特許 7594599 振動解析システム、および振動解析方法

(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】2024-11-26

(45)【発行日】2024-12-04

(54)【発明の名称】振動解析システム、および振動解析方法

(51)【国際特許分類】

   G01H 17/00 20060101AFI20241127BHJP

   G01M 99/00 20110101ALI20241127BHJP

【ＦＩ】

G01H17/00 Z

G01M99/00 Z

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2022551891

(86)(22)【出願日】2021-09-13

(86)【国際出願番号】 JP2021033498

(87)【国際公開番号】W WO2022065103

(87)【国際公開日】2022-03-31

【審査請求日】2024-03-21

(31)【優先権主張番号】P 2020160910

(32)【優先日】2020-09-25

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000229564

【氏名又は名称】株式会社バルカー

(74)【代理人】

【識別番号】110001195

【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 央隆

(72)【発明者】

【氏名】米田 哲也

(72)【発明者】

【氏名】山下 裕也

【審査官】山口 剛

(56)【参考文献】

【文献】特開２００５－２０７６４４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００４－１１７２５３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１４２１５３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－１３４４７９（ＪＰ，Ａ）

【文献】中国特許出願公開第１０５３００６９２（ＣＮ，Ａ）

【文献】国際公開第２０２１／０９０７６５（ＷＯ，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

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

動作中の対象物に取り付けられたセンサにより検出される振動信号の入力を受け付ける信号入力部と、
前記対象物に対応する振動信号を分析することにより、複数の周波数帯域にそれぞれ対応する複数の信号強度を算出する強度算出部と、
予め設定された第１単位空間に対する、前記複数の信号強度で構成される第１信号空間の第１マハラノビス距離を算出する第１距離算出部と、
前記強度算出部により算出された前記複数の信号強度の重心位置を示す２次元の重心データを算出する重心算出部と、
予め設定された第２単位空間に対する、前記２次元の重心データで構成される第２信号空間の第２マハラノビス距離を算出する第２距離算出部と、
前記第１マハラノビス距離と前記第２マハラノビス距離とに基づいて、前記対象物に異常が発生する異常発生時期を予測する異常予測部とを備える、振動解析システム。

【請求項2】

前記第１単位空間は、正常時の前記対象物に対応する振動信号を分析することにより算出される、前記複数の周波数帯域にそれぞれ対応する複数の信号強度で構成され、
前記第２単位空間は、前記第１単位空間を構成する当該複数の信号強度の重心位置を示す２次元の重心データで構成される、請求項１に記載の振動解析システム。

【請求項3】

第１閾値以上の前記第１マハラノビス距離が算出された場合における前記異常発生時期は、前記第１閾値以上の前記第１マハラノビス距離が算出されていない場合における前記異常発生時期よりも近い将来であると予測される、請求項１または２に記載の振動解析システム。

【請求項4】

前記異常予測部は、前記第１閾値以上の前記第１マハラノビス距離が算出されてから数日経過後に前記対象物に異常が発生すると予測する、請求項３に記載の振動解析システム。

【請求項5】

前記第１閾値以上の前記第１マハラノビス距離が算出され、かつ第２閾値以上の前記第２マハラノビス距離が算出された場合における前記異常発生時期は、前記第１閾値以上の前記第１マハラノビス距離が算出され、かつ前記第２閾値以上の前記第２マハラノビス距離が算出されていない場合における前記異常発生時期よりも近い将来であると予測される、請求項３または４に記載の振動解析システム。

【請求項6】

前記異常予測部は、前記第２閾値以上の前記第２マハラノビス距離が算出されてから数時間経過後に前記対象物に異常が発生すると予測する、請求項５に記載の振動解析システム。

【請求項7】

前記第１閾値以上の前記第１マハラノビス距離が算出された場合、第１警告情報を出力し、前記第２閾値以上の前記第２マハラノビス距離が算出された場合、前記第１警告情報よりも警告レベルの大きい第２警告情報を出力する出力制御部をさらに備える、請求項５または６に記載の振動解析システム。

【請求項8】

前記出力制御部は、前記第１マハラノビス距離の時系列データと、前記第２マハラノビス距離の時系列データとをディスプレイに表示させる、請求項７に記載の振動解析システム。

【請求項9】

動作中の対象物に取り付けられたセンサにより検出される振動信号の入力を受け付けるステップと、
前記対象物に対応する振動信号を分析することにより、複数の周波数帯域にそれぞれ対応する複数の信号強度を算出するステップと、
予め設定された第１単位空間に対する、前記複数の信号強度で構成される第１信号空間の第１マハラノビス距離を算出するステップと、
算出された前記複数の信号強度の重心位置を示す２次元の重心データを算出するステップと、
予め設定された第２単位空間に対する、前記２次元の重心データで構成される第２信号空間の第２マハラノビス距離を算出するステップと、
前記第１マハラノビス距離と前記第２マハラノビス距離とに基づいて、前記対象物に異常が発生する異常発生時期を予測するステップとを含む、振動解析方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、振動解析システム、および振動解析方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、機械の異常を検査するための手法として、機器の動作中の異常振動に起因する信号を検出することにより、その機器の異常の有無を判定する手法が知られている。

【0003】

例えば、特開２０１９－３５５８５号公報（特許文献１）では、データ間距離に基づく異常か否かの程度を表す指標値を算出して異常か否かを判定する所定の近傍法に基づく異常判定処理を、既存の分析結果データ群を代表する既存の代表データ群に対する、新たな分析結果データ群の各データについて適用する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１９－３５５８５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献１では、対象機器の状態監視結果である多数のデータの中から、異常検知に用いる代表データを適切に選択することを検討している。しかし、機器の予知保全等のために異常の時期を予測する構成については何ら開示も示唆もされていない。

【0006】

本開示のある局面における目的は、対象物の振動状態を解析することにより、対象物の異常発生時期を予測することが可能な振動解析システム、および振動解析方法を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

ある実施の形態に従う振動解析システムは、動作中の対象物に取り付けられたセンサにより検出される振動信号の入力を受け付ける信号入力部と、対象物に対応する振動信号を分析することにより、複数の周波数帯域にそれぞれ対応する複数の信号強度を算出する強度算出部と、予め設定された第１単位空間に対する、複数の信号強度で構成される第１信号空間の第１マハラノビス距離を算出する第１距離算出部と、強度算出部により算出された複数の信号強度の重心位置を示す２次元の重心データを算出する重心算出部と、予め設定された第２単位空間に対する、２次元の重心データで構成される第２信号空間の第２マハラノビス距離を算出する第２距離算出部と、第１マハラノビス距離と第２マハラノビス距離とに基づいて、対象物に異常が発生する異常発生時期を予測する異常予測部とを備える。

