(57)【要約】【課題】複数の仕様を有する転がり軸受の状態を簡便かつ容易に、しかも正確に診断することが可能な回転軸装置の診断装置を提供する。【解決手段】診断装置Ｄ１は、複数の仕様をもつ回転軸装置に使用される転がり軸受の状態を表す特徴的な信号を測定し、その信号に関係する測定条件も併せて入力として学習させて、各仕様毎の識別モデルを生成する。そして、生成した全ての識別モデルを用いて転がり軸受の状態、すなわち、正常であるか異常であるかを判定する。また、全ての識別モデルにおいて正常である場合は正常と判定し、異常となった識別モデルが存在する場合は異常の確信度が高い識別モデルを次回以降の診断において使用することで、診断時間を短縮するようになっている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転軸装置が転がり軸受に軸支された工作機械において回転軸装置の転がり軸受の状態を診断するための診断装置であって、
回転軸装置の各仕様毎に、転がり軸受の状態を判断するための識別モデルを生成する識別モデル生成手段と、
回転中における回転軸装置の状態を表す特徴量、および、その特徴量を計測した際の回転軸装置の運転条件を取得する取得手段と、
取得手段によって取得された特徴量および運転条件から、識別モデル生成手段によって生成された識別モデルを用いて転がり軸受の状態を診断する診断手段と、
その診断手段による診断結果から、回転軸装置の仕様を推定する仕様推定手段とを有していることを特徴とする回転軸装置の診断装置。
【請求項２】
仕様推定手段が推定した回転軸装置の仕様に応じて、診断手段で用いる識別モデルを選択する識別モデル選択手段と、
仕様推定手段が識別モデルを選択した後に、その選択された識別モデルを用いて、診断手段が軸受の状態を診断することを特徴とする請求項１に記載の回転軸装置の診断装置。
【請求項３】
識別モデルが、回転軸装置の正常時および異常時における特徴量、および、それらの特徴量を計測した際の回転軸装置の運転条件の入力によって、回転軸装置が正常か否かを出力するものであり、回転軸装置の仕様毎に、回転軸装置が運転を繰り返すことにより機械学習によって更新されることを特徴とする請求項１、または請求項２に記載の回転軸装置の診断装置。
【請求項４】
仕様推定手段が、回転軸装置の各仕様毎の識別モデルに対する異常の確信度を算出し、全ての識別モデルが正常であると判断した場合には仕様推定を行わず、
少なくとも一つの識別モデルが異常であると判断した場合には、それらの異常と判断した識別モデルの内の最も確信度が高い識別モデルに対応した回転軸装置の仕様を、診断の対象となった回転軸装置の仕様であると推定することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の回転軸装置の診断装置。
【請求項５】
仕様推定手段において回転軸装置の仕様を推定する際に、過去に推定に使用した回転軸装置の異常の確信度を表示するための表示手段と、その表示手段の表示に基づいて作業者が回転軸装置の仕様を入力可能な入力手段とを備えており、
その入力手段によって入力された回転軸装置の仕様を、診断の対象となった回転軸装置の仕様であると推定することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の回転軸装置の診断装置。
【請求項６】
回転軸装置の状態を表す特徴量が、惰性運動による回転速度の時系列変化または回転速度の単位時間当たりの差分に回転体の慣性モーメントを掛け合わせて算出した各回転速度における摩擦トルクの内の少なくとも片方であり、
運転条件が、惰性運動を開始した速度であることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の回転軸装置の診断装置。
【請求項７】
回転軸装置の状態を表す特徴量が、周波数分析した各振動周波数における回転軸装置の振動値であり、
運転条件が、振動を測定した際の回転軸装置の回転速度であることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の回転軸装置の診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、工作機械の主軸等の回転軸装置に使用される転がり軸受の状態を診断するための診断装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
