JPS61265533A - 回転体の異常検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 Ａ　産業上の利用分野 本発明は回転体の異常検出装置に関し、エンジン、ギヤ
、回転機軸受、ポンプなど各種回転体の異常音あるいは
振動の波形をデジタル処理によシ短時間で精度良く検出
することができるようにしだものである。

Ｂ　発明の概要 本発明は、被測回転体の音あるいは振動の検出信号を互
いに周波数レンジが異なるアナログフィルターに並列に
通し、各アナログフィルターの出力信号を独立なｌ変換
器を通して独立なメモリに蓄え、各メモリのデータを独
立な高速フーリエ変換手段に与えて周波数レンヅ別の並
列高速フーリエに換処理を行い、フーリエ変換で得た周
波数領域のデータを時間領域分析する。この時間領域の
分析データとフーリエ変換で得た周波数領域のデータと
金子め足めでおいた判定基準値と比較することにより、
各種回転体の異１６を短時間で且つ精度良く検出できる
ようにしたものであるＯ Ｃ従来の技術 例えば原動機、減速装置など各種回転体の製造調整ライ
ンの検査工程では、回転体を短時間回転させて加減速中
、あるいは一定回転中の音から異常の有無全判断してい
る。この異常の判断の機械化あるいは自動化については
従来から検討されているが、異常の判定精度が悪いこと
並びに判定に要する時間が長いことにより、結局現時点
では熟練した検査員が音を耳で聞いて判断している。

従来検討されてきた異常検出装置は周波数分析法、アナ
ログ量レベル法、ＲＭＳ　（２乗平均平方根つまシ実効
値）法、検波法など、いずれもアナログ的方法が中心で
ある。第５図に従来装置の構成例を示す。原動機や減速
装置が発生する音をマイク０１で捕え、その出力信号を
アンプ０２で増幅してバンドパスフィルター０３で処理
し、アナログフィルタ一群０４によ）周波数分析をする
。アナログフィルタ一群０４では、入力信号を次々と異
なるフィルターに切替えて通す。アナログフィルタ一群
０４による周波数分析後の波形信号の実効値１ｔＲＭｓ
検出回路０５で求める。

一方、周波数分析前の信号の実効値をＲＭＳ検出回路０
６で求め、この実効値信号を検波回路０７で検波し、ま
たそのレベルをレベルコンパレータ０８で求める。ＲＭ
Ｓ検出回路０５から得られる周波数分析後の波形の実効
値信号と、検波回路０７から得られる周波数分析前の波
形の実効値信号の検波出力とをスキャナー０９及びＡ／
Ｄ変換器０１０全通してパンツアメモリ０１１に記録す
る。ま友レベルコンパレータ０８の出力信号モハッファ
メモＩＪ　Ｏ１１に記録する。かくしてパンファノモＩ
Ｊ　Ｏ１１に得たデータを、予め実験でシベておいた異
常時あるいは正常時の音の特徴毎のデータとコンピュー
タ０１２で比較し異常の有無を判断する。

Ｄ　発明が解決しようとする問題点 異常時と正常時とでは音に特徴的差異があるから、上述
したデータのいずれかには差異がらり異常の有無を判断
できるはずである。

しかし、第５図に示した従来例では、どのデータも波形
の実効値をとって比較しているため、異常に基づく特徴
的信号成分が他の信号成分と平均化されて埋れてしまい
、結局異常成分全平均的にしか分離できず、判定精度が
悪かった。また、アナログフィルタ一群ｏ４ではフィル
ターを順次切替えて周波数分析を行っているので、分析
に時間がかかつてしまう。

本発明は上述し之従来技術に鑑み、短時間で精度良く回
転体の異常を検出することができる装＃を提供すること
を目的とする。

Ｅ　問題点を解決するための手段 上述した目的を達成する第１の発明による回転体の異常
検出装置は、 （ａｔ　　回転体の音あるいは振動の波形を検出する手
段と、 （ｂ）検出したアナログ信号を入力する周波数レンジが
互いに異なる複数のアナログフィルターと、 （ｃ）　　各アナログフィルター毎にフィルター出力信
号を独立にＡ／Ｄ変換する手段と、（ｄ）各Ａ／Ｄ変換
手段毎にＡ／Ｄ変換後換器ソタル信号を独立に記憶する
メモリーと、 （ｅ）各メモリー毎に記憶されたデータを独立に高速フ
ーリエ変換する手段と、 （ｆ＋　　各高速フーリエ変換手段の出力データを入力
して時間領域分析する手段と、 （ｇ）　　各高速フーリエ変換手段の出力データ及び時
間領域分析されたデータを、予め実験で求めた異常時あ
るいは正常時のデータから定めた判定基準値と比較して
異常であるか否かを判定する手段とを具備するものでお
る。