【0008】

好ましくは、第１単位空間は、正常時の対象物に対応する振動信号を分析することにより算出される、複数の周波数帯域にそれぞれ対応する複数の信号強度で構成される。第２単位空間は、第１単位空間を構成する当該複数の信号強度の重心位置を示す２次元の重心データで構成される。

【0009】

好ましくは、第１閾値以上の第１マハラノビス距離が算出された場合における異常発生時期は、第１閾値以上の第１マハラノビス距離が算出されていない場合における異常発生時期よりも近い将来であると予測される。

【0010】

好ましくは、異常予測部は、第１閾値以上の第１マハラノビス距離が算出されてから数日経過後に対象物に異常が発生すると予測する。

【0011】

好ましくは、第１閾値以上の第１マハラノビス距離が算出され、かつ第２閾値以上の第２マハラノビス距離が算出された場合における異常発生時期は、第１閾値以上の第１マハラノビス距離が算出され、かつ第２閾値以上の第２マハラノビス距離が算出されていない場合における異常発生時期よりも近い将来であると予測される。

【0012】

好ましくは、異常予測部は、第２閾値以上の第２マハラノビス距離が算出されてから数時間経過後に対象物に異常が発生すると予測する。

【0013】

好ましくは、第１閾値以上の第１マハラノビス距離が算出された場合、第１警告情報を出力し、第２閾値以上の第２マハラノビス距離が算出された場合、第１警告情報よりも警告レベルの大きい第２警告情報を出力する出力制御部をさらに備える。

【0014】

好ましくは、出力制御部は、第１マハラノビス距離の時系列データと、第２マハラノビス距離の時系列データとをディスプレイに表示させる。

【0015】

他の実施の形態に従う振動解析方法は、動作中の対象物に取り付けられたセンサにより検出される振動信号の入力を受け付けるステップと、対象物に対応する振動信号を分析することにより、複数の周波数帯域にそれぞれ対応する複数の信号強度を算出するステップと、予め設定された第１単位空間に対する、複数の信号強度で構成される第１信号空間の第１マハラノビス距離を算出するステップと、算出された複数の信号強度の重心位置を示す２次元の重心データを算出するステップと、予め設定された第２単位空間に対する、２次元の重心データで構成される第２信号空間の第２マハラノビス距離を算出するステップと、第１マハラノビス距離と第２マハラノビス距離とに基づいて、対象物に異常が発生する異常発生時期を予測するステップとを含む。

【発明の効果】

【0016】

本開示によると、対象物の振動状態を解析することにより、対象物の異常発生時期を予測することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】システムの概要を説明するための図である。

【図2】振動解析システムの全体構成の一例を示すブロック図である。

【図3】解析装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

【図4】準備工程の一例を示すフローチャートである。

【図5】各周波数帯域の信号強度のデータセットの一例を示す図である。

【図6】重心位置のデータセットの一例を示す図である。

【図7】解析工程の一例を示すフローチャートである。

【図8】第１異常予測工程の一例を示すフローチャートである。

【図9】多次元データに基づくマハラノビス距離の時系列データを示す図である。

【図10】第２異常予測工程の一例を示すフローチャートである。

【図11】２次元データに基づくマハラノビス距離の時系列データを示す図である。

【図12】トレンド解析工程の一例を示すフローチャートである。

【図13】ユーザインターフェイス画面のレイアウト例を示す図である。

【図14】解析装置の機能ブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0018】

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

【0019】

＜システム構成＞
図１は、システム１０００の概要を説明するための図である。図１を参照して、システム１０００は、ポンプ等の保全対象物（以下、単に「対象物」とも称する。）の動作中に発生する振動の信号を解析することにより、対象物の異常発生を予測するためのシステムである。以下では、対象物がポンプであるとして説明するが、これに限られず、動作中に振動（あるいは音）を発生する任意の対象物についてシステム１０００を適用することができる。例えば、モータ、振動体からの振動を受けて振動している部位などの異常予測にもシステム１０００を適用することができる。

【0020】

システム１０００は、振動解析システム１００と、複数のセンサ３０と、端末装置４０と、ネットワーク５０と、複数のポンプ７０とを含む。振動解析システム１００は、ポンプ７０の振動解析を実行する。振動解析システム１００は、解析装置１０と、センサユニット２０とを含む。センサユニット２０は、複数のセンサ３０と電気的に接続されている。システム１０００では、２つのセンサユニット２０が解析装置１０に接続されているが、３つ以上のセンサユニット２０、または１つのセンサユニット２０が解析装置１０に接続される構成であってもよい。各センサユニット２０は、１つのセンサ３０と電気的に接続されていてもよい。各センサユニット２０は、複数のポンプ７０にそれぞれ取り付けられた複数のセンサ３０と電気的に接続されていてもよい。

【0021】

センサ３０は、ポンプ７０に取り付けられており、ポンプの振動や音に起因して検出される検出信号（振動信号）を取得する。解析装置１０は、センサユニット２０を介してセンサ３０から入力された振動信号に基づいて、ポンプ７０の振動解析を実行する。解析装置１０は、ネットワーク５０を介して、端末装置４０と通信可能に構成される。解析装置１０は、振動解析結果等を端末装置４０に送信する。

【0022】

解析装置１０は、典型的には、汎用的なコンピュータアーキテクチャに従う構造を有しており、予めインストールされたプログラムをプロセッサが実行することで、後述する各種の処理を実現する。解析装置１０は、例えば、ラップトップＰＣ（Personal Computer）である。ただし、解析装置１０は、以下に説明する機能および処理を実行可能な装置であればよく、他の装置（例えば、デスクトップＰＣ、タブレット端末装置）であってもよい。

【0023】

ネットワーク５０は、インターネット等の各種ネットワークを含む。ネットワーク５０は、有線通信方式を採用してもよいし、無線ＬＡＮ（local area network）等のその他の無線通信方式を採用してもよい。

【0024】

端末装置４０は、例えば、携帯可能なタブレット端末装置である。ただし、端末装置４０は、これに限られず、スマートフォン、デスクトップＰＣ（Personal Computer）などで実現されてもよい。なお、本実施の形態に従う振動解析システム１００は、解析装置１０と、センサユニット２０とが分離した分離型の装置で構成されているが、解析装置１０およびセンサユニット２０の一体型の装置で構成されていてもよい。