多くの機械の回転機器等に転がり軸受が用いられており、たとえば、工作機械の主軸においても転がり軸受が一般的に用いられている。工作機械の主軸の転がり軸受では、転動体と軸受内外輪の転走面との間に潤滑油を送り、両者の直接の接触を防いで転走面の疲労を抑制しているが、潤滑が十分でない場合には、疲労により剥離が生じてしまう。また、主軸の転がり軸受の固定部と回転部との間は、ラビリンス構造になっており、そのラビリンスの口部にエアを吹き付けて、切削液や切粉等の侵入を防ぐようになっているが、エアの流量が十分でない場合や高圧の切削液を使用する場合等には、異物が侵入してしまう虞れがある。また、転走面の剥離によって内部で生成された異物や、外部から侵入した異物によって転走面にキズが生じることもある。そのようなキズが原因で振動が増加した場合には、主軸の転がり軸受を交換する必要があるが、その間、生産を停止せざるを得ないことから、主軸の転がり軸受の状態を把握しておき、生産計画に合わせて転がり軸受の交換を行う必要がある。
【０００３】
転がり軸受の状態を把握する方法として、回転体を惰性で回して、摩擦トルクを算出する分析方法が知られている。たとえば、特許文献１では、回転軸の惰性回転時の時間変化に対する回転速度の変化の割合から転がり軸受の摩擦トルクを求め、その摩擦トルクを判定基準値と比較して転がり軸受の異常の度合いを判定している。
【０００４】
また、転がり軸受の診断方法としては、回転体の回転時の振動を利用した方法も多く用いられている。たとえば、特許文献２では、振動センサにより検出された振動波形の包絡線のフーリエスペクトルを求め、スペクトルに基づいて求められた情報を入力する入力層、中間層、転がり軸受の故障の有無および故障の状態を出力する出力層からなり、それらの各層が複数のニューロンを有するニューラルネットワークの結合状態を機械学習により求め、そのニューラルネットワークを利用して転がり軸受の状態を診断している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特公平６−６５１８９号公報
【特許文献２】特許第３１７００７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
一般的に摩擦トルクは、転がり軸受の予圧、回転主軸のイナーシャによって異なるため、特許文献１の診断方法のように、寿命判定ラインを一定の固定値とすることは難しく、主軸装置の仕様毎に異なる寿命判定ラインを設定した診断モデルを準備する必要がある。また、特許文献２の如き振動を用いた転がり軸受の診断方法は、ニューラルネットワークによる識別モデルを生成し、その識別モデルを利用して正常・異常を識別させることで主軸装置毎に異なる軸受に応じたフィルタ、包絡線処理のパラメータ等の設定を不要としているが、診断の精度（正解率）の向上を目指した場合には、結局、主軸仕様毎に異なる識別モデルが必要となってくる。そのように、主軸仕様に応じた識別モデルを準備するには、大変な手間を要するため、特許文献１，２の診断方法は、現実的な診断方法とはいえない。
【０００７】
本発明の目的は、上記特許文献１，２の如き転がり軸受の診断方法が有する問題点を解消し、複数の仕様を有する転がり軸受の状態を簡便かつ容易に、しかも正確に診断することが可能な回転軸装置の診断装置（転がり軸受の診断装置）を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、回転軸装置が転がり軸受に軸支された工作機械において回転軸装置の転がり軸受の状態を診断するための診断装置であって、回転軸装置の各仕様毎に、転がり軸受の状態を判断するための識別モデルを生成する識別モデル生成手段と、回転中における回転軸装置の状態を表す特徴量、および、その特徴量を計測した際の回転軸装置の運転条件を取得する取得手段と、取得手段によって取得された特徴量および運転条件から、識別モデル生成手段によって生成された識別モデルを用いて転がり軸受の状態を診断する診断手段と、その診断手段による診断結果から、回転軸装置の仕様を推定する仕様推定手段とを有していることを特徴とするものである。なお、回転軸装置の仕様とは、回転軸装置の最高回転速度、許容負荷、転がり軸受の諸元等のことである。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、仕様推定手段が推定した回転軸装置の仕様に応じて、診断手段で用いる識別モデルを選択する識別モデル選択手段と、仕様推定手段が識別モデルを選択した後に、その選択された識別モデルを用いて、診断手段が軸受の状態を診断することを特徴とするものである。
