(57)【要約】【課題】構造体の劣化を検査する場合に誘導波などを構造体に与えることなくより短時間で劣化を判定する。【解決手段】劣化判定時に測定対象機構から実際に発せられた弾性波からノイズを除去してノイズ除去信号を抽出する。複数の異なる劣化状態を再現した試験体それぞれの発する弾性波の代表波形に相当する信号とノイズ除去信号とに基づいてノイズ除去信号に近い代表波形を特定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
劣化判定時に測定対象機構から実際に発せられた弾性波からノイズを除去してノイズ除去信号を抽出するノイズ除去部と、
複数の異なる劣化状態を再現した試験体それぞれの発する弾性波の代表波形に相当する信号と前記ノイズ除去信号とに基づいて前記ノイズ除去信号に近い前記代表波形を特定する劣化状態判定部と、
を備える劣化判定装置。
【請求項２】
前記劣化状態判定部は、特定した代表波形に対応する劣化状態を前記ノイズ除去信号に対応する劣化状態と判定する
請求項１に記載の劣化判定装置。
【請求項３】
前記劣化状態判定部は、前記代表波形が示す弾性波の特徴情報と、前記ノイズ除去信号が示す弾性波の特徴情報とを分析して、前記ノイズ除去信号に近い前記代表波形を特定する
請求項１または請求項２に記載の劣化判定装置。
【請求項４】
前記劣化状態判定部は、前記代表波形が示す弾性波の特徴情報と、前記ノイズ除去信号が示す弾性波の特徴情報とを主成分分析により解析して、前記ノイズ除去信号に近い前記代表波形を特定する
請求項１から請求項３の何れか一項に記載の劣化判定装置。
【請求項５】
前記ノイズ除去部は、前記測定対象機構から実際に発せられた弾性波において所定の振幅閾値以上の第一区間と、当該第一区間に続く前記振幅閾値未満の第二区間の波形を特定し、前記第一区間と前記第二区間の波形を時間周波数解析した結果に対して短時間フーリエ変換を行い、当該短時間フーリエ変換の結果で得られた周波数ごとのエネルギーの時間平均値のデータを逆フーリエ変換することによって前記ノイズ除去信号を抽出する
請求項１から請求項４の何れか一項に記載の劣化判定装置。
【請求項６】
劣化判定時に測定対象機構から実際に発せられた弾性波からノイズを除去してノイズ除去信号を抽出し、
複数の異なる劣化状態を再現した試験体それぞれの発する弾性波の代表波形に相当する信号と前記ノイズ除去信号とに基づいて前記ノイズ除去信号に近い前記代表波形を特定する
劣化判定方法。
【請求項７】
劣化判定装置のコンピュータを、
劣化判定時に測定対象機構から実際に発せられた弾性波からノイズを除去してノイズ除去信号を抽出するノイズ除去手段、
複数の異なる劣化状態を再現した試験体それぞれの発する弾性波の代表波形に相当する信号と前記ノイズ除去信号とに基づいて前記ノイズ除去信号に近い前記代表波形を特定する劣化状態判定手段、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、劣化判定装置、劣化判定方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
測定対象機構の構造体から発せられた信号によってその構造体の欠陥を検査する手法が特許文献１に開示されている。当該特許文献１の技術は物体に誘導波を励起し、センサで検出された誘導波の検出信号を解析することにより物体内の欠陥を検査するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−５８２９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで構造体の劣化を検査する場合に、上記の誘導波などを構造体に与えることなくより短時間で劣化を判定できることが望ましい。
【０００５】
そこでこの発明は、上述の課題を解決することのできる劣化判定装置、劣化判定方法、プログラム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】
【０００６】
