JP2002107223A - 回転機械異常音診断処理手法 - Google Patents
回転機械異常音診断処理手法Info
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Abstract
度に診断し、かつ処理速度が速い回転機械異常音診断処
理手法を提供することにある。 【解決手段】 コンベヤ等に使用されるローラ等の回転
機械の異常音を診断する回転機械異常音診断処理手法に
おいて、携帯型診断装置のマイクロホンで、コンベア等
に沿って回転機械音を採取し、その採取した回転機械音
の生波形を、所定時間毎に周波数と音圧レベルの時系列
スペクトルに分解すると共に異音成分を抽出し、その異
音成分から計測異音スペクトルパターンを作成し、他
方、予め異音出現頻度と登録異音タイプをパターン化し
たグループ選別データを作成し、上記計測異音スペクト
ルパターンとグループ選別データとのパターンマッチン
グを行って異常音を診断するものである。
Description
されるローラ等の回転機械の異常音を診断する回転機械
異常音診断処理手法に係り、特に、複雑なアルゴリズム
を用いずに異常音を高精度に診断し、かつ処理速度が速
い回転機械異常音診断処理手法に関するものである。
診断装置のマイクロホンで、コンベヤ等に使用されるロ
ーラ等の回転機械音を採取し、その採取した回転機械音
を、装置に搭載した複雑なフィルタや統計モデル等の複
雑なアルゴリズムを用いて処理し、正常音・異常音の判
別を行っている。
は専用の機器または、高性能なパソコンを必要としてい
る。
手法を小型の携帯型装置に適用する場合、携帯型装置の
計算能力の制限から、複雑なアルゴリズムを用いること
が困難であるという問題がある。
理結果を確認することから、高速な処理が必要である。
ズムを用いずに異常音を高精度に診断し、かつ処理速度
が速い回転機械異常音診断処理手法を提供することにあ
る。
成するために創案されたものであり、請求項1の発明
は、コンベヤ等に使用されるローラ等の回転機械の異常
音を診断する回転機械異常音診断処理手法において、携
帯型診断装置のマイクロホンで、コンベア等に沿って回
転機械音を採取し、その採取した回転機械音の生波形
を、所定時間毎に周波数と音圧レベルの時系列スペクト
ルに分解すると共に異音成分を抽出し、その異音成分か
ら計測異音スペクトルパターンを作成し、他方、予め異
音出現頻度と登録異音タイプをパターン化したグループ
選別データを作成し、上記計測異音スペクトルパターン
とグループ選別データとのパターンマッチングを行って
異常音を診断する回転機械異常音診断処理手法である。
生波形から低周波雑音成分を除去し、この波形を約10
msec間隔で高速フーリエ変換して、周波数と音圧レ
ベルの時系列スペクトルに分解し、その時系列スペクト
ルから異音成分のコンタを抽出し、その時系列スペクト
ルのコンタから異音成分を含むスペクトル列のみを抜き
出し、これを平均化処理しさらに正規化処理して計測異
音スペクトルパターンとし、同時に異音出現頻度を求め
る請求項1記載の回転機械異常音診断処理手法であえ
る。
は、異音出現頻度の大小と、正常・異音のスペクトルパ
ターンに分けたグループに選別して格納され、計測異音
スペクトルパターンの異音出現頻度とスペクトルパター
ンをそれぞれ比較して異音タイプを判定する請求項2記
載の回転機械異常音診断処理手法である。
ンタから異音成分を含むスペクトル列のみを抜き出し、
これを平均化処理しさらに正規化処理して計測異音スペ
クトルパターンとする際、計測異音のオーバーオール値
を求め、その計測異音のオーバーオール値と全グループ
選別データのオーバーオール値の平均値とから異音係数
を求め、この異音係数によって回転機械の異常音の発生
源を特定する請求項2記載の回転機械異常音診断処理手
法である。
を添付図面にしたがって説明する。
0に示し、図11、図12の順で説明する。
たものである。
