WO2015002196A1

WO2015002196A1 - 状態判定方法及び状態判定装置

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Publication number: WO2015002196A1
Application number: PCT/JP2014/067546
Authority: WO
Inventors: 恵則大沼; 卓也白田; 康仁井田
Original assignee: ナブテスコ株式会社
Priority date: 2013-07-02
Filing date: 2014-07-01
Publication date: 2015-01-08
Also published as: EP3018469A1; US10281449B2; ES2920380T3; JP6127141B2; JPWO2015002196A1; US20160161463A1; EP3018469B1; EP3018469A4

Abstract

　対象物の劣化状態を判定する方法において、光学センサにおいて検出された検出値から算出される明度と色成分値とのうち少なくとも１つを利用した算出値が状態判定閾値に達しているか否かによって対象物の劣化状態を判定する。光学センサは、液状体が入る検査部と、前記検査部に対し検出光を出射する発光素子と、前記液状体を透過した前記検出光の色情報を検出する受光素子とを有する。

Description

状態判定方法及び状態判定装置

　本発明は、状態判定方法及び状態判定装置に関する。

　従来、光学センサを用いた潤滑油等の油の劣化モニターとしては、油を透過した可視光について三原色の吸光度を検出して、三原色の吸光度から油の劣化度合いをモニターするものがある（例えば、特許文献１参照）。

　特許文献１に記載の油の劣化モニターは、吸光度を電圧値として検出している。油の吸光度は、一般的に時間の経過に伴って低下する。特許文献１には、いろいろな種類の油の時間経過に対する電圧値の変化が記載され、潤滑油劣化モニター装置が電圧値の変化を連続的に取得することによって潤滑油の劣化を連続的に且つ感度良くモニターしている。

特開平６－３４５４１号公報

　ところで、上記特許文献１に記載の油の劣化モニターの目的は、潤滑油の劣化を連続的に且つ感度良くモニターすることである。特許文献１には、どのようなときに油などの液状体が劣化していると判定するのか記載されていない。このため、油などの液状体の劣化状態を容易に判定できる状態判定方法及び状態判定装置が求められている。

　また、液状体、例えば、潤滑油等の油を使用する機械においては、機械が故障等したときに不純物が油に混入することを利用して、機械の劣化状態を容易に判定することが求められている。よって、油などの液状体や機械等の対象物の劣化状態を容易に判定できる状態判定方法及び状態判定装置が求められている。

　本発明の目的は、対象物の劣化状態を容易に判定できる状態判定方法及び状態判定装置を提供することにある。

　以下、上記目的を達成するための手段及びその作用効果について説明する。
　上記課題を解決する状態判定方法は、光学センサにおいて検出された検出値から算出される明度と色成分値とのうちの少なくとも１つを利用した算出値が状態判定閾値に達しているか否かによって対象物の劣化状態を判定することをその要旨としている。

　上記状態判定方法について、前記光学センサにおいて検出された検出値から算出される明度、最大色成分値、最小色成分値が対象物の使用時間に応じて変化することを利用することが好ましい。

　同方法によれば、光学センサにおいて検出された検出値から算出される明度、最大色成分値、最小色成分値の少なくとも１つを利用した算出値が状態判定閾値に達しているか否かによって対象物の劣化状態を判定する。このため、算出値と状態判定閾値とを比較することで対象物の劣化状態を容易に判定できる。

　上記状態判定方法について、前記算出値は、前記使用時間の増加に伴って減少する明度であって、算出した明度が前記状態判定閾値以下である場合に、前記対象物が劣化状態であると判定することが好ましい。

　同方法によれば、算出した明度が状態判定閾値以下である場合に、対象物が劣化状態であると判定する。液状体が使用された機械から発生した不純物が混入する液状体においては明度が顕著に変化する。そのため、対象物が劣化状態になった際に容易に判定できる。

　上記状態判定方法について、前記算出値は、前記使用時間の増加に伴って増加して極値に到達し、続いて減少する、前記最大色成分値と前記最小色成分値との差である最大色差であって、算出した最大色差が前記極値に到達し、且つ前記状態判定閾値以下である場合に、前記対象物が劣化状態であると判定することが好ましい。

　同方法によれば、算出した最大色差が極値に到達し、且つ状態判定閾値以下である場合に、対象物が劣化状態であると判定する。透明度が高く、酸化劣化等によって色が変化し易い液状体においては最大色差が顕著に変化する。そのため、対象物が劣化状態になった際に容易に判定できる。

　上記状態判定方法について、前記算出値は、前記使用時間の増加に伴って増加する、前記最小色成分値に対する前記最大色成分値の比である最大色比であって、算出した最大色比が前記状態判定閾値以上である場合に、前記対象物が劣化状態であると判定することが好ましい。

　同方法によれば、算出した最大色比が状態判定閾値以上である場合に、対象物が劣化状態であると判定する。透明度が高く、酸化劣化等によって色が変化し易い液状体においては最大色比が顕著に変化する。そのため、対象物が劣化状態になった際に容易に判定できる。

　上記状態判定方法について、前記算出値は、前記使用時間の増加に伴って減少する明度と、前記使用時間の増加に伴って増加して極値に到達し、続いて減少する、前記最大色成分値と前記最小色成分値との差である最大色差と、前記使用時間の経過に伴って前記明度が変化する度に加算した最大色差の積分値と、であって、算出した最大色差の積分値が前記状態判定閾値以上である場合に、前記対象物が劣化状態であると判定することが好ましい。

　同方法によれば、算出した最大色差の積分値が状態判定閾値以上である場合に、対象物が劣化状態であると判定する。このため、明度と最大色差との関係から対象物の劣化状態を判定する場合、すなわち、明度と最大色差との二値を必要とする場合に比べ、最大色差の積分値の一値のみでよいので容易に判定できる。

　上記状態判定方法について、前記算出値は、前記使用時間の増加に伴って減少する明度と、前記使用時間の増加に伴って増加する、前記最小色成分値に対する前記最大色成分値の比である最大色比と、前記使用時間の経過に伴って前記明度が変化する度に加算した最大色比の積分値と、であって、算出した最大色比の積分値が前記状態判定閾値以上である場合に、前記対象物が劣化状態であると判定することが好ましい。

