JP2020173229A - 低速回転機器の診断方法と診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】設備面とセンサ面の間における接触媒質の設置状態による影響を抑制することができるようにし、かつ、高温設備や動きのある設備などでも非接触にて計測可能とする。【解決手段】低速回転機器１０の診断方法であって、低速回転機器１０の稼働時に発生する空中伝搬の音響信号を、当該低速回転機器１０に接触していない非接触センサ２１で検出するステップと、該非接触センサ２１で検出した信号を基に低速回転機器１０に異常が発生していないかどうか判断するステップと、を含む。【選択図】図１

Description

本発明は、低速回転機器の診断方法と診断装置に関する。

石油化学プラントや発電プラントなどの連続運転が行われている設備では、設備停止が簡単に行えないケースが多いため、異常をできるだけ早期に検出することが重要となる。設備における異常を早期に検出することができれば、当該検出結果に基づき、故障に至るまでのリードタイムをより長くすることが可能となる。

上記のごとき設備における異常のひとつに、回転機器の軸受の転動体（玉，ころ）や内輪、外輪の軌道面や転送面に生じるきずがある。一般的に、回転機械の転がり軸受の診断には振動法が用いられており、振動加速度による異常診断が行われている。

このような振動法において用いられる振動加速度の加速度成分には、大きくわけて２種類がある。

（Ａ）一つは、数kHzを主体とした1k〜10kHz領域の加速度成分であり、軸受の固有振動数を捉えるものである。ただし、この領域の加速度成分は、軸受のきずがある程度大きくなり軸受全体を揺らす力が発生しないと励起されない。このため、連続運転プラントにおける早期異常モニタリングには適さない場合がある。

（Ｂ）もう一つは、10k〜30kHzといった高周波数領域の加速度成分である。これは、軸受鋼どうしの接触によって生じるものであり、小さな力の作用で発生するため小さな表面きずでも発生する周波数成分である。つまり、連続運転プラントの早期異常モニタリングにおいて適していると言える。

ところが、上記した（Ａ）（Ｂ）２種類の振動加速度の両方とも、転動体と軌道面のきずとが接触することで発生する衝撃値を捉えていることから信号レベルは転動体の周速に依存している。つまり、転動体の周速が低下するとその衝撃値である振動加速度レベルも低下する。したがって、転動体の回転数が数百rpm以下といった程度に周速が低い場合には、そのレベルが低下し、たとえ高周波数領域の振動加速度においてもノイズレベルに埋もれて検出困難となる。

これに対し、低速回転数領域の軸受診断には、100k〜1MHz領域のAE（アコースティック・エミッション）法が用いられている。例えば、転がり疲労はく離の進展時には、特に100k〜500kHz領域のAEが発生しており、これを利用して診断することが可能である（例えば、特許文献１参照）。（なお、AEは元々、球形タンクなどの静止機械における亀裂進展をモニタリングすることなどに使用されており、周速などの影響は受けない。つまり、AEは振動加速度とは性質の異なる信号である。）

特開２０１２−７８２８８号公報

電気学会論文誌D Vol.132No.4pp.501-509

しかし、低速軸受診断にて用いられているAE法には、設備面とセンサ面の間に高周波数の音響を通過させるための接触媒質が必要であり、この設置状態の影響によるレベルの変化が発生することがある。また、AEセンサを設備面に接触させて設置しなければならないため、高温設備や動きのある設備などでは計測が困難なことがある。

そこで、本発明は、設備面とセンサ面の間における接触媒質の設置状態による影響を抑制することができ、かつ、高温設備や動きのある設備などでも非接触にて計測が可能な低速回転機器の診断方法と診断装置を提供することを目的とする。

本発明の一態様は、
低速回転機器の稼働時に発生する空中伝搬の音響信号を、当該低速回転機器に接触していない非接触センサで検出するステップと、
該非接触センサで検出した信号を基に低速回転機器に異常が発生していないかどうか判断するステップと、を含む、低速回転機器の診断方法である。

かかる診断方法によれば、空中伝搬の音響信号を、当該低速回転機器に接触していない非接触センサで検出することから、非接触の状態にて異常検出・モニタリングをすることが可能である。

上記の診断方法において、上記の検出するステップは、低速回転機器における回転体の回転時に発生する音響信号を非接触センサによって非接触で検出するステップを含み、
判断するステップは、
検出した音響信号のうち、非可聴域の信号を抽出するステップと、
抽出した音響信号の変動に基づいて低速回転機器における異常が発生していないかどうかを判定するステップと、を含んでいてもよい。

上記の診断方法において、判断するステップは、音響信号を包絡線処理するステップと、包絡線処理した信号を増幅するステップと、増幅された信号をフーリエ変換して発生周波数を算出するステップと、を含んでいてもよい。

