JP2008145374A - Apparatus for detecting vibrational characteristic in mechanical system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、機械系に発生した振動の周波数を検出する機械系の振動特性検出装置に関する。 The present invention relates to a mechanical system vibration characteristic detection device that detects a frequency of vibration generated in a mechanical system.
電動機で負荷を駆動する際には、制御の応答性を向上させるために、機械系の振動特性を相殺するようにノッチフィルタが設定される。このノッチフィルタを設定するにあたっては、機械系の振動周波数を正確に検出する必要がある。
また、機械設備の異常を診断するため、機械系から発生する振動を検出し、その周波数特性を解析することで異常に起因する周波数成分の有無を判断するという技術が提案されている。この技術を用いる際も、異常診断の精度を向上する上で正確な振動周波数検出を行う必要がある。
When driving a load with an electric motor, a notch filter is set so as to cancel out vibration characteristics of the mechanical system in order to improve control responsiveness. In setting this notch filter, it is necessary to accurately detect the vibration frequency of the mechanical system.
In order to diagnose an abnormality in a mechanical facility, a technique has been proposed in which vibration generated from a mechanical system is detected and the frequency characteristics are analyzed to determine the presence or absence of a frequency component due to the abnormality. Even when this technique is used, it is necessary to perform accurate vibration frequency detection in order to improve the accuracy of abnormality diagnosis.
以上に示した機械系に発生する振動周波数の解析手段には、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform、高速フーリエ変換）が主に使われる。このＦＦＴを適用して高精度に振動周波数を検出する方法として、より短いサンプル周期でより多くのサンプリングデータをフーリエ変換するものがある（例えば、特許文献１参照）。図８は、このような技術が適用された電動機の制御装置の構成を例示したものである。 FFT (Fast Fourier Transform) is mainly used as a means for analyzing the vibration frequency generated in the mechanical system described above. As a method of detecting the vibration frequency with high accuracy by applying this FFT, there is a method in which more sampling data is Fourier-transformed with a shorter sampling period (see, for example, Patent Document 1). FIG. 8 illustrates the configuration of a motor control device to which such a technique is applied.
この制御装置は、電動機１０１の速度ωmを検出する速度検出器１０２、速度指令値ωrと上記電動機１０１の速度ωmとの偏差を演算する減算手段１０４、この速度偏差に基づいて該偏差をなくすように電動機１０１を駆動制御する電動機制御手段１０５、および、設定した周波数の通過を抑制するノッチフィルタ１０６を備え、更に、データ記録手段１０７、共振周波数検出手段１０８、および、ノッチフィルタ特性設定手段を備えている。なお、電動機１０１には、負荷１０３が接続されている。 The control device includes a speed detector 102 for detecting the speed ω m of the electric motor 101, a subtracting means 104 for calculating a deviation between the speed command value ω r and the speed ω m of the electric motor 101, and the deviation based on the speed deviation. Motor control means 105 that controls the drive of the motor 101 so as to eliminate the noise, and a notch filter 106 that suppresses the passage of the set frequency, and further includes a data recording means 107, a resonance frequency detection means 108, and a notch filter characteristic setting. Means. A load 103 is connected to the electric motor 101.
上記データ記録手段１０７は、機械系が振動した際に、一定のサンプル周期Ｔsで一定サンプル数Ｎsの指令速度ωrおよび帰還速度ωmを記録する。共振周波数検出手段１０８は、データ記録手段１０７の記録データをＦＦＴ処理し、それによって得られるスペクトル分布から最もスペクトル強度が大きくなる周波数を共振周波数として検出する。さらに、ノッチフィルタ特性設定手段は、検出された共振周波数からノッチフィルタ１０６の係数を設定する。 When the mechanical system vibrates, the data recording means 107 records a command speed ω r and a feedback speed ω m for a constant number of samples N s with a constant sampling period T s . The resonance frequency detection means 108 performs FFT processing on the recording data of the data recording means 107, and detects the frequency at which the spectrum intensity is largest from the spectrum distribution obtained thereby as the resonance frequency. Further, the notch filter characteristic setting means sets the coefficient of the notch filter 106 from the detected resonance frequency.
この構成において、ＦＦＴにより解析可能な最大周波数ｆhと最低周波数ｆlおよび周波数分解能△ｆは以下のよう表される。
しかしながら、上記特許文献１に記載の従来例には、次のような問題点がある。すなわち、ＦＦＴによって解析できる周波数帯域を確保した状態で振動周波数の検出精度を向上させるには、周波数分解能を高くする必要があるので、取得するデータサンプル数を多くすることになる。しかし、フーリエ変換では、データサンプル数が多くなると演算量も多くなるため、演算時間が増加してしまうという不都合を生じる。 However, the conventional example described in Patent Document 1 has the following problems. That is, in order to improve the vibration frequency detection accuracy while ensuring a frequency band that can be analyzed by FFT, it is necessary to increase the frequency resolution, so that the number of data samples to be acquired is increased. However, in the Fourier transform, when the number of data samples increases, the amount of calculation increases, resulting in a disadvantage that the calculation time increases.
