JP3871050B2 - 異常診断装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、鉄道車両の車軸用軸受装置の異常診断装置に係り、より詳しくは台車のトランスミッションの軸受やギアボックス内の軸受或いは車軸を支持する軸受装置を分解することなく、軸受の欠陥を検出可能とする異常診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、鉄道車両の車軸を回転自在に支持する軸受装置では、摺動部材である軸受構成部品の摩耗や破損による不都合の発生を防止するために、定期的に分解目視検査を実施するようにしている。
この分解目視検査は、車両の一定期間の使用後に、軸受を車両から取り外して分解し、熟練した専門の検査担当者が、目視により分解した各構成部品の摩耗の度合いや傷の有無を確認する。この確認により、新品の部品にはない凹凸や摩耗などの異常が検出されれば、新品に交換し、再度組み立てを実施する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、この分解検査は、車両から軸受を取り外す分解作業や、検査済みの軸受構成部品を再度組み立て直す組み込み作業に多大な労力がかかり、車両の保守・管理コストの大幅な増大を招くという問題があった。
【０００４】
また、例えば、組み立て直す際に検査前には無かった打痕を軸受構成部品につけてしまうなど、検査自体が軸受の欠陥を生む原因となる虞もある。
また、限られた時間内で多数の軸受を目視で検査するため、欠陥を見落とす可能性が残るという欠点もあった。
更に、目視検査では、欠陥の程度の判断に個人差が生じ、実質的には欠陥がなくても欠陥有りと見なされて部品交換が行われてしまう場合があり、無駄にコストがかかることにもなる。
【０００５】
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたものであり、手間のかかる分解・組み立て作業の頻度を減少させて保守・管理コストを低減させることができる異常診断装置を提供することを目的とする。
【０００６】
本発明の目的は、以下の手段によって達成される。
（１） 軸受装置の異常の有無を診断する異常診断装置であって、
前記軸受装置から発生する信号を電気信号として出力する検出処理部と、
前記検出処理部の出力を基に前記軸受装置の異常診断を行う演算処理部と、を備え、
前記演算処理部は、前記検出処理部からの前記電気信号にエンベロープ処理を施して周波数スペクトルを算出するとともに当該算出結果のノイズ成分を除去又は特定の周波数成分を抽出して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異常診断を行う比較判定部と、を有し、且つ、
前記比較判定部は、異常を示す周波数を含む周波数帯域の実効値に所定のパラメータを加算した値あるいは当該実効値に所定のパラメータを乗算した値である基準値と、前記異常を示す周波数のレベルと、を比較して異常診断を行うことを特徴とする異常診断装置。
（２） 前記比較判定部は、前記基準値と、前記異常を示す周波数の基本周波数と当該基本周波数の自然数倍である高調波とのレベルと、を各々比較し、前記レベルの少なくとも２つが前記基準値よりも大きい場合に異常と判断することを特徴とする（１）に記載の異常診断装置。
（３） 軸受装置の異常の有無を診断する異常診断装置であって、
前記軸受装置から発生する信号を電気信号として出力する検出処理部と、
前記検出処理部の出力を基に前記軸受装置の異常診断を行う演算処理部と、を備え、
前記演算処理部は、前記検出処理部からの前記電気信号にエンベロープ処理を施して周波数スペクトルを算出するとともに当該算出結果のノイズ成分を除去又は特定の周波数成分を抽出して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異常診断を行う比較判定部と、を有し、且つ、
前記比較判定部は、異常を示す周波数を含む周波数帯域における任意のデータ点毎にその直前のデータ点とのレベル差を示す差データを算出して当該差データにおいて符号が正から負に変わるとともに傾きの絶対値が１より大きい場合に判断されるピーク周波数と、異常を示す周波数と、を比較して異常診断を行うことを特徴とする異常診断装置。
（４） 軸受装置の異常の有無を診断する異常診断装置であって、
前記軸受装置から発生する信号を電気信号として出力する検出処理部と、
前記検出処理部の出力を基に前記軸受装置の異常診断を行う演算処理部と、を備え、
前記演算処理部は、前記検出処理部からの前記電気信号にエンベロープ処理を施して周波数スペクトルを算出するとともに当該算出結果のノイズ成分を除去又は特定の周波数成分を抽出して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異常診断を行う比較判定部と、を有し、且つ、
前記比較判定部は、異常を示す周波数の基本周波数と当該基本周波数の自然数ｎ倍である高調波とのレベルと、
（当該基本周波数のレベル）−（ｎ−１）・ａ （ただしａは任意の値）
によって得られた基準値と、を各々比較して、当該基準値以上となっているレベルの個数をカウントし、そのカウントの結果が所定個数以上になった場合に異常と判断することを特徴とする異常診断装置。
（５） 軸受装置の異常の有無を診断する異常診断装置であって、
前記軸受装置から発生する信号を電気信号として出力する検出処理部と、
前記検出処理部の出力を基に前記軸受装置の異常診断を行う演算処理部と、を備え、
前記演算処理部は、前記検出処理部からの前記電気信号にエンベロープ処理を施して周波数スペクトルを算出するとともに当該算出結果のノイズ成分を除去又は特定の周波数成分を抽出して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異常診断を行う比較判定部と、を有し、且つ、
前記比較判定部は、異常を示す周波数の基本周波数および当該基本周波数の自然数倍である高調波の自乗平均またはパーシャルオーバオールを、周波数帯域全体の自乗平均またはパーシャルオーバオールで除した値または差分した値と、実際の測定によって定められ た所定の基準値と、を比較して異常診断を行うことを特徴とする異常診断装置。
（６） 前記比較判定部は、さらに、前記異常を示す周波数の基本周波数および当該基本周波数の自然数倍である高調波のピーク値と、周波数帯域全体の平均値である基準値とを比較して前記軸受装置の損傷の度合いを推定することを特徴とすることを特徴とする（１）乃至（５）の何れかに記載の異常診断装置。
（７） 前記演算処理部は、さらに、前記検出処理部からの前記電気信号を蓄積して前記信号の種類によって適切な分配ルートに分配するデータ蓄積部と、所定レベル以上のノイズ成分を含む電気信号を前記分析部に出力しないサンプリング部とを有するデータ蓄積分配部を、前記検出処理部と前記分析部との間に備えることを特徴とする（１）乃至（６）の何れかに記載の異常診断装置。
（８） 前記分析部は、１ｋＨｚ以下の周波数成分のみを抽出することを特徴とする請求項（１）乃至（７）の何れかに記載の異常診断装置。
（９） 前記検出処理部の前記検出器は、前記軸受装置の静止部であって負荷圏に配置されることを特徴とする（１）乃至（８）の何れかに記載の異常診断装置。
（１０） 前記検出処理部と前記演算処理部間は、それぞれ無線通信機を備え、前記無線通信機を介して無線を介して信号伝達を行うことを特徴とする（１）乃至（９）の何れか１項に記載の異常診断装置。
（１１） 前記軸受装置の軸受の異常の有無及び異常発生箇所を診断することを特徴とする（１）乃至（１０）の何れかに記載の異常診断装置。
（１２） 車輪のフラット部を診断することを特徴とする（１）乃至（１０）の何れかに記載の異常診断装置。
（１３） 前記軸受装置の歯車の異常の有無及び異常発生箇所を診断することを特徴とする（１）乃至（１０）の何れかに記載の異常診断装置。
【０００７】
以上、本発明によれば、鉄道車両およびその軸受装置を分解をせずに通常の使用状態のままで異常判定を行うことが可能である。従って、手間のかかる分解・組み立て作業の頻度を減少させて保守・管理コストを低減させることができる。また、規定の演算処理による分析や比較で機械的に判定を行うため、従来の目視検査と比較すると、検査担当者の熟練度や個人差によって判定がばらつく虞がなく、異常の有無の診断の信頼性を向上させることができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に基づいて本発明に係る機械設備の異常診断装置の実施形態を詳細に説明する。
【０００９】
図１は、本発明に係る鉄道車両用の異常診断装置の実施形態を示したものである。異常診断装置１は、検出処理部２０と、演算処理部３０と、制御処理部４０とから構成されている。
【００１０】
異常診断装置１は、鉄道車両の車軸を支承する軸受装置内の複数の転がり軸受２１の摩耗や破損による異常の発生を検出するものである。各転がり軸受２１は、それぞれ車体側に内嵌する外輪２３と、車軸に外嵌し、車軸と共に回転する内輪２４と、外輪２３の内周面側に形成された外輪軌道と内輪２４の外周面側に形成された内輪軌道との間に図示せぬ保持器により保持され、両軌道間に転動自在に配置された玉、ころ等の転動体２５と、外輪２１に取り付けられた検出器としてのセンサ２２とを備えている。図１では、検出処理部２０は、各々転がり軸受２１とセンサ２２からなる検出部２０ａ、２０ｂ及び２０ｃにより構成されている。
【００１１】
センサ２２は、軸受２１の回転状態に応じて変化する物理量として、音Ｊ１、振動Ｊ２、軸受の回転数Ｊ３、軸受温度Ｊ４、軸受外輪上に生じる歪みＪ５等の情報を検出する複数の検出素子を有する検出器である。各検出素子は、検出した各物理量を電気信号として演算処理部３０に出力する。各検出素子は、それぞれ独立に別の場所に配置されていてもよいし、複数の検出素子を独立に配置する代わりに、複数の検出素子をその筐体の内部に収納し、複数種類の信号を同時に検出する複合センサユニットをセンサ２２として用いるように構成してもよい。本実施形態においては、図２（ａ）に示すように、センサ２２は、ユニットケース２２ａ内に各種センサ２２ｂ、２２ｃ及び２２ｄを収納した構成としている。以下、センサ２２は、ユニットケース２２ａ内部に軸受２１の温度を検出する温度検出素子２２ｂと、軸受２１の内輪（車軸）の回転速度を検出する回転検出素子２２ｃと、軸受２１に発生する振動を検出する振動検出素子２２ｄとを有しているとして説明を行う。
【００１２】
各検出素子２２ｂ〜２２ｃは、検出した振動、温度、回転数に対応する電気信号を増幅器５０を介して増幅し、演算処理部３０に出力する。増幅器５０は、図２（ｂ）に示すように、センサユニットケース２２ａ内部にそれぞれ設けてもよいし、図１に示すとおり、センサ２２と演算処理部３０との間にそれぞれ設けてもよいし、演算処理部３０内部に設けるように構成してもよい。好ましくは、ユニットケース２２ａ内に検出素子２２ｂ、２２ｃ及び２２ｄ毎にそれぞれ増幅器２２ｅ、２２ｆ及び２２ｇを取り付けることが好ましい。センサ２２から出力された信号がケーブルを介して演算処理部３０に伝達される間に、ノイズが入り込み、測定の信頼性が低下する恐れがあるが、予め増幅器を介して信号レベルを大きくしておくことにより、ノイズの影響を受けにくくなり、信頼性が向上する。
【００１３】
センサ２２と演算処理部３０との間は、有線（ケーブル）により信号が伝達される。有線（ケーブル）は、ノイズの減少等測定精度を向上させるために、防水、防油、防塵、防錆、防湿、耐熱、耐電磁ノイズ性を有しているのが好ましい。同様に、センサ２２の各検出素子２２ｂ〜２２ｄは、ノイズの減少等測定精度を向上させるために、防水、防油、防塵、防錆、防湿、耐熱、耐電磁ノイズ性を有しているのが好ましい。例えばセンサユニット内にすべての検出素子を収納し、センサ２２の筐体２２ａに防水、防油、防塵、防錆、防湿、耐熱、耐電磁ノイズ性を持たせることによって、実施することが可能である。
【００１４】
演算処理部３０は、各検出素子２２ｂ〜２２ｄから受け取った出力である電気信号の演算処理を行い、軸受の異常の有無および異常発生箇所の特定を行うユニットである。演算処理部３０は、例えば、既存のオペレーションシステムと異常診断実行用ソフトウェアアプリケーションがインストールされたパーソナルコンピュータを用いて構成してもよいし、各部毎に独立した処理、保存回路から構成される演算ユニットとして構成してもよい。
