JPH06235682A - 摺動状態の異常検出方法及びその装置 - Google Patents
摺動状態の異常検出方法及びその装置Info
- Publication number
- JPH06235682A JPH06235682A JP5044719A JP4471993A JPH06235682A JP H06235682 A JPH06235682 A JP H06235682A JP 5044719 A JP5044719 A JP 5044719A JP 4471993 A JP4471993 A JP 4471993A JP H06235682 A JPH06235682 A JP H06235682A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- waveform
- effective energy
- signal
- divided
- rotating machine
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 診断対象である回転機械の検出波形の経時変
化を追跡し、波形の特徴抽出を行い、高い信頼性および
精度の診断をすることにある。 【構成】 診断対象である回転機械１に弾性波検出用セ
ンサ２を装着し、検出した信号波形を信号分割部５にお
いて複数の波形に分割し、各分割領域波形のパラメータ
値をパラメータ値算出部６において算出し、各分割領域
のパラメータ値を比較し、波形の特徴を波形特徴抽出部
７において波形の特徴を抽出し、次に、判定部８におい
て特徴の評価を行い、回転機械１の性状判定を行う。 【効果】 波形の経時変化を詳細に解析するため、波形
にわずかな特異点が発生しても、その特徴を逃がさず評
価、診断が可能となる。
化を追跡し、波形の特徴抽出を行い、高い信頼性および
精度の診断をすることにある。 【構成】 診断対象である回転機械１に弾性波検出用セ
ンサ２を装着し、検出した信号波形を信号分割部５にお
いて複数の波形に分割し、各分割領域波形のパラメータ
値をパラメータ値算出部６において算出し、各分割領域
のパラメータ値を比較し、波形の特徴を波形特徴抽出部
７において波形の特徴を抽出し、次に、判定部８におい
て特徴の評価を行い、回転機械１の性状判定を行う。 【効果】 波形の経時変化を詳細に解析するため、波形
にわずかな特異点が発生しても、その特徴を逃がさず評
価、診断が可能となる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、回転機械、特に洗濯機
用クラッチのブレーキ部などの摺動部の異常を診断する
摺動状態の異常検出方法及びその装置に関する。
用クラッチのブレーキ部などの摺動部の異常を診断する
摺動状態の異常検出方法及びその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、材料内部の欠陥などを非破壊的に
検出する場合、超音波探傷法のように診断対象内部に超
音波を送信し、反射面において反射してきた反射波を受
信し、その到達時間を解析することにより、診断対象内
部の状態を評価する手法が知られている。この種の技術
は、特開昭６３−１７３９５８号公報に記載され、この
公報の方法においては、診断対象から検出した超音波探
傷波形を時間軸に沿って複数の区間に分割し、それぞれ
の区間ごとにその最大値をピークホールドし、処理波形
を形成する。それを探傷点ごとに逐次行い、あらかじめ
設定した基本波形と比較し、正常、異常の判定を行って
いる。しかし、この評価方法では、静止体でなければ評
価を行うことができない。一方、診断対象が回転機械で
あるときの正常、異常を診断する場合、回転機械から検
出されるＡＥ（アコーステック エミッション）信号や
振動信号などの波形を用いて、波形の立上り時間、波形
を周波数分析（例えば、ＦＦＴなど）した後に算出され
る第１ピーク周波数などを用い、その状態を評価する手
法が知られている。また、それぞれのパラメータの組合
せや、信号波形の処理（例えば、遅延時間を与えるな
ど）より得られるパラメータなどを用い、評価する手法
も知られている。この種の技術は、特開昭６１−１３２
８６１号公報に記載され、この公報の方法においては、
診断対象から検出したＡＥ信号の評価方法として、先
ず、波形の立上り時間（以下、ライズタイムと略記す
る）により波形の急峻度合いを評価する。その評価結
果、波形の立上りが急峻であれば、次に、波形が第１ピ
ークに達した時点の振幅値と任意の遅延時間をもたらし
た後の振幅値の割合より、波形の減衰傾向を評価し、正
常、異常の判定を行っている。しかし、この評価手法で