そこで、本発明の目的は、上記課題を解決して、機械系から発生する振動の周波数を少ない演算量で精度よく検出することができる機械系の振動特性検出装置を提供することにある。 SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to solve the above-described problems and provide a mechanical system vibration characteristic detection device capable of accurately detecting the frequency of vibration generated from a mechanical system with a small amount of calculation.
本発明によれば、機械系から発生する振動を検出し、検出した振動を解析することによって前記振動の周波数を検出する振動特性検出装置であって、前記機械系の状態量を検出する状態量検出手段と、前記状態量の振動周波数を第１振動周波数として検出する第１振動周波数検出手段と、前記第１振動周波数を中心とする近傍の周波数域において、前記状態量の振動周波数を第２振動周波数として検出する第２振動周波数検出手段と、を備え、前記第２振動周波数検出手段は、前記第１振動周波数検出手段の分解能よりも高い分解能で前記状態量の振動周波数を検出するように構成されていることを特徴とする機械系の振動特性検出装置が提供される。 According to the present invention, a vibration characteristic detection device that detects vibrations generated from a mechanical system and detects the frequency of the vibrations by analyzing the detected vibrations, the state quantity detecting a state quantity of the mechanical system Detecting means; first vibration frequency detecting means for detecting the vibration frequency of the state quantity as a first vibration frequency; and a second vibration frequency of the state quantity in a frequency range near the first vibration frequency. Second vibration frequency detection means for detecting as a vibration frequency, wherein the second vibration frequency detection means detects the vibration frequency of the state quantity with a resolution higher than the resolution of the first vibration frequency detection means. There is provided a vibration characteristic detecting device for a mechanical system characterized by being configured.
一実施形態において、前記第１振動周波数検出手段は、前記状態量を第１の周期でサンプリングし、それによって得られる第１サンプル数の前記状態量を記録する第１記録手段と、前記第１サンプル数の状態量に基づいて、前記振動の周波数特性を第１周波数特性として演算する第１周波数特性演算手段と、前記第１周波数特性に基づいて、前記第１振動周波数を探索する第１探索手段とを備えた構成を有し、また、前記第２振動周波数検出手段は、前記状態量を前記第１の周期よりも短い第２の周期でサンプリングし、それによって得られる第２サンプル数の前記状態量を記録する第２記録手段と、前記第２サンプル数の状態量に基づいて、前記近傍の周波数域における前記振動の周波数特性を第２周波数特性として演算する第２周波数特性演算手段と、前記第２周波数特性に基づいて、前記第２振動周波数を探索する第２探索手段とを備えた構成を有する。 In one embodiment, the first vibration frequency detecting means samples the state quantity at a first period, and records the state quantity of the first number of samples obtained thereby, and the first recording means. First frequency characteristic calculation means for calculating the frequency characteristic of the vibration as the first frequency characteristic based on the state quantity of the number of samples, and a first search for searching for the first vibration frequency based on the first frequency characteristic And the second vibration frequency detecting means samples the state quantity in a second period shorter than the first period, and obtains a second number of samples obtained thereby. Based on the second recording means for recording the state quantity and the state quantity of the second number of samples, a second frequency characteristic for calculating a frequency characteristic of the vibration in the adjacent frequency range as a second frequency characteristic. A calculation means, based on the second frequency characteristic, a configuration in which a second searching means for searching said second oscillation frequency.
前記第１周波数特性演算手段および前記第２周波数特性演算手段は、それぞれ高速フ−リエ変換によって前記第１周波数特性および前記第２周波数特性を演算するように構成することができる。 The first frequency characteristic calculation means and the second frequency characteristic calculation means can be configured to calculate the first frequency characteristic and the second frequency characteristic, respectively, by high-speed Fourier transform.
