(57)【要約】【課題】インバーター電源で駆動される回転機械に取り付けられた振動センサーの信号から、インバーター電源に起因する電磁振動の周波数成分を高精度で除去する。【解決手段】振動センサーによって取得された振動時間波形をフーリエ変換して、周波数スペクトルを計算する。インバーター電源のキャリア周波数の整数倍の周辺の最大ピークの周波数を基準周波数とする。基準周波数周辺の周波数スペクトルの自己相関関数を計算する。基準周波数周辺の自己相関関数のピークの間隔を求める。基準周波数周辺に存在する等間隔ピークであるピーク間隔毎に存在するピークを、対象ピークとして抽出する。周波数スペクトルにおいて対象ピークの周波数成分のレベルを低減させる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
インバーター電源で駆動される回転機械に取り付けられた振動センサーによって前記回転機械の振動時間波形を取得し、
振動時間波形をフーリエ変換して、周波数スペクトルを計算し、
前記周波数スペクトルにおける前記インバーター電源のキャリア周波数の整数倍の周辺の最大ピークの周波数を基準周波数とし、
前記基準周波数周辺の前記周波数スペクトルの自己相関関数を計算し、
前記基準周波数周辺の前記自己相関関数のピークの間隔を求めることにより、前記基準周波数周辺に存在する等間隔ピークであるピーク間隔を求め、
前記基準周波数前後で前記ピーク間隔毎に存在するピークを対象ピークとして抽出し、
前記周波数スペクトルにおいて前記対象ピークの周波数成分のレベルを低減させる、電磁振動成分の除去方法。
【請求項２】
前記対象ピークの周波数成分のレベルの低減は、前記対象ピークをピークの裾のレベルまで低減させるものである、請求項１に記載の電磁振動成分の除去方法。
【請求項３】
請求項１又は２の電磁振動成分の除去方法によって電磁振動成分を除去した前記周波数スペクトルを逆フーリエ変換して振動時間波形を計算し、
前記逆フーリエ変換により得られた振動時間波形に基づいて、回転機械の状態を判定する、回転機械診断方法。
【請求項４】
インバーター電源で駆動される回転機械に取り付けられた振動センサーと、
前記振動センサーによって取得された前記回転機械の振動時間波形をフーリエ変換して周波数スペクトルを計算するフーリエ変換部と、
前記周波数スペクトルにおける前記インバーター電源のキャリア周波数の整数倍の周辺の最大ピークの周波数である基準周波数周辺の、前記周波数スペクトルの自己相関関数を計算する自己相関関数計算部と、
前記基準周波数周辺の前記自己相関関数のピークの間隔を求めることにより、前記基準周波数周辺に存在する等間隔ピークであるピーク間隔を求めるピーク間隔検出部と、
前記基準周波数前後で前記ピーク間隔毎に存在するピークを対象ピークとして抽出する対象ピーク検出部と、
前記周波数スペクトルにおいて前記対象ピークの周波数成分のレベルを低減させるレベル低減部と、
前記レベル低減部によって前記対象ピークの周波数成分のレベルを低減させた前記周波数スペクトルを逆フーリエ変換する逆フーリエ変換部と、
前記逆フーリエ変換により得られた振動時間波形に基づいて、回転機械の状態を判定する判定部と
を備える、回転機械診断装置。
【請求項５】
前記レベル低減部における前記対象ピークの周波数成分のレベルの低減は、前記対象ピークをピークの裾のレベルまで低減させるものである、請求項４に記載の回転機械診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電磁振動成分の除去方法、回転機械診断方法、及び回転機械診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
工場などでの設備停止を防ぐため、回転機械の振動を測定して異常を監視する設備診断が古くから行われてきた(例えば、非特許文献１参照)。
【０００３】
