(57)【要約】【課題】変動する回転数を応答よく正確に検出することができる回転計及び回転計用プログラムを提供する。【解決手段】回転計１０は、測定対象３０の回転に起因する物理現象を検出する検出部２０と、検出部２０で検出したデータを、特定の切り取り時間で高速フーリエ変換して解析データを演算して出力するＦＦＴ演算部１２−１と、ＦＦＴ演算部１２−１で出力された解析データに基づいて、測定対象３０の回転数を演算する回転数演算部１２−３を有した回転計１０であって、検出部２０で連続的に検出されたデータに基づいて、ＦＦＴ演算部１２−１に、第１の切り取り時間で第１の解析データを継続的に演算させ、継続的に演算された各第１の解析データに変化があるか否かを判定する変化判定部１２−２を備える。【選択図】図１
2008116408.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象の回転運動に起因する物理現象を検出する検出部と、
前記検出部で検出したデータを、特定の切り取り時間で高速フーリエ変換して解析データを演算して出力するＦＦＴ演算部と、
前記ＦＦＴ演算部で出力された前記解析データに基づいて、前記測定対象の回転数を演算する回転数演算部を有した回転計であって、
前記検出部で連続的に検出された前記データに基づいて、前記ＦＦＴ演算部に、第１の切り取り時間で第１の解析データを継続的に演算させ、継続的に演算された各前記第１の解析データに変化があるか否かを判定する変化判定部を備え、
前記変化判定部は、継続的に演算された各前記第１の解析データに変化があるときは、前記ＦＦＴ演算部に、前記第１の切り取り時間で演算した各前記第１の解析データを、前記回転数演算部へと出力させ、
継続的に演算された各前記第１の解析データに変化がないときは、前記ＦＦＴ演算部に、前記第１の切り取り時間よりも長い第２の切り取り時間で第２の解析データを演算させ、前記回転数演算部へと出力させること、
を特徴とする回転計。
【請求項２】
請求項１に記載の回転計において、
前記第１の解析データは、スペクトルデータであり、
前記変化判定部で判定する各前記第１の解析データの変化は、前記スペクトルデータの最大値を示す周波数の変化であること、
を特徴とする回転計。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の回転計において、
前記第１の解析データは、同一の周波数範囲で演算される前記第２の解析データよりもサンプリング点数を減少させて高速フーリエ変換されること、
を特徴とする回転計。
【請求項４】
請求項１又は請求項２に記載の回転計において、
前記第１の解析データは、前記第２の切り取り時間で検出した前記データを、前記データの特定の範囲だけを残し、それ以外をゼロにして高速フーリエ変換させるゼロサプレス処理で演算されること、
を特徴とする回転計。
【請求項５】
測定対象の回転運動に起因する物理現象を検出する検出手順と、
前記検出手順で検出したデータを、特定の切り取り時間で高速フーリエ変換して解析データを演算して出力するＦＦＴ演算手順と、
前記ＦＦＴ演算手順で出力された前記解析データに基づいて、前記測定対象の回転数を演算する回転数演算手順を、回転計に実行させる回転計用プログラムであって、
前記検出手順で連続的に検出された前記データに基づいて、前記回転計の前記ＦＦＴ演算手順に、第１の切り取り時間で第１の解析データを継続的に演算させ、継続的に演算された各前記第１の解析データに変化があるか否かを判定させる変化判定手順を実行させ、
前記変化判定手順は、継続的に演算された各前記第１の解析データに変化があるときは、前記ＦＦＴ演算手順に、前記第１の切り取り時間で演算した各前記第１の解析データを、前記回転数演算手順へと出力させ、
継続的に演算された各前記第１の解析データに変化がないときは、前記ＦＦＴ演算手順に、前記第１の切り取り時間よりも長い第２の切り取り時間で第２の解析データを演算させ、前記回転数演算手順へと出力させること、
を特徴とする回転計用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、回転運動する測定対象の回転数を測定する回転計及び回転計用プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
回転運動する測定対象の回転数は、その測定対象にロータリーエンコーダなどの回転計を取り付けるなどして測定されている。しかし、このような回転計は、測定対象に直接取り付ける必要があるので、回転計を取り付ける治具を作製する必要があったり、取り付けた回転計の影響で測定対象の回転運動の特性を変化させてしまい、正確に測定対象の回転数を測定できなかったりなどの問題点があった。
そのため、測定対象の回転数に悪影響を与えないで計測することができる回転計が提案され、一般市場に導入されている（例えば、特許文献１）。特許文献１の発明は、測定対象である回転モータの漏洩磁束を検出して、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）により漏洩磁束のスペクトル（解析データ）を求め、そのスペクトルの最大値を示す周波数を、回転モータの回転周波数と判断することにより回転数を求めている。
【０００３】
しかし、このような回転計は、ある特定のサンプリング点数でＦＦＴにより解析データを演算しているので、回転数の変動に対して解析データの応答性が低く、解析データの信頼性が低くなる問題があった。これに対し、ＦＦＴのサンプリング点数を減少させるなどの対策も考えられたが、周波数の分解能が粗くなり、これも演算した解析データの信頼性を低下させてしまうことがあった。
