JPH10274558A - 回転機器の異常診断方法およびその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】波形データから周波数特徴量と時間特徴量とを
抽出することにより、回転機器の異常診断を精度よく行
なう。 【解決手段】回転機器の回転時に発生する振動ないし音
のような波形データを検出する（Ｓ１）。この波形デー
タのスペクトルの時間変化を求める（Ｓ２）。スペクト
ルの時間変化からピークを生じる周波数を周波数特徴量
として求めるとともに、各周波数特徴量ごとにピークを
生じる時間間隔を時間特徴量として求める（Ｓ３）。回
転機器の異常時における周波数特徴量−時間特徴量の組
を異常原因別に基準データとしてあらかじめ登録してお
き、回転機器の回転時の波形データから求めた周波数特
徴量−時間特徴量の組を基準データに照合する（Ｓ
４）。照合結果から異常の有無および異常の種類が特定
される（Ｓ５）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、回転機器の異常診
断方法およびその装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】一般に電動機や内燃機関を回転力の駆動
源として回転駆動される各種の回転機器が提供されてい
る。この種の回転機器に何らかの異常が生じたときに
は、常時とは異なる振動や音が発生することが知られて
おり、このような状態で駆動を継続すると場合によって
は回転機器が破損することもある。

【０００３】そこで、従来より、回転機器より発生する
振動や音のような波形データに高速フーリエ変換（ＦＦ
Ｔ）を施すことにより得られたスペクトルパターンと、
あらかじめ設定された異常時のスペクトルパターンとを
比較し、比較結果に基づいて回転機器の異常の有無を診
断することが考えられている（特開昭６２−９３６２０
号公報）。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記公報に
記載の技術は、スペクトルパターンのみを用いて異常を
判定するものであるから、異種の異常についてスペクト
ルパターンが等しくなるような場合（たとえば、スペク
トルパターンは等しくても発生時間間隔が異なるような
異常）については、異常の種類を判別することができな
いものである。

【０００５】本発明は上記事由に鑑みて為されたもので
あり、その目的は、波形データからより多くの情報を抽
出することによって、異常の種別までも判断可能とした
回転機器の異常診断方法およびその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】請求項１の発明は、回転
機器の回転時に発生する振動ないし音のような波形デー
タを検出し、この波形データのスペクトルの時間変化を
求め、スペクトルの時間変化からピークを生じる周波数
を周波数特徴量として求めるとともに、各周波数特徴量
ごとにピークを生じる時間間隔を時間特徴量として求
め、回転機器の回転時の波形データから求めた周波数特
徴量−時間特徴量の組を、回転機器の異常時における周
波数特徴量−時間特徴量の組を異常原因別にあらかじめ
登録してある基準データに照合することによって回転機
器の異常の有無および異常原因を特定するものである。

【０００７】請求項２の発明は、請求項１の発明におい
て、波形データに短時間フーリエ変換を施すことにより
波形データのスペクトルの時間変化を求めるものであ
る。請求項３の発明は、請求項１の発明において、波形
データにウェーブレット変換を施すことにより波形デー
タのスペクトルの時間変化を求めるものである。請求項
４の発明は、請求項１ないし請求項３の発明において、
周波数特徴量を求めた後に、各周波数特徴量の時系列デ
ータに対して自己相関演算を行ない、自己相関値がピー
クになる時間間隔を時間特徴量に用いるものである。

【０００８】請求項５の発明は、請求項１ないし請求項
３の発明において、周波数特徴量を求めた後に、各周波
数特徴量の時系列データに対して高速フーリエ変換を行
ない、最大値が得られる周波数の逆数を時間特徴量に用
いるものである。請求項６の発明は、請求項１ないし請
求項３の発明において、周波数特徴量を求めた後に、各
周波数特徴量の時系列データに対して高速フーリエ変換
を２回行なうケプストラム演算を行ない、最大値が得ら
れるケフレンシー値を時間特徴量に用いるものである。

【０００９】請求項７の発明は、請求項１の発明におい
て、複数の周波数特徴量についてそれぞれ時間特徴量を
求め、周波数特徴量−時間特徴量の各組を基準データに
照合するものである。請求項８の発明は、請求項１の発
明において、回転機器の回転速度を検出し、回転速度に
応じて時間特徴量を補正するものである。

【００１０】請求項９の発明は、回転機器の回転時に発
生する振動ないし音のような波形データを検出し、この
波形データのスペクトルの時間変化を求め、スペクトル
の時間変化からピークを生じる周波数を周波数特徴量と
して求めるとともに、各周波数特徴量ごとにピークを生
じる時間間隔を時間特徴量として求め、回転機器の回転
時の波形データから求めた周波数特徴量−時間特徴量の
組を、回転機器の異常時における周波数特徴量−時間特
徴量の組と異常原因別とを対応付けるようにあらかじめ
学習させたニューラルネットワークに与えることによっ
て、回転機器の異常の有無および異常原因を特定するも
のである。

【００１１】請求項１０の発明は、請求項１または請求
項９の発明において、各周波数特徴量ごとに重み付けし
た基準値をそれぞれ設定し、各周波数特徴量ごとの時系
列データがそれぞれ上記基準値を超える時点の時間間隔
を各周波数特徴量ごとの時間特徴量に用いるものであ
る。請求項１１の発明は、請求項１の発明において、駆
動源から回転機器に対してベルトを介して動力を伝達
し、かつ駆動源は防振されているものである。

【００１２】請求項１２の発明は、請求項１の発明にお
いて、駆動源から回転機器に対してベルトを介して動力
を伝達し、回転機器が駆動されている間のベルトのテン
ションを一定に保つものである。請求項１３の発明は、
請求項１２の発明において、ベルトのテンションを一定
値としたときの駆動源と回転機器との軸間距離を求める
ことによりベルトの伸び量を求めるものである。

【００１３】請求項１４の発明は、請求項１の発明にお
いて、駆動源から回転機器に対してベルトを介して動力
を伝達し、上記波形データからベルトの振動周波数の周
波数成分を除去した後に波形データのスペクトルの時間
変化を求めるものである。請求項１５の発明は、請求項
１４の発明において、駆動源と回転機器との軸間距離お
よびベルトのテンションに基づいてベルトの振動周波数
を算出するものである。

【００１４】請求項１６の発明は、請求項１の発明にお
いて、駆動源から回転機器に対してベルトを介して動力
を伝達し、駆動源と回転機器との軸に直交する面内にベ
ルトを位置させるものである。請求項１７の発明は、回
転機器の回転時に発生する振動のような波形データを検
出する振動センサと、この波形データのスペクトルの時
間変化を求め、スペクトルの時間変化からピークを生じ
る周波数を周波数特徴量として求めるとともに、各周波
数特徴量ごとにピークを生じる時間間隔を時間特徴量と
して求める特徴量抽出部と、回転機器の回転時の波形デ
ータから求めた周波数特徴量−時間特徴量の組を、回転
機器の異常時における周波数特徴量−時間特徴量の組を
異常原因別にあらかじめ登録してある基準データに照合
することによって回転機器の異常の有無および異常原因
を特定する異常診断部とを備えるものである。

【００１５】請求項１８の発明は、請求項１７の発明に
おいて、駆動源から回転機器に対して動力を伝達するベ
ルトと、駆動源の振動を回転機器に伝達しないように駆
動源を支持する振動緩衝材とを備えるものである。請求
項１９の発明は、請求項１８の発明において、振動緩衝
材を挟んだ両側の振動を検出する一対のセンサを備え、
両センサの出力に基づいて振動緩衝材の伝達関数を求
め、伝達関数の経時的変化により振動緩衝材の劣化を検
出する手段を備えるものである。

