JP2014010139A - 動的設備の状態監視システムとその方法とそのプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】狭空間や剛性の低い環境下において駆動周波数の近い複数の機械設備が配置、駆動されている場合に、簡易な構成で処理を行いつつも、高精度かつ高効率な状態監視が可能な動的設備の状態監視システムを提供する。
【解決手段】ｎ個のセンサと、ｎ個の合成振動波形信号を得る周波数測定部と、ｎ個の合成振動波形信号を高速フーリエ変換処理してスペクトル信号を得る高速フーリエ変換処理部と、ｎ個の振動源の内、最も近接する振動源から発生する振動波成分のみを分離する波形分離処理部と、スペクトル信号を逆高速フーリエ変換処理して最も近接する振動源からの振動波形信号を得る逆高速フーリエ変換処理部と、正常時の振動波形信号と振動波形信号の差分を演算する残差算出部と、振動源が正常でないと判断する評価部とを有するものである。
【選択図】図１
【解決手段】ｎ個のセンサと、ｎ個の合成振動波形信号を得る周波数測定部と、ｎ個の合成振動波形信号を高速フーリエ変換処理してスペクトル信号を得る高速フーリエ変換処理部と、ｎ個の振動源の内、最も近接する振動源から発生する振動波成分のみを分離する波形分離処理部と、スペクトル信号を逆高速フーリエ変換処理して最も近接する振動源からの振動波形信号を得る逆高速フーリエ変換処理部と、正常時の振動波形信号と振動波形信号の差分を演算する残差算出部と、振動源が正常でないと判断する評価部とを有するものである。
【選択図】図１
Description
本発明は、複数の振動源から発生する合成振動波形を分離可能な動的設備の状態監視システムとその方法に係り、特に、振動波形の距離減衰による強度変化もしくは音響波形の指向性変化を利用して合成振動波形を分離することで、不具合を生じている動的設備の特定を可能とする動的設備の状態監視システムとその方法及びそのプログラムに関する。
回転電動機などの回転装置や歯車あるいは転がり軸受などを備えた動的設備においては、回転軸のミスアライメント、アンバランス又は軸受損傷、あるいは歯車部品における傷や摩耗によって正常時とは異なる振動が生じることが知られている。
このような振動は、電源周波数、回転軸の回転数、傷や摩耗の発生箇所によってその周波数や強度（振幅）が異なり、正常時に検知される振動周波数の特性とも異なるが、正常時に検知される振動周波数と混在して合成振動波形として測定されるため、異常に基づく振動波形のみを分離して分析しなければ発生している異常を検出することも困難であり、その内容を把握することも困難であった。
また、実際に生産工場や化学プラントあるいは発電所等のように複数の動的設備が同一のフロアに設置され、近接した駆動周波数にて駆動されている状態も一般的であり、それらの設備の状態監視を行うことも必要とされている。
このような状況下、従来、合成された波形から特定の波形を分離するための技術が開発されてきている。
このような振動は、電源周波数、回転軸の回転数、傷や摩耗の発生箇所によってその周波数や強度（振幅）が異なり、正常時に検知される振動周波数の特性とも異なるが、正常時に検知される振動周波数と混在して合成振動波形として測定されるため、異常に基づく振動波形のみを分離して分析しなければ発生している異常を検出することも困難であり、その内容を把握することも困難であった。
また、実際に生産工場や化学プラントあるいは発電所等のように複数の動的設備が同一のフロアに設置され、近接した駆動周波数にて駆動されている状態も一般的であり、それらの設備の状態監視を行うことも必要とされている。
このような状況下、従来、合成された波形から特定の波形を分離するための技術が開発されてきている。
例えば、特許文献１には、「波形分離プログラム及びその方法」という名称で、一方の基本波形すら判明していない複数合成波形が存在する場合にそれぞれの波形を波形分離することができる波形分離プログラムが開示されている。
この波形分離プログラムでは、一方の合成波形を任意倍して他方の合成波形との差分波形を求め、求めた差分波形のうち１つを基本波形として仮定しこの基本候補波形を任意倍して分離波形として仮定しこの分離候補波形と同様に求めたもう一つの分離候補波形とを合成し合成波形として仮定し合成候補波形と一方の合成波形とを比較して第１の誤差を求め、他方の合成波形とも比較して第２の誤差を求め、前記各手段を用いて複数の合成候補波形を求めて第１の誤差及び第２の誤差をさらに求め、その中で第１の誤差と第２の誤差との和が最小であり、合成候補波形を構成する基本候補波形の組み合せが同じである合成候補波形を特定し、その合成候補波形を構成する分離候補波形を出力するというものである。
この波形分離プログラムでは、一方の合成波形を任意倍して他方の合成波形との差分波形を求め、求めた差分波形のうち１つを基本波形として仮定しこの基本候補波形を任意倍して分離波形として仮定しこの分離候補波形と同様に求めたもう一つの分離候補波形とを合成し合成波形として仮定し合成候補波形と一方の合成波形とを比較して第１の誤差を求め、他方の合成波形とも比較して第２の誤差を求め、前記各手段を用いて複数の合成候補波形を求めて第１の誤差及び第２の誤差をさらに求め、その中で第１の誤差と第２の誤差との和が最小であり、合成候補波形を構成する基本候補波形の組み合せが同じである合成候補波形を特定し、その合成候補波形を構成する分離候補波形を出力するというものである。
また、特許文献２では、「雑音除去方法、雑音除去装置及びプログラム」という名称で楽音信号にパルシブなノイズを除去する技術が開示されている。この技術では、パルシブなノイズが含まれる一定時間分、パルシブなノイズが含まれない部分をシフトして合成波形を得るというものである。
しかしながら、特許文献１に開示された発明においては、時間領域における処理であり、合成候補波形の誤差の和を最小にするという原理で波形の分離を行っている。この手法では分離すべき周波数成分を完全に取除く事(０にする事)は不可能であるという課題があった。また、特許文献１に開示される発明では動的設備の正常時に発生する統計的にランダムな性質を持つ周波数成分を正確に再現または残す事は不可能であるため設備の状態監視を高精度で行う上で必要な情報を得ることは困難であるという課題があった。
また、特許文献２に開示された発明においては、異常に基づく振動波形を分離するというよりも削除してしまうので、重畳している正常な振動波形も削除されてしまい、精度の高い分離方法とは言えないという課題があった。
本発明は、このような従来の事情に対処してなされたものであり、狭空間や剛性の低い環境下において駆動周波数の近い複数の機械設備が配置、駆動されている場合に、簡易な構成で処理を行いつつも、高精度かつ高効率な状態監視が可能な動的設備の状態監視システムとその方法とそのプログラムを提供することを目的とする。
上記目的を達成するため、請求項１記載の発明に係る動的設備の状態監視システムにおいては、ｎ（ｎ：２以上の整数）個の振動源が存在する環境において、前記ｎ個の振動源から発生する合成振動波形を分離可能な動的設備の状態監視システムであって、前記ｎ個の振動源から発生する合成振動波を受信可能なｎ個のセンサと、前記ｎ個のセンサで受信された合成振動波をそれぞれ処理してｎ個の合成振動波形信号を得る周波数測定部と、前記周波数測定部で得られたｎ個の合成振動波形信号を高速フーリエ変換（以下、高速フーリエ変換をＦＦＴと呼ぶこともある）処理してスペクトル信号を得る高速フーリエ変換処理部と、前記高速フーリエ変換処理部で得られたｎ個のスペクトル信号に対して、スペクトル毎に強度の差分を取って、他のいずれのスペクトル信号に対しても差分が正となるスペクトルのスペクトル信号のみを残して、他のスペクトルのスペクトル信号については０として、前記ｎ個の振動源の内、最も近接する振動源から発生する振動波成分のみを分離する波形分離処理部と、前記波形分離処理部で分離されたスペクトル信号を逆高速フーリエ変換処理して最も近接する振動源からの振動波形信号を得る逆高速フーリエ変換処理部と、予め測定した前記最も近接する振動源からの正常時の振動波形信号と前記逆高速フーリエ変換処理部から得られた前記最も近接する振動源からの振動波形信号の差分を演算する残差算出部と、前記差分を所望のしきい値と比較して前記しきい値よりも乖離が大きい場合に前記最も近接する振動源が正常でないと判断する評価部と、を有することを特徴とする。
上記構成の動的設備の状態監視システムにおいては、波形分離処理部がスペクトル毎にｎ個のスペクトル信号とそのスペクトル信号自身以外のスペクトル信号との差分を取って、他のいずれのスペクトル信号に対しても差分が正となるスペクトルのスペクトル信号のみを残して、他のスペクトルのスペクトル信号については０とすることで、距離減衰したスペクトル信号を排除して、そのセンサからの合成振動波形信号の中から最も近接する振動源からの振動波形信号として抽出する作用を有する。また、残差出力部で最も近接する振動源の振動波形信号とその正常時の振動波形信号の差分を演算し、評価部はその差分と所望のしきい値を比較して乖離が大きい場合に、先の波形分離処理部で抽出された振動波形信号が正常ではないと評価し、もって最も近接する振動源が正常でないと評価するように作用する。
なお、ｎ個のセンサは必ずしもｎ個存在しなければならないというわけではなく、動的設備が定常状態で稼働されている場合では例えば１個のセンサをｎ個の振動源近傍にそれぞれ移動させて、すなわち、ｎ回受信に用いてもよい。すなわち、このｎ個のセンサは「のべ」ｎ個のセンサの意である。以下、本願において同様である。
