JP4283391B2

JP4283391B2 - ベアリングの異常検出方法

Info

Publication number: JP4283391B2
Application number: JP27649399A
Authority: JP
Inventors: 克彦柴田; 惇高橋
Original assignee: Takasago Thermal Engineering Co Ltd
Current assignee: Takasago Thermal Engineering Co Ltd
Priority date: 1999-09-29
Filing date: 1999-09-29
Publication date: 2009-06-24
Anticipated expiration: 2019-09-29
Also published as: JP2001099757A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は，回転機器のベアリング接触面の圧痕や傷など，破壊に至る前の異常状態を振動加速度で精度良く検出する，ベアリングの異常検出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
ベアリングの劣化は，アンバランスなど初期の取付不良を除くと，運転時間の経過に伴い進行する。そしてこれまでは，ベアリングの破壊に対して事前の時間計画保全や状態監視保全が行われている。
【０００３】
時間計画保全とは，実運転時間，または停止している時間を含む設置からの経過時間に対し，一定間隔で点検，給油，交換などの保全を行う時間計画に基づく予防保全である。保全の時間間隔は，一般的に過去の破壊事例や加速試験などで得た故障間隔の平均値を参考に，安全性を見込んだ短めの時間で取り決めている。多くのベアリングでは，破壊の前に保全が行われるため運用での不都合がない。
しかしながら設置環境や使用条件などにより，劣化の急激な進行によって保全の前に破壊したり，劣化の進行が穏やかで時間間隔の余裕が過剰となり正常なベアリングまでも保全するといった事態が生ずるおそれがある。
【０００４】
一方予知状態監視保全とは，ベアリングの破壊の兆候を監視し，監視値が正常の管理範囲を超えた場合に保全を実施する状態監視に基づく予防保全である。監視する項目は，モータの電流値，ベアリングの発熱，異音，振動加速度などである。特に，振動加速度による監視は，確立された技術であって，例えば出願人が先に開示した特公平２−５９４２０においては，振動加速度の周波数成分を監視することで，ベアリングの破壊を予知判断している。
【０００５】
より詳述すれば，ベアリングの構成部位，すなわち内輪，外輪，玉（転動体）の傷が衝突する周期を監視周波数と呼び，一定時間でサンプリングした振動加速度を高速フリーエ変換することでその周波数成分を分析し，パワースペクトルを得る。そしてこのパワースペクトルから監視周波数ごとの振動加速度を抽出し，正常時からの増加倍数で正常，注意，異常を判断するようにしている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら，ベアリングの破壊進行において初期段階における浅い傷などでは，傷の成長と傷断面の鈍りとが繰り返されるため，傷とベアリング構成部材の接触面が衝突することで発生する振動加速度の周期が非定常なものとなる。傷が成長したときの監視では，監視周波数での振動加速度が大きいが，傷断面が鈍った時の監視では，監視周波数での振動加速度が小さくなる。つまり，監視の時期により振動加速度が変動し，増加倍数の判断が正常と異常とを繰り返す一貫性のない結果となってしまう。これでは状態監視保全での計画立案に有効な情報とならないおそれがある。
【０００７】
本発明は係る点に鑑みてなされたものであり，計測した振動加速度のデータのうちの非定常の部分を除去した後に，従前の高速フーリエ変換による周波数分析等を行うことによって，初期段階における監視精度を向上させることをその目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するため，請求項１のベアリングの異常検出方法は，回転機器の軸受部からの振動加速度を計測し，高速フーリエ変換によって周波数成分を分析してパワースペクトルを得た後，該パワースペクトルから監視周波数ごとの振動加速度を抽出して，正常時からの増加度合い，例えば増加倍数等で前記軸受部に装着されているベアリングの異常を検出する方法において，前記高速フーリエ変換の前に，まず振動加速度を離散ウェーブレット変換してウェーブレット係数を求める工程と，前記ウェーブレット係数のうち，所定のしきい値を越えるウェーブレット係数の部分を除去する工程と，前記除去した後のウェーブレット係数の部分を離散ウェーブレット逆変換して補正振動加速度を得る工程とを有している。そしてこのようにして求めた補正振動加速度に対して，従前の高速フーリエ変換を行ってして周波数分析を行って，パワースペクトルを得ることを特徴としている。なお所定のしきい値は，解像度に応じて設定しても良い。
