JP7767101B2 - 機器の異常音検知装置、異常音検知方法、及び異常音検知プログラム - Google Patents

Description

本発明は、機器の異常音検知装置、異常音検知方法、及び異常音検知プログラムに関するものである。

判定対象機器からの音の波形または音の波形の解析結果を音データとして取得し、判定対象機器に関する温度、気圧、湿度、速度、加速度、圧力、張力、荷重の何れかのセンシングデータを取得し、センシングデータに基づいて基準音データを生成し、基準音データと診断時に取得された音データを比較することにより、判定対象機器の音の異常を判定する技術が知られている（特許文献１参照）。

特開２０１３－２００１４３号公報

上記特開２０１３－２００１４３号公報に記載された装置および方法では、機器の異常音検知を実施する際、空調機、ロボット、フリーローラ、AGV（自動搬送車）、構内放送機器といった設備から発せられる騒音が考慮されておらず、異常音検知に影響を与えるという問題がある。

本発明が解決しようとする課題は、設備からの騒音による影響を低減して、精度の高い異常音検知を実現することである。

本発明は、検知対象機器の異常音検知において、異常音検知装置及び検知対象機器とは異なる設備の動作計画情報に基づいて、異常音を判定する音データの入力条件を設定する。

また、本発明は、検知対象機器の異常音検知において、異常音を判定するための計画データに基づいて、異常音検知装置及び検知対象機器とは異なる設備に対する制御データを生成し出力する。

本発明によれば、異常音検知装置の外部の音データを取得し、異常音検知装置の外部にあって音を発生させる設備の動作計画情報を取得すること、または、設備に対して異常音検知の計画に基づいた制御データを送信し設備の動作を制御することにより、音変動による異常音検知への影響を低減することが可能となり、精度の高い異常音検知を行うことができる。

本発明の実施形態１に係る構成を示す図である。 本発明の実施形態１に係る制御手順を示すフローチャートである。 本発明の実施形態１及び２に係る表示例を示す図である。 本発明の実施形態２に係る構成を示す図である。 本発明の実施形態２に係る制御手順を示すフローチャートである。 本発明の実施形態３に係る構成を示す図である。 本発明の実施形態３に係る制御手順を示すフローチャートである。 本発明の実施形態３に係る表示例を示す図である。 本発明の実施形態４に係る構成を示す図である。 本発明の実施形態４に係る制御手順を示すフローチャートである。 本発明の実施形態４に係る表示例を示す図である。

以下、図面を用いて本発明を実施するための実施形態について説明する。

≪第１実施形態≫
第１の実施形態として、図１の構成図と、図２のフローチャートと、図３の表示例に従って説明をする。

図１を参照して、本実施形態に係る異常音検知装置を説明する。（１）異常音検知装置は、（１０）音データ入力部と、（２０）車両動作取得部と、（３０）設備情報取得部と、（４０）音変動予測部と、（５０）制御部と、（９０）出力部を有している。

（１０）音データ入力部は、音や音声の情報を取得し電気信号などの音データに変換するための音データ入力部である。例えば、マイクロフォンなどである。マイクロフォンの指向性や周波数特性などは、計測対象などに合わせて選択されている。（１０）音データ入力部は、異常音検知の際に騒音となる、（１）異常音検知装置の外部の音、及び異常音検知の対象となる機器の音の、双方を取得する。ここで、外部の音とは、（１）異常音検知装置を構成する構成要素以外から発せられる音という意味であって、例えば、（１）異常音検知装置がコンベアといった設備と一体に組み込まれている場合には、コンベアから発せられる音は、外部の音として取得される。

（５０）制御部は、後述する（５１）音計測制御部と（５２）異常音検知部の機能を有する制御ブロックであり、この制御部は一体のハードウェアにより構成されてもよいし、音計測制御部と異常音検知部とで別体で構成されてもよい。

（５１）音計測制御部は、（１０）音データ入力部の計測に関わる特性や動作を制御するための制御部である。例えば、音を計測するタイミングや計測する音データの時間長、音圧（音量）レベル、指向性、計測方向、周波数特性など、さまざまな制御を行うことができるものである。これらは一例であり、ここには記していない音計測の他の特性やパラメータを制御してもよい。

（２０）車両動作取得部は、音計測の対象のひとつである車両の動作状態を取得するためのもので、車両動作取得部である。車両の動作状態は、例えば、車両の生産工場の中で検査を行う完成車検査工程での、車両の車速、エンジン回転数、操舵角度、ブレーキペダルの踏力、シフトレバーの操作を示す。

（５２）異常音検知部は、（１０）音データ入力部および（５１）音計測制御部を用いて取得された音データと、（２０）車両動作取得部で取得された車両の動作情報、例えば車速やエンジン回転数、操舵角度、ブレーキペダルの踏力、シフトレバー操作などの状態をタグとして、各タグに対して取得した音が正常か異常かを判定する、異常音検知部である。例えば、音データをFFT（Fast Fourier Transform）処理して周波数波形を導出し、その波形の変化で正常か異常を判定したり、そのような特徴量を複数種類用いて生成された機械学習アルゴリズムやディープラーニングなどのAI（Artificial Intelligence）を用いて正常か異常を判定する。

（３０）設備情報取得部は、車両の生産工場の中で検査を行う完成車検査工程に関連した設備の情報を取得するための、設備情報取得部である。（３０）設備情報取得部は、例えば、検査工程に関連した設備であるフリーローラ（車両走行検査用のローラー装置）、空調機、ロボット、部品搬送用のコンベア、周辺を走行するAGV（自動搬送車）、構内放送機器（チャイムやアナウンス等の音を発する機器）などの動作プログラム、計画を含む動作計画情報を取得する。つまり、（３０）設備情報取得部は、（１）異常音検知装置の外部にあって、周囲に対して音を発する所定の駆動機構、または音響機能を有する設備から、動作計画情報を取得する。

