを送信するデータ送信手段と、
を備えることを特徴とする状態監視システム。

【請求項2】

前記サーバは、
前記所定の判定条件の候補を提示し、前記所定の判定条件の設定を支援する設定支援手段、
を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の状態監視システム。

【請求項3】

設備の状態を監視する状態監視システムであって、
前記設備の状態を計測するセンサ、前記センサによって計測されるアナログ信号データを所定のサンプリング間隔ごとにデジタル信号データに変換するＡ／Ｄ変換器、及び前記Ａ／Ｄ変換器から出力される前記デジタル信号データを周波数スペクトルに変換するＦＦＴアナライザが前記設備に付設され、
ネットワークを介して前記ＦＦＴアナライザと接続されるサーバが前記設備の遠隔に設けられ、
前記ＦＦＴアナライザは、
前記設備の状態変化を検知するために前記周波数スペクトルが所定の判定条件を満たすか否か判定する状態変化判定手段と、
前記周波数スペクトルが前記所定の判定条件を満たす場合、前記サーバに所定範囲の前記周波数スペクトルの時系列データを送信するデータ送信手段と、
を備え、
前記サーバは、
前記周波数スペクトルが前記所定の判定条件を満たす場合、前記周波数スペクトルの時系列データを用いて前記設備が異常か否かを判定する異常判定手段、
を備えることを特徴とする状態監視システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、設備の状態を監視する状態監視システムに関するものである。

【背景技術】

【0002】

従来の状態監視システムは、設備の振動を計測する振動センサと、計測される振動のアナログデータをデジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換器と、Ａ／Ｄ変換器から出力されるデジタルデータに基づいて設備の状態を判定する機能及びデータを記録する機能を有する判定器とから構成される。振動センサとＡ／Ｄ変換器は設備に付設され、判定器は設備から離れた場所に設置される。判定器には判定の基準として使われる基準データが設定されている。この基準データは、設備の正常運転時の振動データを元にして作成される。また、判定器は、判定のための専用ソフトウエアがインストールされたサーバである。そして、Ａ／Ｄ変換器と判定器との間のデータ通信には、インターネット等の通信ネットワークが使われる。このような構成の状態監視システムとして、例えば特許文献１が開示されている。

【0003】

振動変化から設備の状態を監視する従来の状態監視システムの動作について、計測対象の振動周波数が０．１ｋＨｚから１０．０ｋＨｚの場合を例にして説明する。従来の状態監視システムは、監視の開始が指示されると、振動センサが設備の振動を計測してアナログ信号を出力する。Ａ／Ｄ変換器は振動センサから出力されたアナログ信号を受信して、３０ｋＨｚ以上のサイクルでサンプリングする。Ａ／Ｄ変換器は振動センサから受信したアナログ信号をデジタルデータへ変換して判定器へ送信する。判定器はＡ／Ｄ変換器から受信したデータを記録して、さらに受信データと判定基準データを比較する。比較の結果、受信データと判定基準データが大幅に異なる場合は、設備の状態が変化したと判定して異常の発生を警告する。さらに後ほど記録データの経過を確認して、設備の異常箇所を特定する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２１－０２２２９０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、Ａ／Ｄ変換器は、振動センサから得られるアナログ信号を３０ｋＨｚ以上のサイクルでサンプリングする必要がある。そのため、Ａ／Ｄ変換器から判定器へ送信されるデータ量が大きくなるという課題がある。仮に、データ通信の部分に携帯キャリアの電波を使うと、多大な通信費がかかることになる。さらに、計測データは、常に判定器に記録され続けるため、監視時間の経過に従って、データ量は膨大になる。一方で、設備に異常が発生する頻度は低いため、記録された大半のデータは、設備の正常運転を示すものとなり、設備の管理には不要なものである可能性が高い。また、Ａ／Ｄ変換器と判定器の間の通信にインターネットを使った場合、インターネット通信プロトコルの制約により、ネットワークの状況に応じた通信の遅延が発生することがあり、ひいては設備の状態変化検知や異常判定に遅延が生じることになる。

