WO2017145687A1 - 異常診断装置および異常診断方法 - Google Patents

異常診断装置および異常診断方法 Download PDF

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英之 筒井
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    • F16C2360/00—Engines or pumps
    • F16C2360/31—Wind motors

Definitions

  • the second amplitude in the high frequency band at the time when the first amplitude is generated is divided from the first amplitude not less than the reference value in the low frequency band.
  • FIG. 1 is a diagram schematically showing the configuration of the wind power generator 1.
  • the wind turbine generator 1 includes a main shaft 10, a main shaft bearing 20, a blade 30, a speed increaser 40, a generator 50, an acceleration sensor 70, and a data processing device 80.
  • the main shaft bearing 20, the speed increaser 40, the generator 50, the acceleration sensor 70, and the data processing device 80 are stored in the nacelle 90, and the nacelle 90 is supported by the tower 100.
  • the acceleration sensor 70 is disposed on the spindle bearing 20 of the spindle and measures vibrations generated in the spindle bearing 20.
  • the speed increaser 40 is provided between the main shaft 10 and the generator 50, and increases the rotational speed of the main shaft 10 and outputs it to the generator 50.
  • the speed increaser 40 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 that rotatably support a plurality of shafts are also provided in the speed increaser 40.
  • the generator 50 is connected to the output shaft of the speed increaser 40, and rotates to generate power by the rotational torque received from the speed increaser 40.
  • the generator 50 includes, for example, an induction generator.
  • a bearing that rotatably supports the rotor is also provided in the generator 50.
  • the data processor 80 is provided inside the nacelle 90 and receives vibration data of the spindle bearing 20 measured by the acceleration sensor 70.
  • the data processing device 80 uses the vibration data received from the acceleration sensor 70 to perform an abnormality diagnosis as to whether or not the spindle bearing 20 has been damaged.
  • the acceleration sensor 70 and the data processing device 80 are connected by a wired cable and configured to be able to communicate data. Communication between the acceleration sensor 70 and the data processing device 80 may be performed by wireless communication.
  • the data processing device 80 corresponds to the abnormality diagnosis device of the present invention.
  • the vibration amplitude caused by the abnormality may appear in the vibration data.
  • an effective value is defined as the root mean square of amplitude in the waveform of vibration data.
  • the effective value can be said to be an index value that is a measure of how much amplitude is included in the waveform of the vibration data.
  • the vibration amplitude not caused by damage is also used when calculating the mean square of the amplitude in the vibration data of acceleration.
  • the amplitude of vibration that is not caused by damage hardly changes depending on the presence or absence of damage. Therefore, the change in the effective value due to the presence or absence of damage almost depends on the change in the amplitude of vibration caused by the damage.
  • the main shaft 10 rotates in the direction indicated by the arrow D.
  • a radial load is applied to the main shaft 10 in the direction of arrow N perpendicular to the rotation axis of the main shaft 10.
  • Arrow G indicates the direction of gravity.
  • a point PA on the inner peripheral surface of the outer ring 24 is located in a direction directly above the rotation axis of the main shaft 10.
  • a point PB on the inner peripheral surface of the outer ring 24 is located at a position rotated 90 degrees in the rotation direction D from the position of the point PA.
  • a point PC on the inner peripheral surface of the outer ring 24 is positioned vertically downward from the rotation axis of the main shaft 10.
  • FIG. 6 is a diagram showing both a schematic diagram (a) of a waveform of vibration data in a normal state and a schematic diagram (b) of a result of short-time Fourier transform.
  • FIG. 7 is a diagram showing both a schematic diagram (a) of a waveform of vibration data at the time of abnormality and a schematic diagram (b) of a result of short-time Fourier transform.
  • the short-time Fourier transform performs fast Fourier transform (FFT) by dividing vibration data at predetermined time intervals.
  • FFT fast Fourier transform
  • FIG. 10 is a functional block diagram for explaining the functional configuration of the data processing device 80 that performs abnormality diagnosis.
  • the data processing device 80 includes a first filter 81, a second filter 82, and a diagnosis unit 83.
  • Vibration data measured by the acceleration sensor 70 is input to the first filter 81 and the second filter 82.
  • the first filter 81 and the second filter 82 may receive vibration data in real time from the acceleration sensor 70, or may read vibration data stored in a memory (not shown) from the memory.
  • the first filter 81 extracts the first vibration waveform Wv1 of 500 to 5000 Hz from the vibration data and outputs it to the diagnosis unit 83.
  • the first filter 81 includes, for example, a band pass filter.
  • the diagnosis unit 83 includes a computer such as a CPU (Central Processing Unit), and a volatile memory and a nonvolatile memory for storing data necessary for abnormality diagnosis.
  • the diagnosis unit 83 receives the first vibration waveform Wv1 and the second vibration waveform Wv2, and performs an abnormality diagnosis as to whether or not the spindle bearing 20 has been damaged.
  • the diagnosis unit 83 determines that an abnormality has occurred in the main shaft bearing 20
  • the diagnosis unit 83 controls the notification unit 84 to notify the user that an abnormality has occurred in the main shaft bearing 20.
  • the second amplitude PB k generated at time T k in the second vibration waveform Wv2 is extracted.
  • an average value obtained by dividing the first amplitude PA k by the second amplitude PB k is used as an evaluation value as to whether or not an abnormality has occurred.
  • the evaluation value V is significantly increased at the time of abnormality in which the second amplitude PB k is almost absent in the vibration data. .
  • the accuracy of abnormality diagnosis of the spindle bearing 20 can be improved also in the second embodiment.
  • a vibration waveform of 500 to 5000 Hz is extracted from vibration data, and the second amplitude after a predetermined time has elapsed from the first amplitude exceeding the reference value in the vibration waveform.
  • the value obtained by dividing the value (amplitude ratio) below the threshold is used as the evaluation value for abnormality diagnosis.
  • the diagnosis unit 83C extracts the first amplitude exceeding the reference value E in the vibration waveform Wv (500 to 5000 Hz) in the abnormality diagnosis.
  • the reason why the amplitude exceeding the reference value E is extracted from the vibration waveform Wv is to specify the time when the rolling element 28 collides with the cage 26, the inner ring 22, or the outer ring 24.
  • the change in acceleration that occurs when the rolling element 28 collides with them appears relatively large in the waveform of the vibration data because of the impact caused by the collision. Therefore, by extracting the amplitude exceeding the reference value E from the vibration waveform Wv, the time when the rolling element 28 collides with the cage 26, the inner ring 22, or the outer ring 24 can be specified. As a result, the amplitude almost unrelated to the fact that the rolling element 28 collides with these can be excluded from the calculation of the evaluation value.
  • the reference value E when the first amplitude is extracted is desirably a value that hardly exceeds the amplitude generated regardless of whether the rolling element 28 collides with the cage 26, the inner ring 22, or the outer ring 24.
  • the reference value E can be appropriately determined by actual machine experiment or simulation, and can be, for example, about five times the effective value of the vibration waveform Wv.
  • FIG. 22 is an enlarged view showing the vicinity of time TC k of vibration waveform Wv shown in FIG.
  • the second amplitude PD k is generated at time TD k after the time ⁇ T has elapsed from time TC k at which the first amplitude PC k has occurred.
  • the number of times that the value obtained by dividing the second amplitude PD k from the first amplitude PC k falls below the threshold value R2 th is used as an evaluation value as to whether or not an abnormality has occurred.