　同方法によれば、算出した最大色比の積分値が状態判定閾値以上である場合に、対象物が劣化状態であると判定する。このため、明度と最大色比との関係から対象物の劣化状態を判定する場合、すなわち、明度と最大色比との二値を必要とする場合に比べ、最大色比の積分値の一値のみでよいので容易に判定できる。

　上記状態判定方法について、前記対象物は、前記液状体であって、前記状態判定閾値は、前記液状体が劣化しているか否かを判定するための液状体劣化判定閾値であることが好ましい。

　同方法によれば、液状体が劣化しているか否かを判定するための液状体劣化判定閾値を状態判定閾値とした。このため、液状体の劣化状態を容易に判定できる。
　上記状態判定方法について、前記対象物は、前記液状体が使用される機械であって、前記状態判定閾値は、前記機械が故障しているか否かを判定するための故障判定閾値であることが好ましい。

　同方法によれば、機械が故障しているか否かを判定するための故障判定閾値を状態判定閾値とした。このため、機械が故障したことを容易に判定できる。
　上記課題を解決する状態判定装置は、上記状態判定方法を行う判定部を備えることを要旨としている。

　同構成によれば、上記状態判定方法を行う判定部を備える。このため、算出値と状態判定閾値とを比較することで対象物の劣化状態を容易に判定できる。

　本発明によれば、対象物の劣化状態を容易に判定できる。

状態判定装置の概略構成を示すブロック図。光学センサの構成を示す断面図。第１の実施形態の状態判定に用いる稼働時間と明度との関係を示す図。第１の実施形態における状態判定方法を示すフローチャート。第２の実施形態の状態判定に用いる稼働時間と最大色差との関係を示す図。第２の実施形態における状態判定方法を示すフローチャート。第３の実施形態の状態判定に用いる稼働時間と最大色比との関係を示す図。第３の実施形態における状態判定方法を示すフローチャート。第４の実施形態の状態判定に用いる明度と最大色差の積分値との関係を示す図。第４の実施形態における状態判定方法を示すフローチャート。第５の実施形態の状態判定に用いる明度と最大色比の積分値との関係を示す図。第５の実施形態における状態判定方法を示すフローチャート。

　（第１の実施形態）
　以下、図１～図４を参照して、状態判定方法及び状態判定装置の第１の実施形態について説明する。状態判定装置は、液状体としての潤滑油や作動油等の油を使用する機械に設けられ、油や油を必要とする機械の劣化状態を判定する。機械では、油を必要とする可動部品が故障していると、摩耗等によって油に不純物が混入する（コンタミネーション）。そのため、油の状態から機械の故障を判定できる。なお、油や機械が対象物に相当する。

　図１に示されるように、状態判定装置３０は、光学センサ２０と、対象物や油の劣化状態を判定する制御部３１と、を備えている。制御部３１は、光学センサ２０が検出した検出値から算出値を算出する算出部３１ａと、算出部３１ａが算出した算出値に基づいて対象物の劣化状態を判定する判定部３１ｂと、状態判定閾値等を記憶する記憶部３１ｃとを備えている。

　なお、制御部３１は、機械の可動部品に付随して単独で存在してもよく、可動部品が設けられた機械の制御装置と一体に存在してもよい。また、制御部３１には、制御部３１を操作する操作部３２が接続されていることが好ましい。制御部３１は、操作部３２が操作されると、判定処理を行ったり、判定結果を出力したりする。また、制御部３１には、判定結果や操作結果を表示する表示部３３が接続されていることが好ましい。また、制御部３１には、判定結果や状態判定閾値を有線又は無線によって通信する通信部３４が接続されていることが好ましい。

　算出部３１ａは、油の明度を算出する。算出部３１ａが算出した明度を検出明度とする。判定部３１ｂは、算出部３１ａが算出した検出明度が状態判定閾値に達しているか否かによって対象物の劣化状態を判定する。記憶部３１ｃは、判定部３１ｂが判定に使用する状態判定閾値である液状体劣化判定閾値としての油劣化判定閾値と故障判定閾値とを記憶している。

　図２を参照して、光学センサ２０の構成について説明する。
　光学センサ２０は、金属又は樹脂製の円柱状のハウジング２１を備えている。ハウジング２１の上部には、収容部２１ａが設けられている。収容部２１ａは、有底円筒状のカバー２９によって覆われている。

　収容部２１ａは、回路基板２２を収容している。回路基板２２は、ハウジング２１に螺子２１ｃによって固定されている。回路基板２２には、電源線及び信号線が束ねられた通信線２８が接続されている。

　回路基板２２には、発光素子２３、受光素子としてのカラーセンサ２４、及び各種電子部品（図示略）が設置されている。発光素子２３は、白色ＬＥＤなど、白色の検出光を出射する公知の素子である。カラーセンサ２４は、本実施形態ではＲＧＢセンサであって、検出光の光量に応じた色情報としてのＲ値、Ｇ値、Ｂ値を、通信線２８を介して装置本体に出力する。

　ハウジング２１は、検出光の光軸方向に延びる第１貫通孔２１ｄを有している。第１貫通孔２１ｄは、収容部２１ａの底面からハウジング２１の底面まで貫通している。ハウジング２１の底面であって、第１貫通孔２１ｄの出口には、第１プリズム２５が設けられている。第１プリズム２５は、石英又はガラス等の透光性材料からなる直角プリズムである。第１プリズム２５は、第１貫通孔２１ｄを通過した検出光が入射する入射面２５ａと、入射面２５ａから入射した検出光が反射する反射面２５ｂと、反射面２５ｂによって反射した検出光が出射する出射面２５ｃと、を有している。

