JP2001208655A

JP2001208655A - 故障診断方法及びその装置

Info

Publication number: JP2001208655A
Application number: JP2000020103A
Authority: JP
Inventors: Hidetomo Komura; 英智小村; Kazuo Shibata; 和雄芝田; Kazuhiro Shimomura; 和広下村
Original assignee: Rion Co Ltd
Current assignee: Rion Co Ltd
Priority date: 2000-01-28
Filing date: 2000-01-28
Publication date: 2001-08-03

Abstract

(57)【要約】【課題】仕様の異なる多くの回転機械設備に共通に使
える判定基準値を採用した故障診断装置を提供する。【解決手段】機械設備が発する振動速度波形を検出す
る振動検出手段１〜６と、この振動検出手段が検出した
振動速度波形をフーリエ級数に展開して周波数スペクト
ルを算出する周波数スペクトル算出手段７，８，１０
と、この周波数スペクトル算出手段が算出した周波数ス
ペクトルをパワー合成して振動値Ａを算出する振動値算
出手段７，８，１０と、周波数スペクトルから回転数成
分とその高調波成分のスペクトルを選んでパワー合成し
て故障値Ｂを算出する故障値算出手段７，８，１０と、
振動値Ａに対する故障値Ｂの比（故障スペクトル比Ｂ／
Ａ）を算出する故障スペクトル比算出手段７，８，１０
と、故障スペクトル比Ｂ／Ａの大きさから機械設備の故
障の程度を診断する故障診断手段７，８，１０を備え
た。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、回転機械の回転質
量が不釣り合いなアンバランス、２台の回転機械の軸心
がずれたミスアライメントや固定するためのボルトが緩
んだガタなどの構造系の故障を診断する故障診断方法及
びその装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】生産機械設備の突発停止は、大事故の要
因となったり、あるいは極めて大きな経済的損失をもた
らす。生産現場では突発停止を避けるため予防保全が行
われている。故障回避の予防保全として運転中の機械設
備が発する音や振動を計測して、機械設備の状態を把握
する方法があり、これを状態基準保全と言う。ここで
は、振動計測を例に状態基準保全の従来技術について説
明する。

【０００３】機械設備の振動を計測して故障の有無を診
断する場合には、計測した振動の大きさが基準の値を超
えているか否かで判定する。通常、判定基準値は二種類
用意される。値の小さい判定基準値を超えると注意領域
で、運転を継続するが監視を頻繁に行う。値の大きい判
定基準値を超えると危険領域であり、直ちに運転を停止
させて修復が必要である。そして、機械設備の状態が注
意領域に達すると、平常状態から注意領域に変化した過
去の傾向を示した図表などから危険領域に達する時期を
推定して、経済効率の最も高い生産計画と保全計画を立
案して、修復を実施している。

【０００４】企業にある生産機械設備は、その目的に応
じて回転数や消費電力(パワー)、負荷など仕様が異な
り、形状も大型・小型があり、振動の大きい機械や小さ
い機械などと種々雑多な種類の機械設備がある。故障の
有無を診断するための判定基準値は、これら機械設備に
固有のものであり、平常状態の他に故障状態の多くの事
例データを蓄積して決定される。状態基準保全の効果を
発揮させるためには、最適な判定基準値が必要である。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかし、故障が稀なた
めに故障時の事例データが得られないとか、対象機械設
備の種類が多すぎて判定基準を決定するまでに膨大な労
力が必要であるとか、故障診断知識の豊富な保全技術者
が不在なため故障事例データが採取できないとか、種々
の理由で判定基準値を決められずに状態基準保全を採用
できない企業も多い。また、状態基準保全は保全費用を
低く押さえられ、経済的に優れた保全方法であるが、前
述のように状態基準保全を活用するためには最適な判定
基準が必要であるため、この判定基準を決められないで
状態基準保全を採用できない企業も多い。

