WO2015015987A1 - 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 - Google Patents

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 Download PDF

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WO2015015987A1
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vibration
bearing
rolling bearing
bearing device
calculating
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PCT/JP2014/067517
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英之 筒井
坂口 智也
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Ntn株式会社
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    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01MTESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M13/00Testing of machine parts
    • G01M13/04Bearings
    • G01M13/045Acoustic or vibration analysis
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16CSHAFTS; FLEXIBLE SHAFTS; ELEMENTS OR CRANKSHAFT MECHANISMS; ROTARY BODIES OTHER THAN GEARING ELEMENTS; BEARINGS
    • F16C19/00Bearings with rolling contact, for exclusively rotary movement
    • F16C19/52Bearings with rolling contact, for exclusively rotary movement with devices affected by abnormal or undesired conditions
    • F16C19/527Bearings with rolling contact, for exclusively rotary movement with devices affected by abnormal or undesired conditions related to vibration and noise

Definitions

  • the present invention relates to a vibration analysis method for a bearing device, a vibration analysis device for a bearing device, and a state monitoring device for a rolling bearing, and in particular, a technique for analyzing vibrations of a rolling bearing and a bearing device including a housing thereof by a computer, and The present invention relates to a state monitoring device for a rolling bearing using an analysis result.
  • Patent Document 1 JP-A-2006-234785 discloses an abnormality diagnosis device for a rolling bearing.
  • this abnormality diagnosis apparatus frequency analysis of an electric signal from a vibration sensor is performed, and a spectrum peak larger than a reference value calculated based on the spectrum obtained by frequency analysis is extracted. Then, the frequency between the peaks and the frequency component resulting from bearing damage calculated based on the rotational speed are compared and collated, and the presence / absence and abnormal part of the rolling bearing are determined based on the collation result. (See Patent Document 1).
  • a bearing abnormality is diagnosed when the magnitude of the peak of the vibration waveform exceeds a predetermined threshold value.
  • a predetermined threshold value for abnormality diagnosis, it is necessary to grasp in advance the vibration state at the time of abnormality.
  • a method of grasping the vibration state at the time of abnormality for example, it is possible to collect vibration data at the time of abnormality by incorporating a damaged bearing into the actual machine or continuing to operate the actual machine until the bearing is damaged. It is done.
  • the wind power generation equipment meets the above conditions, and it is difficult to select a threshold value for determining a bearing abnormality in a state monitoring device that monitors the state of the wind power generation equipment. For this reason, in large-scale equipment such as wind power generation equipment, the threshold value for abnormality determination is determined by statistically processing the actual data collected, ignoring the differences in structure and model. Yes.
  • the vibration state when an abnormality occurs in the bearing can be analyzed in advance by a computer. If the vibration state of the bearing device can be analyzed in advance by a computer and predicted in advance, it is possible to easily set an abnormality determination threshold value for large-scale equipment such as wind power generation equipment. Further, even when a sensor for detecting the vibration of the bearing device is moved, it is possible to set a threshold value for abnormality determination without collecting data with the actual machine.
  • the present invention has been made to solve such a problem, and an object of the present invention is to provide a vibration analysis method and a vibration analysis apparatus for analyzing vibrations of a rolling bearing and a bearing device including the casing by a computer. is there.
  • Another object of the present invention is to provide a rolling bearing state monitoring device using an analysis result by such a vibration analysis method.
  • the vibration sensor detects the vibration of the rolling bearing and the bearing device including its housing. When the peak of the vibration waveform detected by the vibration sensor exceeds a predetermined threshold value, it is diagnosed that the rolling bearing is abnormal.
  • the vibration sensor In order to improve the accuracy of abnormality diagnosis, the vibration sensor is required to be able to detect vibration due to bearing damage with high sensitivity. Therefore, it is necessary to install a vibration sensor at a position where high detection sensitivity can be obtained.
  • a vibration sensor for example, Non-Patent Document 1 ("Equipment Diagnosis by Practical Vibration Method That Answers Questions in the Field", Noriaki Inoue, Japan Plant Maintenance Association, p. 65-71) It is described that it is desirable to install it in a location that is close to the target bearing and has high rigidity. This is because if the rigidity of the installation position of the vibration sensor is low, a high frequency component generated due to damage to the bearing is attenuated, and the abnormality of the bearing may not be detected.
  • Non-Patent Document 1 since the method for selecting the installation position of the vibration sensor shown in Non-Patent Document 1 is a qualitative method, the vibration detected by the vibration sensor when the vibration sensor is actually attached to the bearing device and the bearing is damaged. Until the waveform is confirmed, it cannot be determined whether or not the selected installation position is appropriate. Therefore, it becomes difficult to install the vibration sensor at a position with high detection sensitivity, and there is a problem that the detection sensitivity of the vibration sensor cannot be secured. In particular, in a large-scale facility such as a wind power generation facility, it is not easy to experimentally confirm by incorporating a damaged bearing, and thus the above selection method is not realistic. As a result, it has been difficult to detect bearing damage early.
  • the vibration state of the bearing device can be analyzed in advance by a computer. If the vibration state at the position where the vibration sensor is installed can be predicted in advance by computer analysis, an installation position with high detection sensitivity can be easily selected. Further, since it is possible to find an installation position with high detection sensitivity without attaching a vibration sensor to an actual machine, the installation position of the vibration sensor can be easily selected even in a large-scale facility such as a wind power generation facility.
  • the present invention has been made in order to solve the above-described problems.
  • the object of the present invention is to analyze the vibration of a rolling bearing and a bearing device including the casing thereof by a computer in a rolling bearing state monitoring apparatus. Using the result of the analysis method, the installation position of the vibration sensor with respect to the bearing device can be easily and appropriately selected.
  • a vibration analysis method for a bearing device is a vibration analysis method for a bearing device for analyzing vibrations of a bearing device including a rolling bearing and its housing by a computer, the rolling element and the raceway of the rolling bearing.
  • the bearing device includes a step of inputting shape data of damage to the contact portion with the surface, a step of calculating a displacement between the inner and outer rings generated in the rolling bearing due to the damage, and a mode analysis program for analyzing a vibration mode of the bearing device.
  • a rolling bearing obtained by multiplying the displacement between the inner and outer rings calculated by the step of calculating a vibration characteristic model indicating the vibration characteristics of the inner ring and the step of calculating the displacement between the inner and outer rings by a spring constant between the inner and outer rings. Calculating a vibration waveform at a predetermined position of the bearing device by giving a history of the generated excitation force to the vibration characteristic model; No.
  • the history of the excitation force is given to at least one point on the central axis of the rotating wheel of the rolling bearing in the vibration characteristic model.
  • it may be applied to a plurality of points on the central axis of the rotating wheel (for example, the inner ring).
  • the vibration analysis method of the bearing device further includes a step of determining a vibration magnitude threshold value for determining the rolling bearing as abnormal by using the vibration waveform calculated in the step of calculating the vibration waveform. Including.
  • the displacement between the inner and outer rings generated in the rolling bearing due to damage when the rotating shaft of the rolling bearing rotates by a dynamic analysis program for performing dynamic analysis of the rolling bearing. Calculating a history.
  • the rolling bearing is a ball bearing.
  • the step of calculating the displacement history between the inner and outer rings is performed by a contact analysis program for analyzing the contact between the rolling element of the rolling bearing and the raceway surface.
  • the rolling bearing is a roller bearing.
  • the dynamic analysis program uses a slicing method for calculating a contact load for each minute width portion obtained by dividing the contact portion between the roller and the raceway surface into a minute width along the axial direction of the roller.
  • the vibration analysis method further includes a step of converting, for each slice, a change amount of the roller approach amount caused by the given damage.
  • the step of calculating the history of displacement between the inner and outer wheels includes the step of calculating the history of displacement between the inner and outer wheels by a dynamic analysis program using a slice method.
  • the fixed ring of the rolling bearing is connected to the housing via a linear spring in the bearing radial direction of the position of the rolling element in the load range.
  • the history of the displacement between the inner and outer rings is given to the rolling elements in the load area according to the distribution of the force supported by each rolling element in the load area.
  • the vibration analysis device for a bearing device is a vibration analysis device for a bearing device that analyzes vibrations of a rolling bearing and a bearing device including a casing thereof, and includes an input unit, a displacement calculation unit, A vibration characteristic calculation unit and a vibration waveform calculation unit are provided.
  • the input unit is for inputting shape data of damage given to the contact portion between the rolling element of the rolling bearing and the raceway surface.
  • the displacement calculation unit calculates the displacement between the inner and outer rings that occurs in the rolling bearing due to damage.
  • the vibration characteristic calculation unit calculates a vibration characteristic model indicating the vibration characteristic of the bearing device by a mode analysis program for analyzing a vibration mode of the bearing device.
  • the vibration waveform calculation unit calculates, by the vibration characteristic calculation unit, a history of excitation force generated in the rolling bearing, which is obtained by multiplying the displacement between the inner and outer rings calculated by the displacement calculation unit by a spring constant between the inner and outer rings. By giving the vibration characteristic model, a vibration waveform at a predetermined position of the bearing device is calculated.
  • the displacement calculation unit calculates a history of displacement between the inner and outer rings generated in the rolling bearing due to damage when the rotating shaft of the rolling bearing rotates by a dynamic analysis program for performing dynamic analysis of the rolling bearing.
  • the rolling bearing state monitoring device includes a vibration sensor and a determination unit.
  • the vibration sensor measures the vibration of the bearing device including the rolling bearing and its housing.
  • the determination unit determines that the rolling bearing is abnormal when the magnitude of vibration measured using the vibration sensor exceeds a predetermined threshold value.
  • the predetermined threshold value is determined using a vibration waveform calculated by a vibration analysis method for analyzing vibration of the bearing device by a computer.
  • the vibration analysis method includes a step of inputting shape data of damage given to a contact portion between the rolling element of the rolling bearing and the raceway surface, a step of calculating a displacement between the inner and outer rings generated in the rolling bearing due to the damage, and a bearing device.
  • the displacement between the inner and outer rings is calculated by the step of calculating the vibration characteristic model indicating the vibration characteristics of the bearing device and the step of calculating the displacement between the inner and outer rings by the mode analysis program for analyzing the vibration mode of Calculating a vibration waveform at a place where the vibration sensor is installed in the bearing device by giving the vibration characteristic model a history of the excitation force generated in the rolling bearing, which is obtained by multiplying by the spring constant.
  • the displacement between the inner and outer rings generated in the rolling bearing due to damage when the rotating shaft of the rolling bearing rotates by a dynamic analysis program for performing dynamic analysis of the rolling bearing. Calculating a history.
  • the installation position of the vibration sensor is selected using a vibration waveform calculated by a vibration analysis method.
  • the step of calculating the vibration waveform includes the step of calculating the vibration waveform at an arbitrary position of the bearing device by giving an excitation force history to the vibration characteristic model.
  • a plurality of vibration waveforms are calculated corresponding to a plurality of candidate positions that can be set as the installation position of the vibration sensor.
  • the candidate position with the maximum vibration acceleration amplitude is selected as the installation position of the vibration sensor.
  • the bearing device includes a bearing device provided on a main shaft in a wind power generation facility.
  • a ratio of the vibration acceleration amplitude calculated by the vibration analysis method to the vibration acceleration amplitude excited in the bearing device by the excitation force generated in the main shaft is calculated.
  • the candidate position having the maximum ratio is selected as the installation position of the vibration sensor.
  • the bearing device includes a bearing device provided in a speed increaser in a wind power generation facility.
  • the ratio of the vibration acceleration amplitude calculated by the vibration analysis method to the vibration acceleration amplitude excited in the bearing device by the excitation force generated in the gear of the gear box is calculated.
  • the candidate position having the maximum ratio is selected as the installation position of the vibration sensor.
  • the bearing device includes a bearing device provided in a generator in a wind power generation facility.
  • the generator is connected to a speed increaser in the wind power generation facility by a coupling unit.
  • the ratio of the vibration acceleration amplitude calculated by the vibration analysis method to the vibration acceleration amplitude excited in the bearing device by the excitation force generated in the coupling unit is calculated.
  • the candidate position having the maximum ratio is selected as the installation position of the vibration sensor.
  • the rolling bearing state monitoring device further includes a selection unit that selects an installation position of the vibration sensor using a vibration waveform calculated by a vibration analysis method.
  • the predetermined threshold value is determined using a vibration waveform assumed when an abnormality occurs in the rolling bearing at the selected vibration sensor installation position.
  • the shape data of the bearing damage is input, and the displacement between the inner and outer rings generated in the rolling bearing due to the damage is calculated. Then, the history of excitation force generated in the rolling bearing obtained by multiplying the calculated displacement between the inner and outer rings by the spring constant between the inner and outer rings is given to the vibration characteristic model of the bearing device calculated by the mode analysis program. Then, a vibration waveform at a predetermined position of the bearing device (for example, a vibration sensor installation location) is calculated. Thereby, the vibration waveform of the bearing device when damage occurs inside the bearing can be predicted in advance by the computer. Therefore, according to the present invention, it is possible to appropriately determine the threshold value for determining the abnormality of the rolling bearing in the rolling bearing state monitoring device using the above prediction result.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a main part of a hardware configuration of the vibration analysis apparatus according to the first embodiment. It is a functional block diagram which shows the structure of the vibration analyzer shown in FIG. 2 functionally. It is a flowchart for demonstrating the process sequence of the vibration-analysis method performed with the vibration-analysis apparatus shown in FIG. It is the figure which showed roughly the structure of the wind power generation equipment with which the state monitoring apparatus of a rolling bearing is applied. It is a functional block diagram which shows the structure of the data processor shown in FIG. 5 functionally.
  • FIG. 10 is a functional block diagram functionally showing the configuration of a vibration analyzing apparatus according to a third embodiment.
  • FIG. 10 is a flowchart for explaining a processing procedure of a vibration analysis method executed by the vibration analysis apparatus according to the third embodiment.
  • FIG. 10 is a functional block diagram functionally showing the configuration of a vibration analysis apparatus in a fourth embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart for explaining a processing procedure of a method for selecting an installation position of a vibration sensor using the vibration analysis method shown in FIG. 4 in the fourth embodiment.
  • it is a flowchart for demonstrating the process sequence of the selection method of the installation position of the vibration sensor with respect to the bearing apparatus shown in FIG.
  • It is a flowchart for demonstrating the process sequence of the selection method of the installation position of the vibration sensor with respect to the bearing apparatus for gearboxes.
  • It is a flowchart for demonstrating the process sequence of the selection method of the installation position of the vibration sensor with respect to the generator bearing apparatus.
  • FIG. 1 is a diagram showing a model of a bearing device 10 analyzed by the vibration analysis method according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the bearing device 10 includes a rolling bearing 20 and a housing 30.
  • the rolling bearing 20 includes an inner ring 22, a plurality of rolling elements 24, and an outer ring 26.
  • the inner ring 22 is fitted on the rotary shaft 12 and rotates integrally with the rotary shaft 12.
  • the outer ring 26 is a fixed ring that is provided on the outer peripheral side of the inner ring 22 and is fitted into the housing 30.
  • Each of the plurality of rolling elements 24 is a spherical ball, and is interposed between the inner ring 22 and the outer ring 26 while maintaining a distance from each other by a cage (not shown).
  • the housing 30 is fixed to the base 40 with bolts (not shown).
  • the outer ring 26 which is a fixed ring is connected to the housing 30 via linear springs kF1 to kF3 in the bearing radial direction at the position of the rolling element within the load range among the plurality of rolling elements 24.
  • mass m1, m2 shall act on the linear springs kH1, kH2 imitating bolt coupling etc., respectively.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a main part of the hardware configuration of the vibration analyzing apparatus according to the first embodiment.
  • vibration analysis apparatus 100 includes an input unit 110, an interface (I / F) unit 120, a CPU (Central Processing Unit) 130, a RAM (Random Access Memory) 140, and a ROM (Read Only). Memory) 150 and an output unit 160.
  • I / F interface
  • CPU Central Processing Unit
  • RAM Random Access Memory
  • ROM Read Only Memory
  • the CPU 130 executes various programs stored in the ROM 150 to realize a vibration analysis method described in detail later.
  • the RAM 140 is used as a work area by the CPU 130.
  • the ROM 150 records a program including steps of a flowchart (described later) showing the procedure of the vibration analysis method.
  • the input unit 110 is a means for reading data from the outside, such as a keyboard, a mouse, a recording medium, and a communication device.
  • the output unit 160 is a means for outputting a calculation result by the CPU 130 such as a display, a recording medium, or a communication device.
  • FIG. 3 is a functional block diagram functionally showing the configuration of the vibration analyzing apparatus 100 shown in FIG.
  • the vibration analysis apparatus 100 includes an approach amount change amount calculation unit 205, a dynamic analysis model setting unit 210, a displacement calculation unit 220, a vibration characteristic calculation unit 230, and a vibration waveform calculation.
  • the vibration prediction of the bearing device 10 by the vibration analysis device 100 is roughly divided into two parts. That is, one is that when the rotary shaft of the rolling bearing 20 rotates due to damage caused in the contact portion between the rolling element 24 of the rolling bearing 20 and the raceway surface (the outer peripheral surface of the inner ring 22 or the inner peripheral surface of the outer ring 26). A history of displacement between the inner and outer rings (between the inner ring 22 and the outer ring 26) generated in the rolling bearing 20 is predicted. The other is to predict the vibration waveform generated at the installation location of a vibration sensor (not shown) installed in the bearing device 10 by the excitation force based on the displacement generated in the rolling bearing 20 being transmitted through the housing 30. is there.
  • the input unit 110 may be a data input unit using a Web interface, a reading unit that reads data from a recording medium on which the data is recorded according to a predetermined format, or an external unit that is transmitted according to a predetermined format.
  • the communication apparatus etc. which receive the said data which come may be sufficient.
  • the approach amount change amount calculation unit 205 receives data related to the rolling element 24 and its trajectory, and damage data from the input unit 110. Then, the approach amount change amount calculation unit 205 calculates the amount of change in the approach amount between the rolling element 24 and the raceway surface caused by the given damage by a contact analysis program for analyzing the contact between the rolling element 24 and the raceway surface. calculate.
  • the contact analysis program calculates the contact pressure distribution of the contact portion using, for example, a finite element method (FEM), and calculates the amount of change in the approach amount between the rolling element 24 and the raceway surface according to the presence or absence of damage. Is.
  • FEM finite element method
  • the approach amount change amount calculation unit 205 may calculate the amount of change in the elastic approach amount of the rolling element 24 caused by damage using an elastic analysis for the contact analysis.
  • the dynamic analysis model setting unit 210 receives the various data input from the input unit 110 and receives the change amount of the approach amount calculated by the approach amount change amount calculation unit 205. Then, the dynamic analysis model setting unit 210 sets a dynamic analysis model of the rolling bearing 20 for performing dynamic analysis in consideration of the dynamic characteristics of the rolling bearing 20.
  • the dynamic analysis is a method in which an equation of motion is established for each component of the rolling bearing 20 (inner ring 22, rolling element 24, and outer ring 26), and simultaneous ordinary differential equations are integrated along the time axis. By the analysis, it is possible to simulate in real time the interference force between the constituent elements that change every moment, the behavior of each constituent element, and the like.
