JP2022052947A - 回転機械異常検知装置及び回転機械異常検知方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】回転機械において、回転軸あるいは軸受け材料の異常を高感度に検出する。【解決手段】実施形態の回転機械異常検知装置は、回転部材としての測定対象物あるいは回転部材を回転可能に支持する測定対象物から所定距離離間した位置に配置され、測定対象物あるいは、測定対象物が支持している回転部材の回転時に発生し、大気中を伝播したアコースティックエミッションを検出する非接触型アコースティックエミッションセンサと、非接触型アコースティックエミッションセンサの検出信号の時間－周波数分析を行う分析部と、分析部の分析結果に基づいて、所定の周波数帯域に所定閾値以上の周波数成分が存在する場合に、回転異常が発生したことを検出する診断部と、を備える。【選択図】図１
Description
本発明の実施形態は、回転機械異常検知装置及び回転機械異常検知方法に関する。
従来、回転機械の異常（例えば、異常振動）を検出するセンサとして、例えば、圧電セラミックス等の材料を含む振動の機械エネルギを電気エネルギに変換する電気機械変換素子を用いて行っていた。
この場合において、電気機械変換素子としては、回転時に被測定物に微少破壊が発生した場合に生じる弾性波動現象であるアコースティックエミッション（ＡＥ）を検出する接触型ＡＥセンサあるいは加速度センサ等が用いられていた。
例えば、工作機械のミーリング主軸等では最高数万回転／分の高速回転が行われ、その軸受の状態予測のために接触型ＡＥセンサあるいは加速度センサを用いていた。
これらのセンサは、軸受のハウジング等に検出面を接触あるいは固定した状態で使用する。特に接触型ＡＥセンサは軸受部品の故障の起点となる異物噛み込み異常、微小クラック検知等を対象として検知を行っていた。
この場合において、電気機械変換素子としては、回転時に被測定物に微少破壊が発生した場合に生じる弾性波動現象であるアコースティックエミッション（ＡＥ）を検出する接触型ＡＥセンサあるいは加速度センサ等が用いられていた。
例えば、工作機械のミーリング主軸等では最高数万回転／分の高速回転が行われ、その軸受の状態予測のために接触型ＡＥセンサあるいは加速度センサを用いていた。
これらのセンサは、軸受のハウジング等に検出面を接触あるいは固定した状態で使用する。特に接触型ＡＥセンサは軸受部品の故障の起点となる異物噛み込み異常、微小クラック検知等を対象として検知を行っていた。
しかしながら、従来の接触型ＡＥセンサあるいは加速度センサにおいては、回転軸あるいは軸受け材料の表面における潤滑不足(かじり・焼付き)等に起因する音響等については、十分な検出感度が得られず、回転異常を検出することはできなかった。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、回転機械において、回転軸あるいは軸受け材料の異常を高感度に検出することが可能な回転機械異常検知装置及び回転機械異常検知方法を提供することを目的としている。
実施形態の回転機械異常検知装置は、回転部材としての測定対象物あるいは回転部材を回転可能に支持する測定対象物から所定距離離間した位置に配置され、測定対象物自身あるいは、測定対象物が支持している回転部材の回転時に発生し、大気中を伝播したアコースティックエミッションを検出する非接触型アコースティックエミッションセンサと、非接触型アコースティックエミッションセンサの検出信号の時間－周波数分析を行う分析部と、分析部の分析結果に基づいて、所定の周波数帯域に所定閾値以上の周波数成分が存在する場合に、回転異常が発生したことを検出する診断部と、を備える。
図１は、回転機械異常検知システムの概要構成ブロック図である。
以下の説明において、回転機械とは、電動機・タービンなどのように、軸を中心として回転する機械及びそれらを含む回転加工装置等を含むものとして定義される。
