CN1906473A - 故障诊断装置和故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

一种异常诊断装置，用于具有相对于静止构件旋转和滑动的部件的机器设备，该异常诊断装置具有检测部分(31)和信号处理部分(81)。检测部分(31)固定到所述旋转或滑动部件或者静止构件，并且具有振动传感器(32)和温度传感器(33)。信号处理部分(81)基于由检测部分(31)检测和输出的信号而确定部件状态。信号处理部分(81)确定在该部件中是否存在异常、或者在该部件中是否存在异常以及该部件的损坏程度。

Description

故障诊断装置和故障诊断方法

技术领域

本发明涉及一种用于例如铁路运输工具的轴或齿轮箱或者风力发电机的减速齿轮的机器设备的旋转或滑动部件的故障诊断装置和故障诊断方法。具体地说，本发明涉及一种指定部件的故障或故障预兆的存在与否、或其出故障部分的故障诊断装置和故障诊断方法。

背景技术

传统地，在铁路运输工具、风力发电机等的旋转部件中，在使用了恒定时间段之后，对轴承或其它旋转部件进行定期检查，以发现损坏、磨损等的故障是否存在。通过拆解与旋转部件集成在一起的机器设备来进行定期检查，并且通过负责人的光学观察检查来发现在旋转部件处产生的损坏或磨损。此外，作为通过检查而发现的主要缺陷，在轴承的情况下，存在通过侵蚀杂质而产生的压痕、以及由于滚动疲劳或其它磨损等造成的脱落(exfoliation)，在齿轮的情况下，存在齿部的缺损(chipping)、磨损等，在轮子的情况下，存在磨平等，并且在任何情况下，当发现在新产品中不存在的凹陷和突起、磨损等时，则用新产品更换该产品。

然而，在拆解整个机器设备并且由负责人通过光学观察来检查的方法中，在从装置拆除旋转部件或滑动部件的拆解操作、或者在将旋转部件或滑动部件重新集成到该装置以便再次检查的操作中，需要大量的劳力，从而引起了致使装置维护成本显著增高的问题。

此外，在重新集成装置时，存在这样的可能性，即检查本身造成旋转部件或滑动部件的缺陷，使得在旋转部件或滑动部件等中产生在检查之前不存在的撞痕(strike mark)。此外，当在有限的时间段内通过光学观察来检查大量轴承时，也引起仍然存在遗漏缺陷的可能性的问题。此外，在确定缺陷程度时存在个体差异，即使当基本上不存在缺陷时，也更换部件，因此产生了浪费的成本。

因此，已提出了各种方法，其在实际上操作的状态中诊断旋转部件的故障，而无需拆解与旋转部件集成在一起的机器设备(例如，参考专利对比文件1到7)。作为最一般的方法，如在专利对比文件1中所述，以下这样的方法是公知的，即，通过在轴承部分处安装加速度计，测量轴承部分的振动的加速度，并且通过采用FFT(快速傅立叶变换)处理振动生成频率分量的信号来提取该信号，而进行诊断。

根据在专利对比文件2中描述的装置，在铁路运输工具中，通过将温度传感器安装在其轴承箱处，并且在检测温度升高到参考值或更高时向驾驶室发出故障信号，或者从地面测量温度，而监测轴承的故障。此外，根据在专利对比文件3中描述的装置，在一般机器设备中，由振动或温度传感器一直监测轴承状态，当各个值升高到参考值或更高时，输出故障警报，或者停止该装置的操作。

此外，以各种方式提出了检测被称作磨平(flat)的磨平部分的方法，其中该磨平部分是由于错误的刹车操作等而锁住或滑动轮子从而与铁轨发生磨损摩擦、在铁路运输工具的轮子的滚动面处产生的(例如，参考专利对比文件8到12)。专利对比文件8提出了通过振动传感器、旋转测量装置等检测铁路轮子和火车经过的铁路的缺陷状态的装置。

专利对比文件1：未审查的日本专利公开No.JP-A-2002-22617

专利对比文件2：未审查的日本专利公开No.JP-A-9-79915

专利对比文件3：未审查的日本专利公开No.JP-A-11-125244

专利对比文件4：未审查的日本专利公开No.JP-A-2003-202276

专利对比文件5：未审查的欧洲专利公开No.1338873的说明书(对应于专利对比文件4的欧洲专利申请出版物)

专利对比文件6：未审查的日本专利公开No.JP-A-2004-257836

专利对比文件7：欧洲专利申请公开No.1548419的说明书(对应于专利对比文件6的欧洲专利申请出版物)

专利对比文件8：未审查的日本专利公开No.JP-T-9-500452

专利对比文件9：已审查的美国专利公开No.5,433,111(对应于专利对比文件8的美国专利出版物)

专利对比文件10：未审查的日本专利公开No.JP-A-4-148839

专利对比文件11：未审查的日本专利公开No.JP-T-2003-535755

专利对比文件12：PCT专利公开No.WO01/94175小册子(对应于专利对比文件11的国际专利申请出版物)

发明内容

本发明所要解决的问题

同时，根据在专利对比文件3中描述的装置，仅仅安装温度传感器和振动传感器中的任一个传感器，因此引起了这样的问题，即，当检测到故障时，旋转部件的损坏程度常常变得严重，并且不能继续使用该旋转部件，并且需要紧急停止机器设备。对于在专利对比文件2中描述的装置，类似地也引起了该问题，其中通过轴承温度是否升高到参考值或更高来确定故障的存在与否。

具体地说，根据在专利对比文件3中描述的装置，基于温度传感器和振动传感器中的任一个传感器的信号而确定旋转部件的故障是否存在。因此，例如，在轴承的故障发作的情况下，难以在通过致使温度升高而使轴承过热之前发觉故障。此外，引起了这样的问题，即妨碍稳定操作，使得由于突然干扰噪声等的影响而造成错误操作，从而发出故障警报。除此之外，根据该装置，还引起了这样的问题，即，即使当发出故障警报并且停止机器设备的操作时，也不能指定异常部分。

此外，根据在专利对比文件3中描述的装置，与用于将旋转驱动力传输到旋转部件的电机旋转驱动装置等一起安装与旋转部件集成在一起的装置。因此，引起了这样的问题，即，妨碍稳定操作，使得在驱动电机时，突然产生电磁声音等的电干扰噪声，关于故障诊断的SN比(信噪比)恶化，并且由于错误的诊断而发出故障警报。

常常在较宽的旋转速度范围内使用与旋转部件集成在一起的装置，也就是，从低速到高速使用旋转部件。例如，在用于铁路运输工具的轴的轴承中，在轮副测试等中以低速旋转定期检查轴承。在这种情况下，与轴承集成在一起的机座(housing)的刚度高，因此，例如，即使当轴承的轨道面被损坏时，但是滚轴的滚动构件通过损坏处的冲击力小，并且存在遗漏该轴承损坏的可能性。另一方面，在高速的情况下，来自旋转驱动装置的声音或振动等变大，因此关于异常诊断的SN比恶化，并且类似于低速的情况而存在遗漏轴承损坏的可能性。

此外，甚至在专利对比文件1中描述的诊断故障的方法中，根据设置确定参考值的方式，诊断准确性也由于噪声等的影响而恶化，并且引起了妨碍稳定操作使得由于错误诊断而发出故障警报的问题。

此外，虽然根据在专利对比文件1中描述的故障诊断方法，基于旋转速度而计算振动生成频率分量，但是在不能直接输入实际旋转速度的情况下，当用于计算的旋转速度数据偏离实际旋转速度时，引起了诊断准确性恶化的问题。

此外，在使用大量轴承作为旋转部件的机器设备中，当轴承的内径和外径、宽度尺寸在每个旋转部件之间相同时，即使其内部的设计尺寸的各个元素不同，也可以一起使用这些轴承。在这种情况下，当轴承的设计尺寸的各个元素不同时，用于故障诊断的设置值也不同，这样，诊断变得复杂。因此，存在这样的情况，即，在指定的部分处集成具有相同设计尺寸的各个元素的部件，从而引起了集成操作效率恶化的问题。

此外，根据上述故障诊断方法，积累了大量诊断结果，并且基于大量诊断结果而形成报告构成过度的负担。

此外，根据在专利对比文件8中描述的检测缺陷状态的装置，引起了这样的问题，即不能识别表示从轮子、轴向轴承或铁路或其它故障导出铁路运输工具中的异常振动的缺陷状态。

本发明是鉴于上述情形而提出的，并且其目的是提供一种故障诊断装置和故障诊断方法，其在实际操作状态中诊断旋转或滑动部件的故障，同时确保诊断准确性，而无需拆解与所述旋转或滑动部件集成在一起的机器设备。

具体地说，本发明的第一目的是提供一种故障诊断装置，其能够在实际操作状态中同时诊断部件故障的存在与否及其损坏程度，而无需拆解包括旋转或滑动部件的机器设备，并且能够通过防止由于突然干扰噪声等的影响而造成的错误诊断，进行具有高SN比和高可靠性的故障诊断。

本发明的第二目的是提供一种故障诊断装置和故障诊断方法，其能够指定故障的存在与否以及异常部分，同时即使当不能直接输入实际旋转速度时也确保诊断准确性。

本发明的第三目的是提供一种故障诊断装置，即使当具有相互不同的设计尺寸的各个元素的多个旋转部件被集成到任意部分时，其也能够指定故障的存在与否或者异常部分。

本发明的第四目的是提供一种故障诊断装置和故障诊断方法，其能够减轻形成诊断结果报告的负担。

本发明的第五目的是提供一种故障诊断装置和故障诊断方法，其能够准确地检测造成诸如铁路运输工具轮子的磨平等的部件故障的状态，并且还指定轮子。

解决问题的手段

本发明的目的由下述构造实现。

(1)一种故障诊断装置，用于包括相对于静止构件的旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断装置包括：

检测部分，固定到所述旋转或滑动部件或者静止构件，并且包括振动传感器、声音传感器、超声波传感器和AE传感器中的至少一个振动系统传感器；以及温度传感器；以及

信号处理部分，用于根据由检测部分输出的检测信号确定该部件的状态；

其中信号处理部分基于振动系统传感器的测量结果和温度传感器的测量结果的组合，确定该部件的故障的是否存在、或者故障的是否存在以及损坏程度。

(2)根据(1)的故障诊断装置，其中计算振动系统传感器和温度传感器的测量值或者测量值在时间上的变化率至少一次；

其中信号处理部分包括故障确定部分，用于通过将测量值或者变化率与预定值进行比较，而确定故障的是否存在、或者故障的是否存在以及损坏程度。

(3)一种故障诊断装置，用于包括相对于静止构件的旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断装置包括：

驱动装置，用于驱动旋转或滑动部件；

检测部分，固定到该部件或静止构件，并且包括振动传感器、声音传感器、超声波传感器和AE传感器中的至少一个振动系统传感器；以及温度传感器当中的至少一个；以及

信号处理部分，用于从由检测部分输出的检测信号确定该部件的状态；

其中在该部件在预定速度范围内依靠惯性运动而不向驱动装置通电时，信号处理部分基于检测部分的振动或温度检测信号，诊断该部件的故障。

(4)一种故障诊断装置，用于包括相对于静止构件的旋转部件的机器设备，该故障诊断装置包括：

驱动装置，用于驱动旋转该部件；

检测部分，固定到该部件或静止构件，并且包括以下中的至少一个：

振动传感器、声音传感器、超声波传感器和AE传感器中的至少一个振动系统传感器；和

温度传感器；以及

信号处理部分，用于从由检测部分输出的检测信号确定该部件的状态；

其中当该部件在100min^-1或更快和1500min^-1或更慢的旋转速度范围内旋转时，信号处理部分基于检测部分的振动或温度检测信号，诊断该部件的故障。

(5)根据(4)的故障诊断装置，其中当该部件在该旋转速度范围内依靠惯性旋转而不向驱动装置通电时，信号处理部分基于检测部分的振动或温度检测信号，诊断该部件的故障。

(6)根据(3)或(5)的故障诊断装置，其中通过重复通电和不通电来使用驱动装置，并且该部件在不向驱动装置通电的情况下可依靠惯性运动。

(7)根据(3)、(5)和(6)中的任一项的故障诊断装置，其中基于驱动装置的关断信号，而检测在不向驱动装置通电的情况下依靠惯性使该部件运动的状态。

(8)根据(3)到(7)中的任一项的故障诊断装置，还包括：

旋转速度传感器，用于检测驱动装置的旋转速度，

其中与旋转速度传感器的旋转速度检测信号和检测部分的振动或温度检测信号协同地诊断该部件的故障。

(9)根据(1)到(8)中的任一项的故障诊断装置，其中信号处理部分包括：

比较和检查部分，用于将基于旋转速度信号而算出的由于部件损坏的频率分量与基于由振动系统传感器检测的信号的测量数据的频率分量进行比较；以及

故障确定部分，用于确定该部件的故障的是否存在并且指定受损部分。

(10)根据(9)的故障诊断装置，其中信号处理部分包括：

滤波处理部分，用于从由振动系统传感器检测的信号波形中去除不必要的频带；

包络处理部分，用于检测在受到滤波处理之后从滤波处理部分传送的波形的绝对值；以及

频率分析部分，用于分析从包络处理部分传送的波形的频率。

(11)一种故障诊断装置，用于包括至少一个旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断装置包括：

至少一个检测部分，用于作为电信号输出从机器设备生成的信号；以及信号处理部分，用于：

分析电信号的波形的频率；

提取大于参考值的频谱峰值，其中参考值是基于通过分析频率所提供的频谱而计算的；

比较和检查峰值之间的频率与基于旋转速度信号或运动速度信号而算出的由于部件损坏的频率分量；以及

基于检查结果而确定该部件的故障的是否存在及其异常部分。

(12)根据(11)的故障诊断装置，其中信号处理部分使检测信号经受放大处理和滤波处理中的至少一个，并且信号处理部分使这样处理过的波形经受包络处理。

(13)一种故障诊断装置，用于包括至少一个旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断装置包括：

至少一个检测部分，用于作为电信号输出从机器设备生成的信号；以及

信号处理部分，用于基于每单位时间的电信号的波形超过阈值的激波频率、以及旋转速度信号或运动速度信号，确定该部件的故障的是否存在及其异常部分。

(14)根据(13)的故障诊断装置，其中信号处理部分使电信号波形经受滤波处理，并且将该波形转换成全时整流波形，

每当该波形超过阈值时，信号处理部分根据旋转速度信号产生以下波形，该波形被转换成在预定的时间段内使该波形保持为超过阈值的值，并且

处理部分根据每预定旋转数中该波形超过阈值的次数，通知在该部件内产生故障的可能性。

(15)根据(14)的故障诊断装置，其中信号处理部分通过多次统计确定，根据每预定旋转数的、被转换以保持阈值的波形超过阈值的次数，确定在该部件内产生故障的可能性的真或假。

