(57)【要約】【課題】  回転機械構造系異常とは「回転機械の各種異常のうち、低周波数領域（＜１ｋＨｚ）の特徴信号が現れる異常」と言われており、たとえば、アンバランス、ミスアライメント、緩みなどである。従来の回転機械構造系異常の診断方法では、低周波数領域のスペクトルを用いて、回転周波数成分とその高調波により構造系異常種類を識別する。しかし、構造系異常のうち、特にミスアライメント、緩み、動アンバランスの識別が困難の場合が多い。【解決手段】  上記の問題点を解決するために、本発明においては、各種回転機械構造系異常の特徴を抽出し、構造系異常種類を精密に同定するために、従来の構造系異常の精密診断法と違って、振動信号を測定し、振動信号から共振周波数領域の時間波形を抽出して、包絡線を求めた後、包絡線のスペクトルにより構造系異常の種類を精密に識別する方法を提案する。回転機械診断システムのために本発明の方法を応用することにより回転機械構造系異常を精密に識別できる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転機械構造系異常を診断するために、
対象物の振動加速度信号を測定する第１工程と、
前記振動加速度信号から共振周波数成分波形を抽出する第２工程と、
前記共振周波数成分波形の包絡線を求める第３工程と、
前記包絡線のスペクトルを求める第４工程と、
前記包絡線のスペクトルを用いて回転機械構造系異常種類の識別を行う第５工程と、
を有することを特徴とする回転機械構造系異常の診断方法。
【請求項２】
請求項１に記載の第５工程において、［数１］の回転周波数成分率Ｘ１、［数２］の２次高調波成分率Ｘ２、［数３］の３次高調波成分率Ｘ３、［数４］の４次高調波成分率Ｘ４および［数５］の回転周波数分数成分率Ｘ５という「スペクトル特徴成分率」のうち、少なくとも２つ以上を用いて、図１９並びに図１６と図１７と図１８に示す診断アルゴリズムにより回転機械構造系異常種類を同定する方法。
【数１】
2019101009.tif 000008
Ｐ（ｆｒ）：回転周波数ｆｒにおけるスペクトル成分、Ｐ（ｆｉ）：ｋｆｒ以外のスペクトル成分、ｋは６より小さい整数である。
【数２】
2019101009.tif 000009
Ｐ（２ｆｒ）：２ｆｒにおけるスペクトル成分、ｋは６より小さい整数である。
【数３】
2019101009.tif 000010
Ｐ（３ｆｒ）：３ｆｒにおけるスペクトル成分、ｋは６より小さい整数である。
【数４】
2019101009.tif 000011
Ｐ（４ｆｒ）：４ｆｒにおけるスペクトル成分、ｋは６より小さい整数である。
【数５】
2019101009.tif 000012
Ｐ（０．５ｆｒ）：０．５ｆｒにおけるスペクトル成分、ｋは６より小さい整数である。
【請求項３】
回転機械振動信号を計測して得るための信号取得部と、
前記計測した信号から共振周波数帯域の信号を抽出し、共振周波数帯域の信号の包絡線および包絡線のスペクトルを求めるための信号処理部と、
請求項２に記載の回転機械構造系異常種類を同定する方法を用いた構造系異常種類識別のための診断部と、
診断結果や信号情報等を表示するための表示部と、
を有することを特徴とし、請求項１に記載の回転機械構造系異常の診断方法を有する回転機械構造系異常診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は設備診断の分野において、回転機械構造系異常を精密に診断するために、振動信号を測定し、振動信号から共振周波数領域の時間波形を抽出して包絡線を求めた後、包絡線のスペクトルにより構造系異常の種類を精密に識別する方法であり、また回転機械診断システムのために上記の方法を提供できる回転機械構造系異常の診断方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】  回転機械構造系異常とは「回転機械の各種異常のうち、低周波数領域（＜１ｋＨｚ）の特徴信号が現れる異常」と言われており、たとえば、アンバランス、ミスアライメント、緩みなどである。従来の回転機械構造系異常の診断方法では、低周波数領域のスペクトルを用いて、回転周波数ｆｒのスペクトル成分（「回転周波数ｆｒの成分」あるいは「回転周波数成分」と略記する場合もある）とその高調波により構造系異常種類を識別する。しかし、構造系異常のうち、特にミスアライメント、緩み、動アンバランスの識別が困難の場合が多い。【０００３】  これまでに設備診断の分野で振動信号のスペクトルの低周波数領域を用いて診断する方法が示されている「文献１」「文献２」。たとえば、「文献３」にはスペクトルの回転周波数成分とその高調波成分をマルチバンドフィルターを用いて抽出して、構造系異常を識別しようとする方法が示されている。この方法は簡易診断法であり、構造系異常が発生しているか否かを判定できるが、異常種類の識別ができない。「文献４」には「文献３」の方法により開発された診断装置であるが、簡易診断、つまり正常か異常かを識別するものであり、異常種類の識別ができない。本発明のような方法で回転機械構造系異常の診断に関する文献や特許が見つかっていない。
