JPH07318457A - 軸受の異常診断装置 - Google Patents
軸受の異常診断装置Info
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- JPH07318457A JPH07318457A JP6115005A JP11500594A JPH07318457A JP H07318457 A JPH07318457 A JP H07318457A JP 6115005 A JP6115005 A JP 6115005A JP 11500594 A JP11500594 A JP 11500594A JP H07318457 A JPH07318457 A JP H07318457A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 精度の高い異常診断ができる軸受の異常診断
装置を提供する。 【構成】 平均振幅算出手段(ステップＳ９)が算出した
周期別の平均振幅と、発生率計算手段(ステップＳ８)が
計算した周期別発生率とを乗算して周期別パワースペク
トルを計算するパワースペクトル算出手段(ステップＳ
１０)と、周期別パワースペクトルと所定のしきい値と
を比較して軸受の異常を診断する比較手段(ステップＳ
１３)を備えた。 【効果】 ＡＥ信号の個数と振幅を異常を診断するため
のデータとして取り入れることができる。
装置を提供する。 【構成】 平均振幅算出手段(ステップＳ９)が算出した
周期別の平均振幅と、発生率計算手段(ステップＳ８)が
計算した周期別発生率とを乗算して周期別パワースペク
トルを計算するパワースペクトル算出手段(ステップＳ
１０)と、周期別パワースペクトルと所定のしきい値と
を比較して軸受の異常を診断する比較手段(ステップＳ
１３)を備えた。 【効果】 ＡＥ信号の個数と振幅を異常を診断するため
のデータとして取り入れることができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、軸受が発生するＡＥ
（アコースティックエミッション)を検出して、軸受の
異常を診断する軸受の異常診断装置に関する。
（アコースティックエミッション)を検出して、軸受の
異常を診断する軸受の異常診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、転がり軸受の異常診断装置は、転
がり軸受の構成要素(内,外輪,転動体,保持器など)のい
ずれかに剥離等の異常が発生した場合、軸受が発生する
ＡＥをＡＥセンサで検出し、このＡＥセンサが出力する
ＡＥ信号を包絡線検波すると、図４に示すような波形の
ＡＥ信号を得る。ｔは剥離等を起こした軸受構成要素の
特性周期の一つである。特性周期とは、次の５つを指
す。外輪の転動体通過周期：ｔ0,内輪の転動体通過周
期：ｔi,転動体自転周期：ｔb,転動体公転周期：ｔc,内
輪(もしくは外輪)回転周期：ｔr。そして、所定の診断
時間内に、軸受の特性周期ｔもしくはｔの整数倍の周期
ｎｔ(ｎ＝１,２,３…)について周期別にＡＥ信号の発生
個数(周期の数)を計数し、図５に示すように、上記発生
個数が所定のしきい値(５個)を越えたときに、周期ｔに
対応する特性周期をもつ軸受の構成要素が異常，すなわ
ち軸受が異常であると診断している。図５では、周期ｔ
と２ｔのＡＥ信号が異常を示していると診断される。
がり軸受の構成要素(内,外輪,転動体,保持器など)のい
ずれかに剥離等の異常が発生した場合、軸受が発生する
ＡＥをＡＥセンサで検出し、このＡＥセンサが出力する
ＡＥ信号を包絡線検波すると、図４に示すような波形の
ＡＥ信号を得る。ｔは剥離等を起こした軸受構成要素の
特性周期の一つである。特性周期とは、次の５つを指
す。外輪の転動体通過周期：ｔ0,内輪の転動体通過周
期：ｔi,転動体自転周期：ｔb,転動体公転周期：ｔc,内
輪(もしくは外輪)回転周期：ｔr。そして、所定の診断
時間内に、軸受の特性周期ｔもしくはｔの整数倍の周期
ｎｔ(ｎ＝１,２,３…)について周期別にＡＥ信号の発生
個数(周期の数)を計数し、図５に示すように、上記発生