【0006】

また、判定器が精度良く異常発生を検知するためには、閾値などの設定値を適切に設定する必要がある。このような設定は、計測に熟練した技術者が必要となるが、工場現場では、計測に熟練した技術者が少ないため、適切な設定が困難という課題もある。

【0007】

本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とすることは、設備の状態変化検知又は異常判定に遅延が生じることを回避し、送信データ量を削減するとともに、計測に熟練した技術者がいなくても閾値などの設定値を適切に設定することが可能な状態監視システムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0008】

前述した目的を達成するための第１の発明は、設備の状態を監視する状態監視システムであって、前記設備の状態を計測するセンサ、前記センサによって計測されるアナログ信号データを所定のサンプリング間隔ごとにデジタル信号データに変換するＡ／Ｄ変換器、及び前記Ａ／Ｄ変換器から出力される前記デジタル信号データを周波数スペクトルに変換するＦＦＴアナライザが前記設備に付設され、ネットワークを介して前記ＦＦＴアナライザと接続されるサーバが前記設備の遠隔に設けられ、前記ＦＦＴアナライザは、前記設備の状態変化を検知するために前記周波数スペクトルが所定の判定条件を満たすか否か判定する状態変化判定手段と、前記周波数スペクトルが前記所定の判定条件を満たす場合、前記周波数スペクトルの時系列データを用いて前記設備が異常か否かを判定する異常判定手段と、前記設備が異常と判定された場合、前記サーバに所定範囲の前記周波数スペクトルの時系列データを送信するデータ送信手段と、を備えることを特徴とする状態監視システムである。

【0009】

第１の発明における前記サーバは、前記所定の判定条件の候補を提示し、前記所定の判定条件の設定を支援する設定支援手段、を更に備えることが望ましい。

【0010】

第２の発明は、設備の状態を監視する状態監視システムであって、前記設備の状態を計測するセンサ、前記センサによって計測されるアナログ信号データを所定のサンプリング間隔ごとにデジタル信号データに変換するＡ／Ｄ変換器、及び前記Ａ／Ｄ変換器から出力される前記デジタル信号データを周波数スペクトルに変換するＦＦＴアナライザが前記設備に付設され、ネットワークを介して前記ＦＦＴアナライザと接続されるサーバが前記設備の遠隔に設けられ、前記ＦＦＴアナライザは、前記設備の状態変化を検知するために前記周波数スペクトルが所定の判定条件を満たすか否か判定する状態変化判定手段と、前記周波数スペクトルが前記所定の判定条件を満たす場合、前記サーバに所定範囲の前記周波数スペクトルの時系列データを送信するデータ送信手段と、を備え、前記サーバは、前記周波数スペクトルが前記所定の判定条件を満たす場合、前記周波数スペクトルの時系列データを用いて前記設備が異常か否かを判定する異常判定手段、を備えることを特徴とする状態監視システムである。

【発明の効果】

【0011】

本発明により、設備の状態変化検知又は異常判定に遅延が生じることを回避し、送信データ量を削減するとともに、計測に熟練した技術者がいなくても閾値などの設定値を適切に設定することが可能な状態監視システムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】状態監視システム１の概要を示す図

【図2】状態監視システム１のＦＦＴアナライザ４及びサーバ５の機能を示すブロック図

【図3】状態監視システム１の処理の流れを示すフローチャート

【図4】振動信号の波形の一例及び周波数スペクトルの一例

【図5】設備Ｅが正常な状態における周波数スペクトルの一例及び判定条件の一例

【図6】状態変化判定の３つの判定結果を示す図

【図7】変形例の状態監視システム１ａのＦＦＴアナライザ４ａ及びサーバ５ａの機能を示すブロック図

【図8】変形例の状態監視システム１ａの処理の流れを示すフローチャート

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。本発明の実施形態における状態監視システムは、工場等に設置される機械や装置等の設備の状態を監視する。本発明の実施形態では、設備の状態を計測するセンサは、振動センサを例にして説明するが、振動センサに限定されるものではなく、用途に合わせて、温度センサ、音響マイク、電流センサ、光センサ等、様々なセンサを使用できる。