【0025】

図２は、振動解析システム１００の全体構成の一例を示すブロック図である。図２を参照して、振動解析システム１００は、解析装置１０と、センサユニット２０とを含む。

【0026】

センサユニット２０に接続されるセンサ３０は、振動や音の信号を検出可能なセンサであり、例えば、有機圧電素子を用いた加速度センサによって構成される。なお、センサ３０は、振動や音の信号を検出可能なセンサであればよく、他の方式（例えば、サーボ型）の加速度センサで構成されていてもよいし、各種の他のセンサで構成されていてもよい。

【0027】

センサ３０により得られる信号が電荷信号である場合、チャージコンバータが、センサ３０と振動解析システム１００との間に設けられる。この場合、チャージコンバータは、センサ３０からの電荷信号を電圧信号に変換して、振動解析システム１００に出力する。なお、センサ３０が、電荷信号を電圧信号に変換する機能を有する場合には、チャージコンバータは不要である。

【0028】

センサユニット２０は、センサ３０（あるいは、チャージコンバータ）から取得した振動信号を、解析装置１０で処理できる信号に変換する。具体的には、センサユニット２０は、フィルタ２１と、増幅器２２と、Ａ／Ｄコンバータ２３とを含む。

【0029】

フィルタ２１は、アナログフィルタであり、センサ３０から出力される振動信号からノイズ成分を除去する。フィルタ２１は、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ等により構成される。

【0030】

増幅器２２は、フィルタ２１から出力されるアナログ信号を所定倍に増幅し、増幅した信号をＡ／Ｄコンバータ２３に出力する。

【0031】

Ａ／Ｄコンバータ２３は、所定のサンプリング周波数にて、増幅器２２から入力される信号をアナログ信号からディジタル信号に変換する。Ａ／Ｄコンバータ２３は、ディジタル変換した信号を解析装置１０へ出力する。

【0032】

図３は、解析装置１０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図３を参照して、解析装置１０は、プロセッサ１０１と、メモリ１０３と、ディスプレイ１０５と、入力装置１０７と、信号入力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１０９と、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１１１とを含む。これらの各部は、互いにデータ通信可能に接続される。

【0033】

プロセッサ１０１は、典型的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Multi Processing Unit）等といった演算処理部である。プロセッサ１０１は、メモリ１０３に記憶されたプログラムを読み出して実行することで、解析装置１０の各部の動作を制御する。より詳細にはプロセッサ１０１は、当該プログラムを実行することによって、解析装置１０の各機能を実現する。

【0034】

メモリ１０３は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read-Only Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスクなどによって実現される。メモリ１０３は、プロセッサ１０１によって実行されるプログラム等を記憶する。

【0035】

ディスプレイ１０５は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等である。ディスプレイ１０５は、解析装置１０と一体的に構成されてもよいし、解析装置１０とは別個に構成されてもよい。

【0036】

入力装置１０７は、解析装置１０に対する操作入力を受け付ける。入力装置１０７は、例えば、キーボード、ボタン、マウスなどによって実現される。また、入力装置１０７は、タッチパネルとして実現されていてもよい。

【0037】

信号入力インターフェイス１０９は、プロセッサ１０１とセンサユニット２０との間のデータ伝送を仲介する。信号入力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１０９は、センサユニット２０を介して、センサ３０からの振動信号の入力を受け付ける。具体的には、信号入力インターフェイス１０９は、Ａ／Ｄコンバータ２３からのディジタル信号の入力を受け付ける。

【0038】

通信インターフェイス１１１は、プロセッサ１０１と端末装置４０等との間のデータ伝送を仲介する。通信方式としては、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等による無線通信方式が用いられる。なお、通信方式として、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）等の有線通信方式を用いてもよい。

【0039】

＜異常予測方式＞
本実施の形態に従う異常予測方式の概要について説明する。異常予測方式は、リファレンスデータを準備する準備工程と、ポンプ７０の異常状態を解析する解析工程とを含む。

【0040】

（準備工程）
本実施の形態に係る準備工程においては、例えば、動作開始初期のポンプ７０の振動状態が計測される。動作開始初期のポンプ７０は新品の状態であることから、正常時のポンプ７０の振動状態がリファレンスとして計測される。ただし、ポンプ７０の代わりに、ポンプ７０と同一種類の正常状態のポンプを別途用意して、当該ポンプの振動状態がリファレンスとして計測されてもよい。

【0041】

図４は、準備工程の一例を示すフローチャートである。典型的には、以下の各ステップは、解析装置１０のプロセッサ１０１がメモリ１０３に格納されたプログラムを実行することによって実現される。

【0042】

図４を参照して、プロセッサ１０１は、センサユニット２０を介して、センサ３０から出力される振動信号を取得する（ステップＳ１０）。具体的には、プロセッサ１０１は、センサ３０から正常時のポンプ７０に対応する振動信号（ポンプ７０の振動状態を示す振動信号）を取得する。

【0043】

プロセッサ１０１は、所定時間（例えば、数十～数百ｍ秒）蓄積された振動信号を、オクターブ分析する（ステップＳ１２）。本実施の形態では、１／３オクターブ分析が利用される。そのため、各振動信号は、１／３バンドパスフィルタによって、例えば０．４Ｈｚから２０ｋＨｚまでの４８バンドに分離され、バンド（すなわち、周波数帯域）ごとに信号強度（振動強度）が平均化される。以下の説明では、周波数帯域において平均化された信号強度を、単に「周波数帯域の信号強度」とも称する。

【0044】

プロセッサ１０１は、各周波数帯域について、正常時のポンプ７０に対応する当該周波数帯域の信号強度をリファレンスデータＲとしてメモリ１０３に記憶する（ステップＳ１４）。

【0045】

図５は、各周波数帯域の信号強度のデータセットの一例を示す図である。図５を参照して、データセット３１０は、各時間Ｔ１～Ｔｍ（ただし、ｍは自然数）について、各周波数帯域ｆ１～ｆｎ（ただし、ｎは自然数、ｎ＜ｍ）の信号強度Ｌを含む。各振動信号が４８バンドに分離される場合、ｎ＝４８である。例えば、データセット３１０は、時間Ｔ１においては、各周波数帯域ｆ１～ｆｎの信号強度Ｌ１＿１～Ｌ１＿ｎを含み、時間Ｔｍにおいては、各周波数帯域ｆ１～ｆｎの信号強度Ｌｍ＿１～Ｌｍ＿ｎを含む。リファレンスデータＲは、例えば、各時間Ｔ１～Ｔｎの各周波数帯域ｆ１～ｆｎの信号強度Ｌを含む。この場合、時間Ｔ１～Ｔｎの期間が動作開始初期期間に対応する。

