JP3746089B2

JP3746089B2 - 圧縮機の性能劣化診断装置

Info

Publication number: JP3746089B2
Application number: JP05431195A
Authority: JP
Inventors: 郁友梅岡; 賢一森下
Original assignee: 松下冷機株式会社
Priority date: 1995-03-14
Filing date: 1995-03-14
Publication date: 2006-02-15
Anticipated expiration: 2021-02-15
Also published as: JPH08247076A

Description

【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は圧縮機の非破壊異常診断に係わり、特に圧縮機の圧縮性能の異常を振動により診断する方法及び、装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
圧縮機として、例えば冷凍冷蔵装置に用いられるような冷媒を圧縮するものがある。この圧縮機は通常、冷凍システムにつながっており、低温低圧の冷媒ガスを吸い込み、圧縮機内で断熱圧縮され、高温高圧の冷媒ガスを排出することが基本的な機能である。
【０００３】
しかしながら、圧縮機の圧縮要素部は金属で構成されており、金属同士の摺動部が多数存在している。このため、その摺動部は例えばゴミなどの異物が混入した場合、この異物が原因となり摺動部に傷が付き圧縮中の冷媒漏れから圧縮性能（例えば冷凍能力）の低下を引き起こしたり、この摺動部の傷が原因となり、摺動部品が摩耗し圧縮不良を引き起こしたりする。
【０００４】
また、圧縮機の組立時のミスによりクリアランスが大きく組み立てられ、圧縮中の冷媒漏れから規定の圧縮性能が出力されないことがあった。
【０００５】
このことからこれらの冷媒漏れによる圧縮性能の低下や圧縮不良を判断するため、圧縮機を冷凍システムから分離しカロリー計測装置で評価していた。
【０００６】
しかし、これでは費用と時間がかかり、数をこなすことは現実的に不可能であった。また、冷凍冷蔵室内の温度を検知することが考えられるが、圧縮機の性能だけでなく冷媒ガス、熱交換器、断熱性能、温度検知方法等により原因がいろいろ考えられ、圧縮機の性能劣化を正しく診断できるものではなかった。
【０００７】
このため、圧縮機の性能劣化度合を効率的に精度良く診断する方法が望まれていた。
【０００８】
これらの要望に答えるため、例えば電流またはガス圧力等の電流値及び、圧力値を検出することにより、圧縮機が異常な運転をしていないかを判断する方法がある。
【０００９】
また、圧縮機の内部の異常を早期に発見するため、圧縮機の外郭に伝達する振動、音、ＡＥ信号を検出して診断する方法が考案されている。
【００１０】
例えば特開昭６２−７５０９５号公報、特開平２−２０５７２８号公報などが提案されており、特開昭６２−７５０９５号公報は圧縮機のシリンダ傷、ゴミかみ等の異常を検出するため、圧縮機から発生する騒音あるいは振動を検出し、波長方向に分割した区間毎の信号の積算変動量の最大値と最小値との比率から基準値と比較し異常の判定を行う方法がある。
【００１１】
また、特開平２ー２０５７２８号公報は摺動部の傷、摩耗等の不良を検出するため、圧縮機から発生するＡＥ信号を検出し、このＡＥ信号を包絡線検波した信号に対し、１周期あたりに発生するあるしきい値をこえたＡＥ信号の発生数や、回転同調成分の強度から基準値と比較し異常の判定を行う方法が考案されていた。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら上記のような構成では、電流検知は圧縮機が圧縮不良を起こすぐらいの比較的強度の劣化を起こさないと判断できず、圧縮中のガス漏れ等による圧縮性能の微妙な変化を検出することはできない。
