JP2006046945A - 回転機械の診断方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 回転機械11の正常時に回転機械11の振動信号を所定時間間隔で測定して有次元の第1の振動データを得た後、回転機械11の点検時に回転機械11の振動信号を所定時間間隔で測定して有次元の第2の振動データを得る第1工程と、第1の振動データを複数の無次元のパラメータに変換した時系列の第1のマトリックスと、第2の振動データを複数の無次元のパラメータに変換した第2のマトリックスとを作成する第2工程と、第1及び第2のマトリックスを1つの多変量カルバック・ライブラー情報量として算出する第3工程と、多変量カルバック・ライブラー情報量によって回転機械11の状態を判断する第4工程とを有する。
【選択図】 図2
Description
回転機械の状態を機械的な兆候による方法、電気的な兆候による方法、又は潤滑油の分析による方法等によって解析する場合、測定値が回転機械の使用状況等によって大きくばらつくため、回転機械の状態の判断が困難であり、異常の早期発見が難しかった。また、同一の回転機械であっても測定点又は測定する人等が異なると判定基準が異なっていた。更に、異なった回転機械では、それぞれに判定基準を設定しなければならなかった。
前記第1の振動データを第1の複数の無次元のパラメータに変換した時系列の第1のマトリックスと、前記第2の振動データを第2の複数の無次元のパラメータに変換した時系列の第2のマトリックスとをそれぞれ作成する第2工程と、
前記第1及び第2のマトリックスを1つの多変量カルバック・ライブラー情報量として算出する第3工程と、
前記多変量カルバック・ライブラー情報量によって前記回転機械の状態を判断する第4工程とを有し、
前記回転機械の正常時の振動信号と点検時の振動信号とを比較して前記回転機械の異常を検知する。
請求項2記載の回転機械の診断方法において、歪み度、尖り度、波高率、極小値率、極大値率、及び最大値率は、一般的な統計解析の式であり、それぞれ(5)式〜(10)式で示される。また、安定指数、周波数波高率、等価帯域、及び周波数高低比は、波形の情報を定量化する数式であり、それぞれ(11)式〜(14)式で示される。これらは(1)式において、x1 〜xk として表される。
請求項3記載の回転機械の診断方法において、統計的一般化漸近理論は(15)式で示される。ここで、(15)式から、(16)式及び(17)式でそれぞれ表される帰無仮説H0 、対立仮説H1 に対して、有意水準をαとすると多変量カルバック・ライブラー情報量の推定値は(18)式で示される。なお、k変量MKIの判定基準Rk (α)はカイ二乗分布(χ2 分布)に従う。
請求項4記載の回転機械の診断方法において、振動信号には回転機械の外部及び内部からの雑音(ノイズ)等が含まれるので、ノイズ除去、時間平均化、及び包絡線処理のいずれか1又は2以上の前処理を行う。
請求項5記載の回転機械の診断方法において、加速度センサは機械的なショックや振動を受けると電気出力を発生する電気変換器であり、比較的大きな信号を検出対象とし、共振周波数より非常に低い周波数においての力の変化、すなわち、加速度に比例した電荷の変化を引き起こす効果を利用した装置である。
請求項6記載の回転機械の診断方法において、回転機械、例えばモータ等において、その回転軸の軸心を水平方向に配置した場合に、回転軸の軸心に対して、垂直方向及び水平方向、また、回転軸の軸心と同一方向等の振動信号を測定することができる。
請求項3記載の回転機械の診断方法は、第4工程での回転機械の状態判断が統計的一般化漸近理論によって行うので、精度よく判断可能である。
請求項5記載の回転機械の診断方法は、第1及び第2の振動信号が回転機械のケーシングに設置した加速度センサによって測定される回転機械の振動の加速度であるので、簡単に測定できる。
請求項6記載の回転機械の診断方法は、第1及び第2の振動信号が回転機械の1箇所又は2箇所以上で測定されるので、より高精度に判断できる。
ここで、図1は本発明の一実施の形態に係る回転機械の診断方法を適用した回転機械の診断装置の説明図、図2は同回転機械の診断方法のフローチャートである。
回転機械の診断装置10は、回転機械の一例である歯車ポンプ11の診断を行う装置である。歯車ポンプ11は、そのケーシング12内に機械要素の2つの歯車13、14を有している。
(第1工程)
まず、歯車ポンプ11の正常時に、加速度センサ16によって歯車ポンプ11の加速度(第1の振動信号)を所定時間間隔で測定し、A/D変換器17で有次元の第1の振動データ(デジタル)に変換し、この第1の振動データを処理ユニット18に保存する(ステップ1)。更に、歯車ポンプ11の点検時には、正常時と同様に加速度センサ16によって振動の加速度(第2の振動信号)を所定時間間隔で測定し、A/D変換器17によってデジタル化した第2の振動データを処理ユニット18に保存する(ステップ2)。
