JP7136726B2 - 信号処理装置、信号処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、信号処理装置および信号処理方法に関する。

ポンプなどの回転機械には、回転軸を支持するための軸受がある。この軸受に異常が発生すると、回転軸の回転の妨げとなり、回転機械の運転の支障となる。大型排水ポンプなど、河川の増水による氾濫を防止するインフラ設備に使用される機器は、緊急時に異常が発生して停止することが許されない。そのため、定期的に機器の整備が行われているが、そこでは、振動などの物理量が計測され、そのデータを基に機器の状態が診断されている。

一般に、軸受に異常が発生した場合、比較的高い周波数の振動が発生することが知られている。また、転がり軸受では、特定箇所に傷などの明確な異常が発生した場合には、その構造や寸法により異常が発生した箇所に応じて特定の周波数の振幅変動（周波数成分のピーク）が現れる。

これらの性質を利用して、転がり軸受の診断方法として、振動を計測し、計測した振動信号に対して、ハイパスフィルター（ＨＰＦ）により帯域制限を行い、さらに包絡線処理（エンベロープ処理）を施した信号を周波数分析することで、発生している振幅変動の周波数成分から、異常発生の有無とその箇所を特定する診断方法が知られていた（たとえば、特許文献１参照）。

特開２００５－０６２１５４号公報

しかしながら、上記従来の診断方法では、特定箇所に発生した傷などの周期性の強い振幅変動（ピーク）を生じる異常しか検出できない。

本発明は、以上のような点を考慮してなされたものでる。本発明の目的は、回転機械について、より高度な異常診断ができるデータを提供できる信号処理装置および信号処理方法を提供することにある。

本発明の第１の態様に係る信号処理装置は、
回転機械の振動、可聴音、超音波またはアコースティックエミッションを計測するセンサの計測信号を入力とし、前記回転機械の異常診断用のデータを生成する信号処理装置であって、
前記計測信号が通されるフィルタと、
前記フィルタを通された信号に包絡線処理を施す包絡線処理部と、
前記包絡線処理が施された信号を周波数分析して周波数スペクトルを生成する周波数分析部と、
異常診断用のデータとして、前記周波数スペクトルから前記回転機械の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出するパーシャルオーバーオール算出部と、
を備える。

このような態様によれば、異常診断用のデータとして、周波数スペクトルから回転機械の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分をあえて除外してパーシャルオーバーオールが算出されるため、特定箇所に発生した傷などの周期性の強い成分の影響を排除して、軸受の摩耗や潤滑油の劣化といった周期性の弱い成分の状態を分離して評価できるデータを提供することが可能となり、すなわち、より高度な異常診断ができるデータを提供することが可能となる。

本発明の第２の態様に係る信号処理装置は、第１の態様に係る信号処理装置であって、
前記回転機械は、脈動周波数がｆＺＮのポンプであり、
前記パーシャルオーバーオール算出部は、前記周波数スペクトルから（３ｆＺＮ＋ｆＮ）以下の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出する。

本件発明者らが鋭意研究を重ねた結果、（３ｆＺＮ＋ｆＮ）の周波数は、ポンプの運転で発生する脈動に起因する周波数成分のうち、オーバーオールに影響を与える周波数成分の概ね上限であることが分かった。したがって、このような態様によれば、周波数スペクトルから（３ｆＺＮ＋ｆＮ）以下の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出することにより、回転機械の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出することが可能となり、より高度な異常診断ができるデータを提供することが可能となる。

本発明の第３の態様に係る信号処理装置は、第１の態様に係る信号処理装置であって、
前記回転機械は、脈動周波数がｆＺＮのポンプであり、
前記パーシャルオーバーオール算出部は、前記周波数スペクトルからｎｆＮ、ｎｆＺＮ、およびｎｆＺＮ±ｆＮ（ｎは自然数）の周波数に対応するピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出する。

本件発明者らの知見によれば、ポンプにアンバランス、芯ずれ、脈動などの明確な異常が発生した場合には、回転周波数の基本波および高調波（＝ｎｆＮ）、脈動周波数の基本波および高調波（＝ｎｆＺＮ）、脈動周波数の基本波および高調波の側帯波（＝ｎｆＺＮ±ｆＮ）に対応するピークが、周波数スペクトルに現れる。したがって、このような態様によれば、周波数スペクトルからｎｆＮ、ｎｆＺＮ、およびｎｆＺＮ±ｆＮの周波数に対応するピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出することにより、回転機械の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出することが可能となり、より高度な異常診断ができるデータを提供することが可能となる。

本発明の第４の態様に係る信号処理装置は、第１の態様に係る信号処理装置であって、
前記パーシャルオーバーオール算出部は、前記周波数スペクトルからｎｆＮ（ｎは自然数）の周波数に対応するピーク部分を除去して、パーシャルオーバーオールを算出する。

本件発明者らの知見によれば、回転機械の特定箇所に傷などの明確な異常が発生した場合には、回転周波数の基本波および高調波（＝ｎｆＮ）に対応するピークが、周波数スペクトルに現れる。したがって、このような態様によれば、周波数スペクトルからｎｆＮの周波数に対応するピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出することにより、回転機械の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出することが可能となり、より高度な異常診断ができるデータを提供することが可能となる。

本発明の第５の態様に係る信号処理装置は、第１～４のいずれかの態様に係る信号処理装置であって、
前記包絡線処理部は、前記フィルタを通された信号の絶対値を求めるときに、前記信号を３乗して絶対値化した後に２乗根を算出する。

このような態様によれば、包絡線の山谷が強調され、周波数分析したときにピーク性が高まるため、波高率（Ｃｒｅｓｔ Ｆａｃｔｏｒ；ＣＦ）などで評価する場合に、異常の兆候を明確に表すことができる。

本発明の第６の態様に係る信号処理装置は、第１～５のいずれかの態様に係る信号処理装置であって、
回転機械毎に固有の回転周波数ｆＮを含む処理条件を記憶するデータベースから、対象とする回転機械の処理条件を読み出す処理条件読出部
をさらに備える。