　入射面２５ａ及び出射面２５ｃは、光学研磨されている。反射面２５ｂは、金属蒸着膜及び保護膜から構成される。金属蒸着膜は、例えばアルミニウム等の薄膜であって、透光性材料の外側に成膜されている。保護膜は、例えば二酸化ケイ素薄膜、フッ化マクグネシウム薄膜であって、金属蒸着膜の外側に成膜されて、金属蒸着膜を保護している。入射面２５ａに対する反射面２５ｂの角度は、反射面２５ｂに入射した光の光路を、入射方向に対して９０°の方向に反射するように調整されている。

　ハウジング２１の底面には、第２プリズム２６が設けられている。第２プリズム２６は、第１プリズム２５に対して間隙を介して設けられている。第２プリズム２６は、第１プリズム２５と同様の構成であって、入射面２６ａと、反射面２６ｂと、出射面２６ｃとを有している。第１プリズム２５と第２プリズム２６との間に設けられた間隙は、液状体としての油が入る油浸入間隙２７であって、検査部として機能する。

　ハウジング２１は、第１貫通孔２１ｄと平行に延びる第２貫通孔２１ｅを備えている。第２貫通孔２１ｅは、収容部２１ａの底面からハウジング２１の底面まで延びており、第２プリズム２６とカラーセンサ２４との間に設けられている。

　従って、発光素子２３から出射された白色の検出光は、第１貫通孔２１ｄを直進して第１プリズム２５に入射する。その反射面２５ｂによって検出光の光路が９０°曲げられ、検出光は出射面２５ｃから油浸入間隙２７に入射する。さらに検出光は油浸入間隙２７に入った油を透過し、第２プリズム２６に入射する。第２プリズム２６に入射した検出光の光路は、その反射面２６ｂによって９０°曲げられ、検出光は第２貫通孔２１ｅを直進し、カラーセンサ２４によって受光される。すなわち、発光素子２３から出射された検出光の光路は、第１プリズム２５及び第２プリズム２６によって、１８０°反転される。油を透過した検出光は、油の色相に応じた波長域が吸収された光である。

　図３に示されるように、明度は、油を使用する機械の稼働時間の増加に伴って減少する。明度（ΔＥ）は、色成分値、すなわち、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値から式（１）によって求められる。機械の可動部品に対する負荷が大きいときの稼働時間に対する明度の変化を一点鎖線で示す。機械の可動部品に対する負荷が小さいときの稼働時間に対する明度の変化を実線で示す。なお、稼働時間が対象物の使用時間に相当する。

　判定部３１ｂは、光学センサ２０の検出値から演算される油の明度に基づいて油の劣化状態を判定する。すなわち、判定部３１ｂは、光学センサ２０の検出値から演算される油の検出明度と油劣化判定閾値との比較に基づいて油の状態を判定する。油劣化判定閾値は、油が劣化しているか否かを判定するための閾値である。判定部３１ｂは、検出明度が油劣化判定閾値以下である場合に、油が劣化していると判定する。

　また、判定部３１ｂは、光学センサ２０の検出値から演算される油の明度に基づいて機械の状態を判定する。すなわち、判定部３１ｂは、光学センサ２０の検出値から演算される油の検出明度と故障判定閾値との比較に基づいて機械の状態を判定する。故障判定閾値は、機械が故障しているか否かを判定するための閾値であって、油劣化判定閾値よりも小さい値である。判定部３１ｂは、検出明度が故障判定閾値以下である場合に、機械を故障と判定する。機械の故障状態が劣化状態に相当する。

　次に、図４を参照して、前述のように構成された状態判定装置３０の状態判定方法について説明する。状態判定装置３０は、可動部品を備えた装置の稼働時間が一定時間経過する毎に状態判定を行う。なお、状態判定を随時行ってもよく、ユーザの指示によって必要なときにのみ状態判定を行ってもよい。

　図４に示されるように、状態判定装置３０の制御部３１は、状態判定の実施が指示されると状態判定を開始する。制御部３１は、光学センサ２０から検出明度を算出する（ステップＳ１１）。すなわち、算出部３１ａは、光学センサ２０のカラーセンサ２４が検出した検出値から検出明度を算出する。

　次に、制御部３１は、検出明度が油劣化判定閾値以下であるか否かを判断する（ステップＳ１２）。すなわち、判定部３１ｂは、算出部３１ａが算出した検出明度が油劣化判定閾値より大きいと判断した場合（ステップＳ１２：ＮＯ）には、油が劣化していないと判定して判定処理を終了する。

　一方、判定部３１ｂは、算出部３１ａが算出した検出明度が油劣化判定閾値以下であると判断した場合（ステップＳ１２：ＹＥＳ）には、検出明度が故障判定閾値以下であるか否かを判断する（ステップＳ１３）。すなわち、判定部３１ｂは、検出明度が故障判定閾値より大きいと判断した場合（ステップＳ１３：ＮＯ）には、油を劣化と判定して（ステップＳ１５）、判定処理を終了する。すなわち、判定部３１ｂは、検出明度が故障判定閾値よりも大きく、油劣化判定閾値以下であるので、機械の故障ではなく、油が劣化していると判定する。

　一方、判定部３１ｂは、検出明度が故障判定閾値以下であると判断した場合（ステップＳ１３：ＹＥＳ）には、機械を故障と判定して（ステップＳ１４）、判定処理を終了する。すなわち、判定部３１ｂは、検出明度が故障判定閾値以下であるので、機械の故障によって油中に不純物が混入していると判断して、機械が故障していると判定する。

　さて、本実施形態では、光学センサ２０の検出値から明度を算出して、油の劣化を油劣化判定閾値によって容易に判定でき、機械の故障を故障判定閾値によって容易に判定できる。

　以上、説明した実施形態によれば、以下の効果を奏することができる。
　（１）光学センサ２０において検出された検出値から算出される算出値が状態判定閾値に達しているか否かによって対象物である油や機械の劣化状態を判定する。このため、算出値と状態判定閾値とを比較することで油や機械の状態を容易に判定できる。

　（２）算出した検出明度が故障判定閾値以下である場合に、機械が故障していると判定する。油が使用された機械から発生した不純物が混入する油においては明度が顕著に変化する。そのため、機械が故障状態になった際に容易に判定できる。

