特許 7646591 状態監視装置、方法及びプログラム

(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】2025-03-07

(45)【発行日】2025-03-17

(54)【発明の名称】状態監視装置、方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G05B 23/02 20060101AFI20250310BHJP

【ＦＩ】

G05B23/02 302Z

【請求項の数】 14

(21)【出願番号】P 2022040230

(22)【出願日】2022-03-15

(65)【公開番号】P2023135163

(43)【公開日】2023-09-28

【審査請求日】2024-03-01

(73)【特許権者】

【識別番号】000003078

【氏名又は名称】株式会社東芝

(74)【代理人】

【識別番号】110003708

【氏名又は名称】弁理士法人鈴榮特許綜合事務所

(72)【発明者】

【氏名】須藤 隆

(72)【発明者】

【氏名】鹿仁島 康裕

(72)【発明者】

【氏名】柳橋 宏行

【審査官】牧 初

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１２－１９７１８１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－２００１７７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２１－１７８５３０（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０５Ｂ ２３／００－２３／０２

Ｂ６６Ｂ ３／００－ ５／２８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

少なくとも一部が移動する機械装置の状態を監視するセンサから出力されたセンサ信号を収集する収集部と、
前記センサ信号に基づいて、前記機械装置の異常の有無を診断する診断部と、
を備え、
前記診断部は、
前記機械装置の速度、加速度、加加速度のいずれか１つ以上に応じた時間幅で前記センサ信号を切り出す切出部と、
前記切り出したセンサ信号に基づいて前記異常の有無を判定する判定部と
を含んでおり、
前記切出部は、
前記機械装置が一定の速度で移動している場合には第１の時間幅で前記センサ信号を切り出し、
前記機械装置が加速又は減速している場合には当該加速又は減速が生じた時点から第２の時間幅で前記センサ信号を切り出す、
状態監視装置。

【請求項2】

少なくとも一部が移動する機械装置の状態を監視するセンサから出力されたセンサ信号を収集する収集部と、
前記センサ信号に基づいて、前記機械装置の異常の有無を診断する診断部と、
を備え、
前記診断部は、
前記機械装置の速度、加速度、加加速度のいずれか１つ以上に応じた時間幅で前記センサ信号を切り出す切出部と、
前記切り出したセンサ信号に基づいて前記異常の有無を判定する判定部と
を含んでおり、
前記機械装置は、開閉可能なドアを有し、
前記切出部は、前記機械装置が停止して前記ドアの開又は閉動作を開始した場合には、前記開始した時点から第３の時間幅で前記センサ信号を切り出す、
状態監視装置。

【請求項3】

前記開又は閉動作を開始させるトリガ信号を検出し、当該検出結果に基づいて前記切出部を制御する切出制御部、を更に備えた請求項２に記載の状態監視装置。

【請求項4】

少なくとも一部が移動する機械装置の状態を監視するセンサから出力されたセンサ信号を収集する収集部と、
前記センサ信号に基づいて、前記機械装置の異常の有無を診断する診断部と、
切出制御部と、
を備え、
前記診断部は、
前記機械装置の速度、加速度、加加速度のいずれか１つ以上に応じた時間幅で前記センサ信号を切り出す切出部と、
前記切り出したセンサ信号に基づいて前記異常の有無を判定する判定部と
を含んでおり、
前記切出制御部は、前記機械装置の駆動を促進又は抑圧させるトリガ信号に基づいて、当該機械装置の速度が一定状態、加速状態又は減速状態にあることを判定し、当該判定結果に基づいて前記切出部を制御する、
状態監視装置。

【請求項5】

前記センサ信号は、加速度信号又は音信号である、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の状態監視装置。

【請求項6】

少なくとも一部が移動する機械装置の状態を監視するセンサから出力されたセンサ信号を収集する収集部と、
前記センサ信号に基づいて、前記機械装置の異常の有無を診断する診断部と、
を備え、
前記診断部は、
前記機械装置の速度、加速度、加加速度のいずれか１つ以上に応じた時間幅で前記センサ信号を切り出す切出部と、
前記切り出したセンサ信号に基づいて前記異常の有無を判定する判定部と
を含んでおり、
前記センサ信号は、音信号であり、
前記診断部は、
前記切り出されたセンサ信号である前記音信号から雑音を低減するフィルタを有し、前記雑音が低減された音信号を前記判定部に出力する音源分離部と、
前記機械装置における搭乗の有無に応じて、前記フィルタの係数の更新回数を設定する設定部と、
を更に備えた状態監視装置。

【請求項7】

前記設定部は、前記搭乗の有りの場合には前記更新回数を第１設定値に設定し、前記搭乗の無しの場合には前記更新回数を前記第１設定値よりも大きい第２設定値に設定する、請求項６に記載の状態監視装置。

【請求項8】

前記音信号に基づいて前記搭乗の有無を検知し、当該検知結果を前記設定部に送出する搭乗検知部、を更に備えた請求項６又は７に記載の状態監視装置。

【請求項9】

前記機械装置に設けられた人感センサ、重量センサ又は画像センサから出力された出力信号に基づいて前記搭乗の有無を検知し、当該検知結果を前記設定部に送出する搭乗検知部、を更に備えた請求項６又は７に記載の状態監視装置。

【請求項10】

前記判定部は、前記切り出したセンサ信号に基づいて異常度を算出し、前記異常度が閾値よりも大きい場合に異常と判定する、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の状態監視装置。

【請求項11】

前記判定部は、前記切り出したセンサ信号を教師なし学習済みの機械学習モデルに入力し、前記機械学習モデルから出力された前記異常度と前記閾値とを比較することにより、前記異常の有無を判定する、請求項１０記載の状態監視装置。

【請求項12】

少なくとも一部が移動する機械装置の状態を監視するセンサから出力されたセンサ信号を収集する収集部と、
前記センサ信号に基づいて、前記機械装置の異常の有無を診断する診断部と、
を備え、
前記診断部は、
前記機械装置の速度、加速度、加加速度のいずれか１つ以上に応じた時間幅で前記センサ信号を切り出す切出部と、
前記切り出したセンサ信号に基づいて前記異常の有無を判定する判定部と
を含んでおり、
前記センサ信号は、音信号であり、
前記判定部は、
前記機械装置が一定の速度で移動している場合には前記切り出したセンサ信号である前記音信号のパワーを算出し、前記パワーと閾値とに基づいて前記異常の有無を判定し、
前記機械装置が加速又は減速している場合には前記切り出したセンサ信号である前記音信号の異常度を算出し、前記異常度と閾値とに基づいて前記異常の有無を判定する、
状態監視装置。

【請求項13】

少なくとも一部が移動する機械装置の状態を監視するセンサから出力されたセンサ信号を収集することと、
前記センサ信号に基づいて、前記機械装置の異常の有無を診断することと、
を備え、
前記診断することは、
前記機械装置の速度、加速度、加加速度のいずれか１つ以上に応じた時間幅で前記センサ信号を切り出すことと、
前記切り出したセンサ信号に基づいて前記異常の有無を判定することと
を含んでおり、
前記切り出すことは、
前記機械装置が一定の速度で移動している場合には第１の時間幅で前記センサ信号を切り出すことと、
前記機械装置が加速又は減速している場合には当該加速又は減速が生じた時点から第２の時間幅で前記センサ信号を切り出すことと、
を含んでいる状態監視方法。

【請求項14】

少なくとも一部が移動する機械装置の状態を監視するセンサから出力されたセンサ信号を収集する機能、
前記センサ信号に基づいて、前記機械装置の異常の有無を診断する機能、
をコンピュータに実現させ、
前記診断する機能は、
前記機械装置の速度、加速度、加加速度のいずれか１つ以上に応じた時間幅で前記センサ信号を切り出す機能と、
前記切り出したセンサ信号に基づいて前記異常の有無を判定する機能と
を含んでおり、
前記切り出す機能は、
前記機械装置が一定の速度で移動している場合には第１の時間幅で前記センサ信号を切り出す機能と、
前記機械装置が加速又は減速している場合には当該加速又は減速が生じた時点から第２の時間幅で前記センサ信号を切り出す機能と、
を含んでいるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、状態監視装置、方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年のＩｏＴ（Internet of Things）の進展に伴って、各種センサから出力されるセンサ信号（データ）により、人が搭乗する移動体などの機械装置の状態を監視する状態監視装置が開発されている。例えば、状態監視装置は、移動体に設置したセンサから収集したセンサ信号に基づいて、常時、移動体の動作状態を監視し、突発的な故障や経年変化による劣化などの異常検出を行う。一方、移動体は、加速のための推進機構や、減速のための抑止機構を備えている。これに伴い、状態監視装置は、各種センサからのセンサ信号により、移動体の加速時・減速時などの様々な動作状態を監視している。

【0003】

このような状態監視装置は、センサ信号の処理量を低減しつつ、異常検出の精度を維持することが求められている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特許第３８７２２５２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

本発明が解決しようとする課題は、センサ信号の処理量を低減しつつ、異常検出の精度を維持し得る状態監視装置、方法及びプログラムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

