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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-05-16
(45)【発行日】2024-05-24
(54)【発明の名称】診断装置及び診断方法
(51)【国際特許分類】
G01M 99/00 20110101AFI20240517BHJP
G01H 17/00 20060101ALI20240517BHJP
【ＦＩ】
G01M99/00 A
G01H17/00 A
【請求項の数】
5
(21)【出願番号】P 2021010878
(22)【出願日】2021-01-27
(65)【公開番号】P2022114564
(43)【公開日】2022-08-08
【審査請求日】2023-02-02
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）国等の委託による研究成果に係る特許出願（平成３０年度 国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構「事業・プロジェクト名：高温超電導実用化促進技術開発」「研究テーマ：運輸分野への高温超電導適用基盤技術開発」委託研究、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願）
(73)【特許権者】
【識別番号】000173784
【氏名又は名称】公益財団法人鉄道総合技術研究所
(74)【代理人】
【識別番号】110000958
【氏名又は名称】弁理士法人インテクト国際特許事務所
(74)【代理人】
【識別番号】100120237
【弁理士】
【氏名又は名称】石橋 良規
(72)【発明者】
【氏名】小林 祐介
(72)【発明者】
【氏名】富田 優
(72)【発明者】
【氏名】宋 瀏陽
(72)【発明者】
【氏名】陳山 鵬
【審査官】中村 圭伸
(56)【参考文献】
【文献】特開平０５－０１８８１３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特許第６４２０８８５（ＪＰ，Ｂ１）
【文献】特開２０２０－０８５８３６（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－１４４０９６（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１７－０７７０５５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開平０４－２７６５５５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開昭５９－１９２４２１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開昭６２－１３７６８５（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１７／００５０５９９（ＵＳ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｈ １／００ － １７／００
Ｇ０１Ｍ １３／００ － １３／０４５
Ｇ０１Ｍ ９９／００
Ｈ０２Ｋ １７／００ － １９／３８
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
インバータ制御されたモータにより駆動されている回転機械の回転数の第１値を同定し、同定された前記第１値に基づいて、前記回転機械の状態を診断する診断装置において、前記回転数の値が第２値である時に、前記回転機械の第１振動波形をセンサにより計測し、計測された前記第１振動波形を変換する、第１変換処理を、前記第２値を変更しながら繰り返すことにより、互いに異なる複数の前記第２値の各々について前記第１振動波形がそれぞれ変換された複数の第１周波数スペクトルを取得する第１変換部と、
前記第１変換部により前記複数の第１周波数スペクトルが取得された後、前記回転機械の第２振動波形を前記センサにより計測し、計測された前記第２振動波形を変換し、前記第２振動波形が変換された第２周波数スペクトルを取得する第２変換部と、
前記複数の第１周波数スペクトルのいずれかを第３周波数スペクトルとして選択する第１選択部と、
前記第１選択部により選択された前記第３周波数スペクトルと、前記第２変換部により取得された前記第２周波数スペクトルと、の間の第１乖離度を、ＤＰマッチングを用いて算出する第１算出処理を実行する第１算出部と、
前記第１選択部により選択される前記第３周波数スペクトルを変更しながら前記第１算出部による前記第１算出処理を繰り返すことにより、前記複数の第１周波数スペクトルの各々についてそれぞれ算出された複数の前記第１乖離度を取得する取得部と、
前記複数の第１周波数スペクトルのうち、前記第１乖離度が最小になる前記第１周波数スペクトルを第４周波数スペクトルとして決定し、前記第２振動波形が計測された時の前記第１値を、前記第４周波数スペクトルに変換された前記第１振動波形が計測された時の前記第２値として同定する同定部と、
前記同定部により同定された前記第１値に基づいて、前記回転機械の状態を診断する診断部と、
を有し、
前記第１変換部は、前記回転数の値が前記第２値である時に、前記第１振動波形を計測し、計測された前記第１振動波形を第１周波数領域における前記第１周波数スペクトルに変換する、前記第１変換処理を、前記第２値を変更しながら繰り返すことにより、前記複数の第１周波数スペクトルを取得し、
前記第２変換部は、前記複数の第１周波数スペクトルが取得された後、前記第２振動波形を計測し、計測された前記第２振動波形を第２周波数領域における前記第２周波数スペクトルに変換し、
前記第１選択部は、前記複数の第１周波数スペクトルのいずれかを、前記第１周波数領域における前記第３周波数スペクトルとして選択し、
前記診断装置は、更に、
前記第２周波数スペクトルの前記第２周波数領域を、ｍ個（ｍは２以上の整数）の第１部分領域に分割する第１分割部を有し、
前記第１算出部は、
前記第１選択部により選択された前記第３周波数スペクトルの前記第１周波数領域を、ｍ個の第２部分領域に分割する第２分割部と、
前記第１分割部により分割された前記ｍ個の第１部分領域のうち、中心周波数が低い方からｋ番目（ｋは１以上ｍ以下の整数）の第１部分領域を選択する第２選択部と、
前記第２分割部により分割された前記ｍ個の第２部分領域のうち、中心周波数が低い方からｋ番目の第２部分領域を選択する第３選択部と、
前記第２周波数スペクトルのうち前記第２選択部により選択された前記ｋ番目の第１部分領域における第１部分スペクトルと、前記第３周波数スペクトルのうち前記第３選択部により選択された前記ｋ番目の第２部分領域における第２部分スペクトルと、の間の第２乖離度を、ＤＰマッチングを用いて算出する第２算出処理を実行する第２算出部と、
を含み、
前記第１算出部は、前記第１算出処理では、前記ｍ個の第１部分領域の各々について前記第２算出処理を前記第２算出部によりそれぞれ実行することにより、前記ｍ個の第１部分領域の各々における前記第１部分スペクトルについてそれぞれ算出されたｍ個の前記第２乖離度を取得し、取得された前記ｍ個の第２乖離度に基づいて、前記第１乖離度を算出する、診断装置。
【請求項2】
請求項１に記載の診断装置において、前記第２周波数スペクトルを表す第１データの数をＮとし、
前記第２振動波形のサンプリング周波数をｆｎ［Ｈｚ］とし、
前記第２周波数スペクトルを表す前記第１データの間隔をΔｆ［Ｈｚ］とし、
前記回転数をｒｐｍ［回転／分］とし、
前記第２振動波形を計測している間の前記回転数の変動をΔｒｐｍ［回転／分］とし、
前記回転機械の回転周波数をｆｒ［Ｈｚ］とし、
前記第２振動波形を計測している間の前記回転数の変動による前記回転周波数の変動をΔｆｒ［Ｈｚ］としたとき、
ｍは、以下の数式（１）を満たす、診断装置。
【数1】
【請求項3】
請求項２に記載の診断装置において、前記第２算出部は、前記第２算出処理では、
前記第１部分スペクトルを表すＩ個（Ｉは２以上の整数）の第２データの各々がそれぞれ有するＩ個の周波数の第３値の各々、及び、前記Ｉ個の第２データを前記第３値の小さい順に並べたときの前記Ｉ個の第２データの各々の順番である第１順番、並びに、前記第２部分スペクトルを表すＪ個（Ｊは２以上の整数）の第３データの各々がそれぞれ有するＪ個の周波数の第４値の各々、及び、前記Ｊ個の第３データを前記第４値の小さい順に並べたときの前記Ｊ個の第３データの各々の順番である第２順番、をそれぞれ表す複数の第１ノードを含み、
前記複数の第１ノードのうち、前記第１ノードが表す前記第１順番が１番目であり、且つ、前記第１ノードが表す前記第２順番が１番目である、第１ノードを、第１基準ノードとし、
前記複数の第１ノードのうち、前記第１ノードが表す前記第１順番がＩ番目であり、且つ、前記第１ノードが表す前記第２順番がＪ番目である、第１ノードを、第２基準ノードとする、第１グラフ、を作成する作成処理を実行し、
前記第１グラフは、
前記複数の第１ノードのうち、前記第１ノードが表す前記第１順番がｉ番目（ｉは２以上Ｉ以下の整数）であり、且つ、前記第１ノードが表す前記第２順番がｊ番目（ｊは２以上Ｊ以下の整数）である、第１ノードを、第２ノードとし、
前記複数の第１ノードのうち、前記第１ノードが表す前記第１順番が（ｉ－１）番目（ｉは２以上Ｉ以下の整数）であり、且つ、前記第１ノードが表す前記第２順番が（ｊ－１）番目（ｊは２以上Ｊ以下の整数）である、第１ノードを、第３ノードとし、
前記複数の第１ノードのうち、前記第１ノードが表す前記第１順番が（ｉ－１）番目（ｉは２以上Ｉ以下の整数）であり、且つ、前記第１ノードが表す前記第２順番がｊ番目（ｊは２以上Ｊ以下の整数）である、第１ノードを、第４ノードとし、
前記複数の第１ノードのうち、前記第１ノードが表す前記第１順番がｉ番目（ｉは２以上Ｉ以下の整数）であり、且つ、前記第１ノードが表す前記第２順番が（ｊ－１）番目（ｊは２以上Ｊ以下の整数）である、第１ノードを、第５ノードとしたとき、
前記第２ノードと前記第３ノードとを結合する第１エッジと、
前記第２ノードと前記第４ノードとを結合する第２エッジと、
前記第２ノードと前記第５ノードとを結合する第３エッジと、
を含み、
前記第１エッジ、前記第２エッジ及び前記第３エッジの各々は、前記第２ノードがそれぞれ表す前記第３値と前記第４値との間の差分を表すコストを有し、
前記第２算出部は、前記第２算出処理では、
前記作成処理にて作成された前記第１グラフに基づいて、前記第１基準ノードと前記第２基準ノードとの間の第１経路であって、前記複数の第１ノードのうちのいずれか複数の第６ノードと、前記複数の第６ノードのうち互いに隣り合う２つの第６ノードをそれぞれ結合する複数の第４エッジと、を含む前記第１経路を、前記第１経路に含まれる前記複数の第４エッジであって、前記複数の第６ノードのうち前記第１基準ノードを除いた複数の第７ノードの各々について、前記第７ノードが前記第２ノードであるとしたときに前記第２ノードをそれぞれ結合する前記第１エッジ、前記第２エッジ又は前記第３エッジである前記複数の第４エッジ、が有する前記コストの和が一定の範囲内に含まれるように、探索する探索処理と、
