(57)【要約】【課題】低速かつ１回転未満の回転機械である製鉄転炉設備の傾動軸受の異常を精度よく検知すること。【解決手段】製鉄転炉設備において、炉体を回転させる傾動軸の軸受の異常を検知する異常監視方法であって、吹錬完了後（Ｐ４）から出鋼（Ｐ５）までの溶鋼が鍋に入っている状態で回転する炉体において計測された軸受の振動信号を収集する計測信号収集ステップと、振動信号に基づいて軸受の異常を検知する異常検知ステップと、を含むことを特徴とする。その際、吹錬完了後（Ｐ４）、直立状態の炉体が溶鋼を出鋼するために回転し始めてから６〜１５秒程度計測された振動信号を収集してもよい。【選択図】図２
2018185311.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製鉄転炉設備において炉体を回転させる傾動軸の軸受の異常を検知する異常監視方法であって、
吹錬完了後から出鋼までの溶鋼が鍋に入っている状態で回転する炉体において計測された軸受の振動信号を収集する計測信号収集ステップと、
前記振動信号に基づいて前記軸受の異常を検知する異常検知ステップと、
を含むことを特徴とする異常監視方法。
【請求項２】
前記計測信号収集ステップは、吹錬完了後、直立状態の前記炉体が溶鋼を出鋼するために回転し始めてから６〜１５秒計測された軸受の振動信号を収集する
ことを特徴とする請求項１に記載の異常監視方法。
【請求項３】
前記異常検知ステップは、
前記振動信号に基づいて、振動速度のピーク値、振動加速度のピーク値、加速度ＲＭＳ値、前記軸受の外輪傷周波数成分値、前記軸受の内輪傷周波数成分値、前記軸受の転動体傷周波数成分値、振動加速度の歪み度、速度の歪み度、振動加速度の尖り度、および速度の尖り度のうちの１つ以上のパラメータを算出するパラメータ算出ステップと、
前記パラメータ算出ステップで算出されたパラメータを監視して異常を検知するパラメータ監視ステップと、を含む
ことを特徴とする請求項１または２に記載の異常監視方法。
【請求項４】
前記異常検知ステップは、
前記パラメータ算出ステップで算出されたパラメータのうちの１つ以上のパラメータに基づいて主成分分析法により統合パラメータ値を算出する統合パラメータ値算出ステップと、
前記統合パラメータ値算出ステップで算出された統合パラメータ値を監視して異常を検知する統合パラメータ値監視ステップと、を含む
ことを特徴とする請求項３に記載の異常監視方法。
【請求項５】
前記異常検知ステップは、
前記パラメータ算出ステップで算出されたパラメータのうち、振動加速度のピーク値、加速度ＲＭＳ値、振動加速度の歪み度、振動加速度の尖り度を除く、１つ以上のパラメータに基づいて主成分分析法により統合パラメータ値を算出する統合パラメータ値算出ステップと、
前記統合パラメータ値算出ステップで算出された統合パラメータ値を監視して異常を検知する統合パラメータ値監視ステップと、を含む
ことを特徴とする請求項３に記載の異常監視方法。
【請求項６】
前記異常検知ステップは、
前記振動信号に基づいて、対称型カルバック情報量を算出するパラメータ算出ステップと、
前記パラメータ算出ステップで算出されたパラメータを監視して異常を検知するパラメータ監視ステップと、を含む
ことを特徴とする請求項１または２に記載の異常監視方法。
【請求項７】
製鉄転炉設備において炉体を回転させる傾動軸の軸受の異常を検知する異常監視装置であって、
吹錬完了後から出鋼までの溶鋼が鍋に入っている状態で回転する炉体において計測された軸受の振動信号を収集する計測信号収集手段と、
前記振動信号に基づいて前記軸受の異常を検知する異常検知手段と、
を備えることを特徴とする異常監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製鉄転炉設備の傾動軸受の異常の有無を監視する異常監視方法および異常監視装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、回転機械に発生する振動を測定して監視することにより、回転機械の異常の有無を監視する技術が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１，２には、測定した振動の大きさなどを所定の単位系で表した有次元パラメータにより回転機械の異常を検知する振動監視技術が開示されている。
【０００４】
特許文献３には、音響の振幅を計測するＡＥ（Acoustic  Emission）法により低速回転機械の異常を検知する低速回転診断技術が開示されている。
【０００５】
特許文献４，５には、有次元パラメータに加え、測定した振動の波形の特徴を無単位で表した無次元パラメータを活用することにより、回転機械の異常を検知する技術が開示されている。
【０００６】
特許文献６には、転炉の炉体からスラグが排滓された後、炉体が直立するまで空鍋状態で回転する炉体において計測された軸受の振動信号を収集し、振動信号に基づいて軸受の異常を検知する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００９−１１６４２０号公報
【特許文献２】特開２００９−１１５４８１号公報
【特許文献３】特許第５１４３８６３号公報
【特許文献４】特開２００８−５８１９１号公報
【特許文献５】特許第４３１２４７７号公報
【特許文献６】特許第５９１５５９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１，２に記載の有次元パラメータによる振動監視技術は、回転速度が２００ｒｐｍ以下では異常検知の精度が低下するため、製鉄転炉設備の傾動軸受のような回転速度が１ｒｐｍ程度の低速回転機械には適用できない。
【０００９】
特許文献３に記載の技術は、回転速度が０．２５ｒｐｍ以下の超低速回転機械を対象としているものの、異常を検知するまでに７回転以上の測定を必要としている。これに対し、転炉の傾動軸の回転は２００度程度と１回転未満であるため、この技術を転炉の傾動軸受の異常検知に適用することはできない。
【００１０】
特許文献４，５に記載の技術は、活用するパラメータの種類が多く、異常検知に寄与す
るパラメータの検証が不十分といわざるを得ない。また、外乱を含んだままの振動データから主成分分析法により状態評価指数を算出して評価しているため、この状態評価指数が外乱により顕著に変化してしまい信頼性に欠ける。そのため、この技術は実用化が困難である。
【００１１】
