JP2013019741A - 機器の動作音異常診断装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】動作音検出部2と、機器動作分析部3と、動作区間区別部と、特徴抽出部32と、特徴記憶部33と、製品の量産中である機器の1サイクルにおける何れか一方の区間のスペクトル特性が、特徴記憶部に蓄積され製品の量産中である機器の1サイクルにおける何れか一方の区間に対応する区間の平均スペクトル特性の診断用スペクトル歪を算出し、当該診断用スペクトル歪が予め定められた基準スペクトル歪より大きい場合には、機器に異常があると判定する異常判定部34とを有する。
【選択図】図1
Description
このような第2の態様である機器の動作音異常診断装置によれば、機器の経時的な動作負荷による機器劣化が生じる前の正常時の特徴量を得ることができる。
式(1)は、Pth=Pmin+(Pmax−Pmin)αであり、Pthは加工時動作区間を識別のための閾値、Pminはフレームパワーの最小値、Pmaxはフレームパワーの最大値、αはパワー閾値係数である。
このような第3の態様である機器の動作音異常診断装置によれば、機器の動作区間を正確に切り出すことができる。
式(2)は、SDt={St−Sdt(F)}2であり、SDtは主帯域のスペクトル歪、Stは特徴記憶部に蓄積されている主帯域の平均スペクトル特性、Sdt(F)は製品の量産中である機器の1サイクルにおける主要帯域の平均スペクトル特性である。
式(3)は、SDnl={Sn1−Sdn1(F)}2であり、SDnlは一方の副帯域のスペクトル歪、Sn1は特徴記憶部に蓄積されている一方の副帯域の平均スペクトル特性、Sdn1(F)は製品の量産中である機器の1サイクルにおける一方の副帯域の平均スペクトル特性である。
式(4)は、SDn2={Sn2−Sdn2(F)}2であり、SDn2は他方の副帯域のスペクトル歪、Sn2は特徴記憶部に蓄積されている他方の副帯域の平均スペクトル特性、Sdn2(F)は製品の量産中である機器の1サイクルにおける他方の副帯域の平均スペクトル特性である。
式(5)は、SD=αSDt+β(SDnl+SDn2)であり、SDは全帯域のスペクトル歪であり、αとβは重み係数であり、α=1−βで、β=0の時、α=1である。
式(6)は、SDdi=ω1・SDdi1+ω2・SDdi2+・・・+ωn・SDdinであり、SDdiは統合診断用スペクトル歪、SDdi1は1台目の動作音検出部に基づく診断用スペクトル歪、SDdi2は2台目の動作音検出部に基づく診断用スペクトル歪、SDdinはn台目の動作音検出部に基づく診断用スペクトル歪であり、ω1、ω2、・・・、ωnは重み係数であり、ω1+ω2+・・・+ωn=1である。
式(7)は、SDth=ω1・SDth1+ω2・SDth2+・・・+ωn・SDthnであり、SDthは統合基準スペクトル歪、SDth1は1台目の動作音検出部に基づく基準スペクトル歪、SDth2は2台目の動作音検出部に基づく基準スペクトル歪、SDthnはn台目の動作音検出部に基づく基準スペクトル歪であり、ω1、ω2、・・・、ωnは重み係数であり、ω1+ω2+・・・+ωn=1である。
このような第5の態様である機器の動作音異常診断装置によれば、動作音検出部が1つのときよりも検出の精度を高めることができる。
このような第6の態様である機器の動作音異常診断装置によれば、動作音検出部が1つのときよりも検出の精度を高めることができる。
このような第7の態様である機器の動作音異常診断装置によれば、機器の異常を発見できると共に、機器の異常の兆候を発見することができるので、機械が故障する前に部品を交換したりねじ止めの不具合を見つけたりすることができる。
このような第8の態様である機器の動作音異常診断装置によれば、機器の異常を発見できると共に、機器の異常の兆候を発見することが可能になるので、機械が故障する前に部品を交換したりねじ止めの不具合を見つけたりすることができる。
本発明の機器の動作音異常診断装置は図1(A)に示すように、機器の動作音によって発生する振動を検出して音響信号に変換する動作音検出部2と、動作音検出部2で検出した動作音の音響信号に基づき製品の量産中である機器の動作状況を分析する機器動作分析部3とを備えている。ここで機器とは、例えば射出成形機、工作機械、産業用ロボット、金型等の周期的に動作する機械が該当する。
なお、式(2)〜(4)においては二乗しているが、これはスペクトル歪を求めるときの各式における両者の平均スペクトル特性の差が正の値になったり負の値になったりするからである。