上記構成の動的設備の状態監視システムにおいては、波形分離処理部がスペクトル毎にｎ個のスペクトル信号とそのスペクトル信号自身以外のスペクトル信号との差分を取って、他のいずれのスペクトル信号に対しても差分が正となるスペクトルのスペクトル信号のみを残して、他のスペクトルのスペクトル信号については０とすることで、距離減衰したスペクトル信号を排除して、そのセンサからの合成振動波形信号の中から最も近接する振動源からの振動波形信号として抽出する作用を有する。また、残差出力部で最も近接する振動源の振動波形信号とその正常時の振動波形信号の差分を演算し、評価部はその差分と所望のしきい値を比較して乖離が大きい場合に、先の波形分離処理部で抽出された振動波形信号が正常ではないと評価し、もって最も近接する振動源が正常でないと評価するように作用する。
なお、ｎ個のセンサは必ずしもｎ個存在しなければならないというわけではなく、動的設備が定常状態で稼働されている場合では例えば１個のセンサをｎ個の振動源近傍にそれぞれ移動させて、すなわち、ｎ回受信に用いてもよい。すなわち、このｎ個のセンサは「のべ」ｎ個のセンサの意である。以下、本願において同様である。
請求項２記載の発明に係る動的設備の状態監視システムは、請求項１記載の動的設備の状態監視システムにおいて、前記周波数測定部で得られたｎ個の合成振動波形信号をエンベロープ処理するエンベロープ処理部を備え、前記高速フーリエ変換処理部は、前記エンベロープ処理部で生成されるエンベロープ処理後合成振動波形信号を入力し、高速フーリエ変換処理してスペクトル信号を得ることを特徴とする。
上記構成の動的設備の状態監視システムにおいては、請求項１に記載の発明に作用に加えて、エンベロープ処理部が生の合成振動波形の絶対値をとり、これをローパスフィルタによって平滑化する作用を有する。従って、このエンベロープ処理部で生成されるエンベロープ処理後合成振動波形信号には細かい衝撃的な自由振動成分は存在せず、動的設備の回転軸のミスアライメント、アンバランス又は軸受損傷、あるいは歯車部品における傷や摩耗に伴う異常振動の周期にあわせて緩やかに変動する合成振動波形信号が生成されるという作用を有する。
上記構成の動的設備の状態監視システムにおいては、請求項１に記載の発明に作用に加えて、エンベロープ処理部が生の合成振動波形の絶対値をとり、これをローパスフィルタによって平滑化する作用を有する。従って、このエンベロープ処理部で生成されるエンベロープ処理後合成振動波形信号には細かい衝撃的な自由振動成分は存在せず、動的設備の回転軸のミスアライメント、アンバランス又は軸受損傷、あるいは歯車部品における傷や摩耗に伴う異常振動の周期にあわせて緩やかに変動する合成振動波形信号が生成されるという作用を有する。
請求項３記載の発明に係る動的設備の状態監視システムは、請求項１又は請求項２に記載の動的設備の状態監視システムにおいて、前記ｎ個の振動源から発生する合成振動波は合成音波であり、前記合成振動波を受信可能なｎ個のセンサに代えて、単一指向性を備えて方向をｎ回転換して前記ｎ個の振動源から発生する合成音波を測定可能なマイクロホンを備え、前記周波数測定部は、前記マイクロホンで受信された合成音波をそれぞれ処理してｎ個の合成振動波形信号としてｎ個の合成音波形信号を得ることを特徴とする。
上記構成の動的設備の状態監視システムにおいては、請求項１及び請求項２におけるｎ個のセンサに代えて、単一指向性を備えた１個のマイクロホンを用いて方向をｎ回転換させることで、この１個のマイクロホンがｎ個のセンサと同様にｎ個の合成音波形信号を受信するように作用する。その他の作用は、請求項１又は請求項２に記載の発明の作用と同様である。
上記構成の動的設備の状態監視システムにおいては、請求項１及び請求項２におけるｎ個のセンサに代えて、単一指向性を備えた１個のマイクロホンを用いて方向をｎ回転換させることで、この１個のマイクロホンがｎ個のセンサと同様にｎ個の合成音波形信号を受信するように作用する。その他の作用は、請求項１又は請求項２に記載の発明の作用と同様である。
請求項４記載の発明に係る動的設備の状態監視方法は、ｎ（ｎ：２以上の整数）個の振動源が存在する環境において、前記ｎ個の振動源から発生する合成振動波形を分離可能な動的設備の状態監視方法であって、前記ｎ個の振動源から発生する合成振動波をｎ個のセンサを用いて受信する受信工程と、前記受信工程で受信された合成振動波をそれぞれ処理してｎ個の合成振動波形信号を得る周波数測定工程と、前記周波数測定工程で得られたｎ個の合成振動波形信号を高速フーリエ変換処理してスペクトル信号を得る高速フーリエ変換処理工程と、前記高速フーリエ変換処理工程で得られたｎ個のスペクトル信号に対して、スペクトル毎に強度の差分を取って、他のいずれのスペクトル信号に対しても差分が正となるスペクトルのスペクトル信号のみを残して、他のスペクトルのスペクトル信号については０として、前記ｎ個の振動源の内、最も近接する振動源から発生する振動波成分のみを分離する波形分離処理工程と、前記波形分離処理工程で分離されたスペクトル信号を逆高速フーリエ変換処理して最も近接する振動源からの振動波形信号を得る逆高速フーリエ変換処理工程と、予め測定した前記最も近接する振動源からの正常時の振動波形信号と前記逆高速フーリエ変換処理工程で得られた前記最も近接する振動源からの振動波形信号の差分を演算する残差算出工程と、前記差分を所望のしきい値と比較して前記しきい値よりも乖離が大きい場合に前記最も近接する振動源が正常でないと判断する評価工程と、を有することを特徴とする。
上記構成の動的設備の状態監視方法においては、請求項１に記載される動的設備の状態監視システムを方法発明として捉えたものであり、その作用は請求項１記載の動的設備の状態監視システムと同様である。
上記構成の動的設備の状態監視方法においては、請求項１に記載される動的設備の状態監視システムを方法発明として捉えたものであり、その作用は請求項１記載の動的設備の状態監視システムと同様である。
請求項５記載の発明に係る動的設備の状態監視方法は、請求項４記載の動的設備の状態監視方法において、前記周波数測定工程で得られたｎ個の合成振動波形信号をエンベロープ処理するエンベロープ処理工程を備え、前記高速フーリエ変換処理工程は、前記エンベロープ処理工程で生成されるエンベロープ処理後合成振動波形信号を入力し、高速フーリエ変換処理してスペクトル信号を得ることを特徴とする。
上記構成の動的設備の状態監視方法においては、請求項２に記載される動的設備の状態監視システムを方法発明として捉えたものであり、その作用は請求項２記載の動的設備の状態監視システムと同様である。
上記構成の動的設備の状態監視方法においては、請求項２に記載される動的設備の状態監視システムを方法発明として捉えたものであり、その作用は請求項２記載の動的設備の状態監視システムと同様である。
請求項６記載の発明に係る動的設備の状態監視方法は、請求項４又は請求項５に記載の動的設備の状態監視方法において、前記ｎ個の振動源から発生する合成振動波は合成音波であり、前記受信工程は、前記ｎ個のセンサに代えて、単一指向性を備えて方向をｎ回転換して前記ｎ個の振動源から発生する合成音波をマイクロホンを用いて測定する受信工程であって、前記周波数測定工程は、前記マイクロホンで受信された合成音波をそれぞれ処理してｎ個の合成振動波形信号としてｎ個の合成音波形信号を得ることを特徴とする。
上記構成の動的設備の状態監視方法においては、請求項３に記載される動的設備の状態監視システムを方法発明として捉えたものであり、その作用は請求項３記載の動的設備の状態監視システムと同様である。
上記構成の動的設備の状態監視方法においては、請求項３に記載される動的設備の状態監視システムを方法発明として捉えたものであり、その作用は請求項３記載の動的設備の状態監視システムと同様である。
請求項７記載の発明に係る動的設備の状態監視プログラムは、コンピュータによって、ｎ個の振動源から発生する合成振動波形を分離するために実行される動的設備の状態監視プログラムであって、前記ｎ個の振動源から発生する合成振動波をｎ個のセンサを用いて受信する受信工程と、前記受信工程で受信された合成振動波をそれぞれ処理してｎ個の合成振動波形信号を得る周波数測定工程と、前記周波数測定工程で得られたｎ個の合成振動波形信号を高速フーリエ変換処理してスペクトル信号を得る高速フーリエ変換処理工程と、前記高速フーリエ変換処理工程で得られたｎ個のスペクトル信号に対して、スペクトル毎に強度の差分を取って、他のいずれのスペクトル信号に対しても差分が正となるスペクトルのスペクトル信号のみを残して、他のスペクトルのスペクトル信号については０として、前記ｎ個の振動源の内、最も近接する振動源から発生する振動波成分のみを分離する波形分離処理工程と、前記波形分離処理工程で分離されたスペクトル信号を逆高速フーリエ変換処理して最も近接する振動源からの振動波形信号を得る逆高速フーリエ変換処理工程と、予め測定した前記最も近接する振動源からの正常時の振動波形信号と前記逆高速フーリエ変換処理工程で得られた前記最も近接する振動源からの振動波形信号の差分を演算する残差算出工程と、前記差分を所望のしきい値と比較して前記しきい値よりも乖離が大きい場合に前記最も近接する振動源が正常でないと判断する評価工程と、を実行させることを特徴とする。
上記構成の動的設備の状態監視プログラムにおいては、請求項４に記載される動的設備の状態監視方法をプログラム発明として捉えたものであり、その作用は請求項４記載の動的設備の状態監視方法と同様である。
上記構成の動的設備の状態監視プログラムにおいては、請求項４に記載される動的設備の状態監視方法をプログラム発明として捉えたものであり、その作用は請求項４記載の動的設備の状態監視方法と同様である。
