JPH0422456B2 - - Google Patents
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- JPH0422456B2 JPH0422456B2 JP59236928A JP23692884A JPH0422456B2 JP H0422456 B2 JPH0422456 B2 JP H0422456B2 JP 59236928 A JP59236928 A JP 59236928A JP 23692884 A JP23692884 A JP 23692884A JP H0422456 B2 JPH0422456 B2 JP H0422456B2
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
- G01H1/00—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector
- G01H1/003—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector of rotating machines
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Description
〔産業上の利用分野〕
本発明は、減速機、モータ、ブロワ等の回転機
械、或いは軸受、歯車等の回転機械要素における
異常状態の診断方法に関する。 〔従来技術〕 モータ、ブロワ等の回転機械、或いは転がり軸
受、歯車等の回転機械要素においては、回転によ
る摩耗、損傷、或いは潤滑不良による損傷、また
は組付け不良による損傷等が生じる。このため、
回転機械等に生じる損傷等を早期に発見して対処
する必要が生じる。 回転機械等の異常の診断方法としては、摩耗、
損傷等の異常に起因して生じる振動を捉える振動
法が一般的である。従来の振動法は、回転機械等
の振動を測定し、その振動を高速フーリエ変換す
ることにより、時間領域で表わた不規則関数であ
る振動を、周波数領域の関数に変換して、そのパ
ワースペクトルを求め、求められたパワースペク
トルから劣化指数を算出して、回転機械等の異常
状態を判断するものであつた。 〔発明が解決しようとする問題点〕 回転機械等における振動は、摩耗、損傷等の異
常に起因する振動以外の振動（ノイズ）、特に一
過性のものが含まれているため、従来の振動法で
はこれらのノイズを完全に除去できず、正確な劣
化指数を算出できなかつた。また注目すべきスペ
クトルが接近している場合にも正確な劣化指数を
算出できない。 〔問題点を解決するための手段〕 本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたもので
あり異常に起因する振動以外の振動（ノイズ）を
除去し得て、正確な劣化指数を算出し得る回転機
械の診断方法を提供することを目的とする。本発
明は、回転機械における振動を測定し、一過性の
ノイズを除去すべくその測定信号を自己回帰モデ
ル化してパワースペクトルを求め、このパワース
ペクトルの特定周波数における強度とパワースペ
クトルの実効値との比を劣化指数として算出し、
算出された劣化指数から劣化確率を算出すること
を特徴とする。 〔原理〕 本発明方法の原理について以下に説明する。第
１図は、回転機械における振動の検出信号を示
す。今、時刻ｔにおける振動の大きさをxtとする
と、この信号には、各種因子による振動が重畳し
ていると考えられる。そこでこの信号を、各種振
動の重畳信号と考え、(1)式で示す自己回帰式を設
定する。 xt＝a1α1＋a2α2＋…ut＝M 〓i=1 aiαi＋ut ……(1) ai：システムパラメータ αi：時刻ｔの振動における量子化された振動成分 ut：白色ノイズ（周波数に無関係な定数のパワー
スペクトル密度をもつようなランダム信号） Ｍ：システム次数 ここでシステムパラメータ及びシステム次数に
