JP2001099757A - Method for detecting bearing malfunction - Google Patents
Method for detecting bearing malfunctionInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は，回転機器のベアリ
ング接触面の圧痕や傷など，破壊に至る前の異常状態を
振動加速度で精度良く検出する，ベアリングの異常検出
方法に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a bearing abnormality detecting method for accurately detecting an abnormal state, such as an indentation or a scratch on a bearing contact surface of a rotating device, before the destruction by vibration acceleration.
【０００２】[0002]
【従来の技術】ベアリングの劣化は，アンバランスなど
初期の取付不良を除くと，運転時間の経過に伴い進行す
る。そしてこれまでは，ベアリングの破壊に対して事前
の時間計画保全や状態監視保全が行われている。2. Description of the Related Art Deterioration of a bearing progresses with the elapse of operation time, except for initial mounting failure such as imbalance. Until now, pre-planned maintenance and condition monitoring maintenance have been performed for bearing destruction.
【０００３】時間計画保全とは，実運転時間，または停
止している時間を含む設置からの経過時間に対し，一定
間隔で点検，給油，交換などの保全を行う時間計画に基
づく予防保全である。保全の時間間隔は，一般的に過去
の破壊事例や加速試験などで得た故障間隔の平均値を参
考に，安全性を見込んだ短めの時間で取り決めている。
多くのベアリングでは，破壊の前に保全が行われるため
運用での不都合がない。しかしながら設置環境や使用条
件などにより，劣化の急激な進行によって保全の前に破
壊したり，劣化の進行が穏やかで時間間隔の余裕が過剰
となり正常なベアリングまでも保全するといった事態が
生ずるおそれがある。[0003] Time plan maintenance is preventive maintenance based on a time plan in which maintenance such as inspection, refueling, and replacement is performed at regular intervals with respect to the elapsed time from the installation including the actual operation time or the time during which the apparatus is stopped. . Generally, the maintenance time interval is determined by referring to the average value of failure intervals obtained in past destruction cases and accelerated tests, etc., with a short time considering safety.
In many bearings, maintenance is performed before destruction, so there is no operational inconvenience. However, depending on the installation environment and operating conditions, there is a risk that damage may occur before maintenance due to rapid progress of deterioration, or the progress of deterioration will be mild and the time interval will be excessive, and even normal bearings will be maintained. .
【０００４】一方予知状態監視保全とは，ベアリングの
破壊の兆候を監視し，監視値が正常の管理範囲を超えた
場合に保全を実施する状態監視に基づく予防保全であ
る。監視する項目は，モータの電流値，ベアリングの発
熱，異音，振動加速度などである。特に，振動加速度に
よる監視は，確立された技術であって，例えば出願人が
先に開示した特公平２−５９４２０においては，振動加
速度の周波数成分を監視することで，ベアリングの破壊
を予知判断している。On the other hand, predictive state monitoring maintenance is preventive maintenance based on state monitoring in which signs of bearing breakage are monitored and maintenance is performed when the monitored value exceeds a normal control range. Items to be monitored include a motor current value, heat generation of a bearing, abnormal noise, and vibration acceleration. In particular, monitoring by vibration acceleration is a well-established technique. For example, in Japanese Patent Publication No. 2-59420 previously disclosed by the applicant, by monitoring the frequency component of vibration acceleration, it is possible to predict and determine the destruction of a bearing. ing.
【０００５】より詳述すれば，ベアリングの構成部位，
すなわち内輪，外輪，玉（転動体）の傷が衝突する周期
を監視周波数と呼び，一定時間でサンプリングした振動
加速度を高速フリーエ変換することでその周波数成分を
分析し，パワースペクトルを得る。そしてこのパワース
ペクトルから監視周波数ごとの振動加速度を抽出し，正
常時からの増加倍数で正常，注意，異常を判断するよう
にしている。More specifically, the components of the bearing,
That is, a period in which the scratches of the inner ring, the outer ring, and the ball (rolling element) collide is referred to as a monitoring frequency, and the frequency component is analyzed by subjecting the vibration acceleration sampled for a certain period of time to high-speed Fourier transform, thereby obtaining a power spectrum. Then, the vibration acceleration for each monitoring frequency is extracted from the power spectrum, and normality, caution, and abnormality are determined based on multiples of increase from the normal time.
【０００６】[0006]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら，ベアリ
ングの破壊進行において初期段階における浅い傷などで
は，傷の成長と傷断面の鈍りとが繰り返されるため，傷
とベアリング構成部材の接触面が衝突することで発生す
る振動加速度の周期が非定常なものとなる。傷が成長し
たときの監視では，監視周波数での振動加速度が大きい
が，傷断面が鈍った時の監視では，監視周波数での振動
加速度が小さくなる。つまり，監視の時期により振動加
速度が変動し，増加倍数の判断が正常と異常とを繰り返
す一貫性のない結果となってしまう。これでは状態監視
保全での計画立案に有効な情報とならないおそれがあ
る。However, in the case of shallow scratches in the initial stage in the progress of the destruction of the bearing, the growth of the scratch and the dulling of the wound cross section are repeated. The period of the vibration acceleration generated in the above becomes unsteady. In monitoring when a flaw grows, the vibration acceleration at the monitoring frequency is large, but in monitoring when the cross section of the flaw is dull, the vibration acceleration at the monitoring frequency is small. In other words, the vibration acceleration fluctuates depending on the monitoring time, and the result of inconsistency in which the judgment of the multiplication factor repeats between normal and abnormal. This may not be effective information for planning in condition monitoring maintenance.
