DE10119209B4

DE10119209B4 - Fehlerdiagnoseverfahren und -vorrichtung

Info

Publication number: DE10119209B4
Application number: DE10119209A
Authority: DE
Inventors: Hidemichi Komura; Kazuo Shibata; Kazuhiro Shimomura
Original assignee: Rion Co Ltd
Current assignee: Rion Co Ltd
Priority date: 2000-04-20
Filing date: 2001-04-19
Publication date: 2010-07-29
Anticipated expiration: 2021-04-20
Also published as: US20010037180A1; DE10119209A1; US6629058B2; JP3609982B2; JP2001304954A

Abstract

Fehlerdiagnoseverfahren, das die folgenden Schritte aufweist:
Erfassen von Schwingungswellenformen, die durch eine Maschinerie oder eine Betriebsanlage erzeugt werden;
Erhalten eines Verhältnisses (β₁) eines Maximalwerts (x_p) des Absolutwerts der Schwingungswellenformen zu einem bestimmten spezifischen Wert in einer kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve einer aus den Absolutwerten der Schwingungswellenformen erhaltenen Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion; und
Diagnostizieren des Ausmaßes eines Fehlers in der Maschinerie oder der Anlage aus der Größe des Verhältnisses (β₁).

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Diagnostizieren eines Fehlers in einem System mit Reibungsabnutzung bzw. -verschleiß bei einem Teil von Maschinen oder einer Betriebsanlage, welcher Fehler als Ergebnis einer Störung bei einem Maschinenelement, das aus einem Metall besteht, einer sich drehenden Maschine, wie beispielsweise bei Lagern und Getrieben und einem Schmiermittel, oder als Ergebnis eines Riemenschlupfes in der sich drehenden Maschine Schwingungen bei einer hohen Frequenz erzeugt.
Ein plötzliches Stilllegen von Produktionsmaschinen oder einer Produktionsanlage kann ein primärer Faktor bei einem größeren Unfall sein, oder es kann einen extrem großen ökonomischen Verlust mit sich bringen. An einem Produktionsort wird eine präventive Wartung praktiziert, um ein solches plötzliches Stilllegen zu verhindern. Als präventive Wartung zum Vermeiden eines Fehlers gibt es ein Verfahren, das ”auf einem Zustand basierende Wartung” genannt wird, welches den Zustand der Maschinen oder der Anlage durch Messen von Geräuschen oder Schwingungen erfasst, die durch die Maschinen oder die Anlage, die in Betrieb sind bzw. ist, erzeugt werden. Hier wird ein herkömmlicher Typ einer auf einem Zustand basierenden Wartung beschrieben werden, wobei eine Schwingungsmessung als Beispiel genommen wird. Wenn Schwingungen in Maschinen oder einer Anlage zum Diagnostizieren der Existenz eines Fehlers gemessen werden, wird eine Entscheidung diesbezüglich getroffen, ob die Amplitude der gemessenen Schwingung einen Referenzwert übersteigt oder nicht. Normalerweise sind zwei Arten von Referenzwerten für eine solche Entscheidung vorgesehen. Wenn die gemessene Schwingungsamplitude den kleineren der Referenzwerte übersteigt, wird dies derart angesehen, dass sie im Bereich einer Warnung ist, wobei ein Betrieb unter der Voraussetzung fortgeführt werden kann, dass häufig eine Überwachung durchgeführt wird. Andererseits wird dann, wenn die gemessene Schwingungsamplitude den größeren der Referenzwerte übersteigt, dies derart angesehen, dass sie im Bereich einer Gefahr ist, wobei der Betrieb für die Maschinen oder die Anlage, die zu reparieren sind bzw. ist, sofort stillgelegt werden muss.
Wenn der Zustand der Maschinen bzw. der Maschinerie oder der Betriebsanlage bzw. der Anlage den Warnungsbereich erreicht, wird die Zeit, zu welcher der Zustand den Gefahrenbereich erreichen wird, zuerst aus einem Diagramm abgeschätzt, das eine vergangene Tendenz von Änderungen von einem normalen Zustand in den Warnungsbereich anzeigt. Dann werden eine Produktionsplanung und eine Wartungsplanung mit der höchsten ökonomischen Effizienz durchgeführt, um die nötige Reparatur auszuführen.
Es gibt verschiedene Arten von Maschinen oder Anlagen zur Verwendung bei einer Produktion in einer Firma, für welche die Spezifikationen, wie beispielsweise die Anzahl von Umdrehungen, der elektrische Leistungsverbrauch und die Belastung mit dem Zweck einer Anwendung variieren. Es gibt auch viele Maschinen von unterschiedlichen Formen und Größen, von welchen Maschinen die Schwingungsamplitude groß oder klein ist.
Der Referenzwert für eine Entscheidung beim Diagnostizieren der Existenz eines Fehlers ist für jeden dieser Teile von Maschinen und Anlagen ein besonderer und wird durch Ansammeln einer Menge von Fall-Abtastdaten unter Fehlerzuständen sowie unter normalen Zuständen bzw. Bedingungen bestimmt.
Daher ist ein optimaler Referenzwert für eine Entscheidung nötig, um den Effekt der auf einem Zustand bzw. einer Bedingung basierenden Wartung zu zeigen.
Jedoch gibt es aufgrund dessen, dass die Fall-Abtastdaten während eines Fehlers nicht erhalten werden können, weil die Maschinen oder die Anlagen selten ausfallen, viele Firmen, die keinen Referenzwert für eine Entscheidung zum Annehmen einer auf einem Zustand basierenden Wartung bestimmen können. Es ist daher sehr viel Arbeit erforderlich, um den Referenzwert für eine Entscheidung zu bestimmen, weil es viele Arten von Maschinen oder Anlagen gibt, die zu diagnostizieren sind, und es keine Wartungstechniker mit großem Diagnosewis sen gibt, und ähnliches.
Weiterhin gibt es, obwohl eine auf einem Zustand basierende Wartung ein ökonomisch überlegenes Wartungsverfahren ist, weil es die Wartungskosten senken kann, noch viele Firmen, die den Referenzwert für eine Entscheidung zum Annehmen der auf einem Zustand basierenden Wartung nicht bestimmen können, weil der optimale Referenzwert für eine solche Entscheidung nötig ist, um eine auf einem Zustand basierende Wartung zu benutzen, wie sie oben beschrieben ist.