  • the damping rate of the vibration generated is normal when the abnormality occurs mostly at 500 to 5000 Hz. Smaller than time. Accordingly, the value obtained by dividing the second amplitude PD k from the first amplitude PC k is smaller in the abnormal case than in the normal state.
  • FIG. 24 is a flowchart for explaining the subroutine processing (S1 in FIG. 2) for calculating the evaluation value V used in the third embodiment.
  • the data processing device 80C extracts the second amplitude PD k at the time TD k after the time ⁇ T has elapsed from the time TC k at which the first amplitude PC k is generated in S32, and advances the processing to S33.
  • the fourth embodiment in the abnormality diagnosis of the spindle bearing 20, from the first amplitude PC k equal to or greater than the reference value E in the vibration waveform Wv of 500 to 5000 Hz, from the time TC k when the first amplitude PC k occurs.
  • the occurrence frequency F2 when the ratio R2 k obtained by dividing the second amplitude PD k of the vibration waveform after the lapse of time ⁇ T is lower than the threshold value R2 th , the rolling element 28 at normal time and abnormal time
  • Abnormality diagnosis can be performed by paying attention to the fact that the time waveform shape of vibration generated by the collision with the cage 26, the inner ring 22, or the outer ring 24 is different. As a result, the accuracy of the abnormality diagnosis of the bearing device can be improved.

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Abstract

加速度の振動データを用いて、軸受装置の異常診断の診断精度を向上させることができる異常診断装置及び異常診断方法を提供する。この発明に係る異常診断装置は、軸受装置の加速度の振動データに基づき軸受装置の損傷を検出する。異常診断装置は、第１フィルタと、第２フィルタと、診断部とを備える。第１フィルタは、振動データから第１周波数帯に属する第１振動波形を抽出するように構成される。第２フィルタは、振動データから第１周波数帯よりも高い第２周波数帯に属する第２振動波形を抽出するように構成される。診断部は、第１振動波形の振幅であって基準値を超える第１振幅から、第１振幅が生じた時刻における第２振動波形の第２振幅を除した値から算出した評価値が判定値を超えた場合に、軸受装置に損傷が発生したと診断するように構成される。

Description

異常診断装置および異常診断方法
　この発明は、軸受装置の異常診断装置及び軸受装置の異常診断方法に関する。
　特開２０１３－１８５５０７号公報（特許文献１）は、風力発電装置に設けられる機器の異常について適切に診断できる状態監視システム（ＣＭＳ：Condition　Monitoring　System）を開示する。この状態監視システムにおいては、主軸軸受に固定された加速度センサにより測定された振動データの実効値を用いて、主軸軸受に損傷が発生しているか否かが診断される。
特開２０１３－１８５５０７号公報
　振動データの実効値は、振動データの波形の振幅の二乗平均の平方根（ＲＭＳ：Root　Mean　Square）として規定される。実効値は、振動データの波形にどの程度の大きさの振幅が含まれるかの目安となる指標値といえる。
　軸受装置に損傷が生じた場合、損傷に起因した振動が新たに発生したり、正常時には発生していた振動が異常時には発生しなくなったりする場合がある。このように振動データの波形の振幅は、正常時と異常時とで異なる状態となり得る。そのため、振動データの実効値を用いて、振動データから軸受装置の異常を検出することができる。
　実効値の算出にあたっては、一般的に、加速度の振動データにおける振幅の二乗平均を算出するときに損傷に起因しない振動の振幅も用いられる。損傷に起因しない振動の振幅は、損傷の有無によってはほとんど変化しない。したがって、損傷の有無による実効値の変化は、損傷に起因する振動の振幅の変化にほとんど依存している。
　風力発電装置の主軸軸受のように低速（たとえば１００ｒｐｍ程度）で回転する軸受装置において損傷が生じた場合、損傷に起因した加速度の変化は、高速で回転する軸受装置よりも小さい場合が多く、損傷に起因しない加速度の変化と区別することが困難になる。その結果、損傷の有無によっては実効値がほとんど変化しなくなる。そのため、低速で回転する軸受装置の異常診断を加速度の振動データの実効値を用いて行うと、誤診断が生じる可能性がある。
　この発明の主たる目的は、加速度の振動データを用いて軸受装置の異常診断の精度を向上させることができる異常診断装置および異常診断方法を提供することである。
　この発明の第１の局面に係る異常診断装置は、軸受装置の加速度の振動データに基づき軸受装置の損傷を検出する。異常診断装置は、第１フィルタと、第２フィルタと、診断部とを備える。第１フィルタは、振動データから第１周波数帯に属する第１振動波形を抽出するように構成される。第２フィルタは、振動データから第１周波数帯よりも高い第２周波数帯に属する第２振動波形を抽出するように構成される。診断部は、第１振動波形の振幅であって基準値を超える第１振幅から、第１振幅が生じた時刻における第２振動波形の第２振幅を除した値から算出した評価値が判定値を超えた場合に、軸受装置に損傷が発生したと診断するように構成される。
