(57)【要約】【課題】様々な性状の地盤を掘削するシールドマシンに対して掘削中の監視を行うことで、重大な故障の発生を事前に防ぐことが可能なシールドマシンの劣化診断方法を提供する。【解決手段】カッタヘッドを回転させることで地盤を掘削するシールドマシンの劣化診断方法である。  そして、カッタヘッドを地盤に押し付ける圧力及び回転速度並びに回転時に発生する振動を測定するステップ（Ｓ２）と、測定された回転速度及び振動の低周波数成分から第１の劣化度を判定するステップ（Ｓ１４，Ｓ１５）と、測定された圧力及び回転速度並びに振動の高周波数成分から第２の劣化度を判定するステップ（Ｓ２４，Ｓ２５）とを備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
カッタヘッドを回転させることで地盤を掘削するシールドマシンの劣化診断方法であって、
前記カッタヘッドを地盤に押し付ける圧力及び回転速度並びに回転時に発生する振動を測定するステップと、
測定された前記回転速度及び振動の低周波数成分から第１の劣化度を判定するステップと、
測定された前記圧力及び回転速度並びに振動の高周波数成分から第２の劣化度を判定するステップとを備えたことを特徴とするシールドマシンの劣化診断方法。
【請求項２】
前記第１の劣化度の判定は、低周波数成分の周波数解析の結果から健全時の状態との相関関係を算出し、第１の設定値以下の相関関係を示したときに劣化があると判定することを特徴とする請求項１に記載のシールドマシンの劣化診断方法。
【請求項３】
前記第２の劣化度の判定は、高周波数成分の振動の発生時間が健全時の状態に基づいた第２の設定値以上となったときに劣化があると判定することを特徴とする請求項１又は２に記載のシールドマシンの劣化診断方法。
【請求項４】
前記地盤に押し付ける圧力は、前記シールドマシンの推進ジャッキの圧力に基づいて算出されることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載のシールドマシンの劣化診断方法。
【請求項５】
前記低周波数成分の振動は加速度センサで測定し、前記高周波数成分の振動はＡＥセンサで測定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載のシールドマシンの劣化診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カッタヘッドを回転させることで地盤を掘削するシールドマシンの劣化診断方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ガスタービンなどの軸受となるボールベアリングや回転装置の劣化や損傷を診断させるために、回転装置に振動センサを設置して稼働中の振動を検知させ、測定された振動を解析することによって亀裂や損傷などの状態や発生箇所を推測する方法が知られている（特許文献１，２など参照）。
【０００３】
特許文献１に開示されている異常診断装置は、稼働環境の変化が少ないプラントなどにおいて高速の一定速度で回転する軸受に対して適用されるもので、ベアリング球が亀裂や破損した際に発生する高周波振動を検知させることで、異常の有無を診断させる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１８８４１１号公報
【特許文献２】特開平３−６３５３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながらシールドマシンのカッタヘッドは、単に回転させるだけでなく、土質状況によって刻々と変化する圧力を地盤から受けた状態で低速で回転させることになるため、安定した状態で稼働するプラントなどで使用される異常診断装置をそのまま適用することができない。
【０００６】