【０００９】
この場合前記しきい値としては，請求項２に記載したように，前記回転機器の軸受部の軸が約１秒間に回転する間に，例えば毎秒１０回転の回転機器では１０回転する間サンプリングしたデータのウェーブレット係数の平均値にその標準偏差の２倍の値をプラスマイナスした値を提案できる。すなわち，ウェーブレット係数の平均値をＸ，標準偏差をＹとしたとき，しきい値＝Ｘ±２Ｙの値を提案できる。その他に請求項３のように，しきい値＝Ｘ±３Ｙや，請求項４のようにしきい値＝３Ｘや，請求項５のようにしきい値＝６Ｘとしてもよい。
【００１０】
本発明では，前記高速フーリエ変換によって周波数分析を行う前に，振動加速度（デジタル信号）を離散ウェーブレット変換してウェーブレット係数を求め，その後前記ウェーブレット係数のうち，所定のしきい値を越えるウェーブレット係数を非定常のものとみなして除去し，その後前記除去した後のウェーブレット係数を離散ウェーブレット逆変換して，再度返還前の物理量である振動加速度に戻し，そのように除去した後の補正振動加速度を，通常の高速フーリエ変換してパワースペクトルを得るようにしている。
したがって，回転機器の運転初期段階における非定常な部分を低減させて安定した監視が行え，監視結果の精度を向上させることができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下，本発明の好ましい実施の形態について，発明の効果を検証するために用いた試験装置で説明すると，図１は，本実施の形態にかかる検出方法，並びに検出対象とした，クリーンルームなどに清浄空気を供給するファンフィルタユニット１の構成の概略を示している。
【００１２】
このファンフィルタユニット１は，ケーシング２の下面にフィルタ３が装着されており，またケーシング２内には，ファン４を回転駆動させるモータ５が収納されている。モータ５のロータ６の軸受部７，８には，各々ベアリング（図示せず）が設けられており，ロータ６のシャフト９を支持している。
【００１３】
本発明を実施するための各種計測器は，次のような構成を有している。まずロータ６のシャフト９の回転を計測するためのパルス発信器１１がケーシング２内に設置されており，そのパルス信号は，回転計１２に入力され，シャフト９の回転数が計測できる。上側に位置する軸受部７には，加速度センサ１３が取り付けられており，この加速度センサ１３からの信号（振動加速度信号）は，振動計１４に入力される。またモータ５の上方には，パラボラ型集音装置１５が設置されており，集音した音は，騒音計１６に入力される。
そしてこれら各回転計１２，振動計１４，騒音計１６からの信号（アナログデータ）は，アナログデータレコーダ１７に入力されて記録される。
なお本発明を用いて現場の機器を実際に監視する場合には，振動加速度センサを軸受部に取り付け，該センサからの信号を信号の処理装置に入力する構成となる。
【００１４】
アナログデータレコーダ１７で記録されたデータは，例えばパソコンなどの処理装置２１において，データ処理される。この処理装置２１では，図２に示した一連の処理がなされるうになっている。
【００１５】
まずアナログデータレコーダ１７で記録された振動加速度の計測信号（アナログデータ）をデジタル信号に変換して，振動加速度の離散値（デジタルデータ）が求められる。次いでこの離散値に対して図３に示したようなデジタルフィルタ３１による処理がなされる。
【００１６】
デジタルフィルタ３１の処理は，図３に示したように，原信号（振動加速度の離散値のデジタルデータ）に対して，まず離散ウェーブレット変換がなされる。離散ウェーブレット変換は，（１）式に示す平均値がゼロで時間原点を離れると急速に振幅が小さくなる基本関数Ψ（ｔ）（マザーウェーブレットと呼ぶ）の形状を選択し，パラメータａ，ｂを通常は２のべき乗とすることで，正規直交化した（２）式でウェーブレット関数を離散化する。
【００１７】
【数１】

