(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
インバータ電源で駆動される回転機械の転がり軸受部に設けた振動センサから取得した第1振動加速度データをフーリエ変換して生成された周波数スペクトルから、インバータ
電源による高調波電磁振動成分を除去する高周波電磁振動成分の除去方法において、
前記周波数スペクトルから前記インバータ電源により決定されるキャリア周波数の整数倍となる周波数を基準とした所定の周波数範囲における複数のピーク値を検出し、
前記キャリア周波数の整数倍に最も近い前記ピーク値を基準ピーク値とし、該基準ピーク値と前記ピーク値の周波数間隔を全て求め、前記周波数間隔から基準周波数間隔を決定し、前記周波数間隔が前記基準周波数間隔の整数倍であるピーク値を対象ピーク値として抽出し、
前記周波数スペクトルの前記対象ピーク値のレベルを所定のレベルまで低減させ、インバータ電源により高周波電磁振動成分を除去する、高周波電磁振動成分の除去方法。
【請求項２】
前記基準周波数間隔を決定する際に、他の前記周波数間隔と等しい、または２倍することで他の前記周波数間隔と等しい前記周波数間隔であって、最も小さい周波数間隔を基準周波数間隔とすること、を特徴とする請求項１に記載の高周波電磁振動成分の除去方法。
【請求項３】
前記ピーク値を検出する際に、ピーク値のレベルが予め設定されたレベル以上のピーク値のみ検出すること、を特徴とする請求項１または２に記載の高周波電磁振動成分の除去方法。
【請求項４】
前記対象ピーク値を抽出する際に、予め設定されたレベル以上のピーク値のみ対象ピーク値として抽出すること、を特徴とする請求項１または２に記載の高周波電磁振動成分の除去方法。
【請求項５】
前記ピーク値を検出する際に、ピーク値のレベルが高い順から予め設定された個数だけピーク値として検出すること、を特徴とする請求項１または２に記載の高周波電磁振動成分の除去方法。
【請求項６】
前記対象ピーク値を抽出する際に、前記周波数間隔が前記基準周波数間隔の整数倍であるピーク値からレベルが高い順に予め設定された個数だけ対象ピーク値として抽出すること、を特徴とする請求項１または２に記載の高周波電磁振動成分の除去方法。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか１項の高周波電磁振動成分の除去方法によりインバータ電源による高周波電磁振動成分を除去した周波数スペクトルから、逆フーリエ変換により時間領域の第２振動加速度データを生成し、
前記第２振動加速度データに基づいて前記軸受部の良否判定を行う、回転機械の転がり軸受診断方法。
【請求項８】
インバータ電源で駆動される回転機械の転がり軸受部に設けた振動センサから取得した第1振動加速度データをフーリエ変換して生成された周波数スペクトルから、インバータ電源による高調波電磁振動成分を除去する高周波電磁振動成分除去装置において、
入力された前記第１振動加速度データをフーリエ変換により周波数スペクトルを生成するＦＦＴ変換処理回路と、
前記周波数スペクトルから前記インバータ電源により決定されるキャリア周波数の整数倍となる周波数を基準とした所定の周波数範囲における複数のピーク値を検出するピーク値検出回路と、
前記キャリア周波数の整数倍に最も近い前記ピーク値を基準ピーク値とし、該基準ピーク値と前記ピーク値の周波数間隔を全て求め、前記周波数間隔から基準周波数間隔を決定し、前記周波数間隔が前記基準周波数間隔の整数倍であるピーク値を対象ピーク値として抽出する対象ピーク値抽出回路と、
前記周波数スペクトルの前記対象ピーク値のレベルを所定のレベルまで低減させ、インバータ電源により高周波電磁振動成分を除去したレベル低減周波数スペクトルを生成するピーク値レベル低減回路と、
を備えた高周波電磁振動成分除去装置。
【請求項９】
前記対象ピーク値抽出回路は、他の前記周波数間隔と等しい、または２倍することで他の前記周波数間隔と等しい前記周波数間隔であって、最も小さい前記周波数間隔を前記基準周波数間隔と決定すること、を特徴とする請求項８に記載の高周波電磁振動成分除去装置。
