JP2004257836A

JP2004257836A - Abnormality diagnostic device of mechanical device

Info

Publication number: JP2004257836A
Application number: JP2003048309A
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: 2003-02-25
Filing date: 2003-02-25
Publication date: 2004-09-16

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an abnormality diagnostic device capable of reducing a labor required for decomposition or assembly of a device by detecting a fault on a rotor or a sliding member of the mechanical device without decomposing the mechanical device, and preventing a damage of the rotor or the sliding member resulting from decomposition or assembly, and an inspection device of the rotor or the sliding member capable of discovering even a defect having a possibility of being overlooked in visual inspection. <P>SOLUTION: This abnormality diagnostic device of the mechanical device is characterized by being equipped with a detection processing part fixed by a bolt screwed on a housing for supporting a rotary part of the mechanical device and having a detector for outputting a signal generated from the rotary part as an electric signal, an operation processing part for performing abnormality diagnosis of the mechanical device based on the output from the detection processing part, and a control processing part for performing feedback of a control signal to a control system of the mechanical device based on the result of the abnormality diagnosis. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO&NCIPI

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、機械装置の異常診断装置に係り、特に転がり軸受、ボールねじ、リニアガイド等の回転体や摺動部材を含む機械装置において、機械装置を分解することなく、異常の有無を検出する異常診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
鉄道車両、工作機械、風車等の機械設備には、転がり軸受、ボールねじ、リニアガイド等の回転体や摺動部材を含む機械装置が用いられている。この機械装置では、回転体や摺動部材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。
【０００３】
この分解目視検査は、装置の一定期間の使用後に、回転体や摺動部材を装置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、異常が検出された部品を新品に交換し、再度組み立てを実施する。
【０００４】
【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、機械設備から回転体や摺動部材を取り外す分解作業や、検査済みの回転体や摺動部材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、機械設備の保守管理等の維持コストの大幅な増大を招くという問題がある。
【０００５】
特に、風車の場合、オフショアで使用されることが多く、またその設置台数も多い。この風車の保守管理にあたっては、保全担当者が風車の設置場所まで赴き、ここの風車の回転部品検査を行っているというのが現状である。そのため、保守管理に多大な時間とコストがかかり、メンテナンス効率が悪いという問題がある。
【０００６】
また、分解検査を行った後に装置を組み立て直す際に、検査前には無かった打痕を回転体や摺動部材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る。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。
【０００７】
本発明は、上記諸問題を鑑みてなされたものであり、機械装置を分解することなく、その機械装置の回転体や摺動部材の欠陥を検出することにより、装置の分解や組立にかかる手間を軽減すること、及び分解者組立に伴う回転体や摺動部材の損傷防止を図ることが可能な異常診断装置を提供することを目的とする。
また、本発明は、目視による検査では見落とす可能性のある欠陥をも発見が可能な回転体や摺動部材の検査方法を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
（１）機械装置のハウジングにねじ止めされたボルトに固定され、前記回転部品から発生する信号を電気信号として出力する検出器を有する検出処理部と、
前記検出処理部の出力を基に前記機械装置の異常診断を行う演算処理部と、
前記異常診断の結果に基づき前記機械装置の制御系に制御信号をフィードバックする制御処理部と、
を備えたことを特徴とする機械装置の異常診断装置。
（２）前記演算処理部は、前記検出処理部からの前記電気信号を蓄積し、前記信号の種類によって適切な分配ルートに分配するデータ蓄積分配部と、
前記データ蓄積分配部から分配された電気信号を基に、前記機械装置に関する所定の物理量を算出する分析部と、
前記機械装置に関する機械装置データが保存された第１データ保存部と、
前記分析部が算出した前記物理量と、前記内部データ保存部に保存された前記機械装置データとを比較し、前記機械装置の異常診断を行う比較判定部と、
前記分析部の分析結果および前記比較判定部による前記異常診断の結果を保存する第２データ保存部とを有することを特徴とする（１）記載の機械装置の異常診断装置。
（３）前記演算処理部及び前記制御処理部は、マイクロコンピュータまたはＩＣチップで構成されていることを特徴とする請求項（１）または（２）記載の機械装置の異常診断装置。
（４）前記検出処理部と前記演算処理部、または前記演算処理部と前記制御処理部間の信号伝達をワイヤレスで行うことを特徴とする請求項（１）乃至（３）のいずれか記載の機械装置の異常診断装置。
【０００９】
本発明によれば、検出器を用いて検出された信号を基に異常診断を行うため、機械装置を分解することなく、その装置の回転体や摺動部材の欠陥を検出することが可能である。これにより、装置の分解や組立にかかる手間を軽減すること、及び分解者組立に伴う回転体や摺動部材の損傷防止を図ることができる。また、本発明は、目視による検査では見落とす可能性のある欠陥をも発見が可能となる。
【００１０】
また、本発明によれば、検出器がボルトに固定されるため、検出器取付用の平滑面をハウジング上に設ける必要がない。したがって、既存の設備や装置に何ら改良を加えることなく、検出器を取り付けることが可能となる。したがって、手間やコストをかけることなく、異常診断装置を適用して異常診断を行うことが可能である。
【００１１】
また、本発明によれば、マイクロコンピュータで信号が処理するように構成することにより、装置自体がコンパクトになり、コストの低減や省エネ等にも貢献することが可能となる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら、本発明に係る機械装置の異常診断装置の実施の形態について詳細に説明する。
【００１３】
（第１実施形態）
以下、本発明に係る異常診断装置の第１実施形態について説明する。
図１は、本発明の第１実施形態の異常診断装置１０が適用される機械装置である鉄道車両用軸受装置の軸受箱１を示す図である。軸受箱１は、鉄道車両の車軸の端部を覆うように取り付けられており、内部に組み込まれた軸受（図１には不図示）を介して鉄道車両の車軸を回転自在に保持している。また軸受箱１では、鉄道車両の車軸の端部を覆うカバー２がハウジング３に取り付けられている。
【００１４】
軸受箱１は、ハウジング３を介して、四隅に設けられた四つのボルト４によって固定されている。また、ハウジング３の側面には、軸受の温度を測定するための孔が設けられており、この孔は、ボルト５によって塞がれている。本実施形態では、このボルト４またはボルト５の端面に後述する異常診断装置１０の検出器としてのセンサ２０を取り付け、このセンサ２０よって軸受箱内部の軸受から発生する信号を検出するものである。
【００１５】
図２は、センサ２０を用いた異常診断装置１０の全体構成を示す図である。図２に示すように、軸受箱１の内部には、転がり軸受６が組み込まれている。転がり軸受６は、ハウジング３に内嵌する外輪７と鉄道車両の車軸に外嵌する内輪８との間に複数の玉またはころからなる転動体９を配置したものである。これにより軸受箱１は、転がり軸受６を介して鉄道車両の車軸を回転自在に軸支している。
【００１６】
図２に示すように、ハウジング３表面に取り付けられたボルト４，５の端面には、センサ２０が取り付けられている。このセンサ２０は、軸受箱１内部の転がり軸受６から発生する物理量を電気信号として検出するためのものである。センサ２０によって検出される物理量としては、転がり軸受６から発生する音情報Ｊ１，転がり軸受６の温度に関する温度情報Ｊ２、転がり軸受６の振動に関する振動情報Ｊ３、転がり軸受６の回転方向、速度等に関する回転情報Ｊ４、転がり軸受６から発生するＡＥ（ＡｃｏｕｓｔｉｃＥｍｉｓｓｉｏｎ）に関するひずみ情報Ｊ５等が挙げられる。
【００１７】
振動を検出するセンサとしては、圧電型の振動加速度センサ、圧電型以外の振動加速度センサ、速度検出型振動センサ、変位検出型振動センサ等を用いることができる。また、振動センサとしては、一つのセンサで多方向の振動を検出する多方向同時振動検出センサを用いてもよい。
