JP2021071354A - Bearing diagnosis system and bearing diagnosis method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、回転機械の軸受を診断する軸受診断システム、および、軸受診断方法に関する。 The present invention relates to a bearing diagnostic system for diagnosing a bearing of a rotating machine, and a bearing diagnostic method.
近年のＩｏＴ（Internet of Things）技術の発展により、回転機械の軸受状態をインターネット経由で常時監視できる診断システムの導入が進んでいる。 With the recent development of IoT (Internet of Things) technology, the introduction of diagnostic systems that can constantly monitor the bearing status of rotating machines via the Internet is progressing.
この結果、従来は、メンテナンス作業者が回転機械の設置場所に赴き、軸受振動を計測し、計測データを解析することで回転機械の軸受状態を診断していたが、上記した診断システムを採用すれば、遠隔地からも計測データをインターネット経由で常時収集できるため、回転機械の軸受の損傷の兆候を早期に発見でき、適切なタイミングで作業者が回転機械の設置場所に訪れメンテナンスを実施したり、その結果として、回転機械を含む生産システムの稼働停止時間を低減したりすることができる。 As a result, in the past, maintenance workers went to the installation location of the rotating machine, measured the bearing vibration, and analyzed the measurement data to diagnose the bearing condition of the rotating machine. For example, since measurement data can be constantly collected from a remote location via the Internet, signs of damage to the bearings of the rotating machine can be detected at an early stage, and workers can visit the installation site of the rotating machine at the appropriate time to perform maintenance. As a result, it is possible to reduce the downtime of the production system including the rotating machine.
ここで、回転機械の軸受の外輪が損傷した時の振動加速度の時刻歴波形と、それをフーリエ変換して周波数解析した結果（ＦＦＴ結果）を、図２Ａと図２Ｂを用いて説明する。図２Ｂに例示するＦＦＴ結果からは、４〜５ｋＨｚ程度の比較的狭い周波数範囲に大きな振動ピークが確認できる。また、図２Ａに示す振動加速度の時刻歴波形には、前述の４〜５ｋＨｚが振幅変調している。これは、軸受の転動体が外輪の損傷位置を通過するたびに、外輪自身の固有振動数（図２Ｂの例では、４〜５ｋＨｚ）を励起することによる。 Here, the time history waveform of the vibration acceleration when the outer ring of the bearing of the rotating machine is damaged and the result (FFT result) of the frequency analysis by Fourier transforming the waveform will be described with reference to FIGS. 2A and 2B. From the FFT results illustrated in FIG. 2B, a large vibration peak can be confirmed in a relatively narrow frequency range of about 4 to 5 kHz. Further, the time history waveform of the vibration acceleration shown in FIG. 2A is amplitude-modulated with the above-mentioned 4 to 5 kHz. This is because each time the rolling element of the bearing passes through the damaged position of the outer ring, the natural frequency of the outer ring itself (4 to 5 kHz in the example of FIG. 2B) is excited.
軸受異常を診断する従来技術として、例えば、特許文献１の軸受異常診断システムが知られている。同文献の要約書には、「軸受ハウジング１０の振動加速度を検出する振動加速度センサ１２と、振動加速度センサ１２からの振動加速度信号に基づいて、エンベロープ処理及びＦＦＴ解析によりエンベロープスペクトル上の周波数解析を行う振動分析部２１４と、エンベロープスペクトルに基づいて軸受異常の有無を診断する第１の異常診断部２１７と、エンベロープスペクトルから検出されたピーク周波数の発生次数パターン、あるいは、振動加速度信号の振動最大値と振動ＲＭＳ値（root mean square）との比である波高率、により軸受異常の種類を特定する第２の異常診断部２１８と、を備える。」と記載されており、軸受の振動加速度にエンベロープ処理とＦＦＴ解析を施すことで、軸受異常の有無を診断する軸受異常診断システムが開示されている。
As a conventional technique for diagnosing a bearing abnormality, for example, the bearing abnormality diagnosis system of
特許文献１に開示されるような従来の軸受診断方法では、図２Ａのような振動加速度データに対してエンベロープ処理（包絡線処理）を施し、得られた包絡線の振動周波数を求め、求めた振動周波数に基づいて軸受の損傷を診断していた。
In the conventional bearing diagnosis method as disclosed in
このような軸受診断方法を用いて、軸受の外輪損傷時に発生する高周波数の特徴振動（例えば４〜５ｋＨｚ）を捉えるためには、その２倍以上のサンプリング周波数（例えば８〜１０ｋＨｚ）を有する高性能な計測機器が必要となるが、そのような計測機器は高価であり、その採用は軸受診断システム全体としてのコスト増につながっていた。 In order to capture the characteristic vibration of high frequency (for example, 4 to 5 kHz) generated when the outer ring of the bearing is damaged by using such a bearing diagnostic method, the high frequency having a sampling frequency (for example, 8 to 10 kHz) more than twice that is high. Performance measuring equipment is required, but such measuring equipment is expensive, and its adoption has led to an increase in the cost of the bearing diagnostic system as a whole.
