JPH07324974A - 回転機振動診断装置 - Google Patents
回転機振動診断装置Info
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- JPH07324974A JPH07324974A JP6121440A JP12144094A JPH07324974A JP H07324974 A JPH07324974 A JP H07324974A JP 6121440 A JP6121440 A JP 6121440A JP 12144094 A JP12144094 A JP 12144094A JP H07324974 A JPH07324974 A JP H07324974A
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- JP
- Japan
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- vibration
- noise
- deterioration index
- rotating machine
- frequency component
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- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 回転機の振動の異常をオンラインで検知、診
断及び又異常の発生時期を予知できる回転機振動診断装
置を提供する。 【構成】 回転数検出手段５と振動検出手段４の信号を
サンプリングして周波数スペクトルを出力する信号サン
プリング手段８と、ノイズ除去手段１４によりノイズを
除去された周波数スペクトル中、回転数に同期する回転
同期周波数成分値とその整数倍の高調波成分値の比率で
ある振動劣化指数を劣化指数処理手段１７が求め、振動
劣化指数が所定値になると信号を出力する異常診断処理
手段１８を備えるようにした。
断及び又異常の発生時期を予知できる回転機振動診断装
置を提供する。 【構成】 回転数検出手段５と振動検出手段４の信号を
サンプリングして周波数スペクトルを出力する信号サン
プリング手段８と、ノイズ除去手段１４によりノイズを
除去された周波数スペクトル中、回転数に同期する回転
同期周波数成分値とその整数倍の高調波成分値の比率で
ある振動劣化指数を劣化指数処理手段１７が求め、振動
劣化指数が所定値になると信号を出力する異常診断処理
手段１８を備えるようにした。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、回転機の振動による
検査、異常の診断、検知およびその予知の判断をするた
めの回転機振動診断装置に関する。
検査、異常の診断、検知およびその予知の判断をするた
めの回転機振動診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般の回転機器の回転中における異常の
多くは軸振動の変化や騒音として現れることが多く、大
型の回転機器では重大な事故となることがある。最近で
は振動の異常又は異常兆候を検知し、オンラインで振動
を診断するの回転機振動診断装置が提案されている。図
８に従来の回転機振動診断装置１の構成図を示す。図に
おいて、回転機の回転子２を支える軸受３には回転子２
の振動を検出する振動計４が設置され、回転子２の一端
側には回転子２の回転数を検出する回転計５が設置され
ている。
多くは軸振動の変化や騒音として現れることが多く、大
型の回転機器では重大な事故となることがある。最近で
は振動の異常又は異常兆候を検知し、オンラインで振動
を診断するの回転機振動診断装置が提案されている。図
８に従来の回転機振動診断装置１の構成図を示す。図に
おいて、回転機の回転子２を支える軸受３には回転子２
の振動を検出する振動計４が設置され、回転子２の一端
側には回転子２の回転数を検出する回転計５が設置され
ている。
【０００３】さらに、この回転機には軸受温度計６や入
力電圧さらに電流など、回転機の運転状態が監視できる
各種センサ７も設置されている。これら各計器４、５、
６および各種センサ７からの信号は回転機振動診断装置
１の信号サンプリング手段８でサンプリング入力され
る。ここで、回転異常の診断、解析に用いる信号は軸受
の振動信号のみであり、通常はこの信号を各種解析し、
その結果より診断している。例えば、図８に示すよう
に、振動計４からは振動信号Ｓが得られ、この信号をＦ
ＦＴ（高速フーリエ変換）を行っている。その結果、振
動信号Ｓの成分中には、この回転子の定格回転数に同期
する回転成分やその高調波が存在することが確認され
る。
力電圧さらに電流など、回転機の運転状態が監視できる
各種センサ７も設置されている。これら各計器４、５、
６および各種センサ７からの信号は回転機振動診断装置
１の信号サンプリング手段８でサンプリング入力され
る。ここで、回転異常の診断、解析に用いる信号は軸受
の振動信号のみであり、通常はこの信号を各種解析し、
その結果より診断している。例えば、図８に示すよう
に、振動計４からは振動信号Ｓが得られ、この信号をＦ
ＦＴ（高速フーリエ変換）を行っている。その結果、振
動信号Ｓの成分中には、この回転子の定格回転数に同期
する回転成分やその高調波が存在することが確認され
る。
【０００４】そして、データ処理手段９にて異常検知お
よび診断の為の計算、さらにＦＦＴを行い周波数スペク
トルおよび振動位相と、これらの変化率が求められる。
異常検知手段１０では、これらの計算された値に対して
しきい値を設定して振動の異常兆候を検知し、診断手段
１１を作動させる。異常検知の後、診断手段１１では、
上述の各種計算値、また運転状態等との相関等を利用し
て異常推定を行う。
よび診断の為の計算、さらにＦＦＴを行い周波数スペク
トルおよび振動位相と、これらの変化率が求められる。
異常検知手段１０では、これらの計算された値に対して
しきい値を設定して振動の異常兆候を検知し、診断手段
１１を作動させる。異常検知の後、診断手段１１では、
上述の各種計算値、また運転状態等との相関等を利用し
て異常推定を行う。
【０００５】表示制御手段１２は、データ処理の結果、
異常検知の通知および診断の結果を表示装置１３へ表示
する。さらに、デ−タ処理手段９が出力するデ−タを記
録するデ−タ記録手段１４Ａにより履歴デ−タファイル
１４Ｂに履歴デ−タを記録し、履歴デ−タファイル１４