このような態様によれば、特定の回転機械に対する特注品ではなく、様々の回転機械に対応可能な汎用性を有する信号処理装置を提供できる。

本発明の第７の態様に係る信号処理装置は、第１～６のいずれかの態様に係る信号処理装置であって、
前記センサは、回転機械の軸受、ケーシングまたは接続配管に取り付けられている。

本発明の第８の態様に係る信号処理装置は、第１～７のいずれかの態様に係る信号処理装置であって、
第２の異常診断用のデータとして、前記周波数スペクトルから、前記回転機械の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク周波数に対応するピーク部分を抽出するピーク抽出部
をさらに備える。

このような態様によれば、異常診断用のデータとして、軸受の摩耗や潤滑油の劣化といった周期性の弱い成分の状態を評価できるデータを提供することに加えて、特定箇所に発生した傷などの周期性の強い成分に紐づく異常を検出できるデータを提供することも可能となる。

本発明の第９の態様に係る信号処理システムは、
第１～８のいずれかの態様に係る信号処理装置と、
前記信号処理装置にて生成された異常診断用のデータを出力する出力装置と、
を備える。

このような態様によれば、作業者は出力装置に出力されたデータから回転機械の状態を確認することが可能となる。

本発明の第１０の態様に係る信号処理システムは、
第１～８のいずれかの態様に係る信号処理装置と、
前記信号処理装置にて生成された異常診断用のデータに基づいて前記回転機械の状態を診断する診断装置と、
を備える。

このような態様によれば、回転機械の状態を自動的に診断することが可能となる。

本発明の第１１の態様に係る信号処理方法は、
回転機械の振動、可聴音、超音波またはアコースティックエミッションを計測するセンサの計測信号を入力とし、前記回転機械の異常診断用のデータを生成する信号処理方法であって、
前記計測信号をフィルタに通すステップと、
前記フィルタを通された信号に包絡線処理を施すステップと、
前記包絡線処理が施された信号を周波数分析して周波数スペクトルを生成するステップと、
異常診断用のデータとして、前記周波数スペクトルから前記回転機械の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出するステップと、
を含む。

本発明の第１２の態様に係る信号処理方法は、第１１の態様に係る信号処理方法であって、
前記回転機械は、脈動周波数がｆＺＮのポンプであり、
前記パーシャルオーバーオールを算出するステップでは、前記周波数スペクトルから（３ｆＺＮ＋ｆＮ）以下の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出する。

本発明の第１３の態様に係る信号処理方法は、第１１の態様に係る信号処理方法であって、
前記回転機械は、脈動周波数がｆＺＮのポンプであり、
前記パーシャルオーバーオールを算出するステップでは、前記周波数スペクトルからｎｆＮ、ｎｆＺＮ、およびｎｆＺＮ±ｆＮ（ｎは自然数）の周波数に対応するピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出する。

本発明の第１４の態様に係る信号処理方法は、第１１の態様に係る信号処理方法であって、
前記パーシャルオーバーオールを算出するステップでは、前記周波数スペクトルからｎｆＮ（ｎは自然数）の周波数に対応するピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出する。

本発明の第１５の態様に係る信号処理方法は、第１１～１４のいずれかの態様に係る信号処理方法であって、
前記包絡線処理を施すステップでは、前記フィルタを通された信号の絶対値を求めるときに、前記信号を３乗して絶対値化した後に２乗根を算出する。

本発明の第１６の態様に係る信号処理方法は、第１１～１５のいずれかの態様に係る信号処理方法であって、
回転機械毎に固有の回転周波数ｆＮを含む処理条件を記憶するデータベースから、対象とする回転機械の処理条件を読み出すステップ
をさらに含む。

本発明の第１７の態様に係る信号処理方法は、第１１～１６のいずれかの態様に係る信号処理方法であって、
前記センサは、回転機械の軸受、ケーシングまたは接続配管に取り付けられている。

本発明の第１８の態様に係る信号処理方法は、第１１～１７のいずれかの態様に係る信号処理方法であって、
第２の異常診断用のデータとして、前記周波数スペクトルから、前記回転機械の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク周波数に対応するピーク部分を抽出するステップ
をさらに含む。

本発明の第１９の態様に係る信号処理方法は、第１１～１８のいずれかの態様に係る信号処理方法であって、
異常診断用のデータとして算出されたパーシャルオーバーオールを出力するステップ
をさらに含む。

本発明の第２０の態様に係る信号処理方法は、第１１～１８のいずれかの態様に係る信号処理方法であって、
異常診断用のデータとして算出されたパーシャルオーバーオールに基づいて前記回転機械の状態を診断するステップ
をさらに含む。

本発明の第２１の態様に係る信号処理プログラムは、
回転機械の振動、可聴音、超音波またはアコースティックエミッションを計測するセンサの計測信号を入力とし、前記回転機械の異常診断用のデータを生成するコンピュータの信号処理プログラムであって、
前記計測信号をフィルタに通すステップと、
前記フィルタを通された信号に包絡線処理を施すステップと、
前記包絡線処理が施された信号を周波数分析して周波数スペクトルを生成するステップと、
異常診断用のデータとして、前記周波数スペクトルのうち、前記回転機械の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク周波数を含まない周波数範囲からパーシャルオーバーオールを算出するステップと、
をコンピュータに実行させる。

本発明によれば、回転機械について、より高度な異常診断ができるデータを提供できる。

図１Ａは、一実施の形態に係る信号処理システムの構成を示すブロック図である。 図１Ｂは、一実施の形態の一変形例に係る信号処理システムの構成を示すブロック図である。 図２は、一実施の形態に係る信号処理装置の構成を示すブロック図である。 図３は、一実施の形態に係る信号処理装置における信号の流れを説明するための図である。 図４は、センサから取得される計測信号の時間波形の一例を示す図である。 図５は、フィルタを通された信号の時間波形の一例を示す図である。 図６は、包絡線処理が施された信号の時間波形の一例を示す図である。 図７は、一変形例に係る包絡線処理が施された信号の時間波形を説明するための図である。 図８は、周波数分析されて生成された周波数スペクトルの一例を示す図である。 図９は、周波数スペクトルからピーク部分を除去する処理を説明するための図である。 図１０は、一実施の形態に係る信号処理方法の一例を示すフローチャートである。