近年、インバーターで駆動するモーターが多く使用されるようになってきている。インバーター方式駆動のモーターは、設定値（インバーター電源の変調信号周波数）を変更するだけで、簡単に回転数を変えて運転することができるという利点がある。しかし、インバーターで駆動するモーターは、正常運転時にもキャリア周波数に起因する電磁振動が発生し、これが振動診断においてノイズとなって、振動の異常監視の妨げになる。そこで、回転機械の振動監視装置において、測定された振動センサーの信号から、インバーターに起因する電磁振動の周波数成分を除去し、振動診断するという手法が考案されている。
【０００４】
特許文献１には、以下の処理を含む電磁振動成分の除去方法が開示されている。
・インバーター電源により決定されるキャリア周波数の整数倍となる周波数を基準とした所定の周波数範囲における複数のピーク値を検出する。
・キャリア周波数の整数倍に最も近いピーク値を基準ピーク値とし、この基準ピーク値と各ピーク値の周波数間隔を全て求める。
・周波数間隔から基準周波数間隔を決定し、周波数間隔が基準周波数間隔の整数倍であるピーク値を除去対象ピーク値として抽出する。
【０００５】
特許文献１の手法は、上に凸である点をピークと定義してピークをまず見つけ、そのピーク位置からピーク間隔を求めるというもので、理想的なスペクトル波形には有効であるものの、実際のデータは、振動センサーの信号を一定時間のサンプリングレートでＡ／Ｄ変換したものでありスペクトルもまた離散的データであることから、ＦＦＴリーケージ（漏れ）などの問題により各ピーク位置に誤差があらわれ、それが積算され誤差が大きくなる恐れがある。また、特許文献１の方法は、単なるノイズや、インバーター電磁振動に起因しないピークも、除去対象ピークとして検出してしまう恐れもある。
【０００６】
特許文献２は、インバーターに起因する電磁振動の周波数成分を特定する手法を開示している。しかし、この手法では、インバーター電源のキャリア周波数と変調周波数から、インバーターに起因する電磁振動の周波数を計算し、除去対象ピークとしているため、変調周波数すなわちモーターの回転数が不明であれば除去対象ピークを特定できない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第５５６５１２０号
【特許文献２】特開２０１６−１１６２５１号
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】井上紀明著，「現場の疑問に答える実践振動法による設備診断」，日本プラントメンテナンス協会，１９９８年９月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、インバーター電源で駆動される回転機械に取り付けられた振動センサーの信号から、インバーター電源に起因する電磁振動の周波数成分を高精度で除去することを課題とする。また、本発明は、かかる電磁振動成分の除去に基づいて高精度で回転機械診断を行うことを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第１の態様は、インバーター電源で駆動される回転機械に取り付けられた振動センサーによって前記回転機械の振動時間波形を取得し、振動時間波形をフーリエ変換して、周波数スペクトルを計算し、前記周波数スペクトルにおける前記インバーター電源のキャリア周波数の整数倍の周辺の最大ピークの周波数を基準周波数とし、前記基準周波数周辺の前記周波数スペクトルの自己相関関数を計算し、前記基準周波数周辺の前記自己相関関数のピークの間隔を求めることにより、前記基準周波数周辺に存在する等間隔ピークであるピーク間隔を求め、前記基準周波数前後で前記ピーク間隔毎に存在するピークを対象ピークとして抽出し、前記周波数スペクトルにおいて前記対象ピークの周波数成分のレベルを低減させる、電磁振動成分の除去方法を提供する。前記対象ピークの周波数成分のレベルの低減は、例えば、前記対象ピークをピークの裾のレベルまで低減させるものである。
【００１１】
本発明の第２の態様は、前記電磁振動成分の除去方法によって電磁振動成分を除去した前記周波数スペクトルを逆フーリエ変換して振動時間波形を計算し、前記逆フーリエ変換により得られた振動時間波形に基づいて、回転機械の状態を判定する、回転機械診断方法を提供する。
