JP6781086B2 - Abnormal diagnosis method of sludge scraper - Google Patents
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Description
本発明は、下水処理場等で使用される2連以上の無端チェーンによって掻寄板(フライト)を移動させて汚泥のかき寄せを行う汚泥かき寄せ機の異常を診断する方法に関する。 The present invention relates to a method for diagnosing an abnormality of a sludge scraper that scrapes sludge by moving a scraping plate (flight) by two or more endless chains used in a sewage treatment plant or the like.
汚泥かき寄せ機41は、図9に示すように、駆動装置43、無端チェーン45、スプロケット47及びフライト49等から構成され、無端チェーン45に一定間隔でフライト49を取り付け、これを駆動軸及び従動軸スプロケットを介して駆動し、沈殿池51のレール面に接してフライト49を移動させ、沈殿池51内に沈殿した汚泥を連続的に汚泥ホッパ内にかき寄せる装置である。
図9に示した汚泥かき寄せ機41においては、5箇所にスプロケット47が設けられており、それぞれ、駆動装置スプロケット53、駆動軸駆動スプロケット54(従動軸従動スプロケット55と同軸で外径が一回り大きいもの)及び駆動軸従動スプロケット55、57、59、61である。
As shown in FIG. 9, the
In the
このような汚泥かき寄せ機41における異常現象としては、無端チェーン45の伸び、スプロケット47及びフライト49の摩耗等が挙げられる。
無端チェーン45とスプロケット47は、図10に示すように噛み合っており、図11に示すように、スプロケット47の歯63の根元に腐食摩耗(図中斜線を付した部位)が発生することがある。
Examples of the abnormal phenomenon in the
The
しかしながら、駆動装置43の回転数は、例えば約0.4rpmと非常に低回転数であり、フライト49の走行速度は、例えば0.3m/分と非常にゆっくりと走行して汚泥をかき寄せる装置であり、また装置の殆どの部分が水中部にあるため、沈澱池51の外から五感で異常を検知することが困難である。
However, the rotation speed of the
そのため、汚泥かき寄せ機41の異常の有無を点検する一般的な方法は、沈殿池51内の水抜きを行い、駆動系を露出させ、高圧洗浄水により、槽内洗浄、駆動系の洗浄を行った後、作業員が沈殿池の底に降りて各部の点検を行い、点検後に復旧作業を行うというものである。
しかしながら、沈殿池51は10m以上の深さとなる場合があり、水抜きに長時間を要すると共に危険作業を伴い、点検作業そのものに多大な手間とコストがかかるとともに、点検対象の沈殿池51への汚水の流入を停止するため、汚水処理性能が低下する。
Therefore, a general method for checking the presence or absence of abnormalities in the
However, the
そこで、このような汚泥かき寄せ機41の異常をより簡易に検知することが望まれており、例えば特許文献1の「汚泥掻寄機のチェーン等の異常検出方法」や、特許文献2の「チェーンフライト式汚泥掻寄機」が提案されている。
Therefore, it is desired to detect such an abnormality of the
特許文献1のものは、「前記無端チェンの周囲に、超音波を発射しその反射信号を受信する検出手段を配置し、前後検出手段から出力された測定値を基準値と比較することにより前記無端チェン又は前記フライトの異常の有無を判別し、その画像情報を画面に表示することを特徴とするものである。」(請求項1参照)
According to
また、特許文献2のものは、「一対のチェーンが掛け回される対向する従動スプロケットの同位置に設けられた検知部と、前記検知部を検知して信号を発信する検知手段とが設けられ、前記検知手段には、前記信号を取得して、当該信号の発信に時間差が生じた場合に汚泥掻寄機を停止させる制御部が接続されて成ることを特徴とするものである。」(請求項1参照)
Further, in
上記の特許文献1、2に開示されたものは、いずれも異常発生が予想される箇所にセンサ等を設置して、該センサによって異常を検知しようとするものである。
そのため、水中にあるスプロケット等にセンサ等を設置する必要があり、現在稼働中のものの異常を検知することはできないという問題がある。
また、仮に点検時等にセンサ等を所定の箇所に取り付けることができたとしても、センサ等が汚水中に設置されているためセンサ自体の故障もあり、該故障による誤検知の可能性があるという問題がある。
All of the above-mentioned ones disclosed in
Therefore, it is necessary to install a sensor or the like on a sprocket or the like underwater, and there is a problem that it is not possible to detect an abnormality of a sprocket or the like currently in operation.
