JPS6219755A - Ae方式回転機異常診断システム - Google Patents
Ae方式回転機異常診断システムInfo
- Publication number
- JPS6219755A JPS6219755A JP60158231A JP15823185A JPS6219755A JP S6219755 A JPS6219755 A JP S6219755A JP 60158231 A JP60158231 A JP 60158231A JP 15823185 A JP15823185 A JP 15823185A JP S6219755 A JPS6219755 A JP S6219755A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- signal
- type
- abnormality
- processing
- waveform
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M13/00—Testing of machine parts
- G01M13/04—Bearings
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
- G01N29/44—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
- G01N29/4454—Signal recognition, e.g. specific values or portions, signal events, signatures
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
- G01H1/00—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector
- G01H1/003—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector of rotating machines
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
- G01N29/14—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object using acoustic emission techniques
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
- G01N2291/26—Scanned objects
- G01N2291/269—Various geometry objects
- G01N2291/2693—Rotor or turbine parts
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の利用分野〕
本発明はアコースティック・エミッション(以下、AE
と略記)法を用いた診断システムに係り、特に回転機の
機械的異常の要因を判別する機能を備えたAE方式回転
機異常診断システムに関する。
と略記)法を用いた診断システムに係り、特に回転機の
機械的異常の要因を判別する機能を備えたAE方式回転
機異常診断システムに関する。
(発明の背景〕
蒸気タービン、発電機、水車、圧延機などの回転機が運
転中に事故を起こすと重大事故に発展する恐れがある。
転中に事故を起こすと重大事故に発展する恐れがある。
特に、回転部の機械的事故は危険が大きい;そこで、こ
の様な事故を未然に防ぐためには、早期に異常を検知す
る必要がある。
の様な事故を未然に防ぐためには、早期に異常を検知す
る必要がある。
早期異常検知手段の一つとしてAE法が提案されている
。これらの技術は回転機の一部に設置されたAEセンサ
にて超音波信号を検出し、包絡線検波処理後に回転周波
数成分を通過させるフィルターに通すことによって、異
常検知するものである(特開昭 −号公報)。また、す
べり軸受の損傷を診断する方法として、特開昭57−、
、、:面x3a r軸受損傷診断方法及び装置」、特
開昭”’−1’7’−454zs rすべり軸受部の
金属接触検知装置」などがある。しかしAEセンサ出力
を分析し即座にその異常を診断することは困難であった
。
。これらの技術は回転機の一部に設置されたAEセンサ
にて超音波信号を検出し、包絡線検波処理後に回転周波
数成分を通過させるフィルターに通すことによって、異
常検知するものである(特開昭 −号公報)。また、す
べり軸受の損傷を診断する方法として、特開昭57−、
、、:面x3a r軸受損傷診断方法及び装置」、特
開昭”’−1’7’−454zs rすべり軸受部の
金属接触検知装置」などがある。しかしAEセンサ出力
を分析し即座にその異常を診断することは困難であった
。
本発明の目的は、運転中の回転機の異常要因を即座に判
別できる判断機能を備えたAE方式異常診断システムを
提供するにある。
別できる判断機能を備えたAE方式異常診断システムを
提供するにある。
本発明の特徴は、包絡線検波処理後のAE倍信号ついて
、コンピュータを用いて特徴分析を行ない、これらの処
理結果から異常の種別を判別できようにしたことである
。
、コンピュータを用いて特徴分析を行ない、これらの処
理結果から異常の種別を判別できようにしたことである
。
以下、本発明の一実施例を第1図、第2図を用いて説明
する。第1図は本発明による診断動作を行なうためのフ
ロー図、第2図は前記フロー図を実行するためのシステ
ム構成例を示す。第2図において、回転機1にAEセン
サ2を設置し、該AEセンサ2の出力電圧を増幅器3で
増幅したあログ信号からディジタル信号に変換され、メ
モリに保持される。信号変換取込部5は具体的にはアナ
ログディジタル変換回路からなり0例えば1(msec
) 毎に約16秒間取込みが行なわれる。
する。第1図は本発明による診断動作を行なうためのフ
ロー図、第2図は前記フロー図を実行するためのシステ
ム構成例を示す。第2図において、回転機1にAEセン
サ2を設置し、該AEセンサ2の出力電圧を増幅器3で
増幅したあログ信号からディジタル信号に変換され、メ
モリに保持される。信号変換取込部5は具体的にはアナ
ログディジタル変換回路からなり0例えば1(msec
) 毎に約16秒間取込みが行なわれる。
尚増幅器3の出力をディジタル変換して取込みその後ソ
