JP2020511632A - 光学的音響感知システムおよび方法 - Google Patents

Abstract

摩耗を受ける空間的に間隔をあけられた複数の機械部分の状態または条件を測定し、音響シグネチャを放出する方法であって、(a)摩耗を受ける複数の機械部分の音響特性を光学的に感知し、それから感知信号を導出するステップと、(b)感知信号を第1の一連の対応する空間セグメントに、間隔をあけて並ぶ機械部分に沿って分割し、各空間セグメントについて、感知信号を時間セグメントに分割し、延長時間期間にわたって、空間セグメントに対する音響特性を記録するステップと、(c)各時間セグメントを一連のサブセグメントに分割し、サブセグメントを対応する周波数領域サブセグメントに周波数領域変換するステップと、(d)空間セグメント内の周波数領域サブセグメントを組み合わせて、対応するより低い雑音レベルの組み合わされた周波数領域サブセグメントを生成するステップと、(e)組み合わされた周波数領域サブセグメント内に存在する放出された音響シグネチャの基本周波数、および関連する高調波を決定するステップと、を含む方法。

Description

本発明は、機械機器の分散型感知、詳細には、ベルトコンベアに収容されたものを含めて、ローラーおよび軸受または可動部分およびメカニズムの分散型光学的感知のためのシステムおよび方法を提供する。

本明細書全体を通して背景技術の説明は、そのような技術が広く知られているまたは当技術分野における共通の一般的知識の一部をなすと認めるものと決してみなされるべきでない。

ベルトコンベア内のローラーおよび軸受などの、機器の遠隔監視は、鉱業および他の産業において重大な問題である。ベルトコンベアのメンテナンスは費用がかかり得る。たとえば、1kmの長さのベルトコンベアは6,700個以上の軸受を収容し、どれか1つでも故障すると、ベルトコンベアの損傷または火災などの、破滅的結果が引き起こされ得る。ローラーおよび軸受は、様々な仕方で不具合を生じる可能性があり、これはケーシングの不具合、ローラー式のピザ用カッターの故障、および軸受破損を含む。

ローラーの状態を監視する以前の方法は、ベルトコンベアを物理的にゆっくり動かし、手作業で軸受の音を聴くか、またはたとえば、赤外線画像を撮ることによる視覚的および聴覚的点検を含んでいた。

両方の内容が相互参照により組み込まれている、特許文献１および特許文献２では、軸受の状態を監視する各軸受ローラー内にwi-fi（登録商標）モニターを有することを伴うベルトコンベアアイドラー軸受監視システムの一形態を提案している。そのような解決方法は、膨大な費用がかかる可能性が高く、多数の軸受および複雑な相互作用を必要とする大型システムが関わるので不具合を生じがちである。

本発明は、軸受およびモーター、ポンプ、ギアボックス、タービン、変速装置、粉砕破砕機、およびバルク材料ハンドリング機器などの他の可動部分を収容する他の機器の監視に応用される。本発明は、光ファイバ音響装置を使用して分散方式により他の機器を監視することにも応用される。

国際公開第2005/042661号パンフレット 国際公開第2015/115591号パンフレット

本発明の目的は、その好ましい形態において、摩耗を受ける機械部分を含む、機器監視の改善された形態を提供することである。

本発明の第1の態様によれば、摩耗を受ける、空間的に間隔をあけて並ぶ複数の機械部分の状態または条件を測定し、音響シグネチャを放出する方法が提供され、この方法は、(a)複数の機械部分の音響特性をその長さに沿って光学的に感知し、それから感知信号を導出するステップと、(b)感知信号を、間隔をあけて並ぶ軸受に沿って、第1の一連の対応する空間セグメントに分割し、各空間セグメントについて、感知信号を時間セグメントに分割し、延長時間期間にわたって、空間セグメントに対する音響特性を記録するステップと、(c)各時間セグメントを一連のサブセグメントに分割し、サブセグメントを対応する周波数領域サブセグメントに周波数領域変換するステップと、(d)空間セグメント内の周波数領域サブセグメントを組み合わせて、対応するより低い雑音レベルの組み合わされた周波数領域サブセグメントを生成するステップと、(e)組み合わされた周波数領域サブセグメント内に存在する放出された音響シグネチャの基本周波数、および関連する高調波を決定するステップと、を含む。

いくつかの実施形態において、機械部分は軸受を含むことができ、ベルトコンベアの一部を形成し得る。好ましくは、光学的感知は、複数の機械部分の音響特性に対して実質的に同時に行われる。

ステップ(d)は、さらに好ましくは、組み合わされた周波数領域サブセグメントからノイズフロア測定量を減じるステップを含み得る。ノイズフロア測定量は、好ましくは、組み合わされた周波数領域サブセグメントの実質的により低いノイズフロアレベルを通る補間曲線を含み得る。補間曲線は、好ましくは、多項式曲線、指数曲線、対数曲線、または区分曲線のうちの1つを含むことができる。

感知ステップ(a)は、軸受の音響特性を光学的に感知することを含むことができる。光学的感知は、好ましくは、光ファイバに沿った散乱を利用して音響特性を感知するステップを含むことができる。

ステップ(a)は、さらに好ましくは、感知信号をフィルタ処理して感知システムの周波数ベースの減衰特性を考慮する(account for)ステップを含むことができる。

ステップ(e)は、好ましくは、ガウスまたは他の好適なピークのある形状の構造を組み合わされた周波数領域サブセグメントと畳み込み積分するステップを含むことができる。

本発明のさらなる態様によれば、空間的に間隔をあけて並ぶ複数の軸受の状態または条件を測定するためのシステムが提供され、このシステムは、間隔をあけて並ぶ軸受に近接して置かれている延長光導波路の周りの音響特性を光学的に感知するための第1のセンサユニットと、感知信号を一連の対応する空間セグメントに処理し、各空間セグメントが延長時間セグメントを有している場合に、延長時間期間にわたって、空間セグメントの音響特性を記録するための処理手段とを備え、処理手段がさらに、延長時間セグメントの周波数領域処理を実行して対応するより低い雑音レベルの周波数領域セグメントを生成し、さらに、周波数領域セグメントをレビューして(review)音響シグネチャを放出する任意の軸受の任意の基本周波数および関連する高調波の存在を決定する。