Further, even if the sensor or the like can be attached to a predetermined place at the time of inspection or the like, the sensor or the like is installed in sewage, so that the sensor itself may fail, and there is a possibility of false detection due to the failure. There is a problem.
本発明は、かかる課題を解決するためになされたものであり、稼動中の汚泥かき寄せ機に対しても適用でき、装置の故障等による誤検知の少ない汚泥かき寄せ機の異常診断方法を提供することを目的としている。 The present invention has been made to solve such a problem, and is applicable to a sludge scraper in operation, and provides a method for diagnosing an abnormality of a sludge scraper with less false detection due to a device failure or the like. It is an object.
発明者は、従来例のように水中にあるスプロケット47等にセンサ等を取り付けることなく異常を検知できる方法について鋭意検討し、汚泥かき寄せ機41の特殊性に着目した。
つまり、上述したように汚泥かき寄せ機41は、ポンプやブロワ等高速回転機械と比べて非常に低速回転でゆっくりと動く装置であるため、正常時には殆ど振動や異音等発生しない。
しかし、図11に示すようにスプロケット47が摩耗したり、無端チェーン45が伸びたりすると、無端チェーン45とスプロケット47の噛み合いピッチにずれ・すべり等が生じ、その際に強い衝撃性の振動が発生すると考えられる。このような振動は、水中で発生するため、沈澱池51外において五感で捉えることはできない。
しかし、汚泥かき寄せ機41は、無端チェーン45が所定の張力で張られているため、上記の振動は無端チェーン45を介して地上の駆動装置43に伝わってくると考えられ、これを振動センサで捉えることで異常を検知できるのではないかとの知見を得た。
本発明はかかる知見に基づくものであり、具体的には以下の構成からなるものである。
The inventor earnestly studied a method capable of detecting an abnormality without attaching a sensor or the like to a
That is, as described above, since the
However, as shown in FIG. 11, when the
However, in the
The present invention is based on such findings, and specifically has the following configuration.
(1)本発明に係る汚泥かき寄せ機の異常診断方法は、スプロケットに巻き回され駆動装置によって周回する無端チェーンに所定の間隔で取り付けられたフライトを移動させて沈殿池内に沈殿した汚泥を連続的にかき寄せる汚泥かき寄せ機の異常を診断する方法であって、
前記沈殿池の外に設置された前記駆動装置の駆動軸近傍に取り付けられた振動センサから振動波形を取得して、該振動波形からピーク値とrms値を取得し、ピーク値とrms値の比である波高率を求め、該波高率に基づいて異常の有無を判定することを特徴とするものである。
(1) The method for diagnosing an abnormality of a sludge scraper according to the present invention is to continuously move sludge settled in a settling pond by moving flights attached to an endless chain wound around a sprocket and circulated by a drive device at predetermined intervals. It is a method of diagnosing an abnormality in the sludge scraper that scrapes into the sludge.
A vibration waveform is acquired from a vibration sensor installed near the drive shaft of the drive device installed outside the sedimentation basin, a peak value and an rms value are acquired from the vibration waveform, and the ratio of the peak value to the rms value is obtained. It is characterized in that the wave height ratio is obtained and the presence or absence of an abnormality is determined based on the wave height ratio.
(2)また、上記(1)に記載のものにおいて、前記ピーク値に周期性があるかどうかを判定し、周期性がある場合にはチェーンとスプロケットの噛み合い周期と前記ピーク値の周期との関係を求め、該関係に基づいて異常がスプロケットにあるかどうかを判定することを特徴とするものである。 (2) Further, in the case described in (1) above, it is determined whether or not the peak value has periodicity, and if there is periodicity, the meshing cycle of the chain and the sprocket and the cycle of the peak value are used. It is characterized in that a relationship is obtained and it is determined whether or not an abnormality is present in the sprocket based on the relationship.
