JP2024065614A - データ収集装置、データ収集方法、データ収集プログラム、データ収集システム - Google Patents

Abstract

【課題】予知保全において有効なデータを取得することを目的としている。
【解決手段】転動体の通過振動を捉えた信号を取得するデータ取得部と、前記信号を用いて、前記通過振動を示す周波数のＮ次高調波の信号成分の振幅を算出するデータ処理部と、前記振幅に基づき、前記転動体を含む保全対象物の異常の度合いを推定した異常度が閾値を超える場合に、前記異常度の変化点近傍の所定期間に取得された前記信号を記憶装置に格納する収集制御部と、を有するデータ収集装置である。
【選択図】図１

Description

本発明は、データ収集装置、データ収集方法、データ収集プログラム、データ収集システムに関する。

従来では、保全対象物の保全業務を行う際に、保全対象物から取得したログデータを用いることが知られている。

特開２０２１－１９６８１２号公報

予知保全では、予知保全の対象物を動作させたときのログデータを取得する間隔を、できるだけ短くすることが望ましい。しかしながら、取得したログデータのデータ量が多くなると、データを記録する際のコストやデータ処理にかかる時間が増加する。このため、従来では、予知保全において有効なデータのみを取得することが望まれている。

開示の技術は、上記事情に鑑みてなされたものであり、予知保全において有効なデータを取得することを目的としている。

開示の技術は、転動体（２５２）の通過振動を捉えた信号を取得するデータ取得部（３２０）と、
前記信号を用いて、前記通過振動を示す周波数のＮ次高調波の信号成分の振幅を算出するデータ処理部（３３０）と、
前記振幅に基づき、前記転動体（２５２）を含む保全対象物（２５０）の異常の度合いを推定した異常度が閾値を超える場合に、前記異常度の変化点近傍の所定期間（Ｋ１、Ｋ３）に取得された前記信号を記憶装置（３８０）に格納する収集制御部（３５０）と、を有するデータ収集装置（３００）である。

予知保全において有効なデータを取得することができる。

第一の実施形態のデータ収集システムのシステム構成の一例を示す図である。 データ収集装置によるデータの収集について説明する図である。 第一の実施形態のデータ収集装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 第一の実施形態のデータ収集装置の処理を説明する第一のフローチャートである。 第一の実施形態のデータ収集装置の処理を説明する第二のフローチャートである。 第一の実施形態のデータ収集装置の処理を説明する第三のフローチャートである。 第一の実施形態のデータ収集装置の処理を説明する第四のフローチャートである。 第一の実施形態のデータ収集装置の処理を説明する第五のフローチャートである。 異常判定部による異常判定について説明する第一の図である。 異常判定部による異常判定について説明する第二の図である。 第二の実施形態のデータ収集システムのシステム構成の一例を示す図である。 第三の実施形態のデータ収集装置を示す図である。

（第一の実施形態）
以下に図面を参照して、第一の実施形態について説明する。図１は、第一の実施形態のデータ収集システムのシステム構成の一例を示す図である。

本実施形態のデータ収集システム１００は、センサ基板２００と、データ収集装置３００と、を有し、センサ基板２００とデータ収集装置３００とは、無線通信等によって通信を行う。尚、センサ基板２００とデータ収集装置３００との通信方法は、無線通信に限定されず、有線通信であってもよい。センサ基板２００とデータ収集装置３００とは、通信が可能であれば、どのような方法で接続されてもよい。また、無線通信を行う場合には、センサ基板２００に別途電源が供給されてもよい。

本実施形態のセンサ基板２００には、ひずみゲージ２１０、アンプ２２０、ＡＤＣ（Analog-to-Digital Converter）２３０、通信回路２４０が実装されている。

尚、本実施形態では、ひずみゲージ２１０が実装された基板と、アンプ２２０、ＡＤＣ（Analog-to-Digital Converter）２３０、通信回路２４０とが実装された基板とが、別々の基板であってもよい。

ひずみゲージ２１０は、例えば、ベアリング２５０に設けられる。ベアリング２５０は、例えば、外輪（固定輪）２５１と、複数の転動体２５２と、内輪（回転輪）２５３とを有し、複数の転動体２５２は、外輪２５１と内輪２５３との間に転動自在に配設されている。

ひずみゲージ２１０は、外輪２５１に取り付けられる。また、ひずみゲージ２１０は、転動体２５２がひずみゲージ２１０が設けられた位置を通過する際に、外輪２５１に生じるひずみを検出し、ひずみに応じた抵抗値の変化を示すアナログデータ（波形データ）を出力する。尚、図１の例では、ひずみゲージ２１０は外輪２５１に取り付けられるものとしたが、ひずみゲージ２１０は、外輪２５１以外に取り付けられていてもよい。

つまり、ひずみゲージ２１０は、ひずみを測定する測定対象物にひずみが生じると、ひずみに応じたアナログデータ（波形データ）を出力する。本実施形態において、ベアリング２５０は、ひずみゲージ２１０による測定対象物の一例である。また、本実施形態のベアリング２５０は、予知保全の対象となる保全対象物の一例である。

