(57)【要約】【課題】判定方法を決定する際の工数が削減され、生産性が向上した転がり軸受の振動分析装置を提供する。【解決手段】転がり軸受の振動分析装置は、転がり軸受であるワークを回転させた際に振動センサから得られた振動波形の特徴量Ｑを算出する特徴量算出部と、特徴量を多層パーセプトロン構造のディープラーニングモデル８Ａに入力し、ディープラーニングモデル８Ａの出力値から求められる確率値（良品確率、不良品確率）を用いて軸受の良否判定を行なう判定処理部とを備える。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
転がり軸受を回転させた際に振動センサから得られた振動波形の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量を多層パーセプトロン構造のディープラーニングモデルに入力し、前記ディープラーニングモデルの出力値から求められる確率値を用いて軸受の良否判定を行なう判定部とを備える、転がり軸受の振動分析装置。
【請求項２】
前記特徴量算出部は、振動波形の実効値と、振動波形のパルスカウント値と、振動波形のピーク値と、振動波形の振幅変調波の振幅の大きさとを前記特徴量として算出し、
前記実効値は、帯域が互いに異なる複数フィルタをそれぞれ通過した複数の振動波形の実効値を含み、
前記パルスカウント値は、複数の異なるカウントレベルによってそれぞれ計数された複数のパルスカウント値を含む、請求項１に記載の転がり軸受の振動分析装置。
【請求項３】
転がり軸受を回転させた際に振動センサから得られた振動波形の特徴量を算出するステップと、
前記特徴量を多層パーセプトロン構造のディープラーニングモデルに入力し、前記ディープラーニングモデルの出力値から求められる確率値を用いて軸受の良否判定を行なうステップとを備える、転がり軸受の検査方法。
【請求項４】
前記特徴量を算出するステップは、振動波形の実効値と、振動波形のパルスカウント値と、振動波形のピーク値と、振動波形の振幅変調波の振幅の大きさとを前記特徴量として算出し、
前記実効値は、帯域が互いに異なる複数フィルタをそれぞれ通過した複数の振動波形の実効値を含み、
前記パルスカウント値は、複数の異なるカウントレベルによってそれぞれ計数された複数のパルスカウント値を含む、請求項３に記載の転がり軸受の検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、転がり軸受の振動分析装置および転がり軸受の検査方法に関し、特に、転がり軸受を回転させた際に発生する振動を分析することにより、良否判定を行なう転がり軸受の振動分析装置および転がり軸受の検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
転がり軸受を回転させた際に発生する振動を分析して転がり軸受の欠陥を発見する欠陥検査が従来から知られている。このような欠陥検査では、加速度センサや速度センサなどの振動センサから得られた振動成分に対して、実効値の算出やパルスカウントによるパルス数の計数などにより数値化を行なう。その後、数値化した各項目を対応するしきい値と比較し、しきい値を超えた場合に不良品と判定する。この際に数値化される項目の数は一つではなく複数の場合が多い。
【０００３】
例えば、特開平１０−２２１１６１号公報に開示された検査装置では、加速度センサからの振動信号を、ＦＦＴによる前処理を施した上で２４帯域分のピーク値として数値化し、各々の帯域において数値と定められたしきい値とを比較することによって良否判定を行なっている。
【０００４】
また、特開平６−３０７９２０号公報に開示された振動解析装置では、振動データを３つのコンパレータを用いてパルスとし、パルスの計数値として振動データの数値化を行ない、各々の計数値に対して独自のアルゴリズムを適合させることにより、良否判定を行なっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−２２１１６１号公報
【特許文献２】特開平６−３０７９２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の方法で良否判定を行う為には、複数の数値化項目に対してそれぞれにしきい値を設定する必要があるが、適切なしきい値を決定するために多くの工数を必要とする。
