JP3179969B2 - 振動解析方法 - Google Patents
振動解析方法Info
- Publication number
- JP3179969B2 JP3179969B2 JP17673894A JP17673894A JP3179969B2 JP 3179969 B2 JP3179969 B2 JP 3179969B2 JP 17673894 A JP17673894 A JP 17673894A JP 17673894 A JP17673894 A JP 17673894A JP 3179969 B2 JP3179969 B2 JP 3179969B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vibration
- predetermined
- function
- waveform
- analysis method
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M15/00—Testing of engines
- G01M15/04—Testing internal-combustion engines
- G01M15/12—Testing internal-combustion engines by monitoring vibrations
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
- G01H1/00—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector
- G01H1/003—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector of rotating machines
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01L—MEASURING FORCE, STRESS, TORQUE, WORK, MECHANICAL POWER, MECHANICAL EFFICIENCY, OR FLUID PRESSURE
- G01L23/00—Devices or apparatus for measuring or indicating or recording rapid changes, such as oscillations, in the pressure of steam, gas, or liquid; Indicators for determining work or energy of steam, internal-combustion, or other fluid-pressure engines from the condition of the working fluid
- G01L23/22—Devices or apparatus for measuring or indicating or recording rapid changes, such as oscillations, in the pressure of steam, gas, or liquid; Indicators for determining work or energy of steam, internal-combustion, or other fluid-pressure engines from the condition of the working fluid for detecting or indicating knocks in internal-combustion engines; Units comprising pressure-sensitive members combined with ignitors for firing internal-combustion engines
- G01L23/221—Devices or apparatus for measuring or indicating or recording rapid changes, such as oscillations, in the pressure of steam, gas, or liquid; Indicators for determining work or energy of steam, internal-combustion, or other fluid-pressure engines from the condition of the working fluid for detecting or indicating knocks in internal-combustion engines; Units comprising pressure-sensitive members combined with ignitors for firing internal-combustion engines for detecting or indicating knocks in internal combustion engines
- G01L23/225—Devices or apparatus for measuring or indicating or recording rapid changes, such as oscillations, in the pressure of steam, gas, or liquid; Indicators for determining work or energy of steam, internal-combustion, or other fluid-pressure engines from the condition of the working fluid for detecting or indicating knocks in internal-combustion engines; Units comprising pressure-sensitive members combined with ignitors for firing internal-combustion engines for detecting or indicating knocks in internal combustion engines circuit arrangements therefor
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
- G05B23/024—Quantitative history assessment, e.g. mathematical relationships between available data; Functions therefor; Principal component analysis [PCA]; Partial least square [PLS]; Statistical classifiers, e.g. Bayesian networks, linear regression or correlation analysis; Neural networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は音波等の振動波形を解析
することで、異常な振動をを検知する振動解析方法に関
するものである。
することで、異常な振動をを検知する振動解析方法に関
するものである。
【０００２】
【従来の技術】モーターなどの回転機器の製造の際の検
査工程において、実際にモーターを駆動させて検査する
方法が取られる。検査対象のモーターを駆動させると、
様々な振動数の音波を発するが、製造不良等があると、
モーターから発せられる音が異なる。この音の変化を的
確に検知することで不良品を検知することができる。
査工程において、実際にモーターを駆動させて検査する
方法が取られる。検査対象のモーターを駆動させると、
