JP2019200174A - Rotary machine diagnostic system, information processing apparatus and rotary machine diagnostic method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、回転機診断システム、情報処理装置及び回転機診断方法に関する。 The present invention relates to a rotating machine diagnostic system, an information processing apparatus, and a rotating machine diagnostic method.
各種機械装置について、その運転状況を自動的に診断し、故障やその予兆など異常状態を検知する技術がある。 There is a technology for automatically diagnosing the operating status of various mechanical devices and detecting abnormal states such as failures and signs thereof.
例えば、特許文献１には、地震の発生が感知された後、複数のモードで診断運転を実施する診断運転制御手段と、診断運転の各モードにおけるかごの走行時に、昇降路内の音響を集音する集音手段と、診断運転のモード毎に設定された複数の異常音基準値が記憶された異常音基準値記憶手段と、異常音基準値記憶手段に記憶されたモード毎の異常音基準値に基づいて、集音手段により集音された音響が異常音であるか否かを判定する異常音判定手段と、診断運転の同一モードにおけるかごの複数回の走行において、異常音が昇降路の同一位置で検出されたか否かを判定する異常音情報判定手段とを備えることにより、各モードに適した異常音の検出を実施し、偶発的に発生した音響の誤検出等を防止することが記載されている。 For example, Patent Document 1 discloses a diagnostic operation control unit that performs diagnostic operation in a plurality of modes after the occurrence of an earthquake is detected, and acoustics in a hoistway when the car is traveling in each mode of the diagnostic operation. Sound collecting means, abnormal sound reference value storage means storing a plurality of abnormal sound reference values set for each mode of diagnostic operation, and abnormal sound reference for each mode stored in the abnormal sound reference value storage means The abnormal sound is detected when the sound collected by the sound collecting means is abnormal sound based on the value, and the abnormal sound is detected when the car is run multiple times in the same mode of the diagnostic operation. By detecting abnormal sound information determining means for determining whether or not detected at the same position, abnormal sound suitable for each mode is detected, and accidental detection of erroneous sound is prevented. Is described.
また、特許文献２には、軸受などの回転部品の異常診断およびその信頼性を高める方法として、装置を分解することなく実稼動状態で軸受などの回転部品の異常を診断するとともに、回転駆動手段で発生する電気的な外乱ノイズの影響による誤診断を防止する方法が記載されている。具体的には、回転駆動手段の非通電時における回転部品の所定の回転速度領域内での慣性回転時に、センサによる振動又は温度の検出信号に基づいて回転部品の異常を診断する。 Further, in Patent Document 2, as a method for diagnosing abnormalities of rotating parts such as bearings and improving the reliability thereof, an abnormality of rotating parts such as bearings is diagnosed in an actual operating state without disassembling the apparatus, and rotational drive means Describes a method for preventing misdiagnosis due to the influence of electrical disturbance noise generated in the above. Specifically, the abnormality of the rotating component is diagnosed based on a vibration or temperature detection signal from the sensor during inertial rotation of the rotating component within a predetermined rotation speed region when the rotation drive means is not energized.
各種の機械、装置、あるいはシステム等（以下「診断対象」という）の運転状況を、低コスト、高精度で監視することが求められている。このため、診断対象に種々のセンサを取り付けて、センサから得られた信号を分析することにより、自動的に診断対象の状況を監視することが検討されている。 It is required to monitor the operation status of various machines, devices, systems, etc. (hereinafter referred to as “diagnostic targets”) with low cost and high accuracy. For this reason, it is considered to automatically monitor the status of the diagnosis target by attaching various sensors to the diagnosis target and analyzing the signal obtained from the sensor.
診断対象が空気圧縮機などの産業機器の場合、産業機器の寿命に比べてセンサをはじめとしたセンシング手段の寿命が短く、センサデータの信頼性を担保する方法が必要である。このため、特許文献１、特許文献２のようにセンサ診断のための運転モード（診断モード）を用意することが考えられるが、通常運転を停止して診断運転を行う必要があり、実稼働時間が短縮されてしまう。また、同一種センサを複数利用し、多数決処理、平均化処理などで機器異常、センサ異常などの状況を判断することも考えられるが、センサ設置コストが増大する。 When the object of diagnosis is an industrial device such as an air compressor, a method for ensuring the reliability of sensor data is necessary because the life of the sensing means including the sensor is shorter than that of the industrial device. For this reason, it is conceivable to prepare an operation mode (diagnostic mode) for sensor diagnosis as in Patent Document 1 and Patent Document 2, but it is necessary to stop the normal operation and perform the diagnostic operation. Will be shortened. In addition, it may be possible to use a plurality of sensors of the same type and determine the status of device abnormality, sensor abnormality, etc. by majority processing, averaging processing, etc., but the sensor installation cost increases.
診断モードによる稼働率低下や、複数センサ設置によるコスト増大を伴わない、産業機器の診断が望まれる。 It is desired to diagnose industrial equipment without lowering the operating rate due to the diagnostic mode or increasing the cost due to the installation of multiple sensors.
本発明の一実施の態様である、複数の回転機を含む産業機器に対する回転機診断システムは、第１の回転機と、第１の回転機に取り付けられた第１の振動センサと、産業機器の複数の運転モードごとに、第１の振動センサの平常時データと産業機器の通常運転時に取得した第１の振動センサのセンサデータとを格納するセンサデータデータベースと、産業機器に含まれる回転機の軸受異常を診断する異常診断部とを有し、異常診断部は、複数の運転モードのうち第１の回転機が回転している第１モードのセンサデータと第１モードの平常時データとを比較し、第１モードのセンサデータが第１モードの平常時データに比べて増加している場合には、運転モードのうち第１の回転機が停止している第２モードのセンサデータと第２モードの平常時データとを比較し、第２モードのセンサデータが第２モードの平常時データに比べて増加している場合には、第１の回転機は正常であり、第１の振動センサに異常があると判定し、第２モードのセンサデータが第２モードの平常時データに比べて増加していない場合には、第１の回転機に異常があり、第１の振動センサは正常であると判定する。 A rotating machine diagnosis system for industrial equipment including a plurality of rotating machines, which is an embodiment of the present invention, includes a first rotating machine, a first vibration sensor attached to the first rotating machine, and industrial equipment. A sensor data database for storing normal data of the first vibration sensor and sensor data of the first vibration sensor acquired during normal operation of the industrial equipment for each of the plurality of operation modes, and a rotating machine included in the industrial equipment An abnormality diagnosis unit for diagnosing a bearing abnormality of the first mode, wherein the abnormality diagnosis unit includes sensor data of the first mode in which the first rotating machine is rotating among a plurality of operation modes, and normal data of the first mode. If the first mode sensor data is increased compared to the normal data in the first mode, the second mode sensor data in which the first rotating machine is stopped in the operation mode Normal of the second mode If the sensor data in the second mode is increased compared with the normal data in the second mode, the first rotating machine is normal and the first vibration sensor is abnormal. If the sensor data in the second mode has not increased compared to the normal data in the second mode, it is determined that the first rotating machine is abnormal and the first vibration sensor is normal. To do.
診断モードによる稼働率低下や複数センサ設置によるコスト増大を伴わない産業機器の診断が可能になる。 Industrial equipment can be diagnosed without a reduction in operating rate due to the diagnostic mode or an increase in cost due to the installation of multiple sensors.
その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。 Other problems and novel features will become apparent from the description of the specification and the accompanying drawings.
本発明の実施の形態について、以下、図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. However, the present invention is not construed as being limited to the description of the embodiments below. Those skilled in the art will readily understand that the specific configuration can be changed without departing from the spirit of the present invention.