【請求項１０】
前記ピーク値検出回路は、ピーク値のレベルが予め設定されたレベル以上のピーク値のみ検出すること、を特徴とする請求項８または９に記載の高周波電磁振動成分除去装置。
【請求項１１】
前記対象ピーク値抽出回路は、予め設定されたレベル以上のピーク値のみ対象ピーク値として抽出すること、を特徴とする請求項８または９に記載の高周波電磁振動成分除去装置。
【請求項１２】
前記ピーク値検出回路は、ピーク値のレベルが高い順から予め設定された個数だけピーク値として検出すること、を特徴とする請求項８または９に記載の高周波電磁振動成分除去装置。
【請求項１３】
前記対象ピーク値抽出回路は、前記周波数間隔が前記基準周波数間隔の整数倍であるピーク値からレベルが高い順に予め設定された個数だけ対象ピーク値として抽出すること、を特徴とする請求項８または９に記載の高周波電磁振動成分除去装置。
【請求項１４】
前記請求項８乃至１３のいずれか１項に記載の高周波電磁振動成分除去装置と、
前記高周波電磁振動成分除去装置で生成された前記レベル低減周波数スペクトルから、逆フーリエ変換により時間領域の第２振動加速度データを生成するＩＦＦＴ変換処理回路と、
前記第２振動加速度データに基づいて前記軸受部の良否判定を行う良否判定回路と、
を備えた回転機械の転がり軸受診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インバータ電源で駆動する電動機などの回転機械の転がり軸受部から取得した振動データの処理方法および処理装置、前記処理方法および処理装置を利用して得た振動データを用いて軸受部分の損傷を検知する回転機械の転がり軸受診断方法および転がり軸受診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、多くの回転機械で構成されるプラントでは、設備の異常による操業停止を防止するため、主要な回転機械の振動監視が行われている。振動データをオンラインで常時取得し、または、オフラインで定期的に取得し、取得した振動データをコンピュータ等によるデータ収集装置でＦＦＴ(Fast Fourier Transform：高速フーリエ変換)等の解析処理を行い、その解析結果に基づいて振動監視を行っている。
【０００３】
回転機械の軸受部で検出される振動には、例えばロータやファンなどの回転部の不釣合いに起因する回転数成分の１倍に相当する周波数成分や、電動機や発電機等におけるロータの極数Ｐ（Ｐは整数）に起因する回転周波数のＰ倍に相当する周波数成分が、計測された加速度信号の中に含まれている。さらに、転がり軸受の場合には回転周波数f[Hz]と軸受の玉数mの積をn倍（nは整数）した周波数成分（n×f×m[Hz]）や転動面に発生した傷に起因して励振される高調波成分が含まれるため、振動センサで測定された振動信号の中には、約10[Hz]〜10[kHz]の広帯域の振動周波数成分を含んでいる。
【０００４】
この中で、転がり軸受の振動は1[kHz]〜10[kHz]の高周波領域の振動加速度となるため、1[kHz]〜10[kHz]を通過するバンドパスフィルタ処理後の時間波形の最大値や平均値の大きさで良否判定をする。図１４は軸受損傷有無時の振動波形の一例を示すもので、従来の診断方法は、事前に設定した判定レベル（図中の破線）で良否判定している。
【０００５】
また、特許文献１では、バンドパスフィルタ処理後の時間波形の包絡線化処理を行い、その包絡線波形の最大値Vpeakと実効値Vrmsおよび波高率Vpeak/Vrmsから（１）式に示すＱ値を算出して良否判定を行っている。
【０００６】
Q＝Vrms×Vpeak×[a×|(Vpeak/Vrms)-5|＋b]   ・・・・（１）
但し、Ｖrms：包絡線波形の自乗平均平方根
Ｖpeak：包絡線波形のピーク値
A、b：定数
