【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ラジアル荷重を受ける転がり軸受の発生する音又は振動を検出し、検出した電気信号を所定の波形処理によって周波数スペクトルデータに変換し、予め転がり軸受の特定部位の異常時に発生する周波数成分値を基準値として記憶しておいて、前記した周波数スペクトルデータ上の基準値の対応箇所にピークが表出するか否かで転がり軸受の特定部位に対する異常の有無の診断を行う評価方法及び装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
これまで、例えば、鉄鋼用の圧延機や鉄道車両の主電動機等の大型の装置に用いられる軸受では、軸受部品の摩耗や破損による不都合の発生を防止するために、定期的に分解目視検査を実施するようにしている。
この分解目視検査は、装置の一定期間の使用後に、軸受を装置から取り外して分解し、各軸受構成部品に対して、熟練した専門の検査担当者が、目視によって、摩耗の度合いや傷の有無を確認し、新品の軸受にはない凹凸や摩耗などの異常が検出されれば、新品に交換した後に、再度、組み立てを実施する。
【０００３】
ところが、前述した分解検査は、装置から軸受を取り外す分解作業や、検査済みの軸受を再度装置に組み込み直す組込作業に多大な労力がかかり、装置の維持コストの大幅な増大を招くという問題があった。
また、検査時の分解作業や組み込み作業時に、誤って軸受部品等に打痕をつけて、検査自体が部品交換を増やす原因となる虞もあった。
更には、検査担当者の熟練度によっては、欠陥の見落としや、不要な部品交換の実施等の不備が発生する虞もあった。
【０００４】
そこで、最近では、このような大型装置に用いられる転がり軸受の摩耗や破損による異常の有無を、前述した分解目視検査によらずに、小型の軸受の異常診断等で普及している評価装置を応用して診断することが検討された。
この評価装置は、転がり軸受の発生する音又は振動を検出して出力される電気信号を所定の波形処理によって周波数スペクトルデータに変換し、予めその転がり軸受の特定部位の異常時に発生する周波数成分値を基準値として記憶しておいて、前記した周波数スペクトルデータ上の基準値の対応箇所にピークが表出するか否かで転がり軸受の特定部位に対する異常の有無の診断を行うものである。
【０００５】
従来のこの種の評価装置では、診断する周波数スペクトルデータは、転がり軸受の実際の常用回転数等に関係なく、その軸受を使用する装置に組み込んだ状態での共振帯域に着眼し、転がり軸受の発生する振動信号から共振帯域のみの振動信号を抽出して、その抽出した信号をエンベロープ分析等で周波数スペクトルデータに仕上げる。
【０００６】
なお、ラジアル荷重を受ける転がり軸受３１にあっては、図４に示すように、軸受３１の荷重分布を考えた場合、内輪３１ｂ及び外輪３１ｃ間に配列された転動体３１ａに大きな荷重がかかる負荷圏Ａ１と、転動体３１ａに荷重が負荷されない無負荷圏Ａ２とが存在する。
例えば、円筒ころ軸受のような予圧（アキシャル荷重）を負荷できない転がり軸受では、必ず、この無負荷圏Ａ２が存在する。一方、予圧を負荷できる玉軸受や円錐ころ軸受などの転がり軸受では、所定範囲内でのラジアル荷重下では、無負荷圏Ａ２が存在しなくなる場合もあるが、更に大きなラジアル荷重が負荷されれば、荷重の作用方向と逆の側に無負荷圏Ａ２が発生しうるので、ここでは、全ての場合を含めて、ラジアル荷重の作用方向と逆の側を、無負荷圏Ａ２と呼ぶことにする。
【０００７】
そして、このようなラジアル荷重を受ける転がり軸受について、前述した評価装置で異常の有無を診断する場合、転がり軸受の発生する音又は振動を検出する振動検出手段は、負荷圏Ａ１に取り付けることが常識とされている。
これは、例えば、転がり軸受の軌道輪の損傷部を転動体が通過する際に起こる衝突力は、無負荷圏Ａ２よりも負荷圏Ａ１の方が大きく、大きな衝突力が発生することによる。つまり、大きな衝突力が発生する負荷圏Ａ１により接近した位置で測定する方が、損傷部との衝突によって発生する振動を感度よく検出できるからである。
【０００８】
このような評価装置によって大型の転がり軸受の異常診断が可能ならば、軸受の分解作業や組込作業が不要になり、更に、検査作業の操作で誤って軸受を破損させるような不都合も回避することができ、更に検査担当者の熟練度によって検査の信頼性が左右されるといったことも無くなり、無駄な部品交換を無くして、装置の維持コストの低減を図ることが可能になる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、前述した鉄鋼用の圧延機や鉄道車両の主電動機等の大型の装置に用いられる転がり軸受に対して、前述した従来の評価装置で摩耗や破損による異常の有無の診断を実施すると、共振帯域の周波数スペクトルデータ上の異常を示すはずのピーク箇所が、その軸受の特定部位の異常時に発生する周波数成分値である基準値からずれてしまうため、実際に摩耗や破損等の欠陥による異常があっても、異常と見なされずに、見落とされてしまう虞があり、信頼性が薄く実用性に乏しい。
【００１０】
また、鉄道車両の車軸用軸受の場合は、例えば、輪軸試験などで、定期的に、実際の使用回転域である低速回転域で駆動した状態で検査することがある。しかし、鉄道車両の車軸用軸受の場合、軸受が組み込まれるハウジングの剛性が高いため、例えば、軸受の軌道面に交換が必要となる損傷が生じていても、その損傷の上を転動体が通過した際に大きな振動がでず、そのため、装置の共振帯域には損傷に起因する振動が伝達されないため、前述した共振帯域の周波数スペクトルデータで異常の有無を診断する評価装置では、軸受の損傷を見逃してしまう虞があった。
【００１１】
更に、転がり軸受を装備した現実の機械等では、転がり軸受が組み込まれる軸受箱（ハウジング）の負荷圏Ａ１を臨む部位に、転がり軸受の音や振動を検出するための振動検出手段を装備するスペースが無かったり、あるいは、負荷圏Ａ１にノイズを発生する高電圧ケーブルなどが配設されていて、負荷圏Ａ１に振動検出手段を装備することが不可能な場合が、少なくない。
