JP5915596B2 - 異常監視方法および異常監視装置 - Google Patents

Description

本発明は、製鉄転炉設備の傾動軸受の異常の有無を監視する異常監視方法および異常監視装置に関する。

従来、回転機械に発生する振動を測定して監視することにより、回転機械の異常の有無を監視する技術が知られている。例えば特許文献１，２には、測定した振動の大きさなどを所定の単位系で表した有次元パラメータにより回転機械の異常を検知する振動監視技術が開示されている。また、特許文献３には、音響の振幅を計測するＡＥ（Acoustic Emission）法により低速回転機械の異常を検知する低速回転診断技術が開示されている。また、特許文献４，５には、有次元パラメータに加え、測定した振動の波形の特徴を無単位で表した無次元パラメータを活用することにより、回転機械の異常を検知する技術が開示されている。

特開２００９−１１６４２０号公報 特開２００９−１１５４８１号公報 特許第５１４３８６３号公報 特開２００８−５８１９１号公報 特許第４３１２４７７号公報

しかしながら、上記特許文献１，２に記載の有次元パラメータによる振動監視技術は、回転速度が２００ｒｐｍ以下では異常検知の精度が低下するため、製鉄転炉設備の傾動軸受のような回転速度が１ｒｐｍ程度の低速回転機械には適用できない。

特許文献３に記載の技術は、回転速度が０．２５ｒｐｍ以下の超低速回転機械を対象としているものの、異常を検知するまでに７回転以上の測定を必要としている。これに対し、転炉の傾動軸の回転は２００度程度と１回転未満であるため、この技術を転炉の傾動軸受の異常検知に適用することはできない。

特許文献４，５に記載の技術は、活用するパラメータの種類が多く、異常検知に寄与す
るパラメータの検証が不十分といわざるを得ない。また、外乱を含んだままの振動データから主成分分析法により状態評価指数を算出して評価しているため、この状態評価指数が外乱により顕著に変化してしまい信頼性に欠ける。そのため、この技術は実用化が困難である。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、低速かつ１回転未満の回転機械である製鉄転炉設備の傾動軸受の異常を検知できる異常監視方法および異常監視装置を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る異常監視方法は、製鉄転炉設備において炉体を回転させる傾動軸の軸受の異常を検知する異常監視方法であって、炉体からスラグが排滓された後、炉体が直立するまで空鍋状態で回転する炉体において計測された軸受の振動信号を収集する計測信号収集ステップと、前記振動信号に基づいて前記軸受の異常を検知する異常検知ステップと、を含むことを特徴とする。

また、本発明に係る異常監視方法は、上記発明において、前記計測信号収集ステップは、炉体からスラグが排滓されてから６〜１０秒計測された軸受の振動信号を収集することを特徴とする。

また、本発明に係る異常監視方法は、上記発明において、前記異常検知ステップは、前記振動信号に基づいて、振動速度の速度ピーク値、振動加速度の加速度ピーク値、加速度ＲＭＳ値、前記軸受の外輪傷周波数成分値、前記軸受の内輪傷周波数成分値、前記軸受の転動体傷周波数成分値、振動速度の歪み度、および振動速度の尖り度のうちの１つ以上のパラメータを算出するパラメータ算出ステップと、前記パラメータ算出ステップで算出されたパラメータを監視して異常を検知する検知ステップと、を含むことを特徴とする。

また、本発明に係る異常監視方法は、上記発明において、前記異常検知ステップは、前記パラメータ算出ステップで算出されたパラメータのうちの１つ以上のパラメータに基づいて主成分分析法により統合パラメータ値を算出する統合パラメータ値算出ステップと、前記パラメータ値算出ステップで算出された統合パラメータ値を監視して異常を検知する統合パラメータ値監視ステップと、を含むことを特徴とする。

また、本発明に係る異常監視装置は、製鉄転炉設備において炉体を回転させる傾動軸の軸受の異常を検知する異常監視装置であって、炉体からスラグが排滓された後、炉体が直立するまで空鍋状態で回転する炉体において計測された軸受の振動信号を収集する計測信号収集手段と、前記振動信号に基づいて前記軸受の異常を検知する異常検知手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、低速かつ１回転未満の回転機械である製鉄転炉設備の傾動軸受の異常を検知することができる。