US 1006 H zeigt ein Signalklassierersystem zum Überwachen verschiedener elektrischer Signaleingaben, wobei eine Länge von Unterintervallen durch Teilen der gesamten Anzahl von Abtastungen, die nominell 4096 ist, durch die Anzahl von Unterintervallen erhalten wird. Für jedes Unterintervall werden eine Spitzenauslastung, eine RMS-Auslastung, eine Durchschnittsauslastung und das Spitze/RMS-Verhältnis berechnet. Dann wird die Variation jedes dieser Werte über die Unterintervalle berechnet.
In EP 0 373 943 A2 ist in Bezug auf ein Schwingungssteuerungssystem eine Formel für eine Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion angegeben.
US 5 943 634 A betrifft eine auf Zeit-Wellenform-Parametern basierende Schwingungsdatenanalyse, wobei ein Spitzenfaktor durch Teilen der maximalen Spitze durch den RMS-Wert des Signals über ein vorbestimmtes Zeitintervall berechnet wird.
Es ist eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, die oben angegebenen Probleme zu lösen, die im Stand der Technik gefunden werden, und ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Diagnostizieren eines Fehlers ohne Berücksichtigen von Spezifikationen von Maschinen, wie beispielsweise die Anzahl von Umdrehungen, den Verbrauch an elektrischer Leistung, die Belastung und das Konstruktionsmaß, zu schaffen.
Gemäß der vorliegenden Erfindung, wie sie im Anspruch 1 definiert ist, ist ein Fehlerdiagnoseverfahren geschaffen, das die folgenden Schritte aufweist:
Erfassen von Schwingungswellenformen, die durch eine Maschinerie oder eine Betriebsanlage erzeugt werden;
Erhalten eines Verhältnisses β₁ eines Maximalwerts x_p des Absolutwerts der Schwingungswellenformen zu einem bestimmten spezifischen Wert in einer kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve einer aus den Absolutwerten der Schwingungswellenformen erhaltenen Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion; und
Diagnostizieren des Ausmaßes eines Fehlers in der Maschinerie oder der Anlage aus der Größe des Verhältnisses β₁.
Gemäß der vorliegenden Erfindung, wie sie im Anspruch 2 definiert ist, ist ein Fehlerdiagnoseverfahren geschaffen, das die folgenden Schritte aufweist:
Erfassen von Schwingungswellenformen, die durch eine Maschinerie oder eine Betriebsanlage erzeugt werden;
Erhalten des Verhältnisses β₂ eines Effektivwerts σ der Schwingungswellenformen zu einem bestimmten spezifischen Wert in einer kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve einer aus den Absolutwerten der Schwingungswellenformen erhaltenen Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion; und
Diagnostizieren des Ausmaßes eines Fehlers der Maschinerie oder der Anlage aus der Größe des Verhältnisses β₂.
Gemäß der vorliegenden Erfindung, wie sie im Anspruch 3 definiert ist, ist ein Fehlerdiagnoseverfahren geschaffen, das die folgenden Schritte aufweist:
Erfassen von Schwingungswellenformen, die durch eine Maschinerie oder eine Betriebsanlage erzeugt werden;
Erhalten eines Mittelwerts dritter Potenz β₃ und eines Mittelwerts vierter Potenz β₄, die statistische Werte von Daten der Schwingungswellenformen, normalisiert mit einem bestimmten spezifischen Absolutwert in einer kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve einer aus den Absolutwerten der Schwingungswellenformen erhaltenen Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion, sind; und
Diagnostizieren des Ausmaßes eines Fehlers der Maschinerie oder der Anlage aus der Größe des Mittelwerts dritter Potenz β₃ und des Mittelwerts vierter Potenz β₄.
Gemäß der vorliegenden Erfindung, wie sie im Anspruch 4 definiert ist, ist das Fehlerdiagnoseverfahren gemäß Anspruch 1, Anspruch 2 oder Anspruch 3 geschaffen, wobei der bestimmte spezifische Absolutwert der Schwingungswellen formen in der kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve ein äquivalenter Effektivwert σ_eq von 68,3% der kumulativen Häufigkeit ist.
Gemäß der Erfindung, wie sie im Anspruch 5 definiert ist, ist eine Fehlerdiagnosevorrichtung geschaffen, die folgendes aufweist:
eine Schwingungs-Erfassungseinrichtung zum Erfassen von Schwingungswellenformen, die durch eine Maschinerie oder eine Betriebsanlage erzeugt werden;
eine Einrichtung zum Berechnen einer kumulativen Häufigkeit zum Erhalten einer kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve eines Absolutwerts der durch die Schwingungs-Erfassungseinrichtung erfassten Schwingungswellenformen;
eine Maximalwert-Erfassungseinrichtung zum Erhalten eines Maximalwerts x_p der durch die Schwingungs-Erfassungseinrichtung erfassten Schwingungswellenformen;
eine Spitzenverhältnis-Berechnungseinrichtung zum Erhalten des Spitzenverhältnisses β₁ des Maximalwerts x_p zu einem bestimmten spezifischen Wert in der durch die Einrichtung zum Berechnen einer kumulativen Häufigkeit berechneten kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve; und
eine Fehlerdiagnoseeinrichtung zum Diagnostizieren des Ausmaßes eines Fehlers der Maschinerie oder der Anlage aus der Größe des durch die Spitzenverhältnis-Berechnungseinrichtung berechneten Spitzenverhältnisses β₁.
Gemäß der vorliegenden Erfindung, wie sie im Anspruch 6 definiert ist, ist eine Fehlerdiagnosevorrichtung geschaffen, die folgendes aufweist:
eine Schwingungs-Erfassungseinrichtung zum Erfassen von Schwingungswellenformen, die durch eine Maschinerie oder eine Betriebsanlage erzeugt werden;
eine Einrichtung zum Berechnen einer kumulativen Häufigkeit zum Erhalten einer kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve eines Absolutwerts der durch die Schwingungs-Erfassungseinrichtung erfassten Schwingungswellenformen;
eine Effektivwert-Berechnungseinrichtung zum Erhalten eines Effektivwerts σ der durch die Schwingungs-Erfassungseinrichtung erfassten Schwingungswellenformen;
eine Effektivwertverhältnis-Berechnungseinrichtung zum Erhalten des Effektivwertverhältnisses β₂ des Effektivwerts σ zu einem bestimmten spezifischen Wert in der durch die Einrichtung zum Berechnen einer kumulativen Häufigkeit berechneten kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve; und
eine Fehlerdiagnoseeinrichtung zum Diagnostizieren des Ausmaßes eines Fehlers der Maschinerie oder der Anlage aus der Größe des durch die Effektivwertverhältnis-Berechnungseinrichtung berechneten Effektivwertverhältnisses β₂.