　（第２の実施形態）
　以下、図５及び図６を参照して、状態判定方法の第２の実施形態について説明する。第２の実施形態の状態判定方法は、算出値として明度に代えて最大色差を用いる点が上記第１の実施形態と異なっている。以下、第１の実施形態との相違点を中心に説明する。なお、第２の実施形態の状態判定装置３０は、図１に示す第１の実施形態の状態判定装置３０と同様の構成を備えている。算出部３１ａは、算出した検出最大色差を油が交換されるまで記憶部３１ｃに記憶する。判定部３１ｂは、検出最大色差が極値に到達したか否かを判断する。

　図５に示されるように、最大色差は、油を使用する機械の稼働時間の増加に伴って増加して極値を境に減少する。機械の可動部品に対する負荷が大きいときの稼働時間に対する最大色差の変化を一点鎖線で示す。機械の可動部品に対する負荷が小さいときの稼働時間に対する最大色差の変化を実線で示す。なお、稼働時間が対象物の使用時間に相当する。

　ここで、状態判定に使用する色成分値最大差（最大色差）について説明する。各色差（成分色差）は、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値のうちの二者の差分の絶対値、すなわち、｜Ｒ－Ｇ｜、｜Ｇ－Ｂ｜、｜Ｒ－Ｂ｜で表される。これらの成分色差のうち最大となる値が最大色差である。すなわち、最大色差は、最大色成分値と最小色成分値との差である。Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値のうち最小値はＢ値であることが多く、最大値はＲ値であることが多いので、色差｜Ｒ－Ｂ｜のみを演算し、最大色差として用いてもよい。

　判定部３１ｂは、光学センサ２０の検出値から演算される油の最大色差に基づいて油の劣化状態を判定する。すなわち、判定部３１ｂは、光学センサ２０の検出値から演算される油の検出最大色差と油劣化判定閾値との比較に基づいて油の状態を判定する。油劣化判定閾値は、油が劣化しているか否かを判定する閾値である。判定部３１ｂは、検出最大色差が油劣化判定閾値以下である場合に、油が劣化していると判定する。

　また、判定部３１ｂは、光学センサ２０の検出値から演算される油の最大色差に基づいて機械の状態を判定する。すなわち、判定部３１ｂは、光学センサ２０の検出値から演算される油の検出最大色差と故障判定閾値との比較に基づいて機械の状態を判定する。故障判定閾値は、機械が故障しているか否かを判定する閾値であって、油劣化判定閾値よりも小さい値である。判定部３１ｂは、検出最大色差が故障判定閾値以下である場合に、機械を故障と判定する。機械の故障状態が劣化状態に相当する。

　次に、図６を参照して、前述のように構成された状態判定装置３０の状態判定方法について説明する。状態判定装置３０は、可動部品を備えた装置の稼働時間が一定時間経過する毎に状態判定を行う。なお、状態判定を随時行ってもよい。

　図６に示されるように、状態判定装置３０の制御部３１は、状態判定の実施が指示されると状態判定を開始する。制御部３１は、光学センサ２０から検出最大色差を算出する（ステップＳ２１）。すなわち、算出部３１ａは、光学センサ２０のカラーセンサ２４が検出した検出値から検出最大色差を算出する。算出部３１ａは、算出した検出最大色差を油が交換されるまで記憶部３１ｃに記憶する。

　次に、制御部３１は、検出最大色差が極値に到達したか否かを判断する（ステップＳ２２）。すなわち、判定部３１ｂは、記憶部３１ｃに記憶された検出最大色差の最大値が極値判定閾値より小さいと判断した場合（ステップＳ２２：ＮＯ）には、検出最大色差が極値に到達していないと判定し、油は劣化していないと判定して、判定処理を終了する。

　一方、判定部３１ｂは、記憶部３１ｃに記憶された検出最大色差の最大値が極値判定閾値より大きいと判断した場合（ステップＳ２２：ＹＥＳ）には、油が劣化していたり、機械が故障していたりする可能性があるので、判定処理を継続する。

　制御部３１は、検出最大色差が油劣化判定閾値以下であるか否かを判断する（ステップＳ２３）。すなわち、判定部３１ｂは、算出部３１ａが算出した検出最大色差が油劣化判定閾値より大きいと判断した場合（ステップＳ２３：ＮＯ）には、油が劣化していないと判定して、判定処理を終了する。

　一方、判定部３１ｂは、算出部３１ａが算出した検出最大色差が油劣化判定閾値以下であると判断した場合（ステップＳ２３：ＹＥＳ）には、検出最大色差が故障判定閾値以下であるか否かを判断する（ステップＳ２４）。すなわち、判定部３１ｂは、検出最大色差が故障判定閾値より大きいと判断した場合（ステップＳ２４：ＮＯ）には、油を劣化と判定して（ステップＳ２６）、判定処理を終了する。すなわち、判定部３１ｂは、検出最大色差が故障判定閾値よりも大きく、油劣化判定閾値以下であるので、機械の故障ではなく、油が劣化していると判定する。

　一方、判定部３１ｂは、検出最大色差が故障判定閾値以下であると判断した場合（ステップＳ２４：ＹＥＳ）には、機械を故障と判定して（ステップＳ２５）、判定処理を終了する。すなわち、判定部３１ｂは、検出最大色差が故障判定閾値以下であるので、機械の故障によって油中に不純物が混入していると判断して、機械が故障していると判定する。

　さて、本実施形態では、光学センサ２０の検出値から最大色差を算出して、油の劣化を油劣化判定閾値によって容易に判定でき、機械の故障を故障判定閾値によって容易に判定できる。

　以上、説明した実施形態によれば、第１の実施形態の（１）に加え、以下の効果を奏することができる。
　（３）算出した最大色差が極値に到達し、且つ油劣化判定閾値以下である場合に、油が劣化状態であると判定する。透明度が高く、酸化劣化等によって基油の色が変化し易い油においては最大色差が顕著に変化する。そのため、油が劣化状態になった際に容易に判定できる。