  • Each component of the rolling bearing 20 is a rigid body, and the rotating shaft 12 and the housing 30 coupled to the rolling bearing 20 are elastic bodies having a predetermined mass and vibration mode.
  • the inertial force of the rotating body (inner ring, rolling element 24 and rotating shaft 12) and the influence of gravity acting on each component are also reflected in the model.
  • the displacement calculation unit 220 uses the dynamic analysis model set by the dynamic analysis model setting unit 210 to change the approach amount between the track and the rolling element given by the damage data input from the input unit 110. A history of the displacement between the inner and outer rings generated in the rolling bearing 20 when the rolling bearing 20 rotates is calculated. More specifically, the displacement calculation unit 220 uses the dynamic analysis model to calculate the amount of approach between the rolling element 24 and the raceway surface when the rotary shaft 12 is operated according to the operation conditions input from the input unit 110. A history of displacement between the inner and outer rings generated in the rolling bearing 20 due to the change is calculated.
  • the vibration characteristic calculation unit 230 calculates a vibration characteristic model indicating the vibration transfer characteristic of the bearing device 10 by a mode analysis program for analyzing the vibration mode of the bearing device 10.
  • a vibration mode indicating the vibration characteristic of the bearing device 10 is calculated as a vibration characteristic model by so-called theoretical mode analysis.
  • the mode analysis various vibrations are obtained by synthesizing a plurality of natural modes, and the natural modes and natural frequencies are obtained.
  • the theoretical mode analysis is to mathematically determine what vibration mode (eigenvalue information) the structure (elastic body) has.
  • a model of an object (bearing device 10) is created by determining the shape, mass distribution, rigidity distribution and constraint conditions of the object, and a mass matrix and stiffness representing the mass characteristics of the model.
  • a natural frequency and a natural mode of an object are obtained by solving a natural value and a natural value vector from a stiffness matrix representing characteristics by theoretical analysis or numerical calculation.
  • the vibration characteristic calculation unit 230 receives specification data such as the shape, material density, Young's modulus and Poisson's ratio of the bearing device 10 from the input unit 110. Further, the rolling element 24 is treated as a linear spring, and the vibration characteristic calculation unit 230 has spring information for treating each of the rolling element 24 and the coupling portion (for example, bolt coupling portion) between the housing 30 and the base 40 as a linear spring. Is received from the input unit 110. And the vibration characteristic calculation part 230 calculates the vibration characteristic model (vibration mode) of the bearing apparatus 10 with a mode analysis program (theoretical mode analysis program).
  • a mode analysis program theoretical mode analysis program
  • connection surface near the bolt among the connection surfaces of the bolt connection portion (for example, the connection portion between the housing 30 and the base 40) is connected. It is good to be in the state where it was done. This is because the actual bolt coupling portion is coupled with a high compressive force on the coupling surface near the bolt, and is coupled with a relatively small force on the coupling surface away from the bolt. This tendency becomes more prominent as the rigidity of the parts joined by the bolt is lower.
  • a ring shape concentric with the rotation axis of the bolt in which the bolt hole diameter is the inner diameter and the bolt head diameter is the outer diameter, can be used.
  • the vibration waveform calculation unit 240 performs a transient response analysis using the vibration characteristic model calculated by the vibration characteristic calculation unit 230, thereby generating a vibration waveform at a specified position on the bearing device 10 (for example, a planned installation location of the vibration sensor). calculate. More specifically, the vibration waveform calculation unit 240 receives a history of displacement between the inner and outer rings that occurs in the rolling bearing 20 from the displacement calculation unit 220, and the received spring-constant between the inner and outer rings (hereinafter referred to as “bearing”). Multiplying by "spring constant”), the history of the excitation force generated in the rolling bearing 20 is calculated. Then, the vibration waveform calculation unit 240 gives a history of the excitation force to the vibration characteristic model calculated by the vibration characteristic calculation unit 230, and calculates the vibration waveform at that time.
  • the bearing spring constant is calculated as follows, for example. That is, using the Hertz theory, the spring constant at the contact portion between the inner ring 22 and the rolling element 24 (referred to as “first spring constant”) and the spring constant at the contact portion between the outer ring 26 and the rolling element 24 ( (Referred to as “second spring constant”). Next, the first spring constant and the second spring constant are used as the spring constant of the series spring, and the spring constant (referred to as “rolling body spring constant”) for one rolling element 24 is calculated. And a bearing spring constant is calculated by synthesize
  • the history of the excitation force obtained by multiplying the displacement between the inner and outer rings by the bearing spring constant in the vibration waveform calculation unit 240 is the vibration characteristic model calculated by the vibration characteristic calculation unit 230.
  • At least one point on the central axis of the inner ring 22 of the rolling bearing 20 is given.
  • Vibration analysis can be performed.
  • the vibration waveform calculated by the vibration waveform calculation unit 240 is output to the output unit 160.
  • the output unit 160 may be a display for displaying the vibration waveform, writing means for writing the vibration waveform data to a recording medium according to a predetermined format, or externally transmitting the vibration waveform data according to a predetermined format. It may be a communication device or the like that transmits to.
  • the history of the excitation force generated in the rolling bearing 20 is obtained by multiplying the displacement between the inner and outer rings of the rolling bearing 20 calculated using the dynamic analysis program by the bearing spring constant. And a response analysis (vibration analysis) is performed by giving the history of the calculated excitation force to the vibration characteristic model.
  • FIG. 4 is a flowchart for explaining the processing procedure of the vibration analysis method executed by the vibration analysis apparatus 100 shown in FIG. Referring to FIG. 4, first, vibration analysis apparatus 100 inputs data relating to rolling element 24 and its raceway (the outer peripheral surface of inner ring 22 or the inner peripheral surface of outer ring 26) and damage data given to rolling bearing 20. (Step S10).
  • the vibration analyzing apparatus 100 calculates a change in the approach amount between the rolling element 24 and the raceway surface caused by the damage input in step S10 according to a contact analysis program prepared in advance (step S20).
  • the vibration analyzing apparatus 100 reads various data for executing dynamic analysis for the rolling bearing 20 (step S30). Specifically, the vibration analysis apparatus 100 reads data such as the specification data and operating conditions of the rolling bearing 20 and the mass and spring characteristics of the rotating shaft 12 and the housing 30 from the input unit 110, and is further calculated in step S20. Read the amount of change in approaching distance.
  • the vibration analysis apparatus 100 sets a dynamic analysis model of the rolling bearing 20 based on the various data read in step S30. Then, the vibration analysis apparatus 100 is generated in the rolling bearing 20 by the change in the approach amount when the rotating shaft 12 is operated according to the operation condition input in step S10 according to the dynamic analysis program using the dynamic analysis model. A history of displacement between the inner and outer rings is calculated (step S40).
  • the vibration analysis apparatus 100 reads various data for executing the theoretical mode analysis of the bearing apparatus 10 (step S50). Specifically, the vibration analysis device 100 reads data such as the shape of the bearing device 10, the material density, Young's modulus, and Poisson's ratio. The vibration analysis apparatus 100 also reads spring information for handling each of the rolling elements 24 and the coupling portions (for example, bolt coupling portions) between the housing 30 and the base 40 as linear springs. These pieces of data may be read from the input unit 110 or may be previously stored as internal data.
  • the vibration analysis device 100 calculates mode information of the bearing device 10 in accordance with a theoretical mode analysis program prepared in advance (step S60). Specifically, the vibration analysis device 100 calculates a vibration mode (natural frequency and natural mode) of the bearing device 10 using a theoretical mode analysis program based on each data input in step S50.
  • the vibration analysis apparatus 100 reads various data for executing a transient response analysis (mode analysis method) of the bearing apparatus 10 (step S70). Specifically, the vibration analysis apparatus 100 reads the mode information calculated in step S60, the change amount of the approach amount calculated in step S20, the history of the displacement between the inner and outer rings calculated in step S40, and the like. .
  • the vibration analysis device 100 calculates a vibration waveform of the bearing device 10 in accordance with a transient response analysis (mode analysis method) program prepared in advance (step S80). Specifically, the vibration analyzing apparatus 100 has the vibration mode calculated in step S60, the history of the excitation force obtained by multiplying the displacement (history) between the inner and outer rings calculated in step S40 by the bearing spring constant. By giving to at least one point on the central axis of the inner ring 22 of the bearing device 10, a vibration waveform generated in the bearing device 10 due to the displacement between the inner and outer rings calculated in step S40 is calculated.
  • the vibration analysis apparatus 100 can simulate the vibration waveform of the bearing apparatus 10 when damage has occurred inside the rolling bearing 20.
  • the vibration analysis apparatus 100 can be used to determine a threshold value for determining a bearing abnormality in a condition monitoring system that monitors the state (abnormality) of the rolling bearing. By using the threshold value, it is possible to determine the abnormality of the rolling bearing in the state monitoring device.
  • a state monitoring device for a rolling bearing in which a threshold value for determining a bearing abnormality determined using an analysis result of the vibration analysis device 100 is used, and a state monitoring device for a rolling bearing in a wind power generation facility is representative. I will explain it.
  • FIG. 5 is a diagram schematically showing a configuration of a wind power generation facility to which the rolling bearing state monitoring device is applied.
  • wind power generation facility 310 includes main shaft 320, blade 330, speed increaser 340, power generator 350, and main shaft bearing device (hereinafter simply referred to as “bearing device”) 360.
  • bearing device main shaft bearing device
  • the speed increaser 340, the generator 350, the bearing device 360, the vibration sensor 370, and the data processing device 380 are stored in the nacelle 390, and the nacelle 390 is supported by the tower 400.
  • the main shaft 320 enters the nacelle 390, is connected to the input shaft of the speed increaser 340, and is rotatably supported by the bearing device 360.
  • the main shaft 320 transmits the rotational torque generated by the blade 330 that receives wind force to the input shaft of the speed increaser 340.
  • the blade 330 is provided at the tip of the main shaft 320 and converts wind force into rotational torque and transmits it to the main shaft 320.
  • the bearing device 360 is fixed in the nacelle 390 and rotatably supports the main shaft 320.
  • the bearing device 360 is composed of a rolling bearing and a housing, and here, the rolling bearing is composed of a ball bearing.
  • the vibration sensor 370 is fixed to the bearing device 360.
  • the vibration sensor 370 detects the vibration of the bearing device 360 and outputs the detected value to the data processing device 380.
  • the vibration sensor 370 is constituted by, for example, an acceleration sensor using a piezoelectric element.
  • the speed increaser 340 is provided between the main shaft 320 and the power generator 350, and increases the rotational speed of the main shaft 320 and outputs it to the power generator 350.
  • the speed increaser 340 is configured by a gear speed increasing mechanism including a planetary gear, an intermediate shaft, a high speed shaft, and the like.
  • a plurality of bearings for rotatably supporting a plurality of shafts are also provided in the speed increaser 340.
  • the generator 350 is connected to the output shaft of the speed increaser 340 by a coupling portion (joint), and generates electric power by rotational torque received from the speed increaser 340.
  • the generator 350 is constituted by, for example, an induction generator.
  • the generator 350 is also provided with a bearing that rotatably supports the rotor.
  • the data processing device 380 is provided in the nacelle 390, and receives a detection value of vibration of the bearing device 360 from the vibration sensor 370. Then, the data processing device 380 diagnoses an abnormality of the bearing device 360 using a vibration waveform of the bearing device 360 according to a method described later according to a preset program.
  • FIG. 6 is a functional block diagram functionally showing the configuration of the data processing device 380 shown in FIG.
  • data processing device 380 includes high-pass filters (hereinafter referred to as “HPF (High Pass Filter)”) 410, 450, effective value calculation units 420, 460, envelope processing unit 440, A storage unit 480 and a diagnosis unit 490 are included.
  • HPF High Pass Filter
  • the HPF 410 receives the detection value of the vibration of the bearing device 360 from the vibration sensor 370. Then, the HPF 410 passes a signal component higher than a predetermined frequency for the received detection signal, and blocks the low frequency component. The HPF 410 is provided to remove a direct current component included in the vibration waveform of the bearing device 360. Note that the HPF 410 may be omitted if the output from the vibration sensor 370 does not include a DC component.
  • the effective value calculation unit 420 receives the vibration waveform of the bearing device 360 from which the DC component is removed from the HPF 410. Then, the effective value calculation unit 420 calculates the effective value of the vibration waveform of the bearing device 360 (also referred to as “RMS (Root Mean Square) value”), and stores the calculated effective value of the vibration waveform in the storage unit. Output to 480.
  • RMS Root Mean Square
  • the envelope processing unit 440 receives the vibration detection value of the bearing device 360 from the vibration sensor 370.
  • Envelope processing unit 440 generates an envelope waveform of the vibration waveform of bearing device 360 by performing envelope processing on the received detection signal.
  • various known methods can be applied to the envelope processing calculated by the envelope processing unit 440.
  • the vibration waveform of the bearing device 360 measured using the vibration sensor 370 is rectified to an absolute value.
  • LPF Low Pass Filter
  • the HPF 450 receives the envelope waveform of the vibration waveform of the bearing device 360 from the envelope processing unit 440. Then, the HPF 450 passes a signal component higher than a predetermined frequency with respect to the received envelope waveform, and blocks a low frequency component. The HPF 450 is provided to remove a DC component contained in the envelope waveform and extract an AC component of the envelope waveform.
  • the effective value calculation unit 460 receives from the HPF 450 the envelope waveform from which the DC component has been removed, that is, the AC component of the envelope waveform. Then, the effective value calculation unit 460 calculates the effective value (RMS value) of the AC component of the received envelope waveform, and outputs the calculated effective value of the AC component of the envelope waveform to the storage unit 480.
  • RMS value effective value
  • the storage unit 480 synchronizes the effective value of the vibration waveform of the bearing device 360 calculated by the effective value calculation unit 420 with the effective value of the alternating current component of the envelope waveform calculated by the effective value calculation unit 460 from time to time. To do.
  • the storage unit 480 is configured by, for example, a readable / writable nonvolatile memory.
  • the diagnosis unit 490 reads the effective value of the vibration waveform of the bearing device 360 and the effective value of the alternating current component of the envelope waveform, which are stored in the storage unit 480 every moment, from the storage unit 480, and based on the two read effective values. Thus, the abnormality of the bearing device 360 is diagnosed. Specifically, the diagnosis unit 490 diagnoses an abnormality of the bearing device 360 based on the temporal change of the effective value of the vibration waveform of the bearing device 360 and the effective value of the AC component of the envelope waveform.
  • the effective value of the vibration waveform of the bearing device 360 calculated by the effective value calculation unit 420 is the effective value of the raw vibration waveform that has not been subjected to the envelope processing, for example, separation occurs in a part of the raceway ring.
  • the increase in the value is small for the impulse-like vibration in which the amplitude increases only when the rolling element passes through the peeled portion, it occurs when the contact surface between the race and the rolling element is rough or poorly lubricated. For continuous vibrations, the value increases.
  • the effective value of the AC component of the envelope waveform calculated by the effective value calculation unit 460 is small and increases in some cases with respect to the continuous vibration that occurs when the raceway surface is rough or poorly lubricated. Although not, the increase in value increases for impulse vibration. Therefore, by using the effective value of the vibration waveform of the bearing device 360 and the effective value of the AC component of the envelope waveform, it is possible to detect an abnormality that cannot be detected by only one of the effective values, and to realize a more accurate abnormality diagnosis. .
  • FIG. 7 to 10 are diagrams showing vibration waveforms of the bearing device 360 measured using the vibration sensor 370.
  • FIG. 7 to 10 show vibration waveforms when the rotation speed of the main shaft 320 (FIG. 5) is constant.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a vibration waveform of the bearing device 360 when no abnormality has occurred in the bearing device 360.
  • the horizontal axis indicates time
  • the vertical axis is an index indicating the magnitude of vibration.
  • the acceleration of vibration is shown as an example.
  • FIG. 8 is a diagram showing a vibration waveform of the bearing device 360 that is seen when surface roughness or poor lubrication of the bearing ring of the bearing device 360 occurs.
  • the effective value of the vibration waveform output of the effective value calculation unit 420 (FIG. 6)
  • the effective value of the AC component of the envelope waveform (effective) when no abnormality occurs in the bearing device 360.
  • the effective value of the raw vibration waveform not subjected to the envelope processing increases, and the effective value of the AC component of the envelope waveform does not increase so much.
  • FIG. 9 is a diagram showing a vibration waveform of the bearing device 360 in an initial stage when separation occurs on the raceway of the bearing device 360.
  • the initial stage of the peeling abnormality is a state in which peeling occurs in a part of the raceway, and a large vibration is generated when the rolling element passes through the peeling portion. Vibration occurs periodically according to the rotation of the shaft. When the rolling element passes through other than the peeled portion, the increase in acceleration is small. Therefore, when such a vibration waveform is compared with the effective value of the vibration waveform and the effective value of the alternating current component of the envelope waveform when no abnormality has occurred in the bearing device 360, the effective value of the alternating current component of the envelope waveform increases. The effective value of the raw vibration waveform does not increase so much.
  • FIG. 10 is a diagram showing a vibration waveform of the bearing device 360 seen in the final stage of the peeling abnormality.
  • the final stage of the separation abnormality is a state where the separation is transferred to the entire area of the raceway, and the acceleration increases as a whole compared to the initial stage of the abnormality, and the fluctuation with respect to the amplitude of the acceleration. Will weaken. Therefore, when compared with the effective value of the vibration waveform and the effective value of the alternating current component of the envelope waveform at the initial stage of the separation abnormality, the effective value of the raw vibration waveform increases, and the alternating current component of the envelope waveform increases. The effective value decreases.
  • FIG. 11 shows the effective value of the vibration waveform of the bearing device 360 and the effective of the alternating current component of the envelope waveform when the separation occurs in a part of the bearing ring of the bearing device 360 and then the separation is transferred to the entire region of the bearing ring. It is the figure which showed the time change of a value. Note that FIG. 11 and FIG. 12 described below show temporal changes in each effective value when the rotation speed of the main shaft 320 is constant.
  • curve L1 shows a temporal change in the effective value of the vibration waveform not subjected to the envelope process
  • curve L2 shows a temporal change in the effective value of the AC component of the envelope waveform.
  • both the effective value (L1) of the vibration waveform and the effective value (L2) of the AC component of the envelope waveform are small. Note that the vibration waveform at time t1 is the waveform shown in FIG.
  • the effective value (L2) of the alternating current component of the envelope waveform is greatly increased, while the vibration waveform that is not subjected to the envelope processing is increased.
  • the effective value (L1) does not increase that much (near time t2).
  • FIG. 12 is a diagram showing temporal changes in the effective value of the vibration waveform of the bearing device 360 and the effective value of the alternating current component of the envelope waveform when surface roughness or poor lubrication of the bearing ring of the bearing device 360 occurs. is there.
  • a curve L1 indicates a temporal change in the effective value of the vibration waveform that is not subjected to the envelope processing
  • a curve L2 indicates a temporal change in the effective value of the AC component of the envelope waveform. Showing change.