実施形態に係る状態監視装置は、収集部と、診断部とを備えている。前記収集部は、少なくとも一部が移動する機械装置の状態を監視するセンサから出力されたセンサ信号を収集する。前記診断部は、前記センサ信号に基づいて、前記機械装置の異常の有無を診断する。前記診断部は、切出部と、判定部とを備えている。前記切出部は、前記機械装置の速度、加速度、加加速度のいずれか１つ以上に応じた時間幅で前記センサ信号を切り出す。前記判定部は、前記切り出したセンサ信号に基づいて前記異常の有無を判定する。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】第１実施形態に係る状態監視装置及びその周辺構成の一例を示す図。

【図2】第１実施形態に係る速度、加速度、区間検知及び解析長の関係を例示する図。

【図3】第１実施形態における動作の一例を説明するためのフローチャート。

【図4】第１実施形態における動作の一例を説明するためのタイムチャート。

【図5】第１実施形態の第１変形例に係る状態監視装置及びその周辺構成の一例を示す図。

【図6】第１実施形態の第１変形例に係る速度、加速度、ドア開閉、区間検知及び解析長の関係を例示する図。

【図7】第１実施形態の第１変形例における動作の一例を説明するためのフローチャート。

【図8】第１実施形態の第２変形例に係る状態監視装置及びその周辺構成の一例を示す図。

【図9】第１実施形態の第２変形例における動作の一例を説明するためのフローチャート。

【図10】第２実施形態に係る状態監視装置及びその周辺構成の一例を示す図。

【図11】第２実施形態に係る速度、加速度、ドア開閉、区間検知、解析長及び判定の関係を例示する図。

【図12】第２実施形態における動作の一例を説明するためのフローチャート。

【図13】第３実施形態に係る状態監視装置のハードウェア構成を例示する図。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下、図面を参照しながら、機械装置の状態を監視する状態監視装置の実施形態について詳細に説明する。以下の説明では、機械装置を、少なくとも一部が移動する装置として述べる。また、機械装置のうち、人を移動させる装置を移動体と呼ぶ。以下の実施形態では、移動体のうち、ドアを開閉して人が乗降するエレベータを例に挙げて述べるが、これに限定されない。例えば、ドアを介して人が乗降する移動体として、自動車、鉄道などが挙げられる。また、移動体は、人を移動させる装置であればよいので、必ずしもドアを有する必要はない。例えば、ドアがない移動体として、エスカレータなどが挙げられる。また、移動体としては、必ずしも直接的に人を移動させる必要はなく、間接的に人を移動させてもよい。例えば、間接的に人を移動させる移動体として、人が乗車した自動車を移動させる機械式駐車場などが挙げられる。但し、機械装置は、人を移動させる移動体に限定されない。例えば、機械装置は、無人の自動車を載せたパレットを移動させる機械式駐車場のように、人の移動を伴わずに、少なくとも一部（例、パレット）が移動する構成としてもよい。係る一部が移動する構成は、アームが移動する産業用ロボットのように、移動する一部（例、アーム）が人の移動と無関係でもよい。また、機械装置は、稼働時に設置位置及び外観形状が一定の装置でもよい。例えば、ベルトコンベア装置のベルトの一部にセンサを取り付けた場合のように、取り付けたセンサが移動する装置であれば、機械装置に該当する。また、機械装置としては、自律型ロボットのように、人の移動とは無関係に、装置全体が移動する構成としてもよい。すなわち、機械装置は、少なくとも一部が移動する装置であればよく、人の移動の有無には限定されない。

【0009】

＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態に係る状態監視装置及びその周辺構成の一例を示す図である。この状態監視装置１０は、移動体２に設けられ、収集部１１、切出制御部１２及び診断部１３を備えている。また、切出制御部１２は、速度・加速度判断部１２ａ及び切出条件決定部１２ｂを備えている。診断部１３は、切出部１３ａ及び判定部１３ｂを備えている。また図１中、センサ１は、移動体２に設けられ且つ収集部１１に接続されている。移動体２は、少なくとも一部が移動する機械装置の一例である。

【0010】

ここで、収集部１１は、例えばエレベータ等の移動体２の状態を監視するセンサ１から出力された時系列信号であるセンサ信号を収集する。また、収集部１１は、収集したセンサ信号を切出制御部１２及び診断部１３に送出する。例えば、収集部１１は、加速度センサとしての振動センサから出力されたセンサ信号を切出制御部１２及び診断部１３に送出する。なお、これに限らず、収集部１１は、加速度センサとしての振動センサから出力されたセンサ信号を切出制御部１２に送出し、音響センサとしてのマイクから出力されたセンサ信号を診断部１３に送出してもよい。すなわち、センサ１及びセンサ信号としては、加速度センサ及び加速度信号を用いてもよく、音響センサ及び音信号を用いてもよい。

【0011】

切出制御部１２は、速度・加速度判断部１２ａ及び切出条件決定部１２ｂを備えている。

【0012】

速度・加速度判断部１２ａは、収集部１１から送出されたセンサ信号に基づいて、移動体２の速度が一定状態、加速状態、減速状態、又は停止状態にあることを判断し、判断結果を切出条件決定部１２ｂに送出する。但し、これに限らず、速度・加速度判断部１２ａは、移動体２の駆動を促進又は抑圧させるトリガ信号に基づいて、移動体２の速度が一定状態、加速状態、減速状態、又は停止状態にあることを判断し、判断結果を切出条件決定部１２ｂに送出してもよい。

【0013】

切出条件決定部１２ｂは、速度・加速度判断部１２ａから送出された判断結果に基づいて、センサ信号を切り出す切出条件としての、区間検知の有無と、解析長（時間幅、フレーム長のこと）と、を決定する。なお、切出条件決定部１２ｂは、オーバーラップ率と、シフト量も併せて決定しても良い。オーバーラップ率は、切り出された区間のうち、他の切り出された区間と重なる区間の比率を意味する。例えば、時刻０～１０で切り出された第１区間のうち、時刻５～１５で切り出された他の第２区間と重なる区間は、時刻５～１０の第３区間である。この場合、オーバーラップ率は、第３区間の長さ“５”／第１区間の長さ“１０”から、５０％（＝５／１０）と得られる。シフト量は、切り出す区間の始点と、次に切り出す区間の始点との時間差を意味する。例えば、時刻０～１０で切り出す第１区間と、時刻５～１５で切り出す他の第２区間との場合、シフト量は、第１区間の始点“０”と第２区間の始点“５”との時間差“５”（＝５－０）として得られる。なお、シフト量は、解析長からオーバーラップした区間の長さを除いた量に相当する。すなわち、シフト量は、（１－オーバーラップ率）×解析長、の式から得られる量に相当する。また、切出条件決定部１２ｂは、具体的には例えば、図２に示すように、移動体２の速度が一定状態（加速度はゼロ）のとき、区間検知の有無を「区間検知なし」、解析長を「第１固定長」と判断する。また例えば、移動体２の速度が加速状態（正の加速度）のとき、区間検知の有無を「区間検知あり」、解析長を「第２固定長」と判断する。同様に、移動体２の速度が減速状態（負の加速度）のとき、区間検知の有無を「区間検知あり」、解析長を「第３固定長」と判断する。また例えば、移動体２の速度が停止状態（速度も加速度もゼロ）のとき、区間検知の有無を「区間検知なし」、解析長を「第１固定長」と判断する。ここで、第１固定長は、第２固定長及び第３固定長の各々よりも長い時間幅である。第２固定長及び第３固定長は、互いに等しい時間幅でもよく、互いに異なる時間幅でもよい。なお、図２は、ドアを考慮しない場合であるが、ドアの開閉を考慮してもよい。例えば、移動体２の速度が停止状態（速度も加速度もゼロ）のときでドアの開動作中、区間検知の有無を「区間検知あり」、解析長を「第４固定長」と判断する。同様に例えば、移動体２の速度が停止状態（速度も加速度もゼロ）のときでドアの閉動作中、区間検知の有無を「区間検知あり」、解析長を「第５固定長」と判断する。ここで、第４固定長及び第５固定長は、第１固定長よりも短い時間幅である。第４固定長及び第５固定長は、互いに等しい時間幅でもよく、互いに異なる時間幅でもよい。また、区間検知は、センサ信号から切り出す区間を検知する処理である。区間検知としては、予め準備したテンプレート信号との類似度が高いセンサ信号を含む解析長の区間を検知して切り出しする方法、又は移動体２の動作開始タイミングである切り出し開始時点から解析長だけ経過した区間を検知する方法など等が適宜、使用可能となっている。移動体２の動作開始タイミングから解析長だけ切り出す方法は、簡単であるが、ハードウェアからトリガ信号を検出する場合、ハードウェアによっては区間検知の精度が低くなることがある。テンプレート信号を用いる方法は、区間検知の精度が高いので好ましいが、必須ではない。動作開始タイミングとしては、加速度と加加速度（躍度、単位時間あたりの加速度の変化率）を用いて、例えば、加速度ゼロあるいは加速度が０から増加開始した、且つ正の加加速度の場合に、加速の動作開始タイミングが推定される。そして例えば、加速度ゼロあるいは加速度が０から減少開始した、且つ負の加加速度の場合に、減速の動作開始タイミングが推定される。また、ドアの開動作又は閉動作を開始させるトリガ信号を検出したとき、ドアの開動作又は閉動作の動作開始タイミングが推定される。さらに移動体２が垂直方向に動作する場合では上昇と下降を移動体２の外部に設置されたセンサから収集部１１でセンサ信号として収集して判定する。その上で重力加速度を加味して、上昇時には、例えば、加速度ゼロあるいは加速度が０から増加開始した、且つ正の加加速度の場合に、加速の動作開始タイミングが推定される。そして上昇時には例えば、加速度ゼロあるいは加速度が０から減少開始した、且つ負の加加速度の場合に、減速の動作開始タイミングが推定される。また下降時には例えば、加速度が減少開始した（加加速度が０から負になった）場合に加速の動作タイミングが推定され、加速度が増加開始した（加加速度が０から正になった）場合に減速の動作タイミングが推定される。

