JP6869156B2 - Status monitoring device and status monitoring method - Google Patents

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Description

本発明は、対象物に設置されたセンサによって計測された波形データを用いて対象物の状態を監視する状態監視装置および状態監視方法に関する。 The present invention relates to a condition monitoring device and a condition monitoring method for monitoring the condition of an object using waveform data measured by a sensor installed on the object.

従来、機械の異常を早期に発見し、メンテナンスするために、機械の異常診断を行なう状態監視装置が知られている。たとえば、特開２００９−２００９０号公報（特許文献１）には、機械設備の回転部から発生する振動信号の周波数成分の中から、回転部の異常に起因する振動の異常周波数の理論値に対応する周波数成分を抽出することにより、異常の有無の診断を行なう技術が開示されている。異常周波数の理論値は、所定の関係式に従って予め算出される。 Conventionally, a condition monitoring device for diagnosing an abnormality of a machine has been known in order to detect an abnormality of the machine at an early stage and perform maintenance. For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2009-2009 (Patent Document 1) corresponds to the theoretical value of the abnormal frequency of vibration caused by the abnormality of the rotating part from among the frequency components of the vibration signal generated from the rotating part of the mechanical equipment. A technique for diagnosing the presence or absence of an abnormality by extracting a frequency component to be used is disclosed. The theoretical value of the abnormal frequency is calculated in advance according to a predetermined relational expression.

特開２００９−２００９０号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2009-20090

機械設備には様々な現象が生じ得る。これら様々な現象の中には、予め想定される異常現象以外の現象も含まれる。しかしながら、上記のような従来の技術では、予め算出された異常周波数の理論値に対応する周波数成分に基づいて異常の有無が診断される。そのため、ユーザは、予め想定される異常現象の発生の有無を確認できるが、予め想定される異常現象とは別の現象の発生の有無を確認することができない。 Various phenomena can occur in machinery and equipment. Among these various phenomena, phenomena other than the abnormal phenomena assumed in advance are also included. However, in the conventional technique as described above, the presence or absence of an abnormality is diagnosed based on the frequency component corresponding to the theoretical value of the abnormal frequency calculated in advance. Therefore, the user can confirm whether or not an abnormal phenomenon that is expected in advance has occurred, but cannot confirm whether or not an abnormal phenomenon that is different from the abnormal phenomenon that is expected in advance has occurred.

本開示は、上記の課題を解決するためになされたものであって、その目的は、予め想定された現象とは異なる現象の発生状況についてもユーザが容易に確認できる状態監視装置および状態監視方法を提供することである。 The present disclosure has been made to solve the above-mentioned problems, and an object thereof is a condition monitoring device and a condition monitoring method that allows a user to easily confirm the occurrence status of a phenomenon different from a phenomenon assumed in advance. Is to provide.

本開示における対象物の状態を監視する状態監視装置は、周波数解析部と、検出部と、推定部と、更新処理部とを備える。周波数解析部は、対象物に設置されたセンサによって計測された波形データを周波数解析することにより周波数スペクトルを生成する。検出部は、周波数スペクトルから、対象物および対象物の周囲の外部装置のいずれかの現象に起因した基本波のピークを検出し、ピークの周波数の値または当該周波数から算出される値である検出値を取得する。推定部は、第１記憶部から、検出値との差が第１範囲内である第１値に対応する現象情報を特定する。第１記憶部は、対象物および外部装置のいずれかの現象ごとに、当該現象を識別する現象情報と、当該現象に起因して生じる基本波の周波数の値または当該周波数から算出される値である第１値とを対応付けて記憶する。推定部は、特定した現象情報で識別される現象が生じていることを示す推定結果を出力する。更新処理部は、第１値とは異なる第２値と、当該第２値のピークの検出数とを対応付けて記憶するための第２記憶部の更新を行なう。更新処理部は、検出値と第１値との差が第１範囲を超える場合に以下の処理を行なう。更新処理部は、検出値と第２値との差が第２範囲内であるときに、第２値に対応する検出数を更新し、検出値と第２値との差が第２範囲を超えるときに、検出値を新たな第２値として第２記憶部に登録する。 The condition monitoring device for monitoring the state of the object in the present disclosure includes a frequency analysis unit, a detection unit, an estimation unit, and an update processing unit. The frequency analysis unit generates a frequency spectrum by frequency analysis of waveform data measured by a sensor installed on an object. The detection unit detects the peak of the fundamental wave caused by either the phenomenon of the object or the external device around the object from the frequency spectrum, and detects the peak frequency value or the value calculated from the frequency. Get the value. The estimation unit identifies from the first storage unit the phenomenon information corresponding to the first value whose difference from the detected value is within the first range. The first storage unit is a phenomenon information that identifies the phenomenon for each phenomenon of the object or the external device, and a value of the frequency of the fundamental wave generated by the phenomenon or a value calculated from the frequency. It is stored in association with a certain first value. The estimation unit outputs an estimation result indicating that a phenomenon identified by the specified phenomenon information has occurred. The update processing unit updates the second storage unit for storing the second value, which is different from the first value, and the number of detected peaks of the second value in association with each other. The update processing unit performs the following processing when the difference between the detected value and the first value exceeds the first range. When the difference between the detected value and the second value is within the second range, the update processing unit updates the number of detections corresponding to the second value, and the difference between the detected value and the second value sets the second range. When it exceeds, the detected value is registered in the second storage unit as a new second value.

好ましくは、第２記憶部は、第２値と対応付けて、単位期間あたりの前記検出数の増加量を示す検出頻度をさらに記憶する。更新処理部は、直近の単位期間あたりの検出数の増加量に応じて検出頻度を更新する。 Preferably, the second storage unit further stores the detection frequency indicating the amount of increase in the number of detections per unit period in association with the second value. The update processing unit updates the detection frequency according to the amount of increase in the number of detections per unit period.

好ましくは、検出部は、ピークのスペクトル密度に基づいて、ピークの原因となる現象の発生度を示す評価値を算出する。第２記憶部は、第２値と対応付けて、評価値の増減の傾向を示すトレンド情報をさらに記憶する。更新処理部は、ピークに対して算出された評価値に基づいてトレンド情報を更新する。 Preferably, the detection unit calculates an evaluation value indicating the degree of occurrence of the phenomenon causing the peak based on the spectral density of the peak. The second storage unit further stores trend information indicating a tendency of increase / decrease in the evaluation value in association with the second value. The update processing unit updates the trend information based on the evaluation value calculated for the peak.

好ましくは、対象物は回転機構を含む。検出値と第１値と第２値との各々は、周波数と回転機構の回転速度との比である。 Preferably, the object comprises a rotating mechanism. Each of the detected value, the first value, and the second value is a ratio of the frequency to the rotation speed of the rotation mechanism.

好ましくは、更新処理部は、検出数が所定期間更新されない場合に、当該検出数に対応する第２値を第２記憶部から削除する。 Preferably, when the detected number is not updated for a predetermined period, the update processing unit deletes the second value corresponding to the detected number from the second storage unit.

好ましくは、更新処理部は、閾値を超えた検出数に対応する第２値および当該第２値のピークの原因を示す原因情報を新たな第１値および現象情報として第１記憶部に登録する登録処理を実行する。 Preferably, the update processing unit registers the second value corresponding to the number of detections exceeding the threshold value and the cause information indicating the cause of the peak of the second value in the first storage unit as new first value and phenomenon information. Execute the registration process.

好ましくは、更新処理部は、新たな第１値および現象情報を通知する通知処理を実行する。 Preferably, the update processing unit executes a notification process for notifying the new first value and the phenomenon information.

好ましくは、更新処理部は、通知処理の後に承認指示を受けた場合に、登録処理を実行する。 Preferably, the update processing unit executes the registration processing when the approval instruction is received after the notification processing.

本開示の別の局面に係る対象物の状態を監視する状態監視方法は、対象物に設置されたセンサによって計測された波形データを周波数解析することにより周波数スペクトルを生成するステップと、周波数スペクトルから、対象物および対象物の周囲の外部装置のいずれかの現象に起因した基本波のピークを検出し、ピークの周波数の値または当該周波数から算出される値である検出値を取得するステップとを備える。状態監視方法は、さらに、第１記憶部から、検出値との差が第１範囲内である第１値に対応する現象情報を特定し、特定した現象情報で識別される現象が生じていることを示す推定結果を出力するステップを備える。第１記憶部は、対象物および外部装置のいずれかの現象ごとに、当該現象を識別する現象情報と、当該現象に起因して生じる基本波の周波数の値または当該周波数から算出される値である第１値とを対応付けて記憶する。状態監視方法は、さらに、第１値とは異なる第２値と、当該第２値のピークの検出数とを対応付けて記憶するための第２記憶部の更新を行なうステップとを備える。更新を行なうステップにおいて、検出値と第１値との差が第１範囲を超える場合に以下の処理が行なわれる。すなわち、検出値と第２値との差が第２範囲内であるときに、第２値に対応する検出数を更新し、検出値と第２値との差が第２範囲を超えるときに、検出値を新たな第２値として第２記憶部に登録する。 The state monitoring method for monitoring the state of an object according to another aspect of the present disclosure is a step of generating a frequency spectrum by frequency analysis of waveform data measured by a sensor installed on the object, and a frequency spectrum. , The step of detecting the peak of the fundamental wave caused by any phenomenon of the object and the external device around the object, and acquiring the value of the frequency of the peak or the detected value which is the value calculated from the frequency. Be prepared. In the condition monitoring method, a phenomenon occurs in which the phenomenon information corresponding to the first value whose difference from the detected value is within the first range is further specified from the first storage unit, and the phenomenon information is identified by the specified phenomenon information. It is provided with a step of outputting an estimation result indicating that. The first storage unit is a phenomenon information that identifies the phenomenon for each phenomenon of the object or the external device, and a value of the frequency of the fundamental wave generated by the phenomenon or a value calculated from the frequency. It is stored in association with a certain first value. The condition monitoring method further includes a step of updating the second storage unit for storing the second value different from the first value and the detected number of peaks of the second value in association with each other. In the step of updating, when the difference between the detected value and the first value exceeds the first range, the following processing is performed. That is, when the difference between the detected value and the second value is within the second range, the number of detections corresponding to the second value is updated, and when the difference between the detected value and the second value exceeds the second range. , The detected value is registered in the second storage unit as a new second value.

本発明の状態監視装置または状態監視方法によれば、予め想定された現象とは異なる現象の発生状況についてもユーザが容易に確認できる。 According to the condition monitoring device or the condition monitoring method of the present invention, the user can easily confirm the occurrence status of a phenomenon different from the phenomenon assumed in advance.

本実施の形態に係る状態監視装置が適用された風力発電装置の構成を概略的に示した図である。It is a figure which showed roughly the structure of the wind power generation apparatus to which the condition monitoring apparatus which concerns on this embodiment is applied. 本実施の形態に係るデータ処理装置の機能構成を示す概略ブロック図である。It is a schematic block diagram which shows the functional structure of the data processing apparatus which concerns on this embodiment. 図２に示す周波数解析部によって生成された周波数スペクトルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the frequency spectrum generated by the frequency analysis part shown in FIG. ＰＳＤが極大値となる単位データを示す図である。It is a figure which shows the unit data which becomes the maximum value of PSD. 第１条件を満たすピークを示す図である。It is a figure which shows the peak which satisfies the 1st condition. 第１異常マップの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the 1st abnormality map. 第１条件を満たすピークと、第１異常マップと、抽出されたピークとの関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the peak which satisfies the 1st condition, the 1st anomaly map, and the extracted peak. 図２に示す検出部によって算出された評価値の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the evaluation value calculated by the detection part shown in FIG. 図２に示す第１記憶部が記憶する第１異常情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the 1st abnormality information stored in the 1st storage part shown in FIG. 図２に示す第２記憶部が記憶する第２異常情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the 2nd abnormality information stored in the 2nd storage part shown in FIG. データ処理装置における処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of processing in a data processing apparatus. 第２記憶部の更新処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the update process of the 2nd storage part. 異常ピーク情報と、異常ピーク情報から生成される第２異常情報との一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the abnormal peak information and the 2nd abnormal information generated from the abnormal peak information. 変形例２に係る第２記憶部が記憶する第２異常情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the 2nd abnormality information stored in the 2nd storage part which concerns on the modification 2. 異常ピーク情報と、異常ピーク情報から生成される第２異常情報との別の例を示す図である。It is a figure which shows another example of the abnormal peak information and the 2nd abnormal information generated from the abnormal peak information. 変形例２〜４を組み合わせたときに生成される第２異常情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the 2nd abnormality information generated when the modification 2-4 is combined. 変形例６に係る第２記憶部の更新処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the update process of the 2nd storage part which concerns on modification 6. 図１７に示すステップＳ１４の処理の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the processing flow of step S14 shown in FIG. 第１条件を満たすピークと、第２異常マップと、抽出されたピークとの関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the peak which satisfies the 1st condition, the 2nd anomaly map, and the extracted peak. 変形例７に係る第１記憶部が記憶する第１異常情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the 1st abnormality information stored in the 1st storage part which concerns on the modification 7. 変形例７に係る第２記憶部が記憶する第２異常情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the 2nd abnormality information stored in the 2nd storage part which concerns on the modification 7.

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。以下の図面において同一または相当する部分には同一の参照番号を付し、その説明は繰返さない。以下で説明する変形例は、適宜選択的に組み合わされてもよい。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the drawings below, the same or corresponding parts are given the same reference number, and the explanation is not repeated. The modifications described below may be selectively combined as appropriate.

以下では、状態監視装置によって状態が監視される対象物の一例として、風力発電装置の増速機を説明する。ただし、対象物は、風力発電装置の増速機に限定されるものではなく、異常によって振動、音、アコースティックエミッション（ＡＥ：Acoustic Emission）などの波形データに変化が生じる物であればよい。たとえば、対象物には、工場および発電所などに設置された各種機器、鉄道車両なども含まれる。 In the following, a speed increaser of a wind power generator will be described as an example of an object whose state is monitored by a condition monitoring device. However, the object is not limited to the speed increaser of the wind power generator, and may be any object whose waveform data such as vibration, sound, and acoustic emission (AE) changes due to an abnormality. For example, the objects include various devices installed in factories and power plants, railway vehicles, and the like.

＜風力発電装置の構成＞
図１は、本実施の形態に係る状態監視装置が適用された風力発電装置の構成を概略的に示した図である。図１を参照して、風力発電装置１０は、主軸２０と、ハブ２５と、ブレード３０と、増速機４０と、発電機５０と、主軸用軸受６０と、状態監視センサ７０と、データ処理装置８０とを備える。増速機４０、発電機５０、主軸用軸受６０、状態監視センサ７０およびデータ処理装置８０は、ナセル９０に格納される。ナセル９０は、タワー１００によって支持される。 <Structure of wind power generator>
FIG. 1 is a diagram schematically showing a configuration of a wind power generation device to which a condition monitoring device according to the present embodiment is applied. With reference to FIG. 1, the wind power generator 10 includes a spindle 20, a hub 25, a blade 30, a speed increaser 40, a generator 50, a spindle bearing 60, a state monitoring sensor 70, and data processing. The device 80 is provided. The speed increaser 40, the generator 50, the spindle bearing 60, the condition monitoring sensor 70, and the data processing device 80 are housed in the nacelle 90. The nacelle 90 is supported by the tower 100.

主軸２０は、ナセル９０内に進入して増速機４０の入力軸に接続され、主軸用軸受６０によって回転自在に支持される。主軸２０は、風力を受けたブレード３０により発生する回転トルクを増速機４０の入力軸へ伝達する。ブレード３０は、ハブ２５に設けられ、風力を回転トルクに変換して主軸２０に伝達する。主軸用軸受６０は、ナセル９０内において固設され、主軸２０を回転自在に支持する。 The spindle 20 enters the nacelle 90, is connected to the input shaft of the speed increaser 40, and is rotatably supported by the spindle bearing 60. The spindle 20 transmits the rotational torque generated by the blade 30 that has received the wind power to the input shaft of the speed increaser 40. The blade 30 is provided on the hub 25 and converts wind power into rotational torque and transmits it to the spindle 20. The spindle bearing 60 is fixed in the nacelle 90 and rotatably supports the spindle 20.

増速機４０は、主軸２０と発電機５０との間に設けられ、主軸２０の回転速度を増速して発電機５０へ出力する。一例として、増速機４０は、遊星ギヤ、中間軸および高速軸等を含む歯車増速機構によって構成される。増速機４０内には、複数の軸を回転自在に支持する複数の軸受が設けられている。当該複数の軸受は、たとえば転がり軸受によって構成され、外輪（固定輪）と、転動体と、内輪（回転輪）とを有する。 The speed increaser 40 is provided between the spindle 20 and the generator 50, and increases the rotational speed of the spindle 20 and outputs the speed to the generator 50. As an example, the speed increaser 40 is composed of a gear speed increase mechanism including a planetary gear, an intermediate shaft, a high speed shaft, and the like. A plurality of bearings that rotatably support a plurality of shafts are provided in the speed increaser 40. The plurality of bearings are composed of, for example, rolling bearings, and have an outer ring (fixed ring), a rolling element, and an inner ring (rotating ring).