フトウェアにより包路線検波処理を行なっても良い。一
方、回転信号検出部6からの信号も前記信号変換取込部
5に入力し、ディジタル信号に上記と同様のサンプリン
グ周期で変換されてメモリに保持される。前記信号変換
取込部5の出力は、信号解析評価部7に入れられ、第1
図のフロー図に基づいた処理がされ、その結果は出力装
置8に出力される。ここで、前記信号解析評価部7は、
具体的にはディジタルコンピューターで構成される。
フトウェアにより包路線検波処理を行なっても良い。一
方、回転信号検出部6からの信号も前記信号変換取込部
5に入力し、ディジタル信号に上記と同様のサンプリン
グ周期で変換されてメモリに保持される。前記信号変換
取込部5の出力は、信号解析評価部7に入れられ、第1
図のフロー図に基づいた処理がされ、その結果は出力装
置8に出力される。ここで、前記信号解析評価部7は、
具体的にはディジタルコンピューターで構成される。
次に、第1表により診断動作の基になる考え方について
説明する。尚、この第1表の内容は発明者らが長時間の
実験を繰返して見付は出したものである。
説明する。尚、この第1表の内容は発明者らが長時間の
実験を繰返して見付は出したものである。
第1表に示すように第2図の信号変換取込部5より取込
まれた包路線検波処理後のAE倍信号連続型であるか突
発型であるかによって回転機の異常の原因が夏型と■型
に分けられる。上記連続型か突発型かを示す代表的波形
を第3図(a)。
まれた包路線検波処理後のAE倍信号連続型であるか突
発型であるかによって回転機の異常の原因が夏型と■型
に分けられる。上記連続型か突発型かを示す代表的波形
を第3図(a)。
(b)に示す。(a)は連続型であり、(b)は突発型
である。
である。
上述の考え方に基づく診断動作の具体的実施例について
第1図により説明する。
第1図により説明する。
第2図で所定時間、例えば16秒間取込まれ、メモリに
保持されたデータは第1図のステップ11で再び読み出
され、第1表に基づいて処理さ、・、Iれる。この処理
を機能的に分類すると、信号処理二部13.特徴判断部
14、診断出力部15とに大別される。AE倍信号信号
処理部13を構成する波形特徴処理部132によって夫
々処理されたのち特徴判断部14により処理される。尚
上述のように包絡線検波処理をソフトウェアによって行
なう場合には第1図のステップ131で行なうこととな
る。信号処理部13の波形特徴処理部132は具体的−
例を第4図に示す。
保持されたデータは第1図のステップ11で再び読み出
され、第1表に基づいて処理さ、・、Iれる。この処理
を機能的に分類すると、信号処理二部13.特徴判断部
14、診断出力部15とに大別される。AE倍信号信号
処理部13を構成する波形特徴処理部132によって夫
々処理されたのち特徴判断部14により処理される。尚
上述のように包絡線検波処理をソフトウェアによって行
なう場合には第1図のステップ131で行なうこととな
る。信号処理部13の波形特徴処理部132は具体的−
例を第4図に示す。
連続型か突発型かの定義はいろいろ考えられるが1例え
ば一定時間内におけるAEイベントの持続時間の総和が
長いものが連続型で、持続時間の総和が短いものが突発
であると考えることができる。すなわち、第3図に包絡
線検波後の連続型及び突発型波形の一例を示す。同図(
a)は連続型、(b)は突発型を示し、しきい値Erで
切った時、それを越える部分が持続時間TDI、TD2
〜T D nとなり、一定時間TS内における持続時間
の総和ΣTDの長短によつ・て判定する。また、前記し
きい値Erとしては、一定値を選ぶ場合あるいは一定時
間ES内の平均値より少し高い値を選ぶ方法などがある
。
ば一定時間内におけるAEイベントの持続時間の総和が
長いものが連続型で、持続時間の総和が短いものが突発
であると考えることができる。すなわち、第3図に包絡
線検波後の連続型及び突発型波形の一例を示す。同図(
a)は連続型、(b)は突発型を示し、しきい値Erで
切った時、それを越える部分が持続時間TDI、TD2
〜T D nとなり、一定時間TS内における持続時間
の総和ΣTDの長短によつ・て判定する。また、前記し
きい値Erとしては、一定値を選ぶ場合あるいは一定時
間ES内の平均値より少し高い値を選ぶ方法などがある
。
第4wiはその一例である。ステップ231〜ステツプ
234はしきい値Erを決定するステップで、もししき
い値が予め決定された一定値を用いる場合にはこれらの
ステップは不要である。
234はしきい値Erを決定するステップで、もししき
い値が予め決定された一定値を用いる場合にはこれらの
ステップは不要である。
ステップ231でメモリに保持していたデータを読出し
、ステップ232でデータの積算を行なう。ステップ2
33で上述の一定時間ESの積算が完了したかを判断し
、データの読出しと積算を繰返えす。一定時間ES内の
データの積算が終了するとステップ234でその平均値
を演算する。
、ステップ232でデータの積算を行なう。ステップ2
33で上述の一定時間ESの積算が完了したかを判断し
、データの読出しと積算を繰返えす。一定時間ES内の
データの積算が終了するとステップ234でその平均値
を演算する。
この演算式は例えば積算値を時間ESに対応したサンプ
リング回数で除算する式となる。この除算値に所定値を
加算して少し高くした値をしきい値とする。平均値よ刀
少し高い値を使用するのは正常時にAEセンサの出力が
略零となり、その平均値が略零となるとしきい値も略零
となりノイズの影響を受けるためであるステップ234
〜238は上記TDの総和ΣTDを演算するステップで
あり、ステップ235でメモリより再びデータを読出し
、ステップ236でしきい値と比較する。しきい値より
大きい条態では計数値nを増加させる6データのサンプ
リング回数の内、しきい値より大きいサンプリング入力
となったサンプリング回数がこのnであられされる。例
えばサンプリング周期が一定であればこの計数値nは上
記総和ΣTDを表わすと考えることができる。ステップ
238で上記一定時間ES内のデータの判断を総て終了
したことを判断するとこのときの計数nは上記総
序数ΣTDを表わす値と考えることができる。この
nが所定値より大きいとき波形特徴は連続型であると考
えることができる。
リング回数で除算する式となる。この除算値に所定値を
加算して少し高くした値をしきい値とする。平均値よ刀
少し高い値を使用するのは正常時にAEセンサの出力が
略零となり、その平均値が略零となるとしきい値も略零
