JP2004211813A

JP2004211813A - Bearing device for axle of rolling stock

Info

Publication number: JP2004211813A
Application number: JP2002382635A
Authority: JP
Inventors: Takanori Miyasaka; 孝範宮坂; Hirotoshi Aramaki; 宏敏荒牧; Yasuyuki Muto; 泰之武藤
Original assignee: NSK Ltd
Current assignee: NSK Ltd
Priority date: 2002-12-27
Filing date: 2002-12-27
Publication date: 2004-07-29

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a bearing device for an axle of a rolling stock capable of improving an SN ratio of a signal. <P>SOLUTION: This bearing device for the axle, of the rolling stock, comprises an inner ring having an inner ring raceway and externally fitted to the axle of the rolling stock, an outer ring having an outer ring raceway and internally fitted to a vehicle main body side of the railway vehicle, and a plurality of rolling elements rotatably held between the inner ring raceway and the outer ring raceway. This bearing device for the axle of the rolling stock has an outer ring thin part on a center of a contact width of the outer ring and the rolling element, and a thickness t of the outer ring thin part and a radial cross-sectional width H satisfy 0.75≤t/H≤1.05. Here, (radial cross-sectional width H) = (outer diameter of outer ring-inner diameter of inner ring) /2. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO&NCIPI