【００１０】
請求項３に記載の発明は、請求項１、または請求項２に記載の発明において、識別モデルが、回転軸装置の正常時および異常時における特徴量、および、それらの特徴量を計測した際の回転軸装置の運転条件の入力によって、回転軸装置が正常か否かを出力するものであり、回転軸装置の仕様毎に、回転軸装置が運転を繰り返すことにより機械学習によって更新されることを特徴とするものである。
【００１１】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３のいずれかに記載の発明において、仕様推定手段が、回転軸装置の各仕様毎の識別モデルに対する異常の確信度を算出し、全ての識別モデルが正常であると判断した場合には仕様推定を行わず、少なくとも一つの識別モデルが異常であると判断した場合には、それらの異常と判断した識別モデルの内の最も確信度が高い識別モデルに対応した回転軸装置の仕様を、診断の対象となった回転軸装置の仕様であると推定することを特徴とするものである。
【００１２】
請求項５に記載の発明は、請求項１〜４のいずれかに記載の発明において、仕様推定手段において回転軸装置の仕様を推定する際に、過去に推定に使用した回転軸装置の異常の確信度を表示するための表示手段と、その表示手段の表示に基づいて作業者が回転軸装置の仕様を入力可能な入力手段とを備えており、その入力手段によって入力された回転軸装置の仕様を、診断の対象となった回転軸装置の仕様であると推定することを特徴とするものである。
【００１３】
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５のいずれかに記載の発明において、回転軸装置の状態を表す特徴量が、惰性運動による回転速度の時系列変化または回転速度の単位時間当たりの差分に回転体の慣性モーメントを掛け合わせて算出した各回転速度における摩擦トルクの内の少なくとも片方であり、運転条件が、惰性運動を開始した速度であることを特徴とするものである。
【００１４】
請求項７に記載の発明は、請求項１〜５のいずれかに記載の発明において、回転軸装置の状態を表す特徴量が、周波数分析した各振動周波数における回転軸装置の振動値であり、運転条件が、振動を測定した際の回転軸装置の回転速度であることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の回転軸装置の診断装置（転がり軸受の診断装置）によれば、最高回転速度や許容負荷に応じて異なる転がり軸受が用いられている回転軸装置の仕様に合わせて識別モデル（診断モデル）を準備することなく、簡便かつ容易に回転軸装置の状態を診断することができる。また、本発明の回転軸装置の診断装置によれば、誤った識別モデルを適用して回転軸装置の状態を診断してしまうミスマッチを防ぐことができ、転がり軸受の状態を正確に診断することができる。加えて、本発明の回転軸装置の診断装置によれば、初期段階では全ての識別モデルを試行するために診断に時間を要するものの、繰り返して継続的に診断することにより、回転軸装置の仕様および識別モデルが確定されるため、診断に要する時間を短縮することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】回転軸装置の診断装置（転がり軸受の診断装置）を備えたＮＣ装置のブロック構成図である。
【図２】診断装置による診断に用いられるニューラルネットワークを示す説明図である。
【図３】診断装置のモニタの表示内容を示す説明図である。
【図４】回転軸装置の診断装置（転がり軸受の診断装置）を備えたＮＣ装置のブロック構成図である。
【図５】診断装置による診断に用いられるニューラルネットワークを示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明に係る回転軸装置の診断装置（以下、単に診断装置という）を工作機械の主軸装置の転がり軸受に適用し、転がり軸受の状態を示す特徴量である「転がり軸受のキズによる振動」を振動センサで取得することによって転がり軸受の正常・異常を識別する実施形態、および、転がり軸受の状態を示す特徴量である「転がり軸受のキズによる惰性運動」を回転検出器等で取得することによって転がり軸受の正常・異常を識別する実施形態について、図面に基づいて説明する。
【００１８】
＜診断装置を備えたＮＣ工作機械の構造＞
