JPH10339721A - 金属材料の異常検出方法 - Google Patents
金属材料の異常検出方法Info
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- JPH10339721A JPH10339721A JP9149030A JP14903097A JPH10339721A JP H10339721 A JPH10339721 A JP H10339721A JP 9149030 A JP9149030 A JP 9149030A JP 14903097 A JP14903097 A JP 14903097A JP H10339721 A JPH10339721 A JP H10339721A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 金属材料が破壊など致命的な損傷に至る遥か
以前の早期に異常の有無を確実に検出することができる
ようにする。 【解決手段】 被検出対象機器１０を構成する金属材料
に装着されたＡＥセンサ１により検出されるＡＥ信号を
連続測定し、その連続測定されるＡＥ信号の周波数のう
ちＨＰＦ３を通過した所定周波数以上のＡＥ信号に一定
レベル以上のトリガ信号を掛けてバースト波を検出し、
その検出したバースト波の周波数分析、具体的には、重
心周波数またはピーク周波数、あるいはＦＦＴピーク電
圧または振幅が一定以上に変化したか否かにより異常の
有無を判定する。
以前の早期に異常の有無を確実に検出することができる
ようにする。 【解決手段】 被検出対象機器１０を構成する金属材料
に装着されたＡＥセンサ１により検出されるＡＥ信号を
連続測定し、その連続測定されるＡＥ信号の周波数のう
ちＨＰＦ３を通過した所定周波数以上のＡＥ信号に一定
レベル以上のトリガ信号を掛けてバースト波を検出し、
その検出したバースト波の周波数分析、具体的には、重
心周波数またはピーク周波数、あるいはＦＦＴピーク電
圧または振幅が一定以上に変化したか否かにより異常の
有無を判定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、例えばファンやポ
ンプなどの回転機械部品や各種構造物を構成するために
使用されている金属材料に疲労が発生したか否かを検出
する金属材料の異常検出方法に関するものである。
ンプなどの回転機械部品や各種構造物を構成するために
使用されている金属材料に疲労が発生したか否かを検出
する金属材料の異常検出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】この種の金属材料の異常検出方法とし
て、従来、被検出対象機器を構成する金属材料に装着
されたアコースティック・エミッション（ＡＥ）センサ
によりＡＥ信号［固体が変形するときに解放されるエネ
ルギーによって発生する弾性波信号］を検出し、このＡ
Ｅ信号のうち判定基準となる閾値以上の信号の数をカウ
ントし、そのカウント数が所定値以上になったことを検
出することで金属材料が塑性変形し始めたことを判定す
る定性的な異常検出方法と、被検出対象機器が回転機
械である場合、クラックの発生に伴う回転体のアンバラ
ンスを利用して、回転周波数成分とそれの整数倍の周波
数成分とから異常の発生を検出する方法と、が知られて
いた。
て、従来、被検出対象機器を構成する金属材料に装着
されたアコースティック・エミッション（ＡＥ）センサ
によりＡＥ信号［固体が変形するときに解放されるエネ
ルギーによって発生する弾性波信号］を検出し、このＡ
Ｅ信号のうち判定基準となる閾値以上の信号の数をカウ
ントし、そのカウント数が所定値以上になったことを検
出することで金属材料が塑性変形し始めたことを判定す
る定性的な異常検出方法と、被検出対象機器が回転機
械である場合、クラックの発生に伴う回転体のアンバラ
ンスを利用して、回転周波数成分とそれの整数倍の周波
数成分とから異常の発生を検出する方法と、が知られて
いた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記