本実施形態の保全対象物は、例えば、転動体が固定された部材上で自在に転動する構造を有するものであればよく、ベアリングに限定されない。

また、本実施形態では、保全対象物のひずみを検出する手段の一例として、ひずみゲージ２１０を用いるが、ひずみの検出は、ひずみゲージ２１０以外の手段によって行われて
アンプ２２０は、ひずみゲージ２１０から出力されるアナログデータを増幅させる。ＡＤＣ２３０は、増幅させたアナログデータをデジタルデータに変換する。通信回路２４０は、ＡＤＣ２３０から出力されるデジタルデータを、データ収集装置３００へ送信する。

データ収集装置３００は、通信部３１０、データ取得部３２０、データ処理部３３０、異常判定部３４０、収集制御部３５０、一時記憶部３７０、記憶部３８０を有する。

尚、通信部３１０、データ取得部３２０、データ処理部３３０、異常判定部３４０、収集制御部３５０は、データ収集装置３００の演算処理装置がメモリ装置に格納されたデータ収集プログラムを読み出して実行することで実現される。

また、一時記憶部３７０は、一時的にデータを格納するものであり、例えば、データ収集装置３００の有するＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ装置によって実現される。記憶部３８０は、永続的にデータを格納するものであり、例えば、データ収集装置３００が有するＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の補助記憶装置によって実現されてよい。データ収集装置３００のハードウェア構成の詳細は後述する。

通信部３１０は、センサ基板２００を含む外部の装置と通信を行う。具体的には、通信部３１０は、センサ基板２００から送信されるデジタルデータを受信する。尚、通信部３１０は、予め設定された周期で、間欠的に、センサ基板２００からデジタルデータを受信してもよい。

データ取得部３２０は、通信部３１０が受信したデジタルデータを取得し、一時記憶部３７０に格納する。尚、データ取得部３２０が取得するデジタルデータは、転動体２５２の通過振動を捉えた時系列信号である。

データ処理部３３０は、一時記憶部３７０に格納されたデジタルデータに対し、異常判定部３４０による異常判定を行うための処理を行い、処理が施された後のデータを一時記憶部３７０に格納する。具体的には、データ処理部３３０は、転動体２５２の通過振動を示す周波数のＮ次高調波の信号成分の振幅を算出する。より具体的には、データ処理部３３０は、転動体２５２の通過振動を示す周波数のＮ次高調波の信号成分の振幅から、さらに、一時記憶部３７０に格納されたデジタルデータの特徴量を算出する。特徴量の詳細は後述する。

以下の説明では、デジタルデータに対してデータ処理部３３０の処理を行った後のデータを、処理済みデータと呼ぶ場合がある。処理済みデータは、予知保全の対象となるベアリング２５０から取得されるログデータの一例である。

異常判定部３４０は、データ処理部３３０による処理が施された処理済みデータに基づき、保全対象物（ベアリング２５０）の状態を検出する。より具体的には、異常判定部３４０は、保全対象物の状態が異常であるか否かの判定に用いられる異常度の算出や、保全対象物の異常の予兆の検出等を行う。

尚、本実施形態におけるベアリング２５０の異常とは、例えば、ベアリング２５０の損傷（転動体、外輪、内輪を含む）、グリスの劣化、異物混入による回転の不具合等である。

例えば、ベアリング２５０の外輪２５１に傷が入ると、転動体２５２の通過振動の高調波成分の振幅値が増加する。本実施形態では、例えば、転動体２５２の通過振動の高調波成分の振幅値の変化を、外輪２５１に傷が入る前の予兆として検出してもよい。

収集制御部３５０は、異常判定部３４０による判定結果に応じた期間に取得されたデジタルデータ（データ処理部３３０による処理を行う前の未処理データ）を、記憶部３８０に格納する。

具体的には、収集制御部３５０は、異常判定部３４０により異常度が閾値を超えた場合に、異常が検出される前の第一の所定期間において、一時記憶部３７０に格納されたデジタルデータを、一時記憶部３７０から取り出して記憶部３８０に格納する。

また、収集制御部３５０は、異常度が閾値を超えている間に取得されたデシタルデータを記憶部３８０に格納する。さらに、収集制御部３５０は、一度異常度が閾値を超えてから、異常度が閾値以下となった場合に、異常度が閾値以下となった後の第二の期間において取得されたデシタルデータを記憶部３８０に格納する。

本実施形態では、このように、保全の対象となるベアリング２５０の状態において、異常度が閾値を超えている場合に、その直前の期間と、異常度が閾値を超えている期間と、異常度が閾値以下となった後の期間と、を含むデジタルデータのみを、記憶部３８０に格納して保存する。

このため、本実施形態によれば、ベアリング２５０の保全において有効なデータのみを取得して保存することができる。また、本実施形態では、さらに、保存するデータの量を削減することができ、データを記録する際のコストやデータ処理にかかる時間を低減することができる。

以下に、図２を参照して、本実施形態のデータ収集装置３００によるデータの収集の仕方について説明する。図２は、データ収集装置によるデータの収集について説明する図である。

