(57)【要約】      （修正有）【課題】複数の歯に含まれる特定の歯に関連する故障を検知する方法を提供する。【解決手段】歯車に関連するシャフトの回転にわたって歯車の複数の歯の各々に関連する衝撃エネルギー信号を取得し、プロセッサを備えるコンピューティングデバイスにより、衝撃エネルギー信号のプロファイルを生成し、このプロファイルの分析に基づいて、この複数の歯に含まれる特定の歯に関連する故障を検知する。【選択図】図３
2020064075.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
歯車に関連するシャフトの回転にわたって歯車の複数の歯の各々に関連する衝撃エネルギー信号を取得し、
プロセッサを備えるコンピューティングデバイスにより、衝撃エネルギー信号のプロファイルを生成し、
プロファイルの分析に基づいて、複数の歯に含まれる特定の歯に関連する故障を宣言する、
ことを含む、方法。
【請求項２】
複数の歯の各歯に対応する推定衝撃エネルギー信号を生成し、
推定衝撃エネルギー信号を取得された衝撃エネルギー信号と比較し、
推定衝撃エネルギー信号と取得された衝撃エネルギー信号との間の偏差が閾値を超える量であることを示す比較に基づいて、故障を宣言する、
ことをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
衝撃エネルギー信号を複数の歯に含まれる歯の数と等しいセグメントの数にセグメント化し、
セグメントの数に含まれる各セグメントを積分して、各歯車歯衝撃により解放される全エネルギーを算出する、
ことをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
信号を時間同期平均信号とランダム信号とに分割し、
ランダム信号を処理して、歯の噛み合いに関連するエネルギー履歴を取得する、
ことをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
基本周波数および基本周波数の倍数でシャフトに関連するスペクトル相関密度のスライスを計算して、繰り返し周波数領域表現を取得し、
繰り返し周波数領域表現を回転領域に変換して、シャフトの時間−周波数表現を生成する、
ことをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
時間−周波数表現からスペクトル周波数を積分して、時間同期分散を取得し、
時間同期分散を使用して、シャフトに関連する故障を検知および分離する、
ことをさらに含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
時間−周波数表現から角回転を積分して、時間同期スペクトルを取得し、
時間同期スペクトルを使用して、歯車箱の振動を監視する、
ことをさらに含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項８】
実質的に類似の歯車噛み合いの数と等しい特定のスペクトルピークと一致する帯における時間−周波数表現からスペクトル周波数を積分し、
積分されたスペクトル周波数を使用して、歯車噛み合いの各々の独自時間同期分散を取得する、
ことをさらに含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項９】
装置であって、
少なくとも１つのプロセッサと、
命令が記憶されたメモリと、
を備え、
命令は、少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、装置に、
歯車に関連するシャフトの回転にわたって歯車の複数の歯の各々に関連する衝撃エネルギー信号を取得させ、
衝撃エネルギー信号のプロファイルを生成させ、
プロファイルの分析に基づいて、複数の歯に含まれる特定の歯に関連する故障を宣言させる、
ことを特徴とする、装置。
【請求項１０】
命令は、少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、装置に、
複数の歯の各歯に対応する推定衝撃エネルギー信号を生成させ、
推定衝撃エネルギー信号を取得された衝撃エネルギー信号と比較させ、
推定衝撃エネルギー信号と取得された衝撃エネルギー信号との間の偏差が閾値を超える量であることを示す比較に基づいて、故障を宣言させる、
ことを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
命令は、少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、装置に、
衝撃エネルギー信号を複数の歯に含まれる歯の数と等しいセグメントの数にセグメント化させ、
セグメントの数に含まれる各セグメントを積分して、各歯車歯衝撃により解放される全エネルギーを算出させる、
ことを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１２】