【0014】

図１は、状態監視システム１の概要を示す図である。図１に示すように、状態監視システム１は、設備Ｅの状態を計測するセンサ２、センサ２によって計測されるアナログ信号データを所定のサンプリング間隔ごとにデジタル信号データに変換するＡ／Ｄ変換器３、及びＡ／Ｄ変換器３から出力されるデジタル信号データを周波数スペクトルに変換するＦＦＴアナライザ４が設備Ｅに付設される。また、状態監視システム１は、ネットワーク７を介してＦＦＴアナライザ４と接続され、周波数スペクトルを記憶するサーバ５、及びネットワーク７を介して接続される端末６が設備Ｅの遠隔に設けられる。

【0015】

センサ２は、設備Ｅの振動を計測する振動センサである。ＦＦＴアナライザ４は、振動信号に含まれる低周波から高周波までの様々な波形を周波数スペクトルとして出力するものであり、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ：高速フーリエ変換）によってデジタル信号データの周波数分析を行う機能を実現するためのプログラムがインストールされている。サーバ５は、データロガーの機能を実現するためのプログラムがインストールされている。端末６は、サーバ５との通信を実現するためのプログラム（例えば、ウェブブラウザ等）がインストールされている。ユーザは、端末６からサーバ５にアクセスし、サーバ５のデータを閲覧できる。ネットワーク７は、インターネット等である。

【0016】

ＦＦＴアナライザ４、サーバ５及び端末６はコンピュータであり、制御部としてのＣＰＵ（「Central Processing Unit」の略）、主記憶部としてのメモリ、補助記憶部としてのＨＤＤ（「Hard Disk Drive」の略）やフラッシュメモリ、表示部としての液晶ディスプレイ、入力部としてのキーボードやマウス、タッチパネルディスプレイ、有線通信部としてのＬＡＮ（Local Area Network）ケーブル又は無線通信部としての無線モジュール等を備える。補助記憶部としてのＨＤＤやフラッシュメモリには、ＯＳ（「Operating System」の略）、アプリケーションプログラム、処理に必要なデータ等が記憶されている。ＣＰＵは、補助記憶部からＯＳやアプリケーションプログラムを読み出して主記憶部に格納し、主記憶部にアクセスしながら、その他の機器を制御し、後述する各手段として機能する。コンピュータ同士は、ネットワーク７を介して互いにデータの送受信を行う。

【0017】

図２は、状態監視システム１のＦＦＴアナライザ４及びサーバ５の機能を示すブロック図である。ＦＦＴアナライザ４は、設備Ｅの状態変化を検知するために周波数スペクトルが所定の判定条件を満たすか否か判定する状態変化判定手段１１と、周波数スペクトルが所定の判定条件を満たす場合、設備Ｅに状態変化があったことを出力する第１出力手段１２と、周波数スペクトルが所定の判定条件を満たす場合、周波数スペクトルの時系列データを用いて設備Ｅが異常か否かを判定する異常判定手段１３と、設備Ｅが異常と判定された場合、警告を出力する第２出力手段１４と、設備Ｅが異常と判定された場合、サーバ５に所定範囲の周波数スペクトルの時系列データ及び判定結果を送信するデータ送信手段１５と、を備える。ＦＦＴアナライザ４は、周波数スペクトルの時系列データだけでなく、デジタル信号データをサーバ５に送信しても良い。

【0018】

サーバ５は、ＦＦＴアナライザ４から受信する所定範囲の周波数スペクトルの時系列データやデジタル信号データを記憶するデータ記憶手段２１と、設備Ｅの状態変化を検知するための判定条件の候補をＦＦＴアナライザ４や端末６に提示し、判定条件の設定を支援する設定支援手段２２と、を備える。