【００１２】
本発明の第３の態様は、インバーター電源で駆動される回転機械に取り付けられた振動センサーと、前記振動センサーによって取得された前記回転機械の振動時間波形をフーリエ変換して周波数スペクトルを計算するフーリエ変換部と、前記周波数スペクトルにおける前記インバーター電源のキャリア周波数の整数倍の周辺の最大ピークの周波数である基準周波数周辺の、前記周波数スペクトルの自己相関関数を計算する自己相関関数計算部と、前記基準周波数周辺の前記自己相関関数のピークの間隔を求めることにより、前記基準周波数周辺に存在する等間隔ピークであるピーク間隔を求めるピーク間隔検出部と、前記基準周波数前後で前記ピーク間隔毎に存在するピークを対象ピークとして抽出する対象ピーク検出部と、前記周波数スペクトルにおいて前記対象ピークの周波数成分のレベルを低減させるレベル低減部と、前記レベル低減部によって前記対象ピークの周波数成分のレベルを低減させた前記周波数スペクトルを逆フーリエ変換する逆フーリエ変換部と、前記逆フーリエ変換により得られた振動時間波形に基づいて、回転機械の状態を判定する判定部とを備える、回転機械診断装置を提供する。前記レベル低減部における前記対象ピークの周波数成分のレベルの低減は、例えば、前記対象ピークをピークの裾のレベルまで低減させるものである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に係る電磁振動成分の除去方法によれば、インバーター電源で駆動される回転機械に取り付けられた振動センサーの信号から、インバーター電源に起因する電磁振動の周波数成分を高精度で除去できる。また、本発明に係る回転機械診断方法及び回転機械診断装置によれば、インバーター電源による電磁振動成分を高精度で除去することで、高精度での回転機械診断を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態に係る回転機械診断装置の構成図。
【図２】回転機械診断装置により実行される処理を説明するためのフローチャート。
【図３Ａ】加速度時間波形を示すグラフ。
【図３Ｂ】加速度時間波形のＦＦＴにより得られる周波数スペクトルを示すグラフ。
【図３Ｃ】基準周波数付近の周波数スペクトルを示すグラフ。
【図４】基準周波数付近の周波数スペクトルから計算した自己相関関数を示すグラフ。
【図５】対象ピークの抽出を説明するための、基準周波数付近の周波数スペクトルを示すグラフ。
【図６】ピーク成分カット後の基準周波数付近の周波数スペクトルを示すグラフ。
【図７】ピーク成分カット後の基準周波数付近の周波数スペクトルの逆ＦＦＴにより得られる加速度時間波形を示すグラフ。
【図８】ピーク成分カットを説明するための模式図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に説明する本発明の実施形態は、インバーター電源で駆動される回転機械に取り付けた振動センサーの信号に含まれるインバーター電源による電磁振動成分を除去する方法を含む。この方法では、インバーター電源による電磁振動の周波数成分を特定するために、ある周波数範囲のピークをすべて抽出しその位置関係からピーク間隔を求めるのでなく、かつ変調周波数を入力とせずともレベル低減の対象となるピークの間隔を特定している。つまり、この方法は、インバーター電源に起因するピーク検索に関して、以下の特徴を有する。
・インバーターに起因する周波数成分の特徴であるキャリア周波数周辺の等間隔である複数のピーク(線スペクトル)の間隔を求める。
・当該ピークの間隔算出に変調周波数を使用しない。
【００１６】
図１は、本発明の実施形態に係る回転機械診断装置１を示す。本実施形態において診断対象となる回転機械は、インバーター電源２によって駆動されるモーター３である。
【００１７】
本実施形態における回転機械診断装置１は、モーター３の軸受部に取り付けられた圧電加速度センサー（振動センサー）４と、圧電加速度センサー４からの信号を処理する処理部５とを備える。