【００１８】
【数２】

【００１９】
ここで，ｊをレベルと呼び，１／２^ｊがサンプリング周波数の解像度となる。２^ｊｋは時間方向への移動を表す。信号ｆ（ｔ）はΨ_ｊ，ｋ（ｔ）を用いて（３）式に示したように，級数展開が可能である。また，展開係数は（４）式で与えられ，これを離散ウェーブレット変換とよぶ。
【００２０】
【数３】

【００２１】
【数４】

【００２２】
ここに，Ψ^＊ｊｋ（ｔ）は離散ウェーブレットの複素共役である。またｃ_ｊ，ｋは離散ウェーブレット変換によって得られるウェーブレット係数で，信号の時間―周波数分布を示す。また，（３）式は逆変換に相当する。ここで，離散ウェーブレット変換のｊ＋１レベル以上での低解像度の和をＡ_ｊ，ｊレベルまでの高解像度をＤ_ｊとすると，逆変換により構成する信号Ｓは，（５）式となる。
【００２３】
【数５】

【００２４】
ここでは，解析にＤａｕｂｅｃｈｉｅｓ４次の正規直行ウェーブレットを選定した。
【００２５】
そして離散ウェーブレット変換によって得たウェーブレット係数については，所定のしきい値，すなわち監視時の計測値に基づいて定めたしきい値を越えたものについて除去される処理がなされる。このようにしきい値は，監視開始後の計測値を基に算出して取り決めながら判断する。そして前記した除去処理によって周期が非定常に変化する振動加速度の成分が除去されることになる。
すなわち，離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）で得られたウェーブレット係数が，予め定めたしきい値の範囲を超えた場合は，劣化などの経年的に増加する振動加速度に，非周期的な成分が合成したもの，つまりは，ベアリングの異常を判断するにあたって障害となるノイズと考え，ウェーブレット係数を該しきい値に変換する。
【００２６】
なお前記しきい値は，ベアリングの寸法や軸の回転周期により異なる。しきい値の設定方法として，例えば発明者らの知見によれば，例えば前記回転機器の軸受部の軸が約１秒間に回転する間にサンプリングしたデータのウェーブレット係数の平均値をＸ，標準偏差をＹとしたとき，しきい値＝Ｘ±２Ｙとすることが提案できる。たとえば軸の回転数が１秒間で約１０回転の場合，データサンプリング周期を１／２００００秒とすると，通常のパソコンで解析できるデータ個数は，約２００００点（１秒間）といえる。したがって，この場合，１０回転分のデータ，すなわち約１秒間のデータをサンプリングすればよい。
【００２７】
その他のしきい値としては，回転機器の軸受部の軸が約１秒間に回転する間にサンプリングしたデータのウェーブレット係数の平均値をＸ，標準偏差をＹとしたとき，しきい値＝Ｘ±３Ｙ，しきい値＝３Ｘ，しきい値＝６Ｘが提案できる。いずれもサンプリングしたデータのウェーブレット係数の平均値をＸに基づいている。
【００２８】
そのようにしてしきい値によって，ノイズを除去した後のウェーブレット係数を，離散ウェーブレット逆変換（ｉＤＷＴ）することで，変換前と同じ物理量である振動加速度に戻した再構成信号，本発明でいうところの補正振動加速度が得られる。
【００２９】
再び図２に示したように，このようにして得た再構成信号について高速フーリエ変換（ＦＦＴ）がなされ，振動加速度のパワースペクトルが得られる。後はこれまでの周波数解析による異常診断手法と同様な処理がなされる。すなわち，周波数解析による監視では，時間波形が正弦波の加重和であるとして高速フーリエ変換により周波数ごとの強度を求めてパワースペクトルを得る。そしてシャフト９の回転周波数の次数倍，および軸受部７，８の寸法をパラメータとした監視周波数での振動加速度から故障の兆候が検出されるのである。
【００３０】
本実施の形態においては，軸受部の発生原因に対する監視周波数は，次のように設定されている。
外輪の傷：３．１９×Ｆｒ＝１／２｛１−ｄ／Ｄ・ｃｏｓα｝・Ｚ
内輪の傷：２．０６×Ｆｒ＝１／２｛１＋ｄ／Ｄ・ｓｉｎα｝・Ｚ
転動体の傷：４．８２×Ｆｒ＝１／２（Ｄ／ｄ）｛１・（ｄ／Ｄ）^２・ｓｉｎ^２α｝
ここで，Ｆｒ：シャフト９の回転周期［Ｈｚ］
Ｄ：ピッチ円（転動体と転動体との距離）の直径［２５．５ｍｍ］
ｄ：転動体の径［５．９５ｍｍ］
α：転動体の接触角［３０ｄｅｇ］
Ｚ：転動体の数［８個］
である。
なおシャフト９軸の回転周期は，フィルタ３の圧力損失などにより試験途中で変化するため，パラメータとしてある。
【００３１】
そして前記監視周波数での振動加速度の増加度合いにより，軸受部７のベアリングの異常を診断する処理がされる。かかる診断にあたっては，例えば出願人が先に開示した特公平２−５９４２０号に開示の技術が適用できる。
【００３２】
本実施の形態にかかる検出方法を実施するための装置構成等は以上のように構成されており，次に実際に前記ファンフィルタユニット１のモータ５の軸受部７のベアリングについて，前記構成によってその異常の検出を実際に行った実験結果を次に示す。
【００３３】
本実験においては，軸受故障が加速的に進行するように予め軸受部７の外面に回転方向と垂直に溝状の傷を付けた。さらに，軸受箱との隙間（保持器にベアリングを納めた場合の軸受部材の外輪の外表面と，保持器の内側との隙間）を通常交差より３０μｍ大きくして，軸受部７に揺動運動を生じさせた。そしてファンフィルタユニット１を連続運転し，１日１回アナログデータレコーダ１７を用いて各種センサから電圧出力をＶＴＲテープに自動記録した。データの解析には，記録テープの再生信号をＰＣに入力し，サンプリング周波数１／２００００ｓｅｃ，分解度１２ｂｉｔでＡ／Ｄ変換した離散データを用いた。
【００３４】
