JPH1054836A - 回転機械の異常検出方法 - Google Patents
回転機械の異常検出方法Info
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- JPH1054836A JPH1054836A JP21137296A JP21137296A JPH1054836A JP H1054836 A JPH1054836 A JP H1054836A JP 21137296 A JP21137296 A JP 21137296A JP 21137296 A JP21137296 A JP 21137296A JP H1054836 A JPH1054836 A JP H1054836A
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- Japan
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- signal
- value
- signals
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- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 閾値を用いないで、クラックやラビングなど
の異常の有無を早期に、しかも、高精度に検出すること
ができるようにする。 【解決手段】 回転機械の回転に伴って発生するＡＥ信
号に該ＡＥ信号のＢＧＮ信号ＶBGN の振幅の数倍程度の
大きさＶTIG のトリガ信号をかけて、該トリガ信号の値
を越える振幅を有するＡＥ信号を所定時間に亘って集積
し、その集積したＡＥ信号のエネルギーの最大値Ｅmax
および平均値Ｅavg を検出して、その検出した最大値と
平均値の比（ｋ＝Ｅavg ／Ｅmax ）から異常の有無を判
定する。
の異常の有無を早期に、しかも、高精度に検出すること
ができるようにする。 【解決手段】 回転機械の回転に伴って発生するＡＥ信
号に該ＡＥ信号のＢＧＮ信号ＶBGN の振幅の数倍程度の
大きさＶTIG のトリガ信号をかけて、該トリガ信号の値
を越える振幅を有するＡＥ信号を所定時間に亘って集積
し、その集積したＡＥ信号のエネルギーの最大値Ｅmax
および平均値Ｅavg を検出して、その検出した最大値と
平均値の比（ｋ＝Ｅavg ／Ｅmax ）から異常の有無を判
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
ンプなどの大型回転機械の回転に異常が発生したか否か
を検出する回転機械の異常検出方法に関するものであ
る。
ンプなどの大型回転機械の回転に異常が発生したか否か
を検出する回転機械の異常検出方法に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】ファンやポンプなどの大型回転機械にお
ける回転異常の原因としては、回転体のアンバランス、
軸受の異常や、クラックの発生、回転部と静止部との接
触などが考えられ、これら回転異常のうち、軸受の異常
やクラックの発生時には、回転機械の回転に伴って発生
するＡＥ信号の波形がバースト波形となり、また、接触
や片当りなどの発生時には連続波形となる。そこで、従
来では、上記のような回転異常の検出方法として、回転
機械の回転に伴って発生するＡＥ信号の振幅の変化や周
波数の変化といったＡＥ信号が有する波形特徴を利用し
て異常の有無を判定するＡＥ法あるいは回転機械の振動
を測定し、その振動位相の変化等を利用して異常の有無
を判定する振動法が知られていた。
ける回転異常の原因としては、回転体のアンバランス、
軸受の異常や、クラックの発生、回転部と静止部との接
触などが考えられ、これら回転異常のうち、軸受の異常
やクラックの発生時には、回転機械の回転に伴って発生
するＡＥ信号の波形がバースト波形となり、また、接触
や片当りなどの発生時には連続波形となる。そこで、従
来では、上記のような回転異常の検出方法として、回転
機械の回転に伴って発生するＡＥ信号の振幅の変化や周
波数の変化といったＡＥ信号が有する波形特徴を利用し
て異常の有無を判定するＡＥ法あるいは回転機械の振動
を測定し、その振動位相の変化等を利用して異常の有無
を判定する振動法が知られていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記し