（４０）音変動予測部は、（３０）設備情報取得部から得られた各設備の動作計画情報を元に、（１０）音データ入力部で取得した音が、各設備から発せられる音により時間的に変動する可能性が有るのか無いのか、そのレベル等を予測するために計算を行う、音変動予測部である。（４０）音変動予測部は、例えば、各機器の動作プログラムからタイムチャートを作成し、設備ごとに発生する可能性のある音の音圧と周波数特性を示すスペクトログラムを演算する。

（９１）画像生成部は、（５２）異常音検知部から出力された結果をわかりやすく人に伝えることを目的に、音の正常／異常の判定結果とその理由を画像として生成するための、画像生成部である。（９１）画像生成部は、例えば、図３のようなユーザインターフェースを有する表示画像などを生成する。

（６０）表示部は、（９１）画像生成部で生成された画像を、機器の周辺の作業者、管理者、データを活用するデータサイエンティストなどの関係者に対して表示するための、表示部である。（６０）表示部は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイなどである。

（９０）出力部は、異常音検知部から出力される結果を出力するための出力部で、前述の（９１）画像生成部と（９２）表示部から構成されてもよいし、音を生成し発するための音源、アンプ、スピーカなどから構成されてもよい。

次に、実施形態１における（１）異常音検知装置の制御処理を、図２のフローチャートおよび図３の実施形態１の表示例に沿って説明する。

本実施形態では、車両の生産工場の完成車検査工程において、フリーローラのような設備を用いて、車両の動的、静的な状態時の音を収集し、その音の正常／異常を検出することを目的としている。これはひとつの例であり、特に車両、生産工場、完成車検査などに限定されるものではなく、同じような事象に対しても適用可能である。

まず、ステップＳ１にて、（５２）異常音検知部は、異常音検知を行うための異常音検知プログラムを取得する。異常音検知プログラムは、装置内部のメモリ、又は、装置外から通信等で取得される。この異常音検知プログラムには、いつ、どのようなタイミングで、どのような計測機器を使って測定するのか、その計測機器の特性やパラメータといった、異常音検知を行うための計画を示した計画データが記録されている。例えば、エンジン異音を計測する場合は、車両がフリーローラに入場しているか否か、対象の車両の種類が内燃機関エンジンなのか、電気自動車なのか、などの情報を収集し、複数ある計測用マイクの感度特性などを踏まえてマイクを選択するとともに、周波数イコライザーなどのパラメータを選択する。さらに、車両のスタートスイッチを押した瞬間の３秒前を計測開始とし、車両が完全に停止した（車速がゼロとなった）状態が５秒以上継続した場合に計測終了とする、といった動作が記録されている。

そして、ステップＳ２にて、（３０）設備情報取得部は、計測対象となる車両の周辺にある設備の動作計画情報を取得する。これは、各設備と（３０）設備情報取得部が、有線／無線などで接続されていてデータ収集ができるようになっている。

動作計画情報に含まれる、具体的な設備情報としては例えば、完成車検査ラインのフリーローラからは、機器の動作の一覧と各動作で機器が発する音の音圧情報、周波数などの情報や、その時間的特性などの情報であり、それら情報はリスト化されている。（３０）設備情報取得部は、部品を自動搬送するAGVからは、現在位置、移動する経路情報およびその時の予想時刻、AGVが動作中に発する警報音の特性（音圧、周波数、時系列変動など）や、異常時の警報発生タイミング情報（交差点付近、障害物発見時の音提示など）を取得する。（３０）設備情報取得部は、工場内の音響機器の場合は、チャイム等のアラームのタイムテーブルおよび放送時間長、その他案内放送のタイムテーブルと放送時間長、緊急時の音声放送の放送開始時間のラグや放送時間長（一般的な時間長）などの情報を収集する。（３０）設備情報取得部で収集される設備の動作計画は動作プログラムでプログラム化されていてもよい。

ステップＳ３にて、（４０）音変動予測部は、このように収集された設備の動作計画情報を用いて、（１０）音データ入力部で取得される音の時間的な変動を計算し予測する。

具体的には、（４０）音変動予測部は、（５１）音計測制御部で音変動が最も低い状態で計測できるように、前記設備情報で収集したデータをまとめたタイムテーブルを元に、音変動の時間グラフを作成する。

また、（４０）音変動予測部は、これらの音変動情報（計画値）と、実際の音変動情報（過去データ）の両方を用いて機械学習を行い、音変動を予測する予測モデルを構築してもよい。

ここで、音変動情報（計画値）とは、（３０）設備情報取得部で得られた情報を元に生成した音変動のタイムテーブル（計画値）である。一方、実際の音変動（過去データ）とは、前記計画に対して、実際に計画通りに音変動していたかどうかを計測した音変動の過去の計測結果である。

音変動情報は、音の発生時刻、音の時間長、大きさ（音圧、音圧レベル）、音の時間変動、音の周波数特性などを示す。

機械学習の予測モデル（＝アルゴリズム）には、一般的な線形回帰やSVM、決定木、ランダムフォレストなどに加え、ディープラーニングなどを用いる。特にこれらのモデルに限定されるものではなく、新たに開発されたり、複数のモデルをアンサンブルで組み合わせたりしてもよい。

機械学習の予測モデルでは、計画されている音変動、例えば、音圧Ｐ(dBA)に対する実際の音圧Ｒ(dBA)の２つの値と、その機器類や事象、時刻等をラベルとして学習する。それにより、例えば9:00に構内放送があった場合に60dBAの計画に対して70dBAになっていたとすると、この学習モデルにより、同じ時間帯の構内放送の場合は70dBAに補正するように変換するモデルとなっている。

