JPH1019736A - プレス機械用軸受の異常診断方法とその装置 - Google Patents
プレス機械用軸受の異常診断方法とその装置Info
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- JPH1019736A JPH1019736A JP8172120A JP17212096A JPH1019736A JP H1019736 A JPH1019736 A JP H1019736A JP 8172120 A JP8172120 A JP 8172120A JP 17212096 A JP17212096 A JP 17212096A JP H1019736 A JPH1019736 A JP H1019736A
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- G01N2291/269—Various geometry objects
- G01N2291/2696—Wheels, Gears, Bearings
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- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 プレス機械から検出したＡＥ信号を評価する
ことによりプレス機械の軸受欠陥を高精度で診断するこ
と 【解決手段】 プレス機械１及び２からＡＥセンサ３を
介しＡＥ信号を検出。非プレス時とプレス時に検出され
るＡＥ信号の発生数をノイズ／軸受欠陥判定部７で演算
する。軸受欠陥評価部８では、ノイズ／軸受欠陥判定部
７の演算出力から、検出されたＡＥ信号がノイズである
のか、軸受欠陥部から検出されたのかを判定する。さら
に欠陥軸受である場合は、欠陥の程度も判定する。判定
結果を表示器９で外部に表示する。 【効果】 ノイズと軸受欠陥部から発生するＡＥ信号を
分類できるため、誤診断を防ぎ、軸受欠陥を正確に検出
できる。さらに非プレス時とプレス時に検出されたＡＥ
の比較、すなわち物理的に考えられる確実な現象により
軸受の欠陥状況を判定しているため、高精度で軸受欠陥
の状態（異常程度）を判定できる。
ことによりプレス機械の軸受欠陥を高精度で診断するこ
と 【解決手段】 プレス機械１及び２からＡＥセンサ３を
介しＡＥ信号を検出。非プレス時とプレス時に検出され
るＡＥ信号の発生数をノイズ／軸受欠陥判定部７で演算
する。軸受欠陥評価部８では、ノイズ／軸受欠陥判定部
７の演算出力から、検出されたＡＥ信号がノイズである
のか、軸受欠陥部から検出されたのかを判定する。さら
に欠陥軸受である場合は、欠陥の程度も判定する。判定
結果を表示器９で外部に表示する。 【効果】 ノイズと軸受欠陥部から発生するＡＥ信号を
分類できるため、誤診断を防ぎ、軸受欠陥を正確に検出
できる。さらに非プレス時とプレス時に検出されたＡＥ
の比較、すなわち物理的に考えられる確実な現象により
軸受の欠陥状況を判定しているため、高精度で軸受欠陥
の状態（異常程度）を判定できる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、プレス機械に用い
られている軸受の欠陥の検出と欠陥の程度の判定が可能
なプレス機械用軸受の異常診断方法とその装置に関す
る。
られている軸受の欠陥の検出と欠陥の程度の判定が可能
なプレス機械用軸受の異常診断方法とその装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】プレス機械は回転運動を往復運動に換
え、金属材料等をプレスする機械である。回転部には軸
受が多く用いられている。プレス機械であるために、当
然のごとく、軸受部分には多くの荷重が加わる。従っ
て、プレス機械の軸受はよく破損する。とくに、製鉄所
等においては、工場の主力機械である場合が多く、プレ
ス機械が軸受損傷により停止した場合は、工場の生産ラ
インがすべて、停止するなどの危険性を含んでいる。こ
のような背景から、関係各所で軸受欠陥の早期異常診断
技術の開発が行われている。プレス機械の軸受とは若干
異なるが、鉄鋼分野などで使用されている機械用の軸受