様々な振動数の音波を発するが、製造不良等があると、
モーターから発せられる音が異なる。この音の変化を的
確に検知することで不良品を検知することができる。
【０００３】従来、上記の方法によるモーターの異常の
検知は、作業者が音を聞いて、この音から経験に基づい
て判断し、異常かどうか検知する官能検査が一般に行わ
れてきた。
検知は、作業者が音を聞いて、この音から経験に基づい
て判断し、異常かどうか検知する官能検査が一般に行わ
れてきた。
【０００４】この検査を振動解析装置により自動化する
ことが試みられてきた。図４にこの自動化された振動解
析装置の例を示す。１は検査対象となるモーター、２は
振動音を検出するマイクロホン、３は信号変換器、４は
周期音用ＦＦＴアナライザ、５は連続音用ＦＦＴアナラ
イザ、６は結果判断を行うコンピュータ、７は良か不良
の表示を行う表示装置、８は不良品が発見された場合の
処理装置である。
ことが試みられてきた。図４にこの自動化された振動解
析装置の例を示す。１は検査対象となるモーター、２は
振動音を検出するマイクロホン、３は信号変換器、４は
周期音用ＦＦＴアナライザ、５は連続音用ＦＦＴアナラ
イザ、６は結果判断を行うコンピュータ、７は良か不良
の表示を行う表示装置、８は不良品が発見された場合の
処理装置である。
【０００５】モーター１から発せられる振動はマイクロ
ホン２により検出される。この検出された振動は、信号
変換器３により、ギアやベアリング傷などに起因する比
較的周波数の低い周期音と、偏心やブラシ当たりなどに
起因する比較的周波数の高い連続音に分解される。この
うち、比較的周波数の高い連続音は連続音用ＦＦＴアナ
ライザ４で直接フーリエ変換され各周波数成分にスペク
トル分解される。一方、比較的周波数が低い周期音はフ
ィルタや包絡線検波を通した波形に変換され、これが連
続音と同様、フーリエ変換によりスペクトル分解により
各周波数成分に分解される。この様に分解された周波数
成分をコンピュータ６に入力し、ニューラル・ネットワ
ークによる波形分析が行われ、正常な振動の周波数成分
との各周波数毎の比較や、クルトシス、オーバーオール
値等の複数の観点からの結果に基づいて、ファジー論理
和による判定が行われ、その結果を表示装置７に表示
し、不良が発見された場合は不良品処理装置８により処
理がなされる。
ホン２により検出される。この検出された振動は、信号
変換器３により、ギアやベアリング傷などに起因する比
較的周波数の低い周期音と、偏心やブラシ当たりなどに
起因する比較的周波数の高い連続音に分解される。この
うち、比較的周波数の高い連続音は連続音用ＦＦＴアナ
ライザ４で直接フーリエ変換され各周波数成分にスペク
トル分解される。一方、比較的周波数が低い周期音はフ
ィルタや包絡線検波を通した波形に変換され、これが連
続音と同様、フーリエ変換によりスペクトル分解により
各周波数成分に分解される。この様に分解された周波数
成分をコンピュータ６に入力し、ニューラル・ネットワ
ークによる波形分析が行われ、正常な振動の周波数成分
との各周波数毎の比較や、クルトシス、オーバーオール
値等の複数の観点からの結果に基づいて、ファジー論理
和による判定が行われ、その結果を表示装置７に表示
し、不良が発見された場合は不良品処理装置８により処
理がなされる。
【０００６】この振動解析装置においては、ニューラル
・ネットワークを用いているので、この振動解析装置が
異常と判断した波形でも、実際にはそれでも正常であっ
た際に、この波形は正常であると登録することにより、
以降の判断において同様の波形を検知しても、正常であ
ると認識することができる。また、ファジー論理和を用
いているので、より官能検査に近い検査を行うことがで
きる。
・ネットワークを用いているので、この振動解析装置が
異常と判断した波形でも、実際にはそれでも正常であっ
た際に、この波形は正常であると登録することにより、
以降の判断において同様の波形を検知しても、正常であ
ると認識することができる。また、ファジー論理和を用
いているので、より官能検査に近い検査を行うことがで
きる。
【０００７】上記の振動解析装置はモーターなどの回転
機器の製造の際の検査工程以外でも、音を発しながら稼
働している装置の監視にも用いられている。例えば、ボ
イラーの監視において、ボイラーから一定の距離をおい
てマイクロホン２を設置し、結果表示装置７の代わり
に、異常が発見された場合に作業者に警告を発する装置
を配し、不良品処理装置８の代わりに、緊急停止装置を
配する構成でボイラーの監視に上記振動解析装置が用い
られている。
機器の製造の際の検査工程以外でも、音を発しながら稼
働している装置の監視にも用いられている。例えば、ボ
イラーの監視において、ボイラーから一定の距離をおい
てマイクロホン２を設置し、結果表示装置７の代わり
に、異常が発見された場合に作業者に警告を発する装置
を配し、不良品処理装置８の代わりに、緊急停止装置を
配する構成でボイラーの監視に上記振動解析装置が用い
られている。
【０００８】このボイラー監視に用いられる振動解析装
置は、一定時間毎にボイラーから発せられる音をマイク
ロホン２により検出し、上記モーターの検査と同様に周
波数成分に分解することで波形分析し、その結果に異常
があれば、作業者に警告を発し、ボイラーを緊急停止さ
せる。
置は、一定時間毎にボイラーから発せられる音をマイク
ロホン２により検出し、上記モーターの検査と同様に周
波数成分に分解することで波形分析し、その結果に異常
があれば、作業者に警告を発し、ボイラーを緊急停止さ
せる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】モーターなどの回転機
器の製造の際の検査工程において、作業員の官能検査で
は、作業員に十分な経験がなければ検査できないという
問題点がある。
器の製造の際の検査工程において、作業員の官能検査で
は、作業員に十分な経験がなければ検査できないという
問題点がある。
【００１０】また、上記の振動解析装置を用いた場合で
も、振動を周波数分析することで判定する構造を持って
いるために、周波数分析することで特徴が抽出できない
場合、例えば、ピークをもつ２つの周波数の間にある周
波数領域で小さいながら異常な振動が生じていたとして
も、それが異常であるのか、単に両側のピークを持つ周
波数の振動がずれたのかを判定することが困難である。
したがって、周波数の分析の結果、ピークを持つなどの
顕著な特徴が表れないような異常は検知できないという
問題点がある。また、高い精度で振動解析を行うには、
詳細な周波数分析と、複雑な判断構造を持つので、判断
を行うまでに時間を要するという問題点がある。
も、振動を周波数分析することで判定する構造を持って
いるために、周波数分析することで特徴が抽出できない
場合、例えば、ピークをもつ２つの周波数の間にある周
波数領域で小さいながら異常な振動が生じていたとして
も、それが異常であるのか、単に両側のピークを持つ周
波数の振動がずれたのかを判定することが困難である。
したがって、周波数の分析の結果、ピークを持つなどの
顕著な特徴が表れないような異常は検知できないという
問題点がある。また、高い精度で振動解析を行うには、
詳細な周波数分析と、複雑な判断構造を持つので、判断
を行うまでに時間を要するという問題点がある。
【００１１】さらに、正しい波形の特徴を捉えるには作
業者の経験が必要であり、試行錯誤を繰り返さなければ
ならないという問題点がある。また、従来の振動解析方
法では、正しい波形を入力し、その特徴を解析装置に教
え込むという作業が必要であり、入力に工数がかかると
いう問題点がある。特に、製品の検査工程に用いる際に
は、検査対象の製品の種類が異なるたびにこの作業が必
要である。
業者の経験が必要であり、試行錯誤を繰り返さなければ
ならないという問題点がある。また、従来の振動解析方
法では、正しい波形を入力し、その特徴を解析装置に教
え込むという作業が必要であり、入力に工数がかかると
いう問題点がある。特に、製品の検査工程に用いる際に
は、検査対象の製品の種類が異なるたびにこの作業が必
要である。