Ｂからデ−タを再現するデ−タ再現手段１４Ｃを備えた
履歴データ保存システム１４を付加したものとなってい
る。
異常検知の通知および診断の結果を表示装置１３へ表示
する。さらに、デ−タ処理手段９が出力するデ−タを記
録するデ−タ記録手段１４Ａにより履歴デ−タファイル
１４Ｂに履歴デ−タを記録し、履歴デ−タファイル１４
Ｂからデ−タを再現するデ−タ再現手段１４Ｃを備えた
履歴データ保存システム１４を付加したものとなってい
る。
【０００６】さらに、データ処理手段９が求めた周波数
スペクトルおよび振動位相と、これらの変化率等から異
常現象の発生原因を究明するには、専門家による膨大な
デ−タの解析が必要となり、履歴データ保存システム１
４は膨大なデータ量の保存となるため大容量の記憶装置
を必要とし、小規模なハードウェアでは対応が不可能で
ある。また、長期間のデータ保存には定期的に他の記憶
装置に移すなどのデータ管理が必要となる。
スペクトルおよび振動位相と、これらの変化率等から異
常現象の発生原因を究明するには、専門家による膨大な
デ−タの解析が必要となり、履歴データ保存システム１
４は膨大なデータ量の保存となるため大容量の記憶装置
を必要とし、小規模なハードウェアでは対応が不可能で
ある。また、長期間のデータ保存には定期的に他の記憶
装置に移すなどのデータ管理が必要となる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】従来の回転機振動診断
装置１は、これらの解析に軸受の振動データのみが用い
られており、回転機本体の運転状況での検査や異常を検
出するには不十分であり、本体の構造や可変速運転によ
って変化する軸受音、電磁気音などが主要原因となるこ
ともあり、これら騒音の基となる振動デ−タを解析しな
ければならないことがある。
装置１は、これらの解析に軸受の振動データのみが用い
られており、回転機本体の運転状況での検査や異常を検
出するには不十分であり、本体の構造や可変速運転によ
って変化する軸受音、電磁気音などが主要原因となるこ
ともあり、これら騒音の基となる振動デ−タを解析しな
ければならないことがある。
【０００８】しかし、運転状況を判断する手段として音
で検出する方式もあるが、周囲のランダムな騒音も存在
することからその検出レベルを高めるには外部からの振
動や騒音を遮断し内部に吸音処理を施した防音吸音箱も
しくは部屋が必要となり、設備が大掛かりとなり、設備
費用が高価となり、また、原始的な聴感に頼るにも、そ
の解析レベルを上げるには限界がある。
で検出する方式もあるが、周囲のランダムな騒音も存在
することからその検出レベルを高めるには外部からの振
動や騒音を遮断し内部に吸音処理を施した防音吸音箱も
しくは部屋が必要となり、設備が大掛かりとなり、設備
費用が高価となり、また、原始的な聴感に頼るにも、そ
の解析レベルを上げるには限界がある。
【０００９】また、通常の振動計測では安定した計測が
困難でありランダムなノイズ成分が多く含まれることが
あり、診断や異常の予知ではノイズの除去が重要であ
り、ノイズの除去のためには専用フィルタやマイコンさ
らにミニコンクラスの大規模で高価な専用の振動解析装
置が必要となってくる。
困難でありランダムなノイズ成分が多く含まれることが
あり、診断や異常の予知ではノイズの除去が重要であ
り、ノイズの除去のためには専用フィルタやマイコンさ
らにミニコンクラスの大規模で高価な専用の振動解析装
置が必要となってくる。
【００１０】また、オンラインでの診断のためには長期
間の信号データの保存や高速な波形処理および専門家に
よる解析の必要性が高くなり、さらにその解析に時間が
掛かり運転中のリアルタイムな診断はできない等の課題
があった。また、膨大なデータ量の処理には安価で小規
模なハードウェアでは対応できない。
間の信号データの保存や高速な波形処理および専門家に
よる解析の必要性が高くなり、さらにその解析に時間が
掛かり運転中のリアルタイムな診断はできない等の課題
があった。また、膨大なデータ量の処理には安価で小規
模なハードウェアでは対応できない。
【００１１】この発明は上記のような問題点を解決する
ためになされたもので、第１の目的は、回転機の振動の
異常をオンラインで検知することができる安価な回転機
振動診断装置を提供することである。
ためになされたもので、第１の目的は、回転機の振動の
異常をオンラインで検知することができる安価な回転機
振動診断装置を提供することである。
【００１２】また、第２の目的は、回転機の振動の異常
域及び危険域に至る時間を予知することができる回転機
振動診断装置を提供すること、また、第３の目的は、測
定された振動周波数成分値からその周波数に対応する騒
音周波数成分値を予測して、騒音の異常をオンラインで
検知することができる回転機振動診断装置を提供するこ
と、また、第４の目的は、回転機の異常振動の原因を迅
速に診断できる回転機振動診断装置を提供すること、ま
た、第５の目的は、測定された振動周波数成分値からそ
の周波数に対応する騒音周波数成分値を予測して、騒音
の異常原因を迅速に診断することができる回転機振動診
断装置を提供することにある。
域及び危険域に至る時間を予知することができる回転機
振動診断装置を提供すること、また、第３の目的は、測
定された振動周波数成分値からその周波数に対応する騒
音周波数成分値を予測して、騒音の異常をオンラインで
検知することができる回転機振動診断装置を提供するこ
と、また、第４の目的は、回転機の異常振動の原因を迅
速に診断できる回転機振動診断装置を提供すること、ま
た、第５の目的は、測定された振動周波数成分値からそ
の周波数に対応する騒音周波数成分値を予測して、騒音
の異常原因を迅速に診断することができる回転機振動診
断装置を提供することにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】この発明に係る回転機振
動診断装置は、回転機の回転数を検出する回転数検出手
段と、上記回転機の振動を検出する振動検出手段と、こ
の振動検出手段が出力する信号を所定期間サンプリング
して周波数スペクトルを出力する信号サンプリング手段
と、この信号サンプリング手段が出力する周波数スペク
トルからノイズを除去した周波数スペクトルを出力する
ノイズ除去手段と、このノイズ除去手段が出力する周波
数スペクトルの内、上記回転数検出手段が出力する回転
数と同期する回転同期周波数成分値とこの整数倍周波数