状態監視センサ７０は、増速機４０に固設され、増速機４０の状態を示す波形データを計測する。本実施の形態では、状態監視センサ７０は、増速機４０の振動波形を計測し、計測した振動波形データをデータ処理装置８０へ出力する。状態監視センサ７０は、たとえば、圧電素子を用いた加速度センサによって構成される。 The condition monitoring sensor 70 is fixedly attached to the speed increaser 40 and measures waveform data indicating the state of the speed increaser 40. In the present embodiment, the condition monitoring sensor 70 measures the vibration waveform of the speed increaser 40 and outputs the measured vibration waveform data to the data processing device 80. The condition monitoring sensor 70 is composed of, for example, an acceleration sensor using a piezoelectric element.

発電機５０は、増速機４０の出力軸に接続され、増速機４０から受ける回転トルクによって発電する。発電機５０は、たとえば、誘導発電機によって構成される。発電機５０内にも、ロータを回転自在に支持する軸受が設けられている。 The generator 50 is connected to the output shaft of the speed increaser 40 and generates electricity by the rotational torque received from the speed increaser 40. The generator 50 is composed of, for example, an induction generator. Bearings that rotatably support the rotor are also provided in the generator 50.

データ処理装置８０は、ナセル９０内に設けられ、増速機４０の振動波形データを状態監視センサ７０から受ける。データ処理装置８０は、状態監視センサ７０から受けた振動波形データに基づいて増速機４０の状態を監視する状態監視装置として機能する。データ処理装置８０と状態監視センサ７０とは、増速機４０の状態を監視する状態監視システムを構成する。 The data processing device 80 is provided in the nacelle 90 and receives the vibration waveform data of the speed increaser 40 from the condition monitoring sensor 70. The data processing device 80 functions as a state monitoring device that monitors the state of the speed increaser 40 based on the vibration waveform data received from the state monitoring sensor 70. The data processing device 80 and the condition monitoring sensor 70 constitute a condition monitoring system that monitors the condition of the speed increaser 40.

データ処理装置８０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、処理プログラム等を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）およびデータを一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）とを備え、さらに各種信号を入出力するための入出力ポート等を備える（いずれも図示せず）。データ処理装置８０は、ＲＯＭに記憶されたプログラムに従って、各種のデータ処理を実行する。データ処理装置８０により実行される処理については、ソフトウェアによる処理に限られず、専用のハードウェア（電子回路）で処理することも可能である。 The data processing device 80 includes a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory) for storing processing programs and the like, and a RAM (Random Access Memory) for temporarily storing data, and further inputs and outputs various signals. It is equipped with input / output ports, etc. (neither is shown). The data processing device 80 executes various data processing according to the program stored in the ROM. The processing executed by the data processing device 80 is not limited to the processing by software, and can also be processed by dedicated hardware (electronic circuit).

＜データ処理装置の全体構成＞
図２は、本実施の形態に係るデータ処理装置８０の機能構成を示す概略ブロック図である。図２を参照して、データ処理装置８０は、フィルタ部１０１と、周波数解析部１０２と、検出部１０３と、データベース（ＤＢ）１０４と、推定部１０７と、更新処理部１０８と、出力処理部１０９とを含む。 <Overall configuration of data processing device>
FIG. 2 is a schematic block diagram showing a functional configuration of the data processing device 80 according to the present embodiment. With reference to FIG. 2, the data processing apparatus 80 includes a filter unit 101, a frequency analysis unit 102, a detection unit 103, a database (DB) 104, an estimation unit 107, an update processing unit 108, and an output processing unit. Includes 109.

＜フィルタ部＞
フィルタ部１０１は、状態監視センサ７０から受けた振動波形データに対して、予め定められた周波数帯域の成分を通過させ、その他の周波数帯域の成分を減衰させるフィルタリング処理を行なう。一例として、フィルタ部１０１は、予め定められた周波数帯域を通過させるバンドパスフィルタを含んで構成される。さらに、フィルタ部１０１は、エンベロープ処理などを行なってもよい。 <Filter part>
The filter unit 101 performs a filtering process in which the vibration waveform data received from the condition monitoring sensor 70 is passed through a predetermined frequency band component and the other frequency band components are attenuated. As an example, the filter unit 101 is configured to include a bandpass filter that passes a predetermined frequency band. Further, the filter unit 101 may perform envelope processing or the like.

＜周波数解析部＞
周波数解析部１０２は、フィルタ部１０１から出力された振動波形データに対してフーリエ変換を行ない、周波数スペクトルを生成する。周波数スペクトルは、周波数と当該周波数におけるパワースペクトル密度（ＰＳＤ：Power Spectral Density）（以下、ＰＳＤという）とを対応付けた単位データが周波数に従って順に配列されたデータ配列によって示される。 <Frequency analysis unit>
The frequency analysis unit 102 performs a Fourier transform on the vibration waveform data output from the filter unit 101 to generate a frequency spectrum. The frequency spectrum is indicated by a data array in which unit data in which a frequency is associated with a power spectral density (PSD: Power Spectral Density) (hereinafter referred to as PSD) at the frequency are arranged in order according to the frequency.

図３は、周波数解析部１０２によって生成された周波数スペクトルの一例を示す図である。図３を参照して、周波数スペクトルは、横軸を周波数とし、縦軸をＰＳＤとするグラフによって表される。 FIG. 3 is a diagram showing an example of a frequency spectrum generated by the frequency analysis unit 102. With reference to FIG. 3, the frequency spectrum is represented by a graph with frequency on the horizontal axis and PSD on the vertical axis.

＜検出部＞
検出部１０３は、周波数スペクトルから、増速機４０および増速機４０の周囲の外部装置のいずれかで生じる現象に起因した基本波の異常ピークを検出する。検出部１０３は、以下の第１条件および第２条件を満たすピークを異常ピークとして検出する。増速機４０の周囲の外部装置としては、上記の発電機５０および主軸用軸受６０の他に、インバータ、ファン、油圧モータなどが含まれる。 <Detector>
From the frequency spectrum, the detection unit 103 detects an abnormal peak of the fundamental wave caused by a phenomenon that occurs in either the speed increaser 40 or an external device around the speed increaser 40. The detection unit 103 detects peaks that satisfy the following first and second conditions as abnormal peaks. External devices around the speed increaser 40 include an inverter, a fan, a hydraulic motor, and the like, in addition to the generator 50 and the spindle bearing 60 described above.

（第１条件）
第１条件は、周波数スペクトルにおいて、極大値を示し、かつ第１閾値を超えるＰＳＤを有するという条件である。 (First condition)
The first condition is that the frequency spectrum shows a maximum value and has a PSD exceeding the first threshold value.

図４は、ＰＳＤが極大値となる単位データ（周波数ｆｉの単位データ）を示す図である。図４を参照して、連続する３つの単位データ（周波数ｆｉ−１，ｆｉ，ｆｉ＋１の単位データ）において、真ん中の単位データ（周波数ｆｉの単位データ）のＰＳＤは、両隣りの単位データ（周波数ｆｉ−１の単位データ，周波数ｆｉ＋１の単位データ）のＰＳＤよりも大きい。 Figure 4 is a diagram illustrating a unit data PSD is the maximum value (unit data of a frequency f i). Referring to FIG. 4, PSD of three unit consecutive data (frequency f i-1, f i, the unit data of f i + 1) in the unit data in the middle (the unit data of a frequency f i) are both sides Rino It is larger than the PSD of the unit data (unit data of frequency fi -1 and unit data of frequency fi + 1).

図５は、第１条件を満たすピークを示す図である。図５に示される例では、検出部１０３は、周波数ｆｉの単位データと周波数ｆｊの単位データとを第１条件を満たすピークとして検出する。 FIG. 5 is a diagram showing peaks satisfying the first condition. In the example shown in FIG. 5, the detecting unit 103 detects the unit data of the unit data and the frequency f j of the frequency f i as the first condition is satisfied peak.

検出部１０３は、周波数スペクトルを構成する全ての単位データのＰＳＤに基づいて、一定値である第１閾値を設定する。たとえば、検出部１０３は、全ての単位データのＰＳＤの中央値の１０倍の値を第１閾値として設定する。 The detection unit 103 sets a first threshold value, which is a constant value, based on the PSD of all the unit data constituting the frequency spectrum. For example, the detection unit 103 sets a value 10 times the median PSD of all unit data as the first threshold value.

あるいは、検出部１０３は、周波数スペクトルに基づいて、周波数に応じて変動する第１閾値を設定してもよい。たとえば、検出部１０３は、ある周波数の単位データのＰＳＤと比較する第１閾値を、当該周波数を含む周波数帯域（たとえば、当該周波数±５０Ｈｚ内の帯域）内の周波数を有する単位データのＰＳＤの中央値の１０倍に設定する。 Alternatively, the detection unit 103 may set a first threshold value that fluctuates according to the frequency based on the frequency spectrum. For example, the detection unit 103 sets the first threshold value to be compared with the PSD of the unit data of a certain frequency at the center of the PSD of the unit data having a frequency within the frequency band including the frequency (for example, a band within the frequency ± 50 Hz). Set to 10 times the value.

（第２条件）
第２条件は、以下にようにして算出される評価値が第２閾値を超えるという条件である。 (Second condition)
The second condition is that the evaluation value calculated as follows exceeds the second threshold value.

検出部１０３は、第１条件を満たすピークの周波数およびＰＳＤを示す、以下の式（１）の行列Ｐを生成する。式（１）において、行列Ｐは、第１条件を満たすＮ個のピークのうちのｎ番目（ｎ＝１〜Ｎ）のピークの周波数がｆｎであり、ＰＳＤの値がｐｓｄｎであることを示す。 The detection unit 103 generates a matrix P of the following equation (1) showing the frequency and PSD of the peak satisfying the first condition. In the formula (1), the matrix P is the frequency of the peak of the n-th one of the first condition is satisfied the N peak (n = 1 to N) is f n, the value of the PSD is psd n Is shown.

Figure 0006869156
Figure 0006869156

検出部１０３は、第１条件を満たすピークの各々を対象ピークとし、対象ピークごとに第１異常マップを生成する。第１異常マップは、対応する対象ピークの周波数と当該対象ピークの周波数の整数倍の周波数とを異常成分として含む。 The detection unit 103 sets each of the peaks satisfying the first condition as the target peak, and generates the first abnormality map for each target peak. The first anomaly map includes the frequency of the corresponding target peak and the frequency that is an integral multiple of the frequency of the target peak as anomalous components.

たとえば、増速機４０に含まれる軸受の固定輪である外輪に損傷が発生した場合には、当該損傷に応じた基本波と、当該基本波の周波数（基本周波数）の整数倍の周波数を有する高調波とが発生する。以下では、基本波と高調波とが発生する異常モデルを「第１異常モデル」という。上記の第１異常マップは、第１異常モデルに対応するマップであり、対象ピークを基本波のピークとして仮定したときの、当該基本波と高調波との周波数を異常成分として含む。 For example, when the outer ring, which is the fixed ring of the bearing included in the speed increaser 40, is damaged, it has a fundamental wave corresponding to the damage and a frequency that is an integral multiple of the frequency (fundamental frequency) of the fundamental wave. Harmonics are generated. Hereinafter, the anomalous model in which the fundamental wave and the harmonic are generated is referred to as a “first anomalous model”. The above-mentioned first anomaly map is a map corresponding to the first anomaly model, and includes the frequencies of the fundamental wave and the harmonics as anomalous components when the target peak is assumed as the peak of the fundamental wave.

検出部１０３は、周波数と０または１の値とを対応付けた情報を第１異常マップとして生成する。第１異常マップにおいて、異常成分である周波数に対応する値が１に設定され、異常成分ではない周波数に対応する値が０に設定される。 The detection unit 103 generates information in which the frequency is associated with the value of 0 or 1 as the first abnormality map. In the first anomaly map, the value corresponding to the frequency which is an anomalous component is set to 1, and the value corresponding to the frequency which is not an anomalous component is set to 0.

図６は、第１異常マップの一例を示す図である。図６を参照して、検出部１０３は、対象ピークの周波数ｆｎと、当該周波数ｆｎの整数倍（２倍、３倍、・・・）の周波数２ｆｎ，３ｆｎ，・・・とを異常成分として含む第１異常マップを生成する。言い換えると、検出部１０３は、対象ピークの周波数ｆｎを基本周波数として、当該基本周波数と、当該基本周波数を有する基本波の高調波の周波数とを異常成分として含む第１異常マップを生成する。 FIG. 6 is a diagram showing an example of the first abnormality map. 6, detection unit 103, the frequency f n of the peak of interest, an integral multiple of the frequency f n (2-fold, 3-fold, ...) frequency 2f n of, 3f n, and ... Is generated as a first anomaly map containing as an anomaly component. In other words, the detection unit 103, the fundamental frequency frequency f n of the peak of interest, to produce a corresponding fundamental frequency, the first anomaly map with the frequency of the harmonics of the fundamental wave having the fundamental frequency as abnormal component.

検出部１０３は、周波数ｆｎの対象ピークに対して、以下の式（２）に示されるような第１異常マップＭ＿ｎ（１）を生成する。
Ｍ＿ｎ（１）＝［・・００１０・・・０１０・・・０１０・・・］ 式（２）
異常マップＭ＿ｎ（１）において、異常成分である周波数に対応する値が１に設定され、異常成分ではない周波数に対応する値が０に設定される。 The detection unit 103 generates a first anomaly map M_n (1) as shown in the following equation (2) for a target peak having a frequency f n.
M_n (1) = [・ ・ 0010 ・ ・ ・ 010 ・ ・ ・ 010 ・ ・ ・] Equation (2)
In the anomaly map M_n (1), the value corresponding to the frequency that is the anomalous component is set to 1, and the value corresponding to the frequency that is not the anomaly component is set to 0.

検出部１０３は、生成した第１異常マップＭ＿ｎ（１）と上記の式（１）に示される行列ＰとをＡＮＤ処理を行なうことにより、第１条件を満たすピークの中から、当該第１異常マップに含まれる異常成分に対応するピークを抽出する。 The detection unit 103 performs AND processing on the generated first anomaly map M_n (1) and the matrix P represented by the above equation (1), so that the first anomaly is selected from the peaks satisfying the first anomaly. Extract the peaks corresponding to the abnormal components contained in the map.

検出部１０３は、第１条件を満たすｎ番目のピーク（周波数ｆｎのピーク）に対して生成された第１異常マップＭ＿ｎ（１）を用いて抽出されたピークの周波数およびＰＳＤの値を示す行列Ｐｅｘ＿ｎ（１）を生成する（以下の式（３）参照）。行列Ｐｅｘ＿ｎ（ｋ）において、ｆｅｘ＿ｎｍは、ｍ番目のピークの周波数を示し、ｐｓｄｅｘ＿ｎｍは、ｍ番目のピークのＰＳＤの値を示す。 The detection unit 103 is a matrix showing the frequency and PSD value of the peak extracted using the first anomaly map M_n (1) generated for the nth peak (peak of frequency fn) that satisfies the first condition. Generate Pex_n (1) (see equation (3) below). In matrix Pex_n (k), fex_n m denotes the frequency of the m-th peak, Psdex_n m indicates the value of the PSD of the m-th peak.

Figure 0006869156
Figure 0006869156

図７は、第１条件を満たすピークと、第１異常マップと、抽出されたピークとの関係を示す図である。図７を参照して、検出部１０３は、周波数ｆｎの対象ピークに対して生成された第１異常マップＭ＿ｎ（１）を用いて、周波数ｆｅｘ＿ｎ１，ｆｅｘ＿ｎ２，ｆｅｘ＿ｎ３の３つのピークを抽出する。なお、周波数ｆｅｘ＿ｎ１は、周波数ｆｎと一致する。３つのピークのＰＳＤの値は、それぞれｐｓｄｅｘ＿ｎ１，ｐｓｄｅｘ＿ｎ２，ｐｓｄｅｘ＿ｎ３である。 FIG. 7 is a diagram showing the relationship between the peak satisfying the first condition, the first anomaly map, and the extracted peak. With reference to FIG. 7, the detection unit 103 uses the first anomaly map M_n (1) generated for the target peak of the frequency f n to obtain three peaks of the frequencies nex_n 1 , nex_n 2 , and nex_n 3. Extract. The frequency fex_n 1 coincides with the frequency f n. The PSD values of the three peaks are psdex_n 1 , psdex_n 2 , and psdex_n 3 , respectively.

検出部１０３は、抽出されたピークのＰＳＤの総和を評価値として算出する。具体的には、検出部１０３は、以下の式（４）に従って評価値Ｅｎを算出する。 The detection unit 103 calculates the total PSD of the extracted peaks as an evaluation value. Specifically, the detection unit 103 calculates the evaluation value En according to the following equation (4).