【００１３】
また、ガス圧力検知も同様である。さらに、特開昭６２−７５０９５号公報の方法では圧縮機内に異物が混入する等の聴感でも異常が分かるものでしか判断できず、基本的に機械振動の変動を抽出しているため、圧縮機の圧縮性能については判断できないものである。
【００１４】
また、特開平２−２０５７２８号公報のＡＥ信号を用いた診断でも摺動部の損傷によるＡＥ信号の特徴を定量化しているものであり、圧縮機の圧縮性能を診断することはできないという問題があった。
【００１５】
本発明は上記問題点に鑑み、圧縮機の圧縮性能の劣化度合を効率的に精度良く診断できる圧縮機の性能劣化診断装置を提供することを目的としている。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明の圧縮機の性能劣化診断装置は、圧縮機において冷媒を圧縮する過程で発生する流体振動により加振され発生する振動波形を検出するセンサと、この振動波形を増幅する増幅器と、この増幅器から出力される信号を記録する波形記録装置と、この波形記録装置または増幅器から出力される信号のノイズ成分を除去するフィルタと、このフィルタから出力される信号をＡ／Ｄ変換するためのＡ／Ｄ変換器と、このＡ／Ｄ変換器から出力される信号の特徴を波形処理し、この波形処理値から性能劣化度合を判定する波形処理器と、これらの結果を表示する表示器と、これらの結果を記録する記録装置とで構成されており、波形処理器において圧縮機の圧縮過程で発生する流体振動の非定常成分を定量化することで性能劣化度合を判定するとともに、波形処理器で行われる流体振動の非定常成分の定量化処理において、入力された振動波形を周期毎に分割する手段と、この周期毎に分割した波形を加算平均処理する手段と、分割された波形とこの加算平均処理した波形との差の波形を算出する手段と、この差の自乗を算出する手段と、この各自乗した波形を加算平均処理し分散波形を求める手段と、この分散波形を積分し分散パワーを求める手段と、振動波形の自乗平均を行い振動パワーを求める手段と、この分散パワーとこの振動パワーとの比を算出し比分散値を求める手段とで、性能劣化度合を判定するものである。
【００１８】
さらに、波形処理器に入力された振動波形を周期毎に分割する手段として、自己相関分析処理を用いて振動波形を周期毎に分割するものである。
【００１９】
また、波形処理器における分散波形を積分する手段において、分散波形の平滑化処理を行った後、積分するものである。
【００２０】
さらに、波形処理器で行われる分散波形を積分する手段において、圧縮機のバルブが開放している間を積分するものである。
【００２１】
また、分散波形の積分範囲の決定手段において、圧縮機のバルブが開放している間の積分範囲を分散波形にしきい値を設け、その交点から求めるものである。
【００２２】
【作用】
本発明は上記した構成によって、圧縮機の外殻に伝達する流体振動を加振源とする超音波領域までの振動波形がセンサにより検出され、この検出された信号は微少な信号のため、増幅器でこの信号が増幅される。次に、この信号を後でも処理できるように波形記録装置に記録される。フィルタでは、この波形記録装置または増幅器から出力される信号の圧縮機以外から発生しているノイズ成分を除去するため、低域の周波数成分と高域の周波数成分が除去される。このフィルタリングされた信号は、Ａ／Ｄ変換器によりアナログ信号がデジタル信号に変換され、ＤＳＰを備えた波形処理器へ出力される。この波形処理器では入力された信号の流体振動の影響により発生した非定常振動が定量化される。さらに、この定量化数値に対応する圧縮性能（例えば冷凍能力）を表すデータベースから圧縮機の圧縮性能が判定される。これらの結果は表示器により画面上などに出力され性能劣化度合を確認することができる。また、この結果をハードディスク等の記録装置に保存されデータの蓄積が行われる。