また、センサ２０は、それぞれが一つの物理情報を検出するセンサであってもよいし、それぞれが複数の物理情報を検出する複合センサであってもよい。以下、本実施形態では、センサ２０が温度情報Ｊ２と、振動情報Ｊ３と、回転情報Ｊ４を検出するものとして、説明を行う。
【００１８】
センサ２０は、軸受箱固定用のボルト４の端面に設ければよいが、上述したように温度検出用の孔を塞ぐボルト５の端面に設けるように構成しても構わない。一般に、このボルト５は、内部に装着される転がり軸受６毎に与えられており、例えば、複列の軸受の場合には、車輪側の列、モータ側の列、その中間など目的によって取り付け場所を選択することが可能であるが、取付の簡便性を考慮すると車輪側にボルト５を取り付け、そのボルト５の端面センサ２０を設けるように構成することが好ましい。また、センサ２０は、ボルト５の端面ではなく、このボルト５が塞いでいる孔の側面または内部に取り付けられるように構成してもよい。
【００１９】
さらに、高いＳＮ比で検出を行うためには、センサ２０を転がり軸受６の負荷圏に取り付けることが好ましい。負荷がかかっている部位（負荷圏）にセンサ２０を取り付けると、感度よく信号を検出でき、より精度の高い測定が行える。ここで、負荷圏とは、図３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。
【００２０】
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、後述のフィルタ処理部３４にてフィルタ処理を行い、信号の検出感度を上げるようにすることが好ましい。
【００２１】
センサ２０とボルト４，５との取付けは、ガタつきや緩みなどが無く固定されることが好ましい。具体的には、ねじ止め、接着、磁石、嵌合、モールドによるボルトとの一体化等の方法の中から、運転条件、取り付け条件、センサの特性等を考慮して適宜好ましい取り付け方法を選択して取付を行えばよい。
【００２２】
また、センサ２０の取り付け場所が、ノイズが多い領域である場合には、センサ２０を周囲から絶縁するように取り付けることが好ましい。センサを周囲から絶縁することにより、ノイズを低減させ、ＳＮ比の向上を図ることが可能となる。
【００２３】
また、センサ２０内部にアンプを内蔵するように構成してもよい。センサ２０にアンプを内蔵し、検出した電気信号をセンサ２０内部で増幅するように構成することにより、後段の回路においてアンプを設ける必要が無く、またセンサ２０から出力される信号が伝達される途中のケーブル内において、ノイズが入り込む心配が無くなるため好ましい。
センサ２０がアンプを内蔵していない場合には、図３に示すように、センサ２０の後段に増幅器５０をそれぞれ設け、増幅器５０にて適当な大きさに信号が増幅される。
【００２４】
センサ２０から出力された電気信号は、演算処理部３０に送られる。演算処理部３０は、複数のセンサ２０から受け取った出力である電気信号の演算処理を行い、転がり軸受６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。
【００２５】
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。
【００２６】
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、複数のセンサ２０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。
なお、このデータ蓄積分配部３１は、取り外し可能に構成してもよい。データ蓄積分配部３１を取り外し可能に構成することにより、データ蓄積分配部３１を取り外し、別の場所で以下の異常診断を行うように構成することも可能である。
【００２７】
データ蓄積部３１ａは、複数のセンサ２０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。
【００２８】
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、センサ２０が出力した振動に関する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。
【００２９】
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、センサ２０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。
【００３０】
温度分析部３２は、センサ２０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、例えばセンサ２０の出力する温度情報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。
【００３１】
回転分析部３３は、センサ２０から出力された回転情報に関する出力信号を基に、内輪８、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、センサ２０が、内輪８に取り付けられたエンコーダと外輪７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、センサ２０が出力する振動情報Ｊ３である振動信号は、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８および車軸の回転数を算出する。
【００３２】
振動分析部３５は、センサ２０からの振動に関する出力信号を基に、転がり軸受６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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
図６は、本実施形態のセンサ２０によって検出された転がり軸受６の振動に関する振動情報Ｊ３である振動信号の時間波形を示す図であり、図７は、本実施形態の振動分析部３５によって得られた振動信号の周波数スペクトルであり、図８は、本実施形態の振動分析部３５によって得られたエンベロープ処理を行った後の振動信号の周波数スペクトルである。
このように、振動分析部３５は、振動信号に対し周波数解析を行い、図７または図８に示すような周波数スペクトルを算出する。図８から、所定の周波数周期で強いスペクトルが観測されている。これは、図５に示す関係式より、転がり軸受６の外輪７の損傷に起因する周波数成分であることがわかる。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
（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９を参照しながら説明を行う。
【００４０】
まず、センサ２０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）。
【００４１】
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）。
【００４２】
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定数
【００４３】
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め（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）。
【００４４】
（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１０に示すフローチャートを基に詳細を説明する。
【００４５】
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。
【００４６】
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（Ｘ０、Ｙ０）、Ｂ（Ｘ１、Ｙ１）及びＣ（Ｘ２、Ｙ２）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δ１＝Ｙ１−Ｙ０＞０となっており、ＢとＣとの差データδ２＝Ｙ２−Ｙ１＜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（Ｙ１−Ｙ０）／（Ｘ１−Ｘ０）＞１または（Ｙ２−Ｙ１）／（Ｘ２−Ｘ１）＜−１を満たしている場合、点Ｂがピークであると判断する。
【００４７】
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）。
【００４８】
（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１２を参照しながら、詳細に説明する。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
なお、図１２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。
【００５５】
（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１３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１３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Ｌ０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。
【００５６】
図１４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Ｌ０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。
【００５７】
（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１５に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００５８】
図１５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９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１５には、ステップＳ１０８以降の処理を示す。
【００５９】
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。
【００６０】
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
【００６１】
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。
【００６２】
（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Ｖｉ及びパーシャルオーバオールＳｉは、以下の式で与えられる。ここで、ＶＲＭＳおよびＳＯＡ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。
【００６３】
【数１】