また第２の発明による回転体の異常検出装置は、 （ａ）　　回転体の音あるいは振動の波形を検出する手
段と、 （ｂ）　　検出したアナログ信号を入力する周波数レン
ジが互いに異なる複数のアナログフィルターと、 （ｃ）　　各アナログフィルター毎にフィルター出力信
号を独立にＡ／Ｄ変換する手段と、（ｄ）　　各Ａ／Ｄ
変換手段毎にＡ／Ｄ　ｆ換器のデソタル信号６ａ立に記
憶するメモリーと、 （ｅ）　　各メモリー毎に記憶されたデータを時間領域
のまま直接処理する手段と、 （ｆ）　　各メモリー毎に記憶され几データをｐＨＸに
高速フーリエ変換する手段と、 （ｇ）各高速フーリエ変換手段の出力データ金入力して
時間領域分析する手段と、 （ｈ）　　時間領域のまま直接処理されたデータと、各
高速フーリエ変換手段の出力データと、この高速フーリ
エ変換されたデータから時間領域分析されたデータとを
、予め実験で求め九九常時あるいは正常時のデータから
定めた判定基準値と比較して異常であるか否かを判定す
る手段とを具備するものである。

２作用 アナログフィルター、Ａ／Ｄ　ｆ換器、メモリ及び高速
フーリエ変換手段からなるユニットは検出手段からの信
号を、成る周波数レンジについてデジタル的に周波数分
析する。このような周波数分析ユニットが周波数し／ン
ソを異にして複数存在し、周波数分析を並列処理する。

デジタル的周波数分析は分析の精度が高い。並列処理は
高速７−リエ変換に要する酩サンプリング時間を減らし
、全処理時間を短縮する。時間領域分析手段は、各高速
フーリエ変換手段からの周波数領域のデータについで、
自己相関関数、相互相関関数、パイスペクトル等、所要
の時間領域分析の計算を行う。判定手段は、高速フーリ
エ変換手段から出力される周波数領域のデータと、時間
領域分析手段から出力される時間領域のデータとを用い
て、回転体に異常があるか否かを判定する。判定に当っ
ては、予め、異常があるとされている回転体、正常であ
るとされている回転体について上述した周波数領域のデ
ータ及び時間領域のデータを求めておき、これらのデー
タから判定基本値を定めておいて被測回転体のデータと
比較する。

また、高速フーリエ変換処理では原動様などの調整不良
時に発生する規則的であるか間欠的な異常音は判定し難
い場合があるが、各メモリに記憶されているデータを時
間領域のまま直接処理すると、このような異常音を捕え
ることができる。

Ｇ実施例 第１図に、本発明による回転体の異常検出装置の一実施
例を示す。第１図において、１はマイク、２は振動セン
サ、３は回転数センサ、４はアンプ、５はサンプリング
・メモリ部、９は判定及び制御用メインコンぎユータ（
メインＣＰＵ）、１０は高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処
理部、１２は相関関数計算用マイクロコンピュータ（マ
イクロＣＰＵ）、１３はパイスペクトル計算用マイクロ
コンピュータ（マイクロＣＰＵ）、１４１〜１４ｎ　は
ＦＦＴ処理を通さない時間領域分析用マイクロＣＰＵで
ある。サンプリング・メモリ部５は、ローパスフィルタ
ーなど互いに周波数レンジが異なるｍ１固（ｍ≧２）の
アナログフィルター６、〜６ｍと、各アナログフィルタ
ー６１〜６ｍの出力を互いに独立にサンプリングしてデ
ジタル信号に変換するｍ個のＡ／Ｄ　変換器７□〜７ｍ
と、各Ａ／Ｄ変換器７１〜７ｍの出力信号を互いに独立
に記憶するバッファメモリ８□〜８ｍ　とを有する。Ｆ
ＦＴ処理部１ｏはｍ個の独’ｆＫ動作するＦ”ＦＴチ７
プ（ＩＣ）１１□〜１１ｍｔ−有する。マイク１の出力
信号はアンプ４全通してアナログフィルター６□〜６ｍ
に並列に入力され、周波数レンジの異なるｍ個のフィル
ター出力が各Ａ／Ｄ　ｆ換器７□〜７ｍによって、デジ
タル信号に変換されて各バッファメモリ８□〜８ｍに取
シ込まれる。バッファメモリ８１〜８ｍのデータは−Ｈ
メインＣＰＵ９に取り込まれてから、各ＦＦＴチップ１
１□〜１１ｍ　へ送られる。これによシ、アナログ７　
イルター　、　Ａ／Ｄ　変換器、バッファメモリ及びＦ
ＦＴチップは、例えば６□、７□、８□及び１１１とい
う如く、添字の同じものでなるユニットが特定の周波数
レンジの周波数分析を行う。