たような従来の回転機械の異常検出方法では、回転機械
の回転に伴って発生するＡＥ信号が有する波形特徴を利
用して異常の有無を判定するＡＥ法あるいは回転機械の
振動位相の変化等を利用して異常の有無を判定する振動
法のいずれにおいても、判定基準となる閾値を設けて、
ＡＥ信号の波形や振動位相の変化量等を検出し、その検
出値と閾値とを比較して検出値が閾値を越えたか否かで
異常の有無を判定するといったように、検出プロセスが
多くて異常を早期検出することができないばかりでな
く、ノイズの影響を受けて検出ミスを生じやすい。ま
た、判定基準となる閾値を設ける必要性からメモリ容量
も大きくなり、それだけ検出システムが高価になるとい
う問題があった。
たような従来の回転機械の異常検出方法では、回転機械
の回転に伴って発生するＡＥ信号が有する波形特徴を利
用して異常の有無を判定するＡＥ法あるいは回転機械の
振動位相の変化等を利用して異常の有無を判定する振動
法のいずれにおいても、判定基準となる閾値を設けて、
ＡＥ信号の波形や振動位相の変化量等を検出し、その検
出値と閾値とを比較して検出値が閾値を越えたか否かで
異常の有無を判定するといったように、検出プロセスが
多くて異常を早期検出することができないばかりでな
く、ノイズの影響を受けて検出ミスを生じやすい。ま
た、判定基準となる閾値を設ける必要性からメモリ容量
も大きくなり、それだけ検出システムが高価になるとい
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、閾値を用いないで異常の有無を早期に、しか
も、高精度に検出することができる回転機械の異常検出
方法を提供することを目的としている。
たもので、閾値を用いないで異常の有無を早期に、しか
も、高精度に検出することができる回転機械の異常検出
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回転機械の異常検出方
法は、回転機械の回転に伴って発生するＡＥ信号にそれ
のＢＧＮ信号の振幅の数倍程度の大きさのトリガ信号を
かけて、該トリガ信号を越える振幅を有するＡＥ信号を
所定時間に亘って集積し、その集積したＡＥ信号のエネ
ルギーの最大値および平均値を検出するとともに、その
検出した最大値と平均値の比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、ＢＧＮ信号を含んだＡＥ
信号のエネルギーの最大値と平均値との比をとり、その
比から異常の有無を判定するものであるから、閾値を用
いる場合に比べて、異常の有無を早期に検出することが
可能であるとともに、ＢＧＮ信号の振幅の数倍程度の大
きさのトリガ信号をかけることによって、ノイズの影響
も受けることなく、異常の有無をミスなく確実、正確に
検出することが可能である。
に、請求項１に記載の発明に係る回転機械の異常検出方
法は、回転機械の回転に伴って発生するＡＥ信号にそれ
のＢＧＮ信号の振幅の数倍程度の大きさのトリガ信号を
かけて、該トリガ信号を越える振幅を有するＡＥ信号を
所定時間に亘って集積し、その集積したＡＥ信号のエネ
ルギーの最大値および平均値を検出するとともに、その
検出した最大値と平均値の比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、ＢＧＮ信号を含んだＡＥ
信号のエネルギーの最大値と平均値との比をとり、その
比から異常の有無を判定するものであるから、閾値を用
いる場合に比べて、異常の有無を早期に検出することが
可能であるとともに、ＢＧＮ信号の振幅の数倍程度の大
きさのトリガ信号をかけることによって、ノイズの影響
も受けることなく、異常の有無をミスなく確実、正確に
検出することが可能である。
【０００６】また、請求項２に記載の発明は、上記請求
項１に記載の発明に係る回転機械の異常検出方法におい
て、上記ＡＥ信号の一定以下の低周波数成分および一定
以上の高周波数成分を除去した後に、上記トリガ信号を
かけることを特徴とするものであり、この場合は、回転
機械にクラックが発生したとき、その回転に伴って発生
するＡＥ信号の中には１００〜数百ＫＨｚの幅広い周波
数成分が含まれていることを考慮して、ノイズである低
周波数成分および数百ＫＨｚ以上の高周波数成分を除去
