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(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】P2024139543
(43)【公開日】2024-10-09
(54)【発明の名称】音響診断装置
(51)【国際特許分類】
G01H 3/00 20060101AFI20241002BHJP
G01M 99/00 20110101ALI20241002BHJP
【ＦＩ】
G01H3/00 A
G01M99/00 A
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023050528
(22)【出願日】2023-03-27
(71)【出願人】
【識別番号】598076591
【氏名又は名称】東芝インフラシステムズ株式会社
(71)【出願人】
【識別番号】513296958
【氏名又は名称】東芝産業機器システム株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110004026
【氏名又は名称】弁理士法人ｉＸ
(72)【発明者】
【氏名】廣瀬 達也
(72)【発明者】
【氏名】竹内 文章
(72)【発明者】
【氏名】平手 利昌
(72)【発明者】
【氏名】上地 純平
【テーマコード（参考）】
2G024
2G064
【Ｆターム（参考）】
2G024AD03
2G024AD25
2G024BA27
2G024CA13
2G024DA09
2G024FA04
2G024FA06
2G024FA15
2G064AA12
2G064AB01
2G064AB02
2G064AB15
2G064AB22
2G064CC02
2G064CC42
2G064CC54
2G064DD08
2G064DD15
(57)【要約】
【課題】容易に電動機の状態を診断可能な音響診断装置を提供する。
【解決手段】実施形態に係る音響診断装置は、取得部と、診断部と、を含む。取得部は、診断対象の電動機の回転音を録音した診断対象データを取得する。診断部は、診断対象データをオクターブ分析して複数の所定の周波数帯域ごとの診断対象データの音圧レベルを示す診断対象のオクターブバンドスペクトルを算出する。診断部は、診断対象のオクターブバンドスペクトルの判定バンド範囲における音圧レベルに基づいて診断対象の電動機の異常を診断する。判定バンド範囲は、複数の所定の周波数帯域のうちの一部である。判定バンド範囲は、第１オクターブバンドスペクトルと第２オクターブバンドスペクトルとの差に基づいて定められる範囲である。
【選択図】図１
【解決手段】実施形態に係る音響診断装置は、取得部と、診断部と、を含む。取得部は、診断対象の電動機の回転音を録音した診断対象データを取得する。診断部は、診断対象データをオクターブ分析して複数の所定の周波数帯域ごとの診断対象データの音圧レベルを示す診断対象のオクターブバンドスペクトルを算出する。診断部は、診断対象のオクターブバンドスペクトルの判定バンド範囲における音圧レベルに基づいて診断対象の電動機の異常を診断する。判定バンド範囲は、複数の所定の周波数帯域のうちの一部である。判定バンド範囲は、第１オクターブバンドスペクトルと第２オクターブバンドスペクトルとの差に基づいて定められる範囲である。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
診断対象の電動機の回転音を録音した診断対象データを取得する取得部と、
前記診断対象データをオクターブ分析して複数の所定の周波数帯域ごとの前記診断対象データの音圧レベルを示す診断対象のオクターブバンドスペクトルを算出し、前記診断対象のオクターブバンドスペクトルの判定バンド範囲における音圧レベルに基づいて前記診断対象の電動機の異常を診断する診断部と、
を備え、
前記判定バンド範囲は、前記複数の所定の周波数帯域のうちの一部であって、第１オクターブバンドスペクトルと第２オクターブバンドスペクトルとの差に基づいて定められる範囲であり、
前記第１オクターブバンドスペクトルは、第１電動機の回転音を録音した第１データをオクターブ分析して得られ、前記第１データの音圧レベルを示すオクターブバンドスペクトルであり、
前記第２オクターブバンドスペクトルは、前記第１電動機とは異なる第２電動機又は第１データの取得後にさらに運転された後の前記第１電動機の回転音を録音した第２データをオクターブ分析して得られ、前記第２データの音圧レベルを示すオクターブバンドスペクトルである、音響診断装置。
前記診断対象データをオクターブ分析して複数の所定の周波数帯域ごとの前記診断対象データの音圧レベルを示す診断対象のオクターブバンドスペクトルを算出し、前記診断対象のオクターブバンドスペクトルの判定バンド範囲における音圧レベルに基づいて前記診断対象の電動機の異常を診断する診断部と、
を備え、
前記判定バンド範囲は、前記複数の所定の周波数帯域のうちの一部であって、第１オクターブバンドスペクトルと第２オクターブバンドスペクトルとの差に基づいて定められる範囲であり、
前記第１オクターブバンドスペクトルは、第１電動機の回転音を録音した第１データをオクターブ分析して得られ、前記第１データの音圧レベルを示すオクターブバンドスペクトルであり、
前記第２オクターブバンドスペクトルは、前記第１電動機とは異なる第２電動機又は第１データの取得後にさらに運転された後の前記第１電動機の回転音を録音した第２データをオクターブ分析して得られ、前記第２データの音圧レベルを示すオクターブバンドスペクトルである、音響診断装置。
【請求項2】
前記判定バンド範囲は、オクターブ分析における１つのオクターブバンドである、請求項１に記載の音響診断装置。
【請求項3】
前記判定バンド範囲は、オクターブ分析における複数のオクターブバンドである、請求項１に記載の音響診断装置。
【請求項4】
前記診断部は、前記診断対象のオクターブバンドスペクトルの前記判定バンド範囲における音圧レベルを合計した判定値に基づいて、前記診断対象の電動機の異常を診断する、請求項１～３のいずれか１つに記載の音響診断装置。
【請求項5】
前記診断部は、前記診断対象のオクターブバンドスペクトルの前記判定バンド範囲における音圧レベルを合計した値と、Ａ特性補正後の前記診断対象のオクターブバンドスペクトルの前記判定バンド範囲における音圧レベルを合計した値と、の差を判定値とし、前記判定値に基づいて、前記診断対象の電動機の異常を診断する、請求項１～３のいずれか１つに記載の音響診断装置。
【請求項6】
前記判定バンド範囲は、オクターブ分析における前記複数の所定の周波数帯域のうち、前記診断対象の電動機の周囲からの音の音圧レベルが所定値以上である周波数帯域を含まない、請求項１～３のいずれか１つに記載の音響診断装置。
【請求項7】
前記診断部は、
オクターブ分析における前記複数の所定の周波数帯域のうち、前記判定バンド範囲とは異なる複数の周波数帯域を周囲バンド範囲とし、
前記診断対象のオクターブバンドスペクトルの前記周囲バンド範囲における音圧レベルが所定の条件を満たす場合に、前記診断対象の電動機の異常の診断を実行する、請求項１～３のいずれか１つに記載の音響診断装置。
オクターブ分析における前記複数の所定の周波数帯域のうち、前記判定バンド範囲とは異なる複数の周波数帯域を周囲バンド範囲とし、
前記診断対象のオクターブバンドスペクトルの前記周囲バンド範囲における音圧レベルが所定の条件を満たす場合に、前記診断対象の電動機の異常の診断を実行する、請求項１～３のいずれか１つに記載の音響診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の実施形態は、音響診断装置に関する。
【背景技術】
【0002】
電動機の回転音に基づいて、電動機の状態を診断する音響診断装置がある。例えば、測定した回転音を解析することで、軸受の劣化など、電動機に異常が有ることを判定することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特許２８７７９０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
本発明が解決しようとする課題は、容易に電動機の状態を診断可能な音響診断装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0005】
実施形態に係る音響診断装置は、取得部と、診断部と、を含む。前記取得部は、診断対象の電動機の回転音を録音した診断対象データを取得する。前記診断部は、前記診断対象データをオクターブ分析して複数の所定の周波数帯域ごとの前記診断対象データの音圧レベルを示す診断対象のオクターブバンドスペクトルを算出する。前記診断部は、前記診断対象のオクターブバンドスペクトルの判定バンド範囲における音圧レベルに基づいて前記診断対象の電動機の異常を診断する。前記判定バンド範囲は、前記複数の所定の周波数帯域のうちの一部である。前記判定バンド範囲は、第１オクターブバンドスペクトルと第２オクターブバンドスペクトルとの差に基づいて定められる範囲である。前記第１オクターブバンドスペクトルは、第１電動機の回転音を録音した第１データをオクターブ分析して得られる。前記第１オクターブバンドスペクトルは、前記第１データの音圧レベルを示すオクターブバンドスペクトルである。前記第２オクターブバンドスペクトルは、前記第１電動機とは異なる第２電動機又は第１データの取得後にさらに運転された後の前記第１電動機の回転音を録音した第２データをオクターブ分析して得られる。前記第２オクターブバンドスペクトルは、前記第２データの音圧レベルを示すオクターブバンドスペクトルである。
【図面の簡単な説明】
【0006】
【発明を実施するための形態】
【0007】
以下に、本発明の各実施形態について図面を参照しつつ説明する。
図面は模式的または概念的なものであり、各部分の厚みと幅との関係、部分間の大きさの比率などは、必ずしも現実のものと同一とは限らない。同じ部分を表す場合であっても、図面により互いの寸法や比率が異なって表される場合もある。