そこで、本発明は、様々な性状の地盤を掘削するシールドマシンに対して掘削中の監視を行うことで、重大な故障の発生を事前に防ぐことが可能なシールドマシンの劣化診断方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記目的を達成するために、本発明のシールドマシンの劣化診断方法は、カッタヘッドを回転させることで地盤を掘削するシールドマシンの劣化診断方法であって、前記カッタヘッドを地盤に押し付ける圧力及び回転速度並びに回転時に発生する振動を測定するステップと、測定された前記回転速度及び振動の低周波数成分から第１の劣化度を判定するステップと、測定された前記圧力及び回転速度並びに振動の高周波数成分から第２の劣化度を判定するステップとを備えたことを特徴とする。
【０００８】
ここで、前記第１の劣化度の判定は、低周波数成分の周波数解析の結果から健全時の状態との相関関係を算出し、第１の設定値以下の相関関係を示したときに劣化があると判定する構成とすることができる。
【０００９】
また、前記第２の劣化度の判定は、高周波数成分の振動の発生時間が健全時の状態に基づいた第２の設定値以上となったときに劣化があると判定する構成とすることができる。
【００１０】
さらに、前記地盤に押し付ける圧力は、前記シールドマシンの推進ジャッキの圧力に基づいて算出することができる。また、前記低周波数成分の振動は加速度センサで測定し、前記高周波数成分の振動はＡＥセンサで測定する構成とすることができる。
【発明の効果】
【００１１】
このように構成された本発明のシールドマシンの劣化診断方法は、カッタヘッドの回転時に発生する振動だけでなく、カッタヘッドを地盤に押し付ける圧力及び回転速度を測定する。そして、振動の低周波数成分と振動の高周波数成分の両方で劣化度を判定する。
【００１２】
このため、強度や状態が異なる様々な性状の地盤を掘削している最中であっても、シールドマシンに対して劣化診断を行い続けることができ、破損などの重大な故障の発生を事前に防ぎ、工期の遅れや修復コストの増大を防ぐことができる。
【００１３】
また、振動の低周波数成分の周波数解析の結果から健全時の状態との相関関係を算出し、設定値以下の相関関係を示したときに劣化があると判定することで、アンバランスやミスアライメントなどベアリング球以外で発生する劣化を検知させることができる。
【００１４】
さらに、高周波数成分の周波数の発生時間が健全時の状態に基づいた設定値以上となったときに劣化があると判定することで、ベアリング球の亀裂の発生など軸受の損傷を早期に検知させることができる。
【００１５】
そして、低周波数成分の振動を加速度センサで測定し、高周波数成分の振動をＡＥセンサで測定するのであれば、低周波と高周波の振動を直接、高精度で測定させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施の形態のシールドマシンの劣化診断方法の処理の流れを説明するフローチャートである。
【図２Ａ】シールドマシンの掘削中の状態を模式的に示した説明図である。
【図２Ｂ】カッタヘッドを回転させる軸受ベアリング部の概略構成を説明する斜視図である。
【図３Ａ】健全時に発生する低周波振動をカッタ回転速度と周波数との関係で示した周波数スペクトル図である。
【図３Ｂ】掘削時に発生する低周波振動を示した周波数スペクトル図である。
【図４Ａ】健全時の振動波形とそこから作成される周波数スペクトルを示した説明図である。
【図４Ｂ】掘削時の振動波形とそこから作成される周波数スペクトルを示した説明図である。
【図５Ａ】健全時に発生する高周波振動の発生時間をカッタ回転速度と推進ジャッキ圧力との関係で示した図である。
【図５Ｂ】掘削時に発生する高周波振動の発生時間をカッタ回転速度と推進ジャッキ圧力との関係で示した図である。
【図６Ａ】高周波振動の検出方法を説明するための一例である。
【図６Ｂ】高周波振動の発生時間の積算方法を説明するための一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は、本実施の形態のシールドマシンの劣化診断方法の処理の流れを説明するフローチャートである。また、図２Ａは、シールドマシンの劣化診断方法が適用されるシールドマシン１の掘削中の状態を模式的に示した説明図である。
【００１８】