【０００７】本発明は係る点に鑑みてなされたものであ
り，計測した振動加速度のデータのうちの非定常の部分
を除去した後に，従前の高速フーリエ変換による周波数
分析等を行うことによって，初期段階における監視精度
を向上させることをその目的としている。[0007] The present invention has been made in view of the above-mentioned points, and an initial state is obtained by removing a non-stationary portion of measured vibration acceleration data and performing frequency analysis or the like by conventional fast Fourier transform. Its purpose is to improve the monitoring accuracy at the stage.
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するた
め，請求項１のベアリングの異常検出方法は，回転機器
の軸受部からの振動加速度を計測し，高速フーリエ変換
によって周波数成分を分析してパワースペクトルを得た
後，該パワースペクトルから監視周波数ごとの振動加速
度を抽出して，正常時からの増加度合い，例えば増加倍
数等で前記軸受部に装着されているベアリングの異常を
検出する方法において，前記高速フーリエ変換の前に，
まず振動加速度を離散ウェーブレット変換してウェーブ
レット係数を求める工程と，前記ウェーブレット係数の
うち，所定のしきい値を越えるウェーブレット係数の部
分を除去する工程と，前記除去した後のウェーブレット
係数の部分を離散ウェーブレット逆変換して補正振動加
速度を得る工程とを有している。そしてこのようにして
求めた補正振動加速度に対して，従前の高速フーリエ変
換を行ってして周波数分析を行って，パワースペクトル
を得ることを特徴としている。なお所定のしきい値は，
解像度に応じて設定しても良い。According to a first aspect of the present invention, there is provided a bearing abnormality detecting method comprising: measuring a vibration acceleration from a bearing of a rotating device; and analyzing a frequency component by a fast Fourier transform. After obtaining a power spectrum, a method of extracting a vibration acceleration for each monitoring frequency from the power spectrum and detecting an abnormality of a bearing mounted on the bearing unit with a degree of increase from a normal state, for example, a multiplication factor or the like. , Before the fast Fourier transform,
First, a step of obtaining a wavelet coefficient by performing a discrete wavelet transform of the vibration acceleration, a step of removing a part of the wavelet coefficient exceeding a predetermined threshold value from the wavelet coefficient, and a step of discretizing the part of the wavelet coefficient after the removal. Obtaining a corrected vibration acceleration by performing a wavelet inverse transform. A characteristic feature is that a power spectrum is obtained by performing a conventional fast Fourier transform on the corrected vibration acceleration obtained in this manner and performing a frequency analysis. The predetermined threshold is
The setting may be made according to the resolution.
【０００９】この場合前記しきい値としては，請求項２
に記載したように，前記回転機器の軸受部の軸が約１秒
間に回転する間に，例えば毎秒１０回転の回転機器では
１０回転する間サンプリングしたデータのウェーブレッ
ト係数の平均値にその標準偏差の２倍の値をプラスマイ
ナスした値を提案できる。すなわち，ウェーブレット係
数の平均値をＸ，標準偏差をＹとしたとき，しきい値＝
Ｘ±２Ｙの値を提案できる。その他に請求項３のよう
に，しきい値＝Ｘ±３Ｙや，請求項４のようにしきい値
＝３Ｘや，請求項５のようにしきい値＝６Ｘとしてもよ
い。In this case, the threshold value is defined as claim 2
As described in the above, while the shaft of the bearing portion of the rotating device rotates for about 1 second, for example, for a rotating device rotating at 10 rotations per second, the average value of the wavelet coefficient of the data sampled during 10 rotations is added to the average value of its standard deviation. A value obtained by adding or subtracting twice the value can be proposed. That is, when the average value of the wavelet coefficients is X and the standard deviation is Y, the threshold value =
A value of X ± 2Y can be suggested. In addition, the threshold value may be set to X ± 3Y, the threshold value may be set to 3X, and the threshold value may be set to 6X.
【００１０】本発明では，前記高速フーリエ変換によっ
て周波数分析を行う前に，振動加速度（デジタル信号）
を離散ウェーブレット変換してウェーブレット係数を求
め，その後前記ウェーブレット係数のうち，所定のしき
い値を越えるウェーブレット係数を非定常のものとみな
して除去し，その後前記除去した後のウェーブレット係
数を離散ウェーブレット逆変換して，再度返還前の物理
量である振動加速度に戻し，そのように除去した後の補
正振動加速度を，通常の高速フーリエ変換してパワース
ペクトルを得るようにしている。したがって，回転機器
の運転初期段階における非定常な部分を低減させて安定
した監視が行え，監視結果の精度を向上させることがで
きる。In the present invention, the vibration acceleration (digital signal) is performed before the frequency analysis is performed by the fast Fourier transform.
Is subjected to discrete wavelet transform to obtain wavelet coefficients, and then, among the wavelet coefficients, wavelet coefficients exceeding a predetermined threshold are regarded as being non-stationary, and are removed. After the conversion, the vibration acceleration is returned to the physical quantity before returning, and the corrected vibration acceleration after such removal is subjected to ordinary fast Fourier transform to obtain a power spectrum. Therefore, stable monitoring can be performed by reducing unsteady portions in the initial stage of operation of the rotating device, and the accuracy of the monitoring result can be improved.
