JP3264480B2 - Abnormality diagnosis method for wheels with built-in bearings and low-speed rotating bearings - Google Patents
Abnormality diagnosis method for wheels with built-in bearings and low-speed rotating bearingsInfo
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Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、軸受内蔵型車輪及
び低速回転軸受の異常診断方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for diagnosing an abnormality in a wheel with a built-in bearing and a low-speed rotating bearing.
【0002】[0002]
【従来の技術】回転機械に組み込まれた転がり軸受が損
傷すると、回転数に比例した周期を持つ衝撃的振動を発
生する。従来、この振動を測定し、これを評価して軸受
の異常の有無を検出する回転軸受の異常診断方法(振動
法)が知られている。2. Description of the Related Art When a rolling bearing incorporated in a rotating machine is damaged, an impact vibration having a period proportional to the number of rotations is generated. Conventionally, there has been known a rotating bearing abnormality diagnosis method (vibration method) that measures the vibration and evaluates the vibration to detect the presence or absence of a bearing abnormality.
【0003】振動法は、ファン、ポンプやローラ、減速
機等の、一般的に100rpm 以上の回転設備の軸受診断
に適用され、振動信号レベルの傾向管理による簡易診
断、高速フーリエ変換(FFT)を用いた特性周波数の
スペクトラム監視により異常診断を行っている。ファン
やポンプ等の場合には、軸受に外力が作用しないため、
S(軸受損傷)がN(設備状態)に比べて非常に大き
く、S/N比が大きい。これに対して、ローラや減速機
等の場合には、S(軸受損傷)がN(設備状態)以上で
はあるが、軸受に外力が作用するが作用点が離れている
ため、外力の作用が軸受に到達するまでに減衰してしま
うため、S/N比は小さい。このような場合には、材料
がない場合に、無負荷空転時に軸受診断をするようにし
ている。しかし、一般的には100rpm 以下の低速回転
軸受の場合には、S/N比が更に低く、振動法による軸
受診断は難しい。[0003] The vibration method is applied to a bearing diagnosis of a rotating equipment generally having a rotation speed of 100 rpm or more such as a fan, a pump, a roller, and a speed reducer. The vibration method performs a simple diagnosis and a fast Fourier transform (FFT) by trend management of a vibration signal level. Abnormality diagnosis is performed by spectrum monitoring of the characteristic frequency used. In the case of a fan or pump, since no external force acts on the bearing,
S (bearing damage) is much larger than N (equipment state), and the S / N ratio is large. On the other hand, in the case of a roller, a speed reducer, or the like, although S (bearing damage) is equal to or more than N (equipment state), an external force acts on the bearing, but since the action point is far away, the external force acts. The S / N ratio is small because it is attenuated before reaching the bearing. In such a case, when there is no material, the bearing diagnosis is performed at the time of no load idling. However, generally, in the case of a low-speed rotating bearing of 100 rpm or less, the S / N ratio is even lower, and it is difficult to diagnose the bearing by the vibration method.
【0004】例えば、特開平5−231992号公報に
は、回転機械の無負荷、回転数一定の定常状態での振動
速度を測定し、同じく回転機械の無負荷、回転数一定の
定常状態での振動速度の初期値と比較し、損傷の有無を
判定するものが開示されている。又、特公昭62−60
011号公報には、振動を一定周期でサンプリングした
時系列データから、任意に選択した2つの周波数に関す
るバイコヒーレンスを求め、これを正常である場合の同
周波数に関するバイコヒーレンスと比較することにより
異常を検知するようにしたものが開示されている。For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. Hei 5-231992 measures the vibration speed of a rotating machine in a steady state with no load and a constant rotation speed. A method is disclosed in which the presence or absence of damage is determined by comparing the initial value of the vibration speed in the above. In addition, Tokiko 62-60
No. 011 discloses that bicoherence for two arbitrarily selected frequencies is obtained from time-series data obtained by sampling vibrations at a constant period, and the bicoherence for the two frequencies arbitrarily selected is compared with a normal bicoherence for the same frequency. An arrangement for detecting the object is disclosed.
【0005】又、軸受の異常検出方法には、振動法の他
に、アコースティックエミッション信号(AE信号)を
用いたAE法が知られている。これは例えば、滑り軸受
に対し用いられた場合、滑り軸受の油膜が切れて、スリ
ーブとブッシュの相互接触で生じる金属表面の損傷によ
って放出されるAE信号を検出することによって軸受の
異常を検出するものである。[0005] In addition to the vibration method, an AE method using an acoustic emission signal (AE signal) is known as a method for detecting a bearing abnormality. This is used, for example, for sliding bearings to detect bearing anomalies by detecting the AE signal emitted by the metal surface damage resulting from the sleeve and bush interfacing when the oil film of the sliding bearing breaks. Things.
