(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転軸を支承する軸受の状態判定装置であって、
上記軸受の振動を検出する振動検出センサと、
上記振動検出センサの検出値に基づき軸受に発生している振動波形の歪度を所定サンプリング時間毎に算出する歪度算出部と、
上記歪度算出部が算出した歪度の値について、正値若しくは負値の一方の値が、予め設定した回数以上連続して検出した場合に上記軸受が異常と判定する異常判定部と、
を備えることを特徴とする回転軸受の状態判定装置。
【請求項２】
診断対象の軸受の正常状態での歪度の平均値を記憶する正常値記憶部を備え、
上記歪度算出部は、算出する歪度から上記平均値を引くことで当該歪度の校正処理を行う歪度校正部を有することを特徴とする請求項１に記載した回転軸受の状態判定装置。
【請求項３】
回転軸を支承する軸受の状態判定方法であって、
上記軸受の振動波形から歪度を定期的に算出し、定期的に算出した歪度の値について、正値又は負値の一方が所定回数連続して出力されているか否かを監視することで異常判定を行うことを特徴とする回転軸受の状態判定方法。
【請求項４】
診断対象の軸受の正常状態での上記歪度の平均値を予め求めておき、
上記算出した歪度を上記平均値で校正した値に基づき、上記異常判定を行うことを特徴とする請求項３に記載した回転軸受の状態判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、軸回転する回転軸を支承する軸受の状態判定を行う技術である。特に、ハースロールなどの低速（例えば２００ｒｐｍ以下）で回転する回転体に接続した回転軸を支承する軸受の状態判定に好適な技術である。
【背景技術】
【０００２】
回転機その他の回転体の回転軸を支承する軸受の診断装置としては、例えば特許文献１に記載の装置がある。
特許文献１には、軸受の振動波形の標準偏差、尖度、歪度算出結果の平均値および標準偏差という複数種類の統計値から異常診断することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−８０３０号公報（請求項５参照）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１では、複数種類の統計値に基づき判定するため、診断処理が複雑になるおそれがある。また特許文献１には具体的な判定方法、特に歪度を用いた具体的な判定方法について示されておらず、判定基準として採用することが困難である。
【０００５】
本発明は、上記のような点に着目してなされたもので、簡易な判断基準で軸受の異常判定が可能な回転軸受の状態判定の技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
課題を解決するために、本発明の一態様は、回転軸を支承する軸受の振動を検出する振動検出センサと、上記振動検出センサの検出値に基づき軸受に発生している振動波形の歪度を所定サンプリング時間毎に算出する歪度算出部と、上記歪度算出部が算出した歪度の絶対値の変化量若しくは変化率に基づき、上記軸受の異常を判定する異常判定部と、を備える。
【０００７】
また、本発明の他の一態様は、回転軸を支承する軸受の振動を検出する振動検出センサと、上記振動検出センサの検出値に基づき軸受に発生している振動波形の歪度を所定サンプリング時間毎に算出する歪度算出部と、上記歪度算出部が算出した各歪度について、正値若しくは負値が、予め設定した数以上連続して検出した場合に上記軸受が異常と判定する異常判定部と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、軸受の振動波形の歪度から簡易な判断基準で軸受の異常を診断することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明に基づく実施形態に係る回転軸受の状態判定装置を説明する模式図である。
【図２】検出した歪度の時系列な変化の例を示す図である。
【図３】図３の歪度を絶対値で示した図である。
【図４】閾値として絶対値を使用した場合を例示する図である。
【図５】閾値として平均値の定数倍を使用した場合を例示する図である。
