JPH10504107A

JPH10504107A - 回転機械の共振を検出するためのエンコーダ信号のディジタル信号処理

Info

Publication number: JPH10504107A
Application number: JP8507421A
Authority: JP
Inventors: ヘルナンデス，ウォルター; スータマイスター，リチャード
Original assignee: モニタリングテクノロジーコーポレイション
Priority date: 1994-08-15
Filing date: 1995-08-04
Publication date: 1998-04-14
Also published as: EP0776464A1; EP0776464B1; EP0776464A4; AU3276695A; DE69526507T2; US5501105A; DE69526507D1; WO1996005486A1; ATE216771T1; CA2193628A1

Abstract

(57)【要約】本発明は、回転機械からの軸エンコーダ信号を正確に解析する方法およびシステムである。本発明では、有益情報を抽出するかつてない力をもたらす新規な手段によってエンコーダ信号内の雑音その他の妨害を低減する。機械の回転レートの変動やＦＦＴ漏れによる信号ひずみは、軸の適当に平均化された回転レートによって決定される離散的な時間系列でエンコーダ信号のディジタル値を取得し、軸の１回転につき一定の整数の数の前記離散的時間系列を要求することによって除去される。振幅変調は主エンコーダ信号の左右の側波帯の適当なスペクトル結合によって除去される。外部雑音は側波帯を掛け算し結果をいくつかのデータレコードについて平均化することによって取り除かれる。

Description

【発明の詳細な説明】共振情報を決定する方法および装置発明者：ウォルター・ヘルナンデスとリチャード・スータマイスター関連出願の相互参照本発明は、NONINVASIVE METHOD AND APPARATUS FOR DETERMINING RESONANCE I NFORMATION FOR ROTATING MACHINERY COMPONETNTS AND FOR ANTICIPATING COMPO NENT FAILURE FROM CHANGES THEREINと称する１９９１年１０月２日出願の米国特許出願第０７／７６９，８２１号に基づく一部継続出願であって、その要旨は本出願の中にそっくりそのまま組み込まれている。発明の背景１．発明の技術分野本発明は、故障を検出し回転機械の回転する部品を解析する信号処理方法および装置に関し、特に、軸エンコーダからの信号を解析して前記部品の共振を検出し分離する方法および装置に関する。２．関連技術の説明機械の軸およびロータヘッドやタービンまたはコンプレッサブレードなど軸に固定される部品には、普通に使用していても、クラックその他の物理的変化が徐々に現れる。しかし、一般的にそのような劣化を、機械の作動中に、あるいは機械を分解して目で点検する際においてすら、検出するのは困難である。回転機械の徐々に現れる問題を検出するためｘ，ｙまたはｚ方向の振動測定値がよく用いられる。下記の従来技術の手法は本発明に関連したものである。“Method and Apparatus for Monitoring the Shaft Vibration of ａ Rotary Machine,”Inventors Kurihara，Nobuo et al.，U.S．Patent 4,426,641、Russian Patent Doc.#0666454、Angular motion sensor，model 361 A．PCB Piezoelectronics，Depew，N.Y.、Torsional Vibrat ion Analysis．A.R.Crawford，Machine View Incorporated，1994．