【００１１】[0011]
【発明の実施の形態】以下，本発明の好ましい実施の形
態について，発明の効果を検証するために用いた試験装
置で説明すると，図１は，本実施の形態にかかる検出方
法，並びに検出対象とした，クリーンルームなどに清浄
空気を供給するファンフィルタユニット１の構成の概略
を示している。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to a test apparatus used for verifying the effects of the present invention. FIG. 1 shows a detection method and a detection object according to the present embodiment. 1 schematically shows a configuration of a fan filter unit 1 for supplying clean air to a clean room or the like.
【００１２】このファンフィルタユニット１は，ケーシ
ング２の下面にフィルタ３が装着されており，またケー
シング２内には，ファン４を回転駆動させるモータ５が
収納されている。モータ５のロータ６の軸受部７，８に
は，各々ベアリング（図示せず）が設けられており，ロ
ータ６のシャフト９を支持している。In the fan filter unit 1, a filter 3 is mounted on a lower surface of a casing 2, and a motor 5 for rotating a fan 4 is accommodated in the casing 2. Bearings 7 and 8 of the rotor 6 of the motor 5 are provided with bearings (not shown), respectively, and support the shaft 9 of the rotor 6.
【００１３】本発明を実施するための各種計測器は，次
のような構成を有している。まずロータ６のシャフト９
の回転を計測するためのパルス発信器１１がケーシング
２内に設置されており，そのパルス信号は，回転計１２
に入力され，シャフト９の回転数が計測できる。上側に
位置する軸受部７には，加速度センサ１３が取り付けら
れており，この加速度センサ１３からの信号（振動加速
度信号）は，振動計１４に入力される。またモータ５の
上方には，パラボラ型集音装置１５が設置されており，
集音した音は，騒音計１６に入力される。そしてこれら
各回転計１２，振動計１４，騒音計１６からの信号（ア
ナログデータ）は，アナログデータレコーダ１７に入力
されて記録される。なお本発明を用いて現場の機器を実
際に監視する場合には，振動加速度センサを軸受部に取
り付け，該センサからの信号を信号の処理装置に入力す
る構成となる。Various measuring instruments for implementing the present invention have the following configurations. First, the shaft 9 of the rotor 6
A pulse transmitter 11 for measuring the rotation of the motor is installed in the casing 2 and its pulse signal is transmitted to a tachometer 12.
And the rotation speed of the shaft 9 can be measured. An acceleration sensor 13 is attached to the upper bearing portion 7, and a signal (vibration acceleration signal) from the acceleration sensor 13 is input to a vibrometer 14. Above the motor 5, a parabolic sound collector 15 is installed.
The collected sound is input to the sound level meter 16. The signals (analog data) from the tachometer 12, the vibrometer 14 and the sound level meter 16 are input to an analog data recorder 17 and recorded. When actually monitoring the on-site equipment using the present invention, a vibration acceleration sensor is attached to a bearing portion, and a signal from the sensor is input to a signal processing device.
【００１４】アナログデータレコーダ１７で記録された
データは，例えばパソコンなどの処理装置２１におい
て，データ処理される。この処理装置２１では，図２に
示した一連の処理がなされるうになっている。The data recorded by the analog data recorder 17 is subjected to data processing in a processing device 21 such as a personal computer. In this processing device 21, a series of processes shown in FIG. 2 is performed.
【００１５】まずアナログデータレコーダ１７で記録さ
れた振動加速度の計測信号（アナログデータ）をデジタ
ル信号に変換して，振動加速度の離散値（デジタルデー
タ）が求められる。次いでこの離散値に対して図３に示
したようなデジタルフィルタ３１による処理がなされ
る。First, a measurement signal (analog data) of the vibration acceleration recorded by the analog data recorder 17 is converted into a digital signal, and a discrete value (digital data) of the vibration acceleration is obtained. Next, the discrete values are processed by the digital filter 31 as shown in FIG.
【００１６】デジタルフィルタ３１の処理は，図３に示
したように，原信号（振動加速度の離散値のデジタルデ
ータ）に対して，まず離散ウェーブレット変換がなされ
る。離散ウェーブレット変換は，（１）式に示す平均値
がゼロで時間原点を離れると急速に振幅が小さくなる基
本関数Ψ（ｔ）（マザーウェーブレットと呼ぶ）の形状
を選択し，パラメータａ，ｂを通常は２のべき乗とする
ことで，正規直交化した（２）式でウェーブレット関数
を離散化する。In the process of the digital filter 31, as shown in FIG. 3, a discrete wavelet transform is first performed on an original signal (digital data of discrete values of vibration acceleration). The discrete wavelet transform selects the shape of a basic function Ψ (t) (called a mother wavelet) in which the average value shown in the equation (1) is zero and the amplitude decreases rapidly after leaving the time origin, and parameters a and b are set. Normally, the wavelet function is discretized by the orthonormalized equation (2) by using a power of two.
【００１７】[0017]
【数１】 (Equation 1)
【００１８】[0018]
【数２】 (Equation 2)
【００１９】ここで，ｊをレベルと呼び，１／２ｊがサ
ンプリング周波数の解像度となる。２ｊｋは時間方向へ
の移動を表す。信号ｆ（ｔ）はΨｊ，ｋ（ｔ）を用いて
（３）式に示したように，級数展開が可能である。ま
た，展開係数は（４）式で与えられ，これを離散ウェー
ブレット変換とよぶ。Here, j is called a level, and 1/2 j is the resolution of the sampling frequency. 2 jk represents movement in the time direction. The signal f (t) can be expanded into a series using Ψ j, k (t) as shown in equation (3). The expansion coefficient is given by equation (4), which is called a discrete wavelet transform.