以下に説明する実施例の構成において、同一または同様の機能を有する部分には同一の符号を共通して用い、重複する説明は省略することがある。また、同一または同様な機能を有する要素が複数ある場合、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。このとき、複数の要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。また、図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易しやすくするため、必ずしも実際の位置、大きさ、形状、範囲などを反映していない場合がある。 In the configurations of the embodiments described below, the same reference numerals are used in common for portions having the same or similar functions, and redundant descriptions may be omitted. In addition, when there are a plurality of elements having the same or similar functions, the same reference numerals may be added with different subscripts. At this time, when there is no need to distinguish between a plurality of elements, the description may be omitted. In addition, the position, size, shape, range, and the like of each component illustrated in the drawings and the like may not necessarily reflect the actual position, size, shape, range, or the like in order to facilitate understanding of the invention. .
本実施例では、診断対象として空気圧縮機（以下「空圧機」という）を構成する回転機を例とし、この回転機に振動センサを取り付け、回転機の軸受の異常を遠隔監視するシステムを例に説明する。回転機の具体例としてモーターがあり、振動センサの具体例としてＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）センサがある。なお、診断対象とする機器や使用するセンサの種類はこれらに限られるものではない。 In this embodiment, a rotating machine constituting an air compressor (hereinafter referred to as “pneumatic machine”) as an example of diagnosis is taken as an example, and a vibration sensor is attached to this rotating machine, and a system for remotely monitoring abnormalities in the bearings of the rotating machine is taken as an example. Explained. A specific example of the rotating machine is a motor, and a specific example of the vibration sensor is a micro electro mechanical systems (MEMS) sensor. Note that the types of devices to be diagnosed and the sensors to be used are not limited to these.
＜１．診断対象（空圧機）＞
図１は空圧機にセンサを実装した状況を示す概念図である。空圧機には複数台の回転機が含まれていることが一般的であるが、説明の単純化のため、ここでは空圧機１００が１台の回転機１０２を備えており、回転機１０２は空気圧縮弁１０４を介して、空気槽１０６内の空気を圧縮するものとする。振動センサ１０８は、空圧機１００に後付けで取り付けられるものであってもよい。図１の例では、回転機１０２に振動センサ１０８が取り付けられている。回転機の軸の回転に起因する振動が検知できる限り、取り付け箇所は特に限定されない。また、振動センサ１０８が複数のセンサから構成されていてもよい。
<1. Diagnosis Target (Pneumatic Machine)>
FIG. 1 is a conceptual diagram showing a state in which a sensor is mounted on a pneumatic machine. In general, a pneumatic machine includes a plurality of rotating machines. However, for simplicity of explanation, the
空圧機１００は、回転機１０２の回転／停止に基づき定められる運転モードをもつ。上述のように空圧機には複数台の回転機が含まれていることが一般的であり、かつ回転機ごとに回転または停止の２状態が存在するので、空圧機の運転モードは、（回転機台数×２）通り存在することになる。
The
図２は図１の空圧機における運転モードを示す図である。図１の例では回転機が１台のみであるので、運転モード「稼働」は回転機１０２が回転している状態、運転モード「停止」は回転機１０２が停止している状態に対応する。本実施例では、運転モード「稼働」「停止」において検出された振動センサ１０８のセンサデータを、回転機１０２の軸受異常を判定するためのテストパターンとして使用する。
FIG. 2 is a diagram showing an operation mode in the pneumatic machine of FIG. In the example of FIG. 1, since there is only one rotating machine, the operation mode “operation” corresponds to a state where the
＜２．センサデータ＞
図３は、図１の空圧機の２つの運転モードそれぞれにおける、振動センサ１０８のセンサデータの例を示すグラフである。空圧機は稼働および停止の２つの運転モードで動作するが、２つの運転モードでは、取得されるセンサデータの大きさに顕著な差異が認められる。図３の横軸に時間、縦軸に加速度を表示している。図３のグラフから判断できるように、加速度の大きさは、稼働モードと停止モードとでは１桁以上異なる。また、波形のパターンも異なることが分かる。
<2. Sensor data>
FIG. 3 is a graph showing an example of sensor data of the
＜３．診断システム構成＞
図４は回転機診断システムの構成を示すブロック図である。空圧機１００に振動センサ１０８が取り付けられ、振動センサ１０８のセンサデータは空圧機１００の付近に置かれたエッジ演算部３００に送信される。また、空圧機１００はその制御装置１１０を備え、運転モードなどの制御情報もエッジ演算部３００に送信される。例えば、制御信号を出力するインターフェースを利用し、制御信号を出力して運転モードを送信する。
<3. Diagnostic system configuration>
FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the rotating machine diagnostic system. The
エッジ演算部３００は、記憶装置３０１、入力装置３０２、処理装置（プロセッサあるいはＣＰＵ（Central Processing Unit））３０３、出力装置３０５、及びこれらを接続するバス３０６を備えた一般的な情報処理装置、例えばマイコンあるいはサーバーで構成することができる。エッジ演算部での計算や制御等の機能は、記憶装置３０１に格納されたプログラムが処理装置３０３によって実行されることで、プログラムにおいて定められた処理を他のハードウェアと協働して実現される。処理装置３０３は、機能として異常診断部３０４を備えるが、記憶装置３０１に格納された当該プログラムを処理装置３０３が実行することにより、実現される。異常診断部３０４による診断結果は、出力装置３０５からネットワーク３１０を介して中央演算部３２０に送信される。
The
中央演算部３２０も、記憶装置３２１、入力装置３２２、処理装置３２３、出力装置３２５、及びこれらを接続するバス３２６を備えた一般的なマイコンもしくはサーバーで構成することができる。処理装置３２３は、機能として操作画面表示部３２４を備え、出力装置３２５を介して端末３３０に操作画面を表示する。
The
振動センサ１０８とエッジ演算部３００の間の通信は、無線通信または有線通信のいずれでよい。例えば、Ｉ２Ｃ（Inter-Integrated Circuit）シリアルバスを用いた有線通信が使用できる。ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）などの無線通信であってもよい。通信のために必要なインターフェースは、公知の構成を振動センサ１０８と入力装置３０２がそれぞれ備えるものとする。
Communication between the
本実施例では異常診断部３０４はエッジ演算部３００に含まれているが、中央演算部３２０に含まれていてもよい。その場合は、エッジ演算部３００は異常診断結果ではなく、センサデータを中央演算部３２０に送信することになる。また、エッジ演算部３００、中央演算部３２０は、それぞれ単体のコンピュータで構成してもよいし、あるいは、入力装置、出力装置、処理装置、記憶装置の任意の部分が、ネットワークで接続された他のコンピュータで構成されていてもよい。
In the present embodiment, the
また、振動センサ１０８は一つに限られず、例えば、負荷側の軸受に１つ、反負荷側の軸受に１つというように複数の振動センサを設置しても良い。センシングの対象に応じて温度センサなど複数種類のセンサがあってもよい。複数のセンサを有する場合、複数のセンサは１つのエッジ演算部３００にセンサデータを送信してもよいし、図示していない別のエッジ演算部にセンサデータを送信してもよい。
Further, the number of
さらに、端末３３０は複数あってもよい。また、中央演算部３２０と端末３３０の間の通信は無線通信と有線通信のいずれでよい。本実施例では操作画面表示部３２４はＨＴＭＬサーバーを想定しており、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、ＣＳＳ（Cascading Style Sheets）、ＰＨＰ、Ｒｕｂｙ、Ｊａｖａ（登録商標）等の言語で記述されたコードを出力する。端末３３０は小型のコンピュータであるタブレット機器を想定しており、ウェブブラウザ上に操作画面を表示することを想定している。
Furthermore, there may be a plurality of
本実施例の記憶装置、入力装置、処理装置、出力装置には、公知の一般的な装置を適宜適用できる。例えば、記憶装置としては磁気ディスク装置や各種半導体メモリを適用することができる。入力装置としてはキーボード、マウス、あるいは各種の入力インターフェースを適用することができる。出力装置としてはディスプレイ、プリンタ、あるいは各種の出力インターフェースを適用することができる。 A known general device can be appropriately applied to the storage device, the input device, the processing device, and the output device of the present embodiment. For example, a magnetic disk device or various semiconductor memories can be applied as the storage device. As the input device, a keyboard, a mouse, or various input interfaces can be applied. As the output device, a display, a printer, or various output interfaces can be applied.
