JP2009115619A - State monitoring method, monitoring system, computer program and recording medium for periodical moving object - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、周期運動体の状態監視方法について、衝撃波が発生し、系の異常が進展していった場合、衝撃波前後の派生衝撃波よりも片側三角波の時間進行方向の波に注目し、特に軸受けアウターレースに傷つく場合などについて、感度のよい良好な指標に関するもので、絶対指標としての指数を計算し、周期運動体の状態を監視する方法、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。 The present invention relates to a method for monitoring the state of a periodic moving body, when a shock wave is generated and a system abnormality progresses, pay attention to a wave in a time traveling direction of a triangular wave on one side rather than a derivative shock wave before and after the shock wave. The present invention relates to a good index with good sensitivity for cases such as damage to the outer race, and relates to a method, system, computer program, and recording medium for calculating an index as an absolute index and monitoring the state of a periodic moving body.
大型設備を有する鉄鋼業界等では、突発的に発生する設備故障でラインが停止すると、設備の稼働率の低下、下工程への材料供給の不足、納期が切迫している受注物件の納期遅れ等、多大な影響をこうむり、また多大な損害につながる。
これらを防止するため設備異常検知は重要な役割を果たす。従来は時間基準保全(Time Based Maintenance:TBM)が主流をなしていたが、近年は設備監視のハードウェア、ソフトウェアの充実も相まって状態基準保全(Condition Based Maintenance:CBM)に大きくシフトしている。この方が部品コスト低減、保全コスト低減、故障率低減につながるからである。保全をすると、保全後の初期故障にあたる確率が高くなる。保全しなくてもすんでいたものを定期保全で保全したため初期故障を生じたりする。これを現場では"当たりこわし"と呼んでいるところもある。CBMに移行してくると、異常の兆候をできるだけ早く捉えることがクローズアップされる。そのための手法としてさまざまなものが検討されている。分野によってその指標も異なるので、本発明では機械系の異常検知として最も普遍的なテーマである回転体の異常検知を行うものである。
In the steel industry, etc., which have large facilities, if the line is shut down due to a sudden equipment failure, the capacity utilization rate of the equipment will be reduced, the supply of materials to the lower process will be insufficient, and the delivery date will be delayed for orders that are imminent. , Suffers a lot of impact and leads to a lot of damage.
Equipment abnormality detection plays an important role in preventing these problems. Conventionally, time-based maintenance (TBM) has been the mainstream, but in recent years there has been a significant shift to condition-based maintenance (CBM) due to the enhancement of equipment monitoring hardware and software. This is because this leads to a reduction in parts cost, maintenance cost, and failure rate. When maintenance is performed, the probability of an initial failure after maintenance increases. Something that wasn't necessary for maintenance is maintained by regular maintenance, so an initial failure may occur. There are also places where this is called "smashing" in the field. When moving to CBM, capturing the signs of anomalies as soon as possible is highlighted. Various methods are being studied for this purpose. Since the index varies depending on the field, the present invention performs the abnormality detection of the rotating body, which is the most universal theme as abnormality detection of the mechanical system.
従来は感度のよい指標としてKurtosis, Bicoherence, 衝撃劣化指標(Impact Deterioration Factor: ID Factor)などが検討されてきた。
従来の感度のよい指標として特許文献1(特開2006−153760号)のようなKurtosis(クルトシス:尖度)、特許文献2(特開2004−46654号)のような正規化6次モーメント利用、特許文献3( 特公昭62−60011号)、特許文献4(特公昭64−4611号)のようなBicoherence(バイコヒーレンス:周波数成分比)、 衝撃劣化指標(Impact Deterioration Factor: ID Factor)などが検討されてきた。
Conventionally, Kurtosis, Bicoherence, impact deterioration factor (Impact Deterioration Factor: ID Factor), etc. have been studied as sensitive indicators.