【0014】

また、切出条件決定部１２ｂは、決定した切出条件を診断部１３に送出する。

【0015】

診断部１３は、収集部１１により収集されたセンサ信号に基づいて、移動体２の異常の有無を判定する。例えば、診断部１３は、収集部１１により収集されたセンサ信号と、切出条件決定部１２ｂにより決定された切出条件に基づいて、移動体２の異常の有無を判定してもよい。例えば、診断部１３は、切出部１３ａ及び判定部１３ｂを備えている。

【0016】

切出部１３ａは、移動体２の速度、加速度、加加速度のいずれか１つ以上に応じた時間幅でセンサ信号を切り出す。例えば、切出部１３ａは、切出条件決定部１２ｂにより決定された切出条件に基づいて、センサ信号を切り出してもよい。具体的には例えば、切出部１３ａは、移動体２が一定の速度で移動している場合には第１固定長（第１の時間幅）でセンサ信号を切り出してもよい。また、切出部１３ａは、移動体２が加速又は減速している場合には当該加速又は減速が生じた時点から第２固定長又は第３固定長（第２の時間幅）でセンサ信号を切り出してもよい。なお、切出部１３ａは、区間検知なしの場合、バッファを持たせることにより、動作開始タイミングよりも少し前のタイミングから第１固定長の時間が経過するまでのセンサ信号（時系列信号）を切り出してもよい。また、切出部１３ａは、異常判定処理を行う判定部１３ｂの入力とする特徴量も速度一定・加速・減速・停止に応じて、時間波形やパワースペクトルあるいはその詳細パラメータを異ならせてもよい。

【0017】

判定部１３ｂは、当該切り出したセンサ信号に基づいて移動体２の異常の有無を判定する。異常としては、例えば、突発的な故障や経年変化による劣化などがある。また、判定部１３ｂは、正常（異常なし）又は異常（異常あり）を示す判定結果を出力する。具体的には例えば、判定部１３ｂは、切り出したセンサ信号に基づいて異常度を算出し、異常度が閾値よりも大きい場合に異常と判定してもよい。また、判定部１３ｂは、切り出したセンサ信号を教師なし学習済みの機械学習モデルに入力し、機械学習モデルから出力された異常度と閾値とを比較することにより、異常の有無を判定してもよい。ここで、学習済みの機械学習モデルとしては、事前に教師なし学習されたニューラルネットワーク（例、オートエンコーダ、畳み込みオートエンコーダ、変分オートエンコーダなど）が適宜、使用可能となっている。

【0018】

次に、以上のように構成された状態監視装置の動作について図３のフローチャートを用いて説明する。

【0019】

始めに、収集部１１は、移動体２の状態を監視するセンサ１から出力された時系列信号であるセンサ信号を収集する（ステップＳＴ１）。また、収集部１１は、収集したセンサ信号を切出制御部１２及び診断部１３に送出する。例えば、収集部１１は、加速度センサとしての振動センサから出力されたセンサ信号を切出制御部１２に送出し、音響センサとしてのマイクから出力されたセンサ信号を診断部１３に送出する。

【0020】

ステップＳＴ１の後、切出制御部１２内の速度・加速度判断部１２ａは、送出されたセンサ信号に基づいて、移動体２の速度が一定状態、加速状態、減速状態、又は停止状態にあることを判断する（ステップＳＴ２）。このとき、速度・加速度判断部１２ａは、センサ信号に基づく加加速度により、加速状態の開始や、減速状態の開始を判断してもよい。例えば、速度・加速度判断部１２ａは、加速度ゼロと、正の加加速度により、加速状態の動作開始タイミングを判断してもよい。同様に、速度・加速度判断部１２ａは、加速度ゼロと、負の加加速度により、減速状態の動作開始タイミングを判断してもよい。しかる後、速度・加速度判断部１２ａは、判断結果を切出条件決定部１２ｂに送出する。

【0021】

ステップＳＴ２の後、切出条件決定部１２ｂは、送出された判断結果に基づいて、センサ信号を切り出す切出条件としての、区間検知の有無を決定すると共に、解析長（時間幅）を決定する（ステップＳＴ３、ＳＴ４）。切出条件決定部１２ｂは、決定した切出条件を診断部１３に送出する。

【0022】

ここで、切出条件の決定について詳細に説明する。一定速度走行時には、一定時間間隔・一定時間幅でセンサ信号を切り出す。加速又は減速時には、その動作開始タイミングから別の時間幅でセンサ信号を切り出す。これは、一定走行時には稼働音が定常音であり、加速又は減速時では稼働音が非定常音であることによる。定常音の場合、ある程度の時間幅でセンサ信号が変化しないため、一定時間間隔（間欠的）で一定の時間幅のセンサ信号を用いて状態監視をすればよい。非定常音（特に一定間隔に発生しない音）の場合、加速度の符号変化、動作開始と連動したハードウェアからのトリガ信号、又はテンプレート信号を使った相互相関マッチングによる区間検知処理を用いて、稼働１回分のセンサ信号を過不足なく抽出する。このように、非定常音を検出したセンサ信号を過不足なく抽出することが状態監視の精度と低処理量を両立することにつながる。非定常音に対して、一定時間間隔（間欠的）に一定の時間幅のセンサ信号を切り出すと、断片的なセンサ信号や，センサ信号の振幅が無い信号が切り出されてしまう。このように切り出されたセンサ信号を用いると、状態監視・異常検知の推定精度が低下する。精度低下を防ぐために、時間幅を長くすると遅延が大きくなり、時間間隔を細かくしてオーバーラップさせてシフトごとに状態監視・異常検知をすると処理量が増加する。

【0023】

そのため、非定常音に対する解析長は、定常音とは異なって決定されることが望ましい。例えば、図２に示したように、速度・加速度判断部１２ａで速度と加速度を把握し、切出条件決定部１２ｂによってセンサ信号を切り出す長さ（解析長）と区間検知の有無を決定する。切出条件決定部１２ｂは、一定速度走行時および停止時には第１固定長で区間検知なし、加速時には第２の固定長で区間検知あり、減速時には第３固定長で区間検知ありと決定する。

【0024】

ステップＳＴ４の後、診断部１３は、収集部１１により収集されたセンサ信号に基づいて、移動体２の異常の有無を判定する（ステップＳＴ５～ＳＴ７）。詳しくは、診断部１３内の切出部１３ａは、移動体２の速度、加速度、加加速度のいずれか１つ以上に応じた時間幅でセンサ信号を切り出す。例えば、切出部１３ａは、切出条件決定部１２ｂにより決定された切出条件に基づいて、センサ信号を切り出す（ステップＳＴ５、ＳＴ６）。具体的には例えば、切出部１３ａは、移動体２が一定の速度で移動している場合には区間検知を行わずに第１固定長でセンサ信号を切り出す。また、切出部１３ａは、移動体２が加速又は減速している場合には区間検知を用い、当該加速又は減速が生じた時点から第２固定長又は第３固定長でセンサ信号を切り出す。なお、切出部１３ａは、区間検知なしの場合、バッファを持たせることにより、動作開始タイミングよりも少し前のタイミングから第１固定長の時間が経過するまでのセンサ信号（時系列信号）を切り出してもよい。

【0025】

ステップＳＴ６の後、判定部１３ｂは、当該切り出したセンサ信号に基づいて移動体２の異常の有無を判定する（ステップＳＴ７）。例えば、判定部１３ｂは、切り出したセンサ信号に基づいて異常度を算出し、異常度が閾値よりも大きい場合に異常と判定する。このとき、判定部１３ｂは、切り出したセンサ信号を教師なし学習済みの機械学習モデルに入力し、機械学習モデルから出力された異常度と閾値とを比較することにより、異常の有無を判定してもよい。

【0026】

ステップＳＴ７の後、判定部１３ｂは、正常又は異常を示す判定結果を出力する（ステップＳＴ８）。

【0027】

図４は、このような動作の一例を説明するためのタイムチャートである。但し、図４は、ドアがある移動体２であるエレベータを例に挙げて述べる。図４の中段に「音の振幅」として示すように、移動体２の停止時にはドア開閉の非定常なアタック音が発生する。移動体２の走行時は定常音が発生する。従って、状態監視装置１０は、走行時・加速・減速（ブレーキ）・ドア開・ドア閉・最上階近傍を検知して、センサ信号を切り出す区間を変更する。移動体２の走行時には、定常音を第１固定長で解析する。加速・減速・ドア開・ドア閉の非定常音については、振動センサからのセンサ信号、ハードウェアからのトリガ信号、あるいはテンプレートマッチングを用いた区間検知処理を併せて実施し、第２第３・第４・第５の固定長でセンサ信号を切り出してもよい。

