JP2001304954A - 故障診断方法及びその装置 - Google Patents
故障診断方法及びその装置Info
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- JP2001304954A JP2001304954A JP2000119659A JP2000119659A JP2001304954A JP 2001304954 A JP2001304954 A JP 2001304954A JP 2000119659 A JP2000119659 A JP 2000119659A JP 2000119659 A JP2000119659 A JP 2000119659A JP 2001304954 A JP2001304954 A JP 2001304954A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 機械の回転数や消費電力、負荷、構造の規模
などの仕様に全く無関係に故障診断を行うことができる
故障診断装置を提供する。 【解決手段】 機械設備が発する振動波形を検出する振
動検出手段１〜５と、この振動検出手段１〜５が検出し
た振動波形の絶対値の累積度数分布曲線を求める累積度
数算出手段６，７，９と、振動検出手段１〜５が検出し
た振動波形の最大値ｘpを求める最大値検出手段６，
７，９と、累積度数算出手段６，７，９が算出した累積
度数分布曲線における等価実効値σeqと最大値検出手段
６，７，９が算出した最大値ｘpとのピーク比β1を求め
るピーク比算出手段６，７，９と、このピーク比算出手
段６，７，９が算出したピーク比β1の大きさから機械
設備の故障の程度を診断する故障診断手段６，７，９を
備えた。
などの仕様に全く無関係に故障診断を行うことができる
故障診断装置を提供する。 【解決手段】 機械設備が発する振動波形を検出する振
動検出手段１〜５と、この振動検出手段１〜５が検出し
た振動波形の絶対値の累積度数分布曲線を求める累積度
数算出手段６，７，９と、振動検出手段１〜５が検出し
た振動波形の最大値ｘpを求める最大値検出手段６，
７，９と、累積度数算出手段６，７，９が算出した累積
度数分布曲線における等価実効値σeqと最大値検出手段
６，７，９が算出した最大値ｘpとのピーク比β1を求め
るピーク比算出手段６，７，９と、このピーク比算出手
段６，７，９が算出したピーク比β1の大きさから機械
設備の故障の程度を診断する故障診断手段６，７，９を
備えた。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、回転機械のベアリ
ングや歯車など金属と潤滑剤で成る機械要素に欠陥があ
ったり、またはベルトが滑ったりすることにより、高振
動数の振動を発生する機械設備における摩耗系の故障を
診断する故障診断方法及びその装置に関する。
ングや歯車など金属と潤滑剤で成る機械要素に欠陥があ
ったり、またはベルトが滑ったりすることにより、高振
動数の振動を発生する機械設備における摩耗系の故障を
診断する故障診断方法及びその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】生産機械設備の突発停止は、大事故の要
因となったり、あるいは極めて大きな経済的損失をもた
らす。生産現場では突発停止を避けるため予防保全が行
われている。故障回避の予防保全として運転中の機械設
備が発する音や振動を計測して、機械設備の状態を把握
する方法があり、これを状態基準保全と言う。ここで
は、振動計測を例に状態基準保全の従来技術について説
明する。
因となったり、あるいは極めて大きな経済的損失をもた
らす。生産現場では突発停止を避けるため予防保全が行
われている。故障回避の予防保全として運転中の機械設
備が発する音や振動を計測して、機械設備の状態を把握
する方法があり、これを状態基準保全と言う。ここで
は、振動計測を例に状態基準保全の従来技術について説
明する。
【０００３】機械設備の振動を計測して故障の有無を診
断する場合には、計測した振動の大きさが基準の値を超
えているか否かで判定する。通常、判定基準値は二種類
用意される。値の小さい判定基準値を超えると注意領域
で、運転を継続するが監視を頻繁に行う。値の大きい判
定基準値を超えると危険領域であり、直ちに運転を停止
させて修復が必要である。そして、機械設備の状態が注
意領域に達すると、平常状態から注意領域に変化した過
去の傾向を示した図表などから危険領域に達する時期を
推定して、経済効率の最も高い生産計画と保全計画を立
案して、修復を実施している。
断する場合には、計測した振動の大きさが基準の値を超
えているか否かで判定する。通常、判定基準値は二種類
用意される。値の小さい判定基準値を超えると注意領域
で、運転を継続するが監視を頻繁に行う。値の大きい判
定基準値を超えると危険領域であり、直ちに運転を停止
させて修復が必要である。そして、機械設備の状態が注
意領域に達すると、平常状態から注意領域に変化した過
去の傾向を示した図表などから危険領域に達する時期を
推定して、経済効率の最も高い生産計画と保全計画を立
案して、修復を実施している。
【０００４】企業にある生産機械設備は、その目的に応
じて回転数や消費電力(パワー)、負荷など仕様が異な
り、形状も大型・小型があり、振動の大きい機械や小さ
い機械などと種々雑多な種類の機械設備がある。故障の
有無を診断するための判定基準値は、これら機械設備に
固有のものであり、平常状態の他に故障状態の多くの事
例データを蓄積して決定される。状態基準保全の効果を
発揮させるためには、最適な判定基準値が必要である。
じて回転数や消費電力(パワー)、負荷など仕様が異な
り、形状も大型・小型があり、振動の大きい機械や小さ
い機械などと種々雑多な種類の機械設備がある。故障の
有無を診断するための判定基準値は、これら機械設備に
固有のものであり、平常状態の他に故障状態の多くの事
例データを蓄積して決定される。状態基準保全の効果を
