JPH03269221A

JPH03269221A - 回転機器の異常音診断装置

Info

Publication number: JPH03269221A
Application number: JP6907290A
Authority: JP
Inventors: Takao Yoneyama; 米山　隆雄; Kazuya Sato; 佐藤　弌也; Masakatsu Kirihara; 桐原　正勝; Keiichi Kiguchi; 木口　兄一
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1990-03-19
Filing date: 1990-03-19
Publication date: 1991-11-29

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は回転機器の異常音診断装置に関し、特にモータ
等の回転機器において正常な回転機器では発生し得ない
異常音を発生する回転機器を静音中でも或いは環境騒音
が大きい場所でも正確に診断し、正常品と異常音発生品
を的確に分類することができる回転機器の異常音診断装
置に関するものである。

〔従来の技術〕

例えば家電製品や自動車用部品に使用されているモータ
等の回転機器では、何かの原因によって異常音が発生す
る場合がある。異常音の一例としては回転体を支持する
ベアリングに傷がついて生じる衝突音や、ロータとステ
ータとの間のギャップが不均一であるために生じる磁気
音などを挙げることができる。これらの異常音は使用中
に発生するようになることもあるが、製造された直後に
発生する場合もある。後者の場合において、製造メーカ
では製品の品質を補償するという観点から製品出荷時に
異常音を発生する製品を抽出する必要がある。

そこで従来、例えば騒音レベルの低い小型モタの場合に
は製品を防音室に搬入し、その室内で検査員が自分の聴
覚により判断し異常音を発生する製品を検出するように
していた。また異常音を判定し、異常音を発生する製品
を検出する装置を自動化する従来方法としては、騒音計
を用いる方法がある。このような測定装置としては、「
最も新しいＦＦＴアナライザの応用：　（株）小野測器
商品企画部編、１９８９年４月出版」に掲載されている
ように、小型モータから発生する騒音を周波数分析し、
調べる方法が提案されている。

〔発明が解決しようとする課題〕

従来の異常音診断装置では次のような問題がある。先ず
人間の聴覚による方法は自動化が不可能であり、判定能
力も検査員の体調に依存し、判定基準を厳密に定めるこ
とができない。また工場の生産ラインで全数出荷検査を
行う場合において、異常音発生品の騒音レベルよりも生
産ラインの周囲環境騒音のレベルが大きいときには、異
常音発生品を検出することが困難となる。更に、騒音計
を用いて診断装置の自動化を図る場合にも、同様な環境
騒音の問題が起きるため、生産ラインでの異常音発生品
の検出は困難であった。

本発明の目的は、人間の聴覚に頼ることなく異常音発生
品であるか否かを診断するための客観的で且つ厳密な判
定手法及び判定基準を与えることができ、これによって
静音中であっても正確な異常音診断を行うことができ、
また診断工程の自動化を達成することができ、更に周囲
の環境騒音が高い場所であっても、環境騒音に影響され
ることなく回転機器の正常晶と異常音発生品との分類を
正確に行うことができる回転機器の異常音診断装置を提
供することにある。

〔課題を解決するための手段〕

本発明に係る第１の回転機器の異常音診断装置は、回転
部から発生する騒音を検出する騒音検出手段と、回転部
から発生する弾性波を検出するＡＥ検出手段と、騒音検
出手段が検出する騒音信号とＡＥ検出手段が検出するＡ
Ｅ倍信号それぞれの発生状況に基づき正常晶か又は異常
品かを判定する判定手段とからなることを特徴とする。

本発明に係る第２の回転機器の異常音診断装置は、前記
第１記載の装置構成において、判定手段が、騒音信号及
び前記ＡＥ倍信号それぞれが所定レベル以上であるとき
異常品と判定し、所定レベル以下であるとき正常晶と判
定することを特徴とする。

本発明に係る第３の回転機器の異常音診断装置は、回転
部から発生する騒音を検出する騒音検出手段と、回転部
から発生する弾性波を検出するＡＥ検出手段と、騒音検
出手段が検出する騒音信号とＡＥ検出手段が検出するＡ
Ｅ倍信号の間の相関率を算出する相関関係測定手段と、
前記相関率が基準値以上であるときには異常品と判定し
、前記相関率が基準値以下であるときには正常晶と判定
する判定手段とからなることを特徴とする。