Gemäß der vorliegenden Erfindung, wie sie im Anspruch 7 definiert ist, ist eine Fehlerdiagnosevorrichtung geschaffen, die folgendes aufweist:
eine Schwingungs-Erfassungseinrichtung zum Erfassen von Schwingungswellenformen, die durch eine Maschinerie oder eine Betriebsanlage erzeugt werden;
eine Einrichtung zum Berechnen einer kumulativen Häufigkeit zum Erhalten einer kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve eines Absolutwerts der durch die Schwingungs-Erfassungseinrichtung erfassten Schwingungswellenformen;
eine Normalisierungseinrichtung zum Normalisieren der bei einem bestimmten spezifischen Wert in der durch die Einrichtung zum Berechnen einer kumulativen Häufigkeit berechneten kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve erhaltenen Schwingungswellenformen;
eine Einrichtung zum Berechnen eines Mittelwerts dritter Potenz und eines Mittelwerts vierter Potenz zum Erhalten eines Mittelwerts dritter Potenz β₃ und eines Mittelwerts vierter Potenz β₄ aus durch die Normalisierungseinrichtung normalisierten Daten; und
eine Fehlerdiagnoseeinrichtung zum Diagnostizieren des Ausmaßes eines Fehlers der Maschinerie oder der Anlage aus der Größe des Mittelwerts dritter Potenz β₃ und des Mittelwerts vierter Potenz β₄, die durch die Einrichtung zum Berechnen eines Mittelwerts dritter Potenz und eines Mittelwerts vierter Potenz berechnet sind.
Gemäß der vorliegenden Erfindung, wie sie im Anspruch 8 definiert ist, ist die Fehlerdiagnosevorrichtung gemäß Anspruch 5, Anspruch 6 oder Anspruch 7 geschaffen, wobei der bestimmte spezifische Absolutwert der Schwingungswellenformen in der kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve ein äquivalenter Effektivwert σ_eq von 68,3% der kumulativen Häufigkeit ist.
Die obigen und andere Aufgaben, Merkmale und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden aus der folgenden Beschreibung in Zusammenhang mit den beigefügten Zeichnungen klarer, wobei:
1 eine Ansicht ist, die Schwingungsbeschleunigungswellenformen (a) zeigt, die durch ein normales Lager erzeugt werden, und ihre Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion (b);
2 eine Ansicht ist, die Schwingungsbeschleunigungswellenformen (a) zeigt, die durch ein Lager erzeugt werden, bei welchem die Transmissionsoberfläche einen Defekt hat, und ihre Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion (b);
3 eine Ansicht ist, die die Beziehung zwischen einer Normalverteilung und einer Absolutwertverteilung, die durch Verarbeiten der Normalverteilung erhalten wird, erklärt;
4 eine Ansicht ist, die die Beziehung zwischen der in 3 gezeigten Absolutwertverteilung und einer kumulativen Häufigkeitsverteilung erklärt;
5 eine Ansicht ist, die die Beziehung zwischen der in 2 gezeigten Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion eines normalen Abschnitts und der Normalverteilung erklärt;
6 eine Ansicht ist, die Schwingungsbeschleunigungswellenformen zeigt, die durch ein normales Lager erzeugt werden, wobei (a) die Drehzahl von 600 U/min zeigt, (b) die Drehzahl von 1000 U/min zeigt und (c) die Drehzahl von 1400 U/min zeigt;
7 eine Ansicht ist, die Schwingungsbeschleunigungswellenformen zeigt, die durch ein Lager erzeugt werden, wobei der Außenring einen Defekt hat, wobei (a) die Drehzahl von 600 U/min zeigt, (b) die Drehzahl von 1000 U/min zeigt und (c) die Drehzahl von 1400 U/min zeigt;
8 eine Ansicht ist, die Schwingungsbeschleunigungswellenformen zeigt, die durch ein Lager mit einem mittelgroßen Defekt erzeugt werden, das mit 1400 U/min läuft; und
9 ein Blockdiagramm einer Fehlerdiagnosevorrichtung gemäß der vorliegenden Erfindung ist.
Nun werden bevorzugte Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben. 1 ist eine Ansicht, die Schwingungsbeschleunigungswellenformen (a) zeigt, die durch ein normales Lager erzeugt werden, und ihre Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion (b). 2 ist eine Ansicht, die Schwingungsbeschleunigungswellenformen (a) zeigt, die durch ein Lager erzeugt werden, bei welchem die Transmissionsoberfläche einen Defekt hat, und ihre Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion (b). 3 ist eine Ansicht, die die Beziehung zwischen einer Normalverteilung und einer Absolutwertverteilung, die durch Verarbeiten der Normalverteilung erhalten wird, erklärt. 4 ist eine Ansicht, die die Beziehung zwischen der in 3 gezeigten Absolutwertverteilung und einer kumulativen Häufigkeitsverteilung erklärt. 5 ist eine Ansicht, die die Beziehung zwischen einer in 2 gezeigten Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion eines normalen Abschnitts und der Normalverteilung erklärt. 6 ist eine Ansicht, die Schwingungsbeschleunigungswellenformen zeigt, die durch ein normales Lager erzeugt werden, und 7 ist eine Ansicht, die Schwingungsbeschleunigungswellenformen zeigt, die durch ein Lager mit einem Defekt an seinem Außenring erzeugt werden. 8 ist eine Ansicht, die Schwingungsbeschleunigungswellenformen zeigt, die durch ein Lager mit einem mittelgroßen Defekt erzeugt werden. 9 ist ein Blockdiagramm einer Fehlerdiagnosevorrichtung gemäß der vorliegenden Erfindung.
Die vorliegende Erfindung basiert auf dem Prinzip, dass eine Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion der Schwingung, die durch eine Maschinerie oder eine Anlage unter normalen Bedingungen erzeugt wird, eine Normalverteilung zeigt, während sie außerhalb einer Normalverteilung ist, wenn bei der Maschinerie oder der Anlage eine Störung auftritt oder sie in anomale Zustände eintritt.
Nun stimmt die Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion, wenn sie aus den Schwingungsbeschleunigungswellenformen (1000 Teile von Abtastdaten sind hier gezeigt) erhalten wird, die durch ein normales Lager erzeugt werden, wie es in 1(a) gezeigt ist, im Wesentlichen mit der Normalverteilung überein, wie sie in 1(b) gezeigt ist. In der Figur zeigt σ = 1 eine Standardabweichung (d. h. einen Ef fektivwert).