命令は、少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、装置に、
衝撃エネルギー信号を時間同期平均信号とランダム信号とに分割させ、
ランダム信号を処理して、歯の噛み合いに関連するエネルギー履歴を取得させる、
ことを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１３】
命令は、少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、装置に、
基本周波数および基本周波数の倍数でシャフトに関連するスペクトル相関密度のスライスを計算して、繰り返し周波数領域表現を取得させ、
逆フーリエ変換を使用して、繰り返し周波数領域表現を回転領域に変換して、シャフトの時間−周波数表現を生成させる、
ことを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１４】
命令は、少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、装置に、
時間−周波数表現からスペクトル周波数を積分して、時間同期分散を取得させ、
時間同期分散を使用して、シャフトに関連する故障を検知および分離させる、
ことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
命令は、少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、装置に、
時間−周波数表現から角回転を積分して、時間同期スペクトルを取得させ、
時間同期スペクトルを使用して、歯車およびシャフトに関連する歯車箱の振動を監視させる、
ことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
【請求項１６】
命令は、少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、装置に、
歯車噛み合いの数と等しい特定のスペクトルピークと一致する帯における時間−周波数表現からスペクトル周波数を積分させ、
積分されたスペクトル周波数を使用して、歯車噛み合いの各々の独自時間同期分散を取得させる、
ことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、歯車故障の検知に関連する方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
歯車の歯は劣化し得る。そのような劣化は、様々な要因、例えば、製造時の欠陥、使用による材料の破損などに起因し得る。現在の技法は、目的とする歯車のシャフトに関連する時間同期平均値の統計的または時系列特徴を使用する。これらの技法は、主要な故障を検知することができるが、歯車劣化のより早い段階においては典型的にはうまく機能しない。
【０００３】
分割トルク歯車箱（例えば、遊星歯車箱）は、複数の負荷経路（例えば、複数の平行負荷経路）間に負荷を分配することができる。分割トルク歯車箱は、同一または実質的に類似のシャフト／歯車構成を平行に組み込み得る。同一または実質的に類似の歯車噛み合い（例えば、同じ歯数の歯車、同じシャフト周波数）が多数存在し得るため、分割トルク歯車箱に関連する振動の監視は困難であり得る。単一の故障した歯車によって生成された振動信号は、例えば同じ歯車噛み合い周波数を有する他の正常な歯車により隠れてしまい、それにより初期の故障の検知および診断を困難にし得る。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
一実施例において、歯車に関連するシャフトの回転にわたってこの歯車の複数の歯の各々に関連する衝撃エネルギー信号を取得し、プロセッサを備えるコンピューティングデバイスにより、この衝撃エネルギー信号のプロファイルを生成し、このプロファイルの分析に基づいて、この複数の歯に含まれる特定の歯に関連する故障を宣言することを含む方法を対象とする。
【０００５】
一実施例は、装置であって、少なくとも１つのプロセッサと、命令であって、この少なくとも１つのプロセッサにより実行されると、この装置に、歯車に関連するシャフトの回転にわたってこの歯車の複数の歯の各々に関連する衝撃エネルギー信号を取得させ、この衝撃エネルギーのプロファイルを生成させ、このプロファイルの分析に基づいて、この複数の歯に含まれる特定の歯に関連する故障を宣言させる、命令が記憶されたメモリと、を備える装置を対象とする。
【０００６】
さらなる実施例が以下に記載される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】例示的なコンピューティングシステムを例示する略ブロック図である。
【図２】例示的な歯車を例示する。