【００１５】
演算処理部３０は、データ蓄積分配部３１と、温度分析部３２と、回転分析部３３と、フィルタ処理部３４と、振動分析部３５と、比較判定部３６と、内部データ保存部３７と、データ蓄積出力部３８と、を有している。以下、演算処理部３０の各部の構成及び機能について詳述する。
【００１６】
図３は、第１のデータ蓄積部であるデータ蓄積分配部３１を示す図である。データ蓄積分配部３１は、データ蓄積部３１ａと、サンプリング部３１ｂと、サンプリング基準設定部３１ｃとを有している。データ蓄積部３１ａは、各検出素子２２ｂ〜２２ｄからの出力信号を各信号毎に保存するデータ保存媒体であり、各種メモリやハードディスク等で構成することが可能である。
【００１７】
データ蓄積部３１ａは、各検出素子２２ｂ〜２２ｄから送られた信号を受け取り一時的に蓄積すると共に、信号の種類に応じて各分析部３２，３３，３４の何れかに信号を振り分ける。各種信号は、データ蓄積分配部３１に送られる前段にて、図示せぬＡ／Ｄコンバータによりデジタル信号に変換される。
【００１８】
サンプリング基準設定部３１ｂは、外部の入力部１００から得られた情報に基づいて、振動検出素子２２ｄが出力したアナログ信号からノイズの影響が大きい領域を除外するための基準値を設定するものである。ここで、入力部１００は、マウス・キーボード等の入力手段であり、ユーザは、入力部１００を介して基準値を任意に設定することが可能である。
【００１９】
サンプリング部３１ｃは、時間データである振動、温度、回転数データを所定長さに切り出して、後段の分析部に信号を出力するためのサンプリング行う。このサンプリング部３１ｃは、振動検出素子２２ｄからの出力信号がサンプリング基準設定部３１ｂが設定した基準値より大きなノイズを含んでいる場合には、そのノイズが入っている時間帯について信号のサンプリングを行わず、後段のフィルタ処理部３４に信号が出力されないようにする。具体的には、信号レベルがある一定値以上となっているある２点ＡおよびＢを検出し、ＡからＢの時間の間は、データをフィルタ処理部３４及び振動分析部３５の方に出力しないよう制御する。これにより、大きなノイズデータを含む時間領域の周波数成分を行わないようにすることが可能となり、誤った異常診断を行う可能性を小さくすることが可能である。なお、サンプリング基準設定部３１ｂ及びサンプリング部３１ｃは、必ずしも設ける必要はなく、また同様の効果を奏することが可能であれば、例えばデータ蓄積部３１ａの前段等、別の場所に配置するように構成してもよい。
【００２０】
温度分析部３２は、温度検出素子２２ｂからの出力信号を基に軸受の温度を算出し、算出した温度を比較判定部３６に送出する。分析部３２は、例えば検出素子の特性に応じた温度換算テーブルを有しており、検出信号のレベルを基に、温度データを算出する。
【００２１】
回転分析部３３は、回転検出素子２２ｃからの出力信号を基に、内輪２４、つまりは車軸の回転速度を算出し、算出した回転速度を比較判定部３６に送出する。例えば、回転検出素子２２ｃが、内輪２４に取り付けられたエンコーダと外輪２３に取り付けられた磁石および磁気検出素子で構成されている場合には、回転検出素子２２ｃが出力する信号は、エンコーダの形状と回転速度に応じたパルス信号となる。回転分析部３３は、エンコーダの形状に応じた所定の変換関数又は変換テーブルを有しており、関数またはテーブルに従って、パルス信号から内輪２４および車軸の回転数を算出する。
【００２２】
振動分析部３５は、振動検出素子２２ｄからの出力信号を基に、軸受２１に発生している振動の周波数分析を行う。具体的には、振動分析部３５は、振動信号の周波数スペクトルを算出するＦＦＴ計算部であり、ＦＦＴのアルゴリズムに基づいて、振動の周波数スペクトルを算出する。算出された周波数スペクトルは、比較判定部３６に送られる。また、振動分析部３５は、ＦＦＴを行う前処理として、振動信号の包絡線を求めるエンベロープ処理を行い、ノイズの低減を図るように構成してもよい。振動分析部３５は、必要に応じて、エンベロープ処理後のエンベロープデータもあわせて比較判定部３６に出力する。
【００２３】
一般に、軸受の回転に起因して生じる振動の異常周波数帯は、軸受の大きさ、転動体の数等に依存して決まっている。軸受の各部材の欠陥と、各部材で発生する異常振動周波数の関係は、図４に示すとおりである。周波数分析においては、サンプリング時間に応じて、フーリエ変換可能な最大の周波数（ナイキスト周波数）が決まるため、ナイキスト周波数以上の周波数は、振動信号中に含まれていないことが好ましい。そのため、本実施形態では、データ蓄積分配部３１と振動分析部３５の間にフィルタ処理部３４を設け、フィルタ処理部３４にて所定の周波数帯を切り出し、切り出された周波数帯のみを含む振動信号を振動分析部３５に送出するように構成している。鉄道車両において、低速で車軸が回転している場合には、例えば、1kHz以下の周波数成分のみを抽出するように構成すればよい。
【００２４】
また、フィルタ処理部３４は、最初はフィルタ処理を行わず、振動分析部３５にてまず周波数スペクトルを求め、ピークが観測される周波数帯を予め見積もり、その後に周波数帯域に対応したフィルタ処理を行った後に、改めて周波数分析を行うように構成してもよい。このように構成することによっても、不要なノイズを効果的に排除し、精度の高い周波数分析を行うことが可能となる。
【００２５】
センサ２２，特に振動検出素子２２ｄを負荷がかかっている部位（負荷圏）に取り付けると、感度良く信号を検出できるため、より精度の高い測定が行える。ここで、負荷圏とは、図５に示すように、転動体に対する荷重が負荷される領域を指す。また、負荷圏にセンサを取り付けるスペースがない時やノイズを発生する高電圧ケーブルが配設されている時など止むを得ず非負荷圏に取り付ける場合は、フィルタ処理などで信号の検出感度を上げるようにすることで測定が可能となる。
【００２６】
比較判定部３６は、振動分析部３５が求めた振動の周波数スペクトルと、内部データ保存部３７に保存されている基準値または周波数スペクトル中から算出される基準値とを比較し、異常振動が発生しているかどうかを判定する。ここで、基準値は、軸受の特定部位の摩耗や破損に起因した周波数成分のデータ、または周波数スペクトル毎に求められるスペクトルに含まれた所定の値である。比較判定部３６は、周波数成分の比較による判定と同時に、温度分析部３２および回転分析部３３から得られた温度および回転速度の分析結果と、内部データ保存部３７に蓄積されている軸受の各種データ等の仕様諸元データを参照し、判定の正確性を期す。
【００２７】
具体的には、比較判定部３６は、振動の周波数スペクトルを基に異常有りと判定された場合、軸受の温度を確認し、温度が所定値を超えていれば重大な異常が発生していると判断する。また、何れかのみが異常を示している場合には、何らかの異常が生じていると判断する。そしてどちらの結果も正常であれば、異常なしと判断する。何れか一方のみが異常を示している場合には、複数回判定を行っても結果が変わらない場合に異常有りと判断するように構成してもよい。比較判定部３６は、異常診断の結果をデータ蓄積出力部３８に出力する。
【００２８】
比較判定部３６が行う振動情報を基にした異常診断の具体的な処理としては、以下のような方法が挙げられる。
【００２９】
（１）エンベロープデータの実効値を基準値として用いる方法
図６を参照しながら説明を行う。
【００３０】
まず、センサユニット２２ａに収納された振動検出素子２２ｄを介して軸受の振動を検出する（ステップＳ１０１）。検出された信号は、所定の増幅率で増幅され、Ａ／Ｄ変換器によりデジタル信号に変換される（ステップＳ１０２）。デジタル信号に変換された振動信号は、所定のフォーマットにて、データ蓄積分配部３１に保存される（ステップＳ１０３）。
【００３１】
次に、デジタル信号の周波数スペクトルを求め（ステップ１０４）、求められた周波数スペクトルを基に、フィルタ処理部３４が、デジタル信号に適用されるフィルタ帯域を選定する（ステップＳ１０５）。フィルタ処理部３４は、選定したフィルタ帯域以外の周波数成分を除去するフィルタ処理を行い（ステップＳ１０６）、フィルタ処理後のデジタル信号を振動分析部３５に出力する。そして、振動分析部３５は、フィルタ処理後のデジタル信号にエンベロープ処理を施し（ステップＳ１０７）、エンベロープ処理後のデジタル信号の周波数スペクトルを求める（ステップＳ１０８）。
【００３２】
同時に、エンベロープ処理後のデジタル信号の実効値を計算し（ステップＳ１０９）、実効値を基にして、異常診断に用いられる基準値を算出する（ステップＳ１１２）。ここで、実効値は、エンベロープ処理後のデジタル信号の振幅の絶対値の平均値として求められたものである。基準値は、実効値を基に、以下の式（１）または（２）に基づき算出される。
（基準値）＝（実効値）＋ α ・・・（１）
（基準値）＝（実効値）× β ・・・（２）
α，β：データの種類によって可変な所定の値
【００３３】
次に、図４に示す表に基づき、軸受の異常に起因して発生する周波数を求め（ステップＳ１１０）、求めた周波数に対応する各部材の異常周波数成分のレベル、すなわち、内輪傷成分Si(Zfi)、外輪傷成分So(Zfc)、転動体成分Sb(2fb)及び保持器成分Sc(fc)を抽出し（ステップＳ１１１）、ステップ１１２で計算された基準値との比較を行う（ステップＳ１１３）。そして、すべての成分の値が、基準値より小さい場合には、軸受に異常は発生していないと判断し（ステップＳ１１４）、いずれかの成分が基準値以上である場合には、該当個所に異常が発生していると判断する（ステップＳ１１５）。
【００３４】
図７は、異常が発生していない場合の周波数スペクトルを、そして図８は、外輪に異常が発生している場合の周波数スペクトルをそれぞれ例示するグラフである。図７の例においては、エンベロープデータより、基準値が−２９．３ｄＢとして得られた。図７中のグラフ中に基準値のラインを引き、内輪傷成分Si(Zfi)、外輪傷成分So(Zfc)、転動体成分Sb(2fb)及び保持器成分Sc(fc)と比較を行うと、何れの成分のレベルも、基準値より小さかった。従って、この軸受は、正常であると判断できる。一方、図８の場合には、外輪傷成分So(Zfc)が基準値よりも大きく突出しており、軸受の外輪に異常が発生していると判断することができる。
【００３５】
また、図９は、保持器に傷がある場合の周波数スペクトルと基準値の関係を示すグラフである。図９においては、保持器傷に対応する周波数fcにおいて、基準値よりも大きなピークが観測されている。このように、発生周波数のピークの有無は、軸受に起因する周波数におけるレベルと基準値との比較によって判断されるため、図９に示すような小さなピークであっても、適切に診断を行うことが可能である。
【００３６】
（２）スペクトルのピークを求め、ピーク周波数と異常周波数を比較する方法
本方法では、図４の式を基に、異常時に発生する周波数成分を求める。そして、振動分析部３６が求めた周波数スペクトルの中で所定数または基準値以上のピークについて、異常が発生する周波数成分に該当するかどうかを照合する。以下、図１０に示すフローチャートを基に詳細を説明する。
【００３７】
ステップＳ１０８までの流れは、（１）の方法に記載したものと同様であるため省略する。本方法では、まず得られた周波数スペクトルのピークを計算する（ステップＳ１０９）。ここで、周波数のピークを求めるためには、第一に、各周波数成分のデータ点のレベルとその一つ前の周波数成分のデータ点のレベルの差を示す差データを求める。そして、差データの符号が正から負に代わる変曲点を探しだし、その正負の基になった差データに関与している周波数値でピークとなっていると判断する。ただし、診断に必要なピーク値は、山（傾斜）が急な鋭いピークとなっているもののみを対象とするため、傾きが所定の基準値（例えば、１又は−１）より大きい又は小さい場合にのみ、ピークとなっていると判断するようにする。
【００３８】
図１１は、周波数スペクトルを示す図である。図１１において、連続する３点Ａ（Ｘ0、Ｙ0）、Ｂ（Ｘ1、Ｙ1）及びＣ（Ｘ2、Ｙ2）については、点Ｂがピークとなっている。この場合、ＡとＢとの差データδ1＝Ｙ1-Ｙ0＞０となっており、ＢとＣとの差データδ2＝Ｙ2-Ｙ1＜０となっているため、差データが正から負に変化している。そして、ここで傾き（Ｙ1-Ｙ0）／（Ｘ1−Ｘ0）＞１または（Ｙ2-Ｙ1）／（Ｘ2−Ｘ1）＜−１を満たしている場合、点Ｂがピークであると判断する。