回転機械異常検知システム１０は、接触型ＡＥセンサ１１と、接触型ＡＥセンサ１１の出力信号の電圧増幅を行うプリアンプ１２と、プリアンプ１２の出力信号の電力増幅を行うメインアンプ１３と、加速度センサ１４と、電荷コンバータ１５と、ファブリペロー干渉計の原理を用いて集音を行うレーザマイクロフォン１６と、レーザマイクロフォン１６の出力信号の分析を行う干渉信号分析ユニット１７と、回転機械ＲＭの動作タイミングを検出するエンコーダ／タコメータ１８と、メインアンプ１３の出力信号、電荷コンバータ１５の出力信号、干渉信号分析ユニット１７の出力信号及びエンコーダ／タコメータ１８の出力信号に基づいて高速信号のデータ分析（リアルタイム周波数分析）を行い特徴量を抽出する高速信号データ分析装置（分析部）１９と、高速信号データ分析装置１９により抽出された特徴量に基づいて回転条件データベース２０Ａ及び閾値データベース２０Ｂを参照して回転機械ＲＭの制御指令を生成して出力し、回転機械ＲＭの制御を行うとともに、所定の周波数帯域に所定閾値以上の周波数成分が存在する場合に、異常が発生したことを検出する診断システム（診断部）２０と、を備えている。
以下の説明において、回転機械とは、電動機・タービンなどのように、軸を中心として回転する機械及びそれらを含む回転加工装置等を含むものとして定義される。
回転機械異常検知システム１０は、接触型ＡＥセンサ１１と、接触型ＡＥセンサ１１の出力信号の電圧増幅を行うプリアンプ１２と、プリアンプ１２の出力信号の電力増幅を行うメインアンプ１３と、加速度センサ１４と、電荷コンバータ１５と、ファブリペロー干渉計の原理を用いて集音を行うレーザマイクロフォン１６と、レーザマイクロフォン１６の出力信号の分析を行う干渉信号分析ユニット１７と、回転機械ＲＭの動作タイミングを検出するエンコーダ／タコメータ１８と、メインアンプ１３の出力信号、電荷コンバータ１５の出力信号、干渉信号分析ユニット１７の出力信号及びエンコーダ／タコメータ１８の出力信号に基づいて高速信号のデータ分析（リアルタイム周波数分析）を行い特徴量を抽出する高速信号データ分析装置（分析部）１９と、高速信号データ分析装置１９により抽出された特徴量に基づいて回転条件データベース２０Ａ及び閾値データベース２０Ｂを参照して回転機械ＲＭの制御指令を生成して出力し、回転機械ＲＭの制御を行うとともに、所定の周波数帯域に所定閾値以上の周波数成分が存在する場合に、異常が発生したことを検出する診断システム（診断部）２０と、を備えている。
図２は、回転機械異常検知システムが適用させる回転機械の要部の説明図である。
回転機械においては、モータ、ギア構成等を考慮した回転数(回／分)が設定される。
回転機械の実際の回転数はエンコーダ／タコメータ１８により把握することができる。
例えば、回転工作機械のミーリング主軸等では最高数万回転／分の高速回転が行われ、その軸受の状態予測のために、ＡＥセンサや加速度センサを用いた検討が行われてきた。
これらのセンサ（接触型ＡＥセンサ１１あるいは加速度センサ１４）は、図２に示すように軸受のハウジング３１Ａ、３１Ｂに検出面を接触、固定した状態で使用する。
この場合に接触型ＡＥセンサ１１は、軸受３２Ａ、３２Ｂの故障の起点となる異物噛み込み、微小クラック等の異常の検知を対象としている。
回転機械においては、モータ、ギア構成等を考慮した回転数(回／分)が設定される。
回転機械の実際の回転数はエンコーダ／タコメータ１８により把握することができる。
例えば、回転工作機械のミーリング主軸等では最高数万回転／分の高速回転が行われ、その軸受の状態予測のために、ＡＥセンサや加速度センサを用いた検討が行われてきた。
これらのセンサ（接触型ＡＥセンサ１１あるいは加速度センサ１４）は、図２に示すように軸受のハウジング３１Ａ、３１Ｂに検出面を接触、固定した状態で使用する。
この場合に接触型ＡＥセンサ１１は、軸受３２Ａ、３２Ｂの故障の起点となる異物噛み込み、微小クラック等の異常の検知を対象としている。
接触型ＡＥセンサ１１は、異物噛み込み異常、微小クラック発生等の現象を捉え、検出信号をプリアンプ１２に出力する。
プリアンプ１２は、接触型ＡＥセンサ１１の出力した検出信号の電圧増幅を行って電圧増幅信号をメインアンプ１３に出力する。