【0028】

具体的には例えば、移動体２は、１階から２階へ移動する場合、時刻ｔ１で停止状態から加速状態に移行する。状態監視装置１０は、時刻ｔ１の動作開始タイミングｔｇ１から第２固定長Ｌ２だけセンサ信号を切り出して異常判定を行う。

【0029】

また、移動体２は、時刻ｔ２で加速状態から速度一定状態に移行する。状態監視装置１０は、時刻ｔ２の動作開始タイミングから第１固定長Ｌ１だけセンサ信号を切り出して異常判定を行う。また、状態監視装置１０は、速度一定状態のとき、時刻ｔ２から所定時間後の時刻ｔ３から第１固定長Ｌ１だけセンサ信号を切り出して異常判定を行う。このとき、オーバーラップ率は５０％として、シフト量は第１固定長Ｌ１の半分としている。同様に、状態監視装置１０は、速度一定状態のとき、時刻ｔ３から所定時間後の時刻ｔ４から第１固定長Ｌ１だけセンサ信号を切り出して異常判定を行う。この例では、第１固定長Ｌ１で連続的にセンサ信号を切り出すが、これに限定されない。すなわち、第１固定長Ｌ１で間欠的にセンサ信号を切り出してもよい。

【0030】

また、移動体２は、時刻ｔ５で速度一定状態から減速状態に移行する。状態監視装置１０は、時刻ｔ５の動作開始タイミングから第３固定長Ｌ３だけセンサ信号を切り出して異常判定を行う。

【0031】

また、移動体２は、時刻ｔ６で減速状態から２階に到着して停止状態に移行する。このとき、状態監視装置１０は、移動体２のドアの開動作が開始されなければ、時刻ｔ６から第１固定長だけセンサ信号を切り出して異常判定を行う。この例では、移動体２のドアの開動作が開始されたとする。状態監視装置１０は、時刻ｔ６の動作開始タイミングから第４固定長Ｌ４だけセンサ信号を切り出して異常判定を行う。

【0032】

しかる後、時刻ｔ１０で移動体２のドアの閉動作が開始されたとする。状態監視装置１０は、時刻ｔ１０の動作開始タイミングから第５固定長Ｌ５だけセンサ信号を切り出して異常判定を行う。以下、移動体２が２階から３階に移動する場合、前述した説明において、時刻の十の位を「１」にして読み替えればよい。同様に、移動体２が３階から４階に移動する場合、前述した説明において、時刻の十の位を「２」にして読み替えればよい。また、移動体２が４階から３階に移動する場合、時刻の十の位を「３」にして読み替えればよい。

【0033】

なお、以上の例では、速度・加速度に基づいて切出条件を決定したが、これに限らず、データの質が変化するため、別モードにしたい要因を捉えて切出条件を決定してもよい。当該要因としては、次の（ａ）～（ｈ）に示すものが挙げられる。（ａ）速度・加速度：一定、加速、減速、停止、（ｂ）加加速度、（ｃ）上昇／下降（重力方向の加速度）、（ｄ）重量センサで検知した負荷、（ｅ）ドアの開閉、（ｆ）つり合い重りとのすれ違い、（ｇ）隣りのカゴとのすれ違い、（ｈ）最上階近傍（巻上機や電動機）。すなわち、上記（ａ）～（ｈ）に示す如き、要因に基づいて、センサ信号の切出条件を決定してもよい。

【0034】

上述したように第１実施形態によれば、状態監視装置１０は、収集部１１と、診断部１３とを備えている。収集部１１は、機械装置の一例である移動体２の状態を監視するセンサ１から出力されたセンサ信号を収集する。診断部１３は、センサ信号に基づいて、移動体２の異常の有無を診断する。診断部１３は、切出部１３ａと、判定部１３ｂとを備えている。切出部１３ａは、移動体２の速度、加速度、加加速度のいずれか１つ以上に応じた時間幅でセンサ信号を切り出す。判定部１３ｂは、切り出したセンサ信号に基づいて異常の有無を判定する。

【0035】

従って、第１実施形態によれば、移動体２の速度、加速度、加加速度の１つ以上に応じた時間幅でセンサ信号を切り出すことにより、常時センサ信号を異常判定する場合に比べ、センサ信号の処理量を低減しつつ、異常検出の精度を維持することができる。補足すると、移動体２の走行状態に応じて、センサ信号を解析する時間幅（解析長）を調整することで、走行状態に応じた特徴を含むセンサ信号を過不足無く抽出している。例えば、センサ信号の解析長は、長いと特徴以外の無駄なデータを含んでしまい、短いと特徴を除外してしまうので、適切なサイズとすることが好ましい。なお、走行状態に応じた特徴は、例えば、稼働音のセンサ信号の周波数分布として検知可能である。

【0036】

また、第１実施形態によれば、切出部１３ａは、移動体２が一定の速度で移動している場合には第１の時間幅でセンサ信号を切り出し、移動体２が加速又は減速している場合には当該加速又は減速が生じた時点から第２の時間幅でセンサ信号を切り出す。これにより、上述した効果に加え、特に、加速時又は減速時におけるセンサ信号の処理量を低減しつつ、異常検出の精度を維持することができる。補足すると、移動体２の定速走行時には駆動状態が安定しているので、センサ信号の切り出しは、任意のタイミングから一定区間（第１の時間幅）で構わない。これに対し、移動体の加速時又は減速時には、動作開始タイミングの直後から駆動状態が大きく促進又は抑止されるので、センサ信号の切り出しは、加速又は減速の動作開始タイミングから一定区間（第２の時間幅）とすることが好ましい。これにより、加速時又は減速時の非定常音を過不足無く切り出すことができる。なお、加速時にセンサ信号を切り出す時間幅と、減速時にセンサ信号を切り出す時間幅とは第２固定長、第３固定長のように異なる方が好ましいが、同一でも構わない。

【0037】

また、第１実施形態によれば、移動体２は、開閉可能なドアを有している。切出部１３ａは、移動体２が停止してドアの開又は閉動作を開始した場合には、当該開始した時点から第３の時間幅でセンサ信号を切り出す。これにより、上述した効果に加え、特に、ドアの開動作時又は閉動作時におけるセンサ信号の処理量を低減しつつ、異常検出の精度を維持することができる。補足すると、移動体２のドア開閉時には、動作開始タイミングの直後からドアの開動作又は閉動作が行われるので、センサ信号の切り出しは、ドアの開動作又は閉動作の動作開始タイミングから一定区間とすることが好ましい。これにより、ドアの開閉時の非定常音を過不足無く切り出すことができる。なお、ドアの開動作時にセンサ信号を切り出す時間幅と、ドアの閉動作時にセンサ信号を切り出す時間幅とは第４固定長、第５固定長のように異なる方が好ましいが、同一でも構わない。

【0038】

また、第１実施形態によれば、センサ信号は、加速度信号又は音信号である。これにより、上述した効果に加え、特に、加速度信号又は音信号の処理量を低減しつつ、異常検出の精度を維持することができる。

【0039】

また、第１実施形態によれば、判定部１３ｂは、切り出したセンサ信号に基づいて異常度を算出し、異常度が閾値よりも大きい場合に異常と判定する。これにより、上述した効果に加え、所望の閾値を用いて異常判定を行うことができる。

【0040】

また、第１実施形態によれば、判定部１３ｂは、切り出したセンサ信号を教師なし学習済みの機械学習モデルに入力し、機械学習モデルから出力された異常度と閾値とを比較することにより、異常の有無を判定する。これにより、上述した効果に加え、教師なし学習済みの機械学習モデルを用いて異常判定を行うことができる。

【0041】

＜第１実施形態の第１変形例＞
第１実施形態は、収集部１１で収集したセンサ信号に基づいて速度・加速度などを判断し、解析長や区間検知有無を決定する。

【0042】

これに対し、第１変形例では、図５に示すように、移動体２の各部から収集した情報（トリガ信号）に基づいて解析長や区間検知有無を決定する。なお、図５において、図１に対応する部分には同一符号を付してその詳しい説明を省略し、ここでは異なる部分について述べる。以下の各実施形態及び各変形例も同様にして、重複した説明を省略する。

【0043】

ここで、移動体２は、例えばエレベータであり、操作部２ａ、制御部２ｂ、ドア開閉部２ｃ、推進部２ｄ、抑止部２ｅ及び駆動部２ｆといったハードウェア資源を備えている。

【0044】

操作部２ａは、例えば、かご内に設けられ、人の操作に応じて、入力信号を制御部に送出する。

【0045】

制御部２ｂは、例えば、機械室に配置された制御盤に設けられ、入力信号に応じて、ドア開閉部２ｃ、推進部２ｄ及び抑止部２ｅを制御する。

【0046】

ドア開閉部２ｃは、制御部２ｂに制御され、ドアの開動作又は閉動作を行う。

【0047】

推進部２ｄは、例えば、原動機（モータ）等のアクセル機能であり、制御部２ｂに制御され、駆動部２ｆの駆動を推進する。

【0048】

抑止部２ｅは、例えば、電磁ブレーキ等のブレーキ機能であり、制御部２ｂに制御され、駆動部２ｆの駆動を抑止する。

【0049】

駆動部２ｆは、例えば、タイヤ又は滑車であり、制御部２ｂに制御されて駆動する。

【0050】

一方、切出制御部１２は、ドアの開又は閉動作を開始させるトリガ信号を検出し、当該検出結果に基づいて切出部１３ａを制御する。また、切出制御部１２は、移動体２の駆動を促進又は抑圧させるトリガ信号に基づいて、当該移動体２の速度が一定状態、加速状態又は減速状態にあることを判定し、当該判定結果に基づいて切出部１３ａを制御する。例えば、切出制御部１２は、前述した速度・加速度判断部１２ａ及び切出条件決定部１２ｂに代えて、トリガ検出部１２ｃ及び切出条件決定部１２ｄを備えている。

