CN104823035A - 旋转机械的监视装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种旋转机械的监视装置，其与机体的个体差异、运转条件无关地降低错误判定运转状态的正常异常的情况。运算部(56c)对通过振动检测部(51)得到的振动的振动波形进行主成分分析来求出识别指数DI值。另外，进行将该DI值划分为预先设定的阶层的基于相关提取法的分析处理。然后，进行振动速度分析处理，其根据通过振动检测部(51)得到的振动的振动波形求出振动速度的有效值，将该有效值划分为预先设定的阶层。进而，进行综合判定处理，其根据通过基于相关提取法的分析处理得到的诊断结果以及通过振动速度分析处理得到的诊断结果，进行综合的判定。

Description

旋转机械的监视装置

技术领域

本发明涉及一种检测旋转机械的当前的运转状态、异常等，或预知旋转机械的将来的故障的旋转机械的监视装置。

背景技术

以前，公知检测伴随着装置的运转的振动来检测装置各部的当前的运转状态、异常的旋转机械的监视装置、旋转机械的振动检测装置。还公知检测伴随着装置的运转等的振动来预知装置各部的将来的故障的旋转机械的监视装置、旋转机械的振动检测装置。

作为现有的振动检测装置，例如专利文献1所记载的发明具备：振动检测部，其检测装置的振动位置的振动；运算部，其接受来自该振动检测部的模拟信号而进行快速傅立叶变换(FFT)处理；种类信息传达单元，其识别该装置的机种或检测项目，在与该装置的控制部之间传达信息。另外，通过种类信息传达单元按照机种区别或检测项目区别地向上述控制部输出通过上述运算部处理后的运算结果。由此，只通过实施指定的机种的运算就能够实现波形分析，能够通过设计规格相同的振动检测单元给出各种振动波形的分析位置。即，具有以下的优点，即还能够应用于农用拖拉机、联合收割机、插秧机、干燥机、脱壳机等自动碾米机以外的农用机械，促进了振动检测装置的量产化，实现成本降低。

在振动检测装置对振动波形的分析的结果是控制部判定为异常状态时，向该农用机械输出异常警报、或对该农用机械的输送系统进行开/关控制来进行流量的调节。

但是，在上述专利文献1所记载的振动检测装置中，在振动波形的检测值一次超过了预先设定的基准阈值的情况下判定为异常状态(参照图10)。因此，根据机械的个体差异、运转条件，有可能产生在通常运转的情况下判定为异常、或在异常运转的情况下判定为通常运转的错误判定。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利第3912230号公报

发明内容

发明要解决的问题

本发明的技术问题在于：提供一种旋转机械的监视装置，其与机体的个体差异、运转条件无关地减少错误判定运转状态、运转状态的正常异常的情况。

用于解决问题的手段

为了解决上述问题，本发明提出以下的技术手段，其是一种旋转机械的监视装置，其具备：振动检测部，其检测在旋转机械的运转时产生的振动；运算部，其与该振动检测部电连接，对通过该振动检测部得到的振动的振动波形进行分析，预测旋转机械的当前的运转状况、旋转机械的将来的故障；显示部，其向操作者报告上述旋转机械的当前的运转状况、上述旋转机械的将来的故障的预测的结果，其中，上述运算部执行以下的处理：基于相关提取法的分析处理，其对通过上述振动检测部得到的振动的振动波形进行主成分分析来求出识别指数DI值，将该DI值划分为预先设定的阶层；振动速度分析处理，其根据通过上述振动检测部得到的振动的振动波形求出振动速度的有效值，将该有效值划分为预先设定的阶层；综合判定处理，其根据通过上述基于相关提取法的分析处理得到的诊断结果以及通过上述振动速度分析处理得到的诊断结果，进行综合的判定。