本発明のさらなる態様によれば、ベルトコンベアシステムの状態または条件を測定する方法が提供され、ベルトコンベアシステムはアイドラーともに呼ばれる複数のローラーユニットを備え、各々ローラー内に一連の軸受を有し、方法は(a)ベルトコンベアシステムの音響特性をその長さに沿って光学的に感知し、それから感知信号を導出するステップと、(b)感知信号を、ベルトコンベアに沿って、第1の一連の対応する空間セグメントに分割し、各空間セグメントについて、信号を時間セグメントに分割し、延長時間期間にわたって、空間セグメントに対する音響特性を記録するステップと、(c)オプションで時間セグメントをフィルタ処理して、光学的感知システムの周波数ベースの減衰特性を考慮するステップと、(d)各時間セグメントを一連のサブセグメントに分割し、サブセグメントを対応する周波数領域サブセグメントに周波数領域変換するステップと、(e)空間セグメント内の周波数領域サブセグメントを組み合わせて、対応するより低い雑音レベルの組み合わされた周波数領域サブセグメントを生成するステップと、(f)組み合わされた周波数領域サブセグメント内に存在する任意のローラーの回転の基本周波数、および関連する高調波を決定するステップと、(g)異なる故障タイプを示す周波数パターンを決定するステップと、を含む。

いくつかの実施態様では、この方法は、(g)回転の基本周波数および高調波のモデルを組み合わされた周波数領域サブセグメントから減じて、修正された周波数領域サブセグメントを取得するステップと、(h)修正された周波数領域サブセグメントを分析して軸受摩耗条件を決定するステップと、をさらに含み得る。

ステップ(f)は、好ましくは、組み合わされた周波数領域サブセグメントをガウスまたは任意の他の類似の応答関数と相互相関させるステップを含み得る。ステップ(e)は、好ましくは、周波数領域サブセグメントを平均処理するか、または総和するステップを含み得る。ステップ(e)は、好ましくは、多項式曲線関数、指数曲線関数、対数曲線関数、または他の区分線形もしくは区分曲線関数、加えて代数の総和または減算を使用して周波数領域サブセグメント内でノイズフロアを回帰させるステップを含み得る。

軸受摩耗条件は、ローラーの回転の基本周波数および高調波周波数、もしあれば、軸受剥離周波数、軸受中間寿命摩耗(midlife wear pattern)パターン、または軸受後段階摩耗パターン、軸受ヘイスタック(haystack)パターンのうちの少なくとも1つを含み得る。

時間セグメントは、好ましくはコンベヤに応じて約5分から30分の長さであるが、より短いか、または長くてもよい。サブセグメントは、好ましくは約3秒の長さであるが、コンベヤに応じて異なる。剥離周波数は、好ましくは100Hz未満である。

本発明の実施形態は、添付図面を参照しつつ、例のみを用いて、以下で説明される。

一実施形態の光学的感知システムの概略図である。 ベルトコンベアシステムへの光ファイバ感知ケーブルの例示的な取り付けを示す写真である。 インテロゲータユニットによって受信されるような例示的な「ウォーターフォール」プロットである。 高域フィルタの一形態を例示する図である。 軸受周波数計算方程式を例示する図である。 例示的なベルトコンベアシステムにおける動作周波数のプロットである。 軸受の異なる動作特性のプロットである。

これらの実施形態は、光学的音響監視システムを複雑なバックエンド処理で利用しベルトコンベアに沿って機器の条件を正確に監視するシステムおよび方法を提供する。

図1を最初に参照すると、一実施形態の動作環境の概略が図示されている。この配置構成1において、一連のローラー、たとえば3〜8は、ローラーと平行に置かれている単一の光ファイバケーブル11によって監視される。光ファイバケーブル11は、音響感知環境を含み、各ローラーの状態または健全性を決定するために音響信号を処理する一連の機能強化された処理ユニット12に接続される。実用システムにおいて、ローラーの幾千ものセットは、事実上同時に監視され得る。

受信された光信号の著しい処理を通じて、ローラーおよびその軸受の状態が、ベルトコンベアの状態に加えて決定され得る。

光学的監視システム12の例は、Future Fibre Technologies FFT Secure Pipe製品およびOptasense Pipeline Monitoringシステムを含む。さらに含まれるのは、FotechおよびHawkなどの、他のメーカーからの音響光ファイバインテロゲータである。

これらのシステムにより、単純な光ファイバケーブルがベルトコンベアに沿って敷設され、各ローラーの近くに固定され得る。図2は、ケーブル21がケーブル結束バンド23、24または同様のものを使用してベルトコンベアインフラストラクチャ22に固定されたそのような一配置構成20の写真を例示している。代替的な固定配置構成は、バネまたはネジクランプを含む。

インテロゲータユニットは、グラスファイバの光パルスからの応答を収集する。グラスファイバは、光を散乱させる顕微鏡的な欠陥を含んでいる。これらの欠陥は、「レイリー散乱」を引き起こし、これは空を青色にする効果と同じである。ファイバ内の振動および温度変動は、屈折率の変化を引き起こし、可読信号を反射光内に誘導する。高強度短パルスレーザーが使用され、高感度反射検出器および高速アナログ/デジタルコンバータと一緒に用いられる。

ファイバは、上で説明されている非公開会社のうちの1社からのインテロゲータユニット12に取り付けられ、受信された音響信号と同等のデジタル値を出力し記憶装置に記憶する。音響信号は、次のようにしてデータ形式で出力される。出力時間期間において、コンベヤに沿った各チャネルまたはユニットの距離に対する音響信号は、受信された各可聴周波数について出力される。

データの各単位時間の表現の一形態は、ウォーターフォールプロットとして知られており、その一例は図3に30で例示されている。インテロゲータユニットは、所定の速度でウォーターフォールプロットに対する同等のデータを出力する。たとえば、毎秒20,000回である(20kHz)。