ここで、軸受診断システムの低コスト化には、高性能で高価な計測機器を使用せず、産業用機器に既設の計測機器を流用したり、安価な計測機器を使用したりすることが有効である。しかし、産業用途に広く採用されている状態監視制御システムの１つであるＳＣＡＤＡ（Supervisory Control And Data Acquisition）におけるデータ収集速度は、多くの場合１００Ｈｚ以下（良くても６００Ｈｚ以下）であり、高周波数の軸受の特徴振動（例えば、４〜５ｋＨｚ）を捉えて、診断に利用することは難しかった。 Here, in order to reduce the cost of the bearing diagnostic system, it is effective not to use high-performance and expensive measuring equipment, but to divert existing measuring equipment to industrial equipment or to use inexpensive measuring equipment. Is. However, the data collection speed in SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition), which is one of the condition monitoring control systems widely used in industrial applications, is often 100 Hz or less (600 Hz or less at best), and is a high frequency. It was difficult to capture the characteristic vibration (for example, 4 to 5 kHz) of the bearing and use it for diagnosis.
また、産業用機器の中には、未だに低速ＣＡＮ（Controller Area Network）等の伝送速度の低い通信規格が用いられるものも多く、高性能な計測機器が高周波数のサンプリングデータを出力しても、それを生産システムの外部に伝送できないという問題もあった。 In addition, many industrial devices still use communication standards with low transmission speeds such as low-speed CAN (Controller Area Network), and even if high-performance measuring devices output high-frequency sampling data, There was also the problem that it could not be transmitted to the outside of the production system.
以上のことから、既設の計測機器を流用しながら軸受状態を常時監視するには、低速サンプリングであっても、高周波成分を有する軸受の特徴振動を捉えることができる診断方法が必要である。 From the above, in order to constantly monitor the bearing state while diverting the existing measuring equipment, a diagnostic method capable of capturing the characteristic vibration of the bearing having a high frequency component is required even at low speed sampling.
そこで、本発明では、低速なサンプリング周波数の計測機器を用いて、軸受の特徴振動周波数を捉え、軸受の状態を監視できる軸受診断装置を提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a bearing diagnostic device capable of capturing a characteristic vibration frequency of a bearing and monitoring the state of the bearing by using a measuring device having a low sampling frequency.
上記課題を解決するため、本発明の軸受診断システムは、回転機械の軸受の近傍に設置した振動計測センサが出力する振動波形を前記軸受の特徴振動周波数より低いサンプリング周波数でデジタル変換するデジタル変換器と、該デジタル変換器でデジタル変換された前記振動波形をフーリエ変換するＦＦＴ演算器と、該ＦＦＴ演算器でフーリエ変換されたスペクトルを、前記軸受の特徴振動周波数を含む高周波数領域に写像する周波数シフト器と、該周波数シフト器で写像された高周波数領域のスペクトルを逆フーリエ変換することで前記軸受の特徴振動を復元する逆ＦＦＴ演算器と、を具備するものとした。 In order to solve the above problems, the bearing diagnostic system of the present invention is a digital converter that digitally converts a vibration waveform output by a vibration measurement sensor installed near a bearing of a rotating machine at a sampling frequency lower than the characteristic vibration frequency of the bearing. An FFT calculator that Fourier transforms the vibration waveform digitally converted by the digital converter, and a frequency that maps the Fourier transform spectrum by the FFT calculator to a high frequency region including the characteristic vibration frequency of the bearing. It is provided with a shifter and an inverse FFT calculator that restores the characteristic vibration of the bearing by inverse Fourier transforming the spectrum of the high frequency region mapped by the frequency shifter.
本発明の軸受診断装置によれば、低速なサンプリング周波数を有する計測機器を用いて、軸受の特徴振動周波数を捉えることができるため、産業機器に既設の計測機器により軸受の状態監視を行い、軸受損傷の検知や予測が可能となる。 According to the bearing diagnostic apparatus of the present invention, since the characteristic vibration frequency of the bearing can be captured by using a measuring device having a low sampling frequency, the state of the bearing is monitored by the existing measuring device in the industrial equipment, and the bearing is supported. Damage can be detected and predicted.