図１は、診断装置を備えたＮＣ工作機械を示すブロック構成図であり、ＮＣ工作機械Ｍは、基台であるベッド５、回転軸装置である回転主軸３、回転主軸３を設置するための主軸ハウジング１、コラム６、ワークを設置するためのテーブル４、作動を制御するための制御装置Ｃ等によって構成されている。
【００１９】
回転主軸３は、図示されていない転がり軸受によって支持された状態で、図示されていない主軸モータによって回転可能に主軸ハウジング１に設置されている。また、主軸ハウジング１は、図示されていないボールねじ、送り軸モータによって、上下方向および前後方向に移動可能に、コラム６に設置されている。さらに、回転主軸３には、回転速度を検出するための回転検出器７が取り付けられており、回転主軸３の転がり軸受（図示せず）には、振動を検出するための振動センサ２が取り付けられている。
【００２０】
一方、制御装置Ｃには、転がり軸受の状態を診断するための診断部１３、回転主軸３の仕様を識別する際に利用する識別モデルを選択するための識別モデル選択部１４、転がり軸受の仕様を推定するための仕様推定部１５、振動センサ２と協働して転がり軸受の振動を検出するための振動検出部１１、回転検出器７と協働して回転主軸３の回転速度を算出するための回転検出部１２、診断された転がり軸受の状態等を出力するためのモニタ１６、記憶装置１８等が設けられている。そして、診断部１３、識別モデル選択部１４、仕様推定部１５、振動センサ２、振動検出部１１、回転検出器７、回転検出部１２、記憶装置１８等によって、回転主軸３の転がり軸受の診断装置Ｄ１が構成された状態になっている。
【００２１】
上記の如く構成されたＮＣ工作機械Ｍは、先端に切削工具を取り付けた回転主軸３を、テーブル４に対して相対的に動かすことによって、テーブル４の上に設置されたワークを加工することができるようになっている。
【００２２】
＜診断装置による転がり軸受の状態の診断＞
１．振動による診断
診断装置Ｄ１の診断部１３は、識別モデルとしてニューラルネットワークが構成されている。図２は、当該ニューラルネットワークを示したものであり、このニューラルネットワークＮ１は、入力層、中間層、出力層からなる、所謂、順伝播型ニューラルネットワークである。入力層の各ニューロンには、回転主軸３の回転速度、振動値ＦＦＴ（ｎ）が入力され、出力層の各ニューロンからは、転がり軸受の状態として、正常状態、潤滑不良、予圧異常、転走面の損傷の４つ状態のいずれかが出力されるようになっている。また、ニューラルネットワークＮ１においては、診断が繰り返され、回転主軸３の正常時、潤滑不良時、予圧異常時、転走面損傷時の各回転速度における振動値ＦＦＴ（ｎ）を入力し、正常状態と、異常状態としての潤滑不良、予圧異常、転走面の損傷とを出力することによって、学習（機械学習）されるようになっている。加えて、制御装置Ｃの記憶装置１８には、回転主軸３の仕様（転がり軸受の仕様、最高回転速度、許容荷重等）毎に、図２の如き識別モデルとしてのニューラルネットワークＮ１が記憶されている。
【００２３】
診断装置Ｄ１においては、加工を行っていない状態で回転主軸３が回転を始めると、その回転主軸３の回転速度が回転検出部１２で検出されるとともに、回転主軸３の振動が振動検出部１１で算出され、それぞれのデータが診断部１３に送信される。そして、送信された振動のデータは、診断部１３においてＦＦＴ（高速フーリエ変換：Fast Fourier Transform）処理され、ｎに分割された各周波数における振動値ＦＦＴ（ｎ）が算出される。そして、算出された振動値ＦＦＴ（ｎ）に基づいて、ニューラルネットワークＮ１で構成されている識別モデルによって、回転主軸３の仕様が推定される。
【００２４】
すなわち、上記の如く振動値ＦＦＴ（ｎ）が算出された後には、その振動値ＦＦＴ（ｎ）に基づいて、学習の繰り返しによって生成された識別モデルによって、回転主軸３の状態が、正常状態、あるいは、異常状態である潤滑不良、予圧異常、転走面の損傷の４つの内のいずれの状態であるか判断される。さらに、その回転主軸３の状態が、モニタ１６に表示される。
【００２５】
診断装置Ｄ１の診断部１３では、全ての回転主軸３の仕様の識別モデル（ニューラルネットワークＮ１）に対して、回転主軸３の回転速度、振動値ＦＦＴ（ｎ）の入力が行われ、出力値を得る。そして、潤滑不良、予圧異常、転走面の損傷という異常状態の各出力値よりも正常状態の出力値が上回っている場合には、正常状態であると判断する。一方、潤滑不良、予圧異常、転走面の損傷という異常状態の出力値が正常状態の出力値を上回った場合には、異常状態であると判断し、それらの３つの異常状態（潤滑不良、予圧異常、転走面の損傷）の出力値の合計を異常確信度として算出する。そして、当該正常状態か異常状態かの判断、および、異常確信度の数値が、仕様推定部１５へ送られる。