【0051】

トリガ検出部１２ｃは、ドア開閉部２ｃからドアの開又は閉動作を開始させるトリガ信号を検出し、検出結果を切出条件決定部１２ｄに送出する。また、トリガ検出部１２ｃは、推進部２ｄから移動体２の駆動部２ｆの駆動を促進させるトリガ信号を検出し、検出結果を切出条件決定部１２ｄに送出する。また、トリガ検出部１２ｃは、抑止部２ｅから移動体２の駆動部２ｆの駆動を抑止させるトリガ信号を検出し、検出結果を切出条件決定部１２ｄに送出する。なお、ドアの開閉に関するトリガ信号は、ハードウェアトリガ情報、開閉トリガ情報、又はトリガ情報、などと読み替えてもよい。同様に、駆動の促進又は抑圧に関するトリガ信号は、ハードウェアトリガ情報、アクセルトリガ情報、ブレーキトリガ情報、又はトリガ情報、などと読み替えてもよい。

【0052】

切出条件決定部１２ｄは、トリガ検出部１２ｃから送出された検出結果に基づいて、センサ信号を切り出す切出条件としての、区間検知の有無と、解析長（時間幅）と、を決定する。具体的には例えば、図６に示すように、駆動部２ｆの速度が一定状態（加速度ゼロ）のとき、区間検知の有無を「区間検知なし」、解析長を「第１固定長」と判断する。また例えば、推進部２ｄの速度が加速状態（正の加速度）のとき、区間検知の有無を「区間検知あり」、解析長を「第２固定長」と判断する。同様に、抑止部２ｅの速度が減速状態（負の加速度）のとき、区間検知の有無を「区間検知あり」、解析長を「第３固定長」と判断する。また、移動体２の速度が停止状態（加速度ゼロ）のときでドアの開動作中、区間検知の有無を「区間検知あり」、解析長を「第４固定長」と判断する。同様に例えば、移動体２の速度が停止状態（加速度ゼロ）のときでドアの閉動作中、区間検知の有無を「区間検知あり」、解析長を「第５固定長」と判断する。ここで、第１固定長は、第２固定長、第３固定長、第４固定長及び第５固定長の各々よりも長い時間幅である。第２固定長及び第３固定長は、互いに等しい時間幅でもよく、互いに異なる時間幅でもよい。第４固定長及び第５固定長は、互いに等しい時間幅でもよく、互いに異なる時間幅でもよい。また、区間検知は、センサ信号から切り出す区間を検知する処理である。区間検知としては、予め準備したテンプレート信号との類似度が高いセンサ信号を含む解析長の区間を検知する方法、又は動作開始タイミングである切り出し開始時点から解析長だけ経過した区間を検知する方法など等が適宜、使用可能となっている。動作開始タイミングとしては、例えば、推進部２ｄから駆動促進に関するトリガ信号を検出したとき、加速状態の動作開始タイミングが推定される。同様に、抑止部２ｅから駆動抑止に関するトリガ信号を検出したとき、減速状態の動作開始タイミングが推定される。また、ドアの開動作又は閉動作に関するトリガ信号を検出したとき、ドアの開動作又は閉動作の動作開始タイミングが推定される。

【0053】

また、切出条件決定部１２ｄは、決定した切出条件を切出部１３ａに送出することにより、切出部１３ａを制御する。なお、切出部１３ａで切り出されるセンサ信号は、マイク１ａから出力されて収集部１１に収集された音信号である。

【0054】

他の構成は、第１実施形態と同様である。なお、状態監視装置１０は、ドア開閉部２ｃ、推進部２ｄ及び抑止部２ｅからトリガ信号を検出し易くする観点から、移動体２の制御部２ｂと同様に、制御盤に設けられることが好ましい。

【0055】

次に、以上のように構成された第１変形例の動作について図７のフローチャートを用いて説明する。

【0056】

始めに、収集部１１は、移動体２の状態を監視するマイク１ａから出力された時系列信号である音信号を収集する（ステップＳＴ１Ａ）。また、収集部１１は、収集した音信号を診断部１３に送出する。

【0057】

ステップＳＴ１Ａの後、切出制御部１２内のトリガ検出部１２ｃは、移動体２のドア開閉部２ｃ、推進部２ｄ又は抑止部２ｅからトリガ信号を検出する（ステップＳＴ２Ａ）。しかる後、トリガ検出部１２ｃは、検出結果を切出条件決定部１２ｄに送出する。

【0058】

ステップＳＴ２Ａの後、切出条件決定部１２ｄは、送出された検出結果に基づいて、音信号を切り出す切出条件としての、区間検知の有無を決定すると共に、解析長（時間幅）を決定する（ステップＳＴ３Ａ、ＳＴ４Ａ）。このとき、切出条件決定部１２ｄは、駆動部２ｆで定常的に駆動している場合には第１固定長で区間検知なし、推進部２ｄで加速されている場合には第２固定長で区間検知あり、抑止部２ｅで減速されている場合には第３固定長で区間検知ありと決定する。また、切出条件決定部１２ｄは、ドア開閉部２ｃでドアが開から閉になる場合には第４固定長で区間検知ありと決定し、ドア開閉部２ｃでドアが閉から開になる場合には第５固定長で区間検知ありと決定する。しかる後、切出条件決定部１２ｄは、決定した切出条件を診断部１３に送出する。

【0059】

ステップＳＴ４Ａの後、診断部１３は、収集部１１により収集された音信号に基づいて、移動体２の異常の有無を判定する（ステップＳＴ５Ａ～ＳＴ７Ａ－２）。詳しくは、診断部１３内の切出部１３ａは、切出条件決定部１２ｂにより決定された切出条件に基づいて、音信号を切り出す（ステップＳＴ５Ａ、ＳＴ６Ａ）。具体的には例えば、切出部１３ａは、移動体２が一定の速度で移動している場合には区間検知を行わずに第１固定長で音信号を切り出す。また、切出部１３ａは、移動体２が加速又は減速している場合には区間検知を用い、当該加速又は減速が生じた時点から第２固定長又は第３固定長で音信号を切り出す。なお、切出部１３ａは、区間検知なしの場合、バッファを持たせることにより、動作開始タイミングよりも少し前のタイミングから第１固定長の時間が経過するまでの音信号（時系列信号）を切り出してもよい。

【0060】

ステップＳＴ６Ａの後、判定部１３ｂは、当該切り出した音信号に基づいて移動体２の異常の有無を判定する（ステップＳＴ７Ａ－１、ＳＴ７Ａ－２）。例えば、判定部１３ｂは、切り出したセンサ信号に基づいて異常度を算出し、異常度が閾値よりも大きい場合に異常と判定する。このとき、判定部１３ｂは、切り出したセンサ信号を教師なし学習済みの機械学習モデルに入力し、機械学習モデルから出力された異常度と閾値とを比較することにより、異常の有無を判定してもよい。

【0061】

ステップＳＴ７Ａ－２の後、判定部１３ｂは、正常又は異常を示す判定結果を出力する（ステップＳＴ８）。

【0062】

上述したように第１変形例によれば、切出制御部１２は、開又は閉動作を開始させるトリガ信号を検出し、当該検出結果に基づいて切出部１３ａを制御する。これにより、第１変形例によれば、第１実施形態の効果に加え、特に、ドアの開又は閉動作時における音信号の処理量を低減しつつ、異常検出の精度を維持することができる。

【0063】

また、第１変形例によれば、切出制御部１２は、移動体２の駆動を促進又は抑圧させるトリガ信号に基づいて、当該移動体２の速度が一定状態、加速状態又は減速状態にあることを判定し、当該判定結果に基づいて切出部１３ａを制御する。従って、第１変形例によれば、第１実施形態の効果に加え、移動体を動作させるトリガ信号を用いることにより、移動体の速度の状態を容易に判定することができる。

【0064】

また、推進部２ｄ、抑止部２ｅ、ドア開閉部２ｃなどの制御系は、１つの装置（制御盤）に信号が集まるので、システムをコンパクトに実現することができる。

【0065】

＜第１実施形態の第２変形例＞
第１変形例は、切出部１３ａで切り出した音信号を異常判定する。

【0066】

これに対し、第２変形例では、図８に示すように、異常判定の前処理として、音源分離処理を行い、音源分離処理におけるフィルタ係数の１フレーム当たりの更新回数を動的に制御する。

【0067】

例えば、エレベータ内の稼働音に対する状態監視では、カゴ内での利用者の音声（話し声）を避けて稼働音を抽出する必要があるため、前処理として音源分離を導入する。但し、リアルタイムに状態監視結果を得るために、音源分離処理の処理量を減らす必要がある。そこで、第２変形例では、人の搭乗の有無に応じて、音源分離処理のフィルタ更新回数を動的に制御する。これに伴い、人が搭乗している場合には処理量を削減し、異音の苦情が入る前（ほぼ同時）に異常判定結果を出力可能とする。また、人が搭乗していない場合には処理量を戻し、高い精度の異常判定結果を出力可能とする。

