JPH0450731A - 回転機故障診断システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） この発明は、回転機の故障診断を行う故障診断システム
に関し、特に回転機の回転パターンと回転軸の回転角と
の関係において回転機の故障モードとその発生場所を同
定するための回転機故障診断システムに関する。

（従来の技術） 一般に、回転機振動データを基にして故障診断を行う故
障診断システムでは、第７図に示すようなテーブルをも
とにしてＦＦＴにより得られる特徴周波数スペクトルの
解析からアンバランスやミスアライメントなどの回転機
の故障モードの判定が行なわれているが、それらの故障
が回転機のどの部分で発生したかを判断することは難し
い問題であった。また、ノイズの影響が強いと、正確な
判断を行うことが困難であるか、ノイズをキャンセルす
る効果的な手法もいまだ見られず、ノイズの軽減を特徴
とする特徴周波数スペクトルも小さくなってしまい、Ｓ
／Ｎ比を改善することができなかった。さらに平均化処
理によってノイズ成分の影響を軽減しようとすると、特
徴周波数スペクトルも平均化されてしまい、特徴点がほ
やけてしまうことになっていた。

（発明が解決しようとする課題） 以上のように従来の回転機故障診断システムでは、軸受
は磨耗や軸の曲り等の故障を検知することができても、
それらの故障が回転軸のどの場所でどの様に起こってい
るのかを診断することは困難であり、ノイズ環境が悪い
場所では正確な故障診断も行えない問題点があった。

この発明はこのような従来の問題点に鑑みてなされたも
ので、ノイズの影響を受けに＜＜、故障場所や故障の種
類の診断か正確に行える回転機故障診断システムを提供
することを目的とする。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） この発明の回転機故障診断システムは、回転機の振動を
検出する振動センサと、 前記回転機の回転角を測定する回転角検出器と、前記振
動センサからの振動データと前記回転角検出器からの回
転角データとを時間的に対応させ、広狭任意の時間幅の
ウィンドウ処理を行うウィンドウ処理手段と、 前記ウィンドウ処理手段の処理したウィンドウ内の前記
振動データに対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）解析を
行うＦＦＴ解析手段と、前記ＦＦＴ解析結果に対して特
徴点を抽出する特徴点抽出手段と、 振動の特徴点と回転機の故障モードとの対応ルールを記
憶するルールデータベースと、前記特徴点抽出手段の抽
出した特徴点を前記ルールデータベースのルールと対応
させて故障モードを推論する故障モード推論手段と、 前記故障モード推論手段により故障モードが見出だされ
る時に、前記ウィンドウ処理手段によりウィンドウ幅を
前回より狭い幅に再分割させ、再分割された各ウィンド
ウに対応する振動データに対して前記ＦＦＴ解析手段に
よりＦＦＴ解析を行なわせ、前記特徴点抽出手段により
特徴点を抽出させ、前記故障モード推論手段により故障
モードを推論させ、故障モードの見出だされるウィンド
ウに対応する回転機の回転角を前記回転角検出器の回転
角データから同定し、同定した回転角の範囲が所定値以
下であれば前記故障モードと当該同定した回転角範囲と
を出力し、前記同定した回転角の範囲が所定値よりも大
きければ故障モードの見出された回転角の範囲において
前記ウィンドウ処理手段によりウィンドウをさらに狭い
幅に再々分割させ、再々分割された各ウィンドウについ
て前記ＦＦＴ解析から回転角同定までの処理を前記故障
モードの見出される回転角の範囲が前記所定値よりも小
さくなるまで繰り返す故障点同定手段と、 前記故障点同定手段からの故障モードと故障点の同定結
果の出力を表示する結果表示手段とを備えたものである
。

（作用） この発明の回転機故障診断システムでは、振動センサに
よって回転機の回転軸の振動の時系列的な変化を検出し
て振動データとし、回転角検出器によって回転軸の回転
角を前記振動データと時間的な対応を取りながら測定し
て回転角データとして取り出す。