【００２３】
また、波形処理器において、入力された振動波形を周期毎に分割され、その分割された振動波形は加算平均処理される。次にこの平均波形に対し、各周期毎に分割された波形との差が求められ、次に各々の周期毎分割された波形毎に差の自乗した波形が算出される。さらに算出された波形は加算平均処理され、１周期の平均波形に対する各分割波形の分散波形の平均が算出される。続いてこの波形に対し積分が行われ、分散パワーが算出される。一方、入力された振動波形に対し、自乗平均が行われ振動パワーが求められる。最後にこの算出された振動パワーと分散パワーとの比が算出され、比分散値が求められる。これにより、圧縮機の圧縮性能と対応する流体振動の非定常成分の定量化が図られ、圧縮性能を精度良く判定することができる。
【００２４】
さらに、この波形処理器に入力された振動波形を周期毎に分割するための周期ピッチを決定するため、自己相関分析計算が行われる。その結果、回転周期が相関分析波形のピークとなって現れ、ピークとピークの間が１周期のピッチを表しており、このピッチをもとに、振動波形は周期毎に分割される。これにより、分割による各波形の誤差がなくなり、正確な波形の分割を行うことができる。
【００２５】
また、分散波形から分散パワーを算出する間で、分散波形が一端平滑化処理され、その後、積分し分散パワーが算出される。これにより、積分範囲の明確化とデータが簡略化され、計算スピードの向上とデータの取り扱いを容易にすることができる。
【００２６】
さらに、分散波形を積分する際に、圧縮機のバルブが開放している間で積分されることにより、圧縮性能に対応する流体振動に関わる分散パワーが精度良く抽出でき、圧縮性能の劣化を精度良く診断できる。
【００２７】
また、圧縮機のバルブが開放する範囲の決定において、しきい値と分散波形との交点からバルブの開放する範囲が決定される。これにより、バルブの開放する範囲が精度良く検出できる。
【００２８】
【実施例】
ここで、冷蔵庫等に用いられる圧縮機を例にとり詳細に説明する。
【００２９】
（実施例１）
以下本発明の一実施例の圧縮機の性能劣化診断装置について図面を参照しながら説明する。
【００３０】
図１において、１はフロンガス等を圧縮する圧縮機で、２は圧縮要素を外殻である密閉ケース３に固定している４点溶接部である。４は振動波形を検出するセンサで、圧縮機の基本波から１００ＫＨｚぐらいまでの振動成分を検出できるものである。センサ４は圧縮機１内部からの信号を最も強く伝達してくる箇所である４点溶接部２の１点に設置されている。５はセンサ４が検出した信号を増幅するものであり、６はこの信号を記録する波形記録装置である。７は波形記録装置６及び、増幅器５からの信号のノイズを除去するためのフィルタである。８はフィルタ７から出力される信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換器である。９はＡ／Ｄ変換された信号から圧縮機１の圧縮過程における流体振動に起因する非定常成分を定量化するための波形処理と、この定量化数値と対応する性能劣化のデータベースから性能劣化度合を判定するＤＳＰ等を備えた波形処理器である。１０はこの結果を画面上またはプリンター等へ出力表示させる表示器であり、これらの結果はハードディスク等の記録装置１１に記録される。また、データベースもこの記録装置１１に記録されている。
【００３１】
ここで、圧縮機の構造と振動波形について説明する。
図２、３は圧縮機１の構造を表しており、密閉ケース３の内部に電動機１２と圧縮要素１３が配置されている。圧縮要素１３は主に電動機１２の回転運動を伝達するクランクシャフト１４、クランクシャフト１４を支持する主軸受１５、副軸受１６、シリンダ１７、ローラ１８、ベーン１９、副軸受１６の内部に収納されたバルブ２０とから構成されている。圧縮要素１３の各部品間の摺動には潤滑油２１を潤滑させ摺動させている。２２は吸入管で２３は吐出管である。