【0046】

再び、図４を参照して、プロセッサ１０１は、リファレンスデータＲを用いてマハラノビス・タグチ法（ＭＴ法）における単位空間Ｕ１を設定する（ステップＳ１６）。具体的には、プロセッサ１０１は、各時間Ｔ１～Ｔｎにおける各周波数帯域ｆ１～ｆｎの信号強度Ｌのデータを、単位空間Ｕ１として設定する。単位空間Ｕ１は、後述する第１異常予測工程において用いられる。

【0047】

プロセッサ１０１は、各周波数帯域の信号強度の重心位置を示す２次元の重心データを算出する（ステップＳ１８）。具体的には、プロセッサ１０１は、データセット３１０から図６に示すデータセットを生成する。

【0048】

図６は、重心位置のデータセットの一例を示す図である。図６を参照して、データセット３２０は、時間Ｔ１～Ｔｍについて、周波数帯域の重心位置Ｇｘと、信号強度の重心位置Ｇｙとを含む。各時間Ｔ１～Ｔｍについて、２次元の重心データ（重心位置Ｇｘ，Ｇｙ）が生成される。重心位置Ｇｘは以下の式（１）で表され、重心位置Ｇｙは以下の式（２）で表される。

【0049】

【数1】

【0050】

【数2】

【0051】

ｆ_ｉはｉ番目の周波数帯域を表わし、Ｌ_ｉはｉ番目の周波数帯域の信号強度を表わし、Ｓは全周波数帯域の信号強度の総和を表わしている。上記（１）および（２）により、ｎ次元（多次元）のデータ（各周波数帯域ｆ１～ｆｎの信号強度Ｌ）で構成されるデータセット３１０から、２次元のデータ（重心位置Ｇｘ，Ｇｙ）で構成されるデータセット３２０が生成される。データセット３２０では、例えば、時間Ｔ１の重心位置Ｇｘ，Ｇｙがそれぞれ重心位置Ｇｆ＿１，ＧＬ＿１で表され、時間Ｔｍの重心位置Ｇｘ，Ｇｙがそれぞれ重心位置Ｇｆ＿ｍ，ＧＬ＿ｍで表される。

【0052】

再び、図４を参照して、プロセッサ１０１は、動作開始初期期間（例えば、時間Ｔ１～Ｔｎ）における重心データを用いて、ＭＴ法における単位空間Ｕ２を設定する（ステップＳ２０）。具体的には、プロセッサ１０１は、各時間Ｔ１～Ｔｎの２次元の重心データ（重心位置Ｇｘ，Ｇｙ）を、単位空間Ｕ２として設定する。単位空間Ｕ２は、後述する第２異常予測工程において用いられる。

【0053】

（解析工程）
解析工程は、ポンプ７０の振動状態の異常発生時期を予測する第１および第２異常予測工程と、ポンプ７０の振動状態の今後の傾向を解析するトレンド解析工程とを含む。

【0054】

図７は、解析工程の一例を示すフローチャートである。図７を参照して、プロセッサ１０１は、センサユニット２０を介して、センサ３０から出力される振動信号を取得する（ステップＳ３０）。具体的には、プロセッサ１０１は、通常期間（例えば、動作開始初期期間終了後の期間）中のポンプ７０に対応する振動信号をセンサ３０から取得する。

【0055】

プロセッサ１０１は、所定時間蓄積された振動信号を、オクターブ分析する（ステップＳ３２）。プロセッサ１０１は、各周波数帯域について、ポンプ７０に対応する当該周波数帯域の信号強度をメモリ１０３に記憶する（ステップＳ３４）。具体的には、ある時間Ｔｓでのポンプ７０における各周波数帯域の信号強度が、データセット３１０の形式で記憶される。ここで、時間Ｔｓでのポンプ７０における周波数帯域ｆ１～ｆｎの一連の信号強度Ｌｓ＿１～Ｌｓ＿ｎを、信号強度データＰｓとも称する。なお、時間Ｔ１～Ｔｎの期間が動作開始初期期間に対応するため、通常期間は時間Ｔｎ＋１～時間Ｔｍの期間に対応する。そのため、時間Ｔｓは、時間Ｔｎ＋１～時間Ｔｍのいずれかである。

【0056】

プロセッサ１０１は、信号強度データＰｓと準備工程で得られたデータとを用いて、第１異常予測工程（ステップＳ４０）、第２異常予測工程（ステップＳ６０）およびトレンド解析工程（ステップＳ７０）を実行する。これらの各工程は、並行して実行されてもよいし、順次実行されてもよい。

【0057】

［第１異常予測工程］
図８は、第１異常予測工程の一例を示すフローチャートである。第１異常予測工程では、多次元データで構成されるデータセット３１０が用いられる。図８を参照して、プロセッサ１０１は、図４のステップＳ１６で設定した単位空間Ｕ１に対する、複数の信号強度で構成される信号空間Ｘ１ｓのマハラノビス距離ＭＤ１（以下、単に「距離ＭＤ１」とも称する。）を算出する（ステップＳ４１）。信号空間Ｘ１ｓは、時間Ｔｓでの複数の信号強度Ｌｓ＿１～Ｌｓ＿ｎ（すなわち、信号強度データＰｓ）で構成される。

【0058】

プロセッサ１０１は、距離ＭＤ１が閾値Ｔｈ１（例えば、５）以上であるか否かを判断する（ステップＳ４３）。距離ＭＤ１が閾値Ｔｈ１未満である場合（ステップＳ４３においてＮＯ）、プロセッサ１０１は第１異常予測工程を終了する。距離ＭＤ１が閾値Ｔｈ１以上である場合（ステップＳ４３においてＹＥＳ）、プロセッサ１０１は、近い将来にポンプ７０に異常が発生すると予測して、異常アラートを出力して（ステップＳ４５）、第１異常予測工程を終了する。典型的には、異常アラートは、ディスプレイ１０５に表示される。なお、異常アラートは、スピーカを介して音声出力される構成であってもよい。

【0059】

ここで、図９を参照しながら、プロセッサ１０１が上記のように予測する理由について説明する。図９は、多次元データに基づくマハラノビス距離の時系列データを示す図である。グラフ４１０は、ポンプ７０と同一種類の参照ポンプにおけるマハラノビス距離ＭＤｘ１の時系列データを示している。そのため、グラフ４１０のマハラノビス距離ＭＤｘ１は、ポンプ７０におけるマハラノビス距離ＭＤ１と同一の傾向を示すといえる。