した後のＡＥ信号を対象にしてトリガ信号をかけてエル
ネギー最大値と平均値との比を判定するのであり、これ
によって、ノイズに影響されないで異常の一因であるク
ラックの有無を高精度に検出することが可能である。
項１に記載の発明に係る回転機械の異常検出方法におい
て、上記ＡＥ信号の一定以下の低周波数成分および一定
以上の高周波数成分を除去した後に、上記トリガ信号を
かけることを特徴とするものであり、この場合は、回転
機械にクラックが発生したとき、その回転に伴って発生
するＡＥ信号の中には１００〜数百ＫＨｚの幅広い周波
数成分が含まれていることを考慮して、ノイズである低
周波数成分および数百ＫＨｚ以上の高周波数成分を除去
した後のＡＥ信号を対象にしてトリガ信号をかけてエル
ネギー最大値と平均値との比を判定するのであり、これ
によって、ノイズに影響されないで異常の一因であるク
ラックの有無を高精度に検出することが可能である。
【０００７】また、請求項３に記載の発明は、上記請求
項１に記載の発明に係る回転機械の異常検出方法におい
て、上記ＡＥ信号の包絡線検波により回転周波数成分を
抽出し、その抽出した回転周波数成分に上記トリガー信
号をかけることを特徴とするものであり、この場合は、
回転機械にラビングや回転アンバランスが発生したと
き、その殆どが回転周波数成分の変化となって現れるこ
とを考慮して、ＡＥ信号の包絡線検波により回転周波数
成分を適確、迅速に抽出して所定どおりの異常の有無を
判定するのであり、これによって、クラック以外の異常
の原因であるラビングや回転アンバランスの有無を高精
度に検出することが可能である。
項１に記載の発明に係る回転機械の異常検出方法におい
て、上記ＡＥ信号の包絡線検波により回転周波数成分を
抽出し、その抽出した回転周波数成分に上記トリガー信
号をかけることを特徴とするものであり、この場合は、
回転機械にラビングや回転アンバランスが発生したと
き、その殆どが回転周波数成分の変化となって現れるこ
とを考慮して、ＡＥ信号の包絡線検波により回転周波数
成分を適確、迅速に抽出して所定どおりの異常の有無を
判定するのであり、これによって、クラック以外の異常
の原因であるラビングや回転アンバランスの有無を高精
度に検出することが可能である。
【０００８】さらに、請求項３に記載の発明のようなラ
ビングや回転アンバランスの有無の検出に際しては、請
求項４に記載したように、上記ＡＥ信号に高周波数成分
が含まれているか否かの検出結果を判定補助条件とする
ことで、ＡＥ信号に高周波数成分が含まれていない場合
は、異常の原因がラビングや回転アンバランスであり、
かつ高周波数成分が含まれている場合は、回転異常の原
因がラビングや回転アンバランス以外のものであること
も同時に判定することができる。
ビングや回転アンバランスの有無の検出に際しては、請
求項４に記載したように、上記ＡＥ信号に高周波数成分
が含まれているか否かの検出結果を判定補助条件とする
ことで、ＡＥ信号に高周波数成分が含まれていない場合
は、異常の原因がラビングや回転アンバランスであり、
かつ高周波数成分が含まれている場合は、回転異常の原
因がラビングや回転アンバランス以外のものであること
も同時に判定することができる。
【０００９】
【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は本発明に係る回転機械の
異常検出方法のうち、異常の一因であるクラックの検出
方法に用いられるクラック検出システムのブロック構成
図であり、同図において、１はバンドパスフィルタ（以
下、ＢＰＦと称する）で、該ＢＰＦ１は回転機械の回転
に伴って発生され、その回転部（図示省略する）に取付
けられたＡＥセンサにより検出される１００〜数百ＫＨ
ｚのＡＥ信号から、ノイズとなる一定以下の低周波数成
分および数百ＫＨｚ以上の高周波数成分を除去する。２
は回転センサで、上記回転機械の一定回転数または一定
時間を計測する。４はトリガ信号発振器で、上記ＢＰＦ
１を通過後のＡＥ信号のＢＧＮ信号の振幅の数倍（２〜
３倍）程度の大きさのトリガ信号を発振し、該トリガ信
号を上記ＡＥ信号にかける。３はピークホールド及びピ
ーク二乗回路で、上記ＢＰＦ１を通過して入力されるＡ
Ｅ信号のうち上記トリガ信号の値を越える振幅値を有す
るＡＥ信号を上記回転センサ２から入力される一定回転
数または一定時間毎に検出し、それら検出された振幅値