なお、上記説明中、ソフトウェアで構成した機能と同等の機能は、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェアでも実現できる。 In the above description, functions equivalent to those configured by software can be realized by hardware such as FPGA (Field Programmable Gate Array) and ASIC (Application Specific Integrated Circuit).
＜４．診断処理フロー＞
図５は、エッジ演算部３００が行う診断処理の流れを示すフロー図である。
処理Ｓ５０１では、空圧機１００を構成する回転機１０２に取り付けられた振動センサ１０８で振動を測定し、入力装置３０２を介してセンサデータを取得する。また、入力装置３０２を介して制御装置１１０からの運転モード情報を取得する。取得したセンサデータおよび運転モード情報は、後の処理のために記憶装置３０１に格納する。回転機の軸受異常診断の目的のためには、定期的に数秒間のセンサデータ（例えば、１時間ごとに１〜２秒のセンサデータ）の取得する程度でよい。
<4. Diagnosis processing flow>
FIG. 5 is a flowchart showing the flow of diagnostic processing performed by the
In process S <b> 501, vibration is measured by the
処理Ｓ５０２では、センサデータの運転モードを判定する。図１に示すように、空圧機１００が生成した圧縮空気は空気槽１０６にて蓄えられ、例えば工場等の設備内へと送られ、別の機械装置で使用される。空圧機１００は、空気槽１０６に貯蔵された圧縮空気が一定の圧力レベルを保つようにオンオフ制御を行う。この運用時を通常運転時とする。一般に通常運転とは、装置や設備がその本来の目的を達成するために動作する運転状態をいい、それ以外の例えば、診断、検査、修理、メンテナンスのみのために動作する運転状態と区別される。この通常運転時において、空圧機１００には図２に示した通り運転モードが２通りある。これらの２通りの運転モードを区別し、運転モードごとにセンサデータデータベース（ＤＢ）３０１１として収集する。センサデータデータベース（ＤＢ）３０１１は、運転モードごとに独立したデータベースとするのがよい。
In process S502, the operation mode of sensor data is determined. As shown in FIG. 1, the compressed air generated by the
処理Ｓ５０３では、回転機ごとに異常を診断する。センサデータを基にした異常判定の方法については、公知の種々の方法を採用できる。例えば、閾値判定、深層学習、強化学習、あるいはベイジアンネットワークを使うことが可能である。この詳細については、図６を用いて後述する。 In process S503, an abnormality is diagnosed for each rotating machine. Various known methods can be adopted as a method for determining abnormality based on the sensor data. For example, threshold determination, deep learning, reinforcement learning, or Bayesian network can be used. Details of this will be described later with reference to FIG.
処理Ｓ５０４では、処理Ｓ５０３において行った異常診断結果は、出力装置３０５からネットワーク３１０を介して、中央演算部３２０へ送信される。中央演算部３２０は、端末３３０に異常診断結果を表示させる。
In step S504, the abnormality diagnosis result performed in step S503 is transmitted from the
＜５．異常診断＞
処理Ｓ５０３において、異常診断部３０４が実行する異常診断方法について説明する。空圧機等の診断対象には監視機能が搭載されていることもあるが、センサを後付けする場合も考えられる。本実施例の異常診断方法によれば、後付のセンサでも異常の診断、異常原因の推定が可能である。図６に、エッジ演算部３００が処理Ｓ５０３において実行する回転機の軸受異常診断の流れを示すフロー図を示す。軸受異常診断は、センサデータＤＢ３０１１に蓄積されたデータに基づき、定期的に実行する。例えば、１日あるいは１週間に１度実行する。
<5. Abnormal diagnosis>
An abnormality diagnosis method executed by the
処理Ｓ６０１では、センサデータＤＢ３０１１より、空圧機の運転モードが稼働時のセンサデータを取得する。処理Ｓ６０２では、センサデータが平常時データ（稼働）に比べて増加または減少または消滅しているか否かを判定する。平常時データは、センサデータの異常の有無を判定する基準となるデータであり、例えば回転機の据え付け時やメンテナンス時など、回転機、センサともに正常動作確認を行ったときに取得されるセンサデータである。この平常時データも空圧機の動作モードごとに保持されている。なお、異常診断にはできるだけ新しい時期のセンサデータを基準とすることが望ましいため、例えば、空圧機のメンテナンスのタイミングで平常時データを更新するようにすることが望ましい。処理Ｓ６０２では、処理Ｓ６０１で取得したセンサデータが、平常時データ（運転モード：稼働）との乖離が一定範囲であれば、センサデータは平常時と同等と判定し、回転機（軸受）およびセンサともに正常であると判定する（Ｓ６０３）。平常時データと同等でない場合、センサデータが増加しているか、または減少あるいは消滅しているかによって診断が異なる。
In process S601, sensor data when the operation mode of the pneumatic machine is operating is acquired from the
空圧機の運転モードが稼働時においてセンサデータが平常時よりも増加している場合、回転機の軸受に故障が発生することにより回転機に発生する振動が大きくなっている場合と、回転機自体は正常であり回転機に発生する振動は平常時と違いはないが、センサに異常がありセンサデータが平常時よりも増加している場合との２通りが考えられる。この判別のため、処理Ｓ６０４に進み、センサデータＤＢ３０１１より空圧機の運転モードが停止時のセンサデータを取得する。センサ１０８が取り付けられている回転機１０２が停止している場合であっても、センサ１０８は周囲の機器からの振動を検知している（図３参照）。処理Ｓ６０５では、センサデータが平常時データ（停止）に比べて増加しているか否かを判定する。センサデータが増加している場合、この場合、回転機１０２は停止しているのだから、回転機は正常、センサは異常であると判定する（Ｓ６０６）。センサ異常の原因としては、センサ素子の機械的劣化、ケーブルのシールド不足によるノイズ発生、通信におけるノイズ発生、センサ取り付けの緩み、はがれ等が推定される。処理Ｓ６０５が否の場合、センサは回転機の停止を正しく検出しているとみなせるので、回転機に異常が生じており、センサは正常であると判断される（Ｓ６０７）。
When the operation mode of the pneumatic machine is in operation, the sensor data is higher than normal, the vibration generated in the rotating machine due to the failure of the bearing of the rotating machine, and the rotating machine itself Is normal, and the vibration generated in the rotating machine is not different from the normal state, but there are two cases where the sensor is abnormal and the sensor data is increased from the normal state. For this determination, the process proceeds to step S604, and sensor data when the operation mode of the pneumatic machine is stopped is acquired from the
一方、処理Ｓ６０２で平常時データ（稼働）に比べてセンサデータが減少または消滅している場合、回転機は正常、センサに異常が生じていると判定する（Ｓ６０８）。回転機の軸受に異常が生じたとすれば、必ず振動を大きくする方向に働くためである。センサ異常の原因としては、センサ素子の機械的劣化・電気的劣化、ボード上のコンデンサや半導体の劣化、基板の腐食、ケーブルのシールド不足によるノイズ発生、緩み、断線、ゲートウェイの故障、電池切れ、停電などの電源異常、通信におけるノイズ発生、センサ取り付けの緩み、はがれ等が推定される。なお、センサデータの増加、減少、消滅は、振動の振幅成分および周波数成分の一方もしくは両方についての増加、減少、消滅に基づき判定する。 On the other hand, if the sensor data has decreased or disappeared compared to the normal data (operation) in step S602, it is determined that the rotating machine is normal and the sensor is abnormal (S608). This is because if an abnormality occurs in the bearing of the rotating machine, it always works in the direction of increasing the vibration. Causes of sensor abnormalities include mechanical and electrical deterioration of sensor elements, capacitor and semiconductor deterioration on the board, corrosion of the board, noise generation due to insufficient cable shield, looseness, disconnection, gateway failure, battery failure, Power failure such as a power failure, noise generation in communication, loose sensor mounting, peeling, etc. are estimated. The increase, decrease, or disappearance of sensor data is determined based on the increase, decrease, or disappearance of one or both of the amplitude component and the frequency component of vibration.