Application paper.Knoxville，TN.、“Method and Apparatus for Detection Gear Defects ,”Walter C．Hernandez，Edward A．Page and Kenneth A.Lefler，U.S．Patent 4,931,949。しかし、そのような変換測定値(translational measurements)は、回転軸または上記したロータやブレードなど回転軸に取り付けられる部品の構造結合性または性能の劣化の指標として比較的鈍感であることがわかっている。そのような軸関連部品の劣化は、変換振動(translational vibration)をほとんどもたらさないとしても、軸の瞬間回転速度には測定可能な影響を与える。回転速度のこのような変化は、軸の回転振動またはねじり振動と呼ばれる。ねじり振動を解析しようとする場合、調査者は回転部品に加速度計または歪ゲージをいろいろ取り付けていた。情報はスリップリングまたは高周波方法によって調節される。速度センサを軸に取り付ければ瞬間角速度を提供することができる。また、ほかの者は軸の１回転につき１個以上の電子パルスをもたらす軸エンコーダ信号を解析していた。この場合、エンコーダパルス系列のレート(rate)はしばしば比例電圧に変換された後、スペクトル解析にかけられる。調査者の中には時間領域パルスを手で調べて直接ＲＰＭ（毎分回転数）レートの変化を求める者もいる。今までのところねじり振動解析のさまざまな方法は大きな故障が差し迫っている場合を除いて機械部品の劣化を検出するには不十分であることがわかっている。エンコーダを解析してねじり振動を検出する電流方法は不規則雑音に加えてＲＰＭドリフト、ＦＦＴ漏れ、および振幅変調（ＡＭ）の影響によって妨害されていた。その結果、軸が回転する際のねじり振動に暗に示されている予測情報はこれまで用いられてきた従来の方法によっては必ずしも十分に分離され検出されてこなかった。本発明は、回転軸およびこれの取付け部品のねじり振動の微細構造の重要な特徴(key aspects)の検出および測定を可能にする方法によって雑音その他のマスキング信号成分のいろいろな源をうまく処理する方法およびシステムを具体的に示している。発明の概要簡単に説明すると、本発明は、重要な信号成分をマスクするいろいろな信号成分を低減または除去するため特別の信号処理方法を軸エンコーダ信号に適用することによって回転軸および他の機械部品の回転振動すなわちねじり振動を測定する方法およびシステムからなる。それら重要な信号成分を追跡することによって、本発明は機械の軸およびその関連部品の状態または性能の変化を検出する。この目的のため、軸の回転を一般に検出するエンコーダからの信号を調整し、初期標本時間系列でディジタル化してエンコーダ信号を表わす初期ディジタル信号を生成する。この初期ディジタル信号は雑音その他の信号成分に加えて搬送波信号ならびにその高調波および側波帯を含むスペクトル成分を有しており、この初期ディジタル信号を解析して当該初期ディジタル信号の零点交差時間(zero crossi ng times)を正確に推定する。その後、これら零点交差時間を用いて初期ディジタル信号からなる値の間で補間を行うための新標本化時間を取得し、軸の１回転当たり一定の整数の数の新標本化時間点が存在するようにする。その後、初期ディジタルデータを新標本化時間点で補間する。つまり、初期ディジタル標本時間での信号値を用いて再標本化時間での信号値を補間する。その後、再標本化に基づくデータを軸回転の数の整数倍を表わす一定長のディジタルデータレコードに分割する。各ディジタルデータレコードに対し連続して複素フーリエ変換を行う。