そのような場合に、振動検出手段を無負荷圏Ａ２に装備して、診断を行うと、従来の評価方法及び装置では、正確な診断ができないという問題があった。
【００１２】
以下に、無負荷圏Ａ２に振動検出手段を取り付けて、従来の評価方法及び装置で異常の有無を診断した場合の問題点を明らかにする。
図５及び図６は、振動検出手段を負荷圏Ａ１に取り付けた場合と、無負荷圏Ａ２に取り付けた場合とで、検出した信号を比較したものである。
図５（ａ）は、無負荷圏Ａ２に振動検出手段を配置して、その振動検出手段の検出した電気信号を周波数分析したものを示している。また、図５（ｂ）は、負荷圏Ａ１に振動検出手段を配置して、その振動検出手段の検出した電気信号を周波数分析したものを示している。
図５（ａ）、（ｂ）に示す測定結果を比較すると、負荷圏Ａ１に振動検出手段を取り付けた場合には、２ｋＨｚ以上の高い周波数帯域でも、振動の発生域が明確に判明するが、無負荷圏Ａ２に振動検出手段を取り付けた場合には、２ｋＨｚ以上の高い周波数帯域では全体に信号が減衰していて、振動の発生域が不明確である。
【００１３】
これは、無負荷圏Ａ２では、高い周波数域の振動の減衰が著しく、高い周波数域となる共振帯域の信号を解析対象とする従来の評価方法及び装置では、信頼性の高い診断を行うことが困難であることを示唆する。
【００１４】
図６（ａ）は、図５（ａ）の信号をエンベロープ分析して得た周波数スペクトルＳ１に対して、その軸受の特定部位の異常時に発生する周波数成分値である基準値（図に、点線の縦軸で示す周波数値）を照合した様子を示している。
また、図６（ｂ）は、図５（ｂ）の信号をエンベロープ分析して得た周波数スペクトルＳ２に対して、その軸受の特定部位の異常時に発生する周波数成分値である基準値（図に、点線の縦軸で示す周波数値）を照合した様子を示している。
【００１５】
図６（ａ）と図６（ｂ）との比較で明かなように、無負荷圏Ａ２に振動検出手段を配置した場合の検出信号では、周波数スペクトルのピーク箇所が、その軸受の異常時に発生する周波数成分値からずれていて（特に基本周波数の２２．０２Ｈｚ付近）、異常の有無の診断が難しい。
このような不都合は、図５（ａ）に示したように、高い周波数域の信号の減衰が著しく、その信号の減衰分が、エンベロープ波形にずれを生じさせているからである。
【００１６】
以上に説明したように、従来の評価方法及び装置では、診断の精度を向上させるためには、振動検出手段を転がり軸受の負荷圏Ａ１に設置することが不可欠であるが、しかし、低速回転で使用され、装置の共振帯域には損傷に起因する振動が伝達され難い大型のラジアル軸受等では、診断を誤る可能性があった。
【００１７】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、ラジアル荷重を受けて低速回転で使用される大型の転がり軸受の摩耗や破損等の異常の有無を、装置の分解等が必要なく、しかも転がり軸受の無負荷圏に取り付けた振動検出手段の出力信号から高精度の診断を行うことができ、振動検出手段の取り付け位置の自由度が高いため、広範囲の機器や装置において転がり軸受の異常検出に利用することができる評価方法及び装置を提供することを目的とする。
【００１８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するための本発明に係る評価方法は、ラジアル荷重を受ける転がり軸受の発生する音又は振動を電気信号として検出すると共に、検出した電気信号を所定の波形処理によって周波数スペクトルデータに変換し、予めその軸受の特定部位の異常時に発生する周波数成分値を基準値として用意しておいて、前記周波数スペクトルデータ上の前記基準値の対応箇所にピークが表出するか否かで前記転がり軸受の特定部位に対する異常の有無の診断を行う評価方法であって、
前記転がり軸受の発生する音又は振動を電気信号として検出する振動検出手段を、前記転がり軸受の無負荷圏の静止部に取り付け、且つ、前記振動検出手段の出力する電気信号は、フィルタ処理手段によって高い周波数帯域の信号をカットして、低い周波数帯域の信号のみを、前記波形処理によって周波数スペクトルデータに変換することを特徴とする。
【００１９】
また、上記目的を達成するための本発明に係る評価装置は、ラジアル荷重を受ける転がり軸受の発生する音又は振動を電気信号として検出すると共に、検出した電気信号を所定の波形処理によって周波数スペクトルデータに変換し、予めその軸受の特定部位の異常時に発生する周波数成分値を基準値として用意しておいて、前記周波数スペクトルデータ上の前記基準値の対応箇所にピークが表出するか否かで前記転がり軸受の特定部位に対する異常の有無の診断を行う評価装置であって、
前記転がり軸受の無負荷圏の静止部に取り付けられて前記転がり軸受の発生する音又は振動を電気信号として検出する振動検出手段と、前記振動検出手段の出力する電気信号から高い周波数帯域の信号をカットするフィルタ処理手段と、前記フィルタ処理手段を通過した低い周波数帯域の電気信号を所定の波形処理によって周波数スペクトルデータに変換する波形処理手段と、予め前記転がり軸受の特定部位の異常時に発生する周波数成分値を基準値として記憶しておいて、前記周波数スペクトルデータ上の前記基準値の対応箇所にピークが表出するか否かで前記転がり軸受の特定部位に対する異常の有無の診断を行う比較判定手段とを備えたことを特徴とする。
【００２０】
そして、上記構成の評価方法及び評価装置によれば、ラジアル荷重を受けて低速回転で使用される大型の転がり軸受の異常検出に使用すると、例えば、波形処理手段が作成するエンベロープ分析による周波数スペクトルデータは、無負荷圏においても減衰が少なく高感度で検出することができる低い周波数域の信号に基づいたものであり、更に、転がり軸受の常用回転域に合致したデータで、転がり軸受の特定部位に摩耗や破損等の異常があれば、その異常に起因する周波数成分がピーク値を取るように、異常に起因するピークが波形処理手段の出力する周波数スペクトルデータ上に顕著に表出する。