以下に、添付の図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、以下の説明および以下の説明で用いる図面では、同一に構成され得る部分について、同一の符号を用いるとともに、重複する説明を省略する。

図１Ａは、一実施の形態に係る信号処理システム１の構成を示すブロック図である。

図１Ａに示すように、信号処理システム１は、回転機械２に取り付けられたセンサ３と、増幅器４と、信号処理装置１０と、診断装置５と、出力装置６とを備えている。信号処理装置１０と診断装置５の少なくとも一部はコンピュータにより実現される。

以下では、回転機械２の一例としてポンプについて説明するが、ポンプはあくまで一例であり、本実施の形態に係る回転機械２はポンプに限定されるものではなく、たとえば、減速機や送風機、電動機、ディーゼルエンジン、圧縮機などの回転機械であってもよい。

本実施の形態では、センサ３は、振動センサであり、回転機械２に接触するように取り付けられており、回転機械２で発生する振動を計測する。なお、センサ３は、振動センサに限定されるものでなく、たとえば回転機械２に接触するように取り付けられ、回転機械２で発生するアコースティックエミッションを計測するアコースティックエミッションセンサであってもよい。

あるいは、図１Ｂを参照し、センサ３は、回転機械２の周囲に近接して取り付けられ、回転機械２で発生する可聴音または超音波の音圧を計測するマイクロホンであってもよい。この場合、センサ３を回転機械２に接触するようには設置できない環境であっても、回転機械２の状態の診断を行うことが可能となる。

図示された例では、センサ３は、回転機械２の軸受２ａに取り付けられているが、これに限定されるものではなく、回転機械２のうち特に状態を監視したい箇所に取り付けられていればよく、たとえば、回転機械２のケーシングまたは接続配管に取り付けられていてもよい。

増幅器４は、センサ３により計測された計測信号の強度を電気的に増幅するアンプである。

信号処理装置１０は、増幅器４により増幅されたセンサの計測信号を入力とし、回転機械２の異常診断用のデータを生成する装置である。

図２は、信号処理装置１０の構成を示すブロック図である。図３は、信号処理装置１０における信号の流れを説明するための図である。

図２に示すように、信号処理装置１０は、通信部１１と、制御部１２と、記憶部１３とを有している。各部は、バスを介して互いに通信可能に接続されている。

このうち通信部１１は、診断装置５および後述する外部のデータベース７と信号処理装置１０との間の通信インターフェースである。通信部１１は、診断装置５および外部のデータベース７と信号処理装置１０との間でネットワークを介して情報を送受信する。

記憶部１３は、たとえばハードディスク等の固定型データストレージである。記憶部１３には、制御部１２が取り扱う各種データが記憶される。また、記憶部１３には、後述する処理条件読出部１２ｅにより外部のデータベース７から読み出された処理条件が記憶されてもよい。

制御部１２は、信号処理装置１０の各種処理を行う制御手段である。図２に示すように、制御部１２は、フィルタ１２ａと、包絡線処理部１２ｂと、周波数分析部１２ｃと、パーシャルオーバーオール算出部１２ｄと、処理条件読出部１２ｅと、ピーク抽出部１２ｆとを有している。これらの各部１２ａ～１２ｆは、信号処理装置１０内のプロセッサが所定のプログラムを実行することにより実現されてもよいし、ハードウェアで実装されてもよい。

フィルタ１２ａは、センサ３の計測信号に対して帯域制限を行う。フィルタ１２ａは、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）であってもよいし、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）であってもよいし、バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）であってもよい。

図４は、センサ３から取得される計測信号の時間波形の一例を示す図であり、図５は、フィルタ１２ａを通された信号の時間波形の一例を示す図である。

本実施の形態では、フィルタ１２ａは、ＨＰＦであり、フィルタ１２ａを通過する計測信号の周数数帯域を、軸受２ａの異常発生時に兆候が表れやすい高周波帯域に限定する。これにより、センサ３の計測信号から、軸受２ａ以外に起因して発生する振動成分を除外することができる。具体的には、たとえば、ポンプのアンバランスや脈動によって発生する低周波帯域の振動は比較的信号レベルが大きく、それらが存在することによりそれら以外の振動成分の変化を捉えにくくなるため、フィルタ１２ａを通すことによりそれらの振動成分を除外する。

フィルタ１２ａが帯域制限時に使用するカットオフ周波数や時定数は、回転機械２ごとの特性に応じて予め定められた数値が外部のデータベース７に記憶されており、フィルタ１２ａが帯域制限時に使用するカットオフ周波数や時定数として、処理条件読出部１２ｅによりデータベース７から読み出されたカットオフ周波数や時定数が採用されてもよいし、作業者により手入力されるカットオフ周波数や時定数が採用されてもよい。

具体的には、たとえば、センサ３が振動センサの場合には、ＨＰＦであるフィルタ１２ａのカットオフ周波数は、診断対象とする回転機械２の異常の兆候をつかむのに適した値、たとえば１ｋ、２ｋ、５ｋＨｚなど、概略１ｋ～１０ｋＨｚの範囲で調整されてもよい。また、センサ３が超音波センサやアコースティックエミッションセンサの場合には、ＨＰＦであるフィルタ１２ａのカットオフ周波数は、たとえば２０ｋ、５０ｋ、１００ｋＨｚなど、概略２０ｋ～１００ｋＨｚの範囲で調整されてもよい。

包絡線処理部１２ｂは、フィルタ１２ａを通された信号に包絡線処理（エンベロープ処理ともいう）を施す。具体的には、たとえば、包絡線処理部１２ｂは、フィルタ１２ａを通された信号を２乗した後に２乗根（平方根）を算出することで絶対値を求め、次いでローパスフィルタ（たとえばカットオフ周波数１ｋＨｚのローパスフィルタ）を通すことにより、包絡線波形を得る。図６は、包絡線処理が施された信号の時間波形の一例を示す図である。包絡線処理を施すことで、短い周期で変動する成分を除外して振動波形の変化の外形を捉えることが可能となり、これにより、振動波形の周期性を観察することが可能となる。

一変形例として、包絡線処理部１２ｂは、フィルタ１２ａを通された信号の絶対値を求めるときに、フィルタ１２ａを通された信号を３乗して絶対値化した後に２乗根を算出してもよい。