Ebenso gibt es eine gewisse Möglichkeit, dass das Lager aufgrund einer Roll- bzw. Walzermüdung, eines Einschließens eines Fremdstoffes oder von ähnlichem eine Störung an der Transmissionsoberfläche erzeugt. Demgemäß werden dann, wenn das Lager mit einer solchen Störung gedreht wird, Stoßschwingungen bei jedem Vorbeilaufen an der defekten Stelle (dem Defekt) erzeugt, um die Schwingungsbeschleunigungswellenformen (1000 Teile von Abtastdaten sind hier gezeigt) zu erzeugen, wie es in 2(a) gezeigt ist. Die aus den Schwingungsbeschleunigungswellenformen erhaltene Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion ist in 2(b) gezeigt.
In 2(b) kann dann, wenn σ = 1 ein Effektivwert einer Schwingung des Lagers unter normalen Bedingungen ist, die Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion p(x) als die Summe einer Normalverteilungs-Dichtefunktion q(x) welche eine normale Komponente ist, und einer Dichtefunktion r(x), welche eine Fehlerkomponente ist, ausgedrückt werden, wie es im folgenden Ausdruck (1) gezeigt ist: p(x) = q(x) + r(x) (1)
Beim normalen Verfahren ist es nicht möglich, den Effektivwert σ unter normalen Bedingungen aus einer willkürlichen Dichtefunktion p(x) zu messen.
Daher wird ein Wert, der dem Effektivwert σ unter normalen Bedingungen äquivalent ist, durch das folgende Verfahren erhalten. Zuerst kann die Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion f(x) der Normalverteilung N(μ, σ²), von welcher der Durchschnittswert μ ist und die Dispersion σ² ist, durch den folgenden Ausdruck (2) ausgedrückt werden:
Hier kann durch ein derartiges Normalisieren, daß der Durchschnittswert μ = 0 und die Dispersion σ² = 1, um N(0, 1) zu haben, die Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion durch die folgenden Ausdrücke (3) und (4) ausgedrückt werden:
Nun ändert sich, wie es in 3 gezeigt ist, selbst dann, wenn der Absolutwert der Normalverteilung so erhalten wird, dass die Absolutwertverteilung nur auf der positiven Seite ist, die Position der Standardabweichung σ = 1 nicht.
Als nächstes wird die kumulative Häufigkeitsverteilung k(x) aus der Amplitude von 0 erhalten, wie es in 4 gezeigt ist. Die kumulative Häufigkeit n bei einer Stelle der Standardabweichung σ = 1 aus der kumulativen Häufigkeitsverteilung k(x) kann durch die folgenden Ausdrücke (5) und (6) erhalten werden:
Wenn die Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion die Normalverteilung ist, ergibt sich aus dem Ausdruck (6) die kumulative Häufigkeit n bis zu der Stelle der Standardabweichung σ = 1 zu 68,3%. Anders ausgedrückt ist es möglich, zu sagen, dass der Wert von 68,3% der kumulativen Häufigkeit der Effektivwert σ in der Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion von Schwingungen ist, die durch eine normale Maschine erzeugt werden.
Beim defekten Lager, wie es in 2 gezeigt ist, ist es dann, wenn der Einfluss des Defekts auf die Stoßschwingung kleiner als 31,7% der Gesamtheit in einer stündlichen Rate ist, wenn der Wert von 68,3% bei der kumulativen Häufigkeit von der Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion dieser Schwingung erhalten wird, möglich zu sagen, dass der erhaltene Wert äquivalent zum Effektivwert σ dieses Lagers unter normalen Bedingungen ist.
Hier ist in der Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion der Schwingung der Wert von 68,3% der kumulativen Häufigkeit als ein äquivalenter Effektivwert oder ein äquivalenter quadratischer Mittelwert (äquivalenter rms: σ_eq) definiert.
5 zeigt graphisch, dass in der in 2 gezeigten Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion des defekten Lagers eine Stelle von 68,3% der kumulativen Häufigkeit und eine Stelle der Standardabweichung σ = 1 der Normalverteilung übereinstimmen. Die Korrelation ist in einem Bereich von σ = –1 ~ +1 hoch, und sie kann als die Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion durch die Schwingung unter normalen Bedingungen angesehen werden.
Wie es in den folgenden Ausdrücken (7) bis (10) gezeigt ist, ist es durch Erhalten eines Spitzenverhältnisses β₁, welches das Verhältnis eines Maximalwerts x_p des Absolutwerts der Schwingungswellenformen zu dem äquivalenten Effektivwert σ_eq ist, eines Effektivwertverhältnisses β₂, welches das Verhältnis des aus den Schwingungswellenformen erhaltenen Effektivwerts σ zu dem äquivalenten Effektivwert σ_eq ist, oder durch Normalisieren der erhaltenen Schwingungswellenformdaten mit dem äquivalenten Effektivwert σ_eq, um einen statistischen Mittelwert dritter Potenz β₃ und einen statistischen Mittelwert vierter Potenz β₄ zu erhalten, möglich, dimensionslose Verschlechterungsparameter β₁, β₂, β₃ und β₄, verglichen mit den normalen Bedingungen, zu erhalten.
Das Entscheidungskriterium wird in Bezug auf die Größe dieser dimensionslosen Verschlechterungsparameter β₁, β₂ und β₃ gebildet, wobei jeweils ein erstes Entscheidungsverfahren zum Diagnostizieren eines Fehlers durch das Entscheidungskriterium ➀ der Größe von β₁, ein zweites Entscheidungsverfahren zum Diagnostizieren des Fehlers durch das Entscheidungskriterium ➁ der Größe von β₂ und ein drittes Entscheidungsverfahren zum Diagnostizieren des Fehlers durch das Entscheidungskriterium ➂ der Größe von β₃ und β₄ gebildet werden. Die folgenden Entscheidungskriterien ➀, ➁ und ➂ werden basierend auf den normalen Betriebsfällen und den Fehlerfällen vieler Teile einer Maschinerie oder einer Anlage gebildet, die tatsächlich arbeiten.
Beim Entscheidungskriterium ➀ des ersten Entscheidungsverfahrens ist β₁ < 14 als normal definiert, ist β₁ ≧ 14 als Warnung definiert und ist β₁ ≧ 42 als Fehler definiert.
Beim Entscheidungskriterium ➁ des zweiten Entscheidungsverfahrens ist β₂ < 3 als normal definiert, ist β₂ ≧ 3 als Warnung definiert und ist β₂ ≧ 6 als Fehler definiert.
