JP2012058107A - Rotary machine abnormality diagnosis method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、モータや減速機等の回転機械の異常を診断する方法に関する。 The present invention relates to a method for diagnosing an abnormality in a rotating machine such as a motor or a speed reducer.
従来、様々な分野においてカオス解析が利用されており、例えば、心電図データの異常を検出するために、心電図データを一定の遅延時間τを用いてアトラクターとして表示する具体例が特許文献１に記載されている。
また、非特許文献１では、回転部を有するモータや減速機等の回転機械に設けられた軸受の異常を診断する方法にカオス解析が用いられている。ターケンスの手法によって、軸受の振動信号を定義された埋め込み次元に埋め込んでアトラクターを構成し、そのアトラクターのフラクタル次元（相関次元）及びリアプノフ指数を算出して、軸受の異常診断を行っている。アトラクターを構成する際に設定される遅延時間τには、正常な軸受と異常のある軸受の各アトラクターに顕著な差が表れる値が選択されている。
Conventionally, chaos analysis has been used in various fields. For example, in order to detect abnormalities in electrocardiogram data, a specific example of displaying electrocardiogram data as an attractor using a certain delay time τ is described in Patent Document 1. Has been.
In Non-Patent Document 1, chaos analysis is used as a method for diagnosing an abnormality in a bearing provided in a rotating machine such as a motor having a rotating part or a speed reducer. By means of the Turkens method, the bearing vibration signal is embedded in a defined embedding dimension to construct an attractor, and the fractal dimension (correlation dimension) and Lyapunov exponent of the attractor are calculated to diagnose the bearing abnormality. . As the delay time τ set when the attractor is configured, a value is selected so that a significant difference appears in each attractor between the normal bearing and the abnormal bearing.
しかしながら、フラクタル次元は、一般的に他のカオス解析特徴量であるリアプノフ指数やシャノンエントロピーに比べて計算に長い時間を要する。また、フラクタル次元は、振動信号の埋め込み次元に対する相関指数の収束値であるが、事前作業である相関積分の指定範囲の選択や相関指数が収束しているか否かには最終的に人為的な線引き作業が必要となるので、信頼性に欠けるという問題があった。
本発明は、かかる事情に鑑みてなされるもので、回転機械に設けられた軸受の振動値から算出したリアプノフ指数及びシャノンエントロピーを利用して回転機械の異常を検出する回転機械の異常診断方法を提供することを目的とする。
However, the fractal dimension generally requires a longer time to calculate than the Lyapunov exponent and Shannon entropy, which are other chaos analysis features. The fractal dimension is the convergence value of the correlation index with respect to the vibration signal embedding dimension. However, the selection of the specified range of correlation integration, which is a prior work, and whether the correlation index has converged are ultimately artificial. Since drawing work is required, there is a problem of lack of reliability.
The present invention has been made in view of such circumstances, and a rotating machine abnormality diagnosis method for detecting abnormality of a rotating machine using a Lyapunov exponent and Shannon entropy calculated from a vibration value of a bearing provided in the rotating machine. The purpose is to provide.
前記目的に沿う本発明に係る回転機械の異常診断方法は、診断対象となる回転機械Ａに設けられた軸受の振動を計測した値から算出したカオス解析特徴量であるリアプノフ指数Ｘ及びシャノンエントロピーＹを、正常な回転機械Ｂに設けられた軸受の振動を計測して予め算出したリアプノフ指数Ｘ’及びシャノンエントロピーＹ’とそれぞれ比較して前記回転機械Ａの異常を診断する。 The abnormality diagnosis method for a rotating machine according to the present invention that meets the above-described object is a Lyapunov exponent X and a Shannon entropy Y, which are chaos analysis feature quantities calculated from values obtained by measuring vibrations of a bearing provided in the rotating machine A to be diagnosed. Is compared with the Lyapunov exponent X ′ and Shannon entropy Y ′ calculated in advance by measuring the vibration of a bearing provided in a normal rotating machine B, and the abnormality of the rotating machine A is diagnosed.
本発明に係る回転機械の異常診断方法において、α及びβを０より大きい１未満の予め設定された値として、Ｘ＜Ｘ’×（１−α）、かつ、Ｙ＜Ｙ’×（１−β）のときには、前記回転機械Ａに設けられた軸受に疵が有るという判定をするのが好ましい。 In the abnormality diagnosis method for a rotating machine according to the present invention, X <X ′ × (1−α) and Y <Y ′ × (1− In the case of β), it is preferable to determine that the bearing provided in the rotary machine A has wrinkles.
本発明に係る回転機械の異常診断方法において、前記回転機械Ａに設けられた軸受に疵があるという判定をしたときには、Ｘ’−Ｘの値とＹ’−Ｙの値を基にして前記回転機械Ａの軸受にある疵の大小を判定するのが好ましい。 In the rotating machine abnormality diagnosis method according to the present invention, when it is determined that the bearing provided in the rotating machine A has wrinkles, the rotation is performed based on the values of X′−X and Y′−Y. It is preferable to determine the size of the bag in the bearing of the machine A.
