JP2006153760A - 周期運動体の状態監視方法、監視装置、監視システム、コンピュータプログラム及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】回転体の異常の発生を、衝撃波前後の派生衝撃波も含めて、振動信号からくる三角衝撃波により、異常を判定するために、片三角派生衝撃波モデルにおける尖度計算による周期運動体の状態監視方法、同監視装置、同監視システム、コンピュータプログラム及び記録媒体を提供する。
【解決手段】周期運動体の振動信号を計測し、衝撃波の間隔数など計測したデータに対し、衝撃波発生時及び時間進行方向に片側のみ派生衝撃波が発生する時のクルトシス簡易計算方法を導出し、正常時の数値とを比較して正確に設備の異常などを判定する、状態監視方法、状態監視システム、状態監視装置、コンピュータプログラム、及び記録媒体を構築する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、周期運動体における片三角派生衝撃波モデルとして周期運動体の状態監視方法に関する尖度計算方法、同監視装置、同監視システム、コンピュータプログラム及び記録媒体に関するものである。

大型設備に用いられる周期運動を行う回転体などは、突発的に発生する故障、損傷などにより停止にいたると、設備の稼働率の低下、受注物件の納期遅れなど多大な影響を及ぼし、重大な損害に繋がる。
このような周期運動体の異常、損傷、寿命を検知することは、設備の保全、修理、取替えなど適切な判断を行う上で非常に重要である。
従来は周期運動体などの振動信号を捉え、これを解析して運動体の異常などを検知するのに、感度の良い指標としてクルトシス（Ｋｕｒｔｏｓｉｓ）、バイコヒーレンス（Ｂｉｃｏｈｅｒｅｎｃｅ）、衝撃劣化指標（Ｉｍｐａｃｔ Ｄｅｔｅｒｉｏｒａｔｉｏｎ Ｆａｃｔｏｒ）などが検討されてきた。
従来の手法としては、精密診断技法の一つであるクルトシスを用いて振動信号の確立密度関数の４次モーメントを正規化して計算していた。現場においては精密診断のニーズはあるもののハードウエアー、ソフトウエアー、コスト面から精密診断技術を組み込めないところもある。また、現場では信号波形をモニターしながら早急に対応する必要がある。しかし、長い時間をかけて診断することも必要ではあるが、比較的に短時間で要領よく診断できるようにすることが肝要となっている。

また、周期運動体の振動を一定周期でサンプリング時系列データを得、バイコヒーレンスを用いて異常を検知する方法もある。
特開２００４−２１８４３号 特公昭６２−６００１１号 特公昭６４−４６１１号 日本設備管理学会誌 ｐｐ.７１−７７、ｖｏｌ．１２、Ｎｏ．３、（１９９７）

本発明は、回転体の異常の発生を、衝撃波前後の派生衝撃波も含めて、振動信号からくる三角衝撃波により、異常だけでなく、寿命劣化をも診断できるように設定できることを特徴とする。

本発明は、周期運動体の振動信号を計測したデータに対し、衝撃波発生時及び時間進行方向に片側のみ派生衝撃波が発生する時のクルトシス簡易計算方法を導出し、正確に設備の異常、劣化などの検出を行い、周期運動体の状態監視を行うことを特徴とする。

本発明は、回転体などの周期運動体の振動信号を衝撃波を三角形状片側派生衝撃波が発生する時にこれを捉えて、時系列で以って装置の異常だけでなく、劣化などの異常をも検出するものであり、用いるクルトシスは簡易計算方法でよいので、システムが小型化して現場にも設置でき且つその場において早く分析することができるとともに、簡易計算でよいので経済的にも安くできるという効果がある。

軸受、歯車等の回転体においては劣化が進行するに従って振動が大きぐなる。また据付等が不適切な場合も振動が大きくなることは一般的によく知られている。振幅の大きさは次のような指標で把握できる。計測対象から得られた振動信号を時間の関数