特許文献６に記載の技術は、空鍋状態で回転している炉体が直立するまでの振動信号を収集しているため、基準となる正常時の振動信号は比較的安定しているものの、低速かつ１回転未満の回転機械である転炉傾動軸受では、異常時の変化が微弱であり、明確に異常判定することが困難な場合がある。
【００１２】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、低速かつ１回転未満の回転機械である製鉄転炉設備の傾動軸受の異常を精度よく検知できる異常監視方法および異常監視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】
【００１３】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る異常監視方法は、製鉄転炉設備において炉体を回転させる傾動軸の軸受の異常を検知する異常監視方法であって、吹錬完了後から出鋼までの溶鋼が鍋に入っている状態で回転する炉体において計測された軸受の振動信号を収集する計測信号収集ステップと、前記振動信号に基づいて前記軸受の異常を検知する異常検知ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１４】
また、本発明に係る異常監視方法は、上記発明において、前記計測信号収集ステップは、吹錬完了後、直立状態の前記炉体が溶鋼を出鋼するために回転し始めてから６〜１５秒計測された軸受の振動信号を収集することが好ましい。
【００１５】
また、本発明に係る異常監視方法は、上記発明において、前記異常検知ステップは、前記振動信号に基づいて、振動速度のピーク値、振動加速度のピーク値、加速度ＲＭＳ値、前記軸受の外輪傷周波数成分値、前記軸受の内輪傷周波数成分値、前記軸受の転動体傷周波数成分値、振動加速度の歪み度、速度の歪み度、振動加速度の尖り度、および速度の尖り度のうちの１つ以上のパラメータを算出するパラメータ算出ステップと、前記パラメータ算出ステップで算出されたパラメータを監視して異常を検知するパラメータ監視ステップと、を含むことが好ましい。
【００１６】
また、本発明に係る異常監視方法は、上記発明において、前記異常検知ステップは、前記パラメータ算出ステップで算出されたパラメータのうちの１つ以上のパラメータに基づいて主成分分析法により統合パラメータ値を算出する統合パラメータ値算出ステップと、前記統合パラメータ値算出ステップで算出された統合パラメータ値を監視して異常を検知する統合パラメータ値監視ステップと、を含むことが好ましい。
【００１７】
また、本発明に係る異常監視方法は、上記発明において、前記異常検知ステップは、前記パラメータ算出ステップで算出されたパラメータのうち、振動加速度のピーク値、加速度ＲＭＳ値、振動加速度の歪み度、振動加速度の尖り度を除く、１つ以上のパラメータに基づいて主成分分析法により統合パラメータ値を算出する統合パラメータ値算出ステップと、前記統合パラメータ値算出ステップで算出された統合パラメータ値を監視して異常を検知する統合パラメータ値監視ステップと、を含むことが好ましい。
【００１８】
また、本発明に係る異常監視方法は、上記発明において、前記異常検知ステップは、前記振動信号に基づいて、対称型カルバック情報量を算出するパラメータ算出ステップと、前記パラメータ算出ステップで算出されたパラメータを監視して異常を検知するパラメータ監視ステップと、を含むことが好ましい。
【００１９】
また、本発明に係る異常監視装置は、製鉄転炉設備において炉体を回転させる傾動軸の軸受の異常を検知する異常監視装置であって、吹錬完了後から出鋼までの溶鋼が鍋に入っている状態で回転する炉体において計測された軸受の振動信号を収集する計測信号収集手段と、前記振動信号に基づいて前記軸受の異常を検知する異常検知手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、低速かつ１回転未満の回転機械である製鉄転炉設備の傾動軸受の異常を精度よく検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】図１は、実施形態で適用される製鉄転炉設備の概略構成を示す模式図である。
【図２】図２は、製鉄転炉設備における各操業プロセスでの炉体の傾動状態を模式的に示す説明図である。
【図３】図３は、実施形態における異常監視装置の概略構成を示す模式図である。
【図４Ａ】図４Ａは、実施形態の異常監視処理手順を示すフローチャートである。
【図４Ｂ】図４Ｂは、別の異常判定方法の一例を示すフローチャートである。
【図５】図５は、一般的な軸受の主要諸元を示す図である。
【図６】図６は、軸受の損傷がない炉体における出鋼時の傾動軸の振動速度波形と振動加速度波形とを例示する図である。
【図７】図７は、軸受の損傷がない炉体における排滓時の傾動軸の振動速度波形と振動加速度波形とを例示する図である。
【図８】図８は、軸受の損傷のない炉体における各種パラメータの算出結果を例示する図である。
【図９】図９（ａ）は、実施形態の異常監視方法を用いた実際の異常判定例を示す図である。図９（ｂ）は、異常判定された振動加速度波形例を示す図である。図９（ｃ）は、潤滑不良と推定された軸受に対して軸受への給油量を増量した後の振動加速度波形例を示す図である。図９（ｄ）は、転炉修理後の振動加速度波形例を示す図である。
【図１０】図１０（ａ）は、軸受傷がある炉体におけるＡＣＣ−ｆｏの傾向管理グラフ図である。図１０（ｂ）は、軸受傷がない正常な炉体におけるＡＣＣ−ｆｏの傾向管理グラフ図である。
【図１１】図１１は、軸受の損傷がある炉体における出鋼時の統合パラメータの変化を例示する図である。
【図１２Ａ】図１２Ａは、振動波形と確率密度関数とを例示する図である。
【図１２Ｂ】図１２Ｂ（ａ）は、正常時の波形データである基準データを例示する図である。図１２Ｂ（ｂ）は、異常時の測定データを例示する図である。
【図１２Ｃ】図１２Ｃは、基準データの確率密度関数と異常判定対象の測定データの確率密度関数とを例示する図である。
【図１２Ｄ】図１２Ｄは、対称型カルバック情報量の波形を例示する図である。
【図１３】図１３は、対称型カルバック情報量による異常判定方法を用いた異常判定例を示すグラフ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である異常監視方法および異常監視装置を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。
【００２３】
［１．製鉄転炉設備］