　（第３の実施形態）
　以下、図７及び図８を参照して、状態判定方法の第３の実施形態について説明する。第３の実施形態の状態判定方法は、算出値として明度に代えて最大色比を用いる点が上記第１の実施形態と異なっている。以下、第１の実施形態との相違点を中心に説明する。なお、第３の実施形態の状態判定装置３０は、図１に示す第１の実施形態の状態判定装置３０と同様の構成を備えている。

　図７に示されるように、最大色比は、油を使用する機械の稼働時間の増加に伴って増加する。最大色比は、最小色成分値に対する最大色成分値の比（＝最大色成分値／最小色成分値）である。機械の可動部品に対する負荷が大きいときの稼働時間に対する最大色比の変化を一点鎖線で示す。機械の可動部品に対する負荷が小さいときの稼働時間に対する最大色比の変化を実線で示す。なお、稼働時間が対象物の使用時間に相当する。

　判定部３１ｂは、光学センサ２０の検出値から演算される油の最大色比に基づいて油の劣化状態を判定する。すなわち、判定部３１ｂは、光学センサ２０の検出値から演算される油の検出最大色比と油劣化判定閾値との比較に基づいて油の状態を判定する。油劣化判定閾値は、油が劣化しているか否かを判定する閾値である。判定部３１ｂは、検出最大色比が油劣化判定閾値以上である場合に、油が劣化していると判定する。

　また、判定部３１ｂは、光学センサ２０の検出値から演算される油の最大色比に基づいて機械の状態を判定する。すなわち、判定部３１ｂは、光学センサ２０の検出値から演算される油の検出最大色比と故障判定閾値との比較に基づいて機械の状態を判定する。故障判定閾値は、機械が故障しているか否かを判定する閾値であって、油劣化判定閾値よりも小さい値である。判定部３１ｂは、検出最大色比が故障判定閾値以上である場合に、機械を故障と判定する。機械の故障状態が劣化状態に相当する。

　次に、図８を参照して、前述のように構成された状態判定装置３０の状態判定方法について説明する。状態判定装置３０は、可動部品を備えた装置の稼働時間が一定時間経過する毎に状態判定を行う。なお、状態判定を随時行ってもよく、ユーザの指示によって必要なときにのみ状態判定を行ってもよい。

　図８に示されるように、状態判定装置３０の制御部３１は、状態判定の実施が指示されると状態判定を開始する。制御部３１は、光学センサ２０から検出最大色比を算出する（ステップＳ３１）。すなわち、算出部３１ａは、光学センサ２０のカラーセンサ２４が検出した検出値から検出最大色比を算出する。

　次に、制御部３１は、検出最大色比が油劣化判定閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ３２）。すなわち、判定部３１ｂは、算出部３１ａが算出した検出最大色比が油劣化判定閾値未満であると判断した場合（ステップＳ３２：ＮＯ）には、油が劣化していないと判定して判定処理を終了する。

　一方、判定部３１ｂは、算出部３１ａが算出した検出最大色比が油劣化判定閾値以上であると判断した場合（ステップＳ３２：ＹＥＳ）には、検出最大色比が故障判定閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ３３）。すなわち、判定部３１ｂは、検出最大色比が故障判定閾値未満であると判断した場合（ステップＳ３３：ＮＯ）には、油を劣化と判定して（ステップＳ３５）、判定処理を終了する。すなわち、判定部３１ｂは、検出最大色比が油劣化判定閾値以上であって、故障判定閾値以下未満であるので、機械の故障ではなく、油が劣化していると判定する。

　一方、判定部３１ｂは、検出最大色比が故障判定閾値以下であると判断した場合（ステップＳ３３：ＹＥＳ）には、機械を故障と判定して（ステップＳ３４）、判定処理を終了する。すなわち、判定部３１ｂは、検出最大色比が故障判定閾値以下であるので、機械の故障によって油中に不純物が混入していると判断して、機械が故障していると判定する。

　さて、本実施形態では、光学センサ２０の検出値から最大色比を算出して、油の劣化を油劣化判定閾値によって容易に判定でき、機械の故障を故障判定閾値によって容易に判定できる。

　以上、説明した実施形態によれば、第１の実施形態の（１）の効果に加え、以下の効果を奏することができる。
　（４）算出した最大色比が油劣化判定閾値以上である場合に、油が劣化状態であると判定する。透明度が高く、酸化劣化等によって基油の色が変化し易い油においては最大色比が顕著に変化する。そのため、油が劣化状態になった際に容易に判定できる。

　（第４の実施形態）
　以下、図９及び図１０を参照して、状態判定方法の第４の実施形態について説明する。第４の実施形態の状態判定方法は、算出値として明度に代えて最大色差の積分値を用いる点が上記第１の実施形態と異なっている。以下、第１の実施形態との相違点を中心に説明する。なお、第４の実施形態の状態判定装置３０は、図１に示す第１の実施形態の状態判定装置３０と同様の構成を備えている。算出部３１ａは、光学センサ２０の検出値から検出明度と検出最大色差とを算出し、稼働時間に対する最大色差の積分値を算出する。なお、明度は機械の稼働時間の増加に伴って減少し、最大色差は機械の稼働時間の増加に伴って増加して極値を境に減少する。算出部３１ａは、算出した検出最大色差の積分値を油が交換されるまで記憶部３１ｃに記憶する。なお、稼働時間が対象物の使用時間に相当する。

　図９に示されるように、最大色差の積分値は、稼働時間の増加に伴って増加する。最大色差の積分値は、稼働時間の経過に伴って明度が変化する度に最大色差を加算した値である。機械の可動部品に対する負荷が大きいときの明度に対する最大色差の積分値の変化を一点鎖線で示す。機械の可動部品に対する負荷が小さいときの明度に対する最大色差の積分値の変化を実線で示す。

　判定部３１ｂは、光学センサ２０の検出値から演算される油の最大色差の積分値に基づいて油の劣化状態を判定する。すなわち、判定部３１ｂは、光学センサ２０の検出値から演算される油の検出最大色差の積分値と油劣化判定閾値との比較に基づいて油の状態を判定する。油劣化判定閾値は、油が劣化しているか否かを判定する閾値である。判定部３１ｂは、検出最大色差の積分値が油劣化判定閾値以上である場合に、油が劣化していると判定する。