診断に関して、例えば特開昭６３−３０４１３０号公報
がある。
え、金属材料等をプレスする機械である。回転部には軸
受が多く用いられている。プレス機械であるために、当
然のごとく、軸受部分には多くの荷重が加わる。従っ
て、プレス機械の軸受はよく破損する。とくに、製鉄所
等においては、工場の主力機械である場合が多く、プレ
ス機械が軸受損傷により停止した場合は、工場の生産ラ
インがすべて、停止するなどの危険性を含んでいる。こ
のような背景から、関係各所で軸受欠陥の早期異常診断
技術の開発が行われている。プレス機械の軸受とは若干
異なるが、鉄鋼分野などで使用されている機械用の軸受
診断に関して、例えば特開昭６３−３０４１３０号公報
がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記公知例ではメタル
が圧延機に入る時及び出る時にノイズが発生するため、
メタルイン、メタルアウト時の所定時間幅を計測の対象
から除外し、軸受の診断を実施するものである。上述し
たメタルイン、メタルアウト以外の計測時間帯をプレス
機械のプレス時と等価とみなすと、プレス機械において
は、この定義によるプレス中もノイズが発生する。ノイ
ズ発生要因はプレス機械に付設されているライナー等の
部品が他の部品と接触するためである。従って、プレス
期間中に発生するＡＥ信号（ノイズ）は上述した公知例
では、軸受に欠陥があると判定してしまう可能性があ
る。
が圧延機に入る時及び出る時にノイズが発生するため、
メタルイン、メタルアウト時の所定時間幅を計測の対象
から除外し、軸受の診断を実施するものである。上述し
たメタルイン、メタルアウト以外の計測時間帯をプレス
機械のプレス時と等価とみなすと、プレス機械において
は、この定義によるプレス中もノイズが発生する。ノイ
ズ発生要因はプレス機械に付設されているライナー等の
部品が他の部品と接触するためである。従って、プレス
期間中に発生するＡＥ信号（ノイズ）は上述した公知例
では、軸受に欠陥があると判定してしまう可能性があ
る。
【０００４】本発明の目的はノイズと軸受欠陥からのＡ
Ｅ信号かの識別判定可能なプレス機械用軸受の異常診断
装置とその方法を提供することにある。更にノイズと軸
受欠陥との識別判定だけでなく軸受欠陥の程度も判定可
能なプレス機械用軸受の異常診断装置とその方法を提供
することにある。
Ｅ信号かの識別判定可能なプレス機械用軸受の異常診断
装置とその方法を提供することにある。更にノイズと軸
受欠陥との識別判定だけでなく軸受欠陥の程度も判定可
能なプレス機械用軸受の異常診断装置とその方法を提供
することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は、プレス機械の
軸受（又はその近傍）から検出される、非プレス時とプ
レス時とで区別されたＡＥ信号の発生数を計数し、該軸
受の異常を診断するプレス機械用軸受の異常診断方法を
開示する。
軸受（又はその近傍）から検出される、非プレス時とプ
レス時とで区別されたＡＥ信号の発生数を計数し、該軸
受の異常を診断するプレス機械用軸受の異常診断方法を
開示する。
【０００６】更に本発明は、プレス機械の軸受（又はそ
の近傍）から検出された、非プレス時とプレス時との別
々のＡＥ信号の発生数を計数し、非プレス時とプレス時
のＡＥ発生数の比率を利用して、検出されたＡＥ信号が
ノイズによるものか、軸受欠陥によるものかを判定する
プレス機械用軸受の異常診断方法を開示する。
の近傍）から検出された、非プレス時とプレス時との別
々のＡＥ信号の発生数を計数し、非プレス時とプレス時
のＡＥ発生数の比率を利用して、検出されたＡＥ信号が
ノイズによるものか、軸受欠陥によるものかを判定する
プレス機械用軸受の異常診断方法を開示する。
【０００７】更に本発明は、プレス機械の軸受（又はそ
の近傍）から検出された、非プレス時とプレス時との別
々のＡＥ信号の発生数Ａ及びＢを計数し、この発生数か
ら得られる非プレス時とプレス時のＡＥ発生数の比率Ｋ
（＝Ｂ／Ａ）の時間的変動傾斜ＫPの符号がプラスであ
れば、検出されたＡＥ信号がノイズであるとし、マイナ
スであれば軸受欠陥部から発生してると判定し、軸受欠
陥であるとの判定時には発生比率Ｋの値の大小に応じて
