JP2011107093A - 振動体の異常診断装置及び異常診断方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】振動体に接触して振動体から発生する振動を第1の音の波形に変換するセンサと、第1の音の波形をウェーブレット変換により第2の音の波形に変換する変換手段と、第2の音の波形から入力データを抽出する抽出手段と、入力データに対して自己組織化マップモデルを適用することにより正常状態領域及び異常状態領域を有するマップを作成する作成手段と、マップ上に入力データを配置した際の位置が正常状態領域又は異常状態領域の何れの領域に含まれるかを判断することにより振動体が正常状態又は異常状態の何れの状態かを診断する診断手段と、を有する振動体の異常診断装置。
【選択図】図1
Description
特許文献1(特開2007−304057号公報)には、複数の周波数範囲対応振動データを得る範囲対応振動データ算出手段と、周波数範囲対応変化最小振動データを算出する範囲対応変化最小振動データ算出手段と、周波数範囲対応変化最小振動データを高速フーリエ変換により周波数領域の振動信号を得る周波数領域信号変換手段と、周波数領域の振動信号の総和と予め定められる周波数領域の振動信号の総和とを比較し、比較結果に基づいて、生産設備の状態を判定する判定手段と、を備えた故障診断装置が開示されている。
振動体に接触して、前記振動体から発生する振動を第1の音の波形に変換するセンサと、
前記第1の音の波形をウェーブレット変換により第2の音の波形に変換する変換手段と、
前記第2の音の波形から入力データを抽出する抽出手段と、
前記入力データに対して、自己組織化マップ(Self Organizing Map)モデルを適用することにより、正常状態領域及び異常状態領域を有するマップを作成する作成手段と、
前記マップ上に前記入力データを配置した際の位置が前記正常状態領域又は異常状態領域の何れの領域に含まれるかを判断することにより、前記振動体が正常状態又は異常状態の何れの状態かを診断する診断手段と、
を有する振動体の異常診断装置に関する。
(1)正常状態のマップ作成用振動体及び異常状態のマップ作成用振動体を準備する工程と、
(2)前記正常状態及び異常状態のマップ作成用振動体に接触させたセンサにより、前記マップ作成用振動体から発生する振動を、マップ作成用の第1の音の波形に変換する工程と、
(3)変換手段を用いることにより、前記マップ作成用の第1の音の波形を、ウェーブレット変換によりマップ作成用の第2の音の波形に変換する工程と、
(4)抽出手段により、前記マップ作成用の第2の音の波形からマップ作成用の入力データを抽出する工程と、
(5)作成手段により、前記マップ作成用の入力データに対して、自己組織化マップ(Self Organizing Map)モデルを適用することにより、正常状態領域及び異常状態領域を有するマップを作成する工程と、
(6)診断用振動体に接触させたセンサにより、前記診断用振動体から発生する振動を診断用の第1の音の波形に変換する工程と、
(7)変換手段を用いることにより、前記診断用の第1の音の波形を、ウェーブレット変換により診断用の第2の音の波形に変換する工程と、
(8)抽出手段により、前記診断用の第2の音の波形から診断用の入力データを抽出する工程と、
(9)診断手段により、前記マップ上に前記診断用の入力データを配置した際の位置が前記正常状態領域又は異常状態領域の何れの領域に含まれるかを判断することにより、前記診断用振動体が正常状態又は異常状態の何れの状態かを診断する工程と、
を有する振動体の異常診断方法に関する。
図1は、本実施例の振動体の異常診断装置の一例を模式的に示した図である。図2は、この装置を用いた振動体の異常診断方法の診断過程を表すフローチャートである。
本実施例は、作成手段15がマップを作成する際に、最初、近傍関数((6)式)中のσ2を大きな値に設定し、学習を進めるにつれてσ2を徐々に小さくしていく点が、第1実施例とは異なる。