成分値の比率である振動劣化指数を演算する劣化指数処
理手段と、上記振動劣化指数が所定値となると信号を出
力する異常診断処理手段とを備えるようにしたものであ
る。
動診断装置は、回転機の回転数を検出する回転数検出手
段と、上記回転機の振動を検出する振動検出手段と、こ
の振動検出手段が出力する信号を所定期間サンプリング
して周波数スペクトルを出力する信号サンプリング手段
と、この信号サンプリング手段が出力する周波数スペク
トルからノイズを除去した周波数スペクトルを出力する
ノイズ除去手段と、このノイズ除去手段が出力する周波
数スペクトルの内、上記回転数検出手段が出力する回転
数と同期する回転同期周波数成分値とこの整数倍周波数
成分値の比率である振動劣化指数を演算する劣化指数処
理手段と、上記振動劣化指数が所定値となると信号を出
力する異常診断処理手段とを備えるようにしたものであ
る。
【００１４】また、次の発明に係る回転機振動診断装置
は、振動劣化指数の履歴値を記憶する劣化指数記憶手段
と、上記振動劣化指数の履歴値から任意の時間の振動劣
化指数を演算する劣化予知手段とを備えるようにしたも
のである。
は、振動劣化指数の履歴値を記憶する劣化指数記憶手段
と、上記振動劣化指数の履歴値から任意の時間の振動劣
化指数を演算する劣化予知手段とを備えるようにしたも
のである。
【００１５】また、次の発明に係る回転機振動診断装置
は、回転機の振動原因毎の特徴パラメ−タの振動劣化指
数を記憶する劣化指数記憶手段を備え、ノイズ除去手段
が出力する周波数スペクトルから演算された振動劣化指
数の傾向と上記振動原因毎の特徴パラメ−タの振動劣化
指数とを比較し、振動原因を診断するようにしたもので
ある。
は、回転機の振動原因毎の特徴パラメ−タの振動劣化指
数を記憶する劣化指数記憶手段を備え、ノイズ除去手段
が出力する周波数スペクトルから演算された振動劣化指
数の傾向と上記振動原因毎の特徴パラメ−タの振動劣化
指数とを比較し、振動原因を診断するようにしたもので
ある。
【００１６】また、次の発明に係る回転機振動診断装置
は、回転機の回転数を検出する回転数検出手段と、上記
回転機の振動を検出する振動検出手段と、この振動検出
手段が出力する信号を所定期間サンプリングして周波数
スペクトルを出力する信号サンプリング手段と、この信
号サンプリング手段が出力する周波数スペクトルからノ
イズを除去した周波数スペクトルを出力するノイズ除去
手段と、上記回転機が有する特定の騒音周波数成分値と
この周波数に対応する振動周波数成分値との関連デ−タ
を有し、上記ノイズ除去手段が出力する振動周波数成分
値から上記関連デ−タを用いて騒音周波数成分値を予測
する騒音予測手段と、上記騒音周波数成分値が所定値と
なると信号を出力する異常診断処理手段とを備えるよう
にしたものである。
は、回転機の回転数を検出する回転数検出手段と、上記
回転機の振動を検出する振動検出手段と、この振動検出
手段が出力する信号を所定期間サンプリングして周波数
スペクトルを出力する信号サンプリング手段と、この信
号サンプリング手段が出力する周波数スペクトルからノ
イズを除去した周波数スペクトルを出力するノイズ除去
手段と、上記回転機が有する特定の騒音周波数成分値と
この周波数に対応する振動周波数成分値との関連デ−タ
を有し、上記ノイズ除去手段が出力する振動周波数成分
値から上記関連デ−タを用いて騒音周波数成分値を予測
する騒音予測手段と、上記騒音周波数成分値が所定値と
なると信号を出力する異常診断処理手段とを備えるよう
にしたものである。
【００１７】また、次の発明に係る回転機振動診断装置
は、騒音予測手段が出力する所定の騒音周波数成分値の
履歴値を記憶する騒音周波数成分値記憶手段と、上記所
定の騒音周波数成分値の履歴値から任意の時間の上記所
定の騒音周波数成分値を演算する劣化予知手段とを備え
るようにしたものである。
は、騒音予測手段が出力する所定の騒音周波数成分値の
履歴値を記憶する騒音周波数成分値記憶手段と、上記所
定の騒音周波数成分値の履歴値から任意の時間の上記所
定の騒音周波数成分値を演算する劣化予知手段とを備え
るようにしたものである。
【００１８】更に、次の発明に係る回転機振動診断装置
は、ノイズ除去手段を、サンプリング手段が出力する周
波数スペクトル中、繰り返される周波数成分を加算平均
した周波数スペクトルを出力するようにしたものであ
る。
は、ノイズ除去手段を、サンプリング手段が出力する周
波数スペクトル中、繰り返される周波数成分を加算平均
した周波数スペクトルを出力するようにしたものであ
る。
【００１９】
【作用】この発明における回転機振動診断装置は、ノイ
ズ除去手段が出力する周波数スペクトルの内、回転数検
出手段が出力する回転数と同期する回転同期周波数成分
値とこの整数倍周波数成分値の比率である振動劣化指数
を演算する劣化指数処理手段と、振動劣化指数が所定値
となると信号を出力する異常診断処理手段とを備えるよ
うにしたので、回転機固有の異常現象毎に定めた整数倍
周波数成分の振動劣化指数が所定値となると動作する。
ズ除去手段が出力する周波数スペクトルの内、回転数検
出手段が出力する回転数と同期する回転同期周波数成分
値とこの整数倍周波数成分値の比率である振動劣化指数
を演算する劣化指数処理手段と、振動劣化指数が所定値
となると信号を出力する異常診断処理手段とを備えるよ
うにしたので、回転機固有の異常現象毎に定めた整数倍
周波数成分の振動劣化指数が所定値となると動作する。
【００２０】また、次の発明における回転機振動診断装
置は、振動劣化指数の履歴値を記憶する劣化指数記憶手
段と、振動劣化指数の履歴値から任意の時間の振動劣化
指数を演算する劣化予知手段とを備えるようにしたの
で、任意の時間の振動劣化指数を予知する。
置は、振動劣化指数の履歴値を記憶する劣化指数記憶手
段と、振動劣化指数の履歴値から任意の時間の振動劣化
指数を演算する劣化予知手段とを備えるようにしたの
で、任意の時間の振動劣化指数を予知する。
【００２１】また、次の発明における回転機振動診断装
置は、回転機の振動原因毎の特徴パラメ−タの振動劣化
指数を記憶する劣化指数記憶手段を備え、ノイズ除去手
段が出力する周波数スペクトルから演算された振動劣化
指数の傾向と振動原因毎の特徴パラメ−タの振動劣化指
数とを比較し、振動原因を診断する。
置は、回転機の振動原因毎の特徴パラメ−タの振動劣化
指数を記憶する劣化指数記憶手段を備え、ノイズ除去手
段が出力する周波数スペクトルから演算された振動劣化