ついて考える。まずシステム次数Ｍ＝１の場合に
は(1)式は次のように表わされる。 xt＝a1α1＋ut ……(2) (2)式においてxtを既知（測定値）とすると、 ut＝xt−a1α1 ……(2)′ となり、a1α1を推定値と考えればutは誤差を表わ
す。そこで最小２乗法によりa1の最適値を求め
る。つまりut 2の期待値Ｅ〔ut 2〕を最小にするa1の
値が最適値となる。そしてこの求めた値a1に基づ
いてutの期待値Ｅ〔ut〕Ｍ＝１を演算する。 次にシステム次数Ｍ＝２の場合について考える
と(1)式は、 xt＝a1α1＋a2α2＋ut ……(3) となる。ここに上述の最小２乗法により求めたa1
の値を代入し、さらに同様の最小２乗法によりa2
を求め、求められた値a1、a2に基づいてutの期待
値Ｅ〔ut〕M=2を演算する。そして先に求めたutの
期待値Ｅ〔ut〕M＝１と、このＥ〔ut〕M=2とを比較す
る。以下同様の手順で期待値Ｅ〔ut〕M=iを求め、Ｅ
〔ut〕M=i-1とＥ〔ut〕M=iとの差が所定の微小値以下に
なつた場合におけるｉをシステム次数Ｍとする。
つまりa1α1，a2α2，…，aMαMは夫々原因の異な
る振動成分と考えられ、この振動成分が所定値以
下の微少なものはホワイトノイズとして扱う。従
つて所定の次数Ｍにて表わされるxtは、時刻ｔに
おけるノイズを除去した振動を表わす値と考えら
れる。 同様の方法により、所定の時間毎に抽出された
振動信号のノイズを除去する。 このようにして得られるノイズを除去した振動
信号に基づいて、そのパワースペクトルをもとめ
る。パワースペクトルは下記(4)式で表わされる。 但し、 ｆ：周波数 σu2：統計量推定の分散 (4)式によりパワースペクトルが求められるが、
回転機械等に異常があれば、その異常に起因して
パワースペクトルの強度は部分的に大きくなる。
従つてパワースペクトルの強度が部分的に大きく
なつていれば、回転機械等に異常が生じているこ
とが類推されるが、回転機械等の種類、或いは異
常の種類に対応して、異常に起因するパワースペ
クトル強度の突出状態の周波数特性が異なる。そ
こで回転機械の異常の程度を表わす劣化指数とし
て、パワースペクトル強度の全周波数域での実効
値と各異常により規定される特性周波数における
パワースペクトル強度との比率を用いる。 第２図イ〜ホに、回転機械の各異常に起因する
パワースペクトル強度と特性周波数の関係を示
す。第２図イは、回転機械における回転軸がアン
バランスな状態であり、foは回転軸の周波数を示
す。この場合の劣化指数F1は F1＝S1／Srms ……(5) 但し、 S1：周波数foにおけるパワースペクトル強度 Srms：パワースペクトルの全周波数域での実効
値 で表わされる。 第２図ロは、回転機械におけるミスアライメン
ト又はベントシヤフトが生じた状態であり、劣化
指数F2は F2＝√S2 2＋S3 2／Srms ……(6) S2，S3：周波数2fo、3foにおけるパワースペクト
ル強度 で表わされる。 第２図ハは、回転機械にガタが生じている場合
であり、劣化指数F3は F3＝S0.5／Srms ……(6) S0.5：周波数1/2foにおけるパワースペクトル強度 で表わされる。 第２図ニは、軸受に異常が生じている場合であ
る。軸受においては、外輪、内輪、転動体夫々に
ついて各別に、この第２図ニに示すようなパワー
スペクトル強度となるが、夫々の周波数特性は異
なる。図におけるKi（ｉ＝１〜３）は外輪、内輪、
転動体のいずれかに異常があつた場合におけるそ
の各部に対応する定数であり、K1が外輪異常、
K2が内輪異常、K3が転動体異常の場合を夫々示
している。K1，K2，K3は次のように表わされ
る。 K1＝ｎ／２（１−ｄ／Ｄcosα） ……(7) K2＝ｎ／２（１＋ｄ／Ｄcosα） ……(8) K3＝Ｄ／ｄ｛１−（ｄ／Ｄ）2cosα｝ ……(9) 但し、 ｎ：転動体の数 ｄ：転動体の直径 Ｄ：転動体のピツチ円の直径 α：転動体の接触角度 外輪、内輪、転動体の各劣化指数は次のように
