(57)【要約】【課題】電動機の駆動力が伝達される回転機械の異常診断の精度を向上させる。【解決手段】本発明に係る状態監視方法は、電動機３０の駆動力が伝達される回転機械２０の状態監視方法である。状態監視方法は、電動機３０に固定された振動センサ５０から振動データを取得するステップと、振動データを用いて回転機械２０の異常診断を行うステップとを含む。本発明に係る回転駆動システム１００は、電動機３０と、回転機械２０と、振動センサ５０と、状態監視装置６０とを備える。回転機械２０は、電動機３０の駆動力が伝達される。振動センサ５０は、電動機３０に固定されている。状態監視装置６０は、振動センサ５０によって測定された振動データを用いて回転機械２０の異常診断を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電動機の駆動力が伝達される回転機械の状態監視方法であって、
前記電動機に固定された振動センサから振動データを取得するステップと、
前記振動データを用いて前記回転機械の異常診断を行うステップとを含む、状態監視方法。
【請求項２】
前記回転機械は、
前記駆動力によって回転するシャフトと、
前記シャフトの回転を潤滑する転がり軸受とを備え、
前記異常診断を行うステップは、前記転がり軸受の異常診断を行う、請求項１に記載の状態監視方法。
【請求項３】
前記振動センサは、アコースティックエミッションセンサを含み、
前記アコースティックエミッションセンサは、塗膜が形成されていない前記電動機の部分に固定されている、請求項１または２に記載の状態監視方法。
【請求項４】
前記振動センサは、加速度センサを含む、請求項１または２に記載の状態監視方法。
【請求項５】
電動機と、
前記電動機の駆動力が伝達される回転機械と、
前記電動機に固定された振動センサと、
前記振動センサによって測定された振動データを用いて前記回転機械の異常診断を行う状態監視装置とを備える、回転駆動システム。
【請求項６】
前記回転機械は、
前記駆動力によって回転するシャフトと、
前記シャフトの回転を潤滑する転がり軸受とを備え、
前記状態監視装置は、前記転がり軸受の異常診断を行う、請求項５に記載の回転駆動システム。
【請求項７】
前記振動センサは、アコースティックエミッションセンサを含み、
前記アコースティックエミッションセンサは、塗膜が形成されていない前記電動機の部分に固定されている、請求項５または６に記載の回転駆動システム。
【請求項８】
前記振動センサは、加速度センサを含む、請求項５または６に記載の回転駆動システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電動機の駆動力が伝達される回転機械の状態監視方法および回転駆動システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、電動機の駆動力が伝達される回転機械の状態監視方法が知られている。たとえば、特開平１１−８３６８６号公報（特許文献１）には、機械設備を駆動する電動機の負荷電流信号のスペクトル分析を行うことにより、回転機械に代表される機械設備の異常診断を行う異常診断方法が開示されている。当該異常診断方法によれば、過負荷など機械設備の異常を精度良く、早期に診断することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−８３６８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
回転機械が過酷な環境（たとえば、高温の環境、あるいは液中の環境）で使用される場合、回転機械の異常の進行が過酷な環境によって早められる可能性があるため、回転機械の異常をできるだけ早期に検出する必要がある。また、過酷な環境に設置されている回転機械の修理には、回転機械が通常の環境に設置されている場合よりもコストを要する場合が多いため、回転機械の異常をできるだけ精度よく検出する必要がある。
【０００５】
一般に、回転機械を駆動する電動機の電流を用いた異常診断の精度よりも、回転機械の振動データを用いた異常診断の精度の方が高いことが知られている。しかし、過酷な環境に設置された回転機械に振動センサを設置することは困難なことが多く、不可能な場合もあり得る。
【０００６】