【００３２】
冷媒は、冷却システム（図示せず）から吸入管２２を通り、シリンダ１７の吸入ポート２３からシリンダ１７内の吸入室２４に吸い込まれる。次にクランクシャフト１４の回転運動によりローラ１９がシリンダ１７内で旋回運動を行うことにより、容積が縮小されて冷媒は断熱圧縮され高温高圧冷媒となる。
【００３３】
ここで、ローラ１９が旋回するときにベーン１８がローラ１９に追従し往復運動を行うため、シリンダ１７内でベーン１８が仕切となり吸入室２４と圧縮室２５が形成され、冷媒は効率良く圧縮される。
【００３４】
高温高圧となった冷媒ガスはバルブ２０を押し上げ吐出切り欠き２６からマフラー２７内に導かれる。その後、マフラー２７の吐出穴（図示せず）から密閉ケース３の吐出空間２８に放出され、吐出管２３から冷却システムに導かれる。
【００３５】
図４はセンサ４で計測された１回転の振動波形とシリンダ１７内の圧縮要素１３の１回転におけるメカ部品の挙動との関係について表している。メカ部品の挙動はア〜エの状態を１回転とし、冷媒の圧縮を繰り返している。
【００３６】
アの状態は圧縮開始点の状態を表し、ベーン１８がシリンダ１７に最も引っ込んでいる状態である。この状態では低温低圧の冷媒が吸入室２４に吸い込まれた状態である。
【００３７】
この状態を回転角度０度とし、特に上死点と呼ぶ。この上死点の時に振動波形ではベーン１８と他部品との衝突により大きな衝撃波が発生する。
【００３８】
イの状態は１８０度回転が進んだ状態で、ベーン１８がシリンダ１７に最も突出した状態であり、下死点と呼ぶ。この状態になると吸入室２４は容積が縮小されて、圧縮室２５となり、新たに吸入室２４’が形成される。また、振動波形ではベーン１８が不安定な支持となり小さな衝撃波が発生する。
【００３９】
ウの状態は回転が２７０度進んだ状態であり、圧縮室２５のガス圧荷重がバルブ２０の押さえつけ力よりもまして、バルブ２０を押し上げて圧縮冷媒がシリンダ１７外へ吐出される状態である。
【００４０】
エの状態は１回転し圧縮が完了した状態を表している。振動波形ではこの２７０度を起点に上死点まで衝撃波が発生しており、ガス圧荷重が周辺の部品を支持側の部品に押さえつけられながら摺動していることから発生していると考えられる。また、冷媒は理論的には部品間のオイルシールによりシリンダ１７内に密閉されている状態だが、１回転中に冷媒漏れが多少あることが現状である。
【００４１】
特に、回転角度２７０度から上死点にかけて冷媒は高温高圧となるため、冷媒はバルブの開放に伴いシリンダ外へ放出されると共に冷媒の漏れは特に著しく圧縮室２５外へ漏れていく。
【００４２】
このため、振動波形の衝撃波の生成に大きく寄与している冷媒のガス圧荷重にこのガスの放出とガス漏れは大きく影響している。さらに、振動波形の衝撃波はマクロ的には周期的に見えるがミクロ部分ではこのガス圧荷重の変動により、回転毎に非定常な振動を繰り返している。
【００４３】
また、この非定常成分は圧縮機の冷凍能力が大きいと大きく、冷凍能力が小さいと小さくなる傾向である。
【００４４】
以上のように構成された一実施例における動作を説明する。
圧縮機１内部から発生した振動成分は機械部品内を伝達し、４点溶接部２に伝達する。４点溶接部２の１点に設置されたセンサ４によりこの伝達された振動は検出され、電圧信号等に変換される。
【００４５】
この信号は増幅器５により増幅され、出力された信号は一端、波形記録装置６に記録され再生してフィルタ７に出力されるか、直接フィルタ７に出力される。
【００４６】
フィルタ７に入力された信号は圧縮機１の振動を計測した条件等により外部から主に低域の周波数のノイズが混入することと、高域の周波数でＡ／Ｄ変換するときの折り返しノイズの発生が心配される。
