(57)【要約】 【課題】  走行台車が走行不能に陥る前に、走行台車のベアリング不良を診断できるようにする。【構成】  台車ユニットと走行モータと本体部とを備え、かつ本体部が軸とベアリングとを介して台車ユニットにより支持されている走行台車でのベアリングを診断する。カーブの入口あるいは出口での走行モータの負荷の異常増加から、ベアリング不良を検出する。【選択図】    図３
2015169626.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
台車ユニットと走行モータと本体部とを備え、かつ本体部が軸とベアリングとを介して台車ユニットにより支持されている走行台車での、前記ベアリングを診断する方法であって、
カーブの入口あるいは出口での走行モータの負荷の異常増加から、前記ベアリング不良を検出することを特徴とする、走行台車のベアリング不良の診断方法。
【請求項２】
前記走行台車は、前記台車ユニットと前記軸と前記ベアリングとを、各々少なくとも前後一対備える天井走行車であることを特徴とする、請求項１の走行台車のベアリング不良の診断方法。
【請求項３】
前記ベアリングはクロスローラベアリングであることを特徴とする、請求項１または２の走行台車のベアリング不良の診断方法。
【請求項４】
台車ユニットと走行モータと本体部とを備え、かつ本体部が軸とベアリングとを介して台車ユニットにより支持されている走行台車での、前記ベアリングを診断するシステムであって、
カーブの入口あるいは出口での走行モータの負荷の異常増加を検出するための手段を備えていることを特徴とする、走行台車のベアリング不良の診断システム。  
【請求項５】
台車ユニットと走行モータと本体部とを備え、かつ本体部が軸とベアリングとを介して台車ユニットにより支持されている走行台車であって、
カーブの入口あるいは出口での走行モータの負荷の異常増加を検出するための手段を備えていることを特徴とする、走行台車。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、走行台車のベアリング不良の診断に関する。
【背景技術】
【０００２】
出願人は、クリーンルーム等の天井スペースを走行する天井走行車を開発し、製造している。このような天井走行車の構造は、例えば特許文献１（JP2002-308404A）に開示されている。天井走行車では、前後一対の台車ユニットがレールを走行し、一対の台車ユニットは、鉛直軸回りの回動の自由度を残しながら、互いに連結されている。一対の台車ユニットからボギー軸により天井走行車の本体部が支持され、ボギー軸は台車ユニットにベアリングにより支持されている。一対のボギー軸を用いるのは、カーブ走行を容易にするための構成である。
【０００３】
ところでベアリングに異常が発生すると、カーブで異常な走行負荷が生じて、天井走行車は走行不能になる。ベアリングの状態は外部から確認することが困難で、このため天井走行車が停止して走行ルートを塞ぎ、他の天井走行車の走行も不能になることがある。
【０００４】
関連する先行技術を示すと、特許文献２（JP2012-75293A）は、モータの異常検出のために、モータ電流と逆起電圧とを監視し、あるいはモータ電流の脈動を監視することを開示している。しかしこれはベアリングの不良検出には有効ではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】JP2002-308404A
【特許文献２】JP2012-75293A
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
この発明の課題は、走行台車が走行不能に陥る前に、走行台車のベアリング不良を診断できるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明は、台車ユニットと走行モータと本体部とを備え、かつ本体部が軸とベアリングとを介して台車ユニットにより支持されている走行台車での、前記ベアリングを診断する方法であって、カーブの入口あるいは出口での走行モータの負荷の異常増加から、前記ベアリング不良を検出することを特徴とする。軸とベアリングは例えば前後一対設ける。
【０００８】
この発明はまた、台車ユニットと走行モータと本体部とを備え、かつ本体部が軸とベアリングとを介して台車ユニットにより支持されている走行台車での、前記ベアリングを診断するシステムであって、カーブの入口あるいは出口での走行モータの負荷の異常増加を検出するための手段を備えていることを特徴とする。