【００６４】
図１６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１６には、ステップＳ１０８以降の処理を示す。
【００６５】
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（ＶＲＭＳ）又はオーバーオール（ＳＯＡ）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（ＶＲＭＳ又はＳＯＡ）で除した値又は差分の値を算出する（ステップＳ５０３）。
【００６６】
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）。
【００６７】
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。また、その他の方法を組み合わせて、異常診断の誤りを更に低減させるように構成してもよい。
【００６８】
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。なおデータ蓄積出力部３８は、リアルタイムに制御処理部４０に出力するように構成されているが、これに限られることはなく、定期的に制御処理部４０に出力を行ったり、制御処理部４０の動作に必要な場合（異常発生と診断された場合）にのみ、結果を出力するように構成しても良い。
【００６９】
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。
【００７０】
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。
【００７１】
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２０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。
【００７２】
なお、センサ２０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。
【００７３】
なお、本実施形態の異常診断装置１０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。
【００７４】
以上、本実施形態の異常診断装置１０によれば、鉄道車両の回転体である転がり軸受６を支持する軸受箱１のハウジング３上にねじ止めされているボルト４，５の端面に固定され、転がり軸受６から発生する信号を電気信号として出力するセンサ２０と、センサ２０の出力を基に軸受装置の異常診断を行う演算処理部３０と、演算処理部３０の判定結果に基づき鉄道車両の制御系に制御信号をフィードバックする制御処理部４０と、を備えている。
【００７５】
この異常診断装置１０によれば、センサ２０を用いて転がり軸受６に関する物理情報を収集し、この物理情報を基に転がり軸受６の異常を診断し、制御を行うため、軸受箱１を分解することなく、転がり軸受６の欠陥を検出することが可能である。これにより、軸受箱１の分解や組立にかかる手間を軽減すること、及び分解後の組立に伴う転がり軸受６および軸受箱１の損傷防止を図ることができる。また、本実施形態では、異常診断装置１０により、所定の基準に基づいて診断が行われるため、目視による検査では見落とす可能性のある欠陥をも発見が可能となる。
【００７６】
また、本実施形態によれば、センサ２０がボルト４，５上に固定されるため、センサ２０の取り付け用の平滑面を軸受箱１上に特に設ける必要がない。したがって、軸受箱１に何ら改良を加えることなく、センサ２０を取り付けることが可能となる。したがって、手間やコストをかけることなく異常診断装置１０のセンサ２０を軸受箱１に組み込み、異常診断を行うことが可能である。
【００７７】
なお、本実施形態では、鉄道車両の軸受箱内部の転がり軸受を例に説明したが、これに限られることはなく、鉄道車両の他の回転部品（歯車、車輪自体）や、風車、減速機、電動機、ボールねじ、リニアガイド等に適用することも可能である。
【００７８】
（第２実施形態）
以下、本発明に係る異常診断装置の第２実施形態について説明する。
図１７は、本実施形態の異常診断装置１１を示す図である。本実施形態では、第１実施形態同様に、軸受箱１の内部に転がり軸受６が組み込まれている。転がり軸受６は、ハウジング３に内嵌し外輪７と、鉄道車両の車軸に外嵌した内輪８との間に複数の玉またはころからなる転動体９を配置したものである。これにより軸受箱１は、転がり軸受６を介して鉄道車両の車軸を回転自在に軸支している。
【００７９】
図１７に示すように、ハウジング３の表面に取り付けられたボルト４，５の端面には、センサ２０が取り付けられている。センサ２０が出力した、音情報Ｊ１，温度情報Ｊ２、振動情報Ｊ３、回転情報Ｊ４、ひずみ情報Ｊ５に関する各種電気信号等は、センサ２０内部に設置された図示せぬアンプによって増幅され、マイクロコンピュータ６０に送られる。
【００８０】
マイクロコンピュータ６０は、複数の機能が集積された一つのＩＣチップであって、本マイクロコンピュータ６０内部によって、第１実施形態に記載の演算処理部３０内部での処理が行われる。すなわち、マイクロコンピュータ６０は、第１実施形態の演算処理部３０と同様に、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、を有しており、第１実施形態で説明した通り、センサ２０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。マイクロコンピュータ６０は、異常診断結果を制御処理部４０に出力する。
【００８１】
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。制御処理部４０の作用効果は、第１実施形態に説明したものと同様である。
【００８２】
以上、本実施形態によれば、第１実施形態に記載の異常診断装置１０の効果に加えて、マイクロコンピュータ６０で信号が処理するように構成したことにより、装置自体がコンパクトになる。したがって、容易にセンサ２０の近傍に演算処理部であマイクロコンピュータ６０を併設することが可能になり、省スペース化を図ることができる。また、マイクロコンピュータ６０を１チップのコンパクトな構成としたため、コストの低減や省エネ等にも貢献することが可能となる。
【００８３】
なお、本実施形態では、演算処理部３０を１チップのマイクロコンピュータ６０で構成するようにしたが、これに限られず、制御処理部４０も１チップのマイクロコンピュータで構成するようにしてもよい。さらに、演算処理部３０と制御処理部４０の機能を一つにしたマイクロコンピュータを車両等の機械装置に搭載するように構成してもよい。
【００８４】
また、図１８に示すように、制御処理部４０を車両から降ろして地上に配置し、車両に設けた送受信機７０と線路の沿線に設けた送受信機８０との間で無線通信を行うように構成してもよい。この場合には、制御処理部４０に相当する機能は、例えば、地上に設けられた情報処理センタに設置することができる。この情報処理センタには、例えば、複数の車両に設けられたマイクロコンピュータ６０からそれぞれ情報を受け取り、複数の車両を集中的に一括管理するように構成することが可能である。この場合には、各車両から送られるデータにＩＤ番号等を付加し、各車両の情報を識別するように構成することができる。
また同様に、センサ２０とマイクロコンピュータ６０との間を無線通信で行うように構成してもよい。
【００８５】
【発明の効果】
本発明の異常診断装置によれば、鉄道車両、工作機械、風車などの機械設備に設けられた機械装置の回転体や摺動部材の欠陥に伴う振動または音などの信号が発生しているかどうかに応じて良否の判断を行う。したがって、回転体や摺動部材が組み込まれている装置を分解することなく、回転体や摺動部材の欠陥を検査することができる。
これにより、機械装置の分解や組立にかかる手間を軽減することができるとともに、分解や組立に伴う回転体や摺動部材の損傷防止を図ることが可能となる。
また、本発明の異常診断装置によれば、目視による検査では見落とす可能性がある欠陥をも検出することができるため、信頼性の高い異常診断を行うことが可能となる。
【００８６】
さらに、軸受箱などのハウジングにねじ止めされているボルトに検出器を取り付けることにより、軸受箱などのハウジングにセンサ取り付けのための平滑面を設ける必要がないので、既存の設備や装置に改良を加えることなく、従来よりも精度の高い診断を行うことが可能となる。
【００８７】
また、コンパクトなマクロコンピュータ等に異常診断を行う部位を集約することにより、機械装置自体がコンパクトになり、省スペース化を図り、コストの低減や省エネ等にも貢献することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る第１実施形態の異常診断装置が適用される機械装置である鉄道車両用軸受装置の軸受箱を示す図である。
【図２】本発明に係る第１実施形態の鉄道車両用の異常診断装置を示す図である。
【図３】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】第１実施形態の軸受箱から検出された振動信号の時間波形を示す図である。
【図７】第１実施形態の軸受箱から検出された振動信号の周波数スペクトルを示す図である。
【図８】第１実施形態の軸受箱から検出された振動信号の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９】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１０】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１１】周波数スペクトルを示す図である。
【図１２】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１３】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１４】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１５】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１６】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１７】本発明に係る第２実施形態の異常診断装置を示す図である。
【図１８】本発明に係る第２実施形態の異常診断装置の変形例を示す図である。
【符号の説明】
１軸受箱
２カバー
３ハウジング
４，５ボルト
６転がり軸受
７外輪
８内輪
９転動体
１０，１１異常診断装置
２０センサ（検出処理部）
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[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an abnormality diagnosis device for a mechanical device, and particularly to a mechanical device including a rotating body and a sliding member such as a rolling bearing, a ball screw, and a linear guide, for detecting the presence or absence of an abnormality without disassembling the mechanical device. The present invention relates to an abnormality diagnosis device.
[0002]
[Prior art]
BACKGROUND ART Mechanical devices such as rolling bearings, ball screws, linear guides, and other rotating and sliding members are used in mechanical equipment such as railway vehicles, machine tools, and windmills. In this mechanical device, a disassembly visual inspection is periodically performed to prevent inconvenience caused by wear and breakage of the rotating body and the sliding member.
[0003]
In this disassembly visual inspection, after the device has been used for a certain period of time, the rotating body and the sliding member are detached from the device and disassembled, and a skilled professional inspector visually inspects the disassembled components to determine the degree of wear and damage on each component. Check if there is any. If an abnormality such as unevenness or wear that is not found in the new part is detected by this check, the part in which the abnormality is detected is replaced with a new part, and assembly is performed again.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, this disassembly inspection requires a great deal of labor to disassemble the rotating body and the sliding member from the mechanical equipment and reassemble the inspected rotating body and the sliding member. There is a problem that the maintenance cost of the device is greatly increased.
[0005]