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、鉄道車両の車軸用軸受装置に係り、異常診断に適した軸受装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、鉄道車両の車軸を回転自在に支持する軸受装置では、摺動部材である軸受構成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、車両の一定期間の使用後に、軸受を車両から取り外して分解し、熟練した専門の検査担当者が、目視により分解した各構成部品の摩耗の度合いや傷の有無を確認する。この確認により、新品の部品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、再度組み立てを実施する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、この分解検査は、車両から軸受を取り外す分解作業や、検査済みの軸受構成部品を再度組み立て直す組み込み作業に多大な労力がかかり、車両の保守・管理コストの大幅な増大を招くという問題があった。
【０００４】
また、例えば、組み立て直す際に検査前には無かった打痕を軸受構成部品につけてしまうなど、検査自体が軸受の欠陥を生む原因となる虞もある。
また、限られた時間内で多数の軸受を目視で検査するため、欠陥を見落とす可能性が残るという問題もあった。
更に、目視検査では、欠陥の程度の判断に個人差が生じ、実質的には欠陥がなくても欠陥有りと見なされて部品交換が行われてしまう場合があり、無駄にコストがかかることにもなる。
【０００５】
一方、センサ等を用いて軸受の状態を観測し、分解検査を行うことなく異常診断を行う手法も提案されている。しかしながら、信号のＳＮ比が悪い場合には、異常診断の精度が落ちてしまい、診断結果の信頼性が失われてしまうという問題もある。
【０００６】
本発明は、上記問題を鑑みて為されたものであり、信号のＳＮ比を向上させることが可能な鉄道車両の車軸用軸受装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の上記目的は、以下のような鉄道車両の車軸用軸受装置により達成される。
（１）内輪軌道を有し、鉄道車両の車軸に外嵌する内輪と、
外輪軌道を有し、鉄道車両の車両本体側に内嵌する外輪と、
前記内輪軌道と前記外輪軌道との間に転動自在に保持された複数の転動体と、
を有する転がり軸受を備え、
前記外輪と前記転動体の接触幅の中心に外輪薄肉部が設けられ、
前記外輪薄肉部の肉厚ｔと、径方向断面Ｈが以下のような関係式を満たすことを特徴とする鉄道車両の車軸用軸受装置。
０．７５≦ｔ／Ｈ≦１．０５
ここで、
（径方向断面Ｈ）＝（外輪外径−内輪内径）／２
（２）前記外輪薄肉部は、前記転がり軸受の負荷圏に配置されることを特徴とする（１）の鉄道車両の車軸用軸受装置。
（３）前記転がり軸受から発生する信号を電気信号として出力可能なセンサが、前記外輪薄肉部に取り付けられることを特徴とする（１）または（２）の鉄道車両の車軸用軸受装置。
（４）鉄道車両の台車に組み込まれることを特徴とする（１）〜（３）の何れかの鉄道車両の車軸用軸受装置。
（５）前記センサを介して得られた情報を基に、前記転がり軸受の異常の有無を診断することを特徴とする（１）〜（４）の何れかの鉄道車両の車軸用軸受装置。
【０００８】
本発明によれば、外輪薄肉部にセンサを取り付けて、軸受から信号を読み取ることにより、ＳＮ比が良好な信号を検出することが可能である。このことは、異常振動を最も強く伝達する負荷部に外輪薄肉部を設け、センサを取り付けた場合に、最も顕著となる。従って、軸受装置を分解することなく精度の高い異常診断を行うことが可能となり、異常診断にかかる労力を削減することができる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に基づいて本発明に係る鉄道車両用の軸受装置の実施形態を詳細に説明する。
【００１０】
図１は、本発明に係る鉄道車両用の軸受装置２００を示す断面図である。軸受装置１００は、鉄道車両の車軸１０に外嵌する内輪３，３と、内輪３，３と径方向に対向して配置された外輪２と、外輪２及び内輪３間に配置された転動体としての複数のころ４と、複数のころを保持する保持器５と、を各列に備えた複列円錐ころ軸受１により構成されている。この軸受１は、車両の台車を介して、車軸が回転自在となるように車体全体を支える構造となっている。
【００１１】
内輪３，３は、車軸１０上に固定されており、車軸１０とともに回転する回転輪である。内輪３，３の外径面には、それぞれ内輪軌道３ａ，３ａが形成されており、ころ４は、内輪軌道３ａ，３ａに沿ってそれぞれ転動する。
【００１２】
外輪２は、内輪３，３の外径が鉄道車両の車体側の台車に固定されている静止輪である。外輪２の内径側には、ころ４，４に対応して２つの外輪軌道２ａ，２ａが形成されており、ころ４は、外輪軌道２ａ，２ａに沿ってそれぞれ転動する。外輪２の両側面端部２ｂ，２ｂには、オイルシール６，６を保持するシールケース７，７が、軸方向に延出してそれぞれ取り付けられている。
【００１３】
オイルシール６，６は、シールケース７，７の内径側に取り付けられている。オイルシール６，６は、外輪２及び内輪３間の軸受空間に封止されるオイル、グリース等の潤滑剤が外部に漏れないように、また外部からゴミや埃等の塵埃が軸受空間内に流入しないように防ぐ封止部材として機能している。
【００１４】
車軸１０の軸方向端部には、前蓋９がボルト１１により固定されている。前蓋９の径方向端は、前蓋９側のシールケース７と接触しており、回転時にはシールケース７に対して前蓋９が摺動する。前蓋９と内輪３との間には油切り１３が配置されている。前蓋９側のシールケース７に取り付けられたオイルシール６は、油切り１３と摺動接触することにより、オイルシール６及び油切り１３間を封止している。
【００１５】
一方、前蓋９の反対側にあたる軸受１端部には、内輪３と車軸１０との間に、後蓋８が固定されている。後蓋８側に取り付けられたシールケース７は、後蓋８に摺動接触しており、また後蓋８側のシールケースに取り付けられたオイルシール６は、後蓋８と摺動接触することにより、オイルシール６及び後蓋８間を封止している。
【００１６】
本実施形態では、外輪２は、通常の軸受と比べて外輪２の厚さが薄い薄肉部１２，１２を有して構成される。薄肉部１２は、外輪２においてころ４、４が接触する領域のころ４の軸方向中心に対応する部位にそれぞれ形成されている。ここで、本実施形態における薄肉部１２，１２は、軸受寸法に対して以下のような関係を満たす。
０．７５≦ｔ／Ｈ≦１．０５・・・（１）
ここで、
ｔ：外輪２の薄肉部１２における径方向厚さ（薄肉部１２の肉厚）
ｄ：内輪内径
Ｄ：外輪外径
Ｈ：径方向断面幅＝（外輪外径−内輪内径）／２
【００１７】
この薄肉部１２，１２である外輪２外径面上には、異常診断において、軸受の振動、音またはＡＥ情報を収集する検出素子を備えたセンサがそれぞれ取り付けられ、センサにより軸受に発生する振動が収集される。本実施形態では、センサが取り付けられる外輪２の領域（薄肉部１２，１２）の厚さが、式（１）で記載されたように構成されている。外輪２の厚みが上記式（１）の範囲にあるような薄肉とされた場合には、軸受内部からの振動がセンサに伝達されやすくなるため、他のノイズと比較して、軸受内部の異常に起因する振動を検出する感度が高くなり、ＳＮ比が向上する。
【００１８】
この薄肉部１２は、外輪２のすべての箇所に設ける必要はなく、センサが配置される箇所にのみ構成しても構わない。一般に、センサは、外輪２の負荷圏（荷重がかけられる部位）に配置されるため、外輪２の負荷圏にのみ上記式（１）を満たす薄肉部１２を設けるように構成しても良い。
【００１９】
また、組み込まれるセンサとしては、上記情報を検出する検出素子と共に、温度、回転数、ひずみ等を検出する検出素子があわせて組み込まれた複合センサユニットであっても良い。
また、センサユニットケース内部に増幅器をそれぞれ設けるように構成しても良い。センサから出力された信号がケーブルを介して出力される間に、ノイズが入り込み、測定の信頼性が低下する恐れがあるが、予め増幅器を介して信号レベルを大きくしておくことにより、ノイズの影響を受けにくくなり、信頼性が向上する。
【００２０】
センサと外部との間は、有線（ケーブル）により信号が伝達される。有線（ケーブル）は、ノイズの減少等測定精度を向上させるために、防水、防油、防塵、防錆、防湿、耐熱、耐電磁ノイズ性を有しているのが好ましい。同様に、センサの各検出素子は、ノイズの減少等測定精度を向上させるために、防水、防油、防塵、防錆、防湿、耐熱、耐電磁ノイズ性を有しているのが好ましい。例えばセンサユニット内にすべての検出素子を収納し、センサの筐体に防水、防油、防塵、防錆、防湿、耐熱、耐電磁ノイズ性を持たせることによって、実施することが可能である。
【００２１】
以下、センサを用いた異常診断について説明する。図２は、センサ２２を用いた異常診断装置の全体構成を示す図である。図２において、軸受１の外輪２の薄肉部１２にセンサ２２が取り付けられた構成であるとして説明する。センサ２２２は、図３（ａ）に示すように、温度検出素子２２ｂ、回転検出素子２２ｃ及び振動検出素子２２ｃがセンサケース２２ａ内部に収納されているとして説明を行う。なお、図３（ｂ）に示すように、増幅器が各検出素子に対応して設けられている構成であっても良い。各検出素子２２ｂ〜２２ｄは、それぞれ軸受１の温度、回転数、及び振動を検出し、外部の演算処理部３０に出力する。
【００２２】
演算処理部３０は、各検出素子２２ｂ〜２２ｄから受け取った出力である電気信号の演算処理を行い、軸受の異常の有無および異常発生箇所の特定を行うユニットである。演算処理部３０は、例えば、既存のオペレーションシステムと異常診断実行用ソフトウェアアプリケーションがインストールされたパーソナルコンピュータを用いて構成してもよいし、各部毎に独立した処理、保存回路から構成される演算ユニットとして構成してもよい。
【００２３】
演算処理部３０は、データ蓄積分配部３１と、温度分析部３２と、回転分析部３３と、フィルタ処理部３４と、振動分析部３５と、比較判定部３６と、内部データ保存部３７と、データ蓄積出力部３８と、を有している。以下、演算処理部３０の各部の構成及び機能について詳述する。
【００２４】
図４は、第１のデータ蓄積部であるデータ蓄積分配部３１を示す図である。データ蓄積分配部３１は、データ蓄積部３１ａと、サンプリング部３１ｂと、サンプリング基準設定部３１ｃとを有している。データ蓄積部３１ａは、各検出素子２２ｂ〜２２ｄからの出力信号を各信号毎に保存するデータ保存媒体であり、各種メモリやハードディスク等で構成することが可能である。
【００２５】
データ蓄積部３１ａは、各検出素子２２ｂ〜２２ｄから送られた信号を受け取り一時的に蓄積すると共に、信号の種類に応じて各分析部３２，３３，３４の何れかに信号を振り分ける。各種信号は、データ蓄積分配部３１に送られる前段にて、図示せぬＡ／Ｄコンバータによりデジタル信号に変換される。
【００２６】
サンプリング基準設定部３１ｂは、外部の入力部１００から得られた情報に基づいて、振動検出素子２２ｄが出力したアナログ信号からノイズの影響が大きい領域を除外するための基準値を設定するものである。ここで、入力部１００は、マウス・キーボード等の入力手段であり、ユーザは、入力部１００を介して基準値を任意に設定することが可能である。
【００２７】
サンプリング部３１ｃは、時間データである振動、温度、回転数データを所定長さに切り出して、後段の分析部に信号を出力するためのサンプリング行う。このサンプリング部３１ｃは、振動検出素子２２ｄからの出力信号がサンプリング基準設定部３１ｂが設定した基準値より大きなノイズを含んでいる場合には、そのノイズが入っている時間帯について信号のサンプリングを行わず、後段のフィルタ処理部３４に信号が出力されないようにする。具体的には、信号レベルがある一定値以上となっているある２点ＡおよびＢを検出し、ＡからＢの時間の間は、データをフィルタ処理部３４及び振動分析部３５の方に出力しないよう制御する。これにより、大きなノイズデータを含む時間領域の周波数成分を行わないようにすることが可能となり、誤った異常診断を行う可能性を小さくすることが可能である。なお、サンプリング基準設定部３１ｂ及びサンプリング部３１ｃは、必ずしも設ける必要はなく、また同様の効果を奏することが可能であれば、例えばデータ蓄積部３１ａの前段等、別の場所に配置するように構成してもよい。
【００２８】
温度分析部３２は、温度検出素子２２ｂからの出力信号を基に軸受の温度を算出し、算出した温度を比較判定部３６に送出する。分析部３２は、例えば検出素子の特性に応じた温度換算テーブルを有しており、検出信号のレベルを基に、温度データを算出する。
【００２９】
回転分析部３３は、回転検出素子２２ｃからの出力信号を基に、内輪２４、つまりは車軸の回転速度を算出し、算出した回転速度を比較判定部３６に送出する。例えば、回転検出素子２２ｃが、内輪２４に取り付けられたエンコーダと外輪２３に取り付けられた磁石および磁気検出素子で構成されている場合には、回転検出素子２２ｃが出力する信号は、エンコーダの形状と回転速度に応じたパルス信号となる。回転分析部３３は、エンコーダの形状に応じた所定の変換関数又は変換テーブルを有しており、関数またはテーブルに従って、パルス信号から内輪２４および車軸の回転数を算出する。
【００３０】
振動分析部３５は、振動検出素子２２ｄからの出力信号を基に、軸受２１に発生している振動の周波数分析を行う。具体的には、振動分析部３５は、振動信号の周波数スペクトルを算出するＦＦＴ計算部であり、ＦＦＴのアルゴリズムに基づいて、振動の周波数スペクトルを算出する。算出された周波数スペクトルは、比較判定部３６に送られる。また、振動分析部３５は、ＦＦＴを行う前処理として、振動信号の包絡線を求めるエンベロープ処理を行い、ノイズの低減を図るように構成してもよい。振動分析部３５は、必要に応じて、エンベロープ処理後のエンベロープデータもあわせて比較判定部３６に出力する。
【００３１】
一般に、軸受の回転に起因して生じる振動の異常周波数帯は、軸受の大きさ、転動体の数等に依存して決まっている。軸受の各部材の欠陥と、各部材で発生する異常振動周波数の関係は、図５に示すとおりである。周波数分析においては、サンプリング時間に応じて、フーリエ変換可能な最大の周波数（ナイキスト周波数）が決まるため、ナイキスト周波数以上の周波数は、振動信号中に含まれていないことが好ましい。そのため、本実施形態では、データ蓄積分配部３１と振動分析部３５の間にフィルタ処理部３４を設け、フィルタ処理部３４にて所定の周波数帯を切り出し、切り出された周波数帯のみを含む振動信号を振動分析部３５に送出するように構成している。鉄道車両において、低速で車軸が回転している場合には、例えば、１ｋＨｚ以下の周波数成分のみを抽出するように構成すればよい。
【００３２】
また、フィルタ処理部３４は、最初はフィルタ処理を行わず、振動分析部３５にてまず周波数スペクトルを求め、ピークが観測される周波数帯を予め見積もり、その後に周波数帯域に対応したフィルタ処理を行った後に、改めて周波数分析を行うように構成してもよい。このように構成することによっても、不要なノイズを効果的に排除し、精度の高い周波数分析を行うことが可能となる。
【００３３】
センサ２２、特に振動検出素子２２ｄを負荷がかかっている部位（負荷圏）に取り付けると、感度よく信号を検出できるため、より精度の高い測定が行える。ここで、負荷圏とは、図５に示すように、転動体に対する荷重が負荷される領域を指す。
【００３４】
また、負荷圏にセンサを取り付けるスペースがない時やノイズを発生する高電圧ケーブルが配設されている時など止むを得ず非負荷圏に取り付ける場合は、フィルタ処理などで信号の検出感度を上げるようにすることで測定が可能となる。
【００３５】