前記探索処理にて探索された前記第１経路に含まれる前記複数の第４エッジが有する前記コストの和に基づいて、前記第２乖離度を算出する第３算出処理と、
を実行する、診断装置。
【請求項4】
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の診断装置において、前記診断部は、前記第１値に基づいて、前記回転機械の状態を、主成分分析法を用いて診断する、診断装置。
【請求項5】
インバータ制御されたモータにより駆動されている回転機械の回転数の第１値を同定し、同定された前記第１値に基づいて、前記回転機械の状態を診断する診断方法において、（ａ）前記回転数の値が第２値である時に、前記回転機械の第１振動波形をセンサにより計測し、計測された前記第１振動波形を第１変換部により変換する、第１変換処理を、前記第２値を変更しながら繰り返すことにより、互いに異なる複数の前記第２値の各々について前記第１振動波形がそれぞれ変換された複数の第１周波数スペクトルを前記第１変換部により取得するステップ、
（ｂ）前記（ａ）ステップの後、前記回転機械の第２振動波形を前記センサにより計測し、計測された前記第２振動波形を第２変換部により変換し、前記第２振動波形が変換された第２周波数スペクトルを前記第２変換部により取得するステップ、
（ｃ）前記複数の第１周波数スペクトルのいずれかを第３周波数スペクトルとして第１選択部により選択するステップ、
（ｄ）前記（ｃ）ステップにて選択された前記第３周波数スペクトルと、前記（ｂ）ステップにて取得された前記第２周波数スペクトルと、の間の第１乖離度を、ＤＰマッチングを用いて第１算出部により算出するステップ、
（ｅ）前記第１選択部により選択される前記第３周波数スペクトルを変更しながら前記（ｄ）ステップを繰り返すことにより、前記複数の第１周波数スペクトルの各々についてそれぞれ算出された複数の前記第１乖離度を取得部により取得するステップ、
（ｆ）前記複数の第１周波数スペクトルのうち、前記第１乖離度が最小になる前記第１周波数スペクトルを、第４周波数スペクトルとして同定部により決定し、前記第２振動波形が計測された時の前記第１値を、前記第４周波数スペクトルに変換された前記第１振動波形が計測された時の前記第２値として、前記同定部により同定するステップ、
（ｇ）前記（ｆ）ステップにて同定された前記第１値に基づいて、前記回転機械の状態を診断部により診断するステップ、
を有し、
前記第１変換部は、前記回転数の値が前記第２値である時に、前記第１振動波形を計測し、計測された前記第１振動波形を第１周波数領域における前記第１周波数スペクトルに変換する、前記第１変換処理を、前記第２値を変更しながら繰り返すことにより、前記複数の第１周波数スペクトルを取得し、
前記第２変換部は、前記複数の第１周波数スペクトルが取得された後、前記第２振動波形を計測し、計測された前記第２振動波形を第２周波数領域における前記第２周波数スペクトルに変換し、
前記第１選択部は、前記複数の第１周波数スペクトルのいずれかを、前記第１周波数領域における前記第３周波数スペクトルとして選択し、
更に、
前記第２周波数スペクトルの前記第２周波数領域を、ｍ個（ｍは２以上の整数）の第１部分領域に分割する第１分割部を有し、
前記第１算出部は、
前記第１選択部により選択された前記第３周波数スペクトルの前記第１周波数領域を、ｍ個の第２部分領域に分割する第２分割部と、
前記第１分割部により分割された前記ｍ個の第１部分領域のうち、中心周波数が低い方からｋ番目（ｋは１以上ｍ以下の整数）の第１部分領域を選択する第２選択部と、
前記第２分割部により分割された前記ｍ個の第２部分領域のうち、中心周波数が低い方からｋ番目の第２部分領域を選択する第３選択部と、
前記第２周波数スペクトルのうち前記第２選択部により選択された前記ｋ番目の第１部分領域における第１部分スペクトルと、前記第３周波数スペクトルのうち前記第３選択部により選択された前記ｋ番目の第２部分領域における第２部分スペクトルと、の間の第２乖離度を、ＤＰマッチングを用いて算出する第２算出処理を実行する第２算出部と、
を含み、
前記第１算出部は、第１算出処理では、前記ｍ個の第１部分領域の各々について前記第２算出処理を前記第２算出部によりそれぞれ実行することにより、前記ｍ個の第１部分領域の各々における前記第１部分スペクトルについてそれぞれ算出されたｍ個の前記第２乖離度を取得し、取得された前記ｍ個の第２乖離度に基づいて、前記第１乖離度を算出する、診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、インバータ制御されたモータにより駆動されている回転機械の状態を診断する診断装置及び診断方法に関するものである。
【背景技術】
【0002】
電動機即ちモータにより駆動される回転機械の状態を診断するための様々な診断方法が提案されている。このような回転機械の状態を診断するための診断方法については、例えば非特許文献１及び非特許文献２に記載されている。
【0003】
また、モータによって駆動される回転機械の異常振動を選択的に検出する機械振動検出装置が知られている。特開平５－１８８１３号公報（特許文献１）には、電動機によって駆動される回転機の振動を検出する機械振動検出装置において、回転機の回転速度を検出する速度センサと、電動機の入力電流を検出する電流センサと、回転機の振動を検出する振動センサと、振動センサによって検出された機械振動のデータをフーリエ変換するフーリエ変換手段と、回転機の正常運転時に種々の回転速度および入力電流のもとでフーリエ変換手段によって得られた振動データをそれぞれ同一時刻に検出された回転速度および入力電流の各データと組み合わせて保存するデータベースと、を備える技術が開示されている。
【0004】
一方、音響信号による異常検出方法として、診断用音響特徴パターンと標準音響パターンとの間でパターンマッチングを行う方法が知られている。特開平９－９０９７７号公報（特許文献２）には、音響信号による異常検出方法において、直近で採録された音響特徴パターンを未知入力音響パターンとし、これ以前に採録されたものを標準音響パターンとして記録し、未知入力音響パターンを診断用音響特徴パターンに加工し、診断用音響特徴パターンと標準音響パターンとの間でパターンマッチングを行って各特徴量間の数値的な距離値を求め、距離値が所定の値を超えている場合は対象に異常が発生していると判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【文献】特開平５－１８８１３号公報
【文献】特開平９－９０９７７号公報
【非特許文献】
【0006】
【文献】宋瀏陽、外３名、「周波数領域のヒストグラムの特徴解析による設備状態識別法」、平成２９年度日本設備管理学会秋季研究発表大会論文集、２０１７年、ｐ．２５－３０
【文献】小林祐介、外３名、「異常軸受から離れた場所での自動診断法」、日本設備管理学会誌、２０１９年、第３１巻、第１号、ｐ．１４－２２
【文献】上坂吉則、外１名、「パターン認識と学習のアルゴリズム」、文一総合出版、１９９０年、ｐ．１４０－１５２
【文献】陳山鵬、「回転機械設備診断の基礎と応用」、ＤＥＴ ＬＬＰ．、２０１５年、ｐ．６９－７１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
近年、省エネルギー化又は省メンテナンス化を目的として、モータにより駆動される回転機械において、モータがインバータ制御されることが主流になっている。しかし、これまでに提案された診断方法のほとんどは、回転速度（以下、「回転数」とも称する）が一定である回転機械の状態を診断するためのものであり、このような診断方法を用いるだけでは、インバータ制御されたモータにより駆動される回転機械の状態、即ち可変速回転機械の状態、を容易に診断することができない。また、インバータ制御されたモータにより駆動されている回転機械について、即ち可変速回転機械について、負荷変動により回転数が変動したときに、回転数を精度良く検出することができない。
【0008】
本発明は、上述のような従来技術の問題点を解決すべくなされたものであって、インバータ制御されたモータにより駆動されている回転機械の回転数の値を同定し、同定された値に基づいて、回転機械の状態を診断する診断装置において、回転数が変動した場合でも、変動した回転数を精度良く同定することができる診断装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0009】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次のとおりである。
【0010】
本発明の一態様としての診断装置は、インバータ制御されたモータにより駆動されている回転機械の回転数の第１値を同定し、同定された第１値に基づいて、回転機械の状態を診断する診断装置である。当該診断装置は、回転数の値が第２値である時に、回転機械の第１振動波形をセンサにより計測し、計測された前記第１振動波形を変換する、第１変換処理を、第２値を変更しながら繰り返すことにより、互いに異なる複数の第２値の各々について第１振動波形がそれぞれ変換された複数の第１周波数スペクトルを取得する第１変換部と、第１変換部により複数の第１周波数スペクトルが取得された後、回転機械の第２振動波形をセンサにより計測し、計測された第２振動波形を変換し、第２振動波形が変換された第２周波数スペクトルを取得する第２変換部と、を有する。また、当該診断装置は、複数の第１周波数スペクトルのいずれかを第３周波数スペクトルとして選択する第１選択部と、第１選択部により選択された第３周波数スペクトルと、第２変換部により取得された第２周波数スペクトルと、の間の第１乖離度を、ＤＰマッチングを用いて算出する第１算出処理を実行する第１算出部と、第１選択部により選択される第３周波数スペクトルを変更しながら第１算出部による第１算出処理を繰り返すことにより、複数の第１周波数スペクトルの各々についてそれぞれ算出された複数の第１乖離度を取得する取得部と、を有する。また、当該診断装置は、複数の第１周波数スペクトルのうち、第１乖離度が最小になる第１周波数スペクトルを第４周波数スペクトルとして決定し、第２振動波形が計測された時の第１値を、第４周波数スペクトルに変換された第１振動波形が計測された時の第２値として同定する同定部と、同定部により同定された前記第１値に基づいて、回転機械の状態を診断する診断部と、を有し、第１変換部は、回転数の値が第２値である時に、第１振動波形を計測し、計測された第１振動波形を第１周波数領域における第１周波数スペクトルに変換する、第１変換処理を、第２値を変更しながら繰り返すことにより、複数の第１周波数スペクトルを取得し、第２変換部は、複数の第１周波数スペクトルが取得された後、第２振動波形を計測し、計測された第２振動波形を第２周波数領域における第２周波数スペクトルに変換し、第１選択部は、複数の第１周波数スペクトルのいずれかを、第１周波数領域における第３周波数スペクトルとして選択し、診断装置は、更に、第２周波数スペクトルの第２周波数領域を、ｍ個（ｍは２以上の整数）の第１部分領域に分割する第１分割部を有し、第１算出部は、第１選択部により選択された第３周波数スペクトルの第１周波数領域を、ｍ個の第２部分領域に分割する第２分割部と、第１分割部により分割されたｍ個の第１部分領域のうち、中心周波数が低い方からｋ番目（ｋは１以上ｍ以下の整数）の第１部分領域を選択する第２選択部と、第２分割部により分割された前記ｍ個の第２部分領域のうち、中心周波数が低い方からｋ番目の第２部分領域を選択する第３選択部と、第２周波数スペクトルのうち第２選択部により選択されたｋ番目の第１部分領域における第１部分スペクトルと、第３周波数スペクトルのうち第３選択部により選択されたｋ番目の第２部分領域における第２部分スペクトルと、の間の第２乖離度を、ＤＰマッチングを用いて算出する第２算出処理を実行する第２算出部と、を含み、第１算出部は、第１算出処理では、ｍ個の第１部分領域の各々について第２算出処理を第２算出部によりそれぞれ実行することにより、ｍ個の第１部分領域の各々における第１部分スペクトルについてそれぞれ算出されたｍ個の前記第２乖離度を取得し、取得されたｍ個の第２乖離度に基づいて、前記第１乖離度を算出する。