本発明の第１の態様によれば、劣化判定装置は、劣化判定時に測定対象機構から実際に発せられた弾性波からノイズを除去してノイズ除去信号を抽出するノイズ除去部と、複数の異なる劣化状態を再現した試験体それぞれの発する弾性波の代表波形に相当する信号と前記ノイズ除去信号とに基づいて前記ノイズ除去信号に近い前記代表波形を特定する劣化状態判定部と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
上述の劣化判定装置において、前記劣化状態判定部は、特定した代表波形に対応する劣化状態を前記ノイズ除去信号に対応する劣化状態と判定してよい。
【０００８】
また上述の劣化判定装置において、前記劣化状態判定部は、前記代表波形が示す弾性波の特徴情報と、前記ノイズ除去信号が示す弾性波の特徴情報とを分析して、前記ノイズ除去信号に近い前記代表波形を特定してよい。
【０００９】
また上述の劣化判定装置において、前記劣化状態判定部は、前記代表波形が示す弾性波の特徴情報と、前記ノイズ除去信号が示す弾性波の特徴情報とを主成分分析により解析して、前記ノイズ除去信号に近い前記代表波形を特定してよい。
【００１０】
また上述の劣化判定装置において、前記ノイズ除去部は、前記測定対象機構から実際に発せられた弾性波において所定の振幅閾値以上の第一区間と、当該第一区間に続く前記振幅閾値未満の第二区間の波形を特定し、前記第一区間と前記第二区間の波形を時間周波数解析した結果に対して短時間フーリエ変換を行い、当該短時間フーリエ変換の結果で得られた周波数ごとのエネルギーの時間平均値のデータを逆フーリエ変換することによって前記ノイズ除去信号を抽出してよい。
【００１１】
本発明の第２の態様によれば、劣化判定方法は、劣化判定時に測定対象機構から実際に発せられた弾性波からノイズを除去してノイズ除去信号を抽出し、複数の異なる劣化状態を再現した試験体それぞれの発する弾性波の代表波形に相当する信号と前記ノイズ除去信号とに基づいて前記ノイズ除去信号に近い前記代表波形を特定することを特徴とする。
【００１２】
本発明の第３の態様によれば、プログラムは、劣化判定装置のコンピュータを、劣化判定時に測定対象機構から実際に発せられた弾性波からノイズを除去してノイズ除去信号を抽出するノイズ除去手段、複数の異なる劣化状態を再現した試験体それぞれの発する弾性波の代表波形に相当する信号と前記ノイズ除去信号とに基づいて前記ノイズ除去信号に近い前記代表波形を特定する劣化状態判定手段、として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、測定対象機構の構造体の劣化を検査する場合に、誘導波などを構造体に与えることなくより短時間で劣化を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態による劣化判定システムを示す図である。
【図２】本発明の一実施形態による劣化判定装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態による劣化判定装置の機能ブロック図である。
【図４】本発明の一実施形態によるノイズ除去処理の概要を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態による劣化判定装置の処理フローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の一実施形態による劣化判定装置、劣化判定方法、プログラムを図面を参照して説明する。
図１は本実施形態による劣化判定装置を備えた劣化判定システムを示す図である。
劣化判定装置１は一例として風力発電機２の内部に備わるＡＥセンサ２１に電気信号ケーブルにより接続される。ＡＥセンサ２１は測定対象機構である軸受に取り付けられている。劣化判定装置１はブレードの回転に伴って回転するロータ軸の軸受が発生するアコースティックエミッション波（弾性波）の電気信号をＡＥセンサ２１から受信する。以下、アコースティックエミッション波をＡＥ波と呼ぶ。劣化判定装置１はＡＥ波を解析して風力発電機２のロータ軸の軸受の劣化を判定する。劣化判定装置１はＡＥ波を解析して風力発電機２のロータ軸の軸受の劣化の劣化状態がどのような劣化状態の種別であるかを判定することができる。
【００１６】