(16)根据(11)到(15)中的任一项的故障诊断装置，其中当该部件的旋转速度基本上恒定时，执行信号处理部分。

(17)一种故障诊断装置，用于包括至少一个旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断装置包括：

至少一个检测部分，用于作为电信号输出从机器设备生成的信号；以及信号处理部分，用于：

分析电信号的波形的频率；

以可变容许宽度比较和检查通过分析频率而提供的测量频谱数据的频率分量与由于该部件的频率分量；以及

基于检查结果而确定该部件的故障的是否存在及其异常部分。

(18)一种故障诊断装置，用于包括旋转部件的机器设备，该故障诊断装置包括：

至少一个检测部分，用于作为电信号输出从机器设备生成的信号；以及信号处理部分，用于：

分析电信号的波形的频率；

以容许宽度比较和检查通过分析频率而提供的测量频谱数据的频率分量与由于旋转部件的频率分量；以及

基于检查结果而确定旋转部件的故障的是否存在及其异常部分；

其中将具有都是从旋转部件的旋转速度和旋转部件的尺寸规格算出的上限和下限的范围分成至少一个范围，计算所划分范围内的中心值，并且将容许宽度至少设置为相对于中心值而给出的具有任意大小的范围，并且

其中信号处理部分至少以每个容许宽度比较和检查测量频谱数据的频率分量与由于旋转部件的频率分量。

(19)根据(18)的故障诊断装置，其中对于旋转部件包括具有相互不同的尺寸规格的多个旋转部件的情况、和旋转部件的旋转速度变化的情况中的至少一个，给出容许宽度。

(20)根据(17)到(19)中的任一项的故障诊断装置，其中当频率分量变成高频率分量时，增大容许宽度。

(21)根据(17)到(20)中的任一项的故障诊断装置，其中根据频率分量的频带来增大或减小容许宽度。

(22)根据(17)或(18)的故障诊断装置，其中根据旋转速度来增大或减小容许宽度。

(23)一种故障诊断装置，用于具有至少一个旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断装置包括：

至少一个检测部分，用于作为电信号输出从机器设备生成的信号；以及信号处理部分，用于：

分析电信号的波形的频率；

比较和检查通过分析频率而提供的测量频谱数据的频率分量与由于该部件的频率分量；以及

基于检查结果而确定该部件的故障的是否存在及其异常部分；

其中基于测量频谱数据的受限频率范围而计算用于比较和检查的参考值。

(24)一种故障诊断装置，用于包括至少一个旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断装置包括：

至少一个检测部分，用于作为电信号输出从机器设备生成的信号；

信号处理部分，用于分析电信号的波形的频率；比较和检查通过分析频率而提供的测量频谱数据的频率分量与由于该部件的频率分量；以及基于检查结果而确定该部件的故障的是否存在及其异常部分；

存储部分，用于存储由信号处理部分诊断的诊断结果；

输出部分，用于以预定样式输出诊断结果；以及

报告形成部分，用于基于至少一个程序，而根据由输出部分输出的输出结果形成报告。

(25)根据(11)到(24)中的任一项的故障诊断装置，其中检测部分包括集成型传感器，其中除了用于检测从机器设备生成的振动的传感器之外，还将用于检测机器设备的温度的温度传感器和用于检测旋转部件的旋转速度的旋转速度传感器中的至少一个容纳在单个柜体(cabinet)内。

(26)根据(25)的故障诊断装置，其中机器设备包括构成旋转部件的轴承和用于固定该轴承的轴承箱；

其中集成型传感器被固定到轴承箱的平坦部分。

(27)根据(1)到(26)中的任一项的故障诊断装置，还包括数据传送单元，其传送信号处理部分的确定结果。

(28)根据(1)到(27)中的任一项的故障诊断装置，还包括微型计算机，其执行信号处理部分的处理、以及将确定结果输出到控制系统的处理。

(29)根据(1)到(28)中的任一项的故障诊断装置，其中该机器设备是铁路运输工具的轴承装置。

(30)根据(1)到(28)中的任一项的故障诊断装置，其中该机器设备是风力发动机的轴承装置。

(31)根据(1)到(28)中的任一项的故障诊断装置，其中该机器设备是机床主轴的轴承装置。

(32)一种故障诊断方法，用于包括至少一个旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断方法包括以下步骤：

检测从机器设备生成的信号，并且作为电信号输出该信号；

分析检测信号的波形的频率；

提取大于参考值的频谱峰值，其中参考值是基于通过分析步骤提供的频谱而计算的，并且比较和检查峰值之间的频率与基于旋转速度信号或运动速度信号而算出的由于部件损坏的频率分量的步骤；以及

基于比较步骤的检查结果而确定该部件的故障的是否存在及其异常部分。

(33)一种故障诊断方法，用于包括至少一个旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断方法包括以下步骤：

检测从机器设备生成的信号，并且作为电信号输出该信号；以及

基于每单位时间周期的电信号波形超过阈值的激波频率、以及旋转速度信号或运动速度信号，确定该部件的故障的是否存在。

(34)一种故障诊断方法，用于包括至少一个旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断方法包括以下步骤：

检测从机器设备生成的信号，并且作为电信号输出该信号；

分析检测信号的波形的频率；

以可变容许宽度比较和检查在分析步骤提供的测量频谱数据的频率分量与由于该部件的频率分量；以及

基于比较步骤的检查结果而确定该部件的故障的是否存在及其异常部分。

(35)一种故障诊断方法，用于包括旋转部件的机器设备，该故障诊断方法包括以下步骤：

检测从机器设备生成的信号，并且作为电信号输出该信号；

分析检测信号的波形的频率；

设置至少一个容许宽度，使得：将具有都是从旋转部件的旋转速度和旋转部件的尺寸规格算出的上限和下限的范围分成至少一个范围，计算所划分范围内的中心值，并且将容许宽度至少设置为相对于中心值而给出的具有任意大小的范围；

以至少一个容许宽度中的每一个比较和检查通过分析频率而提供的测量频谱数据的频率分量与由于旋转部件的频率分量；以及

基于比较步骤的检查结果而确定旋转部件的故障的是否存在及其异常部分。

(36)一种故障诊断方法，用于包括至少一个旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断方法包括以下步骤：

检测从机器设备生成的信号，并且作为电信号输出该信号；

分析检测信号的波形的频率；

比较和检查在分析步骤提供的测量频谱数据的频率分量与由于该部件的频率分量；以及

基于比较步骤的检查结果而确定该部件的故障的是否存在及其异常部分；

其中基于测量频谱数据的受限频率范围而计算用于比较和检查的参考值。

(37)一种故障诊断方法，用于包括至少一个旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断方法包括以下步骤：

检测从机器设备生成的信号，并且作为电信号输出该信号；

分析检测信号的波形的频率；

比较和检查在分析步骤提供的测量频谱数据的频率分量与由于该部件的频率分量；

基于比较步骤的检查结果而确定该部件的故障的是否存在及其异常部分；

存储至少通过分析、比较和确定步骤之一提供的诊断结果；

以预定样式输出诊断结果；以及

基于至少一个程序而根据通过输出步骤输出的输出结果形成报告。

本发明的优点

根据(1)的本发明，同时检测根据旋转部件的旋转状态或者滑动部件的滑动状态而生成的温度和振动信息；基于振动系统传感器的测量结果和温度传感器的测量结果的组合，同时确定故障的是否存在和损坏程度。因此，可以确定利用旋转或滑动部件的异常模式关于振动和温度的特征的损坏程度。此外，可以通过防止由于突然干扰噪声等的影响而造成的错误诊断，来进行具有高可靠性的故障诊断。此外，由于可以在实际操作状态中同时检测故障的是否存在和损坏程度而无需拆解包括旋转或滑动部件的机器设备，因此可以知道更换旋转部件的最佳时刻，并且可以进行高效的维护。

根据(3)的本发明，当旋转或滑动部件在预定速度范围内依靠惯性操作而不向驱动装置通电时，基于传感器的振动或温度检测信号而诊断部件故障。因此，可以在实际操作状态中诊断部件故障，而无需拆解包括旋转或滑动部件的机器设备，可以通过抑制驱动装置的电干扰噪声而以高灵敏度和高SN比(信噪比)检测信号。

此外，根据(4)的本发明，当在等于或快于100min^-1且等于或慢于1500min^-1的旋转速度范围内旋转该旋转部件时，基于传感器的振动或温度检测信号而诊断旋转部件的故障。因此，由于可以在实际操作状态中诊断旋转部件的故障而无需拆解与旋转部件集成在一起的机器设备，因此可以以高SN比检测由于轴承脱落或轮子磨平等的损坏的振动力，这样可以进行具有高可靠性的故障诊断。

根据(11)和(32)的本发明，提取大于参考值的频谱峰值，其中参考值是基于通过分析频率所提供的频谱而计算的；比较和检查峰值之间的频率与基于旋转速度信号或运动速度信号而算出的由于旋转或滑动部件的损坏的频率分量；以及基于检查结果而确定部件的故障的是否存在及其异常部分。因此，在不能直接输入实际旋转速度的情况下，即使当用于计算的旋转速度数据偏离实际旋转速度时，也可以准确地指定故障的是否存在和异常部分。此外，可以通过简单的构造来指定故障的是否存在和异常部分，而无需拆解包括旋转或滑动部件的机器设备，可以减轻拆解或集成该装置所需的劳力，并且可以防止由于拆解或集成而损坏部件。

此外，根据(13)和(33)的本发明，基于从由机器设备生成的信号输出的电信号的每单位时间段的波形超过阈值的激波的频率、以及旋转速度信号或运动速度信号，确定部件的故障的是否存在及其异常部分。因此，通过准确地检测造成铁路运输工具等中的轮子磨平的部件故障的状态，可以指定轮子。

根据(17)和(34)的本发明，以可变容许宽度比较和检查通过分析频率而提供的测量频谱数据的频率分量与由于旋转或滑动部件的频率分量，基于检查结果而确定该部件的故障的是否存在及其异常部分。因此，在不能直接输入实际旋转速度的情况下，即使当用于计算的旋转速度数据偏离实际旋转速度时，也能准确地指定故障的是否存在或者异常部分。此外，可以通过简单的构造来指定故障的是否存在和异常部分，而无需拆解包括旋转或滑动部件的机器设备，可以减轻拆解或集成该装置所需的劳力，并且可以防止由于拆解或集成而损坏部件。

此外，根据(18)和(35)的本发明，将具有从旋转部件的旋转速度和旋转部件的尺寸规格算出的上限值和下限值的范围分成至少一个范围，计算每个划分范围的中心值，并且以相对于中心值具有任意大小的至少一个容许宽度进行比较和检查。因此，即使当将具有相互不同的尺寸规格的多个旋转部件集成到任意位置时或者即使当旋转速度变化时，也可以指定故障的是否存在和异常部分。

此外，根据(23)和(36)的本发明，当比较和检查测量频谱数据的频率分量和由于旋转或滑动部件的频率分量时，基于测量频谱数据的受限频率范围而计算用于比较和检查的参考值。因此，通过使得难以产生噪声的影响，可以提高诊断准确性，可以指定故障的是否存在和异常部分。此外，可以通过简单的构造来指定故障的是否存在和异常部分，而无需拆解包括旋转或滑动部件的机器设备，可以减轻拆解或集成该装置所需的劳力，并且可以防止拆解或集成所伴随的部件损坏。

此外，根据(24)和(37)的本发明，以预定样式输出故障的是否存在、异常部分、诊断中的频谱波形(测量频谱数据)的诊断结果，并且基于至少一个程序而由输出结果形成报告。因此，有助于基于诊断结果而形成报告的操作。

附图说明

图1是故障诊断装置的概要图，其中根据本发明第一实施例的诊断对象以包括双行锥形滚柱轴承的铁路运输工具的滚动轴承装置作为目标；

图2是故障诊断装置的信号处理路线的方框图；

图3是示出在造成轴承故障发作时振动值的时效变化的图；

图4是示出在造成轴承故障发作时外环的外周面(peripheral face)的温度的时效变化的图；

图5是示出滚动轴承的损坏部分和由于损坏而生成的振动生成频率之间的关系的图；

图6是用于说明通过使齿轮相互啮合而生成的异常振动频率的关系的图；

图7是根据本发明第二实施例的故障诊断装置的信号处理路线的方框图；

图8是根据第二实施例的旋转状态确定部分的处理流程的流程图；

图9是根据本发明第三实施例的故障诊断装置的旋转状态确定部分的处理流程的流程图；

图10是根据本发明第四实施例的故障诊断装置的概要图；

图11是图10的信号处理部分的方框图；

图12是示出根据本发明第四实施例的故障诊断方法的处理流程的流程图；

图13是示出根据本发明第五实施例的故障诊断方法的处理流程的流程图；

图14是示出根据本发明第六实施例的故障诊断方法的处理流程的流程图；

图15是根据本发明第七实施例的故障诊断装置的概要图；

图16是示出根据本发明第七实施例的故障诊断方法的处理流程的流程图；

图17是根据本发明第八实施例的故障诊断装置的概要图；

图18是作为与故障诊断装置的检测部分集成在一起的机器设备的、铁路运输工具的轴承装置的截面图；

图19是与本发明的第八实施例和第七实施例集成在一起的故障诊断装置的概要图；

图20是根据本发明第九实施例的故障诊断装置的概要图；

图21是图20所示的故障诊断模块的方框图；

图22是示出图20所示的故障诊断模块的处理流程的流程图；

图23A和23B图示了用于说明根据本发明第九实施例的故障诊断的处理波形的图；

图24是根据本发明第十实施例的故障诊断模块的万框图；

图25是图24所示的故障诊断模块的错误操作的说明图；

图26是根据本发明第十一实施例的故障诊断模块的方框图；

图27图示了用于说明图26所示的数字处理部分的处理波形的图；

图28是示出在根据本发明第二实施例的测试2中，当不向电机通电时振动传感器的振动波形的图；

图29是示出在根据第二实施例的测试2中，当向电机通电时振动传感器的振动波形的图；

图30图示了在根据本发明第三实施例的测试3中分析在改变旋转速度时机座的振动频率的图；

图31是用于说明在根据本发明第四实施例的测试4中示例3的故障诊断的图；

图32是用于说明在根据第四实施例的测试4中示例4的故障诊断的图；

图33是用于说明在根据第四实施例的测试4中示例5的故障诊断的图；

图34是用于说明在根据本发明第五实施例的测试5中的故障诊断的图；

图35是用于说明在根据第五实施例的测试5中背景技术的故障诊断的图；

图36是用于说明在根据本发明第六实施例的测试6中的故障诊断的图；

图37是用于说明在根据第六实施例的测试6中的故障诊断的其它图；

图38图示了用于说明在根据第六实施例的测试7中的故障诊断的图；

图39是用于说明在根据第七实施例的测试8中的故障诊断的图；以及

图40是用于说明在根据第七实施例的测试8中背景技术的故障诊断的图。

附图标记描述

10 滚动轴承装置(机器设备)