この方法は標本化レートと回転レートの間の一貫性を維持するものであって、この方法によることで、搬送波信号およびその高調波ならびに軸倍数周波数(shaft-multiple freque ncies)での他のすべての信号の周波数はそれらのスペクトル位置が不変となり、たとえ軸回転レートのドリフトなどの影響があったとしても単スペクトルビン(s ingle spectral bins)内に存在することになる。その後、得られたスペクトルの側波帯成分をＡＭ雑音を除去するように結合する。それから、結合した側波帯成分を多くのデータレコードについて平均化して不規則雑音を大幅に低減する。軸高調波のエネルギーは単スペクトルビンに存するのであるが、もし望めば軸高調波のエネルギーを取り除いて重要な信号をもっとはっきり分離することができる。本発明は下記の図面を参照することによりさらに理解することができる。図面の簡単な説明図１は本発明の好適な実施態様のブロック図である。図２は特定のディジタル同期標本化法を用いた本発明の好適な実施態様のディジタル信号処理方法のフローチャートである。図３は零点交差法を用いた同期標本化法の詳細を示すフローチャートである。図４はエンコーダセンサによって発生される典型的な生信号を示す図である。図５は図２のフローチャートに示すステップ２によって発生される典型的なディジタル帯域通過信号の一例を示す図である。図６は帯域通過信号の正の傾きの零点を示す図である。図７は生の零点交差時間をろ過する低域ＦＩＲフィルタを示す図であって、図７Ａは時間領域のフィルタ係数を示し、図７Ｂは当該フィルタの周波数応答を示している。図８は新標本化時間での信号値を決定するための二次補間法で用いられるデータ点を示す図である。図９は漏れが取り除かれた搬送波信号近傍の典型的な高分解能パワースペクトル密度を示す図である。図１０は結合側波帯スペクトルを平均化してＡＭおよび騒音妨害を除去した典型的な結果を示す図である。図１１は警報レベルを描きながらモード周波数追跡の典型的な傾向曲線を示す図である。発明の詳細な説明この説明の中では本発明を示す異なる図面に係る同じ要素を識別するため同じ番号を用いることにする。本発明は、好適な実施態様が図１に示されている装置と、さらなる詳細が図３に提供されている図２のブロック図に示された好適な方法とからなっている。装置の好適な実施態様において、１個または複数個の軸エンコーダ４または５は、軸２が回転すると出力として磁気センサから軸回転当たりＮ個のパルスを誘導するＮ個の歯を持った強磁性歯車や、光学的エンコーダ、その他さまざまな周知の従来タイプのエンコーダ装置のどれでもよい。１）節点が一方または他方のエンコーダにある信号を検出するため、または２）結果のもっとロバストな解釈を許容するためには、２個以上のエンコーダ４または５を同時に使用すればよい。エンコーダ信号は当該エンコーダ信号を増幅しろ過する手段を含む信号調整回路６に送られる。その出力、つまり調整された調整信号は、アナログ−ディジタル変換器（Ａ／Ｄ）を有しまたいろいろな入出力装置や他のシステムとの接続部を持ったコンピュータ７に送られる。図４は典型的な生のエンコーダ信号を示しているが、この信号はアナログ調整回路６に送られ、ここで普通に増幅され帯域ろ過されて関心のある信号が分離される。たとえば、エンコーダ４または５が軸回転当たりＮ個のパルスを発生させ、軸回転周波数がＦ₀であり、関心のあるねじり振動周波数が周波数Ｆ₁に及んでいるとした場合、帯域通過フィルタの下限と上限はそれぞれ（ＮＦ₀−Ｆ₁）と（ＮＦ₀＋Ｆ₁）に設定される。エンコーダ搬送波の第１および第２高調波の両方とも解析に用いる場合には、通過帯域の限界をそれぞれ（ＮＦ₀−Ｆ₁）と（２ＮＦ₀ ＋Ｆ₁）に設定すればよい。帯域フィルタでろ過された信号は調整信号(conditi oned signal)と呼ばれる。特に断らない限り、周波数の単位はすべてヘルツ、Ｈｚである。帯域フィルタの上カットオフは次のアナログ−ディジタル（Ａ／Ｄ）変換の折返し防止フィルタ（ａnti-aliasing filter）としても役に立つ。調整信号は、時間系列ｔ_iでディジタル化する（図２に示す）方法のステップ１として示されているコンピュータ７のＡ／Ｄボードに送られる。