また特許文献２では、ころがり軸受における機械的振動を電気信号に変換して検出し、この検出された信号をもとにころがり軸受の異常を検出する装置において、この電気信号をサンプリングし、高速フーリエ変換し、そのフーリエスペクトルのうち電動機の電磁振動スペクトルに相当する部分をゼロと置き換え後逆フーリエ変換して補正された検出信号を得、この信号波形より実効値及び、ピーク値を求め実効値あるいはピーク値、あるいはピーク値に対する実効値の比等が一定以上の場合にころがり軸受が異常と判断している。さらに、フーリエスペクトルでゼロと置き換える電動機の電磁振動スペクトルとしては、電動機の溝高調波磁束のよる高調波振動スペクトル、あるいは電動機駆動用インバータの運転条件で定める周波数スペクトルである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開昭５６−１３５１４０号公報
【特許文献２】特開平３−２９１５３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、特許文献２に記載の第１の実施例では、電磁振動スペクトルの特定方法が明示されておらず、どのように電磁振動スペクトルを特定するのか不明である。
さらに、特許文献２に記載の第２の実施例では、インバータ電源より電動機駆動電源周波数の信号を電磁振動周波数演算装置に入力し、溝高調波周波数やインバータの運転条件により発生する高調波リップル周波数を演算しているが、電磁振動スペクトルを求めるためには電動機駆動電源周波数を測定する必要がある。
【０００９】
通常、駆動電源周波数を得るためには駆動電源電圧の波形を周波数分析することが必要となるため、振動センサとは別に高周波用の電圧プローブが別途必要となる。
そこで、本発明は、電動機駆動電源周波数の測定器等を用いることなく、振動センサから出力される電気信号に基づいて高調波電磁振動の周波数成分を特定し、特定された高調波電磁振動の周波数成分を低減させたデータを生成すること、および生成したデータを用いて回転機械の転がり軸受診断を行う事を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するため、本発明においては高周波電磁振動成分を除去するため、
インバータ電源で駆動される回転機械の転がり軸受部に設けた振動センサから取得した第1振動加速度データをフーリエ変換して生成された周波数スペクトルから前記インバータ電源により決定されるキャリア周波数の整数倍となる周波数を基準とした所定の周波数範囲における複数のピーク値を検出し、
前記キャリア周波数の整数倍に最も近い前記ピーク値を基準ピーク値とし、該基準ピーク値と前記ピーク値の周波数間隔を全て求め、前記周波数間隔から基準周波数間隔を決定し、前記周波数間隔が前記基準周波数間隔の整数倍であるピーク値を対象ピーク値として抽出し、
前記周波数スペクトルの前記対象ピーク値のレベルを所定のレベルまで低減させ、インバータ電源により高周波電磁振動成分を除去する。
【００１１】
さらに、本発明において転がり軸受診断を行うため、
上記のように高周波電磁振動成分を除去した周波数スペクトルから、逆フーリエ変換により時間領域の第２振動加速度データを生成し、
前記第２振動加速度データに基づいて前記軸受部の良否判定を行う。
【発明の効果】
【００１２】
検出した振動加速度の高周波帯域のピーク値の中で、各ピーク間の周波数間隔が整数倍であるピーク値のレベルを低減するため、回転機械の回転数に関係なくインバータ駆動モータで発生する高調波電磁振動成分を除去することができる。さらに、高調波電磁振動成分を除去したデータに従来から周知である軸受診断を適用する事で、容易に軸受診断が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態に係る概略構成図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係るピーク除去回路の構成図である。
【図３】インバータのキャリア周波数に起因した側帯波を含む高調波を示す一例である。
【図４】ピーク値とピーク値の周波数間隔を説明する周波数スペクトルである。
【図５】ピーク値低減レベル低減回路の処理後の周波数スペクトルである。
【図６】正常な軸受における高調波電磁振動の周波数を含む振動データの一例である。
【図７】正常な軸受における振動データに本発明の実施形態を適用し、高調波電磁振動の周波数成分を除去した振動データの一例である。