【００１６】請求項２０の発明は、請求項１８の発明に
おいて、駆動源を回転機器に対して移動可能とし、かつ
駆動源の移動範囲をベルトを含む面内に規制するリニア
ガイドを備えるものである。請求項２１の発明は、請求
項１８の発明において、駆動源を回転機器に対して移動
可能とし、かつ駆動源の移動範囲をベルトを含む面内に
規制する空気軸受を備えるものである。

【００１７】請求項２２の発明は、請求項１８の発明に
おいて、駆動源を回転機器に対して移動可能に支持する
支持手段と、駆動源を移動させる移動手段とを備えるも
のである。請求項２３の発明は、請求項１８ないし請求
項２２の発明において、駆動源と回転機器との距離を検
出する距離センサを備えるものである。

【００１８】請求項２４の発明は、請求項１７の発明に
おいて、駆動源の非動作時に回転機器を加振する加振手
段を設け、異常診断部は、加振手段により回転機器を加
振したときに振動センサで検出される波形データに基づ
いて回転機器と振動センサとを含む機械系の異常の有無
を判断するものである。請求項２５の発明は、請求項２
４の発明において、加振手段をボイスコイルモータとし
たものである。

【００１９】請求項２６の発明は、請求項２４の発明に
おいて、加振手段を圧電効果を用いたアクチュエータと
したものである。請求項２７の発明は、請求項２５また
は請求項２６の発明において、加振手段が振動センサと
兼用されているものである。請求項２８の発明は、請求
項２４の発明において、加振手段を回転機器に衝撃力を
与えるハンマとしたものである。

【００２０】請求項２９の発明は、請求項２４ないし請
求項２８記載の回転機器の異常診断装置において、駆動
源を動作させる前に加振手段により回転機器を加振する
とともに振動センサの出力に基づいて異常診断部で入出
力のゲインを求め、このゲインをあらかじめ設定してあ
る正常範囲と比較することにより回転機器と振動センサ
とを含む機械系の異常の有無を点検するものである。

【００２１】請求項３０の発明は、請求項２４ないし請
求項２８記載の回転機器の異常診断装置において、駆動
源を動作させる前に加振手段により回転機器を加振する
とともに振動センサの出力に基づいて異常診断部で複数
の周波数での入出力のゲインを求め、求めたゲインとあ
らかじめ設定してある点検用データとの相関値を求め、
求めた相関値をあらかじめ設定してある閾値と比較する
ことにより回転機器と振動センサとを含む機械系の異常
の有無を点検するものである。

【００２２】

【発明の実施の形態】

（実施形態１）本実施形態において、異常診断の対象と
なる回転機器は図２に示すように、電磁クラッチ２であ
って、モータ１を駆動源としてベルト２１を介して回転
駆動されるようになっている。

【００２３】さらに詳しく説明する。図３に示すよう
に、床等の定位置に固定されるベース１０には、ベース
１０上に固定されたモータベース１１に取り付けたリニ
アガイド１２を介してモータプレート１３が一直線上で
スライド自在となるように配置される。このモータプレ
ート１３に振動緩衝材１４を介して載設された保持台１
５に駆動源としてのモータ１が固定される。モータプレ
ート１３のスライド方向はモータ１の出力軸に直交する
面内であって水平方向に規制される。また、モータベー
ス１１と保持台１５とには立ち上がり片１１ａ，１５ａ
が設けられ、両立ち上がり片１１ａ，１５ａの間にも振
動緩衝材１４ａが介装される。

【００２４】モータ１の回転力は出力軸に掛け回したベ
ルト２１を介して回転機器である電磁クラッチ２に伝達
される。電磁クラッチ２は、図４に示すように、ベルト
２１が掛け回されたクラッチプーリ２ａと、両端部が軸
受２２ａ，２２ｂで軸支された回転軸２３とともに回転
する第１および第２のボス２ｂ，２ｃと、軸受２２ａに
固定されたコイル２５とを備える。第１のボス２ｂは回
転軸２３に固着されているが、第２のボス２ｃは第１の
ボス２ｂに対してスプラインにより結合され回転軸２３
の軸方向に移動可能となっている。クラッチプーリ２ａ
は回転軸２３に対して軸受２３ｃを介して回転自在にな
っている。しかして、コイル２５に励磁電流を流すと、
第２のボス２ｃがクラッチプーリ２ａに磁力で吸着さ
れ、クラッチプーリ２ａからボス２ｂに回転力を伝達す
ることができるのである。

【００２５】軸受２２ａ，２２ｂはそれぞれ軸受台２６
ａ，２６ｂに保持されており、軸受台２６ａには図３に
示すように振動センサ３が配置される。振動センサ３は
軸受台２６ａの振動を電気振動に変換するものであれ
ば、どのようなものを用いてもよい。ところで、回転機
器としての電磁クラッチ２の振動を振動センサ３で検出
する際に、以下のような手順でモータ１と電磁クラッチ
２とを結合する。まず、電磁クラッチ２を取り付けた後
に、モータ１の出力軸とクラッチプーリ２ａとにベルト
２１を掛け渡す。この段階では、図３（ａ）のように、
モータプレート１３を軸受台２６ａ，２６ｂのほうに寄
せておくことによってベルト２１を緩めておき、その
後、図３（ｂ）のように、モータプレート１３を軸受台
２６ａ，２６ｂから離すことによってベルト２１に規定
のテンションがかかるようにし、この位置でモータベー
ス１１とモータプレート１３とを固定する。ここで、リ
ニアガイド１２を用いてモータプレート１３を移動させ
るから、モータベース１１に対してモータプレート１３
を滑らかに移動させることができ、振動緩衝材１４に対
して水平方向の力が作用せず、緩衝性能の低下を防止す
ることができる。

【００２６】次に、モータ１を回転させると電磁クラッ
チ２が回転するから、この状態での振動センサ３の出力
に基づいて後述する振動解析を行ない、不良の有無を検
出し、不良があればその原因を特定する。ベース１０と
モータ１との間には、振動緩衝材１４，１４ａが設けら
れるから、モータ１からベース１０に伝達される振動を
大幅に減衰させることができ、モータ１の振動が振動セ
ンサ３でノイズとして検出されるのを抑制し、回転機器
としての電磁クラッチ２の振動をノイズと分離して検出
することができる。振動解析により不良の有無およびそ
の原因を特定した後には、モータ１を停止させてモータ
プレート１３を上述の向きとは逆向きに移動させ、ベル
ト２１を外し、電磁クラッチ２を取り外す。このような
手順で電磁クラッチ２の不良の有無を検出することがで
き、かつその不良原因も特定することが可能になる。

【００２７】リニアガイド１２に代えて、図５に示すよ
うに、空気軸受１６を用いてもよい。空気軸受１６はモ
ータベース１１に固定されており、モータプレート１３
の下面側に固定されるスライダ１６ａを備えるととも
に、スライダ１６ａは軸受筒１６ｂの中に浮上可能に収
納され、軸受筒１６ｂに設けた流路１６ｃを通して導入
される圧縮空気をスライダ１６ａに吹き付けることによ
って、スライダ１６ａを軸受筒１６ｂに接触させること
なく浮上させるようになっている。したがって、リニア
ガイド１２よりもさらに滑らかにモータプレート１３を
モータベース１１に対して移動させることが可能にな
る。

【００２８】なお、振動緩衝材１４，１４ａが経年的に
劣化するとノイズが増加するから、振動緩衝材１４，１
４ａについても劣化の有無を検出しておく必要がある。
そこで、図６に示すように、モータプレート１３の適所
とベースプレート１０の適所とにそれぞれ振動センサ３
ａ，３ｂを配置し、モータ１にベルト２１を掛けない状
態で回転させ、モータプレート１３の振動とベースプレ
ート１０の振動とを検出する。このようにして振動を解
析すれば、モータプレート１３からベースプレート１０
への伝達関数を求めることができるから、伝達関数の経
年的変化を定期的に求めることによって、振動緩衝材１
４、１４ａの経年的変化を点検することが可能になる。
たとえば、正常時の伝達関数は図７の、経年変化によ
り劣化したときの伝達関数は図７ののようになる。