とし、離散データを

とする。機械部品などから発生する振動を平均値 0 の定常確率過程と仮定し、その確率密度関数をｐ( x )とする。
振幅の大きさを示す指標として下記のものが周知である。

これらは指標が正規化されていない有次元指標である。これらは仮に正常状態であっても機械部品などの大きさや回転数などによっても異なる。したがって汎用的に利用できる指標として正規化された無次元指標などが必要となる。正規化された無次元指標として下記のようなものが挙げられる。

大別して下記の 4 通りがある。
A．ｒｍｓ 値を正規化するもの
B．ピーク値を正規化するもの
C．モーメントを正規化するもの
D．周波数成分間の相関を正規化するもの
それぞれについてみることにする。
Ａ．ｒｍｓ 値を正規化するもの

Ｂ．ピーク値を正規化するもの

Ｃ．モーメントを正規化するもの

Ｄ．周波数成分間の相関を正規化するもの
ｈ．バイコヒーレンス（Ｂｉｃｏｈｅｒｅｎｃｅ）
バイコヒーレンスは各周波数成分間の関わりあいを定量化するもので次式のように計算される。

ここで、

である。

であり、周波数 ｆ₁ とｆ₂ との関わりあいが大きいとき、バイコヒーレンスは 1 に近づき、そうでないとき 0 に近づく。
これらの各指標は組合わせて総合的に判断されることが多い。中でも ｇ．尖度（クルトシス：Ｋｕｒｔｏｓｉｓ ) は他のパラメータより有効であると報告されており、また 関連研究も多い。発明者の過去の実験結果では、バイコヒーレンスも感度の良いものであった。
本発明では振動振幅を指標化するものに対象を絞り、特に クルトシスの挙動を分析するため、衝撃波に引き続き時間方向に片側のみ派生衝撃波が発生する場合の簡易計算式を導出し、衝撃波形やピークレべル等をモデル化し、様々なケースを検討してゆく。
クルトシスは振動振幅を指標化した多くの有次元指標、無次元指標の中で精密診断技法の一つとして感度の良い良好な指標と使用されている。これをそのまま用いたのでは、装置としても大きくなり、効率的ではない。
本発明に用いるクルトシスの簡易計算方法は以下の数１９による。

ここで、[x_i]（i＝1,2、・・・、N）は計測対象から得られた振動信号を時間の関数ｘ（ｔ）としたときの離散データ、

である。
図１に、通常の回転体の振動信号を示す。例えば、回転体が傷ついた場合、回転周期毎のピーク波形１が生じる。特に初期異常の場合、当該回転体の単独損傷が他の回転体に派生的に影響を伝播しない間は、このピークが明確に出てくる。その損傷を生じると、その損傷との接触面は次第に損傷が広がっていき、傷が拡大していくと衝撃波を中心に前後によりピークレベルの低い衝撃波２が富士山状に生起する。特に軸受けアウターレースに傷がある場合などは、衝撃波に引き続き、時間進行方向に片側のみ派生衝撃波３が発生することになる。これをモデル化して分析すると、サンプリングしたデータのm回転に通常のp倍のピークを持つ信号が現れ、派生する衝撃波についてはサンプリングのカウントをqとおく。また、d=ｑ＋１の時に通常のピークレベルに戻る三角形型の減衰パターンとしてモデル化を行った。
ｄ＝１のとき、通常のｐ倍のピークレベル
ｄ＝ｉのとき、以下の数２１のピークレベルとする。

衝撃波が発生しない場合のＮ個のデータを用いた分散、モーメント、クルトシスをそれぞれ、σ_N ²、ＭＴ_N（４）、ＫＴ_N とし、衝撃波が発生した場合についてはそれぞれ、

