JP3333494B2 - 装置の異常診断方法 - Google Patents
装置の異常診断方法Info
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- JP3333494B2 JP3333494B2 JP2000137079A JP2000137079A JP3333494B2 JP 3333494 B2 JP3333494 B2 JP 3333494B2 JP 2000137079 A JP2000137079 A JP 2000137079A JP 2000137079 A JP2000137079 A JP 2000137079A JP 3333494 B2 JP3333494 B2 JP 3333494B2
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- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、主に可動部品を有
する装置の異常の有無を診断する方法に関するものであ
る。
する装置の異常の有無を診断する方法に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】従来から可動部品を有する装置の異常を
診断する方法として、装置から生じる振動を測定するこ
とによる診断方法があった。具体的には、まず、装置か
ら生じる振動を測定し、かかる振動データを高速フーリ
エ変換（ＦＦＴ変換）することにより、振動現象を複数
の周波数成分に分解する。そして、それらの周波数成分
自体を観ることによって、装置のどの部分にどんな異常
が生じているのかを診断するものであった。
診断する方法として、装置から生じる振動を測定するこ
とによる診断方法があった。具体的には、まず、装置か
ら生じる振動を測定し、かかる振動データを高速フーリ
エ変換（ＦＦＴ変換）することにより、振動現象を複数
の周波数成分に分解する。そして、それらの周波数成分
自体を観ることによって、装置のどの部分にどんな異常
が生じているのかを診断するものであった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の診断方法では、各周波数成分は、その時点の振
動状態を示す数値（指標）として表されるため、それら
の数値の中で何れの周波数成分が正常又は異常であるの
かを把握することは容易ではなかった。
た従来の診断方法では、各周波数成分は、その時点の振
動状態を示す数値（指標）として表されるため、それら
の数値の中で何れの周波数成分が正常又は異常であるの
かを把握することは容易ではなかった。
【０００４】従って、本発明は上記に鑑みてなされたも
のであり、装置の状態が正常か異常かを容易に把握する
ことができる、可動部品を有する装置の異常診断方法を
提供することを目的とする。
のであり、装置の状態が正常か異常かを容易に把握する
ことができる、可動部品を有する装置の異常診断方法を
提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本出願人の研究による
と、各周波数成分の値が正常な状態の値からどの程度異
なっているのかを知ることができれば、装置に異常があ
るか否か、さらに異常がある場合はそれがどの程度の異
常であるのかを容易に診断することができることを見出
した。その結果、本出願人は、以下の異常診断方法を創
案するに至った。
と、各周波数成分の値が正常な状態の値からどの程度異
なっているのかを知ることができれば、装置に異常があ
るか否か、さらに異常がある場合はそれがどの程度の異
常であるのかを容易に診断することができることを見出
した。その結果、本出願人は、以下の異常診断方法を創
案するに至った。
【０００６】すなわち、上記目的を達成するための本発
明の異常診断方法は、振動センサを用意し、前記振動セ
ンサによって正常状態及び被診断状態それぞれにおける
装置の振動を示す正常時生波形及び被診断時生波形を獲
得し、前記正常時生波形及び被診断時生波形をそれぞれ
正規化して、正常時正規化波形及び被診断時正規化波形
を獲得し、前記正常時正規化波形及び被診断時正規化波
形をそれぞれフーリエ変換することによって周波数成分
で表した正常時周波数成分データ及び被診断時周波数成
分データを算出し、前記被診時断周波数成分データ及び
前記正常時周波数成分データの差として残留周波数成分
データを算出し、前記残留周波数成分データから識別用
のパラメータを算出し、異常ケースを想定して予め用意
された閾値と、前記パラメータとを照合することによっ
て、前記装置の異常診断を行う、ことを特徴とする。
明の異常診断方法は、振動センサを用意し、前記振動セ
ンサによって正常状態及び被診断状態それぞれにおける
装置の振動を示す正常時生波形及び被診断時生波形を獲
得し、前記正常時生波形及び被診断時生波形をそれぞれ
正規化して、正常時正規化波形及び被診断時正規化波形
を獲得し、前記正常時正規化波形及び被診断時正規化波
形をそれぞれフーリエ変換することによって周波数成分
