(57)【要約】【課題】回転速度センサの出力信号に重畳するノイズの影響を排除して、正確に回転速度を検出し、回転装置の異常を高い精度で診断する。【解決手段】検出した振動及び回転速度に基づいて、回転装置の異常を診断する異常診断装置であって、回転速度センサ１５からの回転信号をＡ／Ｄ変換し、変換したディジタル信号についてフーリエ変換による周波数分析を行うことで回転速度を算出する回転分析部２６を有することを特徴とする異常診断装置。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出した振動及び回転速度に基づいて、回転装置の異常を診断する異常診断装置であって、
回転速度センサからの回転信号をＡ／Ｄ変換し、前記変換したディジタル信号についてフーリエ変換による周波数分析を行うことで前記回転速度を算出する回転分析部
を有することを特徴とする異常診断装置。
【請求項２】
前記回転装置は、鉄道車両用、又は自動車用の回転装置である請求項１に記載の異常診断装置。
【請求項３】
検出した振動及び回転速度に基づいて、回転装置の異常を診断する異常診断方法であって、
回転速度センサからの回転信号をＡ／Ｄ変換する工程と、
前記変換したディジタル信号についてフーリエ変換による周波数分析を行うことで前記回転速度を算出する工程と、
を有することを特徴とする異常診断方法。
【請求項４】
前記回転装置は、鉄道車両用、又は自動車用の回転装置である請求項３記載の異常診断方法。
【請求項５】
請求項１又は２に記載の異常診断装置を備えることを特徴とする回転装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄道車両や自動車、或いは機械設備等に用いられる回転装置において、異常の有無を診断する異常診断装置及び異常診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、鉄道車両や自動車等の回転部分に使用される転がり軸受等の回転装置では、例えば、図１１に示す構成の異常診断装置を用いて異常の有無を診断している（例えば、特許文献１参照）。この回転装置は、車軸等の回転軸３１とハウジング３２との間に配置される円錐ころ軸受３３を備えている。
【０００３】
ハウジング３２の外表面には、内部に連通する取付孔を介して、センサモジュール３４が固定されている。このセンサモジュール３４は、回転軸３１の回転速度を検出する回転速度センサと、円錐ころ軸受３３の振動及び温度を検出する振動センサと温度センサとから構成されている。
【０００４】
センサモジュール３４は、回転軸３１に取り付けられた歯車３５と対向しており、回転速度センサは、回転軸３１の回転速度に比例した周波数のパルス信号を出力して、パルス信号の周期を測定することにより回転軸３１の回転速度を検出する。そして、各センサは、検出された速度、温度、振動ごとに複数の円錐ころ軸受３３の運転状態を監視している。
【０００５】
一方、振動センサから得られた振動信号と、回転速度センサから得られた回転速度に基づいて、軸受の傷や剥離等の異常の有無を診断することが知られている（例えば、特許文献２参照）。特許文献２に記載の異常診断装置では、軸受の傷や剥離等の振動の特定の周波数成分を分析して異常を判定するため、特許文献１に記載のものに比べて早期に異常検出を行うことが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特表２００１−５００５９７号公報
【特許文献２】特開２００２−２９５４６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、回転装置が劣悪な環境で使用されるような場合には、回転速度センサの出力信号にノイズが重畳してしまう。このため回転速度を正確に検出することができないことがあり、異常診断の精度が低いという問題点があった。
【０００８】
本発明は、前述の事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、回転速度センサの出力信号にノイズが重畳した場合であっても、ノイズの影響を排除して正確に回転速度を検出することを可能とし、回転装置の異常を高い精度で診断することのできる異常診断装置及び異常診断方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前述した目的を達成するために、本発明に係る異常診断装置及び異常診断方法は、下記の構成を有する。
【００１０】
（１）  検出した振動及び回転速度に基づいて、回転装置の異常を診断する異常診断装置であって、
回転速度センサからの回転信号をＡ／Ｄ変換し、前記変換したディジタル信号についてフーリエ変換による周波数分析を行うことで前記回転速度を算出する回転分析部