比較判定部３６は、振動分析部３５が求めた振動の周波数スペクトルと、内部データ保存部３７に保存されている基準値または周波数スペクトル中から算出される基準値とを比較し、異常振動が発生しているかどうかを判定する。ここで、基準値は、軸受の特定部位の摩耗や破損に起因した周波数成分のデータ、または周波数スペクトル毎に求められるスペクトルに含まれた所定の値である。比較判定部３６は、周波数成分の比較による判定と同時に、温度分析部３２および回転分析部３３から得られた温度および回転速度の分析結果と、内部データ保存部３７に蓄積されている軸受の各種データ等の仕様諸元データを参照し、判定の正確性を期す。
【００３６】
具体的には、比較判定部３６は、振動の周波数スペクトルを基に異常有りと判定された場合、軸受の温度を確認し、温度が所定値を超えていれば重大な異常が発生していると判断する。また、何れかのみが異常を示している場合には、何らかの異常が生じていると判断する。そしてどちらの結果も正常であれば、異常なしと判断する。何れか一方のみが異常を示している場合には、複数回判定を行っても結果が変わらない場合に異常有りと判断するように構成してもよい。比較判定部３６は、異常診断の結果をデータ蓄積出力部３８に出力する。
【００３７】
比較判定部３６が行う振動情報を基にした異常診断の具体的な処理としては、以下のような方法が挙げられる。
【００３８】
（１）エンベロープデータの実効値を基準値として用いる方法
本方法では、図５の式を基に、異常時に発生する周波数成分を求める。そしてエンベロープデータの実効値を算出し、この実効値から比較用の基準値を求める。そして、基準値以上の周波数を算出し、異常時に発生する周波数成分との比較を行う。以下、図７を参照しながら説明を行う。
【００３９】
まず、センサユニット２２ａに収納された振動検出素子２２ｄを介して軸受の振動を検出する（ステップＳ１０１）。検出された信号は、所定の増幅率で増幅され、Ａ／Ｄ変換器によりデジタル信号に変換される（ステップＳ１０２）。デジタル信号に変換された振動信号は、所定のフォーマットにて、データ蓄積分配部３１に保存される（ステップＳ１０３）。
【００４０】
次に、デジタル信号の周波数スペクトルを求め（ステップ１０４）、求められた周波数スペクトルを基に、フィルタ処理部３４が、デジタル信号に適用されるフィルタ帯域を選定する（ステップＳ１０５）。フィルタ処理部３４は、選定したフィルタ帯域以外の周波数成分を除去するフィルタ処理を行い（ステップＳ１０６）、フィルタ処理後のデジタル信号を振動分析部３５に出力する。そして、振動分析部３５は、フィルタ処理後のデジタル信号にエンベロープ処理を施し（ステップＳ１０７）、エンベロープ処理後のデジタル信号の周波数スペクトルを求める（ステップＳ１０８）。
【００４１】
同時に、エンベロープ処理後のデジタル信号の実効値を計算し（ステップＳ１０９）、実効値を基にして、異常診断に用いられる基準値を算出する（ステップＳ１１２）。ここで、実効値は、エンベロープ処理後のデジタル信号の振幅の絶対値の平均値として求められたものである。基準値は、実効値を基に、以下の式（１）または（２）に基づき算出される。
（基準値）＝（実効値）＋α ・・・（１）
（基準値）＝（実効値）×β ・・・（２）
α，β：データの種類によって可変な所定の値
【００４２】
次に、図５に示す表に基づき、軸受の異常に起因して発生する周波数を求（ステップＳ１１０）、求めた周波数に対応する各部材の異常周波数成分のレベル、すなわち、内輪傷成分Ｓｉ（Ｚｆｉ）、外輪傷成分Ｓｏ（Ｚｆｃ）、転動体成分Ｓｂ（２ｆｂ）及び保持器成分Ｓｃ（ｆｃ）を抽出し（ステップＳ１１１）、ステップ１１２で計算された基準値との比較を行う（ステップＳ１１３）。そして、すべての成分の値が、基準値より小さい場合には、軸受に異常は発生していないと判断し（ステップＳ１１４）、いずれかの成分が基準値以上である場合には、該当個所に異常が発生していると判断する（ステップＳ１１５）。
【００４３】
図８は、異常が発生していない場合の周波数スペクトルを、そして図９は、外輪に異常が発生している場合の周波数スペクトルをそれぞれ例示するグラフである。図８の例においては、エンベロープデータより、基準値が−２９．３ｄＢとして得られた。図８中のグラフ中に基準値のラインを引き、内輪傷成分Ｓｃ（Ｚｆｉ）、外輪傷成分Ｓｏ（Ｚｆｃ）、転動体成分Ｓｂ（２ｆｂ）及び保持器成分Ｓｃ（ｆｃ）と比較を行うと、何れの成分のレベルも、基準値より小さかった。従って、この軸受は、正常であると判断できる。一方、図９の場合には、外輪傷成分Ｓｏ（Ｚｆｃ）が基準値よりも大きく突出しており、軸受の外輪に異常が発生していると判断することができる。
【００４４】
また、図１０は、保持器に傷がある場合の周波数スペクトルと基準値の関係を示すグラフである。図１０においては、保持器傷に対応する周波数ｆｃにおいて、基準値よりも大きなピークが観測されている。このように、発生周波数のピークの有無は、軸受に起因する周波数におけるレベルと基準値との比較によって判断されるため、図１０に示すような小さなピークであっても、適切に診断を行うことが可能である。
【００４５】
（２）スペクトルのピークを求め、ピーク周波数と異常周波数を比較する方法
本方法では、図５の式を基に、異常時に発生する周波数成分を求める。そして、振動分析部３６が求めた周波数スペクトルの中で所定数または基準値以上のピークについて、異常が発生する周波数成分に該当するかどうかを照合する。以下、図１１に示すフローチャートを基に詳細を説明する。
【００４６】
ステップＳ１０８までの流れは、（１）の方法に記載したものと同様であるため省略する。本方法では、まず得られた周波数スペクトルのピークを計算する（ステップＳ１０９）。ここで、周波数のピークを求めるためには、第一に、各周波数成分のデータ点のレベルとその一つ前の周波数成分のデータ点のレベルの差を示す差データを求める。そして、差データの符号が正から負に代わる変曲点を探しだし、その正負の基になった差データに関与している周波数値でピークとなっていると判断する。ただし、診断に必要なピーク値は、山（傾斜）が急な鋭いピークとなっているもののみを対象とするため、傾きが所定の基準値（例えば、１又は−１）より大きい又は小さい場合にのみ、ピークとなっていると判断するようにする。
【００４７】
図１２は、周波数スペクトルを示す図である。図１２において、連続する３点Ａ（Ｘ_０、Ｙ_０）、Ｂ（Ｘ_１、Ｙ_１）及びＣ（Ｘ_２、Ｙ_２）については、点Ｂがピークとなっている。この場合、ＡとＢとの差データδ_１＝Ｙ_１−Ｙ_０＞０となっており、ＢとＣとの差データδ_２＝Ｙ_２−Ｙ_１＜０となっているため、差データが正から負に変化している。そして、ここで傾き（Ｙ_１−Ｙ_０）／（Ｘ_１−Ｘ_０）＞１または（Ｙ_２−Ｙ_１）／（Ｘ_２−Ｘ_１）＜−１を満たしている場合、点Ｂがピークであると判断する。
【００４８】
そして、軸受の諸元から図５に基づき、異常周波数を算出し（ステップＳ２０２）、求めた周波数に対応する各部材の異常周波数成分のレベル、すなわち、内輪傷成分Ｓｉ（Ｚｆｉ）、外輪傷成分Ｓｏ（Ｚｆｃ）、転動体成分Ｓｂ（２ｆｂ）及び保持器成分Ｓｃ（ｆｃ）を抽出する（ステップＳ２０３）。そして、ピーク周波数と異常時に発生する周波数を比較し、ピーク周波数と算出した異常周波数が一致しているかどうか判断する（ステップＳ２０４）。そして、あるピークが異常周波数と一致している場合には、該当する異常周波数に対応する部材に異常が発生していると判断する（ステップＳ２０６）。どの周波数とも一致していない場合には、異常無しと判断する（ステップＳ２０５）。
【００４９】
（３）基本周波数と特定の高調波を用いる方法
本方法は、異常周波数成分の基本周波数である１次の値、基本周波数の倍の周波数を持つ２次の値、そして基本周波数の４倍の周波数を持つ４次の値についてピークの周波数と異常時に発生する周波数が一致しているかどうかを比較し、少なくとも２つの周波数において異常有りと判断された場合には、最終的に異常有りと判断し、異常有りと判断された周波数が一つ以下である場合には、異常なしと判断する。以下、図１３を参照しながら、詳細に説明する。
【００５０】
周波数スペクトルを算出し、異常に起因して発生する周波数の算出までのプロセスは、方法（１）のフローと同様である。本方法では、比較において、まず図１３に示すように、異常時に発生する基本成分（１次成分）の周波数において、スペクトルの値が基準値以上であるかどうかを判断する（ステップＳ３０１）。スペクトルの値が、基準値以上である場合には、１次成分が一致したと判断し、ステップＳ３０２へ進む。一方、一致しなかった場合には、ステップＳ３１１へ進む。
【００５１】
ステップＳ３０２では、異常時に発生する基本成分の２倍の周波数をもつ２次成分の周波数において、スペクトルの値が基準値以上であるかどうかを判断する。スペクトルの値が、基準値以上である場合には、２次成分が一致したと判断し、ステップＳ３２１で該当個所に異常が発生していると最終判断する。一方、一致しなかった場合には、ステップＳ３１２へ進む。
【００５２】
ステップＳ３１１でも、異常時に発生する基本成分の２倍の周波数をもつ２次成分の周波数において、スペクトルの値が基準値以上であるかどうかを判断する。スペクトルの値が、基準値以上である場合には、２次成分が一致したと判断し、ステップＳ３１２へ進む。一方、一致しなかった場合には、ステップＳ３２１へ進み、該当個所に異常は発生していないと最終判断する。
【００５３】
ステップＳ３１２では、異常時に発生する基本成分の４倍の周波数をもつ４次成分の周波数において、スペクトルの値が基準値以上であるかどうかを判断する。スペクトルの値が、基準値以上である場合には、４次成分が一致したと判断し、ステップＳ３２１で該当個所に異常が発生していると最終判断する。一方、一致しなかった場合には、該当個所に異常は、発生していないと最終判断する。
【００５４】
図１４は、外輪に傷がある場合の、周波数スペクトルを示す図である。基本周波数であるＺｆｃの自然数倍の高調波が観測されていることがわかる。この場合の基準値が−１０ｄＢである場合には、１次、２次及び４次の成分すべてについて、スペクトルの値が基準値以上となっていることがわかる。従って、本方法の処理により、外輪に異常が発生していると判断される。
【００５５】
一般に、異常に対応する周波数に偶然ノイズ等の影響により大きなピークが観測されるような場合が考えられるが、本方法によれば、１次、２次及び４次の成分の内、少なくとも２つの周波数において、ピークの値が基準値以上でなければ異常と判断しないため、誤判断を行う可能性を減少することが可能となる。
【００５６】
なお、図１３のフローチャートでは、１次、２次、４次の順に比較を行ったが、ピークレベルが大きい方から順に比較を行うように構成してもよい。この場合には、最もピークが大きな周波数のピークが基準値以下であれば、その時点で、異常なしと判断することが可能であり、演算時間を短縮することが可能である。また、組み合わせる周波数成分としては、１次の値、２次の値および３次の値の組み合わせや２次の値、４次の値および６次の値の組み合わせであってもよい。
【００５７】
（４）異常診断と共に損傷の大きさを推定する方法
方法（１）〜（３）において、異常の有無を診断したが、以下のようにして、損傷の大きさを推定することも可能である。図１５は、エンベロープ処理後の周波数スペクトルを示す図である。図において、周波数Ｚｆｃに大きなピークが観測されており、外輪に損傷が発生していることがわかる。このＺｆｃにおけるピークの値Ｌｎと周波数スペクトル全体の平均値である基準レベルＬ_０を比較すると、異常を起こしている外輪における損傷の大きさを推定することができる。
【００５８】
図１６は、転がり軸受において、軌道輪の損傷である剥離が生じた場合に、剥離の大きさと、実測周波数スペクトルデータｄ１上に現れるピークと基準レベルとの間のレベル差の関係を示したものである。このように、一般的に、レベル差は、損傷の大きさに比例して増大するため、逆に、実測周波数スペクトルデータｄ１上のピークにおけるレベル差を求めることで、損傷の大きさを推定することが可能である。なお、実測周波数スペクトルデータｄ１上でのピークレベルの増大は、周波数成分の１次値に対応するピークで一番顕著となる。
従って、異常が検出された場合に、周波数成分の１次の値Ｌｎと基準レベルＬ_０とのレベル差ｌを計算することにより、損傷の度合いを推定し、損傷の度合いに応じて、損傷部品の交換時期を決定することができる。これにより、過剰な部品交換やメンテナンスの実施するのではなく、適切な時期に交換を行うようにし、維持コストを削減することが可能となる。
【００５９】
（５）基本周波数の自然数倍の高調波成分とのレベル差を基準値とする方法
本方法は、異常周波数成分の基本周波数である１次のレベルに対して、基本周波数の２、３、４、・・・ｎ倍の周波数を持つ２、３、４，・・・ｎ次のレベルが基準値以上となっている個数をカウントし、所定個数以上基準値を超えている場合に、異常が発生していると判断するものである。具体的には、１次のレベルに対し、ｎ次の値が｛（１次のレベル）−（ｎ−１）・ａ｝（ｄＢ）以上である場合に、カウントを行う。ここで、”ａ”は任意の値である。以下、図１７に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００６０】
図１７は、本方法における処理フローを示すフローチャートである。本方法における周波数スペクトル算出までの処理は、図７のフローチャートのステップＳ１０１〜ステップＳ１０８に至るまでの処理と同一である。図１７には、ステップＳ１０８以降の処理を示す。
【００６１】
まず、図５に示す式を参照して、軸受の異常に起因する異常周波数を軸受の各部位（外輪、内輪、転動体、及び保持器）毎に算出し（ステップＳ４０１）、異常周波数に対応する周波数スペクトルのレベルを抽出する（ステップＳ４０２）。そして、異常周波数の自然数倍（２，３，・・・ｎ倍）の周波数に対応する周波数スペクトルのレベルをそれぞれ算出する（ステップＳ４０３）。
ここでは、基本となる異常周波数の２，３，４，５倍の周波数を持つ２次、３次、４次及び５次成分を抽出するものとする。
【００６２】
次に、基本となる１次の値を基準として、各２，３，４，５次成分のレベルの確認を行う（ステップＳ４０４）。ここでは、各成分のレベルが｛（１次のレベル）−３（ｎ・１）｝（ｄＢ）以上である場合に、異常有りのカウントを行う。具体的には、以下の場合に、各成分に関し異常有りのカウントが行われる。
（２次成分のレベル）＞（１次成分のレベル）−３
（３次成分のレベル）＞（１次成分のレベル）−６
（４次成分のレベル）＞（１次成分のレベル）−９
（５次成分のレベル）＞（１次成分のレベル）−１２
【００６３】
そして、異常有りのカウントの個数が所定個数以上であるかどうかを確認することによって、最終的な異常判断を行う（ステップＳ４０５）。ここでは、２個以上異常有りのカウントがあれば、最終的に異常有りと判断し、１個以下であれば、異常なしと判断する。
【００６４】
図１８は、円筒ころ軸受（外径２１５ｍｍ、内径１００ｍｍ、幅４７ｍｍ、ころ数１４）を約３００ｍｉｎ^−１で内輪を回転させたときの周波数スペクトルのレベルと基準線との関係を示す図である。図中の直線は、上述の基準値を線で結んだ判定基準線である。軸受にきずがある場合には、２次以上の成分の値は、判定基準線以上となっているが、正常状態でも発生するころ落ち音に対応するピークのレベルは、２次及び４次成分にて、この判定基準線を下回っている。一般に、ころ落ち音（転動体落ち音）は、外輪に欠陥がある場合と比較して高次成分が低いため、図１８で示すように、殆どの値が判定基準線を下回る。これにより、ころ落ち音等、外輪に欠陥がある場合と同じ周波数にピークが現れるような場合であっても、高次成分のレベルを比較することにより、異常か正常かをより精度よく判断することが可能である。
【００６５】
（６）周波数帯域毎の実効値を用いる方法
本方法では、異常に起因する周波数のピークレベルそのものの値ではなく、異常に起因する周波数を含む周波数帯の実効値を用いて、異常診断を行う。具体的に、異常に起因する周波数を含む周波数帯の実効値とは、周波数帯のレベルの自乗平均またはパーシャルオーバオールである。ここで、自乗平均Ｖ_ｉ及びパーシャルオーバオールＳ_ｉは、以下の式で与えられる。ここで、Ｖ_ＲＭＳおよびＳ_ＯＡは、全周波数帯における自乗平均及びオーバオールである。オーバオールは、特定の指定区間の総和を意味する。
【００６６】
【数１】