本実施例は、振動体の異常診断装置が、更新手段を有する点が第1及び第2実施例とは異なる。本実施例の振動体の異常診断装置を図9に示す。更新手段17は、所定時間ごとに、センサによる診断用の第1の音の波形の測定、変換手段による診断用の第1の音の波形から診断用の第2の音の波形への変換、抽出手段による診断用の第2の音の波形から診断用の入力データの抽出を行うように指示を出す。また、所定時間ごとに、診断用の入力データをマップ上に配置することにより、診断用振動体が正常状態又は異常状態の何れの状態かを判断するように指示を出すようになっている。このように定期的に、診断を行うことによって、長時間、高精度な診断が可能となる。つまり、本実施例は、振動体にセンサを長時間、接触させて診断を行う定置型診断にも適用できる。
以下に、振動体の異常診断装置を構成する各手段を説明する。
センサは、振動を検出し、振動の波形を音の波形に変換できるものであれば特に限定されない。図10は、センサの一例を表す図であり、図10Aはセンサの斜視図、図10Bはセンサの分解断面図を表す。図10に示すように、センサは中空の筒部2を有する。筒部2の一端には針部1が設けられており、この針部1の先端部分3は鋭利な形状になっており、針部1を介して振動体の振動を精確に伝達できるようになっている。筒部2内にはマイク部7が設けられている。
1.マップの作成
振動音の学習を行わせるため、複数個のマップ作成用の12V DCモータ(EM−7(商品名);EPSONJAPAN社製)を準備した。このうち、一部は正常状態のものとし、残りはモータ軸受けの内側にヤスリで傷を付けた異常状態のモータとした。
図16のマップ上に、別に準備した診断用のモータの、診断用の入力ベクトルをマッピングして、正常状態又は異常状態の診断が可能か否かを調べた。
本参考例1では、実機モータから発生する振動音を測定して、自己組織化マップ(Self Organizing Map)モデルによりマップを作成し、実機モータの種類によってマップ上のどの位置に配置されるかを調べた。本例では、下表2で表される正常状態のモータを10機、準備し、各モータがマップ上のどの位置に配置されるのか、を調べた。
図24(a)に示すように、円筒型の外周面を有するモータ23にセンサ24の針部を接触させた状態で、モータ外周面の接平面の垂線とセンサ24の針部の軸方向がなす角度θ1°を変化させて、第1の音の波形を測定した。この後、実施例1と同様にして、第2の音の波形に変換した。θ1=0〜30°における、第2の音の波形を図25に示す。
第2の音の波形のサンプルデータを用いて、上式(6)中のσ2の初期値を0.5、2.5、5とした。次に、図28に示すように、学習を進めるにつれてσ2を一定割合で減少させ、学習回数が10000回でσ2がほぼ0となるようにしてマップを作成した。
2 筒部
3 針部の先端
4 スライド部分
5 ミニプラグ
6 バネ
7 マイク部
8 筒部の一端
9 モータ
11 振動体
12 センサ
13 変換手段
14 抽出手段
15 作成手段
16 診断手段
17 更新手段
21 正常状態領域
22 異常状態領域
23 モータ
24 センサ
Claims (12)
- 振動体に接触して、前記振動体から発生する振動を第1の音の波形に変換するセンサと、
前記第1の音の波形をウェーブレット変換により第2の音の波形に変換する変換手段と、
前記第2の音の波形から入力データを抽出する抽出手段と、
前記入力データに対して、自己組織化マップ(Self Organizing Map)モデルを適用することにより、正常状態領域及び異常状態領域を有するマップを作成する作成手段と、
前記マップ上に前記入力データを配置した際の位置が前記正常状態領域又は異常状態領域の何れの領域に含まれるかを判断することにより、前記振動体が正常状態又は異常状態の何れの状態かを診断する診断手段と、
を有する振動体の異常診断装置。 - 前記センサは、
中空状の筒部と、