本発明に係る第４の回転機器の異常音診断装置は、回転
部から発生する騒音を検出する騒音検出手段と、回転部
の回転数を検出する回転数検出手段と、騒音検出手段が
検出する騒音信号と回転数検出手段が検出する回転数信
号との間の相関率を算出する相関関係測定手段と、前記
相関率が基準値以上であるときには異常品と判定し、前
記相関率が基準値以下であるときには正常晶と判定する
判定手段とからなることを特徴とする。

以上の第１〜第４の異常診断装置は、静音環境において
実施されることを特徴とする。

本発明に係る第５の回転機器の異常診断装置は、診断対
象である回転機器から発生する弾性波を検出するＡＥ検
出手段と、このＡＥ検出手段が検出したＡＥ倍信号ら特
徴要素を抽出する特徴抽出手段と、この特徴抽出手段が
出力する特徴要素を予め設定された判定基準に基づき正
常晶か異常品かを判定する判定手段とからなることを特
徴とする。

本発明に係る第６の回転機器の異常音診断装置は、前記
第５の装置構成において、特徴抽出手段における前記特
徴要素と判定手段に設定された前記判定基準には、それ
ぞれ、前記第１〜第３０異常音診断装置で正常晶と異常
品のテストサンプルを診断することにより得られた正常
晶と異常品を分類するのに役立つ特徴要素と、正常晶と
異常品を分類することを可能にする判定基準を用いたこ
とを特徴とする。

本発明に係る第７の回転機器の異常音診断装置は、前記
第６の装置構成において、テストサンプルとして使用さ
れる正常晶と異常品が人間の聴覚によって判断されたも
のであることを特徴とする。

本発明に係る上記の回転機器の異常音診断装置では、騒
音信号とＡＥ倍信号うち少なくともいずれか１つの信号
に関して検波前後の２つの信号が用いられることを特徴
とする。

本発明に係る第５の回転機器の異常音診断装置では、特
徴抽出手段で抽出される特徴要素は、ＡＥ倍信号おける
第１の周波数領域の信号成分と第２の周波数領域の信号
成分の比、又はＡＥ倍信号おける設定電圧以下のＡＥ信
号発生数と設定電圧以上のＡＥ信号発生数との比である
ことを特徴とする特〔作用〕本発明による回転機器の異常音診断装置では、異常音を
発生する回転機器の騒音信号とＡＥ倍信号は回転数信号
との間に所定の関係、例えば高い相関があることに着目
し、これにより、騒音信号とＡＥ倍信号は回転数信号と
を検出し、例えばそれらの相関を調べ、その相関率が設
定基準値以上であるときには異常品であると判定するよ
うに構成される。これにより、静音中の回転機器の異常
音診断において、人間の聴覚に頼ることなく正確に正常
品と異常品の分類を行うことができる。

また本発明による回転機器の異常音診断装置では、ＡＥ
センサから出力されるＡＥ倍信号みを用いて、異常品か
ら出るＡＥ倍信号特徴的要素に着目してＡＥ倍信号らそ
の特徴的要素を求め、その特徴要素について判定基準を
設定することにより、正常品であるか又は異常品である
かを判定するように構成される。判定の基準となる特徴
要素には、例えば静音中に実施された本発明による上記
異常音診断装置で得られるＡＥ倍信号特徴パラメータを
使用する。このＡＥ倍信号特徴パラメータを用いて異常
音の診断を行うようにすれば、異常音の診断にあたって
回転機器から騒音を検出することは必要がなくなるので
、周囲の環境騒音が高い場所でも回転機器の異常音診断
を実施することができる。

〔実施例〕以下に、本発明の実施例を添付図面に基づいて説明する
。

以下の説明では異常音診断の対象となる回転機器として
家電製品、例えばルームエアコンの室内機に使用されて
いる出力１０Ｗクラスのファン駆動用モータを例に挙げ
る。

本発明に係る回転機器の異常音診断装置では、騒音法と
併せてアコースティック・エミッション（以下ＡＥと略
して記す）法を用いる。ここで騒音法とは通常人間が聴
覚で聞き取ることのできる騒音を検出して対象物の状態
を診断する方法であり、ＡＥ法とは所定の周波数範囲の
ＡＥ（弾性波）をＡＥセンサで検出して対象物の状態を
診断する１２方法である。本発明者は、異常音を発生する回転機器に
対し騒音法とＡＥ法を適用すれば、それぞれの方法によ
り騒音信号とＡＥ倍信号発生し且つこれらの騒音信号と
ＡＥ倍信号間では特定の信号成分の間に関し高い相関関
係があることを見出した。従って、静音中において騒音
法とＡＥ法を用いて異常音を発生する回転機器を測定し
、得られた騒音信号とＡＥ倍信号の相関関係を得ればそ
の相関率によって正常品か異常品かを判定することがで
きる。また、異常品である時に生じるＡＥ倍信号所定の
特徴要素をパラメータとして抽出すれば、ＡＥ法のみを
適用し特徴パラメータを基準として利用することにより
環境騒音が高い騒音中であっても異常音を発生する回転
機器を判定し診断することが可能となる。本発明に係る
異常音診断装置は上記の考え方を利用して実現される。