まず、図１および図２を参照して、本実施形態で対象とする製鉄転炉設備について説明する。図１は、製鉄転炉設備の概略構成を示す模式図である。また、図２は、製鉄転炉設備における各操業プロセスでの炉体の傾動状態を模式的に示した説明図である。図１に示すように、製鉄転炉設備は、炉体１と、この炉体１の外周に設けられたトラニオンリング２と、このトラニオンリング２を介して炉体１を傾動（回転）可能に支持する傾動軸３とを備えている。図２に示すように、製鉄転炉設備では、炉体１を低速で回転させながら、スクラップや溶銑を装入（Ｐ２，Ｐ３）したり、溶鋼を出鋼（Ｐ５）したり、スラグを排滓（Ｐ７）したりする。本実施形態の異常監視処理は、回転する炉体１を支持する軸受４の振動を計測し、軸受４の異常を検知するものである。本実施形態では、図１に示すように、炉体１の傾動軸３の駆動側の軸受４に配設された振動センサ１２により計測され収集された振動信号に基づいて、異常監視装置が後述する異常監視処理によって軸受４の異常を検知する。例えば、振動の計測対象となる軸受４は、回転速度が１ｒｐｍ程度の転炉傾動軸受である。そして、振動センサ１２は一つの軸受４に対して、製鉄転炉設備の東側／西側（図２の表面側／裏面側）の２箇所に設置されている。
【００２４】
［２．振動の計測タイミング］
本実施形態における振動の計測タイミングは、出鋼時である。具体的には、吹錬完了後（Ｐ４）、直立状態の炉体１が出鋼（Ｐ５）のために傾動（回転）し始めてから炉体１の傾動（回転）が停止するまでの間に、振動センサ１２による軸受４の振動計測が行われる。このように、本実施形態では、吹錬完了後（Ｐ４）から出鋼（Ｐ５）までの溶鋼が鍋に入っている状態で傾動中の炉体１において軸受４の振動を計測する。
【００２５】
また、吹錬完了後（Ｐ４）の炉体１には、内容物として約３００ｔの溶鋼が入っているため、出鋼時の軸受４は、炉体１とトラニオンリング２と傾動軸３の荷重（ラジアル荷重）に加え、内容物である約３００ｔにも及ぶ溶鋼の荷重を受けることになる。そのため、排滓後（Ｐ７）から直立状態（Ｐ１）まで空鍋状態の炉体１が回転する場合と比較して、出鋼時では、軸受４にかかる負荷が大きくなる。このように、出鋼時には炉体１の内容物が３００ｔにも及び、軸受４にかかる負荷が大きいため、転炉傾動軸受のような回転速度が１ｒｐｍ程度の低速回転機械であっても、潤滑不良や軸受傷等の異常時には振動変化が大きくなり、異常判定が可能である。
【００２６】
［３．振動の計測時間］
さらに、振動センサ１２による振動の計測時間について説明する。まず、吹錬完了後（Ｐ４）から出鋼（Ｐ５）までの回転（回転速度約１ｒｐｍ）に要する時間は、１０秒から１５秒程度である。それを超えると炉体１から溶鋼が出鋼され始めて外乱振動が発生する。そのため、本実施形態では、炉体１から溶鋼が出鋼され始めた後の外乱振動をなるべく計測しないよう、振動の計測時間を、出鋼時に傾動中の炉体１が傾いた状態で回転停止するまでの１５秒程度とする。
【００２７】
また、軸受４の回転速度が１ｒｐｍ程度である場合に、軸受４に外輪傷や内輪傷があれば、その振動信号の周期が３秒程度となる。この軌道輪傷による周期について、異常検知の精度維持に必要な２周期分以上（６秒以上）の振動信号を収集するためにも、傾動中の炉体１が回転停止する直前までの範囲内で振動の計測時間を約６〜１５秒とする。
【００２８】
［４．異常監視装置の構成］
次に、図３を参照して、本実施形態の異常監視装置の概略構成について説明する。図３に示すように、異常監視装置１０は、信号変換器１３と、記録信号再生装置１４と、表示装置１５と、印刷装置１６と、データベース２０と、各構成部を制御する制御部１１と、を備える。
【００２９】
信号変換器１３は、振動センサ１２からの振動信号を電荷信号から電圧信号などに変換する。記録信号再生装置１４は、記録媒体に記録されている振動信号を再生する。なお、記録媒体には、例えば、振動センサ１２からの振動信号がデータ収集ＰＣなどにより収集され記録されている。表示装置１５および印刷装置１６は、制御部１１からの情報を出力する。
【００３０】
制御部１１は、処理プログラムを実行するＣＰＵなどを用いて実現され、前述した異常監視装置１０の各構成部を制御する。この制御部１１は、入出力制御部１１０と、波形読込部１１１と、ＦＦＴ処理部１１２と、パラメータ算出部１１３と、主成分分析部１１４と、統合パラメータ値算出部１１５と、良否判定処理部１１６と、判定結果処理部１１７と、を有する。制御部１１は、入出力制御部１１０を介して入力された振動信号に基づいて後述する異常監視処理を実行し、入出力制御部１１０を介して処理結果を出力する。
【００３１】
データベース２０は、更新記憶可能なフラッシュメモリ等のＲＯＭやＲＡＭといった各種ＩＣメモリ、内蔵あるいはデータ通信端子で接続されたハードディスク、ＳＳＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの情報記憶媒体およびその読取装置等によって実現される。このデータベース２０は、初期状態データベース２１、測定値データベース２２、および基準値データベース２３を有し、後述する異常監視処理を行うために用いる各種データを記憶する。初期状態データベース２１は、回転機械（炉体１の軸受４）の正常状態において算出された各種パラメータ値などを記憶する。測定値データベース２２は、回転機械の現状において算出された各種パラメータ値などを記憶する。基準値データベース２３は、回転機械の良否を判定するための基準値を記憶する。なおデータベース２０は、ＬＡＮやインターネットなどの電気通信回線を介して制御部１１と通信する構成としてもよい。
【００３２】
［５．異常監視処理］
次に、異常監視装置１０による異常監視処理手順について説明する。本実施形態の異常監視処理では、後述するように、軸受４の振動信号に基づいて、限定された軸受４の異常を検知可能なパラメータを算出して監視し、また、算出されたパラメータに基づいて、現状の正常状態からの乖離度合いを表す状態評価指標を算出して監視する。図４Ａのフローチャートは、例えば、操作者による開始の指示入力があったタイミングで開始となり、異常監視処理はステップＳ１の処理に進む。
【００３３】
ステップＳ１の処理では、波形読込部１１１が、振動センサ１２または記録信号再生装置１４から、回転機械の初期状態（正常状態）における振動信号の振動波形を読み込む。ここで、波形読込部１１１は振動加速度波形ならびに振動速度波形を読み込むように構成してもよい。また、波形読込部１１１は、振動加速度波形を読み込んだ後、その信号を積分して振動速度波形を算出するように構成してもよい。また、波形読込部１１１は、振動信号を振動センサ１２から直接に、あるいは記録信号再生装置１４から読み込んでいるが、この形態に限定されず、例えば図示しない電気通信回線を介して遠隔から振動信号を読み取るように構成してもよい。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、異常監視処理は、ステップＳ２の処理に進む。