発揮させるためには、最適な判定基準値が必要である。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかし、故障が希なた
めに故障時の事例データが得られないとか、対象機械設
備の種類が多すぎて判定基準を決定するまでに膨大な労
力が必要であるとか、故障診断知識の豊富な保全技術者
が不在なため故障事例データが採取できないとか、種々
の理由で判定基準値を決められずに状態基準保全を採用
できない企業も多い。また、状態基準保全は保全費用を
低く押さえられ、経済的に優れた保全方法であるが、前
述のように状態基準保全を活用するためには最適な判定
基準が必要であるため、この判定基準を決められないで
状態基準保全を採用できない企業も多い。
めに故障時の事例データが得られないとか、対象機械設
備の種類が多すぎて判定基準を決定するまでに膨大な労
力が必要であるとか、故障診断知識の豊富な保全技術者
が不在なため故障事例データが採取できないとか、種々
の理由で判定基準値を決められずに状態基準保全を採用
できない企業も多い。また、状態基準保全は保全費用を
低く押さえられ、経済的に優れた保全方法であるが、前
述のように状態基準保全を活用するためには最適な判定
基準が必要であるため、この判定基準を決められないで
状態基準保全を採用できない企業も多い。
【０００６】本発明は、従来の技術が有するこのような
問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とすると
ころは、機械の回転数や消費電力、負荷、構造の規模な
どの仕様に全く無関係に故障診断を行うことができる故
障診断方法及びその装置を提供しようとするものであ
る。
問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とすると
ころは、機械の回転数や消費電力、負荷、構造の規模な
どの仕様に全く無関係に故障診断を行うことができる故
障診断方法及びその装置を提供しようとするものであ
る。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決すべく請
求項１に係る発明は、機械設備が発する振動波形を検出
し、この振動波形の絶対値の累積度数分布曲線における
ある特定値と、前記振動波形の最大値（ｘp）との比
（β1）を求め、その比（β1）の大きさから機械設備の
故障の程度を診断するものである。
求項１に係る発明は、機械設備が発する振動波形を検出
し、この振動波形の絶対値の累積度数分布曲線における
ある特定値と、前記振動波形の最大値（ｘp）との比
（β1）を求め、その比（β1）の大きさから機械設備の
故障の程度を診断するものである。
【０００８】請求項２に係る発明は、機械設備が発する
振動波形を検出し、この振動波形の絶対値の累積度数分
布曲線におけるある特定値と、前記振動波形の実効値
（σ）との比（β2）を求め、その比（β2）の大きさか
ら機械設備の故障の程度を診断するものである。
振動波形を検出し、この振動波形の絶対値の累積度数分
布曲線におけるある特定値と、前記振動波形の実効値
（σ）との比（β2）を求め、その比（β2）の大きさか
ら機械設備の故障の程度を診断するものである。
【０００９】請求項３に係る発明は、機械設備が発する
振動波形を検出し、この振動波形の絶対値の累積度数分
布曲線におけるある特定値で得られた振動波形を正規化
したデータから統計値である三乗平均値（β3）と四乗
平均値（β4）を求め、その三乗平均値（β3）と四乗平
均値（β4）の大きさから機械設備の故障の程度を診断
するものである。
振動波形を検出し、この振動波形の絶対値の累積度数分
布曲線におけるある特定値で得られた振動波形を正規化
したデータから統計値である三乗平均値（β3）と四乗
平均値（β4）を求め、その三乗平均値（β3）と四乗平
均値（β4）の大きさから機械設備の故障の程度を診断
するものである。
【００１０】請求項４に係る発明は、請求項１、２又は
３記載の故障診断方法において、前記振動波形の絶対値
の累積度数分布曲線におけるある特定値を、累積度数６
８．３％の値（等価実効値：σeq）にしたものである。
３記載の故障診断方法において、前記振動波形の絶対値
の累積度数分布曲線におけるある特定値を、累積度数６
８．３％の値（等価実効値：σeq）にしたものである。
【００１１】請求項５に係る発明は、機械設備が発する
振動波形を検出する振動検出手段と、この振動検出手段
が検出した振動波形の絶対値の累積度数分布曲線を求め
る累積度数算出手段と、前記振動検出手段が検出した振
動波形の最大値（ｘp）を求める最大値検出手段と、前
記累積度数算出手段が算出した累積度数分布曲線におけ
るある特定値と前記最大値検出手段が算出した最大値
（ｘp）とのピーク比（β1）を求めるピーク比算出手段
と、このピーク比算出手段が算出したピーク比（β1）
の大きさから機械設備の故障の程度を診断する故障診断
手段を備えたものである。
振動波形を検出する振動検出手段と、この振動検出手段
が検出した振動波形の絶対値の累積度数分布曲線を求め
る累積度数算出手段と、前記振動検出手段が検出した振
動波形の最大値（ｘp）を求める最大値検出手段と、前
記累積度数算出手段が算出した累積度数分布曲線におけ
るある特定値と前記最大値検出手段が算出した最大値
（ｘp）とのピーク比（β1）を求めるピーク比算出手段
と、このピーク比算出手段が算出したピーク比（β1）
の大きさから機械設備の故障の程度を診断する故障診断
手段を備えたものである。
【００１２】請求項６に係る発明は、機械設備が発する
振動波形を検出する振動検出手段と、この振動検出手段
が検出した振動波形の絶対値の累積度数分布曲線を求め
る累積度数算出手段と、前記振動検出手段が検出した振
動波形の実効値（σ）を求める実効値算出手段と、前記
累積度数算出手段が算出した累積度数分布曲線における
ある特定値と前記実効値算出手段が算出した実効値
（σ）との実効値比（β2）を求める実効値比算出手段
と、この実効値比算出手段が算出した実効値比（β 2）
の大きさから機械設備の故障の程度を診断する故障診断
手段を備えたものである。