【図３】例示的な方法のフローチャートを例示する。
【図４】例示的なシステムのブロック図を例示する。
【図５】例示的な波形を例示する。
【図６】例示的な方法のフローチャートを例示する。
【図７】例示的な方法のフローチャートを例示する。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本開示は、例として例示されており、類似の参考番号が類似の要素を示す添付の図面に制限されない。
【０００９】
以下の説明および図面（その内容が参照により本開示に含まれる）において要素間に様々な接続が記載されることに留意する。また、これらの接続が、一般に、かつ別途特定されない限り、直接または間接的であってもよく、この点において本明細書が限定的であるようには意図されていないことに留意する。この点で、エンティティ間の結合とは、直接または間接的な接続を意味し得る。
【００１０】
歯車の状態または調子に関するデータを取得するための装置、システム、および方法の例示的な実施例が記載される。このようなデータは、歯車の歯のレベルで分析され得る。いくつかの実施例において、歯車のプロファイルが分析されて、そのプロファイルに関して異常が存在するかを決定することができる。そのような異常が存在する場合、歯車の１つの歯が劣化している可能性があるという決定を下すことができる。
【００１１】
図１を参照すると、例示的なコンピューティングシステム１００が示される。システム１００は、メモリ１０２を含むように示される。メモリ１０２は、実行可能な命令を記憶してもよい。実行可能な命令は、任意の方法で、任意の抽象化レベルで、例えば、１つまたは複数のアプリケーション、プロセス、ルーチン、手順、方法などと関連して記憶または組織化されてもよい。一実施例として、少なくとも一部の命令が、第１のプログラム１０４ａおよび第２のプログラム１０４ｂに関連するものとして図１に示される。
【００１２】
メモリ１０２に記憶された命令は、１つまたは複数のプロセッサ、例えばプロセッサ１０６により実行されてもよい。プロセッサ１０６は、１つまたは複数の入出力（Ｉ／Ｏ）デバイス１０８に連結されてもよい。いくつかの実施例において、１つまたは複数のＩ／Ｏデバイス１０８は、キーボードまたはキーパッド、タッチスクリーンまたはタッチパネル、ディスプレイ画面、マイクロホン、スピーカー、マウス、ボタン、リモコン、コントロールスティック、ジョイスティック、プリンター、電話またはモバイルデバイス（例えば、スマートフォン）などのうちの１つ以上を含み得る。１つまたは複数のＩ／Ｏデバイス１０８は、ユーザがシステム１００と対話することができるようにインターフェースを提供するように構成されてもよい。
【００１３】
示されるように、プロセッサ１０６は、「ｎ」個のデータベース１１０−１、１１０−２、・・・１１０−ｎに連結されてもよい。データベース１１０は、データの保存に使用されてもよい。いくつかの実施例において、そのデータは、歯車に関連し得る。プロセッサ１０６は、データを操作して、歯車のプロファイルを生成することができる。
【００１４】
システム１００は、例示的なものである。いくつかの実施例において、１つまたは複数のエンティティは、任意である。いくつかの実施例において、図示されない追加のエンティティが含まれ得る。例えば、システム１００は、ネットワークの一部であってもよい。いくつかの実施例において、エンティティは、図１に示した方法と異なる様式で配置または組織化されてもよい。例えば、いくつかの実施例において、メモリ１０２は、１つまたは複数のデータベース１１０に連結されるか、またはそれと組み合わせられてもよい。
【００１５】
ここで図２を参照すると、例示的な歯車２００が示される。歯車２００は、いくつかの歯を含むように示される。これらの歯のうちの数個は、図２で２０２としてラベル付けされている。歯車２００は、追加の歯車２５０と嵌り合うか、または噛み合うことができる。
【００１６】
歯車２００、２５０は、例示的なものである。いくつかの実施例において、歯車は、歯車２００または歯車２５０と異なる大きさまたは寸法を有してもよい。いくつかの実施例において、歯車は、歯車２００または歯車２５０より多いまたは少ない歯を含んでもよい。はすば歯車、かさ歯車などを含むすべての種類の歯車が使用されてもよい。
【００１７】
ここで図３を参照すると、例示的な方法３００のフローチャートが示される。方法３００は、１つまたは複数のシステム、構成要素、またはデバイス、例えば本明細書に記載されるもの（例えばシステム１００）により実行されてもよい。方法３００を用いて、歯車（例えば、歯車２００）のプロファイルを生成することができる。そのプロファイルの分析は、劣化している可能性の高い歯車の１つの歯を特定することができ得る。
【００１８】