以上の例では空圧機１００が１台の回転機を有する例を説明したが、上述の通り、空圧機１００は通常、複数の回転機を有する。本実施例は、そのような場合に対しても容易に拡張可能である。
In the above example, the
図７に、モーター（回転機ａ）１０２ａと、一段側スクリュー（回転機ｂ）１０２ｂと、二段側スクリュー（回転機ｃ）１０２ｃで構成された空圧機１００の例を示す。図７に示すように、モーター１０２ａに振動センサ１０８ａ、一段側スクリュー１０２ｂに振動センサ１０８ｂ、二段側スクリュー１０２ｃに振動センサ１０８ｃが設置され、それぞれがセンサデータを出力する。このように、１台の空圧機１００に含まれる複数の回転機の振動をそれぞれ別の振動センサで測定し、センサごとにセンサデータを格納する。
FIG. 7 shows an example of a
図８に示すように、各センサデータは、先に説明したのと同様な方法により、それぞれ空圧機１００の運転モードが判別されて、記憶装置３０１に運転モードごとにセンサデータデータベース３０１１として格納される。
As shown in FIG. 8, each sensor data is stored in the
図９に示すように、図７に示す空圧機の場合、各回転機の回転／停止に基づき、運転モードは２３＝８パターン存在する。全ての回転機が停止している運転モードを停止モード、いずれかの回転機が回転している運転モードをそれぞれ稼働１〜稼働７モードと称する。この場合も図６のフローチャートに沿って各回転機の軸受異常の診断を行うことができる。平常時データについても先に説明したように各運転モード（停止、稼働１〜稼働７）ごとに取得し、保持されている。 As shown in FIG. 9, in the case of the pneumatic machine shown in FIG. 7, there are 2 3 = 8 patterns of operation modes based on the rotation / stop of each rotary machine. An operation mode in which all the rotating machines are stopped is referred to as a stop mode, and an operation mode in which any of the rotating machines is rotating is referred to as an operation 1 to operation 7 mode, respectively. Also in this case, it is possible to diagnose a bearing abnormality of each rotating machine along the flowchart of FIG. As described above, the normal data is also acquired and held for each operation mode (stop, operation 1 to operation 7).
まず、モーター（回転機ａ）１０２ａの軸受異常を診断するには、処理Ｓ６０１において運転モード「稼働４」のセンサデータを、処理Ｓ６０４において運転モード「稼働５」のセンサデータを、テストパターンとして用いることが望ましい。処理Ｓ６０１においては、着目している回転機のみが稼動している状態が、他の回転機からの影響をできるだけ小さくできるため、より好ましいためである。また、処理Ｓ６０４においては、着目している回転機のみが停止している状態が、他の回転機からの振動の影響をできるだけ大きくできるため、より好ましいためである。しかし、処理Ｓ６０１において回転機ａが回転している稼働１〜稼働４の運転モードのセンサデータのいずれかをテストパターンとして用いることが可能であり、同様に処理Ｓ６０４において回転機ａが停止している稼働５〜稼働７、停止の運転モードのセンサデータをテストパターンとして用いることは可能である。
First, in order to diagnose the bearing abnormality of the motor (rotating machine a) 102a, the sensor data of the operation mode “
同様に、一段側スクリュー（回転機ｂ）１０２ｂの軸受異常を診断するには、処理Ｓ６０１において運転モード「稼働６」のセンサデータを、処理Ｓ６０４において運転モード「稼働３」のセンサデータを、テストパターンとして用いることが望ましい。また、二段側スクリュー（回転機ｃ）１０２ｃの軸受異常を診断するには、処理Ｓ６０１において運転モード「稼働７」のセンサデータを、処理Ｓ６０４において運転モード「稼働２」のセンサデータを、テストパターンとして用いることが望ましい。 Similarly, in order to diagnose a bearing abnormality of the first stage screw (rotor b) 102b, test the sensor data of the operation mode “operation 6” in the process S601 and the sensor data of the operation mode “operation 3” in the process S604. It is desirable to use it as a pattern. Further, in order to diagnose the bearing abnormality of the two-stage screw (rotary machine c) 102c, test the sensor data of the operation mode “operation 7” in the process S601 and the sensor data of the operation mode “operation 2” in the process S604. It is desirable to use it as a pattern.
さらに、空圧機は複数台の台数制御で運用するシステムが一般的である。そこで、以上の説明では運転モードを回転機の回転／停止に基づいて定義する例を示したが、台数制御の状態に基づき運転モードを定義することも可能である。 Furthermore, a system in which pneumatic machines are operated by controlling the number of units is generally used. Thus, in the above description, the operation mode is defined based on the rotation / stop of the rotating machine. However, the operation mode can be defined based on the state of the unit control.
図１０は、複数台の台数制御で運用するシステムの構成例を示す図である。例えば、一定速のベースロード機２台（１００−１、１００−２）と、可変速の負荷吸収機２台（１００−３、１００−４）による台数制御の場合、運転モードは２４＝１６通りとなる。図１０では４台の空圧機を直線的に配置した例を示したが、図１１のように２段×２列の配置としても良いし、図１２のようにＬ型の配置としても良いし、図１３のようにト型の配置としても良い。配置の仕方は台数に応じて様々なバリエーションが考えられるが、振動センサ１０８−１、１０８−２、１０８−３、１０８−４、・・・、１０８−Ｎに隣接の空圧機やモーターからの振動が伝達しやすい配置が好ましい。 FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration example of a system operated by controlling the number of a plurality of units. For example, in the case of unit control with two constant speed base load machines (100-1, 100-2) and two variable speed load absorbers (100-3, 100-4), the operation mode is 2 4 = There are 16 ways. FIG. 10 shows an example in which four pneumatic machines are linearly arranged, but a two-stage × two-line arrangement as shown in FIG. 11 or an L-type arrangement as shown in FIG. As shown in FIG. 13, a G-shaped arrangement may be used. There are various variations in the arrangement method depending on the number of units, but the vibration sensors 108-1, 108-2, 108-3, 108-4,... An arrangement in which vibration is easily transmitted is preferable.