【0060】

グラフ４１０によると、単位空間に対する信号空間のマハラノビス距離ＭＤｘ１は、時間Ｔａ１のときに初めて閾値Ｔｈ１（＝５）を超えている。その後、時間Ｔａ２，Ｔａ３，Ｔａ４において、マハラノビス距離ＭＤｘ１は閾値Ｔｈ１を超え、最終的には時間Ｔａ５において参照ポンプに異常が発生している。時間Ｔａ１から時間Ｔａ５までの期間は、４．５日であり、時間Ｔａ２から時間Ｔａ５までの期間は３日であり、時間Ｔａ３から時間Ｔａ５までの期間は１．５日であり、時間Ｔａ４から時間Ｔａ５までの期間は８．５時間であった。このことから、マハラノビス距離ＭＤｘ１が閾値Ｔｈ１を初めて超えてから数日後に異常が発生していることが理解される。

【0061】

したがって、閾値Ｔｈ１以上のマハラノビス距離ＭＤ１が算出された場合には、プロセッサ１０１は、近い将来にポンプ７０に異常が発生すると予測する。特に、プロセッサ１０１は、閾値Ｔｈ１以上のマハラノビス距離ＭＤ１が初めて算出されたときから数日後にポンプ７０に異常が発生すると予測してもよい。この場合、プロセッサ１０１は、数日後にポンプ７０に異常が発生する可能性があることを通知する、比較的警告レベルの高い異常アラートを出力してもよい。

【0062】

［第２異常予測工程］
図１０は、第２異常予測工程の一例を示すフローチャートである。図１０を参照して、プロセッサ１０１は、各周波数帯域の信号強度の重心位置を示す２次元の重心データを算出する（ステップＳ６１）。具体的には、プロセッサ１０１は、ステップＳ３４で記憶された信号強度データＰｓから式（１）および（２）を用いて２次元の重心データ（すなわち、重心位置Ｇｘ，Ｇｙ）を算出する。

【0063】

プロセッサ１０１は、図４のステップＳ２０で設定した単位空間Ｕ２に対する、２次元の重心データで構成される信号空間Ｘ２ｓのマハラノビス距離ＭＤ２（以下、単に「距離ＭＤ２」とも称する。）を算出する（ステップＳ６３）。信号空間Ｘ２は、時間Ｔｓでの重心位置Ｇｘ，Ｇｙ（すなわち、Ｇｆ＿ｓ，ＧＬ＿ｓ）で構成される。

【0064】

プロセッサ１０１は、距離ＭＤ２が閾値Ｔｈ２（例えば、５）以上であるか否かを判断する（ステップＳ６５）。距離ＭＤ２が閾値Ｔｈ２未満である場合（ステップＳ６５においてＮＯ）、プロセッサ１０１は第２異常予測工程を終了する。距離ＭＤ２が閾値Ｔｈ２以上である場合（ステップＳ６５においてＹＥＳ）、プロセッサ１０１は、極めて近い将来にポンプ７０に異常が発生すると予測して、異常アラートを出力して（ステップＳ６７）、第２異常予測工程を終了する。

【0065】

ここで、図１１を参照しながら、プロセッサ１０１が上記のように予測する理由について説明する。図１１は、２次元データに基づくマハラノビス距離の時系列データを示す図である。グラフ４２０は、ポンプ７０と同一種類の参照ポンプにおけるマハラノビス距離ＭＤｘ２の時系列データを示している。そのため、グラフ４２０のマハラノビス距離ＭＤｘ２は、ポンプ７０におけるマハラノビス距離ＭＤ２と同一の傾向を示すといえる。

【0066】

グラフ４２０によると、マハラノビス距離ＭＤｘ２は、時間Ｔｂ１のときに初めて閾値Ｔｈ２（＝５）を超えている。その後、時間Ｔｂ２において参照ポンプに異常が発生している。時間Ｔｂ１から時間Ｔｂ２までの期間は、５．５時間であった。このことから、マハラノビス距離ＭＤｘ２が閾値Ｔｈ２を最初に超えてから数時間後に異常が発生しているといえる。

【0067】

したがって、閾値Ｔｈ２以上のマハラノビス距離ＭＤ２が算出された場合には、プロセッサ１０１は、極めて近い将来にポンプ７０に異常が発生すると予測する。特に、プロセッサ１０１は、閾値Ｔｈ２以上のマハラノビス距離ＭＤ２が初めて算出されたときから数時間後にポンプ７０に異常が発生すると予測してもよい。この場合、プロセッサ１０１は、数時間後に異常が発生する可能性があることを通知する、警告レベルの高い異常アラートを出力してもよい。

【0068】

［トレンド解析工程］
図１２は、トレンド解析工程の一例を示すフローチャートである。図１２を参照して、プロセッサ１０１は、信号強度データＰｓから、リファレンスデータＲの代表データを減算した差分Ｈを算出する（ステップＳ７１）。

【0069】

リファレンスデータＲは、各時間Ｔ１～Ｔｎの各周波数帯域ｆ１～ｆｎの信号強度Ｌを含むデータ群で構成される。例えば、プロセッサ１０１は、このデータ群のうち、ある時間Ｔｎの各周波数帯域ｆ１～ｆｎの信号強度Ｌｎ＿１～Ｌｎ＿ｎを代表データとして抽出する。そして、プロセッサ１０１は、信号強度データＰｓから代表データを減算した差分Ｈを算出する。これにより、各周波数帯域の差分Ｈが算出される。

【0070】

なお、代表データは、時間Ｔ１～Ｔｎの各周波数帯域ｆ１～ｆｎの信号強度Ｌの平均値で構成されていてもよい。この場合、例えば、代表データに含まれる周波数帯域ｆ１の信号強度Ｌ１は、信号強度Ｌ１＿１～Ｌｎ＿１の平均値で構成され、代表データに含まれる周波数帯域ｆｎの信号強度Ｌｎは、信号強度Ｌ１＿ｎ～Ｌｎ＿ｎの平均値で構成される。