メインアンプ１３は、電圧増幅信号の電力増幅を行って高速信号データ分析装置１９に出力する。
プリアンプ１２は、接触型ＡＥセンサ１１の出力した検出信号の電圧増幅を行って電圧増幅信号をメインアンプ１３に出力する。
メインアンプ１３は、電圧増幅信号の電力増幅を行って高速信号データ分析装置１９に出力する。
加速度センサ１４は、上述した接触型ＡＥセンサで検出可能な異常が、より広い範囲で発生する（大きいエネルギを捉える）場合に利用でき、検出信号を電荷コンバータ１５に出力する。より具体的には、加速度センサ１４は、電荷出力型加速度センサとして構成されており、加えられた加速度に比例した検出信号を電荷コンバータに出力する。
電荷コンバータ１５により増幅して高速信号データ分析装置１９に出力する。
電荷コンバータ１５により増幅して高速信号データ分析装置１９に出力する。
図３は、レーザマイクロフォンの適用例の説明図である。
本実施形態において、回転軸３３は、ハウジング３１Ａ、３１Ｂに支持された軸受３２Ａ、３２Ｂにより回転可能に支持されている。
さらに回転軸３３は、回転軸３３は、モータ３４にカップリング３５を介して接続されて、回転駆動される。
この状態において、非接触ＡＥセンサであるレーザマイクロフォン１６は、回転軸３３に対して所定距離を介して設置され、回転軸３３の材料表面における潤滑不足(かじり・焼付き)等に起因する音響等の接触型ＡＥセンサ１１あるいは加速度センサ１４では十分な検出感度が得られなかった現象を大気中を伝播した音波（弾性波）として捉える。
本実施形態において、回転軸３３は、ハウジング３１Ａ、３１Ｂに支持された軸受３２Ａ、３２Ｂにより回転可能に支持されている。
さらに回転軸３３は、回転軸３３は、モータ３４にカップリング３５を介して接続されて、回転駆動される。
この状態において、非接触ＡＥセンサであるレーザマイクロフォン１６は、回転軸３３に対して所定距離を介して設置され、回転軸３３の材料表面における潤滑不足(かじり・焼付き)等に起因する音響等の接触型ＡＥセンサ１１あるいは加速度センサ１４では十分な検出感度が得られなかった現象を大気中を伝播した音波（弾性波）として捉える。
そしてレーザマイクロフォン１６は、回転軸３３の材料表面における潤滑不足（かじり・焼付き）等の接触型ＡＥセンサ１１、加速度センサ１４では十分な検出感度が得られなかった現象を大気中伝播の音として捉えて検出信号を干渉信号分析ユニット１７に出力する。
干渉信号分析ユニット１７は、レーザマイクロフォン１６の出力信号の分析を行い、高速信号データ分析装置１９に出力する。
干渉信号分析ユニット１７は、レーザマイクロフォン１６の出力信号の分析を行い、高速信号データ分析装置１９に出力する。
高速信号データ分析装置１９は、干渉信号分析ユニット１７の出力信号及びエンコーダ／タコメータ１８の出力信号に基づいて高速信号のデータ分析（リアルタイム周波数分析）を行い特徴量を抽出する。
この場合において、高速信号データ分析装置１９は、アナログ／デジタル変換を行うＡ／Ｄ変換機器を有しており、周波数フィルタ機能、リアルタイム周波数分析機能等を備えている。
上述した接触型ＡＥセンサ１１の周波数帯域は、数１０ｋＨｚ－１ＭＨｚ程度となっている。
また、加速度センサ１４の周波数帯域は、０－２０ｋＨｚ程度となっている。
さらに、レーザマイクロフォン１６の周波数帯域は、１０Ｈｚ－１ＭＨｚ程度である。
また、加速度センサ１４の周波数帯域は、０－２０ｋＨｚ程度となっている。
さらに、レーザマイクロフォン１６の周波数帯域は、１０Ｈｚ－１ＭＨｚ程度である。
一方、金属材料の破壊現象に関連するＡＥの周波数は、数１０ｋＨｚ－１ＭＨｚ程度といわれており、さらにＡＥは現象に応じて周波数や振幅強度が異なることが知られている。
さらに、工具を長期間使用した際に生じるアブレシブ摩耗では０．２５－１ＭＨｚの間で比較的小さい振幅で現れる。
また、すべり摩擦面が接触・融着して焼き付いた状態になる強い凝着摩耗では、１～１．５ＭＨｚの高い周波数で大きい振幅を発生する。
また、すべり摩擦面が接触・融着して焼き付いた状態になる強い凝着摩耗では、１～１．５ＭＨｚの高い周波数で大きい振幅を発生する。