以下、本発明に係る軸受診断システムおよび軸受診断方法を、図面を用いて説明する。 Hereinafter, the bearing diagnosis system and the bearing diagnosis method according to the present invention will be described with reference to the drawings.
まず、一般的な軸受診断システムで利用される、軸受診断の原理について説明する。一般的な軸受診断システムにおいては、回転機械の軸受近傍で計測された振動波形（軸受の振動加速度の時間変化を示すアナログ信号）を、軸受の特徴振動周波数ｆａ（例えば、４〜５ｋＨｚ）よりも十分高いサンプリング周波数ｆｓ（例えば、８〜１０ｋＨｚ）を用いてＡ／Ｄ変換し、得られたデジタル信号に基づいて回転機械の軸受を診断する。また、軸受診断装置のＡ／Ｄ変換器の前段には、ナイキスト周波数ｆｎ（＝ｆｓ／２）以上の不要な周波数成分を除去するため、アンチエイリアシングフィルタが組み込まれている。このような軸受診断装置では、デジタル変換後の振動波形に対して、包絡線処理を行い、その特徴振動周波数成分を評価することで軸受状態を診断していた。 First, the principle of bearing diagnosis used in a general bearing diagnosis system will be described. In a typical bearing diagnostic system, vibration waveform measured by the bearing near the rotary machine (analog signal indicating the time change of the vibration acceleration of bearings), from the feature vibration frequency f a of the bearing (e.g., 4～5KHz) A / D conversion is performed using a sufficiently high sampling frequency f s (for example, 8 to 10 kHz), and the bearing of the rotating machine is diagnosed based on the obtained digital signal. Further, an antialiasing filter is incorporated in the front stage of the A / D converter of the bearing diagnostic apparatus in order to remove unnecessary frequency components having a Nyquist frequency f n (= f s / 2) or higher. In such a bearing diagnostic apparatus, the bearing state is diagnosed by performing envelope processing on the vibration waveform after digital conversion and evaluating its characteristic vibration frequency component.
この軸受診断装置において、サンプリング周波数ｆｓやナイキスト周波数ｆｎを軸受の特徴振動周波数ｆａより低くすると、アンチエイリアシングフィルタにより軸受の特徴振動が除去され、軸受の診断に必要な特徴振動を計測できないという問題がある。この問題が発生する環境下では、仮にアンチエイリアシングフィルタを取り除いた構成としても、ナイキスト周波数ｆｎ以上の振動を計測データ点によっては表現できない。 In this bearing diagnostic apparatus, the sampling frequency f s and the Nyquist frequency f n is less than the characteristic vibration frequency f a of the bearing, characterized the vibration of the bearing is eliminated by anti-aliasing filter, can not be measured characteristic vibration required to diagnose the bearing There is a problem. In an environment where this problem occurs, even if the antialiasing filter is removed , vibration above the Nyquist frequency f n cannot be expressed by the measurement data points.
そこで、本発明では、エイリアシング（折り返し雑音）という現象を活用することで、サンプリング周波数ｆｓより高い周波数の軸受の特徴振動周波数ｆａを捉え、軸受診断に利用できるようにする。 Therefore, in the present invention, by utilizing the phenomenon of aliasing (aliasing), the characteristic vibration frequency fa of a bearing having a frequency higher than the sampling frequency f s can be captured and used for bearing diagnosis.
エイリアシングを解説する先行技術文献としては、例えば、特開２００６−１８０３７３号公報がある。この文献の段落０００２には、「アンダーサンプリングとは、受信信号をナイキスト周波数よりも低い周波数でサンプリングすることにより、意図的に周波数のダウンコンバートイメージを発生させて周波数変換をする方法をいう（・・・）。ダウンコンバートとは、高周波信号又は中間周波数帯のイメージを低い周波数のイメージへ折り返させることをいう。これにより、１つのサンプリング周波数で、１つ以上の無線システム帯域のアナログ信号を同時に周波数変換することができる。」との記載があり、ＦＦＴ（fast Fourier transform）のエイリアシングにより、高周波成分のスペクトルを低周波サンプリングで得ることができると説明されている。 Prior art documents that explain aliasing include, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2006-180373. In paragraph 0002 of this document, "undersampling refers to a method of intentionally generating a frequency down-convert image to perform frequency conversion by sampling a received signal at a frequency lower than the Nyquist frequency (..・ ・). Down-conversion means to fold an image of a high frequency signal or an intermediate frequency band back to an image of a low frequency, whereby analog signals of one or more radio system bands can be simultaneously output at one sampling frequency. It is explained that the spectrum of the high frequency component can be obtained by low frequency sampling by the aliasing of FFT (fast Fourier transform).
