(57)【要約】【課題】転がり軸受の余寿命を推定する。【解決手段】本発明に係る転がり軸受の状態監視方法は、機械学習によって分類器を作成するステップと、転がり軸受の状態を監視するステップとを含む。分類器を作成するステップは、第１〜第３振動データの特徴量セットを算出するステップＳ１１〜Ｓ１３と、第１〜第３振動データの特徴量セットを機械学習して分類器を作成するステップＳ１４とを含む。第１振動データは、軌道面の周方向に第１長さの損傷が形成された状態での転がり軸受の振動データである。第２振動データは、軌道面の周方向に第１長さより小さい第２長さの損傷が形成された状態での転がり軸受の振動データである。第３振動データは、軌道面が正常な転がり軸受の振動データである。監視するステップは、損傷の長さが第２長さとなるまでの余寿命を分類器を用いて算出するステップを含む。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械学習によって分類器を作成するステップと、
転がり軸受の状態を監視するステップとを含み、
前記転がり軸受は、
回転輪と、
静止輪と、
前記回転輪と前記静止輪との間に配置され、前記回転輪の回転に伴って前記静止輪の軌道面を移動する複数の転動体とを含み、
前記分類器を作成するステップは、
前記軌道面の周方向に第１長さの損傷が形成された状態での前記転がり軸受の第１振動データの特徴量セットを算出するステップと、
前記周方向に、前記第１長さより小さい第２長さの損傷が形成された状態での前記転がり軸受の第２振動データの特徴量セットを算出するステップと、
前記軌道面が正常である場合の前記転がり軸受の第３振動データの特徴量セットを算出するステップと、
前記第１〜第３振動データの各特徴量セットを機械学習して前記分類器を作成するステップとを含み、
前記周方向に前記第１長さの損傷が形成されるまでの前記軌道面への負荷回数は、第１負荷回数であり、
前記周方向に前記第２長さの損傷が形成されるまでの前記軌道面への負荷回数は、前記第１負荷回数よりも少ない第２負荷回数であり、
前記転がり軸受の状態を監視するステップは、
監視中に測定された前記転がり軸受の第４振動データの特徴量セットを算出するステップと、
前記分類器を用いて、前記第４振動データの特徴量セットと、前記第１〜第３振動データの特徴量セットとの第１〜第３適合率をそれぞれ算出するステップと、
前記第１および第２負荷回数と、前記第１〜第３適合率とを用いて、前記軌道面の周方向に前記第１長さの損傷が形成されるまでの前記転がり軸受の余寿命を算出するステップとを含む、転がり軸受の状態監視方法。
【請求項２】
前記第１長さは、前記複数の転動体のうち、隣接する２つの転動体が前記第１長さの損傷を通過するときに前記２つの転動体が同時に無負荷となる長さである、請求項１に記載の転がり軸受の状態監視方法。
【請求項３】
前記第１〜第３適合率の総和は、１であり、
前記余寿命を算出するステップは、前記第２および第３適合率と、前記第１負荷回数から前記第２負荷回数を引いた残存負荷回数および前記第１負荷回数とをそれぞれ乗じた値の総和を前記余寿命として算出する、請求項１または２に記載の転がり軸受の状態監視方法。
【請求項４】
前記周方向に形成された前記第１および第２長さの損傷の各々は、人工的に形成された損傷である、請求項１〜３のいずれか１項に記載の転がり軸受の状態監視方法。
【請求項５】
前記周方向に形成された前記第１長さの損傷は、前記軌道面への負荷回数が前記第１負荷回数となるまで前記転がり軸受を運転させることによって形成された損傷であり、
前記周方向に形成された前記第２長さの損傷は、前記軌道面への負荷回数が前記第２負荷回数となるまで前記転がり軸受を運転させることによって形成された損傷である、請求項１〜３のいずれか１項に記載の転がり軸受の状態監視方法。
【請求項６】