【００１２】本発明は上記の問題点を解決し、振動波形
から波動に固有な量を観測することで、より単純な判断
構造を持つ振動解析方法を提供することを目的とする。
から波動に固有な量を観測することで、より単純な判断
構造を持つ振動解析方法を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】本発明は上記の課題を解
決するために、振動波形を解析して異常を検知する場合
において、開始時点ｔ0 から所定個数ｎの所定時点ｔj
（ｊ＝１〜ｎ）からなる観測時点列｛ｔj ｝において、
前記観測時点列の各時点における振動波の変位ｆj （ｊ
＝１〜ｎ）を検知し、検知されたそれぞれの各観測時点
における検知されたそれぞれの変位を成分とするｎ次元
空間の点と、正常とされている振動波形の前記ｎ次元空
間内の点とを比較し、所定の許容範囲内にないときに異
常と検知することを特徴とする。
決するために、振動波形を解析して異常を検知する場合
において、開始時点ｔ0 から所定個数ｎの所定時点ｔj
（ｊ＝１〜ｎ）からなる観測時点列｛ｔj ｝において、
前記観測時点列の各時点における振動波の変位ｆj （ｊ
＝１〜ｎ）を検知し、検知されたそれぞれの各観測時点
における検知されたそれぞれの変位を成分とするｎ次元
空間の点と、正常とされている振動波形の前記ｎ次元空
間内の点とを比較し、所定の許容範囲内にないときに異
常と検知することを特徴とする。
【００１４】また、検知された振動波の変位から、所定
の現象を記述する時間ｔの関数ψ（ｔ）を、ξ+ とξ0
とξ- とをξ+ ＋ξ0 ＋ξ- ＝０を満たす所定の値とし
た下記の（式１）
の現象を記述する時間ｔの関数ψ（ｔ）を、ξ+ とξ0
とξ- とをξ+ ＋ξ0 ＋ξ- ＝０を満たす所定の値とし
た下記の（式１）
【００１５】
【数５】
【００１６】に代入することで算出されるαを用いて計
算される振動波形を特徴付ける量を算出し、このαを用
いてｎ次元空間内の許容範囲を限定すると好適である。
算される振動波形を特徴付ける量を算出し、このαを用
いてｎ次元空間内の許容範囲を限定すると好適である。
【００１７】また上記αに代えて、検知された振動波の
変位から、所定の現象を記述する時間ｔの関数ψ（ｔ）
を、ξ+ とξ0 とξ- とをξ+ ＋ξ0 ＋ξ- ＝０を満た
す所定の値とした下記の式（式２）
変位から、所定の現象を記述する時間ｔの関数ψ（ｔ）
を、ξ+ とξ0 とξ- とをξ+ ＋ξ0 ＋ξ- ＝０を満た
す所定の値とした下記の式（式２）
【００１８】
【数６】
【００１９】に代入することで算出されるβを用いて計
算される振動波形を特徴付ける量を算出し、このβを用
いてｎ次元空間内の許容範囲を限定すると好適であるさ
らに、ｋを所定の実数とした下記の式
算される振動波形を特徴付ける量を算出し、このβを用
いてｎ次元空間内の許容範囲を限定すると好適であるさ
らに、ｋを所定の実数とした下記の式
【００２０】
【数７】
【００２１】でψ（ｔ）を設定すると好適である。
【００２２】あるいは、ｋを所定の実数とした式
【００２３】
【数８】
【００２４】でψ（ｔ）を設定すると好適である。
【００２５】さらに、相異なる観測時点列を複数設定
し、それぞれの観測時点列の時点で変位を観測し、それ
ぞれの観測時点列に対して所定の時間関数ψ（ｔ）を設
定し、振動解析を行うと好適である。
し、それぞれの観測時点列の時点で変位を観測し、それ
ぞれの観測時点列に対して所定の時間関数ψ（ｔ）を設
定し、振動解析を行うと好適である。
【００２６】さらに、相異なる観測時点列を複数設定
し、それぞれの観測時点列の時点で変位を観測し、それ
ぞれの観測時点列に対して所定の実数ｋを設定すると好
適である。
し、それぞれの観測時点列の時点で変位を観測し、それ
ぞれの観測時点列に対して所定の実数ｋを設定すると好
適である。
【００２７】
【作用】振動波形は各種の波形に固有の量を有する。こ
の量を任意の時刻における波の変位を観測することで求
め、あらかじめ設定しておいた正常とされる波形の量と
比較し、所定範囲内にないときは異常と判断すると、単
純な数値の比較になるので、算出も簡単で、短時間で行
なえ、試行錯誤も必要ない。
の量を任意の時刻における波の変位を観測することで求
め、あらかじめ設定しておいた正常とされる波形の量と
比較し、所定範囲内にないときは異常と判断すると、単
純な数値の比較になるので、算出も簡単で、短時間で行
なえ、試行錯誤も必要ない。
【００２８】上記波形に固有な量は、ｎ個のあらかじめ
設定した観測時点における検知された変位を成分とする
ｎ次元空間内のでの特定の領域を示すパラメータにな
る。また、各観測時点における検知された振動の変位は
ｎ次元空間ではある１点で示すことができる。したがっ
て、検知された変位を成分とするｎ次元空間の正常とさ
れる波形に固有な量により特徴付けられる特定の領域に
許容値の範囲内で納まったとき正常と判定し、納まらな
かった時に異常と判定することができる。
設定した観測時点における検知された変位を成分とする
ｎ次元空間内のでの特定の領域を示すパラメータにな
る。また、各観測時点における検知された振動の変位は
ｎ次元空間ではある１点で示すことができる。したがっ
て、検知された変位を成分とするｎ次元空間の正常とさ
れる波形に固有な量により特徴付けられる特定の領域に
許容値の範囲内で納まったとき正常と判定し、納まらな
かった時に異常と判定することができる。
【００２９】以下に、波形に固有でしかも、異常の検知
が容易な量について説明する。
が容易な量について説明する。
【００３０】今、ｋを０または正の整数とし、所定の範
囲ｔ0 ＜ｔ＜ｔ0 ＋Ωで積分可能なｍ個の関数系｛ζk
（ｔ）｝（ｋ＝０〜ｍ−１）を考える。ここで｛ζ
k （ｔ）｝は（式３）
囲ｔ0 ＜ｔ＜ｔ0 ＋Ωで積分可能なｍ個の関数系｛ζk
（ｔ）｝（ｋ＝０〜ｍ−１）を考える。ここで｛ζ
k （ｔ）｝は（式３）
【００３１】
【数９】
【００３２】の正規直交関係があるとする。ｔ0 ＜ｔ＜
ｔ0 ＋Ωの範囲で積分可能な任意の関数ｆ（ｔ）は上記
の関数系｛ζk （ｔ）｝の線形結合として（式４）
ｔ0 ＋Ωの範囲で積分可能な任意の関数ｆ（ｔ）は上記
の関数系｛ζk （ｔ）｝の線形結合として（式４）
【００３３】
【数１０】
【００３４】のように近似展開できることが知られてい
る。ここで、ａk は関数ｆ（ｔ）により決定される係数
であり、（式５）
る。ここで、ａk は関数ｆ（ｔ）により決定される係数
であり、（式５）
【００３５】
【数１１】
【００３６】のように求められる。すなわち、関数ｆ
（ｔ）は関数系｛ζk （ｔ）｝を基底とするヒルベルト
空間で（ａ0 ，・・・，ａn-1 ）のベクトルとして表現
できる。
（ｔ）は関数系｛ζk （ｔ）｝を基底とするヒルベルト
空間で（ａ0 ，・・・，ａn-1 ）のベクトルとして表現
できる。
【００３７】ここで関数ｆ（ｔ）を振動などの物理的事
象を示すものとすると、関数ｆ（ｔ）は基底｛ζ
k （ｔ）｝が示している状態がａk の大きさで重ね合わ
されていることを（式４）は示している。例えば、関数
ｆ（ｔ）は振動を示しているものとし、基底｛ζ
k （ｔ）｝としてｋで特徴付けられる振動数を示す三角
関数とすると、各係数ａk は振動ｆ（ｔ）における振動
ζk （ｔ）の振幅を示す。関数ｆ（ｔ）を解析するに
は、その関数ｆ（ｔ）の特徴に応じて所定の基底｛ζk
（ｔ）｝で特徴付けられるヒルベルト空間で解析するの
が適している。例えば、ｆ（ｔ）が音波の振動を示して
いるのなら、音波の振動はいくつかの周波数の振動の重
ねあわせであるので三角関数を基底に採用するのが適切
である。一般に振動はいくつかの振動の重ね合わせでは
あるが、自由電子レーザーの振動などではベッセル関数
を基底に設定してもよい。
象を示すものとすると、関数ｆ（ｔ）は基底｛ζ
k （ｔ）｝が示している状態がａk の大きさで重ね合わ
されていることを（式４）は示している。例えば、関数
ｆ（ｔ）は振動を示しているものとし、基底｛ζ
k （ｔ）｝としてｋで特徴付けられる振動数を示す三角
関数とすると、各係数ａk は振動ｆ（ｔ）における振動