軸受欠陥の程度を判定するプレス機械用軸受異常診断方
法を開示する。
の近傍）から検出された、非プレス時とプレス時との別
々のＡＥ信号の発生数Ａ及びＢを計数し、この発生数か
ら得られる非プレス時とプレス時のＡＥ発生数の比率Ｋ
（＝Ｂ／Ａ）の時間的変動傾斜ＫPの符号がプラスであ
れば、検出されたＡＥ信号がノイズであるとし、マイナ
スであれば軸受欠陥部から発生してると判定し、軸受欠
陥であるとの判定時には発生比率Ｋの値の大小に応じて
軸受欠陥の程度を判定するプレス機械用軸受異常診断方
法を開示する。
【０００８】更に本発明は、軸受欠陥であるとの判定時
での発生比率Ｋが、無限大の時軸受初期欠陥と判定し、
発生比率Ｋがある所定の値αより大であれば欠陥度は中
程と判定し、所定の値αより小であれば交換時期と判定
するものとしたのプレス機械用軸受異常診断方法を開示
する。
での発生比率Ｋが、無限大の時軸受初期欠陥と判定し、
発生比率Ｋがある所定の値αより大であれば欠陥度は中
程と判定し、所定の値αより小であれば交換時期と判定
するものとしたのプレス機械用軸受異常診断方法を開示
する。
【０００９】更に本発明は、プレス機械の軸受（又はそ
の近傍）に取り付けられたＡＥセンサと、プレス時か非
プレス時かを検出する検出センサと、非プレス時に検出
される単位時間当たりのＡＥ信号を計数する第１計数手
段と、プレス時に検出される単位時間当たりのＡＥ信号
を計数する第２計数手段と、前記第１及び第２計数手段
で計数したＡＥ発生比率とＡＥ発生比率の傾斜を調べ、
検出されたＡＥ信号ノイズであるのか、軸受損傷部から
発生しているのかを判定し、さらには軸受欠陥の程度も
判定する評価手段と、からなるプレス機械用軸受の異常
診断装置を開示する。
の近傍）に取り付けられたＡＥセンサと、プレス時か非
プレス時かを検出する検出センサと、非プレス時に検出
される単位時間当たりのＡＥ信号を計数する第１計数手
段と、プレス時に検出される単位時間当たりのＡＥ信号
を計数する第２計数手段と、前記第１及び第２計数手段
で計数したＡＥ発生比率とＡＥ発生比率の傾斜を調べ、
検出されたＡＥ信号ノイズであるのか、軸受損傷部から
発生しているのかを判定し、さらには軸受欠陥の程度も
判定する評価手段と、からなるプレス機械用軸受の異常
診断装置を開示する。
【００１０】更に本発明は、プレス機械の軸受（又はそ
の近傍）に取り付けられたＡＥセンサと、プレス加重検
出センサと、プレス加重検出センサの検出信号からプレ
ス時か非プレス時かを求め、プレス時と非プレス時とで
それぞれ別々に単位時間当たりのＡＥ信号Ａ及びＢを計
数する計数手段と、プレス時と非プレス時に検出される
単位時間当たりのＡＥ発生数比率Ｋ（＝Ｂ／Ａ）の傾斜
ＫPを調べ、ＫPの符号がプラスであれば、検出されたＡ
Ｅ信号がノイズであるとし、マイナスであれば軸受損傷
部から発生していると判定し、軸受欠陥との判定時に発
生比率Ｋの値の大小に応じて軸受欠陥の程度も判定する
評価手段と、この評価結果を表示する手段と、からなる
プレス機械用軸受の異常診断装置を開示する。
の近傍）に取り付けられたＡＥセンサと、プレス加重検
出センサと、プレス加重検出センサの検出信号からプレ
ス時か非プレス時かを求め、プレス時と非プレス時とで
それぞれ別々に単位時間当たりのＡＥ信号Ａ及びＢを計
数する計数手段と、プレス時と非プレス時に検出される
単位時間当たりのＡＥ発生数比率Ｋ（＝Ｂ／Ａ）の傾斜
ＫPを調べ、ＫPの符号がプラスであれば、検出されたＡ
Ｅ信号がノイズであるとし、マイナスであれば軸受損傷
部から発生していると判定し、軸受欠陥との判定時に発
生比率Ｋの値の大小に応じて軸受欠陥の程度も判定する
評価手段と、この評価結果を表示する手段と、からなる
プレス機械用軸受の異常診断装置を開示する。
【００１１】更に本発明は、上記評価手段にあっては、
軸受欠陥であるとの判定時での発生比率Ｋが、無限大の
時軸受初期欠陥と判定し、発生比率Ｋがある所定の値α
より大であれば欠陥度は中程と判定し、所定の値αより
小であれば交換時期と判定するものとしたプレス機械用
軸受異常診断装置を開示する。
軸受欠陥であるとの判定時での発生比率Ｋが、無限大の
時軸受初期欠陥と判定し、発生比率Ｋがある所定の値α