【0006】例えば特公平7−26941号公報には、
軸受から発生するAE信号のうち所定範囲の出力を取り
出し、これを基準値と比較して、軸受の異常を検出する
ようにしたものが開示されている。For example, Japanese Patent Publication No. 7-26941 discloses that
An output of a predetermined range of the AE signal generated from the bearing is extracted and compared with a reference value to detect an abnormality of the bearing.
【0007】[0007]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
振動法には、軸受異常による振動(信号S)が低い場合
には、S/N比が小さく、診断が困難であるという問題
がある。又、AE法には、機器が高価であり実用的でな
いという問題がある。However, the conventional vibration method has a problem that when vibration (signal S) due to bearing abnormality is low, the S / N ratio is small and diagnosis is difficult. Further, the AE method has a problem that equipment is expensive and impractical.
【0008】又、振動法の適用対象を拡大し、図1に示
すような軸受2を内蔵した軸受内蔵型車輪4や40〜8
0rpm 以下の低速回転軸受等に適用しようとした場合、
従来技術では診断が困難であるという問題がある。例え
ば軸受内蔵型車輪の場合には、踏面と相手材の影響を受
け、S/N比が小さく、又、材料による加振源が軸受に
近いため、外部振動の影響を大きく受け易い。なお、図
1は、車輪取付ハウジング6に連結された車輪取付プレ
ート8に、ピン10を介して車輪4を取付けた様子を示
したものであり、12はピン10のエンドプレート、1
4は止め輪、16はディスタンスカラーである。[0008] Further, the object to which the vibration method is applied is expanded, and the bearing-incorporated wheels 4 and 40 to 8 incorporating the bearing 2 as shown in FIG.
When trying to apply to low-speed rotating bearings of 0 rpm or less,
The conventional technology has a problem that diagnosis is difficult. For example, in the case of a wheel with a built-in bearing, the S / N ratio is small due to the influence of the tread surface and the mating material, and the vibration source made of the material is close to the bearing, so that it is easily affected by external vibration. FIG. 1 shows a state in which the wheel 4 is mounted via a pin 10 on a wheel mounting plate 8 connected to a wheel mounting housing 6.
4 is a retaining ring, and 16 is a distance collar.
【0009】又、40〜80rpm 以下の低速回転軸受の
場合には、図2に(日本鉄鋼協会編「設備診断技術ハン
ドブック」pp.89〜92[丸善](1986)よ
り)回転数と振動レベルとの関係を示すように、振動信
号レベルが低いためS/N比を向上させるための特別な
信号処理が必要とされる。In the case of a low-speed rotating bearing of 40 to 80 rpm or less, FIG. 2 shows (from the Iron and Steel Institute of Japan “Equipment Diagnosis Technology Handbook”, pp. 89-92 [Maruzen] (1986)) the rotational speed and the vibration level. As shown in the relationship, since the vibration signal level is low, special signal processing for improving the S / N ratio is required.
【0010】本発明は、前記従来の問題に鑑みてなされ
たものであり、S/N比を向上させ、軸受内蔵型車輪及
び低速回転軸受に対しても精密な異常診断を行うことを
可能とした軸受内蔵型車輪及び低速回転軸受の異常診断
方法を提供することを課題とする。The present invention has been made in view of the above-mentioned conventional problems, and it is possible to improve the S / N ratio and perform a precise abnormality diagnosis even for a wheel with a built-in bearing and a low-speed rotating bearing. It is an object of the present invention to provide a method of diagnosing a built-in bearing type wheel and a low-speed rotating bearing.
【0011】[0011]
【課題を解決するための手段】本発明は、回転機械の回
転に伴って生じる軸受の機械的振動を測定し、これを用
いて軸受の異常の有無を判定する軸受内蔵型車輪及び低
速回転軸受の異常診断方法において、振動加速度センサ
からの出力のうち所定値以下の出力を通過させるローパ
スフィルタで取り出された振動加速度信号に対し、3以
上の奇数乗する処理を行い、予め設定された基準値と比
較することにより異常判定することにより前記課題を解
決したものである。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention relates to a wheel with a built-in bearing and a low-speed rotating bearing, which measures the mechanical vibration of a bearing caused by the rotation of a rotating machine and uses this to determine whether or not the bearing is abnormal. In the abnormality diagnosis method, a vibration acceleration signal extracted by a low-pass filter that passes an output less than or equal to a predetermined value among the outputs from the vibration acceleration sensor is subjected to a process of raising an odd power of 3 or more, and a preset reference value is set. The above problem has been solved by determining an abnormality by comparing with the above.
【0012】以下、本発明に至る経緯について説明す
る。Hereinafter, the process leading to the present invention will be described.