(3)また、上記(1)又は(2)に記載のものにおいて、前記駆動装置のモータの電源ケーブルに取り付けたセンサから電流波形を取得して、該電流波形の側帯波レベルに基づいて異常の有無を判定することを特徴とするものである。 (3) Further, in the above (1) or (2), the current waveform is acquired from the sensor attached to the power cable of the motor of the drive device, and an abnormality is obtained based on the sideband wave level of the current waveform. It is characterized in that it determines the presence or absence of.
本発明においては、沈殿池の外に設置された駆動装置の駆動軸近傍に取り付けられた振動センサから振動波形を取得して、該振動波形からピーク値とrms値を取得し、ピーク値とrms値の比である波高率を求め、該波高率に基づいて異常の有無を判定するようにしたので、稼動中の汚泥かき寄せ機に対しても適用でき、故障等による誤検知の少ない異常診断を行うことができる。 In the present invention, the vibration waveform is acquired from the vibration sensor mounted near the drive shaft of the drive device installed outside the settling pond, the peak value and the rms value are acquired from the vibration waveform, and the peak value and the rms are obtained. Since the wave height rate, which is the ratio of the values, is calculated and the presence or absence of an abnormality is determined based on the wave height rate, it can be applied to a sludge scraper in operation, and an abnormality diagnosis with few false positives due to failures etc. can be performed. It can be carried out.
本発明の一実施の形態に係る汚泥かき寄せ機の異常診断方法(以下、単に「異常診断方法」という)は、沈殿池51の外に設置された駆動装置43の駆動軸近傍、具体的にはモータの出力軸の近傍(図1のPで示した位置)に取り付けられた振動センサ1(図1参照)から振動波形を取得して、振動診断装置3において振動波形からピーク値とrms値を取得し、ピーク値とrms値の比である波高率を求め、該波高率に基づいて異常の有無を判定することを特徴とするものである。
また、本実施の形態では、駆動装置43のモータの電源ケーブル(図示なし)に取り付けたセンサから電流波形を取得して、該電流波形の側帯波レベルが予め定めた規定値を越えている場合に、上記の波高率の結果に合わせて診断に用いるようにしている。
The abnormality diagnosis method of the sludge scraper according to the embodiment of the present invention (hereinafter, simply referred to as “abnormality diagnosis method”) is in the vicinity of the drive shaft of the
Further, in the present embodiment, when a current waveform is acquired from a sensor attached to a power cable (not shown) of the motor of the
本実施の形態では、異常診断に使用する機器の例として、駆動装置43の駆動軸の近傍に設置する振動センサ1を有する振動センサユニット5、電源ケーブルに取り付けるセンサとしてのクランプセンサ(図示なし)、および振動センサユニット5で取得した振動波形、及びクランプセンサで取得した電流波形を入力して異常診断する振動診断装置3がある。
まず、使用する機器について図1に基づいて概説し、その後で異常診断方法を説明する。なお、図1において、汚泥かき寄せ機41の各部位を示す符号は図9と同一の符号を付してある。
In the present embodiment, as an example of the device used for abnormality diagnosis, a
First, the equipment to be used will be outlined based on FIG. 1, and then the abnormality diagnosis method will be described. In FIG. 1, the reference numerals indicating the respective parts of the
<振動センサユニット>
振動センサユニット5は、図1に示すように、圧電素子9と圧電素子9を測定箇所に設置するためのマグネット7とからなる振動センサ1と、センサ部9から出力された信号を増幅するアンプ11と、アンプ11によって増幅された振動をデジタル信号に変換するA/D変換器13とを備えている。
振動センサユニット5で取得した振動波形はケーブル15を介して振動診断装置3に送信される。
<Vibration sensor unit>
As shown in FIG. 1, the
The vibration waveform acquired by the
本実施の形態においては、振動センサユニット5を1個使用する例を示しているが、本発明においては、振動センサユニット5の数は1個に限定されるものではなく、複数個使用するものを排除していない。
In the present embodiment, an example in which one
<クランプセンサ>
クランプセンサは、電気室内において診断対象としている駆動装置43のモータの3相電源ケーブル(U,V,W相のいずれか)に取り付けられて、電流波形データを採取する。
<Clamp sensor>
The clamp sensor is attached to a three-phase power cable (any of the U, V, and W phases) of the motor of the
<振動診断装置>
振動診断装置3は、携帯型のPCに搭載される機器及びプログラムによって構成されている。
振動診断装置3は、図1に示すように、振動波形データ記憶手段17と、電流波形データ記憶手段19と、振動レベル算出手段21と、波高率算出手段23と、周期性解析手段25と、周波数解析手段27と、電流波形解析手段29と、入力手段31と、表示手段33とを備えている。
以下、各手段について詳細に説明する。
<Vibration diagnostic device>
The vibration
As shown in FIG. 1, the vibration
Hereinafter, each means will be described in detail.