本願明細書と各図において、既に説明したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。
図面は模式的または概念的なものであり、各部分の厚みと幅との関係、部分間の大きさの比率などは、必ずしも現実のものと同一とは限らない。同じ部分を表す場合であっても、図面により互いの寸法や比率が異なって表される場合もある。
本願明細書と各図において、既に説明したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。
【0008】
図１は、実施形態に係る音響診断装置及び電動機を例示する模式図である。
図１では、実施形態に係る音響診断装置１００を模式的なブロック図として表している。電動機２００は、後述する第１電動機、第２電動機、及び診断対象の電動機の一例である。音響診断装置１００は、例えば電動機２００の状態を、電動機２００の運転音に基づいて診断する装置である。
図１では、実施形態に係る音響診断装置１００を模式的なブロック図として表している。電動機２００は、後述する第１電動機、第２電動機、及び診断対象の電動機の一例である。音響診断装置１００は、例えば電動機２００の状態を、電動機２００の運転音に基づいて診断する装置である。
【0009】
電動機２００は、例えばロータ２１と回転軸２２と軸受２３とを有するモータなどの回転機器である。ロータ２１は、回転軸２２と共に回転する。軸受２３は、回転軸２２の端部に設けられたベアリングであり、回転軸２２を回転可能に支持する。このような電動機２００においては、運転時間の経過とともに構成部品が劣化するなど、異常が生じることがある。例えば軸受２３は、ロータ２１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。
【0010】
例えば、音響診断装置１００は、取得部１０と回路部１５（診断部１１、記憶部１２）と出力部１３と入力部１４とを有する。音響診断装置１００には、例えばスマートフォンまたはタブレット端末などの携帯端末を用いることができる。
【0011】
取得部１０は、電動機２００の回転音を録音したデータを取得する。具体的には、取得部１０は、音響診断装置１００の周囲の音による空気振動を電気信号である音響信号に変換するマイクロフォンである。または、取得部１０は、マイクロフォンによって検出された信号を受信する端子やインターフェースであってもよい。取得部１０は、回路部１５と通信可能に構成されている。
【0012】
診断部１１は、電動機２００の回転音を録音したデータを取得部１０又は記憶部１２から取得する。診断部１１は、回転音（回転音を録音したデータ）をオクターブ分析することにより、電動機２００の異常を診断する。例えば、診断部１１は、電動機２００に異常が生じていることを判定する。具体的には、例えば診断部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を含む演算回路である。診断部１１は、音響診断装置１００の各機能を制御する制御部を含んでもよい。診断部１１は、記憶部１２に記憶されたプログラムを読み出して実行し、後述する各種動作をソフトウエアにより実現するように構成され得る。
【0013】
記憶部１２は、電動機２００の回転音を録音したデータや、診断部１１によって実行されるプログラム、診断部１１にて処理された後のデータなどを保存することができる。記憶部１２は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）といった記憶装置である。より具体的には、記憶部１２は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）やフラッシュメモリなどの不揮発性メモリを含み得る。記憶部１２は、コンピュータにより読み取り可能な記憶媒体を含んでいてもよい。
【0014】
出力部１３及び入力部１４は、回路部１５と通信可能に構成されている。入力部１４は、使用者が音響診断装置１００を操作する操作信号や、各種パラメータ（例えば電動機２００の仕様などの診断に用いる情報）を入力する入力手段である。具体的には入力部１４は、タッチパネルなどのセンサである。入力部１４は、マウスやキーボードなどのユーザインターフェースでもよい。出力部１３は、診断結果等を出力可能な出力手段である。具体的には、出力部１３は、タッチパネルなど、診断結果等を表示可能なディスプレイである。
【0015】
図２及び図３を参照して、電動機の異常の診断方法の一例を説明する。
図２は、実施形態に係る音響診断装置の動作を例示するフローチャートである。
図３は、診断対象の電動機のオクターブバンドスペクトルを例示するグラフ図である。
図２に表したように、音響診断装置１００は、診断対象の電動機の回転音を録音する。すなわち、取得部１０は、診断対象の電動機の回転音を録音した診断対象データを取得する（ステップＳ１１）。
図２は、実施形態に係る音響診断装置の動作を例示するフローチャートである。
図３は、診断対象の電動機のオクターブバンドスペクトルを例示するグラフ図である。
図２に表したように、音響診断装置１００は、診断対象の電動機の回転音を録音する。すなわち、取得部１０は、診断対象の電動機の回転音を録音した診断対象データを取得する（ステップＳ１１）。
【0016】
診断部１１は、ステップＳ１１で取得した診断対象データを取得する。診断部１１は、その診断対象データ（診断対象の電動機の回転音）をオクターブ分析して、診断対象のオクターブバンドスペクトルを算出する（ステップＳ１２）。オクターブ分析は、分析対象となる音の、所定の周波数帯域（オクターブバンドと呼ぶ）における音圧レベル（オクターブバンドレベルと呼ぶ）を算出する。
【0017】
図３は、診断対象のオクターブバンドスペクトルの一例を表している。
横軸は、周波数（Ｈｚ）であり、縦軸は、音の強さを表す音圧レベル（ｄＢ）である。診断対象のオクターブバンドスペクトルは、複数の所定の周波数帯域（複数のオクターブバンド）ごとの、診断対象データの音圧レベルを表す。
横軸は、周波数（Ｈｚ）であり、縦軸は、音の強さを表す音圧レベル（ｄＢ）である。診断対象のオクターブバンドスペクトルは、複数の所定の周波数帯域（複数のオクターブバンド）ごとの、診断対象データの音圧レベルを表す。
【0018】
オクターブ分析は、定比幅分析である。オクターブバンドは、一定の比率の幅の周波数フィルタ（オクターブバンドフィルタ）によって分割された周波数帯域である。１つのオクターブバンドは、１つの中心周波数を含む周波数帯域である。複数のオクターブバンドのうち、隣り合うオクターブバンドの中心周波数の対数同士の間隔が略一定となる。
【0019】
オクターブバンドスペクトルは、各オクターブバンドにおけるオクターブバンドレベルを示すデータである。例えば図３のように、オクターブバンドスペクトルは、複数のオクターブバンドレベルを含むデータであり、各オクターブバンドレベルは、対応する１つのオクターブバンドにおける音圧レベルを示す。各オクターブバンドの中心周波数ごとに、オクターブバンドレベルがプロットされている。
【0020】
実施例においては、図３に表したように、１つのオクターブバンドの幅は、１／３オクターブとしており、オクターブ分析における複数のオクターブバンド（複数の所定の周波数帯域）は、中心周波数が４Ｈｚのオクターブバンドから中心周波数が１００００Ｈｚのオクターブバンドまでの、連続した３５のオクターブバンドとしている。ただし、実施形態はこれに限らず、オクターブ分析における１つのオクターブバンドの幅や、複数のオクターブバンドの範囲は、電動機の診断が可能な範囲で任意に選択してよい。例えば、オクターブ分析には、１／Ｎオクターブバンドフィルタを用いて、オクターブバンドの幅を１／Ｎオクターブとしてもよい。なお、Ｎは、１以上の整数である。
【0021】
１つのオクターブバンドにおけるオクターブバンドレベルは、音圧レベルの周波数スペクトルに対して、当該オクターブバンドを透過させるバンドパスフィルタ（オクターブバンドフィルタ）による演算によって得られる。オクターブバンドフィルタやオクターブ分析には、ＪＩＳ（日本産業規格）で定められた規格を用いてよい。例えば、オクターブバンドフィルタは、ＪＩＳ Ｃ １５１４：２００２、及び、ＪＩＳ Ｃ １５１３：２００２において定められている。
【0022】
診断部１１は、算出した診断対象のオクターブバンドスペクトルの判定バンド範囲ＢＲにおける音圧レベルに基づいて、診断対象の電動機の異常を診断する（図２のステップＳ１３）。
【0023】
判定バンド範囲ＢＲは、例えば図３に表したように、複数の所定の周波数帯域のうちの一部の範囲である。図３の例では、判定バンド範囲ＢＲは、中心周波数が６３０Ｈｚのオクターブバンドと、中心周波数が８００Ｈｚのオクターブバンドと、を合わせた範囲である。実施形態はこれに限らず、判定バンド範囲ＢＲは、１つのオクターブバンドのみでもよいし、３以上の複数のオクターブバンドであってもよい。なお、判定バンド範囲ＢＲは、後述するように、例えば電動機の回転音のオクターブ分析によって決定される範囲である。
【0024】
図２に示したステップＳ１３においては、判定バンド範囲ＢＲに含まれるオクターブバンドの音圧レベルの加算値を判定値とする。ある範囲における音圧レベルの加算値は、当該範囲に含まれる全てのオクターブバンドのオクターブバンドレベルを合計した値である。例えば、図３の例では、判定値は、中心周波数が６３０Ｈｚのオクターブバンドのオクターブバンドレベルと、中心周波数が８００Ｈｚのオクターブバンドのオクターブバンドレベルと、の合計である。なお、判定バンド範囲ＢＲが１つのオクターブバンドのみからなる場合、判定値（合計）とは、当該１つのオクターブバンドにおけるオクターブバンドレベルとする。
【0025】
診断部１１は、この判定値に基づいて、診断対象の電動機の異常を診断する。具体的には、判定値が、所定の判定閾値以上である場合（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、診断部１１は、診断対象の電動機に異常が有り、と判定する（ステップＳ１４）。
【0026】