【0019】

図３は、状態監視システム１の処理の流れを示すフローチャートである。本実施の形態では、設備Ｅの振動周波数が０．１ｋＨｚ～１０．０ｋＨｚの場合を例にして説明する。

【0020】

図３に示すように、状態監視システム１による監視が開始されると、センサ２が設備Ｅの振動信号を計測し、アナログ信号データをＡ／Ｄ変換器に出力する（ステップＳ１）。Ａ／Ｄ変換器３は、アナログ信号データを所定のサンプリング間隔ごとにデジタル信号データに変換し、デジタル信号データをＦＦＴアナライザ４に出力する（ステップＳ２）。サンプリング周波数は、例えば３０ｋＨｚ以上のサイクルとし、サンプリング間隔は、サンプリング周波数の逆数である。ＦＦＴアナライザ４は、デジタル信号データを周波数スペクトルに変換する（ステップＳ３）。

【0021】

図４は、振動信号の波形の一例及び周波数スペクトルの一例である。図４（ａ）は、振動信号の波形の一例を示しており、横軸が時刻、縦軸が振幅である。図４（ａ）に示す振動信号の波形には、１ｋＨｚと４ｋＨｚを中心に様々な周波数の信号が含まれている。図４（ｂ）は、図４（ａ）に示す振動信号のデジタル信号データから変換された周波数スペクトルを示しており、横軸が周波数、縦軸がレベルである。図４（ｂ）に示すように、１ｋＨｚと４ｋＨｚを中心とした２つのピークがある。

【0022】

図３の説明に戻る。ＦＦＴアナライザ４は、周波数スペクトルを所定の判定条件を満たすか否か判定する（ステップＳ４）。ＦＦＴアナライザ４は、周波数スペクトルが所定の判定条件を満たす場合（ステップＳ５のＹｅｓ）、ステップＳ６に進む。周波数スペクトルが所定の判定条件を満たさない場合（ステップＳ５のＮｏ）、ステップＳ１から繰り返す。

【0023】

図５は、設備Ｅが正常な状態における周波数スペクトルの一例及び判定条件の一例である。図５（ａ）及び図５（ｂ）は、いずれも横軸が周波数、縦軸がレベルである。図５（ａ）は、設備Ｅが正常な状態における周波数スペクトルの一例を示している。図５（ａ）に示すように、設備Ｅが正常な状態における周波数スペクトルは、２～３ｋＨｚを中心にピークがあり、５～１０ｋＨｚでは低いレベルで略平坦になっている。図５（ｂ）は、設備Ｅに対する閾値の一例である。この閾値は、設備Ｅが正常な状態における周波数スペクトルの波形に基づいて設定されている。この例における判定条件は、周波数スペクトルのレベルが１箇所以上閾値を超過することである。

【0024】

図６は、状態変化判定の３つの判定結果を示す図である。図６（ａ）から図６（ｃ）は、いずれも横軸が周波数、縦軸がレベルである。図６（ａ）は所定の判定条件を満たさない場合、すなわち設備Ｅの状態が変化していない場合の判定結果である。図６（ｂ）及び図６（ｃ）は所定の判定条件を満たす場合、すなわち設備Ｅの状態が変化している場合の判定結果である。

【0025】

図６（ａ）に示す例は、設備Ｅが正常な状態であり、周波数スペクトルの全てのレベルが閾値を下回っているので、ＦＦＴアナライザ４は、判定条件を満たさないと判定している。図６（ａ）の右上には、判定条件を満たさないことを示す「Ｕｎｄｅｒ」が出力されている。

【0026】

図６（ｂ）に示す例は、設備Ｅの振動が増加し、設備Ｅの状態が変化した状態であり、低周波数の帯域における周波数スペクトルの４箇所のレベルが閾値を超過しているので、ＦＦＴアナライザ４は、判定条件を満たすと判定している。図６（ｂ）の右上には、判定条件を満たすことを示す「Ｏｖｅｒ」が出力されている。

【0027】

図６（ｃ）に示す例は、設備Ｅの振動周波数が変化し、設備Ｅの状態が変化した状態であり、高周波数の帯域における周波数スペクトルの５箇所のレベルが閾値を超過しているので、ＦＦＴアナライザ４は、判定条件を満たすと判定している。図６（ｃ）の右上には、判定条件を満たすことを示す「Ｏｖｅｒ」が出力されている。