上記の診断方法において、音響信号の帯域幅を、20kHz〜100kHzの周波数帯域内に限定してもよい。

上記の診断方法において、音響信号の帯域幅を、診断対象に含まれる複数の回転体のうちの一つの回転体と他の回転体とで異なる値に限定してもよい。

上記の診断方法は、音響信号を非接触センサによって非接触で取得するステップと、音響信号の帯域幅を限定するステップとの間に、回転体の回転数に応じ、帯域幅を限定した音響信号から所定の時間幅の信号を抽出するステップを含んでいてもよい。

上記の診断方法において、判断するステップは、回転体の回転数に応じて設定される所定の時間幅に取得された音響信号に対して行われるものであってもよい。

上記の診断方法においては、予め設定された第１の閾値と、検出した音響信号の最大値および音響信号のスペクトルの最大値の少なくともいずれか一方とを比較して、最大値の方が大きい場合に異常が発生していると判断してもよい。

上記の診断方法においては、
検出した音響信号の最大値および周波数スペクトルの最大値の少なくともいずれか一方を、予め設定された第１の閾値と比較し、
音響信号および周波数スペクトルの少なくともいずれか一方が、予め設定された第２の閾値であって第１の閾値よりも小さい第２の閾値を超えた回数を計測し、
音響信号の最大値および周波数スペクトルの最大値の少なくともいずれか一方が第１の閾値を超え、かつ、音響信号および周波数スペクトルの少なくともいずれか一方が、予め設定された第２の閾値を超えた回数が所定回数を超えたとき、異常に関する第１の情報を生成してもよい。

上記の診断方法において、音響信号の最大値および周波数スペクトルの最大値の少なくともいずれか一方が第１の閾値を超え、かつ、音響信号および周波数スペクトルの少なくともいずれか一方が、予め設定された第２の閾値を超えた回数が所定回数以下のとき、異常に関する第２の情報を生成してもよい。

上記の診断方法においては、音響信号を伝搬させる配管と、該配管に設置された非接触センサとを用いて音響信号を検出してもよい。

上記の診断方法においては、回転機器のうち回転体が摺動する部分からセンサまでの距離に応じた減衰率を用い、該減衰率を考慮した音響信号のレベルに応じて低速回転機器における異常を診断するようにしてもよい。

本発明の一態様は、上記のごとき方法を実行するためのプログラムを記憶する少なくとも１つのメモリと、プログラムを実行するための少なくとも１つのプロセッサとを有する演算装置である。

本発明の一実施形態を示す概略図であり、軸、軸受を含む低速回転機器における異常を非接触センサにて検出できるようにした構成の一例を示すものである。 超音波信号に基づき異常の有無を判断するシステムの一例を示すブロック図である。 配管に配置したマイクロフォンを用いて検出した超音波信号に基づき異常の有無を判断する際の処理例を示すフローチャートである。 異常原因特定フローの一例を示す図である。 低速回転機器において回転体が回転するときの発生周波数と軸受などにおける損傷との関係を示す表である。 データを収集する時間幅の決定方法を含むフローの一例を示す図である。 低速圧延ロールのＲ回転毎のピーク最大値のトレンドを示すグラフである。 低速圧延ロールのＲ回転毎のイベントカウントのトレンドを示すグラフである。 異常軸受の超音波音響のエンベロープスペクトルを示すグラフである。 イベントカウントとピークレベルに基づく判定用のマトリックスである。 所定位置にラインを引いた集音機の例を示す図である。 計測目標距離を定めるべく、集音機の両側斜め後方に配置した一対の光源からレーザー照射することについて説明する図である。 縦スリット、横スリットを透過したレーザーがクロスする点を、図１１中の矢印の方向に沿ってみた図である。 低速撹拌機の一例を概略的に示す図である。 測定点１〜４のそれぞれのピーク値を比較したグラフである。 本発明の実施例１における歯車減速機の概略を説明する図である。 正常機器Ａにおいて得られた超音波音響のエンベロープスペクトルを示すグラフである。 異常機器Ｂにおいて得られた超音波音響のエンベロープスペクトルを示すグラフである。 正常機器Ａにおいて得られたAEのエンベロープスペクトルを示すグラフである。 異常機器Ｂにおいて得られたAEのエンベロープスペクトルを示すグラフである。 本発明の実施例２における、フィルタ処理なしの場合の（Ａ）軸受の剥離進展時以外のスペクトルと（Ｂ）軸受の剥離進展時のスペクトルのサンプルデータである。 低速回転機器の軸受加速寿命試験機（65rpm）において、（Ａ）従来のAE法により検出した信号の包絡線処理後の波形のピーク値と、（Ｂ）本実施形態にて説明した手法により検出した音響信号の波形のピーク値と、を比較して示すグラフである。 軸受に生じたきず部分の（Ａ）計測前と（Ｂ）計測後における撮影画像（倍率５０倍）である。