となりノイズの影響を受けるためであるステップ234
〜238は上記TDの総和ΣTDを演算するステップで
あり、ステップ235でメモリより再びデータを読出し
、ステップ236でしきい値と比較する。しきい値より
大きい条態では計数値nを増加させる6データのサンプ
リング回数の内、しきい値より大きいサンプリング入力
となったサンプリング回数がこのnであられされる。例
えばサンプリング周期が一定であればこの計数値nは上
記総和ΣTDを表わすと考えることができる。ステップ
238で上記一定時間ES内のデータの判断を総て終了
したことを判断するとこのときの計数nは上記総
序数ΣTDを表わす値と考えることができる。この
nが所定値より大きいとき波形特徴は連続型であると考
えることができる。
第5図は他の実施例であり、ステップ331〜ステツプ
334は第3図の立上り時間TRを測定する・ステップ
331でメモリの保持データを続出し、ステップ332
でサンプリングされてメモリに保持されたデータとしき
い値Erとを比較する。もしデータの方がしきい値より
大きければステップ333で計数nを増加させる。この
計数nは第3図の立上り時間TRを表わすためのもので
ある。ステップ334で波形のピークを検知する。
334は第3図の立上り時間TRを測定する・ステップ
331でメモリの保持データを続出し、ステップ332
でサンプリングされてメモリに保持されたデータとしき
い値Erとを比較する。もしデータの方がしきい値より
大きければステップ333で計数nを増加させる。この
計数nは第3図の立上り時間TRを表わすためのもので
ある。ステップ334で波形のピークを検知する。
このピーク検知は一般に知られた方法で検知できる。ピ
ーク検知の時点での計数nは第3図の時間TRを表わす
、この時間TRが所定値より大きいかどうかによりステ
ップ335で波形の特徴が連続型かどうかを判断する。
ーク検知の時点での計数nは第3図の時間TRを表わす
、この時間TRが所定値より大きいかどうかによりステ
ップ335で波形の特徴が連続型かどうかを判断する。
第1図の特徴判断部14は第4図または第5図の判断結
果を利用するのみであり、この判断結果に基づいて異常
の原因が第1表に示すI型であるか■型であるかを決定
し、第1図のステップ161または162で異常原因の
表示処理を第2図の出力部8に対して行ない、処理を終
了する。
果を利用するのみであり、この判断結果に基づいて異常
の原因が第1表に示すI型であるか■型であるかを決定
し、第1図のステップ161または162で異常原因の
表示処理を第2図の出力部8に対して行ない、処理を終
了する。
第2表も第1表と同様、発明者らが長時間の実験を行な
って見付は出した判断条件である。
って見付は出した判断条件である。
第 2 表
周波数特徴が回転数同調型であるかどうかによって異常
原因が■型であるか■型であるかを診断できる。この診
断の具体的処理動作を第6図に示す。図で第1図と同様
、処理は信号処理部13と特徴判断部14と診断出力部
15とよりなる。ここでステップ131の目的は第1図
と同様である。
原因が■型であるか■型であるかを診断できる。この診
断の具体的処理動作を第6図に示す。図で第1図と同様
、処理は信号処理部13と特徴判断部14と診断出力部
15とよりなる。ここでステップ131の目的は第1図
と同様である。
ステップ133で包路線検波の結果により第2表に示す
同調型かどうかを判断するための処理を行なう、具体的
な動作を第7図に示す、ステップ431で包絡線検波の
出力を周波数分析する。この技術は基本的にはFET技
術として知られている技術を用いることができる。ステ
ップ432で周波数分析結果から周期を検知する。この
周期が第1図の回転信号検出部6の出力に基づいて検出
された回転体の回転周期に略一致している場合にはステ
ップ433で同調型と判断する。そうでない場合は非同
調型となる。
同調型かどうかを判断するための処理を行なう、具体的
な動作を第7図に示す、ステップ431で包絡線検波の
出力を周波数分析する。この技術は基本的にはFET技
術として知られている技術を用いることができる。ステ
ップ432で周波数分析結果から周期を検知する。この
周期が第1図の回転信号検出部6の出力に基づいて検出
された回転体の回転周期に略一致している場合にはステ
ップ433で同調型と判断する。そうでない場合は非同
調型となる。
第8図は他の実施例でステップ431は第7図のステッ
プ431と略同−である、ステップ435で周波数分析
結果による周期パルスを計数し、その計数値がステップ
436で回転信号検出部6の出力に基づく周期パルスの
計数値と一致したことにより同調型と判断する。これら
の判断に基づいて処理部14で■型かm型かの判断を行
なって異常原因を表示する。
プ431と略同−である、ステップ435で周波数分析
結果による周期パルスを計数し、その計数値がステップ
436で回転信号検出部6の出力に基づく周期パルスの
計数値と一致したことにより同調型と判断する。これら
の判断に基づいて処理部14で■型かm型かの判断を行
なって異常原因を表示する。
上記第1図、第6図の説明では異常が生じていることを
前走として説明したが通常の制御では正常状態の方が多
いことは当然である。この時には包絡線検波の出力は略
零となる。このときには異常の表示を行なわないのは当
然のことである。
前走として説明したが通常の制御では正常状態の方が多
いことは当然である。この時には包絡線検波の出力は略
零となる。このときには異常の表示を行なわないのは当
然のことである。
第3表は発明者らが実験を繰返して見付は出した診断条
件の詳細である。
件の詳細である。
第 3 表
この第3表の診断条件に基づく診断フローを第9図に示
す。
す。
次に、第3表により診断動作の基になる考え方について
説明する。すなわち、回転機の異常は包絡線検波処理後
のAE倍信号ついての周波数特徴と波形特徴とから形態
別に分類することができる。
説明する。すなわち、回転機の異常は包絡線検波処理後
のAE倍信号ついての周波数特徴と波形特徴とから形態
別に分類することができる。
同図に示すように、周波数特徴によって狭帯域型と広帯
域型に分け、さらに回転周波数成分に対して同調型と非
同調型に分け、波形特性によって連続型と突発型に分け
ると6種類(At、A2゜Bl、B2.C1,C2)の
異常要因に分類することができる。具体的異常要因名と
して、例えば()内に示したようなものが判別可能であ
る・上述の考え方に基づく診断動作の具体的実施例につ
