(57)【要約】【課題】異常診断のための計算負荷を軽減するとともに、異常の有無を精度よく短時間で検出できる異常診断方法を提供する。【解決手段】センサ１で検出された音又は振動を表す信号は、増幅器２で増幅され、ＡＤ変換器でデジタル信号に変換され、診断用コンピュータ４に入力される。診断用コンピュータ４は、周波数解析プログラムを内蔵し、診断を行う。診断は、検出した信号又はそのエンベロープ信号の周波数スペクトルを求め、周波数スペクトルから、回転体又は前記回転体関連部材の異常に起因する周波数成分のみを抽出し、抽出した周波数成分の大きさにより、異常を判断する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械設備から発生する音又は振動の分析によって機械設備に使用されている摺動部材における異常の有無を診断する異常診断方法であって、
前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材からの音又は振動を表す信号を検出し、
前記検出した信号又はそのエンベロープ信号の周波数スペクトルを求め、
前記求めた周波数スペクトルから、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材の異常に起因する周波数成分のみを抽出し、前記抽出した周波数成分の大きさにより、前記機械設備に使用されている摺動部材における異常の有無を診断することを特徴とする機械設備の異常診断方法。
【請求項２】
請求項１記載の異常診断方法であって、前記異常の診断は、前記検出した信号又はそのエンベロープ信号の実効値に応じて定められる基準値との比較によって行われることを特徴とする機械設備の異常診断方法。
【請求項３】
機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動を検出し、検出した信号を解析して、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材に起因する異常の有無を診断する異常診断方法であって、
前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生した音又は振動のアナログ信号をデジタル変換して実測デジタルデータを生成し、生成した実測デジタルデータに対して周波数分析及びエンベロープ分析等の適宜解析処理を行って実測周波数スペクトルデータを生成し、生成した実測周波数スペクトルデータに対して、任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求め、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材の異常に起因した周波数成分に対する前記実測周波数スペクトルデータ上のピーク値との比較照合により、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材に対する異常の有無の診断を行うことを特徴とする異常診断方法。
【請求項４】
機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動を検出し、検出した信号を解析して、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材に起因する異常の有無を診断する異常診断方法であって、
前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生した音又は振動のアナログ信号をデジタル変換して実測デジタルデータを生成し、生成した実測デジタルデータに対して所望の時間領域を選択し、選択した時間領域のデータに対して周波数分析又はエンベロープ分析等の適宜解析処理を行って実測周波数スペクトルデータを生成し、生成した実測周波数スペクトルデータに対して任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求め、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材の異常に起因した周波数成分に対する前記実測周波数スペクトルデータ上のピーク値との比較照合により、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材に対する異常の有無の診断を行うことを特徴とする機械設備の異常診断方法。
【請求項５】
機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動を検出し、検出した信号を解析して、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材に起因する異常の有無を診断する異常診断方法であって、
前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生した音又は振動のアナログ信号をデジタル変換して実測デジタルデータを生成し、生成した実測デジタルデータに対して所望の時間領域を選択し、選択した時間領域のデータに対して周波数分析又はエンベロープ分析等の適宜解析処理を行って実測周波数スペクトルデータを生成し、生成した実測スペクトルデータに対して所望の周波数領域を選択し、選択した周波数領域をフィルタ帯域と見なしたフィルタ処理を行って新たな実測周波数スペクトルデータを生成し、生成した実測周波数スペクトルデータに対して任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求め、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材の異常に起因した周波数成分に対する前記実測周波数スペクトルデータ上のピーク値との比較照合により、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材に対する異常の有無の診断を行うことを特徴とする機械設備の異常診断方法。
【請求項６】
請求項１乃至請求項５のいずれか１項記載の異常診断方法であって、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材の異常に起因する周波数成分は、前記機械設備又は機器の異常箇所に対応するものであることを特徴とする機械設備の異常診断方法。
【請求項７】
請求項１乃至請求項５のいずれか１項記載の異常診断方法であって、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材の異常に起因する周波数成分は、前記機械設備に用いている軸受の異常に起因する周波数成分であることを特徴とする機械設備の異常診断方法。
【請求項８】
機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動を検出し、検出した音又は振動のアナログ信号をデジタル変換して実測デジタルデータを生成し、生成した実測デジタルデータに対して、任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めることを特徴とするピーク値抽出方法。
【請求項９】
摺動部材を含む機械設備が発生する音又は振動の分析によって前記機械設備の摺動部材等における異常の有無を診断する機械設備の異常診断方法であって、
前記機械設備の摺動部材等の発生する音又は振動を表す信号を検出し、前記検出した信号又はそのエンベロープ信号の周波数スペクトルである実測周波数スペクトルデータを生成し、前記実測周波数スペクトルデータ上の基準レベル以上のピークの表出箇所の周波数が前記摺動部材等の特定部位の異常に起因したピークが表出する基本周波数に一致するか否かを調べる基本周波数成分照合処理を実施し、この基本周波数成分照合処理において、前記実測周波数スペクトルデータ上の基準レベル以上のピークの表出箇所の周波数が前記基本周波数に一致しないときには異常無しと診断し、
前記実測周波数スペクトルデータ上の基準レベル以上のピークの表出箇所の周波数が前記基本周波数に一致するときには、前記実測周波数スペクトルデータ上の前記基本周波数以下の低周波数域で前記基準レベル以上のピークを持つ周波数成分の有無を調べる低周波成分照合処理を実施し、
前記低周波成分照合処理において、前記実測周波数スペクトルデータが前記基本周波数以下の低周波数域で前記基準レベル以上のピークを持たないときには前記特定部位に異常有りと診断し、
前記低周波成分照合処理において、前記実測周波数スペクトルデータが前記基本周波数以下の低周波数域で前記基準レベル以上のピークを持つときには、更に、基本周波数以下の低周波数域で前記基準レベル以上のピークを持つ周波数成分の高調波が基本周波数に一致するか否かを判定する高調波成分照合処理を実施し、
前記高調波成分照合処理において、基本周波数以下の低周波数域で前記基準レベル以上のピークを持つ周波数成分の高調波が基本周波数に一致しないときには前記特定部位に異常有りと診断し、一致するときには前記特定部位に異常無しと診断することを特徴とする機械設備の異常診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、摺動部材を含む機械設備又は機器の異常診断を行う異常診断方法に関し、特に、機械設備の摺動部材又は機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動を利用して機械設備の異常診断を行う機械設備の異常診断方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、機械設備の摺動部材又は機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動を表す信号を用いた機械設備の異常診断は、音又は振動を表す信号又はそのエンベロープ信号の周波数スペクトル等の解析によって行われている。周波数スペクトルの解析による場合、異常の有無及び異常箇所の判断は、周波数スペクトルのピークの大きさ及びその周波数により行っているが、周波数スペクトルレベルの大きい周波数成分から順に抽出して、異常に起因する周波数であるかどうかの比較照合を行っていた。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、周波数分析後のスペクトルレベルの大きい方から前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材に起因する周波数成分かどうかを比較照合していくため、計算能力の負荷や時間のロスがあった。ノイズや機械設備の摺動部材等に起因しない周波数成分のピークの影響が大きい場合は特にこの傾向が顕著である。また、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材に起因する周波数成分のスペクトルレベルのピークが小さい場合には抽出できなかったり、スペクトルレベルの谷であるにも関わらず、そのレベルが大きいということで抽出されてしまったり、更には摺動部材の動作状態や構造物の影響などもあって、ノイズの多い音や非定常な音などの場合では異音部分の的確な選択が困難になったりして、誤診断の虞もあった。
【０００４】
また、従来の異常診断方法では、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材の異常に起因する周波数成分の高調波にノイズが乗っている場合、あるいは、前記摺動部材又は摺動部材関連部材における回転成分などの周波数成分が重なる場合、更には、前記前記摺動部材又は摺動部材関連部材の異常に起因しない周波数成分の高調波と異常に起因する周波数成分とが重なる場合は、これらの高調波の影響で、実際には前記摺動部材又は摺動部材関連部材等に異常がなくても、異常と誤診断する虞があった。
【０００５】
本発明は、上記問題点を解決するもので、異常診断のための計算負荷を低減するとともに、異常の有無を精度よく短時間で検出できる機械設備又は機器の異常診断方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の請求項１に係る異常診断方法は、機械設備から発生する音又は振動の分析によって機械設備に使用されている摺動部材における異常の有無を診断する異常診断方法であって、