ζk （ｔ）の振幅を示す。関数ｆ（ｔ）を解析するに
は、その関数ｆ（ｔ）の特徴に応じて所定の基底｛ζk
（ｔ）｝で特徴付けられるヒルベルト空間で解析するの
が適している。例えば、ｆ（ｔ）が音波の振動を示して
いるのなら、音波の振動はいくつかの周波数の振動の重
ねあわせであるので三角関数を基底に採用するのが適切
である。一般に振動はいくつかの振動の重ね合わせでは
あるが、自由電子レーザーの振動などではベッセル関数
を基底に設定してもよい。
【００３８】従来の振動のスペクトル分析では単に三角
関数を基底関数とするヒルベルト空間に限定して解析を
行っていたので、このヒルベルト空間で特徴のある振動
しか解析ができず、このヒルベルト空間で特徴のある異
常しか検知できなかった。また、従来の方法では、（式
５）による積分をそれぞれのｋについて実行していたの
で、計算時間がかかっていた。
関数を基底関数とするヒルベルト空間に限定して解析を
行っていたので、このヒルベルト空間で特徴のある振動
しか解析ができず、このヒルベルト空間で特徴のある異
常しか検知できなかった。また、従来の方法では、（式
５）による積分をそれぞれのｋについて実行していたの
で、計算時間がかかっていた。
【００３９】この方法では物理現象全般にわたり、適用
が可能であるが、以降では説明を具体的にするため、関
数ｆ（ｔ）は振動関数を示す関数であると限定する。
が可能であるが、以降では説明を具体的にするため、関
数ｆ（ｔ）は振動関数を示す関数であると限定する。
【００４０】振動のように重ね合わせの原理が成り立つ
物理現象を解析する際には、観測したい物理現象を示す
時間の関数ψ（ｔ）を解析対象の振動関数ｆ（ｔ）に乗
じたものを（式６）
物理現象を解析する際には、観測したい物理現象を示す
時間の関数ψ（ｔ）を解析対象の振動関数ｆ（ｔ）に乗
じたものを（式６）
【００４１】
【数１２】
【００４２】のように積分した量αを考える。このαは
解析対象の振動関数ｆ（ｔ）と観測したい物理現象を示
す関数ψ（ｔ）とのヒルベルト空間内の内積を示す。内
積が０であるとｆ（ｔ）はψ（ｔ）方向の成分を有しな
いこと、すなわち、ｆ（ｔ）が示す振動はψ（ｔ）が示
す現象とは全く独立であり、ψ（ｔ）が示す現象は観測
されないことを示している。したがって、αはｆ（ｔ）
における関数ψ（ｔ）が示す状態の度合いを示してい
る。例えば、（式５）は（式６）のψ（ｔ）として基底
関数ζk （ｔ）を採用したことを示しており、積分した
量ａk はζk （ｔ）が示す状態の度合いを示していて、
ａk が０であるとｆ（ｔ）で示される振動にはその状態
が全く含まれていないことを示している。同様に、ψ
（ｔ）としてｃｏｓ（ｋｔ）を採用して積分すると、振
動に含まれる２π／ｋの振動数の振動の振幅が得られ
る。また、同様にψ（ｔ）として所定の減衰係数ｋをも
つ減衰関数ｅｘｐ（−ｋｔ）を解析対象の関数ｆ（ｔ）
に乗じて積分を実行すると、この振動が減衰しているか
否かを解析することができる。
解析対象の振動関数ｆ（ｔ）と観測したい物理現象を示
す関数ψ（ｔ）とのヒルベルト空間内の内積を示す。内
積が０であるとｆ（ｔ）はψ（ｔ）方向の成分を有しな
いこと、すなわち、ｆ（ｔ）が示す振動はψ（ｔ）が示
す現象とは全く独立であり、ψ（ｔ）が示す現象は観測
されないことを示している。したがって、αはｆ（ｔ）
における関数ψ（ｔ）が示す状態の度合いを示してい
る。例えば、（式５）は（式６）のψ（ｔ）として基底
関数ζk （ｔ）を採用したことを示しており、積分した
量ａk はζk （ｔ）が示す状態の度合いを示していて、
ａk が０であるとｆ（ｔ）で示される振動にはその状態
が全く含まれていないことを示している。同様に、ψ
（ｔ）としてｃｏｓ（ｋｔ）を採用して積分すると、振
動に含まれる２π／ｋの振動数の振動の振幅が得られ
る。また、同様にψ（ｔ）として所定の減衰係数ｋをも
つ減衰関数ｅｘｐ（−ｋｔ）を解析対象の関数ｆ（ｔ）
に乗じて積分を実行すると、この振動が減衰しているか
否かを解析することができる。
【００４３】また、このαはヒルベルト空間の基底系で
分解せずに積分で求めた量であり、ヒルベルト空間の基
底関数系の取り方には依存しない。従来例では基底関数
系として、特定振動数の振動を示す関数を採用し、この
基底関数系のヒルベルト空間でのみ振動解析を試みたの
で、測定される物理量は基底関数系の振動数に大きく依
存し、状態の遷移過程の解析など振動数が変化する場合
には対応が困難であった。しかし、本発明によると、基
底関数系の取り方に依存しない量を算出するので、基準
振動数が経時変化する場合にもこの方法は有効である。
分解せずに積分で求めた量であり、ヒルベルト空間の基
底関数系の取り方には依存しない。従来例では基底関数
系として、特定振動数の振動を示す関数を採用し、この
基底関数系のヒルベルト空間でのみ振動解析を試みたの
で、測定される物理量は基底関数系の振動数に大きく依
存し、状態の遷移過程の解析など振動数が変化する場合
には対応が困難であった。しかし、本発明によると、基
底関数系の取り方に依存しない量を算出するので、基準
振動数が経時変化する場合にもこの方法は有効である。
【００４４】上記積分を有限個数ｎの観測時点ｔj （ｊ
＝１〜ｎ）における振幅ｆj ＝ｆ（ｔ）を利用して積分
を離散近似すると（式７）
＝１〜ｎ）における振幅ｆj ＝ｆ（ｔ）を利用して積分
を離散近似すると（式７）
【００４５】
【数１３】
【００４６】になる。ここでξ+ 、ξ0 、ξ- はξ+ ＋
ξ0 ＋ξ- ＝０を満たす差分の係数である。例えば、ξ
+ ＝１、ξ0 ＝０、ξ- ＝−１とすると中心差分にな
り、ξ+＝１、ξ0 ＝−１、ξ- ＝０とすると前進差分
になる。この他にも、ξ＝０．７５、ξ＝−０．５、ξ
＝−０．２５とするような差分も可能である。この式で
計算されるαは観測された値と現象を示す関数の値の積
の総和であり、ヒルベルト空間の各成分ａk を求めなく
ても算出できる量なので、短時間に計算できる値であ
る。
ξ0 ＋ξ- ＝０を満たす差分の係数である。例えば、ξ
+ ＝１、ξ0 ＝０、ξ- ＝−１とすると中心差分にな
り、ξ+＝１、ξ0 ＝−１、ξ- ＝０とすると前進差分
になる。この他にも、ξ＝０．７５、ξ＝−０．５、ξ
＝−０．２５とするような差分も可能である。この式で
計算されるαは観測された値と現象を示す関数の値の積
の総和であり、ヒルベルト空間の各成分ａk を求めなく
ても算出できる量なので、短時間に計算できる値であ
る。
【００４７】しかし、αはそのまま評価対象とすると、
解析対象の振動ｆ（ｔ）の全体の振幅やψ（ｔ）の関数
の定数倍の任意性から、検査が正しく行われるための条
件が振幅を一定にするなど、厳しく限定されてくる。そ
こで、解析対象の振動ｆ（ｔ）と観測したい物理現象の
関数ψ（ｔ）の２つの関数がヒルベルト空間でなす角度
θの余弦βを（式８）
解析対象の振動ｆ（ｔ）の全体の振幅やψ（ｔ）の関数
の定数倍の任意性から、検査が正しく行われるための条
件が振幅を一定にするなど、厳しく限定されてくる。そ
こで、解析対象の振動ｆ（ｔ）と観測したい物理現象の
関数ψ（ｔ）の２つの関数がヒルベルト空間でなす角度
θの余弦βを（式８）
【００４８】
【数１４】
【００４９】からを計算し、これを評価の対象とする。
ここで（式８）の分母は（式９）
ここで（式８）の分母は（式９）
【００５０】
【数１５】
【００５１】を（式７）と同様に有限個数ｎの観測時点
ｔj （ｊ＝１〜ｎ）における振幅ｆj＝ｆ（ｔj ）を利
用して近似したものである。上記（式８）による余弦β
を採用すると、ｆ（ｔ）全体の振幅やψ（ｔ）の関数の
定数倍の任意性は除去でき、ｆ（ｔ）に含まれるψ
（ｔ）の度合いを定量的に記述することができる。すな
わち、音波解析に本発明を利用する場合でも、音波採取
位置の音源からの距離に依存せず、本発明の適用範囲を
広げることができる。通常、減衰の解析などではψ
（ｔ）を減衰関数とするが、減衰関数に含まれる減衰係
数により、αを一律に評価することはできない。しか
し、上記（式８）による余弦βを用いると、任意の減衰