そしてウィンドウ処理手段では、振動センサの振動デー
タに所定の時間幅のウィンドウを掛け、ＦＦＴ解析手段
では、ウィンドウ内の振動データに対してＦＦＴ解析処
理を行い、これを特徴点抽出手段に渡す。

特徴点抽出手段では、ＦＦＴ解析手段がらの振動解析結
果に対して特徴点を抽出し、これに対して故障モード推
論手段によりルールデータベースのルールを参照して故
障モードの推論を行う。

故障点同定手段では、故障モード推論手段の推論結果に
基づいて、故障モードが見出だされる時にはウィンドウ
処理手段に対してウィンドウを狭い幅に再分割させ、再
分割された各々のウィンドウの振動データに対して上記
と同様にＦＦＴ解析、平均化処理、特徴点袖山および故
障モード推論を行わせ、故障点同定手段により故障モー
ドの見出たされるウィンドウに対応する回転機の回転角
を回転角検出器の回転角データから同定し、この回転角
の範囲が所定値以下であれば当該故障モードと故障点と
を結果表示手段に出力し、結果を表示させる。

一方、故障点を同定した回転角の範囲が所定値を超えて
大きい場合には、故障モートの見出たされた回転角の範
囲をさらに細かく再々分割し、再々分割された各ウィン
ドウに対して上記と同じくＦＦＴ解析から回転角の同定
までの処理を故障点の同定される回転角の範囲が所定値
以下となるまで繰り返し行い、故障モードが見出だされ
るウィンドウに対する回転角の範囲が所定値以下となっ
た時に故障モードと同定した回転角とを出力し、結果表
示手段に表示させる。

こうして故障モードの探索と故障点の同定とを自動的に
行うことができる。

（実施例） 以下、この発明の実施例を図に基づいて詳説する。

第１図はこの発明の一実施例を示している。回転機１に
対してその回転軸や軸受け、ケースなどの振動を測定す
るために振動センサ２が取り付けられ、また回転軸の回
転角を計測するために回転角検出器３が回転軸に取り付
けられている。

振動センサ２の検出波形信号はＡ／Ｄ変換部４に入力さ
れるようになっており、ここでＡ／Ｄ変換され、サンプ
リングされて時系列データとしてウィンドウ処理部５に
入力される。

ウィンドウ処理部５は、種々の時間軸を基準にしたウィ
ンドウ処理を行い、連続した時系列データの一部をウィ
ンドウに切り出すことができ、このウィンドウ処理部５
により時間的に切り出されたデータがＦＦＴ演算部６に
入力されるようになっている。

ＦＦＴ演算部６は高速フーリエ変換解析処理を行う部分
て、特徴周波数スペクトルを求めることができ、この演
算処理結果が平均化処理部７に入力されるようになって
いる。

平均化処理部７は、データバッファを内蔵しており、ノ
イズの影響や各サンプルにおける変動分をキャンセルす
るためにＦＦＴ演算部６がらの特徴周波数スペクトルの
解析結果を数回分記憶しておいてその平均化処理を行う
。この平均化処理結果は特徴点抽出部８に入力されるよ
うになっている。

特徴点抽出部８は、求められた特徴周波数スペクトルの
中から特徴となる周波数成分の組み合わせによって周波
数成分を抽出する部分てあり、抽出された特徴点はしき
い値判定部９に与えられるようになっている。

しきい値判定部９には、しきい値データベース１０から
しきい値が与えられ、入力された特徴点データがこのし
きい値データベース１ｏのしきい値と比較され、しきい
値を超えた周波数成分の組み合わせデータが故障モード
推論部１１に入力される。

故障モード推論部１１は、しきい値判定部９からのしき
い値を超えた周波数成分の組み合わせデータを、ルール
データベース１２に格納されている故障ルールと対照さ
せ、故障モードの推論を行う。