図７は、一変形例に係る包絡線処理が施された信号の時間波形を説明するための図である。図７において、破線は、フィルタ１２ａを通された信号の絶対値を求めるときに、フィルタ１２ａを通された信号を２乗した後に２乗根を算出することで絶対値を求めた場合に得られる包絡線波形を示し、一点鎖線は、フィルタ１２ａを通された信号の絶対値を求めるときに、フィルタ１２ａを通された信号を３乗して絶対値化した後に２乗根を算出することで絶対値を求めた場合に得られる包絡線波形を示している。

図７に示すように、包絡線処理部１２ｂでの包絡線処理において、フィルタ１２ａを通された信号の絶対値を求めるときに、３乗して絶対値化した後に２乗根を求める場合に得られる包絡線（図７における一点鎖線の波形）は、２乗した後に２乗根を算出する場合に得られる包絡線（図７における破線の波形）に比べて、波形の山谷がはっきりする。これにより、後述する周波数分析部１２ｃにおいて周波数分析したときに、ピーク性が高まるため、波高率（Ｃｒｅｓｔ Ｆａｃｔｏｒ；ＣＦ）などで評価する場合に、異常の兆候が明確に現れるようになる。さらに、ピーク性が高まるため、想定しているピーク成分だけでなく、想定外のピークが現れる可能性があり、より正確にピーク除去の処理ができる可能性がある。

包絡線処理部１２ｂにおけるローパスフィルタが使用するカットオフ周波数や時定数は、回転機械２ごとの特性に応じて予め定められた数値が外部のデータベース７に記憶されており、包絡線処理部１２ｂにおけるローパスフィルタが使用するカットオフ周波数や時定数として、処理条件読出部１２ｅによりデータベース７から読み出されたカットオフ周波数や時定数が採用されてもよいし、作業者により手入力されるカットオフ周波数や時定数が採用されてもよい。

具体的には、たとえば、包絡線処理部１２ｂにおけるローパスフィルタのカットオフ周波数は、診断対象とする回転機械２の異常の兆候をつかむのに適した値、たとえば１００、２００、５００Ｈｚなど、概略１００～１ｋＨｚの範囲で調整されてもよい。

周波数分析部１２ｃは、包絡線処理が施された信号を周波数分析して周波数スペクトルを生成する。図８は、周波数分析されて生成された周波数スペクトルの一例を示す図である。

周波数分析部１２ｃは、包絡線処理が施された信号に対して高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）などの狭帯域周波数分析を行って周波数スペクトルを生成してもよい。狭帯域周波数分析を行うことで、周波数分解能が高まり、後述するパーシャルオーバーオール算出部１２ｄにおいて、確実に除外したい周波数成分を選択して除外することが可能となる。これにより、信号処理装置１０から出力される異常診断用のデータの精度が高まる。

パーシャルオーバーオール算出部１２ｄは、異常診断用のデータとして、周波数分析部１２ｃにより生成された周波数スペクトルから回転機械２の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分を除外して、パーシャルオーバーオールを算出する。

たとえば、転がり軸受２ａの特定箇所に傷などの明確な異常がある場合に発生する振動パルスの繰り返し周波数は、内輪の回転周波数ｆ０（Ｈｚ）（＝回転機械２の回転周波数ｆＮ）、軸受の転動体の直径ｄ（ｍｍ）、転動体のピッチサークル径Ｄ（ｍｍ）、転動体の数Ｚ、接触角α（ｒａｄ）を用いて、以下の式により定まる。

（１）内輪転動体通過周波数（内輪レース面に傷や剥離が発生した場合）

（２）外輪転動体通過周波数（外輪レース面に傷や剥離が発生した場合）

（３）転動体の自転周波数（転動体に傷や剥離が発生した場合）

（４）転動体の公転周波数（保持器に欠陥が発生した場合）

パーシャルオーバーオール算出部１２ｄは、周波数分析部１２ｃにより生成された周波数スペクトルから、上記（１）～（４）の式で表されるような、内輪の回転周波数ｆ０（＝回転機械２の回転周波数ｆＮ）に応じて定まるピーク部分（振動パルス）の周波数成分を除外して、パーシャルオーバーオールを算出し、算出されたパーシャルオーバーオールを異常診断用のデータとして出力する。

異常診断用のデータとして、周波数スペクトルから回転機械２の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出することにより、特定箇所に発生した傷などの周期性の強い成分の影響を排除して、軸受の摩耗や潤滑油の劣化といった周期性の弱い成分の状態を分離して評価できるデータを提供することが可能となり、すなわち、より高度な異常診断ができるデータを提供することが可能となる。

より詳しくは、回転機械２が、脈動周波数がｆＺＮのポンプである場合には、パーシャルオーバーオール算出部１２ｄは、図８に示すように、周波数スペクトルから（３ｆＺＮ＋ｆＮ）以下の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出する。ここで、ポンプの脈動周波数ｆＺＮとは、ポンプの回転周波数ｆＮと、ポンプのインペラの羽根枚数との積である。

具体的には、たとえば、ポンプの脈動周波数ｆＺＮ＝１００Ｈｚ、ポンプの回転周波数ｆＮ＝２０Ｈｚの場合には、パーシャルオーバーオール算出部１２ｄは、異常診断用のデータとして、周波数スペクトルのうち３ｆＺＮ＋ｆＮ＝３２０Ｈｚを超える周波数成分のパーシャルオーバーオールを算出する。

本件発明者らが鋭意研究を重ねた結果、（３ｆＺＮ＋ｆＮ）の周波数は、ポンプの運転で発生する脈動に起因する周波数成分のうち、オーバーオールに影響を与える周波数成分の概ね上限であることが分かった。したがって、図８に示すように、周波数スペクトルから（３ｆＺＮ＋ｆＮ）以下の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出することにより、回転機械２の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出することが可能となる。

一変形例として、回転機械２が、脈動周波数がｆＺＮのポンプである場合には、パーシャルオーバーオール算出部１２ｄは、図９に示すように、周波数スペクトルからｎｆＮ、ｎｆＺＮ、およびｎｆＺＮ±ｆＮ（ｎは自然数）の周波数に対応するピーク部分の周波数成分を除外して、パーシャルオーバーオールを算出してもよい。