で述べたような従来の金属材料の異常検出方法は、金
属材料が塑性変形し始めた後、あるいは実際にクラック
が発生した後といったように、異常の検出時期が遅いた
めに、すなわち、主として金属疲労を原因として急速に
進行する破壊など致命的な損傷に至るまでの過程で異常
を検出するものでなく、致命的な損傷の直前で異常を検
出するものであるために、異常検出時点では、被検出対
象機器の構成金属材料が破壊など致命的損傷を受けてい
る可能性が非常に高い。したがって、金属材料から構成
される部品などを有する被検出対象機器の保全対策とし
ては不十分であるという問題があった。
で述べたような従来の金属材料の異常検出方法は、金
属材料が塑性変形し始めた後、あるいは実際にクラック
が発生した後といったように、異常の検出時期が遅いた
めに、すなわち、主として金属疲労を原因として急速に
進行する破壊など致命的な損傷に至るまでの過程で異常
を検出するものでなく、致命的な損傷の直前で異常を検
出するものであるために、異常検出時点では、被検出対
象機器の構成金属材料が破壊など致命的損傷を受けてい
る可能性が非常に高い。したがって、金属材料から構成
される部品などを有する被検出対象機器の保全対策とし
ては不十分であるという問題があった。
【０００４】本発明は上記のような実情に鑑みてなされ
たもので、破壊など致命的な損傷に至る遥か以前の早期
に異常の有無を確実に検出することができる金属材料の
異常検出方法を提供することを目的としている。
たもので、破壊など致命的な損傷に至る遥か以前の早期
に異常の有無を確実に検出することができる金属材料の
異常検出方法を提供することを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１に記載の発明に係る金属材料の異常検出方
法は、被検出対象機器を構成する金属材料に装着された
アコースティック・エミッション（ＡＥ）センサにより
検出されるＡＥ信号を連続測定し、その連続測定される
ＡＥ信号のうち所定周波数以上のＡＥ信号を通過させる
とともに、その通過したＡＥ信号に一定レベル以上のバ
ースト波を検出するトリガを掛けて、検出バースト波の
周波数の変化を観察して、一定以上の周波数の変化から
異常の有無を判定することを特徴とするものであり、金
属材料に装着されたＡＥセンサにより検出されるＡＥ信
号中に含まれている低周波数成分（ノイズ成分）を除去
するとともに、そのＡＥ信号の周波数は金属材料にクラ
ックが発生する以前の金属疲労が発生した時点から変化
することを利用して、その周波数の変化から異常の有無
を判定するものであるから、被検出対象機器を構成する
金属材料が破壊などの致命的な損傷を受ける遥か以前の
早期に異常を検出することが可能であり、これによっ
て、金属材料から構成される部品などを有する被検出対
象機器の予測保全に資することができる。
に、請求項１に記載の発明に係る金属材料の異常検出方
法は、被検出対象機器を構成する金属材料に装着された
アコースティック・エミッション（ＡＥ）センサにより
検出されるＡＥ信号を連続測定し、その連続測定される
ＡＥ信号のうち所定周波数以上のＡＥ信号を通過させる
とともに、その通過したＡＥ信号に一定レベル以上のバ
ースト波を検出するトリガを掛けて、検出バースト波の
周波数の変化を観察して、一定以上の周波数の変化から
異常の有無を判定することを特徴とするものであり、金
属材料に装着されたＡＥセンサにより検出されるＡＥ信
号中に含まれている低周波数成分（ノイズ成分）を除去
するとともに、そのＡＥ信号の周波数は金属材料にクラ
ックが発生する以前の金属疲労が発生した時点から変化
することを利用して、その周波数の変化から異常の有無
を判定するものであるから、被検出対象機器を構成する
金属材料が破壊などの致命的な損傷を受ける遥か以前の
早期に異常を検出することが可能であり、これによっ
て、金属材料から構成される部品などを有する被検出対
象機器の予測保全に資することができる。
【０００６】上記請求項１に記載の発明に係る金属材料
の異常検出方法における異常の有無の判定要素として
は、請求項２に記載のように、上記ＡＥ信号の重心周波