11 双行锥形滚柱轴承(旋转部件)

12 轴承箱(静止构件)

31、70 检测部分

32 振动传感器(振动系统传感器)

33 温度传感器

35 滤波处理部分

37 包络处理部分

38 频率分析部分

39 比较和检查部分

42 故障确定部分

52 旋转状态确定部分

60、120 机器设备

62 滚动轴承(旋转部件)

72 传感器

80 控制器

81、82 信号处理部分

84 控制部分

90 输出装置

93 监视器

94 警报器

95 报告形成部分

96 存储部分

97 数据输出部分

100 数据累积和分配部分

102 旋转分析部分

104 滤波处理部分

106 振动分析部分

108 比较和确定部分

110 内部数据保存部分

200 铁路运输工具(机器设备)

201 振动传感器

202、220、230 故障诊断模块

203 通信网络

204 轮子(旋转或滑动部件)

205 数字处理模块

206 旋转速度传感器

207、236 LPF

208 ADC

209 波形整形电路

210 TCNT

211 CPU

212 通信协议IP

213 SIO

214 线驱动器

215 包络电路

216、235 HPF

217 全波整流电路

218 峰值保持

219、231 数字处理部分

232 包络处理

233 希耳伯特变换

234 振幅解码

237 阈值计数

238 诊断部分

具体实施方式

如下将参考附图详细说明根据本发明各个实施例的故障诊断装置和故障诊断方法。

(第一实施例)

首先，将参考图1到图6说明根据本发明第一实施例的故障诊断装置。

如图1所示，包括应用了故障诊断装置的机器设备的铁路运输工具的滚动轴承装置10包括：双行锥形滚柱轴承11，组成旋转部件；以及轴承箱12，组成构成铁路运输工具的机架(carriage)的一部分的静止构件。此外，该故障诊断装置包括：检测部分31，用于检测从滚动轴承装置10生成的信号；控制器80，包括信号处理部分81，其用于根据由检测部分31输出的电信号而确定双行锥形滚柱轴承11的故障状态等；控制部分84，用于对驱动该滚动轴承装置10进行控制；以及监视器93、警报器94等的输出装置90。

该双行锥形滚柱轴承11包括：一对内环14、14，可旋转地支持构成转轴的铁路运输工具的轴13，并且具有以圆锥形外表面的形状在其外周面处倾斜的内环轨道面15、15，该轴13由构成驱动装置的驱动电机13a驱动旋转；单个外环16，具有以圆锥形内表面的形状在其内周面处倾斜的一对外环轨道面17、17；锥形滚柱18、18，构成沿双行且多个地布置在内环14、14的内轨道面15、15和外环16的外轨道面17、17之间的滚动构件；环形的穿孔保持器(punched-out retainer)19、19，用于可滚动地保持(retain)锥形滚柱18、18；以及一对密封构件20、20，沿着外环16的轴向分别地安装到两端部分。此外，通过反复通电(导通)和断电(关断)来使用驱动电机13a，并且当不向驱动电机13a通电时，双行锥形滚柱轴承11随同轴13一起依靠惯性旋转。

轴承箱12包括构成铁路运输工具的机架的侧框的机座21。以圆柱形形成机座21，以覆盖外环16的外周面。此外，前盖22布置在沿机座21的轴向的前端部分侧，并且后盖23布置在沿机座21的轴向的后端部分侧。

内环间隔座24布置在内环对14、14之间。轴13与内环对14、14和内环间隔座24压合，并且外环16与机座21配合。双行锥形滚柱轴承11负有由于各个构件的重量等的径向负荷、以及任意轴向负荷，并且外环16的圆周方向(peripheral direction)上的上侧部分构成负荷区域。这里，负荷区域是指负荷被施加到滚动构件的区域。

布置在轴13的前端部分侧的一个密封构件20被集成在外环16的外侧端部和前盖21之间，并且布置在后端部分侧的另一个密封构件20被集成在外环16的外侧端部和后盖23之间。

在基本上处于双行锥形滚柱轴承11的轴向上的中心部分处的位置，在机座21的外周边部分处形成在直径方向上穿透的通孔26，并且通孔26与构成故障诊断装置的一部分的检测部分31以包含在单个柜体27内的状态被固定在一起。

检测部分31是复合集成型传感器，其中集成地包含振动传感器、AE(声发射)、声音传感器、超声波传感器中的至少一个的、能够检测振动的振动系统传感器、以及温度传感器，以固定在柜体27的内部。此外，图1所示的检测部分31包括振动传感器32和温度传感器33。

振动传感器32是压电元件等的振动测量元件，并且用于检测：双行锥形滚柱轴承11的内环和外环轨道面15、15、17、17的脱落；齿轮的缺损；轮子的磨平等。此外，振动传感器32可以能够从加速度、速度或位移类型等的振动形成电信号，并且当附连到充满噪声的机器设备时，优选地使用绝缘类型，这是因为在其上不受到噪声的影响。此外，作为声音传感器，可以使用能够采集作为声波从轴部等发出的声音以将其形成为电信号的麦克风，并且具有方向性的麦克风对于采集声音是优选的。

温度传感器33是热敏电阻温度测量元件、铂温度测量电阻器、热电偶等的非接触型温度测量元件，并且布置在柜体27内部、外环16的外周面的附近。此外，作为温度传感器33，可以使用温度保险丝，当环境温度超过调整值(rectified value)时，通过分离双金属触点或者熔化以切断该点而不向该温度保险丝通电。在这种情况下，当滚动轴承装置10的温度超过调整值时，通过中止温度保险丝的通电来检测温度故障。

此外，检测部分31附连到负有与双行锥形滚柱轴承11的非旋转侧轨道环配合的轴承箱12的径向负荷的区域。因此，例如，当轴承轨道面被损坏时，在滚动部件经过受损部分时产生的冲击力在负荷区域中比在非负荷区域中更大，并且轴承负荷区域侧可以以优良的灵敏度检测异常振动。

此外，检测部分31可以根据除了诸如双行锥形滚柱轴承11的滚动轴承之外的机器设备的构造，检测齿轮或轮子的振动和温度(两者都未示出)。

此外，本实施例具有编码器等的旋转速度传感器40(参考图2)，其用于检测双行锥形滚柱轴承11的旋转速度。

根据信号处理部分81，如图2所示，与在放大振动信号之后通过振动测量值分析部分50将振动传感器32的振动信号输出到故障确定部分42同时地，在放大温度信号之后，通过温度测量值分析部分51将温度传感器33的温度信号输出到故障确定部分42。故障确定部分42基于振动和温度的各自测量值在时间上的各自变化率的组合，而确定双行锥形滚柱轴承11的故障的是否存在及其损坏程度。这里，各自测量值可以是任意时候的有效值或峰值

也就是，当在轴承轨道面处产生脱落损坏时，每当滚动构件经过受损部分时都产生碰撞，因此振动值的变化变大。然而，温度在其预兆处或者紧接其后几乎不变化。另一方面，当在轴承处造成故障发作时，作为预兆，存在振动和温度的变化在测量时间段期间增大的特征。以这种方式，根据本实施例，利用了振动和温度的变化方式按照故障种类而不同的旋转部件的异常模式的特征，并且可以通过组合振动和温度的各自测量值在时间上的各自变化率来确定双行锥形滚柱轴承11的故障的是否存在及其损坏程度。

图3示出了在轴承处造成故障发作之前的振动的时效变化，并且图4示出了在轴承处造成故障发作之前的温度的时效变化。

参考图3和4，作为在轴承处造成发作的预兆，振动从点A快速增大，然而，温度几乎不改变。此后，振动从点B进一步增大，并且温度从该时间点升高。可以知道，在进一步增大振动之后，在点C处造成发作，发作之后的温度进一步升高，并且使轴承过热。

因此，通过基于图3和图4所示的测量结果而计算振动和温度在点A、B、C或在时间上的测量值的变化率，并且将这些值与预先设置的调整值进行比较，而确定双行锥形滚柱轴承11的故障的是否存在及其损坏程度。

此外，根据本实施例，关于振动传感器32的振动信息，通过使振动波形经受滤波处理、然后是包络处理，来执行频率分析，以能够确定轴承损坏等的损坏的是否存在并且指定受损部分，从而确保故障诊断的可靠性。

也就是，如图2所示，由振动传感器32生成的振动信号通过有线或无线信号传送单元34放大并且进行模/数转换的转换，然后传送到滤波部分35。滤波部分35基于存储到特征频率存储部分36的、双行锥形滚柱轴承11的特征频率，从振动信号仅仅提取与特征频率相对应的预定频带。此外，可以在传送之前执行振动信号的放大和模/数转换，并且可以颠倒放大和模/数转换的次序。

通过振动作为测量对象的双行锥形滚柱轴承11，使附连到测量对象的振动检测器或者通过撞击而发出的声音经受频率分析，可以容易地计算特征频率。此外，当测量对象是双行锥形滚柱轴承时，测量对象具有由于内环、外环、滚动构件、保持器等中的任一个的特征频率。通常，存在机器部件的多个自然频率，并且特征频率处的振幅电平增大，因此测量灵敏度优良。

此后，在包络处理部分37处，对由滤波部分35提取的预定频带执行用于检测波形绝对值的绝对值检测处理。此外，在频率分析部分38处执行分析波形频率的处理，并且将测量值数据传送到比较和检查部分39。

另一方面，在理论频率计算部分41处，将基于旋转速度传感器40而算出的由于轴承脱落、齿轮缺损、轮子磨平等的旋转部件损坏的频率的计算值数据传送到比较和检查部分39。此外，当旋转部件是滚柱轴承时，该计算值数据如图5所示为由于内环、外环、滚动构件、保持器的损坏的频率数据。此外，当旋转部件是齿轮时，该计算值数据如图6所示为由于损坏的频率数据。

此外，在比较和检查部分39处比较和检查测量值数据和计算值数据，并且在故障确定部分42处，确定故障的是否存在，指定异常部分，并且确定损坏程度。输出装置90输出确定双行锥形滚柱轴承11的故障的是否存在、损坏程度以及指定异常部分的结果，并且当检测到故障时，发出警报等的警告，并且将确定结果输入到存储部分。这里，通过有线或无线数据传送单元92将信息从故障确定部分42传送到输出装置90。此外，可以将确定结果输出到用于控制驱动滚动轴承装置10的机构的操作的控制部分84，并且可以反馈根据确定结果的控制信号。

此外，根据放大之后的振动信号处理，执行各种数据处理和操作，例如，计算机或专用微芯片等可以用于此。此外，可以在将检测信号存储到存储器等的存储装置之后执行操作处理。

以这种方式，根据本实施例，同时检测根据构成旋转部件的双行锥形滚柱轴承11的旋转状态的振动和温度信息，基于振动传感器、声音传感器、超声波传感器或AE传感器等的振动系统传感器的测量结果和温度传感器的测量结果的组合，同时确定故障的是否存在和损坏程度，因此通过利用关于振动和温度的双行锥形滚柱轴承11的异常模式的特征，可以确定损坏程度。此外，通过防止由于突然干扰噪声等的影响而引起的错误诊断，可以执行具有高可靠性的故障诊断。此外，可以在实际操作状态中同时检查双行锥形滚柱轴承11的故障的是否存在和损坏程度，而无需拆解与双行锥形滚柱轴承11集成在一起的铁路运输工具的滚动轴承装置10。结果，可以知道更换双行锥形滚柱轴承11的最佳时刻，并且可以进行高效的维护。特别地，根据本发明，通过组合振动和温度的测量值或变化率，多次诊断以确定故障的是否存在。

此外，关于振动信息，通过比较基于旋转速度信号而算出的由于双行锥形滚柱轴承11的损坏的频率分量、与通过使由振动传感器32检测的信号的振动波形经受滤波处理和包络处理而提供的测量数据的频率分量，可以确定双行锥形滚柱轴承11的故障的是否存在并可以指定受损部分，并且可以进一步确保故障诊断的可靠性。

(第二实施例)

接下来，将参考图7和图8详细说明根据本发明第二实施例的故障诊断装置。此外，等同于第一实施例中部分的部分附有相同的标记，并且将省略或简化其说明。

根据本实施例，基于驱动电机13a的关断信号、以及旋转速度传感器40，由信号处理部分81检测在不向驱动电机13a(参见图1)通电时、在预定旋转速度范围内依靠惯性旋转双行锥形滚柱轴承11的状态，并且在检测时，基于振动传感器32和温度传感器33的检测信号而诊断双行锥形滚柱轴承11的故障。

首先，如图7所示，在放大和模/数转换之后，通过信号传送单元34将由振动传感器32生成的振动信号、由温度传感器33生成的温度信号传送到旋转速度确定部分52。此外，可以在传送之前执行振动信号的放大和数/模转换，此外，可以颠倒放大和数/模转换的次序。

旋转状态确定部分52确定在驱动以使驱动电机13a在预定旋转速度范围内操作之后，驱动电机13a是否落在依靠不向驱动电机13a通电的惯性的旋转范围内。例如，如图8的处理流程所示，旋转状态确定部分52确定是否输出了驱动电机侧的关断信号(步骤S11)，并且确定来自旋转速度传感器40的、双行锥形滚柱轴承11的旋转速度信息是否落在预先设置的预定旋转速度范围内(步骤S12)。此外，当没有输出驱动电机侧的关断信号(不通电)、或者来自旋转速度传感器40的双行锥形滚柱轴承11的旋转速度信息没有落在预先设置的预定旋转速度范围内时，操作返回到步骤S11，以重复处理。另一方面，当将驱动电机侧的关断信号输出到旋转速度确定部分52，并且来自旋转速度传感器40的双行锥形滚柱轴承11的旋转速度信息落在预先设置的预定旋转速度范围内时，检测该时间点的振动信号和温度信号，并且将其传送到滤波部分35、温度测量值分析部分51(步骤S13)。