ブロック３０２において、歯車は、旋回または回転してもよい。歯車の歯が、例えば第２の歯車（例えば歯車２５０）の歯と接触するか、または噛み合うときに、この歯車の歯は、衝撃エネルギーまたは振動を受け得る。このエネルギー／振動信号は取得され、データベースまたはメモリに記憶されてもよい。この信号は、その歯車に関連する歯の数と等しいセグメントの数にセグメント化されてもよい。ブロック３０２の衝撃エネルギーは、実際の物理的なエネルギーに関連し得る。この衝撃エネルギーは、以下でさらに説明される図６によって取得され得る。
【００１９】
ブロック３０２は、歯車の各歯に対して繰り返してもよい。
【００２０】
ブロック３０４において、プロファイルは、ブロック３０２の測定に基づいて生成され得る。このプロファイルは、ある期間にわたって歯車が受けるエネルギーまたは振動に対応してもよい。この歯車の歯が、例えば第２の歯車の歯に衝撃を与えるとき、エネルギー／振動に関して比較的大きなスパイクが存在し得る。
【００２１】
ブロック３０６において、このプロファイルは、異常が存在するかを決定するために分析されてもよい。例えば、歯車の歯が同様に構築／配置された場合、このプロファイルは、歯車の歯が第２の歯車の歯と接触するときにエネルギー／振動に関して比較的大きなスパイク、およびその後の比較的低い量のエネルギー／振動を特徴とする、一貫した、または認識可能なパターンを示し得る。このプロファイルが、ある閾値を超える量で一貫したパターンから逸脱する場合、恐らく関連する歯が劣化している可能性があり（例えば、その歯は、ある閾値を超える量で劣化している可能性が高くあり得る）、故障が宣言され得る。
【００２２】
この逸脱は、振幅または大きさに関する逸脱に相当し得る。例えば、歯車の特定の歯が劣化している場合、その特定の歯は、歯車の他の歯が受ける衝撃エネルギー／振動より実質的に低いまたは高い衝撃エネルギー／振動を受け得る。この逸脱は、時間に関する逸脱に相当し得る。例えば、歯車の特定の歯が劣化している場合、その特定の歯は、歯車の他の歯が受ける衝撃エネルギー／振動のタイミングよりずれた衝撃エネルギー／振動を受け得る。
【００２３】
ブロック３０６の一環として、予想歯衝撃エネルギーの経験的推定値が歯車の各歯に対して生成され得る。この経験的推定値は、隣接歯の衝撃エネルギーを使用し生成してもよく、隣接歯が生成するエネルギーの平均値または３次スプライン補間に潜在的に基づき得る。測定／算出された衝撃エネルギーが隣接歯から得た推定値とは有意に異なる場合、歯車の歯の故障が宣言され得る。
【００２４】
方法３００は、例示的なものである。いくつかの実施例において、１つまたは複数のブロックまたは動作（またはその一部）は、任意であってもよい。いくつかの実施例において、図示されない追加の動作が含まれ得る。いくつかの実施例において、動作は、図３に示す順序または順番と異なる順序または順番で実行されてもよい。
【００２５】
ここで図４を参照すると、システム４００が示される。システム４００を使用して、歯車箱の振動源の観点での分離を提供することができる。
【００２６】
図４に示されるように、駆動モータ４０２は、モータシャフト４０６を介して第１の負荷歯車箱４０４に連結されてもよい。そのモータシャフトは、エンコーダ４０８およびタコメータ４１０を含んでもよく、またはそれらに連結されてもよい。
【００２７】
第１の負荷歯車箱４０４は、アイドラシャフト４１４を含んでもよく、またはそれに連結されてもよい。
【００２８】
第１の負荷歯車箱４０４は、潜在的に入力シャフト４２２を経由して、第１のテスト歯車箱４２０に連結されてもよい。第１のテスト歯車箱４２０は加速度計４２４を含んでもよく、またはそれに連結されてもよい。第１のテスト歯車箱４２０はアイドラシャフト４２６を含んでもよく、またはそれに連結されてもよい。
【００２９】
第１のテスト歯車箱４２０は、第２のテスト歯車箱４３０に連結されてもよい。そのような連結の一環として、入力シャフト４２２は、第１のテスト歯車箱４２０と第２のテスト歯車箱４３０との間に延在してもよい。
【００３０】
第２のテスト歯車箱４３０は、負荷歯車箱４４０に連結されてもよい。
【００３１】
負荷歯車箱４４０は、負荷モータ４５０に連結されてもよい。
【００３２】
図４に示されるように、第１の負荷歯車箱４０４、第１のテスト歯車箱４２０、第２のテスト歯車箱４３０、および第２の負荷歯車箱４４０は、いくつかの歯車を備えてもよい。例えば、モータシャフト４０６は、例えば１９歯（１９Ｔ）を有する第１の歯車を経由して、第１の負荷歯車箱４０４に連結されてもよい。次いで、その第１の歯車は、例えば７２歯（７２Ｔ）を有する第２の歯車に連結されてもよい。次いで、その第２の歯車は、アイドラシャフト４１４に連結されてもよく、アイドラシャフト４１４は、例えば１９歯（１９Ｔ）を有する第３の歯車に連結されてもよい。次いで、その第３の歯車は、例えば４８歯（４８Ｔ）を有する第４の歯車に連結されてもよい。
【００３３】