ルールデータベース１２には、第７図に示すような周波
数成分の組み合わせと故障モードとの関係を示す故障ル
ールテーブルが格納されている。

故障点同定部１３は、故障モード推論部１１の推論結果
と回転角データ３の値によって回転機１のどの部分に故
障が発生しているかを同定する部分であり、故障点の正
確な同定が行えるようにＡ／Ｄ変換部４、ウィンドウ処
理部５、およびＦＦＴ演算部６を制御し、故障点の同定
が行えればその結果を前記故障モード推論部１１による
故障モードの推論結果と共に結果表示部１４に入力し、
この結果表示部１４により故障モードと故障場所との表
示を行うようになっている。

次に、上記の構成の回転機故障診断システムの動作につ
いて説明する。

第２図のフローチャートに示すように、回転機１の回転
に伴って発生する振動は振動センサ２によって横用され
、その振動波形信号がＡ／Ｄ変換部４に入力される。ま
た回転機１の回転角検出器３は前記振動波形信号と共通
の時間軸をベースにして回転軸の回転角データを計測す
る（ステップＳ　１．　）。

Ａ／Ｄ変換部４に入力された振動波形信号は、ここで時
系列データにＡ／Ｄ変換され、ウィンドウ処理部５に入
力され、ウィンドウ処理部６ては振動の時系列データを
定められた時間幅のウィンドウとして切り出し、切り出
したウィンドウ内の時系列振動データをＦＦＴ演算部６
に入力する（ステップＳ２）。

ＦＦＴ演算部６ては、ＦＦＴ解析処理を行い、特徴周波
数スペクトルを算出し、これを平均化処理部７に入力し
て平均化処理してノイズの影響を抑えるようにし、得ら
れた特徴周波数スペクトルを特徴点抽出部８に入力する
（ステップＳ３．５４）。

特徴点抽出部８ては、求められた特徴周波数スペクトル
の中から特徴となる周波数成分を抽出し、これをしきい
値判定部９に入力する（ステップＳ５）。

しきい値判定部９では、ノイズ成分と区別するために、
しきい値データベース１０の対応する周波数のしきい値
を読出してきて特徴周波数成分と比較し、しきい値を超
えた周波数成分の組み合わせにより故障モード推論部１
１て故障モードの決定を行う（ステップ８６．Ｓ７）。

この故障モード推論部１１における故障モードの決定は
、ルールデータベース１２に格納されている第７図に示
すような特徴周波数成分の組み合わせと故障モードとの
関係を示す故障ルールテーブルを参照して推論処理によ
り行なわれる。そして、その推論結果を故障点同定部１
３に人力する。

故障点同定部１３では、故障モード推論部１３の推論結
果が故障ありであれば（ステップＳ８）、どの部分で故
障が発生しているのか、その故障点の同定処理を行うの
であるが、そのためには故障モードの判定のベースとな
ったウィンドウ内の振動波形を発生させた回転角を回転
角検出器３からの回転角データに基づいて見出すことに
よりまず故障点を同定する（ステップＳ９）。

ここで、故障モードが発見されたウィンドウの時間幅が
広くて回転角度が正確に同定できない場合には、後述す
るようにさらにウィンドウの時間幅を狭くして回転角度
の割り出しを行うようにする。そして、故障点同定部１
３で故障点の同定が行えれば、前記故障モード推論部１
１での故障モードの推論結果と故障点の同定結果とを結
果表示部１４に表示させる（ステップＳ９．ＳＩＯ，５
２１）。

上記の故障点同定部１３の故障点同定処理をさらに詳し
く説明すると、故障点同定部１３では、故障モード推論
部１１で故障が発見されると、回転角検出器３からのデ
ータを用いてＡ／Ｄ変換部４、ウィンドウ処理部５およ
びＦＦＴ演算部６にそれぞれ制御信号を出力する。