振動波形を検出する振動検出手段と、この振動検出手段
が検出した振動波形の絶対値の累積度数分布曲線を求め
る累積度数算出手段と、前記振動検出手段が検出した振
動波形の実効値（σ）を求める実効値算出手段と、前記
累積度数算出手段が算出した累積度数分布曲線における
ある特定値と前記実効値算出手段が算出した実効値
（σ）との実効値比（β2）を求める実効値比算出手段
と、この実効値比算出手段が算出した実効値比（β 2）
の大きさから機械設備の故障の程度を診断する故障診断
手段を備えたものである。
【００１３】請求項７に係る発明は、機械設備が発する
振動波形を検出する振動検出手段と、この振動検出手段
が検出した振動波形の絶対値の累積度数分布曲線を求め
る累積度数算出手段と、この前記累積度数算出手段が算
出した累積度数分布曲線におけるある特定値で得られた
振動波形を正規化する正規化手段と、この正規化手段が
正規化したデータから三乗平均値（β3）と四乗平均値
（β4）を求める三乗・四乗平均値算出手段と、この三
乗・四乗平均値算出手段が算出した三乗平均値（β3）
と四乗平均値（β4）の大きさから機械設備の故障の程
度を診断する故障診断手段を備えたものである。
振動波形を検出する振動検出手段と、この振動検出手段
が検出した振動波形の絶対値の累積度数分布曲線を求め
る累積度数算出手段と、この前記累積度数算出手段が算
出した累積度数分布曲線におけるある特定値で得られた
振動波形を正規化する正規化手段と、この正規化手段が
正規化したデータから三乗平均値（β3）と四乗平均値
（β4）を求める三乗・四乗平均値算出手段と、この三
乗・四乗平均値算出手段が算出した三乗平均値（β3）
と四乗平均値（β4）の大きさから機械設備の故障の程
度を診断する故障診断手段を備えたものである。
【００１４】請求項８に係る発明は、請求項５、６又は
７記載の故障診断装置において、前記振動波形の絶対値
の累積度数分布曲線におけるある特定値を、累積度数６
８．３％の値（等価実効値：σeq）にしたものである。
７記載の故障診断装置において、前記振動波形の絶対値
の累積度数分布曲線におけるある特定値を、累積度数６
８．３％の値（等価実効値：σeq）にしたものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】以下に本発明の実施の形態を添付
図面に基づいて説明する。ここで、図１は正常なベアリ
ングが発する振動加速度波形（ａ）とその振幅確率密度
関数（ｂ）を表す図、図２は転送面に傷のあるベアリン
グが発する振動加速度波形（ａ）とその振幅確率密度関
数（ｂ）を表す図、図３は正規分布と正規分布の絶対値
処理した絶対値分布の関係を説明した図、図４は図３に
示す絶対値分布と累積度数分布の関係を説明した図、図
５は図２に示す正常部の振幅確率密度関数と正規分布の
関係を説明した図、図６は正常なベアリングが発する振
動加速度波形を表す図、図７は外輪に欠陥のあるベアリ
ングが発する振動加速度波形を表す図、図８は中程度の
傷があるベアリングが発する振動加速度波形を表す図、
図９は本発明に係る故障診断装置の構成図である。
図面に基づいて説明する。ここで、図１は正常なベアリ
ングが発する振動加速度波形（ａ）とその振幅確率密度
関数（ｂ）を表す図、図２は転送面に傷のあるベアリン
グが発する振動加速度波形（ａ）とその振幅確率密度関
数（ｂ）を表す図、図３は正規分布と正規分布の絶対値
処理した絶対値分布の関係を説明した図、図４は図３に
示す絶対値分布と累積度数分布の関係を説明した図、図
５は図２に示す正常部の振幅確率密度関数と正規分布の
関係を説明した図、図６は正常なベアリングが発する振
動加速度波形を表す図、図７は外輪に欠陥のあるベアリ
ングが発する振動加速度波形を表す図、図８は中程度の
傷があるベアリングが発する振動加速度波形を表す図、
図９は本発明に係る故障診断装置の構成図である。
【００１６】本発明は、平常状態における機械設備から
生じる振動の振幅確率密度関数は正規分布であり、故障
や異常状態になると正規分布から外れることを基本原理
としている。
生じる振動の振幅確率密度関数は正規分布であり、故障
や異常状態になると正規分布から外れることを基本原理
としている。
【００１７】そこで、図１（ａ）に示すような、正常な
ベアリングが発する振動加速度波形（１０００個分のサ
ンプリングデータを示す）から、その振幅確率密度関数
を求めると、図１（ｂ）に示すように、正規分布とほぼ
合致する。図中、σ＝１は標準偏差（実効値）を表わ
す。
ベアリングが発する振動加速度波形（１０００個分のサ
ンプリングデータを示す）から、その振幅確率密度関数
を求めると、図１（ｂ）に示すように、正規分布とほぼ
合致する。図中、σ＝１は標準偏差（実効値）を表わ
す。
【００１８】また、ベアリングは転がり疲れや、異物混
入などで転送面に欠陥が生じることがあり、欠陥のある
ベアリングを回転させると欠陥個所（傷）を通過する度
毎に衝撃振動を発生して図２（ａ）に示すような振動加
速度波形（１０００個分のサンプリングデータを示す）
が生じる。この振動加速度波形から、その振幅確率密度
関数を求めると、図２（ｂ）に示すようになる。
入などで転送面に欠陥が生じることがあり、欠陥のある
ベアリングを回転させると欠陥個所（傷）を通過する度
毎に衝撃振動を発生して図２（ａ）に示すような振動加
速度波形（１０００個分のサンプリングデータを示す）
が生じる。この振動加速度波形から、その振幅確率密度
関数を求めると、図２（ｂ）に示すようになる。
【００１９】図２（ｂ）で、σ＝１を、このベアリング
の正常時での振動の実効値とすれば、この振幅確率密度
関数ｐ（ｘ）は、次式（１）に示すように、正常成分で
ある正規分布密度関数ｑ（ｘ）と故障成分である密度関
数ｒ（ｘ）との和で表わすことができる。
の正常時での振動の実効値とすれば、この振幅確率密度
関数ｐ（ｘ）は、次式（１）に示すように、正常成分で
ある正規分布密度関数ｑ（ｘ）と故障成分である密度関
数ｒ（ｘ）との和で表わすことができる。
【００２０】ｐ（ｘ）＝ｑ（ｘ）＋ｒ（ｘ）
（１）
（１）
【００２１】通常の方法では、任意の密度関数ｐ（ｘ）