【００４７】
このことからフィルタ７ではこれらのノイズ成分の除去が行われ、Ａ／Ｄ変換器８に出力される。
【００４８】
例えば今回の場合、下限周波数３００Ｈｚと上限周波数１００ＫＨｚに設定し、フィルタリングを行った。Ａ／Ｄ変換器８では入力されたアナログ信号がデジタル信号に変換され波形処理器９に出力される。
【００４９】
例えば今回の場合、３００ＫＨｚのサンプリング周波数で行った。波形処理器９では上述した振動波形の非定常成分を定量化する等の波形処理演算がＤＳＰ等を用いて行われ、次にこれらの算出結果と圧縮性能の対応を表すデータベース（例えば今回の場合冷凍能力と波形処理値とのデータベース）から圧縮性能が判定される。判定された結果は表示部１０に出力され確認することができる。
【００５０】
また、記録装置１１においてこれらの結果が保存され圧縮機毎のデータベースが構築される。以上のことから、圧縮機の性能劣化度合を振動で効率良く判定できる。
【００５１】
（実施例２）
以下本発明の第２の実施例について図面を参照しながら説明する。
【００５２】
実施例１に対し、圧縮機の性能劣化度合を精度良く判定するため、波形処理器９で行われる振動波形の非定常成分の定量化に関する波形処理手段について規定するものである。
【００５３】
図５において、２７で波形処理器９に振動波形が入力される。例えば今回の場合、２０周期分の振動波形を入力した。入力された振動波形は２８で１周期毎に分割され、２９で２０周期分の振動波形の加算平均波形が算出される。次に３０で加算平均された振動波形に対し、２８で分割された各振動波形との差がそれぞれの波形で求められ、３１で振動波形毎にその差が自乗される。
【００５４】
さらに３２で各自乗波形に対し加算平均処理が行なわれ分散波形が算出される。３３ではこの分散波形が積分され、振動波形の非定常成分を表す分散パワーが算出される。一方、３４で２７で入力された振動波形の自乗平均が行われ、振動パワーが算出される。最後に３５で分散パワーと振動パワーとの比が算出され、比分散値が求められる。３６からはその計算結果が出力される。
【００５５】
図６は冷凍能力大品と冷凍能力小品の振動波形３７、３８と分散波形３９、４０を表しており、分散波形３９、４０の斜線部の面積の大きさが分散パワーを表しており、冷凍能力が大きい方がこの面積が大きいことが分かる。つまり、分散パワーが大きいほど冷凍能力が大きいことを表している。
【００５６】
また、振動パワーとの比を算出しているのは圧縮機にかかる負荷または機種による分散パワーの変動を除外するためである。以上のことから、この波形処理手段で比分散値を算出することにより、圧縮性能である冷凍能力を効率良く判定することができる。
【００５７】
（実施例３）
以下本発明の第３の実施例について図面を参照しながら説明する。
【００５８】
実施例２に対して、入力された２０周期分の波形を１周期毎に分割するための１周期のピッチ数を求める手段について規定するものである。
【００５９】
図７はサンプルデータ数に対する自己相関分析値の関係４１を表している。波形処理器９に入力された２０周期分の波形同士の一方の時間波形の時間軸をずらしながら相関分析計算が行われる。
【００６０】
このため、時間軸のずれが１周期のＮ倍毎に相関分析値のピークが現れる。このピークは２０周期分の平均周期を表している。これにより、図７に示すように初期状態から最初のピーク４２までのサンプル数をカウントすることにより、１周期のピッチ数を効率的に正確に得ることができる。今回の場合約５，１３０ポイントであった。
【００６１】
（実施例４）
以下本発明の第４の実施例について図面を参照しながら説明する。
【００６２】
実施例２において波形処理器９で行われる分散波形３２から積分して分散パワー３３を算出する手段について規定するものである。
【００６３】