【0013】図3は、本発明の対象となる軸受の例で使
用開始2時間後における振動加速度(ACC)原波形を
示すグラフであり、図4は、これを高速フーリエ変換
(FFT)した結果を示すグラフである。又、図5は、
該軸受の11時間後における振動加速度原波形を示すグ
ラフであり、図6は、これを高速フーリエ変換した結果
を示すグラブである。原波形グラフの縦軸は信号レベル
を表わし、横軸は時間である。又、高速フーリエ変換グ
ラフの縦軸は周波数成分のレベルを表わし、横軸は周波
数を表わす。どちらの時点でも、軸受が正常な状態であ
るが、図5に示すように、11時間使用後の原波形の信
号レベルは大きくなっている。これらのデータは、原波
形に対してフィルタ処理は行っていない。このままで
は、図5、図6により、11時間使用後の軸受を異常と
判定してしまう虞れがある。FIG. 3 is a graph showing an original vibration acceleration (ACC) waveform 2 hours after the start of use in the example of the bearing to which the present invention is applied, and FIG. 4 shows the result of fast Fourier transform (FFT) of this. FIG. Also, FIG.
It is a graph which shows the original vibration acceleration waveform after 11 hours of this bearing, and FIG. 6 is a grab which shows the result of having performed this with a fast Fourier transform. The vertical axis of the original waveform graph represents the signal level, and the horizontal axis is time. The vertical axis of the fast Fourier transform graph represents the level of the frequency component, and the horizontal axis represents the frequency. At both times, the bearing is in a normal state, but as shown in FIG. 5, the signal level of the original waveform after 11 hours of use has increased. These data are not subjected to the filtering process for the original waveform. In this state, the bearing may be determined to be abnormal after 11 hours of use, as shown in FIGS.
【0014】これに対して、図7に示すのは、使用開始
2時間後における振動加速度原波形に対して1〜2KH
zにおけるバンドパスフィルタ(BPF)処理を行った
後の波形を示すグラフであり、図8は、同じく使用開始
2時間後における振動加速度原波形に対し、1〜3KH
zのバンドパスフィルタ処理を行った後の波形を示すグ
ラフである。又、図9は、使用開始11時間後の軸受の
振動加速度原波形に対し1〜2KHzのバンドパスフィ
ルタ処理を行った後の波形を示すグラフであり、図10
は同じく使用開始11時間後の軸受の振動加速度原波形
に対して1〜3KHzのバンドパスフィルタ処理を行っ
た後の波形を示すグラフである。これらはいずれも正常
な軸受であり、バンドパスフィルタ処理を行うことによ
り、ノイズ成分を排除でき、正常であるのに異常と誤診
断することがなくなる。又、これらの図が示すように、
バンドパスフィルタ処理が、1〜3KHzにおけるよ
り、1〜2KHzの方がノイズ成分除去の点で有効であ
る。On the other hand, FIG. 7 shows that the original waveform of the vibration acceleration two hours after the start of use is 1-2 KH.
FIG. 8 is a graph showing a waveform after performing a band pass filter (BPF) process at z. FIG.
9 is a graph showing a waveform after performing a band-pass filter process of z. FIG. 9 is a graph showing a waveform after performing a bandpass filter process of 1 to 2 KHz on the original vibration acceleration waveform of the bearing 11 hours after the start of use.
Is a graph showing a waveform after a bandpass filter process of 1 to 3 KHz has been performed on the original vibration acceleration waveform of the bearing 11 hours after the start of use. These are all normal bearings. By performing the band-pass filter processing, noise components can be eliminated, and erroneous diagnosis of abnormalities while normal is eliminated. Also, as these figures show,
Bandpass filter processing is more effective at removing noise components at 1 to 2 kHz than at 1 to 3 kHz.
【0015】又、図1に示す車輪取付ハウジング6が外
部から振動を受けた場合の正常な軸受の振動加速度原波
形を図11に示し、それを1〜2KHzのバンドパスフ
ィルタ処理をしたグラフを図12に示し、1〜3KHz
のバンドパスフィルタ処理をしたグラフを図13に示
す。又、図11の原波形を高速フーリエ変換したグラフ
を図14に示し、2時間使用後における正常軸受の振動
加速度原波形を1〜2KHzのバンドパスフィルタ処理
をしたグラフを図15に示し、2時間使用後における正
常軸受の振動加速度原波形1〜3KHzのバンドパスフ
ィルタ処理をしたグラフを図16に示す。図11〜図1
3が示すように、正常な軸受であるが、外部振動を受け
た場合に、バンドパスフィルタ処理のみでは異常と判定
してしまうレベルの波形となってしまう。図12及び図
13のグラフを、それぞれ外部振動を受けていない2時
間使用後における正常軸受のバンドパスフィルタ処理波
形を示す図15及び図16のグラフと比較するとその差
がはっきりと出ていることが判る。FIG. 11 shows an original vibration acceleration waveform of a normal bearing when the wheel mounting housing 6 shown in FIG. 1 is subjected to vibration from the outside. FIG. As shown in FIG.