なおデータの採取時期に関しても付言しておくと，予め１０秒間（データ数２０００００個）の振動加速度の片振幅から求めた試験開始当初（９８年８月１日〜１５日）の平均値を初期値とした増加倍率（＝監視日の値／初期値）を調べた。その結果，９８年１２月までは，ほぼ１倍であるが，９９年１月以降，緩やかな増加傾向を示していることが判明した。そして２月中旬からは，急激に大きくなり，保全を必要とする振動加速度のしきい値レベルの３倍に達した。この結果から，軸受部７の故障の兆候は，９９年１月から検出できると判断し，これ以降２ヶ月間のデータに対して周波数解析を行うようにした。
【００３５】
すなわち，まずアナログデータレコーダ１７によって記録されたデータをサンプリング周波数１／２００００ｓｅｃ，分解度１２ｂｉｔでＡ／Ｄ変換して振動加速度の離散データを得る。そしてその後デジタルフィルタ３１による処理を行う。そしてこのデジタルフィルタ３１での処理によって，監視開始後の計測値から定めたしきい値を越えたものについては，これを除去する。
【００３６】
デジタルフィルタ３１の逆変換に用いるウェーブレット係数のしきい値については，解析期間でのウェーブレット係数の変動から簡易的に判断したが，解像度ごとに求めたウェーブレット係数の標準偏差で判断したところ，ウェーブレット係数のレベルｊ＝１，ｊ＝２で不連続な変動を示していることがわかった。ｊ＝１は，故障の兆候を示しているため，ｊ＝２の周波数成分がノイズと考えられる。よって，デジタルフィルタ３１の逆変換に用いるウェーブレット係数のしきい値については，効果の検証という意味合いから，簡易的ではあるが，ｊ＝２をゼロとした。すなわちｊ＝２のウェーブレット係数のしきい値を０とした。
【００３７】
後は，そのようにしてノイズ成分を除去した後のものを離散ウェーブレット逆変換を行い本発明でいう補正振動加速度を得る。その後この補正振動加速度を高速フーリエ変換して，振動加速度のパワースペクトルを得た。ついで前記した監視周波数における振動加速度の変化を調べた。高速フーリエ変換の計算上県は，周波数分解能を０．６１Ｈｚ，窓関数をハニングとして１０秒間のデータを加算平均した。
【００３８】
その結果を図４〜図６に示す。図４は外輪の傷を監視する監視周波数での振動加速度の変化，図５は転動体の傷を監視する監視周波数での振動加速度の変化，図６は内輪の傷を監視する監視周波数での振動加速度の変化を示している。比較のため，全く同一条件でデジタルフィルタ３１による図３の処理を行わなかった場合，すなわち従来の方法による検出方法による振動加速度の変化を図７〜図９に示した。図７は外輪の傷を監視する監視周波数での振動加速度の変化，図８は転動体の傷を監視する監視周波数での振動加速度の変化，図９は内輪の傷を監視する監視周波数での振動加速度の変化を示している。
【００３９】
これら各図を比較すればわかるように，本実施の形態による検出方法では従来手法よりも監視結果の日変動が低減しており，そのためより安定した監視が行え，診断の精度が向上している。特に所期の段階（１月１日〜２月８日）での日変動が大幅に低減している。図１０に，振動加速度の回帰分析で求めた回帰直線と実データとの残差２乗和について，従来手法と実施の形態の場合によるものの各々を表にして示した。これによれば，本実施の形態のように，デジタルフィルタ３１による前処理を行うことで，残差２乗和が従来の約１／２となり，変動の少ない増加傾向を示していることが判る。これは振動加速度のノイズ成分を除去したことで，日変動が小さくなり，再現性のある診断が行えることを示したものといえる。
【００４０】
なお前記実験例では，効果の検証という意味合いから，簡易的に，ｊ＝２のウェーブレット係数のしきい値を０としたが，もちろん本発明は，この例に限定されるものではなく，監視開始後の計測値のサンプリングデータのウェーブレット係数の平均値や標準偏差などに基づいて定めることができる。
【００４１】
なお前記実施の形態では，軸受部７に直接加速度センサ１３を取り付けて振動加速度を計測して周波数分析を行ったものであるが，ケーシング２表面から空間に伝播して発生する異音に対しても，振動加速度と同様のデジタルフィルタ３１による処理によって非定常成分としてのノイズを除去して処理しても，ベアリングの初期段階での異常検出を精度良く実施することが可能である。
【００４２】
【発明の効果】
本発明によれば，振動加速度を周波数成分を監視して回転機器のベアリングの異常を検出するにあたり，特に初期段階における監視精度を向上させることができ，より信頼性の高い，ベアリングの監視，診断を実施することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態を実施するための装置構成及び被検査対象であるファンフィルタユニットの構成の概略を示す説明図である。
【図２】本発明の実施の形態の処理の流れを示す説明図である。
【図３】本発明の実施の形態で用いたデジタルフィルタでの信号処理を示す説明図である。
【図４】本発明の実施の形態によるベアリングの外輪の傷を調べる監視周波数の振動加速度の変化を示すグラフである。
【図５】本発明の実施の形態によるベアリングの転動体の傷を調べる監視周波数の振動加速度の変化を示すグラフである。
【図６】本発明の実施の形態によるベアリングの内輪の傷を調べる監視周波数の振動加速度の変化を示すグラフである。
【図７】従来手法によるベアリングの外輪の傷を調べる監視周波数の振動加速度の変化を示すグラフである。
【図８】従来手法によるベアリングの転動体の傷を調べる監視周波数の振動加速度の変化を示すグラフである。
【図９】従来手法によるベアリングの内輪の傷を調べる監視周波数の振動加速度の変化を示すグラフである。
【図１０】従来手法と本実施の形態とにおける振動加速度の回帰分析で求めた回帰直線と実データとの残差２乗和を示す図表である。
【符号の説明】
１ファンフィルタユニット
２ケーシング
５モータ
７，８軸受部
９シャフト
１３加速度センサ
１４振動計
１７アナログデータレコーダ
２１処理装置
３１デジタルフィルタ