【文献１】
豊田利夫：回転機械診断の進め方（図説・設備診断技術シリーズ）、日本プラントメンテナンス協会、１９９１。
【文献２】
陳山  鵬：社会・生産プラントの安全安心のための回転機械設備診断の基礎と応用、ＤＥＴ．ＬＬＰ出版、２００９。
【文献３】
小村英智、下村和広、芝田和雄、中川紀壽：回転機械の構造系異常の簡易診断、日本機械学会論文集．Ｃ編６８（６７２），２２６４−２２６９，２００２。
【文献４】
小村英智：回転機械の故障診断器の試作、日本設備管理学会秋季研究発表大会予稿集，４１３−４１６，１９９９。
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】  回転機械状態診断の分野においては、異常種類を精密に診断するために、測定された信号から異常種類を反映する特徴を抽出することは最も重要な内容である。従来の回転機械構造系異常の診断方法では、低周波数領域のスペクトルを用いて、回転周波数成分とその高調波により構造系異常種類を識別するが、各種構造系異常のうち、特にミスアライメント、緩み、動アンバランスのスペクトルの特徴が似ており、これらの種類の識別ができない場合が多い。よって、従来の低周波数領域のスペクトルにより回転機械構造系異常を診断する場合は、診断精度をさらに高める必要があるという問題が存在している。
【課題を解決するための手段】
【０００５】  上記の問題点を解決するために、本発明においては、各種回転機械構造系異常の特徴を抽出し、構造系異常種類を精密に同定するために、従来の構造系異常の精密診断法と違って、振動信号を測定し、振動信号から共振周波数領域の時間波形を抽出して、包絡線を求めた後、包絡線のスペクトルにより構造系異常の種類を精密に識別する方法を提案する。また回転機械診断システムのために本発明の方法を応用することにより回転機械構造系異常を精密に識別できる。
【発明の効果】
【０００６】  本発明においては、回転機械構造系異常を診断するために測定された信号から、従来の低周波数領域のスペクトルの代わりに、構造系異常種類の特徴を反映した共振周波数領域の包絡線スペクトルを用いて、構造系異常の精密診断方法を提供できる。よって、本発明は、回転機械構造系異常が高精度に行え、実際の回転機械診断システムに応用することにより回転機械の安全に貢献するものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】  以下は図１に示す本発明の処理流れに沿って本発明の最良の形態について説明する。【０００８】（Ａ）  振動の信号測定
ここで、対象とする信号は、振動加速度信号であり、回転機械構造系異常の診断に用いられるものである。なお、信号測定するときのサンプリング周波数は、一般に３ｋＨｚｚ〜２０ｋＨｚである。【０００９】（Ｂ）  フィルタリング（共振周波数成分波形の抽出）
バントパスフィルタや統計フィルタなど（［文献２］を参照）の方法により、測定した振動加速度信号から共振周波数信号を抽出する。共振周波数のスペクトル成分は回転機械の大きさや種類によって異なるが一般には５００Ｈｚから５ｋＨｚの範囲にある。診断のときに、正常信号のスペクトルに比べて、５００Ｈｚから５ｋＨｚまでのスペクトルが正常時のスペクトルより１．１倍以上大きい成分は共振周波数成分と近似的に見なすことができ、共振周波数成分の時間領域の波形は共振周波数成分波形である。【００１０】（Ｃ）  共振周波数成分波形の包絡線を求める
抽出した共振周波数成分波形の包絡線を求める（［文献２］を参照）。なお、包絡線を求めるときに、ローパスフィルタのカットオフ周波数は一般に回転周波数ｆｒの１０〜２０倍程度である。【００１１】（Ｄ）  包絡線のスペクトルの算出
精密診断のために包絡線スペクトル（［文献２］を参照）を求めておく。【００１２】（Ｅ）  包絡線のスペクトルを用いた異常種類の識別
回転周波数ｆｒおよびｆｒの高調周波数における包絡線スペクトル成分を確認することにより異常種類を識別する。具体識別方法は以下の実施例で説明する。【００１３】
【実施例】
【００１４】  実験設備：回転機械シミュレータと加速度センサー（図２）
計測条件と異常種類：６種類の構造系異常状態（図３）【００１５】（Ａ）振動の信号測定