図２において、縦軸は異常判定部３４０により算出される異常度であり、横軸は時間である。つまり、図２では、異常判定部３４０により算出される異常度の変化を示している。

図２において、閾値ＴＨは、異常判定部３４０により、ベアリング２５０の状態に何らかの変化が起きているか否かを判定するための異常度の閾値である。本実施形態では、異常度が閾値ＴＨより大きい場合に、異常度の変化点近傍の所定期間に取得されたデジタルデータが、異常検知のアルゴリズムの検討や改良する際に有効なデータとして検出される。

また、本実施形態の閾値ＴＨは、予め初期値が設定されてよい。また、閾値ＴＨは、センサ基板２００からのデータの取得が開始されて、データが蓄積されると、データ収集装置３００の管理者等の経験則によって調整されてよい。

また、閾値ＴＨは、予知保全の対象物のユーザに応じて設定されてよい。具体的には、閾値ＴＨは、ユーザが異常を検出したいタイミングや、予知保全の対象物の種類等に応じて調整されてよい。

図２の例では、タイミングＴ２において、異常度が閾値ＴＨを超えており、タイミングＴ３において、異常度が閾値ＴＨ以下となっている。

したがって、データ収集装置３００は、タイミングＴ２において、タイミングＴ２より前のタイミングＴ１からタイミングＴ２までの期間Ｋ１の間に取得され、一時記憶部３７０に一時的に格納されているデジタルデータを読み出して、データが永続的に保存される記憶部３８０に格納する。

また、データ収集装置３００は、タイミングＴ３から、タイミングＴ３よりも後のタイミングＴ４までの期間Ｋ３において取得されるデジタルデータを、データが永続的に保存される記憶部３８０に格納する。

また、図２の例では、タイミングＴ２からタイミングＴ３までの間は、異常度が閾値ＴＨを超えている。したがって、データ収集装置３００は、タイミングＴ２からタイミングＴ３までの期間Ｋ２において取得されるデジタルデータを、データが永続的に保存される記憶部３８０に格納する。

以下の説明では、期間Ｋ１を第一の所定期間、期間Ｋ３を第二の所定期間、期間Ｋ２を第三の所定期間と表現する場合がある。

本実施形態では、第一の所定期間と第二の所定期間とは、予め設定されていてよい。第一の所定期間は、一時記憶部３７０の容量に応じて設定されてよい。第一の所定期間は、一時記憶部３７０の容量が大きいほど、長く設定することができる。

第三の所定期間は、取得されたデシタルデータが、異常検知のアルゴリズムを検討する際に有効なデータである可能性が高い期間である。

第二の所定期間は、第三の所定期間において検出される異常度の最大値に基づき、段階的に設定されていてもよい。例えば、第二の所定期間は、異常度の最大値が大きいほど長くなり、異常度の最大値が小さいほど短くなるように、段階的に設定されていてもよい。

また、本実施形態では、例えば、第三の所定期間における異常度に応じて、記憶部３８０に格納するデジタルデータのデータ数を調整してもよい。

デジタルデータとは、転動体２５２の通過振動を捉えた時系列信号である。したがって、本実施形態では、言い換えれば、第三の所定期間における異常度に応じて、記憶部３８０に格納する時系列信号の数を調整してもよい。

具体的には、例えば、データ収集装置３００は、第三の所定期間に検出された異常度が、閾値ＴＨよりも大きい閾値ＴＨ１を超えた場合、第二の所定期間において取得される全てのデジタルデータを記憶部３８０に格納してよい。

言い換えれば、データ収集装置３００は、第三の所定期間に検出された異常度が、閾値ＴＨよりも大きい閾値ＴＨ１を超えた場合、第二の所定期間において、データ取得部３２０がデジタルデータを取得する度に、取得されたデシタルデータを記憶部３８０に格納してよい。このようにすれば、データ取得部３２０が取得したデシタルデータの個数と同数のデシタルデータが記憶部３８０に格納される。

また、データ収集装置３００は、第三の所定期間に検出された異常度が、閾値ＴＨよりも大きい閾値ＴＨ１以下である場合、第二の所定期間において取得される全てのデジタルデータの個数よりも、少ない個数のデジタルデータを、記憶部３８０に格納してよい。

具体的には、例えば、第三の所定期間に検出された異常度が、閾値ＴＨよりも大きい閾値ＴＨ１以下である場合、データ収集装置３００は、データ取得部３２０が取得するデジタルデータのうち、奇数番目に取得されたデジタルデータを記憶部３８０に格納するようにしてよい。

このようにすれば、第二の所定期間において、記憶部３８０に格納されるデシタルデータの個数は、データ取得部３２０が取得したデシタルデータの個数の約半分となる。

また、本実施形態のデータ収集装置３００は、異常度の変化点の近傍のデジタルデータの数が多くなるようにしてもよい。

図２の例では、第三の所定期間である期間Ｋ２の間に、異常度が上昇から下降に転じる変化点が存在する。したがって、データ収集装置３００は、この変化点を含む期間Ｋ４を、変化点の近傍期間とし、この期間に記憶部３８０に格納されるデータ数が、他の期間に記憶部３８０に格納されるデータの数よりも多くなるようにしてもよい。