【0071】

続いて、プロセッサ１０１は、周波数帯域ごとに差分Ｈと複数の基準値Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３とを比較することにより、各周波数帯域におけるポンプ７０の振動状態の異常レベルを判定する（ステップＳ７３）。例えば、差分Ｈが０以上かつ基準値Ｚ１（例えば、３ｄＢ）未満である場合には、異常レベルは「０」であり、振動状態は「正常」となる。差分Ｈが基準値Ｚ１以上かつ基準値Ｚ２（例えば、６ｄＢ）未満である場合には、異常レベルは「１」であり、ポンプ７０の状態確認が推奨される。差分Ｈが基準値Ｚ２以上かつ基準値Ｚ３（例えば、１０ｄＢ）未満である場合には、異常レベルは「２」であり、ポンプ７０のメンテナンスが推奨される。差分Ｈが基準値Ｚ３以上である場合には、異常レベルは「３」であり、ポンプ７０の交換等が必要な危険な状態である。

【0072】

プロセッサ１０１は、ポンプ７０における振動状態の異常レベルの判定結果に基づいて、異常アラートを出力する（ステップＳ７５）。具体的には、プロセッサ１０１は、異常レベルが「３」である場合（すなわち、Ｈ≧Ｚ３の場合）には、警告レベルが高い異常アラート（例えば、「危険」）を出力し、異常レベルが「２」である場合（すなわち、Ｚ２≦Ｈ＜Ｚ３の場合）には、警告レベルが比較的高い異常アラート（例えば、「メンテナンス推奨」）を出力し、異常レベルが「１」である場合（すなわち、Ｚ１≦Ｈ＜Ｚ２の場合）には、警告レベルが低い異常アラート（例えば、「注意」）を出力する。なお、プロセッサ１０１は、異常レベルが「０」である場合（すなわち、Ｈ＜Ｚ１の場合）には、ポンプ７０の振動状態が「正常」であることを出力してもよい。続いて、プロセッサ１０１は、異常レベルの判定結果を記憶する（ステップＳ７７）。

【0073】

プロセッサ１０１は、各周波数帯域におけるポンプ７０の振動状態のうち、基準時点（例えば、現時点）において異常レベルが高い上位所定数（例えば、５つ）の振動状態を特定し、当該特定した振動状態に対応する周波数帯域を抽出する（ステップＳ７９）。基準時点は、ユーザにより任意に選択可能に構成される。

【0074】

プロセッサ１０１は、抽出された周波数帯域（以下、「抽出周波数帯域」とも称する。）の振動状態について、トレンド予測処理を実行する（ステップＳ８１）。具体的には、プロセッサ１０１は、抽出周波数帯域における既存（過去）の差分Ｈの時系列データに基づいて、未来の差分Ｈの傾向を予測する。例えば、プロセッサ１０１は、基準時点よりも過去の差分Ｈの時系列データを近似曲線（例えば、線形近似、指数近似等）により近似して、基準時点よりも未来の差分Ｈを予測する。また、プロセッサ１０１は、過去の差分Ｈの時系列データを回帰分析することによって回帰直線を取得し、当該回帰直線の傾きおよび切片に基づいて未来の差分Ｈを予測してもよい。

【0075】

プロセッサ１０１は、トレンド予測処理の結果をトレンドグラフとしてディスプレイ１０５に表示する（ステップＳ８３）。プロセッサ１０１は、トレンドグラフに関するデータをメモリ１０３に記憶して（ステップＳ８５）、トレンド解析工程を終了する。例えば、プロセッサ１０１は、抽出周波数帯域、トレンドグラフ等の各種データをメモリ１０３に記憶する。

【0076】

＜画面例＞
図１３は、ユーザインターフェイス画面５００のレイアウト例を示す図である。ただし、ユーザインターフェイス画面５００は、後述する機能を実現できるレイアウトであればよく、図１３以外のレイアウトであってもよい。

【0077】

図１３を参照して、ユーザインターフェイス画面５００は、表示領域５０２～５１２と、計測条件および設定値の表示領域５１４と、各種ボタン５１６と、表示領域５２０～５４０と、グラフ５５０～５７０を含む。

【0078】

表示領域５０２には、センサユニット２０の識別番号（ユニット番号）、センサ３０の識別番号（センサ番号）、計測対象名（例えば、ポンプ）等が表示される。表示領域５０４には、多次元データを用いたＭＴ法により算出された距離ＭＤ１に基づくステータスが表示される。このステータスは、算出された距離ＭＤ１の値に応じて変化する。例えば、閾値Ｔｈ１（例えば、５）以上の距離ＭＤ１が算出されている場合にはステータス「危険」が表示され、閾値Ｔｈ１未満かつ閾値Ｔｈ１ａ（例えば、４）以上の距離ＭＤ１が算出されている場合にはステータス「メンテナンス推奨」が表示され、閾値Ｔｈ１ａ未満かつ閾値Ｔｈ１ｂ（例えば、３）以上の距離ＭＤ１が算出されている場合にはステータス「注意」が表示され、閾値Ｔｈ１ｂ未満の距離ＭＤ１が算出されている場合にはステータス「正常」が表示される。このように、距離ＭＤ１が大きいほどステータスの警告レベルは高くなる。

【0079】

表示領域５０６には、２次元データを用いたＭＴ法により算出された距離ＭＤ２に基づくステータスが表示される。このステータスは、距離ＭＤ２の値に応じて変化する。例えば、閾値Ｔｈ２（例えば、５）以上の距離ＭＤ２が算出されている場合にはステータス「危険」が表示され、閾値Ｔｈ２未満かつ閾値Ｔｈ２ａ（例えば、４）以上の距離ＭＤ２が算出されている場合にはステータス「メンテナンス推奨」が表示され、閾値Ｔｈ２ａ未満かつ閾値Ｔｈ２ｂ（例えば、３）以上の距離ＭＤ２が算出されている場合にはステータス「注意」が表示され、閾値Ｔｈ２ｂ未満の距離ＭＤ２が算出されている場合にはステータス「正常」が表示される。このように、距離ＭＤ２が大きいほどステータスの警告レベルは高くなる。

【0080】

表示領域５０８には、トレンド解析に基づくステータスが表示される。このステータスは、基準時点における差分Ｈに応じて変化する。例えば、基準時点の差分Ｈが基準値Ｚ３（例えば、１０ｄＢ）以上の場合にはステータス「危険」が表示され、差分Ｈが基準値Ｚ３未満かつ基準値Ｚ２（例えば、６ｄＢ）以上の場合にはステータス「メンテナンス推奨」が表示され、差分Ｈが基準値Ｚ２未満かつ基準値Ｚ１（例えば、３ｄＢ）以上の場合にはステータス「注意」が表示され、差分Ｈが基準値Ｚ１未満の場合にはステータス「正常」が表示される。このように、差分Ｈが大きいほどステータスの警告レベルは高くなる。