As a conventional sensitive index, Kurtosis (Kurtosis: Kurtosis) as in Patent Document 1 (Japanese Patent Laid-Open No. 2006-153760), Normalized sixth moment use as in Patent Document 2 (Japanese Patent Laid-Open No. 2004-46654), Examination of Bicoherence (bicoherence: frequency component ratio), impact degradation factor (Impact Deterioration Factor: ID Factor) such as Patent Document 3 (Japanese Patent Publication No. 62-60011) and Patent Document 4 (Japanese Patent Publication No. 64-4611) It has been.
絶対的な指標化を目指したものに、前記Kurtosis(クルトシス:尖度)を用いて更に精度のよい絶対指標値-Zn(バーZn)を表わした非特許文献1(「片三角形派生衝撃波モデルにおけるKurtosisの簡易計算方法及び絶対指標化」(竹安数博、樋口友紀 第51回システム制御情報学会研究発表講演会資料(May 16-18, 2007))がある。 Non-patent document 1 (in the “one-triangle-derived shock wave model” that represents the absolute index value - Zn (bar Zn)) with higher accuracy using the Kurtosis (kurtosis: kurtosis) to aim for absolute index "Simple calculation method and absolute indexization of Kurtosis" (Kazuhiro Takeyasu, Yuki Higuchi, 51st System Control Information Society Conference Presentation (May 16-18, 2007)).
更に、6次正規モーメントを用いて、両側衝撃波から絶対指標化の検討を行ったものに、非特許文献2(「Simplified Machine Diagnosis Techniques by Impact Vibration Using Absolute Deterioration Factor of 6th Nomalized Moment」Kazuhiro Takeyasu Yuki Higuchi 著「経済研究」(大阪府立大学)Sept. 20, 2007、頒布平成19年9月21日)がある。 Furthermore, by using a sixth-order normalized moment, to that examined the absolute indexed from both sides shockwave, Non-Patent Document 2 ( "Simplified Machine Diagnosis Techniques by Impact Vibration Using Absolute Deterioration Factor of 6 th Nomalized Moment " Kazuhiro Takeyasu Yuki Higuchi's "Economic Research" (Osaka Prefectural University) Sept. 20, 2007, distribution September 21, 2007).
振動信号の確率密度関数の4次モーメントを正規化して計算していたが、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ェア、ソフトウェア、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、現場で信号波形をモニターしながら早急に対応が要される場合なども考えられる。そこで、本発明は、衝撃波が発生し、系の異常が進展していった場合、衝撃波前後の派生衝撃波も含めて計算した場合の6次正規化モーメント、更には周期運動体の異常時に発生する片側派生衝撃波のうち、振動振幅のピーク波形を検知し、時間進行方向に発生する前記波形を統計上の6次正規化モーメントQを、連続時間系とし、の簡易計算方法を導入し、絶対指標化とすることにある。 Although the fourth moment of the probability density function of the vibration signal was normalized and calculated, there is a need for precise diagnosis in the field, but there are places where precise diagnosis technology cannot be incorporated due to hardware, software, and cost. In addition, there may be a case where an immediate response is required while monitoring the signal waveform on site. Therefore, in the present invention, when a shock wave is generated and an abnormality of the system progresses, the sixth normalization moment when the calculation is performed including the derivative shock wave before and after the shock wave, and further when the periodic moving body is abnormal, is generated. Introducing a simple calculation method that detects the peak waveform of vibration amplitude among unilateral derived shock waves and uses the statistical sixth-order normalized moment Q as a continuous-time system for the waveform generated in the direction of time travel. There is to make it.
本発明の第1の解決手段は、周期運動体の異常時に発生する片側派生衝撃波のうち、振動振幅のピーク波形を検知し、時間進行方向に発生する前記波形を統計上の6次正規化モーメントQを連続時間系とし、次式で記述すると
(1)衝撃波が発生しない場合のN個のデータを用いたモーメント、6次正規化モーメントをそれぞれ
ここで、
(式中:pはピーク波形の大きさ、mは異常振動の発生回数、qはサンプリング回数を示す。)
系が正常の時、Qは常に15.0であることから、
傷が拡大するにつれて、-QNの値も増大する場合
(1) Moment using N data and 6th normalized moment when no shock wave is generated
here,
(In the formula, p is the size of the peak waveform, m is the number of occurrences of abnormal vibration, and q is the number of samplings.)