【0012】
また、他の一態様として、第２周波数スペクトルを表す第１データの数をＮとし、第２振動波形のサンプリング周波数をｆｎ［Ｈｚ］とし、第２周波数スペクトルを表す第１データの間隔をΔｆ［Ｈｚ］とし、回転数をｒｐｍ［回転／分］とし、第２振動波形を計測している間の回転数の変動をΔｒｐｍ［回転／分］とし、回転機械の回転周波数をｆｒ［Ｈｚ］とし、第２振動波形を計測している間の回転数の変動による回転周波数の変動をΔｆｒ［Ｈｚ］としたとき、ｍは、以下の数式（１）を満たしてもよい。
【0013】
【数1】
【0014】
また、他の一態様として、第２算出部は、第２算出処理では、第１部分スペクトルを表すＩ個（Ｉは２以上の整数）の第２データの各々がそれぞれ有するＩ個の周波数の第３値の各々、及び、Ｉ個の第２データを第３値の小さい順に並べたときのＩ個の第２データの各々の順番である第１順番、並びに、第２部分スペクトルを表すＪ個（Ｊは２以上の整数）の第３データの各々がそれぞれ有するＪ個の周波数の第４値の各々、及び、Ｊ個の第３データを第４値の小さい順に並べたときのＪ個の第３データの各々の順番である第２順番、をそれぞれ表す複数の第１ノードを含み、複数の第１ノードのうち、第１ノードが表す第１順番が１番目であり、且つ、第１ノードが表す第２順番が１番目である、第１ノードを、第１基準ノードとし、複数の第１ノードのうち、第１ノードが表す第１順番がＩ番目であり、且つ、第１ノードが表す第２順番がＪ番目である、第１ノードを、第２基準ノードとする、第１グラフ、を作成する作成処理を実行してもよい。第１グラフは、複数の第１ノードのうち、第１ノードが表す第１順番がｉ番目（ｉは２以上Ｉ以下の整数）であり、且つ、第１ノードが表す第２順番がｊ番目（ｊは２以上Ｊ以下の整数）である、第１ノードを、第２ノードとし、複数の第１ノードのうち、第１ノードが表す第１順番が（ｉ－１）番目（ｉは２以上Ｉ以下の整数）であり、且つ、第１ノードが表す第２順番が（ｊ－１）番目（ｊは２以上Ｊ以下の整数）である、第１ノードを、第３ノードとし、複数の第１ノードのうち、第１ノードが表す第１順番が（ｉ－１）番目（ｉは２以上Ｉ以下の整数）であり、且つ、第１ノードが表す第２順番がｊ番目（ｊは２以上Ｊ以下の整数）である、第１ノードを、第４ノードとし、複数の第１ノードのうち、第１ノードが表す第１順番がｉ番目（ｉは２以上Ｉ以下の整数）であり、且つ、第１ノードが表す第２順番が（ｊ－１）番目（ｊは２以上Ｊ以下の整数）である、第１ノードを、第５ノードとしたとき、第２ノードと第３ノードとを結合する第１エッジと、第２ノードと第４ノードとを結合する第２エッジと、第２ノードと第５ノードとを結合する第３エッジと、を含み、第１エッジ、第２エッジ及び第３エッジの各々は、第２ノードがそれぞれ表す第３値と第４値との間の差分を表すコストを有してもよい。第２算出部は、第２算出処理では、作成処理にて作成された第１グラフに基づいて、第１基準ノードと第２基準ノードとの間の第１経路であって、複数の第１ノードのうちのいずれか複数の第６ノードと、複数の第６ノードのうち互いに隣り合う２つの第６ノードをそれぞれ結合する複数の第４エッジと、を含む第１経路を、第１経路に含まれる複数の第４エッジであって、複数の第６ノードのうち第１基準ノードを除いた複数の第７ノードの各々について、第７ノードが第２ノードであるとしたときに第２ノードをそれぞれ結合する第１エッジ、第２エッジ又は第３エッジである複数の第４エッジ、が有するコストの和が一定の範囲内に含まれるように、探索する探索処理と、探索処理にて探索された第１経路に含まれる複数の第４エッジが有するコストの和に基づいて、第２乖離度を算出する第３算出処理と、を実行してもよい。
【0015】
また、他の一態様として、診断部は、第１値に基づいて、回転機械の状態を、主成分分析法を用いて診断してもよい。
【0016】
本発明の一態様としての診断方法は、インバータ制御されたモータにより駆動されている回転機械の回転数の第１値を同定し、同定された第１値に基づいて、回転機械の状態を診断する診断方法である。当該診断方法は、回転数の値が第２値である時に、回転機械の第１振動波形をセンサにより計測し、計測された第１振動波形を第１変換部により変換する、第１変換処理を、第２値を変更しながら繰り返すことにより、互いに異なる複数の第２値の各々について第１振動波形がそれぞれ変換された複数の第１周波数スペクトルを第１変換部により取得する（ａ）ステップと、（ａ）ステップの後、回転機械の第２振動波形をセンサにより計測し、計測された第２振動波形を第２変換部により変換し、第２振動波形が変換された第２周波数スペクトルを第２変換部により取得する（ｂ）ステップとを有する。また、当該診断方法は、複数の第１周波数スペクトルのいずれかを第３周波数スペクトルとして第１選択部により選択する（ｃ）ステップと、（ｃ）ステップにて選択された第３周波数スペクトルと、（ｂ）ステップにて取得された第２周波数スペクトルと、の間の第１乖離度を、ＤＰマッチングを用いて第１算出部により算出する（ｄ）ステップと、第１選択部により選択される第３周波数スペクトルを変更しながら（ｄ）ステップを繰り返すことにより、複数の第１周波数スペクトルの各々についてそれぞれ算出された複数の第１乖離度を取得部により取得する（ｅ）ステップと、を有する。また、当該診断方法は、複数の第１周波数スペクトルのうち、第１乖離度が最小になる第１周波数スペクトルを、第４周波数スペクトルとして同定部により決定し、第２振動波形が計測された時の第１値を、第４周波数スペクトルに変換された第１振動波形が計測された時の第２値として、同定部により同定する（ｆ）ステップと、（ｆ）ステップにて同定された第１値に基づいて、前記回転機械の状態を診断部により診断する（ｇ）ステップとを有し、第１変換部は、回転数の値が第２値である時に、第１振動波形を計測し、計測された第１振動波形を第１周波数領域における第１周波数スペクトルに変換する、第１変換処理を、第２値を変更しながら繰り返すことにより、複数の第１周波数スペクトルを取得し、第２変換部は、複数の第１周波数スペクトルが取得された後、第２振動波形を計測し、計測された第２振動波形を第２周波数領域における第２周波数スペクトルに変換し、第１選択部は、複数の第１周波数スペクトルのいずれかを、第１周波数領域における第３周波数スペクトルとして選択し、更に、第２周波数スペクトルの第２周波数領域を、ｍ個（ｍは２以上の整数）の第１部分領域に分割する第１分割部を有し、第１算出部は、第１選択部により選択された第３周波数スペクトルの第１周波数領域を、ｍ個の第２部分領域に分割する第２分割部と、第１分割部により分割されたｍ個の第１部分領域のうち、中心周波数が低い方からｋ番目（ｋは１以上ｍ以下の整数）の第１部分領域を選択する第２選択部と、第２分割部により分割されたｍ個の第２部分領域のうち、中心周波数が低い方からｋ番目の第２部分領域を選択する第３選択部と、第２周波数スペクトルのうち第２選択部により選択されたｋ番目の第１部分領域における第１部分スペクトルと、第３周波数スペクトルのうち第３選択部により選択されたｋ番目の第２部分領域における第２部分スペクトルと、の間の第２乖離度を、ＤＰマッチングを用いて算出する第２算出処理を実行する第２算出部と、を含み、第１算出部は、第１算出処理では、ｍ個の第１部分領域の各々について第２算出処理を第２算出部によりそれぞれ実行することにより、ｍ個の第１部分領域の各々における第１部分スペクトルについてそれぞれ算出されたｍ個の第２乖離度を取得し、取得されたｍ個の第２乖離度に基づいて、第１乖離度を算出する。
【発明の効果】
【0017】
本発明の一態様を適用することで、インバータ制御されたモータにより駆動されている回転機械の回転数の値を同定し、同定された値に基づいて、回転機械の状態を診断する診断装置において、回転数が変動した場合でも、変動した回転数を精度良く同定することができる。
【図面の簡単な説明】
【0018】
【図1】実施の形態の診断装置により状態が診断される回転機械を含む実施の形態の診断装置の全体構成を示す図である。
【図2】実施の形態の診断方法を示すフロー図である。
【図3】ＤＰマッチングを説明するための模式的なグラフである。
【図4】ＤＰマッチングを説明するためのイメージ図である。
【図5】実施の形態の診断装置の構成を示すブロック図である。
【図6】実施の形態の診断方法の一部のステップを示すフロー図である。
【図7】振動波形及び周波数スペクトルを説明するための模式的なグラフである。
【図8】周波数領域を分割しない場合におけるＤＰマッチングを説明するための図である。
【図9】実施の形態の変形例の診断装置の構成を示すブロック図である。
【図10】実施の形態の変形例の診断方法の一部のステップを示すフロー図である。
【図11】周波数領域を分割する場合におけるＤＰマッチングを説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【0019】
以下に、本発明の各実施の形態について、図面を参照しつつ説明する。
【0020】
なお、開示はあくまで一例にすぎず、当業者において、発明の主旨を保っての適宜変更について容易に想到し得るものについては、当然に本発明の範囲に含有されるものである。また、図面は説明をより明確にするため、実施の態様に比べ、各部の幅、厚さ、形状等について模式的に表される場合があるが、あくまで一例であって、本発明の解釈を限定するものではない。
【0021】
また本明細書と各図において、既出の図に関して前述したものと同様の要素には、同一の符号を付して、詳細な説明を適宜省略することがある。
【0022】
