WO2005095919A1 - 転がり軸受の余寿命診断方法及びこの余寿命診断装置 - Google Patents

転がり軸受の余寿命診断方法及びこの余寿命診断装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2005095919A1
WO2005095919A1 PCT/JP2005/005956 JP2005005956W WO2005095919A1 WO 2005095919 A1 WO2005095919 A1 WO 2005095919A1 JP 2005005956 W JP2005005956 W JP 2005005956W WO 2005095919 A1 WO2005095919 A1 WO 2005095919A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
rolling bearing
remaining life
lubricating oil
indentation
diagnosed
Prior art date
Application number
PCT/JP2005/005956
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Takuzo Iwatsubo
Isao Shiromaru
Makoto Tanaka
Yoshinobu Akamatsu
Yoji Nagayasu
Shingo Boda
Original Assignee
The Chugoku Electric Power Co., Inc.
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by The Chugoku Electric Power Co., Inc. filed Critical The Chugoku Electric Power Co., Inc.
Priority to EP05727631A priority Critical patent/EP1731893B1/en
Priority to US10/593,580 priority patent/US7559240B2/en
Priority to CA2555750A priority patent/CA2555750C/en
Publication of WO2005095919A1 publication Critical patent/WO2005095919A1/ja

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
    • 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
    • G01M13/045—Acoustic or vibration analysis
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16C—SHAFTS; FLEXIBLE SHAFTS; ELEMENTS OR CRANKSHAFT MECHANISMS; ROTARY BODIES OTHER THAN GEARING ELEMENTS; BEARINGS
    • F16C19/00—Bearings with rolling contact, for exclusively rotary movement
    • F16C19/52—Bearings with rolling contact, for exclusively rotary movement with devices affected by abnormal or undesired conditions
    • F16C19/527—Bearings with rolling contact, for exclusively rotary movement with devices affected by abnormal or undesired conditions related to vibration and noise
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass

Definitions

  • the present invention is an auxiliary machine used in a chemical plant, a steel mill, a power plant, etc.
  • the remaining life of the pump, the rolling bearing of the fan and the rolling bearing used in the motor for driving those devices The present invention relates to a method for diagnosing the remaining life of a rolling bearing to be estimated and a device for diagnosing the remaining life.
  • the load load is the rated load.
  • Metal fatigue does not occur under normal use conditions, which is very small, less than 5% of the Therefore, the service life of these rolling bearings can be determined by “detachment due to stress concentration” at the raised part of the indentation generated by the inclusion of dust or by oil contamination of the grease due to the mixing of water, and the surface of the rolling bearing surface is roughened.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-159151
  • a prediction method of increasing tendency of bearing vibration value using an acceleration sensor signal is the most widely used prediction method. This method predicts the increasing tendency of the bearing's acceleration vibration with a straight line, a quadratic curve, or an exponential curve, and predicts the bearing's remaining life with the remaining time until reaching the preset allowable vibration value.
  • an effective value of 0 to 10 kHz is Calculation is made and determination is made by measuring two kinds of threshold values, absolute value and relative value, and exceeding this threshold value, it is determined that the rolling bearing under test is "normal".
  • n-fold component of rotation number such as IN, 2N, 3N, mN.
  • the envelope processing of the vibration waveform by the absolute value and the LPF processing is performed, and the frequency spectrum of the waveform subjected to the envelope processing is calculated.
  • the bearing pass frequency component of f f f is extracted.
  • the magnitude of each vibration component is considered to estimate the cause of the abnormality.
  • the causes of this abnormality include unbalance and misalignment of rolling bearings and loose foundations.
  • the acoustic 'emission method is a method for early detection of a failure of a torque bearing and diagnosing its remaining life using an AE signal having a frequency higher than that of acceleration.
  • the AE method is a diagnostic method using an AE signal which is a phenomenon in which strain energy accumulated until then is transmitted as sound when an object is deformed or destroyed.
  • This AE signal is the propagation of the elastic wave when the elastic energy inside the material is released, and also covers the dislocation and transformation of the crystal structure of the material which is not necessarily only at the time of destruction.
  • This AE signal is processed using a rotating torque sensor /! / AE sensor, and the occurrence frequency of the AE wave is observed to diagnose the rolling bearing.
  • the timing of repair of the rolling bearing is determined by determining the presence or absence of abnormality of the rotating device and estimating the cause, and determining the degree of abnormality.
  • the vibration value up to the life prediction point is used as a parameter, curve regression is performed on a quadratic curve or exponential function, and the period until reaching the allowable vibration value is found to calculate the remaining life.
  • the remaining life greatly changes depending on the setting of the value that makes it difficult to set the allowable vibration value, and it is difficult to predict the remaining life with high accuracy.
  • the long-term maintenance plan is difficult to make because the bearing life has already come to an end, and even if the remaining life is predicted, the repair may not be in time. Therefore, in fact, despite the fact that there is ample margin for the true life, there were many cases where the rolling bearings were replaced early.
  • the inspection cycle of bearings can not be extended in actual power plants or factories, and the maintenance system is a periodic inspection that carries out 100% replacement of bearings every few years. Was forced to These had the problem of preventing the cost reduction and labor saving inherent in maintenance.
  • the above-mentioned conventional acoustic transmission method is capable of being diagnosed earlier than the above-mentioned statistical method using acceleration.
  • AE Acoustic Emission
  • signal processing circuit used for this diagnosis
  • the present invention has been made to solve the above-mentioned problems. That is, the purpose of the present invention is to determine the state of deterioration of the lubricating oil due to the entry of dust into the lubricating oil or the entry of water, which greatly affects the life of the rolling bearing, the resonance frequency band signal of the acceleration sensor and the high frequency signal.
  • the remaining life diagnosis method of a rolling bearing capable of early and highly accurately estimating the life of the rolling bearing based on the state of the detected dust and the state of the lubricating oil by using it at low cost and the state of the detected dust To provide.
  • each rolling bearing is related to the relationship between the dust mixture state in the rolling bearing (3) and the vibration-bearing life, and the deterioration of the lubricating oil and the vibration 'bearing life.
  • the vibration signal is obtained using the acceleration sensor (4) for each bearing specification such as model number and manufacturer's name), and a frequency band signal including the resonance frequency band signal that can be detected with the highest sensitivity is collected by an experimental device.
  • the remaining life diagnostic method of a rolling bearing characterized in that it comprises a determination means for estimating the dust mixed state and the degraded state of lubricating oil and calculating the remaining life of the diagnostic rolling bearing (3); Is provided.
  • the determination means may process the vibration measurement waveform of the diagnosed rolling bearing (3), and using the calculated vibration value and the calculated life of the rolling bearing (3), the rolling bearing (3 It is a method to calculate the remaining life of).
  • the determination means divides the vibration waveform of lk to 64 kHz for the diagnostic rolling bearing (3) by dividing the frequency by a 1/2 octave band, collects a plurality of bands, and generates a waveform of each frequency band.
  • envelope processing is performed to calculate a frequency spectrum, and this is a method for determining the bearing type such as the model number and manufacturer name of the diagnostic rolling bearing (3).
  • the determination means divides the vibration waveform of lk to 64 kHz for the diagnostic rolling bearing (3) by dividing the frequency into 1/2 octave bands, collects a plurality of bands, and generates a waveform of each frequency band.
  • envelope processing is performed, a frequency spectrum is calculated, and bearing specifications such as bearing model number and manufacturer name are judged, and when the model number and manufacturer name of the diagnostic rolling bearing (3) are known,
  • the source power is also used to calculate the bearing pass frequency, and the envelope processing spectrum of each frequency band and the path frequency components (three of fff) are extracted and extracted each frequency
  • the relative sensitivity (ratio to normal) of the pass frequency component of band is calculated, and the average of the upper bands of the number of divided bands of relative sensitivity of the pass frequency component is calculated. It is a method to determine whether any upper band average exceeds the threshold, and to estimate that the value is exceeded when the threshold is exceeded.
  • the vibration waveform of 5k to 35kHz is divided into frequencies by 1/2 octave band, and a total of 6 bands are sampled, and the waveform of each frequency band Then, envelope processing is performed to calculate a frequency spectrum.
  • the threshold value in the determination means is a numerical value exceeding one.
  • the determination means divides a frequency of a vibration waveform of 1k to 64 kHz in the 1/2 octave band and samples a plurality of bands for the diagnostic rolling bearing (3), and The envelope is processed for the waveform, the frequency spectrum is calculated, the bearing model number and the bearing specification such as the manufacturer name are judged, and when the model number and the manufacturer name of the diagnostic rolling bearing (3) are not known, The peak of the frequency spectrum is extracted from the envelope processing spectrum of each frequency band within the range of rotation number XI.
  • the relative sensitivity (ratio to the time of normal) of the peak frequency component of each extracted frequency band is calculated Then, the upper three bands of the relative sensitivities of the peak frequency components are averaged to determine whether the relative sensitivity average power of the divided upper bands of the peak frequency components has exceeded the threshold, and the threshold value is exceeded. It is a method to estimate that time is normal.
  • the determination means divides the vibration waveform of 5 k to 35 kHz for the rolling bearing (3) by dividing the frequency by 1/2 octave band and collects a total of 6 bands, with respect to the waveform of each frequency band, Perform envelope processing, calculate the frequency spectrum, determine the bearing model such as the model number of the bearing and the manufacturer's name, etc., and determine the model number and manufacturer's name of the diagnostic rolling bearing (3).
  • the peak of the frequency spectrum is extracted from the envelope-processed spectrum of each frequency band within the range of rotation numbers XI.
  • the threshold value in the determination means is a numerical value exceeding one.
  • the remaining life diagnosis method by the detection method of lubricating oil deterioration of the present invention the relationship between the dust mixture state and the vibration, the bearing life in the rolling bearing (3), the deterioration of the lubricating oil and the vibration ⁇ bearing life
  • the bearing S (3) for diagnosing the remaining life included in the device (1, 2) a vibration signal is obtained using the acceleration sensor (4), and the highest sensitivity detection is possible.
  • the dust of the diagnostic rolling bearing (3) Estimate the mixing condition and the deterioration condition of the lubricating oil, Rolling, wherein the determination means for calculating the remaining service life of the diagnostic rolling bearing (3), comprising a force, that A method for diagnosing the remaining life of a force S bearing is provided.
  • the determination means is an effective value of two frequency bands of a narrow band and a wide band including a sensor resonant frequency band from a vibration signal having a frequency band of lk to 64 kHz for the diagnosed rolling bearing (3).
  • the relative sensitivities of the narrow band rms relative sensitivities X broad band actual values relative sensitivities and ⁇ ⁇ features are determined, and it is judged whether or not the car has exceeded the values, and V s, s, s Is a method of determining that it is normal.
  • the determination means determines relative sensitivities of effective values of two frequency bands of 23k to 32kHz and 5k to 35kHz from the vibration signal having a frequency band of 5k to 35kHz for the diagnosed rolling bearing (3). Calculate the 23k-32Hz RMS relative sensitivity X 5k-35kHz RMS relative sensitivity, and determine whether the amount of force is greater than the threshold, and if it exceeds the threshold, when it is normal It is a method to determine that there is.
  • the threshold value in the determination means is a numerical value exceeding one.
  • the judging means it is judged whether or not any of the upper band averages of the number of bands divided into a plurality of bands of the pass frequency component has exceeded a threshold value for the diagnosed rolling bearing (3); When the threshold value is exceeded, a wavelet distribution of the vibration waveform is created, the time frequency distribution (wavelet) is displayed, and the time frequency distribution (wavelet) by human beings is generated to prevent misidentification of the indentation Z lubricating oil deterioration. Check.
  • the judging means it is judged whether the force exceeds the relative sensitivity average force threshold value of the upper three bands of the peak frequency component for the diagnosed rolling bearing (3), and the threshold value is exceeded.
  • create a wavelet distribution of the vibration waveform display a time-frequency distribution (wavelet), and confirm a time-frequency distribution (wavelet) by humans.
  • the determination means determines whether or not the wide band effective value relative sensitivity X narrow band effective value relative sensitivity exceeds the threshold value for the diagnosed rolling bearing (3), and the threshold value is exceeded. Sometimes, in order to prevent misidentification of indentation Z lubricating oil deterioration, a wavelet distribution of vibration waveform is created, time frequency distribution (wavelet) is displayed, and human time frequency distribution (wavelet) is confirmed.
  • the residual life of the indentation origin peeling mode and the lubricating oil deterioration mode The life is diagnosed using a remaining life estimation formula calculated as the product of the calculated life and the remaining life coefficient of 0-1.
  • the judging means it is judged whether or not any of the upper band averages of the number of bands divided into a plurality of bands of the pass frequency component has exceeded the threshold value for the diagnosed rolling bearing (3); When the threshold is exceeded,
  • the judging means it is judged whether the force exceeds the relative sensitivity average force threshold value of the upper 3 bands of the peak frequency component for the diagnosed rolling bearing (3), and the threshold value is exceeded. Then, the indentation start point peeling mode is confirmed, the relative sensitivity of the upper three bands, the average sensitivity, and the indentation size are estimated, and the remaining life in the indentation start point peeling mode is calculated according to the following formula [1]. To diagnose.
  • the remaining life estimation formula in the lubricant deterioration mode the calculated life, the calculated life, and the remaining life coefficient as a function of the vibration value are set as the calculated life according to the following formula [(3)]
  • the remaining life is from the lubricant deterioration.
  • relative sensitivities of the sensor resonance frequency band 23k-32kHz and the 5k-35kHz effective value are calculated for the diagnostic rolling bearing (3), and the relative sensitivity of 23k-32kms effective value X 5k-35kHz rms relative sensitivity threshold value It is judged whether the value is exceeded. When the threshold value is exceeded, it is confirmed that the lubricating oil is in deterioration mode, rms relative sensitivity force of 23k-32 kHz The remaining life in the oil deterioration mode is calculated and diagnosed using the following formula [4].
  • the cepstrum of the lK to 64 kHz vibration waveform is calculated, the coutstral cotosis of the cepstrum is calculated, and the coutstral cout of the cepstrum is calculated. If the value exceeds the value, it is determined that the indentation origin type is the release mode, and if the value exceeds the value, the lubricant deterioration mode is selected. I assume that there is.
  • the threshold! / ⁇ in the determination means is a numerical value exceeding three.
  • the relative sensitivity average force of the upper three bands is determined. The size is estimated, the remaining life in the indentation origin peeling mode is diagnosed, and the remaining life is expressed in units of time.
  • the determination means when it is determined that the lubricating oil deterioration mode is in effect when the diagnostic rolling bearing (3) does not exceed the threshold value, 23 k of the diagnostic rolling bearing (3) The degree of lubricant deterioration is also estimated by the ⁇ 32 kHz effective value force, and the remaining life is diagnosed in the lubricating oil deterioration mode, and the remaining life is expressed in units of time.
  • the determination means measures a vibration waveform of 5 k to 35 kHz for the diagnosed rolling bearing (3).
  • the 5k to 35kHz band is divided into six frequency bands to calculate an envelope-processed spectrum, and it is determined whether the envelope-processed spectrum exceeds a threshold and the threshold is exceeded. If not, it is assumed to be normal, and if it exceeds the threshold value, it is presumed that there is an abnormality, although the failure mode of the indentation start peeling mode 'failure mode can not be identified.
  • the characteristic amount (23 k to 32 kHz execution value X 5 k to 35 kHz execution value) is calculated, and the lubricating oil deterioration is It is judged whether the feature quantity is a force exceeding the value, and the force exceeding the value is estimated to be normal when the value is over, and when the threshold value is exceeded, the lubricating oil deterioration mode abnormality ' Failure mode can not be identified It is presumed that there is an abnormality in the trap.
  • the threshold value in the determination means is 2.0.
  • the determination means calculates the characteristic amount (coptis of cepstrum), and the coutthram of cepstrum! /, It is judged whether it exceeds the value, and when it exceeds the value, it is judged that there is an abnormality of the indentation origin type peeling mode, and when it does not exceed the threshold value, the abnormality of the lubricating oil deterioration mode is Estimate that there is.
  • the threshold value in the determination means is 3.8.
  • the result of the indentation detection for the diagnosed rolling bearing (3) is a threshold.
  • the value exceeds, when, and as a result of lubricant deterioration detection, the value is exceeded, when, when
  • the diagnostic rolling bearing (3) is determined to be normal.
  • the determination means when the result of the indentation detection for the diagnosed rolling bearing (3) exceeds the threshold value and the failure mode can not be identified, or the result of the lubricating oil degradation detection is the threshold value. If the failure mode can not be identified, it is recognized that the caution is required, the indentation amount, the lubricant deterioration amount, the indentation Z lubricant identification amount are identified, and the time frequency distribution ( Wavelet is displayed, and a human determines the failure mode and diagnoses it.
  • the determination means when the result of the indentation detection for the diagnosed rolling bearing (3) exceeds the threshold value, the coptis of the cepstrum exceeds the threshold value, and the indentation is It is judged that there is an abnormality in the origin type peeling mode and the occurrence of an indentation, and the remaining life in the indentation origin type peeling mode is diagnosed.
  • the determination means when the result of the detection of lubricating oil deterioration of the diagnosed rolling bearing (3) exceeds force / value, coupsiosis of the cepstrum is more than the force / value. If not, it is judged that the lubricating oil deterioration mode is abnormal, and it is judged that the lubricating oil deterioration occurs, and the remaining life in the lubricating oil deterioration mode is diagnosed.
  • the judging means determines that there is an abnormality in the indentation starting point peeling mode of the diagnosed rolling bearing (3) or that there is an abnormality in the lubricating oil deterioration mode, it is recognized as a caution. Indentation amount, lubricating oil deterioration amount, indentation Z Lubricant identification amount is specified, time frequency distribution (wavelet) is displayed, human beings determine and diagnose failure mode.
  • an acceleration sensor (4) for measuring a vibration signal related to a diagnosis rolling shaft bearing (3) whose lifetime is to be diagnosed and the acceleration sensor (4) Analog Z digital converter (5) for converting the obtained data, and the analog Z digital conversion (5)
  • the vibration signal converted by the vibrator (5) to extract the features of indentations and lubricant deterioration Extraction unit (6), relationship between the dust mixing state in the rolling bearing (3) and the vibration 'bearing life, lubricant Data describing the relationship between the deterioration of the bearing and the vibration 'bearing life, and the vibration collected in the normal state of the diagnostic rolling bearing (3) provided on the rotating equipment (1, 2) such as the pump and fan
  • data and measurement result database (7) storing data on bearing load, rotation speed, operation time and rolling bearing nominal number, and using the data loaded in the measurement result database (7), Based on the vibration signal of the diagnosed rolling bearing (3) extracted by the feature quantity extraction unit (6)!
  • the acceleration and the contamination of the formation state of the impression of the rolling bearing which is generated when the lubrication is deteriorated in advance by the contamination of the dust or the deterioration of the lubricating oil in the basic data collecting means are obtained using the acceleration sensor (4) for the diagnostic rolling bearing (3) provided on the rotating device (1, 2) whose life expectancy is to be examined, and the highest sensitivity detection Measure the resonant frequency band signal or high frequency signal that can be
  • the judging means the measured value obtained by the measuring means, the data obtained by the basic data collecting means, the bearing load in a normal state of the diagnosed rolling bearing (3) measured in advance, the rotational speed, the operating time and the rolling Using the vibration data related to the bearing nominal number, the dust mixed state of the diagnosed rolling bearing (3) and the deteriorated state of the lubricating oil are estimated, and the remaining life of the diagnosed rolling bearing (3) is calculated.
  • this determination means first, by calculating the increasing tendency of the vibration, it is determined whether the diagnosed rolling bearing (3) is in the early stage of deterioration or in the late stage.
  • the resonance frequency band signal of the acceleration sensor (4) of the diagnostic rolling bearing (3) determined by the measurement means, or Using the frequency band signal and the vibration data of the tested rolling bearing (3) measured in advance, the testing rolling bearing (3) is in the normal degradation process the force, dust mixing process force lubricating oil It is determined whether it is a deterioration process of
  • the remaining life is calculated based on the increasing tendency of the low frequency band vibration of the acceleration.
  • the diagnosis method of the present invention it is possible to calculate the remaining life with higher accuracy by observing the elapsed time from the contamination of dust and deterioration of the lubricating oil to the sudden increase of acceleration only by predicting the increasing tendency of vibration. Can.
  • the present invention determines the replacement time by estimating the life of the rolling bearing (3) while the rotating device (1, 2) is in operation, and the more efficient device (1, 1) Maintenance of 2) becomes possible. For example, with regard to rotating equipment (1, 2) at the power plant, if rolling bearing (3) replacement is to be carried out in the fall to avoid summer season with a high operation rate, a plan can easily be established. Can be In addition, because it is possible to perform early remaining life diagnosis for rotating equipment that has been forced to perform periodic inspections due to the lack of accuracy of the conventional remaining life diagnosis method, it is easy to extend inspection period and collect deterioration data. The efficiency of the transition from the conventional periodic inspection system to the state-based maintenance that performs maintenance according to the equipment can be expected.
  • the accuracy is accurately determined based on the characteristics of the bearing.
  • the remaining life can be diagnosed. That is, based on whether or not the model number and manufacturer name of the diagnosed rolling bearing (3) can be distinguished, it is determined whether or not the force exceeds a specific measurement result force threshold, and the distinction between normal and abnormal is determined. It can be estimated.
  • the abnormality of the diagnosed rolling bearing (3) is caused by the impression, the force, the lubricating oil
  • the remaining life is accurately determined by determining whether it is due to a cutting abnormality. For example, when it is estimated that the indentation origin peeling mode is used, the residual life can be diagnosed by estimating the indentation size based on a predetermined equation. Further, when it is estimated that the lubricating oil deterioration mode is in effect, the remaining life can be diagnosed by estimating the degree of lubricating deterioration based on a predetermined formula.
  • the remaining life diagnosis method of the present invention can be combined with the conventional detection methods for detecting conventional imbalance, misplacement and loose foundation.
  • the contamination of dust into the lubricating oil and the deterioration state of the lubricating oil are detected at low cost by using the resonance frequency band signal or high frequency signal of the acceleration sensor (4),
  • the life of the rolling bearing (3) can be estimated early with high accuracy on the basis of the detected dust condition and lubricating oil condition.
  • the inspection schedule 'replacement cycle in the diagnosed report output unit (10)' Or, replacement time is decided, and more efficient maintenance of equipment becomes possible.
  • rotating equipment (1, 2) at the power plant it is possible to easily make a plan by replacing the rolling bearing (3) in the fall, avoiding the summer season with a high operating rate.
  • it is possible to quickly determine the remaining life of equipment that had conventionally been subject to periodic inspection it has become possible to extend the inspection cycle and to easily collect deterioration data.
  • the transition to the maintenance system of the state standard that performs maintenance according to the state of the machine can be streamlined
  • FIG. 1 is a block diagram showing a method for assessing remaining life of a rolling bearing according to the present invention.
  • FIG. 2 is a cross-sectional view showing an example of a bearing.
  • FIG. 3 is a flow chart showing a method for diagnosing the remaining life of a rolling bearing.
  • FIG. 4 It is a flowchart which shows the remaining life diagnostic method of the rolling bearing which determines bearing specification.
  • FIG. 5 is a flow chart showing a method for diagnosing the remaining life of a rolling bearing by means of indentation feature amounts when bearing specifications are known.
  • FIG. 6 A flow chart showing a method for diagnosing the remaining life of a rolling bearing based on indentation feature amounts when the bearing specifications are not known.
  • Fig. 7 is a graph showing the influence of indentation size and load size on bearing life.
  • Fig. 8 is a graph showing the results of experiments in which the relationship between the relative vibration value of the bearing and remaining life due to lack of lubricating oil was determined.
  • FIG. 9 is a graph showing the relationship between relative sensitivity and indentation size.
  • FIG. 10 The results of diagnosing the remaining life of the rolling bearing used in the pump drive motor, showing the waveform, the FFT spectrum, and the wavelet distribution as expanded from the upper stage, (a) shows a normal condition, (B) shows the generation of indentations and (c) shows the deterioration of the lubricating oil.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a remaining life diagnosis device for a rolling bearing according to the present invention.
  • FIG. 12 is a flow chart showing a conventional remaining life diagnosis method.
  • the remaining life diagnosis method of the rolling bearing according to the present invention is based on the basic data collection means for collecting the relationship between the dust mixed state-the deterioration state of the lubricating oil and the vibration 'life beforehand in an experimental machine, and the rotation of the pump, fan, etc.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the method of diagnosing the remaining life of a rolling bearing according to the present invention.
  • FIG. 2 is a cross-sectional view showing an example of a rolling bearing provided in a motor and a rotating device, which are objects to be diagnosed by the method of diagnosing life expectancy.
  • the basic data collection means in order to simulate the mixture of dust, a flaw is directly applied to the rolling surface of the disassembled bearing to generate an indentation on the bearing and also to simulate the deterioration state of the lubricating oil. Conduct tests using a bearing load tester using bearings with reduced lubricating oil and collect basic data.
  • a method of simulating the mixture of dust there is a method of mixing foreign matter as a substitute for dust into lubricating oil, changing the amount and size of the mixed foreign matter, and changing the hardness of the mixed foreign matter.
  • simulating the deterioration of lubricating oil there is a method of using acid-degraded lubricating oil or mixing water.
  • the original life is the life in the internally initiated peeling mode, and this life has been extended to several to dozens of the rated life of the bearing due to recent advances in material technology.
  • the life of the surface origin peeling mode due to the inclusion of foreign matter in the lubricating oil becomes extremely short, from a fraction of a life of the internal origin peeling to a few tenths of a fraction.
  • the rolling bearing 3 has various deterioration modes, and it is very important in the bearing residual life diagnosis to consider these deterioration mode 'failure mechanisms. Therefore, in the present invention, in consideration of such a deterioration mode of the rolling bearing 3, basic data collection means is used as a premise to diagnose the remaining life which can be diagnosed earlier than before and with high accuracy. It was.
  • the remaining life diagnosis preparation stage and the measurement means are taken for the diagnosed rolling bearings 3 provided in the rotary devices 1 and 2 whose life is to be diagnosed.
  • the remaining life diagnosis preparation stage data on the bearing load, rotational speed, operating time and rolling bearing number for the diagnosed rolling bearing 3 and vibration data at normal time are collected using the acceleration sensor 4.
  • the measuring means a vibration signal is obtained using the acceleration sensor 4 with respect to the diagnostic rolling bearing 3 in operation, and the resonance frequency band signal or the high frequency band signal capable of the highest sensitivity detection is measured.
  • FIG. 3 is a flow chart showing a method of diagnosing the remaining life of a rolling bearing.
  • the force of the diagnosed rolling bearing 3 in the early stage of deterioration or in the late stage is estimated based on the flow as shown in FIG. And diagnose the remaining life.
  • the vibration value calculated as a result of processing the vibration measurement waveform of the diagnosed rolling bearing 3 The remaining life of the rolling bearing 3 is calculated and determined using the calculated life of the rolling bearing 3.
  • the threshold value is preferably 2.0, but 1. A value exceeding 0 can be used for determination.
  • the threshold value is varied based on the size 'type of rolling bearing 3', the weight of the used device, the type of the device, the capacity (kw) of the electric device, and the like. Or, it fluctuates based on these combinations.
  • the threshold value is preferably 3.8, but any value exceeding 3.0 can be used for determination. As described above, this threshold value is varied based on the size 'type of the rolling bearing 3, the weight of the used device, the type of the device, the capacity (kw) of the electric device, and the like. Alternatively, it is varied based on these combinations.
  • the failure mode When the result of the above-mentioned indentation detection exceeds the threshold value and the failure mode can not be identified, or when the result of lubricant oil deterioration detection exceeds the threshold value, the failure If the mode can not be identified, it is recognized that attention is required, the indentation amount, the lubricant deterioration amount, the indentation Z lubricant oil identification amount are identified, and the time frequency distribution (wavelet) is displayed. Furthermore to human beings Determine the failure mode and diagnose it.
  • the impression detection result exceeds the threshold value and the coptosis of the cepstrum exceeds the threshold value, it is determined that there is an abnormality in the indentation origin release mode. As a result, it is determined that an indentation has occurred, and the remaining life in the indentation start peeling mode is diagnosed.
  • the indentation amount, the lubricating oil deterioration amount, and the indentation Z lubricating oil identification amount are not specified, and time frequency distribution ( Wavelet) Do not display.
  • FIG. 4 is a flow chart showing a method for determining the remaining life of the rolling bearing, which determines the model number and manufacturer name of the rolling bearing of Example 2.
  • FIG. 5 is a flow chart showing a method for diagnosing the remaining life of a rolling bearing by means of indentation features when bearing specifications are known.
  • FIG. 6 is a flow chart showing a method for diagnosing the remaining life of a rolling bearing based on the indentation feature amount when the bearing specifications are not known.
  • the vibration waveform of 5k to 35kHz is divided by 1/2 octave band and the total of 6 bands are sampled, and the envelope processing is performed on the waveform of each frequency band, and the frequency spectrum Calculate the rolling bearing 3 model number and manufacturer name. If the model number and manufacturer's name of the rolling bearing 3 can be identified, the characteristics of the bearing can be identified, and the remaining life can be estimated more accurately.
  • the relative sensitivity (the ratio to the normal) of the source frequency component is calculated, and the upper three bands average of the relative sensitivity of the pass frequency component is obtained. Operate independently on three of f f f. This band
  • the threshold value when the threshold value is exceeded, it is confirmed that it is in the indentation origin peeling mode, the relative sensitivity average force of the upper three bands is estimated, and the residual life in the indentation origin peeling mode is estimated.
  • the remaining life is calculated by the following equation [1].
  • the present invention estimates the life of rolling bearing 3 during operation of rotating devices 1 and 2: and the replacement time is determined and maintenance of rotating devices 1 and 2 is more efficient. It becomes possible. For example, with regard to rotating equipment 1 and 2 at the power plant, it is possible to easily make a plan by replacing the rolling bearing 3 in the fall, avoiding the summer season where the operation rate is high.
  • a conical indentation is made with an indenter, and a fatigue test is conducted by changing the size of the indentation and the applied load, and the test bearing for which the time that can be operated after the indentation is determined
  • the test bearing that was tested with a fatigue tester manufactured by Japan Society for the Promotion of Science 126 using a deep groove ball bearing that is most frequently used in motors IS620 6 (inner diameter 30 mm, outer diameter 62 mm, width 16 mm ).
  • the rotational speed is 2000 rpm
  • the lubricating oil is a bottle oil ISOVGIO.
  • FIG. 7 is a graph showing the influence of the size of the indentation and the size of the load on the life, where P is the radial load at the time of testing the bearing, C is the basic dynamic load rating of the bearing, UO m ISB 1518 The basic dynamic rating life of '1992 is shown in the equation [Equation 1].
  • LIO is 10% life when applying life test data to Weibull distribution.
  • ⁇ is the rotational speed (rpm)
  • C is the basic dynamic load rating of the bearing
  • ⁇ is the radial load at the time of testing the bearing.
  • the basic dynamic rating life of a rolling bearing is the time during which 90% of the same group of bearings can be rotated 1,000,000 times without causing flaking due to rolling fatigue when they are individually rotated under the same conditions. It is.
  • the roller bearing is supplied using a filter of 3 microns or less. It is known that the life is constant when the cleanliness of the lubricating oil is controlled. Also, the raceway surface of the rolling bearing is super-finished The pitch of the surface roughness is about 2.5 m. Therefore, in the case of indentation size 2.5 m, the bearing life without rolling is considered to be no reduction in the life due to indentation. The bearing life of the rolling bearing is the basic dynamic rating life due to the recent improvement of the cleanliness of bearing steels. It will be longer. Conducted by the Japan Society for the Promotion of Science, it is considered to be twice as powerful in the unified examination. Therefore, the relative life was set to 2 for an indentation size of 2.5 m.
  • Equation 2 The coefficients a and b of the regression equation were determined based on the experimental results when the indentation size was 230 ⁇ m and 460 ⁇ m and the results when the indentation size was 2.5 / z m. As a result, Equation 2 below was obtained.
  • d is the diameter of the indentation and the unit is microns.
  • Equation 4 is obtained by transforming the equation and estimating the remaining life.
  • the size of the indentation can be determined by processing the vibration waveform of the bearing.
  • the relationship between the lubricating state between the bearing ring and rolling elements of the rolling bearing and the bearing vibration is as described above, and the lubricating state has been changed.
  • a lubrication life test was conducted to determine the relationship between relative vibration value and relative life.
  • the test bearings as well as the test machine were imprinted. The same as in the test.
  • the test load is 10% of the basic dynamic load rating.
  • Tests with dry condition and with ISO VG 2 lubricant were conducted.
  • the rotation speeds are 900 rpm and 1800 rpm.
  • the results are shown in the figure, and an empirical formula between the relative vibration value to the normal state and the relative life (the ratio of the life of the test bearing to the calculated life obtained from Booser's grease life formula) was obtained.
  • a method of detecting lubricating oil deterioration of a rolling bearing will be described.
  • the threshold value when the threshold value is exceeded, it is confirmed that the indentation origin peeling mode is selected, and the relative sensitivity average force of the upper three bands is also estimated as the indentation size. Diagnose the remaining life in the indentation-based peel mode. Calculate the remaining life according to the following formula [1] and diagnose it.
  • the lubricating oil deterioration degree is estimated from the effective value of 23 k to 32 kHz, and the remaining life diagnosis in the lubricating oil deterioration mode is performed. Display and diagnose remaining life in hours (hrs).
  • the relative sensitivity average force of the top three bands is estimated, the indentation size is estimated, the remaining life in the indentation origin peeling mode is examined, and the remaining life is calculated by the following formula [1].
  • the lubricating oil deterioration degree is estimated from the effective value of 23 k to 32 k Hz, and the remaining life is diagnosed in the lubricating oil deterioration mode, Calculate the remaining life according to the following formula [Number (2)] and diagnose it. [Number (2)]
  • FIG. 8 is a graph showing the relationship between the relative vibration value and the remaining life of the bearing due to the oil shortage.
  • t is the bearing outer ring temperature (° C.)
  • S is the half life subtraction coefficient due to the grease composition
  • d (mm) is the inner diameter of the bearing
  • nL is the catalog allowable rotational speed
  • the unit is rpm.
  • P (lbl) is a load load
  • Cr (lbl) is a basic dynamic load rating
  • the failure mode can not be identified based on the diagnosis result when the model number and manufacturer's name of the rolling bearing are determined, the wavelet distribution of the vibration waveform is created. Next, it is recognized that attention is required, the indentation amount, the lubricant degradation amount, the indentation Z lubricant identification amount are specified, and the time frequency distribution (oblique) is displayed.
  • the relative sensitivity average force indentation size of the upper three bands is estimated. Diagnoses the remaining life in the indentation origin peeling mode, and displays the remaining life in hours.
  • the running value force of 23 k to 32 kHz also estimates the lubricating oil deterioration degree. Diagnose the remaining life in the lubricant deterioration mode, and display the remaining life in hours.
  • FIG. 9 is a graph showing the relationship between relative sensitivity and indentation size.
  • the basic data collecting means, the measuring means, and the judging means detect the generation of an indentation due to dust contamination and the size of the indentation as a frequency including a vibration signal of a resonant frequency band that enables the acceleration sensor 4 to detect the highest sensitivity. It can be determined in the band.
  • the estimated curve of the impression size can be changed according to the type of equipment and the size of the hearing, and the calculated relative sensitivity force indentation size can be estimated.
  • FIG. 10 shows the results of diagnosing the remaining life of the rolling bearing used in the pump drive motor, and shows the waveform, the FFT spectrum, and the wavelet distribution when expanded from the upper stage, (a) The normal condition, (b) shows the occurrence of indentations, and (c) shows the condition in which the lubricating oil has deteriorated.
  • the life of an embossed bearing may be less than 1Z 100, which is a much shorter rated life.
  • peeling of the diagnosed rolling bearing 3 starts from the indentation without exception, and it is known that the variation in bearing life is extremely small.
  • the determination means of the present invention estimates based on the relationship between such indentation size and life.
  • FIG. 11 is a configuration block diagram showing the device for assessing remaining life of a rolling bearing according to the present invention.
  • the remaining life diagnosis device for rolling bearings includes an acceleration sensor 4, an analog Z digital converter 5, a feature extraction unit 6, a measurement result database 7, a remaining life diagnosis unit 8, a diagnosis result display unit 9, and , Inspection schedule 'A diagnosis report output unit 10 and a transmission modem 11 are provided.
  • the analog Z digital conversion 5 is for converting data obtained by the acceleration sensor 4 for the diagnosed rolling bearing 3 and the like whose life is to be diagnosed.
  • the feature quantity extraction unit 6 extracts a vibration signal in a resonance frequency band that can be detected with the highest sensitivity among the vibration signals converted by the analog-digital converter 5.
  • the measurement result database 7 includes basic data obtained by collecting the relationship between the deterioration state of lubricant mixed oil and vibration 'life in advance on the experimental machine as described above, and the rotating equipment such as the pump and fan 1 Alternatively, the remaining life of the rotating mechanism such as the motor 2 is to be diagnosed.
  • the data on the bearing load, rotational speed, operating time and rolling bearing designation number of the diagnosed rolling bearing 3 and the diagnosed rolling bearing 3 It collects and stores normal vibration data.
  • the remaining life diagnosis unit 8 uses the data loaded in the measurement result database 7 to perform diagnosis on the basis of the vibration signal of the diagnosed rolling bearing 3 extracted by the feature quantity extraction unit 6.
  • the residual life of the bearing 3 is determined by judging the contamination of the bearing 3 and the deterioration state of the lubricating oil.
  • the diagnosis result display unit 9 displays the result of the remaining life diagnosis unit 9.
  • Inspection schedule 'diagnosis report output section 10 based on the diagnosis result of remaining life diagnosis section 9, the next inspection schedule of diagnosis rolling bearing 3 and report of diagnosis result to printer 1, 2 etc. Output.
  • the inspection schedule 'diagnostic report output unit 10' determines the replacement period or replacement time, Efficient maintenance of equipment is possible. For example, with regard to rotating equipment 1 and 2 at a power plant, it is possible to easily make a plan by replacing the rolling bearing 3 in the fall, avoiding the high summer operation rate.
  • the transmission modem 11 is for connecting the waveform data and the diagnosis result to the Internet line.
  • the transmission modem 11 is for connecting to the internet circuit, the remaining life of the predetermined rolling bearing 3 can be easily estimated at a remote place.
  • the present invention is not limited to the embodiment of the invention described above, and any method in which the diagnosed rolling bearing 3 estimates the remaining life and calculates the remaining life of the diagnosed rolling bearing 3 is not limited to the above.
  • the present invention is not limited to the above configuration, and various modifications can be made without departing from the scope of the present invention.
  • the method for assessing the remaining life of a rolling bearing according to the present invention is used for a pump which is an auxiliary machine used in a chemical plant, a steel mill, a power plant or the like, a rolling bearing for a fan, or a motor for driving those devices. These bearings can be used to diagnose the remaining life of rolling bearings.