以下、本発明の構成を図面に示す実施の形態の一例に基づいて詳細に説明する。

本発明の一態様においては、回転体を有する低速回転機器において異常が発生していないかどうか判断し、当該低速回転機器の診断をする。低速回転機器とは、回転体の回転数の領域が代表的には、回転数300rpm以下またはdn値20000[mm・rpm]以下である機器をいう。本開示による診断方法および診断装置は、上記回転数300rpm以下またはdn値20000[mm・rpm]以下の回転機器に好適であり、回転数100rpm以下の回転機器、例えば、低速回転の押出機、にさらに好適である。

異常検出の対象たる該低速回転機器の回転体とは代表的には回転軸ないしは該回転軸を軸支する転がり軸受のことであり、それ以外にも例えば低速回転の押出機におけるギヤ、スクリューなどがある。また、異常の具体例としては、転がり軸受におけるフレーキングの進展、潤滑不良による金属接触、スクリューとバレルの接触、ギヤの歯面損傷の発生及び損傷に基づく金属剥離や金属接触などを挙げることができる。ギヤの金属剥離や金属接触はピッチング、スポーリング、スコーリング等を含む。

本実施形態では、低速回転機器の稼働時に発生する空中伝搬の音響信号を、当該低速回転機器に接触していない非接触センサにて検出し、該検出した信号を基に、低速回転機器に異常が発生していないかどうか判断する。以下、図に具体例を示しつつ説明する（図１等参照）。なお、本開示において取得する音響信号は、０より大きく１００ｋＨｚ以下の周波数帯の音響信号であり、これを超音波信号と呼ぶことがある。また、取得する音響信号は、さらに典型的には２０ｋＨｚ以上１００ｋＨｚ以下の音響信号であり、これは人体の非可聴の周波数帯の音響信号である。なお、異常検知に使用する音響信号には、１００ｋＨｚよりも大きい値の周波数帯の信号が含まれていてもよい。ここで、音響信号の周波数帯が大きくなるほど、伝搬距離が短くなるため、当該周波数帯の音響信号を非接触で取得することが困難になる。したがって、取得する音響信号は、最大で１００ｋＨｚ程度であることが好ましい。

図１に、軸１１、軸受１２を含む低速回転機器１０における異常を非接触センサにて検出できるようにした構成の一例を示す。低速回転機器１０には、さらに配管１４が設けられている（図１参照）。

低速回転機器１０における回転体の一例である本実施形態の軸１１は、軸受１２によって軸支されている。軸受１２は、例えば軸１１の一端側と他端側をそれぞれ軸支する２つのボールベアリングで構成されている。本実施形態の軸受１２は、ケーシング（軸受箱）１３の内部に設けられている。

配管１４は、その端部がケーシング１３に配置された状態で設けられている。このように設けられた配管１４は、ケーシング１３内の軸受１２において発生する異常音を集め、当該軸受１２から離れた場所で当該音を計測することを可能にする。また、軸受１２の近傍に設置した配管１４を利用することで、音の拡散による減衰を防ぎ、軸（回転体）１１や軸受１２から離れた場所でも音を精度よく計測すること（対象設備とセンサとの間の計測距離を延長すること）が可能となる。配管１４は音響インピーダンスの高い材質で形成された管（例えば、ＳＵＳ管）であることが好ましい。

また、本実施形態では、途中で分岐し、２つのケーシング１３のそれぞれに端部が配置されたマニホールド（多岐管）形状の配管１４を用いている。このような配管１４によれば、複数の軸受１３において発生する異常音を単一のセンサにて同時に計測し、モニタリングすることが可能となる（図１参照）。

非接触センサは、低速回転機器１０の稼働時（つまりは軸１１の回転時）に発生する空中伝搬の音響信号（超音波信号）を検出するセンサである。本実施形態では、非接触センサの一例としてマイクロフォン２１を用いる。マイクロフォン２１は配管１４に配置されており、低速回転機器１０に接触していない。例えば本実施形態では、マニホールド形の配管１４の、軸受１２と逆側の開口端にマイクロフォン２１を配置している。

