(57)【要約】【課題】対象となる装置毎の時系列データがなくても装置の寿命を予測できる方法を提供する。【解決手段】メインポンプ６に設置されたジャイロセンサー１０が出力する振動波形を入力し、振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算し、周波数スペクトルから特徴量を演算し、特徴量を用いてメインポンプ６の寿命を判定することを含み、Ｒ＝特徴量、Ｄ＝周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える振幅の２乗の総和、とし、Ｒ＝√（Ｐ／Ｄ）とする。【選択図】図２
2015094587.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検出装置に設置された慣性センサーが出力する振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算し、
前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算し、
前記特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定することを含み、
Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、
Ｒ＝√（Ｐ／Ｄ）
であることを特徴とする寿命予測方法。
【請求項２】
被検出装置に設置された慣性センサーが出力する振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算し、
前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算し、
前記特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定することを含み、
Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、
Ｒ＝√（Ｄ−Ｐ）／√Ｄ
であることを特徴とする寿命予測方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の寿命予測方法であって、
前記特徴量の稼働時間に対する変化率を演算し、
前記変化率を用いて前記被検出装置の寿命を判定することを特徴とする寿命予測方法。
【請求項４】
請求項１または２に記載の寿命予測方法であって、
前記特徴量と第２判定値とを比較して前記被検出装置の寿命を判定することを特徴とする寿命予測方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の寿命予測方法であって、
前記慣性センサーが出力する振動波形は互いに直交する第１方向、第２方向、第３方向の前記被検出装置の振動成分を含み、
前記第１方向、前記第２方向、前記第３方向の前記周波数スペクトル及び前記特徴量を演算し、
前記第１方向、前記第２方向、前記第３方向の前記特徴量を用いて合成特徴量を演算し、
前記合成特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定することを含み、
Ｒ1＝前記第１方向における前記振動波形を用いて演算した前記特徴量とし、
Ｒ2＝前記第２方向における前記振動波形を用いて演算した前記特徴量とし、
Ｒ3＝前記第３方向における前記振動波形を用いて演算した前記特徴量とし、
【数１】
2015094587.tif 000007
を合成特徴量とすることを特徴とする寿命予測方法。
【請求項６】
被検出装置に設置された慣性センサーが出力する振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算し、
前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算し、
前記特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定することを含み、
Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、
Ｒ＝Ｐ／Ｄ
であることを特徴とする寿命予測方法。
【請求項７】
被検出装置に設置された慣性センサーが出力する振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算し、
前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算し、
前記特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定することを含み、
Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、
Ｒ＝（Ｄ−Ｐ）／Ｄ
であることを特徴とする寿命予測方法。
【請求項８】
被検出装置に設置され前記被検出装置の振動波形を出力する慣性センサーと、
前記振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算するスペクトル演算部と、
前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算する特徴量演算部と、
前記特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定する判定部と、を備え、
Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、
Ｒ＝√（Ｐ／Ｄ）
であることを特徴とする寿命予測装置。
【請求項９】
被検出装置に設置され前記被検出装置の振動波形を出力する慣性センサーと、
前記振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算するスペクトル演算部と、
前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算する特徴量演算部と、
前記特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定する判定部と、を備え、
Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、
Ｒ＝√（Ｄ−Ｐ）／√Ｄ
であることを特徴とする寿命予測装置。
【請求項１０】
請求項８または９に記載の寿命予測装置であって、
前記慣性センサーはジャイロセンサーであることを特徴とする寿命予測装置。
【請求項１１】
振動検出装置と寿命演算装置とがネットワークを介して通信可能に接続される寿命予測システムであって、
前記振動検出装置は、被検出装置に設置され前記被検出装置の振動波形を出力する慣性センサーと、
前記振動波形を前記寿命演算装置へ送信する送信部と、を有し、
前記寿命演算装置は、前記振動波形を前記振動検出装置から受信する受信部と、
前記振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算するスペクトル演算部と、
前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算する特徴量演算部と、
前記特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定する判定部と、を有し、
Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、
Ｒ＝√（Ｐ／Ｄ）
であることを特徴とする寿命予測システム。
【請求項１２】
振動検出装置と寿命演算装置とがネットワークを介して通信可能に接続される寿命予測システムであって、
被検出装置に設置され前記被検出装置の振動波形を出力する慣性センサーと、
前記振動波形を前記寿命演算装置へ送信する送信部と、を備える前記振動検出装置と、
前記振動波形を受信する受信部と、
前記振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算するスペクトル演算部と、
前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算する特徴量演算部と、
前記特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定する判定部と、を備える前記寿命演算装置と、を有し、
Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、
Ｒ＝√（Ｄ−Ｐ）／√Ｄ
であることを特徴とする寿命予測システム。
【請求項１３】
振動検出装置とネットワークを介して通信可能に接続されるシステムに用いられる寿命演算装置であって、
前記振動検出装置が送信する被検出装置の振動波形を受信する受信部と、
前記振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算するスペクトル演算部と、
前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算する特徴量演算部と、
前記特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定する判定部と、を備え、
Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、
Ｒ＝√（Ｐ／Ｄ）
であることを特徴とする寿命演算装置。
【請求項１４】
振動検出装置とネットワークを介して通信可能に接続されるシステムに用いられる寿命演算装置であって、
前記振動検出装置が送信する被検出装置の振動波形を受信する受信部と、
前記振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算するスペクトル演算部と、
前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算する特徴量演算部と、
前記特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定する判定部と、を備え、
Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、
Ｒ＝√（Ｄ−Ｐ）／√Ｄ
であることを特徴とする寿命演算装置。
【請求項１５】
回転部と、
前記回転部の振動波形を出力する慣性センサーと、
前記振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算するスペクトル演算部と、
前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算する特徴量演算部と、
前記特徴量を用いて回転機械の寿命を判定する判定部と、を備え、
Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、
Ｒ＝√（Ｐ／Ｄ）
であることを特徴とする回転機械。
【請求項１６】
回転部と、
前記回転部の振動波形を出力する慣性センサーと、
前記振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算するスペクトル演算部と、
前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算する特徴量演算部と、
