JPH11108806A - Device for extracting characteristic of mechanical motion - Google Patents
Device for extracting characteristic of mechanical motionInfo
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- JPH11108806A JPH11108806A JP27291897A JP27291897A JPH11108806A JP H11108806 A JPH11108806 A JP H11108806A JP 27291897 A JP27291897 A JP 27291897A JP 27291897 A JP27291897 A JP 27291897A JP H11108806 A JPH11108806 A JP H11108806A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、機構的な運動体か
ら取り出した振動信号から、その運動状態の特徴情報を
抽出する機械運動特徴抽出装置に関し、例えば、自動車
のトランスミッション装置の故障診断の整備支援システ
ムに適用し得るものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a mechanical motion characteristic extracting apparatus for extracting characteristic information of a motion state from a vibration signal extracted from a mechanical moving body. It can be applied to a support system.
【０００２】[0002]
【従来の技術】回転軸や往復軸等の軸部材や、その軸部
材を支持する軸受け部材等の機械要素でなる機械運動機
構においては、軸の運動に伴って機構全体が振動してい
る。このような振動は、いずれかの機械要素等に傷があ
ったり機械要素が変形したりした場合には、傷がない場
合や変形していない場合とは異なるものとなっている。
そのため、機械運動機構における振動を解析して、故障
を診断したり、故障原因（傷の有無等）を解析したりす
ることが検討、研究されている。このような振動解析に
よる方法は、機構を分解することなく、また、視覚的に
発見し難い傷等の発見を容易にすることから、今後、重
要性が高まると考えられる。例えば、トランスミッショ
ン装置の構成要素であるボールベアリングの外輪内周面
にある傷は、視覚的には発見し難い。2. Description of the Related Art In a mechanical movement mechanism including mechanical elements such as a shaft member such as a rotary shaft and a reciprocating shaft, and a bearing member for supporting the shaft member, the entire mechanism vibrates with the movement of the shaft. Such vibrations are different when any of the mechanical elements is damaged or when the mechanical elements are deformed, as compared with the case where there is no flaw or the case where the mechanical elements are not deformed.
For this reason, studies and studies have been made to analyze vibrations in a mechanical motion mechanism to diagnose a failure or to analyze the cause of a failure (such as the presence or absence of a flaw). Such a method based on vibration analysis is considered to be more important in the future because it does not disassemble the mechanism and facilitates the detection of a scar or the like that is hard to find visually. For example, scratches on the inner peripheral surface of the outer race of a ball bearing, which is a component of the transmission device, are hard to find visually.
【０００３】機械運動機構の振動を電気信号に変換した
振動信号から、解析や診断がし易い形態の特徴情報を抽
出する方法としては、一般に、時間領域よりも周波数領
域での処理が適していることが多く、このような特徴抽
出のための処理方法としてフーリエ変換等のスペクトル
解析方法が広く知られている。例えば、下記文献に記載
されている方法が知られている。[0003] As a method of extracting characteristic information in a form that can be easily analyzed and diagnosed from a vibration signal obtained by converting the vibration of a mechanical movement mechanism into an electric signal, processing in the frequency domain rather than in the time domain is generally more suitable. In many cases, a spectrum analysis method such as a Fourier transform is widely known as a processing method for such feature extraction. For example, a method described in the following document is known.
【０００４】文献：小林正著、“現場の歯車活用辞
典”、日本プラントメンテナンス協会発行、ｐｐ．２８
７〜２９９ 図２は、スペクトル解析方法を利用した従来の機械運動
特徴抽出装置の機能ブロック図である。Literature: Tadashi Kobayashi, "Dictionary of Utilizing Gears in the Field", published by the Japan Plant Maintenance Association, pp. 28
7 to 299 FIG. 2 is a functional block diagram of a conventional mechanical motion feature extraction device using a spectrum analysis method.
【０００５】図２において、特徴抽出対象の機械運動機
構（例えばそのハウジング）には、圧電センサ等でなる
振動／電気変換センサ１が設けられており、このセンサ
１からの振動信号は、バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）２
によって帯域制限される。バンドパスフィルタ２からの
振動信号は、包絡線検出手段３によってその包絡線が検
出されて処理信号選択スイッチ４に与えられると共に、
直接にも処理信号選択スイッチ４に与えられる。処理信
号選択スイッチ４によって選択された信号（振動信号又
は包絡線検出信号）は、周波数分析手段５によって周波
数分析され、その周波数分析結果が特徴抽出情報として
表示手段６に与えられて表示される。In FIG. 2, a mechanical / movement mechanism (for example, a housing thereof) of a feature extraction target is provided with a vibration / electric conversion sensor 1 composed of a piezoelectric sensor or the like. Filter (BPF) 2
Is band-limited. The envelope signal of the vibration signal from the band-pass filter 2 is detected by the envelope detection means 3 and supplied to the processing signal selection switch 4.