このように音変動を予測した結果を、（５１）音計測制御部に入力する。音変動の予測結果はタイムチャートで表され、予測結果のタイムチャートが音変動予測部で計算される音の時間変化に対応する。ステップＳ４にて、（５１）音計測制御部は音変動の予測結果と閾値を比較することで、音計測への影響が小さいか否かを判定する。（５１）音計測制御部は、計測対象の音に対する音変動が所定の閾値以下になった場合、「音計測への影響が小さい」と判定して、（１０）音データ入力部に入力された音を取得する。（１０）音データ入力部に入力された音を取得することで、ステップＳ５の制御処理である、音の計測が実行される。所定の閾値を超えて「音計測への影響が大きい」と判断されている間は、音計測は実施されず、制御フローはステップＳ２に戻る。このように、本実施形態では、動作計画情報を用いて、（１０）音データ入力部で取得される音の時間的な変動を計算し予測し、音変動の予測結果と閾値との比較により、音計測への影響が小さいという条件が満たされた場合に、音データ入力部（１０）に入力された音が計測対象となる。すなわち、当該条件が、動作計画情報に基づいた音データの入力条件に相当し、音計測制御部は音変動の予測結果と閾値を比較することで、音計測への影響が小さいか否かを判定する制御処理が、制御部（５０）による、入力条件の設定制御に相当する。

そして、取得した音データを（５２）異常音検知部に送信し、（５２）異常音検知部は、（２０）車両動作取得部で取得された車両情報を元に、その時点の車両状態の音データとして記録され、所定の異常音検知アルゴリズムにより、正常音または異常音かを判定する（ステップＳ６）。これにより、車両の所定の駆動機構が周囲に発する異常音を判定する。

この（５２）異常音検知部は、正常／異常の判断をするだけでなく、正常／異常を例えば、０～１の値（０正常、１異常）として、その値に対する閾値を設けて正常／異常を判断するようになっていて、単純な２値判定以外に、０～１の正常／異常の評価値として数値を出力するようにしてもよい。

ステップＳ７にて、（９１）画像生成部は、（５２）異常音検知部の結果を、例えば図３の実施形態１の表示例に示すような画像として処理する。計測された音の音圧および周波数などの特性に加えて、音変動要因となる各設備の音特性や圧音計画などが表示される。また、計測機器類の条件なども参考情報として、画像内に盛り込まれる。

そして、（９１）画像生成部で生成された画像は、（９２）表示部である、液晶でディスプレイや有機ＥＬなどの表示装置により、作業者や管理者などの関係者に対して測定結果として提示される（ステップＳ８）。

このような処理の実施後に、音の異常検出を継続するか否かを確認し（ステップＳ９）、継続する場合は、制御フローはステップＳ１以降の制御処理を行い、再度、上記のようなプロセスを経て音データを取得し、異常音判定を行う。終了する場合は、（９２）表示部に計測終了の表示を提示したり、終了のブザーや音声などで出力したりしてもよい。

以上のように、実施形態１に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、（１）異常音検知装置とは異なる設備の動作計画情報を取得し、前記動作計画情報に基づいて、（１０）音データ入力部によるデータの入力条件を設定する。これにより、音変動による異常音検知への影響を低減することが可能となり、精度の高い異常音検知を行うことができる。

また、実施形態１に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、当該装置の外部にある、フリーローラ、空調機、ロボット、コンベア、AGV、構内放送機器、生産他ラインや生産他ラインの周辺において騒音を発生させる設備を音変動予測の対象にしたことにより、多くの設備情報を利用でき、精度の高い異常音検知を行うことができる。

また、実施形態１に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、騒音を取得するのと同一の入力部である音データ入力部で、異常音検知の対象となる機器の音データを取得するようにしたので、少ない構成要素で当該装置を構成することができる。

また、実施形態１に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、車両動作取得部が、異常音検知の対象となる車両の車速、エンジン回転数、操舵角度、ブレーキペダルの踏力、シフトレバー操作といった、動作状態を異常音検知部に出力するようにしたので、車両状態や作業工程の進捗に応じた異常音検知が可能となる。

また、実施形態１に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、音計測制御部が、音変動予測部からのデータを受信するようにしたので、音変動の時間変化の計算結果を異常音検知の開始可否、または開始タイミングに反映することができ、精度の高い異常音検知を行うことが可能となる。

また、実施形態１に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、音変動予測部が設備から取得した設備情報を元に、音変動の時間変化を示すタイムチャート（将来的な時間変化）を生成するので、設備が発する騒音を避けたタイミングで異常音検知を開始することができる。つまり、音変動が小さいタイミングで異常音検知を開始することを判定し、音変動が大きいタイミングでは異常音検知を開始しないことを判定することができ、音変動による影響を低減した、精度の高い異常音検知を行うことが可能となる。

また、実施形態１に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、設備情報取得部が、設備が音を発する時間の計画、または音を発する時間が指定される動作プログラムを含む情報を動作計画情報として音変動予測部に出力するため、本装置と設備の音の相対関係が明確になるため、精度の高い異常音検知を行うことが可能となる。

また、実施形態１に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、異常音検知の結果を出力する際に、設備が発する音の時間変化、音の特性、設備の設定情報、および本装置による異常音検知の計画を画像として生成して表示するようにしたので、作業者、管理者、または異常音検知の関係者が、結果と関連する情報を視覚的に理解することができる。

≪第２実施形態≫
次に、本発明の第２の実施形態として、図４の構成図と、図５のフローチャートに従って動作を説明する。本実施形態では、空気の温度、湿度、対流などを調節する空調機に着目し、空調機の動作計画情報から推定される音変動に応じて、異常音検知の（１０）音データ入力部の各種特性を制御する点が、第１実施形態と相違するが、それ以外の構成は、第１実施形態と同様である。以下に、第２実施形態について第１実施形態との相違点について主に説明し、第１実施形態と同様の構成である部分については同一符号を付して説明を省略する。説明を省略した部分は、第１実施形態の記載を適宜、援用する。