Beim Entscheidungskriterium ➂ des dritten Entscheidungsverfahrens sind β₃ < 15 und β₄ < 20 als normal definiert, sind β₃ ≧ 15 oder β₄ ≧ 20 als Warnung definiert und sind β₃ ≧ 45 oder β₄ ≧ 60 als Fehler definiert.
Da die dimensionslosen Verschlechterungsparameter β₁, β₂, β₃ und β₄ Relativwerte sind, die nicht von der Amplitude der Schwingung abhängen, können diese Entscheidungskriterien ohne Rücksicht auf die elektrische Leistung und die Anzahl von Umdrehungen bzw. die Drehzahl der Maschinerie oder der Anlage angewendet werden.
Als nächstes wird das Fehlerdiagnoseverfahren gemäß der vorliegenden Erfindung auf in 6 gezeigte Schwingungsbeschleunigungswellenformen (1000 Teile von Abtastdaten sind gezeigt) angewendet, die durch ein normales Lager erzeugt werden. In 6 sind (a) Schwingungsbeschleunigungswellenformen bei 600 U/min, sind (b) Schwingungsbeschleunigungswellenformen bei 1000 U/min und sind (c) Schwingungsbeschleunigungswellenformen bei 1400 U/min.
Bei den Schwingungsbeschleunigungswellenformen bei 600 U/min ist der Maximalwert x_p = 46, ist der Effektivwert σ = 4,59 und ist der äquivalente Effektivwert σ_eq = 3,9.
Demgemäß gilt beim Entscheidungskriterium ➀ β₁ = 11,8 und es wird als ”normal” diagnostiziert. Beim Entscheidungskriterium ➁ gilt β₂ = 1,2 und es wird als ”normal” diagnostiziert. Beim Entscheidungskriterium ➂ gilt β₃ = 0,01 und β₄ = 13,6 und diese werden als ”normal” diagnostiziert.
Bei den Schwingungsbeschleunigungswellenformen bei 1000 U/min ist der Maximalwert x_p = 75, ist der Effektivwert σ = 11,0 und ist der äquivalente Effektivwert σ_eq = 9,7.
Demgemäß gilt beim Entscheidungskriterium ➀ β₁ = 7,7 und es wird als ”normal” diagnostiziert, und gilt beim Entscheidungskriterium ➁ β₂ = 1,1, und es wird als ”normal” diagnostiziert. Beim Entscheidungskriterium ➂ gilt β₃ = –0,23 und β₄ = 6,3, und diese werden als ”normal” diagnostiziert.
Bei den Schwingungsbeschleunigungswellenformen bei 1400 U/min ist der Maximalwert x_p = 153, ist der Effektivwert σ = 20,8 und ist der äquivalente Effektivwert σ_eq = 18,2.
Demgemäß gilt beim Entscheidungskriterium ➀ β₁ = 8,4, und es wird als ”normal” diagnostiziert, und gilt beim Entscheidungskriterium ➁ β₂ = 1,1, und es wird als ”normal” diagnostiziert. Beim Entscheidungskriterium ➂ gilt β₃ = –0,47 und β₄ = 7,4, und diese werden als ”normal” diagnostiziert.
Wie es bei den oben angegebenen Beispielen gezeigt ist, ändern sich dann, wenn sich die Anzahl von Umdrehungen pro Minute bei Verwendung desselben Lagers ändert, auch der Maximalwert x_p und der Effektivwert σ des Absolutwerts der Schwingungswellenformen, die zu messen sind, merklich. Jedoch werden deshalb, weil der äquivalente Effektivwert σ_eq, der zu dieser Zeit berechnet wird, sich auch im selben Verhältnis ändert, diese alle als ”normal” diagnostiziert.
Als nächstes wird ein Fehlerdiagnoseverfahren gemäß der vorliegenden Erfindung auf die Schwingungsbeschleunigungswellenformen (1000 Teile von Abtastdaten sind gezeigt) angewendet, die durch ein Lager erzeugt werden, von welchem der Außenring eine Störung hat, wie es in 7 gezeigt ist. In 7 zeigt (a) die Schwingungsbeschleunigungswellenformen bei 600 U/min, zeigt (b) dieselben bei 1000 U/min und zeigt (c) dieselben bei 1400 U/min.
Bei den Schwingungsbeschleunigungswellenformen bei 600 U/min ist der Maximalwert x_p = 775, ist der Effektivwert σ = 53,4 und ist der äquivalente Effektivwert σ_eq = 7,0.
Demgemäß gilt beim Entscheidungskriterium ➀ β₁ = 111, und es wird als ”Fehler” diagnostiziert und gilt beim Entscheidungskriterium ➁ β₂ = 7,6, und es wird als ”Fehler” diagnostiziert. Beim Entscheidungskriterium ➂ gilt β₃ = –40,0 und β₄ = 2,0 × 10⁵, und diese werden als ”Fehler” diagnostiziert.
Bei den Schwingungsbeschleunigungswellenformen bei 1000 U/min ist der Maximalwert x_p = 2052, ist der Effektivwert σ = 290 und ist der äquivalente Effektivwert σ_eq = 18,3.
Demgemäß gilt beim Entscheidungskriterium ➀ β₁ = 112, und es wird als ”Fehler” diagnostiziert, und gilt beim Entscheidungskriterium ➁ β₂ = 15,8, und es wird als ”Fehler” diagnostiziert. Beim Entscheidungskriterium ➂ gilt β₃ = –525 und β₄ = 2,1 × 10⁶, und diese werden als ”Fehler” diagnostiziert.
Bei den Schwingungsbeschleunigungswellenformen bei 1400 U/min ist der Maximalwert x_p = 2052, ist der Effektivwert σ = 376 und ist der äquivalente Effektivwert σ_eq = 42,7.
Demgemäß gilt beim Entscheidungskriterium ➀ β₁ = 48, und es wird als ”Fehler” diagnostiziert, und gilt beim Entscheidungskriterium ➁ β₂ = 8,8, und es wird als ”Fehler” diagnostiziert. Beim Entscheidungskriterium ➂ gilt β₃ = –53,5 und β₄ = 1,3 × 10⁵, und diese werden als ”Fehler” diagnostiziert.
Bei 1000 U/min und 1400 U/min tritt eine Sättigung in einem analogen System auf. Obwohl der Maximalwert x_p der Schwingungsbeschleunigungswellenformen nicht genau ist, sind, wie es bei den vorangehenden Beispielen gezeigt ist, alle Ergeb nisse als ”Fehler” diagnostiziert worden, selbst wenn die Anzahl von Umdrehungen bei Verwendung desselben Lagers geändert wird.
