JP2019045472A - 状態監視装置および状態監視方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本実施の形態に係る状態監視装置の構成を示すブロック図である。図1を参照して、状態監視装置100は、被試験装置10に設置された振動センサ20から信号を受けて、被試験装置10の状態を監視し、異常を検出する。被試験装置10は、例えば工場や発電所などに設置された回転機器を含む設備である。回転機器は転がり軸受12を含む。転がり軸受12は、回転軸19に嵌合された内輪16と、被試験装置10に固定された外輪14と、内輪と外輪との間に配置された複数の転動体18とを含む。
本実施の形態の状態監視方法は、各種センサで物理量を測定した測定波形に対して高速フーリエ変換を少なくとも1回実行し、変換後波形の部分波形から算出した第1特徴量と、変換後波形の全域から算出した第2特徴量とを用いて、異常の原因が軸受損傷によるものか、潤滑剤の状態変化によるものかを判別することが特徴である。
図6は、実施の形態1の軸受の状態監視の処理のメインルーチンを示したフローチャートである。図1、図6を参照して、データ演算部150は、ステップS1において、振動センサ20で測定されエンベロープ処理やドリフト補正処理等が行なわれた後の測定波形を記憶装置140から取得し、FFT処理を行なって変換後波形を生成する。変換後波形は、FFT処理を少なくとも1回実行して得られた周波数波形であり、横軸を周波数、縦軸を加速度の振幅とする波形である。実施の形態1ではFFT処理の回数は1回であるがこれには限定されない。後に実施の形態2ではFFT処理を2回実行して変換後波形を生成する例についても説明する。
軸受:アンギュラ玉軸受7216(内径80mm、外径140mm、幅26mm)
ラジアル負荷:1.3kN、アキシアル負荷:1.3kN
回転速度:毎分1500回転(毎秒25回転=25Hz)
潤滑方式:グリース
データ長さ:20秒
サンプリング速度:50kHz
外輪損傷起因の周波数:170Hz(周期約0.0059秒)
外輪損傷起因のケフレンシ:0.006秒
再び図6を参照して、データ演算部150は、ステップS2において、調査範囲(fs〜fe)において、複数の予想ピーク周波数に対して、予想ピーク周波数と第2、第3高調波周波数の各ピークの振幅の合計を算出する。
下限周波数fsは、回転速度の周波数(25Hz)の3倍(75Hz)を超え、軸受損傷起因の周波数(170Hz)×0.90(特徴量算出範囲±10%を考慮)未満に設定する。したがって、図7の波形の実験条件の例では、fsは、75Hz<fs<153Hzとする。
下限周波数fsは、回転速度の周波数の3倍を超え5倍以下となるように設定する。したがって、図7の波形の実験条件の例では、fsは、75Hz<fs≦125Hzとする。
Afb>Ath1 & An<Ath2 …(1)
ここで、Ath1は、異常度Afbに対するステップS8で予め決定された判定しきい値であり、Ath2は、異常度Anに対するステップS8で予め決定された判定しきい値である。
Afb>Ath1 & An>Ath2 & |Afb|<|An| …(2)
ステップS23の条件が満たされた場合(S23でYES)、ステップS24において異常種別は潤滑状態異常であると判定される。一方、ステップS23の条件が満たされなかった場合(S23でNO)、ステップS25において軸受は正常であると判定される。
実施の形態1では周波数波形(スペクトラム)を変換後波形として異常度を算出し、異常種別の判定を行なったが、実施の形態2では、変換後波形をケフレンシ波形(ケプストラム)として異常度Acbを算出し、異常種別の判定を行なう。実施の形態2では、調査範囲0.001〜0.030secとする。
実施の形態2に示した状態監視方法は、ケフレンシ波形を生成する工程と、ケフレンシ波形から少なくとも3倍までの高調波を持つピークとその高調波ピークを特定する工程と、それらそれぞれのピークのケフレンシ(単位:時間)±10%のケフレンシ帯のデータを用いて特徴量を算出する工程とを有することが特徴である。
図12は、軸受損傷異常が発生した場合に実施の形態1,2で用いる各異常度が変化する様子を示した図である。異常の原因が軸受損傷であることが後に判明した軸受で測定した測定データにおける、異常度Afb、異常度Acb、異常度Anと運転時間との関係が図12に示されている。
実施の形態1,2では、ピーク周波数±10%の幅の特徴量と全周波数帯の特徴量とを比較することで異常原因を判別した。実施の形態3では、ピーク周波数±10%の幅の特徴量を振幅の大きさを表すものと波形形状を表すものとに分け、それらを比較することによって、異常原因を判別する。
Afbs>Ath3 & Afbl<Ath4 …(3)
ここで、Ath3は、異常度Afbsに対するステップS38で予め決定された判定しきい値であり、Ath4は、異常度Afblに対するステップS38で予め決定された判定しきい値である。
Afbl>Ath4 & Afbs<Ath3 …(4)