本件発明者らの知見によれば、ポンプにアンバランス、芯ずれ、脈動などの明確な異常が発生した場合には、回転周波数の基本波および高調波（＝ｎｆＮ）、脈動周波数の基本波および高調波（＝ｎｆＺＮ）、脈動周波数の基本波および高調波の側帯波（＝ｎｆＺＮ±ｆＮ）に対応するピークが、周波数スペクトルに現れる。したがって、図９に示すように、周波数スペクトルからｎｆＮ、ｎｆＺＮ、およびｎｆＺＮ±ｆＮの周波数に対応するピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出することにより、回転機械２の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出することが可能となる。

別の変形例として、パーシャルオーバーオール算出部１２ｄは、周波数スペクトルからｎｆＮ（ｎは自然数）の周波数に対応するピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出してもよい。

本件発明者らの知見によれば、回転機械２がポンプ以外の場合であっても、回転機械２にアンバランスや芯ずれなどの明確な異常が発生した場合には、少なくとも回転周波数の基本波および高調波（＝ｎｆＮ）に対応するピークが、周波数スペクトルに現れる。したがって、周波数スペクトルからｎｆＮの周波数に対応するピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出することにより、回転機械２の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出することが可能となる。

処理条件読出部１２ｅは、回転機械２毎に固有の回転周波数ｆＮを含む処理条件を記憶するデータベース７から、対象とする回転機械２の処理条件を読み出す。処理条件読出部１２ｅによりデータベース７から読み出される処理条件には、対象とする回転機械２の回転周波数ｆＮに加えて、対象とする回転機械２の脈動周波数ｆＺＮないし羽根枚数の情報が含まれていてもよいし、フィルタ１２ａに設定すべきカットオフ周波数や時定数の情報が含まれていてもよいし、包絡線処理部１２ｂのローパスフィルタに設定すべきカットオフ周波数や時定数の情報が含まれていてもよいし、対象とする回転機械２の軸受２ａの寸法や転動体の数が含まれていてもよい。処理条件読出部１２ｅにより読み出された処理条件は、記憶部１３に記憶されてもよい。

処理条件読出部１２ｅは、対象とする回転機械２の処理条件を外部のデータベース７から読み出すことにより、信号処理装置１０を、特定の回転機械２に対する特注品ではなく、様々の回転機械２に対応可能な汎用性を有する信号処理装置とすることができる。

ピーク抽出部１２ｆは、周波数スペクトルから回転機械２の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク周波数に対応するピーク部分を抽出し、第２の異常診断用のデータとして出力する。この場合、信号処理装置１０は、軸受の摩耗や潤滑油の劣化といった周期性の弱い成分の状態を評価できるデータ（すなわちパーシャルオーバーオール算出部１２ｄにより出力される異常診断用のデータ）を提供することに加えて、特定箇所に発生した傷などの周期性の強い成分に紐づく異常を検出できるデータ（すなわちピーク抽出部１２ｆにより出力される第２の異常診断用のデータ）を提供することも可能となる。

図１に示すように、信号処理装置１０から出力される異常診断用のデータおよび第２の異常診断用のデータは、診断装置５に入力される。

診断装置５は、信号処理装置１０にて生成された異常診断用のデータ（すなわち回転機械２の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分を除外して算出されたパーシャルオーバーオール）に基づいて回転機械２の状態を診断する。一般に、異常に起因して発生する振動は、異常の度合いが強まると大きくなるので、信号処理装置１０により求められたパーシャルオーバーオールを閾値判定したり、傾向管理することで、回転機械２の状態診断を行うことができる。

たとえば、診断装置５は、信号処理装置１０にて生成された異常診断用のデータ（パーシャルオーバーオール）を、回転機械２ごとに予め定められた判定基準と比較し、判定基準を超えている場合には、回転機械２に異常があると判定してもよい。

一例として、診断装置５は、信号処理装置１０にて生成された異常診断用のデータ（パーシャルオーバーオール）を、対象とする回転機械２について予め定められた判定基準（たとえば初期値または正常値の２～５倍）と比較し、当該判定基準を超えている場合には、回転機械２に潤滑異常があると判定してもよい。

なお、「初期値または正常値の２～５倍」という判定基準の根拠は以下のとおりである。すなわち、機械の振動の評価基準の目安としてＩＳＯ１０８１６－１：１９９５／Ａｍｄ１：２００９には、ＴａｂｌｅＡ．２を参照し、Ａ：良、Ｂ：可、Ｃ：警告、Ｄ：危険、の４段階の基準値が示されている。そして、正常なレベルの範囲を「可」（Ｂゾーン）までと考えると、固定された機械の場合の許容振幅値は４５μｍとなっている。新規設置された機器は通常は良好な状態なので、その振動値はＡ／Ｂライン以下と考えられることから、仮に初期値が２２μｍとすると、２倍の４４μｍは、Ｂ：可の範囲である。このことから、異常判断基準を２倍未満とすると誤判定するおそれがあるため、異常判断基準は２倍以上であることが望ましい。

また、ＩＳＯ１０８１６－１：１９９５／Ａｍｄ１：２００９では、ＴａｂｌｅＢ．１を参照し、グレード（Ａ／ＢラインとＢ／Ｃラインの下限値の比）が２．５倍程度（≒１．８／０．７１）になっている。つまり、２．５倍違うと、明らかに振動状態が異なると言える。

異常から、判定基準の下限は正常値の２倍とし、さらにその２．５倍で警告状態に変わるとして、２×２．５＝５倍を上限（５倍以上は明らかに異常とみなす）と考えると、誤判定のリスクを低減できる。

一方、大型機種や柔軟支持（ＩＳＯ１０８１６－１：１９９５／Ａｍｄ１：２００９のＴａｂｌｅＡ．２のＦｌｅｘｉｂｌｅ）など、元々振動が大きい場合は、１ランク上の基準値が２．５倍よりも小さい。このように、シビアな機械ほどエンベロープの判定値上限が小さくなるなど、機器によって判定基準を決める倍率を調整してもよい。