ここで図５を参照すると、いくつかの例示的な波形５００が示される。波形５００は、システム４００の使用に基づいて生成されてもよい。図５に示されるように、波形５００は、シャフトにより、決定論的な波形または信号とランダムな波形または信号とに分割されてもよい。ランダムな波形は、従来、歯車の調子監視の目的のために無視され得る。
【００３４】
波形５０２で表される第１の波形５００は、加速度計４２４により記録された信号に対応し得る。図５に示されるように、信号５０２のランダムな部分は、信号５０２の決定論的な部分より強くてもよい。
【００３５】
波形５０４で表される第２の波形５００は、モータシャフト４０６の振動に対応し得る。
【００３６】
波形５０６で表される第３の波形５００は、アイドラシャフト４１４の振動に対応し得る。
【００３７】
波形５０８で表される第４の波形５００は、入力シャフト４２２の振動に対応し得る。図５に示されるように、５．２ｋＨｚの可撓体振動モードが入力シャフト振動５０８において受けられ得る。入力シャフト４２２の１回の回転にわたって、２３歯（２３Ｔ）の衝撃がはっきりと明らかであり得る。
【００３８】
波形５１０で表される第５の波形５００は、アイドラシャフト４２６の振動に対応し得る。図５に示されるように、アイドラシャフト４２６の１回の回転にわたって、４４歯（４４Ｔ）の衝撃がはっきりと明らかであり得る。
【００３９】
ここで図６を参照すると、例示的な方法６００のフローチャートが示される。方法６００は１つまたは複数のシステム、構成要素、またはデバイス、例えば本明細書に記載されるもの（例えば、システム１００、システム４００）により実行されてもよい。方法６００を用いて、特定の歯車箱シャフトに関連する決定論的振動を分離することができる。この点において、方法６００は、目的とする各シャフトに対して実行してもよい。
【００４０】
ブロック６０２において、振動データは、振動データが時間ではなくシャフト角回転に関する一定のサンプリング速度を有するようにサンプリングまたは再サンプリングされてもよい。
【００４１】
ブロック６０４において、振動データに対応する全信号は、決定論的信号とランダム信号とに分割されてもよい。
【００４２】
ブロック６０６において、スペクトル相関密度のスライスをシャフトの基本周波数およびその整数倍数で、ブロック６０４において取得されたランダム信号に基づき得る十分に大きな倍数（例えば、良好な解像度を得るために閾値を超える量の倍数）まで、計算され得る。これらの倍数は、歯車噛み合い位数の多数の倍数を含み得る。
【００４３】
ブロック６０８において、繰り返し周波数領域は、逆フーリエ変換を使用して、シャフト回転（擬似時間）領域に変換されて、１回のシャフト回転にわたってシャフトの時間−周波数の表現（ウィグナー・ビレ（Ｗｉｇｎｅｒ−Ｖｉｌｌｅ）スペクトル）を生成することができる。
【００４４】
ブロック６１０において、スペクトル周波数は、ウィグナー・ビレスペクトルから積分されて、時間同期分散を得ることができる。この時間同期分散は、１回の回転にわたって、回転角度の関数としてシャフト回転により生成されるランダムエネルギーまたは衝撃エネルギーの測定値に対応し得る。
【００４５】
ブロック６１２において、時間同期分散の特徴を使用して、シャフトに特有の故障を検知および分離することができる。
【００４６】
ブロック６１４において、角回転は、ウィグナー・ビレスペクトルから積分されて、時間同期スペクトルを得ることができる。この時間同期スペクトルは、シャフトにより生成されるランダム振動に関連するパワースペクトルの推定値に対応し得る。時間同期スペクトルは、図５で「シャフトＸランダム信号」と命名されたグラフに対応してもよく、ここでは「Ｘ」は番号である。
【００４７】
ブロック６１６において、時間同期スペクトルの特徴は、歯車箱振動の監視に使用してもよい。
【００４８】
方法６００は、例示的なものである。いくつかの実施例において、１つまたは複数のブロックまたは動作（またはその一部）は、任意であってもよい。いくつかの実施例において、図示されない追加の動作が含まれ得る。いくつかの実施例において、動作は、図６に示す順序または順番と異なる順序または順番で実行されてもよい。
【００４９】
方法６００を用いて、時間同期平均値に類似した様式で、歯車シャフトに特有のランダム振動を分離することができる。シャフトに特有のランダム振動を分離する能力は、微視的現象、例えば、摩擦、消耗、孔食などに関連する故障の検知および分離の改善を可能にし得る。
【００５０】
方法６００を用いて、残留信号またはランダム信号を取得することができる。例えば、全信号は、時間同期平均信号とランダム信号とに効果的に分解され得る。ランダム信号を分析または処理して、歯車の歯の噛み合いに関連するエネルギー履歴を取得することができる。
【００５１】