【００２０】[0020]
【数３】 (Equation 3)
【００２１】[0021]
【数４】 (Equation 4)
【００２２】ここに，Ψ＊ｊｋ（ｔ）は離散ウェーブレ
ットの複素共役である。またｃｊ， ｋは離散ウェーブレ
ット変換によって得られるウェーブレット係数で，信号
の時間―周波数分布を示す。また，（３）式は逆変換に
相当する。ここで，離散ウェーブレット変換のｊ＋１レ
ベル以上での低解像度の和をＡｊ，ｊレベルまでの高解
像度をＤｊとすると，逆変換により構成する信号Ｓは，
（５）式となる。Where Ψ * jk (t) is the complex conjugate of the discrete wavelet. Also, c j and k are wavelet coefficients obtained by the discrete wavelet transform, and indicate the time-frequency distribution of the signal. Equation (3) corresponds to the inverse transformation. Here, assuming that the sum of the low resolution at the j + 1 level or higher of the discrete wavelet transform is A j and the high resolution up to the j level is D j , the signal S formed by the inverse transform is
Equation (5) is obtained.
【００２３】[0023]
【数５】 (Equation 5)
【００２４】ここでは，解析にＤａｕｂｅｃｈｉｅｓ４
次の正規直行ウェーブレットを選定した。Here, Daubechies 4 is used for analysis.
The following regular orthogonal wavelets were selected.
【００２５】そして離散ウェーブレット変換によって得
たウェーブレット係数については，所定のしきい値，す
なわち監視時の計測値に基づいて定めたしきい値を越え
たものについて除去される処理がなされる。このように
しきい値は，監視開始後の計測値を基に算出して取り決
めながら判断する。そして前記した除去処理によって周
期が非定常に変化する振動加速度の成分が除去されるこ
とになる。すなわち，離散ウェーブレット変換（ＤＷ
Ｔ）で得られたウェーブレット係数が，予め定めたしき
い値の範囲を超えた場合は，劣化などの経年的に増加す
る振動加速度に，非周期的な成分が合成したもの，つま
りは，ベアリングの異常を判断するにあたって障害とな
るノイズと考え，ウェーブレット係数を該しきい値に変
換する。With respect to the wavelet coefficients obtained by the discrete wavelet transform, a process is performed to remove a wavelet coefficient exceeding a predetermined threshold value, that is, a value exceeding a threshold value determined based on the measured value at the time of monitoring. As described above, the threshold value is determined based on the measured value after the start of monitoring and determined. By the above-described removal processing, the component of the vibration acceleration whose cycle changes unsteadily is removed. That is, the discrete wavelet transform (DW
If the wavelet coefficient obtained in T) exceeds a predetermined threshold range, a non-periodic component is combined with the vibration acceleration that increases over time such as deterioration, that is, the bearing Is considered to be an obstacle to noise when judging an abnormality in the wavelet, and the wavelet coefficient is converted to the threshold.
【００２６】なお前記しきい値は，ベアリングの寸法や
軸の回転周期により異なる。しきい値の設定方法とし
て，例えば発明者らの知見によれば，例えば前記回転機
器の軸受部の軸が約１秒間に回転する間にサンプリング
したデータのウェーブレット係数の平均値をＸ，標準偏
差をＹとしたとき，しきい値＝Ｘ±２Ｙとすることが提
案できる。たとえば軸の回転数が１秒間で約１０回転の
場合，データサンプリング周期を１／２００００秒とす
ると，通常のパソコンで解析できるデータ個数は，約２
００００点（１秒間）といえる。したがって，この場
合，１０回転分のデータ，すなわち約１秒間のデータを
サンプリングすればよい。The above threshold value differs depending on the dimensions of the bearing and the rotation period of the shaft. As a method of setting the threshold value, for example, according to the knowledge of the inventors, for example, the average value of the wavelet coefficients of the data sampled while the shaft of the bearing unit of the rotating device rotates for about one second is represented by X, the standard deviation. If Y is Y, it can be proposed that threshold value = X ± 2Y. For example, if the rotation speed of the shaft is about 10 rotations per second, and the data sampling period is 1/20000 seconds, the number of data that can be analyzed by a normal personal computer is about 2
0000 points (1 second). Therefore, in this case, data for 10 rotations, that is, data for about 1 second may be sampled.
【００２７】その他のしきい値としては，回転機器の軸
受部の軸が約１秒間に回転する間にサンプリングしたデ
ータのウェーブレット係数の平均値をＸ，標準偏差をＹ
としたとき，しきい値＝Ｘ±３Ｙ，しきい値＝３Ｘ，し
きい値＝６Ｘが提案できる。いずれもサンプリングした
データのウェーブレット係数の平均値をＸに基づいてい
る。As other threshold values, the average value of the wavelet coefficients of data sampled while the shaft of the bearing portion of the rotating device rotates for about one second is X, and the standard deviation is Y.
, Threshold = X ± 3Y, threshold = 3X, threshold = 6X can be proposed. In each case, the average value of the wavelet coefficients of the sampled data is based on X.
【００２８】そのようにしてしきい値によって，ノイズ
を除去した後のウェーブレット係数を，離散ウェーブレ
ット逆変換（ｉＤＷＴ）することで，変換前と同じ物理
量である振動加速度に戻した再構成信号，本発明でいう
ところの補正振動加速度が得られる。The wavelet coefficient from which the noise has been removed by the threshold value is subjected to inverse discrete wavelet transform (iDWT), thereby returning the reconstructed signal, which is the same physical quantity as before the conversion, to the vibration acceleration. The corrected vibration acceleration referred to in the invention is obtained.