診断部１１は、判定値が判定閾値よりも小さい場合（ステップＳ１３：ＮＯ）、異常ありと判定しない。この場合、図２に表したように、診断部１１は、ステップＳ１１～Ｓ１３の診断を再び繰り返してもよい。すなわち、診断部１１は、診断対象データを再度取得し、再度取得した診断対象データに基づく判定値に基づいて、診断対象の電動機の異常を診断する。あるいは、判定値が判定閾値よりも小さい場合、診断部１１は、異常なしと判定してもよい。このように、診断対象の電動機を継続運転しながら、ステップＳ１１～ステップＳ１３のように、回転音を録音して診断を繰り返してもよい。
【0027】
次に、図４及び図５を参照して、判定バンド範囲ＢＲ及び判定閾値の決定の一例について説明する。
図４は、実施形態に係る音響診断装置の動作を例示するフローチャートである。
図５は、電動機のオクターブバンドスペクトルを例示するグラフ図である。
実施形態において、判定バンド範囲ＢＲは、図５に表したような第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１と、第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２と、の比較によって定めることができる。
図４は、実施形態に係る音響診断装置の動作を例示するフローチャートである。
図５は、電動機のオクターブバンドスペクトルを例示するグラフ図である。
実施形態において、判定バンド範囲ＢＲは、図５に表したような第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１と、第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２と、の比較によって定めることができる。
【0028】
図４に表したように、例えば取得部１０は、第１電動機の回転音を録音した第１データを取得する（ステップＳ２１）。診断部１１は、第１データ（第１電動機の回転音）をオクターブ分析して、第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１を算出する（ステップＳ２２）。第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１は、複数の所定の周波数帯域（複数のオクターブバンド）ごとの、第１データの音圧レベルを示すオクターブバンドスペクトルである。
【0029】
また、図４に表したように、例えば取得部１０は、第２電動機（又は運転後の第１電動機）の回転音を録音した第２データを取得する（ステップＳ２３）。診断部１１は、第２データ（第２電動機（又は運転後の第１電動機）の回転音）をオクターブ分析して、第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２を算出する（ステップＳ２４）。第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２は、複数の所定の周波数帯域（複数のオクターブバンド）ごとの、第２データの音圧レベルを示すオクターブバンドスペクトルである。
【0030】
なお、第１データを取得するときの第１電動機は、例えば初期状態であるとする。すなわち、例えば、第１データは、第１電動機の初期状態における回転音である。初期状態においては、第１電動機に劣化及び異常が生じていないとみなしてもよい。
例えば、回転音やスペクトルが音響診断装置１００の記憶部１２等に記憶されていない電動機を、初期状態であるとみなしてもよい。この場合、音響診断装置１００において最初に録音された回転音のデータを、初期状態における回転音を録音したデータとてもよい。２回目以降に録音された回転音のデータは、初期状態のデータではないとしてもよい。
または、例えば、初期状態は、運転期間（例えば製造後の累積運転期間）が、所定の期間（初期期間）より短い状態である。この初期期間は、任意であるが、例えば電動機に劣化が生じない程度の期間である。
または、公知の方法で異常なし（劣化なし）と判定された電動機を、初期状態であるとみなしてもよい。電動機が初期状態であることを示す情報が、使用者によって音響診断装置１００に入力可能であってもよい。
例えば、回転音やスペクトルが音響診断装置１００の記憶部１２等に記憶されていない電動機を、初期状態であるとみなしてもよい。この場合、音響診断装置１００において最初に録音された回転音のデータを、初期状態における回転音を録音したデータとてもよい。２回目以降に録音された回転音のデータは、初期状態のデータではないとしてもよい。
または、例えば、初期状態は、運転期間（例えば製造後の累積運転期間）が、所定の期間（初期期間）より短い状態である。この初期期間は、任意であるが、例えば電動機に劣化が生じない程度の期間である。
または、公知の方法で異常なし（劣化なし）と判定された電動機を、初期状態であるとみなしてもよい。電動機が初期状態であることを示す情報が、使用者によって音響診断装置１００に入力可能であってもよい。
【0031】
第２電動機は、第１電動機とは異なる電動機である。例えば、第２電動機は、劣化又は異常が生じている電動機でよい。例えば、第２電動機は、公知の方法で異常有り（劣化有り）と判定された電動機を用いてもよい。第２電動機は、運転期間（例えば製造後の累積運転期間）が所定の期間（劣化期間）以上の電動機でもよい。この劣化期間は、任意であるが、例えば電動機に劣化が生じる程度の期間である。
【0032】
あるいは、第２データは、第１データの取得後にさらに運転された後の第１電動機の回転音を録音したデータであってもよい。例えば、第２データを取得するときの第１電動機は、初期状態ではない。第２データは、例えば第１データの取得後にさらに所定の期間以上運転後の第１電動機の回転音を録音したデータである。なお、所定の期間以上運転後の電動機とは、継続運転期間が当該所定の期間以上、または累積運転期間が当該所定の期間以上の電動機でよい。当該所定の期間は、上述の初期期間より長く、例えば電動機に劣化が生じる期間とすることができる。
【0033】
第１電動機及び第２電動機のそれぞれは、例えば診断対象の電動機とは異なる電動機でよい。あるいは、診断対象の電動機は、後述する図９の例のように、第１データ及び第２データの取得後に、さらに運転後の第１電動機であってもよい。すなわち、第１電動機は、診断対象の電動機であってもよい。
【0034】
例えば診断部１１は、第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１と第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２との差に基づいて判定バンド範囲ＢＲを決定する（ステップＳ２５）。
【0035】
例えば、図５に表したように、オクターブ分析における複数のオクターブバンドのうち、第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１のオクターブバンドレベルと、第２オクターブバンドスペクトルのオクターブバンドレベルと、の差が所定の閾値よりも大きい、１又は複数のオクターブバンドを、判定バンド範囲ＢＲとする。この所定の閾値は、任意であるが、例えば６ｄＢ以上とすることができる。
【0036】
図５の例においては、中心周波数が５００Ｈｚのオクターブバンドから、中心周波数が５０００Ｈｚのオクターブバンドまでの、連続した１１のオクターブバンドにおいて、第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２のオクターブバンドレベルが、第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１のオクターブバンドレベルよりも大きい。中心周波数が５００Ｈｚのオクターブバンドから、中心周波数が５０００Ｈｚのオクターブバンドまでの範囲を、判定バンド範囲ＢＲとすることができる。
【0037】
例えば、第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１の判定バンド範囲ＢＲにおけるオクターブバンドレベルの合計（加算値）を基準値とする。異常診断に用いる判定閾値は、この基準値に基づいて定めることができる。例えば、判定閾値は、基準値よりも所定の第１値大きい値とする。この第１値は、任意であるが、例えば６ｄＢであり、この例では１０ｄＢとする。
【0038】
あるいは、初期状態における診断対象の電動機の回転音を録音したデータ（初期データ）に基づいて、基準値を決定してもよい。すなわち、例えば、初期データをオクターブ分析した、初期状態のオクターブバンドスペクトルを算出する。初期状態のオクターブバンドスペクトルの判定バンド範囲ＢＲにおけるオクターブバンドレベルの合計を、基準値として判定閾値を定めてもよい。
【0039】
以上、実施形態に係る音響診断装置における、異常の診断の例を説明した。
ところで、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う場合があった。また、例えば、軸受の劣化など電動機の状態を診断するには、運転時の振動や回転音を測定し、その波形の特徴パラメータを計算する方法や、波形の時系列データを周波数分析する方法が考えられる。振動加速度を測定して異常を判定する場合、振動全体の大きさを示すオーバーオールを計算し、これが判定閾値を超えたら、電動機に異常ありと判定する。あるいは、周波数スペクトルの特定周波数の振幅に着目して、これが判定閾値を超えたら、異常ありと判定する方法もある。
ところで、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う場合があった。また、例えば、軸受の劣化など電動機の状態を診断するには、運転時の振動や回転音を測定し、その波形の特徴パラメータを計算する方法や、波形の時系列データを周波数分析する方法が考えられる。振動加速度を測定して異常を判定する場合、振動全体の大きさを示すオーバーオールを計算し、これが判定閾値を超えたら、電動機に異常ありと判定する。あるいは、周波数スペクトルの特定周波数の振幅に着目して、これが判定閾値を超えたら、異常ありと判定する方法もある。