個数が所定のしきい値(５個)を越えたときに、周期ｔに
対応する特性周期をもつ軸受の構成要素が異常，すなわ
ち軸受が異常であると診断している。図５では、周期ｔ
と２ｔのＡＥ信号が異常を示していると診断される。
【０００３】また、今一つの軸受の異常診断装置として
は、上記周期別に所定のしきい値を越えたＡＥ信号の発
生個数を計数し、上記発生個数を上記所定の診断時間内
に発生可能なＡＥ信号の周期別最大個数で除算して、周
期別の発生率を計算し、図６に示すように、この発生率
が所定のしきい値を越えたときに、異常と診断するもの
がある。図４に示した診断時間では、周期ｔのＡＥ信号
が発生可能な最大個数は１０個であり、周期２ｔのＡＥ
信号が発生可能な最大個数は９個であり、周期３ｔのＡ
Ｅ信号が発生可能な最大個数は８個である。従って、周
期別の発生率は、図６に示すように、周期ｔでは６０％
になり、周期２ｔでは６７％になり、周期３ｔでは５０
％になる。そして、図６では発生率のしきい値を６５％
に設定しているので、周期２ｔのＡＥ信号が異常を示し
ていると診断される。
は、上記周期別に所定のしきい値を越えたＡＥ信号の発
生個数を計数し、上記発生個数を上記所定の診断時間内
に発生可能なＡＥ信号の周期別最大個数で除算して、周
期別の発生率を計算し、図６に示すように、この発生率
が所定のしきい値を越えたときに、異常と診断するもの
がある。図４に示した診断時間では、周期ｔのＡＥ信号
が発生可能な最大個数は１０個であり、周期２ｔのＡＥ
信号が発生可能な最大個数は９個であり、周期３ｔのＡ
Ｅ信号が発生可能な最大個数は８個である。従って、周
期別の発生率は、図６に示すように、周期ｔでは６０％
になり、周期２ｔでは６７％になり、周期３ｔでは５０
％になる。そして、図６では発生率のしきい値を６５％
に設定しているので、周期２ｔのＡＥ信号が異常を示し
ていると診断される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところが、上記２つの
従来の軸受の異常診断装置では、ＡＥ信号の個数だけに
基づいて軸受の異常を診断しているから、図４に示すよ
うな、ＡＥ信号の振幅の大小のデータが診断に寄与しな
い。したがって、精度の高い異常診断ができない問題が
ある。
従来の軸受の異常診断装置では、ＡＥ信号の個数だけに
基づいて軸受の異常を診断しているから、図４に示すよ
うな、ＡＥ信号の振幅の大小のデータが診断に寄与しな
い。したがって、精度の高い異常診断ができない問題が
ある。
【０００５】そこで、この発明の目的は、ＡＥ信号の個
数だけでなく、ＡＥ信号の振幅をも異常を診断するため
のデータとして取り入れることができ、精度の高い異常
診断ができる軸受の異常診断装置を提供することにあ
る。
数だけでなく、ＡＥ信号の振幅をも異常を診断するため
のデータとして取り入れることができ、精度の高い異常
診断ができる軸受の異常診断装置を提供することにあ
る。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、この発明の軸受の異常診断装置は、軸受が発生する
ＡＥを検出するＡＥセンサと、上記ＡＥセンサが出力し
たＡＥ信号を包絡線検波する包絡線検波回路とを備え、
上記包絡線検波したＡＥ信号を所定のしきい値と比較し
て、軸受の異常を診断する軸受の異常診断装置におい
て、所定の期間内に、上記ＡＥ信号の個数を周期別に計
数する信号数計数手段と、上記所定の期間内に、上記Ａ
Ｅ信号の振幅を周期別に合算する振幅合算手段と、上記
周期別に合算したＡＥ信号の振幅を、上記周期別に計数
したＡＥ信号の個数で除算して、上記所定期間内のＡＥ
信号の平均振幅を周期別に算出する平均振幅算出手段
と、上記周期別に計数したＡＥ信号の個数を、上記所定
期間にＡＥ信号の発生ミスがなかったときに計数される
べきＡＥ信号の周期別最大個数で除算して、周期別発生
率を計算する発生率計算手段と、上記周期別の平均振幅
と、上記周期別発生率とを乗算して、周期別パワースペ
クトルを計算するパワースペクトル算出手段と、上記周