【００２９】再び図２に示したように，このようにして
得た再構成信号について高速フーリエ変換（ＦＦＴ）が
なされ，振動加速度のパワースペクトルが得られる。後
はこれまでの周波数解析による異常診断手法と同様な処
理がなされる。すなわち，周波数解析による監視では，
時間波形が正弦波の加重和であるとして高速フーリエ変
換により周波数ごとの強度を求めてパワースペクトルを
得る。そしてシャフト９の回転周波数の次数倍，および
軸受部７，８の寸法をパラメータとした監視周波数での
振動加速度から故障の兆候が検出されるのである。As shown in FIG. 2 again, a fast Fourier transform (FFT) is performed on the reconstructed signal thus obtained, and a power spectrum of the vibration acceleration is obtained. Thereafter, the same processing as that of the abnormality diagnosis method based on the frequency analysis is performed. In other words, in monitoring by frequency analysis,
Assuming that the time waveform is a weighted sum of sine waves, the power spectrum is obtained by obtaining the intensity for each frequency by fast Fourier transform. Then, a sign of failure is detected from the vibration acceleration at the monitoring frequency using the order times the rotation frequency of the shaft 9 and the dimensions of the bearings 7 and 8 as parameters.
【００３０】本実施の形態においては，軸受部の発生原
因に対する監視周波数は，次のように設定されている。 外輪の傷：３．１９×Ｆｒ＝１／２｛１−ｄ／Ｄ・ｃｏ
ｓα｝・Ｚ 内輪の傷：２．０６×Ｆｒ＝１／２｛１＋ｄ／Ｄ・ｓｉ
ｎα｝・Ｚ 転動体の傷：４．８２×Ｆｒ＝１／２（Ｄ／ｄ）｛１・
（ｄ／Ｄ）２・ｓｉｎ２α｝ ここで，Ｆｒ：シャフト９の回転周期［Ｈｚ］ Ｄ：ピッチ円（転動体と転動体との距離）の直径［２
５．５ｍｍ］ ｄ：転動体の径［５．９５ｍｍ］ α：転動体の接触角［３０ｄｅｇ］ Ｚ：転動体の数［８個］ である。なおシャフト９軸の回転周期は，フィルタ３の
圧力損失などにより試験途中で変化するため，パラメー
タとしてある。In the present embodiment, the monitoring frequency for the cause of the occurrence of the bearing is set as follows. Outer ring scratch: 3.19 × Fr = 1/2 ｛1-d / D · co
sα｝ · Z Inner ring scratch: 2.06 × Fr = 1 / 2１ ／ 1 + d / D · si
nα｝ · Z Wound of rolling element: 4.82 × Fr = １ ／ (D / d) ｛1 ·
(D / D) 2 · sin 2 α｝ where, Fr: rotation cycle [Hz] of shaft 9 D: diameter of pitch circle (distance between rolling elements) [2]
5.5 mm] d: diameter of rolling element [5.95 mm] α: contact angle of rolling element [30 deg] Z: number of rolling elements [8]. Note that the rotation period of the shaft 9 changes during the test due to the pressure loss of the filter 3 and the like, and is therefore a parameter.
【００３１】そして前記監視周波数での振動加速度の増
加度合いにより，軸受部７のベアリングの異常を診断す
る処理がされる。かかる診断にあたっては，例えば出願
人が先に開示した特公平２−５９４２０号に開示の技術
が適用できる。Then, a process of diagnosing an abnormality of the bearing of the bearing unit 7 is performed based on the degree of increase of the vibration acceleration at the monitoring frequency. For such a diagnosis, for example, the technology disclosed in Japanese Patent Publication No. 2-59420 previously disclosed by the applicant can be applied.
【００３２】本実施の形態にかかる検出方法を実施する
ための装置構成等は以上のように構成されており，次に
実際に前記ファンフィルタユニット１のモータ５の軸受
部７のベアリングについて，前記構成によってその異常
の検出を実際に行った実験結果を次に示す。The apparatus configuration and the like for implementing the detection method according to the present embodiment are configured as described above. Next, the bearing of the bearing 7 of the motor 5 of the fan filter unit 1 will be described. The experimental results of actually detecting the abnormality by the configuration are shown below.
【００３３】本実験においては，軸受故障が加速的に進
行するように予め軸受部７の外面に回転方向と垂直に溝
状の傷を付けた。さらに，軸受箱との隙間（保持器にベ
アリングを納めた場合の軸受部材の外輪の外表面と，保
持器の内側との隙間）を通常交差より３０μｍ大きくし
て，軸受部７に揺動運動を生じさせた。そしてファンフ
ィルタユニット１を連続運転し，１日１回アナログデー
タレコーダ１７を用いて各種センサから電圧出力をＶＴ
Ｒテープに自動記録した。データの解析には，記録テー
プの再生信号をＰＣに入力し，サンプリング周波数１／
２００００ｓｅｃ，分解度１２ｂｉｔでＡ／Ｄ変換した
離散データを用いた。In this experiment, a groove-like flaw was formed on the outer surface of the bearing portion 7 in advance in a direction perpendicular to the rotational direction so that the bearing failure proceeded at an accelerated rate. Further, the clearance between the bearing housing (the clearance between the outer surface of the outer ring of the bearing member when the bearing is housed in the cage and the inside of the cage) is usually made 30 μm larger than the intersection, and the bearing part 7 swings. Was generated. Then, the fan filter unit 1 is continuously operated, and the voltage output from various sensors is converted to VT once a day using the analog data recorder 17.