Since Q is always 15.0 when the system is normal,
As scratches expand, - if the value of Q N also increases
第1の解決手段において、-QN(バーQN)を用いて、
絶対指標値とし、-UN(バーUN)が、回転運動体の正常時は1になり、異常が進行するにつれて値は0に近づくことを以って異常を判定する工程を備えることを特徴とする周期運動体の状態監視方法を提供する。
In the first solving means, - using a Q N (bars Q N),
The absolute index value, - U N (Bar U N) is comprised in a normal
本発明の第2の解決手段は、前記絶対指標バーWN又はバーUNをグラフに表記して周期運動体の状態を監視することを特徴とする周期運動体の状態監視システムを提供する。 Second aspect of the present invention provide a condition monitoring system of the periodic motion body, characterized in that to monitor the status of the absolute indicator bar W N or by notation bar U N in the graph periodic motion body.
更に、絶対指標バーWN又はバーUNを簡易的に計算させる手順を備える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を提供する。
更にまた、上記の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読み取り可能な記録媒体を提供する。
Furthermore, to provide a state monitoring computer program absolute indicator bar W N or bar U N, characterized in that it comprises a simplified manner the procedure for calculating the periodic movement thereof.
Furthermore, the present invention provides a computer-readable recording medium in which the above program is recorded.
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くなる。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。各種の劣化指標としては、発明者らの特許文献1に詳細記載している。
In a rotating body such as a bearing and a gear, vibration increases as deterioration progresses. Further, it is generally well known that vibration is increased even when installation is inappropriate. Various kinds of deterioration indexes are described in detail in the
6次正規化モーメントの簡易計算方法について記述する。
6次正規化モーメントQは連続時間系で記述すると
衝撃波が発生しない場合のN個のデータを用いたモーメント、6次正規化モーメントをそれぞれ
衝撃波発生時の分散は
ここで、
よって、
ここで、
系が正常の時、Qは常に15.0である。
そこで、
傷が拡大するにつれて、-QNの値も増大する。
同様に、-QNの絶対指標は以下の式で求められる。
6th order normalized moment Q is described in continuous time system.
Moment using N data and 6th normalized moment when no shock wave is generated
Dispersion at the time of shock wave generation
here,
Therefore,
here,
When the system is normal, Q is always 15.0.
Therefore,
As the wound is enlarged, - the value of Q N is also increased.
Similarly : -The absolute index of Q N is obtained by the following formula.
本発明実施の詳細説明について記述すると、
回転体に傷がついた場合などには、回転周期ごとのピーク波形が生ずる。特に初期異常の場合、当該回転体や転動体の単独の損傷が他の回転体や転動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るものと想定される(通常、回転体や転動体の損傷が生ずると、その接触面を損傷させることにより経時的に他の回転体や転動体への損傷に広がってゆくケースが多い)。傷が拡大していって、伝播していくと、衝撃波を中心に前後によりピークレベルの低い衝撃波が富士山状に生起する。
In describing the detailed description of the implementation of the present invention,
When the rotating body is damaged, a peak waveform is generated for each rotation cycle. In particular, in the case of an initial abnormality, it is assumed that this peak appears clearly as long as the single damage of the rotating body or rolling element does not propagate to other rotating bodies or rolling elements. In many cases, when the body or rolling element is damaged, the contact surface is damaged, and the damage to other rotating bodies or rolling elements is spread over time). As the wound expands and propagates, a shock wave with a lower peak level around the shock wave occurs in the shape of Mt. Fuji.