空気が音の伝搬に及ぼす影響については、例えば以下のような特性が知られている。
・吉久光一，岡田恭明，“騒音の長距離伝搬に及ぼす空気の音響吸収の影響”，[online]，日本音響学会誌６９巻６号（２０１３年），日本音響学会
＜ＵＲＬ：https://www.jstage.jst.go.jp/article/jasj/69/6/69_KJ00008722047/_pdf/-char/ja＞

実施形態２における、音変動を最小にして異常音の検出精度を向上する方法について、その構成と動作を説明する。

まず、図４に実施形態２の構成図を示す。ここでは、実施形態１と違いのある部分について説明をする。

（７０）は、工場内部の温度や湿度などを制御するための空調機で、空気の対流なども発生させるものである。

（７１）は、（７０）空調機の制御を行う空調制御部で、例えば、タイマー、温度センサ、湿度センサなどを有して、自動で空調機の電源ＯＮ／ＯＦＦ、風量、風向き、設定温度や湿度などを制御する。空調機の動作計画情報は、（７１）空調制御部から（３０）設備情報取得部へ出力することにより取得することができる。

次に、実施形態２の動作を、図５のフローチャートを用いて説明する。

実施形態１と同じように、ステップＳ１１にて、異常音検知をするための異常音検知プログラムを（５２）異常音検知部より取得する。

そして、ステップＳ１２にて、（３０）設備情報取得部で、計測対象となる空調機の動作計画情報である、タイマー情報、設定温度、湿度、風量、風向きなどを取得する。

そして、ステップＳ１３にて、このように収集された動作計画情報を用いて、（４０）音変動予測部で、（１０）音データ入力部で取得される音の時間的な変動を計算し予測する。

具体的には、（５１）音計測制御部で音変動が最も低い状態で計測できるように、空調機の制御タイムテーブルを元に、音変動の時間グラフを作成する。ここでは、過去の実績データで生成された機械学習モデルを使って音変動を予測する、実施形態１に記載した予測モデルを構築してもよい。

ステップＳ１４にて、このように音変動を予測した結果を、（５１）音計測制御部に入力し、（１０）音データ入力部の取得開始時刻、取得時間長、取得音圧レベル、及び周波数フィルタ制御などの周波数特性を調整する。

具体的には、音源となる車両のエンジンやミッション、タイヤなどと、（１０）音データ入力部との空間の空気の対流や流れを予測して制御する。そのため、（７０）空調機の風量、風向き、吹出空気の温度の時間特性から、例えば、最も空気の流れが少なく、２５℃付近に留まっているタイミングに合わせた計測開始時刻、取得時間長を決定したり、空気の流れの強さと方向、温度に合わせて、音圧レベルを決定したり、空気の温度依存性に応じて（１０）音データ入力部の周波数特性を決定するなど、空調機の動作に応じて切り替える。

以上の内容は、計測対象がエンジンの場合や、モータの場合など、それぞれで異なるため、（２０）車両動作取得部からの情報により、計測対象の音を判定、切り替えて制御される。

以上の制御は一例であり、その他にも空気や音の変動となる要因、気圧や密度など、さまざまな物理量を取得して予測、推定、制御してもよい。（１０）音データ入力部は、音計測への影響が小さくなる環境及び／タイミングで、音データを取得することで、音を計測する（ステップＳ１５）。このように、音計測への影響が小さくなるような環境及び／タイミングで音データを取得するための入力条件は、計測開始時刻、取得時間長、空気の流れの強さと方向、温度、音圧レベル、周波数特性等で示されており、音データ入力部は、入力条件を満たしたときに音データを取得することで、音計測への影響が小さくなるデータを取得できる。

そして、取得した音データを（５２）異常音検知部に送信し、（２０）車両動作取得部で取得された車両情報と、その時点の車両状態の音データとして記録され、所定の異常音検知アルゴリズムにより、正常音または異常音かを判定する（ステップＳ１６）。

（５２）異常音検知部の結果は、（９１）画像生成部により、例えば図３の実施形態１の表示例に示すような画像として処理される（ステップＳ１７）。計測された音の音圧および周波数などの特性に加えて、音変動要因となる各設備の音特性である音圧、周波数、音の時間長などが表示される。また、計測機器類の条件なども参考情報として、画像内に盛り込まれる。

そして、実施形態１と同じように、（９１）画像生成部で生成された画像は、（９２）表示部である、液晶でディスプレイや有機ＥＬなどの表示装置により、作業者や管理者などの関係者に対してわかりやすく測定結果を提示する（ステップＳ１８）。

このような処理の実施後に、ステップＳ１９にて、音の異常検出を継続するか否かを確認し、継続する場合は再度、上記のようなプロセスを経て音データを収集し、異常音判定を行う。終了する場合は、（９２）表示部に、計測終了の表示を提示したり、終了のブザーや音声などで出力したりしてもよい。

以上のように、実施形態２に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、当該装置の外部にある、空調機を音変動予測の対象にしたことにより、少ない設備情報から精度の高い異常音検知を行うことができる。

また、実施形態２に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、騒音を取得するのと同一の音データ入力部で、異常音検知の対象となる機器の音データを取得するようにしたので、少ない構成要素で当該装置を構成することができる。

また、実施形態２に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、車両動作取得部が、異常音検知の対象となる車両の動作状態を異常音検知部に出力するようにしたので、車両状態や作業工程の進捗に応じた異常音検知が可能となる。

また、実施形態２に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、音計測制御部が、音変動予測部からのデータを受信するようにしたので、異常音検知の際に、音データ入力部の取得時間、取得期間、音圧レベル、周波数特性の内いずれかを制御することができ、精度の高い異常音検知を行うことが可能となる。

また、実施形態２に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、音変動予測部が空調機から取得した設備情報を元にタイムチャートを生成するので、空調機の動作による音計測への影響を考慮して、音計測制御部が計測時間長、音圧レベル、周波数特性を制御することができ、音変動による影響を低減した、精度の高い異常音検知を行うことが可能となる。