It is also directly provided to the processing signal selection switch 4. The signal (vibration signal or envelope detection signal) selected by the processing signal selection switch 4 is subjected to frequency analysis by the frequency analysis means 5, and the result of the frequency analysis is given to the display means 6 as feature extraction information and displayed.
【０００６】例えば、軸受け部材に傷や変形等の何らか
の異常が生じた場合、軸受け部材の形状や回転数に応じ
た周波数成分や波形の包絡線に変化が現れるため、これ
を装置の診断や故障検出等に利用しようとするものであ
る。For example, if any abnormality such as a scratch or deformation occurs in the bearing member, a change appears in the frequency component and the waveform envelope corresponding to the shape and rotation speed of the bearing member. It is intended to be used for detection and the like.
【０００７】なお、上記の構成からバンドパスフィルタ
２を除いた機械運動特徴抽出装置も従来存在する。[0007] There is also a mechanical motion feature extraction device in which the bandpass filter 2 is removed from the above configuration.
【０００８】[0008]
【発明が解決しようとする課題】従来の方法において、
バンドパスフィルタ２がなければ、振動信号中に、別の
装置等からの雑音信号が大きく混入してくる場合に、包
絡線が影響を受け、うまく特徴抽出ができなくなること
がある。これを解決するために、特徴抽出対象の機械運
動機構（特に意図している機械要素（例えば軸受け部
材））の固有振動周波数付近の信号を抽出するバンドパ
スフィルタ２を設けている。SUMMARY OF THE INVENTION In the conventional method,
Without the bandpass filter 2, if a noise signal from another device or the like is greatly mixed in the vibration signal, the envelope may be affected and the feature extraction may not be performed well. In order to solve this, a band-pass filter 2 for extracting a signal near the natural vibration frequency of a mechanical motion mechanism (particularly a mechanical element (for example, a bearing member) intended for feature extraction) is provided.
【０００９】しかしながら、このような方法は、事前に
特徴抽出対象の機械運動機構の固有振動周波数等の情報
を必要とする。実際上、固有振動周波数が事前に明確に
なっていることはあまりなく、また、その時々の状態の
変化によって固有振動周波数等の情報は変化してしまう
こともある。However, such a method requires in advance information such as the natural vibration frequency of the mechanical motion mechanism whose feature is to be extracted. In practice, the natural vibration frequency is not often clarified in advance, and information such as the natural vibration frequency may change due to the state change at each time.
【００１０】すなわち、従来のでは、故障診断等に供す
るに値する特徴が適切に抽出しえないことがあった。That is, in the related art, a feature worthy of being used for failure diagnosis or the like may not be properly extracted.
【００１１】そのため、特徴抽出対象の機械運動機構に
ついての固有振動周波数等の情報を必要とすることな
く、しかも、別の装置等からの雑音振動があっても故障
診断等に供することができるように特徴を抽出できる機
械運動特徴抽出装置が求められている。Therefore, information such as the natural vibration frequency of the mechanical motion mechanism from which the feature is to be extracted is not required, and even if there is noise vibration from another device, it can be used for failure diagnosis. There is a need for a machine motion feature extraction device that can extract features from a computer.
【００１２】[0012]
【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め、本発明の機械運動特徴抽出装置は、以下の手段を有
することを特徴とする。Means for Solving the Problems In order to solve the above problems, a mechanical motion feature extracting apparatus according to the present invention is characterized by having the following means.
【００１３】すなわち、（１）特徴抽出対象の機械運動
機構の振動を電気信号に変換する振動／電気変換手段
と、（２）この振動／電気変換手段から出力された振動
信号に対し、短時間周波数分析し、短時間パワースペク
トルを出力する短時間周波数分析手段と、（３）この短
時間周波数分析手段から出力された短時間パワースペク
トルの各周波数成分の時間変動に対し、周波数分析して
その分析結果を特徴情報として出力する振幅変調成分分
析手段とを有することを特徴とする。That is, (1) vibration / electric conversion means for converting the vibration of the mechanical movement mechanism of the feature extraction target into an electric signal; and (2) a vibration signal output from the vibration / electric conversion means for a short time. A short-time frequency analyzing means for performing frequency analysis and outputting a short-time power spectrum; and (3) performing a frequency analysis on a time variation of each frequency component of the short-time power spectrum output from the short-time frequency analyzing means. Amplitude modulation component analysis means for outputting an analysis result as feature information.