【0040】
しかし、回転音を測定して電動機の異常を判定する場合、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、回転音全体の大きさを示すオーバーオールでは異常判定が困難な場合がある。また、上記の様々な音が混合した回転音の場合、周波数毎に判定閾値を設けることは、複雑であり困難な場合がある。例えば、周囲の騒音が大きいと、正常な電動機の回転音の大きさと、軸受異常のある電動機の回転音の大きさと、の間に有意差を見出すことが困難な場合がある。例えば、周囲の騒音が大きい場合、回転音の周波数スペクトルにおいては、正常な電動機の振幅の方が軸受異常のある電動機の振幅よりも大きい周波数と、軸受異常のある電動機の振幅の方が正常な電動機の振幅よりも大きい周波数と、が混在し、周波数毎に判定閾値を設けることも容易ではない場合がある。このように、測定した回転音にノイズが混入すると、診断が困難となったり、診断の精度が低下したりすることが考えられる。
【0041】
これに対して、実施形態においては、第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１と第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２との比較により、オクターブ分析における複数のオクターブバンドのうちの一部を、判定バンド範囲ＢＲとして設定する。判定バンド範囲ＢＲにおける音圧レベルによって、診断対象の電動機の異常を診断する。これにより、例えば、電動機の異常を判定する閾値を容易に定義できる。例えば、回転音にノイズが含まれても電動機の異常を判定することができる。例えば、異常音が発生しやすい周波数帯域である判定バンド範囲ＢＲの音圧レベルに着目して診断することで、劣化や異常が生じたときの音圧レベルの変化を見分けやすい。実施形態によれば、より容易に電動機の状態が診断可能となる。
【0042】
次に、図６及び図７を参照して、判定バンド範囲ＢＲ及び判定閾値の決定の別の例について説明する。
図６は、電動機のオクターブバンドスペクトルを例示するグラフ図である。
図６は、第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１及び第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２の別の例を表している。第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１は、第１電動機の初期状態における回転音のオクターブバンドスペクトルである。第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２は、第１データの取得後にさらに継続運転された後の、第１電動機の回転音のオクターブバンドスペクトルである。
図６は、電動機のオクターブバンドスペクトルを例示するグラフ図である。
図６は、第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１及び第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２の別の例を表している。第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１は、第１電動機の初期状態における回転音のオクターブバンドスペクトルである。第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２は、第１データの取得後にさらに継続運転された後の、第１電動機の回転音のオクターブバンドスペクトルである。
【0043】
この例では、複数のオクターブバンドは、第１バンド範囲ＢＲ１と、第２バンド範囲ＢＲ２と、を含む。第１バンド範囲ＢＲ１は、第２バンド範囲ＢＲ２とは、連続しない範囲である。例えば、第１バンド範囲ＢＲ１及び第２バンド範囲ＢＲ２は、それぞれ、第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１と第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２との差が所定の閾値よりも大きい範囲を含む範囲である。具体的には、第１バンド範囲ＢＲ１は、中心周波数が６３Ｈｚのオクターブバンドから中心周波数が２５０Ｈｚのオクターブバンドまでの範囲である。第２バンド範囲ＢＲ２は、中心周波数が６３０Ｈｚのオクターブバンドから中心周波数が１０００Ｈｚのオクターブバンドまでの範囲である。
【0044】
第１バンド範囲ＢＲ１に含まれる少なくとも一部のオクターブバンドにおいて、第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２のオクターブバンドレベルは、第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１のオクターブバンドレベルよりも大きい。この例では、中心周波数が８０Ｈｚから２００Ｈｚのオクターブバンドのそれぞれにおいて、第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１のオクターブバンドレベルと、第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２のオクターブバンドレベルと、の差は、所定の閾値よりも大きい。
【0045】
同様に、第２バンド範囲ＢＲ２に含まれる少なくとも一部のオクターブバンドにおいて、第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２のオクターブバンドレベルは、第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１のオクターブバンドレベルよりも大きい。この例では、中心周波数が６３０Ｈｚ及び８００Ｈｚのオクターブバンドのそれぞれにおいて、第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１のオクターブバンドレベルと、第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２のオクターブバンドレベルと、の差は、所定の閾値よりも大きい。
【0046】
この場合、判定バンド範囲ＢＲは、第１バンド範囲ＢＲ１と、第２バンド範囲ＢＲ２と、を含む範囲としてもよい。このように、判定バンド範囲ＢＲは、互いに連続しない、複数のバンド範囲を含んでもよい。この場合、図７及び図８に関して説明するように、複数のバンド範囲のそれぞれについて、判定閾値を定め、異常の診断を行ってもよい。
【0047】
図７は、オクターブバンドレベルの合計値と判定閾値とを例示するグラフ図である。
「初期状態１」は、第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１の第１バンド範囲ＢＲ１に含まれるオクターブバンドのオクターブバンドレベルの加算値である。
「継続運転１」は、第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２の第１バンド範囲ＢＲ１に含まれるオクターブバンドのオクターブバンドレベルの加算値である。
「初期状態２」は、第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１の第２バンド範囲ＢＲ２に含まれるオクターブバンドのオクターブバンドレベルの加算値である。
「継続運転２」は、第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２の第２バンド範囲ＢＲ２に含まれるオクターブバンドのオクターブバンドレベルの加算値である。
「初期状態１」は、第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１の第１バンド範囲ＢＲ１に含まれるオクターブバンドのオクターブバンドレベルの加算値である。
「継続運転１」は、第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２の第１バンド範囲ＢＲ１に含まれるオクターブバンドのオクターブバンドレベルの加算値である。
「初期状態２」は、第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１の第２バンド範囲ＢＲ２に含まれるオクターブバンドのオクターブバンドレベルの加算値である。
「継続運転２」は、第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２の第２バンド範囲ＢＲ２に含まれるオクターブバンドのオクターブバンドレベルの加算値である。
【0048】
例えば「初期状態１」の値を基準値として、第１判定閾値を定める。この例では、第１判定閾値は、「初期状態１」よりも１０ｄＢ大きい値とされ、「継続運転１」よりも大きい。また、例えば「初期状態２」の値を基準値として、第２判定閾値を定める。この例では、第２判定閾値は、「初期状態２」よりも１０ｄＢ大きい値とされ、「継続運転２」よりも大きい。
【0049】
図８は、実施形態に係る音響診断装置の動作を例示するフローチャートである。
図８は、第１判定閾値及び第２判定閾値を用いた診断の例を表す。
取得部１０は、診断対象の電動機の回転音を録音した診断対象データを取得する（ステップＳ３１）。診断部１１は、診断対象データをオクターブ分析して、診断対象のオクターブバンドスペクトルを算出する（ステップＳ３２）。
図８は、第１判定閾値及び第２判定閾値を用いた診断の例を表す。
取得部１０は、診断対象の電動機の回転音を録音した診断対象データを取得する（ステップＳ３１）。診断部１１は、診断対象データをオクターブ分析して、診断対象のオクターブバンドスペクトルを算出する（ステップＳ３２）。
【0050】
診断対象のオクターブバンドスペクトルの第１バンド範囲ＢＲ１に含まれるオクターブバンドのオクターブバンドレベルの合計（加算値）が、第１判定閾値以上の場合（ステップＳ３３：ＹＥＳ）、診断部１１は、第１バンド範囲において異常有り、と判定する（ステップＳ３４）。この場合、診断部１１は、電動機に異常有りと判定して、処理を終了してもよい。