請求項８記載の発明に係る動的設備の状態監視プログラムは、前記周波数測定工程で得られたｎ個の合成振動波形信号をエンベロープ処理するエンベロープ処理工程を備え、前記高速フーリエ変換処理工程は、前記エンベロープ処理工程で生成されるエンベロープ処理後合成振動波形信号を入力し、高速フーリエ変換処理してスペクトル信号を得ることを特徴とする。
上記構成の動的設備の状態監視プログラムにおいては、請求項５に記載される動的設備の状態監視方法をプログラム発明として捉えたものであり、その作用は請求項５記載の動的設備の状態監視方法と同様である。
という作用を有する。
上記構成の動的設備の状態監視プログラムにおいては、請求項５に記載される動的設備の状態監視方法をプログラム発明として捉えたものであり、その作用は請求項５記載の動的設備の状態監視方法と同様である。
という作用を有する。
請求項９記載の発明に係る動的設備の状態監視プログラムは、前記ｎ個の振動源から発生する合成振動波は合成音波であり、前記受信工程は、前記ｎ個のセンサに代えて、単一指向性を備えて方向をｎ回転換して前記ｎ個の振動源から発生する合成音波をマイクロホンを用いて測定する受信工程であって、前記周波数測定工程は、前記マイクロホンで受信された合成音波をそれぞれ処理してｎ個の合成振動波形信号としてｎ個の合成音波形信号を得ることを特徴とする。
上記構成の動的設備の状態監視プログラムにおいては、請求項６に記載される動的設備の状態監視方法をプログラム発明として捉えたものであり、その作用は請求項６記載の動的設備の状態監視方法と同様である。
上記構成の動的設備の状態監視プログラムにおいては、請求項６に記載される動的設備の状態監視方法をプログラム発明として捉えたものであり、その作用は請求項６記載の動的設備の状態監視方法と同様である。
本発明の請求項１記載の動的設備の状態監視システムによれば、センサで受信され周波数測定部で得られた合成振動波形信号を高速フーリエ変換処理部でスペクトル信号に変換されるため、スペクトル毎に波形分離処理部でｎ個の振動源の合成振動波形信号から最も近接する振動源の振動波形信号を抽出することができる。従って、異常となっている振動源の特定が容易かつ高精度に可能である。
また、センサを振動源の数と同じｎ個設けることで、いずれの振動源から異常な振動が発生しているかどうかを検出することが可能であり、波形分離処理部はそのｎ個のセンサから受信されたｎ個の合成振動波形信号を前述のとおりスペクトル毎にそれぞれ比較して差分を取り、すべての差分が正となるスペクトルのスペクトル信号を残して、他のセンサから得られたそのスペクトルのスペクトル信号は０とすることで、振動源に最も近接したセンサで受信された振動波形のみを効率的かつ高精度に分離することができる。
従って、動的設備の状態監視を効率的かつ高精度に実施することができる。
さらには、動的設備の状態監視が効率的かつ高精度に実施できるようになれば、時間基準保全（Time Based Maintenance）に基づいたメンテナンス政策においてはメンテナンス間隔をより長くすることができるためメンテナンスコストの抑制や予備部品の在庫数を抑えることができるなどの長所がある。さらに、設備等の突発停止を未然に防ぐことができるため損傷を最小限に抑えることができる。
また、センサを振動源の数と同じｎ個設けることで、いずれの振動源から異常な振動が発生しているかどうかを検出することが可能であり、波形分離処理部はそのｎ個のセンサから受信されたｎ個の合成振動波形信号を前述のとおりスペクトル毎にそれぞれ比較して差分を取り、すべての差分が正となるスペクトルのスペクトル信号を残して、他のセンサから得られたそのスペクトルのスペクトル信号は０とすることで、振動源に最も近接したセンサで受信された振動波形のみを効率的かつ高精度に分離することができる。
従って、動的設備の状態監視を効率的かつ高精度に実施することができる。
さらには、動的設備の状態監視が効率的かつ高精度に実施できるようになれば、時間基準保全（Time Based Maintenance）に基づいたメンテナンス政策においてはメンテナンス間隔をより長くすることができるためメンテナンスコストの抑制や予備部品の在庫数を抑えることができるなどの長所がある。さらに、設備等の突発停止を未然に防ぐことができるため損傷を最小限に抑えることができる。
本発明の請求項２記載の動的設備の状態監視システムによれば、エンベロープ処理部を備えて合成振動波形を平滑化することができるので、ノイズを排除することができる。従って、合成振動波形に含まれる異常振動に伴う振動波形をより抽出し易くすることができる。
本発明の請求項３記載の動的設備の状態監視システムによれば、動的設備から生じる音を測定することでその状態監視を行うことが可能である。また、単一指向性のあるマイクロホンを用いて方向をｎ回転換することでセンサの数を減らすことが可能であり、より効率的に音波の測定を行うことができると同時にコストを低減することも可能である。
本発明の請求項４記載の動的設備の状態監視方法は請求項１に記載の動的設備の状態監視システムを方法発明として捉えた発明であるので、その効果は請求項１に記載の発明と同様である。
本発明の請求項５記載の動的設備の状態監視方法は請求項２に記載の動的設備の状態監視システムを方法発明として捉えた発明であるので、その効果は請求項２に記載の発明と同様である。
本発明の請求項６記載の動的設備の状態監視方法は請求項３に記載の動的設備の状態監視システムを方法発明として捉えた発明であるので、その効果は請求項３に記載の発明と同様である。
本発明の請求項７記載の動的設備の状態監視プログラムは請求項４に記載の動的設備の状態監視方法をソフトウェア発明として捉えた発明であるので、その効果は請求項４に記載の発明と同様である。
本発明の請求項８記載の動的設備の状態監視プログラムは請求項５に記載の動的設備の状態監視方法をソフトウェア発明として捉えた発明であるので、その効果は請求項５に記載の発明と同様である。
本発明の請求項９記載の動的設備の状態監視プログラムは請求項６に記載の動的設備の状態監視方法をソフトウェア発明として捉えた発明であるので、その効果は請求項６に記載の発明と同様である。
本発明の実施の形態に係る動的設備の状態監視システムについて、図１を用いて詳細に説明する。
図１は、本発明の実施の形態に係る動的設備の状態監視システムのシステム構成図であり、図２は本実施の形態に係る動的設備の状態監視システムにおける信号処理のフローチャートである。
図１は、本発明の実施の形態に係る動的設備の状態監視システムのシステム構成図であり、図２は本実施の形態に係る動的設備の状態監視システムにおける信号処理のフローチャートである。
図１に示すように、本発明の実施の形態に係る動的設備の状態監視システム１は、センサ２、振動周波数測定部３、エンベロープ処理部４、高速フーリエ変換処理部５、波形分離処理部６、逆高速フーリエ変換処理部７、残差算出部８、評価部９及び出力部１０と、測定信号や処理された信号、更には評価のためのしきい値を格納する合成振動波形データベース１１、スペクトルデータベース１２、分離波動波形データベース１３及び評価データベース１４を備えている。これらの構成要素からなる動的設備の状態監視システム１はセンサ２は複数設けられるものの演算処理としては複雑なものはなく、簡素に構成されるものである。
以下、これらのシステム構成について図１及び図２を参照しながら説明する。
以下、これらのシステム構成について図１及び図２を参照しながら説明する。
図１において、センサ２は複数設けられ、振動源である電動回転機等が複数設置されている動的設備の近傍に配置されて、複数の振動源からの合成振動波形を検知する（図２におけるステップＳ１）。振動周波数測定部３は、これら複数のセンサ２からの合成振動波を処理してセンサ２の数（この数を本実施の形態においてはｎ個とする）ほど合成振動波形信号１５を得る（図２におけるステップＳ１）。個々のセンサ２は振動源に対応させるため、その数は振動源の数に一致させておくことが望ましい。なぜなら、本手法は振動波形の距離減衰による強度変化を利用して合成波形を高精度に分離しているからである。各振動源の振動を近傍にてそれぞれ計測する必要があるため、各振動源の個数に対応したセンサ２の数が必要である。しかしながら、状態監視対象の動的設備が定常状態で稼動されている場合では、単一のセンサを各振動源の近傍に移動し計測時刻をずらすことも可能であり、同等の効果を得ることができる。すなわち、センサ２の数は「のべ数」でよいのである。なお、本実施の形態では動的設備に含まれる振動源もｎ個であるものとする。
なお、振動周波数測定部３で生成された合成振動波形信号１５は、振動周波数測定部３によって合成振動波形データベース１１に読み出し可能に格納される（図２におけるステップＳ１）。
なお、振動周波数測定部３で生成された合成振動波形信号１５は、振動周波数測定部３によって合成振動波形データベース１１に読み出し可能に格納される（図２におけるステップＳ１）。
振動周波数測定部３で生成されたセンサ２の数、すなわちｎ個の合成振動波形信号１５は、エンベロープ処理部４によって振動周波数測定部３から直接又は合成振動波形データベース１１から読み出されて入力され、平滑処理される（図２におけるステップＳ２）。
エンベロープ処理部４はいわゆるローパスフィルタを備えており、衝撃的な高周波成分を排除し、動的設備の回転軸のミスアライメントやアンバランスあるいは軸受損傷による異常振動、あるいは歯車部品における傷や摩耗に伴う異常振動の周期にあわせて緩やかに変動する合成振動波形信号を生成することが可能である。このエンベロープ処理部４は必ずしも必要ではないが、動的設備の状態監視システム１による異常の有無の評価の精度を向上させるためには設けておくことが望ましい。エンベロープ処理部４で生成されたエンベロープ処理後合成波動波形信号１６は、エンベロープ処理部４によって合成振動波形データベース１１に読み出し可能に格納される（図２におけるステップＳ２）。