FIG. 13 shows a graph obtained by performing the band-pass filter processing. Also, FIG. 14 shows a graph obtained by subjecting the original waveform of FIG. 11 to a fast Fourier transform, and FIG. 15 shows a graph obtained by subjecting the original vibration acceleration waveform of the normal bearing after use for 2 hours to band pass filter processing of 1 to 2 KHz. FIG. 16 shows a graph obtained by performing band-pass filter processing of the original vibration acceleration waveform of the normal bearing after use for 1 to 3 KHz. 11 to 1
As shown in FIG. 3, although the bearing is a normal bearing, when it is subjected to external vibration, a waveform having a level determined to be abnormal only by the band-pass filter processing is obtained. When comparing the graphs of FIGS. 12 and 13 with the graphs of FIGS. 15 and 16 showing band-pass filter processed waveforms of a normal bearing after use for 2 hours without receiving external vibration, the difference is clearly apparent. I understand.
【0016】又、図1に示す車輪取付プレート8の固有
振動数に着目し、これを測定した結果を高速フーリエ変
換したグラフを図17に示す。このグラフから判るよう
に、1KHz以下の信号成分に着目して診断すればよい
と考えられる。FIG. 17 is a graph obtained by focusing on the natural frequency of the wheel mounting plate 8 shown in FIG. 1 and performing a fast Fourier transform on the measurement result. As can be seen from this graph, it is considered that the diagnosis should be performed by focusing on the signal component of 1 KHz or less.
【0017】そこで、外部から振動を受ける軸受に対
し、1KHzのローパスフィルタ処理をすることが、異
常の誤診断を防止するために有効か否か検証することと
する。図11の振動加速度原波形のグラフが示すよう
に、軸受が正常状態でも外部振動を受けるとその信号レ
ベルが高くなることが判る。これに対し図18に示すよ
うに、1KHzのローパスフィルタ処理を行うと、外部
振動の影響を排除できることが判る。又、異常軸受の場
合に、1KHzのローパスフィルタ処理をしたグラフを
図19に示す。これより、正常の場合は、信号レベルが
0.1G程度と低く、異常の場合は信号レベルが高く5
Gを超えるものもあることが判る。従ってこのフィルタ
処理は有効であることが判る。但し、図20のグラフが
示すように、軸受がやや異常程度では、信号レベルが低
いため正常との区別がつかず、1KHzのローパスフィ
ルタ処理をすると異常判定が難しいため、更に信号処理
の工夫が必要と考えられる。Therefore, it is verified whether or not it is effective to perform a 1 KHz low-pass filter process on a bearing which receives vibration from the outside in order to prevent erroneous diagnosis of abnormality. As shown in the graph of the original waveform of the vibration acceleration in FIG. 11, it can be seen that the signal level increases when the bearing receives external vibration even when the bearing is in a normal state. On the other hand, as shown in FIG. 18, it is understood that the effect of the external vibration can be eliminated by performing the low-pass filter processing at 1 KHz. FIG. 19 shows a graph obtained by performing a low-pass filter process at 1 KHz in the case of an abnormal bearing. From this, the signal level is as low as about 0.1 G in the normal case, and the signal level is high in the abnormal case.
It can be seen that some of them exceed G. Therefore, this filtering process is found to be effective. However, as shown in the graph of FIG. 20, when the bearing is slightly abnormal, the signal level is low and it cannot be distinguished from normal, and it is difficult to determine the abnormality by performing low-pass filter processing at 1 KHz. Deemed necessary.
【0018】なお、従来軸受の異常診断には波高率が用
いてられおり、通常の軸受診断は、振動加速度のピーク
値に顕著に表われている。このため、Sがピーク値でN
が平均値と考えられるため、ピーク値/平均値=S/N
比を向上させることで軸受異常信号を顕著化して判別し
易くできると考えられる。Conventionally, a crest factor has been used for abnormality diagnosis of a bearing, and a normal bearing diagnosis is remarkably shown in a peak value of a vibration acceleration. Therefore, S is the peak value and N
Is considered to be the average value, so peak value / average value = S / N
It is considered that by improving the ratio, the bearing abnormality signal becomes prominent and can be easily distinguished.
【0019】そのための方法として、本発明において
は、信号レベルについて3以上の奇数乗する処理(3乗
処理あるいは5乗処理等)を行うこととした。2乗処理
では、負の信号が正となるため、周波数変換されること
になるので好ましくない。従って奇数乗処理が望まし
い。As a method therefor, in the present invention, a process of raising the signal level to an odd number of 3 or more (a cubic process or a quintic process) is performed. In the squaring processing, since a negative signal becomes positive, frequency conversion is performed, which is not preferable. Therefore, the odd power processing is desirable.