図６のフローでは、回転機に取り付けられたセンサからのセンサデータに基づき、異常の有無および異常原因を診断したが、着目する回転機以外の回転機に取り付けられたセンサからのセンサデータにより異常の有無および異常原因の診断を行なうことも可能である。これにより、あるセンサの出力だけからでは異常の有無および異常原因を判断しにくい場合や、ある回転機に取り付けられたセンサに異常が発生した場合にも、他の回転機のセンサを用いることで、回転機およびセンサ自身の異常の有無および異常原因の判断を行なうことができる。この方法をとる場合、診断対象とする回転機と他の回転機のセンサの間の振動伝達ができるだけ良好なほうが良い。一例として、両者の物理的な距離ができるだけ近いほうが良い。図１４はエッジ演算部３００が処理Ｓ５０３（図５）において実行する回転機の軸受異常診断の流れを示すフロー図であり、着目する回転機以外の回転機に取り付けられたセンサからのセンサデータにより異常の有無および異常原因の診断を行なう場合の例を示している。診断対象の回転機を着目回転機、センサデータを使用するセンサが取り付けられた回転機をセンサ取付回転機と称する。例えば、図１０の例において、空圧機１００−１と振動センサ１０８−２の組み合わせで診断するとした場合、着目回転機は空圧機１００−１の回転機、センサ取付回転機は振動センサ１０８−２が取り付けられた回転機である。
In the flow of FIG. 6, the presence / absence of an abnormality and the cause of the abnormality are diagnosed based on the sensor data from the sensor attached to the rotating machine, but the abnormality is caused by the sensor data from the sensor attached to the rotating machine other than the rotating machine of interest. It is also possible to diagnose the presence or absence and the cause of the abnormality. This makes it possible to use the sensors of other rotating machines even when it is difficult to determine the presence / absence and cause of abnormality from the output of a certain sensor alone or when an abnormality occurs in a sensor attached to a rotating machine. It is possible to determine the presence / absence of abnormality and the cause of abnormality of the rotating machine and the sensor itself. When this method is adopted, it is preferable that the vibration transmission between the rotating machine to be diagnosed and the sensors of other rotating machines is as good as possible. As an example, it is better that the physical distance between the two is as short as possible. FIG. 14 is a flowchart showing the flow of the bearing abnormality diagnosis of the rotating machine executed by the
図１４のフロー図も図６のフロー図と考え方は同じである。以下、特徴部分について説明する。処理Ｓ１４０１では着目回転機が回転かつセンサ取付回転機が停止している運転モード（ここでは、第１運転モードと称する）のセンサデータを取得し、これを第１運転モードの平常時データと比較する（Ｓ１４０２）。なお、第１運転モードの選択にあたっては、その他の回転機（空圧機１００−３、空圧機１００−４）が停止している運転モードを選択することが、着目回転機（空圧機１００−１）の状態をより正確に判断しやすいため、より好ましいといえる。同様に、処理Ｓ１４０４では着目回転機が停止かつセンサ取付回転機が停止している運転モード（ここでは、第２運転モードと称する）のセンサデータを取得し、これを第２運転モードの平常時データと比較する（Ｓ１４０５）。なお、第２運転モードの選択にあたっては、その他の回転機（空圧機１００−３、空圧機１００−４）が運転している運転モードを選択することが、周囲の機器からの振動がより大きくなっていると考えられるため、より好ましいといえる。 The flowchart of FIG. 14 is the same in concept as the flowchart of FIG. Hereinafter, the characteristic part will be described. In process S1401, sensor data of the operation mode (herein referred to as the first operation mode) in which the target rotating machine is rotating and the sensor-mounted rotating machine is stopped is acquired and compared with the normal data of the first operating mode. (S1402). In selecting the first operation mode, selecting the operation mode in which the other rotating machines (pneumatic machine 100-3, pneumatic machine 100-4) are stopped may indicate the rotating machine of interest (pneumatic machine 100-1). ) Is more preferable because it is easier to determine the state of (). Similarly, in process S1404, sensor data of an operation mode in which the target rotating machine is stopped and the sensor-mounted rotating machine is stopped (herein referred to as a second operation mode) is acquired, and this is obtained in the normal state of the second operation mode. The data is compared (S1405). In selecting the second operation mode, selecting an operation mode in which other rotating machines (pneumatic machine 100-3, pneumatic machine 100-4) are operating causes greater vibration from surrounding devices. Since it is thought that it has become, it can be said that it is more preferable.
なお、図１４のフロー図において、ある１台のセンサ取付回転機に取り付けられたセンサからのセンサデータからのみならず、複数の回転機に取り付けられた複数のセンサのセンサデータから異常の有無および異常原因の判断を行なうことも可能である。例えば、図１０の構成において、空圧機１００−１と振動センサ１０８−２、１０８−３、１０８−４の組み合わせで異常の有無および異常原因の判断を行なう。この場合の第１運転モードは、着目回転機（空圧機１００−１）が回転し、かつセンサ取付回転機（空圧機１００−２、１００−３、空圧機１００−４）が停止している運転モードとなる。また、第２運転モードはすべての回転機（空圧機１００−１、空圧機１００−２、１００−３、空圧機１００−４）が停止している運転モードとなる。 In addition, in the flowchart of FIG. 14, the presence / absence of an abnormality from the sensor data of a plurality of sensors attached to a plurality of rotating machines, as well as the sensor data from a sensor attached to a certain sensor-attached rotating machine, and It is also possible to determine the cause of the abnormality. For example, in the configuration of FIG. 10, the presence / absence of an abnormality and the cause of the abnormality are determined by a combination of the pneumatic machine 100-1 and the vibration sensors 108-2, 108-3, and 108-4. In the first operation mode in this case, the target rotating machine (pneumatic machine 100-1) rotates, and the sensor-mounted rotating machines (pneumatic machines 100-2, 100-3, pneumatic machine 100-4) are stopped. The operation mode is set. Further, the second operation mode is an operation mode in which all the rotating machines (pneumatic machine 100-1, pneumatic machines 100-2, 100-3, pneumatic machine 100-4) are stopped.
以上、空圧機を例に実施例を説明したが、空圧機以外の回転機を有する装置に対しても、軸受の異常診断が可能である。別の例として切削加工機の軸受異常診断の例を説明する。切削加工機は切削工具を用いてワークを切削または研削する装置であり、例えば、ボール盤や、フライス盤や、マシニングセンタや、ＮＣ（Numerically Control：数値制御）旋盤などがある。 As described above, the embodiment has been described by taking the pneumatic machine as an example. However, it is possible to diagnose the abnormality of the bearing even for an apparatus having a rotating machine other than the pneumatic machine. As another example, a bearing abnormality diagnosis example of a cutting machine will be described. The cutting machine is an apparatus that cuts or grinds a workpiece using a cutting tool, and includes, for example, a drilling machine, a milling machine, a machining center, and an NC (Numerically Control) lathe.