前記第１〜第４振動データの各特徴量セットは、実効値、最大値、波高率、尖度、および歪度を含む、請求項１〜５のいずれか１項に記載の転がり軸受の状態監視方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の転がり軸受の状態監視方法を用いて、前記転がり軸受の状態を監視する、状態監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、転がり軸受の状態監視方法および状態監視装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、転がり軸受の状態監視方法が知られている。たとえば特開２００４−３４７４０１号公報（特許文献１）には、周波数スペクトルにおいて回転速度比例成分等のピークを持たないバックグラウンドノイズ成分を用いることにより、簡素な構成で効率的に精度良く転がり軸受の異常の有無を判断することができる転がり軸受の診断方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−３４７４０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特開２００４−３４７４０１号公報（特許文献１）には、転がり軸受の振動データの周波数スペクトルに周期的なピークが発生したときに、損傷を検出する構成が開示されている。
【０００５】
転がり軸受の交換時期を適切に判断するためには、損傷の程度に応じた転がり軸受の余寿命を推定する必要がある。しかし、特開２００４−３４７４０１号公報（特許文献１）においては、損傷の程度に応じた転がり軸受の余寿命の推定については考慮されていない。
【０００６】
本発明は上記のような課題を解決するためになされたものであり、その目的は、損傷の程度に応じた転がり軸受の余寿命を推定することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る転がり軸受の状態監視方法は、機械学習によって分類器を作成するステップと、転がり軸受の状態を監視するステップとを含む。転がり軸受は、回転輪と、静止輪と、複数の転動体とを含む。複数の転動体は、回転輪と静止輪との間に配置され、回転輪の回転に伴って静止輪の軌道面を移動する。分類器を作成するステップは、第１〜第３振動データの特徴量セットを算出するステップと、第１〜第３振動データの特徴量セットの特徴量セットを機械学習して分類器を作成するステップとを含む。第１振動データは、軌道面の周方向に第１長さの損傷が形成された状態での転がり軸受の振動データである。第２振動データは、軌道面の周方向に、第１長さより小さい第２長さの損傷が形成された状態での転がり軸受の振動データである。第３振動データは、軌道面が正常である場合の転がり軸受の振動データである。軌道面の周方向に第１長さの損傷が形成されるまでの負荷回数は、第１負荷回数である。軌道面の周方向に第２長さの損傷が形成されるまでの負荷回数は、第１負荷回数よりも少ない第２負荷回数である。状態を監視するステップは、第４振動データの特徴量セットを算出するステップと、第１〜第３適合率を算出するステップと、転がり軸受の余寿命を算出するステップとを含む。第４振動データは、監視中に測定された転がり軸受の振動データである。第１〜第３適合率は、分類器によって算出される。第１〜第３適合率は、第４振動データの特徴量セットと、第１〜第３振動データの特徴量セットそれぞれとの適合率である。転がり軸受の余寿命は、第１および第２負荷回数と、第１〜第３適合率とを用いて算出される。当該余寿命は、軌道面の周方向に第１長さの損傷が形成されるまでの転がり軸受の残存負荷回数である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明に係るによれば、振動データの特徴量セットの機械学習によって作成された分類器を用いることにより、転がり軸受の余寿命を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態に係る状態監視装置および状態監視装置によって監視される転がり軸受の断面図を併せて示す図である。