を有することを特徴とする異常診断装置。
【００１１】
（２）  前記回転装置は、鉄道車両用、又は自動車用の回転装置である（１）に記載の異常診断装置。
【００１２】
（３）  検出した振動及び回転速度に基づいて、回転装置の異常を診断する異常診断方法であって、
回転速度センサからの回転信号をＡ／Ｄ変換する工程と、
前記変換したディジタル信号についてフーリエ変換による周波数分析を行うことで前記回転速度を算出する工程と、
を有することを特徴とする異常診断方法。
【００１３】
（４）  前記回転装置は、鉄道車両用、又は自動車用の回転装置である（３）記載の異常診断方法。
【００１４】
（５）  （１）又は（２）に記載の異常診断装置を備えることを特徴とする回転装置。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、回転速度センサの出力信号にノイズが重畳した場合であっても、ノイズの影響を排除して正確に回転速度を検出することを可能とし、回転装置の異常を高い精度で診断することのできる異常診断装置及び異常診断方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第１及び第２実施形態に係る異常診断装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る異常診断装置の回転分析部の構成を示すブロック図である。
【図３】（ａ）は、第１実施形態の異常診断装置における回転速度センサの回転信号の波形を示す図であり、（ｂ）は、回転速度センサの回転信号を整形した後の波形を示す図である。
【図４】（ａ）は、第１実施形態の異常診断装置における回転速度センサにノイズが重畳した回転信号の波形を示す図であり、（ｂ）は、回転速度センサのノイズが重畳した回転信号を整形した後の波形を示す図である。
【図５】本発明の第１実施形態に係る異常診断装置の回転分析部の処理手順を説明するためのタイムチャートである。
【図６】図５の回転分析部の処理手順をより一般化して説明したタイムチャートである。
【図７】本発明の第２実施形態に係る異常診断装置の回転分析部の構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第２実施形態に係る異常診断装置の回転分析部の処理手順を説明するためのタイムチャートである。
【図９】第２実施形態の異常診断装置における回転速度センサの回転パルス信号の周波数スペクトルを示す図である。
【図１０】第２実施形態の異常診断装置における回転速度センサの正弦波からなる回転信号を示す図である。
【図１１】従来の異常診断装置の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の各実施形態に係る異常診断装置及び異常診断方法について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１８】
（第１実施形態）
まず、本発明の第１実施形態に係る異常診断装置の全体的な構成について説明する。図１は、第１実施形態に係る異常診断装置の概略構成を示すブロック図である。
【００１９】
図１に示すように、本実施形態の異常診断装置は、振動センサ１１、フィルタ部１２、振動分析部１３、異常判定部１４、回転速度センサ１５及び回転分析部１６を備える構成である。
【００２０】
振動センサ１１は、圧電素子や加速度センサ等の振動測定用素子からなり、軸受の傷や剥離、歯車の欠損、車輪のフラット磨耗等、回転装置の損傷により発生した振動を検出して振動信号を出力する。なお、振動センサ１１は、加速度、速度或いは変位型等、振動を電気信号化できるものであればよく、ノイズが多いような機械装置に取り付ける際には、絶縁型を使用する方がノイズの影響を受けることがないので好ましい。また、振動センサ１１は、後述する回転速度センサ１５や温度センサ等と共に単一の筐体に収納される構成であってもよい。
【００２１】
フィルタ部１２は、振動センサ１１から出力される振動信号に含まれるノイズ等の不要な高周波成分を除去する。
【００２２】
振動分析部１３は、フィルタ部１２から出力される振動信号を基に、回転装置に発生する振動の周波数分析を行う。具体的には、フィルタ部１２から出力される振動信号をＡ／Ｄ変換器によりディジタル信号に変換し、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ：高速フーリエ変換）のアルゴリズムに基づいて振動の周波数スペクトルを算出する。なお、Ａ／Ｄ変換は、フィルタ部１２による処理を行う前に行われてもよい。
【００２３】