0は、コンベヤ等に使用されるローラ等の回転機械の異
常音を診断するノート型(モバイル)パソコン等の本体
101と、全方位の音を等しく計測する無指向性マイク
ロホン102と、マイクロホンを向けた方向のみの音を
計測する指向性マイクロホン(ガンマイク)103とか
らなる。これら無指向性マイクロホン102と指向性マ
イクロホン103は、本体101に搭載された発見モー
ドと診断モードという2つの動作モードにより使い分け
られている。
れている。表示装置104としては、例えば、バックラ
イト、タッチパネル付き大型液晶を用いている。
ヤの巡回点検を説明する。
使用例の概略図を示したものである。
トラフアイドローラ106とリターンローラ107によ
りベルト108を循環させて、そのベルト108の荷を
運搬するものである。コンベヤ105上部はギャラリー
109で覆われており、コンベヤ105側面には、各ロ
ーラの位置情報となるローラ識別番号110が貼付され
ている。
転時に診断装置100を発見モードにして携帯し、コン
ベヤラインに沿って巡回する。点検員111は、巡回中
に異音発見アラームが発生した場合、その場で立ち止ま
り、診断装置100を診断モードに切り替える。このと
き、異常ローラを特定するために、指向性マイクロホン
103を異音発見位置近傍のローラに向け異音の診断を
行う。異常ローラを特定したら、診断結果をローラの位
置情報と共に診断装置100に記録する。
点検を行う。そして、診断装置100に記録された情報
に基づいて異常ローラの交換等を行い、コンベヤ105
の保守をする。
2を用いて全周囲の音を採取して自動計測し、危険な異
音を検出するとアラーム音と表示装置104の画面点滅
にて異音発見を点検員に知らせる動作モードである。
用いて診断したいローラ音のみを計測し、診断する動作
モードである。
モードのフローチャートを示したものである。
制御を開始(F120)し、無指向性マイクロホン10
2から音を計測(F121)する。計測した音は、危険
な異音かどうか判別(F122)される。
異音判別の処理手法に特徴を有するものであるが、この
部分の詳細は後述する。
が異音でない場合(No)には、無指向性マイクロホン
102から音を計測(F121)に戻って音の計測から
処理を繰り返し、Step1で、計測した音が異音であ
る場合(Yes)には、異音アラームを発生(F12
3)し、制御を終了(F124)する。
ように、指向性のガンマイク103に切り替えて、診断
モードの制御を開始(F125)し、ガンマイク103
で、異音発見位置近傍のローラに向けて異音の計測(F
126)を行い、異常ローラの特定を行った後、その異
常ローラの異音判別(F127)を行い、その異音に基
づいて診断結果を表示装置104に表示(F128)
し、診断モードの制御を終了(F129)する。
法を説明する。
転機械異常音診断処理手法のフローチャートを示したも
のである。
音診断処理手法は、まず、診断処理を開始(F0)し、
携帯型診断装置のマイクロホンで、コンベア等に沿った
回転機械音を採取(F1)し、その採取した回転機械音
の生波形を、所定時間毎に周波数と音圧レベルの時系列
スペクトルに分解(F2)すると共に異音成分を抽出
(F3)し、その異音成分から計測異音スペクトルパタ
ーンを作成(F4)し、他方、予め異音出現頻度と登録
異音タイプをパターン化したグループ選別データを作成
(F5)しておき、上記計測異音スペクトルパターンと
グループ選別データとのパターンマッチング(F6)を
行い、そのパターンマッチング(F6)で、予め作成し
たグループ選別データの異音出現頻度と登録異音タイプ
に最も近いパターンのデータを選んで、異常音を診断
(F7)し、診断処理を終了(F8)する。
等の回転機械の異常音を診断するものであり、採取した
回転機械音が、正常音なのか異常音なのかを異音判別す
る処理手法に特徴がある。
タイプをパターン化したグループ選別データを作成して
おり、計測異音スペクトルパターンと個々のグループ選