を二乗することにより上記トリガ信号の値を越える振幅
値のエネルギーおよびそのエネルギーの中の最大値を得
る。
にもとづいて説明する。図１は本発明に係る回転機械の
異常検出方法のうち、異常の一因であるクラックの検出
方法に用いられるクラック検出システムのブロック構成
図であり、同図において、１はバンドパスフィルタ（以
下、ＢＰＦと称する）で、該ＢＰＦ１は回転機械の回転
に伴って発生され、その回転部（図示省略する）に取付
けられたＡＥセンサにより検出される１００〜数百ＫＨ
ｚのＡＥ信号から、ノイズとなる一定以下の低周波数成
分および数百ＫＨｚ以上の高周波数成分を除去する。２
は回転センサで、上記回転機械の一定回転数または一定
時間を計測する。４はトリガ信号発振器で、上記ＢＰＦ
１を通過後のＡＥ信号のＢＧＮ信号の振幅の数倍（２〜
３倍）程度の大きさのトリガ信号を発振し、該トリガ信
号を上記ＡＥ信号にかける。３はピークホールド及びピ
ーク二乗回路で、上記ＢＰＦ１を通過して入力されるＡ
Ｅ信号のうち上記トリガ信号の値を越える振幅値を有す
るＡＥ信号を上記回転センサ２から入力される一定回転
数または一定時間毎に検出し、それら検出された振幅値
を二乗することにより上記トリガ信号の値を越える振幅
値のエネルギーおよびそのエネルギーの中の最大値を得
る。
【００１０】５はカウンターで、上記ピークホールド及
びピーク二乗回路３で検出された上記トリガ信号の値を
越える振幅値を有するＡＥ信号の各エネルギーおよびそ
の中の最大値の出力回数をカウントする。６はＣＰＵ
で、上記ピークホールド及びピーク二乗回路３で検出さ
れたＡＥ信号のエネルギーおよびその最大値が次々と入
力され、上記カウンター５によるカウントが所定値にな
ったとき、それら入力された各エネルギーの合計値をカ
ウント値で割ってエネルギーの平均値を演算するととも
に、上記エネルギーの最大値と平均値との比からクラッ
クの有無を判定する。
びピーク二乗回路３で検出された上記トリガ信号の値を
越える振幅値を有するＡＥ信号の各エネルギーおよびそ
の中の最大値の出力回数をカウントする。６はＣＰＵ
で、上記ピークホールド及びピーク二乗回路３で検出さ
れたＡＥ信号のエネルギーおよびその最大値が次々と入
力され、上記カウンター５によるカウントが所定値にな
ったとき、それら入力された各エネルギーの合計値をカ
ウント値で割ってエネルギーの平均値を演算するととも
に、上記エネルギーの最大値と平均値との比からクラッ
クの有無を判定する。
【００１１】次に、上記構成のクラック検出システムに
よるクラック検出動作について説明する。回転機械の回
転部にクラックが発生すると、１００〜数百ＫＨｚの範
囲のＡＥ信号が発生し、これがＡＥセンサによって検出
される。この検出されたＡＥ信号はＢＰＦ１に入力さ
れ、ノイズとなる一定以下の低周波数成分および数百Ｋ
Ｈｚ以上の高周波数成分が除去されて図２に示すような
波形のＡＥ信号が通過する。ついで、上記ＢＰＦ１を通
過したＡＥ信号に対して、トリガ信号発振器４から発振
される上記ＡＥ信号におけるＢＧＮ信号ＶBGN の振幅の
数倍程度の大きさのトリガ信号ＶTIG がかけれらて、こ
のトリガ信号の値ＶTIG を越える振幅値を有するＡＥ信
号が回転センサ２から入力される一定回転数または一定
時間ｔ1 〜ｔn 毎にピークホールド及びピーク二乗回路
３に入力され、それら振幅値Ｖがそれぞれ二乗されてト
リガ信号の値ＶTIG 以上の振幅値のエネルギーＥ1 〜Ｅ
m が得られるとともに、それらエネルギーＥ1 〜Ｅm の
うちの最大値Ｅmax が検出される。図２に示す波形のＡ
Ｅ信号の場合、Ｅmax ＝Ｅ2 である。
よるクラック検出動作について説明する。回転機械の回
転部にクラックが発生すると、１００〜数百ＫＨｚの範
囲のＡＥ信号が発生し、これがＡＥセンサによって検出
される。この検出されたＡＥ信号はＢＰＦ１に入力さ
れ、ノイズとなる一定以下の低周波数成分および数百Ｋ
Ｈｚ以上の高周波数成分が除去されて図２に示すような
波形のＡＥ信号が通過する。ついで、上記ＢＰＦ１を通
過したＡＥ信号に対して、トリガ信号発振器４から発振
される上記ＡＥ信号におけるＢＧＮ信号ＶBGN の振幅の
数倍程度の大きさのトリガ信号ＶTIG がかけれらて、こ
のトリガ信号の値ＶTIG を越える振幅値を有するＡＥ信
号が回転センサ２から入力される一定回転数または一定