【図８】異常な軸受における振動データに本発明の実施形態を適用し、高調波電磁振動の周波数成分を除去した振動データの一例である。
【図９】本発明の第２の実施形態に係るピーク除去回路の構成図である。
【図１０】本発明の第２の実施形態におけるピーク値とピーク値の周波数間隔を説明するグラフである。
【図１１】本発明の第３の実施形態に係るピーク除去回路の構成図である。
【図１２】本発明の第４の実施形態に係るピーク除去回路の構成図である。
【図１３】本発明の第５の実施形態に係るピーク除去回路の構成図である。
【図１４】軸受損傷有無時の振動波形および従来の診断方法の一例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１は本発明の実施形態に係る回転機械の転がり軸受診断装置における概略構成図であり、振動センサ１００および転がり軸受診断装置２００の内部構成を示している。振動センサ１００は、図示しない回転機械の転がり軸受部に取り付けられ、振動加速度を電気信号に変換して外部に出力する。
【００１５】
転がり軸受診断装置２００では、振動センサ１００から出力される電気信号を電圧信号に変換するチャージアンプ３００と、チャージアンプ３００の出力信号から所定の高周波帯域（例えば1kHz〜10kHzの高周波帯域）のみ通過させるバンドパスフィルタ４００と、バンドパスフィルタ４００の出力信号を増幅するアンプ５００と、アンプ５００からのアナログ信号をデジタル信号に変換するためのＡ／Ｄ変換器６００と、変換されたデジタル信号の高調波電磁振動成分を除去するピーク除去回路７００と、ピーク除去回路７００の出力信号から軸受の良否判定を行う良否判定回路８００と、その結果を表示・記憶する表示回路９００とで構成されている。
【００１６】
また、ピーク除去回路７００は、第１の実施形態において図２の構成図に示すように、図示しないＡ／Ｄ変換器６００で変換された振動データのデジタル信号が入力され、振動データのデジタル信号をフーリエ変換により周波数スペクトルを生成するＦＦＴ変換処理回路７１０と、ＦＦＴ変換処理回路７１０で生成された周波数スペクトルの中から所定の周波数範囲内のピーク値を検出するピーク値検出回路７２０と、ピーク値検出回路７２０で検出されたピーク値の中からレベルを低減するピーク値を抽出する対象ピーク値抽出回路７３０と、抽出した対象ピーク値のスペクトルレベルを低減するピーク値レベル低減回路７４０と、ピーク値を低減した周波数スペクトルデータを逆フーリエ変換し時間領域の振動データを生成するＩＦＦＴ変換回路７５０とで構成されている。
【００１７】
このような構成において、回転機械の転がり軸受部の振動加速度を振動センサ１００により検出し、チャージアンプ３００で電気信号に変換し、バンドパスフィルタ４００で例えば1kHz〜10kHzの帯域成分を抽出しアンプ５００で増幅し、増幅された電気信号はＡ／Ｄ変換器６００によりデジタル変換する。ここで、所定の高周波帯域のみの振動加速度データを第１振動加速度データとする。また、本実施形態においてバンドパスフィルタはチャージアンプ３００の後にあるが、Ａ／Ｄ変換器６００の後にバンドパスフィルタがあっても良い。
【００１８】
第１振動加速度データ（デジタル信号）は、ピーク除去回路７００に入力される。ピーク除去回路７００では、入力された第１振動加速度データ（デジタル信号）をＦＦＴ変換処理回路７１０で周波数スペクトルに変換し、ピーク値検出回路７２０で1kHz〜10kHz間のピーク値を示す周波数およびレベルを検出する。なお、ピーク値検出回路７２０では、各周波数スペクトルにおいて前後１点或いは２点までのレベルが順次低くなるスペクトルをピーク値とする。
【００１９】
近年省電力化や交流電動機の可変速化などのためにインバータ電源による電動機が多く使用され、インバータのキャリア周波数：fc（数kHz）に起因した側帯波を含んだ高調波の電磁振動が軸受振動に含まれるようになっている。
【００２０】