【００６７】
図１９は、本方法の処理フローを示すフローチャートである。本方法における周波数スペクトル算出までの処理は、図７のフローチャートのステップＳ１０１〜ステップＳ１０８に至るまでの処理と同一である。図１９には、ステップＳ１０８以降の処理を示す。
【００６８】
まず、図５に示す式を参照して、軸受の異常に起因する異常周波数を軸受の各部位（外輪、内輪、転動体、及び保持器）毎に算出し（ステップＳ５０１）、その後、算出された周波数を含む周波数帯域について、自乗平均（Ｖｉ）又はパーシャルオーバオール（Ｓｉ）、及び、周波数スペクトルの帯域全体の自乗平均（Ｖ_ＲＭＳ）又はオーバーオール（Ｓ_ＯＡ）である正規化値を算出する（ステップＳ５０２）。そして、前述の一つの次数成分帯域の自乗平均（Ｖｉ）又はパーシャルオーバオール（Ｓｉ）を前記正規化値（Ｖ_ＲＭＳ又はＳ_ＯＡ）で除した値又は差分の値を算出する（ステップＳ５０３）。
【００６９】
次に、除した値又は差分の値を保存されている参照データと比較照合し、除した値又は差分の値が正常な範囲であるかどうか、具体的には所定の基準値以上かどうかを判断する（ステップＳ５０４）。除した値又は差分の値が所定の基準値以上または以下であれば、異常有りと判断し、周波数帯に基づき、異常発生箇所を特定する（ステップＳ５０５）。ここで、基準値以上であるか以下である場合に異常有りとするかは、実際の測定によって定めればよい。それ以外の場合は、異常なしと判断する（ステップＳ５０６）。
【００７０】
以上の方法を、実際の測定結果を引用して説明する。図２０は、外輪に異常がある場合の周波数スペクトルを、図２１は、外輪に異常が無い場合のスペクトルを示すグラフである。図２０の左端近傍（１０〜２０Ｈｚあたり）には、異常ピーク周波数帯が存在する。このスペクトル全体の自乗平均値Ｖａは、０．０１６である。一方、図２１の対応するスペクトル全体の自乗平均値Ｖｎは、０．００８である。ここで、外輪きずに起因する異常周波数帯（基本周波数）に対して抽出する周波数帯域幅を２Ｈｚとすると、その帯域における自乗平均値をＶで正規化した値は、図２０の場合９０．７８であり、図２１の場合３８．４７となる。異常を有する場合は、正常時に比べて約２．４倍正規化した値が大きいことがわかる。従って、９０．７８と３８．４７の間又は正常時と異常時の比に所定のしきい値を設け、しきい値より大きい場合には、外輪に異常が発生していると判断することができる。
【００７１】
一方、図２２及び図２３は、複数の帯域を用いる場合の例を示す。図２２は、外輪に損傷を有するころ軸受及び正常な歯車（歯数；３１）を有する機械設備のエンベロープ周波数スペクトルを示すグラフである。この図では、５つの周波数ピークが観測されており、基本周波数から、その整数倍毎に２次成分から５次成分までが観測されている。一方、図２３は、図２２に対応する正常時の観測データであり、特異周波数は見あたらない。
【００７２】
以下、図２２及び図２３のデータに関し、上記手法を適用してみる。外輪きずに起因する基本周波数およびその５次までの成分の各帯域における自乗平均値の和をスペクトル全体の自乗平均値で正規化した値は、図２２の場合は１１．６４であり、図２３の場合は５．１９となる。ここで、５次の高調波とは、基本周波数から数えて５番目のピークを意味する。異常を有する場合は、正常時に比べて約２．２倍正規化した値が大きいことがわかる。従って、１１．６４と５．１９の間又は正常時と異常時の比に所定のしきい値を設け、しきい値より大きい場合には、外輪に異常が発生していると判断することができる。
【００７３】
以上が、比較判定部３６により異常の有無の判断を行う場合の具体的な処理パターンである。比較判定部３６は、これらの方法のうち複数の判断方法を用いて異常診断を行うように構成してもよい。複数の判断方法により、異常と判断することは、異常診断の正確さが向上するため好ましい。
【００７４】
データ蓄積出力部３８は、比較判定部３６の判定結果を保存する保存部であり、ハードディスクやメモリ媒体等で構成される。データ蓄積出力部３８は、比較判定部３８の判定結果を制御部４１及び結果出力部４２に出力する。データ蓄積出力部３８は、制御部４１へは以下に説明する制御部４１の動作に必要な場合にのみ、結果を出力するように構成しても良い。
【００７５】
制御処理部４０は、演算処理部３０の分析結果や判定結果を所定の表示形態で表示する表示手段としての結果出力部４２と、軸受２１が組み込まれている車両の駆動機構の動作を制御する制御系に前記比較判定部３６の判定結果に応じた制御信号をフィードバックする制御器４１とを備えている。
【００７６】
結果出力部４２は、具体的には、モニターや画像表示やプリンタへ印刷出力によって、演算処理部３０の分析結果や判定結果を通知する他、演算処理部３０の判定結果が異常有りの場合には、警告灯の点滅や警報機の作動による通知を行う。
【００７７】
制御部４１は、例えば、演算処理部３０の判定結果が異常有りの場合に、異常の程度に応じて、車両の走行停止や、速度の減速等を示す制御信号を車両の走行制御器に送る。本実施形態では、複数のセンサ２２は、軸受装置の軸受の状態を連続で測定し、演算処理部３０は、測定されたデータに基づき順次異常診断するようにしている。従って、制御処理部４０は、異常が発生したら即座に異常を通知し、車両の制御を行う。即ち、検出、分析、判定及び結果出力の流れがリアルタイムに行われている。
【００７８】
なお、センサ２２は、常に測定を行うように構成してもよいし、または所定時間毎に測定を行うように構成しても構わない。また、リアルタイムに異常診断を行う代わりに、車両運行時には測定及び測定データの蓄積のみを行い、後に別の場所で解析を行うように構成してもよい。例えば、日中は測定のみを行い、夜間にまとめて分析、判定及び結果出力を行うように構成しても構わない。
【００７９】
なお、本実施形態の異常診断装置は、軸受装置の軸受の異常の有無及び異常発生箇所を診断するとしたがこれに限られず、車輪のフラット部を診断するように構成してもよいし、また軸受装置の歯車の異常の有無及び異常発生箇所を診断するように構成してもよい。
【００８０】
また、検出処理部２０の代わりに、図３（ｃ）に示すように、演算処理部３０と無線通信を行うセンサ５２を用いてもよい。このセンサは、送信部５２ｈを介して、演算処理部３０に設けられた受信部に無線を介して信号を送信する。
【００８１】
このように構成することにより、検出処理部２０と演算処理部３０間の配線等を考慮することなく、センサを軸受装置に取り付けることが可能となるため、センサの配置自由度が増し、精度が高くなる位置にセンサを取り付けることが容易になる。同様の送信部及び受信部を設けることにより、演算処理部３０と制御処理部４０との間を無線通信で行うように構成しても良い。
【００８２】
図２４は、本実施形態の軸受装置１により検出した振動信号の時間波形を示すグラフであり、そして、図２５及び図２６は、それぞれ図２４の時間波形の周波数スペクトルおよびエンベロープ処理後の周波数スペクトルを示すグラフである。図２４から、本実施形態の軸受装置１を用いることにより、周期的に感度良く、信号が検出されていることがわかる。また、図２６より、非常に強いピークを持つ周期的な周波数ピークが観測されていることがわかり、ノイズと信号とが非常にはっきりと区分されていることがわかる。
【００８３】
一方、図２７は、従来の軸受装置により検出した振動信号の時間波形を示すグラフであり、そして、図２８及び図２９は、それぞれ図２７の時間波形の周波数スペクトルおよびエンベロープ処理後の周波数スペクトルを示すグラフである。従来の軸受装置には、図２４〜２６で観察される異常ピークに対応した傷が設けられている。しかし、図２４とは異なり、図２７の時間波形には周期的な振動は観察されておらず、図２８及び図２９に示される周波数スペクトルを見ても周期的な強いピークは現れていない。これは、ノイズ成分が大きいため、傷に起因する信号成分がノイズに埋もれてしまったものと推察される。これより、本実施形態の軸受装置１は、振動検出におけるＳＮ比の向上に寄与しており、従来の軸受装置では検出が困難な信号成分であっても、検出可能であるといえる。
【００８４】
以上、本実施形態の軸受装置によれば、外輪薄肉部１２にセンサ２２を取り付けて、軸受１から信号を読み取る。これにより、ＳＮ比が良好な信号を検出することが可能である。このことは、異常振動を最も強く伝達する負荷部に外輪薄肉部１２を設け、センサを取り付けた場合に、最も顕著となる。従って、軸受装置を分解することなく精度の高い異常診断を行うことが可能となり、異常診断にかかる労力を削減することが可能となる。
【００８５】
なお、本実施形態では、軸受装置内の軸受は、複列円錐ころ軸受であるとしたが、これに限られず、円筒ころ軸受や玉軸受等各種軸受などにも適用することが可能である。
【００８６】
【発明の効果】
本発明によれば、外輪薄肉部にセンサを取り付けて、軸受から信号を読み取ることにより、ＳＮ比が良好な信号を検出することが可能である。このことは、異常振動が強く発生する負荷部に外輪薄肉部を設け、センサを取り付けた場合に、最も顕著となる。従って、軸受装置を分解することなく精度の高い異常診断を行うことが可能となり、異常診断にかかる労力を削減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る鉄道車両用の軸受装置を示す図である。
【図２】本発明に係る鉄道車両用の異常診断装置の実施形態を示す図である。
【図３】センサの内部構造を示すブロック図である。
【図４】データ蓄積分配部を示す図である。
【図５】軸受の各部材の欠陥と各部材で発生する異常振動周波数の関係を示す関係式である。
【図６】軸受における負荷圏と非負荷圏の関係を示す図である。
【図７】第１の方法における処理のフローを示すフローチャートである。
【図８】異常が発生していない場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図９】外輪に異常が発生している場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図１０】保持器に傷がある場合の周波数スペクトルと基準値の関係を示すグラフである。
【図１１】第２の方法における処理のフローを示すフローチャートである。
【図１２】周波数スペクトルを示す図である。
【図１３】第３の方法における処理のフローを示すフローチャートである。
【図１４】外輪に傷がある場合の周波数スペクトルを示す図である。
【図１５】エンベロープ処理後の周波数スペクトルを示す図である。
【図１６】剥離の大きさと、実測周波数スペクトルデータに現れるピークと基準レベルとの間のレベル差の関係を示したものである。
【図１７】第５の方法における処理のフローを示すフローチャートである。
【図１８】周波数スペクトルのレベルと基準線との関係を示す図である。
【図１９】第６の方法における処理のフローを示すフローチャートである。
【図２０】外輪に異常がある場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２１】外輪に異常が無い場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２２】外輪に異常がある場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２３】外輪に異常が無い場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２４】本実施形態の軸受装置から検出された振動信号の時間波形を示すグラフである。
【図２５】図２４の時間波形の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２６】図２４の時間波形のエンベロープ処理後の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２７】従来の軸受装置から検出された振動信号の時間波形を示すグラフである。
【図２８】図２７の時間波形の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２９】図２８の時間波形のエンベロープ処理後の周波数スペクトルを示すグラフである。
【符号の説明】
１軸受装置
２外輪
３内輪
４ころ（転動体）
５保持器
６オイルシール
７シールカバー
８後蓋
９前蓋
１０車軸
１１ボルト
１２薄肉部
１３油切り
２０検出処理部
２２，５２センサ
３０演算処理部
３１データ蓄積分配部
３２温度分析部
３３回転分析部
３４フィルタ処理部
３５振動分析部
３６比較判定部
３７内部データ保存部
３８データ蓄積出力部
４０制御処理部
４１制御部
４２結果出力部
５０増幅器
１００入力部
２００軸受装置[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a bearing device for an axle of a railway vehicle, and more particularly to a bearing device suitable for abnormality diagnosis.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, in a bearing device that rotatably supports an axle of a railway vehicle, in order to prevent occurrence of inconvenience due to wear or damage of a bearing component that is a sliding member, a periodic visual inspection is performed. I have.
In this disassembly visual inspection, after using the vehicle for a certain period of time, the bearing is removed from the vehicle and disassembled, and a skilled professional inspector visually checks the disassembled components for the degree of wear and whether there are scratches . If an abnormality such as unevenness or wear not found in the new part is detected by this check, the part is replaced with a new part and assembly is performed again.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, this disassembly inspection requires a great deal of labor to disassemble the bearing from the vehicle and to reassemble the inspected bearing components, resulting in a significant increase in vehicle maintenance and management costs. there were.
[0004]
Further, for example, when reassembly is performed, a dent not formed before the inspection may be made on the bearing component, and the inspection itself may cause a defect of the bearing.
Further, since a large number of bearings are visually inspected within a limited time, there is a problem that a defect may be overlooked.
Furthermore, in the visual inspection, there is an individual difference in the judgment of the degree of the defect, and even if there is substantially no defect, it may be considered that there is a defect and the parts may be replaced, which results in wasteful cost. Also.
[0005]
On the other hand, a method of observing the state of a bearing using a sensor or the like and performing an abnormality diagnosis without performing an overhaul inspection has also been proposed. However, when the signal-to-noise ratio of the signal is poor, there is a problem that the accuracy of the abnormality diagnosis is reduced and the reliability of the diagnosis result is lost.
[0006]
The present invention has been made in view of the above problems, and has as its object to provide a bearing device for an axle of a railway vehicle, which can improve the SN ratio of a signal.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
The above object of the present invention is achieved by the following axle bearing device for a railway vehicle.
(1) an inner ring having an inner ring raceway and externally fitted to an axle of a railway vehicle;
An outer ring that has an outer ring track and is fitted inside the vehicle body side of the railway vehicle;
A plurality of rolling elements rotatably held between the inner raceway and the outer raceway,
Equipped with a rolling bearing having
An outer ring thin portion is provided at the center of the contact width between the outer ring and the rolling element,
An axle bearing device for a railway vehicle, wherein the thickness t of the outer ring thin portion and the radial cross section H satisfy the following relational expression.
0.75 ≦ t / H ≦ 1.05
here,
(Radial section H) = (outer ring outer diameter-inner ring inner diameter) / 2
(2) The bearing device for an axle of a railway vehicle according to (1), wherein the outer ring thin portion is disposed in a load zone of the rolling bearing.
(3) The axle bearing device for a railway vehicle according to (1) or (2), wherein a sensor capable of outputting a signal generated from the rolling bearing as an electric signal is attached to the outer ring thin portion.
(4) The bearing device for an axle of a railway vehicle according to any one of (1) to (3), which is incorporated into a bogie of the railway vehicle.
(5) The bearing device for an axle of a railway vehicle according to any one of (1) to (4), wherein the presence or absence of an abnormality in the rolling bearing is diagnosed based on information obtained via the sensor.
[0008]
According to the present invention, it is possible to detect a signal with a good SN ratio by attaching a sensor to the outer ring thin portion and reading a signal from the bearing. This is most noticeable when the outer ring thin portion is provided on the load portion that transmits the abnormal vibration most strongly, and the sensor is attached. Therefore, it is possible to perform highly accurate abnormality diagnosis without disassembling the bearing device, and it is possible to reduce the labor required for abnormality diagnosis.
[0009]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of a bearing device for a railway vehicle according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
[0010]
FIG. 1 is a sectional view showing a bearing device 200 for a railway vehicle according to the present invention. The bearing device 100 includes an inner ring 3, which is externally fitted to the axle 10 of a railway vehicle, an outer ring 2 disposed radially opposite the inner ring 3, and a rolling element disposed between the outer ring 2 and the inner ring 3. , A plurality of rollers 4 and a retainer 5 for holding the plurality of rollers are constituted by a double row conical roller bearing 1 provided in each row. The bearing 1 has a structure that supports the entire vehicle body via a bogie of the vehicle so that the axle can rotate.
[0011]
The

