JPS6260011B2 - - Google Patents
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- JPS6260011B2 JPS6260011B2 JP16129081A JP16129081A JPS6260011B2 JP S6260011 B2 JPS6260011 B2 JP S6260011B2 JP 16129081 A JP16129081 A JP 16129081A JP 16129081 A JP16129081 A JP 16129081A JP S6260011 B2 JPS6260011 B2 JP S6260011B2
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- periodic
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- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 21
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 16
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 15
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 8
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 claims description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 239000003638 chemical reducing agent Substances 0.000 description 6
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- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 3
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 3
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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
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
【発明の詳細な説明】
本発明はベアリング、歯車等の如く周期運動を
行う物体即ち周期運動体の監視方法に関し、更に
詳述すれば周期運動体を備えた機器の大小、周期
運動体の回転速度、負荷の大小等に影響されず、
しかも周期運動体の振動から得られた時系列デー
タ中に弁別しにくい雑音が含まれる場合であつて
も周期運動体の異常を検知できる方法を提案する
ものである。
行う物体即ち周期運動体の監視方法に関し、更に
詳述すれば周期運動体を備えた機器の大小、周期
運動体の回転速度、負荷の大小等に影響されず、
しかも周期運動体の振動から得られた時系列デー
タ中に弁別しにくい雑音が含まれる場合であつて
も周期運動体の異常を検知できる方法を提案する
ものである。
従来ベアリング、歯車等の周期運動体及びこれ
を備えた機器において部品の傷、回転軸の偏心、
潤滑の不良等の異常が発生した場合には、これを
放置するとベアリング、歯車等の部品のみなら
ず、これらを備えた機器全体の故障、破壊を惹起
する。従つてこのような異常を正確に検知するこ
とはベアリング、歯車等を有する機器の保守管理
上、極めて重要な課題である。
を備えた機器において部品の傷、回転軸の偏心、
潤滑の不良等の異常が発生した場合には、これを
放置するとベアリング、歯車等の部品のみなら
ず、これらを備えた機器全体の故障、破壊を惹起
する。従つてこのような異常を正確に検知するこ
とはベアリング、歯車等を有する機器の保守管理
上、極めて重要な課題である。
従来このような異常を検知する方法として周期
運動体にセンサを取り付け、その出力信号から得