数またはピーク周波数であっても、請求項３に記載のよ
うに、ＦＦＴピーク電圧または振幅であってもよく、い
ずれの判定要素の場合も、金属材料にクラックが発生す
る以前の金属疲労が発生した時点から顕著に変化するも
のであるから、異常の検出時期を早めることが可能であ
るとともに、検出精度の向上も期することができる。
の異常検出方法における異常の有無の判定要素として
は、請求項２に記載のように、上記ＡＥ信号の重心周波
数またはピーク周波数であっても、請求項３に記載のよ
うに、ＦＦＴピーク電圧または振幅であってもよく、い
ずれの判定要素の場合も、金属材料にクラックが発生す
る以前の金属疲労が発生した時点から顕著に変化するも
のであるから、異常の検出時期を早めることが可能であ
るとともに、検出精度の向上も期することができる。
【０００７】また、請求項４に記載の発明に係る金属材
料の異常検出方法は、被検出対象機器を構成する金属材
料を固定する回転軸に装着されたアコースティック・エ
ミッション（ＡＥ）センサにより連続的に検出されるＡ
Ｅ信号を無線で送信するとともに、それの受信復調した
ＡＥ信号のうち所定周波数以上のＡＥ信号を通過させ、
かつその通過したＡＥ信号及び上記回転軸を支承する軸
受に装着されたアコースティック・エミッション（Ａ
Ｅ）センサにより検出されるＡＥ信号にトリガ信号を掛
けてバースト波を検出し、そのバースト波の周波数の変
化を観察して、一定以上の周波数の変化から異常の有無
を判定することを特徴とするものであり、金属材料側か
ら検出されるＡＥ信号中に含まれている低周波数成分
（ノイズ成分）を除去した上、その通過したＡＥ信号の
周波数の変化から異常の有無を判定することが可能とな
り、これによって、被検出対象機器を構成する金属材料
が破壊などの致命的な損傷を受ける遥か以前の早期に、
かつノイズの影響も受けることなく、異常の有無を確
実、正確に検出することが可能である。特に、この請求
項４に記載の発明に係る金属材料の異常検出方法は、回
転機械における金属材料部品の異常検出に有効に適用す
ることができる。
料の異常検出方法は、被検出対象機器を構成する金属材
料を固定する回転軸に装着されたアコースティック・エ
ミッション（ＡＥ）センサにより連続的に検出されるＡ
Ｅ信号を無線で送信するとともに、それの受信復調した
ＡＥ信号のうち所定周波数以上のＡＥ信号を通過させ、
かつその通過したＡＥ信号及び上記回転軸を支承する軸
受に装着されたアコースティック・エミッション（Ａ
Ｅ）センサにより検出されるＡＥ信号にトリガ信号を掛
けてバースト波を検出し、そのバースト波の周波数の変
化を観察して、一定以上の周波数の変化から異常の有無
を判定することを特徴とするものであり、金属材料側か
ら検出されるＡＥ信号中に含まれている低周波数成分
（ノイズ成分）を除去した上、その通過したＡＥ信号の
周波数の変化から異常の有無を判定することが可能とな
り、これによって、被検出対象機器を構成する金属材料
が破壊などの致命的な損傷を受ける遥か以前の早期に、
かつノイズの影響も受けることなく、異常の有無を確
実、正確に検出することが可能である。特に、この請求
項４に記載の発明に係る金属材料の異常検出方法は、回
転機械における金属材料部品の異常検出に有効に適用す
ることができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
にもとづいて説明する。図１は本発明に係る金属材料の
異常検出方法に用いられる異常検出システムのブロック
構成図であり、同図において、１は被検出対象機器１０
の部品等を構成する金属材料に装着されて図２に示すよ
うなＡＥ信号Ｓを連続的に検出し測定するＡＥセンサ、
２はプリアンプで、上記ＡＥセンサ１により検出し測定
されるＡＥ信号Ｓを増幅する。３はハイパスフィルタ
（以下、ＨＰＦと称する）で、該ＨＰＦ３は上記ＡＥセ
ンサ１により連続的に検出し測定されるＡＥ信号Ｓのう
ち一定周波数以上のＡＥ信号Ｓ１，Ｓ２，…のみを通過
させるものであって、その通過帯域は検出対象となる金
属材料によって適宜に設定される。４はシグナルアナラ
イザ及びＣＰＵで、上記ＨＰＦ３を通過して入力される