前記特徴量を用いて回転機械の寿命を判定する判定部と、を備え、
Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、
Ｒ＝√（Ｄ−Ｐ）／√Ｄ
であることを特徴とする回転機械。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、寿命予測方法、寿命予測装置、寿命予測システム、寿命演算装置及び回転機械に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
半導体装置や工作機械等の各種の回転機械にはモーター等により駆動される回転機構を備えている。そして、回転機構は摩擦や付着物により性能が劣化し最終的には機能不全となる。経年劣化により機能不全となることを寿命と称す。ドライポンプでは製造途中に装置が機能しなくなるとき製造途中の加工品が不良となる。従って、装置が寿命となる前に装置をメンテナンスするために、装置の寿命を診断する方法が考案されていた。
【０００３】
装置の寿命を診断する方法が特許文献１に開示されている。それによると、装置には振動を検出するセンサーが設置されていた。そして、振動波形を周波数解析しパワースペクトルを演算する。次に、パワースペクトルから基準振動の周波数を選定し、基準振動のパワースペクトルの時系列データを作成する。パワースペクトルの値が判定値を越えたところで、寿命が近いことを判断していた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−１１７２５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の寿命予測方法では、寿命を予測する対象となる装置の稼働を開始したときからの基準振動のパワースペクトルの時系列データを蓄積している。そして、時系列データから判定値を設定し、パワースペクトルの値が判定値を越えたところで、寿命が近いことを判断していた。従って、データを保存し管理する機能が必要となる。対象となる装置が変わると基準振動がかわるので、寿命予測するために同一装置のパワースペクトルの時系列データが必要となる。寿命を予測する対象となる装置の台数が多いときにはセンサーの個数が多く必要となり実施し難い方法となっていた。そこで、対象となる装置の時系列データがなくても装置の寿命を予測できる方法が望まれていた。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであり、以下の形態または適用例として実現することが可能である。
【０００７】
［適用例１］
本適用例にかかる寿命予測方法であって、被検出装置に設置された慣性センサーが出力する振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算し、前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算し、前記特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定することを含み、Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、Ｒ＝√（Ｐ／Ｄ）であることを特徴とする。
【０００８】
本適用例によれば、被検出装置には慣性センサーが設置されている。被検出装置は振動し慣性センサーは振動の経時変化を示す振動波形を出力する。次に、振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算する。続いて、周波数スペクトルから特徴量を演算する。
【０００９】
特徴量の演算では第１判定値が設定される。第１判定値を超える振幅の２乗の総和が演算され、この演算結果をＰとする。次に、振幅の２乗の総和が演算され、この演算結果をＤとする。そして、Ｒ＝√（Ｐ／Ｄ）を特徴量とする。
【００１０】
被検出装置は稼働を開始してから寿命に近づくにつれてＰの値が小さくなり、Ｄの値が大きくなる。従って、特徴量であるＲの値は寿命に近づくにつれて小さくなる。特徴量と寿命との間には相関がある為、特徴量を用いて被検出装置の寿命を検出することができる。
【００１１】
特徴量は所定の範囲の周波数の周波数スペクトルから演算されている。従って、判定方法は同じ構造の装置に用いることができる。そして、測定時の特徴量にて寿命を判定するので、被検出装置の個別の時系列データがなくても装置の寿命を予測することができる。
【００１２】
［適用例２］
本適用例にかかる寿命予測方法であって、被検出装置に設置された慣性センサーが出力する振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算し、前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算し、前記特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定することを含み、Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、Ｒ＝√（Ｄ−Ｐ）／√Ｄであることを特徴とする。
【００１３】
本適用例によれば、被検出装置には慣性センサーが設置されている。被検出装置は振動し慣性センサーは振動の経時変化を示す振動波形を出力する。次に、振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算する。続いて、周波数スペクトルから特徴量を演算する。
【００１４】
特徴量の演算では第１判定値が設定される。第１判定値を超える振幅の２乗の総和が演算され、この演算結果をＰとする。次に、振幅の２乗の総和が演算され、この演算結果をＤとする。そして、Ｒ＝√（Ｄ−Ｐ）／√Ｄを特徴量とする。
【００１５】
被検出装置は稼働を開始してから寿命に近づくにつれてＰの値が小さくなり、Ｄの値が大きくなる。従って、特徴量であるＲの値は寿命に近づくにつれて１に接近する。特徴量と寿命との間には相関がある為、特徴量を用いて被検出装置の寿命を判定することができる。
【００１６】
特徴量は所定の範囲の周波数の周波数スペクトルから演算されている。従って、判定方法は同じ構造の装置に用いることができる。そして、測定時の特徴量にて寿命を判定するので、被検出装置の個別の時系列データがなくても装置の寿命を予測することができる。
【００１７】
［適用例３］
上記適用例にかかる寿命予測方法において、前記特徴量の稼働時間に対する変化率を演算し、前記変化率を用いて前記被検出装置の寿命を判定することを特徴とする。
【００１８】
本適用例によれば、特徴量の稼働時間に対する変化率が演算される。そして、変化率を用いて被検出装置の寿命が判定される。変化率は寿命が接近するに従って大きくなる。変化率は特徴量より大きく変化する。従って、変化率を用いることにより寿命を判定し易くすることができる。
【００１９】
［適用例４］
上記適用例にかかる寿命予測方法において、前記特徴量と第２判定値とを比較して前記被検出装置の寿命を判定することを特徴とする。
【００２０】
本適用例によれば、特徴量と第２判定値とが比較されて被検出装置の寿命が判定される。従って、容易かつ明確に寿命を判定することができる。
【００２１】
［適用例５］
上記適用例にかかる寿命予測方法において、前記慣性センサーが出力する振動波形は互いに直交する第１方向、第２方向、第３方向の前記被検出装置の振動成分を含み、前記第１方向、前記第２方向、前記第３方向の前記周波数スペクトル及び前記特徴量を演算し、前記第１方向、前記第２方向、前記第３方向の前記特徴量を用いて合成特徴量を演算し、前記合成特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定することを含み、Ｒ1＝前記第１方向における前記振動波形を用いて演算した前記特徴量とし、Ｒ2＝前記第２方向における前記振動波形を用いて演算した前記特徴量とし、Ｒ3＝前記第３方向における前記振動波形を用いて演算した前記特徴量とし、
【数１】
2015094587.tif 000003
を合成特徴量とすることを特徴とする。
【００２２】
本適用例によれば、慣性センサーは互いに直交する第１方向、第２方向、第３方向の被検出装置の振動を検出する。そして、慣性センサーは第１方向、第２方向、第３方向の振動波形を出力する。そして、３つの方向の振動波形を周波数解析して各方向の周波数スペクトル及び特徴量を演算する。そして、３つの方向の特徴量を用いて合成特徴量を演算する。従って、合成特徴量は３つの方向の振動の状態を示すデータとなっている。その結果、被検出装置に対する慣性センサーの向きによらず被検出装置の寿命を判定することができる。
【００２３】
［適用例６］
本適用例にかかる寿命予測方法であって、被検出装置に設置された慣性センサーが出力する振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算し、前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算し、前記特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定することを含み、Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、Ｒ＝Ｐ／Ｄであることを特徴とする。
【００２４】
本適用例によれば、式“Ｒ＝Ｐ／Ｄ”の演算は式“Ｒ＝√（Ｐ／Ｄ）”の演算に比べて平方根の演算が省かれているので演算時間を短くすることができる。そして、このときにも特徴量は所定の範囲の周波数の周波数スペクトルから演算されている。従って、判定方法は同じ構造の装置に用いることができる。そして、測定時の特徴量にて寿命を判定するので、被検出装置の個別の時系列データがなくても装置の寿命を予測することができる。
【００２５】
［適用例７］
本適用例にかかる寿命予測方法であって、被検出装置に設置された慣性センサーが出力する振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算し、前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算し、前記特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定することを含み、Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、Ｒ＝（Ｄ−Ｐ）／Ｄであることを特徴とする。
【００２６】
本適用例によれば、式“Ｒ＝（Ｄ−Ｐ）／Ｄ”の演算は式“Ｒ＝√（Ｄ−Ｐ）／√Ｄ”の演算に比べて平方根の演算が省かれているので演算時間を短くすることができる。そして、特徴量は所定の範囲の周波数の周波数スペクトルから演算されている。従って、判定方法は同じ構造の装置に用いることができる。そして、測定時の特徴量にて寿命を判定するので、被検出装置の個別の時系列データがなくても装置の寿命を予測することができる。
【００２７】
［適用例８］