図１５に切削工具としてドリル１６１を備えた切削加工機の例（一部）を示す。ドリル１６１はドリル保持部１６２により保持される。ドリル保持部１６２がドリル１６１を回転させながら下降することでドリル１６１とワーク１６３とが接触し、穴あけ加工を行う。切削加工機の異常を監視するため、ドリル保持部１６２に振動センサ１０８ｖを取り付ける。この装置にも稼動と停止の２つの運転モードがあり、センサ１０８ｖから得たセンサ信号に基づき、軸受異常の検知と異常原因の診断が可能である。
FIG. 15 shows an example (part) of a cutting machine provided with a
さらに別の例として、半導体製造装置または半導体検査装置への適用例を説明する。ここで、半導体製造装置は真空チャンバを備えた装置であり、例えば、金属蒸着装置や、スパッタ装置や、プラズマＣＶＤ（Chemical Vapor Deposition：化学蒸着）装置や、ＩＣＰ（Inductively Coupled Plasma：誘導結合プラズマ）エッチング装置や、ＲＩＥ（Reactive Ion Etching：反応性イオンエッチング）装置や、アッシング装置や、電子線描画装置や、ＦＩＢ（Focused Ion Beam：集束イオンビーム）装置などがある。また、半導体検査装置も真空チャンバを備えた装置であり、例えば、ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope：走査型電子顕微鏡）やＴＥＭ（Transmission Electron Microscope：透過型電子顕微鏡）がある。 As yet another example, an application example to a semiconductor manufacturing apparatus or a semiconductor inspection apparatus will be described. Here, the semiconductor manufacturing apparatus is an apparatus provided with a vacuum chamber. For example, a metal deposition apparatus, a sputtering apparatus, a plasma CVD (Chemical Vapor Deposition) apparatus, an ICP (Inductively Coupled Plasma) There are an etching apparatus, an RIE (Reactive Ion Etching) apparatus, an ashing apparatus, an electron beam drawing apparatus, an FIB (Focused Ion Beam) apparatus, and the like. The semiconductor inspection apparatus is also an apparatus provided with a vacuum chamber, such as SEM (Scanning Electron Microscope) and TEM (Transmission Electron Microscope).
図１６に粗引き用ポンプと本引き用ポンプを備えた半導体製造装置／半導体検査装置の構成の一例を示す。粗引き用のスクロールポンプ１７１と、本引き用のターボ分子ポンプ１７２は、それぞれ図のように粗引き弁１７３と本引き弁１７４を通して真空チャンバ１７５と接続している。ターボ分子ポンプ１７２の背圧を下げるために、スクロールポンプ１７１は背圧弁１７６を通してターボ分子ポンプ１７２と接続している。スクロールポンプ１７１に含まれる回転軸受の異常を監視するために、スクロールポンプ１７１には振動センサ１０８ｖが取り付けられる。この装置にも稼動と停止の２つの運転モードがあり、センサ１０８ｖから得たセンサ信号に基づき軸受異常の検知と異常原因の診断が可能である。
FIG. 16 shows an example of the configuration of a semiconductor manufacturing apparatus / semiconductor inspection apparatus provided with a roughing pump and a main pulling pump. The
以上説明した回転機診断システムにより、保守会社の装置監視員（以下、ベンダー）が各工場の装置を監視し、保守状況を表示するインターフェースの実施例を示す。ベンダーは一つまたは複数の工場を同時に監視しており、装置状況に応じてタイムリーな修理（またはメンテナンス）をユーザーに提供することができる。 An embodiment of an interface in which an apparatus monitor (hereinafter referred to as a vendor) of a maintenance company monitors an apparatus in each factory and displays a maintenance status by the rotating machine diagnosis system described above will be shown. Vendors monitor one or more factories at the same time, and can provide users with timely repairs (or maintenance) depending on equipment conditions.
図１７は、端末３３０に表示される保守管理モニタの一例である。ベンダーは、図４に示した端末３３０に表示される保守管理モニタ１９１を通して装置状況と保守状況を把握することができる。装置状況ウィンドウ１９２には装置の異常状況と想定原因が表示される。想定される異常原因は、図５の処理Ｓ５０３で推定され、推定結果が端末３３０に送られる。
FIG. 17 is an example of a maintenance management monitor displayed on the
保守状況ウィンドウ１９３には修理提案状況が表示される。ベンダーがメールや電話やＦＡＸや郵送のボタンを押下すると、各連絡手段を用いてユーザーに修理提案の連絡が送信される。また、保守状況ウィンドウ１９３には担当保守員の氏名と、担当保守員のスケジュールが表示される。ベンダーは、保守員のスケジュールを確認した上で、ユーザーに修理提案の連絡ができるため、修理日程の迅速な決定が可能となる。また、保守状況ウィンドウには修理部材の在庫個数が表示される。ベンダーが発注ボタン１９４を押下すると、各部材メーカーに発注情報が送信される。ベンダーは、装置状況を確認した上で修理に必要な部材の在庫管理ができるため、在庫管理の効率を向上することができる。例えば、装置故障の発生を検出したとき、あらかじめ必要な部材の在庫を確保しておくことで、修理の納期を短縮することができる。また、発生頻度の低い故障（例えば１０年に１度の頻度で発生する故障）に対して必要な部材は、在庫を少なく所持しておくことで、保守会社の所持資産を軽減することができ、ＲＯＥ（株主資本利益率）の向上に繋がる。
The
本実施の構成を用い、運転モードを考慮して回転機の軸受異常診断を行なうことで、診断モードによる稼働率低下や複数センサ設置によるコスト増大を抑制し、機器異常、センサ異常の診断が可能になる。 By using this configuration and performing bearing abnormality diagnosis for rotating machines in consideration of the operation mode, it is possible to diagnose equipment abnormalities and sensor abnormalities by suppressing a reduction in operating rate due to the diagnostic mode and an increase in cost due to the installation of multiple sensors. become.
本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の実施例の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。 The present invention is not limited to the embodiments described above, and includes various modifications. For example, a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment. Further, it is possible to add, delete, and replace the configurations of other embodiments with respect to a part of the configurations of the embodiments.
１００：空圧機、１０２：回転機、１０４：空気圧縮弁、１０６：空気槽、１０８：振動センサ、１１０：制御装置、３００：エッジ演算部、３０１，３２１：記憶装置、３０２，３２２：入力装置、３０３，３２３：処理装置、３０４：異常診断部、３２４：操作画面表示部、３０５，３２５：出力装置、３０６，３２６：バス、３１０：ネットワーク、３２０：中央演算部、３３０：端末。
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100: Pneumatic machine, 102: Rotating machine, 104: Air compression valve, 106: Air tank, 108: Vibration sensor, 110: Control apparatus, 300: Edge calculating part, 301, 321: Memory | storage device, 302,322:
Claims (18)
第１の回転機と、
前記第１の回転機に取り付けられた第１の振動センサと、
前記産業機器の複数の運転モードごとに、前記第１の振動センサの平常時データと前記産業機器の通常運転時に取得した前記第１の振動センサのセンサデータとを格納するセンサデータデータベースと、
前記産業機器に含まれる回転機の軸受異常を診断する異常診断部とを有し、
前記異常診断部は、前記複数の運転モードのうち前記第１の回転機が回転している第１モードのセンサデータと前記第１モードの平常時データとを比較し、
前記第１モードのセンサデータが前記第１モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記複数の運転モードのうち前記第１の回転機が停止している第２モードのセンサデータと前記第２モードの平常時データとを比較し、
前記第２モードのセンサデータが前記第２モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記第１の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定し、
前記第２モードのセンサデータが前記第２モードの平常時データに比べて増加していない場合には、前記第１の回転機に異常があり、前記第１の振動センサは正常であると判定する回転機診断システム。 A rotating machine diagnostic system for industrial equipment including a plurality of rotating machines,
A first rotating machine;
A first vibration sensor attached to the first rotating machine;
A sensor data database storing normal data of the first vibration sensor and sensor data of the first vibration sensor acquired during normal operation of the industrial equipment for each of a plurality of operation modes of the industrial equipment;
An abnormality diagnosis unit for diagnosing a bearing abnormality of a rotating machine included in the industrial equipment,
The abnormality diagnosis unit compares the sensor data of the first mode in which the first rotating machine is rotating among the plurality of operation modes and the normal data of the first mode,
When the sensor data in the first mode is increased compared to the normal data in the first mode, the sensor in the second mode in which the first rotating machine is stopped among the plurality of operation modes. Comparing the data with the normal data of the second mode,
If the sensor data in the second mode is increased compared to the normal data in the second mode, it is determined that the first rotating machine is normal and the first vibration sensor is abnormal. And
If the sensor data in the second mode is not increased compared to the normal data in the second mode, it is determined that the first rotating machine is abnormal and the first vibration sensor is normal. Rotating machine diagnostic system.