一定周波数以上のＡＥ信号Ｓ１，Ｓ２，…に一定レベル
以上のトリガ信号ＴＳを掛けてバースト波を検出し、そ
のバースト波をＦＦＴ解析して、一定以上の周波数の変
化から異常の有無を判定する。
にもとづいて説明する。図１は本発明に係る金属材料の
異常検出方法に用いられる異常検出システムのブロック
構成図であり、同図において、１は被検出対象機器１０
の部品等を構成する金属材料に装着されて図２に示すよ
うなＡＥ信号Ｓを連続的に検出し測定するＡＥセンサ、
２はプリアンプで、上記ＡＥセンサ１により検出し測定
されるＡＥ信号Ｓを増幅する。３はハイパスフィルタ
（以下、ＨＰＦと称する）で、該ＨＰＦ３は上記ＡＥセ
ンサ１により連続的に検出し測定されるＡＥ信号Ｓのう
ち一定周波数以上のＡＥ信号Ｓ１，Ｓ２，…のみを通過
させるものであって、その通過帯域は検出対象となる金
属材料によって適宜に設定される。４はシグナルアナラ
イザ及びＣＰＵで、上記ＨＰＦ３を通過して入力される
一定周波数以上のＡＥ信号Ｓ１，Ｓ２，…に一定レベル
以上のトリガ信号ＴＳを掛けてバースト波を検出し、そ
のバースト波をＦＦＴ解析して、一定以上の周波数の変
化から異常の有無を判定する。
【０００９】具体的には、一定周波数以上のＡＥ信号Ｓ
１，Ｓ２，…をＦＦＴ解析して、図３に示すように、そ
れらＡＥ信号Ｓ１，Ｓ２，…の重心周波数もしくはピー
ク周波数Ｓ１a,Ｓ２a,…が１００ＫＨｚ以上高周波側に
遷移したか否か、あるいは、ＦＦＴピーク電圧もしくは
振幅Ｓ１b,Ｓ２b,…が１０ｄＢ程度増加したか否か、を
判定することにより異常の有無を検出する。
１，Ｓ２，…をＦＦＴ解析して、図３に示すように、そ
れらＡＥ信号Ｓ１，Ｓ２，…の重心周波数もしくはピー
ク周波数Ｓ１a,Ｓ２a,…が１００ＫＨｚ以上高周波側に
遷移したか否か、あるいは、ＦＦＴピーク電圧もしくは
振幅Ｓ１b,Ｓ２b,…が１０ｄＢ程度増加したか否か、を
判定することにより異常の有無を検出する。
【００１０】上記構成の金属材料の異常検出システムに
よれば、被検出対象機器１０の部品等を構成する金属材
料が金属疲労すると、金属材料の表面にクラックが観察
される以前からクラックの前兆である金属組織の変動に
よる転位（すべり）が発生しており、これに伴い１００
〜数百ＫＨｚの範囲のＡＥ信号が発生し、これがＡＥセ
ンサ１によって検出される。この検出されたＡＥ信号Ｓ
はプリアンプ２により増幅された後、ＨＰＦ３に入力さ
れて、一定周波数以上のＡＥ信号Ｓ１，Ｓ２，…のみが
ＨＰＦ３を通過する。ついで、上記ＨＰＦ３を通過した
ＡＥ信号Ｓ１，Ｓ２，…に一定レベル以上のトリガ信号
ＴＳを掛けてバースト波を検出し、このバースト波がシ
グナルアナライザ及びＣＰＵ４に入力されて、ここでＦ
ＦＴ解析され、その結果として、図３に示すような重心
周波数もしくはピーク周波数Ｓ１a,Ｓ２a,…あるいはＦ
ＦＴピーク電圧もしくは振幅Ｓ１b,Ｓ２b,…の遷移が観
察される。
よれば、被検出対象機器１０の部品等を構成する金属材
料が金属疲労すると、金属材料の表面にクラックが観察
される以前からクラックの前兆である金属組織の変動に
よる転位（すべり）が発生しており、これに伴い１００
〜数百ＫＨｚの範囲のＡＥ信号が発生し、これがＡＥセ
ンサ１によって検出される。この検出されたＡＥ信号Ｓ
はプリアンプ２により増幅された後、ＨＰＦ３に入力さ
れて、一定周波数以上のＡＥ信号Ｓ１，Ｓ２，…のみが
ＨＰＦ３を通過する。ついで、上記ＨＰＦ３を通過した
ＡＥ信号Ｓ１，Ｓ２，…に一定レベル以上のトリガ信号
ＴＳを掛けてバースト波を検出し、このバースト波がシ
グナルアナライザ及びＣＰＵ４に入力されて、ここでＦ
ＦＴ解析され、その結果として、図３に示すような重心
周波数もしくはピーク周波数Ｓ１a,Ｓ２a,…あるいはＦ
ＦＴピーク電圧もしくは振幅Ｓ１b,Ｓ２b,…の遷移が観
察される。
【００１１】そして、上記重心周波数もしくはピーク周
波数Ｓ１a,Ｓ２a,…が１００ＫＨｚ以上高周波側に遷移
したことを判定する、あるいはＦＦＴピーク電圧もしく
は振幅Ｓ１b,Ｓ２b,…が１０ｄＢ程度増加したことを判
定することによって、金属材料に異常が発生している事
実をクラックの発生以前の早期に検出することが可能で