Figure 0006869156
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図８は、検出部１０３によって算出された評価値の一例を示す図である。図８を参照して、検出部１０３は、第１条件を満たすピークごと、当該ピークに対して生成された第１異常マップを用いて評価値を算出する。 FIG. 8 is a diagram showing an example of the evaluation value calculated by the detection unit 103. With reference to FIG. 8, the detection unit 103 calculates an evaluation value for each peak satisfying the first condition by using the first abnormality map generated for the peak.

検出部１０３は、第１条件を満たすピークのうち、予め設定された第２閾値を超える評価値に対応するピークを、第２条件を満たす異常ピークとして検出する。図８に示す例では、７．５Ｈｚ、３７．２Ｈｚ、５０Ｈｚ、１００Ｈｚのピークが異常ピークとして検出される。 Among the peaks satisfying the first condition, the detection unit 103 detects the peak corresponding to the evaluation value exceeding the preset second threshold value as the abnormal peak satisfying the second condition. In the example shown in FIG. 8, peaks of 7.5 Hz, 37.2 Hz, 50 Hz, and 100 Hz are detected as abnormal peaks.

第２閾値は周波数ごとに予め設定される。特定の周波数に対応する第２閾値については、データベース１０４の第１記憶部１０５に予め格納される。第１記憶部１０５に第２閾値が格納されていない周波数については、固定値（たとえば２００）が第２閾値として予め設定される。 The second threshold is preset for each frequency. The second threshold value corresponding to a specific frequency is stored in advance in the first storage unit 105 of the database 104. A fixed value (for example, 200) is preset as the second threshold value for the frequency in which the second threshold value is not stored in the first storage unit 105.

検出部１０３は、検出した異常ピークの周波数の値（検出値）を取得する。検出部１０３は、検出した異常ピークごとに、当該異常ピークの周波数値と当該異常ピークに対して算出した評価値とを推定部１０７に出力する。 The detection unit 103 acquires the frequency value (detection value) of the detected abnormal peak. The detection unit 103 outputs the frequency value of the abnormal peak and the evaluation value calculated for the abnormal peak to the estimation unit 107 for each detected abnormal peak.

＜データベース＞
データベース１０４は、第１記憶部１０５と第２記憶部１０６とを含む。 <Database>
The database 104 includes a first storage unit 105 and a second storage unit 106.

（第１記憶部）
第１記憶部１０５は、増速機４０および増速機４０の周囲の外部装置のいずれかの現象ごとに、当該現象を識別する現象情報と、当該現象に起因して発生する基本波の周波数（基本周波数）の値（第１値）と、第２閾値とを対応付けた第１異常情報を記憶する。基本周波数は、対応する現象に起因して発生する波の周波数のうち最も低い周波数である。基本周波数は、単位時間（１秒）当たりの現象の発生回数を示す。 (1st storage unit)
The first storage unit 105 stores the phenomenon information for identifying the phenomenon and the frequency of the fundamental wave generated by the phenomenon for each phenomenon of the speed increaser 40 and the external device around the speed increaser 40. The first abnormality information in which the value (first value) of (fundamental frequency) and the second threshold value are associated with each other is stored. The fundamental frequency is the lowest frequency of the waves generated due to the corresponding phenomenon. The fundamental frequency indicates the number of times the phenomenon occurs per unit time (1 second).

図９は、第１記憶部１０５が記憶する第１異常情報の一例を示す図である。図９を参照して、第１記憶部１０５は、たとえば、現象情報「増速機４０に含まれる軸受の外輪の損傷」について、当該損傷に起因して発生する基本周波数が３７．２Ｈｚであり、第２閾値が１００であることを示す第１異常情報を記憶する。 FIG. 9 is a diagram showing an example of the first abnormality information stored in the first storage unit 105. With reference to FIG. 9, in the first storage unit 105, for example, regarding the phenomenon information “damage to the outer ring of the bearing included in the speed increaser 40”, the fundamental frequency generated due to the damage is 37.2 Hz. , The first abnormality information indicating that the second threshold value is 100 is stored.

第１記憶部１０５が記憶する第１異常情報は、対象物である増速機４０または増速機４０の周囲の外部装置において予め想定される現象に対応しており、増速機４０を用いた実験またはシミュレーションによって予め作成される。第２閾値は、実験またはシミュレーションにおいて、対応する現象が生じたときに発生する基本波および高調波のＰＳＤの合計値未満であり、かつ、ノイズよりも十分に大きい値に設定される。 The first abnormality information stored in the first storage unit 105 corresponds to a phenomenon assumed in advance in the speed increasing machine 40 or an external device around the speed increasing machine 40, which is an object, and the speed increasing machine 40 is used. Pre-created by an experiment or simulation. The second threshold is set to a value that is less than the sum of the PSDs of the fundamental and harmonics that occur when the corresponding phenomenon occurs in the experiment or simulation, and is sufficiently larger than the noise.

（第２記憶部）
第２記憶部１０６は、第１記憶部１０５が記憶する基本周波数の値とは異なる基本周波数の値（第２値）と、平均評価値と、検出数とを対応付けた第２異常情報を記憶する。検出数とは、対応する基本周波数の異常ピークが検出部１０３によって検出された回数である。平均評価値とは、対応する基本周波数の異常ピークに対して算出された評価値の平均値である。第２記憶部１０６が記憶する第２異常情報は、更新処理部１０８によって更新される。 (2nd memory)
The second storage unit 106 provides second abnormality information in which a fundamental frequency value (second value) different from the fundamental frequency value stored in the first storage unit 105, an average evaluation value, and the number of detections are associated with each other. Remember. The number of detections is the number of times that the abnormal peak of the corresponding fundamental frequency is detected by the detection unit 103. The average evaluation value is an average value of evaluation values calculated for an abnormal peak of the corresponding fundamental frequency. The second abnormality information stored in the second storage unit 106 is updated by the update processing unit 108.

図１０は、第２記憶部１０６が記憶する第２異常情報の一例を示す図である。図１０を参照して、第２記憶部１０６は、たとえば、基本周波数７．５Ｈｚに対して、平均評価値５００と、検出数８５回とを記憶している。 FIG. 10 is a diagram showing an example of the second abnormality information stored in the second storage unit 106. With reference to FIG. 10, the second storage unit 106 stores, for example, an average evaluation value of 500 and a number of detections of 85 times for a fundamental frequency of 7.5 Hz.

＜推定部＞
推定部１０７は、検出部１０３によって検出された異常ピークの周波数値と第１記憶部１０５が記憶する第１異常情報とに基づいて、増速機４０または増速機４０の周囲の外部装置において発生している現象を推定する。 <Estimator>
The estimation unit 107 is set in the speed increaser 40 or an external device around the speed increaser 40 based on the frequency value of the abnormality peak detected by the detection unit 103 and the first abnormality information stored in the first storage unit 105. Estimate the phenomenon that is occurring.

推定部１０７は、検出部１０３によって検出された異常ピークの各々について、当該異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値に対応する現象情報を第１記憶部１０５の中から特定する。推定部１０７は、異常ピークの周波数値との差が所定範囲（第１範囲）内（たとえば基本周波数の±１％以内）の基本周波数の値を、当該異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値として判断する。所定範囲は、状態監視センサ７０の計測誤差等を考慮して予め定められる。推定部１０７は、特定した現象情報によって識別される現象が生じていると推定する。 For each of the abnormal peaks detected by the detection unit 103, the estimation unit 107 identifies the phenomenon information corresponding to the fundamental frequency value that matches or approximates the frequency value of the abnormal peak from the first storage unit 105. The estimation unit 107 matches or approximates the value of the fundamental frequency within a predetermined range (first range) (for example, within ± 1% of the fundamental frequency) with the frequency value of the abnormal peak. Judge as the value of the fundamental frequency. The predetermined range is predetermined in consideration of the measurement error of the condition monitoring sensor 70 and the like. The estimation unit 107 estimates that a phenomenon identified by the specified phenomenon information has occurred.

推定部１０７は、異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第１記憶部１０５に格納されていない場合、当該異常ピークの周波数値と評価値とを更新処理部１０８に出力する。 When the fundamental frequency value that matches or approximates the frequency value of the abnormal peak is not stored in the first storage unit 105, the estimation unit 107 outputs the frequency value and the evaluation value of the abnormal peak to the update processing unit 108. ..

推定部１０７は、発生していると推定した現象を示す推定結果情報を生成し、生成した推定結果情報を出力処理部１０９に出力する。 The estimation unit 107 generates estimation result information indicating a phenomenon estimated to occur, and outputs the generated estimation result information to the output processing unit 109.

＜更新処理部＞
更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値に基づいて、第２記憶部１０６に格納された第２異常情報を更新する。推定部１０７から受ける異常ピークの周波数値は、第１記憶部１０５に格納されている基本周波数の値のいずれとも一致または近似しない。そのため、異常ピークは、第１記憶部１０５に格納される現象情報によって識別される現象とは異なる不明な現象に起因して生じている。更新処理部１０８は、このような不明な現象に起因する異常ピークを管理するために第２異常情報を更新する。 <Update processing unit>
The update processing unit 108 updates the second abnormality information stored in the second storage unit 106 based on the frequency value of the abnormality peak received from the estimation unit 107. The frequency value of the abnormal peak received from the estimation unit 107 does not match or approximate any of the fundamental frequency values stored in the first storage unit 105. Therefore, the abnormal peak is caused by an unknown phenomenon different from the phenomenon identified by the phenomenon information stored in the first storage unit 105. The update processing unit 108 updates the second abnormality information in order to manage the abnormality peak caused by such an unknown phenomenon.

更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第２記憶部１０６に格納されているか否かを判断する。具体的には、更新処理部１０８は、異常ピークの周波数値との差が所定範囲（第２範囲）内（たとえば基本周波数の±１％以内）の基本周波数の値を、当該異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値として判断する。所定範囲は、状態監視センサ７０の計測誤差等を考慮して予め定められる。 The update processing unit 108 determines whether or not a fundamental frequency value that matches or approximates the frequency value of the abnormal peak received from the estimation unit 107 is stored in the second storage unit 106. Specifically, the update processing unit 108 sets the value of the fundamental frequency whose difference from the frequency value of the abnormal peak is within a predetermined range (second range) (for example, within ± 1% of the basic frequency) to the frequency of the abnormal peak. Judge as a fundamental frequency value that matches or approximates the value. The predetermined range is predetermined in consideration of the measurement error of the condition monitoring sensor 70 and the like.

更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第２記憶部１０６に格納されていない場合、当該異常ピークの周波数値を新たな基本周波数の値として第２記憶部１０６に登録する。このとき、更新処理部１０８は、新たな基本周波数に対応する検出数を「１」とする。さらに、更新処理部１０８は、新たな基本周波数に対応する平均評価値を、推定部１０７から受けた評価値とする。 When the second storage unit 106 does not store a fundamental frequency value that matches or approximates the frequency value of the abnormal peak received from the estimation unit 107, the update processing unit 108 sets the frequency value of the abnormal peak as a new fundamental frequency. Is registered in the second storage unit 106 as the value of. At this time, the update processing unit 108 sets the number of detections corresponding to the new fundamental frequency to "1". Further, the update processing unit 108 sets the average evaluation value corresponding to the new fundamental frequency as the evaluation value received from the estimation unit 107.

更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第２記憶部１０６に格納されている場合、当該基本周波数に対応する平均評価値および検出数を更新する。具体的には、更新処理部１０８は、検出数を１だけ加算する。更新処理部１０８は、
（（更新前の平均評価値）×（更新前の検出数）＋（推定部１０７から受けた評価値））／（更新後の検出数）
によって得られる値を更新後の平均評価値とする。 When the second storage unit 106 stores a fundamental frequency value that matches or approximates the frequency value of the abnormal peak received from the estimation unit 107, the update processing unit 108 detects the average evaluation value and detection corresponding to the fundamental frequency. Update the number. Specifically, the update processing unit 108 adds only one detection number. The update processing unit 108
((Average evaluation value before update) x (Number of detections before update) + (Evaluation value received from estimation unit 107)) / (Number of detections after update)
The value obtained by is used as the updated average evaluation value.

＜出力処理部＞
出力処理部１０９は、有線または無線通信システムを用いて、遠隔地にいるユーザ（作業者または管理者）の端末装置に、推定結果情報を出力する。これにより、端末装置は、推定結果情報をたとえば表示部に通知させることができる。その結果、ユーザは、増速機４０または増速機４０の周囲の外部装置において発生している現象を容易に確認することができる。 <Output processing unit>
The output processing unit 109 outputs estimation result information to a terminal device of a user (worker or administrator) at a remote location by using a wired or wireless communication system. As a result, the terminal device can notify, for example, the display unit of the estimation result information. As a result, the user can easily confirm the phenomenon occurring in the speed increaser 40 or the external device around the speed increaser 40.

出力処理部１０９は、第２記憶部１０６が記憶する第２異常情報を端末装置に出力する。これにより、ユーザは、第１記憶部１０５に登録されている現象情報によって示される現象（つまり、予め想定された現象）とは異なる現象の発生状況を容易に確認することができる。 The output processing unit 109 outputs the second abnormality information stored in the second storage unit 106 to the terminal device. As a result, the user can easily confirm the occurrence status of a phenomenon different from the phenomenon indicated by the phenomenon information registered in the first storage unit 105 (that is, the phenomenon assumed in advance).

＜データ処理装置の処理の流れ＞
次に図１１を参照して、データ処理装置８０における処理の流れについて説明する。図１１は、データ処理装置８０における処理の流れを示すフローチャートである。 <Processing flow of data processing device>
Next, the flow of processing in the data processing apparatus 80 will be described with reference to FIG. FIG. 11 is a flowchart showing a processing flow in the data processing device 80.

まずステップＳ１において、データ処理装置８０は、状態監視センサ７０から受けた振動波形データに対してフィルタリング処理を行なう。フィルタリング処理は、フィルタ部１０１によって実行される。 First, in step S1, the data processing device 80 performs filtering processing on the vibration waveform data received from the condition monitoring sensor 70. The filtering process is executed by the filter unit 101.

次にステップＳ２において、データ処理装置８０は、フィルタリング処理が行なわれた振動波形データに対して、周波数解析処理としてのフーリエ変換を行なうことにより、周波数スペクトルを生成する。周波数解析処理は、周波数解析部１０２によって実行される。 Next, in step S2, the data processing device 80 generates a frequency spectrum by performing a Fourier transform as a frequency analysis process on the filtered vibration waveform data. The frequency analysis process is executed by the frequency analysis unit 102.

次にステップＳ３において、データ処理装置８０は、周波数スペクトルから第１条件および第２条件を満たす異常ピークを検出する。ステップＳ３の処理は、検出部１０３によって実行される。ここで、データ処理装置８０は、Ｎ個の異常ピークを検出したとする。 Next, in step S3, the data processing device 80 detects anomalous peaks satisfying the first condition and the second condition from the frequency spectrum. The process of step S3 is executed by the detection unit 103. Here, it is assumed that the data processing device 80 has detected N abnormal peaks.

次にステップＳ４において、データ処理装置８０は、検出されたＮ個の異常ピークの中から１つの異常ピークを選択する。 Next, in step S4, the data processing device 80 selects one abnormal peak from the detected N abnormal peaks.

次にステップＳ５において、データ処理装置８０は、選択した異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第１記憶部１０５に格納されているか否かを判断する。ステップＳ５の処理は、推定部１０７によって実行される。異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第１記憶部１０５に格納されている場合（ステップＳ５でＹＥＳ）、データ処理装置８０は、ステップＳ６の処理を行なう。データ処理装置８０は、ステップＳ６において、異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値に対応する現象情報を特定し、特定した現象情報によって示される現象が生じていることを示す推定結果情報を出力する。ステップＳ６の処理は、推定部１０７および出力処理部１０９によって実行される。 Next, in step S5, the data processing device 80 determines whether or not the value of the fundamental frequency that matches or approximates the frequency value of the selected abnormal peak is stored in the first storage unit 105. The process of step S5 is executed by the estimation unit 107. When the value of the fundamental frequency that matches or approximates the frequency value of the abnormal peak is stored in the first storage unit 105 (YES in step S5), the data processing device 80 performs the process of step S6. In step S6, the data processing apparatus 80 identifies the phenomenon information corresponding to the fundamental frequency value that matches or approximates the frequency value of the abnormal peak, and the estimation result indicating that the phenomenon indicated by the specified phenomenon information occurs. Output information. The process of step S6 is executed by the estimation unit 107 and the output processing unit 109.

異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第１記憶部１０５に格納されていない場合（ステップＳ５でＮＯ）、データ処理装置８０は、ステップＳ７において、第２記憶部１０６の更新を行なう。ステップＳ７の処理は、更新処理部１０８によって実行される。 When the fundamental frequency value that matches or approximates the frequency value of the abnormal peak is not stored in the first storage unit 105 (NO in step S5), the data processing device 80 updates the second storage unit 106 in step S7. To do. The process of step S7 is executed by the update processing unit 108.