前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材からの音又は振動を表す信号を検出し、
前記検出した信号又はそのエンベロープ信号の周波数スペクトルを求め、
前記求めた周波数スペクトルから、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材の異常に起因する周波数成分のみを抽出し、前記抽出した周波数成分の大きさにより、前記機械設備に使用されている摺動部材における異常の有無を診断することを特徴とする。
なお、上記の機械設備は、１又は複数の摺動部材を含み、これらの摺動部材の摺動によって振動が発生する機械設備又は機器を意味している。また、摺動部材としては、例えば、転がり軸受の他に、ボールねじ、リニアガイド、モータ等が該当する。
【０００７】
本発明の請求項２に係る異常診断方法は、請求項１記載の異常診断方法において、前記異常の判断は、前記検出した信号又はそのエンベロープ信号の実効値に応じて定められる基準値との比較によって行われるものである。
【０００８】
このように構成された機械設備の異常診断方法においては、軸受から発生する振動のエンベロープ信号の周波数スペクトルから特定の周波数成分のみを抽出し、エンベロープ信号の実効値に応じて定められる基準値と比較するので、周波数分析後のスペクトルレベルの大きい方から機械設備の摺動部材に起因する周波数成分かどうかを順に比較照合していく従来方法と比べて、演算処理量が軽減して、診断処理の迅速化を促進することができる。また、機械設備の摺動部材に起因する周波数成分のスペクトルレベルのピークが小さい場合でも抽出できるので、精度の高い診断が可能になる。
【０００９】
また、本発明の請求項３に係る異常診断方法は、機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動を検出し、検出した信号を解析して、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材に起因する異常の有無を診断する異常診断方法であって、
前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生した音又は振動のアナログ信号をデジタル変換して実測デジタルデータを生成し、生成した実測デジタルデータに対して周波数分析及びエンベロープ分析等の適宜解析処理を行って実測周波数スペクトルデータを生成し、生成した実測周波数スペクトルデータに対して、任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求め、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材の異常に起因した周波数成分に対する前記実測周波数スペクトルデータ上のピーク値との比較照合により、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材に対する異常の有無を診断する。
【００１０】
このように構成された機械設備の異常診断方法においては、軸受使用箇所の音又は振動を検出して得られた信号を周波数分析又はエンベロープ分析し、これにより得られた実測周波数スペクトルデータに対して周波数ピークを抽出する場合、実測周波数スペクトルデータに対して、任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めるので、スペクトルレベルの大きい周波数成分から抽出する場合と比べて、谷を抽出してしまうのを回避でき、より精度の高い診断が可能になる。
【００１１】
また、本発明の請求項４に係る異常診断方法は、機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動を検出し、検出した信号を解析して、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材に起因する異常の有無を診断する異常診断方法であって、
前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生した音又は振動のアナログ信号をデジタル変換して実測デジタルデータを生成し、生成した実測デジタルデータに対して所望の時間領域を選択し、選択した時間領域のデータに対して周波数分析又はエンベロープ分析等の適宜解析処理を行って実測周波数スペクトルデータを生成し、生成した実測周波数スペクトルデータに対して任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求め、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材の異常に起因した周波数成分に対する前記実測周波数スペクトルデータ上のピーク値との比較照合により、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材に対する異常の有無の診断を行うことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の請求項５に係る異常診断方法は、機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動を検出し、検出した信号を解析して、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材に起因する異常の有無を診断する異常診断方法であって、
前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生した音又は振動のアナログ信号をデジタル変換して実測デジタルデータを生成し、生成した実測デジタルデータに対して所望の時間領域を選択し、選択した時間領域のデータに対して周波数分析又はエンベロープ分析等の適宜解析処理を行って実測周波数スペクトルデータを生成し、生成した実測スペクトルデータに対して所望の周波数領域を選択し、選択した周波数領域をフィルタ帯域と見なしたフィルタ処理を行って新たな実測周波数スペクトルデータを生成し、生成した実測周波数スペクトルデータに対して任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求め、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材の異常に起因した周波数成分に対する前記実測周波数スペクトルデータ上のピーク値との比較照合により、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材に対する異常の有無の診断を行うことを特徴とする。
【００１３】
このように請求項４又は５に記載された機械設備の異常診断方法においては、ＡＤ変換後の時間波形及び周波数分析後のスペクトル波形における任意の波形範囲に対する解析範囲やフィルタ範囲を、マウスなどのポインティングデバイス５で選択できるので、簡単な操作によって高Ｓ／Ｎ比の信号を抽出することができ、より精度の高い診断が可能となる。
【００１４】
本発明の請求項６に係る異常診断方法は、請求項１乃至請求項５のいずれか１項記載の異常診断方法において、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材の異常に起因する周波数成分は、前記機械設備又は機器の異常箇所に対応するものであることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明の請求項７に係る異常診断方法は、請求項１乃至請求項５のいずれか１項記載の異常診断方法において、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材の異常に起因する周波数成分は、前記機械設備に用いている軸受の異常に起因する周波数成分であることを特徴とする。
【００１６】
なお、本発明の請求項８に係る異常診断方法において、診断処理時の計算負荷の低減や診断の信頼性向上に有用な判断基準となるピーク値は、前述したように周波数分析又はエンベロープ分析を済ませた波形に対して求めるのではなく、まず、機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動を検出し、次いで、検出した音又は振動のアナログ信号をデジタル変換して実測デジタルデータを生成したら、生成した実測デジタルデータに対して、任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めるようにしても良い。
【００１７】
また、本発明の請求項９に係る異常診断方法は、摺動部材を含む機械設備が発生する音又は振動の分析によって前記機械設備の摺動部材等における異常の有無を診断する機械設備の異常診断方法であって、
前記機械設備の摺動部材等の発生する音又は振動を表す信号を検出し、前記検出した信号又はそのエンベロープ信号の周波数スペクトルである実測周波数スペクトルデータを生成し、前記実測周波数スペクトルデータ上の基準レベル以上のピークの表出箇所の周波数が前記摺動部材等の特定部位の異常に起因したピークが表出する基本周波数に一致するか否かを調べる基本周波数成分照合処理を実施し、この基本周波数成分照合処理において、前記実測周波数スペクトルデータ上の基準レベル以上のピークの表出箇所の周波数が前記基本周波数に一致するときには、前記実測周波数スペクトルデータ上の前記基本周波数以下の低周波数域で前記基準レベル以上のピークを持つ周波数成分の有無を調べる低周波成分照合処理を実施し、
前記低周波成分照合処理において、前記実測周波数スペクトルデータが前記基本周波数以下の低周波数域で前記基準レベル以上のピークを持たないときには前記特定部位に異常有りと診断し、
前記低周波成分照合処理において、前記実測周波数スペクトルデータが前記基本周波数以下の低周波数域で前記基準レベル以上のピークを持つときには、更に、基本周波数以下の低周波数域で前記基準レベル以上のピークを持つ周波数成分の高調波が基本周波数に一致するか否かを判定する高調波成分照合処理を実施し、
前記高調波成分照合処理において、基本周波数以下の低周波数域で前記基準レベル以上のピークを持つ周波数成分の高調波が基本周波数に一致しないときには前記特定部位に異常有りと診断し、一致するときには前記特定部位に異常無しと診断することを特徴とする。
【００１８】
なお、上記の機械設備の摺動部材等とは、前記機械設備の摺動部材と、前記機械設備上において前記摺動部材に連結されたり、あるいは前記摺動部材の支持を行う摺動部材関連部材とを含むことを意図している。
また、摺動部材としては、例えば、軸受、ボールねじ、リニアガイド、モータ等が該当する。
【００１９】
このように構成された機械設備の異常診断方法においては、実測周波数スペクトルデータ上の基準レベル以上のピークの表出箇所の周波数が前記摺動部材等の特定部位の異常に起因してピークが表出する基本周波数に一致するか否かを調べる基本周波数成分照合処理を実施する。そして、この基本周波数成分照合処理において、前記実測周波数スペクトルデータ上の基準レベル以上のピークの表出箇所の周波数が前記基本周波数に一致する場合には、直ちに異常とは診断せずに、続いて、低周波成分照合処理や、高調波成分照合処理を実施する。
低周波成分照合処理や高調波成分照合処理を実施すると、実測周波数スペクトルデータ上の基本周波数箇所に基準レベル以上のピークが、摺動部材の損傷等の異常によるものではなく、例えば摺動部材等の回転成分などの周波数成分の重なりや高調波の影響等の他の要因に起因するか否かを識別・判定することができる。
【００２０】
そのため、基本周波数成分照合処理において、前記実測周波数スペクトルデータ上の基準レベル以上のピークの表出箇所の周波数が前記基本周波数に一致する場合に、更に、低周波成分照合処理や、高調波成分照合処理を実施することで、摺動部材等の回転成分などの周波数成分の重なりや高調波の影響等の他の要因に起因したピークを、摺動部材等の異常に起因するものと見なして誤診断を下すことを回避することができ、摺動部材等に対する異常の有無の診断の信頼性を向上させることができる。
【発明の効果】
【００２１】
以上の説明から明らかなように、回転体に起因する周波数成分のみで異常診断を行っているので、計算負荷が軽減し、解析に要する時間のロスを少なくすることができる。また、ノイズや回転体に起因しない周波数成分のピークの影響を少なくすることができ、さらに回転体に起因する周波数成分のレベルが小さいとき（全スペクトルのピークレベルが小さいとき）でも、確実に該当周波数成分を捕捉するため、より精度の高い診断が可能となる。