従って、比較判定手段の診断処理時には、異常の有無の判断基準として予め記憶していた周波数成分値に、波形処理手段が抽出した実測の周波数スペクトルデータのピーク箇所が重なるか否かで、特定部位での異常の有無を確実に診断することができる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の評価方法を実現する評価装置の好適な実施の形態を添付図面に基づいて詳細に説明する。
図１は本発明に係る評価装置の一実施の形態を示したものである。
【００２２】
この一実施の形態の評価装置１は、ラジアル荷重を受ける転がり軸受３の発生する音又は振動を検知して検知した音又は振動に応じた電気信号を出力する振動検出手段５と、振動検出手段５の出力する電気信号を増幅する増幅手段７と、増幅手段７で増幅された電気信号に対して１ｋＨｚ以上の周波数成分をカットするフィルタ処理を実施して、１ｋＨｚ以下の周波数成分のみの電気信号を出力するフィルタ処理手段９と、フィルタ処理手段９の出力する電気信号を所定の波形処理（エンベロープ分析）によって周波数スペクトルデータに変換する波形処理手段１１と、予め転がり軸受３の特定部位の異常時に発生する周波数成分値を基準値として記憶し、前記した周波数スペクトルデータ上における基準値の対応箇所にピークが表出するか否かの比較照合処理によって転がり軸受３の特定部位に対する異常の有無の診断を行う比較判定手段１５と、検出データ及び処理状況及び診断結果や予め格納したデータ等を表示するためのＣＲＴ等の表示手段１７と、処理内容やデータや診断結果をハードコピーとして出力するプリンタ１９とを備えた構成である。
【００２３】
転がり軸受３は、内輪３ａの内径が１２０ｍｍ、外輪３ｂの外径が２２０ｍｍ、内外輪の軸方向の幅寸法が１５５ｍｍ、内外輪間に１７個の円錐ころ（図示は８個のみ）３ｃを装備した低速回転用の円錐転がり軸受で、例えば、鉄鋼用の圧延機や鉄道車両の主電動機等の大型の装置に用いられる。
この転がり軸受３の回転時に発生する音又は振動の検出は、転がり軸受３を通常の使用状態で装置に組み込んだ状態で回転駆動することによって行う。
この転がり軸受３は、実際の使用時と同様に、例えば、毎分１８０回転の回転速度で回転させた状態で、発生する音又は振動の検出が行われる。
【００２４】
振動検出手段５は、圧電式絶縁型加速度センサーが用いられ、転がり軸受３の無負荷圏Ａ２に近接した静止部（例えば、軸受箱など）に取り付けられて、内輪３ａを回転させた時に転がり軸受３に発生する振動を測定する。
なお、この振動検出手段５としては、上記の圧電式絶縁型加速度センサー以外も使用可能である。例えば、振動を電気信号を変換する公知の接触式及び非接触式の各種検出器を使用することができる。振動の検出形式も、加速度式、速度式、変位式等の適宜形式のものの採用が可能である。
【００２５】
フィルタ処理手段９，波形処理手段１１，比較判定手段１５等における信号処理は、入力データの演算処理で、コンピュータに所定の演算処理用の適宜プログラムを組み込むことでも構成することができる。
【００２６】
増幅手段７から出力された増幅後の信号は、フィルタ処理手段９によるフィルタ処理を受ける前の状態で、波形処理手段１１による波形処理（周波数分析）を行うと、図６に示すような周波数スペクトルを示す。
【００２７】
波形処理手段１１は、受けた信号に対して、エンベロープ分析などの所定の波形処理を施すことで、転がり軸受３の振動状態を示す周波数スペクトルデータを得る。
【００２８】
比較判定手段１５には、図示はしていないが、転がり軸受３の設計諸元や、異常の有無の診断に使用する各種のデータ（例えば、回転数情報）等を入力する回路や、入力されたデータを記憶する回路が接続されている。
回転体である転がり軸受は、図３に示すように、設計諸元や使用条件に応じて、特定部位の異常時に発生する周波数成分値が決定される。
比較判定手段１５は、図３に示す特定部位の異常時に発生する周波数成分値を基準値として記憶していて、波形処理手段１１が求めた周波数スペクトルデータ上の前記した基準値の対応箇所にピークが表出するか否かの比較照合処理によって転がり軸受３の特定部位に対する異常の有無の診断を行う。
【００２９】
なお、本発明の作用・効果を確認するために、図１に示すように、転がり軸受３の負荷圏Ａ１にも、振動検出手段５と同じ性能の振動検出手段５１を装備して、振動検出手段５の検出信号から求めた周波数スペクトルデータと、振動検出手段５１の検出信号から求めた周波数スペクトルデータを比較した。
図２（ａ）は転がり軸受３の無負荷圏Ａ２に取り付けた振動検出手段５の検出信号から求めた周波数スペクトルの波形を示し、図２（ｂ）は転がり軸受３の負荷圏Ａ１に取り付けた振動検出手段５１の検出信号から求めた周波数スペクトルの波形を示している。
なお、図２に示した測定結果は、何れも、外輪３ｂの軌道面に欠陥がある転がり軸受３を、外輪固定で、毎分１８０回転で内輪３ａを回転させた時のものである。
そして、これらの図２（ａ），（ｂ）に垂直な破線で示す位置の周波数成分値（周波数値）は、特定部位である外輪軌道面の欠陥に起因して発生する周波数成分値である。
【００３０】
本実施の形態のように、フィルタ処理手段９によって高い周波数成分をカットした後の検出信号から、周波数スペクトルデータを生成する場合には、振動検出手段５が無負荷圏Ａ２に取り付けられていても、外輪軌道面の損傷に起因して発生する周波数成分値上にスペクトル波形のピークが良好に重なって、外輪の損傷による異常を明確に示唆する。
従って、負荷圏Ａ１に取り付けた振動検出手段５１の場合と同様に、容易に、外輪の異常を診断することができる。
【００３１】