いて第9図により説明する1本動作を機能的に分類する
と、信号処理部13.特徴判断部14、診断出力15と
に大別される。これらは第1図。
域型に分け、さらに回転周波数成分に対して同調型と非
同調型に分け、波形特性によって連続型と突発型に分け
ると6種類(At、A2゜Bl、B2.C1,C2)の
異常要因に分類することができる。具体的異常要因名と
して、例えば()内に示したようなものが判別可能であ
る・上述の考え方に基づく診断動作の具体的実施例につ
いて第9図により説明する1本動作を機能的に分類する
と、信号処理部13.特徴判断部14、診断出力15と
に大別される。これらは第1図。
第6@と同様である。AE信号処理部13を構成する包
絡線検波処理部131、波形特性処理部132、周波数
特性処理部133の動作は第1図。
絡線検波処理部131、波形特性処理部132、周波数
特性処理部133の動作は第1図。
第6図と同様であり、このあと特性判断部14に入力さ
れる。前記特性判断部14では前記信号処理部13の結
果を用いて次のような判断を行うd帯域判断ステップ1
41は、周波数特徴が狭帯域か広帯域かの判断を行ない
、同調性判断ステップ142は周波数特性が回転信号1
2と同調性があるか否かの判断する。波形々態判断ステ
ップ143゜144.145は連続型か突発型かの判断
を行なう。
れる。前記特性判断部14では前記信号処理部13の結
果を用いて次のような判断を行うd帯域判断ステップ1
41は、周波数特徴が狭帯域か広帯域かの判断を行ない
、同調性判断ステップ142は周波数特性が回転信号1
2と同調性があるか否かの判断する。波形々態判断ステ
ップ143゜144.145は連続型か突発型かの判断
を行なう。
以上のような判断を第9図に基づく方法で行うことによ
って診断出力15にはA1−C2までの異常要因別に分
類した出力を出すことができ、この出力により異常の表
示が可能となる。
って診断出力15にはA1−C2までの異常要因別に分
類した出力を出すことができ、この出力により異常の表
示が可能となる。
さて、前記波形々態判断ステップ143において連続型
か突発型かの判断は、第1図で説明した前記波形特徴処
理ステップ132の結果を用いて行うことになる。次に
、前記周波数特徴処理ステップ133としては、周波数
解析機能をもったものであればよく第6図で説明した方
法で処理できる。第10図に周波数特徴の帯域別及び同
調別の特性例を示す一同図において、Frは回転周波数
を示し、同調型は主成分がFrと一致する特性である。
か突発型かの判断は、第1図で説明した前記波形特徴処
理ステップ132の結果を用いて行うことになる。次に
、前記周波数特徴処理ステップ133としては、周波数
解析機能をもったものであればよく第6図で説明した方
法で処理できる。第10図に周波数特徴の帯域別及び同
調別の特性例を示す一同図において、Frは回転周波数
を示し、同調型は主成分がFrと一致する特性である。
広帯域か狭帯域かの判断技術のみを見るとこれは知られ
ている技術でありこのように知られている技術をここに
応用できる0例えば第7図や第8図の如く周波数に分類
し、この周波数成分の出力が広範囲かどうかで判断でき
る。
ている技術でありこのように知られている技術をここに
応用できる0例えば第7図や第8図の如く周波数に分類
し、この周波数成分の出力が広範囲かどうかで判断でき
る。
次に、第3表に示した具体的異常要因について説明する
。A1の例としては、ラビングがある。
。A1の例としては、ラビングがある。
ラビングの場合、回転の偏心でこすれに強弱がでるため
回転に同調した信号となる。A2の例としてはロータク
ラックがある。ロータにクラックが生じていると回転の
偏心によりある回転角度で応力が最大になり、クラック
が進展するため回転同調の突発型AE倍信号発生する。
回転に同調した信号となる。A2の例としてはロータク
ラックがある。ロータにクラックが生じていると回転の
偏心によりある回転角度で応力が最大になり、クラック
が進展するため回転同調の突発型AE倍信号発生する。
B1の例としてはすベリ軸受のメタルワイプ現象がある
。メタルワイプは油膜切れによる金属接触から成長する
ため軸の1回転中に多数の連続型AEが発生する。
。メタルワイプは油膜切れによる金属接触から成長する
ため軸の1回転中に多数の連続型AEが発生する。
このAEは周期性を持っているが、回転周波数には同調
していないのが特徴である。C1の例としては、圧延機
のバックアップロール用すベリ軸受部におけるスラスト
方向止め金具が接触するためのスラスト当りと呼ばれる
現象がある。スラスト当りが発生すると持続時間の大き
い大振幅AEが発生する。C2の例としては、ころがり
軸受の損傷、すべり軸受の損傷で程度のひどいものなど
がある。
していないのが特徴である。C1の例としては、圧延機
のバックアップロール用すベリ軸受部におけるスラスト
方向止め金具が接触するためのスラスト当りと呼ばれる
現象がある。スラスト当りが発生すると持続時間の大き
い大振幅AEが発生する。C2の例としては、ころがり
軸受の損傷、すべり軸受の損傷で程度のひどいものなど
がある。
次に、本発明の他の実施例について述べる。第11図及
び第12図は異常の種別の他に異常発生位置の標定が可
能な診断方式である。2チャンネル以上のAEセンサ及
び診断制御系を設け、AE倍信号到達時間差から位置標
定を行うものである。
び第12図は異常の種別の他に異常発生位置の標定が可
能な診断方式である。2チャンネル以上のAEセンサ及
び診断制御系を設け、AE倍信号到達時間差から位置標
定を行うものである。
第11図、第12図は2チヤンネル系のシステム例で、
AE信号11a、llbは夫々信号処理13a、13b
、特徴判断部14a、14bで異常の種別が処理された
のち位置標定演算部16で時間差に基づく位置が標定さ
れ表示装置17に出力される。第12図では、位置標定
の精度を上げるために、回転同期信号についてのみ加算
平均処理部18a、18bによって処理したのち位置標
′定を行うものである。
AE信号11a、llbは夫々信号処理13a、13b
、特徴判断部14a、14bで異常の種別が処理された
のち位置標定演算部16で時間差に基づく位置が標定さ
れ表示装置17に出力される。第12図では、位置標定
の精度を上げるために、回転同期信号についてのみ加算
平均処理部18a、18bによって処理したのち位置標
′定を行うものである。
゛パに
′〔発明の効果〕
本発明によれば回転機の損傷やクラック等、はっておけ