【００３９】
そして、軸受の諸元から図４に基づき、異常周波数を算出し（ステップＳ２０２）、求めた周波数に対応する各部材の異常周波数成分のレベル、すなわち、内輪傷成分Si(Zfi)、外輪傷成分So(Zfc)、転動体成分Sb(2fb)及び保持器成分Sc(fc)を抽出する（ステップＳ２０３）。そして、ピーク周波数と異常時に発生する周波数を比較し、ピーク周波数と算出した異常周波数が一致しているかどうか判断する（ステップＳ２０４）。そして、あるピークが異常周波数と一致している場合には、該当する異常周波数に対応する部材に異常が発生していると判断する（ステップＳ２０６）。どの周波数とも一致していない場合には、異常無しと判断する（ステップＳ２０５）。
【００４０】
（３）基本周波数と特定の高調波を用いる方法
図１２を参照しながら、詳細に説明する。
【００４１】
周波数スペクトルを算出し、異常に起因して発生する周波数の算出までのプロセスは、方法（１）のフローと同様である。本方法では、比較において、まず図１２に示すように、異常時に発生する基本成分（１次成分）の周波数において、スペクトルの値が基準値以上であるかどうかを判断する（ステップＳ３０１）。スペクトルの値が、基準値以上である場合には、１次成分が一致したと判断し、ステップＳ３０２へ進む。一方、一致しなかった場合には、ステップＳ３１１へ進む。
【００４２】
ステップＳ３０２では、異常時に発生する基本成分の２倍の周波数をもつ２次成分の周波数において、スペクトルの値が基準値以上であるかどうかを判断する。スペクトルの値が、基準値以上である場合には、２次成分が一致したと判断し、ステップＳ３２１で該当個所に異常が発生していると最終判断する。一方、一致しなかった場合には、ステップＳ３１２へ進む。
【００４３】
ステップＳ３１１でも、異常時に発生する基本成分の２倍の周波数をもつ２次成分の周波数において、スペクトルの値が基準値以上であるかどうかを判断する。スペクトルの値が、基準値以上である場合には、２次成分が一致したと判断し、ステップＳ３１２へ進む。一方、一致しなかった場合には、ステップＳ３２１へ進み、該当個所に異常は発生していないと最終判断する。
【００４４】
ステップＳ３１２では、異常時に発生する基本成分の４倍の周波数をもつ４次成分の周波数において、スペクトルの値が基準値以上であるかどうかを判断する。スペクトルの値が、基準値以上である場合には、４次成分が一致したと判断し、ステップＳ３２１で該当個所に異常が発生していると最終判断する。一方、一致しなかった場合には、該当個所に異常は、発生していないと最終判断する。
【００４５】
図１３は、外輪に傷がある場合の、周波数スペクトルを示す図である。基本周波数であるZfcの自然数倍の高調波が観測されていることがわかる。この場合の基準値が−１０ｄＢである場合には、１次、２次及び４次の成分すべてについて、スペクトルの値が基準値以上となっていることがわかる。従って、本方法の処理により、外輪に異常が発生していると判断される。
【００４６】
一般に、異常に対応する周波数に偶然ノイズ等の影響により大きなピークが観測されるような場合が考えられるが、本方法によれば、１次、２次及び４次の成分の内、少なくとも2つの周波数において、ピークの値が基準値以上でなければ異常と判断しないため、誤判断を行う可能性を減少することが可能となる。
【００４７】
なお、図１２のフローチャートでは、１次、２次、４次の順に比較を行ったが、ピークレベルが大きい方から順に比較を行うように構成してもよい。この場合には、最もピークが大きな周波数のピークが基準値以下であれば、その時点で、異常なしと判断することが可能であり、演算時間を短縮することが可能である。また、組み合わせる周波数成分としては、１次の値、２次の値および３次の値の組み合わせや２次の値、４次の値および６次の値の組み合わせであってもよい。
【００４８】
（４）異常診断と共に損傷の大きさを推定する方法
方法（１）〜（３）において、異常の有無を診断したが、以下のようにして、損傷の大きさを推定することも可能である。図１４は、エンベロープ処理後の周波数スペクトルを示す図である。図において、周波数Zfcに大きなピークが観測されており、外輪に損傷が発生していることがわかる。このZfcにおけるピークの値Lnと周波数スペクトル全体の平均値である基準レベルL0を比較すると、異常を起こしている外輪における損傷の大きさを推定することができる。
【００４９】
図１５は、転がり軸受において、軌道輪の損傷である剥離が生じた場合に、剥離の大きさと、実測周波数スペクトルデータｄ１上に現れるピークと基準レベルとの間のレベル差の関係を示したものである。このように、一般的に、レベル差は、損傷の大きさに比例して増大するため、逆に、実測周波数スペクトルデータｄ１上のピークにおけるレベル差を求めることで、損傷の大きさを推定することが可能である。なお、実測周波数スペクトルデータｄ１上でのピークレベルの増大は、周波数成分の１次値に対応するピークで一番顕著となる。従って、異常が検出された場合に、周波数成分の１次の値Lnと基準レベルL0とのレベル差lを計算することにより、損傷の度合いを推定し、損傷の度合いに応じて、損傷部品の交換時期を決定することができる。これにより、過剰な部品交換やメンテナンスの実施するのではなく、適切な時期に交換を行うようにし、維持コストを削減することが可能となる。
【００５０】
（５）基本周波数の自然数倍の高調波成分とのレベル差を基準値とする方法
本方法は、異常周波数成分の基本周波数である１次のレベルに対して、基本周波数の２、３、４、・・・ｎ倍の周波数を持つ２、３、４，・・・ｎ次のレベルが基準値以上となっている個数をカウントし、所定個数以上基準値を超えている場合に、異常が発生していると判断するものである。具体的には、１次のレベルに対し、ｎ次の値が｛（１次のレベル）−（ｎ−１）・ａ｝（ｄＢ）以上である場合に、カウントを行う。ここでａは、任意の値である。以下、図１６に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００５１】
図１６は、本方法における処理フローを示すフローチャートである。本方法における周波数スペクトル算出までの処理は、図６のフローチャートのステップＳ１０１〜ステップＳ１０８に至るまでの処理と同一である。図１６には、ステップＳ１０８以降の処理を示す。
【００５２】
まず、図４に示す式を参照して、軸受の異常に起因する異常周波数を軸受の各部位（外輪、内輪、転動体、及び保持器）毎に算出し（ステップＳ４０１）、異常周波数に対応する周波数スペクトルのレベルを抽出する（ステップＳ４０２）。そして、異常周波数の自然数倍（２，３，・・・ｎ倍）の周波数に対応する周波数スペクトルのレベルをそれぞれ算出する（ステップＳ４０３）。ここでは、基本となる異常周波数の２，３，４，５倍の周波数を持つ２次、３次、４次及び５次成分を抽出するものとする。
【００５３】
次に、基本となる１次の値を基準として、各２，３，４，５次成分のレベルの確認を行う（ステップＳ４０４）。ここでは、各成分のレベルが｛（１次のレベル）−３（ｎ−１）｝（ｄＢ）以上である場合に、異常有りのカウントを行う。具体的には、以下の場合に、各成分に関し異常有りのカウントが行われる。
（２次成分のレベル）＞（１次成分のレベル）−３
（３次成分のレベル）＞（１次成分のレベル）−６
（４次成分のレベル）＞（１次成分のレベル）−９
（５次成分のレベル）＞（１次成分のレベル）−１２
【００５４】
そして、異常有りのカウントの個数が所定個数以上であるかどうかを確認することによって、最終的な異常判断を行う（ステップＳ４０５）。ここでは、２個以上異常有りのカウントがあれば、最終的に異常有りと判断し、１個以下であれば、異常なしと判断する。
【００５５】
図１７は、円筒ころ軸受（外径２１５ｍｍ、内径１００ｍｍ、幅４７ｍｍ、ころ数１４）を約３００ｍｉｎ-1で内輪を回転させたときの周波数スペクトルのレベルと基準線との関係を示す図である。図中の直線は、上述の基準値を線で結んだ判定基準線である。軸受にきずがある場合には、２次以上の成分の値は、判定基準線以上となっているが、正常状態でも発生するころ落ち音に対応するピークのレベルは、２次及び４次成分にて、この判定基準線を下回っている。一般に、ころ落ち音（転動体落ち音）は、外輪に欠陥がある場合と比較して高次成分が低いため、図１７で示すように、殆どの値が判定基準線を下回る。これにより、ころ落ち音等、外輪に欠陥がある場合と同じ周波数にピークが現れるような場合であっても、高次成分のレベルを比較することにより、異常か正常かをより精度よく判断することが可能である。
【００５６】
(６) 周波数帯域毎の実効値を用いる方法
本方法では、異常に起因する周波数のピークレベルそのものの値ではなく、異常に起因する周波数を含む周波数帯の実効値を用いて、異常診断を行う。具体的に、異常に起因する周波数を含む周波数帯の実効値とは、周波数帯のレベルの自乗平均またはパーシャルオーバオールである。ここで、自乗平均Vi及びパーシャルオーバオールSiは、以下の式で与えられる。ここで、VRMSおよびＳOAは、全周波数帯における自乗平均及びオーバオールである。オーバオールは、特定の指定区間の総和を意味する。
【００５７】
【数１】
【００５８】
図１８は、本方法の処理フローを示すフローチャートである。本方法における周波数スペクトル算出までの処理は、図６のフローチャートのステップＳ１０１〜ステップＳ１０８に至るまでの処理と同一である。図１８には、ステップＳ１０８以降の処理を示す。
【００５９】
まず、図４に示す式を参照して、軸受の異常に起因する異常周波数を軸受の各部位（外輪、内輪、転動体、及び保持器）毎に算出し（ステップＳ５０１）、その後、算出された周波数を含む周波数帯域について、自乗平均(Vi)又はパーシャルオーバオール(Si)、及び、周波数スペクトルの帯域全体の自乗平均(VRMS)又はオーバーオール(SOA)である正規化値を算出する（ステップＳ５０２）。そして、前述の一つの次数成分帯域の自乗平均(Vi)又はパーシャルオーバオール(Si)を前記正規化値(VRMS又はSOA)で除した値又は差分の値を算出する（ステップＳ５０３）。
【００６０】
次に、除した値又は差分の値を保存されている参照データと比較照合し、除した値又は差分の値が正常な範囲であるかどうか、具体的には所定の基準値以上かどうかを判断する（ステップＳ５０４）。除した値又は差分の値が所定の基準値以上または以下であれば、異常有りと判断し、周波数帯に基づき、異常発生箇所を特定する（ステップＳ５０５）。ここで、基準値以上であるか以下である場合に異常有りとするかは、実際の測定によって定めればよい。それ以外の場合は、異常なしと判断する（ステップＳ５０６）。
【００６１】
以上の方法を、実際の測定結果を引用して説明する。図１９は、外輪に異常がある場合の周波数スペクトルを、図２０は、外輪に異常が無い場合のスペクトルを示すグラフである。図１９の左端近傍（10〜20Hzあたり）には、異常ピーク周波数帯が存在する。このスペクトル全体の自乗平均値Vaは、0.016である。一方、図２０の対応するスペクトル全体の自乗平均値Vnは、0.008である。ここで、外輪きずに起因する異常周波数帯（基本周波数）に対して抽出する周波数帯域幅を2Hzとすると、その帯域における自乗平均値をVで正規化した値は、図１９の場合90.78であり、図２０の場合38.47となる。異常を有する場合は、正常時に比べて約2.4倍正規化した値が大きいことがわかる。従って、90.78と38.47の間又は正常時と異常時の比に所定のしきい値を設け、しきい値より大きい場合には、外輪に異常が発生していると判断することができる。
【００６２】
一方、図２１及び図２２は、複数の帯域を用いる場合の例を示す。図２１は、外輪に損傷を有するころ軸受及び正常な歯車（歯数；31）を有する機械設備のエンベロープ周波数スペクトルを示すグラフである。この図では、５つの周波数ピークが観測されており、基本周波数から、その整数倍毎に２次成分から５次成分までが観測されている。一方、図２２は、図２１に対応する正常時の観測データであり、特異周波数は見あたらない。
【００６３】