期別パワースペクトルと、所定のしきい値とを比較し
て、軸受の異常を診断する比較手段とを備えたことを特
徴としている。
め、この発明の軸受の異常診断装置は、軸受が発生する
ＡＥを検出するＡＥセンサと、上記ＡＥセンサが出力し
たＡＥ信号を包絡線検波する包絡線検波回路とを備え、
上記包絡線検波したＡＥ信号を所定のしきい値と比較し
て、軸受の異常を診断する軸受の異常診断装置におい
て、所定の期間内に、上記ＡＥ信号の個数を周期別に計
数する信号数計数手段と、上記所定の期間内に、上記Ａ
Ｅ信号の振幅を周期別に合算する振幅合算手段と、上記
周期別に合算したＡＥ信号の振幅を、上記周期別に計数
したＡＥ信号の個数で除算して、上記所定期間内のＡＥ
信号の平均振幅を周期別に算出する平均振幅算出手段
と、上記周期別に計数したＡＥ信号の個数を、上記所定
期間にＡＥ信号の発生ミスがなかったときに計数される
べきＡＥ信号の周期別最大個数で除算して、周期別発生
率を計算する発生率計算手段と、上記周期別の平均振幅
と、上記周期別発生率とを乗算して、周期別パワースペ
クトルを計算するパワースペクトル算出手段と、上記周
期別パワースペクトルと、所定のしきい値とを比較し
て、軸受の異常を診断する比較手段とを備えたことを特
徴としている。
【０００７】
【作用】この発明の軸受の異常診断装置は、上記パワー
スペクトル算出手段が、上記平均振幅算出手段が算出し
た周期別の平均振幅と、上記発生率計算手段が計算した
周期別発生率とを乗算して周期別パワースペクトルを計
算し、比較手段が上記周期別パワースペクトルと所定の
しきい値とを比較して軸受の異常を診断する。
スペクトル算出手段が、上記平均振幅算出手段が算出し
た周期別の平均振幅と、上記発生率計算手段が計算した
周期別発生率とを乗算して周期別パワースペクトルを計
算し、比較手段が上記周期別パワースペクトルと所定の
しきい値とを比較して軸受の異常を診断する。
【０００８】したがって、この発明によれば、周期別の
ＡＥ信号の平均振幅と、周期別のＡＥ信号の個数の両方
を軸受の異常診断のデータとして取り入れることができ
る。したがって、この発明によれば、ＡＥ信号の個数だ
けでなく、ＡＥ信号の振幅をも異常を診断するためのデ
ータとして取り入れることができ、精度の高い異常診断
ができる
ＡＥ信号の平均振幅と、周期別のＡＥ信号の個数の両方
を軸受の異常診断のデータとして取り入れることができ
る。したがって、この発明によれば、ＡＥ信号の個数だ
けでなく、ＡＥ信号の振幅をも異常を診断するためのデ
ータとして取り入れることができ、精度の高い異常診断
ができる
【実施例】以下、この発明を図示の実施例により詳細に
説明する。
説明する。
【０００９】図１に示すように、この発明の軸受の異常
診断装置の実施例は、例えば転がり軸受が発生するＡＥ
を検出してＡＥ信号を出力するＡＥセンサ１と、上記Ａ
Ｅ信号を増幅するプリアンプ２と、上記プリアンプ２が
増幅したＡＥ信号のうち所定の周波数帯域のＡＥ信号を
通過させるバンドパスフォルター３と、このバンドパス
フォルター３を通過したＡＥ信号を増幅するメインアン
プ４と、メインアンプ４が増幅したＡＥ信号を包絡線検
波する包絡線検波回路５と、包絡線検波回路５が包絡線
検波したＡＥ信号が入力されるコンピュータ７とを備え
ている。
診断装置の実施例は、例えば転がり軸受が発生するＡＥ
を検出してＡＥ信号を出力するＡＥセンサ１と、上記Ａ
Ｅ信号を増幅するプリアンプ２と、上記プリアンプ２が
増幅したＡＥ信号のうち所定の周波数帯域のＡＥ信号を
通過させるバンドパスフォルター３と、このバンドパス
フォルター３を通過したＡＥ信号を増幅するメインアン
プ４と、メインアンプ４が増幅したＡＥ信号を包絡線検
波する包絡線検波回路５と、包絡線検波回路５が包絡線
検波したＡＥ信号が入力されるコンピュータ７とを備え
ている。
【００１０】上記コンピュータ７の動作を、図３に示す
フローチャートに沿って説明する。まず、ステップＳ１
で、転がり軸受の異常を判定するためのしきい値を設定
する。このしきい値は、以下のステップで算出するＡＥ
信号のパワースペクトル値に対するしきい値である。次