ば重大事故を招く恐れのある異常要因の種別を即座に検
知できる。
ば重大事故を招く恐れのある異常要因の種別を即座に検
知できる。
第1図は本発明の一実施例を示す診断フロー図。
第2図はシステム構成図、第3図は波形特徴の説明図、
第4図は波形特徴処理部の詳細フロー図、第5図は第4
図の他の実施例を示すフロー図、第6図は本発明の他の
実施例を示すフロー図、第7図は同調型判断のフロー図
、第8図は第7図の他の実施例を示すフロー図、第9図
は本発明のさらに他の実施例を示すフロー図、第10図
は帯域型を説明する説明図、第11図と第12図は本発
明のさらに他の実施例を示すシステム図。 1・・・回転機、2・・・AEセンサ、3・・・増幅器
、4・・・包絡線検波処理部、5・・・信号変換取込部
、6・・・回転信号検出部、7・・・信号解析評価部、
8・・・出力装置。
第4図は波形特徴処理部の詳細フロー図、第5図は第4
図の他の実施例を示すフロー図、第6図は本発明の他の
実施例を示すフロー図、第7図は同調型判断のフロー図
、第8図は第7図の他の実施例を示すフロー図、第9図
は本発明のさらに他の実施例を示すフロー図、第10図
は帯域型を説明する説明図、第11図と第12図は本発
明のさらに他の実施例を示すシステム図。 1・・・回転機、2・・・AEセンサ、3・・・増幅器
、4・・・包絡線検波処理部、5・・・信号変換取込部
、6・・・回転信号検出部、7・・・信号解析評価部、
8・・・出力装置。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 1、回転機に設置したAEセンサの信号と回転信号を制
御装置に入力して前記回転機の異常を診断するシステム
に於いて、前記制御装置として包絡線検波処理、波形特
性処理、周波数特性処理の機能を持つ信号処理部と、前
記信号処理部の波形特性処理結果を用いて前記AE信号
の波形形態が連続型か突発型かの判断と、周波数特性処
理結果と前記回転信号を用いて前記AE信号の包絡線検
波処理波の周波数特性が狭帯域型か広帯域型かの判断並
びに狭帯域型の場合に前記回転信号と同調しているか否
かの判断機能を有する特性判断部によつて、前記波形特
性と前記周波数特性との組合せにより6種類以上の要因
別に異常を分類する機能を備えたAE方式回転機異常診
断システム。 2、特許請求の範囲第1項におけるAEセンサと制御装
置を2系統以上有し、前記制御装置の各々の出力信号を
位置標定演算部に入力することによつて、異常の種別と
同時に発生位置を標定する機能を備えたAE方式回転機
異常診断システム。 3、特許請求の範囲第1項におけるAEセンサと制御装
置を2系統以上有し、前記制御装置の各々の出力信号を
加算平均処理したのち位置標定演算部に入力することに
よつて、異常の種別と同時に発生位置を標定する機能を
備えたAE方式回転機異常診断システム。
Priority Applications (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP60158231A JPS6219755A (ja) | 1985-07-19 | 1985-07-19 | Ae方式回転機異常診断システム |
KR1019860005496A KR920002072B1 (ko) | 1985-07-19 | 1986-07-08 | Ae 방식 회전기 이상진단 시스템 |
US06/884,897 US4669315A (en) | 1985-07-19 | 1986-07-14 | Rotating machinery diagnosis system with acoustic emission technique |
EP86109882A EP0209862B1 (en) | 1985-07-19 | 1986-07-18 | Rotating machine diagnosis apparatus with acoustic emission technique |
DE8686109882T DE3674496D1 (de) | 1985-07-19 | 1986-07-18 | Geraet zur diagnose von drehmaschinen mittels der akustikemissionstechnik. |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP60158231A JPS6219755A (ja) | 1985-07-19 | 1985-07-19 | Ae方式回転機異常診断システム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS6219755A true JPS6219755A (ja) | 1987-01-28 |
JPH0570777B2 JPH0570777B2 (ja) | 1993-10-05 |
Family
ID=15667139
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP60158231A Granted JPS6219755A (ja) | 1985-07-19 | 1985-07-19 | Ae方式回転機異常診断システム |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US4669315A (ja) |
EP (1) | EP0209862B1 (ja) |
JP (1) | JPS6219755A (ja) |
KR (1) | KR920002072B1 (ja) |
DE (1) | DE3674496D1 (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH02242149A (ja) * | 1989-03-15 | 1990-09-26 | Hitachi Ltd | 摺動運動部の信頼性評価システム |
JPH03160326A (ja) * | 1989-11-17 | 1991-07-10 | Mitsubishi Kasei Corp | 転がり軸受の異常診断装置 |
JP2011188669A (ja) * | 2010-03-10 | 2011-09-22 | Shinmaywa Industries Ltd | 電線ストリップ処理動作不具合検出装置、電線ストリップ処理動作不具合検出方法及び電線ストリップ処理動作不具合検出プログラム |