【００２２】
また、実測データのピーク値のみを抽出することによって、スペクトルの谷の点（値）であるにも関わらず、スペクトルレベルが高いというだけで抽出されてしまうのを防ぐことができ、より精度の高い診断が可能となる。
【００２３】
また、ＡＤ変換後の時間波形、及び周波数分析後のスペクトル波形の範囲を指定することによって、ノイズの多い音や非定常な音などの場合でも異音部分の的確な選択が可能となり、より精度の高い診断が可能となる。
【００２４】
また、低周波成分照合処理や高調波成分照合処理を実施すると、実測周波数スペクトルデータ上の基本周波数箇所に基準レベル以上のピークが、摺動部材の損傷等の異常によるものではなく、例えば摺動部材等の回転成分などの周波数成分の重なりや高調波の影響等の他の要因に起因するか否かを識別・判定することができる。
そのため、基本周波数成分照合処理において、前記実測周波数スペクトルデータ上の基準レベル以上のピークの表出箇所の周波数が前記基本周波数に一致する場合に、更に、低周波成分照合処理や、高調波成分照合処理を実施することで、摺動部材等の回転成分などの周波数成分の重なりや高調波の影響等の他の要因に起因したピークを、摺動部材等の異常に起因するものと見なして誤診断を下すことを回避することができ、摺動部材等に対する異常の有無の診断の信頼性を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明の実施の形態について、転がり軸受で支持された回転体を含む機械設備を対象とし、使用される転がり軸受の傷の有無を診断する場合を例に説明する。
【００２６】
転がり軸受の傷の有無は、軸受から発生する振動のエンベロープ信号が特定の周波数成分でピークをもつかどうかによって判断できることが知られている。この周波数は、軸受の諸元から計算できるもので、図３に示されるような傷の個所と周波数の関係が知られている。したがって、軸受から発生する振動のエンベロープ信号の周波数スペクトルから、上記周波数成分のみを抽出し、エンベロープ信号の実効値に応じて定められる基準値と比較するだけで、軸受の傷の有無を判断できる。なお、上記周波数の計算は、診断を行う際に諸元データの入力を待って行う。同じ設備又は機器の診断を行う場合は、過去に計算したデータを保持しておき、それを読み出して利用してもよい。
【００２７】
図１は、本発明に係る異常診断方法の第１の実施の形態を実施するための装置の概略構成である。
本装置は、音又は振動を検出するセンサ１、増幅器２、ＡＤ変換器３、診断用コンピュータ４を含む。センサ１は、診断対象となる機械設備又は機器の診断箇所近傍の音又は振動を検出するもので、マイクロホン、振動加速度センサ等が用いられる。
センサ１で検出された信号は、増幅器２で増幅された後、ＡＤ変換器３でデジタル信号に変換され、診断用コンピュータ４に入力される。診断用コンピュータ４は、周波数解析プログラムを内蔵し、異常診断を行うものである。音又は振動データに基づく異常診断に用いる周波数解析については、各種方法が周知であるので説明を省略する。本発明は、周波数解析データに基づく異常の有無及び異常箇所の判断手順を改良したものである。
【００２８】
図１の装置を用いて、異常診断を行う場合のフローを図２に示す。異常診断を行いたいユーザは、軸受使用箇所の音又は振動データを、センサ１で検出し（ステップ１０１）、検出したアナログデータを、ＡＤ変換器３でデジタル化して（ステップ１０２）、診断用コンピュータ４に入力する。そして、診断用コンピュータ４は所定形式のファイル例えばＷＡＶファイルにする（ステップ１０３。以下、ファイル化された音又は振動データは、単に「デジタルデータ」と記述する。）。なお、デジタル化は、診断用コンピュータ４に内蔵したＡＤ変換部（図示略）を用いてもよい。また、センサ１からのアナログデータは、直接デジタル化してもよいし、一旦、磁気テープ等に録音したものを使用してデジタル化してもよい。
【００２９】
次いで、診断用コンピュータ４は取り込まれたデジタルデータの周波数分析を行って、入力データの主たる周波数帯域を判断する（ステップ１０４）。そして、判断した周波数帯域に応じてフィルタの帯域を決定し（ステップ１０５）、デジタルデータのフィルタ処理を行う（ステップ１０６）。このステップは、入力した音または振動データのＳ／Ｎ向上のために行われるもので、入力信号のＳ／Ｎが充分であれば不用である。
【００３０】
続いて、エンベロープ処理（ステップ１０７）を実施して得られるエンベロープデータに対して、周波数分析処理を施す（ステップ１０８）と共に、その実効値を計算する（ステップ１０９）。ステップ１０９で得られた実効値は、異常を判断するための基準値の算出処理（ステップ１１２）に利用される。基準値は、例えば、基準値＝実効値＋α（α：可変）、基準値＝実効値×β（β：可変）等の式によって求める。
【００３１】
ステップ１１０では、診断箇所に使用された軸受の設計諸元や使用条件に基づいて、図３に示した演算を行い、軸受の特定箇所での異常時に発生する周波数成分値を算出する。算出される周波数は、内輪傷、外輪傷、転動体傷、保持器音に対応するものである。なお、この周波数成分値の算出は、これより前に行ってもよいし、以前に同様の診断を行っている場合は、そのデータを用いてもよい。また、算出に用いる諸元データは、事前に入力しておく。
【００３２】
次いで、ステップ１０８で得られた周波数スペクトルデータから、ステップ１１０で算出した周波数成分値に応じて、内輪傷成分Ｓｉ（Ｚｆｉ）、外輪傷成分Ｓｏ（Ｚｆｃ）、転動体傷成分Ｓｂ（２ｆｂ）、保持器成分Ｓｃ（ｆｃ）を抽出し（ステップ１１１）、ステップ１１２で算出した基準値と比較する（ステップ１１３）。そして、すべての成分が基準値より小の時は、軸受に異常なしと判断する（ステップ１１４）。いずれかの成分が基準値より大の時は、その部分に異常ありと判断し、その旨出力する（ステップ１１５）。
【００３３】
次に、異常診断の具体例を示す。例えば、外輪固定で、内輪が毎分１５００回転、アキシアル荷重９．８Ｎの運転条件下の単列深溝玉軸受から音を収録して得られた実測周波数スペクトル及びエンベロープ処理した波形は、図４及び図５のように得られる。図４において、この軸受に起因する周波数成分を抽出し、基準値（−２９．３ｄＢ）との大小を比較すると、基準値より小である。すなわち、基準値を超えている周波数成分は、軸受に起因するものではないことがわかるため、この軸受には異常がないことと判定できる。一方、図５の例においては、特定部位である外輪の損傷に起因したＺｆｃ成分が基準値（−１９．５ｄＢ）より大であるので、この異常音は、外輪傷音であると判断される。なお、この例では、基準値＝実効値＋１０ｄＢとした。
【００３４】
同様に、外輪固定で、内輪が毎分２４００回転、アキシアル荷重９．８Ｎの運転条件下の単列深溝玉軸受（名番は図４、図５のものと異なる。）の場合は、例えば図６のように得られる。この軸受に起因する成分を抽出し、基準値（−１２．６ｄＢ）と比較すると、特定部位である保持器損傷に起因したｆｃ成分が基準値よりも大であり、保持器音の異常であることがわかる。この例でも、基準値＝実効値＋１０ｄＢとした。
【００３５】
発生周波数のピークの有無は、軸受に起因する周波数との一致度及び基準値との大小によって行うので、図６のようにピークレベルが小さいような場合でも、診断が可能であることがわかる。
【００３６】
このように、本発明の第１の実施の形態による異常診断方法によれば、軸受から発生する振動のエンベロープ信号の周波数スペクトルから特定の周波数成分のみを抽出し、エンベロープ信号の実効値に応じて定められる基準値と比較するので、周波数分析後のスペクトルレベルの大きい方から回転体に起因する周波数成分かどうかを順に比較照合していく従来方法と比べて、演算処理量が軽減して、診断処理の迅速化を促進することができる。また、回転体に起因する周波数成分のスペクトルレベルのピークが小さい場合でも抽出できるので、精度の高い診断が可能になる。
【００３７】
なお、以上の説明では、音又は振動のエンベロープ信号を用いて、軸受の傷の有無を判断したが、音又は振動を表す信号を直接用いて、軸受のびびり音の有無を診断することもできる。
【００３８】
本発明に係る異常診断方法の第２の実施の形態を実施するための装置は、上述した第１の実施の形態の異常診断方法での装置と診断プログラムの内容が異なるものの、構成は同一であるので、図１を援用するものとする。
【００３９】
本発明に係る第２の実施の形態の異常診断方法を実施する装置は、センサ１で軸受使用個所の音又は振動を検出し、検出したアナログ信号を、ＡＤ変換器３でデジタル化して実測デジタルデータを生成し、生成した実測デジタルデータを診断用コンピュータ４に入力する。診断用コンピュータ４は、入力された実測デジタルデータに対して周波数分析及びエンベロープ分析等の適宜解析処理を行って実測周波数スペクトルデータを生成し、生成した実測周波数スペクトルデータに対して、任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求める。
【００４０】
ここで、ピーク値を求めることができる理由について説明する。
実測周波数スペクトルデータはデジタル化されているため、当然ながら各周波数及びスペクトルレベルデータは離散的に存在している。このため、曲線の式即ち関数は必要なく、各データポイントでのレベル差を利用することでピーク値を求めることができる。具体的には、図７において、ある周波数成分のレベル（Ｙ1）とその周波数成分より１データ前のレベル（Ｙ0）の値との差を算出し、その結果を差データ（δ＝Ｙ1−Ｙ0）として獲得する。
【００４１】
差データ（δ）の符号が正から負（場合によっては零）に変るときが変曲点を示すので、その正負の基になった差データに関与している周波数データ及びスペクトルレベルデータがピーク値である。このピーク値は山が急であろうとなかろうと関係なく算出される。ところで、診断に必要なピーク値は鋭い波形のみを対象とするため、さらに周波数データ（ｘ）及びスペクトルレベルデータ（ｙ）の成す傾きが１を超える時（ｄｙ／ｄｘ＞１）、もしくは−１より小さい時（ｄｙ／ｄｘ＜−１）のデータをピーク値と定める。このようにして求めたピーク値を基に軸受に起因する周波数成分と比較照合を行うことで、異常の有無とその部位を診断できる。
【００４２】
図８は、ＡＤ変換後のデータを周波数分析した結果について、スペクトルレベルの大きい周波数成分からピーク値を抽出する方法を用いてスペクトルレベルの大きい１０点を順次抽出した一例である。また、図９は、この実施の形態のピーク値抽出方法によりスペクトルレベルの大きい１０点を抽出した一例である。
図８に示すように、スペクトルレベルの大きい周波数成分からピーク値を順に抽出する方法では、レベルは高いがスペクトルの谷の点（値）である１４０Ｈｚ近傍で３点ほど抽出しているのがわかる。
【００４３】
これに対して、本実施の形態のピーク値抽出方法では、図９に示すようにピークのみのを抽出し、スペクトルレベルの大きい１０点として、６０Ｈｚ近傍のピークを抽出できることがわかる。このピーク値抽出方法を採用すると、ピークのみを抽出するため、必要なデータがスペクトルの谷の点（値）を抽出することによって埋没してしまうのを防ぐことができる。
【００４４】
このようにして、実測周波数スペクトルデータに対してピーク値を求めた後、軸受の異常に起因した周波数成分に対する実測周波数スペクトルデータ上のピーク値とを比較照合し、軸受の異常の有無を判断する。
【００４５】
図１０は、この第２の実施の形態の異常診断方法を実施する装置の異常診断を行う場合のフローである。この図において、ステップ１０１〜ステップ１０７は、図２で説明した内容と同一であるので省略する。
エンベロープ処理（ステップ１０７）によって得られたエンベロープデータに対して周波数分析処理を施し（ステップ１０８）、実測周波数スペクトルデータを生成する。そして、生成した実測周波数スペクトルデータに対して、任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を算出する（ステップ２０１）。
【００４６】