図２に、超音波信号に基づき異常の有無を判断する装置（モニタリング装置２０）の一例を示す。

モニタリング装置２０では、マイクロフォン２１にて検出された超音波信号がプリアンプ２２で増幅された後、ＨＰＦ（ハイパスフィルタ）２３に送信され、所定の周波数範囲データが取り出された後、ＢＰＦ（バンドパスフィルタ）２４に送信される（図２参照）。ＢＰＦ２４を通過した信号は、Ａ／Ｄコンバータ２７とエンベロープ回路２５のそれぞれに送信される。エンベロープ回路２５において包絡線（エンベロープ）処理された波形データは、Ａ／Ｄコンバータ２７に送信される（図２参照）。上記を含む一連の処理は、特に、プリアンプ２２、ＨＰＦ（ハイパスフィルタ）２３、ＢＰＦ（バンドパスフィルタ）２４、Ａ／Ｄコンバータ２７とエンベロープ回路２５について、所定のアナログ回路により実現されてもよい。また、上記を含む一連の処理は、各処理方法を実行するプログラムを記憶するメモリと、プログラムを実行するためのプロセッサとを有する演算処理装置により実行されてもよい。上記を含む一連の処理を演算処理装置によって実行する場合、マイクロフォン２１により検出された超音波信号をＡ／Ｄコンバータに送信し、デジタル化された超音波信号について、増幅処理、ハイパス、バンドパスの各フィルタ処理、エンベロープ処理を実行してよい。

図３に、配管１４に配置したマイクロフォン２１を用いて検出した超音波信号に基づき異常の有無を判断する処理の一例を示す。

まず、マイクロフォン２１にて超音波信号（０〜１００ｋＨｚ）を検出し（ステップＳＰ１）、計測単位時Ｔ（ｓ）のデータをＡ／Ｄ変換し（ステップＳＰ２）、フィルタ処理をして非可聴域（２０ｋＨｚ前後〜１００ｋＨｚ）の波形信号を抽出したら（ステップＳＰ３）、包絡線（エンベロープ）処理をし（ステップＳＰ４）、増幅後の信号（例えば全包絡線波形）のフーリエ変換をし、計測単位時間Ｔ毎のエンベロープ波形のピーク値（最大値）Ａｐ（Ｖ）を記録したら（ステップＳＰ５）、計測単位時間Ｔで計測されたエンベロープ波形の値Ａｖ（Ｖ）が第１閾値Ｃを超えた回数Ａ_Eを記録して（ステップＳＰ６）、「異常判定フロー」へと移行する。

なお、包絡線波形のフーリエ変換後のデータ（発生周波数のデータ）の発生周波数を算出する際には、(i)発生周波数と損傷との関係を装置が自動的に対比して、異常発生部位等の特定およびユーザへの提示を行う場合と、(ii)発生周波数をユーザに提示して、ユーザが発生周波数と損傷との関係の対比を行い、異常有無を判別する場合の両方が考えられる。

また、ここでは、音響信号をフィルタ処理して非可聴域（２０ｋＨｚ前後〜１００ｋＨｚ）の帯域幅の周波数帯域内にする旨の説明をしたが、検出対象たる超音波の音響信号の帯域幅がある特定の範囲の幅に限定されることがないことはいうまでもない。また、音響信号は上記のように２０ｋＨｚ〜１００ｋＨｚの周波数帯域内に限定されてもよいが、その場合の「限定」の意義は、(i)所定の帯域幅の検出信号を得る帯域（20-100kHz）しか検出（取得）しないことと、(ii) 20-100kHz＋αの信号を検出後に、バンドパスフィルタ（ＢＰＦ２４等）で抽出することのいずれでもよい。

［異常判定フロー］
本実施形態の「異常判定フロー」では、抽出した音響信号の変動に基づき、低速回転機器１０において異常が発生していないかどうかを判定する。ここでは、まず、ピーク値Ａｐが、第１閾値Ｃよりも大きい第２閾値（ピーク閾値）Ｐを超えたか（ピーク値Ａｐ＞閾値Ｐとなったか）、判断する（ステップＳＰ７）。超えた場合（ステップＳＰ７にてＹｅｓ）、計測回数Ａ_Eが判定個数の閾値Ｅを超えたかどうかを判断し（ステップＳＰ８）、超えていなければ（ステップＳＰ８にてＮｏ）、当該ピーク値はノイズによるものと判定する（ステップＳＰ９）。一方、計測回数Ａ_Eが判定個数の閾値Ｅを超えたのであれば（ステップＳＰにてＹｅｓ）、当該ピーク値は異常によるものと判定し（ステップＳＰ１０）、「異常原因特定フロー」へと移行する。

また、「異常判定フロー」中のステップＳＰ７において、ピーク値Ａｐが、第１閾値Ｃよりも大きい第２閾値（ピーク閾値）Ｐを超えない場合、つまりピーク値Ａｐ＞閾値Ｐとならない場合（ステップＳＰ７にてＮｏ）、計測回数Ａ_Eが判定個数の閾値Ｅを超えたかどうかを判断し（ステップＳＰ１１）、超えていなければ（ステップＳＰ１１にてＮｏ）、低速回転機器１０は正常であると判定する（ステップＳＰ１３）。一方、計測回数Ａ_Eが判定個数の閾値Ｅを超えたのであれば（ステップＳＰ１１にてＹｅｓ）、低速回転機器１０は注意を要する状態であると判定し（ステップＳＰ１２）、「異常原因特定フロー」へと移行する。