図１は、本発明の一実施形態が適用される製鉄転炉設備の概略構成を示す模式図である。 図２は、製鉄転炉設備における各操業プロセスでの炉体の傾動状態を模式的に示す説明図である。 図３は、本実施形態に係る異常監視装置の概略構成を示す模式図である。 図４は、本実施形態の異常監視処理手順を示すフローチャートである。 図５は、一般的な軸受の主要諸元を示す図である。 図６は、軸受の損傷のない炉体における各種パラメータの算出結果を例示する図である。 図７は、軸受の損傷がない炉体における出鋼時の傾動軸の振動速度波形と振動加速度波形とを例示する図である。 図８は、軸受の損傷がない炉体における排滓時の傾動軸の振動速度波形と振動加速度波形とを例示する図である。 図９−１は、軸受の損傷がある炉体についての出鋼時のＶＥＬ−ＰとＶＥＬ−Ｒとを例示する図である。 図９−２は、軸受の損傷がある炉体についての排滓時のＶＥＬ−ＰとＶＥＬ−Ｒとを例示する図である。 図９−３は、軸受の損傷がある炉体についての出鋼時のＡＣＣ−ＰとＡＣＣ−Ｒとを例示する図である。 図９−４は、軸受の損傷がある炉体についての排滓時のＡＣＣ−ＰとＡＣＣ−Ｒとを例示する図である。 図１０−１は、正常な炉体についての出鋼時のＶＥＬ−ＰとＶＥＬ−Ｒとを例示する図である。 図１０−２は、正常な炉体についての排滓時のＶＥＬ−ＰとＶＥＬ−Ｒとを例示する図である。 図１０−３は、正常な炉体についての出鋼時のＡＣＣ−ＰとＡＣＣ−Ｒとを例示する図である。 図１０−４は、正常な炉体についての排滓時のＡＣＣ−ＰとＡＣＣ−Ｒとを例示する図である。 図１１は、軸受の損傷がある炉体と正常な炉体とにおける出鋼時のＶＥＬ−Ｐを例示する図である。 図１２は、軸受の損傷がある炉体と正常な炉体とにおける排滓時のＶＥＬ−Ｐを例示する図である。 図１３は、軸受の損傷がある炉体と正常な炉体とにおける排滓時のＶＥＬ−β２（尖り度）を例示する図である。 図１４は、軸受の損傷がある炉体と正常な炉体とにおける排滓時のＡＣＣ−ｆｏ，ＡＣＣ−ｆｉ，ＡＣＣ−ｆｂを例示する図である。 図１５は、軸受の損傷がある炉体と正常な炉体とにおける排滓時のＶＥＬ−β２，ＡＣＣ−ｆｏ，ＡＣＣ−ｆｉによる統合パラメータ値を例示する図である。

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である異常監視装置および異常監視処理を詳細に説明する。なお、この実施の形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。

［製鉄転炉設備］
まず、図１および図２を参照して本実施の形態で対象とする製鉄転炉設備について説明する。図１は、製鉄転炉設備の概略構成を示す模式図である。また、図２は、製鉄転炉設備における各操業プロセスでの炉体の傾動状態を模式的に示した説明図である。図１に示すように、製鉄転炉設備は、炉体１と、この炉体１の外周に設けられたトラニオンリング２と、このトラニオンリング２を介して炉体１を傾動（回転）可能に支持する傾動軸３とを備えている。図２に示すように、製鉄転炉設備では、炉体１を低速で回転させながら、スクラップや溶銑を装入（Ｐ２，Ｐ３）したり、溶鋼を出鋼（Ｐ５）したり、スラグを排滓（Ｐ７）したりする。本実施の形態の異常監視処理は、回転する炉体１を支持する軸受４の振動を計測し、軸受４の損傷を検知するものである。本実施の形態では、図１に示すように、炉体１の傾動軸３の駆動側の軸受４に配設された振動センサ１２により計測され収集された振動信号に基づいて、異常監視装置が後述する異常監視処理によって軸受４の異常を検知する。本実施の形態では、振動センサ１２は東側／西側（図２の表面側／裏面側）の２箇所に設置されている。

ここで、振動センサ１２による振動の計測時間について説明する。本実施の形態では、スラグが排滓（Ｐ７）された後から炉体１が直立（Ｐ１）するまでの空鍋状態で、軸受４の振動を計測する。これにより、炉体１のトラニオンリング２への衝撃や、３００ｔにも及ぶ炉体１の内容物の移動や揺動、接触などによる外乱振動を排除できる。なお、スラグが排滓（Ｐ７）されてから炉体１が直立（Ｐ１）するまでの回転（回転速度約１ｒｐｍ）に要する時間は、おおむね１０秒である。１０秒を超えると炉体１が直立した後に停止状態になる。そのため本実施の形態では、炉体１の停止状態での振動を計測しないよう、振動の計測時間を最長でも１０秒程度で、炉体１が直立する直前までとする。なお、回転速度１ｒｐｍ程度である場合に、軸受４に外輪傷や内輪傷があれば、その振動信号の周期が３秒程度となることから、異常検知の精度維持に必要な２周期分以上の振動信号を収集するためにも、炉体１が直立する直前までの範囲内で振動の計測時間を約６〜１０秒とする。