Als nächstes wird ein Fehlerdiagnoseverfahren gemäß der vorliegenden Erfindung auf Schwingungsbeschleunigungswellenformen (1000 Teile von Abtastdaten sind gezeigt) angewendet, die durch ein Lager mit einem mittelgroßen Defekt erzeugt werden, wie es in 8 gezeigt ist. Hier sind Schwingungsbeschleunigungswellenformen bei 1400 U/min gezeigt.
Bei den Schwingungsbeschleunigungswellenformen bei 1400 U/min ist der Maximalwert x_p = 234, ist der Effektivwert σ = 20,9 und ist der äquivalente Effektivwert σ_eq = 15,6.
Demgemäß gilt beim Entscheidungskriterium ➀ β₁ = 15,0, und es wird als ”Warnung” diagnostiziert, und gilt beim Entscheidungskriterium ➁ β₂ = 1,3, und es wird als ”normal” diagnostiziert, während beim Entscheidungskriterium ➂ β₃ = –1,3 und β₄ = 48 gilt, und diese werden als ”Warnung” diagnostiziert.
Bei dem in 8 gezeigten Beispiel haben sowohl das erste Entscheidungsverfahren als auch das dritte Entscheidungsverfahren dieselben Diagnoseergebnisse einer ”Warnung”, aber diese sind unterschiedlich vom zweiten Entscheidungsverfahren, von welchem das Diagnoseergebnis ”normal” war. Jedoch ist zu beachten, dass dieses Beispiel innerhalb der Grenzen eines zulässigen Bereichs ist, in welchem es keine Rolle spielt, ob die Diagnose ”normal” oder ”Warnung” ist.
Auf diese Weise kann die Diagnose in einem Grenzgebiet unter diesen drei Entscheidungsverfahren (vom ersten Entscheidungsverfahren bis zum dritten Entscheidungsverfahren) unterschiedlich sein, aber das andere Entscheidungsgebiet ist sehr eng.
Um diese Gebiete enger zu machen bzw. einzugrenzen, ist es möglich, den Fehler unter Verwendung von Entscheidungsergebnissen aus den drei Entscheidungsverfahren gleichzeitig zu diagnostizieren.
Als nächstes wird eine Fehlerdiagnosevorrichtung gemäß der vorliegenden Erfindung gezeigt, wie sie in 9 gezeigt ist, welche folgendes aufweist: einen piezo elektrischen Schwingungssensor 1 zum Erfassen einer Schwingungsbeschleunigung, die durch eine Maschine erzeugt wird, ein Hochpassfilter 2 zum Durchlassen einer Frequenzkomponente, die größer als 20 kHz ist, einen Verstärker 3, ein Tiefpassfilter 4 zum Durchlassen einer Frequenzkomponente, die kleiner als 50 kHz ist, einen A/D-Wandler 5 von 12 Bits, einen Speicher (ROM) 6 zum Speichern eines Steuerprogramms und eines Verarbeitungsprogramms, einen Speicher (RAM) 7 zum Speichern von A/D-gewandelten Daten und eines Entscheidungsergebnisses, Schalter 8 zum Eingeben von Befehlen, wie beispielsweise eines Starts einer Diagnose, eine Zentralverarbeitungseinheit (CPU) 9 zur arithmetischen Verarbeitung und zum Eingeben und Ausgeben von Daten und eine Flüssigkristallanzeige 10 zum Anzeigen des Entscheidungsergebnisses.
Eine Schwingungs-Erfassungseinrichtung besteht aus dem Schwingungssensor 1, dem Hochpassfilter 2, dem Verstärker 3, dem Tiefpassfilter 4 und dem A/D-Wandler 5 und ist dazu eingerichtet, als digitales Signal eine Schwingungsbeschleunigung zu erfassen, die durch eine Maschinerie oder eine Anlage erzeugt wird, von welcher die Frequenzkomponente größer als 20 kHz und kleiner als 50 kHz ist.
Weiterhin weist eine Fehlerdiagnosevorrichtung gemäß der vorliegenden Erfindung folgendes auf: eine Einrichtung zum Berechnen einer kumulativen Häufigkeit zum Erhalten einer kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve eines Absolutwerts einer Schwingungsbeschleunigungswellenform durch den ROM 6, den RAM 7 und die CPU 9, eine Maximalwert-Erfassungseinrichtung zum Erhalten eines Maximalwerts x_p für die Schwingungsbeschleunigungswellenform, eine Effektivwert-Berechnungseinrichtung zum Erhalten eines Effektivwerts σ für die Schwingungsbeschleunigungswellenformen, eine Normalisierungseinrichtung zum Normalisieren der Schwingungsbeschleunigungswellenformen, die bei einem äquivalenten Effektivwert σ_eq erhalten werden, eine Spitzenverhältnis-Berechnungseinrichtung zum Erhalten des Spitzenverhältnisses β₁ des Maximalwerts x_p zu einem bestimmten spezifischen Wert in der kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve, der der äquivalente Effektivwert σ_eq ist, eine Effektivwertverhältnis-Berechnungseinrichtung zum Erhalten des Effektivwertverhältnisses β₂ des Effektivwerts σ zu einem bestimmten spezifischen Wert in der kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve, der der äquivalente Effektivwert σ_eq ist, eine Einrichtung zum Berechnen eines Mittelwerts dritter Potenz und eines Mittelwerts vierter Po tenz zum Erhalten eines Mittelwerts dritter Potenz β₃ und eines Mittelwerts vierter Potenz β₄ aus normalisierten Daten, eine Fehlerdiagnoseeinrichtung zum Diagnostizieren des Ausmaßes eines Fehlers der Maschinerie oder der Anlage aus der Größe des Spitzenverhältnisses β₁ oder des Effektivwertverhältnisses β₂ oder des Mittelwerts dritter Potenz β₃ und des Mittelwerts vierter Potenz β₄.
Nun wird der Betrieb der Fehlerdiagnosevorrichtung, die wie oben beschrieben aufgebaut ist, beschrieben werden.
Zuerst wird die Schwingungsbeschleunigung eines Frequenzbereichs von 20 kHz bis 50 kHz, die durch eine Maschinerie oder eine Anlage erzeugt wird, durch Durchlassen der durch den Schwingungssensor 1 erfassten Schwingungsbeschleunigung der Maschinerie oder der Anlage durch das Hochpassfilter 2, den Verstärker 3 und das Tiefpassfilter 4 erhalten.