より大であれば欠陥度は中程と判定し、所定の値αより
小であれば交換時期と判定するものとしたプレス機械用
軸受異常診断装置を開示する。
【００１２】
【発明の実施の形態】先ず本発明の基本的な考え方を説
明する。軸受の欠陥部から発生するＡＥ信号の波形レベ
ルと発生数は、ある程度軸受に加わる荷重に比例する。
従って、プレス時より非プレス時に検出されるＡＥの発
生数が多いことは、物理的には有りえない。さらに、軸
受の欠陥が大きくなると低荷重でもＡＥが発生しやすく
なる。このような、物理的法則から本発明は生まれたも
のである。
明する。軸受の欠陥部から発生するＡＥ信号の波形レベ
ルと発生数は、ある程度軸受に加わる荷重に比例する。
従って、プレス時より非プレス時に検出されるＡＥの発
生数が多いことは、物理的には有りえない。さらに、軸
受の欠陥が大きくなると低荷重でもＡＥが発生しやすく
なる。このような、物理的法則から本発明は生まれたも
のである。
【００１３】そこで第１のやり方としては、非プレス時
とプレス時に検出されるＡＥ信号の発生数を計数し、非
プレス時とプレス時のＡＥ発生数の比率を演算し、演算
結果から検出されたＡＥ信号がノイズによるものか、軸
受欠陥によるものかを判定し、軸受欠陥と判定された場
合は前記ＡＥ発生数の比率から軸受損傷の程度を判定す
ることとした。
とプレス時に検出されるＡＥ信号の発生数を計数し、非
プレス時とプレス時のＡＥ発生数の比率を演算し、演算
結果から検出されたＡＥ信号がノイズによるものか、軸
受欠陥によるものかを判定し、軸受欠陥と判定された場
合は前記ＡＥ発生数の比率から軸受損傷の程度を判定す
ることとした。
【００１４】第２のやり方として、非プレス時とプレス
時に検出されるＡＥ信号の発生数を計数し、非プレス時
とプレス時のＡＥ発生数の比率と前記ＡＥ発生数の比率
の時間的変動傾斜を演算し、ＡＥ発生数比率とＡＥ発生
数比率の時間的変動傾斜から、検出されたＡＥ信号がノ
イズであるのか軸受欠陥部から発生しているのかを判定
し、さらには軸受欠陥の程度も判定することとした。以
下、こうした考え方を含めた本発明の実施の形態につい
て図面を用いて詳述する。
時に検出されるＡＥ信号の発生数を計数し、非プレス時
とプレス時のＡＥ発生数の比率と前記ＡＥ発生数の比率
の時間的変動傾斜を演算し、ＡＥ発生数比率とＡＥ発生
数比率の時間的変動傾斜から、検出されたＡＥ信号がノ
イズであるのか軸受欠陥部から発生しているのかを判定
し、さらには軸受欠陥の程度も判定することとした。以
下、こうした考え方を含めた本発明の実施の形態につい
て図面を用いて詳述する。
【００１５】診断の対象とするプレス機械の内、ここで
はサイジングプレス用のころがり軸受を例にして説明す
る。
はサイジングプレス用のころがり軸受を例にして説明す
る。
【００１６】図１に本発明の実施の形態を示す。サイジ
ングプレスは連続圧延工程に送る粗鋼の形を形成するた
めのプレス機械である。ワークサイド（Ｗ／Ｓ）１とド
ライブサイド（Ｄ／Ｓ）２の２組の機械から構成され
る。両機械ともに中心軸は偏心しており、各機械の回転
運動を往復運動に変換し、粗鋼１１をプレスする。２組
の機械は上段部（１ａ，２ａ）、中段部（１ｂ，２
ｂ）、下段部（１ｃ，２ｃ）からなり、それぞれの段部
には、ころがり軸受１２，・・・が装着されている。こ
れらのころがり軸受にはプレス時の荷重が直接加わる。
その荷重は数千屯にも達するため欠陥が発生しやすい。
圧延工場の主力機械であるため、軸受の欠陥が原因とな
り機械が停止すると圧延工場全体の操業停止となる。従
って、軸受欠陥を早期に検出し、その進展状態と適切な
交換時期を決定することが重要である。
ングプレスは連続圧延工程に送る粗鋼の形を形成するた
めのプレス機械である。ワークサイド（Ｗ／Ｓ）１とド
ライブサイド（Ｄ／Ｓ）２の２組の機械から構成され
る。両機械ともに中心軸は偏心しており、各機械の回転
運動を往復運動に変換し、粗鋼１１をプレスする。２組
の機械は上段部（１ａ，２ａ）、中段部（１ｂ，２
ｂ）、下段部（１ｃ，２ｃ）からなり、それぞれの段部
には、ころがり軸受１２，・・・が装着されている。こ
れらのころがり軸受にはプレス時の荷重が直接加わる。