ステップ２０２では、診断箇所に使用された軸受の設計諸元や使用条件に基づいて、図３に示した演算を行い、軸受の特定箇所での異常時に発生する周波数成分値を算出する。算出される周波数は、内輪傷、外輪傷、転動体傷、保持器音に対応するものである。なお、この周波数成分値の算出は、これより前に行ってもよいし。以前に同様の診断を行っている場合は、そのデータを用いてもよい。また、算出に用いる諸元データは、事前に入力しておく。
【００４７】
次いで、ステップ１０８で得られた周波数スペクトルデータから、ステップ２０２で算出した周波数成分値に応じて、内輪傷成分Ｓｉ（Ｚｆｉ）、外輪傷成分Ｓｏ（Ｚｆｃ）、転動体傷成分Ｓｂ（２ｆｂ）、保持器成分Ｓｃ（ｆｃ）を抽出し（ステップ２０３）、ステップ２０１で算出したピーク値と比較する（ステップ２０４）。そして、すべての成分でピーク値が無ければ、軸受に異常無しと判断する（ステップ２０５）。いずれかの成分でピーク値が有れば、その部分に異常ありと判断し、その旨出力する（ステップ２０６）。
【００４８】
すなわち、内輪傷成分Ｓｉ（Ｚｆｉ）に対してピーク値があれば、内輪に傷等の異常があると判断する。また、外輪傷成分Ｓｏ（Ｚｆｃ）に対してピーク値があれば、外輪に傷等の異常があると判断する。また、転動体傷成分Ｓｂ（２ｆｂ）に対してピーク値があれば、転動体に傷等の異常があると判断する。また、保持器成分Ｓｃ（ｆｃ）に対してピーク値があれば、保持器に傷等の異常があると判断する。また、ピーク値が複数の周波数成分に対して存在すれば、異常個所が複数あると判断できる。例えば、内輪傷成分Ｓｉ（Ｚｆｉ）と外輪傷成分Ｓｏ  （Ｚｆｃ）それぞれにピーク値があれば、内輪と外輪とのそれぞれに異常があると判断できる。
【００４９】
このように、第２の実施の形態の異常診断方法によれば、軸受使用箇所の音又は振動を検出して得られた信号を周波数分析又はエンベロープ分析し、これにより得られた実測周波数スペクトルデータに対して周波数ピークを抽出する場合、実測周波数スペクトルデータに対して、任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めるので、スペクトルレベルの大きい周波数成分から抽出する場合と比べて、谷を抽出してしまうのを回避でき、より精度の高い診断が可能になる。
【００５０】
なお、本実施の形態においては、回転体から発生する信号を処理するようにしたが、それ以外の粗さなどの形状信号をデジタル量にＡＤ変換した形態についても適用可能である。
また、本実施の形態においては、周波数分析又はエンベロープ分析後の波形に対してピーク値を求めるようにしたが、軸受から発生する音又は振動を検出して、デジタル変換した実測デジタルデータからピーク値の抽出を行うようにしても構わない。
【００５１】
図１１は、本発明の第３の実施の形態の異常診断方法を実施するための装置の概略構成を示すブロック図である。なお、この図において、図１と共通する部分には同一の符号を付けている。
【００５２】
本発明の第３の実施の形態の異常診断方法を実施する装置は、センサ１で軸受使用箇所の音又は振動を検出し、検出したアナログ信号を、ＡＤ変換器３でデジタル化して実測デジタルデータを生成し、生成した実測デジタルデータを診断用コンピュータ４に入力する。診断用コンピュータ４は、マウス等のポインティングデバイス５と、ポインティングデバイス５より出力されるＸ，Ｙ座標データ夫々をデジタル化するＡＤ変換器６を備えている。
【００５３】
また、診断用コンピュータ４は、更にグラフィカルユーザインターフェース７を備えていて、ユーザがポインティングデバイス５を使用して、以下で説明するように、ＡＤ変換後の波形データに基づいた時間領域波形に対して、所望の時間領域の選択、又はＡＤ変換後の波形データを周波数分析した波形データに基づいた周波数領域波形に対して、所望の周波数領域の選択を可能にしている。
ＡＤ変換後の波形データやＡＤ変換後の波形データを周波数分析した波形データは、診断用コンピュータ４の図示せぬモニタ装置に表示され、ユーザはその表示を見ながらポインティングデバイス５を操作して所望の時間領域波形又は周波数領域波形を指定する。
【００５４】
モニタ装置上に視覚表示された波形データからユーザがポインティングデバイス５を使用して所望の周波数領域部を指定すると、診断用コンピュータ４は、その周波数領域部をフィルタ帯域とみなしたフィルタ処理を実測デジタルデータに対して行い、モニタ装置上に視覚表示する。次いで、モニタ装置上に視覚表示されたフィルタ処理後の時間領域波形において、ユーザがポインティングデバイス５を使用して所望の時間領域部を選択すると、その時間領域部のデータに対して周波数分析又はエンベロープ分析等の適宜解析処理を行って実測周波数スペクトルデータを生成する。
【００５５】
実測周波数スペクトルデータを生成した後、周波数の低い方から各データポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求める。ピーク値を求めた後は、軸受の特定箇所での異常時に発生する周波数成分に対する実測周波数スペクトルデータ上のピーク値との比較照合を行って軸受に対する異常の有無の診断を行う。
【００５６】
ここで、図を参照して具体例について説明する。
図１２は、ＡＤ変換後の生の信号データ波形図である。この信号データ波形に対して、ユーザがポインティングデバイス５を使用して、ノイズなどの影響が少ないと思われる部分をドラッグすることにより所望の時間領域を選択する。この図で網掛けしている部分が選択部分（時間領域部）である。時間領域部の選択後、自動的又は簡単な操作により、選択した範囲の信号データの生波形が視覚表示される（図１３参照）。ここで必要ならば、さらに範囲選択を行うこと、あるいは拡大表示も可能である。この選択した信号データに関してエンベロープ処理や周波数分析が自動的又は簡単な操作により行われ、周波数スペクトル（図１４参照）及びエンベロープ周波数スペクトル（図１５参照）が視覚表示される。
【００５７】
そして、この周波数スペクトルに対して、ユーザがポインティングデバイス５を使用して所望の周波数領域（図１６参照）をドラッグすると、その選択範囲をフィルタ帯域とするフィルタ処理、包絡線処理、周波数解析を自動的又は簡単な操作により行われ、周波数スペクトル（図１７参照）及びエンベロープ周波数スペクトル（図１８参照）が視覚表示される。
【００５８】
このように、本発明の第３の実施の形態の異常診断方法によれば、ＡＤ変換後の時間波形及び周波数分析後のスペクトル波形における任意の波形範囲に対する解析範囲やフィルタ範囲を、マウスなどのポインティングデバイス５で選択できるので、簡単な操作によって高Ｓ／Ｎ比の信号を抽出することができ、より精度の高い診断が可能となる。
【００５９】
なお、この際にフィルタ処理後の音データを聞くこともでき、聴感による判定も可能である。
【００６０】
図１９は、本発明に係る異常診断装置の第４の実施の形態が実施する異常診断方法の診断処理手順を示すフローチャートである。装置自体の基本的なハードウエア構成は、図１に示した第１の実施の形態のものと同様で良いので、ハードウエア構成についての説明は省略する。
【００６１】
この第４の実施の形態による異常診断方法は、摺動部材を含む機械設備が発生する音又は振動の分析によって前記機械設備の摺動部材等における異常の有無を診断する。
ここに、機械設備の摺動部材等とは、機械設備の摺動部材と、機械設備上において前記摺動部材に連結されたり、あるいは前記摺動部材の支持を行う摺動部材関連部材とを含むことを意図している。
また、摺動部材としては、例えば、軸受、ボールねじ、リニアガイド、モータ等が該当する。
【００６２】
この第４の実施の形態による異常診断方法では、まず、機械設備の摺動部材等の発生する音又は振動を表す信号を検出し、前記検出した信号又はそのエンベロープ信号の周波数スペクトルである実測周波数スペクトルデータを生成する。その後の処理は、図１９に示す手順で行う。
即ち、まず、実測周波数スペクトルデータ上の基準レベル以上のピークの表出箇所の周波数が前記摺動部材等の特定部位の異常に起因してピークが表出する基本周波数に一致するか否かを調べる基本周波数成分照合処理を実施し（ステップ３０１）、この基本周波数成分照合処理において、前記実測周波数スペクトルデータ上の基準レベル以上のピークの表出箇所の周波数が前記基本周波数に一致しないときには、異常無しと診断する（ステップ３０２）。
【００６３】
また、ステップ３０１の基本周波数成分照合処理において、前記実測周波数スペクトルデータ上の基準レベル以上のピークの表出箇所の周波数が前記基本周波数に一致するときには、ステップ３０３に進んで、前記実測周波数スペクトルデータ上の前記基本周波数以下の低周波数域で前記基準レベル以上のピークを持つ周波数成分の有無を調べる低周波成分照合処理を実施する。
そして、ステップ３０３の低周波成分照合処理において、前記実測周波数スペクトルデータが前記基本周波数以下の低周波数域で前記基準レベル以上のピークを持たないときには、前記特定部位に異常有りと診断する（ステップ３０４）。
【００６４】
一方、ステップ３０３の低周波成分照合処理におい
て、前記実測周波数スペクトルデータが前記基本周波数以下の低周波数域で前記基準レベル以上のピークを持つときには、ステップ３０５に進み、基本周波数以下の低周波数域で前記基準レベル以上のピークを持つ周波数成分の高調波が基本周波数に一致するか否かを判定する高調波成分照合処理を実施する。
【００６５】
そして、ステップ３０５の高調波成分照合処理において、基本周波数以下の低周波数域で前記基準レベル以上のピークを持つ周波数成分の高調波が基本周波数に一致しないときには、前記特定部位に異常有りと診断し（ステップ３０６）、一致するときには、前記特定部位に異常無しと診断する（ステップ３０７）。
【００６６】
実測周波数スペクトルデータ上のピークレベルが基準レベル超える状況は、摺動部材等に損傷等の異常が発生している場合だけでなく、機械設備に含まれる摺動部材等の回転成分などの周波数成分の重なりや高調波の影響等の他の要因によっても発生する。
そのため、基本周波数成分照合処理において、摺動部材等の特定部位の異常に起因してピークが表出する基本周波数と、実測周波数スペクトルデータ上のピークとを照合して、両者が一致したというだけで異常有りと診断すると、実際は、基準レベル以上のピークが、上記の他の要因に起因したもので、摺動部材等には異常が発生していない場合があり、診断の信頼性低下を招く虞がある。
【００６７】
しかし、本実施の形態のように、基本周波数成分照合処理で一致が見られた場合に、更に低周波成分照合処理や高調波成分照合処理を実施すると、実測周波数スペクトルデータ上の基本周波数箇所に基準レベル以上のピークが、摺動部材の損傷等の異常によるものではなく、例えば摺動部材等の回転成分などの周波数成分の重なりや高調波の影響等の他の要因に起因するか否かを識別・判定することができる。
そのため、摺動部材等の回転成分などの周波数成分の重なりや高調波の影響等の他の要因に起因したピークを摺動部材等の異常に起因するものと見なして誤診断を下すことを、回避することができ、摺動部材等に対する異常の有無の診断の信頼性を向上させることができる。
【００６８】
次に、診断を行う摺動部材の実測周波数スペクトルの波形図と、その波形図に対する本実施の形態による診断過程を例示して説明する。
図２０は、摺動部材としての転がり軸受において、損傷がある軸受の内輪について図１９の診断処理が実施された場合の波形の説明図である。基本周波数成分照合処理において、内輪損傷に起因するピークの基本周波数（Zfi：８９．９Ｈｚ）に基準レベル以上のピ ークが一致していることが確認される。そのため、低周波成分照合処理が実施される。低周波成分照合処理では、基本周波数（Zfi：８９．９Ｈｚ）以下の低周波数域にレベルが 高い成分が見られないことが確認されるため、基本周波数における大きなピークの発生は上記の他の要因が原因とは見なされず、ステップ３０４に進んで、内輪に異常有りと診断される。
【００６９】
図２１は、摺動部材としての転がり軸受において、損傷がない軸受の外輪について図１９の診断処理が実施された場合の波形の説明図である。基本周波数成分照合処理において、外輪損傷に起因するピークの基本周波数（Zfc：１９４．７Ｈｚ）に基準レベル以上の ピークが一致していることが確認される。そのため、低周波成分照合処理が実施される。そして、低周波成分照合処理では、基本周波数（Zfc：１９４．７Ｈｚ）より低周波数域 にレベルが高い成分ｆ１（６４．５Ｈｚ）が存在することが確認されるため、ステップ３０５に示した高調波成分照合処理が実施される。