  • both the effective value (L1) of the vibration waveform and the effective value (L2) of the AC component of the envelope waveform are small.
  • the vibration waveform at time t11 is as shown in the above-described FIG.
  • the effective value of the vibration waveform of the bearing device 360 measured using the vibration sensor 370 and the AC component of the envelope waveform generated by performing envelope processing on the vibration waveform measured using the vibration sensor 370 By diagnosing the abnormality of the bearing device 360 based on the effective value of the above, it is possible to realize an accurate abnormality diagnosis as compared with the conventional frequency analysis technique.
  • a vibration threshold value for performing the abnormality diagnosis is determined using the vibration analysis apparatus 100 described above. be able to. That is, the vibration analysis apparatus 100 can provide a model of the bearing apparatus 360 and also provide bearing damage data, and can predict a vibration waveform at a place where the vibration sensor 370 is installed in the bearing apparatus 360. Then, by calculating the effective value of the vibration waveform and the effective value of the AC component of the envelope waveform generated by performing envelope processing on the vibration waveform, the threshold value for abnormality determination in the state monitoring device is appropriately determined. be able to.
  • each of the effective value of the vibration waveform of the bearing device 360 and the effective value of the AC component of the envelope waveform is normalized by the rotation speed of the main shaft 320, and the abnormality diagnosis of the bearing device 360 is performed using each normalized effective value. You may make it perform.
  • FIG. 13 is a functional block diagram functionally showing another configuration of the data processing apparatus.
  • data processing device 380A further includes a modified vibration degree calculating unit 430, a modified modulation degree calculating unit 470, and a speed function generating unit 500 in the configuration of data processing device 380 shown in FIG. Including.
  • the speed function generator 500 receives a value detected by the rotation sensor 510 (not shown in FIG. 5) for the rotation speed of the spindle 320.
  • the rotation sensor 510 may output a detection value of the rotation position of the main shaft 320, and the speed function generation unit 500 may calculate the rotation speed of the main shaft 320.
  • the speed function generator 500 normalizes the effective value of the vibration waveform of the bearing device 360 calculated by the effective value calculator 420 with the rotational speed N of the main shaft 320, and the effective value.
  • a speed function B (N) for normalizing the effective value of the alternating current component of the envelope waveform calculated by the calculation unit 460 with the rotational speed N of the main shaft 320 is generated.
  • the speed functions A (N) and B (N) are expressed by the following equations.
  • a (N) a ⁇ N ⁇ 0.5 (1)
  • B (N) b ⁇ N ⁇ 0.5 (2)
  • a and b are constants determined in advance by experiments or the like, and may be different values or the same values.
  • the modified vibration degree calculation unit 430 receives the effective value of the vibration waveform of the bearing device 360 from the effective value calculation unit 420 and receives the speed function A (N) from the speed function generation unit 500. Then, the corrected vibration degree calculation unit 430 uses the speed function A (N) to normalize the effective value of the vibration waveform calculated by the effective value calculation unit 420 with the rotation speed of the main shaft 320 (hereinafter referred to as “correction vibration”). Called "degree"). Specifically, using the effective value Vr of the vibration waveform calculated by the effective value calculation unit 420 and the speed function A (N), the corrected vibration degree Vr * is calculated by the following equation.
  • Vra represents an average value of Vr at time 0 to T.
  • the corrected vibration degree calculation unit 430 outputs the corrected vibration degree Vr * calculated by Expression (3) to the storage unit 480.
  • the modified modulation degree calculation unit 470 receives the effective value of the AC component of the envelope waveform from the effective value calculation unit 460, and receives the speed function B (N) from the speed function generation unit 500. Then, the modified modulation degree calculation unit 470 uses the speed function B (N) to normalize the effective value of the alternating current component of the envelope waveform calculated by the effective value calculation unit 460 with the rotation speed of the main shaft 320 (hereinafter, referred to as “the actual value”). (Referred to as “modified modulation degree”). Specifically, using the effective value Ve of the alternating current component of the envelope waveform and the speed function B (N) calculated by the effective value calculation unit 460, the modified modulation degree Ve * is calculated by the following equation.
  • Vea represents the average value of Ve from time 0 to T.
  • the modified modulation degree calculation unit 470 outputs the modified modulation degree Ve * calculated by Expression (4) to the storage unit 480.
  • the corrected vibration level Vr * and the corrected modulation degree Ve * stored in the storage unit 480 are read by the diagnosis unit 490 from time to time, and temporal changes in the read corrected vibration level Vr * and corrected modulation level Ve * are read. Based on this transition, the diagnosis unit 490 performs an abnormality diagnosis of the bearing device 360.
  • the rotation sensor 510 may be attached to the main shaft 320, or a bearing with a rotation sensor in which the rotation sensor 510 is incorporated in the bearing device 360 may be used for the bearing device 360.
  • the modified vibration degree Vr * obtained by normalizing the effective value of the vibration waveform of the bearing device 360 by the rotational speed, and the modified modulation degree Ve * obtained by normalizing the effective value of the AC component of the envelope waveform by the rotational speed is realized by removing the disturbance due to the fluctuation of the rotation speed.
  • the vibration analysis apparatus 100 damage data of the rolling bearing 20 to be analyzed is input, and damage is caused when the rotating shaft of the rolling bearing 20 is rotated by the dynamic analysis program.
  • the displacement history between the inner and outer rings generated in the rolling bearing is calculated.
  • the history of the excitation force obtained by multiplying the calculated displacement between the inner and outer rings by the bearing spring constant is given to the vibration characteristic model of the bearing device 10 calculated by the mode analysis program.
  • a vibration waveform at an arbitrary position for example, a vibration sensor installation location
  • the vibration waveform of the bearing device 10 when damage occurs inside the bearing can be predicted in advance. Therefore, according to the first embodiment, for example, in the state monitoring device of the rolling bearing (bearing device 360) applied to the wind power generation facility 310, the abnormality determination of the rolling bearing is performed using the prediction result. Can be appropriately determined.
  • Vr * 0 and Ve * 0 be the modified vibration degree and the modified modulation degree measured in the initial normal state of the wind power generation facility.
  • the threshold value CrSurf for determining the surface roughness of the corrected vibration occurrence of surface roughness or poor lubrication is determined.
  • the above threshold value and abnormality determination using the threshold value are examples, and more complicated pattern recognition may be used. Moreover, you may make it distinguish a surface roughness and poor lubrication by using a temperature sensor together. In any case, as described above, it is necessary to use a threshold value for performing abnormality determination in an increased vibration state.
  • the history of the excitation force obtained by multiplying the displacement between the inner and outer rings caused by the given damage by the bearing spring constant is at least one point on the central axis of the inner ring 22 of the rolling bearing 20.
  • a combination of the prediction of the displacement between the inner and outer rings of the rolling bearing 20 using the dynamic analysis program and the excitation force based thereon and the prediction of the vibration transfer characteristic of the bearing device 10 using the mode analysis program are combined. Vibration analysis can be performed.
  • the mode analysis method is used for the transient response analysis when analyzing the vibration characteristics of the bearing device 10.
  • a direct integration method may be used instead of the mode analysis method.
  • the direct integration method is a method in which the calculated change in the approach amount between the rolling element and the raceway surface and the history of displacement between the inner and outer rings are given to the finite element model of the bearing device 10 for successive integration. This is effective when the vibration analysis apparatus 100 has sufficient arithmetic processing capability.
  • FIG. 14 is a flowchart for explaining a processing procedure of a vibration analysis method executed by the vibration analysis apparatus 100 according to this modification. Referring to FIG. 14, this flowchart includes steps S90 to S94 instead of steps S50 to S80 in the flowchart shown in FIG.
  • the vibration analyzing apparatus 100 calculates the specification data of the bearing apparatus 10 (the shape and material density of the bearing apparatus 10, the Young's modulus, Based on the Poisson's ratio and the like), a finite element model of the bearing device 10 is calculated (step S90).
  • the vibration analysis device 100 reads various data for executing a transient response analysis (direct integration method) of the bearing device 10 (step S92). Specifically, the vibration analysis apparatus 100 reads the finite element model calculated in step S90, the change amount of the approach amount calculated in step S20, the displacement history between the inner and outer rings calculated in step S40, and the like. Include.
  • the vibration analysis device 100 calculates the vibration waveform of the bearing device 10 in accordance with a transient response analysis (direct integration method) program prepared in advance (step S94). Specifically, the vibration analysis apparatus 100 uses the finite element model calculated in step S90 to obtain the excitation force history obtained by multiplying the displacement (history) between the inner and outer rings calculated in step S40 by the bearing spring constant. By giving to at least one point on the central axis of the inner ring 22 of the bearing device 10 shown, a vibration waveform generated in the bearing device 10 is calculated based on the displacement history between the inner and outer rings calculated in step S40.
  • the rolling bearing 20 is constituted by a ball bearing.
  • the rolling bearing 20 is constituted by a roller bearing.
  • the displacement history between the inner and outer rings generated in the rolling bearing 20 is calculated by a dynamic analysis model using a so-called slice method.
  • the slicing method is characterized in that the contact load is calculated for each minute width portion obtained by dividing the contact portion between the roller and the raceway surface into a minute width along the axial direction of the roller.
  • FIG. 15 is a flowchart for explaining a processing procedure of a vibration analysis method executed by the vibration analysis apparatus 100 according to the second embodiment.
  • vibration analysis apparatus 100 reads data relating to rolling element 24 and its raceway, and damage data applied to rolling bearing 20 from input unit 110 (step S110).
  • the vibration analysis apparatus 100 reads various data for executing the dynamic analysis (step S120). Specifically, the vibration analysis apparatus 100 reads from the input unit 110 data such as specification data of the rolling bearing 20, damage shape and operating conditions, and mass and spring characteristics of the rotating shaft 12 and the housing 30.
  • the vibration analysis apparatus 100 changes from the damaged shape to the approach amount change amount between the roller and the raceway surface for each slice of the contact portion between the roller and the raceway surface. Conversion is performed (step S125).
  • the above conversion is performed using the load in the slice and the width of the damaged shape in the rolling direction as main variables.
  • the vibration analyzing apparatus 100 operates the rotating shaft 12 according to the operation condition input in step S120 in accordance with the dynamic analysis program using the slice method in which the approach amount change amount in each slice is input.
  • a history of displacement between the inner and outer rings generated in the rolling bearing 20 due to the damage input in step S110 is calculated (step S130).
  • processing in subsequent steps S140 to S170 is basically the same as the processing in steps S50 to S80 shown in FIG. 4, and therefore description thereof will not be repeated.
  • the vibration waveform of the bearing device 10 when the inside of the bearing is damaged can be predicted in advance. it can.
  • the rolling bearing state monitoring device applied to the wind power generation facility or the like it is possible to appropriately determine a threshold value for determining the abnormality of the rolling bearing.
  • the vibration analysis apparatus calculates up to a threshold value for determining the abnormality of the rolling bearing in the rolling bearing state monitoring apparatus. That is, the vibration analyzing apparatus shown in the third embodiment determines up to a vibration threshold value for abnormality determination in the state monitoring apparatus based on the predicted vibration waveform.
  • FIG. 16 is a functional block diagram functionally showing the configuration of the vibration analyzing apparatus according to the third embodiment.
  • a representative description will be given based on the first embodiment, but the same function can be added to the second embodiment.
  • vibration analysis apparatus 100A further includes an abnormal threshold setting unit 260 and a base vibration input unit 270 in the configuration of vibration analysis apparatus 100 according to the first embodiment shown in FIG.
  • the base vibration input unit 270 generates a base vibration waveform indicating a vibration waveform when the rolling bearing 20 is normal.
  • a base vibration waveform an actual measurement value of a bearing of the same type is preferable, but an expected value from a measurement value of the same type of device may be used.
  • a vibration waveform assumed when an abnormality occurs is obtained by adding the vibration waveform received from the vibration waveform calculation unit 240 to the base vibration waveform.
  • the abnormal threshold setting unit 260 receives the calculated value of the vibration waveform at the place where the vibration sensor is attached in the bearing device 10 from the vibration waveform calculation unit 240. Then, the abnormal threshold value setting unit 260 uses the vibration waveform received from the vibration waveform calculation unit 240 and the base vibration waveform received from the base vibration input unit 270 to determine the magnitude of vibration for determining the rolling bearing 20 as abnormal. Determine the threshold. As an example, the abnormal threshold setting unit 260 calculates the effective value of the vibration waveform and the effective value of the alternating current component of the envelope waveform from the data of the vibration waveform assumed when an abnormality occurs, and the calculated result Based on this, the threshold value is determined.
  • the abnormality threshold setting unit 260 gives damage data of various sizes to the displacement calculation unit 220 and calculates a vibration waveform for each damage data to determine a threshold for abnormality determination. The value may be determined.
  • FIG. 17 is a flowchart for explaining a processing procedure of a vibration analysis method executed by the vibration analysis apparatus 100A according to the third embodiment. Referring to FIG. 17, this flowchart further includes step S82 in the flowchart shown in FIG.
  • step S80 the vibration waveform at the place where the vibration sensor is attached in the bearing device 10 is calculated.
  • the vibration analysis apparatus 100A uses the calculated vibration waveform to determine the vibration magnitude threshold for determining that the rolling bearing 20 is abnormal in the state monitoring apparatus. A value is determined (step S82).
  • the threshold value of vibration for abnormality determination in the state monitoring device is determined based on the vibration waveform predicted by the vibration analysis device in the same manner as in the second embodiment. Can do.
  • the vibration analysis apparatus 100 can determine the threshold value for determining the abnormality of the rolling bearing in the rolling bearing state monitoring apparatus.
  • a dynamic analysis is used to calculate the history of displacement between the inner and outer rings generated in the rolling bearing, and the response analysis is performed by multiplying the displacement between the inner and outer rings by the bearing spring constant.
  • the history of excitation force given to (vibration analysis) is calculated, but to simplify the calculation, the history of excitation force is calculated based on the calculation result of static contact analysis without using dynamic analysis. It may be calculated.
  • the amount of change in the amount of approach between the rolling element 24 calculated by contact analysis and the raceway surface is defined as the geometric shape collapse amount (for example, the amount of dent) of the raceway surface, and this shape collapse amount is taken into consideration.
  • the amount of displacement between the inner and outer rings is calculated based on a static force balance analysis of the entire rolling bearing.
  • the value obtained by multiplying the amount of displacement between the inner and outer rings by the bearing spring constant is taken as the maximum value of the excitation force generated in the rolling bearing, and this value is the excitation during the time that the rolling element passes through the damaged part.
  • a waveform (history) of the excitation force is calculated as the maximum value of the force. Note that various shapes such as a sine wave shape, a triangular wave shape, a trapezoidal wave shape, and a rectangular wave shape can be adopted as the waveform shape.
  • the outer ring 26 that is a fixed ring is a linear spring in the bearing radial direction at the position of the rolling element within the load range among the plurality of rolling elements 24.
  • it is assumed that it is connected to the housing 30 via kF1 to kF3, it may be spring-connected to the housing 30 in the bearing radial direction at the center between the rolling elements in the load range.
  • the history of the excitation force obtained by multiplying the displacement between the inner and outer rings caused by the given damage by the bearing spring constant is: Although given to at least one point on the central axis of the inner ring 22 of the rolling bearing 20, the above-mentioned is applied to the rolling elements 24 in the load range according to the distribution of the force supported by the rolling elements 24 in the load range. A history of excitation force may be given.
  • the threshold value for abnormality determination determined using the analysis result of the vibration analysis device is applied to the state monitoring device of the rolling bearing in the wind power generation facility. It is also possible to apply the present invention to, for example, a state monitoring device for a rolling bearing in a railway vehicle.
  • FIG. 18 is a functional block diagram functionally showing the configuration of the vibration analyzing apparatus according to the fourth embodiment.
  • vibration analysis apparatus 100 ⁇ / b> B further includes a sensor position selection unit 250 in the configuration of vibration analysis apparatus 100 shown in FIG. 3.
  • the vibration analysis apparatus 100B predicts a vibration waveform generated at the candidate position due to damage to the rolling bearing 20 for each of the plurality of candidate positions by executing the vibration analysis method illustrated in FIG.
  • the vibration waveform calculation unit 240 outputs a plurality of vibration waveforms calculated corresponding to a plurality of candidate positions.
  • the sensor position selection unit 250 receives data of a plurality of candidate positions from the input unit 110. Further, the vibration waveform calculation unit 240 receives a plurality of vibration waveforms calculated corresponding to the plurality of candidate positions. And the sensor position selection part 250 selects the candidate position corresponding to the vibration waveform from which the acceleration amplitude of vibration becomes the largest among several vibration waveforms as an installation position of a vibration sensor. The sensor position selection unit 250 outputs the selected installation position to the output unit 160.
  • the other configuration of the vibration analysis apparatus 100B is the same as that of the vibration analysis apparatus 100 shown in FIG.
  • the installation position of the vibration sensor with respect to the bearing device 10 is selected by the processing as described above. These processes can be summarized in the following process flow.
  • FIG. 19 is a flowchart for explaining the processing procedure of the vibration sensor installation position selection method using the vibration analysis method shown in FIG. 4 in the fourth embodiment. Note that the flowchart shown in FIG. 19 can be realized by executing a program stored in advance in the vibration analysis apparatus 100B.
  • step S1000 data of a plurality of candidate positions that can be set as vibration sensor installation positions are input from input unit 110 (step S1000).
  • each candidate of the bearing apparatus 10 when damage occurs inside the rolling bearing 20 by executing a vibration analysis method.
  • a vibration waveform generated at the position is calculated (step S1100).
  • the vibration analyzing apparatus 100B extracts a vibration waveform that maximizes the acceleration amplitude of vibration from a plurality of vibration waveforms calculated corresponding to the plurality of candidate positions. Then, a candidate position corresponding to the extracted vibration waveform is selected as a vibration sensor installation position (step S1200).
  • the installation position of the vibration sensor with respect to the bearing device can be selected using the analysis result obtained by the vibration analysis method. Therefore, compared with the conventional qualitative selection method, the installation position of a vibration sensor can be selected easily and appropriately.
  • the state monitoring device uses the threshold value to determine the rolling bearing. Abnormality determination can be performed.
  • a load from the blade 330 is applied to the main shaft 320.
  • This load includes a load generated in the axial force of the main shaft 320 when the blade 330 cuts the wind, an alternating load due to rotation of the rotating portion including the blade 330, an unbalanced load, and the like. These loads also fluctuate due to constantly changing winds.
  • the main shaft 320 vibrates using the load applied from the blade 330 as an excitation force.
  • the excitation force generated in the main shaft 320 is transmitted to the bearing device 360 to excite vibrations in the bearing device 360.
  • vibration (noise) is excited in the bearing device 360 by receiving the excitation force generated in the main shaft 320.
  • the vibration generated by the excitation force from the main shaft 320 is superimposed on the vibration generated due to the damage of the rolling bearing. Therefore, when the excitation force generated in the main shaft 320 increases due to the application of a large load, the detection sensitivity of the vibration sensor 370 decreases due to the influence of noise, so that the bearing device 360 when the rolling bearing is damaged occurs. It becomes difficult to detect the vibration of the. As a result, the state monitoring device may not be able to accurately diagnose the abnormality of the bearing device 360.