本発明では、調整信号は非常に高い周波数ＨＦ、典型的にはナイキストの安定判別法(Nyquist criterion)で要求される１０倍以上の周波数でディジタル化され、これによって標本化レート (sampling rate)が関心のある最も高い信号周波数のそれの少なくとも２倍に規定される。回転レートＦ₀＝３０Ｈｚ、Ｎ＝６０歯とした場合、ＨＦ標本レートは３６，０００と５００，０００Ｈｚの間となる。このステップの出力はＨＦディジタル化信号として識別される。高い標本レートは典型的にはナイキストの多数倍である。図２に示す方法のステップ２において、前記ＨＦディジタル化信号を帯域フィルタでろ過して残りのＤＣまたは信号の低周波成分を除去しさらに外来信号をも低減して、帯域通過信号(bandpassed signal)を得る。図２に示すステップ３において、前記帯域通過信号を解析して新しい同期標本化時間系列ｔ_i″を決定する。これは、前記帯域通過信号と同期させるためディジタル正弦波信号をほぼその帯域通過信号の基本の周波数で発生させるコンピュータプロセッサ内で動作する位相同期ループ(phase locked loop)のソフトウェア実装によって達成できる。この位相同期ループ法では、前記ディジタル正弦波信号は帯域通過信号と掛け合わされ、位相検出器を使ってディジタル正弦波信号と帯域通過信号の位相差が測定される。この位相差は低域フィルタでろ過されて前記帯域通過信号の基本周波数の中の比較的遅い変化のみが追跡される。その後、この低域通過位相差を用いて周波数と位相の両方について前記２つの信号を同期状態に保つように前記発生された正弦波信号の位相を制御する。最後に、前記ディジタル正弦波信号を用いて信号を再標本化するための新しいクロック時間（ｔ_i″）を発生させる。このように正弦波上の一定の位相位置、たとえば、その最大値を用いて新しい標本化位置を推定する。典型的には、標本化点の数を４以上の係数で増加させて標本化レートのナイキストの安定判別法を超えるようにする。図３は新しいｔ_i″同期標本化時間値を決定するための位相同期ループの使用に代わるものとして特定の零点交差法(zero crossing technique)に関する詳細を提供している。このアプローチでは、直線補間、二次補間、三角補間などによって、帯域通過信号の各正の傾きの零点交差の時号が負と正である帯域通過信号の値Ｘ_nとＸ_n+1の間にあるが、かかるｉ −Ｘ_n)）で与えられる。ここで、Δｔは特に断らない限り単位値であるとする。これら零点交差は搬送波周波数の低周波ドリフトによってのみならず、高周波変調、不規則雑音および零点の位置決め方法によっても影響を受けることが知られている。すディジタルフィルタによって低域通過される。図７Ａは典型的なフィルタの時間領域表現を示し、図７Ｂは同フィルタの周波数領域表現を示しており、これによってｔ_i′と称される出力が作出される。このｔ_i′値を用いて新しい標本化時間ｔ_i″を決定するが、そのための一手法はｔ_i′値の連続した対の間にほぼ等間隔で３つの時間値を挿入する。これによって、搬送波信号の歯周期当たり４つのディジタル標本時間が生成される。他の手法では補間法によって軸の各完全回転に対して新しい２^k個の標本点の系列を決定する。図２に示す方法のステップ４において、各ｔ_i″での帯域通過信号の値を決定する。図８はこれを達成するための二次補間法を示している。各ｔ_k″を補間するため、点ｔ_n，ｔ_n+1，ｔ_n+2，ｔ_n+3における帯域通過信号の４つの信号標本を、ｔ_n+1＜ｔ_k″＜ｔ_n+2となるように選択する。最も合った二次曲線ｘ′(t)は最小二乗評価回路（ＬＳＥ）によってｎ，ｎ＋１，ｎ＋２，ｎ＋３での帯域通過信号のデータ点にぴったり合う。そして、この連続曲線を用いてｘ(ｔ_k″)＝ｘ′( ｔ_k″)によって信号値の推定を行い、これによって補間データを得る。