他の実施形態において、前記第１振動周波数検出手段は、前記状態量を所定周期でサンプリングし、それによって得られる前記状態量を記録する第１記録手段と、前記サンプリングされた状態量に基づいて、前記振動の周波数特性を第１周波数特性として演算する周波数特性演算手段と、前記第1周波数特性に基づいて、前記第１振動周波数を探索する第１探索手段とを備えた構成を有し、また、前記第２振動周波数検出手段は、前記近傍の周波数域における前記第1周波数特性の特性値に基づいて、第２周波数特性を補間によって得る補間手段と、前記第２周波数特性に基づいて、前記第２振動周波数を探索する第３探索手段とを備えた構成を有する。
前記周波数特性演算手段は、高速フ−リエ変換によって前記第１周波数特性を演算するように構成することができる。
In another embodiment, the first vibration frequency detecting means samples the state quantity at a predetermined period and records the state quantity obtained thereby, and based on the sampled state quantity. A frequency characteristic calculating means for calculating the frequency characteristic of the vibration as a first frequency characteristic; and a first search means for searching for the first vibration frequency based on the first frequency characteristic; Further, the second vibration frequency detecting means is based on an interpolation means for obtaining a second frequency characteristic by interpolation based on a characteristic value of the first frequency characteristic in the adjacent frequency range, and on the basis of the second frequency characteristic, And a third search means for searching for the second vibration frequency.
The frequency characteristic calculating means can be configured to calculate the first frequency characteristic by high-speed Fourier transform.
前記補間手段は、二次補間を実行するように構成してよい。前記機械系の状態量としては、例えば、電動機の速度である。
前記状態量に振動が発生したことを判定する振動判定手段を更に備えることができる。そして、前記第１振動周波数検出手段および前記第２振動周波数検出手段は、前記振動判定手段が前記振動の発生を検出した際に作動させるように構成することができる。
The interpolation means may be configured to perform secondary interpolation. The state quantity of the mechanical system is, for example, the speed of an electric motor.
Vibration determination means for determining that vibration has occurred in the state quantity can be further provided. The first vibration frequency detection means and the second vibration frequency detection means can be configured to operate when the vibration determination means detects the occurrence of the vibration.
本発明によれば、第１振動周波数検出手段によって第１振動周波数を検出した後、該第１振動周波数を中心とする近傍の周波数域において、上記第１振動周波数検出手段の分解能よりも高い分解能を有する第２振動周波数検出手段によって第２振動周波数が検出されるので、少ない演算量で高精度の振動周波数検出を行うことが可能となる。 According to the present invention, after the first vibration frequency is detected by the first vibration frequency detection means, the resolution is higher than the resolution of the first vibration frequency detection means in the frequency range near the first vibration frequency. Since the second vibration frequency is detected by the second vibration frequency detecting means having the above, it is possible to perform highly accurate vibration frequency detection with a small amount of calculation.
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について詳細に説明する。
(第1の実施形態)
図１は、電動機１を含む機械系の振動特性を検出する本発明に係る振動特性検出装置の第１の実施形態を示すブロック図である。
図１において、電動機１には、負荷３が接続されている。速度検出器２は電動機１の速度ωmを検出し、減算器４は速度指令値ωrと上記電動機１の速度ωmの偏差を演算する。電動機制御部５は、図示していない速度制御部とトルク制御部とから構成される。速度制御部は、上記速度偏差（ωr−ωm）に例えば比例−積分（ＰＩ）処理などを施して、該偏差を零にするためのトルク指令を形成する。トルク制御部は、上記トルク指令に対応するトルクを電動機１が発生するように該電動機１の電流を制御する。したがって、電動機１は、その速度ωmが速度指令値ωrに追従するように制御される。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
(First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram showing a first embodiment of a vibration characteristic detecting apparatus according to the present invention for detecting vibration characteristics of a mechanical system including an electric motor 1.
In FIG. 1, a load 3 is connected to the electric motor 1. The speed detector 2 detects the speed ω m of the electric motor 1, and the subtractor 4 calculates a deviation between the speed command value ω r and the speed ω m of the electric motor 1. The electric motor control unit 5 includes a speed control unit and a torque control unit (not shown). The speed control unit performs, for example, a proportional-integral (PI) process on the speed deviation (ω r −ω m ) to form a torque command for making the deviation zero. The torque control unit controls the current of the electric motor 1 so that the electric motor 1 generates a torque corresponding to the torque command. Therefore, the electric motor 1 is controlled such that the speed ω m follows the speed command value ω r .
本実施形態に係る振動特性検出装置は、振動判定部６、第１振動周波数検出部１３および第２振動周波数検出部１４を備えている。
振動判定部６は、例えば図２に示すように構成される。図２において、ハイパスフィルタ１５は電動機１の速度ωmのオフセットを除去し、絶対値演算部１６はハイパスフィルタ１５の出力の絶対値を演算し、ローパスフィルタ１７は絶対値演算部１６の出力を平滑化する。また、比較演算部１８は、ローパスフィルタ１７の出力としきい値１９とを比較し、ローパスフィルタ１７の出力がしきい値よりも大きい場合にＯＮ信号を、それ以外の場合にＯＦＦ信号を出力する。
ローパスフィルタ１７の出力は、速度ωmの振動振幅の包絡線に相当する直流量となる。したがって、振動判定部６は、速度ωmの振動振幅がしきい値よりも大きいときに、「振動有り」の判定結果としてＯＮ信号を出力し、上記振動振幅がしきい値以下のときに「振動なし」の判定結果としてＯＦＦ信号を出力する。
The vibration characteristic detection apparatus according to the present embodiment includes a vibration determination unit 6, a first vibration frequency detection unit 13, and a second vibration frequency detection unit 14.