【０００６】本発明は、従来の技術が有するこのような
問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とすると
ころは、機械設備が発する振動の全エネルギーに対する
故障による振動エネルギーの占有率に注目して、仕様の
異なる多くの回転機械設備に共通に使える判定基準値を
採用した故障診断方法及びその装置を提案しようとする
ものである。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決すべく請
求項１に係る発明は、機械設備が発する振動波形を検出
し、得られた振動波形をフーリエ級数に展開して周波数
スペクトルを算出し、この周波数スペクトルをパワー合
成して振動値Ａとし、また前記周波数スペクトルから回
転数成分とその高調波成分のスペクトルを選んでパワー
合成して故障値Ｂとし、振動値Ａに対する故障値Ｂの比
（故障スペクトル比Ｂ／Ａ）を算出し、この故障スペク
トル比Ｂ／Ａの大きさから機械設備の故障の程度を診断
するものである。

【０００８】請求項２に係る発明は、請求項１に記載の
故障診断方法において、前記周波数スペクトルに０（ゼ
ロ）Ｈｚを基点にして複数の窓を等間隔に並べた高調波
窓を、窓の等間隔を崩さず同時に伸張させて重ね、それ
ぞれの窓に一致した周波数スペクトルを合成し、得られ
た周波数スペクトルの合成値の最大値を故障値Ｂとする
ものである。

【０００９】請求項３に係る発明は、機械設備が発する
振動波形を検出する振動検出手段と、この振動検出手段
が検出した振動波形をフーリエ級数に展開して周波数ス
ペクトルを算出する周波数スペクトル算出手段と、この
周波数スペクトル算出手段が算出した周波数スペクトル
をパワー合成して振動値Ａを算出する振動値算出手段
と、前記周波数スペクトルから回転数成分とその高調波
成分のスペクトルを選んでパワー合成して故障値Ｂを算
出する故障値算出手段と、振動値Ａに対する故障値Ｂの
比（故障スペクトル比Ｂ／Ａ）を算出する故障スペクト
ル比算出手段と、前記故障スペクトル比Ｂ／Ａの大きさ
から機械設備の故障の程度を診断する故障診断手段を備
えたものである。

【００１０】請求項４に係る発明は、請求項３に記載の
故障診断装置において、前記故障値算出手段は、前記周
波数スペクトルに０（ゼロ）Ｈｚを基点にして複数の窓
を等間隔に並べた高調波窓を、窓の等間隔を崩さず同時
に伸張させて重ね、それぞれの窓に一致した周波数スペ
クトルを合成し、得られた周波数スペクトルの合成値の
最大値を故障値Ｂとするものである。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下に本発明の実施の形態を添付
図面に基づいて説明する。ここで、図１は回転機械のア
ンバランス時に軸受けに生じる振動速度波形の周波数ス
ペクトル図、図２は回転機械のミスアライメント時に軸
受けに生じる振動速度波形の周波数スペクトル図、図３
は回転機械の平常時に軸受けに生じる振動速度波形の周
波数スペクトル図、図４は伸張式高調波窓の構造説明
図、図５は高調波合成処理の動作原理の説明図、図６は
本発明に係る故障診断装置の構成図である。

【００１２】本発明は、アンバランス、偏芯、ミスアラ
イメント、軸曲がり、緩み、クラック、ガタなどの構造
系の故障を診断することを目的とし、機械設備が発する
振動が必ずしも故障や異常によるものだけではないこと
に着目して、故障や異常状態が進行するに従って機械設
備が発する振動の全エネルギーに対する故障によるエネ
ルギー成分の占有率が高くなることを基本原理としてい
る。

【００１３】また、本発明は、機械設備が発する振動の
大きさの情報を直接利用せずに、振動の全エネルギーに
対する故障によるエネルギーの比で判定を行っているの
で、機械の回転数や消費電力、負荷、構造の規模などの
仕様に影響されずに故障診断を行うことができる。