本発明に係る回転機械の異常診断方法において、α’及びβ’を０より大きい１未満の予め設定された値として、Ｘ＜Ｘ’×（１−α’）、かつ、Ｙ＞Ｙ’×（１＋β’）のときには、前記回転機械Ａがアンバランスな状態にあるという判定をするのが好ましい。 In the abnormality diagnosis method for a rotating machine according to the present invention, X <X ′ × (1−α ′) and Y> Y ′ × where α ′ and β ′ are set to a preset value greater than 0 and less than 1. When (1 + β ′), it is preferable to determine that the rotating machine A is in an unbalanced state.
本発明に係る回転機械の異常診断方法は、診断対象となる回転機械Ａに設けられた軸受の振動を計測した値から算出したリアプノフ指数Ｘ及びシャノンエントロピーＹを、正常な回転機械Ｂに設けられた軸受の振動を計測して予め算出したリアプノフ指数Ｘ’及びシャノンエントロピーＹ’とそれぞれ比較して回転機械Ａの異常を診断するので、人為的な線引き作業を要しないリアプノフ指数及びシャノンエントロピーを基準に、異常の有無について正確な診断を行うことが可能である。 In the rotating machine abnormality diagnosis method according to the present invention, a normal rotating machine B is provided with a Lyapunov exponent X and a Shannon entropy Y calculated from values obtained by measuring vibrations of bearings provided in the rotating machine A to be diagnosed. Measures the vibration of the bearing and compares it with the Lyapunov exponent X 'and Shannon entropy Y' calculated in advance, respectively, so that the abnormality of the rotating machine A is diagnosed. Therefore, the Lyapunov exponent and Shannon entropy that do not require manual drawing work In addition, it is possible to make an accurate diagnosis as to whether there is an abnormality.
本発明に係る回転機械の異常診断方法において、α及びβを０より大きい１未満の予め設定された値として、Ｘ＜Ｘ’×（１−α）、かつ、Ｙ＜Ｙ’×（１−β）のときには、回転機械Ａに設けられた軸受に疵が有るという判定をするので、リアプノフ指数及びシャノンエントロピーのそれぞれについて、軸受に疵が有るという判定をする閾値を設定でき、回転機械の種類に応じて適切なα、βの各値を定めることにより高水準な診断精度を確保可能である。 In the abnormality diagnosis method for a rotating machine according to the present invention, X <X ′ × (1−α) and Y <Y ′ × (1− In the case of β), since it is determined that the bearing provided in the rotary machine A has wrinkles, a threshold value for determining that the bearing has wrinkles can be set for each of the Lyapunov exponent and Shannon entropy. It is possible to ensure a high level of diagnostic accuracy by determining appropriate values of α and β according to.
本発明に係る回転機械の異常診断方法において、回転機械Ａに設けられた軸受に疵があるという判定をしたときには、Ｘ’−Ｘの値とＹ’−Ｙの値を基にして回転機械Ａの軸受にある疵の大小を判定するので、１度の軸受の振動計測によって得た値から、疵の有無の判定に加えて疵の大小判定を行うことができ、診断速度に要する時間の短縮化を図ることができる。 In the rotating machine abnormality diagnosis method according to the present invention, when it is determined that there is a flaw in the bearing provided in the rotating machine A, the rotating machine A is based on the values of X′−X and Y′−Y. Since the size of the wrinkles in the bearings is determined, it is possible to determine the size of the wrinkles in addition to the determination of the presence or absence of wrinkles from the value obtained by one-time vibration measurement of the bearing, reducing the time required for diagnosis speed Can be achieved.
本発明に係る回転機械の異常診断方法において、α’及びβ’を０より大きい１未満の予め設定された値として、Ｘ＜Ｘ’×（１−α’）、かつ、Ｙ＞Ｙ’×（１＋β’）のときには、回転機械Ａがアンバランスな状態にあるという判定をするので、リアプノフ指数及びシャノンエントロピーのそれぞれについて、回転機械がアンバランスな状態にあるという判定をする閾値を設定でき、回転機械の種類に応じて適切なα’、β’の各値を定めることにより高水準な診断精度を確保可能である。 In the abnormality diagnosis method for a rotating machine according to the present invention, X <X ′ × (1−α ′) and Y> Y ′ × where α ′ and β ′ are set to a preset value greater than 0 and less than 1. When (1 + β ′), since it is determined that the rotating machine A is in an unbalanced state, a threshold for determining that the rotating machine is in an unbalanced state can be set for each of the Lyapunov exponent and the Shannon entropy. A high level of diagnostic accuracy can be secured by determining appropriate values of α ′ and β ′ according to the type of rotating machine.
続いて、添付した図面を参照しつつ、本発明を具体化した実施の形態につき説明し、本発明の理解に供する。
図１に示すように、本発明の一実施の形態に係る回転機械の異常診断方法は、診断対象となる回転機械２６（回転機械Ａ）に設けられたハウジング１２に収納されている軸受１３の振動を、ハウジング１２に固定された加速度センサ１１で計測し、その計測値（振動信号）からカオス解析特徴量であるリアプノフ指数及びシャノンエントロピーを算出し、回転機械２６の異常を診断する方法である。以下、詳細に説明する。
Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings for understanding of the present invention.
As shown in FIG. 1, the abnormality diagnosis method for a rotating machine according to an embodiment of the present invention includes a bearing 13 housed in a housing 12 provided in a rotating machine 26 (rotating machine A) to be diagnosed. In this method, vibration is measured by the acceleration sensor 11 fixed to the housing 12, and the Lyapunov exponent and Shannon entropy, which are chaos analysis features, are calculated from the measured value (vibration signal) to diagnose the abnormality of the rotating machine 26. . Details will be described below.