　この発明の第２の局面に係る異常診断装置は、軸受装置の加速度の振動データに基づき軸受装置の損傷を検出する。異常診断装置は、フィルタと、診断部とを備える。フィルタは、振動データから所定の周波数帯に属する振動波形を抽出するように構成される。診断部は、振動波形の振幅であって基準値を超える第１振幅から、第１振幅が生じた時刻から所定時間経過後における振動波形の第２振幅を除した値から算出した評価値が判定値を超えた場合に、軸受装置に損傷が生じたと診断するように構成される。
　この発明の第１の局面によれば、軸受装置の異常診断において、低周波数帯における基準値以上の第１振幅から、第１振幅が発生した時刻における高周波数帯での第２振幅を除した値から算出した評価値を用いることにより、正常時と異常時とで振動データに含まれる周波数成分の違いに着目した異常診断が可能となる。その結果、軸受装置の異常診断の精度を向上させることができる。
　この発明の第２の局面によれば、軸受装置の異常診断において、第１振幅から、第１振幅が生じた時刻から所定時間経過後における振動波形の第２振幅を除した値から算出した値を異常診断の評価値として用いることにより、正常時と異常時とで振動の時間波形形状が異なることに着目した異常診断が可能となる。その結果、軸受装置の異常診断の精度を向上させることができる。
風力発電装置の構成を概略的に示した図である。 データ処理装置によって行なわれる異常診断の処理を示すフローチャートである。 振動データの実効値の変化の一例を示す図である。 正常時の主軸軸受の全体の構成を示す図である。 異常時の主軸軸受の全体の構成を示す図である。 正常時の振動データの波形の模式図（ａ）と短時間フーリエ変換の結果の模式図（ｂ）とを併せて示す図である。 異常時の振動データの波形の模式図（ａ）と短時間フーリエ変換の結果の模式図（ｂ）とを併せて示す図である。 正常時に測定された振動データの波形図（ａ）と、当該振動データに対して短時間フーリエ変換を行なった結果（ｂ）とを併せて示した図である。 異常時に測定された振動データの波形図（ａ）と、当該振動データに対して短時間フーリエ変換を行なった結果（ｂ）とを併せて示した図である。 異常診断を行なうデータ処理装置の機能構成を説明するための機能ブロック図である。 正常時における第１振動波形および第２振動波形を示す図である。 異常時における第１振動波形および第２振動波形を示す図である。 第１振幅から第２振幅を除した値の平均値の変化を示す図である。 実施の形態１において用いられる評価値を計算するサブルーチンの処理を説明するためのフローチャートである。 第１振幅から第２振幅を除した値が閾値を超える場合の発生頻度の変化を示す図である。 実施の形態２において用いられる評価値Ｖを計算するサブルーチンの処理（図２のＳ１）を説明するためのフローチャートである。 比較例、実施の形態１、および実施の形態２のそれぞれの評価値についてｔ検定による有意差検定を行なった結果を示す図である。 異常診断を行なうデータ処理装置の機能構成を説明するための機能ブロック図である。 正常時における振動波形（５００～５０００Ｈｚ）を示す図である。 図１９に示される振動波形の一部を拡大して示す図である。 異常時における振動波形（５００～５０００Ｈｚ）を示す図である。 図２１に示される振動波形の一部を拡大して示す図である。 第１振幅から第２振幅を除した値が閾値を下回る回数の変化を示す図である。 実施の形態３において用いられる評価値を計算するサブルーチンの処理を説明するためのフローチャートである。 第１振幅から第２振幅を除した値が閾値を下回る場合の発生頻度の変化を示す図である。 実施の形態４において用いられる評価値を計算するサブルーチンの処理を説明するためのフローチャートである。 比較例、実施の形態３、および実施の形態４のそれぞれの評価値についてｔ検定による有意差検定を行なった結果を示す図である。
　以下、図面を参照しつつ、実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、同一又は対応する要素には同一の符号を付して、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
　［実施の形態１］
　図１は、風力発電装置１の構成を概略的に示した図である。図１に示されるように、風力発電装置１は、主軸１０と、主軸軸受２０と、ブレード３０と、増速機４０と、発電機５０と、加速度センサ７０と、データ処理装置８０とを備える。主軸軸受２０、増速機４０、発電機５０、加速度センサ７０およびデータ処理装置８０は、ナセル９０に格納され、ナセル９０は、タワー１００によって支持される。
　主軸１０は、ナセル９０内において増速機４０の入力軸に接続される。主軸１０は、主軸軸受２０によって回転自在に支持される。主軸１０は、風力を受けたブレード３０により発生する回転トルクを増速機４０の入力軸へ伝達する。ブレード３０は、主軸１０の先端に設けられ、風力を回転トルクに変換して主軸１０に伝達する。
　主軸軸受２０は、転がり軸受を含んで構成され、たとえば、自動調芯ころ軸受、円すいころ軸受、円筒ころ軸受、および玉軸受などを含む。これらの軸受は、単列のものでも複列のものでもよい。
　加速度センサ７０は、主軸の主軸軸受２０に配置され、主軸軸受２０に発生する振動を測定する。
　増速機４０は、主軸１０と発電機５０との間に設けられ、主軸１０の回転速度を増速して発電機５０へ出力する。一例として、増速機４０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４０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５０は、増速機４０の出力軸に接続され、増速機４０から受ける回転トルクによって回転し発電する。発電機５０は、たとえば、誘導発電機を含んで構成される。なお、この発電機５０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８０は、ナセル９０の内部に設けられ、加速度センサ７０が測定した主軸軸受２０の振動データを受ける。データ処理装置８０は、加速度センサ７０から受けた振動データを用いて、主軸軸受２０に損傷が発生したか否かの異常診断を行なう。図示はしていないが、加速度センサ７０とデータ処理装置８０とは、有線ケーブルで接続されており、データの通信が可能に構成される。加速度センサ７０とデータ処理装置８０との通信は、無線通信で行なわれてもよい。データ処理装置８０は、本発明の異常診断装置に相当する。
　データ処理装置８０は、加速度センサ７０から受けた振動データに基づいて、主軸軸受２０に損傷が発生したか否かを診断する。図２は、データ処理装置８０によって行なわれる異常診断の処理を示すフローチャートである。図２に示されるように、データ処理装置８０は、ステップ（以下ではステップを単にＳと記載する。）Ｓ１において、加速度センサ７０から受けた振動データに基づいて、主軸軸受２０に損傷が発生したか否かを診断するための評価値Ｖを算出し、処理をＳ２に進める。データ処理装置８０は、Ｓ２において、評価値Ｖが異常値か否かを判定する。評価値Ｖが判定値Ｖｄ以下である場合（Ｓ２においてＮＯ）、データ処理装置８０は、評価値Ｖが正常な値であるとして処理を終了する。評価値Ｖが判定値Ｖｄより大きい場合（Ｓ２においてＹＥＳ）、データ処理装置８０は、評価値Ｖが異常な値であるとしてＳ３において主軸軸受２０に異常が発生したことをユーザに報知する。報知の方法としては、たとえば、音声、ランプの点灯、あるいはメッセージの送信のような、聴覚的あるいは視覚的な方法を挙げることができる。判定値Ｖｄは、実機実験あるいはシミュレーションにより適宜決定することができる。