本発明は上記のような課題を解決するためになされたものであり、その目的は、電動機の駆動力が伝達される回転機械の異常診断の精度を向上させることである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る状態監視方法は、電動機の駆動力が伝達される回転機械の状態監視方法である。状態監視方法は、電動機に固定された振動センサから振動データを取得するステップと、振動データを用いて回転機械の異常診断を行うステップとを含む。
【０００８】
本発明に係る回転駆動システムは、電動機と、回転機械と、振動センサと、状態監視装置とを備える。回転機械は、電動機の駆動力が伝達される。振動センサは、電動機に固定されている。状態監視装置は、振動センサによって測定された振動データを用いて回転機械の異常診断を行う。
【発明の効果】
【０００９】
本発明に係るおよび状態監視方法および回転駆動システムによれば、電動機に固定された振動センサから取得された振動データを用いて回転機械の異常診断を行うことにより、異常診断の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態に係る回転駆動システムの機能構成を示すブロック図である。
【図２】図１の転がり軸受の断面図を示す図である。
【図３】実施の形態に係る状態監視方法の処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】各データにおいて算出される特徴量を示す図である。
【図５】比較例に係る回転駆動システムの機能構成を示すブロック図である。
【図６】図１の回転駆動システムにおいて正常な場合にＡＥセンサによって測定された振動データの波形図である。
【図７】図１の回転駆動システムにおいて異常な場合にＡＥセンサによって測定された振動データの波形図である。
【図８】図１の回転駆動システムにおいて測定されたＲＡＷデータの時間領域の歪度の平均値に関して、正常な場合の歪度の平均値および異常な場合の歪度の平均値を示す図である。
【図９】図５の回転駆動システムにおいて正常な場合にＡＥセンサによって測定された振動データの波形図である。
【図１０】図５の回転駆動システムにおいて異常な場合にＡＥセンサによって測定された振動データの波形図である。
【図１１】図５の回転駆動システムにおいて測定された振動データから抽出されたＨＩＧＨ２データの周波数領域の波高率の平均値に関して、正常な場合の波高率の平均値および異常な場合の波高率の平均値を示す図である。
【図１２】正常な場合と異常な場合とで明確な差が生じた特徴量数を、実施の形態と比較例とで比較した表を示す図である。
【図１３】図１の回転駆動システムにおいて正常な場合に加速度センサによって測定された振動データの波形図である。
【図１４】図１の回転駆動システムにおいて異常な場合に加速度センサによって測定された振動データの波形図である。
【図１５】図１の回転駆動システムにおいて測定された振動データから抽出されたＭＩＤ１データの周波数領域の尖度の平均値に関して、正常な場合の尖度の平均値および異常な場合の尖度の平均値を示す図である。
【図１６】図５の回転駆動システムにおいて正常な場合に加速度センサによって測定された振動データの波形図である。
【図１７】図５の回転駆動システムにおいて異常な場合に加速度センサによって測定された振動データの波形図である。
【図１８】図５の回転駆動システムにおいて測定されたＲＡＷデータの時間領域の尖度の平均値に関して、正常な場合の尖度の平均値および異常な場合の尖度の平均値を示す図である。
【図１９】加速度センサを用いる場合に正常な場合と異常な場合とで明確な差が生じた特徴量数を、実施の形態と比較例とで比較した表を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【００１２】
図１は、実施の形態に係る回転駆動システム１００の機能構成を示すブロック図である。回転駆動システム１００は、回転機械２０と、電動機３０と、ベルト４０と、振動センサ５０と、状態監視装置６０とを備える。回転機械２０は、シャフト１１と、転がり軸受１０Ａ〜１０Ｄとを含む。
【００１３】
電動機３０の駆動力は、ベルト４０を介して回転機械２０のシャフト１１に伝達される。シャフト１１は、電動機３０の駆動力によって回転する。転がり軸受１０Ａ〜１０Ｄは、シャフト１１の回転を潤滑する。
【００１４】