《振動波形データ記憶手段》
振動波形データ記憶手段17は、振動センサユニット5から送信される信号を入力して振動波形データに対して適切なフィルター処理を行って記憶する。
なお、振動波形データの取得時間は予め決められた所定の時間とする。
<< Vibration waveform data storage means >>
The vibration waveform data storage means 17 inputs a signal transmitted from the
The acquisition time of the vibration waveform data is a predetermined time determined in advance.
《電流波形データ記憶手段》
電流波形データ記憶手段19は、クランプセンサから送信される電流波形データを記憶する。
<< Current waveform data storage means >>
The current waveform data storage means 19 stores the current waveform data transmitted from the clamp sensor.
《振動レベル算出手段》
振動レベル算出手段21は、振動波形データに基づいて振動レベル、例えばピーク値、rms値を算出する。
<< Vibration level calculation means >>
The vibration level calculating means 21 calculates a vibration level, for example, a peak value or an rms value, based on the vibration waveform data.
《波高率算出手段》
波高率算出手段23は、振動レベル算出手段21で算出されたピーク値とrms値に基づいて、ピーク値とrms値の比である波高率を求める。
汚泥かき寄せ機41は、出力軸回転数が約0.4rpmと超低速回転であるから、発生振動そのものが小さな値となるため、ブロワ・ポンプのような判定基準値を用いた絶対値評価は困難である。
しかし、低速回転機械の場合の一般特性として、異常発生時にはrms値に対して比較的大きなピーク振動を発生する特徴がある。この特性を数値化したものに波高率がある。波高率とは、ピーク値との比の値であり下式(1)によって求められる。
波高率=ピーク値/rms値・・・(1)
波高率は、波形の衝撃性の強さを表すパラメータで、波形中に大きなピーク振動がより多く含まれているほど、波高率は大きな値となる。
<< Means for calculating wave height rate >>
The crest rate calculation means 23 obtains the crest rate, which is the ratio of the peak value and the rms value, based on the peak value and the rms value calculated by the vibration level calculation means 21.
Since the
However, as a general characteristic in the case of a low-speed rotating machine, there is a characteristic that a peak vibration relatively large with respect to the rms value is generated when an abnormality occurs. The crest factor is a numerical value of this characteristic. The crest rate is a value of the ratio with the peak value and is obtained by the following equation (1).
Crest rate = peak value / rms value ... (1)
The crest factor is a parameter indicating the strength of the impact of the waveform, and the larger the peak vibration is included in the waveform, the larger the crest factor becomes.
ある下水処理場において現在稼動中の29台の汚泥かき寄せ機41について取得した波高率を整理したものを図2に示す。図2において、縦軸が波高率であり、横軸は診断対象とした汚泥かき寄せ機41の番号である。
この例では、No.17とNo.18の波高率が他に比べて高くなっている。したがって、No.17とNo.18の汚泥かき寄せ機にはピーク振動が発生していたことが窺える。
FIG. 2 shows a summary of the wave height rates obtained for the 29
In this example, the crest rates of No. 17 and No. 18 are higher than the others. Therefore, it can be seen that peak vibrations were generated in the sludge scrapers No. 17 and No. 18.