この文献の図２でも説明されるように、エイリアシングとは、ナイキスト周波数ｆｎの倍数毎に周波数軸を折り返して形成された周波数領域毎に、スペクトルが重ねて表現される現象のことである。例えば、図３に例示するように、周波数ｆが０〜ｆｎ（＝ｆｓ／２）の周波数領域を第１領域、ｆｎ〜２ｆｎ（＝ｆｓ）の周波数領域を第２領域、２ｆｎ（＝ｆｓ）〜３ｆｎ（＝１．５ｆｓ）の周波数領域を第３領域、３ｆｎ（＝１．５ｆｓ）〜４ｆｎ（＝２ｆｓ）の周波数領域を第４領域、４ｆｎ（＝２ｆｓ）〜５ｆｎ（＝２．５ｆｓ）の周波数領域を第５領域、すなわち、（ｍ−１）ｆｎ〜ｍｆｎ（ｍは自然数）の周波数領域を第ｍ領域と定義すると、第５領域（奇数領域）に現れた特徴振動周波数ｆａのスペクトルは、エイリアシングの結果、第１領域と第３領域（奇数領域）にそのまま反映され、第２領域と第４領域（偶数領域）に大小関係が反転して反映される。 As described in FIG. 2 of this document, aliasing is a phenomenon in which spectra are superimposed and expressed in each frequency domain formed by folding back the frequency axis for each multiple of the Nyquist frequency f n. For example, as illustrated in FIG. 3, the frequency domain having a frequency f of 0 to f n (= f s / 2) is the first region, and the frequency domain of f n to 2 f n (= f s ) is the second region. The frequency domain of 2f n (= f s ) to 3f n (= 1.5f s ) is the third region, and the frequency domain of 3f n (= 1.5f s ) to 4f n (= 2f s ) is the fourth region. 4f n (= 2f s) ~5f n fifth region the frequency domain (= 2.5f s), i.e., the (m-1) f n ~mf n (m is a natural number) area m the frequency domain defining the spectral characteristic vibration frequency f a which appeared to the fifth region (odd region), the aliasing results as reflected in the first region and the third region (odd region), the second region and the fourth region ( The magnitude relationship is reversed and reflected in the even area).
このように、ナイキスト周波数ｆｎ以上の振動スペクトル（例えば、第５領域のスペクトル）も低周波サンプリング下でのＦＦＴ結果（例えば、第１領域）に現れることが分かる。従って、低周波領域（例えば、第１領域）の振動スペクトルを特徴振動の周波数領域（例えば、第５領域）に写像してから逆ＦＦＴすれば、高性能な計測機器を用いることなく、高周波振動を復元し、軸受診断に活用することができる。 As described above, it can be seen that the vibration spectrum having a Nyquist frequency f n or more (for example, the spectrum in the fifth region) also appears in the FFT result (for example, the first region) under low frequency sampling. Therefore, if the vibration spectrum of the low frequency region (for example, the first region) is mapped to the characteristic vibration frequency region (for example, the fifth region) and then the inverse FFT is performed, the high frequency vibration is performed without using a high-performance measuring device. Can be restored and used for bearing diagnosis.
上記した原理を利用した、本発明の実施例１の軸受診断システムを、図１と図３を用いて説明する。 The bearing diagnostic system of the first embodiment of the present invention utilizing the above principle will be described with reference to FIGS. 1 and 3.