以上に説明したように、本実施の形態の評価装置１では、ラジアル荷重を受けて低速回転で使用される大型の転がり軸受３の異常検出に使用すると、例えば、波形処理手段１１が作成するエンベロープ分析による周波数スペクトルデータは、無負荷圏Ａ２においても減衰が少なく高感度で検出することができる低い周波数域の信号に基づいたものであり、更に、転がり軸受３の常用回転域に合致したデータで、転がり軸受３の特定部位に摩耗や破損等の異常があれば、その異常に起因する周波数成分がピーク値を取るように、異常に起因するピークが波形処理手段１１の出力する周波数スペクトルデータ上に顕著に表出する。
【００３２】
従って、比較判定手段１５の診断処理時には、異常の有無の判断基準として予め記憶していた周波数成分値に、波形処理手段１１が抽出した実測の周波数スペクトルデータのピーク箇所が重なるか否かで、確実に異常の有無を診断することができ、診断結果について高い信頼性を保証することができる。
そして、ラジアル荷重を受けて低速回転で使用される大型の転がり軸受３の摩耗や破損等の異常の有無を、転がり軸受３の発生する音を含む振動から周波数分析によって診断できるため、例えば鉄鋼用の圧延機や鉄道車両の主電動機等の大型の装置に用いられる転がり軸受の異常診断や定期検査において、手間のかかる装置の分解等が必要なく、異常診断に要する労力及びコストを削減することが可能になる。
【００３３】
【発明の効果】
本発明の評価方法及び装置によれば、ラジアル荷重を受けて低速回転で使用される大型の転がり軸受等の異常検出に使用すると、例えば、波形処理手段が作成するエンベロープ分析による周波数スペクトルデータは、無負荷圏Ａ２においても減衰が少なく高感度で検出することができる低い周波数域の信号に基づいたものであり、更に、転がり軸受の常用回転域に合致したデータで、転がり軸受の特定部位に摩耗や破損等の異常があれば、その異常に起因する周波数成分がピーク値を取るように、異常に起因するピークが波形処理手段の出力する周波数スペクトルデータ上に顕著に表出する。
【００３４】
従って、比較判定手段の診断処理時には、異常の有無の判断基準として予め記憶していた周波数成分値に、波形処理手段が抽出した実測の周波数スペクトルデータのピーク箇所が重なるか否かで、確実に異常の有無を診断することができ、診断結果について高い信頼性を保証することができる。
そして、ラジアル荷重を受けて低速回転で使用される大型の転がり軸受の摩耗や破損等の異常の有無を転がり軸受の発生する音を含む振動から周波数分析等によって診断できるため、例えば鉄鋼用の圧延機や鉄道車両の主電動機等の大型の装置に用いられる軸受の異常診断や定期検査において、手間のかかる装置の分解等が必要なく、異常診断に要する労力及びコストを削減することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る評価装置の一実施の形態の概略構成を示すブロック図である。
【図２】転がり軸受の発生する振動信号をエンベロープ分析した周波数スペクトルを示す波形図で、（ａ）は図１において転がり軸受の無負荷圏に取り付けた振動検出手段が検出した振動信号から１ｋＨｚ以下の周波数成分のみを抽出して得られた波形図、（ｂ）は図１において転がり軸受の負荷圏に取り付けた振動検出手段が検出した振動信号から１ｋＨｚ以下の周波数成分のみを抽出して得られた波形図である。
【図３】転がり軸受における傷の箇所と、その傷に起因して周波数スペクトル上にピーク値をもたらすエンベロープ処理後の周波数との関係を示す図である。
【図４】ラジアル荷重を受ける転がり軸受上における負荷圏と無負荷圏の存在域の説明図である。
【図５】振動検出手段の出力する検出信号の周波数分析による波形図で、（ａ）は振動検出手段を転がり軸受の無負荷圏に取り付けた場合に得られる波形図、（ｂ）は振動検出手段を転がり軸受の負荷圏に取り付けた場合に得られる波形図である。
【図６】図５の波形に基づいてエンベロープ分析した周波数スペクトルを示す波形図で、（ａ）は転がり軸受の無負荷圏に取り付けた振動検出手段の出力する検出信号より得られる周波数スペクトルの波形図、（ｂ）は転がり軸受の負荷圏に取り付けた振動検出手段の出力する検出信号より得られる周波数スペクトルの波形図である。
【符号の説明】
１ 評価装置
３ 転がり軸受
５ 検出手段
７ 増幅手段
９ フィルタ処理手段
１１ 波形処理手段
１３ 回転数検出手段
１５ 比較判定手段
Ａ１ 負荷圏
Ａ２ 無負荷圏[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention detects a sound or vibration generated by a rolling bearing receiving a radial load, converts the detected electric signal into frequency spectrum data by predetermined waveform processing, and preliminarily detects a frequency component generated when an abnormality occurs in a specific portion of the rolling bearing. An evaluation method and apparatus for storing a value as a reference value and diagnosing the presence or absence of an abnormality in a specific portion of the rolling bearing based on whether a peak appears at a location corresponding to the reference value on the frequency spectrum data described above. It is about.