另外，权利要求2记载的发明的特征在于：并行地处理上述基于相关提取法的分析处理和上述振动速度分析处理。

进而，权利要求3记载的发明的特征在于：在一个旋转机械中设置多个上述振动检测部。

另外，权利要求4记载的发明的特征在于：在上述振动测定部和运算部之间设置用于从上述多个振动检测部中任意地选择成为测定对象的振动检测部的切换器。

发明效果

根据权利要求1记载的发明，从振动检测部检测在旋转机械的运转时产生的振动，分析该振动的振动波形。第一，进行基于相关提取法的分析处理，其对振动波形进行主成分分析来求出识别指数DI值，将该DI值划分为预先设定的阶层；第二，进行振动速度分析处理，其根据振动波形求出振动速度的有效值，对该有效值属于预先设定的阶层中的哪一层进行分类；第三，进行综合判定处理，其根据通过上述基于相关提取法的分析处理得到的诊断结果和通过上述振动速度分析处理得到的诊断结果，进行综合的判定。因此，与现有技术那样在一次超过了基准阈值的情况下判定为异常状态的情况不同，显著地提高了判定精度。例如，如果在第一的基于相关提取法的分析处理中按照4个阶层进行划分，在第二的振动速度分析处理中按照4个阶层进行划分，则在第三的综合判定处理中划分为4行×4列的合计16种阈值。由此，能够根据机体的个体差异、运转条件极细致地进行正常/异常的判定，减少错误判定。

另外，根据权利要求2记载的发明，并行地处理上述基于相关提取法的分析处理和上述振动速度分析处理。即使有多个分析处理，也能够缩短处理时间而高速化。

进而，根据权利要求3和权利要求4记载的发明，能够按照机种区别地检测振动，按照测定位置区别地检测振动。另外，如果在上述振动测定部和运算部之间设置用于选择成为测定对象的振动检测部的切换器，则能够通过公共的振动检测单元进行处理，能够大幅削减成本。

附图说明

图1是表示脱壳机的整体结构的概要纵截面图。

图2是表示脱壳机的驱动部的形态的后方立体图。

图3是表示振动检测单元的整体结构的框图。

图4是分析对象机械的振动来进行故障判定/故障预测诊断的流程图。

图5是表示DI值的计算步骤的流程图。

图6是表示相关提取法的判定矩阵的表。

图7是表示RMS振动速度的判定矩阵的表。

图8是表示综合判定矩阵的表。

图9A是表示振动数据的一个例子的图。

图9B是表示振动数据的一个例子的图。

图9C是表示振动数据的一个例子的图。

图10是表示现有的振动检测装置的功率谱强度的一个例子。

具体实施方式

首先，说明将本发明用于脱壳机的情况。图1是表示脱壳机的整体结构的概要纵截面图，图2是表示脱壳机的驱动部的形态的后方立体图。

如图1所示，脱壳机1在机框2内具备可旋转地被第一辊轴5轴支承的第一脱壳辊3、可旋转地被第二辊轴6轴支承的第二脱壳辊4。第二脱壳辊4被安装为能够调整与第一脱壳辊3接近或远离。将第一脱壳辊3和第二脱壳辊4配置成在相互相反的方向上并且以不同的速度旋转。

在机框2上部设置有供给应该脱壳的谷物的供给口7。在该供给口7的正下方设置有能够调整谷物的流量的振动给料斗8。在振动给料斗8的下边，具有预定的倾斜角地设置有用于将从振动给料斗8落下的谷物送入第一、第二脱壳辊3、4之间的引导槽9。引导槽9的宽度构成为与第一、第二脱壳辊3、4的宽度大致相等。并且，构成为将第一辊轴5和第二辊轴6相连的直线和从引导槽9抛出的谷物的飞行轨迹大致垂直地相交。由此，在向第一、第二脱壳辊3、4供给谷物时，谷物被弹起而谷物的方向紊乱的情况少，抑制碎粒的产生。