【0028】

この例における判定条件は、周波数スペクトルのレベルが１箇所以上閾値を超過することとしたが、判定条件は特に限定されるものではなく、従来のＦＦＴアナライザやＦＦＴコンパレータによる判定条件を用いることができる。例えば、ＦＦＴアナライザ４は、任意の周波数とレベルで範囲を設定した領域に対して所定の条件を満たすか否かを判定したり、周波数スペクトルの全体の形状が所定の形状と一致するか否かを判定したりしても良い。また、ＦＦＴアナライザ４は、連続する複数のサンプリングタイミングの周波数スペクトルを取得し、所定の周波数帯域における時間的な変動が所定の条件を満たすか否かを判定しても良い。また、ＦＦＴアナライザ４は、周波数スペクトルだけでなく、デジタル信号データも取得し、両者が所定の条件を満たすか否かを判定しても良い。

【0029】

図３の説明に戻る。ＦＦＴアナライザ４は、周波数スペクトルが所定の判定条件を満たす場合、設備Ｅに状態変化があったことを出力する（ステップＳ６）。出力方法は、ＦＦＴアナライザ４の画面に表示、ＦＦＴアナライザ４に接続されるスピーカーに音を出力、ＦＦＴアナライザ４に接続される警告ランプを点灯、ネットワーク７を介してサーバ５や端末６にメールやプッシュ通知を送信等が挙げられるが、特に限定されるものではない。

【0030】

また、ＦＦＴアナライザ４は、周波数スペクトルが所定の判定条件を満たす場合、周波数スペクトルの時系列データを用いて設備Ｅが異常か否かを判定する（ステップＳ７）。設備Ｅが異常か否かの判定は、手動でも良いし、自動でも良い。

【0031】

異常か否かの判定を手動で行う場合、ＦＦＴアナライザ４は、周波数スペクトルの時系列データを画面に表示し、ユーザから異常か否かの入力を受け付ける。ＦＦＴアナライザ４は、例えば、周波数スペクトルの時系列表示（３次元データであり、「ウォーターフォール表示」ともいう。）を画面に出力するとともに、同一又は類似の設備Ｅが同一又は類似の状況（使用年数、使用環境等）で過去に異常と判定された時のデータを並列に画面に出力したり、異常か否かを判断するための目安の値を重畳して画面に出力したりしても良い。ＦＦＴアナライザ４は、異常か否かを判断するための目安の値として、同一又は類似の設備Ｅが過去に異常と判定された時のデータの統計値を予め記憶しておく。

【0032】

異常か否かの判定を自動で行う場合、ＦＦＴアナライザ４は、人工知能を用いて判定しても良い。すなわち、サーバ５が、同一又は類似の設備Ｅが過去に異常と判定された時のデータを教師データとして予め学習し、人工知能モデルを作成し、ＦＦＴアナライザ４に送信する。ＦＦＴアナライザ４は、人工知能モデルを記憶しておき、設備Ｅに状態変化があった時の周波数スペクトルの時系列データを人工知能モデルに入力し、異常か否かの判定結果を出力する。人工知能の学習方法は特に限定されるものではなく、公知の技術を用いることができる。

【0033】

ＦＦＴアナライザ４は、設備Ｅが異常と判定された場合（ステップＳ８のＹｅｓ）、設備Ｅに異常ありと出力し（ステップＳ９）、周波数スペクトルの時系列データ及び判定結果をサーバ５に送信する（ステップＳ１０）。サーバ５は、ＦＦＴアナライザ４から送信される周波数スペクトルの時系列データ及び判定結果を記憶する（ステップＳ１１）。ユーザは、端末６を介してサーバ５のデータを閲覧し、設備Ｅの異常個所を特定する。設備Ｅが異常と判定されなかった場合（ステップＳ８のＮｏ）、ステップＳ１から繰り返す。

【0034】

設備Ｅに異常ありと出力する方法は、ステップＳ６における設備Ｅの状態変化ありと出力する方法と同様、特に限定されるものではない。但し、ＦＦＴアナライザ４は、両者を識別可能に出力する。