  • the vibration sensor 370 when selecting the installation position of the vibration sensor 370, the magnitude of vibration generated at the installation position of the vibration sensor 370 is added to the vibration waveform of the bearing device 360 calculated by the above-described vibration analysis method, The calculation is performed in consideration of the influence of vibration (noise) generated by the excitation force on the detection sensitivity of the vibration sensor 370. If the vibration sensor 370 can be installed at a position where the influence of noise is small, the vibration sensor 370 can detect vibration due to damage to the bearing with high sensitivity.
  • the magnitude of the influence of noise on the detection sensitivity of the vibration sensor 370 is evaluated using a so-called SN ratio (Signal to Noise ratio).
  • the SN ratio in the main shaft bearing device 360 is the acceleration amplitude of vibration excited in the bearing device 360 due to damage to the bearing with respect to the acceleration amplitude of vibration (noise) excited in the bearing device 360 by the excitation force generated in the main shaft 320. Calculated as a ratio. Then, the installation position of the vibration sensor 370 is selected based on the calculated SN ratio.
  • FIG. 20 is a flowchart for explaining the processing procedure of the method of selecting the installation position of the vibration sensor 370 with respect to the main shaft bearing device 360 shown in FIG. 5 in the fourth embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 20 realizes step S1200 (selection of sensor position) in the flowchart shown in FIG. 19 by the processing of steps S1210 to S1230.
  • the flowchart shown in FIG. 20 can be realized by executing a program stored in advance in the data processing device 380.
  • a configuration in which the data processing device 380 has the function of the sensor position selection unit 250 (FIG. 18) will be described.
  • data of a plurality of candidate positions that can be set as installation positions of vibration sensor 370 with respect to bearing device 360 are input from an input unit (not shown) of data processing device 380 (step). S1000).
  • the data processing device 380 calculates a vibration waveform generated at each candidate position of the bearing device 360 when damage occurs inside the rolling bearing (step S1100). ).
  • the data processing device 380 calculates a vibration waveform excited on the bearing device 360 by the excitation force generated on the main shaft 320 (step S1210). For example, the data processing device 380 calculates a load (excitation force) applied to the main shaft 320 using data such as the shape of the blade 330, the wind speed, and the rotation speed. Then, the data processing device 380 calculates a vibration waveform generated in the bearing device 360 by receiving the calculated excitation force by performing a response analysis using the vibration characteristic model of the bearing device 360.
  • the data processing device 380 uses the vibration waveform generated in each candidate position of the bearing device 360 calculated in step S1100 and the vibration waveform of the bearing device 360 calculated in step S1210 to generate the SN at each candidate position.
  • the ratio is calculated (step S1220). Thereby, a plurality of SN ratios are calculated in correspondence with a plurality of candidate positions.
  • the data processing device 380 extracts the one having the largest value from the plurality of calculated SN ratios. Then, the candidate position corresponding to the extracted SN ratio is selected as the installation position of the vibration sensor 370 (step S1230).
  • the vibration waveform of the bearing device due to the damage of the bearing and the vibration waveform of the bearing device due to the excitation force of the main shaft 320 are separately provided.
  • the structure to calculate was illustrated, it is good also as a structure which calculates the vibration waveform of the bearing apparatus by each excitation force in the state which gave the excitation force produced by the damage of a bearing, and the excitation force from the main shaft 20 to the bearing apparatus simultaneously. .
  • a candidate position that minimizes the influence of noise among the plurality of candidate positions is selected as the installation position of the vibration sensor 370.
  • the vibration sensor 370 can detect the vibration of the bearing device 360 when the rolling bearing is damaged with high sensitivity.
  • the vibration sensor 370 since the installation position of the vibration sensor 370 can be selected using the analysis result by the vibration analysis method and the response analysis result using the excitation force generated in the main shaft 320, the vibration sensor 370 is compared with the conventional qualitative selection method. Can be selected easily and appropriately.
  • the vibration sensor installation position selection method for the bearing device 10 is based on the vibration waveform data output from the output unit 160 of the vibration analysis device, and the position of the vibration sensor outside the state monitoring device. May be selected.
  • Embodiment 2 Although it demonstrated typically based on Embodiment 1, the same function addition is possible also about Embodiment 2 and 3.
  • the rolling bearing (bearing device 360) applied to the wind power generation facility 310, for example, using the prediction result of the vibration waveform calculated at an arbitrary position of the bearing device 10.
  • the installation position of the vibration sensor 370 with respect to the bearing device 360 can be easily and appropriately selected.
  • the state monitoring device for the main shaft bearing device 360 in the wind power generation facility 310 (FIG. 5) has been described.
  • the state monitoring device for the rolling bearing according to the present invention is the other in the wind power generation facility 310.
  • the present invention can also be applied to a bearing device.
  • a bearing device for example, a plurality of bearings provided in the speed increaser 340 and rotatably supporting a plurality of shafts of the gear speed increasing mechanism (hereinafter also referred to as “speed increaser bearing device”), or in the generator 350.
  • the state monitoring device for a rolling bearing according to the present invention can also be applied to a bearing that is provided and supports a rotor in a freely rotatable manner (hereinafter also referred to as a “generator bearing device”).
  • the speed increaser in which the magnitude of vibration generated at the installation position of the vibration sensor is calculated by the vibration analysis method by the same method as in the above-described main shaft bearing device.
  • the calculation is performed in consideration of the influence of vibration (noise) generated by the excitation force from the meshing portion of the gear on the detection sensitivity of the vibration sensor.
  • the SN ratio of the gearbox bearing device is calculated, and the installation position of the vibration sensor is selected based on the calculated SN ratio.
  • FIG. 21 is a flowchart for explaining the processing procedure of the method for selecting the installation position of the vibration sensor for the gearbox bearing device.
  • the flowchart shown in FIG. 21 realizes step S1200 (selection of sensor position) in the flowchart shown in FIG. 19 by the processing of steps S1240 to S1260.
  • the flowchart shown in FIG. 21 can be realized by executing a program stored in advance in the data processing device 380 (FIG. 5).
  • the vibration waveform data output from the data processing device 380 may be used to execute it outside the state monitoring device.
  • a configuration in which the data processing device 380 has the function of the sensor position selection unit 250 (FIG. 18) will be described.
  • Step S1000 data of a plurality of candidate positions that can be set as vibration sensor installation positions with respect to the gearbox bearing device are input from an input unit (not shown) of data processing device 380.
  • the data processing device 380 executes the vibration analysis method, whereby each of the speed increasing device bearing devices when damage occurs inside the rolling bearing is obtained.
  • a vibration waveform generated at the candidate position is calculated (step S1100).
  • the data processing device 380 calculates a vibration waveform that is excited in the speed increasing gear bearing device by the excitation force generated in the meshing portion of the gear constituting the gear speed increasing mechanism (step S1240). For example, the data processing device 380 calculates the meshing transmission error using the rigidity of the pair of gears, and calculates the excitation force generated in the meshing portion of the gear based on the calculated meshing transmission error. Then, the data processing device 380 calculates a vibration waveform generated in the speed increasing gear bearing device by the calculated excitation force by performing a response analysis using the vibration characteristic model of the bearing device.
  • the data processing device 380 uses the vibration waveform generated at each candidate position of the gearbox bearing device calculated in step S1100 and the vibration waveform of the gearbox bearing device calculated in step S1240. Then, the SN ratio at each candidate position is calculated (step S1250). Thereby, a plurality of SN ratios are calculated in correspondence with a plurality of candidate positions.
  • the data processing device 380 extracts the one with the largest value from a plurality of SN ratios. Then, the candidate position corresponding to the extracted SN ratio is selected as the installation position of the vibration sensor (step S1260).
  • the candidate position that minimizes the influence of noise among the plurality of candidate positions is selected as the installation position of the vibration sensor.
  • the vibration sensor can detect the vibration of the bearing device for the gearbox when the rolling bearing is damaged with high sensitivity.
  • the installation position of the vibration sensor can be selected using the analysis result of the vibration analysis method and the response analysis result using the excitation force generated in the gear, the installation of the vibration sensor is compared with the conventional qualitative selection method. The position can be selected easily and appropriately.
  • the torque of the generator 350 fluctuates due to fluctuations in the rotational speed of the rotating unit including the blade 330.
  • This fluctuation in the rotational speed is not only due to the change in the wind speed, but even when the wind speed is constant, the influence of the tower shadow effect that the speed is temporarily reduced by the blade 330 and the tower 400 crossing each other, This occurs due to wind sharing or the like caused by the difference in wind power at the rotational positions of the huge blades 330.