ステップＳ６およびステップＳ７の後、データ処理装置８０は、ステップＳ８において未選択の異常ピークがあるか否かを判断する。未選択の異常ピークがある場合（ステップＳ８でＹＥＳ）、データ処理装置８０は、ステップＳ４〜Ｓ８の処理を繰り返し行なう。未選択の異常ピークがない場合（ステップＳ８でＮＯ）、処理は終了する。 After step S6 and step S7, the data processing apparatus 80 determines whether or not there is an unselected abnormal peak in step S8. When there is an unselected abnormal peak (YES in step S8), the data processing device 80 repeats the processes of steps S4 to S8. If there is no unselected abnormal peak (NO in step S8), the process ends.

＜第２記憶部の更新処理＞
図１２を参照して、上記の第２記憶部１０６の更新処理（ステップＳ７）の詳細について説明する。図１２は、第２記憶部の更新処理の流れを示すフローチャートである。 <Update process of the second storage unit>
The details of the update process (step S7) of the second storage unit 106 will be described with reference to FIG. FIG. 12 is a flowchart showing the flow of the update process of the second storage unit.

まずステップＳ１１において、データ処理装置８０は、異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第２記憶部１０６に格納されているか否かを判断する。異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第２記憶部１０６に格納されていない場合（ステップＳ１１でＮＯ）、データ処理装置８０は、ステップＳ１２において、異常ピークの周波数値を新たな基本周波数の値として第２記憶部１０６に登録する。 First, in step S11, the data processing device 80 determines whether or not a fundamental frequency value that matches or approximates the frequency value of the abnormal peak is stored in the second storage unit 106. When the fundamental frequency value that matches or approximates the frequency value of the abnormal peak is not stored in the second storage unit 106 (NO in step S11), the data processing device 80 newly sets the frequency value of the abnormal peak in step S12. It is registered in the second storage unit 106 as a value of a fundamental frequency.

異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第２記憶部１０６に格納されている場合（ステップＳ１１でＹＥＳ）、データ処理装置８０は、ステップＳ１３において、当該基本周波数に対応する平均評価値および検出数を更新する。 When the value of the fundamental frequency that matches or approximates the frequency value of the abnormal peak is stored in the second storage unit 106 (YES in step S11), the data processing device 80 performs the average corresponding to the fundamental frequency in step S13. Update the evaluation value and the number of detections.

＜利点＞
以上のように、データ処理装置（状態監視装置）８０は、周波数解析部１０２と、検出部１０３と、推定部１０７と、更新処理部１０８とを備える。周波数解析部１０２は、増速機（対象物）４０に設置された状態監視センサ７０によって計測された振動波形データを周波数解析することにより周波数スペクトルを生成する。検出部１０３は、周波数スペクトルから、増速機４０および増速機４０の周囲の外部装置のいずれかの現象に起因した基本波の異常ピークを検出する。さらに、検出部１０３は、異常ピークの周波数の値（検出値）を取得する。第１記憶部１０５は、増速機４０および増速機４０の周囲の外部装置のいずれかの現象ごとに、当該現象を識別する現象情報と、当該現象に起因して生じる基本波の周波数（基本周波数）の値（第１値）とを対応付けて記憶する。推定部１０７は、第１記憶部１０５から、異常ピークの周波数値との差が所定範囲内である基本周波数の値に対応する現象情報を特定し、特定した現象情報で識別される現象が生じていることを示す推定結果情報を出力する。更新処理部１０８は、第１記憶部１０５が記憶する基本周波数の値とは異なる基本周波数の値（第２値）と、当該基本周波数の異常ピークの検出数とを対応付けて記憶するための第２記憶部１０６の更新を行なう。更新処理部１０８は、異常ピークの周波数値と第１記憶部１０５に格納される基本周波数の値との差が所定範囲を超える場合、以下の処理を行なう。すなわち、更新処理部１０８は、異常ピークの周波数値と第２記憶部１０６に格納される基本周波数の値との差が所定範囲（第２範囲）内であるときに、当該基本周波数に対応する検出数を更新する。更新処理部１０８は、異常ピークの周波数値と第２記憶部１０６に格納される基本周波数の値との差が所定範囲を超えるときに、異常ピークの周波数値を新たな基本周波数の値として第２記憶部１０６に登録する。 <Advantage>
As described above, the data processing device (condition monitoring device) 80 includes a frequency analysis unit 102, a detection unit 103, an estimation unit 107, and an update processing unit 108. The frequency analysis unit 102 generates a frequency spectrum by frequency-analyzing the vibration waveform data measured by the condition monitoring sensor 70 installed in the speed increaser (object) 40. The detection unit 103 detects an abnormal peak of the fundamental wave caused by any phenomenon of the speed increaser 40 and an external device around the speed increaser 40 from the frequency spectrum. Further, the detection unit 103 acquires the value (detection value) of the frequency of the abnormal peak. The first storage unit 105 stores the phenomenon information for identifying the phenomenon and the frequency of the fundamental wave generated by the phenomenon for each phenomenon of the speed increaser 40 and the external device around the speed increaser 40. The value (first value) of the fundamental frequency) is stored in association with the value (first value). The estimation unit 107 identifies from the first storage unit 105 the phenomenon information corresponding to the value of the fundamental frequency whose difference from the frequency value of the abnormal peak is within a predetermined range, and a phenomenon of being identified by the specified phenomenon information occurs. Outputs the estimation result information indicating that the frequency is correct. The update processing unit 108 stores a fundamental frequency value (second value) different from the fundamental frequency value stored in the first storage unit 105 in association with the number of detected abnormal peaks of the fundamental frequency. The second storage unit 106 is updated. When the difference between the frequency value of the abnormal peak and the fundamental frequency value stored in the first storage unit 105 exceeds a predetermined range, the update processing unit 108 performs the following processing. That is, the update processing unit 108 corresponds to the fundamental frequency when the difference between the frequency value of the abnormal peak and the value of the fundamental frequency stored in the second storage unit 106 is within a predetermined range (second range). Update the number of detections. When the difference between the frequency value of the abnormal peak and the fundamental frequency value stored in the second storage unit 106 exceeds a predetermined range, the update processing unit 108 sets the frequency value of the abnormal peak as a new fundamental frequency value. 2 Register in the storage unit 106.

上記の構成によれば、第１記憶部１０５において現象情報と対応付けられた基本周波数とは異なる基本周波数の異常ピークの検出数を第２記憶部１０６で管理することができる。第１記憶部１０５には、予め想定される現象に起因する基本波の周波数の値が登録される。そのため、第２記憶部１０６には、予め想定される現象とは異なる現象に起因した異常ピークの基本周波数の値と検出数とが格納される。その結果、第２記憶部１０６を確認することにより、ユーザは、予め想定された現象とは異なる現象の発生状況についても容易に確認できる。 According to the above configuration, the second storage unit 106 can manage the number of detected abnormal peaks of the fundamental frequency different from the fundamental frequency associated with the phenomenon information in the first storage unit 105. In the first storage unit 105, the value of the frequency of the fundamental wave caused by the phenomenon assumed in advance is registered. Therefore, the second storage unit 106 stores the value of the fundamental frequency of the abnormal peak caused by a phenomenon different from the phenomenon assumed in advance and the number of detections. As a result, by confirming the second storage unit 106, the user can easily confirm the occurrence state of a phenomenon different from the phenomenon assumed in advance.

たとえば、ユーザは、検出数が多い基本周波数の値を第２記憶部１０６から特定することができる。これにより、ユーザは、特定した基本周波数の値に基づいて、異常ピークの発生原因についての調査等を実行することができる。 For example, the user can specify the value of the fundamental frequency with a large number of detections from the second storage unit 106. As a result, the user can investigate the cause of the occurrence of the abnormal peak based on the specified fundamental frequency value.

＜変形例１＞
更新処理部１０８は、推定部１０７から異常ピークの周波数値と評価値とを受けるたびに、当該異常ピークの周波数値と評価値とを対応付けた異常ピーク情報を第２記憶部１０６に格納してもよい。この場合、更新処理部１０８は、状態監視センサ７０が振動波形データを計測するたびに、第２記憶部１０６に格納された全ての異常ピーク情報に基づいて第２異常情報を更新する。 <Modification example 1>
Each time the update processing unit 108 receives the frequency value and the evaluation value of the abnormal peak from the estimation unit 107, the update processing unit 108 stores the abnormal peak information in which the frequency value and the evaluation value of the abnormal peak are associated with each other in the second storage unit 106. You may. In this case, the update processing unit 108 updates the second abnormality information based on all the abnormality peak information stored in the second storage unit 106 every time the condition monitoring sensor 70 measures the vibration waveform data.

図１３は、異常ピーク情報と、異常ピーク情報から生成される第２異常情報との一例を示す図である。図１３には、周波数が７．５Ｈｚまたはその付近の異常ピークに対応する異常ピーク情報Ｄ１のデータ群と、異常ピーク情報Ｄ１のデータ群から生成される第２異常情報Ｄ２とが示される。さらに図１３には、周波数が５０Ｈｚまたはその付近の異常ピークに対応する異常ピーク情報Ｄ３のデータ群と、異常ピーク情報Ｄ３のデータ群から生成される第２異常情報Ｄ４とが示される。 FIG. 13 is a diagram showing an example of the abnormal peak information and the second abnormal peak information generated from the abnormal peak information. FIG. 13 shows a data group of the abnormal peak information D1 corresponding to the abnormal peak having a frequency of 7.5 Hz or its vicinity, and a second abnormal information D2 generated from the data group of the abnormal peak information D1. Further, FIG. 13 shows a data group of the abnormal peak information D3 corresponding to the abnormal peak having a frequency of 50 Hz or its vicinity, and a second abnormal information D4 generated from the data group of the abnormal peak information D3.

更新処理部１０８は、異常ピーク情報Ｄ１のデータ群によって示される周波数の代表値（たとえば平均値、先頭の周波数の値、中央値など）を第２異常情報Ｄ２の基本周波数の値とする。更新処理部１０８は、異常ピーク情報Ｄ１のデータ群によって示される評価値の平均値を第２異常情報Ｄ２の平均評価値とする。更新処理部１０８は、異常ピーク情報Ｄ１の個数を第２異常情報Ｄ２の検出数とする。同様にして、更新処理部１０８は、異常ピーク情報Ｄ３に基づいて第２異常情報Ｄ４を生成する。 The update processing unit 108 sets the representative value of the frequency (for example, the average value, the value of the leading frequency, the median value, etc.) indicated by the data group of the abnormal peak information D1 as the value of the fundamental frequency of the second abnormal peak information D2. The update processing unit 108 uses the average value of the evaluation values indicated by the data group of the abnormality peak information D1 as the average evaluation value of the second abnormality information D2. The update processing unit 108 uses the number of abnormal peak information D1 as the number of detected second abnormal information D2. Similarly, the update processing unit 108 generates the second abnormality information D4 based on the abnormality peak information D3.

＜変形例２＞
上記の説明では、検出部１０３は、検出した異常ピークの周波数値を取得した。しかしながら、検出部１０３は、検出した異常ピークの周波数値と増速機４０の出力軸の回転速度値との比を取得してもよい。たとえば、検出部１０３は、検出した異常ピークの周波数値を増速機４０の出力軸の回転速度値で割ったオーダー(order）（以下、回転次数という）の値（回転次数値）を取得（算出）してもよい。検出部１０３は、増速機４０に設置された回転センサから、増速機４０の出力軸の回転速度を取得すればよい。 <Modification 2>
In the above description, the detection unit 103 has acquired the frequency value of the detected abnormal peak. However, the detection unit 103 may acquire the ratio of the detected frequency value of the abnormal peak to the rotation speed value of the output shaft of the speed increaser 40. For example, the detection unit 103 acquires the value (rotational order value) of the order (hereinafter referred to as the rotation order) obtained by dividing the frequency value of the detected abnormal peak by the rotation speed value of the output shaft of the speed increaser 40 (hereinafter referred to as the rotation order). Calculation) may be performed. The detection unit 103 may acquire the rotation speed of the output shaft of the speed increaser 40 from the rotation sensor installed in the speed increaser 40.

増速機４０に含まれる回転機構に異常が生じた場合、周波数解析部１０２によって生成される周波数スペクトルには、当該回転機構の回転速度に応じた周波数のピークが生じる。増速機４０の回転機構が一定の回転速度で回転する場合には、当該一定の回転速度に応じた基本周波数の値を第１記憶部１０５に格納しておくことにより、増速機４０の回転機構の異常の発生を容易に検出することができる。しかしながら、回転機構の回転速度が変化する場合には、ピークの周波数も変化する。そのため、異常ピークの周波数値に基づいて増速機４０の回転機構の異常を検出することが困難となる。一方、回転機構の異常に起因した基本波の周波数値を当該回転機構の回転速度値で割った回転次数の値は、回転機構の回転速度にかかわらず略一定となる。そのため、検出部１０３は、上述したように回転次数値を取得する。 When an abnormality occurs in the rotation mechanism included in the speed increaser 40, a frequency peak corresponding to the rotation speed of the rotation mechanism occurs in the frequency spectrum generated by the frequency analysis unit 102. When the rotation mechanism of the speed increaser 40 rotates at a constant rotation speed, the value of the fundamental frequency corresponding to the constant rotation speed is stored in the first storage unit 105 so that the speed increaser 40 can rotate. The occurrence of an abnormality in the rotation mechanism can be easily detected. However, when the rotation speed of the rotation mechanism changes, the frequency of the peak also changes. Therefore, it becomes difficult to detect an abnormality in the rotation mechanism of the speed increaser 40 based on the frequency value of the abnormality peak. On the other hand, the value of the rotation order obtained by dividing the frequency value of the fundamental wave caused by the abnormality of the rotation mechanism by the rotation speed value of the rotation mechanism is substantially constant regardless of the rotation speed of the rotation mechanism. Therefore, the detection unit 103 acquires the rotation order value as described above.

変形例２に係るデータ処理装置８０では、第１記憶部１０５は、増速機４０または増速機４０の周囲の外部装置の回転機構における予め想定される異常に対応する第１異常情報を記憶する。回転機構の異常に対応する第１異常情報は、当該異常を識別する現象情報と、当該異常に起因して発生する基本波の周波数値を当該回転機構の回転速度値で割った回転次数（以下、基本回転次数という）の値（第１値）と、第２閾値とを対応付けた情報である。 In the data processing device 80 according to the second modification, the first storage unit 105 stores the first abnormality information corresponding to the abnormality assumed in advance in the rotation mechanism of the speed increaser 40 or the external device around the speed increaser 40. To do. The first abnormality information corresponding to the abnormality of the rotation mechanism is the phenomenon information for identifying the abnormality and the rotation order obtained by dividing the frequency value of the fundamental wave generated due to the abnormality by the rotation speed value of the rotation mechanism (hereinafter referred to as the rotation order). , Basic rotation speed) value (first value) and the second threshold value are associated with each other.

推定部１０７は、異常ピークに対して算出された回転次数値と一致または近似する基本回転次数の値に対応する現象情報を第１記憶部１０５の中から特定する。推定部１０７は、異常ピークの回転次数値との差が所定範囲（第１範囲）内（たとえば、基本回転次数の±１％以内）の基本回転次数の値を、異常ピークの回転次数値と一致または近似する基本回転次数の値として判断する。所定範囲は、状態監視センサ７０の計測誤差等を考慮して予め定められる。推定部１０７は、特定した現象情報によって識別される現象が生じていると推定する。 The estimation unit 107 specifies the phenomenon information corresponding to the value of the basic rotation order that matches or approximates the rotation order value calculated for the abnormal peak from the first storage unit 105. The estimation unit 107 sets the value of the basic rotation order within a predetermined range (first range) (for example, within ± 1% of the basic rotation order) as the rotation order value of the abnormal peak. Judge as the value of the basic rotation order that matches or approximates. The predetermined range is predetermined in consideration of the measurement error of the condition monitoring sensor 70 and the like. The estimation unit 107 estimates that a phenomenon identified by the specified phenomenon information has occurred.

第１記憶部１０５は、基本周波数の値を含む第１異常情報と、基本回転次数の値を含む第１異常情報とを記憶していてもよい。この場合、異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値を含む第１異常情報と、異常ピークに対して算出された回転次数値と一致または近似する基本回転次数の値を含む第１異常情報とが第１記憶部１０５に格納されていることがあり得る。このとき、推定部１０７は、異常ピークに対して算出された回転次数値と一致または近似する基本回転次数の値を含む第１異常情報を優先させ、当該第１異常情報の現象情報によって示される現象が生じていると推定する。もしくは、推定部１０７は、２つの第１異常情報によってそれぞれ示される現象のいずれかが生じていると推定してもよい。 The first storage unit 105 may store the first abnormality information including the value of the fundamental frequency and the first abnormality information including the value of the fundamental rotation order. In this case, the first anomaly information including the value of the fundamental frequency that matches or approximates the frequency value of the anomalous peak, and the first anomaly information that includes the value of the fundamental frequency that matches or approximates the rotational order value calculated for the abnormal peak Abnormal information may be stored in the first storage unit 105. At this time, the estimation unit 107 gives priority to the first abnormality information including the value of the basic rotation order that matches or approximates the rotation order value calculated for the abnormality peak, and is indicated by the phenomenon information of the first abnormality information. It is estimated that the phenomenon is occurring. Alternatively, the estimation unit 107 may estimate that one of the phenomena indicated by the two first anomaly information is occurring.