は、波形の経時変化を追跡し、詳細な波形評価を行うこ
とができない。
検出する場合、超音波探傷法のように診断対象内部に超
音波を送信し、反射面において反射してきた反射波を受
信し、その到達時間を解析することにより、診断対象内
部の状態を評価する手法が知られている。この種の技術
は、特開昭６３−１７３９５８号公報に記載され、この
公報の方法においては、診断対象から検出した超音波探
傷波形を時間軸に沿って複数の区間に分割し、それぞれ
の区間ごとにその最大値をピークホールドし、処理波形
を形成する。それを探傷点ごとに逐次行い、あらかじめ
設定した基本波形と比較し、正常、異常の判定を行って
いる。しかし、この評価方法では、静止体でなければ評
価を行うことができない。一方、診断対象が回転機械で
あるときの正常、異常を診断する場合、回転機械から検
出されるＡＥ（アコーステック エミッション）信号や
振動信号などの波形を用いて、波形の立上り時間、波形
を周波数分析（例えば、ＦＦＴなど）した後に算出され
る第１ピーク周波数などを用い、その状態を評価する手
法が知られている。また、それぞれのパラメータの組合
せや、信号波形の処理（例えば、遅延時間を与えるな
ど）より得られるパラメータなどを用い、評価する手法
も知られている。この種の技術は、特開昭６１−１３２
８６１号公報に記載され、この公報の方法においては、
診断対象から検出したＡＥ信号の評価方法として、先
ず、波形の立上り時間（以下、ライズタイムと略記す
る）により波形の急峻度合いを評価する。その評価結
果、波形の立上りが急峻であれば、次に、波形が第１ピ
ークに達した時点の振幅値と任意の遅延時間をもたらし
た後の振幅値の割合より、波形の減衰傾向を評価し、正
常、異常の判定を行っている。しかし、この評価手法で
は、波形の経時変化を追跡し、詳細な波形評価を行うこ
とができない。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記したように、前者
の従来技術は、診断対象の内部欠陥を超音波探傷法によ
り評価しようとしたので、静止体のみ適用が可能であ
り、モータなどの回転機械に適用することは不可能であ
る。また、後者の従来技術は、波形の評価手段にライズ
タイム及び波形の第１ピークに達した時点の振幅値と任
意の遅延時間をもたらした後の振幅値の割合を用いてお
り、遅延時間以降の波形について評価されていない。つ
まり、波形の過渡的な現象しか評価されておらず、波形
の経時変化を把握するのは困難である。従って、遅延時
間以降の波形に２次的、３次的な特異点が発生しても、
その特徴を評価に反映することができない。本発明の目
的は、上述した問題点に鑑み、診断対象から検出した波
形の経時変化を追跡し、波形の特徴抽出を詳細に行い、
診断対象の診断を行う摺動状態の異常検出方法及びその
装置を提供することにある。
の従来技術は、診断対象の内部欠陥を超音波探傷法によ
り評価しようとしたので、静止体のみ適用が可能であ
り、モータなどの回転機械に適用することは不可能であ
る。また、後者の従来技術は、波形の評価手段にライズ
タイム及び波形の第１ピークに達した時点の振幅値と任
意の遅延時間をもたらした後の振幅値の割合を用いてお
り、遅延時間以降の波形について評価されていない。つ
まり、波形の過渡的な現象しか評価されておらず、波形
の経時変化を把握するのは困難である。従って、遅延時
間以降の波形に２次的、３次的な特異点が発生しても、
その特徴を評価に反映することができない。本発明の目
的は、上述した問題点に鑑み、診断対象から検出した波
形の経時変化を追跡し、波形の特徴抽出を詳細に行い、
診断対象の診断を行う摺動状態の異常検出方法及びその
装置を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】前記問題点は、診断対象
が回転機械であって、この回転機械より検出される信号
波形を複数個に分割し、各々の分割領域波形の実効的な
エネルギーを算出し、各々の分割領域波形の実効的エネ
ルギーについて前段分割領域の実効的なエネルギーと次
段分割領域の実効的なエネルギーを比較し、この比較し
た結果を用いて、回転機械の性状を判定することによ
り、達成される。また、前記問題点は、診断対象の回転
機械から発生する信号波形を検出する信号検出部と、前
記信号検出部より検出した信号波形を増幅した後、複数
個に分割する信号分割部と、各々の分割領域の実効的な
エネルギーについて前段分割領域の実効的なエネルギー
と次段分割領域の実効的なエネルギーを比較する波形特
徴抽出部と、前記波形特徴抽出部の比較結果から回転機
械の性状を判定する判定部からなる構成により、達成さ
