JPH10281076A - ポンプ機場の故障診断方法及びポンプ機場の故障診断装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】本発明の課題は、従来熟練した現場技術者の聴
覚にのみ依存していたポンプ故障の非定常な異常現象の
診断を視覚によって客観的に把握することができる振動
波形の解析方法を提供することである。 【解決手段】ポンプ機場２３０３内の稼動音をマイクロ
フォン２３０７で集音し、この音波形を故障診断装置２
３０８でウェーブレット変換してスケーログラムを作成
する表示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明はウェーブレット変換
を用いて故障診断を行う技術に係わり、特にポンプ機場
の回転機械の故障を診断するのに好適な故障診断方法及
び故障診断装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】ポンプ機場でよく見られる故障モードと
故障診断方法の従来例を機械的異常、水力的振動、腐
食、摩耗に分類して説明する。

【０００３】まず、機械的異常では、アンバランス、ス
ラストカラーの振れ、カップリング不良、軸心不一致、
オイルホイップなどの多くの異常が、振動解析と回転数
を変化させた場合の振動応答で判断できる。水力的振動
では、羽根車の羽根後縁がボリュートケーシングの巻き
はじめ部を通過する度に圧力脈動を生じる。その周波数
ｆ［Ｈｚ］は数１で示される。 ｆ＝ｚ×ｎ／６０ （数１） ここに、ｚ：羽根車の羽根枚数，ｎ：回転数（rpm）で
ある。

【０００４】ポンプ設備のある部分の固有振動数がこの
周波数に近い場合、共振して激しく振動する。共振して
いるかどうかの診断はポンプを停止した状態で、問題の
部位の固有振動数の測定、運転中の圧力脈動と問題の部
位の相関を調べれば診断できる。また、キャビテーショ
ンについては、発生の有無をポンプのケーシング部の加
速度を測定するか、あるいは水中音圧の高周波数成分の
変化でとらえる方法がある。

【０００５】腐食はポンプにとって特に稼働中診断の立
場で考えると、現時点では不可能である。従って定期的
な分解点検によって確認していくしかない。

【０００６】軸受けや歯車の摩耗については、潤滑油の
分光分析を行って潤滑油中の金属成分の種類とその濃度
を潤滑油交換後の経過時間と対比して異常の有無を判断
する方法(Spectromtric Oil Analysis Procedure)が広
く用いられる。

【０００７】また、回転機械の振動波形から異常を診断
する場合に、従来ではフーリエ変換が用いられた。この
技術に関連する発明では、特開平1-296376号公報「フー
リエ変換装置及びフーリエ変換法」がある。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、機械的
異常を診断しようとして、振動解析をしたり、回転数を
変化させた場合の振動応答を解析する場合に、以下に示
す3点の問題があった。

【０００９】（１）フーリエ変換法の数学的な性質から
過渡的な現象の解析が困難であった。

【００１０】（２）振動波形がノイズを含む場合にノイ
ズと異常振動波形を分離することが困難であった。

【００１１】（３）従来では、振動波形の周波数分析に
フーリエ変換法を用いていたため低周波数成分の解像度
が低かった。また、フーリエ変換法では、振動波形の中
に局在する微細な振動成分を検出することができなかっ
た。

【００１２】また、従来では主に計装用振動計を用いて
振動波形を採取していたため、診断個所の数に対応した
計装用振動計を設置する必要があった。計装用振動計は
高価で費用がかさむ上、設置工事が必要であった。

【００１３】そこで、本発明の目的は、振動波形中存在
する異常振動波形を確実かつ高い解像度で検知できるポ
ンプ機場の故障診断方法と故障診断装置を提供すること
にある。

【００１４】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明のポンプ機場の故障診断方法は、ポンプ機場
の稼動音をマイクロフォンで集音し、この音波をウェー
ブレット変換してスケーログラムを作成するようにした
ものである。

【００１５】また、本発明のポンプ機場の故障診断方法
は、ポンプ機場の稼動音をマイクロフォンで集音し、こ
の音波をウェーブレット変換して、変換結果を特定のし
きい値で２値化し、２値のスケーログラムを作成するよ
うにしたものである。

【００１６】また、本発明のポンプ機場の故障診断装置
は、ポンプ機場の稼動音を集音して得られた音波形を装
置に入力する波形入力手段と、この音波形をウェーブレ
ット変換するウェーブレット変換手段と、このウェーブ
レット変換手段で求められたウェーブレット変換結果を
用いてスケーログラムを作成し出力するウェーブレット
変換結果出力手段とを備えたものである。