第１実施例第１図は静音中、すなわち防音室１においてモータ２に
対し騒音法とＡＥ法を同時に適用して正常音か異常音か
の診断を行う装置構成を示す。モータ２から発生する騒
音は騒音センサ３で検出される。またモータ２で発生す
る弾性波はＡＥセンサ４で検出される。騒音センサ３で
検出された騒音信号は増幅器５ｂで増幅され、１つのル
ートとしては直接に、また他のルートとしては検波器７
ｂで検波された後に、それぞれ信号解析部６に入力され
る。同様にＡＥセンサ４で検出されたＡＥ倍信号増幅器
５ａで増幅され、１つのルートとしては直接に、他のル
ートとしては検波器７ａで検波された後に、それぞれ信
号解析部６に入力される。またモータ２の回転数も回転
数センサ８によって検出され、その回転数信号は増幅器
５ｃで増幅された後、信号解析部６に入力される。

信号解析部６では上記の如く入力された各信号について
信号解析処理が実行され、その解析結果が異常判定部９
に送られる。異常判定部９では送られてきた解析値と予
め用意されている基準値とを比較し、解析値が基準値を
越えたときには異常音発生品であると判定し、越えない
ときには正常品と判定する。そしてその診断結果を表示
部１゜に表示する。上記信号解析部６における具体的解
析方法と異常判定部９における具体的判定方法の詳細は
後述される。

なお、前記の信号解析部６、異常判定部９、表示部１０
はコンピュータにＡ／Ｄ変換ボードを備えた一般的なパ
ーソナルコンピュータなどによって作られる。

前記の信号解析部６では入力された５種類の信号のうち
所定の信号間の相互相関関数を求めるための演算が実施
される。異常品を見出すための信号間の相関関係の高低
に関する調査結果を第２図の表に示す。第２図の表では
、横方向にＡＥ倍信号回転数信号を配置し、縦方向に騒
音信号を配置している。特にＡＥ倍信号低周波ＡＥ倍信
号高周波ＡＥ倍信号分けられ、それぞれが検波前と検波
後の各信号に分けられている。ここで、低周波ＡＥ倍信
号は例えば２０ＫＨｚ以下の弾性波による信号を意味し
、高周波ＡＥ倍信号は例えば１００ＫＨｚ以上の弾性波
による信号を意味する。また騒音信号についても、検波
前の信号と検波後の信号に分けている。以上の横方向の
５つのＡＥ及び回転数の信号と縦方向の２つの騒音信号
との対応関係において、３種類のマークＯと△と×によ
ってそれぞれの信号対応関係における相関関係の程度が
示されている。○は相関関係が有効（高い）であること
を示すマークであり、△は診断対象である回転機器に応
じて相関関係が有効となる場合があることを示すマーク
であり、×は相関関係が低く有効な相関を見出すことが
できないことを示すマークである。第２図の表のマーク
Ｏで明らかなように、検波前低周波ＡＥ倍信号検波前騒
音信号との間、検波後の低周波ＡＥ倍信号び高周波ＡＥ
倍信号検波後騒音信号との間、回転数信号と検波後騒音
信号との間において有効な相関関係が存在する。

上記のようにＡＥ倍信号関して低周波と高周波に分けて
示したのは、特に低周波ＡＥ倍信号、モータ出力が低く
且つ異常音レベルが小さいモータの異常音診断に有効で
あるためである。これは、一般に前記のファンモータの
如く出力がＬＯＷと５６低いものでは異常音のレベルも小さく、異常音の音源か
ら発生する１００ＫＨｚ以上の弾性波は減衰しやすい特
性を持っているにも拘らず、低周波の弾性波は減衰する
ことなく伝わる特性を有しているからである。