推定部１０７は、異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値および異常ピークに対して算出された回転次数値と一致または近似する基本回転次数の値の両方が第１記憶部１０５に格納されていない場合、異常ピークの周波数値、回転次数値および評価値を更新処理部１０８に出力する。 In the estimation unit 107, both the value of the fundamental frequency that matches or approximates the frequency value of the abnormal peak and the value of the fundamental frequency that matches or approximates the rotation order value calculated for the abnormal peak are stored in the first storage unit 105. If it is not stored, the frequency value, rotation order value, and evaluation value of the abnormal peak are output to the update processing unit 108.

第２記憶部１０６は、第１記憶部１０５が記憶する基本周波数の値とは異なる基本周波数の値を含む第２異常情報および第１記憶部１０５が記憶する基本回転次数の値とは異なる基本回転次数の値を含む第２異常情報の少なくとも一方を記憶する。 The second storage unit 106 has a second abnormality information including a fundamental frequency value different from the fundamental frequency value stored in the first storage unit 105 and a basic rotation order value different from the fundamental rotation order value stored in the first storage unit 105. At least one of the second abnormality information including the value of the rotation order is stored.

図１４は、変形例２に係る第２記憶部１０６が記憶する第２異常情報の一例を示す図である。図１４を参照して、第２記憶部１０６は、たとえば、基本周波数の値を含む第２異常情報の他に、基本回転次数２．３と平均評価値３００と検出数６０回とを対応付けた第２異常情報を記憶する。 FIG. 14 is a diagram showing an example of the second abnormality information stored in the second storage unit 106 according to the modified example 2. With reference to FIG. 14, the second storage unit 106 associates, for example, the fundamental rotation order 2.3, the average evaluation value 300, and the detection number 60 times, in addition to the second abnormality information including the value of the fundamental frequency. The second abnormality information is stored.

更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値および回転次数値に基づいて、第２記憶部１０６に格納された第２異常情報を更新する。 The update processing unit 108 updates the second abnormality information stored in the second storage unit 106 based on the frequency value and the rotation order value of the abnormality peak received from the estimation unit 107.

更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第２記憶部１０６に格納されているか否かを判断する。更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値が第２記憶部１０６に格納されている場合、当該基本周波数の値に対応する平均評価値および検出数を更新する。 The update processing unit 108 determines whether or not a fundamental frequency value that matches or approximates the frequency value of the abnormal peak received from the estimation unit 107 is stored in the second storage unit 106. When the second storage unit 106 stores a fundamental frequency value that matches or approximates the frequency value of the abnormal peak received from the estimation unit 107, the update processing unit 108 has an average evaluation value corresponding to the fundamental frequency value. And update the number of detections.

更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの回転次数値と一致または近似する基本回転次数の値が第２記憶部１０６に格納されているか否かを判断する。具体的には、更新処理部１０８は、異常ピークの回転次数値との差が所定範囲（第２範囲）内（たとえば基本回転次数の±１％以内）の基本回転次数の値を、当該異常ピークの回転次数値と一致または近似する基本回転次数の値として判断する。所定範囲は、状態監視センサ７０の計測誤差等を考慮して予め定められる。更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの回転次数値と一致または近似する基本回転次数の値が第２記憶部１０６に格納されている場合、当該基本回転次数の値に対応する平均評価値および検出数を更新する。 The update processing unit 108 determines whether or not the value of the basic rotation order that matches or approximates the rotation order value of the abnormal peak received from the estimation unit 107 is stored in the second storage unit 106. Specifically, the update processing unit 108 sets the value of the basic rotation order within a predetermined range (second range) (for example, within ± 1% of the basic rotation order) of the difference from the rotation order value of the abnormal peak. Judge as the value of the basic rotation order that matches or approximates the rotation order value of the peak. The predetermined range is predetermined in consideration of the measurement error of the condition monitoring sensor 70 and the like. When the value of the basic rotation order that matches or approximates the rotation order value of the abnormal peak received from the estimation unit 107 is stored in the second storage unit 106, the update processing unit 108 corresponds to the value of the basic rotation order. Update the average evaluation value and the number of detections.

更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値および異常ピークの回転次数値と一致または近似する基本回転次数の値の両方が第２記憶部１０６に格納されていない場合、新たな第２異常情報を第２記憶部１０６に登録する。更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値を基本周波数の値とする新たな第２異常情報と、異常ピークに対して算出された回転次数値を基本回転次数の値とする新たな第２異常情報とを第２記憶部１０６に登録する。このとき、更新処理部１０８は、新たな第２異常情報の検出数を「１」とし、新たな第２異常情報の平均評価値を推定部１０７から受けた評価値とする。 In the update processing unit 108, both the value of the fundamental frequency that matches or approximates the frequency value of the abnormal peak received from the estimation unit 107 and the value of the fundamental frequency that matches or approximates the rotation order value of the abnormality peak are both in the second storage unit. If it is not stored in 106, new second abnormality information is registered in the second storage unit 106. The update processing unit 108 uses the frequency value of the abnormal peak received from the estimation unit 107 as the fundamental frequency value, new second abnormality information, and the rotation order value calculated for the abnormality peak as the fundamental rotation order value. The new second abnormality information to be used is registered in the second storage unit 106. At this time, the update processing unit 108 sets the number of new second abnormality information detected to "1", and sets the average evaluation value of the new second abnormality information as the evaluation value received from the estimation unit 107.

変形例２によれば、増速機４０または増速機４０の周囲の外部装置に含まれる回転機構の回転速度が変化する場合であっても、当該回転機構の異常に対応する基本回転次数の値を第１記憶部１０５に登録することにより、当該回転機構の異常が生じていることを推定できる。 According to the second modification, even when the rotation speed of the speed increaser 40 or the rotation mechanism included in the external device around the speed increaser 40 changes, the basic rotation order corresponding to the abnormality of the rotation mechanism is changed. By registering the value in the first storage unit 105, it can be estimated that an abnormality of the rotation mechanism has occurred.

さらに、第１記憶部１０５に格納された基本回転次数の値とは異なる値に対応する異常ピークの検出数が第２記憶部１０６に格納される。これにより、ユーザは、予め想定された回転機構とは別の回転機構の異常の発生状況を容易に確認できる。さらに、ユーザは、基本周波数の値を含む第２異常情報を回転機構以外の部位の現象に基づく情報であり、基本回転次数の値を含む第２異常情報を回転機構の異常に基づく情報であると推定できる。つまり、ユーザは、異常ピークの原因が回転機構であるか否かを容易に推定できる。 Further, the number of detected abnormal peaks corresponding to a value different from the value of the basic rotation order stored in the first storage unit 105 is stored in the second storage unit 106. As a result, the user can easily confirm the occurrence status of the abnormality of the rotation mechanism other than the rotation mechanism assumed in advance. Further, the user uses the second abnormality information including the value of the fundamental frequency as information based on the phenomenon of a part other than the rotation mechanism, and the second abnormality information including the value of the fundamental rotation order as information based on the abnormality of the rotation mechanism. Can be estimated. That is, the user can easily estimate whether or not the cause of the abnormal peak is the rotation mechanism.

変形例２と上記の変形例１とを組み合わせてもよい。つまり、更新処理部１０８は、推定部１０７から異常ピークの周波数値と回転次数値と評価値とを受けるたびに、当該異常ピークの周波数値と回転次数値と評価値とを対応付けた異常ピーク情報を第２記憶部１０６に格納する。この場合、更新処理部１０８は、第２記憶部１０６に新たな異常ピーク情報を格納するたびに、第２記憶部１０６に格納された全ての異常ピーク情報に基づいて第２異常情報を更新する。 The modification 2 and the above modification 1 may be combined. That is, each time the update processing unit 108 receives the frequency value of the abnormal peak, the rotation order value, and the evaluation value from the estimation unit 107, the update processing unit 108 associates the frequency value, the rotation order value, and the evaluation value of the abnormal peak with the abnormal peak. The information is stored in the second storage unit 106. In this case, each time the update processing unit 108 stores new abnormal peak information in the second storage unit 106, the update processing unit 108 updates the second abnormal peak information based on all the abnormal peak information stored in the second storage unit 106. ..

図１５は、異常ピーク情報と、異常ピーク情報から生成される第２異常情報との別の例を示す図である。図１５には、周波数が７．５Ｈｚまたはその付近の異常ピークに対応する異常ピーク情報Ｄ５のデータ群と、異常ピーク情報Ｄ５のデータ群から生成される第２異常情報Ｄ６とが示される。さらに図１５には、回転次数が２．３またはその付近の異常ピークに対応する異常ピーク情報Ｄ７のデータ群と、異常ピーク情報Ｄ７のデータ群から生成される第２異常情報Ｄ８とが示される。 FIG. 15 is a diagram showing another example of the abnormal peak information and the second abnormal peak information generated from the abnormal peak information. FIG. 15 shows a data group of the abnormal peak information D5 corresponding to an abnormal peak having a frequency of 7.5 Hz or its vicinity, and a second abnormal information D6 generated from the data group of the abnormal peak information D5. Further, FIG. 15 shows a data group of the abnormal peak information D7 corresponding to the abnormal peak having a rotation order of 2.3 or its vicinity, and a second abnormal information D8 generated from the data group of the abnormal peak information D7. ..

更新処理部１０８は、第２記憶部１０６に格納された複数の異常ピーク情報の中から、周波数値が一致または近似する異常ピーク情報Ｄ５のデータ群を抽出する。更新処理部１０８は、異常ピーク情報Ｄ５のデータ群によって示される周波数の代表値（たとえば平均値、先頭の周波数の値、中央値など）を第２異常情報Ｄ６の基本周波数の値とする。更新処理部１０８は、異常ピーク情報Ｄ５のデータ群によって示される評価値の平均値を第２異常情報Ｄ６の平均評価値とする。更新処理部１０８は、異常ピーク情報Ｄ５の個数を第２異常情報Ｄ６の検出数とする。 The update processing unit 108 extracts the data group of the abnormal peak information D5 whose frequency values match or approximate from the plurality of abnormal peak information stored in the second storage unit 106. The update processing unit 108 sets the representative value of the frequency (for example, the average value, the value of the leading frequency, the median value, etc.) indicated by the data group of the abnormal peak information D5 as the value of the fundamental frequency of the second abnormal information D6. The update processing unit 108 uses the average value of the evaluation values indicated by the data group of the abnormality peak information D5 as the average evaluation value of the second abnormality information D6. The update processing unit 108 uses the number of abnormal peak information D5 as the number of detected second abnormal information D6.

同様にして、更新処理部１０８は、第２記憶部１０６に格納された複数の異常ピーク情報の中から、回転次数値が一致または近似する複数の異常ピーク情報Ｄ７のデータ群を抽出する。更新処理部１０８は、異常ピーク情報Ｄ７のデータ群によって示される回転次数の代表値（たとえば平均値、先頭の回転次数の値、中央値など）を第２異常情報Ｄ８の基本回転次数の値とする。更新処理部１０８は、異常ピーク情報Ｄ７のデータ群によって示される評価値の平均値を第２異常情報Ｄ８の平均評価値とする。更新処理部１０８は、異常ピーク情報Ｄ７の個数を第２異常情報Ｄ８の検出数とする。 Similarly, the update processing unit 108 extracts a data group of a plurality of abnormal peak information D7 whose rotational order values match or approximate from the plurality of abnormal peak information stored in the second storage unit 106. The update processing unit 108 sets the representative value of the rotation order (for example, the average value, the value of the first rotation order, the median value, etc.) indicated by the data group of the abnormality peak information D7 as the value of the basic rotation order of the second abnormality information D8. To do. The update processing unit 108 uses the average value of the evaluation values indicated by the data group of the abnormality peak information D7 as the average evaluation value of the second abnormality information D8. The update processing unit 108 uses the number of abnormal peak information D7 as the number of detected second abnormal information D8.

＜変形例３＞
第２記憶部１０６は、平均評価値の他に評価値トレンド（トレンド情報）を含む第２異常情報を記憶してもよい。評価値トレンドとは、異常ピークに対応する評価値の増減の傾向を示す情報である。評価値トレンドは、更新処理部１０８によって更新される。 <Modification example 3>
The second storage unit 106 may store the second abnormality information including the evaluation value trend (trend information) in addition to the average evaluation value. The evaluation value trend is information indicating the tendency of increase / decrease of the evaluation value corresponding to the abnormal peak. The evaluation value trend is updated by the update processing unit 108.

更新処理部１０８は、変形例１と同様に、推定部１０７から異常ピークの周波数値と評価値とを受けるたびに、当該異常ピークの周波数値と評価値とを対応付けた異常ピーク情報を第２記憶部１０６に格納する。ただし、更新処理部１０８は、異常ピークに対応する波形データが計測された計測時刻を異常ピーク情報に含める。 Similar to the first modification, the update processing unit 108 receives the abnormal peak frequency value and the evaluation value from the estimation unit 107, and obtains the abnormal peak information in which the frequency value and the evaluation value of the abnormal peak are associated with each other. 2 Stored in the storage unit 106. However, the update processing unit 108 includes the measurement time at which the waveform data corresponding to the abnormal peak is measured in the abnormal peak information.

更新処理部１０８は、変形例１と同様に、周波数値が一致または近似する複数の異常ピーク情報に基づいて第２異常情報を生成する。このとき、更新処理部１０８は、Ｎ個の異常ピーク情報の評価値の移動平均がＭ回以上連続して増加しているとき、当該異常ピーク情報に対応する第２異常情報の評価値トレンドを「増加傾向」とする。更新処理部１０８は、Ｎ個の異常ピーク情報の評価値の移動平均がＭ回以上連続して減少しているとき、当該異常ピーク情報に対応する第２異常情報の評価値トレンドを「減少傾向」とする。更新処理部１０８は、Ｎ個の異常ピーク情報の評価値の移動平均がＭ回以上連続して増加または減少していないとき、当該異常ピーク情報に対応する第２異常情報の評価値トレンドを「横ばい」とする。 Similar to the first modification, the update processing unit 108 generates the second abnormal peak information based on a plurality of abnormal peak information whose frequency values match or approximate. At this time, when the moving average of the evaluation values of N abnormal peak information is continuously increased M times or more, the update processing unit 108 sets the evaluation value trend of the second abnormal peak information corresponding to the abnormal peak information. "Increasing trend". When the moving average of the evaluation values of N abnormal peak information is continuously decreasing M times or more, the update processing unit 108 sets the evaluation value trend of the second abnormal peak information corresponding to the abnormal peak information as “decreasing tendency”. ". When the moving average of the evaluation values of N abnormal peak information does not increase or decrease continuously M times or more, the update processing unit 108 sets the evaluation value trend of the second abnormal peak information corresponding to the abnormal peak information to ". It will be flat. "

第２記憶部１０６を確認することにより、ユーザは、第１記憶部１０５に格納された現象情報によって示される現象とは異なる不明な現象の発生状況の傾向を把握することができる。 By confirming the second storage unit 106, the user can grasp the tendency of the occurrence status of an unknown phenomenon different from the phenomenon indicated by the phenomenon information stored in the first storage unit 105.

たとえば、ユーザは、評価値トレンドが「増加傾向」である第２異常情報を、摩耗等の経時的に変化する現象に基づく情報であると推定できる。ユーザは、評価値トレンドが「減少傾向」である第２異常情報を、最近メンテナンスした部位の現象に基づく情報であると推定できる。ユーザは、評価値トレンドが「横ばい」である第２異常情報を、増速機４０の周囲の外部装置（たとえば油圧機器向けのモータ）の現象（振動）に基づく情報であると推定できる。 For example, the user can presume that the second abnormality information whose evaluation value trend is "increasing tendency" is information based on a phenomenon such as wear that changes with time. The user can presume that the second abnormality information whose evaluation value trend is "decreasing tendency" is information based on the phenomenon of the recently maintained part. The user can presume that the second abnormality information whose evaluation value trend is "flat" is information based on the phenomenon (vibration) of an external device (for example, a motor for hydraulic equipment) around the speed increaser 40.

＜変形例４＞
第２記憶部１０６は、検出数の他に、単位期間あたりの検出数の増加量を示す検出頻度を含む第２異常情報を記憶してもよい。検出頻度は、更新処理部１０８によって更新される。 <Modification example 4>
In addition to the number of detections, the second storage unit 106 may store the second abnormality information including the detection frequency indicating the amount of increase in the number of detections per unit period. The detection frequency is updated by the update processing unit 108.

