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公開番号2025019359
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-07
出願番号2023122926
出願日2023-07-28
発明の名称音点検システムおよび音点検方法
出願人株式会社日立製作所
代理人弁理士法人サンネクスト国際特許事務所
主分類G01M 99/00 20110101AFI20250131BHJP(測定;試験)
要約【課題】複数のセンサ装置の異常度出力を同じ基準で比較可能とすること。
【解決手段】点検対象物の音に基づいて前記点検対象物の状態を判定する音点検システムであって、前記点検対象物の正常な稼働音から正常音モデルを生成するモデル生成部と、前記正常音モデルから特徴量を複数サンプリングするサンプリング部と、前記サンプリングした複数の特徴量の異常度をそれぞれ前記正常音モデルに基づいて計算する異常度算出部と、前記異常度の度数分布をガンマ分布でフィッティングして異常度補正モデルを生成するガンマ分布生成部と、を備え、前記異常度補正モデルを用いて異常度と発生確率とを紐づける。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
点検対象物の音に基づいて前記点検対象物の状態を判定する音点検システムであって、
前記点検対象物の正常な稼働音から正常音モデルを生成するモデル生成部と、
前記正常音モデルから特徴量を複数サンプリングするサンプリング部と、
前記サンプリングした複数の特徴量の異常度をそれぞれ前記正常音モデルに基づいて計算する異常度算出部と、
前記異常度の度数分布をガンマ分布でフィッティングして異常度補正モデルを生成するガンマ分布生成部と、
を備え、
前記異常度補正モデルを用いて異常度と発生確率とを紐づけることを特徴とする音点検システム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
請求項１に記載の音点検システムであって、
前記モデル生成部、前記サンプリング部、前記異常度算出部及び前記ガンマ分布生成部を有する学習装置と、
前記点検対象物の音を収集するセンサ装置と、
データ管理装置とを備え、
前記モデル生成部は、前記センサ装置が収集した稼働音から正常音モデルを生成し、
前記データ管理装置は、前記学習装置が生成した前記異常度補正モデルを用いて異常度と発生確率とを紐づけることを特徴とする音点検システム。
【請求項３】
請求項２に記載の音点検システムであって、
前記データ管理装置は、前記異常度と前記発生確率を紐づけるために前記異常度補正モデルを用いてガンマ分布の右側累積分布を計算することを特徴とする音点検システム。
【請求項４】
請求項２に記載の音点検システムであって、
前記点検対象物の状態の判定に際し、前記センサ装置は、前記点検対象物の音を収集し、前記収集した音の異常度を前記正常音モデルに基づいて算出し、算出した異常度を送信し、
前記データ管理装置は、前記センサ装置が送信した異常度に基づいて前記点検対象物の状態を示すデータを出力することを特徴とする音点検システム。
【請求項５】
請求項２に記載の音点検システムであって、
前記点検対象物の状態の判定に際し、前記センサ装置は、
前記点検対象物の音を収集し、
前記収集した音の異常度を前記正常音モデルに基づいて算出し、
前記異常度を前記異常度補正モデルに基づいて発生確率に変換する
ことを特徴とする音点検システム。
【請求項６】
請求項２に記載の音点検システムであって、
前記点検対象物の状態の判定に際し、前記センサ装置は、前記点検対象物の音を収集し、前記収集した音の異常度を前記正常音モデルに基づいて算出し、算出した異常度を送信し、
前記データ管理装置は、前記異常度を前記異常度補正モデルに基づいて発生確率に変換することを特徴とする音点検システム。
【請求項７】
請求項２に記載の音点検システムであって、
前記学習装置は、複数の前記センサ装置に対応して複数の異常度補正モデルを生成することを特徴とする音点検システム。
【請求項８】
請求項７に記載の音点検システムであって、
前記データ管理装置は、複数の前記センサ装置についての複数の発生確率を比較可能に表示出力することを特徴とする音点検システム。
【請求項９】
点検対象物の音に基づいて前記点検対象物の状態を判定する音点検方法であって、
学習装置が、
前記点検対象物の正常な稼働音から正常音モデルを生成し、
前記正常音モデルから特徴量を複数サンプリングし、
前記サンプリングした複数の特徴量の異常度をそれぞれ前記正常音モデルに基づいて計算し、
前記異常度の度数分布をガンマ分布でフィッティングして異常度補正モデルを生成し、
データ管理装置が、前記点検対象物の状態の判定に際し、
前記点検対象物の音と前記正常音モデルに基づいて求められた異常度を、前記異常度補正モデルを用いて発生確率に紐づけることを特徴とする音点検方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、音点検システムおよび音点検方法に関する。
続きを表示（約 2,600 文字）【背景技術】
【０００２】