本適用例にかかる寿命予測装置であって、被検出装置に設置され前記被検出装置の振動波形を出力する慣性センサーと、前記振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算するスペクトル演算部と、前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算する特徴量演算部と、前記特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定する判定部と、を備え、Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、Ｒ＝√（Ｐ／Ｄ）であることを特徴とする。
【００２８】
本適用例によれば、被検出装置には慣性センサーが設置されている。被検出装置は振動し慣性センサーは振動の経時変化を示す振動波形を出力する。次に、スペクトル演算部が振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算する。続いて、特徴量演算部が周波数スペクトルから特徴量を演算する。
【００２９】
特徴量の演算では第１判定値が設定される。特徴量演算部は第１判定値を超える振幅の２乗の総和を演算し、この演算結果をＰとする。さらに、特徴量演算部は振幅の２乗の総和を演算し、この演算結果をＤとする。そして、特徴量演算部は式“Ｒ＝√（Ｐ／Ｄ）”を演算し特徴量とする。
【００３０】
被検出装置は稼働を開始してから寿命に近づくにつれてＰの値が小さくなり、Ｄの値が大きくなる。従って、特徴量であるＲの値は寿命に近づくにつれて小さくなる。特徴量と寿命との間には相関がある為、寿命予測装置は特徴量を用いて被検出装置の寿命を検出することができる。
【００３１】
特徴量は所定の範囲の周波数の周波数スペクトルから演算されている。従って、判定方法は同じ構造の装置に用いることができる。そして、測定時の特徴量にて寿命を判定するので、被検出装置の個別の時系列データがなくても装置の寿命を予測することができる。
【００３２】
［適用例９］
本適用例にかかる寿命予測装置であって、被検出装置に設置され前記被検出装置の振動波形を出力する慣性センサーと、前記振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算するスペクトル演算部と、前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算する特徴量演算部と、前記特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定する判定部と、を備え、Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、Ｒ＝√（Ｄ−Ｐ）／√Ｄであることを特徴とする。
【００３３】
本適用例によれば、被検出装置には慣性センサーが設置されている。被検出装置は振動し慣性センサーは振動の経時変化を示す振動波形を出力する。次に、スペクトル演算部が振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算する。続いて、特徴量演算部が周波数スペクトルから特徴量を演算する。
【００３４】
特徴量の演算では第１判定値が設定される。特徴量演算部は第１判定値を超える振幅の２乗の総和を演算し、この演算結果をＰとする。さらに、特徴量演算部は振幅の２乗の総和を演算し、この演算結果をＤとする。そして、特徴量演算部は式“Ｒ＝√（Ｄ−Ｐ）／√Ｄ”を演算し特徴量とする。
【００３５】
被検出装置は稼働を開始してから寿命に近づくにつれてＰの値が小さくなり、Ｄの値が大きくなる。従って、特徴量であるＲの値は寿命に近づくにつれて１に接近する。特徴量と寿命との間には相関がある為、寿命予測装置は特徴量を用いて被検出装置の寿命を判定することができる。
【００３６】
特徴量は所定の範囲の周波数の周波数スペクトルから演算されている。従って、判定方法は同じ構造の装置に用いることができる。そして、測定時の特徴量にて寿命を判定するので、被検出装置の個別の時系列データがなくても装置の寿命を予測することができる。
【００３７】
［適用例１０］
上記適用例にかかる寿命予測装置において、前記慣性センサーはジャイロセンサーであることを特徴とする。
【００３８】
本適用例によれば、慣性センサーはジャイロセンサーである。慣性センサーには加速度を検出する加速度センサーと角速度を検出するジャイロセンサーとが含まれる。そして、加速度センサーが出力する振動波形から演算した特徴量を加速度特徴量とし、ジャイロセンサーが出力する振動波形から演算した特徴量を角速度特徴量とする。このとき、角速度特徴量の方が加速度特徴量に比べて被検出装置の寿命との相関性が概して大きい。従って、慣性センサーはジャイロセンサーを用いる方が被検出装置の寿命を判定し易くすることができる。
【００３９】
［適用例１１］
本適用例にかかる寿命予測システムは、振動検出装置と寿命演算装置とがネットワークを介して通信可能に接続される寿命予測システムであって、前記振動検出装置は、被検出装置に設置され前記被検出装置の振動波形を出力する慣性センサーと、前記振動波形を前記寿命演算装置へ送信する送信部と、を有し、前記寿命演算装置は、前記振動波形を前記振動検出装置から受信する受信部と、前記振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算するスペクトル演算部と、前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算する特徴量演算部と、前記特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定する判定部と、を有し、Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、Ｒ＝√（Ｐ／Ｄ）であることを特徴とする。
【００４０】
本適用例によれば、寿命予測システムでは振動検出装置と寿命演算装置とがネットワークを介して通信可能に接続されている。振動検出装置は慣性センサー及び送信部を備えている。慣性センサーは被検出装置に設置されている。被検出装置は振動し慣性センサーは振動の経時変化を示す振動波形を出力する。そして、送信部はネットワークを介して寿命演算装置に振動波形を送信する。
【００４１】
寿命演算装置は、受信部、スペクトル演算部、特徴量演算部及び判定部を有している。受信部は振動波形を受信する。スペクトル演算部は振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算する。特徴量の演算では第１判定値が設定される。特徴量演算部は第１判定値を超える振幅の２乗の総和を演算し、この演算結果をＰとする。さらに、特徴量演算部は振幅の２乗の総和を演算し、この演算結果をＤとする。そして、特徴量演算部は式“Ｒ＝√（Ｐ／Ｄ）”を演算し特徴量とする。判定部は特徴量を用いて被検出装置の寿命を判定する。
【００４２】
被検出装置は稼働を開始してから寿命に近づくにつれてＰの値が小さくなり、Ｄの値が大きくなる。従って、特徴量であるＲの値は寿命に近づくにつれて小さくなる。特徴量と寿命との間には相関がある為、寿命演算装置は特徴量を用いて被検出装置の寿命を検出することができる。振動検出装置と寿命演算装置とはネットワークを介して接続されている。従って、ネットワークに複数の振動検出装置が接続されているときにも寿命演算装置は複数の被検出装置の寿命を判定することができる。
【００４３】
特徴量は所定の範囲の周波数の周波数スペクトルから演算されている。従って、判定方法は同じ構造の装置に用いることができる。そして、測定時の特徴量にて寿命を判定するので、被検出装置の個別の時系列データがなくても装置の寿命を予測することができる。
【００４４】
［適用例１２］
本適用例にかかる寿命予測システムは、振動検出装置と寿命演算装置とがネットワークを介して通信可能に接続される寿命予測システムであって、被検出装置に設置され前記被検出装置の振動波形を出力する慣性センサーと、前記振動波形を前記寿命演算装置へ送信する送信部と、を備える前記振動検出装置と、前記振動波形を受信する受信部と、前記振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算するスペクトル演算部と、前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算する特徴量演算部と、前記特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定する判定部と、を備える前記寿命演算装置と、を有し、Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、Ｒ＝√（Ｄ−Ｐ）／√Ｄであることを特徴とする。
【００４５】
本適用例によれば、寿命予測システムでは振動検出装置と寿命演算装置とがネットワークを介して通信可能に接続されている。振動検出装置は慣性センサー及び送信部を備えている。慣性センサーは被検出装置に設置されている。被検出装置は振動し慣性センサーは振動の経時変化を示す振動波形を出力する。そして、送信部はネットワークを介して寿命演算装置に振動波形を送信する。
【００４６】
寿命演算装置は、受信部、スペクトル演算部、特徴量演算部及び判定部を有している。受信部は振動波形を受信する。スペクトル演算部は振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算する。特徴量の演算では第１判定値が設定される。特徴量演算部は第１判定値を超える振幅の２乗の総和を演算し、この演算結果をＰとする。さらに、特徴量演算部は振幅の２乗の総和を演算し、この演算結果をＤとする。そして、特徴量演算部は式“Ｒ＝√（Ｄ−Ｐ）／√Ｄ”を演算し特徴量とする。判定部は特徴量を用いて被検出装置の寿命を判定する。
【００４７】
被検出装置は稼働を開始してから寿命に近づくにつれてＰの値が小さくなり、Ｄの値が大きくなる。従って、特徴量であるＲの値は寿命に近づくにつれて１に接近する。特徴量と寿命との間には相関がある為、寿命演算装置は特徴量を用いて被検出装置の寿命を判定することができる。振動検出装置と寿命演算装置とはネットワークを介して接続されている。従って、ネットワークに複数の振動検出装置が接続されているときにも寿命演算装置は複数の被検出装置の寿命を判定することができる。
【００４８】
特徴量は所定の範囲の周波数の周波数スペクトルから演算されている。従って、判定方法は同じ構造の装置に用いることができる。そして、測定時の特徴量にて寿命を判定するので、被検出装置の個別の時系列データがなくても装置の寿命を予測することができる。
【００４９】
［適用例１３］
本適用例にかかる寿命演算装置は、振動検出装置とネットワークを介して通信可能に接続されるシステムに用いられる寿命演算装置であって、前記振動検出装置が送信する被検出装置の振動波形を受信する受信部と、前記振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算するスペクトル演算部と、前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算する特徴量演算部と、前記特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定する判定部と、を備え、Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、Ｒ＝√（Ｐ／Ｄ）であることを特徴とする。
【００５０】