【０００９】
この発明はさらに、台車ユニットと走行モータと本体部とを備え、かつ本体部が軸とベアリングとを介して台車ユニットにより支持されている走行台車であって、カーブの入口あるいは出口での走行モータの負荷の異常増加を検出するための手段を備えていることを特徴とする。走行台車は、検出結果に基づいて自己診断を行っても良く、また検出結果をメンテナンス用のコンピュータ（診断システムのコンピュータ）等に出力して、地上側での診断に委ねても良い。
【００１０】
発明者は、ベアリングに不良があると、カーブの入口及び出口で、走行モータのトルクが異常に増加することを確認した（図３）。このためカーブの入口あるいは出口で、走行モータのトルクの異常増加を検出すると、ベアリングの不良を検出できる。なおベアリングの不良は、天井走行車が自ら判定しても良く、あるいはカーブの入口あるいは出口での走行トルクに関するデータを、診断システムのコンピュータにより解析しても良い。またこの解析では、コンピュータが診断を下しても、あるいはカーブの入口あるいは出口での走行トルクに関するデータをモニタなどに表示し、作業者が診断しても良い。
【００１１】
走行台車は、無人搬送車等でも良いが、台車ユニットと軸とベアリングとを、各々少なくとも前後一対備える天井走行車が、診断の対象として重要である。天井走行車は、高所走行のため、ベアリングの状態を作業者が検査することが難しい。天井走行車にトラブルが生じて走行不能に陥ると、レール走行のためレール自体が通過不能になる。ベアリングは例えば軸の両端に配置しても良いが、通常は台車ユニット側か本体部側かの一方に設ける。ベアリングはローラベアリング等でも良いが、剛性に優れているため天井走行車に適している、クロスローラベアリングの不良を診断することが重要である。  
【００１２】
走行トルクの異常が１回生じるとベアリング不良と判定するようにしても良いが、誤った診断を下す可能性がある。またこの発明では、図４に示すように、走行台車が走行不能になるよりも充分初期の段階で、診断を下すことができる。そこで負荷が異常増加したとのデータを複数回収集した後に、異常と診断することが好ましい。診断では、カーブの入口あるいは出口での走行モータの出力トルク（走行トルク）のピーク値、平均値等を用いても、あるいは出力トルクが不良判定の閾値を越えた頻度、回数等を用いても良い。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施例の天井走行車と、切り欠いたレールとを示す側面図
【図２】ベアリングの異常診断システムのブロック図
【図３】正常なベアリングと異常なベアリングとでの、カーブの入口での走行トルクを示す図
【図４】ベアリングの硬さと走行トルクの関係を示す図
【図５】カーブ入口での回転負荷のモデルを示す図
【図６】ベアリングに関する診断データの収集アルゴリズムを示すフローチャート
【図７】ベアリングの診断を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に本発明を実施するための最適実施例を示す。この発明の範囲は、特許請求の範囲の記載に基づき、明細書の記載とこの分野での周知技術とを参酌し、当業者の理解に従って定められるべきである。
【実施例】
【００１５】
図１〜図７に実施例を示す。２は天井走行車で、無人搬送車等の走行台車でも良い。４はレールで、例えばクリーンルームの天井スペースに設けられている。天井走行車２は前後一対の台車ユニット６，６を備え、台車ユニット６，６間に駆動輪ユニット８が配置され、１０は天井走行車２の本体部である。
【００１６】
駆動輪ユニット８は、駆動輪である走行車輪１２と走行モータ１４とを備え、前後両端を台車ユニット６，６に鉛直軸回りに回動自在に支持され、付勢部１６により所定の接圧でレール４の踏面５０に接するように加圧されている。走行車輪１２は、踏面５０との摩擦力により、天井走行車２を走行させる。台車ユニット６，６は、従動輪２０と、分岐と直進の切替用のガイドローラ２２，２４とを備え、さらに受電ユニット２８を備えている。台車ユニット６，６は、クロスローラベアリング３０，３０を介して、前後一対の鉛直なボギー軸３１，３１により、本体部１０を支持している。なおクロスローラベアリング３０をボールベアリング等に変更しても良く、またボギー軸３１と本体部１０との間にクロスローラベアリング３０を配置しても良い。さらに走行モータ１４と駆動輪１２とを各々の台車ユニット６，６に設けて、台車ユニット６，６を鉛直軸回りに回動自在に連結しても良い。