此外，当确认双行锥形滚柱轴承11的旋转速度信息落在该旋转速度范围内时，旋转速度确定部分52可以基于驱动电机的关断信号的输出而检测振动信号和温度信号。或者，当确定由于旋转速度传感器40的旋转速度信息的变化而使驱动电机13a进入非通电状态时，可以与旋转速度传感器40的旋转速度检测信号和检测部分31的振动或温度检测信号相协作地诊断旋转部件的故障。

此外，当驱动电机13a进入非通电状态时，如图7所示类似于第一实施例而处理振动信息，并且故障确定部分42确定双行锥形滚柱轴承11的振动中的故障是否存在，并且指定异常部分。输出装置90输出确定双行锥形滚柱轴承11中的故障并且指定异常部分的结果，发出警报等的警告，或者将确定结果输入到存储部分。

另一方面，由温度测量值分析部分51处理在驱动电机侧的关断信号被输出并且双行锥形滚柱轴承11的旋转速度信息落在预先设置的预定旋转速度范围内时所检测的温度信号，然后将其输出到故障确定部分42。

故障确定部分42确定是否超过预先设置的阈值，当没有超过阈值时，确定在轴承处没有造成故障，当超过阈值时，确定在轴承处造成故障的发作等，由输出装置90输出确定双行锥形滚柱轴承11中的故障的结果，并且发出警报等的警告。

以这种方式，根据本实施例，当驱动电机13a进入非通电状态时，在预定旋转速度范围内依靠惯性旋转双行锥形滚柱轴承11的状态中，信号处理部分81基于振动传感器32和温度传感器33的检测信号，确定双行锥形滚柱轴承11中的故障，因此可以在实际操作状态中诊断双行锥形滚柱轴承11的故障，而不拆解与双行锥形滚柱轴承11集成在一起的铁路运输工具的滚动轴承装置10，可以通过抑制驱动驱动电机13a时的电磁声音等的电干扰噪声，而以高灵敏度检测高SN比(信噪比)的信号，并且可以以高可靠性诊断故障。

根据本实施例，在对驱动电机13a进行驱动时，与在温度传感器33中相比，在振动传感器32中，电磁声音的电干扰噪声的影响更大，因此，可以通过信号传送单元34至少将来自振动传感器32的信号传送到旋转状态确定部分52，并且可以将来自温度传感器33的信号传送到温度测量值分析部分51，而不经过旋转状态确定部分52。

此外，其它构造和操作与第一实施例的类似。

(第三实施例)

接下来，将参考图9说明根据本发明第三实施例的故障诊断装置。此外，等同于第二实施例中部分的部分附有相同的标记，并且将省略或简化其说明。

根据本实施例的故障诊断装置，如图9的流程图所示，旋转状态确定部分52(参考图7)确定来自旋转速度传感器40的双行锥形滚柱轴承11的旋转速度信息是否落在等于或快于100min^-1且等于或慢于1500min^-1的旋转速度范围内(步骤S21)。此外，当双行锥形滚柱轴承11的旋转速度信息在等于或快于100min^-1且等于或慢于1500min^-1的旋转速度范围之外时，操作返回到步骤S21，以重复处理。另一方面，当双行锥形滚柱轴承11的旋转速度信息落在等于或快于100rmin^-1且等于或慢于1500min^-1的旋转速度范围内时，检测该时间点的振动信号和温度信号，并且将其传送到滤波部分35、温度测量值分析部分51(步骤S22)。

因此，根据本实施例的故障诊断装置，图7的旋转速度确定部分52被构造成确定双行锥形滚柱轴承11是否落在等于或快于100min^-1且等于或慢于1500min^-1的旋转速度范围内，而不使用驱动电机13a的关断信号的输出。

然而，同样在本实施例的故障诊断装置中，类似于第二实施例，旋转状态确定部分52可以通过使用驱动电机13a的关断信号的输出、或者通过旋转速度传感器40的旋转速度信息的变化，而确定驱动电机13a进入非通电状态。因此，通过当双行锥形滚柱轴承11在等于或快于100min^-1且等于或慢于1500min^-1的旋转速度范围内依靠惯性旋转时检测振动信号和温度信号，而消除了向驱动电机13a导电时电磁分量的影响，并且可以以较高精度诊断故障。

因此，根据本实施例的故障诊断装置，当双行锥形滚柱轴承11在等于或快于100min^-1且等于或慢于1500min^-1的旋转速度范围内旋转时，基于振动传感器32和温度传感器33的检测信号而诊断双行锥形滚柱轴承11的故障，因此，可以在实际操作状态中诊断双行锥形滚柱轴承11的故障，而无需拆解与双行锥形滚柱轴承11集成在一起的铁路运输工具的滚动轴承装置10，可以以高SN比检测由于双行锥形滚柱轴承11的脱落、轮子的损坏或磨平等而引起的振动力，而不受干扰噪声等的影响，结果，可以以高可靠性诊断故障。

特别地，在与具有等于或大于Φ200mm的外径(内径Φ100mm，宽度150mm)的双行锥形滚柱轴承11集成在一起的铁路运输工具的滚动轴承装置10中，通过当双行锥形滚柱轴承11在旋转速度范围内旋转时诊断故障，可以以高可靠性诊断故障。

其它构造和操作与第二实施例的类似。

此外，存在这样的情况，其中根据机器设备，通过使用联轴器机构等来间断性地进行齿轮系的啮合，除了第二和第三实施例之外，还通过基于在采用联轴器的齿轮系的啮合分离时振动传感器32和温度传感器33的检测信号而诊断双行锥形滚柱轴承11的故障，不受到齿轮系的机械噪声和电噪声的影响，并且可以以较高SN比诊断故障。此外，当在分离齿轮系的啮合时将信号输出到驱动电机侧、并且在驱动电机进入非通电状态之后检测振动和温度信号并诊断故障时，可以实现高效形式的诊断。

此外，在由铁路运输工具使用时，除了第二和第三实施例之外，通过基于当没有铁路的接合处(joint)或路岔(switch)并且铁路运输工具正在直线行驶时振动传感器32和温度传感器33的检测信号，而诊断双行锥形滚柱轴承11的故障，可以实现类似的操作和效果。在这种情况下，当在将信号输出到驾驶室侧或驱动电机侧时驱动电机进入非通电状态之后(例如，当铁路运输工具经过以下地方时，其中从该地方开始铁路运输工具沿直线行驶)检测振动和温度信号并且诊断故障时，可以实现高效形式的诊断。

(第四实施例)

接下来，将参考图10到12说明根据第四实施例的故障诊断装置。如图10所示，该故障诊断装置包括：检测部分70，用于检测从机器设备60生成的信号；控制器80，包括信号处理部分82，其用于从由检测部分70输出的检测信号确定机器设备60的旋转部件的故障等，以及控制部分84，其用于控制驱动该机器设备60；以及监视器93、警报器94等的输出装置90。

机器设备60例如具有构成旋转部件的滚动轴承62，并且滚动轴承62包括：内环64，其构成朝外与转轴(未示出)配合的旋转环；外环66，构成朝内与机座(未示出)配合的固定环；滚珠68，构成布置在内环64和外环66之间的多个滚动构件，以及保持器(未示出)，用于可滚动地支持滚珠68。

检测部分70包括传感器72，其用于检测在操作机器设备60时从机器设备60生成的振动。通过螺栓的固定、粘合、螺栓的固定和粘合、或者模制(mold)构件的嵌入，将传感器72固定到外环附近的机座。此外，当通过螺栓固定时，可以提供停止旋转的功能。此外，当模制传感器72时，实现防水性能，促进振动隔离性能以防来自外部的振动，因此可以显著促进传感器72本身的可靠性。

此外，传感器72可以是能够检测振动的振动系统传感器，并且可以能够将振动转换成振动传感器、以及AE(声发射)传感器、超声波传感器、冲击脉冲传感器等、或者加速度、速度、张力、应力、位移类型等的电信号。此外，当附连到充满噪声的机器设备时，优选地使用绝缘类型，这是因为绝缘类型较少受到噪声的影响。此外，当传感器72使用压电元件等的振动检测元件时，该元件可以通过用塑料等模制而构成。除此之外，根据本实施例的机器设备60，不同于滚动轴承62，还可以由传感器72检测齿轮或轮子(也未示出)等的振动。

此外，类似于图1的检测部分31，检测部分70可以是集成型传感器，其用于在单个柜体内容纳用于检测从机器设备生成的振动的传感器72、用于检测机器设备的温度的温度传感器、以及旋转速度传感器。在这种情况下，优选地将集成传感器固定到用于固定滚动轴承62的轴承箱平坦部分(参考图18)。温度传感器可以是当温度变为特定调整值时通过分离双金属触点、或者熔化触点而不通电的类型的温度保险丝。从而，当温度等于或高于特定调整值时，温度保险丝不通电，因此可以检测故障。

包括信号处理部分82和控制部分84的控制器80由用于通过数字传送单元74从传感器72接收电信号的微型计算机(IC芯片、CPU、MPU、DSP等)构成。

如图11所示，信号处理部分82包括数据累积和分配部分100、旋转分析部分102、滤波处理部分104、振动分析部分106、比较和确定部分108、内部数据保存部分110。数据累积和分配部分100具有收集和分配功能，其用于接收来自传感器72的电信号和关于旋转速度的电信号，以根据信号种类将信号临时存储和分配到分析部分102、106中的任一个。在传送到数据累积和分配部分100之前，通过未示出的模数转换器的模/数转换将各个信号转换成数字信号，并且在由未示出的放大器放大之后，将其传送到数据累积和分配部分100。此外，可以颠倒模/数转换和放大的次序。

旋转分析部分102基于来自用于检测旋转速度的传感器(未示出)的输出信号而计算内环64即转轴的旋转速度，并且将算出的旋转速度传送到比较和确定部分108。此外，当检测元件由附连到内环64的编码器和磁铁以及附连到外环66的磁性检测元件构成时，由检测元件输出的信号为根据编码器的形状和旋转速度的脉冲信号。旋转分析部分102具有根据编码器形状的预定转换函数或转换表，并且根据该函数或表从脉冲信号计算内环64和转轴的旋转速度。

滤波处理部分104基于构成旋转部件的滚动轴承62、齿轮、轮子等的特征频率，从振动信号中仅仅提取与特征频率相对应的预定频带，并且消除不必要的频带。通过采用撞击方法振动作为测量对象的旋转部件并且使附连到测量对象的振动检测器或者通过撞击而发出的声音经受频率分析，可以容易地计算特征频率。此外，当测量对象是滚动轴承时，提供了由于内环、外环、滚动构件、保持器等中的任一个的特征频率。通常，存在机械部件的多个自然频率，此外，特征频率处的振幅电平高，因此测量灵敏度优良。

振动分析部分106基于来自传感器72的输出信号，分析在轴承62、齿轮、或轮子处生成的振动的频率。具体地说，振动分析部分106是用于计算振动信号的频谱的FFT计算部分，并且基于FFT算法而计算振动频谱。将算出的频谱传送到比较和确定部分108。此外，振动分析部分106可以执行绝对值处理或包络处理，作为执行FFT的预处理，以仅仅转换为诊断所需的频率分量。必要时，振动分析部分106也将包络处理之后的包络数据输出到比较和确定部分108。

比较和确定部分108比较振动分析部分106的振动频谱和从该频谱算出的用于分析故障的参考值，从该频谱中提取大于参考值的峰值分量，并且计算峰值之间的频率值。另一方面，比较和确定部分108根据图5和6所示的关系，计算由于各个旋转部件的异常而生成的旋转部件的振动生成频率分量，也就是，轴承的损坏分量Sx(内环损坏分量Si、外环损坏分量So、滚动构件损坏分量Sb和保持器损坏分量Sc)、与齿轮的啮合相对应的损坏分量Sg、轮子等的旋转构件的磨损或者其失衡分量Sr，并且比较振动生成频率分量和峰值之间的频率值。此外，比较和确定部分108确定故障的是否存在，并且基于确定结果而指定异常部分。

此外，可以在此之前执行振动生成频率分量的计算，并且当在此之前执行类似诊断时，可以将数据存储到内部数据保存部分110，并且可以使用该数据。此外，预先输入和存储用于计算的各个旋转部件的设计的各个元素数据。

此外，比较和确定部分108的确定结果可以保存在存储器、HDD等的内部数据保存部分110处，或者可以通过数据传送单元92传送到输出装置90。此外，可以将确定结果输出到用于控制驱动机器设备60的机构的操作的控制部分84，并且可以反馈根据该确定结果的控制信号。

此外，输出装置90可以实时地向监视器等显示确定结果，或者可以在检测到故障时通过使用警报器、蜂鸣器等来通知故障。此外，数据传送单元74、92可以能够精确地传送和接收信号，考虑到网络，它可以是有线的、或者可以利用无线。

接下来，将参考图12说明基于振动信号的故障诊断的处理流程的具体示例。

首先，传感器72检测各个旋转部件的振动(步骤S101)。所检测的振动信号由模/数转换器转换成数字信号(步骤S102)，按照预定放大因数放大(步骤S103)，然后，执行由滤波处理部分104仅仅提取与旋转部件的自然频率相对应的预定频带的滤波处理(步骤S104)。此后，在振动分析部分106处，对滤波处理之后的数字信号执行包络处理(步骤S105)，并且计算包络处理之后的数字信号的频谱(步骤S106)。

接下来，根据图5和图6所示的关系，基于旋转速度信号而计算由于旋转部件的异常而生成的频率分量(轴承损坏分量Sx(内环损坏分量Si、外环损坏分量So、滚动构件损坏分量Sb和保持器损坏分量Sc)、与齿轮的啮合相对应的损坏分量Sg、轮子等的旋转构件的磨损和失衡分量Sr)(步骤S107)。

另一方面，从由振动分析部分106提供的频谱计算用于故障诊断的参考值(例如，声压级或电压电平)(步骤S108)。此外，参考值可以是任意时候的测量频谱数据的数字信号的有效值或峰值，或者可以基于这些值而计算。