【0020】図21に、図20の信号を10倍したもの
と3乗処理したものとを示す。図21の上のグラフが示
すように、10倍の増幅では信号レベルもノイズ成分も
それぞれ10倍になってしまう。その一方、図21の下
のグラフのように3乗処理をしたものでは、ノイズ成分
のような低いレベルの信号は低いままに抑えられ、軸受
異常信号のように高めの信号との差は大きくなる。FIG. 21 shows a signal obtained by multiplying the signal shown in FIG. As shown in the upper graph of FIG. 21, the signal level and the noise component are each increased by a factor of 10 when the amplification is increased by a factor of 10. On the other hand, in the case of the cubic processing as shown in the lower graph of FIG. 21, a low level signal such as a noise component is kept low, and the difference from a higher signal such as a bearing abnormality signal is large. Become.
【0021】従って、3乗処理の方が異常信号レベルと
平均信号レベルの差(波高率)が高くなり、軸受異常の
診断には有効である。Therefore, the cubic processing increases the difference (crest factor) between the abnormal signal level and the average signal level, and is more effective for diagnosing a bearing abnormality.
【0022】図22に、正常な軸受について1KHzロ
ーパスフィルタ処理をした波形を10倍した場合と3乗
処理した場合とを示す。このグラフが示すように、ロー
パスフィルタにより外部振動の影響を排除しているた
め、3乗処理しても、外部振動の影響を受けることはな
く、正常な軸受にも拘らず、軸受異常と誤診断する虞れ
はない。FIG. 22 shows a case where the waveform of the normal bearing subjected to the 1 kHz low-pass filter processing is multiplied by 10 and a case where the waveform is subjected to the cube processing. As shown in this graph, the influence of external vibration is eliminated by the low-pass filter. Therefore, even if the cube processing is performed, the influence of external vibration is not exerted. There is no risk of diagnosis.
【0023】このように本発明によれば、ローパスフィ
ルタで取り出された振動加速度信号に対して3以上の奇
数乗する処理を行うようにしたため、S/N比を向上さ
せ、軸受異常の診断を正常に行うことが可能となった。As described above, according to the present invention, since the vibration acceleration signal extracted by the low-pass filter is subjected to a process of raising the vibration acceleration signal to an odd power of 3 or more, the S / N ratio is improved and the diagnosis of the bearing abnormality is performed. It has become possible to perform normally.
【0024】[0024]
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施形態を詳細に説明する。Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings.
【0025】図23は、本発明の軸受異常診断を行うた
めのシステムの概略構成図である。図23において、1
0は軸受の振動加速度信号を検出する振動加速度センサ
であり、12は振動加速度信号を受けこれを増幅し、1
KHzのローパスフィルタ処理を行う振動計である。振
動計12による信号はローカルステーション14により
データ採取され、ローカルステーション14において、
3乗処理が行われ異常診断が行われる。診断の結果はセ
ントラルステーション16に送られ表示される。FIG. 23 is a schematic configuration diagram of a system for performing a bearing abnormality diagnosis according to the present invention. In FIG. 23, 1
Numeral 0 denotes a vibration acceleration sensor for detecting a vibration acceleration signal of the bearing, and 12 receives and amplifies the vibration acceleration signal, and 1
It is a vibrometer that performs low-pass filter processing at KHz. The signal from the vibrometer 12 is sampled by the local station 14 where the local station 14
The cubic processing is performed, and abnormality diagnosis is performed. The result of the diagnosis is sent to the central station 16 and displayed.
【0026】以下本実施形態の作用について説明する。
まず振動加速度センサ10により図24に示すような振
動加速度をピックアップした検出信号が検出され、振動
計12へ送られる。振動計12では、この検出信号を、
図25に示すように増幅し、図26に示すように1KH
zのローパスフィルタ処理を行い、診断に不要な周波数
域の信号をカットする。これは原信号のままでは軸受異
常時に発生する振動加速度信号を選別できず、低速回転
軸受では異常時の振動信号レベルが低く、S/N比が小
さいためである。又、外部からの振動を受けた場合、S
/N比が小さくなる。又、軸受異常時振動加速度信号は
1KHz以下だからである。このローパスフィルタ処理
によりノイズ成分を排除して、誤診断を防止する。The operation of the present embodiment will be described below.
First, a detection signal that picks up a vibration acceleration as shown in FIG. 24 is detected by the vibration acceleration sensor 10 and sent to the vibrometer 12. In the vibration meter 12, this detection signal is
Amplified as shown in FIG. 25 and 1KH as shown in FIG.