振動センサ５０は、回転機械２０に固定されている。振動センサ５０は、たとえばＡＥ（Acoustic  Emission）センサ、あるいは加速度センサを含む。ＡＥセンサは、材料の表面を伝播する弾性波を検出するセンサであるため、加速度センサで検出することが困難な微細な振動、あるいは高周波数帯域の振動を検出することができる。そのため、振動センサは、ＡＥセンサを含むことが望ましい。なお、ＡＥセンサを用いる場合、材料の表面の弾性波をより正確に検知するため、ＡＥセンサは、塗膜が形成されていない部分に固定されることが望ましい。
【００１５】
状態監視装置６０は、制御部６１と、記憶部６２とを含む。状態監視装置６０は、振動センサ５０によって測定された振動データを記憶部６２に保存する。制御部６１は、当該振動データに対してエンベロープ処理を行う。制御部６１は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）のようなコンピュータおよび揮発性メモリを含む。
【００１６】
記憶部６２には、制御部６１に読み出されて実行されるＯＳ（Operating  System）、各種アプリケーションのプログラム（たとえば振動測定制御プログラム）、当該プログラムによって使用される各種データが保存される。記憶部６２は、たとえば、不揮発性の半導体メモリであるフラッシュメモリ、または記憶装置であるＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）を含んでもよい。
【００１７】
図２は、図１の転がり軸受１０Ａ〜１０Ｄの断面図を示す図である。転がり軸受１０Ａ〜１０Ｄは同様の構造を有するため、図２においては、転がり軸受１０Ａ〜１０Ｄの各々を単に転がり軸受１０と示している。
【００１８】
図２に示されるように、転がり軸受１０は、内輪１２と、外輪１４と、保持器１６と、複数の転動体１８とを含む。転がり軸受１０は、たとえば、自動調芯ころ軸受、円すいころ軸受、円筒ころ軸受、および玉軸受などを含む。転がり軸受１０は、単列のものでも複列のものでもよい。
【００１９】
内輪１２は、シャフト１１にはめ込まれて固定され、シャフト１１と一体となって矢印Ｒｄの方向に回転する回転輪である。外輪１４は、内輪１２の外周側に配置されている静止輪である。
【００２０】
保持器１６には、複数の転動体１８を保持するための複数のポケットが等間隔に設けられている。保持器１６は、複数の転動体１８を保持した状態で内輪１２の外周面と外輪１４の内周面との間に配置される。内輪１２の回転に伴って複数の転動体１８が外輪１４の内周面（軌道面）に沿って回転すると、保持器１６は複数の転動体１８とともに内輪１２の外周面と外輪１４の内周面との間を回転する。
【００２１】
転がり軸受１０の内部には、金属である構成要素（たとえば内輪１２、外輪１４、保持器１６、および転動体１８）の周囲に油膜を形成して、金属同士の接触を抑制するために、グリースＧｒｃが封入されている。
【００２２】
図３は、実施の形態に係る状態監視方法の処理の流れを示すフローチャートである。以下ではステップを単にＳと記載する。図３に示されるように、Ｓ１において電動機３０に固定された振動センサ５０によって振動データ（ＲＡＷ）が測定される。続いてＳ２において、ＲＡＷデータからバンドパスフィルタによって複数の周波数帯各々のデータが抽出される。Ｓ２において抽出される周波数帯のデータは、１０Ｈｚ〜２００Ｈｚ帯のデータ（ＬＯＷ）、２００Ｈｚ〜２０００Ｈｚ帯のデータ（ＭＩＤ１）、１ｋＨｚ〜５ｋＨｚ帯のデータ（ＭＩＤ２）、５ｋＨｚ〜２０ｋＨｚ帯のデータ（ＨＩＧＨ１）、および２０ｋＨｚ〜５０ｋＨｚ帯のデータ（ＨＩＧＨ２）である。
【００２３】
続いてＳ３において、各周波数帯のデータに対して複数の特徴量の算出が行なわれる。Ｓ３において算出される特徴量は、時間領域、周波数領域、およびケフレンシ領域の各々における、実効値、最大値、波高率、変調値、尖度、および歪度である。１つの周波数帯のデータについて１８個（Ｆ１〜Ｆ１８）の特徴量が算出されるため、Ｓ３においては１０８個の特徴量が算出される（図４参照）。再び図３を参照して、Ｓ４において各特徴量が所定の範囲内にあるか否かを判定することにより転がり軸受１０Ａ〜１０Ｄの異常診断が行なわれる。
【００２４】
回転機械２０が過酷な環境（たとえば、高温の環境、あるいは液中の環境）で使用される場合、回転機械２０の異常の進行が過酷な環境によって早められる可能性があるため、回転機械２０の異常をできるだけ早期に検出する必要がある。また、過酷な環境に設置されている回転機械２０の修理には、回転機械２０が通常の環境に設置されている場合よりもコストを要する場合が多いため、回転機械２０の異常をできるだけ精度よく検出する必要がある。