衝撃波発生時の分散は

モーメントは

そこで、

Ｐｎｏｒ：正常時の指標値 Ｐａｂｎ：異常時の指標値 とおくと、

（数値計算例１）
系が正常の時、ｐ（ｘ）は正規分布となる。
正規分布の場合、理論計算によりＫＴは常に
ＫＴ＝３．０ である。
今、回転体におけるクルトシス計算において、ｍ＝１２、ｐ＝１，２、・・・６、ｑ＝１，２，３，４のケースを考え、数２７の値、Ｆａ変遷の結果を表１
に示す。

ｐが増大すると、当然のことながらＦａやＫＴ_Nの値は増大する。一方、ｐの値が同じ場合はｑの値が大きくなるに従って、ＦａやＫＴ_Nの値は下がってくる。傷が拡大したり、伝播していくとピークレベルは大きくなり、派生衝撃波も拡大していく。イメージ的には、表の左上から右下へとシフトしていくことが考えられる。例えば、

と推移していくことが考えられる。

（参考例）
ここで、参考として、両側派生衝撃波発生時における簡素化モデル（図２）での数値計算結果と比較する。図２において、ｐ、ｑ、ｍはそれぞれ図１に対応する。

これと本発明の数値計算結果を比較してみると、本発明の結果の方が、より敏感な反応を示していることがわかる。
例えば、

となっている。即ち、衝撃波レベルが同じである場合、両側派生衝撃波のときよりも片側派生衝撃波のときの方が、クルトシスの簡易計算値はより感度が良いことがわかる。

図３は、具体的な周期運動体の監視システムの構成を示すブロック図である。工場内の周期運動体である回転体において、振動を検知するセンサ３１が設けられ、データ取得装置３２に接続され、計測データを装置に入力する。データ取得装置３２は計測データを所定の周期でサンプリングし、複数の信号からなる信号列を作成し、作成した信号列から各種のデータを取得する機能を有している。さらに工場内の通信ネットワークNWに接続され、システム監視装置本体１０に送信する。
データ取得装置３２からNWと並列してシステム監視装置本体１０に接続されている。
システム監視装置本体１０は、本発明の尖度計算装置としての機能を兼備し、コンピュータを用いて構成されている。装置本体１０は、演算を行うＣＰＵ１１と、演算に伴って発生する一時的な情報を記憶するＲＡＭ１２と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ等の外部記憶装置１３と、ハードディスク等の内部記憶装置１４とを備えており、ＣＤ−ＲＯＭ等の本発明状態監視システム２０から本発明コンピュータプログラム２１を外部記憶装置１３にて読み取り、読み取ったコンピュータプログラム２１を内部記憶装置１４に記憶し、ＲＡＭ１２にコンピュータプログラム２１をロードし、ＣＰＵ１１はコンピュータプログラム２１に基づいて状態監視装置１０に必要な処理を実行する。また、状態監視装置１０は工場内の通信ネットワークＮＷ３３に接続された入力部１５（受付部）を備えており、通信ネットワークＮＷを介してデータ取得装置３２からデータを入力部１５にて受信する。更に、状態監視装置１０は情報を外部へ出力する出力部１６を備えており、出力部１６は警報装置３４に接続され、状態監視装置１０は設備の異常を示す情報を出力部１６から警報装置３４へ送信する。警報装置３４はブザー、ランプ、または警報の内容を表示する表示部などを備え、状態監視装置１０から受信した情報に従って設備の異常を報知する。

なお、状態監視装置１０は、通信ネットワークＮＷ３３に接続されている、図示しない外部のサーバ装置から本発明にかかるコンピュータプログラム２１をダウンロードし、ＣＰＵ１１にて処理を実行する形態であってもよい。
内部記憶装置１４は、監視対象の設備が正常であるときにデータ取得装置３２が取得したＮ個の信号からなる標準信号列と、標準信号列から計算される標準尖度ＫＴ_Nと記憶している