The low-pass filter processing of z is performed to cut off signals in frequency ranges unnecessary for diagnosis. This is because the vibration acceleration signal generated at the time of bearing abnormality cannot be selected with the original signal, and the vibration signal level at the time of abnormality is low and the S / N ratio is small in the low-speed rotating bearing. When external vibration is applied, S
/ N ratio decreases. The reason is that the vibration acceleration signal at the time of bearing abnormality is 1 KHz or less. This low-pass filter processing eliminates noise components to prevent erroneous diagnosis.
【0027】ローカルステーション14では、振動計1
2の出力である1KHzのローパスフィルタ処理波形を
受け、図27に示すように1データ当り5sec の間デー
タ採取を行い、図28に示すように、サンプリングピッ
チ50μsec にてA/D変換しデータを採集する。この
とき、16チャンネルの入力を切換えながら採取するこ
とが可能である。At the local station 14, the vibrometer 1
In response to the 1 KHz low-pass filter processing waveform output from the second sampler, data is sampled for 5 seconds per data as shown in FIG. 27, and A / D converted at a sampling pitch of 50 μsec as shown in FIG. Collect. At this time, sampling can be performed while switching the input of 16 channels.
【0028】その後、ローカルステーション14では、
最終データの全サンプリング点に対して3乗処理を行
う。この場合サンプリング点は5sec ÷50μsec =1
00000点である。これにより、フィルタだけでは判
別し難い場合の異常判定も可能となる。なお3乗するの
は、前述したように軸受内蔵型車輪等の低速回転軸受の
場合には、やや異常程度ではノイズ成分との信号レベル
差が小さく判別が難しいためであり、3乗することによ
りS/N比を向上させ、異常信号とノイズ成分とのレベ
ル差を顕著化できるからである。又、2乗だと負の値も
正に変換されてしまうが、3乗のように奇数乗であれ
ば、信号の正負の状態は変化しないからである。従って
3乗に拘らず5乗のように奇数乗であればよい。図29
に3乗処理波形を示す。Thereafter, at the local station 14,
The cube processing is performed on all sampling points of the final data. In this case, the sampling point is 5 sec ÷ 50 μsec = 1
00000 points. This makes it possible to determine an abnormality when it is difficult to make a determination using only the filter. The reason for raising to the third power is that, in the case of a low-speed rotating bearing such as a wheel with a built-in bearing, as described above, the signal level difference from the noise component is small and it is difficult to discriminate the signal to a slightly abnormal degree. This is because the S / N ratio can be improved and the level difference between the abnormal signal and the noise component can be remarkable. If the power is a square, a negative value is also converted to a positive value. However, if the power is an odd number such as a power of three, the positive / negative state of the signal does not change. Therefore, the power may be an odd number power such as the fifth power regardless of the third power. FIG.
Shows a cubic processing waveform.
【0029】次に3乗処理後のデータと予め設定した異
常判定の基準値を比較することにより異常判定を行う。
基準値を超えてから次に基準値を下まわるまで、即ち基
準値を超えたピークの出現回数が予め設定した判定基準
回数を超えた場合、異常と判定する。例えば、図29に
示す波形の場合には、判定基準回数が2ならば、基準値
を超えたピークが3回以上で、異常と判定される。Next, abnormality determination is performed by comparing the data after the cubing process with a preset reference value for abnormality determination.
From the time when the peak value exceeds the reference value to the time when the peak value falls below the reference value, that is, when the number of appearances of the peak that exceeds the reference value exceeds a predetermined reference number of times, it is determined that there is an abnormality. For example, in the case of the waveform shown in FIG. 29, if the reference number of determinations is 2, the number of peaks exceeding the reference value is three or more, and it is determined that there is an abnormality.
【0030】判定結果が異常の場合、警報情報をセント
ラルステーション16に対して出力する。セントラルス
テーション16においては、ローカルステーション14
の警報情報(警報情報、3乗演算値の最大値、異常判定
の基準値等)をCRT画面に表示する。又、同時に直近
の最終データの3乗処理波形をCRT画面に表示する。If the determination result is abnormal, alarm information is output to the central station 16. In the central station 16, the local station 14
(Alarm information, maximum value of cubic operation value, reference value for abnormality determination, etc.) are displayed on the CRT screen. At the same time, the cube processing waveform of the latest final data is displayed on the CRT screen.
【0031】又、オフライン表示として、過去に採集し
記憶されたデータの3乗処理波形をCRT画面に表示す
る。As a offline display, a cube processing waveform of data collected and stored in the past is displayed on a CRT screen.