即ち、ｍ個の周波数レンジの個々についてｍ個０ＦＦＴ
チツプ１１□〜１１ｍが独立に処理を行う。この並列処
理によシ総サンプリング時間が短縮するので、０．２〜
１秒程度で全ＦＦＴ処理が終るように、周波数レンジを
設定しである。

なお、マイク１は１個に限られず、被測回転体の部位に
よって異常音の出方が異なる場合があるため、必要に応
じて複数のマイクを適宜な位置に配置する。この場合、
いずれのマイク１の出力信号も、独立のアンプ４を介し
て独立のサンプリング・メモリ部５に記憶される。また
、回転体の種類あるいは異常の種類によっては音よシも
撮動をとらえた方が異常の判定が確実な場合があシ、ま
に音と撮動の双方をとらえた方が判定が確実な場合があ
る。例えばエンノンのプラグ着火不良を検出する場合は
、振動をとらえないと異常検出が困難である。そこで、
１個あるいは複数個の振動センサ２を被測回転体の必要
部位に設置し、各振動センサ２の出力信号を独立のアン
プ４を介して独立のサンプリング・メモリ部５に入力し
である。

ｍ個のＦＦＴチップ１１、〜１１ｍによって周波数領域
に変換されたｍ個の周波数レンジの各データから、時間
領域分析が行わムる。即ち一方のマイクロＣＰＵ１２が
自己相関関数及び相互相関関数を計算し、他方のマイク
ロＣＰ０１３がパイスペクトルを専用に計算する。ここ
で、パイスペクトルの計算には時間がかかるので、専用
のマイクロＣＰＵ１３で処理するようにしてらる。

各ＦＦＴチップ１１、〜１１ｍからの周波数領域データ
とマイクロＣＰＵ１２，１３からの時間領域データ（自
己及び相互相関データとパイスペクトルデータ）トがメ
インＣＰＵ９に送られ、予め記憶しておいたプログラム
によって特徴が抽出されて異常が判断される。

則ち、検査員の耳による判断などによって異常であると
されている回転体、また正常であるとされている回転体
について、各Ｆ’ＦＴチップ１１□〜１１ｍの周波数領
域データ、マイクロＣＰＵ１２の相関データ及びマイク
ロＣＰＵ１３のパイスペクトルデータを予め集収し、異
常の場合の特徴の有無、異常と判断するための基準値を
予め定めておく。例えば各ＦＦＴチップの周波数領域デ
ータについては、各周波数レンジ毎に異常のときに他の
成分よシも顕著に大きい成分があるか否かを調べ、異常
と判断できるレベル差を定めておく。そして、いずれか
の周波数レンジで、ＦＦＴチップの周波数領域データの
成分中に、他の成分よりも当該周波数レンジに予め定め
た基準値例えば３０ｄＢ　　以上大きい成分があれば、
異常有りと判断する。またパイスペクトルデータについ
ては、異常のときに例えは特定の周波数領域にピークが
集中しているのか、あるいは全体にピークが少ないのか
等の特徴ヲ調べ、異常と判断できるピークの分布を定め
ておく。

そして、マイクロＣＰＵＩ　３のパイスペクトルデータ
のピーク分布が予め定めた基準値例えばピークが特定周
波数領域に集中しているという条件に合えば、異常有り
と判断する。