【０００７】
また、複数の計数値に対して独自のアルゴリズムを作成して良否判定を行なう方法では、最適な判定結果を得る為の計数値の組み合わせの数が膨大となるため、分類アルゴリズムの作成が困難であるといった課題がある。
【０００８】
この発明は、上記の課題を解決するためのものであって、その目的は、判定方法を決定する際の工数が削減され、生産性が向上した転がり軸受の振動分析装置および転がり軸受の検査方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明は、要約すると、転がり軸受の振動分析装置であって、転がり軸受を回転させた際に振動センサから得られた振動波形の特徴量を算出する特徴量算出部と、特徴量を多層パーセプトロン構造のディープラーニングモデルに入力し、ディープラーニングモデルの出力値から求められる確率値を用いて軸受の良否判定を行なう判定部とを備える。
【００１０】
好ましくは、特徴量算出部は、振動波形の実効値と、振動波形のパルスカウント値と、振動波形のピーク値と、振動波形の振幅変調波の振幅の大きさとを特徴量として算出する。実効値は、帯域が互いに異なる複数フィルタをそれぞれ通過した複数の振動波形の実効値を含む。パルスカウント値は、複数の異なるカウントレベルによってそれぞれ計数された複数のパルスカウント値を含む。
【００１１】
この発明は、他の局面では、転がり軸受の検査方法であって、転がり軸受を回転させた際に振動センサから得られた振動波形の特徴量を算出するステップと、特徴量を多層パーセプトロン構造のディープラーニングモデルに入力し、ディープラーニングモデルの出力値から求められる確率値を用いて軸受の良否判定を行なうステップとを備える。
【００１２】
好ましくは、特徴量を算出するステップは、振動波形の実効値と、振動波形のパルスカウント値と、振動波形のピーク値と、振動波形の振幅変調波の振幅の大きさとを特徴量として算出する。実効値は、帯域が互いに異なる複数フィルタをそれぞれ通過した複数の振動波形の実効値を含む。パルスカウント値は、複数の異なるカウントレベルによってそれぞれ計数された複数のパルスカウント値を含む。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、振動による転がり軸受の良否判定において、しきい値設定や検査アルゴリズム作成の工数を削減することによる、生産性の向上が期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施の形態で用いられる分類器の概念を示す図である。
【図２】検査対象である転がり軸受と測定系とを示した図である。
【図３】振動分析装置の構成を示すブロック図である。
【図４】特徴量算出部の構成を示すブロック図である。
【図５】良否確率算出部の構成を示す図である。
【図６】多層パーセプトロンの各ノードを示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。なお、以下の図面において同一または相当する部分には同一の参照番号を付し、その説明は繰返さない。
【００１６】
転がり軸受の良否判定を行う為には、振動波形の複数の数値化項目に対してそれぞれにしきい値を設定する必要があるが、適切なしきい値を決定するために多くの工数を必要とする。
【００１７】
また、複数の計数値に対して独自のアルゴリズムを作成して良否判定を行なう方法では、最適な判定結果を得る為の計数値の組み合わせの数が膨大となるため、分類アルゴリズムの作成が困難であるといった課題がある。
【００１８】
そこで、本実施の形態では、機械学習を用いて分類器を作成する。図１は、本実施の形態で用いられる分類器の概念を示す図である。この分類器は、振動センサから得られた振動信号を、複数の帯域の実効値、カウントレベルを変えた場合のパルスカウント値、振動波形のピーク値、および振幅変調の大きさなどと言った複数の特徴量として数値化し、それらの特徴量を入力値、良品と不良品である確率値を出力とする多層パーセプトロン構造のディープラーニングモデルを用いて軸受の良否分類を行なうことを特徴とする。
【００１９】