如图2所示，在机框2的中央部设置有第一驱动电动机10。另外，在机框2的左侧面设置有第二驱动电动机11。在第一辊轴5的外侧可转动地安装有第一小径带轮16。另外，在第二辊轴6的外侧可转动地安装有第一大径带轮18。将环形带14架设在第一小径带轮16、第一大径带轮18、第一驱动电动机10的驱动带轮12、以及设置在第一驱动电动机10的下方的惰轮20上。由第一小径带轮16、第一大径带轮18、驱动带轮12、惰轮20以及环形带14形成第一驱动系统。

另外，以第一小径带轮16和第一大径带轮18在相互相反的方向上旋转的方式绕挂第一驱动系统用的环形带14。具体地说，将环形带14的腹面绕挂在第一小径带轮16上，将环形带14的背面绕挂在第一大径带轮18上。另外，对环形带14进行驱动使其从脱壳机1的后方看逆时针地旋转。

在第一辊轴5上，将第二大径带轮17可旋转地安装在与第一小径带轮16接近的轴方向的内侧(第一脱壳辊侧)。另外，在第二辊轴6上，进而将第二小径带轮19可旋转地安装在与第一大径带轮18接近的轴方向的内侧(第二脱壳辊侧)。进而，将环形带15架设在第二大径带轮17、第二小径带轮19、第二驱动电动机12的驱动带轮13以及惰轮21上。由第二大径带轮17、第二小径带轮19、驱动带轮13以及惰轮21形成第二驱动系统。

另外，以第二大径带轮17和第二小径带轮19在相互向内的方向上旋转的方式绕挂第二驱动系统用的环形带15。具体地说，将环形带15的背面绕挂在第二大径带轮17上，将环形带15的腹面绕挂在第二小径带轮19上。另外，对环形带15进行驱动使其从脱壳机的后方看顺时针地旋转。

图3是表示振动检测单元的整体结构的框图。符号50是振动检测单元，针对设置在碾米工厂等设施内的脱壳机、碾米机、去石机、选粒机等多个机械分别具备振动检测单元50。在各个机械中，在装置各部具备振动检测部51，使得能够针对装置各部进行检测。使用加速度传感器等作为振动检测部51。另外，在图1、图2所示的脱壳机1的情况下，理想的是在第一辊轴5的轴承近旁设置一个振动检测部51，在第二辊轴6的轴承近旁设置一个振动检测部51。另外，在该振动检测单元50中，由具备选择器52a的切换器52、放大器53、带通滤波器54、A/D变换器55、控制部56构成主要部分。切换器52具备用于从在内部具备的多个振动检测部51中选择成为测定对象的振动检测部51的选择器52a。放大器53对检测出的信号进行放大。带通滤波器54从检测出的信号中取出任意的频带。控制部56具备故障判定部56b、故障预知诊断部56a、以及作出综合判断的运算部56c。运算部56c输入检测信号，计算检测输出结果。进而，在振动检测单元50中，设置有通信部57、显示部58、操作部59、USB接口60、由读出/写入存储器等构成的存储部61、具备日历功能的日历部62。通信部57在与外部之间进行信息的收发。操作部59进行振动检测单元50的各种设定。显示部58显示机械的运转状态、异常等。USB接口60由可插拔USB存储器的串行总线构成。

图4是分析对象机械的振动来进行故障判定/故障预知诊断的流程图。列举图1和图2的脱壳机1作为成为对象的旋转机械而进行说明。

在步骤101中，取得从脱壳机1开始动作到动作结束为止的动作期间中的任意的振动数据作为脱壳机1的振动波形数据来分析振动，进行故障判定/故障预知诊断。

接着，在上述步骤101的振动数据的取得后，在时间上同时处理并行地设置的步骤102和步骤103的处理。

步骤102是基于相关提取法的分析处理。根据频谱强度对取得的振动波形数据进行主成分分析，计算识别指数DI值，从而进行该处理。在该处理中，能够掌握所取得的多个振动波形数据的全体，根据其特征预知诊断在最近的将来是否引起机械的故障。