本実施形態では、このように、記憶部３８０に格納されるデータの数を調整することで、ベアリング２５０の故障の前兆を検知する等の保全において、有効なデータを効率的に収集することができる。

次に、図３を参照して、本実施形態のデータ収集装置３００のハードウェア構成について説明する。図３は、第一の実施形態のデータ収集装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

本実施形態のデータ収集装置３００は、それぞれバスＢで相互に接続されている入力装置３１、出力装置３２、ドライブ装置３３、補助記憶装置３４、メモリ装置３５、演算処理装置３６及びインターフェース装置３７を含むコンピュータであり、データ収集装置の一例である。

入力装置３１は、各種の情報の入力を行うための装置であり、例えばタッチパネル等より実現される。出力装置３２は、各種の情報の出力を行うためものであり、例えばディスプレイ等により実現される。インターフェース装置３７は、ネットワークに接続する為に用いられる。

通信部３１０、データ取得部３２０、データ処理部３３０、異常判定部３４０、収集制御部３５０を実現させるデータ収集プログラムは、データ収集装置３００を制御する各種プログラムの少なくとも一部である。データ収集プログラムは、例えば、記憶媒体３８の配布やネットワークからのダウンロード等によって提供される。データ収集プログラムを記録した記憶媒体３８は、情報を光学的、電気的或いは磁気的に記録する記憶媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記憶媒体を用いることができる。

また、データ収集プログラムは、データ収集プログラムを記録した記憶媒体３８がドライブ装置３３にセットされると、記憶媒体３８からドライブ装置３３を介して補助記憶装置３４にインストールされる。ネットワークからダウンロードされたデータ収集プログラムは、インターフェース装置３７を介して補助記憶装置３４にインストールされる。

記憶部３８０を実現する補助記憶装置３４は、データ収集装置３００にインストールされたデータ収集プログラムを格納すると共に、データ収集装置３００による各種の必要なファイル、データ等を格納する。一時記憶部３７０を実現するメモリ装置３５は、データ収集装置３００の起動時に補助記憶装置３４からデータ収集プログラムを読み出して格納する。そして、演算処理装置３６はメモリ装置３５に格納されたデータ収集プログラムに従って、後述するような各種処理を実現している。

次に、図４乃至図８を参照して、本実施形態のデータ収集装置３００の処理について説明する。図４は、第一の実施形態のデータ収集装置の処理を説明する第一のフローチャートである。

図４では、データ収集装置３００全体の処理を示す。まず、データ収集装置３００は、通信部３１０が受信したデジタルデータを取得する（ステップＳ４０１）。ステップＳ４０１の処理の詳細は後述する。

続いて、データ収集装置３００は、ステップＳ４０１で取得したデジタルデータを一時記憶部３７０に、一時的に保存する（ステップＳ４０２）。

続いて、データ収集装置３００は、正常データの取得が完了したか否かを判定する（ステップＳ４０３）。言い換えれば、データ収集装置３００は、正常データの収集期間が経過したか否かを判定している。

収集期間とは、ベアリング２５０が正常な状態で動作していると推定される期間であり、正常データとは、収集期間中に取得されたデジタルデータから算出された特徴量である。

本実施形態の収集期間とは、例えば、ベアリング２５０の工場出荷時から所定の期間であってもよいし、ベアリング２５０の稼働時間が所定時間に到達するまでの期間であってもよい。本実施形態の収集期間は、任意に設定が可能であってもよい。

ステップＳ４０３において、正常データの取得が完了した場合、データ収集装置３００は、正常データの取得後のデータ収集を行い（ステップＳ４０４）、ステップＳ４０６へ進む。正常データの取得が完了した場合とは、正常データの収集期間が経過した場合である。

ステップＳ４０３において、正常データの取得が完了していない場合、データ収集装置３００は、正常データの取得を行い（ステップＳ４０５）、ステップＳ４０６へ進む。正常データの取得が完了していない場合とは、正常データの収集期間が経過していない場合である。ステップＳ４０４とステップＳ４０５の処理の詳細は後述する。

ステップＳ４０４，ステップＳ４０５に続いて、データ収集装置３００は、データの収集が終了したか否かを判定する（ステップＳ４０６）。

ステップＳ４０６において、データの収集が終了していない場合、データ収集装置３００は、ステップＳ４０１へ戻る。ステップＳ４０４において、データの収集が終了した場合、データ収集装置３００は、処理を終了する。

次に、図５を参照して、データ収集装置３００によるデジタルデータの取得について説明する。図５は、データ収集装置の処理を説明する第二のフローチャートである。図５では、図４のステップＳ４０４の詳細を示す。

データ収集装置３００において、データ取得部３２０は、指定された期間が経過したか否かを判定する（ステップＳ５０１）。指定された期間とは、例えば、２４時間であってよい。