例えば成形品を成形する射出成形機の場合には、基本的には図3に示すように、金型の閉動作S1、開動作S2及び射出動作S3の3回が動作区間となる。したがって、金型の閉動作S1及び開動作S2間が非動作区間P1、金型の開動作S2及び射出動作S3間が非動作区間P2となる。このような動作区間S1、S2、S3と非動作区間P1、P2における射出成形機には、当該射出成型機の動作音によって発生する振動を検出して音響信号に変換する動作音検出部2が設置されている。なお、射出成型機は正常動作においては、動作区間S1、S2、S3と非動作区間P1、P2とは明らかに異なる音響信号の波形となる。
したがって、動作音検出部が1つのときよりも検出の精度を高めることができる。
したがって、動作音検出部が1つのときよりも検出の精度を高めることができる。
2……動作音検出部
3……機器動作分析部
31、35……動作区間区別部
32……特徴抽出部
33……特徴記憶部
34、36……異常判定部
Claims (8)
- 機器の動作音によって発生する振動を検出して音響信号に変換する動作音検出部と、前記動作音検出部で検出した前記動作音の前記音響信号に基づき前記製品の量産中である前記機器の動作状況を分析する機器動作分析部とを備えた機器の動作音異常診断装置において、
前記機器動作分析部は、
前記音響信号からフレームパワーを算出し、前記製品の量産初期の予め定められた処理回数における前記機器の前記製品を処理するための1サイクルにおいて、前記フレームパワーの最大値と最小値とに基づき予め定められた計算式で演算処理して、前記機器の前記1サイクルにおける動作区間と非動作区間とを区別する閾値を求めておき、当該閾値に基づき前記製品を処理中である前記機器の前記1サイクルから得られた前記フレームパワーから前記動作区間と前記非動作区間とを区別する動作区間区別部と、
前記動作区間区別部で区別された前記動作区間及び前記非動作区間それぞれにおいて、前記音響信号の特徴として、当該音響信号のスペクトル特性の予め定められた検出回数の平均を演算処理して平均スペクトル特性を抽出する特徴抽出部と、
前記特徴抽出部で得られた前記動作区間及び前記非動作区間それぞれの前記平均スペクトル特性を蓄積する特徴記憶部と、
前記製品の前記処理が量産中である前記機器の前記1サイクルにおける前記何れか一方の区間の前記スペクトル特性と、前記特徴記憶部に蓄積され前記製品の量産中である前記機器の前記1サイクルにおける前記何れか一方の区間に対応する前記区間の前記平均スペクトル特性の診断用スペクトル歪を算出し、当該診断用スペクトル歪が予め定められた基準スペクトル歪より大きい場合には、前記機器に異常があると判定する異常判定部とを有することを特徴とする機器の動作音異常診断装置。 - 前記特徴抽出部における前記予め定められた検出回数は、製造開始時からの回数であることを特徴とする請求項1記載の機器の動作音異常診断装置。
- 前記動作区間区別部は、
前記音響信号から前記フレームパワーを算出するフレームパワー演算部と、
前記フレームパワー演算部で算出された前記フレームパワーに対して、前記計算式である下記式(1)で定義される演算処理を実行することにより前記閾値が得られる閾値設定部とを有することを特徴とする請求項1又は請求項2記載の機器の動作音異常診断装置。
Pth=Pmin+(Pmax−Pmin)α・・・(1)
但し、Pthは前記動作区間を識別のための前記閾値、Pminは前記フレームパワーの最小値、Pmaxは前記フレームパワーの最大値、αはパワー閾値係数である。 - 前記異常判定部の演算処理機能は、
前記製品の量産中である前記機器の前記1サイクルにおける前記動作区間及び前記非動作区間それぞれの前記平均スペクトル特性が3帯域に分割され、1つの帯域は前記機器の動作異常発生時に最も影響が現れやすい帯域となる主帯域、前記主帯域とは異なる2つの帯域はそれぞれ副帯域に設定され、
前記主帯域のスペクトル歪は下記式(2)で定義される演算処理を実行し、前記一方の副帯域のスペクトル歪は下記式(3)で定義される演算処理を実行し、前記他方の副帯域のスペクトル歪は下記式(4)で定義される演算処理を実行することでそれぞれ求められ、前記式(2)で求められた前記主帯域のスペクトル歪、前記式(3)で求められた前記一方の副帯域のスペクトル歪、及び前記式(4)で求められた前記他方の副帯域のスペクトル歪を下記式(5)に代入し、当該式(5)で定義される演算処理を実行することで求まる前記主帯域及び前記2つの副帯域を合わせた全帯域のスペクトル歪を前記診断用スペクトル歪とすることを特徴とする請求項1乃至請求項3のうち何れか1項に記載の機器の動作音異常診断装置。