エンベロープ処理部４で生成されたｎ個のエンベロープ処理後合成波動波形信号１６は、あるいはエンベロープ処理部４を備えていない場合は、振動周波数測定部３で生成されたｎ個の合成振動波形信号は、高速フーリエ変換処理部５によってそれぞれエンベロープ処理部４あるいは振動周波数測定部３から直接又は合成振動波形データベース１１から読み出され、高速フーリエ変換処理部５に入力される（図２におけるステップＳ３）。
エンベロープ処理部４はいわゆるローパスフィルタを備えており、衝撃的な高周波成分を排除し、動的設備の回転軸のミスアライメントやアンバランスあるいは軸受損傷による異常振動、あるいは歯車部品における傷や摩耗に伴う異常振動の周期にあわせて緩やかに変動する合成振動波形信号を生成することが可能である。このエンベロープ処理部４は必ずしも必要ではないが、動的設備の状態監視システム１による異常の有無の評価の精度を向上させるためには設けておくことが望ましい。エンベロープ処理部４で生成されたエンベロープ処理後合成波動波形信号１６は、エンベロープ処理部４によって合成振動波形データベース１１に読み出し可能に格納される（図２におけるステップＳ２）。
エンベロープ処理部４で生成されたｎ個のエンベロープ処理後合成波動波形信号１６は、あるいはエンベロープ処理部４を備えていない場合は、振動周波数測定部３で生成されたｎ個の合成振動波形信号は、高速フーリエ変換処理部５によってそれぞれエンベロープ処理部４あるいは振動周波数測定部３から直接又は合成振動波形データベース１１から読み出され、高速フーリエ変換処理部５に入力される（図２におけるステップＳ３）。
高速フーリエ変換処理部５では、ｎ個の合成振動波形信号を高速フーリエ変換処理してｎ個の合成振動波形スペクトル信号１７を生成する（図２におけるステップＳ３ａ）。さらに、高速フーリエ変換処理部５では、この合成振動波形スペクトル信号１７の実効値（二乗平均値）を演算して、合成振動波形パワースペクトル信号２４を得る（図２におけるステップＳ３ｂ）。この合成振動波形パワースペクトル信号２４は、スペクトル毎にその強度を信号として含んでいるため、複数の振動源のいずれかから発生する固有の振動数を備えた異常について解析する場合には適していると考えられる。この高速フーリエ変換処理部５で生成された合成振動波形スペクトル信号１７及び合成振動波形パワースペクトル信号２４は、高速フーリエ変換処理部５によってスペクトルデータベース１２に読み出し可能に格納される（図２におけるステップＳ３ａ，Ｓ３ｂ）。
なお、図２に示されるとおり、ステップＳ１からステップＳ３ａ，Ｓ３ｂまでを繰り返し実施して平均値を取り、ＳＮ比の向上を図ってもよい。
なお、図２に示されるとおり、ステップＳ１からステップＳ３ａ，Ｓ３ｂまでを繰り返し実施して平均値を取り、ＳＮ比の向上を図ってもよい。
波形分離処理部６は、高速フーリエ変換処理部５で生成されたｎ個の合成振動波形パワースペクトル信号２４のそれぞれと自身を除く他の（ｎ−１）個の合成振動波形パワースペクトル信号２４との間でスペクトル毎に強度の差分を取る（図２におけるステップＳ４）。従って、ｎ（ｎ−１）個の差分がスペクトル毎に得られるが、いずれの他のパワースペクトル信号に対しても正となるスペクトルのパワースペクトル信号の周波数を検出する。波形分離処理部６によってその周波数が検出されると、波形分離処理部６は、高速フーリエ変換処理部５から直接又はスペクトルデータベース１２から合成振動波形スペクトル信号１７を読み出して、その周波数に関するスペクトル信号は残し、他の周波数のスペクトル信号は０（ゼロ）とする処理を実行する。従って、この波形分離処理をゼロ処理とも呼んでいる。波形分離処理部６において、ゼロ処理の際に合成振動波形パワースペクトル信号２４を用いることで、差分を取った際の精度の向上を図ることができる。
この波形分離処理によって、ｎ個の合成振動波形スペクトル信号１７の中でそのスペクトルのスペクトル信号が最大のセンサ２で検知された合成振動波形信号のそのスペクトルにおけるスペクトル信号を残して、他のセンサ２における合成振動波形スペクトル信号１７では、そのスペクトルにおけるスペクトル信号を０とすることができる。すなわち、いずれのセンサ２で当該スペクトルに係る振動波形が検出されたかに関する情報を得ることが可能である。
しかも、例えばこのスペクトルの近傍に他の振動源から発生している振動波形に係るスペクトル信号が含まれている場合でも、その他の振動源に最も近接するセンサ２によって最も強い信号として検知されるため、この振動源から発生している合成振動波形スペクトル信号１７に対しては、前述のとおりその近傍のスペクトルにおけるスペクトル信号が０となるので、そのスペクトル近傍の他の振動源からのスペクトル信号が排除されることになる。
従って、そのセンサ２に最も近接する振動源からの振動波形のスペクトル信号として他の振動波形成分から分離することができるのである。本願では、このように分離された振動波形のスペクトル信号を分離振動波形スペクトル信号１８という。
このような処理をすべてのスペクトル帯域で実施することで、特定のセンサ２において示される特徴的なスペクトル信号で、そのセンサ２に最も近接する振動源からの固有の振動波形が検出されていることが理解できるのである。
この波形分離処理部６ではそれぞれのセンサ２で受信される合成振動波形から得られる合成振動波形スペクトル信号１７に対してそれぞれのセンサ２に最も近接する振動源からの固有の振動波形を検出することが可能である。
波形分離処理部６で処理された後の分離振動波形スペクトル信号１８は、波形分離処理部６によってスペクトルデータベース１２に読み出し可能に格納される（図２におけるステップＳ４）。
この波形分離処理によって、ｎ個の合成振動波形スペクトル信号１７の中でそのスペクトルのスペクトル信号が最大のセンサ２で検知された合成振動波形信号のそのスペクトルにおけるスペクトル信号を残して、他のセンサ２における合成振動波形スペクトル信号１７では、そのスペクトルにおけるスペクトル信号を０とすることができる。すなわち、いずれのセンサ２で当該スペクトルに係る振動波形が検出されたかに関する情報を得ることが可能である。
しかも、例えばこのスペクトルの近傍に他の振動源から発生している振動波形に係るスペクトル信号が含まれている場合でも、その他の振動源に最も近接するセンサ２によって最も強い信号として検知されるため、この振動源から発生している合成振動波形スペクトル信号１７に対しては、前述のとおりその近傍のスペクトルにおけるスペクトル信号が０となるので、そのスペクトル近傍の他の振動源からのスペクトル信号が排除されることになる。
従って、そのセンサ２に最も近接する振動源からの振動波形のスペクトル信号として他の振動波形成分から分離することができるのである。本願では、このように分離された振動波形のスペクトル信号を分離振動波形スペクトル信号１８という。
このような処理をすべてのスペクトル帯域で実施することで、特定のセンサ２において示される特徴的なスペクトル信号で、そのセンサ２に最も近接する振動源からの固有の振動波形が検出されていることが理解できるのである。
この波形分離処理部６ではそれぞれのセンサ２で受信される合成振動波形から得られる合成振動波形スペクトル信号１７に対してそれぞれのセンサ２に最も近接する振動源からの固有の振動波形を検出することが可能である。
波形分離処理部６で処理された後の分離振動波形スペクトル信号１８は、波形分離処理部６によってスペクトルデータベース１２に読み出し可能に格納される（図２におけるステップＳ４）。
逆高速フーリエ変換処理部７は、波形分離処理部６で最も近接する振動源からの振動波成分のみが分離されたスペクトル信号、すなわち分離振動波形スペクトル信号１８を入力して、これを逆高速フーリエ変換するものである。従って、この逆高速フーリエ変換処理部７では、それぞれのセンサ２から最も近接する振動源からの振動波形信号、すなわち分離振動波形信号１９を得ることができる（図２におけるステップＳ５）。
なお、分離振動波形スペクトル信号１８は、逆高速フーリエ変換処理部７によって波形分離処理部６から直接又はスペクトルデータベース１２から読み出されて、逆高速フーリエ変換処理部７によって処理される。
逆高速フーリエ変換処理部７で生成された分離振動波形信号１９は、逆高速フーリエ変換処理部７によって読み出し可能に分離波動波形データベース１３に格納される（図２におけるステップＳ５）。
なお、分離振動波形スペクトル信号１８は、逆高速フーリエ変換処理部７によって波形分離処理部６から直接又はスペクトルデータベース１２から読み出されて、逆高速フーリエ変換処理部７によって処理される。
逆高速フーリエ変換処理部７で生成された分離振動波形信号１９は、逆高速フーリエ変換処理部７によって読み出し可能に分離波動波形データベース１３に格納される（図２におけるステップＳ５）。
残差算出部８は、ｎ個のセンサ２のそれぞれに最も近接する振動源から検出された分離振動波形信号１９と、その振動源における正常時の波動波形信号、すなわち正常時振動波形信号２０との差分を演算するものである（図２におけるステップＳ６）。分離振動波形信号１９は、逆高速フーリエ変換処理部７から直接又は分離波動波形データベース１３から読み出して、また、正常時振動波形信号２０は予め分離波動波形データベース１３に格納されているため、これを読み出して差分を演算し、差分振動波形信号２１を生成する。これによって、もし正常時振動波形信号２０と分離振動波形信号１９に差が生じていれば、センサ２が最も近接する振動源において何らかの異常が生じている可能性があると考えられる。
残差算出部８で生成された差分振動波形信号２１は、残差算出部８によって読み出し可能に分離波動波形データベース１３に格納される（図２におけるステップＳ６）。