上述のように、分割トルク歯車箱に関係する初期故障の検知および診断は困難であり得る。歯車噛み合いの力積は、歯車箱の構造体における機械的な波の反射に関連する減衰するランダム信号を生成し得る。信号は、搬送周波数を有してもよく、それは、特性長で割った材料における波の速度と等しくあり得る。その特性長は、歯車箱の構造および加速度計の配置または位置によって決定されてもよい。他の意味で同一である歯車は、１つの加速度計の位置において測定したとき、特性長および搬送周波数が異なり得る。
【００５２】
ここで図７を参照すると、例示的な方法７００のフローチャートが示される。方法７００は、例えば本明細書に記載のものなどの１つまたは複数のシステム、構成要素、またはデバイスにより実行されてもよい。方法７００を用いて、同一または類似の歯車噛み合いの各々の時間同期分散を計算することができる。
【００５３】
ブロック７０２において、振動データは、振動データが時間ではなくシャフト角回転に関する一定のサンプリング速度を有するようにサンプリングまたは再サンプリングされてもよい。
【００５４】
ブロック７０４において、振動データに対応する全信号は、決定論的な信号とランダム信号とに分割されてもよい。
【００５５】
ブロック７０６において、スペクトル相関密度のスライスをシャフトの基本周波数およびその整数倍数で、十分に大きな倍数（例えば、良好な解像度を得るために閾値を超える量の倍数）まで、計算され得る。これらの倍数は、歯車噛み合い位数のいくつかの倍数を含み得る。
【００５６】
ブロック７０８において、繰り返し周波数領域は、逆フーリエ変換を使用して、シャフト回転（擬似時間）領域に変換されて、１回のシャフト回転にわたってシャフトの時間−周波数の表現（ウィグナー・ビレスペクトル）を生成することができる。
【００５７】
ブロック７１０において、角回転は、ウィグナー・ビレスペクトルから積分されて、時間同期スペクトルを得ることができる。この時間同期スペクトルは、シャフトにより生成されるランダム振動に関連するパワースペクトルの推定値に対応し得る。
【００５８】
ブロック７１２において、歯車噛み合いの数と等しい数のスペクトルピークを特定してもよい。
【００５９】
ブロック７１４において、特定のスペクトルピークと一致する帯におけるスペクトル周波数は、ウィグナー・ビレスペクトルから積分され、歯車噛み合いの各々の独自時間同期分散（１回のシャフト回転にわたってのエネルギー）を得る。
【００６０】
方法７００は、例示的なものである。いくつかの実施例において、１つまたは複数のブロックまたは動作（またはその一部）は、任意であってもよい。いくつかの実施例において、図示されない追加の動作が含まれ得る。いくつかの実施例において、動作は、図７に示す順序または順番と異なる順序または順番で実行されてもよい。
【００６１】
方法７００を用いて、単一の歯車噛み合いが生成する振動エネルギーを監視することができる。振動エネルギーは、他の歯車噛み合いとともに生成される信号から分離されてもよい。
【００６２】
本明細書に記載の例示的な実施例および実例は、本開示の態様を歯車、シャフトおよび歯車箱に関連付ける。本開示の態様は他の状況にも、例えば軸受に関する場合に、応用されてもよい。
【００６３】
本明細書に記載されるように、いくつかの実施例において、様々な機能または行為が所定の位置および／または１つまたは複数の装置、システム、またはデバイスの動作に関連して起こり得る。例えば、いくつかの実施例において、所定の機能または行為の一部が第１のデバイスまたは位置で実行され得る一方で、その機能または行為の残りは、１つまたは複数の追加のデバイスまたは位置で実行され得る。
【００６４】
実施例は、１つまたは複数の技術を使用して実施されてもよい。いくつかの実施例において、装置またはシステムは、１つまたは複数のプロセッサと、その１つまたは複数のプロセッサにより実行されると、その装置またはシステムに、本明細書に記載の１つまたは複数の方法論的行為を実行させる、命令が記憶されたメモリと、を含み得る。いくつかの実施例において、当業者に知られている様々な機械的構成要素を使用することができる。
【００６５】
実施例は、１つまたは複数の装置、システム、および／または方法として実施され得る。いくつかの実施例において、命令は、１つまたは複数のコンピュータ可読媒体、例えば一時的および／または非一時的コンピュータ可読媒体に記憶され得る。実行されると、これらの命令は、エンティティ（例えば、装置またはシステム）に本明細書に記載の１つまたは複数の方法論的行為を実行させ得る。
【００６６】
本開示の態様は、その例示的な実施例の観点で説明されてきた。本開示の概説により、当業者であれば、添付の特許請求の範囲および精神内で、多くの他の実施例、修正、および変更を思い付くであろう。例えば、当業者であれば、例示的な図面とともに説明された手順が列挙された順序以外でも実行されてもよく、例示された１つまたは複数の手順が任意であり得ることを理解するであろう。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【外国語明細書】
2020064075000001.pdf