ある。
波数Ｓ１a,Ｓ２a,…が１００ＫＨｚ以上高周波側に遷移
したことを判定する、あるいはＦＦＴピーク電圧もしく
は振幅Ｓ１b,Ｓ２b,…が１０ｄＢ程度増加したことを判
定することによって、金属材料に異常が発生している事
実をクラックの発生以前の早期に検出することが可能で
ある。
【００１２】なお、本発明者は、上記のように金属材料
が金属疲労すると、その金属材料の表面にクラックが観
察される以前から転位が発生すると同時に、ＡＥ信号の
周波数が１００ＫＨｚ以上高周波側に遷移し、また、Ａ
Ｅ信号のＦＦＴピーク電圧もしくは振幅が１０ｄＢ程度
増加することを次のような第１試験によって確認した。
すなわち、図４に示すような形状のＳＵＳ４０３製試験
片５を用い、この試験片５の一端にＡＥセンサを取り付
けて、約２３０時間（９．９×１０5 回）繰り返しモー
タ駆動されるクランク（図示省略する）を介して往復捩
り力を加えてクラックを再現した。
が金属疲労すると、その金属材料の表面にクラックが観
察される以前から転位が発生すると同時に、ＡＥ信号の
周波数が１００ＫＨｚ以上高周波側に遷移し、また、Ａ
Ｅ信号のＦＦＴピーク電圧もしくは振幅が１０ｄＢ程度
増加することを次のような第１試験によって確認した。
すなわち、図４に示すような形状のＳＵＳ４０３製試験
片５を用い、この試験片５の一端にＡＥセンサを取り付
けて、約２３０時間（９．９×１０5 回）繰り返しモー
タ駆動されるクランク（図示省略する）を介して往復捩
り力を加えてクラックを再現した。
【００１３】そして、その第１試験中、上記ＡＥセンサ
により検出されるＡＥ信号を連続測定した結果、図５に
示すような重心周波数の推移データが得られた。この図
５に示すデータからも明らかであるように、重心周波数
は転位（すべり）が始まった時点から１００ＫＨｚ程度
高周波側に遷移し、加工硬化に伴うクラックの進行で一
段と高周波側に遷移していた。また、図示していない
が、振幅も転位（すべり）の増加と共に増加していた。
により検出されるＡＥ信号を連続測定した結果、図５に
示すような重心周波数の推移データが得られた。この図
５に示すデータからも明らかであるように、重心周波数
は転位（すべり）が始まった時点から１００ＫＨｚ程度
高周波側に遷移し、加工硬化に伴うクラックの進行で一
段と高周波側に遷移していた。また、図示していない
が、振幅も転位（すべり）の増加と共に増加していた。
【００１４】図６は本発明に係る金属材料の異常検出方
法のうち、回転機械における金属材料部品の異常検出方
法に用いられる異常検出装置を模擬した第２試験装置の
概略図であり、金属材料からなる試験片６を軸受７，７
を介して回転自在に支承された回転軸８にパワーロック
９により固定すると共に、上記回転軸８の一端部にブレ
ーキ１１を設置し、上記回転軸８を図外のモータ駆動に
よってカップリング１２を介して駆動回転させながら、
上記ブレーキ１１を適宜動作することで試験片６に捩り
力を加えてクラックを再現する。
法のうち、回転機械における金属材料部品の異常検出方
法に用いられる異常検出装置を模擬した第２試験装置の
概略図であり、金属材料からなる試験片６を軸受７，７
を介して回転自在に支承された回転軸８にパワーロック
９により固定すると共に、上記回転軸８の一端部にブレ
ーキ１１を設置し、上記回転軸８を図外のモータ駆動に
よってカップリング１２を介して駆動回転させながら、
上記ブレーキ１１を適宜動作することで試験片６に捩り
力を加えてクラックを再現する。
【００１５】一方、上記回転軸８および軸受７にはそれ
ぞれＡＥセンサ１Ａ，１Ｂが取り付けられ、そのうち回
転軸８側のＡＥセンサ１Ａにより検出されるＡＥ信号Ｓ
ＡをＦＭ変調して無線で送信する送信器１３とその無線
送信されたＡＥ信号を受信する受信アンテナ１４および
その受信したＡＥ信号ＳＡを復調し増幅する復調・増幅
器１５およびＨＰＦ１７が設けられているとともに、上
記軸受７側のＡＥセンサ１Ｂにより検出されるＡＥ信号
ＳＢを増幅する増幅器１６が設けられており、上記回転
軸８側のＡＥセンサ１Ａにより検出され無線送信され、
復調・増幅器１５で復調し増幅され、かつＨＰＦ１７を