高調波成分照合処理では、低周波数域の高レベル成分ｆ１（６４．５Ｈｚ）の高調波が、基本周波数と略一致することが確認されるため、基本周波数における大きなピークの発生は上記の他の要因が原因と見なされ、ステップ３０７に進んで、外輪には異常なしと診断される。
【００７０】
図２２は、摺動部材としての転がり軸受において、損傷がある軸受の内輪について図１９の診断処理が実施された場合の波形の説明図である。基本周波数成分照合処理において、内輪損傷に起因するピークの基本周波数（Zfi：１５０．７Ｈｚ）に基準レベル以上の ピークが一致していることが確認される。そのため、低周波成分照合処理が実施される。低周波成分照合処理では、基本周波数（Zfi：１５０．７Ｈｚ）以下の低周波数域に基準 レベル以上にレベルが高い成分ｆ２（３０．１Ｈｚ）が見られる。そのため、ステップ３０５に進んで、高調波成分照合処理が実施される。
高調波成分照合処理では、低周波数域の高レベル成分ｆ２（３０．１Ｈｚ）の高調波が、基本周波数と略一致することが確認されるが、基本周波数のレベルの方が成分ｆ２のレベルよりも大きいため、基本周波数における大きなピークの発生は上記の他の要因が原因とは見なされず、ステップ３０６に進んで、内輪に異常有りと診断される。
【００７１】
以上のように、基本周波数成分照合処理に、低周波成分照合処理及び高調波成分照合処理を追加して、高調波等の他の要因の影響の有無を検討すれば、より信頼性の高い診断を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明の第１の実施の形態の異常診断方法を実施するための装置の概略構成を示す図である。
【図２】図１の装置を用いて異常診断を行う場合のフロー図である。
【図３】転がり軸受における損傷の箇所と周波数の関係を示す図である。
【図４】エンベロープ処理した波形である。
【図５】エンベロープ処理した他の波形である。
【図６】エンベロープ処理した別の波形である。
【図７】本発明のピーク値算出方法を説明するための図である。
【図８】周波数スペクトルレベルの大きい周波数成分から順にピーク値を抽出する方法を説明するための図である。
【図９】本発明のピーク値算出方法によるピーク値の抽出を説明するための図である。
【図１０】本発明の第２の実施の形態の異常診断方法により異常診断を行う場合のフロー図である。
【図１１】本発明の第３の実施の形態の異常診断方法を実施するための装置の概略構成を示す図である。
【図１２】本発明の第３の実施の形態の異常診断方法を説明するための図で、信号データの生波形図である。
【図１３】本発明の第３の実施の形態の異常診断方法を説明するための図で、信号データの生波形の選択範囲部分拡大図である。
【図１４】本発明の第３の実施の形態の異常診断方法を説明するための図で、信号データの周波数スペクトルを示す図である。
【図１５】本発明の第３の実施の形態の異常診断方法を説明するための図で、信号データのエンベロープ周波数スペクトルを示す図である。
【図１６】本発明の第３の実施の形態の異常診断方法を説明するための図で、信号データの周波数スペクトルと選択範囲を示す図である。
【図１７】本発明の第３の実施の形態の異常診断方法を説明するための図で、フィルタ処理後の周波数スペクトルを示す図である。
【図１８】本発明の第３の実施の形態の異常診断方法を説明するための図で、フィルタ処理後のエンベロープ周波数スペクトルを示す図である。
【図１９】本発明の第４の実施の形態により異常診断方法を実施するための診断処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】本発明の第４の実施の形態により、損傷がある軸受の内輪について診断処理を実施し、内輪損傷に起因するピークの基本周波数との照合処理において、低周波数域に基準レベル以上のピークが表出していない場合の波形の説明図である。
【図２１】本発明の第４の実施の形態により、損傷がない軸受の外輪について診断処理を実施し、外輪損傷に起因するピークの基本周波数との照合処理において、低周波数の高調波と基本周波数とが一致している場合の波形の説明図である。
【図２２】本発明の第４の実施の形態により、損傷がある軸受の内輪について診断処理を実施し、内輪損傷に起因するピークの基本周波数との照合処理において、低周波数の高調波と基本周波数とが一致している場合の波形の説明図である。
【符号の説明】
【００７３】
１  センサ
２  増幅器
３、６  ＡＤ変換器
４  診断用コンピュータ
５  ポインティングデバイス
７  グラフィカルユーザインタフェース
【図１】
2006322947.tif 000003
【図２】
2006322947.tif 000004
【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】
2006322947.tif 000011
【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】
2006322947.tif 000019
【図１８】
2006322947.tif 000020
【図１９】
2006322947.tif 000021
【図２０】
2006322947.tif 000022
【図２１】
2006322947.tif 000023
【図２２】
2006322947.tif 000024
【手続補正書】
【提出日】平成18年9月7日(2006.9.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動を検出し、検出した音又は振動のアナログ信号をデジタル変換して実測デジタルデータを生成し、生成した実測デジタルデータに対して、任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めることを特徴とするピーク値抽出方法。
【請求項２】
機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生した音又は振動のアナログ信号をデジタル変換して実測デジタルデータを生成し、生成した実測デジタルデータに対して周波数分析及びエンベロープ分析のすくなくとも一方の解析処理を行って実測周波数スペクトルデータを生成し、生成した実測周波数スペクトルデータに対して、任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めることを特徴とするピーク値抽出方法。
【請求項３】
機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生した音又は振動のアナログ信号をデジタル変換して実測デジタルデータを生成し、生成した実測デジタルデータに対して所望の時間領域を選択し、選択した時間領域のデータに対して周波数分析又はエンベロープ分析のすくなくとも一方の解析処理を行って実測周波数スペクトルデータを生成し、生成した実測周波数スペクトルデータに対して任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めることを特徴とするピーク値抽出方法。
【請求項４】
機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生した音又は振動のアナログ信号をデジタル変換して実測デジタルデータを生成し、生成した実測デジタルデータに対して所望の時間領域を選択し、選択した時間領域のデータに対して周波数分析又はエンベロープ分析のすくなくとも一方の解析処理を行って実測周波数スペクトルデータを生成し、生成した実測スペクトルデータに対して所望の周波数領域を選択し、選択した周波数領域をフィルタ帯域と見なしたフィルタ処理を行って新たな実測周波数スペクトルデータを生成し、生成した実測周波数スペクトルデータに対して任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めることを特徴とするピーク値抽出方法。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４のいずれか１項記載のピーク値抽出方法であって、  前記ピーク値は、任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントのレベル差を算出して差データを算出し、当該差データにおいて符号が正から負に変わるとともに傾きの絶対値が１より大きいときに、定められることを特徴とするピーク値抽出方法。
【請求項６】
請求項１乃至請求項５のいずれか１項記載のピーク値抽出方法であって、  前記摺動部材は、転がり軸受、ボールねじ、リニアガイドのいずれかであることを特徴とするピーク値抽出方法。
【請求項７】
機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動が検出され、検出された音又は振動のアナログ信号がデジタル変換されて実測デジタルデータが生成され、生成された実測デジタルデータに対して、  任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めることを特徴とするピーク値抽出装置。
【請求項８】
機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動のアナログ信号がデジタル変換されて実測デジタルデータが生成され、生成された実測デジタルデータに対して周波数分析及びエンベロープ分析のすくなくとも一方の解析処理が行われて実測周波数スペクトルデータが生成され、生成された実測周波数スペクトルデータに対して、  任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めることを特徴とするピーク値抽出装置。
【請求項９】
機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動のアナログ信号がデジタル変換されて実測デジタルデータが生成され、生成された実測デジタルデータに対して所望の時間領域が選択され、選択された時間領域のデータに対して周波数分析又はエンベロープ分析のすくなくとも一方の解析処理が行われて実測周波数スペクトルデータが生成され、生成された実測周波数スペクトルデータに対して、  任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めることを特徴とするピーク値抽出装置。
【請求項１０】
機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動のアナログ信号がデジタル変換されて実測デジタルデータが生成され、生成された実測デジタルデータに対して所望の時間領域が選択され、選択されて時間領域のデータに対して周波数分析又はエンベロープ分析のすくなくとも一方の解析処理が行われて実測周波数スペクトルデータが生成され、生成された実測スペクトルデータに対して所望の周波数領域が選択され、選択された周波数領域をフィルタ帯域と見なしたフィルタ処理が行われて新たな実測周波数スペクトルデータが生成され、生成された実測周波数スペクトルデータに対して、  任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めることを特徴とするピーク値抽出装置。
【請求項１１】
請求項７乃至請求項１０のいずれか１項記載のピーク値抽出装置であって、  前記ピーク値は、任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントのレベル差を算出して差データを算出し、当該差データにおいて符号が正から負に変わるとともに傾きの絶対値が１より大きいときに、定められることを特徴とするピーク値抽出装置。
【請求項１２】