【００１７】

【発明の実施の形態】まず、本発明に係るウェーブレッ
ト変換について説明する。

【００１８】本発明では、従来のフーリエ振幅スペクト
ラムとは異なるウェーブレット変換に基づく方法でデー
タ処理を行うことを特徴とする。ウェーブレット変換で
は、非定常な信号に対してその信号の特徴を明瞭にズー
ムアップすることが可能で、同様な目的で利用されてい
る短区間フーリエ変換に比べて、分解能がサンプリング
時間長の影響を受けずにあらゆる周波数帯域においても
確保される特徴がある。

【００１９】したがって、回転機械の異常振動音と正常
振動音では、両者のスケーログラムは明らかに異なった
パターンを呈し、客観的な判定が可能となる。またウェ
ーブレット変換を用いると処理後のデータは聴覚と非常
によい対応を示す。時系列データｆ(ｘ)の連続ウェーブ
レット変換(Ｗψｆ)(b,a)は数２で定義される。

【００２０】

【数２】

【００２１】数２を周波数ωがパラメータとなるように
書き換えると数３となる。

【００２２】

【数３】

【００２３】数２において、ψはアナライジング・ウェ
ーブレット、ｂは経過時間、ａはスケーリング・ファク
ターを表す。連続ウェーブレット変換においては、アナ
ライジング・ウェーブレットψに数４の条件が求められ
る。

【００２４】

【数４】

【００２５】なお、本発明は，ポンプ機場の故障診断に
限らず、火力、原子力プラントや、自動車、コンピュー
タ・デバイスなどの回転部分を有する機械の異常振動の
診断などにも適用することができる。

【００２６】以下、本発明の実施例を説明する。

【００２７】（減速機の歯車の局部的異常の診断例）エ
ンジンの動力を羽根車に伝達する減速機の歯車に局部的
異常があると、歯車の異常噛合い部分だけの振幅が大き
くなり、図１に示すような振動波形になる。図１は周波
数で回転する歯数８の歯車の６番目の歯だけに局部的な
異常がある場合である。この波形を連続ウェーブレット
変換と通常のフーリエ変換で解析し、その結果を比較し
た。

【００２８】連続ウェーブレット変換では、アナライジ
ング・ウェーブレットψとして下記の数５を用い，ψを
ａスケール、ｂトランスレートしたした式である数６を
フーリエ積分して求めた数７を上記数３に代入して数８
を得る。数８を経過時間ｂ＝1/128s毎に計算して１６階
調の濃淡で表示した。これを図２に示す。また、アナラ
イジング・ウェーブレットの波形とフーリエスペクトラ
ムを図３に示す。フーリエスペクトラムにはスケーリン
グ・ファクターａが1/10,1/15,1/22,1/33,1/50の５段階
をかさねて表示している。なお、図１の振動波形は、周
波数８Hzのコサイン波形の90/128≦ｘ≦96/128の部分に
周波数４０Hzのコサイン波形を加算した合成波形を用い
た。

【００２９】

【数５】

【００３０】

【数６】

【００３１】

【数７】

【００３２】

【数８】

【００３３】通常のフーリエ変換では、図１の振動波形
を1/128s毎に128データにサンプリングして、フーリエ
変換し、振幅の二乗を最大値で規格化して図示した。こ
れを図４に示す。

【００３４】以上２手法による解析結果より、通常のフ
ーリエ変換では、時間とともに変化する振幅の差異をま
ったく捕らえることができないのに比較して、連続ウェ
ーブレット変換を用いると経過時間ごとの周波数−振幅
分布が明瞭となり、歯車の正常部分と異常部分が異なる
パターンとなって表現されることがわかる。

【００３５】（ノイズ分離能力の検証）より実際に近い
状況を模擬するために、図１の振動波形にノイズをのせ
た。これを図５に示す。この振動波形を同様の手順で連
続ウェーブレット変換で解析し、図１のノイズ無しの振
動波形の場合と結果を比較した。連続ウェーブレット変
換の結果を図６に示す。この図からも図２と同じ部分に
明らかな異常パターンを認めることができるが、さらに
異常パターンを明瞭に検出するためにグレイレベル１０
と１４をそれぞれしきい値に設定して２値化した。これ
を図７と図８に示す。図８では、区間90/128≦ｘ≦96/12
8に局在する周波数４０Hzの波形をほぼ検出できている
ことが分かる。この方法を用いればノイズを分離して、
異常パターンを検出することができる。