表わされる。 F4i＝√S1 2＋S2 2＋S3 2／Srms ……(10) F41：外輪の劣化指数 F42：内輪の劣化指数 F43：転動体の劣化指数 S1，S2，S3：周波数Kifo（ｉ＝1，2，3）2Kifo，
3Kifoにおけるパワースペクトル強度 第２図ホは歯車が劣化した状態におけるパワー
スペクトルの強度と特性周波数の関係を示しfGは
歯車のかみ合い周波数であつて、 fG＝Ｚ・fo ……（11） Ｚ：歯数 fo：軸の回転数 となる。そして、この歯車の劣化指数F5は F5＝√S1 2＋S2 2／Srms ……（12） S1，S2：周波数fG，2fGにおける各パワースペク
トル強度 この劣化指数により、異常の状態が認識される
のであるが、さらに異常の程度を評価すべく劣化
確率を求める。一般に、信頼性理論では偶発故障
確率Ｒ（ｔ）は、 Ｒ（ｔ）＝１−e-〓t ……（13） で求まり、指数分布に従うものとされていて、 劣化確率は劣化指数Ｆの関数として下記（14）
式にて表わされる。則ち、劣化確率をＰ（Ｆ）、劣
化指数をＦとすると、 但し、 Lo：異常が発生していないと考えられる場合
｛Ｐ（Ｆ）＝０｝の劣化指数の最大値 Mo：寿命｛Ｐ（Ｆ）＝1.0｝の劣化指数の最大値 Xo：劣化確率が0.5になるときの劣化指数 nx：指数曲線の傾き（異常の種類等により定ま
る） となる。（14）式をグラフにて表わすと、第３図
の如き曲線となる。 本願発明者は、基礎実験、フイールドデータの
確証試験により、第２図イ〜ホに示し、また前記
(5)〜（12）式にて求めた各回転機械等、或いは回
転機械等の各種異常における劣化指数に対する劣
化確率曲線を得た。これを第４〜８図に示す。第
４図は回転軸がアンバランスな状態である場合に
おける劣化指数と劣化確率との関係を示し、第５
図は回転機械のミスアライメント又はベントシヤ
フト状態である場合における劣化指数と劣化確率
との関係を示し、第６図は回転機械にガタが生じ
ている場合における劣化指数と劣化確率との関係
を示している。第７図イ〜ハは軸受に異常が生じ
た場合を示し、第７図イは軸受の外輪における異
常が生じている場合、第７図ロは軸受の内輪に異
常が生じている場合、第７図ハは軸受の転動体に
異常が生じている場合の劣化指数に対する劣化確
率を夫々示している。第８図は歯車において異常
が生じた場合の劣化指数に対する劣化確率を示し
ている。 従つて、前記(5)〜（12）式にて劣化指数を求め
ると第４図〜第８図のグラフにより劣化確率が求
まり、各回転機械における具体的な異常の程度が
把握できることになる。 〔実施例〕 第９図は本発明方法の実施に使用される装置の
模式的ブロツク図である。図において１はモータ
であり、該モータ１の出力軸はカツプリング２に
て軸５に連結されている。該軸５は両端を軸受
３，３にて夫々回転自在に支持されており、軸５
には油圧シリンダ６にて荷重が負荷されている。 一方の軸受３には、振動ピツクアツプ７が取付
けられており、軸受３の振動を捉えて振動計８に
所定信号を出力する。振動計８の出力はＡ／Ｄ変
換器９を介して演算処理部１０に与えられてお
り、演算処理部１０は前述した如くＡ／Ｄ変換器
９の出力に基づいて、所定の時間毎に軸受３の振
動を抽出し、各時間における振動を量子化して振
動に重畳されたノイズを除去する。そして各時間
におけるノイズを除去した振動に基づいてパワー
スペクトルを演算して夫々の劣化指数を算出す
る。さらに予め設定された劣化指数と劣化確率と
の関係から、劣化確率を演算する。演算処理部１
０の演算結果は、表示・印字部１１にて表示・印
字される。 この装置を用いて正常な軸受を診断した場合に
おける自己回帰モデルにより得られたパワースペ
クトルを第１０図に示す。また、第１１図に外輪
に人工欠陥を付与した軸受の自己回帰モデルによ
り得られたパワースペクトルを示す。 さらに正常、外輪異常の各軸受の劣化指数、及