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
  • Rolling Contact Bearings (AREA)

Abstract

　転がり軸受の寿命に多大に影響する、潤滑油へのゴミの混入や水の混入による潤滑油の劣化状態を、加速度センサの共振周波数帯信号や高周波信号を用いることにより、安価に検出し、検出したゴミの状態、潤滑油の状態を根拠に転がり軸受の寿命を早期に高精度に推定する。 　転がり軸受３におけるゴミ混入状態と振動・軸受寿命との関係、及び潤滑油の劣化と振動・軸受寿命とに関し、各転がり軸受３の型番、メーカー名等の軸受諸元毎について、加速度センサ４を用いて振動信号を求め、最も高感度検出が可能な共振周波数帯信号を実験装置により採取する基礎データ採取手段と、ポンプ、ファン等の回転機器１，２に備えられた、余寿命を診断する転がり軸受３について、加速度センサ４を用いて振動信号を求め、最も高感度検出が可能な共振周波数帯信号を測定する測定手段と、測定手段により求めた測定値と、軸受諸元判定手段の判定結果と、基礎データ採取手段で求めたデータとを用いて、被診断転がり軸受３のゴミ混入状態と潤滑油の劣化状態を推定し、被診断転がり軸受３の余寿命を算出する判定手段と、から成る方法である。

Description

明 細 書
転がり軸受の余寿命診断方法及びこの余寿命診断装置
技術分野
[0001] 本発明は、化学プラント、製鉄所ならびに発電所などで使用されている補機である ポンプ、ファンの転がり軸受ゃそれら機器を駆動するモータで使用されている転がり 軸受の残りの寿命を推定する転がり軸受の余寿命診断方法及びこの余寿命診断装 置に関するものである。
背景技術
[0002] 化学プラント、製鉄所ならびに発電所などで使用されている補機であるポンプ、ファ ンの転がり軸受ゃそれら機器を駆動するモータで使用されている転がり軸受では、負 荷荷重が定格荷重の 5%以下と非常に小さぐ通常の使用状態では金属疲労は発 生しない。従って、これら転がり軸受の寿命は、ごみの混入により発生する圧痕の盛 上り部における「応力集中によるはく離」あるいは、水の混入によりグリースの油膜切 れが発生し、転がり軸受の軌道面の表面粗さが増大することによる「振動の増加」の 2 種類がある。
[0003] その転がり軸受の余寿命診断方法としては、種々の手段が提案されている。例えば 、特許文献 1の「軸受被診断方法」に示すように、加速度センサ信号を用いて軸受の 振動を測定し、この軸受振動値が許容値を超えると警報を発する方法、ァコースティ ック .ェミッション (Acoustic Emission)法等が提案されている。その他にも、軸受 振動の周波数の解析により、その故障の原因を推定する方法がある。また、軸受振 動値の増加傾向を予測することにより、その寿命を予知する方法もある。
特許文献 1：特開平 8— 159151
[0004] 加速度センサ信号を用いた軸受振動値の増加傾向予測方法は、最も多く使われて いる予測方法である。軸受の加速度振動の増加傾向を直線や二次曲線、指数曲線 で予測し、予め設定した許容振動値に達するまでの残り時間で軸受の余寿命を予測 する方法である。
[0005] 例えば、図 12に示すように、加速度振動波形について、 0から 10kHzの実効値を 算出し、判定は絶対値と相対値との 2種類のしきい値を測定し、このしきい値を超え て!、な ヽときは被診断転がり軸受は「正常」であると判定する。
一方、しきい値を超えているときは被診断転がり軸受は「異常」であると判定し、振 動波形の周波数スペクトルを算出する。 IN, 2N, 3N, mNといった回転数の n倍成 分を抽出する。
または、被診断転がり軸受は「異常」であると判定したときに、次に絶対値と LPF処 理による振動波形の包絡線処理をし、この包絡線処理した波形の周波数スペクトル を算出する。次に、 f f f のベアリングパス周波数成分を抽出する。
inn. out. ball
これらの測定結果に基づ 、て、各振動成分の大きさを考慮し異常原因を推定する 。この異常原因としては、転がり軸受のアンバランスやミスァライメント、基礎のゆるみ 等がある。
[0006] アコースティック'ェミッション法は、加速度より周波数の高い AE信号を用いて、転 力 Sり軸受の故障の早期発見、余寿命を診断する方法である。この AE法は、物体が変 形或いは破壊されるときに、それまで蓄えられて ヽた歪エネルギーが音となって伝播 する現象である AE信号を利用した診断方法である。この AE信号は材料内部の弾性 エネルギーが解放されるときの弾性波の伝播であり、必ずしも破壊のときのみではな ぐ材料の結晶構造の転位や変態なども対象とする。この AE信号を回転している転 力 Sり軸受につ!/、て AEセンサーを用いて信号処理を行 、、その AE波の発生頻度を 観察して、その転がり軸受の被診断を行う。
[0007] このような診断方法を用いて、転がり軸受の予期しない故障を未然に予知して、そ の軸受の取替え時期を前もって予測している。このように、軸受の異常を認知する「 無事故寿命」と、軸受の焼付き、破損にいたる「事故発生寿命」を明確にして、その無 事故寿命から事故発生寿命の期間、即ち余寿命を予測している。このように従来は、 回転機器の異常の有無の判定と原因の推定を行い、異常の程度を判定して、転がり 軸受の修理のタイミングを決定している。最も良く用いられる加速度振動の統計的予 測では、寿命予測時点までの振動値をパラメータとして、二次曲線や指数関数に曲 線回帰し、許容できる振動値に達するまでの期間を求めて余寿命として 、た。
発明の開示 発明が解決しょうとする課題
[0008] しかし、上記従来の診断又は予測方法では、許容できる振動値の設定が難しぐそ の値の設定次第で余寿命が大きく変化し、精度の高い余寿命の予測が困難であつ た。また、振動が増加し始めるときは、既に軸受寿命の末期であるために、長期的な 保守計画が立てづらぐまた余寿命を予測しても修理が間に合わないこともあった。 そのため、実際には、真の寿命に対して十分余裕があるにもかかわらず、その転がり 軸受を早期に交換している場合が多力つた。また、このような余寿命診断精度の低さ から、実際の発電所や工場等では、軸受の点検周期を伸延させることができず、軸 受を数年おきに全数交換する定期点検という保守体制を余儀なくされていた。これら は保全本来のコストの削減、省力化を妨げるといった問題を有していた。
[0009] 更に、上記従来のアコースティック'ェミッション法は、加速度を用いた上記統計的 方法に比べると早期の被診断は可能である力 この被診断に用いる AE (Acoustic Emission)センサ及び信号処理回路が高価であり、また AE波は微妙であるために 周辺騒音を拾 、やす 、と 、う問題を有して 、た。
[0010] 本発明は、カゝかる問題点を解決するために創案されたものである。すなわち、本発 明の目的は、転がり軸受の寿命に多大に影響する、潤滑油へのゴミの混入や水の混 入による潤滑油の劣化状態を、加速度センサの共振周波数帯信号や高周波信号を 用いることにより、安価に検出し、検出したゴミの状態、潤滑油の状態を根拠に転がり 軸受の寿命を早期に高精度に推定することができる転がり軸受の余寿命診断方法 及びこの余寿命診断装置を提供することにある。
課題を解決するための手段
[0011] 本発明の余寿命診断方法によれば、転がり軸受（3)におけるゴミ混入状態と振動- 軸受寿命との関係、及び潤滑油の劣化と振動'軸受寿命とに関し、各転がり軸受 (3) の型番、メーカー名等の軸受諸元毎について、加速度センサ (4)を用いて振動信号 を求め、最も高感度検出が可能な共振周波数帯信号を含む周波数帯域信号を実験 装置により採取する基礎データ採取手段と、ポンプ、ファン等の回転機器（1 , 2)に 備えられた、余寿命を診断する転がり軸受（3)につ 、て、加速度センサ (4)を用いて 振動信号を求め、最も高感度検出が可能な共振周波数帯信号を含む周波数帯域信 号を測定する測定手段と、前記測定手段により求めた測定値と、前記軸受諸元判定 手段の判定結果と、前記基礎データ採取手段で求めたデータとを用いて、前記被診 断転がり軸受（3)のゴミ混入状態と潤滑油の劣化状態を推定し、該被診断転がり軸 受（3)の余寿命を算出する判定手段と、力も成る、ことを特徴とする転がり軸受の余 寿命診断方法が提供される。
[0012] 例えば、前記判定手段は、前記被診断転がり軸受（3)の振動測定波形を処理した 結果、算出した振動値と該転がり軸受（3)の計算寿命を用いて、該転がり軸受（3)の 余寿命を算出する方法である。
[0013] 前記判定手段は、前記被診断転がり軸受（3)について、 lk〜64kHzの振動波形 を、 1/2オクターブバンドで周波数を分割して複数のバンドを採取し、各周波数帯の 波形に対し、包絡線処理を行い、周波数スペクトルを算出してから、該被診断転がり 軸受（3)の型番とメーカー名等の軸受諸元につ!、て判定する方法である。
[0014] 前記判定手段は、前記被診断転がり軸受（3)について、 lk〜64kHzの振動波形 を、 1/2オクターブバンドで周波数を分割して複数のバンドを採取し、各周波数帯の 波形に対し、包絡線処理を行い、周波数スペクトルを算出し、軸受の型番とメーカー 名等の軸受諸元について判定し、前記被診断転がり軸受（3)の型番とメーカー名が 判るときに、その軸受諸元力もベアリングパス周波数を計算し、各周波数帯の包絡線 処理スペクトルらパス周波数成分 (f f f の 3つ）を抽出し、抽出した各周波数
inn. out. ball
帯のパス周波数成分の相対感度 (正常時との比)を算出し、パス周波数成分の相対 感度の分割したバンド数の上位バンドの平均を求め、パス周波数成分の複数バンド に分割したバンド数の上位バンド平均のどれかがしきい値を超えたカゝどうかを判定し 、しき!、値を超えて 、な 、ときは正常であると推定する方法である。
[0015] 前記判定手段において、前記被診断転がり軸受（3)について、 5k〜35kHzの振 動波形を、 1/2オクターブバンドで周波数を分割して計 6バンドを採取し、各周波数 帯の波形に対し、包絡線処理を行い、周波数スペクトルを算出する。
[0016] 前記判定手段におけるしきい値は、 1を超えた数値である。
[0017] 前記判定手段は、前記被診断転がり軸受（3)について、 lk〜64kHzの振動波形 を、 1/2オクターブバンドで周波数を分割して複数のバンドを採取し、各周波数帯の 波形に対し、包絡線処理を行い、周波数スペクトルを算出し、軸受の型番とメーカー 名等の軸受諸元について判定し、前記被診断転がり軸受（3)の型番とメーカー名が 判らないときに、各周波数帯の包絡線処理スペクトルから、回転数 X I . 6〜7の範囲 内で周波数スペクトルのピークを抽出し、抽出した各周波数帯のピーク周波数成分 の相対感度 (正常時との比）を算出し、ピーク周波数成分の相対感度の上位 3バンド 平均を求め、ピーク周波数成分の分割した上位のバンドの相対感度平均力 しきい 値を超えたかどうかを判定し、 しき 、値を超えて 、な 、ときは正常であると推定する 方法である。
[0018] 前記判定手段は、前記転がり軸受（3)について、 5k〜35kHzの振動波形を、 1/2 オクターブバンドで周波数を分割して計 6バンドを採取し、各周波数帯の波形に対し 、包絡線処理を行い、周波数スペクトルを算出し、軸受の型番とメーカー名等の軸受 諸元につ!、て判定し、前記被診断転がり軸受（3)の型番とメーカー名が判らな 、とき に、 各周波数帯の包絡線処理スペクトルから、回転数 X I . 6〜7の範囲内で周波 数スペクトルのピークを抽出し、抽出した各周波数帯のピーク周波数成分の相対感 度 (正常時との比）を算出し、ピーク周波数成分の相対感度の上位 3バンド平均を求 め、ピーク周波数成分の上位 3バンドの相対感度平均力 しきい値（ = 2. 0)を超え た力どうかを判定する方法である。
[0019] 前記判定手段におけるしきい値は、 1を超えた数値である。
[0020] 本発明の潤滑油劣化の検出方式による余寿命診断方法によれば、転がり軸受（3) におけるゴミ混入状態と振動，軸受寿命との関係、及び潤滑油の劣化と振動 ·軸受寿 命とに関して、加速度センサ (4)を用いて振動信号を求め、最も高感度検出が可能 な共振周波数帯信号を含む周波数帯域信号を実験装置により採取する基礎データ 採取手段と、ポンプ、ファン等の回転機器（1, 2)に備えられた、余寿命を診断する転 力 Sり軸受（3)につ 、て、加速度センサ (4)を用いて振動信号を求め、最も高感度検 出が可能な共振周波数帯信号を含む周波数帯域信号を測定する測定手段と、前記 測定手段により求めた測定値と、前記基礎データ採取手段で求めたデータとを用い て、前記被診断転がり軸受 (3)のゴミ混入状態と潤滑油の劣化状態を推定し、該被 診断転がり軸受（3)の余寿命を算出する判定手段と、力 成る、ことを特徴とする転 力 Sり軸受の余寿命診断方法が提供される。
[0021] 前記判定手段は、前記被診断転がり軸受（3)について、 lk〜64kHzの周波数帯 域を持つ振動信号から、センサ共振周波数帯域を含む狭帯域および広帯域の 2つ の周波数帯域の実効値の相対感度を計算し、狭帯域実効値相対感度 X広帯域実 効値相対感度と ヽぅ特徴量がしき 、値を超えたカゝどうかを判定し、しき ヽ値を超えて V、な 、ときは正常であると判定する方法である。
[0022] 前記判定手段は、前記被診断転がり軸受（3)について、 5k〜35kHzの周波数帯 域を持つ振動信号から、 23k〜32kHzと 5k〜35kHzの 2つの周波数帯域の実効値 の相対感度を計算し、 23k〜32Hz実効値相対感度 X 5k〜35kHz実効値相対感 度と 、う特徴量がしき 、値を超えた力どうかを判定し、しき 、値を超えて 、な 、ときは 正常であると判定する方法である。
[0023] 前記判定手段におけるしきい値は、 1を超えた数値である。
[0024] 前記判定手段において、前記被診断転がり軸受（3)について、パス周波数成分の 複数バンドに分割したバンド数の上位バンド平均のどれかがしきい値を超えたかどう かを判定し、しきい値を超えているときに、圧痕 Z潤滑油劣化の誤識別防止のため に、振動波形のウェーブレット分布を作成し、時間周波数分布 (ウェーブレット)を表 示し、人間による時間周波数分布（ウェーブレット）を確認する。
[0025] 前記判定手段において、前記被診断転がり軸受（3)について、ピーク周波数成分 の上位 3バンドの相対感度平均力 しきい値を超えた力どうかを判定し、しきい値を超 えているときに、圧痕 Z潤滑油劣化の誤識別防止のために、振動波形のウェーブレ ット分布を作成し、時間周波数分布（ウェーブレット）を表示し、人間による時間周波 数分布（ウェーブレット）を確認する。
[0026] 前記判定手段において、前記被診断転がり軸受（3)について、広帯域実効値相対 感度 X狭帯域実効値相対感度が、しきい値を超えたかどうかを判定し、しきい値を超 えているときに、圧痕 Z潤滑油劣化の誤識別防止のために、振動波形のウェーブレ ット分布を作成し、時間周波数分布（ウェーブレット）を表示し、人間による時間周波 数分布（ウェーブレット）を確認する。
[0027] 前記判定手段において、圧痕起点型はく離モードおよび潤滑油劣化モードの余寿 命を、計算寿命と、 0〜1の余寿命係数との積として算出される余寿命推定式を用い て診断する。
[0028] 前記判定手段において、前記被診断転がり軸受（3)について、パス周波数成分の 複数バンドに分割したバンド数の上位バンド平均のどれかがしきい値を超えたかどう かを判定し、しきい値を超えているときに、
圧痕起点型はく離モードであると確認し、
上位 3バンドの相対感度平均力 圧痕サイズを推定し、
圧痕起点型はく離モードでの余寿命を下記の数式 [数（1) ]で計算して診断する、 ことを特徴とする請求項 4の転がり軸受の余寿命診断方法。
隨 1)] j T 1 n(O.0038dkig (尸/ Q— 0.272 g ( +0.416)
[0029] 前記判定手段において、前記被診断転がり軸受（3)について、ピーク周波数成分 の上位 3バンドの相対感度平均力 しきい値を超えた力どうかを判定し、しきい値を超 えているときに、圧痕起点型はく離モードであると確認し、上位 3バンドの相対感度平 均力 圧痕サイズを推定し、圧痕起点型はく離モードでの余寿命を下記の数式 [数（ 1) ]で計算して診断する。
隨 1)] j j 1 rj(0.0038dlog(JP/C)~0.2721og{i/)+0.416)
O一 θΛ X 1 U 前記判定手段において、圧痕起点型はく離モードにおける余寿命推定式を、計算 寿命を下記の数式 [数 (2) ]の基本動定格寿命とし、余寿命係数を PZCおよび振動 値の関数とした圧痕発生からの余寿命とする。
[数 (2)]
Figure imgf000010_0001
[0031] 前記判定手段において、潤滑油劣化モードにおける余寿命推定式を、計算寿命を 、計算寿命を下記の数式 [数 (3) ]による計算寿命とし、余寿命係数を振動値の関数 とした潤滑油劣化発生からの余寿命とする。
隨 3)]
, 、 2450
log ( ) = -2.30 +― ~ .30l(SG +SN +Sw)
[0032] 前記判定手段において、前記被診断転がり軸受（3)について、センサ共振周波数 帯 23k〜32kHzの実効値および 5k〜35kHz実効値の相対感度を算出し、 23k〜3 2kHz実効値相対感度 X 5k〜35kHz実効値相対感度はしき 、値を超えたかどうか を判定し、しきい値を超えているときに、潤滑油劣化モードであると確認し、 23k〜32 kHzの実効値相対感度力 潤滑油劣化モードでの余寿命を下記の数式 [数 (4) ]で 計算して診断する。
隨 4)]
L = Lhb V; M
[0033] 前記判定手段にお!、て、前記被診断転がり軸受（3)につ 、て、 lK〜64kHz振動 波形のケプストラムを算出し、ケプストラムのクートシスを算出し、ケプストラムのクート シスはしき!/、値を超えたかどうかを判定し、しき 、値を超えて 、るときは圧痕起点型は く離モードであると判定し、しき 、値を超えて 、な 、ときは潤滑油劣化モードであると 推定する。
[0034] 前記判定手段におけるしき!/ヽ値は 3を超えた数値である。
[0035] 前記判定手段において、圧痕起点型はく離モード又は潤滑油劣化モードの異常が あると判定したときは、人間による判断は不要として、時間周波数分布（ウェーブレツ ト）については表示しない。
[0036] 前記判定手段において、前記被診断転がり軸受（3)について、前記しきい値を超 えているときは圧痕起点型はく離モードであると判定したときに、上位 3バンドの相対 感度平均力 圧痕サイズを推定し、圧痕起点型はく離モードでの余寿命を被診断し 、余寿命を時間単位で表現する。
[0037] 前記判定手段において、前記被診断転がり軸受（3)について、前記しきい値を超 えていないときは潤滑油劣化モードであると判定したときに、前記被診断転がり軸受（ 3)の 23k〜32kHz実効値力も潤滑油劣化程度を推定し、潤滑油劣化モードでの余 寿命診断し、余寿命を時間単位で表現する。
[0038] 前記判定手段において、被診断転がり軸受（3)について、 5k〜35kHzの振動波 形を測定する。圧痕を検出するために、 5k〜35kHz帯域を 6つの周波数帯に分け て包絡線処理スペクトルを算出し、この包絡線処理スペクトルがしきい値を超えたか どうかを判定し、しきい値を超えていないときは正常であると推定し、しきい値を超え ているときは、圧痕起点型はく離モードの異常'故障モードが特定できないが異常が あると推定する。
[0039] 前記判定手段において、被診断転がり軸受（3)について潤滑油劣化を検出するた めに、その特徴量（23k〜32kHz実行値 X 5k〜35kHz実行値)を算出し、潤滑油 劣化の特徴量がしき 、値を超えた力どうかを判定し、しき 、値を超えて 、な 、ときは 正常であると推定し、しきい値を超えているときは、潤滑油劣化モードの異常'故障モ ードが特定できな ヽが異常があると推定する。
[0040] 前記判定手段におけるしきい値は、 2. 0である。
[0041] 前記判定手段において、被診断転がり軸受（3)について圧痕と潤滑油劣化とを識 別するために、その特徴量 (ケプストラムのクートシス）を算出し、ケプストラムのクート シスはしき!/、値を超えたかどうかを判定し、しき 、値を超えて 、るときは圧痕起点型は く離モードの異常があると判定し、しきい値を超えていないときは潤滑油劣化モード の異常があると推定する。
[0042] 前記判定手段におけるしきい値は、 3. 8である。
[0043] 前記判定手段において、被診断転がり軸受（3)について圧痕検出の結果がしきい 値を超えて 、な 、とき、かつ潤滑油劣化検出の結果もしき 、値を超えて 、な 、ときに
、その被診断転がり軸受（3)は正常であると判定する。
[0044] 前記判定手段において、被診断転がり軸受（3)について圧痕検出の結果がしきい 値を超えているときであって、故障モードが特定できないとき、又は潤滑油劣化検出 の結果がしきい値を超えているときであって、故障モードが特定できないときは、要注 意であると認識し、圧痕量、潤滑油劣化量、圧痕 Z潤滑油識別量を特定し、時間周 波数分布 (ウェーブレット)を表示し、人間により故障モードを判定し、診断する。
[0045] 前記判定手段において、被診断転がり軸受（3)について圧痕検出の結果がしきい 値を超えて 、るときであって、ケプストラムのクートシスはしき ヽ値を超えて 、るときは 、圧痕起点型はく離モードの異常があり、圧痕の発生があると判定し、圧痕起点型は く離モードでの余寿命を診断する。
[0046] 前記判定手段において、被診断転がり軸受（3)について潤滑油劣化検出の結果 力しき!/ヽ値を超えて 、るときであって、ケプストラムのクートシスはしき!/ヽ値を超えて!/ヽ ないときは、潤滑油劣化モードの異常があり、潤滑油劣化の発生があると判定し、潤 滑油劣化モードでの余寿命を診断する。
[0047] 前記判定手段において、被診断転がり軸受（3)について圧痕起点型はく離モード の異常したとき、又は潤滑油劣化モードの異常があると判定したときは、要注意であ ると認識し、圧痕量、潤滑油劣化量、圧痕 Z潤滑油識別量を特定し、時間周波数分 布 (ウェーブレット)を表示し、人間により故障モードを判定し、診断する。
[0048] 前記判定手段にお!、て、圧痕および潤滑油劣化検出のためのしき!、値を、 (a)BR Gサイズ、（b)機器重量、（c)電動機出力、（d)機器種類、（e)これら (a)〜( の組み合わ せにより変更することができる。
[0049] 前記判定手段において、圧痕および潤滑油劣化の検出に加え、機器のアンバラン ス、ミスァライメント、基礎のゆるみ等を周波数解析により診断する従来の故障検出手 法を加えた、回転機のすべての故障を総合的に診断することができる。
[0050] 本発明の余寿命診断装置によれば、余寿命を被診断しょうとする被診断転がり軸 受 (3)に関する振動信号を測定する加速度センサ (4)と、該加速度センサ (4)で求 めたデータを変換するアナログ Zデジタル変換器 (5)と、該アナログ Zデジタル変換 器 (5)で変換した振動信号から、圧痕および潤滑油劣化の特徴を抽出する特徴量 抽出部 (6)と、転がり軸受 (3)におけるゴミ混入状態と振動'軸受寿命との関係、潤滑 油の劣化と振動'軸受寿命との関係を記した基礎データ、及びポンプ、ファン等の回 転機器 (1, 2)に備えられた被診断転がり軸受 (3)の正常状態のときに採取した振動 データ、及び軸受荷重、回転速度、運転時間及び転がり軸受呼び番号に関するデ ータを保存した測定結果データベース (7)と、該測定結果データベース (7)に搭載さ れたデータを用いることにより、前記特徴量抽出部（6)で抽出した、前記被診断転が り軸受 (3)の振動信号に基づ!/、て前記被診断転がり軸受 (3)のゴミの混入と潤滑油 の劣化状態とを判定し、その余寿命を診断する余寿命診断部 (8)と、該余寿命診断 部 (8)の結果を表示する被診断結果表示部（9)と、を備えた、ことを特徴とする転がり 軸受の余寿命診断装置が提供される。
発明の効果
[0051] 上記構成の被診断方法では、基礎データ採取手段において、予めゴミの混入又は 潤滑油の劣化による潤滑が劣化したときに発生する転がり軸受の圧痕の形成状態に ついて、その加速度とゴミ混入状態との関係、加速度と潤滑油状態の関係について 実験装置により採取した基礎データを取得する。測定手段において、余寿命を被診 断しょうとする回転機器（1, 2)に備えられた被診断転がり軸受（3)について、加速度 センサ (4)を用いて振動信号を求め、最も高感度検出が可能な共振周波数帯信号 又は高周波信号を測定する。
次に、判定手段において、測定手段により求めた測定値と、前記基礎データ採取 手段で求めたデータ、予め測定した被診断転がり軸受（3)の正常状態の軸受荷重、 回転速度、運転時間及び転がり軸受呼び番号に関する振動データとを用いて、前記 被診断転がり軸受 (3)のゴミ混入状態、潤滑油の劣化状態を推定し、該被診断転が り軸受 (3)の余寿命を算出する。
[0052] この判定手段に際しては、先ず、振動の増加傾向を算出することにより、前記被診断 転がり軸受（3)が劣化初期であるのか末期状態であるのかを判定する。
劣化初期であると判定したときは、更に次のように判定する。先ず、前記測定手段で 求めた被診断転がり軸受け (3)の加速度センサ (4)の共振周波数帯信号、または高 周波帯信号、及び予め測定した被診断転がり軸受け (3)の正常時の振動データを 用いて、前記被診断転がり軸受（3)が正常な劣化過程である力、ゴミ混入過程である 力 潤滑油の劣化過程であるかを判定する。
[0053] 被診断転がり軸受（3)にゴミも混入しておらず、潤滑油も劣化状態ではな!、、劣化 初期ではあるが軸受状態が正常であると判定した場合は、その余寿命として定格寿 命を算出する。次に、被診断転がり軸受（3)にゴミが混入し、劣化初期状態になった と判定した場合は、前記基礎データ採取手段における振動データにより、混入したゴ ミのサイズを推定し、その余寿命を算出する。更に、前記被診断転がり軸受（3)の潤 滑油が劣化した場合は、軸受状態が劣化初期と判定し、前記データ採取手段にお ける振動データより、前記潤滑油の劣化を推定し、その余寿命を算出する。
[0054] 最後に、劣化末期と判定したときには、前記加速度の低周波帯振動の増加傾向に 基づいて余寿命を算出する。このとき、本発明の被診断方法では、振動の増加傾向 予測だけでなぐゴミ混入や潤滑油の劣化から加速度の急増までの経過時間を観測 することにより、より精度の高い余寿命を算出することができる。
[0055] このように本発明は、回転機器（1, 2)の稼動中にその転がり軸受（3)の寿命を推 定することにより、交換時期を確定し、より効率的な機器（1, 2)の保守が可能となる。 例えば、発電所における回転機器（1, 2)については、稼働率の高い夏場を避けて 秋季にその転がり軸受（3)の交換を実施するといつた計画を容易に立て、保守の効 率ィ匕を図ることができる。また、従来の余寿命診断方法の精度不足から定期点検を 余儀なくされていた回転機器に対して早期の余寿命診断が可能なことから、点検周 期の長期化、劣化データの採取が容易になり、従来の定期点検体制から機器に応じ て保守を行う状態基準保守への移行の効率ィ匕が期待できる。
[0056] 特に、本発明では、余寿命を被診断しょうとするその被診断転がり軸受（3)の型番 とメーカー名等の軸受諸元について判定することで、その軸受の特性に基づいて正 確に余寿命を診断することができる。即ち、被診断転がり軸受（3)の型番とメーカー 名が判別できるかの可否に基づいて、その後の特定の測定結果力 しきい値を超え た力どうかを判定し、正常と異常の別を判定な 、し推定することができる。
[0057] また、本発明ではその被診断転がり軸受（3)の異常が、圧痕によるもの力、潤滑油 切れの異常によるものかの別を判別して正確に余寿命を判定している。例えば、圧 痕起点型はく離モードであると推定したときは、所定の数式に基づいて圧痕サイズを 推定して余寿命を診断することができる。また、潤滑油劣化モードであると推定したと きは、所定の数式に基づ 、て潤滑劣化程度を推定して余寿命を診断することができ る。
圧痕起点型はく離モードによる異常か、潤滑油劣化モードによる異常かの判別が 困難なときは、その誤識別を防止するために人間による時間周波数分布 (ゥヱーブレ ット）を確認することで、確実な余寿命を診断することができる。
[0058] このように、圧痕起点型はく離モード、潤滑油劣化モードの両方を総合的に判定す ることにより、転がり軸受（3)について、より精緻な余寿命を診断することができる。本 発明の余寿命診断方法は、従来のアンバランス、ミスァライメント及び基礎の緩みを 検出する従来の検出方法と組み合わせることができる。
[0059] 上記構成の余寿命診断装置では、潤滑油へのゴミの混入や潤滑油の劣化状態を 、加速度センサ (4)の共振周波数帯信号又は高周波信号を用いることにより、安価 に検出し、検出したゴミの状態、潤滑油の状態を根拠に転がり軸受（3)の寿命を早期 に高精度に推定することができる。
[0060] このように本発明は、回転機器（1, 2)の稼動中にその転がり軸受（3)の寿命を推 定することにより、点検スケジュール '被診断レポート出力部（10)において交換周期 又は交換時期が確定し、より効率的な機器の保守が可能となる。例えば、発電所に おける回転機器（1, 2)については、稼働率の高い夏場を避けて秋季にその転がり 軸受（3)の交換を実施するといつた計画を容易に立てることができる。また、従来は、 定期点検を余儀なくされていた設備に対し、早期の余寿命判定が可能なことから、点 検周期の長期化、劣化データの採取が容易になり、従来の定期点検体制から機器 の状態に応じて保守を行う状態基準の保守体制への移行を効率化することができる 図面の簡単な説明
[0061] [図 1]本発明の転がり軸受の余寿命診断方法を示すブロック図である。
[図 2]余寿命診断方法で診断する対象物となる電動機と回転機器に備えられた転が り軸受の一例を示す断面図である。
[図 3]転がり軸受の余寿命診断方法を示すフロー図である。
[図 4]軸受諸元を判定する転がり軸受の余寿命診断方法を示すフロー図である。
[図 5]軸受諸元が判るときの圧痕特徴量による転がり軸受の余寿命診断方法を示す フロー図である。
[図 6]軸受諸元が判らないときの圧痕特徴量による転がり軸受の余寿命診断方法を 示すフロー図である。
[図 7]圧痕の大きさならびに荷重の大きさが軸受の余寿命に与える影響を示すグラフ である。
[図 8]潤滑油切れによる軸受の相対振動値と余寿命との関係を求めた実験結果を示 すグラフである。
[図 9]相対感度と圧痕サイズとの関係を示すグラフである。
[図 10]ポンプ駆動用電動機に使用されている転がり軸受の余寿命を診断した結果で あり、上段から波形、 FFTスペクトル、拡大したとウェーブレット分布を示すものであり 、（a)は正常状態、（b)は圧痕の発生状態及び (c)は潤滑油の劣化が発生した状態 を示すものである。
[図 11]本発明の転がり軸受の余寿命診断装置を示す構成ブロック図である。
[図 12]従来の余寿命診断方法を示すフロー図である。
符号の説明
1 ポンプ、ファン
2 電動機
3 転がり軸受 (被診断転がり軸受）
4 加速度センサ
5 アナログ Zデジタル変換器
6 特徴量抽出部
7 測定結果データベース
8 余寿命診断部
9 被診断結果表示部 10 点検スケジュール '被診断レポート出力部
11 伝送用モデム
12 プリンタ
発明を実施するための最良の形態
[0063] 本発明の転がり軸受の余寿命診断方法は、予め実験機において、ゴミ混入状態- 潤滑油の劣化状態と振動'寿命の関係を採取する基礎データ採取手段と、ポンプ、 ファン等の回転機器又は電動機等の回転機構部分に備えられた転がり軸受の余寿 命を診断しょうとする転がり軸受の共振周波数帯信号又は高周波信号を測定する測 定手段と、被診断転がり軸受の余寿命を判定する判定手段と、から成るものである。 実施例 1
[0064] 以下、本発明の好ましい実施の形態を図面を参照して説明する。
図 1は本発明の転がり軸受の余寿命診断方法を示すブロック図である。図 2は余寿 命診断方法で診断する対象物となる電動機と回転機器に備えられた転がり軸受のー 例を示す断面図である。
[0065] 基礎データ採取手段では、ゴミ混入を模擬するために、分解した軸受の転動面に直 接きずをつけて、軸受に圧痕を生成させ、また潤滑油の劣化状態を模擬するために 潤滑油を少なくした軸受を用いて軸受荷重試験機にて試験を行い、基礎データを採 取する。また、この他にゴミ混入を模擬する方法として、潤滑油にゴミの代わりとなる 異物を混入させ、混入する異物の量や大きさを変える、混入する異物の硬さを変える などがある。同様に、潤滑油の劣化を模擬する方法として、酸ィ匕劣化させた潤滑油を 使用する、水を混入させるなどがある。
[0066] この基礎データ採取手段において、予めゴミの混入又は潤滑油の劣化による潤滑が 劣化したときの転がり軸受 3に圧痕の形成状態について、その加速度と圧痕の大きさ との関係についてのデータを取得する。転がり軸受 3の主な劣化形態は、内部起点 型はく離と表面起点型はく離の 2つの劣化モードがある。この内部起点型はく離は、 転がり要素転動面の受ける繰り返し応力が転動面表層下に集中し、転動面内部から はく離が発生するものである。表面起点型はく離は、潤滑油中へのゴミ等の異物の混 入により転動面表面に傷がつき、転動面表面からはく離が発生するものである。軸受 本来の寿命とは、内部起点型はく離モードにおける寿命であり、この寿命は近年の材 料技術の進歩により、軸受の定格寿命の数倍〜数十倍に伸延された。一方、潤滑油 中への異物混入等による表面起点型はく離モードの寿命は、内部起点型はく離の寿 命の数分の一から数十分の一と著しく短くなる。
[0067] このように転がり軸受 3は多様な劣化モードを持ち、これらの劣化モード'破壊メカ- ズムを考慮することは軸受の余寿命診断において非常に重要である。そこで、本発 明ではこのような転がり軸受 3の劣化モードを考慮し、従来よりも早期に被診断可能 な、かつ高精度な余寿命を診断するために、その前提として基礎データ採取手段を 用いた。
[0068] 余寿命を被診断しょうとする回転機器 1, 2に備えられた被診断転がり軸受 3について は、判定手段のうち余寿命診断準備段階と測定手段とを講ずる。余寿命診断準備段 階では、被診断転がり軸受 3について、軸受荷重、回転速度、運転時間及び転がり 軸受呼び番号に関するデータ、及び加速度センサ 4を用いて正常時の振動データを 収集する。測定手段では、運転中における被診断転がり軸受 3について、加速度セ ンサ 4を用いて振動信号を求め、最も高感度検出が可能な共振周波数帯信号又は 高周波数帯信号を測定する。
[0069] 図 3は転がり軸受の余寿命診断方法を示すフロー図である。
これらの基礎データ採取手段及び余寿命診断準備段階で求めたデータとを用いて 、被診断転がり軸受 3が劣化初期であるのか末期状態であるの力を図 3に示すような フローにもとづいて推定し、余寿命を診断する。
被診断転がり軸受 3について、 lk〜64kHzの振動波形を測定する。なお、好ましく は 5k〜35kHzの振動波形を測定する。圧痕を検出するために、前記周波数帯域を 複数の周波数帯に分割して包絡線処理スペクトルを算出し、この複数周波数帯の包 絡線処理スペクトルがしきい値（ = 2. 0)を超えたかどうかを判定し、しきい値を超え ていないときは正常であると推定する。一方、しきい値を超えているときは、圧痕起点 型はく離モードの異常があると判定し、又は異常ではあるが故障モードが特定できな いときに次の判定に進む。
例えば、被診断転がり軸受 3の振動測定波形を処理した結果、算出した振動値と 転がり軸受 3の計算寿命を用いて、この転がり軸受 3の余寿命を算出して判定する。
[0070] 潤滑油劣化を検出するために、その特徴量（23k〜32kHz実行値 X 5k〜35kHz 実行値)を算出し、潤滑油劣化の特徴量がしきい値（ = 2. 0)を超えた力どうかを判 定し、しきい値を超えていないときは正常であると推定する。一方、しきい値を超えて いるときは、潤滑油劣化モードの異常があると推定し、又は異常ではあるが故障モー ドが特定できないときに次の判定に進む。
[0071] ここで、しきい値は、 2. 0が好ましいが、 1. 0を超えた値であれば判定に利用するこ とができる。このしきい値は、転がり軸受 3のサイズ'型式、使用されている機器の重 量、機器の種類、電動機器の容量 (kw)等に基づいて変動させるものである。あるい は、これらの組み合わせに基づいて変動させる。
[0072] 圧痕と潤滑油劣化とを識別するために、その特徴量 (ケプストラムのクートシス)を算 出し、ケプストラムのクートシスがしきい値（ = 3. 8)を超えたかどうかを判定し、しきい 値を超えているときは圧痕起点型はく離モードの異常があると判定する。一方、しき Vヽ値を超えて 、な 、ときは潤滑油劣化モードの異常があると推定する。
[0073] ここで、しきい値は、 3. 8が好ましいが、 3. 0を超えた値であれば判定に利用するこ とができる。このしきい値は、上述したように、転がり軸受 3のサイズ'型式、使用され ている機器の重量、機器の種類、電動機器の容量 (kw)等に基づいて変動させるも のである。あるいは、これらの組み合わせに基づいて変動させる。
[0074] 上記圧痕検出の結果がしきい値を超えていないとき、かつ潤滑油劣化検出の結果 もしき!/、値を超えて 、な 、ときに、その被診断転がり軸受 3は「正常」であると判定す る。圧痕検出の結果がしきい値を超えていないときでも、潤滑油劣化検出の結果が 異常であると判定したときにはその被診断転がり軸受 3は異常であると判定する。同 様に、潤滑油劣化検出の結果がしきい値を超えていないときでも、圧痕検出の結果 が異常であると判定したときにはその被診断転がり軸受 3は異常であると判定する。
[0075] 上記圧痕検出の結果がしきい値を超えているときであって、故障モードが特定でき ないとき、又は潤滑油劣化検出の結果がしきい値を超えているときであって、故障モ ードが特定できないときは、要注意であると認識し、圧痕量、潤滑油劣化量、圧痕 Z 潤滑油識別量を特定し、時間周波数分布 (ウェーブレット)を表示する。更に人間に より故障モードを判定し、診断する。
[0076] 圧痕検出の結果がしきい値を超えているときであって、ケプストラムのクートシスがし きい値を超えているときは、圧痕起点型はく離モードの異常があると判定する。その 結果、圧痕の発生があると判定し、圧痕起点型はく離モードでの余寿命を診断する。
[0077] 潤滑油劣化検出の結果がしきい値を超えているときであって、ケプストラムのクート シスはしき!/、値を超えて 、な 、ときは、潤滑油劣化モードの異常があると判定する。 その結果、潤滑油劣化の発生があると判定し、潤滑油劣化モードでの余寿命を診断 する。
[0078] 更に、圧痕起点型はく離モードの異常があると推定し、又は潤滑油劣化モードの異 常があると判定したときは、要注意であると認識し、圧痕量、潤滑油劣化量、圧痕 Z 潤滑油識別量を特定し、時間周波数分布 (ウェーブレット)を表示する。更に人間に より故障モードを判定し、診断する。
[0079] なお、圧痕起点型はく離モード又は潤滑油劣化モードの異常があると判定したとき は、その圧痕量、潤滑油劣化量、圧痕 Z潤滑油識別量を特定せず、時間周波数分 布（ウェーブレット）につ 、ては表示しな 、。
実施例 2
[0080] 図 4は実施例 2の転がり軸受の型番とメーカー名を判定する転がり軸受の余寿命診 断方法を示すフロー図である。図 5は軸受諸元が判るときの圧痕特徴量による転がり 軸受の余寿命診断方法を示すフロー図である。図 6は軸受諸元が判らないときの圧 痕特徴量による転がり軸受の余寿命診断方法を示すフロー図である。
実施例 2の転がり軸受 3の型番とメーカー名等の諸元判定を伴った圧痕検出方式 について説明する。
被診断転がり軸受 3について、 5k〜35kHzの振動波形を、 1/2オクターブバンドで 周波数を分割して計 6バンドを採取し、各周波数帯の波形に対し、包絡線処理を行 い、周波数スペクトルを算出し、転がり軸受 3の型番とメーカー名について判定する。 転がり軸受 3の型番とメーカー名が判別できると、その軸受の特徴が判り、その余寿 命をより正確に推定しやす 、からである。
[0081] 転がり軸受の型番とメーカー名が判るときは次のような判定を行う。 転がり軸受 3の諸元力 ベアリングパス周波数を計算し、各周波数帯の包絡線処理 スペクトルらパス周波数成分 (f f f の 3つ）を抽出し、抽出した各周波数帯のパ
inn. out. ball
ス周波数成分の相対感度 (正常時との比）を算出し、パス周波数成分の相対感度の 上位 3バンド平均を求める。 f f f の 3つに対して独立して演算する。このバンド
inn. out. ball
周波数成分の上位 3バンド平均（f f f の 3つ）のどれかがしきい値（ = 2. 0)を
inn. out. ball
超えた力どうかを判定し、しき 、値を超えて 、な 、ときは正常であると推定する。
[0082] 一方、このしきい値を超えているときは、圧痕 Z潤滑油劣化の誤識別防止のために 人間による時間周波数分布（ウェーブレット）を確認し、振動波形のウェーブレット分 布を作成し、時間周波数分布（ウェーブレット）を表示する。これは、人間の判定が一 番手的確に行えるからである。
[0083] 転がり軸受の型番とメーカー名が判らないときは次のような判定を行う。
被診断転がり軸受 3について、各周波数帯の包絡線処理スペクトルから、回転数 X 1. 5〜7の範囲内で周波数スペクトルのピークを抽出し、抽出した各周波数帯のピー ク周波数成分の相対感度 (正常時との比）を算出し、ピーク周波数成分の相対感度 の上位 3バンド平均を求め、ピーク周波数成分の上位 3バンドの相対感度平均力 し きい値（ = 2. 0)を超えたかどうかを推定し、しきい値を超えていないときは正常であ ると推定する。
[0084] 一方、しきい値を超えているときは、圧痕起点型はく離モードであると確認し、上位 3バンドの相対感度平均力 圧痕サイズを推定し、圧痕起点型はく離モードでの余寿 命を診断し、余寿命を下記数式 [数 1]で計算して診断する。
[数 1]
Figure imgf000021_0001
[0085] このように本発明は、回転機器 1, 2の運転中にその転がり軸受 3の寿命を推定する: とにより、交換時期が確定し、より効率的な回転機器 1, 2の保守が可能となる。例え ば、発電所における回転機器 1, 2については、稼働率の高い夏場を避けて秋季に その転がり軸受 3の交換を実施すると 、つた計画を容易に立てることができる。 転がり軸受の内輪にロックウェル硬度計を用いて圧子で円すい状の圧痕を作製し、 圧痕の大きさと負荷荷重を変えた疲労試験を行い、圧痕が発生した後に運転できる 時間を求めた試験軸受にはモータで最も多く使用されている深溝玉軸受を用い、 日 本学術振興会 126委員会が製作した疲労試験機で試験を行った試験軸受〖お IS620 6 (内径 30mm,外径 62mm,幅 16mm)である。回転速度は 2000rpm,潤滑油はタ 一ビン油 ISOVGIOである。図 1に結果を示すように、転がり軸受の計算寿命に対す る寿命比は圧痕の大きさが大きくなると低下し、寿命比の低下率は負荷荷重が小さ V、ほど大き 、ことがわ力つた。
[0086] 図 7は圧痕の大きさならびに荷重の大きさが寿命に与える影響を示すグラフである ここで、 Pは軸受の試験時のラジアル荷重、 Cは軸受の基本動定格荷重、 UO m ISB1518 ' 1992の基本動定格寿命は数式 [数 1]に示した。 LIOは寿命試験データ をワイブル分布に当てはめた場合の 10%寿命である。
[数 1] ^
Figure imgf000022_0001
[0087] ここで、 ηは回転速度 (rpm)、 Cは軸受の基本動定格荷重及び Ρは軸受の試験時 のラジアル荷重である。尚、転がり軸受の基本動定格寿命とは、一群の同じ軸受を同 一条件で個々に回転させたとき、その 90%が転がり疲れによるフレーキング（はく離） を生じることなく 100万回回転できる時間である。
図 8より、各サイズの圧痕において数式 [数 2]が確認できる。
[数 2] iog(Ll0 / Ll0h ) = a \og(P / C) + b
[0088] Saylesらの研究（文献： Saylesら、 ASTM STP771 (1982) 255— 274)によると 3 ミクロン以下のフィルターを使用して転がり軸受に供給する。潤滑油の清浄度を管理 した場合は寿命が一定であることがわ力つている。また、転がり軸受の軌道面は超仕 上げ加工されており、その表面粗さのピッチは 2. 5 m前後である。従って、圧痕サ ィズ 2. 5 mの場合には圧痕による寿命低下はないと考えた圧痕がない場合の転が り軸受の寿命は近年の軸受用鋼の清浄度の向上により基本動定格寿命より長くなつ て 、る。 日本学術振興会が行って 、る統一試験では 2倍の実力があるとされて 、る。 従って、圧痕サイズ 2. 5 mの場合の相対寿命を 2とした。
圧痕サイズを 230 μ mならびに 460 μ mとした場合の実験結果及び圧痕サイズ 2. 5 /z mの場合の結果を基に回帰式の係数 a, bを決定した。結果、下記の数式 2を得 た。
[数 3]
log |01 Lm) = 0.0038 log(P/ C)― 0.272 iog( ) + 0.416
[0089] ここで、 dは圧痕の直径であり、単位はミクロンである。
式を変形して余寿命推定する数式 4を得た。
画
L = T X J Q(0 0O38(/ log( PI C)-0.2721og(rf)+0. 16)
[0090] 圧痕の大きさは軸受の振動波形を処理することにより決定できる。
[0091] 転がり軸受の潤滑油膜が破断すると金属接触部の発熱により潤滑油の酸化劣化が 加速されたり、また金属接触部の摩耗粉による触媒作用で潤滑油の酸化劣化が加 速される。
転がり軸受の軌道輪と転動体間の潤滑状態と軸受振動の間には前記のような関係 があり、潤滑状態を変えた。潤滑寿命試験を実施し、相対振動値と相対寿命の関係 を求めた。試験軸受ならびに試験機は圧痕を付けた。試験の場合と同じである。試 験荷重は基本動定格荷重の 10%とした。乾燥状態ならびに ISOVG2の潤滑油によ る試験を行った。回転速度は 900rpmおよび 1800rpmである。結果を図に示すが、 正常状態に対する相対振動値と相対寿命 (試験軸受の寿命を Booserのグリース寿 命式から求めた計算寿命との比）との間の実験式を得た。 [0092] 次に、転がり軸受の潤滑油劣化の検出方式について説明する。
被診断転がり軸受 3について、センサ共振周波数帯 23k〜32kHzの実効値を算出 し、 23k— 32kHz実効値の相対感度を算出し、 23k— 32kHz実効値の相対感度は しきい値（ = 1. 5)を超えた力どうかを判定し、しきい値を超えていないときは正常で あると推定する。
[0093] 一方、しきい値を超えているときは、圧痕起点型はく離モードであると確認し、上位 3バンドの相対感度平均力も圧痕サイズを推定する。圧痕起点型はく離モードでの余 寿命を診断する。余寿命を下記数式 [数 (1) ]で計算して診断する。
隨 1)] —ェ jQ(0.0038iilog(/>/C)-0.272!og(ii)+0.4I6)
[0094] または、しきい値を超えているときは、潤滑油劣化モードであると確認し、 23k〜32 kHz実効値から潤滑油劣化程度を推定し、潤滑油劣化モードでの余寿命診断し、余 寿命を時間単位 (hrs)表示し診断する。
[0095] 被診断転がり軸受 3について、 5k〜35kHz振動波形のケプストラムを算出し、 ケ プストラムのクートシス算出し、ケプストラムのクートシスはしきい値（ = 3. 8)を超えた 力どうかを判定し、しきい値を超えているときは圧痕起点型はく離モードであると判定 する。
上位 3バンドの相対感度平均力 圧痕サイズを推定し、圧痕起点型はく離モードで の余寿命を被診断し、余寿命を下記数式 [数 (1) ]で計算して診断する。
隨 1)] j j , Λ(0.0038 og( VC)— 0.272iog (め +0.416)
[0096] 一方、しきい値を超えていないときは潤滑油劣化モードであると判定し、 23k〜32k Hz実効値から潤滑油劣化程度を推定し、潤滑油劣化モードでの余寿命診断し、余 寿命を下記数式 [数 (2) ]で計算して診断する。 [数 (2)]
_ 1q6 ( £丫
[0097] 図 8は油切れによる軸受の相対振動値と余寿命との関係を求めたグラフである。
図 8の計算寿命は数式 [数 5]の Booserの式の Lhbである。
[数 5]
log( t ) = -2.30 + ^--0.30l(5G ^SN^SW)
[0098] ここで、 tは軸受外輪温度 (°C)、 S はグリース組成による半減寿命引算係数、 S及
G N
び S はそれぞれ回転数による半減寿命引算係数、荷重 ·速度による半減寿命引算
W
係数であり各数式は [数 6]、 [数 7]に示すとおりである。
[数 6]
SN = 0M ^dn/(dnL)
[0099] ここで、 d (mm)は軸受の内径寸法、 nLはカタログ許容回転速度であり単位は rpm である。
[数 7]
Sw =0.61ndP/Cr2
[0100] ここで、 P(lbl)は負荷荷重、 Cr(lbl)は基本動定格荷重である。
従って、余寿命は [数 8]の数式となる。
[数 8] い
[0101] このように転がり軸受の型番とメーカー名を判定したときの診断結果にっ 、て、故 障モードが特定できないときは、振動波形のウェーブレット分布を作成する。次に、 要注意であると認識し、圧痕量、潤滑油劣化量、圧痕 Z潤滑油識別量を特定し、時 間周波数分布（ゥ ーブレット）を表示する。
[0102] 圧痕モードの異常があるときは、上位 3バンドの相対感度平均力 圧痕サイズを推 定する。圧痕起点型はく離モードでの余寿命を診断し、余寿命を時間単位で表示す る。
[0103] 潤滑油劣化モードの異常があるときは、 23k〜32kHzの実行値力も潤滑油劣化程 度を推定する。潤滑油劣化モードでの余寿命を診断し、余寿命を時間単位で表示す る。
[0104] 図 9は相対感度と圧痕サイズとの関係を示すグラフである。
本発明では、基礎データ採取手段及び測定手段及び判定手段におけるゴミ混入 による圧痕の発生の検出および圧痕のサイズを、加速度センサ 4の最も高感度検出 が可能な共振周波数帯の振動信号を含んだ周波数帯域で求めることができる。図 1 0に示すように、圧痕サイズの推定曲線は、機器の種類や聞きの大きさにより変化さ せ、算出された相対感度力 圧痕サイズを推定することができる。
[0105] 図 10はポンプ駆動用電動機に使用されている転がり軸受の余寿命を診断した結 果であり、上段から波形、 FFTスペクトル、拡大したとウェーブレット分布を示すもの であり、（a)は正常状態、（b)は圧痕の発生状態及び (c)は潤滑油の劣化が発生した 状態を示すものである。
正常な転がり軸受の寿命を相対寿命 1(定格寿命を相対寿命 1とする)とすると、圧痕 を付けた軸受の寿命は、それより遥かに短ぐ定格寿命の 1Z100以下になることもあ る。また、被診断転がり軸受 3のはく離は、例外なく圧痕を起点としており、軸受寿命 のバラツキは極めて小さいことが知られている。本発明の判定手段は、このような圧 痕サイズと寿命の関係により推定する。 実施例 3
[0106] 図 11は本発明の転がり軸受の余寿命診断装置を示す構成ブロック図である。
転がり軸受の余寿命診断装置は、加速度センサ 4と、アナログ Zデジタル変換器 5 と、特徴量抽出部 6と、測定結果データベース 7と、余寿命診断部 8と、被診断結果表 示部 9と、点検スケジュール '被診断レポート出力部 10と、伝送用モデム 11と、を備 えものである。
[0107] アナログ Zデジタル変 5は、前述した余寿命を被診断しょうとする被診断転がり 軸受 3等について加速度センサ 4で求めたデータを変換するものである。特徴量抽 出部 6は、このアナログ Ζデジタル変換器 5で変換した振動信号の中で、最も高感度 検出が可能な共振周波数帯の振動信号を抽出するものである。
[0108] 測定結果データベース 7は、上述したように、予め実験機においてゴミ混入状態'潤 滑油の劣化状態と振動 '寿命の関係を採取した基礎データと、ポンプ、ファン等の回 転機器 1又は電動機 2等の回転機構部分に備えられた余寿命を被診断しょうとする 被診断転がり軸受 3の軸受荷重、回転速度、運転時間及び転がり軸受呼び番号に 関するデータ、及び被診断転がり軸受 3の正常時の振動データを収集し、保存する ものである。
[0109] 余寿命診断部 8は、この測定結果データベース 7に搭載されたデータを用いることに より、特徴量抽出部 6で抽出した、被診断転がり軸受 3の振動信号に基づいて被診 断転がり軸受 3のゴミの混入と潤滑油の劣化状態とを判定し、その余寿命を診断する ものである。
[0110] 被診断結果表示部 9は、余寿命診断部 9の結果を表示するものである。点検スケジュ ール'被診断レポート出力部 10は、余寿命診断部 9の被診断結果に基づいて、被診 断転がり軸受 3の次回の点検スケジュールと被診断結果のレポートとをプリンタ 1, 2 等に出力するものである。このように本発明は、回転機器 1, 2の稼動中にその転がり 軸受 3の寿命を推定することにより、点検スケジュール '被診断レポート出力部 10に おいて交換周期又は交換時期が確定し、より効率的な機器の保守が可能となる。例 えば、発電所における回転機器 1, 2については、稼働率の高い夏場を避けて秋季 にその転がり軸受 3の交換を実施すると 、つた計画を容易に立てることができる。 [0111] 上記構成の余寿命診断装置では、潤滑油へのゴミの混入や潤滑油の劣化状態を、 加速度センサ 4の共振周波数帯信号又は高周波信号を用いることにより、安価に検 出し、検出したゴミの状態、潤滑油の状態を根拠に転がり軸受の寿命を高精度に推 定することができる。
[0112] 伝送用モデム 11は、波形データと被診断結果をインターネット回線に接続するもの である。このように、インターネット回線に接続することにより、遠隔地において所定の 転がり軸受 3の余寿命を容易に推定することができる。
[0113] なお、本発明は上述した発明の実施の形態に限定されず、被診断転がり軸受 3が 余寿命を推定し、該被診断転がり軸受 3の余寿命を算出する方法であれば、上述し た構成に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変更できることは勿論 である。
[0114] また、予めゴミが混入した状態又は潤滑油が劣化した状態と、その加速度と圧痕の 大きさ等との関係についてデータを採取しておき、採取したゴミ混入状態'潤滑油の 劣化状態と加速度，寿命の関係データと、特徴量抽出部 6で抽出した被診断転がり 軸受 3の振動信号を比較'判定することにより、被診断転がり軸受 3のゴミの混入状態 '潤滑油の劣化状態を推定し、その余寿命を診断する構造であれば、図示した構成 に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変更できることは勿論である。 産業上の利用可能性
[0115] 本発明の転がり軸受の余寿命診断方法は、化学プラント、製鉄所ならびに発電所 などで使用されている補機であるポンプ、ファンの転がり軸受、またはそれら機器を駆 動するモータで使用される転がり軸受についてその余寿命診断をする際に利用する ことができる。

Claims

請求の範囲
[1] 転がり軸受 (3)におけるゴミ混入状態と振動'軸受寿命との関係、及び潤滑油の劣化 と振動'軸受寿命とに関し、各転がり軸受（3)の型番、メーカー名等の軸受諸元毎に ついて、加速度センサ (4)を用いて振動信号を求め、最も高感度検出が可能な共振 周波数帯信号を含む周波数帯域信号を実験装置により採取する基礎データ採取手 段と、
ポンプ、ファン等の回転機器（1, 2)に備えられた、余寿命を診断する転がり軸受（3 )について、加速度センサ (4)を用いて振動信号を求め、最も高感度検出が可能な 共振周波数帯信号を含む周波数帯域信号を測定する測定手段と、
前記測定手段により求めた測定値と、前記軸受諸元判定手段の判定結果と、前記 基礎データ採取手段で求めたデータとを用いて、前記被診断転がり軸受（3)のゴミ 混入状態と潤滑油の劣化状態を推定し、該被診断転がり軸受 (3)の余寿命を算出 する判定手段と、
カゝら成る、ことを特徴とする転がり軸受の余寿命診断方法。
[2] 前記判定手段は、前記被診断転がり軸受 (3)の振動測定波形を処理した結果、算 出した振動値と該転がり軸受（3)の計算寿命を用いて、該転がり軸受（3)の余寿命を 算出する、ことを特徴とする請求項 1の転がり軸受の余寿命診断方法。
[3] 前記判定手段は、前記被診断転がり軸受（3)について、 lk〜64kHzの振動波形を
、 1/2オクターブバンドで周波数を分割して複数のバンドを採取し、
各周波数帯の波形に対し、包絡線処理を行い、周波数スペクトルを算出してから、 該被診断転がり軸受（3)の型番とメーカー名等の軸受諸元について判定する、こと を特徴とする請求項 1の転がり軸受の余寿命診断方法。
[4] 前記判定手段は、前記被診断転がり軸受（3)について、 lk〜64kHzの振動波形を
、 1/2オクターブバンドで周波数を分割して複数のバンドを採取し、各周波数帯の波 形に対し、包絡線処理を行い、周波数スペクトルを算出し、軸受の型番とメーカー名 等の軸受諸元にっ 、て判定し、
前記被診断転がり軸受（3)の型番とメーカー名が判るときに、
その軸受諸元力 ベアリングパス周波数を計算し、各周波数帯の包絡線処理スぺ タトルらパス周波数成分 (f f f の 3つ）を抽出し、抽出した各周波数帯のパス周
inn. out. ball
波数成分の相対感度 (正常時との比）を算出し、パス周波数成分の相対感度の分割 したバンド数の上位バンドの平均を求め、
ノ ス周波数成分の複数バンドに分割したバンド数の上位バンド平均のどれかがしき ヽ値を超えたかどうかを判定し、
しきい値を超えていないときは正常であると推定する、ことを特徴とする請求項 1、 2 又は 3の転がり軸受の余寿命診断方法。
[5] 前記判定手段において、前記被診断転がり軸受（3)について、 5k〜35kHzの振動 波形を、 1/2オクターブバンドで周波数を分割して計 6バンドを採取し、各周波数帯 の波形に対し、包絡線処理を行い、周波数スペクトルを算出する、ことを特徴とする 請求項 4の転がり軸受の余寿命診断方法。
[6] 前記判定手段におけるしきい値は、 1を超えた数値である、ことを特徴とする請求項 4 の転がり軸受の余寿命診断方法。
[7] 前記判定手段は、前記被診断転がり軸受（3)について、 lk〜64kHzの振動波形を 、 1/2オクターブバンドで周波数を分割して複数のバンドを採取し、各周波数帯の波 形に対し、包絡線処理を行い、周波数スペクトルを算出し、軸受の型番とメーカー名 等の軸受諸元にっ 、て判定し、
前記被診断転がり軸受（3)の型番とメーカー名が判らな 、ときに、
各周波数帯の包絡線処理スペクトルから、回転数 X I. 6〜7の範囲内で周波数ス ベクトルのピークを抽出し、
抽出した各周波数帯のピーク周波数成分の相対感度 (正常時との比)を算出し、 ピーク周波数成分の相対感度の上位 3バンド平均を求め、
ピーク周波数成分の分割した上位のバンドの相対感度平均が、しき ヽ値を超えた 力どうかを判定し、
しきい値を超えていないときは正常であると推定する、ことを特徴とする請求項 1、 2 又は 3の転がり軸受の余寿命診断方法。
[8] 前記判定手段は、前記転がり軸受（3)について、 5k〜35kHzの振動波形を、 1/2ォ クターブバンドで周波数を分割して計 6バンドを採取し、 各周波数帯の波形に対し、包絡線処理を行い、周波数スペクトルを算出し、 軸受の型番とメーカー名等の軸受諸元について判定し、
前記被診断転がり軸受（3)の型番とメーカー名が判らな 、ときに、
各周波数帯の包絡線処理スペクトルから、回転数 X I. 6〜7の範囲内で周波数ス ベクトルのピークを抽出し、抽出した各周波数帯のピーク周波数成分の相対感度 (正 常時との比）を算出し、ピーク周波数成分の相対感度の上位 3バンド平均を求め、 ピーク周波数成分の上位 3バンドの相対感度平均力 しきい値を超えたかどうかを 判定する、ことを特徴とする請求項 1、 2又は 3の転がり軸受の余寿命診断方法。
[9] 前記判定手段におけるしきい値は、 1を超えた数値である、ことを特徴とする請求項 7 又は 8の転がり軸受の余寿命診断方法。
[10] 転がり軸受 (3)におけるゴミ混入状態と振動'軸受寿命との関係、及び潤滑油の劣化 と振動'軸受寿命とに関して、加速度センサ (4)を用いて振動信号を求め、最も高感 度検出が可能な共振周波数帯信号を含む周波数帯域信号を実験装置により採取す る基礎データ採取手段と、
ポンプ、ファン等の回転機器（1, 2)に備えられた、余寿命を診断する転がり軸受（3 )について、加速度センサ (4)を用いて振動信号を求め、最も高感度検出が可能な 共振周波数帯信号を含む周波数帯域信号を測定する測定手段と、
前記測定手段により求めた測定値と、前記基礎データ採取手段で求めたデータと を用いて、前記被診断転がり軸受 (3)のゴミ混入状態と潤滑油の劣化状態を推定し、 該被診断転がり軸受 (3)の余寿命を算出する判定手段と、
カゝら成る、ことを特徴とする転がり軸受の余寿命診断方法。
[11] 前記判定手段は、前記被診断転がり軸受（3)について、 lk〜64kHzの周波数帯域 を持つ振動信号から、センサ共振周波数帯域を含む狭帯域および広帯域の 2つの 周波数帯域の実効値の相対感度を計算し、狭帯域実効値相対感度 X広帯域実効 値相対感度と 、う特徴量がしき 、値を超えた力どうかを判定し、しき 、値を超えて ヽ ないときは正常であると判定する、ことを特徴とする請求項 10の転がり軸受の余寿命 診断方法。
[12] 前記判定手段は、前記被診断転がり軸受（3)について、 5k〜35kHzの周波数帯域 を持つ振動信号から、 23k〜32kHzと 5k〜35kHzの 2つの周波数帯域の実効値の 相対感度を計算し、 23k〜32Hz実効値相対感度 X 5k〜35kHz実効値相対感度と V、う特徴量がしき 、値を超えた力どうかを判定し、しき 、値を超えて 、な 、ときは正常 であると判定する、ことを特徴とする請求項 10の転がり軸受の余寿命診断方法。
[13] 前記判定手段におけるしきい値は、 1を超えた数値である、ことを特徴とする請求項 1 1又は 12の転がり軸受の余寿命診断方法。
[14] 前記判定手段において、前記被診断転がり軸受（3)について、パス周波数成分の複 数バンドに分割したバンド数の上位バンド平均のどれかがしきい値を超えたかどうか を判定し、しきい値を超えているときに、
圧痕 Z潤滑油劣化の誤識別防止のために、振動波形のウェーブレット分布を作成 し、時間周波数分布（ゥ ーブレット）を表示し、人間による時間周波数分布（ゥ ー ブレット）を確認することを特徴とする請求項 4又は 10の転がり軸受の余寿命診断方 法。
[15] 前記判定手段において、前記被診断転がり軸受（3)について、ピーク周波数成分の 上位 3バンドの相対感度平均力 しきい値を超えたかどうかを判定し、しきい値を超え ているときに、
圧痕 Z潤滑油劣化の誤識別防止のために、振動波形のウェーブレット分布を作成 し、時間周波数分布（ゥ ーブレット）を表示し、人間による時間周波数分布（ゥ ー ブレット）を確認することを特徴とする請求項 7又は 10の転がり軸受の余寿命診断方 法。
[16] 前記判定手段において、前記被診断転がり軸受（3)について、広帯域実効値相対 感度 X狭帯域実効値相対感度が、しきい値を超えたかどうかを判定し、しきい値を超 えているときに、
圧痕 Z潤滑油劣化の誤識別防止のために、振動波形のウェーブレット分布を作成 し、時間周波数分布（ゥ ーブレット）を表示し、人間による時間周波数分布（ゥ ー ブレット）を確認することを特徴とする請求項 10の転がり軸受の余寿命診断方法。
[17] 前記判定手段において、圧痕起点型はく離モードおよび潤滑油劣化モードの余寿 命を、計算寿命と、 0〜1の余寿命係数との積として算出される余寿命推定式を用い て診断する、ことを特徴とする請求項 2の転がり軸受の余寿命診断方法。
前記判定手段において、前記被診断転がり軸受（3)について、パス周波数成分の複 数バンドに分割したバンド数の上位バンド平均のどれかがしきい値を超えたかどうか を判定し、しきい値を超えているときに、
圧痕起点型はく離モードであると確認し、
上位 3バンドの相対感度平均力 圧痕サイズを推定し、
圧痕起点型はく離モードでの余寿命を下記の数式 [数（1) ]で計算して診断する、 ことを特徴とする請求項 4の転がり軸受の余寿命診断方法。
隨 1)]
Figure imgf000033_0001
前記判定手段において、前記被診断転がり軸受（3)について、ピーク周波数成分の 上位 3バンドの相対感度平均力 しきい値を超えたかどうかを判定し、しきい値を超え ているときに、
圧痕起点型はく離モードであると確認し、
上位 3バンドの相対感度平均力 圧痕サイズを推定し、
圧痕起点型はく離モードでの余寿命を下記の数式 [数（1) ]で計算して診断する、 ことを特徴とする請求項 7の転がり軸受の余寿命診断方法。
隨 1)]
Figure imgf000033_0002
前記判定手段において、圧痕起点型はく離モードにおける余寿命推定式を、計算寿 命を下記の数式 [数 (2) ]の基本動定格寿命とし、余寿命係数を P/Cおよび振動値の 関数とした圧痕発生力もの余寿命とする、ことを特徴とする請求項 17の転がり軸受の 余寿命診断方法。
[数 (2)]
Figure imgf000034_0001
[21] 前記判定手段にぉ 、て、潤滑油劣化モードにおける余寿命推定式を、
計算寿命を、計算寿命を下記の数式 [数 (3) ]による計算寿命とし、余寿命係数を 振動値の関数とした潤滑油劣化発生力もの余寿命とする、ことを特徴とする請求項 1 7の転がり軸受の余寿命診断方法。
隨 3)] log ( * ) = -2.30 + 一 0.301 + SN + Sir )
[22] 前記判定手段において、前記被診断転がり軸受（3)について、センサ共振周波数帯 23k〜32kHzの実効値および 5k〜35kHz実効値の相対感度を算出し、 23k〜32k Hz実効値相対感度 X 5k〜35kHz実効値相対感度はしき ヽ値を超えたかどうかを 判定し、しきい値を超えているときに、
潤滑油劣化モードであると確認し、
23k〜32kHzの実効値相対感度力も潤滑油劣化モードでの余寿命を下記の数式 [数 (4) ]で計算して診断する、ことを特徴とする請求項 10の転がり軸受の余寿命診 断方法。
[数 (4)]
-4.44
L = Lhb x Vr
[23] 前記判定手段において、前記被診断転がり軸受（3)について、 lK〜64kHz振動波 形のケプストラムを算出し、ケプストラムのクートシスを算出し、ケプストラムのクートシ スはしき!/、値を超えたかどうかを判定し、
しきい値を超えているときは圧痕起点型はく離モードであると判定し、
しき 、値を超えて 、な 、ときは潤滑油劣化モードであると推定する、ことを特徴とす る請求項 1、 2又は 10の転がり軸受の余寿命診断方法。
[24] 前記判定手段におけるしき!/、値は 3を超えた数値であることを特徴とする請求項 23 の転がり軸受の余寿命診断方法。
[25] 前記判定手段において、圧痕起点型はく離モード又は潤滑油劣化モードの異常が あると判定したときは、
人間による判断は不要として、時間周波数分布（ウェーブレット）については表示し ない、ことを特徴とする請求項 1、 10又は 11の転がり軸受の余寿命診断方法。
[26] 前記判定手段において、前記被診断転がり軸受（3)について、前記しきい値を超え ているときは圧痕起点型はく離モードであると判定したときに、
上位 3バンドの相対感度平均力 圧痕サイズを推定し、圧痕起点型はく離モードで の余寿命を被診断し、余寿命を時間単位で表現する、ことを特徴とする請求項 5又は
8の転がり軸受の余寿命診断方法。
[27] 前記判定手段において、前記被診断転がり軸受（3)について、前記しきい値を超え て!、な 、ときは潤滑油劣化モードであると判定したときに、
前記被診断転がり軸受（3)の 23k〜32kHz実効値から潤滑油劣化程度を推定し、 潤滑油劣化モードでの余寿命診断し、余寿命を時間単位で表現する、ことを特徴と する請求項 11の転がり軸受の余寿命診断方法。
[28] 前記判定手段において、被診断転がり軸受（3)について、 5k〜35kHzの振動波形 を測定する。圧痕を検出するために、 5k〜35kHz帯域を 6つの周波数帯に分けて 包絡線処理スペクトルを算出し、この包絡線処理スペクトルがしき ヽ値を超えたかどう かを判定し、しき 、値を超えて 、な 、ときは正常であると推定し、
しきい値を超えているときは、圧痕起点型はく離モードの異常 ·故障モードが特定で きないが異常があると推定する、ことを特徴とする請求項 1、 2又は 10の転がり軸受の 余寿命診断方法。
[29] 前記判定手段において、被診断転がり軸受（3)について潤滑油劣化を検出するた めに、その特徴量（23k〜32kHz実行値 X 5k〜35kHz実行値)を算出し、潤滑油 劣化の特徴量がしき 、値を超えた力どうかを判定し、しき 、値を超えて 、な 、ときは 正常であると推定し、 しきい値を超えているときは、潤滑油劣化モードの異常 ·故障モードが特定できな いが異常があると推定する、ことを特徴とする請求項 10の転がり軸受の余寿命診断 方法。
[30] 前記判定手段におけるしきい値は、 2. 0である、ことを特徴とする請求項 29又は 30 の転がり軸受の余寿命診断方法。
[31] 前記判定手段において、被診断転がり軸受 (3)について圧痕と潤滑油劣化とを識別 するために、その特徴量 (ケプストラムのクートシス）を算出し、ケプストラムのクートシ スはしき!/、値を超えたかどうかを判定し、
しきい値を超えているときは圧痕起点型はく離モードの異常があると判定し、 しき 、値を超えて 、な 、ときは潤滑油劣化モードの異常があると推定する、ことを特 徴とする請求項 1、 2又は 10の転がり軸受の余寿命診断方法。
[32] 前記判定手段におけるしきい値は、 3. 8である、ことを特徴とする請求項 32の転がり 軸受の余寿命診断方法。
[33] 前記判定手段において、被診断転がり軸受（3)について圧痕検出の結果がしきい値 を超えて 、な 、とき、かつ潤滑油劣化検出の結果もしき 、値を超えて 、な 、ときに、 その被診断転がり軸受（3)は正常であると判定する、ことを特徴とする請求項 1、 2又 は 10の転がり軸受の余寿命診断方法。
[34] 前記判定手段において、被診断転がり軸受（3)について圧痕検出の結果がしきい値 を超えているときであって、故障モードが特定できないとき、又は潤滑油劣化検出の 結果がしきい値を超えているときであって、故障モードが特定できないときは、要注意 であると認識し、圧痕量、潤滑油劣化量、圧痕 Z潤滑油識別量を特定し、時間周波 数分布（ウェーブレット）を表示し、
人間により故障モードを判定し、診断する、ことを特徴とする請求項 1、 2又は 10の 転がり軸受の余寿命診断方法。
[35] 前記判定手段において、被診断転がり軸受（3)について圧痕検出の結果がしきい値 を超えて 、るときであって、ケプストラムのクートシスはしき ヽ値を超えて 、るときは、 圧痕起点型はく離モードの異常があり、圧痕の発生があると判定し、圧痕起点型はく 離モードでの余寿命を診断する、ことを特徴とする請求項 1、 2又は 10の転がり軸受 の余寿命診断方法。
[36] 前記判定手段において、被診断転がり軸受（3)について潤滑油劣化検出の結果が しき ヽ値を超えて 、るときであって、ケプストラムのクートシスはしき ヽ値を超えて！/、な いときは、潤滑油劣化モードの異常があり、潤滑油劣化の発生があると判定し、潤滑 油劣化モードでの余寿命を診断する、ことを特徴とする請求項 11の転がり軸受の余 寿命診断方法。
[37] 前記判定手段において、被診断転がり軸受（3)について圧痕起点型はく離モードの 異常したとき、又は潤滑油劣化モードの異常があると判定したときは、要注意であると 認識し、圧痕量、潤滑油劣化量、圧痕 Z潤滑油識別量を特定し、時間周波数分布（ ウェーブレット)を表示し、人間により故障モードを判定し、診断する、ことを特徴とす る請求項 1、 10又は 11の転がり軸受の余寿命診断方法。
[38] 前記判定手段にお!、て、圧痕および潤滑油劣化検出のためのしき!、値を、 (a)BRG サイズ、（b)機器重量、（c)電動機出力、（d)機器種類、（e)これら (a)〜( の組み合わせ により変更することを特徴とする請求項 6、 9、 13又は 24の転がり軸受の余寿命診断 手法。
[39] 前記判定手段において、圧痕および潤滑油劣化の検出に加え、機器のアンバランス 、ミスァライメント、基礎のゆるみ等を周波数解析により診断する従来の故障検出手法 を加えた、回転機のすべての故障を総合的に診断することを特徴とした請求項 1から 39の転がり軸受の余寿命診断手法。
[40] 余寿命を被診断しょうとする被診断転がり軸受 (3)に関する振動信号を測定する加 速度センサ (4)と、
該加速度センサ (4)で求めたデータを変換するアナログ Zデジタル変換器 (5)と、 該アナログ Zデジタル変換器 (5)で変換した振動信号から、圧痕および潤滑油劣 化の特徴を抽出する特徴量抽出部（6)と、
転がり軸受 (3)におけるゴミ混入状態と振動'軸受寿命との関係、潤滑油の劣化と 振動 '軸受寿命との関係を記した基礎データ、及びポンプ、ファン等の回転機器（1, 2)に備えられた被診断転がり軸受（3)の正常状態のときに採取した振動データ、及 び軸受荷重、回転速度、運転時間及び転がり軸受呼び番号に関するデータを保存 した測定結果データベース（7)と、
該測定結果データベース（7)に搭載されたデータを用いることにより、前記特徴量 抽出部（6)で抽出した、前記被診断転がり軸受（3)の振動信号に基づ!/ヽて前記被診 断転がり軸受（3)のゴミの混入と潤滑油の劣化状態とを判定し、その余寿命を診断す る余寿命診断部 (8)と、
該余寿命診断部 (8)の結果を表示する被診断結果表示部（9)と、
を備えた、ことを特徴とする転がり軸受の余寿命診断装置。
PCT/JP2005/005956 2004-03-31 2005-03-29 転がり軸受の余寿命診断方法及びこの余寿命診断装置 WO2005095919A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP05727631A EP1731893B1 (en) 2004-03-31 2005-03-29 Method and device for assessing remaining life of rolling bearing
US10/593,580 US7559240B2 (en) 2004-03-31 2005-03-29 Method and device for assessing residual service life of rolling bearing
CA2555750A CA2555750C (en) 2004-03-31 2005-03-29 Method and device for assessing residual service life of rolling bearing

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004102995A JP4504065B2 (ja) 2004-03-31 2004-03-31 転がり軸受の余寿命診断方法
JP2004-102995 2004-03-31

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2005095919A1 true WO2005095919A1 (ja) 2005-10-13

Family

ID=35063887

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2005/005956 WO2005095919A1 (ja) 2004-03-31 2005-03-29 転がり軸受の余寿命診断方法及びこの余寿命診断装置

Country Status (8)

Country Link
US (1) US7559240B2 (ja)
EP (1) EP1731893B1 (ja)
JP (1) JP4504065B2 (ja)
KR (1) KR100861579B1 (ja)
CN (1) CN100573085C (ja)
CA (1) CA2555750C (ja)
TW (1) TWI282850B (ja)
WO (1) WO2005095919A1 (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104807640A (zh) * 2015-05-08 2015-07-29 重庆交通大学 基于振动敏感时频特征的空间滚动轴承寿命状态检测方法
CN106769051A (zh) * 2017-03-10 2017-05-31 哈尔滨理工大学 一种基于mcea‑kpca和组合svr的滚动轴承剩余使用寿命预测方法
US10533928B2 (en) 2016-10-11 2020-01-14 Abb Schweiz Ag Prediction of remaining useful lifetime for bearings

Families Citing this family (91)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3880455B2 (ja) * 2002-05-31 2007-02-14 中国電力株式会社 転がり軸受の余寿命診断方法及びこの余寿命診断装置
TWI339489B (en) * 2006-03-31 2011-03-21 Delta Electronics Inc Fan motor control method and device thereof
FR2913733B1 (fr) * 2007-03-14 2009-06-26 Technofan Sa Ventilateur avec moyens de suivi d'usure
US7816593B2 (en) * 2007-04-07 2010-10-19 Scott Heiserman Musical instrument sound maximizer
JP4966114B2 (ja) * 2007-06-28 2012-07-04 株式会社東芝 振動測定システム
CN101368624B (zh) * 2007-08-15 2010-08-18 上海理工大学 汽车变速器轴承的选配及寿命评定方法
JP5455298B2 (ja) * 2007-11-06 2014-03-26 オークマ株式会社 軸受状態診断装置
US8718991B2 (en) * 2008-05-14 2014-05-06 Aktiebolaget Skf Prediction of relubrication interval
US20120330578A1 (en) * 2011-06-22 2012-12-27 Honeywell International Inc. Severity analysis apparatus and method for shafts of rotating machinery
CN101620045B (zh) * 2009-07-31 2011-08-17 北京航空航天大学 基于时间序列的步进应力加速退化试验可靠性评估方法
CN102597734B (zh) * 2009-08-27 2015-08-26 Skf公司 轴承生命周期预测学
DE102009045633A1 (de) * 2009-10-13 2011-04-14 Man Diesel & Turbo Se Unterwasser-Kompressoranordnung und damit ausgerüstete Unterwasser-Prozessfluidförderanordnung
CN101726413B (zh) * 2009-12-18 2011-05-18 北京工业大学 通过综合分析对炼钢转炉耳轴轴承进行故障诊断的方法
US8805624B2 (en) * 2010-01-20 2014-08-12 Honeywell International Inc. Method and system for characterizing wear damage on a rolling-element bearing
JP4787904B2 (ja) * 2010-03-17 2011-10-05 中国電力株式会社 転がり軸受の余寿命診断方法
DE102010015207A1 (de) * 2010-04-16 2011-10-20 Schaeffler Technologies Gmbh & Co. Kg Verfahren zur Überwachung einer Linearführung
US8695405B2 (en) * 2010-09-17 2014-04-15 Bestsens Ag Bearing, arrangement for determining properties of a lubricant in a bearing and method for determining properties of a lubricant in a bearing
CN102042848B (zh) * 2010-11-23 2012-03-21 北京航空航天大学 基于多元混合时序分析的多性能参数加速退化试验产品寿命预测方法
TWI417746B (zh) 2010-12-03 2013-12-01 Ind Tech Res Inst 裝置的效能預測及故障檢測之方法
JP5615726B2 (ja) 2011-01-17 2014-10-29 Ntn株式会社 転がり軸受の寿命推定装置および寿命推定方法
CN103492965B (zh) 2011-03-22 2016-07-06 Ntn株式会社 机械要素部件的再使用诊断方法
CN102520274B (zh) * 2011-11-28 2014-04-23 北京航空航天大学 一种基于失效物理的中频对数放大器的寿命预测方法
EP2841905A1 (en) * 2012-04-24 2015-03-04 Aktiebolaget SKF Bearing monitoring method and system
JP5908356B2 (ja) * 2012-07-12 2016-04-26 Ntn株式会社 転がり軸受の寿命推定装置および寿命推定方法
JP6196093B2 (ja) 2012-12-25 2017-09-13 Ntn株式会社 軸受装置の振動解析方法、軸受装置の振動解析装置、および転がり軸受の状態監視装置
US9292975B2 (en) 2013-08-07 2016-03-22 Honeywell International Inc. System and method for monitoring vibration data
JP5705929B2 (ja) * 2013-08-16 2015-04-22 ファナック株式会社 軸受寿命判定装置
CN103473447A (zh) * 2013-08-30 2013-12-25 上海海维工业控制有限公司 电动机执行机构性能老化评估方法
CN103472392A (zh) * 2013-09-06 2013-12-25 海特韦尔流体控制（河南）有限公司 电动执行机构寿命预测方法
CN103470521B (zh) * 2013-09-26 2016-03-23 海南金盘电气有限公司 风机寿命预测装置
KR101492090B1 (ko) * 2013-11-21 2015-02-10 이선휘 구름베어링의 잔여수명 예측방법
US10545986B2 (en) * 2013-12-27 2020-01-28 General Electric Company Systems and methods for dynamically grouping data analysis content
US10956014B2 (en) 2013-12-27 2021-03-23 Baker Hughes, A Ge Company, Llc Systems and methods for dynamically grouping data analysis content
KR101473237B1 (ko) 2014-08-08 2014-12-16 주식회사 두크 부스터 펌프 베어링 및 미케니컬 실의 교체주기 검출장치
US20160054288A1 (en) * 2014-08-25 2016-02-25 General Electric Company Wind turbine lubricating oil analyzer system, computer program product and related methods
KR20160098824A (ko) * 2015-02-11 2016-08-19 엘에스산전 주식회사 태양광발전 시스템
JP6567838B2 (ja) * 2015-02-26 2019-08-28 株式会社荏原製作所 液体ポンプのメインテナンス・スケジューラ
US10876927B2 (en) 2015-12-18 2020-12-29 Ai Alpine Us Bidco Inc System and method for improved journal bearing operations
US9940920B2 (en) 2016-03-28 2018-04-10 International Business Machines Corporation Managing a set of devices using a set of acoustic emission data
US10871423B2 (en) * 2016-03-30 2020-12-22 Intel Corporation Internet of things device for monitoring the motion of oscillating equipment
US11774944B2 (en) 2016-05-09 2023-10-03 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for the industrial internet of things
US20180284745A1 (en) 2016-05-09 2018-10-04 StrongForce IoT Portfolio 2016, LLC Methods and systems for self-organization of collected data using 3rd party data from a data marketplace in an industrial internet of things environment
US11327475B2 (en) 2016-05-09 2022-05-10 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for intelligent collection and analysis of vehicle data
SE543580C2 (en) 2016-05-25 2021-04-06 Hitachi Ltd Rolling bearing fatigue state prediction device and rolling bearing fatigue state prediction method
CN106441893B (zh) * 2016-09-22 2018-08-10 北京邮电大学 火车滚动轴承故障与杂质振动区分方法
CN108225768B (zh) * 2016-12-15 2019-09-20 唐智科技湖南发展有限公司 一种诊断轴承轴向擦伤和扩展故障及减少该故障的方法
US11085489B2 (en) 2017-05-12 2021-08-10 Iain Kenton EPPS Bearing monitoring method and system
US10655607B2 (en) * 2017-06-02 2020-05-19 General Electric Company Systems and methods for detecting damage in wind turbine bearings
US10353005B2 (en) 2017-07-13 2019-07-16 Itt Manufacturing Enterprises Llc Technique for self learning motor load profile
JP6812925B2 (ja) 2017-08-01 2021-01-13 トヨタ自動車株式会社 ロボットアーム、鉄粉量推定方法及び異常予兆判定システム
US10908602B2 (en) 2017-08-02 2021-02-02 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Systems and methods for network-sensitive data collection
CN107490479B (zh) * 2017-08-02 2019-12-31 北京交通大学 轴承剩余寿命预测方法与装置
WO2019044744A1 (ja) * 2017-08-31 2019-03-07 Ntn株式会社 転がり軸受の状態監視方法および状態監視装置
WO2019044745A1 (ja) * 2017-08-31 2019-03-07 Ntn株式会社 転がり軸受の状態監視方法および状態監視装置
JP6997054B2 (ja) * 2017-08-31 2022-01-17 Ntn株式会社 転がり軸受の状態監視方法および状態監視装置
JP6997051B2 (ja) * 2017-08-31 2022-02-03 Ntn株式会社 転がり軸受の状態監視方法および状態監視装置
US11169045B2 (en) * 2017-12-19 2021-11-09 Knappco, LLC Methods and systems for determining residual life of a swivel
DE102019201121A1 (de) 2018-02-01 2019-08-01 Aktiebolaget Skf Wälzlageranordnung, Vorrichtung und Verfahren zum Bestimmen eines verwendeten und/oder restlichen Zeitraums einer Fettgebrauchsdauer
US11105712B2 (en) * 2018-04-06 2021-08-31 Raytheon Technologies Corporation Integrated vibe/ODM fusion and trending analysis for prognostic health management of engine bearing
JP7006520B2 (ja) * 2018-06-14 2022-01-24 株式会社島津製作所 真空ポンプおよび診断システム
EP3588049A1 (en) * 2018-06-27 2020-01-01 ABB Schweiz AG Decision of faulty bearing
WO2020006335A1 (en) * 2018-06-29 2020-01-02 General Electric Company Systems and methods for dynamically grouping data analysis content
JP6694016B2 (ja) * 2018-07-10 2020-05-13 ファナック株式会社 寿命評価装置およびロボットシステム
WO2020040280A1 (ja) * 2018-08-23 2020-02-27 日本精工株式会社 転がり軸受の異常診断方法及び異常診断装置
US11506570B2 (en) 2018-08-27 2022-11-22 Hyundai Motor Company Method for sensing damage of bearing of engine using vibration signal
KR102097944B1 (ko) * 2019-06-25 2020-04-07 현대자동차주식회사 진동신호를 이용한 엔진의 베어링 손상 감지 방법
EP3627134B1 (en) * 2018-09-21 2021-06-30 Siemens Gamesa Renewable Energy A/S Method for detecting an incipient damage in a bearing
TWI669617B (zh) 2018-10-12 2019-08-21 財團法人工業技術研究院 設備健康狀態監控方法及其系統
CN109615126A (zh) * 2018-12-03 2019-04-12 北京天地龙跃科技有限公司 一种轴承剩余寿命预测方法
CN110044586A (zh) * 2019-03-13 2019-07-23 中交广州航道局有限公司 船机设备故障判定方法、装置、系统和存储介质
JP7224234B2 (ja) * 2019-04-25 2023-02-17 Thk株式会社 異常診断システム、及び異常診断方法
US11346748B2 (en) * 2019-05-24 2022-05-31 Hitachi, Ltd Method for extracting signal in presence of strong noise
EP3757539A1 (en) * 2019-06-26 2020-12-30 Siemens Aktiengesellschaft System, apparatus and method of determining condition of a bearing
JP6852125B2 (ja) * 2019-08-01 2021-03-31 株式会社荏原製作所 液体ポンプのメインテナンス・スケジューラ
CN112782576A (zh) * 2019-11-11 2021-05-11 株洲中车时代电气股份有限公司 一种变流器的风机故障监测方法及装置
US11499547B2 (en) 2020-02-27 2022-11-15 Caterpillar Inc. Hydraulic fracturing pump health monitor
CN111597682B (zh) * 2020-04-14 2023-03-31 新疆大学 预测风力机齿轮箱轴承剩余寿命的方法
CN111597759B (zh) * 2020-05-18 2022-04-26 中车永济电机有限公司 变流装置igbt剩余使用寿命预测模型的构建方法
JP2022023582A (ja) * 2020-07-27 2022-02-08 双葉電子工業株式会社 サーボモータ装置、制御方法
TWI756780B (zh) * 2020-08-13 2022-03-01 國立屏東科技大學 車輛之車架及其設計方法
CN111879517B (zh) * 2020-08-31 2022-02-22 合肥工业大学 一种屏蔽泵中轴承磨损检测装置及其检测方法
RU2753578C1 (ru) 2020-09-01 2021-08-17 Акционерное Общество "Российский Концерн По Производству Электрической И Тепловой Энергии На Атомных Станциях" (Ао "Концерн Росэнергоатом") Способ диагностики технического состояния роторного оборудования
JP7392615B2 (ja) * 2020-09-18 2023-12-06 トヨタ自動車株式会社 ベルト余寿命診断装置
CN112434613B (zh) * 2020-11-25 2024-06-07 北京南洋思源智能科技有限公司 一种刀具状态监测方法及装置、设备、存储介质
CN112781820B (zh) * 2020-12-29 2022-01-11 浙江大学 一种滚刀性能退化趋势评估方法
KR102598458B1 (ko) * 2021-01-29 2023-11-03 서울대학교 산학협력단 셉스트럼 기반 유성 기어박스의 고장 감지 장치 및 방법
CN113092115B (zh) * 2021-04-09 2022-10-11 重庆大学 数模联合驱动的全寿命滚动轴承数字孪生模型构建方法
TWI777681B (zh) * 2021-07-22 2022-09-11 宇辰系統科技股份有限公司 用於電動機之振動監測系統
CN113776831B (zh) * 2021-08-31 2024-04-05 广东核电合营有限公司 汽轮机轴承的监测技术有效性评价方法及计算机终端
CN114444336B (zh) * 2022-04-08 2022-07-26 杭州安脉盛智能技术有限公司 一种基于信息融合的新能源汽车电机寿命预估方法及系统
CN116659860B (zh) * 2022-10-24 2024-03-22 中国人民解放军93208部队 一种服役环境下航空发动机主轴承故障演化监测新方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08159151A (ja) 1994-12-05 1996-06-18 Hitachi Ltd 軸受診断方法
JP2004003891A (ja) * 2002-05-31 2004-01-08 Chugoku Electric Power Co Inc:The 転がり軸受の余寿命診断方法及びこの余寿命診断装置

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3705516A (en) * 1971-09-30 1972-12-12 Northrop Corp Method and apparatus for testing the condition of a machine
US5042295A (en) * 1985-06-21 1991-08-27 General Electric Company Method for determining remaining useful life of turbine components
US5058434A (en) * 1990-02-27 1991-10-22 Carl Schenck Ag Process for early detection of damage to machine parts
US5109700A (en) * 1990-07-13 1992-05-05 Life Systems, Inc. Method and apparatus for analyzing rotating machines
US5477730A (en) * 1993-09-07 1995-12-26 Carter; Duncan L. Rolling element bearing condition testing method and apparatus
US6694285B1 (en) * 1999-03-13 2004-02-17 Textron System Corporation Method and apparatus for monitoring rotating machinery
WO2001023725A1 (fr) * 1999-09-27 2001-04-05 Hitachi, Ltd. Systeme de gestion de duree de vie pour partie haute temperature de turbine a gaz
JP3855651B2 (ja) * 2000-08-29 2006-12-13 日本精工株式会社 転がり軸受の寿命予測方法、寿命予測装置、寿命予測装置を使用した転がり軸受選定装置及び記憶媒体
US6801864B2 (en) * 2001-03-13 2004-10-05 Ab Skf System and method for analyzing vibration signals
JP2003083352A (ja) * 2001-09-11 2003-03-19 Nsk Ltd センサ付転がり軸受ユニット
US6711952B2 (en) * 2001-10-05 2004-03-30 General Electric Company Method and system for monitoring bearings
JP2003130048A (ja) * 2001-10-26 2003-05-08 Nsk Ltd 転がり軸受の寿命予測方法、寿命予測装置、寿命予測装置を使用した転がり軸受選定装置、プログラム及び環境係数決定方法
US6763312B1 (en) * 2003-01-11 2004-07-13 Dynamic Measurement Consultants, Llc Multiple discriminate analysis and data integration of vibration in rotation machinery

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08159151A (ja) 1994-12-05 1996-06-18 Hitachi Ltd 軸受診断方法
JP2004003891A (ja) * 2002-05-31 2004-01-08 Chugoku Electric Power Co Inc:The 転がり軸受の余寿命診断方法及びこの余寿命診断装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP1731893A4 *
TANAKA M. ET AL: "Kasokudo Sensor o Mochiita Korogari Jikuuke no Yojumyo Shindan Shuho no Kaihatsu", THE JAPAN SOCIETY OF MECHANICAL ENGINEERS SYMPOSIUM KOEN RONBUNSHU, vol. 2002, 2002, pages 46 - 51, XP002997016 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104807640A (zh) * 2015-05-08 2015-07-29 重庆交通大学 基于振动敏感时频特征的空间滚动轴承寿命状态检测方法
US10533928B2 (en) 2016-10-11 2020-01-14 Abb Schweiz Ag Prediction of remaining useful lifetime for bearings
CN106769051A (zh) * 2017-03-10 2017-05-31 哈尔滨理工大学 一种基于mcea‑kpca和组合svr的滚动轴承剩余使用寿命预测方法
CN106769051B (zh) * 2017-03-10 2019-07-23 哈尔滨理工大学 一种基于mcea-kpca和组合svr的滚动轴承剩余使用寿命预测方法

Also Published As

Publication number Publication date
TWI282850B (en) 2007-06-21
EP1731893A1 (en) 2006-12-13
US7559240B2 (en) 2009-07-14
CN100573085C (zh) 2009-12-23
KR20070012680A (ko) 2007-01-26
EP1731893B1 (en) 2012-08-15
CA2555750A1 (en) 2005-10-13
CN1934433A (zh) 2007-03-21
JP4504065B2 (ja) 2010-07-14
EP1731893A4 (en) 2008-08-20
US20070277613A1 (en) 2007-12-06
TW200600765A (en) 2006-01-01
JP2005291738A (ja) 2005-10-20
CA2555750C (en) 2010-03-23
KR100861579B1 (ko) 2008-10-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2005095919A1 (ja) 転がり軸受の余寿命診断方法及びこの余寿命診断装置
JP4787904B2 (ja) 転がり軸受の余寿命診断方法
KR100715252B1 (ko) 구름 베어링의 잔여수명 진단방법 및 그 잔여수명 진단장치
JP5146008B2 (ja) 異常診断装置、及び異常診断方法
US6629058B2 (en) Fault diagnosis method and apparatus
JP6714806B2 (ja) 状態監視装置及び状態監視方法
JP3997528B2 (ja) 転がり軸受の診断方法及び診断装置
JP4767148B2 (ja) 正常データベースを用いた転がり軸受の余寿命診断方法、余寿命診断システム及び余寿命診断に用いるコンピュータプログラム
JP2017219469A (ja) 状態監視装置及び状態監視方法
WO2008117765A1 (ja) 極低速回転機械の異常診断方法及び装置
CN1823266A (zh) 用于振动感测和分析的方法和仪器
WO1999047904A1 (fr) Dispositifs pour inspecter les paliers des moteurs principaux d'un materiel roulant
JP4581860B2 (ja) 機械設備の異常診断装置及び異常診断方法
JP2010139248A (ja) 対象設備の寿命予測の方法、コンピュータプログラム、及び、対象設備の寿命予測のための装置
JP2009180722A (ja) 対象設備の最適保全時期決定の支援方法、コンピュータプログラム、及び、対象設備の最適保全時期決定のための支援装置
JP6714844B2 (ja) 異常診断方法
JP5476413B2 (ja) 回転機械の健全性診断方法
JP2011180082A (ja) すべり軸受の診断方法および診断装置
Zarour et al. Diagnosis of bearing defects by variational modes decomposition from vibratory and acoustic emission measurements
Thanagasundram et al. Autoregressive based diagnostics scheme for detection of bearing faults
Rathna Prasad et al. Diagnostics of fatigue crack in the shaft using spectral kurtosis
JP4511886B2 (ja) スクリュー圧縮機の異常診断装置および異常診断システム
Kallappa et al. High frequency incipient fault detection for engine bearing components
Patidar et al. Study of detection of defects in rolling element bearings using vibration and acoustic measurement methods-A Review
JP2006234784A (ja) 機械設備の異常診断装置及び異常診断方法

Legal Events

Date Code Title Description
AK Designated states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AE AG AL AM AT AU AZ BA BB BG BR BW BY BZ CA CH CN CO CR CU CZ DE DK DM DZ EC EE EG ES FI GB GD GE GH GM HR HU ID IL IN IS KE KG KP KR KZ LC LK LR LS LT LU LV MA MD MG MK MN MW MX MZ NA NI NO NZ OM PG PH PL PT RO RU SC SD SE SG SK SL SM SY TJ TM TN TR TT TZ UA UG US UZ VC VN YU ZA ZM ZW

AL Designated countries for regional patents

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): BW GH GM KE LS MW MZ NA SD SL SZ TZ UG ZM ZW AM AZ BY KG KZ MD RU TJ TM AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HU IE IS IT LT LU MC NL PL PT RO SE SI SK TR BF BJ CF CG CI CM GA GN GQ GW ML MR NE SN TD TG

DPEN Request for preliminary examination filed prior to expiration of 19th month from priority date (pct application filed from 20040101)
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2555750

Country of ref document: CA

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 200580007311.X

Country of ref document: CN

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2005727631

Country of ref document: EP

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

WWW Wipo information: withdrawn in national office

Country of ref document: DE

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 1020067022363

Country of ref document: KR

WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 2005727631

Country of ref document: EP

WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 1020067022363

Country of ref document: KR

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 10593580

Country of ref document: US

WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 10593580

Country of ref document: US