通過したＡＥ信号ＳＡおよび上記軸受７側のＡＥセンサ
１Ｂにより検出され増幅器１６で増幅されたＡＥ信号Ｓ
ＢをＡＥ解析装置（ＣＰＵ）１８に入力させて、ＡＥ信
号ＳＡおよびＡＥ信号ＳＢに或るレベル以上のトリガ信
号ＴＳを掛けることでバースト波を検出し、そのバース
ト波の周波数を解析することにより、図７および図８に
示すようなピーク周波数およびＦＦＴピーク電圧の推移
データが得られた。これら図７および図８に示すデータ
からも明らかであるように、ピーク周波数は試験開始か
ら４５０分（試験半ば）経過した頃から１００ＫＨｚ程
度高周波側に遷移し、加工硬化に伴うクラックの進行で
一段と高周波側に遷移していた。また、ＦＦＴピーク電
圧も試験開始から４５０分（試験半ば）経過した頃から
１０ｄＢ程度増加していた。
ぞれＡＥセンサ１Ａ，１Ｂが取り付けられ、そのうち回
転軸８側のＡＥセンサ１Ａにより検出されるＡＥ信号Ｓ
ＡをＦＭ変調して無線で送信する送信器１３とその無線
送信されたＡＥ信号を受信する受信アンテナ１４および
その受信したＡＥ信号ＳＡを復調し増幅する復調・増幅
器１５およびＨＰＦ１７が設けられているとともに、上
記軸受７側のＡＥセンサ１Ｂにより検出されるＡＥ信号
ＳＢを増幅する増幅器１６が設けられており、上記回転
軸８側のＡＥセンサ１Ａにより検出され無線送信され、
復調・増幅器１５で復調し増幅され、かつＨＰＦ１７を
通過したＡＥ信号ＳＡおよび上記軸受７側のＡＥセンサ
１Ｂにより検出され増幅器１６で増幅されたＡＥ信号Ｓ
ＢをＡＥ解析装置（ＣＰＵ）１８に入力させて、ＡＥ信
号ＳＡおよびＡＥ信号ＳＢに或るレベル以上のトリガ信
号ＴＳを掛けることでバースト波を検出し、そのバース
ト波の周波数を解析することにより、図７および図８に
示すようなピーク周波数およびＦＦＴピーク電圧の推移
データが得られた。これら図７および図８に示すデータ
からも明らかであるように、ピーク周波数は試験開始か
ら４５０分（試験半ば）経過した頃から１００ＫＨｚ程
度高周波側に遷移し、加工硬化に伴うクラックの進行で
一段と高周波側に遷移していた。また、ＦＦＴピーク電
圧も試験開始から４５０分（試験半ば）経過した頃から
１０ｄＢ程度増加していた。
【００１６】さらに、図６に示す第２試験装置およびそ
の原理を利用して構成される回転機械における金属材料
部品の異常検出方法においては、ＡＥ信号ＳＡをＨＰＦ
１７に通すことにより、試験片６（金属材料）側から検
出されるＡＥ信号中に含まれている低周波数成分（ノイ
ズ成分）が除去されるので、金属材料が破壊などの致命
的な損傷を受ける遥か以前の早期に、かつノイズの影響
も受けることなく、異常の有無を確実、正確に検出する
ことが可能である。
の原理を利用して構成される回転機械における金属材料
部品の異常検出方法においては、ＡＥ信号ＳＡをＨＰＦ
１７に通すことにより、試験片６（金属材料）側から検
出されるＡＥ信号中に含まれている低周波数成分（ノイ
ズ成分）が除去されるので、金属材料が破壊などの致命
的な損傷を受ける遥か以前の早期に、かつノイズの影響
も受けることなく、異常の有無を確実、正確に検出する
ことが可能である。
【００１７】
【発明の効果】以上のように、請求項１〜３に記載の発
明によれば、使用中の金属材料から発生するＡＥ信号の
バースト波の周波数を測定するだけで、ＡＥ信号中に含
まれている低周波数成分（ノイズ成分）を除去した上
で、そのＡＥ信号の周波数の特徴、つまり、金属材料に
クラックが発生する以前の金属疲労が発生した時点から
周波数が顕著な変化を呈することを利用して異常の有無
を判定することが可能であるから、被検出対象機器を構
成する金属材料が破壊などの致命的な損傷を受ける遥か
以前の早期に異常を検出することができる。これによっ
て、金属材料から構成される部品などを有する被検出対
象機器を時間的余裕をもって確実に予測保全することが
できるという効果を奏する。
明によれば、使用中の金属材料から発生するＡＥ信号の
バースト波の周波数を測定するだけで、ＡＥ信号中に含
まれている低周波数成分（ノイズ成分）を除去した上
で、そのＡＥ信号の周波数の特徴、つまり、金属材料に