このようにアコースティックエミッションの周波数は、機械振動や周囲環境の雑音の周波数＝０～１ｋＨｚと比べて遥かに高く、原信号に対する適切なフィルタ処理を備えれば、工具摩耗や破壊に関連する情報を得ることができる。
また、エンコーダ／タコメータ１８は、回転軸３３の回転位置を検出する。
また、本実施形態のレーザマイクロフォン１６は、金属材料の加工・破壊現象に応じて発生する異なる周波数の音（最大１ＭＨｚ程度）を検出可能となっている。一般的にはミリ秒オーダの時間間隔におけるＡＥパラメータ（最大振幅、エネルギ、ＲＭＳ振幅、ＡＥカウント値等）が利用されるが、詳細な周波数情報は失われる。
このため、本実施形態の高速信号データ分析装置１９は、上述したように原信号に対する周波数フィルタ、リアルタイム周波数分析機能を備え、現象の発生事由を推定できるようになっている。
診断システム２０は、回転機械ＲＭの回転条件を参照するための回転条件データベース（ＤＢ）２０Ａ及び判定用の閾値を参照するための閾値データベース（ＤＢ）２０Ｂを備えている。
そして、診断システム２０は、所定の周波数帯域に所定閾値以上の周波数成分が存在する場合に、回転異常が発生したことを検出し、対応する制御を行う。
なお、回転条件データベース２０Ａ及び閾値データベースに代えて、あるいは、加えて、リアルタイムに収集したデータを学習したモデルから、状態を推論する機能を備えるようにしてもよい。
そして、診断システム２０は、所定の周波数帯域に所定閾値以上の周波数成分が存在する場合に、回転異常が発生したことを検出し、対応する制御を行う。
なお、回転条件データベース２０Ａ及び閾値データベースに代えて、あるいは、加えて、リアルタイムに収集したデータを学習したモデルから、状態を推論する機能を備えるようにしてもよい。
また診断システム２０による異常（不良）を検知した際の回転機械ＲＭへの制御司令に関しては、対象とするプロセスの品質基準・回転速度等によって適宜選定することが望ましい。
図４は、異常検出の具体例の説明図である。
図４においては、一例として、最大5kHzの帯域を持つ加速度センサを用いた軸受の信号を示している。
図４においては、一例として、最大5kHzの帯域を持つ加速度センサを用いた軸受の信号を示している。
回転軸３３を支える2つの軸受３２Ａ、３２Ｂに対し、その一方にあらかじめ意図的な損傷を与えた異常な軸受（Damaged）の信号と、正常な軸受（Healthy）の信号とを比較したものである。
この場合において、加速度センサ１４は、図２に示したように、軸受３２Ａ、３２Ｂのハウジング３１Ａ、３１Ｂに固定している。
この場合において、加速度センサ１４は、図２に示したように、軸受３２Ａ、３２Ｂのハウジング３１Ａ、３１Ｂに固定している。
また、図４においては、信号のサンプリング周波数は１０ｋＨｚとして、回転軸３３の回転中における１秒間の時間－周波数マップを示している。
図４に示すように、損傷を与えた軸受では、周期的なスパイク信号が確認できる。さらに回転数の変化に応じて（３００ｒｐｍ、６００ｒｐｍ）スパイクの頻度が比例的に増加していることがわかる。
図４に示すように、損傷を与えた軸受では、周期的なスパイク信号が確認できる。さらに回転数の変化に応じて（３００ｒｐｍ、６００ｒｐｍ）スパイクの頻度が比例的に増加していることがわかる。
この傾向は、図２における軸受３２Ａ、３２Ｂのモータ３４からの位置関係を入れ替えた場合でも同様である。
このように、損傷した軸受では回転数ごとのスパイクの発生頻度を捉えることが重要であり、信号に対して包絡線（エンベロープ）処理等を適用する方法が知られている。
これは圧電式ＡＥセンサを用いる場合でも同様であり、接触型ＡＥセンサあるいは非接触型ＡＥセンサであるレーザマイクロフォン１６は、加速度センサ１４と比べ、より小さなエネルギの初期の破損の兆候を検知する目的で使用される。
これは圧電式ＡＥセンサを用いる場合でも同様であり、接触型ＡＥセンサあるいは非接触型ＡＥセンサであるレーザマイクロフォン１６は、加速度センサ１４と比べ、より小さなエネルギの初期の破損の兆候を検知する目的で使用される。