【0032】なお、本実施形態においては、1KHzの
ローパスフィルタ処理による信号を3乗処理することが
有効であったが、対象となる軸受の大きさや車輪取付け
材の剛性等により1KHzより高い領域(例えば3KH
zのローパスフィルタ)の方が有効な場合も有り得る。
従ってローパスフィルタは1KHzに限定されるもので
はなく、数KHzでも良い。In this embodiment, it is effective to perform a cubic processing of the signal obtained by the low-pass filter processing of 1 KHz. However, depending on the size of the target bearing and the rigidity of the wheel fixing material, the region higher than 1 KHz ( For example, 3KH
z may be more effective in some cases.
Therefore, the low-pass filter is not limited to 1 KHz, but may be several KHz.
【0033】[0033]
【発明の効果】以上説明したとおり本発明によれば、ロ
ーパスフィルタで取り出された信号を、3以上の奇数乗
する処理を行うことにより、S/N比を向上させ、軸受
の異常判定の精度を向上させることができる。As described above, according to the present invention, the signal taken out by the low-pass filter is raised to an odd power of 3 or more, so that the S / N ratio is improved and the accuracy of the bearing abnormality determination is determined. Can be improved.
【図1】振動法の適用対象である軸受内蔵型車輪を示す
断面図FIG. 1 is a sectional view showing a wheel with a built-in bearing to which a vibration method is applied.
【図2】40〜80rpm 以下の軸受における回転数と振
動レベルの関係を示す線図FIG. 2 is a diagram showing a relationship between a rotational speed and a vibration level in a bearing of 40 to 80 rpm or less.
【図3】軸受が正常の場合に、2時間使用後の振動加速
度原波形を示すグラフFIG. 3 is a graph showing an original vibration acceleration waveform after two hours of use when the bearing is normal.
【図4】図3の波形を高速フーリエ変換した波形を示す
グラフFIG. 4 is a graph showing a waveform obtained by performing a fast Fourier transform on the waveform of FIG. 3;
【図5】軸受が正常の場合に11時間使用後の振動加速
度原波形を示すグラフFIG. 5 is a graph showing an original vibration acceleration waveform after 11 hours of use when the bearing is normal.
【図6】図5の波形を高速フーリエ変換した波形を示す
グラフFIG. 6 is a graph showing a waveform obtained by performing a fast Fourier transform on the waveform of FIG. 5;
【図7】軸受が正常の場合2時間使用後の原波形を1〜
2KHzのバンドパスフィルタ処理をした波形を示すグ
ラフFIG. 7 shows the original waveforms 1 to 2 after use for 2 hours when the bearing is normal.
Graph showing a waveform subjected to bandpass filter processing at 2 kHz
【図8】同じく1〜3KHzのバンドパスフィルタ処理
をした波形を示すグラフFIG. 8 is a graph showing waveforms that have also been subjected to bandpass filter processing of 1 to 3 KHz.
【図9】軸受が正常な場合11時間使用後の原波形を1
〜2KHzのバンドパスフィルタ処理をした波形を示す
グラフFIG. 9 shows an original waveform after 11 hours of use when the bearing is normal.
Graph showing waveforms subjected to bandpass filter processing of up to 2 KHz
【図10】同じく1〜3KHzのバンドパスフィルタ処
理をした波形を示すグラフFIG. 10 is a graph showing waveforms that have also been subjected to bandpass filter processing of 1 to 3 KHz.
【図11】正常軸受の振動加速度原波形を示すグラフFIG. 11 is a graph showing an original waveform of vibration acceleration of a normal bearing.
【図12】図11の波形を1〜2KHzのバンドパスフ
ィルタ処理をした波形を示すグラフ12 is a graph showing a waveform obtained by subjecting the waveform of FIG. 11 to bandpass filter processing at 1 to 2 kHz.
【図13】同じく1〜3KHzのバンドパスフィルタ処
理をした波形を示すグラフFIG. 13 is a graph showing waveforms that have also been subjected to bandpass filter processing of 1 to 3 KHz.
【図14】図11の波形を高速フーリエ変換した波形を
示すグラフ14 is a graph showing a waveform obtained by performing a fast Fourier transform on the waveform of FIG. 11;
【図15】2時間使用後の正常軸受の原波形を1〜2K
Hzのバンドパスフィルタ処理をした波形を示すグラフFIG. 15 shows the original waveform of a normal bearing after use for 2 hours is 1 to 2K.
Is a graph showing a waveform subjected to a band-pass filter processing of Hz.
【図16】2時間使用後の正常軸受の原波形を1〜3K
Hzのバンドパスフィルタ処理をした波形を示すグラフFIG. 16 shows the original waveform of a normal bearing after use for 2 hours is 1 to 3K.
Is a graph showing a waveform subjected to a band-pass filter processing of Hz.