れる。
が回転機械であって、この回転機械より検出される信号
波形を複数個に分割し、各々の分割領域波形の実効的な
エネルギーを算出し、各々の分割領域波形の実効的エネ
ルギーについて前段分割領域の実効的なエネルギーと次
段分割領域の実効的なエネルギーを比較し、この比較し
た結果を用いて、回転機械の性状を判定することによ
り、達成される。また、前記問題点は、診断対象の回転
機械から発生する信号波形を検出する信号検出部と、前
記信号検出部より検出した信号波形を増幅した後、複数
個に分割する信号分割部と、各々の分割領域の実効的な
エネルギーについて前段分割領域の実効的なエネルギー
と次段分割領域の実効的なエネルギーを比較する波形特
徴抽出部と、前記波形特徴抽出部の比較結果から回転機
械の性状を判定する判定部からなる構成により、達成さ
れる。
【０００５】
【作用】本発明では、診断対象の回転機械から発生した
検出波形を分割し、各分割領域の実効的なエネルギーを
算出し、算出値を分割領域ごとに比較するため、検出波
形内に多数の特徴点（例えば、最大ピーク以降の波形に
２次的、３次的なピーク点が発生しているなど）を有し
ていても、波形の微妙な変化を逃すことなく、詳細に波
形の特徴抽出を行い、診断対象の性状を高い信頼性およ
び精度をもって診断することが可能となる。
検出波形を分割し、各分割領域の実効的なエネルギーを
算出し、算出値を分割領域ごとに比較するため、検出波
形内に多数の特徴点（例えば、最大ピーク以降の波形に
２次的、３次的なピーク点が発生しているなど）を有し
ていても、波形の微妙な変化を逃すことなく、詳細に波
形の特徴抽出を行い、診断対象の性状を高い信頼性およ
び精度をもって診断することが可能となる。
【０００６】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を用いて説明
する。図１は、本発明の一実施例に係る摺動状態の異常
検出装置の全体構成を示す。１は回転機械など診断対
象、２は弾性波検出センサ、３は増幅器、４はＡ／Ｄ変
換器、１０はコンピュータを示す。図示のように、診断
対象１に、ＡＥ信号や振動信号などを検出するための弾
性波検出用センサ２を装着し、弾性波検出用センサ２が
検出した検出波形を増幅器３によって増幅した後、Ａ／
Ｄ変換器４を介してコンピュータ１０に送出する。コン
ピュータ１０は、信号分割部５、パラメータ値算出部
６、波形特徴抽出部７、判定部８から構成され、判定部
８には表示部９を接続する。コンピュータ１０は、弾性
波検出用センサ２より検出した検出波形を図２に示すフ
ローチャートに基づき、演算処理を実施する。図２にお
いて、まず、信号分割部５は信号波形を所定の数に分割
（ステップ３０）し、続いて、パラメータ値算出部６に
おいて各分割領域のパラメータ値を算出（ステップ３
２）し、波形特徴抽出部７において各算出値を比較し、
特徴を抽出（ステップ３４）する。判定部８において診
断対象１の診断を行い（ステップ３６）、その結果を表
示部９に表示する。ここで、診断用パラメータとして用
いられる実効的なエネルギーは、表１に示すように波形
平均値、波形エネルギー値、波形実効値、波形ピーク
値、波形の周波数分析結果のオーバーオール値（以下、
ＦＴ値と略記する）などである。
する。図１は、本発明の一実施例に係る摺動状態の異常
検出装置の全体構成を示す。１は回転機械など診断対
象、２は弾性波検出センサ、３は増幅器、４はＡ／Ｄ変
換器、１０はコンピュータを示す。図示のように、診断
対象１に、ＡＥ信号や振動信号などを検出するための弾
性波検出用センサ２を装着し、弾性波検出用センサ２が
検出した検出波形を増幅器３によって増幅した後、Ａ／
Ｄ変換器４を介してコンピュータ１０に送出する。コン
ピュータ１０は、信号分割部５、パラメータ値算出部
６、波形特徴抽出部７、判定部８から構成され、判定部
８には表示部９を接続する。コンピュータ１０は、弾性
波検出用センサ２より検出した検出波形を図２に示すフ
ローチャートに基づき、演算処理を実施する。図２にお
いて、まず、信号分割部５は信号波形を所定の数に分割
（ステップ３０）し、続いて、パラメータ値算出部６に
おいて各分割領域のパラメータ値を算出（ステップ３
２）し、波形特徴抽出部７において各算出値を比較し、
特徴を抽出（ステップ３４）する。判定部８において診
断対象１の診断を行い（ステップ３６）、その結果を表
示部９に表示する。ここで、診断用パラメータとして用
いられる実効的なエネルギーは、表１に示すように波形
平均値、波形エネルギー値、波形実効値、波形ピーク
値、波形の周波数分析結果のオーバーオール値（以下、
ＦＴ値と略記する）などである。