時間ｔ1 〜ｔn 毎にピークホールド及びピーク二乗回路
３に入力され、それら振幅値Ｖがそれぞれ二乗されてト
リガ信号の値ＶTIG 以上の振幅値のエネルギーＥ1 〜Ｅ
m が得られるとともに、それらエネルギーＥ1 〜Ｅm の
うちの最大値Ｅmax が検出される。図２に示す波形のＡ
Ｅ信号の場合、Ｅmax ＝Ｅ2 である。
【００１２】続いて、上記ピークホールド及びピーク二
乗回路３で一定回転数または一定時間ｔ1 〜ｔn 毎に検
出された上記トリガ信号の値ＶTIG を越える振幅値を有
するＡＥ信号のエネルギーＥ1 〜Ｅm 及び最大値Ｅmax
がＣＰＵ６に次々と入力され、その入力値、つまり、カ
ウンター５によるカウントが所定値ｍになった時、それ
ら入力されたエネルギーＥ1 〜Ｅm の合計値ΣＥをカウ
ント値ｍで割ることによりエネルギーの平均値Ｅavg が
演算される（Ｅavg ＝ΣＥ／ｍ）とともに、上記エネル
ギーの最大値Ｅmax と平均値Ｅavg との比ｋ1 からクラ
ックの有無が判定される。すなわち、この場合のクラッ
ク判定定数ｋ1 は、ｋ1 ＝Ｅavg ／Ｅmax となる。
乗回路３で一定回転数または一定時間ｔ1 〜ｔn 毎に検
出された上記トリガ信号の値ＶTIG を越える振幅値を有
するＡＥ信号のエネルギーＥ1 〜Ｅm 及び最大値Ｅmax
がＣＰＵ６に次々と入力され、その入力値、つまり、カ
ウンター５によるカウントが所定値ｍになった時、それ
ら入力されたエネルギーＥ1 〜Ｅm の合計値ΣＥをカウ
ント値ｍで割ることによりエネルギーの平均値Ｅavg が
演算される（Ｅavg ＝ΣＥ／ｍ）とともに、上記エネル
ギーの最大値Ｅmax と平均値Ｅavg との比ｋ1 からクラ
ックの有無が判定される。すなわち、この場合のクラッ
ク判定定数ｋ1 は、ｋ1 ＝Ｅavg ／Ｅmax となる。
【００１３】上記のように、ノイズである低周波数成分
および数百ＫＨｚ以上の高周波数成分を除去した後のＡ
Ｅ信号にトリガ信号をかけてエルネギー最大値と平均値
との比を判定してクラックの有無を検出することによ
り、閾値を用いる場合に比べてクラックの検出を早める
ことができるとともに、クラックの有無を高精度に検出
することが可能である。因みに、図３は、ＡＥ信号のＢ
ＧＮ信号の振幅の２倍の値をもつトリガ信号をかけてハ
イブリッドレコーダでデータを収集し、振幅の最大値Ｖ
m1〜Ｖmnおよびその平均値Ｖa1〜Ｖamと、そのときの振
幅比およびエネルギー比を整理したものであり、同図か
らも明らかなように、振幅の最大値Ｖm1〜Ｖmnが小さく
なっても、エネルギー比は高レベルを保持しており、振
幅比からクラックの有無を判定するよりも判定の信頼度
が高く、この図３の例では、０．６（６０％）を越えて
いれば、クラックが発生していると判断することができ
る。
および数百ＫＨｚ以上の高周波数成分を除去した後のＡ
Ｅ信号にトリガ信号をかけてエルネギー最大値と平均値
との比を判定してクラックの有無を検出することによ
り、閾値を用いる場合に比べてクラックの検出を早める
ことができるとともに、クラックの有無を高精度に検出
することが可能である。因みに、図３は、ＡＥ信号のＢ
ＧＮ信号の振幅の２倍の値をもつトリガ信号をかけてハ
イブリッドレコーダでデータを収集し、振幅の最大値Ｖ
m1〜Ｖmnおよびその平均値Ｖa1〜Ｖamと、そのときの振
幅比およびエネルギー比を整理したものであり、同図か
らも明らかなように、振幅の最大値Ｖm1〜Ｖmnが小さく
なっても、エネルギー比は高レベルを保持しており、振
幅比からクラックの有無を判定するよりも判定の信頼度
が高く、この図３の例では、０．６（６０％）を越えて
いれば、クラックが発生していると判断することができ
る。
【００１４】図４は本発明に係る回転機械の異常検出方
法のうち、異常の一因であるラビングの検出方法に用い
られるラビング検出システムのブロック構成図であり、
同図において、７は包絡線検波器で、回転センサ２によ
り検出される回転機械の一回転毎にＡＥ信号の包絡線
（エンベロープ）を検波することで、ＡＥ信号から回転
周波数を抽出する。８はピークホールド、９は平均化回
路で、上記包絡線検波器で抽出された回転周波数成分を
もつＡＥ信号にトリガ信号発振器４から発振されるＡＥ
信号におけるＢＧＮ信号の振幅の数倍（２〜３倍）程度
の大きさのトリガ信号をかけたときに、該トリガ信号の