【００２６】
また、診断装置Ｄ１においては、診断部１３から送られた異常確信度の数値に基づいて、“診断回数の増加（繰り返し回数の増加）に伴う異常の確信度の変化”を算出し、その変化をモニタ１６に出力するようになっている。図３は、“診断回数の増加に伴う異常確信度の変化”の一例を表したものであり、図３において、仕様Ａでは、回転主軸３の運転時間が増えるにしたがって、異常の確信度が増加しており、仕様Ｂおよび仕様Ｃでは、異常確信度に大きな変化は見られない。
【００２７】
また、診断装置Ｄ１の記憶装置１８には、これまでの診断における学習に基づいて、回転主軸３の状態を判断するための異常確信度の閾値が設定されており、仕様推定部１５は、当該閾値を利用して、回転主軸３の仕様を推定する。すなわち、上記の如く、診断部１３で、異常状態の出力値が正常状態の出力値を上回った場合であって、回転主軸３の各仕様（仕様Ａ、仕様Ｂ、仕様Ｃ）の異常確信度が当該閾値を上回った場合には、回転主軸３の仕様が、閾値を上回った仕様であると推定される（したがって、図３のケースでは、回転主軸３の仕様は仕様Ａであると推定される）。
【００２８】
また、診断装置Ｄ１には、回転主軸３の仕様をマニュアル入力するための入力手段（図示せず）が設けられており、作業者がモニタ１６に出力された“診断回数の増加に伴う異常確信度の変化”等のデータに基づいて、回転主軸３の仕様を入力することができるようになっている。
【００２９】
上記の如く、仕様推定部１５が回転主軸３の仕様を推定（あるいは作業者が回転主軸３の仕様を入力）した後には、そのデータが識別モデル選択部１４へ送られる。そして、次回の診断部１３での診断時には、回転主軸３の状態を判断するための識別モデルとして、仕様Ａの識別モデル（ニューラルネットワークＮ１）が使用される。
【００３０】
２．惰性運動による診断
続いて、惰性運動による診断について説明する。図４は、回転主軸３の転がり軸受の惰性運動による診断を行うための診断装置Ｄ２を示したものであり、診断装置Ｄ２は、診断部１３、識別モデル選択部１４、仕様推定部１５、摩擦トルク算出部１７、回転検出器７、回転検出部１２、記憶装置１８等によって構成されている。
【００３１】
まず、回転主軸３が惰性運動を始めると、回転検出部１２によって、惰性運転を開始した回転速度が検出され、その回転速度が診断部１３および摩擦トルク算出部１７へ送られる。また、摩擦トルク算出部１７では、予め設定されている（記憶装置１８に記憶されている）回転主軸３の慣性モーメントと、回転検出部１２で検出された回転速度の変化量とを用いて、各回転速度における摩擦トルクを算出する。そして、算出した各回転速度における摩擦トルクは、最高回転速度で正規化（規格化）され、予め定められている点数ｎにリサンプリングされて、診断部１３へ送られる。
【００３２】
診断部１３は、図５に示すようなニューラルネットワークＮ２で構成されている。このニューラルネットワークＮ２も、上記したニューラルネットワークＮ１と同様に、入力層、中間層、出力層からなる順伝播型ニューラルネットワークである。入力層の各ニューロンには、回転主軸３の正規化された各回転速度における摩擦トルク、惰性運転の開始速度が入力され、出力層の各ニューロンからは、転がり軸受の状態として、「正常」、「潤滑不良」、「予圧異常」、「転走面の損傷」の４つ状態のいずれかが出力されるようになっている。また、ニューラルネットワークＮ２においては、診断が繰り返され、回転主軸３の正常時、潤滑不良時、予圧異常時、転走面損傷時の回転主軸３の正規化された各回転速度における摩擦トルク、惰性運転の開始速度を入力し、正常状態と、異常状態としての潤滑不良、予圧異常、転走面の損傷とを出力することによって、予め学習（機械学習）されるようになっている。加えて、制御装置Ｃの記憶装置１８には、回転主軸３の仕様（転がり軸受の仕様、最高回転速度、許容荷重等）毎に、図５の如き識別モデルとしてのニューラルネットワークＮ２が記憶されている。
【００３３】
診断装置Ｄ２の診断部１３では、全ての回転主軸３の仕様の識別モデル（ニューラルネットワークＮ２）に対して、回転主軸３の正規化された各回転速度における摩擦トルク、惰性運転の開始速度の入力が行われ、出力値を得る。そして、潤滑不良、予圧異常、転走面の損傷という異常状態の各出力値よりも正常状態の出力値が上回っている場合には、正常状態であると判断する。そして、潤滑不良、予圧異常、転走面の損傷という異常状態の出力値が正常状態の出力値を上回った場合には、異常状態であると判断し、それらの３つの異常状態（潤滑不良、予圧異常、転走面の損傷）の出力値の合計を異常確信度として算出する。そして、当該正常状態か異常状態かの判断、および、異常確信度の数値が、仕様推定部１５へ送られる。