【０００７】
【表１】
【０００８】次に、具体的な一手法として、ＡＥ法によ
る洗濯機用クラッチのブレーキ診断のデータをもとに説
明する。ここで、ブレーキを作動したときにＡＥ波が発
生する要因は、ブレーキドラムとブレーキパッドの摺動
によるものである。摺動部表面に傷が発生したり、ゴミ
が付着すると、摺動部に異常摩擦が発生する。図３に、
正常品のブレーキを作動したときに検出されたＡＥ検波
波形を示す。本波形は、１２分割し、順に第１分割領域
Ａ、第２分割領域Ｂ、………、第１２分割領域Ｌとす
る。次に、各々の分割領域のパラメータ値を算出し、図
４に示すようなＦＴ値のマップを作成し、特徴を抽出す
る。例えば、同図より波形の特徴は、分割領域が進むに
つれてＦＴ値が減小する傾向にあるといえる。これに対
して、図５に、異常品のブレーキを作動したときに検出
されるＡＥ検波波形を示す。ここでも、正常品と同様
に、波形を１２分割し、各分割領域のパラメータ値を算
出し、マップを求めると、図６に示すようになる。同図
より、異常品の特徴は、第１〜第３分割領域（Ａ〜Ｃ）
は分割領域が進むにつれてＦＴ値が減小しているのに反
し、第４分割領域（Ｄ）ではＦＴ値が上昇し、つまり特
異点が発生し、正常品と違う傾向を示すことが分かる。
そこで、図２に示す判定処理（ステップ３６）におい
て、（１）式の演算を実施し、（１）式の条件に適合す
るか否かを判定し、ブレーキの正常、異常を診断する。
る洗濯機用クラッチのブレーキ診断のデータをもとに説
明する。ここで、ブレーキを作動したときにＡＥ波が発
生する要因は、ブレーキドラムとブレーキパッドの摺動
によるものである。摺動部表面に傷が発生したり、ゴミ
が付着すると、摺動部に異常摩擦が発生する。図３に、
正常品のブレーキを作動したときに検出されたＡＥ検波
波形を示す。本波形は、１２分割し、順に第１分割領域
Ａ、第２分割領域Ｂ、………、第１２分割領域Ｌとす
る。次に、各々の分割領域のパラメータ値を算出し、図
４に示すようなＦＴ値のマップを作成し、特徴を抽出す
る。例えば、同図より波形の特徴は、分割領域が進むに
つれてＦＴ値が減小する傾向にあるといえる。これに対
して、図５に、異常品のブレーキを作動したときに検出
されるＡＥ検波波形を示す。ここでも、正常品と同様
に、波形を１２分割し、各分割領域のパラメータ値を算
出し、マップを求めると、図６に示すようになる。同図
より、異常品の特徴は、第１〜第３分割領域（Ａ〜Ｃ）
は分割領域が進むにつれてＦＴ値が減小しているのに反
し、第４分割領域（Ｄ）ではＦＴ値が上昇し、つまり特
異点が発生し、正常品と違う傾向を示すことが分かる。
そこで、図２に示す判定処理（ステップ３６）におい
て、（１）式の演算を実施し、（１）式の条件に適合す
るか否かを判定し、ブレーキの正常、異常を診断する。
【数１】 つまり、正常品の場合、第１〜第１２分割領域まで、順
にＦＴ値が減少しているため、（１）式に適合し、正常
品と判定される。また、異常品の場合は、第１〜第３分
割領域までは正常品同様にＦＴ値が減少しているが、第
４分割領域において、第３分割領域よりもＦＴ値が大き
くなっており、（１）式の条件式に適合しないため、異
常品と判定される。
にＦＴ値が減少しているため、（１）式に適合し、正常
品と判定される。また、異常品の場合は、第１〜第３分
割領域までは正常品同様にＦＴ値が減少しているが、第
４分割領域において、第３分割領域よりもＦＴ値が大き
くなっており、（１）式の条件式に適合しないため、異
常品と判定される。
【０００９】このように、診断対象の摺動部から検出し
た弾性波信号より、波形の経時変化を追跡し、波形の特
徴抽出を行い、診断対象の摺動状態を評価し、診断す
る。上述した実施例では、波形を１２分割した例につい
て記載したが、信号の状況に応じて、３分割あるいは２
０分割など、任意に可変してもよい。また、ここでは弾
性波（超音波）信号の例について述べたが、光波、電波
などの波形の解析も可能である。さらに、診断用パラメ
ータとして波形平均値、波形エネルギー値、波形実効
値、波形ピーク値、ＦＴ値の５種類を代表例として示し
たが、信号の発生数など特徴が得られるパラメータであ
れば使用可能である。診断対象１の性状判定は、上述の
実施例では各分割領域のパラメータ値の絶対値を分割領
域順に比較し、前段分割領域に対して次段分割領域が大
きいか否かすなわち所定レベルを超えたか否かで正常、
異常を決定している。しかし、この手法以外でも、波形
全体のトータル値に対する分割領域の割合の比較、変曲
点の有無など、経時変化の特徴を評価できるものであれ
ば使用可能である。
た弾性波信号より、波形の経時変化を追跡し、波形の特