から正常時の実効値σを計測することはできない。そこ
で、以下の手法で正常時の実効値σと等価な値を求め
る。先ず、平均値がμ、分散がσ2の正規分布Ｎ（μ，
σ2）の振幅確率密度関数ｆ（ｘ）は、次式（２）で表
される。
から正常時の実効値σを計測することはできない。そこ
で、以下の手法で正常時の実効値σと等価な値を求め
る。先ず、平均値がμ、分散がσ2の正規分布Ｎ（μ，
σ2）の振幅確率密度関数ｆ（ｘ）は、次式（２）で表
される。
【００２２】
【数１】
【００２３】ここで、平均値μ＝０、分散σ2＝１とし
て正規化し、Ｎ（０，１）とすると、振幅確率密度関数
は、次式（３），（４）で表される。
て正規化し、Ｎ（０，１）とすると、振幅確率密度関数
は、次式（３），（４）で表される。
【００２４】
【数２】
【００２５】そして、図３に示すように、正規分布の絶
対値を求め、正側だけの絶対値分布としても、標準偏差
σ＝１の位置は変わらない。次に、振幅が０からの累積
度数分布ｋ（ｘ）を求めると、図４に示すようになる。
累積度数分布ｋ（ｘ）から標準偏差σ＝１の点の累積度
数ｎを、次式（５），（６）より求める。
対値を求め、正側だけの絶対値分布としても、標準偏差
σ＝１の位置は変わらない。次に、振幅が０からの累積
度数分布ｋ（ｘ）を求めると、図４に示すようになる。
累積度数分布ｋ（ｘ）から標準偏差σ＝１の点の累積度
数ｎを、次式（５），（６）より求める。
【００２６】
【数３】
【００２７】振幅確率密度関数が正規分布の場合、標準
偏差σ＝１の点までの累積度数ｎは、式（６）より、６
８．３％である。これを言い換えれば、正常な機械が発
する振動の振幅確率密度関数において、累積度数の６
８．３％の値が実効値σであると言える。
偏差σ＝１の点までの累積度数ｎは、式（６）より、６
８．３％である。これを言い換えれば、正常な機械が発
する振動の振幅確率密度関数において、累積度数の６
８．３％の値が実効値σであると言える。
【００２８】図２に示す傷のあるベアリングで、傷によ
る衝撃振動の影響が時間率で全体の３１．７％以下であ
るならば、この振動の振幅確率密度関数から累積度数で
６８．３％の値を求めると、その値はこのベアリングの
正常状態時の実効値σに等価であると言える。そこで、
振動の振幅確率密度関数において、累積度数が６８．３
％の値を等価実効値（Equivalent rms :σeq）と定義す
る。
る衝撃振動の影響が時間率で全体の３１．７％以下であ
るならば、この振動の振幅確率密度関数から累積度数で
６８．３％の値を求めると、その値はこのベアリングの
正常状態時の実効値σに等価であると言える。そこで、
振動の振幅確率密度関数において、累積度数が６８．３
％の値を等価実効値（Equivalent rms :σeq）と定義す
る。
【００２９】図５は、図２に示した傷のあるベアリング
の振幅確率密度関数において、累積度数６８．３％の点
と、正規分布の標準偏差σ＝１の点を一致するように図
示化したものである。σ＝−１〜＋１の範囲で相関が高
く、正常状態の振動による振幅確率密度関数と見なすこ
とができる。
の振幅確率密度関数において、累積度数６８．３％の点
と、正規分布の標準偏差σ＝１の点を一致するように図
示化したものである。σ＝−１〜＋１の範囲で相関が高
く、正常状態の振動による振幅確率密度関数と見なすこ
とができる。
【００３０】そして、次式（７）〜（１０）に示すよう
に、振動波形の絶対値の最大値ｘpと等価実効値σeqと
の比であるピーク比β1、振動波形から得られた実効値
σと等価実効値σeqとの比である実効値比β2、或いは
得られた振動波形データを等価実効値σeqで正規化して
から統計的な三乗平均値β3と四乗平均値β4を求めるこ
とで、正常時状態と比較した無次元の劣化パラメータβ
1，β2，β3，β4を得ることができる。
に、振動波形の絶対値の最大値ｘpと等価実効値σeqと
の比であるピーク比β1、振動波形から得られた実効値
σと等価実効値σeqとの比である実効値比β2、或いは
得られた振動波形データを等価実効値σeqで正規化して
から統計的な三乗平均値β3と四乗平均値β4を求めるこ
とで、正常時状態と比較した無次元の劣化パラメータβ
1，β2，β3，β4を得ることができる。
【００３１】
【数４】
【００３２】これらの無次元劣化パラメータβ1，β2，
β3，β4の大きさに対して判定基準を定め、β1の大き
さの判定基準で故障の診断を行う第１判定法、β2の
大きさの判定基準で故障の診断を行う第２判定法、β
3とβ4の大きさの判定基準で故障の診断を行う第３判
定法を設定した。実際に稼動している多くの機械設備の
平常稼動事例と故障事例を基に、次のような判定基準
，，を定めた。
β3，β4の大きさに対して判定基準を定め、β1の大き
さの判定基準で故障の診断を行う第１判定法、β2の
大きさの判定基準で故障の診断を行う第２判定法、β
3とβ4の大きさの判定基準で故障の診断を行う第３判
定法を設定した。実際に稼動している多くの機械設備の
平常稼動事例と故障事例を基に、次のような判定基準
，，を定めた。
【００３３】第１判定法の判定基準では、β1＜１４
で平常、β1≧１４で注意、β1≧４２で故障とする。第
２判定法の判定基準では、β2＜３で平常、β2≧３で
注意、β2≧６で故障とする。第３判定法の判定基準
では、β3＜１５且つβ4＜２０で平常、β3≧１５又は
β4≧２０で注意、β3≧４５又はβ4≧６０で故障とす
る。
で平常、β1≧１４で注意、β1≧４２で故障とする。第
２判定法の判定基準では、β2＜３で平常、β2≧３で
注意、β2≧６で故障とする。第３判定法の判定基準
では、β3＜１５且つβ4＜２０で平常、β3≧１５又は
β4≧２０で注意、β3≧４５又はβ4≧６０で故障とす
る。
【００３４】無次元劣化パラメータβ1，β2，β3，β4
は、振動の大きさによらない相対値であるので、この判
定基準，，は、機械設備の電力や回転数に依存せ
ずに適用できる。
は、振動の大きさによらない相対値であるので、この判
定基準，，は、機械設備の電力や回転数に依存せ
ずに適用できる。
【００３５】次に、本発明に係る故障診断方法を、図６