図２（ｂ）に示すように振動加速度センサーで５箇所・方向の信号を測定し、信号の測定条件はサンプリング周波数：５ｋＨｚ、サンプリング時間：２０秒である。図４，５には測定した振動加速度波形とスペクトルの例を示す。
図４は右側の軸方向における生信号のスペクトル（回転数：１２００ｒｐｍ）を示す。この図を見れば分かるように、正常状態のスペクトルに比べて、ミスアライメントと緩みの時には軸方向の振動の特徴が大きく変わるが、アンバランス状態の時には殆ど変らない。また、ミスアライメントの時には回転周波数ｆｒ（２０Ｈｚ）の成分とｆｒの２〜３倍における高調波成分が大きくなっているが、緩みの時には回転周波数ｆｒ（２０Ｈｚ）の３倍以上の高調波の成分も大きくなっている。
図５は右側の水平方向における生信号のスペクトル（回転数：１２００ｒｐｍ）を示す。この図を見れば分かるように、正常状態のスペクトルに比べて、静アンバランスの時には回転周波数ｆｒ（２０Ｈｚ）の成分は大きくなり、動アンバランスの時には正常と殆ど変らないが、ミスアライメントと緩みの時には回転周波数ｆｒ（２０Ｈｚ）の成分とその高調波成分が大きくなっている。
以上のように、生信号のスペクトルを用いて、動・静アンバランスの識別、およびミスアライメントと緩みとの識別が困難な場合が多いことがわかる。【００１６】（Ｂ）フィルタリング（共振周波数成分波形の抽出）
バントパスフィルタ方法を用いて、信号の共振周波数成分を抽出する例を図６（ａ）〜図１５（ａ）に示している。【００１７】（Ｃ）共振周波数成分波形の包絡線と包絡線スペクトルを求める
包絡線と包絡線スペクトルを求めた例を図６（ｂ）〜図１５（ｂ）に示している。【００１８】（Ｄ）包絡線のスペクトルを用いた異常種類の識別
（１）静・動アンバランスの識別
動アンバランスの場合、軸系に遠心偶力が働くので、図４（ｃ）と図５（ｃ）のように、一般に軸受台座で測った振動加速度の生波形に回転周波数ｆｒの成分が余り高くならないが、静アンバランスに比べて、軸系の共振周波数帯域の振動を多少引き起こす傾向がある。そのために、図１に示すような手順で、軸方向の共振周波数帯域の振動波形を抽出し、包絡線スペクトルを求めた例を図６と図７に示す。図６と図７と比較して見れば分かるように、６００Ｈｚ〜１２００Ｈｚ付近にある軸系の共振周波数の振動波形を抽出して求めた包絡線スペクトルには、動アンバランスの場合は回転周波数ｆｒ（２０Ｈｚ）の成分が大きくなっているが、静アンバランスの場合は回転周波数ｆｒ（２０Ｈｚ）の成分の顕著な上昇が特にない。この特徴で動・静アンバランスの識別が可能と考える。なお、静・動アンバランスを識別するためのフローチャートは図１６，１７に示す。【００１９】（２）ミスアライメントの識別
ミスアライメントと緩みについても同じように、軸方向の振動特徴で識別できる。図８〜図１１はミスアライメントと緩みとの軸方向における包絡線スペクトルの例を示す。これらの図を用いて、ミスアライメントと緩みとの識別ができる。すなわち、ミスアライメントの時にも、緩みの時にも、軸系の共振周波数帯域の振動を引き起こす傾向がある。しかし、ミスアライメントの時には、緩みの時に比べて、軸方向の振動が大きく引き起こされる傾向があるから、図８〜図１１に示すように、ミスアライメントの包絡線スペクトルには回転周波数ｆｒ（２０Ｈｚ）の成分とその２〜３倍の高調周波数の成分が緩みの時に比べて顕著に大きくなる。【００２０】（３）緩みの識別
水平方向の包絡線スペクトルの特徴と比較するために、図１２〜図１５にはミスアライメントと緩みとの軸方向におはる包絡線スペクトルの例を示す。これらの図を見れば分かるように、ミスアライメントの時にも、緩みの時にも、包絡線スペクトルには回転周波数ｆｒ（２０Ｈｚ）の成分とその２〜３倍の高調周波数の成分が顕著に大きくなっている。しかし、緩みの場合は、回転周波数ｆｒ／２の成分が現れていることが確認できる。これは緩みとミスアライメントとを識別するための重要な根拠となる。また、緩みの場合は、軸方向の包絡線スペクトルの回転周波数ｆｒ（２０Ｈｚ）の成分とその２〜３倍の高調周波数の成分があまり顕著でないが、水平方向の包絡線スペクトルには顕著に大きくなっている。この点もミスアライメントの場合と違う。なお、ミスアライメントと緩みを識別するためのフローチャートは図１８に示す。【００２１】  以上のように、水平・軸方向の振動波形および包絡線スペクトルを用いて、総合的に分析すれば、構造系異常の精密診断が可能である。よって、構造系異常診断システムを構築するための診断処理流れ図を図１９に示す。図１９には、振動信号の包絡線スペクトルを用いて、図１６，１７，１８に示す手法により各構造系異常を識別する手順を示す。【００２２】  なお、各構造系異常状態を識別するためのスペクトルの周波数成分をまとめた一覧表を図２０に示す。この一覧表の中に★で示している成分はその状態を識別するための主な根拠である。【００２３】  コンピュータ（ＰＣ）により構造系異常状態を判定するために、［数１］〜［数５］のような回転周波数関連成分の特徴を反映した特徴パラメータである「スペクトル特徴成分率」を定義した。