The vibration determination unit 6 is configured, for example, as shown in FIG. In FIG. 2, the high-pass filter 15 removes the offset of the speed ω m of the electric motor 1, the absolute value calculation unit 16 calculates the absolute value of the output of the high-pass filter 15, and the low-pass filter 17 outputs the output of the absolute value calculation unit 16. Smooth. The comparison operation unit 18 compares the output of the low-pass filter 17 with the threshold value 19 and outputs an ON signal when the output of the low-pass filter 17 is larger than the threshold value, and outputs an OFF signal in other cases. .
The output of the low-pass filter 17 is a DC amount corresponding to the envelope of the vibration amplitude at the speed ω m . Therefore, the vibration determination unit 6 outputs an ON signal as a determination result of “with vibration” when the vibration amplitude of the speed ω m is larger than the threshold value, and when the vibration amplitude is equal to or less than the threshold value, An OFF signal is output as a determination result of “no vibration”.
上記第１振動周波数検出部１３は、第１記録部７と、第１周波数特性演算部８と、第１探索部９とから構成されている。
第１記録部７は、速度検出器２によって検出される電動機１の速度ωmと、上記振動判定部６から出力される振動有無の判定結果とを入力する。そして、振動判定部６から「振動有り」の判定結果を入力した際に、上記速度ωmを一定周期でサンプリングするとともに、それによって得られた第１のサンプル数の速度ωmを記録する。
第１周波数特性演算部８は、第１記録部で記録された速度ωmのデータに基づいて第１周波数特性を演算し、第１探索部９は、第１周波数特性演算部８が出力するスペクトル分布に基づいて、最もスペクトル強度が大きくなる周波数を第１振動周波数ｆm1として探索する。
The first vibration frequency detection unit 13 includes a first recording unit 7, a first frequency characteristic calculation unit 8, and a first search unit 9.
The first recording unit 7 inputs the speed ω m of the electric motor 1 detected by the speed detector 2 and the determination result of the presence / absence of vibration output from the vibration determination unit 6. Then, when entering a judgment result of "vibration presence" from the vibration determination unit 6, as well as sampling the speed omega m at a fixed period, and records the first number of samples of the velocity omega m thereby obtained.
The first frequency characteristic calculation unit 8 calculates the first frequency characteristic based on the speed ω m data recorded by the first recording unit, and the first search unit 9 outputs the first frequency characteristic calculation unit 8. Based on the spectrum distribution, the frequency with the largest spectrum intensity is searched as the first vibration frequency f m1 .
第２振動周波数検出部１４は、第１振動周波数検出部１３より高い分解能で振動周波数を検出するものであり、第２記録部１０と、第２周波数特性演算部１１と、第２探索部１２とから構成されている。
第２記録部１０は、速度検出器２の検出速度ωmと、振動判定部６から出力される振動有無の判定結果と、上記第１振動周波数検出部１３から出力される第１振動周波数ｆm1とを入力する。そして、振動判定部６から「振動有り」の判定結果を入力した際に、上記速度ωmを上記第１振動周波数検出部１３におけるサンプリング周期よりも短い一定の周期でサンプリングするとともに、それによって得られた第２のサンプル数（前記第１サンプル数より多い）の速度ωmを記録する。
第２周波数特性演算部１１は、第２記録部で記録された速度ωmのデータに基づいて、前記第１振動周波数ｆm1近傍の周波数特性を演算し、第２探索部１２は、第２周波数特性演算部１１が出力するスペクトル分布に基づいて、最もスペクトル強度が大きくなる周波数を第２振動周波数ｆm2として探索する。
The second vibration frequency detection unit 14 detects the vibration frequency with higher resolution than the first vibration frequency detection unit 13, and the second recording unit 10, the second frequency characteristic calculation unit 11, and the second search unit 12. It consists of and.
The second recording unit 10 includes a detection speed ω m of the speed detector 2, a determination result of vibration presence / absence output from the vibration determination unit 6, and a first vibration frequency f output from the first vibration frequency detection unit 13. Enter m1 . When the determination result of “with vibration” is input from the vibration determination unit 6, the speed ω m is sampled at a constant period shorter than the sampling period in the first vibration frequency detection unit 13, and thereby obtained. Record the velocity ω m of the second number of samples taken (more than the first number of samples).