【００１７】
天井走行車２はリニアセンサ３２を備えて、レール４に設置された磁気マークを読み取り、天井走行車２の絶対位置を検出する。さらに図示しない通信ユニットにより、地上側コントローラと通信する。本体部１０はラテラルユニット３４を備えて、θユニット３６とホイスト３８を走行方向に水平面内で直角に横移動させ、θユニット３６はホイスト３８を鉛直軸回りに回動させる。ホイスト３８は、チャック４１を備えるハンド４０を昇降させる。レール４は踏面５０，５１を備え、リッツ線ホルダ５２，５２によりリッツ線を支持し、受電ユニット２８に非接触で給電する。
【００１８】
図２は、ベアリングの不良診断システム６０を示し、走行モータの出力トルクをゲート６２に入力し、マップ上の天井走行車の位置、あるいはジャイロセンサの信号等から、カーブの入口であるかを判定し、カーブの入口での出力トルクを比較部６３で閾値と比較する。そして１日当たりの閾値を越えた回数（ＮＧ回数）、その時の出力トルクのピーク値、及び走行ルート上の位置等を一時メモリ６４に記憶する。ここでの走行ルート上の位置は、例えばレールの不良診断等に利用できる。１月毎の、ＮＧ回数が最大の日のＮＧ回数、１月の範囲でのカーブの入口での最大トルク等を記憶部６６に記憶し、診断用のデータとする。
【００１９】
記憶部６６のデータを用い、天井走行車に内蔵の自己診断部７０が、クロスローラベアリングの不良を検出しても良い。しかし不良の診断をより慎重に行うため、入出力６８から、メンテナンスエリアのパーソナルコンピュータ８０等へ診断用のデータを読み出し、モニタ８１に診断用のデータを表示し、作業者が正常／不良を診断することが好ましい。診断を支援するため、統計処理部８２を用い、１月毎の最大ＮＧ回数の推移、最大トルクの推移等をモニタ８１に表示する。あるいは診断部８４により診断を下し、診断結果と１月毎の最大ＮＧ回数の推移、最大トルクの推移等をモニタ８１に表示し、作業者の確認を求めても良い。なお比較部６３の閾値は一定としても良く、あるいはクロスローラベアリングが新品であった際の値から、個別に発生させても良い。
【００２０】
天井走行車２がカーブ走行する際に、ボギー軸３１は台車ユニット６に対して鉛直軸回りに回動する。クロスローラベアリング３０の不良が進行すると、天井走行車２はカーブ走行が不能になる。そこで天井走行車２が走行不能になるよりも前に、確実にクロスローラベアリング３０の正常／不良を診断できるようにする。クロスローラベアリング３０の状態を示すデータとして、カーブでの走行モータ１４への負荷、言い換えると走行モータ１４の出力トルク（走行トルク）を検討した。
【００２１】
図３は、カーブの入口での走行モータ１４の出力トルクを表し、「クロス不良」は一対のクロスローラベアリング３０の一方に50N相当の負荷を加えて回り難くしたものを、「クロス正常」は正常なクロスローラベアリング３０を示す。なお50Nの負荷を加えても、クロスローラベアリングはカーブで回動し、カーブ走行は可能であった。クロスローラベアリング３０に不良があると、カーブの入口で走行トルクが増加する。
【００２２】
図４は、クロスローラベアリング３０に加える負荷を、5Nから50Nまでの範囲で変化させた際の、カーブの入口での走行トルクのピーク値の分布（５回分）を示している。クロスローラベアリング３０が回りにくくなると、走行トルクのピーク値が増加し、カーブの入口で走行トルクが閾値を越えたか否かにより、クロスローラベアリング３０の状態を診断できる。
【００２３】
図５は、カーブの入口で走行モータがクロスローラベアリングから受ける負荷のモデルを示している。Rはカーブの曲率半径、θはカーブでの回転角である。カーブの入口で、前後のクロスローラベアリング３０，３０を接続するラインＬに対し、前方の台車ユニット６ｆは角βだけ反時計方向に回動し、後方の台車ユニット６ｒは角αだけ時計方向に回動する。クロスローラベアリング３０，３０の回転負荷、即ち回転に抵抗する力のモーメントをTbf，Tbrとすると、カーブへの進入時のクロスローラベアリングによる走行モータの仕事量Ｗbは
Ｗb＝Tbf×β＋Tbr×α                                (1)
で与えられる。これを時間で微分すると、カーブへの進入による走行モータの出力トルクの増加が得られる。式(1)はカーブの入口での走行トルクの増加から、クロスローラベアリングの不良を検出できるとの結果を裏付けている。