図２は、検査対象である転がり軸受と測定系とを示した図である。図２に示す測定系において検査対象となる転がり軸受の振動測定とその良否判定を行なう。ワークホルダ１にワーク２が配置される。ワーク２は転がり軸受であって、外輪２ａと鋼球２ｂと内輪２ｃと保持器２ｄとを含む。回転軸３が内輪２ｃに挿入されアキシャル加圧された状態で、図示しないモータなどによって回転軸３を一定速度（例えば１８００ｒｐｍ）で回転させる。振動分析装置５は、外輪２ａに接触させた振動センサ４からの振動信号を分析し、ワーク２の良否判定を行なう。振動センサ４としては、たとえば加速度センサを使用することができる。
【００２０】
図３は、振動分析装置の構成を示すブロック図である。振動分析装置５は、振動センサから得られる電圧信号をデジタルデータの振動波形に変換するＡＤ変換部６と、振動波形から波形の特徴量を算出する特徴量算出部７と、算出された特徴量から良否確率を算出する良否確率算出部８と、得られた良否確率から最終的な合否判定を行う判定処理部９と、得られた結果を外部に出力する結果出力部１０とを含む（図３）。
【００２１】
振動センサ４で得られた電圧信号は、ＡＤ変換部６で１６ｂｉｔのデジタル波形に変換され特徴量算出部７へ送られる。
【００２２】
図４は、特徴量算出部の構成を示すブロック図である。特徴量算出部７は、複数の帯域フィルタ７Ａ，７Ｂ，７Ｇと、実効値算出部７Ｃ，７Ｄと、パルスカウント計数部７Ｈ，７Ｉと、ピーク値検出部７Ｌと振幅変調計測部７Ｎとを含む。
【００２３】
特徴量算出部７では、通過帯域の異なる複数の帯域フィルタを通過させた波形に対して、実効値算出部（７Ｃ，７Ｄ）によってそれぞれ実効値（７Ｅ，７Ｆ）を算出し、特徴量Ｑとして、実効値（７Ｅ）と実効値（７Ｆ）とを得る。複数の帯域フィルタは、例えば、８０〜４００Ｈｚを通過させる帯域フィルタ（７Ａ）と４００〜６ｋＨｚを通過させる帯域フィルタ（７Ｂ）を含む。
【００２４】
さらに、特徴量算出部７では、帯域フィルタ（７Ａ）および帯域フィルタ（７Ｂ）とは通過帯域が異なるフィルタ（７Ｇ）を通過させた波形に対して、カウントレベルが異なる複数のパルスカウント計数部、例えばパルスカウント計数部（７Ｈ）とパルスカウント計数部（７Ｉ）でカウントしきい値を超える振動パルスの数を計測し、特徴量として、パルスカウント値（７Ｊ）とパルスカウント値（７Ｋ）を得る。帯域フィルタ（７Ｇ）は、例えば、１ｋＨｚから５ｋＨｚを通過させる帯域フィルタとすることができる。
【００２５】
さらに、特徴量算出部７では、帯域フィルタ（７Ｇ）を通過させた波形に対して、ピーク値検出部（７Ｌ）で、特徴量として、ピーク値（７Ｍ）を得る。
【００２６】
さらに、特徴量算出部７では、帯域フィルタ（７Ｇ）を通過させた波形に対して、振幅変調計測部（７Ｎ）で、特徴量として、振幅変調波の振幅の大きさ（７Ｏ）を得る。
【００２７】
特徴量算出部７で算出された特徴量は、良否確率算出部８に送られる。
なお、特徴量パラメータは上記に例示された６個に限定されるものではない。例えば、実効値を算出する為の帯域フィルタの帯域を５０〜３００Ｈｚと３００〜１．８ｋＨｚと１．８ｋＨｚ〜１０ｋＨｚの３帯域としても良いし、５０Ｈｚから１０ｋＨｚまでを１／３オクターブ間隔で分割した２４帯域としても良い。また、特徴量として音声認識の分野でよく使用されるメル周波数ケプストラム計数（ＭＦＣＣ）を用いても良い。
【００２８】
図５は、良否確率算出部の構成を示す図である。良否確率算出部８は、特徴量算出部７で得られた特徴量Ｑを入力とし、良品と不良品に対応した出力値を算出する多層パーセプトロン構造のディープラーニングモデル８Ａと、多層パーセプトロンからの出力値を良品と不良品それぞれの確率値に変換する確率値算出部８Ｂとを含む（図５）。
【００２９】
ディープラーニングモデル８Ａの多層パーセプトロン構造は、例えば入力層６点、中間層９点×２層、出力層２点とすれば良い。
【００３０】
図６は、多層パーセプトロンの各ノードを示した図である。多層パーセプトロンの各ノードは、下式（１）に示されるように、前層の各ノードからの入力ｘ（ｘ１〜ｘｎ）と重み係数ｗ（ｗ１〜ｗｎ）の積を合計した値にバイアスｂを足し合わせ、さらに活性化関数ｆ（ｘ）を適用した値を出力値とする。
【００３１】
【数１】