【００３４】
ステップＳ２の処理では、ＦＦＴ処理部１１２が、波形読込部１１１により読み込まれた振動信号の周波数分析を実行し、周波数毎の成分値（波形データ）を算出する。なお、ステップＳ１，Ｓ２の処理に関して、波形読込部１１１およびＦＦＴ処理部１１２を制御部１１の内部に設けず外部の装置を用いて構成し、その処理結果を制御部１１に入力するようにしてもよい。これにより、ステップＳ２の処理は完了し、異常監視処理は、ステップＳ３の処理に進む。
【００３５】
ステップＳ３の処理では、パラメータ算出部１１３が、ステップＳ２の処理で算出された波形データに基づいて、測定した振動の大きさなどを所定の単位系で表した有次元パラメータと、測定した振動の波形の特徴を無単位で表した無次元パラメータとを算出する。本実施形態では、後述するように、軸受の異常を検知可能な６つの有次元パラメータと４つの無次元パラメータとに限定して算出する。これにより、ステップＳ３の処理は完了し、異常監視処理は、ステップＳ４の処理に進む。
【００３６】
ステップＳ４の処理では、主成分分析部１１４が、ステップＳ３の処理で算出された正常状態にある回転機械（本実施形態では炉体１の傾動軸３の軸受４）の振動信号の有次元パラメータ、無次元パラメータのうちの一部または全部を対象として、後述するように主成分分析を行って、固有ベクトルを求める。これにより、ステップＳ４の処理は完了し、異常監視処理は、ステップＳ５の処理に進む。
【００３７】
ステップＳ５の処理では、統合パラメータ値算出部１１５が、ステップＳ４の処理の対象のパラメータおよび固有ベクトルに基づいて、後述する統合パラメータ値Ｓを算出する。後述するように、この統合パラメータ値Ｓは、回転機械の異常を判定するための状態評価指標である。これにより、ステップＳ５の処理は完了し、異常監視処理は、ステップＳ６の処理に進む。
【００３８】
ステップＳ６の処理では、制御部１１が、ステップＳ５の処理で求められた統合パラメータ値Ｓを、正常状態における基準データとして、初期状態データベース２１に記憶する。なお、ステップＳ６までの処理により、正常状態における回転機械の基準データが作成される。その後、ステップＳ７の処理に移行するにあたっては、現状の回転機械について測定された振動信号に基づいて、パラメータ算出部１１３が、各種パラメータを算出し、主成分分析部１１４が、初期状態データベース２１に記憶されている初期状態の固有ベクトルに基づいて主成分を算出し、統合パラメータ値算出部１１５が、算出された主成分に基づいて統合パラメータ値Ｓを算出する。算出された主成分と統合パラメータ値Ｓとは、測定値データベース２２に記憶される。これにより、ステップＳ６の処理は完了し、異常監視処理は、ステップＳ７の処理に進む。
【００３９】
ステップＳ７の処理では、良否判定処理部１１６が、算出されたパラメータおよび統合パラメータ値Ｓに基づいて回転機械の良否（異常の有無）を判定する。すなわち、測定値データベース２２に記憶された現状のパラメータおよび統合パラメータ値Ｓを、初期状態データベース２１に記憶された初期状態のパラメータおよび統合パラメータ値Ｓと対比させ、例えば、初期状態よりもｄ１倍になれば注意、ｄ２（ｄ２＞ｄ１）倍になれば異常、ｄ１倍未満であれば良と判定する。判定基準としてのｄ１、ｄ２は、予め基準値データベース２３に格納されている値が用いられる。これにより、ステップＳ７の処理は完了し、異常監視処理は、ステップＳ８の処理に進む。
【００４０】
ステップＳ８の処理では、判定結果処理部１１７が、ステップＳ７の処理における判定結果（診断結果）を表示装置１５あるいは印刷装置１６に出力する。これにより、ステップＳ８の処理は完了し、異常監視処理は、ステップＳ９の処理に進む。
【００４１】
ステップＳ９の処理では、制御部１１が、判定結果などを適当な記憶部に保存する。これにより、ステップＳ９の処理は完了し、一連の異常監視処理は終了する。
【００４２】
また、別の異常判定方法として、図４Ｂに示すように、対称型カルバック情報量を用いた異常監視処理を実施することができる。なお、図４Ｂに示すステップＳ１１，Ｓ１５，Ｓ１６の処理は、図４Ａに示すステップＳ１，Ｓ８，Ｓ９の処理と同様であるため説明を省略する。
【００４３】
ステップＳ１２の処理では、制御部１１が、正常時の波形データを基準データとして基準データの確率密度関数を求めるとともに、異常判定対象の測定データの確率密度関数を求める。正常時の波形データとは、正常状態における振動波形のことである。測定データとは、異常判定対象となる振動波形（異常判定対象データ）のことである。
【００４４】
ステップＳ１３の処理では、パラメータ算出部１１３が、ステップＳ１２の処理で求められた確率密度関数に基づいて、対称型カルバック情報量を算出する。後述するように、対称型カルバック情報量は振幅確率密度関数または時間確率密度関数に基づいて算出される。これにより、ステップＳ１３の処理は完了し、異常監視処理は、ステップＳ１４の処理に進む。
【００４５】
ステップＳ１４の処理では、良否判定処理部１１６が、ステップＳ１３の処理で算出された対称型カルバック情報量の大きさから良否判定処理を行う。例えば、算出された対称型カルバック情報量を、予め定められた閾値と対比させて、対称型カルバック情報量が閾値よりも大きければ異常、対称型カルバック情報量が閾値以下であれば良と判定する。そして、ステップＳ１４の処理からステップＳ１５の診断結果の出力処理へと進む。
【００４６】
このように、異常監視装置１０は、統合パラメータ値Ｓを用いる異常監視処理（図４Ａ参照）と、対称型カルバック情報量を用いる異常監視処理（図４Ｂ参照）とを実施することができる。例えば、統合パラメータ値Ｓを用いる異常監視処理のみを実施して、対称型カルバック情報量を用いる異常監視処理は実施しないように構成されてよい。または、対称型カルバック情報量を用いる異常監視処理のみを実施して、統合パラメータ値Ｓを用いる異常監視処理は実施しないように構成されてよい。あるいは、統合パラメータ値Ｓを用いる異常監視処理と対称型カルバック情報量を用いる異常監視処理とを両方とも実施して、どちらか一方で異常判定がでた場合に、異常との判定結果を出力するように構成されてもよい。
【００４７】
［６．パラメータ］