　また、判定部３１ｂは、光学センサ２０の検出値から演算される油の最大色差の積分値に基づいて機械の状態を判定する。すなわち、判定部３１ｂは、光学センサ２０の検出値から演算される油の検出最大色差の積分値と故障判定閾値との比較に基づいて機械の状態を判定する。故障判定閾値は、機械が故障しているか否かを判定する閾値であって、油劣化判定閾値よりも小さい値である。判定部３１ｂは、検出最大色差の積分値が故障判定閾値以上である場合に、機械を故障と判定する。機械の故障状態が劣化状態に相当する。

　次に、図１０を参照して、前述のように構成された状態判定装置３０の状態判定方法について説明する。状態判定装置３０は、可動部品を備えた装置の稼働時間が一定時間経過する毎に状態判定を行う。なお、状態判定を随時行ってもよい。

　図１０に示されるように、状態判定装置３０の制御部３１は、状態判定の実施が指示されると状態判定を開始する。制御部３１は、光学センサ２０から検出最大色差の積分値を算出する（ステップＳ４１）。すなわち、算出部３１ａは、光学センサ２０のカラーセンサ２４が検出した検出値から検出明度と検出最大色差とを算出し、明度に対する最大色差の積分値を算出する。このとき、算出部３１ａは、過去の明度に対する最大色差の積分値を記憶部３１ｃから取得する。

　次に、制御部３１は、検出最大色差の積分値が油劣化判定閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ４２）。すなわち、判定部３１ｂは、算出部３１ａが算出した検出最大色差の積分値が油劣化判定閾値未満であると判断した場合（ステップＳ４２：ＮＯ）には、油が劣化していないと判定する。算出部３１ａは、算出した検出最大色差の積分値を記憶部３１ｃに記憶して（ステップＳ４５）、判定処理を終了する。

　一方、判定部３１ｂは、算出部３１ａが算出した検出最大色差の積分値が油劣化判定閾値以上であると判断した場合（ステップＳ４２：ＹＥＳ）には、検出最大色差の積分値が故障判定閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ４３）。すなわち、判定部３１ｂは、検出最大色差の積分値が故障判定閾値未満であると判断した場合（ステップＳ４３：ＮＯ）には、油を劣化と判定する（ステップＳ４６）。算出部３１ａは、算出した検出最大色差の積分値を記憶部３１ｃに記憶して（ステップＳ４５）、判定処理を終了する。すなわち、判定部３１ｂは、検出最大色差の積分値が油劣化判定閾値以上であって、故障判定閾値以下未満であるので、機械の故障ではなく、油が劣化していると判定する。

　一方、判定部３１ｂは、検出最大色差の積分値が故障判定閾値以下であると判断した場合（ステップＳ４３：ＹＥＳ）には、機械を故障と判定する（ステップＳ４４）。算出部３１ａは、算出した検出最大色差の積分値を記憶部３１ｃに記憶して（ステップＳ４５）、判定処理を終了する。すなわち、判定部３１ｂは、検出最大色差の積分値が故障判定閾値以下であるので、機械の故障によって油中に不純物が混入していると判断して、機械が故障していると判定する。

　さて、本実施形態では、光学センサ２０の検出値から稼働時間に対する最大色差の積分値を算出して、油の劣化を油劣化判定閾値によって容易に判定でき、機械の故障を故障判定閾値によって容易に判定できる。

　以上、説明した実施形態によれば、第１の実施形態の（１）の効果に加え、以下の効果を奏することができる。
　（５）算出した最大色差の積分値が油劣化判定閾値以上である場合に、油が劣化していると判定し、算出した最大色差の積分値が故障判定閾値以上である場合に、機械が故障していると判定する。このため、明度と最大色差との関係から油や機械の劣化状態を判定する場合、すなわち、明度と最大色差との二値を必要とする場合に比べ、最大色差の積分値の一値のみでよいので容易に判定できる。

　（第５の実施形態）
　以下、図１１及び図１２を参照して、状態判定方法の第５の実施形態について説明する。第５の実施形態の状態判定方法は、算出値として明度に代えて最大色比の積分値を用いる点が上記第１の実施形態と異なっている。以下、第１の実施形態との相違点を中心に説明する。なお、第５の実施形態の状態判定装置３０は、図１に示す第１の実施形態の状態判定装置３０と同様の構成を備えている。算出部３１ａは、光学センサ２０の検出値から検出明度と検出最大色比とを算出し、稼働時間に対する最大色比の積分値を算出する。なお、明度は機械の稼働時間の増加に伴って減少し、最大色比は機械の稼働時間の増加に伴って増加する。算出部３１ａは、算出した検出最大色比の積分値を油が交換されるまで記憶部３１ｃに記憶する。なお、稼働時間が対象物の使用時間に相当する。

　図１１に示されるように、最大色比の積分値は、稼働時間の増加に伴って増加する。最大色比の積分値は、稼働時間の経過に伴って明度が変化する度に最大色比を加算した値である。機械の可動部品に対する負荷が大きいときの明度に対する最大色比の積分値の変化を一点鎖線で示す。機械の可動部品に対する負荷が小さいときの明度に対する最大色比の積分値の変化を実線で示す。

　判定部３１ｂは、光学センサ２０の検出値から演算される油の最大色比の積分値に基づいて油の劣化状態を判定する。すなわち、判定部３１ｂは、光学センサ２０の検出値から演算される油の検出最大色比の積分値と油劣化判定閾値との比較に基づいて油の状態を判定する。油劣化判定閾値は、油が劣化しているか否かを判定する閾値である。判定部３１ｂは、検出最大色比の積分値が油劣化判定閾値以上である場合に、油が劣化していると判定する。