【数１】
2019101009.tif 000003
Ｐ（ｆｒ）：回転周波数ｆｒにおけるスペクトル成分、Ｐ（ｆｉ）：ｋｆｒ以外のスペクトル成分、ｋは６より小さい整数である。
【数２】
2019101009.tif 000004
Ｐ（２ｆｒ）：２ｆｒにおけるスペクトル成分、ｋは６より小さい整数である。
【数３】
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Ｐ（３ｆｒ）：３ｆｒにおけるスペクトル成分、ｋは６より小さい整数である。
【数４】
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Ｐ（４ｆｒ）：４ｆｒにおけるスペクトル成分、ｋは６より小さい整数である。
【数５】
2019101009.tif 000007
Ｐ（０．５ｆｒ）：０．５ｆｒにおけるスペクトル成分、ｋは６より小さい整数である。【００２４】  一般的に［数１］〜［数５］に示す特徴パラメータ（Ｘ１〜Ｘ５）は３より大きければ、正常状態時に比べて大きいと言える。図２１にはその数値例を示す。これらの数値例と構造系異常診断の流れ図（図１６〜図１９）と合わせてみればわかるように、［数１］〜［数５］に示す特徴パラメータ（Ｘ１〜Ｘ５）は構造系異常を識別するために有効であることがわかる。【００２５】  本発明の方法を回転機械構造系異常診断システムとして実現するために、診断システムの構成を図２２に示す。本システムは振動信号を測定するための信号取得部、測定した信号から共振周波数領域波形、共振周波数領域波形の包絡線および包絡線のスペクトルを求めるための信号処理部、図１９に示す診断アルゴリズムに従って異常種類を同定するための診断部、各種生波形や包絡線、スペクトルおよび診断結果を表示するための表示部から構成される。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の処理の流れを示すグラフ。
【図２】実験設備および振動加速度センサーを示すグラフ。
【図３】測定条件と異常種類を示すグラフ。
【図４】軸方向における生信号のスペクトル（回転数：１２００ｒｐｍ）を示すグラフ。
【図５】軸方向における生信号のスペクトル（回転数：１２００ｒｐｍ）を示すグラフ。
【図６】軸方向における静アンバランスの包絡線処理（回転数：１２００ｒｐｍ）を示すグラフ。
【図７】軸方向における静アンバランスの包絡線処理（回転数：１２００ｒｐｍ）を示すグラフ。
【図８】軸方向におけるアングル・ミスアライメントの包絡線処理（回転数：１２００ｒｐｍ）
【図９】軸方向におけるオフセット・ミスアライメントの包絡線処理（回転数：１２００ｒｐｍ）を示すグラフ
【図１０】軸方向における軸継手ネジ緩みの包絡線処理（回転数：１２００ｒｐｍ）を示すグラフ。
【図１１】軸方向における軸受台座ネジ緩みの包絡線処理（回転数：１２００ｒｐｍ）を示すグラフ
【図１２】水平方向におけるアングル・ミスアライメントの包絡線処理（回転数：１２００ｒｐｍ）。
【図１３】水平方向におけるオフセット・ミスアライメントの包絡線処理（回転数：１２００ｒｐｍ）を示すグラフ。
【図１４】水平方向における軸継手ネジ緩みの包絡線処理（回転数：１２００ｒｐｍ）を示すグラフ。
【図１５】水平方向における軸受台座ネジ緩みの包絡線処理（回転数：１２００ｒｐｍ）を示すグラフ。
【図１６】静アンバランスを識別するためのフローチャートを示すグラフ。
【図１７】動アンバランスを識別するためのフローチャートを示すグラフ。
【図１８】ミスアライメントと緩みを識別するためのフローチャートを示すグラフ。
【図１９】回転機械構造系異常診断アルゴリズムを示すグラフ。
【図２０】各状態における各種スペクトルの周波数成分を示すグラフ。
【図２１】各状態における特徴パラメータ（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４）の数値例を示すグラフ。
【図２２】回転機械構造系異常診断システムを示すグラフ。
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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