JP2013231721A (ja) * | 2012-04-30 | 2013-11-14 | General Electric Co <Ge> | ステータベーンの健全性を監視するためのシステムおよび方法 |
Families Citing this family (41)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE3523289A1 (de) * | 1985-06-28 | 1987-01-08 | Busch Dieter & Co Prueftech | Verfahren und vorrichtung zur ermittlung und auswertung von maschinenzustandsdaten |
EP0297729B1 (en) * | 1987-06-03 | 1992-10-21 | Koyo Seiko Co., Ltd. | Apparatus for detecting a failure in bearings |
US4973386A (en) * | 1987-07-13 | 1990-11-27 | Exxon Research And Engineering Company | Passive acoustic power spectra to monitor and control processing |
US4790190A (en) * | 1987-10-02 | 1988-12-13 | Servo Corporation Of America | On-line acoustic detection of bearing defects |
GB2228088B (en) * | 1988-12-16 | 1992-09-16 | Nippon Seiko Kk | Method and apparatus for detecting cracks in bearings |
DE3907419A1 (de) * | 1989-03-08 | 1990-09-13 | Ingenieurgesellschaft Fuer Beh | Verfahren zur schadensverhuetung an einer maschine oder vorrichtung |
DE4127395A1 (de) * | 1991-08-19 | 1993-02-25 | Siemens Ag | Verfahren und vorrichtung zum erkennen und orten von veraenderungen an einem bauteil einer turbine |
JP2557201B2 (ja) * | 1994-09-07 | 1996-11-27 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレイション | 回転装置の検査装置及び回転装置の検査方法 |
DE19518409C1 (de) * | 1995-05-19 | 1996-10-02 | Bosch Gmbh Robert | Verfahren zur akustischen Fehlererkennung |
JP3051911B2 (ja) * | 1996-04-04 | 2000-06-12 | 工業技術院長 | ラジアル軸受における信号発生位置の標定方法及び装置 |
SE510771C2 (sv) | 1996-07-05 | 1999-06-21 | Spm Instr Ab | Förfarande för utvärdering av konditionen för en maskin jämte analysapparat samt anordning för samverkan med analysapparaten |
US20050049801A1 (en) * | 1996-07-05 | 2005-03-03 | Stefan Lindberg | Analysis system |
US6006164A (en) * | 1997-07-22 | 1999-12-21 | Skf Condition Monitoring, Inc. | Portable vibration monitor |
US5992237A (en) * | 1997-07-22 | 1999-11-30 | Skf Condition Monitoring, Inc. | Digital vibration coupling stud |
US6202491B1 (en) | 1997-07-22 | 2001-03-20 | Skf Condition Monitoring, Inc. | Digital vibration coupling stud |
AU4183999A (en) | 1998-05-12 | 1999-11-29 | Rhodia Inc. | Acoustic emission monitor, method and memory media for solid material processingmachinery |
WO2003062769A1 (en) * | 2002-01-18 | 2003-07-31 | Spm Instrument Ab | An analysis system for analysing the condition of a machine |
JP4430316B2 (ja) * | 2003-02-28 | 2010-03-10 | Thk株式会社 | 状態検出装置及び状態検出方法並びに状態検出用プログラム及び情報記録媒体 |
US20040205403A1 (en) * | 2003-03-28 | 2004-10-14 | Mitchell Markow | Acoustic power spectra sensor for hard disk drive to provide early detection of drive failure and diagnostic capabilities |
JP3874012B2 (ja) * | 2004-05-18 | 2007-01-31 | オムロン株式会社 | 知識作成支援装置および表示方法 |
US7253020B2 (en) * | 2005-01-04 | 2007-08-07 | Omnivision Technologies, Inc | Deuterium alloy process for image sensors |