　主軸軸受２０に異常が発生した場合、異常に起因した振動の振幅が振動データに現われる場合がある。このような振動データの波形の振幅の大きさの違いに着目して、正常時の振動データと異常時の振動データとを区別するための評価値Ｖとして、実効値を用いることが知られている。実効値は、振動データの波形における振幅の二乗平均の平方根として規定される。実効値は、振動データの波形にどの程度の大きさの振幅が含まれるかの目安となる指標値といえる。
　図３は、振動データの実効値の変化の一例を示す図である。図３において、時刻ＴＲ１までは主軸軸受２０に損傷が生じている異常な状態である。時刻ＴＲ１から時刻ＴＲ２までの間に主軸軸受２０が交換され、時刻ＴＲ２以降においては主軸軸受２０は正常な状態である。図３に示されるように、時刻ＴＲ１以前において実効値が分布する範囲と、時刻ＴＲ２以降において実効値が分布する範囲とがほとんど同じである。そのため、正常時と異常時とを明確に区別することが困難である。
　実効値の算出にあたっては、加速度の振動データにおける振幅の二乗平均を算出するときに、損傷に起因しない振動の振幅も用いられる。損傷に起因しない振動の振幅は、損傷の有無によってはほとんど変化しない。したがって、損傷の有無による実効値の変化は、損傷に起因する振動の振幅の変化にほとんど依存している。
　風力発電装置１の主軸軸受２０のように低速（たとえば１００ｒｐｍ程度）で回転する軸受装置において損傷が生じた場合、損傷に起因した加速度の変化は、高速で回転する軸受装置よりも小さい場合が多く、損傷に起因しない加速度の変化と区別することが困難になる。その結果、図３に示されるように損傷の有無によっては実効値がほとんど変化しなくなる。そのため、低速で回転する軸受装置の異常診断を加速度の振動データの実効値を用いて行うと、誤診断が生じる可能性がある。
　そこで、実施の形態１においては、正常時と異常時とで、転動体と、保持器あるいは軌道輪（内輪または外輪）などとの衝突によって生じる振動に含まれる周波数成分が異なることに着目する。
　図４および５を用いて、正常時と異常時とで、転動体と、保持器あるいは軌道輪などとの衝突によって生じる振動に含まれる周波数成分が異なる理由について説明する。図４は、正常時の主軸軸受２０の全体の構成を示す図である。図４（ａ）に示されるように、主軸軸受２０は、内輪２２と、外輪２４と、保持器２６と、複数の転動体２８とを含む。
　図４（ａ）において、主軸１０は矢印Ｄで示される方向に回転する。図４（ａ）に示されるように、主軸１０には主軸１０の回転軸と直交する矢印Ｎの方向にラジアル荷重がかかっている。矢印Ｇは、重力の方向を示す。外輪２４の内周面上の点ＰＡは、主軸１０の回転軸の鉛直真上方向に位置する。外輪２４の内周面上の点ＰＢは、点ＰＡの位置から回転方向Ｄに９０度回転させた箇所に位置する。外輪２４の内周面上の点ＰＣは、主軸１０の回転軸から鉛直真下方向に位置する。
　内輪２２は、主軸１０にはめ込まれて固定され、主軸１０と一体となって矢印Ｄの方向に回転する。外輪２４は、内輪２２の外周側に配置されている。
　保持器２６には、転動体２８を保持するための複数のポケットＰｋｔが等間隔に設けられている。保持器２６は、ポケットＰｋｔに転動体２８を保持した状態で内輪２２の外周面と外輪２４の内周面との間に配置される。内輪２２の回転に伴って転動体２８が内輪２２の外周面に沿って回転すると、保持器２６は転動体２８とともに内輪２２の外周面と外輪２４の内周面との間を回転する。転動体２８は、保持器２６のポケットＰｋｔに保持されながら、内輪２２と外輪２４との間を回転方向Ｄに回転する。図４（ｂ），（ｃ）に示されるように、転動体２８と当該転動体２８が保持される保持器２６のポケットＰｋｔとの間には、転動体２８がポケットＰｋｔの中で回転することができるように隙間（ポケットＰｋｔ隙間）が設けられている。通常、転動体２８には、保持器２６のポケットＰｋｔ、内輪２２、および外輪２４との間の摩擦を低減するためにグリースが塗布される。
　転動体２８は、点ＰＣから、点ＰＡまで移動するとき、重力によりポケットＰｋｔ内で回転方向Ｄとは逆方向に寄って保持器２６と接触し、保持器２６によって点ＰＡまで押し上げられる。そのため、転動体２８が点ＰＡを通過するとき、転動体２８はポケットＰｋｔ内で回転方向Ｄとは逆方向に寄っている（図４（ｂ）参照）。
　図４（ｂ）に示される状態にある転動体２８は、点ＰＡを通過した後、点ＰＢを通過するまでに、重力を受けてポケットＰｋｔ内を移動し、保持器２６、内輪２２、あるいは外輪２４などと直接に衝突する（図４（ｃ）参照）。転動体２８と、保持器２６、内輪２２、あるいは外輪２４などとが衝突したときに振動が発生する。
　図５は、異常時の主軸軸受２０の全体の構成を示す図である。図５（ａ）においては、点ＰＣの付近が転動体２８との摩耗によって、損傷Ｉが生じている。主軸１０の回転軸の鉛直真下方向にある点ＰＣは、転動体２８が点ＰＣを通過するときのラジアル荷重が外輪２４の内周面の他の箇所より大きくなり易い。転動体２８が点ＰＣを通過する度に点ＰＣには大きな荷重がかかるため、点ＰＣには損傷が生じ易い。
　損傷Ｉが生じると、たとえば損傷Ｉが生じるときに転動体２８によって外輪２４の点ＰＣ付近の内周面から削りとられた剥離片、あるいは転動体２８が損傷Ｉを通過するときに生じる摩耗粉のような異物Ｓが内輪２２、外輪２４、保持器２６、および転動体２８に付着する（図５（ｂ）参照）。この状態で転動体２８が点ＰＡを通過して保持器２６、内輪２２、あるいは外輪２４に衝突する場合、転動体２８と、保持器２６、内輪２２、あるいは外輪２４との間に異物Ｓが存在することが多い（図５（ｃ）参照）。転動体２８が保持器２６、内輪２２、あるいは外輪２４などに衝突するときの衝撃が異物Ｓによって弱められる。そのため、転動体２８がこれらに衝突したときに主軸軸受２０に生じる振動に含まれる周波数成分は、正常時よりも異常時の方が低くなる。
　図６および７を用いて、転動体２８が保持器２６、内輪２２、あるいは外輪２４などに衝突したときに生じる振動に含まれる周波数成分が正常時と異常時とでどのように異なるかを説明する。図６は、正常時の振動データの波形の模式図（ａ）と短時間フーリエ変換の結果の模式図（ｂ）とを併せて示す図である。図７は、異常時の振動データの波形の模式図（ａ）と短時間フーリエ変換の結果の模式図（ｂ）とを併せて示す図である。短時間フーリエ変換は、振動データを所定の時間間隔で区切って高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast　Fourier　Transform）を行なう。
　図６（ａ）において、時刻ＴＮ１～ＴＮ３の各々で転動体２８と、保持器２６、内輪２２、あるいは外輪２４などとの衝突が起きている。図７（ａ）において、時刻ＴＤ１～ＴＤ３の各々で転動体２８、保持器２６、内輪２２、あるいは外輪２４などとの衝突が起きている。
　図６（ｂ）に示されるように、時刻ＴＮ１～ＴＮ３の周波数成分は、周波数Ｆｔｈを超えている。一方、図７（ｂ）に示されるように、時刻ＴＤ１～ＴＤ３の周波数成分は、周波数Ｆｔｈ未満となる。このように、転動体２８が保持器２６、内輪２２、あるいは外輪２４などに衝突したときに生じる振動に含まれる周波数成分は、正常時と異常時とで明確に区別することができる。