【図６】歪度の時系列な変化の例を示す図であり、（ａ）は正常時の状態を、（ｂ）は異常時の状態をそれぞれ例示する図である。
【図７】変形例に係る回転軸受の状態判定装置を説明する模式図である。
【図８】実施例１を説明する図である。
【図９】実施例２を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
次に、本発明の実施形態について図面を参照しつつ説明する。
＜第１実施形態＞
本実施形態は、図１に示すように、モータ等の回転体１の回転軸２を支承する軸受３の状態を判定する装置である。軸受３は、ころ軸受などの転がり軸受や滑り軸受などであって回転軸２を軸回転可能に支持（支承）可能な軸受であれば、本発明の状態判定装置は適用可能である。回転軸２は、駆動軸である必要はなく、被駆動軸側の回転軸であっても対象となる。
【００１１】
（構成）
本実施形態の回転軸受の状態判定装置は、図１に示すように、振動検出センサ４と、診断部５とを備える。符号１は回転軸２を回転駆動するモータ等の回転機を、符号２は回転軸を、符号３は軸受をそれぞれ表す。
振動検出センサ４は、軸受３の振動を検出して検出値を診断部５に出力する。振動検出センサ４は、例えば、軸受３の振動の加速度や速度を検出する。振動検出センサ４は、図１のように軸受３のハウジングに取り付けられる。
【００１２】
診断部５は、図１に示すように、歪度算出部５Ａと異常判定部５Ｂとを有する。
歪度算出部５Ａは、振動検出センサ４の検出値を入力し、その検出値に基づき軸受３に発生している振動波形の歪度β１を所定サンプリング時間毎に算出する処理を行う。
例えばサンプリング周期３３ｋＨｚで１０秒測定することで、歪度β１を算出するデータを取得する。
なお、歪度β１の算出間隔は特に制限は無いが、例えば５分間隔で求める。
【００１３】
ここで、歪度β１とは、分布の左右非対称性を表す値であり、データの分布が平均値を軸にどの程度対称となっているかを示す統計量である。歪度β１は、次の（１）式で求めることが出来る。
【００１４】
【数１】
0006460030.tif 000002
【００１５】
ここで、
ｎ：データの個数
ｘ：データ全体の平均値
ｓ：データ全体の標準偏差
である。
【００１６】
本実施形態の歪度算出部５Ａは、振動検出センサ４から入力したｎ個の検出値毎に、そのｎ個の検出値（データ）で表現される振動分布の歪度β１を上記の（１）式によって算出する。算出した歪度β１の値は、例えば記憶部に順次記憶される。
【００１７】
異常判定部５Ｂは、歪度算出部５Ａが算出した歪度β１を連続的に入力し、入力した各歪度β１の絶対値化処理を行い、その後、その歪度β１の絶対値が予め設定した閾値を越えた場合に軸受３が異常状態と判定する。
【００１８】
ここで、閾値は、例えば軸受３が正常と推定されるときに検出した歪度β１の絶対値の最大値とする。若しくは閾値として、最低値、標準偏差、平均値の各定数倍の値を採用しても良い。更には、そのような値に所定の余裕代分を加算した値を閾値としてもよい。
【００１９】
（動作その他）
軸受３の振動から算出した歪度β１の値は、正値、負値の値が不規則に出力されるため、単独に判定基準として用いることが困難であるとされてきた。この点について、発明者らは、歪度β１による振動異常を判定する方法について検討したところ、歪度β１の絶対値の変化量や変化率によって判定可能との知見を得た。
【００２０】
ここで、歪度β１の時系列のデータの例は、図２のように算出され、正値及び負値が不規則に算出される。図２では交互に算出されているが、必ずしも交互に算出される訳ではない。
これに対し、図３のように、歪度β１の絶対値の時系列でみると、経時的に値が増加する傾向となることが分かる。
【００２１】
このように、歪度β１の値の絶対値化処理を行い、負値を正値に変換した後、０点を基準とした変化量、変化率を比較・監視することで、軸受３の振動異常の管理を容易にできる。
【００２２】
そして、本実施形態では、図４、図５のように、歪度β１の絶対値が予め設定した閾値を越えた場合に軸受３の異常と判定する。図４は、閾値として正常時の歪度β１の絶対値の最大値を設定した場合の例であり、図５は、閾値として正常時の歪度β１の絶対値の平均値の定数倍を設定した場合の例である。
【００２３】