【００３６】次に振動波形をフーリエ変換した。これを
図９に示す。図４と図９から、フーリエ変換ではノイズ
の有無に関わらず周波数４０Hzに存在する異常パターン
のスペクトルを確認することができない。

【００３７】（歯車３枚で構成される減速機の局部的異
常の診断例１）３枚の歯車から構成される減速機の局部
異常では、３枚の歯車の回転周波数と歯数を用いて、局
部異常を持つ歯車を識別し、同時に局部異常個所を診断
する。

【００３８】図１０（ａ）に３枚の歯車Ａ，Ｂ，Ｃから
構成され、歯車Ａに局部異常がある場合の振動波形を示
す。図１０（ａ）では、３枚の歯車の回転周波数と歯数
をそれぞれ、Ａでは、１Hz、歯数８、Ｂでは、１．３３
Hz、歯数６、Ｃでは、２Hz、歯数４として、歯車Ａの６
番目の歯だけに局部異常がある場合を示す。図１０
（ａ）の振動波形は、前記図１の波形を歯車Ａの合成波
として、この波形に、周波数６Hzの歯車Ｂの合成波と、
周波数４Hzの歯車Ｃの合成波を加算した合成波形を用い
た。この波形を連続ウェーブレット変換した結果から、
局部異常がある歯車を識別し、局部異常個所を特定し
た。

【００３９】図１０（ｂ）に歯車Ａの３回転分の波形を
１回転毎にウェーブレット変換した結果を示す。この結
果から、歯車Ａに局部異常がある場合の異常パターン発
生周期が１secであり，歯車Ｂに局部異常がある場合に
は０．７５sec、歯車Ｃに局部異常がある場合には０．
５secであることから、異常パターンの発生周期を調べ
ることにより、局部異常を有する歯車を識別することが
できる。また、１周期中の異常パターン発生時刻から、
局部異常個所を特定することができる。図１０（ｂ）で
は、それぞれ０．７５sec、１＋０．７５sec、２＋０．
７５secの部分で異常パターンが検出されたため、歯車
Ａの６番目の歯に異常があることが特定される。

【００４０】（歯車３枚で構成される減速機の局部的異
常の診断例２）前記の歯車３枚で構成される減速機の局
部的異常の診断例１と同じ条件の減速機の歯車Ａに２つ
の局部異常がある場合には、それぞれの局部異常の周波
数の高さから局部異常個所を識別する。図１１（ａ）の
振動波形は、前記図１０（ａ）の合成波形の30/128≦ｘ
≦36/128の部分に第２の局部異常振動に対応させて、周
波数２５Ｈｚのコサイン波形を加算した合成波形を用い
た。この波形を連続ウェーブレット変換した結果から、
局部異常がある歯車を識別し、局部異常個所を特定し
た。

【００４１】図１１（ｂ）に歯車Ａの３回転分の波形を
１回転毎にウェーブレット変換した結果を示す。図１１
（ｂ）では、第1の局部異常が４０Hzの成分をもち、第
２の局部異常が２５Hzの成分を持ち、第１と第２の局部
異常を識別することができる。

【００４２】（ポンプ機場における，異常部分の診断
例）次に、ポンプ機場全体を診断対象とした場合を考え
た。ポンプ機場における機械的異常と振動周波数の関係
を表１に示す。表１を用いて振動周波数毎に機械的異常
を分類することができる。例えば、卓越した振動周波数
として、軸回転数ｎHzが観測された場合には、アンバラ
ンス、スラストカラーの振れ、カプリング不良、軸心不
一致、支持部剛性低下などが機械的異常の候補として上
げられる。同様に、歯車の噛合い周波数fm Hzが卓越し
た場合には、歯車の全体的摩耗、片当たり、歯形誤差な
どが機械的異常の候補として上げられる。さらに、前述
の方法を用いて、歯車の局部異常個所を特定することが
できる。

【００４３】一般に、ポンプ機場で採取された振動波形
には、減速機、羽根車、軸受け、エンジンあるいはモー
タなどから発生する振動が重畳されて複雑な波形にな
る。複雑な波形を分析して、機械的異常を特定しようと
した場合に、本発明に係る本実施例は有効な手段を提供
する。