　以下では、図８および９を用いて正常時と異常時とで実際に測定された振動データに含まれる周波数成分が実際にどのように異なるかを説明する。図８は、正常時に測定された振動データの波形図（ａ）と、当該振動データに対して短時間フーリエ変換を行なった結果（ｂ）とを併せて示した図である。図９は、異常時に測定された振動データの波形図（ａ）と、当該振動データに対して短時間フーリエ変換を行なった結果（ｂ）とを併せて示した図である。図８（ｂ）および図９（ｂ）の各々は、４０秒の振動データを０．１秒の間隔で区切って高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast　Fourier　Transform）を行なった結果を示す図である。
　図８（ｂ）および図９（ｂ）において、横軸は時間、縦軸は周波数成分である。図８（ｂ）および図９（ｂ）においては、異常診断において着目すべき周波数帯を抽出するため、パワースペクトル密度が所定の閾値より大きい周波数成分をプロットしている。パワースペクトル密度は、ＦＦＴの結果であるスペクトルにおいて各周波数成分に対応する信号の強度に相当する。パワースペクトル密度が閾値以下である周波数成分は、転動体２８と、保持器２６、内輪２２、および外輪２４などとの衝突により生じた振動のものとは考え難いため、図８（ｂ）および図９（ｂ）においてはプロットしていない。
　図８（ｂ）および図９（ｂ）を比較すると、振動データに含まれる周波数成分が５０００Ｈｚを超えている時刻は、正常時（図８（ｂ））の方が異常時（図９（ｂ））よりも多く、異常時においてはほとんど存在しない。一方、５０００Ｈｚ以下の周波数成分は、正常時および異常時のいずれにおいてもほとんどの時刻において振動データに含まれている。すなわち、異常時において５０００Ｈｚを超える周波数成分の割合の方が５０００Ｈｚ以下の周波数成分の割合よりも顕著に減少する。したがって、異常時における５０００Ｈｚを超える周波数成分の顕著な減少により、振動データにおける５０００Ｈｚ以下の周波数成分の割合から５０００Ｈｚを超える周波数成分の割合を除した値（振幅比）は、正常時よりも異常時の方が大きくなる。
　そこで、実施の形態１においては、振動データから５００～５０００Ｈｚの第１振動波形、および５０００～１００００Ｈｚの第２振動波形を抽出し、第１振動波形（５００～５０００Ｈｚ）において基準値を超える第１振幅から、第１振幅が発生した時刻における、第２振動波形（５０００～１００００Ｈｚ）の第２振幅を除した値の平均値を異常診断の評価値として用いる。第１振幅が発生した時刻における第１振幅から第２振幅を除した値から算出した値を評価値として用いることにより、正常時と異常時とで振動データに含まれる周波数成分の違いに着目した異常診断が可能となる。その結果、主軸軸受２０の異常診断の精度を向上させることができる。
　図１０は、異常診断を行なうデータ処理装置８０の機能構成を説明するための機能ブロック図である。図１０に示されるように、データ処理装置８０は、第１フィルタ８１と、第２フィルタ８２と、診断部８３とを含む。第１フィルタ８１および第２フィルタ８２には、加速度センサ７０によって測定された振動データが入力される。第１フィルタ８１および第２フィルタ８２は、加速度センサ７０からリアルタイムに振動データを受けてもよいし、不図示のメモリに保存された振動データを当該メモリから読み込んでもよい。
　第１フィルタ８１は、振動データから５００～５０００Ｈｚの第１振動波形Ｗｖ１を抽出し、診断部８３へ出力する。第１フィルタ８１は、たとえばバンドパスフィルタを含む。
　第２フィルタ８２は、振動データから５０００～１００００Ｈｚの第２振動波形Ｗｖ２を抽出し、診断部８３へ出力する。第２フィルタ８２は、たとえばバンドパスフィルタを含む。
　診断部８３は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）のようなコンピュータ、および異常診断に必要なデータを保存する揮発性メモリおよび不揮発性メモリを含む。診断部８３は、第１振動波形Ｗｖ１および第２振動波形Ｗｖ２を受けて、主軸軸受２０に損傷が生じたか否かの異常診断を行なう。診断部８３は、主軸軸受２０に異常が発生したと判定した場合には、報知部８４を制御して主軸軸受２０に異常が発生したことをユーザに報知する。
　診断部８３は、異常診断において、第１振動波形Ｗｖ１（５００～５０００Ｈｚ）において基準値Ｅを超える第１振幅を抽出する。このように第１振動波形Ｗｖ１から基準値Ｅを超える振幅を抽出する理由は、転動体２８が保持器２６、内輪２２、あるいは外輪２４などに衝突した時刻を特定するためである。転動体２８がこれらに衝突するときに生じる加速度の変化は、当該衝突による衝撃のため、振動データの波形においては相対的に大きく現われる。そのため、第１振動波形Ｗｖ１から基準値Ｅを超える振幅を抽出することにより、転動体２８が保持器２６、内輪２２、あるいは外輪２４などに衝突した時刻を特定することができる。
　転動体２８が保持器２６、内輪２２、あるいは外輪２４などに衝突するときに発生する振動に含まれる周波数成分は、転動体２８とこれらとの間に異物Ｓがあるか否かで大きく異なる（図４（ｃ）および図５（ｃ）参照）。そのため、転動体２８が保持器２６、内輪２２、あるいは外輪２４などに衝突した時刻を特定することにより、振動データから異常に起因した振幅を抽出することができる。その結果、転動体２８がこれらに衝突したこととはほとんど無関係な振幅を評価値の算出から除外することができる。
　第１振幅を抽出するときの基準値Ｅは、転動体２８が保持器２６、内輪２２、あるいは外輪２４などに衝突したこととは無関係に生じる振幅がほとんど上回ることのない値であることが望ましい。基準値Ｅは、実機実験あるいはシミュレーションにより適宜決定することができ、たとえば第１振動波形Ｗｖ１の実効値の５倍程度とすることができる。
　図１１は、正常時における第１振動波形Ｗｖ１および第２振動波形Ｗｖ２を示す図である。図１１（ａ）に示される第１振動波形Ｗｖ１は、図１０の第１フィルタ８１が図８（ａ）に示される振動データから抽出した波形である。図１１（ｂ）に示される第２振動波形Ｗｖ２は、図１０の第２フィルタ８２が図８（ａ）に示される振動データから抽出した波形である。
　図１１（ａ）に示されるように、正常時において、基準値Ｅを超える第１振幅ＰＡｋは、時刻Ｔｋ（ｋ＝１～Ｎ）において発生している。図１１（ｂ）に示されるように、第２振動波形Ｗｖ２において時刻Ｔｋに発生した第２振幅ＰＢｋが抽出される。実施の形態１における異常診断においては、第１振幅ＰＡｋから第２振幅ＰＢｋを除した値の平均値が、異常が発生したか否かの評価値として用いられる。
　図１２は、異常時における第１振動波形Ｗｖ１および第２振動波形Ｗｖ２を示す図である。図１２（ａ）に示される第１振動波形Ｗｖ１は、図１０の第１フィルタ８１が図９（ａ）に示される振動データから抽出した波形である。図１２（ｂ）に示される第２振動波形Ｗｖ２は、図１０の第２フィルタ８２が図９（ａ）に示される振動データから抽出した波形である。図１２においても図１１と同様に、第１振幅ＰＡｋおよび第２振幅ＰＢｋが抽出され、第１振幅ＰＡｋから第２振幅ＰＢｋを除した値の平均値が評価値として算出される。