られる時系列データより下記(1)式にて定義される
RMS（Root Mean Square）値をとる方法 但し ｘ（ｔ）：時系列データ（ｔ＝１、２………Ｎ） Ｎ：データ数 ：ｘ（ｔ）の平均値 また時系列データｘ（ｔ）より下記(2)式にて得
られる２次相関関数（自己相関関数）Ｒ（τ）
を、フーリエ変換して下記(3)式のように表わされ
るパワースペクトルをチエツクする方法、 Ｒ（τ）＝Ｅ〔ｘ（ｔ）・ｘ（ｔ＋τ）〕 ………(2) 但し Ｅ：平均操作 ｘ（ｔ＋τ）：ｘ（ｔ）が得られた時点からτだ
け経過した時点におけるデータ Ｓ（ｆ）＝１／２π∫∞ −∞Ｒ（τ）ｅ-j2〓f〓ｄτ…
… …(3) 但し Ｓ（ｆ）：周波数ｆにおけるパワースペクトル値 ｊ：虚数単位 また上記パワースペクトルを下記(4)式の如く積
分した値（パワースペクトル積分値）Spをとる
方法 Sp＝∫ｆ１ ｆ０Ｓ（ｆ）df ………(4) 但し 〔f0、f1〕：積分区間 等が考えられているが、RMS値及びパワースペ
クトル積分値Spは、周期運動体を備えた機器の
サイズ、周期運動体の回転速度、負荷の大小等に
よつて区々に異なり、普遍的な判断基準を設ける
ことができず、個々の正常時のデータを蓄積して
おく必要があるため、一般にはパワースペクトル
をチエツクする方法が多用されている。しかしこ
の方法による場合も周期運動体の振動から得られ
る時系列データ中に弁別しにくい雑音が含まれる
ときは周期運動体に異常が発生しているにも拘ら
ず、パワースペクトルにはそれが明瞭に現れず、
周期運動体の異常が検知できないことがままあ
る。
運動体にセンサを取り付け、その出力信号から得
られる時系列データより下記(1)式にて定義される
RMS（Root Mean Square）値をとる方法 但し ｘ（ｔ）：時系列データ（ｔ＝１、２………Ｎ） Ｎ：データ数 ：ｘ（ｔ）の平均値 また時系列データｘ（ｔ）より下記(2)式にて得
られる２次相関関数（自己相関関数）Ｒ（τ）
を、フーリエ変換して下記(3)式のように表わされ
るパワースペクトルをチエツクする方法、 Ｒ（τ）＝Ｅ〔ｘ（ｔ）・ｘ（ｔ＋τ）〕 ………(2) 但し Ｅ：平均操作 ｘ（ｔ＋τ）：ｘ（ｔ）が得られた時点からτだ
け経過した時点におけるデータ Ｓ（ｆ）＝１／２π∫∞ −∞Ｒ（τ）ｅ-j2〓f〓ｄτ…
… …(3) 但し Ｓ（ｆ）：周波数ｆにおけるパワースペクトル値 ｊ：虚数単位 また上記パワースペクトルを下記(4)式の如く積
分した値（パワースペクトル積分値）Spをとる
方法 Sp＝∫ｆ１ ｆ０Ｓ（ｆ）df ………(4) 但し 〔f0、f1〕：積分区間 等が考えられているが、RMS値及びパワースペ
クトル積分値Spは、周期運動体を備えた機器の
サイズ、周期運動体の回転速度、負荷の大小等に
よつて区々に異なり、普遍的な判断基準を設ける
ことができず、個々の正常時のデータを蓄積して
おく必要があるため、一般にはパワースペクトル
をチエツクする方法が多用されている。しかしこ
の方法による場合も周期運動体の振動から得られ
る時系列データ中に弁別しにくい雑音が含まれる
ときは周期運動体に異常が発生しているにも拘ら
ず、パワースペクトルにはそれが明瞭に現れず、
周期運動体の異常が検知できないことがままあ
る。
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであ
り、周期運動体を備えた機器のサイズ、周期運動
体の回転速度、負荷の大小等に影響されず、しか
も周期運動体の振動から得られる時系列データ中
に弁別しにくい雑音が含まれる場合であつても周
期運動体の異常を検知できる方法を提供すること
を目的とする。
り、周期運動体を備えた機器のサイズ、周期運動
体の回転速度、負荷の大小等に影響されず、しか
も周期運動体の振動から得られる時系列データ中
に弁別しにくい雑音が含まれる場合であつても周
期運動体の異常を検知できる方法を提供すること
を目的とする。
本発明に係る周期運動体の監視方法は、周期運
動体の振動を一定周期でサンプリングして時系列
データｘ（ｔ）を得、該時系列データｘ（ｔ）か
ら、任意に選択した２つの周波数に関するバイコ
ヒーレンス〔後記(10)式〕を求め、これを前記周期
運動体が正常である場合の同周波数に関するバイ
コヒーレンスと比較することにより前記周期運動