び劣化指数から求められた劣化確率を夫々第１表
に示す。第１表より明らかなように、外輪の劣化
確率が100％となり、外輪に異常が生じているこ
とが明らかになる。 なお、第１２図に、正常な軸受の振動を高速フ
ーリエ変換した結果を、また第１３図に外輪に人
工欠陥を付与した軸受の振動を高速フーリエ変換
した結果を夫々に示す。
械、或いは軸受、歯車等の回転機械要素における
異常状態の診断方法に関する。 〔従来技術〕 モータ、ブロワ等の回転機械、或いは転がり軸
受、歯車等の回転機械要素においては、回転によ
る摩耗、損傷、或いは潤滑不良による損傷、また
は組付け不良による損傷等が生じる。このため、
回転機械等に生じる損傷等を早期に発見して対処
する必要が生じる。 回転機械等の異常の診断方法としては、摩耗、
損傷等の異常に起因して生じる振動を捉える振動
法が一般的である。従来の振動法は、回転機械等
の振動を測定し、その振動を高速フーリエ変換す
ることにより、時間領域で表わた不規則関数であ
る振動を、周波数領域の関数に変換して、そのパ
ワースペクトルを求め、求められたパワースペク
トルから劣化指数を算出して、回転機械等の異常
状態を判断するものであつた。 〔発明が解決しようとする問題点〕 回転機械等における振動は、摩耗、損傷等の異
常に起因する振動以外の振動（ノイズ）、特に一
過性のものが含まれているため、従来の振動法で
はこれらのノイズを完全に除去できず、正確な劣
化指数を算出できなかつた。また注目すべきスペ
クトルが接近している場合にも正確な劣化指数を
算出できない。 〔問題点を解決するための手段〕 本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたもので
あり異常に起因する振動以外の振動（ノイズ）を
除去し得て、正確な劣化指数を算出し得る回転機
械の診断方法を提供することを目的とする。本発
明は、回転機械における振動を測定し、一過性の
ノイズを除去すべくその測定信号を自己回帰モデ
ル化してパワースペクトルを求め、このパワース
ペクトルの特定周波数における強度とパワースペ
クトルの実効値との比を劣化指数として算出し、
算出された劣化指数から劣化確率を算出すること
を特徴とする。 〔原理〕 本発明方法の原理について以下に説明する。第
１図は、回転機械における振動の検出信号を示
す。今、時刻ｔにおける振動の大きさをxtとする
と、この信号には、各種因子による振動が重畳し
ていると考えられる。そこでこの信号を、各種振
動の重畳信号と考え、(1)式で示す自己回帰式を設
定する。 xt＝a1α1＋a2α2＋…ut＝M 〓i=1 aiαi＋ut ……(1) ai：システムパラメータ αi：時刻ｔの振動における量子化された振動成分 ut：白色ノイズ（周波数に無関係な定数のパワー
スペクトル密度をもつようなランダム信号） Ｍ：システム次数 ここでシステムパラメータ及びシステム次数に
ついて考える。まずシステム次数Ｍ＝１の場合に
は(1)式は次のように表わされる。 xt＝a1α1＋ut ……(2) (2)式においてxtを既知（測定値）とすると、 ut＝xt−a1α1 ……(2)′ となり、a1α1を推定値と考えればutは誤差を表わ
す。そこで最小２乗法によりa1の最適値を求め
る。つまりut 2の期待値Ｅ〔ut 2〕を最小にするa1の
値が最適値となる。そしてこの求めた値a1に基づ
いてutの期待値Ｅ〔ut〕Ｍ＝１を演算する。 次にシステム次数Ｍ＝２の場合について考える
と(1)式は、 xt＝a1α1＋a2α2＋ut ……(3) となる。ここに上述の最小２乗法により求めたa1
の値を代入し、さらに同様の最小２乗法によりa2
を求め、求められた値a1、a2に基づいてutの期待
値Ｅ〔ut〕M=2を演算する。そして先に求めたutの
期待値Ｅ〔ut〕M＝１と、このＥ〔ut〕M=2とを比較す
る。以下同様の手順で期待値Ｅ〔ut〕M=iを求め、Ｅ