【００２９】ところで、図２に示した装置は、モータプ
レート１３の移動を手操作により行なうものであるが、
モータプレート１３を移動させる駆動手段として図８に
示すようなエアシリンダ１７を設けることができる。エ
アシリンダ１７はモータプレート１３のスライド方向に
伸縮しモータプレート１３に結合されたロッド１７ａを
有し、空気圧によってロッドの伸縮量が調節される。し
たがって、図２に示した構成と同様に、ベルト２１を掛
ける前にはモータプレート１３を軸受台２６ａ，２６ｂ
のほうに寄せておき、ベルト２１をかけた後にエアシリ
ンダ１７によってモータプレート１３を移動させ、ベル
ト２１に所定のテンションが得られるようにすればよ
い。もちろん、ベルト２１を外すときにはエアシリンダ
１７のロッド１７ａを突出方向に移動させてベルト２１
を緩める。

【００３０】モータプレート１３を移動させる駆動手段
としては、図９に示すように、エアシリンダ１７に代え
てボイスコイルモータ１８を用いることも可能である。
ボイルコイルモータ１８は、略Ｅ字形のヨーク１８ａの
図中の上下両片の内側面に永久磁石１８ｂを配置し、中
央片を空芯のコイル１８ｃに挿通したものであって、コ
イル１８ｃに励磁電流を流すことによりコイル１８ｃが
中央片の長手方向に沿って移動するものである。コイル
１８ｃの位置は励磁電流に応じて決まるから、ドライバ
１８ｄに適宜の電流指令値を与えて励磁電流を制御すれ
ば、コイル１８ｃの位置を電流指令値のみで制御するこ
とができる。コイル１８ｃはロッド１８ｅを介してモー
タプレート１３に結合され、上記電流指令値に応じてモ
ータプレート１３を移動させることができる。

【００３１】ところで、モータ１と振動センサ３との間
には振動緩衝材１４，１４ａが存在しているから、モー
タ１の振動そのものは振動センサ３にはほとんど伝達さ
れないが、ベルト２１の振動は振動センサ３により検出
されることになる。ベルト２１の振動周波数は、検査対
象としての電磁クラッチ２の振動解析を行なっている間
にはほぼ一定とみなせるから、この振動周波数をあらか
じめ測定しておき、この振動周波数を除去するようなフ
ィルタを設けて振動センサ３の出力からベルト２１の振
動によるノイズを除去すれば、振動センサ３の出力から
電磁クラッチ２によって生じる振動成分以外のノイズを
除去することになり、電磁クラッチ２の振動解析の精度
を高めることが可能になる。

【００３２】ベルト２１の振動周波数ｆ_B （Ｈｚ）はベ
ルト２１のテンションＴ_B （Ｎ）と、モータ１の出力軸
と電磁クラッチ２の回転軸２３との軸間距離Ｌ（ｍ）
と、ベルト２１の寸法や材質により決まる特性値ａ（ｋ
ｇ／ｍ）との関数であって、次式のように表される。 ｆ_B ＝Ｔ_B ／（４・Ｌ² ・ａ） 上式を用いてベルト２１の振動周波数ｆ_B を求めるとき
に、特性値ａはほぼ一定とみなしてよく、テンションＴ
_B はエアシリンダ１７やボイスコイルモータ１８の負荷
の大きさ（エアシリンダ１７では空気圧、ボイスコイル
モータ１８では電流値によって知ることができる）によ
って知ることができるから、軸間距離Ｌを知る手段を設
けることによって上式を適用することが可能になる。そ
こで、図１０に示すように、モータプレート１３とベー
スプレート１０の定位置との間の距離を計測するための
距離センサ２７を設けてある。距離センサ２７はたとえ
ば光学式のものを用い、両距離センサ２７間の距離に基
づいて軸間距離Ｌを求めるのである。

【００３３】テンションＴ_B や軸間距離Ｌは調節可能で
あるから、ベルト２１の伸び量の変化による振動周波数
ｆ_B の変化に対応することが可能になる。たとえば、振
動周波数ｆ_B を一定に保つように制御すれば、フィルタ
の通過帯域を変化させることなくノイズを除去すること
ができる。また、ベルト２１のテンションを同条件とし
て距離センサ２７により距離を測定すれば、ベルト２１
の長さの変化を知ることができる。そこで、ベルト２１
が劣化するとベルト２１の伸び量が大きくなることに着
目すれば、ベルト２１の長さの変化によってベルト２１
の劣化状態を点検することができる。つまり、正常時に
おけるベルト２１の長さを測定しておき、定期的にベル
ト２１の長さを点検して伸び量が所定値（たとえば、５
％）に達したときに、ベルト２１の交換を促すことが可
能になる。

【００３４】なお、ベルト２１がモータ１の出力軸およ
び回転軸２３に直交する面内に含まれるように、回転軸
２３の長手方向における電磁クラッチ２の位置を調節し
ておくのはいうまでもない。これによって、モータ１の
出力軸やクラッチプーリ２ａとベルト２１との間で滑り
が発生せず、不要な振動成分の発生を抑制することがで
きる。

【００３５】振動センサ３の出力に基づく振動解析は、
以下のように行なう。すなわち、図１（ａ）のように、
振動センサ３の出力から特徴量抽出部４において周波数
特徴量と時間特徴量とを抽出し異常診断部５に入力す
る。異常診断部５は、周波数特徴量と時間特徴量と後述
する基準データと照合することにより、異常の有無およ
び異常の種類を求め、その結果を表示部６に表示する。

【００３６】振動解析の基本的な手順は、図１（ｂ）の
ようになる。まず、振動センサ３の出力を取り込む（Ｓ
１）。次に、振動センサ３の出力は波形データであるか
ら、この波形データのスペクトルの時間変化を求める
（Ｓ２）。つまり、波形データの周波数と時間とパワー
との関係を求める。スペクトルの時間変化は、波形デー
タに対して短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）あるいはウ
ェーブレット変換という演算を施すことによって求め
る。これらの演算については後述する。

【００３７】上述のように振動センサ３の出力の周波数
と時間とパワーとの関係が求まると、回転機器に異常が
生じたときに発生する周波数と時間とパワーとの関係に
おける特徴的な情報を特徴量として抽出する（Ｓ３）。
特徴量としては、異常発生時にピークを持つ周波数（以
下、周波数特徴量という）と、周波数特徴量ごとにパワ
ーが基準値Ｐｓを超えるときの時間間隔（以下、時間特
徴量という）とを用いる。このような周波数特徴量と時
間特徴量とを組にすれば、回転機器の同種の異常に対し
ては周波数特徴量−時間特徴量の組がほぼ同じ値にな
り、異なる異常に対しては周波数特徴量−時間特徴量の
組が異なる値を持つことになる。基準値Ｐｓは、適宜に
設定することができるが、良品における波形データにお
けるパワーの平均値μと標準偏差σとを用いて、 Ｐｓ＝μ＋３σ Ｐｓ＝μ＋２σ などと設定することができる。後者の基準値Ｐｓを用い
ると、周波数特徴量の検出確率が増大するから、より多
くの情報を用いて多数の異常を識別することが可能にな
るが、情報量の増大によって処理時間が長くなるから、
識別すべき異常の種類が少ない場合には前者の基準値Ｐ
ｓを用いれば十分である。また、各周波数特徴量でピー
クの大きさが同じになるわけではないから、各周波数特
徴量ごとに基準値Ｐｓを異なる値に設定するのが望まし
い。つまり、周波数特徴量ごとに重み付けを行なうこと
に相当する。