残差算出部８で生成された差分振動波形信号２１は、残差算出部８によって読み出し可能に分離波動波形データベース１３に格納される（図２におけるステップＳ６）。
評価部９は、残差算出部８で得られた差分振動波形信号２１に対して、予め評価データベース１４に格納しておいた差分信号しきい値２２を比較し、乖離が大きい場合にはその振動源に異常が生じていると評価するものである（図２におけるステップＳ７）。評価部９による評価結果２３としては、差分振動波形信号２１と差分信号しきい値２２の差と異常の有無が含まれ、この評価結果２３は評価部９によって読み出し可能に評価データベース１４に格納される（図２におけるステップＳ７）。
乖離が大きいか否かは、差分信号しきい値２２との差に依存するもので、差分振動波形信号２１が差分信号しきい値２２を超えて大きな場合には乖離が大きいと判断されるものである。差分信号しきい値２２の設定は監視対象となっている動的設備や異常の発生箇所やその種類、あるいは監視の目的の重要性等によって実施されるもので、その数値の大小は適宜決定されるとよい。
乖離が大きいか否かは、差分信号しきい値２２との差に依存するもので、差分振動波形信号２１が差分信号しきい値２２を超えて大きな場合には乖離が大きいと判断されるものである。差分信号しきい値２２の設定は監視対象となっている動的設備や異常の発生箇所やその種類、あるいは監視の目的の重要性等によって実施されるもので、その数値の大小は適宜決定されるとよい。
出力部１０は、これまで説明した振動周波数測定部３から評価部９までの動的設備の状態監視システム１の構成要素で処理された信号やその処理に用いられた信号や値、処理によって生成された信号を出力可能なものである（図２におけるステップＳ８）。具体的にはＣＲＴ、液晶、プラズマあるいは有機ＥＬなどによるディスプレイ装置やタブレット、あるいはプリンタ装置などの表示装置、さらには外部装置への伝送を行うためのトランスミッタなどの発信装置などが考えられる。もちろん、外部装置への伝送のための出力に対するインターフェースのようなものであってもよい。出力の際には、出力部１０は、図１に記載される動的設備の状態監視システム１の構成要素（センサ２、振動周波数測定部３〜評価部９）から直接読み出してもよいし、動的設備の状態監視システム１のそれぞれのデータベース（合成振動波形データベース１１、スペクトルデータベース１２、分離波動波形データベース１３、評価データベース１４）から読み出してもよい。
本実施の形態においては、動的設備を構成する振動源において発生する振動波を測定することでその振動源における異常の有無の評価を行う状態監視について説明したが、もちろん、この振動波には音波も含まれ、これまでの説明における振動波を音波として考えても成立する。その際には、ｎ個のセンサ２に代えて単一指向性を備えて方向をｎ回転換することで、ｎ個の振動源から発生する合成音波をｎ回測定可能なマイクロホンを備えてもよい。このようなマイクロホンとして具体的には、単一指向性を持つマイクロホンや単一指向性を持たせるためにパラボラ集音器を装着したマイクロホンが考えられる。このようなマイクロホンを使用する場合には、マイクロホンの方向を変えつつ音波の受信を行い、その波動伝播方向を推定することで状態監視を行うことが可能である。例えばｎ回方向を変えて測定した場合には、それぞれの方向毎に合成振動波形信号１５が得られ、最もその方向に近い振動源を検知するということになる。従って、精度を高めるためには単一指向性を持たせることが重要なのである。
単一指向性を備えたマイクロホンの方向を転換させながら音波を受信することで、複数のセンサを設置するよりも設置が容易で、しかもその構成が簡素となり、コストも低減可能である。しかも、方向転換によってある程度音波の伝播方向が予め理解されるため、少ない測定で効率的に合成振動波形信号１５を測定可能である。
さらに、振動周波数測定部３は音周波数測定部として成立し、測定される信号も合成振動波形信号１５は合成音波形信号、エンベロープ処理後合成波動波形信号１６はエンベロープ処理後合成音波形信号、合成振動波形スペクトル信号１７は合成音波形スペクトル信号、合成振動波形パワースペクトル信号２４は合成音波形パワースペクトル信号、分離振動波形スペクトル信号１８は分離音波形スペクトル信号、分離振動波形信号１９は分離音波形信号、正常時振動波形信号２０は正常時音波形信号、差分振動波形信号２１は差分音波形信号としても成立するのである。
単一指向性を備えたマイクロホンの方向を転換させながら音波を受信することで、複数のセンサを設置するよりも設置が容易で、しかもその構成が簡素となり、コストも低減可能である。しかも、方向転換によってある程度音波の伝播方向が予め理解されるため、少ない測定で効率的に合成振動波形信号１５を測定可能である。
さらに、振動周波数測定部３は音周波数測定部として成立し、測定される信号も合成振動波形信号１５は合成音波形信号、エンベロープ処理後合成波動波形信号１６はエンベロープ処理後合成音波形信号、合成振動波形スペクトル信号１７は合成音波形スペクトル信号、合成振動波形パワースペクトル信号２４は合成音波形パワースペクトル信号、分離振動波形スペクトル信号１８は分離音波形スペクトル信号、分離振動波形信号１９は分離音波形信号、正常時振動波形信号２０は正常時音波形信号、差分振動波形信号２１は差分音波形信号としても成立するのである。
さらに、本実施の形態においては、動的設備の状態監視システム１を図１を主として図２も用いて説明したが、他の実施の形態としては、動的設備の状態監視方法とその方法をコンピュータを実行するためのプログラムとして捉えた動的設備の状態監視プログラムがある。
これらの他の実施の形態の内容については図２に記載されるステップ（工程）の流れに示すとおりである。
すなわち、ステップＳ１からステップＳ８までのステップを実行することで動的設備の状態監視方法に関する実施の形態となり、さらに、これらの工程をコンピュータを用いて実行させることで動的設備の状態監視プログラムとなるのである。以下に具体的に説明するが、各工程における処理内容の説明については、既に動的設備の状態監視システム１の説明の際に実施明しているので省略する。
これらの他の実施の形態の内容については図２に記載されるステップ（工程）の流れに示すとおりである。
すなわち、ステップＳ１からステップＳ８までのステップを実行することで動的設備の状態監視方法に関する実施の形態となり、さらに、これらの工程をコンピュータを用いて実行させることで動的設備の状態監視プログラムとなるのである。以下に具体的に説明するが、各工程における処理内容の説明については、既に動的設備の状態監視システム１の説明の際に実施明しているので省略する。
具体的には、図２に示されるように合成振動波形測定としてのステップＳ１では、センサ２及び振動周波数測定部３というハードウェアを用いて、合成振動波形信号１５を得て合成振動波形データベース１１に読み出し可能に格納する。
ステップＳ２では、エンベロープ処理部４が、振動周波数測定部３から直接又は合成振動波形データベース１１から合成振動波形信号１５を読み出して、エンベロープ処理して、エンベロープ処理後合成波動波形信号１６を得て、同じく合成振動波形データベース１１に読み出し可能に格納する。但し、前述のとおりこのエンベロープ処理の工程は必ずしも必要ではないが、動的設備の状態監視方法又はそのプログラムによる異常の有無の評価の精度を向上させるためには設けておくことが望ましい。
ステップＳ３ａでは、高速フーリエ変換処理部５が、エンベロープ処理部４から直接又は合成振動波形データベース１１からエンベロープ処理後合成波動波形信号１６を読み出して、高速フーリエ変換処理して、合成振動波形スペクトル信号１７を得て、スペクトルデータベース１２に読み出し可能に格納する。
ステップＳ３ｂでは、高速フーリエ変換処理部５が、合成振動波形スペクトル信号１７の実効値（二乗平均値）を演算して、合成振動波形パワースペクトル信号２４を得て、スペクトルデータベース１２に読み出し可能に格納する。
前述のとおり、ステップＳ１からステップＳ３を所望の回数繰り返し実施して平均値を取り、ＳＮ比の向上を図るとよい。
ステップＳ３ｂでは、高速フーリエ変換処理部５が、合成振動波形スペクトル信号１７の実効値（二乗平均値）を演算して、合成振動波形パワースペクトル信号２４を得て、スペクトルデータベース１２に読み出し可能に格納する。
前述のとおり、ステップＳ１からステップＳ３を所望の回数繰り返し実施して平均値を取り、ＳＮ比の向上を図るとよい。
ステップＳ４では、波形分離処理部６が、高速フーリエ変換処理部５から直接又はスペクトルデータベース１２から合成振動波形パワースペクトル信号２４を読み出してゼロ処理を行う周波数と残す周波数を解析する。その後、波形分離処理部６は、合成振動波形スペクトル信号１７を読み出して、先のゼロ処理を行う周波数についてはゼロ処理を行う波形分離処理して、分離振動波形スペクトル信号１８を得て、スペクトルデータベース１２に読み出し可能に格納する。
ステップＳ５では、逆高速フーリエ変換処理部７が、波形分離処理部６から直接又はスペクトルデータベース１２から分離振動波形スペクトル信号１８を読み出して、逆高速フーリエ変換処理して、分離振動波形信号１９を得て、分離波動波形データベース１３に読み出し可能に格納する。
ステップＳ６では、残差算出部８が、逆高速フーリエ変換処理部７から直接又は分離波動波形データベース１３から分離振動波形信号１９を読み出して、さらに、分離波動波形データベース１３から正常時振動波形信号２０を読み出して、差分を演算して、差分振動波形信号２１を得て、分離波動波形データベース１３に読み出し可能に格納する。