【0081】

表示領域５２０には、センサ３０により検出された時系列のセンサデータ（生データ）が示される。表示領域５３０には、時系列のセンサデータをＦＦＴ（fast Fourier transform）解析した解析結果（周波数スペクトル）が表示される。表示領域５４０には、時系列のセンサデータを１／３オクターブ分析することによって得られる信号強度データが棒グラフで表示される。

【0082】

グラフ５５０は、距離ＭＤ１の時系列データを示している。グラフ５６０は、距離ＭＤ２の時系列データを示している。グラフ５７０は、図１２のステップＳ８３の処理によって得られるトレンドグラフである。

【0083】

上述したように、閾値Ｔｈ１以上の距離ＭＤ１が最初に算出されたときから数日後にポンプ７０に異常が発生すると予測され、閾値Ｔｈ２以上の距離ＭＤ２が最初に算出されたときから数時間後にポンプ７０に異常が発生すると予測される。そのため、ユーザは、グラフ５５０および５６０を確認することにより、ポンプ７０の異常の発生時期を推測することができる。

【0084】

例えば、ユーザは、グラフ５５０において閾値Ｔｈ１以上の距離ＭＤ１が確認された場合、状態変化を確認しながら保全の準備を進めておき、グラフ５６０において閾値Ｔｈ２以上の距離ＭＤ２が確認された場合、すぐに保全に着手することができる。これにより、ポンプ７０の点検、メンテナンス、修理等の機器保全の時期を精度よく予測できるため、機器保全を計画的に実施することができる。

【0085】

＜機能構成＞
図１４は、解析装置１０の機能ブロック図である。図１４を参照して、解析装置１０は、主たる機能構成として、信号入力部２０２と、強度算出部２０４と、第１距離算出部２０６と、重心算出部２０８と、第２距離算出部２１０と、異常予測部２１２と、トレンド解析部２１４と、出力制御部２１６とを含む。これらの各機能は、例えば、解析装置１０のプロセッサ１０１がメモリ１０３に格納されたプログラムを実行することによって実現される。なお、これらの機能の一部または全部はハードウェアで実現されるように構成されていてもよい。

【0086】

信号入力部２０２は、動作中のポンプ７０に取り付けられたセンサ３０により検出される振動信号の入力を受け付ける。具体的には、信号入力部２０２は、センサユニット２０を介して、センサ３０により検出された振動信号（ディジタル信号）を受信する。

【0087】

強度算出部２０４は、信号入力部２０２により受け付けられた振動信号を分析することにより、複数の周波数帯域にそれぞれ対応する複数の信号強度を算出する。具体的には、強度算出部２０４は、ポンプ７０に対応する振動信号をオクターブ分析（例えば、１／３オクターブ分析）することにより、各周波数帯域の信号強度（例えば、各周波数帯域ｆ１～ｆｍの信号強度Ｌ）を算出する。なお、強度算出部２０４は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）により、各周波数帯域の信号強度を算出する構成であってもよい。

【0088】

第１距離算出部２０６は、ＭＴ法を用いて、予め設定された単位空間（例えば、単位空間Ｕ１）に対する、複数の信号強度で構成される信号空間（例えば、信号空間Ｘ１）のマハラノビス距離（例えば、距離ＭＤ１）を算出する。典型的には、単位空間Ｕ１は、正常時のポンプ７０に対応する振動信号を分析することにより算出される、複数の周波数帯域ｆ１～ｆｎにそれぞれ対応する複数の信号強度Ｌで構成される。正常時のポンプ７０に対応する振動信号は、例えば、各時間Ｔ１～Ｔｎ（すなわち、動作開始初期期間）におけるポンプ７０の振動状態を示す振動信号であってもよいし、ポンプ７０と同一種類の正常状態のポンプの振動状態を示す振動信号であってもよい。各時間（例えば、時間Ｔｎ＋１～Ｔｍ）についての距離ＭＤ１が算出されることで、距離ＭＤ１の時系列データが生成される。

【0089】

重心算出部２０８は、強度算出部２０４により算出された複数の信号強度の重心位置を示す２次元の重心データ（例えば、重心位置Ｇｘ，Ｇｙ）を算出する。

【0090】

第２距離算出部２１０は、ＭＴ法を用いて、予め設定された単位空間（例えば、単位空間Ｕ２）に対する、２次元の重心データで構成される信号空間（例えば、信号空間Ｘ２）のマハラノビス距離（例えば、距離ＭＤ２）を算出する。典型的には、単位空間Ｕ２は、単位空間Ｕ１を構成する複数の信号強度Ｌの重心位置を示す２次元の重心データで構成される。各時間（例えば、時間Ｔｎ＋１～Ｔｍ）についての距離ＭＤ２が算出されることで、距離ＭＤ２の時系列データが生成される。

【0091】

異常予測部２１２は、距離ＭＤ１と距離ＭＤ２とに基づいて、ポンプ７０に異常が発生する異常発生時期を予測する。ある局面では、閾値Ｔｈ１以上の距離ＭＤ１が算出された場合における異常発生時期は、閾値Ｔｈ１以上の距離ＭＤ１が算出されていない場合における異常発生時期よりも近い将来であると予測される。具体的には、異常予測部２１２は、閾値Ｔｈ１以上の距離ＭＤ１が算出されてから数日経過後にポンプ７０に異常が発生すると予測する。なお、異常予測部２１２は、現時点において閾値Ｔｈ１以上の距離ＭＤ１が算出されていない場合には、現時点から数日以内にポンプ７０に異常が発生する可能性は低いと予測してもよい。

【0092】

他の局面では、閾値Ｔｈ１以上の距離ＭＤ１が算出され、かつ閾値Ｔｈ２以上の距離ＭＤ２が算出された場合における異常発生時期は、閾値Ｔｈ１以上の距離ＭＤ１が算出され、かつ閾値Ｔｈ２以上の距離ＭＤ２が算出されていない場合における異常発生時期よりも近い将来であると予測される。具体的には、異常予測部２１２は、閾値Ｔｈ２以上の距離ＭＤ２が算出されてから数時間経過後にポンプ７０に異常が発生すると予測する。なお、現時点において閾値Ｔｈ１以上の距離ＭＤ１が算出されているが、閾値Ｔｈ２以上の距離ＭＤ２が算出されていない場合には、異常予測部２１２は、現時点から数時間以内にポンプ７０に異常が発生する可能性は低いと予測してもよい。