で表した正常時周波数成分データ及び被診断時周波数成
分データを算出し、前記被診時断周波数成分データ及び
前記正常時周波数成分データの差として残留周波数成分
データを算出し、前記残留周波数成分データから識別用
のパラメータを算出し、異常ケースを想定して予め用意
された閾値と、前記パラメータとを照合することによっ
て、前記装置の異常診断を行う、ことを特徴とする。
【０００７】
【０００８】
【発明の実施の形態】以下、この発明の異常診断方法
を、逆止弁装置の異常診断に用いた場合の実施の形態に
ついて説明する。図１は、本実施の形態に係る異常診断
方法を実施するための装置の概要を模式的に示すもので
ある。診断対象である逆止弁１には、加速度計３が取り
付けられている。加速度計３は、チャージアンプ５及び
アナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）コンバータ７を介して、
コンピュータ９に接続されている。
を、逆止弁装置の異常診断に用いた場合の実施の形態に
ついて説明する。図１は、本実施の形態に係る異常診断
方法を実施するための装置の概要を模式的に示すもので
ある。診断対象である逆止弁１には、加速度計３が取り
付けられている。加速度計３は、チャージアンプ５及び
アナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）コンバータ７を介して、
コンピュータ９に接続されている。
【０００９】次に、本実施の形態の異常診断方法の各工
程について図２及び図３を基に説明する。まず、ステッ
プＳ１として、弁装置１の正常運転時に生じている振動
を、加速度計３により計測する。加速度計３によって計
測された振動の生波形のデータは、チャージアンプ５に
より増幅され、また、Ａ／Ｄコンバータ７によりデジタ
ル信号に変換されて、コンピュータ９内に取り込まれ
る。
程について図２及び図３を基に説明する。まず、ステッ
プＳ１として、弁装置１の正常運転時に生じている振動
を、加速度計３により計測する。加速度計３によって計
測された振動の生波形のデータは、チャージアンプ５に
より増幅され、また、Ａ／Ｄコンバータ７によりデジタ
ル信号に変換されて、コンピュータ９内に取り込まれ
る。
【００１０】次に、ステップＳ２として、コンピュータ
９内に取り込まれた生波形から、正常時の生波形に関す
るパラメータとして、極大値、２σ外値及び２σ外値の
個数を算出する。これらの生波形パラメータは、異常判
定の際の識別指数として後程使用する。なお、２σは、
標準偏差の２倍を意味するものとする。
９内に取り込まれた生波形から、正常時の生波形に関す
るパラメータとして、極大値、２σ外値及び２σ外値の
個数を算出する。これらの生波形パラメータは、異常判
定の際の識別指数として後程使用する。なお、２σは、
標準偏差の２倍を意味するものとする。
【００１１】さらに、ステップＳ３として、生波形の性
質を変えずに、大きさのみを比較的に近い値に揃えるよ
う、正常時の生波形を正規化して正規化波形を求める。
ここで、生波形だけでなく、生波形を正規化した正規化
波形をも求めているのは、弁装置における流量、圧力、
温度などの要因によって加速度自体は大きく変化し、ま
た、本出願人の研究によると、流量が多いほうが正常時
と異常時との差を捕らえ易いことが分かっているため、
最も流量の多い定格運転時の測定データだけを用いて評
価することで、流量が加速度に及ぼす影響を無視できる
ほど小さくすることができるからである。
質を変えずに、大きさのみを比較的に近い値に揃えるよ
う、正常時の生波形を正規化して正規化波形を求める。
ここで、生波形だけでなく、生波形を正規化した正規化
波形をも求めているのは、弁装置における流量、圧力、
温度などの要因によって加速度自体は大きく変化し、ま
た、本出願人の研究によると、流量が多いほうが正常時
と異常時との差を捕らえ易いことが分かっているため、
最も流量の多い定格運転時の測定データだけを用いて評
価することで、流量が加速度に及ぼす影響を無視できる
ほど小さくすることができるからである。
【００１２】また、上述の正規化は以下の式、すなわ
ち、 ｕｉ＝Ｘｉ／Ｘｒｍｓ に基づいて行われている。ここで、各記号は、 ｕｉ ：正規化後の時系列データ Ｘｉ ：正規化前の時系列データ Ｘｒｍｓ：正規化前の時系列データの実効値 である。
ち、 ｕｉ＝Ｘｉ／Ｘｒｍｓ に基づいて行われている。ここで、各記号は、 ｕｉ ：正規化後の時系列データ Ｘｉ ：正規化前の時系列データ Ｘｒｍｓ：正規化前の時系列データの実効値 である。
【００１３】次に、ステップＳ４として、求めた正規化
波形から、時間領域パラメータとして、尖り度、歪み
度、波高率及び波形率を算出する。これらの時間領域パ
ラメータも、異常判定の際の識別指数として後程使用す
る。
波形から、時間領域パラメータとして、尖り度、歪み
度、波高率及び波形率を算出する。これらの時間領域パ
ラメータも、異常判定の際の識別指数として後程使用す
る。
【００１４】さらに、ステップＳ５として、正規化波形
