特許ウォッチ

公開番号2025122376
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-21
出願番号2024017798
出願日2024-02-08
発明の名称異常要因推定システム、方法及びプログラム
出願人株式会社東芝
代理人弁理士法人鈴榮特許綜合事務所
主分類G10L 25/51 20130101AFI20250814BHJP(楽器;音響)
要約【課題】異常な音データから対象設備の異常要因を簡便に推定することが可能な異常要因推定システム、方法及びプログラムを提供すること。
【解決手段】実施形態に係る異常要因推定システムは、第1抽出部、再構成誤差算出部、データベース及び推定部を有する。第1抽出部は、対象設備に関する音データから周波数と時間と信号強度とに基づく第1の音響特徴量を抽出する。再構成誤差算出部は、音響特徴量の符号化及び復号化を行う再構成モデルに基づいて第1の音響特徴量を再構成した再構成特徴量と第1の音響特徴量との差分である第1の再構成誤差を算出する。データベースは、複数の異常要因と複数の第2の再構成誤差に基づく複数の標本ベクトルとを対応付けて記憶する。推定部は、第1の再構成誤差に基づくクエリベクトルでデータベースをベクトル検索することにより、対象設備の異常要因を推定する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
対象設備に関する音データから周波数と時間と信号強度とに基づく第１の音響特徴量を抽出する第１抽出部と、
音響特徴量の符号化及び復号化を行う再構成モデルに基づいて前記第１の音響特徴量を再構成した再構成特徴量と前記第１の音響特徴量との差分である第１の再構成誤差を算出する再構成誤差算出部と、
複数の異常要因と複数の第２の再構成誤差に基づく複数の標本ベクトルとを対応付けて記憶するデータベースと、
前記第１の再構成誤差に基づくクエリベクトルで前記データベースをベクトル検索することにより、前記対象設備の異常要因を推定する推定部と、
を具備する異常要因推定システム。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記推定部は、前記複数の標本ベクトルのうちの、前記クエリベクトルとの類似度が第１の閾値を超えた特定の標本ベクトルに対応する異常要因を前記対象設備の異常要因として推定する、請求項１記載の異常要因推定システム。
【請求項３】
前記対象設備の異常要因を表示する表示部をさらに備える、請求項１記載の異常要因推定システム。
【請求項４】
前記第１の再構成誤差に基づくスペクトログラムと前記特定の標本ベクトルに対応付けられた第２の再構成誤差に基づくスペクトログラムとを並べて表示する表示部をさらに備える、請求項３記載の異常要因推定システム。
【請求項５】
前記表示部は、前記特定の標本ベクトルの発生日時の情報をさらに表示する、請求項４記載の異常要因推定システム。
【請求項６】
前記推定部は、前記第１の再構成誤差に関するスペクトログラムに基づく前記クエリベクトルで前記データベースをベクトル検索する、請求項１記載の異常要因推定システム。
【請求項７】
前記第１の再構成誤差から第１の周波数特徴量を抽出する第２抽出部と、
前記第１の再構成誤差から第１の時間特徴量を抽出する第３抽出部と、をさらに備え、
前記標本ベクトルは、前記第２の再構成誤差から抽出された第２の周波数特徴量と第２の時間特徴量とに基づくベクトルであり、
前記推定部は、前記第１の周波数特徴量と前記第１の時間特徴量とに基づく前記クエリベクトルでベクトル検索を行う、請求項１記載の異常要因推定システム。
【請求項８】
前記複数の異常要因は、前記第２の周波数特徴量に関する周波数分布と前記第２の時間特徴量における異常成分の継続時間との組合せに応じて類型化される、請求項７記載の異常要因推定システム。
【請求項９】
前記複数の異常要因は、第１の類型、第２の類型及び第３の類型を有し、
前記第１の類型は、前記周波数分布として複数のピークを有し且つ前記継続時間が所定の時間以上である類型であり、
前記第２の類型は、前記周波数分布として可聴域の略全帯域で所定の閾値以上の前記信号強度を有し且つ前記継続時間が前記所定の時間以下である類型であり、
前記第３の類型は、前記周波数分布として可聴域の略全帯域で前記所定の閾値以上の前記信号強度を有し且つ前記継続時間が前記所定の時間以上である類型である、請求項８記載の異常要因推定システム。
【請求項１０】
前記第１の周波数特徴量と前記第２の周波数特徴量とのスペクトルを並べて又は重ねて表示する、及び／又は前記第１の時間特徴量と前記第２の時間特徴量との波形を並べて又は重ねて表示する表示部をさらに備える、請求項７記載の異常要因推定システム。
（【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】
本発明の実施形態は、異常要因推定システム、方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,400 文字）【背景技術】
【０００２】
産業機器を含むインフラ設備では、安全性の維持のために定期検査が行われる。設備の異常は音として表れることが多い。このため、マイク等を用いて設備の稼働音を取得し、その稼働音の状態を解析することにより、設備の異常を検知する技術がある。
【０００３】