本適用例によれば、寿命予測システムでは振動検出装置と寿命演算装置とがネットワークを介して通信可能に接続されている。被検出装置は稼働時に振動する。被検出装置の振動の経時変化を示す振動波形を振動検出装置がネットワークを介して寿命演算装置に出力する。
【００５１】
寿命演算装置は、受信部、スペクトル演算部、特徴量演算部及び判定部を有している。受信部は振動波形を受信する。スペクトル演算部は振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算する。特徴量の演算では第１判定値が設定される。特徴量演算部は第１判定値を超える振幅の２乗の総和を演算し、この演算結果をＰとする。さらに、特徴量演算部は振幅の２乗の総和を演算し、この演算結果をＤとする。そして、特徴量演算部は式“Ｒ＝√（Ｐ／Ｄ）”の値を演算し特徴量とする。判定部は特徴量を用いて被検出装置の寿命を判定する。
【００５２】
被検出装置は稼働を開始してから寿命に近づくにつれてＰの値が小さくなり、Ｄの値が大きくなる。従って、特徴量であるＲの値は寿命に近づくにつれて小さくなる。特徴量と寿命との間には相関がある為、寿命演算装置は特徴量を用いて被検出装置の寿命を検出することができる。振動検出装置と寿命演算装置とはネットワークを介して接続されている。従って、ネットワークに複数の振動検出装置が接続されているときにも寿命演算装置は複数の被検出装置の寿命を判定することができる。
【００５３】
特徴量は所定の範囲の周波数の周波数スペクトルから演算されている。従って、判定方法は同じ構造の装置に用いることができる。そして、測定時の特徴量にて寿命を判定するので、被検出装置の個別の時系列データがなくても装置の寿命を予測することができる。
【００５４】
［適用例１４］
本適用例にかかる寿命演算装置は、振動検出装置とネットワークを介して通信可能に接続されるシステムに用いられる寿命演算装置であって、前記振動検出装置が送信する被検出装置の振動波形を受信する受信部と、前記振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算するスペクトル演算部と、前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算する特徴量演算部と、前記特徴量を用いて前記被検出装置の寿命を判定する判定部と、を備え、Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、Ｒ＝√（Ｄ−Ｐ）／√Ｄであることを特徴とする。
【００５５】
本適用例によれば、寿命予測システムでは振動検出装置と寿命演算装置とがネットワークを介して通信可能に接続されている。被検出装置は稼働時に振動する。被検出装置の振動の経時変化を示す振動波形を振動検出装置がネットワークを介して寿命演算装置に出力する。
【００５６】
寿命演算装置は、受信部、スペクトル演算部、特徴量演算部及び判定部を有している。受信部は振動波形を受信する。スペクトル演算部は振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算する。特徴量の演算では第１判定値が設定される。特徴量演算部は第１判定値を超える振幅の２乗の総和を演算し、この演算結果をＰとする。さらに、特徴量演算部は振幅の２乗の総和を演算し、この演算結果をＤとする。そして、特徴量演算部は式“Ｒ＝√（Ｄ−Ｐ）／√Ｄ”の値を演算し特徴量とする。判定部は特徴量を用いて被検出装置の寿命を判定する。
【００５７】
被検出装置は稼働を開始してから寿命に近づくにつれてＰの値が小さくなり、Ｄの値が大きくなる。従って、特徴量であるＲの値は寿命に近づくにつれて１に接近する。特徴量と寿命との間には相関がある為、寿命演算装置は特徴量を用いて被検出装置の寿命を検出することができる。振動検出装置と寿命演算装置とはネットワークを介して接続されている。従って、ネットワークに複数の振動検出装置が接続されているときにも寿命演算装置は複数の被検出装置の寿命を判定することができる。
【００５８】
特徴量は所定の範囲の周波数の周波数スペクトルから演算されている。従って、判定方法は同じ構造の装置に用いることができる。そして、測定時の特徴量にて寿命を判定するので、被検出装置の個別の時系列データがなくても装置の寿命を予測することができる。
【００５９】
［適用例１５］
本適用例にかかる回転機械であって、回転部と、前記回転部の振動波形を出力する慣性センサーと、前記振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算するスペクトル演算部と、前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算する特徴量演算部と、前記特徴量を用いて回転機械の寿命を判定する判定部と、を備え、Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、Ｒ＝√（Ｐ／Ｄ）であることを特徴とする。
【００６０】
本適用例によれば、回転機械には慣性センサーが設置されている。回転部は回転機械を振動させ、慣性センサーは回転機械の振動を検出する。そして、慣性センサーは振動の経時変化を示す振動波形を出力する。次に、スペクトル演算部が振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算する。続いて、特徴量演算部が周波数スペクトルから特徴量を演算する。
【００６１】
特徴量の演算では第１判定値が設定される。特徴量演算部は第１判定値を超える振幅の２乗の総和を演算し、この演算結果をＰとする。さらに、特徴量演算部は振幅の２乗の総和を演算し、この演算結果をＤとする。そして、特徴量演算部は式“Ｒ＝√（Ｐ／Ｄ）”を演算し特徴量とする。
【００６２】
回転機械は稼働を開始してから寿命に近づくにつれてＰの値が小さくなり、Ｄの値が大きくなる。従って、特徴量であるＲの値は寿命に近づくにつれて小さくなる。特徴量と寿命との間には相関がある為、判定部は特徴量を用いて回転機械の寿命を検出することができる。
【００６３】
特徴量は所定の範囲の周波数の周波数スペクトルから演算されている。従って、判定方法は同じ構造の装置に用いることができる。そして、測定時の特徴量にて寿命を判定するので、回転機械被検出装置の個別の時系列データがなくても装置の寿命を予測することができる。
【００６４】
［適用例１６］
本適用例にかかる回転機械であって、回転部と、前記回転部の振動波形を出力する慣性センサーと、前記振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算するスペクトル演算部と、前記周波数スペクトルを用いて特徴量を演算する特徴量演算部と、前記特徴量を用いて回転機械の寿命を判定する判定部と、を備え、Ｒ＝前記特徴量、Ｄ＝前記周波数スペクトルにおける振幅の２乗の総和、Ｐ＝第１判定値を超える前記振幅の２乗の総和、とするとき、Ｒ＝√（Ｄ−Ｐ）／√Ｄであることを特徴とする。
【００６５】
本適用例によれば、回転機械には慣性センサーが設置されている。回転部は回転機械を振動させ、慣性センサーは回転機械の振動を検出する。そして、慣性センサーは振動の経時変化を示す振動波形を出力する。次に、スペクトル演算部が振動波形を周波数解析して周波数スペクトルを演算する。続いて、特徴量演算部が周波数スペクトルから特徴量を演算する。
【００６６】
特徴量の演算では第１判定値が設定される。特徴量演算部は第１判定値を超える振幅の２乗の総和を演算し、この演算結果をＰとする。さらに、特徴量演算部は振幅の２乗の総和を演算し、この演算結果をＤとする。そして、特徴量演算部は式“Ｒ＝√（Ｄ−Ｐ）／√Ｄ”を演算し特徴量とする。
【００６７】
回転機械は稼働を開始してから寿命に近づくにつれてＰの値が小さくなり、Ｄの値が大きくなる。従って、特徴量であるＲの値は寿命に近づくにつれて１に接近する。特徴量と寿命との間には相関がある為、判定部は特徴量を用いて回転機械の寿命を判定することができる。
【００６８】
特徴量は所定の範囲の周波数の周波数スペクトルから演算されている。従って、判定方法は同じ構造の装置に用いることができる。そして、測定時の特徴量にて寿命を判定するので、被検出装置の個別の時系列データがなくても装置の寿命を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】第１の実施形態にかかわるドライエッチング装置の構成を示すブロック図。
【図２】（ａ）は、ジャイロセンサーの構造を示す概略斜視図、（ｂ）は、寿命予測方法のフローチャート。
【図３】寿命予測方法を説明するための図。
【図４】寿命予測方法を説明するための図。
【図５】第２の実施形態にかかわる寿命予測方法を説明するための図。
【図６】第３の実施形態にかかわる寿命予測方法を説明するための図。
【図７】第４の実施形態にかかわる寿命予測方法を説明するための図。
【図８】第５の実施形態にかかわる寿命予測方法を説明するための図。
【図９】第６の実施形態にかかわる寿命予測方法を説明するための図。
【図１０】第７の実施形態にかかわる寿命予測方法を説明するためのフローチャート。
【図１１】寿命予測方法を説明するための図。
【図１２】第８の実施形態にかかわる寿命予測方法を説明するための図。
【図１３】第９の実施形態にかかわる寿命予測システムの構成を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００７０】
本実施形態では、回転機械に設置された特徴的な寿命予測装置と、この寿命予測装置を用いて装置の寿命を検出する寿命予測方法との特徴的な例について説明する。以下、実施形態について図面に従って説明する。尚、各図面における各部材は、各図面上で認識可能な程度の大きさとするため、各部材毎に縮尺を異ならせて図示している。
（第１の実施形態）
第１の実施形態にかかわる寿命予測装置及び寿命予測方法について図１〜図４に従って説明する。図１は、ドライエッチング装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように回転機械としてのドライエッチング装置１はチャンバー２を備えている。チャンバー２の内部にはシリコンウエハーを搭載するテーブル、プラズマ発生装置、プラズマに帯電したイオンを誘導する電極等が設置されている。
【００７１】
チャンバー２にはエッチングガスを供給する配管３とエッチングガスの流量を制御する電磁バルブ４が接続されている。チャンバー２には排気用の配管５が接続されている。配管５はメインポンプ６及び粗挽きポンプ７に設置されている。メインポンプ６と粗挽きポンプ７とは配管５により接続されている。チャンバー２とメインポンプ６との間の配管５には電磁バルブ４が設置されている。さらに、チャンバー２と粗挽きポンプ７との間の配管５にも電磁バルブ４が設置されている。さらに、メインポンプ６と粗挽きポンプ７との間の配管５にも電磁バルブ４が設置されている。粗挽きポンプ７は配管５を介して排気処理装置８に設置されている。排気処理装置８は排気ガスから有害物質を分離除去する装置である。
【００７２】
チャンバー２にてシリコンウエハーをエッチングするときチャンバー２を減圧する。まず、ドライエッチング装置１は粗挽きポンプ７を駆動してチャンバー２内のガスを排気する。次に、ドライエッチング装置１はメインポンプ６を駆動してチャンバー２内の真空度を高くする。続いて、配管５の電磁バルブ４を閉じる。次に、配管３の電磁バルブ４を開いてエッチングガスをチャンバー２に供給する。エッチングガスが所定の濃度になったところで配管３の電磁バルブ４を閉じる。そして、シリコンウエハーのエッチングを開始する。