Automatically recorded on R tape. To analyze the data, the playback signal of the recording tape was input to the PC and the sampling frequency 1 /
Discrete data subjected to A / D conversion at 20000 sec with a resolution of 12 bits was used.
【００３４】なおデータの採取時期に関しても付言して
おくと，予め１０秒間（データ数２０００００個）の振
動加速度の片振幅から求めた試験開始当初（９８年８月
１日〜１５日）の平均値を初期値とした増加倍率（＝監
視日の値／初期値）を調べた。その結果，９８年１２月
までは，ほぼ１倍であるが，９９年１月以降，緩やかな
増加傾向を示していることが判明した。そして２月中旬
からは，急激に大きくなり，保全を必要とする振動加速
度のしきい値レベルの３倍に達した。この結果から，軸
受部７の故障の兆候は，９９年１月から検出できると判
断し，これ以降２ヶ月間のデータに対して周波数解析を
行うようにした。It should be noted that the timing of data collection is also to be added. The average of the initial test start (August 1 to 15, 1998) determined from the amplitude of the vibration acceleration for 10 seconds (200,000 data) in advance. The increase rate (= monitoring day value / initial value) with the value as the initial value was examined. As a result, it was found that the number was almost one by December 1998, but showed a gradual increase from January 1999. Then, from mid-February, it rapidly increased and reached three times the threshold level of vibration acceleration requiring maintenance. From these results, it was determined that the sign of the failure of the bearing part 7 could be detected from January 1999, and the frequency analysis was performed on the data for two months thereafter.
【００３５】すなわち，まずアナログデータレコーダ１
７によって記録されたデータをサンプリング周波数１／
２００００ｓｅｃ，分解度１２ｂｉｔでＡ／Ｄ変換して
振動加速度の離散データを得る。そしてその後デジタル
フィルタ３１による処理を行う。そしてこのデジタルフ
ィルタ３１での処理によって，監視開始後の計測値から
定めたしきい値を越えたものについては，これを除去す
る。That is, first, the analog data recorder 1
7 by the sampling frequency 1 /
A / D conversion is performed at 20000 sec with a resolution of 12 bits to obtain discrete data of vibration acceleration. Then, processing by the digital filter 31 is performed. As a result of the processing by the digital filter 31, those which exceed a threshold value determined from the measured value after the start of monitoring are removed.
【００３６】デジタルフィルタ３１の逆変換に用いるウ
ェーブレット係数のしきい値については，解析期間での
ウェーブレット係数の変動から簡易的に判断したが，解
像度ごとに求めたウェーブレット係数の標準偏差で判断
したところ，ウェーブレット係数のレベルｊ＝１，ｊ＝
２で不連続な変動を示していることがわかった。ｊ＝１
は，故障の兆候を示しているため，ｊ＝２の周波数成分
がノイズと考えられる。よって，デジタルフィルタ３１
の逆変換に用いるウェーブレット係数のしきい値につい
ては，効果の検証という意味合いから，簡易的ではある
が，ｊ＝２をゼロとした。すなわちｊ＝２のウェーブレ
ット係数のしきい値を０とした。The threshold value of the wavelet coefficient used for the inverse transform of the digital filter 31 was simply determined from the fluctuation of the wavelet coefficient during the analysis period, but was determined based on the standard deviation of the wavelet coefficient obtained for each resolution. , Wavelet coefficient levels j = 1, j =
2 showed a discontinuous variation. j = 1
Indicates a sign of failure, so that the frequency component of j = 2 is considered to be noise. Therefore, the digital filter 31
Regarding the threshold value of the wavelet coefficient used for the inverse transformation of, j = 2 is set to zero although it is simple for the purpose of verifying the effect. That is, the threshold value of the wavelet coefficient of j = 2 is set to 0.
【００３７】後は，そのようにしてノイズ成分を除去し
た後のものを離散ウェーブレット逆変換を行い本発明で
いう補正振動加速度を得る。その後この補正振動加速度
を高速フーリエ変換して，振動加速度のパワースペクト
ルを得た。ついで前記した監視周波数における振動加速
度の変化を調べた。高速フーリエ変換の計算上県は，周
波数分解能を０．６１Ｈｚ，窓関数をハニングとして１
０秒間のデータを加算平均した。After that, after the noise component is removed in this way, the discrete wavelet is inversely transformed to obtain the corrected vibration acceleration referred to in the present invention. Thereafter, the corrected vibration acceleration was subjected to fast Fourier transform to obtain a power spectrum of the vibration acceleration. Next, the change in the vibration acceleration at the monitoring frequency described above was examined. In the calculation of the fast Fourier transform, the prefecture has a frequency resolution of 0.61 Hz and a window function of Hanning 1
The data for 0 seconds were averaged.
【００３８】その結果を図４〜図６に示す。図４は外輪
の傷を監視する監視周波数での振動加速度の変化，図５
は転動体の傷を監視する監視周波数での振動加速度の変
化，図６は内輪の傷を監視する監視周波数での振動加速
度の変化を示している。比較のため，全く同一条件でデ
ジタルフィルタ３１による図３の処理を行わなかった場
合，すなわち従来の方法による検出方法による振動加速
度の変化を図７〜図９に示した。図７は外輪の傷を監視
する監視周波数での振動加速度の変化，図８は転動体の
傷を監視する監視周波数での振動加速度の変化，図９は
内輪の傷を監視する監視周波数での振動加速度の変化を
示している。The results are shown in FIGS. FIG. 4 shows the change in vibration acceleration at the monitoring frequency for monitoring the outer ring for scratches.