【００３８】そこで、回転機器の各種の異常について、
周波数特徴量および時間特徴量をあらかじめ求め、各種
異常別に周波数特徴量−時間特徴量の組を基準データと
して登録しておき、回転機器の回転時に生じる波形デー
タから求めた周波数特徴量−時間特徴量の組を基準デー
タに照合する（Ｓ４）。たとえば、図１１に示すよう
に、複数種類の周波数特徴量ｆ₁ ，ｆ₂ ，……と、複数
種類の時間特徴量ｔａ，ｔｂ，……との組み合わせに異
常の種類を対応付けたテーブルを基準データとして作成
しておき、回転機器の回転時に得られた波形データから
抽出した周波数特徴量−時間特徴量の組をこのテーブル
に照合するのである。図示例では周波数特徴量−時間特
徴量の組が（ｆ₁ ，ｔａ）のときに軸受の内部に傷があ
る不良（Ｒ ₁ ）、（ｆ₁ ，ｔｂ）のときに接触不良１
（Ｒ₂ ）、（ｆ₂ ，ｔｂ）のときに接触不良２（Ｒ₃ ）
であるものとしている。接触不良は軸受と回転軸との接
触、電磁クラッチ２のクラッチプーリ２ａとボス２ｃと
の接触などに関する不良である。この例では、軸受の傷
と接触不良１とは同じ周波数特徴量ｆ₁ を有している
が、軸受の傷の場合には軸受の内部で転動する部材とそ
の部材が接触している部材との回転周期に相当する時間
間隔で周波数特徴量ｆ₁ のピークが生じ、接触不良１、
接触不良２の場合には回転機器の回転周期に相当する時
間間隔で周波数特徴量ｆ₂ のピークが生じる。このよう
に、時間特徴量の相違により両者が識別される。また、
同様にして、接触不良１と接触不良２とは同じ時間特徴
量ｔｂではあるが、周波数特徴量が異なるから識別可能
である。

【００３９】上述したように、周波数特徴量−時間特徴
量の組を基準データと照合し、一致するか否かを判定す
れば、異常の有無および異常の種類を特定することがで
きる（Ｓ５）。なお、照合の際には周波数特徴量および
時間特徴量に若干の幅をもたせておくことが必要であ
る。ところで、波形データからスペクトルの時間変化を
求めるには、比較的短い時間間隔でスペクトルを求める
必要がある。この種の技術としては、短時間フーリエ変
換やウェーブレット変換が知られている。これらの技術
を用いると周波数特徴量を求めるために、各周波数特徴
量ごとの多数のフィルタを用いることなく、一つの振動
センサ３の出力のみによって振動解析が可能になる。

【００４０】これらの変換について簡単に説明する。短
時間フーリエ変換は、測定すべき波形データをｘ
（ｔ）、窓関数をｗ（ｔ，Δｔ）として、時刻ｔ₀ にお
ける局所的なスペクトルＸｓ（ｔ₀ ，ｗ）を、ｘ（ｔ）
ｗ（ｔ−ｔ₀ ，Δｔ）のフーリエ変換により求めるもの
である。すなわち、数１のようになる。

【００４１】

【数１】

【００４２】上述したような各種異常に対して振動セン
サ３の出力である波形データに短時間フーリエ変換を施
して求めたスペクトルの時間変化は、たとえばそれぞれ
図１２ないし図１４のようになる。これらの図によれ
ば、上述した周波数特徴量ｆ₁，ｆ₂ や時間特徴量ｔ
ａ，ｔｂが得られており、周波数特徴量と時間特徴量と
の組み合わせによって異常の種類を特定できることがわ
かる。

【００４３】一方、ウェーブレット変換は、ウェーブレ
ット関数という時間軸方向に拡大・縮小する窓関数を用
いる点に特徴があり、元の波形データとウェーブレット
関数とのコンボリューションを求めるものである。すな
わち、ウェーブレット関数Ψ _a,b （ｔ）は、マザーウェ
ーブレットΨ（ｔ）というウェーブレット関数の基準と
なる窓関数に、ａ倍のスケール変換を施し、原点をｂだ
けシフトさせたものであり、これを用いて数２のように
ウェーブレット変換を行なう。

【００４４】

【数２】

【００４５】ウェーブレット変換では、窓関数が時間軸
方向に拡大・縮小されるから、図１５に示すように、波
形データの高周波領域ほど時間分解能を高くすることが
でき、低周波領域ほど周波数分解能が高くなる。なお、
上述の例では振動解析の間には時間特徴量が変動しない
ものと仮定しているが、モータ１の回転速度が速度むら
を有している場合がある。そこで、回転機器の回転速度
を検出する手段（ロータリエンコーダなど）を設け、回
転速度に応じて時間特徴量を補正すれば、回転速度にむ
らがある場合でも精度よく異常診断を行なうことができ
る。

【００４６】（実施形態２）上記実施形態のようにして
スペクトルの時間変化から時間特徴量を求めるときに、
実施形態１ではパワーが基準値を超える時間間隔を時間
特徴量としているが、このようにして求めた時間間隔は
誤差を含むことがあるから、誤差を考慮して時間特徴量
を決定する必要がある。たとえば、図１６に示すよう
に、時間特徴量ｔａには、誤差Δｔ₁ ，Δｔ₂ ，Δｔ₃
が生じることがある。そこで、各周波数特徴量に関する
時系列データを作成し自己相関演算を行なう。いま、一
つの周波数特徴量に関して時系列データがｆ（ｔ）で表
されるときに、自己相関関数Φ_xx（τ）は、数３のよう
に表される。このような自己相関関数Φ_xx（τ）を求め
ると、自己相関関数Φ_xx（τ）を求めると図１７のよう
になるから、時系列データｆ（ｔ）の周期性を知ること
ができ、時間特徴量を決定することができる。

【００４７】周波数特徴量の時系列データに対して自己
相関関数Φ_xx（τ）に代えて高速フーリエ変換（ＦＦ
Ｔ）を施してもよい。この場合、図１８に示すように、
特定の周波数に鋭いピークが生じるから、この周波数の
逆数を時間特徴量として決定することができる。ただ
し、異常時に生じる波形データのピークが短時間で減衰
するような波形であると、高速フーリエ変換を施したと
きに図１９に示すように高調波成分による複数のピーク
が発生して時間特徴量を特定できない場合がある。そこ
で、このような場合には、高速フーリエ変換を施した後
に、そのデータにさらに高速フーリエ変換を施して、い
わゆるケプストラム演算を行なうようにする。この場
合、図２０に示すように、時間特徴量に鋭いピークが生
じて時間特徴量を決定することができる。

【００４８】（実施形態３）本実施形態は、複数種類の
異常が同時に生じている場合を示すものであって、たと
えば、回転機器の回転部分が固定部分に対して２箇所で
接触している場合に、各箇所で異常が生じているとすれ
ば、図２１に示すように、２種類の周波数特徴量ｆ₃ ，
ｆ₄ が同時に検出されることになる。このような場合に
は、各周波数特徴量ｆ₃ ，ｆ₄ を求めた後に、各周波数
特徴量ｆ₃ ，ｆ₄ ごとにそれぞれ時間特徴量ｔｃ，ｔｄ
を求めることにより、周波数特徴量−時間特徴量の組を
特定することができる。したがって、図２２に示すよう
に、基準データとの照合によって異常原因Ｒ₃ ，Ｒ₄ を
特定することができるのである。