稼働音から異常を検知する技術として、周波数に応じて異常要因を推定する技術がある。しかし、稼働音にバリエーションが多く含まれる場合、周波数と異常要因との対応を設計することが困難である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特許第７０５６４６５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、異常な音データから対象設備の異常要因を簡便に推定することが可能な異常要因推定システム、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】
実施形態に係る異常要因推定システムは、第１抽出部、再構成誤差算出部、データベース及び推定部を有する。前記第１抽出部は、対象設備に関する音データから周波数と時間と信号強度とに基づく第１の音響特徴量を抽出する。前記再構成誤差算出部は、音響特徴量の符号化及び復号化を行う再構成モデルに基づいて前記第１の音響特徴量を再構成した再構成特徴量と前記第１の音響特徴量との差分である第１の再構成誤差を算出する。前記データベースは、複数の異常要因と複数の第２の再構成誤差に基づく複数の標本ベクトルとを対応付けて記憶する。前記推定部は、前記第１の再構成誤差に基づくクエリベクトルで前記データベースをベクトル検索することにより、前記対象設備の異常要因を推定する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
第１実施形態に係る異常要因推定システムの構成例を示す図
図１に示す情報処理装置の構成例を示す図
第１実施形態に係る異常要因の推定処理の処理手順を例示する図
第１実施形態に係る異常要因の推定処理の処理手順を模式的に示す図
表示画面を例示する図
第２実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図
第２実施形態に係る異常要因の推定処理の処理手順を例示する図
第２実施形態に係る異常要因の推定処理の処理手順を模式的に示す図
異常要因の類型を例示する図
表示画面を例示する図
第３実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図
第３実施形態に係る異常要因の推定処理の処理手順を例示する図
第３実施形態に係る異常要因の推定処理の処理手順を模式的に示す図
第４実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図
第４実施形態に係る異常要因の推定処理の処理手順を例示する図
第４実施形態に係る異常要因の推定処理の処理手順を模式的に示す図
第５実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図
第５実施形態に係る再構成モデルの生成処理の処理手順を例示する図
第５実施形態に係る異常要因の推定処理の処理手順を模式的に示す図
【発明を実施するための形態】
【０００８】
（第１実施形態）
以下、図面を参照しながら本実施形態に係わる異常要因推定システム、方法及びプログラムを説明する。
【０００９】
図１は、第１実施形態に係る異常要因推定システム６００のハードウェア構成例を示す図である。図１に示すように、異常要因推定システム６００は、対象設備３００とマイク（マイクロフォン）３４とＮ（Ｎは１以上の自然数）個の情報処理装置１００ｋ（ｋは１からＮまでのいずれかの自然数）とデータベース２００とを有する。対象設備３００は、異常要因の推定対象の設備である。対象設備３００では、機械の動作に伴い稼働音が発生する。対象設備３００は、具体的には、工作機械や製造装置、エレベータや電気設備等を想定する。マイク３４は、対象設備３００が発する稼働音を集音し、時系列に沿った稼働音のデジタル信号である音データを収集する。ここではセンサの一例としてマイク３４による稼働音のセンシングを例に挙げるが、センサは音以外の一次元の波形信号を出力する振動センサやアコースティックエミッションセンサ等を想定しても良い。情報処理装置１００ｋは、取得した音データから特徴量を抽出し、特徴量に基づいたクエリベクトルを生成し、データベース２００をクエリベクトルでベクトル検索することにより、異常要因を推定する。情報処理装置１００ｋは、図示していないがそれぞれに他のマイクが接続され、他の対象設備の音データを収集してもよい。データベース２００は、複数の異常要因と複数の第２の再構成誤差に基づく複数の標本ベクトルとを対応付けて記憶するコンピュータである。以下、情報処理装置１００と記したときは、情報処理装置１００ａ－１００Ｎのそれぞれを区別なく表すものとする。一例として、異常要因推定システム６００は、情報処理装置１００をパーソナルコンピュータ等のエッジデバイスとし、データベース２００をサーバコンピュータとするシステムである。
【００１０】
図２は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１００は、プロセッサ１、記憶装置２、入力機器３、表示機器４及び通信機器５を有するコンピュータである。プロセッサ１、記憶装置２、入力機器３、表示機器４及び通信機器５間のデータ及び各種信号の送受信は、バス（Bus）を介して行われる。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許