具体的に、ステップＳ３の処理では、以下（ａ）〜（ｆ）の６つの有次元パラメータと、（ｇ）〜（ｊ）の４つの無次元パラメータとが算出される。
【００４８】
［６−１．有次元パラメータ］
［６−１−１．振動速度］
（ａ）速度ピーク値：ＶＥＬ−Ｐ
ＶＥＬ−Ｐとは、測定した振動速度波形の振幅値ｘｉの内、｜ｘｉ｜の大きなものから数えた上位５％の｜ｘｉ｜の平均値を意味する。
【００４９】
［６−１−２．振動加速度］
（ｂ）加速度ピーク値：ＡＣＣ−Ｐ
ＡＣＣ−Ｐとは、測定した振動加速度波形の振幅値ｘｉの内、｜ｘｉ｜の大きなものから数えた上位５％の｜ｘｉ｜の平均値を意味する。
【００５０】
（ｃ）加速度ＲＭＳ値：ＡＣＣ−Ｒ
ＡＣＣ−Ｒ（以下、Ｘｒｍｓ）は、以下の式（１）により算出される。
【００５１】
【数１】
2018185311.tif 000003
【００５２】
（ｄ）周波数成分値：ＡＣＣ−ｆｏ（外輪傷周波数成分）
ＡＣＣ−ｆｏ（以下、ｆｏ）は、以下の式（２）により算出される。
【００５３】
【数２】
2018185311.tif 000004
【００５４】
（ｅ）周波数成分値：ＡＣＣ−ｆｉ（内輪傷周波数成分）
ＡＣＣ−ｆｉ（以下、ｆｉ）は、以下の式（３）により算出される。
【００５５】
【数３】
2018185311.tif 000005
【００５６】
（ｆ）周波数成分値：ＡＣＣ−ｆｂ（転動体傷周波数成分）
ＡＣＣ−ｆｂ（以下、ｆｂ）は、以下の式（４）により算出される。
【００５７】
【数４】
2018185311.tif 000006
【００５８】
ここで、軸受の主要諸元については、ｆｒ：軸（内輪）の回転周波数(Ｈｚ)、Ｄ：軸受のピッチ円直径(ｍｍ)、d：転動体の直径(ｍｍ)、α：接触角(度)、z：転動体の数としている（図５参照）。また、回転周波数ｆｒは、Ｎ:回転数［ｒｐｍ］を用いて以下の式（５）により算出される。
【００５９】
【数５】
2018185311.tif 000007
【００６０】
［６−２．無次元パラメータ］
［６−２−１．振動速度］
（ｇ）スキューネス（歪み度）β１：ＶＥＬ−β１（振動速度の歪み度）
ＶＥＬ−β１（以下、β１）は、振動波形がゼロ点を中心にしていかに非対称となっているかを示すパラメータであり、以下の式（６）により算出される。β１の算出時、下式（６）中のｘｉは「測定した振動速度波形の振幅値ｘｉ」であり、平均値は「測定した振動速度波形の振幅値ｘｉによる平均値」である。また、下式（６）中の実効値は、上式（１）により求まる振動加速度波形による実効値とは異なり、振動速度波形の振幅値ｘｉにおける実効値である。なお、摩耗系の異常が発生すると、振動波形が非対称となり、振動速度の歪み度ＶＥＬ−β１が増大する。
【００６１】
【数６】
2018185311.tif 000008
【００６２】
（ｈ）クートシス（尖り度）β２：ＶＥＬ−β２（振動速度の尖り度）
ＶＥＬ−β２（以下、β２）は、振動波形がゼロ点を中心にしていかに尖っているかを示すパラメータであって、以下の式（７）により算出される。β２の算出時、下式（７）中のｘｉは「測定した振動速度波形の振幅値ｘｉ」であり、平均値は「測定した振動速度波形の振幅値ｘｉによる平均値」である。振動速度の尖り度ＶＥＬ−β２は、転がり軸受の著しい異常や歯車装置の異常診断に有効なパラメータである。なお、転がり軸受の著しい異常（劣化）や歯車対の噛み合い不良等の異常時には、周波数帯１０〜１０００Ｈｚの周波数領域（速度領域）に含まれる周波数の振動が生じることが知られている。
【００６３】
【数７】
2018185311.tif 000009
【００６４】
［６−２−２．振動加速度］
（ｉ）スキューネス（歪み度）β３：ＡＣＣ−β３（振動加速度の歪み度）
ＡＣＣ−β３（以下、β３）は、β１同様に、振動波形がゼロ点を中心にしていかに非対称となっているかを示すパラメータであり、上式（６）により算出される。β３の算出時、上式（６）中において、β１をβ３に置き換え、ｘｉは「測定した振動加速度波形の振幅値ｘｉ」であり、平均値は「測定した振動加速度波形の振幅値ｘｉによる平均値」である。一般的には、β１のほうが磨耗系はより顕著ではあるものの、磨耗系の異常が発生すると、振動波形が非対称となり、振動加速度の歪み度ＡＣＣ−β３も増大する。
【００６５】
（ｊ）クートシス（尖り度）β４：ＡＣＣ−β４（振動加速度の尖り度）
ＡＣＣ−β４（以下、β４）は、β２同様に、振動波形がゼロ点を中心にしていかに尖っているかを示すパラメータであり、上式（７）により算出される。β４の算出時、上式（７）中において、β２をβ４に置き換え、ｘｉは「測定した振動加速度波形の振幅値ｘｉ」であり、平均値は「測定した振動加速度波形の振幅値ｘｉによる平均値」である。振動加速度の尖り度ＡＣＣ−β４は、転がり軸受の傷等の異常診断に有効なパラメータである。なお、転がり軸受の傷や潤滑不良や潤滑油漏れなどの異常時には、周波数帯１ｋＨｚ以上の周波数領域（加速度領域）に含まれる周波数の振動が生じることが知られている。
【００６６】
［７．主成分分析］
次に、ステップＳ４の処理における主成分分析部１１４による有次元パラメータ、無次元パラメータのうちの一部または全部を対象とした主成分分析手順について説明する。
【００６７】
ある設備の正常状態下で上述の手順により収集されたｍ個のパラメータを要素とするｎ組の兆候パラメータＹｐ＝（Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，・・・，Ｙｍ）のデータからなる行列Ｙ０を以下の式（８）で定義する。
【００６８】
【数８】
2018185311.tif 000010
【００６９】
次に、この行列Ｙ０の列方向、すなわち縦方向の行列要素に対して以下の式（９）を用いて演算を行い、ｙｉを算出する。
【００７０】
【数９】
2018185311.tif 000011
【００７１】
この演算を列毎に行うことによって、以下の式（１０）のように、標準化された兆候パラメータを要素とする新たなデータ行列Ｙを求める。
【００７２】
【数１０】
2018185311.tif 000012
【００７３】
この行列Ｙは、列毎に平均値＝０、分散＝１に変換された行列である。そこで、このデータ行列Ｙから相関行列Ｒを算出すると以下の式（１１）が成立する。
【００７４】
【数１１】
2018185311.tif 000013
【００７５】
ここで、ｒｉｊは２つの列の相関係数である。すなわち、以下の式（１２）が成立する。
【００７６】
【数１２】
2018185311.tif 000014
【００７７】
次に、以下の式（１３）を満たす相関行列Ｒの固有値λを求める。