更に、実施の形態で用いる図面においては、断面図であっても図面を見やすくするためにハッチング（網掛け）を省略する場合もある。また、平面図であっても図面を見やすくするためにハッチングを付す場合もある。
【0023】
（実施の形態）
＜診断装置による診断方法＞
初めに、実施の形態の診断装置による診断方法について説明する。本実施の形態の診断装置は、インバータ制御されたモータにより駆動されている回転機械の回転数の値を同定し、同定された値に基づいて、回転機械の状態を診断する診断装置である。
＜診断装置による診断方法＞
初めに、実施の形態の診断装置による診断方法について説明する。本実施の形態の診断装置は、インバータ制御されたモータにより駆動されている回転機械の回転数の値を同定し、同定された値に基づいて、回転機械の状態を診断する診断装置である。
【0024】
実施の形態の診断装置による診断方法では、インバータ制御されたモータにより駆動されている回転機械の回転数の各値について、即ち可変速回転機械の回転数の各値について、正常振動データ（学習データ）のスペクトルを、予め取得する。次に、予め取得された正常振動データ（学習データ）のスペクトルと、診断用に取得された振動データのスペクトルと、のマッチング度合（乖離度）を、動的計画法（Dynamic Programming）を用いたマッチングであるＤＰマッチングを用いて算出し、算出されたマッチング度合（乖離度）が最小になるように、回転数を同定する。次に、同定された回転数の値に基づいて、主成分分析法又は正準判別分析法等の多変量解析法を用いて、回転機械の状態を診断する。また、ＤＰマッチングの基本的な概念については、例えば非特許文献３に記載されている。
【0025】
なお、後述する図８を用いて説明するように、ＤＰマッチングでは、マッチング度合が最小になるように、回転数を同定することから、本願明細書では、マッチング度合を、乖離度と称する場合がある。
【0026】
図１は、実施の形態の診断装置により状態が診断される回転機械を含む実施の形態の診断装置の全体構成を示す図である。図２は、実施の形態の診断方法を示すフロー図である。図３は、ＤＰマッチングを説明するための模式的なグラフである。図４は、ＤＰマッチングを説明するためのイメージ図である。
【0027】
【0028】
図７は、振動波形及び周波数スペクトルを説明するための模式的なグラフである。図７の上側のグラフＧＲ１は、振動波形を説明するための模式的なグラフであり、図７の下側のグラフＧＲ２は、周波数スペクトルを説明するための模式的なグラフである。
【0029】
【0030】
図１に示すように、本実施の形態の診断装置１の具体例では、インバータ制御されたモータ（図示は省略）により駆動されている回転機械２、即ち可変速回転機械に、センサとしての振動加速度センサ３が取り付けられている。振動加速度センサ３は、データロガ４を介してパーソナルコンピュータ等のコンピュータ５に接続されており、振動加速度センサ３により計測された振動波形は、データロガ４を介してコンピュータ５に取得される。
【0031】
本実施の形態の診断方法では、事前に様々な回転数での正常加速度データ（学習データ）として、複数の周波数スペクトルＦＳ１（図３参照）を取得する（図２のステップＳ１）。その際の回転数は既知とする。即ち、ステップＳ１では、回転数が既知の正常状態における周波数スペクトルを、既知周波数スペクトルとして取得する。このステップＳ１の詳細については、後述する図５乃至図７を用いて説明する。
【0032】
次に、診断用の振動加速度データとして、周波数スペクトルＦＳ２（図３参照）を取得し、診断用に取得した振動加速度データとしての周波数スペクトルＦＳ２と、学習データとしての周波数スペクトルＦＳ１と、をマッチングさせ、現在の回転数を同定する（図２のステップＳ２）。図４に示すように、ＤＰマッチングは波形の伸縮を許すマッチング手法である。即ち、ステップＳ２では、回転機械の状態が正常だと仮定し、周波数スペクトルをマッチングすることにより回転数を同定する。このステップＳ２の詳細については、後述する図５乃至図７を用いて説明する。
【0033】
その後、同定した回転数の学習データを用い、例えば主成分分析法又は正準判別分析法等の多変量解析法を用いて、回転機械の状態を診断する（図２のステップＳ３）。即ち、ステップＳ３では、多変量解析法により回転機械の状態を判定する。このステップＳ３については、一例を後述する。
【0034】
【0035】
図１、図３及び図５に示すように、本実施の形態の診断装置１は、インバータ制御されたモータ（図示は省略）により駆動されている回転機械２の回転数の値ＶＬ１を同定（推定）し、同定された回転数の値ＶＬ１に基づいて、回転機械２の状態を診断する診断装置である。診断装置１は、第１変換部１１と、第２変換部１２と、第１選択部１３と、第１算出部１４と、取得部１５と、同定部１６と、診断部１７と、を有する。第１変換部１１と、第２変換部１２と、第１選択部１３と、第１算出部１４と、取得部１５と、同定部１６と、診断部１７と、を有する診断装置１として、後述する診断方法の各ステップの動作及び処理を行うためのプログラムを実行するコンピュータ５を用いることができ、例えば図１に示したコンピュータ５、又は、例えば図１に示したコンピュータ５及びデータロガ４、を用いることができる。
【0036】
第１変換部１１は、回転数の値が値ＶＬ２である時に、回転機械２の振動波形ＷＦ１をセンサとしての振動加速度センサ３により計測し、計測された振動波形ＷＦ１を、周波数スペクトルＦＳ１、即ち、周波数領域ＦＲ１における周波数スペクトルＦＳ１、に例えばフーリエ変換により変換する、第１変換処理を、値ＶＬ２を変更しながら繰り返すことにより、互いに異なる複数の値ＶＬ２の各々について、回転数の値が値ＶＬ２である時の振動波形ＷＦ１がそれぞれ変換された複数の周波数スペクトルＦＳ１を取得する。
【0037】
第２変換部１２は、第１変換部１１により周波数スペクトルＦＳ１が取得された後、回転機械の振動波形ＷＦ２をセンサとしての振動加速度センサ３により計測し、計測された振動波形ＷＦ２を周波数スペクトルＦＳ２、即ち周波数領域ＦＲ２における周波数スペクトルＦＳ２、に例えばフーリエ変換により変換し、振動波形ＷＦ２が変換された周波数スペクトルＦＳ２を取得する。
【0038】
第１選択部１３は、複数の周波数スペクトルＦＳ１のいずれかを、周波数スペクトルＦＳ３、即ち周波数領域ＦＲ１における周波数スペクトルＦＳ３、として選択する。
【0039】
第１算出部１４は、第１選択部１３により選択された周波数スペクトルＦＳ３と、第２変換部１２により取得された周波数スペクトルＦＳ２と、の間の乖離度ＤＶ１を、ＤＰマッチングを用いて算出する第１算出処理を実行する。
【0040】
取得部１５は、第１選択部１３により選択される周波数スペクトルＦＳ３を変更しながら第１算出部１４による第１算出処理を繰り返すことにより、複数の周波数スペクトルＦＳ１の各々についてそれぞれ算出された複数の乖離度ＤＶ１を取得する。
【0041】
同定部１６は、複数の周波数スペクトルＦＳ１のうち、乖離度ＤＶ１が最小になる周波数スペクトルＦＳ１を周波数スペクトルＦＳ４として決定し、振動波形ＷＦ２が計測された時の値ＶＬ１を、周波数スペクトルＦＳ４に変換された振動波形ＷＦ１が計測された時の値ＶＬ２として同定（推定）する。
【0042】
診断部１７は、同定部１６により同定された値ＶＬ１に基づいて、回転機械２の状態を診断する。診断部１７が回転機械２の状態を診断する方法として、特に限定されるものではないが、本願明細書では、多変量解析法により状態を診断する方法について後述する。
【0043】
本実施の形態の診断装置１として用いられるコンピュータ５は、中央演算処理装置（Central Processing Unit：ＣＰＵ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、記憶部、データ・指令入力部、画像表示部及び出力部等により構成されている。
【0044】
ＣＰＵは、図示は省略するが、各種データに対して、四則演算（加算、減算、乗算及び除算）、論理演算（論理積、論理和、否定及び排他的論理和等）、又は、データ比較、若しくはデータシフト等の処理を実行する部分である。なお、記憶部は、図示は省略するが、ハードディスク装置（Hard Disk Drive：ＨＤＤ）、又は、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を有しており、ＣＰＵを制御するための制御プログラム、及び、ＣＰＵが用いる各種データ等を格納している部分である。また、ＲＯＭは、一般に、半導体チップ等により構成される。
【0045】
また、本実施の形態の診断装置１として用いられるコンピュータ５は、以下に説明する診断方法の各ステップの動作及び処理を行うためのプログラムを実行するものである。
【0046】
本実施の形態の診断装置１による診断方法は、インバータ制御されたモータ（図示は省略）により駆動されている回転機械２の回転数の値ＶＬ１を同定（推定）し、同定された値ＶＬ１に基づいて、回転機械２の状態を診断する診断方法である。
【0047】
図５及び図６に示すように、本実施の形態の診断装置１による診断方法では、回転数の値が値ＶＬ２である時に、回転機械２の振動波形ＷＦ１をセンサとしての振動加速度センサ３により計測し、計測された振動波形ＷＦ１を第１変換部１１により、例えばフーリエ変換により変換する、第１変換処理を、値ＶＬ２を変更しながら繰り返すことにより、互いに異なる複数の値ＶＬ２の各々について、回転数の値が値ＶＬ２である時の振動波形ＷＦ１がそれぞれ変換された複数の周波数スペクトルＦＳ１（図３参照）を第１変換部１１により取得する（図６のステップＳ１１）。
【0048】
図７の上側のグラフＧＲ１は、ステップＳ１１にて計測された振動波形ＷＦ１の一例を模式的に示している。また、図７の下側のグラフＧＲ２は、ステップＳ１１にて取得された周波数スペクトルＦＳ１の一例を模式的に示している。
【0049】
【0050】
次に、ステップＳ１１の後、回転機械２の振動波形ＷＦ２をセンサとしての振動加速度センサ３により計測し、計測された振動波形ＷＦ２を第２変換部１２により、例えばフーリエ変換により変換し、振動波形ＷＦ２が変換された周波数スペクトルＦＳ２を第２変換部１２により取得する（図６のステップＳ１２）。なお、センサの種類又はセンサの位置によって振動波形が変化するため、振動波形ＷＦ２を計測する振動加速度センサは、振動波形ＷＦ１を計測する振動加速度センサと同一の振動加速度センサであることが望ましい。しかし、センサの種類又はセンサの位置による振動波形の変化が小さい場合には、振動波形ＷＦ２を計測する振動加速度センサとして、振動波形ＷＦ１を計測する振動加速度センサと異なる振動加速度センサを用いることもできる。
【0051】
図７の上側のグラフＧＲ１は、ステップＳ１２にて計測された振動波形ＷＦ２の一例を、ステップＳ１１にて計測された振動波形ＷＦ１の一例と同様に、模式的に示している。また、図７の下側のグラフＧＲ２は、ステップＳ１２にて取得された周波数スペクトルＦＳ２の一例を、ステップＳ１１にて取得された周波数スペクトルＦＳ１の一例と同様に、模式的に示している。