に、ステップＳ２に進み、診断対象軸受の諸元値より特
性周期を計算する。以降、図４に示すように、特性周期
の一つであるｔでＡＥが発生したとし、ｔのみに着目し
て説明する。
フローチャートに沿って説明する。まず、ステップＳ１
で、転がり軸受の異常を判定するためのしきい値を設定
する。このしきい値は、以下のステップで算出するＡＥ
信号のパワースペクトル値に対するしきい値である。次
に、ステップＳ２に進み、診断対象軸受の諸元値より特
性周期を計算する。以降、図４に示すように、特性周期
の一つであるｔでＡＥが発生したとし、ｔのみに着目し
て説明する。
【００１１】次に、ステップＳ３に進み、包絡線検波後
のＡＥ信号の波形をデータとして取り込む。次に、ステ
ップＳ４に進み、上記ＡＥ信号の波形データの内、所定
のＡＥ判定しきい値を越えたデータを取り出す。このデ
ータは、ＡＥ信号の振幅とＡＥ信号の発生時刻とを含ん
でいる。
のＡＥ信号の波形をデータとして取り込む。次に、ステ
ップＳ４に進み、上記ＡＥ信号の波形データの内、所定
のＡＥ判定しきい値を越えたデータを取り出す。このデ
ータは、ＡＥ信号の振幅とＡＥ信号の発生時刻とを含ん
でいる。
【００１２】次に、ステップＳ５に進み、周期パラメー
タｎを１として、ステップＳ６に進む。ステップＳ６で
は、所定の計測時間内に、ＡＥ信号の発生ミスがなかっ
たときに計数されるべきｎ×(特性周期ｔ）の周期のＡ
Ｅ信号の最大個数Ｎを計算する。
タｎを１として、ステップＳ６に進む。ステップＳ６で
は、所定の計測時間内に、ＡＥ信号の発生ミスがなかっ
たときに計数されるべきｎ×(特性周期ｔ）の周期のＡ
Ｅ信号の最大個数Ｎを計算する。
【００１３】つぎに、ステップＳ７に進み、ステップＳ
４で取り出したＡＥ信号のデータの内、周期が上記周期
（ｎ×ｔ)と一致するＡＥ信号の振幅と発生個数Ｍを取
り出す。次に、ステップＳ８に進み、上記発生個数Ｍを
上記最大個数Ｎで除算して、周期ｎｔのＡＥ信号の発生
率ｐを計算する。次に、ステップＳ９に進み、周期がｎ
ｔであるＡＥ信号の振幅の上記所定の計測時間内での合
計値を求め、この振幅の合計値を周期がｎｔであるＡＥ
信号の発生個数Ｍで除算して、上記ＡＥ信号の振幅の平
均値を計算する。
４で取り出したＡＥ信号のデータの内、周期が上記周期
（ｎ×ｔ)と一致するＡＥ信号の振幅と発生個数Ｍを取
り出す。次に、ステップＳ８に進み、上記発生個数Ｍを
上記最大個数Ｎで除算して、周期ｎｔのＡＥ信号の発生
率ｐを計算する。次に、ステップＳ９に進み、周期がｎ
ｔであるＡＥ信号の振幅の上記所定の計測時間内での合
計値を求め、この振幅の合計値を周期がｎｔであるＡＥ
信号の発生個数Ｍで除算して、上記ＡＥ信号の振幅の平
均値を計算する。
【００１４】次に、ステップＳ１０に進み、上記周期ｎ
ｔのＡＥ信号の発生率ｐと振幅の平均値とを乗算して、
周期ｎｔのＡＥ信号のパワー値を計算する。次に、ステ
ップＳ１１に進み、周期パラメータｎが所定の最大値Ｍ
ＡＸに達したか否かを判断し、最大値ＭＡＸに達したと
判定したときにステップＳ１２に進み、最大値ＭＡＸに
達していないと判断したときにステップＳ１３に進む。
ステップＳ１２では、パラメータｎを１だけ増加させて
ステップＳ６に戻る。
ｔのＡＥ信号の発生率ｐと振幅の平均値とを乗算して、
周期ｎｔのＡＥ信号のパワー値を計算する。次に、ステ
ップＳ１１に進み、周期パラメータｎが所定の最大値Ｍ
ＡＸに達したか否かを判断し、最大値ＭＡＸに達したと
判定したときにステップＳ１２に進み、最大値ＭＡＸに
達していないと判断したときにステップＳ１３に進む。
ステップＳ１２では、パラメータｎを１だけ増加させて
ステップＳ６に戻る。
【００１５】ステップＳ１３では、周期パラメータｎを
１から最大値ＭＡＸまで順に変化させて、各周期ｎｔ
(ｎ＝１〜ＭＡＸ)のＡＥ信号のパワー値と、ステップＳ
１で計算した異常判定しきい値とを比較する。次に、ス
テップＳ１４に進み、上記ＡＥ信号のパワー値が上記異
常判定しきい値を越えていたときに、特性周期ｔに対応
する軸受の構成要素に異常が発生したと判断して、ステ
ップＳ１５に進み特性周期ｔに対応する軸受の構成要素