取り込まれたデータは、ベルトコンベアシステムの状態に関する情報を効果的に導出するために利用できるようになる前に著しい処理を受けなければならない。

一実施形態において、出力データは、ベルトコンベアの動作に関する著しい詳細を導出するために次の操作シーケンスにより処理された。次のリストは、プログラムされる順序で並ぶ一連の操作である。
1. 生データが収集される時間の長さを選択する。
2. 生データを標準HDF5データ形式または処理に適した他のデータ形式に変換する。
3. 各チャネル内のデータを別々の時系列に分離する。
4. 高域または他のタイプのフィルタの時定数を設定する。
5. 高域または他のタイプのフィルタを時系列データセットに適用する。
6. フーリエ変換パラメータを設定して周波数範囲および分解能を決定する。
7. 入力データセットを約3秒に相当する管理可能なファイルサイズに分割することを、管理可能なサンプル数を超えないように、典型的には、ただし65,536個のサンプルに制限されないように行う。
8. 高速フーリエ変換演算を適用して周波数応答を抽出する。
9. フィルタを平均処理して、必要に応じてすべての短いファイルを5分または10分相当またはそれ以上にまとめる。
10. 各長い平均周波数プロットについて、より低いノイズフロア包絡線を複数の次数の多項式または指数関数、対数数、線形関数、区分線形関数もしくは区分曲線関数、または他のタイプの好適な関数などの他の関数に回帰させる。
11. 周波数プロットから回帰方程式曲線を減じてそれを正規化する。
12. 必要ならば目視検査のため各チャネルに対して周波数曲線をプロットする。
13. ベルト速度およびローラー直径を与えて、基本ローラー周波数を計算する。
14. ガウス曲線方程式または他の何らかのパターンマッチング曲線の固定パラメータを選択する。
15. 調整可能な中心周波数を有するパターンマッチング曲線の方程式を生成する。
16. 相互相関において使用される最高周波数および周波数間隔を選択する。
17. 周波数領域内のパターンマッチング曲線と各チャネルに対する周波数スペクトルプロットとの相互相関を求める。したがって、各チャネルについて非常に高い分解能の平均処理された相互相関プロットを生成する。
18. 高分解能プロットを使用してローラー基本周波数および必要ならば最大約200Hz以上までのそのすべての高調波を正確に識別する。各マッチしたパターンの中心周波数および高さを測定する。
19. パターンマッチング曲線方程式ならびに知られている高調波中心周波数および振幅を使用して基本周波数とその高調波だけの粗数学的モデルプロットを再作成する。
20. このモデルプロットを使用してベルトの基本高周波条件に対する単純な品質メトリックを生成する。
21. チャネル正規化周波数スペクトルプロットから粗数学的高調波モデルプロットを減算する。
22. 最大100Hzまでの減じられた周波数プロットを使用してローラー軸受剥離周波数の単純な品質メトリックを生成し、初期段階の軸受摩耗条件を評価する。
23. 基本高周波条件および軸受剥離摩耗周波数条件を報告用スプレッドシートに、各チャネルにつき1行ずつ記録する。最初に、周波数プロットは、100Hzから300Hzの範囲内で調べられ、中間寿命故障に関して軸受条件を識別する。次いで、300Hzを超える周波数のレビューが、後期段階および寿命末期故障を識別するために決定される。追加のステップは、(1)基本周波数より低いノッキング周波数、(2)100Hzより高いガタガタ音周波数(rattling frequency)、(3)150Hzより高いキーキー音周波数(squeak frequency)および100Hzより高い任意の周波数でのヘイスタックプロットをマッチングすることである。これらの結果は、将来の処理のためにcsvファイルとして保存される。
24. スプレッドシートからのチャネルレポートを組み合わせてベルトコンベアに対するラインおよび番号またはアイドラーフレーム数を形成し、新しいスプレッドシートとして公開する。

データ処理ステップの詳細な説明。
次に、上にリストされているデータ処理ステップについてより詳しく説明される。

1. 生データが収集される時間の長さの選択
通常は、他の振動データは、数ミリ秒または数秒のオーダーで、短い時間期間にわたって光ファイバケーブルから収集される。もっぱら地震研究、侵入検出、および同様のものにおいて使用されているような光ファイバ振動感知の通常の使用から生じるこれに対する様々な理由がある。光ファイバ振動感知のこれらの他の使用は、通常、地震振動事象を探すことである。

実施形態において、短期間の振動信号ではなくむしろ長期間の音響信号が収集される。実施形態は、振動事象ではなく、より高いまたはより低い連続音響周波数で動作しようとする。しかし残念なことに、注目するマーカー周波数は、著しい雑音内に埋もれる可能性も高い。雑音からマーカー周波数を抽出し、信号対雑音比を改善し有用な周波数を識別するために、数分のデータ収集時間が利用されることが最もよい。

理想的な条件の下で、5分という収集時間は適していることがわかっている。理想より劣る条件の下では高いレベルの雑音が存在しており、収集時間は10分以上に延びることがある。サンプリング周波数が20kHzである場合、収集されるサンプルの数は、5分相当に対しておおよそ約6,000,000である。実施形態において、データ収集時間の範囲およびサンプリング周波数は、コンベヤの長さおよび他の要因などの、用途に応じて使用される。

2. さらなる処理のための生データの好適なデータ形式への変換
FFTおよびOptasenseインテロゲータ製品は、それらのデータを専用形式で記憶する。さらなる処理を助ける第1のステップとして、これらの計測器によって収集される生データは、オープン標準形式へのこのデータの変換である。インテロゲータユニットの各ブランドは、それ専用のデータ形式を有することがわかっており、このデータを標準データ形式に移すことが必要である。好適な形式の一形態は、ただし唯一の形態ではないが、HDF5データファイル形式であることがわかった。

3. 各チャネル内のデータの別々の時系列への分離
次いで、HDF5または他のデータ形式のファイルは、「距離ビン」とも呼ばれる、各チャネルに対する別ファイルにパーティション分割され得る。チャネルは、個別のマイクロホンとして事実上働く不連続な長さのファイバである。チャネル長はインテロゲータにおいて設定されるものとしてよく、通常は、最も感度の高い弁別-目下のところ約1メートル以下-に設定される。パーティション分割は第1のステップであり、予備的フィルタ処理は各個別のチャネルについて実行される。システムのセットアップの仕方により、この動作はその後のフーリエ変換の前の任意の時点において実行され得る。

プロトタイピング用のMatlabスクリプトコードなどの、適切なスクリプティングコードを使用することで、データは専用形式から適切な形式に変換され得る。将来のソフトウェアは、他の任意のプログラミング言語で書かれ得る。

4. 前処理フィルタータイプおよびその時定数の設定、ならびにドリフト除去
HDF5または他の好適なデータ形式で記憶されているような生時系列データファイルは、周波数応答を修正するために、最初にフィルタ処理される。周波数応答は、収集されたデータのタイプおよび使用される特定のインテロゲータに応じて異なる形に修正される。限定はしないが、高域フィルタ、低域フィルタ、帯域通過フィルタ、帯域除去フィルタ、積分フィルタ、微分フィルタ、移動窓フィルタ、およびARMA(自動後退移動平均)フィルタを含む、任意のタイプのフィルタが使用され得る。実際、各専用データタイプおよび各インテロゲータは、次のように、それ専用の仕方で周波数応答にバイアスをかけることがわかった。