【００２５】
一般に、回転機械２０を駆動する電動機３０の電流を用いた異常診断の精度よりも、回転機械２０の振動データを用いた異常診断の精度の方が高いことが知られている。しかし、過酷な環境に設置された回転機械２０に振動センサ５０を設置することは困難なことが多く、不可能な場合もあり得る。また、回転機械２０に振動センサ５０が設置可能であるとしても、振動センサ５０には過酷な環境においても正常に動作可能な耐久性が要求される。そのため、通常の環境に設置される場合より振動センサ５０のコストが高くなり得る。
【００２６】
回転機械２０には電動機３０の駆動力がベルト４０を介して伝達されるため、回転機械２０に発生した異常な振動は電動機３０にも伝播する。そこで、実施の形態においては、振動センサ５０を電動機３０に固定し、回転機械２０に発生した異常な振動を電動機３０において検出する。回転駆動システム１００によれば、通常の環境に設置されている電動機３０に振動センサ５０を設置するため、回転機械２０が過酷な環境に設置されている場合でも、通常の性能を有する振動センサ５０によって回転機械２０に発生した異常な振動を検出することができる。その結果、コストを抑制しながら、電動機３０の駆動力が伝達される回転機械２０の異常診断の精度を向上させることである。
【００２７】
以下では、図１の回転駆動システム１００による異常診断の実験結果および図５に示される比較例に係る回転駆動システム９００による異常診断の実験結果を比較する。まず、振動センサ５０としてＡＥセンサを用いる場合について説明する。回転駆動システム９００と１００との違いは、回転駆動システム９００においては、振動センサ５０が回転機械２０に固定されている点である。これ以外の構成は同様であるため、説明を繰り返さない。
【００２８】
回転駆動システム１００および９００の異常診断の実験においては、転がり軸受１０Ａ〜１０ＤとしてＮＴＮ社製のアンギュラ玉軸受７２１６を用いた。アンギュラ玉軸受７２１６の内輪の内径、外輪の外径、およびＹ軸方向の幅は、それぞれ８０ｍｍ、１４０ｍｍ、および２６ｍｍである。回転機械２０のシャフト１１の回転速度が２０００ｍｉｎ−１となるように、電動機３０を１０００ｍｉｎ−１で回転させた。ラジアル荷重およびアキシアル荷重は共に１．３ｋＮとした。回転機械２０の挙動を安定させるために転がり軸受１０Ａ〜１０Ｄにグリースを封入した状態で慣らし運転を８時間行い、当該慣らし運転終了後に測定された振動データを用いた。グリースとして昭和シェル石油社製のアルバニアＳ２を用いた。ＡＥセンサのゲインは、５０ｄＢとした。
【００２９】
回転駆動システム１００の異常診断の実験結果および９００の異常診断の実験結果の比較として、転がり軸受１０Ａ〜１０Ｄに正常グリースを封入した場合（正常な場合）の特徴量と劣化グリースを封入した場合（異常な場合）の特徴量とにどの程度の違いがあるかを比較する。正常な場合の特徴量と異常な場合の特徴量との比較においては、各場合で振動データを２回測定し、各回に算出された特徴量の平均値を用いた。
【００３０】
なお、正常グリースとは、油分離率が０％のグリースである。正常グリースが封入される転がり軸受内部の全容積に対する封入されるグリースの容積の比は、２７％である。劣化グリースとは、油分離率が６４％のグリースである。劣化グリースが封入される転がり軸受内部の全容積に対する封入されるグリースの容積の比は、５％である。
【００３１】
図６は、図１の回転駆動システム１００において正常な場合にＡＥセンサによって測定された振動データの波形図である。図７は、図１の回転駆動システム１００において異常な場合にＡＥセンサによって測定された振動データの波形図である。図８は、図１の回転駆動システム１００において測定されたＲＡＷデータの時間領域の歪度の平均値に関して、正常な場合の歪度の平均値および異常な場合の歪度の平均値を示す図である。図８に示されるように、異常な場合の歪度の平均値は、正常の場合の歪度の平均値の約８倍である。
【００３２】
図９は、図５の回転駆動システム９００において正常な場合にＡＥセンサによって測定された振動データの波形図である。図１０は、図５の回転駆動システム９００において異常な場合にＡＥセンサによって測定された振動データの波形図である。図１１は、図５の回転駆動システム９００において測定された振動データから抽出されたＨＩＧＨ２データの周波数領域の波高率の平均値に関して、正常な場合の波高率の平均値および異常な場合の波高率の平均値を示す図である。図１１に示されるように、異常な場合の波高率の平均値は、正常の場合の波高率の平均値の約０．６７倍である。