SDt={St−Sdt(F)}2・・・(2)
但し、SDtは前記主帯域のスペクトル歪、Stは前記特徴記憶部に蓄積されている前記主帯域の平均スペクトル特性、Sdt(F)は前記製品の量産中である前記機器の前記1サイクルにおける前記主要帯域の平均スペクトル特性である。
SDnl={Sn1−Sdn1(F)}2・・・(3)
但し、SDnlは前記一方の副帯域のスペクトル歪、Sn1は前記特徴記憶部に蓄積されている前記一方の副帯域の平均スペクトル特性、Sdn1(F)は前記製品の量産中である前記機器の前記1サイクルにおける前記一方の副帯域の平均スペクトル特性である。
SDn2={Sn2−Sdn2(F)}2・・・(4)
但し、SDn2は前記他方の副帯域のスペクトル歪、Sn2は前記特徴記憶部に蓄積されている前記他方の副帯域の平均スペクトル特性、Sdn2(F)は前記製品の量産中である前記機器の前記1サイクルにおける前記他方の副帯域の平均スペクトル特性である。
SD=αSDt+β(SDnl+SDn2)・・・(5)
但し、SDは前記全帯域のスペクトル歪であり、αとβは重み係数であり、α=1−βで、β=0の時、α=1である。 - 前記動作音検出部が前記機器の同一動作音を検出できる複数箇所に設置されている場合には、
前記機器動作分析部は、前記複数の動作音検出部で検出したそれぞれの前記音響信号に基づき前記診断用スペクトル歪を算出後、前記異常判定部において前記複数の診断用スペクトル歪を下記式(6)で定義される演算処理を実行することで求まる統合診断用スペクトル歪が、前記複数の動作音検出部で検出したそれぞれの前記音響信号に基づく前記基準スペクトル歪を下記式(7)で定義される演算処理を実行することで求まる統合基準スペクトル歪より大きい場合には、前記機器に異常があると判定することを特徴とする請求項1乃至請求項4のうち何れか1項に記載の機器の動作音異常診断装置。
SDdi=ω1・SDdi1+ω2・SDdi2+・・・+ωn・SDdin・・・(6)
但し、SDdiは前記統合診断用スペクトル歪、SDdi1は1台目の前記動作音検出部に基づく前記診断用スペクトル歪、SDdi2は2台目の前記動作音検出部に基づく前記診断用スペクトル歪、SDdinはn台目の前記動作音検出部に基づく前記診断用スペクトル歪であり、ω1、ω2、・・・、ωnは重み係数であり、ω1+ω2+・・・+ωn=1である。
SDth=ω1・SDth1+ω2・SDth2+・・・+ωn・SDthn・・・(7)
但し、SDthは前記統合基準スペクトル歪、SDth1は1台目の前記動作音検出部に基づく前記基準スペクトル歪、SDth2は2台目の前記動作音検出部に基づく前記基準スペクトル歪、SDthnはn台目の前記動作音検出部に基づく前記基準スペクトル歪であり、ω1、ω2、・・・、ωnは重み係数であり、ω1+ω2+・・・+ωn=1である。 - 前記機器動作分析部の前記異常判定部は、前記複数の動作音検出部で検出したそれぞれの前記音響信号に基づき前記診断用スペクトル歪を算出後、前記各診断用スペクトル歪と、当該各診断用スペクトル歪それぞれに対応する前記基準スペクトル歪とを比較して何れの前記診断用スペクトル歪も前記対応する基準スペクトル歪より大きい場合には、前記機器に異常があると判定することを特徴とする請求項1乃至請求項4のうち何れか1項に記載の機器の動作音異常診断装置。
- 前記基準スペクトル歪は、前記動作区間及び前記非動作区間それぞれにおいて、前記製品の量産初期の前記動作区間区別部による前記予め定められた処理回数直後における製品の予め定められた処理回数の中で得られた複数のスペクトル特性の分散値であることを特徴とする請求項1乃至請求項6のうち何れか1項に記載の機器の動作音異常診断装置。
- 前記基準スペクトル歪は、前記機器が正常に動作するような値に設定されていることを特徴とする請求項1乃至請求項6のうち何れか1項に記載の機器の動作音異常診断装置。
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JPN6014032693; 伊藤憲三、他: '周期的な動作を伴う機械の異常診断システムに関する一検討' 全国大会講演論文集 第72回平成22年(1), 20100308, 1-359,1-360 * |
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