オプションとして、１つのステップを追加すれば搬送波の動きの信号全体を補正することができる。(″)の記号を落とすことで改善値が得られる。ここで、図２に示す方法のステップ５において、再標本化データを用いて複素スペクトル変換Ｆ_i(n)、ここでｉはｉ番目のデータレコードであることを示す、を計算する。前記変換は普通の離散フーリエ変換（ＤＦＴ）でも高速フーリエ変換（ＦＦＴ）でもよい。同期標本時間ｔ_i″が２つの歯の間の周期の１／４だけ離れ、エンコーダがＮ個の歯を持ち、データレコードが軸のＭ回転に相当している場合、データ点のデータレコード長は、Ｌ=4ＭＮである。軸がほぼＦ₀で回転している場合、このデータ長は、のスペクトル分解能と、一緒に複素スペクトルを構成する２ＭＮ＋１個の等間隔のスペクトルビンに限定された複素スペクトル値とをもたらす。図２に示す方法のステップ６で生成されるスペクトル関数の一形態は、ｎ個のスペクトルビンのおのおのに対して共通のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）関数である。Ｐ_i(n)=Ｆ_i(n)Ｆ_i ^*(n) *= 複素共役その後、図２のステップ７に示すようにＰＳＤを多数のデータレコードについて平均化し、そして図２のステップ８に示すようにスペクトル特徴の位置を突き止め追跡するための解析を行う。しかし、ＡＭおよび雑音成分はまだ残っており、これらは関心のある成分をマスクすることになる。ＡＭおよび不規則雑音成分を除去するため、特別のクロスバンド結合(cross b and combinations)を形成して両者を同時に除去する。この手法によれば、主歯通過成分ならびに２次および３次高調波は、周波数点に位置する搬送波信号とみなすことができる。図２に示すステップ５で得られた複素変換から、主歯通過周波数の新しい上側波帯は、となり、これは搬送波によって位相補正されている。この関数はＡＭをこの新側波帯から除去するため信号のＡＭおよびＦＭ成分の側波帯構造の異なる位相特性に基づいている。搬送波によって位相補正された２次高調波の下側波帯は、によって与えられる。新しい上側波帯と下側波帯はおのおの独立の雑音成分を有するが、これら新しい上側波帯と下側波帯の積は、となる。この新しいクロスバンド関数にはＡＭ成分はないが不規則雑音成分はまだ残っている。なお、同期方法を採用すれば、Ｆ_i(ｎ₀)とＦ_i(２ｎ₀)の項は実数の単位値で置き換えることができる。その後、不規則雑音分布を除去するため図２のステップ７で示すようにＧ_iを平均化する、すなわち、関数を形成する。 “Ｉ”が十分に大きければ雑音成分を有効に除去することができる。図９および図１０は普通のＰＳＤ関数との比較における雑音およびＡＭの除去効果を概念的に示している。外来信号成分を除去することで、図２のステップ８で示すように診断システムの共振に対応するスペクトルピークの位置をより正確に突き止めて追跡することができる。たとえば、しきい値パワーよりも大きいすべてのスペクトル成分の位置を突き止め、おのおののモーメントを周期的に計算することができる。時間についてのモーメントの著しい変化は機械装置の劣化を識別する有益な診断ツールとなり得るシステムの共振構造の変化を示している。その出力は、コンピュータ７上で走る人為的なニューラル・ネットワーク・プログラムによる、または外部装置１２による次の解析への入力としても役に立つ。図１１はある構成部品の第１モーメント（つまり、平均値）の傾向曲線と、キーボード１０によって入力されＲＳ−２３２リンク８、ＣＲＴディスプレイ９、オペレータへのハードコピープリントアウト１１によって警報の引き金となり、またはＲＳ−２３２リンク８によって機械を自動的に停止させる警報レベルとを示している。要するに、好適な実施態様は、信号調整回路と、ＩＢＭコンパチブル４８６パーソナルコンピュータのようなコンピュータとを含んでいる。信号調整回路は、センサの信号を増幅しろ過する標準アナログ電子装置からなっている。