[0002]
[Prior art]
Until now, for example, in bearings used for large devices such as rolling mills for steel and main motors of railway vehicles, in order to prevent occurrence of inconvenience due to wear and breakage of bearing parts, periodic visual inspection for disassembly is performed. I am trying to implement it.
In this disassembly visual inspection, after the equipment has been used for a certain period of time, the bearings are removed from the equipment and disassembled, and a skilled professional inspector visually inspects each bearing component to determine the degree of wear and the presence or absence of scratches. Is confirmed, and if an abnormality such as unevenness or wear that is not present in the new bearing is detected, the bearing is replaced with a new one and assembly is performed again.
[0003]
However, the above-mentioned disassembly inspection requires a great deal of labor for disassembly work for removing the bearing from the device and for reassembling the inspected bearing into the device again, resulting in a large increase in the maintenance cost of the device. there were.
In addition, during disassembly work or assembling work at the time of inspection, a dent may be erroneously made on a bearing component or the like, and the inspection itself may cause an increase in component replacement.
Further, depending on the skill of the inspector, there is a possibility that defects such as oversight of defects and unnecessary replacement of parts may occur.
[0004]
Therefore, recently, an evaluation device that has been widely used for abnormality diagnosis of small bearings and the like without using the above-described disassembly visual inspection to determine whether there is an abnormality due to wear or damage of the rolling bearing used for such a large device. Application and diagnosis were considered.
This evaluation device detects the sound or vibration generated by the rolling bearing, converts the output electric signal into frequency spectrum data by a predetermined waveform processing, and preliminarily determines a frequency component value generated when an abnormality occurs in a specific portion of the rolling bearing. Is stored as a reference value, and the presence or absence of a peak at a location corresponding to the reference value on the above-mentioned frequency spectrum data is used to diagnose the presence or absence of an abnormality in a specific portion of the rolling bearing.
[0005]
In this type of conventional evaluation device, the frequency spectrum data to be diagnosed focuses on the resonance band in a state in which the bearing is incorporated in a device using the bearing, regardless of the actual normal rotation speed of the rolling bearing, etc. A vibration signal of only the resonance band is extracted from the generated vibration signal, and the extracted signal is converted into frequency spectrum data by envelope analysis or the like.
[0006]
In the case of the rolling bearing 31 that receives a radial load, as shown in FIG. 4, when considering the load distribution of the bearing 31, a load that applies a large load to the rolling elements 31a arranged between the inner ring 31b and the outer ring 31c. There is a zone A1 and a no-load zone A2 in which no load is applied to the rolling elements 31a.
For example, in a rolling bearing such as a cylindrical roller bearing that cannot apply a preload (axial load), the no-load zone A2 always exists. On the other hand, in a rolling bearing such as a ball bearing or a tapered roller bearing capable of applying a preload, under a radial load within a predetermined range, the no-load zone A2 may not exist, but if a larger radial load is applied. Since the no-load zone A2 can be generated on the side opposite to the load application direction, the side opposite to the radial load application direction will be referred to as the no-load zone A2 in all cases. .
[0007]
When the above-described evaluation device diagnoses the presence or absence of an abnormality in the rolling bearing that receives such a radial load, it is common sense that the vibration detecting means for detecting the sound or vibration generated by the rolling bearing is attached to the load zone A1. It has been.
This is because, for example, the collision force generated when the rolling element passes through the damaged portion of the bearing ring of the rolling bearing is greater in the load zone A1 than in the no-load zone A2, and a large collision force is generated. In other words, the measurement at a position closer to the load zone A1 in which a large collision force is generated can detect the vibration generated by the collision with the damaged portion with higher sensitivity.
[0008]
If an abnormality diagnosis of a large rolling bearing is possible by such an evaluation device, the disassembly work and the assembling work of the bearing become unnecessary, and the inconvenience of accidentally damaging the bearing during the inspection work is also avoided. In addition, the reliability of the inspection is not affected by the skill level of the inspector, and the maintenance cost of the apparatus can be reduced by eliminating unnecessary component replacement.
[0009]
[Problems to be solved by the invention]
However, when the above-mentioned conventional evaluation device diagnoses the presence or absence of abnormalities due to wear and breakage for the rolling bearings used in large-scale devices such as the above-mentioned steel rolling mills and main motors of railway vehicles, resonance Since the peak point that should indicate an abnormality in the frequency spectrum data of the band deviates from the reference value, which is the frequency component value generated when an abnormality occurs in a specific part of the bearing, abnormalities due to defects such as wear and breakage actually occur. Even if there is, there is a risk of being overlooked without being regarded as abnormal, resulting in low reliability and poor practicality.
[0010]
In the case of an axle bearing for a railway vehicle, for example, an inspection may be periodically performed in a low-speed rotation range, which is an actual use rotation range, for example, in a wheel set test or the like. However, in the case of axle bearings for railway vehicles, since the housing in which the bearings are incorporated has high rigidity, for example, even if there is damage that requires replacement on the raceway surface of the bearing, the rolling element passes over the damage. Large vibration does not occur when the vibration is caused, and vibration due to damage is not transmitted to the resonance band of the device. There was a risk of overlooking it.