【００４９】（実施形態４）本実施形態は、周波数特徴
量と時間特徴量との組をテーブルによる基準データと照
合せずに、ニューラルネットワークに入力することによ
って、異常の種類を識別するものである。具体的には図
２３に示すように、振動センサ３の出力から特徴量抽出
部４において周波数特徴量と時間特徴量とを抽出し、ニ
ューラルネットワークを用いた異常診断部５に入力する
のである。異常診断部５は、既知の各種異常に対して周
波数特徴量と時間特徴量とを与えるとともに、その異常
原因に対応した学習信号を外部から与えることによっ
て、バックプロパゲーション等の周知技術によって学習
させたものであり、分類器として機能するものである。
したがって、周波数特徴量と時間特徴量とを異常診断部
５に与えると、異常原因に対応した出力を発生する。こ
の場合、実施形態３のように周波数特徴量と時間特徴量
とに複数種類の組があるときは、周波数特徴量−時間特
徴量の組を異常診断部５に順に与えることになる。異常
診断部５による診断結果は適宜の表示部６に表示させる
ようにすればよい。

【００５０】（実施形態５）本実施形態は、図２４に示
すように、図８に示した実施形態１の構成に加振手段と
してのボイスコイルモータ３１を付加したものである。
ボイスコイルモータ３１は軸受台２６ａに機械的に結合
される。ボイスコイルモータ３１は、図９に示したボイ
スコイルモータ１８と同様の構成を有するものであっ
て、ヨーク３１ａと、永久磁石３１ｂと、空心のコイル
（ボイスコイル）３１ｃとを備える。永久磁石３１ｂは
内側面と外側面とが異極性になるように着磁されてお
り、コイル３１ｃに流す励磁電流の向きに応じてコイル
３１ｃがヨーク３１ａの中央片の長手方向に直進移動す
るようになっている。また、ヨーク３１ａとコイル３１
ｃとは復帰ばね３２により結合され、コイル３１ｃに励
磁電流を流していないときにはコイル３１ｃがヨーク３
１ａに対して定位置に保持されるようになっている。復
帰ばね３２にはコイルばねやダイアフラム状の板ばねな
どが用いられる。さらに、コイル３１ｃには連結軸３３
の一端が結合され、連結軸３３の他端には重り３４が結
合されている。連結軸３３はベース１０に立設されスラ
スト軸受を備えた軸受台２４により保持される。コイル
３１ｃに流す励磁電流は適宜の電流指令値をドライバ３
１ｄに与えることで制御される。また、軸受台２６ａに
はヨーク３１ａが結合される。

【００５１】しかして、コイル３１ｃに流す電流をパル
ス状ないし正弦波状などとすることで軸受台２６ａに振
動を加えることができる。つまり、コイル３１ｃへの励
磁電流に応じてヨーク３１ａとコイル３１ｃとが相対的
に移動しようとし、コイル３１ｃ側に適宜の質量の重り
３４が取り付けられていることによって、軸受台２６ａ
に振動を加えることができる。

【００５２】本実施形態は、振動センサ３の軸受台２６
ａに対する取付状態や電磁クラッチ２の軸受台２６ａに
対する取付状態などに異常がないか否かを検出しようと
するものであって、モータ１を駆動していない状態でボ
イスコイルモータ３１を駆動するようにしてある。具体
的には異常診断部５が以下の手順で異常の有無を判断す
る。

【００５３】まず、電磁クラッチ２の振動解析を行なう
場合と同様に、モータ１と電磁クラッチ２のクラッチプ
ーリ２ａとの間にベルト２１を掛け回す。このときに
は、図２４に示すように、モータプレート１３を軸受台
２６ａ，２６ｂに寄せておくことによってベルト２４を
緩めておく。その後、モータプレート１３を移動させて
ベルト２１に所要のテンションをかけた状態でモータプ
レート１３をベース１０に固定する。

【００５４】その後、ボイスコイルモータ３１を駆動し
て軸受台２６ａを振動させ、ボイスコイルモータ３１に
与えた電力Ｐｉと、振動センサ３により検出した振動の
パワーＰｏとの比（＝Ｐｏ／ｐｉ）を複数の周波数につ
いて求める。この比は入出力のゲインに相当するもので
あり、数値が比較的小さくなるから、次式によってデシ
ベルに換算したゲインＧを求めるのが望ましい。 Ｇ＝１０・ log（Ｐｏ／ｐｉ） 装置が正常であるときに求めたゲインに基づいて設定し
た閾値としての上限値Ｇｓおよび下限値Ｇｉ（一般には
正常時のゲインＧの平均値に一定値の加減算を行なった
値）と比較し、図２５（ａ）に示すように、求めたゲイ
ンＧが上限値Ｇｓと下限値Ｇｉとの間であるときには
（つまり、Ｇｉ＜Ｇ＜Ｇｓ）、振動センサ３が軸受台２
６ａにがたつきなく取り付けられ、軸受台２６ａに電磁
クラッチ２が確実に保持されていると判断する。このよ
うな判断を複数の周波数について行なうことによって、
装置の正常・異常を点検することができる。ここにおい
て、ボイスコイルモータ３１に与える励磁電流がパルス
状であれば１回の励磁でゲインＧの周波数分布を知るこ
とができ、励磁電流が正弦波状である場合には周波数を
変化させながらゲインＧを求めることになる。なお、装
置に異常があれば図２５（ｂ）に示すように、求めたゲ
インＧが上限値Ｇｓと下限値Ｇｉとの間から逸脱するこ
とになる。

【００５５】加振手段としては、図２６に示すように、
圧電効果を利用したアクチュエータ３５を用いてもよ
い。この種のアクチュエータ３５でもボイスコイルモー
タ３１と同様に軸受台２６ａに振動を加えることができ
る。しかも、この種のアクチュエータ３５は高周波での
駆動が可能であってボイスコイルモータ３１よりも測定
周波数範囲を広くとることができる。さらに、この種の
アクチュエータ３５は外部から与えた電圧信号の指令値
に応じて軸受台２６ａに加える力が変化させることがで
きるが、逆に、軸受台２６ａに加えた力に応じてアクチ
ュエータ３５から電圧出力を得ることも可能である。そ
こで、加振手段であるアクチュエータ３５を振動センサ
３に兼用することによって部品点数を低減することがで
きる。ただし、この構成ではアクチュエータ３５により
軸受台２６ａを振動させる期間と、アクチュエータ３５
を振動センサ３として用いる期間とはタイミングをずら
してある。ゲインＧの測定にはパルス状ないし正弦波状
の電圧信号を与える。

【００５６】さらに、加振手段としては、図２７に示す
ように、ハンマ３６を用いてもよい。ハンマ３６は図示
しないソレノイドなどの駆動源により駆動され、軸受台
２６ａに衝撃力を与える。ハンマ３６を用いると衝撃力
を与えるから、１回の衝撃で多数の周波数成分を含む振
動を軸受台２６ａに与えることができる。また、衝撃力
を与えた後にハンマ３６は軸受台２６ａから離れるか
ら、振動センサ３および軸受台２６ａを含む機械系の振
動状態をより正確に検出することができる。ここで、ハ
ンマ３６において軸受台２６ａに衝撃力を作用させる部
位にはロードセル３７を設け、衝撃力を測定することで
軸受台２６ａに与えた衝撃力を正確に測定することがで
きる。

【００５７】本実施形態においては、ゲインＧが上限値
Ｇｓと下限値Ｇｉとの範囲内か否かのみで正常・異常を
判断しているが、たとえば、ゲインＧの周波数分布が図
２８に示すような形になっていると、ゲインＧが上限値
Ｇｓと下限値Ｇｉとの範囲内ではあるもののゲインＧの
周波数分布のパターンには類似性がみられない。このよ
うな場合には装置が正常ではないことが多い。そこで、
上限値Ｇｓおよび下限値Ｇｉとの平均値を点検用データ
として用いるとともに、この平均値とゲインＧとの相関
値を求め、求めた相関値を閾値と比較し、相関値が閾値
以上（つまり類似度が高い）ときに正常と判断するよう
にしてもよい。