コンピュータは、データ・トランスレーション・モデル(Data Translation Model)２８３６のような標準内部アナログ−ディジタル変換器と、人為的なニューラル・ネットワーク・プログラムを実装した標準ボードと、標準入出力装置とで構成されている。なお、調整前にエンコーダ信号をディジタル化することによってディジタル信号の調整とアナログ電子装置７の削除とが可能になることに注意すべきである。以上本発明をその好適な実施態様を用いて説明してきたが、全体として本発明の精神と要旨からはずれない限り上記したステップや手法に修正を加えてもよいことは当業者にとって明らかである。

【手続補正書】特許法第１８４条の８第１項【提出日】１９９６年２月１４日【補正内容】明細書名称：回転機械の共振を検出するためのエンコーダ信号のディジタル信号処理発明者：ウォルター・ヘルナンデスとリチャード・スータマイスター関連出願の相互参照本発明は、NONINVASIVE METHOD AND APPARATUS FOR DETERMINING RESONANCE I NFORMATION FOR ROTATING MACHINERY COMPONETNTS AND FOR ANTICIPATING COMPO NENT FAILURE FROM CHANGES THEREINと称する１９９１年１０月２日出願の米国特許出願第０７／７６９，８２１号に基づく一部継続出願であって、その要旨は本出願の中にそっくりそのまま組み込まれている。発明の背景１．発明の技術分野本発明は、故障を検出し回転機械の回転する部品を解析する信号処理方法および装置に関し、特に、軸エンコーダからの信号を解析して前記部品の共振を検出し分離する方法および装置に関する。２．関連技術の説明機械の軸およびロータヘッドやタービンまたはコンプレッサブレードなど軸に固定される部品には、普通に使用していても、クラックその他の物理的変化が徐々に現れる。しかし、一般的にそのような劣化を、機械の作動中に、あるいは機械を分解して目で点検する際においてすら、検出するのは困難である。回転機械の徐々に現れる問題を検出するため x，ｙまたはｚ方向の振動測定値がよく用いられる。下記の従来技術の手法は本発明に関連したものである。“Method and Apparatus for 請求の範囲１．回転機械のねじりおよび曲げ振動を解析する方法であって、ａ）前記回転機械の少なくとも１つの軸の瞬間回転速度を表わす少なくとも１つの生信号を得るステップと、ｂ）前記生信号を調整して調整信号を作出するステップと、ｃ）前記調整信号をナイキストの安定判別法によって要求されるよりも大きい初期レートでディジタル化して初期ディジタル信号を作出しそれからおのおの前記初期ディジタル信号の一部からなる初期ディジタルレコードを形成するステップと、ｄ）前記初期ディジタルレコードを処理して選択されたねじり振動成分を強め他の信号成分を弱めた強化信号を作出するステップと、ｅ）前記強化信号を平均化して選択された不規則雑音成分を除去するステップと、ｆ）前記平均化された強化信号を解析して前記回転機械のねじりおよび曲げ振動パラメタを決定するステップと、を有する前記方法。２．前記生信号は前記軸の各回転に対してＮ個のほぼ等間隔の電子パルスを発生させる少なくとも１つの軸エンコーダによって得られる請求項１記載の方法。３．前記調整ステップ（ｂ）は前記調整信号を発生させるため前記生信号を増幅し低域フィルタでろ過することからなる請求項１記載の方法。４．前記調整信号は前記軸の１回転につき前記初期ディジタル信号内に一定数の標本を作出するレートで再標本化され、前記標本は角度的にほぼ等間隔である請求項１記載の方法。５．前記初期ディジタル信号の前記処理は前記軸の１回転につき一定数だけある補間時間系列を決定するのに用いられる請求項４記載の方法。６．前記補間時間系列を用いて前記初期ディジタル信号を表わす関数の新しい値を補間する請求項５記載の方法。７．