更に、マイクロＣＰＵＩ　２の各種相関データについて
も、異常のときにどのような特徴が相関データに生じる
かを調べ、異常と判断できる相関値を定めておく。そし
て、マイクロＣＰＵＩ　２のいずれかの相関データが当
該相関データに定めた基準値よシ例えば大きいければ、
異常有シと判断する。以上の判定により、異常の有無と
その原因を知ることができるＯ ところで、周波数レンジの制限あるいは異常の性質によ
って、上述したＦＦＴ法では判断できない異常現象もあ
る。例えば、原動機などの調整不良時に発生する規則的
だが間欠的な異常音がその一例である。この点を考慮し
、マイクロＣＰＵ１４□〜１４ｎによシ例えばサンプリ
ング・メモリ部５のパンツアメそりにあるデータ等の時
間領域データをそのまま用いて処理する。この際マイク
ロＣＰＵをｎ個（ｎ≧２）用いているのは、異常音おる
いは振動の種類毎に並列処理をして高速化を図るためで
ある。

さて、原動機などの調整不良時に生じる音あるいは撮動
の波形の時間領域データを詳細に分析すると、−足間隔
毎に際立って鋭く大きい「ひげ状」のピークを含んだ波
形となっている。そこで、上記−足間隔の時間の２倍以
上の時間にわたって入力信号全サンプリングし、ひげ状
のピークの値及びその他の値を調べて特異なピークだけ
が残るように足切りを行うと、特徴が極めて明確になる
。第２図に調整不良時の原動機などが発生する異常音の
原波形を示す。第２図の原波形には３つの顕著なピーク
１５，１６．１７があるが、サンプリング値から演算に
よって足切りのレベルＶＴｕｔ求め、これによって足切
り処理を行うと、第３図の波形となる。このように尾切
多処理後の波形は、異常音の場合、時間に対して極めて
密度が少なくなる。逆に調整された正常の原動機の場合
は、際宣ったピークが殆どなく他と同じレベルであるか
ら、足切り処理を行っても、殆ど原波形に近い、即ち時
間に対して密度の高い波形が出てくる。従って、予め回
転体の正常時と異常時とにおける波形を詳細に分析して
足切り後の密度差ｆｃ論べておき、回転体の回転速度の
情報をセンサ３から得ることにより、極めて明確に且つ
短時間で異常の有無を判断することができる。

この時間領域データ処理のアルゴリズムを、ｎ個のマイ
クロＣＰＵ　１４□〜１４ｎが、異常の種類毎に並列的
に用意している。アルゴリズムの一例をあけると、第４
図に示すように、成る期間Ｔエ　においてΔｔのサンプ
リング間隔でサンプリングし、その期間Ｔ１　　での最
大・サンプリングデータＸｍ、ｘ１＆：求め、Ｔ１　　
と同じかあるいは異なる期間Ｔ２　　のサンプリングｘ
、ｎａｘ データのうち　　　（Ａ＞１）　を越えるものの数をカ
ウントする。Ｔ１．Δｔ　、　Ｔ２　　及びＡｉｄ回転
体の異常の種類によって異なるから、各マイク０ＣＰ０
１４□〜１４ｎには各々が担肖する異常の種類に適した
値が設定されている。

各マイクロＣＰＵＩ　４□〜１４ｏのカウント値はメイ
ンＣＰＵ９に送られ、十めε己七はしている基準値と比
較して異常の有無がｆ′１１断される。

例えば、マイクロＣＰＵ１４．のカラン）　ｆｌＴ　Ｔ
ｈＢとすると、 Ｂ　＞　Ｂｏ工ならは正′濱、 Ｂ≦ＢＯ２ならばＢ形異常、 と判断する。またマイクロＣＰＵ１４□のカウント値を
Ｃとすると、 Ｃ＞Ｃｏ１ならば正常、 Ｃ≦ＣＯ２ならばＣ形異常、 と判断するｃ　ＢＯＩ　ｒ　ＢＯ２ｐ　ＣＯ１＋　”０
２は予め定め念基準籠であるＤなお、原動機などではｎ
＝３〜５稲度で十分である。また、処理に些する時間ぺ
ｎ個のマイクロＣＰＵ１４□〜１４゜の兼Ｔ？１）処理
によって０．１〜０．４秒程度に収まるっ１．εつで異
常音や異常振動が生じやすい罪減速中の異常判定に十分
対応できる。

ところで、回転体の種類、例えば原動機、ギヤ回転機、
ポンプ等の種類によって異常音あるいは異常振動の性質
が異なる。そこで被測回転体の（氷温に応じて （ω　心安な測定（分析）周波数レンジ（例えば単一あ
るいは複数レンジ）、 （ｂ）Ｆ’ＦＴ処理の喪・不快、 （ｃ）　　相関計算の螢・不要、 （ｄ、）　　パイスペクトル計算の喪・不要、（ｅ）Ｆ
ＦＴによらない時間領域分析の処理方法及び種類の数（
例えばサンプリング周期Δｔ、２独類）、 といった項目を予めメインＣＰＵ９に設定しておく。こ
の設定は第１図中の項目設定器１８で行う。１９はコン
トロール信号である。