【００１４】[0014]
【発明の実施の形態】以下、本発明による機械運動特徴
抽出装置の一実施形態を図面を参照しながら詳述する。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, an embodiment of a machine motion feature extracting device according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
【００１５】ここで、図１が、この実施形態の機械運動
特徴抽出装置の構成を示す機能ブロック図である。FIG. 1 is a functional block diagram showing the configuration of the mechanical motion feature extracting device of this embodiment.
【００１６】この実施形態の機械運動特徴抽出装置は、
振動／電気変換センサ１０、アナログ／ディジタル変換
器（Ａ／Ｄ）１１、短時間周波数分析手段１２、振幅変
調成分分析手段１３及び表示手段１４を備えている。The machine motion feature extraction device of this embodiment
The apparatus includes a vibration / electric conversion sensor 10, an analog / digital converter (A / D) 11, a short-time frequency analysis unit 12, an amplitude modulation component analysis unit 13, and a display unit 14.
【００１７】振動／電気変換センサ１０は、特徴抽出対
象の機械運動機構（例えばそのハウジング）に設けら
れ、その機械運動機構の振動を電気信号に変換してアナ
ログ／ディジタル変換器１１に与えるものであり、例え
ば、圧電センサや加速度センサが該当する。図１では、
１個の振動／電気変換センサ１０を示しているが、特徴
抽出対象の機械運動機構に振動方向別の複数の振動／電
気変換センサ１０を設け、いずれかのセンサを選択して
その出力信号をアナログ／ディジタル変換器１１に与え
るようにしても良い。例えば、特徴抽出対象の機械運動
機構が軸部材を含むものであれば、軸部材の延長方向の
振動を検出するセンサ、軸部材の延長方向に直交する２
方向のそれぞれの方向の振動を検出するセンサを設ける
ようにしても良い。The vibration / electric conversion sensor 10 is provided on a mechanical motion mechanism (for example, a housing thereof) from which a feature is to be extracted, and converts the vibration of the mechanical motion mechanism into an electric signal and provides the electric signal to the analog / digital converter 11. Yes, for example, a piezoelectric sensor or an acceleration sensor. In FIG.
Although one vibration / electric conversion sensor 10 is shown, a plurality of vibration / electric conversion sensors 10 for different vibration directions are provided in a mechanical movement mechanism for feature extraction, and any one of the sensors is selected to output its output signal. It may be provided to the analog / digital converter 11. For example, if the mechanical movement mechanism of the feature extraction target includes a shaft member, a sensor that detects vibration in the extension direction of the shaft member,
A sensor for detecting vibration in each of the directions may be provided.
【００１８】アナログ／ディジタル変換器１１は、振動
／電気変換センサ１０からの振動信号（アナログ信号）
をディジタル信号に変換するものである。例えば、サン
プリング周波数が２５０００Ｈｚ、量子化ビットが１６
ビットで、アナログ／ディジタル変換する。この実施形
態の場合、特徴抽出対象の機械運動機構についての固有
振動周波数等の情報を必要とすることなく特徴を抽出す
ることを意識しており、後述する短時間周波数分析手段
１２での周波数の分析範囲を概ね０〜１２５００Ｈｚと
いう広範囲にしており、そのため、サンプリング周波数
も例えば２５０００Ｈｚのように高い周波数のものとし
ている。The analog / digital converter 11 is a vibration signal (analog signal) from the vibration / electric conversion sensor 10.
Is converted into a digital signal. For example, if the sampling frequency is 25000 Hz and the quantization bit is 16
Analog / digital conversion with bits. In the case of this embodiment, it is conscious that the feature is extracted without requiring information such as the natural vibration frequency of the mechanical motion mechanism of the feature extraction target. The analysis range is set to a wide range of approximately 0 to 12500 Hz, and therefore, the sampling frequency is set to a high frequency such as 25000 Hz.
【００１９】図３は、振動／電気変換センサ１０から出
力され、アナログ／ディジタル変換器１１でディジタル
信号に変換された振動信号の一例を示すものである。例
えば、回転軸が回転することで振動を生じたりするの
で、図３に示すように、振動信号は、種々の周波数成分
を含むが、一般的には、特徴抽出対象の機械運動機構の
固有振動周波数に応じた周期的な信号となっている。特
に、大きなレベルをとるパルス状部分は、傷等の不具合
が存在するときに生じ易いものである。FIG. 3 shows an example of a vibration signal output from the vibration / electrical conversion sensor 10 and converted into a digital signal by the analog / digital converter 11. For example, the vibration signal may include various frequency components as shown in FIG. 3 because the rotation shaft may cause vibrations. In general, the natural vibration of the mechanical motion mechanism of the feature extraction target is shown in FIG. It is a periodic signal according to the frequency. Particularly, a pulse-shaped portion having a large level is likely to occur when a defect such as a scratch exists.