また、実施形態２に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、設備情報取得部が、空調機が音を発する時間の計画、または音を発する時間が指定される動作プログラムを含む情報を動作計画情報として音変動予測部に出力するため、本装置と空調機の音の相対関係が明確になるため、精度の高い異常音検知を行うことが可能となる。

また、実施形態２に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、異常音検知の結果を出力する際に、空調機が発する音の時間変化、音の特性、空調機の設定情報、および本装置による異常音検知の計画を画像として生成して表示するようにしたので、作業者、管理者、または異常音検知の関係者が、結果と関連する情報を視覚的に理解することができる。

≪第３実施形態≫
次に、本発明の第３の実施形態として、図６の構成図と、図７のフローチャートと、図８の表示例に従って動作を説明する。本実施形態では、（５１）音計測制御部が（７１）空調制御部を介して（７０）空調機の動作を制御する点が第１実施形態と相違するが、それ以外の構成は、第１実施形態と同様である。以下に、第３実施形態について第１実施形態との相違点について主に説明し、第１実施形態と同様の構成である部分については同一符号を付して説明を省略する。説明を省略した部分は、第１実施形態及び第２実施形態の記載を適宜、援用する。

実施形態３では、異常音検知の計測条件、状態などに合わせて、設備側の各種特性を制御することにより音変動を最小にし、異常音の検出精度を向上する。その方法について、構成と動作、及び表示例を説明する。

まず、図６に実施形態３の構成図を示す。ここでは、実施形態１、実施形態２と違いのある部分について説明をする。

（５１）音計測制御部から、（７１）空調制御部に対して信号を送信することにより、（５１）音計測制御部が（５２）異常音検知部から取得した異常音検知プログラムに応じて、（７１）空調制御部を介して（７０）空調機の動作を行うことができるようになっている。

次に、図７のフローチャートと、図８の表示例を用いて動作を説明する。

実施形態１、実施形態２と同じように、ステップＳ２１にて、異常音検知を行うための異常音検知プログラムを（５２）異常音検知部より取得する。これは、（２０）車両動作取得部からの信号に応じて内容が変更されることがある。

そして、ステップＳ２２にて、（５１）音計測制御部から、（１０）音データ入力部で音収集を開始するタイミングに合わせて、（７１）空調制御部に対して制御データが送られ、音の計測タイミングに合わせて、空調機の温度、湿度、風量、風向き等の動作計画を変更する。制御データは、例えば、空調機の電源を切る、風量をゼロにする、空調機の風向きを音源と（１０）音データ入力部との間の空気に流れが発生しないように上方向にする、温度２０℃、湿度６０％の空気を音源と（１０）音データ入力部の間に送り込むといった指示データ、または、空調機の動作の停止を開始する時刻といった開始時刻データなどである。これは一例であり、これらの内、複数の組合せを実施してもよく、音変動が最小になる方法であればどのような制御を行ってもよい。また音の計測タイミングは、異常音を判定するための計画データで示される。

このように音変動が最小になった状態に合わせて、（５１）音計測制御部の指示に従い（１０）音データ入力部で評価対象の音を取得することで、音が計測される（ステップＳ２３）。

その後は、実施形態２と同じように、そして、取得した音データを（５２）異常音検知部に出力し、（２０）車両動作取得部で取得された車両情報と、その時点の車両状態の音データとして記録され、所定の異常音検知アルゴリズムにより、正常音または異常音かを判定する（ステップＳ２４）。

（５２）異常音検知部の結果は、（９１）画像生成部により、例えば図８の実施形態３の表示例に示すような画像として処理される（ステップＳ２５）。図８は、制御対象の（７０）空調機が３台ある場合の例になる。空調機ＡからＣまでの各空調機の設定条件である電源状態、風量、風向き、温度、湿度などと一緒に、計測対象と各空調機の配置、位置関係がわかるようにイラストで表示される。

さらに、計測された対象音の音圧および周波数などの特性に加えて、音変動要因となる空調機の音特性の音圧、周波数、音の時間変動などが表示される。また、計測機器類の計測条件なども参考情報として、画像内に盛り込まれている。
さらに、（１０）音データ入力部と計測対象の音発生源との間の空気の流れを空気流計算結果として３次元画像で可視化して一緒に表示してもよい。

そして、実施形態１、実施形態２と同じように、（９１）画像生成部で生成された画像は、（９２）表示部である、液晶でディスプレイや有機ＥＬなどの表示装置により、作業者や管理者などの関係者に対してわかりやすく測定結果を提示する（ステップＳ２６）。

以上の処理が終わった時点で、（５１）音計測制御部から、（７１）空調制御部に対して異常音検知の完了を通知し、（７１）空調制御部は（７０）空調機の状態を、異常音検知の制御前の状態に戻すように制御する（ステップＳ２７）。

このような処理の実施後に、ステップＳ２８にて、音の異常検出を継続するか否かを確認し、継続する場合は再度、上記のようなプロセスを経て音データを収集し、異常音判定を行う。終了する場合は、（９２）表示部に、計測終了の表示を提示したり、終了のブザーや音声などで出力したりしてもよい。

以上のように、実施形態３に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、機器の異常音検知において、異常音を判定するための計画データに基づいて、当該装置の外部にある設備に対する制御データを生成し出力する。これにより、音変動による異常音検知への影響を低減することが可能となり、精度の高い異常音検知を行うことができる。

また、実施形態３に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、当該装置の外部にあって音を発する、空調機を制御の対象にしたことにより、少ない設備制御で精度の高い異常音検知を行うことができる。

また、実施形態３に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、騒音を取得するのと同一の音データ入力部で、異常音検知の対象となる機器の音データを取得するようにしたので、少ない構成要素で当該装置を構成することができる。