【００７３】
エッチングガスにはＣＦ4やＣＨＦ3が用いられる。そして、エッチングによりＡｌＦ3やＣを含むガスが発生する。そして、メインポンプ６及び粗挽きポンプ７が作動するときメインポンプ６及び粗挽きポンプ７にＡｌＦ3やＣ等の生成物が付着し蓄積する。生成物の蓄積が多くなるときメインポンプ６や粗挽きポンプ７は動作不良を起こして寿命となる。
【００７４】
メインポンプ６及び粗挽きポンプ７の種類は特に限定されないが、例えば、ダイヤフラム型、揺動ピストン型、回転翼型、メカニカルブースター型、スクロール型、ターボ分子型、ロータリー型、クライオポンプ等の各種ポンプを用いることができる。本実施形態では、例えば、メインポンプ６及び粗挽きポンプ７にドライポンプを用いている。メインポンプ６にはモーター６ａが内蔵され、モーター６ａが回転してメインポンプ６が作動する。従って、メインポンプ６が作動するときにはメインポンプ６は振動する。同様に、粗挽きポンプ７にもモーター７ａが内蔵され、モーター７ａが回転して粗挽きポンプ７が作動する。従って、粗挽きポンプ７が作動するときには粗挽きポンプ７は振動する。
【００７５】
メインポンプ６及び粗挽きポンプ７には寿命を検出する寿命予測装置９が設置されている。寿命予測装置９はジャイロセンサー１０及び演算装置１１を備えている。ジャイロセンサー１０は配線により演算装置１１と接続されている。ジャイロセンサー１０はメインポンプ６及び粗挽きポンプ７に接触するように設置される。メインポンプ６及び粗挽きポンプ７は振動に伴って揺動する。ジャイロセンサー１０は揺動による回転速度の変化を検出することにより振動を検出する。寿命予測装置９がメインポンプ６及び粗挽きポンプ７の寿命を検出する方法は略同じである。従って、説明をわかり易くするために寿命予測装置９がメインポンプ６の寿命を検出する方法を説明し、粗挽きポンプ７の寿命を検出する方法の説明は省略する。
【００７６】
振動を検出する慣性センサーには加速度を検出する加速度センサーと角速度を検出するジャイロセンサーとがある。そして、加速度センサーが出力する振動波形から演算した特徴量を加速度特徴量とし、ジャイロセンサーが出力する振動波形から演算した特徴量を角速度特徴量とする。このとき、角速度特徴量の方が加速度特徴量に比べて被検出装置の寿命との相関性が概して大きい。従って、慣性センサーはジャイロセンサーを用いる方が被検出装置の寿命を判定し易くすることができる。
【００７７】
演算装置１１はプロセッサーとして各種の演算処理を行うＣＰＵ１２と、各種情報を記憶するメモリー１３とを備えている。さらに、寿命予測装置９は表示装置１４及び入力装置１５を備え、ジャイロセンサー１０、表示装置１４及び入力装置１５は入出力インターフェイス１６及びデータバス１７を介してＣＰＵ１２に接続されている。
【００７８】
表示装置１４は液晶表示装置やＯＬＥＤ等により構成され、寿命予測装置９の状態や各種データを表示する装置である。入力装置１５はキーボードや外部機器との接続インターフェイス等のデータを入力する装置である。操作者は入力装置１５を用いて各種データを入力して表示装置１４にて確認することができるようになっている。
【００７９】
メモリー１３は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等といった半導体メモリーや、ハードディスク、ＤＶＤ−ＲＯＭといった外部記憶装置を含む概念である。機能的には、振動データの入手や各種の演算手順が記述されたプログラムソフト１８を記憶する記憶領域や、ジャイロセンサー１０が出力する振動波形データ２１を記憶する記憶領域が設定される。
【００８０】
他にも、振動波形データ２１をフーリエ演算して算出される周波数スペクトルとしてのスペクトルデータ２２を記憶するための記憶領域が設定される。他にも、スペクトルデータ２２から演算され判定に用いるデータである判定データ２３を記憶するための記憶領域が設定される。さらに、ＣＰＵ１２のためのワークエリアやテンポラリーファイル等として機能する記憶領域やその他各種の記憶領域が設定される。
【００８１】
ＣＰＵ１２は、メモリー１３内に記憶されたプログラムソフト１８に従って、ジャイロセンサー１０を作動する制御や演算を行うものである。具体的な機能実現部としてセンサー制御部２４を有する。センサー制御部２４はジャイロセンサー１０に指示信号を出力してメインポンプ６の振動を検出させる。そして、ジャイロセンサー１０が出力する振動波形データ２１をメモリー１３に格納する。
【００８２】
他にも、ＣＰＵ１２はスペクトル演算部２５を有する。スペクトル演算部２５は振動波形データ２１を用いてフーリエ変換する演算を行う。そして、演算した結果であるスペクトルデータ２２をメモリー１３に格納する。他にも、ＣＰＵ１２は特徴量演算部２６を有する。特徴量演算部２６は、スペクトルデータ２２を加工して寿命判定に用いる判定データ２３を演算する。そして、判定データ２３をメモリー１３に格納する。
【００８３】
他にも、ＣＰＵ１２は判定部２７を有する。判定部２７は判定データ２３を用いてメインポンプ６や粗挽きポンプ７の寿命が近いか否かの判定を行う。そして、判定結果を表示装置１４に表示する。
【００８４】
図２（ａ）は、ジャイロセンサー１０の構造を示す概略斜視図である。図２（ａ）に示すように、ジャイロセンサー１０はＸ軸ジャイロセンサー１０ａ、Ｙ軸ジャイロセンサー１０ｂ及びＺ軸ジャイロセンサー１０ｃが重ねて設置されている。Ｘ軸ジャイロセンサー１０ａはＸ方向を回転軸とする角速度を検出するセンサーであり、Ｙ軸ジャイロセンサー１０ｂはＹ方向を回転軸とする角速度を検出するセンサーである。Ｚ軸ジャイロセンサー１０ｃはＺ方向を回転軸とする角速度を検出するセンサーである。Ｘ方向、Ｙ方向及びＺ方向は互いに直交する方向である。従って、メインポンプ６が揺動するときどの方向を回転軸にして揺動してもジャイロセンサー１０はメインポンプ６の揺動を検出することが可能になっている。メインポンプ６が振動するとき振動にともなってメインポンプ６は揺動する。従って、ジャイロセンサー１０はメインポンプ６の振動による揺動の角速度の波形を検出する。ジャイロセンサー１０はこの角速度の波形を振動波形データ２１として出力する。
【００８５】
次に上述した寿命予測装置９を用いた寿命予測方法について図２（ｂ）〜図４にて説明する。図２（ｂ）は、寿命予測方法のフローチャートであり、図３及び図４は寿命予測方法を説明するための図である。
【００８６】
図２（ｂ）のフローチャートにおいて、ステップＳ１は振動測定工程に相当する。この工程は、ジャイロセンサー１０がメインポンプ６の振動による振動波形を検出して振動波形データ２１をメモリー１３に出力する工程である。次にステップＳ２に移行する。ステップＳ２はスペクトル演算工程に相当する。この工程はスペクトル演算部２５が振動波形データ２１をフーリエ変換してスペクトルデータ２２をメモリー１３に出力する工程である。次にステップＳ３に移行する。
【００８７】
ステップＳ３は、特徴量演算工程に相当する。この工程は、特徴量演算部２６がスペクトルデータ２２を用いて寿命の判定に用いる判定データ２３を演算してメモリー１３に出力する工程である。次にステップＳ４に移行する。ステップＳ４は、寿命判定工程に相当する。この工程は、判定部２７が判定データ２３を用いてメインポンプ６が寿命に近いか否かを判断する工程である。次にステップＳ５に移行する。ステップＳ５は、寿命報知工程に相当する。この工程は、判定部２７が判断した結果を表示装置１４に表示する工程である。以上の工程によりメインポンプ６の寿命を検出する工程が終了する。
【００８８】
次に、図３及び図４を用いて、図２（ｂ）に示したステップと対応させて、寿命予測方法を詳細に説明する。ステップＳ１の振動測定工程では、操作者が入力装置１５を用いてＣＰＵ１２に測定を開始する指示を出す。次に、センサー制御部２４がジャイロセンサー１０に指示信号を出力する。ジャイロセンサー１０は指示信号を入力してメインポンプ６の振動を検出する。そして、ジャイロセンサー１０は振動波形データ２１をメモリー１３に出力して格納する。振動波形データ２１の一部はメインポンプ６が揺動する角速度の経時変化の波形を示すデータである。
【００８９】
図３はステップＳ２のスペクトル演算工程に対応する図である。ステップＳ２ではスペクトル演算部２５が振動波形データ２１をフーリエ変換してスペクトルデータ２２を演算する。その結果、図３に示すように、第１周波数スペクトル２８、第２周波数スペクトル２９等のスペクトルデータ２２が得られる。図３において横軸は周波数を示し、縦軸は振幅を示している。フーリエ変換は複素関数であるので、変換後のデータは複素数となっている。振幅は実部を２乗した値と虚部を２乗した値を加算して平方根を演算した値となっている。フーリエ変換にはＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）が用いられる。従って、第１周波数スペクトル２８及び第２周波数スペクトル２９等のスペクトルデータ２２は有限個の離散データとなっている。
【００９０】
第１周波数スペクトル２８は稼働時間が短い状態のメインポンプ６における周波数スペクトルである。そして、第２周波数スペクトル２９は稼働時間が長い状態のメインポンプ６における周波数スペクトルである。第１周波数スペクトル２８に示すように、稼働時間が短い状態では特定の周波数の振幅が大きく突出する。そして、振幅が突出していない周波数では小さな振幅となっている。第２周波数スペクトル２９に示すように、稼働時間が長い状態では、第１周波数スペクトル２８において振幅が大きく突出していた周波数の振幅が小さくなる。そして、第１周波数スペクトル２８において振幅が突出していた周波数以外では振幅が増加している。従って、メインポンプ６の稼働時間が長くなるにつれて、振幅が突出する場所の振幅が小さくなり、振幅が突出しない場所の振幅が大きくなる。
【００９１】
稼働時間が短い状態では摺動部材間の隙間が少ないので特定の固有振動で振動する。稼働時間が長い状態では摺動部材が摩耗するので摺動部材間の隙間が大きくなる。これにより、振動モードが多くなって周波数分布が特定の固有振動から多くの周波数に分散する。その結果、振幅が突出しない場所の振幅が大きくなる。
【００９２】
図４（ａ）はステップＳ３の特徴量演算工程に対応する図である。図４（ａ）に示すように、ステップＳ３において、周波数スペクトル３０において振幅が第１判定値３１をこえる周波数を検索する。第１判定値３１は特に限定されないが例えば、周波数スペクトル３０の振幅の平均値３２及び標準偏差を演算し、振幅の平均値３２に標準偏差を３倍した値を加算した値にしても良い。他にも、第１判定値３１は実験や過去に蓄積したデータを用いて決定した値にしても良い。
【００９３】
周波数スペクトル３０において振幅が第１判定値３１をこえる周波数における振幅をＰiとする。そして、周波数スペクトル３０における各周波数の振幅をＤiとする。ｉは１からはじまる整数である。周波数の低いほうから順番に番号が付けられている。
【００９４】
ｍを整数として振幅が第１判定値３１をこえる周波数の場所がｍ個あるとする。このとき、ＰiはＰ1〜Ｐmまで存在する。ｎを整数として周波数スペクトル３０のデータがｎ個あるとする。このとき、ＤiはＤ1〜Ｄnまで存在する。そして、次式のＰ、Ｄ及びＲを演算する。Ｐは第１判定値３１を超える振幅の２乗の総和であり、Ｄは振幅の２乗の総和である。Ｒは寿命を判定するときに用いる特徴量である。