【００２０】短時間周波数分析手段１２は、アナログ／
ディジタル変換器１１から与えられた時系列信号である
振動信号から短時間パワースペクトルを計算し、振幅変
調成分分析手段１３に与えるものである。短時間周波数
分析手段１２としては、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）手
段や離散フーリエ変換（ＤＦＴ）手段等の既存の周波数
分析手段を適用できる。The short-time frequency analysis means 12 has an analog /
A short-time power spectrum is calculated from a vibration signal which is a time-series signal provided from the digital converter 11, and the calculated power spectrum is provided to the amplitude modulation component analyzing means 13. As the short-time frequency analysis unit 12, an existing frequency analysis unit such as a fast Fourier transform (FFT) unit or a discrete Fourier transform (DFT) unit can be applied.
【００２１】以下では、短時間周波数分析手段１２とし
て、離散フーリエ変換手段を適用した場合について詳述
する。Hereinafter, a case where discrete Fourier transform means is applied as the short-time frequency analysis means 12 will be described in detail.
【００２２】ここで、短時間周波数分析手段１２に与え
られる振動信号（時系列信号）をｙ（ｔ）で表す。但
し、ｔは自然数であり、サンプリングの番号を表わして
いる。短時間周波数分析手段１２は、Ｎ個の信号系列ｙ
（ｔ）、ｙ（ｔ−１）、…ｙ（ｔ−Ｎ＋１）から、
（１）式で表される離散フーリエ変換によって時刻ｔに
おける短時間周波数パワースペクトルＹ（ｔ，ｋ）を求
める。Here, the vibration signal (time-series signal) given to the short-time frequency analysis means 12 is represented by y (t). Here, t is a natural number and represents a sampling number. The short-time frequency analysis means 12 outputs N signal sequences y
From (t), y (t−1),... Y (t−N + 1),
The short-time frequency power spectrum Y (t, k) at time t is obtained by the discrete Fourier transform represented by the equation (1).
【００２３】ここで、Ｎは１回の分析に係るポイント数
（フレーム長）であり、後述する図６での縞模様が明確
に現れる数に選定されている。例えば、２５０００Ｈｚ
でのサンプリングの場合、１２８に選定される。また、
ｋは、０以上Ｎ未満の任意の整数であり、周波数成分を
間接的に表すパラメータである。各周波数成分は、サン
プリング周期をΔＴとすれば、２πｋ／ＮΔＴで表され
る。フレーム長Ｎはまた、（１）式から明らかなよう
に、分析に係る周波数帯域の全体をいくつ（Ｎ個）に分
割して短時間周波数パワースペクトルＹ（ｔ，ｋ）を求
めるかを規定しているものである。Here, N is the number of points (frame length) for one analysis, and is selected as the number in which the stripe pattern in FIG. 6 described later clearly appears. For example, 25000 Hz
In the case of sampling by, 128 is selected. Also,
k is an arbitrary integer of 0 or more and less than N, and is a parameter that indirectly represents a frequency component. Each frequency component is represented by 2πk / NΔT, where ΔT is the sampling period. As is apparent from the equation (1), the frame length N defines how many (N) the entire frequency band to be analyzed is divided to obtain the short-time frequency power spectrum Y (t, k). Is what it is.
【００２４】[0024]
【数１】 短時間周波数分析手段１２は、（１）式に従って、ある
時刻ｔでの短時間周波数パワースペクトルＹ（ｔ，ｋ）
＝Ｙ（Ｔ，ｋ）を求めると、次は、時刻ｔ＋Δｔでの短
時間周波数パワースペクトルＹ（ｔ＋Δｔ，ｋ）＝Ｙ
（Ｔ＋１，ｋ）を求め、以下同様に、時間Δｔずつ異な
る短時間周波数パワースペクトルＹ（ｔ＋２Δｔ，ｋ）
＝Ｙ（Ｔ＋２，ｋ），Ｙ（ｔ＋３Δｔ，ｋ）＝Ｙ（Ｔ＋
３，ｋ）…を順次求めていく。(Equation 1) The short-time frequency analysis means 12 calculates the short-time frequency power spectrum Y (t, k) at a certain time t according to the equation (1).
= Y (T, k), the short-time frequency power spectrum Y (t + Δt, k) = Y at time t + Δt is obtained.
(T + 1, k) is calculated, and similarly, the short-time frequency power spectrum Y (t + 2Δt, k) that differs by the time Δt is similarly obtained.
= Y (T + 2, k), Y (t + 3Δt, k) = Y (T +
3, k) are sequentially obtained.