また、実施形態３に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、車両動作取得部が、異常音検知の対象となる車両の動作状態を異常音検知部に出力するようにしたので、車両状態や作業工程の進捗に応じた異常音検知が可能となる。

また、実施形態３に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、異常音検知プログラムに基づいて、当該装置の外部にある空調機に対して制御データを送信するようにしたので、異常音検知に合わせた空調機の制御が可能となり、精度の高い異常音検知を行うことができる。

また、実施形態３に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、制御データの中に、空調機の動作音が低減あるいは停止されるよう指示する指示データを含めるようにしたので、空調機の動作音の影響を低減した精度の高い異常音検知を行うことができる。

また、実施形態３に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、制御データの中に、空調機の動作音の低減あるいは停止を開始する開始時刻データを含むようにしたので、所望のタイミングで空調機を制御することができ、精度の高い異常音検知を行うことができる。

また、実施形態３に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、異常音検知の結果を出力する際に、音データ入力部と設備との間の空気流画像、音データ入力部と車両と空調機との位置関係、および設備の設定情報を画像として生成して表示するようにしたので、作業者、管理者、または異常音検知の関係者が、結果と関連する情報を視覚的に理解することができる。

≪第４実施形態≫
次に、本発明の第４の実施形態として、図９の構成図と、図１０のフローチャートと、図１１の表示例に従って動作を説明する。本実施形態では、実施形態３における（７０）空調機及び（７１）空調制御部の代わりに、（８０）ロボット及び（８１）ロボット制御部を構成とする点が異なる。それ以外の構成は、第３実施形態と同様である。以下に、第４実施形態について第３実施形態との相違点について主に説明し、第３実施形態と同様の構成である部分については同一符号を付して説明を省略する。説明を省略した部分は、第１～第３実施形態の記載を適宜、援用する。

実施形態４では、実施形態３で説明した、異常音検知の計測条件、状態などに合わせて、設備側の各種特性を制御することにより音変動を最小にし、異常音の検出精度を向上する形態をロボットに適用した場合の、構成と動作、表示例を説明する。

まず、図９に実施形態４の構成図を示す。ここでは、実施形態１、実施形態２、実施形態３と違いのある部分について説明をする。

構成は、実施形態３の図６に近い構成となるが、（７０）空調機に代わり、車体の溶接や各種部品の取付けなどを作業員に代っておこなうための（８０）ロボットで、工場では１台または２台以上の複数台が使用されている。（８１）ロボット制御部は、前記（８０）ロボットの稼働を制御する。

（５１）音計測制御部から、（８１）ロボット制御部に対して信号を送信することにより、（５１）音計測制御部が（５２）異常音検知部から取得した異常音検知プログラムに応じて、（８１）ロボット制御部を介して（８０）ロボットの動作を行うことができるようになっている。

次に、図１０のフローチャートと、図１１の表示例を用いて動作を説明する。

実施形態１、実施形態２、実施形態３と同じように、ステップＳ３１にて、異常音検知をするための異常音検知プログラムを（５２）異常音検知部より取得する。これは、（２０）車両動作取得部からの信号に応じて内容が変更されることがある。

そして、ステップＳ３２にて、（５１）音計測制御部から、（１０）音データ入力部で音収集を開始するタイミングに合わせて、（８１）ロボット制御部に対して制御データが送られる。制御データは、例えば、ロボットの電源を切る、ロボットの動作を停める、ロボットの作業速度を変える（速くする・遅くする）、ロボットの動作範囲や作業プロセスなどを変える（動作範囲を狭める、関節Ａを動かさず関節Ｂで対応する、作業工程の２をやめるとか、５のかわりに５‘を行うとか）といった指示データ、または、ロボットの動作の停止を開始する時刻といった開始時刻データなどである。これは一例であり、これらの１つあるいは複数の組合せを実施してもよく、音変動が最小になる方法であればどのような制御を行ってもよい。

実際には、ロボットの動作を作業中に中断して直ちに変更することは難しいため、（５１）音計測制御部において、音変動が小さく異常音検知が可能か否かの判定を行う（ステップＳ３３）。具体的には、（５１）音計測制御部が送信した制御データに対して、（８１）ロボット制御部が応答データを送信する。

この応答データによって、制御データに含まれる指示、開始時刻などに対する可否、または（８０）ロボットの動作計画情報を（５１）音計測制御部に伝達し、（５１）音計測制御部は、前記応答データに基づいて異常音検知の開始の可否を判断する。

異常音検知が開始可能と判断した場合には、（８０）ロボットは指示データに応じて動作する。異常音検知が開始不可と判断した場合には、（５１）音計測制御部は（８１）ロボット制御部に対して、（８０）ロボットの動作計画情報に応じて変更した開始時刻データを送信し、（８０）ロボットは開始時刻データに応じて動作する。

このように、音変動が最小になった状態に合わせて、（５１）音計測制御部の指示に従い（１０）音データ入力部で評価対象の音を取得することで、音が計測される（ステップＳ３４）。

その後は、実施形態１、実施形態２、実施形態３と同じように、取得した音データを（５２）異常音検知部に送信し、（２０）車両動作取得部で取得された車両情報と、その時点の車両状態の音データとして記録され、所定の異常音検知アルゴリズムにより、正常音または異常音かを判定する（ステップＳ３５）。

（５２）異常音検知部の結果は、（９１）画像生成部により、例えば図１１の実施形態４の表示例に示すような画像として処理される（ステップＳ３６）。図１１は、制御対象の（８０）ロボットが２台ある場合の例になる。ロボットＡとＢのそれぞれにおいて、各ロボットの設定条件である電源状態、作業速度、アームの動作範囲、作業のプロセスリストなどと一緒に、計測対象とロボットの配置、位置関係がわかるようにイラスト等で表示される。

さらに、計測された音の音圧および周波数などの特性に加えて、音変動要因となる各ロボットの音特性の音圧、周波数、音の時間変動などが表示される。また、計測機器類の計測条件なども参考情報として、画像内に盛り込まれている。