図３（ａ）は、インバータのキャリア周波数に起因した側帯波が含まれる振動の時間波形の一例である。図３（ｂ）は、（ａ）の振動の時間波形をＦＦＴ処理して求めた周波数スペクトルである。図３（ｃ）は、（ｂ）の周波数スペクトルの主要帯域の周波数軸を拡大した図である。
【００２１】
図３（ｃ）は、キャリア周波数fcの２倍の周波数成分（2fc）とその前後の等間隔（Δf）にピークが現れた一例である。
そこで、予め設定されたキャリア周波数fcとピーク検出周波数範囲fwとにより、ピーク値検出回路７２０で検出するピーク値の対象周波数範囲はm・fc±fw（mは整数）とする。例えばfc=2000Hz,fw=500Hzでは10kHzを超えない範囲で、2000±500Hz,4000±500Hz,6000±500Hz・・・となる。ここで、fwは経験的に回転数を決定する基本周波数frの１０次以内とすることができるため、最高回転数により定まる基本周波数frmaxとすれば、fw=10×frmaxと定めることができる。また、fwを正常時のデータを取得して周波数スペクトルから決定しても良い。
【００２２】
このようにキャリア周波数fcを基準としてピーク値を検出する周波数範囲を限定することで、インバータのキャリア周波数に起因した高調波電磁振動成分以外をピーク値として検出しないため、後述する対象ピーク値抽出回路７３０で対象ピークを誤って抽出することがなくなる。よって、検出周波数範囲を設定したほうがより正確な高調波電磁振動成分を抽出することができる。
【００２３】
図４に示す周波数スペクトルの例では、n・fc±fw間で前後２点が順次レベルが下がる点をピーク条件にした場合であり、P1〜P11がピーク値となる。
なお、ピーク値の検出周波数範囲を設定しないで、全帯域の中からピーク値を検出してもよい。
【００２４】
次に、対象ピーク値抽出回路７３０では、ピーク値検出回路７２０で検出された各ピーク周波数の中で、インバータのキャリア周波数の整数倍に最も近いピークを基準ピーク値とし、基準ピーク値と各ピーク周波数間の周波数間隔Δf１〜Δfｎ（ｎは正の整数）を算出する。その後、基準ピーク値前後のピーク値に対して周波数間隔Δf１〜ΔfｎからΔfａ＝Δfｂ（ａ，ｂは１〜ｎの何れかの正の整数）となる周波数間隔がある場合又は、２Δfａ＝Δfｂとなる周波数間隔がある場合、より小さいΔfnを周波数バンドΔｆとする。もしどちらも該当しない場合はΔｆ=0とする。
【００２５】
周波数バンドΔｆはより具体的には下記の（１）〜（３）の手順により決定する。
（１）周波数間隔Δf１〜ΔfｎからΔfａ＝Δfｂとなる周波数間隔Δfｓを全て抽出する。さらに、抽出したΔfｓから最も周波数間隔が小さいΔfｓをΔfｓｍとして記憶する。なお、周波数間隔が同じ値であるΔfｓが存在しなかった場合には、Δfｓｍ＝0として記憶する。
（２）周波数間隔Δf１〜Δfｎから２Δfａ＝Δfｂとなる周波数間隔ΔfａをΔfｄとして全て抽出する。さらに、抽出したΔfｄから最も周波数間隔が小さいΔfｄをΔfｄｍとして記憶する。なお、周波数間隔が同じ値であるΔfnが存在しなかった場合には、Δfｄｍ＝0として記憶する。
（３）次に、Δfｓｍ＝Δfｄｍ＝0であれば、周波数バンドΔｆ＝0として記憶する。Δfｓｍ＝0であれば、周波数バンドΔｆ＝Δfｄｍとして記憶する。Δfｄｍ＝0であれば、周波数バンドΔｆ＝Δfｓｍとして記憶する。Δfｓｍ≠0、Δfｄｍ≠0であれば、ΔfｓｍとΔfｄｍとを比較し、より周波数間隔の値が小さい方を周波数バンドΔｆとして記憶する。
【００２６】
その後、基準ピーク値と各ピーク間で算出したΔf１〜Δfｎから周波数バンドΔfの整数倍になるピーク周波数を抽出する。
図４に示す周波数スペクトルの例では、P1〜P11のピーク値に対してΔf１〜Δf６の異なる6つの周波数間隔が求まり、その中で基準ピーク値前後はΔf１と異なるΔf２となるが、Δf２が2倍のΔｆ1であることから、周波数バンドはΔｆ１となる。そこで、まずΔf１とΔf２であるP４，P５，P７が対象ピーク値として抽出される。さらに、他のΔf３，Δf４，Δf５，Δf６が整数倍であるか確認し、Δf１の整数倍であればピーク値として抽出される。
本例においては、全ての点が抽出された。
【００２７】