以下、図２１及び図２２のデータに関し、上記手法を適用してみる。外輪きずに起因する基本周波数およびその５次までの成分の各帯域における自乗平均値の和をスペクトル全体の自乗平均値で正規化した値は、図２１の場合は11.64であり、図２２の場合は5.19となる。ここで、５次の高調波とは、基本周波数から数えて５番目のピークを意味する。異常を有する場合は、正常時に比べて約2.2倍正規化した値が大きいことがわかる。従って、11.64と5.19の間又は正常時と異常時の比に所定のしきい値を設け、しきい値より大きい場合には、外輪に異常が発生していると判断することができる。
【００６４】
以上が、比較判定部３６により異常の有無の判断を行う場合の具体的な処理パターンである。比較判定部３６は、これらの方法のうち複数の判断方法を用いて異常診断を行うように構成してもよい。複数の判断方法により、異常と判断することは、異常診断の正確さが向上するため好ましい。
【００６５】
データ蓄積出力部３８は、比較判定部３６の判定結果を保存する保存部であり、ハードディスクやメモリ媒体等で構成される。データ蓄積出力部３８は、比較判定部３８の判定結果を制御部４１及び結果出力部４２に出力する。データ蓄積出力部３８は、制御部４１へは以下に説明する制御部４１の動作に必要な場合にのみ、結果を出力するように構成しても良い。
【００６６】
制御処理部４０は、演算処理部３０の分析結果や判定結果を所定の表示形態で表示する表示手段としての結果出力部４２と、軸受２１が組み込まれている車両の駆動機構の動作を制御する制御系に前記比較判定部３６の判定結果に応じた制御信号をフィードバックする制御部４１とを備えている。
【００６７】
結果出力部４２は、具体的には、モニターや画像表示やプリンタへ印刷出力によって、演算処理部３０の分析結果や判定結果を通知する他、演算処理部３０の判定結果が異常有りの場合には、警告灯の点滅や警報機の作動による通知を行う。
【００６８】
制御部４１は、例えば、演算処理部３０の判定結果が異常有りの場合に、異常の程度に応じて、車両の走行停止や、速度の減速等を示す制御信号を車両の走行制御器に送る。本実施形態では、複数のセンサ２２は、軸受装置の軸受の状態を連続で測定し、演算処理部３０は、測定されたデータに基づき順次異常診断するようにしている。従って、制御処理部４０は、異常が発生したら即座に異常を通知し、車両の制御を行う。即ち、検出、分析、判定及び結果出力の流れがリアルタイムに行われている。
【００６９】
なお、センサ２２は、常に測定を行うように構成してもよいし、または所定時間毎に測定を行うように構成しても構わない。また、リアルタイムに異常診断を行う代わりに、車両運行時には測定及び測定データの蓄積のみを行い、後に別の場所で解析を行うように構成してもよい。例えば、日中は測定のみを行い、夜間にまとめて分析、判定及び結果出力を行うように構成しても構わない。
【００７０】
以上、説明した本実施形態の車軸用軸受装置の異常診断装置１は、鉄道車両の車軸用軸受装置の軸受装置の異常の有無を診断する異常診断装置であって、軸受装置から発生する信号を電気信号として出力する検出器としての複数のセンサ２２を有する検出処理部２０と、検出処理部２０の出力を基に軸受装置の異常診断を行う演算処理を行う演算処理部３０と、演算処理部３０による判定結果を出力する結果出力部４２と、判定結果に基づき鉄道車両の制御系に制御信号をフィードバックする制御処理部４１と、を備えている。この異常診断装置１は、センサ付き軸受２１の構成部品の摩耗や破損に起因した異常の有無を判定するため、センサ付き軸受２１自体や軸受２１を含む鉄道車両自体を分解をせずに通常の使用状態のままで異常の有無を判定することができる。
【００７１】
従って、手間のかかる分解・組み立て作業の頻度を減少させて保守・管理コストを低減させることができる。また、規定の演算処理による分析や比較で機械的に判定を行うため、従来の目視検査と比較すると、検査担当者の熟練度や個人差によって判定がばらつく虞がなく、異常の有無の診断の信頼性を向上させることができる。
【００７２】
また、転がり軸受２１を構成する機構部品である外輪等に直にセンサ２２が組み込まれて、センサ２２が高感度で転がり軸受２１の発生する物理量を検出するため、転がり軸受２１の周囲の他の器物が発生する音や振動の周波数成分のピークが、センサ２２の検出する信号のＳＮ比に悪影響を及ぼす危険が低減し、センサユニット５の出力信号のＳＮ比の改善によって、分析・判定の精度の向上を図ることができる。
【００７３】
なお、本実施形態の異常診断装置１は、軸受装置の軸受の異常の有無及び異常発生箇所を診断するとしたがこれに限られず、車輪のフラット部を診断するように構成してもよいし、また軸受装置の歯車の異常の有無及び異常発生箇所を診断するように構成してもよい。
【００７４】
また、図２３に示すように検出処理部２０の代わりに、図２（ｃ）に示すように、演算処理部３０と無線通信を行うセンサ５２を有する検出部５１ａ、５１ｂ、５１ｃからなる検出処理部５１を用いてもよい。各検出部５１ａ、５１ｂ、５１ｃは、それぞれ軸受２１の外輪２３上にセンサ５２が取り付けられて構成されている。このセンサ５２は、センサケース５２ａの内部に温度検出素子５２ｂと、回転検出素子５２ｃと、振動検出素子５２ｄと無線通信用の送信部５２ｇが取り付けられている。各検出素子には、各検出素子２２ｂ〜２２ｄが検出した信号を所定の増幅率で増幅する増幅器を設けても良い。送信部５２ｈは、演算処理部３０に設けられた受信部６０に無線を介して信号を送信する。
【００７５】
以上のように構成することにより、検出処理部５１と演算処理部３０間の配線等を考慮することなく、センサを軸受装置に取り付けることが可能となるため、センサの配置自由度が増し、精度が高くなる位置にセンサを取り付けることが容易になる。同様の送信部及び受信部を設けることにより、演算処理部３０と制御処理部４０との間を無線通信で行うように構成しても良い。
【００７６】
【発明の効果】
以上、本発明の異常診断装置は、鉄道車両の軸受装置に組み込まれているセンサ付き軸受のセンサの出力を情報処理装置としての演算処理部によって分析すると共に、基準データと比較することで、摺動部材の構成部品の摩耗や破損に起因した異常の有無を判定するため、鉄道車両およびその軸受装置を分解をせずに通常の使用状態のままで異常判定することができる。
従って、手間のかかる分解・組み立て作業の頻度を減少させて保守・管理コストを低減させることができる。
また、規定の演算処理による分析や比較で機械的に判定を行うため、従来の目視検査と比較すると、検査担当者の熟練度や個人差によって判定がばらつく虞がなく、異常の有無の診断の信頼性を向上させることができる。
【００７７】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る鉄道車両用の異常診断装置の実施形態を示す図である。
【図２】センサの内部構造を示すブロック図である。
【図３】データ蓄積分配部を示す図である。
【図４】軸受の各部材の欠陥と各部材で発生する異常振動周波数の関係を示す関係式である。
【図５】軸受における負荷圏と非負荷圏の関係を示す図である。
【図６】第１の方法における処理のフローを示すフローチャートである。
【図７】異常が発生していない場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図８】外輪に異常が発生している場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図９】保持器に傷がある場合の周波数スペクトルと基準値の関係を示すグラフである。
【図１０】第２の方法における処理のフローを示すフローチャートである。
【図１１】第２の方法を説明する図である。
【図１２】第３の方法における処理のフローを示すフローチャートである。
【図１３】外輪に傷がある場合の周波数スペクトルを示す図である。
【図１４】第４の方法を説明する図である。
【図１５】剥離の大きさと、実測周波数スペクトルデータに現れるピークと基準レベルとの間のレベル差の関係を示したものである。
【図１６】第５の方法における処理のフローを示すフローチャートである。
【図１７】周波数スペクトルのレベルと基準線との関係を示す図である。
【図１８】第６の方法における処理のフローを示すフローチャートである。
【図１９】外輪に異常がある場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２０】外輪に異常が無い場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２１】外輪に異常がある場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２２】外輪に異常が無い場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２３】本発明に係る鉄道車両用の異常診断装置の変形例を示す図である。
【符号の説明】
１ 異常診断装置
２０，５１ 検出処理部
２１ 転がり軸受
２２ センサ
２３ 外輪
２４ 内輪
２５ 転動体
３０ 演算処理部
３１ データ蓄積分配部
３２ 温度分析部
３３ 回転分析部
３４ フィルタ処理部
３５ 振動分析部
３６ 比較判定部
３７ 内部データ保存部
３８ データ蓄積出力部
４０ 制御処理部
４１ 制御部
４２ 結果出力部
５０ 増幅器
１００ 入力部
【発明の属する技術分野】
本発明は、鉄道車両の車軸用軸受装置の異常診断装置に係り、より詳しくは台車のトランスミッションの軸受やギアボックス内の軸受或いは車軸を支持する軸受装置を分解することなく、軸受の欠陥を検出可能とする異常診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、鉄道車両の車軸を回転自在に支持する軸受装置では、摺動部材である軸受構成部品の摩耗や破損による不都合の発生を防止するために、定期的に分解目視検査を実施するようにしている。
この分解目視検査は、車両の一定期間の使用後に、軸受を車両から取り外して分解し、熟練した専門の検査担当者が、目視により分解した各構成部品の摩耗の度合いや傷の有無を確認する。この確認により、新品の部品にはない凹凸や摩耗などの異常が検出されれば、新品に交換し、再度組み立てを実施する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、この分解検査は、車両から軸受を取り外す分解作業や、検査済みの軸受構成部品を再度組み立て直す組み込み作業に多大な労力がかかり、車両の保守・管理コストの大幅な増大を招くという問題があった。
【０００４】
また、例えば、組み立て直す際に検査前には無かった打痕を軸受構成部品につけてしまうなど、検査自体が軸受の欠陥を生む原因となる虞もある。
また、限られた時間内で多数の軸受を目視で検査するため、欠陥を見落とす可能性が残るという欠点もあった。
更に、目視検査では、欠陥の程度の判断に個人差が生じ、実質的には欠陥がなくても欠陥有りと見なされて部品交換が行われてしまう場合があり、無駄にコストがかかることにもなる。
【０００５】
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたものであり、手間のかかる分解・組み立て作業の頻度を減少させて保守・管理コストを低減させることができる異常診断装置を提供することを目的とする。
【０００６】
本発明の目的は、以下の手段によって達成される。
（１） 軸受装置の異常の有無を診断する異常診断装置であって、
前記軸受装置から発生する信号を電気信号として出力する検出処理部と、
前記検出処理部の出力を基に前記軸受装置の異常診断を行う演算処理部と、を備え、
前記演算処理部は、前記検出処理部からの前記電気信号にエンベロープ処理を施して周波数スペクトルを算出するとともに当該算出結果のノイズ成分を除去又は特定の周波数成分を抽出して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異常診断を行う比較判定部と、を有し、且つ、
前記比較判定部は、異常を示す周波数を含む周波数帯域の実効値に所定のパラメータを加算した値あるいは当該実効値に所定のパラメータを乗算した値である基準値と、前記異常を示す周波数のレベルと、を比較して異常診断を行うことを特徴とする異常診断装置。