【図２】図１の状態監視装置の機能ブロック図である。
【図３】制御部によって算出される特徴量セットを示す図である。
【図４】制御部によって行なわれる転がり軸受の余寿命の推定処理の概要を示すフローチャートである。
【図５】負荷域中央付近が正常である様子を模式的に示す図である。
【図６】負荷域中央付近に損傷レベル１の損傷が生じている様子を模式的に示す図である。
【図７】負荷域中央付近に損傷レベル２の損傷が生じている様子を模式的に示す図である。
【図８】転がり軸受の振動データの実効値と負荷回数との関係を実際に測定した結果を示す図である。
【図９】学習期間に行なわれる処理の流れを具体的に示すフローチャートである。
【図１０】監視期間に行なわれる処理の流れを具体的に示すフローチャートである。
【図１１】転がり軸受の負荷回数と実施の形態に係る状態監視装置によって推定された余寿命との関係を示す図である。
【図１２】転がり軸受を実際に運転させて損傷を形成した場合および損傷を人工的に形成した場合それぞれにおける損傷レベル０〜２と余寿命との関係を併せて示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【００１２】
図１は、実施の形態に係る状態監視装置１および状態監視装置１によって監視される転がり軸受１０の断面図を併せて示す図である。図１に示されるように、転がり軸受１０は、内輪１２と、外輪１４と、複数の転動体１８とを含む。転がり軸受１０は、たとえば、自動調芯ころ軸受、円すいころ軸受、円筒ころ軸受、および玉軸受などを含む。転がり軸受１０は、単列のものでも複列のものでもよい。
【００１３】
内輪１２は、非回転の軸体１１に外嵌された静止輪である。外輪１４は、内輪１２の外周側に設けられ、図示しない回転体と一体的に回転する回転輪である。複数の転動体１８の各々は、図示されない保持器によって隣接の転動体１８と等間隔に保持されつつ内輪１２と外輪１４との間に介在する。
【００１４】
状態監視装置１は、振動センサによって転がり軸受１０の物理量を測定して、転がり軸受の状態を監視する。振動センサによって測定される転がり軸受１０の物理量としては、たとえば、加速度、速度、変位、音、ＡＥ（Acoustic  Emission）、および電力を挙げることができる。
【００１５】
静止輪である内輪１２の外周面（軌道面）の鉛直方向（Ｘ軸方向）上側に、複数の転動体１８からラジアル荷重を受ける負荷域が形成される。ラジアル荷重は、負荷域中央において最大となる。そのため、軌道面に生じる損傷は、負荷域の中央に最初に発生することが多い。
【００１６】
軌道面に生じた損傷の進展に応じて、外輪１４の振動が大きくなり得る。その結果、たとえば転がり軸受１０が支持している部品とそれに隣接する部品との異常接触等の弊害が生じ得る。転がり軸受１０を出来る限り長く使用するためには、軌道面に生じた損傷の程度に応じた転がり軸受１０の余寿命を推定し、転がり軸受１０の交換時期を適切に判断する必要がある。
【００１７】
そこで、実施の形態においては、軌道面に周方向の長さが異なる損傷が形成された転がり軸受の振動データの特徴量セットを機械学習することにより、或る特徴量セットと、機械学習した複数の特徴量セットとの適合率をそれぞれ算出する分類器を作成する。当該分類器を用いることにより、転がり軸受１０の余寿命を推定することができる。
【００１８】
図２は、図１の状態監視装置１の機能ブロック図である。図２に示されるように、状態監視装置１は、振動センサ２０と、ＬＰＦ（Low  Pass  Filter）３１と、ＢＰＦ（Band  Pass  Filter）３２と、ＨＰＦ（High  Pass  Filter）３３と、制御部４０と、記憶部５０とを含む。振動センサ２０は、転がり軸受１０の振動データを測定し、制御部４０、ＬＰＦ３１、ＢＰＦ３２、およびＨＰＦ３３に出力する。