図４に異常原因特定フローを示し、図５に、発生周波数と損傷との関係表を示す。

［異常原因特定フロー］
上記の「異常判定フロー」の後、所定の場合に「異常原因特定フロー」へと移行する。すなわち、上記したごとき異常判定フロー（音響計測し（ステップＳＰ１）、計測単位時Ｔ（ｓ）のデータをＡ／Ｄ変換し（ステップＳＰ２）、フィルタ処理をして非可聴域波形を抽出し（ステップＳＰ３）、包絡線処理をし（ステップＳＰ４）、増幅後の信号（例えば全包絡線波形）のフーリエ変換（ステップＳＰ５）をするフロー）を経て、低速回転機器１０に異常が発生している（ステップＳＰ１０）、または低速回転機器１０が注意を要する状態である（ステップＳＰ１２）と判定したら、「異常原因特定フロー」を開始し（ステップＳＰ２０）、フーリエ変換されたスペクトル上に、図４に示すピークの出現があるかどうか、判断する（ステップＳＰ２１）。図４に示すピークの出現が認められた場合（ステップＳＰにてＹｅｓ）、当該低速回転機器１０における損傷の種類を検出して異常原因を特定し（ステップＳＰ２２）、異常原因特定フローを終了する（ステップＳＰ２３）。

［データを収集する時間幅の決定方法］
図６に、データを収集する時間幅の決定方法を含むフローを示す。なお、ここでは時間幅の決定にかかる処理フローのステップを３１以降の番号で示す（図６参照）。

計測開始後、軸１１の回転数Ｎ(rpm)を計測したら（ステップＳＰ３１）、数式（１）より計測単位時間Ｔ(s)を自動算出する（ステップＳＰ３２）。ただし、数式（１）のＲは事前に設定される「計測回転数」（回転数の整数倍）であり、何回転分を一つの計測単位とするかを定義した値である。

その後、計測単位時間Ｔ毎のエンベロープ波形のピーク値（最大値）Ａｐ（Ｖ）と、当該時間軸波形のうち所定閾値を超えたものの数（本明細書では、このような所定の閾値を超えたデータの数を「イベント数」と呼ぶ）Ａ_E（本実施形態であれば、計測単位時間Ｔで計測されたエンベロープの時間軸波形の値Ａｖ（Ｖ）が第１閾値Ｃを超えた回数）とを計測する（ステップＳＰ３３）。そうしたら、先述の「異常判定フロー」へと移行する（図３、図６参照）。

ここまで説明したように、異常判定フローの処理を実行するにあたって、異常判定は、軸１１の回転数に応じて設定される所定の時間幅に取得された音響信号に対して行われるものであってよい。別言すれば、所定の時間幅の音響信号を抽出するステップは、いつ行われてもよい。

［異常判定のロジック］
図７はＲ回転毎のピーク最大値のトレンド（別言すれば、計測単位時間Ｔ毎のエンベロープ波形のピーク値（最大値）Ａｐ（Ｖ）の計測周期毎の推移）を示すグラフ、図８ＡはＲ回転毎のイベントカウントのトレンド（別言すれば、計測単位時間Ｔ毎のエンベロープ波形が、第１閾値Ｃを超えた個数の計測周期毎の推移）を示すグラフである。また、図９は、イベントカウントとピークレベル（別言すれば、ピーク値）に基づく判定用のマトリックスである。

本実施形態の診断方法における異常判定のロジックを説明すれば以下のとおりである。すなわち、計測周期毎の推移のグラフはピーク値とイベント数を描写するものとし（図７、図８Ａ参照）、それぞれの測定点における異常判定は、マトリックスに基づき行う（図９参照）。異常が発生している軸受においてはピーク値もイベント数も閾値を超える（ピーク値は閾値Ｐを超え、イベント数は閾値Ｅを超える）のに対し、ノイズに起因してピークが生じている場合、ピーク値は閾値Ｐを超えるものの、イベント数は閾値Ｅを超えない。これに基づき、異常によるピークなのか、はたまたノイズによるピークなのかを弁別することができる。さらに、図８Ｂに異常原因特定フローに使用するエンベロープスペクトルを示す。該図８Ｂでは、エンベロープスペクトルで外輪転動体通過周波数と内輪転動体通過周波数の発生が見られて異常原因の特定に成功したことが示されている。

ここまで説明したように、本実施形態の診断システムないしは該システムを用いた診断方法においては、配管１４内を空中伝搬する音響信号を、モニタリング対象たる当該低速回転機器１０に接触しない位置に設けたマイクロフォン２１によって非接触の状態で検出する。かかる診断手法によれば、高温設備や動きのある設備などにおける低速回転機器１０をも対象として異常検出、診断を実施することができる。