《周期性解析手段》
周期性解析手段25は、振動波形データに基づいて振動波形の周期性を解析する。
図3は解析結果の一例を示すものであり、図3(a)がNo.18の振動波形であり、図3(b)がNo.19の振動波形である。両者を比較すると分かるように、図3(a)のNo.18では、周期的なピーク振動が見られる。
<< Periodic analysis means >>
The periodicity analysis means 25 analyzes the periodicity of the vibration waveform based on the vibration waveform data.
FIG. 3 shows an example of the analysis result, FIG. 3 (a) is the vibration waveform of No. 18 and FIG. 3 (b) is the vibration waveform of No. 19. As can be seen by comparing the two, periodic peak oscillation can be seen in No. 18 of FIG. 3 (a).
周期性解析手段25の他の解析例を図4に示す。図4(a)がNo.9の振動波形であり、図4(b)がNo.11の振動波形である。両者を比較すると分かるように、図4(b)のNo.11では、周期的なピーク振動が見られる。図4(b)の振動波形にエンベロープ処理を行った波形を図5に示す。図5に示すように、約26秒(s)の周期で衝撃振動が発生していることが分かる。このような周期性の衝撃振動を検知できたことで、後述するように異常診断に有効に利用できる。 FIG. 4 shows another analysis example of the periodic analysis means 25. FIG. 4 (a) is the vibration waveform of No. 9, and FIG. 4 (b) is the vibration waveform of No. 11. As can be seen by comparing the two, periodic peak oscillation can be seen in No. 11 of FIG. 4 (b). FIG. 5 shows a waveform obtained by subjecting the vibration waveform of FIG. 4 (b) to envelope processing. As shown in FIG. 5, it can be seen that the impact vibration is generated in a cycle of about 26 seconds (s). Since such periodic shock vibration can be detected, it can be effectively used for abnormality diagnosis as described later.
《周波数解析手段》
周波数解析手段27は、振動波形データに基づいて振動波形の周波数を解析する。これによって、ピーク振動が発生した場合の周波数帯域を知ることができる。
<< Frequency analysis means >>
The frequency analysis means 27 analyzes the frequency of the vibration waveform based on the vibration waveform data. This makes it possible to know the frequency band when peak vibration occurs.
《電流波形解析手段》
電流波形解析手段29は、電流波形データに基づいて電流波形の解析を行って異常の有無を解析する。
29台の汚泥かき寄せ機41の電流測定の結果、No.18のモータ回転周波数成分(fL±fr)の側帯波レベルが大きい傾向にあった。(fL=50Hz(電源周波数)、fr=24.7Hz(モータ回転周波数)
図6(a)に解析結果である電流波形を示す。なお、比較のために側帯波レベルがさほど大きくないNo.19のものについても図6(b)に併せて示している。
<< Current waveform analysis means >>
The current waveform analysis means 29 analyzes the current waveform based on the current waveform data to analyze the presence or absence of an abnormality.
As a result of measuring the current of 29
FIG. 6A shows the current waveform which is the analysis result. For comparison, the No. 19 wave whose sideband wave level is not so large is also shown in FIG. 6 (b).
無端チェーン45、スプロケット47が摩耗してくると、無端チェーン45を駆動する駆動装置34(モータ)にも負荷の影響が出てくると考えられ、上記のような駆動装置側帯波成分の増加の傾向がみられる。したがって、駆動装置側帯波成分の増加の有無を検知することは汚泥かき寄せ機の異常診断には有効である。
When the
駆動装置側帯波成分について概説すると、図7は電流波形を模式的に示したものであり、図7(a)が正常時の電流波形であり、図7(b)が異常時の電流波形を示している。異常時には電流波形が変調し、この波形の変調は、図8の破線の楕円で囲んで示すように、側帯波成分として現れる。したがって、側帯波成分の有無を検知することで、電流波形の変調の有無を検知できる。 To outline the wave component on the drive device side, FIG. 7 schematically shows a current waveform, FIG. 7 (a) shows a normal current waveform, and FIG. 7 (b) shows an abnormal current waveform. It shows. At the time of abnormality, the current waveform is modulated, and the modulation of this waveform appears as a sideband wave component as shown by being surrounded by the broken line ellipse in FIG. Therefore, by detecting the presence / absence of the sideband wave component, the presence / absence of modulation of the current waveform can be detected.