図１は、本実施例の軸受診断システムを示す概念図である。本システムの監視対象である回転機械２の軸受の近傍には振動計測センサ３が設置されている。振動計測センサ３が出力した振動加速度のアナログ信号は、低サンプリング周波数のＡ／Ｄ変換器４でデジタル信号に変換され、軸受診断装置１に入力される。この振動計測センサ３は、加速度センサ、変位センサ、音響センサ等の、軸受の振動波形を捉えることができるセンサであってもよい。なお、図１では、Ａ／Ｄ変換器４が軸受診断装置１や振動計測センサ３から独立している構成を例示しているが、Ａ／Ｄ変換器４を軸受診断装置１に組み込んだ構成としても良いし、Ａ／Ｄ変換器４を振動計測センサ３に組み込んだ構成としても良い。
FIG. 1 is a conceptual diagram showing a bearing diagnostic system of this embodiment. A vibration measurement sensor 3 is installed near the bearing of the
また、図１に示すように、軸受診断装置１は、ＦＦＴ演算器１１と、周波数シフト器１２と、逆ＦＦＴ演算器１３と、軸受診断器１４と、を備えている。この軸受診断装置１は、具体的には、ＣＰＵ等の演算装置、半導体メモリ等の記憶装置、および、通信装置などのハードウェアを備えた計算機である。そして、記憶装置にロードされたプログラムを演算装置が実行することで、ＦＦＴ演算器１１等の各機能を実現するが、以下では、このような計算機分野での周知技術を適宜省略しながら説明する。なお、軸受診断装置１は、回転機械２の近傍に設置しても良いし、遠隔地（例えば、生産システムの管理室）に設置しても良い。
Further, as shown in FIG. 1, the bearing
Ａ／Ｄ変換器４は、振動計測センサ３が計測した振動波形のアナログ信号を、比較的低速なサンプリング周波数ｆｓでデジタル信号に変換する。なお、本発明の用途が、高速の特徴振動周波数ｆａを低速のサンプリング周波数ｆｓで監視することであることを鑑み、Ａ／Ｄ変換器４のナイキスト周波数ｆｎ（＝ｆｓ／２）は、軸受の特徴振動周波数ｆａよりも低いものとする。また、ここでは、Ａ／Ｄ変換器４の前段に、アンチエイジングフィルタは設置しない。 A / D converter 4, the analog signal of the vibration waveform of the vibration measurement sensor 3 is measured and converted to a digital signal at a relatively slow sampling frequency f s. Incidentally, application of the present invention, a high-speed characteristic vibration frequency f a view that is to monitor at a slower sampling frequency f s, A / D converter 4 of the Nyquist frequency f n (= f s / 2 ) It shall lower than the characteristic vibration frequency f a of the bearing. Further, here, the anti-aging filter is not installed in front of the A / D converter 4.
ＦＦＴ演算器１１は、Ａ／Ｄ変換器１１でデジタル変換された振動波形をフーリエ変換する。 The FFT calculator 11 Fourier transforms the vibration waveform digitally converted by the A / D converter 11.
周波数シフト器１２は、ＦＦＴ演算器１１でフーリエ変換されたスペクトルを、特徴振動周波数ｆａを含む高周波数領域に写像する。
ここで実行する写像の意義を、図３を用いて解説する。図３に例示するように、軸受の特徴振動のスペクトルが第５領域に現れる場合、そのスペクトルは、第１領域にもそのまま表示される。つまり、比較的低速なＡ／Ｄ変換器４の出力をフーリエ変換した第１領域のスペクトルには、より高速なＡ／Ｄ変換器の出力をフーリエ変換した場合に第５領域に表示されるはずの特徴振動のスペクトルが、そのまま表示されていることになる。従って、第１領域のスペクトルをそのまま第５領域に写像したものは、特徴振動周波数ｆａを含む第５領域で本来表示されるスペクトルと同等のものとなる。 The significance of the mapping performed here will be explained with reference to FIG. As illustrated in FIG. 3, when the spectrum of the characteristic vibration of the bearing appears in the fifth region, the spectrum is also displayed as it is in the first region. That is, the spectrum of the first region obtained by Fourier transforming the output of the relatively slow A / D converter 4 should be displayed in the fifth region when the output of the faster A / D converter is Fourier transformed. Features The vibration spectrum is displayed as it is. Thus, those maps the spectrum of the first region directly to the fifth region, the equivalent to the spectrum originally displayed in the fifth region including the feature vibration frequency f a.