徴抽出を行い、診断対象の摺動状態を評価し、診断す
る。上述した実施例では、波形を１２分割した例につい
て記載したが、信号の状況に応じて、３分割あるいは２
０分割など、任意に可変してもよい。また、ここでは弾
性波（超音波）信号の例について述べたが、光波、電波
などの波形の解析も可能である。さらに、診断用パラメ
ータとして波形平均値、波形エネルギー値、波形実効
値、波形ピーク値、ＦＴ値の５種類を代表例として示し
たが、信号の発生数など特徴が得られるパラメータであ
れば使用可能である。診断対象１の性状判定は、上述の
実施例では各分割領域のパラメータ値の絶対値を分割領
域順に比較し、前段分割領域に対して次段分割領域が大
きいか否かすなわち所定レベルを超えたか否かで正常、
異常を決定している。しかし、この手法以外でも、波形
全体のトータル値に対する分割領域の割合の比較、変曲
点の有無など、経時変化の特徴を評価できるものであれ
ば使用可能である。
【００１０】なお、波形の取り込みのタイミングについ
ては、回転信号や波形自体を取り込み信号として、前記
Ａ／Ｄ変換器４に指令することが考えられる。例えば、
図７に示すように、ブレーキ作動信号発生器３０によっ
てブレーキ作動タイミングを検出し、Ａ／Ｄ変換器４に
Ａ／Ｄ起動（指令）信号を発し、Ａ／Ｄ変換器４を作動
させれば、常に同じタイミングにおいて洗濯機用クラッ
チ２０からの弾性波信号が検出可能となる。他の構成に
ついては図１と同様である。上述した実施例では、ブレ
ーキを例に挙げて説明したが、本発明は、同様な手法を
用いて回転機械の固定部と可動部の接触状態、例えば、
モータのロータとステータとの異常衝突現象の解明など
にも適用できる。
ては、回転信号や波形自体を取り込み信号として、前記
Ａ／Ｄ変換器４に指令することが考えられる。例えば、
図７に示すように、ブレーキ作動信号発生器３０によっ
てブレーキ作動タイミングを検出し、Ａ／Ｄ変換器４に
Ａ／Ｄ起動（指令）信号を発し、Ａ／Ｄ変換器４を作動
させれば、常に同じタイミングにおいて洗濯機用クラッ
チ２０からの弾性波信号が検出可能となる。他の構成に
ついては図１と同様である。上述した実施例では、ブレ
ーキを例に挙げて説明したが、本発明は、同様な手法を
用いて回転機械の固定部と可動部の接触状態、例えば、
モータのロータとステータとの異常衝突現象の解明など
にも適用できる。
【００１１】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
波形の経時変化を追跡し、解析するため、詳細な波形の
特徴抽出が可能となる。したがって、波形のわずかな特
異点が発生しても、その特徴を逃さず評価することがで
き、信頼性及び精度の高い診断が可能となる。
波形の経時変化を追跡し、解析するため、詳細な波形の
特徴抽出が可能となる。したがって、波形のわずかな特
異点が発生しても、その特徴を逃さず評価することがで
き、信頼性及び精度の高い診断が可能となる。
【図１】本発明の一実施例に係る摺動状態の異常検出装
置の全体構成
置の全体構成
【図２】本発明の一実施例に係る処理手順を示すフロー
チャート
チャート
【図３】本発明の作用を説明するための具体的データ例
【図４】本発明の作用を説明するための具体的データ例
【図５】本発明の作用を説明するための具体的データ例
【図６】本発明の作用を説明するための具体的データ例
【図７】本発明を実施するための、他の装置構成例
１ 診断対象 ２ 弾性波検出センサ ３ 増幅器 ４ Ａ／Ｄ変換器 ５ 信号分割部 ６ パラメータ値算出部 ７ 波形特徴抽出部 ８ 判定部 ９ 表示部 １０ コンピュータ ２０ ブレーキ作動信号発生器 ３０ 洗濯機用クラッチ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 田口 勇二 茨城県日立市幸町三丁目２番２号 株式会 社日立エンジニアリングサービス内 (72)発明者 佐藤 一也 茨城県日立市大みか町七丁目２番１号 株 式会社日立製作所エネルギー研究所内 (72)発明者 八巻 雄一 茨城県日立市東多賀町一丁目１番１号 株 式会社日立製作所多賀工場内 (72)発明者 菊池 和雄 茨城県日立市東多賀町一丁目１番１号 株 式会社日立製作所多賀工場内
Claims (6)
- 【請求項１】 診断対象が回転機械であって、この回転
機械より検出される信号波形を複数個に分割し、各々の
分割領域波形の実効的なエネルギーを算出し、各々の分
割領域波形の実効的エネルギーについて前段分割領域の
実効的なエネルギーと次段分割領域の実効的なエネルギ
ーを比較し、この比較した結果を用いて、回転機械の性
状を判定することを特徴とする摺動状態の異常検出方