步骤103是与步骤102并行地进行分析的RMS振动速度分析处理。其根据所取得的振动数据的有效值(RMS振动速度)，根据与机械的状态监视和诊断有关的普通指南(ISO基准)进行分析。在该处理中，不对取得的振动数据进行加工而直接利用，因此能够马上知道所取得的振动数据是否超过了允许值。因此，能够在当前时刻马上知道相对于允许值处于怎样的状态，能够期待结果报告的迅速性。

步骤104是计算主成分分析的识别指数DI值的DI值计算步骤。参照图5对其进行说明。图5是表示DI值的计算步骤的流程图。在此，预先通过图4的步骤101取得机械的启动刚开始后的值作为第一测定值、机械的启动开始的数秒后的值作为第二测定值。将作为第一测定值而取得的值作为第一振动数据，将作为第二测定值而取得的值作为第二振动数据。

在步骤201中，将取得的第一振动数据和第二振动数据分割为T个第一分割振动数据和T个第二分割振动数据(时间轴方向上的分割)。在步骤202中，对T个第一分割波形数据和T个第二分割波形数据的各个进行傅立叶变换，得到T个第一频谱和T个第二频谱。然后，在步骤203中，对分割为P个的每个分割频带求出T个第一频谱的各个的强度，并且对分割为P个的每个分割频带求出T个第二频谱的各个的强度(频率轴方向上的分割)。此外，在此，将求出的第一频谱的强度分别设为Xij(i＝1、2、3、……、t，j＝1、2、3、……、p)，将求出的第二频谱的强度分别设为Yij(i＝1、2、3、……、t，j＝1、2、3、……、p)。

在步骤204中，根据对每个分割频带求出的第一频谱的强度Xij，对T个频谱的每个求出主成分得分。另外，在步骤205中，根据对每个分割频带求出的第二频谱的强度Yij，对T个频谱的每个求出主成分得分。这时，例如可以根据日本特许第3780299号公报说明书的0035～0039段落所记载的技术内容求出主成分得分。并不限于此，主成分得分的计算在统计分析的领域中是公知的，因此也可以根据主成分分析中的矩阵表现来进行计算。

接着，在步骤206中，将在步骤204中求出的主成分得分(根据第二频谱的强度Yij求出的主成分得分)与在步骤205中求出的主成分得分(根据第一频谱的强度Xij求出的主成分得分)进行比较。由此，能够根据双方的主成分得分计算成为识别指数的DI值(步骤207)。

进而，参照图4继续说明基于相关提取法的分析处理。在步骤105中，进行相关提取法的判定矩阵设定。将该设定的信息预先存储在图3的云服务器63上的判定参数数据库64中，读出到存储部61。本实施方式的相关提取法的判定矩阵例如是图6的表1那样，与DI值的值对应地按照“a”、“b”、“c”、“d”的4个划分对振动的诊断结果进行分级。此外，该判定矩阵针对每个机械的种类、每个被监视位置而不同。

首先，从在步骤106中计算振动速度(mm/s)的有效值开始图4的步骤103的RMS振动速度分析处理。振动速度(mm/s)可知每单位时间(1秒钟)的位移的变化量、即振动波形的振幅在1秒中变化了多少。振动速度的有效值是表示振动水平(振动的大小)的一个指标。另外，根据下式1计算振动速度的有效值A_rms。

式1

       $A_{\mathrm{rms}}=\sqrt{\frac{1}{\mathrm{\τ}}{\∫}_0^{\mathrm{\τ}}{x}^2\left(t\right)\mathrm{dt}}$

在此，τ是平均时间，x是振动加速度(mm/s²)。

即，在能量的大小与位移、速度等物理量的平方成正比的情况下，这些物理量的变动的平方平均值表示功率的大小。另外，如果取其平方根，则为与物理量相同的单位，表示变动的有效值。