接下来，从在步骤S106提供的频谱提取大于在步骤S108算出的参考值的峰值分量，并且计算峰值之间的频率值(步骤S109)。此外，比较峰值之间的频率值和在步骤S107的旋转部件的振动生成频率分量(步骤S110)，并且当所有分量都不一致时，确定在旋转部件中没有故障(步骤S111)。另一方面，当任何分量彼此一致时，确定存在故障并且指定异常部分(步骤S112)，并且将检查结果输出到控制部分84、以及监视器93、警报器94等的输出装置90(步骤S113)。

以这种方式，根据本实施例，提取大于基于通过频率分析而提供的频谱而算出的参考值的频谱峰值，比较和检查峰值之间的频率与基于旋转速度信号而计算的由于旋转部件损坏的频率分量，确定旋转部件的异常的是否存在，并且基于检查结果而指定异常部分，因此，在不能直接输入实际旋转速度的情况下，即使当用于计算的旋转速度数据偏离实际旋转速度时，也可以以优良的精度确定异常是否存在并且指定异常部分。

此外，根据本发明的故障诊断装置和故障诊断方法，通过简单的构造，可以确定异常是否存在，并且可以指定异常部分，而不拆解与旋转部件集成在一起的机器设备，可以减轻拆解或集成该装置所需的劳力，并且可以防止由于拆解或集成而损坏部件。

此外，根据本实施例的故障诊断装置和故障诊断方法，信号处理部分由微型计算机构成，因此使信号处理部分统一化，并且可以实现故障诊断装置的小型形成或模块形成。

(第五实施例)

接下来，将参考图13说明根据第五实施例的故障诊断装置。此外，等同于第四实施例中部分的部分附有相同的标记，并且将省略或简化其说明。

本实施例在信号处理部分82的比较和确定部分108处的处理上不同于第四实施例。根据本实施例的比较和确定部分108以可变的容许宽度比较和检查由于滚动轴承62、齿轮、轮子的频率分量和振动分析部分106的振动测量频谱数据的频率分量。根据本实施例，尽管比较和确定部分108从测量频谱数据计算参考值(例如，声压级或电压电平)，但是比较和确定部分108通过使用图5和图6所示的关系而计算由于滚动轴承和齿轮的损坏的频率(振动生成频率)，从测量频谱数据提取在向振动生成频率提供可变容许宽度的范围内的声压级(或电压电平)，以与参考值进行比较。此外，比较和确定部分108确定故障的是否存在，并且基于确定结果而指定异常部分。

此外，可以类似于第四实施例而在此之前执行振动生成频率的计算，并且当在此之前执行了类似诊断时，可以将其数据存储到内部数据保存部分110，并且可以使用数据。此外，输入用于计算的各个旋转部件的设计的各个元素数据以进行预先存储。

此外，当通过设置频率分量而使得频率分量越高则可变容许宽度越大、从而可变容许宽度与构成对象的频带或旋转速度协作时，比较和检查步骤中的可变容许宽度可以对应于实际旋转速度的变化(由于铁路运输工具中的轮子磨损等的影响而引起的变化)。

将参考图13说明基于振动信号的故障诊断的处理流程的具体示例。

首先，同样在本实施例中，执行与第四实施例的步骤S101到步骤S106类似的处理(步骤S201到步骤S206)。

接下来，根据图5和图6所示的关系，基于旋转速度信号而计算由于各个旋转部件的异常而生成的振动生成频率(步骤S207)，计算具有相对于算出的频率可变的容许宽度的各个旋转部件的异常频带的声压级(在滚动轴承62的情况下，轴承损坏分量Sx，也就是，内环损坏分量Si、外环损坏分量So、滚动构件损坏分量Sb和保持器损坏分量Sc，在齿轮的情况下，与啮合相对应的齿轮损坏分量Sg，并且在轮子等的旋转构件的情况下，旋转构件的磨损或失衡分量Sr)(步骤S208)。

另一方面，类似于第四实施例，根据从振动分析部分106提供的频谱，计算用于故障诊断的参考值(例如，声压级或电压电平)(步骤S209)。

紧接着，依次针对具有不同的各个设计元素的相应旋转部件，而比较在步骤S208算出的相应旋转部件的异常频带的声级(或电压电平)与在步骤S209算出的参考值。当所有分量都不与其一致时，确定旋转部件不异常(步骤S211)。另一方面，当任何分量与其一致时，确定存在故障并且指定异常部分(步骤S212)，并且将检查结果输出到控制部分84以及监视器93、警报器94等的输出装置90(步骤S213)。

以这种方式，根据本实施例，以可变的容许宽度比较和检查通过频率分析而提供的测量频谱数据的频率分量与由于旋转部件的频率分量，基于检查结果而确定旋转部件的故障的是否存在和异常部分，因此在不能直接输入实际旋转速度的情况下，即使当用于计算的旋转速度数据偏离实际旋转数据时，也可以以优良的精度确定异常的是否存在并且指定异常部分。

其它构造和操作与第四实施例的类似。

(第六实施例)

接下来，将参考图14详细说明根据本发明第六实施例的故障诊断装置和故障诊断方法。此外，等同于第五实施例中部分的部分附有相同的标记，并且将省略或简化其说明。

本实施例在信号处理部分82的比较和确定部分108处的处理上不同于第五实施例。另外在本实施例中，如图14的处理流程所示，类似于第四实施例的步骤S101到步骤S106而执行步骤S301到步骤S306。

接下来，根据图5和图6所示的关系，基于旋转速度信号而计算由于各个旋转部件的异常而生成的振动生成频率(步骤S307)。此外，计算容许宽度、以及这些宽度的中心，其中，容许宽度构成具有相应各元素的旋转部件的损坏分量的上限频率和下限频率的范围，所述上限频率和下限频率根据旋转部件的旋转速度和旋转部件的尺寸规格而计算(步骤S308)。此外，在步骤S308，必要时，将容许宽度分成一个或多个宽度，计算关于各个宽度的中心频率，并且向中心频率提供具有任意大小的宽度的容许宽度。此外，可以将容许宽度设置成与频带相对应地增大。

此后，计算对于在步骤S307算出的频率具有容许宽度的旋转部件的异常频带的声压级(在滚动轴承62的情况下，轴承损坏分量Sx，也就是，内环损坏分量Si、外环损坏分量So、滚动构件损坏分量Sb和保持器损坏分量Sc，在齿轮的情况下，与啮合相对应的齿轮损坏分量Sg，并且在轮子等的旋转构件的情况下，旋转构件的磨损或失衡分量Sr)(步骤S309)。

另一方面，类似于第五实施例，从在振动分析部分106处提供的频谱计算用于故障诊断的参考值(例如，声压级或电压电平)(步骤S310)，依次针对具有不同的各个设计元素的各个旋转部件而比较在步骤S309算出的各个旋转部件的异常频带的声压级(或电压电平)与在步骤S310算出的参考值(步骤S311)。此外，在步骤S311，按照划分频率的容许宽度的次数的数量而重复比较。

此外，当所有分量都不与其一致时，确定旋转部件不异常(步骤S312)。另一方面，当任何分量与其一致时，确定存在故障并且指定异常部分(步骤S313)，并且将检查结果输出到控制部分84以及监视器93、警报器94等的输出装置90(步骤S314)。

此外，在旋转部件中存在故障的情况下，当在步骤S308划分容许宽度时，存在确定在任何所划分容许宽度处存在故障的情况。因此，当执行两个容限宽度的数量的诊断时，在步骤S311，在作为第一宽度的诊断的结果而确定存在故障的时间点，有可能不执行第二宽度的诊断，在按照第一宽度诊断为正常之后，执行第二宽度的诊断。

如图5和图6的关系所示通过旋转速度和尺寸规格提供在步骤S309由于各个旋转部件的异常而生成的振动生成频率，因此旋转的变化和设计尺寸的各个元素的差异妨碍高精度诊断。因此，当以具有相互不同的尺寸规格的多个旋转部件提供旋转部件时，或者当不能直接输入实际旋转速度信号并且旋转部件的旋转速度变化时，作为步骤S308设置容许宽度是有效的。

例如，即使当不能直接输入实际旋转速度信号时，也存在在以恒定旋转速度旋转时旋转速度的变化宽度是已知的情况。在这种情况下，通过基于下限旋转速度和上限旋转速度计算由于旋转部件损坏的特征频率分量，而计算容许宽度，当容许宽度大时，包括除了旋转部件的损坏分量之外的多个频率分量，并且诊断精度恶化。因此，必要时划分容许宽度，计算关于各个所划分宽度的中心频率，对中心频率提供具有任意大小的宽度的容许宽度，按照所划分容许宽度的数目的数量执行比较和检查，并且可以以高精度执行诊断，而不受旋转速度变化的影响。

因此，根据本实施例的故障诊断装置和故障诊断方法，将具有从旋转部件的旋转速度和旋转部件的尺寸规格算出的上限值和下限值的范围划分成至少一个范围，计算各个所划分范围的中心值，通过提供至少一个向中心值提供的任意大小的容许宽度来执行比较和检查，因此，即使当具有相互不同的尺寸规格的多个旋转部件被集成到任意部分时，或者即使当旋转部件的旋转速度变化时，也可以肯定地指定故障的是否存在或者异常部分，并且可以以高精度执行诊断。此外，从而，可以节省如同在背景技术中一样集成具有相同的各个元素的部件所需的劳力，即使当集成具有不同的各个元素的部件时，也可以进行诊断，因此，可以促进操作效率，并且可以进行有效的维护。

此外，甚至在以具有相互不同的尺寸规格的多个旋转部件提供旋转部件并且旋转部件的旋转速度变化的机器设备的情况下，本实施例的故障诊断也是有效的。

此外，在轴承的故障诊断中，图5所示的各个频率分量通过将旋转频率乘以整数而构成，因此，当预先知道轴承的各个元素时，也可以根据旋转速度的变化来计算中心频率而无需计算上和下频率。

此外，本实施例的故障诊断不仅适用于执行包络处理的频谱，而且适用于从旋转速度信息诊断由于旋转部件损坏的频率分量的是否存在的任何方法。

(第七实施例)

接下来，将参考图15和16描述根据第七实施例的故障诊断装置。此外，等同于第四实施例的部分附有相同的标记，并且将省略或简化其说明。

如图15所示，该故障诊断装置包括：检测部分70，用于检测从机器设备60生成的信号；控制器80，包括信号处理部分82，其具有类似于图11的构造，用于从由检测部分70输出的电信号确定机器设备60的故障状态等，以及控制部分84，用于控制驱动机器设备60；以及监视器93、警报器94、报告形成部分95等的输出装置90。

信号处理部分82的比较和确定部分108比较和检查由于滚动轴承62、齿轮、轮子的频率分量与振动分析部分106的振动测量频谱数据的频率分量。根据本实施例，尽管比较和确定部分108从测量频谱数据的受限频率范围计算参考值(例如，声压级或电压电平)，但是比较和确定部分108通过使用图5和图6所示的关系来计算由于滚动轴承或齿轮的损坏的频率(振动生成频率)，从测量频谱数据提取振动生成频率处的声压级，以与参考值进行比较。此外，比较和确定部分108确定故障的是否存在，并且基于确定结果而指定异常部分。

此外，可以在此之前执行振动生成频率的计算，当在此之前执行了类似的诊断时，可以将数据存储到内部数据保存部分110，并且可以使用该数据。此外，输入用于计算的各个旋转部件的设计的各个元素数据以进行预先存储。

此外，比较和确定部分108的确定结果可以保存在存储器、HDD等的内部数据保存部分110处、或者通过数据传送单元92传送到输出装置90。此外，可以将确定结果输出到用于控制驱动机器设备60的机构的操作的控制部分84，并且可以反馈根据确定结果的控制信号。

此外，输出装置90可以实时地在监视器93等处显示确定结果，或者可以在检测到故障时通过使用光警报器94、蜂鸣器等来通知故障。

此外，输出装置90包括：存储部分96，用于存储由信号处理部分82提供的故障的是否存在、异常部分、诊断中的频谱波形(测量频谱数据)的诊断结果；数据输出部分97，用于以预定样式输出诊断结果；以及报告形成部分95，用于基于至少一个程序，从由数据输出部分97输出的输出结果形成报告。从而，报告形成部分95可以容易地基于诊断结果而执行形成报告的操作。

这里，预定样式是为报告形成部分95处的处理请求的样式。此外，可以输出所有对象数据，以由报告形成部分95选择，或者可以选择对象数据，然后在数据输出部分97处输出。

接下来，将参考图16说明基于振动信号的故障诊断的处理流程的具体示例。

同样在本实施例中，如图16的处理所示，类似于第四实施例的步骤S101到S106而执行步骤S401到S406。

接下来，根据图5和图6所示的关系，基于旋转速度信号而计算由于各个旋转部件的异常而生成的振动生成频率(步骤S407)，计算与算出的频率相对应的各个旋转部件的异常频带的声压级(在滚动轴承62的情况下，轴承损坏分量Sx，也就是，内环损坏分量Si、外环损坏分量So、滚动构件损坏分量Sb和保持器损坏分量Sc，在齿轮的情况下，与啮合相对应的齿轮损坏分量Sg，并且在轮子等的旋转构件的情况下，旋转构件的磨损或失衡分量Sr)(步骤S408)。

另一方面，从由振动分析部分106提供的频谱计算用于故障诊断的参考值(例如，声压级或电压电平)(步骤S409)。这里，通过使用任意时候的测量频谱数据的受限频率范围来计算本实施例的参考值。也就是，参考值可以是通过从所提供的频率范围去除多个频谱(例如，上十条和下十条)以便降低DC分量的噪声影响而算出的、预定频率范围内的频谱数据的有效值(频谱的均方根)，或者可以基于该有效值、基于以下等式(1)和(2)而计算。

(参考值)＝(有效值)+α    …(1)

(参考值)＝(有效值)×β   …(2)

其中α、β：按照数据种类而可变的预定值。

此外，可以通过使用任意时候的测量频谱数据的平均值或峰值来代替有效值而计算参考值。

紧接着，依次针对具有不同的各个设计元素的各个旋转部件，比较在步骤S408算出的各个旋转部件的异常频带的声压级(或电压电平)与在步骤S409算出的参考值。当所有分量都不与其一致时，确定旋转部件不异常(步骤S411)。同时，当任何分量与其一致时，确定存在故障，并且指定异常部分(步骤S412)，并且将检查结果输出到控制部分84以及监视器93、警报器94等的输出装置90(步骤S413)。此外，在步骤S413，将在步骤S411、S412提供的诊断结果存储到输出装置90的存储部分96。此外，当形成报告时，将存储到存储部分96的诊断结果传送到数据输出部分97，并且从传送到数据输出部分97的数据中选择对象数据(步骤S414)。此外，将所选对象数据传送到具有报告形成程序的报告形成部分95，并且形成基于该诊断结果的报告。

