JP4003086B2 - 評価方法及び装置 - Google Patents
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従って、機械設備の異常の有無を自動診断する評価装置では、コンピュータ等の演算処理手段を用い、予め、診断対象となる機械設備の異常に起因した周波数成分を算出処理すると共に、機械設備の発生する音又は振動の信号を適宜波形処理して周波数スペクトルデータに変換する演算処理を行い、更には、予め算出して記憶させた機械設備の異常に起因した周波数成分と前記した周波数スペクトルデータとを比較照合する演算処理を行う。
そのため、最終的な診断を下すまでの演算処理が膨大になり、演算処理手段に大きな負担がかかるために、演算処理能力が高い高価なコンピュータが必要となって装置コストの増大を招いたり、また演算処理の所要時間の長大化により診断作業の迅速化が困難になるという問題があった。
前記機械設備から発生した音又は振動から実測周波数スペクトルデータを生成後、この実測周波数スペクトルデータの実効値又は平均値を算出して、算出した実効値又は平均値を基準レベルに設定し、前記機械設備の異常に起因した周波数成分の1次値に対する前記実測周波数スペクトルデータ上のレベルと前記基準レベルとのレベル差から前記機械設備の特定部位の損傷の大きさを推定することを特徴とする。
前記機械設備から発生した音又は振動から実測周波数スペクトルデータを生成後、この実測周波数スペクトルデータの実効値又は平均値を算出して、算出した実効値又は平均値を基準レベルに設定し、前記機械設備の異常に起因した周波数成分の1次値に対する前記実測周波数スペクトルデータ上のレベルと前記基準レベルとのレベル差から前記機械設備の特定部位の損傷の大きさを推定することを特徴とする。
そのため、この請求項1及び4に記載した構成の評価方法及び装置に示すように、機械設備の異常に起因した周波数成分の1次値に対する実測周波数スペクトルデータ上のレベルとこの実測周波数スペクトルデータの実効値又は平均値とのレベル差を計算することで、最小限の演算処理で効率よく損傷の大きさを推定でき、推定した損傷の大きさから損傷部品の適切な交換時期を決定することが可能になる。
図1は本発明に係る評価方法及び装置の第1の実施の形態の概略構成を示すブロック図、図2は図1に示した評価装置の診断処理の手順を示すフローチャートである。
本実施の形態の評価装置1は、診断対象となる1または複数の摺動部材を含む機械設備3の発生する音又は振動に応じたアナログ信号を出力する振動検出手段5と、この振動検出手段5の出力する信号を増幅する増幅手段7と、増幅手段7によって増幅されたアナログ信号をデジタル信号に変換して実測デジタルデータを生成するAD変換手段9と、このAD変換手段9が出力する実測デジタルデータに基づいて機械設備3の特定部位の異常の有無を診断する演算処理手段13とを備えた構成である。
なお、本実施の形態において、転がり軸受の音又は振動とは、転がり軸受の駆動時に現れる超音波振動、所謂AE(Acoustic Emission )を含む意味である。
この演算処理手段13は、AD変換手段9が出力する実測デジタルデータに対して周波数分析及びエンベロープ分析等の適宜解析処理を行って実測周波数スペクトルデータを生成すると共に、機械設備3の異常に起因した周波数成分の1次、2次、4次値に対する実測周波数スペクトルデータ上のピークの有無により、機械設備3に対する異常の有無の診断を行う。
先ず、振動検出手段5により機械設備3の発生する音又は振動の検出を行い(ステップS101)、次いで、増幅手段7を経た信号をAD変換手段9によるAD変換によってデジタル信号化して(ステップS102)、演算処理手段13に渡す。
演算処理手段13は、AD変換手段9から受けた信号を、例えば、WAVファイル等のファイル形式でデジタルファイル化し(ステップS103)、必要ならば、フィルタ処理を行って、余分な信号の除去等を行って実測デジタルデータを生成する。
ステップS104及びステップS105によるフィルタ処理は、収集してあるデータのS/N比を向上させるために行うもので、入力信号のS/N比が十分であれば、不要である。
ここで得た実測周波数スペクトルデータd1は、図3に示す波形w1である。 この波形w1は、摺動部材としての転がり軸受において、外輪固定で、毎分150回転で内輪を回転させた時のものである。
摺動部材である軸受は、図4に示すように、設計諸元や使用条件に応じて、特定部位の異常時に発生する周波数成分値が決定される。