The second frequency characteristic calculation unit 11 calculates a frequency characteristic in the vicinity of the first vibration frequency f m1 based on the data of the velocity ω m recorded by the second recording unit, and the second search unit 12 Based on the spectrum distribution output by the frequency characteristic calculator 11, the frequency with the largest spectrum intensity is searched as the second vibration frequency f m2 .
上記第１周波数特性演算部８および第２周波数特性演算部１１は、例えばＦＦＴ（Fast Fourier Transform、高速フーリエ変換）を用いるように構成することができる。この場合、上記第１振動周波数ｆm1および第２振動周波数ｆm2は次のようにして検出される。
すなわち、振動判定部６が「振動有り」の判定結果を出力すると、第１記録部７は速度ωmを一定周期Ｔs（ここでは５００μs）で第１サンプル数Ｎs1（ここでは２５６ポイント）だけ記録し、同時に、第２記録部は速度ωmを一定周期Ｔsで第１サンプル数Ｎs1より多い第２サンプル数Ｎs2（ここでは４倍の１０２４ポイント）だけ記録する。
The first frequency characteristic calculation unit 8 and the second frequency characteristic calculation unit 11 can be configured to use, for example, FFT (Fast Fourier Transform). In this case, the first vibration frequency f m1 and the second vibration frequency f m2 are detected as follows.
That is, when the vibration determination unit 6 outputs the determination result of “with vibration”, the first recording unit 7 sets the speed ω m to the first sample number N s1 (256 points here) at a constant cycle T s (500 μs here). At the same time, the second recording unit records the velocity ω m by the second sample number N s2 (here, 1024 points, four times) larger than the first sample number N s1 at a constant period T s .
第１周波数特性演算部８は、ＦＦＴを用いて第１記録部７に記録された速度データのスペクトル分布を演算する。このとき、前記式（２）より１／（２５６×０．０００５）＝７．８１Ｈｚの分解能でスペクトル分布が演算される。そして、第１探索部９では、第１周波数特性演算部８で演算されたスペクトル分布の全帯域に基づいて、最もスペクトル強度が大きくなる周波数ｆm1が探索される。 The first frequency characteristic calculation unit 8 calculates the spectral distribution of the velocity data recorded in the first recording unit 7 using FFT. At this time, the spectrum distribution is calculated with a resolution of 1 / (256 × 0.0005) = 7.81 Hz from the equation (2). Then, the first searching unit 9, based on the total bandwidth of the spectral distribution calculated by the first frequency characteristic operation unit 8, the frequency f m1 most spectral intensity increases are searched.
一方、第２周波数特性演算部１０は、第１探索部９で探索された周波数ｆm1の近傍の周波数特性をＦＦＴを用いて演算する。このとき、第１周波数特性演算部の分解能が７．８１Ｈｚであるので、ｆm1±７．８１Ｈｚの範囲のスペクトル分布を演算すればよいことになる。
第２探索部１２では、第２周波数特性演算部１１で演算されたスペクトル分布に基づいて、最もスペクトル強度が大きくなる周波数ｆm2を探索する。ここで、第２周波数特性演算部１１の分解能は、前記数式２より１／（１０２４×０．０００５）＝１．９５Ｈｚであるので、振動周波数が１．９５Ｈｚの分解能で探索されることになる。
On the other hand, the second frequency characteristic calculation unit 10 calculates the frequency characteristic near the frequency f m1 searched by the first search unit 9 using FFT. At this time, since the resolution of the first frequency characteristic calculation unit is 7.81 Hz, it is only necessary to calculate the spectrum distribution in the range of f m1 ± 7.81 Hz.
Based on the spectrum distribution calculated by the second frequency characteristic calculation unit 11, the second search unit 12 searches for a frequency f m2 that maximizes the spectrum intensity. Here, since the resolution of the second frequency characteristic calculation unit 11 is 1 / (1024 × 0.0005) = 1.95 Hz according to Equation 2, the vibration frequency is searched with a resolution of 1.95 Hz. .
例として、２００Ｈｚの振動を第１周波数特性演算部８で解析した結果を図３に示す。この例の場合、第１探索部９は、スペクトル強度が最も大きくなる周波数周波数ｆm1として２０３．１２５Ｈｚを探索する。この周波数２０３．１２５Ｈｚは、実際の振動周波数（２００Ｈｚ）に対して３．１２５Ｈｚの誤差を含んでいることになる。 As an example, FIG. 3 shows the result of analyzing the vibration of 200 Hz by the first frequency characteristic calculator 8. In the case of this example, the first search unit 9 searches for 203.125 Hz as the frequency frequency f m1 at which the spectrum intensity is the highest. This frequency 203.125 Hz includes an error of 3.125 Hz with respect to the actual vibration frequency (200 Hz).