（２） 前記比較判定部は、前記基準値と、前記異常を示す周波数の基本周波数と当該基本周波数の自然数倍である高調波とのレベルと、を各々比較し、前記レベルの少なくとも２つが前記基準値よりも大きい場合に異常と判断することを特徴とする（１）に記載の異常診断装置。
（３） 軸受装置の異常の有無を診断する異常診断装置であって、
前記軸受装置から発生する信号を電気信号として出力する検出処理部と、
前記検出処理部の出力を基に前記軸受装置の異常診断を行う演算処理部と、を備え、
前記演算処理部は、前記検出処理部からの前記電気信号にエンベロープ処理を施して周波数スペクトルを算出するとともに当該算出結果のノイズ成分を除去又は特定の周波数成分を抽出して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異常診断を行う比較判定部と、を有し、且つ、
前記比較判定部は、異常を示す周波数を含む周波数帯域における任意のデータ点毎にその直前のデータ点とのレベル差を示す差データを算出して当該差データにおいて符号が正から負に変わるとともに傾きの絶対値が１より大きい場合に判断されるピーク周波数と、異常を示す周波数と、を比較して異常診断を行うことを特徴とする異常診断装置。
（４） 軸受装置の異常の有無を診断する異常診断装置であって、
前記軸受装置から発生する信号を電気信号として出力する検出処理部と、
前記検出処理部の出力を基に前記軸受装置の異常診断を行う演算処理部と、を備え、
前記演算処理部は、前記検出処理部からの前記電気信号にエンベロープ処理を施して周波数スペクトルを算出するとともに当該算出結果のノイズ成分を除去又は特定の周波数成分を抽出して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異常診断を行う比較判定部と、を有し、且つ、
前記比較判定部は、異常を示す周波数の基本周波数と当該基本周波数の自然数ｎ倍である高調波とのレベルと、
（当該基本周波数のレベル）−（ｎ−１）・ａ （ただしａは任意の値）
によって得られた基準値と、を各々比較して、当該基準値以上となっているレベルの個数をカウントし、そのカウントの結果が所定個数以上になった場合に異常と判断することを特徴とする異常診断装置。
（５） 軸受装置の異常の有無を診断する異常診断装置であって、
前記軸受装置から発生する信号を電気信号として出力する検出処理部と、
前記検出処理部の出力を基に前記軸受装置の異常診断を行う演算処理部と、を備え、
前記演算処理部は、前記検出処理部からの前記電気信号にエンベロープ処理を施して周波数スペクトルを算出するとともに当該算出結果のノイズ成分を除去又は特定の周波数成分を抽出して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異常診断を行う比較判定部と、を有し、且つ、
前記比較判定部は、異常を示す周波数の基本周波数および当該基本周波数の自然数倍である高調波の自乗平均またはパーシャルオーバオールを、周波数帯域全体の自乗平均またはパーシャルオーバオールで除した値または差分した値と、実際の測定によって定められ た所定の基準値と、を比較して異常診断を行うことを特徴とする異常診断装置。
（６） 前記比較判定部は、さらに、前記異常を示す周波数の基本周波数および当該基本周波数の自然数倍である高調波のピーク値と、周波数帯域全体の平均値である基準値とを比較して前記軸受装置の損傷の度合いを推定することを特徴とすることを特徴とする（１）乃至（５）の何れかに記載の異常診断装置。
（７） 前記演算処理部は、さらに、前記検出処理部からの前記電気信号を蓄積して前記信号の種類によって適切な分配ルートに分配するデータ蓄積部と、所定レベル以上のノイズ成分を含む電気信号を前記分析部に出力しないサンプリング部とを有するデータ蓄積分配部を、前記検出処理部と前記分析部との間に備えることを特徴とする（１）乃至（６）の何れかに記載の異常診断装置。
（８） 前記分析部は、１ｋＨｚ以下の周波数成分のみを抽出することを特徴とする請求項（１）乃至（７）の何れかに記載の異常診断装置。
（９） 前記検出処理部の前記検出器は、前記軸受装置の静止部であって負荷圏に配置されることを特徴とする（１）乃至（８）の何れかに記載の異常診断装置。
（１０） 前記検出処理部と前記演算処理部間は、それぞれ無線通信機を備え、前記無線通信機を介して無線を介して信号伝達を行うことを特徴とする（１）乃至（９）の何れか１項に記載の異常診断装置。
（１１） 前記軸受装置の軸受の異常の有無及び異常発生箇所を診断することを特徴とする（１）乃至（１０）の何れかに記載の異常診断装置。
（１２） 車輪のフラット部を診断することを特徴とする（１）乃至（１０）の何れかに記載の異常診断装置。
（１３） 前記軸受装置の歯車の異常の有無及び異常発生箇所を診断することを特徴とする（１）乃至（１０）の何れかに記載の異常診断装置。
【０００７】
以上、本発明によれば、鉄道車両およびその軸受装置を分解をせずに通常の使用状態のままで異常判定を行うことが可能である。従って、手間のかかる分解・組み立て作業の頻度を減少させて保守・管理コストを低減させることができる。また、規定の演算処理による分析や比較で機械的に判定を行うため、従来の目視検査と比較すると、検査担当者の熟練度や個人差によって判定がばらつく虞がなく、異常の有無の診断の信頼性を向上させることができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に基づいて本発明に係る機械設備の異常診断装置の実施形態を詳細に説明する。
【０００９】
図１は、本発明に係る鉄道車両用の異常診断装置の実施形態を示したものである。異常診断装置１は、検出処理部２０と、演算処理部３０と、制御処理部４０とから構成されている。
【００１０】
異常診断装置１は、鉄道車両の車軸を支承する軸受装置内の複数の転がり軸受２１の摩耗や破損による異常の発生を検出するものである。各転がり軸受２１は、それぞれ車体側に内嵌する外輪２３と、車軸に外嵌し、車軸と共に回転する内輪２４と、外輪２３の内周面側に形成された外輪軌道と内輪２４の外周面側に形成された内輪軌道との間に図示せぬ保持器により保持され、両軌道間に転動自在に配置された玉、ころ等の転動体２５と、外輪２１に取り付けられた検出器としてのセンサ２２とを備えている。図１では、検出処理部２０は、各々転がり軸受２１とセンサ２２からなる検出部２０ａ、２０ｂ及び２０ｃにより構成されている。
【００１１】
センサ２２は、軸受２１の回転状態に応じて変化する物理量として、音Ｊ１、振動Ｊ２、軸受の回転数Ｊ３、軸受温度Ｊ４、軸受外輪上に生じる歪みＪ５等の情報を検出する複数の検出素子を有する検出器である。各検出素子は、検出した各物理量を電気信号として演算処理部３０に出力する。各検出素子は、それぞれ独立に別の場所に配置されていてもよいし、複数の検出素子を独立に配置する代わりに、複数の検出素子をその筐体の内部に収納し、複数種類の信号を同時に検出する複合センサユニットをセンサ２２として用いるように構成してもよい。本実施形態においては、図２（ａ）に示すように、センサ２２は、ユニットケース２２ａ内に各種センサ２２ｂ、２２ｃ及び２２ｄを収納した構成としている。以下、センサ２２は、ユニットケース２２ａ内部に軸受２１の温度を検出する温度検出素子２２ｂと、軸受２１の内輪（車軸）の回転速度を検出する回転検出素子２２ｃと、軸受２１に発生する振動を検出する振動検出素子２２ｄとを有しているとして説明を行う。
【００１２】
各検出素子２２ｂ〜２２ｃは、検出した振動、温度、回転数に対応する電気信号を増幅器５０を介して増幅し、演算処理部３０に出力する。増幅器５０は、図２（ｂ）に示すように、センサユニットケース２２ａ内部にそれぞれ設けてもよいし、図１に示すとおり、センサ２２と演算処理部３０との間にそれぞれ設けてもよいし、演算処理部３０内部に設けるように構成してもよい。好ましくは、ユニットケース２２ａ内に検出素子２２ｂ、２２ｃ及び２２ｄ毎にそれぞれ増幅器２２ｅ、２２ｆ及び２２ｇを取り付けることが好ましい。センサ２２から出力された信号がケーブルを介して演算処理部３０に伝達される間に、ノイズが入り込み、測定の信頼性が低下する恐れがあるが、予め増幅器を介して信号レベルを大きくしておくことにより、ノイズの影響を受けにくくなり、信頼性が向上する。
【００１３】
センサ２２と演算処理部３０との間は、有線（ケーブル）により信号が伝達される。有線（ケーブル）は、ノイズの減少等測定精度を向上させるために、防水、防油、防塵、防錆、防湿、耐熱、耐電磁ノイズ性を有しているのが好ましい。同様に、センサ２２の各検出素子２２ｂ〜２２ｄは、ノイズの減少等測定精度を向上させるために、防水、防油、防塵、防錆、防湿、耐熱、耐電磁ノイズ性を有しているのが好ましい。例えばセンサユニット内にすべての検出素子を収納し、センサ２２の筐体２２ａに防水、防油、防塵、防錆、防湿、耐熱、耐電磁ノイズ性を持たせることによって、実施することが可能である。
【００１４】
演算処理部３０は、各検出素子２２ｂ〜２２ｄから受け取った出力である電気信号の演算処理を行い、軸受の異常の有無および異常発生箇所の特定を行うユニットである。演算処理部３０は、例えば、既存のオペレーションシステムと異常診断実行用ソフトウェアアプリケーションがインストールされたパーソナルコンピュータを用いて構成してもよいし、各部毎に独立した処理、保存回路から構成される演算ユニットとして構成してもよい。
【００１５】
演算処理部３０は、データ蓄積分配部３１と、温度分析部３２と、回転分析部３３と、フィルタ処理部３４と、振動分析部３５と、比較判定部３６と、内部データ保存部３７と、データ蓄積出力部３８と、を有している。以下、演算処理部３０の各部の構成及び機能について詳述する。
【００１６】
図３は、第１のデータ蓄積部であるデータ蓄積分配部３１を示す図である。データ蓄積分配部３１は、データ蓄積部３１ａと、サンプリング部３１ｂと、サンプリング基準設定部３１ｃとを有している。データ蓄積部３１ａは、各検出素子２２ｂ〜２２ｄからの出力信号を各信号毎に保存するデータ保存媒体であり、各種メモリやハードディスク等で構成することが可能である。
【００１７】
データ蓄積部３１ａは、各検出素子２２ｂ〜２２ｄから送られた信号を受け取り一時的に蓄積すると共に、信号の種類に応じて各分析部３２，３３，３４の何れかに信号を振り分ける。各種信号は、データ蓄積分配部３１に送られる前段にて、図示せぬＡ／Ｄコンバータによりデジタル信号に変換される。
【００１８】
サンプリング基準設定部３１ｂは、外部の入力部１００から得られた情報に基づいて、振動検出素子２２ｄが出力したアナログ信号からノイズの影響が大きい領域を除外するための基準値を設定するものである。ここで、入力部１００は、マウス・キーボード等の入力手段であり、ユーザは、入力部１００を介して基準値を任意に設定することが可能である。
【００１９】
サンプリング部３１ｃは、時間データである振動、温度、回転数データを所定長さに切り出して、後段の分析部に信号を出力するためのサンプリング行う。このサンプリング部３１ｃは、振動検出素子２２ｄからの出力信号がサンプリング基準設定部３１ｂが設定した基準値より大きなノイズを含んでいる場合には、そのノイズが入っている時間帯について信号のサンプリングを行わず、後段のフィルタ処理部３４に信号が出力されないようにする。具体的には、信号レベルがある一定値以上となっているある２点ＡおよびＢを検出し、ＡからＢの時間の間は、データをフィルタ処理部３４及び振動分析部３５の方に出力しないよう制御する。これにより、大きなノイズデータを含む時間領域の周波数成分を行わないようにすることが可能となり、誤った異常診断を行う可能性を小さくすることが可能である。なお、サンプリング基準設定部３１ｂ及びサンプリング部３１ｃは、必ずしも設ける必要はなく、また同様の効果を奏することが可能であれば、例えばデータ蓄積部３１ａの前段等、別の場所に配置するように構成してもよい。
【００２０】
温度分析部３２は、温度検出素子２２ｂからの出力信号を基に軸受の温度を算出し、算出した温度を比較判定部３６に送出する。分析部３２は、例えば検出素子の特性に応じた温度換算テーブルを有しており、検出信号のレベルを基に、温度データを算出する。
【００２１】