In particular, in the case of wind turbines, they are often used offshore, and the number of installed wind turbines is large. In the maintenance management of this windmill, at present, a maintenance person goes to the installation location of the windmill and inspects the rotating parts of the windmill. Therefore, there is a problem that a great deal of time and cost is required for maintenance management, and that maintenance efficiency is poor.
[0006]
In addition, when reassembling the apparatus after performing the disassembly inspection, there is a possibility that the inspection itself may cause a bearing defect, for example, a dent which has not been made before the inspection may be made on the rotating body or the sliding member. 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.
[0007]
The present invention has been made in view of the above-described problems, and detects a defect of a rotating body or a sliding member of a mechanical device without disassembling the mechanical device, thereby reducing the time required for disassembling and assembling the device. It is an object of the present invention to provide an abnormality diagnosis apparatus capable of reducing the number of times and preventing damage to a rotating body and a sliding member due to disassembly of a disassembler.
Another object of the present invention is to provide a method of inspecting a rotating body or a sliding member that can detect a defect that may be overlooked by visual inspection.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
(1) a detection processing unit having a detector fixed to a bolt screwed to a housing of a mechanical device and outputting a signal generated from the rotating component as an electric signal;
An arithmetic processing unit that performs an abnormality diagnosis of the mechanical device based on an output of the detection processing unit,
A control processing unit that feeds back a control signal to a control system of the mechanical device based on a result of the abnormality diagnosis;
An abnormality diagnosis device for a mechanical device, comprising:
(2) The arithmetic processing unit accumulates the electric signal from the detection processing unit and distributes the electric signal to an appropriate distribution route according to the type of the signal,
An analysis unit that calculates a predetermined physical quantity related to the mechanical device based on the electric signal distributed from the data accumulation distribution unit;
A first data storage unit in which mechanical device data related to the mechanical device is stored;
A comparison determination unit that compares the physical quantity calculated by the analysis unit with the machine device data stored in the internal data storage unit and performs an abnormality diagnosis of the machine device.
The abnormality diagnosis device for a mechanical device according to (1), further comprising: a second data storage unit that stores an analysis result of the analysis unit and a result of the abnormality diagnosis by the comparison determination unit.
(3) The abnormality diagnosis device for a mechanical device according to (1) or (2), wherein the arithmetic processing unit and the control processing unit are configured by a microcomputer or an IC chip.
(4) The signal transmission between the detection processing unit and the arithmetic processing unit, or the signal processing between the arithmetic processing unit and the control processing unit is performed wirelessly, according to any one of claims (1) to (3). An abnormality diagnosis device for mechanical devices.
[0009]
According to the present invention, an abnormality is diagnosed based on a signal detected using a detector, so that it is possible to detect a defect of a rotating body or a sliding member of a mechanical device without disassembling the mechanical device. is there. Accordingly, it is possible to reduce the labor required for disassembling and assembling the device, and to prevent the rotating body and the sliding member from being damaged due to the disassembler assembly. Further, according to the present invention, a defect that may be overlooked by visual inspection can be found.
[0010]
Further, according to the present invention, since the detector is fixed to the bolt, it is not necessary to provide a smooth surface for mounting the detector on the housing. Therefore, it is possible to mount the detector without making any improvements to existing equipment and devices. Therefore, it is possible to perform the abnormality diagnosis by applying the abnormality diagnosis device without any trouble and cost.
[0011]
Further, according to the present invention, by configuring the microcomputer to process signals, the device itself becomes compact, which can contribute to cost reduction and energy saving.
[0012]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of a mechanical device abnormality diagnosis apparatus according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[0013]
(1st Embodiment)
Hereinafter, a first embodiment of the abnormality diagnosis device according to the present invention will be described.
FIG. 1 is a diagram showing a bearing box 1 of a railway vehicle bearing device that is a mechanical device to which an abnormality diagnosis device 10 according to a first embodiment of the present invention is applied. The bearing box 1 is mounted so as to cover the end of the axle of the railway vehicle, and rotatably holds the axle of the railway vehicle via a bearing (not shown in FIG. 1) incorporated therein. . In the bearing housing 1, a cover 2 that covers an end of the axle of the railway vehicle is attached to the housing 3.
[0014]
The bearing housing 1 is fixed with four bolts 4 provided at four corners via a housing 3. A hole for measuring the temperature of the bearing is provided on a side surface of the housing 3, and this hole is closed by a bolt 5. In the present embodiment, a sensor 20 as a detector of the abnormality diagnosis device 10 described later is attached to an end face of the bolt 4 or the bolt 5, and the sensor 20 detects a signal generated from a bearing inside the bearing box.
[0015]
FIG. 2 is a diagram showing the overall configuration of the abnormality diagnosis device 10 using the sensor 20. As shown in FIG. 2, a rolling bearing 6 is incorporated in the bearing housing 1. The rolling bearing 6 has a rolling element 9 composed of a plurality of balls or rollers disposed between an outer ring 7 fitted inside the housing 3 and an inner ring 8 fitted outside on the axle of the railway vehicle. Thus, the bearing housing 1 rotatably supports the axle of the railway vehicle via the rolling bearing 6.
[0016]
As shown in FIG. 2, a sensor 20 is attached to end faces of