〔ut〕M=i-1とＥ〔ut〕M=iとの差が所定の微小値以下に
なつた場合におけるｉをシステム次数Ｍとする。
つまりa1α1，a2α2，…，aMαMは夫々原因の異な
る振動成分と考えられ、この振動成分が所定値以
下の微少なものはホワイトノイズとして扱う。従
つて所定の次数Ｍにて表わされるxtは、時刻ｔに
おけるノイズを除去した振動を表わす値と考えら
れる。 同様の方法により、所定の時間毎に抽出された
振動信号のノイズを除去する。 このようにして得られるノイズを除去した振動
信号に基づいて、そのパワースペクトルをもとめ
る。パワースペクトルは下記(4)式で表わされる。 但し、 ｆ：周波数 σu2：統計量推定の分散 (4)式によりパワースペクトルが求められるが、
回転機械等に異常があれば、その異常に起因して
パワースペクトルの強度は部分的に大きくなる。
従つてパワースペクトルの強度が部分的に大きく
なつていれば、回転機械等に異常が生じているこ
とが類推されるが、回転機械等の種類、或いは異
常の種類に対応して、異常に起因するパワースペ
クトル強度の突出状態の周波数特性が異なる。そ
こで回転機械の異常の程度を表わす劣化指数とし
て、パワースペクトル強度の全周波数域での実効
値と各異常により規定される特性周波数における
パワースペクトル強度との比率を用いる。 第２図イ〜ホに、回転機械の各異常に起因する
パワースペクトル強度と特性周波数の関係を示
す。第２図イは、回転機械における回転軸がアン
バランスな状態であり、foは回転軸の周波数を示
す。この場合の劣化指数F1は F1＝S1／Srms ……(5) 但し、 S1：周波数foにおけるパワースペクトル強度 Srms：パワースペクトルの全周波数域での実効
値 で表わされる。 第２図ロは、回転機械におけるミスアライメン
ト又はベントシヤフトが生じた状態であり、劣化
指数F2は F2＝√S2 2＋S3 2／Srms ……(6) S2，S3：周波数2fo、3foにおけるパワースペクト
ル強度 で表わされる。 第２図ハは、回転機械にガタが生じている場合
であり、劣化指数F3は F3＝S0.5／Srms ……(6) S0.5：周波数1/2foにおけるパワースペクトル強度 で表わされる。 第２図ニは、軸受に異常が生じている場合であ
る。軸受においては、外輪、内輪、転動体夫々に
ついて各別に、この第２図ニに示すようなパワー
スペクトル強度となるが、夫々の周波数特性は異
なる。図におけるKi（ｉ＝１〜３）は外輪、内輪、
転動体のいずれかに異常があつた場合におけるそ
の各部に対応する定数であり、K1が外輪異常、
K2が内輪異常、K3が転動体異常の場合を夫々示
している。K1，K2，K3は次のように表わされ
る。 K1＝ｎ／２（１−ｄ／Ｄcosα） ……(7) K2＝ｎ／２（１＋ｄ／Ｄcosα） ……(8) K3＝Ｄ／ｄ｛１−（ｄ／Ｄ）2cosα｝ ……(9) 但し、 ｎ：転動体の数 ｄ：転動体の直径 Ｄ：転動体のピツチ円の直径 α：転動体の接触角度 外輪、内輪、転動体の各劣化指数は次のように
表わされる。 F4i＝√S1 2＋S2 2＋S3 2／Srms ……(10) F41：外輪の劣化指数 F42：内輪の劣化指数 F43：転動体の劣化指数 S1，S2，S3：周波数Kifo（ｉ＝1，2，3）2Kifo，
3Kifoにおけるパワースペクトル強度 第２図ホは歯車が劣化した状態におけるパワー
スペクトルの強度と特性周波数の関係を示しfGは
歯車のかみ合い周波数であつて、 fG＝Ｚ・fo ……（11） Ｚ：歯数 fo：軸の回転数 となる。そして、この歯車の劣化指数F5は F5＝√S1 2＋S2 2／Srms ……（12） S1，S2：周波数fG，2fGにおける各パワースペク
トル強度 この劣化指数により、異常の状態が認識される
のであるが、さらに異常の程度を評価すべく劣化
確率を求める。一般に、信頼性理論では偶発故障
確率Ｒ（ｔ）は、 Ｒ（ｔ）＝１−e-〓t ……（13） で求まり、指数分布に従うものとされていて、 劣化確率は劣化指数Ｆの関数として下記（14）