以这种方式，根据本实施例，当比较和检查测量频谱数据的频率分量与由于部件的频率分量时，基于测量频谱数据的受限频率范围，通过有效值、平均值或峰值而计算用于比较和检查的参考值，因此，可以通过使得难以产生DC分量等的噪声影响来提高诊断精度，可以确定故障的是否存在，并且可以指定异常部分。

此外，根据本实施例的故障诊断装置和故障诊断方法，提供了：存储部分96，用于存储由信号处理部分82提供的故障的是否存在、异常部分、诊断中的频谱波形(测量频谱数据)的诊断结果；数据输出部分97，用于通过预定样式输出诊断结果；以及报告形成部分95，基于至少一个程序根据由数据输出部分97输出的输出结果而形成报告，因此通过在必要时以构成对象的部分的数据的预定样式输出大量累积的诊断结果，可以简单地形成报告。

其它构造和操作与第四实施例的类似。

此外，虽然根据本实施例，在输出装置90的内部提供了用于存储诊断结果的存储部分96，但是可以在控制器80的内部提供存储部分96，并且可以在形成报告时通过数据传送单元92将诊断结果传送到数据输出部分97。

(第八实施例)

接下来，将参考图17到19详细说明根据本发明第八实施例的故障诊断装置和故障诊断方法。此外，等同于第四实施例的部分附有相同的标记，并且将省略或简化其说明。

根据本实施例，作为包括多个滚动轴承62、62的机器设备120的故障诊断装置，与包括传感器72的检测部分和包括微型计算机130的信号处理部分集成在一起的单个处理单元140被集成到滚动轴承62的轴承装置中。从而，故障诊断装置可以集中地执行控制，因此可以执行高效的监测。此外，通过将单个处理单元集成到轴承装置的内部，实现了使整个装置小型化的优点，这是优选的。此外，可以通过将单个处理单元集成到机器设备的内部来实现小型化形成，此外，可以为多个滚动轴承构造单个处理单元。

例如，根据图18所示的铁路运输工具的轴承装置，轴13通过双行锥形滚柱轴承62(11)而由构成铁路运输工具的机架的一部分的轴承箱12可旋转地支持，检测部分70(31)、70(31)固定到轴承箱12的径向负荷的负荷区域，并且通过检测轴承箱12的振动来诊断故障。同样在这种情况下，来自各个检测部分70(31)、70(31)的电信号可以由单个处理单元140处理。

其它构造和操作与第四实施例的类似，并且也适用于第五到第七实施例。此外，图19示出了将本实施例应用到第七实施例的示例。

(第九实施例)

接下来，将参考图20到图23详细说明根据本发明第九实施例的故障诊断装置和故障诊断方法。

如图20所示，一个铁路运输工具200由两个前后机架支持，并且每个机架附有四个轮子204。每个轮子204的轴承箱附有振动传感器201，其构成包括压电型加速度传感器等的检测部分，用于输出正交于地面的方向上的振动加速度。此外，还可以附连用于测量铁路运输工具200的前进方向上或轮子的轴向上的振动加速度的振动传感器。

振动传感器210的输出由故障诊断模块202处理，其中故障诊断模块202构成安装在运输工具200的控制面板处的信号处理部分。如图21所示，故障诊断模块202包括数字处理模块205，其用于通过数字处理来诊断故障。通过低通滤波器(LPF)207由模数转换器(ADC)208将由振动传感器201检测的振动波形转换成离散值，并且将其输入到CPU 211。这里，由于构成轮子204的故障的磨平而生成的振动的频率集中到在其能量上低于1kHz的频率范围，并且也加宽到高于1kHz的范围。低通滤波器207通过减弱具有大噪声分量的、等于或大于1kHz的频率来提高S/N比。

此外，通过由时间计数器(TCNT)210对脉冲进行计数，由波形整形电路209将由编码器的旋转速度传感器206等检测的脉冲信号整形为脉冲，将旋转速度信号输入到CPU 211，并且CPU 211基于振动波形和旋转速度信号而执行故障诊断。

此外，基于配置传送单元的通信协议IP 212，通过线驱动器214将由CPU211诊断的诊断结果从例如USB等的串行接口(SIO)213传送到通信网络203。因此，根据本实施例，数字处理模块205由模数转换器208、定时计数器210、CPU 111、通信协议IP 212、串行接口213、线驱动器214构成。

当由旋转速度传感器206检测的旋转速度信号基本上为恒定的预定速度(根据本实施例为185到370min^-1)时，CPU 211通过处理其中使采样频率fs和样本数Ns恒定的波形块数据来检测轮子204的磨平。具体地说，当fs＝2kHz，Ns＝2000时，块数据的部分长度＝1秒。通过将在1秒内对由于磨平的振动波形脉冲进行计数的次数与从由旋转速度传感器206检测的运输工具速度导出的1秒内旋转轮子204的次数进行比较，而检测磨平。

产生轮子204处的磨平的状态中的振动加速度常常较大，并且由于正常运输工具的振动而产生的振动加速度的值常常小于上述振动频率。此外，铁轨接合处的振动构成等于或大于磨平的振动加速度的电平。此外，在铁轨的弯道处由于铁轨和轮子204的摩擦而得到的振动加速度的电平也与磨平和铁轨接合处的等同。

另一方面，尽管对于每一次旋转，由于磨平而产生一次碰撞，但是在铁轨接合处的碰撞的情况下，在较长的时段内产生碰撞，在由于与铁轨的摩擦的碰撞的情况下，无规律地产生碰撞。因此，根据本实施例，注意到产生超过特定于磨平的振动加速度阈值的碰撞(脉冲)的规律性，对按照基本恒定的速度的每单位时间的激波的次数进行计数，并且当其计数与轮子的旋转数一致时，故障被诊断为存在产生磨平的高可能性。

此外，根据本实施例，设计了这样的处理算法，即通过使用安装到运输工具200的传感器201、206、以及故障诊断模块202，重复诊断相同轮子204，并且在考虑脉冲数的计数的变化、噪声影响等的情况下，通过统计确定方法来提高故障诊断的可靠性。

将参考图22的流程图详细说明执行这种处理的故障诊断方法。

首先，由模数转换器208将由振动传感器201检测的信号转换成数字信号(步骤S500)，并且从旋转速度传感器206输入旋转速度信号。当旋转速度落在185到370min^-1的范围内时，在基本上以恒定速度行驶的区域内执行本实施例的故障诊断，因此确定数据的区域长度中的旋转速度是否由于快速的加速或减速而改变15％或更多(步骤S501)。此外，当旋转速度改变15％或更多时，输出内部输出“N”，并且不执行故障诊断(步骤S502)。

另一方面，当确定运输工具基本上以恒定速度行驶时，将由模数转换器208转换的数字信号形成为绝对值，以构成全波整流波形(步骤S503)，并且通过峰值保持处理来仅仅按照恒定时间周期(τ)将超过阈值的数据保持为超过阈值的值(步骤S504)。保持时间周期(τ)由轮子的旋转速度确定，并且使其为比旋转轮子的数量短一次的值。通过用于将数据形成为绝对值以保持恒定时间周期的峰值保持处理，可以稳定地测量峰值。

此外，作为事件计数处理而对脉冲超过阈值的次数进行计数(步骤S505)，并且确定该计数是否与轮子的旋转数一致(步骤S506)。当该计数被识别为与轮子的旋转数一致时，确定存在磨平，并且输出内部输出“F”(磨平)(步骤S507)，并且当该计数与轮子的旋转数不一致时，确定不存在磨平，并且向外部输出“G”(良好)(步骤S508)。此外，根据本实施例，存在受到铁轨接合处的影响的情况，因此(轮子旋转数+1)的计数也被认为与轮子旋转数一致。

例如，轮子的旋转速度基本上恒定为185min^-1，也就是，每秒大约3次旋转，并且图23A示出了在一秒的波形中生成3次激波的行为。根据故障诊断，使得峰值保持时间周期τ为30ms，在激波绝对值超过阈值一次的30ms期间，绝对值被保持为超过阈值的值而与原始数据无关。当自第一次超过阈值的时间点起过去了30ms时，重复相同的处理，并且当数据达到1秒的数量时，从转换后的波形(阈值保持波形)对超过阈值的次数进行计数。通过使图23A的波形经受绝对值处理和峰值保持处理而产生图23B的波形。

此外，根据本实施例，通过使用按照每秒一次而提供的输出，执行基于例如任何下面条件的简单统计确定，使得实现具有高可靠性的诊断结果(步骤S509)。

(1)输出连续3次“F”。

(2)在过去10次的有效数据中，输出6次或更多次“F”。

在与(1)、(2)相对应的情况下，肯定地确定轮子产生磨平，并且最终输出“F”作为外部输出(步骤S510)，在不同于(1)、(2)的其它情况下，输出“G”作为外部输出(步骤S511)。

此外，即使当没有产生磨平时也输出“F”的情况是由于轮子和铁轨等之间的摩擦的声音噪声的影响、或者通过轴或铁轨等从产生磨平的轮子传播到正常轮子的影响的情况。与轮子产生磨平的情况相比，在这种情况下，输出“F”的频率更小，因此，可以如同在(1)、(2)中一样通过多次统计处理来执行准确的确定。

此外，当在步骤S510输出“F”作为外部输出时，通过通信网络203从串行接口213、线驱动器214输出故障信号，以从警报器等的输出装置警报轮子磨平等故障的发生。

因此，根据本实施例的故障诊断装置和故障诊断方法，在按照N旋转轮子204的时间周期期间受到低通滤波的每单位时间的振动加速度波形中，其中N从附连到轮子204的轴承箱的振动传感器201的振动加速度波形和旋转速度传感器206的轮子204旋转速度信号而导出，在当超过预先设置的阈值时、以根据旋转速度的特定时间周期保持超过阈值的状态的波形中，对超过阈值的次数进行计数，并且通过识别计数的次数与轮子的旋转数一致而警报发生轮子磨平的故障发生，因此可以通过相对简单的电路或软件准确地指定旋转部件的故障。

此外，根据本实施例，基于形成绝对值之后的所有全波整流波形而诊断故障，而没有将磨平的波形转换为包络检测波形，因此操作量小，并且可以简单地执行诊断。

此外，虽然根据本实施例，将低通滤波器(LPF)207插入在振动传感器201和模数转换器208之间，但是，根据在传感器的内部包括LPF的类型，LPF 207可以简单地由LC滤波器等构成，另外，当抑制不同于磨平的频率分量时，也可以在数字处理模块205的内部提供数字滤波器。在这种情况下，数字滤波器也可以实现为CPU的软件。

(第十实施例)

接下来，将参考图24和图25详细说明根据本发明第十实施例的故障诊断装置和故障诊断方法。尽管根据第九实施例，模/数转换处理之后的数字信号受到通过位处理的峰值保持，但是根据本实施例，在模/数转换处理之前的模拟信号的阶段执行峰值保持处理。此外，等同于第九实施例的部分附有相同的标记，并且将省略或简化其说明。

如图24的故障诊断模块的方框图所示，根据第十实施例的诊断模块220由将模拟处理的包络电路215插入在振动传感器201和ADC 208之间的构造构成。包络电路215由低通滤波器、作为绝对值电路的全波整流器217、模拟式峰值保持电路218等构成。

因此，根据本实施例，在模/数转换之前执行步骤S503和步骤S504的绝对值处理和峰值保持处理(步骤S500)，数字处理部分219执行与第九实施例的步骤S501、S502、S505到S511类似的处理，对在恒定时间周期内超过阈值的次数进行计数，并且在根据轮子旋转速度的值的情况下，通过确定该值构成磨平而输出警报信号。

根据本实施例，与第九实施例相比，虽然单独需要模拟电路，但是简化了数字化之后的处理，并且可以使得包括峰值保持电路的模数转换器208处的模/数转换的采样率变低。

具有直到约1kHz的频带的激波形由轮子的磨平构成，因此，在如同在第九实施例中一样通过经过低通滤波器207而构成的波形的情况下，除非采用约2kHz的采样率，否则存在降低碰撞加速度的峰值的担忧，然而，当如同在本实施例中一样将峰值保持电路218插入到位于模数转换器208的前级的模拟电路时，甚至通过约200Hz的采样，也能构成足够的速度来检测轮子的磨平。

另外，根据数毫秒到数十毫秒的运输工具速度范围，恰当地选择这种情况下的峰值保持电路218的时间常量(τ)。优选的是，对于通过全波整流电路217的包络检测而检测的波形，也通过将低通滤波器207插入到模数转换器208的前级来削减噪声。

此外，根据本实施例，在包络电路215的前级提供高通滤波器(HPF)216。高通滤波器216被插入，其用于消除DC分量和与其非常近似的低频分量，并且它可以是简单的AC耦合电容器。包络波形的DC分量的波动(ripple)可以由高通滤波器216抑制。

此外，虽然根据由图25中的虚线标示的波形，存在由于波动的影响而在对超过阈值的次数进行计数时产生错误操作的情况，但是可以通过改变阈值高度例如升高V_H和降低V_L来避免错误操作。根据本实施例，如图25所示，当在升高时越过V_H，并且在降低中相继地越过设为低于V_H的V_L之后构成一次计数时，甚至如虚线所示的波形也能被准确地计数。自然地，即使当通过硬件执行计数时，这样的处理也保持相同。

此外，其它构造和操作与第九实施例的类似。

(第十一实施例)

接下来，将参考图26详细说明根据本发明第十一实施例的故障诊断装置和故障诊断方法。根据本实施例，进行数字处理以替代根据第十实施例的包络电路。此外，等同于第十实施例的部分附有相同的标记，并且将省略或简化其说明。

根据第十一实施例的诊断模块230，如图26所示，位于模数转换器208的后级的数字处理部分231由DSP等的高速处理器构成，由数字高通滤波器(HPF)235消除低频分量，振幅通过振幅解码234来解码，以便由包络处理电路232的希耳伯特变换滤波器233从实数部分和虚数部分的复数信号计算均方根，以提供包络波形，此外，由数字LPF 236削减剩余噪声，由阈值计数器237对次数进行计数，并且由诊断部分238确定轮子磨平的是否存在。