分散波形３２は非常にサンンプル数が大きく、このまま積分すると数値が見かけ上莫大な数値となり且つ積分範囲が不明確となり誤差要因となるため、分散波形３２に対し平滑化処理を行い分散パワー３３を算出した。今回の場合６０ポイント、時間にすると０．２ｍｓｅｃの間隔で平滑化処理を行った。
【００６４】
図８は平滑化処理前の分散波形４３と平滑化処理した後の分散波形４４を示しており、処理後は処理前と比べ非常に頻雑としていた分散波形の形状が明確になっていることが分かる。これにより、積分範囲が明確となり、精度良く分散パワーを算出することができる。また、数値の巨大化によるオーバーフローがなくなると共に、処理速度が向上する。
【００６５】
（実施例５）
以下本発明の第５の実施例について図面を参照しながら説明する。
【００６６】
実施例２の波形処理器９で行われる分散波形３２から分散パワー３３を算出するために行われる積分処理について、その積分範囲を規定するものである。
【００６７】
図９は振動波形４５と分散波形４６を示したものである。振動波形４５の回転角２７０度近辺のバルブが開放し、閉鎖する間は、冷媒ガスの放出とガス漏れの影響により加振源である流体振動が周期毎に変動し、振動波形４５の非定常成分が特に大きく発生する部分である。
【００６８】
また、上死点の大きな衝撃波は機械振動に起因するところが大きく、且つ鋭いピークであるため波形処理の際に誤差要因となるところが大きい。このため、非定常成分を大きく発生しているバルブ開点４８からバルブ閉点４９の間の積分範囲５０で積分することにより、圧縮性能により対応した精度良い分散パワー３３を求めることができる。
【００６９】
（実施例６）
以下本発明の第６の実施例について図面を参照しながら説明する。
【００７０】
実施例５の波形処理の積分範囲の規定において、積分範囲の認識手段について規定するものである。
【００７１】
図１０の分散波形５１において、しきい値５２をトリガーレベルとし上死点ピーク５３から逆回転方向に探索していき交点Ａ５４を求め、さらに回転角２７０度近辺から探索し交点Ｂ５５を求めることにより積分範囲５６を効率よく、正確に求めることができる。
【００７２】
【発明の効果】
以上のように本発明は、
圧縮機において冷媒を圧縮する過程で発生する流体振動により加振され発生する振動波形を検出するセンサと、この振動波形を増幅する増幅器と、この増幅器から出力される信号を記録する波形記録装置と、この波形記録装置または増幅器から出力される信号のノイズ成分を除去するフィルタと、このフィルタから出力される信号をＡ／Ｄ変換するためのＡ／Ｄ変換器と、このＡ／Ｄ変換器から出力される信号の特徴を波形処理し、この波形処理値から性能劣化度合を判定する波形処理器と、これらの結果を表示する表示器と、これらの結果を記録する記録装置とで構成されており、波形処理器において圧縮機の圧縮過程で発生する流体振動の非定常成分を定量化することで性能劣化度合を判定することができる圧縮機の性能劣化診断装置であって、前記波形処理器で行われる流体振動の非定常成分の定量化処理において、入力された振動波形を周期毎に分割する手段と、この周期毎に分割した波形を加算平均処理する手段と、分割された波形とこの加算平均処理した波形との差の波形を算出する手段と、この差の自乗を算出する手段と、この各自乗した波形を加算平均処理し分散波形を求める手段と、この分散波形を積分し分散パワーを求める手段と、振動波形の自乗平均を行い振動パワーを求める手段と、この分散パワーとこの振動パワーとの比を算出する手段とで、比分散値を求める手段とで振動波形処理を行うことで効率良く、かつ精度良く性能劣化度合を判定することができる。
【００７４】
さらに、波形処理器に入力された振動波形を周期毎に分割する手段として、自己相関分析処理を用いて振動波形を周期毎に分割することで、振動波形を精度良く周期毎に分割することができる。
【００７５】