図１に示すように、本実施の形態に係る回転機械の異常診断方法により異常の有無の判定がなされる回転機械２６は、モータや減速機等の回転部を有する機械であり、その回転部にはハウジング１２に収納された軸受１３が設けられている。軸受１３には、回転機械２６が備える回転軸１４に固定された内輪１５、及び内輪１５と間隔を有して配置された外輪１６が設けられている。内輪１５と外輪１６の間には、転動可能に設けられた複数の転動体１７が配置されている。 As shown in FIG. 1, a rotating machine 26 for which the presence / absence of abnormality is determined by the rotating machine abnormality diagnosis method according to the present embodiment is a machine having a rotating part such as a motor or a speed reducer. Is provided with a bearing 13 housed in a housing 12. The bearing 13 is provided with an inner ring 15 fixed to the rotary shaft 14 provided in the rotating machine 26 and an outer ring 16 disposed with a space from the inner ring 15. Between the inner ring | wheel 15 and the outer ring | wheel 16, the some rolling element 17 provided so that rolling was possible is arrange | positioned.
本実施の形態に係る回転機械の異常診断方法を適用して回転機械２６の診断を行う異常診断装置１０には、マグネット、あるいはねじ等によりハウジング１２に固定される加速度センサ１１と、加速度センサ１１に信号接続されたデータロガー２２が設けられている。データロガー２２は、予め設定されたサンプリング周期で加速度センサ１１から計測データを取得して、その計測データを蓄積することができる。データロガー２２には、データロガー２２とデータ通信可能な情報処理手段１８が信号接続されており、情報処理手段１８は、ディスプレイ１９に画像データを表示することができる。
情報処理手段１８は、例えば情報端末機からなり、ＣＰＵ、ハードディスク、入力デバイス等を備え、ハードディスクにはカオス解析用のソフトウェアがインストールされている。
情報処理手段１８は、加速度センサ１１の計測値をデータロガー２２から受信する受信部２０と、受信部２０から加速度センサ１１の計測値を取得し演算処理を行う演算部２１と、演算部２１での演算結果から回転機械２６の異常の有無を判定する判定部２３を有している。
また、情報処理手段１８には、ディスプレイ１９に対して画像データを出力する画像出力部２４とデータを蓄積するメモリ２５が設けられている。
なお、受信部２０、演算部２１、判定部２３及び画像出力部２３は、ハードディスクに搭載されたプログラム等によって構成されている。
The abnormality diagnosis apparatus 10 that diagnoses the rotating machine 26 by applying the rotating machine abnormality diagnosis method according to the present embodiment includes an acceleration sensor 11 that is fixed to the housing 12 by a magnet or a screw, and the acceleration sensor 11. A data logger 22 connected in signal to is provided. The data logger 22 can acquire measurement data from the acceleration sensor 11 at a preset sampling cycle and accumulate the measurement data. The data logger 22 is signal-connected to information processing means 18 capable of data communication with the data logger 22, and the information processing means 18 can display image data on the display 19.
The information processing means 18 is composed of, for example, an information terminal, and includes a CPU, a hard disk, an input device, etc., and software for chaos analysis is installed on the hard disk.
The information processing means 18 includes a receiving unit 20 that receives a measurement value of the acceleration sensor 11 from the data logger 22, a calculation unit 21 that acquires the measurement value of the acceleration sensor 11 from the receiving unit 20 and performs calculation processing, and a calculation unit 21. It has the determination part 23 which determines the presence or absence of abnormality of the rotary machine 26 from the calculation result of this.
Further, the information processing means 18 is provided with an image output unit 24 for outputting image data to the display 19 and a memory 25 for storing data.
The receiving unit 20, the calculating unit 21, the determining unit 23, and the image output unit 23 are configured by a program or the like mounted on a hard disk.
受信部２０は、データロガー２２から取得した加速度センサ１１の計測値を演算部２１とメモリ２５に出力する。
演算部２１は、受信部２０から加速度センサ１１の計測値を取得し、その計測値をターケンスの手法によって多次元位相空間に埋め込んでアトラクターを構成することができる。なお、演算部２１は、メモリ２５に記憶されている加速度センサ１１の計測値を基にアトラクターを構成することもできる。
アトラクターを構成する際に定義が必要な埋め込み次元や、遅延時間τの値は、情報処理手段１８の図示しない入力デバイスからの入力により設定可能であり、演算部２１は、その設定された埋め込み次元及び遅延時間τを基にアトラクターを構成する。
The receiving unit 20 outputs the measurement value of the acceleration sensor 11 acquired from the data logger 22 to the calculation unit 21 and the memory 25.
The calculation unit 21 can acquire a measurement value of the acceleration sensor 11 from the reception unit 20 and embed the measurement value in a multidimensional phase space by a Turkens method to constitute an attractor. Note that the calculation unit 21 can also configure an attractor based on the measurement value of the acceleration sensor 11 stored in the memory 25.
The embedding dimension that needs to be defined when constructing the attractor and the value of the delay time τ can be set by input from an input device (not shown) of the information processing means 18, and the computing unit 21 sets the set embedding. An attractor is constructed based on the dimension and the delay time τ.