如上所述构造的本实施例的数字处理部分231可以通过利用DSP等高速处理器实时地执行提供包络波形的软件，而不妨碍诊断时段。图27B的波形由生成包络波形所产生的波形构成，其中通过使由前级的高通滤波器235消除了低频分量的图27A所示的输入波形经受包络处理232并且由低通滤波器236消除噪声来生成该包络波形。类似于第十实施例，以这种方式处理的波形受到通过阈值计数237和诊断部分238而确定轮子磨平等的处理。具体地说，可以知道，通过图27B所示的波形，在1秒内生成3次激波。

此外，其它构造和操作与第十实施例的类似。

此外，本发明不局限于上述实施例，而是可以在不偏离本发明的要旨的范围内对其进行恰当的修改。

本发明的机器设备可以包括构成故障诊断对象的旋转或滑动部件，并且包括铁路运输工具的轴承装置、风力发动机的轴承装置、机床主轴的轴承装置等。

此外，旋转或滑动部件可以是滚动轴承、齿轮、轴、轮子、滚珠螺杆等的旋转部件，或者是直线导轨、直线滚珠轴承等的滑动部件，并且可以是由于损坏而生成周期性振动的部件。此外，虽然作为用于计算由于旋转部件损坏的频率分量的速度信号，使用了旋转速度信号，但是作为滑动部件的情况下的速度信号，使用移动速度信号。

此外，固定到轴承箱的滚动轴承的外环被包括在作为相对于静止构件的旋转或滑动部件的滚动轴承中。

此外，由检测部分检测的信号包括声音、振动、超声波(AE)、应力、位移、张力等，并且在这些信号中，当在包括旋转或滑动部件的机器设备中存在缺陷或故障时，该信号包括表示所述缺陷或故障的信号分量。

此外，上述实施例可以通过恰当地组合各个实施例来实施。

示例

(测试1)

通过如下使用根据本发明第一实施例的故障诊断装置来两次诊断滚动轴承的故障。作为示例1和2的滚动轴承，使用外径为62mm、内径为30mm、宽度为16mm、并且滚珠数为7的滚珠轴承，振动传感器固定到轴承箱，并且温度传感器附连到轴承外环的外周面。内环以3000min^-1旋转，并且轴承负有径向负载。

表1和表2示出了示例1中的、与图3和图4相对应的各个测量点A、B、C的振动和温度的测量值、以及在时间上的变化率(相对于前面测量值的放大因数)，表3和表4示出了示例2中的、各个测量点A、B、C的振动和温度的测量值、以及在时间上的变化率。此外，除了振动和温度测量值的调整值(设置值)(表1、表3)和变化率(表2、表4)之外，表1到表4还示出了通过使振动波形经受包络分析而得到的由于轴承损坏(脱落)的频率分量的是否存在。

[表1]

A点

B点

C点

调整值

损坏分量

振动(G)	0.24	0.67	1.5	0.48	不存在
						温度(℃)	143	141	205	172

[表2]

	A-B	B-C	调整值	损坏分量
					振动	2.8	2.3	2	不存在
温度	0.99	1.4	1.2

[表3]

	A点	B点	C点	调整值	损坏分量
						振动(G)	0.32	0.74	1.68	0.64	存在
温度(℃)	115	118	112	150

[表4]

	A-B	B-C	调整值	损坏分量
					振动	2.3	2.3	2	存在
温度	1.0	0.9	1.3

在示例1中，如表1所示，振动的测量值在B点、C点都超过调整值，并且在C点，温度的测量值也超过调整值。此外，在振动中不存在轴承的损坏分量，因此可以知道，在轴承处造成故障发作，并且可以知道，需要紧急更换轴承。此外，根据示例1，也能从表2的变化率进行类似的确定。

此外，在示例2中，如图3所示，虽然振动的测量值在B点、C点都超过参考值，但是在温度上没有识别到变化。此外，在振动中存在轴承的损坏分量，因此可以知道，在轴承处产生脱落故障。此外，根据示例2，也能从图4的变化率进行类似的确定。

因此，根据该示例，通过组合振动和温度的测量值或变化率，多次诊断以确定故障的是否存在，因此即使当如同在背景技术中一样由于突然的噪声而快速增大测量值时，也不确定故障，并且可以进行具有高于背景技术的可靠性的故障诊断。

(测试2)

这里，为了确认在使用根据本发明第二实施例的故障诊断装置时诊断结果的可靠性，如下执行测试2。在测试2中，将在外环轨道面处具有缺陷的锥形滚柱轴承(外径＝245mm，内径＝130mm，宽度＝170mm)集成到轴承箱的机座，在内环以150min^-1旋转时生成的振动由附连到该机座的压电型绝缘型加速度传感器检测dao，并且放大之后的信号受到频率分析(包络分析)以便进行比较。

图28示出了当轴承的内环处于150min^-1时，在通过使用于向轴承传递旋转的驱动电机进入非通电状态(关断状态)而依靠惯性旋转轴承时，使机座的振动经受频率分析(包络分析)的结果的示例。此外，图29示出了当轴承的内环处于150min^-1时，在通过使用于向轴承传递旋转的驱动电机进入通电状态(导通状态)而驱动旋转轴承时，使机座的振动经受频率分析(包络分析)的结果的示例。

从图28和图29可以知道，在通过让驱动电机进入非通电状态(关断状态)而依靠惯性旋转轴承时的振动波形中，显著存在多个由于外环损坏的频率分量，而在通过让驱动电机进入通电状态(导通状态)而驱动旋转轴承时的振动波形中，对驱动电机进行驱动而引起的电磁分量的影响相当大，并且生成了上述显著的噪声分量。

因此，可以知道，当旋转状态确定部分不操作旋转驱动装置时，通过检测依靠惯性旋转的范围内的振动，可以执行具有高SN比的故障诊断，而不受到振动干扰噪声的影响。

(测试3)

接下来，为了确认在使用根据本发明第三实施例的故障诊断装置时诊断结果的可靠性，如下执行测试3。在测试3中，将在外环轨道面处具有缺陷的锥形滚柱轴承(外径＝208mm，内径＝130mm，宽度＝152mm)集成到轴承箱的机座，在内环以50到2000min^-1旋转时生成的振动由附连到该机座的负荷区域的压电型绝缘型加速度传感器检测，并且放大之后的信号受到频率分析(包络分析)。

通过在各个旋转速度处是否存在使用图5的等式算出的由于外环缺陷的特征频率分量，可以确定是否检测到缺陷。

图30示出了当轴承的内环以50min^-1、100min^-1、150min^-1、300min^-1、650min^-1、1000min^-1、1500min^-1、1600min^-1旋转时，使机座的振动经受频率分析(包络分析)的结果的示例。

这里，粗线标示基于振动数据的包络频谱，并且虚线标示基于图5所示的轴承的各个设计元素的、由于外环损坏的频率分量。从该结果可以知道，虽然当内环以50min^-1、1600min^-1旋转时，不存在显著的峰值，但是在100min^-1到1500min^-1处，在由于外环损坏的频率分量上存在显著的峰值，因此外环被损坏。

表5概括了基于各个旋转速度的分析而确定故障的是否存在的结果。○表示在分析中存在由于外环缺陷的特征频率分量的情况，并且×标示不存在特征频率分量的情况。

[表5]

	旋转速度(min-1)
													50	100	150	250	350	450	550	650	1000	1500	1600	2000
	诊断结果	×	○	○	○	○	○	○	○	○	○	×													×

从上述分析结果可以知道，虽然在旋转速度为100min^-1到1500min^-1时的振动波形中，显著存在多个由于外环损坏的分量，但是在该旋转速度范围内不同于这些速度的振动波形中，不存在特征频率分量。因此，通过检测锥形滚柱轴承在该旋转速度范围内旋转时的振动，可以以高SN比诊断故障，而不受干扰噪声等的影响。

(测试4)

关于使用根据本发明第四实施例的故障诊断装置及其方法对旋转部件的故障诊断，如下示出了具体的示例。

作为示例3，图31示出了当在外环轨道面处具有缺陷的单行深槽轴承以150min^-1旋转时，在包络处理之后使机座的振动经受频率分析的结果。在附图中，粗线标示基于测量振动数据的包络频谱，并且虚线标示参考值。

从图31的结果可以诊断，在频谱中存在超过参考值的峰值分量，峰值之间的频率值与由于外环损坏的频率分量(64.4Hz)一致，因此轴承的外环被损坏。

作为示例4，图32示出了当正常单行深槽轴承以1500min^-1旋转时，在包络处理之后使机座的振动经受频率分析的结果。结果，可以知道，在频谱中不存在超过参考值的峰值分量，并且轴承不异常。

作为示例5，图33示出了当在外环轨道面处具有缺陷的单行深槽轴承实际上以2430min^-1旋转时，在包络处理之后使机座的振动经受频率分析的结果。然而，用于计算的旋转速度数据为2400min^-1，其偏离实际旋转速度，并且点划线标示基于2400min^-1的旋转速度的由于外环损坏的频率分量。

如在图33中所见到的那样，可以知道，当实际旋转速度和用于诊断的旋转速度之间的差值大时，所生成频率的高频分量显著地偏离，从而对诊断准确性产生影响。然而，可以知道，当应用本发明的诊断装置和方法时，通过使用峰值之间的频率值，而确定故障的是否存在并且指定异常部分，因此减小与实际旋转速度偏离的影响，并且进行具有优良准确性的诊断。

(测试5)

关于使用根据本发明第五实施例的故障诊断装置及其方法对旋转部件的故障诊断，将示出具体的示例。

图34示出了当在外环轨道面处具有缺陷的单行深槽轴承实际上以2430min^-1旋转时，在包络处理之后使机座的振动经受频率分析的结果。然而，用于计算的旋转速度数据为2400min^-1，其偏离实际旋转速度。在附图中，粗线示出基于测量振动数据的包络频谱，并且虚线示出参考值。此外，各个网状范围表示基于2400min^-1的旋转速度、由于外环损坏引起的频率分量及其高频波，并且比较和检查的容许宽度与频带相对应地增加。结果，超过参考值的峰值与具有可变容许宽度的、由于外环损坏的频率分量一致，因此可以诊断轴承的外环被损坏。

另一方面，图35示出了在与图34的情况相同的条件下，固定比较和检查的容许宽度(1Hz)的情况。结果，超过参考值的峰值与由于外环损坏的频率分量不一致，因此存在确定不存在故障的担忧。也就是，可以知道，当实际旋转速度和用于诊断的旋转速度之间的差值大时，所生成频率的高频分量显著地偏离，从而对诊断的准确性产生影响。

从该结果可以知道，通过基于第五实施例而执行故障诊断，可以以优良的准确性确定旋转部件的故障是否存在并且指定异常部分。

(测试6)

接下来，关于使用根据本发明第六实施例的故障诊断装置及其方法对旋转部件的故障诊断，将示出具体的示例。

作为旋转部件，准备了三种锥形滚柱轴承(A、B、C)，其虽然内外径尺寸相同(轴承外径：220mm、轴承内径：120mm、轴承宽度：150mm)，但却具有不同的内部部分的各个设计元素，并且缺陷附于这些轴承的各自外环轨道面，并且将各个轴承集成到机座。此外，在内环以200min^-1旋转时生成的振动由附连到机座的压电型绝缘型加速度传感器检测到，并且放大之后的信号受到频率分析(包络分析)，以便基于根据第六实施例的处理流程而比较。

图36示出了当旋转三种轴承时，在包络处理之后使机座的振动经受频率分析的结果。这里，粗线标示基于测量振动数据的包络频谱，并且虚线标示参考值。

此外，各个网状范围示出了基于200min^-1的旋转速度以及3种轴承(A、B、C)的内部部分的各个元素、由于外环损坏的频率分量的下限频率和上限频率的中心频率的容许宽度，并且比较和检查的容许宽度与频带相对应地增加。

根据该测试，从图5计算基于轴承的各个元素、由于外环损坏的频率分量，计算下限频率和上限频率之间的中心频率f_CL1，此外，为中心频率f_CL1提供容许宽度Δf。此外，与频带相对应地，将容许宽度Δf设为2Hz。

从该结果可以诊断，在任何轴承中都存在多个超过参考值的峰值，不过其频率不同，此外，峰值被包括在由网状范围表示的、由于外环损坏的频率内，因此，可以诊断，在这些具有不同各个元素的轴承内的任一个中，外环被损坏。

另一方面，图37示出了将第六实施例的故障诊断应用于没有损坏的正常轴承的情况。此外，轴承的各个元素与轴承A的类似。

从图37所示的结果可以诊断，在正常轴承中，由于超过参考值的显著峰值没有包括在由网状范围表示的、由于外环损坏的频率内，因此外环未被损坏。

(测试7)

接下来，虽然内部部分的各个设计元素相同，但是当旋转速度轻微变化时，通过使用第六实施例的处理流程来执行测试。

图38示出了当对锥形滚柱轴承的外环轨道面产生缺陷、由附连到机座的压电型绝缘型加速度传感器检测在内环以200min^-1和170min^-1旋转时生成的振动、并且使放大之后的信号经受频率分析(包络分析)以便比较的结果。此外，在图38中，各个网状范围示出关于基于轴承的内部部分的各个元素的、由于外环损坏的频率分量的中心频率的容许宽度，以及其高频波宽度，并且与频带相对应地增大比较和检查的容许宽度。此外，网状范围取决于改变旋转速度的宽度，并且被设置成当旋转承载宽度大时，网状范围扩大。

虽然在该状态下可以通过包括在网状范围内的分量的是否存在来执行故障诊断，但是当网状范围扩大时，包括了大量不同于轴承损坏分量的频率分量，因此，存在恶化诊断准确性的可能性。因此，根据该测试，将对应网状范围分成两个区域(A，B)，计算与区域宽度相对应的中心频率(f_CLA，f_CLB)，此外，提供关于其中心频率的容许宽度Δf。

具体地说，根据该测试，基于改变170到200min^-1的旋转速度的宽度，计算下限和上限频率以及中心频率，将容许宽度Δf设为2Hz，并且与频带相对应地将容许宽度设成较大。

结果，在200min^-1的旋转速度的情况下，在区域A中不存在由于损坏的峰值，然而，在区域B中存在峰值，因此，可以将该峰值确定为外环损坏。另一方面，在170min^-1的旋转速度的情况下，在区域A中存在由于损坏的峰值，因此，虽然在区域B中不存在峰值，但是可以确定外环被损坏。

(测试8)