異常判定部１４は、振動分析部１３による振動の周波数スペクトルと、後述する回転分析部１６によって算出された回転速度情報に基づいて算出される基準値とを比較して、回転装置の異常の有無を判定する。具体的には、周波数スペクトルから所定の基準値より大きいスペクトル強度のピークを抽出し、ピーク間の周波数と、算出した回転速度における部材の損傷に起因する周波数成分とを比較照合することにより、異常の有無及び異常部位を判定する。
【００２４】
回転速度センサ１５は、例えば、図１１に示したように、回転装置の回転軸に取り付けられた被検出体である歯車や多極磁石等のエンコーダに近接して配置され、回転軸の回転に伴って発生する電圧信号、例えば図３（ａ）に示すような、正弦波からなる回転信号を出力する。
【００２５】
回転分析部１６は、回転速度センサ１５から出力される回転信号から回転装置の回転速度を算出する。図２に示すように、回転分析部１６は、波形整形部１６１、パルス周期測定部１６２、パルス周期判定部１６３及び回転速度算出部１６４を備える構成である。
【００２６】
波形整形部１６１は、コンパレータ等を用いて回転速度センサ１５から出力される正弦波からなる回転信号をパルス信号に整形する。図３（ｂ）は、図３（ａ）に示した回転速度センサ１５の出力を波形整形部１６１で整形した後のパルス信号の波形を示すものである。
【００２７】
パルス周期測定部１６２は、波形整形部１６１によって整形された回転信号のパルス列について、任意のＮ個の周期データであるパルス周期を測定する。なお、Ｎは、３以上の任意の整数である。図３（ｂ）は、一つおきに３個のパルス周期Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３を測定した例を示している。パルス周期の測定は、マイクロコンピュータに内蔵されたタイマ・カウンタ等によって容易に測定することができる。
【００２８】
ところで、回転速度センサ１５の出力信号には、回転装置の使用環境が劣悪な場合等において、ノイズが重畳することがある。図４（ａ）は、回転速度センサ１５から出力された正弦波からなる回転信号の一部にノイズが重畳した例を示すものである。このように、ノイズが重畳した回転信号を波形整形部１６１によって波形整形すると、ノイズも併せてパルスに整形されてしまい、このため誤ったパルス周期が測定される。図４（ｂ）は、測定した３個のパルス周期Ｔ１〜Ｔ３の中に、ノイズの影響を受けて極端に短いパルス周期Ｔ２を含んだ場合の例を示すものである。
【００２９】
パルス周期判定部１６３は、パルス周期測定部１６２によって測定したＮ個のパルス周期のうち、任意のＭ個のパルス周期（周期データ）が所定の範囲にある場合に、これを正しいパルス周期と判定し、Ｍ個のパルス周期に基づいて所定の演算を行って正しいパルス周期Ｔを算出する。
【００３０】
回転速度算出部１６４は、パルス周期判定部１６３によって算出したパルス周期Ｔから、マイクロコンピュータの演算により回転速度を算出する。このようにして算出された回転速度情報は、図１における異常判定部１４に送られ、前述したように回転装置の異常判定に供される。
【００３１】
次に、このように構成される回転分析部１６の動作について図３及び図４に示す回転信号を基に説明する。図５は、回転分析部１６の処理手順を説明するためのタイムチャートである。
【００３２】
まず、回転装置における回転軸の回転に伴って回転速度センサ１５から出力された、例えば、図３（ａ）に示すような正弦波からなる回転信号を入力し（ステップＳ１０１）、波形整形部１６１で増幅、整形して、図３（ｂ）に示すようなパルス列を得る（ステップＳ１０２）。なお、ステップＳ１０１及びＳ１０２は、電子回路によるハードウェア処理により行われる。
【００３３】
次いで、パルス周期測定部１６２により、パルス列から任意のパルス周期Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３を測定し（ステップＳ１０３）、小さい順にソートする（ステップＳ１０４）。ここで、測定したパルス周期Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３をパルス周期の小さい順にＴｉ，Ｔｊ，Ｔｋとする。
【００３４】
パルス周期判定部１６３により、Ｔｉに対するＴｊとＴｉの差が所定の基準値、例えば５％以下であるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。なお、この基準値は、回転装置が適用される鉄道車両や自動車等における回転部分の違いや、回転速度センサ１５の稼働環境及び稼働条件によって適宜設定するものであり、通常は１〜１０％の範囲で設定する。
【００３５】
ステップＳ１０５の処理手順で、Ｔｉに対するＴｊとＴｉの差が所定の基準値以下であると判定された場合は、周期ＴｉとＴｊの平均値をとることによって正しい周期Ｔを算出する（ステップＳ１０６）。