本実施形態において劣化判定装置１はロータ軸の軸受の劣化を判定するが、劣化判定装置１は他の測定対象機構の構造体の劣化を判定するようにしてもよい。軸受は例えばボールベアリングなどである。ボールベアリングを構成するボールはその回転によって摩耗や亀裂が発生する場合がある。本実施形態の劣化判定装置１はこのような摩耗や亀裂の何れの劣化であるかを判定する。
【００１７】
図２は本実施形態による劣化判定装置の構成を示すブロック図である。
図２で示すように劣化判定装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４、信号受信モジュール１０５を備えるコンピュータである。
【００１８】
図３は本実施形態による劣化判定装置の機能ブロック図である。
劣化判定装置１のＣＰＵ１０１が記憶するプログラムを実行することにより、劣化判定装置１は制御部１１、ノイズ除去部１２、劣化状態判定部１３、表示部１４の各構成を備える。
【００１９】
制御部１１は劣化判定装置１に備わる他の機能部を制御する。
ノイズ除去部１２は劣化判定時に測定対象機構から実際に発せられたＡＥ波からノイズを除去してノイズ除去信号を抽出する。
劣化状態判定部１３は、複数の異なる劣化状態を再現した試験体それぞれの発するＡＥ波の代表波形に相当する信号と前記ノイズ除去信号とに基づいて前記ノイズ除去信号に近い前記代表波形を特定する。劣化状態判定部１３は、上記の代表波形が示すＡＥ波の特徴情報と、ノイズ除去信号が示すＡＥ波の特徴情報とを分析して、ノイズ除去信号に近い代表波形を特定する。劣化状態判定部１３はその特定した代表波形に基づいて、測定対象機構の劣化状態を判定する。
表示部１４は例えば劣化判定装置１の出力情報を表示する。
本実施形態において測定対象機構は軸受である。
【００２０】
劣化判定装置１を用いて劣化判定を行う担当者は、複数の異なる劣化状態を再現した試験体それぞれが発するＡＥ波の代表波形の情報を予め劣化判定装置１に記録しておく。具体的には、担当者は軸受に対応する試験体に対して第一の劣化状態である亀裂型の損傷を人為的に発生させる。一例として、亀裂型の損傷は軸受内部のボールに発生するピーリングである。また担当者は軸受に対応する試験体に対して第二の劣化状態である摩耗型の損傷を人為的に発生させる。一例として、摩耗型の損傷は軸受内部のボールに発生するボール形状の摩耗である。第一の劣化状態、第二の劣化状態はそれぞれ、軸受を回転させる際の単位時間当たりの回転数、軸受に与える荷重、軸受内部に使用する潤滑油、回転時間などを異にすることにより発生させる。
【００２１】
担当者は試験体に取り付けられたＡＥセンサから出力された電気信号を、劣化判定装置１や他の受信装置等を用いて取得し、その検出信号からノイズを除去して各劣化状態についてのＡＥ波の代表波を取得する。担当者は各劣化状態についてのＡＥ波の代表波の情報を劣化判定装置１に記録する。
【００２２】
図４はノイズ除去処理の概要を示す図である。
ＡＥセンサ２１から出力された電気信号のノイズ除去手法を説明する。担当者は、取得したＡＥ波の電気信号の時刻歴データ（４２）において、波形の振幅を示す電圧が所定の閾値を超える第一区間（５１）を特定する。時刻歴データ（４２）において縦軸は電圧、横軸は時間を示す。担当者は、当該ＡＥ波の電気信号の時刻歴データ（４２）において、第一区間（５１）に続く波形であって、振幅を示す電圧が上記所定の閾値未満の第二区間（５２）の波形を特定する。担当者は、第一区間（５１）と第二区間（５２）の波形に対して短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）処理を行う。その結果、担当者は時間に応じた信号の周波数とその周波数におけるエネルギーの関係を示す時間周波数解析データ（４１）を得る。図４で示す時間周波数解析データ（４１）において縦軸は周波数、横軸は時間、濃淡はエネルギーを表す。担当者は時間周波数解析データにおける上記第二区間に対応する時間区間おけるエネルギーの時間平均値を周波数ごとに算出する。担当者は、エネルギーの時間平均値に所定の係数を乗じた値を減算する処理を、第一区間と第二区間の対応する周波数のエネルギーについて行いノイズ除去する（４３）。ノイズ除去後の周波数と時間とエネルギーの関係を示すデータ（４３）において縦軸は周波数、横軸は時間、濃淡はエネルギーを表す。担当者はそのノイズ除去の結果を逆フーリエ変換してＡＥ波のノイズ除去信号（４４）を算出する。ノイズ除去信号（４４）において縦軸は電圧、横軸は時間を示す。当該ノイズ除去信号がＡＥ波の代表波となる。担当者はこのようなノイズ除去を行ったＡＥ波の代表波を各劣化状態それぞれについて算出し、劣化装置に記録する。