【００５８】

【発明の効果】請求項１の発明は、回転機器の回転時に
発生する振動ないし音のような波形データを検出し、こ
の波形データのスペクトルの時間変化を求め、スペクト
ルの時間変化からピークを生じる周波数を周波数特徴量
として求めるとともに、各周波数特徴量ごとにピークを
生じる時間間隔を時間特徴量として求め、回転機器の回
転時の波形データから求めた周波数特徴量−時間特徴量
の組を、回転機器の異常時における周波数特徴量−時間
特徴量の組を異常原因別にあらかじめ登録してある基準
データに照合することによって回転機器の異常の有無お
よび異常原因を特定するものであり、周波数特徴量と時
間特徴量とを組み合わせて異常原因を特定するから、従
来のように周波数のみを用いて異常原因を特定するもの
に比較して異常原因の判別精度が高くなるという利点が
ある。

【００５９】請求項２の発明のように、波形データに短
時間フーリエ変換を施すことにより波形データのスペク
トルの時間変化を求めると、１つの波形データに基づい
て多数のフィルタを用いることなく周波数特徴量および
時間特徴量を求めることができるという利点がある。請
求項３の発明のように、波形データにウェーブレット変
換を施すことにより波形データのスペクトルの時間変化
を求めると、高周波領域では時間分解能が高くなり低周
波領域で周波数分解能が高くなるから、周波数特徴量お
よび時間特徴量を効率よく抽出することができるという
利点がある。

【００６０】請求項４の発明のように、周波数特徴量を
求めた後に、各周波数特徴量の時系列データに対して自
己相関演算を行ない、自己相関値がピークになる時間間
隔を時間特徴量に用いるものでは、各周波数特徴量につ
いてピークが生じる時間間隔に多少のずれがあっても時
間特徴量としてよい値を求めることができるという利点
がある。

【００６１】請求項５の発明のように、周波数特徴量を
求めた後に、各周波数特徴量の時系列データに対して高
速フーリエ変換を行ない、最大値が得られる周波数の逆
数を時間特徴量に用いるものでは、各周波数特徴量にお
けるピークの発生周期が抽出しやすくなるという利点を
有する。請求項６の発明のように、周波数特徴量を求め
た後に、各周波数特徴量の時系列データに対して高速フ
ーリエ変換を２回行なうケプストラム演算を行ない、最
大値が得られるケフレンシー値を時間特徴量に用いるも
のでは、ピークの減衰が速い場合でもピークの発生周期
を容易に抽出することができるという利点を有する。

【００６２】請求項７の発明のように、複数の周波数特
徴量についてそれぞれ時間特徴量を求め、周波数特徴量
−時間特徴量の各組を基準データに照合するものでは、
異常原因が複数存在する場合でも異常原因を特定するこ
とができるという利点を有する。請求項８の発明のよう
に、回転機器の回転速度を検出し、回転速度に応じて時
間特徴量を補正するものでは、回転機器の回転速度が変
動する場合でも異常原因を特定することが可能になる。

【００６３】請求項９の発明は、回転機器の回転時に発
生する振動ないし音のような波形データを検出し、この
波形データのスペクトルの時間変化を求め、スペクトル
の時間変化からピークを生じる周波数を周波数特徴量と
して求めるとともに、各周波数特徴量ごとにピークを生
じる時間間隔を時間特徴量として求め、回転機器の回転
時の波形データから求めた周波数特徴量−時間特徴量の
組を、回転機器の異常時における周波数特徴量−時間特
徴量の組と異常原因別とを対応付けるようにあらかじめ
学習させたニューラルネットワークに与えることによっ
て、回転機器の異常の有無および異常原因を特定するも
のであり、ニューラルネットワークを異常原因の分類に
用いているから、異常が発生したときに学習させるだけ
で異常原因の分類が可能になるという利点がある。つま
り、基準データの設定が不要になるものである。

【００６４】請求項１０の発明のように、各周波数特徴
量ごとに重み付けした基準値をそれぞれ設定し、各周波
数特徴量ごとの時系列データがそれぞれ上記基準値を超
える時点の時間間隔を各周波数特徴量ごとの時間特徴量
に用いるものでは、一律に基準値を設定する場合より
も、回転機器の条件に適合した周波数特徴量と時間特徴
量とを得ることができ、異常原因の判別精度が向上す
る。

【００６５】請求項１１の発明のように、駆動源から回
転機器に対してベルトを介して動力を伝達し、かつ駆動
源は防振されているものでは、駆動源から回転機器への
振動の伝達を抑制することができ、波形データ中のノイ
ズが少なくなるという利点がある。請求項１２の発明の
ように、駆動源から回転機器に対してベルトを介して動
力を伝達し、回転機器が駆動されている間のベルトのテ
ンションを一定に保つものでは、回転機器の振動計測条
件が一定になり診断精度の向上につながる。

【００６６】請求項１３の発明のように、ベルトのテン
ションを一定値としたときの駆動源と回転機器との軸間
距離を求めることによりベルトの伸び量を求めるもので
は、ベルトの伸び量を管理することができ、ベルトの交
換時期を知ることができるという利点がある。請求項１
４の発明のように、駆動源から回転機器に対してベルト
を介して動力を伝達し、上記波形データからベルトの振
動周波数の周波数成分を除去した後に波形データのスペ
クトルの時間変化を求めるものでは、ベルトの振動によ
るノイズを除去して異常診断を行なうことができる。

【００６７】請求項１５の発明のように、駆動源と回転
機器との軸間距離およびベルトのテンションに基づいて
ベルトの振動周波数を算出するものでは、ベルトのテン
ションが変化してもベルトの振動周波数を知ることがで
きるから、ベルトの振動によるノイズを容易に除去する
ことができる。請求項１６の発明のように、駆動源から
回転機器に対してベルトを介して動力を伝達し、駆動源
と回転機器との軸に直交する面内にベルトを位置させる
ものでは、ベルトが軸方向に滑らないから不要な振動が
発生せず異常診断の精度が向上するものである。

【００６８】請求項１７の発明は、回転機器の回転時に
発生する振動のような波形データを検出する振動センサ
と、この波形データのスペクトルの時間変化を求め、ス
ペクトルの時間変化からピークを生じる周波数を周波数
特徴量として求めるとともに、各周波数特徴量ごとにピ
ークを生じる時間間隔を時間特徴量として求める特徴量
抽出部と、回転機器の回転時の波形データから求めた周
波数特徴量−時間特徴量の組を、回転機器の異常時にお
ける周波数特徴量−時間特徴量の組を異常原因別にあら
かじめ登録してある基準データに照合することによって
回転機器の異常の有無および異常原因を特定する異常診
断部とを備えるものでは、周波数特徴量と時間特徴量と
を組み合わせて異常原因を特定するから、従来のように
周波数のみを用いて異常原因を特定するものに比較して
異常原因の判別精度が高くなるという利点がある。

【００６９】請求項１８の発明のように、駆動源から回
転機器に対して動力を伝達するベルトと、駆動源の振動
を回転機器に伝達しないように駆動源を支持する振動緩
衝材とを備えるものでは、駆動源からの振動が回転機器
にほとんど伝達されないから、振動センサが不要な振動
成分を検出することがなく、異常診断の精度が向上する
ものである。

【００７０】請求項１９の発明のように、振動緩衝材を
挟んだ両側の振動を検出する一対のセンサを備え、両セ
ンサの出力に基づいて振動緩衝材の伝達関数を求め、伝
達関数の経時的変化により振動緩衝材の劣化を検出する
手段を備えるものでは、振動緩衝材の伝達関数を管理す
ることによって、振動緩衝材の劣化を管理することがで
きる。