6 shows a change in vibration acceleration at a monitoring frequency for monitoring a wound of a rolling element, and FIG. 6 shows a change in vibration acceleration at a monitoring frequency for monitoring an inner ring for damage. For comparison, FIGS. 7 to 9 show changes in the vibration acceleration by the detection method according to the conventional method when the processing of FIG. 3 by the digital filter 31 was not performed under exactly the same conditions. FIG. 7 shows the change in vibration acceleration at the monitoring frequency for monitoring the outer ring flaw, FIG. 8 shows the change in vibration acceleration at the monitoring frequency for monitoring the rolling element flaw, and FIG. 9 shows the change in the vibration frequency for monitoring the inner ring flaw. The change in vibration acceleration is shown.
【００３９】これら各図を比較すればわかるように，本
実施の形態による検出方法では従来手法よりも監視結果
の日変動が低減しており，そのためより安定した監視が
行え，診断の精度が向上している。特に所期の段階（１
月１日〜２月８日）での日変動が大幅に低減している。
図１０に，振動加速度の回帰分析で求めた回帰直線と実
データとの残差２乗和について，従来手法と実施の形態
の場合によるものの各々を表にして示した。これによれ
ば，本実施の形態のように，デジタルフィルタ３１によ
る前処理を行うことで，残差２乗和が従来の約１／２と
なり，変動の少ない増加傾向を示していることが判る。
これは振動加速度のノイズ成分を除去したことで，日変
動が小さくなり，再現性のある診断が行えることを示し
たものといえる。As can be seen by comparing these figures, the detection method according to the present embodiment reduces the daily fluctuation of the monitoring result as compared with the conventional method, so that more stable monitoring can be performed and the accuracy of diagnosis is improved. are doing. Especially at the expected stage (1
Daily fluctuations from January 1 to February 8) have been greatly reduced.
FIG. 10 is a table showing the residual square sum of the regression line obtained by the regression analysis of the vibration acceleration and the actual data, according to the conventional method and the embodiment. According to this, it can be seen that by performing pre-processing using the digital filter 31 as in the present embodiment, the residual sum of squares is reduced to about の of the conventional one, indicating an increasing tendency with little fluctuation. .
This indicates that the removal of the noise component of the vibration acceleration has reduced the daily fluctuation and has enabled the diagnosis to be performed with reproducibility.
【００４０】なお前記実験例では，効果の検証という意
味合いから，簡易的に，ｊ＝２のウェーブレット係数の
しきい値を０としたが，もちろん本発明は，この例に限
定されるものではなく，監視開始後の計測値のサンプリ
ングデータのウェーブレット係数の平均値や標準偏差な
どに基づいて定めることができる。In the experimental example, the threshold value of the wavelet coefficient of j = 2 is simply set to 0 for the purpose of verifying the effect. However, the present invention is not limited to this example. , Can be determined based on the average value or standard deviation of the wavelet coefficients of the sampling data of the measured values after the start of monitoring.
【００４１】なお前記実施の形態では，軸受部７に直接
加速度センサ１３を取り付けて振動加速度を計測して周
波数分析を行ったものであるが，ケーシング２表面から
空間に伝播して発生する異音に対しても，振動加速度と
同様のデジタルフィルタ３１による処理によって非定常
成分としてのノイズを除去して処理しても，ベアリング
の初期段階での異常検出を精度良く実施することが可能
である。In the above-described embodiment, the frequency analysis is performed by measuring the vibration acceleration by directly attaching the acceleration sensor 13 to the bearing 7, but the noise generated when the vibration is propagated from the surface of the casing 2 to the space is generated. However, even if the noise is removed as a non-stationary component by the digital filter 31 in the same manner as the vibration acceleration, the abnormality can be accurately detected in the initial stage of the bearing.
【００４２】[0042]
【発明の効果】本発明によれば，振動加速度を周波数成
分を監視して回転機器のベアリングの異常を検出するに
あたり，特に初期段階における監視精度を向上させるこ
とができ，より信頼性の高い，ベアリングの監視，診断
を実施することが可能である。According to the present invention, in detecting an abnormality of a bearing of a rotating device by monitoring a frequency component of a vibration acceleration, it is possible to improve the monitoring accuracy, particularly in an initial stage, and to achieve a higher reliability. It is possible to monitor and diagnose bearings.
【図１】本発明の実施の形態を実施するための装置構成
及び被検査対象であるファンフィルタユニットの構成の
概略を示す説明図である。FIG. 1 is an explanatory view schematically showing the configuration of an apparatus for implementing an embodiment of the present invention and the configuration of a fan filter unit to be inspected.
【図２】本発明の実施の形態の処理の流れを示す説明図
である。FIG. 2 is an explanatory diagram showing a processing flow according to the embodiment of the present invention.
【図３】本発明の実施の形態で用いたデジタルフィルタ
での信号処理を示す説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing signal processing in a digital filter used in the embodiment of the present invention.
【図４】本発明の実施の形態によるベアリングの外輪の
傷を調べる監視周波数の振動加速度の変化を示すグラフ
である。FIG. 4 is a graph showing a change in vibration acceleration at a monitoring frequency for examining a damage of an outer ring of a bearing according to the embodiment of the present invention.