まず図２Ａを参照しながら、シールドマシン１について説明する。シールドマシン１は、円筒状の本体の前面に配置されたカッタヘッド２を回転させることで地盤Ｇを掘削する。
【００１９】
カッタヘッド２で掘削された土砂は、スクリューコンベア１１によって内部に取り込まれて、連続コンベア１２によってシールドマシン１の後方に搬送される。
【００２０】
シールドマシン１によって掘削された地盤Ｇには、複数の円弧板状のセグメント５，・・・が環状に設置されて、シールドトンネルの覆工部（外殻）が設けられることになる。
【００２１】
そして、そのセグメント５に反力を取りながら推進ジャッキ４を伸長させることで、カッタヘッド２を地盤Ｇに押し付けることができる。この結果、カッタヘッド２は、掘削時には地盤Ｇから地山反力Ｇ１を受けることになる。
【００２２】
この地山反力Ｇ１を受けた状態でカッタヘッド２を回転させる回転機構が、駆動モータ２１と軸受ベアリング部３とによって主に構成される。図２Ｂに模式的に示したように、軸受ベアリング部３は、ベアリングハウジング内に鋼球のベアリング球３１，・・・を備えている。
【００２３】
このベアリング球３１は、地山反力Ｇ１を受けて変形しながら転がることになる。すなわち掘削が進むにつれて、ベアリング球３１には変形が繰り返し起こるため、疲労が進んでベアリング球３１自体に亀裂が発生することがある。
【００２４】
また、ベアリングハウジングの内部では、たまった鉄の粉やかけら等がベアリング球３１によって圧砕されることもある。このような亀裂や破壊が起きるときに、瞬間的（単発的）に高周波振動（振動の高周波数成分）が発生することになる。ここでは、超音波域である20kHzを超える周波数を高周波振動とする。
【００２５】
一方、カッタヘッド２の回転に伴って軸受ベアリング部３又はその周辺には、摺動（こすれ合い）に起因する低周波振動（振動の低周波数成分）が発生することがある。ここでは可聴域20kHz以下の周波数を低周波振動とする。
【００２６】
この低周波振動は、軸受ベアリング部３が健全なときでも観測されるが、掘削が進んで行くと、軸受部やベアリングハウジングなどの部材の変形、ボルトの緩みなどによる「がたつき」等に起因して、発生する低周波振動の振幅や周波数（周波数スペクトル）にも変化が生じる。
【００２７】
要するに、高周波振動を監視することでベアリング球３１の亀裂の発生などを早期に検知させることができ、低周波振動を監視することでアンバランスやミスアライメントなどベアリング球３１以外で発生する劣化を検知させることができるようになる。
【００２８】
そこで、本実施の形態のシールドマシンの劣化診断方法では、低周波振動及び高周波振動の両方を測定対象とし、カッタヘッド２の軸受ベアリング部３を主としたシールドマシン１の劣化診断を行う。
【００２９】
本実施の形態のシールドマシンの劣化診断方法は、健全時の状態と掘削時の状態（現状）とを比較することによって行われる。すなわち、シールドマシン１が健全な状態のときに発生する低周波振動及び高周波振動を測定しておき、その測定結果と掘削時の低周波振動及び高周波振動の測定結果とを比較し、相違点からシールドマシン１の状態を判定する。
【００３０】
そこで、まず低周波振動の測定結果による判定方法について説明する。ベアリング球３１の亀裂の発生や鉄粉の破砕など以外の摺動による低周波振動の発生は、摺動部の速度に関係する。
【００３１】
このため、健全時、例えば初期掘進時に、カッタヘッド２の回転速度であるカッタ回転速度Ｒ（rpm）とそのときに発生する低周波振動の周波数スペクトル（20kHz以下の振動の周波数成分を対象）を記録しておく。
【００３２】
要するに、図３Ａに示すような健全状態の周波数スペクトルデータ群を作成しておく。この図からわかるように、カッタ回転速度Ｒ毎に異なる周波数スペクトルが現れる。ここで、周波数ごとの強度は、電圧などの検出値によって表される。
【００３３】
そして、シールドマシン１の掘削が始まると、地盤Ｇの性状（強度や状態など）に合わせて様々なカッタ回転速度Ｒによって掘削が行われることになる。図３Ｂは、ある時点のカッタ回転速度Ｒと、測定された低周波振動の周波数スペクトルを示している。
【００３４】