【００１４】本発明に係る故障診断方法は、先ず回転機
械が発する振動を計測し、得られた振動波形をＦＦＴ
（高速フーリエ変換）処理して周波数スペクトルｓ_iを
求める。求めた周波数スペクトルｓ_iの例として、回転
機械のアンバランス状態の機械振動の周波数スペクトル
を図１に、回転機械のミスアライメント状態の機械振動
の周波数スペクトルを図２に示す。

【００１５】次いで、求めた全ての周波数スペクトルｓ
_iを、次式（１）に示すように、パワー合成してオーバ
ーオールの値Ｓを算出し、振動値Ａ（＝Ｓ^1/2）とす
る。ただし、図１及び図２では、機械設備が発する０Ｈ
ｚ〜２００Ｈｚの周波数範囲の振動について、Ｓ及び振
動値Ａを求める。

【００１６】

【数１】

【００１７】次に、故障によって発生している周波数ス
ペクトルを故障値Ｂとするが、アンバランスやミスアラ
イメント、あるいはガタなどの構造系の故障は、主軸の
回転数とその高調波成分のスペクトルを発生することが
物理的に判明している。従って、故障値Ｂは回転数の周
波数成分とその整数倍の周波数成分を合成すればよいこ
とになるが、そのためには回転計を具備する必要があ
り、回転計を具備することは計測が極めて利便性を欠く
ことになる。

【００１８】そこで、本発明は、回転計を必要としない
故障診断方法とした。先ず、図１に示すアンバランス状
態の周波数スペクトルでは、駆動モータの電力(パワー)
が異なっても、回転数が異なっても、回転数成分の周波
数スペクトルが最も大きな値となっている。このような
場合は、最大スペクトルを故障値Ｂとしても大きな誤差
とはならない。

【００１９】だが、図２に示すミスアライメント状態の
周波数スペクトルでは、必ずしも回転周波数成分が突出
したスペクトルとはならず、第２高調波や第３高調波な
どの高調波成分も顕著に現れている。このような高調波
成分も故障が原因で発生しており、故障値Ｂはこれら高
調波を合成する必要がある。

【００２０】そこで、本発明における高調波合成処理の
手法は、図４に示すような伸張式高調波窓を想定する。
図４における太線は高調波窓Ｗ₁，…Ｗ_mであり、高調波
窓Ｗ ₁，…Ｗ_mは１周波数分だけの幅を持っている。高調
波窓Ｗ₁，…Ｗ_mは等間隔にｍ本並んでいる。左端はＤＣ
（０Ｈｚ）箇所に固定されており、右側の第ｍ高調波窓
Ｗ_mを右に移動して広げると、ＤＣと第ｍ高調波窓Ｗ_mの
間隔は広がるが、その間にある夫々の高調波窓Ｗ₁，…
Ｗ_m-1の間隔も等間隔で広がることを想定している。な
お、図４では、ｍ＝６としている。

【００２１】この伸張式高調波窓をミスアライメント状
態の周波数スペクトルに重ね合わせて高調波合成処理を
している例を、図５に図示する。伸張式高調波窓の間隔
が狭い状態から、第ｍ高調波窓Ｗ_mを１周波数毎に高い
周波数（右）の方へ徐々に広げる。その都度、次式
（２）に示すように、夫々の高調波窓Ｗ₁，…Ｗ_mに重ね
合った周波数スペクトルｓ_fhのパワーを合成して、第１
周波数ｆ₁の成分Ｂ_f1（＝Ｓ_f1 ^1/2）とする。なお、図５
においても、ｍ＝６としている。

【００２２】

【数２】

【００２３】ここで、ｆ_hは、第ｈ番目の高調波の周波
数を表し、ｓ_fhは周波数ｆ_hの周波数スペクトルを表
す。

【００２４】第１周波数ｆ₁がスペクトルの周波数範囲
の最高周波数になるまで、第ｍ高調波窓Ｗ_mを移動して
得られた高調波合成値Ｂ_f1を求める。図５（ａ）（９０
ｋＷ、２６００ｒｐｍ、ブロア）に示すミスアライメン
ト状態の周波数スペクトルから高調波合成値Ｂ_f1を求め
て図示すると、図５（ｂ）に示すような周波数スペクト
ルに変換される。