2019132809.tif 000003
【００３２】
重み係数ｗとバイアスｂの値は誤差逆伝搬法による学習で算出される。活性化関数ｆ（ｘ）は下式（２）に示すシグモイド関数σを使用する。
【００３３】
【数２】
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【００３４】
多層パーセプトロン構造のディープラーニングモデル８Ａからの２つの出力値は、確率値算出部８Ｂで下式（３）に示すソフトマックス関数にて確率値に変換される。
【００３５】
【数３】
2019132809.tif 000005
【００３６】
尚、中間層の点数や層数は設計的項目であり、本実施例の条件に限定されるものではない。
【００３７】
多層パーセプトロン構造のディープラーニングモデル８Ａ内での演算に使用する係数は予め、特徴量と正解を関連づけたデータを、誤差逆伝搬法を用いたディープラーニングの学習プログラムに与えて算出しておく。
【００３８】
図３の判定処理部９は、良否確率算出部８から入力される確率値と予め決められたしきい値との大小を比較して判定を行なう。例えば、良品確率値に対してしきい値を設け、しきい値を上回るものを良品とし、しきい値を下回るものを不良品とする。
【００３９】
結果出力部１０は、判定処理部９から受け取った判定結果の画面表示や他の機器へ出力を行なう。
【００４０】
本実施の形態の例では、６つの特徴量に対して、良品確率値に対する一つのしきい値で良否判定を行なうことができるため、しきい値を決定する為の工数が削減できる。また複数の特徴量を元に良否判定を行なう複雑なアルゴリズムを作成する必要が無く、アルゴリズム開発の工数を削減できる。
【００４１】
最後に、本実施の形態について総括する。図２、図３、図５を参照して、本実施の形態に係る転がり軸受の振動分析装置５は、転がり軸受であるワーク２を回転させた際に振動センサ４から得られた振動波形の特徴量Ｑを算出する特徴量算出部７と、特徴量を多層パーセプトロン構造のディープラーニングモデル８Ａに入力し、ディープラーニングモデル８Ａの出力値から求められる確率値（良品確率、不良品確率）を用いて軸受の良否判定を行なう判定処理部９とを備える。
【００４２】
好ましくは、特徴量算出部７は、図４に示すように、振動波形の実効値７Ｅ，７Ｆと、振動波形のパルスカウント値７Ｊ，７Ｋと、振動波形のピーク値７Ｍと、振動波形の振幅変調波の振幅の大きさ７Ｏとを特徴量Ｑとして算出する。実効値は、帯域が互いに異なる複数フィルタ７Ａ，７Ｂをそれぞれ通過した複数の振動波形の実効値７Ｅ，７Ｆを含む。パルスカウント値は、複数の異なるカウントレベルを有するパルスカウント計数部７Ｈ，７Ｉによってそれぞれ計数された複数のパルスカウント値７Ｊ，７Ｋを含む。
【００４３】
本発明によれば、振動による転がり軸受の良否判定において、しきい値設定や検査アルゴリズム作成の工数を削減することによる、生産性の向上が期待できる。
【００４４】
今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。例えば、転がり軸受は玉軸受を例示したが、円筒ころ軸受、円錐ころ軸受、ニードル軸受、自動調心ころ軸受、その他の転がり軸受であってもよい。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００４５】
１  ワークホルダ、２  ワーク、２ａ  外輪、２ｂ  鋼球、２ｃ  内輪、２ｄ  保持器、３  回転軸、４  振動センサ、５  振動分析装置、６  ＡＤ変換部、７  特徴量算出部、７Ａ，７Ｂ，７Ｇ  帯域フィルタ、７Ｃ，７Ｄ  実効値算出部、７Ｈ，７Ｉ  パルスカウント計数部、７Ｌ  ピーク値検出部、７Ｎ  振幅変調計測部、８  良否確率算出部、８Ａ  ディープラーニングモデル、８Ｂ  確率算出処理部、９  判定処理部、１０  結果出力部。
【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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【図６】
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