【００７１】請求項２０の発明のように、駆動源を回転
機器に対して移動可能とし、かつ駆動源の移動範囲をベ
ルトを含む面内に規制するリニアガイドを備えるもので
は、駆動源の移動方向が規制されて不要な振動成分の発
生を防止することができるとともに、ベルトのテンショ
ンを適宜に調節することが可能になる。請求項２１の発
明のように、駆動源を回転機器に対して移動可能とし、
かつ駆動源の移動範囲をベルトを含む面内に規制する空
気軸受を備えるものでは、リニアガイドに比較して駆動
源をより滑らかに移動させることが可能になる。

【００７２】請求項２２の発明のように、駆動源を回転
機器に対して移動可能に支持する支持手段と、駆動源を
移動させる移動手段とを備えるものでは、移動手段によ
って駆動源を容易に移動させることができる。請求項２
３の発明のように、駆動源と回転機器との距離を検出す
る距離センサを備えるものでは、距離の検出によりベル
トの伸び量を求めたりベルトのテンションを求めたりす
ることが可能になり、結果的にベルトの劣化を検出して
ベルトの交換時期の目安を与えることができるという利
点がある。

【００７３】請求項２４の発明のように、駆動源の非動
作時に回転機器を加振する加振手段を設け、異常診断部
が、加振手段により回転機器を加振したときに振動セン
サで検出される波形データに基づいて回転機器と振動セ
ンサとを含む機械系の異常の有無を判断するものでは、
回転機器に対する振動センサの取付状態などの点検が可
能になり、再現性のよい異常診断が可能になる。

【００７４】請求項２５のように、加振手段をボイスコ
イルモータとしたものでは、回転機器に加える振動を正
確に制御しやすく、回転機器や振動センサの異常の有無
を判定しやすくなる。請求項２６の発明のように、加振
手段を圧電効果を用いたアクチュエータとしたもので
は、回転機器に加える振動の周波数を高くすることがで
き、広い周波数領域に亙って回転機器と振動センサとの
異常の有無を点検することができる。

【００７５】請求項２７の発明のように、加振手段が振
動センサと兼用されているものでは、加振手段を用いな
がらも構成要素を少なくすることができるという利点を
有する。請求項２８の発明のように、加振手段を回転機
器に衝撃力を与えるハンマとしたものでは、加振手段と
してボイスコイルモータやアクチュエータに比較すると
構成が簡単になるという利点がある。

【００７６】請求項２９の発明のように、請求項２４な
いし請求項２８記載の回転機器の異常診断装置におい
て、駆動源を動作させる前に加振手段により回転機器を
加振するとともに振動センサの出力に基づいて異常診断
部で入出力のゲインを求め、このゲインをあらかじめ設
定してある正常範囲と比較することにより回転機器と振
動センサとを含む機械系の異常の有無を点検するもので
は、ゲインと閾値との比較によって回転機器と振動セン
サとを含む機械系の異常の有無を判断するから、回転機
器と振動センサとの取付状態などに異常がないか否かを
容易に診断することができるという利点がある。

【００７７】請求項３０の発明のように、請求項２４な
いし請求項２８記載の回転機器の異常診断装置におい
て、駆動源を動作させる前に加振手段により回転機器を
加振するとともに振動センサの出力に基づいて異常診断
部で複数の周波数での入出力のゲインを求め、求めたゲ
インとあらかじめ設定してある点検用データとの相関値
を求め、求めた相関値をあらかじめ設定してある閾値と
比較することにより回転機器と振動センサとを含む機械
系の異常の有無を点検するものでは、複数の周波数で求
めたゲインと点検用データとの相関値を求め、相関値に
基づいて回転機器と振動センサとを含む機械系の異常の
有無を判断するから、請求項２９の構成に比較してより
正確に異常の有無を判断することができるという効果が
ある。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施形態１を示し、（ａ）はブロック図、
（ｂ）は動作説明図である。