【００７８】
【数１３】
2018185311.tif 000015
【００７９】
ここで求められた固有値をλ１,λ２，・・・，λｎ（ただし、λ１＞λ２＞・・・＞λｎ）とする。これらのｎ個の固有値に対する固有ベクトルａｉ（ｉ＝１，・・・，ｎ）を次式（１４）のように定義する。
【００８０】
【数１４】
2018185311.tif 000016
【００８１】
そうするとそれぞれの固有ベクトルに対して次の式（１５）が成立する。
【００８２】
【数１５】
2018185311.tif 000017
【００８３】
この式（１５）に基づいて、ａｉ１，ａｉ２，・・・，ａｉｍを求める。ただし、この
係数は以下の式（１６）を充たす値である。
【００８４】
【数１６】
2018185311.tif 000018
【００８５】
この手順を繰り返して、それぞれの固有値λ１,λ２，・・・，λｎに対する固有ベクトルａ１，ａ２，・・・，ａｎを求めることができる。そしてこれらのｎ個の固有ベクトルと標準化された兆候パラメータ（ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｍ）とを組み合わせることで、以下の式（１７）のように主成分Ｚ１，Ｚ２，・・・，Ｚｎを表すことができる。
【００８６】
【数１７】
2018185311.tif 000019
【００８７】
ここで、Ｚ１を第１主成分、Ｚ２を第２主成分、Ｚｎを第ｎ主成分と呼ぶ。
【００８８】
［８．統合パラメータ値（状態監視指標）］
次に、ステップＳ５の処理では、以下の手順で統合パラメータ値Ｓが算出される。
【００８９】
前述の正常状態下で求められた主成分Ｚｉ（母集団）は、正規分布に従うと仮定する。この母集団から独立に取り出されたｎ個の標本で構成される統計量χ２は、次式（１８）に示すように、自由度ｎ−１のカイ２乗分布に従う。
【００９０】
【数１８】
2018185311.tif 000020
【００９１】
ここで、母集団から取り出したｎ個の標本をＸ１，Ｘ２，・・・，Ｘｎとすると、標本分散ｓ２は次の式（１９）で表される。
【００９２】
【数１９】
2018185311.tif 000021
【００９３】
また、主成分Ｚｉの母分散σ２は固有値λｉに等しいことから、次式（２０）が成立する。
【００９４】
【数２０】
2018185311.tif 000022
【００９５】
これらの関係を整理すると以下の式（２１）となり、標準化されたＸ値の偏差平方和は、自由度ｎ−１のカイ２乗分布に従う。
【００９６】
【数２１】
2018185311.tif 000023
【００９７】
ここで、上記式（２１）のＸｉを主成分Ｚｉに置き換えると、次式（２２）が成立する。
【００９８】
【数２２】
2018185311.tif 000024
【００９９】
次に、正常状態下におけるデータの主成分Ｚｉが１−αの確率で入る領域は、以下の式（２３）で表される。
【０１００】
【数２３】
2018185311.tif 000025
【０１０１】
よって、正常状態の状態確定領域は次の式（２４）を満たす範囲となる。
【０１０２】
【数２４】
2018185311.tif 000026
【０１０３】
たとえば、有意水準α＝０．０５、自由度φ＝３の場合には、次式（２５）が成立する。
【０１０４】
【数２５】
2018185311.tif 000027
【０１０５】
現状のデータがこの正常状態確定領域に入ったときは正常、領域外のときは異常と判定
できる。そこで、現状のデータの正常状態からの変化量を監視するために、以下の式（２
６）で表される状態量Ｓを統合パラメータ値として定義する。
【０１０６】
【数２６】
2018185311.tif 000028
【０１０７】
この状態量Ｓは劣化の程度（測定データが初期状態の正常なデータからどれだけ乖離しているか）を表すものであって、１以下となる領域が正常状態確定領域であり、大きくなれば異常状態と判定できる。すなわち、この状態量Ｓは、回転機械の良否を判定するための普遍的な状態監視指標と言える。ステップＳ５の処理では、上記の式（２６）によってパラメータの一部または全部を集約した状態量Ｓを統合パラメータ値とする。そして、異常監視装置１０は、この統合パラメータ値を監視することにより、設備の状態監視を行う。すなわち、ステップＳ７の処理では、所定の判定周期で、現状の状態量Ｓとしての統合パラメータ値が正常確定領域に入っているか否かを確認し、初期状態の統合パラメータ値と対比させることにより、異常の有無を判定することができる。
【０１０８】
［９．対称型カルバック情報量］
次に、対称型カルバック情報量の算出方法について説明する。この算出方法では、ステップＳ１３の処理で対称型カルバック情報量を算出する際に、ステップＳ１２の処理で求めた確率密度関数を用いる。
【０１０９】
ステップＳ１２の確率密度関数（Ｐｒ(ｔ)）は、振動確率密度関数（または時間確率密度関数）を以下の式（２７）により抽出することで求まる。
【０１１０】
【数２７】
2018185311.tif 000029
【０１１１】
対称型カルバック情報量（ＩＤ）は、上記の式（２７）により抽出した正常時の波形データから求めた基準データの振幅確率密度関数（または時間確率密度関数）と異常判定対象の測定データから求めた振幅確率密度関数（または時間確率密度関数）から以下の式（２８）により算出される。
【０１１２】
【数２８】
2018185311.tif 000030
【０１１３】
ここで、図１２Ａ〜図１２Ｄを参照して、振幅確率密度関数および対称型カルバック情報量の算出過程を説明する。図１２Ａに示すように、波形データ（振動波形）は、横軸を時間（ｔ）として縦軸を振幅値（ｘ(ｔ)）として表され、所定時間内における振幅の出現割合を振幅確率密度関数（ｐ(ｘ)）として表せる。正常時の波形データ（基準データ）は図１２Ｂ（ａ）に示すような波形となり、異常時の波形データ（異常データ）は図１２Ｂ（ｂ）に示すような波形となる。そして、上記の式（２７）を用いて、正常時の波形データから基準データの振幅確率密度関数を求めるとともに、異常判定対象の測定データから測定データの振幅確率密度関数を求める。図１２Ｃに示すように、正常状態である基準データの振幅確率密度分布と、異常時の測定データの振幅確率密度分布とを重ね合わせると、正常時と異常時とでは確率密度関数に相違が現われることが分かる。さらに、基準データの振幅確率密度関数と測定データ（異常データ）の振幅確率密度分布とを用いて上記の式（２８）から算出された対称型カルバック情報量の分布は、図１２Ｄに示すような波形として表される。