Als nächstes wird die als analoges Signal erhaltene Schwingungsbeschleunigung durch den A/D-Wandler 5 in ein digitales Signal umgewandelt, und die digitalisierte Schwingungsbeschleunigung wird für alle 250 μs abgetastet, um 4096 Teile von Abtastdaten x_i im RAM 8 zu speichern.
Weiterhin kann ein integrierter Wert s₁ der Abtastdaten x_i durch den folgenden Ausdruck (11) erhalten werden.
Dann wird der Durchschnittswert μ(μ = s₁/4096) erhalten. Ebenso werden die Abtastdaten x_i um den Durchschnittswert μ verschoben, um eine DC- bzw. Gleichstromkomponente zu eliminieren (x_i = x_i – μ).
Als nächstes kann der quadratische integrierte Wert s₂ der Abtastdaten x_i durch den folgenden Ausdruck (12) erhalten werden. Der Effektivwert (ein mittlerer quadratischer Wert) σ(x_rms) kann auch durch den folgenden Ausdruck (13) erhalten werden.
Dann wird der Absolutwert von 4096 Teilen von Abtastdaten x_i erhalten. Der 2798-te (= 4096 × 0,683) Teil von Daten, gezählt ab dem kleinsten Absolutwert der Abtastdaten x_i, wird als der äquivalente Effektivwert σ_eq eingestellt. Weiterhin werden die Abtastdaten x_i normalisiert (x_i = x_l/σ_eq).
Ebenso wird der Maximalwert x_p des Absolutwerts der Abtastdaten x_i erhalten.
Als nächstes werden der integrierte Wert dritter Potenz bzw. Ordnung s₃ und der integrierte Wert vierter Potenz bzw. Ordnung s₄ der Abtastdaten x_i durch die folgenden Ausdrücke (14) und (15) erhalten
Als nächstes werden die dimensionslosen Verschlechterungsparameter β₁, β₂, β₃ und β₄ erhalten. Diese Parameter sind das Spitzenverhältnis β₁ = x_p/σ_ep, das Effektivwertverhältnis β₂ = σ/σ_eq, der Mittelwert dritter Potenz β₃ = s₃/4096 und der Mittelwert vierter Potenz β₄ = s₄/4096.
Dann wird durch die Entscheidungskriterien ➃ und ➄ unter gleichzeitiger Berücksichtigung der Größe jedes der dimensionslosen Verschlechterungsparameter β₁, β₂, β₃ und β₄ eine Fehlerdiagnose durchgeführt.
Wenn β₁ < 14, β₂ < 3, β₃ < 15 und β₄ < 20 (Entscheidungskriterium ➃) gilt, wird dies als ”normal” diagnostiziert.
Wenn β₁ ≧ 42, β₂ ≧ 6, β₃ ≧ 45 und β₄ ≧ 60 (Entscheidungskriterium ➄) gilt, wird dies als ”Fehler” diagnostiziert.
Wenn die Bedingungen des Entscheidungskriteriums ➃ und des Entscheidungskriteriums ➄ nicht erfüllt sind, wird dies als ”Warnung” diagnostiziert.
Das Diagnoseergebnis wird Wartungsarbeitern und anderen durch Anzeigen von ”Normal”, ”Warnung” oder ”Fehler” auf der Flüssigkristallanzeige 10 mitgeteilt.
Die vorliegende Erfindung ist somit unter Bezugnahme auf die Ausführungsbeispiele beschrieben, auf welche ein Fehlerdiagnoseverfahren und eine Fehlerdiagnosevorrichtung basierend auf einer Schwingungsmessung angewendet ist, aber es wird offensichtlich werden, dass dieselbe auf viele Arten verändert werden kann. Beispielsweise kann die vorliegende Erfindung auch auf ein Fehlerdiagnoseverfahren und eine Fehlerdiagnosevorrichtung angewendet werden, die auf verschiedenen gemessenen Signalen basieren, wie beispielsweise einen Klangdruck und eine akustische Emission (AE), die gleichzeitig erzeugt werden, wenn Schwingungen durch einen Fehler im strukturellen System einer Maschine erzeugt werden, wie beispielsweise ein Ungleichgewicht oder eine Fehlausrichtung, und verzerrte Wellenformen einer Rotationsachse.
Ebenso ist die vorliegende Erfindung bei den oben angegebenen Ausführungsbeispielen unter Bezugnahme auf ein Fehlerdiagnoseverfahren und eine Fehlerdiagnosevorrichtung beschrieben, die auf dem Wert von 68,3% der kumulativen Häufigkeitsverteilung des Absolutwerts von erhaltenen Signalwellenformdaten basieren, aber dieselbe ist nicht auf die oben beschriebenen Ausführungsbeispiele beschränkt. Beispielsweise kann die vorliegende Erfindung auf ein Fehlerdiagnoseverfahren und eine Fehlerdiagnosevorrichtung angewendet werden, die auf einem Wert mit einer kleineren Änderung zwischen den normalen Bedingungen und den Fehlerbedingungen basieren, wie beispielsweise einem Wert (einem mittleren Wert) von 50% der kumulativen Häufigkeitsverteilung.
Wie es oben beschrieben ist, ist es gemäß dem Fehlerdiagnoseverfahren der vorliegenden Erfindung deshalb, weil die Entscheidung mittels dimensionsloser Verhältnisse (d. h. des Spitzenverhältnisses β₁, des Effektivwertverhältnisses β₂, des Mittelwerts dritter Potenz β₃ und des Mittelwerts vierter Potenz β₄) getroffen wird, und nicht durch direktes Verwenden von Informationen über die Amplitude von Schwingungen, die durch eine Maschine erzeugt werden, möglich, den Fehler zu diagnostizieren, ohne dass es durch Spezifikationen beeinflusst wird, wie beispielsweise die Anzahl von Umdrehungen, den Verbrauch an elektrischer Leistung, die Belastung und die Größe der Maschine.
Gemäß der Fehlerdiagnosevorrichtung der vorliegenden Erfindung ist es deshalb, weil die Entscheidung mittels eines dimensionslosen Verhältnisses (d. h. des Spit zenverhältnisses β₁, des Effektivwertverhältnisses β₂, des Mittelwerts dritter Potenz β₃ und des Mittelwerts vierter Potenz β₄) getroffen wird, und nicht durch direktes Verwenden von Informationen über die Amplitude von Schwingungen, die durch die Maschine erzeugt werden, möglich, den Fehler zu diagnostizieren, ohne dass es durch Spezifikationen beeinflusst wird, wie beispielsweise die Anzahl von Umdrehungen, den Verbrauch an elektrischer Leistung, die Belastung und die Größe der Maschine.