ステップＳ５０１において、指定された時間が経過した場合、データ収集装置３００は、後述するステップＳ５０６へ進み、一時記憶部３７０に格納されたデシタルデータを記憶部３８０に格納する。本実施形態では、このように、指定された時間毎に、一時記憶部３７０に格納されたデジタルデータを記憶部３８０に格納することで、保全の対象物が正常に動作している記録を残すことができる。

ステップＳ５０１において、指定された時間が経過してしない場合、データ収集装置３００は、一時記憶部３７０に格納されているデジタルデータの特徴量を算出する（ステップＳ５０２）。ステップＳ５０２の詳細は後述する。

続いて、データ収集装置３００は、異常判定部３４０により、一時記憶部３７０に格納された処理済みデータを用いて、異常度を算出する（ステップＳ５０３）。ステップＳ５０３の処理の詳細は後述する。

続いて、データ収集装置３００は、ステップＳ５０３で算出された異常度が閾値ＴＨを超えたか否かを判定する（ステップＳ５０４）。言い換えれば、データ収集装置３００は、ステップＳ５０３で算出された異常度が閾値ＴＨより大きいか否かを判定する。

ステップＳ５０４において、ステップＳ５０３で算出された異常度が閾値ＴＨをより大きい場合、データ収集装置３００は、収集制御部３５０により、一時記憶部３７０に、過去に取得されたデジタルデータが格納されているか否かを判定する（ステップＳ５０５）。

ステップＳ５０５において、一時記憶部３７０に、過去に取得されたデジタルデータが格納されていない場合、収集制御部３５０は、現在一時記憶部３７０に格納されているデジタルデータを記憶部３８０に格納し（ステップＳ５０６）、処理を終了する。

ステップＳ５０５において、一時記憶部３７０に、過去に取得されたデジタルデータが格納されている場合、収集制御部３５０により、一時記憶部３７０に格納されているデジタルデータのうち、第一の所定期間において一時記憶部３７０に格納されたデジタルデータを読み出して、記憶部３８０に格納し（ステップＳ５０７）、ステップＳ５０６へ進む。

また、データ収集装置３００は、ステップＳ５０４において、異常度が閾値ＴＨ以下であった場合、収集制御部３５０により、第二の所定期間中は、異常度が閾値ＴＨより大きいか否かを判定する（ステップＳ５０８）。

言い換えれば、収集制御部３５０は、現在から第二の所定期間を遡ったときに、第二の所定期間の間、連続して異常度が閾値ＴＨより大きいか否かを判定している。

ステップＳ５０８において、現在から第二の所定期間を遡っても、異常度が閾値ＴＨより大きい場合、収集制御部３５０は、ステップＳ５０６へ進む。

ステップＳ５０８において、第二の所定期間を遡った場合に異常度が閾値ＴＨ以下となる場合、データ収集装置３００は、図４のステップＳ４０６へ進む。

次に、図６を参照して、図４のステップＳ４０５の処理について説明する。図６は、第一の実施形態のデータ収集装置の処理を説明する第三のフローチャートである。

本実施形態のデータ収集装置３００は、収集制御部３５０により、ステップＳ４０２で一時記憶部３７０に格納されたデジタルデータを記憶部３８０に格納する（ステップＳ６０１）。

続いて、データ収集装置３００は、データ処理部３３０により、データ取得部３２０が取得したデジタルデータの特徴量を算出する（ステップＳ６０２）。ステップＳ６０２の詳細は後述する。

続いて、データ収集装置３００は、ステップＳ６０２で算出した特徴量を一時記憶部３７０に格納し（ステップＳ６０３）、図４のステップＳ４０６へ進む。

次に、図７を参照して、データ処理部３３０による特徴量の算出について説明する。図７は、第一の実施形態のデータ収集装置の処理を説明する第四のフローチャートである。
図７では、図５のステップＳ５０２、図６のステップＳ６０２の処理の詳細を示す。

本実施形態のデータ収集装置３００は、データ処理部３３０により、データ取得部３２０が取得したデジタルデータに対し、高速フーリエ変換処理（ＦＦＴ；fast Fourier transform）を実行し、周波数領域の波形データを取得する（ステップＳ７０１）。

続いて、データ処理部３３０は、取得した周波数領域の波形データから、パワーが極大値かつ最大値となる周波数を算出し、その周波数を転動体２５２の通過振動の周波数とする（ステップＳ７０２）。以下の説明では、転動体２５２の通過振動の周波数の波形を基本波形と呼び、基本波形を示す波形データを基本波形データと呼ぶ場合がある。また、転動体２５２の通過振動とは、転動体２５２が、外輪２５１においてひずみゲージ２１０が取り付けられた箇所を通過する際に生じる外輪２５１の振動を示す。

続いて、データ処理部３３０は、基本波形の周波数の＋１０％から－１０％までの範囲の周波数成分を抽出する。なお、＋１０％から－１０％とする範囲は、一例であり、これに限定されない。また、データ処理部３３０は、転動体２５２の通過振動のＮ次高調波成分のそれぞれについて、周波数の＋１０％から－１０％までの範囲の周波数成分を抽出する（ステップＳ７０３）。なお、本実施形態では、基本波形の周波数は、Ｎ＝１のときであり、Ｎ次高調波とは、Ｎ＝５、６、７の周波数の高調波とした。ただし、Ｎの値は、これに限定されるものではない。