[0011]
Further, in a real machine or the like equipped with a rolling bearing, a space provided with a vibration detecting means for detecting noise and vibration of the rolling bearing is provided at a portion facing the load zone A1 of a bearing housing (housing) in which the rolling bearing is incorporated. There are many cases where there is no vibration or a high-voltage cable or the like that generates noise in the load zone A1 makes it impossible to equip the load zone A1 with vibration detection means.
In such a case, when the vibration is detected by mounting the vibration detecting means in the no-load area A2, there is a problem that accurate diagnosis cannot be performed with the conventional evaluation method and apparatus.
[0012]
In the following, a problem in a case where a vibration detection unit is attached to the no-load zone A2 and the presence or absence of an abnormality is diagnosed by the conventional evaluation method and device will be clarified.
FIGS. 5 and 6 show comparisons of detected signals between the case where the vibration detection means is attached to the load zone A1 and the case where the vibration detection unit is attached to the no-load zone A2.
FIG. 5A shows a result of arranging vibration detecting means in the no-load area A2 and frequency-analyzing an electric signal detected by the vibration detecting means. FIG. 5 (b) shows a result of arranging vibration detecting means in the load zone A1 and performing frequency analysis on an electric signal detected by the vibration detecting means.
Comparing the measurement results shown in FIGS. 5 (a) and 5 (b), when the vibration detecting means is attached to the load zone A1, the generation region of the vibration becomes clear even in a high frequency band of 2 kHz or more. When the vibration detecting means is attached to the no-load zone A2, the signal is attenuated in a high frequency band of 2 kHz or more, and the vibration generation range is unclear.
[0013]
This is because, in the no-load zone A2, the vibration in the high frequency range is significantly attenuated, and the conventional evaluation method and apparatus for analyzing the signal in the resonance band, which is the high frequency range, can perform highly reliable diagnosis. Suggest difficulties.
[0014]
FIG. 6 (a) shows a reference value (dotted line in FIG. 6), which is a frequency component value generated when a specific portion of the bearing is abnormal with respect to the frequency spectrum S1 obtained by envelope analysis of the signal of FIG. 5 (a). (Frequency value indicated by the vertical axis of FIG. 3).
FIG. 6 (b) shows a reference value (in the figure, a frequency component value generated when an abnormality occurs in a specific portion of the bearing) with respect to a frequency spectrum S2 obtained by envelope analysis of the signal of FIG. 5 (b). , The frequency value indicated by the dotted vertical axis).
[0015]
As is clear from a comparison between FIG. 6A and FIG. 6B, in the detection signal when the vibration detecting means is arranged in the no-load zone A2, a peak portion of the frequency spectrum occurs when the bearing is abnormal. (Particularly around the basic frequency of 22.02 Hz), it is difficult to diagnose the presence or absence of an abnormality.
This inconvenience is because, as shown in FIG. 5A, the signal in the high frequency range is significantly attenuated, and the amount of attenuation of the signal causes a shift in the envelope waveform.
[0016]
As described above, in the conventional evaluation method and apparatus, it is essential to install the vibration detecting means in the load zone A1 of the rolling bearing in order to improve the accuracy of diagnosis. Diagnosis may be erroneous for large radial bearings or the like that are used and vibrations due to damage are hardly transmitted to the resonance band of the device.
[0017]
The present invention has been made in view of the above circumstances, and it is possible to determine whether there is an abnormality such as wear or breakage of a large rolling bearing used at low speed under a radial load without disassembling the device, and furthermore, the rolling bearing. High-precision diagnosis can be performed from the output signal of the vibration detection means attached to the no-load area of the vehicle, and the degree of freedom of the installation position of the vibration detection means is high. It is an object of the present invention to provide an evaluation method and apparatus that can perform the evaluation.
[0018]
[Means for Solving the Problems]
An evaluation method according to the present invention for achieving the above object detects a sound or a vibration generated by a rolling bearing receiving a radial load as an electric signal, and converts the detected electric signal into frequency spectrum data by predetermined waveform processing. However, in advance, a frequency component value generated at the time of abnormality of a specific portion of the bearing is prepared as a reference value, and the rolling is determined by whether or not a peak appears at a location corresponding to the reference value on the frequency spectrum data. An evaluation method for diagnosing the presence or absence of abnormality in a specific portion of a bearing,
Vibration detecting means for detecting the sound or vibration generated by the rolling bearing as an electric signal is attached to a stationary portion of the rolling bearing in a no-load zone, and the electric signal output from the vibration detecting means is filtered by a filter processing means. A high frequency band signal is cut, and only a low frequency band signal is converted into frequency spectrum data by the waveform processing.
[0019]
Further, the evaluation device according to the present invention for achieving the above object detects sound or vibration generated by a rolling bearing receiving a radial load as an electric signal, and converts the detected electric signal into frequency spectrum data by predetermined waveform processing. Is prepared in advance as a reference value a frequency component value generated when an abnormality of a specific portion of the bearing is determined, and whether or not a peak appears at a location corresponding to the reference value on the frequency spectrum data. An evaluation device for diagnosing the presence or absence of an abnormality with respect to a specific portion of the rolling bearing,
A vibration detection unit attached to a stationary portion of the no-load zone of the rolling bearing to detect sound or vibration generated by the rolling bearing as an electric signal, and a signal in a high frequency band from an electric signal output by the vibration detection unit. Filter processing means for cutting, a waveform processing means for converting an electric signal of a low frequency band which has passed through the filter processing means into frequency spectrum data by predetermined waveform processing, and a frequency generated in advance when a specific portion of the rolling bearing is abnormal. A comparison determination in which the component values are stored as reference values, and a diagnosis is made as to whether or not there is an abnormality in a specific portion of the rolling bearing based on whether a peak appears at a location corresponding to the reference value on the frequency spectrum data. Means.