inner rings

3 and 3 are fixed on the axle 10 and are rotating wheels that rotate with the axle 10.

Inner ring raceways

3a, 3a are formed on the outer diameter surfaces of the

inner races

3, 3, respectively, and the rollers 4 roll along the

inner raceways

3a, 3a, respectively.
[0012]
The outer ring 2 is a stationary wheel in which the outer diameters of the inner rings 3 are fixed to a bogie on the vehicle body side of the railway vehicle. Two

outer raceways

2a, 2a are formed on the inner diameter side of the outer race 2 corresponding to the

rollers

4, 4, and the rollers 4 roll along the

outer raceways

2a, 2a, respectively.

Seal cases

7, 7 for holding

oil seals

6, 6 are attached to both

end portions

2b, 2b of the outer race 2 so as to extend in the axial direction.
[0013]
The

oil seals

6, 6 are attached to the inner diameter sides of the

seal cases

7, 7, respectively. The

oil seals

6 and 6 prevent oil, grease, and other lubricants sealed in the bearing space between the outer ring 2 and the inner ring 3 from leaking to the outside, and also allow dust such as dust and dirt from the outside to enter the bearing space. It functions as a sealing member that prevents it from flowing.
[0014]
A front lid 9 is fixed to an axial end of the axle 10 by bolts 11. The radial end of the front cover 9 is in contact with the seal case 7 on the front cover 9 side, and the front cover 9 slides on the seal case 7 during rotation. An oil drain 13 is arranged between the front lid 9 and the inner ring 3. The oil seal 6 attached to the seal case 7 on the front lid 9 side is in sliding contact with the oil drain 13, thereby sealing between the oil seal 6 and the oil drain 13.
[0015]
On the other hand, a rear lid 8 is fixed between the inner race 3 and the axle 10 at an end of the bearing 1 opposite to the front lid 9. The seal case 7 attached to the rear cover 8 is in sliding contact with the rear cover 8, and the oil seal 6 attached to the seal case on the rear cover 8 is in sliding contact with the rear cover 8. Thus, the space between the oil seal 6 and the rear lid 8 is sealed.
[0016]
In the present embodiment, the outer race 2 is configured to have the

thin portions

12, 12 in which the thickness of the outer race 2 is smaller than that of a normal bearing. The thin portion 12 is formed at a position corresponding to the axial center of the roller 4 in a region where the rollers 4 contact the outer ring 2. Here, the

thin portions

12, 12 in the present embodiment satisfy the following relationship with the bearing dimensions.
0.75 ≦ t / H ≦ 1.05 (1)
here,
t: radial thickness of the thin portion 12 of the outer ring 2 (thickness of the thin portion 12)
d: Inner ring inner diameter D: Outer ring outer diameter H: Radial cross section width = (Outer ring outer diameter−Inner ring inner diameter) / 2
[0017]
On the outer diameter surface of the outer ring 2 which is the