別データとのパターンマッチングを総当たりで行うので
はなく、異音出現頻度を用いてデータを絞り込み、デー
タをグループとして選択した後、計測異音スペクトルパ
ターンと選択したグループ内のデータのみとのパターン
マッチングを行うことで、複雑なアルゴリズムを用いず
に異常音を高精度に診断することができる。本発明は、
選択したグループ内のデータ以外は、パターンマッチン
グを行わないので、処理速度が非常に速い。
をより詳細に説明する。
ロック図を示したものである。
は、本体101と、無指向性マイクロホン102と、指
向性マイクロホン(ガンマイク)103とから構成され
ている。
指向性マイクロホン102と指向性マイクロホン103
とを切り替える切換部20、マイクロホンで採取したア
ナログ波形である回転機械音をディジタル波形に変換す
るA/D変換部21、A/D変換部21で変換されたデ
ィジタル波形の低周波成分を除去するフィルタ部22、
フィルタ部22を通過した波形を所定時間毎に切出した
後、切り出された波形毎に高速フーリエ変換して周波数
と音圧レベルの時系列スペクトルに分解するFFT(Fas
t Fourier Transform)部23、その時系列スペクトルか
ら異音成分を抽出し、その異音成分をデータ圧縮処理し
て計測異音スペクトルパターンを作成するデータ圧縮処
理部24、予め異音出現頻度と登録異音タイプをパター
ン化したグループ選別データを作成しておき、そのグル
ープ選別データを格納したデータベース部25、計測異
音スペクトルパターンとグループ選別データとのパター
ンマッチング処理を行って異常音を診断するパターンマ
ッチング処理部26などが備えられている。
ィルタ部22、FFT部23、データ圧縮処理部24、
データベース部25、パターンマッチング処理部26
は、それぞれ本体101に搭載されたCPU27と接続
されている。
RAM28、HD(ハードディスク)29が搭載されて
おり、異音の診断結果とローラの位置情報を入力するた
めの入力装置30、表示装置104も備えられている。
これらRAM28、HD29、入力装置30、表示装置
104もCPU27と接続されている。切換部20に
は、入力装置30と診断スイッチ31も接続されてい
る。
グループ選別データの異音パターンを説明する。
転機械音における時系列スペクトルの等高線(コンタ)
表示の一例を示した図である。
音パターンの特徴をデータベースとして予め搭載してい
る。
転機械音は、保持リング(リテーナ)と玉からなる軸受
(ベアリング)の状態によって大別することができる。
ここでは、例えば、音パターンA〜Eまでの5種類に分
類している。これら音パターンA〜Eの各グラフは、時
間を横軸にとり、縦軸を周波数にとり、音圧レベルを紙
面に垂直方向の軸にとって異音の周波数成分の時間変化
を示したものであり、異音のレベルを等高線(コンタ)
で示している。
音(ガラガラ音)に対応し、連続的な音で、かすれた帯
状のパターンが特徴である。この音を発しているローラ
は交換の対象である。
りベアリング損傷程度が低い音(ゴロゴロ音)に対応
し、連続的な音で、2本線のパターンが特徴である。こ
の音を発しているローラは調査の対象である。
音(キーキー音)に対応し、間欠的な音で1本線のパタ
ーンと点のパターンが特徴である。この音を発している
ローラは注意の対象である。
りベアリング摩耗程度が低い音(カタカタ音)に対応
し、一定周期で発生する間欠的な音で、櫛状のパターン
が特徴である。この音を発しているローラは正常とみな
している。
音に対応し、低周波数の1本線のみのパターンが特徴で
ある。この音は、暗騒音と呼ばれている。
明する。
フローチャートを示したものである。
ステップに分かれており、図1ではF2〜F7の処理に
相当する。異音判別処理を開始(F40)し、異音特徴
の抽出(F41)を行い、異音特徴の細分化(F42)
を行い、異音出現頻度による登録異音タイプのグループ
選別(F43)を行い、異音スペクトルパターンによる