また、演算部２１は、構成したアトラクターについてリアプノフ指数及びシャノンエントロピーを算出することができる。リアプノフ指数及びシャノンエントロピーは、それぞれアトラクターの軌道の不安定性及びアトラクターの空間的な広がりを示すカオス解析特徴量であり、例えば、特許第４３４６７９９号公報及び特許第３８５８０６７号公報にそれぞれ記載されている。 Moreover, the calculating part 21 can calculate a Lyapunov exponent and Shannon entropy for the constructed attractor. The Lyapunov exponent and Shannon entropy are chaos analysis features that indicate the instability of the attractor's trajectory and the spatial extent of the attractor, respectively, and are described in, for example, Japanese Patent No. 4346799 and Japanese Patent No. 3858067, respectively. Yes.
メモリ２５には、診断対象となる回転機械２６と同規格かつ同仕様で、正常な回転機械（回転機械Ｂ）について加速度センサ１１による計測値を基に演算部２１によって予め算出されたリアプノフ指数Ｘ’（以下、単に「Ｘ’」ともいう）及びシャノンエントロピーＹ’（以下、単に「Ｙ’」ともいう）が記憶されている。ここで、正常な回転機械とは、少なくともバランスが保たれ、軸受に疵がないものをいう。 The memory 25 stores the Lyapunov exponent X calculated in advance by the calculation unit 21 based on the measurement value of the acceleration sensor 11 for a normal rotating machine (rotating machine B) having the same standard and the same specifications as the rotating machine 26 to be diagnosed. '(Hereinafter also simply referred to as “X ′”) and Shannon entropy Y ′ (hereinafter also simply referred to as “Y ′”) are stored. Here, a normal rotating machine means a machine that is at least balanced and has no wrinkles on the bearing.
判定部２３は、演算部２１が軸受１３の振動を計測した値から算出したリアプノフ指数Ｘ（以下、単に「Ｘ」ともいう）及びシャノンエントロピーＹ（以下、単に「Ｙ」ともいう）を演算部２１から取得し、メモリ２５に記憶されている正常な回転機械のリアプノフ指数Ｘ’及びシャノンエントロピーＹ’と、リアプノフ指数Ｘ及びシャノンエントロピーＹをそれぞれ比較して、回転機械２６の異常を診断する。
ここで回転機械の異常の代表的なものとして、軸受の転走面の疵、回転軸の軸心回りの不適正な質量分布によるアンバランス及び軸継手で連結された２本の回転軸の軸心がずれていることによるミスアライメント等がある。
The determination unit 23 calculates the Lyapunov exponent X (hereinafter also simply referred to as “X”) and the Shannon entropy Y (hereinafter also simply referred to as “Y”) calculated from the value obtained by the calculation unit 21 measuring the vibration of the bearing 13. The Lyapunov exponent X ′ and the Shannon entropy Y ′ of the normal rotating machine acquired from the memory 21 and stored in the memory 25 are compared with the Lyapunov exponent X and the Shannon entropy Y, respectively, and the abnormality of the rotating machine 26 is diagnosed.
Here, representative examples of abnormalities in the rotating machine include wrinkles on the rolling surface of the bearing, imbalance due to improper mass distribution around the axis of the rotating shaft, and shafts of the two rotating shafts connected by shaft couplings. Misalignment due to misalignment.
α、α’、β及びβ’を０より大きい１未満の値として、メモリ２５には、α、α’、β及びβ’を予め設定することができ、判定部２３は、Ｘ＜Ｘ’×（１−α）、かつ、Ｙ＜Ｙ’×（１−β）のとき、診断対象となる軸受１３に疵があるという判定をする。一方で、Ｘ＜Ｘ’×（１−α’）、かつ、Ｙ＞Ｙ’×（１＋β’）のとき、判定部２３は、回転機械２６がアンバランスな状態にあるという判定をする。
これは、１）シャノンエントロピーは、軸受に疵がある場合に、疵のない軸受と比較して小さな値になり、回転機械がアンバランスな状態にある場合に、バランスの保たれた回転機械と比べて大きな値となること、２）リアプノフ指数は、軸受に疵がある場合と回転機械がアンバランスな状態にある場合の両方において、正常な回転機械と比較して小さな値になることによるものである。
α, α ′, β, and β ′ can be set in advance in the memory 25 by setting α, α ′, β, and β ′ to a value that is greater than 0 and less than 1, and the determination unit 23 determines that X <X ′. When × (1-α) and Y <Y ′ × (1-β), it is determined that the bearing 13 to be diagnosed has wrinkles. On the other hand, when X <X ′ × (1−α ′) and Y> Y ′ × (1 + β ′), the determination unit 23 determines that the rotating machine 26 is in an unbalanced state.
This is because 1) Shannon entropy is smaller when bearings are wrinkled compared to bearings without wrinkles, and when the rotating machine is in an unbalanced state, 2) Lyapunov exponent is due to the smaller value compared to normal rotating machinery both when the bearings are wrinkled and when the rotating machinery is in an unbalanced state. It is.