図１参照し、診断装置５は、信号処理装置１０にて生成された第２の異常診断用のデータ（すなわち回転機械２の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分）に基づいて回転機械２の状態を診断してもよい。

たとえば、診断装置５は、信号処理装置１０にて生成された第２の異常診断用のデータ（ピーク部分の周波数成分）を、回転機械２ごとに予め定められた判定基準と比較し、判断基準を満たしている場合には、回転機械２に異常があると判定してもよい。

一例として、診断装置５は、信号処理装置１０にて生成された第２の異常診断用のデータ（ピーク部分の周波数成分）を、回転機械２ごとに予め定められた軸受振動周波数と比較し、周波数が一致する場合であって、その波高率（＝ピーク値／実効値）が５以上である場合には、その周波数に関連した軸受異常があると判定してもよい。

診断装置５が異常診断時に使用する判定基準は、回転機械２ごとの特性に応じて予め定められた数値が外部のデータベース８に記憶されており、診断装置５が異常診断時に使用する判定基準として、データベース８からネットワークを介して読み出された判定基準が採用されてもよいし、作業者により手入力される判定基準が採用されてもよい。

出力装置６は、ディスプレイ（モニタ）であり、信号処理装置１０にて生成された異常診断用のデータおよび第２の異常診断用のデータを表示する。出力装置６は、診断装置５の診断結果を表示してもよい。これにより、作業者は出力装置に出力されたデータから回転機械の状態を確認することが可能となる。

出力装置６は、図４～図９に示すような、信号処理装置１０の各処理段階の時間波形や周波数スペクトルを表示してもよい。この場合、作業者は出力装置に出力された時間波形や周波数スペクトルから、各処理段階の信号処理が適切であるか確認できる。

次に、以上のような構成からなる信号処理システム１における信号処理方法について、図１０を参照して説明する。図１０は、信号処理方法の一例を示すフローチャートである。

図１０に示すように、まず、信号処理装置１０の処理条件読出部１２ｅが、回転機械２毎の回転周波数ｆＮを含む処理条件を記憶する外部のデータベース７から、対象とする回転機械２の処理条件を読み出す（ステップＳ１０）。処理条件読出部１２ｅにより読み出された処理条件は、信号処理装置１０の記憶部１３に記憶されてもよい。

次に、回転機械２に取り付けられたセンサ３により、回転機械２の振動、可聴音、超音波またはアコースティックエミッションが計測され、センサ３の計測信号の強度が増幅器４により増幅されたのち、信号処理装置１０のフィルタ１２ａに通されて帯域制限される（ステップＳ１１）。

次に、包絡線処理部１２ｂが、フィルタ１２ａを通された信号に包絡線処理を施す（ステップＳ１２）。

より詳しくは、包絡線処理部１２ｂは、フィルタ１２ａを通された信号の絶対値を求めた後、ローパスフィルターを通すことにより、包絡線波形を得る。包絡線処理部１２ｂは、フィルタ１２ａを通された信号の絶対値を求めるときに、フィルタ１２ａを通された信号を２乗した後に２乗根（平方根）を算出することで絶対値を求めてもよいし、フィルタ１２ａを通された信号を３乗して絶対値化した後に２乗根を算出することで絶対値を求めてもよい。

次に、周波数分析部１２ｃが、包絡線処理が施された信号を周波数分析して周波数スペクトルを生成する（ステップＳ１３）。

次いで、パーシャルオーバーオール算出部１２ｄが、周波数分析部１２ｃにより生成された周波数スペクトルから回転機械２の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分を除外して、パーシャルオーバーオールを算出し、算出されたパーシャルオーバーオールを異常診断用のデータとして出力する（ステップＳ１４）。

一例として、回転機械２が、脈動周波数がｆＺＮのポンプである場合には、パーシャルオーバーオール算出部１２ｄは、図８に示すように、周波数スペクトルから（３ｆＺＮ＋ｆＮ）以下の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出してもよい。

一変形例として、回転機械２が、脈動周波数がｆＺＮのポンプである場合には、パーシャルオーバーオール算出部１２ｄは、図９に示すように、周波数スペクトルからｎｆＮ、ｎｆＺＮ、およびｎｆＺＮ±ｆＮ（ｎは自然数）の周波数に対応するピーク部分の周波数成分を除外して、パーシャルオーバーオールを算出してもよい。

別の変形例として、パーシャルオーバーオール算出部１２ｄは、周波数スペクトルからｎｆＮ（ｎは自然数）の周波数に対応するピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出してもよい。

ステップＳ１４において、パーシャルオーバーオール算出部１２ｄが、周波数スペクトルから回転機械２の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分を除外して、パーシャルオーバーオールを算出し、算出されたパーシャルオーバーオールを異常診断用のデータとして出力することに加えて、ピーク抽出部１２ｆが、周波数スペクトルから回転機械２の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク周波数に対応するピーク部分を抽出し、第２の異常診断用のデータとして出力してもよい。

次に、診断装置５が、信号処理装置１０にて生成された異常診断用のデータ（すなわち回転機械２の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分を除外して算出されたパーシャルオーバーオール）に基づいて回転機械２の状態を診断する（ステップＳ１５）。

ステップＳ１５において、診断装置５は、信号処理装置１０にて生成された第２の異常診断用のデータ（すなわち回転機械２の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分）に基づいて回転機械２の状態を診断してもよい。

その後、出力装置６が、信号処理装置１０にて生成された異常診断用のデータ（すなわちパーシャルオーバーオール算出部１２ｄにて算出されたパーシャルオーバーオール）および第２の異常診断用のデータ（すなわちピーク抽出部１２ｆにて抽出されたピーク部分の周波数成分）を、作業者に対して出力する（ステップＳ１６）。出力装置６は、診断装置５の診断結果を、作業者に対して出力してもよい。

ところで、背景技術および発明が解決しようとする課題の欄でも言及したように、従来、転がり軸受の診断方法として、振動の周波数スペクトルに現れるピーク部分の周波数成分から、異常発生の有無とその箇所を特定する診断方法が知られていたが、この診断方法では、特定箇所に発生した傷などの周期性の強い振幅変動（ピーク）を生じる異常しか検出できなかった。