回転分析部３３は、回転検出素子２２ｃからの出力信号を基に、内輪２４、つまりは車軸の回転速度を算出し、算出した回転速度を比較判定部３６に送出する。例えば、回転検出素子２２ｃが、内輪２４に取り付けられたエンコーダと外輪２３に取り付けられた磁石および磁気検出素子で構成されている場合には、回転検出素子２２ｃが出力する信号は、エンコーダの形状と回転速度に応じたパルス信号となる。回転分析部３３は、エンコーダの形状に応じた所定の変換関数又は変換テーブルを有しており、関数またはテーブルに従って、パルス信号から内輪２４および車軸の回転数を算出する。
【００２２】
振動分析部３５は、振動検出素子２２ｄからの出力信号を基に、軸受２１に発生している振動の周波数分析を行う。具体的には、振動分析部３５は、振動信号の周波数スペクトルを算出するＦＦＴ計算部であり、ＦＦＴのアルゴリズムに基づいて、振動の周波数スペクトルを算出する。算出された周波数スペクトルは、比較判定部３６に送られる。また、振動分析部３５は、ＦＦＴを行う前処理として、振動信号の包絡線を求めるエンベロープ処理を行い、ノイズの低減を図るように構成してもよい。振動分析部３５は、必要に応じて、エンベロープ処理後のエンベロープデータもあわせて比較判定部３６に出力する。
【００２３】
一般に、軸受の回転に起因して生じる振動の異常周波数帯は、軸受の大きさ、転動体の数等に依存して決まっている。軸受の各部材の欠陥と、各部材で発生する異常振動周波数の関係は、図４に示すとおりである。周波数分析においては、サンプリング時間に応じて、フーリエ変換可能な最大の周波数（ナイキスト周波数）が決まるため、ナイキスト周波数以上の周波数は、振動信号中に含まれていないことが好ましい。そのため、本実施形態では、データ蓄積分配部３１と振動分析部３５の間にフィルタ処理部３４を設け、フィルタ処理部３４にて所定の周波数帯を切り出し、切り出された周波数帯のみを含む振動信号を振動分析部３５に送出するように構成している。鉄道車両において、低速で車軸が回転している場合には、例えば、1kHz以下の周波数成分のみを抽出するように構成すればよい。
【００２４】
また、フィルタ処理部３４は、最初はフィルタ処理を行わず、振動分析部３５にてまず周波数スペクトルを求め、ピークが観測される周波数帯を予め見積もり、その後に周波数帯域に対応したフィルタ処理を行った後に、改めて周波数分析を行うように構成してもよい。このように構成することによっても、不要なノイズを効果的に排除し、精度の高い周波数分析を行うことが可能となる。
【００２５】
センサ２２，特に振動検出素子２２ｄを負荷がかかっている部位（負荷圏）に取り付けると、感度良く信号を検出できるため、より精度の高い測定が行える。ここで、負荷圏とは、図５に示すように、転動体に対する荷重が負荷される領域を指す。また、負荷圏にセンサを取り付けるスペースがない時やノイズを発生する高電圧ケーブルが配設されている時など止むを得ず非負荷圏に取り付ける場合は、フィルタ処理などで信号の検出感度を上げるようにすることで測定が可能となる。
【００２６】
比較判定部３６は、振動分析部３５が求めた振動の周波数スペクトルと、内部データ保存部３７に保存されている基準値または周波数スペクトル中から算出される基準値とを比較し、異常振動が発生しているかどうかを判定する。ここで、基準値は、軸受の特定部位の摩耗や破損に起因した周波数成分のデータ、または周波数スペクトル毎に求められるスペクトルに含まれた所定の値である。比較判定部３６は、周波数成分の比較による判定と同時に、温度分析部３２および回転分析部３３から得られた温度および回転速度の分析結果と、内部データ保存部３７に蓄積されている軸受の各種データ等の仕様諸元データを参照し、判定の正確性を期す。
【００２７】
具体的には、比較判定部３６は、振動の周波数スペクトルを基に異常有りと判定された場合、軸受の温度を確認し、温度が所定値を超えていれば重大な異常が発生していると判断する。また、何れかのみが異常を示している場合には、何らかの異常が生じていると判断する。そしてどちらの結果も正常であれば、異常なしと判断する。何れか一方のみが異常を示している場合には、複数回判定を行っても結果が変わらない場合に異常有りと判断するように構成してもよい。比較判定部３６は、異常診断の結果をデータ蓄積出力部３８に出力する。
【００２８】
比較判定部３６が行う振動情報を基にした異常診断の具体的な処理としては、以下のような方法が挙げられる。
【００２９】
（１）エンベロープデータの実効値を基準値として用いる方法
図６を参照しながら説明を行う。
【００３０】
まず、センサユニット２２ａに収納された振動検出素子２２ｄを介して軸受の振動を検出する（ステップＳ１０１）。検出された信号は、所定の増幅率で増幅され、Ａ／Ｄ変換器によりデジタル信号に変換される（ステップＳ１０２）。デジタル信号に変換された振動信号は、所定のフォーマットにて、データ蓄積分配部３１に保存される（ステップＳ１０３）。
【００３１】
次に、デジタル信号の周波数スペクトルを求め（ステップ１０４）、求められた周波数スペクトルを基に、フィルタ処理部３４が、デジタル信号に適用されるフィルタ帯域を選定する（ステップＳ１０５）。フィルタ処理部３４は、選定したフィルタ帯域以外の周波数成分を除去するフィルタ処理を行い（ステップＳ１０６）、フィルタ処理後のデジタル信号を振動分析部３５に出力する。そして、振動分析部３５は、フィルタ処理後のデジタル信号にエンベロープ処理を施し（ステップＳ１０７）、エンベロープ処理後のデジタル信号の周波数スペクトルを求める（ステップＳ１０８）。
【００３２】
同時に、エンベロープ処理後のデジタル信号の実効値を計算し（ステップＳ１０９）、実効値を基にして、異常診断に用いられる基準値を算出する（ステップＳ１１２）。ここで、実効値は、エンベロープ処理後のデジタル信号の振幅の絶対値の平均値として求められたものである。基準値は、実効値を基に、以下の式（１）または（２）に基づき算出される。
（基準値）＝（実効値）＋ α ・・・（１）
（基準値）＝（実効値）× β ・・・（２）
α，β：データの種類によって可変な所定の値
【００３３】
次に、図４に示す表に基づき、軸受の異常に起因して発生する周波数を求め（ステップＳ１１０）、求めた周波数に対応する各部材の異常周波数成分のレベル、すなわち、内輪傷成分Si(Zfi)、外輪傷成分So(Zfc)、転動体成分Sb(2fb)及び保持器成分Sc(fc)を抽出し（ステップＳ１１１）、ステップ１１２で計算された基準値との比較を行う（ステップＳ１１３）。そして、すべての成分の値が、基準値より小さい場合には、軸受に異常は発生していないと判断し（ステップＳ１１４）、いずれかの成分が基準値以上である場合には、該当個所に異常が発生していると判断する（ステップＳ１１５）。
【００３４】
図７は、異常が発生していない場合の周波数スペクトルを、そして図８は、外輪に異常が発生している場合の周波数スペクトルをそれぞれ例示するグラフである。図７の例においては、エンベロープデータより、基準値が−２９．３ｄＢとして得られた。図７中のグラフ中に基準値のラインを引き、内輪傷成分Si(Zfi)、外輪傷成分So(Zfc)、転動体成分Sb(2fb)及び保持器成分Sc(fc)と比較を行うと、何れの成分のレベルも、基準値より小さかった。従って、この軸受は、正常であると判断できる。一方、図８の場合には、外輪傷成分So(Zfc)が基準値よりも大きく突出しており、軸受の外輪に異常が発生していると判断することができる。
【００３５】
また、図９は、保持器に傷がある場合の周波数スペクトルと基準値の関係を示すグラフである。図９においては、保持器傷に対応する周波数fcにおいて、基準値よりも大きなピークが観測されている。このように、発生周波数のピークの有無は、軸受に起因する周波数におけるレベルと基準値との比較によって判断されるため、図９に示すような小さなピークであっても、適切に診断を行うことが可能である。
【００３６】
（２）スペクトルのピークを求め、ピーク周波数と異常周波数を比較する方法
本方法では、図４の式を基に、異常時に発生する周波数成分を求める。そして、振動分析部３６が求めた周波数スペクトルの中で所定数または基準値以上のピークについて、異常が発生する周波数成分に該当するかどうかを照合する。以下、図１０に示すフローチャートを基に詳細を説明する。
【００３７】
ステップＳ１０８までの流れは、（１）の方法に記載したものと同様であるため省略する。本方法では、まず得られた周波数スペクトルのピークを計算する（ステップＳ１０９）。ここで、周波数のピークを求めるためには、第一に、各周波数成分のデータ点のレベルとその一つ前の周波数成分のデータ点のレベルの差を示す差データを求める。そして、差データの符号が正から負に代わる変曲点を探しだし、その正負の基になった差データに関与している周波数値でピークとなっていると判断する。ただし、診断に必要なピーク値は、山（傾斜）が急な鋭いピークとなっているもののみを対象とするため、傾きが所定の基準値（例えば、１又は−１）より大きい又は小さい場合にのみ、ピークとなっていると判断するようにする。
【００３８】
図１１は、周波数スペクトルを示す図である。図１１において、連続する３点Ａ（Ｘ0、Ｙ0）、Ｂ（Ｘ1、Ｙ1）及びＣ（Ｘ2、Ｙ2）については、点Ｂがピークとなっている。この場合、ＡとＢとの差データδ1＝Ｙ1-Ｙ0＞０となっており、ＢとＣとの差データδ2＝Ｙ2-Ｙ1＜０となっているため、差データが正から負に変化している。そして、ここで傾き（Ｙ1-Ｙ0）／（Ｘ1−Ｘ0）＞１または（Ｙ2-Ｙ1）／（Ｘ2−Ｘ1）＜−１を満たしている場合、点Ｂがピークであると判断する。
【００３９】
そして、軸受の諸元から図４に基づき、異常周波数を算出し（ステップＳ２０２）、求めた周波数に対応する各部材の異常周波数成分のレベル、すなわち、内輪傷成分Si(Zfi)、外輪傷成分So(Zfc)、転動体成分Sb(2fb)及び保持器成分Sc(fc)を抽出する（ステップＳ２０３）。そして、ピーク周波数と異常時に発生する周波数を比較し、ピーク周波数と算出した異常周波数が一致しているかどうか判断する（ステップＳ２０４）。そして、あるピークが異常周波数と一致している場合には、該当する異常周波数に対応する部材に異常が発生していると判断する（ステップＳ２０６）。どの周波数とも一致していない場合には、異常無しと判断する（ステップＳ２０５）。
【００４０】
（３）基本周波数と特定の高調波を用いる方法
図１２を参照しながら、詳細に説明する。
【００４１】
周波数スペクトルを算出し、異常に起因して発生する周波数の算出までのプロセスは、方法（１）のフローと同様である。本方法では、比較において、まず図１２に示すように、異常時に発生する基本成分（１次成分）の周波数において、スペクトルの値が基準値以上であるかどうかを判断する（ステップＳ３０１）。スペクトルの値が、基準値以上である場合には、１次成分が一致したと判断し、ステップＳ３０２へ進む。一方、一致しなかった場合には、ステップＳ３１１へ進む。
【００４２】
ステップＳ３０２では、異常時に発生する基本成分の２倍の周波数をもつ２次成分の周波数において、スペクトルの値が基準値以上であるかどうかを判断する。スペクトルの値が、基準値以上である場合には、２次成分が一致したと判断し、ステップＳ３２１で該当個所に異常が発生していると最終判断する。一方、一致しなかった場合には、ステップＳ３１２へ進む。
【００４３】
ステップＳ３１１でも、異常時に発生する基本成分の２倍の周波数をもつ２次成分の周波数において、スペクトルの値が基準値以上であるかどうかを判断する。スペクトルの値が、基準値以上である場合には、２次成分が一致したと判断し、ステップＳ３１２へ進む。一方、一致しなかった場合には、ステップＳ３２１へ進み、該当個所に異常は発生していないと最終判断する。
【００４４】
ステップＳ３１２では、異常時に発生する基本成分の４倍の周波数をもつ４次成分の周波数において、スペクトルの値が基準値以上であるかどうかを判断する。スペクトルの値が、基準値以上である場合には、４次成分が一致したと判断し、ステップＳ３２１で該当個所に異常が発生していると最終判断する。一方、一致しなかった場合には、該当個所に異常は、発生していないと最終判断する。
【００４５】
図１３は、外輪に傷がある場合の、周波数スペクトルを示す図である。基本周波数であるZfcの自然数倍の高調波が観測されていることがわかる。この場合の基準値が−１０ｄＢである場合には、１次、２次及び４次の成分すべてについて、スペクトルの値が基準値以上となっていることがわかる。従って、本方法の処理により、外輪に異常が発生していると判断される。