クラックが発生する以前の金属疲労が発生した時点から
周波数が顕著な変化を呈することを利用して異常の有無
を判定することが可能であるから、被検出対象機器を構
成する金属材料が破壊などの致命的な損傷を受ける遥か
以前の早期に異常を検出することができる。これによっ
て、金属材料から構成される部品などを有する被検出対
象機器を時間的余裕をもって確実に予測保全することが
できるという効果を奏する。
【００１８】また、請求項４に記載の発明によれば、金
属材料側から検出されて無線で送信されるＡＥ信号中に
含まれている低周波数成分（ノイズ成分）を除去した上
で、そのＡＥ信号の周波数の変化から異常の有無を判定
することが可能であり、したがって、被検出対象機器が
回転機械である場合であってもその回転機械の金属材料
部品が破壊などの致命的な損傷を受ける遥か以前の早期
に、かつノイズの影響も受けることなく、異常の有無を
確実、正確に検出することができるという効果を奏す
る。
属材料側から検出されて無線で送信されるＡＥ信号中に
含まれている低周波数成分（ノイズ成分）を除去した上
で、そのＡＥ信号の周波数の変化から異常の有無を判定
することが可能であり、したがって、被検出対象機器が
回転機械である場合であってもその回転機械の金属材料
部品が破壊などの致命的な損傷を受ける遥か以前の早期
に、かつノイズの影響も受けることなく、異常の有無を
確実、正確に検出することができるという効果を奏す
る。
【図１】本発明に係る金属材料の異常検出方法に用いら
れる異常検出システムのブロック構成図である。
れる異常検出システムのブロック構成図である。
【図２】同上システムによる検出対象となるＡＥ信号の
波形図である。
波形図である。
【図３】ＡＥ信号の重心周波数およびＦＦＴピーク電圧
の遷移状態の説明図である。
の遷移状態の説明図である。
【図４】第１試験に使用した試験片の形状図である。
【図５】第１試験の結果としての重心周波数の推移デー
タを示すグラフである。
タを示すグラフである。
【図６】本発明に係る金属材料の異常検出方法のうち、
回転機械における金属材料部品の異常検出方法に用いら
れる異常検出装置を模擬した第２試験装置の概略図であ
る。
回転機械における金属材料部品の異常検出方法に用いら
れる異常検出装置を模擬した第２試験装置の概略図であ
る。
【図７】第２試験の結果としての回転軸側のピーク周波
数およびＦＦＴピーク電圧の推移データを示すグラフで
ある。
数およびＦＦＴピーク電圧の推移データを示すグラフで
ある。
【図８】第２試験の結果としての軸受側のピーク周波数
およびＦＦＴピーク電圧の推移データを示すグラフであ
る。
およびＦＦＴピーク電圧の推移データを示すグラフであ
る。
１，１Ａ，１Ｂ ＡＥセンサ ３ ハイパスフィルタ（ＨＰＦ） ４ シグナルアナライザ及びＣＰＵ ７ 軸受 ８ 回転軸 １０ 被検出対象機器 １３ 送信器
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 福田 弘治 大阪府摂津市千里丘３丁目14番40号 東光 精機株式会社内 (72)発明者 山本 九三四 大阪府摂津市千里丘３丁目14番40号 東光 精機株式会社内 (72)発明者 村山 誠三郎 大阪府摂津市千里丘３丁目14番40号 東光 精機株式会社内 (72)発明者 中野 拓史 大阪府摂津市千里丘３丁目14番40号 東光 精機株式会社内 (72)発明者 今村 哲典 大阪府摂津市千里丘３丁目14番40号 東光 精機株式会社内
Claims (4)
- 【請求項１】 被検出対象機器を構成する金属材料に装
着されたアコースティック・エミッション（ＡＥ）セン
サにより検出されるＡＥ信号を連続測定し、 その連続測定されるＡＥ信号のうち所定周波数以上のＡ
Ｅ信号を通過させるとともに、 その通過したＡＥ信号に一定レベル以上のバースト波を
検出するトリガを掛けて、検出バースト波の周波数の変
化を観察し、一定以上の周波数の変化から異常の有無を
判定することを特徴とする金属材料の異常検出方法。 - 【請求項２】 上記異常の有無の判定要素が、上記ＡＥ
信号の重心周波数またはピーク周波数である請求項１に