ここで、α、α’、β及びβ’の値は、事前に診断対象となる回転機械について、正常なサンプル、軸受に疵のあるサンプル、及びアンバランスな状態のサンプルを用意し、それぞれのリアプノフ指数及びシャノンエントロピーを算出した上で、その回転機械の種類、規格ごとに決定することができる。本実施の形態では、α、α’は、０．３以上０．８以下の値であり、β、β’は０．１以上０．４以下の値である。
また、判定部２３は、軸受１３に疵があるという判定をしたときには、更に、Ｘ’−Ｘの値及びＹ’−Ｙの値を基にして、軸受１３にある疵の大小を判定する。
これは、リアプノフ指数及びシャノンエントロピーが共に、軸受にある疵が大きいほど小さな値になるためである。
Here, the values of α, α ′, β and β ′ are prepared in advance for a rotating machine to be diagnosed in advance, a normal sample, a sample with a wrinkle on the bearing, and a sample in an unbalanced state. After calculating the Lyapunov exponent and Shannon entropy, it can be determined for each type and standard of the rotating machine. In the present embodiment, α and α ′ are values from 0.3 to 0.8, and β and β ′ are values from 0.1 to 0.4.
Further, when the determination unit 23 determines that the bearing 13 has wrinkles, the determination unit 23 further determines the size of the wrinkles in the bearing 13 based on the value of X′−X and the value of Y′−Y.
This is because both the Lyapunov exponent and the Shannon entropy become smaller as the wrinkle in the bearing increases.
メモリ２５には、回転機械２６と同規格かつ同仕様で軸受に疵を付けた複数のサンプルについて予め演算部２１により算出されたリアプノフ指数とシャノンエントロピーが記憶されている。
これらのサンプルは、判定部２３が診断対象となる回転機械２６の軸受１３の疵の大きさを検知するために基準とするリアプノフ指数及びシャノンエントロピーを導出するために用意されたものである。各サンプルに付けられた疵は大きさが異なり、各サンプルにそれぞれ対応するリアプノフ指数及びシャノンエントロピーがメモリ２５に記憶されている。
The memory 25 stores Lyapunov exponents and Shannon entropy calculated in advance by the calculation unit 21 for a plurality of samples in which the bearings have the same specifications and specifications as those of the rotating machine 26.
These samples are prepared for the determination unit 23 to derive the Lyapunov exponent and Shannon entropy as a reference for detecting the size of the flange of the bearing 13 of the rotating machine 26 to be diagnosed. The wrinkles attached to each sample are different in size, and the Lyapunov exponent and Shannon entropy corresponding to each sample are stored in the memory 25.
なお、メモリ２５には、回転機械２６と同規格かつ同仕様の回転機械以外にも、診断対象となる回転機械の種類ごとに、１）正常な回転機械についてのリアプノフ指数及びシャノンエントロピー、及び２）軸受に疵が付けられた回転機械のリアプノフ指数及びシャノンエントロピーの各値が記憶されている。
また、画像出力部２４は、判定部２３による被検体（診断対象の回転機械）の異常診断の結果や、メモリ２５に記憶されているアトラクター等をディスプレイ１９に出力することができる。
In addition to the rotating machine of the same standard and the same specification as the rotating machine 26, the memory 25 includes 1) a Lyapunov exponent and Shannon entropy for a normal rotating machine, and 2 for each rotating machine to be diagnosed. ) The Lyapunov exponent and Shannon entropy values of the rotating machine with the hooks on the bearing are stored.
Further, the image output unit 24 can output the result of abnormality diagnosis of the subject (rotating machine to be diagnosed) by the determination unit 23, the attractor stored in the memory 25, and the like to the display 19.
以下に、実際に異常診断装置１０によってリアプノフ指数及びシャノンエントロピーを算出した結果について記載する。
受信部２０がデジタル変換する加速度センサ１１の測定値の数は１０００００個、計測値を基にアトラクターを構成する際の埋め込み次元を１０次元、被検体の回転数を１２００ｒｐｍとしてアトラクターを構成し、リアプノフ指数及びシャノンエントロピーを算出した。
なお、参考のため、リアプノフ指数及びシャノンエントロピーに加えて、フラクタル次元の算出も行った。
Below, the result of actually calculating the Lyapunov exponent and Shannon entropy by the abnormality diagnosis apparatus 10 will be described.
The number of measurement values of the acceleration sensor 11 digitally converted by the receiving unit 20 is 100,000, the embedment dimension when constructing the attractor based on the measurement value is 10 dimensions, and the rotation speed of the subject is 1200 rpm. The Lyapunov exponent and Shannon entropy were calculated.
For reference, fractal dimensions were calculated in addition to the Lyapunov exponent and Shannon entropy.
軸受の疵の有無及び疵の大小についての診断を行った被検体の軸受にはＫｏｙｏ製Ｎ２０４又はＮＵ２０４の軸受を用い、軸受に疵がないもの、軸受の外輪に疵をつけたもの、軸受の内輪に疵をつけたもの、及び軸受の転動体の一つに疵を付けたものをそれぞれ用意した。
軸受の疵のある部位（即ち、外輪、内輪及び転動体）が異なる被検体ごとに、疵の大きさによってＬｖ１、Ｌｖ２、Ｌｖ３、Ｌｖ４の４つのレベル分けをし、それぞれについてリアプノフ指数、シャノンエントロピー及びフラクタル次元を算出した。Ｌｖ１、Ｌｖ２、Ｌｖ３、Ｌｖ４の各レベルの疵の幅、長さ、深さについては、以下の表１〜表３に示すとおり（表１は外輪に付けた疵の大きさ、表２は内輪に付けた疵の大きさ、表３は転動体に付けた疵の大きさを示す）であり、Ｌｖ１〜Ｌｖ４は、疵の大きさがＬｖ１＜Ｌｖ２＜Ｌｖ３＜Ｌｖ４の関係になっている。
A bearing of Koyo N204 or NU204 is used as the bearing of the subject that has been diagnosed for the presence or absence of the wrinkles and the size of the wrinkles. The bearings have no wrinkles, the outer ring of the bearing has wrinkles, The inner ring with ridges and one of the rolling elements of the bearing with ridges were prepared.