その荷重は数千屯にも達するため欠陥が発生しやすい。
圧延工場の主力機械であるため、軸受の欠陥が原因とな
り機械が停止すると圧延工場全体の操業停止となる。従
って、軸受欠陥を早期に検出し、その進展状態と適切な
交換時期を決定することが重要である。
【００１７】図１に示す１つの軸受部１２にＡＥセンサ
３を装着する（ここでは、説明の都合上、Ｄ／Ｓの上段
軸受にセンサを装着した場合を例に取るが、それぞれの
軸受にセンサを装着すれば、高精度でそれぞれの軸受の
モニタが可能となる）。さらに荷重検出センサ６を例え
ば下段部に装着する。この他に、本装置は増幅器４、計
数回路５、判定回路６Ａ、ノイズ／軸受欠陥判定部７、
軸受欠陥評価部８、表示部９を持つ。前記計数回路５は
第１カウンタ５ａと第２カウンタ５ｂより構成される。
３を装着する（ここでは、説明の都合上、Ｄ／Ｓの上段
軸受にセンサを装着した場合を例に取るが、それぞれの
軸受にセンサを装着すれば、高精度でそれぞれの軸受の
モニタが可能となる）。さらに荷重検出センサ６を例え
ば下段部に装着する。この他に、本装置は増幅器４、計
数回路５、判定回路６Ａ、ノイズ／軸受欠陥判定部７、
軸受欠陥評価部８、表示部９を持つ。前記計数回路５は
第１カウンタ５ａと第２カウンタ５ｂより構成される。
【００１８】前記ＡＥセンサ３の出力は増幅器４で増幅
され、その出力が計数回路５に入力される。判定回路６
Ａは、荷重検出センサ６の出力である。検出荷重値を取
り込み、この検出荷重値が規定値より小さければ非プレ
ス時、規定値より大きければプレス時と、判定する。
され、その出力が計数回路５に入力される。判定回路６
Ａは、荷重検出センサ６の出力である。検出荷重値を取
り込み、この検出荷重値が規定値より小さければ非プレ
ス時、規定値より大きければプレス時と、判定する。
【００１９】第１カウンタ５ａは判定回路６Ａによる非
プレス時に検出される単位時間当たりのＡＥ発生数を計
数し、ノイズ／軸受欠陥判定部７にデータを出力する。
一方、第２カウンタ５ｂでは判定回路６によるプレス時
に検出される単位時間当たりのＡＥ発生数を計数し、ノ
イズ／軸受欠陥判定部７にデータを出力する。ノイズ／
軸受欠陥判定部７では、それぞれのカウンタから出力さ
れたデータの比率とその時間的変化率（傾斜）を演算す
る。
プレス時に検出される単位時間当たりのＡＥ発生数を計
数し、ノイズ／軸受欠陥判定部７にデータを出力する。
一方、第２カウンタ５ｂでは判定回路６によるプレス時
に検出される単位時間当たりのＡＥ発生数を計数し、ノ
イズ／軸受欠陥判定部７にデータを出力する。ノイズ／
軸受欠陥判定部７では、それぞれのカウンタから出力さ
れたデータの比率とその時間的変化率（傾斜）を演算す
る。
【００２０】
【数１】Ｋ＝Ｂ／Ａ Ｋ：ＡＥ発生数比率 Ａ：第１カウンタの計数値 Ｂ：第２カウンタの計数値
【数２】Ｋｐ＝ｄｋ／ｄＴ Ｋｐ：ＡＥ信号発生推移率 ｄＴ：単位時間 ｄＫ：ＡＥ発生数
【００２１】図２にプレス機械から検出されたＡＥ検波
波形を、図３に実測データ例を示す。軸受の欠陥によっ
て発生するＡＥ信号の波形レベルや発生数は軸受に加わ
る荷重にある程度関係すると考えられる。すなわち、プ
レス時のＡＥ発生数に対し、非プレス時のＡＥ発生数が
多くなることは有りえない。欠陥発生時は図３に示され
るように欠陥の初期においてはＫ値が無限大（∞）にな
ることもあるが、欠陥の程度に応じてその値は低下する
ことが特徴である。一方、Ｋ値が時間とともに増加する
場合はノイズであるため、数式２でＫｐ値を算出し、判
定基準とする。ノイズの発生要因は軸受部以外の機械部
品の当たりや接触現象が多くを占める。図４にＫ値のト
レンドを示す。Ｋｐ値が＋（プラス）の傾斜を示す場合
は、ノイズであり、−（マイナス）の傾斜になる場合は
軸受欠陥である。上述したデータに基づき軸受欠陥評価
判定部８ではＫ値及びＫｐ値から、検出されたＡＥ信号
がノイズであるのか、軸受欠陥部から発生しているのか
を判定し、さらにＫ値から軸受欠陥の程度を判定する。
例えば、Ｋ値が３０以上なら欠陥初期、２以下であれば
欠陥大であるため、軸受交換時期と判定する。さらに表
示器９では前記軸受欠陥評価部８から送信される情報に
基づいて、検出されたＡＥ信号がノイズであるか軸受欠