図４は、上記例での第２周波数特性演算部１１による解析結果を示している。上記するように、第１探索手段の出力が２０３．１２５Ｈｚであるため、第２周波数特性演算部１１の実際の演算区間は、２０３．１２５±７．８１Ｈｚとなる。つまり、例えば、第１周波数特性演算部８の分解能に比して第２周波数特性演算部１１の分解能が４倍であるとすると、１９５．３１Ｈｚから２１０．９４Ｈｚまでの９ポイントとなる。このとき、第２探索部１２は、スペクトル強度が最も大きくなる周波数周波数ｆm2として１９９．１２９Ｈｚを探索する。この周波数１９９．１２９Ｈｚは、実際の振動周波数（２００Ｈｚ）に対する誤差が０．８７１Ｈｚである。
このように、第１振動周波数検出部１３と第２振動周波数検出部１４とを用いて振動周波数を検出する本実施形態によれば、極めて高い精度で振動周波数を検出することができる。
FIG. 4 shows an analysis result by the second frequency characteristic calculator 11 in the above example. As described above, since the output of the first search means is 203.125 Hz, the actual calculation section of the second frequency characteristic calculation unit 11 is 203.125 ± 7.81 Hz. That is, for example, if the resolution of the second frequency characteristic calculation unit 11 is four times that of the first frequency characteristic calculation unit 8, nine points from 195.31 Hz to 210.94 Hz are obtained. At this time, the second search unit 12 searches for 199.129 Hz as the frequency frequency f m2 at which the spectrum intensity is maximized. This frequency of 199.129 Hz has an error of 0.871 Hz with respect to the actual vibration frequency (200 Hz).
Thus, according to the present embodiment in which the vibration frequency is detected using the first vibration frequency detection unit 13 and the second vibration frequency detection unit 14, the vibration frequency can be detected with extremely high accuracy.
ここで、図８に示した従来例でのＦＦＴによる乗算回数と、本実施形態でのＦＦＴによる乗算回数とを比較する。
従来例において上記と同一精度の検出を行うためには、振動のサンプル数Ｎsを１０２４ポイント、サンプル周期Ｔsを５００μｓとしてＦＦＴ演算を行い、それを５１２回繰り返して最大１０００Ｈｚまでの範囲で振動周波数の探索を行う必要がある。この場合のＦＦＴの乗算回数Ｍaは、サンプル数Ｎsによって変化し、次式で表される。
In the conventional example, in order to detect with the same accuracy as described above, the FFT calculation is performed with the number of vibration samples N s set to 1024 points and the sample period T s set to 500 μs, and this is repeated 512 times, and vibration is performed in a range up to 1000 Hz. It is necessary to perform a frequency search. The number of multiplications M a FFT of a case will vary with the number of samples N s, it is expressed by the following equation.
一方、本実施形態の第１周波数特性演算部８では、サンプル周期を５００μｓ、サンプル数を２５６ポイントとしてＦＦＴ演算を行い、それを１２８回繰り返して最大１０００Ｈｚまでの探索を行う。そのため、第１周波数特性演算部８でのＦＦＴの乗算回数は１７９２×ｌ２８＝２２９，３７６回である。また、第２周波数特性演算部１１では、サンプル数を１０２４ポイントとしてＦＦＴ演算を行い、それを９回繰り返して探索を行うため、ＦＦＴの乗算回数は９２１６×９＝８２，９４４回である。
したがって、本実施形態では、全体での乗算回数が２２９，３７６＋８２，９４４＝３１２，３２０回となる。これは、従来例と比べておよそ１／１０の値である。
On the other hand, the first frequency characteristic calculation unit 8 of the present embodiment performs an FFT calculation with a sample period of 500 μs and a sample number of 256 points, and repeats this 128 times to perform a search up to a maximum of 1000 Hz. Therefore, the number of FFT multiplications in the first frequency characteristic calculation unit 8 is 1792 × l28 = 229,376 times. Further, since the second frequency characteristic calculation unit 11 performs the FFT calculation with the number of samples set to 1024 points and repeats the search nine times, the number of FFT multiplications is 9216 × 9 = 82,944.
Therefore, in the present embodiment, the total number of multiplications is 229,376 + 82,944 = 312,320. This is about 1/10 of the value of the conventional example.
以上に説明したように、本実施形態に係る振動特性検出装置によれば、一度サンプル数の少ないＦＦＴ解析により振動周波数を検出した後に、その振動周波数近傍をサンプル数の多いＦＦＴで解析するので、少ない演算量で高い精度の振動周波数を検出することができる。 As described above, according to the vibration characteristic detection device according to the present embodiment, after detecting the vibration frequency by the FFT analysis with a small number of samples, the vicinity of the vibration frequency is analyzed with the FFT with a large number of samples. A highly accurate vibration frequency can be detected with a small amount of calculation.