接着，在步骤107中进行基于RMS振动速度的判定矩阵设定。将该设定的信息预先存储在图3的云服务器63上的振动数据数据库65中，读出到存储部61。本实施方式的RMS振动速度的判定矩阵例如是图7的表2那样，与振动速度的有效值对应地按照“A”、“B”、“C”、“D”的4个划分对振动的诊断结果进行分级。此外，该判定矩阵针对每个机械的种类、每个被监视位置而不同。

另外，在执行了上述步骤105和步骤107中的处理后，在步骤108中进行综合判定矩阵设定。将该设定的信息预先存储在图3的云服务器63上的判定参数数据库64中，读出到存储部61。本实施方式的综合判定矩阵例如是图8的表3那样，在横轴按照作为RMS振动速度判定结果的“A”、“B”、“C”、“D”的等级进行划分，在纵轴按照作为基于相关提取判定法的判定结果的“a”、“b”、“c”、“d”的等级进行划分。另外，各等级相交的位置全部为4行×4列的16个位置，在各位置显示“正常”、“注意”或“危险”的任意一个综合判定结果。此外，该综合判定矩阵针对每个机械的种类、每个被监视位置而不同。

进而，在步骤109的显示处理中，以在图3的显示部58中能够视觉地显示的方式输出步骤108的综合判定矩阵的判定结果。例如，在机械的各部是通常的运转状态即“正常”时，点亮“绿灯”来显示正常。在机械的轴承等消耗部件的更换时期迫近的情况等产生异常的可能性高的情况下，点亮“黄灯”来进行引起注意的显示。在目前迫近机械的异常产生，产生异常停止等紧急状况的情况下，点亮“红灯”来进行紧急停止的显示。如果这样预先进行定义，则操作者能够迅速地识别。此外，步骤109的显示处理并不限于绿灯、黄灯或红灯的点亮显示，例如可以采用文字信息输出显示、声音信息输出显示等各种异常报告手段。

在步骤109的显示处理后，前进到步骤110，判断测定是否结束了。在预先决定的测定结束了的情况下，结束处理，在继续进行测定的情况下，返回到步骤101而再次重复进行测定。

以下，说明上述结构的作用。如上述那样，在图1和图2所示的脱壳机1中，在第一辊轴5的轴承近旁设置有一个振动检测部51，在第二辊轴6的轴承近旁设置有一个振动检测部51。另外，图3所示的控制部56的运算部56c具备用于执行图4所示的诊断处理的计算机程序。该控制部56可以不是一个装置，而是通过网络将多个装置连接起来的结构。另外，也可以将计算机程序分散存储在这些多个装置中。

在图4的步骤101所示的振动数据的取得中，将振动检测单元50的切换器52的选择器52a设置为第一个，取得从脱壳机1开始动作到动作结束为止的动作期间中的任意的振动数据。具体地说，如果将选择器52a设置为第一个，则振动检测部51取得辊轴5的振动数据。由此，能够得到图9A那样的振动数据的原始数据。然后，通过放大器53和带通滤波器54，从而成为图9B所示的振动波形。

然后，在图4中并行处理步骤102的基于相关提取法的分析处理和步骤103的RMS振动速度分析处理。

在步骤102的基于相关提取法的分析处理中，在取得步骤101的振动数据后，按照图5的流程计算DI值。在此，用图9C那样的功率谱强度表示步骤203的频谱的强度。进而，如果根据这样的功率谱强度计算主成分得分，则得到DI值(步骤207)。接着，在步骤105中，根据相关提取法的判定矩阵，与DI值的值对应地按照“a”、“b”、“c”、“d”的4个划分对振动的诊断结果进行分级。

在步骤103的RMS振动速度分析处理中，在取得步骤101的振动数据后，根据上述式1得到振动速度的有效值RMS(步骤106)。接着，在步骤107中根据RMS振动速度的判定矩阵，与振动速度的有效值对应地按照“A”、“B”、“C”、“D”的4个划分对振动的诊断结果进行分级。