前記初期ディジタル信号を処理する前記ステップは、さらに、ｇ）前記初期ディジタル信号の選択された零点交差時間を推定して零点交差時間信号を発生させるステップと、ｈ）前記軸の前記回転速度レートの遅い変動を表わす成分は含み前記回転速度レートのもっと高い周波数変動を表わす他の成分は除くように前記零点交差時間信号をディジタル低域フィルタでろ過してろ過零点交差時間信号を作出するステップと、ｉ）前記ろ過零点交差時間信号を用いて前記新しい信号を作出する前記補間用の前記補間時間系列を決定するステップと、からなる請求項５記載の方法。８．前記ディジタル化は前記ナイキストの安定判別法を数百倍に至るまで上回るレートで行われる請求項１記載の方法。９．前記零点交差時間の前記推定は各零点交差のすぐ前と後の隣接したデータ標本から直線補間によって達成される請求項７記載の方法。１０．軸回転当たりの同期標本の前記一定数は２の整数乗となるように選ばれる請求項４記載の方法。１１．前記補間法は多項式または三角式の補間回路に対する最小二乗評価回路からなる請求項６記載の方法。１２．前記ディジタル信号は、ステップｄで、ｊ）一定の長さの前記初期ディジタル信号レコードの離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を形成すること、当該ＤＦＴは搬送波周波数高調波とこれの側波帯とを含むいろいろなスペクトル複素成分からなる、ｋ）前記ＤＦＴの前記複素スペクトル成分を組み合わせて新スペクトル関数を形成すること、当該新スペクトル関数は選択された望ましくない成分を除去しまた前記新スペクトル関数を複数の前記初期ディジタル信号レコードについて平均化して平均スペクトルを作出するときに他の成分の除去を可能にする、によって強化される請求項１記載の方法。１３．前記搬送波の１つの高調波の前記側波帯スペクトル成分を結合して振幅変調（ＡＭ）成分を除去する請求項１２記載の方法。１４．ステップｋで前記側波帯スペクトル成分を結合して前記新スペクトル関数を形成し、当該新スペクトル関数はステップｅで規定されるように複数の前記初期ディジタル信号レコードについて平均化されたとき前記不規則雑音成分をほぼなくなるまで低減する請求項１２記載の方法。１５．ステップｋで前記搬送波の２つの別々の高調波の前記側波帯スペクトル成分を結合してステップｅの前記平均スペクトルにおいてＡＭ成分と不規則雑音成分の両者をほぼなくなるまで低減する請求項１２記載の方法。１６．前記平均スペクトルを解析して共振ピークを含む前記平均スペクトルの特性を検出する請求項１記載の方法。１７．前記平均スペクトルの、ＦＭ共振ピークを含む選択されたスペクトル成分は時間単位で位置を突き止め、追跡し、そして警報レベルの引き金となるのに用いられる請求項１６記載の方法。１８．前記選択されたスペクトル成分とその派生は分類され前記警報の引き金となるニューラル・ネットワークへ入力される請求項１７記載の方法。１９．前記初期ディジタル信号の前記処理は位相同期ループを用いて軸回転レートのゆっくり変化する基本周波数を決定し、そして当該軸回転レートのゆっくり変化する基本周波数を用いて前記補間時間系列からなる同期標本化時間を発生させる請求項５記載の方法。

Claims

【特許請求の範囲】１．回転機械のねじり振動を解析する方法であって、ａ）前記回転機械の少なくとも１つの軸の瞬間回転速度を表わす少なくとも１つの生信号を得るステップと、ｂ）前記生信号を調整して調整信号を作出するステップと、ｃ）前記調整信号をナイキストの安定判別法によって要求されるよりも大きい初期レートでディジタル化して初期ディジタル信号を作出しそれからおのおの前記初期ディジタル信号の一部からなる初期ディジタルレコードを形成するステップと、ｄ）前記初期ディジタルレコードを処理して選択されたねじり振動成分を強め他の信号成分を弱めた強化信号を作出するステップと、ｅ）前記強化信号を平均化して選択された不規則雑音成分を除去するステップと、ｆ）前記平均化された強化信号を解析して前記回転機械のパラメタを決定するステップと、を有する前記方法。