【００４４】

【表１】

【００４５】（低周波解像力の検証）周波数レンジを低
周波領域の１Hzから５Hzの間に設定して、１Hz，1．５H
z，２Hzの３種類の波形をウェーブレット変換と通常の
フーリエ変換で解析し、その結果を比較した。まず、周
波数１Hzのコサイン波を作った。これを図１２に示す。
この波形を経過時間1/128s毎にサンプリングした後、数
８に従ってウェーブレット変換の計算をして１６階調の
濃淡でスケーログラム表示した。これを図１３に示す。
図１３では周波数１Hzをピークとして漸減衰するパター
ンが現れている。次に、図１２の波形のフーリエ・スペ
クトラムを表示した。これを図１４に示した。以下、同
じ方法で、周波数１．５Hzと２HZの波形についてもウェ
ーブレット変換とフーリエ変換による解析を行い結果を
比較した。

【００４６】図１５に周波数の波形、図１６にこの波形
のウェーブレット変換結果、図１７にそのフーリエ変換
結果をそれぞれ表示した。同様に図１８に周波数２HZの
波形、図１９にこの波形のウェーブレット変換結果、図
２０にそのフーリエ変換結果をそれぞれ表示した。

【００４７】１．５Hzの波形の解析結果を表している図
１６と図１７を比較すると、ウェーブレット変換を表す
図１６では周波数１HZと２Hzに波形のエネルギーが集中
して高いピーク値を持つパターンが現れているのに対し
て、図１７のフーリエ変換では、周波数０Hzから１０Hz
ぐらいまでにかけてなだらかに変化する不明瞭なパター
ンが現れている。従って、ウェーブレット変換では、単
に１HZから５Hzの区間を拡大しているだけでなく、波形
が持つ周波数特徴を明瞭に現わすことが分かる。

【００４８】（ウェーブレット変換装置の構成例）この
ような特徴を持つウェーブレット変換を高速に処理する
装置を設計した。これを図２１に示す。この装置では，
波形入力手段１から解析しようとする信号波形を取り込
み、積算回路２で前記の数８を離散化した数９を計算す
る。

【００４９】

【数９】

【００５０】数９の計算結果をウェーブレット変換結果
出力装置３でスケーログラムにして表示する。

【００５１】積算回路２では、図２２に示すアルゴリズ
ムでウェーブレット変換を行う。まず初期設定を行う。
設定パラメータをステップ１０に示す。このステップで
は，信号波形を入力して、さらに、数９を計算する時に
定数となるパラメータのσ，ａの最大値，ｂの最大値を
それぞれ入力する。次にステップ１１で信号波形のフー
リエ変換を計算する。この計算は、図２１のフーリエ変
換装置４で行われる。以下、ステップ１２からステップ
１８までが２重ループ構造の計算ルーチンである。ステ
ップ１２でパラメータａを初期化し、ステップ１３でａ
が最大値になるまでａをインクリメントしながらステッ
プ１４からステップ１７までのループを繰り返し計算す
る。ステップ１４からステップ１７までのループも同様
の構造になっていてｂをインクリメントしながらステッ
プ１６を繰り返し計算をする。この計算は、図２１の演
算回路５で実行する。

【００５２】このアルゴリズムの計算結果としてａ×ｂ
の配列データが求まる。図２１のウェーブレット変換結
果出力装置３では、この配列データからスケーログラム
を描画する。

【００５３】最後に、本発明に係る故障診断装置が適用
されるポンプ機場の実施例を説明する。図２３はポンプ
機場の一実施例の概要を示している。ポンプ機場の建物
２３０３の中には、より低位にある貯水池２３０１から
高位にある河川２３０２に揚水して排水するポンプ装置
２３０４が据え付けられている。２３０５は貯水池２３
０１からポンプ装置２３０４に導水する給水路、２３０
６は揚水した水を排水する排水管である。この実施例に
おいては、ポンプ装置２３０４から発せられる音をマイ
クロフォン２３０７で集音し、図２１に示した故障診断
装置２３０８に入力して、ウェーブレット変換を行い、
スケーログラムを作成し、出力する。この出力は、ディ
スプレイへの表示、紙等へのプリント、或いは記憶装置
への記録等である。

【００５４】また、本実施例では、マイクロフォンで振
動音を集音して解析したが、ポンプ装置の振動を直接計
測して、ウェーブレット変換を行っても良い。この場合
は、マイクロフォンの替わりに加速度センサ等を用いれ
ばよい。