係数の減衰も一律に評価することができる。
ｔj （ｊ＝１〜ｎ）における振幅ｆj＝ｆ（ｔj ）を利
用して近似したものである。上記（式８）による余弦β
を採用すると、ｆ（ｔ）全体の振幅やψ（ｔ）の関数の
定数倍の任意性は除去でき、ｆ（ｔ）に含まれるψ
（ｔ）の度合いを定量的に記述することができる。すな
わち、音波解析に本発明を利用する場合でも、音波採取
位置の音源からの距離に依存せず、本発明の適用範囲を
広げることができる。通常、減衰の解析などではψ
（ｔ）を減衰関数とするが、減衰関数に含まれる減衰係
数により、αを一律に評価することはできない。しか
し、上記（式８）による余弦βを用いると、任意の減衰
係数の減衰も一律に評価することができる。
【００５２】解析しようとする振動に関し、減衰や特定
振動数の振動などの特徴的なな物理現象を示す関数ψ
（ｔ）を特定し、この特定した関数ψ（ｔ）に関し、あ
らかじめ正常とされる振動に対してαまたはβを測定
し、これをそれぞれα0 、β0 とする。これに対して、
観測しようとする振動に関し、αまたはβを測定し、α
0やβ0 と比較することで、観測された波形と正常な波
形とを比較することができて、所定以上に異なれば異常
と判定することが可能となる。
振動数の振動などの特徴的なな物理現象を示す関数ψ
（ｔ）を特定し、この特定した関数ψ（ｔ）に関し、あ
らかじめ正常とされる振動に対してαまたはβを測定
し、これをそれぞれα0 、β0 とする。これに対して、
観測しようとする振動に関し、αまたはβを測定し、α
0やβ0 と比較することで、観測された波形と正常な波
形とを比較することができて、所定以上に異なれば異常
と判定することが可能となる。
【００５３】観測点の変位を成分とするｎ次元空間にお
いて、物理現象を示す関数の各観測時点における値を前
記ｎ次元空間で示した点（ψ（ｔ0 ），ψ（ｔ1 ），・
・・，ψ（ｔn ））をΨとする。上記αを用いると、ｎ
次元空間のうち原点からΨに向かう直線に垂直で原点か
らの距離がαである領域が指定される。したがって、上
記αを用いた許容範囲とはこの領域から所定距離以内の
範囲を指す。実際にはαを用いた異常の検出は、観測す
る振動の振幅を一定に保たなくてはならないので、範囲
はさらに限定される。また、上記βを用いると、ｎ次元
空間のうち原点とΨを結ぶ直線と一定の角度θをなす領
域が指定される。したがって、上記βを用いた許容範囲
とはこの領域に誤差の範囲内でおさまることである。ｎ
＝３とした場合、αを用いた許容範囲の指定とは、原点
よりαだけ離れて原点とΨを結ぶ直線に垂直な平面から
許容値の範囲だけ離れた範囲を指す。実際には、観測す
る振動の振幅を一定に保たなくてはならないので、αが
一定である条件を満たす領域は上記平面内の円周上とな
り、これに許容値を加味した領域は円錐台の側面とな
る。また、ｎ＝３とした場合、βが一定である領域は原
点を頂点とし原点とΨを結ぶ直線を軸とする頂角θの円
錐面であり、αを用いた許容範囲の円錐台の側面は、こ
の円錐面の一部である。したがって、βを用いた異常の
検出はこの円錐面を基準とし、許容範囲の頂角を持った
円錐面に観測された点が存在するか否かで判断する。
いて、物理現象を示す関数の各観測時点における値を前
記ｎ次元空間で示した点（ψ（ｔ0 ），ψ（ｔ1 ），・
・・，ψ（ｔn ））をΨとする。上記αを用いると、ｎ
次元空間のうち原点からΨに向かう直線に垂直で原点か
らの距離がαである領域が指定される。したがって、上
記αを用いた許容範囲とはこの領域から所定距離以内の
範囲を指す。実際にはαを用いた異常の検出は、観測す
る振動の振幅を一定に保たなくてはならないので、範囲
はさらに限定される。また、上記βを用いると、ｎ次元
空間のうち原点とΨを結ぶ直線と一定の角度θをなす領
域が指定される。したがって、上記βを用いた許容範囲
とはこの領域に誤差の範囲内でおさまることである。ｎ
＝３とした場合、αを用いた許容範囲の指定とは、原点
よりαだけ離れて原点とΨを結ぶ直線に垂直な平面から
許容値の範囲だけ離れた範囲を指す。実際には、観測す
る振動の振幅を一定に保たなくてはならないので、αが
一定である条件を満たす領域は上記平面内の円周上とな
り、これに許容値を加味した領域は円錐台の側面とな
る。また、ｎ＝３とした場合、βが一定である領域は原
点を頂点とし原点とΨを結ぶ直線を軸とする頂角θの円
錐面であり、αを用いた許容範囲の円錐台の側面は、こ
の円錐面の一部である。したがって、βを用いた異常の
検出はこの円錐面を基準とし、許容範囲の頂角を持った
円錐面に観測された点が存在するか否かで判断する。
【００５４】また、低周波の解析と高周波の解析を行う
ために、低周波用に隣り合う観測時点の間隔の長い観測
時点列と、高周波用に隣り合う観測時点の間隔の短い観
測時点列を設け、それぞれの観測時点列で解析を行う
と、それぞれの周波数領域の特性を検知することができ
る。また、同様に、観測したい現象に応じた観測時点列
を設けると好適である。
ために、低周波用に隣り合う観測時点の間隔の長い観測
時点列と、高周波用に隣り合う観測時点の間隔の短い観
測時点列を設け、それぞれの観測時点列で解析を行う
と、それぞれの周波数領域の特性を検知することができ
る。また、同様に、観測したい現象に応じた観測時点列
を設けると好適である。
【００５５】上記の方法は振動を解析するほとんど全て
の場合に適用でき、回転機器の検査や、音を出しながら
稼働しているボイラーや原子炉の熱交換器の監視等に適
用することが可能である。
の場合に適用でき、回転機器の検査や、音を出しながら
稼働しているボイラーや原子炉の熱交換器の監視等に適
用することが可能である。
【００５６】
【実施例】本発明の実施例を図を用いて説明する。
【００５７】図１は本発明を実施するためのモーター検
査装置の構成を示した図である。１は検査対象となるモ
ーター、２は振動音を検出するマイクロホン、９は振動
波の各観測時点での変位を検出する変位検出機、６は結
果判断を行うコンピュータ、７は良か不良の表示を行う
表示装置、８は不良品が発見された場合の処理装置であ
る。
査装置の構成を示した図である。１は検査対象となるモ
ーター、２は振動音を検出するマイクロホン、９は振動
波の各観測時点での変位を検出する変位検出機、６は結
果判断を行うコンピュータ、７は良か不良の表示を行う
表示装置、８は不良品が発見された場合の処理装置であ
る。
【００５８】モーター１から発せられる振動はマイクロ
ホン２により検出される。この検出された振動は、変位
検出装置９により、２値化されて、コンピュータ６に入
力される。コンピュータ６にはあらかじめ、モーターの
１秒当たりの回転数Ｐと解析のためのデータ抽出回数ｎ
が入力されていて、低周波解析様に１／（ｎＰ）秒、高
周波解析用に１／（１０００ｎＰ）秒の時間間隔で観測
時点列を設定する。すなわち、低周波解析においてはｔ
i ＝ｉ／（ｎＰ）とし、高周波に関してはｔi＝ｉ／
（１０００ｎＰ）とする。この観測時点列それぞれに関
して変位ｆi を検出し、（式１０）
ホン２により検出される。この検出された振動は、変位
検出装置９により、２値化されて、コンピュータ６に入
力される。コンピュータ６にはあらかじめ、モーターの
１秒当たりの回転数Ｐと解析のためのデータ抽出回数ｎ
が入力されていて、低周波解析様に１／（ｎＰ）秒、高
周波解析用に１／（１０００ｎＰ）秒の時間間隔で観測
時点列を設定する。すなわち、低周波解析においてはｔ
i ＝ｉ／（ｎＰ）とし、高周波に関してはｔi＝ｉ／
（１０００ｎＰ）とする。この観測時点列それぞれに関
して変位ｆi を検出し、（式１０）
【００５９】
【数１６】
【００６０】にそれぞれの変位ｆi とｔi とを代入し、
βを求める。但し、ここでは中心差分を用い、ξ+ ＝
１、ξ0 ＝０、ξ- ＝−１を採用する。このβが正常と
される波形に関して（式１０）で算出した値β0 と比較
して許容される範囲内にあれば良とし、許容される範囲
外であれば、不良と判断する。この結果を表示装置７に
表示し、不良な製品が発見されれば、不良品処理装置８
で処理される。
βを求める。但し、ここでは中心差分を用い、ξ+ ＝