に示す正常なベアリングが発する振動加速度波形（１０
００個分のサンプリングデータを示す）について適用す
る。図６において、（ａ）は回転数が６００ｒｐｍ、
（ｂ）は回転数が１０００ｒｐｍ、（ｃ）は回転数が１
４００ｒｐｍの場合の振動加速度波形である。
に示す正常なベアリングが発する振動加速度波形（１０
００個分のサンプリングデータを示す）について適用す
る。図６において、（ａ）は回転数が６００ｒｐｍ、
（ｂ）は回転数が１０００ｒｐｍ、（ｃ）は回転数が１
４００ｒｐｍの場合の振動加速度波形である。
【００３６】回転数が６００ｒｐｍ時の振動加速度波形
では、最大値ｘp＝４６、実効値σ＝４．５９、等価実
効値σeq＝３．９である。従って、判定基準では、β
1＝１１．８となり「平常」、判定基準では、β2＝
１．２となり「平常」、判定基準では、β3＝０．０
１，β4＝１３．６となり「平常」と診断される。
では、最大値ｘp＝４６、実効値σ＝４．５９、等価実
効値σeq＝３．９である。従って、判定基準では、β
1＝１１．８となり「平常」、判定基準では、β2＝
１．２となり「平常」、判定基準では、β3＝０．０
１，β4＝１３．６となり「平常」と診断される。
【００３７】回転数が１０００ｒｐｍ時の振動加速度波
形では、最大値ｘp＝７５、実効値σ＝１１．０、等価
実効値σeq＝９．７である。従って、判定基準では、
β1＝７．７となり「平常」、判定基準では、β2＝
１．１となり「平常」、判定基準では、β3＝−０．
２３，β4＝６．３となり「平常」と診断される。
形では、最大値ｘp＝７５、実効値σ＝１１．０、等価
実効値σeq＝９．７である。従って、判定基準では、
β1＝７．７となり「平常」、判定基準では、β2＝
１．１となり「平常」、判定基準では、β3＝−０．
２３，β4＝６．３となり「平常」と診断される。
【００３８】回転数が１４００ｒｐｍ時の振動加速度波
形では、最大値ｘp＝１５３、実効値σ＝２０．８、等
価実効値σeq＝１８．２である。従って、判定基準で
は、β1＝８．４となり「平常」、判定基準では、β2
＝１．１となり「平常」、判定基準では、β3＝−
０．４７，β4＝７．４となり「平常」と診断される。
形では、最大値ｘp＝１５３、実効値σ＝２０．８、等
価実効値σeq＝１８．２である。従って、判定基準で
は、β1＝８．４となり「平常」、判定基準では、β2
＝１．１となり「平常」、判定基準では、β3＝−
０．４７，β4＝７．４となり「平常」と診断される。
【００３９】以上の例が示すように同じベアリングで、
回転数が変わると計測される振動波形の絶対値の最大値
ｘpと実効値σも大きく変化するが、それに伴い算出さ
れる等価実効値σeqも同様な比率で変化しているため、
全て「平常」と診断された。
回転数が変わると計測される振動波形の絶対値の最大値
ｘpと実効値σも大きく変化するが、それに伴い算出さ
れる等価実効値σeqも同様な比率で変化しているため、
全て「平常」と診断された。
【００４０】次に、本発明に係る故障診断方法を、図７
に示す外輪欠陥のあるベアリングが発する振動加速度波
形（１０００個分のサンプリングデータを示す）につい
て適用する。図７において、（ａ）は回転数が６００ｒ
ｐｍ、（ｂ）は回転数が１０００ｒｐｍ、（ｃ）は回転
数が１４００ｒｐｍの場合の振動加速度波形である。
に示す外輪欠陥のあるベアリングが発する振動加速度波
形（１０００個分のサンプリングデータを示す）につい
て適用する。図７において、（ａ）は回転数が６００ｒ
ｐｍ、（ｂ）は回転数が１０００ｒｐｍ、（ｃ）は回転
数が１４００ｒｐｍの場合の振動加速度波形である。
【００４１】回転数が６００ｒｐｍ時の振動加速度波形
では、最大値ｘp＝７７５、実効値σ＝５３．４、等価
実効値σeq＝７．０である。従って、判定基準では、
β1＝１１１となり「故障」、判定基準では、β2＝
７．６となり「故障」、判定基準では、β3＝−４
０．０，β4＝２．０×１０5となり「故障」と診断され
る。
では、最大値ｘp＝７７５、実効値σ＝５３．４、等価
実効値σeq＝７．０である。従って、判定基準では、
β1＝１１１となり「故障」、判定基準では、β2＝
７．６となり「故障」、判定基準では、β3＝−４
０．０，β4＝２．０×１０5となり「故障」と診断され
る。
【００４２】回転数が１０００ｒｐｍ時の振動加速度波
形では、最大値ｘp＝２０５２、実効値σ＝２９０、等
価実効値σeq＝１８．３である。従って、判定基準で
は、β1＝１１２となり「故障」、判定基準では、β2
＝１５．８となり「故障」、判定基準では、β3＝−
５２５，β4＝２．１×１０6となり「故障」と診断され
る。
形では、最大値ｘp＝２０５２、実効値σ＝２９０、等
価実効値σeq＝１８．３である。従って、判定基準で
は、β1＝１１２となり「故障」、判定基準では、β2
＝１５．８となり「故障」、判定基準では、β3＝−
５２５，β4＝２．１×１０6となり「故障」と診断され
る。
【００４３】回転数が１４００ｒｐｍ時の振動加速度波
形では、最大値ｘp＝２０５２、実効値σ＝３７６、等
価実効値σeq＝４２．７である。従って、判定基準で
は、β1＝４８となり「故障」、判定基準では、β2＝
８．８となり「故障」、判定基準では、β3＝−５
３．５，β4＝１．３×１０ 5となり「故障」と診断され
る。
形では、最大値ｘp＝２０５２、実効値σ＝３７６、等
価実効値σeq＝４２．７である。従って、判定基準で
は、β1＝４８となり「故障」、判定基準では、β2＝
８．８となり「故障」、判定基準では、β3＝−５
３．５，β4＝１．３×１０ 5となり「故障」と診断され
る。
【００４４】１０００ｒｐｍと１４００ｒｐｍではアナ
ログ系で飽和状態となり、振動加速度波形の最大値ｘp
が正確では無かったが、以上の例が示すように、同じベ
アリングで回転数が変わっても診断結果は全て「故障」
と診断された。
ログ系で飽和状態となり、振動加速度波形の最大値ｘp
が正確では無かったが、以上の例が示すように、同じベ
アリングで回転数が変わっても診断結果は全て「故障」
と診断された。
【００４５】次に、本発明に係る故障診断方法を、図８