【００１８】
処理部５は、圧電加速度センサー４からの出力に対して必要な前処理を行う前処理部６に加え、記憶部７、演算部８、入力部９、及び出力部１０を備える。処理部５は、ＣＰＵに加えてＲＡＭ、ＲＯＭのような記憶装置を含むハードウェアと、それに実装されたソフトウェアにより構築できる。
【００１９】
前処理部６において、圧電加速度センサー４からの出力は、アンプ１１で増幅された後、ノイズ除去のためのバンドパスフィルタ１２を追加し、さらにＡ／Ｄ変換器１３でＡ／Ｄ変換される。これらの処理を経た圧電加速度センサー４によって取得されたモーター３の加速度時間波形は、記憶部７に記憶される。
【００２０】
演算部８は、記憶部７に記憶された加速度時間波形からインバーター電源２に由来する電磁振動成分を除去すると共に、電磁振動成分を除去した加速度時間波形からモーター３の状態の判定を実行する。判定結果は、例えばディスプレイである出力部１０に出力される。
【００２１】
本実施形態における演算部８は、高速フーリエ変換部（フーリエ変換部）２１、自己相関関数計算部２２、ピーク間隔検出部２３、対象ピーク抽出部２４、ピーク成分カット部（レベル低減部）２５、逆高速フーリエ変換部（逆フーリエ変換部）２６、及び判定部２７を備える。
【００２２】
演算部８によって実行される処理の概要は、図２のフローチャート（ステップＳ１〜Ｓ１３）に示されている。高速フーリエ変換部２１は、ステップＳ１を実行する。自己相関関数計算部２２は、ステップＳ３を実行する。ピーク間隔検出部２３はステップＳ４を実行する。対象ピーク抽出部２４は、ステップＳ５，Ｓ８を実行する。ピーク成分カット部２５はステップＳ６，Ｓ９を実行する。逆高速フーリエ変換部２６は、ステップＳ１２を実行する。判定部２７は、ステップＳ１３を実行する。
【００２３】
以下、図２を参照しつつ、演算部８で実行される処理を説明する。以下の説明では、必要に応じて、図３Ａから図７を合わせて参照する。図３Ａは、圧電加速度センサー４により取得された加速度時間波形の一例であり、インバーター電源２のキャリア周波数は１２ｋＨｚで、インバーター電源２の変調周波数（出力周波数）は２０Ｈｚの場合である。図３Ｂから図７は、図３Ａの加速度時間波形に対する演算部８における処理で得られる各種波形である。以下の説明では、図３Ａから図７を総称して「参考例」と呼ぶ場合がある。
【００２４】
まず、ステップＳ１において、加速度時間波形を高速フーリエ変換し、周波数スペクトルを計算する。図３Ｂは、図３Ａの加速度時間波形の高速フーリエ変換により得られた周波数スペクトルであり、キャリア周波数である１２ｋＨｚと、その２倍の２４ｋＨｚの周波数帯周辺に線スペクトルが現れている。図３Ｂは、図３Ａのスペクトルの１２ｋＨｚ付近を拡大したものであり、インバーター電源２の変調周波数２０Ｈｚの２倍である４０Ｈｚ間隔のピークが複数出現している。なお、インバーター電源の変調周波数の整数倍の間隔でピークが出現することは、例えば特許文献２に記載されている。
【００２５】
次に、ステップＳ２において、基準周波数ｆｃが決定される。ここで基準周波数ｆｃとは、周波数スペクトルにおけるインバーター電源２のキャリア周波数の整数倍の周辺（例えば、１２ｋＨｚ±０．２ｋＨｚの範囲）の最大ピークの周波数である。キャリア周波数はインバーター電源２の仕様から明らかであるから、おおよその周波数をユーザーが指定、つまり入力部９を使用して入力することができる。出力部１０に周波数スペクトルを画像として表示し、それに基づいてキャリア周波数の整数倍の周辺の最大ピークの周波数を、ユーザーが指定してもよい。参考例では、指定したキャリア周波数周辺の最も大きいピークの周波数は、正確には１１９８４．２５Ｈｚであり、これを基準周波数ｆｃとしている。
【００２６】
ステップＳ３では、周波数スペクトルについて自己相関関数を計算する。自己相関関数は一般に時間波形の周期性を見いだすのに用いられることが多いが、ここでは周波数スペクトルに対して自己相関を計算する。周波数スペクトルの自己相関関数を計算すると、周波数スペクトルにある等間隔なピークのピーク間隔ごとに自己相関関数の値が鋭いピークとなり、ピーク間隔をプログラム処理で求めることが容易になる。