異音タイプの判定(F44)を行い、異音判別処理を終
了(F45)する。
説明する。
イクロホンで採取して計測した回転機械音の波形から異
音の特徴をパターンとして抽出するものである。
ローラ回転音等の低周波雑音が重畳されている。ローラ
異音の特徴は低周波雑音より高い周波数(約1kHz〜
10kHz)にあることから、それ以下の不要な雑音
(約1kHz以下)は周波数フィルタにより除去する。
さらに、低周波雑音を除いた計測波形は等間隔で分割
し、分割したデータごとに計算負荷が小さい高速フーリ
エ変換(FFT)処理をして時系列の周波数スペクトル
を求める。
生波形から低周波雑音成分を除去した後、この波形を、
例えば、10msec間隔でFFT処理し、横軸に時間
(sec)をとり、縦軸に音圧レベルをとり、これら横
軸と縦軸の双方に垂直となる軸に周波数(Hz)をとっ
て3次元表示した時系列スペクトルに分解している。
で少々見にくいので、等高線(コンタ)表示にする。こ
のようにすると、異音の特徴パターンが図3で説明した
ように、視覚で把握しやすいパターンとして得られる。
診断装置100の表示装置104には、例えば、この時
系列スペクトルのコンタが下側に表示され、一方、低周
波雑音を除いた計測波形が上側に表示されるようになっ
ている。
を説明する。
ルは、3次元情報なので装置100にとって情報が過多
であり、このままでは異音の自動判別ができない。
分化を行う。異音特徴の細分化は、異音判別が容易にな
るように、情報量を減らさずにデータ量を圧縮し、かつ
情報を細分化するものである。
むスペクトル列のみを抜き出し、加算平均して横軸に周
波数をとり、縦軸に音圧レベルをとった計測異音のスペ
クトルを作成する。計測異音スペクトルは2次元情報で
ある。
め、計測時間中の異音発生の時間割合を異音出現頻度と
し、保存する。すなわち、時系列スペクトル中の異音成
分の割合を異音出現頻度として定義し、異音周期の情報
として後のパターンマッチング処理に用いる。異音出現
頻度が少ない場合は、異音は間欠的、逆に多い場合には
連続的と判断できることから異音周期の目安となる。
計測異音のスペクトルパターンを作成する。計測異音ス
ペクトルパターンは1次元情報である。正規化の際、異
音のレベル(強さ)情報が欠落するため、正規化前に異
音レベルとしてオーバーオール値(計測異音スペクトル
の各周波数ごとの音圧レベル値の総和)を算出し、保存
する。異音の強さ情報は異常診断の判断データとなる。
後述するように、このオーバーオール値を利用して異音
の発生源を突き止めることができる。
は、異音周期の情報である異音出現頻度、異音の周波数
の情報であるスペクトルパターンおよび異音レベルの情
報であるオーバーオール値に細分化される。
異音タイプのグループ選別(F43)を説明する。
ス部25にグループ選別データを格納している。このグ
ループ選別データは、予め異音出現頻度の大小と、正常
・異音のスペクトルパターンに分けたグループに選別し
て格納されており、計測異音スペクトルパターンの異音
出現頻度とスペクトルパターンをそれぞれ比較して異音
タイプを判定するものである。
ン70と、異音出現頻度による登録異音タイプのグルー
プ選別データのパターン72とをパターンマッチングす
る例を示したものである。
音出現頻度を大(連続音)・中・小(間欠音)の3つの
グループ72L、72M、72Sに分け、そのグループ
72L、72M、72Sを、さらにスペクトルパターン
で細分化したもので、異音出現頻度大のグループ72L
の正常音スペクトルパターン72L0、異音Aのスペク
トルパターン72LA、異音Bのスペクトルパターン7
2LBに細分化し、同様に、異音出現頻度中のグループ
72Mを異音C〜Eに、異音出現頻度小のグループ72
Sを異音F〜Hに細分化し、正常音と異音A〜Hの合計
9つの異音スペクトルパターンを予め登録したものであ
る。
報は、予め個々のグループ選別データのオーバーオール