［異常監視装置の構成］
次に、図３を参照して、本実施の形態の異常監視装置の概略構成について説明する。図３に示すように、異常監視装置１０は、信号変換器１３と、記録信号再生装置１４と、表示装置１５と、印刷装置１６と、データベース（以下、ＤＢ）２０と、各構成部を制御する制御部１１と、を備える。

信号変換器１３は、振動センサ１２からの振動信号を電荷信号から電圧信号などに変換する。記録信号再生装置１４は、記録媒体に記録されている振動信号を再生する。なお、記録媒体には、例えば、振動センサ１２からの振動信号がデータ収集ＰＣなどにより収集され記録されている。表示装置１５および印刷装置１６は、制御部１１からの情報を出力する。

制御部１１は、処理プログラムを実行するＣＰＵなどを用いて実現され、前述した異常監視装置１０の各構成部を制御する。この制御部１１は、入出力制御部１１０と、波形読込部１１１と、ＦＦＴ処理部１１２と、パラメータ算出部１１３と、主成分分析部１１４と、統合パラメータ値算出部１１５と、良否判定処理部１１６と、判定結果処理部１１７と、を有する。制御部１１は、入出力制御部１１０を介して入力された振動信号に基づいて後述する異常監視処理を実行し、入出力制御部１１０を介して処理結果を出力する。

データベース２０は、更新記憶可能なフラッシュメモリ等のＲＯＭやＲＡＭといった各種ＩＣメモリ、内蔵あるいはデータ通信端子で接続されたハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどの情報記憶媒体およびその読取装置等によって実現される。このデータベース２０は、初期状態データベース（ＤＢ）２１、測定値データベース（ＤＢ）２２、および基準値データベース（ＤＢ）２３を有し、後述する異常監視処理を行うために用いる各種データを記憶する。初期状態ＤＢ２１は、回転機械（炉体１の軸受４）の正常状態において算出された各種パラメータ値などを記憶する。測定値ＤＢ２２は、回転機械の現状において算出された各種パラメータ値などを記憶する。基準値ＤＢ２３は、回転機械の良否を判定するための基準値を記憶する。なおＤＢ２０は、ＬＡＮやインターネットなどの電気通信回線を介して制御部１１と通信する構成としてもよい。

［異常監視処理］
次に、異常監視装置１０による異常監視処理手順について説明する。本実施の形態の異常監視処理では、後述するように、軸受４の振動信号に基づいて、限定された軸受４の異常を検知可能なパラメータを算出して監視し、また、算出されたパラメータに基づいて、現状の正常状態からの乖離度合いを表す状態評価指標を算出して監視する。図４のフローチャートは、例えば、操作者による開始の指示入力があったタイミングで開始となり、異常監視処理はステップＳ１の処理に進む。

ステップＳ１の処理では、波形読込部１１１が、振動センサ１２または記録信号再生装置１４から、回転機械の初期状態（正常状態）における振動信号の振動波形を読み込む。ここで、波形読込部１１１は振動加速度波形ならびに振動速度波形を読み込むように構成してもよい。また、波形読込部１１１は、振動加速度波形を読み込んだ後、その信号を積分して振動速度波形を算出するように構成してもよい。また、波形読込部１１１は、振動信号を振動センサ１２から直接に、あるいは記録信号再生装置１４から読み込んでいるが、この形態に限定されず、例えば図示しない電気通信回線を介して遠隔から振動信号を読み取るように構成してもよい。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、異常監視処理は、ステップＳ２の処理に進む。

ステップＳ２の処理では、ＦＦＴ処理部１１２が、波形読込部１１１により読み込まれた振動信号の周波数分析を実行し、周波数毎の成分値（波形データ）を算出する。なお、ステップＳ１、Ｓ２の処理に関して、波形読込部１１１およびＦＦＴ処理部１１２を制御部１１の内部に設けず外部の装置を用いて構成し、その処理結果を制御部１１に入力するようにしてもよい。これにより、ステップＳ２の処理は完了し、異常監視処理は、ステップＳ３の処理に進む。

ステップＳ３の処理では、パラメータ算出部１１３が、ステップＳ２の処理で算出された波形データに基づいて、測定した振動の大きさなどを所定の単位系で表した有次元パラメータと、測定した振動の波形の特徴を無単位で表した無次元パラメータとを算出する。本実施の形態では、後述するように、軸受の異常を検知可能な６つの有次元パラメータと２つの無次元パラメータとに限定して算出する。これにより、ステップＳ３の処理は完了し、異常監視処理は、ステップＳ４の処理に進む。