【００２５】時間（相前後するフレームでのスライド
量）Δｔが短い（最小１）ほど、短時間周波数パワース
ペクトルＹ（ｔ，ｋ）の時間変化波形として精緻なもの
が得られるが、それだけ演算量は多くなる。一方、時間
Δｔが長いほど、短時間周波数パワースペクトルＹ
（ｔ，ｋ）の時間変化波形としてラフなものが得られる
が、それだけ演算量は少なくなる。そのため、演算量
と、最終的に得られる特徴情報の精度との関係から、時
間Δｔの具体的な値を選定すれば良い。例えば、２５０
００Ｈｚでのサンプリングの場合、時間Δｔとして１６
を選定する。The shorter (minimum 1) the time (the amount of slide in the preceding and succeeding frames) Δt, the more precise the time-varying waveform of the short-time frequency power spectrum Y (t, k) can be obtained. Will increase. On the other hand, the longer the time Δt, the shorter the frequency power spectrum Y
Although a rough time-change waveform of (t, k) is obtained, the amount of calculation is reduced accordingly. Therefore, a specific value of the time Δt may be selected from the relationship between the amount of calculation and the accuracy of the finally obtained feature information. For example, 250
In the case of sampling at 00 Hz, the time Δt is 16
Is selected.
【００２６】図４は、短時間周波数分析手段１２から出
力された短時間周波数パワースペクトルＹ（ｔ，ｋ）の
一例を示すものであり、上述した図３に示した振動信号
に対応するものである。図４において、横軸は時間、縦
軸は周波数成分を表している。ある時刻での各周波数成
分のパワー強度は、横軸及び縦軸に直交する高さ方向に
表せばわかり易いが、図４では、高さ方向の変動を横軸
及び縦軸を含む平面上にある角度で投影させることで表
している。短時間周波数パワースペクトルＹ（ｔ，ｋ）
の時間的変動も、周波数成分によって多少異なってはい
るが（同じ場合もあるが）周期的な変化を呈するものと
なっている。FIG. 4 shows an example of the short-time frequency power spectrum Y (t, k) output from the short-time frequency analysis means 12, which corresponds to the vibration signal shown in FIG. is there. In FIG. 4, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents frequency components. The power intensity of each frequency component at a certain time is easy to understand if it is expressed in a height direction orthogonal to the horizontal axis and the vertical axis, but in FIG. 4, the fluctuation in the height direction is on a plane including the horizontal axis and the vertical axis. This is represented by projecting at an angle. Short-time frequency power spectrum Y (t, k)
Also has a slightly different (depending on the same case) periodic change depending on the frequency component.
【００２７】振幅変調成分分析手段１３は、短時間周波
数分析手段１２から出力された各短時間周波数パワース
ペクトルのそれぞれの時間変動に対し、時間方向へさら
に周波数分析を行うことにより、各周波数成分毎のエネ
ルギー（パワー）の時間変動の周波数スペクトルを計算
し、抽出された特徴情報として表示手段１４に出力する
ものである。The amplitude modulation component analysis means 13 performs frequency analysis in the time direction for each time variation of each short-time frequency power spectrum output from the short-time frequency analysis means 12, thereby The frequency spectrum of the time variation of the energy (power) is calculated and output to the display means 14 as extracted feature information.
【００２８】振幅変調成分分析手段１３としても、高速
フーリエ変換（ＦＦＴ）手段や離散フーリエ変換（ＤＦ
Ｔ）手段等の既存の周波数分析手段を適用できる。As the amplitude modulation component analyzing means 13, a fast Fourier transform (FFT) means or a discrete Fourier transform (DF
Existing frequency analysis means such as T) means can be applied.
【００２９】以下では、振幅変調成分分析手段１３とし
て、離散フーリエ変換手段を適用した場合について詳述
する。Hereinafter, a case where a discrete Fourier transform means is applied as the amplitude modulation component analyzing means 13 will be described in detail.
【００３０】振幅変調成分分析手段１３は、短時間周波
数分析手段１２から出力された各短時間周波数パワース
ペクトルの時系列Ｙ（ｋ，Ｔ），Ｙ（ｋ，Ｔ−１），
…，Ｙ（ｋ，Ｔ−Ｍ＋１）に対し、（２）式に従って、
時間方向へさらに周波数分析を行い、各周波数成分２π
ｋ／ＮΔＴのパワーの時間変動の周波数スペクトルＹ２
（ｋ，ｌ）を計算する。The amplitude modulation component analyzing means 13 outputs the time series Y (k, T), Y (k, T-1), Y (k, T) of each short-time frequency power spectrum output from the short-time frequency analyzing means 12.