また、波形処理器における分散波形を積分する手段において、分散波形の平滑化処理を行った後、積分することで、分散パワーをエラーなく高速で正確に求めることができる。
【００７６】
さらに、波形処理器で行われる分散波形を積分する手段において、圧縮機のバルブが開放している間を積分することで、より圧縮性能に対応する振動の非周期成分の分散パワーを算出することができる。
【００７７】
また、分散波形の積分範囲の決定手段において、圧縮機のバルブが開放している間の積分範囲を分散波形にしきい値を設けその交点から求めることで、積分範囲を効率良く、正確に求めることができる。
これにより、圧縮機の圧縮性能をいちいちカロリー計測装置で計測することなしに効率的に精度良く診断することができる圧縮機の性能劣化診断装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施例を示す圧縮機の性能劣化診断装置のブロック図
【図２】本発明の診断対象となる圧縮機の横断面図
【図３】本発明の診断対象となる圧縮機のＡ−Ａ’断面図
【図４】本発明の診断対象となメカ挙動と振動波形図
【図５】本発明の第２の実施例を示す波形処理フロ−チャート
【図６】本発明の第２の実施例を示すための振動波形と分散波形図
【図７】本発明の第３の実施例を示すための自己相関分析図
【図８】本発明の第４の実施例を示すための平滑化処理前と平滑化処理後の分散波形図
【図９】本発明の第５の実施例を示すための振動波形と分散波形図
【図１０】本発明の第６の実施例を示すための分散波形図
【符号の説明】
１圧縮機
２４点溶接部
３密閉ケース
４センサ
５増幅器
６波形記録装置
７フィルタ
８Ａ／Ｄ変換器
９波形処理器
１０表示器
１１記録装置

Claims

圧縮機において冷媒を圧縮する過程で発生する流体振動により加振され発生する振動波形を検出するセンサと、この振動波形を増幅する増幅器と、この増幅器から出力される信号を記録する波形記録装置と、この波形記録装置または増幅器から出力される信号のノイズ成分を除去するフィルタと、このフィルタから出力される信号をＡ／Ｄ変換するためのＡ／Ｄ変換器と、このＡ／Ｄ変換器から出力される信号の特徴を波形処理し、この波形処理値から性能劣化度合を判定する波形処理器と、これらの結果を表示する表示器と、これらの結果を記録する記録装置とで構成されており、波形処理器において圧縮機の圧縮過程で発生する流体振動の非定常成分を定量化することで性能劣化度合を判定する圧縮機の性能劣化診断装置であって、前記波形処理器で行われる流体振動の非定常成分の定量化処理において、入力された振動波形を周期毎に分割する手段と、この周期毎に分割した波形を加算平均処理する手段と、分割された波形とこの加算平均処理した波形との差の波形を算出する手段と、この差の自乗を算出する手段と、この各自乗した波形を加算平均処理し分散波形を求める手段と、この分散波形を積分し分散パワーを求める手段と、振動波形の自乗平均を行い振動パワーを求める手段と、この分散パワーとこの振動パワーとの比を算出する手段とで、比分散値を求める手段とで振動波形処理を行うことを特徴とする圧縮機の性能劣化診断装置。
波形処理器に入力された振動波形を周期毎に分割する手段として、自己相関分析処理を用いて振動波形を周期毎に分割することを特徴とする請求項１記載の圧縮機の性能劣化診断装置。
波形処理器における分散波形を積分する手段において、分散波形の平滑化処理を行った後、積分することを特徴とする請求項１記載の圧縮機の性能劣化診断装置。
波形処理器で行われる分散波形を積分する手段において、圧縮機のバルブが開放している間を積分することを特徴とする請求項１記載の圧縮機の性能劣化診断装置。
分散波形の積分範囲の決定手段において、圧縮機のバルブが開放している間の積分範囲を分散波形にしきい値を設け、その交点から求めることを特徴とする請求項４記載の圧縮機の性能劣化診断装置。