【0051】
例えば、診断対象のオクターブバンドスペクトルの第１バンド範囲ＢＲ１に含まれるオクターブバンドのオクターブバンドレベルの合計（加算値）が、第１判定閾値よりも小さい場合（ステップＳ３３：ＮＯ）、ステップＳ３５が実行される。
【0052】
診断対象のオクターブバンドスペクトルの第２バンド範囲ＢＲ２に含まれるオクターブバンドのオクターブバンドレベルの加算値が、第２判定閾値以上の場合（ステップＳ３５：ＹＥＳ）、診断部１１は、第２バンド範囲において異常あり、と判定する（ステップＳ３６）。この場合、診断部１１は、電動機に異常有りと判定して、処理を終了してもよい。
【0053】
例えば、診断対象のオクターブバンドスペクトルの第２バンド範囲ＢＲ２に含まれるオクターブバンドのオクターブバンドレベルの加算値が、第２判定閾値よりも小さい場合（ステップＳ３５：ＮＯ）、再び診断対象データが取得され（ステップＳ３１）、新たな診断対象データについて、ステップＳ３２以降の処理が実行されてもよい。
【0054】
このように、診断部１１は、診断対象のオクターブバンドスペクトルの音圧レベルに基づいて、複数のバンド範囲の少なくとも一部において、異常の診断を実行してもよい。すなわち、診断部１１は、例えば、各バンド範囲において、診断対象のオクターブバンドスペクトルの音圧レベルに基づく判定値が所定の閾値以上の場合に、そのバンド範囲において異常ありと判定する。診断部１１は、複数のバンド範囲の少なくともいずれかにおいて、または、複数のバンド範囲の全てにおいて、異常有りと判定した場合に、電動機に異常有りと判定する。
【0055】
なお、図７及び図８においては、複数のバンド範囲のそれぞれにおいて異常を判定したが、実施形態はこれに限らない。例えば、複数のバンド範囲のそれぞれにおける音圧レベルの加算値を合計することで、１つの判定値及び判定閾値を定めてもよい。この場合には、図２に関して説明したフローと同様に１つの判定値及び判定閾値を用いて、異常を診断することができる。すなわち、例えば、第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１において、第１バンド範囲ＢＲ１内の音圧レベルの加算値と、第２バンド範囲ＢＲ２内の音圧レベルの加算値と、の合計を基準値として、判定閾値を定める。そして、例えば、診断対象のオクターブバンドスペクトルにおいて、第１バンド範囲ＢＲ１内の音圧レベルの加算値と、第２バンド範囲ＢＲ２内の音圧レベルの加算値と、の合計を判定値とする。
【0056】
実施形態の具体的な実施例について、さらに説明を続ける。
図９は、実施形態に係る音響診断装置の動作を例示するフローチャートである。
この例では、バンド範囲Ｒ異常の初期値、及び判定閾値Ｔ異常の初期値が設定される（ステップＳ６１）。初期値は、記憶部１２に保持されていても良いし、使用者が入力してもよい。初期値は、任意に設定することが可能であるが、例えば使用者の経験に基づいて定められる。
図９は、実施形態に係る音響診断装置の動作を例示するフローチャートである。
この例では、バンド範囲Ｒ異常の初期値、及び判定閾値Ｔ異常の初期値が設定される（ステップＳ６１）。初期値は、記憶部１２に保持されていても良いし、使用者が入力してもよい。初期値は、任意に設定することが可能であるが、例えば使用者の経験に基づいて定められる。
【0057】
ステップＳ６２において、電動機の回転音を録音する。例えば、取得部１０は、診断対象の電動機の回転音を録音した診断対象データを取得する。なお、この例では、診断対象の電動機は、上述の第１データ及び第２データを取得する電動機と同じとしている。
【0058】
ステップＳ６２において録音した回転音信号（診断対象データ）をオクターブ分析して、オクターブバンドスペクトルＳＰＥＣＮ（診断対象のオクターブバンドスペクトル）を得る（ステップＳ６３）。
【0059】
診断対象の電動機が初期状態の場合（ステップＳ６４：ＹＥＳ）、言い換えれば、例えば回転音が最初に録音された音である場合、オクターブバンドスペクトルＳＰＥＣＮをオクターブバンドスペクトルＳＰＥＣ初期として保持する（ステップＳ６５）。そして、ステップＳ６６の処理へ進む。
【0060】
一方、診断対象の電動機が初期状態ではない場合（ステップＳ６４：ＮＯ）、言い換えれば、例えば回転音が２回目以降に録音された音である場合、ステップＳ６７が実行される。バンド範囲Ｒ異常及び判定閾値Ｔ異常のそれぞれがステップＳ６１で設定した初期値から更新されている場合（ステップＳ６７：ＹＥＳ）、ステップＳ６６の処理へ進む。
【0061】
バンド範囲Ｒ異常及び判定閾値Ｔ異常のそれぞれがステップＳ６１で設定した初期値から更新されていない場合（ステップＳ６７：ＮＯ）、ステップＳ６８が実行される。
【0062】
オクターブバンドスペクトルＳＰＥＣＮとオクターブバンドスペクトルＳＰＥＣ初期とに差が認められる範囲が無い場合（ステップＳ６８：ＮＯ）、すなわち差が所定の閾値以下の場合、ステップＳ６６の処理へ進む。
【0063】
オクターブバンドスペクトルＳＰＥＣＮとオクターブバンドスペクトルＳＰＥＣ初期とに差が認められる範囲がある場合（ステップＳ６８：ＹＥＳ）、すなわち差が所定の閾値よりも大きい場合、その範囲に基づいてバンド範囲Ｒ異常を更新する（ステップＳ６９）。すなわち、例えば、診断対象の電動機の継続運転後の第２オクターブバンドスペクトルＢＳ２（オクターブバンドスペクトルＳＰＥＣＮ）と、診断対象の電動機の初期状態の第１オクターブバンドスペクトルＢＳ１（オクターブバンドスペクトルＳＰＥＣ初期）と、の差が閾値よりも大きい範囲を、新たな判定バンド範囲ＢＲ（バンド範囲Ｒ異常）として決定する。
【0064】
そして、オクターブバンドスペクトルＳＰＥＣ初期において、更新されたバンド範囲Ｒ異常内のオクターブバンドレベルを加算して基準値ＳＴ異常を得る（ステップＳ７０）。基準値ＳＴ異常に基づいて、判定閾値Ｔ異常を更新する（ステップＳ７１）。そして、ステップＳ６６の処理へ進む。
【0065】
ステップＳ６６においては、オクターブバンドスペクトルＳＰＥＣＮにおいてバンド範囲Ｒ異常内のオクターブバンドレベルを加算して判定値ＡＮを得る。そして、判定値ＡＮが、判定閾値Ｔ異常以上の場合（ステップＳ７２：ＹＥＳ）に、診断対象の電動機に異常有りと判定する。判定値ＡＮが、判定閾値Ｔ異常より小さい場合（ステップＳ７２：ＮＯ）、再びステップＳ６２からの処理が実行される。
【0066】
すなわち、バンド範囲Ｒ異常及び判定閾値Ｔ異常が初期値から更新されていない場合は、初期値のバンド範囲Ｒ異常及び判定閾値Ｔ異常に基づいて、異常の診断が行われる。一方、バンド範囲Ｒ異常及び判定閾値Ｔ異常が更新された場合は、更新された新たなバンド範囲Ｒ異常及び判定閾値Ｔ異常に基づいて、異常の診断が行われる。
【0067】
このように実施形態においては、異常の診断の途中において、音圧レベルに差がより生じやすい範囲に、バンド範囲Ｒ異常を変更してもよい。これにより、より容易に電動機の状態が診断可能となる。
【0068】
判定バンド範囲ＢＲの別の例について説明する。
図１０は、電動機のオクターブバンドスペクトルを例示するグラフ図である。
図１０に表したオクターブバンドスペクトルＢＳａ及びオクターブバンドスペクトルＢＳｂは、それぞれ、診断対象のオクターブバンドスペクトルの例である。オクターブバンドスペクトルＢＳａは、診断対象データを録音するときの診断対象の電動機の周囲環境からの騒音が小さい場合（無い場合）である。オクターブバンドスペクトルＢＳｂは、周囲環境からの騒音が大きい場合である。
図１０は、電動機のオクターブバンドスペクトルを例示するグラフ図である。
図１０に表したオクターブバンドスペクトルＢＳａ及びオクターブバンドスペクトルＢＳｂは、それぞれ、診断対象のオクターブバンドスペクトルの例である。オクターブバンドスペクトルＢＳａは、診断対象データを録音するときの診断対象の電動機の周囲環境からの騒音が小さい場合（無い場合）である。オクターブバンドスペクトルＢＳｂは、周囲環境からの騒音が大きい場合である。
【0069】
この例では、中心周波数が１００Ｈｚ以下のオクターブバンドにおいて、オクターブバンドスペクトルＢＳａのオクターブバンドレベルと、オクターブバンドスペクトルＢＳｂのオクターブバンドレベルと、に大きな差が生じている。そこで、例えば、判定バンド範囲ＢＲを、中心周波数が１２５Ｈｚ以上のオクターブバンドを含み、中心周波数が１００Ｈｚ以下のオクターブバンドを含まない範囲としてもよい。
【0070】
このように、判定バンド範囲ＢＲは、オクターブ分析における複数の所定の周波数帯域（複数のオクターブバンド）のうち、診断対象の電動機の周囲からの音の音圧レベルが所定値以上である周波数帯域を含まないように決定してもよい。これにより、診断対象の電動機の周囲環境からの騒音の影響を抑制することができる。
【0071】
例えば、オクターブバンドスペクトルＢＳａ及びオクターブバンドスペクトルＢＳｂの一方は、電動機の初期状態における回転音を録音した第１データのオクターブバンドスペクトル（第１オクターブバンドスペクトル）でもよい。オクターブバンドスペクトルＢＳａ及びオクターブバンドスペクトルＢＳｂの他方は、第１データの取得後にさらに運転された後の当該電動機の回転音を録音した第２データのオクターブバンドスペクトル（第２オクターブバンドスペクトル）でもよい。この例では、第２データは、当該電動機の第１データの録音後の累計運転期間が所定期間（例えば１日程度）未満であるときの、回転音でもよい。判定バンド範囲ＢＲは、オクターブバンドスペクトルＢＳａとオクターブバンドスペクトルＢＳｂとの差が所定値以上となるオクターブバンドを含まないように設定してもよい。この所定値は、任意であるが、周囲環境からの騒音の影響を抑制できるように適宜定めるができ、例えば６ｄＢ以上とすることができる。
【0072】