のデータを、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）して、周波数
成分のデータすなわちパワースペクトラムを求める。
のデータを、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）して、周波数
成分のデータすなわちパワースペクトラムを求める。
【００１５】以上に説明したステップＳ１〜Ｓ５におい
て算出されるデータは、正常運転時の逆止弁に対してほ
ぼ一義的に決定されるものであるので、本実施の形態で
は実際の診断を行う前に予め求めておきコンピュータ９
内にメモリされているものとする。
て算出されるデータは、正常運転時の逆止弁に対してほ
ぼ一義的に決定されるものであるので、本実施の形態で
は実際の診断を行う前に予め求めておきコンピュータ９
内にメモリされているものとする。
【００１６】次に、ステップＳ６として、診断したい状
態における逆止弁１の振動を加速度計３により計測す
る。加速度計３によって計測された振動の生波形のデー
タは、チャージアンプ５により増幅され、また、Ａ／Ｄ
コンバータ７によりデジタル信号に変換されて、コンピ
ュータ９内に取り込まれる。そして、ステップＳ７とし
て、コンピュータ９内に取り込まれた生波形から、被診
断時の生波形に関するパラメータとして、極大値、２σ
外値及び２σ外値の個数を算出する。
態における逆止弁１の振動を加速度計３により計測す
る。加速度計３によって計測された振動の生波形のデー
タは、チャージアンプ５により増幅され、また、Ａ／Ｄ
コンバータ７によりデジタル信号に変換されて、コンピ
ュータ９内に取り込まれる。そして、ステップＳ７とし
て、コンピュータ９内に取り込まれた生波形から、被診
断時の生波形に関するパラメータとして、極大値、２σ
外値及び２σ外値の個数を算出する。
【００１７】さらに、ステップＳ８として、被診断時の
生波形を正規化して正規化波形を求める。ステップＳ９
として、求めた正規化波形から、時間領域パラメータと
して、尖り度、歪み度、波高率及び波形率を算出する。
これらの時間領域パラメータも、異常判定の際の識別指
数として後程使用する。さらに、ステップＳ１０とし
て、正規化波形のデータを、高速フーリエ変換（ＦＦ
Ｔ）して、周波数成分のデータすなわちパワースペクト
ラムを求める。
生波形を正規化して正規化波形を求める。ステップＳ９
として、求めた正規化波形から、時間領域パラメータと
して、尖り度、歪み度、波高率及び波形率を算出する。
これらの時間領域パラメータも、異常判定の際の識別指
数として後程使用する。さらに、ステップＳ１０とし
て、正規化波形のデータを、高速フーリエ変換（ＦＦ
Ｔ）して、周波数成分のデータすなわちパワースペクト
ラムを求める。
【００１８】そして、ステップＳ１１として、ステップ
Ｓ１０で求めた被診断時の周波数成分データ（図３に
（２）で示される）から、ステップＳ５で求めた正常時
の周波数成分データ（図３に（１）で示される）を差し
引いて、残った周波数成分データを残留周波数成分デー
タ（図３に（３）で示される）を算出する。この結果、
被診断時が正常状態であれば被診断時の周波数成分デー
タと正常時の周波数成分データとがほぼ同一となるた
め、残留周波数成分データは周波数成分が残らないこと
になり、逆に、被診断時が異常状態であったならば、異
常に起因した特有の振動が原因となり、残留周波数成分
データに何らかの波形が生じる。このため、被診断時の
運転状態が正常状態と比較してどれだけ相違しているの
かを容易に知ることができることになる。
Ｓ１０で求めた被診断時の周波数成分データ（図３に
（２）で示される）から、ステップＳ５で求めた正常時
の周波数成分データ（図３に（１）で示される）を差し
引いて、残った周波数成分データを残留周波数成分デー
タ（図３に（３）で示される）を算出する。この結果、
被診断時が正常状態であれば被診断時の周波数成分デー
タと正常時の周波数成分データとがほぼ同一となるた
め、残留周波数成分データは周波数成分が残らないこと
になり、逆に、被診断時が異常状態であったならば、異
常に起因した特有の振動が原因となり、残留周波数成分
データに何らかの波形が生じる。このため、被診断時の
運転状態が正常状態と比較してどれだけ相違しているの
かを容易に知ることができることになる。
【００１９】残留周波数成分データから、ステップＳ１
２として、周波数領域パラメータとして、尖り度、歪み
度、波高率、波形率、距離及びカルバック情報量を算出
する。
２として、周波数領域パラメータとして、尖り度、歪み
度、波高率、波形率、距離及びカルバック情報量を算出
する。
【００２０】そして、ステップＳ１３として、それら周
波数領域パラメータを識別指数として表す。尚、識別指
数は、正常状態からどれほどズレているかを示すもので
あり、以下の式で算出される。 ＤＩ＝｜ｍ0−ｍ1｜／（σ0 2＋σ1 2）1/2 ここで、各記号は、 ＤＩ ：識別指数 ｍ0 ：正常時のデータの平均値 ｍ1 ：異常又は診断時のデータの平均値 σ0 ：正常時のデータの標準偏差 σ1 ：異常又は診断時のデータの標準偏差 である。