陥によるものであるのか、軸受欠陥であれば欠陥の程度
を外部に表示する。
波形を、図３に実測データ例を示す。軸受の欠陥によっ
て発生するＡＥ信号の波形レベルや発生数は軸受に加わ
る荷重にある程度関係すると考えられる。すなわち、プ
レス時のＡＥ発生数に対し、非プレス時のＡＥ発生数が
多くなることは有りえない。欠陥発生時は図３に示され
るように欠陥の初期においてはＫ値が無限大（∞）にな
ることもあるが、欠陥の程度に応じてその値は低下する
ことが特徴である。一方、Ｋ値が時間とともに増加する
場合はノイズであるため、数式２でＫｐ値を算出し、判
定基準とする。ノイズの発生要因は軸受部以外の機械部
品の当たりや接触現象が多くを占める。図４にＫ値のト
レンドを示す。Ｋｐ値が＋（プラス）の傾斜を示す場合
は、ノイズであり、−（マイナス）の傾斜になる場合は
軸受欠陥である。上述したデータに基づき軸受欠陥評価
判定部８ではＫ値及びＫｐ値から、検出されたＡＥ信号
がノイズであるのか、軸受欠陥部から発生しているのか
を判定し、さらにＫ値から軸受欠陥の程度を判定する。
例えば、Ｋ値が３０以上なら欠陥初期、２以下であれば
欠陥大であるため、軸受交換時期と判定する。さらに表
示器９では前記軸受欠陥評価部８から送信される情報に
基づいて、検出されたＡＥ信号がノイズであるか軸受欠
陥によるものであるのか、軸受欠陥であれば欠陥の程度
を外部に表示する。
【００２２】図５に図１で示した構成で軸受を診断する
際の異常診断アルゴリズムを示す。
際の異常診断アルゴリズムを示す。
【００２３】図６に本発明を実施するための他の構成例
を示す。最近では、コンピュータの発展により、図１で
示した単位部分はコンピュータとその周辺装置で簡単に
構成できる。ＡＥより、図１で示した単体部分はコンピ
ュータとその周辺装置で簡単に構成できる。ＡＥ信号は
Ａ／Ｄコンバータ３０を介し、コンピュータ３１に入力
すればよい。さらに、プレス加重検出センサ６の出力は
Ｉ／Ｏポート３２を介し、同様にコンピュータ３１に入
力する。コンピュータ３１にて図５に示したフローＦ1
〜Ｆ10による異常診断アルゴリズムに基づき軸受の診断
を実施する。そして、診断した結果に対して“軸受正
常”（フローＦ11）、“機械系ノイズ”（フロー
Ｆ12）、“軸受欠陥”（フローＦ13〜Ｆ15）、“交換時
期”（フローＦ15）等を図示してディスプレーに表示す
る。尚、欠陥の程度の判定基準となるフローＦ9での値
αとは例えばα＝２とする。また、これらの診断結果と
あわせてＡＥ発生比率、ＡＥ信号発生推移率を表示して
もよいし、プレス時、非プレス時の計算値を表示しても
よい。
を示す。最近では、コンピュータの発展により、図１で
示した単位部分はコンピュータとその周辺装置で簡単に
構成できる。ＡＥより、図１で示した単体部分はコンピ
ュータとその周辺装置で簡単に構成できる。ＡＥ信号は
Ａ／Ｄコンバータ３０を介し、コンピュータ３１に入力
すればよい。さらに、プレス加重検出センサ６の出力は
Ｉ／Ｏポート３２を介し、同様にコンピュータ３１に入
力する。コンピュータ３１にて図５に示したフローＦ1
〜Ｆ10による異常診断アルゴリズムに基づき軸受の診断
を実施する。そして、診断した結果に対して“軸受正
常”（フローＦ11）、“機械系ノイズ”（フロー
Ｆ12）、“軸受欠陥”（フローＦ13〜Ｆ15）、“交換時
期”（フローＦ15）等を図示してディスプレーに表示す
る。尚、欠陥の程度の判定基準となるフローＦ9での値
αとは例えばα＝２とする。また、これらの診断結果と
あわせてＡＥ発生比率、ＡＥ信号発生推移率を表示して
もよいし、プレス時、非プレス時の計算値を表示しても
よい。
【００２４】
【発明の効果】本発明によれば、プレス機械から検出さ
れたＡＥ信号がノイズであるのか、欠陥部から発生して
いるのかを明瞭に判別できる。従って、ノイズをＡＥ信
号と判定し、『欠陥発生』などと誤判定することが無く
なる。さらに非プレス時とプレス時に検出されたＡＥの
比較、すなわち物理的に考えられる確実な現象により軸
受の欠陥状況を判定しているため、高精度で軸受欠陥状
態を判定できる。
れたＡＥ信号がノイズであるのか、欠陥部から発生して
いるのかを明瞭に判別できる。従って、ノイズをＡＥ信