に示す中程度傷のベアリングが発する振動加速度波形
（１０００個分のサンプリングデータを示す）について
適用する。回転数が１４００ｒｐｍの場合の振動加速度
波形である。
に示す中程度傷のベアリングが発する振動加速度波形
（１０００個分のサンプリングデータを示す）について
適用する。回転数が１４００ｒｐｍの場合の振動加速度
波形である。
【００４６】回転数が１４００ｒｐｍ時の振動加速度波
形では、最大値ｘp＝２３４、実効値σ＝２０．９、等
価実効値σeq＝１５．６である。従って、判定基準で
は、β1＝１５．０となり「注意」、判定基準では、
β2＝１．３となり「平常」、判定基準では、β3＝−
１．３，β4＝４８となり「注意」と診断される。
形では、最大値ｘp＝２３４、実効値σ＝２０．９、等
価実効値σeq＝１５．６である。従って、判定基準で
は、β1＝１５．０となり「注意」、判定基準では、
β2＝１．３となり「平常」、判定基準では、β3＝−
１．３，β4＝４８となり「注意」と診断される。
【００４７】図８に示す例では、第１判定法と第３判定
法では診断結果が「注意」で一致するものの、第２判定
法の診断結果「平常」とは異なる事例となったが、本例
は「平常」と診断しても、「注意」と診断しても差し支
えのない範囲であった。このように、三つの判定法（第
１判定法〜第３判定法）の境界領域では、異なる診断を
することがあるが、その異判定領域は狭い範囲である。
この領域をさらに狭めるために、三つの判定法による判
定結果を同時に用いて故障診断を行うことができる。
法では診断結果が「注意」で一致するものの、第２判定
法の診断結果「平常」とは異なる事例となったが、本例
は「平常」と診断しても、「注意」と診断しても差し支
えのない範囲であった。このように、三つの判定法（第
１判定法〜第３判定法）の境界領域では、異なる診断を
することがあるが、その異判定領域は狭い範囲である。
この領域をさらに狭めるために、三つの判定法による判
定結果を同時に用いて故障診断を行うことができる。
【００４８】次に、本発明に係る故障診断装置は、図９
に示すように、機械が発する振動加速度を検出する圧電
式の振動センサ１と、２０ｋＨｚ以上の振動数成分を通
過させるハイパスフィルタ２と、増幅器３と、５０ｋＨ
ｚ以下の振動数成分を通過させるローパスフィルタ４
と、１２ビットのＡ／Ｄ変換器５と、コントロールプロ
グラムと演算処理プログラムを格納するメモリ（ＲＯ
Ｍ）６と、Ａ／Ｄ変換されたデータや判定結果などを格
納するメモリ（ＲＡＭ）７と、診断開始などの指示を入
力するスイッチ類８と、演算処理とデータの入出力処理
を行うＣＰＵ（中央演算処理装置）９と、判定結果を表
示する液晶表示器１０などを備えてなる。
に示すように、機械が発する振動加速度を検出する圧電
式の振動センサ１と、２０ｋＨｚ以上の振動数成分を通
過させるハイパスフィルタ２と、増幅器３と、５０ｋＨ
ｚ以下の振動数成分を通過させるローパスフィルタ４
と、１２ビットのＡ／Ｄ変換器５と、コントロールプロ
グラムと演算処理プログラムを格納するメモリ（ＲＯ
Ｍ）６と、Ａ／Ｄ変換されたデータや判定結果などを格
納するメモリ（ＲＡＭ）７と、診断開始などの指示を入
力するスイッチ類８と、演算処理とデータの入出力処理
を行うＣＰＵ（中央演算処理装置）９と、判定結果を表
示する液晶表示器１０などを備えてなる。
【００４９】振動センサ１とハイパスフィルタ２と増幅
器３とローパスフィルタ４とＡ／Ｄ変換器５により、機
械設備が発する振動加速度のうち周波数が２０ｋＨｚ以
上５０ｋＨｚ以下の成分をデジタル信号として検出する
振動検出手段が構成される。
器３とローパスフィルタ４とＡ／Ｄ変換器５により、機
械設備が発する振動加速度のうち周波数が２０ｋＨｚ以
上５０ｋＨｚ以下の成分をデジタル信号として検出する
振動検出手段が構成される。
【００５０】また、ＲＯＭ６とＲＡＭ７とＣＰＵ９によ
り、振動加速度波形の絶対値の累積度数分布曲線を求め
る累積度数算出手段、振動加速度波形の最大値ｘpを求
める最大値検出手段、振動加速度波形の実効値σを求め
る実効値算出手段、等価実効値σeqで得られた振動加速
度波形を正規化する正規化手段、累積度数分布曲線にお
ける等価実効値σeqと最大値ｘpとのピーク比β1を求め
るピーク比算出手段、等価実効値σeqと実効値σとの実
効値比β2を求める実効値比算出手段、正規化したデー
タから三乗平均値β3と四乗平均値β4を求める三乗・四
乗平均値算出手段、ピーク比β1又は実効値比β2若しく
は三乗平均値β3と四乗平均値β4の大きさから機械設備
の故障の程度を診断する故障診断手段が夫々構成され
る。
り、振動加速度波形の絶対値の累積度数分布曲線を求め
る累積度数算出手段、振動加速度波形の最大値ｘpを求
める最大値検出手段、振動加速度波形の実効値σを求め
る実効値算出手段、等価実効値σeqで得られた振動加速
度波形を正規化する正規化手段、累積度数分布曲線にお
ける等価実効値σeqと最大値ｘpとのピーク比β1を求め
るピーク比算出手段、等価実効値σeqと実効値σとの実
効値比β2を求める実効値比算出手段、正規化したデー
タから三乗平均値β3と四乗平均値β4を求める三乗・四
乗平均値算出手段、ピーク比β1又は実効値比β2若しく
は三乗平均値β3と四乗平均値β4の大きさから機械設備
の故障の程度を診断する故障診断手段が夫々構成され
る。
【００５１】以上のように構成された故障診断装置の動
作について説明する。先ず、振動センサ１が検出する機
械設備の振動加速度のうち、ハイパスフィルタ２、増幅
器３、ローパスフィルタ４を通すことにより、機械設備
が発する２０ｋＨｚ〜５０ｋＨｚの周波数範囲の振動加
速度を求める。
作について説明する。先ず、振動センサ１が検出する機
械設備の振動加速度のうち、ハイパスフィルタ２、増幅
器３、ローパスフィルタ４を通すことにより、機械設備
が発する２０ｋＨｚ〜５０ｋＨｚの周波数範囲の振動加
速度を求める。
【００５２】次いで、得られたアナログ信号としての振
動加速度を、Ａ／Ｄ変換器５でデジタル信号に変換する
と共に、デジタル化された振動加速度を２５０μｓ毎に