, Y (k, T−M + 1), according to equation (2),
Further frequency analysis is performed in the time direction, and each frequency component 2π
The frequency spectrum Y2 of the time variation of the power of k / NΔT
Calculate (k, l).
【００３１】ここで、Ｍは振幅変調成分分析手段１３に
よる１回の分析に係るポイント数（フレーム長）であ
り、例えば、アナログ／ディジタル変換器１１で２５０
００Ｈｚでサンプリングした場合、２０４８に選定され
る。また、ｌは、０以上Ｍ未満の任意の整数であり、周
波数成分を間接的に表すパラメータであり、短時間周波
数分析手段１２での分析におけるｋと同様なものであ
る。Here, M is the number of points (frame length) for one analysis by the amplitude modulation component analysis means 13, for example, 250 points in the analog / digital converter 11.
When sampling at 00 Hz, 2048 is selected. In addition, l is an arbitrary integer from 0 to less than M, and is a parameter that indirectly represents a frequency component, and is the same as k in the analysis by the short-time frequency analysis unit 12.
【００３２】[0032]
【数２】 なお、振幅変調成分分析手段１３による周波数分析は、
１回だけ行えば良い。但し、異なるフレームを設定して
２回以上行っても良い。(Equation 2) The frequency analysis by the amplitude modulation component analysis means 13 is as follows.
You only have to do it once. However, two or more times may be performed by setting different frames.
【００３３】また、振幅変調成分分析手段１３による処
理は、振動信号から見た場合には、短時間周波数分析手
段１２から出力された各短時間周波数パワースペクトル
の周波数成分を搬送波とした振幅変調信号からその振幅
変調成分を取り出していることと等価である。Further, the processing by the amplitude modulation component analyzing means 13 is such that, when viewed from the vibration signal, the amplitude modulation signal using the frequency component of each short-time frequency power spectrum output from the short-time frequency analyzing means 12 as a carrier wave. This is equivalent to extracting the amplitude modulation component from.
【００３４】図５は、振幅変調成分分析手段１３から出
力された短時間周波数パワースペクトルＹ（Ｔ，ｋ）の
時間変動の周波数スペクトルの一例を示すものであり、
上述した図３に示した振動信号に対応するものである。
図５において、横軸は振幅変調成分を表す周波数、縦軸
は短時間周波数分析手段１２に係る周波数成分、高さ方
向は振幅変調成分の強度を表している。FIG. 5 shows an example of a time-varying frequency spectrum of the short-time frequency power spectrum Y (T, k) output from the amplitude modulation component analyzing means 13.
This corresponds to the vibration signal shown in FIG.
In FIG. 5, the horizontal axis represents the frequency representing the amplitude modulation component, the vertical axis represents the frequency component of the short-time frequency analysis means 12, and the height direction represents the intensity of the amplitude modulation component.
【００３５】図６は、振幅変調成分分析手段１３から出
力された短時間周波数パワースペクトルＹ（Ｔ，ｋ）の
時間変動の周波数スペクトルを図５とは異なる表記方法
で示した模式図である。なお、模式図であるので、図５
とは対応してはいない。すなわち、図６は、横軸に振幅
変調成分を表す周波数、縦軸に短時間周波数分析手段１
２に係る周波数成分を取り、振幅変調成分の強度Ｙ２
（ｋ，ｌ）を階調に置き換えて２次元的に濃淡表示した
ものである。この図６から明らかなように、２次元的に
濃淡表示した場合には、多くの縞模様が存在し、一部の
縞模様は、機械要素の傷や機械要素の変形等によってそ
の存在の有無や現れる位置が変化するものである。ま
た、特徴抽出対象の機械運動機構以外の装置からの振動
成分が、センサ１０で捕捉されたとしても、それに応じ
た縞模様は生じても、機械要素の傷や機械要素の変形等
による縞模様とは別の位置に生じる。FIG. 6 is a schematic diagram showing a time-varying frequency spectrum of the short-time frequency power spectrum Y (T, k) output from the amplitude modulation component analyzing means 13 in a notation different from that of FIG. In addition, since it is a schematic diagram, FIG.
Does not correspond. That is, FIG. 6 shows the frequency representing the amplitude modulation component on the horizontal axis and the short-time frequency analysis means 1 on the vertical axis.
2 to obtain the intensity Y2 of the amplitude modulation component.
(K, l) is two-dimensionally shaded by replacing the gradation. As is apparent from FIG. 6, when two-dimensionally displayed in shades, many stripes are present, and some of the stripes are present due to scratches on the mechanical elements or deformation of the mechanical elements. And the position where it appears changes. Further, even if a vibration component from a device other than the mechanical movement mechanism of the feature extraction target is captured by the sensor 10, even if a stripe pattern corresponding thereto is generated, a stripe pattern due to a scratch of a mechanical element, deformation of a mechanical element, or the like. Occurs in a different location.