  • the torque fluctuation of the generator 350 generates an excitation force (for example, torsional vibration) in the rotation direction with respect to the coupling part that connects the generator 350 and the speed increaser 340.
  • an excitation force for example, torsional vibration
  • vibration is excited in the generator bearing device.
  • vibration noise
  • the magnitude of vibration generated at the installation position of the vibration sensor is calculated by the vibration analysis method using the same method as in the case of the main shaft bearing device described above.
  • calculation is performed in consideration of the influence of vibration (noise) generated by the excitation force from the coupling unit on the detection sensitivity of the vibration sensor.
  • the SN ratio of the generator bearing device is calculated, and the installation position of the vibration sensor is selected based on the calculated SN ratio.
  • FIG. 22 is a flowchart for explaining the processing procedure of the method for selecting the installation position of the vibration sensor for the generator bearing device.
  • the flowchart shown in FIG. 22 realizes step S1200 (selection of sensor position) in the flowchart shown in FIG. 19 by the processing of steps S1270 to S1290.
  • the flowchart shown in FIG. 22 can be realized by executing a program stored in advance in the data processing device 380 (FIG. 5).
  • the vibration waveform data output from the data processing device 380 may be used to execute it outside the state monitoring device.
  • a configuration in which the data processing device 380 has the function of the sensor position selection unit 250 (FIG. 18) will be described.
  • Step S1000 data of a plurality of candidate positions that can be set as vibration sensor installation positions with respect to the generator bearing device are input from an input unit (not shown) of data processing device 380 ( Step S1000).
  • the data processing device 380 executes the vibration analysis method, thereby causing each candidate for the generator bearing device when damage occurs inside the rolling bearing.
  • a vibration waveform generated at the position is calculated (step S1100).
  • the data processing device 380 calculates a vibration waveform that is excited in the generator bearing device by the excitation force generated in the coupling unit (step S1270). For example, the data processing device 380 calculates the excitation force that acts in the rotation direction of the coupling unit due to the torque fluctuation of the generator 350. Then, the data processing device 380 calculates a vibration waveform generated in the generator bearing device by the calculated excitation force by performing a response analysis using a vibration characteristic model of the bearing device.
  • the data processing device 380 uses the vibration waveform generated at each candidate position of the generator bearing device calculated in step S1100 and the vibration waveform of the generator bearing device calculated in step S1270 to The SN ratio at the candidate position is calculated (step S1280). Thereby, a plurality of SN ratios are calculated in correspondence with a plurality of candidate positions.
  • the data processing device 380 extracts the one with the largest value from a plurality of SN ratios. Then, a candidate position corresponding to the extracted SN ratio is selected as the installation position of the vibration sensor (step S1290).
  • the candidate position that minimizes the influence of noise among the plurality of candidate positions is selected as the installation position of the vibration sensor.
  • the vibration sensor can detect the vibration of the generator bearing device when the rolling bearing is damaged with high sensitivity.
  • the installation position of the vibration sensor can be selected using the analysis result of the vibration analysis method and the response analysis result using the excitation force generated in the gear, the installation of the vibration sensor is compared with the conventional qualitative selection method. The position can be selected easily and appropriately.
  • the method for setting the installation position of the vibration sensor using the analysis result of the vibration analysis device is applied to the state monitoring device of the rolling bearing in the wind power generation facility, and the state monitoring of the rolling bearing in the railway vehicle. It is also possible to apply to an apparatus or the like.

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Abstract

 振動解析方法は、転がり軸受の損傷データを入力するステップ(S10)と、動力学解析プログラムによって、転がり軸受の回転軸が回転したときに損傷により転がり軸受に生じる内外輪間の変位の履歴を算出するステップ(S40)と、モード解析プログラムによって、軸受装置の振動特性モデルを算出するステップ(S60)と、履歴を算出するステップ(S40)により算出される内外輪間の変位に軸受ばね定数を乗算することによって得られる励振力の履歴を振動特性モデルに与えることによって、軸受装置の所定位置における振動波形を算出するステップ(S80)とを含む。

Description

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
 この発明は、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に関し、特に、転がり軸受およびその筐体を含む軸受装置の振動をコンピュータにより解析する技術、およびその解析結果を用いた転がり軸受の状態監視装置に関する。
 特開2006-234785号公報(特許文献1)は、転がり軸受の異常診断装置を開示する。この異常診断装置においては、振動センサからの電気信号の周波数分析が行なわれ、周波数分析で得られたスペクトルに基づき算出される基準値よりも大きいスペクトルのピークが抽出される。そして、そのピーク間の周波数と、回転速度に基づき算出される、軸受の損傷に起因する周波数成分とが比較照合され、その照合結果に基づいて転がり軸受の異常の有無および異常部位が判定される(特許文献1参照)。
特開2006-234785号公報
「現場の疑問に答える実践振動法による設備診断」、井上紀明著、日本プラントメンテナンス協会、p.65-71
 上記の異常診断装置では、振動波形のピークの大きさが予め定められたしきい値を超えると軸受の異常と診断される。ところで、異常診断用の上記しきい値を選定するには、異常時の振動状態を事前に把握する必要がある。異常時の振動状態を把握する手法として、たとえば、破損させた軸受を実機にあえて組込んだり、軸受が損傷するまで実機を運転し続けたりして、異常時の振動データを収集することが考えられる。
 しかしながら、このような手法は、設備が大型であったり、寿命が長かったり、あるいは設備が高価な場合には適用が難しい。特に、風力発電設備は上記の条件に当てはまり、風力発電設備の状態を監視する状態監視装置において軸受の異常を判定するためのしきい値を選定することは難しい。このため、風力発電設備等の大型の設備では、細かい構造や機種の違いは無視して収集された実績データを統計的に処理して異常判定のしきい値を決定すること等が行なわれている。
 そこで、軸受に異常が発生したときの振動状態をコンピュータにより事前に解析可能とすることが望まれている。軸受装置の振動状態をコンピュータにより解析して事前に予測できれば、風力発電設備等の大型の設備についても異常判定のしきい値を容易に設定することが可能になる。また、軸受装置の振動を検出するセンサを移設するような場合にも、改めて実機でデータを収集することなく異常判定のしきい値を設定可能となる。
 この発明は、かかる課題を解決するためになされたものであり、その目的は、転がり軸受およびその筐体を含む軸受装置の振動をコンピュータにより解析する振動解析方法および振動解析装置を提供することである。
 また、この発明の別の目的は、そのような振動解析方法による解析結果を用いた転がり軸受の状態監視装置を提供することである。
 また、上述した転がり軸受の異常診断装置において、振動センサは、転がり軸受およびその筐体を含む軸受装置の振動を検出する。そして、振動センサにより検出された振動波形のピークが予め定められたしきい値を超えたとき、転がり軸受の異常と診断する。
 異常診断の精度を高めるために、振動センサは、軸受の損傷に起因する振動を高い感度で検出できることが要求される。そのため、高い検出感度が得られる位置に振動センサを設置する必要がある。このような振動センサの設置位置について、たとえば、非特許文献1(「現場の疑問に答える実践振動法による設備診断」、井上紀明著、日本プラントメンテナンス協会、p.65-71)には、測定対象である軸受に近い位置であって、かつ、剛性の高い場所に設置することが望ましいと記されている。振動センサの設置位置の剛性が低いと、軸受の損傷に伴なって発生する高周波成分が減衰し、軸受の異常を検出できない場合が生じるためである。
 しかしながら、非特許文献1に示される振動センサの設置位置の選定方法は定性的な方法であるため、実際に振動センサを軸受装置に取り付けて、軸受が損傷したときに振動センサにより検出される振動波形を確認するまでは、選定された設置位置が適切なものであったか否かを判断することができない。したがって、検出感度の高い位置に振動センサを設置することが難しくなり、振動センサの検出感度を確保できないという問題があった。特に、風力発電設備のような大型の設備においては、損傷した軸受を組み込んで実験的に確認することが容易でないことから、上記のような選定方法は現実的ではない。この結果、軸受の損傷を早期に検出することが困難なものとなっていた。
 このような課題に対しては、軸受装置の振動状態をコンピュータにより事前に解析可能とすることが望まれる。振動センサが設置される位置における振動状態をコンピュータにより解析して事前に予測できれば、検出感度の高い設置位置を容易に選定することが可能となる。また、実機に振動センサを取り付けなくても検出感度の高い設置位置を見出すことができるため、風力発電設備等の大型の設備においても、容易に振動センサの設置位置を選定可能となる。
 この発明は、さらに、かかる課題をも解決するためになされたものであり、その目的は、転がり軸受の状態監視装置において、転がり軸受およびその筐体を含む軸受装置の振動をコンピュータにより解析する振動解析方法の結果を用いて、軸受装置に対する振動センサの設置位置を容易かつ適切に選定可能とすることである。
 この発明によれば、軸受装置の振動解析方法は、転がり軸受およびその筐体を含む軸受装置の振動をコンピュータにより解析するための軸受装置の振動解析方法であって、転がり軸受の転動体と軌道面との接触部に与える損傷の形状データを入力するステップと、損傷により転がり軸受に生じる内外輪間の変位を算出するステップと、軸受装置が有する振動モードを解析するモード解析プログラムによって、軸受装置の振動特性を示す振動特性モデルを算出するステップと、内外輪間の変位を算出するステップにより算出される内外輪間の変位に内外輪間のばね定数を乗算することによって得られる、転がり軸受に生じる励振力の履歴を振動特性モデルに与えることによって、軸受装置の所定位置における振動波形を算出するステップとを含む。
 好ましくは、振動波形を算出するステップにおいて、励振力の履歴は、振動特性モデルにおける転がり軸受の回転輪の中心軸上の少なくとも1点に付与される。なお、モーメントの影響を考慮するためには、回転輪(たとえば内輪)の中心軸上の複数の点に付与するとよい。
 好ましくは、軸受装置の振動解析方法は、振動波形を算出するステップにより算出された振動波形を用いて、転がり軸受を異常と判定するための振動の大きさのしきい値を決定するステップをさらに含む。
 好ましくは、内外輪間の変位を算出するステップは、転がり軸受の動力学解析を行なう動力学解析プログラムによって、転がり軸受の回転軸が回転したときに損傷により転がり軸受に生じる内外輪間の変位の履歴を算出するステップを含む。
 好ましくは、転がり軸受は、玉軸受である。そして、内外輪間の変位の履歴を算出するステップは、転がり軸受の転動体と軌道面との接触を解析する接触解析プログラムによって、与えられた損傷により生じる、転動体と軌道面との間の接近量の変化を算出するステップと、動力学解析プログラムによって、転がり軸受の回転軸が回転したときに上記接近量の変化により転がり軸受に生じる内外輪間の変位の履歴を算出するステップとを含む。
 また、好ましくは、転がり軸受は、ころ軸受である。動力学解析プログラムには、ころと軌道面との接触部をころの軸方向に沿って微小な幅に分割して得られる微小幅部分毎に接触荷重を算出するスライス法が用いられる。振動解析方法は、与えられた損傷により生じるころの接近量の変化量をスライス毎に変換するステップをさらに含む。そして、内外輪間の変位の履歴を算出するステップは、スライス法を用いた動力学解析プログラムによって内外輪間の変位の履歴を算出するステップを含む。
 好ましくは、内外輪間の変位の履歴を算出するステップにおいて、転がり軸受の固定輪は、負荷圏内にある転動体の位置の軸受ラジアル方向において、線形ばねを介して筐体と接続されているものとする。
 また、好ましくは、振動波形を算出するステップにおいて、内外輪間の変位の履歴は、負荷圏内にある転動体に対して、負荷圏内の各転動体が支持する力の配分に応じて付与される。
 また、この発明によれば、軸受装置の振動解析装置は、転がり軸受およびその筐体を含む軸受装置の振動を解析する軸受装置の振動解析装置であって、入力部と、変位算出部と、振動特性算出部と、振動波形算出部とを備える。入力部は、転がり軸受の転動体と軌道面との接触部に与える損傷の形状データを入力するためのものである。変位算出部は、損傷により転がり軸受に生じる内外輪間の変位を算出する。振動特性算出部は、軸受装置が有する振動モードを解析するモード解析プログラムによって、軸受装置の振動特性を示す振動特性モデルを算出する。振動波形算出部は、変位算出部により算出される内外輪間の変位に内外輪間のばね定数を乗算することによって得られる、転がり軸受に生じる励振力の履歴を振動特性算出部により算出される振動特性モデルに与えることによって、軸受装置の所定位置における振動波形を算出する。
 好ましくは、変位算出部は、転がり軸受の動力学解析を行なう動力学解析プログラムによって、転がり軸受の回転軸が回転したときに損傷により転がり軸受に生じる内外輪間の変位の履歴を算出する。
 また、この発明によれば、転がり軸受の状態監視装置は、振動センサと、判定部とを備える。振動センサは、転がり軸受およびその筐体を含む軸受装置の振動を測定する。判定部は、振動センサを用いて測定される振動の大きさが所定のしきい値を超えると転がり軸受を異常と判定する。ここで、所定のしきい値は、軸受装置の振動をコンピュータにより解析するための振動解析方法により算出される振動波形を用いて決定される。そして、振動解析方法は、転がり軸受の転動体と軌道面との接触部に与える損傷の形状データを入力するステップと、損傷により転がり軸受に生じる内外輪間の変位を算出するステップと、軸受装置が有する振動モードを解析するモード解析プログラムによって、軸受装置の振動特性を示す振動特性モデルを算出するステップと、内外輪間の変位を算出するステップにより算出される内外輪間の変位に内外輪間のばね定数を乗算することによって得られる、転がり軸受に生じる励振力の履歴を振動特性モデルに与えることによって、軸受装置において振動センサが設置される場所における振動波形を算出するステップとを含む。
 好ましくは、内外輪間の変位を算出するステップは、転がり軸受の動力学解析を行なう動力学解析プログラムによって、転がり軸受の回転軸が回転したときに損傷により転がり軸受に生じる内外輪間の変位の履歴を算出するステップを含む。
 好ましくは、振動センサの設置位置は、振動解析方法により算出される振動波形を用いて選定される。振動波形を算出するステップは、励振力の履歴を振動特性モデルに与えることによって、軸受装置の任意位置における振動波形を算出するステップを含む。
 好ましくは、振動解析方法を用いることにより、振動センサの設置位置として設定可能な複数の候補位置に対応させて複数の振動波形が算出される。複数の候補位置のうち、振動の加速度振幅が最大となる候補位置が、振動センサの設置位置に選定される。
 好ましくは、軸受装置は、風力発電設備における主軸に設けられる軸受装置を含む。複数の候補位置の各々について、主軸に発生する励振力によって軸受装置に励起される振動の加速度振幅に対する、振動解析方法により算出される振動の加速度振幅の比率が算出される。複数の候補位置のうち、比率が最大となる候補位置が、振動センサの設置位置に選定される。
 好ましくは、軸受装置は、風力発電設備における増速機に設けられる軸受装置を含む。複数の候補位置の各々について、増速機の歯車に発生する励振力によって軸受装置に励起される振動の加速度振幅に対する、振動解析方法により算出される振動の加速度振幅の比率が算出される。複数の候補位置のうち、比率が最大となる候補位置が、振動センサの設置位置に選定される。
 好ましくは、軸受装置は、風力発電設備における発電機に設けられる軸受装置を含む。発電機は、カップリング部によって風力発電設備における増速機に接続される。複数の候補位置の各々について、カップリング部に発生する励振力によって軸受装置に励起される振動の加速度振幅に対する、振動解析方法により算出される振動の加速度振幅の比率が算出される。複数の候補位置のうち、比率が最大となる候補位置が、振動センサの設置位置に選定される。
 好ましくは、転がり軸受の状態監視装置は、振動解析方法により算出される振動波形を用いて振動センサの設置位置を選定する選定部をさらに備える。
 好ましくは、所定のしきい値は、選定された振動センサの設置位置において、転がり軸受に異常が生じた場合に想定される振動波形を用いて決定される。
 この発明においては、軸受の損傷の形状データが入力され、損傷により転がり軸受に生じる内外輪間の変位が算出される。そして、算出された内外輪間の変位に内外輪間のばね定数を乗算することによって得られる、転がり軸受に生じる励振力の履歴が、モード解析プログラムにより算出される軸受装置の振動特性モデルに与えられ、軸受装置の所定位置(たとえば振動センサ設置場所)における振動波形が算出される。これにより、軸受内部に損傷が発生した場合の軸受装置の振動波形をコンピュータにより事前に予測することができる。したがって、この発明によれば、上記の予測結果を用いて、転がり軸受の状態監視装置において転がり軸受の異常判定を行なうためのしきい値を適切に決定することができる。
 また、この発明によれば、上記の予測結果を用いて、転がり軸受の状態監視装置において軸受装置に対する振動センサの設置位置を容易かつ適切に選定することができる。