波数領域パラメータを識別指数として表す。尚、識別指
数は、正常状態からどれほどズレているかを示すもので
あり、以下の式で算出される。 ＤＩ＝｜ｍ0−ｍ1｜／（σ0 2＋σ1 2）1/2 ここで、各記号は、 ＤＩ ：識別指数 ｍ0 ：正常時のデータの平均値 ｍ1 ：異常又は診断時のデータの平均値 σ0 ：正常時のデータの標準偏差 σ1 ：異常又は診断時のデータの標準偏差 である。
【００２１】さらに、ステップＳ１４として、上記のよ
うにして求めた周波数領域パラメータの識別指数を、予
め求めておいた異常を表す識別指数の閾値と比較して、
診断時の状態の逆止弁１に異常があるか否かを判定す
る。すなわち、残留周波数成分データには、異常の程度
や箇所によって特有のパターンがあり、そのパターンに
照らし合わせることによって、例えば、摩耗部品の種類
や摩耗量といった異常の内容を特定することができる。
なお、かかる異常を表す識別指数の閾値は、複数の異常
ケースを想定し具体的には異常部品ごとに、また、異常
の段階ごとに予め求めておき、コンピュータ９内のデー
タベース内に登録しておく。
うにして求めた周波数領域パラメータの識別指数を、予
め求めておいた異常を表す識別指数の閾値と比較して、
診断時の状態の逆止弁１に異常があるか否かを判定す
る。すなわち、残留周波数成分データには、異常の程度
や箇所によって特有のパターンがあり、そのパターンに
照らし合わせることによって、例えば、摩耗部品の種類
や摩耗量といった異常の内容を特定することができる。
なお、かかる異常を表す識別指数の閾値は、複数の異常
ケースを想定し具体的には異常部品ごとに、また、異常
の段階ごとに予め求めておき、コンピュータ９内のデー
タベース内に登録しておく。
【００２２】さらに、本実施の形態においては、ステッ
プＳ１５及びステップＳ１６として、生波形パラメータ
及び時間領域パラメータについても識別指数化し、それ
らの識別指数を、ステップＳ１４と同様にデータベース
内に予め登録された異常判定用の識別指数の閾値と比較
することによっても、逆止弁１に異常がある否かを判定
する。
プＳ１５及びステップＳ１６として、生波形パラメータ
及び時間領域パラメータについても識別指数化し、それ
らの識別指数を、ステップＳ１４と同様にデータベース
内に予め登録された異常判定用の識別指数の閾値と比較
することによっても、逆止弁１に異常がある否かを判定
する。
【００２３】なお、以上に説明した本発明は、上記の実
施の形態に限定されるわけではなく、例えば、以下のよ
うに改変することも可能である。上記の実施の形態にお
いては、残留周波数成分データから、周波数領域パラメ
ータとして抽出されているのは、尖り度、歪み度、波高
率、波形率、距離及びカルバック情報量であったが、本
発明は、これに限定されるものではなく、本発明の周波
数領域パラメータとしては、尖り度、歪み度、波高率、
波形率、距離及びカルバック情報量の何れかを選択的に
採用してもよく、あるいは、これらに加えて他のパラメ
ータを用いることも可能である。
施の形態に限定されるわけではなく、例えば、以下のよ
うに改変することも可能である。上記の実施の形態にお
いては、残留周波数成分データから、周波数領域パラメ
ータとして抽出されているのは、尖り度、歪み度、波高
率、波形率、距離及びカルバック情報量であったが、本
発明は、これに限定されるものではなく、本発明の周波
数領域パラメータとしては、尖り度、歪み度、波高率、
波形率、距離及びカルバック情報量の何れかを選択的に
採用してもよく、あるいは、これらに加えて他のパラメ
ータを用いることも可能である。
【００２４】また、上記実施の形態においては、ステッ
プＳ１５及びステップＳ１６として、生波形パラメータ
及び時間領域パラメータについても識別指数化して異常
判定に用いていたが、本発明は、これに限定されるもの
ではなく、残留周波数成分データから異常診断を行うだ
けでもよい。
プＳ１５及びステップＳ１６として、生波形パラメータ
及び時間領域パラメータについても識別指数化して異常
判定に用いていたが、本発明は、これに限定されるもの
ではなく、残留周波数成分データから異常診断を行うだ
けでもよい。
【００２５】さらに、実施の形態は、被診断対象を逆止
弁としていたが、本発明の被診断対象は、これに限定さ
れるものではなく、逆止弁以外の弁装置でもよく、ある
いは弁装置に限らず、本発明は、可動部品を備えるよう
な機器全般に対して異常診断を行うことも可能である。
弁としていたが、本発明の被診断対象は、これに限定さ
れるものではなく、逆止弁以外の弁装置でもよく、ある
いは弁装置に限らず、本発明は、可動部品を備えるよう
な機器全般に対して異常診断を行うことも可能である。
【００２６】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の異常診断
方法によれば、被診断周波数成分から正常周波数成分を
差し引いた残留周波数成分に基づいて異常診断を行うた
め、測定データの周波数成分から直接に異常診断を行う