OptaSenseデータタイプ1:単一パルス技術:このソースからのデータは、高DC成分(ゼロ周波数における)、および周波数が50を超えて100Hzに上昇するときに非常に高いロールオフを有するより低い周波数に向かう強いバイアスを有することがわかった。その結果、低い周波数を抑制し、周波数を約100Hzより高く増幅するために高域フィルタが必要になる。一般に、フィルタの時定数は、約2000の値に設定される。

OptaSenseデータタイプ6:二重パルス技術:このソースからのデータは、データタイプ1に比べてかなり平坦な周波数応答を有することがわかっており、最大数キロヘルツまで比較的一貫している。理論的上限は、約10kHzであるが、約1kHzを超える周波数もまれに見られ、たまに生じる周波数スパイクは2から3kHzの範囲内にある。生データは、負に向かって下方への非常に重いドリフトを有することがわかった。これは、32ビット整数として記憶され、したがって、値が-32767に達したときに、すぐに+32768にジャンプするが、これは「整数ロールオーバー」と呼ばれる処理である。ドリフトおよび整数ロールオーバーは、著しい問題を表した。解決方法は、生時系列信号上で微分フィルタを使用することであった。その結果得られる整数ロールオーバースパイクは、データから単純に削除され得る。

将来のファイバ技術(Fタイプ)データ:単一パルス技術:このソースからのデータは、周波数応答がより高い周波数において高いことを除きデータタイプ1からのデータに類似していることがわかった。したがって、より低い周波数をそれほど抑制する必要はなく、より低い時定数が選択されることがわかった。現在、時定数は1000に設定されているが、これは必要ならば調整され得る。

5. 周波数修正フィルタの時系列データセットへの適用
使用できるフィルタは多数あるが、例示的なフィルタは一次高域フィルタであった。実験的に使用された典型的な単純なフィルタは、低い周波数を抑制し、それらの周波数を周波数応答の「ニー」より高くなるように増幅する一次高域フィルタであった。そのようなフィルタの伝達関数は

に類似しており、
定数RCは、フィルタがOPアンプ、抵抗器、およびコンデンサから製作されるアナログのものである場合にオームを単位とする抵抗およびファラドを単位とする静電容量から形成される。伝達関数が以下に示す次の式に変更された場合、これは、「デジタルシミュレートアナログ」法(C)Paul Wilsonを使用してモデル化され得る。デジタルシミュレートアナログ法は、アナログコンピュータプログラムへの伝達関数の変換からなる。次いで、アナログコンピュータプログラムは、デジタルコンピュータプログラムにおいて要素毎にデジタル方式でシミュレートされる。この技術は、最初に、Paul Wilsonによって1986年の修士論文の中で説明されており、Paul Wilsonは著作権を保持している。この方法は、任意のタイプのアナログフィルタまたは任意の他のアナログプロセスに対して使用され得る。

フィルタの時定数=RC:この値が高いほどフィルタは遅くなる。フィルタは、図4に例示されているように、アナログ形態としてモデル化され得る。このプログラム(C擬似コードで書かれている)のデジタル形態へのアナログコンピュータプログラムの変換は、次のとおりであるものとしてよい。

データタイプ6のフィルタ処理および他のインテロゲータ:データタイプ6に対するフィルタ処理は、異なる形態であることがわかっており、異なる前処理フィルタを必要とする。異なる供給業者が製造する各インテロゲータは、そのインテロゲータに合わせて手直しされた異なるタイプの前処理フィルタを必要とする異なる方法で周波数ダイナミックスを修正する。

このプロセスの変換前部分の最終結果は、変換された後に明らかになる修正済み周波数応答である。入力データ時系列が微分された場合、これは、極端に低い周波数成分-DC成分-を除去することを除き周波数応答に影響しない。入ってくるアナログ信号の微分フィルタ処理のみが、すべての周波数の位相を+90度シフトするが、周波数を変化させない。入力信号はアナログ時系列の代わりにデジタル時系列であるので、カットオフ周波数は、データがサンプリングされる時間の逆数である。一例において、20kHzで3秒間のサンプリングが実施され、したがって、微分器はDC成分を1/3Hzまたは0.333Hz未満にカットアウトする。

この理想は、厄介なドリフトを除去するが、一般的に5Hzおよびそれ以上であることがわかっている値の周波数をそのまま維持するので、データタイプ6に利用された。したがって、デジタル入力データストリームの直接的微分は、高域フィルタを置き換える。インテロゲータがデータを取り込む仕方に応じて、任意のタイプのフィルタが使用され得る。

7. フーリエ変換パラメータの設定
さらなる分析に必要な周波数範囲および周波数分解能を決定するために、フーリエ変換演算に対する正しいパラメータを選択する必要がある。パラメータの選択を支配する式が知られている。これらの重要な式は、以下の通りである。

ただし、T=サンプルが収集される時間、N=収集におけるサンプルの数、Δt=サンプリング間隔(隣接するサンプルの間の時間)、Fmax=観察可能な最高周波数、およびΔf=周波数の分解能(弁別可能な最小の周波数)である。

したがって、サンプリング間隔およびサンプリングが行われる時間を決定し他の観察可能な要因を決定することが可能である。これらの設定は、特定のコンベヤ、アプリケーション、コンベヤ所有者の要求条件、コンベヤ長、および他の要因に影響を及ぼす選択に依存する。

フーリエ変換は強力なツールであるが、データと、ミラーリングおよび末端効果と、の両方からのアーチファクトの影響を受け得るため、そのようなアーチファクトを除外し、信頼できる結果を抽出するように慎重を期さなければならない。この目的のために、データは65536個の時系列サンプルのタイムスライスで処理された。次いで、順番に、ラップアラウンドなどの末端効果を除去するために、これは処理後に32768個のサンプルに切り下げられる。20,000Hzのサンプリング周波数において、結果として得られるタイムスライスは、約3秒であった。

20,000のサンプリング周波数は、インテロゲータにおいて調整され、もっぱらファイバに沿ってより遠くまでの距離をカバーすることができる。したがって、これは単一の測定でより長いコンベヤ長をカバーすることに対する観察可能な最高周波数のトレードオフとなる。実際、サンプリング周波数は、インテロゲータの設定によって調整されるが、値は、アプリケーション、コンベヤ、およびそれの所有者の要求条件に従って決定される。