　図１３は、第１振幅ＰＡｋから第２振幅ＰＢｋを除した値の平均値の変化を示す図である。図１３において、時刻ＴＲ１１までは主軸軸受２０に損傷が生じている異常な状態である。時刻ＴＲ１１から時刻ＴＲ１２までの間に主軸軸受２０が交換され、時刻ＴＲ１２以降においては主軸軸受２０は正常な状態である。たとえば値Ｒｄを判定値Ｖｄとして、評価値Ｖが判定値Ｖｄを超える場合を異常と判定し、評価値Ｖが判定値Ｖｄ以下の場合を正常と判定することで、正常時と異常時とを明確に区別することができる。その結果、異常診断の精度を比較例よりも向上させることができる。
　図１４は、実施の形態１において用いられる評価値Ｖを計算するサブルーチンの処理（図２のＳ１）を説明するためのフローチャートである。図１４に示されるように、データ処理装置８０は、Ｓ１１において第１振動波形Ｗｖ１（５００～５０００Ｈｚ）から基準値Ｅを超える第１振幅ＰＡｋ（ｋ＝１～Ｎ）を抽出し、処理をＳ１２に進める。データ処理装置８０は、Ｓ１２において第２振動波形Ｗｖ２（５０００～１００００Ｈｚ）から第１振幅ＰＡｋが発生した時刻Ｔｋにおける第２振幅ＰＢｋを抽出し、処理をＳ１３に進める。データ処理装置８０は、Ｓ１３において第１振幅ＰＡｋから第２振幅ＰＢｋを除した値Ｒｋ＝ＰＡｋ／ＰＢｋ（ｋ＝１～Ｎ）を算出し、処理をＳ１４に進める。データ処理装置８０は、ステップＳ１４において、比Ｒｋの平均値Ｒａｖｅを評価値Ｖとして算出して、図２に示される異常診断を行なうメインルーチンに処理を返す。データ処理装置８０は、評価値Ｖが判定値Ｖｄより大きい場合には、異常が発生した旨をユーザに報知する。
　以上、実施の形態１によれば、主軸軸受２０の異常診断において、５００～５０００Ｈｚにおける基準値Ｅ以上の第１振幅ＰＡｋから、第１振幅ＰＡｋが発生した時刻における５０００～１００００Ｈｚでの第２振幅ＰＢｋを除した値の平均値を評価値Ｖとして用いることにより、振動データにおいて第２振幅ＰＢｋがほとんどなくなる異常時において評価値Ｖが顕著に大きくなる。その結果、主軸軸受２０の異常診断の精度を向上させることができる。
　［実施の形態２］
　実施の形態１においては、異常が発生したか否かの評価値として、第１振幅から第２振幅を除した値の平均値を用いる場合について説明した。異常が発生したか否かの評価値は、第１振幅が発生した時刻における第１振幅から第２振幅を除した値から算出した値であればどのようなものでもよい。実施の形態２においては、第１振幅から第２振幅を除した値が閾値を超える場合の発生頻度を異常が発生したか否かの評価値として用いる場合について説明する。
　実施の形態２が実施の形態１と異なる点は、異常が発生したか否かの評価値として第１振幅から第２振幅を除した値が閾値を超える場合の発生頻度を用いる点である。実施の形態２においては、実施の形態１の図１３および１４がそれぞれ図１５および１６に置き換わる。それ以外の構成については実施の形態１と同様であるため、説明を繰り返さない。
　図１５は、第１振幅ＰＡｋから第２振幅ＰＢｋを除した値が閾値を超える場合の発生頻度の変化を示す図である。図１５において、時刻ＴＲ２１までは主軸軸受２０に異常が生じている状態である。時刻ＴＲ２１から時刻ＴＲ２２までの間に主軸軸受２０が交換され、時刻ＴＲ２２以降においては主軸軸受２０は正常な状態である。図１５に示されるように、たとえば値Ｆｄを判定値Ｖｄとして、評価値Ｖが判定値Ｖｄを超える場合を異常と判定し、評価値Ｖが判定値Ｖｄ以下の場合を正常と判定することで、正常時と異常時とを明確に区別することができる。その結果、異常診断の精度を比較例よりも向上させることができる。
　図１６は、実施の形態２において用いられる評価値Ｖを計算するサブルーチンの処理（図２のＳ１）を説明するためのフローチャートである。図１６に示されるように、データ処理装置８０は、Ｓ１１において第１振動波形Ｗｖ１（５００～５０００Ｈｚ）から基準値Ｅを超える第１振幅ＰＡｋ（ｋ＝１～Ｎ）を抽出し、処理をＳ１２に進める。データ処理装置８０は、Ｓ１２において第２振動波形Ｗｖ２（５０００～１００００Ｈｚ）から第１振幅ＰＡｋが発生した時刻Ｔｋにおける第２振幅ＰＢｋを抽出し、処理をＳ１３に進める。データ処理装置８０は、Ｓ１３において第１振幅ＰＡｋから第２振幅ＰＢｋを除した比Ｒｋ＝ＰＡｋ／ＰＢｋ（ｋ＝１～Ｎ）を算出し、処理をＳ２４に進める。データ処理装置８０は、ステップＳ２４において、比Ｒｋ（ｋ＝１～Ｎ）が閾値Ｒｔｈを超える回数Ｌを算出し、処理をＳ２５に進める。データ処理装置８０は、Ｓ２５において発生頻度Ｆ＝Ｌ／Ｎを評価値Ｖとして算出して、図２に示される異常診断の処理を行なうメインルーチンに処理を返す。データ処理装置８０は、評価値Ｖが判定値Ｖｄより大きい場合には、異常が発生した旨をユーザに報知する。閾値Ｒｔｈは、シミュレーションあるいは実機実験によって適宜求めることができる。
　以上、実施の形態２によれば、主軸軸受２０の異常診断において、５００～５０００Ｈｚにおける基準値Ｅ以上の第１振幅ＰＡｋから、第１振幅ＰＡｋが発生した時刻における５０００～１００００Ｈｚでの第２振幅ＰＢｋを除した値が閾値Ｒｔｈより大きい場合の発生頻度Ｆを評価値Ｖとして用いることにより、振動データにおいて第２振幅ＰＢｋがほとんどなくなる異常時において評価値Ｖが顕著に大きくなる。その結果、実施の形態２によっても主軸軸受２０の異常診断の精度を向上させることができる。
　図１７は、比較例、実施の形態１、および実施の形態２のそれぞれの評価値についてｔ検定による有意差検定を行なった結果を示す図である。ｔ検定は、或る標本のグループの平均値と他の標本のグループの平均値との間に有意な差があるか否かを判定する検定方法である。図１７においては、主軸軸受２０に損傷が生じている場合の評価値の平均値と、主軸軸受２０に損傷が生じていない場合の評価値の平均値との間に有意な差があるか否かを判定した。標本数は、それぞれ２１である。有意な差が認められるか否かの境界値であるｔ値は２．０２１である。ｔ検定の結果が２．０２１を超える場合には、有意な差が認められる。
　図１７に示されるように、比較例においては、ｔ検定結果が０．２７４でｔ値より小さいため、有意差が認められない。一方、実施の形態１および２においては、ｔ検定結果がそれぞれ９．８６および１１．３であり、いずれもｔ値を超えているため、有意な差が認められる。
　有意差検定の結果から、実効値を評価値として用いる比較例よりも、実施の形態１および２の方が、主軸軸受２０に異常が生じていない場合の評価値と、異常が生じた場合の評価値との間に差が生じ易いといえる。そのため、実施の形態１および２の方が、異常の発生が評価値の変化として現われ易い。したがって、実施の形態１および２によれば、異常診断の精度を比較例よりも向上させることができる。
　［実施の形態３］
　実施の形態３においては、振動データから５００～５０００Ｈｚの振動波形を抽出し、当該振動波形において基準値を超える第１振幅から、第１振幅が発生した時刻から所定の時間経過後の第２振幅を除した値（振幅比）が閾値を下回る回数を異常診断の評価値として用いる。第１振幅から、第１振幅が発生した時刻から所定の時間経過後の第２振幅を除した値から算出した値を評価値として用いることにより、正常時と異常時とで振動の時間波形形状が異なることに着目した異常診断が可能となる。その結果、主軸軸受２０の異常診断の精度を向上させることができる。
　図１８は、異常診断を行なうデータ処理装置８０Ｃの機能構成を説明するための機能ブロック図である。図１８に示されるように、データ処理装置８０Ｃは、フィルタ８１Ｃと、診断部８３Ｃと、報知部８４Ｃとを含む。フィルタ８１Ｃには、加速度センサ７０Ｃによって測定された振動データが入力される。フィルタ８１Ｃは、加速度センサ７０Ｃからリアルタイムに振動データを受けてもよいし、不図示のメモリに保存された振動データを当該メモリから読み込んでもよい。