【図５】本発明の実施の形態によるベアリングの転動体
の傷を調べる監視周波数の振動加速度の変化を示すグラ
フである。FIG. 5 is a graph showing a change in vibration acceleration at a monitoring frequency for examining a flaw of a rolling element of a bearing according to an embodiment of the present invention.
【図６】本発明の実施の形態によるベアリングの内輪の
傷を調べる監視周波数の振動加速度の変化を示すグラフ
である。FIG. 6 is a graph showing a change in vibration acceleration at a monitoring frequency for examining a flaw of an inner ring of a bearing according to the embodiment of the present invention.
【図７】従来手法によるベアリングの外輪の傷を調べる
監視周波数の振動加速度の変化を示すグラフである。FIG. 7 is a graph showing a change in vibration acceleration at a monitoring frequency for examining a damage of an outer ring of a bearing by a conventional method.
【図８】従来手法によるベアリングの転動体の傷を調べ
る監視周波数の振動加速度の変化を示すグラフである。FIG. 8 is a graph showing a change in vibration acceleration at a monitoring frequency for examining a wound of a rolling element of a bearing by a conventional method.
【図９】従来手法によるベアリングの内輪の傷を調べる
監視周波数の振動加速度の変化を示すグラフである。FIG. 9 is a graph showing a change in vibration acceleration at a monitoring frequency for examining damage to an inner ring of a bearing according to a conventional method.
【図１０】従来手法と本実施の形態とにおける振動加速
度の回帰分析で求めた回帰直線と実データとの残差２乗
和を示す図表である。FIG. 10 is a table showing the residual sum of squares of the regression line obtained by the regression analysis of the vibration acceleration and the actual data in the conventional method and the present embodiment.
１ ファンフィルタユニット ２ ケーシング ５ モータ ７，８ 軸受部 ９ シャフト １３ 加速度センサ １４ 振動計 １７ アナログデータレコーダ ２１ 処理装置 ３１ デジタルフィルタ Reference Signs List 1 fan filter unit 2 casing 5 motor 7, 8 bearing unit 9 shaft 13 acceleration sensor 14 vibrometer 17 analog data recorder 21 processing device 31 digital filter
Claims (5)
測し，高速フーリエ変換によってパワースペクトルを得
た後，該パワースペクトルから監視周波数ごとの振動加
速度を抽出して，正常時からの増加度合いに基づいて前
記軸受部に装着されているベアリングの異常を検出する
方法において，前記高速フーリエ変換の前に，振動加速
度を離散ウェーブレット変換してウェーブレット係数を
求める工程と，前記ウェーブレット係数のうち，所定の
しきい値を越えるウェーブレット係数の部分を除去する
工程と，前記除去した後のウェーブレット係数の部分を
離散ウェーブレット逆変換して補正振動加速度を得る工
程とを有し，前記補正振動加速度を高速フーリエ変換し
てパワースペクトルを得るようにしたことを特徴とす
る，ベアリングの異常検出方法。1. A vibration acceleration from a bearing part of a rotating device is measured, a power spectrum is obtained by a fast Fourier transform, and a vibration acceleration for each monitoring frequency is extracted from the power spectrum, and a degree of increase from a normal state. A method of detecting an abnormality of a bearing mounted on the bearing portion on the basis of the above, a step of obtaining a wavelet coefficient by performing a discrete wavelet transform of the vibration acceleration before the fast Fourier transform; A step of removing a portion of the wavelet coefficient exceeding the threshold value of, and a step of performing a discrete wavelet inverse transform of the removed wavelet coefficient to obtain a corrected vibration acceleration. Anomalies in bearings characterized by conversion to obtain a power spectrum Detection method.
の軸が約１秒間に回転する間にサンプリングしたデータ
のウェーブレット係数の平均値をＸ，標準偏差をＹとし
たとき， しきい値＝Ｘ±２Ｙ であることを特徴とする，請求項１に記載のベアリング
の異常検出方法。2. The threshold value is defined as follows: X is an average value of wavelet coefficients of data sampled while a shaft of a bearing portion of the rotating device rotates for about one second, and Y is a standard deviation. The method of claim 1, wherein the value = X ± 2Y.
の軸が約１秒間に回転する間にサンプリングしたデータ
のウェーブレット係数の平均値をＸ，標準偏差をＹとし
たとき， しきい値＝Ｘ±３Ｙ であることを特徴とする，請求項１に記載のベアリング
の異常検出方法。3. The threshold value is defined as follows: X is an average value of wavelet coefficients of data sampled while a shaft of a bearing portion of the rotating device rotates for about one second, and Y is a standard deviation. 2. The method of claim 1, wherein the value is X ± 3Y.
の軸が約１秒間に回転する間にサンプリングしたデータ
のウェーブレット係数の平均値をＸとしたとき，しきい
値＝３Ｘであることを特徴とする，請求項１に記載のベ
アリングの異常検出方法。4. The threshold value is 3X, where X is an average value of wavelet coefficients of data sampled while the shaft of the bearing unit of the rotating device rotates for about one second. The method for detecting abnormality of a bearing according to claim 1, wherein:
の軸が約１秒間に回転する間にサンプリングしたデータ
のウェーブレット係数の平均値をＸとしたとき，しきい
値＝６Ｘであることを特徴とする，請求項１に記載のベ
アリングの異常検出方法。5. The threshold value is 6X, where X is an average value of wavelet coefficients of data sampled while the shaft of the bearing unit of the rotating device rotates for about one second. The method for detecting abnormality of a bearing according to claim 1, wherein:
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