ここで、図５では、異常と一旦判定した後に、再度正常判定がなされ、その後再度異常判定がされている。これは、軸受３に異常が発生した後に、磨耗などによって振動が鈍って一旦正常の範囲内の値に変化したものと推定される。２回以上異常値を検出した場合に、軸受３が異常と診断しても良い。
【００２４】
以上のように、本実施形態によれば、歪度β１に基づき簡易に判定が可能である。すなわち、測定結果から、判定の熟練度に関係なく、軸受３の振動異常の判定を簡易に行うことが出来る。このため、異常状態の軸受３の早期発見が可能となり、適切な対応を取ることができる。
【００２５】
＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態について説明する。
（構成）
【００２６】
本実施形態の基本構成は、第１実施形態と同様であるが、異常判定部５Ｂの処理内容が異なる。
第２実施形態の異常判定部５Ｂでは、歪度算出部５Ａが算出した歪度β１の値の変化として、正値若しくは負値の一方の値が、予め設定した回数以上連続して検出した場合に軸受３が異常と判定する。なお、回数の検出は、例えばカウンタを用意し、正負の切替えがあるたびにカウンタを１に初期化しつつ、同符号の間、加算すれば検出出来る。
【００２７】
異常判定部５Ｂは、例えば、同一符号の歪度β１が５回以上検出された場合に、軸受３が異常と判定する。
その他の構成は、第１実施形態と同様であるので説明を省略する。
【００２８】
（動作その他）
軸受３の振動から算出した歪度β１の値は、正負、不規則に出力されるため、単独に判定基準として用いることが困難であるとされてきた。この点について、発明者らは、歪度β１による振動異常を判定する方法について検討したところ、軸受３が異常の場合に、歪度β１の時系列データの符号が同符号の値に偏って連続して検出される傾向があり、その歪度β１の時系列データの偏りから、軸受３の振動異常を判定可能との知見を得た。
【００２９】
そして、軸受３が正常の状態では、図６（ａ）に示すように、同符号の歪度β１が所定回数連続することは少ないが、軸受３が異常の場合には、図６（ｂ）に示すように、同じ符号の歪度β１値が所定回数連続して検出され、本実施形態の装置では、そのような場合に、軸受３の異常と判定する。
【００３０】
以上のように、本実施形態によれば、歪度β１に基づき簡易に判定が可能であることから、測定結果から、判定の熟練度に関係なく、軸受３の振動異常の判定を行うことが出来る。このため、異常状態の軸受３の早期発見が可能となり、適切な対応を取ることができる。
【００３１】
ここで、第１実施形態での異常判定と第２実施形態での異常判定との両方を行うように異常判定部５Ｂを構成しても良い。この場合、一方の異常判定で異常と判定された場合に異常と判定しても良いし、両方で異常判定と判定された場合に、軸受３が異常状態と判定しても良い。
【００３２】
＜変形例＞
ここで、診断対象とする軸受３の特性によっては、正常状態であっても、歪度β１の時系列のデータが正値若しくは負値に偏る傾向の場合も存在する。例えば、正常時における歪度β１の時系列データが負値に偏って検出される傾向にある場合、正常時においても、歪度β１の値として連続して負の値が検出される場合が想定される。
このため、次のように異常診断の処理を行うように装置構成を設定することが好ましい。
【００３３】
すなわち、診断対象の軸受３の正常状態での歪度β１のデータを所定個数採取し、その平均値を記憶しておく。この平均値を記憶する記憶部を正常値記憶部６とする。ここで、上記の平均値を求める際のデータは例えば１０個〜１５個あれば求めることが出来る。もっとも、データの個数が多いほど正確な値が算出可能となる。
但し、正常値記憶部６に記憶する平均値がゼロに近い所定値以下の場合には、平均値をゼロとして記憶しても良い。
【００３４】
この変形例の異常判定部５Ｂは、図７に示すように、歪度校正部５Ｂａと判定部本体５Ｂｂとからなる。
歪度校正部５Ｂａは、歪度算出部５Ａが算出した歪度β１の値を入力する度に、その入力値から正常値記憶部６に記憶した平均値を引いて当該歪度β１の校正処理を行う。
【００３５】
判定部本体５Ｂｂは、歪度校正部５Ｂａで校正処理後の歪度β１に基づき、正値若しくは負値の一方の値が、予め設定した回数（例えば４回）以上連続して検出した場合に軸受３が異常と判定する。