式にて表わされる。則ち、劣化確率をＰ（Ｆ）、劣
化指数をＦとすると、 但し、 Lo：異常が発生していないと考えられる場合
｛Ｐ（Ｆ）＝０｝の劣化指数の最大値 Mo：寿命｛Ｐ（Ｆ）＝1.0｝の劣化指数の最大値 Xo：劣化確率が0.5になるときの劣化指数 nx：指数曲線の傾き（異常の種類等により定ま
る） となる。（14）式をグラフにて表わすと、第３図
の如き曲線となる。 本願発明者は、基礎実験、フイールドデータの
確証試験により、第２図イ〜ホに示し、また前記
(5)〜（12）式にて求めた各回転機械等、或いは回
転機械等の各種異常における劣化指数に対する劣
化確率曲線を得た。これを第４〜８図に示す。第
４図は回転軸がアンバランスな状態である場合に
おける劣化指数と劣化確率との関係を示し、第５
図は回転機械のミスアライメント又はベントシヤ
フト状態である場合における劣化指数と劣化確率
との関係を示し、第６図は回転機械にガタが生じ
ている場合における劣化指数と劣化確率との関係
を示している。第７図イ〜ハは軸受に異常が生じ
た場合を示し、第７図イは軸受の外輪における異
常が生じている場合、第７図ロは軸受の内輪に異
常が生じている場合、第７図ハは軸受の転動体に
異常が生じている場合の劣化指数に対する劣化確
率を夫々示している。第８図は歯車において異常
が生じた場合の劣化指数に対する劣化確率を示し
ている。 従つて、前記(5)〜（12）式にて劣化指数を求め
ると第４図〜第８図のグラフにより劣化確率が求
まり、各回転機械における具体的な異常の程度が
把握できることになる。 〔実施例〕 第９図は本発明方法の実施に使用される装置の
模式的ブロツク図である。図において１はモータ
であり、該モータ１の出力軸はカツプリング２に
て軸５に連結されている。該軸５は両端を軸受
３，３にて夫々回転自在に支持されており、軸５
には油圧シリンダ６にて荷重が負荷されている。 一方の軸受３には、振動ピツクアツプ７が取付
けられており、軸受３の振動を捉えて振動計８に
所定信号を出力する。振動計８の出力はＡ／Ｄ変
換器９を介して演算処理部１０に与えられてお
り、演算処理部１０は前述した如くＡ／Ｄ変換器
９の出力に基づいて、所定の時間毎に軸受３の振
動を抽出し、各時間における振動を量子化して振
動に重畳されたノイズを除去する。そして各時間
におけるノイズを除去した振動に基づいてパワー
スペクトルを演算して夫々の劣化指数を算出す
る。さらに予め設定された劣化指数と劣化確率と
の関係から、劣化確率を演算する。演算処理部１
０の演算結果は、表示・印字部１１にて表示・印
字される。 この装置を用いて正常な軸受を診断した場合に
おける自己回帰モデルにより得られたパワースペ
クトルを第１０図に示す。また、第１１図に外輪
に人工欠陥を付与した軸受の自己回帰モデルによ
り得られたパワースペクトルを示す。 さらに正常、外輪異常の各軸受の劣化指数、及
び劣化指数から求められた劣化確率を夫々第１表
に示す。第１表より明らかなように、外輪の劣化
確率が100％となり、外輪に異常が生じているこ
とが明らかになる。 なお、第１２図に、正常な軸受の振動を高速フ
ーリエ変換した結果を、また第１３図に外輪に人
工欠陥を付与した軸受の振動を高速フーリエ変換
した結果を夫々に示す。
本発明によれば、回転機械の異常の種類、程度
をノイズ等の影響を受けることなく、明確に捉え
ることができ、回転機械等の診断を高精度に行え
る。
をノイズ等の影響を受けることなく、明確に捉え
ることができ、回転機械等の診断を高精度に行え
る。
第１図は本発明方法の説明のためのグラフ、第
２図イ〜ホは、劣化指数算出方法説明のためのグ
ラフ、第３図〜第８図は劣化指数と劣化確率との
関係を示すグラフ、第９図は本発明方法の実施に
使用する装置の模式的ブロツク図、第１０図、第
１１図は軸受の振動を本発明方法における自己回
帰モデル化したグラフ、第１２図、第１３図は、
軸受の振動を従来方法における高速フーリエ変換