または、例えば、回転音を録音する際に電動機を設置する設置位置の周囲からの環境音を、電動機を運転せずに事前に録音してもよい。当該環境音をオクターブ分析して、環境音のオクターブバンドスペクトルを得る。判定バンド範囲ＢＲは、環境音のオクターブバンドスペクトルの音圧レベルが所定値以上であるオクターブバンドを含まない範囲としてもよい。この所定値は、任意であるが、周囲環境からの騒音の影響を抑制できるように適宜定めることができる。
【0073】
判定値及び判定閾値の別の例について説明する。
図１１は、オクターブバンドレベルの加算値を例示するグラフ図である。
図１１は、各電動機の回転音のオクターブバンドスペクトルにおいて、中心周波数が２０Ｈｚのオクターブバンドから中心周波数が１２５００Ｈｚのオクターブバンドまでの周波数範囲におけるオクターブバンドレベルの加算値（合計値）を表す。
図１１は、オクターブバンドレベルの加算値を例示するグラフ図である。
図１１は、各電動機の回転音のオクターブバンドスペクトルにおいて、中心周波数が２０Ｈｚのオクターブバンドから中心周波数が１２５００Ｈｚのオクターブバンドまでの周波数範囲におけるオクターブバンドレベルの加算値（合計値）を表す。
【0074】
「正常Ａ１」及び「正常Ｂ１」は、それぞれ、劣化又は異常が生じていない電動機におけるオクターブバンドレベルの加算値を表す。「正常Ａ１」と「正常Ｂ１」とは、回転音を録音したときの電動機の周囲環境において異なる。「異常１」は、軸受に劣化又は異常が生じている電動機におけるオクターブバンドレベルの加算値を表す。
【0075】
「正常Ａ２」は、「正常Ａ１」を算出したオクターブバンドスペクトルをＡ特性補正した後のスペクトルにおける加算値である。同様に、「正常Ｂ２」は、「正常Ｂ１」を算出したオクターブバンドスペクトルをＡ特性補正した後のスペクトルにおける加算値である。「異常２」は、「異常１」を算出したオクターブバンドスペクトルをＡ特性補正した後のスペクトルにおける加算値である。
【0076】
電動機に劣化又は異常が生じていない場合には、Ａ特性補正前のオクターブバンドレベルの加算値と、Ａ特性補正後のオクターブバンドレベルの加算値と、の差が比較的大きい。一方、電動機に劣化又は異常が生じている場合には、特性補正前のオクターブバンドレベルの加算値と、Ａ特性補正後のオクターブバンドレベルの加算値と、の差が比較的小さい。
【0077】
そこで、例えば、オクターブバンドレベルの加算値の、Ａ特性補正の前後における差を用いて異常の診断を行ってもよい。例えば、診断部１１は、診断対象のオクターブバンドスペクトルの判定バンド範囲ＢＲにおける音圧レベルを合計した値と、Ａ特性補正後の診断対象のオクターブバンドスペクトルの判定バンド範囲ＢＲにおける音圧レベルを合計した値と、の差を判定値とする。診断部１１は、その判定値に基づいて、診断対象の電動機の異常を診断する。
【0078】
例えば、判定閾値は、第１電動機の初期状態における回転音のオクターブバンドスペクトル（初期バンドスペクトル）に基づいて定めることができる。例えば、初期スペクトルの判定バンド範囲におけるオクターブバンドレベルの加算値と、当該初期スペクトルのＡ特性補正後の判定バンド範囲におけるオクターブバンドレベルの加算値と、の差（初期補正差）に基づいて、判定閾値を定める。例えば、初期補正差よりも、任意の所定値（例えばｄ３ｄＢ以下程度）だけ小さい値を、判定閾値とする。診断部１１は、上述の判定値と判定閾値との大小関係に基づいて、電動機の異常の診断を行う。診断部１１は、例えば、判定値が判定閾値よりも小さい場合に、異常有りと判定する。なお、Ａ特性補正は、ＪＩＳ規格（例えばＪＩＳ Ｃ １５０９）に基づいて実行される。例えば、Ａ特性と呼ばれる周波数重み付けの補正値は、ＪＩＳ Ｃ １５０９－１：２０１７に記載されている。
【0079】
次に、回転音を録音するときの電動機の周囲環境からの音（ノイズとなる騒音）による、オクターブバンドスペクトルへの影響について説明する。
図１２は、電動機の回転音のオクターブバンドスペクトルを例示するグラフ図である。
オクターブバンドスペクトルＢＳｃ（１．５ｋＷ）は、第１正常高出力電動機の回転音をオクターブ分析したオクターブバンドスペクトルである。オクターブバンドスペクトルＢＳｃ（０．４ｋＷ）は、第１正常低出力電動機の回転音をオクターブ分析したオクターブバンドスペクトルである。オクターブバンドスペクトルＢＳｃ（１．５ｋＷ）を与える回転音を録音したときの第１正常高出力電動機の周囲環境は、オクターブバンドスペクトルＢＳｃ（０．４ｋＷ）を与える回転音を録音したときの第１正常低出力電動機の回転音を録音したときの周囲環境と等しい。なお、第１正常高出力電動機は、出力が１．５ｋＷの、劣化及び異常が生じていない正常な電動機である。第１正常低出力電動機は、出力が０．４ｋＷの、劣化及び異常が生じていない正常な電動機である。
図１２は、電動機の回転音のオクターブバンドスペクトルを例示するグラフ図である。
オクターブバンドスペクトルＢＳｃ（１．５ｋＷ）は、第１正常高出力電動機の回転音をオクターブ分析したオクターブバンドスペクトルである。オクターブバンドスペクトルＢＳｃ（０．４ｋＷ）は、第１正常低出力電動機の回転音をオクターブ分析したオクターブバンドスペクトルである。オクターブバンドスペクトルＢＳｃ（１．５ｋＷ）を与える回転音を録音したときの第１正常高出力電動機の周囲環境は、オクターブバンドスペクトルＢＳｃ（０．４ｋＷ）を与える回転音を録音したときの第１正常低出力電動機の回転音を録音したときの周囲環境と等しい。なお、第１正常高出力電動機は、出力が１．５ｋＷの、劣化及び異常が生じていない正常な電動機である。第１正常低出力電動機は、出力が０．４ｋＷの、劣化及び異常が生じていない正常な電動機である。
【0080】
図１３は、電動機の回転音のオクターブバンドスペクトルを例示するグラフ図である。
オクターブバンドスペクトルＢＳｄ（１．５ｋＷ）は、第２正常高出力電動機の回転音をオクターブ分析したオクターブバンドスペクトルである。オクターブバンドスペクトルＢＳｄ（０．４ｋＷ）は、第２正常低出力電動機の回転音をオクターブ分析したオクターブバンドスペクトルである。オクターブバンドスペクトルＢＳｄ（１．５ｋＷ）を与える回転音を録音したときの第２正常高出力電動機の周囲環境は、オクターブバンドスペクトルＢＳｄ（０．４ｋＷ）を与える回転音を録音したときの第２正常低出力電動機の周囲環境と異なる。なお、第２正常高出力電動機は、出力が１．５ｋＷの、劣化及び異常が生じていない正常な電動機である。第２正常低出力電動機は、出力が０．４ｋＷの、劣化及び異常が生じていない正常な電動機である。
オクターブバンドスペクトルＢＳｄ（１．５ｋＷ）は、第２正常高出力電動機の回転音をオクターブ分析したオクターブバンドスペクトルである。オクターブバンドスペクトルＢＳｄ（０．４ｋＷ）は、第２正常低出力電動機の回転音をオクターブ分析したオクターブバンドスペクトルである。オクターブバンドスペクトルＢＳｄ（１．５ｋＷ）を与える回転音を録音したときの第２正常高出力電動機の周囲環境は、オクターブバンドスペクトルＢＳｄ（０．４ｋＷ）を与える回転音を録音したときの第２正常低出力電動機の周囲環境と異なる。なお、第２正常高出力電動機は、出力が１．５ｋＷの、劣化及び異常が生じていない正常な電動機である。第２正常低出力電動機は、出力が０．４ｋＷの、劣化及び異常が生じていない正常な電動機である。
【0081】
周囲環境が等しい場合とは、例えば、ノイズとなる騒音のレベルが実質的に同じ場合をいい、周囲環境が異なるとは、騒音のレベルが異なることをいう。
【0082】
図１２に示されたように、中心周波数が２０Ｈｚのオクターブバンドから中心周波数が１００Ｈｚのオクターブバンドまでの周波数帯域ＢＲａにおいて、オクターブバンドスペクトルＢＳｃ（１．５ｋＷ）のオクターブバンドレベルと、オクターブバンドスペクトルＢＳｃ（０．４ｋＷ）のオクターブバンドレベルと、の差は、比較的小さい。
一方で、図１３に示されたように、当該周波数帯域ＢＲａにおいて、オクターブバンドスペクトルＢＳｄ（１．５ｋＷ）のオクターブバンドレベルと、オクターブバンドスペクトルＢＳｄ（０．４ｋＷ）のオクターブバンドレベルと、の差は、比較的大きい。
一方で、図１３に示されたように、当該周波数帯域ＢＲａにおいて、オクターブバンドスペクトルＢＳｄ（１．５ｋＷ）のオクターブバンドレベルと、オクターブバンドスペクトルＢＳｄ（０．４ｋＷ）のオクターブバンドレベルと、の差は、比較的大きい。
【0083】
図１４は、オクターブバンドレベルの加算値を例示するグラフ図である。
図１４は、各電動機の回転音のオクターブバンドスペクトルにおいて、上述の周波数帯域ＢＲａにおけるオクターブバンドレベルの加算値（合計値）を表す。
図１４は、各電動機の回転音のオクターブバンドスペクトルにおいて、上述の周波数帯域ＢＲａにおけるオクターブバンドレベルの加算値（合計値）を表す。
【0084】
「１．５ｋＷ正常ｃ」は、図１２に示したオクターブバンドスペクトルＢＳｃ（１．５ｋＷ）における加算値であり、７９ｄＢである。「０．４ｋＷ正常ｃ」は、図１２に示したオクターブバンドスペクトルＢＳｃ（０．４ｋＷ）における加算値であり、８０ｄＢである。「１．５ｋＷ正常ｄ」は、図１３に示したオクターブバンドスペクトルＢＳｄ（１．５ｋＷ）における加算値であり、６８ｄＢである。「０．４ｋＷ正常ｄ」は、図１３に示したオクターブバンドスペクトルＢＳｄ（０．４ｋＷ）における加算値であり、５９ｄＢである。
【0085】
このように、周囲環境が異なると、所定のバンド範囲のオクターブバンドレベルの加算値に差が現れるため、周囲環境が異なったことを判定できる。そこで、診断部１１は、例えば診断対象の電動機の周囲環境の騒音の有無（大小）を判定してもよい。例えば、診断部１１は、騒音が無い（小さい）場合に、異常の診断を実行する。
【0086】
例えば、診断部１１は、オクターブ分析における複数の所定の周波数帯域（複数のオクターブバンド）のうち、一部の周波数帯域を、周囲バンド範囲ＢＲＳとして設定する。周囲バンド範囲ＢＲＳは、判定バンド範囲ＢＲとは異なる周波数帯域である。例えば、図１３のように、騒音の有無で加算値に差が生じる周波数帯域ＢＲａを、周囲バンド範囲ＢＲＳとする。診断部１１は、診断対象のオクターブバンドスペクトルの、周囲バンド範囲ＢＲＳにおける音圧レベルに基づいて、診断対象の電動機の異常の診断を実行するか否か判定する。例えば、診断部１１は、診断対象のオクターブバンドスペクトルの周囲バンド範囲ＢＲＳにおけるオクターブバンドレベルが所定の条件を満たす場合に、診断対象の電動機の異常の診断を実行する。これにより、例えば、周囲環境によって診断の精度が低下することを抑制できる。