この発明の実施の形態1による振動解析方法によって解析される軸受装置のモデルを示した図である。 実施の形態1による振動解析装置のハードウェア構成の要部を示すブロック図である。 図2に示す振動解析装置の構成を機能的に示す機能ブロック図である。 図2に示す振動解析装置により実行される振動解析方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。 転がり軸受の状態監視装置が適用される風力発電設備の構成を概略的に示した図である。 図5に示すデータ処理装置の構成を機能的に示す機能ブロック図である。 軸受装置に異常が発生していないときの軸受装置の振動波形を示した図である。 軸受装置の軌道輪の面荒れや潤滑不良が発生したときに見られる軸受装置の振動波形を示した図である。 軸受装置の軌道輪に剥離が発生したときの初期段階における軸受装置の振動波形を示した図である。 剥離異常の末期段階に見られる軸受装置の振動波形を示した図である。 軸受装置の軌道輪の一部に剥離が生じ、その後、軌道輪全域に剥離が転移していったときの軸受装置の振動波形の実効値およびエンベロープ波形の交流成分の実効値の時間的変化を示した図である。 軸受装置の軌道輪の面荒れや潤滑不良が発生したときの軸受装置の振動波形の実効値およびエンベロープ波形の交流成分の実効値の時間的変化を示した図である。 データ処理装置の他の構成を機能的に示す機能ブロック図である。 変形例による振動解析装置により実行される振動解析方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。 実施の形態2による振動解析装置により実行される振動解析方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。 実施の形態3による振動解析装置の構成を機能的に示す機能ブロック図である。 実施の形態3による振動解析装置により実行される振動解析方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。 実施の形態4における振動解析装置の構成を機能的に示す機能ブロック図である。 実施の形態4において、図4に示す振動解析方法を用いた振動センサの設置位置の選定方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。 実施の形態4において、図5に示す軸受装置に対する振動センサの設置位置の選定方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。 増速機用軸受装置に対する振動センサの設置位置の選定方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。 発電機用軸受装置に対する振動センサの設置位置の選定方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。
 以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。以下では、複数の実施の形態について説明するが、各実施の形態で説明された構成を適宜組合わせることは出願当初から予定されている。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰返さない。
 [実施の形態1]
 図1は、この発明の実施の形態1による振動解析方法によって解析される軸受装置10のモデルを示した図である。図1を参照して、軸受装置10は、転がり軸受20と、ハウジング30とを備える。この実施の形態1では、転がり軸受20が玉軸受の場合について説明される。転がり軸受20は、内輪22と、複数の転動体24と、外輪26とを含む。
 内輪22は、回転軸12に外嵌され、回転軸12と一体的に回転する。外輪26は、内輪22の外周側に設けられ、ハウジング30に内嵌される固定輪である。複数の転動体24の各々は、球形の玉であり、図示されない保持器よって互いの間隔が保持されつつ内輪22と外輪26との間に介在する。ハウジング30は、図示されないボルトによってベース40に固設される。
 なお、このモデルでは、固定輪である外輪26は、複数の転動体24のうち負荷圏内にある転動体の位置の軸受ラジアル方向において、線形ばねkF1~kF3を介してハウジング30と接続されているものとする。また、ハウジング30とベース40との結合部については、ボルト結合等を模して線形ばねkH1,kH2に質量m1,m2がそれぞれ作用するものとする。
 (軸受装置10の振動解析方法の説明)
 図2は、この実施の形態1による振動解析装置のハードウェア構成の要部を示すブロック図である。図2を参照して、振動解析装置100は、入力部110と、インターフェース(I/F)部120と、CPU(Central Processing Unit)130と、RAM(Random Access Memory)140と、ROM(Read Only Memory)150と、出力部160とを含む。
 CPU130は、ROM150に格納された各種プログラムを実行することにより、後ほど詳細に説明される振動解析方法を実現する。RAM140は、CPU130によってワークエリアとして利用される。ROM150は、振動解析方法の手順が示されたフローチャート(後述)の各ステップを含むプログラムを記録する。入力部110は、キーボードやマウス、記録媒体、通信装置等、外部からデータを読込むための手段である。出力部160は、ディスプレイや、記録媒体、通信装置等、CPU130による演算結果を出力するための手段である。
 図3は、図2に示した振動解析装置100の構成を機能的に示す機能ブロック図である。図1とともに図3を参照して、振動解析装置100は、接近量変化量算出部205と、動力学解析モデル設定部210と、変位算出部220と、振動特性算出部230と、振動波形算出部240と、前述の入力部110および出力部160とを含む。
 この振動解析装置100による軸受装置10の振動予測は、概略的には2つの部分に分けられる。すなわち、一つは、転がり軸受20の転動体24と軌道面(内輪22の外周面または外輪26の内周面)との接触部に生じる損傷によって、転がり軸受20の回転軸が回転したときに転がり軸受20に生じる内外輪間(内輪22と外輪26との間)の変位の履歴を予測するものである。もう一つは、転がり軸受20に生じる上記変位に基づく励振力がハウジング30を伝わることによって、軸受装置10に据え付けられた振動センサ(図示せず)の設置場所に生じる振動波形を予測するものである。
 入力部110からは、転がり軸受20の諸元データ、転動体24と軌道面との接触部に与える損傷の形状データ(以下「損傷データ」とも称する。)、潤滑条件、運転条件(回転速度など)、転がり軸受20に結合される回転軸12およびハウジング30の諸元データ等が入力される。入力部110は、Webインターフェースを用いたデータ入力手段であってもよいし、所定のフォーマットに従って上記データが記録された記録媒体からデータを読込む読込手段や、所定のフォーマットに従って外部から送信されてくる上記データを受信する通信装置等であってもよい。
 接近量変化量算出部205は、転動体24およびその軌道に関するデータ、ならびに損傷データを入力部110から受ける。そして、接近量変化量算出部205は、転動体24と軌道面との接触を解析する接触解析プログラムによって、与えられた損傷により生じる転動体24と軌道面との間の接近量の変化量を算出する。接触解析プログラムは、たとえば有限要素法(FEM)などを用いて接触部の接触圧力分布を算出し、損傷の有無に応じた転動体24と軌道面との間の接近量の変化量を算出するものである。
 接触解析には、接触部の塑性変形まで考慮した弾塑性解析を用いるのが好ましい。転動体24と軌道面との接触部に損傷があるときは、局所的に塑性変形する程度に面圧が高くなる場合があるからである。なお、計算を簡易化するために、接近量変化量算出部205は、接触解析に弾性解析を用いて、損傷により生じる転動体24の弾性接近量の変化量を算出してもよい。
 動力学解析モデル設定部210は、入力部110から入力される上記各種データを受け、接近量変化量算出部205によって算出される接近量の変化量を受ける。そして、動力学解析モデル設定部210は、転がり軸受20の動特性を考慮した動力学解析を行なうための、転がり軸受20の動力学解析モデルを設定する。動力学解析とは、転がり軸受20の構成要素(内輪22、転動体24および外輪26)毎に運動方程式を立て、連立常微分方程式を時間軸に沿って積分していく手法であり、動力学解析によって、時々刻々と変化する各構成要素間の干渉力や各構成要素の挙動等をリアルタイムにシミュレーションすることができる。
 この動力学解析モデルにおいて、接近量変化量算出部205によって算出される接近量の変化量が与えられる。また、転がり軸受20の各構成要素は剛体とし、転がり軸受20に結合される回転軸12およびハウジング30は、所定の質量および振動モードを有する弾性体とする。回転体(内輪、転動体24および回転軸12)の慣性力、および各構成要素に作用する重力の影響も、モデルに反映される。
 変位算出部220は、動力学解析モデル設定部210により設定された動力学解析モデルを用いて、入力部110から入力される損傷データによって与えられる軌道と転動体との間の接近量の変化によって転がり軸受20の回転時に転がり軸受20に生じる内外輪間の変位の履歴を算出する。より詳しくは、変位算出部220は、上記動力学解析モデルを用いて、入力部110から入力される運転条件に従って回転軸12を運転したときに転動体24と軌道面との間の接近量の変化により転がり軸受20に生じる内外輪間の変位の履歴を算出する。
 一方、振動特性算出部230は、軸受装置10が有する振動モードを解析するモード解析プログラムによって、軸受装置10の振動伝達特性を示す振動特性モデルを算出する。この実施の形態1では、いわゆる理論モード解析によって、軸受装置10の振動特性を示す振動モードが振動特性モデルとして算出される。モード解析とは、種々の振動は複数の固有モードが合成されているものとして、その固有モードや固有振動数を求めるものである。理論モード解析とは、構造体(弾性体)がどのような振動モード(固有値情報)を有しているかを数理的に求めるものである。具体的には、理論モード解析は、対象物の形状、質量分布、剛性分布および拘束条件を決めて対象物(軸受装置10)のモデルを作成し、そのモデルの質量特性を表わす質量行列と剛性特性を表わす剛性行列とから固有値および固有値ベクトルを理論解析または数値計算により解くことによって、対象物の固有振動数および固有モードを求めるものである。
 振動特性算出部230は、軸受装置10の形状、材料の密度、ヤング率およびポアソン比等の諸元データを入力部110から受ける。また、転動体24は線形ばねとして扱われ、振動特性算出部230は、転動体24、およびハウジング30とベース40との結合部(たとえばボルト結合部)の各々を線形ばねとして扱うためのばね情報を入力部110から受ける。そして、振動特性算出部230は、モード解析プログラム(理論モード解析プログラム)によって、軸受装置10の振動特性モデル(振動モード)を算出する。
 なお、上記の振動特性モデルにおいて、実際の振動特性をより忠実に再現するために、ボルト結合部(たとえばハウジング30とベース40との結合部)の結合面のうちボルト近傍の結合面だけが結合された状態とするのがよい。実際のボルト結合部では、ボルト近傍の結合面において高い圧縮力で結合されており、ボルトから離れた結合面では、比較的小さい力で結合されているからである。この傾向は、ボルトによって結合される部品の剛性が低いほど顕著である。結合状態とするボルト近傍の形状の一例として、ボルト穴径を内径とし、かつ、ボルト頭径を外径とする、ボルトの回転軸と同心円のリング形状とすることができる。
 振動波形算出部240は、振動特性算出部230により算出された振動特性モデルを用いて過渡応答解析を行なうことによって、軸受装置10上の指定位置(たとえば振動センサの設置予定場所)における振動波形を算出する。より詳しくは、振動波形算出部240は、転がり軸受20に生じる内外輪間の変位の履歴を変位算出部220から受け、その受けた内外輪間の変位に内外輪間のばね定数(以下「軸受ばね定数」とも称する。)を乗算することによって、転がり軸受20に生じる励振力の履歴を算出する。そして、振動波形算出部240は、振動特性算出部230により算出された振動特性モデルに上記励振力の履歴を与え、そのときの振動波形を算出する。
 なお、軸受ばね定数は、たとえば以下のように算出される。すなわち、ヘルツ理論を用いて、内輪22と転動体24との接触部でのばね定数(「第1ばね定数」と称する。)、および外輪26と転動体24との接触部でのばね定数(「第2ばね定数」と称する。)が算出される。次いで、第1ばね定数と第2ばね定数とを直列ばねのばね定数とし、一つの転動体24に対するばね定数(「転動体ばね定数」と称する。)が算出される。そして、負荷圏内にある転動体についての転動体ばね定数を合成することによって、軸受ばね定数が算出される。
 ここで、この実施の形態1では、振動波形算出部240において内外輪間の変位に軸受ばね定数を乗算することによって得られる励振力の履歴は、振動特性算出部230により算出される振動特性モデルにおいて、転がり軸受20の内輪22の中心軸上の少なくとも1点に与えられる。これにより、動力学解析プログラムを用いた転がり軸受20の内外輪間の変位およびそれに基づく励振力の予測と、モード解析プログラムを用いた軸受装置10の振動伝達特性の予測とを組合わせて、精緻な振動解析を行なうことが可能となる。
 出力部160には、振動波形算出部240によって算出された振動波形が出力される。出力部160は、上記振動波形を表示するディスプレイであってもよいし、所定のフォーマットに従って上記振動波形のデータを記録媒体に書込む書込手段や、所定のフォーマットに従って上記振動波形のデータを外部へ送信する通信装置等であってもよい。
 上記のように、この実施の形態1では、動力学解析プログラムを用いて算出される転がり軸受20の内外輪間の変位に軸受ばね定数を乗算することによって、転がり軸受20に生じる励振力の履歴が算出され、その算出された励振力の履歴を振動特性モデルに与えることによって応答解析(振動解析)が行なわれる。このような手法により、たとえば摩耗による損傷等のように損傷部が緩やかな形状変化を示すために、転動体が損傷部を通過する際に生じる励振力が小さい場合においても、実際に生じる内外輪間の変位に基づいて応答解析(振動解析)を行なうことが可能となる。
 図4は、図2に示した振動解析装置100により実行される振動解析方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。図4を参照して、まず、振動解析装置100は、転動体24およびその軌道(内輪22の外周面または外輪26の内周面)に関するデータ、ならびに転がり軸受20に与える損傷データを入力部110から読込む(ステップS10)。
 次いで、振動解析装置100は、予め準備された接触解析プログラムに従って、ステップS10において入力された損傷により生じる転動体24と軌道面との間の接近量の変化を算出する(ステップS20)。次いで、振動解析装置100は、転がり軸受20についての動力学解析を実行するための各種データを読込む(ステップS30)。具体的には、振動解析装置100は、転がり軸受20の諸元データおよび運転条件、ならびに回転軸12およびハウジング30の質量およびばね特性等のデータを入力部110から読込み、さらにステップS20において算出された接近量の変化量を読込む。
 続いて、振動解析装置100は、ステップS30において読込まれた各種データに基づいて転がり軸受20の動力学解析モデルを設定する。そして、振動解析装置100は、その動力学解析モデルを用いた動力学解析プログラムに従って、ステップS10において入力された運転条件に従って回転軸12を運転したときに上記接近量の変化により転がり軸受20に生じる内外輪間の変位の履歴を算出する(ステップS40)。
 次いで、振動解析装置100は、軸受装置10の理論モード解析を実行するための各種データを読込む(ステップS50)。具体的には、振動解析装置100は、軸受装置10の形状、材料の密度、ヤング率およびポアソン比等の諸元データを読込む。また、振動解析装置100は、転動体24、およびハウジング30とベース40との結合部(たとえばボルト結合部)の各々を線形ばねとして扱うためのばね情報も読込む。なお、これらの各データは、入力部110から読込むようにしてもよいし、予め内部データとして有していてもよい。
 ステップS50において各データが入力されると、振動解析装置100は、予め準備された理論モード解析プログラムに従って、軸受装置10のモード情報を算出する(ステップS60)。詳しくは、振動解析装置100は、ステップS50において入力された各データに基づいて、理論モード解析プログラムを用いて軸受装置10の振動モード(固有振動数および固有モード)を算出する。
 次いで、振動解析装置100は、軸受装置10の過渡応答解析(モード解析法)を実行するための各種データを読込む(ステップS70)。具体的には、振動解析装置100は、ステップS60において算出されたモード情報、ステップS20において算出された接近量の変化量、およびステップS40において算出された内外輪間の変位の履歴等を読込む。
 そして、振動解析装置100は、予め準備された過渡応答解析(モード解析法)プログラムに従って、軸受装置10の振動波形を算出する(ステップS80)。詳しくは、振動解析装置100は、ステップS40において算出された内外輪間の変位(履歴)に軸受ばね定数を乗算することによって得られる励振力の履歴を、ステップS60において算出された振動モードを有する軸受装置10の内輪22の中心軸上の少なくとも1点に与えることによって、ステップS40において算出された内外輪間の変位により軸受装置10に生じる振動波形を算出する。
 以上のようにして、振動解析装置100において、転がり軸受20の内部に損傷が発生したときの軸受装置10の振動波形をシミュレーションすることができる。これにより、振動解析装置100を用いて、転がり軸受の状態(異常)を監視する状態監視装置(Condition Monitoring System)において軸受の異常を判定するためのしきい値を決定することができ、そのしきい値を用いて上記状態監視装置において転がり軸受の異常判定を行なうことができる。
 以下では、一例として、振動解析装置100の解析結果を用いて決定された軸受異常判定用のしきい値が用いられる転がり軸受の状態監視装置について、風力発電設備における転がり軸受の状態監視装置について代表的に説明する。
 (風力発電設備の全体構成)
 図5は、転がり軸受の状態監視装置が適用される風力発電設備の構成を概略的に示した図である。図5を参照して、風力発電設備310は、主軸320と、ブレード330と、増速機340と、発電機350と、主軸用軸受装置(以下、単に「軸受装置」と称する。)360と、振動センサ370と、データ処理装置380とを備える。増速機340、発電機350、軸受装置360、振動センサ370およびデータ処理装置380は、ナセル390に格納され、ナセル390は、タワー400によって支持される。
 主軸320は、ナセル390内に進入して増速機340の入力軸に接続され、軸受装置360によって回転自在に支持される。そして、主軸320は、風力を受けたブレード330により発生する回転トルクを増速機340の入力軸へ伝達する。ブレード330は、主軸320の先端に設けられ、風力を回転トルクに変換して主軸320に伝達する。
 軸受装置360は、ナセル390内において固設され、主軸320を回転自在に支持する。軸受装置360は、転がり軸受とハウジングによって構成され、ここでは、転がり軸受は玉軸受によって構成されるものとする。振動センサ370は、軸受装置360に固設される。そして、振動センサ370は、軸受装置360の振動を検出し、その検出値をデータ処理装置380へ出力する。振動センサ370は、たとえば、圧電素子を用いた加速度センサによって構成される。
 増速機340は、主軸320と発電機350との間に設けられ、主軸320の回転速度を増速して発電機350へ出力する。一例として、増速機340は、遊星ギヤや中間軸、高速軸等を含む歯車増速機構によって構成される。なお、特に図示しないが、この増速機340内にも、複数の軸を回転自在に支持する複数の軸受が設けられている。発電機350は、カップリング部(継ぎ手)により増速機340の出力軸に接続され、増速機340から受ける回転トルクによって発電する。発電機350は、たとえば、誘導発電機によって構成される。なお、この発電機350内にも、ロータを回転自在に支持する軸受が設けられている。
 データ処理装置380は、ナセル390内に設けられ、軸受装置360の振動の検出値を振動センサ370から受ける。そして、データ処理装置380は、予め設定されたプログラムに従って、後述の方法により、軸受装置360の振動波形を用いて軸受装置360の異常を診断する。
 図6は、図5に示したデータ処理装置380の構成を機能的に示す機能ブロック図である。図6を参照して、データ処理装置380は、ハイパスフィルタ(以下、「HPF(High Pass Filter)」と称する。)410,450と、実効値演算部420,460と、エンベロープ処理部440と、記憶部480と、診断部490とを含む。
 HPF410は、軸受装置360の振動の検出値を振動センサ370から受ける。そして、HPF410は、その受けた検出信号につき、予め定められた周波数よりも高い信号成分を通過させ、低周波成分を遮断する。このHPF410は、軸受装置360の振動波形に含まれる直流成分を除去するために設けられたものである。なお、振動センサ370からの出力が直流成分を含まないものであれば、HPF410を省略してもよい。
 実効値演算部420は、直流成分が除去された軸受装置360の振動波形をHPF410から受ける。そして、実効値演算部420は、軸受装置360の振動波形の実効値(「RMS(Root Mean Square)値」とも称される。)を算出し、その算出された振動波形の実効値を記憶部480へ出力する。
 エンベロープ処理部440は、軸受装置360の振動の検出値を振動センサ370から受ける。そして、エンベロープ処理部440は、その受けた検出信号にエンベロープ処理を行なうことによって、軸受装置360の振動波形のエンベロープ波形を生成する。なお、エンベロープ処理部440において演算されるエンベロープ処理には、種々の公知の手法を適用可能であり、一例として、振動センサ370を用いて測定される軸受装置360の振動波形を絶対値に整流し、ローパスフィルタ(LPF(Low Pass Filter))に通すことによって、軸受装置360の振動波形のエンベロープ波形が生成される。
 HPF450は、軸受装置360の振動波形のエンベロープ波形をエンベロープ処理部440から受ける。そして、HPF450は、その受けたエンベロープ波形につき、予め定められた周波数よりも高い信号成分を通過させ、低周波成分を遮断する。このHPF450は、エンベロープ波形に含まれる直流成分を除去し、エンベロープ波形の交流成分を抽出するために設けられたものである。
 実効値演算部460は、直流成分が除去されたエンベロープ波形、すなわちエンベロープ波形の交流成分をHPF450から受ける。そして、実効値演算部460は、その受けたエンベロープ波形の交流成分の実効値(RMS値)を算出し、その算出されたエンベロープ波形の交流成分の実効値を記憶部480へ出力する。
 記憶部480は、実効値演算部420により算出された軸受装置360の振動波形の実効値と、実効値演算部460により算出されたエンベロープ波形の交流成分の実効値とを同期させて時々刻々記憶する。この記憶部480は、たとえば、読み書き可能な不揮発性のメモリ等によって構成される。
 診断部490は、記憶部480に時々刻々記憶された、軸受装置360の振動波形の実効値およびエンベロープ波形の交流成分の実効値を記憶部480から読出し、その読出された2つの実効値に基づいて軸受装置360の異常を診断する。詳しくは、診断部490は、軸受装置360の振動波形の実効値とエンベロープ波形の交流成分の実効値との時間的変化の推移に基づいて、軸受装置360の異常を診断する。
 すなわち、実効値演算部420により算出される軸受装置360の振動波形の実効値は、エンベロープ処理を行なっていない生の振動波形の実効値であるので、たとえば、軌道輪の一部に剥離が発生し、その剥離箇所を転動体が通過するときのみ振幅が増加するインパルス的な振動に対しては値の増加が小さいけれども、軌道輪と転動体との接触部の面荒れや潤滑不良時に発生する持続的な振動に対しては値の増加が大きくなる。
 一方、実効値演算部460により算出されるエンベロープ波形の交流成分の実効値は、軌道輪の面荒れや潤滑不良時に発生する持続的な振動に対しては値の増加が小さく、場合によっては増加しないけれども、インパルス的な振動に対しては値の増加が大きくなる。そこで、軸受装置360の振動波形の実効値とエンベロープ波形の交流成分の実効値とを用いることによって、一方の実効値だけでは検出できない異常を検出可能とし、より正確な異常診断を実現可能とする。
 図7~図10は、振動センサ370を用いて測定される軸受装置360の振動波形を示した図である。なお、この図7~図10では、主軸320(図5)の回転速度が一定のときの振動波形が示されている。
 図7は、軸受装置360に異常が発生していないときの軸受装置360の振動波形を示した図である。図7を参照して、横軸は時間を示し、縦軸は、振動の大きさを表わす指標で、ここでは一例として振動の加速度を示す。
 図8は、軸受装置360の軌道輪の面荒れや潤滑不良が発生したときに見られる軸受装置360の振動波形を示した図である。図8を参照して、軌道輪の面荒れや潤滑不良が発生すると、加速度が増加し、かつ、加速度の増加した状態が持続的に生じる。振動波形に目立ったピークは発生していない。したがって、このような振動波形について、軸受装置360に異常が発生していないときの振動波形の実効値(実効値演算部420(図6)の出力)およびエンベロープ波形の交流成分の実効値(実効値演算部460(図6)の出力)と比較すると、エンベロープ処理を行なっていない生の振動波形の実効値が増加し、エンベロープ波形の交流成分の実効値はそれ程増加しない。