【0093】

トレンド解析部２１４は、複数の周波数帯域の各々について、ポンプ７０に対応する当該周波数帯域の信号強度と、参照ポンプに対応する当該周波数帯域の信号強度との差分Ｈを算出する。トレンド解析部２１４は、ポンプ７０に対応する各周波数帯域の信号強度と、所定の基準値とに基づいて、各周波数帯域におけるポンプ７０の振動状態の異常レベルを判定する。具体的には、トレンド解析部２１４は、複数の周波数帯域の各々について、当該周波数帯域における差分Ｈと複数の基準値Ｚ１～Ｚ３とを比較することにより、当該周波数帯域におけるポンプ７０の振動状態の異常レベルを判定する。

【0094】

また、トレンド解析部２１４は、各周波数帯域におけるポンプ７０の振動状態の中から、異常レベルが高い方から上位所定数（例えば、５つ）の振動状態を特定し、当該特定された振動状態に対応する周波数帯域を抽出する。トレンド解析部２１４は、メモリ１０３に記憶された各周波数帯域の差分Ｈの時系列データに基づいて、各周波数帯域の未来の差分Ｈを予測する。具体的には、トレンド解析部２１４は、基準時点よりも過去の差分Ｈの時系列データを回帰分析することにより未来の差分Ｈを予測する。あるいは、トレンド解析部２１４は、過去の差分Ｈの時系列データを近似曲線により近似することにより未来の差分Ｈを予測する。

【0095】

出力制御部２１６は、異常予測部２１２の予測結果等の各種情報を出力する。ある局面では、出力制御部２１６は、閾値Ｔｈ１以上の距離ＭＤ１が算出された場合、第１警告情報（例えば、近い将来におけるポンプ７０の異常発生を警告する情報）を出力し、閾値Ｔｈ２以上の距離ＭＤ２が算出された場合、第１警告情報よりも警告レベルの大きい（ユーザに対して警戒を強く促す）第２警告情報（例えば、極めて近い将来におけるポンプ７０の異常発生を警告する情報）を出力する。

【0096】

例えば、第１警告情報が、中程度の緊急度を示す警告レベルである場合、第２警告情報は、高程度の緊急度を示す警告レベルである。すなわち、第２警告情報は、第１警告情報よりも緊急度の高い情報となる。この場合、出力制御部２１６は、第１警告情報の表示態様よりも第２警告情報の表示態様を強調して（すなわち、第１警告情報よりも第２警告情報の方が目立つように）ディスプレイ１０５に表示してもよい。

【0097】

他の局面では、出力制御部２１６は、ユーザインターフェイス画面５００に示す各種情報をディスプレイ１０５に表示させる。具体的には、出力制御部２１６は、距離ＭＤ１の時系列データ（例えば、図１３中のグラフ５５０）と、距離ＭＤ２の時系列データ（例えば、図１３中のグラフ５６０）とをディスプレイ１０５に表示させる。さらに他の局面では、出力制御部２１６は、予測された各周波数帯域の未来の差分Ｈ（例えば、グラフ５７０に示すトレンドグラフ）をディスプレイ１０５に表示させる。また、出力制御部２１６は、トレンド解析部２１４により判定された異常レベルの判定結果に基づく異常アラートを出力（例えば、ディスプレイ１０５に表示）する。

【0098】

＜利点＞
本実施の形態によると、ＭＴ法による距離ＭＤ１および距離ＭＤ２を確認することにより、ポンプ７０の異常発生時期が近い将来（例えば、数日後）なのか、極めて近い将来なのか（例えば、数時間後）を予測できる。さらに、トレンドグラフによる傾向も併せて参照することにより様々な角度からポンプ７０の異常を事前に予測することができる。そのため、機器保全を計画的に実施することができる。

【0099】

＜その他の実施の形態＞
（１）上述した実施の形態では、解析装置１０は、閾値Ｔｈ１以上となるマハラノビス距離ＭＤ１が初めて算出されてから数日後に異常発生すると予測する構成について説明した。これに関して、図９に示されるように、時間Ｔａ１のときに初めて閾値Ｔｈ１以上となってから、時間Ｔａ２，Ｔａ３，Ｔａ４において、マハラノビス距離ＭＤｘ１は閾値Ｔｈ１以上となり、時間Ｔａ５において参照ポンプに異常が発生している。そのため、マハラノビス距離ＭＤｘ１が閾値Ｔｈ１以上となる回数が多くなるほど、異常発生時期が近づいているといえる。そのため、解析装置１０（異常予測部２１２）は、閾値Ｔｈ１以上となる距離ＭＤ１が算出される回数が多いほど、より近い将来にポンプ７０の異常が発生すると予測してもよい。

【0100】

（２）上述した実施の形態において、コンピュータを機能させて、上述のフローチャートで説明したような制御を実行させるプログラムを提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに付属するフレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、二次記憶装置、主記憶装置およびメモリカードなどの一時的でないコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。あるいは、コンピュータに内蔵するハードディスクなどの記録媒体にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。

【0101】

プログラムは、コンピュータのオペレーティングシステム（ＯＳ）の一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定の配列で所定のタイミングで呼出して処理を実行させるものであってもよい。その場合、プログラム自体には上記モジュールが含まれずＯＳと協働して処理が実行される。このようなモジュールを含まないプログラムも、本実施の形態にかかるプログラムに含まれ得る。また、本実施の形態にかかるプログラムは他のプログラムの一部に組込まれて提供されるものであってもよい。その場合にも、プログラム自体には上記他のプログラムに含まれるモジュールが含まれず、他のプログラムと協働して処理が実行される。このような他のプログラムに組込まれたプログラムも、本実施の形態にかかるプログラムに含まれ得る。

【0102】

（３）上述の実施の形態として例示した構成は、本発明の構成の一例であり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、一部を省略する等、変更して構成することも可能である。また、上述した実施の形態において、その他の実施の形態で説明した処理や構成を適宜採用して実施する場合であってもよい。

【0103】

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した説明ではなく、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

【符号の説明】

【0104】

１０ 解析装置、２０ センサユニット、２１ フィルタ、２２ 増幅器、２３ コンバータ、３０ センサ、４０ 端末装置、５０ ネットワーク、７０ ポンプ、１００ 振動解析システム、１０１ プロセッサ、１０３ メモリ、１０５ ディスプレイ、１０７ 入力装置、１０９ 信号入力インターフェイス、１１１ 通信インターフェイス、２０２ 信号入力部、２０４ 強度算出部、２０６ 第１距離算出部、２０８ 重心算出部、２１０ 第２距離算出部、２１２ 異常予測部、２１４ トレンド解析部、２１６ 出力制御部、３１０，３２０ データセット、５００ ユーザインターフェイス画面、１０００ システム。

【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】