が異常であることを示す警告を表示し、更に、ステップ
Ｓ１６で各周期ｎｔのＡＥ信号のパワー値を表示する。
このパワー値の表示例を図２に示す。
１から最大値ＭＡＸまで順に変化させて、各周期ｎｔ
(ｎ＝１〜ＭＡＸ)のＡＥ信号のパワー値と、ステップＳ
１で計算した異常判定しきい値とを比較する。次に、ス
テップＳ１４に進み、上記ＡＥ信号のパワー値が上記異
常判定しきい値を越えていたときに、特性周期ｔに対応
する軸受の構成要素に異常が発生したと判断して、ステ
ップＳ１５に進み特性周期ｔに対応する軸受の構成要素
が異常であることを示す警告を表示し、更に、ステップ
Ｓ１６で各周期ｎｔのＡＥ信号のパワー値を表示する。
このパワー値の表示例を図２に示す。
【００１６】一方、上記ＡＥ信号のパワー値が上記異常
判定しきい値を越えていなかったときに、軸受に異常が
発生していないと判断して、ステップＳ１６に進んで、
上記各周期ｎｔのＡＥ信号のパワー値を表示する。以
後、他の特性周期についても同様な診断を行う。
判定しきい値を越えていなかったときに、軸受に異常が
発生していないと判断して、ステップＳ１６に進んで、
上記各周期ｎｔのＡＥ信号のパワー値を表示する。以
後、他の特性周期についても同様な診断を行う。
【００１７】上記ステップＳ７とステップＳ９とが振幅
合算手段と平均振幅算出手段を構成しており、上記ステ
ップＳ７とステップＳ８とが信号数計数手段と発生率計
算手段とを構成している。
合算手段と平均振幅算出手段を構成しており、上記ステ
ップＳ７とステップＳ８とが信号数計数手段と発生率計
算手段とを構成している。
【００１８】このように、この実施例は、ＡＥ信号のパ
ワー値に基づいて、軸受の異常を診断する。このパワー
値は、上記したように、ＡＥ信号の振幅データとＡＥ信
号の発生個数のデータとを含んでいるから、ＡＥ信号の
個数だけでなく、ＡＥ信号の振幅をも異常を診断するた
めのデータとして取り入れることができる。従って、軸
受の異常を高い精度で診断することができ、ＦＦＴ(高
速フーリエ変換)による診断とほぼ同等な高精度診断を
行うことができる。尚、上記実施例では転がり軸受につ
いて説明したが、すべり軸受においても本発明を通用で
きる。
ワー値に基づいて、軸受の異常を診断する。このパワー
値は、上記したように、ＡＥ信号の振幅データとＡＥ信
号の発生個数のデータとを含んでいるから、ＡＥ信号の
個数だけでなく、ＡＥ信号の振幅をも異常を診断するた
めのデータとして取り入れることができる。従って、軸
受の異常を高い精度で診断することができ、ＦＦＴ(高
速フーリエ変換)による診断とほぼ同等な高精度診断を
行うことができる。尚、上記実施例では転がり軸受につ
いて説明したが、すべり軸受においても本発明を通用で
きる。
【００１９】
【発明の効果】以上より明らかなように、この発明の軸
受の異常診断装置は、パワースペクトル算出手段が、平
均振幅算出手段が算出した周期別の平均振幅と、発生率
計算手段が計算した周期別発生率とを乗算して周期別パ
ワースペクトルを計算し、比較手段が上記周期別パワー
スペクトルと所定のしきい値とを比較して軸受の異常を
診断する。
受の異常診断装置は、パワースペクトル算出手段が、平
均振幅算出手段が算出した周期別の平均振幅と、発生率
計算手段が計算した周期別発生率とを乗算して周期別パ
ワースペクトルを計算し、比較手段が上記周期別パワー
スペクトルと所定のしきい値とを比較して軸受の異常を
診断する。
【００２０】したがって、この発明によれば、周期別の
ＡＥ信号の平均振幅と、周期別のＡＥ信号の個数の両方
を軸受の異常診断のデータとして取り入れることができ
る。したがって、この発明によれば、ＡＥ信号の個数だ
けでなく、ＡＥ信号の振幅をも異常を診断するためのデ
ータとして取り入れることができるから、軸受の異常を
高い精度で診断できる。
ＡＥ信号の平均振幅と、周期別のＡＥ信号の個数の両方
を軸受の異常診断のデータとして取り入れることができ
る。したがって、この発明によれば、ＡＥ信号の個数だ
けでなく、ＡＥ信号の振幅をも異常を診断するためのデ
ータとして取り入れることができるから、軸受の異常を