前記第１モードのセンサデータが前記第１モードの平常時データと同等である場合には、前記第１の回転機及び前記第１の振動センサはともに正常であると判定し、
前記第１モードのセンサデータが前記第１モードの平常時データに比べて減少または消滅している場合には、前記第１の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定する回転機診断システム。 In claim 1,
When the sensor data of the first mode is equivalent to the normal data of the first mode, it is determined that both the first rotating machine and the first vibration sensor are normal,
When the sensor data in the first mode is reduced or disappeared compared to the normal data in the first mode, the first rotating machine is normal and the first vibration sensor is abnormal. Rotating machine diagnosis system.
前記第１モードは、前記第１の回転機が回転し、前記第１の回転機以外の他の回転機が停止している運転モードであり、
前記第２モードは、前記第１の回転機が停止し、前記第１の回転機以外の他の回転機が回転している運転モードである回転機診断システム。 In claim 1,
The first mode is an operation mode in which the first rotating machine rotates and other rotating machines other than the first rotating machine stop.
The rotating machine diagnosis system in which the second mode is an operation mode in which the first rotating machine is stopped and a rotating machine other than the first rotating machine is rotating.
第２の回転機を有し、
前記異常診断部は、前記複数の運転モードのうち前記第２の回転機が回転しており、前記第１の回転機が停止している第３モードのセンサデータと前記第３モードの平常時データとを比較し、
前記第３モードのセンサデータが前記第３モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記複数の運転モードのうち前記第２の回転機及び前記第１の回転機ともに停止している第４モードのセンサデータと前記第４モードの平常時データとを比較し、
前記第４モードのセンサデータが前記第４モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記第２の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定し、
前記第４モードのセンサデータが前記第４モードの平常時データに比べて増加していない場合には、前記第２の回転機に異常があり、前記第１の振動センサは正常であると判定する回転機診断システム。 In claim 1,
A second rotating machine,
The abnormality diagnosis unit is configured such that the second rotating machine is rotating among the plurality of operation modes, and the first rotating machine is stopped. The third mode sensor data and the third mode are normal. Compare with the data,
When the sensor data in the third mode is increased as compared with the normal data in the third mode, the second rotating machine and the first rotating machine are stopped in the plurality of operation modes. Comparing the sensor data in the fourth mode with the normal data in the fourth mode,
When the sensor data of the fourth mode is increased compared to the normal data of the fourth mode, it is determined that the second rotating machine is normal and the first vibration sensor is abnormal. And
If the sensor data of the fourth mode is not increased compared to the normal data of the fourth mode, it is determined that there is an abnormality in the second rotating machine and the first vibration sensor is normal. Rotating machine diagnostic system.
前記第３モードのセンサデータが前記第３モードの平常時データと同等である場合には、前記第２の回転機及び前記第１の振動センサはともに正常であると判定し、
前記第３モードのセンサデータが前記第３モードの平常時データに比べて減少または消滅している場合には、前記第２の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定する回転機診断システム。 In claim 4,
When the sensor data of the third mode is equivalent to the normal data of the third mode, it is determined that both the second rotating machine and the first vibration sensor are normal,
When the sensor data in the third mode is reduced or disappeared compared to the normal data in the third mode, the second rotating machine is normal and the first vibration sensor is abnormal. Rotating machine diagnosis system.
前記産業機器の複数の運転モードは、前記複数の回転機ごとの回転または停止の組み合わせに基づき定められている回転機診断システム。 In any one of Claims 1-5,
A plurality of operation modes of the industrial equipment is a rotating machine diagnosis system that is determined based on a combination of rotation or stop for each of the plurality of rotating machines.
前記産業機器の複数の運転モードは、前記産業機器の台数制御に基づき定められている回転機診断システム。 In any one of Claims 1-5,
A plurality of operation modes of the industrial equipment is a rotating machine diagnosis system determined based on the number control of the industrial equipment.
前記平常時データは、回転機の据え付け時またはメンテナンス時に取得したセンサデータである回転機診断システム。 In any one of Claims 1-5,
The rotating machine diagnosis system, wherein the normal data is sensor data acquired during installation or maintenance of the rotating machine.
前記産業機器の複数の運転モードごとに、前記第１の振動センサの平常時データと前記産業機器の通常運転時に取得した前記第１の振動センサのセンサデータとを格納するセンサデータデータベースと、
前記産業機器に含まれる回転機の軸受異常を診断する異常診断部とを有し、
前記異常診断部は、前記複数の運転モードのうち前記第１の回転機が回転している第１モードのセンサデータと前記第１モードの平常時データとを比較し、
前記第１モードのセンサデータが前記第１モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記複数の運転モードのうち前記第１の回転機が停止している第２モードのセンサデータと前記第２モードの平常時データとを比較し、
前記第２モードのセンサデータが前記第２モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記第１の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定し、
前記第２モードのセンサデータが前記第２モードの平常時データに比べて増加していない場合には、前記第１の回転機に異常があり、前記第１の振動センサは正常であると判定する情報処理装置。 An information processing apparatus for diagnosing an abnormality of a rotating machine in an industrial device having a plurality of rotating machines including a first rotating machine to which a first vibration sensor is attached,
A sensor data database storing normal data of the first vibration sensor and sensor data of the first vibration sensor acquired during normal operation of the industrial equipment for each of a plurality of operation modes of the industrial equipment;
An abnormality diagnosis unit for diagnosing a bearing abnormality of a rotating machine included in the industrial equipment,
The abnormality diagnosis unit compares the sensor data of the first mode in which the first rotating machine is rotating among the plurality of operation modes and the normal data of the first mode,
When the sensor data of the first mode is increased as compared to the normal data of the first mode, the sensor of the second mode in which the first rotating machine is stopped among the plurality of operation modes. Comparing the data with the normal data of the second mode,
If the sensor data in the second mode is increased compared to the normal data in the second mode, it is determined that the first rotating machine is normal and the first vibration sensor is abnormal. And
If the sensor data in the second mode has not increased compared to the normal data in the second mode, it is determined that there is an abnormality in the first rotating machine and the first vibration sensor is normal. Information processing apparatus.
前記第１モードのセンサデータが前記第１モードの平常時データと同等である場合には、前記第１の回転機及び前記第１の振動センサはともに正常であると判定し、
前記第１モードのセンサデータが前記第１モードの平常時データに比べて減少または消滅している場合には、前記第１の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定する情報処理装置。 In claim 9,
When the sensor data of the first mode is equivalent to the normal data of the first mode, it is determined that both the first rotating machine and the first vibration sensor are normal,
When the sensor data in the first mode is reduced or disappeared compared to the normal data in the first mode, the first rotating machine is normal and the first vibration sensor is abnormal. Information processing apparatus that determines that
前記第１モードは、前記第１の回転機が回転し、前記第１の回転機以外の他の回転機が停止している運転モードであり、
前記第２モードは、前記第１の回転機が停止し、前記第１の回転機以外の他の回転機が回転している運転モードである情報処理装置。 In claim 9,
The first mode is an operation mode in which the first rotating machine rotates and other rotating machines other than the first rotating machine stop.
