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公開番号2025087370
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-10
出願番号2023201968
出願日2023-11-29
発明の名称処理システム、プログラム及び処理方法
出願人セイコーエプソン株式会社,公立大学法人大阪
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G01M 99/00 20110101AFI20250603BHJP(測定;試験)
要約【課題】機械学習を用いて、振動情報の位相に関するスペクトログラムから対象物の状態を推論可能な処理システム等を提供すること。
【解決手段】処理システム100は、取得部111と演算部112と記憶部120と推論部113とを含む。取得部111は、対象物10の振動情報を取得する。演算部112は、振動情報に基づいて、少なくとも位相に関するスペクトログラムを演算する。記憶部120は、スペクトログラムから、状態監視、品質管理及び予知保全の少なくとも1つに関する状態を推論するように学習された学習済みモデル130を記憶する。推論部113は、学習済みモデル130にスペクトログラムを入力することで、状態を推論する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
対象物の振動情報を取得する取得部と、
前記振動情報に基づいて、少なくとも位相に関するスペクトログラムを演算する演算部と、
前記スペクトログラムから、状態監視、品質管理及び予知保全の少なくとも１つに関する状態を推論するように学習された学習済みモデルを記憶する記憶部と、
前記学習済みモデルに前記スペクトログラムを入力することで、前記状態を推論する推論部と、
を含むことを特徴とする処理システム。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
請求項１に記載された処理システムにおいて、
前記演算部は、前記位相に関する前記スペクトログラムとして、所定周波数における位相を基準とした各周波数における相対位相のスペクトログラムを演算することを特徴とする処理システム。
【請求項３】
請求項１に記載された処理システムにおいて、
前記取得部は、第１チャンネルの第１振動情報と第２チャンネルの第２振動情報とを取得し、
前記演算部は、前記位相に関する前記スペクトログラムとして、前記第１振動情報と前記第２振動情報とのクロス位相スペクトログラム又はクロスパワースペクトログラムを演算することを特徴とする処理システム。
【請求項４】
請求項１に記載された処理システムにおいて、
前記演算部は、前記振動情報の振幅スペクトログラム又はパワースペクトログラムを第２スペクトログラムとして演算し、
前記学習済みモデルは、前記スペクトログラム及び前記第２スペクトログラムに対して前記状態を推論するよう学習され、
前記推論部は、前記学習済みモデルに前記スペクトログラム及び前記第２スペクトログラムを入力することで、前記状態を推論することを特徴とする処理システム。
【請求項５】
請求項４に記載された処理システムにおいて、
前記第２スペクトログラムにおける強度値は対数であることを特徴とする処理システム。
【請求項６】
請求項１に記載された処理システムにおいて、
前記取得部は、第１チャンネルの第１振動情報と第２チャンネルの第２振動情報とを取得し、
前記演算部は、前記第１振動情報又は前記第２振動情報に基づいて前記スペクトログラムを演算し、前記第１振動情報と前記第２振動情報とのクロスパワースペクトログラム、クロス位相スペクトログラム又はコヒーレンススペクトログラムのうち前記スペクトログラムとは異なる第２スペクトログラムを演算し、
前記学習済みモデルは、前記スペクトログラム及び前記第２スペクトログラムに対して前記状態を推論するよう学習され、
前記推論部は、前記学習済みモデルに前記スペクトログラム及び前記第２スペクトログラムを入力することで、前記状態を推論することを特徴とする処理システム。
【請求項７】
請求項４乃至６のいずれか一項に記載された処理システムにおいて、
前記学習済みモデルは、
前記スペクトログラムが入力される第１ネットワークと、
前記第２スペクトログラムが入力される第２ネットワークと、
前記第１ネットワークの出力と前記第２ネットワークの出力との結合結果に基づいて前記状態の推論結果を出力する結合層と、
を含むことを特徴とする処理システム。
【請求項８】
請求項１に記載された処理システムにおいて、
前記スペクトログラムは、画像データであり、
前記学習済みモデルは、ＣＮＮ又はＶｉＴであることを特徴とする処理システム。
【請求項９】
請求項８に記載された処理システムにおいて、