サンプリングして、４０９６個のサンプリングデータｘ
iをＲＡＭ８に記憶させる。更に、次式（１１）によ
り、サンプリングデータｘiの積算値ｓ1を求める。
動加速度を、Ａ／Ｄ変換器５でデジタル信号に変換する
と共に、デジタル化された振動加速度を２５０μｓ毎に
サンプリングして、４０９６個のサンプリングデータｘ
iをＲＡＭ８に記憶させる。更に、次式（１１）によ
り、サンプリングデータｘiの積算値ｓ1を求める。
【００５３】
【数５】
【００５４】次いで、平均値μ（μ＝ｓ1／４０９６）
を求める。更に、サンプリングデータｘiを平均値μだ
けシフトして直流成分を除去する（ｘi＝ｘi−μ）。
を求める。更に、サンプリングデータｘiを平均値μだ
けシフトして直流成分を除去する（ｘi＝ｘi−μ）。
【００５５】次いで、次式（１２）により、サンプリン
グデータｘiの二乗の積算値ｓ2を求め、更に次式（１
３）より、実効値σ（ｘrms）を求める。
グデータｘiの二乗の積算値ｓ2を求め、更に次式（１
３）より、実効値σ（ｘrms）を求める。
【００５６】
【数６】
【００５７】次いで、４０９６個のサンプリングデータ
ｘiの符号を取り去って絶対値を求める。そして、サン
プリングデータｘiの絶対値の小さい方から数えて２７
９８番目（＝４０９６×０．６８３）のデータを等価実
効値σeqとする。更に、サンプリングデータｘiを正規
化する（ｘi＝ｘi／σeq）。また、サンプリングデータ
ｘiの絶対値の最大値ｘpを求める。
ｘiの符号を取り去って絶対値を求める。そして、サン
プリングデータｘiの絶対値の小さい方から数えて２７
９８番目（＝４０９６×０．６８３）のデータを等価実
効値σeqとする。更に、サンプリングデータｘiを正規
化する（ｘi＝ｘi／σeq）。また、サンプリングデータ
ｘiの絶対値の最大値ｘpを求める。
【００５８】次いで、サンプリングデータｘiの三乗の
積算値ｓ3と四乗の積算値ｓ4を、夫々次式（１４），
（１５）より求める。
積算値ｓ3と四乗の積算値ｓ4を、夫々次式（１４），
（１５）より求める。
【００５９】
【数７】
【００６０】次いで、無次元劣化パラメータβ1，β2，
β3，β4を求める。各パラメータは、ピーク比β1＝ｘp
／σeq、実効値比β2＝σ／σeq、三乗平均値β3＝ｓ3
／4096、四乗平均値β4＝ｓ4／4096である。
β3，β4を求める。各パラメータは、ピーク比β1＝ｘp
／σeq、実効値比β2＝σ／σeq、三乗平均値β3＝ｓ3
／4096、四乗平均値β4＝ｓ4／4096である。
【００６１】次いで、各無次元劣化パラメータβ1，
β2，β3，β4の大きさを同時に考慮した判定基準，
により、故障診断を行う。β1＜１４およびβ2＜３お
よびβ3＜１５およびβ4＜２０（判定基準）の場合に
は、「平常」と判定する。β1≧４２およびβ2≧６およ
びβ3≧４５およびβ4≧６０（判定基準）の場合に
は、「故障」と判定する。判定基準および判定基準
の条件が満たされていない場合には、「注意」と判定す
る。
β2，β3，β4の大きさを同時に考慮した判定基準，
により、故障診断を行う。β1＜１４およびβ2＜３お
よびβ3＜１５およびβ4＜２０（判定基準）の場合に
は、「平常」と判定する。β1≧４２およびβ2≧６およ
びβ3≧４５およびβ4≧６０（判定基準）の場合に
は、「故障」と判定する。判定基準および判定基準
の条件が満たされていない場合には、「注意」と判定す
る。
【００６２】そして、診断結果は、液晶表示器１０に、
「平常」、「注意」或いは「故障」と表示することによ
り、保全作業者等に知らされる。
「平常」、「注意」或いは「故障」と表示することによ
り、保全作業者等に知らされる。
【００６３】なお、上述の発明の実施の形態において
は、本発明を振動計測に基づいた故障診断方法及びその
装置に適用する場合について述べたが、本発明はこれに
限らず、アンバランスやミスアライメントなどの機械の
構造系故障により発生する振動と同時に発生する音圧や
音響放射（ＡＥ：アコーステックエミッション）、回転
軸の歪波形など種々の計測信号に基づいた故障診断方法
及びその装置に適用することができる。
は、本発明を振動計測に基づいた故障診断方法及びその
装置に適用する場合について述べたが、本発明はこれに
限らず、アンバランスやミスアライメントなどの機械の
構造系故障により発生する振動と同時に発生する音圧や
音響放射（ＡＥ：アコーステックエミッション）、回転
軸の歪波形など種々の計測信号に基づいた故障診断方法
及びその装置に適用することができる。
【００６４】また、上述の発明の実施の形態において
は、本発明を得られた信号波形データの絶対値の累積度
数分布の６８．３％値を基準にした故障診断方法及びそ
の装置に適用する場合について述べたが、本発明はこれ
に限らず、累積度数分布の５０％値（中央値）など平常
状態と故障状態とで、変化の少ない値を基準とした故障
診断方法及びその装置に適用することができる。
は、本発明を得られた信号波形データの絶対値の累積度
数分布の６８．３％値を基準にした故障診断方法及びそ
の装置に適用する場合について述べたが、本発明はこれ
に限らず、累積度数分布の５０％値（中央値）など平常
状態と故障状態とで、変化の少ない値を基準とした故障
診断方法及びその装置に適用することができる。
【００６５】
【発明の効果】以上説明したように本発明に係る故障診
断方法によれば、機械から生じる振動の大きさの情報を
直接利用せずに、無次元の比（ピーク比β1、実効値比
β2、三乗平均値β3、四乗平均値β4）で判定を行って
いるので、機械の回転数や消費電力、負荷、構造の規模
などの仕様に影響されずに故障診断を行うことができ
る。
断方法によれば、機械から生じる振動の大きさの情報を
直接利用せずに、無次元の比（ピーク比β1、実効値比
β2、三乗平均値β3、四乗平均値β4）で判定を行って
いるので、機械の回転数や消費電力、負荷、構造の規模
などの仕様に影響されずに故障診断を行うことができ
る。
【００６６】本発明に係る故障診断装置によれば、機械
から生じる振動の大きさの情報を直接利用せずに、無次