値を越える振幅値を有するＡＥ信号のエネルギーの最大
値およびその平均値を検出する。６はＣＰＵで、上記ピ
ークホールド８および平均化回路９により回転機械の一
回転毎に検出されるＡＥ信号のエネルギーの最大値Ｅma
x およびエネルギーの平均値Ｅavg とを入力して両者の
比から接触の有無を判定するものであって、この場合の
ラビング判定定数ｋ2 は、ｋ2 ＝Ｅavg ／Ｅmax とな
る。
法のうち、異常の一因であるラビングの検出方法に用い
られるラビング検出システムのブロック構成図であり、
同図において、７は包絡線検波器で、回転センサ２によ
り検出される回転機械の一回転毎にＡＥ信号の包絡線
（エンベロープ）を検波することで、ＡＥ信号から回転
周波数を抽出する。８はピークホールド、９は平均化回
路で、上記包絡線検波器で抽出された回転周波数成分を
もつＡＥ信号にトリガ信号発振器４から発振されるＡＥ
信号におけるＢＧＮ信号の振幅の数倍（２〜３倍）程度
の大きさのトリガ信号をかけたときに、該トリガ信号の
値を越える振幅値を有するＡＥ信号のエネルギーの最大
値およびその平均値を検出する。６はＣＰＵで、上記ピ
ークホールド８および平均化回路９により回転機械の一
回転毎に検出されるＡＥ信号のエネルギーの最大値Ｅma
x およびエネルギーの平均値Ｅavg とを入力して両者の
比から接触の有無を判定するものであって、この場合の
ラビング判定定数ｋ2 は、ｋ2 ＝Ｅavg ／Ｅmax とな
る。
【００１５】なお、図４に示すラビング検出システムに
おいては、ＡＥ信号をハイパスフィルタ（以下、ＨＰＦ
と称する）１０に通すとともに、そのＨＰＦ１０を通過
後の信号中に高周波数成分が含まれているか否かを分析
する周波数分析器１１（以下、ＦＦＴと称する）を設
け、このＦＦＴ１１の分析結果を異常の有無の判定補助
条件として上記ＣＰＵ６に入力させるようにしており、
これによって、ＡＥ信号に高周波数成分が含まれていな
い場合は、異常の原因がラビングや回転アンバランスで
あり、かつ高周波数成分が含まれている場合は、回転異
常の原因がラビングや回転アンバランス以外のものであ
ることも同時に判定することができる。
おいては、ＡＥ信号をハイパスフィルタ（以下、ＨＰＦ
と称する）１０に通すとともに、そのＨＰＦ１０を通過
後の信号中に高周波数成分が含まれているか否かを分析
する周波数分析器１１（以下、ＦＦＴと称する）を設
け、このＦＦＴ１１の分析結果を異常の有無の判定補助
条件として上記ＣＰＵ６に入力させるようにしており、
これによって、ＡＥ信号に高周波数成分が含まれていな
い場合は、異常の原因がラビングや回転アンバランスで
あり、かつ高周波数成分が含まれている場合は、回転異
常の原因がラビングや回転アンバランス以外のものであ
ることも同時に判定することができる。
【００１６】
【発明の効果】以上のように、請求項１に記載の発明に
よれば、ＢＧＮ信号を含んだＡＥ信号のエネルギーの最
大値と平均値との比をとり、その比から異常の有無を判
定するものであるから、判定基準となる閾値を用いる場
合に比べて、検出プロセスが少なくて異常の有無を早期
に検出することができるとともに、振幅比を判定基準と
する場合に比べて、振幅の最大値が小さくても高いレベ
ルを保持するエネルギー比を利用することと、ＢＧＮ信
号の振幅の数倍程度の大きさのトリガ信号をかけること
とによって、ノイズの影響も受けることなく、異常の有
無をミスなく確実かつ高精度に検出することができる。
また、判定基準となる閾値を設ける必要がないことか
ら、メモリ容量も小さくてよく、それだけ検出システム
を安価に構成しやすいといった効果を奏する。
よれば、ＢＧＮ信号を含んだＡＥ信号のエネルギーの最
大値と平均値との比をとり、その比から異常の有無を判
定するものであるから、判定基準となる閾値を用いる場
合に比べて、検出プロセスが少なくて異常の有無を早期
に検出することができるとともに、振幅比を判定基準と
する場合に比べて、振幅の最大値が小さくても高いレベ
ルを保持するエネルギー比を利用することと、ＢＧＮ信
号の振幅の数倍程度の大きさのトリガ信号をかけること
とによって、ノイズの影響も受けることなく、異常の有
無をミスなく確実かつ高精度に検出することができる。
また、判定基準となる閾値を設ける必要がないことか
ら、メモリ容量も小さくてよく、それだけ検出システム
を安価に構成しやすいといった効果を奏する。