7. 保存されたデータファイル(HDF5または他の)の約3秒に相当する管理可能なファイルサイズへの分割
次に、上記のフーリエ変換式の要求条件を満たすために、5分または10分のデータの各チャネルに対するサンプルは、より短いスライス(時間において)に分割される。20kHzのサンプリング周波数において、これは各々3秒の約100個のタイムスライスとなる。これは、各タイムスライスにおいて65536個の時系列サンプルを与える。次に、これらのうちの各々は、フーリエ変換を生成するように処理され得る。他のサンプリング周波数において、処理に必要なサンプルの数は、各タイムスライスの持続時間およびタイムスライスの数を定義する。

8. 高速フーリエ変換演算の適用
データの各3秒タイムスライスが、現代的な高速フーリエ変換アルゴリズムを使用して処理される(実験的にMatlabが使用されたが、GSLなどのいくつかmathsライブラリ関数のうちの1つが使用され得る)。他のタイプの離散または高速フーリエ変換アルゴリズムも使用することが可能であり、ここではオプションとして含まれる。したがって、各3秒タイムスライスおよびファイバの1チャネル(長さ約1メートル)について、データセットまたは値のリストの形態で100から200個のフーリエ変換プロットを取得する。次に、データセットの上半分が取り除かれ、これにより、ミラーリングラップアラウンド効果を除去し、データセットを32768個のサンプルに減らす。

9. フィルタの平均処理による信号対雑音比の改善
ほとんどの場合において、数秒のデータでは不十分であることがわかった。信号対雑音比はしばしば悪すぎて、数分未満のデータをカバーする周波数プロットから意味のある分析を取得することは非常に困難であることがわかった。

フーリエ変換は、有用な分光的特徴を抽出する際に部分ジョブをすでに実行しているが、雑音内に埋もれる可能性が高い。データ収集の延長時間期間(5分以上)を利用するために、各チャネルに対する数百個の周波数プロットが平均処理されるか、総和され、必要な周波数ピークは増幅され、雑音は平均することによって抑制される。これは、車両が通過する、または何かがコンベヤフレームに当たったときなどの、時折生じるスプリアス雑音を除去する。

10. ノイズフロアの除去
平均処理フィルタ演算に続いて得られる周波数プロットは、それでも、結果の分析、特に、任意の形態の自動化分析に干渉するアーチファクトをいぜんとして示すことがわかった。雑音のベースレベルは、フレームおよび周囲機器内のスプリアス環境雑音および音響共振に応じてチャネル毎にかなり変わることがわかった。コンベヤフレームおよび外部環境の設計は、たとえば、コンベヤがクリークブリッジを横断する場合に、雑音レベルにかなりの影響を及ぼし得る。

ノイズフロアは、スチールワーク共振および他の要因によって引き起こされる、多くの低ランブル汚染(low rumble contamination)、およびときには、DC成分により、スペクトルの低端において頻繁に急激に上昇することがわかったが、前処理フィルタはこの多くを除去し得る。プロット内の低端上昇は、除去されるべきである。しかしながら、より高い周波数(通常は200Hzより高い)の狭い周波数範囲にわたってノイズフロア内に急激な上昇がある場合、これは、後期段階軸受摩耗に対する重要なマーカーとして保持されるべきである。ノイズフロア形状は、必ずしも、単一の式によって記述される数学的解析曲線に従わず、各周波数プロットについて異なる。

ノイズフロア除去プロセスは、次のように進み得る。すべての下側スパイクを結ぶプロットの下側に沿って走る包絡線を識別する。この包絡線に対して曲線が当てはめられる。いくつかの異なる包絡曲線が使用されており、最近は、5次多項式曲線、指数曲線または対数曲線、区分線形曲線、およびいくつかの曲線の区分的結合がすべて使用されている。ライブラリは、前述のものおよび他のもののすべてを含む様々な包絡線式を組み込む。包絡曲線は、現在、標準mathsパッケージまたはmathsソフトウェアライブラリ(Matlab、Octave、Gnu Scientific Library、またはGSL)を使用して見つけられる。5次多項式当てはめおよび指数関数当てはめは、要求される、重要な、後期段階摩耗マーカーをあまりにも正確に当てはめる(したがって取り除く)ことなくいくつかのタイプのデータセット上でノイズフロアをマッピングするのに最適であることがわかった。好適な包絡線式のライブラリの選択は、将来、アプリケーションパラメータおよび要求条件に依存する。次いで、包絡曲線は、各チャネルについて5分(または10分以上)周波数プロットから減じられる。各チャネルを正規化することは、パターン分析プロセスを自動化するための本質的ステップである。

12. 正規化された周波数プロットの記憶
手順のこの時点において、周波数プロットのセット全体は、各チャネルにつき1つずつ(または距離スロット)、さらなる分析のため、また必要な場合に手作業による点検のために記憶される。

自動化分析およびパターン認識の準備
処理済み周波数プロットのまさしくその大きさは、手作業による解釈を困難にするほどある。したがって、完全自動化プロット分析は重要である。続くステップは、完全自動化パターン認識および障害診断の進行中の開発の一部である。

周波数プロットから解決されるべき主要パターンは6個あり、これらは次のとおりである。
1. ローラーの回転の基本周波数、その高調波周波数、2次、3次、4次、5次、およびそれ以上の次数の高調波。基本周波数が10Hz(標準)である場合、高調波周波数は20、30、40、50、60、70Hz、など、ときには、150Hzと高い周波数である。
2. 玉表面および軌道輪表面などの軸受表面上の初期段階摩耗を表す剥離周波数。さらに含まれるのは、ボールケージ内のひび割れである。これらの周波数は計算することができ、一般に、100Hz未満となり得る。
3. 無秩序な中世の干し草の山に似ているので「ヘイスタック」プロットと呼ばれるものによって表される中間寿命摩耗パターン。ヘイスタックは、摩耗し、ガタガタし始めたときに玉軌道輪内の緩みによって引き起こされるガタガタ音周波数の集まりである。これらの周波数は、一般的に、約50Hzから最大約200乃至250Hzまで見られる。
4. 後期段階摩耗パターンは、より高い周波数におけるヘイスタックプロットとして見られる。これらは、一般的に、250Hzより高く、多くの場合に、400Hzから800Hzの範囲内にあり、ときには、4000Hzと高い周波数として見える。これらのヘイスタックプロットは、固着し、直ちに交換する必要のある軸受に特有である。周波数範囲内で複数のヘイスタックプロットがあることは頻繁である。
5. ノッキング摩耗パターン。ノッキングは、非常に緩いか、またはつぶれている軸受を示す基本周波数未満の大きい周波数スパイクである。
6. キーキー音:キーキー音は、ボールまたはボールケージの固着を示す150Hzより高い範囲内の単一周波数スパイクである。