続いて、データ処理部３３０は、抽出した各周波数成分に対して逆ＦＦＴを行って、周波数領域の波形データを時間領域の波形データとし、各波形データの時間領域における振幅の実効値を算出し、この実効値を特徴量とし（ステップＳ７０４）、図５のステップＳ５０３、図６のステップＳ６０３のそれぞれへ進む。

具体的には、データ処理部３３０は、基本波形の周波数を中心とした＋１０％から－１０％までの範囲の周波数成分に対し、逆ＦＦＴを行った結果の波形データの振幅の実効値を算出する。また、データ処理部３３０は、Ｎ次高調波成分（Ｎ＝５、６、７）を中心とした＋１０％から－１０％までの範囲の周波数成分に対し、逆ＦＦＴを行った結果の波形データの振幅の実効値を算出する。

言い換えれば、データ処理部３３０は、Ｎ次高調波成分に基づき算出されたそれぞれの振幅の実効値を特徴量として算出する。本実施形態の特徴量とは、転動体２５２の回転の状態を示す値であり、言い換えれば、ベアリング２５０（保全対象物）の状態を示す値である。

なお、収集期間に一時記憶部３７０に保存された特徴量群が処理済みデータである。処理済みデータは、デジタルデータとは別に、一時記憶部３７０に格納されてよい。また、以下の説明では、収集期間に一時記憶部３７０に保存された特徴量群を、正常データと呼ぶ場合がある。

本実施形態の正常データには、Ｎ＝５と対応する特徴量群と、Ｎ＝６と対応する特徴量群と、Ｎ＝７と対応する特徴量群とが含まれる。

次に、図８を参照して、異常度の算出について説明する。図８は、第一の実施形態のデータ収集装置の処理を説明する第五のフローチャートである。図８に示す処理は、主に異常判定部３４０によって行われる処理であり、図５のステップＳ５０３の詳細を示す。

本実施形態の異常判定部３４０は、一時記憶部３７０から正常データを読み出し、正規化パラメータを抽出する（ステップＳ８０１）。

具体的には、異常判定部３４０は、正常データに含まれるＮ＝５と対応する特徴量群と、Ｎ＝６と対応する特徴量群と、Ｎ＝７と対応する特徴量群と、のそれぞれについて、平均値と分散と算出する。

続いて、異常判定部３４０は、正常データの正規化に用いた正規化パラメータを用いて、評価データを正規化する（ステップＳ８０２）。評価データとは、収集期間が経過した後に、データ取得部３２０が取得したデジタルデータに基づき、データ処理部３３０が算出したＮ＝５、６、７のそれぞれと対応する特徴量である。

また、異常判定部３４０は、この評価データを、ステップＳ６０２で用いた正規化パラメータ（平均値と分散）を用いて正規化し、後述する特徴量空間における座標を示す値とする。

続いて、異常判定部３４０は、特徴量を座標値とした空間上における、ステップＳ６０２で正規化された評価データの近傍のデータ密度と、ステップＳ８０１で正規化された正常データの近傍のデータ密度の比を算出し（ステップＳ８０３）、ステップＳ４０５へ進む。本実施形態では、データ密度の比を異常度とする。異常度とは、ベアリング２５０の状態が異常であるか否かを判定する際の指標なる値である。

以下に、図９及び図１０を参照して、異常判定部３４０による異常判定ついて、さらに説明する。尚、本実施形態では、特徴量空間は、Ｎ次高調波成分（Ｎ＝５、６、７）に応じた４次元で表現されるものであるが、図９及び図１０の説明では、理解を容易にするため、特徴量空間を２次元の空間として説明する。

図９は、異常判定部による異常判定について説明する第一の図である。図９の例では、横軸をＮ＝５と対応した特徴量とし、縦軸をＮ＝６と対応した特徴量としており、正規化後評価データが正常なデータである場合を示している。

図９において、点群５１は、ステップＳ６０１で正規化された正常データを示す。また、点５２は、Ｎ＝５と対応する正規化後の正常データと、Ｎ＝６と対応する正規化後の正常データとを用いて、正規化した評価データを示す。以下の図９及び図１０の説明では、正規化後の正常データと、正規化後の評価データを、正規化後正常データと、正規化後評価データと呼ぶ。

異常判定部３４０は、特徴量空間において、正規化後評価データ５２の近傍に配置されたデータの密度を算出する（例；近傍数３）。本実施形態では、近傍数を３つとしているため、正規化後評価データ５２を中心に、周囲のデータが３つ含まれる領域Ｒが特定される。図９の例では、正規化後評価データ５２の近くに配置された３つの正規化後正常データ５１ａ、５１ｂ、５１ｃを含む領域Ｒが特定される。尚、近傍数は、３に限定されない。

また、異常判定部３４０は、正規化後正常データ５１ａ、５１ｂ、５１ｃのそれぞれを含む領域Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３を特定する。