　フィルタ８１Ｃは、振動データから５００～５０００Ｈｚの振動波形Ｗｖを抽出し、診断部８３Ｃへ出力する。フィルタ８１Ｃは、たとえばバンドパスフィルタを含む。
　診断部８３Ｃは、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）のようなコンピュータ、および異常診断に必要なデータを保存する揮発性メモリおよび不揮発性メモリを含む。診断部８３Ｃは、振動波形Ｗｖを受けて、主軸軸受２０に損傷が生じたか否かの異常診断を行なう。診断部８３Ｃは、主軸軸受２０に異常が発生したと判定した場合には、報知部８４Ｃを制御して主軸軸受２０に異常が発生したことをユーザに報知する。
　診断部８３Ｃは、異常診断において、振動波形Ｗｖ（５００～５０００Ｈｚ）において基準値Ｅを超える第１振幅を抽出する。振動波形Ｗｖから基準値Ｅを超える振幅を抽出する理由は、転動体２８が保持器２６、内輪２２、あるいは外輪２４などに衝突した時刻を特定するためである。転動体２８がこれらに衝突するときに生じる加速度の変化は、当該衝突による衝撃のため、振動データの波形においては相対的に大きく現われる。そのため、振動波形Ｗｖから基準値Ｅを超える振幅を抽出することにより、転動体２８が保持器２６、内輪２２、あるいは外輪２４などに衝突した時刻を特定することができる。その結果、転動体２８がこれらに衝突したこととはほとんど無関係な振幅を評価値の算出から除外することができる。
　第１振幅を抽出するときの基準値Ｅは、転動体２８が保持器２６、内輪２２、あるいは外輪２４などに衝突したこととは無関係に生じる振幅がほとんど上回ることのない値であることが望ましい。基準値Ｅは、実機実験あるいはシミュレーションにより適宜決定することができ、たとえば振動波形Ｗｖの実効値の５倍程度とすることができる。
　図１９は、正常時における振動波形Ｗｖを示す図である。図１９に示される振動波形Ｗｖは、図１８のフィルタ８１Ｃが図８（ａ）に示される振動データから抽出した波形である。図１９に示されるように、基準値Ｅを超える第１振幅ＰＣｋは、時刻ＴＣｋ（ｋ＝１～Ｎ）において発生している。
　図２０は、図１９に示される振動波形Ｗｖの時刻ＴＣｋ付近を拡大して示す図である。図２０に示されるように、第１振幅ＰＣｋが発生した時刻ＴＣｋから時間ΔＴ経過後の時刻ＴＤｋにおいて第２振幅ＰＤｋが発生している。実施の形態３における異常診断においては、第１振幅ＰＣｋから第２振幅ＰＤｋを除した値が閾値Ｒ２ｔｈを下回った回数が、異常が発生したか否かの評価値として用いられる。
　図２１は、異常時における振動波形Ｗｖを示す図である。図２１に示される振動波形Ｗｖは、図１８のフィルタ８１Ｃが図９（ａ）に示される振動データから抽出した波形である。図２１に示されるように、基準値Ｅを超える第１振幅ＰＣｋは、時刻ＴＣｋ（ｋ＝１～Ｍ）において発生している。
　図２２は、図２１に示される振動波形Ｗｖの時刻ＴＣｋ付近を拡大して示す図である。図２２に示されるように、第１振幅ＰＣｋが発生した時刻ＴＣｋから時間ΔＴ経過後の時刻ＴＤｋにおいて第２振幅ＰＤｋが発生している。図２２においても図２０と同様に、第１振幅ＰＣｋから第２振幅ＰＤｋを除した値が閾値Ｒ２ｔｈを下回った回数が、異常が発生したか否かの評価値として用いられる。
　転動体２８が保持器２６、内輪２２、あるいは外輪２４などに衝突したとき（時刻ＴＣｋ）に生じた振動の減衰率は、当該振動のほとんどが５００～５０００Ｈｚで発生する異常時の方が正常時よりも小さくなる。したがって、第１振幅ＰＣｋから第２振幅ＰＤｋを除した値は、異常時の方が正常時よりも小さくなる。
　図２３は、第１振幅ＰＣｋから第２振幅ＰＤｋを除した値が閾値Ｒ２ｔｈを下回った回数の変化を示す図である。図２３において、時刻ＴＲ３１までは主軸軸受２０に損傷が生じている異常な状態である。時刻ＴＲ３１から時刻ＴＲ３２までの間に主軸軸受２０が交換され、時刻ＴＲ３２以降においては主軸軸受２０は正常な状態である。たとえば値Ｌｄを判定値Ｖｄとして、評価値Ｖが判定値Ｖｄを超える場合を異常と判定し、評価値Ｖが判定値Ｖｄ以下の場合を正常と判定することで、正常時と異常時とを区別することができる。その結果、異常診断の精度を比較例よりも向上させることができる。
　図２４は、実施の形態３において用いられる評価値Ｖを計算するサブルーチンの処理（図２のＳ１）を説明するためのフローチャートである。図２４に示されるように、データ処理装置８０Ｃは、Ｓ３１において振動波形Ｗｖ（５００～５０００Ｈｚ）から基準値Ｅを超える第１振幅ＰＣｋ（ｋ＝１～Ｎ）を抽出し、処理をＳ３２に進める。データ処理装置８０Ｃは、Ｓ３２において第１振幅ＰＣｋが発生した時刻ＴＣｋから時間ΔＴ経過後の時刻ＴＤｋにおける第２振幅ＰＤｋを抽出して処理をＳ３３に進める。データ処理装置８０Ｃは、Ｓ３３において第１振幅ＰＣｋから第２振幅ＰＤｋを除した比Ｒ２ｋ＝ＰＣｋ／ＰＤｋを算出し、処理をＳ３４に進める。データ処理装置８０Ｃは、Ｓ３４において比Ｒ２ｋが閾値Ｒ２ｔｈを下回る回数Ｌ２を評価値Ｖとして算出して、図２に示される異常診断を行なうメインルーチンに処理を返す。データ処理装置８０Ｃは、評価値Ｖが判定値Ｖｄより大きい場合には、異常が発生した旨をユーザに報知する。閾値Ｒ２ｔｈは、シミュレーションあるいは実機実験によって適宜求めることができる。
　以上、実施の形態３によれば、主軸軸受２０の異常診断において、５００～５０００Ｈｚの振動波形Ｗｖにおける基準値Ｅ以上の第１振幅ＰＣｋから、第１振幅ＰＣｋが発生した時刻ＴＣｋから時間ΔＴ経過後における振動波形の第２振幅ＰＤｋを除した比Ｒ２ｋが閾値Ｒ２ｔｈを下回った回数Ｌ２を評価値として用いることにより、正常時と異常時とで転動体２８と、保持器２６、内輪２２、あるいは外輪２４などとの衝突によって生じた振動の時間波形形状が異なることに着目した異常診断が可能となる。その結果、軸受装置の異常診断の精度を向上させることができる。
　［実施の形態４］
　実施の形態３においては、異常が発生したか否かの評価値として、第１振幅から、第１振幅が発生した時刻から所定の時間経過後における振動波形の第２振幅を除した値が閾値を下回った回数を評価値として用いる場合について説明した。異常が発生したか否かの評価値は、第１振幅から、第１振幅が発生した時刻から所定の時間経過後における振動波形の第２振幅を除した値から算出した値であればどのようなものでもよい。実施の形態４においては、第１振幅から第２振幅を除した値が閾値を下回る場合の発生頻度を異常が発生したか否かの評価値として用いる場合について説明する。
　実施の形態４が実施の形態３と異なる点は、異常が発生したか否かの評価値として第１振幅から第２振幅を除した値が閾値を下回る場合の発生頻度を用いる点である。実施の形態４においては、実施の形態３の図２３および２４がそれぞれ図２５および２６に置き換わる。それ以外の構成については実施の形態３と同様であるため、説明を繰り返さない。
　図２５は、第１振幅ＰＣｋから第２振幅ＰＤｋを除した値が閾値を下回る場合の発生頻度の変化を示す図である。図２５において、時刻ＴＲ４１までは主軸軸受２０に異常が生じている状態である。時刻ＴＲ４１から時刻ＴＲ４２までの間に主軸軸受２０が交換され、時刻ＴＲ４２以降においては主軸軸受２０は正常な状態である。図２５に示されるように、たとえば値Ｆ２ｄを判定値Ｖｄとして、評価値Ｖが判定値Ｖｄを超える場合を異常と判定し、評価値Ｖが判定値Ｖｄ以下の場合を正常と判定することで、正常時と異常時とを区別することができる。その結果、異常診断の精度を比較例よりも向上させることができる。