高い精度で診断できる。
【図１】 この発明の軸受の異常診断装置の実施例のブ
ロック図である。
ロック図である。
【図２】 上記実施例で算出したＡＥ信号の周期毎のパ
ワー値の表示例を示す図である。
ワー値の表示例を示す図である。
【図３】 上記実施例の動作を説明するフローチャート
である。
である。
【図４】 包絡線検波後のＡＥ信号の波形を示す波形図
である。
である。
【図５】 図４の波形図から、周期別に集計したＡＥ信
号の発生個数を示す図である。
号の発生個数を示す図である。
【図６】 図４の波形図から、周期別に集計したＡＥ信
号の発生率を示す図である。
号の発生率を示す図である。
１…ＡＥセンサ、２…プリアンプ、３…バンドパスフィ
ルター、４…メインアンプ、５…包絡線検波回路、７…
コンピュータ。
ルター、４…メインアンプ、５…包絡線検波回路、７…
コンピュータ。
Claims (1)
- 【請求項１】 軸受が発生するＡＥを検出するＡＥセン
サと、上記ＡＥセンサが出力したＡＥ信号を包絡線検波
する包絡線検波回路とを備え、上記包絡線検波したＡＥ
信号を所定のしきい値と比較して、軸受の異常を診断す
る軸受の異常診断装置において、 所定の期間内に、上記ＡＥ信号の個数を周期別に計数す
る信号数計数手段と、 上記所定の期間内に、上記ＡＥ信号の振幅を周期別に合
算する振幅合算手段と、 上記周期別に合算したＡＥ信号の振幅を、上記周期別に
計数したＡＥ信号の個数で除算して、上記所定期間内の
ＡＥ信号の平均振幅を周期別に算出する平均振幅算出手
段と、 上記周期別に計数したＡＥ信号の個数を、上記所定期間
にＡＥ信号の発生ミスがなかったときに計数されるべき
ＡＥ信号の周期別最大個数で除算して、周期別発生率を
計算する発生率計算手段と、 上記周期別の平均振幅と、上記発生率計算手段が計算し
た周期別発生率とを乗算して、周期別パワースペクトル
を計算するパワースペクトル算出手段と、 上記周期別パワースペクトルと、所定のしきい値とを比
較して、軸受の異常を診断する比較手段とを備えたこと
を特徴とする軸受の異常診断装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11500594A JP3390087B2 (ja) | 1994-05-27 | 1994-05-27 | 軸受の異常診断装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11500594A JP3390087B2 (ja) | 1994-05-27 | 1994-05-27 | 軸受の異常診断装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07318457A true JPH07318457A (ja) | 1995-12-08 |
| JP3390087B2 JP3390087B2 (ja) | 2003-03-24 |
Family
ID=14651937
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11500594A Expired - Fee Related JP3390087B2 (ja) | 1994-05-27 | 1994-05-27 | 軸受の異常診断装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3390087B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09257651A (ja) * | 1996-03-21 | 1997-10-03 | Matsushita Electric Works Ltd | 軸受の傷検出方法 |
| WO2007136111A1 (ja) | 2006-05-24 | 2007-11-29 | Jtekt Corporation | アコースティックエミッション検出装置および制御装置 |
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