bolts

4 and 5 attached to the surface of the housing 3. This sensor 20 is for detecting a physical quantity generated from the rolling bearing 6 inside the bearing housing 1 as an electric signal. The physical quantities detected by the sensor 20 include the sound information J1 generated from the rolling bearing 6, the temperature information J2 related to the temperature of the rolling bearing 6, the vibration information J3 related to the vibration of the rolling bearing 6, the rotation direction and the speed of the rolling bearing 6, and the like. Rotation information J4, strain information J5 relating to AE (Acoustic Emission) generated from the rolling bearing 6, and the like are given.
[0017]
As a sensor for detecting vibration, a piezoelectric vibration acceleration sensor, a vibration acceleration sensor other than a piezoelectric vibration sensor, a speed detection vibration sensor, a displacement detection vibration sensor, or the like can be used. Further, as the vibration sensor, a multi-directional simultaneous vibration detection sensor that detects vibration in multiple directions with one sensor may be used.
Further, the sensor 20 may be a sensor that detects one piece of physical information, or may be a composite sensor that detects a plurality of pieces of physical information. Hereinafter, the present embodiment will be described on the assumption that the sensor 20 detects the temperature information J2, the vibration information J3, and the rotation information J4.
[0018]
The sensor 20 may be provided on the end face of the bolt 4 for fixing the bearing housing, but may be provided on the end face of the bolt 5 for closing the hole for temperature detection as described above. Generally, the bolt 5 is provided for each rolling bearing 6 mounted inside. For example, in the case of a double-row bearing, the mounting location is determined according to the purpose such as a row on a wheel side, a row on a motor side, or an intermediate position. However, considering the simplicity of attachment, it is preferable that the bolt 5 is attached to the wheel side and the end face sensor 20 of the bolt 5 is provided. Further, the sensor 20 may be configured to be attached to the side surface or the inside of the hole closed by the bolt 5 instead of the end surface of the bolt 5.
[0019]
Further, in order to perform detection at a high SN ratio, it is preferable that the sensor 20 be attached to the load zone of the rolling bearing 6. When the sensor 20 is attached to a portion where a load is applied (load zone), a signal can be detected with high sensitivity, and 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.
[0020]
When there is no choice but to install the sensor in the non-load zone, such as when there is no space to mount the sensor in the load zone or when a high-voltage cable that generates noise is provided, the filter processing unit 34 described below performs a filtering process. To increase the signal detection sensitivity.
[0021]
It is preferable that the sensor 20 and the