法。 - 【請求項２】 請求項１において、信号波形は、弾性波
信号、光波信号または電波信号であり、また、実効的な
エネルギーは、波形平均値、波形エネルギー値、波形実
効値、波形ピーク値またはＦＴ値であることを特徴とす
る摺動状態の異常検出方法。 - 【請求項３】 請求項１において、回転機械の摺動部の
性状判定は、各分割領域波形の実効的エネルギーについ
て前段分割領域の実効的なエネルギーが次段分割領域の
実効的なエネルギーより大きい場合を正常と判定し、そ
れが少なくとも一箇所でも小さい場合を異常と判定する
ことを特徴とする摺動状態の異常検出方法。 - 【請求項４】 診断対象の回転機械から発生する信号波
形を検出する信号検出部と、前記信号検出部より検出し
た信号波形を増幅した後、複数個に分割する信号分割部
と、各々の分割領域の実効的なエネルギーについて前段
分割領域の実効的なエネルギーと次段分割領域の実効的
なエネルギーを比較する波形特徴抽出部と、前記波形特
徴抽出部の比較結果から回転機械の性状を判定する判定
部からなることを特徴とする摺動状態の異常検出装置。 - 【請求項５】 請求項４において、信号分割部は、信号
波形分割数を状況に応じて変更可能であることを特徴と
する摺動状態の異常検出装置。 - 【請求項６】 請求項４において、判定部は、各々の分
割領域の実効的なエネルギーについて比較された前段分
割領域の実効的なエネルギーが次段分割領域の実効的な
エネルギーよりも大きい場合を正常と判定し、一箇所で
も前段分割領域の実効的なエネルギーが次段分割領域の
実効的なエネルギーよりも小さい場合を異常と判定する
ことを特徴とする摺動状態の異常検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5044719A JPH06235682A (ja) | 1993-02-09 | 1993-02-09 | 摺動状態の異常検出方法及びその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5044719A JPH06235682A (ja) | 1993-02-09 | 1993-02-09 | 摺動状態の異常検出方法及びその装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06235682A true JPH06235682A (ja) | 1994-08-23 |
Family
ID=12699237
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5044719A Pending JPH06235682A (ja) | 1993-02-09 | 1993-02-09 | 摺動状態の異常検出方法及びその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06235682A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003106893A (ja) * | 2001-09-28 | 2003-04-09 | Yamatake Sangyo Systems Co Ltd | 異常監視装置および異常監視プログラム |
| WO2009096551A1 (ja) * | 2008-01-30 | 2009-08-06 | Jfe Advantech Co., Ltd. | 軸受の診断システム |
| JP2015105913A (ja) * | 2013-12-02 | 2015-06-08 | 上銀科技股▲分▼有限公司 | ボールねじの転動の滑らかさをチェックする方法 |
| CN106338385A (zh) * | 2016-08-25 | 2017-01-18 | 东南大学 | 一种基于奇异谱分解的旋转机械故障诊断方法 |
-
1993
- 1993-02-09 JP JP5044719A patent/JPH06235682A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003106893A (ja) * | 2001-09-28 | 2003-04-09 | Yamatake Sangyo Systems Co Ltd | 異常監視装置および異常監視プログラム |
| WO2009096551A1 (ja) * | 2008-01-30 | 2009-08-06 | Jfe Advantech Co., Ltd. | 軸受の診断システム |
| JPWO2009096551A1 (ja) * | 2008-01-30 | 2011-05-26 | Ｊｆｅアドバンテック株式会社 | 軸受の診断システム |