Claims

回転機器の軸受部からの振動加速度を計測し，高速フーリエ変換によってパワースペクトルを得た後，該パワースペクトルから監視周波数ごとの振動加速度を抽出して，正常時からの増加度合いに基づいて前記軸受部に装着されているベアリングの異常を検出する方法において，
前記高速フーリエ変換の前に，振動加速度を離散ウェーブレット変換してウェーブレット係数を求める工程と，
前記ウェーブレット係数のうち，所定のしきい値を越えるウェーブレット係数の部分を除去する工程と，
前記除去した後のウェーブレット係数の部分を離散ウェーブレット逆変換して補正振動加速度を得る工程とを有し，
前記補正振動加速度を高速フーリエ変換してパワースペクトルを得るようにしたことを特徴とする，ベアリングの異常検出方法。
前記しきい値は，前記回転機器の軸受部の軸が約１秒間に回転する間にサンプリングしたデータのウェーブレット係数の平均値をＸ，標準偏差をＹとしたとき，
しきい値＝Ｘ±２Ｙ
であることを特徴とする，請求項１に記載のベアリングの異常検出方法。
前記しきい値は，前記回転機器の軸受部の軸が約１秒間に回転する間にサンプリングしたデータのウェーブレット係数の平均値をＸ，標準偏差をＹとしたとき，
しきい値＝Ｘ±３Ｙ
であることを特徴とする，請求項１に記載のベアリングの異常検出方法。
前記しきい値は，前記回転機器の軸受部の軸が約１秒間に回転する間にサンプリングしたデータのウェーブレット係数の平均値をＸとしたとき，
しきい値＝３Ｘであることを特徴とする，請求項１に記載のベアリングの異常検出方法。
前記しきい値は，前記回転機器の軸受部の軸が約１秒間に回転する間にサンプリングしたデータのウェーブレット係数の平均値をＸとしたとき，
しきい値＝６Ｘであることを特徴とする，請求項１に記載のベアリングの異常検出方法。