値をそれぞれ求めた上で、全グループ選別データのオー
バーオール値の平均値として保存されている。よって、
全グループ選別データのオーバーオール値の平均値は一
定値である。
ープ選別は、細分化された異音特徴をもとにデータベー
スから異音タイプの候補を選別するものである。ここで
は、異音出現頻度を用いて異音タイプの候補を大まかに
絞り込む。
ターン70の異音出現頻度は大であることから、データ
ベースから異音出現頻度大のグループ72Lである正常
音スペクトルパターン72L0、異音Aのスペクトルパ
ターン72LA、異音Bのスペクトルパターン72LB
を選択する。
と共に、スペクトルパターンだけでは区別がつきにくい
異音の判定を可能としている。すなわち、スペクトルパ
ターンの情報だけでは、連続的な音と間欠的な音のスペ
クトルパターンが同じとなる場合があり、異音判別の精
度が上がらないが、異音出現頻度を用いることにより、
異音判別の精度を上げている。
たならば、図8に示すように異音スペクトルパターンに
よる異音タイプの判定(F44)を行う。
の判定は、計測異音のスペクトルパターンと選択したグ
ループ選別データとの総当たりによるパターンマッチン
グである。
クトルパターンの二乗誤差が最小」として、計測スペク
トルパターンに一番近いデータベースの異音タイプを選
び出す。選ばれた異音タイプが計測値の異音タイプであ
ると判定するようにしている。
現頻度大のグループ72Lである正常音スペクトルパタ
ーン72L0、異音Aスペクトルパターン72LA、異
音Bスペクトルパターン72LBの各パターンと計測異
音スペクトルパターン70とを、パターン比較部80で
それぞれ重ね合わせ、パターン比較する。
ルパターン72L0と計測異音スペクトルパターン70
とが重ならない部分の面積が大きい。パターン比較80
Yでも、異音Aスペクトルパターン72LAと計測異音
スペクトルパターン70とが重ならない部分の面積がや
や大きい。パターン比較80Zでは、異音Bスペクトル
パターン72LBと計測異音スペクトルパターン70と
が重ならない部分の面積が最も小さい。
ターン70は、異音Bのスペクトルパターン72LBと
パターンマッチングしたときに二乗誤差が最小となるの
で、計測異音は異音Bと判定する。
補の中で二乗誤差が最小であっても、二乗誤差が大きす
ぎる場合は、データベースに無い音として判断し、誤判
別を防ぐようにしている。
ペクトルパターンのデータベースを総当たりでマッチン
グさせていくのではなく、異音出現頻度を用いて、パタ
ーンマッチング前にデータベースの異音パターン候補の
絞り込みを行い、候補以外のパターンマッチング処理を
行わない。これにより、高速処理を実現した。図12
(b)で説明した診断モードで言うと、ガンマイク10
3のスイッチを押してから診断結果が診断装置100の
表示装置104に表示されるまでの時間は、約2秒であ
る。
ついて説明する。
ら異音成分を含むスペクトル列のみを抜き出し、これを
平均化処理しさらに正規化処理して計測異音スペクトル
パターンとする際、計測異音のオーバーオール値を求
め、その計測異音のオーバーオール値と全グループ選別
データのオーバーオール値の平均値とから異音係数を求
め、この異音係数によって回転機械の異常音の発生源を
特定するようにしている。
にて算出した計測異音のオーバーオール値を用いて数1
で示される異音係数〔%〕を定義している。
値)はデータベースにある異音のオーバーオール値の平
均値であり、一定値である。また、重みは危険な異音を
より明確に区別するために使用し、異音タイプ別に設定
する。
みを異音タイプにより傾斜配分している。例えば、ベア
リング損傷音(ガラガラ音)とベアリング損傷程度が若
干低い音(ゴロゴロ音)には重み5を設定し、要交換の
ローラと要調査のローラを高精度に特定できるようにし
ている。ベアリング摩耗音(キーキー音)には重み3を
設定しており、それ以外の音の重みは1に設定してい
る。この異音係数は診断装置100の表示装置104に