《入力手段》
入力手段31は、作業者が作業指示のための情報等を入力するためのものであり、一般的にはキーボードによって構成される。
《Input means》
The input means 31 is for the operator to input information for work instructions and the like, and is generally composed of a keyboard.
《表示手段》
表示手段33は、解析結果などを表示するものであり、一般的にはPCのモニタによって構成され、上述した波高率のグラフ、振動波形、電流波形等を表示して作業者が異常診断を行うのに資する。
<< Display means >>
The display means 33 displays an analysis result or the like, and is generally configured by a PC monitor, and displays the above-mentioned graph of wave height ratio, vibration waveform, current waveform, etc., and an operator performs an abnormality diagnosis. Contribute to.
<異常診断方法>
上記のような装置を用いた汚泥かき寄せ機の異常診断方法について以下説明する。
まず、地上の駆動装置43の軸受部近傍に振動センサ1を設置して、振動加速度波形を一定時間採取し、採取した加速度波形を振動診断装置3に転送するために、振動センサユニット5の内部にてA/D変換を行い、加速度波形データを振動診断装置3に転送し、振動波形データ記憶手段17によって記憶する。
また、クランプセンサから電流波形を入力して電流波形データ記憶手段19によって記憶する。
<Abnormal diagnosis method>
An abnormality diagnosis method for a sludge scraper using the above device will be described below.
First, in order to install the
Further, the current waveform is input from the clamp sensor and stored by the current waveform data storage means 19.
本実施の形態の基本的な診断方法は、上記の記憶された振動波形データ、電流波形データに基づいて各手段によって解析を行い、その解析結果に基づいて作業者が異常の有無の診断を行う。
本実施の形態では、上述した波高率が有効であると考えから、取得された振動波形からピーク値とrms値を取得し、ピーク値とrms値の比である波高率を求め、該波高率に基づいて異常の有無を判定するというものである。
具体的には、予め設定した異常有無の波高率の閾値を決めておき、その閾値を越えたときに異常ありと判定する。あるいは、図2に示したように、複数台の汚泥かき寄せ機41について波高率を求め、相対的に波高率が異常に高いものを異常ありと判定するようにしてもよい。
The basic diagnostic method of the present embodiment is to analyze by each means based on the above-mentioned stored vibration waveform data and current waveform data, and the operator diagnoses the presence or absence of abnormality based on the analysis result. ..
In the present embodiment, considering that the above-mentioned wave height rate is effective, the peak value and the rms value are acquired from the acquired vibration waveform, the wave height rate which is the ratio of the peak value and the rms value is obtained, and the wave height rate is obtained. It is to judge the presence or absence of abnormality based on.
Specifically, a preset threshold value for the crest rate for the presence or absence of abnormality is determined, and when the threshold value is exceeded, it is determined that there is an abnormality. Alternatively, as shown in FIG. 2, the wave height ratio may be obtained for a plurality of
また、他の診断方法としては、上記の振動診断装置3の周期性解析手段25によって取得した振動波形からピーク値に周期性があるかどうかを判定し、周期性がある場合には無端チェーン45とスプロケット47の噛み合い周期と前記ピーク値の周期との関係を求めて該関係に基づいて異常がスプロケット47にあるかどうかを判定するようにしてもよい。
無端チェーン45とスプロケット47は、図9に示すように噛み合っており、図10に示すように、スプロケット47の歯63の根元に腐食摩耗が発生することがあり、これによって周期的な衝撃振動が発生すると考えられることから、これに着目したものである。
この方法をより具体的に説明する。
Further, as another diagnostic method, it is determined from the vibration waveform acquired by the periodicity analysis means 25 of the vibration
The
This method will be described more specifically.