thin portion

12, 12, a sensor having a detection element for collecting vibration, sound or AE information of the bearing is attached for abnormality diagnosis, and vibration generated in the bearing by the sensor is provided. Is collected. In the present embodiment, the thickness of the region (the thin portions 12, 12) of the outer ring 2 to which the sensor is attached is configured as described in Expression (1). If the thickness of the outer ring 2 is set to be as thin as in the above formula (1), vibration from the inside of the bearing is easily transmitted to the sensor. , The sensitivity for detecting the vibration caused by the above is increased, and the SN ratio is improved.
[0018]
The thin portion 12 does not need to be provided at all locations of the outer ring 2 and may be provided only at locations where the sensors are arranged. In general, since the sensor is disposed in the load zone of the outer ring 2 (a portion where a load is applied), the sensor may be configured so that the thin portion 12 that satisfies the above formula (1) is provided only in the load zone of the outer ring 2.
[0019]
Further, as a sensor to be incorporated, a composite sensor unit in which a detection element for detecting temperature, rotation speed, strain, and the like is incorporated together with a detection element for detecting the above information may be used.
Alternatively, the amplifiers may be provided inside the sensor unit case. Noise may enter while the signal output from the sensor is output via the cable, and the reliability of measurement may decrease.However, by increasing the signal level via the amplifier in advance, noise It is less susceptible to influence and reliability is improved.
[0020]
A signal is transmitted between the sensor and the outside by a wire (cable). The wire (cable) preferably has waterproof, oil-proof, dust-proof, rust-proof, moisture-proof, heat-resistant, and electromagnetic noise-resistant in order to improve measurement accuracy such as noise reduction. Similarly, it is preferable that each detection element of the sensor has waterproof, oil-proof, dust-proof, rust-proof, moisture-proof, heat-resistant, and electromagnetic noise-resistant in order to improve measurement accuracy such as noise reduction. For example, the present invention can be implemented by storing all the detection elements in a sensor unit and providing the sensor housing with waterproof, oil-proof, dust-proof, rust-proof, moisture-proof, heat-resistant, and electromagnetic noise-resistant properties.
[0021]
Hereinafter, abnormality diagnosis using a sensor will be described. FIG. 2 is a diagram showing the overall configuration of the abnormality diagnosis device using the sensor 22. In FIG. 2, a description will be given on the assumption that the sensor 22 is attached to the thin portion 12 of the outer ring 2 of the bearing 1. The sensor 222 will be described on the assumption that the temperature detecting element 22b, the rotation detecting element 22c, and the vibration detecting element 22c are housed inside the sensor case 22a as shown in FIG. Note that, as shown in FIG. 3B, a configuration in which an amplifier is provided corresponding to each detection element may be employed. Each of the detection elements 22b to 22d detects the temperature, the rotation speed, and the vibration of the bearing 1, and outputs the detected temperature, rotation, and vibration to the external processing unit 30.
[0022]
The arithmetic processing unit 30 is a unit that performs an arithmetic process on an electric signal, which is an output received from each of the detection elements 22b to 22d, and specifies whether or not the bearing is abnormal and the location where the abnormality has occurred. The arithmetic processing unit 30 may be configured using, for example, a personal computer in which an existing operation system and a software application for executing abnormality diagnosis are installed, or an arithmetic unit including independent processing and storage circuits for each unit. It may be constituted as.
[0023]
The arithmetic processing unit 30 includes a data accumulation / distribution unit 31, a temperature analysis unit 32, a rotation analysis unit 33, a filter processing unit 34, a vibration analysis unit 35, a comparison determination unit 36, an internal data storage unit 37, And a data accumulation output unit 38. Hereinafter, the configuration and function of each unit of the arithmetic processing unit 30 will be described in detail.
[0024]
FIG. 4 is a diagram illustrating a data accumulation / distribution unit 31 that is a first data accumulation unit. The data storage / distribution unit 31 includes a data storage unit 31a, a sampling unit 31b, and a sampling reference setting unit 31c. The data storage unit 31a is a data storage medium for storing output signals from the detection elements 22b to 22d for each signal, and can be configured by various memories, a hard disk, or the like.
[0025]
The data storage unit 31a receives and temporarily stores the signals sent from the detection elements 22b to 22d, and distributes the signals to any of the analysis units 32, 33, and 34 according to the type of the signal. Various signals are converted into digital signals by an A / D converter (not shown) before being sent to the data accumulation / distribution unit 31.
[0026]
The sampling reference setting unit 31b sets a reference value for excluding an area having a large influence of noise from an analog signal output from the vibration detection element 22d based on information obtained from the external input unit 100. . Here, the input unit 100 is input means such as a mouse and a keyboard, and a user can arbitrarily set a reference value via the input unit 100.
[0027]
The sampling unit 31c cuts out the vibration, temperature, and rotation speed data, which are time data, into a predetermined length, and performs sampling for outputting a signal to a subsequent analysis unit. When the output signal from the vibration detection element 22d includes noise larger than the reference value set by the sampling reference setting unit 31b, the sampling unit 31c samples the signal in a time zone in which the noise is included. Instead, the signal is not output to the subsequent filter processing unit 34. Specifically, two points A and B where the signal level is equal to or more than a certain value are detected, and data is output to the filter processing unit 34 and the vibration analysis unit 35 during the time from A to B. Control not to. This makes it possible not to perform frequency components in the time domain that include large noise data, thereby reducing the possibility of erroneous abnormality diagnosis. The sampling reference setting unit 31b and the sampling unit 31c are not necessarily required to be provided. If a similar effect can be obtained, the sampling reference setting unit 31b and the sampling unit 31c are arranged in different places, for example, in front of the data storage unit 31a. May be.
[0028]
The temperature analysis unit 32 calculates the temperature of the bearing based on the output signal from the temperature detection element 22b, and sends the calculated temperature to the comparison determination unit 36. The analysis unit 32 has, for example, a temperature conversion table corresponding to the characteristics of the detection element, and calculates temperature data based on the level of the detection signal.
[0029]
The rotation analysis unit 33 calculates the rotation speed of the inner ring 24, that is, the axle, based on the output signal from the rotation detection element 22c, and sends the calculated rotation speed to the comparison determination unit 36. For example, when the rotation detection element 22c is composed of an encoder attached to the inner ring 24 and a magnet and a magnetic detection element attached to the outer ring 23, the signal output by the rotation detection element 22c is It becomes a pulse signal according to the rotation speed. The rotation analysis unit 33 has a predetermined conversion function or conversion table corresponding to the shape of the encoder, and calculates the rotation speed of the inner wheel 24 and the axle from the pulse signal according to the function or table.
[0030]
The vibration analysis unit 35 analyzes the frequency of the vibration generated in the bearing 21 based on the output signal from the vibration detection element 22d. Specifically, the vibration analysis unit 35 is an FFT calculation unit that calculates the frequency spectrum of the vibration signal, and calculates the frequency spectrum of the vibration based on the FFT algorithm. The calculated frequency spectrum is sent to the comparison / determination unit 36. Further, the vibration analysis unit 35 may be configured to perform an envelope process for obtaining an envelope of the vibration signal as a pre-process for performing the FFT to reduce noise. The vibration analysis unit 35 also outputs the envelope data after the envelope processing to the comparison determination unit 36 as necessary.
[0031]
Generally, an abnormal frequency band of vibration caused by rotation of a bearing is determined depending on the size of the bearing, the number of rolling elements, and the like. The relationship between the defect of each member of the bearing and the abnormal vibration frequency generated in each member is as shown in FIG. In the frequency analysis, the maximum frequency (Nyquist frequency) at which the Fourier transform can be performed is determined according to the sampling time. Therefore, it is preferable that frequencies higher than the Nyquist frequency are not included in the vibration signal. Therefore, in the present embodiment, a filter processing unit 34 is provided between the data accumulation / distribution unit 31 and the vibration analysis unit 35, a predetermined frequency band is cut out by the filter processing unit 34, and a vibration signal including only the cut out frequency band. Is transmitted to the vibration analysis unit 35. When the axle is rotating at a low speed in a railway vehicle, for example, it may be configured to extract only a frequency component of 1 kHz or less.
[0032]
Further, the filter processing unit 34 does not perform the filter processing at first, but first obtains the frequency spectrum in the vibration analysis unit 35, estimates in advance the frequency band in which the peak is observed, and then performs the filter processing corresponding to the frequency band. After that, the frequency analysis may be performed again. With this configuration, unnecessary noise can be effectively eliminated, and highly accurate frequency analysis can be performed.
[0033]
When the sensor 22, particularly the vibration detecting element 22d, is attached to a portion where a load is applied (load zone), a signal can be detected with high sensitivity, so that more accurate measurement can be performed. Here, the load zone indicates a region where a load is applied to the rolling elements as shown in FIG.
[0034]
Also, when there is no choice but to install the sensor in the non-load zone when there is no space to mount the sensor in the load zone or when a high voltage cable that generates noise is installed, increase the signal detection sensitivity by filtering etc. By doing so, measurement becomes possible.
[0035]
The comparing and judging unit 36 compares the frequency spectrum of the vibration obtained by the vibration analyzing unit 35 with a reference value stored in the internal data storage unit 37 or a reference value calculated from the frequency spectrum. It is determined whether or not. Here, the reference value is data of frequency components caused by wear or breakage of a specific portion of the bearing, or a predetermined value included in a spectrum obtained for each frequency spectrum. The comparing and judging unit 36 simultaneously judges with the frequency components, analyzes the temperature and rotation speed obtained from the temperature analyzing unit 32 and the rotation analyzing unit 33, and stores various types of bearings stored in the internal data storage unit 37. Refer to specification data such as data to ensure the accuracy of judgment.
[0036]
Specifically, when it is determined that there is an abnormality based on the frequency spectrum of the vibration, the comparison determination unit 36 checks the temperature of the bearing, and if the temperature exceeds a predetermined value, a serious abnormality has occurred. Judge. If only one of them indicates an abnormality, it is determined that some abnormality has occurred. If both results are normal, it is determined that there is no abnormality. If only one of them indicates an abnormality, it may be determined that there is an abnormality if the result does not change even if the determination is made a plurality of times. The comparison / determination unit 36 outputs the result of the abnormality diagnosis to the data accumulation output unit 38.
[0037]
As a specific process of the abnormality diagnosis based on the vibration information performed by the comparison determination unit 36, the following method can be used.
[0038]
(1) Method of Using Effective Value of Envelope Data as Reference Value In this method, a frequency component generated at the time of abnormality is obtained based on the equation of FIG. Then, an effective value of the envelope data is calculated, and a reference value for comparison is obtained from the effective value. Then, a frequency equal to or higher than the reference value is calculated and compared with a frequency component generated at the time of abnormality. Hereinafter, description will be made with reference to FIG.
[0039]
First, the vibration of the bearing is detected via the vibration detecting element 22d housed in the sensor unit 22a (Step S101). The detected signal is amplified at a predetermined amplification rate, and is converted into a digital signal by the A / D converter (Step S102). The vibration signal converted into the digital signal is stored in the data storage / distribution unit 31 in a predetermined format (step S103).
[0040]
Next, the frequency spectrum of the digital signal is obtained (Step 104), and based on the obtained frequency spectrum, the filter processing unit 34 selects a filter band applied to the digital signal (Step S105). The filter processing unit 34 performs a filter process for removing a frequency component other than the selected filter band (step S106), and outputs the digital signal after the filter process to the vibration analysis unit 35. Then, the vibration analysis unit 35 performs an envelope process on the digital signal after the filter process (step S107), and obtains a frequency spectrum of the digital signal after the envelope process (step S108).
[0041]
At the same time, an effective value of the digital signal after the envelope processing is calculated (step S109), and a reference value used for abnormality diagnosis is calculated based on the effective value (step S112). Here, the effective value is obtained as an average value of the absolute value of the amplitude of the digital signal after the envelope processing. The reference value is calculated based on the following formula (1) or (2) based on the effective value.
(Reference value) = (effective value) + α (1)
(Reference value) = (effective value) × β (2)
α, β: predetermined values that are variable depending on the type of data
Next, based on the table shown in FIG. 5, the frequency generated due to the bearing abnormality is obtained (step S110), and the level of the abnormal frequency component of each member corresponding to the obtained frequency, that is, the inner ring damage component Si ( Zfi), the outer wheel wound component So (Zfc), the rolling element component Sb (2fb), and the cage component Sc (fc) are extracted (step S111), and are compared with the reference values calculated in step 112 (step S113). ). If the values of all components are smaller than the reference value, it is determined that no abnormality has occurred in the bearing (step S114). It is determined that an abnormality has occurred (step S115).
[0043]
FIG. 8 is a graph illustrating a frequency spectrum when no abnormality occurs, and FIG. 9 is a graph illustrating a frequency spectrum when an abnormality occurs in the outer ring. In the example of FIG. 8, the reference value was obtained as −29.3 dB from the envelope data. When a reference value line is drawn in the graph in FIG. 8 and compared with the inner wheel wound component Sc (Zfi), the outer wheel wound component So (Zfc), the rolling element component Sb (2fb), and the cage component Sc (fc). , The level of each component was smaller than the reference value. Therefore, this bearing can be determined to be normal. On the other hand, in the case of FIG. 9, the outer ring damage component So (Zfc) protrudes more than the reference value, and it can be determined that an abnormality has occurred in the outer ring of the bearing.
[0044]
FIG. 10 is a graph showing the relationship between the frequency spectrum and the reference value when the cage has a flaw. In FIG. 10, a peak larger than the reference value is observed at the frequency fc corresponding to the cage flaw. As described above, the presence or absence of the peak of the generated frequency is determined by comparing the level at the frequency due to the bearing with the reference value. Therefore, it is necessary to appropriately diagnose even a small peak as shown in FIG. Is possible.
[0045]
(2) Method of Finding Peak of Spectrum and Comparing Peak Frequency and Abnormal Frequency In this method, a frequency component occurring at the time of abnormality is found based on the equation in FIG. Then, the frequency analysis unit 36 checks whether a predetermined number or more than a reference value of the frequency spectrum in the frequency spectrum obtained corresponds to a frequency component in which an abnormality occurs. Hereinafter, the details will be described based on the flowchart shown in FIG.
[0046]
The flow up to step S108 is the same as that described in the method (1), and a description thereof will be omitted. In this method, first, the peak of the obtained frequency spectrum is calculated (step S109). Here, in order to obtain the frequency peak, first, difference data indicating the difference between the level of the data point of each frequency component and the level of the data point of the immediately preceding frequency component is obtained. Then, an inflection point at which the sign of the difference data changes from positive to negative is searched for, and it is determined that the peak is at a frequency value related to the difference data on which the positive or negative is based. However, since the peak value necessary for the diagnosis is only for a peak having a sharp peak (slope), when the slope is larger or smaller than a predetermined reference value (for example, 1 or −1). Only at this point, it is determined that the peak is reached.
[0047]
FIG. 12 is a diagram illustrating a frequency spectrum. In FIG. 12, for three consecutive points A (X ₀ , Y ₀ ), B (X ₁ , Y ₁ ) and C (X ₂ , Y ₂ ), the point B is a peak. In this case, the difference data δ ₁ = Y ₁ −Y ₀ > 0 between A and B is satisfied, and the difference data δ ₂ = Y ₂ −Y ₁ <0 between B and C is satisfied. Has changed from positive to negative. If the slope (Y ₁ −Y ₀ ) / (X ₁ −X ₀ )> 1 or (Y ₂ −Y ₁ ) / (X ₂ −X ₁ ) <− 1, the point B is Judge as peak.
[0048]
Then, based on the specifications of the bearing, the abnormal frequency is calculated based on FIG. 5 (step S202), and the level of the abnormal frequency component of each member corresponding to the obtained frequency, that is, the inner wheel damage component Si (Zfi) and the outer wheel damage component So (Zfc), rolling element component Sb (2fb) and cage component Sc (fc) are extracted (step S203). Then, the peak frequency is compared with the frequency generated at the time of abnormality, and it is determined whether the peak frequency matches the calculated abnormal frequency (step S204). If a certain peak matches the abnormal frequency, it is determined that an abnormality has occurred in a member corresponding to the abnormal frequency (step S206). If not coincident with any frequency, it is determined that there is no abnormality (step S205).
[0049]
(3) Method using a fundamental frequency and a specific harmonic The method uses a first order value which is a fundamental frequency of an abnormal frequency component, a second order value having a frequency twice as much as the fundamental frequency, and a value four times the fundamental frequency. For the fourth order value having a frequency, it is compared whether the peak frequency and the frequency generated at the time of abnormality match, and if it is determined that there is an abnormality at at least two frequencies, it is finally determined that there is an abnormality. If the number of frequencies determined to be abnormal is one or less, it is determined that there is no abnormality. Hereinafter, this will be described in detail with reference to FIG.
[0050]
The process from calculating the frequency spectrum to calculating the frequency generated due to the abnormality is the same as the flow of the method (1). In the present method, in the comparison, first, as shown in FIG. 13, it is determined whether or not the value of the spectrum is equal to or higher than the reference value at the frequency of the basic component (primary component) generated at the time of abnormality (step S301). If the spectrum value is equal to or greater than the reference value, it is determined that the primary components match, and the process proceeds to step S302. On the other hand, if they do not match, the process proceeds to step S311.
[0051]
In step S302, it is determined whether or not the value of the spectrum is equal to or greater than the reference value at the frequency of the secondary component having a frequency twice as high as the fundamental component generated at the time of abnormality. If the value of the spectrum is equal to or greater than the reference value, it is determined that the secondary components match, and it is finally determined in step S321 that an abnormality has occurred at the corresponding location. On the other hand, if they do not match, the process proceeds to step S312.
[0052]
Also in step S311, it is determined whether or not the value of the spectrum is equal to or larger than the reference value at the frequency of the secondary component having a frequency twice as high as the fundamental component generated at the time of abnormality. If the value of the spectrum is equal to or larger than the reference value, it is determined that the secondary components match, and the process proceeds to step S312. On the other hand, if they do not match, the process proceeds to step S321, and it is finally determined that no abnormality has occurred in the corresponding location.
[0053]
In step S312, it is determined whether or not the value of the spectrum is equal to or greater than the reference value at the frequency of the fourth-order component having a frequency four times that of the fundamental component generated at the time of abnormality. If the value of the spectrum is equal to or greater than the reference value, it is determined that the fourth-order component has matched, and it is finally determined in step S321 that an abnormality has occurred at the corresponding location. On the other hand, if they do not match, it is finally determined that no abnormality has occurred in the corresponding location.
[0054]
FIG. 14 is a diagram showing a frequency spectrum when the outer ring has a flaw. It can be seen that a harmonic that is a natural number multiple of the fundamental frequency Zfc is observed. When the reference value in this case is -10 dB, it can be seen that the spectrum value is equal to or higher than the reference value for all of the first, second, and fourth order components. Therefore, it is determined by the processing of the present method that an abnormality has occurred in the outer ring.
[0055]
Generally, a case may be considered in which a large peak is accidentally observed due to the influence of noise or the like at the frequency corresponding to the abnormality. However, according to the present method, at least two of the first, second and fourth order components are used. Unless the peak value is equal to or higher than the reference value, the frequency is not determined to be abnormal, so that the possibility of erroneous determination can be reduced.
[0056]
In the flowchart of FIG. 13, the comparison is performed in the order of first, second, and fourth order, but the comparison may be performed in order from the one having the highest peak level. In this case, if the peak of the frequency having the largest peak is equal to or less than the reference value, it can be determined that there is no abnormality at that point, and the calculation time can be reduced. Further, the frequency component to be combined may be a combination of a first-order value, a second-order value, and a third-order value, or a combination of a second-order value, a fourth-order value, and a sixth-order value.
[0057]
(4) Method of Estimating the Size of Damage Along with Diagnosis of Abnormality In the methods (1) to (3), the presence or absence of an abnormality is diagnosed. However, it is also possible to estimate the size of the damage as follows. . FIG. 15 is a diagram illustrating a frequency spectrum after the envelope processing. In the figure, a large peak is observed at the frequency Zfc, which indicates that the outer ring is damaged. Comparing the reference level L ₀ is an average value of the entire value Ln and the frequency spectrum of the peak at this ZFC, it is possible to estimate the magnitude of the damage in the outer ring which abnormally.
[0058]
FIG. 16 shows the relationship between the magnitude of the peeling and the level difference between the peak appearing on the actually measured frequency spectrum data d1 and the reference level when the rolling bearing causes peeling, which is damage to the bearing ring. It is. As described above, since the level difference generally increases in proportion to the magnitude of the damage, the magnitude of the damage is estimated by calculating the level difference at the peak on the actually measured frequency spectrum data d1. It is possible. The increase in the peak level on the actually measured frequency spectrum data d1 is most noticeable at the peak corresponding to the primary value of the frequency component.
Therefore, when an abnormality is detected by calculating the level difference l between the primary value Ln and the reference level L ₀ of the frequency component, estimating the degree of damage, depending on the degree of damage, damaged parts Exchange time can be determined. As a result, it is possible to reduce the maintenance cost by performing replacement at an appropriate time instead of performing excessive component replacement or maintenance.
[0059]
(5) A method using a level difference from a harmonic component that is a natural number multiple of the fundamental frequency as a reference value This method uses the