前記筒部の一端に設けられた針部であって、前記針部の先端が前記振動体に接触可能な針部と、
前記筒部内に設けられ、前記針部を介して伝達される前記振動体の振動によって前記筒部内に発生する音を検出するマイク部と、
を有する請求項1に記載の振動体の異常診断装置。 - 前記針部の軸方向と前記筒部の軸方向がなす角度は、0〜5°の範囲内である請求項2に記載の振動体の異常診断装置。
- 前記作成手段は、
前記自己組織化マップモデルの近傍関数h(t)として下記式(1)で表される関数を使用し、下記式(1)中のσ2を学習回数の増加と共に減少させる請求項1〜3の何れか1項に記載の振動体の異常診断装置。
- 更に、更新手段を有し、
前記更新手段は、
所定時間ごとに、前記センサによる第1の音の波形の測定、前記変換手段による第1の音の波形から第2の音の波形への変換、前記抽出手段による前記第2の音の波形からの入力データの抽出を行ように指示を出し、且つ
前記診断手段に対して、所定時間ごとに前記入力データを前記マップ上に配置することにより、前記振動体が正常状態又は異常状態の何れの状態かを診断するように指示を出す、請求項1〜4の何れか1項に記載の振動体の異常診断装置。 - 前記振動体は、回転モータである請求項1〜5の何れか1項に記載の振動体の異常診断装置。
- (1)正常状態のマップ作成用振動体及び異常状態のマップ作成用振動体を準備する工程と、
(2)前記正常状態及び異常状態のマップ作成用振動体に接触させたセンサにより、前記マップ作成用振動体から発生する振動を、マップ作成用の第1の音の波形に変換する工程と、
(3)変換手段を用いることにより、前記マップ作成用の第1の音の波形を、ウェーブレット変換によりマップ作成用の第2の音の波形に変換する工程と、
(4)抽出手段により、前記マップ作成用の第2の音の波形からマップ作成用の入力データを抽出する工程と、
(5)作成手段により、前記マップ作成用の入力データに対して、自己組織化マップ(Self Organizing Map)モデルを適用することにより、正常状態領域及び異常状態領域を有するマップを作成する工程と、
(6)診断用振動体に接触させたセンサにより、前記診断用振動体から発生する振動を診断用の第1の音の波形に変換する工程と、
(7)変換手段を用いることにより、前記診断用の第1の音の波形を、ウェーブレット変換により診断用の第2の音の波形に変換する工程と、
(8)抽出手段により、前記診断用の第2の音の波形から診断用の入力データを抽出する工程と、
(9)診断手段により、前記マップ上に前記診断用の入力データを配置した際の位置が前記正常状態領域又は異常状態領域の何れの領域に含まれるかを判断することにより、前記診断用振動体が正常状態又は異常状態の何れの状態かを診断する工程と、
を有する振動体の異常診断方法。 - 前記センサは、
中空状の筒部と、
前記筒部の一端に設けられた針部であって、前記針部の先端が振動体に接触可能な針部と、
前記筒部内に設けられ、前記針部を介して伝達される振動体の振動によって前記筒部内に発生する音を検出するマイク部と、
を有する請求項7に記載の振動体の異常診断方法。 - 前記針部の軸方向と前記筒部の軸方向がなす角度は、0〜5°の範囲内である請求項8に記載の振動体の異常診断方法。
- 前記工程(5)において、
前記自己組織化マップモデルの近傍関数h(t)として下記式(1)で表される関数を使用し、下記式(1)中のσ2を学習回数の増加と共に減少させる請求項7〜9の何れか1項に記載の振動体の異常診断方法。
- 所定時間ごとに、前記工程(6)〜(9)を行うことにより、前記診断用振動体が正常状態又は異常状態の何れの状態かを診断する、請求項7〜10の何れか1項に記載の振動体の異常診断方法。
- 前記マップ作成用振動体及び診断用振動体は、回転モータである請求項7〜11の何れか1項に記載の振動体の異常診断方法。
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