そこで、さらに詳細に説明する。図４Ａに示すように、健全時の振動は上段図に示されるように振動波形として測定される。この振動波形に対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）などの周波数解析を行うことによって、下段図に示されるような周波数スペクトルが生成される。健全時においては、この周波数スペクトルをカッタ回転速度Ｒ毎に生成しておく。
【００３５】
同様に掘削時は、掘削中のカッタ回転速度Ｒに応じた振動波形が図４Ｂの上段図に示すように測定される。そこで、この振動波形に対して周波数解析（ＦＦＴ）を行うことによって、下段図に示されるような周波数スペクトルを生成させる。
【００３６】
ここで、軸受ベアリング部３が健全であれば、健全時に同じカッタ回転速度Ｒで生成された周波数スペクトルと同一又は類似する周波数スペクトルが掘削時においても生成されることになる。
【００３７】
この同一又は類似する程度の判定を、例えば相関関係を使用して判断する。相関関係を確認するためには、例えばピアソンの積率相関係数を使用することができる。
【００３８】
要するに、健全時の周波数スペクトルデータと掘削時の周波数スペクトルデータとを使用してピアソンの積率相関係数を算出し、その相関係数ｒがある値（第１の設定値）より大きければ正常な状態と判断し、第１の設定値以下であれば異常がある状態と判断させる。
【００３９】
なお、異常と診断されて点検を実施したが異常が認められなかった場合は、比較に使用された初期データ（健全時のデータ）が適切でないおそれがあるため、健全時のデータの再計測を行う。例えば、軸受ベアリング部３の馴染みなどの問題で、初期データが健全時データとして使用できない場合がある。
【００４０】
続いて、高周波振動の測定結果による判定方法について説明する。ベアリング球３１の亀裂や鉄粉の破砕などによる高周波振動の発生は、地山反力Ｇ１の大きさ及びカッタ回転速度Ｒに関係する。
【００４１】
ここで、地山反力Ｇ１の大きさは、推進ジャッキ４の圧力（推進ジャッキ圧力Ｆ）に基づいて算定でき、ベアリング球３１に作用する力と捉えることができる。推進ジャッキ４は、シールドマシン１には複数台が配置されるため、それら配置された推進ジャッキ４の圧力の合計値を、推進ジャッキ圧力Ｆとする。
【００４２】
そして、健全時、例えば初期掘進時に、推進ジャッキ圧力Ｆ及びカッタ回転速度Ｒ（rpm）とそのときに発生する高周波振動の発生時間Ｎを記録しておく。ここで、高周波振動は20kHzを超える振動の周波数成分を対象とする。
【００４３】
例えば、図５Ａに示すように、カッタ回転速度Ｒ（rpm）と推進ジャッキ圧力Ｆとを横軸と縦軸とし、高周波振動の発生時間Ｎを鉛直軸とする健全状態の関係データを蓄積しておく。
【００４４】
一方、シールドマシン１の掘削が始まると、地盤Ｇの性状（強度や状態など）に合わせて様々な推進ジャッキ圧力Ｆ及びカッタ回転速度Ｒによって掘削が行われることになる。図５Ｂは、ある時点のカッタ回転速度Ｒと推進ジャッキ圧力Ｆと、測定された高周波振動の発生時間Ｎとを示している。
【００４５】
そこで、さらに詳細に説明する。図６Ａに示すように、高周波振動は振幅として最大値と最小値を有する状態で発生するため、正負の閾値（第２の設定値）を超えた時間（図の斜線範囲）をまずは抽出する。
【００４６】
そして、図６Ｂの上段に示すように、抽出された高周波振動が発生している時間を、高周波振動の大きさに関わらず下段のようにカウント周期に置き換え、発生時間Ｎとして積算させる。健全時は、この高周波振動の発生時間Ｎを、推進ジャッキ圧力Ｆとカッタ回転速度Ｒとの関係毎に生成しておく。
【００４７】
同様に掘削時は、掘削中の推進ジャッキ圧力Ｆとカッタ回転速度Ｒを測定し、その状態ときの高周波振動の発生時間Ｎをカウントさせる。この際、ベアリング球３１が健全であれば、健全時に同じ推進ジャッキ圧力Ｆとカッタ回転速度Ｒで発生した高周波振動の発生時間Ｎと同一又は類似する時間だけ掘削時においても高周波振動が発生することになる。
【００４８】