【００２７】
自己相関関数の計算対象の周波数スペクトルは、全範囲とする必要はなく、そのピークが顕著な基準周波数ｆｃの周辺範囲を対象にすればよい。参考例の場合、インバーター電源２の変調周波数（出力周波数）の設定最大値が６０ｋＨｚであるので、とり得るピークの間隔は最大でも１２０Ｈｚである。このときでも、基準周波数ｆｃの前後６００Ｈｚの範囲を取り出して計算した。また、自己相関関数のラグの範囲も同様に基準周波数ｆｃの前後６００Ｈｚ相当、インデックスにして２００点分とした(参考例における高速フーリエ変換の周波数分解能は３．０５Ｈｚ）。
【００２８】
次に、ステップＳ４において、ステップＳ３で得られた自己相関関数から、基準周波数ｆｃの周辺に存在する等間隔ピークであるピーク間隔Ｐを求める。
【００２９】
図４は、参考例における、周波数スペクトル（図３Ｂ，３Ｃ）の基準周波数ｆｃスペクトル周辺における自己相関関数の正のラグ側をプロットしたものである。この自己相関関数のピーク(上に凸)の位置のインデックス(ラグ)の差分を順に求めていくと、１３，１３，１３，１３，１４，１３・・・となった。参考例では、最頻値１３をピーク間隔Ｐとしている。ピーク間隔Ｐは、自己相関関数のピークの位置のインデックス差分の平均値であってもよい。参考例では、高速フーリエ変換の周波数分解能は３．０５Ｈｚであるので、ピーク間隔周波数は３．０５×１３＝３９．６５Ｈｚ間隔となり、インバーターの変調周波数２０Ｈｚの２倍の４０Ｈｚにほぼ一致することが確認できる。
【００３０】
続いて、ステップＳ５において、周波数スペクトルについて、基準周波数ｆｃよりも周波数が大きくなる側でピーク間隔Ｐ毎にあるピークを対象ピークとして抽出する。ピーク間隔Ｐは、離散値(インデックス単位)であり±1の誤差をもつから、インデックスをピーク間隔Ｐ（参考例では１３）進めた±１の範囲にピークがあれば、対象ピークとなる。
【００３１】
次に、周波数スペクトルにおいて対象ピークの周波数成分のレベルの低減、つまり対象ピーク点とその前後の点の周波数成分のカット（ピーク成分カット）を実行する。
【００３２】
図８を参照して、ピーク成分カットの一例を説明する。図８は周波数スペクトルの一部を模式的に示したものである。また、図８において、符号Ｘｋは対象ピークを示す。まず、対象ピークＸｋの隣点Ｘｋ＋１からＸｋ＋ｎまでのｎ個（この例では５個）の平均値Ａと標準偏差σを求める。Ｘｋ＋１と平均値Ａの差の絶対値が標準偏差σより大きければ、つぎにＸｋ＋２からＸｋ＋ｎ＋１について同様の計算、判定を行い、これを繰り返し、平均値との差が標準偏差を下回る点が現れた時点でその点をピークの裾の１点とする。同様の処理を対象ピークの隣点Ｘｋ−１からＸｋ−ｎについても行い、もう一方の抽出ピークの裾の点を決定する。図８では、ピークＸｋ＋２，Ｘｋ−２が裾点である。次に、両裾の点（ピークＸｋ＋２，Ｘｋ−２）を直線補間し、両裾間の周波数成分をカットする。もとのフーリエ変換結果の(絶対値をとる前の複素数の)実数と虚数の成分を補間により低減した比率を乗じて低減させる。符号Ｌは、補間した直線を示す。
【００３３】
ステップＳ５，Ｓ６は、指定個数繰り返される。つまり、対象ピークのすべてについて、ステップＳ５，Ｓ６が実行される。
【００３４】
次に、周波数スペクトルについて、基準周波数ｆｃよりも周波数が小さくなる側について、ステップＳ５，Ｓ６と同じ処理、つまり対象ピークの抽出と、ピーク成分のカットが実行される（ステップＳ８〜Ｓ１０）。
【００３５】
基準周波数ｆｃが他に設定されていれば、当該基準周波数ｆｃについて、ステップＳ２〜Ｓ１１の処理が実行される（ステップＳ１１）。
【００３６】
図５では、周波数スペクトルにおける対象ピークを〇印を付して示している。
【００３７】
図６は、抽出したピークを低減させ、両裾を直線補間し、両裾間の周波数成分をカットした後の周波数スペクトルである。もとの周波数スペクトルも破線で薄く示した。以上で電磁振動成分の除去が完了する。