 図9は、軸受装置360の軌道輪に剥離が発生したときの初期段階における軸受装置360の振動波形を示した図である。図9を参照して、剥離異常の初期段階は、軌道輪の一部に剥離が発生している状態であり、その剥離箇所を転動体が通過するときに大きな振動が発生するので、パルス的な振動が軸の回転に応じて周期的に発生する。剥離箇所以外を転動体が通過しているときは、加速度の増加は小さい。したがって、このような振動波形について、軸受装置360に異常が発生していないときの振動波形の実効値およびエンベロープ波形の交流成分の実効値と比較すると、エンベロープ波形の交流成分の実効値が増加し、生の振動波形の実効値はそれ程増加しない。
 図10は、剥離異常の末期段階に見られる軸受装置360の振動波形を示した図である。図10を参照して、剥離異常の末期段階は、軌道輪の全域に剥離が転移している状態であり、異常の初期段階に比べて、加速度が全体的に増加し、加速度の振幅に対する変動は弱まる。したがって、このような振動波形について、剥離異常の初期段階における振動波形の実効値およびエンベロープ波形の交流成分の実効値と比較すると、生の振動波形の実効値が増加し、エンベロープ波形の交流成分の実効値は低下する。
 図11は、軸受装置360の軌道輪の一部に剥離が生じ、その後、軌道輪全域に剥離が転移していったときの軸受装置360の振動波形の実効値およびエンベロープ波形の交流成分の実効値の時間的変化を示した図である。なお、この図11および以下に説明する図12では、主軸320の回転速度が一定のときの各実効値の時間的変化が示されている。
 図11を参照して、曲線L1は、エンベロープ処理を行なっていない振動波形の実効値の時間的変化を示し、曲線L2は、エンベロープ波形の交流成分の実効値の時間的変化を示す。剥離が発生する前の時刻t1では、振動波形の実効値(L1)およびエンベロープ波形の交流成分の実効値(L2)のいずれも小さい。なお、時刻t1における振動波形は、上述の図7に示した波形のようになる。
 軸受装置360の軌道輪の一部に剥離が発生すると、図9で説明したように、エンベロープ波形の交流成分の実効値(L2)が大きく増加し、一方、エンベロープ処理を行なっていない振動波形の実効値(L1)はそれ程増加しない(時刻t2近傍)。
 さらにその後、軌道輪の全域に剥離が転移すると、図10で説明したように、エンベロープ処理を行なっていない振動波形の実効値(L1)が大きく増加し、一方、エンベロープ波形の交流成分の実効値(L2)は低下する(時刻t3近傍)。
 また、図12は、軸受装置360の軌道輪の面荒れや潤滑不良が発生したときの軸受装置360の振動波形の実効値およびエンベロープ波形の交流成分の実効値の時間的変化を示した図である。図12を参照して、図11と同様に、曲線L1は、エンベロープ処理を行なっていない振動波形の実効値の時間的変化を示し、曲線L2は、エンベロープ波形の交流成分の実効値の時間的変化を示す。
 軌道輪の面荒れや潤滑不良が発生する前の時刻t11では、振動波形の実効値(L1)およびエンベロープ波形の交流成分の実効値(L2)のいずれも小さい。なお、時刻t11における振動波形は、上述の図7に示した波形のようになる。
 軸受装置360の軌道輪の面荒れや潤滑不良が発生すると、図8で説明したように、エンベロープ処理を行なっていない振動波形の実効値(L1)が増加し、一方、エンベロープ波形の交流成分の実効値(L2)の増加は見られない(時刻t12近傍)。
 このように、振動センサ370を用いて測定された軸受装置360の振動波形の実効値、および振動センサ370を用いて測定された振動波形にエンベロープ処理を行なうことによって生成されるエンベロープ波形の交流成分の実効値に基づいて、軸受装置360の異常を診断することによって、従来の周波数分析による手法に比べて正確な異常診断を実現することができる。
 そして、このような異常診断を実行するにあたり、異常診断を行なうための振動のしきい値を適切に設定する必要があるところ、そのようなしきい値を上述の振動解析装置100を用いて決定することができる。すなわち、振動解析装置100において、軸受装置360のモデルを与えるとともに軸受の損傷データを与え、軸受装置360において振動センサ370が設置されている場所における振動波形を予測することができる。そして、その振動波形の実効値、および振動波形にエンベロープ処理を行なうことによって生成されるエンベロープ波形の交流成分の実効値を算出することによって、状態監視装置における異常判定のしきい値を適宜決定することができる。
 なお、主軸320(図5)の回転速度が変化すると、軸受装置360の振動の大きさが変化する。一般的には、主軸320の回転速度の増加に伴ない軸受装置360の振動は増加する。そこで、軸受装置360の振動波形の実効値およびエンベロープ波形の交流成分の実効値の各々を主軸320の回転速度で正規化し、その正規化された各実効値を用いて軸受装置360の異常診断を実行するようにしてもよい。
 図13は、データ処理装置の他の構成を機能的に示す機能ブロック図である。図13を参照して、データ処理装置380Aは、図6に示したデータ処理装置380の構成において、修正振動度算出部430と、修正変調度算出部470と、速度関数生成部500とをさらに含む。
 速度関数生成部500は、回転センサ510(図5において図示せず)による主軸320の回転速度の検出値を受ける。なお、回転センサ510は主軸320の回転位置の検出値を出力し、速度関数生成部500において主軸320の回転速度を算出するものとしてもよい。そして、速度関数生成部500は、実効値演算部420により算出される軸受装置360の振動波形の実効値を主軸320の回転速度Nで正規化するための速度関数A(N)、および実効値演算部460により算出されるエンベロープ波形の交流成分の実効値を主軸320の回転速度Nで正規化するための速度関数B(N)を生成する。一例として、速度関数A(N),B(N)は、次式によって表わされる。
 A(N)=a×N-0.5 …(1)
 B(N)=b×N-0.5 …(2)
 ここで、a,bは、実験等によって予め定められる定数であり、異なる値であってもよいし、同じ値であってもよい。
 修正振動度算出部430は、軸受装置360の振動波形の実効値を実効値演算部420から受け、速度関数A(N)を速度関数生成部500から受ける。そして、修正振動度算出部430は、速度関数A(N)を用いて、実効値演算部420によって算出された振動波形の実効値を主軸320の回転速度で正規化した値(以下「修正振動度」と称する。)を算出する。具体的には、実効値演算部420によって算出された振動波形の実効値Vrと速度関数A(N)とを用いて、修正振動度Vr*は、次式によって算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 ここで、Vraは、時間0~TにおけるVrの平均値を示す。
 そして、修正振動度算出部430は、式(3)により算出された修正振動度Vr*を記憶部480へ出力する。
 修正変調度算出部470は、エンベロープ波形の交流成分の実効値を実効値演算部460から受け、速度関数B(N)を速度関数生成部500から受ける。そして、修正変調度算出部470は、速度関数B(N)を用いて、実効値演算部460によって算出されたエンベロープ波形の交流成分の実効値を主軸320の回転速度で正規化した値(以下「修正変調度」と称する。)を算出する。具体的には、実効値演算部460によって算出されたエンベロープ波形の交流成分の実効値Veおよび速度関数B(N)を用いて、修正変調度Ve*は、次式によって算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 ここで、Veaは、時間0~TにおけるVeの平均値を示す。修正変調度算出部470は、式(4)により算出された修正変調度Ve*を記憶部480へ出力する。
 そして、時々刻々と記憶部480に記憶された修正振動度Vr*および修正変調度Ve*が診断部490によって読出され、その読出された修正振動度Vr*および修正変調度Ve*の時間的変化の推移に基づいて、診断部490により軸受装置360の異常診断が行なわれる。
 なお、上記において、回転センサ510は、主軸320に取り付けられてもよいし、軸受装置360に回転センサ510が組み込まれた回転センサ付軸受を軸受装置360に用いてもよい。
 このような構成により、軸受装置360の振動波形の実効値を回転速度で正規化した修正振動度Vr*と、エンベロープ波形の交流成分の実効値を回転速度で正規化した修正変調度Ve*とに基づいて異常を診断するので、回転速度の変動による外乱を除去してより正確な異常診断が実現される。
 以上のように、この実施の形態1においては、振動解析装置100において、解析対象の転がり軸受20の損傷データが入力され、動力学解析プログラムによって、転がり軸受20の回転軸が回転したときに損傷により転がり軸受に生じる内外輪間の変位の履歴が算出される。そして、その算出された内外輪間の変位に軸受ばね定数を乗算することによって得られる励振力の履歴が、モード解析プログラムにより算出される軸受装置10の振動特性モデルに与えられ、軸受装置10の任意位置(たとえば振動センサ設置場所)における振動波形が算出される。これにより、軸受内部に損傷が発生した場合の軸受装置10の振動波形を事前に予測することができる。したがって、この実施の形態1によれば、上記の予測結果を用いて、たとえば、風力発電設備310に適用される転がり軸受(軸受装置360)の状態監視装置において、転がり軸受の異常判定を行なうためのしきい値を適切に決定することができる。
 一例として、風力発電設備の初期の正常状態において測定される修正振動度および修正変調度をそれぞれVr*0およびVe*0とする。そして、図11で説明した剥離発生の判定については、修正変調度の初期状態からの増加率Ie(=Ve*/Ve*0)が修正変調度の剥離判定用のしきい値CeFlakeを超えた後に、修正振動度の初期状態からの増加率Ir(=Vr*/Vr*0)が修正振動度の剥離判定用のしきい値CrFlakeを超えたことを確認することによって、剥離の発生が判定される。また、図12で説明した面荒れや潤滑不良の判定については、修正変調度の増加率Ieが修正変調度の面荒れ判定用のしきい値CeSurfを超えない状態で、修正振動度の増加率Irが修正振動度の面荒れ判定用のしきい値CrSurfを超えたことを確認することによって、面荒れや潤滑不良の発生が判定される。この場合のしきい値は、CeFlake,CrFlake,CeSurf,CrSurfの4つとなる。
 なお、上記のしきい値およびそれを用いた異常判定は一例であり、より複雑なパターン認識などを用いてもよい。また、温度センサの併用により面荒れと潤滑不良との区別を行なうようにしてもよい。いずれにしても、以上のように振動の増加状態で異常判定を行なうためのしきい値を用いる必要がある。
 また、振動解析装置100において、与えられた損傷により生じる内外輪間の変位に軸受ばね定数を乗算することによって得られる励振力の履歴は、転がり軸受20の内輪22の中心軸上の少なくとも1点に与えられる。これにより、動力学解析プログラムを用いた転がり軸受20の内外輪間の変位およびそれに基づく励振力の予測と、モード解析プログラムを用いた軸受装置10の振動伝達特性の予測とを組合わせて、精緻な振動解析を実行することができる。
 [変形例]
 上記においては、軸受装置10の振動特性を解析する際の過渡応答解析については、モード解析法を用いるものとしたが、モード解析法に代えて直接積分法を用いてもよい。直接積分法とは、算出された転動体と軌道面との間の接近量の変化量や内外輪間の変位の履歴を軸受装置10の有限要素モデルに与えて逐次積分していく手法であり、振動解析装置100が十分な演算処理能力を有している場合に有効である。
 図14は、この変形例による振動解析装置100により実行される振動解析方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。図14を参照して、このフローチャートは、図4に示したフローチャートにおいて、ステップS50~S80に代えてステップS90~S94を含む。
 すなわち、ステップS40において、転がり軸受20に生じる内外輪間の変位の履歴が算出されると、振動解析装置100は、軸受装置10の諸元データ(軸受装置10の形や材料密度、ヤング率、ポアソン比等を含む。)に基づいて、軸受装置10の有限要素モデルを算出する(ステップS90)。次いで、振動解析装置100は、軸受装置10の過渡応答解析(直接積分法)を実行するための各種データを読込む(ステップS92)。具体的には、振動解析装置100は、ステップS90において算出された有限要素モデル、ステップS20において算出された接近量の変化量、およびステップS40において算出された内外輪間の変位の履歴等を読込む。
 そして、振動解析装置100は、予め準備された過渡応答解析(直接積分法)プログラムに従って、軸受装置10の振動波形を算出する(ステップS94)。詳しくは、振動解析装置100は、ステップS40において算出された内外輪間の変位(履歴)に軸受ばね定数を乗算することによって得られる励振力の履歴を、ステップS90において算出された有限要素モデルによって示される軸受装置10の内輪22の中心軸上の少なくとも1点に与えることによって、ステップS40において算出された内外輪間の変位の履歴により軸受装置10に生じる振動波形を算出する。
 [実施の形態2]
 上記の実施の形態1およびその変形例では、転がり軸受20が玉軸受によって構成されるものとしたが、この実施の形態2では、転がり軸受20がころ軸受によって構成される場合について説明する。
 転がり軸受20がころ軸受によって構成される場合には、いわゆるスライス法を用いた動力学解析モデルによって、転がり軸受20に生じる内外輪間の変位の履歴が算出される。スライス法とは、ころと軌道面との接触部をころの軸方向に沿って微小な幅に分割して得られる微小幅部分毎に接触荷重を算出することを特徴とするものである。
 図15は、実施の形態2による振動解析装置100により実行される振動解析方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。図15を参照して、まず、振動解析装置100は、転動体24およびその軌道に関するデータ、ならびに転がり軸受20に与える損傷データを入力部110から読込む(ステップS110)。
 次いで、振動解析装置100は、動力学解析を実行するための各種データを読込む(ステップS120)。具体的には、振動解析装置100は、転がり軸受20の諸元データ、損傷形状および運転条件、ならびに回転軸12およびハウジング30の質量およびばね特性等のデータを入力部110から読込む。
 そして、ステップS120において各種データが読込まれると、振動解析装置100は、ころと軌道面との接触部のスライス毎に、損傷形状から、ころと軌道面との間の接近量の変化量へ換算する(ステップS125)。ここでは、スライス内での荷重と損傷形状の転がり方向の幅とを主な変数として上記換算が行なわれる。この変換には、円筒物体どうしの接触において、荷重と接近量の変化量との関係に及ぼす凹み部の転がり方向の幅の影響を事前に検討して関数化しておけばよい。そして、振動解析装置100は、各スライスでの接近量の変化量が入力された上記スライス法を用いた動力学解析プログラムに従って、ステップS120において入力された運転条件に従って回転軸12を運転したときに、ステップS110において入力された損傷により転がり軸受20に生じる内外輪間の変位の履歴を算出する(ステップS130)。
 なお、以降のステップS140~S170の処理は、図4に示したステップS50~S80の処理と基本的に同じであるので、説明を繰返さない。
 以上のように、この実施の形態2によれば、転がり軸受20がころ軸受によって構成される場合においても、軸受内部に損傷が発生した場合の軸受装置10の振動波形を事前に予測することができる。その結果、風力発電設備等に適用される転がり軸受の状態監視装置において、転がり軸受の異常判定を行なうためのしきい値を適切に決定することができる。
 [実施の形態3]
 この実施の形態3では、転がり軸受の状態監視装置において転がり軸受の異常判定を行なうためのしきい値まで振動解析装置が算出する。すなわち、この実施の形態3に示される振動解析装置は、予測される振動波形に基づいて、状態監視装置における異常判定用の振動のしきい値まで決定するものである。
 図16は、実施の形態3による振動解析装置の構成を機能的に示す機能ブロック図である。なお、以下では、実施の形態1をベースに代表的に説明するが、実施の形態2についても、同様の機能追加が可能である。
 図16を参照して、振動解析装置100Aは、図3に示した実施の形態1による振動解析装置100の構成において、異常しきい値設定部260と、ベース振動入力部270とをさらに含む。
 ベース振動入力部270は、転がり軸受20が正常であるときの振動波形を示すベース振動波形を生成する。なお、ベース振動波形としては、同じ形式の軸受の実測値が好ましいが、同種の装置の測定値からの予想値であってもよい。このベース振動波形に振動波形算出部240から受ける振動波形を加算したものが、異常が生じた場合に想定される振動波形である。
 異常しきい値設定部260は、軸受装置10において振動センサが取り付けられる場所における振動波形の算出値を振動波形算出部240から受ける。そして、異常しきい値設定部260は、振動波形算出部240から受ける振動波形およびベース振動入力部270から受けるベース振動波形を用いて、転がり軸受20を異常と判定するための振動の大きさのしきい値を決定する。一例として、異常しきい値設定部260は、異常が生じた場合に想定される振動波形のデータから、振動波形の実効値およびエンベロープ波形の交流成分の実効値を算出し、それらの算出結果に基づいて上記しきい値を決定する。
 なお、特に図示しないが、異常しきい値設定部260から変位算出部220に対して、種々の大きさの損傷データを与え、損傷データ毎の振動波形を算出することによって異常判定用のしきい値を決定するようにしてもよい。
 図17は、実施の形態3による振動解析装置100Aにより実行される振動解析方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。図17を参照して、このフローチャートは、図4に示したフローチャートにおいて、ステップS82をさらに含む。
 この実施の形態3においては、ステップS80において、軸受装置10において振動センサが取り付けられる場所における振動波形が算出される。そして、ステップS80において振動波形が算出されると、振動解析装置100Aは、その算出された振動波形を用いて、状態監視装置において転がり軸受20を異常と判定するための振動の大きさのしきい値を決定する(ステップS82)。
 なお、特に図示しないが、上記の実施の形態2についても同様の手法により、振動解析装置により予測される振動波形に基づいて、状態監視装置における異常判定用の振動のしきい値を決定することができる。
 以上のように、この実施の形態3によれば、振動解析装置100(100A)において、転がり軸受の状態監視装置において転がり軸受の異常判定を行なうためのしきい値を決定することができる。
 なお、上記の各実施の形態においては、動力学解析を用いて、転がり軸受に生じる内外輪間の変位の履歴を算出し、内外輪間の変位に軸受ばね定数を乗算することによって、応答解析(振動解析)に与える励振力の履歴を算出するものとしたが、計算の簡易化のために、動力学解析を用いずに、静的な接触解析の計算結果に基づいて励振力の履歴を算出してもよい。
 具体的には、接触解析によって算出される転動体24と軌道面との間の接近量の変化量を軌道面の幾何学的な形状崩れ量(たとえば凹み量)とし、この形状崩れ量を考慮した転がり軸受全体の静的な力のつり合い解析に基づいて内外輪間の変位量が算出される。そして、この内外輪間の変位量に軸受ばね定数を乗算することによって得られる値を転がり軸受に生じる励振力の最大値とし、この値を転動体が損傷部を通過する時間の中での励振力の最大値として励振力の波形(履歴)が算出される。なお、波形の形状には、正弦波形状や、三角波形状、台形波形状、矩形波形状等の種々の形状を採用し得る。
 また、上記の各実施の形態においては、図1に示したように、固定輪である外輪26は、複数の転動体24のうち負荷圏内にある転動体の位置の軸受ラジアル方向において、線形ばねkF1~kF3を介してハウジング30と接続されているものとしたが、負荷圏内にある転動体間の中心における軸受ラジアル方向においてハウジング30とばね接続されているものとしてもよい。
 また、上記の各実施の形態1,2およびそれらに基づく実施の形態3においては、与えられた損傷により生じる内外輪間の変位に軸受ばね定数を乗算することによって得られる励振力の履歴は、転がり軸受20の内輪22の中心軸上の少なくとも1点に与えられるものとしたが、負荷圏内にある転動体24に対して、負荷圏内の各転動体24が支持する力の配分に応じて上記励振力の履歴を付与するようにしてもよい。
 また、上記においては、一例として、振動解析装置の解析結果を用いて決定される異常判定用のしきい値は、風力発電設備における転がり軸受の状態監視装置に適用されるものとしたが、その他の設備、たとえば鉄道車両における転がり軸受の状態監視装置等に適用することも可能である。
 [実施の形態4]
 この実施の形態4では、上述の振動解析装置100を用いて、転がり軸受の状態(異常)を監視する状態監視装置において、軸受装置10に対する振動センサの設置位置(以下「センサ位置」とも称する。)を容易かつ適切に選定するための手法が示される。
 (振動センサの設置位置の設定方法の説明)
 以下、上述の振動解析方法を用いた、軸受装置10に対する振動センサの設置位置の選定方法について説明する。なお、以下では、実施の形態1による振動解析方法をベースに、軸受装置10に対する振動センサの設置位置の選定方法について代表的に説明する。
 図18は、実施の形態4における振動解析装置の構成を機能的に示す機能ブロック図である。図18を参照して、振動解析装置100Bは、図3に示した振動解析装置100の構成において、センサ位置選定部250をさらに含む。入力部110からは、振動センサの設置位置として設定可能な複数の候補位置のデータが入力される。振動解析装置100Bは、図4に示した振動解析方法を実行することにより、複数の候補位置の各々について、転がり軸受20の損傷に起因して候補位置に生じる振動波形を予測する。振動波形算出部240からは、複数の候補位置に対応させて算出された複数の振動波形が出力される。
 センサ位置選定部250は、複数の候補位置のデータを入力部110から受ける。また、複数の候補位置に対応させて算出された複数の振動波形を振動波形算出部240から受ける。そして、センサ位置選定部250は、複数の振動波形のうち、振動の加速度振幅が最も大きくなる振動波形に対応する候補位置を、振動センサの設置位置に選定する。センサ位置選定部250は、選定した設置位置を出力部160へ出力する。
 なお、振動解析装置100Bのその他の構成は、図3に示した振動解析装置100と同じである。
 以上のような処理によって、軸受装置10に対する振動センサの設置位置が選定される。これらの処理は、次のような処理フローにまとめることができる。
 図19は、実施の形態4において、図4に示した振動解析方法を用いた振動センサの設置位置の選定方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。なお、図19に示すフローチャートは、振動解析装置100Bにおいて予め格納したプログラムで実行することで実現できる。
 図19を参照して、まず、入力部110からは、振動センサの設置位置として設定可能な複数の候補位置のデータが入力される(ステップS1000)。
 次に、振動解析装置100Bは、入力部110から複数の候補位置のデータを読み込むと、振動解析方法を実行することにより、転がり軸受20の内部に損傷が発生したときの軸受装置10の各候補位置に生じる振動波形を算出する(ステップS1100)。
 振動解析装置100Bは、複数の候補位置に対応させて算出された複数の振動波形の中から、振動の加速度振幅が最大となる振動波形を抽出する。そして、抽出された振動波形に対応する候補位置を、振動センサの設置位置に選定する(ステップS1200)。
 上記のように、この実施の形態4では、振動解析方法による解析結果を用いて軸受装置に対する振動センサの設置位置を選定することができる。これにより、従来の定性的な選定方法と比べて、振動センサの設置位置を容易かつ適切に選定できる。
 さらに、選定された振動センサの設置位置における振動波形を用いて軸受の異常を判定するためのしきい値を決定することができるため、そのしきい値を用いて上記状態監視装置において転がり軸受の異常判定を行なうことができる。
 以下では、一例として、振動解析装置100Bの解析結果を用いて決定された振動センサの設置位置および異常判定用のしきい値が用いられる転がり軸受の状態監視装置について、風力発電設備における転がり軸受の状態監視装置について代表的に説明する。
 (主軸用軸受装置における振動センサの設置位置の選定方法の説明)
 以下、主軸用軸受装置360(図5)に対する振動センサ370の設置位置の選定方法について説明する。