号と判定し、『欠陥発生』などと誤判定することが無く
なる。さらに非プレス時とプレス時に検出されたＡＥの
比較、すなわち物理的に考えられる確実な現象により軸
受の欠陥状況を判定しているため、高精度で軸受欠陥状
態を判定できる。
【図１】図１はプレス機械用軸受異常診断装置のブロッ
ク図である。
ク図である。
【図２】図２はプレス機械用軸受から検出したＡＥ検波
波形例図である。
波形例図である。
【図３】図３はプレス機械用軸受から検出したＡＥ信号
の具体的データ例図である。
の具体的データ例図である。
【図４】図４は図１を説明するための具体的データ例図
である。
である。
【図５】図５は図１の実施例で軸受欠陥を検出するため
の異常診断アルゴリズムを示す図である。
の異常診断アルゴリズムを示す図である。
【図６】図６は図１の構成を実現するための他の構成例
である。
である。
１ ワークサイド ２ ドライブサイド ３ ＡＥセンサ ４ 増幅器 ５ 計数回路 ６ プレス荷重検出センサ ６Ａ 判定回路 ７ ノイズ／軸受欠陥判定部 ８ 軸受欠陥評価部 ９ 表示器 ３０ Ａ／Ｄコンバータ ３１ コンピュータ ３２ Ｉ／Ｏポート
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 関元 忠義 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 菅原 慎一 茨城県鹿嶋市大字光３番地 住友金属工業 株式会社鹿島製鉄所内 (72)発明者 坂本 五十夫 茨城県鹿嶋市大字光３番地 住友金属工業 株式会社鹿島製鉄所内 (72)発明者 雲野 徹 茨城県鹿嶋市大字光３番地 住友金属工業 株式会社鹿島製鉄所内
Claims (7)
- 【請求項１】 プレス機械の軸受（又はその近傍）から
検出される、非プレス時とプレス時とで区別されたＡＥ
信号の発生数を計数し、該軸受の異常を診断するプレス
機械用軸受の異常診断方法。 - 【請求項２】 プレス機械の軸受（又はその近傍）から
検出された、非プレス時とプレス時との別々のＡＥ信号
の発生数を計数し、非プレス時とプレス時のＡＥ発生数
の比率を利用して、検出されたＡＥ信号がノイズによる
ものか、軸受欠陥によるものかを判定するプレス機械用
軸受の異常診断方法。 - 【請求項３】 プレス機械の軸受（又はその近傍）から
検出された、非プレス時とプレス時との別々のＡＥ信号
の発生数Ａ及びＢを計数し、この発生数から得られる非
プレス時とプレス時のＡＥ発生数の比率Ｋ（＝Ｂ／Ａ）
の時間的変動傾斜ＫPの符号がプラスであれば、検出さ
れたＡＥ信号がノイズであるとし、マイナスであれば軸
受欠陥部から発生してると判定し、軸受欠陥であるとの
判定時には発生比率Ｋの値の大小に応じて軸受欠陥の程
度を判定するプレス機械用軸受の異常診断方法。 - 【請求項４】 軸受欠陥であるとの判定時での発生比率
Ｋが、無限大の時軸受初期欠陥と判定し、発生比率Ｋが
ある所定の値αより大であれば欠陥度は中程度と判定
し、所定の値αより小であれば交換時期と判定するもの
とした請求項３のプレス機械用軸受の異常診断方法。 - 【請求項５】 プレス機械の軸受（又はその近傍）に取
り付けられたＡＥセンサと、プレス時か非プレス時かを
検出する検出センサと、非プレス時に検出される単位時
間当たりのＡＥ信号を計数する第１計数手段と、プレス
時に検出される単位時間当たりのＡＥ信号を計数する第
２計数手段と、前記第１及び第２計数手段で計数したＡ
Ｅ発生比率とＡＥ発生比率の傾斜を調べ、検出されたＡ
Ｅ信号ノイズであるのか、軸受損傷部から発生している
のかを判定し、さらには軸受欠陥の程度も判定する評価
手段と、からなるプレス機械用軸受の異常診断装置。 - 【請求項６】 プレス機械の軸受（又はその近傍）に取
り付けられたＡＥセンサと、プレス荷重検出センサと、
プレス荷重検出センサの検出信号からプレス時か非プレ
ス時かを求め、プレス時と非プレス時とでそれぞれ別々
に単位時間当たりのＡＥ信号Ａ及びＢを計数する計数手
段と、プレス時と非プレス時に検出される単位時間当た
りのＡＥ発生数比率Ｋ（＝Ｂ／Ａ）の傾斜Ｋｐを調べ、
Ｋｐの符号がプラスであれば、検出されたＡＥ信号がノ
イズであるとし、マイナスであれば軸受損傷部から発生