次に相関関係が有効であることの具体的特性を波形に基
づいて説明する。第３図は小型の前記ファンモータから
生じた低周波ＡＥ倍信号波形（上段）と騒音信号の波形
（中段）と相互相関関数（縦軸は相関率τ）の波形（下
段）を示す。第３図中（ａ）は正常晶の波形を示し、（
ｂ）は異常品の波形を示す。相関関数を表す縦軸の相関
率τは信号解析部６での演算で求められる。第３図にお
ける正常晶と異常品の比較で明らかなように、正常晶の
場合には相関率が小さいが、異常品の場合には相関率が
高く且つ周期性が現れる。次に第４図は出力が大きいモ
ータについて解析した結果を示し、高周波ＡＥ倍信号検
波波形（上段）と騒音信号の検波波形（中段）と相互相
関関数の波形（下段）を示す。第４図中（ａ）は正常晶
の波形を示し、（ｂ）は異常品の波形を示す。第４図で
も明らかなように異常品については高い相関率の波形が
現れる。更に第５図は騒音信号の検波波形（上段）とモ
ータの回転数信号（中段）と相互相関関数の波形（下段
）を示し、図中（ａ）は正常晶の波形を示し、（ｂ）は
異常品の波形を示す。

第５図で明らかなように、異常音がモータ１回転につき
１回発生する場合には、騒音信号も１回転につき１回発
生するので高い相関率の波形が発生する。

上記の第３図及び第４図に示された騒音信号とＡＥ倍信
号関係において、人間の聴覚では異常音発生品と判断さ
れたものでも、ＡＥ法では相関率が小さく生じ問題とな
らない場合もある。しかし、−船釣に、騒音信号とＡＥ
倍信号は回転数信号との間において相関率が高いもので
は、診断対象装置の動作を継続させると異常音のレベル
が徐々に大きくなり、前記の信号の間の相関率の高低が
異常音発生品を検出するにあたって有効な目安となるこ
とが分かる。

信号解析部６で求められた第３図〜第５図などで示され
る所定の信号の間の相関率は、異常判定部９に送られる
。具体的には第２図で説明された正常と異常とを判定で
きる信号間の相関率、すなわち検波前低周波ＡＥ倍信号
検波前駆音信号の相関率τ１、検波後低周波ＡＥ信号と
検波後騒音信号の相関率τ２、検波後高周波ＡＥ倍信号
検波後騒音信号の相関率τ３、回転数信号と検波後騒音
信号の相関率τ４が少なくとも異常判定部９に入力され
る。異常判定部９では、第６図に示されるように、各判
定部９ａ〜９ｃにおいて各信号間の相関率ごとに正常と
異常を判別するための基準値Ｋが設定され、信号解析部
６で得られた上記の各相関率が基準値によりも小さいと
きに正常晶１１として判定され、基準値よりも大きいと
きに異常品１２として判定される。この場合、例えば信
号の４つの組み合わせの相関率τ１〜τ４において、そ
れらのうちの１つの相関率が基準値よりも大きくなれば
異常品として判断される。なお判定基準としては後述さ
れるような仕方で設定することが９できる。

前記の説明では信号解析部６と異常判定部９において、
有効な相関を有する信号間の相互相関関数をすべて演算
し、各信号間の相関率のうち１つでも基準値を越えた時
、異常音発生品として判定するように構成した。しかし
ながら、検波後高周波ＡＥ倍信号検波後騒音信号の如く
、予めこの関係が所定の回転機器の正常・異常の判定に
有効であると知られているときには、これらの信号間の
相関率のみで判定するように構成することもできる。

第２実施例本発明の第２実施例を説明する。この実施例による構成
ではモータの生産工場など周囲の環境騒音が大きい場所
でも異常音の診断を行うことができる。第７図は本実施
例による異常音診断装置の構成を示し、図中左側の（ａ
）は静音中での異常音判定の装置構成を示し、右側の（
ｂ）は騒音中での異常音診断の装置構成を示している。

第７図（ａ）中の破線のブロック１３で示され０た静音中の異常音診断装置の構成は基本的に第１図で示
された構成と同じである。第７図の構成では、テストサ
ンプル１４からそれぞれの対応するセンサ等によって例
えば検波後の騒音信号１５及びＡＥ信号１６と回転数信
号１７とを検出し、これらを信号解析部である相互相関
解析処理部１８で処理し、その出力信号を異常判定部９
で相関率の判定を行って正常晶１１であるか又は異常品
１２であるかを判断する。こうしてテストサンプル１４
は正常晶１１又は異常品１２に分類される。