【００２５】図５（ａ）に示す周波数スペクトルでは、
主軸回転数の４３．３Ｈｚは小さいが、第４高調波の１
７３．３Ｈｚが最大で、次に第３高調波の１３０Ｈｚが
大きい。図５（ｂ）に示す周波数スペクトルでは、これ
ら第４高調波と第３高調波のゴーストスペクトルも現れ
るが、第１次周波数の４３．３Ｈｚは高調波成分が合成
された値を示している。図５（ｂ）で最大を示す周波数
スペクトルは、故障によって発生する主軸回転数成分の
周波数スペクトルであり、故障値Ｂである。

【００２６】この伸張式高調波窓による高調波合成処理
を、図１に示すアンバランス状態の周波数スペクトルに
適用しても主軸回転数成分の周波数スペクトルは変更さ
れることがないので、伸張式高調波窓による高調波合成
処理は、全ての周波数スペクトルに適用できる。

【００２７】次いで、振動値Ａおよび故障値Ｂから比Ｒ
（＝Ｂ／Ａ）を求める。この比Ｒを故障スペクトル比と
呼ぶ。得られた故障スペクトル比Ｒに対して判定基準を
定め故障の診断を行う。例えば、実際に稼動している多
くの機械設備の平常稼動事例と故障事例を基に、Ｒ≧
０．９の場合は故障、Ｒ≧０．８の場合は注意、Ｒ＜
０．８の場合は平常と判定基準を定めた。

【００２８】故障スペクトル比Ｒは、振動の大きさによ
らない相対値であるので、この判定基準は機械設備の電
力や回転数に依存せずに適用できる。

【００２９】次に、機械設備におけるアンバランス状態
の周波数スペクトルの例を示す図１（ａ）〜図１（ｄ）
について、振動数スペクトルから故障スペクトル比Ｒを
算出して故障の診断を行う。

【００３０】先ず、図１（ａ）（１１０ｋＷ、１８００
ｒｐｍ、ブロワ）について、全周波数スペクトルを合成
した振動値Ａが０．１８６であり、伸張式高調波窓を適
用してえられた高調波合成値の最大値、すなわち故障値
Ｂが０．１８２である。従って、故障スペクトル比Ｒは
０．９８となり、０．９を超えているので「故障」と診
断する。

【００３１】同様にして、図１（ｂ）（１５ｋＷ、３６
００ｒｐｍ、ブロワ）について、振動値Ａが０．２３９
で、故障値Ｂが０．２３９である。従って、故障スペク
トル比Ｒが１．００であるから、「故障」と診断する。
図１（ｃ）（１７５０ｒｐｍ、モータ）について、振動
値Ａが０．６２４で、故障値Ｂが０．６１８である。従
って、故障スペクトル比Ｒが０．９９であるから、「故
障」と診断する。図１（ｄ）（３０００ｒｐｍ、遠心分
離機）について、振動値Ａが０．３０６で、故障値Ｂが
０．３００である。従って、故障スペクトル比Ｒが０．
９９であるから、「故障」と診断する。

【００３２】また、機械設備におけるミスアライメント
状態の周波数スペクトルの例を示す図２（ａ）〜図２
（ｄ）について、振動数スペクトルから故障スペクトル
比Ｒを算出して故障の診断を行う。

【００３３】先ず、図２（ａ）（３０ｋＷ、３６００ｒ
ｐｍ、ブロワ）について、全周波数スペクトルを合成し
た振動値Ａが０．２１３であり、伸張式高調波窓を適用
してえられた高調波合成値の最大値、すなわち故障値Ｂ
が０．２１２である。従って、故障スペクトル比Ｒは
１．００となり、０．９を超えているので「故障」と診
断する。