また、本実施形態では、マイクロフォン２１にて非接触にて20kHz以上（20k〜1MHz領域、または、20k〜100kHz領域の音響を計測し、当該速回転機器１０の軸１１の回転数のＲ倍を計測単位時間（数式（１））とする。換言すれば、当該回転軸の回転数Ｎ（ｒｐｍ）から１回転に要する時間を求め、そのＲ倍の時間、つまり当該回転数のＲ回転分に要する時間が単位計測時間Ｔである。その間の発生ピークの最大値レベルと発生イベント数でモニタリングし、マトリックスを用いてノイズを弁別することで、正常異常を評価することができる。この20k〜100kHzの周波数領域の音響は、AEと同様な特性を持つことを発見したことから低速回転機器１０の診断が可能になった。具体的には、図１６Ａ〜図１６Ｄに示すように、特に異常機器Ｂの波形において、同箇所に卓越周波数が発生していることが高いS/N比で見られ、また、図１８に示すように同時刻にピーク値が上昇していることが高いS/N比で見られる。これらは、低速回転機器の異常に対してはAEと音響では同様の信号が得られることを示している。なお、図１６Ａ〜図１６Ｄや図１８で測定している機器に対して、振動法を用いるとこれほど高いS/N比で診断することはできない。

なお、従前の非接触の音響による診断法では、低速回転機器を診断するにあたり、dn値（＝軸受の内径と回転数の積で表される）が低く、S/N比が悪いため、エンベロープFFTによって異常の原因を特定することは出来なかったのに対し、本実施形態では、AEと同様に高いS/N比を実現し、ピークの発生周波数から異常原因を特定することが可能である。

ちなみに、石油化学プラントや発電プラントなどの連続運転が行われている設備の低速回転機器では、場合によっては十年に一度程度しか異常が発生しない、ということが十分にあり得る。このような場合にも、高いS/N比を実現した本実施形態にかかる診断手法によれば、定期的に計測し、設定したパラメータ（上記の実施形態であれば、イベント、データの最大値）に注目して状態監視を行うことができる。

なお、上述の実施形態は本発明の好適な実施の一例ではあるがこれに限定されるものではなく本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能である。

例えば、上述の実施形態では、回転体（例えば軸１１）が単一である場合の例を説明したが、上記の診断対象（低速回転機器１０）に複数の回転体（例えば軸１１）が含まれる場合もある。その場合、それらのうちの一つの回転体と他の回転体とで、超音波の音響信号の帯域幅を異なる値に限定してもよい。また、例えば、材質によって金属剥離音が異なることや潤滑不良音が数kHz〜100kHzにわたって発生していることを利用して、回転体ごとに25kHz〜35kHz等といったように帯域幅を限定して変更してもよい。

また、上記のごとき診断方法において、音響信号を非接触センサ（上記実施形態では、マイクロフォン２１）によって非接触で取得するステップ（ステップＳＰ１）と、超音波の音響信号の帯域幅を限定するステップ（ステップＳＰ３）との間に、回転体（例えば軸１１）の回転数に応じ、帯域幅を限定した音響信号から所定の時間幅の信号を抽出するステップを実行してもよい。かかる抽出ステップを実行し、上述のイベント回数（閾値を超えたデータの数）が同じになるように（つまりは標準化し、ばらつかないように）、音響信号を取得する時間幅を自動調整してもよい。

また、上記のごとき診断方法において、低速回転機器１０のうち回転体が摺動する部分から非接触センサまでの距離に応じた減衰率を用い、該減衰率を考慮した音響信号のレベルに応じて低速回転機器１０における異常を診断するようにしてもよい。例えば、軸１１とその摺動部（軸受、スリーブ、メカニカルシール等）に向けてマイクロフォン２１を設置するにあたり、傷発生時の周波数における音波の距離減衰をあらかじめ計算し、測定距離から逆算し、最も音響レベルの高い位置を特定することが好適である。摺動部（自体）に固定センサを設置することは出来ないが、マイクロフォン２１のようなセンサを用いた場合、非接触で計測することが可能となり、摺動部から発生する音を直接計測することができる。この際、最も音響レベルの高い位置を把握していれば、より精度よく検出、計測することが可能となる。

また、上記のごとく音響レベルの高い位置をあらかじめ計算して特定している場合、当該位置を予め示し、マイクロフォン２１等の非接触センサの位置決めの際の便宜に供するようにしてもよい。超音波音響レベルは計測距離によって左右されるため、簡単に適正な計測距離であることを確認することができれば有効である。例示すれば、マイクロフォン２１用の集音機２８の所定位置にあらかじめラインＬを引いておき、音響レベルの高い所定位置にマイクロフォン２１を設置するための目印として利用してもよい（図１０参照）。あるいは、集音機２８の両側斜め後方に配置した一対の光源２９から、集音機２８に設けた縦スリット、横スリットに向けてそれぞれレーザー照射し、クロスした点２９ｘが所定位置に合えば計測目標距離となるように設定してもよい（図１１、図１２参照）。