【００２４】
図３〜図５ではカーブの入口を説明したが、カーブの出口でも同様である。そこでカーブの入口と出口の双方で走行モータの出力トルクを監視しても、これらの一方で監視しても良い。
【００２５】
図６は診断用データの収集手順を示し、ステップ１でカーブの入口（あるいは出口）を走行していることを検出し、走行トルクが閾値以上であると（ステップ２）、１時メモリのＮＧ回数を１加算し、走行ルート上の位置と、最大トルク等を記憶する。最大トルクに代えて、カーブの入口での平均トルク等を記憶しても良い（ステップ３）。例えば１日が終了すると（ステップ４）、１日のＮＧ回数、ＮＧ個所でのトルクの最大値、最大のトルクが生じた場所等を一時メモリに記憶する（ステップ５）。そして例えば１月毎に（ステップ６），ＮＧ回数が最大の日のＮＧ回数、１月内の、ＮＧ個所での走行トルクの最大値等を記憶する（ステップ７）。なお走行トルクの最大値は診断の補助データで、カーブ入口での走行トルクの平均値等でも良い。またトルクの最大値が生じた場所は、レールの状態の診断の補助データである。
【００２６】
図６のように収集した診断用のデータを用い、例えば天井走行車がメンテナンス用のエリアに到着した際に、図７の手順で診断する。ステップ１１で収集した診断用のデータの推移を例えばモニタに表示し、作業者がもしくは診断部がクロスローラベアリングの正常／不良を診断する（ステップ１２）。
【００２７】
実施例ではカーブの入口の走行トルクを用いたが、出口の走行トルクでも、入口と出口の双方の走行トルクでも良い。さらに全てのカーブをデータ収集の対象とする必要はなく、例えば分岐／合流に伴うカーブを除き、かつカーブ走行の速度が同じで、空荷／実荷の状態が同じ時にのみデータを収集しても良い。
【００２８】
なお前後一対のクロスローラベアリングの何れに不良があるかの診断は難しいので、例えば作業者がクロスローラベアリングとボギー軸とのガタツキ等から判断する。なお式(1)において、カーブの入口でも出口でも、最初に角βが大きく変化し、次に角αが大きく変化するので、入口あるいは出口で、異常なトルク増加が最初に著しいか、後で著しいかにより、前後いずれのクロスローラベアリングに異常があるかを推定できる。
【符号の説明】
【００２９】
２          天井走行車
４          レール
６          台車ユニット
８          駆動輪ユニット
１０        本体部
１２        走行車輪
１４        走行モータ
１６        付勢部
２０        従動輪
２２，２４  ガイドローラ
２８        受電ユニット
３０        クロスローラベアリング
３１        ボギー軸
３２        リニアセンサ
３４        ラテラルユニット
３６        θユニット
３８        ホイスト
４０        ハンド
４１        チャック
５０，５１  踏面
５２        リッツ線ホルダ
６０        ベアリングの不良診断システム
６２        ゲート
６３        比較部
６４        一時メモリ
６６        記憶部
６８        入出力
７０        自己診断部
８０        パーソナルコンピュータ
８１        モニタ
８２        統計処理部
８４        診断部
R           曲率半径
θ          回転角
α，β      駆動輪ユニットからの偏角
Tbf,Tbr     回転負荷        
【図１】
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【図２】
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【図６】
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【図７】
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【図３】
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【図４】
2015169626.tif 000008
【図５】
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