Ｈ発明の効果 本発明ンこよＡぽ、Ｆ’ＦＴ処理を行って異常の有無全
判断するので判定精度が高い。またＦ’Ｆ’Ｔ処理を異
なる周波数レンジ毎に専用に行って並列処理するため、
ＦＦ’Ｔの処理速度が上がり、総サンプリング時間全１
紗以丁程度ンこ短縮することが６丁負目である。こ几警
こ幻Ｃ減連中の異常を判定することができる。また、Ｆ
Ｆ’Ｔ処理後のデータを用いて時間領域の分析２行うの
で、異常判足り精度が更に向上した。また並列処理全行
っているので、どのような形の異常であるかも判定でき
る。更に、ＦＦＴ処理していない信号を時間領域のまま
面接処理することを併用することにより、周波数分析で
は判別できない異常をも捕えることができ、異常刊建の
精度が更に向上した。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例装置のブロック図、第２図〜
第４図はＦＦ’Ｔ処理によらない時間領域分析に関し、
第２図は異宮時の原波形図、第３図は足切り隆の波形図
、第４図は異常判別のフローチャート、第５図は従来装
置のブロック図である。 図　　面　　中、 １はマイク、２は振動センサ、３は回転数センサ、４は
アンプ、５はサンプリング暑メそり部、６□〜６ｒｎは
アナログフィルター、７１〜７ｍはＡ／Ｄ夏換器、８□
〜８ｍは・ぐソファメモリ、９ｎｙイアＣＰＵ、１Ｍ；
ｊＦ”Ｆ’Ｔ処理部、１１．〜１１ア　（まＦＦＴチッ
プ、１２は相関関数計算用マイクロＣＰＵ、１３ｆｆパ
イスペクトル計算用マイク０ＣＰＵ、１．ｉ、　〜１４
ｎはＦ’Ｆ’Ｔ処理を通さ１い、（、γ開領域分析用マ
イクロＣＰＵである。 オ、１−Ｊ午出願人 （未成会社　明　電　舎 代　　ｊ−１（玉　　人

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）（ａ）回転体の音あるいは振動の波形を検出する
   手段と、 （ｂ）検出したアナログ信号を入力する周波数レンジが
   互いに異なる複数のアナログフィ ルターと、 （ｃ）各アナログフィルター毎にフィルター出力信号を
   独立にＡ／Ｄ変換する手段と、 （ｄ）各Ａ／Ｄ変換手段毎にＡ／Ｄ変換後のデジタル信
   号を独立に記憶するメモリーと、 （ｅ）各メモリー毎に記憶されたデータを独立に高速フ
   ーリエ変換する手段と、 （ｆ）各高速フーリエ変換手段の出力データを入力して
   時間領域分析する手段と、 （ｇ）各高速フーリエ変換手段の出力データ及び時間領
   域分析されたデータを、予め実験 で求めた異常時あるいは正常時のデータか ら定めた判定基準値と比較して異常である か否かを判定する手段とを具備した回転体 の異常検出装置。
2. （２）（ａ）回転体の音あるいは振動の波形を検出する
   手段と、 （ｂ）検出したアナログ信号を入力する周波数レンジが
   互いに異なる複数のアナログフィ ルターと、 （ｃ）各アナログフィルター毎にフィルター出力信号を
   独立にＡ／Ｄ変換する手段と、 （ｄ）各Ａ／Ｄ変換手段毎にＡ／Ｄ変換後のデジタル信
   号を独立に記憶するメモリーと、 （ｅ）各メモリー毎に記憶されたデータを時間領域のま
   ま直接処理する手段と、 （ｆ）各メモリー毎に記憶されたデータを独立に高速フ
   ーリエ変換する手段と、 （ｇ）各高速フーリエ変換手段の出力データを入力して
   時間領域分析する手段と、 （ｈ）時間領域のまま直接処理されたデータと、各高速
   フーリエ変換手段の出力データと、 この高速フーリエ変換されたデータから時 間領域分析されたデータとを、予め実験で 求めた異常時あるいは正常時のデータから 定めた判定基準値と比較して異常であるか 否かを判定する手段とを具備した回転体の 異常検出装置。