【０１１４】
以上説明したように、本実施形態の異常監視装置１０による異常監視処理では、吹錬完了後（Ｐ４）から出鋼（Ｐ５）までの溶鋼が鍋に入っている状態で回転する炉体１について、軸受４の振動を計測する。これにより、軸受負荷が大きいタイミングで振動を計測でき、潤滑不良等の異常時には振動変化が大きく出るため、回転速度が１ｒｐｍ程度の低速回転機械である軸受４に対して異常振動が検出し易くなる。そのため、精度よく異常判定することが可能となる。例えば排滓後（Ｐ７）から直立（Ｐ１）するまでの空鍋状態で炉体１が回転するタイミングで振動信号を収集定する場合よりも、本実施形態のほうが異常判定の精度が向上し、軸受４の異常を早期に検知できる。
【０１１５】
また、本実施形態では、振動の計測時間を約６〜１５秒としたことから、軸受４の外輪や内輪に異常があれば転動体（ボールやコロ）が外輪や内輪を通過するときの周期性を見出せるので、収集された振動信号を用いて軸受４の異常を検知できる。加えて、計測時間が最長１５秒程度となっているので、出鋼開始後の外乱振動に起因する振動信号が計測されることを抑制でき、精度よく異常判定を行うために必要な振動信号を収集することができる。
【０１１６】
さらに、軸受傷周期成分値（有次元パラメータ）を限定して監視するので、直接的に軸受４の外輪、内輪、転動体（ボールやコロ）などの異常を検知できる。また、振動波形の特徴を捉える無次元パラメータを尖り度などに限定して監視することにより、振動ピーク頻度に基づいて軸受４の異常を精度よく検知できる。
【０１１７】
加えて、本実施形態では、限定されたパラメータのうちの複数を統合して、計測データがどれだけ初期の正常データから乖離しているかを表す状態評価指標（統合パラメータ）を算出して監視する。これにより、各パラメータの変化が顕著に反映され、測定データがどれだけ初期の正常データから乖離しているかが精度よく数値で表されるので、軸受４の異常の兆候を早期に検知できる。
【０１１８】
また、別の異常判定方法として対称型カルバック情報量を監視することにより、異常時の振動波形の微小変化を捉えることができ、軸受４の異常の兆候を早期に検知できる。さらに、統合パラメータ値を用いる異常監視処理と、対称型カルバック情報量を用いる異常監視処理とを両方とも実施する場合には、異常検知の精度が向上し、より異常判定の信頼性を向上させることができる。
【０１１９】
なお、上述した実施形態は本発明を実施するための例にすぎず、本発明はこれらに限定されるものではなく、仕様などに応じて種々変形することは本発明の範囲内であり、さらに本発明の範囲内において、他の様々な実施形態が可能であることは上記記載から自明である。例えば、上述した実施形態では駆動側の軸受の振動信号に基づいているが、従動側の軸受の振動信号に基づいた処理でもよい。また、上述した実施形態のパラメータの全てを監視対象とする必要はなく、設備によって一部を選定して監視してもよい。また、統合パラメータ値を算出する際のパラメータの組み合わせは、特に限定されない。
【０１２０】
［１０．実施例］
ここで、上述した実施形態を適用した実施例について説明する。この実施例では、軸受の損傷が判明している炉体ａと、軸受の損傷がなく正常な炉体ｂとについて、傾動軸の軸受の振動を複数回測定し、各回の振動信号に基づいて各種パラメータを算出した。
【０１２１】
［１０−１．振動の計測タイミング］
図６は、軸受の損傷がない正常な炉体ｂにおける出鋼時の傾動軸３の振動速度波形と振動加速度波形を例示する図である。図７は、同じ炉体ｂにおける排滓時の傾動軸３の振動速度波形と振動加速度波形を例示する図である。図６および図７から分かるように、出鋼時の波形レベルのほうが排滓時の波形レベルよりも高くなっており、異常時の変化が大きくなる。このことから、出鋼時のほうが排滓時よりも異常時の振動変化を検出し易く、異常判定し易いことが分かる。さらに、振動の計測タイミングを「直立状態の炉体１が出鋼のために傾動し始めてから停止するまで」とすることで、溶鋼が出鋼され始めた後に生じる外乱振動を振動信号として収集することを抑制できる。これにより、外乱を含む振動信号に基づいた周波数分析や、外乱を含む振動データに基づいて主成分分析や波形解析が行われることを抑制でき、異常判定の精度が向上する。
【０１２２】
［１０−２．振動の計測時間］
図８は、正常な炉体ｂについて各種パラメータを算出した結果を例示する図である。図８に示すように、回転速度（回転数）が１．３［ｒｐｍ］の場合、内輪傷の周期Ｔｉ（＝１０００／ｆｉ）は２１５１．９ｍｓ、外輪傷の周期Ｔｏ（＝１０００／ｆｏ）は２４８７．８ｍｓであった。内輪傷および外輪傷の周期Ｔｉ，Ｔｏは、回転速度１．０［ｒｐｍ］では３秒程度となる。そのため、上述した実施形態のように振動の計測時間を約６〜１５秒とすることで、異常検知の精度の維持に必要な内輪傷および外輪傷による２〜３周期分（６〜９秒）を含む振動信号を収集できることが分かる。すなわち、内輪傷および外輪傷の周期で少なくとも２周期分が計測対象期間に含まれるよう、計測時間を６秒以上とすることが望ましい。
【０１２３】
さらに、内輪傷の周期および外輪傷の周期より周期の長い転動体傷の周期Ｔｂ（＝１０００／ｆｂ）も、回転速度１．３［ｒｐｍ］で６７８７．３ｍｓ、回転速度１．０［ｒｐｍ］では１０秒弱となる。そのため、振動計測時間を約６〜１５秒とすることで、転動体傷による１周期分以上（１０秒以上）を含む振動信号を収集できることが分かる。すなわち、転動体傷の周期で少なくとも１周期分が計測対象期間に含まれるよう、計測時間は１０秒以上であることが望ましい。
【０１２４】
また、回転速度が１．０［ｒｐｍ］の場合、吹錬完了後（Ｐ４）から出鋼（Ｐ５）まで炉体１の回転に要する時間は１０秒から１５秒程度である。そのため、出鋼時に傾動中の炉体１が傾いた状態で回転停止するまでに計測対象期間が限られるよう、計測時間を最長１５秒程度とすることが望ましい。
【０１２５】
このように、回転速度が１ｒｐｍ程度の低速回転機械（軸受４）に対して、軸受傷の周期（Ｔ１，Ｔ２，Ｔｂ）を少なくとも１周期分以上含む振動信号を収集するとともに、出鋼時に炉体１が傾動中の振動信号を収集するためには、振動の計測時間を６〜１５秒とすることが妥当である。これにより、軸受傷に起因する振動信号を収集できるとともに、出鋼時に炉体１が傾動中である場合に計測対象期間が限定されるので、異常判定するために必要な振動信号を外乱振動が含まれ難いタイミングで収集でき、軸受４の異常を検知し易くなる。
【０１２６】
［１０−３．異常判定例］