表示されるようにしている。
レベルの検出例の概略図を示したものである。
は球面拡散して近傍のローラの異音と干渉する。本発明
に係る異音係数は、ガンマイクで異音ローラ周辺のロー
ラを順次多点計測していくと、異常ローラで最大値を示
すので、最大値から異常ローラが精度よく特定できる。
また、周囲の雑音に埋もれて直接には計測できない(人
間の聴覚では判断の難しい)地点の異常ローラの異音レ
ベルも高精度に検出することができる。
ンと周期情報および強さ情報に分解し、データベースの
音と比較することで音のタイプを分類する手法であり、
正常音、異常音を高精度に分類できることから機械等の
異常音診断等が可能である。特に回転機械のような周期
的な音を判別する能力に優れている。
使用されるローラ等の回転機械の異常音を診断する例で
説明したが、例えば、予めデータベースに格納したグル
ープ選別データを適宜変更すれば、音声認識も可能であ
る。応用によっては、コンクリート剥離検査等にも適用
することができる。
ムと異なり、FFT(高速フーリエ変換)を用いた簡単
なアルゴリズムであることから、計算負荷が小さく、計
算時間も短い。能力の小さな携帯型装置にも搭載が可能
である。
pm〜580rpmの中高速コンベヤに適用すると特に
有効である。
本発明によれば次のごとき優れた効果を発揮する。
音を高精度に診断できる。
である。
る。
ける時系列スペクトルの等高線(コンタ)表示の一例を
示した図である。
トである。
内容を示した概略図である。
内容を示した概略図である。
内容を示した概略図である。
内容を示した概略図である。
例を示す概略図である。
る。
概略図である。
フローチャートである。
Claims (4)
- 【請求項1】 コンベヤ等に使用されるローラ等の回転
機械の異常音を診断する回転機械異常音診断処理手法に
おいて、携帯型診断装置のマイクロホンで、コンベア等
に沿って回転機械音を採取し、その採取した回転機械音
の生波形を、所定時間毎に周波数と音圧レベルの時系列
スペクトルに分解すると共に異音成分を抽出し、その異
音成分から計測異音スペクトルパターンを作成し、他
方、予め異音出現頻度と登録異音タイプをパターン化し
たグループ選別データを作成し、上記計測異音スペクト
ルパターンとグループ選別データとのパターンマッチン
グを行って異常音を診断することを特徴とする回転機械
異常音診断処理手法。 - 【請求項2】 採取した回転機械音の生波形から低周波
雑音成分を除去し、この波形を約10msec間隔で高
速フーリエ変換して、周波数と音圧レベルの時系列スペ
クトルに分解し、その時系列スペクトルから異音成分の
コンタを抽出し、その時系列スペクトルのコンタから異
音成分を含むスペクトル列のみを抜き出し、これを平均
化処理しさらに正規化処理して計測異音スペクトルパタ
ーンとし、同時に異音出現頻度を求める請求項1記載の
回転機械異常音診断処理手法。 - 【請求項3】 グループ選別データは、異音出現頻度の
大小と、正常・異音のスペクトルパターンに分けたグル
ープに選別して格納され、計測異音スペクトルパターン
の異音出現頻度とスペクトルパターンをそれぞれ比較し
て異音タイプを判定する請求項2記載の回転機械異常音
診断処理手法。 - 【請求項4】 時系列スペクトルのコンタから異音成分
を含むスペクトル列のみを抜き出し、これを平均化処理
しさらに正規化処理して計測異音スペクトルパターンと
する際、計測異音のオーバーオール値を求め、その計測
異音のオーバーオール値と全グループ選別データのオー
バーオール値の平均値とから異音係数を求め、この異音
係数によって回転機械の異常音の発生源を特定する請求
項2記載の回転機械異常音診断処理手法。
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---|---|---|---|
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