請求項７乃至請求項１１のいずれか１項記載のピーク値抽出装置であって、  前記摺動部材は、転がり軸受、ボールねじ、リニアガイドのいずれかであることを特徴とするピーク値抽出装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、摺動部材を含む機械設備又は機器の異常診断を行うためにピーク値を求めるピーク値抽出方法およびピーク値抽出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】  従来、機械設備の摺動部材又は機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動を表す信号を用いた機械設備の異常診断は、音又は振動を表す信号又はそのエンベロープ信号の周波数スペクトル等の解析によって行われている。周波数スペクトルの解析による場合、異常の有無及び異常箇所の判断は、周波数スペクトルのピークの大きさ及びその周波数により行っているが、周波数スペクトルレベルの大きい周波数成分から順に抽出して、異常に起因する周波数であるかどうかの比較照合を行っていた。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】  しかし、前記機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材に起因する周波数成分のスペクトルレベルのピークが小さい場合には抽出できなかったり、スペクトルレベルの谷であるにも関わらず、そのレベルが大きいということで抽出されてしまったり、更には摺動部材の動作状態や構造物の影響などもあって、ノイズの多い音や非定常な音などの場合では異音部分の的確な選択が困難になったりして、誤診断の虞があった。【０００４】本発明は、上記問題点を解決するもので、異常の有無を精度よく短時間で検出できる機械設備又は機器のピーク値抽出方法およびピーク値抽出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】  本発明の請求項１に係るピーク値抽出方法は、機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動を検出し、検出した音又は振動のアナログ信号をデジタル変換して実測デジタルデータを生成し、生成した実測デジタルデータに対して、任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めることを特徴とする。  なお、上記の機械設備は、１又は複数の摺動部材を含み、これらの摺動部材の摺動によって振動が発生する機械設備又は機器を意味している。また、摺動部材としては、例えば、転がり軸受の他に、ボールねじ、リニアガイド、モータ等が該当する。【０００６】  本発明の請求項２に係るピーク値抽出方法は、機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生した音又は振動のアナログ信号をデジタル変換して実測デジタルデータを生成し、生成した実測デジタルデータに対して周波数分析及びエンベロープ分析のすくなくとも一方の解析処理を行って実測周波数スペクトルデータを生成し、生成した実測周波数スペクトルデータに対して、任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めることを特徴とする。【０００７】  本発明の請求項３に係るピーク値抽出方法は、機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生した音又は振動のアナログ信号をデジタル変換して実測デジタルデータを生成し、生成した実測デジタルデータに対して所望の時間領域を選択し、選択した時間領域のデータに対して周波数分析又はエンベロープ分析のすくなくとも一方の解析処理を行って実測周波数スペクトルデータを生成し、生成した実測周波数スペクトルデータに対して任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めることを特徴とする。【０００８】  本発明の請求項４に係るピーク値抽出方法は、機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生した音又は振動のアナログ信号をデジタル変換して実測デジタルデータを生成し、生成した実測デジタルデータに対して所望の時間領域を選択し、選択した時間領域のデータに対して周波数分析又はエンベロープ分析のすくなくとも一方の解析処理を行って実測周波数スペクトルデータを生成し、生成した実測スペクトルデータに対して所望の周波数領域を選択し、選択した周波数領域をフィルタ帯域と見なしたフィルタ処理を行って新たな実測周波数スペクトルデータを生成し、生成した実測周波数スペクトルデータに対して任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めることを特徴とする。【０００９】  本発明の請求項５に係るピーク値抽出方法は、請求項１乃至請求項４のいずれか１項記載のピーク値抽出方法であって、  前記ピーク値は、任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントのレベル差を算出して差データを算出し、当該差データにおいて符号が正から負に変わるとともに傾きの絶対値が１より大きいときに、定められることを特徴とする。【００１０】  本発明の請求項６に係るピーク値抽出方法は、請求項１乃至請求項５のいずれ��１項記載のピーク値抽出方法であって、  前記摺動部材は、転がり軸受、ボールねじ、リニアガイドのいずれかであることを特徴とする。【００１１】  本発明の請求項７に係るピーク値抽出装置は、機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動が検出され、検出された音又は振動のアナログ信号がデジタル変換されて実測デジタルデータが生成され、生成された実測デジタルデータに対して、  任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めることを特徴とする。【００１２】  本発明の請求項８に係るピーク値抽出装置は、機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動のアナログ信号がデジタル変換されて実測デジタルデータが生成され、生成された実測デジタルデータに対して周波数分析及びエンベロープ分析のすくなくとも一方の解析処理が行われて実測周波数スペクトルデータが生成され、生成された実測周波数スペクトルデータに対して、  任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めることを特徴とする。【００１３】  本発明の請求項９に係るピーク値抽出装置は、機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動のアナログ信号がデジタル変換されて実測デジタルデータが生成され、生成された実測デジタルデータに対して所望の時間領域が選択され、選択された時間領域のデータに対して周波数分析又はエンベロープ分析のすくなくとも一方の解析処理が行われて実測周波数スペクトルデータが生成され、生成された実測周波数スペクトルデータに対して、  任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めることを特徴とする。【００１４】  本発明の請求項１０に係るピーク値抽出装置は、機械設備の摺動部材又は前記機械設備の摺動部材関連部材から発生する音又は振動のアナログ信号がデジタル変換されて実測デジタルデータが生成され、生成された実測デジタルデータに対して所望の時間領域が選択され、選択されて時間領域のデータに対して周波数分析又はエンベロープ分析のすくなくとも一方の解析処理が行われて実測周波数スペクトルデータが生成され、生成された実測スペクトルデータに対して所望の周波数領域が選択され、選択された周波数領域をフィルタ帯域と見なしたフィルタ処理が行われて新たな実測周波数スペクトルデータが生成され、生成された実測周波数スペクトルデータに対して、  任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めることを特徴とする。【００１５】  本発明の請求項１１に係るピーク値抽出装置は、請求項７乃至請求項１０のいずれか１項記載のピーク値抽出装置であって、  前記ピーク値は、任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントのレベル差を算出して差データを算出し、当該差データにおいて符号が正から負に変わるとともに傾きの絶対値が１より大きいときに、定められることを特徴とする。【００１６】  本発明の請求項１２に係るピーク値抽出装置は、請求項７乃至請求項１１のいずれか１項記載のピーク��抽出装置であって、  前記摺動部材は、転がり軸受、ボールねじ、リニアガイドのいずれかであることを特徴とする。    
【発明の効果】
【００１７】  本発明によれば、実測データのピーク値のみを抽出することによって、スペクトルの谷の点（値）であるにも関わらず、スペクトルレベルが高いというだけで抽出されてしまうのを防ぐことができ、より精度の高い診断が可能となる。【００１８】  また、ＡＤ変換後の時間波形、及び周波数分析後のスペクトル波形の範囲を指定することによって、ノイズの多い音や非定常な音などの場合でも異音部分の的確な選択が可能となり、より精度の高い診断が可能となる。    
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】  以下、本発明の実施の形態について、転がり軸受で支持された回転体を含む機械設備を対象とし、使用される転がり軸受の傷の有無を診断する場合を例に説明する。【００２０】  転がり軸受の傷の有無は、軸受から発生する振動のエンベロープ信号が特定の周波数成分でピークをもつかどうかによって判断できることが知られている。この周波数は、軸受の諸元から計算できるもので、図３に示されるような傷の個所と周波数の関係が知られている。したがって、軸受から発生する振動のエンベロープ信号の周波数スペクトルから、上記周波数成分のみを抽出し、エンベロープ信号の実効値に応じて定められる基準値と比較するだけで、軸受の傷の有無を判断できる。なお、上記周波数の計算は、診断を行う際に諸元データの入力を待って行う。同じ設備又は機器の診断を行う場合は、過去に計算したデータを保持しておき、それを読み出して利用してもよい。【００２１】  図１は、本発明に係る異常診断方法の第１の実施の形態を実施するための装置の概略構成である。  本装置は、音又は振動を検出するセンサ１、増幅器２、ＡＤ変換器３、診断用コンピュータ４を含む。センサ１は、診断対象となる機械設備又は機器の診断箇所近傍の音又は振動を検出するもので、マイクロホン、振動加速度センサ等が用いられる。  センサ１で検出された信号は、増幅器２で増幅された後、ＡＤ変換器３でデジタル信号に変換され、診断用コンピュータ４に入力される。診断用コンピュータ４は、周波数解析プログラムを内蔵し、異常診断を行うものである。音又は振動データに基づく異常診断に用いる周波数解析については、各種方法が周知であるので説明を省略する。本発明は、周波数解析データに基づく異常の有無及び異常箇所の判断手順を改良したものである。【００２２】  図１の装置を用いて、異常診断を行う場合のフローを図２に示す。異常診断を行いたいユーザは、軸受使用箇所の音又は振動データを、センサ１で検出し（ステップ１０１）、検出したアナログデータを、ＡＤ変換器３でデジタル化して（ステップ１０２）、診断用コンピュータ４に入力する。そして、診断用コンピュータ４は所定形式のファイル例えばＷＡＶファイルにする（ステップ１０３。以下、ファイル化された音又は振動データは、単に「デジタルデータ」と記述する。）。なお、デジタル化は、診断用コンピュータ４に内蔵したＡＤ変換部（図示略）を用いてもよい。また、センサ１からのアナログデータは、直接デジタル化してもよいし、一旦、磁気テープ等に録音したものを使用してデジタル化してもよい。【００２３】  次いで、診断用コンピュータ４は取り込まれたデジタルデータの周波数分析を行って、入力データの主たる周波数帯域を判断する（ステップ１０４）。そして、判断した周波数帯域に応じてフィルタの帯域を決定し（ステップ１０５）、デジタルデータのフィルタ処理を行う（ステップ１０６）。このステップは、入力した音または振動データのＳ／Ｎ向上のために行われるもので、入力信号のＳ／Ｎが充分であれば不用である。【００２４】  続いて、エンベロープ処理（ステップ１０７）を実施して得られるエンベロープデータに対して、周波数分析処理を施す（ステップ１０８）と共に、その実��値を計算する（ステップ１０９）。