(第２の実施形態)
図５は、本発明の第２の実施形態に係る振動特性検出装置を示すブロック図である。なお、図５においては、前述の第１の実施形態の構成要素と同じものに同一の番号を付し、それについての説明を省略する。
この第２の実施形態では、第１の実施形態における第２記録部１０および第２周波数特性演算部１１が省略され、代わりに補間部２０が設けられている。また、第１の実施形態における第２探索部１２が第３探索部２１に置換されている。
(Second Embodiment)
FIG. 5 is a block diagram showing a vibration characteristic detecting apparatus according to the second embodiment of the present invention. In FIG. 5, the same components as those in the first embodiment described above are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.
In the second embodiment, the second recording unit 10 and the second frequency characteristic calculation unit 11 in the first embodiment are omitted, and an interpolation unit 20 is provided instead. In addition, the second search unit 12 in the first embodiment is replaced with a third search unit 21.
以下、補間部２０と第３探索部２１の原理について説明する。
補間部２０は、第１周波数特性演算部８の演算結果（スペクトル分布）に基づいて、第１探索部９が出力する振動周波数ｆm1の近傍の周波数を補間するものである。この補間には、例えば二次補間を用いることができる。
第３探索部２１は、補間部２０によって得られたスペクトル分布に基づいて、最もスペクトル強度が大きくなる周波数を探索する。この第３探索部２１によって検出される振動周波数ｆm3は次式で計算される。
The interpolation unit 20 interpolates frequencies in the vicinity of the vibration frequency f m1 output from the first search unit 9 based on the calculation result (spectral distribution) of the first frequency characteristic calculation unit 8. For this interpolation, for example, secondary interpolation can be used.
Based on the spectrum distribution obtained by the interpolation unit 20, the third search unit 21 searches for a frequency having the largest spectrum intensity. The vibration frequency f m3 detected by the third search unit 21 is calculated by the following equation.
例として、２００Ｈｚの振動を第１周波数特性演算部８で解析した結果と、その結果を受けて補間部２０で補間した場合の結果を図７に示す。この図７から明らかなように、第１探索部９による探索周波数ｆm1は２０３．１２５Ｈｚであるが、第３探索部２１による探索周波数ｆm3は２０１．６２Ｈｚである
この場合、前者の真値２００Ｈｚに対する誤差が３．１２５Ｈｚであるのに対して、後者の誤差は１．６２Ｈｚとなる。つまり、第１周波数特性演算部８のＦＦＴ演算のみに基づくスペクトル分布から検索される振動周波数に比して、上記補間に基づくスペクトル分布から検索される振動周波数は、実際の振動周波数２００Ｈｚに対する誤差がおよそ半分に減少する。
As an example, FIG. 7 shows the result of analyzing the vibration of 200 Hz by the first frequency characteristic calculation unit 8 and the result when the result is interpolated by the interpolation unit 20. As is apparent from FIG. 7, the search frequency f m1 by the first search unit 9 is 203.125 Hz, but the search frequency f m3 by the third search unit 21 is 201.62 Hz. In this case, the former true value The error for 200 Hz is 3.125 Hz, while the latter error is 1.62 Hz. In other words, the vibration frequency searched from the spectrum distribution based on the interpolation has an error with respect to the actual vibration frequency of 200 Hz, compared with the vibration frequency searched from the spectrum distribution based only on the FFT calculation of the first frequency characteristic calculation unit 8. Decrease by about half.
以上に説明したように、本実施形態の振動特性検出装置によれば、一度サンプル数の少ないＦＦＴ解析により振動周波数を検出した後に、その振動周波数近傍を補間することによって、少ない演算量で高い精度の振動周波数検出を実施することができる。
なお、上記各実施形態では、電動機１の速度の振動周波数を機械系の状態量の振動周波数として検出している。しかし、本発明は、機械系の他の状態量の振動周波数の検出にも適用可能である。
As described above, according to the vibration characteristic detection apparatus of the present embodiment, once the vibration frequency is detected by the FFT analysis with a small number of samples, the vicinity of the vibration frequency is interpolated, so that high accuracy can be achieved with a small amount of calculation. The vibration frequency can be detected.
In each of the above embodiments, the vibration frequency of the speed of the electric motor 1 is detected as the vibration frequency of the state quantity of the mechanical system. However, the present invention is also applicable to detection of vibration frequencies of other state quantities of the mechanical system.