【００１７】また、請求項２に記載の発明によれば、上
記請求項１に記載の発明の効果に加えて、回転機械にク
ラックが発生したときに、その回転に伴って発生するＡ
Ｅ信号の中に含まれている幅広いノイズ成分による影響
を受けることなく、クラックの有無を非常に高精度に検
出することができる。
記請求項１に記載の発明の効果に加えて、回転機械にク
ラックが発生したときに、その回転に伴って発生するＡ
Ｅ信号の中に含まれている幅広いノイズ成分による影響
を受けることなく、クラックの有無を非常に高精度に検
出することができる。
【００１８】また、請求項３に記載の発明によれば、上
記請求項１に記載の発明の効果に加えて、回転機械にラ
ビングや回転アンバランスが発生したときの殆どが回転
周波数成分の変化となって現れることを考慮して、ＡＥ
信号の包絡線検波を採用したのであり、これによって、
クラック以外の異常の原因であるラビングや回転アンバ
ランスの有無を適確、迅速かつ高精度に検出することが
できる。さらに、請求項３に記載の発明のようなラビン
グや回転アンバランスの有無の検出に際して、請求項４
に記載したように、上記ＡＥ信号に高周波数成分が含ま
れているか否かの検出結果を判定補助条件とすること
で、異常の原因がラビングや回転アンバランスであるの
か、あるいはそれ以外であるのかも同時に判定し、異常
検出の信頼性を高めることができる。
記請求項１に記載の発明の効果に加えて、回転機械にラ
ビングや回転アンバランスが発生したときの殆どが回転
周波数成分の変化となって現れることを考慮して、ＡＥ
信号の包絡線検波を採用したのであり、これによって、
クラック以外の異常の原因であるラビングや回転アンバ
ランスの有無を適確、迅速かつ高精度に検出することが
できる。さらに、請求項３に記載の発明のようなラビン
グや回転アンバランスの有無の検出に際して、請求項４
に記載したように、上記ＡＥ信号に高周波数成分が含ま
れているか否かの検出結果を判定補助条件とすること
で、異常の原因がラビングや回転アンバランスであるの
か、あるいはそれ以外であるのかも同時に判定し、異常
検出の信頼性を高めることができる。
【図１】本発明に係る回転機械の異常検出方法のうち、
異常の一因であるクラックの検出方法に用いられるクラ
ック検出システムのブロック構成図である。
異常の一因であるクラックの検出方法に用いられるクラ
ック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】クラック検出試験データの一例を示すグラフで
ある。
ある。
【図４】本発明に係る回転機械の異常検出方法のうち、
異常の一因であるラビングの検出方法に用いられるラビ
ング検出システムのブロック構成図である。
異常の一因であるラビングの検出方法に用いられるラビ
ング検出システムのブロック構成図である。
１ ＢＰＦ（バンドパスフィルタ） ２ 回転センサ ３ ピークホールド及び二乗回路 ４ トリガ信号発振器 ６ ＣＰＵ ７ 包絡線検波器 ８ ピークホールド ９ 平均化回路
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 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
Claims (4)
- 【請求項１】 回転機械の回転に伴って発生するＡＥ信
号にそれのＢＧＮ信号の振幅の数倍程度の大きさのトリ
ガ信号をかけて、該トリガ信号を越える振幅を有するＡ
Ｅ信号を所定時間に亘って集積し、 その集積したＡＥ信号のエネルギーの最大値および平均
値を検出するとともに、 その検出した最大値と平均値
の比から異常の有無を判定することを特徴とする回転機
械の異常検出方法。 - 【請求項２】 上記ＡＥ信号の一定以下の低周波数成分
および一定以上の高周波数成分を除去した後に、上記ト
リガ信号をかけることを特徴とする請求項１に記載の回
転機械の異常検出方法。 - 【請求項３】 上記ＡＥ信号の包絡線検波により回転周
波数成分を抽出し、 その抽出した回転周波数成分に上記トリガー信号をかけ
ることを特徴とする請求項１に記載の回転機械の異常検
出方法。 - 【請求項４】 上記ＡＥ信号に高周波数成分が含まれて
いるか否かを検出し、その検出結果を異常の有無の判定