更新処理部１０８は、変形例１と同様に、推定部１０７から異常ピークの周波数値と評価値とを受けるたびに、当該異常ピークの周波数値と評価値とを対応付けた異常ピーク情報を第２記憶部１０６に格納する。ただし、更新処理部１０８は、異常ピークに対応する波形データが計測された計測時刻を異常ピーク情報に含める。 Similar to the first modification, the update processing unit 108 receives the abnormal peak frequency value and the evaluation value from the estimation unit 107, and obtains the abnormal peak information in which the frequency value and the evaluation value of the abnormal peak are associated with each other. 2 Stored in the storage unit 106. However, the update processing unit 108 includes the measurement time at which the waveform data corresponding to the abnormal peak is measured in the abnormal peak information.

更新処理部１０８は、変形例１と同様に、周波数が一致または近似する複数の異常ピーク情報に基づいて第２異常情報を生成する。このとき、更新処理部１０８は、当該複数の異常ピーク情報の中から、直近の単位期間内の計測時刻を含む異常ピーク情報をカウントする。直近の所定期間とは、たとえば、状態監視センサ７０が一定時間Ｔごとに振動波形データを計測する場合においてＴ×５０である（つまり、状態監視センサ７０が５０回振動波形データを計測する期間）。更新処理部１０８は、カウント数が予め設定された基準値（たとえば４０回）以上である場合に、第２異常情報の検出頻度を「連続的」とする。更新処理部１０８は、カウント数が基準値未満である場合に、第２異常情報の検出頻度を「断続的」とする。 Similar to the first modification, the update processing unit 108 generates the second abnormal peak information based on a plurality of abnormal peak information having the same or similar frequencies. At this time, the update processing unit 108 counts the abnormal peak information including the measurement time within the latest unit period from the plurality of abnormal peak information. The latest predetermined period is, for example, T × 50 when the condition monitoring sensor 70 measures the vibration waveform data at T intervals for a certain period of time (that is, the period during which the condition monitoring sensor 70 measures the vibration waveform data 50 times). .. The update processing unit 108 sets the detection frequency of the second abnormality information to "continuous" when the count number is equal to or higher than a preset reference value (for example, 40 times). When the count number is less than the reference value, the update processing unit 108 sets the detection frequency of the second abnormality information to "intermittent".

第２記憶部１０６を確認することにより、ユーザは、第１記憶部１０５に格納された現象情報によって示される現象とは異なる不明な現象の発生頻度を把握することができる。たとえば、ユーザは、検出頻度が「断続的」である第２異常情報を、増速機４０の周囲の外部装置の間欠運転に基づく情報であると推定できる。 By confirming the second storage unit 106, the user can grasp the frequency of occurrence of an unknown phenomenon different from the phenomenon indicated by the phenomenon information stored in the first storage unit 105. For example, the user can presume that the second abnormality information whose detection frequency is "intermittent" is information based on the intermittent operation of the external device around the speed increaser 40.

上記の変形例１〜４は適宜組み合わせることができる。図１６は、変形例２〜４を組み合わせたときに生成される第２異常情報の一例を示す図である。図１６において、評価値トレンド「−」は、評価値の傾向が横ばいであることを示す。検出頻度「−」は、検出数が少ないために検出頻度を決定できないことを示す。 The above modifications 1 to 4 can be combined as appropriate. FIG. 16 is a diagram showing an example of the second abnormality information generated when the modified examples 2 to 4 are combined. In FIG. 16, the evaluation value trend “−” indicates that the evaluation value trend is flat. The detection frequency "-" indicates that the detection frequency cannot be determined because the number of detections is small.

ユーザは、評価値トレンドと検出頻度とを確認することにより、第２異常情報の基本周波数の異常ピークが増速機４０の周囲の外部装置の現象に起因しているか否かを推定することができる。たとえば、ユーザは、評価値トレンドが「横ばい」であり、検出頻度が「断続的」である場合、異常ピークが外部装置の正常な間欠運転に起因したものであると推定することができる。 By checking the evaluation value trend and the detection frequency, the user can estimate whether or not the abnormal peak of the fundamental frequency of the second abnormal information is caused by the phenomenon of the external device around the speed increaser 40. it can. For example, if the evaluation value trend is "flat" and the detection frequency is "intermittent", the user can presume that the abnormal peak is due to the normal intermittent operation of the external device.

＜変形例５＞
更新処理部１０８は、検出数が直近の所定期間更新されない第２異常情報を第２記憶部１０６から削除してもよい。直近の所定期間は、たとえば、状態監視センサ７０が一定時間Ｔごとに振動波形データを計測する場合においてＴ×３０である（つまり、状態監視センサ７０が３０回振動波形データを計測する期間）。 <Modification 5>
The update processing unit 108 may delete the second abnormality information whose detected number is not updated for the latest predetermined period from the second storage unit 106. The most recent predetermined period is, for example, T × 30 when the condition monitoring sensor 70 measures the vibration waveform data at T intervals for a certain period of time (that is, the period during which the condition monitoring sensor 70 measures the vibration waveform data 30 times).

検出数が直近の所定期間更新されない第２異常情報は、ノイズ等によって偶発的に検出された異常ピークに対応する可能性が高い。このような第２異常情報が第２記憶部１０６から削除されることにより、第２記憶部１０６に格納される第２異常情報の信頼性を向上させることができる。 The second anomaly information whose number of detections is not updated for the latest predetermined period is likely to correspond to an anomaly peak accidentally detected due to noise or the like. By deleting such second abnormality information from the second storage unit 106, the reliability of the second abnormality information stored in the second storage unit 106 can be improved.

＜変形例６＞
更新処理部１０８は、図１１に示すステップＳ７において、第２記憶部１０６が記憶する一部の第２異常情報の基本周波数の値または基本回転次数の値を第１記憶部１０５に新たに登録してもよい。具体的には、更新処理部１０８は、第３閾値を超える検出数を含む第２異常情報に対応する異常ピークの原因となる現象を示す原因情報を取得する。更新処理部１０８は、第３閾値を超える検出数に対応する基本周波数の値および取得した原因情報を新たな基本周波数の値および現象情報として第１記憶部１０５に登録する。更新処理部１０８は、第３閾値を超える検出数に対応する基本回転次数の値および取得した原因情報を新たな基本回転次数の値および現象情報として第１記憶部１０５に登録する。 <Modification 6>
In step S7 shown in FIG. 11, the update processing unit 108 newly registers the fundamental frequency value or the fundamental rotation order value of a part of the second abnormality information stored in the second storage unit 106 in the first storage unit 105. You may. Specifically, the update processing unit 108 acquires cause information indicating a phenomenon that causes an abnormal peak corresponding to the second abnormal information including the number of detections exceeding the third threshold value. The update processing unit 108 registers the fundamental frequency value corresponding to the number of detections exceeding the third threshold value and the acquired cause information in the first storage unit 105 as new fundamental frequency values and phenomenon information. The update processing unit 108 registers the value of the basic rotation order corresponding to the number of detections exceeding the third threshold value and the acquired cause information in the first storage unit 105 as a new value of the basic rotation order and phenomenon information.

図１７は、変形例６に係るデータ処理装置８０の第２記憶部１０６の更新処理（ステップＳ７）の流れを示すフローチャートである。図１７を参照して、変形例６に係る第２記憶部１０６の更新処理は、図１２に示す更新処理と比較して、ステップＳ１４，Ｓ１５を備える点でのみ相違する。そのため、ここではステップＳ１１〜Ｓ１３の説明を省略し、ステップＳ１４，Ｓ１５について説明する。 FIG. 17 is a flowchart showing the flow of the update process (step S7) of the second storage unit 106 of the data processing device 80 according to the modified example 6. With reference to FIG. 17, the update process of the second storage unit 106 according to the modified example 6 is different from the update process shown in FIG. 12 only in that steps S14 and S15 are provided. Therefore, the description of steps S11 to S13 will be omitted here, and steps S14 and S15 will be described.

ステップＳ１４において、データ処理装置８０は、ステップＳ１３で検出数が更新された第２異常情報が移動条件を満たすか否かを判断する。ステップＳ１４の詳細について後述する。後述するように、ステップＳ１４において、データ処理装置８０は、第２異常情報が移動条件を満たす場合に、当該第２異常情報に対応する原因情報を取得する。 In step S14, the data processing device 80 determines whether or not the second abnormality information whose detection number has been updated in step S13 satisfies the movement condition. The details of step S14 will be described later. As will be described later, in step S14, when the second abnormality information satisfies the movement condition, the data processing device 80 acquires the cause information corresponding to the second abnormality information.

第２異常情報が移動条件を満たす場合（ステップＳ１４でＹＥＳ）、データ処理装置８０は、ステップＳ１５において、第２異常情報の基本周波数の値または基本回転次数の値を第１記憶部１０５に移動する。具体的には、データ処理装置８０は、第２異常情報の基本周波数の値を第１記憶部１０５に登録する。もしくは、データ処理装置８０は、第２異常情報の基本回転次数の値を第１記憶部１０５に登録する。このとき、データ処理装置８０は、ステップＳ１４で取得した原因情報を新たな現象情報として第１記憶部１０５に登録する。さらに、データ処理装置８０は、ステップＳ１３で更新された第２異常情報を第２記憶部１０６から削除する。上記のステップＳ１４，Ｓ１５の処理は、更新処理部１０８によって実行される。 When the second abnormality information satisfies the movement condition (YES in step S14), the data processing device 80 moves the fundamental frequency value or the basic rotation order value of the second abnormality information to the first storage unit 105 in step S15. To do. Specifically, the data processing device 80 registers the value of the fundamental frequency of the second abnormality information in the first storage unit 105. Alternatively, the data processing device 80 registers the value of the basic rotation order of the second abnormality information in the first storage unit 105. At this time, the data processing device 80 registers the cause information acquired in step S14 as new phenomenon information in the first storage unit 105. Further, the data processing device 80 deletes the second abnormality information updated in step S13 from the second storage unit 106. The processes of steps S14 and S15 described above are executed by the update processing unit 108.

図１８は、図１７に示すステップＳ１４の処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１８には、第２記憶部１０６が図１６に示されるような第２異常情報を記憶する場合の例が示される。すなわち、第２記憶部１０６は、基本周波数および基本回転次数のいずれかの値と、平均評価値と、評価値トレンドと、検出数と、検出頻度とを対応付けた第２異常情報を記憶している。 FIG. 18 is a flowchart showing an example of the processing flow of step S14 shown in FIG. FIG. 18 shows an example in which the second storage unit 106 stores the second abnormality information as shown in FIG. That is, the second storage unit 106 stores the second abnormality information in which any value of the fundamental frequency and the fundamental rotation order, the average evaluation value, the evaluation value trend, the number of detections, and the detection frequency are associated with each other. ing.

まずステップＳ２１において、データ処理装置８０は、ステップＳ１３（図１７参照）で更新された第２異常情報の検出数が第３閾値以上か否かを判断する。第３閾値は予め設定される。検出数が第３閾値未満である場合（ステップＳ２１でＮＯ）、データ処理装置８０は、ステップＳ３２において、第２異常情報が移動条件を満たさないと決定し、処理を終了する。 First, in step S21, the data processing device 80 determines whether or not the number of detected second abnormality information updated in step S13 (see FIG. 17) is equal to or greater than the third threshold value. The third threshold is preset. When the number of detections is less than the third threshold value (NO in step S21), the data processing device 80 determines in step S32 that the second abnormality information does not satisfy the movement condition, and ends the process.

検出数が第３閾値以上である場合（ステップＳ２１でＹＥＳ）、データ処理装置８０は、ステップＳ２２において、ステップＳ１３で更新された第２異常情報が基本回転次数の値を含むか否かを判断する。第２異常情報が基本回転次数の値を含む場合（ステップＳ２２でＹＥＳ）、データ処理装置８０は、ステップＳ２３において、周波数スペクトルに異常ピークの高調波が存在するか否かを判断する。たとえば、データ処理装置８０は、ステップＳ４（図１１参照）で選択した異常ピークに対応する評価値を算出する際に用いた上記の式（４）のｐｓｄｅｘ＿ｎ２を確認する。データ処理装置８０は、ｐｓｄｅｘ＿ｎ２／ｐｓｄｅｘ＿ｎ１が第４閾値以上である場合に、周波数スペクトルに異常ピークの高調波が存在すると判断する。もしくは、データ処理装置８０は、上記の式（４）における複数のｐｓｄｅｘ＿ｎｍ（ｍ≧２）を確認してもよい。データ処理装置８０は、複数のｐｓｄｅｘ＿ｎｍ（ｍ≧２）の２つ以上について、ｐｓｄｅｘ＿ｎｍ／ｐｓｄｅｘ＿ｎ１（ｋ）が第４閾値以上である場合に、周波数スペクトルに異常ピークの高調波が存在すると判断してもよい。 When the number of detections is equal to or greater than the third threshold value (YES in step S21), the data processing device 80 determines in step S22 whether or not the second abnormality information updated in step S13 includes the value of the basic rotation order. To do. When the second anomaly information includes the value of the basic rotation order (YES in step S22), the data processing apparatus 80 determines in step S23 whether or not the harmonic of the anomalous peak is present in the frequency spectrum. For example, the data processing apparatus 80 confirms psdex_n 2 of the above equation (4) used when calculating the evaluation value corresponding to the abnormal peak selected in step S4 (see FIG. 11). The data processing device 80 determines that the harmonic of the abnormal peak exists in the frequency spectrum when psdex_n 2 / psdex_n 1 is equal to or higher than the fourth threshold value. Or, the data processing unit 80 may check the plurality of psdex_n m (m ≧ 2) in the above equation (4). The data processing unit 80, for two or more of the plurality of psdex_n m (m ≧ 2), when psdex_n m / psdex_n 1 (k) is the fourth threshold value or more, the harmonics of the abnormal peak frequency spectrum is present You may judge.

異常ピークの高調波が存在する場合（ステップＳ２３でＹＥＳ）、データ処理装置８０は、ステップＳ２４において、第２異常情報に対応する異常ピークの原因が「軸アライメントの増大、軸クラック、軸曲がり」であることを示す原因情報を取得する。第２異常情報が基本回転次数の値を含む場合、増速機４０に含まれる回転機構の異常に起因して異常ピークが生じている可能性が高い。さらに、異常ピークの高調波が存在する場合、軸アライメントの増大、軸クラック、軸曲がりのいずれかに起因して異常ピークが生じる可能性が高いことが予め実験等で確認されている。そのため、データ処理装置８０は、第２異常情報が基本回転次数の値を含み、かつ異常ピークの高調波が存在するケースと、原因情報「軸アライメントの増大、軸クラック、軸曲がり」とを対応付けて予め記憶している。そして、データ処理装置８０は、ステップＳ２３でＹＥＳの場合、当該原因情報を取得する（ステップＳ２４）。 When the harmonic of the abnormal peak is present (YES in step S23), in step S24, the cause of the abnormal peak corresponding to the second abnormal information is "increased axis alignment, shaft crack, shaft bending". Acquire the cause information indicating that. When the second abnormality information includes the value of the basic rotation order, it is highly possible that the abnormality peak is caused by the abnormality of the rotation mechanism included in the speed increaser 40. Furthermore, it has been confirmed in advance by experiments and the like that when harmonics of abnormal peaks are present, there is a high possibility that abnormal peaks will occur due to any of increased axis alignment, shaft cracks, and shaft bending. Therefore, the data processing device 80 corresponds to the case where the second abnormality information includes the value of the basic rotation order and the harmonic of the abnormality peak exists, and the cause information "increased axis alignment, axis crack, axis bending". Attached and memorized in advance. Then, if YES in step S23, the data processing device 80 acquires the cause information (step S24).

異常ピークの高調波が存在しない場合（ステップＳ２３でＮＯ）、データ処理装置８０は、ステップＳ２５において、第２異常情報に対応する異常ピークの原因が「軸アンバランス、ミスカップリング」であることを示す原因情報を取得する。ミスカップリングとは、軸継手の異常である。回転機構の異常に起因して異常ピークが生じているが、異常ピークの高調波が存在しない場合、軸アンバランス、ミスカップリングのいずれかに起因して異常ピークが生じる可能性が高いことが予め実験等で確認されている。そのため、データ処理装置８０は、第２異常情報が基本回転次数の値を含み、かつ異常ピークの高調波が存在しないケースと、原因情報「軸アンバランス、ミスカップリング」とを対応付けて予め記憶している。そして、データ処理装置８０は、ステップＳ２３でＮＯの場合、当該原因情報を取得する（ステップＳ２５）。 When there is no harmonic of the abnormal peak (NO in step S23), the data processing device 80 determines that the cause of the abnormal peak corresponding to the second abnormal information is "axis imbalance, miscoupling" in step S25. Acquire the cause information indicating. Miscoupling is an abnormality in the shaft joint. An abnormal peak is caused by an abnormality in the rotation mechanism, but if there is no harmonic of the abnormal peak, there is a high possibility that an abnormal peak will occur due to either shaft imbalance or miscoupling. It has been confirmed in advance by experiments and the like. Therefore, in the data processing device 80, the case where the second abnormality information includes the value of the basic rotation order and the harmonic of the abnormality peak does not exist is associated with the cause information “axis imbalance, miscoupling” in advance. I remember. Then, if NO in step S23, the data processing device 80 acquires the cause information (step S25).