剥離周波数計算:剥離周波数に対する周波数マーカーは知られており、またヘイスタックプロットは、文献および商業通知状において広く説明されている。本実施形態は、それらを光ファイバケーブルサンプリング技術から抽出することを可能にする。周波数および式は、図5に提示されている。

図6は、剥離周波数を例示している。図7は、マーカー周波数の一般的範囲を例示している。

知られている周波数入力:基本周波数およびその高調波に関する計算をトリガーするために、基本周波数において設定する必要がある。これは、ベルト速度およびローラー直径から計算できる。

14. ガウス曲線方程式または他の包絡線式の固定パラメータの選択
ガウス曲線、三角形、矩形、およびウェーブレット形状のどれかを含む多くの周波数スパイク包絡線式が使用され得る。基本周波数およびその高調波周波数のピークの形状は、ガウス曲線によく似ており、この形状は目的に効果的であることがわかっている。この実施形態は、他の包絡線形状を使用し得る。ガウス包絡線は、以下の通常の形態の指数関数式から生成され得る。

a、b、およびcの値は、定数パラメータである。「a」の値は高さを決定し、「b」の値は中心点の位置を決定し、「c」の値は勾配の急峻さを決定する。「b」および「c」の値は、高調波ピークのすべてに対して多かれ少なかれ一定しており、固定値に設定することができる。「a」の値は、使用法に応じて異なる。以下の相互相関手順について、「a」の値は公称値(すなわち、1)である。完全モデルが作成されるときに、「a」の値はモデル化されるピークの高さである。

15. 相互相関に対する周波数ピーク包絡曲線式のセットアップ
周波数スペクトルと周波数ピーク包絡線との相関を求めるために周波数領域内で相互相関手順が使用される。通常、相互相関は、時間領域内の時系列データに使用され、したがってこれは普通と違う使い方である。この目的は、周波数プロットがガウス形状ピークとマッチする位置を見つけ、したがって基本周波数およびその高調波を識別することである。相互相関プロセスの重要な態様は、ここでは、周波数精度が元の周波数プロットに比べてかなり高い、より柔らかい、フィルタ処理されたように見えるプロットにすることである。分解能は、フーリエ変換から導出される元の周波数プロットの分解能より100倍大きくいくぶん任意に設定される。分解能拡大係数は、動作可能な実施形態において選択されるべきパラメータである。

より高い分解能のプロットは、モデル化に対応できるように周波数ピークの位置をより正確に識別することを可能にする。したがって、この時点において、相互相関パラメータa、b、c、および分解能が定義される。分解能は、周波数プロット横切るときに周波数ピーク包絡曲線の増分的移動-各連続するステップの間で行われる小さな移動量-によって定義される。

この時点において行われる別の決定は、注目する最高周波数である。これは任意の値であってよいが、高調波は約150Hzから300Hzで次第に減少する傾向があり、したがってそれを過ぎて進む際に小さい値あることが経験からわかっている。各コンベヤは、それ専用の範囲の高調波周波数を有することがわかっており、試運転時にコンベヤに対する上限値が設定されなければならない。

17. 周波数プロットによる周波数ピーク包絡曲線の相互相関付け
相互相関は、周波数ピーク包絡曲線を周波数プロットの端から端まで一方向に通すことによって実行される。一般的に、これは左から右、低い周波数から高い周波数に向かうものであるが、反対方向であってもよい。左から右への曲線の通過は、非常に小さい増分単位での通過であってよい。基本的な周波数プロットの分解能は、各増分ステップで、相関増分よりかなり高いので、周波数ピーク包絡線モデルは、粗分解能で再計算されなければならず、プロットされる場合にこれはステップ毎にスパイクがあるように見える。

再計算手順は、次のとおりである。F(f)を周波数プロットデータセットとする。G(f)を1つの特定の細分解能の位置における粗分解能のガウス曲線プロットとする。Yを単一ステップにおける結果として得られる相関値とする。C(ff)を結果として得られる細分解能相互相関プロットとする。
ff=0から60,000について以下を行う:

次いで、C(ff)は0から60,000までの結果として得られるプロットである。

18. 基本周波数および高調波の正確な識別
抑制された雑音を有する高分解能周波数プロットがあるので、ガウスピークは増幅される。基本周波数の位置は、すでに計算されており、したがって、その位置は決定され、最大点の正確な測定が決定され、それにより、非常に正確な基本周波数が与えられる。高調波は、この値の整数倍となり、次いで、チェックとして訪問される。各高調波ピークの最高点が正確に測定され、すべての高調波およびその振幅のリストが作られる。

19. 粗分解能での基本周波数および高調波の再モデル化
高調波のリストおよび各ピークの正確な位置を使用することで、これらの位置は、高調波の各々に対するガウス式の中の「a」の値を決定するために使用される。次のステップは、元の周波数プロット分解能における基本周波数および高調波だけの粗粒度モデルを再構成することである。このプロットには、剥離周波数およびヘイスタックプロットなどの他の信号がない。

20. 基本周波数および高調波モデルを使用したデータ内の高調波成分だけのレポートの生成
次いで、ローラー条件のいくぶん主観的なメトリックを形成するために基本周波数および高調波モデル(粗粒度または細粒度のいずれか)が使用される。このメトリックは、ベルトがローラーにぶつかってはためくこと、ローラーが真円でない状態、および任意の材料がローラーに付着していることを示すものである。メトリックは、スプレッドシートの列としてあり得るベルト条件のレポートに加えられる。

21. 周波数プロットからの基本周波数-高調波モデルの減算
次に粗粒度基本周波数および高調波周波数プロットモデルが元の粗粒度周波数プロットから減じられる。これは、注目している他の分光的特徴、特に剥離周波数パターン、100から200Hzのガタガタ音および遊びのヘイスタック、基本周波数未満のノッキング周波数、200Hzより高いキーキー音周波数、ならびに200Hzを超える後期段階摩耗または固着ヘイスタックプロットを残して基本周波数および高調波を除去する。