補助条件とする請求項３に記載の回転機械の異常検出方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21137296A JP2893251B2 (ja) | 1996-08-09 | 1996-08-09 | 回転機械の異常検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21137296A JP2893251B2 (ja) | 1996-08-09 | 1996-08-09 | 回転機械の異常検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1054836A true JPH1054836A (ja) | 1998-02-24 |
| JP2893251B2 JP2893251B2 (ja) | 1999-05-17 |
Family
ID=16604878
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP21137296A Expired - Fee Related JP2893251B2 (ja) | 1996-08-09 | 1996-08-09 | 回転機械の異常検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2893251B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0494687A2 (en) * | 1991-01-11 | 1992-07-15 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | High efficiency facsimile transmission apparatus |
| KR100389386B1 (ko) * | 2000-04-18 | 2003-06-27 | 주식회사 엘지이아이 | 공기조화기의 이상유무 검출방법 |
| KR100389387B1 (ko) * | 2000-04-18 | 2003-06-27 | 주식회사 엘지이아이 | 공기조화기의 이상유무 검출장치 |
| JP2008020277A (ja) * | 2006-07-12 | 2008-01-31 | Ono Sokki Co Ltd | 振動計測装置 |
| JP2013205049A (ja) * | 2012-03-27 | 2013-10-07 | Tokyo Metropolitan Sewerage Service Corp | 回転機械の健全性診断における音測定点の決定方法 |
| JP2022163038A (ja) * | 2019-09-13 | 2022-10-25 | 三菱電機エンジニアリング株式会社 | 異常判定システム |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6164101B2 (ja) * | 2014-01-23 | 2017-07-19 | 富士通株式会社 | 復調器、受信機およびインパルス無線通信システム |
-
1996
- 1996-08-09 JP JP21137296A patent/JP2893251B2/ja not_active Expired - Fee Related
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|---|---|---|---|---|
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| KR100389386B1 (ko) * | 2000-04-18 | 2003-06-27 | 주식회사 엘지이아이 | 공기조화기의 이상유무 검출방법 |
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| JP2008020277A (ja) * | 2006-07-12 | 2008-01-31 | Ono Sokki Co Ltd | 振動計測装置 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2893251B2 (ja) | 1999-05-17 |
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