していると判定し、軸受欠陥との判定時に発生比率Ｋの
値の大小に応じて軸受欠陥の程度も判定する評価手段
と、この評価結果を表示する手段と、からなるプレス機
械用軸受の異常診断装置。 - 【請求項７】 上記評価手段にあっては、軸受欠陥であ
るとの判定時での発生比率Ｋが、無限大の時軸受初期欠
陥と判定し、発生比率Ｋがある所定の値αより大であれ
ば欠陥度は中程度と判定し、所定の値αより小であれば
交換時期と判定するものとした請求項６のプレス機械用
軸受の異常診断装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8172120A JPH1019736A (ja) | 1996-07-02 | 1996-07-02 | プレス機械用軸受の異常診断方法とその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8172120A JPH1019736A (ja) | 1996-07-02 | 1996-07-02 | プレス機械用軸受の異常診断方法とその装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1019736A true JPH1019736A (ja) | 1998-01-23 |
Family
ID=15935932
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8172120A Pending JPH1019736A (ja) | 1996-07-02 | 1996-07-02 | プレス機械用軸受の異常診断方法とその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1019736A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007132844A (ja) * | 2005-11-11 | 2007-05-31 | Toyota Motor Corp | プレス監視システム及びａｅ評価方法 |
| WO2017150049A1 (ja) * | 2016-02-29 | 2017-09-08 | 三菱重工業株式会社 | 機械要素の性能劣化・診断方法およびそのシステム |
| CN111504680A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-07 | 东华大学 | 一种基于wsvm和dcae的涤纶长丝生产的故障诊断方法和系统 |
-
1996
- 1996-07-02 JP JP8172120A patent/JPH1019736A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007132844A (ja) * | 2005-11-11 | 2007-05-31 | Toyota Motor Corp | プレス監視システム及びａｅ評価方法 |
| JP4661540B2 (ja) * | 2005-11-11 | 2011-03-30 | トヨタ自動車株式会社 | プレス監視システム及びａｅ評価方法 |
| WO2017150049A1 (ja) * | 2016-02-29 | 2017-09-08 | 三菱重工業株式会社 | 機械要素の性能劣化・診断方法およびそのシステム |
| JPWO2017150049A1 (ja) * | 2016-02-29 | 2018-12-20 | 三菱重工業株式会社 | 機械要素の性能劣化・診断方法およびそのシステム |
| CN111504680A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-07 | 东华大学 | 一种基于wsvm和dcae的涤纶长丝生产的故障诊断方法和系统 |
| CN111504680B (zh) * | 2020-04-30 | 2021-03-26 | 东华大学 | 一种基于wsvm和dcae的涤纶长丝生产的故障诊断方法和系统 |
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