指数の傾向と振動原因毎の特徴パラメ−タの振動劣化指
数とを比較し、振動原因を診断する。
【００２２】また、次の発明における回転機振動診断装
置は、回転機が有する特定の騒音周波数成分値とこの周
波数に対応する振動周波数成分値との関連デ−タを有
し、ノイズ除去手段が出力する振動周波数成分値から関
連デ−タを用いて騒音周波数成分値を予測する騒音予測
手段と、騒音周波数成分値が所定値となると信号を出力
する異常診断処理手段とを備えるようにしたので、暗騒
音の高い現場においても遮音装置を設けずに騒音レベル
の異常を検知する。
置は、回転機が有する特定の騒音周波数成分値とこの周
波数に対応する振動周波数成分値との関連デ−タを有
し、ノイズ除去手段が出力する振動周波数成分値から関
連デ−タを用いて騒音周波数成分値を予測する騒音予測
手段と、騒音周波数成分値が所定値となると信号を出力
する異常診断処理手段とを備えるようにしたので、暗騒
音の高い現場においても遮音装置を設けずに騒音レベル
の異常を検知する。
【００２３】また、次の発明における回転機振動診断装
置は、騒音予測手段が出力する所定の騒音周波数成分値
の履歴値を記憶する騒音周波数成分値記憶手段と、所定
の騒音周波数成分値の履歴値から任意の時間の所定の騒
音周波数成分値を演算する劣化予知手段とを備えるよう
にしたので、任意の時間の所定の騒音周波数成分値を予
知する。
置は、騒音予測手段が出力する所定の騒音周波数成分値
の履歴値を記憶する騒音周波数成分値記憶手段と、所定
の騒音周波数成分値の履歴値から任意の時間の所定の騒
音周波数成分値を演算する劣化予知手段とを備えるよう
にしたので、任意の時間の所定の騒音周波数成分値を予
知する。
【００２４】更に、次の発明における回転機振動診断装
置は、ノイズ除去手段を、サンプリング手段が出力する
周波数スペクトル中、繰り返される周波数成分を加算平
均した周波数スペクトルを出力するようにしたので、ラ
ンダムノイズを除去する。
置は、ノイズ除去手段を、サンプリング手段が出力する
周波数スペクトル中、繰り返される周波数成分を加算平
均した周波数スペクトルを出力するようにしたので、ラ
ンダムノイズを除去する。
【００２５】
【実施例】以下、この発明の一実施例を図について説明
する。図１はこの発明の一実施例の電動機に用いた回転
機振動診断装置の構成図を示し、図中、図８と同一符号
は同一又は相当部分を示すので説明は省略する。図にお
いて、４Ａは電動機外枠の中央部に設けられた振動計で
あり、電動機本体の振動及び固定子（図示せず）と回転
子２の磁界の干渉により生ずる磁気加振力による振動を
検出する。８は振動計４、４Ａの振動信号を回転子２の
回転数を検出する回転計５の信号に同期させてサンプリ
ングする信号サンプリング手段、１４はサンプリングさ
れた振動信号の内、繰り返される周波数成分値を加算平
均して求められた（クロススペクトルの加算平均法）周
波数スペクトルを出力するノイズ除去手段である。尚、
ノイズ除去の効果は加算平均の回数と共に大きくなる
が、５〜７回程度までが著しくそれ以上は大きな効果は
得られず、この実施例では７回の加算平均によりノイズ
の除去を行う。
する。図１はこの発明の一実施例の電動機に用いた回転
機振動診断装置の構成図を示し、図中、図８と同一符号
は同一又は相当部分を示すので説明は省略する。図にお
いて、４Ａは電動機外枠の中央部に設けられた振動計で
あり、電動機本体の振動及び固定子（図示せず）と回転
子２の磁界の干渉により生ずる磁気加振力による振動を
検出する。８は振動計４、４Ａの振動信号を回転子２の
回転数を検出する回転計５の信号に同期させてサンプリ
ングする信号サンプリング手段、１４はサンプリングさ
れた振動信号の内、繰り返される周波数成分値を加算平
均して求められた（クロススペクトルの加算平均法）周
波数スペクトルを出力するノイズ除去手段である。尚、
ノイズ除去の効果は加算平均の回数と共に大きくなる
が、５〜７回程度までが著しくそれ以上は大きな効果は
得られず、この実施例では７回の加算平均によりノイズ
の除去を行う。
【００２６】１５は電動機固有の軸受音及び磁気音等の
発生周波数毎の騒音と振動の関連デ−タを記憶し、測定
された振動周波数成分毎に予測計量値Ｒを乗ずることに
より対応する騒音周波数成分値を予測する騒音予測手
段、１７はノイズ除去手段１４が出力する周波数スペク
トルの内、回転子２の回転数と同期する回転同期周波数
成分Ｎ及びその１／２Ｎ、２Ｎ、３Ｎ、４Ｎ、５Ｎ等の
整数倍周波数成分及び位相などを分析し、回転同期周波
数成分値Ｐ（ｆＮ１）及び１／２Ｎ、２Ｎ、３Ｎ、４
Ｎ、５Ｎ等の整数倍周波数成分値Ｐ（ｆＮｎ）に対する
比率により振動劣化指数（ｐｎ）を下式により演算して
求める劣化指数処理手段である。 Ｄ（ｐｎ）＝Ｐ（ｆＮｎ）／Ｐ（ｆＮ１） ・・・・・・・・（１）
発生周波数毎の騒音と振動の関連デ−タを記憶し、測定
された振動周波数成分毎に予測計量値Ｒを乗ずることに
より対応する騒音周波数成分値を予測する騒音予測手
段、１７はノイズ除去手段１４が出力する周波数スペク
トルの内、回転子２の回転数と同期する回転同期周波数
成分Ｎ及びその１／２Ｎ、２Ｎ、３Ｎ、４Ｎ、５Ｎ等の
整数倍周波数成分及び位相などを分析し、回転同期周波
数成分値Ｐ（ｆＮ１）及び１／２Ｎ、２Ｎ、３Ｎ、４
Ｎ、５Ｎ等の整数倍周波数成分値Ｐ（ｆＮｎ）に対する
比率により振動劣化指数（ｐｎ）を下式により演算して
求める劣化指数処理手段である。 Ｄ（ｐｎ）＝Ｐ（ｆＮｎ）／Ｐ（ｆＮ１） ・・・・・・・・（１）
【００２７】１８は幾つかの振動原因の特徴パラメ−タ
（ｐｎ）毎に予め定められた振動劣化指数（ｐｎ）のそ
れぞれのしきい値との比較を行い、により特徴パラメ−
タ（ｐｎ）別の異常診断を行い、振動劣化指数（ｐｎ）
がしきい値に達すると信号を出力する異常診断処理手
段、１９は劣化指数記録手段２０によって演算され、劣
化指数デ−タファイル２１に記録された時間履歴毎の振
動劣化指数（ｐｎ）を演算して回帰係数を求め、その後
の任意の時間における振動劣化指数（ｐｎ）又は振動レ
ベルを予測する劣化予知手段である。尚、１６は劣化指
数処理手段１７、異常診断処理手段１８、劣化予知手段
１９、劣化指数記録手段２０、劣化指数デ−タファイル
２１を備えた異常診断予知システム、１Ａは当該回転機
診断装置であり、表示装置１３には表示手段１２を通し
て、劣化指数処理手段１７、異常診断処理手段１８、劣
化予知手段１９の処理結果を表示することができるよう