対象ピーク値抽出回路７３０で抽出されたピーク値は、ピーク値レベル低減回路７４０でレベルを0又は設定された減衰量だけ低減される。図５は図４に示す周波数スペクトルをピーク値低減レベル低減回路により処理した後の周波数スペクトルである。このようにして低減された周波数スペクトルは、ＩＦＦＴ変換処理回路７５０で逆フーリエ変換されて時間領域の振動加速度データに変換される。ここで、ＩＦＦＴ変換処理回路７５０で変換された時間領域の振動加速度データを第２振動加速度データとする。
【００２８】
良否判定回路では、ＩＦＦＴ変換処理回路７５０で変換された時間領域の第２振動加速度データを用いて良否判定を行う。良否判定方法は、従来から知られている周知の方法（例えば、豊田  利夫著、「回転機械診断の進め方」、日本プラントメンテナンス協会、に詳しく判定方法が説明されている。）を用いることができる。例えば、振動データの最大値、平均値、これらを組合せた値が、判定基準を超えたか否かによって異常の診断ができる。異常の判断基準には、振動データの最大値や平均値等が所定の値を超えたか否かにより判断する絶対値判定基準と、振動データの最大値や平均値等が初期状態に比べて何倍になったかや、同一条件の軸受部のデータを比較して何倍かにより判断する相対値判定基準があるが、どちらか一方を用いても良いし組み合わせて診断してもよい。ここでは他の方法は記載しないが、勿論、周知の他の方法を用いることができる。本発明の実施形態において重要なことは、インバータ電源に起因する高調波電磁振動を振動データから除去することで、良否判定方法は従来からの周知方法をそのまま利用できる点である。
【００２９】
表示回路９では上記の診断結果や振動波形の表示や記憶を行う。
次に、本発明の実施形態の効果を図６〜図８を用いて説明する。図６（ａ）は、正常な軸受における高調波電磁振動の周波数を含む時間領域の振動データの一例である。図６（ｂ）は、正常な軸受における高調波電磁振動の周波数を含む振動データの周波数スペクトルである。図７（ａ）は、図６（ａ）および図６（ｂ）に示す振動データに本発明の実施形態を適用し、高調波電磁振動の周波数成分を除去した時間領域の振動データの一例である。図７（ｂ）は、図６（ａ）および図６（ｂ）に示す振動データに本発明の実施形態を適用し、高調波電磁振動の周波数成分を除去した振動データの周波数スペクトルである。図８（ａ）は、異常な軸受における振動データに本発明の実施形態を適用し、高調波電磁振動の周波数成分を除去した時間領域の振動データの一例である。図８（ｂ）は、異常な軸受における振動データに本発明の実施形態を適用し、高調波電磁振動の周波数成分を除去した振動データの周波数スペクトルである。なお、図６（ａ），図７（ａ），図８（ａ）に記載された判定レベルは、図７（ａ）のデータを基準に設定した判定レベルである。
【００３０】
図６（ａ），図７（ａ），図８（ａ）から理解できるように、本発明の実施形態によって、高周波電磁振動の周波数成分を除去しても軸受の異常を診断できるとともに、高周波電磁振動の周波数成分を除去しない場合に比べて判定レベルの幅を狭くできるので、より正確に判定できることがわかる。
【００３１】
次に本発明の第２の実施形態について説明する。
第２の実施形態は、第１の実施形態におけるピーク除去回路７００をピーク除去回路７０１に置き換え、他の部分は変更していない。よって、他の部分の説明は省略し、ピーク除去回路７０１についてのみ説明する。
【００３２】
図９は、本発明の第２の実施形態におけるピーク除去回路７０１の構成図を示すものである。図２に示す第１の実施形態におけるピーク除去回路７００と同じ回路は同符号をつけており、説明は省略する。この第２の実施形態におけるピーク値検出回路７２１では、ピーク値検出回路７２０のピーク値検出条件に、事前に設定したピーク値判定レベル以上のピーク値のみ検出することを追加した。図１０は、図４と同じ振動データの周波数スペクトルをピーク値検出回路７２１でピーク値を検出した例である。なお、図４と図１０において同じ周波数のピーク値は同じ記号を付している。図４におけるピーク値P1〜P11のピークの内P3,P6,P8,P11の４つのピーク値が検出され、振動振幅に大きく影響する高調波成分のみを除去することができ、軸受損傷時に発生する振動増大成分をより多く含んだ信号で判定できるため、判定精度が向上する。