【図17】車輪取付プレート保有振動数を測定した波形
を高速フーリエ変換した波形を示すグラフFIG. 17 is a graph showing a waveform obtained by performing a fast Fourier transform on a waveform obtained by measuring the frequency of the wheel mounting plate.
【図18】正常な軸受が外部から振動を受けた場合の原
波形を1KHzのローパスフィルタ処理をした波形を示
すグラフFIG. 18 is a graph showing a waveform obtained by subjecting an original waveform when a normal bearing receives external vibration to a low-pass filter process of 1 kHz.
【図19】軸受が異常な場合に、1KHzのローパスフ
ィルタ処理をした波形を示すグラフFIG. 19 is a graph showing a waveform subjected to 1 KHz low-pass filtering when a bearing is abnormal;
【図20】軸受がやや異常の場合に、1KHzのローパ
スフィルタ処理をした波形を示すグラフFIG. 20 is a graph showing a waveform subjected to a 1 KHz low-pass filter process when the bearing is slightly abnormal;
【図21】図20の波形を10倍に増幅したものと3乗
処理をしたものを示すグラフFIG. 21 is a graph showing a waveform obtained by amplifying the waveform of FIG.
【図22】正常軸受が外部振動を受ける場合に10倍増
幅したものと3乗処理をしたものを示すグラフFIG. 22 is a graph showing a case where a normal bearing is subjected to external vibration and a case where the normal bearing is amplified by a factor of 10 and a case where the normal bearing is subjected to cubic processing;
【図23】本発明の軸受異常診断方法が適用されるシス
テムの概略を構成を示す構成図FIG. 23 is a configuration diagram schematically showing the configuration of a system to which the bearing abnormality diagnosis method of the present invention is applied;
【図24】検出された振動加速度信号を示すグラフFIG. 24 is a graph showing a detected vibration acceleration signal.
【図25】図24の検出信号を増幅した波形を示すグラ
フFIG. 25 is a graph showing a waveform obtained by amplifying the detection signal of FIG. 24;
【図26】図25の波形に対して1KHzのローパスフ
ィルタ処理をした波形を示すグラフ26 is a graph showing a waveform obtained by subjecting the waveform of FIG. 25 to a low-pass filter process at 1 KHz.
【図27】ローパスフィルタ処理をした波形からデータ
採取をする様子を示すグラフFIG. 27 is a graph showing a state in which data is collected from a waveform subjected to a low-pass filter processing.
【図28】同じくローパスフィルタ処理をした波形から
データ採取する様子を示すグラフFIG. 28 is a graph showing a state in which data is collected from a waveform that has also been subjected to low-pass filtering.
【図29】3乗処理をした波形を用いて異常判定する様
子を示すグラフFIG. 29 is a graph showing a state in which an abnormality is determined using a waveform subjected to cubic processing;
10…振動加速センサ 12…振動計 14…ローカルステーション 16…セントラルステーション 10 Vibration acceleration sensor 12 Vibrometer 14 Local station 16 Central station
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 岡本 康司 兵庫県西宮市高畑町3番48号 川鉄アド バンテック株式会社内 (56)参考文献 特開 平7−270228(JP,A) 特開 平1−152335(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G01M 13/04 ────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (72) Inventor Koji Okamoto 3-48 Takahata-machi, Nishinomiya-shi, Hyogo Kawatetsu Advantech Co., Ltd. (56) References JP-A-7-270228 (JP, A) JP-A-1 -152335 (JP, A) (58) Field surveyed (Int. Cl. 7 , DB name) G01M 13/04
Claims (1)
的振動を測定し、これを用いて軸受の異常の有無を判定
する軸受内蔵型車輪及び低速回転軸受の異常診断方法に
おいて、 振動加速度センサからの出力のうち所定値以下の出力を
通過させるローパスフィルタで取り出された振動加速度
信号に対し、3以上の奇数乗する処理を行い、予め設定
された基準値と比較することにより異常判定することを
特徴とする軸受内蔵型車輪及び低速回転軸受の異常診断
方法。An abnormality diagnosis method for a wheel with a built-in bearing and a low-speed rotating bearing, which measures mechanical vibration of a bearing caused by rotation of a rotating machine and determines whether or not the bearing is abnormal by using the measured vibration. The vibration acceleration signal extracted by a low-pass filter that passes an output that is equal to or less than a predetermined value among the outputs from the sensor is subjected to a process of raising an odd number of 3 or more, and is compared with a preset reference value to determine abnormality. An abnormality diagnosis method for a wheel with a built-in bearing and a low-speed rotating bearing.
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JP31798396A JP3264480B2 (en) | 1996-11-28 | 1996-11-28 | Abnormality diagnosis method for wheels with built-in bearings and low-speed rotating bearings |
Applications Claiming Priority (1)
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JPH10160638A JPH10160638A (en) | 1998-06-19 |
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