接下来，关于使用根据本发明第七实施例的故障诊断装置及其方法对旋转部件的故障诊断，将示出具体的示例。

图39示出了在以200min^-1旋转在外环轨道面处具有缺陷的锥形滚柱轴承时包含噪声的情况下，在包络处理之后使机座的振动经受频率分析的结果。在附图中，粗线标示基于测量振动结果的包络频谱，虚线标示参考值(这里为有效值+6dB)，并且点划线标示基于200min^-1的旋转速度的、由于外环损坏的频率分量(f₁到f₅)。此外，网状范围示出用于计算参考值的频率范围，这里为f₁-3Hz到f₅+3Hz。从该结果可以确定，由于超过参考值的峰值与由于外环损坏的频率分量一致，因此轴承的外环被损坏。

另一方面，图40示出了用于计算参考值的频率范围由在与图39的情况相同的条件下提供的频率分析的结果的总区域构成的情况。在图40中，由于外环损坏的频率分量不超过参考值，因此存在确定不存在故障的担忧。因此，从图39和图40可以确认，通过从有限范围的测量频谱数据计算用于比较和检查的参考值，难以产生噪声的影响，并且可以进行具有优良准确性的诊断。

虽然参考具体实施例详细说明了本发明，但是本领域的技术人员应当清楚，可以以各种方式改变或修改本发明，而不偏离本发明的精神和范围。

本申请基于2004年9月13日提交的日本专利申请(日本专利申请No.2004-265009)，

2004年9月13日提交的日本专利申请(日本专利申请No.2004-265219)，

2005年1月11日提交的日本专利申请(日本专利申请No.2005-004128)，

2005年1月26日提交的日本专利申请(日本专利申请No.2005-018338)，

2005年1月26日提交的日本专利申请(日本专利申请No.2005-018339)，

2005年1月26日提交的日本专利申请(日本专利申请No.2005-018340)，

2005年6月8日提交的日本专利申请(日本专利申请No.2005-168204)，

2005年6月16日提交的日本专利申请(日本专利申请No.2005-176505)，

2005年6月16日提交的日本专利申请(日本专利申请No.2005-176507)，

在此将其内容引作参考。

工业应用性

可以在实际操作状态中诊断用于诸如铁路运输工具的轴或齿轮箱或者风力发电机的减速齿轮的机器设备的旋转或滑动部件的故障，同时确保诊断的准确性，而无需拆解机器设备。

Claims (37)

1.一种故障诊断装置，用于包括相对于静止构件的旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断装置包括：

检测部分，固定到所述旋转或滑动部件或者静止构件，并且包括振动传感器、声音传感器、超声波传感器和AE传感器中的至少一个振动系统传感器；以及温度传感器；以及

信号处理部分，用于从由检测部分输出的检测信号确定该部件的状态；

其中该信号处理部分基于振动系统传感器的测量结果和温度传感器的测量结果的组合，确定该部件的故障的是否存在、或者该故障的是否存在以及损坏程度。

2.根据权利要求1的故障诊断装置，其中计算振动系统传感器和温度传感器的测量值或者测量值在时间上的变化率至少一次；

其中该信号处理部分包括故障确定部分，用于通过将测量值或者变化率与预定值进行比较，而确定故障的是否存在、或者故障的是否存在以及损坏程度。

3.一种故障诊断装置，用于包括相对于静止构件的旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断装置包括：

驱动装置，用于驱动所述旋转或滑动部件；

检测部分，固定到该部件或静止构件，并且包括振动传感器、声音传感器、超声波传感器和AE传感器中的至少一个振动系统传感器；以及温度传感器当中的至少一个；以及

信号处理部分，用于从由检测部分输出的检测信号确定该部件的状态；

其中在该部件在预定速度范围内依靠惯性运动而不向驱动装置通电时，信号处理部分基于检测部分的振动或温度检测信号，而诊断该部件的故障。

4.一种故障诊断装置，用于包括相对于静止构件的旋转部件的机器设备，该故障诊断装置包括：

驱动装置，用于驱动以旋转该部件；

检测部分，固定到该部件或静止构件，并且包括以下中的至少一个：

振动传感器、声音传感器、超声波传感器和AE传感器中的至少一个振动系统传感器；和

温度传感器；以及

信号处理部分，用于从由检测部分输出的检测信号确定该部件的状态；

其中当该部件在100min^-1或更快和1500min^-1或更慢的旋转速度范围内旋转时，该信号处理部分基于检测部分的振动或温度检测信号，诊断该部件的故障。

5.根据权利要求4的故障诊断装置，其中当该部件在该旋转速度范围内依靠惯性旋转而不向驱动装置通电时，该信号处理部分基于检测部分的振动或温度检测信号，诊断该部件的故障。

6.根据权利要求3或5的故障诊断装置，其中通过重复通电和不通电来使用驱动装置，并且在不向驱动装置通电的情况下，该部件可依靠惯性运动。

7.根据权利要求3、5和6中的任一项的故障诊断装置，其中基于驱动装置的关断信号，而检测在不向驱动装置通电的情况下依靠惯性使该部件运动的状态。

8.根据权利要求3到7中的任一项的故障诊断装置，还包括：

旋转速度传感器，用于检测驱动装置的旋转速度，

其中与旋转速度传感器的旋转速度检测信号和检测部分的振动或温度检测信号协同地诊断该部件的故障。

9.根据权利要求1到8中的任一项的故障诊断装置，其中该信号处理部分包括：

比较和检查部分，用于将基于旋转速度信号而算出的由于部件损坏的频率分量与基于由振动系统传感器检测的信号的测量数据的频率分量进行比较；以及

故障确定部分，用于确定该部件的故障的是否存在并且指定受损部分。

10.根据权利要求9的故障诊断装置，其中该信号处理部分包括：

滤波处理部分，用于从由振动系统传感器检测的信号波形中去除不必要的频带；

包络处理部分，用于检测在受到滤波处理之后从滤波处理部分传送的波形的绝对值；以及

频率分析部分，用于分析从包络处理部分传送的波形的频率。

11.一种故障诊断装置，用于包括至少一个旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断装置包括：

至少一个检测部分，用于作为电信号输出从机器设备生成的信号；以及

信号处理部分，用于：

分析电信号的波形的频率；

提取大于参考值的频谱峰值，其中该参考值是基于通过分析频率所提供的频谱而计算的；

比较和检查峰值之间的频率与基于旋转速度信号或运动速度信号而算出的由于部件损坏的频率分量；以及

基于检查结果而确定该部件的故障的是否存在以及异常部分。

12.根据权利要求11的故障诊断装置，其中信号处理部分使检测信号经受放大处理和滤波处理中的至少一个，并且信号处理部分使这样处理过的波形经受包络处理。

13.一种故障诊断装置，用于包括至少一个旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断装置包括：

至少一个检测部分，用于作为电信号输出从机器设备生成的信号；以及

信号处理部分，用于基于每单位时间的电信号的波形超过阈值的激波频率、以及旋转速度信号或运动速度信号，而确定该部件的故障的是否存在及其异常部分。

14.根据权利要求13的故障诊断装置，其中信号处理部分使电信号波形经受滤波处理，并且将该波形转换成全时整流波形，

每当该波形超过阈值时，信号处理部分根据旋转速度信号产生以下波形，该波形被转换成在预定的时间段内使该波形保持为超过阈值的值，并且

处理部分根据每预定旋转数中该波形超过阈值的次数，通知在该部件内产生故障的可能性。

15.根据权利要求14的故障诊断装置，其中信号处理部分通过多次统计确定，根据每预定旋转数中被转换以保持阈值的波形超过阈值的次数，确定在该部件内产生故障的可能性的真或假。

16.根据权利要求11到15中的任一项的故障诊断装置，其中当该部件的旋转速度基本上恒定时，执行该信号处理部分。

17.一种故障诊断装置，用于包括至少一个旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断装置包括：

至少一个检测部分，用于作为电信号输出从机器设备生成的信号；以及

信号处理部分，用于：

分析电信号的波形的频率；

以可变容许宽度比较和检查通过分析频率而提供的测量频谱数据的频率分量与由于该部件的频率分量；以及

基于检查结果而确定该部件的故障的是否存在及其异常部分。

18.一种故障诊断装置，用于包括旋转部件的机器设备，该故障诊断装置包括：

至少一个检测部分，用于作为电信号输出从机器设备生成的信号；以及

信号处理部分，用于：

分析电信号的波形的频率；

以容许宽度比较和检查通过分析频率而提供的测量频谱数据的频率分量与由于旋转部件的频率分量；以及

基于检查结果而确定旋转部件的故障的是否存在及其异常部分；

其中将具有都是从旋转部件的旋转速度和旋转部件的尺寸规格算出的上限和下限的范围分成至少一个范围，计算所划分范围内的中心值，并且将该容许宽度至少设置为相对于中心值而给出的具有任意大小的范围，并且

其中信号处理部分至少以每个容许宽度比较和检查测量频谱数据的频率分量与由于旋转部件的频率分量。

19.根据权利要求18的故障诊断装置，其中对于旋转部件包括具有相互不同的尺寸规格的多个旋转部件的情况、和旋转部件的旋转速度变化的情况中的至少一个，给出容许宽度。

20.根据权利要求17到19中的任一项的故障诊断装置，其中当频率分量变成高频率分量时，增大容许宽度。

21.根据权利要求17到20中的任一项的故障诊断装置，其中根据频率分量的频带来增大或减小容许宽度。

22.根据权利要求17或18的故障诊断装置，其中根据旋转速度来增大或减小容许宽度。

23.一种故障诊断装置，用于具有至少一个旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断装置包括：

至少一个检测部分，用于作为电信号输出从机器设备生成的信号；以及

信号处理部分，用于：

分析电信号的波形的频率；

比较和检查通过分析频率而提供的测量频谱数据的频率分量与由于该部件的频率分量；以及

基于检查结果而确定该部件的故障的是否存在及其异常部分；

其中基于测量频谱数据的受限频率范围而计算用于比较和检查的参考值。

24.一种故障诊断装置，用于包括至少一个旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断装置包括：

至少一个检测部分，用于作为电信号输出从机器设备生成的信号；

信号处理部分，用于分析电信号的波形的频率；比较和检查通过分析频率而提供的测量频谱数据的频率分量与由于该部件的频率分量；以及基于检查结果而确定该部件的故障的是否存在及其异常部分；

存储部分，用于存储由信号处理部分诊断的诊断结果；

输出部分，用于以预定样式输出该诊断结果；以及

报告形成部分，用于基于至少一个程序而根据由输出部分输出的输出结果形成报告。

25.根据权利要求11到24中的任一项的故障诊断装置，其中该检测部分包括集成型传感器，其中除了用于检测从机器设备生成的振动的传感器之外，还将用于检测机器设备的温度的温度传感器和用于检测旋转部件的旋转速度的旋转速度传感器中的至少一个容纳在单个柜体内。

26.根据权利要求25的故障诊断装置，其中该机器设备包括构成旋转部件的轴承和用于固定该轴承的轴承箱；

其中集成型传感器固定到该轴承箱的平坦部分。

27.根据权利要求1到26中的任一项的故障诊断装置，还包括数据传送单元，其传送信号处理部分的确定结果。

28.根据权利要求1到27中的任一项的故障诊断装置，还包括微型计算机，其执行信号处理部分的处理、以及将确定结果输出到控制系统的处理。

29.根据权利要求1到28中的任一项的故障诊断装置，其中该机器设备是铁路运输工具的轴承装置。

30.根据权利要求1到28中的任一项的故障诊断装置，其中该机器设备是风力发动机的轴承装置。

31.根据权利要求1到28中的任一项的故障诊断装置，其中该机器设备是机床主轴的轴承装置。

32.一种故障诊断方法，用于包括至少一个旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断方法包括以下步骤：

检测从机器设备生成的信号，并且作为电信号输出该信号；

分析检测信号的波形的频率；

提取大于参考值的频谱峰值，其中该参考值是基于通过分析步骤提供的频谱而计算的，并且比较和检查峰值之间的频率与基于旋转速度信号或运动速度信号而算出的由于部件损坏的频率分量的步骤；以及

基于比较步骤的检查结果而确定该部件的故障的是否存在及其异常部分。

33.一种故障诊断方法，用于包括至少一个旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断方法包括以下步骤：

检测从机器设备生成的信号，并且作为电信号输出该信号；以及

基于每单位时间周期的电信号波形超过阈值的激波频率、以及旋转速度信号或运动速度信号，而确定该部件的故障的是否存在。

34.一种故障诊断方法，用于包括至少一个旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断方法包括以下步骤：

检测从机器设备生成的信号，并且作为电信号输出该信号；

分析检测信号的波形的频率；

以可变容许宽度比较和检查在分析步骤提供的测量频谱数据的频率分量与由于该部件的频率分量；以及

基于比较步骤的检查结果而确定该部件的故障的是否存在及其异常部分。

35.一种故障诊断方法，用于包括旋转部件的机器设备，该故障诊断方法包括以下步骤：

检测从机器设备生成的信号，并且作为电信号输出该信号；

分析检测信号的波形的频率；

设置至少一个容许宽度，使得：将具有都是根据旋转部件的旋转速度和旋转部件的尺寸规格算出的上限和下限的范围分成至少一个范围，计算所划分范围内的中心值，并且将容许宽度至少设置为相对于中心值而给出的具有任意大小的范围；

以至少一个容许宽度中的每一个比较和检查通过分析频率而提供的测量频谱数据的频率分量与由于旋转部件的频率分量；以及

基于比较步骤的检查结果而确定旋转部件的故障的是否存在及其异常部分。

36.一种故障诊断方法，用于包括至少一个旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断方法包括以下步骤：

检测从机器设备生成的信号，并且作为电信号输出该信号；

分析检测信号的波形的频率；

比较和检查在分析步骤提供的测量频谱数据的频率分量与由于该部件的频率分量；以及

基于比较步骤的检查结果而确定该部件的故障的是否存在及其异常部分；

其中基于测量频谱数据的受限频率范围而计算用于比较和检查的参考值。

37.一种故障诊断方法，用于包括至少一个旋转或滑动部件的机器设备，该故障诊断方法包括以下步骤：

检测从机器设备生成的信号，并且作为电信号输出该信号；

分析检测信号的波形的频率；

比较和检查在分析步骤提供的测量频谱数据的频率分量与由于该部件的频率分量；

基于比较步骤的检查结果而确定该部件的故障的是否存在及其异常部分；

存储至少通过分析、比较和确定步骤之一提供的诊断结果；

以预定样式输出诊断结果；以及

基于至少一个程序而根据通过输出步骤输出的输出结果形成报告。

Images