第３図のグラフで横軸は時間軸であり、ｔＱ。

ｔｌ、ｔ２はそれぞれ時刻を示しており、θＯθ１．θ
２はそれぞれの時刻に対応した回転機１の回転角を示し
ている。そこでいま、故障モード推論部１２で時刻ｔＯ
〜ｔ１の間にサンプリングされたデータについて故障が
発見されたとすると、この時、θＯと６１の差が十分に
小さければ故障点は容易に同定することができるが、こ
のθ０と０１の差が大きい場合には、故障点同定部１３
はこのθ０と０１との中間にθ２の角度を設定し、それ
までの区間をθ０〜θ２の小区間とθ２〜θ１の小区間
に再分割し、それぞれの小区間について解析する（ステ
ップＳＩＯ，５ｌｌ）。

そして、この新たな解析のために、故障点同定部１３に
よって０２が設定されると、その値は制御信号としてウ
ィンドウ処理部５へ送られる。ウィンドウ処理部５では
、時系列データのウィンドウ区間をそれまでのｔｏ−ｔ
ｌからｔＯ−ｔ２に変更し、回転角検出器３から新しい
小区間についての回転角の情報を取り込み、ＦＦＴ解析
処理から平均化処理、特徴点抽出処理、故障モード判定
処理が行われる（ステップ８１２〜５１９）。

このようにしてウィンドウ区間の変更か行なわれた場合
、Ａ／Ｄ変換部４てのサンプリング周波数に変更がなけ
ればＦＦＴ演算部６へ送られるデータ数が変化してしま
う。すなわち、ウィンドウ区間が短くなれば、対応する
振動特性の時系列データの数も減少してしまう。そのた
め、故障点同定部１３では、ＦＦＴ演算部６ヘデータ数
の変化に対するＦＦＴ演算の基数の変更およびデータバ
ッファのサイズの変更の制御指令を出力する。データバ
ッファのサイズや基数の変更ができなくなった場合には
、サンプリング周波数を上げてサンプルデータ数を増や
すようにＡ／Ｄ変換部４に制御指令を出力する。。

このようにして、軸の回転角の範囲θＯ〜θ１に対応す
るウィンドウ区間ｔＯ〜ｔ１において故障が検出され、
回転角の範囲θ０〜θ２に対応するウィンドウ区間ｔＯ
〜ｔ２において故障が検出されなかった場合には、故障
点は回転角の範囲θ２〜θ１にあることになり、ウィン
ドウ処理部５のウィンドウ区間をこの回転角度範囲に対
応する区間ｔ２〜ｔ１に変更し、故障モードの探索と故
障点の同定を行うのである（ステップ８１１〜５２０）
。

すなわち、通常の正常な振動波形は第４図（ａ）に示す
ようなものであり、このＦＦＴ解析結果は同図（ｂ）に
示すようにほぼ単一周波数ｆのところにスペクトルが田
るが、軸クラックなどで高調波が重畳される第５図（ａ
）に示すような振動波形では、ＦＦＴ解析により同図（
ｂ）に示すように回転周波数ｆのスペクトルと共に、高
調波の周波数ｆｚのところにスペクトルが現れることに
なる。

これにより、故障モードを診断することができるのであ
るが、軸クラックがどの部分で起こっているかは判定す
ることができないので、さらにこの第５図（ａ）の振動
波形に対して、０９〜１８０６の区間と、１８０’〜３
６０’の区間とに分割し、それぞれについて振動波形の
ＦＦＴ解析を行うのである。

この再分割によるＦＦＴ解析では、第６図（ａ）（ｂ）
に示すように００〜１８０°の範囲では正常な単一周波
数ｆのスペクトルのみが現れ、］−８０″〜３６０’て
軸句ラックの特徴周波数ｆｚのスペクトルが現れ、軸ク
ラックがこの回転角度範囲１８０’〜３６０°に発生し
ていることを知ることができるのである。

さらにこのウィンドウ区間ｔ２〜ｔ１に対応する回転角
の範囲θ２〜θ１でも所定値よりも広く、さらに狭い回
転角の範囲を同定する必要がある場合には、さらにステ
ップＳ９の回転角同定処理以下の故障点の探索区間の分
割操作を繰り返すことによって故障点の同定を行い、す
てに決定された故障モードと共に結果表示部１４に表示
する。