【００３６】
ステップＳ１０７では、正しい周期Ｔからマイクロコンピュータの演算により回転速度を算出して処理を終了する。このようにして算出した回転速度情報は、図１の異常判定部１４に送られて異常判定のための判定条件として使用される。
【００３７】
一方、ステップＳ１０５の処理手順で、Ｔｉに対するＴｊとＴｉの差が所定の基準値を超えると判定された場合は、ステップＳ１０８の手順に進み、パルス周期判定部１６３により、Ｔｊに対するＴｋとＴｊの差が所定の基準値以下であるか否かを判定する。
【００３８】
ステップＳ１０８の処理手順で、Ｔｊに対するＴｋとＴｊの差が所定の基準値以下であると判定された場合は、周期ＴｊとＴｋの平均値をとることによって正しい周期Ｔを算出し（ステップＳ１０９）、ステップＳ１０７にて回転速度を算出する。
【００３９】
一方、ステップＳ１０８の処理手順で、Ｔｊに対するＴｋとＴｊの差が所定の基準値を超えると判定された場合は、所定のばらつき範囲にあるパルス周期が測定されなかったことを意味するので、ステップＳ１０３の手順に戻って、波形整形部１６１から出力されるパルス列に対して新たなＮ個のパルス周期を測定する。
【００４０】
このため、図３に示すような３個のパルス周期を測定する場合には、Ｔ１とＴ２の２つのパルス周期の平均値から正常な周期Ｔが求められ、正しい回転速度を得ることができ、図４に示すような３個のパルス周期を測定する場合には、Ｔ１とＴ３の２つのパルス周期の平均値から正常な周期Ｔが求められ、正しい回転速度を得ることができる。また、Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３の内の２つのパルス周期にノイズが重畳した場合には、再度３個のパルス周期を測定するので、正しい回転速度を得ることができる。
【００４１】
以上説明したように、本発明に係る第１実施形態の異常診断装置によれば、振動及び回転速度に基づいて回転装置の異常を診断する際に、回転速度センサ１５により検出した回転信号の波形を整形したパルス列からＮ個（３個）のパルス周期を測定し、２つのパルス周期の差が所定の基準値以下であるパルス周期がＭ個（２個）ある場合に、それらの算術平均値から正しいパルス周期を求めて回転速度を算出する。
【００４２】
これにより、回転速度センサ１５から出力される回転信号にノイズが重畳した場合であっても、その影響を効果的に排除して正確に回転速度を検出することが可能となり、回転装置の異常を高い精度で診断することができる。このような異常診断装置は、回転速度が急激に変化する軸受装置等の場合には適用が困難であるが、鉄道車両の車軸や自動車の車軸の回転速度等のように急激に変化することがない車軸用の軸受装置には非常に有効である。
【００４３】
なお、Ｎ個のパルス周期は、図３，４のように１周期おきに測定されてもよく、回転速度センサの測定対象や使用目的等により、連続した周期を使用することも可能であるし、離散した周期を使用することも可能である。
【００４４】
また、上記実施形態では、ステップＳ１０６，Ｓ１０９において２つのパルス周期の平均値を正しい周期として回転速度を算出しているが、２つのパルス周期のいずれかを正しい周期として算出してもよい。
【００４５】
なお、本実施形態では、説明を分かりやすくするため、３個のパルス周期で説明したが、それ以上であってもよく、Ｎ個の周期を測定する場合にも、Ｍ個の平均値から回転速度を算出してもよい。即ち、図６に示すように、ステップＳ１０３にて、Ｎ個のパルス周期Ｔｌ（ｌ＝１，・・・，Ｎ）を測定した後、Ｍ個のパルス周期Ｔｌが所定の範囲にあるかどうかを判断し（ステップＳ１１０）、Ｍ個のパルス周期が所定の範囲にある場合に、正しい周期Ｔを計算し（ステップＳ１１１）、ステップＳ１０７にて、この周期Ｔから回転速度を算出するものであればよい。従って、ステップＳ１１１における計算手法として、２つのパルス周期の差が所定の基準値以下であるＭ個のパルス周期について平均値を求め、正しいパルス周期としたが、これに限るものではなく、例えばＭ個のパルス周期分布の中央値や、出現頻度の最も多いものを用いてもよく、さらには他の演算方法により算出してもよい。また、ステップＳ１１０における判断手法も、上記実施形態のものに限定されるものでない。
【００４６】
（第２実施形態）
本発明の第２実施形態に係る異常診断装置の全体的な構成は、図１に示した第１実施形態の異常診断装置と同じであり、回転分析部１６の内部構成のみが異なる。このため、第１実施形態と同等部分については、同一符号を付して説明を省略或いは簡略化する。
【００４７】
図１に示す本実施形態の回転分析部２６は、第１実施形態における回転分析部１６と同様に、回転速度センサ１５から出力される回転信号から回転軸の回転速度を算出する。以下、回転分析部２６の構成及び動作について、図面を用いて詳細に説明する。図７は、回転分析部２６の概略構成を示すブロック図である。