【0035】

以上の通り、本発明の実施形態における状態監視システム１は、設備Ｅに付設されるＦＦＴアナライザ４が設備Ｅの異常判定を行うので、データ通信の遅延は生じず、ひいては設備Ｅの異常判定に遅延が生じることを回避できる。また、ＦＦＴアナライザ４は、設備Ｅが異常と判定された場合のみ、サーバ５にデータを送信するので、送信データ量を大幅に削減できる。削減されるデータは、設備Ｅが正常な状態の時のデータなので、状態変化検知や異常判定において重要ではない。

【0036】

更に、ＦＦＴアナライザ４は、設備Ｅの異常判定を行う処理のトリガーとして、設備Ｅの状態変化を検知するために周波数スペクトルが所定の判定条件を満たすか否か判定する。この判定条件は事前に設定する必要があるが、設備Ｅの異常判定に用いるのではなく、設備Ｅの状態変化を検知するために用いるので、厳密な設定値を設定する必要はなく、安全側に余裕を持って設定すれば良い。従って、計測に熟練した技術者でなくても設定が可能である。更に、設備Ｅの異常判定を行う処理は周波数スペクトルの時系列データを用いるので、ある時刻の周波数スペクトルのデータだけを用いる場合と比較して判定精度を確保できる。

【0037】

ここで、サーバ５の設定支援手段２２について説明する。サーバ５は、ユーザが設備Ｅの状態変化を検知するための判定条件を設定することを支援するために、判定条件の候補をＦＦＴアナライザ４や端末６に提示する。図５（ｂ）に示す例であれば、サーバ５は、周波数スペクトルのレベルが低い周波数帯域（＝５ｋＨｚ～１０ｋＨｚ）に対しては一定値の閾値候補（＝直線状の部分）を提示し、周波数スペクトルのレベルが高い周波数帯域（＝０ｋＨｚ～５ｋＨｚ）に対しては正常な状態における周波数スペクトルの波形を一定の割合又は一定の値だけ上回る閾値候補（＝階段状の部分）を提示する。具体的には、サーバ５は、正常な状態における複数の周波数スペクトルの波形から周波数スペクトルの平均波形を計算する。そして、サーバ５は、平均波形において、最大値のＡ％未満の周波数帯域に対しては閾値候補を一定値Ｂとし、最大値のＡ％以上の周波数帯域に対しては閾値候補を各周波数におけるレベルに一定の割合Ｃ％又は一定値Ｄを上乗せした値とする。

【0038】

サーバ５は、算出される閾値候補をＦＦＴアナライザ４や端末６に送信し、ＦＦＴアナライザ４や端末６が画面に出力する。ユーザは、画面に出力される閾値候補を適宜修正し、判定条件としてＦＦＴアナライザ４に記憶させる。端末６を用いて判定条件を設定する場合、端末６は、ネットワーク７を介してＦＦＴアナライザ４に判定条件を送信し、ＦＦＴアナライザ４が送信される判定条件を記憶する。これによって、計測に熟練した技術者がいなくても判定条件を適切に設定することができる。

【0039】

前述の説明では、設備Ｅに付設されるＦＦＴアナライザ４が設備Ｅの異常判定を行い、設備Ｅの異常判定に遅延が生じることを回避していた。一方、設備Ｅによっては、異常判定に若干の遅延が生じても問題が無い場合もある。そのような場合の変形例として、図７及び図８を参照しながら説明する。

【0040】

図７は、変形例の状態監視システム１ａのＦＦＴアナライザ４ａ及びサーバ５ａの機能を示すブロック図である。状態監視システム１ａのＦＦＴアナライザ４ａは、設備Ｅの状態変化を検知するために周波数スペクトルが所定の判定条件を満たすか否か判定する状態変化判定手段３１と、周波数スペクトルが所定の判定条件を満たす場合、設備Ｅに状態変化があったことを出力する第１出力手段３２と、周波数スペクトルが所定の判定条件を満たす場合、サーバ５に所定範囲の周波数スペクトルの時系列データを送信するデータ送信手段３３と、設備Ｅが異常と判定された場合、警告を出力する第２出力手段３４と、を備える。ＦＦＴアナライザ４は、周波数スペクトルの時系列データだけでなく、デジタル信号データをサーバ５に送信しても良い。