ステップ１０９で得られた実効値は、異常を判断するための基準値の算出処理（ステップ１１２）に利用される。基準値は、例えば、基準値＝実効値＋α（α：可変）、基準値＝実効値×β（β：可変）等の式によって求める。【００２５】  ステップ１１０では、診断箇所に使用された軸受の設計諸元や使用条件に基づいて、図３に示した演算を行い、軸受の特定箇所での異常時に発生する周波数成分値を算出する。算出される周波数は、内輪傷、外輪傷、転動体傷、保持器音に対応するものである。なお、この周波数成分値の算出は、これより前に行ってもよいし、以前に同様の診断を行っている場合は、そのデータを用いてもよい。また、算出に用いる諸元データは、事前に入力しておく。【００２６】  次いで、ステップ１０８で得られた周波数スペクトルデータから、ステップ１１０で算出した周波数成分値に応じて、内輪傷成分Ｓｉ（Ｚｆｉ）、外輪傷成分Ｓｏ（Ｚｆｃ）、転動体傷成分Ｓｂ（２ｆｂ）、保持器成分Ｓｃ（ｆｃ）を抽出し（ステップ１１１）、ステップ１１２で算出した基準値と比較する（ステップ１１３）。そして、すべての成分が基準値より小の時は、軸受に異常なしと判断する（ステップ１１４）。いずれかの成分が基準値より大の時は、その部分に異常ありと判断し、その旨出力する（ステップ１１５）。【００２７】  次に、異常診断の具体例を示す。例えば、外輪固定で、内輪が毎分１５００回転、アキシアル荷重９．８Ｎの運転条件下の単列深溝玉軸受から音を収録して得られた実測周波数スペクトル及びエンベロープ処理した波形は、図４及び図５のように得られる。図４において、この軸受に起因する周波数成分を抽出し、基準値（−２９．３ｄＢ）との大小を比較すると、基準値より小である。すなわち、基準値を超えている周波数成分は、軸受に起因するものではないことがわかるため、この軸受には異常がないことと判定できる。一方、図５の例においては、特定部位である外輪の損傷に起因したＺｆｃ成分が基準値（−１９．５ｄＢ）より大であるので、この異常音は、外輪傷音であると判断される。なお、この例では、基準値＝実効値＋１０ｄＢとした。【００２８】  同様に、外輪固定で、内輪が毎分２４００回転、アキシアル荷重９．８Ｎの運転条件下の単列深溝玉軸受（名番は図４、図５のものと異なる。）の場合は、例えば図６のように得られる。この軸受に起因する成分を抽出し、基準値（−１２．６ｄＢ）と比較すると、特定部位である保持器損傷に起因したｆｃ成分が基準値よりも大であり、保持器音の異常であることがわかる。この例でも、基準値＝実効値＋１０ｄＢとした。【００２９】  発生周波数のピークの有無は、軸受に起因する周波数との一致度及び基準値との大小によって行うので、図６のようにピークレベルが小さいような場合でも、診断が可能であることがわかる。【００３０】  このように、本発明の第１の実施の形態による異常診断方法によれば、軸受から発生する振動のエンベロープ信号の周波数スペクトルから特定の周波数成分のみを抽出し、エンベロープ信号の実効値に応じて定められる基準値と比較するので、周波数分析後のスペクトルレベルの大きい方から回転体に起因する周波数成分かどう���を順に比較照合していく従来方法と比べて、演算処理量が軽減して、診断処理の迅速化を促進することができる。また、回転体に起因する周波数成分のスペクトルレベルのピークが小さい場合でも抽出できるので、精度の高い診断が可能になる。【００３１】  なお、以上の説明では、音又は振動のエンベロープ信号を用いて、軸受の傷の有無を判断したが、音又は振動を表す信号を直接用いて、軸受のびびり音の有無を診断することもできる。【００３２】  本発明に係る異常診断方法の第２の実施の形態を実施するための装置は、上述した第１の実施の形態の異常診断方法での装置と診断プログラムの内容が異なるものの、構成は同一であるので、図１を援用するものとする。【００３３】  本発明に係る第２の実施の形態の異常診断方法を実施する装置は、センサ１で軸受使用個所の音又は振動を検出し、検出したアナログ信号を、ＡＤ変換器３でデジタル化して実測デジタルデータを生成し、生成した実測デジタルデータを診断用コンピュータ４に入力する。診断用コンピュータ４は、入力された実測デジタルデータに対して周波数分析及びエンベロープ分析等の適宜解析処理を行って実測周波数スペクトルデータを生成し、生成した実測周波数スペクトルデータに対して、任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求める。【００３４】  ここで、ピーク値を求めることができる理由について説明する。  実測周波数スペクトルデータはデジタル化されているため、当然ながら各周波数及びスペクトルレベルデータは離散的に存在している。このため、曲線の式即ち関数は必要なく、各データポイントでのレベル差を利用することでピーク値を求めることができる。具体的には、図７において、ある周波数成分のレベル（Ｙ1）とその周波数成分より１データ前のレベル（Ｙ0）の値との差を算出し、その結果を差データ（δ＝Ｙ1−Ｙ0）として獲得する。【００３５】  差データ（δ）の符号が正から負（場合によっては零）に変るときが変曲点を示すので、その正負の基になった差データに関与している周波数データ及びスペクトルレベルデータがピーク値である。このピーク値は山が急であろうとなかろうと関係なく算出される。ところで、診断に必要なピーク値は鋭い波形のみを対象とするため、さらに周波数データ（ｘ）及びスペクトルレベルデータ（ｙ）の成す傾きが１を超える時（ｄｙ／ｄｘ＞１）、もしくは−１より小さい時（ｄｙ／ｄｘ＜−１）のデータをピーク値と定める。このようにして求めたピーク値を基に軸受に起因する周波数成分と比較照合を行うことで、異常の有無とその部位を診断できる。【００３６】  図８は、ＡＤ変換後のデータを周波数分析した結果について、スペクトルレベルの大きい周波数成分からピーク値を抽出する方法を用いてスペクトルレベルの大きい１０点を順次抽出した一例である。また、図９は、この実施の形態のピーク値抽出方法によりスペクトルレベルの大きい１０点を抽出した一例である。  図８に示すように、スペクトルレベルの大きい周波数成分からピーク値を順に抽出する方法では、レベルは高いがスペクトルの谷の点（値）である１４０Ｈｚ近傍で３点ほど抽出しているのがわかる。【００３７】  こ��に対して、本実施の形態のピーク値抽出方法では、図９に示すようにピークのみのを抽出し、スペクトルレベルの大きい１０点として、６０Ｈｚ近傍のピークを抽出できることがわかる。このピーク値抽出方法を採用すると、ピークのみを抽出するため、必要なデータがスペクトルの谷の点（値）を抽出することによって埋没してしまうのを防ぐことができる。【００３８】  このようにして、実測周波数スペクトルデータに対してピーク値を求めた後、軸受の異常に起因した周波数成分に対する実測周波数スペクトルデータ上のピーク値とを比較照合し、軸受の異常の有無を判断する。【００３９】  図１０は、この第２の実施の形態の異常診断方法を実施する装置の異常診断を行う場合のフローである。この図において、ステップ１０１〜ステップ１０７は、図２で説明した内容と同一であるので省略する。  エンベロープ処理（ステップ１０７）によって得られたエンベロープデータに対して周波数分析処理を施し（ステップ１０８）、実測周波数スペクトルデータを生成する。そして、生成した実測周波数スペクトルデータに対して、任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を算出する（ステップ２０１）。【００４０】  ステップ２０２では、診断箇所に使用された軸受の設計諸元や使用条件に基づいて、図３に示した演算を行い、軸受の特定箇所での異常時に発生する周波数成分値を算出する。算出される周波数は、内輪傷、外輪傷、転動体傷、保持器音に対応するものである。なお、この周波数成分値の算出は、これより前に行ってもよいし。以前に同様の診断を行っている場合は、そのデータを用いてもよい。また、算出に用いる諸元データは、事前に入力しておく。【００４１】  次いで、ステップ１０８で得られた周波数スペクトルデータから、ステップ２０２で算出した周波数成分値に応じて、内輪傷成分Ｓｉ（Ｚｆｉ）、外輪傷成分Ｓｏ（Ｚｆｃ）、転動体傷成分Ｓｂ（２ｆｂ）、保持器成分Ｓｃ（ｆｃ）を抽出し（ステップ２０３）、ステップ２０１で算出したピーク値と比較する（ステップ２０４）。そして、すべての成分でピーク値が無ければ、軸受に異常無しと判断する（ステップ２０５）。いずれかの成分でピーク値が有れば、その部分に異常ありと判断し、その旨出力する（ステップ２０６）。【００４２】  すなわち、内輪傷成分Ｓｉ（Ｚｆｉ）に対してピーク値があれば、内輪に傷等の異常があると判断する。また、外輪傷成分Ｓｏ（Ｚｆｃ）に対してピーク値があれば、外輪に傷等の異常があると判断する。また、転動体傷成分Ｓｂ（２ｆｂ）に対してピーク値があれば、転動体に傷等の異常があると判断する。また、保持器成分Ｓｃ（ｆｃ）に対してピーク値があれば、保持器に傷等の異常があると判断する。また、ピーク値が複数の周波数成分に対して存在すれば、異常個所が複数あると判断できる。例えば、内輪傷成分Ｓｉ（Ｚｆｉ）と外輪傷成分Ｓｏ（Ｚｆｃ）それぞれにピーク値があれば、内輪と外輪とのそれぞれに異常があると判断できる。【００４３】  このように、第２の実施の形態の異常診断方法によれば、軸受使用箇所の音又は振動を検出して得られた信号を周波数分析又はエンベロープ分析し、これにより得られた実測周波数スペクトルデータに対して周波数ピークを抽出する場合、実測周波数スペクトルデータに対して、任意のデータポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求めるので、スペクトルレベルの大きい周波数成分から抽出する場合と比べて、谷を抽出してしまうのを回避でき、より精度の高い診断が可能になる。【００４４】  なお、本実施の形態においては、回転体から発生する信号を処理するようにしたが、それ以外の粗さなどの形状信号をデジタル量にＡＤ変換した形態についても適用可能である。  また、本実施の形態においては、周波数分析又はエンベロープ分析後の波形に対してピーク値を求めるようにしたが、軸受から発生する音又は振動を検出して、デジタル変換した実測デジタルデータからピーク値の抽出を行うようにしても構わない。【００４５】  図１１は、本発明の第３の実施の形態の異常診断方法を実施するための装置の概略構成を示すブロック図である。なお、この図において、図１と共通する部分には同一の符号を付けている。【００４６】  本発明の第３の実施の形態の異常診断方法を実施する装置は、センサ１で軸受使用箇所の音又は振動を検出し、検出したアナログ信号を、ＡＤ変換器３でデジタル化して実測デジタルデータを生成し、生成した実測デジタルデータを診断用コンピュータ４に入力する。診断用コンピュータ４は、マウス等のポインティングデバイス５と、ポインティングデバイス５より出力されるＸ，Ｙ座標データ夫々をデジタル化するＡＤ変換器６を備えている。【００４７】  また、診断用コンピュータ４は、更にグラフィカルユーザインターフェース７を備えていて、ユーザがポインティングデバイス５を使用して、以下で説明するように、ＡＤ変換後の波形データに基づいた時間領域波形に対して、所望の時間領域の選択、又はＡＤ変換後の波形データを周波数分析した波形データに基づいた周波数領域波形に対して、所望の周波数領域の選択を可能にしている。  ＡＤ変換後の波形データやＡＤ変換後の波形データを周波数分析した波形データは、診断用コンピュータ４の図示せぬモニタ装置に表示され、ユーザはその表示を見ながらポインティングデバイス５を操作して所望の時間領域波形又は周波数領域波形を指定する。【００４８】  モニタ装置上に視覚表示された波形データからユーザがポインティングデバイス５を使用して所望の周波数領域部を指定すると、診断用コンピュータ４は、その周波数領域部をフィルタ帯域とみなしたフィルタ処理を実測デジタルデータに対して行い、モニタ装置上に視覚表示する。次いで、モニタ装置上に視覚表示されたフィルタ処理後の時間領域波形において、ユーザがポインティングデバイス５を使用して所望の時間領域部を選択すると、その時間領域部のデータに対して周波数分析又はエンベロープ分析等の適宜解析処理を行って実測周波数スペクトルデータを生成する。