ステップＳ７では、評価部９が、残差算出部８から直接又は分離波動波形データベース１３から差分振動波形信号２１を読み出して、さらに評価データベース１４から差分信号しきい値２２を読み出して、これらを比較して、差分振動波形信号２１が差分信号しきい値２２を超えていれば、センサ２で測定された最も近接する動的設備の振動源に異常が発生していると評価し、超えていなければ異常が発生していないと評価する異常の有無に関する評価結果２３を評価データベース１４に読み出し可能に格納する。
ステップＳ８では、出力部１０が、動的設備の状態監視システム１の構成要素あるいは動的設備の状態監視システム１のデータベースからそれぞれ出力したいと考えられる信号や値、あるいは評価結果を読み出して出力するものである。
以上説明したとおり、本実施の形態に係る動的設備の状態監視システムあるいはその方法、プログラムにおいては、簡素な構成を備えつつ、動的設備における振動源に最も近接したセンサで受信された振動波形のみを効率的かつ高精度に分離することができる。また、そのことによって、狭空間や剛性の低い環境下において駆動周波数の近い複数の動的設備が配置、駆動されている場合に、それらの動的設備の状態監視を効率的かつ高精度に実施することができる。さらに、エンベロープ処理を行うことで、合成振動波形を平滑化することができ、ノイズを排除することができる。従って、合成振動波形に含まれる異常振動に伴う振動波形をより抽出し易くすることができ、状態監視の制度をさらに高めることができる。
本発明の実施例に係る動的設備の状態監視システム１について、図３乃至図１０を参照しながら説明する。
図３は本発明の実施例の動的設備の状態監視システムを用いて行った試験における監視対象の動的設備の構成とセンサの配置を示す写真である。図３において、動的設備は図には示されない電源とその電源で駆動される電動機に接続される主軸３０と、この主軸３０にはローター３４と主軸側ギア３２が設けられており、この主軸側ギア３２に噛合する従動軸側ギア３３が従動軸３１に設けられている。
このローター３４には負荷錘によるアンバランス及び従動軸側ギア３３には１ヶ所（歯車２枚分）の局所摩耗を発生させるように人為的な不具合を形成させている。
また、主軸３０には主軸側センサ３５が設置され、従動軸３１には従動軸側センサ３６が設置されて、それぞれ振動波形を受信している。
このように構成される動的設備では、電動機の周波数は６０Ｈｚ、主軸３０の回転数Ｎは５００（ｒｐｍ）であるので、主軸３０の回転周波数ｆ１はｆ１＝Ｎ／６０＝５００／６０で約８．３３Ｈｚとなり、その高調波として、２次成分は１６．８８Ｈｚ、３次成分は２４．９３Ｈｚ、４次成分は３３．２４Ｈｚとなる。また、主軸側ギア３２の歯数Ｚ１は４０であり、従動軸側ギア３３の歯数Ｚ２は４３であるので、従動軸３１の回転周波数ｆ２は、ｆ２＝ｆ１・Ｚ１／Ｚ２＝約７．７５Ｈｚとなり、その高調波として、２次成分は１５．４４Ｈｚ、３次成分は２３．１９Ｈｚ、４次成分は３０．６４Ｈｚとなる。従って、前述のような人為的な不具合からこれらの周波数において異常成分が含まれることになるのである。
なお、本実施例では、振動のサンプリング周波数は５ｋＨｚであり、カットオフ周波数は４００Ｈｚとしている。
この図３では示されていないが、主軸側センサ３５と従動軸側センサ３６で受信された振動波形は、先に説明した実施の形態に係る動的設備の状態監視システム１と同様な構成を備えて主軸３０に関連して発生する振動波形と従動軸３１に関連して発生する振動波形として分析処理が可能となっている。従って、本実施例においても既に実施の形態において説明した構成要素については同一の符号を用いて説明し、その構成に関する説明については省略する。但し、本実施例では主軸側センサ３５と従動軸側センサ３６の２つのセンサを用いて振動波形を受信することから主軸側で受信した振動波形と従動軸側で受信した振動波形を区別するため、それぞれに関係する信号では主軸側ではａ、従動軸側ではｂという従属文字を付すこととする。
本実施例では、主軸３０側のローター３４には人工的にアンバランスを施しており、従動軸３１側の従動軸側ギア３３には人工的に局所摩耗を施して、それぞれの軸上に異常の状態を模している。
このローター３４には負荷錘によるアンバランス及び従動軸側ギア３３には１ヶ所（歯車２枚分）の局所摩耗を発生させるように人為的な不具合を形成させている。
また、主軸３０には主軸側センサ３５が設置され、従動軸３１には従動軸側センサ３６が設置されて、それぞれ振動波形を受信している。
このように構成される動的設備では、電動機の周波数は６０Ｈｚ、主軸３０の回転数Ｎは５００（ｒｐｍ）であるので、主軸３０の回転周波数ｆ１はｆ１＝Ｎ／６０＝５００／６０で約８．３３Ｈｚとなり、その高調波として、２次成分は１６．８８Ｈｚ、３次成分は２４．９３Ｈｚ、４次成分は３３．２４Ｈｚとなる。また、主軸側ギア３２の歯数Ｚ１は４０であり、従動軸側ギア３３の歯数Ｚ２は４３であるので、従動軸３１の回転周波数ｆ２は、ｆ２＝ｆ１・Ｚ１／Ｚ２＝約７．７５Ｈｚとなり、その高調波として、２次成分は１５．４４Ｈｚ、３次成分は２３．１９Ｈｚ、４次成分は３０．６４Ｈｚとなる。従って、前述のような人為的な不具合からこれらの周波数において異常成分が含まれることになるのである。
なお、本実施例では、振動のサンプリング周波数は５ｋＨｚであり、カットオフ周波数は４００Ｈｚとしている。
この図３では示されていないが、主軸側センサ３５と従動軸側センサ３６で受信された振動波形は、先に説明した実施の形態に係る動的設備の状態監視システム１と同様な構成を備えて主軸３０に関連して発生する振動波形と従動軸３１に関連して発生する振動波形として分析処理が可能となっている。従って、本実施例においても既に実施の形態において説明した構成要素については同一の符号を用いて説明し、その構成に関する説明については省略する。但し、本実施例では主軸側センサ３５と従動軸側センサ３６の２つのセンサを用いて振動波形を受信することから主軸側で受信した振動波形と従動軸側で受信した振動波形を区別するため、それぞれに関係する信号では主軸側ではａ、従動軸側ではｂという従属文字を付すこととする。
本実施例では、主軸３０側のローター３４には人工的にアンバランスを施しており、従動軸３１側の従動軸側ギア３３には人工的に局所摩耗を施して、それぞれの軸上に異常の状態を模している。
本実施例では、今回の動的設備の状態監視システム１が実際に動的設備の状態監視を精度よく実施できるかどうかを図３に示す構成によって試験したので、これについて説明する。
図４の（ａ）は実施例における主軸側センサ３５及び振動周波数測定部３で測定された合成振動波形信号１５ａを示すグラフであり、（ｂ）は従動軸側センサ３６及び振動周波数測定部３で測定された合成振動波形信号１５ｂを示すグラフである。いずれのグラフも横軸は時間（ｓ：秒）であり、縦軸は強度（単位はＶ（ボルト））である。なお、この強度のボルトは振動周波数測定部３の出力を示すものである。
この図４に示されるグラフでは主軸側センサ３５では、主電源の６０Ｈｚに関係する振動波形や主軸側ギア３２の関係する振動波形等の正常なものはもちろんのこと、ローター３４のアンバランスに基づく異常な振動波形に加えて従動軸側ギア３３の局所摩耗に伴う異常な振動波形等が重畳して受信される。
一方、従動軸側センサ３６でも、主電源の６０Ｈｚに関係する振動波形はもちろんのこと、従動軸側ギア３３の局所摩耗に伴う異常な振動波形に加えて、ローター３４のアンバランスに基づく異常な振動波形に関するものも重畳して受信される。
しかしながら、これら（ａ），（ｂ）のグラフを見ても、いずれの振動波形がいずれの正常、あるいは異常な構成から発生するものであるかを判別するのは困難であるので、今回の実施の形態に係る動的設備の状態監視システム１を用いてその効果について試験を行ったのである。
図４（ａ），（ｂ）として示される合成振動波形信号１５ａ，１５ｂは、先に実施の形態を示して説明したとおり、エンベロープ処理部４でエンベロープ処理して、それぞれ図示しないエンベロープ処理後合成波動波形信号１６ａ，１６ｂとして生成され、これらをそれぞれ高速フーリエ変換処理部５で高速フーリエ変換処理して、合成振動波形スペクトル信号１７ａ，１７ｂを生成した。
本実施例ではエンベロープ処理を実施しているが、エンベロープ処理を行わなくとも十分な精度が得られるようであれば、既に述べているが特にこのエンベロープ処理を行わなくともよい。
図４の（ａ）は実施例における主軸側センサ３５及び振動周波数測定部３で測定された合成振動波形信号１５ａを示すグラフであり、（ｂ）は従動軸側センサ３６及び振動周波数測定部３で測定された合成振動波形信号１５ｂを示すグラフである。いずれのグラフも横軸は時間（ｓ：秒）であり、縦軸は強度（単位はＶ（ボルト））である。なお、この強度のボルトは振動周波数測定部３の出力を示すものである。
この図４に示されるグラフでは主軸側センサ３５では、主電源の６０Ｈｚに関係する振動波形や主軸側ギア３２の関係する振動波形等の正常なものはもちろんのこと、ローター３４のアンバランスに基づく異常な振動波形に加えて従動軸側ギア３３の局所摩耗に伴う異常な振動波形等が重畳して受信される。
一方、従動軸側センサ３６でも、主電源の６０Ｈｚに関係する振動波形はもちろんのこと、従動軸側ギア３３の局所摩耗に伴う異常な振動波形に加えて、ローター３４のアンバランスに基づく異常な振動波形に関するものも重畳して受信される。
しかしながら、これら（ａ），（ｂ）のグラフを見ても、いずれの振動波形がいずれの正常、あるいは異常な構成から発生するものであるかを判別するのは困難であるので、今回の実施の形態に係る動的設備の状態監視システム１を用いてその効果について試験を行ったのである。