　また、判定部３１ｂは、光学センサ２０の検出値から演算される油の最大色比の積分値に基づいて機械の状態を判定する。すなわち、判定部３１ｂは、光学センサ２０の検出値から演算される油の検出最大色比の積分値と故障判定閾値との比較に基づいて機械の状態を判定する。故障判定閾値は、機械が故障しているか否かを判定する閾値であって、油劣化判定閾値よりも小さい値である。判定部３１ｂは、検出最大色比の積分値が故障判定閾値以上である場合に、機械を故障と判定する。機械の故障状態が劣化状態に相当する。

　次に、図１２を参照して、前述のように構成された状態判定装置３０の状態判定方法について説明する。状態判定装置３０は、可動部品を備えた装置の稼働時間が一定時間経過する毎に状態判定を行う。なお、状態判定を随時行ってもよい。

　図１２に示されるように、状態判定装置３０の制御部３１は、状態判定の実施が指示されると状態判定を開始する。制御部３１は、光学センサ２０から検出最大色比の積分値を算出する（ステップＳ５１）。すなわち、算出部３１ａは、光学センサ２０のカラーセンサ２４が検出した検出値から検出明度と検出最大色比とを算出し、明度に対する最大色比の積分値を算出する。このとき、算出部３１ａは、過去の明度に対する最大色比の積分値を記憶部３１ｃから取得する。

　次に、制御部３１は、検出最大色比の積分値が油劣化判定閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ５２）。すなわち、判定部３１ｂは、算出部３１ａが算出した検出最大色比の積分値が油劣化判定閾値未満であると判断した場合（ステップＳ５２：ＮＯ）には、油が劣化していないと判定する。算出部３１ａは、算出した検出最大色比の積分値を記憶部３１ｃに記憶して（ステップＳ５５）、判定処理を終了する。

　一方、判定部３１ｂは、算出部３１ａが算出した検出最大色比の積分値が油劣化判定閾値以上であると判断した場合（ステップＳ５２：ＹＥＳ）には、検出最大色比の積分値が故障判定閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ５３）。すなわち、判定部３１ｂは、検出最大色比の積分値が故障判定閾値未満であると判断した場合（ステップＳ５３：ＮＯ）には、油を劣化と判定する（ステップＳ５６）。算出部３１ａは、算出した検出最大色比の積分値を記憶部３１ｃに記憶して（ステップＳ５５）、判定処理を終了する。すなわち、判定部３１ｂは、検出最大色比の積分値が油劣化判定閾値以上であって、故障判定閾値以下未満であるので、機械の故障ではなく、油が劣化していると判定する。

　一方、判定部３１ｂは、検出最大色比の積分値が故障判定閾値以下であると判断した場合（ステップＳ５３：ＹＥＳ）には、機械を故障と判定する（ステップＳ５４）。算出部３１ａは、算出した検出最大色比の積分値を記憶部３１ｃに記憶して（ステップＳ５５）、判定処理を終了する。すなわち、判定部３１ｂは、検出最大色比の積分値が故障判定閾値以下であるので、機械の故障によって油中に不純物が混入していると判断して、機械が故障していると判定する。

　さて、本実施形態では、光学センサ２０の検出値から稼働時間に対する最大色比の積分値を算出して、油の劣化を油劣化判定閾値によって容易に判定でき、機械の故障を故障判定閾値によって容易に判定できる。

　以上、説明した実施形態によれば、第１の実施形態の（１）の効果に加え、以下の効果を奏することができる。
　（６）算出した最大色比の積分値が油劣化判定閾値以上である場合に、油が劣化していると判定し、算出した最大色比の積分値が故障判定閾値以上である場合に、機械が故障していると判定する。このため、明度と最大色比との関係から油や機械の劣化状態を判定する場合、すなわち、明度と最大色比との二値を必要とする場合に比べ、最大色比の積分値の一値のみでよいので容易に判定できる。

　なお、上記実施形態は、これを適宜変更した以下の形態にて実施することができる。
　・第２の実施形態では、検出最大色差が極値を超えた後に、検出最大色差を油劣化判定閾値、故障判定閾値によって判定した。しかしながら、最大色差が極値に達する前に油劣化判定閾値、故障判定閾値によって判定してもよい。

　・第１～第５の実施形態では、対象物を油及び機械として、油の状態を油劣化判定閾値で判定し、機械の状態を故障判定閾値で判定した。しかしながら、対象物を油のみとして、油の状態を油劣化判定閾値で判定してもよい。すなわち、第１の実施形態では、ステップＳ１３及びステップＳ１４を省略して、判定部３１ｂは検出明度が油劣化判定閾値以下である場合（ステップＳ１２：ＹＥＳ）に、油が劣化していると判定する（ステップＳ１５）。第２の実施形態では、ステップＳ２４及びステップＳ２５を省略して、判定部３１ｂは検出最大色差が極値に到達して（ステップＳ２２：ＹＥＳ）、且つ油劣化判定閾値以下である場合（ステップＳ２３：ＹＥＳ）に、油が劣化していると判定する（ステップＳ２６）。第３の実施形態では、ステップＳ３３及びステップＳ３４を省略して、判定部３１ｂは検出最大色比が油劣化判定閾値以上である場合（ステップＳ３２：ＹＥＳ）に、油が劣化していると判定する（ステップＳ３５）。第４の実施形態では、ステップＳ４３及びステップＳ４４を省略して、判定部３１ｂは検出最大色差の積分値が油劣化判定閾値以上である場合（ステップＳ４２：ＹＥＳ）に、油が劣化していると判定する（ステップＳ４６）。第５の実施形態では、ステップＳ５３及びステップＳ５４を省略して、判定部３１ｂは検出最大色比の積分値が油劣化判定閾値以上である場合（ステップＳ５２：ＹＥＳ）に、油が劣化していると判定する（ステップＳ５６）。