【0052】
次に、複数の周波数スペクトルＦＳ１のいずれかを周波数スペクトルＦＳ３として第１選択部１３により選択する（図６のステップＳ１３）。
【0053】
次に、ステップＳ１３にて選択された周波数スペクトルＦＳ３と、ステップＳ１２にて取得された周波数スペクトルＦＳ２と、の間の乖離度ＤＶ１を、ＤＰマッチングを用いて第１算出部１４により算出する第１算出処理を実行する（図６のステップＳ１４）。なお、具体的なＤＰマッチングの方法については、後述する図８を用いて説明する。また、前述した図４を用いて説明したように、ＤＰマッチングは波形の伸縮を許すマッチング手法である。
【0054】
次に、第１選択部１３により選択される周波数スペクトルＦＳ３を変更しながらステップＳ１４を取得部１５により繰り返すことにより、複数の周波数スペクトルＦＳ１の各々についてそれぞれ算出された複数の乖離度ＤＶ１を取得部１５により取得する（図６のステップＳ１５）。
【0055】
次に、複数の周波数スペクトルＦＳ１のうち、乖離度ＤＶ１が最小になる周波数スペクトルＦＳ１を、周波数スペクトルＦＳ４として同定部１６により決定し、振動波形ＷＦ２が計測された時の値ＶＬ１を、周波数スペクトルＦＳ４に変換された振動波形ＷＦ１が計測された時の値ＶＬ２として、同定部１６により同定（推定）する（図６のステップＳ１６）。
【0056】
【0057】
次に、診断部１７は、ステップＳ１６にて同定部１６により同定された値ＶＬ１に基づいて、回転機械２（図１参照）の状態を診断部１７により診断する（図６のステップＳ１７）。具体的には、診断部１７は、ステップＳ１７では、ステップＳ１６にて同定部１６により同定された値ＶＬ１に基づいて、回転機械２の状態を、多変量解析法を用いて診断することができる。
【0058】
なお、前述した図２を用いて説明したステップＳ３は、図６のステップＳ１７を含むものである。また、図２では、多変量解析法を用いて回転機械２の状態を診断すること、即ち多変量解析法により回転機械の状態を判定することを、ステップＳ３１として示している。
【0059】
ここで、インバータ制御されたモータにより駆動される回転機械の状態を診断する際の問題点について説明する。
【0060】
近年、省エネルギー化又は省メンテナンス化を目的として、モータにより駆動される回転機械において、モータがインバータ制御されることが主流になっている。しかし、これまでに提案された診断方法のほとんどは、回転速度が一定である回転機械の状態を診断するためのものであり、このような診断方法を用いるだけでは、インバータ制御されたモータにより駆動される回転機械の状態、即ち可変速回転機械の状態、を容易に診断することができない。また、インバータ制御されたモータにより駆動されている回転機械について、即ち可変速回転機械について、負荷変動により回転数が変動したときに、回転数を精度良く検出することができない。
【0061】
上記特許文献１には、機械振動検出装置において、データベースに保存された振動データを回転機の任意の運転時に振動センサおよびフーリエ変換手段を介して振動データを得た時の回転速度および入力電流のもとでの振動データに補間法により補正し振動ノイズデータとして出力する振動データ補間手段と、回転機の任意の運転時に振動センサおよびフーリエ変換手段を介して得られた振動データから振動ノイズデータを削除するノイズキャンセル手段とを備えた技術が開示されている。
【0062】
しかし、上記特許文献１に記載された技術では、ある回転数の振動データから振動ノイズデータを削除することはできるものの、計測された時の回転数が未知である振動波形から回転数の値を同定することができない。また、負荷変動により回転数が変動したときに、回転数を精度良く検出することができない。
【0063】
上記特許文献２には、連続して発生している入力音響パターンと標準パターンとの間のマッチング方法の従来例の一つとして、採録された未知の入力パターンおよび標準パターンの信号に含まれるパワースペクトル信号に着目し、スペクトル信号の最大或は極大ピーク位置を検出し、両者のマッチングを行う際の基準位置とする技術が開示されている。
【0064】
しかし、上記特許文献２に記載された技術では、スペクトル信号のピーク位置を検出し、両者のマッチングを行う際の基準位置とするため、回転数が変動しやすい場合に、計測された時の回転数が未知である振動波形から回転数の値を同定することができない。そのため、負荷変動により回転数が変動したときに、回転数を精度良く検出することができない。
【0065】
一方、本実施の形態の診断装置による診断方法では、診断装置１は、回転数の値ＶＬ２が既知の状態で予め取得された複数の周波数スペクトルＦＳ１の各々と、計測された振動波形ＷＦ２が変換された周波数スペクトルＦＳ２と、の間の乖離度ＤＶ１を、ＤＰマッチングを用いて第１算出部１４により算出し、複数の周波数スペクトルＦＳ１のうち、乖離度ＤＶ１が最小になる周波数スペクトルＦＳ１を決定し、振動波形ＷＦ２が計測された時の回転数の値ＶＬ１を、決定された周波数スペクトルＦＳ１が計測された時の回転数の値ＶＬ２として、同定する。
【0066】
即ち、本実施の形態の診断装置を用いた診断方法では、計測された周波数が未知である振動波形から変換された未知周波数スペクトルと、周波数が既知である振動波形から変換された既知周波数スペクトルと、の間の乖離度（マッチング度合の逆数に相当）を、ＤＰマッチングを用いて算出し、算出された乖離度が最小となる既知周波数スペクトルに変換された振動波形に基づいて、回転数の値を同定する。
【0067】
このような診断方法によれば、インバータ制御されたモータにより駆動されている回転機械の回転数の値を同定し、同定された値に基づいて、回転機械の状態を診断する診断方法において、回転数が変動した場合でも、変動した回転数を精度良く同定することができる。そのため、インバータ制御されたモータにより駆動される回転機械の状態、即ち可変速回転機械の状態、を容易に診断することができる。また、インバータ制御されたモータにより駆動されている回転機械について、即ち可変速回転機械について、負荷変動により回転数が変動したときにも、回転数を精度良く検出することができる。特に、近年、省エネルギー化又は省メンテナンス化を目的として、モータにより駆動される回転機械において、モータがインバータ制御されることが主流になっているため、本実施の形態の診断方法による効果は大きい。
【0068】
また、本実施の診断装置を用いた診断方法によれば、上記特許文献１に記載された技術と異なり、計測された時の回転数が未知である振動波形から回転数の値を同定することが想定された診断方法であるから、計測された時の回転数が未知である振動波形から回転数の値を容易に同定することができ、負荷変動により回転数が変動したときにも、回転数を精度良く検出することができる。
【0069】
また、本実施の診断装置を用いた診断方法によれば、上記特許文献２に記載された技術と異なり、信号のピーク位置を検出し、両者のマッチングを行う際の基準位置とするのではなく、ＤＰマッチングを用いて、予め取得された複数の周波数スペクトルＦＳ１の各々と、計測された振動波形ＷＦ２が変換された周波数スペクトルＦＳ２と、のうち少なくとも一方の周波数スペクトルを周波数軸方向に伸縮させながら、乖離度ＤＶ１を算出する。そのため、回転数が変動しやすい場合にも、計測された時の回転数が未知である振動波形から回転数の値を容易に同定することができ、負荷変動により回転数が変動したときにも、回転数を精度良く検出することができる。
【0070】
＜ＤＰマッチングを用いた乖離度の算出方法＞
ここで、図８を参照し、周波数スペクトルＦＳ３（図３参照）と周波数スペクトルＦＳ２（図３参照）との間のマッチング度合としての乖離度ＤＶ１（図３参照）をＤＰマッチングを用いて算出する算出方法について説明する。図８は、周波数領域を分割しない場合におけるＤＰマッチングを説明するための図であり、周波数スペクトルＦＳ２（図３参照）が有するＩ個のデータＤＴ２（図３参照）の順番を横軸とし、周波数スペクトルＦＳ３（図３参照）が有するＪ個のデータＤＴ３（図３参照）の順番を縦軸としたグラフモデルを示す図である。
ここで、図８を参照し、周波数スペクトルＦＳ３（図３参照）と周波数スペクトルＦＳ２（図３参照）との間のマッチング度合としての乖離度ＤＶ１（図３参照）をＤＰマッチングを用いて算出する算出方法について説明する。図８は、周波数領域を分割しない場合におけるＤＰマッチングを説明するための図であり、周波数スペクトルＦＳ２（図３参照）が有するＩ個のデータＤＴ２（図３参照）の順番を横軸とし、周波数スペクトルＦＳ３（図３参照）が有するＪ個のデータＤＴ３（図３参照）の順番を縦軸としたグラフモデルを示す図である。
【0071】
ＤＰマッチングは、前述した図４に示したように、波形の変形をある程度許容しながら波形同士のマッチングを行う方法である。以下では、周波数スペクトルＦＳ３（図３参照）と周波数スペクトルＦＳ２（図３参照）との間の乖離度ＤＶ１（図３参照）をＤＰマッチングを用いて算出する際に、周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割せずに算出する算出方法について、説明する。
【0072】
マッチング対象の２つの離散スペクトルデータであるＦ及びＧが、以下の数式（２）及び数式（３）で表されるものとする。
【0073】
【数2】
【0074】
【数3】
【0075】
上記数式（２）及び上記数式（３）で表されるＦ及びＧに対し、周波数軸の伸縮対応を、図８に示すような格子グラフ上の点（１，１）から点（Ｉ，Ｊ）へ至るルートによって表現する。ここで、格子点が、以下の数式（４）で表されるとき、上記数式（２）及び上記数式（３）で表されるＦとＧとの対応関係を表すＰは、以下の数式（５）で表される。
【0076】
【数4】
【0077】
【数5】
【0078】
また、格子点の移動は、ｋ≧２において、以下の数式（６）で表されるように、制限される。
【0079】
【数6】
【0080】
ここで、以下の数式（７）で表される漸化式（ｋ≧２）を用い、以下の数式（８）で表されるｈ（ｐ１）を初期値としてｈ（ｐｋ）を求めると、マッチング度合であるＤ（Ｆ，Ｇ）は、以下の数式（９）で表される。
【0081】
【数7】
【0082】
【数8】
【0083】
【数9】
【0084】
上記数式（７）におけるｄ（ｉｋ，ｊｋ）は、以下の数式（１０）で表される。
【0085】
【数10】
【0086】
上記数式（９）で表されるマッチング度合が小さいほど２つのスペクトルデータは似ている（マッチしている）ことを示している。従って、以下では、マッチング度合を、乖離度ＤＶ１及びＤＶ２（図３参照）とも称する。
【0087】
また、上記したＤＰマッチングを言い換えると、以下の通りである。
【0088】
【0089】