【００３４】同様にして、図２（ｂ）（９０ｋＷ、２６
００ｒｐｍ、ブロワ）について、振動値Ａが０．０５５
で、故障値Ｂが０．０５３である。従って、故障スペク
トル比Ｒが０．９６であるから、「故障」と診断する。
図２（ｃ）（１１ｋＷ、３６００ｒｐｍ、ブロワ）につ
いて、振動値Ａが０．７１７で、故障値Ｂが０．６８９
である。従って、故障スペクトル比Ｒが０．９６である
から、「故障」と診断する。図２（ｄ）（５．５ｋＷ、
３６００ｒｐｍ、遠心ポンプ）について、振動値Ａが
０．３０１で、故障値Ｂが０．２９７である。従って、
故障スペクトル比Ｒが０．９９であるから、「故障」と
診断する。

【００３５】また、機械設備における平常状態の周波数
スペクトルの例を示す図３（ａ）〜図３（ｄ）につい
て、振動数スペクトルから故障スペクトル比Ｒを算出し
て故障の診断を行う。

【００３６】先ず、図３（ａ）（１８．７ｋＷ、２１８
０ｒｐｍ、ブロワ）について、全周波数スペクトルを合
成した振動値Ａが０．０５８であり、伸張式高調波窓を
適用してえられた高調波合成値の最大値、すなわち故障
値Ｂが０．０３５である。従って、故障スペクトル比Ｒ
は０．６０となり、０．８未満であるので「平常」と診
断する。

【００３７】同様にして、図３（ｂ）（１８００×９２
ｒｐｍ、増速機）について、振動値Ａが０．２１１で、
故障値Ｂが０．１４１である。従って、故障スペクトル
比Ｒが０．６７であるから、「平常」と診断する。図３
（ｃ）（１１ｋＷ、１８００ｒｐｍ、モータ）につい
て、振動値Ａが０．０７１で、故障値Ｂが０．０５７で
ある。従って、故障スペクトル比Ｒが０．７９であるか
ら、「平常」と診断する。図３（ｄ）（１８．５ｋＷ、
３５００ｒｐｍ、遠心ポンプ）について、振動値Ａが
０．０６０で、故障値Ｂが０．０４０である。従って、
故障スペクトル比Ｒが０．６７であるから、「平常」と
診断する。

【００３８】次に、本発明に係る故障診断装置は、図６
に示すように、機械の発する振動加速度を検出する圧電
式の振動センサ１と、１０Ｈｚ以上の振動数成分を通過
させるフィルタ２と、増幅器３と、振動加速度を振動速
度に変換する積分器４と、２００Ｈｚ以下の振動数成分
を通過させるフィルタ５と、１２ビットのＡ／Ｄ変換器
６と、コントロールプログラムと演算処理プログラムを
格納するメモリ（ＲＯＭ）７と、Ａ／Ｄ変換されたデー
タや判定結果などを格納するメモリ（ＲＡＭ）８と、診
断開始などの指示を入力するスイッチ類９と、演算処理
とデータの入出力処理を行うＣＰＵ１０と、判定結果を
表示する液晶表示器１１などを備えてなる。

【００３９】従って、振動センサ１とフィルタ２と増幅
器３と積分器４とフィルタ５とＡ／Ｄ変換器６により、
機械設備が発する振動速度波形を検出する振動検出手段
が構成される。

【００４０】また、ＲＯＭ７とＲＡＭ８とＣＰＵ１０に
より、振動速度波形をフーリエ級数に展開して周波数ス
ペクトルを算出する周波数スペクトル算出手段、周波数
スペクトルをパワー合成して振動値Ａを算出する振動値
算出手段、周波数スペクトルから回転数成分とその高調
波成分のスペクトルを選んでパワー合成して故障値Ｂを
算出する故障値算出手段、振動値Ａに対する故障値Ｂの
比（Ｂ／Ａ）を算出する故障スペクトル比算出手段、Ｂ
／Ａの大きさから機械設備の故障の程度を診断する故障
診断手段が夫々構成される。