そして、実施形態１、実施形態２、実施形態３と同じように、（９１）画像生成部で生成された画像は、（９２）表示部である、液晶でディスプレイや有機ＥＬなどの表示装置により、作業者や管理者などの関係者に対してわかりやすく測定結果を提示する（ステップＳ３７）。

以上の処理が終わった時点で、（５１）音計測制御部から、（８１）ロボット制御部に対して異常音検知の完了を通知し、（８１）ロボット制御部は（８０）ロボットの状態を、異常音検知の制御前の状態に戻すように制御する（ステップＳ３８）。

このような処理の実施後に、ステップＳ３９にて、音の異常検出を継続するか否かを確認し、継続する場合は再度、上記のようなプロセスを経て音データを収集し、異常音判定を行う。終了する場合は、（９２）表示部に、計測終了の表示を提示したり、終了のブザーや音声などで出力したりしてもよい。

ステップＳ３３の制御処理において、異常音計測が不可能であると判定された場合には、（５１）音計測制御部は、（８０）ロボットの作業内容を変更するために、（８１）ロボット制御部に対して信号を送信する（ステップＳ４０）。そして、ロボットの作業変更後に、再びステップＳ３２の制御処理が実行される。

以上のように、実施形態４に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、当該装置の外部にあって音を発する、ロボットを制御の対象にしたことにより、少ない設備制御で精度の高い異常音検知を行うことができる。

また、実施形態４に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、騒音を取得するのと同一の音データ入力部で、異常音検知の対象となる機器の音データを取得するようにしたので、少ない構成要素で当該装置を構成することができる。

また、実施形態４に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、車両動作取得部が、異常音検知の対象となる車両の動作状態を異常音検知部に出力するようにしたので、車両状態や作業工程の進捗に応じた異常音検知が可能となる。

また、実施形態４に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、異常音検知プログラムに基づいて、当該装置の外部にあるロボットに対して制御データを送信するようにしたので、異常音検知に合わせたロボットの制御が可能となり、精度の高い異常音検知を行うことができる。

また、実施形態４に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、制御データの中に、ロボットの動作音が低減あるいは停止されるよう指示する指示データを含めるようにしたので、ロボットの動作音の影響を低減した精度の高い異常音検知を行うことができる。

また、実施形態４に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、制御データの中に、ロボットの動作音の低減あるいは停止を開始する開始時刻データを含むようにしたので、所望のタイミングでロボットを制御することができ、精度の高い異常音検知を行うことができる。

また、実施形態４に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、生産ラインにおけるロボットは安全上、即時に動作を停止することが難しい状況があることを考慮し、受信した制御データに対してロボットが応答データを返送することにより、安全な異常音検知の開始を調整することができる。さらに、ロボットが応答データの中に異常音検知制御に対する可否、または動作計画情報を含めて返送することにより、音計測制御部は異常音検知のスケジューリングを行うことが可能となる。さらに、音計測制御部がロボットからの応答データに基づいて制御することにより、ロボットを停止、またはロボットの動作を遅延させることによる生産ラインへの影響を低減した状態で、異常音検知を行うことが可能となる。

また、実施形態４に係る異常音検知装置又は異常音検知方法は、異常音検知の結果を出力する際に、音データ入力部と車両と設備との位置関係、および前記設備の設定情報を画像として生成して表示するようにしたので、作業者、管理者、または異常音検知の関係者が、結果と関連する情報を視覚的に理解することができる。

これらの実施形態１～４は、本発明に係る異常音検知装置及び異常音検知方法の一例であり、実施形態１～４で説明したパラメータ、設定数値などは必ずしも一致する必要はなく、本発明はこれに限定されるものではない。

また上記実施形態１～４では異常音検知装置又は異常音検知方法について説明したが、本実施形態は、異常検知装置に含まれるコンピュータに、上記異常音検知方法を実行させるプログラムに適用してもよい。

１…音データ入力部
１０…音計測制御部
２０…車両動作取得部
２１…異常音検知部
３０…設備情報取得部
４０…音変動予測部
５０…画像生成部
６０…表示部
７０…空調機
７１…空調制御部
８０…ロボット
８１…ロボット制御部
９０…出力部
１００…制御部

Claims (19)