 再び図5を参照して、風力発電設備310においては、風力を受けてブレード330が回転すると、主軸320にブレード330からの荷重が負荷される。この荷重には、ブレード330が風を切るときに主軸320の軸方向の力に発生する荷重や、ブレード330を含む回転部の回転による交番性の荷重およびアンバランス荷重などが含まれる。常に変化する風によってこれらの荷重も変動する。主軸320は、ブレード330から与えられる荷重を励振力として振動する。そして、この主軸320に生じる励振力が軸受装置360に伝わることによって、軸受装置360に振動を励起する。
 このように、軸受装置360には、主軸320に発生する励振力を受けて振動(ノイズ)が励起される。この主軸320からの励振力によって生じる振動は、転がり軸受の損傷に起因して生じる振動に重畳される。したがって、大きな荷重が負荷されることによって主軸320に発生する励振力が大きくなると、ノイズの影響を受けて振動センサ370の検出感度が低下するため、転がり軸受に損傷が発生した場合の軸受装置360の振動を検出することが困難となる。その結果、状態監視装置は、正確な軸受装置360の異常診断ができなくなってしまう虞がある。
 そこで、振動センサ370の設置位置の選定に際しては、振動センサ370の設置位置に発生する振動の大きさを、上述した振動解析方法により算出される軸受装置360の振動波形に加えて、主軸320からの励振力によって生じる振動(ノイズ)が振動センサ370の検出感度に与える影響を考慮して算出する。ノイズの影響が小さい位置に振動センサ370を設置できれば、振動センサ370は軸受の損傷による振動を高い感度で検出することが可能となる。
 この実施の形態4では、一例として、ノイズが振動センサ370の検出感度に与える影響の大きさを、いわゆるSN比(Signal to Noise ratio)を用いて評価する。主軸用軸受装置360におけるSN比は、主軸320に発生する励振力によって軸受装置360に励起される振動(ノイズ)の加速度振幅に対する、軸受の損傷によって軸受装置360に励起される振動の加速度振幅の比率として算出される。そして、この算出されたSN比に基づいて振動センサ370の設置位置を選定する。
 図20は、実施の形態4において、図5に示した主軸用軸受装置360に対する振動センサ370の設置位置の選定方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。図20に示すフローチャートは、図19に示すフローチャートにおけるステップS1200(センサ位置の選定)を、ステップS1210~S1230の処理によって実現するものである。なお、図20に示すフローチャートは、データ処理装置380において予め格納したプログラムで実行することで実現できる。この実施の形態では、一例として、データ処理装置380が、センサ位置選定部250(図18)の機能を有している構成について説明する。
 図20を参照して、まず、データ処理装置380の入力部(図示せず)からは、軸受装置360に対する振動センサ370の設置位置として設定可能な複数の候補位置のデータが入力される(ステップS1000)。
 次に、データ処理装置380は、入力部から複数の候補位置のデータを読み込むと、転がり軸受の内部に損傷が発生したときの軸受装置360の各候補位置に生じる振動波形を算出する(ステップS1100)。
 続いて、データ処理装置380は、主軸320に発生する励振力によって軸受装置360に励起される振動波形を算出する(ステップS1210)。たとえば、データ処理装置380は、ブレード330の形状、風速および回転速度などのデータを用いて主軸320に負荷される荷重(励振力)を算出する。そして、データ処理装置380は、軸受装置360の振動特性モデルを用いた応答解析を行なうことによって、算出された励振力を受けて軸受装置360に生じる振動波形を算出する。
 次に、データ処理装置380は、ステップS1100において算出された軸受装置360の各候補位置に生じる振動波形と、ステップS1210において算出された軸受装置360の振動波形とを用いて、各候補位置におけるSN比を算出する(ステップS1220)。これにより、複数の候補位置に対応させて複数のSN比が算出される。
 次に、データ処理装置380は、算出された複数のSN比の中から、最も値が大きいものを抽出する。そして、抽出されたSN比に対応する候補位置を、振動センサ370の設置位置に選定する(ステップS1230)。
 なお、図20の処理フローでは、SN比を算出する方法として、上記のように、軸受の損傷に起因した軸受装置の振動波形と、主軸320の励振力による軸受装置の振動波形とを別々に算出する構成について例示したが、軸受の損傷によって生じる励振力と主軸20からの励振力とを同時に軸受装置に与えた状態でのそれぞれの励振力による軸受装置の振動波形を算出する構成としてもよい。
 以上のようにして、複数の候補位置のうち、ノイズの影響が最小となる候補位置が振動センサ370の設置位置に選定される。これにより、振動センサ370は、高い感度で、転がり軸受に損傷が発生した場合の軸受装置360の振動を検出することが可能となる。
 また、振動解析方法による解析結果と主軸320に生じる励振力を用いた応答解析結果とを用いて振動センサ370の設置位置を選定できるため、従来の定性的な選定方法と比べて、振動センサ370の設置位置を容易かつ適切に選定することができる。
 なお、特に図示しないが、軸受装置10に対する振動センサの設置位置の選定方法は、振動解析装置の出力部160から出力される振動波形のデータを用いて、状態監視装置の外部で振動センサの位置を選定するようにしてもよい。
 なお、上記においては、実施の形態1をベースに代表的に説明したが、実施の形態2,3についても、同様の機能追加が可能である。
 以上のように、この実施の形態4によれば、軸受装置10の任意位置において算出される振動波形の予測結果を用いて、たとえば、風力発電設備310に適用される転がり軸受(軸受装置360)の状態監視装置において、軸受装置360に対する振動センサ370の設置位置を容易かつ適切に選定することができる。
 [転がり軸受の状態監視装置のその他の適用例]
 上記の各実施の形態においては、風力発電設備310(図5)における主軸用軸受装置360の状態監視装置について説明したが、本発明による転がり軸受の状態監視装置は、風力発電設備310におけるその他の軸受装置にも適用することができる。たとえば、増速機340内に設けられ、歯車増速機構の複数の軸を回転自在に支持する複数の軸受(以下、「増速機用軸受装置」とも称する。)や、発電機350内に設けられ、ロータを回転自在に支持する軸受(以下、「発電機用軸受装置」とも称する。)に対しても、本発明による転がり軸受の状態監視装置を適用することができる。
 以下、増速機用軸受装置および発電機用軸受装置に本発明による転がり軸受の状態監視装置を適用する場合における、それぞれの軸受装置に対する振動センサの設置位置の選定方法について説明する。
 (増速機用軸受装置における振動センサの設置位置の選定方法の説明)
 増速機340を構成する歯車増速機構においては、歯車精度のばらつき、歯車の組立誤差、および歯のかみ合い部における歯の剛性の変動などに起因して、一対の歯車にかみ合い伝達誤差が生じる。この歯車対のかみ合い伝達誤差は、歯車のかみ合い部を加振する。そして、歯車のかみ合い部に発生する励振力は、軸受装置に伝わることにより、軸受装置に振動を励起する。このように、増速機用軸受装置には、歯車のかみ合い部に生じる励振力によって振動(ノイズ)が励起されるため、ノイズの影響を受けて振動センサの検出感度が低下する虞がある。
 そこで、振動センサの設置位置の選定に際しては、上述した主軸用軸受装置の場合と同様の手法により、振動センサの設置位置に発生する振動の大きさを、振動解析方法により算出される増速機用軸受装置の振動波形に加えて、歯車のかみ合い部からの励振力によって生じる振動(ノイズ)が振動センサの検出感度に与える影響を考慮して算出する。具体的には、増速機用軸受装置のSN比を算出し、その算出されたSN比に基づいて振動センサの設置位置を選定する。
 図21は、増速機軸受装置に対する振動センサの設置位置の選定方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。図21に示すフローチャートは、図19に示すフローチャートにおけるステップS1200(センサ位置の選定)を、ステップS1240~S1260の処理によって実現するものである。
 なお、図21に示すフローチャートは、データ処理装置380(図5)において予め格納したプログラムで実行することで実現できる。あるいは、データ処理装置380から出力される振動波形のデータを用いて、状態監視装置の外部で実行するようにしてもよい。この実施の形態では、一例として、データ処理装置380が、センサ位置選定部250(図18)の機能を有している構成について説明する。
 図21を参照して、まず、データ処理装置380の入力部(図示せず)からは、増速機用軸受装置に対する振動センサの設置位置として設定可能な複数の候補位置のデータが入力される(ステップS1000)。
 次に、データ処理装置380は、入力部から複数の候補位置のデータを読み込むと、振動解析方法を実行することにより、転がり軸受の内部に損傷が発生したときの増速機用軸受装置の各候補位置に生じる振動波形を算出する(ステップS1100)。
 続いて、データ処理装置380は、歯車増速機構を構成する歯車のかみ合い部に生じる励振力によって増速機用軸受装置に励起される振動波形を算出する(ステップS1240)。たとえば、データ処理装置380は、一対の歯車の剛性を用いてかみ合い伝達誤差を算出し、その算出されたかみ合い伝達誤差に基づいて歯車のかみ合い部に生じる励振力を算出する。そして、データ処理装置380は、軸受装置の振動特性モデルを用いた応答解析を行なうことによって、算出された励振力によって増速機用軸受装置に生じる振動波形を算出する。
 次に、データ処理装置380は、ステップS1100において算出された増速機用軸受装置の各候補位置に生じる振動波形と、ステップS1240において算出された増速機用軸受装置の振動波形とを用いて、各候補位置におけるSN比を算出する(ステップS1250)。これにより、複数の候補位置に対応させて複数のSN比が算出される。
 データ処理装置380は、複数のSN比の中から、最も値が大きいものを抽出する。そして、抽出されたSN比に対応する候補位置を、振動センサの設置位置に選定する(ステップS1260)。
 以上のようにして、複数の候補位置のうち、ノイズの影響が最小となる候補位置が振動センサの設置位置に選定される。これにより、振動センサは、高い感度で、転がり軸受に損傷が発生した場合の増速機用軸受装置の振動を検出できる。
 また、振動解析方法による解析結果と歯車に生じる励振力を用いた応答解析結果とを用いて振動センサの設置位置を選定できるため、従来の定性的な選定方法と比較して、振動センサの設置位置を容易かつ適切に選定することができる。
 (発電機用軸受装置における振動センサの設置位置の選定方法の説明)
 風力発電設備310(図5)において、発電機350のトルクは、ブレード330を含む回転部の回転速度の変動によって変動する。この回転速度の変動は、風速の変化によるものだけでなく、風速が一定の場合であっても、ブレード330とタワー400とが交差することで速度が一時的に低下するタワーシャドー効果の影響や巨大な複数のブレード330の回転位置における風力の差により生じるウィンドシェアなどに起因して発生する。そして、発電機350のトルク変動は、発電機350と増速機340とを繋ぐカップリング部に対して、その回転方向に励振力(たとえば、ねじり振動)を発生させる。このカップリング部に生じた励振力が発電機用軸受装置に伝わることによって、発電機用軸受装置に振動を励起する。このように、発電機用軸受装置には、カップリング部に生じる励振力によって振動(ノイズ)が励起されるため、ノイズの影響を受けて振動センサの検出感度が低下する虞がある。
 そこで、振動センサの設置位置の選定に際しては、上述した主軸用軸受装置の場合と同様の手法により、振動センサの設置位置に発生する振動の大きさを、振動解析方法により算出される発電機用軸受装置の振動波形に加えて、カップリング部からの励振力によって生じる振動(ノイズ)が振動センサの検出感度に与える影響を考慮して算出する。具体的には、発電機用軸受装置のSN比を算出し、その算出されたSN比に基づいて振動センサの設置位置を選定する。
 図22は、発電機用軸受装置に対する振動センサの設置位置の選定方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。図22に示すフローチャートは、図19に示すフローチャートにおけるステップS1200(センサ位置の選定)を、ステップS1270~S1290の処理によって実現するものである。
 なお、図22に示すフローチャートは、データ処理装置380(図5)において予め格納したプログラムで実行することで実現できる。あるいは、データ処理装置380から出力される振動波形のデータを用いて、状態監視装置の外部で実行するようにしてもよい。この実施の形態では、一例として、データ処理装置380が、センサ位置選定部250(図18)の機能を有している構成について説明する。
 図22を参照して、まず、データ処理装置380の入力部(図示せず)からは、発電機用軸受装置に対する振動センサの設置位置として設定可能な複数の候補位置のデータが入力される(ステップS1000)。
 次に、データ処理装置380は、入力部から複数の候補位置のデータを読み込むと、振動解析方法を実行することにより、転がり軸受の内部に損傷が発生したときの発電機用軸受装置の各候補位置に生じる振動波形を算出する(ステップS1100)。
 続いて、データ処理装置380は、カップリング部に生じる励振力によって発電機用軸受装置に励起される振動波形を算出する(ステップS1270)。たとえば、データ処理装置380は、発電機350のトルク変動によってカップリング部の回転方向に作用する励振力を算出する。そして、データ処理装置380は、軸受装置の振動特性モデルを用いた応答解析を行なうことによって、算出された励振力によって発電機用軸受装置に生じる振動波形を算出する。
 次に、データ処理装置380は、ステップS1100において算出された発電機用軸受装置の各候補位置に生じる振動波形と、ステップS1270において算出された発電機用軸受装置の振動波形とを用いて、各候補位置におけるSN比を算出する(ステップS1280)。これにより、複数の候補位置に対応させて複数のSN比が算出される。
 データ処理装置380は、複数のSN比の中から、最も値が大きいものを抽出する。そして、抽出されたSN比に対応する候補位置を、振動センサの設置位置に選定する(ステップS1290)。
 以上のようにして、複数の候補位置のうち、ノイズの影響が最小となる候補位置が振動センサの設置位置に選定される。これにより、振動センサは、高い感度で、転がり軸受に損傷が発生した場合の発電機用軸受装置の振動を検出できる。
 また、振動解析方法による解析結果と歯車に生じる励振力を用いた応答解析結果とを用いて振動センサの設置位置を選定できるため、従来の定性的な選定方法と比較して、振動センサの設置位置を容易かつ適切に選定することができる。
 なお、上記においては、振動解析装置の解析結果を用いた振動センサの設置位置の設定方法は、風力発電設備における転がり軸受の状態監視装置に適用されるものとば鉄道車両における転がり軸受の状態監視装置等に適用することも可能である。
 今回開示された各実施の形態は、適宜組合わせて実施することも予定されている。そして、今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
 10 軸受装置、12 回転軸、20 転がり軸受、22 内輪、24 転動体、26 外輪、30 ハウジング、40 ベース、100,100A,100B 振動解析装置、110 入力部、120 I/F部、130 CPU、140 RAM、150 ROM、160 出力部、205 接近量変化量算出部、210,210A 動力学解析モデル設定部、220 変位算出部、230,250 振動特性算出部、240,240A 振動波形算出部、250 センサ位置選定部、260 異常しきい値設定部、270 ベース振動入力部、310 風力発電設備、320 主軸、330 ブレード、340 増速機、350 発電機、360 軸受、370 振動センサ、380,380A データ処理装置、390 ナセル、400 タワー、410,450 HPF、420,460 実効値演算部、430 修正振動度算出部、440 エンベロープ処理部、470 修正変調度算出部、480 記憶部、490 診断部、500 速度関数生成部、510 回転センサ。

Claims (19)

  1.  転がり軸受およびその筐体を含む軸受装置の振動をコンピュータにより解析するための軸受装置の振動解析方法であって、
     前記転がり軸受の転動体と軌道面との接触部に与える損傷の形状データを入力するステップと、
     前記損傷により前記転がり軸受に生じる、前記転がり軸受の内輪と外輪との間の変位を算出するステップと、
     前記軸受装置が有する振動モードを解析するモード解析プログラムによって、前記軸受装置の振動特性を示す振動特性モデルを算出するステップと、
     前記変位を算出するステップにより算出される前記変位に前記内輪と前記外輪との間のばね定数を乗算することによって得られる、前記転がり軸受に生じる励振力の履歴を前記振動特性モデルに与えることによって、前記軸受装置の所定位置における振動波形を算出するステップとを含む、軸受装置の振動解析方法。
  2.  前記振動波形を算出するステップにおいて、前記励振力の履歴は、前記振動特性モデルにおける前記転がり軸受の回転輪の中心軸上の少なくとも1点に付与される、請求項1に記載の軸受装置の振動解析方法。
  3.  前記振動波形を算出するステップにより算出された振動波形を用いて、前記転がり軸受を異常と判定するための振動の大きさのしきい値を決定するステップをさらに含む、請求項1に記載の軸受装置の振動解析方法。
  4.  前記変位を算出するステップは、前記転がり軸受の動力学解析を行なう動力学解析プログラムによって、前記転がり軸受の回転軸が回転したときに前記損傷により前記転がり軸受に生じる前記変位の履歴を算出するステップを含む、請求項1から3のいずれか1項に記載の軸受装置の振動解析方法。
  5.  前記転がり軸受は、玉軸受であり、
     前記変位の履歴を算出するステップは、
     前記転がり軸受の転動体と軌道面との接触を解析する接触解析プログラムによって、前記与えられた損傷により生じる、前記転動体と前記軌道面との間の接近量の変化を算出するステップと、
     前記動力学解析プログラムによって、前記転がり軸受の回転軸が回転したときに前記接近量の変化により前記転がり軸受に生じる前記変位の履歴を算出するステップとを含む、請求項4に記載の軸受装置の振動解析方法。
  6.  前記転がり軸受は、ころ軸受であり、
     前記動力学解析プログラムには、ころと軌道面との接触部をころの軸方向に沿って微小な幅に分割して得られる微小幅部分毎に接触荷重を算出するスライス法が用いられ、
     前記振動解析方法は、与えられた損傷により生じるころの接近量の変化量をスライス毎に変換するステップをさらに含み、
     前記変位の履歴を算出するステップは、前記スライス法を用いた前記動力学解析プログラムによって前記変位の履歴を算出するステップを含む、請求項4に記載の軸受装置の振動解析方法。
  7.  前記変位の履歴を算出するステップにおいて、前記転がり軸受の固定輪は、負荷圏内にある転動体の位置の軸受ラジアル方向において、線形ばねを介して前記筐体と接続されているものとする、請求項4に記載の軸受装置の振動解析方法。
  8.  前記振動波形を算出するステップにおいて、前記変位の履歴は、負荷圏内にある転動体に対して、前記負荷圏内の各転動体が支持する力の配分に応じて付与される、請求項4に記載の軸受装置の振動解析方法。
  9.  転がり軸受およびその筐体を含む軸受装置の振動を解析する軸受装置の振動解析装置であって、
     前記転がり軸受の転動体と軌道面との接触部に与える損傷の形状データを入力するための入力部と、
     前記損傷により前記転がり軸受に生じる、前記転がり軸受の内輪と外輪との間の変位を算出する変位算出部と、
     前記軸受装置が有する振動モードを解析するモード解析プログラムによって、前記軸受装置の振動特性を示す振動特性モデルを算出する振動特性算出部と、
     前記変位算出部により算出される前記変位に前記内輪と前記外輪との間のばね定数を乗算することによって得られる、前記転がり軸受に生じる励振力の履歴を前記振動特性算出部により算出される振動特性モデルに与えることによって、前記軸受装置の所定位置における振動波形を算出する振動波形算出部とを備える、軸受装置の振動解析装置。
  10.  前記変位算出部は、前記転がり軸受の動力学解析を行なう動力学解析プログラムによって、前記転がり軸受の回転軸が回転したときに前記損傷により前記転がり軸受に生じる前記変位の履歴を算出する、請求項9に記載の軸受装置の振動解析装置。
  11.  転がり軸受およびその筐体を含む軸受装置の振動を測定するための振動センサと、
     前記振動センサを用いて測定される振動の大きさが所定のしきい値を超えると前記転がり軸受を異常と判定する判定部とを備え、
     前記所定のしきい値は、前記軸受装置の振動をコンピュータにより解析するための振動解析方法により算出される振動波形を用いて決定され、
     前記振動解析方法は、
     前記転がり軸受の転動体と軌道面との接触部に与える損傷の形状データを入力するステップと、
     前記損傷により前記転がり軸受に生じる、前記転がり軸受の内輪と外輪との間の変位を算出するステップと、
     前記軸受装置が有する振動モードを解析するモード解析プログラムによって、前記軸受装置の振動特性を示す振動特性モデルを算出するステップと、
     前記変位を算出するステップにより算出される前記変位に前記内輪と前記外輪との間のばね定数を乗算することによって得られる、前記転がり軸受に生じる励振力の履歴を前記振動特性モデルに与えることによって、前記軸受装置において前記振動センサが設置される場所における振動波形を算出するステップとを含む、転がり軸受の状態監視装置。
  12.  前記変位を算出するステップは、前記転がり軸受の動力学解析を行なう動力学解析プログラムによって、前記転がり軸受の回転軸が回転したときに前記損傷により前記転がり軸受に生じる前記変位の履歴を算出するステップを含む、請求項11に記載の転がり軸受の状態監視装置。
  13.  前記振動センサの設置位置は、前記振動解析方法により算出される前記振動波形を用いて選定され、
     前記振動波形を算出するステップは、前記励振力の履歴を前記振動特性モデルに与えることによって、前記軸受装置の任意位置における振動波形を算出するステップを含む、請求項11または12に記載の転がり軸受の状態監視装置。
  14.  前記振動解析方法を用いることにより、前記振動センサの設置位置として設定可能な複数の候補位置に対応させて複数の振動波形が算出され、
     前記複数の候補位置のうち、振動の加速度振幅が最大となる候補位置が、前記振動センサの設置位置に選定される、請求項11から13のいずれか1項に記載の転がり軸受の状態監視装置。
  15.  前記軸受装置は、風力発電設備における主軸に設けられる軸受装置を含み、
     前記複数の候補位置の各々について、前記主軸に発生する励振力によって前記軸受装置に励起される振動の加速度振幅に対する、前記振動解析方法により算出される振動の加速度振幅の比率が算出され、
     前記複数の候補位置のうち、前記比率が最大となる候補位置が、前記振動センサの設置位置に選定される、請求項14に記載の転がり軸受の状態監視装置。
  16.  前記軸受装置は、風力発電設備における増速機に設けられる軸受装置を含み、
     前記複数の候補位置の各々について、前記増速機の歯車に発生する励振力によって前記軸受装置に励起される振動の加速度振幅に対する、前記振動解析方法により算出される振動の加速度振幅の比率が算出され、
     前記複数の候補位置のうち、前記比率が最大となる候補位置が、前記振動センサの設置位置に選定される、請求項14に記載の転がり軸受の状態監視装置。
  17.  前記軸受装置は、風力発電設備における発電機に設けられる軸受装置を含み、
     前記発電機は、カップリング部によって前記風力発電設備における増速機に接続され、
     前記複数の候補位置の各々について、前記カップリング部に発生する励振力によって前記軸受装置に励起される振動の加速度振幅に対する、前記振動解析方法により算出される振動の加速度振幅の比率が算出され、
     前記複数の候補位置のうち、前記比率が最大となる候補位置が、前記振動センサの設置位置に選定される、請求項14に記載の転がり軸受の状態監視装置。
  18.  前記振動解析方法により算出される振動波形を用いて前記振動センサの設置位置を選定する選定部をさらに備える、請求項11から17のいずれか1項に記載の転がり軸受の状態監視装置。
  19.  前記所定のしきい値は、選定された前記振動センサの設置位置において、前記転がり軸受に異常が生じた場合に想定される振動波形を用いて決定される、請求項11から18のいずれかに記載の転がり軸受の状態監視装置。
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