１、ξ0 ＝０、ξ- ＝−１を採用する。このβが正常と
される波形に関して（式１０）で算出した値β0 と比較
して許容される範囲内にあれば良とし、許容される範囲
外であれば、不良と判断する。この結果を表示装置７に
表示し、不良な製品が発見されれば、不良品処理装置８
で処理される。
【００６１】図２に正常に観測される波の例を示す。ａ
は正常とされる波の低周波部分、ｂは正常とされる波の
高周波部分である。この波の低周波部分に関しては、Ａ
点から１／６１４４秒毎に１０２４点の観測点を設け、
ｋ＝２πに対する（式１１）
は正常とされる波の低周波部分、ｂは正常とされる波の
高周波部分である。この波の低周波部分に関しては、Ａ
点から１／６１４４秒毎に１０２４点の観測点を設け、
ｋ＝２πに対する（式１１）
【００６２】
【数１７】
【００６３】でψ（ｔ）を設定し、（式１０）でβ0 の
値を算出したところ、０．１５９３であった。この値を
正常値として採用し、この正常値に対し、０．０１の許
容誤差を設けてモーターの検査を行う。また、同様に、
高周波部分を１／６１４４ミリ秒毎に１０２４点の観測
点を設け、ｋ＝０に対する（式１１）でψ（ｔ）を設定
し、（式１０）でβ0 の値を算出したところ、０．２０
０３４であった。低周波の時と同様にこの値を正常値と
して採用し、この正常値に対し、０．０１の許容誤差を
設けてモーターの検査を行なう。
値を算出したところ、０．１５９３であった。この値を
正常値として採用し、この正常値に対し、０．０１の許
容誤差を設けてモーターの検査を行う。また、同様に、
高周波部分を１／６１４４ミリ秒毎に１０２４点の観測
点を設け、ｋ＝０に対する（式１１）でψ（ｔ）を設定
し、（式１０）でβ0 の値を算出したところ、０．２０
０３４であった。低周波の時と同様にこの値を正常値と
して採用し、この正常値に対し、０．０１の許容誤差を
設けてモーターの検査を行なう。
【００６４】図３に異常と観測される波の例を示す。ａ
はこの波の低周波部分、ｂはこの波の高周波部分であ
る。低周波部分に関しては図２のＢ点と図３のＢ’点付
近、高周波部分に関しては図２のＣ点と図３のＣ’点付
近で波形に僅かながら違いがある。基本振動数はモータ
ーの１秒当たりの回転数と同じ周波数の振動は６０Ｈｚ
である。この波形のｋ＝１に対するβは０．１７０２で
あり、波形は酷似しているものの、値が大きく異なる。
また、高周波部分もｋ＝０に対してβは０．１９０３０
であった。このように、単純な比較だけで異常とされる
波形を観測することができる。
はこの波の低周波部分、ｂはこの波の高周波部分であ
る。低周波部分に関しては図２のＢ点と図３のＢ’点付
近、高周波部分に関しては図２のＣ点と図３のＣ’点付
近で波形に僅かながら違いがある。基本振動数はモータ
ーの１秒当たりの回転数と同じ周波数の振動は６０Ｈｚ
である。この波形のｋ＝１に対するβは０．１７０２で
あり、波形は酷似しているものの、値が大きく異なる。
また、高周波部分もｋ＝０に対してβは０．１９０３０
であった。このように、単純な比較だけで異常とされる
波形を観測することができる。
【００６５】また、ここでは低周波用にｋ＝２πを、高
周波用にｋ＝０を採用したが、これら以外のｋの値を採
用してもよい。例えば、ベアリングのボールの半径とベ
アリングがうける回転軸の半径の比に２πを乗じたもの
をｋとして採用すると、ベアリング傷の検知がおこなえ
る。
周波用にｋ＝０を採用したが、これら以外のｋの値を採
用してもよい。例えば、ベアリングのボールの半径とベ
アリングがうける回転軸の半径の比に２πを乗じたもの
をｋとして採用すると、ベアリング傷の検知がおこなえ
る。
【００６６】また、この値はＡ点を任意の位置に設定し
ても同じ値が得られ、この値は観測方法には依存しな
い。また、観測点の数ｎの値も１０２４点以上に設定
し、時間間隔をこの観測点の数ｎに応じて変化させても
同じ値が得られる。
ても同じ値が得られ、この値は観測方法には依存しな
い。また、観測点の数ｎの値も１０２４点以上に設定
し、時間間隔をこの観測点の数ｎに応じて変化させても
同じ値が得られる。
【００６７】また、基本振動数が異なる場合、観測点の
数ｎはそのままにして、時間間隔を変化させればよい。
また、この実施例はブラシ当たり等に起因する音は１回
転当たり１０００回、すなわち６０００Ｈｚ程度とした
が、この高周波に関してもモーターの特性に応じて時間
間隔を変化させてもよい。また、観測時点の時間間隔を
一定にせず、測定する波の特徴に応じて、特徴的な点を
観測時に設定してもよい。例えば、減衰振動を解析する
ときには、初期の時間間隔を短くし、末期の時間間隔を
長くすると効果的である。等時間間隔の場合はξ+ 、ξ
0 、ξ1 に注意する必要はなかったが、時間間隔が一定
でない場合にはこれらに注意する必要がある。一般的に
はξ+ ＝１、ξ0 ＝０、ξ- ＝−１とする中心差分が適
切であるが、ξ+ ＝１、ξ0 ＝−１、ξ- ＝０とする前
進差分や、ξ+ ＝０、ξ0 ＝１、ξ- ＝−１とする後退
差分、ξ＝０．７５、ξ＝−０．５、ξ＝−０．２５と
する差分前進差分と中心差分の中間形態の差分も可能で
ある。
数ｎはそのままにして、時間間隔を変化させればよい。
また、この実施例はブラシ当たり等に起因する音は１回
転当たり１０００回、すなわち６０００Ｈｚ程度とした
が、この高周波に関してもモーターの特性に応じて時間
間隔を変化させてもよい。また、観測時点の時間間隔を
一定にせず、測定する波の特徴に応じて、特徴的な点を
観測時に設定してもよい。例えば、減衰振動を解析する
ときには、初期の時間間隔を短くし、末期の時間間隔を
長くすると効果的である。等時間間隔の場合はξ+ 、ξ
0 、ξ1 に注意する必要はなかったが、時間間隔が一定
でない場合にはこれらに注意する必要がある。一般的に
はξ+ ＝１、ξ0 ＝０、ξ- ＝−１とする中心差分が適
切であるが、ξ+ ＝１、ξ0 ＝−１、ξ- ＝０とする前
進差分や、ξ+ ＝０、ξ0 ＝１、ξ- ＝−１とする後退
差分、ξ＝０．７５、ξ＝−０．５、ξ＝−０．２５と
する差分前進差分と中心差分の中間形態の差分も可能で
ある。
【００６８】上記ではモーターの検査装置に関して説明
したが、本発明はボイラーの運転中の監視装置としても
応用できる。以下にその応用例として第２実施例を示
す。
したが、本発明はボイラーの運転中の監視装置としても
応用できる。以下にその応用例として第２実施例を示
す。
【００６９】装置の構成は前記の実施例の構成の図１と
同様であるが、結果表示装置７の代わりに作業員への警
報装置を設け、不良品処理装置の代わりにボイラーの緊
急停止装置を設ける。マイクロホン２はボイラーから一
定距離の位置に設置される。
同様であるが、結果表示装置７の代わりに作業員への警
報装置を設け、不良品処理装置の代わりにボイラーの緊
急停止装置を設ける。マイクロホン２はボイラーから一
定距離の位置に設置される。
【００７０】一定時間ごとに、ボイラーの音を観測し、
上記と同様の方法で波形を解析し、βを求める。コンピ
ュータ６には、正常とされる波形に関してあらかじめ解
析して求められているβ0 が入力されている。コンピュ
ータ６ではこの正常な値β0 と観測されたβの値とを比
較し、許容範囲内にあれば正常と判断する。許容範囲外
にあれば、警報装置で作業員に知らせ、許容範囲から大
幅に外れればボイラーに重大な障害が発生したと判断
し、ボイラーを緊急に停止させる。ボイラーの音を観測
する間隔は１分程度で十分に観測できる。また、マイク
ロホンの近くを台車が通行すること等、ボイラー以外の
発音源の音を除去するために、異常が一定回数連続して
検知された場合に警告を発するようにする。また、複数
位置にマイクロホン２を設置し、それぞれのデータにつ
いて独立に振動を解析し、１つでも異常が発見されれば
作業員に警報を発するようにすると、より正確に異常が
検出できる。但し、βを用いるとボイラーからのマイク
ロホンの位置との距離による音の大きさは無関係に異常
を検出することができる。
上記と同様の方法で波形を解析し、βを求める。コンピ