本発明では、衝撃波が発生し異常が進展していった場合、衝撃波に引き続き時間軸方向に片側のみ派生衝撃波が発生する場合の6次正規化モーメントの簡易計算方法を導入、絶対指標化し、それらのケースをモデル化して6次正規化モーメントの挙動を分析した。図1は、本発明の1実施例を説明するための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。特に、軸受けアウターレースに異常があるときにこのような片三角型の異常信号が発生する。
図1において、サンプリングしたデータのm回転毎に通常のp倍のピークを持つ信号が現れるものと仮定する。なお、サンプリング間隔の定め方についてはサンプリング定理に基づく決定方法が周知であるが、本発明では決定方法は記述しない。また、派生する衝撃波については、サンプリングのカウントを便宜上dとおくと、
d=1の時、通常のp倍のピークレベル
d=iの時、通常の[p−(i−1)(p−1)/q]倍(ピークレベル(i=1,2,…,q))とし、
d=q+1の時、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する。
In the present invention, when a shock wave is generated and an abnormality progresses, a simple calculation method of a sixth-order normalized moment when a derivative shock wave is generated only on one side in the time axis direction following the shock wave is converted into an absolute index. The behavior of the 6th normalization moment was analyzed by modeling the above case. FIG. 1 is a schematic diagram showing a one-side derived shock wave of a vibration signal of a normal rotating body for explaining one embodiment of the present invention. In particular, when there is an abnormality in the bearing outer race, such a one-triangular abnormality signal is generated.
In FIG. 1, it is assumed that a signal having a normal p-fold peak appears every m rotations of sampled data. As for the method of determining the sampling interval, a determination method based on the sampling theorem is well known, but the determination method is not described in the present invention. For the derived shock wave, if the sampling count is d for convenience,
When d = 1, normal p-fold peak level When d = i, normal [p− (i−1) (p−1) / q] times (peak level (i = 1, 2,..., q)),
When d = q + 1, it is modeled as a triangular attenuation pattern that returns to the normal peak level.
本発明では、6次正規化モーメントを用いて、指標化して、その数値及び図式の形で判定に利用するものである。即ち、衝撃波が発生しない場合のN個のデータを用いたモーメント、6次正規化モーメントをそれぞれ用いて、計算し、その数値によって、異常を監視し、異常状態を検知することを特徴とする。
図2は、対比のために示す、両側衝撃波の模式的図である。
In the present invention, a sixth-order normalization moment is used as an index and used for determination in the form of numerical values and diagrams. That is, the present invention is characterized in that a calculation is performed using a moment using N pieces of data when a shock wave is not generated and a sixth normalized moment, and an abnormality is monitored and an abnormal state is detected based on the numerical value.
FIG. 2 is a schematic diagram of a double-sided shock wave shown for comparison.
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NW33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6次正規化モーメントの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NW33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1から受信した情報に従って設備の異常を報知する。
FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of a specific periodic motion body monitoring system. A rotating body, which is a periodic moving body in a factory, is provided with a
The
The system monitoring device main body 10 also has a function as a sixth-order normalization moment calculation device of the present invention, and is configured using a computer. The apparatus main body 10 includes a CPU 11 that performs calculations, a
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。
The state monitoring device 10 may be in a form in which the computer program 21 according to the present invention is downloaded from an external server device (not shown) connected to the
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の6次正規化モーメントQNと記憶し、-QNを計算する工程を備える。
The
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NW33を介して状態監視装置10へ送信する(S105)。
FIG. 4 is a flowchart showing operations performed by the state monitoring system of the present invention. The
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QNを読み出し、一方、p、q、mから尖度計算式によって-QNを計算し(S107)、更に-WN値を計算し(S108)、所定値との比較において判定する(S109)。判定の方法は、-WN値が所定値より大とした結果にもとづくものでもよいし、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、-WNの値は1.0であるとして計算している。
この判定によって、所定より小さな値を示せば、異常情報として警報信号を送信し(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。
The state monitoring device 10 receives the first signal sequence from the
If the determination shows a value smaller than a predetermined value, an alarm signal is transmitted as abnormality information (S110), and if there is no abnormality, the measurement state is returned to normal. If there is an abnormality, it is displayed with a buzzer, a lamp, etc., and the equipment is stopped based on the manual.