この同一又は類似する程度の判定を、例えば健全時の高周波振動の発生時間Ｎを下限値として比較することで判断する。要するに、健全時の高周波振動の発生時間Ｎと掘削時の発生時間Ｎとを比較して、測定誤差範囲を考慮した健全時の発生時間（第２の設定値）未満であれば正常な状態と判断し、第２の設定値以上であれば異常がある状態と判断させる。そして、異常と診断された場合は、ベアリング球３１の点検を実施する。
【００４９】
図１は、本実施の形態のシールドマシンの劣化診断方法の処理の流れの一例を説明するフローチャートである。このフローチャートでは、１種類の振動センサによって、振動の低周波数成分と高周波数成分の両方を測定する場合を例に説明する。
【００５０】
まず、上述した方法によって、比較の基になる健全時のデータを蓄積しておく。すなわち、ステップＳ１０に示すように、初期掘進時に様々に条件を変えたときの低周波振動を測定しておくとともに、同時にステップＳ２０に示すように高周波振動も測定しておく。
【００５１】
そして、ステップＳ１でカッタヘッド２を回転させることによって掘削を開始する。ここで、カッタ回転速度Ｒ及び推進ジャッキ圧力Ｆは、シールドマシン１の稼働状況を示すマシン制御信号として、逐次計測されて記録される。
【００５２】
シールドマシン１による掘削中は、振動センサによって軸受ベアリング部３周辺に発生する振動が測定される（ステップＳ２）。また、振動センサの検出値は、以後の解析が行いやすくなるように増幅器によって増幅される（ステップＳ３）。
【００５３】
このようにして１種類の振動センサによって測定された振動は、低周波通過フィルタ（フィルタ回路）によって低周波数成分（20kHz以下）が取り出されるとともに（ステップＳ１１）、高周波通過フィルタ（フィルタ回路）によって高周波数成分（20kHz超過）が取り出される（ステップＳ２１）。
【００５４】
ステップＳ１２では、サンプリング回路によって20kHz以下の周波数をアナログデジタル変換（AD変換）する。このサンプリング時間は、例えば1/40000秒の速さ（40kHzのサイクル）とする。
【００５５】
サンプリングされたデータは、ステップＳ１３において周波数解析（ＦＦＴ）が実行される。この周波数解析は、設定されたデータ数（２のべき乗が単位となるので2^12＝4096データなど）で行われる。
【００５６】
続いてステップＳ１４では、周波数解析の結果を健全時データと比較するための相関計算が行われる。すなわち、マシン制御信号から現時点のカッタ回転速度Ｒを入力して、健全時スペクトルデータメモリ（Ｓ１０）の該当する周波数スペクトルデータを選択し、読み込ませる。
【００５７】
そして、健全時と現時点（掘削時）の周波数スペクトルの相関計算となるピアソンの積率相関係数を算出し、相関係数ｒが第１の設定値以下か否かを判定する（ステップＳ１５）。この第１の設定値は、掘削による振動、施工作業の音などの雑音等の現場の状況に応じて決めることができるが、例えば0.65とする。
【００５８】
そして、相関係数ｒが第１の設定値以下の場合は、ステップＳ１６において表示器に異常を示す表示をさせる。なお、相関係数ｒが第１の設定値を超えている場合は、表示器に正常が表示され続ける設定にしておくことができる。表示器に異常が表示された場合は、軸受ベアリング部３などの詳細点検やメンテナンスを実施して、異常箇所の確認がなされる。
【００５９】
一方、ステップＳ２１で高周波通過フィルタによって分離された高周波数成分（20kHz超過）は、ステップＳ２２においてピーク検出回路で設定した振幅の閾値（第２の設定値、図６Ａ参照）を超えていた時間だけステップＳ２３に信号として送られる。ここで、振幅の閾値としては、ノイズレベル（稼働していない時に出てくる高周波振動）以上の値を設定する。
【００６０】
そして、ステップＳ２３では、ステップＳ２２から送られてきた信号を高周波振動の発生時間Ｎとして積算する。このとき、累積していく時間は、設定したカウント周期の時間毎に区切る。カウント周期は、高周波振動の発生の累積時間を例えば1秒間などで区切ってステップＳ２４に送る。
【００６１】