になっている。
（ｐｎ）毎に予め定められた振動劣化指数（ｐｎ）のそ
れぞれのしきい値との比較を行い、により特徴パラメ−
タ（ｐｎ）別の異常診断を行い、振動劣化指数（ｐｎ）
がしきい値に達すると信号を出力する異常診断処理手
段、１９は劣化指数記録手段２０によって演算され、劣
化指数デ−タファイル２１に記録された時間履歴毎の振
動劣化指数（ｐｎ）を演算して回帰係数を求め、その後
の任意の時間における振動劣化指数（ｐｎ）又は振動レ
ベルを予測する劣化予知手段である。尚、１６は劣化指
数処理手段１７、異常診断処理手段１８、劣化予知手段
１９、劣化指数記録手段２０、劣化指数デ−タファイル
２１を備えた異常診断予知システム、１Ａは当該回転機
診断装置であり、表示装置１３には表示手段１２を通し
て、劣化指数処理手段１７、異常診断処理手段１８、劣
化予知手段１９の処理結果を表示することができるよう
になっている。
【００２８】次に、図について動作を説明する。図２は
騒音予測手段１５が予測する騒音レベルと計測された振
動レベルの関連を示す説明図である。図において、横軸
は振動レベル（ｄＢ）、縦軸は騒音レベル（ｄＢ）を表
し、回転機の振動レベル（ｄＢ）と騒音レベル（ｄＢ）
は同時に測定され、Ｖｉｂ（ｆｍ１）とＳＰＬｃ（ｆｍ
１）及びＶｉｂ（ｆｍ２）とＳＰＬｃ（ｆｍ２）の２点
から関数ｆｍ１（Ｒｆｍ１）が求められ騒音予測手段１
５の記憶装置（図示せず）に記憶される。また、他の周
波数成分の振動レベル（ｄＢ）と騒音レベル（ｄＢ）に
ついても同様にして関数ｆｍ２（Ｒｆｍ２）が求められ
騒音予測手段１５の記憶装置に記憶される。このように
回転機の異常を騒音で判定しなければならない項目に対
する振動レベル（ｄＢ）と騒音レベル（ｄＢ）の関係を
予め記憶し、その関連デ−タを用いて騒音異常を診断す
る。例えば、ある周波数成分の振動レベル（ｄＢ）がＶ
ｉｂ（ｆｍ２）に至ると騒音レベル（ｄＢ）は異常値で
あるＳＰＬｃ（ｆｍ２）になると取り決めておくことに
より、騒音の異常を検知できる。従って、騒音レベル
（ｄＢ）を測定する場合には暗騒音を遮断する装置が必
要となるが、このような装置が無くても計測された振動
レベル（ｄＢ）から騒音予測手段１５により騒音レベル
（ｄＢ）を予測することができる。
騒音予測手段１５が予測する騒音レベルと計測された振
動レベルの関連を示す説明図である。図において、横軸
は振動レベル（ｄＢ）、縦軸は騒音レベル（ｄＢ）を表
し、回転機の振動レベル（ｄＢ）と騒音レベル（ｄＢ）
は同時に測定され、Ｖｉｂ（ｆｍ１）とＳＰＬｃ（ｆｍ
１）及びＶｉｂ（ｆｍ２）とＳＰＬｃ（ｆｍ２）の２点
から関数ｆｍ１（Ｒｆｍ１）が求められ騒音予測手段１
５の記憶装置（図示せず）に記憶される。また、他の周
波数成分の振動レベル（ｄＢ）と騒音レベル（ｄＢ）に
ついても同様にして関数ｆｍ２（Ｒｆｍ２）が求められ
騒音予測手段１５の記憶装置に記憶される。このように
回転機の異常を騒音で判定しなければならない項目に対
する振動レベル（ｄＢ）と騒音レベル（ｄＢ）の関係を
予め記憶し、その関連デ−タを用いて騒音異常を診断す
る。例えば、ある周波数成分の振動レベル（ｄＢ）がＶ
ｉｂ（ｆｍ２）に至ると騒音レベル（ｄＢ）は異常値で
あるＳＰＬｃ（ｆｍ２）になると取り決めておくことに
より、騒音の異常を検知できる。従って、騒音レベル
（ｄＢ）を測定する場合には暗騒音を遮断する装置が必
要となるが、このような装置が無くても計測された振動
レベル（ｄＢ）から騒音予測手段１５により騒音レベル
（ｄＢ）を予測することができる。
【００２９】表１は電動機の特徴的な振動原因毎の電動
機の回転数と同期する周波数成分１Ｎとその整数倍周波
数成分２Ｎ、３Ｎ、５Ｎ及び１Ｎ以下の周波数成分の各
々発生する振動レベル率を実験的に求めて表したもので
ある。表１に示すように振動原因は多岐に亘が、重大な
事故につながるような異常については危険速度と回転速
度の一致や通過する場合を除けば回転子２の振動の振動
特性の特徴を回転数と同期する周波数成分１Ｎとの比率
で表現することが可能であり、式（１）で示す振動劣化
指数（ｐｎ）で表現することができる。
機の回転数と同期する周波数成分１Ｎとその整数倍周波
数成分２Ｎ、３Ｎ、５Ｎ及び１Ｎ以下の周波数成分の各
々発生する振動レベル率を実験的に求めて表したもので
ある。表１に示すように振動原因は多岐に亘が、重大な
事故につながるような異常については危険速度と回転速
度の一致や通過する場合を除けば回転子２の振動の振動
特性の特徴を回転数と同期する周波数成分１Ｎとの比率
で表現することが可能であり、式（１）で示す振動劣化
指数（ｐｎ）で表現することができる。
【００３０】図３は異常診断処理手段１８の処理フロ−
を示すフロ−チャ−トである。図において、異常診断処
理手段１８は、振動オ−バ−オ−ルレベルが増大してい
るか（ステップＳ１）又は回転同期成分レベルが増大し
ているか（ステップＳ２）又は高調波成分が増大してい
るか（ステップＳ３）又は振動劣化指数（ｐｎ）が増大
しているか（ステップＳ４）を判定し、これらの何れか
が増大し続けている場合、又は、これらの何れかがしき
い値を超えた場合に異常と判断して異常内容に応じた信
号を出力し、表示手段１２は表示装置にその異常内容を
表示する。また、異常診断処理手段１８は、劣化指数記
憶手段である劣化指数デ−タファイル２１に記憶された
表１に示す振動原因毎の回転数と同期する周波数成分１
Ｎとその整数倍周波数成分２Ｎ、３Ｎ、５Ｎ及び１Ｎ以
下の周波数成分の各々発生する振動レベル率に相当する
振動劣化指数（ｐｎ）と、劣化指数処理手段１７が処理
した振動劣化指数（ｐｎ）の傾向とを比較し、最も近似
する振動原因を選択し、表示手段１２に表示内容を指示
し表示装置１３に振動原因及び振動劣化指数（ｐｎ）を
表示することにより、回転機の異常診断を行う。上述の
ように、異常診断処理手段１８は、振動原因毎の特徴パ
ラメ−タ（ｐｎ）に対応する振動劣化指数（ｐｎ）を比
較するので、劣化指数デ−タファイル２１に特徴パラメ
−タ（ｐｎ）に対応する振動劣化指数（ｐｎ）を記憶さ
せておけばよく、劣化指数デ−タファイル２１の容量は
小さなもので実現できると共に、比較するデ−タ数が少
なくて済むので迅速な処理ができる効果がある。
を示すフロ−チャ−トである。図において、異常診断処
理手段１８は、振動オ−バ−オ−ルレベルが増大してい
るか（ステップＳ１）又は回転同期成分レベルが増大し
ているか（ステップＳ２）又は高調波成分が増大してい