【００３６】従って、振幅変調成分分析手段１３からの
出力は、特徴抽出対象の機械運動機構の振動特徴情報と
して十分に機能するものである。Therefore, the output from the amplitude modulation component analyzing means 13 sufficiently functions as the vibration feature information of the mechanical movement mechanism from which the feature is to be extracted.
【００３７】因みに、短時間周波数分析手段１２におけ
る分析フレーム長を長くとった場合には（通常の周波数
分析手段を適用した場合には）、（１）における総和機
能により、各短時間パワースペクトルにおける時間変動
のダイナミックレンジが小さくなり、振幅変調成分分析
手段１３からの出力を図６のように濃淡表示したとして
も縞模様は明確でなくなる。By the way, when the analysis frame length in the short-time frequency analysis means 12 is long (when the normal frequency analysis means is applied), the summation function in (1) performs the summation function in each short-time power spectrum. The dynamic range of the time variation becomes small, and even if the output from the amplitude modulation component analyzing means 13 is displayed in gray scale as shown in FIG. 6, the stripe pattern is not clear.
【００３８】表示手段１４は、振幅変調成分分析手段１
３から与えられた振動特徴情報を、例えば、図６に示し
た表示形態で利用者に呈示するものである。例えば、標
準品の機械運動機構から得られた振動特徴情報（予め記
憶されている）と、今回の特徴抽出対象の機械運動機構
から得られた振動特徴情報とを並設して表示させるよう
にしても良い。The display means 14 is a means for analyzing the amplitude modulation component 1
For example, the vibration characteristic information given from the third information is presented to the user in a display form shown in FIG. For example, the vibration characteristic information (previously stored) obtained from the standard mechanical movement mechanism and the vibration characteristic information obtained from the mechanical movement mechanism whose feature is to be extracted this time are displayed side by side. May be.
【００３９】以上のように、上記実施形態によれば、振
動信号の時系列に対して広範囲な短時間パワースペクト
ルを得た後、各短時間パワースペクトルに対し、さらに
時間方向へ周波数分析を行い、その結果を特徴情報とす
るようにしたので、特徴抽出対象の機械運動機構につい
ての固有振動周波数等の情報を必要とすることなく、し
かも、別の装置等からの雑音振動があっても故障診断等
に供することができるように特徴を抽出できる。As described above, according to the above-described embodiment, after obtaining a wide-ranging short-time power spectrum with respect to the time series of the vibration signal, frequency analysis is further performed on each short-time power spectrum in the time direction. Since the result is used as feature information, there is no need for information such as the natural vibration frequency of the mechanical motion mechanism from which features are to be extracted, and even if there is noise vibration from another device, etc. Features can be extracted so that they can be used for diagnosis and the like.
【００４０】また、その結果を２次元濃淡表示すること
により、どの帯域にどの程度の振幅変調が生じているの
かを一度に観察することができ、特徴抽出対象の機械運
動機構に何らかの障害が生じた場合にその早期発見が可
能となる。Further, by displaying the result in two-dimensional shading, it is possible to observe at a time which band and how much amplitude modulation has occurred, and some trouble may occur in the mechanical motion mechanism for feature extraction. Early detection is possible.
【００４１】なお、上記実施形態においては、得られた
特徴情報を濃淡表示するものを示したが、本発明は、特
徴情報の抽出までに特徴を有するものであり、得られた
特徴情報をどのような形で処理しても良いことは勿論で
ある。例えば、変調周波数成分の強度を閾値と比較して
２値等の単純な濃淡情報に変換して表示させるようにし
ても良く、また、２値等の単純な濃淡情報に変換した
後、基準の濃淡情報とパターンマッチング（距離値計
算）したりしても良い。In the above-described embodiment, the obtained feature information is displayed in different shades. However, the present invention has features before the extraction of the feature information. Of course, processing may be performed in such a manner. For example, the intensity of the modulation frequency component may be compared with a threshold value to be converted into simple gray-level information such as binary and displayed, or after converted into simple gray-level information such as binary, Pattern matching (distance calculation) with shading information may be performed.