図４は、本発明の状態監視システムが行う動作を示すフローチャートである。センサ３１は、設備の稼動に伴って発生した図１のごとき振動などのデータを計測し、データ取得装置３２は、設備の振動に略一致した周期などの所定の周期でセンサ３１から入力された計測データをサンプリングし（Ｓ１０１）、平均値が０である複数の信号からなる信号列を取得する。データ取得装置３２は、サンプリングの結果、取得した信号がｑ個蓄積されたか否かを判定し（Ｓ１０２）、信号がｑ個蓄積されていない場合は（Ｓ１０２：ＮＯ）、ステップＳ１０１へ処理を戻してサンプリングを継続し、信号がｑ個蓄積されている場合は（Ｓ１０２：ＹＥＳ）、蓄積されたq個の信号からなる第１信号列における信号の絶対値の平均の所定倍などの所定値よりも大きい絶対値を有する大信号が前記第１信号列に含まれているか否かを判定する（S１０３）。大信号が第１信号列にふくまれていた場合には（S１０３：ＹＥＳ）、データ取得装置３２は、第１信号列にて、他の信号の絶対値に対する大信号の絶対値の倍率ｐ、衝撃波カウント数ｑ及び大信号間の信号間隔数ｍを計測し（Ｓ１０４）、倍率ｐ、衝撃波カウント数ｑ、間隔数ｍ、及び第１信号列を、通信ネットワークＮＷを介して状態監視装置１０へ送信する（Ｓ１０５）。

状態監視装置１０は、倍率ｐ、衝撃波カウント数ｑ、信号間隔数ｍなど、第１信号列をデータ取得装置３２から受信し（Ｓ１０６）、内部記憶装置１４に記憶してある標準尖度ＫＴ_Nを読み出し（Ｓ１０７）、

計算し（Ｓ１０８）、標準尖度との比較において判定する（Ｓ１０９）。判定の方法は、

これらを表やグラフに表したものでもよい。設備が正常である場合は、標準信号列は略正規分布に従うと考えられるため、標準尖度ＫＴ_Nの値は正規分布の尖度３．０であるとして計算している。
この判定によって、所定より大きな値を示せば、異常情報として警報信号の送信し（Ｓ１１０）、異常のない場合は正常として計測状態に戻る。異常のある場合は、ブザーやランプなどで表示するとともに、その設備についてマニュアルに基づき停止などが実行される。

図５は、本発明の実施の一形態を示した状態監視方法の概念図である。これは電卓などによる簡易的な尖度計算装置を示したもので、設備に設けられたセンサ３１にはオシロスコープ等のデータ表示装置５１が接続されており、データ表示装置５１にはセンサ３１が計測したデータを図１に示すような表示にすることができる。また、設備の作業者は、データ表示装置から、所定のデータを電卓にインプットして、電卓に設定された簡易式尖度計算式にて計算し、設備稼働中のチェックに用いることが可能である。
また、数１９を含む尖度計算方法を内蔵したコンピュータプログラムとしてもよく、更に、この数１９を含むコンピュータプログラムを内蔵した記録媒体とすることでもよい。

上記モデルによる簡易計算方法は、軸受アウターレースに傷がある場合などには有効に適用でき、また片側三角形はその形を変形させることでさまざまなモデルを調査することができる。この方法を利用すれば設備保全においてクルトシスの動向を予測したり、分析したりすることができ、より正確な診断に活用できる。また、現場に適用することができ、精度の向上を図ることができる。

本発明に用いる、通常回転体の振動信号の片側派生衝撃波を表した模式的図で ある。 参考例としての両側派生衝撃波を表した模式的図である。 本発明の状態監視システムの構成を示すブロック図である。 本発明の状態システムが行う動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の一形態を示した状態監視方法の概念図である。

符号の説明

１ ピーク波形
２ 衝撃波
３ 片側派生衝撃波
１０ 状態監視装置
１２ ＲＡＭ
１３ 外部記憶装置
１４ 内部記憶装置
１５ 入力部
１６ 出力部
２０ 状態監視判定システム
３１ センサ
３２ データ取得装置
３４ 警報装置

Claims (16)