For each subject having different bearing wrinkles (that is, outer ring, inner ring and rolling element), Lv1, Lv2, Lv3, and Lv4 are divided into four levels according to the size of the wrinkles. And the fractal dimension was calculated. As shown in Tables 1 to 3 below, the width, length, and depth of the heel at each level of Lv1, Lv2, Lv3, and Lv4 are as follows (Table 1 shows the size of the heel attached to the outer ring, Table 2 shows the inner ring Table 3 shows the size of the ridges attached to the rolling elements), and Lv1 to Lv4 have a relationship of heel sizes Lv1 <Lv2 <Lv3 <Lv4.
また、アンバランスな状態か否かの診断については、軸受（Ｋｏｙｏ製Ｎ２０４）によって回転可能に支持された回転軸に円盤を取付け、その円盤に質量分布が偏るように重りを取り付けて、アンバランスな状態となった複数の被検体を用意した。
円盤に取り付けるおもり１つの質量は７ｇであり、取り付けるおもりの数によって被検体を４つのレベルに分け、以下の表４に示すように、Ｌｖ１、Ｌｖ２、Ｌｖ３及びＬｖ４の被検体には、それぞれおもりが１つ、２つ、３つ、及び４つ取り付けられている。
In addition, regarding the diagnosis of whether or not the state is unbalanced, a disk is attached to a rotating shaft rotatably supported by a bearing (Koyo N204), and a weight is attached to the disk so that the mass distribution is biased. A plurality of subjects were prepared.
The weight of one weight attached to the disk is 7 g, and the subject is divided into four levels according to the number of weights to be attached. As shown in Table 4 below, each of the weights of Lv1, Lv2, Lv3 and Lv4 is weighted. 1, 2, 3, and 4 are attached.
アトラクターを構成する際に定義される遅延時間τは、設定される値によっては正常な被検体についてのアトラクターの形状と異常のある被検体についてのアトラクターの形状に顕著な差が表れないことが先行技術（例えば非特許文献１）あるいは出願人が行った実験によって確認されている。従って、被検体のリアプノフ指数及びシャノンエントロピーの算出を行う事前準備の段階で、正常な被検体と異常のある被検体の各アトラクターの形状に顕著な差が表れる遅延時間τの値を選択する必要がある。
具体的には、遅延時間τの設定値を変えて、正常な被検体と異常のある被検体のそれぞれについてアトラクターを構成し、各アトラクターの形状を比較して、形状の差が顕著となる値の遅延時間τを選出する。
The delay time τ defined when constructing an attractor does not show a significant difference between the shape of the attractor for normal subjects and the shape of the attractor for abnormal subjects depending on the set value. This has been confirmed by prior art (for example, Non-Patent Document 1) or experiments conducted by the applicant. Therefore, at the stage of preparation for calculating the Lyapunov exponent and Shannon entropy of the subject, the value of the delay time τ that shows a significant difference in the shape of each attractor between the normal subject and the abnormal subject is selected. There is a need.
Specifically, by changing the set value of the delay time τ, construct an attractor for each of the normal subject and the abnormal subject, compare the shape of each attractor, the difference in shape is remarkable A delay time τ of a value is selected.
今回のリアプノフ指数及びシャノンエントロピーの算出においては、アトラクターの形状に顕著な差が表れた０．３ｍｓを遅延時間τに設定した。遅延時間τに０．３ｍｓを設定したときのアトラクターの形状を図２〜図５に示す。なお、図２〜図５の（Ａ）は、それぞれ正常な被検体のアトラクターの形状を示し、図２〜図５の（Ｂ）〜（Ｅ）はそれぞれ軸受の外輪に疵のある被検体、軸受の内輪に疵のある被検体、軸受の転動体に疵のある被検体、及びアンバランスな状態の被検体についてのアトラクターの形状を表している。 In this calculation of Lyapunov exponent and Shannon entropy, the delay time τ was set to 0.3 ms, which showed a significant difference in the shape of the attractor. The shape of the attractor when the delay time τ is set to 0.3 ms is shown in FIGS. 2A to 5A show the shape of the normal subject attractor, and FIGS. 2B to 5E show the subject with wrinkles on the outer ring of the bearing. 3 shows the shape of an attractor for a subject with a wrinkle on the inner ring of the bearing, a subject with a wrinkle on the rolling element of the bearing, and a subject in an unbalanced state.