22. 新しい(減じられた)プロットからの剥離故障メトリックの生成
基本周波数および高調波のない、新しい減算周波数プロットは、100Hz未満のピークを調査し、測定するために使用される。軸受表面の摩耗の状態の全体的評価を行うために平均されたメトリックが生成される。このメトリックは、各チャネルに対するレポートに加えられる。

23. 新しい(減じられた)プロットからのヘイスタック故障メトリックの生成
基本周波数および高調波のない、新しい減算周波数プロットは、100Hzより高いヘイスタックプロットを調査し、測定するために使用される。100Hzと200Hzとの間のヘイスタックまたは一連のスパイクは、一般に、軸受内のすすり泣くような音またはガタガタ音を示し、中間寿命故障を指示する。200Hzより高いヘイスタックプロットは、後期段階故障または軸受固着を示している。軸受の摩耗の状態の全体的評価を行うために平均されたメトリックが生成される。メトリックは、各チャネルに対するレポートに加えられる。

要約すると、これらの実施形態は、単純な光ファイバ感知配置構成を使用してベルトコンベアシステムなどの機器およびシステムの自動化感知のためのシステムおよび方法を提供する。これは、低コストの効果的な監視システムを提供する著しい潜在的可能性を有し、多くの環境において機械摩耗の同時感知のために応用できる。

解釈
本明細書全体を通して「一実施形態」、「いくつかの実施形態」、または「一実施形態」と記述されている場合、これは、実施形態に関連して説明されている特定の特徴、構造、または特性が本発明の少なくとも1つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、「一実施形態において」、「いくつかの実施形態において」、または「一実施形態において」という語句が本明細書全体の様々な箇所に記載されていても、必ずしもすべて同じ実施形態を指しているとは限らないが、そのように指していてもよい。さらに、特定の特徴、構造物、または特性は、1つまたは複数の実施形態において、本開示から当業者にとって明らかであるように、任意の好適な様式で組み合わされ得る。異なるコンベヤ上で異なるインテロゲータを使用していくつかの試行を行っている間、これらの方法のすべてが、異なる構成または実施形態の範囲において使用されている。

本明細書で使用されているように、別段の指定のない限り、共通の対象を記述するために序数詞「第1」、「第2」、「第3」などを使用することは、単に、類似の対象の異なる事例が参照されていることを示し、そのように記述された対象が時間的、空間的、順位、または任意の他の方式のいずれかの所与の順序になっていなければならないことを暗示することを意図されていない。

以下の請求項および本明細書における説明では、「を備えること」、「からなる」、または「を備える」という語のうちのどれも、少なくとも前に付く要素/特徴を含むが、ただし他を除外しない、ことを意味するオープンタームである。したがって、「を備えること」という語は、請求項において使用されたときに、それ以降にリストされている手段または要素またはステップに制限されるものとして解釈されるべきでない。たとえば、AおよびBを備えるデバイスという表現の範囲は、要素AおよびBのみからなる(いくつかの)デバイスに制限されるべきでない。本明細書で使用されているような「を含むこと」または「を含む」という語はどれも、少なくとも「を」の前に付く要素/特徴を含むが、ただし他を除外しない、ことも意味するオープンタームでもある。したがって、「を含むこと」は、「を備えること」と同義であり、それを意味する。

本明細書で使用されているように、「例示的な」という語は、クオリティを示すこととは反対に、例を提示するという意味で使用される。すなわち、「例示的な実施形態」は、必ず例示的なクオリティの一実施形態であることとは反対に、一例として提供される一実施形態である。

本発明の例示的な実施形態の上記の説明において、本発明の様々な特徴は、開示を合理化し、様々な発明の態様のうちの1つまたは複数の理解を助けるために、ときには、単一の実施形態、図、またはその説明にひとまとめにされていることがあることは理解されるであろう。しかしながら、この開示方法は、特許請求された発明が各請求項において明示的に述べられている以上の特徴を必要とする意図を反映するものとして解釈されるべきでない。むしろ、次の請求項が反映するように、発明の態様は、単一の前記の開示されている実施形態のすべてには満たない数の特徴にある。したがって、「発明を実施するための形態」の後の「特許請求の範囲」がこれによりこの「発明を実施するための形態」に明示的に組み込まれ、各請求項は本発明の独立の実施形態として自立している。

さらには、本明細書で説明されているいくつかの実施形態は、他の実施形態に含まれるいくつかの特徴を含むが、他の特徴を含まず、異なる実施形態の特徴の組合せは、本発明の範囲内にあることを意図され、異なる実施形態を形成するが、これは当業者によって理解されるとおりである。たとえば、次の請求項において、特許請求された実施形態はどれも、任意の組合せで使用できる。

さらに、実施形態のうちのいくつかは、本明細書において、コンピュータシステムのプロセッサによってまたは機能を実行する他の手段によって実装され得る方法または方法の要素の組合せとして説明される。したがって、そのような方法または方法の要素を実行するための必要な命令を有するプロセッサは、方法または方法の要素を実行するための手段を形成する。さらに、装置実施形態の本明細書において説明されている要素は、本発明を実行する目的のために要素によって実行される機能を実行するための手段の一例である。

本明細書において提示されている説明において、多数の具体的詳細が述べられている。しかしながら、本発明の実施形態は、これらの具体的詳細がなくても実施されうることは理解される。他の事例では、よく知られている方法、構造、および技法は、この説明の理解を不明瞭にしないように、詳しくは示されていない。

同様に、「結合される」という語は、請求項の中で使用されたときに、直接接続のみに制限されるものとして解釈されるべきでないことに留意されたい。「結合される」および「接続される」という語は、その派生語とともに、使用され得る。これらの語は、互いに同義語であることを意図されていないことは理解されるであろう。したがって、デバイスBに結合されているデバイスAという表現の範囲は、デバイスAの出力がデバイスBの入力に直接接続されているデバイスまたはシステムに制限されるべきでない。これは他のデバイスまたは手段を含む経路であってよいAの出力とBの入力との間の経路が存在することを意味する。「結合される」は、2つもしくはそれ以上の要素が直接物理的もしくは電気的のいずれかで接触しているか、または2つもしくはそれ以上の要素が互いに直接接触してはいないが、それでも互いに連携するかもしくは相互作用することを意味し得る。