次の段階ではＡＥ倍信号特徴パラメータ抽出１９が設け
られ、ここでは正常晶１１又は異常品１２から与えられ
る識別信号とＡＥ信号１６と回転数信号１７が入力され
ており、テストサンプル１４が異常品であると判定され
た時にＡＥ信号１６において生じる特徴パラメータを抽
出する機能を有する。このようにＡＥ倍信号特徴パラメ
ータ抽出１９における処理では、騒音センサを用いるこ
とにより静音中にしかできない正常晶と異常品との分類
を、周囲の環境騒音の影響を受けないセンシング技術で
あるＡＥ法による診断に置き換えることができる。次の
段階には異常判定処理部２ｏが設けられ、前記ＡＥ信号
特徴パラメータ抽出部１９で求められた特徴パラメータ
を用いて正常晶と異常品を識別するための判定基準を設
定する。具体的には正常晶と異常品を識別するための基
準値の選定を行う。

次に第７図（ｂ）に示されたＡＥ法のみを適用して行わ
れる騒音中で異常音診断を行える異常音診断装置では、
診断対象である回転機器の供試品２１からＡＥセンサや
回転センサ等を用いて例えば検波後のＡＥ信号１６と回
転数信号１７を検出する。検出された各信号はＡＥ倍信
号特徴パラメータ抽出２２に入力される。このＡＥ倍信
号特徴パラメータ抽出２２は前記のＡＥ倍信号特徴パラ
メータ抽出１９と同一の機能を有している。ＡＥ倍信号
特徴パラメータ抽出２２で抽出された特徴パラメータは
異常判定処理部２３に送られる。異常判定処理部２３に
は前記異常判定処理部２ｏで得られた判定のための基準
値が当該処理部２ｏがら与えられ且つ判定基準として設
定されており、これによって入力された特徴パラメータ
の値が正常晶に属するか又は異常品に属するかを判定す
る。

特徴パラメータの値が基準値よりも小さい場合には正常
晶１１と判定され、大きい場合には異常品１２と判定さ
れる。このようにしてＡＥ倍信号用いて正常音、異常音
を判定すれば、周囲の環境騒音が大きな場所においても
異常音の診断を行うことができる。

第７図で示された静音中での異常音判定又は騒音中での
異常音診断におけるＡＥ倍信号特性パラメータ抽出１９
．２２では、いずれの場合にも回転数信号１７を入力し
ているが、これは検波後のＡＥ倍信号特徴パラメータを
抽出する代りに回転数信号を用いても異常音に対応する
特徴パラメータを抽出することができることを意味する
。また診断の精度を高めるためにＡＥ倍信号回転数信号
から抽出される２種類の特徴パラメータを併用すること
により判定基準を設定することも可能である。

また前記の実施例においてテストサンプル１４を用いる
ことによる正常晶又は異常品の分類は、第７図（ａ）中
のブロック１３で示された構成に基づき行ったが、場合
によっては人間の聴覚に従って分類を行いたいときもあ
る。これは、例えばモータから発生する騒音の音圧レベ
ルが同じであっても、人間が聴いて気になる音と、気に
ならない音があるからである。このような場合において
は、気にならない音を発生ずるモータは正常晶としてみ
なしても良い。そこで、このように人間の聴覚を最優先
した方が良いという条件が存在する場合には、テストサ
ンプルとして使用される正常晶と異常品を予め人間の聴
覚により選定し、正常晶又は異常品の分類の基準を人間
の聴覚に基づいて与えることも可能である。

次に、騒音中でＡＥ倍信号用いてモータ等の回転機器の
異常音診断を行う場合に、正常音であるか又は異常音で
あるかを判定するための基準値の設定法の例について具
体的に説明する。