第２異常情報が基本回転次数の値を含まず、代わりに基本周波数の値を含む場合（ステップＳ２２でＮＯ）、データ処理装置８０は、ステップＳ２６において、第２異常情報の評価値トレンドが「横ばい」であるか否かを判断する。評価値トレンドが「横ばい」ではない場合（ステップＳ２６でＮＯ）、データ処理装置８０は、ステップＳ３２において、第２異常情報が移動条件を満たさないと決定し、処理を終了する。評価値トレンドが「横ばい」ではない場合、第２異常情報に対応する異常ピークの原因を特定できないため、データ処理装置８０は、第２異常情報が移動条件を満たさないと決定する。 When the second abnormality information does not include the value of the fundamental rotation order and instead includes the value of the fundamental frequency (NO in step S22), the data processing apparatus 80 sets the evaluation value trend of the second abnormality information to "NO" in step S26. Judge whether it is "flat" or not. When the evaluation value trend is not "flat" (NO in step S26), the data processing device 80 determines in step S32 that the second abnormality information does not satisfy the movement condition, and ends the process. If the evaluation value trend is not "flat", the cause of the abnormal peak corresponding to the second abnormal information cannot be identified, so the data processing device 80 determines that the second abnormal information does not satisfy the movement condition.

評価値トレンドが「横ばい」である場合（ステップＳ２６でＹＥＳ）、データ処理装置８０は、ステップＳ２７において、第２異常情報の検出頻度が「断続的」か否かを判断する。検出頻度が「断続的」である場合（ステップＳ２７でＹＥＳ）、データ処理装置８０は、ステップＳ２８において、第２異常情報に対応する異常ピークの原因が「外部装置の間欠運転」であることを示す原因情報を取得する。第２異常情報が基本回転次数ではなく基本周波数の値を含む場合、回転機構ではない部位の現象に起因して異常ピークが生じている可能性が高い。さらに、評価値トレンドが「横ばい」であり、検出頻度が「断続的」であるため、外部装置の間欠運転に起因して異常ピークが生じている可能性が高い。そのため、データ処理装置８０は、第２異常情報が基本周波数の値を含み、かつ評価値トレンドが「横ばい」であり、かつ検出頻度が「断続的」であるケースと、原因情報「外部装置の間欠運転」とを対応付けて予め記憶している。そして、データ処理装置８０は、ステップＳ２７でＹＥＳの場合、当該原因情報を取得する（ステップＳ２８）。 When the evaluation value trend is "flat" (YES in step S26), the data processing device 80 determines in step S27 whether or not the detection frequency of the second abnormality information is "intermittent". When the detection frequency is "intermittent" (YES in step S27), the data processing device 80 determines in step S28 that the cause of the abnormality peak corresponding to the second abnormality information is "intermittent operation of the external device". Acquire the cause information shown. When the second abnormality information includes the value of the fundamental frequency instead of the fundamental rotation order, it is highly possible that the abnormality peak is caused by the phenomenon of the portion other than the rotation mechanism. Furthermore, since the evaluation value trend is "flat" and the detection frequency is "intermittent", there is a high possibility that an abnormal peak has occurred due to the intermittent operation of the external device. Therefore, in the data processing device 80, there are cases where the second abnormality information includes the value of the fundamental frequency, the evaluation value trend is "flat", and the detection frequency is "intermittent", and the cause information "external device". It is stored in advance in association with "intermittent operation". Then, if YES in step S27, the data processing device 80 acquires the cause information (step S28).

検出頻度が「断続的」でない場合（ステップＳ２７でＮＯ）、データ処理装置８０は、ステップＳ２９において、検出頻度が「連続的」か否かを判断する。検出頻度が「連続的」である場合（ステップＳ２９でＹＥＳ）、データ処理装置８０は、ステップＳ３０において、第２異常情報に対応する異常ピークの原因が「外部装置の連続運転」であることを示す原因情報を取得する。評価値トレンドが「横ばい」であり、検出頻度が「連続的」であるため、外部装置の連続運転に起因して異常ピークが生じている可能性が高い。そのため、データ処理装置８０は、第２異常情報が基本周波数の値を含み、かつ評価値トレンドが「横ばい」であり、かつ検出頻度が「連続的」であるケースと、原因情報「外部装置の連続運転」とを対応付けて予め記憶している。そして、データ処理装置８０は、ステップＳ２９でＹＥＳの場合、当該原因情報を取得する（ステップＳ３０）。 If the detection frequency is not "intermittent" (NO in step S27), the data processing apparatus 80 determines in step S29 whether the detection frequency is "continuous" or not. When the detection frequency is "continuous" (YES in step S29), the data processing device 80 determines in step S30 that the cause of the abnormality peak corresponding to the second abnormality information is "continuous operation of the external device". Acquire the cause information shown. Since the evaluation value trend is "flat" and the detection frequency is "continuous", there is a high possibility that an abnormal peak has occurred due to the continuous operation of the external device. Therefore, in the data processing device 80, there are cases where the second abnormality information includes the value of the fundamental frequency, the evaluation value trend is "flat", and the detection frequency is "continuous", and the cause information "external device". It is stored in advance in association with "continuous operation". Then, if YES in step S29, the data processing device 80 acquires the cause information (step S30).

検出頻度が「連続的」でない場合（ステップＳ２９でＮＯ）、データ処理装置８０は、ステップＳ３２において、第２異常情報が移動条件を満たさないと決定し、処理を終了する。検出頻度が「連続的」でも「断続的」でもない場合、第２異常情報に対応する異常ピークの原因を特定できないため、データ処理装置８０は、第２異常情報が移動条件を満たさないと決定する。 If the detection frequency is not "continuous" (NO in step S29), the data processing apparatus 80 determines in step S32 that the second abnormality information does not satisfy the movement condition, and ends the process. If the detection frequency is neither "continuous" nor "intermittent", the cause of the abnormal peak corresponding to the second abnormal information cannot be identified, so the data processing device 80 determines that the second abnormal information does not satisfy the movement condition. To do.

ステップＳ２４、Ｓ２５，Ｓ２８，Ｓ３０の後、データ処理装置８０は、ステップＳ１３で更新された第２異常情報が移動条件を満たすと決定し、ステップＳ１５（図１７参照）の処理を行なう。 After steps S24, S25, S28, and S30, the data processing device 80 determines that the second abnormality information updated in step S13 satisfies the movement condition, and performs the process of step S15 (see FIG. 17).

変形例６によれば、第３閾値を超える検出数に対応する基本周波数または基本回転次数の値を第１記憶部１０５に登録することができる。これにより、推定部１０７は、増速機４０の経年劣化に伴って生じた新たな現象、増速機４０の周囲に新たな設置された装置の現象などの発生の有無を推定することができる。 According to the sixth modification, the value of the fundamental frequency or the fundamental rotation order corresponding to the number of detections exceeding the third threshold value can be registered in the first storage unit 105. As a result, the estimation unit 107 can estimate the presence or absence of a new phenomenon caused by the aged deterioration of the speed increaser 40, a phenomenon of a device newly installed around the speed increaser 40, and the like. ..

更新処理部１０８は、第２異常情報の基本周波数または基本回転次数の値を第１記憶部１０５に移動する際（ステップＳ１５）、第１記憶部１０５に新たに登録する情報（基本周波数または基本回転次数の値と現象情報）をユーザ（作業者、管理者など）に通知する通知処理を実行してもよい。通知処理の方法としては、たとえば、アラーム等の表示、ログの記録、メール等による通信が挙げられる。これにより、ユーザは、第１記憶部１０５に新たに登録される情報を予め把握することができる。 When the update processing unit 108 moves the value of the basic frequency or the basic rotation order of the second abnormality information to the first storage unit 105 (step S15), the update processing unit 108 newly registers the information (basic frequency or basic) in the first storage unit 105. A notification process for notifying the user (worker, administrator, etc.) of the rotation order value and the phenomenon information) may be executed. Examples of the notification processing method include display of alarms and the like, recording of logs, communication by e-mail and the like. As a result, the user can grasp the information newly registered in the first storage unit 105 in advance.

さらに、更新処理部１０８は、上記の通知処理の後にユーザから承認指示を受けた場合に、第２異常情報の基本周波数または基本回転次数の値を第１記憶部１０５に移動する処理（ステップＳ１５）を実行してもよい。これにより、ユーザは、第１記憶部１０５に不適切な情報が登録されることを避けることができる。 Further, when the update processing unit 108 receives an approval instruction from the user after the above notification processing, the update processing unit 108 moves the value of the fundamental frequency or the fundamental rotation order of the second abnormality information to the first storage unit 105 (step S15). ) May be executed. As a result, the user can avoid registering inappropriate information in the first storage unit 105.

原因情報の取得方法は、図１８に示すアルゴリズムに限定されるものではなく、対象物によって適宜設定される。あるいは、データ処理装置８０は、ユーザ入力に従って原因情報を取得してもよい。この場合、ユーザは、第２記憶部１０６に格納された第２異常情報の基本周波数または基本回転次数の値に基づいた調査または実験等を行なうことにより原因を探索する。ユーザは、探索した原因を示す原因情報をデータ処理装置８０に入力する。 The method of acquiring the cause information is not limited to the algorithm shown in FIG. 18, and is appropriately set depending on the object. Alternatively, the data processing device 80 may acquire the cause information according to the user input. In this case, the user searches for the cause by conducting an investigation or an experiment based on the value of the fundamental frequency or the fundamental rotation order of the second abnormality information stored in the second storage unit 106. The user inputs the cause information indicating the searched cause into the data processing device 80.

＜変形例７＞
上記の説明では、検出部１０３は、第１条件を満たすピークごとに、基本波と高調波とが発生する第１異常モデルに従った異常マップを生成し、生成した異常マップを用いて評価値を算出した。そして、検出部１０３は、算出した評価値が第２閾値以上であるピークを異常ピークとして検出した。 <Modification 7>
In the above description, the detection unit 103 generates an anomaly map according to the first anomaly model in which the fundamental wave and the harmonic are generated for each peak satisfying the first condition, and evaluates the value using the generated anomaly map. Was calculated. Then, the detection unit 103 detected a peak whose calculated evaluation value was equal to or higher than the second threshold value as an abnormal peak.

しかしながら、検出部１０３は、第１条件を満たすピークごとに、複数の異常モデルに従って複数の異常マップを生成してもよい。この場合、検出部１０３は、複数の異常マップの各々について評価値を算出し、算出した評価値が第２閾値以上であるピークを異常ピークとして検出する。ただし、検出部１０３は、検出した異常ピークについて、第２閾値以上となる評価値を算出する際に用いた異常マップに対応する異常モデルを識別するモデル情報を特定する。検出部１０３は、異常ピークの周波数と特定したモデル情報と評価値とを推定部１０７に出力する。 However, the detection unit 103 may generate a plurality of anomaly maps according to a plurality of anomaly models for each peak satisfying the first condition. In this case, the detection unit 103 calculates an evaluation value for each of the plurality of abnormality maps, and detects a peak whose calculated evaluation value is equal to or greater than the second threshold value as an abnormality peak. However, the detection unit 103 specifies model information for identifying the abnormal model corresponding to the abnormal map used when calculating the evaluation value that is equal to or higher than the second threshold value for the detected abnormal peak. The detection unit 103 outputs the frequency of the abnormal peak, the specified model information, and the evaluation value to the estimation unit 107.

増速機４０および増速機４０の周囲の外部装置のいずれかの現象に応じて、周波数スペクトルにピークが現れる。周波数スペクトルにおけるピークの現れ方は、現象の内容によって異なる。 A peak appears in the frequency spectrum depending on the phenomenon of the speed increaser 40 and the external device around the speed increaser 40. The appearance of peaks in the frequency spectrum differs depending on the content of the phenomenon.

たとえば、増速機４０に含まれる軸受の固定輪である外輪に損傷が発生した場合には、上述したように、基本波と高調波とが発生する（第１異常モデル）。これに対し、増速機４０に含まれる軸受の回転輪である内輪に損傷が発生した場合、当該損傷に応じた基本波およびその高調波に加えて、基本波および高調波の各々のサイドバンド波が発生する。以下では、基本波と、高調波と、基本波および高調波の各々のサイドバンド波とが発生する異常モデルを「第２異常モデル」という。 For example, when the outer ring, which is the fixed ring of the bearing included in the speed increaser 40, is damaged, a fundamental wave and a harmonic are generated as described above (first abnormal model). On the other hand, when the inner ring, which is the rotating wheel of the bearing included in the speed increaser 40, is damaged, in addition to the fundamental wave and its harmonics corresponding to the damage, each side band of the fundamental wave and the harmonic is generated. Waves are generated. Hereinafter, the anomalous model in which the fundamental wave, the harmonics, and the sideband waves of the fundamental wave and the harmonics are generated is referred to as a “second anomalous model”.

変形例７に係る検出部１０３は、たとえば、第１条件を満たすピークごとに、第１異常モデルに応じた第１異常マップの他に、第２異常モデルに応じた第２異常マップを生成する。検出部１０３は、対象ピークの周波数ｆｎを基本周波数として、当該基本周波数と、当該基本周波数を有する基本波の高調波の周波数と、基本波のサイドバンド波の周波数と、高調波のサイドバンド波の周波数とを異常成分として含む第２異常マップを生成する。基本周波数とサイドバンド波の周波数との差は、予め定められる。検出部１０３は、周波数がｆｎである対象ピークに対して、以下の式（５）に示されるような第２異常マップＭ＿ｎ（２）を生成する。
Ｍ＿ｎ（２）＝［・・００１００１００１００１００１０・・・０１００１・・・］ 式（５）
第２異常マップＭ＿ｎ（２）において、異常成分である周波数に対応する値が１に設定され、異常成分ではない周波数に対応する値が０に設定される。 The detection unit 103 according to the modification 7 generates, for example, a second anomaly map according to the second anomaly model in addition to the first anomaly map corresponding to the first anomaly model for each peak satisfying the first anomaly condition. .. The detection unit 103 uses the frequency f n of the target peak as the fundamental frequency, the fundamental frequency, the frequency of the harmonic of the fundamental wave having the fundamental frequency, the frequency of the sideband wave of the fundamental wave, and the sideband of the harmonic. Generate a second anomaly map that includes the wave frequency as anomalous components. The difference between the fundamental frequency and the frequency of the sideband wave is predetermined. The detection unit 103 generates a second anomaly map M_n (2) as shown in the following equation (5) for the target peak having a frequency of f n.
M_n (2) = [・ ・ 00100010010010010 ・ ・ ・ 01001 ・ ・ ・] Equation (5)
In the second anomaly map M_n (2), the value corresponding to the frequency that is the anomalous component is set to 1, and the value corresponding to the frequency that is not the anomalous component is set to 0.

検出部１０３は、第１異常マップを用いて評価値を算出するとともに、第２異常マップを用いて評価値を算出する。 The detection unit 103 calculates the evaluation value using the first abnormality map and calculates the evaluation value using the second abnormality map.

図１９は、第１条件を満たすピークと、第２異常マップと、抽出されたピークとの関係を示す図である。図１９を参照して、周波数ｆｎのピークに対して生成された第２異常マップＭ＿ｎ（２）を用いて、検出部１０３は、周波数ｆｅｘ＿ｎ１，ｆｅｘ＿ｎ２，・・・の複数のピークを抽出する。なお、周波数ｆｅｘ＿ｎ３は、周波数ｆｎと一致する。抽出された複数のピークのＰＳＤの値は、それぞれｐｓｄｅｘ＿ｎ１，ｐｓｄｅｘ＿ｎ２，・・・である。検出部１０３は、上記の式（４）に従って、抽出されたピークのＰＳＤの総和を評価値として算出する。 FIG. 19 is a diagram showing the relationship between the peak satisfying the first condition, the second anomaly map, and the extracted peak. With reference to FIG. 19, using the second anomaly map M_n (2) generated for the peak of frequency f n , the detection unit 103 detects a plurality of peaks of frequencies nex_n 1 , nex_n 2, ... Extract. The frequency nex_n 3 coincides with the frequency f n. The PSD values of the extracted plurality of peaks are psdex_n 1 , psdex_n 2 , ..., Respectively. The detection unit 103 calculates the total PSD of the extracted peaks as an evaluation value according to the above equation (4).

検出部１０３は、第１異常マップを用いて算出した評価値が第２閾値以上である場合、異常ピークの周波数値とモデル情報「１」と評価値とを推定部１０７に出力する。検出部１０３は、第２異常マップを用いて算出した評価値が第２閾値以上である場合、異常ピークの周波数値とモデル情報「２」と評価値とを推定部１０７に出力する。 When the evaluation value calculated using the first abnormality map is equal to or greater than the second threshold value, the detection unit 103 outputs the frequency value of the abnormality peak, the model information “1”, and the evaluation value to the estimation unit 107. When the evaluation value calculated using the second abnormality map is equal to or greater than the second threshold value, the detection unit 103 outputs the frequency value of the abnormality peak, the model information “2”, and the evaluation value to the estimation unit 107.