したがって、本発明の好ましい実施形態であると信じられるものが説明されているが、当業者であれば、他のおよびさらなる修正がそれに対して、本発明の趣旨から逸脱することなく行われ得ることを理解し、すべてのそのような変更および修正が本発明の範囲内に収まると主張することが意図されている。たとえば、上で与えられている公式は、使用され得る手順を単に表しているだけである。機能性は、ブロック図に追加されるか、またはブロック図から削除されてよく、演算は機能ブロック間で交換されてよい。ステップが、本発明の範囲内で説明されている方法に追加されるか、または削除されてもよい。

1 配置構成
3〜8 ローラー
11 光ファイバケーブル
12 機能強化された処理ユニット
21 ケーブル
22 ベルトコンベアインフラストラクチャ
23、24 ケーブル結束バンド

Claims (20)

1. 摩耗を受ける、空間的に間隔をあけられた複数の機械部分の状態または条件を測定し、音響シグネチャを放出する方法であって、
   (a)摩耗を受ける前記複数の機械部分の音響特性を光学的に感知し、そこから感知信号を導出するステップと、
   (b)前記感知信号を、前記間隔をあけられた機械部分に沿って、第1の一連の対応する空間セグメントに分割し、各空間セグメントについて、前記感知信号を時間セグメントに分割し、延長時間期間にわたって、前記空間セグメントに対する前記音響特性を記録するステップと、
   (c)各時間セグメントを一連のサブセグメントに分割し、前記サブセグメントを対応する周波数領域サブセグメントに周波数領域変換するステップと、
   (d)空間セグメント内の前記周波数領域サブセグメントを組み合わせて、対応するより低い雑音レベルの組み合わされた周波数領域サブセグメントを生成するステップと、
   (e)前記組み合わされた周波数領域サブセグメント内に存在する前記放出された音響シグネチャの基本周波数、および関連する高調波を決定するステップと、を含む方法。
2. 前記機械部分は軸受を含む、請求項1に記載の方法。
3. 前記機械部分はベルトコンベアの一部を形成する、請求項1または2に記載の方法。
4. 前記光学的感知は、前記複数の機械部分の前記音響特性に対して略同時に行われる、請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記ステップ(d)は、前記組み合わされた周波数領域サブセグメントからノイズフロア測定量を減じるステップをさらに含む、請求項5に記載の方法。
6. 前記ノイズフロア測定量は、前記組み合わされた周波数領域サブセグメントの実質的に前記より低いノイズフロアレベルを通る補間曲線を含む、請求項5に記載の方法。
7. 前記補間曲線は、多項式曲線、指数曲線、対数曲線、または区分的セグメント曲線のうちの1つを含む請求項6に記載の方法。
8. 前記光学的感知は、光ファイバに沿った散乱を利用して前記音響特性を感知するステップを含む、請求項1に記載の方法。
9. 前記ステップ(a)は、前記感知信号をフィルタ処理して感知システムの周波数ベースの減衰特性を考慮するステップをさらに含む、請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記ステップ(e)は、ガウス形状構造を、組み合わされた周波数領域サブセグメントと共に畳み込み積分するステップを含む、請求項1から9のいずれか一項に記載の方法。
11. 空間的に間隔をあけられた複数の軸受の状態または条件を測定するためのシステムであって、
    前記間隔をあけられた軸受に近接して置かれている延長光導波路の周りの音響特性を光学的に感知するための第1のセンサユニットと、
    前記感知信号を一連の対応する空間セグメントに処理し、各空間セグメントが延長時間セグメントを有している場合に、延長時間期間にわたって、前記空間セグメントの前記音響特性を記録するための処理手段と、を備え、
    前記処理手段がさらに、前記延長時間セグメントの周波数領域処理を実行して、対応するより低い雑音レベルの周波数領域セグメントを生成し、
    前記処理手段がさらに、前記周波数領域セグメントをレビューして、音響シグネチャを放出する任意の軸受の任意の基本周波数および関連する高調波の存在を決定する、システム。
12. ベルトコンベアシステムの状態または条件を測定する方法であって、前記ベルトコンベアシステムは、各々が一連の玉軸受を有する複数のローラーユニットを備え、前記方法は、
    (a)前記ベルトコンベアシステムの音響特性を、その長さに沿って光学的に感知し、そこから感知信号を導出するステップと、
    (b)前記感知信号を、前記ベルトコンベアに沿って第1の一連の対応する空間セグメントに分割し、各空間セグメントについて、前記信号を時間セグメントに分割し、延長時間期間にわたって、前記空間セグメントに対する前記音響特性を記録するステップと、
    (c)随意的に前記時間セグメントをフィルタ処理して、前記光学的感知システムの周波数ベースの減衰特性を考慮するステップと、
    (d)各時間セグメントを一連のサブセグメントに分割し、前記サブセグメントを対応する周波数領域サブセグメントに周波数領域変換するステップと、
    (e)空間セグメント内の前記周波数領域サブセグメントを組み合わせて、対応するより低い雑音レベルの組み合わされた周波数領域サブセグメントを生成するステップと、
    (f)前記組み合わされた周波数領域サブセグメント内に存在する任意のローラーの回転の基本周波数、および関連する高調波を決定するステップと、を含む方法。
13. (g)回転の前記基本周波数および高調波のモデルを前記組み合わされた周波数領域サブセグメントから減じて、修正された周波数領域サブセグメントを獲得するステップと、
    (h)前記修正された周波数領域サブセグメントを分析して、軸受摩耗条件を決定するステップと、をさらに含む請求項12に記載の方法。
14. 前記ステップ(f)は、前記組み合わされた周波数領域サブセグメントをガウスピーク関数と相互相関させるステップを含む、請求項12または13に記載の方法。
15. 前記ステップ(e)は、周波数領域サブセグメントを平均処理するか、または総和するステップを含む、請求項12から14のいずれか一項に記載の方法。
16. 前記ステップ(e)は、多項式または指数関数減算を使用して前記周波数領域サブセグメント内でノイズフロアを回帰させるステップを含む、請求項12から15のいずれか一項に記載の方法。
17. 軸受摩耗条件は、
    ローラーの回転の前記基本周波数および高調波周波数、もしあれば、軸受剥離周波数、軸受中間寿命摩耗パターン、または軸受後段階摩耗パターン、軸受ヘイスタックパターンのうちの少なくとも1つを含む、請求項12に記載の方法。
18. 前記時間セグメントは2分から10分の長さである、請求項12から17のいずれか一項に記載の方法。
19. 前記サブセグメントは約3秒の長さである、請求項12から17のいずれか一項に記載の方法。
20. 前記剥離周波数は100Hz未満である、請求項17に記載の方法。