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判定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、電卓に設定された判定計算式にて計算し、設備稼働中のチェックに用いることが可能である。
FIG. 5 is a conceptual diagram of a state monitoring method showing an embodiment of the present invention. This shows a simple determination calculation device such as a calculator. A
ピッチング傷小レベルとは一般的にp=2のような状態を指しており、同様に、傷中レベルp=4は、傷大レベルはp=6に相当する。
これらのことから、-WNは劣化診断にとって感度の良い指標であると言える。また
、本方法はマイコンチップにも容易に組み込める簡便さとなっており、工場など現場における設備診断に有効に利用することが可能である。
The pitching flaw small level generally indicates a state such as p = 2. Similarly, the flaw level p = 4 corresponds to the flaw large level p = 6.
From these, - W N can be said to be a good indicator of sensitivity to degradation diagnosis. In addition, this method is easy to incorporate into a microcomputer chip and can be effectively used for facility diagnosis in the field such as a factory.
今、m=12とし、また、p=1,2,・・・,6及びq=1,2,3,4のケースを考え、式(8)の値の変遷の結果を表1に示す。
衝撃波による影響の状態は、イメージ的には表の左上から右下へとシフトしてゆくことが考えられる。
例えば、表2をとると、
It is conceivable that the state of influence by the shock wave shifts from the upper left to the lower right of the table.
For example, taking Table 2,
同様に、-WNと-UNを計算すると、表3および表4の結果が得られる。
発明者らが実施した両側派生衝撃波発生時における簡素化モデル(図2)での同実験結果(非特許文献2参照)とを比較する。下記に前回の計算結果を表で示す。
例えば
For example
これらの結果から、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、概ね6次モーメントの簡易計算値はより感度の良い挙動を示している。また、-WN及び-UNに関して言えば、-WNの方がより感度は良いが、少しの傷にも過敏に反応すると言えるだろう。例えば、-WNはp=2の時0.03以下の数値をとっている。それに対して-UNはゆるやかに減少しており、実用に適していると考えられる。 From these results, when the shock wave level is the same, the simple calculated value of the sixth moment shows a more sensitive behavior in the case of the one-side derived shock wave than in the case of the two-side derived shock wave. In addition, - W N and - when it comes to U N, - W, but is more sensitive is better of N, it would say to react sensitively even a little scratch. For example, - W N is taking the 0.03 following values when p = 2. In contrast - U N is decreasing slowly, is believed to be suitable for practical use.
1 衝撃波のピーク
2 派生衝撃波
10 状態監視装置
11 CPU
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
21 コンピュータプログラム
31 センサ
32 データ取得装置
34 警報装置
1 Peak of
12 RAM
DESCRIPTION OF
Claims (8)
(1)衝撃波が発生しない場合のN個のデータを用いたモーメント、6次正規化モーメントをそれぞれ
ここで、
(式中:pはピーク波形の大きさ、mは異常振動の発生回数、qはサンプリング回数を示す。)
系が正常の時、Qは常に15.0であることから、
傷が拡大するにつれて、-QNの値も増大する場合
(1) Moment using N data and 6th normalized moment when no shock wave is generated
here,
(In the formula, p is the size of the peak waveform, m is the number of occurrences of abnormal vibration, and q is the number of samplings.)
Since Q is always 15.0 when the system is normal,
As scratches expand, - if the value of Q N also increases
絶対指標値とし、-UN(バーUN)が、回転運動体の正常時は1になり、異常が進行するにつれて値は0に近づくことを以って異常を判定する工程を備えることを特徴とする周期運動体の状態監視方法。 According to claim 1, - with Q N (bars Q N),
The absolute index value, - U N (Bar U N) is comprised in a normal rotational movement body 1, further comprising a step of determining abnormality drives out that the value is closer to 0 as the abnormality progresses A method for monitoring the state of a periodic moving body.
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Cited By (1)
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---|---|---|---|---|
CN104964837A (en) * | 2015-06-12 | 2015-10-07 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | Method and system for monitoring rigidity damage of structure based on EMD |
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2007
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104964837A (en) * | 2015-06-12 | 2015-10-07 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | Method and system for monitoring rigidity damage of structure based on EMD |
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