The information processing apparatus in which the second mode is an operation mode in which the first rotating machine is stopped and another rotating machine other than the first rotating machine is rotating.
前記産業機器は第２の回転機を有し、
前記異常診断部は、前記複数の運転モードのうち前記第２の回転機が回転しており、前記第１の回転機が停止している第３モードのセンサデータと前記第３モードの平常時データとを比較し、
前記第３モードのセンサデータが前記第３モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記複数の運転モードのうち前記第２の回転機及び前記第１の回転機ともに停止している第４モードのセンサデータと前記第４モードの平常時データとを比較し、
前記第４モードのセンサデータが前記第４モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記第２の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定し、
前記第４モードのセンサデータが前記第４モードの平常時データに比べて増加していない場合には、前記第２の回転機に異常があり、前記第１の振動センサは正常であると判定する情報処理装置。 In claim 9,
The industrial equipment has a second rotating machine,
The abnormality diagnosis unit is configured such that the second rotating machine is rotating among the plurality of operation modes, and the first rotating machine is stopped. The third mode sensor data and the third mode are normal. Compare with the data,
When the sensor data in the third mode is increased as compared with the normal data in the third mode, the second rotating machine and the first rotating machine are stopped in the plurality of operation modes. Comparing the sensor data in the fourth mode with the normal data in the fourth mode,
When the sensor data of the fourth mode is increased compared to the normal data of the fourth mode, it is determined that the second rotating machine is normal and the first vibration sensor is abnormal. And
If the sensor data of the fourth mode is not increased compared to the normal data of the fourth mode, it is determined that there is an abnormality in the second rotating machine and the first vibration sensor is normal. Information processing apparatus.
前記第３モードのセンサデータが前記第３モードの平常時データと同等である場合には、前記第２の回転機及び前記第１の振動センサはともに正常であると判定し、
前記第３モードのセンサデータが前記第３モードの平常時データに比べて減少または消滅している場合には、前記第２の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定する情報処理装置。 In claim 12,
When the sensor data of the third mode is equivalent to the normal data of the third mode, it is determined that both the second rotating machine and the first vibration sensor are normal,
When the sensor data in the third mode is reduced or disappeared compared to the normal data in the third mode, the second rotating machine is normal and the first vibration sensor is abnormal. Information processing apparatus that determines that
前記産業機器の複数の運転モードごとに、前記第１の振動センサの平常時データをあらかじめ記憶し、
前記産業機器の複数の運転モードごとに、前記産業機器の通常運転時に前記第１の振動センサのセンサデータを取得し、
前記複数の運転モードのうち前記第１の回転機が回転している第１モードのセンサデータと前記第１モードの平常時データとを比較し、
前記第１モードのセンサデータが前記第１モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記複数の運転モードのうち前記第１の回転機が停止している第２モードのセンサデータと前記第２モードの平常時データとを比較し、
前記第２モードのセンサデータが前記第２モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記第１の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定し、
前記第２モードのセンサデータが前記第２モードの平常時データに比べて増加していない場合には、前記第１の回転機に異常があり、前記第１の振動センサは正常であると判定する回転機診断方法。 A rotating machine diagnostic method for diagnosing abnormality of a rotating machine for industrial equipment having a plurality of rotating machines including a first rotating machine to which a first vibration sensor is attached,
For each of a plurality of operation modes of the industrial equipment, the normal data of the first vibration sensor is stored in advance,
For each of a plurality of operation modes of the industrial equipment, obtain sensor data of the first vibration sensor during normal operation of the industrial equipment,
Comparing the sensor data of the first mode in which the first rotating machine is rotating among the plurality of operation modes and the normal data of the first mode;
When the sensor data of the first mode is increased as compared to the normal data of the first mode, the sensor of the second mode in which the first rotating machine is stopped among the plurality of operation modes. Comparing the data with the normal data of the second mode,
If the sensor data in the second mode is increased compared to the normal data in the second mode, it is determined that the first rotating machine is normal and the first vibration sensor is abnormal. And
If the sensor data in the second mode has not increased compared to the normal data in the second mode, it is determined that there is an abnormality in the first rotating machine and the first vibration sensor is normal. Rotating machine diagnostic method.
前記第１モードのセンサデータが前記第１モードの平常時データと同等である場合には、前記第１の回転機及び前記第１の振動センサはともに正常であると判定し、
前記第１モードのセンサデータが前記第１モードの平常時データに比べて減少または消滅している場合には、前記第１の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定する回転機診断方法。 In claim 14,
When the sensor data of the first mode is equivalent to the normal data of the first mode, it is determined that both the first rotating machine and the first vibration sensor are normal,
When the sensor data in the first mode is reduced or disappeared compared to the normal data in the first mode, the first rotating machine is normal and the first vibration sensor is abnormal. Rotating machine diagnostic method
前記第１モードは、前記第１の回転機が回転し、前記第１の回転機以外の他の回転機が停止している運転モードであり、
前記第２モードは、前記第１の回転機が停止し、前記第１の回転機以外の他の回転機が回転している運転モードである回転機診断方法。 In claim 14,
The first mode is an operation mode in which the first rotating machine rotates and other rotating machines other than the first rotating machine stop.
The second mode is a rotating machine diagnosis method in which the first rotating machine is stopped and an rotating mode other than the first rotating machine is rotating.
前記産業機器は第２の回転機を有し、
前記複数の運転モードのうち前記第２の回転機が回転しており、前記第１の回転機が停止している第３モードのセンサデータと前記第３モードの平常時データとを比較し、
前記第３モードのセンサデータが前記第３モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記複数の運転モードのうち前記第２の回転機及び前記第１の回転機ともに停止している第４モードのセンサデータと前記第４モードの平常時データとを比較し、
前記第４モードのセンサデータが前記第４モードの平常時データに比べて増加している場合には、前記第２の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定し、
前記第４モードのセンサデータが前記第４モードの平常時データに比べて増加していない場合には、前記第２の回転機に異常があり、前記第１の振動センサは正常であると判定する回転機診断方法。 In claim 14,
The industrial equipment has a second rotating machine,
Of the plurality of operation modes, the second rotating machine is rotating, the first rotating machine is stopped, the third mode sensor data is compared with the third mode normal data,
When the sensor data in the third mode is increased as compared with the normal data in the third mode, the second rotating machine and the first rotating machine are stopped in the plurality of operation modes. Comparing the sensor data in the fourth mode with the normal data in the fourth mode,
When the sensor data of the fourth mode is increased compared to the normal data of the fourth mode, it is determined that the second rotating machine is normal and the first vibration sensor is abnormal. And
If the sensor data of the fourth mode is not increased compared to the normal data of the fourth mode, it is determined that there is an abnormality in the second rotating machine and the first vibration sensor is normal. Rotating machine diagnostic method.
前記第３モードのセンサデータが前記第３モードの平常時データと同等である場合には、前記第２の回転機及び前記第１の振動センサはともに正常であると判定し、
前記第３モードのセンサデータが前記第３モードの平常時データに比べて減少または消滅している場合には、前記第２の回転機は正常であり、前記第１の振動センサに異常があると判定する回転機診断方法。 In claim 17,
When the sensor data of the third mode is equivalent to the normal data of the third mode, it is determined that both the second rotating machine and the first vibration sensor are normal,
When the sensor data in the third mode is reduced or disappeared compared to the normal data in the third mode, the second rotating machine is normal and the first vibration sensor is abnormal. Rotating machine diagnostic method
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