【００４２】[0042]
【発明の効果】以上のように、本発明の機械運動特徴抽
出装置によれば、特徴抽出対象の機械運動機構の振動を
電気信号に変換する振動／電気変換手段と、この振動／
電気変換手段から出力された振動信号に対し、短時間周
波数分析し、短時間パワースペクトルを出力する短時間
周波数分析手段と、この短時間周波数分析手段から出力
された短時間パワースペクトルの各周波数成分の時間変
動に対し、周波数分析してその分析結果を特徴情報とし
て出力する振幅変調成分分析手段とを有するので、特徴
抽出対象の機械運動機構についての固有振動周波数等の
情報を必要とすることなく、しかも、別の装置等からの
雑音振動があっても故障診断等に供することができるよ
うに特徴を抽出できる。As described above, according to the mechanical motion feature extracting apparatus of the present invention, the vibration / electrical conversion means for converting the vibration of the mechanical motion mechanism of the feature extraction target into an electric signal,
A short-time frequency analysis unit that performs a short-time frequency analysis on the vibration signal output from the electric conversion unit and outputs a short-time power spectrum, and each frequency component of the short-time power spectrum output from the short-time frequency analysis unit And amplitude modulation component analysis means for outputting a result of the analysis as characteristic information with respect to the time variation of the characteristic, so that information such as the natural vibration frequency of the mechanical motion mechanism of the feature extraction target is not required. Moreover, even if there is noise vibration from another device or the like, the feature can be extracted so that it can be used for failure diagnosis or the like.
【図１】実施形態の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an embodiment.
【図２】従来の構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing a conventional configuration.
【図３】実施形態のアナログ／ディジタル変換器からの
出力例を示す説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of output from the analog / digital converter of the embodiment.
【図４】実施形態の短時間周波数分析手段からの出力例
を示す説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating an output example from a short-time frequency analysis unit according to the embodiment;
【図５】実施形態の振幅変調成分分析手段からの出力例
を示す説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram illustrating an output example from an amplitude modulation component analysis unit according to the embodiment;
【図６】実施形態の表示手段による表示方法の説明図で
ある。FIG. 6 is an explanatory diagram of a display method by a display unit of the embodiment.
１０…振動／電気変換センサ、１１…アナログ／ディジ
タル変換器、１２…短時間周波数分析手段、１３…振幅
変調成分分析手段、１４…表示手段。10: vibration / electrical conversion sensor, 11: analog / digital converter, 12: short-time frequency analysis means, 13: amplitude modulation component analysis means, 14: display means.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 尾崎 俊二 東京都港区虎ノ門１丁目７番12号 沖電気 工業株式会社内 ──────────────────────────────────────────────────の Continued from the front page (72) Inventor Shunji Ozaki 1-7-12 Toranomon, Minato-ku, Tokyo Oki Electric Industry Co., Ltd.
Claims (2)
気信号に変換する振動／電気変換手段と、 この振動／電気変換手段から出力された振動信号に対
し、短時間周波数分析し、短時間パワースペクトルを出
力する短時間周波数分析手段と、 この短時間周波数分析手段から出力された短時間パワー
スペクトルの各周波数成分の時間変動に対し、周波数分
析してその分析結果を特徴情報として出力する振幅変調
成分分析手段とを有することを特徴とする機械運動特徴
抽出装置。1. A vibration / electric conversion means for converting a vibration of a mechanical movement mechanism of a feature extraction target into an electric signal, a short-time frequency analysis of a vibration signal output from the vibration / electric conversion means, A short-time frequency analysis means for outputting a power spectrum; and an amplitude for frequency-analyzing the time variation of each frequency component of the short-time power spectrum output from the short-time frequency analysis means, and outputting an analysis result as feature information. A mechanical motion feature extraction device comprising: a modulation component analyzing unit.
た特徴情報を、一方の軸に上記振幅変調成分分析手段の
分析に係る周波数成分、他方の軸に上記短時間周波数分
析手段の分析に係る周波数成分をとり、上記振幅変調成
分分析手段の分析による各周波数成分での強度を階調に
置き換えて２次元的に濃淡表示する表示手段をさらに有
することを特徴とする請求項１に記載の機械運動特徴抽
出装置。2. The characteristic information output from the amplitude modulation component analysis means is provided on one axis with a frequency component related to the analysis of the amplitude modulation component analysis means, and with the other axis related to the analysis of the short-time frequency analysis means. 2. The machine according to claim 1, further comprising a display unit that takes a frequency component and replaces the intensity of each frequency component by the amplitude modulation component analysis unit with a gray scale and two-dimensionally displays light and shade. Exercise feature extraction device.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27291897A JPH11108806A (en) | 1997-10-06 | 1997-10-06 | Device for extracting characteristic of mechanical motion |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27291897A JPH11108806A (en) | 1997-10-06 | 1997-10-06 | Device for extracting characteristic of mechanical motion |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11108806A true JPH11108806A (en) | 1999-04-23 |
Family
ID=17520579
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP27291897A Pending JPH11108806A (en) | 1997-10-06 | 1997-10-06 | Device for extracting characteristic of mechanical motion |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11108806A (en) |
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