ステップＳ４の処理では、主成分分析部１１４が、ステップＳ３の処理で算出された正常状態にある回転機械（本実施の形態では炉体１の傾動軸３の軸受４）の振動信号の有次元パラメータ、無次元パラメータのうちの一部または全部を対象として、後述するように主成分分析を行って、固有ベクトルを求める。これにより、ステップＳ４の処理は完了し、異常監視処理は、ステップＳ５の処理に進む。

ステップＳ５の処理では、統合パラメータ値算出部１１５が、ステップＳ４の処理の対象のパラメータおよび固有ベクトルに基づいて、後述する統合パラメータ値Ｓを算出する。後述するように、この統合パラメータ値Ｓは、回転機械の異常を判定するための状態評価指標である。これにより、ステップＳ５の処理は完了し、異常監視処理は、ステップＳ６の処理に進む。

ステップＳ６の処理では、制御部１１が、ステップＳ５の処理で求められた統合パラメータ値Ｓを、正常状態における基準データとして、初期状態ＤＢ２１に記憶する。なお、ステップＳ６までの処理により、正常状態における回転機械の基準データが作成される。その後、ステップＳ７の処理に移行するにあたっては、現状の回転機械について測定された振動信号に基づいて、パラメータ算出部１１３が、各種パラメータを算出し、主成分分析部１１４が、初期状態ＤＢ２１に記憶されている初期状態の固有ベクトルに基づいて主成分を算出し、統合パラメータ値算出部１１５が、算出された主成分に基づいて統合パラメータ値Ｓを算出する。算出された主成分と統合パラメータ値Ｓとは、測定値ＤＢ２２に記憶される。これにより、ステップＳ６の処理は完了し、異常監視処理は、ステップＳ７の処理に進む。

ステップＳ７の処理では、良否判定処理部１１６が、算出されたパラメータおよび統合パラメータ値Ｓに基づいて回転機械の良否（異常の有無）を判定する。すなわち、測定値ＤＢ２２に記憶された現状のパラメータおよび統合パラメータ値Ｓを、初期状態ＤＢ２１に記憶された初期状態のパラメータおよび統合パラメータ値Ｓと対比させ、例えば、初期状態よりもｄ１倍になれば注意、ｄ２（ｄ２＞ｄ１）倍になれば異常、ｄ１倍未満であれば良と判定する。判定基準としてのｄ１、ｄ２は、予め基準値ＤＢ２３に格納されている値が用いられる。これにより、ステップＳ７の処理は完了し、異常監視処理は、ステップＳ８の処理に進む。

ステップＳ８の処理では、判定結果処理部１１７が、ステップＳ７の処理における判定結果を表示装置１５あるいは印刷装置１６に出力する。これにより、ステップＳ８の処理は完了し、異常監視処理は、ステップＳ９の処理に進む。

ステップＳ９の処理では、制御部１１が、判定結果などを適当な記憶部に保存する。これにより、ステップＳ９の処理は完了し、一連の異常監視処理は終了する。

［パラメータ］
具体的に、ステップＳ３の処理では、以下の６つの有次元パラメータと２つの無次元パラメータとが算出される。

（１）有次元パラメータ
（１−１）振動速度
ａ.速度ピーク値：ＶＥＬ−Ｐ
ＶＥＬ−Ｐとは、測定した振動速度波形の振幅値ｘｉの内、｜ｘｉ｜の大きなものから数えた上位５％の｜ｘｉ｜の平均値を意味する。

（１−２）振動加速度
ｂ．加速度ピーク値：ＡＣＣ−Ｐ
ＡＣＣ−Ｐとは、測定した振動加速度波形の振幅値ｘｉの内、｜ｘｉ｜の大きなものから数えた上位５％の｜ｘｉ｜の平均値を意味する。

ｃ．加速度ＲＭＳ値：ＡＣＣ−Ｒ
ＡＣＣ−Ｒ（以下、ｘ_ｒｍｓ）は、以下の式（１）により算出される。

ｄ．周波数成分値：ＡＣＣ−ｆｏ（外輪傷周波数成分）
ＡＣＣ−ｆｏ（以下、ｆｏ）は、以下の式（２）により算出される。

ｅ．周波数成分値：ＡＣＣ−ｆｉ（内輪傷周波数成分）
ＡＣＣ−ｆｉ（以下、ｆｉ）は、以下の式（３）により算出される。

ｆ．周波数成分値：ＡＣＣ−ｆｂ（転動体傷周波数成分）
ＡＣＣ−ｆｂ（以下、ｆｂ）は、以下の式（４）により算出される。

ここで、軸受の主要諸元については、ｆｒ：軸（内輪）の回転周波数(Ｈｚ)、Ｄ：軸受のピッチ円直径(ｍｍ)、d：転動体の直径(ｍｍ)、α：接触角(度)、z：転動体の数としている（図５参照）。また、回転周波数ｆｒは、Ｎ:回転数［ｒｐｍ］を用いて以下の式（５）により算出される。