場合に比べて、迅速且つ正確に異常の診断を行うことが
可能となる。また、残留周波数成分のみを一見しただけ
で異常の有無・程度が推定できる。
方法によれば、被診断周波数成分から正常周波数成分を
差し引いた残留周波数成分に基づいて異常診断を行うた
め、測定データの周波数成分から直接に異常診断を行う
場合に比べて、迅速且つ正確に異常の診断を行うことが
可能となる。また、残留周波数成分のみを一見しただけ
で異常の有無・程度が推定できる。
【図１】 本実施の形態に係る異常診断方法を実施する
ための装置の概要を模式的に示す図である。
ための装置の概要を模式的に示す図である。
【図２】 本実施の形態に係る異常診断方法の工程を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図３】 高速フーリエ変換によって周波数成分表示さ
れたデータを示す図である。
れたデータを示す図である。
１ 逆止弁 ３ 加速度計 ５ チャージアンプ ７ アナログ／デジタルコンバータ ９ コンピュータ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 田中 孝治 福岡県北九州市門司区中町１番14号 岡 野バルブ製造株式会社内 (72)発明者 喜田 義勝 福岡県北九州市門司区中町１番14号 岡 野バルブ製造株式会社内 審査官 郡山 順 (56)参考文献 特開 平１−110223（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−170624（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−43538（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−6423（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−170625（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01M 19/00 G01H 17/00 G05B 23/02 302
Claims (1)
- 【請求項１】 装置の異常診断方法であって、振動センサを用意し、 前記振動センサによって 正常状態及び被診断状態それぞ
れにおける装置の振動を示す正常時生波形及び被診断時
生波形を獲得し、前記正常時生波形及び被診断時生波形をそれぞれ正規化
して、正常時正規化波形及び被診断時正規化波形を獲得
し、 前記正常時正規化波形及び被診断時正規化波形をそれぞ
れ フーリエ変換することによって周波数成分で表した正
常時周波数成分データ及び被診断時周波数成分データを
算出し、 前記被診断時周波数成分データ及び前記正常時周波数成
分データの差として残留周波数成分データを算出し、 前記残留周波数成分データから識別用のパラメータを算
出し、 異常ケースを想定して予め用意された閾値と、前記パラ
メータとを照合することによって、前記装置の異常診断
を行う、 ことを特徴とする異常診断方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000137079A JP3333494B2 (ja) | 2000-05-10 | 2000-05-10 | 装置の異常診断方法 |
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|---|---|---|---|
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001318031A JP2001318031A (ja) | 2001-11-16 |
| JP3333494B2 true JP3333494B2 (ja) | 2002-10-15 |
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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Cited By (2)
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| JP6556398B1 (ja) * | 2018-03-26 | 2019-08-07 | 三菱電機株式会社 | 診断装置および閾値作成方法 |
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| JP4369321B2 (ja) * | 2004-07-30 | 2009-11-18 | 株式会社高田工業所 | 流体回転機械の診断方法 |
| JPWO2007046505A1 (ja) * | 2005-10-21 | 2009-04-23 | ナブテスコ株式会社 | メンテナンス情報出力装置およびメンテナンス情報出力システム |
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