第８図は基準値の設定の仕方を説明するための３４診断装置の構成例を示す。第８図において３０はテスト
サンプルであり、このテストサンプル３０には、前記の
騒音中での異常音診断において正常晶及び異常品として
分類された２つのモータ製品が用いられる。テストサン
プル３０にはＡＥセンサ３１と回転数センサ３２が装着
される。ＡＥセンサ３１で検出されたＡＥ倍信号増幅器
３３で増幅された後、１つのルートとしては直接に、他
のルートとしては検波器３４で検波された後それぞれＡ
Ｅ倍信号特徴パラメータ抽出３６に入力される。一方、
回転数センサで検出された回転数信号も増幅器３５で増
幅された後、ＡＥ倍信号特徴パラメータ抽出３６に入力
される。なお、ＡＥ倍信号特徴パラメータ抽出３６に入
力されるＡＥ倍信号しては、第２図で説明したように、
低周波ＡＥ倍信号高周波ＡＥ倍信号があり、ＡＥ倍信号
特徴パラメータ抽出３６において特徴パラメータの抽出
にどちらのＡＥ倍信号用いるかについては目的に応じて
適宜に選択される。ＡＥ倍信号特徴パラメータ抽出３６
では、入力されたＡＥ倍信号周波数分析、振幅分布など
の演算処理を実行する。この演算処理の結果は異常判定
処理部３７に送られ、ここで設定された基準値と比較さ
れ、判定が行われる。判定結果は表示部３８に表示され
る。ＡＥ倍信号特徴パラメータ抽出３６での特徴パラメ
ータの求め方と異常判定処理部３７で設定される基準値
の求め方は下記に説明される。

前述したように、発生する異常音には種々の原因が存在
し、例えば回転体に異物が混入して発生する当り音、使
用されているベアリング不良によるベアリング音、ロー
タとステータ間のギャップ不均一による磁気音などがあ
る。これらの各種の異常音について統一的に正常晶と異
常品を分類できる基準を設定するため、ＡＥ信号特徴パ
ラメータとして、この実施例では、低周波ＡＥ倍信号周
波数分布と検波後の高周波ＡＥ倍信号振幅分布に着目し
て以下に説明する。

正常晶と異常品の各テストサンプル３０から発生する検
波前の低周波ＡＥ倍信号周波数成分を調べると第９図の
（ａ）と（ｂ）のようになる。正常品の場合にはモータ
回転数に相当する周波数成分３９が第１のピークを形成
し、周波数成分が全体的に低域側に分布することが特徴
である。これに対し、異常品の場合にはかなりの部分が
広域側に分布することが特徴である。これは、正常晶の
場合にはモータの回転数に同調又は同期した弾性波が発
生するのに対して、ベアリング音や当り音を発生する異
常品の場合には金属衝突音が原因となるため、モータの
回転数成分よりも数倍〜数十倍の周波数成分を有する弾
性波が発生するためである。

次に検波後の高周波ＡＥ倍信号用いた場合の例について
説明する。第１０図は（ａ）正常晶から発生する検波後
の高周波ＡＥ信号波形と、（ｂ）異常品から発生する検
波後の高周波ＡＥ信号波形と、（ｃ）回転数信号波形と
を示す。この図から明らかなように、正常晶に比較し異
常品の場合には異常音源から弾性波が多数発生するため
全体的にバックグラウンドの振幅レベルが大きくなると
共に、モータ１回転当りの時間において多数の突発型Ａ
Ｅ倍信号発生するという特徴がある。

第１１図は、第１０図で示された正常晶と異常品のモー
タの１回転当りに発生するＡＥ倍信号振幅分布を示した
ものである。正常晶に比較して異常品の場合には振幅の
大きいＡＥ倍信号発生個数が非常に多いという特徴があ
る。

上記の第９図と第１１図に示された正常晶と異常品の特
徴に基づき、正常晶であるが又は異常品であるかを判定
し分類するための基準となる特徴パラメータとしては次
の式で定義されるα、βを選定すれば良い。なお、αと
βを定義するため第９図と第１１図において領域■、■
、■、■が定義される。

検波前の低周波ＡＥ倍信号用いる場合第９図■領域の周波数成分の全電圧値検波後の高周波ＡＥ倍信号用いる場合第１２図の表に、上記の各式に従い且つ第９図７８と第１１図で示した正常晶のテストサンプルと異常品の
テストサンプルのデータを用いて計測したαとβの値を
、正常晶と異常品について具体的に示す。この結果、同
じく第１２図に示すように、正常晶と異常品を区別し分
類するための基準値として、αに関してはにα＝ｉ、ｏ
、βに関してはにβ−０，５を用いれば、分類を行うこ
とができる。このようにして決定された基準値にαとに
βが前記異常判定部３７に設定される。

ＡＥ信号特徴パラメータとしてのα又はβは、ＡＥ倍信
号特徴パラメータ抽出３６において入力されたＡＥ倍信
号用いて算出される。異常判定部３７では、算出された
α又はβはそれぞれ基準値にα又はにβと比較され、正
常晶であるか異常品であるかが判定され、分類が行われ
る。