（２）無次元パラメータ
（２−１）振動速度
ａ．スキューネス（歪み度）β１：ＶＥＬ−β１
ＶＥＬ−β１（以下、β１）は、振動波形がゼロ点を中心にしていかに非対称となっているかを示すパラメータであり、以下の式（６）により算出される。なお、摩耗系の異常が発生すると、振動波形が非対称となり、歪み度ＶＥＬ−β１が増大する。

ｂ．クートシス（尖り度）β２：ＶＥＬ−β２
ＶＥＬ−β２（以下、β２）は、振動波形がゼロ点を中心にしていかに尖っているかを示すパラメータであって、以下の式（７）により算出される。尖り度ＶＥＬ−β２は、転がり軸受や歯車装置の異常診断に有効なパラメータである。

［主成分分析］
次に、ステップＳ４の処理における主成分分析部１１４による有次元パラメータ、無次元パラメータのうちの一部または全部を対象とした主成分分析手順について説明する。

ある設備の正常状態下で上述の手順により収集されたｍ個のパラメータを要素とするｎ組の兆候パラメータＹｐ＝（Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，・・・，Ｙｍ）のデータからなる行列Ｙ０を以下の式（８）で定義する。

次に、この行列Ｙ０の列方向、すなわち縦方向の行列要素に対して以下の式（９）を用いて演算を行い、ｙｉを算出する。

この演算を列毎に行うことによって、以下の式（１０）のように、標準化された兆候パラメータを要素とする新たなデータ行列Ｙを求める。

この行列Ｙは、列毎に平均値＝０、分散＝１に変換された行列である。そこで、このデータ行列Ｙから相関行列Ｒを算出すると以下の式（１１）が成立する。

ここで、ｒ_ｉｊは２つの列の相関係数である。すなわち、以下の式（１２）が成立する。

次に、以下の式（１３）を満たす相関行列Ｒの固有値λを求める。

ここで求められた固有値をλ_１,λ_２，・・・，λ_ｎ（ただし、λ_１＞λ_２＞・・・＞λ_ｎ）とする。これらのｎ個の固有値に対する固有ベクトルａ_ｉ（ｉ＝１，・・・，ｎ）を次式（１４）のように定義する。

そうするとそれぞれの固有ベクトルに対して次の式（１５）が成立する。

この式（１５）に基づいて、ａ_ｉ１，ａ_ｉ２，・・・，ａ_ｉｍを求める。ただし、この係数は以下の式（１６）を充たす値である。

この手順を繰り返して、それぞれの固有値λ_１,λ_２，・・・，λ_ｎに対する固有ベクトルａ_１，ａ_２，・・・，ａ_ｎを求めることができる。そしてこれらのｎ個の固有ベクトルと標準化された兆候パラメータ（ｙ_１，ｙ_２，・・・，ｙ_ｍ）とを組み合わせることで、以下の式（１７）のように主成分Ｚ_１，Ｚ_２，・・・，Ｚ_ｎを表すことができる。

ここで、Ｚ_１を第１主成分、Ｚ_２を第２主成分、Ｚ_ｎを第ｎ主成分と呼ぶ。

［統合パラメータ値（状態監視指標）］
次に、ステップＳ５の処理では、以下の手順で統合パラメータ値Ｓが算出される。

前述の正常状態下で求められた主成分Ｚ_ｉ（母集団）は、正規分布に従うと仮定する。この母集団から独立に取り出されたｎ個の標本で構成される統計量χ^２は、次式（１８）に示すように、自由度ｎ−１のカイ２乗分布に従う。

ここで、母集団から取り出したｎ個の標本をＸ_１，Ｘ_２，・・・，Ｘ_ｎとすると、標本分散ｓ^２は次の式（１９）で表される。

また、主成分Ｚ_ｉの母分散σ^２は固有値λ_ｉに等しいことから、次式（２０）が成立する。

これらの関係を整理すると以下の式（２１）となり、標準化されたＸ値の偏差平方和は、自由度ｎー１のカイ２乗分布に従う。

ここで、上記式（２１）のＸ_ｉを主成分Ｚ_ｉに置き換えると、次式（２２）が成立する。

次に、正常状態下におけるデータの主成分Ｚ_ｉが１−αの確率で入る領域は、以下の式（２３）で表される。

よって、正常状態の状態確定領域は次の式（２４）を満たす範囲となる。

たとえば、有意水準α＝０．０５、自由度φ＝３の場合には、次式（２５）が成立する。

現状のデータがこの正常状態確定領域に入ったときは正常、領域外のときは異常と判定できる。そこで、現状のデータの正常状態からの変化量を監視するために、以下の式（２６）で表される状態量Ｓを統合パラメータ値として定義する。