【図２】同上の測定装置を示す平面図である。

【図３】同上の測定装置を示し、（ａ）はベルトを装着
する際の側面図、（ｂ）は測定状態の側面図である。

【図４】同上に用いる電磁クラッチの断面図である。

【図５】同上において空気軸受を用いた場合の一部破断
側面図である。

【図６】同上において振動緩衝材の伝達関数を測定する
例を示す側面図である。

【図７】同上における振動緩衝材の伝達関数の変化を示
す図である。

【図８】同上においてエアシリンダを用いた例を示す側
面図である。

【図９】同上においてボイスコイルモータを用いた例を
示す平面図である。

【図１０】同上において距離センサを用いた例を示す側
面図である。

【図１１】同上に用いる基準データの一例を示す図であ
る。

【図１２】同上におけるスペクトルの時間変化の例を示
す図である。

【図１３】同上におけるスペクトルの時間変化の例を示
す図である。

【図１４】同上におけるスペクトルの時間変化の例を示
す図である。

【図１５】同上に用いるウェーブレット変換の概念図で
ある。

【図１６】実施形態２におけるスペクトルの時間変化の
例を示す図である。

【図１７】同上において自己相関関数を用いた例を示す
図である。

【図１８】同上において高速フーリエ変換を適用した例
を示す図である。

【図１９】同上において高速フーリエ変換を適用した場
合の問題例を示す図である。

【図２０】同上においてケプストラム演算を行なった例
を示す図である。

【図２１】実施形態３におけるスペクトルの時間変化の
例を示す図である。

【図２２】同上における基準データの例を示す図であ
る。

【図２３】実施形態４を示すブロック図である。

【図２４】実施形態５を示し、（ａ）は平面図、（ｂ）
は側面図である。

【図２５】同上の動作説明図である。

【図２６】同上の他の構成例を示す平面図である。

【図２７】同上のさらに他の構成例を示す平面図であ
る。

【図２８】同上の動作説明図である。

【符号の説明】

１ モータ ２ 電磁クラッチ ３ 振動センサ ４ 特徴量抽出部 ５ 異常診断部 ３１ ボイスコイルモータ ３５ アクチュエータ ３６ ハンマ

Claims (30)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 回転機器の回転時に発生する振動ないし
   音のような波形データを検出し、この波形データのスペ
   クトルの時間変化を求め、スペクトルの時間変化からピ
   ークを生じる周波数を周波数特徴量として求めるととも
   に、各周波数特徴量ごとにピークを生じる時間間隔を時
   間特徴量として求め、回転機器の回転時の波形データか
   ら求めた周波数特徴量−時間特徴量の組を、回転機器の
   異常時における周波数特徴量−時間特徴量の組を異常原
   因別にあらかじめ登録してある基準データに照合するこ
   とによって回転機器の異常の有無および異常原因を特定
   することを特徴とする回転機器の異常診断方法。
2. 【請求項２】 上記波形データに短時間フーリエ変換を
   施すことにより波形データのスペクトルの時間変化を求
   めることを特徴とする請求項１記載の回転機器の異常診
   断方法。
3. 【請求項３】 上記波形データにウェーブレット変換を
   施すことにより波形データのスペクトルの時間変化を求
   めることを特徴とする請求項１記載の回転機器の異常診
   断方法。
4. 【請求項４】 周波数特徴量を求めた後に、各周波数特
   徴量の時系列データに対して自己相関演算を行ない、自
   己相関値がピークになる時間間隔を時間特徴量に用いる
   ことを特徴とする請求項１ないし請求項３記載の回転機
   器の異常診断方法。
5. 【請求項５】 周波数特徴量を求めた後に、各周波数特
   徴量の時系列データに対して高速フーリエ変換を行な
   い、最大値が得られる周波数の逆数を時間特徴量に用い
   ることを特徴とする請求項１ないし請求項３記載の回転
   機器の異常診断方法。
6. 【請求項６】 周波数特徴量を求めた後に、各周波数特
   徴量の時系列データに対して高速フーリエ変換を２回行
   なうケプストラム演算を行ない、最大値が得られるケフ
   レンシー値を時間特徴量に用いることを特徴とする請求
   項１ないし請求項３記載の回転機器の異常診断方法。
7. 【請求項７】 複数の周波数特徴量についてそれぞれ時
   間特徴量を求め、周波数特徴量−時間特徴量の各組を基
   準データに照合することを特徴とする請求項１記載の回
   転機器の異常診断方法。
8. 【請求項８】 回転機器の回転速度を検出し、回転速度
   に応じて時間特徴量を補正することを特徴とする請求項
   １記載の回転機器の異常診断方法。
9. 【請求項９】 回転機器の回転時に発生する振動ないし
   音のような波形データを検出し、この波形データのスペ
   クトルの時間変化を求め、スペクトルの時間変化からピ
   ークを生じる周波数を周波数特徴量として求めるととも
   に、各周波数特徴量ごとにピークを生じる時間間隔を時
   間特徴量として求め、回転機器の回転時の波形データか
   ら求めた周波数特徴量−時間特徴量の組を、回転機器の
   異常時における周波数特徴量−時間特徴量の組と異常原
   因別とを対応付けるようにあらかじめ学習させたニュー
   ラルネットワークに与えることによって、回転機器の異
   常の有無および異常原因を特定することを特徴とする回
   転機器の異常診断方法。
10. 【請求項１０】 各周波数特徴量ごとに重み付けした基
    準値をそれぞれ設定し、各周波数特徴量ごとの時系列デ
    ータがそれぞれ上記基準値を超える時点の時間間隔を各
    周波数特徴量ごとの時間特徴量に用いることを特徴とす
    る請求項１または請求項９記載の回転機器の異常診断方
    法。
11. 【請求項１１】 駆動源から回転機器に対してベルトを
    介して動力を伝達し、かつ駆動源は防振されていること
    を特徴とする請求項１記載の回転機器の異常診断方法。
12. 【請求項１２】 駆動源から回転機器に対してベルトを
    介して動力を伝達し、回転機器が駆動されている間のベ
    ルトのテンションを一定に保つことを特徴とする請求項
    １記載の回転機器の異常診断方法。
13. 【請求項１３】 ベルトのテンションを一定値としたと
    きの駆動源と回転機器との軸間距離を求めることにより
    ベルトの伸び量を求めることを特徴とする請求項１２記
    載の回転機器の異常診断方法。
14. 【請求項１４】 駆動源から回転機器に対してベルトを
    介して動力を伝達し、上記波形データからベルトの振動
    周波数の周波数成分を除去した後に波形データのスペク
    トルの時間変化を求めることを特徴とする請求項１記載
    の回転機器の異常診断方法。
15. 【請求項１５】 駆動源と回転機器との軸間距離および
    ベルトのテンションに基づいてベルトの振動周波数を算
    出することを特徴とする請求項１４記載の回転機器の異
    常診断方法。
16. 【請求項１６】 駆動源から回転機器に対してベルトを
    介して動力を伝達し、駆動源と回転機器との軸に直交す
    る面内にベルトを位置させることを特徴とする請求項１
    記載の回転機器の異常診断方法。
17. 【請求項１７】 回転機器の回転時に発生する振動のよ
    うな波形データを検出する振動センサと、この波形デー
    タのスペクトルの時間変化を求め、スペクトルの時間変
    化からピークを生じる周波数を周波数特徴量として求め
    るとともに、各周波数特徴量ごとにピークを生じる時間
    間隔を時間特徴量として求める特徴量抽出部と、回転機
    器の回転時の波形データから求めた周波数特徴量−時間
    特徴量の組を、回転機器の異常時における周波数特徴量
    −時間特徴量の組を異常原因別にあらかじめ登録してあ
    る基準データに照合することによって回転機器の異常の
    有無および異常原因を特定する異常診断部とを備えるこ
    とを特徴とする回転機器の異常診断装置。
18. 【請求項１８】 駆動源から回転機器に対して動力を伝
    達するベルトと、駆動源の振動を回転機器に伝達しない
    ように駆動源を支持する振動緩衝材とを備えることを特
    徴とする請求項１７記載の回転機器の異常診断装置。
19. 【請求項１９】 振動緩衝材を挟んだ両側の振動を検出
    する一対のセンサを備え、両センサの出力に基づいて振
    動緩衝材の伝達関数を求め、伝達関数の経時的変化によ
    り振動緩衝材の劣化を検出する手段を備えることを特徴
    とする請求項１８記載の回転機器の異常診断装置。
20. 【請求項２０】 駆動源を回転機器に対して移動可能と
    し、かつ駆動源の移動範囲をベルトを含む面内に規制す
    るリニアガイドを備えることを特徴とする請求項１８記
    載の回転機器の異常診断装置。
21. 【請求項２１】 駆動源を回転機器に対して移動可能と
    し、かつ駆動源の移動範囲をベルトを含む面内に規制す
    る空気軸受を備えることを特徴とする請求項１８記載の
    回転機器の異常診断装置。
22. 【請求項２２】 駆動源を回転機器に対して移動可能に
    支持する支持手段と、駆動源を移動させる移動手段とを
    備えることを特徴とする請求項１８記載の回転機器の異
    常診断装置。
23. 【請求項２３】 駆動源と回転機器との距離を検出する
    距離センサを備えることを特徴とする請求項１８ないし
    請求項２２記載の回転機器の異常診断装置。
24. 【請求項２４】 駆動源の非動作時に回転機器を加振す
    る加振手段を設け、異常診断部は、加振手段により回転
    機器を加振したときに振動センサで検出される波形デー
    タに基づいて回転機器と振動センサとを含む機械系の異
    常の有無を判断することを特徴とする請求項１７記載の
    回転機器の異常診断装置。
25. 【請求項２５】 加振手段はボイスコイルモータである
    ことを特徴とする請求項２４記載の回転機器の異常診断
    装置。
26. 【請求項２６】 加振手段は圧電効果を用いたアクチュ
    エータであることを特徴とする請求項２４記載の回転機
    器の異常診断装置。
27. 【請求項２７】 加振手段は振動センサと兼用されてい
    ることを特徴とする請求項２５または請求項２６記載の
    回転機器の異常診断装置。
28. 【請求項２８】 加振手段は回転機器に衝撃力を与える
    ハンマであることを特徴とする請求項２４記載の回転機
    器の異常診断装置。
29. 【請求項２９】 請求項２４ないし請求項２８記載の回
    転機器の異常診断装置において、駆動源を動作させる前
    に加振手段により回転機器を加振するとともに振動セン
    サの出力に基づいて異常診断部で入出力のゲインを求
    め、このゲインをあらかじめ設定してある正常範囲と比
    較することにより回転機器と振動センサとを含む機械系
    の異常の有無を点検することを特徴とする回転機器の異
    常診断方法。
30. 【請求項３０】 請求項２４ないし請求項２８記載の回
    転機器の異常診断装置において、駆動源を動作させる前
    に加振手段により回転機器を加振するとともに振動セン
    サの出力に基づいて異常診断部で複数の周波数での入出
    力のゲインを求め、求めたゲインとあらかじめ設定して
    ある点検用データとの相関値を求め、求めた相関値をあ
    らかじめ設定してある閾値と比較することにより回転機
    器と振動センサとを含む機械系の異常の有無を点検する
    ことを特徴とする回転機器の異常診断方法。