ステップS53の条件が満たされた場合(S53でYES)、ステップS55において異常種別は潤滑状態異常であると判定される。一方、ステップS53の条件が満たされなかった場合(S53でNO)、ステップS54においてデータ演算部150は、得られた異常度Afblおよび異常度Afbsが以下の条件(5)を満たすか判断する。
Afbs>Ath3 & Afbl>Ath4 …(5)
ステップS54の条件が満たされた場合(S54でYES)、ステップS55において異常種別は潤滑状態異常であると判定される。一方、ステップS54の条件が満たされなかった場合(S54でNO)、ステップS56において軸受は正常であると判定される。
実施の形態3では周波数波形(スペクトラム)を変換後波形として異常度を算出し、異常種別の判定を行なったが、実施の形態4では、変換後波形をケフレンシ波形(ケプストラム)として異常度Acbl、Acbsを算出し、異常種別の判定を行なう。異常度Acblは、レベル特徴量の異常度であり、異常度Acbsは形状特徴量の異常度である。実施の形態4では、調査範囲0.001〜0.030secとする。
図16は、軸受損傷異常が発生した場合に実施の形態3,4で用いる各異常度が変化する様子を示した図である。異常の原因が軸受損傷であることが後に判明した軸受で測定した測定データにおける、異常度Afbl、異常度Afbs、異常度Acbl、異常度Acbsと運転時間との関係が図16に示されている。
Claims (14)
- 被試験装置に設置されたセンサで測定した物理量によって転がり軸受の状態監視を行なう状態監視方法であって、
前記センサによって測定した測定波形のデータに対して高速フーリエ変換を少なくとも1回実行して、変換後波形を生成するステップと、
前記変換後波形の少なくとも3か所のピークを中心とした、少なくとも3つの特徴量算出範囲における前記変換後波形の部分波形から第1特徴量を算出するステップと、
前記第1特徴量を用いて、前記転がり軸受の異常を検出するステップとを備える、状態監視方法。 - 前記変換後波形の全域から第2特徴量を算出するステップをさらに備え、
前記異常を検出するステップは、
前記第1特徴量と前記第2特徴量とを用いて、前記転がり軸受の異常が軸受の損傷によるものか前記軸受を潤滑する潤滑剤の状態変化によるものかを判別する、請求項1に記載の状態監視方法。 - 前記変換後波形を生成するステップは、前記変換後波形を、前記測定波形のデータに対して高速フーリエ変換を1回実行して生成し、前記変換後波形は周波数の関数である周波数波形である、請求項2に記載の状態監視方法。
- 前記少なくとも3つの特徴量算出範囲は、それぞれ前記少なくとも3か所のピークを中心に±10%の周波数の範囲である、請求項3に記載の状態監視方法。
- 前記変換後波形を生成するステップは、前記測定波形のデータに対して高速フーリエ変換を2回実行して生成し、前記変換後波形は時間の関数であるケフレンシ波形である、請求項2に記載の状態監視方法。
- 前記少なくとも3つの特徴量算出範囲は、それぞれ前記少なくとも3か所のピークを中心に±10%の時間の範囲である、請求項5に記載の状態監視方法。
- 前記異常を検出するステップは、機械学習によって予め決定された手法によって前記第1特徴量から第1異常度を算出するとともに前記第2特徴量から第2異常度を算出し、前記第1異常度および前記第2異常度がそれぞれのしきい値を超えるか否かに基づいて異常の判別を行なう、請求項2に記載の状態監視方法。
- 前記第1特徴量は、振幅の大きさを表すレベル特徴量と、波形形状を表す形状特徴量とを含み、
前記異常を検出するステップは、
前記レベル特徴量と前記形状特徴量とを用いて、前記転がり軸受の異常が軸受の損傷によるものか前記軸受を潤滑する潤滑剤の状態変化によるものかを判別する、請求項1に記載の状態監視方法。 - 前記変換後波形を生成するステップは、前記変換後波形を、前記測定波形のデータに対して高速フーリエ変換を1回実行して生成し、前記変換後波形は周波数の関数である周波数波形である、請求項8に記載の状態監視方法。
- 前記少なくとも3つの特徴量算出範囲は、それぞれ前記少なくとも3か所のピークを中心に±10%の周波数の範囲である、請求項9に記載の状態監視方法。
- 前記変換後波形を生成するステップは、前記測定波形のデータに対して高速フーリエ変換を2回実行して生成し、前記変換後波形は時間の関数であるケフレンシ波形である、請求項8に記載の状態監視方法。
- 前記少なくとも3つの特徴量算出範囲は、それぞれ前記少なくとも3か所のピークを中心に±10%の時間の範囲である、請求項11に記載の状態監視方法。
- 前記異常を検出するステップは、機械学習によって予め決定された手法によって前記レベル特徴量から第1異常度を算出するとともに前記形状特徴量から第2異常度を算出し、前記第1異常度および前記第2異常度がそれぞれのしきい値を超えるか否かに基づいて異常の判別を行なう、請求項8に記載の状態監視方法。
- 請求項1〜13のいずれか1項に記載の状態監視方法によって転がり軸受の状態監視を行なう状態監視装置。
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