fundamental frequency

2, 3, 3, 4,... Counting the number of n-th, second, third, fourth,... N-th levels having n times the frequency is equal to or more than the reference value. Is determined to have occurred. Specifically, counting is performed when the value of the n-th order is equal to or more than {(first-order level) − (n−1) · a} (dB) with respect to the first-order level. Here, “a” is an arbitrary value. Hereinafter, description will be made with reference to the flowchart shown in FIG.
[0060]
FIG. 17 is a flowchart illustrating a processing flow in the present method. The processing up to the calculation of the frequency spectrum in this method is the same as the processing up to steps S101 to S108 in the flowchart of FIG. FIG. 17 shows the processing after step S108.
[0061]
First, referring to the equation shown in FIG. 5, an abnormal frequency caused by an abnormality in the bearing is calculated for each part (outer ring, inner ring, rolling element, and cage) of the bearing (step S401), and the abnormal frequency is calculated. The level of the frequency spectrum to be extracted is extracted (step S402). Then, the level of a frequency spectrum corresponding to a natural number times (2, 3,..., N times) of the abnormal frequency is calculated (step S403).
Here, it is assumed that the second, third, fourth, and fifth order components having frequencies two, three, four, and five times the fundamental abnormal frequency are extracted.
[0062]
Next, the level of each of the second, third, fourth and fifth order components is confirmed based on the basic first order value (step S404). Here, when the level of each component is equal to or more than {(first-order level) −3 (n · 1)} (dB), the count of the presence of an abnormality is performed. Specifically, in the following cases, the count of abnormalities is performed for each component.
(Level of secondary component)> (Level of primary component) -3
(Level of third-order component)> (Level of first-order component) -6
(Level of fourth-order component)> (Level of first-order component) -9
(5th-order component level)> (1st-order component level) -12
[0063]
Then, a final abnormality determination is made by confirming whether or not the number of abnormal occurrence counts is equal to or greater than a predetermined number (step S405). Here, if there is a count of two or more abnormalities, it is finally determined that there is an abnormality, and if it is one or less, it is determined that there is no abnormality.
[0064]
FIG. 18 is a diagram illustrating the relationship between the level of the frequency spectrum and the reference line when the inner ring of a cylindrical roller bearing (outside diameter 215 mm, inside diameter 100 mm, width 47 mm, number of rollers 14) is rotated at about 300 min ⁻¹ . . The straight line in the figure is a determination reference line connecting the above-described reference values with a line. When there is a flaw in the bearing, the values of the second and higher order components are above the judgment reference line, but the peak levels corresponding to the rolling noise generated even in a normal state are the second and fourth order components. Is below this determination reference line. In general, the rolling noise (rolling member falling sound) has a higher-order component lower than that in the case where the outer ring has a defect. Therefore, as shown in FIG. 18, most of the values fall below the determination reference line. Thereby, even in the case where a peak appears at the same frequency as the case where the outer ring has a defect, such as a roller dropping sound, by comparing the levels of the higher-order components, it is possible to more accurately determine whether the abnormality is normal or abnormal. It is possible.
[0065]
(6) Method using effective value for each frequency band In this method, abnormality diagnosis is performed using the effective value of the frequency band including the frequency caused by the abnormality, not the value of the peak level of the frequency caused by the abnormality. . Specifically, the effective value of the frequency band including the frequency due to the abnormality is the root mean square or partial overall of the frequency band level. Here, the square average V _i and the partial over-ol S _i is given by the following equation. Here, _VRMS and _SOA are the root mean square and overall in all frequency bands. Overall means the sum of a specific designated section.
[0066]
(Equation 1)