然后，在步骤108中，根据在上述步骤105中得到的基于相关提取法的振动的诊断结果、在上述步骤107中得到的基于振动速度的有效值的振动的诊断结果，进行综合判定。具体地说，划分为横轴的作为RMS振动速度判定结果的“A”、“B”、“C”、“D”、纵轴的作为基于相关提取判定法的判定结果的“a”、“b”、“c”、“d”的4行×4列的16个模式，向各模式分配“正常”、“注意”或“危险”的任意一个综合判定结果。

然后，在上述步骤109中，将步骤108的综合判定矩阵的判定结果以能够视觉地显示的方式显示在显示器59中。

如以上说明的那样，根据本实施方式，从振动检测部检测在旋转机械的运转时产生的振动，分析该振动的振动波形。第一，进行基于相关提取法的分析处理，其对振动波形进行主成分分析来求出识别指数DI值，将该DI值划分为预先设定的阶层。第二，进行振动速度分析处理，其根据振动波形求出振动速度的有效值，对该有效值进行分类而求出属于预先设定的阶层的哪一层。第三，进行综合判定处理，其根据通过上述基于相关提取法的分析处理得到的诊断结果和通过上述振动速度分析处理得到的诊断结果，进行综合的判定。因此，与现有技术那样在一次超过了基准阈值的情况下判定为异常状态不同，判定精度显著提高。例如，如果在第一的基于相关提取法的分析处理中按照4个阶层进行划分，在第二的振动速度分析处理中按照4个阶层进行划分，则在第三的综合判定处理中划分为4行×4列的合计16种阈值。由此，能够根据机械的个体差异、运转条件极细致地进行正常/异常的判定，减少错误判定。

工业上的可利用性

能够应用于检测旋转机械的当前的运转状态或异常等，或预知旋转机械的将来的故障的旋转机械的监视装置。

符号说明

1：脱壳机；2：机框；3：脱壳辊；4：脱壳辊；5：第一辊轴；6：第二辊轴；7：供给口；8：振动给料斗；9：引导槽；10：驱动电动机；11：驱动电动机；12：驱动带轮；13：驱动带轮；14：环形带；15：环形带；16：小径带轮；17：第二大径带轮；18：第一大径带轮；19：小径带轮；20：惰轮；21：惰轮；50：振动检测单元；51：振动检测部；52：切换器；53：放大器；54：带通滤波器；55：A/D变换器；56：控制部；57：通信部；58：显示部；59：操作部；60：USB接口；61：存储部；62：日历部；63：云服务器；64：判定参数数据库；65：振动数据数据库。

Claims (4)

1.一种旋转机械的监视装置，其具备：振动检测部，其检测在旋转机械的运转时产生的振动；

运算部，其与该振动检测部电连接，对通过该振动检测部得到的振动的振动波形进行分析，预测旋转机械的当前的运转状况、旋转机械的将来的故障；以及

显示部，其向操作者报告上述旋转机械的当前的运转状况、上述旋转机械的将来的故障的预测的结果，该旋转机械的监视装置的特征在于，

上述运算部执行以下的处理：

基于相关提取法的分析处理，其对通过上述振动检测部得到的振动的振动波形进行主成分分析来求出识别指数DI值，将该DI值划分为预先设定的阶层；

振动速度分析处理，其根据通过上述振动检测部得到的振动的振动波形求出振动速度的有效值，将该有效值划分为预先设定的阶层；

综合判定处理，其根据通过上述基于相关提取法的分析处理得到的诊断结果以及通过上述振动速度分析处理得到的诊断结果，进行综合的判定。

2.根据权利要求1所述的旋转机械的监视装置，其特征在于，

并行地处理上述基于相关提取法的分析处理和上述振动速度分析处理。

3.根据权利要求1或2所述的旋转机械的监视装置，其特征在于，

在一个旋转机械中设置多个上述振动检测部。

4.根据权利要求3所述的旋转机械的监视装置，其特征在于，

在上述振动测定部和运算部之间设置用于从上述多个振动检测部中任意地选择成为测定对象的振动检测部的切换器。