| JP4874406B2 (ja) * | 2008-01-30 | 2012-02-15 | Ｊｆｅアドバンテック株式会社 | 軸受の診断システム |
| JP2015105913A (ja) * | 2013-12-02 | 2015-06-08 | 上銀科技股▲分▼有限公司 | ボールねじの転動の滑らかさをチェックする方法 |
| CN106338385A (zh) * | 2016-08-25 | 2017-01-18 | 东南大学 | 一种基于奇异谱分解的旋转机械故障诊断方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7822580B2 (en) | Method and a system for monitoring the condition and operation of periodically moving objects | |
| US4669315A (en) | Rotating machinery diagnosis system with acoustic emission technique | |
| CA1203883A (en) | Method and apparatus for monitoring cracks of a rotatable body | |
| EP2237003B1 (en) | Method for analysing vibration in rotor blades | |
| US5407265A (en) | System and method for detecting cutting tool failure | |
| EP0655623B1 (en) | Relative resonant frequency shifts to detect cracks | |
| JP2003528292A (ja) | 振動解析によるベアリングの状態ベースのモニタリング | |
| Price et al. | Detection of severe sliding and pitting fatigue wear regimes through the use of broadband acoustic emission | |
| Mba et al. | The transmission of acoustic emission across large-scale turbine rotors | |
| JP3966500B2 (ja) | 異音による不良検査装置 | |
| JP2001272268A (ja) | 機械の異常検査装置 | |
| JPH06235682A (ja) | 摺動状態の異常検出方法及びその装置 | |
| JPH03269221A (ja) | 回転機器の異常音診断装置 | |
| JP2002188411A (ja) | 異常診断装置 | |
| JP2003130724A (ja) | 評価装置 | |
| KR20080053620A (ko) | 변속기 샤프트 균열 측정 장치 | |
| Thanagasundram et al. | Autoregressive based diagnostics scheme for detection of bearing faults | |
| Rodriguez et al. | Comparative study between laser vibrometer and accelerometer measurements for mechanical fault detection of electric motors | |
| JP2685513B2 (ja) | Ａｅによる機械摺動部の異常診断装置 | |
| Alekseev et al. | Data measurement system of compressor units defect diagnosis by vibration value | |
| JPH0569461B2 (ja) | ||
| JPH08261817A (ja) | 回転機械のラビング判定方法およびその装置 | |
| US20050248354A1 (en) | Frequency rectification tool for shorter waveforms | |
| JP2918683B2 (ja) | 軸受疲労によるａｅ信号の特定方法およびこの特定方法を用いた軸受破壊予知方法 | |
| JP3144878B2 (ja) | 回転機械の異常音診断方法、その装置及び回転機械の製造ライン |