[0067]
FIG. 19 is a flowchart showing the processing flow of the present method. The processing up to the calculation of the frequency spectrum in this method is the same as the processing up to steps S101 to S108 in the flowchart of FIG. FIG. 19 shows the processing after step S108.
[0068]
First, with reference to the formula shown in FIG. 5, an abnormal frequency caused by an abnormality of the bearing is calculated for each part (outer ring, inner ring, rolling element, and cage) of the bearing (step S501), and thereafter calculated. and the frequency band including the frequency calculation, root-mean-square (Vi) or partial over-ol (Si), and the normalized value which is a self-multiplication average over the band of the frequency spectrum _{(V RMS)} or overalls _{(S OA)} (Step S502). Then, a value obtained by dividing the root mean square (Vi) or partial overall (Si) of the one order component band by the normalization value ( _VRMS or _SOA ) or a difference value is calculated (step S503).
[0069]
Next, the divided value or the difference value is compared with the stored reference data, and it is determined whether the divided value or the difference value is within a normal range, specifically, whether the divided value or the difference value is equal to or more than a predetermined reference value. A determination is made (step S504). If the divided value or the difference value is equal to or greater than or equal to a predetermined reference value, it is determined that there is an abnormality, and an abnormality occurrence location is specified based on the frequency band (step S505). Here, whether or not there is an abnormality when the value is equal to or more than the reference value may be determined by actual measurement. Otherwise, it is determined that there is no abnormality (step S506).
[0070]
The above method will be described with reference to actual measurement results. FIG. 20 is a graph showing a frequency spectrum when there is an abnormality in the outer ring, and FIG. 21 is a graph showing a spectrum when there is no abnormality in the outer ring. An abnormal peak frequency band exists near the left end of FIG. 20 (around 10 to 20 Hz). The root mean square value Va of the entire spectrum is 0.016. On the other hand, the root mean square value Vn of the entire corresponding spectrum in FIG. 21 is 0.008. Here, assuming that the frequency bandwidth to be extracted for the abnormal frequency band (fundamental frequency) caused by the outer ring flaw is 2 Hz, the root mean square value in that band normalized by V is 90 in FIG. .78, which is 38.47 in the case of FIG. It can be seen that, when there is an abnormality, the normalized value is about 2.4 times larger than that in the normal state. Therefore, a predetermined threshold value is provided between 90.78 and 38.47 or the ratio between the normal state and the abnormal state, and when the threshold value is larger than the threshold value, it can be determined that an abnormality has occurred in the outer ring. it can.
[0071]
On the other hand, FIG. 22 and FIG. 23 show examples where a plurality of bands are used. FIG. 22 is a graph showing an envelope frequency spectrum of a mechanical facility having a roller bearing having a damaged outer ring and a normal gear (number of teeth: 31). In this figure, five frequency peaks are observed, and from the fundamental frequency, the second to fifth order components are observed at every integral multiple thereof. On the other hand, FIG. 23 shows normal observation data corresponding to FIG. 22, and no singular frequency is found.
[0072]
Hereinafter, the above method will be applied to the data in FIGS. 22 and 23. The value obtained by normalizing the sum of the root mean square values of the fundamental frequency caused by the outer ring flaw and the components up to the fifth order in each band with the root mean square value of the entire spectrum is 11.64 in FIG. 22, and FIG. In the case of, it is 5.19. Here, the fifth harmonic means the fifth peak counted from the fundamental frequency. In the case where there is an abnormality, it is understood that the normalized value is about 2.2 times larger than that in the normal state. Therefore, a predetermined threshold value is provided between 11.64 and 5.19 or the ratio between the normal state and the abnormal state, and if the threshold value is larger than the threshold value, it is determined that the outer ring is abnormal. Can be.
[0073]
The above is a specific processing pattern when the comparison determination unit 36 determines whether there is an abnormality. The comparison determination unit 36 may be configured to perform the abnormality diagnosis using a plurality of determination methods among these methods. It is preferable to determine an abnormality by a plurality of determination methods because accuracy of abnormality diagnosis is improved.
[0074]
The data accumulation output unit 38 is a storage unit that stores the determination result of the comparison determination unit 36, and is configured by a hard disk, a memory medium, or the like. The data accumulation output unit 38 outputs the determination result of the comparison determination unit 38 to the control unit 41 and the result output unit 42. The data accumulation output unit 38 may be configured to output the result to the control unit 41 only when necessary for the operation of the control unit 41 described below.
[0075]
The control processing unit 40 controls the operation of a result output unit 42 as a display unit for displaying the analysis result and the determination result of the arithmetic processing unit 30 in a predetermined display form, and the driving mechanism of the vehicle in which the bearing 21 is incorporated. The control system includes a controller 41 that feeds back a control signal according to the determination result of the comparison determination unit 36.
[0076]
Specifically, the result output unit 42 notifies the analysis result and the determination result of the arithmetic processing unit 30 by a monitor, an image display, and a printout to a printer, and also outputs the result of the arithmetic processing unit 30 when there is an abnormality. Provides a notification by flashing a warning light or activating an alarm.
[0077]
For example, when the determination result of the arithmetic processing unit 30 indicates that there is an abnormality, the control unit 41 sends a control signal indicating a stop of traveling of the vehicle, a reduction in speed, or the like to the traveling controller of the vehicle according to the degree of abnormality. . In the present embodiment, the plurality of sensors 22 continuously measure the state of the bearing of the bearing device, and the arithmetic processing unit 30 sequentially diagnoses abnormalities based on the measured data. Therefore, when an abnormality occurs, the control processing unit 40 immediately notifies the abnormality and controls the vehicle. That is, the flow of detection, analysis, determination, and result output is performed in real time.
[0078]
Note that the sensor 22 may be configured to always perform the measurement, or may be configured to perform the measurement every predetermined time. Further, instead of performing the abnormality diagnosis in real time, only the measurement and the accumulation of the measurement data may be performed during the operation of the vehicle, and the analysis may be performed later in another place. For example, only the measurement may be performed during the day, and the analysis, the determination, and the result output may be collectively performed at night.
[0079]
Note that the abnormality diagnosis device of the present embodiment diagnoses the presence / absence of an abnormality in the bearing of the bearing device and the location where the abnormality has occurred.However, the invention is not limited to this. The configuration may be such that the presence or absence of an abnormality in the gear of the bearing device and the location of the abnormality are diagnosed.
[0080]
Further, instead of the detection processing unit 20, a sensor 52 that performs wireless communication with the arithmetic processing unit 30 may be used as shown in FIG. This sensor transmits a signal via a transmission unit 52h to a reception unit provided in the arithmetic processing unit 30 via a wireless communication.
[0081]
With this configuration, the sensor can be attached to the bearing device without considering wiring between the detection processing unit 20 and the arithmetic processing unit 30 and the like. It becomes easy to mount the sensor at a higher position. By providing the same transmission unit and reception unit, the configuration may be such that the arithmetic processing unit 30 and the control processing unit 40 are wirelessly communicated.
[0082]
FIG. 24 is a graph showing a time waveform of a vibration signal detected by the bearing device 1 of the present embodiment, and FIGS. 25 and 26 show a frequency spectrum of the time waveform of FIG. 24 and a frequency spectrum after envelope processing, respectively. FIG. From FIG. 24, it can be seen that by using the bearing device 1 of the present embodiment, signals are periodically detected with high sensitivity. Also, it can be seen from FIG. 26 that a periodic frequency peak having a very strong peak is observed, and that the noise and the signal are very clearly separated.
[0083]
On the other hand, FIG. 27 is a graph showing a time waveform of a vibration signal detected by a conventional bearing device, and FIGS. 28 and 29 show a frequency spectrum of the time waveform of FIG. 27 and a frequency spectrum after envelope processing, respectively. It is a graph shown. The conventional bearing device has a flaw corresponding to the abnormal peak observed in FIGS. However, unlike FIG. 24, no periodic oscillation is observed in the time waveform of FIG. 27, and no strong periodic peak appears in the frequency spectra shown in FIGS. 28 and 29. This is presumed to be because the noise component is large, and the signal component resulting from the flaw has been buried in the noise. From this, it can be said that the bearing device 1 of the present embodiment contributes to the improvement of the SN ratio in vibration detection, and can detect even signal components that are difficult to detect with the conventional bearing device.
[0084]
As described above, according to the bearing device of the present embodiment, the signal is read from the bearing 1 by attaching the sensor 22 to the outer ring thin portion 12. Thus, it is possible to detect a signal having a good SN ratio. This is most noticeable when the outer ring thin portion 12 is provided in the load portion that transmits the abnormal vibration most strongly, and the sensor is attached. Therefore, it is possible to perform highly accurate abnormality diagnosis without disassembling the bearing device, and it is possible to reduce the labor required for the abnormality diagnosis.
[0085]
In the present embodiment, the bearing in the bearing device is a double-row tapered roller bearing. However, the present invention is not limited to this, and can be applied to various types of bearings such as a cylindrical roller bearing and a ball bearing.
[0086]
【The invention's effect】
According to the present invention, it is possible to detect a signal with a good SN ratio by attaching a sensor to the outer ring thin portion and reading a signal from the bearing. This is most noticeable when the outer ring thin portion is provided in a load portion where abnormal vibration is strongly generated and a sensor is attached. Therefore, it is possible to perform highly accurate abnormality diagnosis without disassembling the bearing device, and it is possible to reduce the labor required for the abnormality diagnosis.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a view showing a bearing device for a railway vehicle according to the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing an embodiment of a railway vehicle abnormality diagnosis device according to the present invention.
FIG. 3 is a block diagram showing an internal structure of the sensor.
FIG. 4 is a diagram illustrating a data accumulation / distribution unit.
FIG. 5 is a relational expression showing a relationship between a defect of each member of the bearing and an abnormal vibration frequency generated in each member.
FIG. 6 is a diagram showing a relationship between a load zone and a non-load zone in a bearing.
FIG. 7 is a flowchart showing a processing flow in the first method.
FIG. 8 is a graph showing a frequency spectrum when no abnormality occurs.
FIG. 9 is a graph showing a frequency spectrum when an abnormality occurs in the outer ring.
FIG. 10 is a graph showing a relationship between a frequency spectrum and a reference value when there is a flaw in the cage.
FIG. 11 is a flowchart showing a processing flow in the second method.
FIG. 12 is a diagram showing a frequency spectrum.
FIG. 13 is a flowchart showing a processing flow in a third method.
FIG. 14 is a diagram showing a frequency spectrum when the outer ring has a flaw.
FIG. 15 is a diagram showing a frequency spectrum after envelope processing.
FIG. 16 shows the relationship between the magnitude of separation and a level difference between a peak appearing in measured frequency spectrum data and a reference level.
FIG. 17 is a flowchart showing a processing flow in a fifth method.
FIG. 18 is a diagram illustrating a relationship between a level of a frequency spectrum and a reference line.
FIG. 19 is a flowchart showing the flow of processing in the sixth method.
FIG. 20 is a graph showing a frequency spectrum when there is an abnormality in the outer ring.
FIG. 21 is a graph showing a frequency spectrum when there is no abnormality in the outer ring.
FIG. 22 is a graph showing a frequency spectrum when there is an abnormality in the outer ring.
FIG. 23 is a graph showing a frequency spectrum when there is no abnormality in the outer ring.
FIG. 24 is a graph showing a time waveform of a vibration signal detected from the bearing device of the embodiment.
FIG. 25 is a graph showing a frequency spectrum of the time waveform of FIG. 24;
26 is a graph showing a frequency spectrum of the time waveform of FIG. 24 after envelope processing.
FIG. 27 is a graph showing a time waveform of a vibration signal detected from a conventional bearing device.
FIG. 28 is a graph showing a frequency spectrum of the time waveform of FIG. 27;
FIG. 29 is a graph showing a frequency spectrum after the envelope processing of the time waveform of FIG. 28;
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Bearing device 2 Outer ring 3 Inner ring 4 Roller (rolling element)
Reference Signs List 5 retainer 6 oil seal 7 seal cover 8 rear cover 9 front cover 10 axle 11 bolt 12 thin portion 13 oil drain 20 detection processing unit 22, 52 sensor 30 arithmetic processing unit 31 data accumulation and distribution unit 32 temperature analysis unit 33 rotation analysis unit 34 Filter processing unit 35 Vibration analysis unit 36 Comparison determination unit 37 Internal data storage unit 38 Data accumulation output unit 40 Control processing unit 41 Control unit 42 Result output unit 50 Amplifier 100 Input unit 200 Bearing device

Claims

An inner ring having an inner ring track, which is fitted on the axle of the railway vehicle,
An outer ring that has an outer ring track and is fitted inside the vehicle body side of the railway vehicle;
A plurality of rolling elements rotatably held between the inner raceway and the outer raceway,
An axle bearing device for a railway vehicle provided with a rolling bearing having
An outer ring thin portion is provided at the center of the contact width between the outer ring and the rolling element,
An axle bearing device for a railway vehicle, wherein the thickness t of the outer ring thin portion and the radial sectional width H satisfy the following relational expression.
0.75 ≦ t / H ≦ 1.05
here,
(Radial section width H) = (outer ring outer diameter-inner ring inner diameter) / 2

The axle bearing device for a railway vehicle according to claim 1, wherein the outer ring thin portion is disposed in a load zone of the rolling bearing.

The axle bearing device for a railway vehicle according to claim 1 or 2, wherein a sensor capable of outputting a signal generated from the rolling bearing as an electric signal is attached to the outer ring thin portion.

The axle bearing device for a railway vehicle according to any one of claims 1 to 3, wherein the bearing device is incorporated in a bogie of a railway vehicle.

The bearing device for an axle of a railway vehicle according to any one of claims 1 to 4, wherein the presence or absence of an abnormality in the rolling bearing is diagnosed based on information obtained via the sensor.