図２０は、変形例７に係る第１記憶部１０５が記憶する第１異常情報の一例を示す図である。図２０を参照して、変形例７に係る第１記憶部１０５は、増速機４０または増速機４０の周囲の外部装置の現象ごとに、現象情報と、当該現象に起因して生じるピークの現れ方を示すモデル情報と、基本周波数の値と、第２閾値とを対応付けた第１異常情報を記憶する。 FIG. 20 is a diagram showing an example of the first abnormality information stored in the first storage unit 105 according to the modified example 7. With reference to FIG. 20, the first storage unit 105 according to the modified example 7 provides phenomenon information and a peak generated due to the phenomenon for each phenomenon of the speed increaser 40 or an external device around the speed increaser 40. The model information indicating how the phenomenon appears, the value of the fundamental frequency, and the first abnormality information in which the second threshold value is associated with each other are stored.

推定部１０７は、検出部１０３から受けた周波数値と一致または近似する基本周波数の値および検出部１０３から受けたモデル情報に対応する現象情報を特定する。推定部１０７は、特定した現象情報によって識別される現象が生じていると推定する。 The estimation unit 107 specifies the fundamental frequency value that matches or approximates the frequency value received from the detection unit 103, and the phenomenon information corresponding to the model information received from the detection unit 103. The estimation unit 107 estimates that a phenomenon identified by the specified phenomenon information has occurred.

推定部１０７は、検出部１０３から受けた周波数値およびモデル情報に対応する現象情報を特定できない場合、異常ピークの周波数値とモデル情報と評価値とを更新処理部１０８に出力する。 When the estimation unit 107 cannot specify the frequency value received from the detection unit 103 and the phenomenon information corresponding to the model information, the estimation unit 107 outputs the frequency value of the abnormal peak, the model information, and the evaluation value to the update processing unit 108.

図２１は、変形例７に係る第２記憶部１０６が記憶する第２異常情報の一例を示す図である。図２１を参照して、変形例７に係る第２記憶部１０６は、基本周波数の値と、モデル情報と、平均評価値と、検出数とを対応付けた第２異常情報を記憶する。 FIG. 21 is a diagram showing an example of the second abnormality information stored in the second storage unit 106 according to the modified example 7. With reference to FIG. 21, the second storage unit 106 according to the modified example 7 stores the second abnormality information in which the fundamental frequency value, the model information, the average evaluation value, and the detected number are associated with each other.

更新処理部１０８は、推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値と一致または近似する基本周波数の値と推定部１０７から受けたモデル情報とを有する第２異常情報が第２記憶部１０６に格納されているか否かを判断する。推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値およびモデル情報に対応する第２異常情報が第２記憶部１０６に格納されている場合、更新処理部１０８は、当該第２異常情報の平均評価値および検出数を更新する。推定部１０７から受けた異常ピークの周波数値およびモデル情報に対応する第２異常情報が第２記憶部１０６に格納されていない場合、更新処理部１０８は、異常ピークの周波数値およびモデル情報を含む新たな第２異常情報を第２記憶部１０６に登録する。 The update processing unit 108 stores in the second storage unit 106 second abnormality information having a fundamental frequency value that matches or approximates the frequency value of the abnormality peak received from the estimation unit 107 and model information received from the estimation unit 107. Determine if it has been done. When the second abnormality information corresponding to the frequency value of the abnormality peak received from the estimation unit 107 and the model information is stored in the second storage unit 106, the update processing unit 108 performs the average evaluation value of the second abnormality information and the average evaluation value of the second abnormality information. Update the number of detections. When the second abnormality information corresponding to the frequency value and model information of the abnormal peak received from the estimation unit 107 is not stored in the second storage unit 106, the update processing unit 108 includes the frequency value and model information of the abnormal peak. The new second abnormality information is registered in the second storage unit 106.

変形例７に係るデータ処理装置８０は、モデル情報を用いることにより、増速機４０および増速機４０の周囲の外部装置に生じている現象の発生状況をより精度良く管理することができる。 By using the model information, the data processing device 80 according to the modification 7 can more accurately manage the occurrence status of the phenomenon occurring in the speed increaser 40 and the external device around the speed increaser 40.

＜変形例８＞
一般に、異常の程度が大きいほど、周波数スペクトルに現れる高調波の数が増える。ただし、次数が高くなるほど、高調波のＰＳＤが小さくなる。そのため、高次の高調波が過小に評価されないように、次数に応じて高調波のＰＳＤに重み付けしてもよい。 <Modification 8>
In general, the greater the degree of anomaly, the greater the number of harmonics that appear in the frequency spectrum. However, the higher the order, the smaller the PSD of the harmonics. Therefore, the PSD of the harmonics may be weighted according to the order so that the higher harmonics are not underestimated.

たとえば、検出部１０３は、第１異常マップまたは第２異常マップを生成する際に、各異常成分に対して重み付け係数を設定してもよい。具体的には、検出部１０３は、高調波の周波数である異常成分に対して、次数が高くなるほど大きい重み付け係数を設定した第１異常マップまたは第２異常マップを生成し、生成した第１異常マップまたは第２異常マップを用いて評価値を算出してもよい。 For example, the detection unit 103 may set a weighting coefficient for each abnormality component when generating the first abnormality map or the second abnormality map. Specifically, the detection unit 103 generates a first anomaly map or a second anomaly map in which a weighting coefficient is set as the order increases with respect to the anomaly component which is the frequency of the harmonic, and the generated first anomaly is generated. The evaluation value may be calculated using a map or a second anomaly map.

＜変形例９＞
上記の説明では、状態監視センサ７０は、振動波形データを計測するものとした。しかしながら、状態監視センサ７０は、ＡＥ（Acoustic Emission）センサであり、超音波領域の波形データを計測してもよい。もしくは、状態監視センサ７０は、超音波領域以外の音の波形データを計測してもよい。その他、状態監視センサ７０は、軸回転速度、負荷トルク、モータ電力等の波形データを計測するセンサであってもよい。これらの波形データも増速機４０または増速機４０の周囲の外部装置の現象に応じて変化する。そのため、当該波形データに基づいて、増速機４０または増速機４０の周囲の外部装置の現象の発生状況を管理することができる。 <Modification example 9>
In the above description, the condition monitoring sensor 70 shall measure the vibration waveform data. However, the condition monitoring sensor 70 is an AE (Acoustic Emission) sensor, and may measure waveform data in the ultrasonic region. Alternatively, the condition monitoring sensor 70 may measure the waveform data of the sound other than the ultrasonic region. In addition, the condition monitoring sensor 70 may be a sensor that measures waveform data such as shaft rotation speed, load torque, and motor power. These waveform data also change according to the phenomenon of the speed increaser 40 or the external device around the speed increaser 40. Therefore, based on the waveform data, it is possible to manage the occurrence status of the phenomenon of the speed increaser 40 or the external device around the speed increaser 40.

＜変形例１０＞
上記の説明では、データ処理装置８０が風力発電装置１０の内部に設置されるものとした。しかしながら、データ処理装置８０は、風力発電装置１０の外部に設置され、有線または無線通信システムによって、状態監視センサ７０が計測した振動波形データを受信し、上記のデータ処理を実行してもよい。 <Modification example 10>
In the above description, it is assumed that the data processing device 80 is installed inside the wind power generation device 10. However, the data processing device 80 may be installed outside the wind power generation device 10 and receive the vibration waveform data measured by the condition monitoring sensor 70 by a wired or wireless communication system to execute the above data processing.

＜変形例１１＞
データベース１０４は、データ処理装置８０の内部ではなく、データ処理装置８０の外部に設置され、データ処理装置８０と有線または無線通信システムによって通信可能であってもよい。 <Modification 11>
The database 104 may be installed outside the data processing device 80, not inside the data processing device 80, and may be able to communicate with the data processing device 80 by a wired or wireless communication system.

今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明でなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 The embodiments disclosed this time should be considered to be exemplary in all respects and not restrictive. The scope of the present invention is shown by the scope of claims rather than the description of the embodiment described above, and is intended to include all modifications within the meaning and scope equivalent to the scope of claims.

１０ 風力発電装置、２０ 主軸、２５ ハブ、３０ ブレード、４０ 増速機、５０ 発電機、６０ 主軸用軸受、７０ 状態監視センサ、８０ データ処理装置、９０ ナセル、１００ タワー、１０１ フィルタ部、１０２ 周波数解析部、１０３ 検出部、１０４ データベース、１０５ 第１記憶部、１０６ 第２記憶部、１０７ 推定部、１０８ 更新処理部、１０９ 出力処理部。 10 Wind power generator, 20 spindle, 25 hub, 30 blade, 40 speed increaser, 50 generator, 60 spindle bearing, 70 condition monitoring sensor, 80 data processor, 90 nacelle, 100 tower, 101 filter section, 102 frequency Analysis unit, 103 detection unit, 104 database, 105 first storage unit, 106 second storage unit, 107 estimation unit, 108 update processing unit, 109 output processing unit.

Claims (9)

対象物の状態を監視する状態監視装置であって、
前記対象物に設置されたセンサによって計測された波形データを周波数解析することにより周波数スペクトルを生成する周波数解析部と、
前記周波数スペクトルから、前記対象物および前記対象物の周囲の外部装置のいずれかの現象に起因した基本波のピークを検出し、前記ピークの周波数の値または当該周波数から算出される値である検出値を取得する検出部と、
前記対象物および前記外部装置のいずれかの現象ごとに、当該現象を識別する現象情報と、当該現象に起因して生じる基本波の周波数の値または当該周波数から算出される値である第１値とを対応付けて記憶する第１記憶部から、前記検出値との差が第１範囲内である前記第１値に対応する前記現象情報を特定し、特定した前記現象情報で識別される現象が生じていることを示す推定結果を出力する推定部と、
前記第１値とは異なる第２値と、当該第２値の前記ピークの検出数とを対応付けて記憶するための第２記憶部の更新を行なう更新処理部とを備え、
前記更新処理部は、前記検出値と前記第１値との差が前記第１範囲を超える場合、前記検出値と前記第２値との差が第２範囲内であるときに、前記第２値に対応する前記検出数を更新し、前記検出値と前記第２値との差が前記第２範囲を超えるときに、前記検出値を新たな第２値として前記第２記憶部に登録する、状態監視装置。 A condition monitoring device that monitors the condition of an object.
A frequency analysis unit that generates a frequency spectrum by frequency analysis of waveform data measured by a sensor installed on the object.
From the frequency spectrum, a peak of the fundamental wave caused by any phenomenon of the object and an external device around the object is detected, and the value of the frequency of the peak or a value calculated from the frequency is detected. The detector that acquires the value and
For each phenomenon of the object and the external device, the phenomenon information that identifies the phenomenon, the frequency value of the fundamental wave generated due to the phenomenon, or the first value that is a value calculated from the frequency. A phenomenon in which the phenomenon information corresponding to the first value whose difference from the detected value is within the first range is specified from the first storage unit that is stored in association with the above, and is identified by the specified phenomenon information. An estimation unit that outputs an estimation result indicating that
A second value different from the first value and an update processing unit for updating the second storage unit for storing the detected number of the peaks of the second value in association with each other are provided.
When the difference between the detected value and the first value exceeds the first range, the update processing unit performs the second when the difference between the detected value and the second value is within the second range. The number of detections corresponding to the value is updated, and when the difference between the detected value and the second value exceeds the second range, the detected value is registered in the second storage unit as a new second value. , Condition monitoring device. 前記第２記憶部は、前記第２値と対応付けて、単位期間あたりの前記検出数の増加量を示す検出頻度をさらに記憶し、
前記更新処理部は、直近の前記単位期間あたりの前記検出数の増加量に応じて前記検出頻度を更新する、請求項１に記載の状態監視装置。 The second storage unit further stores the detection frequency indicating the amount of increase in the number of detections per unit period in association with the second value.
The condition monitoring device according to claim 1, wherein the update processing unit updates the detection frequency according to an increase in the number of detections per unit period. 前記検出部は、前記ピークのスペクトル密度に基づいて、前記ピークの原因となる現象の発生度を示す評価値を算出し、
前記第２記憶部は、前記第２値と対応付けて、前記評価値の増減の傾向を示すトレンド情報をさらに記憶し、
前記更新処理部は、前記ピークに対して算出された前記評価値に基づいて前記トレンド情報を更新する、請求項１に記載の状態監視装置。 The detection unit calculates an evaluation value indicating the degree of occurrence of the phenomenon causing the peak based on the spectral density of the peak.
The second storage unit further stores trend information indicating a tendency of increase / decrease of the evaluation value in association with the second value.
The condition monitoring device according to claim 1, wherein the update processing unit updates the trend information based on the evaluation value calculated for the peak. 前記対象物は回転機構を含み、
前記検出値と前記第１値と前記第２値との各々は、周波数と前記回転機構の回転速度との比の値である、請求項１から３のいずれか１項に記載の状態監視装置。 The object includes a rotating mechanism
The condition monitoring device according to any one of claims 1 to 3, wherein each of the detected value, the first value, and the second value is a value of a ratio of a frequency and a rotation speed of the rotating mechanism. .. 前記更新処理部は、前記検出数が所定期間更新されない場合に、当該検出数に対応する前記第２値を前記第２記憶部から削除する、請求項１に記載の状態監視装置。 The condition monitoring device according to claim 1, wherein the update processing unit deletes the second value corresponding to the detected number from the second storage unit when the detected number is not updated for a predetermined period. 前記更新処理部は、閾値を超えた前記検出数に対応する前記第２値および当該第２値の前記ピークの原因を示す原因情報を新たな第１値および現象情報として前記第１記憶部に登録する登録処理を実行する、請求項１に記載の状態監視装置。 The update processing unit stores the second value corresponding to the number of detections exceeding the threshold value and the cause information indicating the cause of the peak of the second value in the first storage unit as new first value and phenomenon information. The condition monitoring device according to claim 1, which executes the registration process for registration. 前記更新処理部は、前記新たな第１値および現象情報を通知する通知処理を実行する、請求項６に記載の状態監視装置。 The condition monitoring device according to claim 6, wherein the update processing unit executes a notification process for notifying the new first value and phenomenon information. 前記更新処理部は、前記通知処理の後に承認指示を受けた場合に、前記登録処理を実行する、請求項７に記載の状態監視装置。 The condition monitoring device according to claim 7, wherein the update processing unit executes the registration process when an approval instruction is received after the notification process. 対象物の状態を監視する状態監視方法であって、
前記対象物に設置されたセンサによって計測された波形データを周波数解析することにより周波数スペクトルを生成するステップと、
前記周波数スペクトルから、前記対象物および前記対象物の周囲の外部装置のいずれかの現象に起因した基本波のピークを検出し、前記ピークの周波数の値または当該周波数から算出される値である検出値を取得するステップと、
前記対象物および前記外部装置のいずれかの現象ごとに、当該現象を識別する現象情報と、当該現象に起因して生じる基本波の周波数の値または当該周波数から算出される値である第１値とを対応付けて記憶する第１記憶部から、前記検出値との差が第１範囲内である前記第１値に対応する前記現象情報を特定し、特定した前記現象情報で識別される現象が生じていることを示す推定結果を出力するステップと、
前記第１値とは異なる第２値と、当該第２値の前記ピークの検出数とを対応付けて記憶するための第２記憶部の更新を行なうステップとを備え、
前記更新を行なうステップにおいて、前記検出値と前記第１値との差が前記第１範囲を超える場合、前記検出値と前記第２値との差が第２範囲内であるときに、前記第２値に対応する前記検出数を更新し、前記検出値と前記第２値との差が前記第２範囲を超えるときに、前記検出値を新たな第２値として前記第２記憶部に登録する、状態監視方法。 It is a condition monitoring method that monitors the condition of an object.
A step of generating a frequency spectrum by frequency analysis of waveform data measured by a sensor installed on the object, and
From the frequency spectrum, a peak of the fundamental wave caused by any phenomenon of the object and an external device around the object is detected, and the value of the frequency of the peak or a value calculated from the frequency is detected. Steps to get the value and
For each phenomenon of the object and the external device, the phenomenon information that identifies the phenomenon, the frequency value of the fundamental wave generated due to the phenomenon, or the first value that is a value calculated from the frequency. A phenomenon in which the phenomenon information corresponding to the first value whose difference from the detected value is within the first range is specified from the first storage unit that is stored in association with the above, and is identified by the specified phenomenon information. And the step to output the estimation result indicating that
A second value different from the first value and a step of updating the second storage unit for storing the detected number of the peaks of the second value in association with each other are provided.
In the step of performing the update, when the difference between the detected value and the first value exceeds the first range, and when the difference between the detected value and the second value is within the second range, the first The number of detections corresponding to the two values is updated, and when the difference between the detected value and the second value exceeds the second range, the detected value is registered in the second storage unit as a new second value. How to monitor the status.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6031577B2 (en) * 2015-10-28 2016-11-24 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ Abnormality detection device, abnormality detection method, abnormality detection program
JP6243940B2 (en) * 2016-03-07 2017-12-06 株式会社日立パワーソリューションズ Wind power generation system abnormality sign diagnosis system

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