【００３８】
次に、ステップＳ１２では、ピーク成分カット後の周波数スペクトル（参考例では図６）を逆高速フーリエ変換し、加速度時間波形に戻す。図７は、参考例における電磁振動成分除去処理後の加速度波形を示し、除去処理前の加速度時間波形を薄く示した。除去処理前後の加速度振幅のＲＭＳ値を比較すると、除去処理前が２．４８ｍ／ｓ２であったが、除去処理後は０．６４ｍ／ｓ２であり、７４％も低減されていることが確認できる。
【００３９】
次に、ステップＳ１３において、電磁振動成分除去処理後の加速度時間波形（参考例では図７）を使用して、モーター３の振動状態に関する判定が実行される。このような判定の例は、種々知られており、例えば加速度振幅が予め設定された閾値を超えた場合に異常振動が発生していると判断される。判定結果を出力部１０に出力してもよい。電磁振動成分除去処理後の加速度時間波形は、各種フィルター処理を経て、簡易診断、精密診断に利用してもよい（非特許文献１等に、このような診断が記載されている）。
【００４０】
本実施形態によれば、インバーター電源２で駆動される回転機械の振動診断において、インバーター電源２の変調周波数、つまりモーター３の回転数に関係なく、圧電加速度センサー４の信号に含まれるインバーター電源２による電磁振動成分を高精度で除去することができる。その結果、電磁振動成分を除去したデータに従来からある振動診断の基準をそのまま適用することができるようになり、より正確な設備診断ができる。
【００４１】
実施形態では、圧電型加速度センサー４を例に説明したが、動電型速度センサー、非接触式変位センサーなどについても本発明を適用できる。実施形態では、振動センサーの出力信号が振動加速度である場合を例に説明したが、振動加速度を積分した速度、あるいは更に積分した変位であってもよい。センサー設置箇所はモーターの軸受部としたが、モーター以外の回転機械であってもよく、センサー設置箇所は回転機械の強固な筐体部であってもよい。
【符号の説明】
【００４２】
１  回転機械診断装置
２  インバーター電源
３  モーター
４  圧電加速度センサー
５  処理部
６  前処理部
７  記憶部
８  演算部
９  入力部
１０  出力部
１１  アンプ
１２  バンドパスフィルタ
１３  Ａ／Ｄ変換器
２１  高速フーリエ変換部（フーリエ変換部）
２２  自己相関関数計算部
２３  ピーク間隔検出部
２４  対象ピーク検出部
２５  ピーク成分カット部（レベル低減部）
２６  逆高速フーリエ変換部（逆フーリエ変換部）
２７  判定部
【図１】
2019100761.tif 000003
【図２】
2019100761.tif 000004
【図３Ａ】
2019100761.tif 000005
【図３Ｂ】
2019100761.tif 000006
【図３Ｃ】
2019100761.tif 000007
【図４】
2019100761.tif 000008
【図５】
2019100761.tif 000009
【図６】
2019100761.tif 000010
【図７】
2019100761.tif 000011
【図８】
2019100761.tif 000012
【手続補正書】
【提出日】平成30年6月28日(2018.6.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２７】
自己相関関数の計算対象の周波数スペクトルは、全範囲とする必要はなく、そのピークが顕著な基準周波数ｆｃの周辺範囲を対象にすればよい。参考例の場合、インバーター電源２の変調周波数（出力周波数）の設定最大値が６０Ｈｚであるので、とり得るピークの間隔は最大でも１２０Ｈｚである。このときでも、基準周波数ｆｃの前後６００Ｈｚの範囲を取り出して計算した。また、自己相関関数のラグの範囲も同様に基準周波数ｆｃの前後６００Ｈｚ相当、インデックスにして２００点分とした(参考例における高速フーリエ変換の周波数分解能は３．０５Ｈｚ）。