この状態量Ｓは劣化の程度（測定データが初期状態の正常なデータからどれだけ乖離しているか）を表すものであって、１以下となる領域が正常状態確定領域であり、大きくなれば異常状態と判定できる。すなわち、この状態量Ｓは、回転機械の良否を判定するための普遍的な状態監視指標と言える。ステップＳ５の処理では、上記の式（２６）によってパラメータの一部または全部を集約した状態量Ｓを統合パラメータ値とする。そして、異常監視装置１０は、この統合パラメータ値を監視することにより、設備の状態監視を行う。すなわち、ステップＳ７の処理では、所定の判定周期で、現状の状態量Ｓとしての統合パラメータ値が正常確定領域に入っているか否かを確認し、初期状態の統合パラメータ値と対比させることにより、異常の有無を判定することができる。

以上、説明したように、本実施の形態の異常監視装置１０による異常監視処理によれば、空鍋の状態で振動を計測するので、振動信号から炉体１のトラニオンリング２への衝撃や炉体内容物の移動や揺動、接触などによる外乱振動が排除され、微小な軸受の異常を検知できる。また、振動の計測時間を約６〜１０秒としたことから、軸受の外輪や内輪に異常があれば軸受コロの周期性を見出せるので、軸受の異常を検知できる。また、軸受傷周期成分値（有次元パラメータ）を限定して監視するので、直接的に軸受の外輪、内輪、ボール（転動体）などの異常を検知できる。また、振動波形の特徴を捉える無次元パラメータを尖り度などに限定して監視することにより、振動ピーク頻度に基づいて精度よく軸受の異常を検知できる。さらに、本実施形態によれば、上記のように限定されたパラメータのうちの複数を統合して、計測データがどれだけ初期の正常データから乖離しているかを表す状態評価指標を算出して監視することにより、各パラメータの変化が顕著に反映され測定データがどれだけ初期の正常データから乖離しているかが精度よく数値で表されるので、早期に軸受の異常の兆候を検知できる。

上記実施の形態は本発明を実施するための例にすぎず、本発明はこれらに限定されるものではなく、仕様などに応じて種々変形することは本発明の範囲内であり、さらに本発明の範囲内において、他の様々な実施の形態が可能であることは上記記載から自明である。例えば、上記実施の形態では駆動側の軸受の振動信号に基づいているが、従動側の軸受の振動信号に基づいた処理でもよい。また、上記実施の形態のパラメータの全てを監視対象とする必要はなく、設備によって一部を選定して監視してもよい。また、統合パラメータ値を算出する際のパラメータの組み合わせは、特に限定されない。

［実施例］
軸受の損傷が判明している炉体ａと、軸受の損傷がなく正常な炉体ｂとについて、傾動軸の軸受の振動を複数回測定し、各回の振動信号に基づいて各種パラメータを算出した。

［振動の計測時間］
図６は、正常な炉体ｂについて各種パラメータを算出した結果を例示する図である。図６に示すように、内輪傷、外輪傷の周期Ｔｉ（＝１０００／ｆｉ），Ｔｏ（＝１０００／ｆｏ）は、回転速度１．３［ｒｐｍ］でそれぞれ２１５１．９ｍｓ，２４８７．８ｍｓであった。この内輪傷、外輪傷の周期Ｔｉ，Ｔｏは、回転速度１．０［ｒｐｍ］では３秒程度となり、１０秒で異常検知の精度の維持に必要な２〜３周期分の振動信号を収集できることがわかる。このとき、内輪傷、外輪傷より周期の長い転動体傷の周期Ｔｂ（＝１０００／ｆｂ）も、回転速度１．３［ｒｐｍ］で６７８７．３ｍｓであり、回転速度１．０［ｒｐｍ］では１０秒弱となることから、１０秒で転動体傷による１周期分以上の振動信号を収集できることがわかる。これにより、計測時間を１０秒程度で炉体が直立する直前までとすることが妥当であることがわかる。

［振動の計測タイミング］
図７は、軸受の損傷がない正常な炉体ｂにおける出鋼時の振動速度波形と振動加速度波形を例示する図である。また図８は、同じ炉体ｂにおける排滓時の振動速度波形と振動加速度波形を例示する図である。図７に示すように、対象の炉体ｂは正常であるにもかかわらず、出鋼時の波形には乱れが生じている。このことから、出鋼時の振動信号によれば、外乱振動の影響を抑止できずに異常を誤検知する可能性があることがわかる。一方、図８に示すように、排滓時（空鍋状態）の波形は定常的であり、外乱の影響を抑止できることがわかる。