【００５５】また、上述の実施例において、ウェーブレ
ット変換からスケーログラム作成までを計算機によって
行い、スケーログラムをＣＲＴに表示すればよいこと
は、容易に理解できよう。このとき、ウェーブレット変
換手段、スケーログラム作成手段は計算機であり、ＣＲ
Ｔが出力或いは表示手段となる。

【００５６】上述の実施例によれば、例えば、振動音デ
ータ或いは振動波形を数値化して遠隔の地に送信し、送
信先の監視室で振動音データ或いは振動波形をウェーブ
レット変換し、スケーログラムを作成表示するようにし
ても良い。このようにすれば、ポンプ装置の稼働中に、
常時監視することができるので、ポンプ機場の信頼性が
非常に向上する。

【００５７】更に、上述の実施例において、機器振動の
代わりに音を解析対象に用いれば、振動センサ等の設置
工事に要する手間が省け、迅速かつ安価に診断すること
ができる。

【００５８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
従来熟練した現場技術者の聴覚にのみ依存していた非定
常なポンプ故障音の診断を視覚によって客観的に把握す
ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】歯車に局部異常がある場合の振動波形を表す図
である。

【図２】図１の振動波形のウェーブレット変換結果を表
す図である。

【図３】アナライジング・ウェーブレットの波形とフー
リエスペクトラムを表す図である。

【図４】図１の振動波形のフーリエスペクトラムを表す
図である。

【図５】図１の振動波形にノイズを付加した波形を表す
図である。

【図６】図５の振動波形のウェーブレット変換結果を表
す図である。

【図７】図７のウェーブレット変換結果をグレイレベル
10/15で２値化した結果を表す図である。

【図８】図７のウェーブレット変換結果をグレイレベル
14/15で２値化した結果を表す図である。

【図９】図５の波形のフーリエスペクトラムを表す図で
ある。

【図１０】歯車Ａ，Ｂ，Ｃから構成される減速機の歯車
Ａの６番目の歯に局部異常がある場合の振動波形とこの
波形のウェーブレット変換結果を表す図である。

【図１１】歯車Ａ，Ｂ，Ｃから構成される減速機の歯車
Ａの２番目の歯と６番目の歯に局部異常がある場合の振
動波形とこの波形のウェーブレット変換結果を表す図で
ある。

【図１２】低周波（1.0Hz）を表す図である。

【図１３】図１２の波形のウェーブレット変換結果を表
す図である。

【図１４】図１２の波形のフーリエスペクトラムを表す
図である。

【図１５】低周波（1.5Hz）を表す図である。

【図１６】図１５の波形のウェーブレット変換結果を表
す図である。

【図１７】図１５の波形のフーリエスペクトラムを表す
図である。

【図１８】低周波（2.0Hz）を表す図である。

【図１９】図１８の波形のウェーブレット変換結果を表
す図である。

【図２０】図１８の波形のフーリエスペクトラムを表す
図である。

【図２１】ウェーブレット変換装置を表す図である。

【図２２】ウェーブレット変換アルゴリズムを表すフロ
ー図である。

【図２３】本発明をポンプ機場に適用した実施例の概要
を説明する図である。

【符号の説明】

１…波形入力手段、２…積算回路、３…ウェーブレット
変換結果出力装置、４…フーリエ変換装置、５…演算回
路、２３０３…ポンプ機場の建物、２３０４…ポンプ装
置、２３０７…マイクロフォン、２３０８…ウェーブレ
ット変換を行う故障診断装置。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】ポンプ機場の故障を非破壊で診断する方法
   であって、ポンプ機場の稼動音をマイクロフォンで集音
   し、この音波をウェーブレット変換してスケーログラム
   を作成することを特徴とするポンプ機場の故障診断方
   法。
2. 【請求項２】ポンプ機場の故障を非破壊で診断する方法
   であって、ポンプ機場の稼動音をマイクロフォンで集音
   し、この音波をウェーブレット変換して、変換結果を特
   定のしきい値で２値化し、２値のスケーログラムを作成
   することを特徴とするポンプ機場の故障診断方法。
3. 【請求項３】ポンプ機場の故障を非破壊で診断する装置
   であって、ポンプ機場の稼動音を集音して得られた音波
   形を装置に入力する波形入力手段と、この音波形をウェ
   ーブレット変換するウェーブレット変換手段と、このウ
   ェーブレット変換手段で求められたウェーブレット変換
   結果を用いてスケーログラムを作成し出力するウェーブ
   レット変換結果出力手段とを備えたことを特徴とするポ
   ンプ機場の故障診断装置。