【００４９】  実測周波数スペクトルデータを生成した後、周波数の低い方から各データポイント毎にその直前のデータポイントとのレベル差及び傾きを計算してピーク値を求める。ピーク値を求めた後は、軸受の特定箇所での異常時に発生する周波数成分に対する実測周波数スペクトルデータ上のピ��ク値との比較照合を行って軸受に対する異常の有無の診断を行う。【００５０】  ここで、図を参照して具体例について説明する。  図１２は、ＡＤ変換後の生の信号データ波形図である。この信号データ波形に対して、ユーザがポインティングデバイス５を使用して、ノイズなどの影響が少ないと思われる部分をドラッグすることにより所望の時間領域を選択する。この図で網掛けしている部分が選択部分（時間領域部）である。時間領域部の選択後、自動的又は簡単な操作により、選択した範囲の信号データの生波形が視覚表示される（図１３参照）。ここで必要ならば、さらに範囲選択を行うこと、あるいは拡大表示も可能である。この選択した信号データに関してエンベロープ処理や周波数分析が自動的又は簡単な操作により行われ、周波数スペクトル（図１４参照）及びエンベロープ周波数スペクトル（図１５参照）が視覚表示される。【００５１】  そして、この周波数スペクトルに対して、ユーザがポインティングデバイス５を使用して所望の周波数領域（図１６参照）をドラッグすると、その選択範囲をフィルタ帯域とするフィルタ処理、包絡線処理、周波数解析を自動的又は簡単な操作により行われ、周波数スペクトル（図１７参照）及びエンベロープ周波数スペクトル（図１８参照）が視覚表示される。【００５２】  このように、本発明の第３の実施の形態の異常診断方法によれば、ＡＤ変換後の時間波形及び周波数分析後のスペクトル波形における任意の波形範囲に対する解析範囲やフィルタ範囲を、マウスなどのポインティングデバイス５で選択できるので、簡単な操作によって高Ｓ／Ｎ比の信号を抽出することができ、より精度の高い診断が可能となる。【００５３】  なお、この際にフィルタ処理後の音データを聞くこともでき、聴感による判定も可能である。【００５４】  図１９は、本発明に係る異常診断装置の第４の実施の形態が実施する異常診断方法の診断処理手順を示すフローチャートである。装置自体の基本的なハードウエア構成は、図１に示した第１の実施の形態のものと同様で良いので、ハードウエア構成についての説明は省略する。【００５５】  この第４の実施の形態による異常診断方法は、摺動部材を含む機械設備が発生する音又は振動の分析によって前記機械設備の摺動部材等における異常の有無を診断する。  ここに、機械設備の摺動部材等とは、機械設備の摺動部材と、機械設備上において前記摺動部材に連結されたり、あるいは前記摺動部材の支持を行う摺動部材関連部材とを含むことを意図している。  また、摺動部材としては、例えば、軸受、ボールねじ、リニアガイド、モータ等が該当する。【００５６】  この第４の実施の形態による異常診断方法では、まず、機械設備の摺動部材等の発生する音又は振動を表す信号を検出し、前記検出した信号又はそのエンベロープ信号の周波数スペクトルである実測周波数スペクトルデータを生成する。その後の処理は、図１９に示す手順で行う。  即ち、まず、実測周波数スペクトルデータ上の基準レベル以上のピークの表出箇所の周波数が前記摺動部材等の特定部位の異常に起因してピークが表出する基本周波数に一致するか否かを調べる基本周波数成分照合処理を実施し（ステップ３０１）、この基本周波数成分照合処理���おいて、前記実測周波数スペクトルデータ上の基準レベル以上のピークの表出箇所の周波数が前記基本周波数に一致しないときには、異常無しと診断する（ステップ３０２）。【００５７】  また、ステップ３０１の基本周波数成分照合処理において、前記実測周波数スペクトルデータ上の基準レベル以上のピークの表出箇所の周波数が前記基本周波数に一致するときには、ステップ３０３に進んで、前記実測周波数スペクトルデータ上の前記基本周波数以下の低周波数域で前記基準レベル以上のピークを持つ周波数成分の有無を調べる低周波成分照合処理を実施する。  そして、ステップ３０３の低周波成分照合処理において、前記実測周波数スペクトルデータが前記基本周波数以下の低周波数域で前記基準レベル以上のピークを持たないときには、前記特定部位に異常有りと診断する（ステップ３０４）。【００５８】  一方、ステップ３０３の低周波成分照合処理において、前記実測周波数スペクトルデータが前記基本周波数以下の低周波数域で前記基準レベル以上のピークを持つときには、ステップ３０５に進み、基本周波数以下の低周波数域で前記基準レベル以上のピークを持つ周波数成分の高調波が基本周波数に一致するか否かを判定する高調波成分照合処理を実施する。【００５９】  そして、ステップ３０５の高調波成分照合処理において、基本周波数以下の低周波数域で前記基準レベル以上のピークを持つ周波数成分の高調波が基本周波数に一致しないときには、前記特定部位に異常有りと診断し（ステップ３０６）、一致するときには、前記特定部位に異常無しと診断する（ステップ３０７）。【００６０】  実測周波数スペクトルデータ上のピークレベルが基準レベル超える状況は、摺動部材等に損傷等の異常が発生している場合だけでなく、機械設備に含まれる摺動部材等の回転成分などの周波数成分の重なりや高調波の影響等の他の要因によっても発生する。  そのため、基本周波数成分照合処理において、摺動部材等の特定部位の異常に起因してピークが表出する基本周波数と、実測周波数スペクトルデータ上のピークとを照合して、両者が一致したというだけで異常有りと診断すると、実際は、基準レベル以上のピークが、上記の他の要因に起因したもので、摺動部材等には異常が発生していない場合があり、診断の信頼性低下を招く虞がある。【００６１】  しかし、本実施の形態のように、基本周波数成分照合処理で一致が見られた場合に、更に低周波成分照合処理や高調波成分照合処理を実施すると、実測周波数スペクトルデータ上の基本周波数箇所に基準レベル以上のピークが、摺動部材の損傷等の異常によるものではなく、例えば摺動部材等の回転成分などの周波数成分の重なりや高調波の影響等の他の要因に起因するか否かを識別・判定することができる。  そのため、摺動部材等の回転成分などの周波数成分の重なりや高調波の影響等の他の要因に起因したピークを摺動部材等の異常に起因するものと見なして誤診断を下すことを、回避することができ、摺動部材等に対する異常の有無の診断の信頼性を向上させることができる。【００６２】  次に、診断を行う摺動部材の実測周波数スペクトルの波形図と、その波形図に対する本実施の形態による診断過程を例示して説明する。  図２０��、摺動部材としての転がり軸受において、損傷がある軸受の内輪について図１９の診断処理が実施された場合の波形の説明図である。基本周波数成分照合処理において、内輪損傷に起因するピークの基本周波数（Zfi：８９．９Ｈｚ）に基準レベル以上のピークが一致していることが確認される。そのため、低周波成分照合処理が実施される。低周波成分照合処理では、基本周波数（Zfi：８９．９Ｈｚ）以下の低周波数域にレベルが 高い成分が見られないことが確認されるため、基本周波数における大きなピークの発生は上記の他の要因が原因とは見なされず、ステップ３０４に進んで、内輪に異常有りと診断される。【００６３】  図２１は、摺動部材としての転がり軸受において、損傷がない軸受の外輪について図１９の診断処理が実施された場合の波形の説明図である。基本周波数成分照合処理において、外輪損傷に起因するピークの基本周波数（Zfc：１９４．７Ｈｚ）に基準レベル以上の ピークが一致していることが確認される。そのため、低周波成分照合処理が実施される。そして、低周波成分照合処理では、基本周波数（Zfc：１９４．７Ｈｚ）より低周波数域にレベルが高い成分ｆ１（６４．５Ｈｚ）が存在することが確認されるため、ステップ３０５に示した高調波成分照合処理が実施される。  高調波成分照合処理では、低周波数域の高レベル成分ｆ１（６４．５Ｈｚ）の高調波が、基本周波数と略一致することが確認されるため、基本周波数における大きなピークの発生は上記の他の要因が原因と見なされ、ステップ３０７に進んで、外輪には異常なしと診断される。【００６４】  図２２は、摺動部材としての転がり軸受において、損傷がある軸受の内輪について図１９の診断処理が実施された場合の波形の説明図である。基本周波数成分照合処理において、内輪損傷に起因するピークの基本周波数（Zfi：１５０．７Ｈｚ）に基準レベル以上の ピークが一致していることが確認される。そのため、低周波成分照合処理が実施される。低周波成分照合処理では、基本周波数（Zfi：１５０．７Ｈｚ）以下の低周波数域に基準 レベル以上にレベルが高い成分ｆ２（３０．１Ｈｚ）が見られる。そのため、ステップ３０５に進んで、高調波成分照合処理が実施される。  高調波成分照合処理では、低周波数域の高レベル成分ｆ２（３０．１Ｈｚ）の高調波が、基本周波数と略一致することが確認されるが、基本周波数のレベルの方が成分ｆ２のレベルよりも大きいため、基本周波数における大きなピークの発生は上記の他の要因が原因とは見なされず、ステップ３０６に進んで、内輪に異常有りと診断される。【００６５】  以上のように、基本周波数成分照合処理に、低周波成分照合処理及び高調波成分照合処理を追加して、高調波等の他の要因の影響の有無を検討すれば、より信頼性の高い診断を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】本発明の第１の実施の形態の異常診断方法を実施するための装置の概略構成を示す図である。
【図２】図１の装置を用いて異常診断を行う場合のフロー図である。
【図３】転がり軸受における損傷の箇所と周波数の関係を示す図である。
【図４】エンベロープ処理した波形である。
【図５】エンベロープ処理した他の波形である。
【図６】エンベロープ処理した別の波形である。
【図７】本発明のピーク値算出方法を説明するための図である。
【図８】周波数スペクトルレベルの大きい周波数成分から順にピーク値を抽出する方法を説明するための図である。
【図９】本発明のピーク値算出方法によるピーク値の抽出を説明するための図である。
【図１０】本発明の第２の実施の形態の異常診断方法により異常診断を行う場合のフロー図である。
【図１１】本発明の第３の実施の形態の異常診断方法を実施するための装置の概略構成を示す図である。
【図１２】本発明の第３の実施の形態の異常診断方法を説明するための図で、信号データの生波形図である。
【図１３】本発明の第３の実施の形態の異常診断方法を説明するための図で、信号データの生波形の選択範囲部分拡大図である。
【図１４】本発明の第３の実施の形態の異常診断方法を説明するための図で、信号データの周波数スペクトルを示す図である。
【図１５】本発明の第３の実施の形態の異常診断方法を説明するための図で、信号データのエンベロープ周波数スペクトルを示す図である。
【図１６】本発明の第３の実施の形態の異常診断方法を説明するための図で、信号データの周波数スペクトルと選択範囲を示す図である。
【図１７】本発明の第３の実施の形態の異常診断方法を説明するための図で、フィルタ処理後の周波数スペクトルを示す図である。
【図１８】本発明の第３の実施の形態の異常診断方法を説明するための図で、フィルタ処理後のエンベロープ周波数スペクトルを示す図である。
【図１９】本発明の第４の実施の形態により異常診断方法を実施するための診断処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】本発明の第４の実施の形態により、損傷がある軸受の内輪について診断処理を実施し、内輪損傷に起因するピークの基本周波数との照合処理において、低周波数域に基準レベル以上のピークが表出していない場合の波形の説明図である。
【図２１】本発明の第４の実施の形態により、損傷がない軸受の外輪について診断処理を実施し、外輪損傷に起因するピークの基本周波数との照合処理において、低周波数の高調波と基本周波数とが一致している場合の波形の説明図である。
【図２２】本発明の第４の実施の形態により、損傷がある軸受の内輪について診断処理を実施し、内輪損傷に起因するピークの基本周波数との照合処理において、低周波数の高調波と基本周波数とが一致している場合の波形の説明図である。
【符号の説明】
【００６７】  １  センサ  ２  増幅器  ３、６  ＡＤ変換器  ４  診断用コンピュータ  ５  ポインティングデバイス  ７  グラフィカルユーザインタフェース