1. 周期運動体の振動信号を計測し、データに対し、衝撃波発生時及び時間進行方向に片側のみ派生衝撃波が発生する時に設備の異常検知を、統計上の尖度によって判定する際、監視対象の周期運動体の振動信号から得られる尖度を、
   

   

   （但し、ｐ（ｘ) は機械部品などから発生する振動を平均値０の定常確率と仮定し、その確率密度関数を表したもの、[x_i]（i＝1,2、・・・、N）は計測対象から得られた振動信号を時間の関数ｘ（ｔ）としたときの離散データ、また、
   

   

   に基づいて計算し、得られた尖度を衝撃波が発生していないときに生ずる尖度と比較して、前者が大きいときには異常信号として捉えることを特徴とする周期運動体の状態監視方法。
2. 片側派生衝撃波が減衰パターンを有する片側三角形状であることを特徴とする請求項１記載の周期運動体の状態監視方法。
3. 片側三角形状が複数の類似形状で数回現れる時系列形態であることを特徴とする請求項２記載の周期運動体の状態監視方法。
4. 請求項３において、片側三角形状のピーク波のピークレベルを、
   

   

   （サンプリングカウントをd=1のとき、ピークレベルをpとすれば、d=ｉとして計算 したときのピークレベル値を示す。ｑはサンプリングのカウント数）
   とすることを特徴とする周期運動体の状態監視方法。
5. ｐによる正常時の指標値をＰｎｏｒとし、異常時の指標値をＰａｂｎとして、
   

   

   とし、
   

   

   とから、
   

   

   で計算された、請求項４に記載の周期運動体の状態監視方法。
6. 周期運動体において片側のみ派生衝撃波が発生する振動信号を計測し、回転数、衝撃波の間隔のデータに基づいて、統計的に尖度計算し、衝撃波の発生していないときの計算された尖度とを比較し、前者が大きい時には、異常信号として捉える周期運動体の状態監視システム。
7. 異常信号を音、光として発信することを特徴とする請求項６記載の周期運動体の状態監視システム。
8. 衝撃時系列の尖度計算値を、
   

   

   請求項６記載の周期運動体の状態監視システム。
9. 衝撃時系列の尖度計算値を、請求項５の数５の変遷で以って判定することを特徴とする請求項６記載の周期運動体の状態監視システム。
10. 周期運動体において片側のみ派生衝撃波が発生する振動信号を計測する手段、前記信号計測手段から該信号を受検する手段、該信号から尖度計算する手段、該尖度計算値を通常状態の尖度計算値との対比から判定する手段を備えた周期運動体の状態監視装置。
11. 前記判定手段から、音又は光の媒体による伝達手段を備えた請求項１０記載の周期運動体の状態監視装置。
12. 外部コンピュータに予め尖度計算式を設定しておき、外部データと連動して瞬間的に表、図、グラフなどの表示モニター手段を備えたことを特徴とする請求項１０記載の周期運動体の状態監視装置。
13. 周期運動体の振動信号を計測したデータに対し、衝撃波発生時及び時間進行方向に片側のみ派生衝撃波が発生する時に設備の異常検知を、統計上の尖度によって判定する際、請求項の数１の簡易計算させる手順を含むことを特徴とする周期運動体の状態監視コンピュータプログラム。
14. 周期運動体の振動信号を計測したデータに対し、衝撃波発生時及び時間進行方向に片側のみ派生衝撃波が発生する時に設備の異常検知を、統計上の尖度によって判定する際、請求項１の数１の簡易計算させ、該尖度計算値を通常状態の尖度計算値との対比から判定する手段を備えたことを特徴とする、請求項１３記載の周期運動体の状態監視コンピュータプログラム。
15. 請求項１３のコンピュータプログラムを記録してあることを特徴とするコンピュータプログラムでの読み取り可能な周期運動体の状態監視記録媒体。
16. 請求項１４のコンピュータプログラムを記録してあることを特徴とするコンピュータプログラムでの読み取り可能な周期運動体の状態監視記録媒体。

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