図５は、レーザマイクロフォンを用いて回転機械の信号を取得する際に、回転機械を停止した状態で実験室内のノイズ音を計測した例の説明図である。
また、図６はレーザマイクロフォンを用いて回転機械の信号を取得する際に、回転機械において回転している状態における測定結果である。
また、図６はレーザマイクロフォンを用いて回転機械の信号を取得する際に、回転機械において回転している状態における測定結果である。
軸受３２Ａ、３２Ｂともに正常品を使用した場合、図６（Ａ）に示すように、50kHz付近の振幅がほぼゼロとなる。
これに対し、軸受Ａを損傷したものに入れ替えた場合、図６（Ｂ）に破線楕円で示すように、５０ｋＨｚ付近に音響エネルギが発生していることがわかる。
これに対し、軸受Ａを損傷したものに入れ替えた場合、図６（Ｂ）に破線楕円で示すように、５０ｋＨｚ付近に音響エネルギが発生していることがわかる。
この現象は回転数を変化させた場合（６００、９００、１２００、１５００、１８００ｒｐｍ）も同様の傾向を保っていた。
したがって、回転要素に損傷がある場合、高周波の音響が発生し、大気中伝搬によりレーザマイクロフォン１６に到達したものと考えられる。
したがって、回転要素に損傷がある場合、高周波の音響が発生し、大気中伝搬によりレーザマイクロフォン１６に到達したものと考えられる。
レーザマイクロフォン１６は、図３に示したように、測定対象である回転軸３３に対して離間して配置しているため、測定対象である回転軸３３の周辺を適宜移動させることが容易である。
同様に複数の測定対象が存在する場合でも、一つのレーザマイクロフォン１６により順次測定を行うように構成することも可能である。
同様に複数の測定対象が存在する場合でも、一つのレーザマイクロフォン１６により順次測定を行うように構成することも可能である。
このため、損傷している機械要素の有無、損傷部位の推定に利用することができる。
以上の説明では、二つの軸受３２Ａ、３２Ｂを対象とした例を示した。
しかしながら、本実施形態によれば、一般の回転機械システムは軸受のほか、多数の歯車から構成されるギアボックス等さまざまな構成要素があり、固定式のセンサでは故障部位を特定することが容易ではなかったシステムにも容易に適用が可能である。
以上の説明では、二つの軸受３２Ａ、３２Ｂを対象とした例を示した。
しかしながら、本実施形態によれば、一般の回転機械システムは軸受のほか、多数の歯車から構成されるギアボックス等さまざまな構成要素があり、固定式のセンサでは故障部位を特定することが容易ではなかったシステムにも容易に適用が可能である。
すなわち、本実施形態のレーザマイクロフォン１６によれば、非接触ＡＥ計測を行えるので、回転数に依存しない高周波の音響振動に対して、特定周波数のバンドエネルギ（異常現象と相関する周波数帯の振幅の総和）等を監視する方法等で、迅速にシステムの状態を推定することができる。
この場合において、診断システム２０は、異常を検出した直後に回転機械の回転を停止させるとさらに悪影響をおよぼす可能性がある場合には、徐々に回転を低下させて、回転が停止した後に当該部位を確認する等の手順を行うように制御指令を出力している。
また、回転工作機械あるいは被工作品へのダメージを最小限にしたい場合には、異常音を検知した直後に回転動作を停止させるように制御指令を出力すればよい。
さらに、このような制御司令を与える診断システム２０に関しては、応答の高速性が重視される場合は、高速信号データ分析装置１９と同じハードウエアに組み込まれることが望ましいが、中長期的なデータのトレンドから判断する場合は、ネットワーク上のサーバ等を診断システム２０として構築して、制御司令を出力する構成を採ることも可能である。
ここで、上記各センサの配置例について説明する。
接触型ＡＥセンサ１１の信号は、切削による除去加工、プレスによる打ち抜き加工ともに材料破断をよく捉えるが、加工対象の表面・外観の異常に起因する信号のみを切り分けて捉えることは難しいという問題がある。
接触型ＡＥセンサ１１の信号は、切削による除去加工、プレスによる打ち抜き加工ともに材料破断をよく捉えるが、加工対象の表面・外観の異常に起因する信号のみを切り分けて捉えることは難しいという問題がある。