【００４１】以上のように構成された故障診断装置の動
作について説明する。先ず、振動センサ１が検出する機
械設備の振動加速度を、フィルタ２、増幅器３、積分器
４、フィルタ５を通すことにより、機械設備が発する１
０Ｈｚ〜２００Ｈｚの周波数範囲の振動速度を求める。

【００４２】次いで、求めた振動速度を、Ａ／Ｄ変換器
６でＡ／Ｄ変換してからＣＰＵ１０により、２ｍｓ毎に
５１２個の時系列データｘ_iとしてＲＡＭ８に記憶させ
る。

【００４３】次いで、ＣＰＵ１０は、次の演算処理とデ
ータの入出力処理を行う。時系列データｘ_iをハニング
窓で重み付けをしてフーリエ変換をし、ＤＣ（０Ｈｚ）
〜２００Ｈｚまで１Ｈｚ毎に、２００本のパワースペク
トルｓ_i ²を求める。

【００４４】更に、次式（３）により、１０Ｈｚ〜２０
０Ｈｚまでのパワースペクトルの合成値Ｓを算出し、振
動値Ａ（＝Ｓ^1/2）を求める。

【００４５】

【数３】

【００４６】次いで、第６高調波窓Ｗ₆まで持つ伸張式
高調波窓で高調波合成処理をする。第６高調波を６０Ｈ
ｚから１２００Ｈｚまで１Ｈｚずつ増やしｆ₆とする。
この時の第１次周波数ｆ₁は、ｆ₁＝ｉｎｔ（ｆ₆／６）
とする。第１次周波数ｆ₁のパワースペクトルは、ｓ_f1 ²
である。

【００４７】同様に、第２次高調波成分以降は、
ｓ_f2 ²、…、ｓ_f6 ²となり、次式（４）から第１次周波数
ｆ₁の高調波合成値Ｂ_f1を算出する。

【００４８】

【数４】

【００４９】そして、第１次周波数ｆ₁が２００Ｈｚに
なるまで、第６高調波の周波数を１Ｈｚずつ増やす度に
第１次周波数ｆ₁の高調波合成値Ｂ_f1を算出する。得ら
れた１０Ｈｚから２００Ｈｚまでの高調波合成値Ｂ_iの
なかで最大値を故障値Ｂとする。

【００５０】次いで、振動値Ａと故障値Ｂから故障スペ
クトル比Ｒ（＝Ｂ／Ａ）を求め、Ｒ≧０．９の場合は故
障、Ｒ≧０．８の場合は注意、Ｒ＜０．８の場合は平常
と診断し、液晶表示器１１に「故障」、「注意」、「平
常」のいずれかを表示する。

【００５１】なお、上述の発明の実施の形態において
は、本発明を振動計測に基づいた故障診断方法及びその
装置に適用する場合について述べたが、本発明はこれに
限らず、アンバランスやミスアライメントなどの機械の
構造系故障により発生する振動と同時に発生する音圧や
音響放射（ＡＥ：アコーステックエミッション）、回転
軸の歪波形など種々の計測信号に基づいた故障診断方法
及びその装置に適用することができる。

【００５２】

【発明の効果】以上説明したように請求項１に係る発明
によれば、機械設備が発する振動波形から求めた周波数
スペクトルをパワー合成した振動値Ａと、回転数成分と
その高調波成分の周波数スペクトルをパワー合成した故
障値Ｂを算出し、振動値Ａと故障値Ｂの比（故障スペク
トル比Ｂ／Ａ）に対する判定基準値を一つだけ決定する
ことで、仕様の異なる多くの回転機械を対象にした確度
の高い故障診断ができる。

【００５３】請求項２に係る発明によれば、伸張式高調
波窓による高調波合成処理手法を用いて回転数成分とそ
の高調波成分の周波数スペクトルをパワー合成するた
め、回転計を必要とせずに容易に高調波成分を合成する
ことができ、回転機械を対象にした確度の高い故障診断
ができる。