【００９５】
【数２】
2015094587.tif 000004
【００９６】
Ｒの演算はＸ軸ジャイロセンサー１０ａ、Ｙ軸ジャイロセンサー１０ｂ及びＺ軸ジャイロセンサー１０ｃの出力に対して行われる。そして、Ｘ軸ジャイロセンサー１０ａにおけるＲの値をＲ1、Ｙ軸ジャイロセンサー１０ｂにおけるＲの値をＲ2とする。さらに、Ｚ軸ジャイロセンサー１０ｃにおけるＲの値をＲ3とする。そして、次の式４を用いてＲＭを演算するＲＭは３つの方向の特徴量を合成した合成特徴量である。ＲＭはジャイロセンサー１０が検出する振動の方向がいずれの方向であっても振動の大きさに対応する。従って、ジャイロセンサー１０の向きに影響されない振動の特徴量を演算することができる。
【００９７】
【数３】
2015094587.tif 000005
【００９８】
図４（ｂ）及び図４（ｃ）はステップＳ４の寿命判定工程に対応する図である。図４（ｂ）及び図４（ｃ）において、縦軸は合成特徴量を示し横軸はメインポンプ６の稼働時間を示す。図４（ｂ）では１つのメインポンプ６の振動を測定したときの稼働時間に対する合成特徴量がプロットされている。プロットされた場所は近似線３３に沿って分布する。そして、過去に測定したメインポンプ６の合成特徴量の分布から第２判定値３４が設定されている。そして、今回演算した合成特徴量が第２判定値３４より小さいときメインポンプ６が寿命に近いことを判定することができる。本実施形態では合成特徴量が第２判定値３４より小さくなったメインポンプ６は５００時間以内に故障した。
【００９９】
図４（ｃ）では複数の同一機種のメインポンプ６の振動を測定したときの稼働時間に対する合成特徴量がプロットされている。第１プロット３５ａ〜第７プロット３５ｇはそれぞれ異なるメインポンプ６における合成特徴量の演算値となっている。プロットされた場所は近似線３３に沿って分布する。そして、過去に測定したメインポンプ６の合成特徴量の分布から第２判定値３４が設定されている。演算した合成特徴量が第２判定値３４より小さいメインポンプ６は５００時間以内に故障している。このデータにより同一機種のメインポンプ６では同じ第２判定値３４を用いてメインポンプ６の判定が可能である。従って、機種毎に第２判定値３４を設定し、合成特徴量と第２判定値３４を用いて寿命に近いことを判定することができる。その結果、メインポンプ６の振動データの経時変化を確認しなくても測定した振動の合成特徴量と第２判定値３４とを比較して寿命に近いか否かを判定することができる。
【０１００】
ステップＳ５の寿命報知工程では、判定部２７が表示装置１４に判定結果を表示する。表示内容としては、寿命に近いか否かの内容を表示する。また、寿命までの時間を予測して表示しても良い。
【０１０１】
寿命に近いと判断したとき、操作者に視覚的及び聴覚的に警報を伝える。これにより、操作者は故障前にメインポンプ６を補修することができる。以上の内容で装置の寿命を予測する工程を終了する。
【０１０２】
上述したように、本実施形態によれば、以下の効果を有する。
（１）本実施形態によれば、メインポンプ６は稼働を開始してから寿命に近づくにつれてＰの値が小さくなり、Ｄの値が大きくなる。従って、特徴量であるＲの値は寿命に近づくにつれて小さくなる。特徴量と寿命との間には相関がある為、特徴量を用いてメインポンプ６の寿命を検出することができる。
【０１０３】
特徴量は所定の範囲の周波数の周波数スペクトルから演算されている。従って、判定方法は同じ構造の装置に用いることができる。そして、測定時の特徴量にて寿命を判定するので、メインポンプ６の個別の時系列データがなくても装置の寿命を予測することができる。
【０１０４】
（２）本実施形態によれば、合成特徴量と第２判定値３４とが比較されてメインポンプ６の寿命が判定される。従って、容易かつ明確に寿命を判定することができる。
【０１０５】
（３）本実施形態によれば、３つの方向の特徴量を合成して合成特徴量を演算する。従って、合成特徴量は総ての方向の振動の状態を示すデータとなっている。その結果、メインポンプ６に対するジャイロセンサー１０の向きによらずメインポンプ６の寿命を判定することができる。
【０１０６】
（４）本実施形態によれば、振動を検出する慣性センサーにはジャイロセンサー１０が用いられている。ジャイロセンサー１０を用いた特徴量の方が加速度センサーを用いた特徴量に比べてメインポンプ６の寿命との相関性が概して大きい。従って、ジャイロセンサー１０を用いることによりメインポンプ６の寿命を判定し易くすることができる。
【０１０７】
（第２の実施形態）
次に、寿命予測装置の一実施形態について図５を用いて説明する。本実施形態が第１の実施形態と異なるところは、センサーに加速度センサーを用いた点にある。尚、第１の実施形態と同じ点については説明を省略する。
【０１０８】
図５は寿命予測方法を説明するための図である。図５（ａ）に示す第１周波数スペクトル３６は稼働時間が短いメインポンプの周波数スペクトルを示す。第１周波数スペクトル３６は第１の実施形態における第１周波数スペクトル２８に相当するスペクトルである。図５（ｂ）は稼働時間が長いメインポンプの周波数スペクトルを示す。図５（ａ）及び図５（ｂ）において横軸は周波数を示し、縦軸は振幅を示している。第２周波数スペクトル３７は第１の実施形態における第２周波数スペクトル２９に相当するスペクトルである。第１周波数スペクトル３６及び第２周波数スペクトル３７はスペクトルデータ２２の一部であり、加速度センサーを用いて検出した波形をフーリエ変換して算出した周波数スペクトルである。
【０１０９】
第１周波数スペクトル３６が示すように、稼働時間が短い状態では特定の周波数の振幅が大きく突出する。そして、振幅が突出していない周波数では小さな振幅となっている。第２周波数スペクトル３７が示すように、稼働時間が長い状態では、振幅が大きく突出する周波数が少なくなり、その周波数の振幅が小さくなる。そして、振幅が突出していない周波数では振幅が増加している。つまり、稼働時間に対応して変化するスペクトルの形態は振動を検出するセンサーに加速度センサーを用いたときとセンサーにジャイロセンサー１０を用いたときと同様な形態になっている。従って、振動を検出するセンサーにはジャイロセンサー１０の他にも加速度センサーを用いることができる。
【０１１０】
図５（ｃ）において、縦軸は合成特徴量を示し横軸はメインポンプ６の稼働時間を示す。図５（ｃ）では１つのメインポンプ６の振動を測定したときの稼働時間に対する合成特徴量がプロットされている。プロットされた場所は近似線３８に沿って分布する。そして、過去に測定したメインポンプ６を測定した合成特徴量の分布から第２判定値３９が設定されている。そして、今回演算した合成特徴量が第２判定値３９より小さいときメインポンプ６が寿命に近いことを判定することができる。本実施形態では合成特徴量が第２判定値３９より小さいメインポンプ６は５００時間以内に故障した。
【０１１１】
複数の同一機種のメインポンプ６の振動を測定したときの稼働時間に対する合成特徴量をプロットするとき、プロットは近似線３８に沿って分布する。従って、振動を検出するセンサーに加速度センサーを用いるときにも機種毎に第２判定値３９を設定し、合成特徴量と第２判定値３９とを用いて寿命に近いことを判定することができる。そして、測定時の特徴量にて寿命を判定するので、メインポンプ６の個別の時系列データがなくても装置の寿命を予測することができる。
【０１１２】
（第３の実施形態）
次に、寿命予測装置の一実施形態について図６を用いて説明する。本実施形態が第２の実施形態と異なるところは、メインポンプ６に加速度センサーを設置する場所の違いが寿命予測に影響を及ぼすかを示した点にある。尚、第１の実施形態及び第２の実施形態と同じ点については説明を省略する。
【０１１３】
図６は寿命予測方法を説明するための図である。図６（ａ）に示すように、メインポンプ６には慣性センサーとしての第１加速度センサー４２、第２加速度センサー４３、第３加速度センサー４４及び第４加速度センサー４５の４つの加速度センサーが設置されている。各加速度センサーは互いに離れた場所に設置されている。
【０１１４】
第１加速度センサー４２はＸ軸加速度センサー４２ａ、Ｙ軸加速度センサー４２ｂ及びＺ軸加速度センサー４２ｃを含んで構成されている。Ｘ軸加速度センサー４２ａは第１加速度センサー４２が設置された場所のＸ方向の加速度を検出する。同様に、Ｙ軸加速度センサー４２ｂはＹ方向の加速度を検出し、Ｚ軸加速度センサー４２ｃはＺ方向の加速度を検出する。これにより、第１加速度センサー４２は第１加速度センサー４２が設置された場所のＸ、Ｙ及びＺ方向の各方向の加速度を検出することができる。そして、Ｘ方向、Ｙ方向及びＺ方向は互いに直交する方向となっている。
【０１１５】
加速度は振動に対応するので第１加速度センサー４２はＸ、Ｙ及びＺ方向の各方向の振動を検出することができる。第２加速度センサー４３、第３加速度センサー４４及び第４加速度センサー４５はそれぞれ第１加速度センサー４２と同様の構成となっている。従って、第２加速度センサー４３、第３加速度センサー４４及び第４加速度センサー４５はそれぞれ直交する３方向の振動を検出することができる。
【０１１６】
図６（ｂ）において、縦軸は合成特徴量を示し横軸はメインポンプ６の稼働時間を示す。図６（ｂ）では１つのメインポンプ６の振動を測定したときの稼働時間に対する合成特徴量がプロットされている。丸印で示す第１プロット４６ａは第１加速度センサー４２にて検出した振動の合成特徴量を示す。四角印で示す第２プロット４６ｂは第２加速度センサー４３にて検出した振動の合成特徴量を示す。三角印で示す第３プロット４６ｃは第３加速度センサー４４にて検出した振動の合成特徴量を示す。倒立三角印で示す第４プロット４６ｄは第４加速度センサー４５にて検出した振動の合成特徴量を示す。
【０１１７】
第１プロット４６ａ〜第４プロット４６ｄにてプロットされた場所は近似線４７に沿って分布する。従って、メインポンプ６にて検出する振動の推移は測定する場所によらず同じ近似線４７に沿って推移する。従って、測定する毎に測定する場所を変えても同じ第２判定値３９と比較することによりメインポンプ６の寿命が近いか否かを判定することができる。従って、測定点の場所が変わっていても精度良くメインポンプ６の寿命を判定することができる。
【０１１８】
尚、センサーを加速度センサーからジャイロセンサー１０に変えても同様にプロットは近似線３３に沿って推移する。従って、振動を検出するセンサーを加速度センサーからジャイロセンサー１０に変えても測定する毎に測定点を変えることができる。
【０１１９】
（第４の実施形態）
次に、寿命予測装置の一実施形態について図７を用いて説明する。本実施形態が第１の実施形態と異なるところは、特徴量を演算する数式が異なる点にある。尚、第１の実施形態と同じ点については説明を省略する。
【０１２０】
ステップＳ３の特徴量演算工程において、Ｐ及びＤを演算した後、次に示す式５にてＲを演算する。このＲも寿命を判定するときに用いる特徴量である。
【０１２１】
【数４】
2015094587.tif 000006
次に、式４を用いて３つの方向の特徴量を合成した合成特徴量であるＲＭを演算する。
【０１２２】