【００１９】
ＬＰＦ３１は、所定の周波数より小さい周波数の振動データを制御部４０へ出力する。実施の形態においては、ＬＰＦ３１は、１０００Ｈｚ未満の周波数の振動データを制御部４０へ出力する。
【００２０】
ＢＰＦ３２は、所定の範囲の周波数の振動データを制御部４０へ出力する。実施の形態においては、ＢＰＦ３２は、１０００Ｈｚ以上５０００Ｈｚ以下の周波数の振動データを制御部４０へ出力する。
【００２１】
ＨＰＦ３３は、所定の周波数より高い周波数の振動データを制御部４０へ出力する。実施の形態においては、ＨＰＦ３３は、５０００Ｈｚより高い周波数の振動データを制御部４０へ出力する。
【００２２】
制御部４０は、学習期間において、軌道面に周方向の長さが異なる損傷が形成された転がり軸受の振動データの特徴量セットを機械学習し、分類器を作成する。分類器は、或る特徴量セットと機械学習した各特徴量セットとの適合率を算出する。分類器としては、たとえばサポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、ナイーブベイズ、および決定木を挙げることができる。制御部４０は、監視期間において、サンプリング時刻において測定された振動データの特徴量セットを算出し、転がり軸受の余寿命を算出する。制御部４０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）のようなコンピュータを含む。
【００２３】
記憶部５０には、たとえば、振動データ、当該振動データから算出される特徴量、および機械学習によって作成される分類器が保存される。
【００２４】
図３は、制御部４０によって算出される特徴量セットを示す図である。実施の形態において特徴量セットには、図３に示される特徴量Ｆ１〜Ｆ６０が含まれる。
【００２５】
図２および図３を参照しながら、制御部４０は、振動センサ２０からの振動データから、時間領域（Ｆ１〜Ｆ５）、周波数領域（Ｆ６〜Ｆ１０）、およびケフレンシ領域（Ｆ１１〜Ｆ１５）の各領域において、実効値、最大値、波高率、尖度、および歪度を特徴量として算出する。
【００２６】
制御部４０は、ＬＰＦ３１からの振動データから、時間領域（Ｆ１６〜Ｆ２０）、周波数領域（Ｆ２１〜Ｆ２５）、およびケフレンシ領域（Ｆ２６〜Ｆ３０）の各領域において実効値、最大値、波高率、尖度、および歪度を特徴量として算出する。
【００２７】
制御部４０は、ＢＰＦ３２からの振動データから、時間領域（Ｆ３１〜Ｆ３５）、周波数領域（Ｆ３６〜Ｆ４０）、およびケフレンシ領域（Ｆ４１〜Ｆ４５）の各領域において実効値、最大値、波高率、尖度、および歪度を特徴量として算出する。
【００２８】
制御部４０は、ＨＰＦ３３からの振動データから、時間領域（Ｆ４６〜Ｆ５０）、周波数領域（Ｆ５１〜Ｆ５５）、およびケフレンシ領域（Ｆ５６〜Ｆ６０）の各領域において実効値、最大値、波高率、尖度、および歪度を特徴量として算出する。
【００２９】
図４は、制御部４０によって行なわれる転がり軸受の余寿命の推定処理の概要を示すフローチャートである。以下ではステップを単にＳと記載する。図４に示されるように、制御部４０は、Ｓ１において分類器を作成する。Ｓ１は、学習期間において行なわれる処理である。制御部４０は、Ｓ２において分類器を用いて転がり軸受の余寿命を算出する。Ｓ２は、監視期間において行なわれる処理である。機械学習によって作成された分類器が監視期間の開始時に作成されていればよく、学習期間と監視期間とは連続していなくてもよい。
【００３０】
実施の形態においては、軌道面に形成された損傷の周方向の長さ（損傷の長さ）を損傷レベル０〜２の３レベルに分類する。図５は、負荷域中央付近が正常である様子を模式的に示す図である。図６は、負荷域中央付近に損傷レベル１の損傷が生じている様子を模式的に示す図である。図７は、負荷域中央付近に損傷レベル２の損傷が生じている様子を模式的に示す図である。なお、この図５〜図７では、転がり軸受１０の負荷域中央付近が拡大されて示されており、図示を容易にするために、内輪１２の外周面および外輪１４の内周面が直線状に描かれている。