逆ＦＦＴ演算器１３は、周波数シフト器１２が低周波領域から高周波数領域（例えば、図３の第１領域から第５領域）に写像したスペクトルを逆フーリエ変換することで、軸受の特徴振動を復元する。
The
軸受診断器１４は、逆ＦＦＴ演算器１３で復元された軸受の特徴振動に基づいて、回転機械２の軸受を診断する。
The bearing
以上で概説した軸受診断装置１の処理をより具体的に説明する。ＦＦＴ演算器１１以降の処理については、以下の条件１〜条件３に応じて分岐する。
The processing of the bearing
式１、式２において、ｆ１は特徴振動の下限周波数（図２Ｂの例では４ｋＨｚ）、ｆ２は特徴振動の上限周波数（図２Ｂの例では５ｋＨｚ）であり、監視対象の回転機械の機種や軸受の種類に応じて、適切な値をメンテナンス作業者が適宜設定する。また、ｎは自然数である。なお、上記不等式は、式１∋式２を満たす。
In
＜条件１：式１と式２の両方を満たさない場合＞
すなわち、メンテナンス作業者が設定した下限周波数ｆ１から上限周波数ｆ２の幅が図３に示す一領域の幅より大きく、周波数域ｆ１〜ｆ２が複数の領域に跨る場合、ＦＦＴ演算器１１により演算された第１領域のＦＦＴ結果には、第２領域以降の偶数領域の特徴振動周波数ｆａを反映したスペクトルと、第３領域以降の奇数領域の特徴振動周波数ｆａを反映したスペクトルと、が重畳されることになる。従って、第１領域のスペクトルを他の領域に写像しても、当該領域の本来のスペクトルを復元することはできず、当然ながら、そのような写像を逆ＦＦＴ演算しても軸受特徴振動を復元することはできない。
<Condition 1: When both
That is, when the width from the lower limit frequency f 1 set by the maintenance worker to the upper limit frequency f 2 is larger than the width of one region shown in FIG. 3 and the frequency regions f 1 to f 2 span a plurality of regions, the FFT calculator 11 the first region FFT results of calculated by the spectrum that reflects the characteristic vibration frequency f a of the even region of the second region later, spectrum and reflecting the characteristic vibration frequency f a of the odd region in the third region and subsequent , Will be superimposed. Therefore, even if the spectrum of the first region is mapped to another region, the original spectrum of the region cannot be restored, and of course, the bearing characteristic vibration is restored even if such a mapping is subjected to the inverse FFT calculation. You can't.
＜条件２：式１は満たすが、式２は満たさない場合＞
すなわち、メンテナンス作業者が設定した下限周波数ｆ１から上限周波数ｆ２の幅が図３に示す一領域の幅より小さいが、周波数域ｆ１〜ｆ２が複数の領域に跨る場合、ＦＦＴ演算器１１により演算された第１領域のＦＦＴ結果には、第２領域以降の偶数領域の特徴振動周波数ｆａを反映したスペクトルと、第３領域以降の奇数領域の特徴振動周波数ｆａを反映したスペクトルと、が重畳されることになる。従って、第１領域のスペクトルを他の領域に写像しても、当該領域の本来のスペクトルを復元することはできず、当然ながら、そのような写像を逆ＦＦＴ演算しても軸受特徴振動を復元することはできない。
<Condition 2: When
That is, when the width from the lower limit frequency f 1 set by the maintenance worker to the upper limit frequency f 2 is smaller than the width of one region shown in FIG. 3, but the frequency regions f 1 to f 2 span a plurality of regions, the FFT calculator spectrum in the first region FFT result of reflecting the spectrum that reflects the characteristic vibration frequency f a of the even region of the second region after the characteristic vibration frequency f a of the odd region in the third region and subsequent calculated by 11 And will be superimposed. Therefore, even if the spectrum of the first region is mapped to another region, the original spectrum of the region cannot be restored, and of course, the bearing characteristic vibration is restored even if such a mapping is subjected to the inverse FFT calculation. You can't.
＜条件３：式１と式２の両方を満たす場合＞
すなわち、メンテナンス作業者が設定した下限周波数ｆ１から上限周波数ｆ２の幅が図３に示す一領域の幅より小さく、かつ、周波数域ｆ１〜ｆ２が一つの領域に収まる場合、ＦＦＴ演算器１１により演算された第１領域のＦＦＴ結果には、第２領域以降の偶数領域の特徴振動周波数ｆａが反映されたスペクトル、または、第３領域以降の奇数領域の特徴振動周波数ｆａが反映されたスペクトル、の何れか一方だけが表示されることになる。従って、第１領域のスペクトルを特徴振動周波数ｆａの領域に写像すれば、当該領域の本来のスペクトルを復元することができ、そのような写像を逆ＦＦＴ演算することで軸受特徴振動を復元することができる。
<Condition 3: When both
That is, when the width from the lower limit frequency f 1 to the upper limit frequency f 2 set by the maintenance worker is smaller than the width of one region shown in FIG. 3 and the frequency regions f 1 to f 2 fit in one region, the FFT calculation is performed. the first region FFT results of calculated by the vessel 11, characterized oscillation frequency f spectrum a is reflected in the even region of the second region later, or characteristic vibration frequency f a of the odd region in the third region and subsequent Only one of the reflected spectra will be displayed. Accordingly, if mapping the spectrum of the first region to the area of the characteristic vibration frequency f a, it is possible to restore the original spectrum of the region, restoring the bearing wherein vibrations by inverse FFT operation such mapping be able to.