るか（ステップＳ３）又は振動劣化指数（ｐｎ）が増大
しているか（ステップＳ４）を判定し、これらの何れか
が増大し続けている場合、又は、これらの何れかがしき
い値を超えた場合に異常と判断して異常内容に応じた信
号を出力し、表示手段１２は表示装置にその異常内容を
表示する。また、異常診断処理手段１８は、劣化指数記
憶手段である劣化指数デ−タファイル２１に記憶された
表１に示す振動原因毎の回転数と同期する周波数成分１
Ｎとその整数倍周波数成分２Ｎ、３Ｎ、５Ｎ及び１Ｎ以
下の周波数成分の各々発生する振動レベル率に相当する
振動劣化指数（ｐｎ）と、劣化指数処理手段１７が処理
した振動劣化指数（ｐｎ）の傾向とを比較し、最も近似
する振動原因を選択し、表示手段１２に表示内容を指示
し表示装置１３に振動原因及び振動劣化指数（ｐｎ）を
表示することにより、回転機の異常診断を行う。上述の
ように、異常診断処理手段１８は、振動原因毎の特徴パ
ラメ−タ（ｐｎ）に対応する振動劣化指数（ｐｎ）を比
較するので、劣化指数デ−タファイル２１に特徴パラメ
−タ（ｐｎ）に対応する振動劣化指数（ｐｎ）を記憶さ
せておけばよく、劣化指数デ−タファイル２１の容量は
小さなもので実現できると共に、比較するデ−タ数が少
なくて済むので迅速な処理ができる効果がある。
【００３１】図４は劣化予知手段１９の処理フロ−を示
すフロ−チャ−ト、図５は振動劣化指数（ｐｎ）の経時
的変化と振動劣化指数（ｐｎ）のしきい値との関係を説
明する説明図である。 図において、劣化予知手段１９
は、予測すべき振動劣化指数（ｐｎ）の特徴パラメ−タ
（ｐｎ）が指定されると（ステップＳ５）、振動劣化指
数（ｐｎ）の図５に示すサンプリング期間ｔ１〜ｔ２を
選択し（ステップＳ６）、この期間中に採取され劣化指
数デ−タファイル２１に記憶された振動劣化指数（ｐ
ｎ）を読み込み、この振動劣化指数（ｐｎ）の時間履歴
値から回帰係数を演算し、時間ｔ２以降の任意の時間に
おける振動劣化指数（ｐｎ）を演算する（ステップＳ
７）。次に、劣化予知手段１９は、劣化指数デ−タファ
イル２１に記憶された当該振動劣化指数（ｐｎ）の、図
５に示す予め定められた安全域、異常域及び危険域のし
きい値に達する時間ｔａ及びｔｓを演算し、異常域及び
危険域に至る時間を予知し（ステップＳ８）、表示手段
１２に表示内容を指示し表示装置１３に図５の内容を表
示する。尚、図５は振動劣化指数（ｐｎ）の変化を示し
ているが、これを振動レベルで表示するともできる。上
述のように、劣化指数デ−タファイル２１に記憶される
振動劣化指数（ｐｎ）履歴値は、振動原因毎の特徴パラ
メ−タ（ｐｎ）に対応する振動劣化指数（ｐｎ）で済む
ので、周波数スペクトル全ての履歴値を記憶する必要が
なく、劣化指数デ−タファイル２１の容量は小さなもの
で実現できると共に、比較するデ−タ数が少なくて済む
ので迅速な処理ができる効果がある。
すフロ−チャ−ト、図５は振動劣化指数（ｐｎ）の経時
的変化と振動劣化指数（ｐｎ）のしきい値との関係を説
明する説明図である。 図において、劣化予知手段１９
は、予測すべき振動劣化指数（ｐｎ）の特徴パラメ−タ
（ｐｎ）が指定されると（ステップＳ５）、振動劣化指
数（ｐｎ）の図５に示すサンプリング期間ｔ１〜ｔ２を
選択し（ステップＳ６）、この期間中に採取され劣化指
数デ−タファイル２１に記憶された振動劣化指数（ｐ
ｎ）を読み込み、この振動劣化指数（ｐｎ）の時間履歴
値から回帰係数を演算し、時間ｔ２以降の任意の時間に
おける振動劣化指数（ｐｎ）を演算する（ステップＳ
７）。次に、劣化予知手段１９は、劣化指数デ−タファ
イル２１に記憶された当該振動劣化指数（ｐｎ）の、図
５に示す予め定められた安全域、異常域及び危険域のし
きい値に達する時間ｔａ及びｔｓを演算し、異常域及び
危険域に至る時間を予知し（ステップＳ８）、表示手段
１２に表示内容を指示し表示装置１３に図５の内容を表
示する。尚、図５は振動劣化指数（ｐｎ）の変化を示し
ているが、これを振動レベルで表示するともできる。上
述のように、劣化指数デ−タファイル２１に記憶される
振動劣化指数（ｐｎ）履歴値は、振動原因毎の特徴パラ
メ−タ（ｐｎ）に対応する振動劣化指数（ｐｎ）で済む
ので、周波数スペクトル全ての履歴値を記憶する必要が
なく、劣化指数デ−タファイル２１の容量は小さなもの
で実現できると共に、比較するデ−タ数が少なくて済む
ので迅速な処理ができる効果がある。
【００３２】図６及び図７は軸の歪み又は欠損による特
徴パラメ−タ（ｐｎ）の振動劣化指数（ｐｎ）による初
期状態での回転機の良否判定と振動劣化指数（ｐｎ）の
時間履歴値から異常予知を行う場合を示す説明図であ
る。図において、初期時間ｔ１で破線で示す良否判定の
しきい値との関係で回転機の良否判定を行うことを示し
ている。このように異常診断処理手段１８のしきい値を
下げることにより、製品の出荷検査の良否の判定に用い
ることができる。また、図６及び図７は特徴パラメ−タ
（ｐｎ）を指示して、その特徴パラメ−タ（ｐｎ）の振
動劣化指数（ｐｎ）により判定を行う場合を示している
が、特徴パラメ−タ（ｐｎ）を指示せずに異常診断装置
１Ａにより出荷検査の段階で振動異常が発見された場合
には、更に異常診断処理手段１８を動作させ、劣化指数
デ−タファイル２１が記憶している振動劣化指数（ｐ
ｎ）の傾向と比較することにより振動原因の診断を行う
ことができる。また、図７は振動劣化指数（ｐｎ）の時
間履歴値が或る時点で変極点を有する場合を示している
が、サンプリング期間の取り方を変えることにより回帰
係数を再演算することにより予測精度を向上することが
できる。
徴パラメ−タ（ｐｎ）の振動劣化指数（ｐｎ）による初
期状態での回転機の良否判定と振動劣化指数（ｐｎ）の
時間履歴値から異常予知を行う場合を示す説明図であ
る。図において、初期時間ｔ１で破線で示す良否判定の
しきい値との関係で回転機の良否判定を行うことを示し
ている。このように異常診断処理手段１８のしきい値を
下げることにより、製品の出荷検査の良否の判定に用い
ることができる。また、図６及び図７は特徴パラメ−タ
（ｐｎ）を指示して、その特徴パラメ−タ（ｐｎ）の振
動劣化指数（ｐｎ）により判定を行う場合を示している
が、特徴パラメ−タ（ｐｎ）を指示せずに異常診断装置
１Ａにより出荷検査の段階で振動異常が発見された場合
には、更に異常診断処理手段１８を動作させ、劣化指数
デ−タファイル２１が記憶している振動劣化指数（ｐ
ｎ）の傾向と比較することにより振動原因の診断を行う