【0087】
周囲の環境を判定し、電動機の異常を診断する例について説明する。
図１５は、実施形態に係る音響診断装置の動作を例示するフローチャートである。
診断対象の電動機の運転開始後、診断部１１は、オクターブバンドレベルを加算するバンド範囲Ｒ異常（判定バンド範囲ＢＲ）を定義する（ステップＳ８１）。なお、この例では、診断対象の電動機とは異なる、第１電動機及び第２電動機の回転音から、バンド範囲Ｒ異常を予め定めてもよい。例えば、正常な第１電動機の回転音のオクターブバンドスペクトルと、異常が生じた第２電動機の回転音のオクターブバンドスペクトルと、を比較して、バンド範囲Ｒ異常を定義してもよい。
図１５は、実施形態に係る音響診断装置の動作を例示するフローチャートである。
診断対象の電動機の運転開始後、診断部１１は、オクターブバンドレベルを加算するバンド範囲Ｒ異常（判定バンド範囲ＢＲ）を定義する（ステップＳ８１）。なお、この例では、診断対象の電動機とは異なる、第１電動機及び第２電動機の回転音から、バンド範囲Ｒ異常を予め定めてもよい。例えば、正常な第１電動機の回転音のオクターブバンドスペクトルと、異常が生じた第２電動機の回転音のオクターブバンドスペクトルと、を比較して、バンド範囲Ｒ異常を定義してもよい。
【0088】
その後、取得部１０は、診断対象の電動機の回転音を録音した診断対象データを取得する（ステップＳ８２）。
診断部１１は、ステップＳ８２で取得された診断対象データをオクターブ分析して、オクターブバンドスペクトルＳＰＥＣＮ（診断対象のオクターブバンドスペクトル）を得る（ステップＳ８３）。
診断部１１は、ステップＳ８２で取得された診断対象データをオクターブ分析して、オクターブバンドスペクトルＳＰＥＣＮ（診断対象のオクターブバンドスペクトル）を得る（ステップＳ８３）。
【0089】
その後、診断対象の電動機が初期状態でない場合（ステップＳ８４：ＮＯ）、ステップＳ７１が実行される。診断対象の電動機が初期状態の場合（ステップＳ８４：ＹＥＳ）、オクターブバンドスペクトルＳＰＥＣＮをオクターブバンドスペクトルＳＰＥＣ初期として保持する（ステップＳ８５）。
【0090】
そして、オクターブバンドスペクトルＳＰＥＣ初期において、バンド範囲Ｒ異常内のオクターブバンドレベルを合計して基準値ＳＴ異常を得る（ステップＳ８６）。基準値ＳＴ異常に基づいて判定閾値Ｔ異常を定義する（ステップＳ８７）。
【0091】
さらに、診断部１１は、複数のオクターブバンドのうちの一部であって、バンド範囲Ｒ異常以外の１又は複数のオクターブバンドを、バンド範囲Ｒ周囲（周囲バンド範囲ＢＲＳ）として設定する（ステップＳ８８）。
【0092】
診断部１１は、オクターブバンドスペクトルＳＰＥＣ初期の、バンド範囲Ｒ周囲に含まれるオクターブバンドのオクターブバンドレベルを合計した合計値（基準値ＳＴ周囲）を得る（ステップＳ８９）。診断部１１は、基準値ＳＴ周囲に基づいて判定閾値Ｔ周囲（周囲判定閾値）を定義する（ステップＳ９０）。例えば、基準値ＳＴ周囲は、判定閾値Ｔ周囲よりも所定の値、大きい値とされる。この所定の値は、任意であるが、周囲の環境を判定できるように適宜定めればよい。その後、診断部１１は、ステップＳ８２からの処理を再び実行する。
【0093】
ステップＳ９１において、診断部１１は、診断対象のオクターブバンドスペクトルＳＰＥＣＮの、バンド範囲Ｒ周囲に含まれるオクターブバンドのオクターブバンドレベルを合計した合計値（判定値Ａ周囲）を得る。そして、診断部１１は、判定値Ａ周囲が判定閾値Ｔ周囲以上の場合（ステップＳ９２：ＹＥＳ）には、ステップＳ８２からの処理を再び実行する。
【0094】
判定値Ａ周囲が判定閾値Ｔ周囲未満の場合（ステップＳ９２：ＮＯ）には、診断部１１は、診断対象のオクターブバンドスペクトルＳＰＥＣＮの、バンド範囲Ｒ異常に含まれるオクターブバンドのオクターブバンドレベルを合計した合計値（判定値Ａ異常）を得る（ステップＳ９３）。
【0095】
診断部１１は、判定値Ａ異常が判定閾値Ｔ異常未満の場合（ステップＳ９４：ＮＯ）には、ステップＳ８２からの処理を再び実行する。判定値Ａ異常が判定閾値Ｔ異常以上の場合（ステップＳ９４：ＹＥＳ）、診断部１１は、診断対象の電動機に異常有り、と判定する。
【0096】
以上説明したように、診断部１１は、診断対象のオクターブバンドスペクトルの周囲バンド範囲ＢＲＳ（バンド範囲Ｒ周囲）における音圧レベルを合計した周囲判定値（判定値Ａ周囲）が、所定の周囲判定閾値（判定閾値Ｔ周囲）未満の場合に、診断対象のオクターブバンドスペクトルの判定バンド範囲（バンド範囲Ｒ異常）における音圧レベルに基づいて、診断対象の電動機の異常を診断する。
【0097】
一方で、診断部１１は、周囲判定値が周囲判定閾値以上となるオクターブバンドスペクトルについては、診断対象の電動機の異常の診断を実行しない。つまり、診断部１１は、ステップＳ９２：ＹＥＳの場合、ステップＳ９３及びステップＳ９４を実行しない。この場合には、診断部１１は、再度、継続運転中の診断対象の電動機の回転音を取得し（ステップＳ８２）、周囲環境の判定（ステップＳ９１及びステップＳ９２）を繰り返す。すなわち、診断部１１は、周囲判定値が周囲判定閾値以上の場合には、診断対象データを再度取得し、再度取得した診断対象データに基づく周囲判定閾値に基づいて、診断対象の電動機の異常の診断を実行するか否かを判定する。
【0098】
図１５の例では、診断部１１は、診断対象の電動機の初期状態における回転音を録音した初期データをオクターブ分析して、初期状態のオクターブバンドスペクトルＳＰＥＣ初期を算出する。初期状態のオクターブバンドスペクトルＳＰＥＣ初期は、複数のオクターブバンドごとの初期データの音圧レベルを示す。そして、診断部１１は、初期状態のオクターブバンドスペクトルＳＰＥＣ初期の、周囲バンド範囲ＢＲＳ（バンド範囲Ｒ周囲）の音圧レベルを合計した基準値ＳＴ周囲に基づいて、周囲判定閾値（判定閾値Ｔ周囲）を決定する。実施形態は、これに限らず、例えば、診断対象の電動機とは異なる第１電動機から得られた第１オクターブバンドスペクトルの周囲バンド範囲ＢＲＳに含まれるオクターブバンドの音圧レベルを合計して基準値を算出し、この基準値に基づいて周囲判定閾値を決定してもよい。
【0099】
なお、実施例において、各回転音を録音する際に各電動機は所定の負荷に接続された状態でよい。ただし、各回転音を録音する際に各電動機は負荷に接続しなくてもよい。各電動機には、互いに同じ品種の電動機（設計上同じ仕様の電動機）を用いてよい。
【0100】
また、実施形態は、上述の各フローチャートにおいて説明した音響診断方法を、コンピュータに実行させる音響診断プログラムであってもよい。音響診断装置１００（診断部１１等）は、音響診断プログラムに基づいて、上述の各処理を実行する。但し、実施形態に係る音響診断方法の一部又は全部は、プログラムを必要としないハードウェアの動作に基づいて実行してもよい。
また、プログラムは、上述の方法をコンピュータに実行させるためのプログラムの形態（コンピュータに設けられた形態）に限ることなく、コンピュータに読み取り可能な記録媒体の形態であってもよい。記録媒体としては、例えば、ＣＤ-ＲＯＭ（-Ｒ／-ＲＷ）、光磁気ディスク、ＨＤ（ハードディスク）、ＤＶＤ-ＲＯＭ（-Ｒ／-ＲＷ／-ＲＡＭ）、ＦＤ（フレキシブルディスク）、フラッシュメモリ、これらに類する記録媒体、及び、その他各種ＲＯＭ、ＲＡＭ等を用いることができる。コンピュータまたは組み込みシステムが読み取り可能な記録媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。コンピュータは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態と同様な動作を実現することができる。もちろん、コンピュータがプログラムを取得する場合または読み込む場合はネットワークを通じて取得または読み込んでもよい。
また、記録媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等で動作するＭＷ（ミドルウェア）などが実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。
さらに、実施形態における記録媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した記録媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記録媒体も含まれる。また、記録媒体は１つに限らず、複数の記録媒体から実施形態における処理が実行される場合も、実施形態における記録媒体に含まれる。記録媒体の構成は何れの構成であってもよい。
なお、実施形態におけるコンピュータまたは組み込みシステムは、記録媒体に記憶されたプログラムに基づき、実施形態における各処理を実行するためのものであって、パーソナルコンピュータ、マイクロコンピュータ等の１つからなる装置、あるいは、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。
また、実施形態におけるコンピュータとは、パーソナルコンピュータに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイクロコンピュータ等も含み、プログラムによって実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