【0041】

サーバ５は、周波数スペクトルが所定の判定条件を満たす場合、周波数スペクトルの時系列データを用いて設備Ｅが異常か否かを判定する異常判定手段４１と、ＦＦＴアナライザ４から受信する所定範囲の周波数スペクトルの時系列データやデジタル信号データを記憶するデータ記憶手段４２と、設備Ｅの状態変化を検知するための判定条件の候補をＦＦＴアナライザ４や端末６に提示し、判定条件の設定を支援する設定支援手段４３と、を備える。

【0042】

状態変化判定手段３１、第１出力手段３２、データ送信手段３３及び第２出力手段３４は、それぞれ前述の状態変化判定手段１１、第１出力手段１２、データ送信手段１５及び第２出力手段１４に対応する。異常判定手段４１、データ記憶手段４２及び設定支援手段４３は、それぞれ前述の異常判定手段１３、データ記憶手段２１及び設定支援手段２２に対応する。

【0043】

図８は、変形例の状態監視システム１ａの処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳ２１～ステップＳ２６の処理は、図３に示すステップＳ１～ステップＳ６の処理と同様であるため、説明を省略し、ステップＳ２７の処理から説明する。

【0044】

ＦＦＴアナライザ４は、周波数スペクトルが所定の判定条件を満たす場合、サーバ５に所定範囲の周波数スペクトルの時系列データを送信する（ステップＳ２７）。サーバ５は、ＦＦＴアナライザ４から送信される周波数スペクトルの時系列データを記憶し（ステップＳ２８）、周波数スペクトルの時系列データを用いて設備Ｅが異常か否かを判定する（ステップＳ２９）。

【0045】

サーバ５は、設備Ｅが異常と判定された場合（ステップＳ３０のＹｅｓ）、ＦＦＴアナライザ４に判定結果を送信する（ステップＳ３１）。ＦＦＴアナライザ４は、サーバ５からの判定結果を受信すると、設備Ｅに異常ありと出力する（ステップＳ３２）。設備Ｅが異常と判定されなかった場合（ステップＳ３０のＮｏ）、ステップＳ１から繰り返す。

【0046】

以上の通り、変形例の状態監視システム１ａでは、設備Ｅに付設されたＦＦＴアナライザ４は設備Ｅの状態変化を判定し、状態変化があればサーバ５に通知し、サーバ５が設備Ｅの異常判定を行う。これによって、サーバ５は、状態変化が始まった時点からの時系列データに基づいて設備Ｅの異常判定を行うことができるので、異常判定の精度が上がるとともに、設備Ｅの故障状況の大小、故障原因、更には故障個所を精度良く推定できる。

【0047】

また、ＦＦＴアナライザ４は、設備Ｅの状態変化ありと判定した場合のみ、サーバ５にデータを送信するので、送信データ量を一定程度削減できる。更に、設備Ｅの状態変化を検知するための判定条件は厳密な設定値を設定する必要はなく、安全側に余裕を持って設定すれば良いので、計測に熟練した技術者でなくても設定が可能である。更に、設備Ｅの異常判定を行う処理は周波数スペクトルの時系列データを用いるので、ある時刻の周波数スペクトルのデータだけを用いる場合と比較して判定精度を確保できる。また、状態変化検知はＦＦＴアナライザ４が行うので、データ通信の遅延は生じず、設備Ｅの状態変化検知に遅延が生じることを回避できる。

【0048】

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る状態監視システムの好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

【符号の説明】

【0049】

１………状態監視システム
２………センサ
３………Ａ／Ｄ変換器
４………ＦＦＴアナライザ
５………サーバ
６………端末
７………ネットワーク
１１、３１………状態変化判定手段
１２、３２………第１出力手段
１３、４１………異常判定手段
１４、３４………第２出力手段
１５、３３………データ送信手段
２１、４２………データ記憶手段
２２、４３………設定支援手段

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】