bolts

4 and 5 are fixed without rattling or looseness. Specifically, from among methods such as screwing, bonding, magnet, fitting, and integration with a bolt by molding, a suitable mounting method is appropriately selected in consideration of operating conditions, mounting conditions, sensor characteristics, and the like. It is only necessary to mount it.
[0022]
Further, when the mounting location of the sensor 20 is in a region with much noise, it is preferable to mount the sensor 20 so as to insulate the sensor 20 from the surroundings. By insulating the sensor from the surroundings, noise can be reduced and the SN ratio can be improved.
[0023]
Further, an amplifier may be built in the sensor 20. An amplifier is built in the sensor 20 and the detected electric signal is amplified inside the sensor 20, so that there is no need to provide an amplifier in a subsequent circuit, and the signal output from the sensor 20 is not transmitted. This is preferable because there is no fear that noise enters the cable.
When the sensor 20 does not include an amplifier, as shown in FIG. 3, the amplifiers 50 are respectively provided at the subsequent stages of the sensor 20, and the signals are amplified by the amplifier 50 to an appropriate size.
[0024]
The electric signal output from the sensor 20 is sent to the arithmetic processing unit 30. The arithmetic processing unit 30 is a unit that performs an arithmetic process on an electric signal that is an output received from the plurality of sensors 20 and specifies whether or not the rolling bearing 6 has an abnormality and a 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.
[0025]
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.
[0026]
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 that stores output signals from the plurality of sensors 20 for each signal, and can be configured with various memories, a hard disk, and the like.
Note that the data storage / distribution unit 31 may be configured to be removable. By configuring the data storage / distribution unit 31 to be removable, it is possible to remove the data storage / distribution unit 31 and perform the following abnormality diagnosis at another place.
[0027]
The data storage unit 31a receives and temporarily stores signals transmitted from the plurality of sensors 20, 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.
[0028]
The sampling reference setting unit 31b sets a reference value for excluding a region having a large influence of noise from an analog signal regarding vibration output from the sensor 20 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.
[0029]
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 sensor 20 includes noise larger than the reference value set by the sampling reference setting unit 31b, the sampling unit 31c does not perform signal sampling in a time zone in which the noise is included. The signal is prevented from being 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.
[0030]
The temperature analysis unit 32 calculates the temperature of the bearing based on the output signal from the sensor 20, 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 temperature information output from the sensor 20, and calculates temperature data based on the level of the detection signal.
[0031]
The rotation analysis unit 33 calculates the rotation speed of the inner ring 8, that is, the axle, based on the output signal related to the rotation information output from the sensor 20, and sends the calculated rotation speed to the comparison determination unit 36. For example, when the sensor 20 includes an encoder attached to the inner ring 8 and a magnet and a magnetic detection element attached to the outer ring 7, the vibration signal output from the sensor 20, which is the vibration information J3, is It becomes a pulse signal according to the shape and the rotation speed. The rotation analysis unit 33 has a predetermined conversion function or conversion table according to the shape of the encoder, and calculates the rotation speed of the inner wheel 8 and the axle from the pulse signal according to the function or table.
[0032]
The vibration analysis unit 35 analyzes the frequency of the vibration generated in the rolling bearing 6 based on the output signal regarding the vibration from the sensor 20. 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.
[0033]
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.
[0034]
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.
[0035]
FIG. 6 is a diagram showing a time waveform of a vibration signal that is vibration information J3 regarding the vibration of the rolling bearing 6 detected by the sensor 20 of the present embodiment, and FIG. 7 is obtained by the vibration analyzer 35 of the present embodiment. FIG. 8 is a frequency spectrum of the vibration signal obtained by performing the envelope processing obtained by the vibration analyzer 35 of the present embodiment.
As described above, the vibration analysis unit 35 performs frequency analysis on the vibration signal, and calculates a frequency spectrum as shown in FIG. 7 or FIG. From FIG. 8, a strong spectrum is observed at a predetermined frequency cycle. From the relational expression shown in FIG. 5, it can be seen that this is a frequency component caused by damage to the outer ring 7 of the rolling bearing 6.
[0036]
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.
[0037]
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.
[0038]
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.
[0039]
(1) Method using the effective value of envelope data as a reference value
In this method, a frequency component generated at the time of abnormality is obtained based on the equation in 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.
[0040]
First, the vibration of the bearing is detected via the sensor 20 (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).
[0041]
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).
[0042]
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 constants that are variable depending on the type of data
[0043]
Next, based on the table shown in FIG. 5, the frequency generated due to the abnormality of the bearing is determined (step S110), and the level of the abnormal frequency component of each member corresponding to the determined frequency, that is, the inner ring damage component Si ( Zfi), the outer wheel injury 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).
[0044]
(2) Finding the peak of the spectrum and comparing the peak frequency with the abnormal frequency
In this method, a frequency component generated at the time of abnormality is obtained 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.
[0045]
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.
[0046]
FIG. 12 is a diagram illustrating a frequency spectrum. In FIG. 12, at three consecutive points A (X0, Y0), B (X1, Y1) and C (X2, Y2), the point B is a peak. In this case, the difference data δ1 = Y1-Y0> 0 between A and B, and the difference data δ2 = Y2-Y1 <0 between B and C, the difference data changes from positive to negative. are doing. If the gradient (Y1-Y0) / (X1-X0)> 1 or (Y2-Y1) / (X2-X1) <-1, the point B is determined to be the peak.
[0047]
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).
[0048]
(3) Method using fundamental frequency and specific harmonic
In this method, the peak frequency and the abnormal value are calculated for the first order value which is the fundamental frequency of the abnormal frequency component, the second order value having a frequency twice the fundamental frequency, and the fourth order value having the frequency four times the fundamental frequency. The frequency generated at the same time is compared with each other. If it is determined that there is an abnormality in at least two frequencies, it is finally determined that there is an abnormality. In some cases, it is determined that there is no abnormality. Hereinafter, this will be described in detail with reference to FIG.
[0049]
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.
[0050]
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.
[0051]
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.
[0052]
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.
[0053]
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.
[0054]
In the flowchart of FIG. 12, the comparison is performed in the order of first, second, and fourth. However, 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.
[0055]
(4) Method of estimating the size of damage along with abnormality diagnosis
In the methods (1) to (3), the presence or absence of an abnormality is diagnosed. However, it is also possible to estimate the magnitude of damage as follows. FIG. 13 is a diagram illustrating a frequency spectrum after the envelope processing. In FIG. 13, a large peak is observed at the frequency Zfc, which indicates that the outer ring is damaged. By comparing the peak value Ln at Zfc with the reference level L0, which is the average value of the entire frequency spectrum, it is possible to estimate the magnitude of damage in the outer ring where an abnormality has occurred.
[0056]
FIG. 14 shows the relationship between the magnitude of the separation and the level difference between the peak appearing on the actually measured frequency spectrum data d1 and the reference level when the separation is caused by damage to the bearing ring in the rolling bearing. 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, the degree of damage is estimated by calculating the level difference 1 between the primary value Ln of the frequency component and the reference level L0, and the damage component is estimated according to the degree of damage. The replacement 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.
[0057]
(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
The method has a second, third, fourth,..., N-th order having a