上述のごとき手法に基づく診断の対象たる低速回転機器１０が特定の機器に限定されることがないことはいうまでもない。例えば上記説明では石油化学プラントや発電プラントの低速回転機器に言及したがこれらは例にすぎず、この他、低速撹拌機などの低速回転機器１０を診断対象とすることが当然に可能である。

図１３に、低速撹拌機（符号１００で示す）の一例を概略的に示す。符号１０１は摺動部、１０２は軸受部、１０３は摺動部、１０４は軸受・メカシ部を示す。また、図１４に、正常機器における摺動部１０１を測定点（測定点１）とした場合、正常機器における軸受部１０２を測定点（測定点２）とした場合、異常機器における摺動部１０３を測定点（測定点３）とした場合、異常機器における軸受・メカシ部１０４を測定点（測定点４）とした場合のそれぞれのピーク値を比較したグラフを参考図として示す。図１４に示すように、ピーク値は、摺動部１０１（測定点１）と正常軸受部１０２（測定点２）に比べて異常摺動部１０３（測定点３）と軸受及ぶメカニカルシール部１０４（測定点４）が高めであることがわかる。特に、最も高い点が測定点３であり、軸受上部の摺動部（回転部）が最も高い位置であることがわかる。開放検査の結果、異常原因は当該軸受スリーブの磨耗であることが判明した。

［エンベロープスペクトルでの異常検出の具体例］
低速回転機器１０の一種である歯車減速機（図１５において符号２００で示す）に、上述した診断方法を適用して歯車の異常を検出する試験を行った。実施例１として以下に説明する（図１５、図１６参照）。

図１５に示す歯車減速機２００において、符号２０１はカップリング、２０２，２０４はベアリング（軸受）、２０３はギヤ（歯車）をそれぞれ示す。本実施例における測定対象機器の出力軸の回転数は100rpm以下と低速であり、出力軸側のギヤにピッチングが発生していることが分かっている。この条件の下、図１５において符号ＭＰで示す点を測定点として、出力軸側のギヤの異常に起因する超音波信号を検出した。ギヤ噛み合い周波数（＝軸回転周波数×歯数）は77.5Ｈｚであった。

この試験において得られたエンベロープスペクトルのレベルを図１６Ａ、図１６Ｂ、図１６Ｃおよび図１６Ｄに示す。正常機器では特定周波数の上昇が発生していないのに対して、異常機器では、AE、超音波音響共にギヤの噛み合い周波数で明確にピークレベルの上昇が見られた。

［ベアリングフレーキング進展音の周波数帯域の限定］
ベアリングにおけるフレーキングの進展音を測定し、当該超音波信号の周波数帯域を限定したサンプルデータを得た。実施例２として以下に説明する（図１７参照）。

図１７に、フィルタ処理なしの場合の（Ａ）軸受の剥離進展時以外のスペクトルと（Ｂ）軸受の剥離進展時のスペクトルのサンプルデータを示す。なお、図１７ではそれぞれ異なる軸受をサンプルデータとしている。

比較例１

［従来のモニタリング・評価方法］
図１８に、低速回転機器の軸受加速寿命試験機（65rpm）において従来のAE法により検出した信号の包絡線処理後の波形のピーク値と、本実施形態にて説明した手法により検出した音響信号の波形のピーク値と、を示す。また、図１９に、軸受に生じたきず部分の計測前と計測後における撮影画像を示す。

図１８のグラフのピーク値を（Ａ）従来のAE法によるものと（Ｂ）本実施形態によるものとで比較してみると、ほとんど同時刻にピークが発生していることがわかった（図１８中、とくに矩形枠で囲んだ部分を参照）。この図１８から、AE波形と超音波音響波形はほとんど同時刻にピーク値の上昇があると認められる。図１９は、図１８における試験前後の軸受写真であるが、微小なクラックを起点としたフレーキングの発生が認められる。このことから、超音波音響波形は、AE波形と同様に、軸受のフレーキングが進展している瞬間にピーク値の上昇を捉えることがわかった。また、図１８からＡＥと超音波のエンベロープピーク値は、ほぼ同時に上昇傾向を示している。図１９に示す試験停止後の開放検査結果ではフレーキングの発生が認められた。このことから超音波はＡＥと同様、に回転数６５ｒｐｍにおいてフレーキングの発生及び進展を捉えることができているといえる。