１ 電動機
２ 速度検出器
３ 負荷
４ 減算器
５ 電動機制御部
６ 振動判定部
７ 第１記録部
８ 第１周波数特性演算部
９ 第１探索部
１０ 第２記録部
１１ 第２周波数特性演算部
１２ 第２探索部
１３ 第１振動周波数検出部
１４ 第２振動周波数検出部
１５ ハイパスフィルタ
１６ 絶対値演算部
１７ ローパスフィルタ
１８ 比較演算部
１９ しきい値
２０ 補間部
２１ 第３探索部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Electric motor 2 Speed detector 3 Load 4 Subtractor 5 Motor control part 6 Vibration determination part 7 1st recording part 8 1st frequency characteristic calculating part 9 1st search part 10 2nd recording part 11 2nd frequency characteristic calculating part 12 2nd 2 search unit 13 first vibration frequency detection unit 14 second vibration frequency detection unit 15 high pass filter 16 absolute value calculation unit 17 low pass filter 18 comparison calculation unit 19 threshold 20 interpolation unit 21 third search unit
Claims (8)
前記機械系の状態量を検出する状態量検出手段と、
前記状態量の振動周波数を第１振動周波数として検出する第１振動周波数検出手段と、
前記第１振動周波数を中心とする近傍の周波数域において、前記状態量の振動周波数を第２振動周波数として検出する第２振動周波数検出手段と、を備え、
前記第２振動周波数検出手段は、前記第１振動周波数検出手段の分解能よりも高い分解能で前記状態量の振動周波数を検出するように構成されていることを特徴とする機械系の振動特性検出装置。 A vibration characteristic detection device that detects vibration generated from a mechanical system and detects the frequency of the vibration by analyzing the detected vibration,
State quantity detection means for detecting a state quantity of the mechanical system;
First vibration frequency detection means for detecting the vibration frequency of the state quantity as a first vibration frequency;
A second vibration frequency detecting means for detecting the vibration frequency of the state quantity as a second vibration frequency in a frequency range near the first vibration frequency;
The mechanical vibration characteristic detecting device, wherein the second vibration frequency detecting means is configured to detect the vibration frequency of the state quantity with a resolution higher than the resolution of the first vibration frequency detecting means. .
前記状態量を第１の周期でサンプリングし、それによって得られる第１サンプル数の前記状態量を記録する第１記録手段と、
前記第１サンプル数の状態量に基づいて、前記振動の周波数特性を第１周波数特性として演算する第１周波数特性演算手段と、
前記第１周波数特性に基づいて、前記第１振動周波数を探索する第１探索手段と、を備え、
前記第２振動周波数検出手段は、
前記状態量を前記第１の周期よりも短い第２の周期でサンプリングし、それによって得られる第２サンプル数の前記状態量を記録する第２記録手段と、
前記第２サンプル数の状態量に基づいて、前記近傍の周波数域における前記振動の周波数特性を第２周波数特性として演算する第２周波数特性演算手段と、
前記第２周波数特性に基づいて、前記第２振動周波数を探索する第２探索手段と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の機械系の振動特性検出方法。 The first vibration frequency detecting means includes
A first recording means for sampling the state quantity at a first period and recording the state quantity for a first number of samples obtained by the sampling;
First frequency characteristic calculating means for calculating the frequency characteristic of the vibration as the first frequency characteristic based on the state quantity of the first number of samples;
First searching means for searching for the first vibration frequency based on the first frequency characteristic,
The second vibration frequency detection means includes
Sampling the state quantity in a second period shorter than the first period, and recording the state quantity of the second number of samples obtained thereby;
Second frequency characteristic calculating means for calculating the frequency characteristic of the vibration in the nearby frequency range as a second frequency characteristic based on the state quantity of the second number of samples;
Second search means for searching for the second vibration frequency based on the second frequency characteristic;
The method for detecting vibration characteristics of a mechanical system according to claim 1.
前記状態量を所定周期でサンプリングし、それによって得られる前記状態量を記録する第１記録手段と、
前記サンプリングされた状態量に基づいて、前記振動の周波数特性を第１周波数特性として演算する周波数特性演算手段と、
前記第1周波数特性に基づいて、前記第１振動周波数を探索する第１探索手段と、を備え、
前記第２振動周波数検出手段は、
前記近傍の周波数域における前記第1周波数特性の特性値に基づいて、第２周波数特性を補間によって得る補間手段と、
前記第２周波数特性に基づいて、前記第２振動周波数を探索する第３探索手段と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の機械系の振動特性検出方法。 The first vibration frequency detecting means includes
First recording means for sampling the state quantity at a predetermined period and recording the state quantity obtained thereby;
Frequency characteristic calculating means for calculating the frequency characteristic of the vibration as a first frequency characteristic based on the sampled state quantity;
First search means for searching for the first vibration frequency based on the first frequency characteristic,
The second vibration frequency detection means includes
Interpolation means for obtaining a second frequency characteristic by interpolation based on a characteristic value of the first frequency characteristic in the adjacent frequency range;
Third search means for searching for the second vibration frequency based on the second frequency characteristic;
The method for detecting vibration characteristics of a mechanical system according to claim 1.
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