これに対し、本実施の形態によれば、パーシャルオーバーオール算出部１２ｄにより、異常診断用のデータとして、周波数スペクトルから回転機械２の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分をあえて除外してパーシャルオーバーオールが算出されるため、特定箇所に発生した傷などの周期性の強い成分の影響を排除して、軸受の摩耗や潤滑油の劣化といった周期性の弱い成分の状態を分離して評価できるデータを提供することが可能となり、すなわち、より高度な異常診断ができるデータを提供することが可能となる。

また、本件発明者らが鋭意研究を重ねた結果、（３ｆＺＮ＋ｆＮ）の周波数は、ポンプの運転で発生する脈動に起因する周波数成分のうち、オーバーオールに影響を与える周波数成分の概ね上限であることが分かった。したがって、本実施の形態の第１の態様によれば、周波数スペクトルから（３ｆＺＮ＋ｆＮ）以下の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出することにより、回転機械の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出することが可能となり、より高度な異常診断ができるデータを提供することが可能となる。

また、本件発明者らの知見によれば、ポンプにアンバランス、芯ずれ、脈動などの明確な異常が発生した場合には、回転周波数の基本波および高調波（＝ｎｆＮ）、脈動周波数の基本波および高調波（＝ｎｆＺＮ）、脈動周波数の基本波および高調波の側帯波（＝ｎｆＺＮ±ｆＮ）に対応するピークが、周波数スペクトルに現れる。したがって、本実施の形態の第２の態様によれば、周波数スペクトルからｎｆＮ、ｎｆＺＮ、およびｎｆＺＮ±ｆＮの周波数に対応するピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出することにより、回転機械の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出することが可能となり、より高度な異常診断ができるデータを提供することが可能となる。

また、本件発明者らの知見によれば、回転機械にアンバランスや芯ずれなどの明確な異常が発生した場合には、回転周波数の基本波および高調波（＝ｎｆＮ）に対応するピークが、周波数スペクトルに現れる。したがって、本実施の形態の第３の態様によれば、周波数スペクトルからｎｆＮの周波数に対応するピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出することにより、回転機械の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出することが可能となり、より高度な異常診断ができるデータを提供することが可能となる。

また、本実施の形態の一態様によれば、包絡線処理部１２ｂが、前記フィルタを通された信号の絶対値を求めるときに、前記信号を３乗して絶対値化した後に２乗根を算出することにより、包絡線の山谷が強調され、周波数分析したときにピーク性が高まるため、波高率（ＣＦ）などで評価する場合に、異常の兆候を明確に表すことができる。

また、本実施の形態の一態様によれば、処理条件読出部１２ｅが、回転機械２毎の回転周波数ｆＮを含む処理条件を記憶するデータベース７から、対象とする回転機械２の処理条件を読み出すため、特定の回転機械に対する特注品ではなく、様々の回転機械に対応可能な汎用性を有する信号処理装置１０を提供することが可能となる。

また、本実施の形態の一態様によれば、ピーク抽出部１２ｆが、第２の異常診断用のデータとして、周波数分析部１２ｃにより生成された周波数スペクトルから、回転機械２の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク周波数に対応するピーク部分を抽出するため、信号処理装置１０は、異常診断用のデータとして、軸受の摩耗や潤滑油の劣化といった周期性の弱い成分の状態を評価できるデータを提供することに加えて、第２の診断用のデータとして、特定箇所に発生した傷などの周期性の強い成分に紐づく異常を検出できるデータを提供することも可能となる。

また、本実施の形態の一態様によれば、出力装置６が、信号処理装置１０にて生成された異常診断用のデータを出力するため、作業者は出力装置６に出力されたデータから回転機械２の状態を確認することが可能となる。

また、本実施の形態の一態様によれば、診断装置５が、信号処理装置にて生成された異常診断用のデータに基づいて回転機械２の状態を診断する診断装置と、回転機械２の状態を、人手を介さずに自動的に診断することが可能となる。

なお、上述した実施の形態では、診断対象の回転機械２としてポンプを例に説明したが、減速機、送風機、電動機、ディーゼルエンジン、圧縮機などの回転機械でも、次のようなピーク成分の振動や音（可聴音または超音波）やアコースティックエミッションが発生する可能性があるので、この成分を除外する本実施の形態に係る技術が適用可能である。

たとえば、傘歯車減速機では、軸の回転周波数とその整数倍、軸の回転周波数と歯車の歯数との積とその整数倍、軸の回転周波数と歯車の歯数との積とその整数倍の側帯波の周波数成分を含む振動や音（可聴音または超音波）やアコースティックエミッションが発生する可能性がある。

また、送風機やターボ圧縮機では、回転周波数とその整数倍、回転周波数と羽根枚数との積とその整数倍の周波数成分を含む振動や音（可聴音または超音波）やアコースティックエミッションが発生する可能性がある。

電動機では、電源周波数とその２倍、回転周波数とその整数倍、回転周波数と固定子スロット数もしくは回転子スロット数との積の周波数成分を含む振動や音（可聴音または超音波）やアコースティックエミッションが発生する可能性がある。

ディーゼルエンジンでは、回転周波数の１／２次の整数倍の周波数を含む振動や音（可聴音または超音波）やアコースティックエミッションが発生する可能性がある。

本実施の形態に係る技術よれば、それぞれの機器で発生するピーク成分や回転機械に通常具備される軸受に起因するピーク成分を除去することで、軸受の潤滑状態の診断を行うことができる。また、それぞれのピーク成分の状態を含めて、機器の総合的な異常診断ができる。

以上、本発明の実施の形態および変形例を例示により説明したが、本発明の範囲はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において目的に応じて変更・変形することが可能である。また、各実施の形態および変形例は、内容が矛盾しない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、本実施の形態に係る信号処理装置１０は１つまたは複数のコンピュータによって構成され得るが、１つまたは複数のコンピュータに信号処理装置１０を実現させるためのプログラム及び当該プログラムを記録した記録媒体も、本件の保護対象である。

１ 信号処理システム
２ 回転機械
２ａ 軸受
３、３’ センサ
４ 増幅器
５ 診断装置
６ 出力装置
７、８ データベース
１０ 信号処理装置
１１ 通信部
１２ 制御部
１２ａ フィルタ
１２ｂ 包絡線処理部
１２ｃ 周波数分析部
１２ｄ パーシャルオーバーオール算出部
１２ｅ 処理条件読出部
１２ｆ ピーク抽出部
１３ 記憶部