処理ユニット18は、得られた第1及び第2の振動データに対して、それぞれフィルタリングによるノイズ除去、時間平均化、及び包絡線処理のいずれか1又は2以上の前処理を行う(ステップ3)。処理ユニット18は、前処理を行った第1及び第2の振動データをそれぞれ複数のパラメータ、例えば歪み度、尖り度、波高率、極小値率、極大値率、最大値率、安定指数、周波数波高率、等価帯域、及び周波数高低比の10個の無次元のパラメータに変換する。なお、歪み度、尖り度、波高率、極小値率、極大値率、最大値率、安定指数、周波数波高率、等価帯域、及び周波数高低比は、それぞれ(5)式〜(14)式で示され、(1)式、(2)式においてそれぞれx1 〜x10とする。更に、処理ユニット18は、(5)式〜(14)式によって得られる各パラメータから、(21)式に示す時系列の第1及び第2のマトリックスXI をそれぞれ作成する(ステップ4)。
処理ユニット18は、第1及び第2のマトリックスXI を1つの多変量カルバック・ライブラー情報量として算出するために、(21)式から得られるx1 〜x10のそれぞれの平均値μ1 〜μ10からなる平均マトリックスμI を作成する。平均マトリックスμI は、(22)式で示される。また、処理ユニット18は、(21)式及び(22)式から、(23)式に示される正常時及び点検時の共分散マトリックスSI をそれぞれ求める(ステップ5)。ここで、μR 、SR 、μT 、ST を(24)式に代入することによって、多変量カルバック・ライブラー情報量MKIを算出する(ステップ6)。
更に、処理ユニット18は、(24)式によって得られたMKIと、統計的一般化漸近理論(15)式から導き出される(25)式に示す判定基準Rk (α)とを比較する。なお、判定基準Rk (α)は、パラメータの数kが10であり、有意水準αを0.01とすると、47.2となる。ここで、MKIが47.2よりも小さい場合には、正常時及び点検時の振動データの分布が同じであり、歯車ポンプ11が正常であると判断し、MKIが47.2以下の場合には、正常時及び点検時の振動データの分布が異なり、歯車ポンプ11が異常であると判断する(ステップ7)。
例えば、前記実施の形態の回転機械の診断方法において、回転機械として歯車ポンプとしたが、機械要素として歯車を有する送風機又は圧縮機等でもよく、機械要素としてベアリング又はインペラ等を備えた送風機、圧縮機、又はポンプ等でもよい。
Claims (6)
- 回転機械の正常時に該回転機械の第1の振動信号を所定時間間隔で測定して有次元の第1の振動データを得た後、前記回転機械の点検時に該回転機械の第2の振動信号を所定時間間隔で測定して有次元の第2の振動データを得る第1工程と、
前記第1の振動データを第1の複数の無次元のパラメータに変換した時系列の第1のマトリックスと、前記第2の振動データを第2の複数の無次元のパラメータに変換した時系列の第2のマトリックスとをそれぞれ作成する第2工程と、
前記第1及び第2のマトリックスを1つの多変量カルバック・ライブラー情報量として算出する第3工程と、
前記多変量カルバック・ライブラー情報量によって前記回転機械の状態を判断する第4工程とを有し、
前記回転機械の正常時の振動信号と点検時の振動信号とを比較して前記回転機械の異常を検知することを特徴とする回転機械の診断方法。 - 請求項1記載の回転機械の診断方法において、前記第1及び第2の複数の無次元のパラメータは、それぞれ歪み度、尖り度、波高率、極小値率、極大値率、最大値率、安定指数、周波数波高率、等価帯域、及び周波数高低比のいずれか2以上を有していることを特徴とする回転機械の診断方法。
- 請求項1及び2のいずれか1項に記載の回転機械の診断方法において、前記第4工程での回転機械の状態判断は統計的一般化漸近理論によって行うことを特徴とする回転機械の診断方法。
- 請求項1〜3のいずれか1項に記載の回転機械の診断方法において、前記第1及び第2の振動データは、フィルタリングによるノイズ除去、時間平均化、及び包絡線処理のいずれか1又は2以上の前処理が行われることを特徴とする回転機械の診断方法。
- 請求項1〜4のいずれか1項に記載の回転機械の診断方法において、前記第1及び第2の振動信号は、前記回転機械のケーシングに設置した加速度センサによって測定される前記回転機械の振動の加速度であることを特徴とする回転機械の診断方法。
- 請求項1〜5のいずれか1項に記載の回転機械の診断方法において、前記第1及び第2の振動信号は前記回転機械の1箇所又は2箇所以上で測定されることを特徴とする回転機械の診断方法。
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