なお、周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割する場合のＤＰマッチングを用いた乖離度の算出方法としては、第１算出部１４（図５参照）に代えて、後述する図９を用いて説明する第２算出部２５とし、ステップＳ１４（図６参照）の第１算出処理に代えて、後述する図１０を用いて説明するステップＳ２５の第２算出処理を実行することにより、第２算出部２５は、ステップＳ２５の第２算出処理では、複数のノードＮＤ１を含むグラフＧＲ３を作成する作成処理を実行することになる。
【0090】
図８に示すように、グラフＧＲ３は、複数のノードＮＤ１を含む。複数のノードＮＤ１は、周波数スペクトルＦＳ２（図３参照）を表す（構成する）Ｉ個（Ｉは２以上の整数）のデータＤＴ２（図３参照）の各々がそれぞれ有するＩ個の周波数の値ＶＬ３（図３参照）の各々をそれぞれ表す。また、複数のノードＮＤ１は、Ｉ個のデータＤＴ２を値ＶＬ３の小さい順に並べたときのＩ個のデータＤＴ２の各々の順番であるｉｋの各々をそれぞれ表す。また、複数のノードＮＤ１は、周波数スペクトルＦＳ３（図３参照）を表す（構成する）Ｊ個（Ｊは２以上の整数）のデータＤＴ３（図３参照）の各々がそれぞれ有するＪ個の周波数の値ＶＬ４（図３参照）の各々をそれぞれ表す。また、複数のノードＮＤ１は、Ｊ個のデータＤＴ３を値ＶＬ４の小さい順に並べたときのＪ個のデータＤＴ３の各々の順番であるｊｋの各々をそれぞれ表す。
【0091】
なお、周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割する場合のＤＰマッチングを用いた乖離度の算出方法としては、周波数スペクトルＦＳ２に代えて後述する部分スペクトルＰＳ１（図３参照）とし、周波数スペクトルＦＳ３に代えて後述する部分スペクトルＰＳ２（図３参照）とすることにより、部分スペクトルＰＳ１と部分スペクトルＰＳ２との間のＤＰマッチングも、周波数スペクトルＦＳ２と周波数スペクトルＦＳ３との間のＤＰマッチングと同様にすることができる（以下のＤＰマッチングの説明においても同様）。
【0092】
ここで、グラフＧＲ３において、ノードＮＤ１が表す値ＶＬ３（図３参照）が値ＶＬ３の低い方から（値ＶＬ３が低い順における）１番目の値ＶＬ３であり（値ＶＬ３が最小であり）、且つ、ノードＮＤ１が表す値ＶＬ４（図３参照）が値ＶＬ４の低い方から（値ＶＬ４が低い順における）１番目の値ＶＬ４である（値ＶＬ４が最小である）、ノードＮＤ１を、基準ノードＮＳとする。即ちノードＮＤ１が表すデータＤＴ２（図３参照）の第１順番が１番目（ｉｋ＝１）であり、且つ、ノードＮＤ１が表すデータＤＴ３（図３参照）の第２順番が１番目（ｊｋ＝１）である、ノードＮＤ１を、基準ノードＮＳとする（周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割する場合も同様）。
【0093】
また、グラフＧＲ３において、ノードＮＤ１が表す値ＶＬ３（図３参照）が値ＶＬ３の低い方から（値ＶＬ３が低い順における）Ｉ番目の値ＶＬ３であり（値ＶＬ３が最大であり）、且つ、ノードＮＤ１が表す値ＶＬ４（図３参照）が値ＶＬ４の低い方から（値ＶＬ４が低い順における）Ｊ番目の値ＶＬ４である（値ＶＬ４が最大である）、ノードＮＤ１を、基準ノードＮＧとする。即ちノードＮＤ１が表すデータＤＴ２（図３参照）の第１順番がＩ番目（ｉｋ＝Ｉ）であり、且つ、ノードＮＤ１が表すデータＤＴ３（図３参照）の第２順番がＪ番目（ｊｋ＝Ｊ）である、ノードＮＤ１を、基準ノードＮＳとする（周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割する場合も同様）。
【0094】
また、複数のノードＮＤ１のうち、ノードＮＤ１が表す値ＶＬ３（図３参照）が低い方から（値ＶＬ３が低い順における）ｉ番目（ｉは２以上Ｉ以下の整数）の値ＶＬ３であり、且つ、ノードＮＤ１が表す値ＶＬ４（図３参照）が低い方から（値ＶＬ４が低い順における）ｊ番目（ｊは２以上Ｊ以下の整数）の値ＶＬ４である、ノードＮＤ１を、ノードＮＤ２とする。或いは、ノードＮＤ１が表すデータＤＴ２（図３参照）の第１順番がｉ番目（ｉは２以上Ｉ以下の整数）であり、且つ、ノードＮＤ１が表すデータＤＴ３（図３参照）の第２順番がｊ番目（ｊは２以上Ｊ以下の整数）である、ノードＮＤ１を、ノードＮＤ２とする（周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割する場合も同様）。
【0095】
また、複数のノードＮＤ１のうち、ノードＮＤ１が表す値ＶＬ３（図３参照）が低い方から（値ＶＬ３が低い順における）（ｉ－１）番目の値ＶＬ３であり、且つ、ノードＮＤ１が表す値ＶＬ４（図３参照）が低い方から（値ＶＬ４が低い順における）（ｊ－１）番目の値ＶＬ４である、ノードＮＤ１を、ノードＮＤ３とする。或いは、ノードＮＤ１が表すデータＤＴ２（図３参照）の第１順番が（ｉ－１）番目（ｉは２以上Ｉ以下の整数）であり、且つ、ノードＮＤ１が表すデータＤＴ３（図３参照）の第２順番が（ｊ－１）番目（ｊは２以上Ｊ以下の整数）である、ノードＮＤ１を、ノードＮＤ３とする（周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割する場合も同様）。
【0096】
また、複数のノードＮＤ１のうち、ノードＮＤ１が表す値ＶＬ３（図３参照）が低い方から（値ＶＬ３が低い順における）（ｉ－１）番目の値ＶＬ３であり、且つ、ノードＮＤ１が表す値ＶＬ４（図３参照）が低い方から（値ＶＬ４が低い順における）ｊ番目の値ＶＬ４であるノードＮＤ１を、ノードＮＤ４とする。或いは、ノードＮＤ１が表すデータＤＴ２（図３参照）の第１順番が（ｉ－１）番目（ｉは２以上Ｉ以下の整数）であり、且つ、ノードＮＤ１が表すデータＤＴ３（図３参照）の第２順番がｊ番目（ｊは２以上Ｊ以下の整数）である、ノードＮＤ１を、ノードＮＤ４とする（周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割する場合も同様）。
【0097】
また、複数のノードＮＤ１のうち、ノードＮＤ１が表す値ＶＬ３（図３参照）が低い方から（値ＶＬ３が低い順における）ｉ番目の値ＶＬ３であり、且つ、ノードＮＤ１が表す値ＶＬ４（図３参照）が低い方から（値ＶＬ４が低い順における）（ｊ－１）番目の値ＶＬ４であるノードＮＤ１を、ノードＮＤ５とする。或いは、ノードＮＤ１が表すデータＤＴ２（図３参照）の第１順番がｉ番目（ｉは２以上Ｉ以下の整数）であり、且つ、ノードＮＤ１が表すデータＤＴ３（図３参照）の第２順番が（ｊ－１）番目（ｊは２以上Ｊ以下の整数）である、ノードＮＤ１を、ノードＮＤ５とする（周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割する場合も同様）。
【0098】
このような場合において、グラフＧＲ３は、ノードＮＤ２とノードＮＤ３とを結合するエッジＥＤ１と、ノードＮＤ２とノードＮＤ４とを結合するエッジＥＤ２と、ノードＮＤ２とノードＮＤ５とを結合するエッジＥＤ３と、を含む（周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割する場合も同様）。
【0099】
なお、ノードＮＤ１が表すデータＤＴ２（図３参照）の第１順番がｉ番目（ｉは２以上Ｉ以下の整数）であり、且つ、ノードＮＤ１が表すデータＤＴ３（図３参照）の第２順番が１番目である、ノードＮＤ１を、ノードＮＤ２としたときは、ノードＮＤ３及びノードＮＤ５が存在せず、ノードＮＤ４のみが存在するので、グラフＧＲ３は、ノードＮＤ２とノードＮＤ４とを結合するエッジＥＤ２のみを含むことになる。また、ノードＮＤ１が表すデータＤＴ２の第１順番が１番目であり、且つ、ノードＮＤ１が表すデータＤＴ３の第２順番がｊ番目（ｊは２以上Ｊ以下の整数）である、ノードＮＤ１を、ノードＮＤ２としたときは、ノードＮＤ３及びノードＮＤ４が存在せず、ノードＮＤ５のみが存在するので、グラフＧＲ３は、ノードＮＤ２とノードＮＤ５とを結合するエッジＥＤ３のみを含むことになる（周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割する場合も同様）。
【0100】
エッジＥＤ１は、ノードＮＤ２がそれぞれ表す値ＶＬ３（図３参照）と値ＶＬ４（図３参照）との間の差分と、ノードＮＤ２とノードＮＤ３との間の距離と、の積を表すコストＣＳ１を有する。エッジＥＤ２は、ノードＮＤ２がそれぞれ表す値ＶＬ３と値ＶＬ４との間の差分と、ノードＮＤ２とノードＮＤ４との間の距離と、の積を表すコストＣＳ２を有する。エッジＥＤ３は、ノードＮＤ２がそれぞれ表す値ＶＬ３と値ＶＬ４との間の差分と、ノードＮＤ２とノードＮＤ５との間の距離と、の積を表すコストＣＳ３を有する（周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割する場合も同様）。
【0101】
【0102】
なお、周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割する場合は、第１算出部１４（図５参照）に代えて、後述する図９を用いて説明する第２算出部２５とし、ステップＳ１４（図６参照）の第１算出処理に代えて、後述する図１０を用いて説明する第２算出処理を実行することにより、第２算出部２５は、第２算出処理では、探索処理と、第３算出処理と、を実行することになる。
【0103】
第１算出部１４（図５参照）は、探索処理では、作成処理にて作成されたグラフＧＲ３に基づいて、基準ノードＮＳと基準ノードＮＧとの間の経路ＰＴ１であって、複数のノードＮＤ１のうちのいずれか複数のノードＮＤ６と、複数のノードＮＤ６のうち互いに隣り合う２つのノードＮＤ６をそれぞれ結合する複数のエッジＥＤ４と、を含む経路ＰＴ１を、経路ＰＴ１に含まれる複数のエッジＥＤ４であって、複数のノードＮＤ６のうち基準ノードＮＳを除いた複数のノードＮＤ７の各々について、ノードＮＤ７がノードＮＤ２であるとしたときにノードＮＤ２をそれぞれ結合するエッジＥＤ１、エッジＥＤ２又はエッジＥＤ３である複数のエッジＥＤ４、が有するコストの和が、一定の範囲内に含まれるように、具体的には例えば最小になるように、探索する。このような場合、複数のエッジＥＤ４の各々が有するコストとは、複数のエッジＥＤ４の各々が有するコストＣＳ１、コストＣＳ２又はコストＣＳ３である。
【0104】
第１算出部１４（図５参照）は、第３算出処理では、探索処理にて探索された経路ＰＴ１に含まれる複数のエッジＥＤ４が有するコストの和に基づいて、乖離度ＤＶ１（図３参照）を算出する。なお、周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割する場合は、第１算出部１４は、乖離度ＤＶ１に代えて、後述する図１０を用いて説明する乖離度ＤＶ２（図３参照）を算出することになる。
【0105】
このような場合、ＤＰマッチングを用いることにより、前述したように、波形の変形をある程度許容しながら波形同士のマッチングを行うことができる。そのため、サンプリング時間中に回転数が変動し、計測された周波数スペクトルにおけるピーク位置が、サンプリング時間中に回転数が変動しない場合に比べて、識別しにくくなった場合でも、計測された周波数スペクトルと、既知の周波数スペクトルと、のマッチングを容易且つ精度良く行うことができる。従って、回転数が変動した場合でも、変動した回転数を精度良く同定することができる。