上記の説明において、図5に示したように、No.11の汚泥かき寄せ機には約26秒(s)の周期で衝撃振動が発生していることがわかる。
この衝撃振動は、無端チェーン45とスプロケット47の噛み合いの不具合の可能性があることから、図1に示す汚泥かき寄せ機41の5箇所におけるスプロケット47について噛み合い周期を調査したものが以下に示す表1である。
In the above description, as shown in FIG. 5, it can be seen that the No. 11 sludge scraper generates impact vibration at a cycle of about 26 seconds (s).
Since this impact vibration may cause a malfunction in the meshing of the
表1を見ると分かるように、駆動軸従動スプロケット55、57、59、61の噛み合い周期が26.0であり、図5に示した周期と一致している。このことから、水中の駆動軸従動スプロケット55、57、59、61に摩耗が発生して噛み合いに異常が発生している可能性を伺うことができる。
このような診断結果を用いることで、点検時において、どこを集中的に点検しなければならないかが分かり有益である。
As can be seen from Table 1, the meshing period of the drive shaft driven
By using such a diagnosis result, it is useful to know where to concentrate the inspection at the time of inspection.
上記は、振動センサ1による情報に基づく異常診断であるが、これに加えて、駆動装置43のモータの電源ケーブルに取り付けたセンサから電流波形を取得して、該電流波形の側帯波レベルが予め定めた規定値を越えている場合に異常有りと判定するようにしてもよい。
すなわち、電流波形を参照することで、振動波形で発見された異常の程度がモータの付加にどの程度影響しているかが分かり、点検開始のタイミングについての指標になる。つまり、電流波形での異常が大きい場合には、負荷が大きく、摩耗の程度が進んでいると考えられることから早期の点検が必要となる。
The above is an abnormality diagnosis based on the information from the
That is, by referring to the current waveform, it is possible to understand how much the degree of abnormality found in the vibration waveform affects the addition of the motor, which is an index for the timing of starting the inspection. That is, when the abnormality in the current waveform is large, it is considered that the load is large and the degree of wear is advanced, so an early inspection is required.
以上のように、本実施の形態の異常診断方法によれば、水中にセンサ等を設置することなく、現在稼動中の汚泥かき寄せ機41について的確な診断をすることができる。
As described above, according to the abnormality diagnosis method of the present embodiment, it is possible to accurately diagnose the
なお、上記の診断方法は、振動診断装置3によって得られるデータに基づいて作業者が個別又は総合的に判定するものであったが、以下に示すように、振動診断装置3に自動診断手段を設けることで自動診断することも可能である。
すなわち、あらかじめ想定される汚泥かき寄せ機41の異常原因を定義しておき、異常原因毎に、異常が発生したときの振動レベル・波高率、卓越周波数成分・波形の周期性・電流の周波数などの詳細情報を異常原因分析マトリクスとして、例えば表2に示すように登録しておく。
In the above diagnostic method, the operator makes an individual or comprehensive judgment based on the data obtained by the vibration
That is, the assumed cause of abnormality of the
振動診断装置3で得られた解析データを表2に定義した異常原因分析マトリクスと照合させて類似度演算を行って異常原因を自動診断する。そして、その結果、可能性の高い異常原因名称を画面表示するようにする。
The analysis data obtained by the vibration
具体的な自動診断方法の一例を挙げると以下の通りである。
判定基準として、以下の(i)(ii)のように定義する。
(i)表2に記載した各判定指標a〜oには予めしきい値を設定しておき、測定されたデータがしきい値を超えていた場合は条件成立(1.0)とし、しきい値未満であれば条件不成立(0.0)とする。
(ii)複数の判定指標を乗算した結果が1.0であればその異常原因の可能性があると判断する。一つでも条件不成立があればその異常原因の可能性はない、と判断する。
An example of a specific automatic diagnosis method is as follows.
As the judgment criteria, it is defined as (i) and (ii) below.
(i) Threshold values are set in advance for each of the judgment indexes a to o shown in Table 2, and if the measured data exceeds the threshold value, the condition is satisfied (1.0) and the threshold value is set. If it is less than, the condition is not satisfied (0.0).
(ii) If the result of multiplying multiple judgment indexes is 1.0, it is judged that there is a possibility of the cause of the abnormality. If even one condition is not met, it is judged that there is no possibility of the cause of the abnormality.