Claims

Fehlerdiagnoseverfahren, das die folgenden Schritte aufweist: Erfassen von Schwingungswellenformen, die durch eine Maschinerie oder eine Betriebsanlage erzeugt werden; Erhalten eines Verhältnisses (β₁) eines Maximalwerts (x_p) des Absolutwerts der Schwingungswellenformen zu einem bestimmten spezifischen Wert in einer kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve einer aus den Absolutwerten der Schwingungswellenformen erhaltenen Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion; und Diagnostizieren des Ausmaßes eines Fehlers in der Maschinerie oder der Anlage aus der Größe des Verhältnisses (β₁).
Fehlerdiagnoseverfahren, das die folgenden Schritte aufweist: Erfassen von Schwingungswellenformen, die durch eine Maschinerie oder eine Betriebsanlage erzeugt werden; Erhalten des Verhältnisses (β₂) eines Effektivwerts (σ) der Schwingungswellenformen zu einem bestimmten spezifischen Wert in einer kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve einer aus den Absolutwerten der Schwingungswellenformen erhaltenen Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion; und Diagnostizieren des Ausmaßes eines Fehlers der Maschinerie oder der Anlage aus der Größe des Verhältnisses (β₂).
Fehlerdiagnoseverfahren, das die folgenden Schritte aufweist: Erfassen von Schwingungswellenformen, die durch eine Maschinerie oder eine Betriebsanlage erzeugt werden; Erhalten eines Mittelwerts dritter Potenz (β₃) und eines Mittelwerts vierter Potenz (β₄), die statistische Werte von Daten der Schwingungswellenformen, normalisiert mit einem bestimmten spezifischen Absolutwert in einer kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve einer aus den Absolutwerten der Schwingungswellenformen erhaltenen Amplitudenwahrscheinlichkeits-Dichtefunktion, sind; und Diagnostizieren des Ausmaßes eines Fehlers der Maschinerie oder der Anlage aus der Größe des Mittelwerts dritter Potenz (β₃) und des Mittelwerts vierter Potenz (β₄).
Fehlerdiagnoseverfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei der bestimmte spezifische Absolutwert der Schwingungswellenformen in der kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve ein äquivalenter Effektivwert (σ_eq) von 68,3% der kumulativen Häufigkeit ist.
Fehlerdiagnosevorrichtung, die folgendes aufweist: eine Schwingungs-Erfassungseinrichtung zum Erfassen von Schwingungswellenformen, die durch eine Maschinerie oder eine Betriebsanlage erzeugt werden; eine Einrichtung zum Berechnen einer kumulativen Häufigkeit zum Erhalten einer kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve eines Absolutwerts der durch die Schwingungs-Erfassungseinrichtung erfassten Schwingungswellenformen; eine Maximalwert-Erfassungseinrichtung zum Erhalten eines Maximalwerts (x_p) der durch die Schwingungs-Erfassungseinrichtung erfassten Schwingungswellenformen; eine Spitzenverhältnis-Berechnungseinrichtung zum Erhalten des Spitzenverhältnisses (β₁) des Maximalwerts (x_p) zu einem bestimmten spezifischen Wert in der durch die Einrichtung zum Berechnen einer kumulativen Häufigkeit berechneten kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve; und eine Fehlerdiagnoseeinrichtung zum Diagnostizieren des Ausmaßes eines Fehlers der Maschinerie oder der Anlage aus der Größe des durch die Spitzenverhältnis-Berechnungseinrichtung berechneten Spitzenverhältnisses (β₁).
Fehlerdiagnosevorrichtung, die folgendes aufweist: eine Schwingungs-Erfassungseinrichtung zum Erfassen von Schwingungswellenformen, die durch eine Maschinerie oder eine Betriebsanlage erzeugt werden; eine Einrichtung zum Berechnen einer kumulativen Häufigkeit zum Erhalten einer kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve eines Absolutwerts der durch die Schwingungs-Erfassungseinrichtung erfassten Schwingungswellenformen; eine Effektivwert-Berechnungseinrichtung zum Erhalten eines Effektivwerts (σ) der durch die Schwingungs-Erfassungseinrichtung erfassten Schwingungswellenformen; eine Effektivwertverhältnis-Berechnungseinrichtung zum Erhalten des Effektivwertverhältnisses (β₂) des Effektivwerts (σ) zu einem bestimmten spezifischen Wert in der durch die Einrichtung zum Berechnen einer kumulativen Häufigkeit berechneten kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve; und eine Fehlerdiagnoseeinrichtung zum Diagnostizieren des Ausmaßes eines Fehlers der Maschinerie oder der Anlage aus der Größe des durch die Effektivwertverhältnis-Berechnungseinrichtung berechneten Effektivwertverhältnisses (β₂).
Fehlerdiagnosevorrichtung, die folgendes aufweist: eine Schwingungs-Erfassungseinrichtung zum Erfassen von Schwingungswellenformen, die durch eine Maschinerie oder eine Betriebsanlage erzeugt werden; eine Einrichtung zum Berechnen einer kumulativen Häufigkeit zum Erhalten einer kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve eines Absolutwerts der durch die Schwingungs-Erfassungseinrichtung erfassten Schwingungswellenformen; eine Normalisierungseinrichtung zum Normalisieren der bei einem bestimmten spezifischen Wert in der durch die Einrichtung zum Berechnen einer kumulativen Häufigkeit berechneten kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve erhaltenen Schwingungswellenformen; eine Einrichtung zum Berechnen eines Mittelwerts dritter Potenz und eines Mittelwerts vierter Potenz zum Erhalten eines Mittelwerts dritter Potenz (β₃) und eines Mittelwerts vierter Potenz (β₄) aus durch die Normalisierungseinrichtung normalisierten Daten; und eine Fehlerdiagnoseeinrichtung zum Diagnostizieren des Ausmaßes eines Fehlers der Maschinerie oder der Anlage aus der Größe des Mittelwerts dritter Potenz (β₃) und des Mittelwerts vierter Potenz (β₄), die durch die Einrichtung zum Berechnen eines Mittelwerts dritter Potenz und eines Mittelwerts vierter Potenz berechnet sind.
Fehlerdiagnosevorrichtung nach einem der Ansprüche 5 bis 7, wobei der bestimmte spezifische Absolutwert der Schwingungswellenformen in der kumulativen Häufigkeitsverteilungskurve ein äquivalenter Effektivwert (σ_eq) von 68,3% der kumulativen Häufigkeit ist.