ュータ６には、正常とされる波形に関してあらかじめ解
析して求められているβ0 が入力されている。コンピュ
ータ６ではこの正常な値β0 と観測されたβの値とを比
較し、許容範囲内にあれば正常と判断する。許容範囲外
にあれば、警報装置で作業員に知らせ、許容範囲から大
幅に外れればボイラーに重大な障害が発生したと判断
し、ボイラーを緊急に停止させる。ボイラーの音を観測
する間隔は１分程度で十分に観測できる。また、マイク
ロホンの近くを台車が通行すること等、ボイラー以外の
発音源の音を除去するために、異常が一定回数連続して
検知された場合に警告を発するようにする。また、複数
位置にマイクロホン２を設置し、それぞれのデータにつ
いて独立に振動を解析し、１つでも異常が発見されれば
作業員に警報を発するようにすると、より正確に異常が
検出できる。但し、βを用いるとボイラーからのマイク
ロホンの位置との距離による音の大きさは無関係に異常
を検出することができる。
【００７１】同様の方法で原子炉の熱交換器の振動の関
しに応用することもできる。この場合も装置の構成は第
２実施例と同様であるが、マイクロホン２の代わりにプ
ラズマの密度等を観測するセンサーを設け、結果表示装
置７の代わりに作業員への警報装置を設ける。また緊急
停止に関しては熱交換器内の温度などから総合的に判断
して停止を行うようにする。βの算出は第２実施例と同
様である。
しに応用することもできる。この場合も装置の構成は第
２実施例と同様であるが、マイクロホン２の代わりにプ
ラズマの密度等を観測するセンサーを設け、結果表示装
置７の代わりに作業員への警報装置を設ける。また緊急
停止に関しては熱交換器内の温度などから総合的に判断
して停止を行うようにする。βの算出は第２実施例と同
様である。
【００７２】
【発明の効果】本発明によれば、簡単な判断構造で短時
間に正確な振動解析が行うことができる。
間に正確な振動解析が行うことができる。
【図１】本発明の実施例の構成を示す図。
【図２】正常な波動の波形を示す図。
【図３】異常な波動の波形を示す図。
【図４】従来例の構成を示す図。
１ モーター ２ マイクロホン ３ 信号変換装置 ４ 振幅検知装置 ５ コンピュータ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01H 17/00 G01M 19/00 G05B 23/02 302
Claims (7)
- 【請求項１】 振動波形を解析して異常を検知する場合
において、 開始時点ｔ0 から所定個数ｎの所定時点ｔj （ｊ＝１〜
ｎ）からなる観測時点列｛ｔj ｝において、前記観測時
点列の各時点における振動波の変位ｆj （ｊ＝１〜ｎ）
を検知し、 検知されたそれぞれの各観測時点における検知されたそ
れぞれの変位を成分とするｎ次元空間の点と、正常とさ
れている振動波形の前記ｎ次元空間内の点とを比較し、 所定の許容範囲内にないときに異常と検知することを特
徴とする振動解析方法。 - 【請求項２】 検知された振動波の変位から、所定の現
象を記述する時間ｔの関数ψ（ｔ）を、ξ+ とξ0 とξ
- とをξ+ ＋ξ0 ＋ξ- ＝０を満たす所定の値とした下
記の式 【数１】 に代入することで算出されるαを用いて計算される振動
波形を特徴付ける量を算出し、このαを用いてｎ次元空
間内の許容範囲を限定する請求項１記載の振動解析方
法。 - 【請求項３】 検知された振動波の変位から、所定の現
象を記述する時間ｔの関数ψ（ｔ）を、ξ+ とξ0 とξ
- とをξ+ ＋ξ0 ＋ξ- ＝０を満たす所定の値とした下
記の式 【数２】 に代入することで算出されるβを用いて計算される振動
波形を特徴付ける量を算出し、このβを用いてｎ次元空
間内の許容範囲を限定する請求項１記載の振動解析方
法。 - 【請求項４】 ｋを所定の実数とした下記の式 【数３】 でψ（ｔ）を設定する請求項２または３記載の振動解析
方法。 - 【請求項５】 ｋを所定の実数とした式 【数４】 でψ（ｔ）を設定する請求項２または３記載の振動解析
方法。 - 【請求項６】 相異なる観測時点列を複数設定し、それ
ぞれの観測時点列の時点で変位を観測し、それぞれの観
測時点列に対して所定の時間関数ψ（ｔ）を設定し、振
動解析を行う請求項２または３記載の振動解析方法。 - 【請求項７】 相異なる観測時点列を複数設定し、それ
ぞれの観測時点列の時点で変位を観測し、それぞれの観
測時点列に対して所定の実数ｋを設定し、振動解析を行
う請求項４または５記載の振動解析方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17673894A JP3179969B2 (ja) | 1994-07-28 | 1994-07-28 | 振動解析方法 |
| US08/507,925 US5710715A (en) | 1994-07-28 | 1995-07-27 | Vibration analysis method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17673894A JP3179969B2 (ja) | 1994-07-28 | 1994-07-28 | 振動解析方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0843192A JPH0843192A (ja) | 1996-02-16 |
| JP3179969B2 true JP3179969B2 (ja) | 2001-06-25 |
Family
ID=16018939
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17673894A Expired - Fee Related JP3179969B2 (ja) | 1994-07-28 | 1994-07-28 | 振動解析方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5710715A (ja) |
| JP (1) | JP3179969B2 (ja) |
Families Citing this family (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3785703B2 (ja) * | 1996-10-31 | 2006-06-14 | 株式会社明電舎 | 時系列データの識別方法およびその識別装置 |
| DE19707173C5 (de) * | 1997-02-22 | 2006-06-14 | Voith Siemens Hydro Power Generation Gmbh & Co. Kg | Maschinendiagnosesystem und Verfahren zur zustandsorientierten Betriebsüberwachung einer Maschine |
| KR100324057B1 (ko) * | 1999-06-14 | 2002-02-16 | 다카노 야스아키 | 자동 판매기 |
| US6957172B2 (en) | 2000-03-09 | 2005-10-18 | Smartsignal Corporation | Complex signal decomposition and modeling |
| US7059191B2 (en) * | 2001-09-21 | 2006-06-13 | Texas Instruments Incorporated | Determining defective devices which generate sound during operation |
| GB0518659D0 (en) * | 2005-09-13 | 2005-10-19 | Rolls Royce Plc | Health monitoring |
| JP2011187022A (ja) * | 2010-03-11 | 2011-09-22 | Toshiba Corp | 異常監視システム |