ことができる。また、図７は振動劣化指数（ｐｎ）の時
間履歴値が或る時点で変極点を有する場合を示している
が、サンプリング期間の取り方を変えることにより回帰
係数を再演算することにより予測精度を向上することが
できる。
【００３３】上述のように、振動劣化指数（ｐｎ）を異
常診断処理手段１８、劣化予知手段１９により処理を行
い、この結果を表示装置１３に表示することにより、回
転機の振動原因を診断し品質の改善及び振動の異常域、
危険域に至る時間を予知することができるので、重大な
事故を回避すべき適切な処置やその時期を速やかに判断
できる。
常診断処理手段１８、劣化予知手段１９により処理を行
い、この結果を表示装置１３に表示することにより、回
転機の振動原因を診断し品質の改善及び振動の異常域、
危険域に至る時間を予知することができるので、重大な
事故を回避すべき適切な処置やその時期を速やかに判断
できる。
【００３４】尚、この実施例では、振動劣化指数（ｐ
ｎ）を用いて異常診断及び予知を行う例を説明したが、
劣化指数デ−タファイル２１に回転機の特徴的な所定の
騒音周波数レベルの異常域、危険域のしきい値及び良否
判定のしきい値を記憶し、更に騒音予測手段１５がが出
力する回転機の特徴的な所定の騒音周波数レベルの時間
履歴値を騒音周波数成分値記憶装置でもある劣化指数デ
−タファイル２１に記憶して、これらの記憶されたデ−
タと騒音予測手段１５が予測する騒音レベルとを異常診
断手段１８及び劣化予知手段が比較・処理することによ
り騒音原因の診断及び騒音レベルが異常域及び危険域に
いたる時間を同様に予知することができ、回転子の振動
兆候と異なるような騒音レベルで判断しなければならな
い、例えば、軸受音や電動機の磁気音の判定・診断・異
常予知を速やかに行うことができる。
ｎ）を用いて異常診断及び予知を行う例を説明したが、
劣化指数デ−タファイル２１に回転機の特徴的な所定の
騒音周波数レベルの異常域、危険域のしきい値及び良否
判定のしきい値を記憶し、更に騒音予測手段１５がが出
力する回転機の特徴的な所定の騒音周波数レベルの時間
履歴値を騒音周波数成分値記憶装置でもある劣化指数デ
−タファイル２１に記憶して、これらの記憶されたデ−
タと騒音予測手段１５が予測する騒音レベルとを異常診
断手段１８及び劣化予知手段が比較・処理することによ
り騒音原因の診断及び騒音レベルが異常域及び危険域に
いたる時間を同様に予知することができ、回転子の振動
兆候と異なるような騒音レベルで判断しなければならな
い、例えば、軸受音や電動機の磁気音の判定・診断・異
常予知を速やかに行うことができる。
【００３５】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、回転
機振動診断装置を、ノイズ除去手段が出力する周波数ス
ペクトルの内、回転数検出手段が出力する回転数と同期
する回転同期周波数成分値とこの整数倍周波数成分値の
比率である振動劣化指数を演算する劣化指数処理手段
と、振動劣化指数が所定値となると信号を出力する異常
診断処理手段とを備えるようにすると、回転機固有の異
常現象毎に定めた整数倍周波数成分の振動劣化指数が所
定値となると動作するので、振動の異常をオンライで検
知する回転機振動診断装置を安価に提供できる効果があ
る。
機振動診断装置を、ノイズ除去手段が出力する周波数ス
ペクトルの内、回転数検出手段が出力する回転数と同期
する回転同期周波数成分値とこの整数倍周波数成分値の
比率である振動劣化指数を演算する劣化指数処理手段
と、振動劣化指数が所定値となると信号を出力する異常
診断処理手段とを備えるようにすると、回転機固有の異
常現象毎に定めた整数倍周波数成分の振動劣化指数が所
定値となると動作するので、振動の異常をオンライで検
知する回転機振動診断装置を安価に提供できる効果があ
る。
【００３６】また、次の発明によれば、回転機振動診断
装置を、振動劣化指数の履歴値を記憶する劣化指数記憶
手段と、振動劣化指数の履歴値から任意の時間の振動劣
化指数を演算する劣化予知手段とを備えるようにする
と、任意の時間の振動劣化指数を予知可能となるので、
振動レベルが異常域及び危険域に至る時間を予知するこ
とができる回転機振動診断装置を安価に提供できる効果
がある。
装置を、振動劣化指数の履歴値を記憶する劣化指数記憶
手段と、振動劣化指数の履歴値から任意の時間の振動劣
化指数を演算する劣化予知手段とを備えるようにする
と、任意の時間の振動劣化指数を予知可能となるので、
振動レベルが異常域及び危険域に至る時間を予知するこ
とができる回転機振動診断装置を安価に提供できる効果
がある。
【００３７】また、次の発明によれば、回転機振動診断
装置を、回転機の振動原因毎の特徴パラメ−タの振動劣
化指数を記憶する劣化指数記憶手段を備え、ノイズ除去
手段が出力する周波数スペクトルから演算された振動劣
化指数の傾向と振動原因毎の特徴パラメ−タの振動劣化
指数とを比較するようにすると、振動原因を診断するこ
とができる回転機振動診断装置を安価に提供できる効果
がある。
装置を、回転機の振動原因毎の特徴パラメ−タの振動劣
化指数を記憶する劣化指数記憶手段を備え、ノイズ除去
手段が出力する周波数スペクトルから演算された振動劣
化指数の傾向と振動原因毎の特徴パラメ−タの振動劣化
指数とを比較するようにすると、振動原因を診断するこ
とができる回転機振動診断装置を安価に提供できる効果
がある。
【００３８】また、次の発明によれば、回転機振動診断
装置を、回転機が有する特定の騒音周波数成分値とこの
周波数に対応する振動周波数成分値との関連デ−タを有
し、ノイズ除去手段が出力する振動周波数成分値から関
連デ−タを用いて騒音周波数成分値を予測する騒音予測
手段と、騒音周波数成分値が所定値となると信号を出力
する異常診断処理手段とを備えるようにすると、暗騒音
の高い現場においても遮音装置を設けずに騒音レベルの
異常を検知するので、遮音装置など高価な設備を設けず
に、騒音レベルでの判断しなければならない異常を検知
できる回転機振動診断装置を安価に提供できる効果があ
る。
装置を、回転機が有する特定の騒音周波数成分値とこの
周波数に対応する振動周波数成分値との関連デ−タを有
し、ノイズ除去手段が出力する振動周波数成分値から関
連デ−タを用いて騒音周波数成分値を予測する騒音予測
手段と、騒音周波数成分値が所定値となると信号を出力
する異常診断処理手段とを備えるようにすると、暗騒音
の高い現場においても遮音装置を設けずに騒音レベルの