前記画像データは、周波数方向の画素数が時間軸方向の画素数より多いことを特徴とする処理システム。
【請求項１０】
請求項１に記載された処理システムにおいて、
前記振動情報は、加速度、速度、変位、角加速度、角速度、又は角度であることを特徴とする処理システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、処理システム、プログラム及び処理方法等に関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、モーターなどの作動部分を有する自動車部品を検査対象物とする検査方法が開示されている。検査方法において、検査対象物の近傍に配置されたマイクにより検査対象物の作動音に関する波形データを取得し、波形データに対して短時間フーリエ変換を行って複素数スペクトログラムを生成し、複素数スペクトログラムに基づいて所定の位相特徴量を算出し、位相特徴量を周波数方向に微分演算して群遅延を算出し、群遅延に平滑化フィルタ処理を行い、平滑化フィルタ処理後の群遅延に基づいて異音成分の強度レベルを算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－１５４１８０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において、複素数スペクトログラムに基づいて算出した位相特徴量から群遅延を算出し、その群遅延に基づいて異音成分の強度レベルを算出している。特許文献１には、機械学習を用いて、振動情報の位相に関するスペクトログラムから対象物の状態を推論する構成については、開示も示唆もされていない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一態様は、対象物の振動情報を取得する取得部と、前記振動情報に基づいて、少なくとも位相に関するスペクトログラムを演算する演算部と、前記スペクトログラムから、状態監視、品質管理及び予知保全の少なくとも１つに関する状態を推論するように学習された学習済みモデルを記憶する記憶部と、前記学習済みモデルに前記スペクトログラムを入力することで、前記状態を推論する推論部と、を含む処理システムに関係する。
【０００６】
また、本開示の他の態様は、対象物の振動情報を取得する取得部と、前記振動情報に基づいて、少なくとも位相に関するスペクトログラムを演算する演算部と、前記スペクトログラムに対して状態監視、品質管理及び予知保全の少なくとも１つに関する状態を推論するよう学習された学習済みモデルに前記スペクトログラムを入力することで、前記状態を推論する推論部と、としてコンピューターを機能させるプログラムに関係する。
【０００７】
また、本開示の更に他の態様は、対象物の振動情報を取得し、前記振動情報に基づいて、少なくとも位相に関するスペクトログラムを演算し、前記スペクトログラムに対して状態監視、品質管理及び予知保全の少なくとも１つに関する状態を推論するよう学習された学習済みモデルに前記スペクトログラムを入力することで、前記状態を推論する処理方法に関係する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
対象物の振動を検出するセンサーの説明図。
処理システムの構成例。
スペクトログラムの一例。
処理部が実行する処理の第１フロー例。
相対位相を説明する図。
処理部が実行する処理の第２フロー例。
処理部が実行する処理の第３フロー例。
処理部が実行する処理の第４フロー例。
２ストリームの学習済みモデルの構成例。
本実施形態の処理システムを用いた振動解析の実験例。
本実施形態の処理システムを用いた振動解析の実験例。
本実施形態の処理システムを用いた振動解析の実験例。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本開示の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、以下に説明する本実施形態は特許請求の範囲に記載された内容を不当に限定するものではなく、本実施形態で説明される構成の全てが必須構成要件であるとは限らない。
【００１０】
１．処理システム
図１は、対象物の振動を検出するセンサーの説明図である。対象物１０は、例えば、機械的な作動により振動を生じる振動源１１を含む。センサー１４０は、振動源１１により生じた対象物１０の振動を検出する。振動源１１は、一例として、モーター、エンジン又はタービン等である。また、対象物１０が振動源１１を含まず、対象物１０の外部から振動が加えられ、その振動をセンサー１４０が検出してもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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