したグラフである。 １……モータ、２……カツプリング、３……軸
受、５……軸、７……振動ピツクアツプ。
２図イ〜ホは、劣化指数算出方法説明のためのグ
ラフ、第３図〜第８図は劣化指数と劣化確率との
関係を示すグラフ、第９図は本発明方法の実施に
使用する装置の模式的ブロツク図、第１０図、第
１１図は軸受の振動を本発明方法における自己回
帰モデル化したグラフ、第１２図、第１３図は、
軸受の振動を従来方法における高速フーリエ変換
したグラフである。 １……モータ、２……カツプリング、３……軸
受、５……軸、７……振動ピツクアツプ。
Claims (1)
- １ 回転機械における振動を測定し、一過性のノ
イズを除去すべくその測定信号を自己回帰モデル
化してパワースペクトルを求め、このパワースペ
クトルの特定周波数における強度とパワースペク
トルの実効値との比を劣化指数として算出し、算
出された劣化指数から劣化確率を算出することを
特徴とする回転機械の診断方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59236928A JPS61114134A (ja) | 1984-11-09 | 1984-11-09 | 回転機械の診断方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59236928A JPS61114134A (ja) | 1984-11-09 | 1984-11-09 | 回転機械の診断方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61114134A JPS61114134A (ja) | 1986-05-31 |
| JPH0422456B2 true JPH0422456B2 (ja) | 1992-04-17 |
Family
ID=17007826
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59236928A Granted JPS61114134A (ja) | 1984-11-09 | 1984-11-09 | 回転機械の診断方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS61114134A (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05187971A (ja) * | 1992-01-17 | 1993-07-27 | Hitachi Electron Service Co Ltd | 空冷ファン用音響診断装置 |
| JP3652673B2 (ja) * | 2002-08-06 | 2005-05-25 | 三菱電機株式会社 | 振動特性評価方法及びその装置 |
| WO2020170409A1 (ja) * | 2019-02-22 | 2020-08-27 | 株式会社日本製鋼所 | 異常検知システム、及び異常検知方法 |
| KR102649659B1 (ko) * | 2023-05-23 | 2024-03-19 | 호서대학교 산학협력단 | 이상 예측을 위한 인공지능 모델을 학습시키기 위한 장치 및 이를 위한 방법 |
| KR102648646B1 (ko) * | 2023-05-23 | 2024-03-15 | 호서대학교 산학협력단 | 인공지능 기반의 이상 예측을 위한 장치 및 이를 위한 방법 |
-
1984
- 1984-11-09 JP JP59236928A patent/JPS61114134A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS61114134A (ja) | 1986-05-31 |
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