【００３１】
実施の形態においては、図５に示されるように負荷域中央付近が正常である場合を損傷レベル０とする。負荷域中央付近が正常であるとは、負荷域中央付近に損傷が生じていない場合、あるいは損傷の長さが閾値より小さい場合である。図６に示される損傷レベル１の損傷の長さＬ１の、図７に示される損傷レベル２の損傷の長さＬ２に対する割合は、４０％以上６０％以下である。図７に示されるように、複数の転動体１８が損傷レベル２の損傷を通過するとき、同時に２個以上の転動体１８が、内輪１２および外輪１４からほとんど負荷を受けない無負荷状態となる。
【００３２】
図８は、転がり軸受１０の振動データの実効値と負荷回数との関係を実際に測定した結果を示す図である。図８に示されるように、実施の形態においては、負荷回数が０、Ｎ１、Ｎ２（＞Ｎ１）である場合に負荷域中央に生じている損傷の長さを、それぞれ損傷レベル０〜２とする。なお、負荷回数とは、転がり軸受１０が運転を開始してから、複数の転動体１８が負荷域中央へラジアル荷重を負荷した（負荷域中央を通過した）総回数である。
【００３３】
実施の形態において余寿命とは、状態監視中の或る測定時点から、損傷レベル２の損傷が形成されるまでの負荷回数（残存負荷回数）である。図８において、損傷レベル０（負荷回数０）の転がり軸受１０の余寿命ＮＬ０は、Ｎ２である。損傷レベル１の転がり軸受の余寿命ＮＬ１は、Ｎ２−Ｎ１である。損傷レベル２の転がり軸受の余寿命ＮＬ２は、０である。
【００３４】
図９は、学習期間に行なわれる処理（図４のＳ１）の流れを具体的に示すフローチャートである。図９に示されるように、制御部４０は、Ｓ１１において、損傷の長さが損傷レベル２である転がり軸受の振動データの特徴量セットを算出し、処理をＳ１２へ進める。
【００３５】
制御部４０は、Ｓ１２において、損傷の長さが損傷レベル１である転がり軸受の振動データの特徴量セットを算出し、処理をＳ１３へ進める。
【００３６】
制御部４０は、Ｓ１３において、損傷の長さが損傷レベル０である転がり軸受の振動データの特徴量セットを算出し、処理をＳ１４に進める。
【００３７】
制御部４０は、Ｓ１４において、損傷レベル０〜２の特徴量セットを機械学習して分類器を作成し、処理をＳ１５に進める。分類器は、或る特徴量セットと、各損傷レベルの特徴量セットとの適合率を算出する。
【００３８】
制御部４０は、Ｓ１５において、損傷レベル０〜２の特徴量セットと余寿命ＮＬ０〜ＮＬ２とをそれぞれ関連付けて記憶部５０に保存し、処理を終了する。
【００３９】
Ｓ１１〜Ｓ１３は、Ｓ１４より前に実行されていればよく、図９に示される順序で行なわれる必要はない。また、Ｓ１１〜Ｓ１３は、遂次的ではなく同時並行的に行なわれても良い。
【００４０】
図１０は、監視期間に行なわれる処理（図９のＳ２）の流れを具体的に示すフローチャートである。図１０に示される処理は、不図示のメインルーチンによって各サンプリング時刻に実行される。
【００４１】
図１０に示されるように、制御部４０は、Ｓ２１においてサンプリング時刻に測定された振動データ（測定データ）の特徴量セットを算出し、処理をＳ２２に進める。制御部４０は、Ｓ２２において、学習期間に作成した分類器を用いて、測定データの特徴量セットと、機械学習した３つの特徴量セットそれぞれとの適合率Ｒ０〜Ｒ２を算出し、処理をＳ２３へ進める。
【００４２】
適合率Ｒ０は、測定データの特徴量セットと損傷レベル０の特徴量セットとの適合率である。適合率Ｒ１は、測定データの特徴量セットと損傷レベル１の特徴量セットとの適合率である。適合率Ｒ２は、測定データの特徴量セットと損傷レベル２の特徴量セットとの適合率である。適合率Ｒ０〜Ｒ２の総和は１である。
【００４３】