| US9146800B2 (en) * | 2013-07-01 | 2015-09-29 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Method for detecting anomalies in a time series data with trajectory and stochastic components |
| US10152877B2 (en) * | 2016-01-15 | 2018-12-11 | Schneider Electric It Corporation | Systems and methods for adaptive detection of audio alarms |
| US11513000B2 (en) * | 2016-12-12 | 2022-11-29 | Rorze Corporation | Waveform analysis device and waveform analysis method |
| JP2019100756A (ja) * | 2017-11-29 | 2019-06-24 | 富士通株式会社 | 異常検出装置、異常検出方法及び異常検出用コンピュータプログラム |
| US11525861B2 (en) * | 2020-02-28 | 2022-12-13 | UST Global Inc | Systems and methods for determining life of a motor using electrocardiogram (EKG) sensors |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SE8303785L (sv) * | 1983-07-01 | 1985-01-02 | Jan Ludwik Liszka | System for driftkontroll av en maskin |
| SE460315B (sv) * | 1988-10-13 | 1989-09-25 | Ludwik Jan Liszka | Saett att fortloepande oevervaka drifttillstaandet hos en maskin |
| JPH05322642A (ja) * | 1992-05-22 | 1993-12-07 | Hitachi Ltd | 回転機器異常診断装置 |
-
1994
- 1994-07-28 JP JP17673894A patent/JP3179969B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1995
- 1995-07-27 US US08/507,925 patent/US5710715A/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5710715A (en) | 1998-01-20 |
| JPH0843192A (ja) | 1996-02-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Sohn et al. | Applying the LANL statistical pattern recognition paradigm for structural health monitoring to data from a surface-effect fast patrol boat | |
| US10352823B2 (en) | Methods of analysing apparatus | |
| Yang et al. | Third-order spectral techniques for the diagnosis of motor bearing condition using artificial neural networks | |
| EP3136255A1 (en) | Method and system for automatically detecting defects on a rotating shaft | |
| US6651012B1 (en) | Method and apparatus for trending and predicting the health of a component | |
| US8066486B2 (en) | Method and apparatus for vibration-based automatic condition monitoring of a wind turbine | |
| US6711523B2 (en) | Method and apparatus for determining a condition indicator for use in evaluating the health of a component | |
| JP3179969B2 (ja) | 振動解析方法 | |
| US6801864B2 (en) | System and method for analyzing vibration signals | |
| JP3484665B2 (ja) | 異常判定方法および装置 | |
| US20030065482A1 (en) | Method and apparatus for selecting condition indicators in determining the health of a component | |
| US20040199368A1 (en) | Poor data quality identification | |
| JP2007047168A (ja) | 回転機械におけるイベント検出のための信号シグニチャ解析の方法および装置 | |
| US6728658B1 (en) | Method and apparatus for determining the health of a component using condition indicators | |
| JP6849446B2 (ja) | 振動監視システム | |
| US20030045976A1 (en) | Method and apparatus for normalizing condition indicators | |
| JP4283391B2 (ja) | ベアリングの異常検出方法 | |
| JPWO2004068078A1 (ja) | 状態判定方法と状態予測方法及び装置 | |
| CA2439734A1 (en) | Method and apparatus for determining the health of a component using condition indicators | |
| JPH03269221A (ja) | 回転機器の異常音診断装置 | |
| Liu et al. | Diagnosis of roller bearing defects using neural networks | |
| Miljković | Brief review of vibration based machine condition monitoring | |
| Klinchaeam et al. | Fault detection of a spur gear using vibration signal with multivariable statistical parameters. | |
| EP3104152B1 (en) | Method and controller for determining an undesired condition in an electrical drive system | |
| WO2020202567A1 (ja) | 振動音響解析方法及び装置と機器異常部位推定方法及び装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |