WO2007136111A1

WO2007136111A1 - アコースティックエミッション検出装置および制御装置

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Publication number: WO2007136111A1
Application number: PCT/JP2007/060607
Authority: WO
Inventors: Hiroshi Ueno; Kazutoshi Toda; Kazuya Suzuki; Satoshi Hashimoto; Alexei Vinogradov
Original assignee: Jtekt Corporation
Priority date: 2006-05-24
Filing date: 2007-05-24
Publication date: 2007-11-29
Also published as: JP2007315863A; EP2031386B1; CN101460840A; CN101460840B; US20100058867A1; US8171796B2; EP2031386A4; EP2031386B2; EP2031386A1; JP5028028B2

Abstract

　このＡＥ検出装置は、ＡＥセンサ５と、破壊判断部１８とを備える。破壊判断部１８は、ＡＥセンサ５からの信号に基づいて生成できる複数のパラメータから定義されるパラメータ空間において、ＡＥセンサ５からの信号に基づいて算出されたパラメータによって定義される点が、上記パラメータ空間中の所定領域内に所定数以上あるとき、軸受３の破壊の前兆と判断するようになっている。

Description

明細書

アコースティックェミッション検出装置および制御装置

技術分野

[0001] 本発明は、アコースティックェミッション検出装置およびアコースティックェミッション検出装置を有する制御装置に関する。

背景技術

[0002] 従来、アコースティックェミッションによって破壊の前兆を検出する AE (ァコースティックェミッション)検出装置としては、特開平 7— 318457号公報に記載されているものがある。

[0003] また、従来、別の AE検出装置としては、その AE検出装置が取り付けられて、る機械で発生する AEの振幅を測定して、この振幅が所定値よりも大きくなつたときに、破壊の前兆と判断しているものがある。

[0004] しかしながら、この AE検出装置は、単に AEの振幅の大小によって破壊の前兆と判断しているため、単なるノイズを破壊の前兆と判断することが有り、確実性や信頼性が低いという問題がある。

発明の開示

発明が解決しょうとする課題

[0005] そこで、本発明の課題は、破壊の前兆を正確に検出できて信頼性が高いァコースティックェミッション検出装置およびそのアコースティックェミッション検出装置を有する制御装置を提供することにある。

課題を解決するための手段

[0006] 上記課題を解決するため、この発明のアコースティックェミッション検出装置は、アコースティックェミッションを検出するアコースティックェミッションセンサと、上記アコースティックェミッションセンサからの信号に基づいて生成できる少なくとも二以上のパラメータから定義されるパラメータ空間において、上記アコースティックェミッションセンサからの信号に基づいて算出された上記少なくとも二以上のパラメータによって定義される点が上記パラメータ空間中の所定領域内に所定数以上あるとき、被破壊検出部材の破壊の前兆と判断する破壊判断部と

を備えることを特徴として、る。

[0007] 本発明者は、以後詳細に説明するように、少なくとも二以上のパラメータによって定義されるパラメータ空間を適切に選択すれば、そのパラメータ空間において、上記ァコースティックェミッションセンサからの信号に基づいて算出された上記少なくとも二以上のパラメータによって定義される点力被破壊検出部材の破壊の前兆がないとき上記パラメータ空間内の第 1所定領域に位置する一方、被破壊検出部材の破壊の前兆があるときには、上記パラメータ空間内の第 1所定領域以外の第 2所定領域に位置することを発見した。また、被破壊検出部材の破壊が起こった場合には、大多数の点が上記パラメータ空間内の上記第 1および第 2所定領域と異なる第 3領域に位置することを発見した。また、このことを用いて被破壊検出部材の破壊の前兆を判断すると、従来と比して、ノイズの影響を排除できて、被破壊検出部材の破壊の前兆を格段に速くかつ正確に判断できることを発見した。

[0008] 本発明によれば、上記アコースティックェミッションセンサからの信号に基づいて算出された上記少なくとも二以上のパラメータによって定義される点が上記パラメータ空間中の所定領域内に所定数以上あるとき、被破壊検出部材の破壊の前兆と判断するので、破壊の前兆を正確に検出できて、被破壊検出部材の破壊の前兆を、迅速かつ信頼性高く判断することができる。

[0009] また、一実施形態では、

上記パラメータ空間は、

少なくとも二以上のパラメータ力定義される第 1パラメータ空間と、少なくとも二以上のパラメータ力定義されると共に、上記第 1パラメータ空間と異なる第 2パラメータ空間と

からなる。

[0010] 上記実施形態によれば、被破壊検出部材の破壊の前兆を判断するパラメータ空間が二つであるので、被破壊検出部材の破壊の前兆を間違うことがない。

[0011] また、一実施形態では、

上記アコースティックェミッションセンサから出力された信号に基づいて、複数のパラメータを算出する算出部と、

上記複数のパラメータのうち互いに相関のあるパラメータを決定する相関パラメータ決定部と

を備え、

上記破壊判断部は、上記相関パラメータ決定部によって決定された相関のあるパラメ一タカ定義されるパラメータ空間において、上記アコースティックェミッションセンサからの信号に基づいて算出された上記互いに相関のあるパラメータによって定義される点が、上記相関のあるパラメータ力定義されるパラメータ空間中の所定領域内に所定数以上あるとき、上記被破壊検出部材の破壊の前兆と判断する。

[0012] 上記実施形態によれば、相関があるパラメータを決定する相関パラメータ決定部を有しているので、ァコースチイックェミッションからの信号に基づいて生成できると共に互いに相関があるパラメータが予めわ力つている被破壊検出部材は勿論のこと、アコースチイツタエミッション力の信号に基づいて生成できると共に相関があるパラメ一タが予めわカゝらない被破壊検出部材であっても、正確に破壊の前兆を判断することができる。

[0013] また、一実施形態では、上記少なくとも二以上のパラメータは、 UP、 RMS、 FC、 G 、 E、 FM、 WEFF、および、 Qのうちの二以上のパラメータである。

max

[0014] 尚、この明細書では、上記 UPとは、アコースティックェミッション電圧信号のピーク値である。

[0015] また、上記 RMSとは、実行値である。上記 RMSは、ある所定の時間幅 Tを決め、更に、アコースティックェミッション波形を、時間の関数であると共にアコースティックエミッシヨンセンサの出力に基づく電圧信号で表現したときに、その電圧信号の振幅の 2 乗をある時刻からその時刻の T時間後まで積分したものを Tで割り、更に、その Tで割られた値のルートをとつた値である。

[0016] また、パワースペクトル密度関数 G (f)は、時間と、アコースティックェミッションセンサの出力に基づく電圧信号とで表現されたアコースティックェミッション波形を、フーリェ変換して自乗することによりパワースペクトラムを求め、さらにこれを周波数分解で割ることによりを求められる。 [0017] また、上記 FCは、中心周波数である。上記 FCは、上記パワースペクトル密度関数 G (f)でピークを示す周波数である。

[0018] また、上記 G は、パワースペクトル最大値である。上記 G は、上記パワースぺク

max max

トル関数 G (f)におけるピークレベルである。

[0019] また、上記 Eとは、エネルギーである。上記 Eは、周波数 fの関数であるパワースぺクトル密度関数 G (f)を周波数 0から無限大まで積分した値である。

[0020] また、上記 FMとは、メジアン周波数である。上記 FMは、上記パワースペクトル密度関数 G (f)を 0から FMまで積分した値と、上記パワースペクトル密度関数 G (f)を FM から無限大まで積分した値とが等しいことをもって決定される周波数である。

[0021] また、上記 WEFFとは、有効幅である。上記 WEFFは、パワースペクトル密度関数にお!/、て、パワースペクトル最大値 G のレベルが、周波数 0から周波数 WEFFまで

max

方形的に分布していると仮定した時に、エネルギーと前述の実際のエネルギー Eとが等しヽ事をもって決定される周波数である。

[0022] また、上記 Qとは、アコースティックェミッション波形のクルトシス（尖り度)である。 Q は、以下の式で定義される。尚、以下の式で、 Nは、事象数であり、 Uは、ァコーステイツタエミッション電圧値であり、 _σ は、 Uの標準偏差である。また、

u j

ひは、ひ,の平均値である。

[0023] 上記実施形態によれば、上記少なくとも二以上のパラメータ力 UP、 RMS、 FC、 G 、 E、 FM、 WEFF,および、 Qのうちの二以上のパラメータであるから、上記少な max

くとも二以上のパラメータを、アコースティックェミッションセンサの信号に基づいて容易に計算できる。

[0024] また、本発明の制御装置は、

本発明のアコースティックェミッション検出装置と、

少なくとも上記アコースティックェミッション検出装置の出力を受けて、制御信号を出力する神経回路網とを備えることを特徴として、る。

本発明の制御装置は、複数の本発明のアコースティックェミッション検出装置から信号を受けても良い。また、本発明の制御装置は、本発明のアコースティックエミッシヨン検出装置以外の装置の出力を受けても良い。

[0025] 上記実施形態によれば、アコースティックェミッション検出装置の出力を受けて、制御信号を出力する神経回路網を備えるので、神経回路網に上記パラメータと破壊の前兆の有無との関係を学習させることができて、この学習結果を制御信号に反映させることができる。したがって、使用を重ねれば重ねる程、より迅速で正確な制御信号を出力することができる。

発明の効果

[0026] 本発明のアコースティックェミッション検出装置によれば、アコースティックエミッションセンサ力の信号に基づいて算出された少なくとも二以上のパラメータによって定義される点がパラメータ空間中の所定領域内に所定数以上あるとき、被破壊検出部材の破壊の前兆と判断するので、破壊の前兆だけを確実に検出できて、被破壊検出部材の破壊の前兆を、迅速かつ信頼性高く判断することができる。

図面の簡単な説明

[0027] [図 1]本発明の第 1実施形態の AE検出装置の構成を示す図である。

[図 2]AE測定波形力も各種パラメータが算出される過程を説明する図である。

[図 3]相関パラメータ決定部のファクター分析の一結果を示す図である。

[図 4]一実験例において、破壊判断部の信号分析および破壊の前兆の判断の方法を説明する図である。

[図 5]上記一実験例において、 RMSと Qとに基づく信号分析および破壊の前兆の時期を示す図である。

[図 6]上記一実験例において、 RMSと FMとに基づく信号分析および破壊の前兆の時期を示す図である。

[図 7]本発明の第 1実施形態の制御装置の構成を示す図である。

[図 8]本発明の第 2実施形態の制御装置の構成を示す図である。

発明を実施するための最良の形態 [0028] 以下、本発明を図示の形態により詳細に説明する。

[0029] 図 1は、この発明の第 1実施形態のアコースティックェミッション検出装置（以下、 A E検出装置と、う）の構成を示す図である。

[0030] この発明の AE検出装置は、アコースティックェミッション（以下、 AEという）データ取得後、それにフーリエ変換等の処理を行って、各種パラメータを計算するようになつている。また、この発明の AE検出装置は、各種パラメータの計算後、各パラメータ間の相関計算によるファクター分析と、それを利用したクラスタ分析とをおこなって、被破壊検出部材の一例としての軸受 3の破壊の前兆の有無または軸受 3の破壊を判断するようになっている。

[0031] 詳しくは、この AE検出装置は、 AE取得部 1と、信号分析部 2とを備える。上記 AE 取得部 1は、軸受 3に設置されたアコースティックェミッションセンサ（以下、 AEセンサという） 5と、 AEセンサ 5の出力側に接続されたプリアンプ 6と、プリアンプ 6の出力側に接続されたフィルタ 7と、フィルタ 7の出力側に接続された AZD変 8とを有する。 ΑΕセンサ 5からの信号を、プリアンプ 6で増幅した後、フィルタ 7で、プリアンプ 6で増幅された信号においてノイズしか存在しない周波数領域をカットする。その後、ノィズしか存在しな!ヽ周波数領域がカットされたアナログ信号を、 AZD変換器 8でデジタル信号に変換するようになって、る。

[0032] 上記信号分析部 2には、 AZD変換器 8からのデジタル信号が入力されるようになつている。上記信号分析部 2は、波形部 9と、フーリエ変換部 12と、パワースペクトル密度計算部 13と、第 1パラメータ部 14と、第 2パラメータ部 15と、相関パラメータ決定部 17と、破壊判断部 18とを有する。

上記波形部 9は、 AZD変換器 8からのデジタル信号を受けて、時間とデジタル信号との関係を表示するようになっている。上記フーリエ変換部 12は、波形部 9からの信号を受けて、波形部 9が表示した波形をフーリエ変換するようになっている。上記パワースペクトル密度計算部 13は、フーリエ変換部 12がフーリエ変換を行うことによつて計算したフーリエ成分を用いて、パワースペクトル密度関数を算出するようになつている。

上記第 1パラメータ部 14は、波形部 9からの信号に基づいて各種タイムドメインパラメータを算出するようになっている。上記第 2パラメータ部 15は、パワースペクトル密度計算部 13からの信号に基づ、て各種スぺクトラルパラメータを算出するようになつている。

上記相関パラメータ決定部 17は、第 1パラメータ部 14からの信号および第 2パラメータ部 15からの信号を受けて、ファクター分析を行うようになっている。上記破壊判断部 18は、相関パラメータ決定部 17からの信号を受けてクラスタ分析を行って、軸受 3の破壊の前兆の有無または軸受 3の破壊を出力するようになって、る。上記破壊判断部 18は、給油機構に信号を出力するようになっている。

上記給油機構は、ポンプコントローラ 20と、ポンプ 21と力もなる。上記ポンプコント口ーラ 20は、破壊判断部 18から軸受 3に破壊の前兆が見られることを表す信号を受けると、ポンプ 21に軸受 3に潤滑油を供給することを表す信号を出力するようになっている。また、ポンプ 21は、軸受 3に潤滑油を供給することを表す信号を受けると、軸受 3に潤滑油を供給するようになっている。上記第 1パラメータ部 14と第 2パラメータ部 1 5とは、算出部を構成している。

[0033] 上記第 1パラメータ部 14は、波形部 9からの波形、詳しくは、時間と AEのデジタル振幅との関係を表す波形に基づいて、タイムドメインパラメータである UP、 RMS、および、 Qを算出するようになっている。また、上記第 2パラメータ部 15は、パワースぺクトル密度計算部 13からのパワースペクトル密度関数に基づいて、スぺクトラルパラメータである E (エネルギー）、 FM (メジアン周波数）、 FC、 G 、および、 WEFFを算

max

出するようになっている。

[0034] 図 2は、 AE測定波形力も各種パラメータが算出される過程を説明する図である。

[0035] 上記 AD変翻（図 1に 8で示す)からの信号を受けた波形部（図 1に 9で示す）は、例えば、 23に示す AE測定波形を成形し、この AE測定波形 23を表す信号を、フーリェ変換部（図 1に 12に示す)および第 1パラメータ部（図 1に 14に示す）に出力する。すると、上記第 1パラメータ部は、この時間の関数である AE測定波形を解析して、 A E測定波形に基づ、て、 RMS (実効値）、 Q (クルト一シス)等のタイムドメインパラメ一タを算出するようになっている。これらは、所定時間の間の AE測定波形に基づいて、所定時間毎に算出されるようになって、る。 [0036] 一方、上記波形部から AE測定波形 23を表す信号を受けた上記フーリエ変換部は、 AE測定波形をフーリエ変換して、周波数の関数であるフーリエ成分 X(f)を算出する。また、上記フーリエ変換部力もの信号を受けたパワースペクトル密度計算部（図 1 に 13に示す）は、フーリエ成分 X(f)を用いて、パワースペクトル密度関数 G (f)を算出するようになっている。また、上記パワースペクトル密度計算部力もの信号を受けた第 2パラメータ部（図 1に 15で示す）は、パワースペクトル密度関数 G (f)を用いて、 E ( エネルギー）、 FM (メジアン周波数)等のスぺクトラルパラメータを算出するようになつている。

[0037] 図 3は、上記相関パラメータ決定部（図 1に 17で示す)のファクター分析の一結果を示す図である。

[0038] 相関パラメータ決定部（図 1に 17で示す）は、第 1パラメータ部（図 1に 14で示す)および第 2パラメータ部（図 1に 15で示す)からの信号を受けて、ファクター分析を行うようになつている。詳しくは、上記相関パラメータ決定部は、図 3に示すように、算出部（第 1パラメータ部および第 2パラメータ部）が算出したパラメータ UP、 RMS、 FC、 G

ma

、 E、 FM、 WEFFおよび Qの全ての組み合わせの 2次元の全相関を計算するようになっている。そして、上記複数のパラメータのうち互いに相関のあるパラメータを決定するようになっている。

[0039] 具体的には、各組における相関係数を計算して、相関係数の絶対値が所定値以上（例えば、 0. 80以上）であって直線傾向が強いパラメータの組み合わせをピックァップするようになつている。例えば、図 3に示す例においては、 UPと RMSの組や、 G と Eの組等に直線傾向が強くて相関係数の絶対値の値が大きいパラメータの組が max

存在している。相関パラメータ決定部は、このような直線相関の強い組をピックアップするようになっている。

[0040] 本発明者は、上記全相関のファクター分析において強い相関を示した複数のパラメータ力もなるパラメータ空間において、 AEセンサ力もの信号に基づいて算出された上記複数のパラメータによって定義される点が、被破壊検出部材の破壊の前兆がないとき、上記パラメータ空間内の第 1所定領域に位置する一方、被破壊検出部材の破壊の前兆があるとき、上記パラメータ空間内の第 1所定領域以外の第 2所定領域に位置することを発見した。

また、本発明者は、被破壊検出部材の破壊が起こった場合には、大多数の点が上記パラメータ空間内の上記第 1および第 2所定領域と異なる第 3領域に位置することを発見した。また、本発明者は、このことを用いると、ノイズの影響を排除できて、従来よりも被破壊検出部材の破壊の前兆を格段に速くかつ正確に判断できることを発見した。以下にこのことについての説明を行う。

[0041] 上記破壊判断部（図 1に 18で示す）は、相関パラメータ決定部からの信号を受けると、スキヤッター分析を行うようになっている。詳しくは、上記破壊判断部は、相関パラメータ決定部によって決定された相関のあるパラメータによって定義されるパラメータ空間において、上記 AEセンサからの信号に基づいて算出された上記相関のあるパラメータによって定義される点力上記相関のあるパラメータによって定義されるパラメータ空間中の所定領域内に所定数以上あるとき、軸受（図 1に 3で示す)の破壊の前兆と判断するようになっている。このことを、図 4を用いて詳細に説明する。

[0042] 図 4は、一実験例にお!ヽて、破壊判断部の信号分析および破壊の前兆の判断の方法を説明する図である。図 4には、破壊の程度が異なる各段階において、スキヤッター分析の結果が示されている。尚、図 4において、相関が取られている FM (メジァン周波数）と Q (クルト一シス）は、被破壊検出部材の一例である軸受について、相関ノラメータ決定部がピックアップした強い相関を示す二つのパラメータである。

[0043] 図 4に示されているように、 FMと Qとの相関図において、ある時点を起点として AE センサが出力した信号の初めの 30秒間（1〜30秒）において、 AEセンサからの信号に基づいて算出された FMと Qによって定義される点は、 FMと Qで定義されるパラメータ空間の第 1領域 40内に略位置している。このとき、軸受に破壊の前兆がまったくみられなかった。このこと力ら、これらの点は、軸受周辺のノイズに基づくものであると考えられる。また、次の 30秒間（30秒〜 60秒）において、 AEセンサからの信号に基づいて算出された FMと Qによって定義される点も、第 1領域 40内に略位置している。このときも、第 1領域 40内に破壊の前兆が見られなカゝつた。続いて、 60秒〜 690秒において、 AEセンサからの信号に基づいて算出された FMと Qによって定義される点は、第 1領域 40の周辺領域であると共に、第 1領域と交わらない所定領域としての第 2領域 42にまで広がっている。そして、上記 FMと Qによって定義される点力第 2 領域 42に所定数の一例である 5個以上位置している。第 1実施形態の AE検出装置は、このとき軸受の破壊の前兆を判断する。また、実際、このとき、軸受において、破壊の前兆が観測された。続いて、 690秒から 760秒においては、 AEセンサからの信号に基づいて算出された FMと Qによって定義される点力第 1領域 42から離れた異なる第 3領域 44に位置している。このとき、軸受の破壊が進行していた。続いて、 760 秒から 830秒においても、 AEセンサからの信号に基づいて算出された FMと Qによつて定義される点が、第 1領域 40から離れた異なる第 3領域 44に位置している。このときも、軸受の破壊の進行が確認された。最後に、 830秒から 860秒においては、 A Eセンサ力の信号に基づいて算出された FMと Qによって定義される点力パラメ一タ空間上を散らばつている。このとき、軸受の破壊が観測された。

尚、 AEセンサと同時に軸受に設置されていた振動計は、このタイミング、すなわち、 830秒力ら 860秒において、軸受の破壊を検出した。このように、この実施形態の A E検出装置は、振動計よりも 2分以上も前の段階で、被破壊検出部材である軸受の破壊でなくて、軸受の破壊の前兆を測定できる。そして、 AE検出装置が、破壊の前兆を予知した時点で、上記給油機構が、軸受に潤滑油を供給することにより、軸受を構成する各部材の焼付きゃ軸受軌道面の剥離等の故障を確実に防止できる。このことから、この実施形態の AE検出装置を用いれば、従来のように軸受が故障に至ることがないのである。また、上記説明からも明らかなように、この実施形態の AE検出装置は、ノイズ信号を正常信号とする方式を取っているから、従来の AE検出装置と異なりノイズに惑わされることが全くなくて、正確かつ迅速に破壊の前兆を判断できる。

[0044] 図 5は、上記一実験例にお!、て、 FM (メジアン周波数）と Q (クルト一シス）以外で強い相関を示した RMSと Qとに基づく信号分析および破壊の前兆の時期を示す図である。

[0045] 図 5に示すように、 RMSと Qとを用いた分析においても、初めの 30秒間（1〜30秒）において、 AEセンサからの信号に基づいて算出された RMSと Qによって定義される点が、 RMSと Qで定義されるパラメータ空間の第 1領域 50内に略位置して、ると共に、次の 30秒間（30秒〜 60秒）において、 AEセンサからの信号に基づいて算出された RMSと Qによって定義される点も、第 1領域 50内に略位置している。また、 60秒〜690秒においては、 AEセンサからの信号に基づいて算出された RMSと Qによつて定義される点が、第 1領域 50の周辺領域であると共に、第 1領域 50と交わらない第 2領域 52にまで広がっている。このとき、 RMSと Qによって定義される点は、第 2領域 52に所定数の一例である 5個以上位置している。また、 690秒から 760秒および 760 秒から 830秒においては、 AEセンサからの信号に基づいて算出された RMSと Qによって定義される点は、第 1領域 50から離れた異なる第 3領域 54に位置している。最後に、 830秒力ら 860秒においては、 AEセンサからの信号に基づいて算出された R MSと Qによって定義される点は、パラメータ空間上を散らばつているのが見られる。このように、 RMSと Qとを用いた分析および破壊の前兆の判断は、 FMと Qとを用いた分析および破壊の前兆の判断と全く一致している。

[0046] このことから、強い相関を示す FMと Qとを用いる代わりに、強い相関を示す RMSと Qとで定義されるパラメータ空間で軸受の破壊の前兆を判断しても正確かつ迅速に破壊の前兆を検出できる。

[0047] また、 FMと Qで定義されるパラメータ空間を第 1パラメータ空間とすると共に、 RMS と Qとで定義されるパラメータ空間を第 2パラメータ空間 (FMと Qによって定義される第 1パラメータ空間と異なる空間）とし、第 1パラメータ空間において、 AEセンサからの信号に基づいて算出された二以上のパラメータによって定義される点が第 1パラメータ空間中の所定領域内に所定数以上あり、かつ、第 ₂パラメータ空間において、 A

Eセンサ力の信号に基づいて算出された二以上のパラメータによって定義される点が第 2パラメータ空間中の所定領域内に所定数以上あるとき、軸受の破壊の前兆と判断することにすると、破壊の前兆を間違うことなく判断できる。

[0048] 図 6は、上記一実験例において、 FMと Qおよび RMSと Q以外で強い相関を示した RMSと FMとに基づく信号分析および破壊の前兆の時期を示す図である。

[0049] 図 6に示すように、 RMSと FMとを用いた分析においても、初めの 30秒間（1〜30 秒）において、 AEセンサからの信号に基づいて算出された RMSと FMによって定義される点力 RMSと FMで定義されるパラメータ空間の第 1領域 60内に略位置していると共に、次の 30秒間（30秒〜 60秒）において、 AEセンサからの信号に基づいて算出された RMSと FMによって定義される点も、第 1領域 60内に略位置している。また、 60秒〜 690秒においては、 AEセンサからの信号に基づいて算出された RMSと FMによって定義される点が、第 1領域 60の周辺領域であると共に、第 1領域 60と交わらない第 2領域 62にまで広がっている。このとき、 RMSと FMによって定義される点は、第 2領域 62に所定数の一例である 5個以上位置している。また、 690秒から 760 秒および 760秒から 830秒においては、 AEセンサからの信号に基づいて算出された RMSと FMによって定義される点力第 1領域 60から離れた異なる第 3領域 64に位置している。最後に、 830秒から 860秒においては、 AEセンサからの信号に基づいて算出された RMSと FMによって定義される点が、パラメータ空間上を散らばっている。このように、 RMSと FMとを用いた分析および破壊の前兆の判断は、 FMと Qとを用いた分析および破壊の前兆の判断、および、 RMSと Qとを用いた分析および破壊の前兆の判断と全く一致して、る。

[0050] 上記第 1実施形態の AE検出装置によれば、 AEセンサ 5からの信号に基づいて算出された二以上のパラメータ（上記の例では、 FMと Q、 RMSと Q、または、 RMSと F M)によって定義される点がそれら二以上のパラメータで定義されるパラメータ空間中の所定領域である第 2領域内に所定数以上 (上記例では 5個以上)あるとき、被破壊検出部材の一例としての軸受 3の破壊の前兆と判断するので、破壊の前兆を確実に検出できて、軸受 3の破壊の前兆を、迅速かつ信頼性高く判断することができる。また、軸受 3の破壊の前兆を判断するパラメータ空間を二つにした場合においては（上記例では、 FMと Q、 RMSと Q、および、 RMSと FMからなる 3つのパラメータ空間のうちの 2つのパラメータ空間）、軸受 3の破壊の前兆を間違うことなく判断できる。

[0051] また、上記第 1実施形態の AE検出装置によれば、相関があるパラメータを決定する相関パラメータ決定部 17を有して、るので、互ヽに相関があるパラメータが予めわ力つている被破壊検出部材は勿論のこと、相関があるパラメータが予めわ力もない被破壊検出部材であっても、正確に破壊の前兆を判断することができる。

[0052] また、上記実施形態の AE検出装置によれば、パラメータ力容易に算出できる UP 、 RMS、 FC、 G 、 E、 FM、 WEFF、または、 Qであるから、 AEセンサ 5の信号に基

max

づ、て軸受 3の破壊の前兆を容易に計算できる。 [0053] 尚、上記第 1実施形態の AE検出装置では、相関パラメータ決定部 17を有し、この相関パラメータ決定部 17で、各種パラメータの全相関をとつて、強い相関を有するパラメータを決定したが、被破壊検出部材が特定の被破壊検出部材であって、その特定の被破壊検出部材から発せられる AEに基づいて形成される強い相関を有する二つ以上のパラメータが予めわ力つている場合は、複数のパラメータの全相関をとつて強ヽ相関を有するパラメータを算出する必要がなく、 AEセンサ力の信号に基づヽて予めわかっている上記強い相関を有する二つ以上のパラメータのみを算出すれば良い。したがって、この場合は、相関パラメータ決定部を省略することができる。

[0054] また、上記第 1実施形態の AE検出装置では、軸受 3の破壊の前兆の判断を行うパラメータ空間力 2次元で構成されていたが（FMと Qとからなる 2次元、 RMSと Qと力らなる 2次元、 RMSと FMとからなる 2次元）、この発明では、被破壊検出部材の破壊の前兆の判断を行うパラメータ空間は、 3次元以上の次元で構成されていても良い。例えば、上記例では、 FMと Qと RMSと力なる 3次元パラメータ空間を採用しても良い。この場合、第 1領域〜第 3領域は、 3次元空間であることは、言うまでもない。また、上記第 1実施形態では、相関パラメータ決定部 17は、 2つのパラメータ（2次元）の全相関をとつたが、この発明では、相関パラメータ決定部は、 3つのパラメータ（3次元 )の全相関または 4つ以上のパラメータ (4次元以上）の全相関をとつても良い。

[0055] 図 7は、この発明の第 1実施形態の制御装置を示す図である。

[0056] この制御装置は、第 2実施形態の AE検出装置 72と、神経回路網 (ニューラルネットワーク： Neural Network) 79とを有する。上記神経回路網 79は、 AE検出装置 72の出力を受けると、ポンプコントローラ 90に制御信号を出力するようになっている。

[0057] 尚、第 2実施形態の AE検出装置 72において、第 1実施形態の AE検出装置と共通の構成、作用効果および変形例については説明を省略することにし、第 1実施形態の AE検出装置と異なる構成、作用効果についてのみ説明を行うことにする。

[0058] 第 2実施形態の AE検出装置は、 AE取得部 71と、信号分析部 73とを備える。 AE 取得部 71は、第 1実施形態の AE取得部 1と同一の構成を有している。また、上記信号分析部 73は、 AZD変翻75からのデジタル信号を受けて、時間とデジタル信号との関係を表示する波形部 80と、波形部 80からの信号を受けて、波形部 80が表示した波形をフーリエ変換するフーリエ変換部 82と、フーリエ変換部 82がフーリエ変換を行うことによって計算されたフーリエ成分を用いてパワースぺ外ル密度関数を算出するパワースペクトル密度計算部 83と、波形部 80からの信号に基づ、て各種のタイムドメインパラメータを算出する第 1パラメータ部 84と、パワースペクトル密度計算部 8 3からの信号に基づいて各種のスぺクトラルパラメータを算出する第 2パラメータ部 85 とを有する。上記第 1パラメータ部 84と第 2パラメータ部 85とは、算出部を構成している。

[0059] 上記信号分析部 73は、第 1パラメータ部 84からの信号および第 2パラメータ部 85 力もの信号を受けて、ファクター分析を行う相関パラメータ決定部 87と、相関パラメ一タ決定部 87からの信号を受ける破壊判断部 88とを有する。破壊判断部 88は、相関パラメータ決定部 87からの信号を受けると、相関パラメータ決定部 87が決定した強い相関を示すパラメータについてクラスタ分析を行い、可能なときは、軸受 76の破壊の前兆の有無または軸受 76の破壊を表す信号を出力するようになって、る。上記破壊判断部 88は、軸受 76の破壊の前兆の有無の判断が不可能なときも、クラスタ分析の結果を出力するようになって、る。

[0060] 第 2実施形態の AE検出装置では、波形部 80は、第 1パラメータ部 84に信号を出力すると共に、神経回路網 79にも信号を出力するようになっている。また、パワースベクトル密度計算部 83は、第 2パラメータ部 85に信号を出力すると共に、神経回路網 79にも信号を出力するようになっている。また、第 1パラメータ部 84および第 2パラメータ部 85は、相関パラメータ決定部 87に信号を出力すると共に、神経回路網 79にも信号を出力するようになっている。また、破壊判断部 88は、神経回路網 79に信号を出力するようになっている。

[0061] 上記神経回路網 79は、波形部 80、パワースペクトル密度計算部 83、第 1パラメ一タ部 84、第 2パラメータ部 85、および、破壊判断部 88から信号を受けて、軸受 76の破壊の前兆の有無または軸受の破壊を表す信号を出力するようになって、る。詳しくは、上記神経回路網 79は、破壊判断部 88から軸受 76の破壊の前兆の有無または軸受 76の破壊を表す信号を受けたときは、その信号に基づいて、軸受 76が正常であることを表す信号、軸受 76の破壊の前兆を表す信号 (軸受 76に潤滑油を供給することを表す信号)、または、軸受 76の破壊を表す信号 (軸受 76が設置されている機械の稼働を停止することを表す信号)を、出力するようになっている。また、上記神経回路網 79は、破壊判断部 88からクラスタ分析の結果のみを受けたときは、軸受 76の破壊の前兆の有無または軸受 76の破壊を判断するようになっている。そして、軸受 7 6に破壊の前兆がないときには、正常を表す信号を外部に出力し、軸受 76の破壊の前兆を判断した場合には、ポンプコントローラ 90に軸受 76に潤滑油を供給することを表す信号を出力するようになっている。また、ポンプ 91は、ポンプコントローラ 90から軸受 76に潤滑油を供給することを表す信号を受けると、軸受 76に潤滑油を供給するようになっている。また、上記神経回路網 79は、軸受 76が破壊したことを判断した場合には、軸受 76が設置されている機械の稼働を停止することを表す信号を、外部に出力するようになっている。

[0062] 上記神経回路網 79は、ナレツジデータベース（knowledgeable database)を有して!/ヽる。このナレツジデータベースは、波形部 80、パワースペクトル密度計算部 83、第 1 ノメータ部 84、第 2パラメータ部 85、および、破壊判断部 88から信号を受けて、情報 ·知識を収集して、保存するようになっている。この神経回路網 79は、ナレツジデータベースにデジタルィ匕されて保存された情報を活用するようになっており、ナレツジデータベースに情報を連想記憶するようになって!/、る。

[0063] すなわち、この神経回路網 79は、波形部 80、パワースペクトル密度計算部 83、第 1パラメータ部 84、第 2パラメータ部 85、および、破壊判断部 88からの信号を、互いに結合した状態で記憶するようになっている。この神経回路網 79は、結合した対の一方によってもう一方を引き出す、つまり、記憶内容の一部から、それに一致する記憶内容を探索して出力するようになって、る。

具体的には、この神経回路網 79は、入力情報の一部が、ナレツジデータベースにもうすでに保存されている情報であったり、保存されている情報に類似する情報であると判断する場合には、その入力情報の一部を、上記保存されている情報と同一視して、その保存されて、る情報と結合して、る軸受 76の破壊の前兆の有無を表す情報または軸受 76の破壊を表す情報を出力するようになっている。具体的には、神経回路網 79は、このような場合においては、波形部 80、パワースペクトル密度計算部 8 3、第 1パラメータ部 84、第 2パラメータ部 85、および、破壊判断部 88からの情報のうちの一部の情報のみを用いて、軸受 79の破壊の前兆の有無または軸受 76の破壊を判断するようになっている。尚、第 2実施形態では、信号分析部 73は、ソフト化されている。また、図 7に示すように、第 1実施形態の制御装置は、ポンプ 91をフィードバック制御して、軸受 76の最適潤滑状態を常に維持するようになっている。

[0064] 上記第 1実施形態の制御装置によれば、 AE検出装置 72を使用すればする程、神経回路網 79が、波形部 80、パワースペクトル密度計算部 83、第 1パラメータ部 84、第 2パラメータ部 85、および、破壊判断部 88からの信号と、軸受 76の破壊の前兆の有無または軸受 76の破壊との関係を学習し、この学習結果を、神経回路網 79のその後の判断において反映させることができる。したがって、 AE検出装置 72の使用を重ねれば重ねる程、より迅速かつ正確に軸受 76の破壊の前兆を判断できる。

[0065] 図 8は、この発明の第 2実施形態の制御装置の構成を示す図である。

[0066] 第 2実施形態の制御装置は、第 3実施形態の AE検出装置 115と、神経回路網 10 9とを有する。神経回路網 109は、 AE検出装置 115の出力を受けて、ポンプコント口ーラ 117に制御信号を出力するようになって、る。

[0067] 尚、第 3実施形態の AE検出装置 115では、第 1および第 2実施形態の AE検出装置と共通の構成、作用効果および変形例については説明を省略することにし、第 1 および第 2実施形態の AE検出装置と異なる構成、作用効果についてのみ説明を行うことにする。

[0068] 第 3実施形態の AE検出装置 115は、第 1実施形態の AE検出装置の信号分析部が行う信号処理に特ィ匕したマイクロプロセッサ（デジタルシグナルプロセッサ） 100を備え、破壊判断部（図示せず）は、マイクロプロセッサ 100に内蔵されている。このマイク口プロセッサ 100は、メモリ 106との間で情報をやり取りして！/、る。

このマイクロプロセッサ 100は、被破壊検出部材の一例としての軸受 103の破壊の前兆の有無または軸受 103の破壊を判断し、可能であれば、正常を表す信号、給油を表す信号、または、軸受 103が破壊したことを表す信号を、出力するようになっている。上記神経回路網 109は、マイクロプロセッサ 100からの信号を受けるようになつている。上記神経回路網 109は、マイクロプロセッサ 100において軸受 103の破壊の前兆の有無または破壊の判断が困難であるとき、軸受 103の破壊の前兆の有無または破壊の判断を行い、軸受 103が正常であることを表す信号、軸受 103に給油を行うことを表す信号、または、軸受 103が破壊したことを表す信号を、出力するようになつている。

上記神経回路網 109は、様々な場所 (ロケーション）に配置されている第 3実施形態の AE検出装置 115のマイクロプロセッサ 100からの信号を受けるようになつている。上記神経回路網 109は、各ロケーションに配置されているマイクロプロセッサ 100からのデータ収集により、ナレツジデータベースとして成長するようになっている。各第 3 実施形態の AE検出装置 115は、各ロケーションに設置されている。上記神経回路網 109に信号を出力する複数の AE検出装置 115は、互いに独立に稼働するようになっている。また、神経回路網 109は、各ロケーションのいずれとも離れた場所に位置している。上記神経回路網 109は、各ロケーションに位置するマイクロプロセッサ 1 00からの信号を、有線や無線を用いて受けるようになって!/、る。

尚、神経回路網 109は、中央部（図示せず)の一部をなしている。上記中央部は、制御部を有し、この制御部からの信号によって、各ロケーションに位置するマイクロプ口セッサ 100の設定を遠隔制御できるようになつている。そして、各ロケーションに設置されて!、るマイクロプロセッサ 100にお、て、各パラメータを算出するときに必要な変数、例えば、実行値 RMSにおける時間幅 Tの値等の設定を自在に変更できるようになっている。

[0069] 第 2実施形態の制御装置では、複数の AE検出装置 115で一つの神経回路網 109 を共有しているので、神経回路網 109のナレツジデータベースの成長速度を格段に速くすることができる。したがって、軸受 103の破壊の前兆の有無を判断する速度を格段に速くすることができる。

[0070] 尚、上記第 1〜第 3実施形態では、被破壊検出部材が、軸受 3,76,103であったが、この発明では、被破壊検出部材は、プーリや発電機のタービンや回転軸等、軸受以外の機械であっても良いことは、勿論である。

Claims

請求の範囲

[1] アコースティックェミッションを検出するアコースティックェミッションセンサと、

上記アコースティックェミッションセンサからの信号に基づいて生成できる少なくとも二以上のパラメータから定義されるパラメータ空間において、上記アコースティックェミッションセンサからの信号に基づいて算出された上記少なくとも二以上のパラメータによって定義される点が上記パラメータ空間中の所定領域内に所定数以上あるとき、被破壊検出部材の破壊の前兆と判断する破壊判断部と

を備えることを特徴とするアコースティックェミッション検出装置。

[2] 請求項 1に記載のアコースティックェミッション検出装置において、

上記パラメータ空間は、

少なくとも二以上のパラメータ力定義される第 1パラメータ空間と、

少なくとも二以上のパラメータ力定義されると共に、上記第 1パラメータ空間と異なる第 2パラメータ空間と

力もなることを特徴とするアコースティックェミッション検出装置。

[3] 請求項 1に記載のアコースティックェミッション検出装置において、

を備え、

上記破壊判断部は、上記相関パラメータ決定部によって決定された相関のあるパラメ一タカ定義されるパラメータ空間において、上記アコースティックェミッションセンサからの信号に基づいて算出された上記互いに相関のあるパラメータによって定義される点が、上記相関のあるパラメータ力定義されるパラメータ空間中の所定領域内に所定数以上あるとき、上記被破壊検出部材の破壊の前兆と判断することを特徴とするアコースティックェミッション検出装置。

[4] 請求項 1に記載のアコースティックェミッション検出装置において、

上記少なくとも二以上のパラメータは、 UP、 RMS、 FC、 G 、 E、 FM、 WEFF、および、 Qのうちの二以上のパラメータであることを特徴とするアコースティックエミッション検出装置。

請求項 1に記載のアコースティックェミッション検出装置と、

少なくとも上記アコースティックェミッション検出装置の出力を受けて、制御信号を出力する神経回路網と

を備えることを特徴とする制御装置。