[0020]
According to the evaluation method and the evaluation apparatus of the above configuration, when used for detecting an abnormality of a large rolling bearing used at low speed under a radial load, for example, frequency spectrum data obtained by envelope analysis created by a waveform processing unit is used. Is based on a signal in a low frequency range that can be detected with high sensitivity with little attenuation even in the no-load range.Furthermore, data that matches the normal rotation range of the rolling bearing is used for specific parts of the rolling bearing. If there is an abnormality such as abrasion or breakage, the peak caused by the abnormality appears remarkably on the frequency spectrum data output by the waveform processing means, so that the frequency component caused by the abnormality has a peak value.
Therefore, at the time of the diagnosis processing of the comparison and determination means, whether or not the peak position of the actually measured frequency spectrum data extracted by the waveform processing means overlaps with the frequency component value stored in advance as a criterion for determining the presence or absence of an abnormality is determined. It is possible to reliably diagnose the presence or absence of an abnormality in the system.
[0021]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, preferred embodiments of an evaluation device for realizing the evaluation method of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
FIG. 1 shows an embodiment of the evaluation device according to the present invention.
[0022]
The evaluation device 1 according to the embodiment includes a vibration detecting unit 5 that detects a sound or a vibration generated by the rolling bearing 3 that receives a radial load and outputs an electric signal corresponding to the detected sound or the vibration, and a vibration detecting unit. Amplifying means 7 for amplifying the electric signal output from the electronic device 5 and a filter process for cutting a frequency component of 1 kHz or more from the electric signal amplified by the amplifying means 7 to execute an electric signal having only a frequency component of 1 kHz or less. , A waveform processing means 11 for converting an electric signal output from the filter processing means 9 into frequency spectrum data by a predetermined waveform processing (envelope analysis), and when a specific portion of the rolling bearing 3 is abnormal in advance. The generated frequency component value is stored as a reference value, and a peak appears at a location corresponding to the reference value on the frequency spectrum data. A comparison determining means 15 for diagnosing the presence or absence of an abnormality in a specific portion of the rolling bearing 3 by the comparison and collation processing, and a display means such as a CRT for displaying detection data, processing status, diagnosis results, data stored in advance, and the like. 17 and a printer 19 that outputs processing contents, data, and diagnosis results as a hard copy.
[0023]
The rolling bearing 3 has an inner ring 3a having an inner diameter of 120 mm, an outer ring 3b having an outer diameter of 220 mm, an inner and outer ring having an axial width of 155 mm, and 17 tapered rollers (only eight shown) 3c between the inner and outer rings. A conical rolling bearing for low-speed rotation, which is used in large-sized devices such as a rolling mill for steel or a main motor of a railway vehicle.
The detection of the noise or vibration generated when the rolling bearing 3 rotates is performed by rotating the rolling bearing 3 in a state where the rolling bearing 3 is incorporated in the device in a normal use state.
As in the case of actual use, the rolling bearing 3 is rotated at a rotation speed of, for example, 180 revolutions per minute to detect a generated sound or vibration.
[0024]
The vibration detecting means 5 uses a piezoelectric insulation type acceleration sensor, and is attached to a stationary part (for example, a bearing box) close to the no-load zone A2 of the rolling bearing 3, and when the inner ring 3a is rotated, the rolling bearing is used. The vibration generated in 3 is measured.
In addition, as the vibration detecting means 5, other than the above-mentioned piezoelectric insulation type acceleration sensor can be used. For example, various known contact-type and non-contact-type detectors that convert vibration into an electric signal can be used. As the detection form of the vibration, an appropriate type such as an acceleration type, a speed type, and a displacement type can be adopted.
[0025]
The signal processing in the filter processing means 9, the waveform processing means 11, the comparison determination means 15 and the like is an arithmetic processing of input data, and can be also configured by incorporating an appropriate program for a predetermined arithmetic processing in a computer.
[0026]
When the amplified signal output from the amplifying means 7 is subjected to waveform processing (frequency analysis) by the waveform processing means 11 before being subjected to the filtering processing by the filtering processing means 9, the frequency spectrum as shown in FIG. Is shown.
[0027]
The waveform processing means 11 performs predetermined waveform processing such as envelope analysis on the received signal to obtain frequency spectrum data indicating the vibration state of the rolling bearing 3.
[0028]
Although not shown, a circuit for inputting design data of the rolling bearing 3 and various data (for example, information on the number of revolutions) used for diagnosing the presence or absence of an abnormality, or the like, is input to the comparing and judging means 15. A circuit for storing the data is connected.
As shown in FIG. 3, a frequency component value generated when a specific portion is abnormal is determined for a rolling bearing, which is a rotating body, according to design specifications and use conditions.
The comparison determination means 15 stores a frequency component value generated when an abnormality occurs in the specific part shown in FIG. 3 as a reference value, and peaks at a location corresponding to the reference value on the frequency spectrum data obtained by the waveform processing means 11. Is diagnosed as to whether or not there is an abnormality with respect to a specific portion of the rolling bearing 3 by a comparison and collation process as to whether or not is displayed.
[0029]
In order to confirm the operation and effect of the present invention, as shown in FIG. 1, a vibration detecting means 51 having the same performance as the vibration detecting means 5 is also provided in the load zone A1 of the rolling bearing 3 so as to detect the vibration. The frequency spectrum data obtained from the detection signal of the means 5 and the frequency spectrum data obtained from the detection signal of the vibration detection means 51 were compared.
2A shows a waveform of a frequency spectrum obtained from a detection signal of the vibration detecting means 5 attached to the no-load zone A2 of the rolling bearing 3, and FIG. 2B shows a waveform of the frequency spectrum attached to the loading zone A1 of the rolling bearing 3. 3 shows a waveform of a frequency spectrum obtained from a detection signal of the vibration detecting means 51.