また、ＡＥは伝搬する固体の構造に応じて複雑なモードで減衰するため、できる限り加工点の近傍にセンサを設置することが望ましい。
しかし、機械の構造によっては部品間の界面における接触状態の影響をうけ、十分な信号強度が得られない可能性もあり、個別の段取りの調整に多くの時間を費やすことがあった。
しかし、機械の構造によっては部品間の界面における接触状態の影響をうけ、十分な信号強度が得られない可能性もあり、個別の段取りの調整に多くの時間を費やすことがあった。
これに対し、レーザマイクロフォン１６は、測定対象物とセンサ間の空隙の距離を目安として均一の減衰率が期待できるため、高い汎用性と検出再現性を確保できる。
そこで、レーザマイクロフォン１６を測定対象物（上述の例の場合、軸受３２Ａ、３２Ｂ）からそれぞれ１００ｍｍ程度の距離（大気中伝搬の音の減衰が十分に小さい範囲）で設置し、表面性状の状態監視に用いることが望ましい。
そこで、レーザマイクロフォン１６を測定対象物（上述の例の場合、軸受３２Ａ、３２Ｂ）からそれぞれ１００ｍｍ程度の距離（大気中伝搬の音の減衰が十分に小さい範囲）で設置し、表面性状の状態監視に用いることが望ましい。
一例として、原信号に対して５０ｋＨｚの周波数帯のエネルギ量の総和の時間変化を監視する等が考えられる。
上記配置例及び検出対象の周波数は、一例であり、所望の信号が検出可能な位置及び周波数であれば、任意に設定することが可能である。
以上の説明においては、回転数の変化については特に述べなかったが、回転数一定の場合と、回転数可変の場合では、多少効果が異なっている。
より具体的には、以下の通りである。
回転数が一定の場合、例えば、回転数が一定で連続運転が行われるモータ、ポンプ、ファン等の回転機械の場合、固定式の振動センサ（加速度センサ等）、接触型ＡＥセンサ等を用いて、回転数に応じたスパイク発生の周波数を試算し、当該周波数の信号分析による軸受診断等が有効である。
回転数が一定の場合、例えば、回転数が一定で連続運転が行われるモータ、ポンプ、ファン等の回転機械の場合、固定式の振動センサ（加速度センサ等）、接触型ＡＥセンサ等を用いて、回転数に応じたスパイク発生の周波数を試算し、当該周波数の信号分析による軸受診断等が有効である。
しかしながら、複雑なギアボックスの組み合わせ等がある場合等においては、複数要素の周波数を検討する必要がある。したがって、センサのセッティングや解析において、製品特有のノウハウが必要とされることが多く、効率的な状態診断を行えない場合があった。
これに対し、本実施形態のレーザマイクロフォン１６のように、非接触ＡＥ計測においては、回転数に依存しない高周波の音響振動に対して、特定周波数のバンドエネルギ（異常現象と相関する周波数帯の振幅の総和）等を監視する方法等で、迅速にシステムの状態を推定したのちに、個別の機械要素に対する検討を進めることができる。
また回転数が可変の場合、例えば、産業用ロボット、工作機械のスピンドル等、使用条件あるいは回転数が常に変化する対象では、定期的にある一定の動作シーケンスを設定し、その履歴を追跡することが有効である。
例えば、回転部材としてスピンドルを有する工作機械に対して、切削を行っていない無負荷状態として、スピンドルの空転状態における軸受振動を診断する方法等が考えられる。
この場合において、上記の回転数一定の条件と同様の判定基準を設けて、加速度センサやＡＥセンサ、ならびに非接触ＡＥ計測で診断することができる。
しかしながら、運転中に介入が難しい風力発電機器や、最大回転数が数ｒｐｍの低速回転機械の場合には、加速度センサでは十分なＳＮ比が得られず、精度のよい診断が行えない場合があることが知られている。また、ＡＥセンサでも複雑な伝達経路をもつ低速回転機械に対しては実用的な診断が難しいが、本実施形態のレーザマイクロフォン１６のように、非接触ＡＥセンサでは回転運動に起因する高周波の音響状態に基づいた診断を行える。