元の比（ピーク比β1、実効値比β2、三乗平均値β3、
四乗平均値β4）で判定を行っているので、機械の回転
数や消費電力、負荷、構造の規模などの仕様に影響され
ずに故障診断を行うことができる。
から生じる振動の大きさの情報を直接利用せずに、無次
元の比（ピーク比β1、実効値比β2、三乗平均値β3、
四乗平均値β4）で判定を行っているので、機械の回転
数や消費電力、負荷、構造の規模などの仕様に影響され
ずに故障診断を行うことができる。
【図１】正常なベアリングが発する振動加速度波形
（ａ）とその振幅確率密度関数（ｂ）を表す図
（ａ）とその振幅確率密度関数（ｂ）を表す図
【図２】転送面に傷のあるベアリングが発する振動加速
度波形（ａ）とその振幅確率密度関数（ｂ）を表す図
度波形（ａ）とその振幅確率密度関数（ｂ）を表す図
【図３】正規分布と正規分布の絶対値処理した絶対値分
布の関係を説明した図
布の関係を説明した図
【図４】図３に示す絶対値分布と累積度数分布の関係を
説明した図
説明した図
【図５】図２に示す正常部の振幅確率密度関数と正規分
布の関係を説明した図
布の関係を説明した図
【図６】正常なベアリングが発する振動加速度波形を表
す図で、（ａ）は回転数６００ｒｐｍ、（ｂ）は回転数
１０００ｒｐｍ、（ｃ）は回転数１４００ｒｐｍ
す図で、（ａ）は回転数６００ｒｐｍ、（ｂ）は回転数
１０００ｒｐｍ、（ｃ）は回転数１４００ｒｐｍ
【図７】外輪に欠陥のあるベアリングが発する振動加速
度波形を表す図で、（ａ）は回転数６００ｒｐｍ、
（ｂ）は回転数１０００ｒｐｍ、（ｃ）は回転数１４０
０ｒｐｍ
度波形を表す図で、（ａ）は回転数６００ｒｐｍ、
（ｂ）は回転数１０００ｒｐｍ、（ｃ）は回転数１４０
０ｒｐｍ
【図８】中程度の傷があるベアリングが回転数１４００
ｒｐｍで発する振動加速度波形を表す図
ｒｐｍで発する振動加速度波形を表す図
【図９】本発明に係る故障診断装置の構成図
１…振動センサ、２…ハイパスフィルタ、３…増幅器、
４…ローパスフィルタ、５…Ａ／Ｄ変換器、６…メモリ
（ＲＯＭ）、７…メモリ（ＲＡＭ）、８…スイッチ類、
９…ＣＰＵ、１０…液晶表示器。
４…ローパスフィルタ、５…Ａ／Ｄ変換器、６…メモリ
（ＲＯＭ）、７…メモリ（ＲＡＭ）、８…スイッチ類、
９…ＣＰＵ、１０…液晶表示器。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 下村 和広 東京都国分寺市東元町３丁目20番41号 リ オン株式会社内 Ｆターム(参考） 2G024 AC01 BA22 CA13 FA06 2G064 AA17 AB02 AB07 AB08 AB22 CC29 CC35 CC57 5H223 AA06 AA15 BB04 EE06
Claims (8)
- 【請求項１】 機械設備が発する振動波形を検出し、こ
の振動波形の絶対値の累積度数分布曲線におけるある特
定値と、前記振動波形の最大値（ｘp）との比（β1）を
求め、その比（β1）の大きさから機械設備の故障の程
度を診断することを特徴とする故障診断方法。 - 【請求項２】 機械設備が発する振動波形を検出し、こ
の振動波形の絶対値の累積度数分布曲線におけるある特
定値と、前記振動波形の実効値（σ）との比（β2）を
求め、その比（β2）の大きさから機械設備の故障の程
度を診断することを特徴とする故障診断方法。 - 【請求項３】 機械設備が発する振動波形を検出し、こ
の振動波形の絶対値の累積度数分布曲線におけるある特
定値で得られた振動波形を正規化したデータから統計値
である三乗平均値（β3）と四乗平均値（β4）を求め、
その三乗平均値（β3）と四乗平均値（β4）の大きさか
ら機械設備の故障の程度を診断することを特徴とする故
障診断方法。 - 【請求項４】 前記振動波形の絶対値の累積度数分布曲
線におけるある特定値が、累積度数６８．３％の値（等
価実効値：σeq）である請求項１、２又は３記載の故障
診断方法。 - 【請求項５】 機械設備が発する振動波形を検出する振
動検出手段と、この振動検出手段が検出した振動波形の
絶対値の累積度数分布曲線を求める累積度数算出手段
と、前記振動検出手段が検出した振動波形の最大値（ｘ
p）を求める最大値検出手段と、前記累積度数算出手段
が算出した累積度数分布曲線におけるある特定値と前記
最大値検出手段が算出した最大値（ｘp）とのピーク比
（β1）を求めるピーク比算出手段と、このピーク比算
出手段が算出したピーク比（β1）の大きさから機械設
備の故障の程度を診断する故障診断手段を備えたことを
特徴とする故障診断装置。 - 【請求項６】 機械設備が発する振動波形を検出する振
動検出手段と、この振動検出手段が検出した振動波形の
絶対値の累積度数分布曲線を求める累積度数算出手段
と、前記振動検出手段が検出した振動波形の実効値
（σ）を求める実効値算出手段と、前記累積度数算出手
段が算出した累積度数分布曲線におけるある特定値と前
記実効値算出手段が算出した実効値（σ）との実効値比
（β2）を求める実効値比算出手段と、この実効値比算
出手段が算出した実効値比（β2）の大きさから機械設
備の故障の程度を診断する故障診断手段を備えたことを
特徴とする故障診断装置。 - 【請求項７】 機械設備が発する振動波形を検出する振
動検出手段と、この振動検出手段が検出した振動波形の
絶対値の累積度数分布曲線を求める累積度数算出手段
と、この前記累積度数算出手段が算出した累積度数分布
曲線におけるある特定値で得られた振動波形を正規化す
る正規化手段と、この正規化手段が正規化したデータか
ら三乗平均値（β3）と四乗平均値（β4）を求める三乗
・四乗平均値算出手段と、この三乗・四乗平均値算出手
段が算出した三乗平均値（β3）と四乗平均値（β4）の
大きさから機械設備の故障の程度を診断する故障診断手
段を備えたことを特徴とする故障診断装置。 - 【請求項８】 前記振動波形の絶対値の累積度数分布曲
線におけるある特定値が、累積度数６８．３％の値（等
価実効値：σeq）である請求項５、６又は７記載の故障
診断装置。
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