【００３４】
そして、仕様推定部１５では、診断部１３から送られた異常確信度の数値、異常確信度の閾値を利用して、回転主軸３の仕様を推定する。すなわち、診断装置Ｄ１と同様に、診断部１３で、異常状態の出力値が正常状態の出力値を上回った場合であって、回転主軸３の各仕様の異常確信度が当該閾値を上回った場合には、回転主軸３の仕様が、閾値を上回った仕様であると推定される。さらに、仕様推定部１５が回転主軸３の仕様を推定した後には、そのデータが識別モデル選択部１４へ送られ、次回の診断部１３での診断時には、回転主軸３の状態を判断するための識別モデルとして、仕様Ａの識別モデル（ニューラルネットワークＮ２）が使用される。
【００３５】
＜診断装置の効果＞
診断装置Ｄ１，Ｄ２は、上記の如く、転がり軸受の状態を判断するための識別モデル（診断モデル）を生成する識別モデル生成手段と、回転中における回転軸装置の状態を表す特徴量、および、その特徴量を計測した際の回転軸装置の運転条件を取得する取得手段と、取得手段によって取得された特徴量および運転条件から、識別モデルを用いて転がり軸受の状態を診断する診断手段と、その診断手段による診断結果から、回転軸装置の仕様を推定する仕様推定手段とを有している。それゆえ、診断装置Ｄ１，Ｄ２によれば、最高回転速度や許容負荷に応じて異なる転がり軸受が用いられている回転軸装置の仕様に合わせて識別モデルを準備することなく、簡便かつ容易に回転軸装置の状態を診断することができる。また、診断装置Ｄ１，Ｄ２によれば、誤った識別モデルを適用して回転軸装置の状態を診断してしまうミスマッチを防ぐことができ、転がり軸受の状態を正確に診断することができる。加えて、本診断装置Ｄ１，Ｄ２によれば、初期段階では全ての識別モデルを試行するために診断に時間を要するものの、繰り返して継続的に診断することにより、回転軸装置の仕様および識別モデルが確定されるため、診断に要する時間を短縮することが可能となる。
【００３６】
＜診断装置の変更例＞
本発明に係る診断装置の構成は、上記実施形態の態様に何ら限定されるものではなく、振動検出部、回転検出部、診断部、識別モデル選択部、仕様推定部、モニタ、摩擦トルク算出部等の構成を、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、必要に応じて適宜変更することができる。
【００３７】
たとえば、上記実施形態においては、識別モデルとして単層のニューラルネットワークを用いた一例を示したが、本発明に係る診断装置においては、ディープラーニングを識別モデルとして用いることもできる。また、転がり軸受の状態を表示する方法は、上記実施形態の如きディスプレイによる表示に限定されず、複数の色のＬＥＤで構成される状態表示灯による表示でも良い。さらに、本発明に係る診断装置は、転がり軸受の異常時にその旨の表示をするだけのものに限定されず、機械を停止したり、ワークから工具を離したりする等の工作機械の制御をも実施するもの等に変更することも可能である。
【００３８】
加えて、本発明に係る診断装置は、工作機械の主軸の転がり軸受を診断するものに限定されず、ボールねじを支持する転がり軸受を診断するもの等、各種の回転機器への適用も可能である。また、回転機器の仕様が同じであるにもかかわらず使用する転がり軸受のメーカの違いにより転動体数、転動体の直径、ＰＣＤ等が異なる場合における転がり軸受の診断装置としても適用が可能である。
【符号の説明】
【００３９】
Ｍ・・工作機械
Ｃ・・制御装置
Ｄ１，Ｄ２・・診断装置
１・・主軸ハウジング
２・・振動センサ
３・・主軸
４・・テーブル
５・・ベッド
６・・コラム
７・・回転検出器
１１・・振動検出部
１２・・回転検出部
１３・・診断部
１４・・識別モデル選択部
１５・・仕様推定部
１６・・モニタ
１７・・摩擦トルク算出部
１８・・記憶装置
【図１】
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【図２】
2019132773.tif 000004
【図３】
2019132773.tif 000005
【図４】
2019132773.tif 000006
【図５】
2019132773.tif 000007