【００４８】
図７に示すように、回転分析部２６は、Ａ／Ｄ変換器２６２、周波数分析部２６３、回転速度算出部２６４を有する構成である。
【００４９】
Ａ／Ｄ変換器２６２は、アナログの回転信号をＡ／Ｄ変換し、ディジタル信号に変換する。
【００５０】
周波数分析部２６３は、ディジタル化された回転信号をＦＦＴアルゴリズムに基づいて演算して周波数スペクトルを算出し、周波数スペクトル強度の最大ピークを示す周波数成分から回転信号の基本周波数を求める。
【００５１】
回転速度算出部２６４は、周波数分析部２６３によって求められたパルス列の基本周波数に基づいて、マイクロコンピュータの演算により回転装置の回転速度を算出する。
【００５２】
次に、このように構成された本実施形態の回転分析部２６の動作について、図８〜図１０を用いて説明する。図８は、回転分析部２６の処理手順を説明するためのタイムチャートである。
【００５３】
まず、回転装置における回転軸の回転に伴って回転速度センサ１５から出力されたアナログ信号である回転信号を入力し（ステップＳ２０１）、Ａ／Ｄ変換器２６２によりディジタル信号に変換する（ステップＳ２０２）。
【００５４】
次いで、周波数分析部２６３でＦＦＴアルゴリズムに基づく周波数分析を行い（ステップＳ２０３）、図９に示すような周波数スペクトルを算出する。この周波数スペクトルにはいくつかのピークが現れるが、その中の最大のピーク強度を示す基本周波数が回転パルス信号の周波数に相当する。従って、これを抽出して回転信号の正しい周期Ｔを算出する（ステップＳ２０４）。
【００５５】
ステップＳ２０５では、算出された周期からマイクロコンピュータの演算により回転速度を算出する。このようにして求められた回転速度信号は、図１に示す異常判定部１４に送られ、回転装置の異常判定に供される。
【００５６】
このように、本実施形態の回転分析部２６は、回転速度センサ１５から出力される回転信号をＡ／Ｄ変換してＦＦＴ処理し、周波数スペクトルを算出する。そして、周波数スペクトルの最大ピーク強度を示す周波数成分から回転信号の周期を算出するので、回転速度センサ１５から出力される回転信号に重畳したチャタリング等のノイズは、ＦＦＴを行うことで高い周波数域に遷移させることができ、回転信号の周期算出に際して影響を与えることがない。
【００５７】
なお、Ａ／Ｄ変換器２６２に入力する回転信号は必ずしも正弦波だけでなく、矩形波などの回転速度に比例した周波数成分を持つ波形であればよい。正弦波を直接Ａ／Ｄ変換することによって、第１実施形態と比べ、波形整形部１６１が不要となるので、回路構成を簡略化することができる。
【００５８】
また、回転分析部２６におけるＦＦＴアルゴリズムの実行は、ＣＰＵによるソフトウェア処理によって行われる。また、Ａ／Ｄ変換は、マイコンの空いているＡＤ入力ポートを利用することにより実現できる。
【００５９】
以上説明したように、このような本発明の第２実施形態に係る異常診断装置によれば、振動及び回転速度に基づいて回転装置の異常を診断する際に、回転速度センサ１５により検出した回転信号をＡ／Ｄ変換してＦＦＴ処理し、算出した周波数スペクトルの最大ピーク強度を示す周波数から回転信号の周期を求め、回転速度を算出する。これにより、回転速度センサ１５の回転信号に含まれるノイズの影響を排除して、回転装置の回転速度を正確に検出することが可能となり、回転装置の異常を高い精度で診断することができる。
【００６０】
なお、本発明は、前述した各実施形態に限定されるものでなく、適宜、変形、改良等が可能である。
【符号の説明】
【００６１】
１１  振動センサ
１２  フィルタ部
１３  振動分析部
１４  異常判定部
１５  回転速度センサ
１６、２６  回転分析部
１６１  波形整形部
１６２  パルス周期測定部
１６３  パルス周期判定部
１６４、２６４  回転速度算出部
２６２  Ａ／Ｄ変換器
２６３  周波数分析部
【図１】
2011237459.tif 000003
【図２】
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【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】
2011237459.tif 000009
【図８】
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【図９】
2011237459.tif 000011
【図１０】
2011237459.tif 000012
【図１１】
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