しかしながら、運転中に介入が難しい風力発電機器や、最大回転数が数ｒｐｍの低速回転機械の場合には、加速度センサでは十分なＳＮ比が得られず、精度のよい診断が行えない場合があることが知られている。また、ＡＥセンサでも複雑な伝達経路をもつ低速回転機械に対しては実用的な診断が難しいが、本実施形態のレーザマイクロフォン１６のように、非接触ＡＥセンサでは回転運動に起因する高周波の音響状態に基づいた診断を行える。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
１０ 回転機械異常検知システム
１１ 接触型ＡＥセンサ
１２ プリアンプ
１３ メインアンプ
１４ 加速度センサ
１５ 電荷コンバータ
１６ レーザマイクロフォン
１７ 干渉信号分析ユニット
１８ エンコーダ／タコメータ
１９ 高速信号データ分析装置
２０ 診断システム
２０Ａ 回転条件データベース
２０Ｂ 閾値データベース
３１Ａ、３１Ｂ ハウジング
３２Ａ、３２Ｂ 軸受
３３ 回転軸（シャフト）
３４ モータ
３５ カップリング
Ａ 軸受
ＲＭ 回転機械
１１ 接触型ＡＥセンサ
１２ プリアンプ
１３ メインアンプ
１４ 加速度センサ
１５ 電荷コンバータ
１６ レーザマイクロフォン
１７ 干渉信号分析ユニット
１８ エンコーダ／タコメータ
１９ 高速信号データ分析装置
２０ 診断システム
２０Ａ 回転条件データベース
２０Ｂ 閾値データベース
３１Ａ、３１Ｂ ハウジング
３２Ａ、３２Ｂ 軸受
３３ 回転軸（シャフト）
３４ モータ
３５ カップリング
Ａ 軸受
ＲＭ 回転機械
Claims (4)
- 回転部材としての測定対象物あるいは回転部材を回転可能に支持する測定対象物から所定距離離間した位置に配置され、前記測定対象物あるいは、前記測定対象物が支持している回転部材の回転時に発生し、大気中を伝播したアコースティックエミッションを検出する非接触型アコースティックエミッションセンサと、
前記非接触型アコースティックエミッションセンサの検出信号の時間－周波数分析を行う分析部と、
前記分析部の分析結果に基づいて、所定の周波数帯域に所定閾値以上の周波数成分が存在する場合に、回転異常が発生したことを検出する診断部と、
を備えた回転機械異常検知装置。 - 前記非接触型アコースティックエミッションセンサは、ファブリペロー干渉計の原理を用いたレーザマイクロフォンとして構成されている、
請求項１記載の回転機械異常検知装置。 - 前記所定の周波数帯域は、５０ｋＨｚ帯である、
請求項１又は請求項２記載の回転機械異常検知装置。 - 回転部材としての測定対象物あるいは回転部材を回転可能に支持する測定対象物から所定距離離間した位置に配置され、前記測定対象物あるいは、前記測定対象物が支持している回転部材の回転時に発生し、大気中を伝播したアコースティックエミッションを検出する非接触型アコースティックエミッションセンサを備えた塑性加工異常検出装置で実行される回転機械異常検知方法であって、
前記非接触型アコースティックエミッションセンサの検出信号の時間－周波数分析を行う過程と、
前記時間－周波数分析の結果に基づいて、所定の周波数帯域に所定閾値以上の周波数成分が存在するか否かを判断し、前記所定閾値以上の周波数成分が存在する場合に、回転異常が発生したことを検出する過程と、
を備えた回転機械異常検知方法。
Priority Applications (3)
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| JP2020159490A JP2022052947A (ja) | 2020-09-24 | 2020-09-24 | 回転機械異常検知装置及び回転機械異常検知方法 |
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|---|---|---|---|
| JP2020159490A Pending JP2022052947A (ja) | 2020-09-24 | 2020-09-24 | 回転機械異常検知装置及び回転機械異常検知方法 |
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