【００２３】
上述の各劣化状態のＡＥ波の代表波は劣化判定装置１が試験体から得た電気信号に基づいて、上記手法に対応する演算を行って抽出するようにしてもよい。試験体は、測定対象機構である軸受そのものであってもよいし、軸受とは異なる試験体であってもよい。試験体が測定対象機構である軸受と異なる場合には、試験体に基づいて算出したＡＥ波の代表波に、係数を乗じて、測定対象機構の劣化判定に利用できる、対応する代表波として算出してもよい。
【００２４】
図５は本実施形態による劣化判定装置の処理フローを示す図である。
次に劣化判定装置の処理フローについて順を追って説明する。
劣化判定装置１は軸受においてＡＥセンサ２１がセンシングした電気信号を受信する（ステップＳ４０１）。ノイズ除去部１２は電気信号を取得する。ノイズ除去部１２は取得した電気信号の時刻歴データにおいて、波形の振幅を示す電圧が所定の閾値を超える第一区間を特定する。ノイズ除去部１２は第一区間に続く波形であって、振幅を示す電圧が上記所定の閾値未満の第二区間の波形を特定する。ノイズ除去部１２は第一区間と第二区間の波形に対して短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）処理を行う。その結果、ノイズ除去部１２は、時間に応じた信号の周波数とその周波数におけるエネルギーの関係を示す時間周波数解析データを得る。ノイズ除去部１２は、時間周波数解析データにおける上記第二区間に対応する時間区間おけるエネルギーの時間平均値を周波数ごとに算出する。そしてノイズ除去部１２は、エネルギーの時間平均値に所定の係数を乗じた値を減算する処理を、第一区間と第二区間の対応する周波数のエネルギーについて行う。またノイズ除去部１２は次にその算出結果を逆フーリエ変換してノイズ除去信号を算出する（ステップＳ４０２）。ノイズ除去部１２はこのノイズ除去信号を軸受におけるＡＥ波として劣化状態判定部１３へ出力する。ノイズ除去部１２におけるノイズ除去の処理は、Ｐｒｕｎｉｎｇ法、Ｓｏｆｔ−ｔｈｒｅｓｈｈｏｌｄ法などの公知の技術を用いる。ステップＳ４０２のノイズ除去信号の算出手法は図４を用いて説明した手法と同様である。
【００２５】
劣化状態判定部１３は劣化判定装置１において担当者によって予め記録された試験体の各劣化状態についてのＡＥ波の代表波形を読み取る（ステップＳ４０３）。そして劣化状態判定部１３は軸受のＡＥ波の特徴量と、試験体に生じた異なる２つの劣化状態の場合のＡＥ波の各代表波の特徴量とを用いて主成分分析を行う（ステップＳ４０４）。この分析においてまず劣化状態判定部１３は軸受のＡＥ波の特徴量を算出する。劣化状態判定部１３は、試験体に生じた異なる２つの劣化状態の場合のＡＥ波を示す各代表波の特徴量を記憶部から読み取る。なお、試験体に生じた異なる２つの劣化状態の場合のＡＥ波を示す各代表波の特徴量は予め算出して劣化状態判定部１３が記憶している。ＡＥ波や代表波の特徴量は、振幅、エネルギー、ＲＭＳ（二乗平均平方根）、第一区間における波の事象率など値である。事象率は第一区間において、ある閾値電圧を超えた波形の個数を示す。
【００２６】
そして劣化状態判定部１３は、試験体の第一劣化状態におけるＡＥ波の代表波形の特徴量(1,2,…n)それぞれの主成分得点Ｐ１＿１，Ｐ１＿２，・・・，Ｐ１＿ｎを算出する。また劣化状態判定部１３は、試験体の第二劣化状態におけるＡＥ波の代表波形の特徴量(1,2,…n)それぞれの主成分得点Ｐ２＿１，Ｐ２＿２，・・・，Ｐ２＿ｎを算出する。また劣化状態判定部１３は、各特徴量(1,2,…n)の主成分負荷量Ａ１，Ａ２，・・・Ａｎを算出する。劣化状態判定部１３は軸受のＡＥ波の特徴量(1,2,…n)それぞれの主成分得点Ｐ３＿１，Ｐ３＿２，・・・，Ｐ１＿ｎを算出する。
【００２７】