図４（ａ），（ｂ）として示される合成振動波形信号１５ａ，１５ｂは、先に実施の形態を示して説明したとおり、エンベロープ処理部４でエンベロープ処理して、それぞれ図示しないエンベロープ処理後合成波動波形信号１６ａ，１６ｂとして生成され、これらをそれぞれ高速フーリエ変換処理部５で高速フーリエ変換処理して、合成振動波形スペクトル信号１７ａ，１７ｂを生成した。
本実施例ではエンベロープ処理を実施しているが、エンベロープ処理を行わなくとも十分な精度が得られるようであれば、既に述べているが特にこのエンベロープ処理を行わなくともよい。
図５は、（ａ）は実施例における主軸側センサ３５及び振動周波数測定部３で測定された合成振動波形信号１５ａを高速フーリエ変換処理部５によって高速フーリエ変換処理した合成振動波形スペクトル信号１７ａを示すグラフであり、（ｂ）は実施例における従動軸側センサ３６及び振動周波数測定部３で測定された合成振動波形信号１５ｂを高速フーリエ変換処理部５によって高速フーリエ変換処理した合成振動波形スペクトル信号１７ｂを示すグラフである。（ｃ）は（ａ）に示す合成振動波形スペクトル信号１７ａの周波数の０から７０Ｈｚの範囲（四角形で囲んで示す箇所）を抽出したグラフであり、（ｄ）は（ｂ）に示す合成振動波形スペクトル信号１７ｂの周波数の０から７０Ｈｚの範囲（四角形で囲んで示す箇所）を抽出したグラフである。いずれも横軸は周波数（Ｈｚ）であり、縦軸は強度を示すＦＦＴ値（単位はＶ（ボルト））である。
このように低周波数の部分を抽出して示したり、この部分の信号を処理するのは、本願発明が構造上の異常に対する状態監視を目的とするものであることによるものである。従って、本実施例においても、実際にローターのアンバランスやギアの局所摩耗という機械的な異常に基づく振動を人工的に発生させているのである。図５（ａ）〜（ｄ）において、６０Ｈｚの周波数にピークが生じているのは駆動電源の周波数であるためである。
このように低周波数の部分を抽出して示したり、この部分の信号を処理するのは、本願発明が構造上の異常に対する状態監視を目的とするものであることによるものである。従って、本実施例においても、実際にローターのアンバランスやギアの局所摩耗という機械的な異常に基づく振動を人工的に発生させているのである。図５（ａ）〜（ｄ）において、６０Ｈｚの周波数にピークが生じているのは駆動電源の周波数であるためである。
このように示される合成振動波形スペクトル信号１７ａに対して、波形分離処理部６によるゼロ処理を実行した分離振動波形スペクトル信号１８ａをゼロ処理された信号も併せて示すのが図６であり、合成振動波形スペクトル信号１７ｂに対する分離振動波形スペクトル信号１８ｂについて同様に示したのが図７である。図６，７のいずれも横軸は周波数（Ｈｚ）であり、縦軸は強度を示すＦＦＴ値（単位はＶ（ボルト））である。
図６では符号Ｘ、図７では符号Ｙで示す部分がゼロ処理を行った箇所であり、それぞれの図においてその波形分離処理を行った周波数、すなわち残った周波数を実線で示し、他の箇所、すなわちゼロ処理を行った箇所は点線で示している。具体的には、図６において、従動軸３１において発生する振動波形が受信される場合、主軸側センサ３５よりも従動軸側センサ３６において高いので、主軸側センサ３５では従動軸３１で発生する振動波形に関する信号がゼロ処理される。すなわち、周波数で言えば、高調波も含めて符号Ｘで示される７．７５Ｈｚ，１５．４４Ｈｚ，２３．１９Ｈｚ，３０．６４Ｈｚである。
図７では同様に、符号Ｙで示される周波数８．３３Ｈｚ，１６．８８Ｈｚ，２４．９３Ｈｚ，３３．２４Ｈｚである。なお、６０Ｈｚは図６，７共にゼロ処理しているが、これは電源周波数であることが明らかであるためである。
図６では符号Ｘ、図７では符号Ｙで示す部分がゼロ処理を行った箇所であり、それぞれの図においてその波形分離処理を行った周波数、すなわち残った周波数を実線で示し、他の箇所、すなわちゼロ処理を行った箇所は点線で示している。具体的には、図６において、従動軸３１において発生する振動波形が受信される場合、主軸側センサ３５よりも従動軸側センサ３６において高いので、主軸側センサ３５では従動軸３１で発生する振動波形に関する信号がゼロ処理される。すなわち、周波数で言えば、高調波も含めて符号Ｘで示される７．７５Ｈｚ，１５．４４Ｈｚ，２３．１９Ｈｚ，３０．６４Ｈｚである。
図７では同様に、符号Ｙで示される周波数８．３３Ｈｚ，１６．８８Ｈｚ，２４．９３Ｈｚ，３３．２４Ｈｚである。なお、６０Ｈｚは図６，７共にゼロ処理しているが、これは電源周波数であることが明らかであるためである。
図８は、実施例における主軸３０側の合成振動波形信号と分離振動波形スペクトル信号を逆高速フーリエ変換処理した後の分離振動波形信号とを比較して示すグラフである。図８の横軸は時間（ｓ：秒）であり、縦軸は強度（単位はＶ（ボルト））である。また、実線で示す部分が合成振動波形信号であり、点線で示す部分が分離振動波形スペクトル信号を逆高速フーリエ変換処理した後の分離振動波形信号である。
図８において、実線で示される主軸側センサ３５において受信される合成振動波形信号１５ａには従動軸３１で発生している動的設備の異常に基づく振動波形も含まれているものの、点線で示される波形分離処理部６によってゼロ処理された分離振動波形スペクトル信号１８ａでは、従動軸３１で発生している動的設備の異常に基づく振動波形が排除されている。従って、主軸３０で発生している振動波形のみが残ることになり、主軸３０近傍で発生している異常を検知することができる。
図８において、実線で示される主軸側センサ３５において受信される合成振動波形信号１５ａには従動軸３１で発生している動的設備の異常に基づく振動波形も含まれているものの、点線で示される波形分離処理部６によってゼロ処理された分離振動波形スペクトル信号１８ａでは、従動軸３１で発生している動的設備の異常に基づく振動波形が排除されている。従って、主軸３０で発生している振動波形のみが残ることになり、主軸３０近傍で発生している異常を検知することができる。
図９は（ａ）は図８で示した主軸側の合成振動波形信号と分離振動波形スペクトル信号を逆高速フーリエ変換処理した後の分離振動波形信号との差分をとった差分振動波形信号を示すグラフであり、（ｂ）は同様に従動軸側の合成振動波形信号と分離振動波形スペクトル信号を逆高速フーリエ変換処理した後の分離振動波形信号との差分をとった差分振動波形信号を示すグラフである。
図９（ａ）では、主軸３０側の合成振動波形信号１５ａと波形分離処理部６によってゼロ処理した後の主軸側センサ３５の分離振動波形信号１９ａ（図示せず）の差分を取って差分振動波形信号を求めているので、従動軸３１側の異常残差成分のみが現れている。その理由は、分離振動波形信号１９ａでは従動軸３１側の異常成分のみが削除され、主軸３０側の異常成分のみが乗っているため、主軸３０側と従動軸３１側の両方が重畳している合成振動波形信号１５ａとの差分を取ると、相手方の従動軸３１側の異常残差成分のみが現れるのである。（ｂ）も同様に、従動軸３１側の合成振動波形信号１５ｂと分離振動波形信号１９ｂ（図示せず）の差分を取っているので、主軸３０側の異常残差成分のみが現れている。
本実施例では、差分の対象として、異常が発生しているときの合成振動波形信号１５ａ，１５ｂを選択しているので、主軸側センサ３５では従動軸３１側の異常残差成分が現れ、従動軸側センサ３６では主軸３０側の異常残差成分が現れているが、これを実施の形態で説明したように、正常時振動波形信号２０ａ，２０ｂ（図示せず）を選択するならば、いずれの異常成分も重畳していないので、今度は最も近接する動的設備の構成要素からの異常残差成分、すなわち、差分振動波形信号２１ａ，２１ｂ（図示せず）を検出することが可能である。
いずれにしても残差が検出されることから、異常振動波形に関する情報が得られ、それらの強度に対して実施の形態で説明した差分信号しきい値２２ａ，２２ｂ（図示せず）を用いることで、異常の有無や程度を評価することが可能である。その評価結果として評価結果２３を得て出力することができるのである。
図９（ａ）では、主軸３０側の合成振動波形信号１５ａと波形分離処理部６によってゼロ処理した後の主軸側センサ３５の分離振動波形信号１９ａ（図示せず）の差分を取って差分振動波形信号を求めているので、従動軸３１側の異常残差成分のみが現れている。その理由は、分離振動波形信号１９ａでは従動軸３１側の異常成分のみが削除され、主軸３０側の異常成分のみが乗っているため、主軸３０側と従動軸３１側の両方が重畳している合成振動波形信号１５ａとの差分を取ると、相手方の従動軸３１側の異常残差成分のみが現れるのである。（ｂ）も同様に、従動軸３１側の合成振動波形信号１５ｂと分離振動波形信号１９ｂ（図示せず）の差分を取っているので、主軸３０側の異常残差成分のみが現れている。
本実施例では、差分の対象として、異常が発生しているときの合成振動波形信号１５ａ，１５ｂを選択しているので、主軸側センサ３５では従動軸３１側の異常残差成分が現れ、従動軸側センサ３６では主軸３０側の異常残差成分が現れているが、これを実施の形態で説明したように、正常時振動波形信号２０ａ，２０ｂ（図示せず）を選択するならば、いずれの異常成分も重畳していないので、今度は最も近接する動的設備の構成要素からの異常残差成分、すなわち、差分振動波形信号２１ａ，２１ｂ（図示せず）を検出することが可能である。
いずれにしても残差が検出されることから、異常振動波形に関する情報が得られ、それらの強度に対して実施の形態で説明した差分信号しきい値２２ａ，２２ｂ（図示せず）を用いることで、異常の有無や程度を評価することが可能である。その評価結果として評価結果２３を得て出力することができるのである。