ステップＳ２４では、マシン制御信号から現時点のカッタ回転速度Ｒと推進ジャッキ圧力Ｆとを取り込み、健全時発生時間データメモリ（Ｓ２０）の該当する発生時間データを選択し、読み込ませる。
【００６２】
そして、ステップＳ２５で健全時と現時点（掘削時）の高周波振動の発生時間Ｎを比較し、健全時+10％（測定誤差範囲）以上であれば、表示器に異常を表示させる（ステップＳ２６）。ここでも第２の設定値未満の場合は、表示器に正常が表示され続ける設定にしておくことができる。表示器に異常が表示された場合は、ベアリング球３１を主とした軸受ベアリング部３の詳細点検やメンテナンスを実施して、異常状況の確認がなされる。
【００６３】
次に、本実施の形態のシールドマシンの劣化診断方法の作用について説明する。
【００６４】
このように構成された本実施の形態のシールドマシンの劣化診断方法は、カッタヘッド２の回転時に発生する振動だけでなく、カッタヘッド２を地盤Ｇに押し付けた際の地山反力Ｇ１を反映する推進ジャッキ圧力Ｆ及びカッタ回転速度Ｒを測定する。そして、振動の低周波数成分と振動の高周波数成分の両方で劣化度を判定する。
【００６５】
このため、強度や状態が異なる様々な性状の地盤Ｇを掘削している最中であっても、シールドマシン１に対して劣化診断を行い続けることができ、破損などの重大な故障の発生を事前に防ぐことができる。重大な故障が発生してカッタヘッド２の回転が突然停止して、工事が中断されることになれば、工期の遅れや修復コストの増大が予想されるが、これらを未然に防ぐことができる。
【００６６】
また、振動の低周波数成分の周波数解析の結果から健全時の状態との相関関係を算出し、設定値以下の相関関係を示したときに劣化があると判定することで、アンバランスやミスアライメントなどベアリング球３１以外で発生する劣化を検知させることができる。
【００６７】
さらに、高周波数成分の周波数の発生時間Ｎが健全時の状態に基づいた設定値以上となったときに劣化があると判定することで、ベアリング球３１の亀裂の発生など軸受の損傷を早期に検知させることができる。
【００６８】
以上、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳述してきたが、具体的な構成は、この実施の形態に限らず、本発明の要旨を逸脱しない程度の設計的変更は、本発明に含まれる。
【００６９】
例えば、前記実施の形態では、１種類の振動センサによって低周波振動と高周波振動の両方を一度に測定する場合について説明したが、これに限定されるものではない。
【００７０】
例えば、低周波数成分の振動を加速度センサで測定し、高周波数成分の振動をＡＥセンサで測定することができる。低周波と高周波のセンサを別に測定する場合には、フィルタ回路が不要となる。また、加速度センサやＡＥセンサは、小型で軽量であるため、容易に設置することができる。
【００７１】
そして、低周波と高周波の振動が直接、高精度で測定されてデータとして使用できるのであれば、周波数解析及び発生時間の積算処理などは汎用コンピュータによって容易に実行させることができる。
【符号の説明】
【００７２】
Ｇ              地盤
Ｒ              カッタ回転速度（回転速度）
Ｆ              推進ジャッキ圧力（圧力）
Ｎ              発生時間
１              シールドマシン
２              カッタヘッド
４              推進ジャッキ
【図１】
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【図２Ａ】
2018091033.tif 000004
【図２Ｂ】
2018091033.tif 000005
【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
2018091033.tif 000009
【図５Ａ】
2018091033.tif 000010
【図５Ｂ】
2018091033.tif 000011
【図６Ａ】
2018091033.tif 000012
【図６Ｂ】
2018091033.tif 000013