そして、異常判定部３４０は、領域Ｒにおけるデータ密度と、領域Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３のそれぞれにおける正規化後正常データのデータ密度とを算出する。具体的には、異常判定部３４０は、領域Ｒ、Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３内の正規化後正常データの個数をデータ密度としてもよい。

次に、異常判定部３４０は、領域Ｒのデータ密度と、領域Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３の平均データ密度との比率を、異常度として算出する。

図９の例では、正規化後評価データ５２を取得したときのデジタルデータは、ベアリング２５０が正常な状態において取得された正常時のデータと言える。

図１０は、異常判定部による異常判定について説明する第二の図である。図１０では、横軸をＮ＝５と対応した特徴量とし、縦軸をＮ＝６と対応した特徴量としており、正規化後評価データが異常なデータである場合を示している。

図１０の例では、異常判定部３４０は、領域Ｒと、正規化後正常データ５１ｄ、５１ｅ、５１ｆのそれぞれを含む領域Ｒ４、Ｒ５、Ｒ６を特定する。そして、異常判定部３４０は、領域Ｒのデータ密度と、領域Ｒ４、Ｒ５、Ｒ６の平均データ密度との比率を、異常度として算出する。

図１０の例では、正規化後評価データ５２を取得したときのデジタルデータは、ベアリング２５０が異常な状態において取得された異常時のデータと言える。

本実施形態の異常判定部３４０は、例えば、図８に示すように、正規化後評価データ５２が異常のデータとなることが、複数回続いた場合に、ベアリング２５０の異常を検出してもよい。

また、本実施形態では、ベアリングの異常の有無を検出する際に、保全対象物となるベアリング毎に、正常データを収集し、収集した正常データを基準とする。そして、本実施形態では、特徴量空間上で、保全対象物のベアリングの正常データのデータ密度に着目し異常度を算出している。このため、本実施形態では、異常を検出する条件が一定であれば、ベアリングの機種が異なっても、ベアリングの種類によって事前に基準値を設定する必要がない。

さらに、本実施形態の異常判定部３４０は、異常度が閾値を超えた場合に、ベアリング２５０の異常を検出するものとしたが、異常判定部３４０は、異常度に応じて、異常の予兆を検出してもよい。

具体的には、例えば、異常判定部３４０は、異常度が閾値に到達する前の段階で、異常の予兆を検出し、異常の予兆があることを示す通知を、通信部３１０によって、外部へ送信してもよい。

（第二の実施形態）
以下に図面を参照して、第二の実施形態について説明する。第二の実施形態は、データ収集装置３００の機能を、半導体集積回路によって実現した点が、第一の実施形態と相違する。よって、第二の実施形態の説明では、第一の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第一の実施形態の説明で用いた符号を付与し、その説明を省略する。

図１１は、第二の実施形態のデータ収集システムのシステム構成の一例を示す図である。本実施形態のデータ収集システム１００Ａは、センサ基板２００と、データ収集装置４００とを含む。データ収集システム１００Ａにおいて、データ収集装置４００は、データ収集装置３００の各部の機能を有する回路を１つに認めた、用途特定向け集積回路（ＡＳＩＣ；application specific integrated circuit）である。

本実施形態のデータ収集装置４００は、通信回路４１０、データ取得回路４２０、データ処理回路４３０、異常判定回路４４０、収集制御回路４５０、一時記憶装置４７０、記憶装置４８０を有する。

通信回路４１０は、センサ基板２００と通信を行う。データ取得回路４２０は、データ取得部３２０の機能を実現する。データ処理回路４３０は、データ処理部３３０の機能を実現する。異常判定回路４４０は、異常判定部３４０の機能を実現する。収集制御回路４５０は、収集制御部３５０の機能を実現する。一時記憶装置４７０は、一時記憶部３７０に対応する。記憶装置４８０は、記憶部３８０に対応する。

尚、データ収集装置４００は、記憶装置４８０を含むものとしたが、これに限定されない。データ収集装置４００は、記憶装置４８０を有していなくてもよく、その場合には、記憶装置４８０は、データ収集装置４００の外部に実装されて、データ処理回路４３０と異常判定回路４４０と収集制御回路４５０とに接続されればよい。

本実施形態では、このように、データ収集装置３００の機能を集積回路であるデータ収集装置４００とすることで、例えば、センサ基板２００上に、データ収集装置４００を実装することができる。

したがって、本実施形態では、保全対象物の異常を検知するためのデータ収集装置３００を配置する必要がなく、特に、上位装置の内部に、ベアリング２５０と、センサ基板２００とデータ収集装置４００とを内蔵させることができる。

（第三の実施形態）
以下に図面を参照して、第三の実施形態について説明する。第三の実施形態では、第二の実施形態に示すデータ収集装置にセンサ基板を含めた点が、第二の実施形態と相違する。よって、以下の第三の実施形態の説明では、第二の実施形態との相違点について説明し、第二の実施形態と同様の機能構成については、第二の実施形態の説明で用いた符号を付与し、説明を省略する。