【００５４】請求項３に係る発明によれば、機械設備が
発する振動波形から求めた周波数スペクトルをパワー合
成した振動値Ａと、回転数成分とその高調波成分の周波
数スペクトルをパワー合成した故障値Ｂを算出し、振動
値Ａと故障値Ｂの比（故障スペクトル比Ｂ／Ａ）に対す
る判定基準値を一つだけ決定することで、仕様の異なる
多くの回転機械を対象にした確度の高い故障診断装置を
実現できる。

【００５５】請求項４に係る発明によれば、伸張式高調
波窓による高調波合成処理手法を用いて回転数成分とそ
の高調波成分の周波数スペクトルをパワー合成するた
め、回転計を必要とせずに容易に高調波成分を合成する
ことができ、回転機械を対象にした確度の高い故障診断
装置を実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】回転機械のアンバランス時に軸受けに生じる振
動速度波形の周波数スペクトル図

【図２】回転機械のミスアライメント時に軸受けに生じ
る振動速度波形の周波数スペクトル図

【図３】回転機械の平常時に軸受けに生じる振動速度波
形の周波数スペクトル図

【図４】伸張式高調波窓の構造説明図

【図５】高調波合成処理の動作原理の説明図

【図６】本発明に係る故障診断装置の構成図

【符号の説明】

１…振動センサ、２，５…フィルタ、３…増幅器、４…
積分器、６…Ａ／Ｄ変換器、７…メモリ（ＲＯＭ）、８
…メモリ（ＲＡＭ）、９…スイッチ類、１０…ＣＰＵ、
１１…液晶表示器。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者下村和広東京都国分寺市東元町３丁目20番41号リオン株式会社内Ｆターム(参考） 2G024 AD08 BA15 BA27 DA12 FA04 5H223 AA01 EE06

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】機械設備が発する振動波形を検出し、得
られた振動波形をフーリエ級数に展開して周波数スペク
トルを算出し、この周波数スペクトルをパワー合成して
振動値Ａとし、また前記周波数スペクトルから回転数成
分とその高調波成分のスペクトルを選んでパワー合成し
て故障値Ｂとし、振動値Ａに対する故障値Ｂの比（故障
スペクトル比Ｂ／Ａ）を算出し、この故障スペクトル比
Ｂ／Ａの大きさから機械設備の故障の程度を診断するこ
とを特徴とする故障診断方法。
【請求項２】前記周波数スペクトルに０（ゼロ）Ｈｚ
を基点にして複数の窓を等間隔に並べた高調波窓を、窓
の等間隔を崩さず同時に伸張させて重ね、それぞれの窓
に一致した周波数スペクトルを合成し、得られた周波数
スペクトルの合成値の最大値を故障値Ｂとする請求項１
に記載の故障診断方法。
【請求項３】機械設備が発する振動波形を検出する振
動検出手段と、この振動検出手段が検出した振動波形を
フーリエ級数に展開して周波数スペクトルを算出する周
波数スペクトル算出手段と、この周波数スペクトル算出
手段が算出した周波数スペクトルをパワー合成して振動
値Ａを算出する振動値算出手段と、前記周波数スペクト
ルから回転数成分とその高調波成分のスペクトルを選ん
でパワー合成して故障値Ｂを算出する故障値算出手段
と、振動値Ａに対する故障値Ｂの比（故障スペクトル比
Ｂ／Ａ）を算出する故障スペクトル比算出手段と、前記
故障スペクトル比Ｂ／Ａの大きさから機械設備の故障の
程度を診断する故障診断手段を備えたことを特徴とする
故障診断装置。
【請求項４】前記故障値算出手段は、前記周波数スペ
クトルに０（ゼロ）Ｈｚを基点にして複数の窓を等間隔
に並べた高調波窓を、窓の等間隔を崩さず同時に伸張さ
せて重ね、それぞれの窓に一致した周波数スペクトルを
合成し、得られた周波数スペクトルの合成値の最大値を
故障値Ｂとする請求項３に記載の故障診断装置。