そして劣化状態判定部１３は、以下の式（１）により軸受のＡＥ波と、試験体に生じた第一の劣化状態のＡＥ波の第一評価距離を算出する。また劣化状態判定部１３は、以下の式（２）により軸受のＡＥ波と、試験体に生じた第二の劣化状態のＡＥ波の第二評価距離を算出する。
【００２８】
第一評価距離
＝√{|A1|*(P3_1 - P1_1)^2 + |A2|*(P3_2 - P1-2)^2 + ,…,|An|*(P3_n - P1_n)^2｝
第二評価距離
＝√{|A1|*(P3_1 - P2_1)^2 + |A2|*(P3_2 - P2-2)^2 + ,…,|An|*(P3_n - P2_n)^2｝
【００２９】
劣化状態判定部１３は第一評価距離と第二評価距離とを比較し、第一評価距離が第二評価距離よりも値が小さければ軸受からのＡＥ波は第一の劣化状態を示すと判定する。また劣化状態判定部１３は第二評価距離が第一評価距離よりも値が小さければ軸受からのＡＥ波は第二の劣化状態を示すと判定する。
【００３０】
以上、本発明の実施形態について説明したが、上述の処理によれば、劣化判定装置１は測定対象機構の構造体に誘導波を与えることなく測定対象機構から発生られたＡＥ波により劣化状態を判定することができる。
また上述の処理によれば劣化判定装置は、試験体が異なる劣化状態である場合のＡＥ波の代表波形を予め記憶しており、その代表波形と、測定対象機構から発生られたＡＥ波とを主成分分析により比較するのみで劣化状態を判定できる。したがって短時間で測定対象機構から発生られたＡＥ波による当該測定対象機構の劣化状態を判定することができる。
また上述の処理によれば測定対象機構から発生られたＡＥ波からノイズを除去する際に短時間フーリエ変換を利用しているためノイズ除去の時間を短縮することができ、短時間で測定対象機構の劣化状態を判定することができる。
【００３１】
上述の実施形態において劣化判定装置１は測定対象機構から発生られたＡＥ波が２つの劣化状態の何れを示すかについて判定しているが、さらに多くの劣化状態の何れを示すかを判定してもよい。この場合、劣化判定装置１は３つ以上の劣化状態の代表波形を記憶しておく。そして、それら代表波形と測定対象機構から発生られたＡＥ波とを用いて、主成分分析により測定対象機構から発生られたＡＥ波が示す劣化状態を判定する。この場合劣化状態判定部１３は、軸受のＡＥ波との評価距離が最も小さい代表波に対応する劣化状態を、軸受の劣化状態と判定する。
【００３２】
また上述の実施形態において劣化判定装置１は主成分分析を用いて測定対象機構から発生られたＡＥ波が示す劣化状態を判定しているが他の分析手法を用いて測定対象機構から発生られたＡＥ波が示す劣化状態を判定してもよい。例えば代表波形に基づいて特定されるＡＥ波の所定の特徴量に対応する、測定対象機構から発生られたＡＥ波が示す所定の特徴量との割合を判定する。そして劣化判定装置１は、その割合が閾値以上である場合に、その割合の算出に利用した代表波形に対応する劣化状態かどうかを判定するようにしてもよい。
【００３３】
なお上述の劣化判定装置１は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、劣化判定装置１に上述した各処理を行わせるためのプログラムは、当該劣化判定装置１のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムを劣化判定装置１のコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【００３４】
また、上記プログラムは、前述した各処理部の機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【００３５】
１・・・劣化判定装置
２・・・風力発電機
１１・・・制御部
１２・・・ノイズ除去部
１３・・・劣化状態判定部
１４・・・表示部
１０１・・・ＣＰＵ
１０２・・・ＲＯＭ
１０３・・・ＲＡＭ
１０４・・・ＨＤＤ
１０５・・・信号受信モジュール
【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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