発電プラント、化学プラント、鉄鋼プラントなどの現場では、作業員が設備の稼動音を聞いて正常かどうかを判断することがある。しかし、異音を聞き分けることができるためには、経験が必要である。さらに、広い現場をあちこち歩き回って耳で点検するため、作業員の負荷も大きい。しかも近年では、熟練作業員の高齢化が進み、新たな作業員の確保も難しい。そこで、特許文献１に記載のように、監視対象物の音響データをマイクロフォンで検出し、監視対象物から離れた場所の監視処理装置へ無線伝送するシステムが提案されている。具体的には、特許文献１には、「耐圧防爆構造を有する耐圧防爆筐体１８と、耐圧防爆筐体１８内に内蔵され、監視対象設備における音響を検出するためのマイクロフォン２０と、耐圧防爆筐体１８内に内蔵され、監視対象設備における画像を撮像するためのカメラ２２と、耐圧防爆筐体１８内に内蔵され、マイクロフォン２０からの音響データ及びカメラ２２からの画像データを処理し、マイクロフォン２０及びカメラ２２を制御するための情報処理機２４と、情報処理機２４により処理された音響データ及び前画像データを送信し、マイクロフォン２０及びカメラ２２の制御信号を受信するための無線機２６と、耐圧防爆筐体１８内に内蔵され、無線機２６に接続されたアンテナ２８とを有している。」という記載がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００９－２７３１１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の従来技術では、監視処理装置は、現場の監視装置から受信した音響データから周波数スペクトルを算出し、ニューラルネットワークモデルにより監視対象物の異常発生を検知する。しかし、音データはそのままではデータサイズが大きいため、その測定および解析の処理が重く、消費電源力が増大する。
【０００５】
プラントの現場設備にいわゆる後付けでセンサ装置を設置する場合、有線の電源を得ることが難しい。したがって、センサ装置は内蔵電池を動力源として作動するため、消費電力の大きい処理を実行すると、すぐに電池が切れてしまい、電池交換の頻度が高くなり、使い勝手が低い。そこで、録音した音から特徴量を抽出し、これをセンサ装置を設置する際に生成してセンサ端末内に保存されている正常音モデルと比較し、正常音モデルからの乖離度を異常度として計算したのち、異常度だけを収集するセンサ装置が提案されている。これによりデータ通信量を削減し、内蔵電池で長期間のセンサの駆動が可能となる。
【０００６】
上記のようなセンサ装置においては、センサ装置毎に異なる正常音モデルを生成し、これを基に異常度を算出する。これはセンサ装置の設置状況やセンサ装置の微細な個体差に応じて、例え同じ型番の設備の稼働音をモニタリングする場合でも、生成される正常音モデルが微妙に異なるためである。このような場合、基準となる正常音モデルがセンサ装置毎に異なることは、センサ装置毎に算出される異常度の意味が異なることに繋がり、複数のセンサ装置が稼働するシステムにおいて、異なるセンサ装置間で異常度の値を比較する基準を設けることは困難となる。このために複数のセンサに共通の閾値を設けて複数の装置を監視するといった使い方ができず、設備のモニタリングに適用するには使い勝手が低いものとなっていた。
【０００７】
本発明は、上述の課題に鑑みてなされたもので、その目的は、複数のセンサ装置の異常度出力を同じ基準で比較することが可能な音点検システムおよび音点検方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決すべく、代表的な本発明の音点検システムの一つは、点検対象物の音に基づいて前記点検対象物の状態を判定する音点検システムであって、前記点検対象物の正常な稼働音から正常音モデルを生成するモデル生成部と、前記正常音モデルから特徴量を複数サンプリングするサンプリング部と、前記サンプリングした複数の特徴量の異常度をそれぞれ前記正常音モデルに基づいて計算する異常度算出部と、前記異常度の度数分布をガンマ分布でフィッティングして異常度補正モデルを生成するガンマ分布生成部と、を備え、前記異常度補正モデルを用いて異常度と発生確率とを紐づけることを特徴とする。
また、代表的な本発明の音点検方法の一つは、点検対象物の音に基づいて前記点検対象物の状態を判定する音点検方法であって、学習装置が、前記点検対象物の正常な稼働音から正常音モデルを生成し、前記正常音モデルから特徴量を複数サンプリングし、前記サンプリングした複数の特徴量の異常度をそれぞれ前記正常音モデルに基づいて計算し、前記異常度の度数分布をガンマ分布でフィッティングして異常度補正モデルを生成し、データ管理装置が、前記点検対象物の状態の判定に際し、前記点検対象物の音と前記正常音モデルに基づいて求められた異常度を、前記異常度補正モデルを用いて発生確率に紐づけることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、複数のセンサ装置の異常度出力を同じ基準で比較することができる。上記した以外の課題、構成及び効果は以下の実施の形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
音点検システムの学習時の全体説明図。
異常度補正モデル作成のフローチャート。
サンプリングした異常度分布をガンマ分布でフィッティングした一例。
異常度と出現確率の関係の一例。
サイトごとに異なる異常度の時系列に対する閾値設定の例。
音点検システムの稼働時の全体説明図（その１）。
音点検システムの稼働時の全体説明図（その２）。
音点検システムの稼働時の全体説明図（その３）。
複数の機器のデータを比較する表。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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