　図２６は、実施の形態４において用いられる評価値Ｖを計算するサブルーチンの処理（図２のＳ１）を説明するためのフローチャートである。図２６に示されるように、データ処理装置８０Ｃは、Ｓ３１において振動波形Ｗｖ（５００～５０００Ｈｚ）から基準値Ｅを超える第１振幅ＰＣｋ（ｋ＝１～Ｎ）を抽出し、処理をＳ３２に進める。データ処理装置８０Ｃは、Ｓ３２において第１振幅ＰＣｋが発生した時刻ＴＣｋから時間ΔＴ経過後の時刻ＴＤｋにおける第２振幅ＰＤｋを抽出して処理をＳ３３に進める。データ処理装置８０Ｃは、Ｓ３３において第１振幅ＰＣｋから第２振幅ＰＤｋを除した比Ｒ２ｋを算出し、処理をＳ４４に進める。データ処理装置８０Ｃは、Ｓ４４において比Ｒ２ｋが閾値Ｒ２ｔｈを下回る回数Ｌ２を算出して、処理をＳ４５に進める。データ処理装置８０Ｃは、Ｓ４５において比Ｒ２ｋが閾値Ｒ２ｔｈを下回る場合の発生頻度Ｆ２＝Ｌ２／Ｎを算出して、図２に示される異常診断を行なうメインルーチンに処理を返す。データ処理装置８０Ｃは、評価値Ｖが判定値Ｖｄより大きい場合には、異常が発生した旨をユーザに報知する。
　以上、実施の形態４によれば、主軸軸受２０の異常診断において、５００～５０００Ｈｚの振動波形Ｗｖにおける基準値Ｅ以上の第１振幅ＰＣｋから、第１振幅ＰＣｋが発生した時刻ＴＣｋから時間ΔＴ経過後における振動波形の第２振幅ＰＤｋを除した比Ｒ２ｋが閾値Ｒ２ｔｈを下回る場合の発生頻度Ｆ２を評価値として用いることにより、正常時と異常時とで転動体２８と、保持器２６、内輪２２、あるいは外輪２４などとの衝突によって生じる振動の時間波形形状が異なることに着目した異常診断が可能となる。その結果、軸受装置の異常診断の精度を向上させることができる。
　図２７は、比較例、実施の形態３、および実施の形態４のそれぞれの評価値についてｔ検定による有意差検定を行なった結果を示す図である。ｔ検定は、或る標本のグループの平均値と他の標本のグループの平均値との間に有意な差があるか否かを判定する検定方法である。図２７においては、主軸軸受２０に損傷が生じている場合の評価値の平均値と、主軸軸受２０に損傷が生じていない場合の評価値の平均値との間に有意な差があるか否かを判定した。標本数は、それぞれ２１である。有意な差が認められるか否かの境界値であるｔ値は２．０２１である。ｔ検定においては、検定結果がｔ値を超える場合に有意な差が認められる。
　図２７に示されるように、比較例においては、検定結果が０．２７４でｔ値より小さいため、有意な差が認められない。一方、実施の形態３および４においては、検定結果がそれぞれ２．０９および６．０１であり、いずれもｔ値を超えているため、有意な差が認められる。
　有意差検定の結果から、実効値を評価値として用いる比較例よりも、実施の形態３および４の方が、主軸軸受２０に異常が生じていない場合の評価値と、異常が生じた場合の評価値との間に差が生じ易いといえる。そのため、実施の形態３および４の方が、異常の発生が評価値の変化として現われ易い。したがって、実施の形態３および４によれば、異常診断の精度を比較例よりも向上させることができる。
　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。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。
　１　風力発電装置、１０　主軸、２０　主軸軸受、２２　内輪、２４　外輪、２６　保持器、２８　転動体、３０　ブレード、４０　増速機、５０　発電機、７０，７０Ｃ　加速度センサ、８０，８０Ｃ　データ処理装置、８１，８１Ｃ，８２　フィルタ、８３，８３Ｃ　診断部、８４，８４Ｃ　報知部、９０　ナセル、１００　タワー。

Claims (8)

  1. 　軸受装置の加速度の振動データに基づき前記軸受装置の損傷を検出する異常診断装置であって、
    　前記振動データから第１周波数帯に属する第１振動波形を抽出するように構成される第１フィルタと、
    　前記振動データから前記第１周波数帯よりも高い第２周波数帯に属する第２振動波形を抽出するように構成される第２フィルタと、
    　前記第１振動波形の振幅であって基準値を超える第１振幅から、前記第１振幅が生じた時刻における前記第２振動波形の第２振幅を除した値から算出した評価値が判定値を超えた場合に、前記軸受装置に損傷が発生したと診断するように構成される診断部とを備える、異常診断装置。
  2. 　前記診断部は、前記振動データの測定期間に含まれる複数の時刻の各々における前記第１振幅から前記第２振幅を除した値の平均値を前記評価値として用いるように構成される、請求項１に記載の異常診断装置。
  3. 　前記診断部は、前記振動データの測定期間において、前記第１振幅から前記第２振幅を除した値が閾値を超えた回数から、前記測定期間に発生した前記第１振幅の回数を除した値を前記評価値として用いるように構成される、請求項１に記載の異常診断装置。
  4. 　軸受装置の加速度の振動データに基づき前記軸受装置の損傷を検出する異常診断方法であって、
    　前記振動データから第１周波数帯に属する第１振動波形を抽出するステップと、
    　前記振動データから前記第１周波数帯よりも高い第２周波数帯に属する第２振動波形を抽出するステップと、
    　前記第１振動波形の振幅であって基準値を超える第１振幅から、前記第１振幅が生じた時刻における前記第２振動波形の第２振幅を除した値から算出した評価値が判定値を超えた場合に、前記軸受装置に損傷が発生したと診断するステップとを含む、異常診断方法。
  5. 　軸受装置の加速度の振動データに基づき前記軸受装置の損傷を検出する異常診断装置であって、
    　前記振動データから所定の周波数帯に属する振動波形を抽出するように構成されるフィルタと、
    　前記振動波形の振幅であって基準値を超える第１振幅から、前記第１振幅が生じた時刻から所定時間経過後における前記振動波形の第２振幅を除した値から算出した評価値が判定値を超えた場合に、前記軸受装置に前記損傷が生じたと診断するように構成される診断部とを備える、異常診断装置。
  6. 　前記診断部は、前記評価値として、前記振動データの測定期間において、前記第１振幅から前記第２振幅を除した値が閾値を超える回数を算出するように構成される、請求項５に記載の異常診断装置。
  7. 　前記診断部は、前記評価値として、前記振動データの測定期間において、前記第１振幅から前記第２振幅を除した値が閾値を超えた回数から、前記第１振幅が生じた回数を除した値を算出する、請求項５に記載の異常診断装置。
  8. 　軸受装置の加速度の振動データに基づき前記軸受装置の損傷を検出する異常診断方法であって、
    　前記振動データから所定の周波数帯に属する振動波形を抽出するステップと、
    　前記振動波形の振幅であって基準値を超える第１振幅から、前記第１振幅が生じた時刻から所定時間経過後における前記振動波形の第２振幅を除した値から算出した評価値が判定値を超えた場合に、前記軸受装置に前記損傷が生じたと診断するステップとを含む、異常診断方法。
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