体の異常を検知することを特徴とする。そして任
意に選択する周波数は、周期運動体の振動に関連
づけて、例えば周期運動体から得られる固有周波
数とその高調波周波数を選択する。
動体の振動を一定周期でサンプリングして時系列
データｘ（ｔ）を得、該時系列データｘ（ｔ）か
ら、任意に選択した２つの周波数に関するバイコ
ヒーレンス〔後記(10)式〕を求め、これを前記周期
運動体が正常である場合の同周波数に関するバイ
コヒーレンスと比較することにより前記周期運動
体の異常を検知することを特徴とする。そして任
意に選択する周波数は、周期運動体の振動に関連
づけて、例えば周期運動体から得られる固有周波
数とその高調波周波数を選択する。
以下本発明の原理について、歯車を診断する場
合を例にとつて説明する。先ず検出される時系列
データｘ（ｔ）は下記(5)式で表現されるものとす
ると、 但し ａn：振幅 ｆz：基本周波数 φn：位相 ｎ（ｔ）：雑音 そのパワースペクトルＳXX（ｆ）は下記(6)式の
ように、またバイスペクトルＢXXX（f1、f2）は下
記(7)式のようになる。
合を例にとつて説明する。先ず検出される時系列
データｘ（ｔ）は下記(5)式で表現されるものとす
ると、 但し ａn：振幅 ｆz：基本周波数 φn：位相 ｎ（ｔ）：雑音 そのパワースペクトルＳXX（ｆ）は下記(6)式の
ように、またバイスペクトルＢXXX（f1、f2）は下
記(7)式のようになる。
但し
δ：デイラツクのデルタ関数
Snn（ｆ）：雑音のパワースペクトル
但し
ａl、ａl+n：振幅
φl、φl+n：位相
f1、f2：係り合いをみる２つの周波数
ここで歯車に異常が生じた場合、検出されるデ
ータｘ〓（ｔ）は下記(8)式のようになる。
ータｘ〓（ｔ）は下記(8)式のようになる。
但し
δn：不規則位相
そしてこのバイスペクトルＢＸ〓Ｘ〓Ｘ〓（f1、f2）
は
下記(9)式で表わすことができる。
は
下記(9)式で表わすことができる。
但し
δl、δl+n：不規則位相
従つて異常信号のバイスペクトルは正常時のそ
れに比して不規則位相分だけ、即ちＥ〔exp｛ｊ
（δl＋δn−δl+n）｝〕だけ振幅が減少することと
なり、これをチエツクすることにより歯車の異常
が検知できる。一般には各調和成分の位相とその
振幅も変化するので下記(10)式に示すバイコヒーレ
ンスBic.Ｘ〓Ｘ〓Ｘ〓（f1、f2）、即ち時系列データか
ら
得られる３次相関関数をフーリエ変換した値を任
意に選択した周波数におけるパワースペクトルに
て除して正規化した値を用いる。
れに比して不規則位相分だけ、即ちＥ〔exp｛ｊ
（δl＋δn−δl+n）｝〕だけ振幅が減少することと
なり、これをチエツクすることにより歯車の異常
が検知できる。一般には各調和成分の位相とその
振幅も変化するので下記(10)式に示すバイコヒーレ
ンスBic.Ｘ〓Ｘ〓Ｘ〓（f1、f2）、即ち時系列データか
ら
得られる３次相関関数をフーリエ変換した値を任
意に選択した周波数におけるパワースペクトルに
て除して正規化した値を用いる。
但し
Ｂｘ〓ｘ〓ｘ〓（f1、f2）：ｘ（ｔ）から得られる３次
相
関関数をフーリエ変換したバイスペクトル 即ち Ｓｘ〓ｘ〓（ｆ）：周波数ｆにおけるパワースペクト
ル 即ち Ｓｘ〓ｘ〓（ｆ）＝１／ＴＸ〓（ｆ）・Ｘ〓*（ｆ） Ｔ：データ取得期間 Ｘ〓（ｆ）：原系列データＸ〓（ｆ）のフーリ変換 即ち Ｘ〓（ｆ）＝∫∞ −∞Ｘ〓（ｔ）ｅ-j2〓ftdt ＊：共役複素数 このように本発明は、異常が発生すると原系列
信号の波形が乱れ、ある特定周波数とその高調波
周波数との間の相関が低下することに着目し、２
つの周波数f1、f2の間の係り合いの指標として上
記バイコヒーレンスを用いて異常を検知する方法
である。
相
関関数をフーリエ変換したバイスペクトル 即ち Ｓｘ〓ｘ〓（ｆ）：周波数ｆにおけるパワースペクト
ル 即ち Ｓｘ〓ｘ〓（ｆ）＝１／ＴＸ〓（ｆ）・Ｘ〓*（ｆ） Ｔ：データ取得期間 Ｘ〓（ｆ）：原系列データＸ〓（ｆ）のフーリ変換 即ち Ｘ〓（ｆ）＝∫∞ −∞Ｘ〓（ｔ）ｅ-j2〓ftdt ＊：共役複素数 このように本発明は、異常が発生すると原系列
信号の波形が乱れ、ある特定周波数とその高調波
周波数との間の相関が低下することに着目し、２
つの周波数f1、f2の間の係り合いの指標として上
記バイコヒーレンスを用いて異常を検知する方法