記載の金属材料の異常検出方法。 - 【請求項３】 上記異常の有無の判定要素が、ＦＦＴピ
ーク電圧または振幅である請求項１に記載の金属材料の
異常検出方法。 - 【請求項４】 被検出対象機器を構成する金属材料を固
定する回転軸に装着されたアコースティック・エミッシ
ョン（ＡＥ）センサにより連続的に検出されるＡＥ信号
を無線で送信するとともに、 それの受信復調したＡＥ信号のうち所定周波数以上のＡ
Ｅ信号を通過させ、かつその通過したＡＥ信号及び上記
回転軸を支承する軸受に装着されたアコースティック・
エミッション（ＡＥ）センサにより検出されるＡＥ信号
にトリガ信号を掛けてバースト波を検出させ、 そのバースト波の周波数の変化を観察して、一定以上の
周波数の変化から異常の有無を判定することを特徴とす
る金属材料の異常検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9149030A JPH10339721A (ja) | 1997-06-06 | 1997-06-06 | 金属材料の異常検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9149030A JPH10339721A (ja) | 1997-06-06 | 1997-06-06 | 金属材料の異常検出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10339721A true JPH10339721A (ja) | 1998-12-22 |
Family
ID=15466142
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9149030A Pending JPH10339721A (ja) | 1997-06-06 | 1997-06-06 | 金属材料の異常検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10339721A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007111745A (ja) * | 2005-10-20 | 2007-05-10 | Denso Corp | 溶接工作物の異常判別評価方法およびその異常判別評価装置 |
| JP2020537147A (ja) * | 2017-10-11 | 2020-12-17 | ビーピー エクスプロレーション オペレーティング カンパニー リミテッドＢｐ Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ Ｌｉｍｉｔｅｄ | 音響周波数領域特徴を使用した事象の検出 |
| CN117470968A (zh) * | 2023-11-10 | 2024-01-30 | 武汉路通市政工程质量检测中心有限公司 | 一种预应力混凝土结构中预应力钢筋断裂监测方法及系统 |
-
1997
- 1997-06-06 JP JP9149030A patent/JPH10339721A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007111745A (ja) * | 2005-10-20 | 2007-05-10 | Denso Corp | 溶接工作物の異常判別評価方法およびその異常判別評価装置 |
| JP2020537147A (ja) * | 2017-10-11 | 2020-12-17 | ビーピー エクスプロレーション オペレーティング カンパニー リミテッドＢｐ Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ Ｌｉｍｉｔｅｄ | 音響周波数領域特徴を使用した事象の検出 |
| CN117470968A (zh) * | 2023-11-10 | 2024-01-30 | 武汉路通市政工程质量检测中心有限公司 | 一种预应力混凝土结构中预应力钢筋断裂监测方法及系统 |
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