図１０（ａ），（ｂ）はそれぞれ図９（ａ），（ｂ）に示される差分振動波形信号を、再度高速フーリエ変換してパワースペクトル表示したグラフである。図１０（ａ）によれば、主軸側センサ３５からの出力として従動軸３１側の振動波形成分である７．７５Ｈｚ，１５．４４Ｈｚ，２３．１９Ｈｚ，３０．６４Ｈｚが検出されていることが理解できる。また、（ｂ）では従動軸側センサ３６からの出力として主軸３０側の振動波形成分である８．３３Ｈｚ，１６．８８Ｈｚ，２４．９３Ｈｚ，３３．２４Ｈｚが検出されていることが理解できる。すなわち、近接する周波数が混在している環境でも極めて精度高く分離できていることが理解できるのである。
これらの評価やその出力については既に図９（ａ），（ｂ）を参照しながら説明したとおりである。
なお、本実施例では得られた信号やしきい値などについては特にデータベースに読み出し可能に格納したり、データベースから読み出したりする操作については説明は省略しているが、実際には実施の形態で説明したとおりに実施するものである。
これらの評価やその出力については既に図９（ａ），（ｂ）を参照しながら説明したとおりである。
なお、本実施例では得られた信号やしきい値などについては特にデータベースに読み出し可能に格納したり、データベースから読み出したりする操作については説明は省略しているが、実際には実施の形態で説明したとおりに実施するものである。
請求項１乃至請求項９に記載された発明は、製造・加工プラントや発電プラントなどのような動的設備の状態監視システムとして適用可能である。
１…動的設備の状態監視システム ２…センサ ３…振動周波数測定部 ４…エンベロープ処理部 ５…高速フーリエ変換処理部 ６…波形分離処理部 ７…逆高速フーリエ変換処理部 ８…残差算出部 ９…評価部 １０…出力部 １１…合成振動波形データベース １２…スペクトルデータベース １３…分離波動波形データベース １４…評価データベース １５，１５ａ，１５ｂ…合成振動波形信号 １６，１６ａ，１６ｂ…エンベロープ処理後合成波動波形信号 １７，１７ａ，１７ｂ…合成振動波形スペクトル信号 １８，１８ａ，１８ｂ…分離振動波形スペクトル信号 １９，１９ａ，１９ｂ…分離振動波形信号 ２０，２０ａ，２０ｂ…正常時振動波形信号 ２１，２１ａ，２１ｂ…差分振動波形信号 ２２，２２ａ，２２ｂ…差分信号しきい値 ２３…評価結果 ２４…合成振動波形パワースペクトル信号 ３０…主軸 ３１…従動軸 ３２…主軸側ギア ３３…従動軸側ギア ３４…ローター ３５…主軸側センサ ３６…従動軸側センサ Ｘ，Ｙ…ゼロ処理周波数
Claims (9)
- ｎ（ｎ：２以上の整数）個の振動源が存在する環境において、前記ｎ個の振動源から発生する合成振動波形を分離可能な動的設備の状態監視システムであって、
前記ｎ個の振動源から発生する合成振動波を受信可能なｎ個のセンサと、
前記ｎ個のセンサで受信された合成振動波をそれぞれ処理してｎ個の合成振動波形信号を得る周波数測定部と、
前記周波数測定部で得られたｎ個の合成振動波形信号を高速フーリエ変換（以下、高速フーリエ変換をＦＦＴと呼ぶこともある）処理してスペクトル信号を得る高速フーリエ変換処理部と、
前記高速フーリエ変換処理部で得られたｎ個のスペクトル信号に対して、スペクトル毎に強度の差分を取って、他のいずれのスペクトル信号に対しても差分が正となるスペクトルのスペクトル信号のみを残して、他のスペクトルのスペクトル信号については０として、前記ｎ個の振動源の内、最も近接する振動源から発生する振動波成分のみを分離する波形分離処理部と、
前記波形分離処理部で分離されたスペクトル信号を逆高速フーリエ変換処理して最も近接する振動源からの振動波形信号を得る逆高速フーリエ変換処理部と、
予め測定した前記最も近接する振動源からの正常時の振動波形信号と前記逆高速フーリエ変換処理部から得られた前記最も近接する振動源からの振動波形信号の差分を演算する残差算出部と、
前記差分を所望のしきい値と比較して前記しきい値よりも乖離が大きい場合に前記最も近接する振動源が正常でないと判断する評価部と、
を有することを特徴とする動的設備の状態監視システム。 - 前記周波数測定部で得られたｎ個の合成振動波形信号をエンベロープ処理するエンベロープ処理部を備え、前記高速フーリエ変換処理部は、前記エンベロープ処理部で生成されるエンベロープ処理後合成振動波形信号を入力し、高速フーリエ変換処理してスペクトル信号を得ることを特徴とする請求項１記載の動的設備の状態監視システム。
- 前記ｎ個の振動源から発生する合成振動波は合成音波であり、前記合成振動波を受信可能なｎ個のセンサに代えて、単一指向性を備えて方向をｎ回転換して前記ｎ個の振動源から発生する合成音波を測定可能なマイクロホンを備え、前記周波数測定部は、前記マイクロホンで受信された合成音波をそれぞれ処理してｎ個の合成振動波形信号としてｎ個の合成音波形信号を得ることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の動的設備の状態監視システム。
- ｎ（ｎ：２以上の整数）個の振動源が存在する環境において、前記ｎ個の振動源から発生する合成振動波形を分離可能な動的設備の状態監視方法であって、
前記ｎ個の振動源から発生する合成振動波をｎ個のセンサを用いて受信する受信工程と、
前記受信工程で受信された合成振動波をそれぞれ処理してｎ個の合成振動波形信号を得る周波数測定工程と、
前記周波数測定工程で得られたｎ個の合成振動波形信号を高速フーリエ変換処理してスペクトル信号を得る高速フーリエ変換処理工程と、
前記高速フーリエ変換処理工程で得られたｎ個のスペクトル信号に対して、スペクトル毎に強度の差分を取って、他のいずれのスペクトル信号に対しても差分が正となるスペクトルのスペクトル信号のみを残して、他のスペクトルのスペクトル信号については０として、前記ｎ個の振動源の内、最も近接する振動源から発生する振動波成分のみを分離する波形分離処理工程と、
前記波形分離処理工程で分離されたスペクトル信号を逆高速フーリエ変換処理して最も近接する振動源からの振動波形信号を得る逆高速フーリエ変換処理工程と、
予め測定した前記最も近接する振動源からの正常時の振動波形信号と前記逆高速フーリエ変換処理工程で得られた前記最も近接する振動源からの振動波形信号の差分を演算する残差算出工程と、前記差分を所望のしきい値と比較して前記しきい値よりも乖離が大きい場合に前記最も近接する振動源が正常でないと判断する評価工程と、
を有することを特徴とする動的設備の状態監視方法。 - 前記周波数測定工程で得られたｎ個の合成振動波形信号をエンベロープ処理するエンベロープ処理工程を備え、前記高速フーリエ変換処理工程は、前記エンベロープ処理工程で生成されるエンベロープ処理後合成振動波形信号を入力し、高速フーリエ変換処理してスペクトル信号を得ることを特徴とする請求項４記載の動的設備の状態監視方法。
- 前記ｎ個の振動源から発生する合成振動波は合成音波であり、前記受信工程は、前記ｎ個のセンサに代えて、単一指向性を備えて方向をｎ回転換して前記ｎ個の振動源から発生する合成音波をマイクロホンを用いて測定する受信工程であって、前記周波数測定工程は、前記マイクロホンで受信された合成音波をそれぞれ処理してｎ個の合成振動波形信号としてｎ個の合成音波形信号を得ることを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の動的設備の状態監視方法。
- コンピュータによって、ｎ個の振動源から発生する合成振動波形を分離するために実行される動的設備の状態監視プログラムであって、
前記ｎ個の振動源から発生する合成振動波をｎ個のセンサを用いて受信する受信工程と、
前記受信工程で受信された合成振動波をそれぞれ処理してｎ個の合成振動波形信号を得る周波数測定工程と、
前記周波数測定工程で得られたｎ個の合成振動波形信号を高速フーリエ変換処理してスペクトル信号を得る高速フーリエ変換処理工程と、
前記高速フーリエ変換処理工程で得られたｎ個のスペクトル信号に対して、スペクトル毎に強度の差分を取って、他のいずれのスペクトル信号に対しても差分が正となるスペクトルのスペクトル信号のみを残して、他のスペクトルのスペクトル信号については０として、前記ｎ個の振動源の内、最も近接する振動源から発生する振動波成分のみを分離する波形分離処理工程と、
前記波形分離処理工程で分離されたスペクトル信号を逆高速フーリエ変換処理して最も近接する振動源からの振動波形信号を得る逆高速フーリエ変換処理工程と、
予め測定した前記最も近接する振動源からの正常時の振動波形信号と前記逆高速フーリエ変換処理工程で得られた前記最も近接する振動源からの振動波形信号の差分を演算する残差算出工程と、前記差分を所望のしきい値と比較して前記しきい値よりも乖離が大きい場合に前記最も近接する振動源が正常でないと判断する評価工程と、
を実行させることを特徴とする動的設備の状態監視プログラム。 - 前記周波数測定工程で得られたｎ個の合成振動波形信号をエンベロープ処理するエンベロープ処理工程を備え、前記高速フーリエ変換処理工程は、前記エンベロープ処理工程で生成されるエンベロープ処理後合成振動波形信号を入力し、高速フーリエ変換処理してスペクトル信号を得ることを特徴とする請求項７記載の動的設備の状態監視プログラム。
- 前記ｎ個の振動源から発生する合成振動波は合成音波であり、前記受信工程は、前記ｎ個のセンサに代えて、単一指向性を備えて方向をｎ回転換して前記ｎ個の振動源から発生する合成音波をマイクロホンを用いて測定する受信工程であって、前記周波数測定工程は、前記マイクロホンで受信された合成音波をそれぞれ処理してｎ個の合成振動波形信号としてｎ個の合成音波形信号を得ることを特徴とする請求項７又は請求項８に記載の動的設備の状態監視プログラム。
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