このように、歪度β１について校正処理を行うことで、軸受３の異常検出精度が向上する。
【００３６】
ここで、第１実施形態の装置においても、上記の正常値記憶部６及び歪度校正部５Ｂａを備えるようにしても良い。そして、異常判定部５Ｂにおいて、歪度校正部５Ｂａで校正後の歪度β１について絶対値化を行った後に、異常判定を行うようにしても良い。
【００３７】
また、上記の全実施形態において、歪度算出部５Ａが算出した歪度β１を順次、異常判定部５Ｂに入力する場合で説明しているが、これに限定されない。例えば、異常判定部５Ｂは、歪度β１を所定個数のデータ単位で入力するようにしても良い。
【００３８】
ここで、本実施形態では、ハースロールなどの低速（例えば２００ｒｐｍ以下）で回転する回転体に接続する回転軸２の軸受３の状態判定に好適な技術であるが、高速で回転する回転体に接続する回転軸２の軸受３の状態判定にも適用可能である。
【実施例１】
【００３９】
次に、本発明の実施例について説明する。
「実施例１」
＜設備＞
回転機として、回転機シミュレータ（オフラインテスト）を使用して、軸受３の異常判定について確認した。
【００４０】
ここで、回転機シミュレータは、４個の軸受３により支持された主軸（回転軸２）を任意の回転数で回転させることができる。各軸受３は交換することが可能であり、内輪に傷ついている軸受３や脱脂した軸受３を使用することで、フレーキングや潤滑不良など様々な異常状態を模擬的に再現することが可能である。
軸受３としては、自動調心ころ軸受３（ＮＳＫ  ２１３０７ＣＤＥ４０）を使用した。
【００４１】
＜試験条件＞
そして、正常状態の軸受３と、フレーキング状態（軸受３内に放電加工機で疵（５ｍｍ×２ｍｍ×３個）を与えた）の異常状態の軸受３との２つ軸受を用意して比較した。
【００４２】
回転時は７００ｋｇの負荷を与え、回転数は１５ｒｐｍ、３０ｒｐｍ、６０ｒｐｍ、１２０ｒｐｍ、１５０ｒｐｍの順に１回ずつ測定を行い、その後、再度１５ｒｐｍ、３０ｒｐｍ、６０ｒｐｍ、１２０ｒｐｍ、１５０ｒｐｍの測定を２回行った。
この実施例では、振動の速度の歪度β１で評価した。
【００４３】
＜評価結果＞
図８（ａ）に、正常状態の軸受３及び異常状態の軸受３における、各歪度β１の時系列データを併せて示す。更に、図８（ｂ）に、正常状態の軸受３及び異常状態の軸受３における、各歪度β１の絶対値の時系列データを併せて示す。なお、この実施例は、閾値として、正常状態の軸受３での歪度β１の最大値を採用した場合である。
【００４４】
図８に示されるように、歪度β１を絶対値化してその変化を観察することで、熟練者でなくても軸受３の異常判定が簡易に認識可能となることが分かる。
【００４５】
「実施例２」
実施例１と同様な設備を使用した。
そして、正常状態の軸受３と、脱脂によって潤滑不良とした異常状態の軸受３とを用意して評価した。
【００４６】
図９に、正常状態の軸受３及び異常状態の軸受３における、各歪度β１の時系列データを併せて示す。
図９から分かるように、正常状態の軸受３では正負に値が出力されているが、異常状態）の軸受３からは一方の値のみが出力されていることから異常状態では、正の値が連続して出力（５回以上）されることがわかり、軸受３が異常状態であると判断できた。このように、正常時に同一符号で出力される連続回数よりも、異常時の方が同一符号で出力される連続回数が多くなっていることが分かる。
【符号の説明】
【００４７】
２     回転軸
３     軸受
４     振動検出センサ
５     診断部
５Ａ   歪度算出部
５Ｂ   異常判定部
５Ｂａ 歪度校正部
５Ｂｂ 判定部本体
６     正常値記憶部
β１   歪度
【図１】
0006460030.tif 000003
【図２】
0006460030.tif 000004
【図３】
0006460030.tif 000005
【図４】
0006460030.tif 000006
【図５】
0006460030.tif 000007
【図６】
0006460030.tif 000008
【図７】
0006460030.tif 000009
【図８】
0006460030.tif 000010
【図９】
0006460030.tif 000011