上記の如くして求められた基準値は、最終的に第７図に
示された騒音中において実行される異常音診断装置の異
常判定処理部２３に設定される。

また同装置のＡＥ倍信号特徴パラメータ抽出２２て抽出
される特徴パラメータとして、前記のα又はβが算出さ
れるように構成されている。この構成によって低周波又
は高周波のＡＥ倍信号みを用いて騒音中での異常音診断
が可能となる。

前記のＡＥ倍信号特徴パラメータ抽出３６と異常判定処
理部３７と表示部３８は、例えばパーソナルコンピュー
タ等によって構成される。

前記の説明では、低周波ＡＥ倍信号周波数分布と高周波
ＡＥ倍信号振幅分布によって特徴パラメータを選定した
が、その他の各信号の検波信号の周波数分布や振幅分布
、各信号の自己相関関数における相関率など、正常晶と
異常品を分類できる特徴パラメータであれば任意なもの
を用いることができる。

次に本発明による異常音診断装置に好適な騒音センサに
ついて説明する。この騒音センサによれば、防音室を用
いることなく騒音を検出することができる。従来、第１
３図に示すように小型モータ４０には発熱防止のための
空気抜き用孔４１が設けられている。小型モータの異常
騒音は、この孔から検出できる場合が多いので、この空
気抜き孔を利用して騒音センサを取り付けるようにする
。

第１４図にモータの異常騒音を検出するための簡易型騒
音センサの構造を示す。第１４図で４０は前記モータで
あり、ケーシングの一部を示し、４１は空気抜き用孔で
ある。孔４１の外側周囲に孔を覆う如くしてに騒音セン
サが取り付けられる。

騒音センサのケース４２は内外２重構造となっており、
その間は真空スペース４３によって隔離されている。空
気抜き用孔３１の周辺のセンサ取り付は部には騒音が伝
わりにくいゴム４４等が密着して配設される。この構造
によって外部の騒音が騒音センサに入るのを防止するこ
とができる。騒音センサにおける前記孔４１に臨む内部
空間を有する内部ケースの内壁面には音響吸収材４５が
配設される。そして内部ケースの内部空間の一番奥の箇
所に孔４１から出る騒音を検出する小型マイクロフォン
４６を配設している。以上の構造を有する騒音センサを
使用すれば、防音室を使用することなく騒音を検出する
ことができる。

〔発明の効果〕

以上の説明で明らかなように本発明によれば、回転機器
の異常音診断において騒音法とＡＥ法を併用することに
より、静音中における異常音診断に客観的な且つ厳密な
判定基準を与えることができ、正確な異常品の判定、正
常晶と異常品の分類、を行うことができる。また、判定
基準を人間の聴覚に頼ることなく設定することができる
ので異常音診断に関する検査工程を自動化することがで
き、検査効率を高めることができる。また、騒音法とＡ
Ｅ法（又は回転機器の回転数）の併用によって得られた
特徴要素に従ってＡＥ法のみを用いて異常音診断装置を
構成することができるため、特に騒音中であっても異常
音診断を行うことができる。

この異常診断装置の構成によっても判定基準の客観化を
図ることができ、且つ異常音診断工程の自動化を達成す
ることができる。更に本発明によれば、異常音発生品の
出荷を防止することができるので、製品の信頼性を高め
ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の第１実施例を示す構成図、第１２２図は信号間の相関関係を表で示した図、第３図は正常
晶と異常品について低周波ＡＥ倍信号騒音信号の相関を
説明する波形図、第４図は正常晶と異常品について検波
後の高周波ＡＥ倍信号騒音信号の相関を説明する波形図
、第５図は正常晶と異常品について検波後の騒音信号と
回転数信号の相関を説明するための波形図。第６図は異
常判定部における判定処理を示すフロー図、第７図は本
発明の第２実施例を示す構成図、第８図は判定手法と判
定基準を説明するための装置構成図、第９図は判定基準
等を説明するための正常晶と異常品の特性図、第１０図
は判定基準等を説明するための検波後の高周波ＡＥ倍信
号回転数信号の特性図、第１１図は判定基準を説明する
ための第９図と同様な図、第１２図は判定基準となる数
値の一例を表で示した図、第１３図は小型モータの斜視
図、第１４図は騒音センサの一例を示す断面図である。〔符号の説明〕１・・・・・・防音室２・−φ・・・モータ３　・　・　・　・４　・　・　・　・６　・　・　・　・９　・　・　・　・１０　φ　・　・１４　・　・　− １９，２２２０，２３３１・　・　・３２　・　・　・３６　・　・　・３７　・　・　・騒音センサＡＥセンサ信号解析部異常判定部表示部テストサンプルＡＥ信号特徴パラメータ抽出部異常判定処理部ＡＥセンサ回転数センサＡＥ信号特徴パラメータ抽出部異常判定処理部