【００３３】
第３の実施形態は、第１の実施形態におけるピーク除去回路７００をピーク除去回路７０２に置き換え、他の部分は変更していない。よって、他の部分の説明は省略し、ピーク除去回路７０２についてのみ説明する。
【００３４】
図１１は、本発明の第３の実施形態におけるピーク除去回路７０３の構成図を示すものである。図２に示す第１の実施形態におけるピーク除去回路７００と同じ回路は同符号をつけており、説明は省略する。この本発明の第３の実施形態における対象ピーク値抽出回路７３２では、対象ピーク値抽出回路７３０の抽出条件に、前記ピーク値判定レベル以上のピーク値のみ対象ピーク値として抽出することを追加した。これにより、第３の実施形態は第２の実施形態と同様の効果が得られる。
【００３５】
第４の実施形態は、第１の実施形態におけるピーク除去回路７００をピーク除去回路７０３に置き換え、他の部分は変更していない。よって、他の部分の説明は省略し、ピーク除去回路７０３についてのみ説明する。
【００３６】
図１２は、本発明の第４の実施形態におけるピーク除去回路７０３の構成図を示すものである。図２に示す第１の実施形態におけるピーク除去回路７００と同じ回路は同符号をつけており、説明は省略する。この第４の実施形態におけるピーク値検出回路７２３では、ピーク値検出回路７２０のピーク値検出条件に、予め設定された数だけピーク値のレベルの高い順に検出することを追加した。高周波電磁振動の振幅が大きくない場合でも、対象ピーク値抽出回路７４０にて周波数バンドΔfを選択する際に必要な数だけピーク値を検出することができる。
【００３７】
第５の実施形態は、第１の実施形態におけるピーク除去回路７００をピーク除去回路７０４に置き換え、他の部分は変更していない。よって、他の部分の説明は省略し、ピーク除去回路７０４についてのみ説明する。
【００３８】
図１３は本発明の第５の実施例によるピーク除去回路７０４の構成図を示すものである。図２に示す第１の実施形態におけるピーク除去回路７００と同じ回路は同符号をつけており、説明は省略する。この第５の実施形態における対象ピーク値抽出回路７３４では、対象ピーク値検出回路７３０の抽出条件に、前記周波数間隔が前記基準周波数間隔の整数倍であるピーク値からレベルが高い順に予め設定された個数だけ対象ピーク値として抽出することを追加した。これにより、第５の実施形態は第４の実施形態と同様の効果が得られる。
【００３９】
なお、他の変形例として、本発明の第２および第３の実施形態で記載したピーク値判定レベル処理と、第４および第５の実施形態で記載した対象ピーク数抽出処理を、同じピーク除去回路で処理をしても良い。つまり、ピーク値検出回路または対象ピーク値検出回路の一方でピーク値判定レベル処理を行い、ピーク値判定レベル処理を行っていないピーク値検出回路または対象ピーク値検出回路の一方でピーク数抽出処理を行っても良い。また、ピーク値検出回路または対象ピーク値検出回路の何れか一方で、ピーク値判定レベル処理と対象ピーク数抽出処理を行っても良い。
【符号の説明】
【００４０】
１００    振動センサ
３００    チャージアンプ
４００    バンドパスフィルタ
５００    アンプ
６００    Ａ／Ｄ変換器
７００    ピーク除去回路
８００    良否判定回路
９００    表示回路
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図５】
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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３】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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