frequency

2, 3, 4,... N times the fundamental frequency with respect to the first-order level, which is the fundamental frequency of the abnormal frequency component. The number of levels whose level is equal to or higher than the reference value is counted, and when the level exceeds the reference value by a predetermined number or more, it is determined that an abnormality has 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.
[0058]
FIG. 15 is a flowchart showing 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. 15 shows the processing after step S108.
[0059]
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.
[0060]
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
[0061]
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.
[0062]
(6) Method using effective value for each frequency band
In this method, the 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 root mean square Vi and the partial overall Si are given by the following equations. Here, VRMS and SOA are root mean square and overall in all frequency bands. Overall means the sum of a specific designated section.
[0063]
(Equation 1)

[0064]
FIG. 16 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. 16 shows the processing after step S108.
[0065]
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. For the frequency band including the shifted frequency, a normalized value that is the root mean square (Vi) or partial overall (Si) and the root mean square (VRMS) or overall (SOA) of the entire frequency spectrum band is calculated (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).
[0066]
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).
[0067]
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. Further, another method may be combined to further reduce errors in abnormality diagnosis.
[0068]
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 storage and output unit 38 is configured to output to the control processing unit 40 in real time, but is not limited to this, and may periodically output to the control processing unit 40 or output to the control processing unit 40. The configuration may be such that the result is output only when necessary for the operation (when it is diagnosed that an abnormality has occurred).
[0069]
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.
[0070]
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.
[0071]
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 20 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.
[0072]
In addition, the sensor 20 may be configured to always perform measurement, or may be configured to perform 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.
[0073]
Note that the abnormality diagnosis device 10 of the present embodiment diagnoses the presence or absence of an abnormality in the bearing of the bearing device and the location where the abnormality has occurred. However, the present invention is not limited thereto, and the abnormality diagnosis device 10 may be configured to diagnose a flat portion of a wheel. Further, a configuration may be adopted in which the presence / absence of an abnormality in the gear of the bearing device and the location of the abnormality are diagnosed.
[0074]
As described above, according to the abnormality diagnosis device 10 of the present embodiment, the

bolts

4 and 5 are fixed to the end faces of the

bolts

4 and 5 screwed on the housing 3 of the bearing housing 1 that supports the rolling bearing 6 that is the rotating body of the railway vehicle. A sensor 20 for outputting a signal generated from the rolling bearing 6 as an electric signal, an arithmetic processing unit 30 for diagnosing an abnormality of the bearing device based on the output of the sensor 20, and a control of the railway vehicle based on the determination result of the arithmetic processing unit 30 And a control processing unit 40 that feeds back a control signal to the system.
[0075]
According to this abnormality diagnosis device 10, the bearing box 1 is disassembled to collect physical information on the rolling bearing 6 using the sensor 20, diagnose the abnormality of the rolling bearing 6 based on the physical information, and perform control. Without this, it is possible to detect a defect in the rolling bearing 6. Thereby, the labor required for disassembling and assembling the bearing housing 1 can be reduced, and the rolling bearing 6 and the bearing housing 1 associated with the assembly after disassembly can be prevented from being damaged. Further, in the present embodiment, since the diagnosis is performed by the abnormality diagnosis device 10 based on a predetermined criterion, a defect that may be overlooked by a visual inspection can be found.
[0076]
Further, according to the present embodiment, since the sensor 20 is fixed on the

bolts

4 and 5, it is not necessary to particularly provide a smooth surface for mounting the sensor 20 on the bearing housing 1. Therefore, the sensor 20 can be attached without any improvement to the bearing housing 1. Therefore, it is possible to perform the abnormality diagnosis by incorporating the sensor 20 of the abnormality diagnosis device 10 into the bearing housing 1 without any trouble and cost.
[0077]
In the present embodiment, the rolling bearing inside the bearing box of the railway vehicle has been described as an example. However, the present invention is not limited to this, and other rotating parts (gears, wheels themselves) of the railway vehicle, a windmill, a reduction gear , A motor, a ball screw, a linear guide, and the like.
[0078]
(2nd Embodiment)
Hereinafter, a second embodiment of the abnormality diagnosis device according to the present invention will be described.
FIG. 17 is a diagram illustrating the abnormality diagnosis device 11 of the present embodiment. In the present embodiment, as in the first embodiment, the rolling bearing 6 is incorporated inside the bearing housing 1. The rolling bearing 6 has a rolling element 9 composed of a plurality of balls or rollers disposed between an outer ring 7 fitted inside the housing 3 and an inner ring 8 fitted outside on the axle of a railway vehicle. Thus, the bearing housing 1 rotatably supports the axle of the railway vehicle via the rolling bearing 6.
[0079]
As shown in FIG. 17, sensors 20 are attached to end faces of