DE102005015465B4 (de) * | 2005-04-04 | 2014-02-20 | Dietrich Behr | Verfahren und Gerät zum Kategorisieren von Wälzlagerschäden |
DE102005040978A1 (de) * | 2005-08-29 | 2007-03-08 | Bühler AG | Verfahren zur Überwachung des Betriebszustandes rotierender Walzen in einer industriellen Anlage |
US8818683B2 (en) * | 2006-04-21 | 2014-08-26 | General Electric Company | Method and apparatus for operating a gas turbine engine |
CA2725168C (en) | 2008-05-21 | 2017-02-14 | John Crane Inc. | Seal monitoring and control system |
US8612182B2 (en) | 2010-04-13 | 2013-12-17 | General Electric Company | Methods and systems for isolating a frequency in a rotating machine |
TWI426242B (zh) * | 2010-11-03 | 2014-02-11 | Ind Tech Res Inst | 動力設備異常檢測裝置及其檢測方法 |
GB201020381D0 (en) | 2010-12-02 | 2011-01-12 | Crane John Uk Ltd | Component failure detection system |
CN102243140B (zh) * | 2011-04-18 | 2013-01-23 | 杨彦利 | 一种基于子带信号分析的机械设备状态监测方法 |
US20150059478A1 (en) * | 2012-04-19 | 2015-03-05 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and measuring arrangement for monitoring operational states of a slide bearing |
FI20145157L (fi) | 2014-02-17 | 2015-08-18 | Andritz Sundwig Gmbh | Pitkänomaisten metallimateriaalien valmistusprosessien aikana syntyneiden vikojen indikointi akustisella emissiolla |
KR102283243B1 (ko) | 2014-04-24 | 2021-07-30 | 누보 피그노네 에스알엘 | 회전 터보기계 내에서 회전 부품과 고정 부품 사이의 마찰을 모니터링하는 방법, 모니터링 장치 및 터보기계 |
JP6223935B2 (ja) * | 2014-09-12 | 2017-11-01 | 株式会社神戸製鋼所 | 回転機械異常検出装置および該方法ならびに回転機 |
EP3420254B1 (en) | 2016-02-23 | 2021-11-24 | John Crane UK Limited | Systems and methods for predictive diagnostics for mechanical systems |
US20170260871A1 (en) * | 2016-03-08 | 2017-09-14 | General Electric Company | Engine Health Monitoring Using Acoustic Sensors |
US10266278B2 (en) | 2016-10-11 | 2019-04-23 | Unison Industries, Llc | Starter issue detection |
DE102017119543A1 (de) * | 2017-08-25 | 2019-02-28 | Rolls-Royce Deutschland Ltd & Co Kg | Verfahren und Vorrichtung zur Überwachung eines Gleitlagers |
DE102018123571A1 (de) * | 2018-09-25 | 2020-03-26 | Rolls-Royce Deutschland Ltd & Co Kg | Verfahren und Vorrichtung zur Schätzung des Verschleißzustandes eines Gleitlagers |
GB201903646D0 (en) * | 2019-03-18 | 2019-05-01 | Rolls Royce Plc | Condition determination of a gas turbine engine |
CN109901537B (zh) * | 2019-03-18 | 2020-09-29 | 北京大通惠德科技有限公司 | 用于边缘计算侧的机械设备运行状态监测方法和系统 |
CN113776794B (zh) * | 2021-08-13 | 2023-04-28 | 昆明理工大学 | 一种嵌入式边缘计算的故障诊断方法、装置和系统 |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS599842B2 (ja) * | 1974-07-12 | 1984-03-05 | 日本精工株式会社 | 回転体の損傷検出装置 |
JPS55138616A (en) * | 1979-04-16 | 1980-10-29 | Kansai Electric Power Co Inc:The | Bearing fault discriminating device |
JPS5653422A (en) * | 1979-10-08 | 1981-05-13 | Hitachi Ltd | Diagnosis device for bearing abnormality |