【0068】

これに伴い、具体的には、診断部１３は、搭乗検知部１３１、更新回数設定部１３２及び音源分離部１３３を備えている。

【0069】

ここで、搭乗検知部１３１は、切出部１３ａにより切り出された音信号に基づいて、人の音声の有無に応じて、人の搭乗の有無を検知する。これに限らず、搭乗検知部１３１は、音源分離部１３３による音源分離後の音信号に基づいて、人の音声の有無に応じて、人の搭乗の有無を検知してもよい。あるいは、搭乗検知部１３１は、移動体２に設けられた人感センサ、重量センサ又は画像センサから出力された出力信号に基づいて搭乗の有無を検知してもよい。いずれにしても、搭乗検知部１３１は、検知結果を更新回数設定部１３２に送出する。

【0070】

更新回数設定部１３２は、搭乗検知部１３１から送出された検知結果に応じて、音源分離部１３３のフィルタの係数の更新回数を設定する。例えば、更新回数設定部１３２は、検知結果により、搭乗の有りの場合には更新回数を第１設定値に設定し、搭乗の無しの場合には更新回数を第１設定値よりも大きい第２設定値に設定する。更新回数設定部は、設定部の一例である。

【0071】

音源分離部１３３は、切出部１３ａにより切り出されたセンサ信号である音信号から雑音を低減するフィルタを有し、当該雑音が低減された音信号を判定部１３ｂに出力する。フィルタは、更新回数設定部１３２により設定された更新回数に応じて係数が更新される。また、当該フィルタは、音信号から人の音声を分離し、移動体２の稼働音を抽出する音源分離処理を行う。音源分離処理後の音信号は、判定部１３ｂに送出される。

【0072】

また、状態監視装置１０は、通信部１４を備えている。

【0073】

通信部１４は、判定部１３ｂの判定結果を、図示しない遠隔監視装置に送信する。

【0074】

一方、移動体２は、発報部２ｇ及び帰着運転制御部２ｈを備えている。

【0075】

発報部２ｇは、判定部１３ｂによる判定の結果、移動体２が異常の場合、例えばエレベータのカゴ内や各階のエレベータ乗り場に警報を出力する。

【0076】

帰着運転制御部２ｈは、判定部１３ｂによる判定の結果、移動体２が異常の場合、最寄り階に移動し、停止状態でドアを開ける。

【0077】

他の構成は、第１変形例と同様である。

【0078】

次に、以上のように構成された第２変形例の動作について図９のフローチャートを用いて説明する。

【0079】

いま、前述同様に、ステップＳＴ１Ａ～ＳＴ６Ａが実行されたとする。

【0080】

ステップＳＴ６Ａの後、搭乗検知部１３１は、切出部１３ａにより切り出された音信号に基づいて、人の搭乗の有無を検知する（ステップＳＴ７Ｂ－１）。また、搭乗検知部１３１は、検知結果を更新回数設定部１３２に送出する。

【0081】

ステップＳＴ７Ｂ－１の後、更新回数設定部１３２は、搭乗検知部１３１から送出された検知結果に応じて、音源分離部１３３のフィルタの係数の更新回数を設定する（ステップＳＴ７Ｂ－２）。例えば、更新回数設定部１３２は、検知結果により、搭乗の有りの場合には更新回数を第１設定値に設定し、搭乗の無しの場合には更新回数を第１設定値よりも大きい第２設定値に設定する。

【0082】

ステップＳＴ７Ｂ－２の後、音源分離部１３３は、フィルタにより、切出部１３ａにより切り出された音信号から雑音を低減する音源分離処理を実行し（ステップＳＴ７Ｂ－３）、当該雑音が低減された音信号を判定部１３ｂに出力する。音源分離処理において、フィルタは、設定された更新回数に応じて係数が更新される。なお、更新回数が少ない場合には高速に音源分離処理を実行でき、更新回数が多い場合には高精度に音源分離処理を実行できる。

【0083】

ステップＳＴ７Ｂ－３の後、判定部１３ｂは、音源分離後の音信号に基づいて移動体２の異常の有無を判定する（ステップＳＴ７Ｂ－４、ＳＴ７Ｂ－５）。例えば、判定部１３ｂは、音源分離後の音信号に基づいて異常度を算出し、異常度が閾値よりも大きい場合に異常と判定する。このとき、判定部１３ｂは、音源分離後の音信号を教師なし学習済みの機械学習モデルに入力し、機械学習モデルから出力された異常度と閾値とを比較することにより、異常の有無を判定してもよい。

【0084】

ステップＳＴ７Ｂ－５の後、判定部１３ｂは、正常又は異常を示す判定結果を通信部１４、発報部２ｇ及び帰着運転制御部２ｈに出力する。通信部１４は、判定部１３ｂの判定結果を、図示しない遠隔監視装置に送信する。発報部２ｇは、判定部１３ｂによる判定の結果、移動体２が異常の場合、例えばエレベータのカゴ内や各階のエレベータ乗り場に警報を出力する（ステップＳＴ８Ｂ）。

【0085】

ステップＳＴ８Ｂの後、帰着運転制御部２ｈは、判定部１３ｂによる判定の結果、移動体２が異常の場合、最寄り階に移動し、停止状態でドアを開ける（ステップＳＴ９）。

【0086】

以上のような第２変形例によれば、センサ信号は、音信号である。診断部１３は、音源分離部１３３、更新回数設定部１３２を更に備えている。音源分離部１３３は、切り出されたセンサ信号である当該音信号から雑音を低減するフィルタを有し、当該雑音が低減された音信号を判定部１３ｂに出力する。更新回数設定部１３２は、移動体２における搭乗の有無に応じて、フィルタの係数の更新回数を設定する。従って、上述した効果に加え、フィルタにより音信号から雑音を低減すると共に、搭乗の有無に応じて、当該フィルタの係数の更新回数を設定することができる。

【0087】

また、第２変形例によれば、更新回数設定部１３２は、搭乗の有りの場合には更新回数を第１設定値に設定し、搭乗の無しの場合には更新回数を第１設定値よりも大きい第２設定値に設定する。従って、上述した効果に加え、人が搭乗した場合には更新回数を少なくし、搭乗者が異音の苦情を入れるよりも前に異常検出できるように、急いで音源分離処理を実行することができる。また、人が搭乗していない場合には、更新回数を多くし、ゆっくりと精度よく音源分離処理を実行することができる。補足すると、音源分離処理は、時間がかかる高負荷の処理であるが、フィルタ係数の更新回数を少なくすると、負荷が軽減される。このため、搭乗の有無に応じて、更新回数を切り替えることにより、音源分離処理にかかる時間と負荷を適切に調整することができる。

【0088】

また、第２変形例によれば、搭乗検知部１３１は、音信号に基づいて搭乗の有無を検知し、当該検知結果を更新回数設定部１３２に送出する。これにより、上述した効果に加え、搭乗の有無を検出するための新たなセンサを設けることなく、搭乗の有無を検知することができる。

【0089】

また、第２変形例によれば、搭乗検知部１３１は、移動体２に設けられた人感センサ、重量センサ又は画像センサから出力された出力信号に基づいて搭乗の有無を検知し、当該検知結果を更新回数設定部１３２に送出してもよい。この場合、前述した効果に加え、搭乗した人の音声が小さい場合や、人の音声を採取しにくい場所にマイク１ａが設置された場合でも、人の搭乗の有無を検知することができる。

【0090】

＜第２実施形態＞
第１実施形態、第１変形例及び第２変形例は、同じ異常判定処理を用いている。

【0091】

これに対し、第２実施形態では、ドア開閉・加速・減速時には、前述したニューラルネットワークベースの異常判定処理を実行し、定速走行時には、パワー判定のみの簡易的な異常判定処理を実行する。

【0092】

図１０は、第２実施形態に係る状態監視装置及びその周辺構成の一例を示す図である。この状態監視装置２０は、収集部１１、切出制御部１２、搭乗検知部１３１、更新回数設定部１３２、音源分離部１３３、雑音抑圧部１３４、切出部１３ａ１、判定部１３ｂ、パワー判定部１３ｃ、通信部１４、統合部１５及び蓄積部１６を備えている。詳しくは、収集部１１の後段に搭乗検知部１３１、更新回数設定部１３２、音源分離部１３３及び雑音抑圧部１３４を介して、切出部１３ａ１及び統合部１５が接続されている。音源分離部１３３及び雑音抑圧部１３４は、デノイズ部１３５を構成している。また、切出部１３ａ１の後段には、判定部１３ｂ及びパワー判定部１３ｃを並列に介して統合部１５が接続されている。統合部１５の後段には、通信部１４及び蓄積部１６が並列に接続されている。また、複数のマイク１ａが音源分離部１３３と統合部１５との各々に接続されている。また、トリガ検出部１２ｃの後段には、切出条件決定部１２ｅを介して切出部１３ａ１が接続されている。判定部１３ｂ及びパワー判定部１３ｃは、判定部の一例である。切出部１３ａ１、判定部１３ｂ及びパワー判定部１３ｃは、診断部の一例である。