従って、条件３を満たすことが確認された場合、周波数シフト器１２は、第１領域のスペクトルを、周波数域ｆ１〜ｆ２を含む領域（例えば、第５領域）に写像する。ここで、写像の対象領域が偶数領域である場合は、第１領域のスペクトルの大小関係を反転させて写像し、写像の対象領域が奇数領域である場合は、第１領域のスペクトルをそのまま写像する。 Therefore, when it is confirmed that the condition 3 is satisfied, the frequency shifter 12 maps the spectrum of the first region to a region including the frequency regions f 1 to f 2 (for example, the fifth region). Here, when the target region of the mapping is an even region, the magnitude relation of the spectrum of the first region is inverted and mapped, and when the target region of the mapping is an odd region, the spectrum of the first region is mapped as it is. To do.
逆ＦＦＴ演算器１３では、周波数シフト器１２による周波数シフト結果に対して、逆ＦＦＴ演算を実施し、軸受の特徴振動を復元する。
The
そして、軸受診断器１４では、復元された特徴振動に基づいて、軸受の損傷診断を実施する。なお、軸受診断器１４での診断方法には、既知の方法を用いることができ、例えば、包絡線処理により軸受の特徴周波数成分や、振動の２乗平均平方根などを求めることにより診断を行っても良いし、軸受の振動波形を用いる他の手法を用いてもよい。
Then, the bearing
以上で説明したように、本実施例の軸受診断システムでは、特開２００６−１８０３７３号公報で説明されるエイリアシングの性質と、本発明で提案する周波数シフトを利用することで、軸受の特徴振動周波数ｆａ（ｆ１〜ｆ２）よりも低いサンプリング周波数ｆｓあるいはナイキスト周波数ｆｎのＡ／Ｄ変換器を用いる場合であっても、軸受の特徴振動を捉え、診断に活用することができる。これにより、Ａ／Ｄ変換器の性能への要求を引き下げ、より安価なＡ／Ｄ変換器を利用できることができ、軸受損傷に関する状態監視や予兆診断システムの導入を容易にすることができる。 As described above, in the bearing diagnostic system of the present embodiment, by utilizing the properties of aliasing described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2006-180373 and the frequency shift proposed in the present invention, the characteristic vibration frequency of the bearing is used. Even when an A / D converter having a sampling frequency f s lower than f a (f 1 to f 2 ) or a Nyquist frequency f n is used, the characteristic vibration of the bearing can be captured and used for diagnosis. As a result, the demand for the performance of the A / D converter can be lowered, the cheaper A / D converter can be used, and the condition monitoring regarding bearing damage and the introduction of the predictive diagnosis system can be facilitated.
以下、本発明の実施例２を、図４に沿って説明する。なお、実施例１との共通点は、重複説明を省略する。 Hereinafter, Example 2 of the present invention will be described with reference to FIG. It should be noted that the common points with the first embodiment are omitted from the duplicate description.
実施例１の構成では、振動計測センサ３が計測する振動波形の振動周波数に、軸受の特徴振動周波数ｆａ（ｆ１〜ｆ２）以外にも大振幅の周波数成分が存在する場合、ＦＦＴ演算器１１でのＦＦＴ結果の中に、それらのノイズが混入してしまう問題がある。その場合、周波数シフト器１２による写像を用いて復元した振動波形と元々の振動波形が合致せず、診断精度の悪化が懸念される。
In the arrangement of
そこで、本実施例では、軸受の特徴振動周波数ｆａ（ｆ１〜ｆ２）以外の周波数帯域のピーク（ノイズ）を除去するため、Ａ／Ｄ変換器４の前段にフィルタ５を追加した。このフィルタ５は、軸受の特徴周波数以外のピークを除去し、軸受の特徴周波数を通過させるよう設計されたローパスフィルタや、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタ、バンドストップフィルタでもよい。また、フィルタ５はデジタル処理でもアナログ処理でもよい。
Therefore, in this embodiment, in order to remove the bearing
ここでは、フィルタ５がバンドパスフィルタである場合を例に説明する。このフィルタ５の通過帯域ｆｐ１〜ｆｐ２は、Ａ／Ｄ変換器４のサンプリング周波数ｆｓよりも高い点が、通常用いられるアンチエイリアシングフィルタと異なる。なお、フィルタ５の通過帯域ｆｐ１〜ｆｐ２は特徴周波数ｆ１〜ｆ２を含むものとする。 Here, a case where the filter 5 is a bandpass filter will be described as an example. The pass band f p1 to f p2 of the filter 5 is higher than the sampling frequency f s of the A / D converter 4, which is different from the commonly used anti-aliasing filter. It is assumed that the pass bands f p1 to f p2 of the filter 5 include the feature frequencies f 1 to f 2 .