図９（ａ）は、実施形態の異常監視方法を用いた実際の異常判定例を示す図である。図９（ａ）に示す例では、ＶＥＬ−Ｐ，ＡＣＣ−Ｐ，ＡＣＣ−Ｒなど、各パラメータの急激な上昇を確認し、特にＡＣＣ−Ｒ(加速度ＲＭＳ値)の変化が大きかった。そのため、振動加速度波形を解析し、軸受４の潤滑不良と推定できた（図９（ｂ）参照）。そこで、軸受４の点検を８／１７に実施した結果、軸受４のダストシールに損傷を発見し、そのダストシール損傷による潤滑油量の低下を確認した。これに対して軸受４への給油量（潤滑油の供給量）を増量した結果、その翌日８／１８には振動加速度波形の振動値が正常値に復帰した（図９（ｃ）参照）。その後、転炉修理期間において、補修および軸受４の超音波探傷確認と触診確認により、軸受４自体（内輪、外輪、転動体）には剥離等の異常は認められなかった。転炉修理後の９／１６においても、振動加速度波形の振動値は正常値で安定していた（図９（ｄ）参照）。
【０１２７】
［１０−４．パラメータ］
ここで、ＡＣＣ−ＰとＡＣＣ−ｆｏを例にして、統合パラメータを算出する際に、算出対象から除かれるパラメータと算出対象に含まれるパラメータとの違いについて説明する。
【０１２８】
ＡＣＣ−Ｐ（振動加速度のピーク値）は、上述した図９（ａ）に例示するように、異常時としては特徴的な変化を示すが、そのバラツキは大きくなっている。このバラツキが生じる要因として、炉体１の本体にトラニオンリング２を固定している部分にガタが発生し、ある傾動角で滑りが起こることによることが挙げられる。しかしながら、統合パラメータの異常判定においては、このバラツキによる影響が大きい。そのため、ＡＣＣ−Ｐは、統合パラメータを算出する際に用いられるパラメータからは除かれることが望ましい。
【０１２９】
ＡＣＣ−ｆｏ（外輪傷周波数成分値）は、図１０（ｂ）に例示するように正常な炉体ｂ（Ｂ転炉）の場合に正常値の範囲内で安定しており、図１０（ａ）に例示するように軸受傷がある炉体ａ（Ａ転炉）の場合には明らかに正常値とは異なる特徴的な変化を示す。その図１０（ａ）に例示する異常時に注目すると、ＡＣＣ−ｆｏはバラツキも少ないことが分かる。そのため、ＡＣＣ−ｆｏは、統合パラメータを算出する際に用いられるパラメータに含まれることが望ましい。
【０１３０】
このように、統合パラメータで取り扱うパラメータとしては、ＡＣＣ−ＰよりもＡＣＣ−ｆｏのような軸受傷に特化するパラメータの方が異常を明確に判定できることが分かった。つまり、ＡＣＣ−Ｐなどの一部のパラメータを除いたうえで、軸受の周期に絞ったパラメータ（軸受傷周期成分値）を用いて統合パラメータを算出することにより、算出された統合パラメータは、軸受傷の周期に特化した統合パラメータとなっている。
【０１３１】
なお、統合パラメータを算出する際に含まれることが望ましいパラメータとして、ＡＣＣ−ｆｏに加えて、ＡＣＣ−ｆｉ（内輪傷周波数成分値）、ＡＣＣ−ｆｂ（転動体傷周波数成分値）が挙げられる。一方、統合パラメータを算出する際に除かれることが望ましいパラメータとして、ＡＣＣ−Ｐの他に、ＡＣＣ−Ｒ（加速度ＲＭＳ値）、ＡＣＣ−β３（振動加速度の歪み度）、ＡＣＣ−β４（振動加速度の尖り度）が挙げられる。
【０１３２】
［１０−５．統合パラメータの監視］
図１１は、軸受傷がある炉体ａ（Ａ転炉）における統合パラメータの月毎の変化を示すグラフ図である。なお、図１１には、軸受傷の周期に特化した統合パラメータ値が示されている。
【０１３３】
図１１に示すように、出鋼時における軸受傷の周期に特化した統合パラメータによれば、軸受４の潤滑不足などの異常発生時には、時間の経過とともに徐々に振動レベルが上昇しており、軸受４の異常を正確に捉えることができた。図１１に例示するグラフ図では、５月〜６月までは正常値の範囲内で安定していたが、６月〜７月にかけて振動レベルが上昇し始め、７月〜８月には振動レベルが急激に上昇した。このように、軸受傷の周期に特化した統合パラメータ値では、軸受４の異常時に、振動レベルの変化量が大きくなり、正常時（炉体ｂ）に対する変化が顕著に現われることが分かる。このように、出鋼時における軸受傷の周期に特化した統合パラメータ値を監視すれば、軸受４の異常を精度よく検知できることが確認できた。
【０１３４】
［１０−６．対称型カルバック情報量の監視］
図１３は、対称型カルバック情報量による異常判定方法を用いた異常判定例を示すグラフ図である。対称型カルバック情報量は、図１３に例示するように異常時には特徴的な変化を示す。図１３に例示するグラフ図では、８月に入ってから対称型カルバック情報量（ＩＤ値）が急激に上昇していることが分かる。このように、対称型カルバック情報量においても、軸受４の異常を正確に捉えることができた。そして、上述したように、軸受４の点検を８／１７に実施して、ダストシール損傷による潤滑油量の低下を確認したので、軸受４への給油量を増量した結果、その翌日以降は対称型カルバック情報量（ＩＤ値）が正常値に復帰した。
【符号の説明】
【０１３５】
１  炉体
２  トラニオンリング
３  傾動軸
４  軸受
１０  異常監視装置
１１  制御部
１１０  入出力制御部
１１１  波形読込部
１１２  ＦＦＴ処理部
１１３  パラメータ算出部
１１４  主成分分析部
１１５  統合パラメータ値算出部
１１６  良否判定処理部
１１７  判定結果処理部
１２  振動センサ
１３  信号変換器
１４  記録信号再生装置
１５  表示装置
１６  印刷装置
２０  データベース
２１  初期状態データベース
２２  測定値データベース
２３  基準値データベース
【図１】
2018185311.tif 000031
【図２】
2018185311.tif 000032
【図３】
2018185311.tif 000033
【図４Ａ】
2018185311.tif 000034
【図４Ｂ】
2018185311.tif 000035
【図５】
2018185311.tif 000036
【図６】
2018185311.tif 000037
【図７】
2018185311.tif 000038
【図８】
2018185311.tif 000039
【図９】
2018185311.tif 000040
【図１０】
2018185311.tif 000041
【図１１】
2018185311.tif 000042
【図１２Ａ】
2018185311.tif 000043
【図１２Ｂ】
2018185311.tif 000044
【図１２Ｃ】
2018185311.tif 000045
【図１２Ｄ】
2018185311.tif 000046
【図１３】
2018185311.tif 000047