【0106】
＜周波数領域を分割する場合のＤＰマッチングを用いた乖離度の算出方法＞
次に、図７乃至図１１を参照し、実施の形態の変形例の診断装置による診断方法について説明する。本実施の形態の変形例の診断装置による診断方法は、周波数スペクトルＦＳ３（図３参照）と周波数スペクトルＦＳ２（図３参照）との間の乖離度ＤＶ１（図３参照）をＤＰマッチングを用いて算出する際に、周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割して算出する点で、本実施の形態の診断装置による診断方法と異なる。
次に、図７乃至図１１を参照し、実施の形態の変形例の診断装置による診断方法について説明する。本実施の形態の変形例の診断装置による診断方法は、周波数スペクトルＦＳ３（図３参照）と周波数スペクトルＦＳ２（図３参照）との間の乖離度ＤＶ１（図３参照）をＤＰマッチングを用いて算出する際に、周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割して算出する点で、本実施の形態の診断装置による診断方法と異なる。
【0107】
図９は、実施の形態の変形例の診断装置の構成を示すブロック図である。図１０は、実施の形態の変形例の診断方法の一部のステップを示すフロー図である。図１０は、図６に示す診断方法の一部のステップに相当するステップを示している。図１１は、周波数領域を分割する場合におけるＤＰマッチングを説明するための図であり、周波数スペクトルＦＳ２（図３参照）が有するＩ個のデータＤＴ２（図３参照）の順番を横軸とし、周波数スペクトルＦＳ３（図３参照）が有するＪ個のデータＤＴ３（図３参照）の順番を縦軸としたグラフモデルを示す図である。
【0108】
周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割する場合、好適には、ＤＰマッチングの際には、周波数領域をｍ個の区間に分割し、分割されたｍ個の区間におけるマッチング度合いを統合、例えば平均化する。ここで、各区間におけるデータ数は、Ｍ＝Ｎ／ｍで表される。また、Ｎは、解析対象である周波数領域のスペクトルデータ総数である。
【0109】
このような場合、更に、好適には、ｍは、回転数の安定性に応じて、以下の数式（１１）を満たすように、決定される。なお、以下の数式（１１）は、上記数式（１）と同一の数式である。
【0110】
【数11】
【0111】
（但し、ｆｎ：サンプリング周波数［Ｈｚ］、Δｆ：スペクトルデータの間隔［Ｈｚ］、ｒｐｍ：回転数［回転／分］、Δｒｐｍ：サンプリング中の回転数の変動［回転／分］（なお、Δｒｐｍは既知であり、予め見積もっておくものとする）、ｆｒ：回転周波数［Ｈｚ］、Δｆｒ＝Δｒｐｍ／６０：サンプリング中の回転数の変動による回転周波数ｆｒの変動［回転／分］）
【0112】
言い換えれば、周波数領域ＦＲ２（図７の下側のグラフＧＲ２を参照）における周波数スペクトルＦＳ２（図７の下側のグラフＧＲ２を参照）を表す（構成する）データＤＴ４（図７の下側のグラフＧＲ２を参照）の数をＮとする。また、振動波形ＷＦ２（図５及び図７の上側のグラフＧＲ１を参照）を振動加速度センサ３（図５参照）により計測している間のサンプリング周波数をｆｎ［Ｈｚ］（図７の下側のグラフＧＲ２を参照、但し図７の下側のグラフＧＲ２ではｆｎに代えてｆＮと表記）とする。また、周波数領域ＦＲ２における周波数スペクトルＦＳ２を表し（構成し）且つ周波数軸方向において互いに隣り合う２つのデータＤＴ４の周波数軸方向における間隔をΔｆ［Ｈｚ］（図７の下側のグラフＧＲ２を参照）とする。また、回転数をｒｐｍ［回転／分］とする。また、振動波形ＷＦ２を振動加速度センサ３により計測している間のサンプリング中の回転数の変動（変動分）をΔｒｐｍ［回転／分］とする。また、回転機械の回転周波数をｆｒ［Ｈｚ］とする。また、振動波形ＷＦ２を振動加速度センサ３により計測している間のサンプリング中の回転数の変動（変動分）による回転周波数の変動（変動分）をΔｆｒ［Ｈｚ］とする。このような場合、更に、好適には、ｍは、上記数式（１１）を満たす。
【0113】
また、周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割する場合、診断装置１は、図１０のステップＳ１４において、周波数スペクトルＦＳ２の周波数領域ＦＲ２を、ｍ個（ｍは２以上の整数）の部分領域ＰＲ１（図３参照）に分割する。このような場合、診断装置１は、図９に示すように、更に、第１分割部２１を有し、第１分割部２１は、周波数スペクトルＦＳ２の周波数領域ＦＲ２を、ｍ個（ｍは２以上の整数）の部分領域ＰＲ１に分割する（図１０のステップＳ２１）。
【0114】
【0115】
【0116】
第２選択部２３は、第１分割部２１により分割されたｍ個の部分領域ＰＲ１（図３参照）のうち、中心周波数が低い方からｋ番目（ｋは１以上ｍ以下の整数）、即ち中心周波数が低い順におけるｋ番目、の部分領域ＰＲ１（図３参照）を選択する（図１０のステップＳ２３）。
【0117】
第３選択部２４は、第２分割部２２により分割されたｍ個の部分領域ＰＲ２（図３参照）のうち、中心周波数が低い方からｋ番目、即ち中心周波数が低い順におけるｋ番目、の部分領域ＰＲ２（図３参照）を選択する（図１０のステップＳ２４）。
【0118】
第２算出部２５は、周波数スペクトルＦＳ２（図３参照）のうち第２選択部２３により選択されたｋ番目の部分領域ＰＲ１（図３参照）における部分スペクトルＰＳ１（図３参照）と、周波数スペクトルＦＳ３（図３参照）のうち第３選択部２４により選択されたｋ番目の部分領域ＰＲ２（図３参照）における部分スペクトルＰＳ２（図３参照）と、の間の乖離度ＤＶ２（図３参照）を、ＤＰマッチングを用いて算出する第２算出処理を実行する（図１０のステップＳ２５）。
【0119】
前述したように、周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割する場合のＤＰマッチングを用いた乖離度の算出方法としては、周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２を分割しない場合の第１算出部１４（図５参照）に代えて、第２算出部２５とし、ステップＳ１４（図６参照）の第１算出処理に代えて、ステップＳ２５の第２算出処理を実行する。そのため、第２算出部２５は、ステップＳ２５の第２算出処理では、まず、複数のノードＮＤ１を含むグラフＧＲ３を作成する作成処理を実行することになる。
【0120】
また、周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割する場合、周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２を分割しない場合における周波数スペクトルＦＳ２に代えて部分スペクトルＰＳ１とし、周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２を分割しない場合の周波数スペクトルＦＳ３に代えて部分スペクトルＰＳ２とする。これにより、部分スペクトルＰＳ１と部分スペクトルＰＳ２との間のＤＰマッチングも、周波数スペクトルＦＳ２と周波数スペクトルＦＳ３との間のＤＰマッチングと同様にすることができる。
【0121】
そのため、周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２（図３参照）を分割する場合には、複数のノードＮＤ１は、部分スペクトルＰＳ１（図３参照）を表す（構成する）Ｉ個（Ｉは２以上の整数）のデータＤＴ２（図３参照）の各々がそれぞれ有するＩ個の周波数の値ＶＬ３（図３参照）の各々をそれぞれ表す。また、複数のノードＮＤ１は、Ｉ個のデータＤＴ２を第３値の小さい順に並べたときのＩ個のデータＤＴ２の各々の順番であるｉｋの各々をそれぞれ表す。また、複数のノードＮＤ１は、部分スペクトルＰＳ２（図３参照）を表す（構成する）Ｊ個（Ｊは２以上の整数）のデータＤＴ３（図３参照）の各々がそれぞれ有するＪ個の周波数の値ＶＬ４（図３参照）の各々をそれぞれ表す。また、複数のノードＮＤ１は、Ｊ個のデータＤＴ３を値ＶＬ４の小さい順に並べたときのＪ個のデータＤＴ３の各々の順番であるｊｋの各々をそれぞれ表す。なお、それ以外の点については、複数のノードＮＤ１を含むグラフＧＲ３を作成する作成処理においては、周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２を分割する場合でも、周波数領域ＦＲ１及びＦＲ２を分割しない場合と同様にすることができる。
【0122】
また、第２算出部２５は、ステップＳ２５の第２算出処理では、探索処理を実行する。第２算出部２５は、探索処理では、作成処理にて作成されたグラフＧＲ３に基づいて、基準ノードＮＳと基準ノードＮＧとの間の経路ＰＴ１であって、複数のノードＮＤ１のうちのいずれか複数のノードＮＤ６と、複数のノードＮＤ６のうち互いに隣り合う２つのノードＮＤ６をそれぞれ結合する複数のエッジＥＤ４と、を含む経路ＰＴ１を、経路ＰＴ１に含まれる複数のエッジＥＤ４であって、複数のノードＮＤ６のうち基準ノードＮＳを除いた複数のノードＮＤ７の各々について、ノードＮＤ７がノードＮＤ２であるとしたときにノードＮＤ２をそれぞれ結合するエッジＥＤ１、エッジＥＤ２又はエッジＥＤ３である複数のエッジＥＤ４、が有するコストの和が、一定の範囲内に含まれるように、具体的には例えば最小になるように、探索する。このような場合、複数のエッジＥＤ４の各々が有するコストとは、複数のエッジＥＤ４の各々が有するコストＣＳ１、コストＣＳ２又はコストＣＳ３である。
【0123】
また、第２算出部２５は、ステップＳ２５の第２算出処理では、第３算出処理を実行する。第２算出部２５は、第３算出処理では、探索処理にて探索された経路ＰＴ１に含まれる複数のエッジＥＤ４が有するコストの和に基づいて、乖離度ＤＶ２（図３参照）を算出する。
【0124】
第１算出部１４は、ステップＳ１４（図６参照）の第１算出処理では、第２選択部２３により選択される部分領域ＰＲ１（図３参照）、及び、第３選択部２４により選択される部分領域ＰＲ２（図３参照）、を変更しながらステップＳ２５の第２算出処理を繰り返し、ｍ個の部分領域ＰＲ１の各々についてステップＳ２５の第２算出処理を第２算出部２５によりそれぞれ実行することにより、ｍ個の部分領域ＰＲ１の各々における部分スペクトルＰＳ１についてそれぞれ算出されたｍ個の乖離度ＤＶ２（図３参照）を取得し、取得されたｍ個の乖離度ＤＶ２に基づいて、乖離度ＤＶ１を算出する（図１０のステップＳ２６）。
【0125】
ステップＳ２６では、乖離度ＤＶ１（図３参照）が、例えばｍ個の乖離度ＤＶ２（図３参照）の平均値に等しくなるように、乖離度ＤＶ１を算出することができる。また、周波数領域を分割する場合、前述した図８を用いて説明したグラフＧＲ３の経路ＰＴ１は、図１１に示すように、（ｍ－１）個のノードＮＤ８を定点として必ず通過する経路となる。