である。
ここで係り合いをみる２つの周波数f1、f2とし
ては、 (i) 基本周波数ｆZと2fZ (ii) 歯車噛み合い周波数ｆGと2fG (iii) 固有振動のうちの最大周波数ｆKと2fK (iv) パワースペクトルの最大値ｆMと2fM 等を選ぶのが好ましく、最も好ましいものは監視
対象に応じて実積データに基いて選べばよい。例
えば小型軸受試験機を用いた実験の場合、固有振
動のうちの最大周波数ｆKと2fKとを選ぶとよい結
果が得られた。この周波数は振動解析したとこ
ろ、歯車の捩り固有振動数であつた。
ては、 (i) 基本周波数ｆZと2fZ (ii) 歯車噛み合い周波数ｆGと2fG (iii) 固有振動のうちの最大周波数ｆKと2fK (iv) パワースペクトルの最大値ｆMと2fM 等を選ぶのが好ましく、最も好ましいものは監視
対象に応じて実積データに基いて選べばよい。例
えば小型軸受試験機を用いた実験の場合、固有振
動のうちの最大周波数ｆKと2fKとを選ぶとよい結
果が得られた。この周波数は振動解析したとこ
ろ、歯車の捩り固有振動数であつた。
斯かるバイコヒーレンスを用いて周期運動体の
異常を検知する場合は時系列データ中に弁別しに
くい雑音が含まれていても、２次元量で把握して
いるパワースペクトルを用いて異常を検出する場
合と異なり、バイコヒーレンスは３次元量で把握
しているために耐雑音性が優れており、異常を検
知できる感度が優れている。またバイコヒーレン
スは０から１の間で評価するために初期状況を知
る必要があるものの、準絶対的な評価が可能であ
り、周期運動体を備えた機器のサイズ、周期運動
体の回転速度、負荷の大小等に応じた個々のデー
タを蓄積しておく必要がない。
異常を検知する場合は時系列データ中に弁別しに
くい雑音が含まれていても、２次元量で把握して
いるパワースペクトルを用いて異常を検出する場
合と異なり、バイコヒーレンスは３次元量で把握
しているために耐雑音性が優れており、異常を検
知できる感度が優れている。またバイコヒーレン
スは０から１の間で評価するために初期状況を知
る必要があるものの、準絶対的な評価が可能であ
り、周期運動体を備えた機器のサイズ、周期運動
体の回転速度、負荷の大小等に応じた個々のデー
タを蓄積しておく必要がない。
次に本発明方法をその実施例を示す図面に基い
て説明する。第１図は本発明方法の実施状態を示
す模式図であつて、減速機１には所定のギヤ比を
持つた歯車１ａ，１ｂが内蔵されており、その歯
車１ａの中心孔に嵌通された軸１ｇは減速機１の
ハウジングに対設されたベアリング１ｃ，１ｄに
よつて支承され、また歯車１ｂの中心孔に嵌通さ
れた軸１ｈは減速機１のハウジングに対設された
ベアリング１ｅ，１ｆによつて支承されている。
軸１ｇはモータ２の出力軸に連動連結されてお
り、その回転は歯車１ａ，１ｂにより減速されて
軸１ｈに伝わり、更にプーリー、ベルトを介して
負荷ポンプ３に伝わるようになつている。ベアリ
ング１ｃ，１ｄ，１ｅ，１ｆの外輪にはその振動
を検出して電気信号に変換する振動検出装置４が
取り付けられており、該振動検出装置４の出力は
サンプリング回路５へ入力され、ここで一定周期
毎にサンプリングされてアナログデータからデジ
タルデータに変換され、記憶装置６へ順次ストア
されていく。記憶装置６へストアされたデイジタ
ルデータは計算装置７へ入力され、(10)式に基いて
バイコヒーレンスBic.ｘ〓ｘ〓ｘ〓（f1、f2）が各検出
部
毎に求められるようになつている。
て説明する。第１図は本発明方法の実施状態を示
す模式図であつて、減速機１には所定のギヤ比を
持つた歯車１ａ，１ｂが内蔵されており、その歯
車１ａの中心孔に嵌通された軸１ｇは減速機１の
ハウジングに対設されたベアリング１ｃ，１ｄに
よつて支承され、また歯車１ｂの中心孔に嵌通さ
れた軸１ｈは減速機１のハウジングに対設された
ベアリング１ｅ，１ｆによつて支承されている。
軸１ｇはモータ２の出力軸に連動連結されてお
り、その回転は歯車１ａ，１ｂにより減速されて
軸１ｈに伝わり、更にプーリー、ベルトを介して
負荷ポンプ３に伝わるようになつている。ベアリ
ング１ｃ，１ｄ，１ｅ，１ｆの外輪にはその振動
を検出して電気信号に変換する振動検出装置４が
取り付けられており、該振動検出装置４の出力は