アトラクターは、図２〜図５に示すように、正常な被検体では楕円形となり、軸受に付けられた疵が大きくなるのに伴って楕円形が崩れて複雑な形状に変化する。また、アンバランスな状態になると、アトラクターが直線的な形状に近づくことが確認され、軸受の疵の有無及びアンバランスな状態か否かでアトラクターの形状に顕著な差が表れた。 As shown in FIGS. 2 to 5, the attractor becomes elliptical in a normal subject, and the ellipse collapses and changes into a complicated shape as the wrinkle attached to the bearing increases. Moreover, when it became an unbalanced state, it was confirmed that an attractor approximated a linear shape, and the remarkable difference appeared in the shape of an attractor by the presence or absence of the wrinkle of a bearing, and the unbalanced state.
そして、各被検体について、演算部２１が算出したフラクタル次元、リアプノフ指数、及びシャノンエントロピーの数値は、図６〜図９の（Ａ）〜（Ｃ）にそれぞれ示すようになった。図６〜図９は、それぞれ軸受の外輪に疵のある被検体、軸受の内輪に疵のある被検体、軸受の転動体に疵のある被検体、及びアンバランスな状態の被検体についての値を示している。
軸受に疵のある被検体は、疵のある部位（外輪、内輪又は転動体）に関係なく、リアプノフ指数及びシャノンエントロピーの２つの値が共に軸受に疵のない被検体に比べて小さくなった。
また、軸受に疵のある被検体のリアプノフ指数は、シャノンエントロピーに比べて正常な被検体に対する差が顕著となった。
The numerical values of the fractal dimension, Lyapunov exponent, and Shannon entropy calculated by the calculation unit 21 for each subject are as shown in FIGS. 6A to 9C, respectively. FIG. 6 to FIG. 9 show values for a subject with a wrinkle on the outer ring of the bearing, a subject with a wrinkle on the inner ring of the bearing, a subject with a wrinkle on the rolling element of the bearing, and a subject in an unbalanced state, respectively. Is shown.
A subject with a wrinkle on the bearing had a smaller Lyapunov exponent and Shannon entropy than a subject with a wrinkle on the bearing, regardless of the part with the flaw (outer ring, inner ring or rolling element).
In addition, the Lyapunov index of the subject with a wrinkle on the bearing showed a significant difference from the normal subject compared to the Shannon entropy.
アンバランスな状態の被検体については、リアプノフ指数がバランスの保たれた被検体に比べて小さい値となったのに対し、シャノンエントロピーは、アンバランスな状態の被検体の値がバランスの保たれた被検体の値に比べて大きくなった。
そして、アンバランスな状態の被検体についても、軸受に疵のある被検体と同様に、リアプノフ指数が、シャノンエントロピーに比べバランスの保たれた被検体との差が顕著となった。
For unbalanced specimens, the Lyapunov index was lower than that for balanced specimens, whereas for Shannon entropy, the values for unbalanced specimens were balanced. Increased compared to the value of the subject.
As for the specimen in an unbalanced state, the difference between the Lyapunov exponent and the specimen in which the balance was maintained in comparison with the Shannon entropy was remarkable, as in the specimen having a flaw on the bearing.
このリアプノフ指数及びシャノンエントロピーの算出結果より、１）リアプノフ指数及びシャノンエントロピーの値を基にして、被検体が正常か異常かを判定可能であること、及び２）被検体に異常があるという判定をしたときには、シャノンエントロピーの値を基にしてその異常が軸受に疵のある状態か、アンバランスな状態かの切り分けが可能であることが確認できた。
具体的には、正常な被検体に対してシャノンエントロピーの値が小さいとき被検体の異常は軸受に疵があることによるものという判定をし、正常な被検体に対してシャノンエントロピーの値が大きいとき被検体の異常はアンバランスな状態にあることによるものという判定をすることで、異常状態の切り分けが可能である。
From the calculation results of the Lyapunov exponent and Shannon entropy, 1) it is possible to determine whether the subject is normal or abnormal based on the Lyapunov exponent and Shannon entropy, and 2) the subject is judged to be abnormal. It was confirmed that it was possible to determine whether the abnormality was a wrinkle in the bearing or an unbalanced state based on the Shannon entropy value.
Specifically, when the Shannon entropy value is small for a normal subject, it is determined that the abnormality of the subject is due to a flaw in the bearing, and the Shannon entropy value is large for a normal subject. Sometimes, it is possible to isolate the abnormal state by determining that the abnormality of the subject is due to an unbalanced state.
ここで、シャノンエントロピーは、軸受の疵が大きくなるのに伴い徐々に値が小さくなる傾向にあるのに対し、リアプノフ指数は、正常な被検体と軸受に小さな疵のある被検体との差が大きく、軸受の疵の大小についての差は小さいという傾向が、実際の計測で確認された。
従って、シャノンエントロピーに比べリアプノフ指数に重みをおいて、被検体の異常の有無を判定することも有効と考えられる。
Here, the Shannon entropy tends to gradually decrease as the bearing wrinkles increase, whereas the Lyapunov exponent shows the difference between a normal subject and a subject with small wrinkles on the bearing. It was confirmed by actual measurement that the difference between the size of the bearing and the size of the bearing was small.
Therefore, it is considered effective to determine whether or not there is an abnormality in the subject by weighting the Lyapunov exponent compared to Shannon entropy.