【0093】

ここで、複数のマイク１ａの各々は、エレベータのカゴ内とカゴ外とに設置され、収集した音信号を音源分離部１３３及び統合部１５に送出する。

【0094】

センサ１は、移動体２に設けられた人感センサ、重量センサ又は画像センサであり、センサ信号を収集部１１に出力する。

【0095】

収集部１１は、移動体２に設けられたセンサ１から出力されたセンサ信号を収集し、当該センサ信号を搭乗検知部１３１に送出する。

【0096】

搭乗検知部１３１は、収集部１１から送出されたセンサ信号に基づいて搭乗の有無を検知し、検知結果を更新回数設定部１３２に送出する。

【0097】

更新回数設定部１３２は、前述同様のものである。

【0098】

音源分離部１３３は、複数のマイク１ａから出力された音信号から雑音を低減するフィルタを有し、当該雑音が低減された音信号を雑音抑圧部１３４に出力する。フィルタは、更新回数設定部１３２により設定された更新回数に応じて係数が更新される。また、当該フィルタは、音信号から人の音声を分離し、移動体２の稼働音を抽出する音源分離処理を行う。音源分離処理後の音信号は、雑音抑圧部１３４に送出される。

【0099】

雑音抑圧部１３４は、音源分離部１３３から送出された音信号からエアコン音などの定常音（定常雑音）を抑圧し、当該抑圧後の音信号を切出部１３ａ１及び統合部１５に送出する。なお、音源分離部１３３及び雑音抑圧部１３４により雑音が低減及び抑圧された後の音信号を、デノイズ後の音信号と呼んでもよい。

【0100】

トリガ検出部１２ｃは、前述同様に、ドア開閉部２ｃ、推進部２ｄ又は抑止部２ｅからドア開閉、駆動推進又は駆動抑止に関するトリガ信号を検出し、検出結果を切出条件決定部１２ｅに送出する。

【0101】

切出条件決定部１２ｅは、前述した切出条件決定部１２ｄの判断に加え、図１１に示すように、トリガ検出部１２ｃの検出結果に基づいて、判定処理を「パワー判定処理」又は「異常判定処理」と判断する。詳しくは、切出条件決定部１２ｅは、前述した切出条件決定部１２ｄの判断に加え、駆動部２ｆの速度が一定状態（加速度ゼロ）の場合には、判定処理を「パワー判定処理」と判断し、他の場合には、判定処理を「異常判定処理」と判断する。なお、パワー判定処理はパワー判定部１３ｃに対応し、異常判定処理は判定部１３ｂに対応する。

【0102】

判定部１３ｂは、移動体２が加速又は減速している場合には、切り出したセンサ信号である音信号の異常度を算出し、異常度と閾値とに基づいて異常の有無を判定する。判定部１３ｂは、前述同様に、音信号を教師なし学習済みの機械学習モデルに入力し、機械学習モデルから出力された異常度と閾値とを比較することにより、異常の有無を判定してもよい。

【0103】

パワー判定部１３ｃは、移動体２が一定の速度で移動している場合には、切り出したセンサ信号である音信号のパワーを算出し、パワーと閾値とに基づいて異常の有無を判定する。

【0104】

統合部１５は、デノイズ部１３５によるデノイズ前の音信号と、デノイズ後の音信号と、パワー判定部１３ｃ又は判定部１３ｂによる判定結果とをそれぞれの所定のメモリ領域に格納して結合することで１つのデータ群として統合する。

【0105】

蓄積部１６は、統合部１５により統合された結果であるデータ群（統合結果）を蓄積するように記憶装置に保存する。

【0106】

通信部１４は、蓄積部１６により保存された統合結果を遠隔監視装置に送信する。

【0107】

他の構成は、第１実施形態の第２変形例と同様である。

【0108】

次に、以上のように構成された第２実施形態の動作について図１２のフローチャートを用いて説明する。

【0109】

始めに、収集部１１は、移動体２に設けられたセンサ１から出力されたセンサ信号（出力信号）を収集する（ステップＳＴ１１）。また、収集部１１は、センサ信号に基づいて搭乗の有無を検知し（ステップＳＴ１２）、検知結果を更新回数設定部１３２に送出する。

【0110】

ステップＳＴ１２の後、更新回数設定部１３２は、搭乗検知部１３１から送出された検知結果に応じて、音源分離部１３３のフィルタの係数の更新回数を設定する（ステップＳＴ１３）。例えば、更新回数設定部１３２は、検知結果により、搭乗の有りの場合には更新回数を第１設定値に設定し、搭乗の無しの場合には更新回数を第１設定値よりも大きい第２設定値に設定する。

【0111】

ステップＳＴ１３の後、音源分離部１３３は、フィルタにより、複数のマイク１ａから出力された音信号から雑音を低減する音源分離処理を実行し（ステップＳＴ１４）、当該雑音が低減された音信号を雑音抑圧部１３４に出力する。音源分離処理において、フィルタは、係数の更新回数が少ない場合には高速に音源分離処理を実行でき、係数の更新回数が多い場合には高精度に音源分離処理を実行できる。

【0112】

ステップＳＴ１４の後、雑音抑圧部１３４は、音源分離後の音信号からエアコン音などの定常音（定常雑音）を抑圧し（ステップＳＴ１５）、当該抑圧後の音信号を切出部１３ａ１及び統合部１５に送出する。

【0113】

一方、トリガ検出部１２ｃは、移動体２のドア開閉部２ｃ、推進部２ｄ又は抑止部２ｅからドア開閉、駆動推進又は駆動抑止に関するトリガ信号を検出し（ステップＳＴ１６）、検出結果を切出条件決定部１２ｅに送出する。

【0114】

ステップＳＴ１６の後、切出条件決定部１２ｅは、トリガ信号の検出結果に基づいて、音信号を切り出す切出条件としての、区間検知の有無、解析長（時間幅）を決定すると共に、切り出した音信号に施す判定処理（パワー判定／異常判定）を決定する。しかる後、このとき、切出条件決定部１２ｅは、区間検知の有無、解析長（固定長）及び判定処理を含む決定結果を切出部１３ａ１に送出することにより、切出部１３ａ１を制御する（ステップＳＴ１７）。

【0115】

ステップＳＴ１７の後、切出部１３ａ１は、決定結果の判定処理が異常判定であるか否かに応じて移動体２がドア開閉時、加速時又は減速時であるか否かを判定する（ステップＳＴ１８）。ステップＳＴ１８の判定結果が肯定的の場合には（ＳＴ１８：Ｙｅｓ）、移動体２がドア開閉時、加速時又は減速時であり、ステップＳＴ１９に移行する。また、切出部１３ａ１は、ステップＳＴ１８の判定結果が否定的の場合（ステップＳＴ１８：Ｎｏ）には、移動体２が定速走行時又は停止時であり、ステップＳＴ２１に移行する。

【0116】

ステップＳＴ１９において、切出部１３ａ１は、切出条件決定部１２ｅから受けた決定結果に基づき、区間検知を実施し、決定結果の固定長で音信号を切り出し、当該切り出した音信号を判定部１３ｂに送出する。

【0117】

ステップＳＴ１９の後、判定部１３ｂは、切り出された音信号に基づいて異常度を算出し、異常度と閾値とを比較することにより、異常の有無を判定する（ステップＳＴ２０）。また、判定部１３ｂは、判定結果を統合部１５に送出する。

【0118】

一方、ステップＳＴ１８の後、ステップＳＴ２１においては、切出部１３ａ１は、切出条件決定部１２ｅから受けた決定結果に基づき、間欠的に第１固定長で音信号を切り出し、当該切り出した音信号をパワー判定部１３ｃに送出する。

【0119】

ステップＳＴ２１の後、パワー判定部１３ｃは、切り出された音信号のパワーを算出し、パワーと閾値とに基づいて異常の有無を判定する（ステップＳＴ２２）。また、パワー判定部１３ｃは、判定結果を統合部１５に送出する。

【0120】

ステップＳＴ２０又はＳＴ２２の後、統合部１５は、複数のマイク１ａから受けたデノイズ前の音信号と、雑音抑圧部１３４から受けたデノイズ後の音信号と、パワー判定部１３ｃ又は判定部１３ｂによる判定結果とを統合する。しかる後、統合部１５は、統合結果を蓄積部１６により保存する（ステップＳＴ２３）。また、統合部１５は、通信部１４を起動する。

【0121】

ステップＳＴ２３の後、通信部１４は、蓄積部１６により保存された統合結果を遠隔監視装置に送信する（ステップＳＴ２４）。

【0122】

上述したように第２実施形態によれば、センサ信号は、音信号である。パワー判定部１３ｃは、移動体２が一定の速度で移動している場合には、切り出したセンサ信号である音信号のパワーを算出し、パワーと閾値とに基づいて異常の有無を判定する。判定部１３ｂは、移動体２が加速又は減速している場合には、切り出したセンサ信号である音信号の異常度を算出し、異常度と閾値とに基づいて異常の有無を判定する。これにより、上述した効果に加え、特に、移動体２の定速走行時に、異常判定をパワー判定だけ行う簡易な処理にすることで、全体の処理量を低減することができる。

【0123】

＜第３実施形態＞
第３実施形態は、第１及び第２実施形態並びに各変形例の具体例であり、前述した状態監視装置１０、２０をコンピュータにより実現した形態となっている。

【0124】

図１３は、第３実施形態に係る状態監視装置のハードウェア構成を例示するブロック図である。この状態監視装置３０は、ハードウェアとして、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１、ＲＡＭ（Random Access Memory）３２、プログラムメモリ３３、補助記憶装置３４及び入出力インタフェース３５を備える。ＣＰＵ３１は、バスを介して、ＲＡＭ３２、プログラムメモリ３３、補助記憶装置３４、および入出力インタフェース３５と通信する。