【００３３】
図１２は、正常な場合と異常な場合とで明確な差が生じた特徴量数を、実施の形態と比較例とで比較した表を示す図である。なお、正常な場合の特徴量の平均値に対する異常な場合の特徴量の平均値の比率が１．２以上もしくは０．８以下である場合に、両平均値の間に明確な差が生じているとする。たとえば、図８における正常な場合の歪度の平均値と異常な場合の歪度の平均値との間には明確な差が生じている。また、図１１における正常な場合の波高率の平均値と異常な場合の波高率の平均値との間にも明確な差が生じている。
【００３４】
図１２に示されるように、正常な場合と異常な場合とで明確な差が生じた特徴量数は、全周波数帯のデータにおいて実施の形態の方が比較例よりも多い。回転機械２０に振動センサ５０を固定する場合よりも、電動機３０に振動センサ５０を固定する方が、振動データに含まれるノイズを低減することができる。回転駆動システム１００によれば、異常の発生が振動データに回転駆動システム９００よりも顕著に表れるため、異常診断の精度を向上させることができる。
【００３５】
次に、図１の回転駆動システム１００および図５の回転駆動システム９００の各々において、振動センサ５０として加速度センサを用いる場合について説明する。
【００３６】
図１３は、図１の回転駆動システム１００において正常な場合に加速度センサによって測定された振動データの波形図である。図１４は、図１の回転駆動システム１００において異常な場合に加速度センサによって測定された振動データの波形図である。図１５は、図１の回転駆動システム１００において測定された振動データから抽出されたＭＩＤ１データの周波数領域の尖度の平均値に関して、正常な場合の尖度の平均値および異常な場合の尖度の平均値を示す図である。図１５に示されるように、異常な場合の尖度の平均値は、正常の場合の尖度の平均値の約１５．６倍である。
【００３７】
図１６は、図５の回転駆動システム９００において正常な場合に加速度センサによって測定された振動データの波形図である。図１７は、図５の回転駆動システム９００において異常な場合に加速度センサによって測定された振動データの波形図である。図１８は、図５の回転駆動システム９００において測定されたＲＡＷデータの時間領域の尖度の平均値に関して、正常な場合の尖度の平均値および異常な場合の尖度の平均値を示す図である。図１８に示されるように、異常な場合の尖度の平均値は、正常の場合の尖度の平均値の約３０．７倍である。
【００３８】
図１９は、加速度センサを用いる場合に正常な場合と異常な場合とで明確な差が生じた特徴量数を、実施の形態と比較例とで比較した表を示す図である。たとえば、図１５における正常な場合の尖度の平均値と異常な場合の尖度の平均値との間には明確な差が生じている。また、図１８における正常な場合の尖度の平均値と異常な場合の尖度の平均値との間にも明確な差が生じている。図１９に示されるように、正常な場合と異常な場合とで明確な差が生じた特徴量数は、ＭＩＤ２データにおいて実施の形態の方が比較例よりも多い。また、加速度センサを用いる場合でも全周波数帯において正常な場合と異常な場合とで明確な差が生じる特徴量が存在している。回転駆動システム１００によれば、加速度センサを用いても異常診断の精度を向上させることができる。
【００３９】
以上、実施の形態に係る状態監視方法および回転駆動システムによれば、電動機の駆動力が伝達される回転機械の異常診断の精度を向上させることができる。
【００４０】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００４１】
１０，１０Ａ〜１０Ｄ  転がり軸受、１１  シャフト、１２  内輪、１４  外輪、１６  保持器、１８  転動体、２０  回転機械、３０  電動機、４０  ベルト、５０  振動センサ、６０  状態監視装置、６１  制御部、６２  記憶部、１００，９００  回転駆動システム、Ｇｒｃ  グリース。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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