サンプリング回路５へ入力され、ここで一定周期
毎にサンプリングされてアナログデータからデジ
タルデータに変換され、記憶装置６へ順次ストア
されていく。記憶装置６へストアされたデイジタ
ルデータは計算装置７へ入力され、(10)式に基いて
バイコヒーレンスBic.ｘ〓ｘ〓ｘ〓（f1、f2）が各検出
部
毎に求められるようになつている。
斯かる装置を用いて正常な状態、無給油状態
（ケース１）、減速機の歯車に小さな傷を付した状
態（ケース２）、少し大きな傷を付した状態（ケ
ース３）及び大きな傷を付した状態（ケース４）
についてバイコヒーレンスBic.ｘ〓ｘ〓ｘ〓（f1、f2）
を
求めて比較した結果を示すグラフ（本発明方法）
が第２図である。ここで係り合いをみる２つの周
波数としては固有振動のうちの最大の周波数ｆK
（3480Hz）とその２次高調波周波数2fK（6960Hz）
とを選んだ。なお第３図は、同条件にて得られた
時系列データよりRMS値をとつて比較した結果
を示すグラフ（従来法の一例である。図に示す如
く本発明方法による場合は、従来から用いられて
いるRMS値とよく対応がとれており、更に異常
の程度をみる場合にはRMS値より明瞭に差がで
ることも分かつた。そしてこの差は雑音が多く含
まれるほど顕著になる。
（ケース１）、減速機の歯車に小さな傷を付した状
態（ケース２）、少し大きな傷を付した状態（ケ
ース３）及び大きな傷を付した状態（ケース４）
についてバイコヒーレンスBic.ｘ〓ｘ〓ｘ〓（f1、f2）
を
求めて比較した結果を示すグラフ（本発明方法）
が第２図である。ここで係り合いをみる２つの周
波数としては固有振動のうちの最大の周波数ｆK
（3480Hz）とその２次高調波周波数2fK（6960Hz）
とを選んだ。なお第３図は、同条件にて得られた
時系列データよりRMS値をとつて比較した結果
を示すグラフ（従来法の一例である。図に示す如
く本発明方法による場合は、従来から用いられて
いるRMS値とよく対応がとれており、更に異常
の程度をみる場合にはRMS値より明瞭に差がで
ることも分かつた。そしてこの差は雑音が多く含
まれるほど顕著になる。
以上詳述した如く本発明による場合は、同期運
動体の振動から得られる時系列データに基いて３
次相関関数を計算し、その値をフーリエ変換した
値を、任意に選択した周波数におけるパワースペ
クトルにて除して正規化した値即ちバイコヒーレ
ンスによつて周期運動体の異常を検知するので、
周期運動体を備えた機器のサイズ、周期運動体の
回転速度、負荷の大小等に左右されない周期運動
体の監視方法が可能となり、更に前記時系列デー
タ中に弁別しにくい雑音が含まれる場合でも周期
運動体の異常を検知でき、本発明は回転体の異常
検知技術等の向上に多大の貢献をなすものであ
る。
動体の振動から得られる時系列データに基いて３
次相関関数を計算し、その値をフーリエ変換した
値を、任意に選択した周波数におけるパワースペ
クトルにて除して正規化した値即ちバイコヒーレ
ンスによつて周期運動体の異常を検知するので、
周期運動体を備えた機器のサイズ、周期運動体の
回転速度、負荷の大小等に左右されない周期運動
体の監視方法が可能となり、更に前記時系列デー
タ中に弁別しにくい雑音が含まれる場合でも周期
運動体の異常を検知でき、本発明は回転体の異常
検知技術等の向上に多大の貢献をなすものであ
る。
第１図は本発明方法の実施状態を示す模式図、
第２図は本発明方法により得られたデータを示す
グラフ、第３図は従来法により得られたデータを
示すグラフである。 １……減速機、１ａ，１ｂ……歯車、１ｃ，１
ｄ，１ｅ，１ｆ……ベアリング、２……モータ、
３……ポンプ、４……振動検出装置。
第２図は本発明方法により得られたデータを示す
グラフ、第３図は従来法により得られたデータを
示すグラフである。 １……減速機、１ａ，１ｂ……歯車、１ｃ，１
ｄ，１ｅ，１ｆ……ベアリング、２……モータ、
３……ポンプ、４……振動検出装置。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 周期運動体の振動を一定周期でサンプリング
して時系列データｘ（ｔ）を得、該時系列データ
ｘ（ｔ）から、任意に選択した２つの周波数f1、
f2に関する下式にて定義されるバイコヒーレンス
Bic.ｘ〓ｘ〓ｘ〓（f1、f2）を求め、これを前記周期運