Note that the measurement results shown in FIG. 2 are all obtained when the rolling bearing 3 having a defect in the raceway surface of the outer ring 3b is fixed to the outer ring and the inner ring 3a is rotated at 180 rotations per minute.
The frequency component value (frequency value) at the position indicated by the broken line perpendicular to FIGS. 2A and 2B is a frequency component value generated due to a defect on the outer raceway surface which is a specific portion. .
[0030]
As in the present embodiment, when frequency spectrum data is generated from the detection signal after the high frequency component is cut by the filter processing unit 9, even if the vibration detection unit 5 is attached to the no-load area A2. In addition, the peak of the spectrum waveform well overlaps the frequency component value generated due to the damage of the outer raceway surface, which clearly indicates the abnormality due to the damage of the outer race.
Therefore, similarly to the case of the vibration detecting means 51 attached to the load zone A1, the abnormality of the outer ring can be easily diagnosed.
[0031]
As described above, in the evaluation device 1 according to the present embodiment, when the evaluation device 1 is used for detecting an abnormality of the large rolling bearing 3 used at low speed under a radial load, for example, the envelope generated by the waveform processing unit 11 may be used. The frequency spectrum data obtained by the analysis is based on a signal in a low frequency range that can be detected with high sensitivity with little attenuation even in the no-load zone A2, and is data that matches the normal rotation range of the rolling bearing 3. If there is an abnormality such as wear or breakage at a specific portion of the rolling bearing 3, the peak caused by the abnormality is displayed on the frequency spectrum data output from the waveform processing unit 11 so that the frequency component caused by the abnormality takes a peak value. Appears prominently.
[0032]
Therefore, at the time of the diagnostic processing of the comparison determining means 15, whether or not the peak location of the actually measured frequency spectrum data extracted by the waveform processing means 11 overlaps with the frequency component value stored in advance as a criterion for determining the presence or absence of an abnormality is determined. The presence or absence of an abnormality can be reliably diagnosed, and high reliability of the diagnosis result can be guaranteed.
Then, the presence or absence of an abnormality such as abrasion or breakage of the large rolling bearing 3 used at low speed under a radial load can be diagnosed by frequency analysis from vibration including noise generated by the rolling bearing 3. In trouble diagnosis and periodic inspection of rolling bearings used in large-sized devices such as rolling mills and main motors of railway vehicles, troublesome disassembly of devices is not required, and labor and cost required for trouble diagnosis can be reduced. Will be possible.
[0033]
【The invention's effect】
According to the evaluation method and apparatus of the present invention, when used for abnormality detection of a large rolling bearing or the like used at low speed under a radial load, for example, frequency spectrum data by envelope analysis created by a waveform processing unit is It is based on a signal in a low frequency range that can be detected with high sensitivity even in the no-load zone A2 with little attenuation. In addition, data that matches the normal rotation range of the rolling bearing, If there is an abnormality such as breakage or breakage, the peak caused by the abnormality appears remarkably on the frequency spectrum data output from the waveform processing means, so that the frequency component caused by the abnormality has a peak value.
[0034]
Therefore, at the time of the diagnostic processing of the comparison determining means, it is surely determined whether or not the peak position of the actually measured frequency spectrum data extracted by the waveform processing means overlaps with the frequency component value stored in advance as a criterion for determining the presence or absence of abnormality. The presence or absence of an abnormality can be diagnosed, and high reliability of the diagnosis result can be guaranteed.
Then, it is possible to diagnose the presence or absence of abnormalities such as wear and breakage of large rolling bearings that are used at low speeds under a radial load by vibration analysis including noise generated by the rolling bearings by frequency analysis and the like. In trouble diagnosis and periodic inspection of bearings used for large devices such as main motors of railway machines and railway vehicles, troublesome disassembly of devices is not required, and labor and cost required for trouble diagnosis can be reduced. .
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an embodiment of an evaluation device according to the present invention.
FIG. 2 is a waveform diagram showing a frequency spectrum obtained by performing an envelope analysis on a vibration signal generated by the rolling bearing. FIG. 2 (a) shows a frequency spectrum of 1 kHz or less from a vibration signal detected by a vibration detecting means attached to a no-load zone of the rolling bearing in FIG. FIG. 1 (b) is a waveform diagram obtained by extracting only the frequency components of FIG. 1, and FIG. 1 (b) is obtained by extracting only the frequency components of 1 kHz or less from the vibration signal detected by the vibration detection means attached to the load zone of the rolling bearing in FIG. FIG.
FIG. 3 is a diagram illustrating a relationship between a location of a flaw in a rolling bearing and a frequency after an envelope process that causes a peak value on a frequency spectrum due to the flaw.
FIG. 4 is an explanatory diagram of a load zone and a no-load zone on a rolling bearing that receives a radial load.
5A and 5B are waveform diagrams obtained by frequency analysis of a detection signal output from a vibration detection unit, where FIG. 5A is a waveform diagram obtained when the vibration detection unit is mounted in a no-load zone of a rolling bearing, and FIG. It is a waveform diagram obtained when a means is attached to the load zone of a rolling bearing.
FIG. 6 is a waveform diagram showing a frequency spectrum obtained by performing envelope analysis based on the waveform of FIG. 5; FIG. 6 (a) is a waveform of a frequency spectrum obtained from a detection signal output from a vibration detecting means attached to a no-load zone of a rolling bearing; FIG. 3B is a waveform diagram of a frequency spectrum obtained from a detection signal output from a vibration detecting unit attached to a load zone of the rolling bearing.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Evaluation device 3 Rolling bearing 5 Detecting means 7 Amplifying means 9 Filter processing means 11 Waveform processing means 13 Rotation speed detecting means 15 Comparison determining means A1 Load area A2 No load area