各判定指標a〜oのしきい値は、例えば以下のように設定する。
a〜c:振動レベル判定のしきい値
予め設定した測定点の振動レベルが設定値以上であればa〜c=1.0、
正常値であればa〜c=0.0
d〜f:波高率判定のしきい値
予め設定した測定点の波高率が設定値以上であればd〜f=1.0、
設定値以下であればd〜f=0.0
g〜i:周期性解析のしきい値
予め設定した周期範囲と測定点の周期が一致していればg〜i=1.0、
一致していなければg〜i=0.0
j〜l:周波数解析のしきい値
予め設定した周波数範囲に一致した周波数成分が設定値以上含まれていれば
j〜l=1.0、
設定値以下であればj〜l=0.0
m〜o:電流の周波数解析のしきい値
予め設定した周波数範囲に一致した周波数成分が設定値以上含まれていれば
m〜o=1.0、
設定値以下であればm〜o=0.0
The threshold values of the determination indexes a to o are set as follows, for example.
a to c: Threshold value for determining vibration level If the vibration level at a preset measurement point is equal to or higher than the set value, a to c = 1.0,
If it is a normal value, a to c = 0.0
d to f: Threshold value for determining crest rate d to f = 1.0 if the crest rate at a preset measurement point is equal to or greater than the set value.
If it is less than the set value, d ~ f = 0.0
g to i: Threshold value for periodicity analysis g to i = 1.0 if the preset period range and the period of the measurement point match.
If they do not match, g ~ i = 0.0
j to l: Threshold value for frequency analysis If a frequency component that matches a preset frequency range is included above the set value
j ~ l = 1.0,
If it is less than the set value, j ~ l = 0.0
m to o: Threshold value for frequency analysis of current If a frequency component that matches a preset frequency range is included above the set value
m ~ o = 1.0,
If it is less than the set value, m ~ o = 0.0
上記の条件を前提として、例えばa×d×g×j×m=1.0×1.0×1.0×1.0×1.0=1.0となった場合には、チェーン摩耗ありと判定する。 On the premise of the above conditions, for example, when a × d × g × j × m = 1.0 × 1.0 × 1.0 × 1.0 × 1.0 = 1.0, it is determined that there is chain wear.
1 振動センサ
3 振動診断装置
5 振動センサユニット
7 マグネット
9 センサ部
11 アンプ
13 A/D変換器
15 ケーブル
17 振動波形データ記憶手段
19 電流波形データ記憶手段
21 振動レベル算出手段
23 波高率算出手段
25 周期性解析手段
27 周波数解析手段
29 電流波形解析手段
31 入力手段
33 表示手段
41 汚泥かき寄せ機
43 駆動装置
45 無端チェーン
47 スプロケット
49 フライト
51 沈殿池
53 駆動装置スプロケット
54 駆動軸駆動スプロケット
55、57、59、61 駆動軸従動スプロケット
63 歯
1
Claims (3)
前記沈殿池の外に設置された前記駆動装置の駆動軸近傍に取り付けられた振動センサから振動波形を取得して、該振動波形からピーク値とrms値を取得し、ピーク値とrms値の比である波高率を求め、該波高率に基づいて前記スプロケットの摩耗及び/又は前記無端チェーンの伸びの有無を判定することを特徴とする汚泥かき寄せ機の異常診断方法。 Wear and / or wear of the sprockets in a sludge scraper that moves flights attached to endless chains that are wound around a plurality of sprockets and orbited by a drive device at predetermined intervals to continuously scrape the sludge that has settled in the sedimentation pond. A method for diagnosing the elongation of the endless chain .
A vibration waveform is acquired from a vibration sensor installed near the drive shaft of the drive device installed outside the sedimentation pond, a peak value and an rms value are acquired from the vibration waveform, and the ratio of the peak value to the rms value is obtained. A method for diagnosing an abnormality of a sludge scraper, which comprises obtaining a wave height ratio, and determining whether or not the sprocket is worn and / or the endless chain is stretched based on the wave height ratio.
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