【0126】
上記数式（１１）において、Δｆｒ／ΔｆのΔｆ（図７の下側のグラフＧＲ２を参照）は、スペクトルデータの間隔であり、周波数の分解能を表す。Δｆｒ／Δｆが１を超え、回転周波数の変動ΔｆｒがΔｆを超える場合、回転周波数の変動が周波数の分解能よりも大きくなるので、回転周波数の変動によりマッチング精度に影響が及ぼされ、マッチング精度が低下する。よって、周波数スペクトルの周波数領域を、ｍ≧Δｆｒ／Δｆを満たすｍ個に分割することにより、マッチング精度を向上させることができる。
【0127】
一方、Δｆｒ／Δｆが１以下であり、回転周波数の変動ΔｆｒがΔｆ（図７の下側のグラフＧＲ２を参照）以下である場合、回転周波数の変動によりマッチング精度に影響が及ぼされず、マッチング精度は低下しない。よって、周波数スペクトルの周波数領域を分割する必要はない。
【0128】
なお、上記数式（１１）のうち、少なくともｍ≧Δｆｒ／Δｆを満たすだけでもよい。そのため、上記数式（１１）における２Δｆｒ／Δｆ≧ｍの２Δｆｒの係数２の値については、２以外の値であってもよく、例えば２～５程度の値であってもよい。
【0129】
例えばΔｒｐｍが２０［回転／分］であり、サンプリング時間が４０［ｓ］のとき、ｍを１４～２６とすることができる。また、例えばΔｒｐｍが１０［回転／分］であり、サンプリング時間が１０［ｓ］のとき、ｍを２～３とすることができる。また、例えばΔｒｐｍが１０［回転／分］であり、サンプリング時間が１［ｓ］のとき、周波数スペクトルの周波数領域を分割しないようにすることができる。
【0130】
これにより、回転数の変動具合に応じてマッチング回数を変化させる処理、言い換えればＤＰマッチング周波数領域区分分け処理、を実行することができるので、マッチング精度を向上させることができる。
【0131】
周波数領域を分割する場合でも、周波数領域を分割しない場合と同様に、ＤＰマッチングを用いることにより、前述した図８を用いて説明したように、波形の変形をある程度許容しながら波形同士のマッチングを行うことができる。そのため、サンプリング時間中に回転数が変動し、計測された周波数スペクトルにおけるピーク位置が、サンプリング時間中に回転数が変動しない場合に比べて、識別しにくくなった場合でも、計測された周波数スペクトルと、既知の周波数スペクトルと、のマッチングを容易且つ精度良く行うことができる。従って、回転数が変動した場合でも、変動した回転数を精度良く同定することができる。
【0132】
更に、周波数領域をｍ分割する場合は、マッチング度合いを統合、例えば平均化した分だけマッチングの統計的精度が上がるため、計測された周波数スペクトルと、既知の周波数スペクトルと、のマッチングを更に容易且つ更に精度良く行うことができる。従って、回転数が大きく変動した場合でも、変動した回転数を更に精度良く同定することができる。
【0133】
＜主成分分析法を用いた回転機械の状態の診断＞
次に、図２、図５及び図６を参照し、ステップＳ３の一例を説明する。前述したように、診断部１７は、図２のステップＳ３では、同定部１６により同定された値ＶＬ１に基づいて、回転機械２（図１参照）の状態を、多変量解析法を用いて診断する（図２及び図６のステップＳ３並びに図６のステップＳ１７）。即ち、実施の形態の診断装置及び実施の形態の変形例の診断装置は、図２及び図６のステップＳ３並びに図６のステップＳ１７では、多変量解析法により回転機械の状態を判定する。
次に、図２、図５及び図６を参照し、ステップＳ３の一例を説明する。前述したように、診断部１７は、図２のステップＳ３では、同定部１６により同定された値ＶＬ１に基づいて、回転機械２（図１参照）の状態を、多変量解析法を用いて診断する（図２及び図６のステップＳ３並びに図６のステップＳ１７）。即ち、実施の形態の診断装置及び実施の形態の変形例の診断装置は、図２及び図６のステップＳ３並びに図６のステップＳ１７では、多変量解析法により回転機械の状態を判定する。
【0134】
前述したように、多変量解析法には、主成分分析法又は正準判別分析法等が含まれる。即ち、主成分分析法とは、多変量解析法に含まれる方法の一つである。そのため、好適には、診断部１７は、同定部１６により同定された値ＶＬ１に基づいて、回転機械２（図１参照）の状態を、主成分分析法を用いて診断する（図２のステップＳ３１）。
【0135】
この主成分分析法については、例えば非特許文献４に記載されているため、以下では、主成分分析法を用いた診断方法の一例を、簡単に説明する。なお、主成分分析法を用いた回転機械の状態の診断は、以下の例に限定されるものではない。
【0136】
主成分分析法を用いた診断方法の一例として、まず、診断部１７は、ステップＳ３１では、振動加速度波形のスペクトルの特徴を表すために、主成分分析法を用いる前に、振動波形ＷＦ２（図５及び図７の上側のグラフＧＲ１を参照）の各々に対し、統計フィルタ処理とマルチバンドフィルタ処理とを行った後、周波数領域のヒストグラム（正規化スペクトル）を算出する。
【0137】
具体的には、診断部１７は、振動波形ＷＦ２（図５及び図７の上側のグラフＧＲ１を参照）に対し、統計フィルタ処理とマルチバンドフィルタ処理とを行った後、振動波形ＷＦ２の時間領域をＪ個に分割し、分割された振動波形ＷＦ２の各々がそれぞれ変換されたＪ個の周波数スペクトル（サンプルデータ）を取得することができる。また、Ｊ個のサンプルデータの各々について、周波数スペクトルの周波数領域をＩ個に分割し、分割されたＩ個の周波数領域ｆ０～ｆＩにおいて、ヒストグラムのセグメント値Ｖｈｉｓｔ＿ｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ）を算出することができる。また、当該ヒストグラムのセグメント値Ｖｈｉｓｔ＿ｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ）が主成分変換係数行列を用いてＮ個の主成分（ｚ１～ｚＮ）に変換されるものとする。なお、主成分変換係数行列の係数は、診断基準データとしての振動波形ＷＦ１から求められる。
【0138】
診断部１７は、このような処理をＪ個のサンプルデータについて実行することにより、Ｊ個のサンプルデータよりなるヒストグラムのセグメント値行列を算出し、算出されたヒストグラムのセグメント値行列を更に正規化すること等により、正規化主成分行列を算出する。
【0139】
次に、診断部１７は、算出された正規化主成分行列の成分であるｚ’ｎｊ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ、ｊ＝１，２，・・・，Ｊ）が、一定の範囲内、例えば第ｎ正規化主成分の平均値を中心として、正負両側に、第ｎ正規化主成分の標準偏差に係数Ｋ（例えばＫ＝３）を乗じた値だけそれぞれ離れた値を、下限値及び上限値とする範囲内であれば、回転機械の状態は正常、即ち設備は正常であると判定する（図２のステップＳ３２）。
【0140】
具体的には、診断部１７は、例えば４０秒間のサンプリング時間のうち２０秒間の振動波形を更に１０個に分割し、１０個のサンプルデータを取得することができる。また、１０個のサンプルデータのうち、半数である５個より多くのサンプルデータについてｚ’ｎｊが一定の範囲内であれば、回転機械の状態は正常、即ち設備は正常であると判定し（図２のステップＳ３２）、そうでなければ異常と判定する。
【0141】
一方、診断部１７は、ステップＳ３１において、算出された正規化主成分行列の成分であるｚ’ｎｊ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ、ｊ＝１，２，・・・，Ｊ）が、一定の範囲内でなければ、異常と判定し、精密診断（図２のステップＳ３３）を行って回転機械の状態が異常か否か判定し（図２のステップＳ３４）、回転機械の状態は異常であると判定するか（図２のステップＳ３５）、又は、例えば回転数のミスマッチ（図２のステップＳ３６）によるものであり回転機械の状態は異常ではないと判定する。
【0142】
このように、ＤＰマッチングを用いて同定部１６により回転数の値ＶＬ１が同定された後、診断部１７が、同定部１６により同定された値ＶＬ１に基づいて、回転機械の状態を、主成分分析法を用いて診断することにより、同定部１６により回転数の値ＶＬ１が精度良く同定された上で、更に、回転機械の状態が正常か、異常であるかを精度良く判定することができる。そのため、実際には回転機械の状態が正常であるにも関わらず回転機械の状態が異常であると誤判定することを、防止又は抑制することができる。
【0143】
以上、本発明者によってなされた発明をその実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。
【0144】
本発明の思想の範疇において、当業者であれば、各種の変更例及び修正例に想到し得るものであり、それら変更例及び修正例についても本発明の範囲に属するものと了解される。
【0145】
例えば、前述の各実施の形態に対して、当業者が適宜、構成要素の追加、削除若しくは設計変更を行ったもの、又は、工程の追加、省略若しくは条件変更を行ったものも、本発明の要旨を備えている限り、本発明の範囲に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【0146】
本発明は、インバータ制御されたモータにより駆動されている回転機械の状態を診断する診断装置及び診断方法に適用して有効である。
【符号の説明】
【0147】
１ 診断装置
２ 回転機械
３ 振動加速度センサ
４ データロガ
５ コンピュータ
１１ 第１変換部
１２ 第２変換部
１３ 第１選択部
１４ 第１算出部
１５ 取得部
１６ 同定部
１７ 診断部
２１ 第１分割部
２２ 第２分割部
２３ 第２選択部
２４ 第３選択部
２５ 第２算出部
ＣＳ１～ＣＳ３ コスト
ＤＴ２～ＤＴ４ データ
ＤＶ１、ＤＶ２ 乖離度
ＥＤ１～ＥＤ４ エッジ
ＦＲ１、ＦＲ２ 周波数領域
ＦＳ１～ＦＳ４ 周波数スペクトル
ＧＲ１～ＧＲ３ グラフ
ＮＤ１～ＮＤ８ ノード
ＮＧ、ＮＳ 基準ノード
ＰＲ１、ＰＲ２ 部分領域
ＰＳ１、ＰＳ２ 部分スペクトル
ＰＴ１ 経路
ＶＬ１～ＶＬ４ 値
ＷＦ１、ＷＦ２ 振動波形
２ 回転機械
３ 振動加速度センサ
４ データロガ
５ コンピュータ
１１ 第１変換部
１２ 第２変換部
１３ 第１選択部
１４ 第１算出部
１５ 取得部
１６ 同定部
１７ 診断部
２１ 第１分割部
２２ 第２分割部
２３ 第２選択部
２４ 第３選択部
２５ 第２算出部
ＣＳ１～ＣＳ３ コスト
ＤＴ２～ＤＴ４ データ
ＤＶ１、ＤＶ２ 乖離度
ＥＤ１～ＥＤ４ エッジ
ＦＲ１、ＦＲ２ 周波数領域
ＦＳ１～ＦＳ４ 周波数スペクトル
ＧＲ１～ＧＲ３ グラフ
ＮＤ１～ＮＤ８ ノード
ＮＧ、ＮＳ 基準ノード
ＰＲ１、ＰＲ２ 部分領域
ＰＳ１、ＰＳ２ 部分スペクトル
ＰＴ１ 経路
ＶＬ１～ＶＬ４ 値
ＷＦ１、ＷＦ２ 振動波形
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】