　・第１～第５の実施形態では、対象物を油及び機械として、油の状態を油劣化判定閾値で判定し、機械の状態を故障判定閾値で判定した。しかしながら、対象物を機械のみとして、機械の状態を故障判定閾値で判定してもよい。すなわち、第１の実施形態では、ステップＳ１２及びステップＳ１５を省略して、判定部３１ｂは検出明度が故障判定閾値以下である場合（ステップＳ１３：ＹＥＳ）に、機械が故障していると判定する（ステップＳ１４）。第２の実施形態では、ステップＳ２３及びステップＳ２６を省略して、判定部３１ｂは検出最大色差が極値に到達して（ステップＳ２２：ＹＥＳ）、且つ故障判定閾値以下である場合（ステップＳ２４：ＹＥＳ）に、機械が故障していると判定する（ステップＳ２５）。第３の実施形態では、ステップＳ３２及びステップＳ３５を省略して、判定部３１ｂは検出最大色比が故障判定閾値以上である場合（ステップＳ３３：ＹＥＳ）に、機械が故障していると判定する（ステップＳ３４）。第４の実施形態では、ステップＳ４２及びステップＳ４６を省略して、判定部３１ｂは検出最大色差の積分値が故障判定閾値以上である場合（ステップＳ４３）に、機械が故障していると判定する（ステップＳ４４）。第５の実施形態では、ステップＳ５２及びステップＳ５６を省略して、判定部３１ｂは検出最大色比の積分値が故障判定閾値以上である場合（ステップＳ５３：ＹＥＳ）に、機械が故障していると判定する（ステップＳ５４）。

　・第１～第５の実施形態では、プリズムによる反射タイプの光学センサ２０を採用したが、発光素子と受光素子とを対向配置したタイプ等の他の光学センサを採用してもよい。
　・第１～第５の実施形態において、機械が油を必要として可動する軸受やピストン等を備えた機械であり、風力発電機、建設機械、航空機、鉄道車両、真空ポンプに設けられる可動部品に状態判定装置３０を適用してもよい。補足すると、風力発電機では、例えば風力発電機用増速器やその軸受、ピッチ駆動用油圧シリンダや減速機、ＹＡＷ駆動用油圧モータである。建設機械では、例えば油圧モータ、油圧シリンダ、油圧用バルブ（ロードセンシングバルブ等）や走行モータ、旋回モータ、ジョイント等である。航空機では、例えばスポイラー、エルロン、エレベーター、ラダー、フラップ、スラット、ブレーキ、ステアリング等を駆動するフライトコントロールアクチュエータ、油圧モータ等である。鉄道車両では、例えば鉄道車両用空気圧縮装置である。商用車、乗用車では、例えばブレーキアクチュエータ、エンジンオイルの循環ポンプ、燃料の供給ポンプ等である。船舶では、例えばエンジンオイルの循環ポンプ、燃料の供給ポンプ、油圧駆動装置及び機器等である。

　２０…光学センサ、２１…ハウジング、２１ａ…収容部、２１ｃ…螺子、２１ｄ…第１貫通孔、２１ｅ…第２貫通孔、２２…回路基板、２３…発光素子、２４…カラーセンサ、２５…第１プリズム、２５ａ…入射面、２５ｂ…反射面、２５ｃ…出射面、２６…第２プリズム、２７…油浸入間隙、２８…通信線、３０…状態判定装置、３１…制御部、３１ａ…算出部、３１ｂ…判定部、３１ｃ…記憶部、３２…操作部、３３…表示部、３４…通信部。

Claims

　対象物の劣化状態を判定する方法において、
　光学センサにおいて検出された検出値から算出される明度と色成分値とのうち少なくとも１つを利用した算出値が状態判定閾値に達しているか否かによって対象物の劣化状態を判定し、
　前記光学センサは、液状体が入る検査部と、前記検査部に対し検出光を出射する発光素子と、前記液状体を透過した前記検出光の色情報を検出する受光素子とを有する、
　方法。
　前記光学センサにおいて検出された検出値から算出される明度、最大色成分値、最小色成分値が対象物の使用時間に応じて変化することを利用して前記対象物の劣化状態を判定する、
　請求項１に記載の方法。
　前記算出値は、前記使用時間の増加に伴って減少する明度であって、
　算出した明度が前記状態判定閾値以下である場合に、前記対象物が劣化状態であると判定する
　請求項２に記載の方法。
　前記算出値は、前記使用時間の増加に伴って増加して極値に到達し、続いて減少する、前記最大色成分値と前記最小色成分値との差である最大色差であって、
　算出した最大色差が前記極値に到達し、且つ前記状態判定閾値以下である場合に、前記対象物が劣化状態であると判定する
　請求項２に記載の方法。
　前記算出値は、前記使用時間の増加に伴って増加する、前記最小色成分値に対する前記最大色成分値の比である最大色比であって、
　算出した最大色比が前記状態判定閾値以上である場合に、前記対象物が劣化状態であると判定する
　請求項２に記載の方法。
　前記算出値は、前記使用時間の増加に伴って減少する明度と、前記使用時間の増加に伴って増加して極値に到達し、続いて減少する、前記最大色成分値と前記最小色成分値との差である最大色差と、前記使用時間の経過に伴って前記明度が変化する度に前記最大色差を加算した最大色差の積分値と、であって、
　算出した最大色差の積分値が前記状態判定閾値以上である場合に、前記対象物が劣化状態であると判定する
　請求項２に記載の方法。
　前記算出値は、前記使用時間の増加に伴って減少する明度と、前記使用時間の増加に伴って増加する、前記最小色成分値に対する前記最大色成分値の比である最大色比と、前記使用時間の経過に伴って前記明度が変化する度に前記最大色比を加算した最大色比の積分値と、であって、
　算出した最大色比の積分値が前記状態判定閾値以上である場合に、前記対象物が劣化状態であると判定する
　請求項２に記載の方法。
　前記対象物は、前記液状体であって、
　前記状態判定閾値は、前記液状体が劣化しているか否かを判定するための液状体劣化判定閾値である
　請求項１～７のいずれか一項に記載の方法。
　前記対象物は、前記液状体が使用される機械であって、
　前記状態判定閾値は、前記機械が故障しているか否かを判定するための故障判定閾値である
　請求項１～７のいずれか一項に記載の方法。
　請求項１～９のいずれか一項に記載の方法を行う判定部を備える
　状態判定装置。