また、プログラムは、上述の方法をコンピュータに実行させるためのプログラムの形態（コンピュータに設けられた形態）に限ることなく、コンピュータに読み取り可能な記録媒体の形態であってもよい。記録媒体としては、例えば、ＣＤ-ＲＯＭ（-Ｒ／-ＲＷ）、光磁気ディスク、ＨＤ（ハードディスク）、ＤＶＤ-ＲＯＭ（-Ｒ／-ＲＷ／-ＲＡＭ）、ＦＤ（フレキシブルディスク）、フラッシュメモリ、これらに類する記録媒体、及び、その他各種ＲＯＭ、ＲＡＭ等を用いることができる。コンピュータまたは組み込みシステムが読み取り可能な記録媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。コンピュータは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態と同様な動作を実現することができる。もちろん、コンピュータがプログラムを取得する場合または読み込む場合はネットワークを通じて取得または読み込んでもよい。
また、記録媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等で動作するＭＷ（ミドルウェア）などが実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。
さらに、実施形態における記録媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した記録媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記録媒体も含まれる。また、記録媒体は１つに限らず、複数の記録媒体から実施形態における処理が実行される場合も、実施形態における記録媒体に含まれる。記録媒体の構成は何れの構成であってもよい。
なお、実施形態におけるコンピュータまたは組み込みシステムは、記録媒体に記憶されたプログラムに基づき、実施形態における各処理を実行するためのものであって、パーソナルコンピュータ、マイクロコンピュータ等の１つからなる装置、あるいは、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。
また、実施形態におけるコンピュータとは、パーソナルコンピュータに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイクロコンピュータ等も含み、プログラムによって実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
【0101】
実施形態によれば、容易に電動機の状態を診断可能な音響診断装置が提供できる。
【0102】
実施形態は、以下の構成を含んでいてよい。
（構成１）
診断対象の電動機の回転音を録音した診断対象データを取得する取得部と、
前記診断対象データをオクターブ分析して複数の所定の周波数帯域ごとの前記診断対象データの音圧レベルを示す診断対象のオクターブバンドスペクトルを算出し、前記診断対象のオクターブバンドスペクトルの判定バンド範囲における音圧レベルに基づいて前記診断対象の電動機の異常を診断する診断部と、
を備え、
前記判定バンド範囲は、前記複数の所定の周波数帯域のうちの一部であって、第１オクターブバンドスペクトルと第２オクターブバンドスペクトルとの差に基づいて定められる範囲であり、
前記第１オクターブバンドスペクトルは、第１電動機の回転音を録音した第１データをオクターブ分析して得られ、前記第１データの音圧レベルを示すオクターブバンドスペクトルであり、
前記第２オクターブバンドスペクトルは、前記第１電動機とは異なる第２電動機又は第１データの取得後にさらに運転された後の前記第１電動機の回転音を録音した第２データをオクターブ分析して得られ、前記第２データの音圧レベルを示すオクターブバンドスペクトルである、音響診断装置。
（構成２）
前記判定バンド範囲は、オクターブ分析における１つのオクターブバンドである、構成１に記載の音響診断装置。
（構成３）
前記判定バンド範囲は、オクターブ分析における複数のオクターブバンドである、構成１に記載の音響診断装置。
（構成４）
前記診断部は、前記診断対象のオクターブバンドスペクトルの前記判定バンド範囲における音圧レベルを合計した判定値に基づいて、前記診断対象の電動機の異常を診断する、構成１～３のいずれか１つに記載の音響診断装置。
（構成５）
前記診断部は、前記診断対象のオクターブバンドスペクトルの前記判定バンド範囲における音圧レベルを合計した値と、Ａ特性補正後の前記診断対象のオクターブバンドスペクトルの前記判定バンド範囲における音圧レベルを合計した値と、の差を判定値とし、前記判定値に基づいて、前記診断対象の電動機の異常を診断する、構成１～３のいずれか１つに記載の音響診断装置。
（構成６）
前記判定バンド範囲は、オクターブ分析における前記複数の所定の周波数帯域のうち、前記診断対象の電動機の周囲からの音の音圧レベルが所定値以上である周波数帯域を含まない、構成１～５いずれか１つに記載の音響診断装置。
（構成７）
前記診断部は、
オクターブ分析における前記複数の所定の周波数帯域のうち、前記判定バンド範囲とは異なる複数の周波数帯域を周囲バンド範囲とし、
前記診断対象のオクターブバンドスペクトルの前記周囲バンド範囲における音圧レベルが所定の条件を満たす場合に、前記診断対象の電動機の異常の診断を実行する、構成１～６のいずれか１つに記載の音響診断装置。
（構成１）
診断対象の電動機の回転音を録音した診断対象データを取得する取得部と、
前記診断対象データをオクターブ分析して複数の所定の周波数帯域ごとの前記診断対象データの音圧レベルを示す診断対象のオクターブバンドスペクトルを算出し、前記診断対象のオクターブバンドスペクトルの判定バンド範囲における音圧レベルに基づいて前記診断対象の電動機の異常を診断する診断部と、
を備え、
前記判定バンド範囲は、前記複数の所定の周波数帯域のうちの一部であって、第１オクターブバンドスペクトルと第２オクターブバンドスペクトルとの差に基づいて定められる範囲であり、
前記第１オクターブバンドスペクトルは、第１電動機の回転音を録音した第１データをオクターブ分析して得られ、前記第１データの音圧レベルを示すオクターブバンドスペクトルであり、
前記第２オクターブバンドスペクトルは、前記第１電動機とは異なる第２電動機又は第１データの取得後にさらに運転された後の前記第１電動機の回転音を録音した第２データをオクターブ分析して得られ、前記第２データの音圧レベルを示すオクターブバンドスペクトルである、音響診断装置。
（構成２）
前記判定バンド範囲は、オクターブ分析における１つのオクターブバンドである、構成１に記載の音響診断装置。
（構成３）
前記判定バンド範囲は、オクターブ分析における複数のオクターブバンドである、構成１に記載の音響診断装置。
（構成４）
前記診断部は、前記診断対象のオクターブバンドスペクトルの前記判定バンド範囲における音圧レベルを合計した判定値に基づいて、前記診断対象の電動機の異常を診断する、構成１～３のいずれか１つに記載の音響診断装置。
（構成５）
前記診断部は、前記診断対象のオクターブバンドスペクトルの前記判定バンド範囲における音圧レベルを合計した値と、Ａ特性補正後の前記診断対象のオクターブバンドスペクトルの前記判定バンド範囲における音圧レベルを合計した値と、の差を判定値とし、前記判定値に基づいて、前記診断対象の電動機の異常を診断する、構成１～３のいずれか１つに記載の音響診断装置。
（構成６）
前記判定バンド範囲は、オクターブ分析における前記複数の所定の周波数帯域のうち、前記診断対象の電動機の周囲からの音の音圧レベルが所定値以上である周波数帯域を含まない、構成１～５いずれか１つに記載の音響診断装置。
（構成７）
前記診断部は、
オクターブ分析における前記複数の所定の周波数帯域のうち、前記判定バンド範囲とは異なる複数の周波数帯域を周囲バンド範囲とし、
前記診断対象のオクターブバンドスペクトルの前記周囲バンド範囲における音圧レベルが所定の条件を満たす場合に、前記診断対象の電動機の異常の診断を実行する、構成１～６のいずれか１つに記載の音響診断装置。
【0103】
以上、本発明のいくつかの実施形態を例示したが、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、変更などを行うことができる。これら実施形態やその変形例は、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。また、前述の各実施形態は、相互に組み合わせて実施することができる。
【符号の説明】
【0104】
１０：取得部
１１：診断部
１２：記憶部
１３：出力部
１４：入力部
１５：回路部
２１：ロータ
２２：回転軸
２３：軸受
１００：音響診断装置
２００：電動機
ＡＮ、Ａ周囲、Ａ異常：判定値
ＢＲ：判定バンド範囲
ＢＲ１：第１バンド範囲
ＢＲ２：第２バンド範囲
ＢＲＳ：周囲バンド範囲
ＢＲａ：周波数帯域
ＢＳ１：第１オクターブバンドスペクトル
ＢＳ２：第２オクターブバンドスペクトル
ＢＳａ、ＢＳｂ、ＢＳｃ、ＢＳｄ：オクターブバンドスペクトル
ＢＳｃ（０．４ｋＷ）、ＢＳｃ（１．５ｋＷ）、ＢＳｄ（０．４ｋＷ）、ＢＳｄ（１．５ｋＷ）：オクターブバンドスペクトル
Ｒ周囲、Ｒ異常：バンド範囲
Ｓ１１～Ｓ１４、Ｓ２１～Ｓ２５、Ｓ３１～Ｓ３６、Ｓ６１～Ｓ７４、Ｓ８１～Ｓ９４：ステップ
ＳＰＥＣ初期、ＳＰＥＣＮ：オクターブバンドスペクトル
ＳＴ異常、ＳＴ周囲：基準値
Ｔ異常、Ｔ周囲：判定閾値
１１：診断部
１２：記憶部
１３：出力部
１４：入力部
１５：回路部
２１：ロータ
２２：回転軸
２３：軸受
１００：音響診断装置
２００：電動機
ＡＮ、Ａ周囲、Ａ異常：判定値
ＢＲ：判定バンド範囲
ＢＲ１：第１バンド範囲
ＢＲ２：第２バンド範囲
ＢＲＳ：周囲バンド範囲
ＢＲａ：周波数帯域
ＢＳ１：第１オクターブバンドスペクトル
ＢＳ２：第２オクターブバンドスペクトル
ＢＳａ、ＢＳｂ、ＢＳｃ、ＢＳｄ：オクターブバンドスペクトル
ＢＳｃ（０．４ｋＷ）、ＢＳｃ（１．５ｋＷ）、ＢＳｄ（０．４ｋＷ）、ＢＳｄ（１．５ｋＷ）：オクターブバンドスペクトル
Ｒ周囲、Ｒ異常：バンド範囲
Ｓ１１～Ｓ１４、Ｓ２１～Ｓ２５、Ｓ３１～Ｓ３６、Ｓ６１～Ｓ７４、Ｓ８１～Ｓ９４：ステップ
ＳＰＥＣ初期、ＳＰＥＣＮ：オクターブバンドスペクトル
ＳＴ異常、ＳＴ周囲：基準値
Ｔ異常、Ｔ周囲：判定閾値
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】