【００４６】
一般に、異常に対応する周波数に偶然ノイズ等の影響により大きなピークが観測されるような場合が考えられるが、本方法によれば、１次、２次及び４次の成分の内、少なくとも2つの周波数において、ピークの値が基準値以上でなければ異常と判断しないため、誤判断を行う可能性を減少することが可能となる。
【００４７】
なお、図１２のフローチャートでは、１次、２次、４次の順に比較を行ったが、ピークレベルが大きい方から順に比較を行うように構成してもよい。この場合には、最もピークが大きな周波数のピークが基準値以下であれば、その時点で、異常なしと判断することが可能であり、演算時間を短縮することが可能である。また、組み合わせる周波数成分としては、１次の値、２次の値および３次の値の組み合わせや２次の値、４次の値および６次の値の組み合わせであってもよい。
【００４８】
（４）異常診断と共に損傷の大きさを推定する方法
方法（１）〜（３）において、異常の有無を診断したが、以下のようにして、損傷の大きさを推定することも可能である。図１４は、エンベロープ処理後の周波数スペクトルを示す図である。図において、周波数Zfcに大きなピークが観測されており、外輪に損傷が発生していることがわかる。このZfcにおけるピークの値Lnと周波数スペクトル全体の平均値である基準レベルL0を比較すると、異常を起こしている外輪における損傷の大きさを推定することができる。
【００４９】
図１５は、転がり軸受において、軌道輪の損傷である剥離が生じた場合に、剥離の大きさと、実測周波数スペクトルデータｄ１上に現れるピークと基準レベルとの間のレベル差の関係を示したものである。このように、一般的に、レベル差は、損傷の大きさに比例して増大するため、逆に、実測周波数スペクトルデータｄ１上のピークにおけるレベル差を求めることで、損傷の大きさを推定することが可能である。なお、実測周波数スペクトルデータｄ１上でのピークレベルの増大は、周波数成分の１次値に対応するピークで一番顕著となる。従って、異常が検出された場合に、周波数成分の１次の値Lnと基準レベルL0とのレベル差lを計算することにより、損傷の度合いを推定し、損傷の度合いに応じて、損傷部品の交換時期を決定することができる。これにより、過剰な部品交換やメンテナンスの実施するのではなく、適切な時期に交換を行うようにし、維持コストを削減することが可能となる。
【００５０】
（５）基本周波数の自然数倍の高調波成分とのレベル差を基準値とする方法
本方法は、異常周波数成分の基本周波数である１次のレベルに対して、基本周波数の２、３、４、・・・ｎ倍の周波数を持つ２、３、４，・・・ｎ次のレベルが基準値以上となっている個数をカウントし、所定個数以上基準値を超えている場合に、異常が発生していると判断するものである。具体的には、１次のレベルに対し、ｎ次の値が｛（１次のレベル）−（ｎ−１）・ａ｝（ｄＢ）以上である場合に、カウントを行う。ここでａは、任意の値である。以下、図１６に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００５１】
図１６は、本方法における処理フローを示すフローチャートである。本方法における周波数スペクトル算出までの処理は、図６のフローチャートのステップＳ１０１〜ステップＳ１０８に至るまでの処理と同一である。図１６には、ステップＳ１０８以降の処理を示す。
【００５２】
まず、図４に示す式を参照して、軸受の異常に起因する異常周波数を軸受の各部位（外輪、内輪、転動体、及び保持器）毎に算出し（ステップＳ４０１）、異常周波数に対応する周波数スペクトルのレベルを抽出する（ステップＳ４０２）。そして、異常周波数の自然数倍（２，３，・・・ｎ倍）の周波数に対応する周波数スペクトルのレベルをそれぞれ算出する（ステップＳ４０３）。ここでは、基本となる異常周波数の２，３，４，５倍の周波数を持つ２次、３次、４次及び５次成分を抽出するものとする。
【００５３】
次に、基本となる１次の値を基準として、各２，３，４，５次成分のレベルの確認を行う（ステップＳ４０４）。ここでは、各成分のレベルが｛（１次のレベル）−３（ｎ−１）｝（ｄＢ）以上である場合に、異常有りのカウントを行う。具体的には、以下の場合に、各成分に関し異常有りのカウントが行われる。
（２次成分のレベル）＞（１次成分のレベル）−３
（３次成分のレベル）＞（１次成分のレベル）−６
（４次成分のレベル）＞（１次成分のレベル）−９
（５次成分のレベル）＞（１次成分のレベル）−１２
【００５４】
そして、異常有りのカウントの個数が所定個数以上であるかどうかを確認することによって、最終的な異常判断を行う（ステップＳ４０５）。ここでは、２個以上異常有りのカウントがあれば、最終的に異常有りと判断し、１個以下であれば、異常なしと判断する。
【００５５】
図１７は、円筒ころ軸受（外径２１５ｍｍ、内径１００ｍｍ、幅４７ｍｍ、ころ数１４）を約３００ｍｉｎ-1で内輪を回転させたときの周波数スペクトルのレベルと基準線との関係を示す図である。図中の直線は、上述の基準値を線で結んだ判定基準線である。軸受にきずがある場合には、２次以上の成分の値は、判定基準線以上となっているが、正常状態でも発生するころ落ち音に対応するピークのレベルは、２次及び４次成分にて、この判定基準線を下回っている。一般に、ころ落ち音（転動体落ち音）は、外輪に欠陥がある場合と比較して高次成分が低いため、図１７で示すように、殆どの値が判定基準線を下回る。これにより、ころ落ち音等、外輪に欠陥がある場合と同じ周波数にピークが現れるような場合であっても、高次成分のレベルを比較することにより、異常か正常かをより精度よく判断することが可能である。
【００５６】
(６) 周波数帯域毎の実効値を用いる方法
本方法では、異常に起因する周波数のピークレベルそのものの値ではなく、異常に起因する周波数を含む周波数帯の実効値を用いて、異常診断を行う。具体的に、異常に起因する周波数を含む周波数帯の実効値とは、周波数帯のレベルの自乗平均またはパーシャルオーバオールである。ここで、自乗平均Vi及びパーシャルオーバオールSiは、以下の式で与えられる。ここで、VRMSおよびＳOAは、全周波数帯における自乗平均及びオーバオールである。オーバオールは、特定の指定区間の総和を意味する。
【００５７】
【数１】
図１８は、本方法の処理フローを示すフローチャートである。本方法における周波数スペクトル算出までの処理は、図６のフローチャートのステップＳ１０１〜ステップＳ１０８に至るまでの処理と同一である。図１８には、ステップＳ１０８以降の処理を示す。
【００５９】
まず、図４に示す式を参照して、軸受の異常に起因する異常周波数を軸受の各部位（外輪、内輪、転動体、及び保持器）毎に算出し（ステップＳ５０１）、その後、算出された周波数を含む周波数帯域について、自乗平均(Vi)又はパーシャルオーバオール(Si)、及び、周波数スペクトルの帯域全体の自乗平均(VRMS)又はオーバーオール(SOA)である正規化値を算出する（ステップＳ５０２）。そして、前述の一つの次数成分帯域の自乗平均(Vi)又はパーシャルオーバオール(Si)を前記正規化値(VRMS又はSOA)で除した値又は差分の値を算出する（ステップＳ５０３）。
【００６０】
次に、除した値又は差分の値を保存されている参照データと比較照合し、除した値又は差分の値が正常な範囲であるかどうか、具体的には所定の基準値以上かどうかを判断する（ステップＳ５０４）。除した値又は差分の値が所定の基準値以上または以下であれば、異常有りと判断し、周波数帯に基づき、異常発生箇所を特定する（ステップＳ５０５）。ここで、基準値以上であるか以下である場合に異常有りとするかは、実際の測定によって定めればよい。それ以外の場合は、異常なしと判断する（ステップＳ５０６）。
【００６１】
以上の方法を、実際の測定結果を引用して説明する。図１９は、外輪に異常がある場合の周波数スペクトルを、図２０は、外輪に異常が無い場合のスペクトルを示すグラフである。図１９の左端近傍（10〜20Hzあたり）には、異常ピーク周波数帯が存在する。このスペクトル全体の自乗平均値Vaは、0.016である。一方、図２０の対応するスペクトル全体の自乗平均値Vnは、0.008である。ここで、外輪きずに起因する異常周波数帯（基本周波数）に対して抽出する周波数帯域幅を2Hzとすると、その帯域における自乗平均値をVで正規化した値は、図１９の場合90.78であり、図２０の場合38.47となる。異常を有する場合は、正常時に比べて約2.4倍正規化した値が大きいことがわかる。従って、90.78と38.47の間又は正常時と異常時の比に所定のしきい値を設け、しきい値より大きい場合には、外輪に異常が発生していると判断することができる。
【００６２】
一方、図２１及び図２２は、複数の帯域を用いる場合の例を示す。図２１は、外輪に損傷を有するころ軸受及び正常な歯車（歯数；31）を有する機械設備のエンベロープ周波数スペクトルを示すグラフである。この図では、５つの周波数ピークが観測されており、基本周波数から、その整数倍毎に２次成分から５次成分までが観測されている。一方、図２２は、図２１に対応する正常時の観測データであり、特異周波数は見あたらない。
【００６３】
以下、図２１及び図２２のデータに関し、上記手法を適用してみる。外輪きずに起因する基本周波数およびその５次までの成分の各帯域における自乗平均値の和をスペクトル全体の自乗平均値で正規化した値は、図２１の場合は11.64であり、図２２の場合は5.19となる。ここで、５次の高調波とは、基本周波数から数えて５番目のピークを意味する。異常を有する場合は、正常時に比べて約2.2倍正規化した値が大きいことがわかる。従って、11.64と5.19の間又は正常時と異常時の比に所定のしきい値を設け、しきい値より大きい場合には、外輪に異常が発生していると判断することができる。
【００６４】
以上が、比較判定部３６により異常の有無の判断を行う場合の具体的な処理パターンである。比較判定部３６は、これらの方法のうち複数の判断方法を用いて異常診断を行うように構成してもよい。複数の判断方法により、異常と判断することは、異常診断の正確さが向上するため好ましい。
【００６５】
データ蓄積出力部３８は、比較判定部３６の判定結果を保存する保存部であり、ハードディスクやメモリ媒体等で構成される。データ蓄積出力部３８は、比較判定部３８の判定結果を制御部４１及び結果出力部４２に出力する。データ蓄積出力部３８は、制御部４１へは以下に説明する制御部４１の動作に必要な場合にのみ、結果を出力するように構成しても良い。
【００６６】
制御処理部４０は、演算処理部３０の分析結果や判定結果を所定の表示形態で表示する表示手段としての結果出力部４２と、軸受２１が組み込まれている車両の駆動機構の動作を制御する制御系に前記比較判定部３６の判定結果に応じた制御信号をフィードバックする制御部４１とを備えている。
【００６７】
結果出力部４２は、具体的には、モニターや画像表示やプリンタへ印刷出力によって、演算処理部３０の分析結果や判定結果を通知する他、演算処理部３０の判定結果が異常有りの場合には、警告灯の点滅や警報機の作動による通知を行う。
【００６８】
制御部４１は、例えば、演算処理部３０の判定結果が異常有りの場合に、異常の程度に応じて、車両の走行停止や、速度の減速等を示す制御信号を車両の走行制御器に送る。本実施形態では、複数のセンサ２２は、軸受装置の軸受の状態を連続で測定し、演算処理部３０は、測定されたデータに基づき順次異常診断するようにしている。従って、制御処理部４０は、異常が発生したら即座に異常を通知し、車両の制御を行う。即ち、検出、分析、判定及び結果出力の流れがリアルタイムに行われている。
【００６９】
なお、センサ２２は、常に測定を行うように構成してもよいし、または所定時間毎に測定を行うように構成しても構わない。また、リアルタイムに異常診断を行う代わりに、車両運行時には測定及び測定データの蓄積のみを行い、後に別の場所で解析を行うように構成してもよい。例えば、日中は測定のみを行い、夜間にまとめて分析、判定及び結果出力を行うように構成しても構わない。
【００７０】