Claims

【特許請求の範囲】

（１）回転部から発生する騒音を検出する騒音検出手段
と、前記回転部から発生する弾性波を検出するＡＥ検出
手段と、前記騒音検出手段が検出する騒音信号と前記Ａ
Ｅ検出手段が検出するＡＥ信号のそれぞれの発生状況に
基づき正常品か又は異常品かを判定する判定手段とから
なることを特徴とする回転機器の異常音診断装置。
（２）請求項１記載の回転機器の異常音診断装置におい
て、前記判定手段は、前記騒音信号及び前記ＡＥ信号の
それぞれが所定レベル以上であるとき異常品と判定し、
所定レベル以下であるとき正常品と判定することを特徴
とする回転機器の異常音診断装置。
（３）回転部から発生する騒音を検出する騒音検出手段
と、前記回転部から発生する弾性波を検出するＡＥ検出
手段と、前記騒音検出手段が検出する騒音信号と前記Ａ
Ｅ検出手段が検出するＡＥ信号との間の相関率を算出す
る相関関係測定手段と、前記相関率が基準値以上である
ときには異常品と判定し、前記相関率が基準値以下であ
るときには正常品と判定する判定手段とからなることを
特徴とする回転機器の異常音診断装置。
（４）回転部から発生する騒音を検出する騒音検出手段
と、前記回転部の回転数を検出する回転数検出手段と、
前記騒音検出手段が検出する騒音信号と前記回転数検出
手段が検出する回転数信号との間の相関率を算出する相
関関係測定手段と、前記相関率が基準値以上であるとき
には異常品と判定し、前記相関率が基準値以下であると
きには正常品と判定する判定手段とからなることを特徴
とする回転機器の異常音診断装置。
（５）請求項１〜４のいずれか１項に記載の回転機器の
異常音診断装置において、前記検出、前記測定及び前記
判定は静音環境において実施されることを特徴とする回
転機器の異常音診断装置。
（６）診断対象である回転機器から発生する弾性波を検
出するＡＥ検出手段と、このＡＥ検出手段が検出したＡ
Ｅ信号から特徴要素を抽出する特徴抽出手段と、この特
徴抽出手段が出力する特徴要素を予め設定された判定基
準に基づき正常品か異常品かを判定する判定手段とから
なることを特徴とする回転機器の異常音診断装置。
（７）請求項６記載の回転機器の異常音診断装置におい
て、前記特徴抽出手段における前記特徴要素と前記判定
手段に設定された前記判定基準には、それぞれ、前記請
求項１〜３の異常音診断装置で正常品と異常品のテスト
サンプルを診断することにより得られた正常品と異常品
を分類するのに役立つ特徴要素と、正常品と異常品を分
類することを可能にする判定基準を用いたことを特徴と
する回転機器の異常音診断装置。
（８）請求項７記載の回転機器の異常音診断装置におい
て、前記テストサンプルとして使用される正常品と異常
品は人間の聴覚によって判断されたものであることを特
徴とする回転機器の異常音診断装置。
（９）請求項１〜６のいずれか１項に記載の回転機器の
異常音診断装置において、騒音信号とＡＥ信号のうち少
なくともいずれか１つの信号に関して検波前後の２つの
信号が用いられることを特徴とする回転機器の異常音診
断装置。
（１０）請求項６記載の回転機器の異常音診断装置にお
いて、前記特徴抽出手段で抽出される前記特徴要素は、
前記ＡＥ信号における第１の周波数領域の信号成分と第
２の周波数領域の信号成分の比であることを特徴とする
回転機器の異常音診断装置。
（１１）請求項６記載の回転機器の異常音診断装置にお
いて、前記特徴抽出手段で抽出される前記特徴要素は、
前記ＡＥ信号における設定電圧以下のＡＥ信号発生数と
設定電圧以上のＡＥ信号発生数との比であることを特徴
とする回転機器の異常音診断装置。
（１２）製品検査工程に請求項１〜１１のいずれか１項
に記載された回転機器の異常診断装置を備えることを特
徴とする回転機器の製造ライン装置。