異常を検知するので、遮音装置など高価な設備を設けず
に、騒音レベルでの判断しなければならない異常を検知
できる回転機振動診断装置を安価に提供できる効果があ
る。
【００３９】また、次の発明によれば、回転機振動診断
装置を、騒音予測手段が出力する所定の騒音周波数成分
値の履歴値を記憶する騒音周波数成分値記憶手段と、所
定の騒音周波数成分値の履歴値から任意の時間の所定の
騒音周波数成分値を演算する劣化予知手段とを備えるよ
うにすると、任意の時間の所定の騒音周波数成分値を予
知するので、騒音レベルが異常域及び危険域に至る時間
を予知することができる回転機振動診断装置を安価に提
供できる効果がある。
装置を、騒音予測手段が出力する所定の騒音周波数成分
値の履歴値を記憶する騒音周波数成分値記憶手段と、所
定の騒音周波数成分値の履歴値から任意の時間の所定の
騒音周波数成分値を演算する劣化予知手段とを備えるよ
うにすると、任意の時間の所定の騒音周波数成分値を予
知するので、騒音レベルが異常域及び危険域に至る時間
を予知することができる回転機振動診断装置を安価に提
供できる効果がある。
【００４０】更に、次の発明によれば、回転機振動診断
装置を、ノイズ除去手段を、サンプリング手段が出力す
る周波数スペクトル中、繰り返される周波数成分を加算
平均した周波数スペクトルを出力するようにすると、周
波数スペクトルのランダムノイズを除去するので、ノイ
ズの少ない周波数スペクトルを用いてより精度の高い振
動の分析が可能となる回転機振動診断装置を提供できる
効果がある。
装置を、ノイズ除去手段を、サンプリング手段が出力す
る周波数スペクトル中、繰り返される周波数成分を加算
平均した周波数スペクトルを出力するようにすると、周
波数スペクトルのランダムノイズを除去するので、ノイ
ズの少ない周波数スペクトルを用いてより精度の高い振
動の分析が可能となる回転機振動診断装置を提供できる
効果がある。
【図１】この発明の一実施例による回転機振動診断装置
の構成図である。
の構成図である。
【図２】この発明の一実施例による回転機振動診断装置
の騒音予測手段の説明図である。
の騒音予測手段の説明図である。
【図３】この発明の一実施例による回転機振動診断装置
の異常診断処理手段の動作を示すフロ−チャ−トであ
る。
の異常診断処理手段の動作を示すフロ−チャ−トであ
る。
【図４】この発明の一実施例による回転機振動診断装置
の劣化予知手段の動作を示すフロ−チャ−トである。
の劣化予知手段の動作を示すフロ−チャ−トである。
【図５】この発明の一実施例による回転機振動診断装置
に用いられる振動劣化指数の経時的変化と異常域及び危
険域のしきい値との関係を示す説明図である。
に用いられる振動劣化指数の経時的変化と異常域及び危
険域のしきい値との関係を示す説明図である。
【図６】この発明の一実施例による回転機振動診断装置
に用いられる振動劣化指数の経時的変化と良否判定と異
常域及び危険域のしきい値との関係を示す説明図であ
る。
に用いられる振動劣化指数の経時的変化と良否判定と異
常域及び危険域のしきい値との関係を示す説明図であ
る。
【図７】図６の振動劣化指数の経時的変化に変極点を有
する場合の説明図である。
する場合の説明図である。
【図８】従来の回転機振動診断装置の構成図である。
４ 振動計 ５ 回転計 ８ 信号サンプリング手段 １４ ノイズ除去手段 １５ 騒音予測手段 １７ 劣化指数処理手段 １８ 異常診断処理手段 １９ 劣化予知手段 ２０ 劣化指数記録手段 ２１ 劣化指数データファイル
Claims (6)
- 【請求項１】 回転機の回転数を検出する回転数検出手
段と、上記回転機の振動を検出する振動検出手段と、こ
の振動検出手段が出力する信号を所定期間サンプリング
して周波数スペクトルを出力する信号サンプリング手段
と、この信号サンプリング手段が出力する周波数スペク
トルからノイズを除去した周波数スペクトルを出力する
ノイズ除去手段と、このノイズ除去手段が出力する周波
数スペクトルの内、上記回転数検出手段が出力する回転
数と同期する回転同期周波数成分値とこの整数倍周波数
成分値の比率である振動劣化指数を演算する劣化指数処
理手段と、上記振動劣化指数が所定値となると信号を出
力する異常診断処理手段とを備えたことを特徴とする回
転機振動診断装置。 - 【請求項２】 振動劣化指数の履歴値を記憶する劣化指
数記憶手段と、上記振動劣化指数の履歴値から任意の時
間の振動劣化指数を演算する劣化予知手段とを備えたこ
とを特徴とする請求項第１項に記載の回転機振動診断装
置。 - 【請求項３】 回転機の振動原因毎の特徴パラメ−タの
振動劣化指数を記憶する劣化指数記憶手段を備え、ノイ
ズ除去手段が出力する周波数スペクトルから演算された
振動劣化指数の傾向と上記振動原因毎の特徴パラメ−タ
の振動劣化指数とを比較し、振動原因を診断することを
特徴とする請求項第１項に記載の回転機振動診断装置。 - 【請求項４】 回転機の回転数を検出する回転数検出手
段と、上記回転機の振動を検出する振動検出手段と、こ
の振動検出手段が出力する信号を所定期間サンプリング
して周波数スペクトルを出力する信号サンプリング手段
と、この信号サンプリング手段が出力する周波数スペク
トルからノイズを除去した周波数スペクトルを出力する
ノイズ除去手段と、上記回転機が有する特定の騒音周波
数成分値とこの周波数に対応する振動周波数成分値との
関連デ−タを有し、上記ノイズ除去手段が出力する振動
周波数成分値から上記関連デ−タを用いて騒音周波数成
分値を予測する騒音予測手段と、上記騒音周波数成分値
が所定値となると信号を出力する異常診断処理手段とを
備えたことを特徴とする回転機振動診断装置。 - 【請求項５】 騒音予測手段が出力する所定の騒音周波
数成分値の履歴値を記憶する騒音周波数成分値記憶手段
と、上記所定の騒音周波数成分値の履歴値から任意の時
間の上記所定の騒音周波数成分値を演算する劣化予知手
段とを備えたことを特徴とする請求項第４項に記載の回
転機振動診断装置。 - 【請求項６】 ノイズ除去手段は、サンプリング手段が
出力する周波数スペクトル中、繰り返される周波数成分
を加算平均した周波数スペクトルを出力するものである
ことを特徴とする請求項第１項から第５項の何れかに記
載の回転機振動診断装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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