動
体が正常である場合の同周波数に関するバイコヒ
ーレンスと比較することにより前記周期運動体の
異常を検知することを特徴とする周期運動体の監
視方法。 但し Ｂｘ〓ｘ〓ｘ〓（f1、f2）：ｘ（ｔ）から得られる３次
相
関関数をフーリエ変換したバイスペクトル Ｓｘ〓ｘ〓（ｆ）：周波数ｆにおけるパワースペクト
ル ２ 前記周波数は周期運動体の振動に関連づけて
選択される特許請求の範囲第１項記載の周期運動
体の監視方法。 ３ 前記周波数は周期運動体から得られる固有周
波数とその高調波周波数である特許請求の範囲第
２項記載の周期運動体の監視方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16129081A JPS5862528A (ja) | 1981-10-09 | 1981-10-09 | 周期運動体の監視方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16129081A JPS5862528A (ja) | 1981-10-09 | 1981-10-09 | 周期運動体の監視方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5862528A JPS5862528A (ja) | 1983-04-14 |
| JPS6260011B2 true JPS6260011B2 (ja) | 1987-12-14 |
Family
ID=15732291
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16129081A Granted JPS5862528A (ja) | 1981-10-09 | 1981-10-09 | 周期運動体の監視方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5862528A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020009325A (ja) * | 2018-07-11 | 2020-01-16 | 富士通株式会社 | 異常検知プログラム、異常検知方法及び異常検知装置 |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6273167B2 (ja) * | 2014-05-20 | 2018-01-31 | 株式会社小野測器 | ノッキング検出装置およびノッキング検出方法 |
| JP6422371B2 (ja) * | 2015-03-03 | 2018-11-14 | 株式会社小野測器 | ノッキング検出装置およびノッキング検出方法 |
| JP6433340B2 (ja) * | 2015-03-03 | 2018-12-05 | 株式会社小野測器 | 信号解析装置およびノッキング検出装置 |
| JP6635090B2 (ja) * | 2017-06-05 | 2020-01-22 | マツダ株式会社 | 減速機の状態診断方法及び状態診断装置 |
| CN109798970B (zh) * | 2017-11-17 | 2021-04-02 | 富士电机株式会社 | 异常检测装置、异常检测方法、异常检测***及存储介质 |
| WO2022230531A1 (ja) * | 2021-04-26 | 2022-11-03 | ナブテスコ株式会社 | 診断システム |
-
1981
- 1981-10-09 JP JP16129081A patent/JPS5862528A/ja active Granted
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020009325A (ja) * | 2018-07-11 | 2020-01-16 | 富士通株式会社 | 異常検知プログラム、異常検知方法及び異常検知装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS5862528A (ja) | 1983-04-14 |
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