図７は寿命予測方法を説明するための図である。図７（ａ）及び図７（ｂ）において、縦軸は合成特徴量を示し横軸はメインポンプ６の稼働時間を示す。図７（ａ）では１つのメインポンプ６の振動を測定したときの稼働時間に対する合成特徴量がプロットされている。プロットされた場所は近似線４８に沿って分布する。そして、過去に測定したメインポンプ６の合成特徴量の分布から第２判定値４９が設定されている。そして、今回演算した合成特徴量が第２判定値４９より大きいときメインポンプ６が寿命に近いことを判定することができる。本実施形態では合成特徴量が第２判定値４９より大きいメインポンプ６は５００時間以内に故障した。
【０１２３】
図７（ｂ）では複数の同一機種のメインポンプ６の振動を測定したときの稼働時間に対する合成特徴量がプロットされている。第１プロット５０ａ〜第７プロット５０ｇはそれぞれ異なるメインポンプ６における合成特徴量の演算値となっている。プロットされた場所は近似線４８に沿って分布する。そして、過去に測定したメインポンプ６の合成特徴量の分布から第２判定値４９が設定されている。演算した合成特徴量が第２判定値４９より大きいときメインポンプ６は５００時間以内に故障している。このデータにより同一機種のメインポンプ６では同じ第２判定値４９を用いてメインポンプ６の判定が可能である。従って、機種毎に第２判定値４９を設定し、合成特徴量と第２判定値４９を用いて寿命に近いか否かを判定することができる。
【０１２４】
上述したように、本実施形態によれば、以下の効果を有する。
（１）本実施形態によれば、メインポンプ６は稼働を開始してから寿命に近づくにつれてＰの値が小さくなり、Ｄの値が大きくなる。従って、特徴量であるＲの値は寿命に近づくにつれて１に接近する。特徴量と寿命との間には相関がある為、特徴量を用いてメインポンプ６の寿命を判定することができる。
【０１２５】
（２）本実施形態によれば、特徴量は所定の範囲の周波数の周波数スペクトルから演算されている。従って、判定方法は同じ構造のメインポンプ６に用いることができる。そして、測定時の特徴量にて寿命を判定するので、メインポンプ６の個別の時系列データがなくても装置の寿命を予測することができる。
【０１２６】
（第５の実施形態）
次に、寿命予測装置の一実施形態について図８を用いて説明する。本実施形態が第４の実施形態と異なるところは、センサーに加速度センサーを用いた点にある。尚、第４の実施形態と同じ点については説明を省略する。
【０１２７】
図８は寿命予測方法を説明するための図である。図８において、縦軸は合成特徴量を示し横軸はメインポンプ６の稼働時間を示す。図８では１つのメインポンプ６の振動を測定したときの稼働時間に対する合成特徴量がプロットされている。この合成特徴量は加速度センサーを用いて検出した波形をフーリエ変換し、式５を用いて演算された合成特徴量である。演算結果によりプロットされた場所は近似線５１に沿って分布する。そして、過去に測定したメインポンプ６の合成特徴量の分布から第２判定値５２が設定されている。そして、演算した合成特徴量が第２判定値５２より大きいときメインポンプ６が寿命に近いことを判定することができる。本実施形態では合成特徴量が第２判定値５２より大きいメインポンプ６は５００時間以内に故障した。
【０１２８】
複数の同一機種のメインポンプ６の振動を測定したときの稼働時間に対する合成特徴量をプロットするとき、プロットは近似線５１に沿って分布する。従って、振動を検出するセンサーに加速度センサーを用いるときにも機種毎に第２判定値５２を設定し、合成特徴量と第２判定値５２とを用いて寿命に近いことを判定することができる。そして、測定時の特徴量にて寿命を判定するので、メインポンプ６の個別の時系列データがなくても装置の寿命を予測することができる。
【０１２９】
（第６の実施形態）
次に、寿命予測装置の一実施形態について図９を用いて説明する。本実施形態が第４の実施形態と異なるところは、メインポンプ６にジャイロセンサー１０を設置する場所が異なる点にある。尚、第１の実施形態〜第５の実施形態と同じ点については説明を省略する。
【０１３０】
図９は寿命予測方法を説明するための図である。図９（ａ）に示すように、メインポンプ６には慣性センサーとしての第１ジャイロセンサー５３、第２ジャイロセンサー５４、第３ジャイロセンサー５５及び第４ジャイロセンサー５６の４つのジャイロセンサー１０が設置されている。各ジャイロセンサーは互いに離れた場所に設置されている。
【０１３１】
ジャイロセンサー１０は直交する３方向に延在する軸の軸回りの角速度を検出する。従って、第１ジャイロセンサー５３〜第４ジャイロセンサー５６は全方向の軸回りの角速度を検出することができる。角速度は振動に対応するので第１ジャイロセンサー５３〜第４ジャイロセンサー５６はそれぞれ３方向の振動を検出することができる。
【０１３２】
図９（ｂ）において、縦軸は合成特徴量を示し横軸はメインポンプ６の稼働時間を示す。図９（ｂ）では１つのメインポンプ６の振動を第１ジャイロセンサー５３〜第４ジャイロセンサー５６で測定したときの稼働時間に対する合成特徴量がプロットされている。尚、合成特徴量は式５の演算により得られた合成特徴量である。丸印で示す第１プロット５７ａは第１ジャイロセンサー５３にて検出した振動の合成特徴量を示す。四角印で示す第２プロット５７ｂは第２ジャイロセンサー５４にて検出した振動の合成特徴量を示す。三角印で示す第３プロット５７ｃは第３ジャイロセンサー５５にて検出した振動の合成特徴量を示す。倒立三角印で示す第４プロット５７ｄは第４ジャイロセンサー５６にて検出した振動の合成特徴量を示す。
【０１３３】
第１プロット５７ａ〜第４プロット５７ｄにてプロットされた場所は近似線４８に沿って分布する。従って、メインポンプ６にて検出する振動の推移は測定する場所によらず同じ近似線４８に沿って推移する。従って、測定する毎に測定する場所を変えても同じ第２判定値４９と比較することによりメインポンプ６の寿命が近いか否かを判定することができる。
【０１３４】
尚、センサーをジャイロセンサー１０から加速度センサーに変えても同様にプロットは近似線５１に沿って推移する。従って、振動を検出するセンサーをジャイロセンサー１０から加速度センサーに変えても測定する毎に測定点を変えることができる。
【０１３５】
（第７の実施形態）
次に、寿命予測装置の一実施形態について図１０及び図１１を用いて説明する。本実施形態が第２の実施形態と異なるところは、メインポンプ６の合成特徴量の変化率に着目する点にある。本実施形態ではセンサーに加速度センサーが用いられている。尚、第１の実施形態〜第６の実施形態と同じ点については説明を省略する。
【０１３６】
図１０は寿命予測方法を説明するためのフローチャートであり、図１１は寿命予測方法を説明するための図である。図１０において、ステップＳ１の振動測定工程では加速度センサーを用いて振動が検出され振動波形が出力される。ステップＳ３の特徴量演算工程では式３を用いて特徴量が演算され、式４を用いて合成特徴量が演算される。ステップＳ３の特徴量演算工程の次にステップＳ６の変化率演算工程が行われる。ステップＳ６ではステップＳ３において演算した合成特徴量の変化率を演算する。
【０１３７】
振動を前回測定して演算した合成特徴量をＲＭ1とする。今回測定して演算した合成特徴量をＲＭ2とする。前回測定した時と今回測定した時との間の期間をＴとする。変化率Ｈは次式６にて演算される。
Ｈ＝（ＲＭ2―ＲＭ1）／Ｔ      ・・・（式６）
【０１３８】
ステップＳ４の寿命判定工程では式６の演算結果を用いて判定が行われる。図１１において、縦軸は合成特徴量の時間当たりの変化率の絶対値を示し横軸はメインポンプ６の稼働時間を示す。図１１では１つのメインポンプ６の振動を測定したときの稼働時間に対する合成特徴量の時間当たりの変化率Ｈの絶対値がプロットされている。尚、合成特徴量の時間当たりの変化率の絶対値は式５の演算により得られた変化率Ｈの絶対値である。
【０１３９】
稼働時間に対する変化率Ｈの絶対値をプロットするとき、プロットは近似線５８に沿って分布する。近似線５８はメインポンプ６が寿命に近くなると急激に上昇する。従って、変化率Ｈの絶対値を用いるときにも機種毎に第２判定値５９を設定し、変化率Ｈの絶対値と第２判定値５９とを用いてメインポンプ６が寿命に近いことを判定することができる。
【０１４０】
尚、センサーにジャイロセンサー１０を用いるときにも同様の演算を行い、得られたプロットの近似線は近似線５８と同様な形状となる。従って、変化率Ｈの絶対値を用いて機種毎に第２判定値を設定し、変化率Ｈの絶対値と第２判定値とを用いてメインポンプ６が寿命に近いことを判定することができる。
【０１４１】
上述したように、本実施形態によれば、以下の効果を有する。
（１）本実施形態によれば、特徴量の稼働時間に対する変化率が演算される。そして、変化率を用いてメインポンプ６の寿命が判定される。変化率は寿命が接近するに従って大きくなる。従って、変化率を用いることにより寿命を判定し易くすることができる。
【０１４２】
（第８の実施形態）
次に、寿命予測装置の一実施形態について図１２を用いて説明する。図１２は、寿命予測方法を説明するための図である。本実施形態が第７の実施形態と異なるところは、センサーにジャイロセンサー１０を用いる点にある。さらに、メインポンプ６の合成特徴量の演算に式５を用いる点にある。尚、第１の実施形態〜第７の実施形態と同じ点については説明を省略する。
【０１４３】
つまり、ステップＳ１の振動測定工程ではジャイロセンサー１０を用いて振動が検出され振動波形が出力される。ステップＳ３の特徴量演算工程では式５を用いて特徴量Ｒが演算される。そして、特徴量Ｒから合成特徴量ＲＭが演算される。ステップＳ６の変化率演算工程では合成特徴量ＲＭを用いて式６により変化率Ｈの絶対値が演算される。
【０１４４】
ステップＳ４の寿命判定工程では式６の演算結果を用いて判定が行われる。図１２において、縦軸は合成特徴量の時間当たりの変化率の絶対値を示し横軸はメインポンプ６の稼働時間を示す。図１２では１つのメインポンプ６の振動を測定したときの稼働時間に対する変化率Ｈの絶対値がプロットされている。尚、合成特徴量の時間当たりの変化率の絶対値は式５の演算により得られた変化率Ｈの絶対値である。
【０１４５】
稼働時間に対する変化率Ｈの絶対値をプロットするとき、プロットは近似線６０に沿って分布する。近似線６０はメインポンプ６が寿命に近くなると急激に上昇する。従って、変化率Ｈの絶対値を用いるときにも機種毎に第２判定値６１を設定し、変化率Ｈの絶対値と第２判定値６１とを用いてメインポンプ６が寿命に近いことを判定することができる。
【０１４６】
尚、センサーに加速度センサーを用いるときにも同様の演算を行い、得られたプロットの近似線は近似線５８と同様な形状となる。従って、変化率Ｈの絶対値を用いて機種毎に第２判定値を設定し、変化率Ｈの絶対値と第２判定値とを用いてメインポンプ６が寿命に近いことを判定することができる。
【０１４７】
（第９の実施形態）
次に、寿命予測装置の一実施形態について図１３を用いて説明する。図１３は寿命予測システムの構成を示すブロック図である。本実施形態が第１の実施形態と異なるところは、演算の機能を備える部分がサーバーに設置され、ネットワークを介してジャイロセンサー１０のデータを転送する点にある。尚、第１の実施形態〜第８の実施形態と同じ点については説明を省略する。
【０１４８】