bolts

4 and 5 attached to the surface of the housing 3. Various electric signals and the like relating to the sound information J1, the temperature information J2, the vibration information J3, the rotation information J4, and the strain information J5 output by the sensor 20 are amplified by an amplifier (not shown) installed inside the sensor 20 and the microcomputer 60 Sent to
[0080]
The microcomputer 60 is a single IC chip in which a plurality of functions are integrated, and inside the microcomputer 60, processing inside the arithmetic processing unit 30 described in the first embodiment is performed. That is, similarly to the arithmetic processing unit 30 of the first embodiment, the microcomputer 60 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, and as described in the first embodiment, performs the arithmetic processing of the electrical signal output from the sensor 20. Then, the presence / absence of the bearing abnormality and the location where the abnormality has occurred are specified. The microcomputer 60 outputs an abnormality diagnosis result to the control processing unit 40.
[0081]
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. The operation and effect of the control processing unit 40 are the same as those described in the first embodiment.
[0082]
As described above, according to the present embodiment, in addition to the effects of the abnormality diagnosis device 10 described in the first embodiment, the configuration is such that signals are processed by the microcomputer 60, so that the device itself becomes compact. Accordingly, the microcomputer 60 can be easily provided in the vicinity of the sensor 20 as an arithmetic processing unit, and space can be saved. Further, since the microcomputer 60 has a compact structure of one chip, it is possible to contribute to cost reduction and energy saving.
[0083]
In the present embodiment, the arithmetic processing unit 30 is configured by a one-chip microcomputer 60. However, the present invention is not limited to this, and the control processing unit 40 may be configured by a one-chip microcomputer. Further, a microcomputer having the functions of the arithmetic processing unit 30 and the control processing unit 40 as one unit may be mounted on a mechanical device such as a vehicle.
[0084]
In addition, as shown in FIG. 18, the control processing unit 40 is removed from the vehicle and placed on the ground, and wireless communication is performed between the transceiver 70 provided on the vehicle and the transceiver 80 provided along the track. You may comprise. In this case, the function corresponding to the control processing unit 40 can be installed in, for example, an information processing center provided on the ground. For example, the information processing center can be configured to receive information from the microcomputers 60 provided in a plurality of vehicles and to centrally manage the plurality of vehicles collectively. In this case, an ID number or the like may be added to the data sent from each vehicle to identify the information of each vehicle.
Similarly, the sensor 20 and the microcomputer 60 may be configured to perform wireless communication.
[0085]
【The invention's effect】
According to the abnormality diagnosis device of the present invention, whether a signal such as vibration or sound is generated due to a defect of a rotating body or a sliding member of a mechanical device provided in a mechanical equipment such as a railway vehicle, a machine tool, a windmill, etc. Is determined according to the condition. Therefore, it is possible to inspect a defect of the rotating body and the sliding member without disassembling the device in which the rotating body and the sliding member are incorporated.
Accordingly, it is possible to reduce the labor required for disassembling and assembling the mechanical device, and to prevent the rotating body and the sliding member from being damaged due to the disassembly and assembly.
Further, according to the abnormality diagnosis apparatus of the present invention, it is possible to detect a defect that may be overlooked by visual inspection, so that highly reliable abnormality diagnosis can be performed.
[0086]
Furthermore, by mounting the detector on bolts screwed to the housing such as the bearing box, it is not necessary to provide a smooth surface for mounting the sensor on the housing such as the bearing box, so that existing equipment and equipment can be improved. Without adding, it is possible to perform a diagnosis with higher accuracy than before.
[0087]
In addition, by consolidating the parts for performing abnormality diagnosis in a compact macro computer or the like, the mechanical device itself can be made compact, space can be saved, and costs can be reduced and energy can be saved.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a view showing a bearing box of a railway vehicle bearing device which is a mechanical device to which an abnormality diagnosis device according to a first embodiment of the present invention is applied.
FIG. 2 is a diagram showing an abnormality diagnosis device for a railway vehicle according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing a relationship between a load zone and a non-load zone in a bearing.
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 time waveform of a vibration signal detected from the bearing housing of the first embodiment.
FIG. 7 is a diagram illustrating a frequency spectrum of a vibration signal detected from the bearing housing of the first embodiment.
FIG. 8 is a diagram showing a frequency spectrum of the vibration signal detected from the bearing housing of the first embodiment after envelope processing.
FIG. 9 is a flowchart showing a processing flow in the first method.
FIG. 10 is a flowchart showing a flow of a process in the second method.
FIG. 11 is a diagram showing a frequency spectrum.
FIG. 12 is a flowchart showing a flow of processing in a third method.
FIG. 13 is a diagram showing a frequency spectrum after envelope processing.
FIG. 14 shows the relationship between the magnitude of separation and the level difference between a peak appearing in measured frequency spectrum data and a reference level.
FIG. 15 is a flowchart illustrating a flow of processing in a fifth method.
FIG. 16 is a flowchart showing a flow of processing in a sixth method.
FIG. 17 is a diagram showing an abnormality diagnosis device according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 18 is a view showing a modification of the abnormality diagnosis device according to the second embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
1 Bearing housing
2 Cover
3 Housing
4,5 volt
6 Rolling bearing
7 Outer ring
8 Inner ring
9 rolling elements
10,11 abnormality diagnosis device
20 sensors (detection processing unit)
30 arithmetic processing unit
31 Data storage and distribution unit
32 Temperature analysis unit
33 Rotation analysis unit
34 Filter processing section
35 Vibration analysis unit
36 Comparison judgment section
37 Internal data storage
38 Data storage output section
40 Control processing unit
41 Control unit
42 Result output section
50 amplifier
100 Input section

Claims

A detection processing unit having a detector fixed to a bolt screwed to a housing of the mechanical device and outputting a signal generated from the mechanical device as an electric signal;
An arithmetic processing unit that performs an abnormality diagnosis of the mechanical device based on an output of the detection processing unit,
A control processing unit that feeds back a control signal to a control system of the mechanical device based on a result of the abnormality diagnosis;
An abnormality diagnosis device for a mechanical device, comprising:

A data accumulation and distribution unit that accumulates the electric signal from the detection processing unit and distributes the electric signal to an appropriate distribution route according to a type of the signal;
An analysis unit that calculates a predetermined physical quantity related to the mechanical device based on the electric signal distributed from the data accumulation distribution unit;
A first data storage unit in which mechanical device data related to the mechanical device is stored;
A comparison determination unit that compares the physical quantity calculated by the analysis unit with the machine device data stored in the internal data storage unit and performs an abnormality diagnosis of the machine device.
2. The abnormality diagnosis device for a mechanical device according to claim 1, further comprising: a second data storage unit that stores an analysis result of the analysis unit and a result of the abnormality diagnosis by the comparison determination unit.

3. The abnormality diagnosis apparatus for a mechanical device according to claim 1, wherein the arithmetic processing unit and the control processing unit are configured by a microcomputer or an IC chip.

The abnormality diagnosis device for a mechanical device according to any one of claims 1 to 3, wherein signal transmission between the detection processing unit and the arithmetic processing unit or between the arithmetic processing unit and the control processing unit is performed wirelessly.