１０…低速回転機器、１１…軸（回転体）、１２…軸受、１３…ケーシング、１４…配管、２０…モニタリング装置、２１…マイクロフォン（非接触センサ）、２３…ＨＰＦ（ハイパスフィルタ）、２４…ＢＰＦ（バンドパスフィルタ）、２５…エンベロープ回路、２７…Ａ／Ｄコンバータ、２８…集音機、２９…光源、２９ｘ…レーザー光がクロスした点、１００…低速撹拌機（低速回転機器の一例）、１０１…摺動部、１０２…軸受部、１０３…摺動部、１０４…軸受・メカシ部、２００…歯車減速機、２０１…カップリング、２０２…ベアリング、２０３…ギヤ、２０４…ベアリング、ＭＰ…測定点

Claims (13)

1. 低速回転機器の稼働時に発生する空中伝搬の音響信号を、当該低速回転機器に接触していない非接触センサで検出するステップと、
   該非接触センサで検出した信号を基に前記低速回転機器に異常が発生していないかどうか判断するステップと、を含む、
   低速回転機器の診断方法。
2. 前記検出するステップは、前記低速回転機器における回転体の回転時に発生する音響信号を前記非接触センサによって非接触で検出するステップを含み、
   前記判断するステップは、
   前記検出した音響信号のうち、非可聴域の信号を抽出するステップと、
   前記抽出した音響信号の変動に基づいて前記低速回転機器における異常が発生していないかどうかを判定するステップと、を含む、
   請求項１に記載の低速回転機器の診断方法。
3. 前記判断するステップは、
   音響信号を包絡線処理するステップと、
   包絡線処理した信号を増幅するステップと、
   増幅された信号をフーリエ変換して発生周波数を算出するステップと、を含む、
   請求項２に記載の低速回転機器の診断方法。
4. 前記音響信号の帯域幅を、20kHz〜100kHzの周波数帯域内に限定する、請求項１から３のいずれか一項に記載の低速回転機器の診断方法。
5. 前記音響信号の帯域幅を、診断対象に含まれる複数の前記回転体のうちの一の前記回転体と他の前記回転体とで異なる値に限定する、請求項１から４のいずれか一項に記載の低速回転機器の診断方法。
6. 前記音響信号を前記非接触センサによって非接触で取得するステップと、前記音響信号の帯域幅を限定するステップとの間に、前記回転体の回転数に応じ、前記帯域幅を限定した音響信号から所定の時間幅の信号を抽出するステップを含む、
   請求項４または５に記載の低速回転機器の診断方法。
7. 前記判断するステップは、前記回転体の回転数に応じて設定される所定の時間幅に取得された前記音響信号に対して行われる、
   請求項１から５のいずれか一項に記載の低速回転機器の診断方法。
8. 予め設定された第１の閾値と、検出した音響信号の最大値および前記音響信号の周波数スペクトルの最大値の少なくともいずれか一方とを比較して、前記最大値の方が大きい場合に異常が発生していると判断する、請求項１から７のいずれか一項に記載の低速回転機器の診断方法。
9. 検出した音響信号の最大値および前記周波数スペクトルの最大値の少なくともいずれか一方を、予め設定された第１の閾値と比較し、
   前記音響信号および前記周波数スペクトルの少なくともいずれか一方が、予め設定された第２の閾値であって前記第１の閾値よりも小さい第２の閾値を超えた回数を計測し、
   前記音響信号の最大値および前記周波数スペクトルの最大値の少なくともいずれか一方が前記第１の閾値を超え、かつ、前記音響信号および前記周波数スペクトルの少なくともいずれか一方が、予め設定された第２の閾値を超えた回数が所定回数を超えたとき、異常に関する第１の情報を生成する、請求項１から７のいずれか一項に記載の低速回転機器の診断方法。
10. 前記音響信号の最大値および前記周波数スペクトルの最大値の少なくともいずれか一方が前記第１の閾値を超え、かつ、前記音響信号および前記周波数スペクトルの少なくともいずれか一方が、予め設定された第２の閾値を超えた回数が所定回数以下のとき、異常に関する第２の情報を生成する。請求項９に記載の低速回転機器の診断方法。
11. 前記回転体の軸受で発生する音響信号を伝搬させる配管と、該配管に設置された前記非接触センサとを用いて前記音響信号を検出する、請求項１から１０のいずれか一項に記載の低速回転機器の診断方法。
12. 前記回転機器のうち前記回転体が摺動する部分から前記センサまでの距離に応じた減衰率を用い、該減衰率を考慮した前記音響信号のレベルに応じて前記低速回転機器における異常を診断する、請求項１から１１のいずれか一項に記載の低速回転機器の診断方法。
13. 前記請求項１〜１２に記載の方法を実行するためのプログラムを記憶する少なくとも１つのメモリと、前記プログラムを実行するための少なくとも１つのプロセッサとを有する演算装置を備える、低速回転機器の診断装置。