演算処理手段13は、機械設備3について、図4に示す特定部位の異常時に発生する周波数成分の1次、2次、4次値を予め基準値として記憶していて、これらの基準値に基づいて、ステップS109を行う。
一方、実測周波数スペクトルデータd1上にピークが存在する周波数成分が一つ以下の場合には、他の部位の異常に起因する振動等がノイズとして影響して、たまたまピークを形成している可能性が高く、異常無しの診断を下す(ステップS231)。
前述した図3の場合は、同様の波形w1に対して、外輪の損傷に起因して発生する周波数成分の一次値Q1 から高次Qn までの全てのものを、破線により付記している。
しかし、上記のように、機械設備3の特定部位の異常時に発生する周波数成分の1次値、2次値、4次値の3回に渡って照合処理を実施する場合には、3回ともノイズの影響を受ける確率は殆どなく、従って、2回の照合処理を実施するだけで、診断に対する信頼性を向上させることができる。
この場合、実効値f1は、波形w2の振幅の平均レベルを算出したもので、−8.5dBである。
また、閾値t1は、t1=(f1+10dB) ……(1)
に設定したため、閾値t1は1.5dBとなった。
この例の場合は、転動体の傷に起因して発生する周波数成分(2fb)の1次値q1 、2次値q2 、4次値q4 のうち、2次値q2が閾値t1より小さくノイズに埋もれていることから、閾値t1より大きな1次値q1 、4次値q4 のみについて照合処理が必要なことを示している。
しかし、前述したように、実測デジタルデータに対して周波数分析及びエンベロープ分析等の適宜解析処理を行って実測周波数スペクトルデータd1を生成した場合に、例えば、図8に示すように、この実測周波数スペクトルデータd1の実効値f1を算出して、算出した実効値f1を基準レベルL0 に設定し、機械設備3の特定部位の異常(本例では外輪損傷を示す)に起因して発生する周波数成分の1次値Q1に対する実測周波数スペクトルデータd1上のレベルLh と基準レベルL0 とのレベル差lの大きさから、異常を起こしている外輪における損傷の大きさを推定できる。
なお、図8は摺動部材である回転体のエンベロープ波形を示す。
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。
しかも、機械設備3の損傷に起因する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、異常に起因する周波数成分の1次値に対応するピークで一番顕著になる。
3 1または複数の摺動部材を含む機械設備
5 振動検出手段
7 増幅手段
9 AD変換手段
13 演算処理手段
Claims (6)
- 摺動部材を含む機械設備から発生する音又は振動を検出し、検出した信号を解析して、前記機械設備に起因する異常の有無を診断する評価方法であって、
前記機械設備から発生した音又は振動から実測周波数スペクトルデータを生成後、この 実測周波数スペクトルデータの実効値又は平均値を算出して、算出した実効値又は平均値 を基準レベルに設定し、前記機械設備の異常に起因した周波数成分の1次値に対する前記 実測周波数スペクトルデータ上のレベルと前記基準レベルとのレベル差から前記機械設備 の特定部位の損傷の大きさを推定することを特徴とする評価方法。 - 前記摺動部材は、転がり軸受、ボールねじ、リニアガイドのいずれかであることを特徴と する請求項1に記載の評価方法。
- 前記損傷は、前記摺動部材に生じた剥離であることを特徴とする請求項1又は2に記載の 評価方法。
- 摺動部材を含む機械設備から発生する音又は振動を検出し、検出した信号を解析して、前 記機械設備に起因する異常の有無を診断する評価装置であって、
前記機械設備から発生した音又は振動から実測周波数スペクトルデータを生成後、この 実測周波数スペクトルデータの実効値又は平均値を算出して、算出した実効値又は平均値 を基準レベルに設定し、前記機械設備の異常に起因した周波数成分の1次値に対する前記 実測周波数スペクトルデータ上のレベルと前記基準レベルとのレベル差から前記機械設備 の特定部位の損傷の大きさを推定することを特徴とする評価装置。 - 前記摺動部材は、転がり軸受、ボールねじ、リニアガイドのいずれかであることを特徴と する請求項4に記載の評価装置。
- 前記損傷は、前記摺動部材に生じた剥離であることを特徴とする請求項4又は5に記載の 評価装置。
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