以上、説明した本実施形態の車軸用軸受装置の異常診断装置１は、鉄道車両の車軸用軸受装置の軸受装置の異常の有無を診断する異常診断装置であって、軸受装置から発生する信号を電気信号として出力する検出器としての複数のセンサ２２を有する検出処理部２０と、検出処理部２０の出力を基に軸受装置の異常診断を行う演算処理を行う演算処理部３０と、演算処理部３０による判定結果を出力する結果出力部４２と、判定結果に基づき鉄道車両の制御系に制御信号をフィードバックする制御処理部４１と、を備えている。この異常診断装置１は、センサ付き軸受２１の構成部品の摩耗や破損に起因した異常の有無を判定するため、センサ付き軸受２１自体や軸受２１を含む鉄道車両自体を分解をせずに通常の使用状態のままで異常の有無を判定することができる。
【００７１】
従って、手間のかかる分解・組み立て作業の頻度を減少させて保守・管理コストを低減させることができる。また、規定の演算処理による分析や比較で機械的に判定を行うため、従来の目視検査と比較すると、検査担当者の熟練度や個人差によって判定がばらつく虞がなく、異常の有無の診断の信頼性を向上させることができる。
【００７２】
また、転がり軸受２１を構成する機構部品である外輪等に直にセンサ２２が組み込まれて、センサ２２が高感度で転がり軸受２１の発生する物理量を検出するため、転がり軸受２１の周囲の他の器物が発生する音や振動の周波数成分のピークが、センサ２２の検出する信号のＳＮ比に悪影響を及ぼす危険が低減し、センサユニット５の出力信号のＳＮ比の改善によって、分析・判定の精度の向上を図ることができる。
【００７３】
なお、本実施形態の異常診断装置１は、軸受装置の軸受の異常の有無及び異常発生箇所を診断するとしたがこれに限られず、車輪のフラット部を診断するように構成してもよいし、また軸受装置の歯車の異常の有無及び異常発生箇所を診断するように構成してもよい。
【００７４】
また、図２３に示すように検出処理部２０の代わりに、図２（ｃ）に示すように、演算処理部３０と無線通信を行うセンサ５２を有する検出部５１ａ、５１ｂ、５１ｃからなる検出処理部５１を用いてもよい。各検出部５１ａ、５１ｂ、５１ｃは、それぞれ軸受２１の外輪２３上にセンサ５２が取り付けられて構成されている。このセンサ５２は、センサケース５２ａの内部に温度検出素子５２ｂと、回転検出素子５２ｃと、振動検出素子５２ｄと無線通信用の送信部５２ｇが取り付けられている。各検出素子には、各検出素子２２ｂ〜２２ｄが検出した信号を所定の増幅率で増幅する増幅器を設けても良い。送信部５２ｈは、演算処理部３０に設けられた受信部６０に無線を介して信号を送信する。
【００７５】
以上のように構成することにより、検出処理部５１と演算処理部３０間の配線等を考慮することなく、センサを軸受装置に取り付けることが可能となるため、センサの配置自由度が増し、精度が高くなる位置にセンサを取り付けることが容易になる。同様の送信部及び受信部を設けることにより、演算処理部３０と制御処理部４０との間を無線通信で行うように構成しても良い。
【００７６】
【発明の効果】
以上、本発明の異常診断装置は、鉄道車両の軸受装置に組み込まれているセンサ付き軸受のセンサの出力を情報処理装置としての演算処理部によって分析すると共に、基準データと比較することで、摺動部材の構成部品の摩耗や破損に起因した異常の有無を判定するため、鉄道車両およびその軸受装置を分解をせずに通常の使用状態のままで異常判定することができる。
従って、手間のかかる分解・組み立て作業の頻度を減少させて保守・管理コストを低減させることができる。
また、規定の演算処理による分析や比較で機械的に判定を行うため、従来の目視検査と比較すると、検査担当者の熟練度や個人差によって判定がばらつく虞がなく、異常の有無の診断の信頼性を向上させることができる。
【００７７】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る鉄道車両用の異常診断装置の実施形態を示す図である。
【図２】センサの内部構造を示すブロック図である。
【図３】データ蓄積分配部を示す図である。
【図４】軸受の各部材の欠陥と各部材で発生する異常振動周波数の関係を示す関係式である。
【図５】軸受における負荷圏と非負荷圏の関係を示す図である。
【図６】第１の方法における処理のフローを示すフローチャートである。
【図７】異常が発生していない場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図８】外輪に異常が発生している場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図９】保持器に傷がある場合の周波数スペクトルと基準値の関係を示すグラフである。
【図１０】第２の方法における処理のフローを示すフローチャートである。
【図１１】第２の方法を説明する図である。
【図１２】第３の方法における処理のフローを示すフローチャートである。
【図１３】外輪に傷がある場合の周波数スペクトルを示す図である。
【図１４】第４の方法を説明する図である。
【図１５】剥離の大きさと、実測周波数スペクトルデータに現れるピークと基準レベルとの間のレベル差の関係を示したものである。
【図１６】第５の方法における処理のフローを示すフローチャートである。
【図１７】周波数スペクトルのレベルと基準線との関係を示す図である。
【図１８】第６の方法における処理のフローを示すフローチャートである。
【図１９】外輪に異常がある場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２０】外輪に異常が無い場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２１】外輪に異常がある場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２２】外輪に異常が無い場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２３】本発明に係る鉄道車両用の異常診断装置の変形例を示す図である。
【符号の説明】
１ 異常診断装置
２０，５１ 検出処理部
２１ 転がり軸受
２２ センサ
２３ 外輪
２４ 内輪
２５ 転動体
３０ 演算処理部
３１ データ蓄積分配部
３２ 温度分析部
３３ 回転分析部
３４ フィルタ処理部
３５ 振動分析部
３６ 比較判定部
３７ 内部データ保存部
３８ データ蓄積出力部
４０ 制御処理部
４１ 制御部
４２ 結果出力部
５０ 増幅器
１００ 入力部
Claims (13)
- 軸受装置の異常の有無を診断する異常診断装置であって、
前記軸受装置から発生する信号を電気信号として出力する検出処理部と、
前記検出処理部の出力を基に前記軸受装置の異常診断を行う演算処理部と、を備え、
前記演算処理部は、前記検出処理部からの前記電気信号にエンベロープ処理を施して周波数スペクトルを算出するとともに当該算出結果のノイズ成分を除去又は特定の周波数成分を抽出して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異常診断を行う比較判定部と、を有し、且つ、
前記比較判定部は、異常を示す周波数を含む周波数帯域の実効値に所定のパラメータを加算した値あるいは当該実効値に所定のパラメータを乗算した値である基準値と、前記異常を示す周波数のレベルと、を比較して異常診断を行うことを特徴とする異常診断装置。 - 前記比較判定部は、前記基準値と、前記異常を示す周波数の基本周波数と当該基本周波数の自然数倍である高調波とのレベルと、を各々比較し、前記レベルの少なくとも２つが前記基準値よりも大きい場合に異常と判断することを特徴とする請求項１に記載の異常診断装置。
- 軸受装置の異常の有無を診断する異常診断装置であって、
前記軸受装置から発生する信号を電気信号として出力する検出処理部と、
前記検出処理部の出力を基に前記軸受装置の異常診断を行う演算処理部と、を備え、
前記演算処理部は、前記検出処理部からの前記電気信号にエンベロープ処理を施して周波数スペクトルを算出するとともに当該算出結果のノイズ成分を除去又は特定の周波数成分を抽出して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異常診断を行う比較判定部と、を有し、且つ、
前記比較判定部は、異常を示す周波数を含む周波数帯域における任意のデータ点毎にその直前のデータ点とのレベル差を示す差データを算出して当該差データにおいて符号が正から負に変わるとともに傾きの絶対値が１より大きい場合に判断されるピーク周波数と、異常を示す周波数と、を比較して異常診断を行うことを特徴とする異常診断装置。 - 軸受装置の異常の有無を診断する異常診断装置であって、
前記軸受装置から発生する信号を電気信号として出力する検出処理部と、
前記検出処理部の出力を基に前記軸受装置の異常診断を行う演算処理部と、を備え、
前記演算処理部は、前記検出処理部からの前記電気信号にエンベロープ処理を施して周波数スペクトルを算出するとともに当該算出結果のノイズ成分を除去又は特定の周波数成分を抽出して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異常診断を行う比較判定部と、を有し、且つ、
前記比較判定部は、異常を示す周波数の基本周波数と当該基本周波数の自然数ｎ倍である高調波とのレベルと、
（当該基本周波数のレベル）−（ｎ−１）・ａ （ただしａは任意の値）
によって得られた基準値と、を各々比較して、当該基準値以上となっているレベルの個数をカウントし、そのカウントの結果が所定個数以上になった場合に異常と判断することを特徴とする異常診断装置。 - 軸受装置の異常の有無を診断する異常診断装置であって、
前記軸受装置から発生する信号を電気信号として出力する検出処理部と、
前記検出処理部の出力を基に前記軸受装置の異常診断を行う演算処理部と、を備え、
前記演算処理部は、前記検出処理部からの前記電気信号にエンベロープ処理を施して周波数スペクトルを算出するとともに当該算出結果のノイズ成分を除去又は特定の周波数成分を抽出して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異常診断を行 う比較判定部と、を有し、且つ、
前記比較判定部は、異常を示す周波数の基本周波数および当該基本周波数の自然数倍である高調波の自乗平均またはパーシャルオーバオールを、周波数帯域全体の自乗平均またはパーシャルオーバオールで除した値または差分した値と、実際の測定によって定められた所定の基準値と、を比較して異常診断を行うことを特徴とする異常診断装置。 - 前記比較判定部は、さらに、前記異常を示す周波数の基本周波数および当該基本周波数の自然数倍である高調波のピーク値と、周波数帯域全体の平均値である基準値とを比較して前記軸受装置の損傷の度合いを推定することを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の異常診断装置。
- 前記演算処理部は、さらに、前記検出処理部からの前記電気信号を蓄積して前記信号の種類によって適切な分配ルートに分配するデータ蓄積部と、所定レベル以上のノイズ成分を含む電気信号を前記分析部に出力しないサンプリング部とを有するデータ蓄積分配部を、前記検出処理部と前記分析部との間に備えることを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の異常診断装置。
- 前記分析部は、１ｋＨｚ以下の周波数成分のみを抽出することを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の異常診断装置。
- 前記検出処理部の前記検出器は、前記軸受装置の静止部であって負荷圏に配置されることを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の異常診断装置。
- 前記検出処理部と前記演算処理部間は、それぞれ無線通信機を備え、前記無線通信機を介して無線を介して信号伝達を行うことを特徴とする請求項１乃至９の何れか１項に記載の異常診断装置。
- 前記軸受装置の軸受の異常の有無及び異常発生箇所を診断することを特徴とする請求項１乃至１０の何れか１項に記載の異常診断装置。
- 車輪のフラット部を診断することを特徴とする請求項１乃至１０の何れか１項に記載の異常診断装置。
- 前記軸受装置の歯車の異常の有無及び異常発生箇所を診断することを特徴とする請求項１乃至１０の何れか１項に記載の異常診断装置。
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