［有次元パラメータ］
図９−１〜図９−４は、軸受の損傷が判明している炉体ａについて、東側／西側の２箇所の振動センサ１２で計測された振動信号に基づいて算出された各種有次元パラメータを例示する図である。なお、各図の横軸は、ある計測日における振動信号の計測回数を示す。図９−１は出鋼時のＶＥＬ−ＰとＶＥＬ−Ｒとを示す。図９−２は排滓時のＶＥＬ−ＰとＶＥＬ−Ｒ（速度ＲＭＳ値）とを示す。図９−３は出鋼時のＡＣＣ−ＰとＡＣＣ−Ｒとを示す。図９−４は、排滓時のＡＣＣ−ＰとＡＣＣ−Ｒとを示す。図９−１と図９−２とを比較すると、排滓時にＶＥＬ−Ｐが大きな値となっていることがわかる。一方、出鋼時と排滓時とでＶＥＬ−Ｒの有意な変動は見られない。また、図９−３と図９−４とを比較すると、排滓時にＡＣＣ−ＰとＡＣＣ−Ｒとが大きな値となっていることがわかる。これらの結果より、排滓時のＶＥＬ−Ｐ，ＡＣＣ−Ｐ，ＡＣＣ−Ｒで異常を検知できることがわかる一方、ＶＥＬ−Ｒでは異常を検知できないことがわかる。そのため本実施の形態の異常監視処理にはＶＥＬ−Ｒは採用しない。

図１０−１〜図１０−４は、正常な炉体ｂについて、東側／西側の２箇所の振動センサ１２で計測された振動信号に基づいて算出された各種有次元パラメータを例示する図である。なお、各図の横軸は、ある計測日における振動信号の計測回数を示す。図１０−１は出鋼時のＶＥＬ−ＰとＶＥＬ−Ｒとを示す。図１０−２は排滓時のＶＥＬ−ＰとＶＥＬ−Ｒ（速度ＲＭＳ値）とを示す。図１０−３は出鋼時のＡＣＣ−ＰとＡＣＣ−Ｒとを示す。図１０−４は、排滓時のＡＣＣ−ＰとＡＣＣ−Ｒとを示す。図１０−１と図１０−２とを比較すると、出鋼時にＶＥＬ−Ｐが大きな値となっている。また、図１０−３と図１０−４とを比較すると、出鋼時／排滓時のいずれもＡＣＣ−ＰとＡＣＣ−Ｒとが大きな値となっているが、出鋼時と排滓時とで有意な違いは見られない。これらの結果より、異常を誤検知する可能性があることがわかる。なお、出鋼時にＶＥＬ−Ｐ，ＡＣＣ−Ｐ，ＡＣＣ−Ｒが大きな値となっているのは、傾動時の内容物などによる衝撃を検知しているものと考えられ、外乱振動を排除できないことがわかる。

図１１は、軸受の損傷がある炉体ａと正常な炉体ｂとにおける出鋼時のＶＥＬ−Ｐを例示する図である。また、図１２は、軸受の損傷がある炉体ａと正常な炉体ｂとにおける排滓時のＶＥＬ−Ｐを例示する図である。なお、各図の横軸は、ある計測日における振動信号の計測回数を示す。図１２に示すように、排滓時には、軸受の損傷がある炉体ａのＶＥＬ−Ｐ（平均０．６ｍｍ／ｓ）が正常な炉体ｂでのＶＥＬ−Ｐ（平均０．３ｍｍ／ｓ）の約２倍となっている。これにより、排滓時のＶＥＬ−Ｐにより異常を検知可能であることがわかる。一方、図１１および図１２に示すように、正常な炉体ｂで、ＶＥＬ−Ｐが出鋼時には平均６．５ｍｍ／ｓとなり、軸受の損傷がある炉体ａでの排滓時の平均０．６ｍｍ／ｓに比べて約１０倍の大きな値となる。これは、出鋼時の傾動に伴う炉体の下部支持装置がトラニオンリングに衝突するためと推定され、出鋼時には外乱振動を排除できないことがわかる。