軸受の疵の大きさについては、図６〜図９に示すように、疵のある部位、即ち軸受の外輪か内輪か転動体かにより、リアプノフ指数及びシャノンエントロピーの値に違いはあるものの、疵が大きくなるのに伴ってリアプノフ指数及びシャノンエントロピーの値が共に小さくなる。
また、軸受の仕様及び回転数から特徴周波数を算出しＦＦＴ解析をすること等の周知な方法により軸受の疵のある部位の特定は可能である。
As shown in FIGS. 6 to 9, the size of the bearing flange is different depending on the position of the flange, that is, whether the outer ring, the inner ring or the rolling element of the bearing has different Lyapunov exponents and Shannon entropy values. As L becomes larger, both the Lyapunov exponent and the Shannon entropy become smaller.
In addition, it is possible to specify a portion having a wrinkle of the bearing by a known method such as calculating a characteristic frequency from the specification and the rotational speed of the bearing and performing FFT analysis.
よって、診断対象となる回転機械が備える軸受の疵のある部位は特定できるので、軸受の疵のある部位が異なる回転機械ごとに、軸受の疵の大きさを判定するための基準となるリアプノフ指数及びシャノンエントロピーを記憶しておき、診断対象となる回転機械について算出したリアプノフ指数及びシャノンエントロピーを記憶している基準値と比べることによって、軸受の疵の大きさを検知することができる。
メモリ２５には、予め算出されたリアプノフ指数及びシャノンエントロピーの基準値が記憶されており、判定部２３は、診断対象の回転機械について軸受の疵のある部位を特定した上で、この基準値を基にして軸受にある疵の大きさを検知する。
Therefore, the bearing wrinkle part of the rotating machine to be diagnosed can be identified, so the Lyapunov index that serves as a reference for determining the size of the bearing wrinkle for each rotating machine with a different bearing flaw part In addition, the size of the bearing wrinkles can be detected by storing the Shannon entropy and comparing the Lyapunov exponent and the Shannon entropy calculated for the rotating machine to be diagnosed with the reference value stored.
The memory 25 stores Lyapunov exponents and Shannon entropy reference values calculated in advance, and the determination unit 23 specifies the parts having bearing wrinkles for the rotating machine to be diagnosed, and then uses these reference values. Based on this, the size of the wrinkles in the bearing is detected.
フラクタル次元については、図６〜図９に示すように、異常のある被検体についての値と正常な被検体についての値の相違が、リアプノフ指数及びシャノンエントロピーに比べて顕著ではない。従って、被検体に異常があるか否かを判定するための基準には、リアプノフ指数及びシャノンエントロピーを採用するほうが異常診断に適している。
また、異常診断装置１０によるリアプノフ指数及びシャノンエントロピーの算出はそれぞれ１秒程度で完了したが、フラクタル次元の算出には１時間程度の時間を要した。このことより、異常診断にフラクタル次元ではなく、リアプノフ指数及びシャノンエントロピーを用いることは、診断時間の短縮化の観点からも有効である。
異常診断装置１０においては、軸受の異常診断を行うにあたってフラクタル次元の算出を行わない。
Regarding the fractal dimension, as shown in FIGS. 6 to 9, the difference between the value for the abnormal subject and the value for the normal subject is not significant compared to the Lyapunov exponent and Shannon entropy. Therefore, it is more suitable for abnormality diagnosis to adopt the Lyapunov exponent and Shannon entropy as the standard for determining whether or not the subject has an abnormality.
The calculation of the Lyapunov exponent and the Shannon entropy by the abnormality diagnosis apparatus 10 was completed in about 1 second, but the calculation of the fractal dimension took about 1 hour. From this, it is effective from the viewpoint of shortening diagnosis time to use the Lyapunov exponent and Shannon entropy instead of the fractal dimension for abnormality diagnosis.
In the abnormality diagnosis apparatus 10, the fractal dimension is not calculated when the bearing abnormality diagnosis is performed.
以上、本発明の実施の形態を説明したが、本発明は、上記した形態に限定されるものでなく、要旨を逸脱しない条件の変更等は全て本発明の適用範囲である。
例えば、加速度センサの代わりにＡＥセンサや超音波センサを用いて軸受の振動を計測してリアプノフ指数及びシャノンエントロピーを算出することができる。また、データロガーを用いずに、情報処理手段が直接、軸受の振動を取得するようにしてもよい。
Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and all changes in conditions and the like that do not depart from the gist are within the scope of the present invention.
For example, the Lyapunov exponent and the Shannon entropy can be calculated by measuring bearing vibration using an AE sensor or an ultrasonic sensor instead of the acceleration sensor. Further, the information processing means may directly acquire the vibration of the bearing without using the data logger.
１０：異常診断装置、１１：加速度センサ、１２：ハウジング、１３：軸受、１４：回転軸、１５：内輪、１６：外輪、１７：転動体、１８：情報処理手段、１９：ディスプレイ、２０：受信部、２１：演算部、２２：データロガー、２３：判定部、２４：画像出力部、２５：メモリ、２６：回転機械 10: Abnormality diagnosis device, 11: Acceleration sensor, 12: Housing, 13: Bearing, 14: Rotating shaft, 15: Inner ring, 16: Outer ring, 17: Rolling body, 18: Information processing means, 19: Display, 20: Reception Part: 21: operation part, 22: data logger, 23: determination part, 24: image output part, 25: memory, 26: rotating machine
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