図１３に示すように、寿命予測システム６４は寿命演算装置としての寿命演算サーバー６５を備えている。寿命演算サーバー６５は受信部としてのＬＡＮポート６６（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を備え、ＬＡＮポート６６にはネットワークとしてのＬＡＮ６７が接続されている。ＬＡＮ６７には振動検出装置６８が複数接続されている。ＬＡＮ６７に接続される振動検出装置６８の台数は特に限定されないが、図中には３台設置された例を示している。振動検出装置６８はジャイロセンサー１０、制御部６９及び送信部としてのＬＡＮポート７０を備えている。ＬＡＮ６７は有線ＬＡＮの他無線ＬＡＮ、Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、を用いることができる。
【０１４９】
ＬＡＮポート７０はＬＡＮ６７を介して寿命演算サーバー６５からの指示を入力し振動波形データ２１を寿命演算サーバー６５に出力するインターフェイスの機能を有している。制御部６９は寿命演算サーバー６５からの指示を受けてジャイロセンサー１０を駆動する。そして、検出した振動波形データ２１をＬＡＮポート７０を介して寿命演算サーバー６５に出力する。振動検出装置６８は被検出装置としての回転機械７１に設置されている。回転機械７１にはモーターやポンプ等の回転機構を有している。ジャイロセンサー１０は回転機械７１に設置され、回転機械７１の振動を検出する。振動検出装置６８はジャイロセンサー１０が検出した回転機械７１の振動波形データ２１を寿命演算サーバー６５に送信する。尚、振動検出装置６８にはジャイロセンサー１０の代わりに加速度センサーが設置されても良い。
【０１５０】
寿命演算サーバー６５はＬＡＮポート６６の他にも表示装置１４、入力装置１５、入出力インターフェイス１６、データバス１７、ＣＰＵ１２及びメモリー１３等を備えている。ＬＡＮポート６６は振動検出装置６８が送信した振動のデータを受信し、入出力インターフェイス１６及びデータバス１７を介してＣＰＵ１２またはメモリー１３に出力する。
【０１５１】
メモリー１３にはプログラムソフト７２、振動波形データ２１、スペクトルデータ２２、判定データ２３及び装置構成データ７３等が記憶される記憶領域が設定されている。プログラムソフト７２はＣＰＵ１２にて動作する手順を示すデータである。プログラムソフト７２に基づいてＣＰＵ１２では各種の演算が行われる。装置構成データ７３はＬＡＮ６７に接続された振動検出装置６８や回転機械７１にかかわるデータである。
【０１５２】
ＣＰＵ１２にはセンサー制御部７４、スペクトル演算部２５、特徴量演算部２６及び判定部２７を備えている。センサー制御部７４は所定の振動検出計画及び装置構成データ７３に基づいて振動検出装置６８に振動を測定する指示信号を出力する。そして、センサー制御部７４は各振動検出装置６８が出力する回転機械７１の振動波形データ２１を受信してメモリー１３に格納する。
【０１５３】
スペクトル演算部２５はメモリー１３から振動波形データ２１を入力しスペクトルデータ２２を演算してメモリー１３に格納する。特徴量演算部２６はスペクトルデータ２２を入力して式１〜式５の演算を行い合成特徴量を算出する。特徴量演算部２６は式３を用いて特徴量を演算しても良く、式５を用いて特徴量を演算しても良い。そして、合成特徴量を演算し判定データ２３としてメモリー１３に格納する。判定部２７は合成特徴量を第２判定値と比較して回転機械７１が寿命に近いか否かを判定して表示装置１４に表示する。
【０１５４】
上述したように、本実施形態によれば、以下の効果を有する。
（１）本実施形態によれば、振動検出装置６８と寿命演算サーバー６５とはＬＡＮ６７を介して接続されている。従って、ＬＡＮ６７に複数の振動検出装置６８が接続されているときにも寿命演算サーバー６５は複数の回転機械７１の寿命を判定することができる。
【０１５５】
尚、本実施形態は上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想内で当分野において通常の知識を有する者により種々の変更や改良を加えることも可能である。変形例を以下に述べる。
（変形例１）
前記第１の実施形態では、ドライエッチング装置１のメインポンプ６にジャイロセンサー１０が設置されていた。ドライエッチング装置１の代わりにプラズマＣＶＤ装置に適用しても良い。このとき、原料ガスにはＴＥＯＳ（Ｔｅｔｒａｅｔｈｙｌ  ｏｒｔｈｏｓｉｌｉｃａｔｅ）やＳｉ（ＯＣ3Ｈ5）が用いられる。そして、成膜処理によりＳｉＯ2を含むガスが発生する。そして、メインポンプ６及び粗挽きポンプ７が作動するときメインポンプ６及び粗挽きポンプ７にＳｉＯ2等の生成物が蓄積する。生成物の蓄積が多くなるときメインポンプ６や粗挽きポンプ７は動作不良を起こす。このときにも、寿命予測装置９がメインポンプ６や粗挽きポンプ７が寿命に近いか否かを検出することができる。尚、この内容は他の実施形態にも適用することができる。
【０１５６】
（変形例２）
前記第１の実施形態では、特徴量であるＲを演算するときに式３を用いた。式３の平方根を除いた式７を用いて特徴量を演算しても良い。
Ｒ＝Ｐ／Ｄ      ・・・（式７）
そして、式７にて演算した特徴量に対応する第２判定値を設定してもよい。式７の“Ｒ＝Ｐ／Ｄ”の演算は式３の“Ｒ＝√（Ｐ／Ｄ）”の演算に比べて平方根の演算が省かれているので演算時間を短くすることができる。そして、このときにも特徴量と寿命との間には相関がある為、特徴量を用いてメインポンプ６の寿命を検出することができる。そして、測定時の特徴量にて寿命を判定するので、メインポンプ６の個別の時系列データがなくても装置の寿命を予測することができる。尚、この内容は第２、第３、第７及び第９の実施形態にも適用することができる。
【０１５７】
（変形例３）
前記第４の実施形態では、特徴量であるＲを演算するときに式５を用いた。式５の平方根を除いた式８を用いて特徴量を演算しても良い。
Ｒ＝（Ｄ−Ｐ）／Ｄ      ・・・（式８）
そして、式８にて演算した特徴量に対応する第２判定値を設定してもよい。式８“Ｒ＝（Ｄ−Ｐ）／Ｄ”の演算は式５“Ｒ＝√（Ｄ−Ｐ）／√Ｄ”の演算に比べて平方根の演算が省かれているので演算時間を短くすることができる。そして、このときにも特徴量と寿命との間には相関がある為、特徴量を用いてメインポンプ６の寿命を検出することができる。そして、測定時の特徴量にて寿命を判定するので、メインポンプ６の個別の時系列データがなくても装置の寿命を予測することができる。尚、この内容は第５、第６、第８及び第９の実施形態にも適用することができる。
【０１５８】
（変形例４）
前記第１の実施形態では、ジャイロセンサー１０は直交する３方向に延在する軸の軸回りの角速度を検出した。３方向は直交でなく交差していても良い。各軸が交差する角度を予め知ることにより直交する３方向の成分を演算することができる。同様に、第３の実施形態では、第１加速度センサー４２〜第４加速度センサー４５は直交する３方向の加速度を検出した。３方向は直交でなく交差していても良い。各軸が交差する角度を予め知ることにより直交する３方向の加速度成分を演算することができる。これにより、センサーの設置を容易に行うことができる。尚、この内容は他の実施形態にも適用することができる。
【０１５９】
（変形例５）
前記第１の実施形態では、ジャイロセンサー１０は３方向に延在する軸の軸回りの角速度を検出した。検出する方向の数は３方向に限らず、１方向、２方向、４方向以上でも良い。振動の状況に合わせて設定しても良い。同様に、第３の実施形態では、３方向の加速度を検出した。検出する方向の数は３方向に限らず、１方向、２方向、４方向以上でも良い。振動の状況に合わせて設定しても良い。検出する方向の数が少ない程センサーの個数が少なくてよいので装置を製造し易くなる。また、検出する方向の数が多い程精度を向上させることができる。尚、この内容は他の実施形態にも適用することができる。
【０１６０】
（変形例６）
前記第１の実施形態では、ジャイロセンサー１０と演算装置１１とは配線により接続されていた。ジャイロセンサー１０と演算装置１１とは無線により接続されていても良い。ジャイロセンサー１０と演算装置１１との相対位置を容易に変更することができる。演算装置１１を可搬にして複数のメインポンプ６にジャイロセンサー１０を設置する。これにより、１台の演算装置１１で複数のメインポンプ６の寿命を検出することができる。無線通信にはＺｉｇＢｅｅ（登録商標）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を用いても良い。有線通信をするときにはＵｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓを用いても良い。
【０１６１】
（変形例７）
前記第１の実施形態では、メインポンプ６が寿命に近いと判定したとき表示装置１４に表示した。他にも、メインポンプ６と接続するインターフェイスを設けても良い。そして、メインポンプ６が寿命に近いと判定したときには寿命予測装置９がメインポンプ６を停止するようにしても良い。尚、この内容は他の実施形態にも適用することができる。前記第９の実施形態においても、制御部６９が回転機械７１を停止する機能を備えても良い。そして、回転機械７１が寿命に近いと判定したときには寿命演算サーバー６５が制御部６９に回転機械７１を停止させるようにしても良い。
【０１６２】
（変形例８）
前記第１の実施形態では、合成特徴量を用いてメインポンプ６の寿命を判定した。合成するまえの特徴量にてメインポンプ６の寿命を判定しても良い。寿命を検出する装置の特性に合わせて選択しても良い。これにより、演算する項目が減るので演算時間を短くすることができる。
【０１６３】
（変形例９）
前記第１の実施形態では、ジャイロセンサー１０はＸ軸ジャイロセンサー１０ａ、Ｙ軸ジャイロセンサー１０ｂ及びＺ軸ジャイロセンサー１０ｃが重ねて設置されている。Ｘ軸ジャイロセンサー１０ａ、Ｙ軸ジャイロセンサー１０ｂ及びＺ軸ジャイロセンサー１０ｃは並べて配置されても良く、設置しやすい配置にしてもよい。同様に角速度を検出することができる。加速度センサーを用いたときにも同様に設置しやすい配置にしてもよい。
【０１６４】
（変形例１０）
前記第１の実施形態では、合成特徴量を用いてメインポンプ６の寿命を判定した。寿命を予測する機械は他にも冷却水のポンプ、送風機、ワイヤーソーや研磨機のモーターや回転機構等にも応用できる。
【符号の説明】
【０１６５】
１…回転機械としてのドライエッチング装置、６…被検出装置及び回転部としてのメインポンプ、１０…慣性センサーとしてのジャイロセンサー、２２…周波数スペクトルとしてのスペクトルデータ、２５…スペクトル演算部、２６…特徴量演算部、２７…判定部、３１…第１判定値、３４，３９，４９，５２，５９，６１…第２判定値、４２…慣性センサーとしての第１加速度センサー、４３…慣性センサーとしての第２加速度センサー、４４…慣性センサーとしての第３加速度センサー、４５…慣性センサーとしての第４加速度センサー、５３…慣性センサーとしての第１ジャイロセンサー、５４…慣性センサーとしての第２ジャイロセンサー、５５…慣性センサーとしての第３ジャイロセンサー、５６…慣性センサーとしての第４ジャイロセンサー、６４…寿命予測システム、６５…寿命演算装置としての寿命演算サーバー、６６…受信部としてのＬＡＮポート、６７…ネットワークとしてのＬＡＮ、６８…振動検出装置、７０…送信部としてのＬＡＮポート、７１…被検出装置としての回転機械。
【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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