［無次元パラメータ］
図１３は、軸受の損傷がある炉体ａと正常な炉体ｂとにおける排滓時のＶＥＬ−β２（尖り度）を例示する図である。また、図１４は、軸受の損傷がある炉体ａと正常な炉体ｂとにおける排滓時のＡＣＣ−ｆｏ，ＡＣＣ−ｆｉ，ＡＣＣ−ｆｂを例示した図である。なお、各図の横軸は、ある計測日における振動信号の計測回数を示す。図１３に示すように、正常な炉体ｂの排滓時のＶＥＬ−β２の平均値が３．９であるのに対し、軸受の損傷がある炉体ａにおいて、排滓時のＶＥＬ−β２の平均値が１２．４，最大値が２８と大きな値となり、異常を検知できることがわかる。一方、図１４に示すように、軸受の損傷がある炉体ａ、正常な炉体ｂともに、排滓時のＡＣＣ−ｆｏ，ＡＣＣ−ｆｉ，ＡＣＣ−ｆｂは小さい。このことから、軸受の内輪、外輪、転動体ともに決定的な傷には至っていないものと考えられる。

［統合パラメータ］
図１５は、軸受の損傷がある炉体ａと正常な炉体ｂとについて、排滓時のＶＥＬ−β２、ＡＣＣ−ｆｏ，ＡＣＣ−ｆｉを用いて算出された統合パラメータ値を例示する図である。なお、統合パラメータ値は、ある計測日に計測された振動信号に基づいて、３ヶ月ごとに算出された。図１５の横軸は、算出回数を示す。すなわち、算出２回目とは、算出１回目の３ヵ月後の計測日を意味する。また、各回の縦軸の値は、ある計測日に計測された７回の振動信号に基づいて算出された７つの統合パラメータ値の平均値と範囲とを示す。図１５に示すように、初回の算出時の統合パラメータ値は初期状態での統合パラメータ値であり、炉体ａ、炉体ｂについて同一値となる。一方、軸受の損傷がある炉体ａにおいて、算出回数を追って統合パラメータ値が大きくなる。このように、統合パラメータ値には各パラメータ（ＶＥＬ−β２、ＡＣＣ−ｆｏ，ＡＣＣ−ｆｉ）の変化が顕著に反映される。このように、複数のパラメータを統合した１つの状態評価指標を監視することにより、早期に軸受の異常を検知できることがわかる。

１ 炉体
２ トラニオンリング
３ 傾動軸
４ 軸受
１０ 異常監視装置
１１ 制御部
１１０ 入出力制御部
１１１ 波形読込部
１１２ ＦＦＴ処理部
１１３ パラメータ算出部
１１４ 主成分分析部
１１５ 統合パラメータ値算出部
１１６ 良否判定処理部
１１７ 判定結果処理部
１２ 振動センサ
１３ 信号変換器
１４ 記録信号再生装置
１５ 表示装置
１６ 印刷装置
２０ データベース（ＤＢ）
２１ 初期状態データベース
２２ 測定値データベース
２３ 基準値データベース

Claims (4)

1. 製鉄転炉設備において炉体を回転させる傾動軸の軸受の異常を検知する異常監視方法であって、
   炉体からスラグが排滓された後、炉体が直立するまで空鍋状態で回転する炉体において計測された軸受の振動信号を収集する計測信号収集ステップと、
   前記振動信号に基づいて前記軸受の異常を検知する異常検知ステップと、を含み、
   前記計測信号収集ステップは、炉体からスラグが排滓されてから６〜１０秒計測された軸受の振動信号を収集することを特徴とする異常監視方法。
2. 前記異常検知ステップは、前記振動信号に基づいて、振動速度の速度ピーク値、振動加速度の加速度ピーク値、加速度ＲＭＳ値、前記軸受の外輪傷周波数成分値、前記軸受の内輪傷周波数成分値、前記軸受の転動体傷周波数成分値、振動速度の歪み度、および振動速度の尖り度のうちの１つ以上のパラメータを算出するパラメータ算出ステップと、
   前記パラメータ算出ステップで算出されたパラメータを監視して異常を検知するパラメータ監視ステップと、
   を含むことを特徴とする請求項１に記載の異常監視方法。
3. 前記異常検知ステップは、前記パラメータ算出ステップで算出されたパラメータのうちの１つ以上のパラメータに基づいて主成分分析法により統合パラメータ値を算出する統合パラメータ値算出ステップと、
   前記パラメータ値算出ステップで算出された統合パラメータ値を監視して異常を検知する統合パラメータ値監視ステップと、
   を含むことを特徴とする請求項２に記載の異常監視方法。
4. 製鉄転炉設備において炉体を回転させる傾動軸の軸受の異常を検知する異常監視装置であって、
   炉体からスラグが排滓された後、炉体が直立するまで空鍋状態で回転する炉体において計測された軸受の振動信号を収集する計測信号収集手段と、
   前記振動信号に基づいて前記軸受の異常を検知する異常検知手段と、を備え、
   前記計測信号収集手段は、炉体からスラグが排滓されてから６〜１０秒計測された軸受の振動信号を収集することを特徴とする異常監視装置。

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