JPS5672316A (en) * | 1979-11-16 | 1981-06-16 | Hitachi Ltd | Rubbing position identifier |
US4453407A (en) * | 1980-04-17 | 1984-06-12 | Hitachi, Ltd. | Vibration diagnosis method and apparatus for rotary machines |
JPS57136127A (en) * | 1980-12-19 | 1982-08-23 | Hitachi Ltd | Rubbing detecting device |
JPS5834326A (ja) * | 1981-08-26 | 1983-02-28 | Hitachi Ltd | 回転機のラビング検出装置 |
JPS58150859A (ja) * | 1982-03-03 | 1983-09-07 | Hitachi Ltd | 回転体の亀裂診断装置 |
-
1985
- 1985-07-19 JP JP60158231A patent/JPS6219755A/ja active Granted
-
1986
- 1986-07-08 KR KR1019860005496A patent/KR920002072B1/ko not_active IP Right Cessation
- 1986-07-14 US US06/884,897 patent/US4669315A/en not_active Expired - Lifetime
- 1986-07-18 EP EP86109882A patent/EP0209862B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1986-07-18 DE DE8686109882T patent/DE3674496D1/de not_active Expired - Lifetime
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH02242149A (ja) * | 1989-03-15 | 1990-09-26 | Hitachi Ltd | 摺動運動部の信頼性評価システム |
JPH03160326A (ja) * | 1989-11-17 | 1991-07-10 | Mitsubishi Kasei Corp | 転がり軸受の異常診断装置 |
JP2011188669A (ja) * | 2010-03-10 | 2011-09-22 | Shinmaywa Industries Ltd | 電線ストリップ処理動作不具合検出装置、電線ストリップ処理動作不具合検出方法及び電線ストリップ処理動作不具合検出プログラム |
JP2013231721A (ja) * | 2012-04-30 | 2013-11-14 | General Electric Co <Ge> | ステータベーンの健全性を監視するためのシステムおよび方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US4669315A (en) | 1987-06-02 |
EP0209862B1 (en) | 1990-09-26 |
EP0209862A3 (en) | 1987-10-14 |
JPH0570777B2 (ja) | 1993-10-05 |
KR920002072B1 (ko) | 1992-03-10 |
KR870001464A (ko) | 1987-03-14 |
DE3674496D1 (de) | 1990-10-31 |
EP0209862A2 (en) | 1987-01-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JPS6219755A (ja) | Ae方式回転機異常診断システム | |
CN109883702B (zh) | 一种基于时频域统计特征的电机轴承故障诊断方法 | |
JP3484665B2 (ja) | 異常判定方法および装置 | |
US4931949A (en) | Method and apparatus for detecting gear defects | |
EP2237003B1 (en) | Method for analysing vibration in rotor blades | |
JP2003528292A (ja) | 振動解析によるベアリングの状態ベースのモニタリング | |
JPH09113416A (ja) | ころがり軸受の損傷診断方法 | |
JPH1026580A (ja) | 変速型回転機械設備の診断方法および装置 | |
JPS59164938A (ja) | 歯車異常音検出装置 | |
CN112105907B (zh) | 用于监测齿轮系统的方法和设备 | |
US7599804B2 (en) | Method for detecting structure-borne noise events in a roller bearing | |
JPH0718746B2 (ja) | 回転体の異常検出装置 | |
CA1162287A (en) | Method and apparatus for detecting metal wipe damage in a bush or like bearing | |
JP3788297B2 (ja) | Fftアルゴリズムを応用した周波数解析装置及び異常判定装置並びに異常判定システム | |
JP2003232674A (ja) | 機械設備又は機器の異常診断方法及び異常診断装置 | |
JP7082585B2 (ja) | 軸受情報解析装置及び軸受情報解析方法 | |
JP3829924B2 (ja) | 評価装置 | |
JP3846560B2 (ja) | 機械設備又は機器の異常診断方法および異常診断装置 | |
JP2695366B2 (ja) | 低速回転機械の異常診断方法 | |
JPH07311082A (ja) | 回転機器の異常診断装置 | |
JP2006189333A (ja) | 軸受の異常診断装置 | |
JP2005283227A (ja) | 異音検査方法およびその装置 | |
JP4029405B2 (ja) | 異常判定方法および装置 | |
JP6815489B2 (ja) | 振動検出装置および異常判定システム | |
KR101752298B1 (ko) | 회전익 진동 기반 건전성 감시 장치 및 이를 이용하는 감시 방법 |