制御部４０は、Ｓ２３において、以下の式（１）を用いて、サンプリング時刻における損傷の長さが損傷レベル２の長さとなるまでの余寿命ＮＬを算出し、処理をメインルーチンに戻す。
【００４４】
ＮＬ＝ＮＬ０×Ｒ０＋ＮＬ１×Ｒ１＋０×Ｒ２    …（１）
制御部４０は、余寿命ＮＬが、閾値よりも小さい場合には、たとえば転がり軸受の交換を促すメッセージをユーザに報知する。
【００４５】
以下では、実施の形態に係る状態監視装置を用いて、転がり軸受の転がり軸受の余寿命を推定した実験の結果を示す。当該実験においては、ＮＴＮ社製の円筒ころ軸受ＮＵ２２４を回転速度１５００ｍｉｎ−１で運転させ、２時間毎に２０秒間、サンプリング速度５０ｋＨｚで鉛直方向の振動加速度を測定した。ラジアル負荷は、９０ｋＮとした。
【００４６】
図１１は、転がり軸受の負荷回数と実施の形態に係る状態監視装置によって推定された余寿命との関係を示す図である。図１１に示されるように、負荷回数の増加に伴って進展する軌道面に生じた損傷の状態に対応する余寿命が推定されている。
【００４７】
実施の形態においては、内輪が静止輪であり、外輪が回転輪である場合について説明した。実施の形態に係る状態監視装置の監視対象となる転がり軸受は、内輪が回転輪であり、外輪が静止輪であってもよい。
【００４８】
実施の形態においては、損傷の長さを３レベルに分けて、学習期間において各レベルの特徴量セットを機械学習する場合について説明した。損傷の長さは、４レベル以上に分けられてもよい。また、振動データの特徴量セットは、実効値、最大値、波高率、尖度、および歪度以外の特徴量を含んでいてもよく、たとえば短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ：Short  Time  Fourier  Transform）データを含んでいてもよい。
【００４９】
実施の形態においては、転がり軸受を実際に運転させることにより形成された損傷と、当該損傷が形成された状態での特徴量セットを機械学習する場合について説明した。転がり軸受の軌道面に人工的に損傷を形成し、当該損傷が形成された状態での特徴量セットを機械学習してもよい。転がり軸受を実際に運転させることなく、損傷を人工的に形成する場合、当該損傷が形成されるまでの負荷回数を、同型あるいは類似の転がり軸受の過去の運転実績あるいはシミュレーション等によって設定することができる。
【００５０】
図１２は、転がり軸受を実際に運転させて損傷を形成した場合および損傷を人工的に形成した場合それぞれにおける損傷レベル０〜２と余寿命との関係を併せて示す。図１２において、折れ線Ｃ２０は転がり軸受を実際に運転させて損傷を形成した場合の対応関係を示し、折れ線Ｃ２１は人工的に損傷を形成した場合の対応関係を示している。図１２に示されるように、各損傷レベル０〜２の変化に対する余寿命の変化は、折れ線Ｃ２０とＣ２１とで同様の傾向である。人工的に形成された損傷を用いる場合も、転がり軸受を実際に運転することにより形成された損傷を用いる場合と同程度の精度で、転がり軸受の余寿命を推定することができる。
【００５１】
以上、実施の形態に係る状態監視装置によれば、振動データの特徴量セットの機械学習によって作成された分類器を用いることにより、転がり軸受の余寿命を推定することができる。
【００５２】
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。本発明の範囲は上記した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】
【００５３】
１  状態監視装置、１０  転がり軸受、１１  軸体、１２  内輪、１４  外輪、１８  転動体、２０  振動センサ、４０  制御部、５０  記憶部。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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