図１２は、第三の実施形態のデータ収集装置を示す図である。本実施形態のデータ収集装置４００Ａは、ひずみゲージ２１０、アンプ２２０、ＡＤＣ２３０、データ取得回路４２０、データ処理回路４３０、異常判定回路４４０、収集制御回路４５０を有する。また、本実施形態のデータ収集装置４００Ａは、データ処理回路４３０によってデータが書き込まれ、異常判定回路４４０によってデータが読み出される一時記憶装置４７０が接続される。

本実施形態では、このように、データ収集装置４００Ａにひずみゲージ２１０を含む構成とすることで、データ収集装置４００Ａを保全対象物の外輪に取り付けるだけで、この保全対象物における転動体２５２の転動によって生じる振動の異常を検出することができる。

また、本実施形態のデータ収集装置４００Ａは、ベアリング２５０を含んでいないが、データ収集装置４００Ａには、ベアリング２５０が含まれてもよい。

以上、各実施形態に基づき本発明の説明を行ってきたが、上記実施形態に示した要件に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の主旨をそこなわない範囲で変更することができ、その応用形態に応じて適切に定めることができる。

１００、１００Ａ データ収集システム，２００ センサ基板，２１０ ひずみゲージ，２２０ アンプ，２３０ ＡＤＣ，２４０ 通信回路，３００ データ収集装置，３１０ 通信部，３２０ データ取得部，３３０ データ処理部，３４０ 異常判定部，３５０ 収集制御部，３７０，一時記憶部，３８０ 記憶部，４００、４００Ａ データ収集装置

Claims (10)

1. 転動体の通過振動を捉えた信号を取得するデータ取得部と、
   前記信号を用いて、前記通過振動を示す周波数のＮ次高調波の信号成分の振幅を算出するデータ処理部と、
   前記振幅に基づき、前記転動体を含む保全対象物の異常の度合いを推定した異常度が閾値を超える場合に、前記異常度の変化点近傍の所定期間に取得された前記信号を記憶装置に格納する収集制御部と、を有するデータ収集装置。
2. 前記所定期間は、
   前記異常度が前記閾値を超えたタイミングよりの前のタイミングから前記異常度が前記閾値を超えたタイミングまでの第一の所定期間と、
   前記異常度が前記閾値以下となると、前記異常度が前記閾値以下となったタイミングから、前記異常度が前記閾値以下となったタイミングより後のタイミングまでの第二の所定期間と、を含む、請求項１記載のデータ収集装置。
3. 前記所定期間は、
   前記異常度が前記閾値を連続して超えている第三の所定期間を含む、請求項２記載のデータ収集装置。
4. 前記信号が一時的に格納される一時記憶装置と、前記信号が永続的に格納される記憶装置と、を有し、
   前記収集制御部は、
   前記異常度が前記閾値を超えた場合に、前記一時記憶装置に格納された前記信号のうち、前記第一の所定期間において前記一時記憶装置に格納された信号を、前記記憶装置に格納する、請求項３記載のデータ収集装置。
5. 前記収集制御部は、
   前記異常度が前記閾値を超えた場合に、前記第三の所定期間と、前記第二の所定期間と、において取得された信号を、前記記憶装置に格納する、請求項４記載のデータ収集装置。
6. 前記第一の所定期間は、前記一時記憶装置の容量に応じて決められる、請求項４又は５記載のデータ収集装置。
7. 前記振幅に基づき、前記異常度を算出し、前記保全対象物の状態が異常であるか否かを判定する異常判定部を有し、
   前記第一の所定期間又は前記第二の所定期間のうち少なくとも一方において、前記記憶装置に格納される信号の数は、前記異常度に応じて調整される、請求項６記載のデータ収集装置。
8. データ収集装置によるデータ収集方法であって、前記データ収集装置が、
   転動体の通過振動を捉えた信号を取得し、
   前記信号を用いて、前記通過振動を示す周波数のＮ次高調波の信号成分の振幅を算出し、
   前記振幅に基づき、前記転動体を含む保全対象物の異常の度合いを推定した異常度が閾値を超える場合に、前記異常度の変化点近傍の所定期間に取得された前記信号を記憶装置に格納する、データ収集方法。
9. 転動体の通過振動を捉えた信号を取得し、
   前記信号を用いて、前記通過振動を示す周波数のＮ次高調波の信号成分の振幅を算出し、
   前記振幅に基づき、前記転動体を含む保全対象物の異常の度合いを推定した異常度が閾値を超える場合に、前記異常度の変化点近傍の所定期間に取得された前記信号を記憶装置に格納する、処理をコンピュータに実行させる、データ収集プログラム。
10. 転動体を含む保全対象物と、
    前記転動体の通過振動を捉えた信号を取得するデータ取得部と、
    前記信号を用いて、前記通過振動を示す周波数のＮ次高調波の信号成分の振幅を算出するデータ処理部と、
    前記振幅に基づき、前記保全対象物の異常の度合いを推定した異常度が閾値を超える場合に、前記異常度の変化点近傍の所定期間に取得された前記信号を記憶装置に格納する収集制御部と、を有するデータ収集システム。

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