JPH10274558A - 回転機器の異常診断方法およびその装置 - Google Patents
回転機器の異常診断方法およびその装置Info
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- JPH10274558A JPH10274558A JP9259627A JP25962797A JPH10274558A JP H10274558 A JPH10274558 A JP H10274558A JP 9259627 A JP9259627 A JP 9259627A JP 25962797 A JP25962797 A JP 25962797A JP H10274558 A JPH10274558 A JP H10274558A
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Abstract
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
断方法およびその装置に関するものである。
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。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
ルト21のテンションTB (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。 fB =TB /(4・L2 ・a) 上式を用いてベルト21の振動周波数fB 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。
あるから、ベルト21の伸び量の変化による振動周波数
fB 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fB 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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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Φxx(τ)は、数3のよう
に表される。このような自己相関関数Φxx(τ)を求め
ると、自己相関関数Φxx(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。
相関関数Φxx(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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
(b)は動作説明図である。
する際の側面図、(b)は測定状態の側面図である。
側面図である。
例を示す側面図である。
す図である。
面図である。
示す平面図である。
面図である。
る。
す図である。
す図である。
す図である。
ある。
例を示す図である。
図である。
を示す図である。
合の問題例を示す図である。
を示す図である。
例を示す図である。
る。
は側面図である。
る。
Claims (30)
- 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP25962797A JP3449194B2 (ja) | 1997-01-28 | 1997-09-25 | 回転機器の異常診断方法およびその装置 |
Applications Claiming Priority (3)
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