フィルタ５の通過後の振動値を、低速なサンプリング周波数ｆｓを有するＡ／Ｄ変換器４でサンプリングする。実機の計測結果には、軸受特徴振動以外の振動（ノイズ）も重畳されているが、そのようなノイズはフィルタ５で除去されるため、ＦＦＴ演算器１１によるＦＦＴ結果には、フィルタ５を通過した軸受の振動成分のみが含まれるため、周波数シフト器１２以降で、実施例１と同様の処理を行うことで、ノイズの影響を排除し、より正確な軸受診断を実現することができる。
The vibration value after passing through the filter 5, is sampled by A / D converter 4 with a slower sampling frequency f s. Vibration (noise) other than the characteristic vibration of the bearing is also superimposed on the measurement result of the actual machine, but since such noise is removed by the filter 5, the FFT result by the FFT calculator 11 passes through the filter 5. Since only the vibration component of the bearing is contained, the influence of noise can be eliminated and a more accurate bearing diagnosis can be realized by performing the same processing as in the first embodiment with the
１ 軸受診断装置、
１１ ＦＦＴ演算器、
１２ 周波数シフト器、
１３ 逆ＦＦＴ演算器、
１４ 軸受診断器、
２ 回転機械、
３ 振動計測センサ、
４ Ａ／Ｄ変換器、
５ フィルタ
1 Bearing diagnostic device,
11 FFT calculator,
12 frequency shifter,
13 Inverse FFT calculator,
14 Bearing diagnostic device,
2 rotating machine,
3 Vibration measurement sensor,
4 A / D converter,
5 filters
Claims (4)
該デジタル変換器でデジタル変換された前記振動波形をフーリエ変換するＦＦＴ演算器と、
該ＦＦＴ演算器でフーリエ変換されたスペクトルを、前記軸受の特徴振動周波数を含む高周波数領域に写像する周波数シフト器と、
該周波数シフト器で写像された高周波数領域のスペクトルを逆フーリエ変換することで前記軸受の特徴振動を復元する逆ＦＦＴ演算器と、
を具備することを特徴とする軸受診断システム。 A digital converter that digitally converts the vibration waveform output by a vibration measurement sensor installed near the bearing of a rotating machine at a sampling frequency lower than the characteristic vibration frequency of the bearing.
An FFT calculator that Fourier transforms the vibration waveform digitally converted by the digital converter,
A frequency shifter that maps the Fourier-transformed spectrum of the FFT calculator into a high frequency region that includes the characteristic vibration frequency of the bearing.
An inverse FFT calculator that restores the characteristic vibration of the bearing by inverse Fourier transforming the spectrum in the high frequency domain mapped by the frequency shifter.
A bearing diagnostic system characterized by being equipped with.
さらに、前記逆ＦＦＴ演算器で復元された前記軸受の特徴波形に基づいて、前記軸受の損傷検知や損傷予兆検知をする軸受診断器を具備することを特徴とする軸受診断システム。 In the bearing diagnostic system according to claim 1,
Further, the bearing diagnostic system is provided with a bearing diagnostic device that detects damage to the bearing and detects signs of damage based on the characteristic waveform of the bearing restored by the inverse FFT calculator.
前記デジタル変換器には、前記サンプリング周波数よりも高い周波数であり、かつ、前記軸受の特徴振動周波数成分を通過帯域とし、前記軸受の特徴振動周波数成分以外の成分をカットするフィルタを通過した、前記軸受の振動波形が入力されることを特徴とする軸受診断システム。 In the bearing diagnostic system according to claim 2,
The digital converter has passed through a filter having a frequency higher than the sampling frequency, having the characteristic vibration frequency component of the bearing as a pass band, and cutting components other than the characteristic vibration frequency component of the bearing. A bearing diagnostic system characterized in that the vibration waveform of the bearing is input.
デジタル変換された前記振動波形をフーリエ変換し、
フーリエ変換されたスペクトルを、前記軸受の特徴振動周波数を含む高周波数領域に写像し、
写像された高周波数領域のスペクトルを逆フーリエ変換することで前記軸受の特徴振動を復元することを特徴とする軸受診断方法。 The vibration waveform output by the vibration measurement sensor installed near the bearing of the rotating machine is digitally converted at a predetermined sampling frequency.
The digitally converted vibration waveform is Fourier transformed and
The Fourier transformed spectrum is mapped to a high frequency region including the characteristic vibration frequency of the bearing.
A bearing diagnostic method characterized in that the characteristic vibration of the bearing is restored by inverse Fourier transforming the mapped spectrum in the high frequency region.
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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2019
- 2019-10-30 JP JP2019197501A patent/JP2021071354A/en active Pending
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