こうして、ノイズ環境下でも故障モードを特定し、かつ
故障点の同定を正確に行うことができるのである。

［発明の効果］ 以上のようにこの発明によれば、振動センサによる振動
波形をＦＦＴ解析して故障モードを推論すると共に、ウ
ィンドウ区間を可変にして故障モードの現れている回転
角区間を同定するようにしているために、故障モードと
故障点とを共に自動的に割り出すことができ、故障診断
が正確に行える。またＦＦＴ解析結果に順子小モードが
検出された場合には、さらにウィンドウ区間を狭めて故
障点を同定するようにしているため、従来のようにノイ
ズ環境の悪い場所でもノイズと故障モードとの識別が正
確に行えて精度の高い故障診断ができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例のブロック図、第２図は上
記実施例の動作を説明するフローチャート、第３図は上
記実施例におけるウィンドウ処理部の出力波形を示すグ
ラフ、第４図（ａ）は正常な状態の振動波形図、同図（
ｂ）はそのＦＦＴ解析スペクトル分布図、第５図（ａ）
は故障発生状態の振動波形図、同図（ｂ）はそのＦＦＴ
解析スペクトル分布図、第６図（ａ）、（ｂ）は第５図
（ａ）の振動波形を２分割した各分割区間毎のＦＦＴ解
析スペクトル分布図、第７図は振動現象とその原因との
関係を示すルールテーブルである。 １・・回転機　　　　　　２・・・振動センサ３・・・
回転角検出器　　　４・・Ａ／Ｄ変換部５・・・ウィン
ドウ処理部　６・・・ＦＦＴ演算部７・・・平均化処理
部　　　８・・・特徴点抽出部９・・・しきい値判定部 １０・・・しきい値データベース １１・・・故障モード推論部 １２・・・ルールデータベース

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 回転機の振動を検出する振動センサと、 前記回転機の回転角を測定する回転角検出器と、前記振
   動センサからの振動データと前記回転角検出器からの回
   転角データとを時間的に対応させ、広狭任意の時間幅の
   ウィンドウ処理を行うウィンドウ処理手段と、 前記ウィンドウ処理手段の処理したウィンドウ内の前記
   振動データに対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）解析を
   行うＦＦＴ解析手段と、 前記ＦＦＴ解析結果に対して特徴点を抽出する特徴点抽
   出手段と、 振動の特徴点と回転機の故障モードとの対応ルールを記
   憶するルールデータベースと、 前記特徴点抽出手段の抽出した特徴点を前記ルールデー
   タベースのルールと対応させて故障モードを推論する故
   障モード推論手段と、 前記故障モード推論手段により故障モードが見出だされ
   る時に、前記ウィンドウ処理手段によりウィンドウ幅を
   前回より狭い幅に再分割させ、再分割された各ウィンド
   ウに対応する振動データに対して前記ＦＦＴ解析手段に
   よりＦＦＴ解析を行なわせ、前記特徴点抽出手段により
   特徴点を抽出させ、前記故障モード推論手段により故障
   モードを推論させ、故障モードの見出だされるウィンド
   ウに対応する回転機の回転角を前記回転角検出器の回転
   角データから同定し、同定した回転角の範囲が所定値以
   下であれば前記故障モードと当該同定した回転角範囲と
   を出力し、前記同定した回転角の範囲が所定値よりも大
   きければ故障モードの見出された回転角の範囲において
   前記ウィンドウ処理手段によりウィンドウをさらに狭い
   幅に再々分割させ、再々分割された各ウィンドウについ
   て前記ＦＦＴ解析から回転角同定までの処理を前記故障
   モードの見出される回転角の範囲が前記所定値よりも小
   さくなるまで繰り返す故障点同定手段と、 前記故障点同定手段からの故障モードと故障点の同定結
   果の出力を表示する結果表示手段とを備えて成る回転機
   故障診断システム。