【0125】

ＣＰＵ３１は、汎用プロセッサの一例である。ＲＡＭ３２は、ワーキングメモリとしてＣＰＵ３１に使用される。ＲＡＭ３２は、ＳＤＲＡＭ（Synchronous Dynamic Random Access Memory）などの揮発性メモリを含む。プログラムメモリ３３は、各実施形態に応じた各部を実現するためのプログラムを記憶する。このプログラムは、例えば、前述した状態監視装置１０、２０の各機能をコンピュータに実現させるためのプログラムとしてもよい。また、プログラムメモリ３３として、例えば、ＲＯＭ（Read-Only Memory）、補助記憶装置３４の一部、またはその組み合わせが使用される。補助記憶装置３４は、データを非一時的に記憶する。補助記憶装置３４は、ＨＤＤ（hard disc drive）またはＳＳＤ（solid state drive）などの不揮発性メモリを含む。

【0126】

入出力インタフェース３５は、他のデバイスと接続するためのインタフェースである。入出力インタフェース３５は、例えば、キーボード、マウス及びディスプレイとの接続に使用される。

【0127】

プログラムメモリ３３に記憶されているプログラムはコンピュータ実行可能命令を含む。プログラム（コンピュータ実行可能命令）は、処理回路であるＣＰＵ３１により実行されると、ＣＰＵ３１に所定の処理を実行させる。例えば、プログラムは、ＣＰＵ３１により実行されると、ＣＰＵ３１に図１、図５、図８及び図１０の各部に関して説明された一連の処理を実行させる。例えば、プログラムに含まれるコンピュータ実行可能命令は、ＣＰＵ３１により実行されると、ＣＰＵ３１に状態監視方法を実行させる。状態監視方法は、前述した状態監視装置１０、２０の各機能に対応する各ステップを含んでもよい。また、状態監視方法は、図３、図７、図９及び図１２に示した各ステップを適宜、含んでもよい。

【0128】

プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶された状態で状態監視装置３０に提供されてよい。この場合、例えば、状態監視装置３０は、記憶媒体からデータを読み出すドライブ（図示せず）をさらに備え、記憶媒体からプログラムを取得する。記憶媒体としては、例えば、磁気ディスク、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－Ｒなど）、光磁気ディスク（ＭＯなど）、半導体メモリなどが適宜、使用可能である。記憶媒体は、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体（non-transitory computer readable storage medium）と呼んでもよい。また、プログラムを通信ネットワーク上のサーバに格納し、状態監視装置３０が入出力インタフェース３５を使用してサーバからプログラムをダウンロードするようにしてもよい。

【0129】

プログラムを実行する処理回路は、ＣＰＵ３１などの汎用ハードウェアプロセッサに限らず、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの専用ハードウェアプロセッサを用いてもよい。処理回路（処理部）という語は、少なくとも１つの汎用ハードウェアプロセッサ、少なくとも１つの専用ハードウェアプロセッサ、または少なくとも１つの汎用ハードウェアプロセッサと少なくとも１つの専用ハードウェアプロセッサとの組み合わせを含む。図１３に示す例では、ＣＰＵ３１、ＲＡＭ３２、およびプログラムメモリ３３が処理回路に相当する。

【0130】

［各実施形態の変形例］
各実施形態及び各変形例では、移動体２の速度が一定の場合、移動体２の上昇時又は下降時にかかわらず、センサ信号を切り出す時間幅として第１固定長を用いたが、これに限定されない。すなわち、移動体２の定速上昇時にセンサ信号を切り出す時間幅と、移動体２の定速下降時にセンサ信号を切り出す時間幅とを別々の固定長としてもよい。この場合、より一層、過不足無くセンサ信号を切り出すことを期待することができる。

【0131】

また、各実施形態及び各変形例では、移動体２の速度が一定の場合を用いたが、これに限定されない。すなわち、エレベータの理想運転のように加減速の変化部分が正弦波曲線となり、移動体２の定速走行がない場合でも、移動体２の動作を加速又は減速に区別することにより、上述した効果を得ることができる。この場合、加加速度を用いることが、加速の動作開始タイミングと、減速の動作開始タイミングとを容易に推定できる観点から好ましい。

【0132】

また、実施形態の前に、移動体２の例として、エレベータ、自動車、鉄道、エスカレータ、機械式駐車場などを挙げたが、これらについて補足的に述べる。すなわち、移動体２がエレベータ、自動車、鉄道、エスカレータ又は機械式駐車場である場合、推進部２ｄ、抑止部２ｅ、音源分離部１３３で分離される外乱、雑音抑圧部１３４で抑圧される外乱としては、以下のものが該当する。

【0133】

移動体２がエレベータの場合、推進部２ｄは、原動機（モータ）等のアクセル機能や、巻上機であり、抑止部２ｅは、電磁ブレーキ等のブレーキ機能や重りである。音源分離部１３３で分離される外乱は、カゴ内の人の音声であり、雑音抑圧部１３４で抑圧される外乱は、カゴ内のエアコン音や周囲雑音である。

【0134】

移動体２が自動車の場合、推進部２ｄは、エンジンやトランスミッションであり、抑止部２ｅは、ブレーキである。音源分離部１３３で分離される外乱は、ロードノイズ、風切音、車室内の人の音声であり、雑音抑圧部１３４で抑圧される外乱は、周囲雑音である。

【0135】

移動体２が鉄道の場合、推進部２ｄは、モータであり、抑止部２ｅは、車両側のブレーキや線路側のブレーキである。音源分離部１３３で分離される外乱は、走行ノイズ、風切音であり、雑音抑圧部１３４で抑圧される外乱は、周囲雑音である。

【0136】

移動体２がエスカレータの場合、推進部２ｄは、巻上機（定速）であり、抑止部２ｅは、ブレーキである。音源分離部１３３で分離される外乱は、人の音声であり、雑音抑圧部１３４で抑圧される外乱は、周囲雑音である。なお、エスカレータは、常時運転のものに限らず、人感センサを用いた自動動作機を有する不定期運転のものでもよい。後者の場合、エスカレータの自動動作機は、搭乗検知部１３１としても機能する。

【0137】

移動体２が機械式駐車場の場合、推進部２ｄは、巻上機（定速）であり、抑止部２ｅは、重りである。音源分離部１３３で分離される外乱は、人の音声であり、雑音抑圧部１３４で抑圧される外乱は、周囲雑音である。なお、機械式駐車場は、多段昇降式のものであり、機械式立体駐車場と呼んでもよい。

【0138】

従って、各実施形態及び各変形例に係る状態監視装置１０、２０、３０をエレベータ、自動車、鉄道、エスカレータ又は機械式駐車場に実装する場合、上述した推進部２ｄ、抑止部２ｅに関するトリガ信号やセンサ信号を収集することが可能である。また、上述した外乱を音源分離部１３３及び雑音抑圧部１３４で分離又は抑圧することが可能である。このように、各実施形態及び各変形例に係る状態監視装置１０、２０、３０は、エレベータ、自動車、鉄道、エスカレータ及び機械式駐車場などの任意の移動体２に適用することができる。

【0139】

また、各実施形態及び各変形例に係る状態監視装置１０、２０、３０は、以上に例示した移動体２に限らず、例えば、船、ロープウェイ、ジェットコースターなどのように、機械の駆動により人を運ぶ装置であれば、適宜、実装可能となっている。あるいは、状態監視装置１０、２０、３０は、例えば、無人用の機械式駐車場、産業用ロボット、ベルトコンベア、自律型ロボットなどのように、人を運ばない機械装置についても、適宜、実装可能となっている。

【0140】

また、各実施形態及び各変形例は、状態監視装置１０、２０、３０を備えた、機械装置又は移動体２として表現してもよい。同様に、各実施形態及び各変形例は、上述した状態監視方法の各ステップを含む移動方法やプログラムとして表現してもよい。

【0141】

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、センサ信号の処理量を低減しつつ、異常検出の精度を維持することができる。このことは、上述した少なくとも一つの変形例でも同様である。

【0142】

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、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ものである。

【符号の説明】

【0143】

１…センサ、１ａ…マイク、２…移動体、２ａ…操作部、２ｂ…制御部、２ｃ…ドア開閉部、２ｄ…推進部、２ｅ…抑止部、２ｆ…駆動部、２ｇ…発報部、２ｈ…帰着運転制御部、１０，２０，３０…状態監視装置、１１…収集部、１２…切出制御部、１２ａ…速度・加速度判断部、１２ｂ…切出条件決定部、１２ｃ…トリガ検出部、１２ｄ，１２ｅ…切出条件決定部、１３…診断部、１３ａ，１３ａ１…切出部、１３ｂ…判定部、１３ｃ…パワー判定部、１４…通信部、１５…統合部、１６…蓄積部、３１…ＣＰＵ、３２…ＲＡＭ、３３…プログラムメモリ、３４…補助記憶装置、３５…入出力インタフェース、１３１…搭乗検知部、１３２…更新回数設定部、１３３…音源分離部、１３４…雑音抑圧部、１３５…デノイズ部。

【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】