Claims (21)

1. 回転機械の振動、可聴音、超音波またはアコースティックエミッションを計測するセンサの計測信号を入力とし、前記回転機械の異常診断用のデータを生成する信号処理装置であって、
   前記計測信号が通されるフィルタと、
   前記フィルタを通された信号に包絡線処理を施す包絡線処理部と、
   前記包絡線処理が施された信号を周波数分析して周波数スペクトルを生成する周波数分析部と、
   異常診断用のデータとして、前記周波数スペクトルから前記回転機械の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出するパーシャルオーバーオール算出部と、
   を備えたことを特徴とする信号処理装置。
2. 前記回転機械は、脈動周波数がｆＺＮのポンプであり、
   前記パーシャルオーバーオール算出部は、前記周波数スペクトルから（３ｆＺＮ＋ｆＮ）以下の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
3. 前記回転機械は、脈動周波数がｆＺＮのポンプであり、
   前記パーシャルオーバーオール算出部は、前記周波数スペクトルからｎｆＮ、ｎｆＺＮ、およびｎｆＺＮ±ｆＮ（ｎは自然数）の周波数に対応するピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
4. 前記パーシャルオーバーオール算出部は、前記周波数スペクトルからｎｆＮ（ｎは自然数）の周波数に対応するピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
5. 前記包絡線処理部は、前記フィルタを通された信号の絶対値を求めるときに、前記信号を３乗して絶対値化した後に２乗根を算出する
   ことを特徴とする請求項１～４のいずれかに記載の信号処理装置。
6. 回転機械毎に固有の回転周波数ｆＮを含む処理条件を記憶するデータベースから、対象とする回転機械の処理条件を読み出す処理条件読出部
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１～５のいずれかに記載の信号処理装置。
7. 前記センサは、回転機械の軸受、ケーシングまたは接続配管に取り付けられている
   ことを特徴とする請求項１～６のいずれかに記載の信号処理装置。
8. 第２の異常診断用のデータとして、前記周波数スペクトルから前記回転機械の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク周波数に対応するピーク部分を抽出するピーク抽出部
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１～７のいずれかに記載の信号処理装置。
9. 請求項１～８のいずれかに記載の信号処理装置と、
   前記信号処理装置にて生成された異常診断用のデータを出力する出力装置と、
   を備えた信号処理システム。
10. 請求項１～８のいずれかに記載の信号処理装置と、
    前記信号処理装置にて生成された異常診断用のデータに基づいて前記回転機械の状態を診断する診断装置と、
    を備えた信号処理システム。
11. 回転機械の振動、可聴音、超音波またはアコースティックエミッションを計測するセンサの計測信号を入力とし、前記回転機械の異常診断用のデータを生成する信号処理方法であって、
    前記計測信号をフィルタに通すステップと、
    前記フィルタを通された信号に包絡線処理を施すステップと、
    前記包絡線処理が施された信号を周波数分析して周波数スペクトルを生成するステップと、
    異常診断用のデータとして、前記周波数スペクトルから前記回転機械の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出するステップと、
    を含むことを特徴とする信号処理方法。
12. 前記回転機械は、脈動周波数がｆＺＮのポンプであり、
    前記パーシャルオーバーオールを算出するステップでは、前記周波数スペクトルから（３ｆＺＮ＋ｆＮ）以下の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出する、
    ことを特徴とする請求項１１に記載の信号処理方法。
13. 前記回転機械は、脈動周波数がｆＺＮのポンプであり、
    前記パーシャルオーバーオールを算出するステップでは、前記周波数スペクトルからｎｆＮ、ｎｆＺＮ、およびｎｆＺＮ±ｆＮ（ｎは自然数）の周波数に対応するピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出する
    ことを特徴とする請求項１１に記載の信号処理方法。
14. 前記パーシャルオーバーオールを算出するステップでは、前記周波数スペクトルからｎｆＮ（ｎは自然数）の周波数に対応するピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出する
    ことを特徴とする請求項１１に記載の信号処理方法。
15. 前記包絡線処理を施すステップでは、前記フィルタを通された信号の絶対値を求めるときに、前記信号を３乗して絶対値化した後に２乗根を算出する
    ことを特徴とする請求項１１～１４のいずれかに記載の信号処理方法。
16. 回転機械毎に固有の回転周波数ｆＮを含む処理条件を記憶するデータベースから、対象とする回転機械の処理条件を読み出すステップ
    をさらに含むことを特徴とする請求項１１～１５のいずれかに記載の信号処理方法。
17. 前記センサは、回転機械の軸受、ケーシングまたは接続配管に取り付けられている
    ことを特徴とする請求項１１～１６のいずれかに記載の信号処理方法。
18. 第２の異常診断用のデータとして、前記周波数スペクトルから、前記回転機械の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク周波数に対応するピーク部分を抽出するステップ
    をさらに含むことを特徴とする請求項１１～１７のいずれかに記載の信号処理方法。
19. 異常診断用のデータとして算出されたパーシャルオーバーオールを出力するステップ
    をさらに含むことを特徴とする請求項１１～１８のいずれかに記載の信号処理方法。
20. 異常診断用のデータとして算出されたパーシャルオーバーオールに基づいて前記回転機械の状態を診断するステップ
    をさらに含むことを特徴とする請求項１１～１８のいずれかに記載の信号処理方法。
21. 回転機械の振動、可聴音、超音波またはアコースティックエミッションを計測するセンサの計測信号を入力とし、前記回転機械の異常診断用のデータを生成するコンピュータの信号処理プログラムであって、
    前記計測信号をフィルタに通すステップと、
    前記フィルタを通された信号に包絡線処理を施すステップと、
    前記包絡線処理が施された信号を周波数分析して周波数スペクトルを生成するステップと、
    異常診断用のデータとして、前記周波数スペクトルから前記回転機械の回転周波数ｆＮに応じて定まるピーク部分の周波数成分を除外してパーシャルオーバーオールを算出するステップと、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする信号処理プログラム。

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