1. 検知対象機器の異常音を検知する異常音検知装置であって、
   前記異常音検知装置の外部の音データを取得する音データ入力部と、
   前記異常音検知装置及び前記検知対象機器とは異なる設備の動作計画情報を取得する設備情報取得部と、
   前記音データ入力部によって取得された前記音データから前記検知対象機器の異常音を判定する制御部と、
   前記制御部により判定された、前記異常音の判定結果を出力する出力部とを有し、
   前記制御部は、前記設備情報取得部から取得した前記動作計画情報に基づいて、前記音データの入力条件を設定する、異常音検知装置。
2. 検知対象機器の異常音を検知する異常音検知装置であって、
   前記異常音検知装置の外部の音データを取得する音データ入力部と、
   前記音データ入力部によって取得された前記音データから前記検知対象機器の異常音を判定する制御部と、
   前記制御部により判定された判定結果を出力する出力部とを有し、
   前記制御部は、前記検知対象機器の異常音を判定するための計画データに基づいて、前記異常音検知装置及び前記検知対象機器とは異なる設備に対する制御データを生成して出力する、異常音検知装置。
3. 前記設備は、前記異常音検知装置の外部にあって、周囲に対して音を発する所定の駆動機構、または音響機能を有する設備である、請求項１または２に記載の異常音検知装置。
4. 前記検知対象機器は車両であり、前記制御部は、前記車両の所定の駆動機構が周囲に発する異常音を判定することを特徴とする、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の異常音検知装置。
5. 異常音検知の対象である前記車両の動作状態を取得し、前記制御部へ出力する車両動作取得部を有し、
   前記制御部は、前記車両動作取得部から取得した前記車両の動作状態に基づいて前記車両の異常音を判定することを特徴とする、請求項４に記載の異常音検知装置。
6. 前記設備が発する音の時間変化を計算する音変動予測部を更に有し、
   前記制御部は、前記音変動予測部からの受信データに応じて、異常音検知の開始の可否もしくは開始タイミングを制御し、または、前記音データ入力部の取得時間、音圧レベルもしくは周波数特性の内いずれか一つを制御することを特徴とする、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の異常音検知装置。
7. 前記設備が発する音の時間変化を計算する音変動予測部を更に有し、
   前記制御部は、前記音変動予測部からの受信データに応じて、異常音検知の開始の可否もしくは開始タイミングを制御し、または、前記音データ入力部の取得時間、音圧レベルもしくは周波数特性の内いずれか一つを制御し、
   前記音変動予測部は、前記設備情報取得部から取得した前記動作計画情報を元に、前記音データ入力部から取得される音の将来的な時間変化を計算し、
   前記制御部は、前記音変動予測部から取得した音の時間変化の計算結果に応じて、前記設備が発する音を避けるように異常音検知の開始タイミングを設定する、請求項１に記載の異常音検知装置。
8. 前記入力条件は、前記音データの取得時間、取得期間、音圧レベル、周波数特性のうち少なくともいずれか一つで定まることを特徴とする、請求項１に記載の異常音検知装置。
9. 前記動作計画情報は、前記設備が音を発する時間、または音を発する時間が指定される動作プログラムを含む情報であることを特徴とする、請求項１に記載の異常音検知装置。
10. 前記設備が発する音の時間変化を計算する音変動予測部を更に有し、
    前記出力部は、前記音変動予測部と前記制御部から出力された結果を画像として生成する画像生成部と、
    前記画像生成部で生成された前記画像を表示する表示部から構成され、
    前記出力部は、前記設備が発する音の時間変化、音の特性、前記設備の設定情報、および前記異常音検知装置による異常音検知の計画を前記画像として出力することを特徴とする、請求項１に記載の異常音検知装置。
11. 前記制御部が取得する異常音検知プログラムに基づいて、前記設備に対し制御データを送信することを特徴とする、請求項２に記載の異常音検知装置。
12. 前記制御データは、異常音検知の期間に、前記設備の動作音が低減あるいは停止されるよう指示する指示データであることを特徴とする、請求項２に記載の異常音検知装置。
13. 前記制御データは、前記設備の動作の停止を開始する開始時刻データを含むことを特徴とする、請求項２に記載の異常音検知装置。
14. 前記制御データに対して、前記設備が応答データを送信し、
    前記応答データは、前記制御データに対する可否、または前記設備の前動作計画情報を含み、
    前記制御部は、前記応答データに応じて、異常音検知の開始の可否を判断し、前記設備の動作計画を変更するよう前記制御データを送信することを特徴とする、請求項２に記載の異常音検知装置。
15. 前記出力部は、
    前記制御部から出力された結果を画像として生成する画像生成部と、
    前記画像生成部で生成された前記画像を表示する表示部を有し、
    前記出力部は、前記音データ入力部と前記設備との間の空気流画像、前記音データ入力部と前記検知対象機器と前記設備との位置関係、および前記設備の設定情報を、前記画像として出力することを特徴とする、請求項２に記載の異常音検知装置。
16. 音データ入力部と、設備情報取得部と、制御部と、出力部とを有する異常音検知装置を用いて異常音を検知する異常音検知方法であって、
    前記音データ入力部に前記異常音検知装置の外部の音データが入力されるステップと、
    前記設備情報取得部が前記異常音検知装置及び検知対象機器とは異なる設備の動作計画情報を取得するステップと、
    前記制御部が、前記設備情報取得部から取得した情報を元に前記音データ入力部によって取得された前記音データから異常音を判定するステップと、
    前記出力部が、前記制御部から出力された結果を出力するステップとを含む異常音検知方法。
17. 音データ入力部と、制御部と、出力部とを有する装置を用いて異常音を検知する異常音検知方法であって、
    前記音データ入力部に異常音検知装置の外部の音データが入力されるステップと、
    前記制御部が、異常音検知の計画に基づいて、異常音検知装置及び検知対象機器とは異なる設備を制御するための制御データを生成し出力し、前記音データ入力部によって取得された前記音データから異常音を判定するステップと、
    前記出力部が、前記制御部から出力された結果を出力するステップと、
    を含む異常音検知方法。
18. 音データ入力部と、設備情報取得部と、制御部と、出力部とを有する異常音検知装置に含まれるコンピュータに、異常音を検知するためのステップを実行させるための異常音検知プログラムであって、
    前記音データ入力部に前記異常音検知装置の外部の音データが入力されるステップと、
    前記設備情報取得部が異常音検知装置及び検知対象機器とは異なる設備の動作計画情報を取得するステップと、
    前記制御部が、前記設備情報取得部から取得した情報を元に、前記音データ入力部によって取得された前記音データから異常音を判定するステップと、
    前記出力部が、前記制御部から出力された結果を出力するステップを、
    前記コンピュータに実行させる、コンピュータ読み取り可能な異常音検知プログラム。
19. 音データ入力部と、制御部と、出力部とを有する装置に含まれるコンピュータに、異常音を検知するためのステップを実行させるための異常音検知プログラムであって、
    前記音データ入力部に異常音検知装置の外部の音データが入力されるステップと、
    前記制御部が、異常音検知の計画に基づいて、異常音検知装置及び検知対象機器とは異なる設備を制御するための制御データを生成し出力し、前記音データ入力部によって取得された前記音データから異常音を判定するステップと、
    前記出力部が、前記制御部から出力された結果を出力するステップを、
    前記コンピュータに実行させる、コンピュータ読み取り可能な異常音検知プログラム。