２．前記生信号は前記軸の各回転に対してＮ個のほぼ等間隔の電子パルスを発生させる少なくとも１つの軸エンコーダによって得られる請求項１記載の方法。３．前記調整ステップ（ｂ）は前記調整信号を発生させるため前記生信号を増幅し低域フィルタでろ過することからなる請求項１記載の方法。４．前記調整信号は前記軸の１回転につき前記初期ディジタル信号内に一定数の標本を作出するレートで標本化され、前記標本は角度的にほぼ等間隔である請求項１記載の方法。５．前記初期ディジタル信号の前記処理は前記軸の１回転につき一定数だけある補間時間系列を決定するのに用いられる請求項１記載の方法。６．前記補間時間系列を用いて前記初期ディジタル信号を表わす関数の新しい値を補間する請求項５記載の方法。７．前記初期ディジタル信号を処理する前記ステップは、さらに、ｇ）前記初期ディジタル信号の選択された零点交差時間を推定して零点交差時間信号を発生させるステップと、ｈ）前記軸の前記回転速度レートの遅い変動を表わす成分は含み前記回転速度レートのもっと高い周波数変動を表わす他の成分は除くように前記零点交差時間信号をディジタル低域フィルタでろ過してろ過零点交差時間信号を作出するステップと、ｉ）前記ろ過零点交差時間信号を用いて前記新しい信号を作出する前記補間用の前記補間時間系列を決定するステップと、からなる請求項５記載の方法。８．前記ディジタル化は前記ナイキストの安定判別法を数百倍に至るまで上回るレートで行われる請求項１記載の方法。９．前記零点交差時間の前記推定は各零点交差のすぐ前と後の隣接したデータ標本から直線補間によって達成される請求項６記載の方法。１０．軸回転当たりの同期標本の前記一定数は２の整数乗となるように選ばれる請求項４記載の方法。１１．前記補間法は多項式または三角式の曲線に対する最小二乗評価回路からなる請求項７記載の方法。１２．前記ディジタル信号は、ｊ）一定の長さの前記初期ディジタル信号レコードの離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を形成すること、当該ＤＦＴは搬送波周波数高調波とこれの側波帯とを含むいろいろなスペクトル複素成分からなる、ｋ）前記ＤＦＴの前記複素スペクトル成分を組み合わせて新スペクトル関数を形成すること、当該新スペクトル関数は選択された望ましくない成分を除去しまた前記新スペクトル関数を複数の前記初期ディジタル信号レコードについて平均化して平均スペクトルを作出するときに他の成分の除去を可能にする、によって強化される請求項１記載の方法。１３．前記搬送波の１つの高調波の前記側波帯スペクトル成分を結合して振幅変調（ＡＭ）成分を除去する請求項１２記載の方法。１４．前記側波帯スペクトル成分を結合して前記新スペクトル関数を形成し、その後前記新スペクトル関数を複数の前記初期ディジタル信号レコードについて平均化して前記不規則雑音成分をほぼなくなるまで低減する請求項１２記載の方法。１５．前記搬送波の２つの別々の高調波の前記側波帯スペクトル成分を結合して前記平均スペクトルにおいてＡＭ成分と不規則雑音成分の両者をほぼなくなるまで低減する請求項１２記載の方法。１６．前記平均スペクトルを解析して共振ピークを含む前記平均スペクトルの特性を検出する請求項１記載の方法。１７．前記平均スペクトルの、ＦＭ共振ピークを含む選択されたスペクトル成分は時間単位で位置を突き止め、追跡し、そして警報レベルの引き金となるのに用いられる請求項１６記載の方法。１８．前記選択されたスペクトル成分とその派生は分類され前記警報の引き金となるニューラル・ネットワークへ入力される請求項１７記載の方法。１９．前記初期ディジタル信号の前記処理は位相同期ループを用いて軸回転レートのゆっくり変化する基本周波数を決定し、そして当該軸回転レートのゆっくり変化する基本周波数を用いて前記補間時間系列からなる同期標本化時間を発生させる請求項５記載の方法。