【０００４】
例えば、５００Ｈｚの測定レンジで、サンプリング点数を１０２４点でＦＦＴした場合は、０．８秒の切り取り時間（データ長）が必要となり、また、スペクトルの周波数分解能は１．２５Ｈｚとなる。一方、同じ周波数レンジ（５００Ｈｚ）で、サンプリング点数を２５６点でＦＦＴ演算した場合は、０．２秒の切り取り時間が必要となり、スペクトルの周波数分解能は５Ｈｚとなる。両者を比較すると、サンプリング点数が少ないと、データの切り取り時間が短くて済むため、回転数の変動などに応答しやすいが、周波数分解能が低下するため解析データの精度が粗くなる。逆に、サンプリング点数が多いと、周波数分解能が細かくできるので解析データの精度を向上させられるが、データの切り取り時間が長くなるため、回転数の変動などに応答しにくく、スペクトルの最大値の判定が困難になることがあり、変動したときの回転数の測定精度を低下させてしまうことがあった。
【特許文献１】特開平２−２１２６６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の課題は、変動する回転数を応答よく正確に検出することができる回転計及び回転計用プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、以下のような解決手段により、前記課題を解決する。なお、理解を容易にするために、本発明の実施例に対応する符号を括弧内に付して説明するが、これに限定されるものではない。
請求項１の発明は、測定対象（３０）の回転運動に起因する物理現象を検出する検出部（２０）と、前記検出部（２０）で検出したデータを、特定の切り取り時間で高速フーリエ変換して解析データを演算して出力するＦＦＴ演算部（１２−１）と、前記ＦＦＴ演算部（１２−１）で出力された前記解析データに基づいて、前記測定対象（３０）の回転数
を演算する回転数演算部（１２−３）を有した回転計（１０）であって、前記検出部（２０）で連続的に検出された前記データに基づいて、前記ＦＦＴ演算部（１２−１）に、第１の切り取り時間で第１の解析データを継続的に演算させ、継続的に演算された各前記第１の解析データに変化があるか否かを判定する変化判定部（１２−２）を備え、前記変化判定部（１２−２）は、継続的に演算された各前記第１の解析データに変化があるときは、前記ＦＦＴ演算部（１２−１）に、前記第１の切り取り時間で演算した各前記第１の解析データを、前記回転数演算部（１２−３）へと出力させ、継続的に演算された各前記第１の解析データに変化がないときは、前記ＦＦＴ演算部（１２−１）に、前記第１の切り取り時間よりも長い第２の切り取り時間で第２の解析データを演算させ、前記回転数演算部（１２−３）へと出力させること、を特徴とする回転計（１０）である。
請求項２の発明は、請求項１に記載の回転計（１０）において、前記第１の解析データは、スペクトルデータであり、前記変化判定部（１２−２）で判定する各前記第１の解析データの変化は、前記スペクトルデータの最大値を示す周波数の変化であること、を特徴とする回転計（１０）である。
請求項３の発明は、請求項１又は請求項２に記載の回転計（１０）において、前記第１の解析データは、同一の周波数範囲で演算される前記第２の解析データよりもサンプリング点数を減少させて高速フーリエ変換されること、を特徴とする回転計（１０）である。
請求項４の発明は、請求項１又は請求項２に記載の回転計（１０）において、前記第１の解析データは、前記第２の切り取り時間で検出した前記データを、前記データの特定の範囲だけを残し、それ以外をゼロにして高速フーリエ変換させるゼロサプレス処理で演算されること、を特徴とする回転計（１０）である。
【０００７】
請求項５の発明は、測定対象（３０）の回転運動に起因する物理現象を検出する検出手順（Ｓ１０２）と、前記検出手順（Ｓ１０２）で検出したデータを、特定の切り取り時間で高速フーリエ変換して解析データを演算して出力するＦＦＴ演算手順（Ｓ１０３）と、前記ＦＦＴ演算手順（Ｓ１０３）で出力された前記解析データに基づいて、前記測定対象（３０）の回転数を演算する回転数演算手順（Ｓ１０６）を、回転計（１０−２）に実行させる回転計用プログラムであって、前記検出手順（Ｓ１０２）で連続的に検出された前記データに基づいて、前記ＦＦＴ演算手順（Ｓ１０３）に、第１の切り取り時間で第１の解析データを継続的に演算させ、継続的に演算された各前記第１の解析データに変化があるか否かを判定させる変化判定手順（Ｓ１０４）を実行させ、前記変化判定手順（Ｓ１０４）は、継続的に演算された各前記第１の解析データに変化があるときは、前記ＦＦＴ演算手順（Ｓ１０３）に、前記第１の切り取り時間で演算した各前記第１の解析データを、前記回転数演算手順（Ｓ１０６）へと出力させ、継続的に演算された各前記第１の解析データに変化がないときは、前記ＦＦＴ演算手順（Ｓ１０５）に、前記第１の切り取り時間よりも長い第２の切り取り時間で第２の解析データを演算させ、前記回転数演算手順（Ｓ１０６）へと出力させること、を特徴とする回転計用プログラムである。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、以下のような効果がある。
（１）回転計は、第１の切り取り時間で第１の解析データを継続的に演算し、演算した各第１の解析データに変化があるか否かを判定し、変化があるときは、各第１の解析データに基づいて回転数を演算し、変化がないときは、第１の切り取り時間よりも長い第２の切り取り時間で第２の解析データを演算し、それに基づいて回転数を演算しているので、測定対象の回転数に変動があるデータに対しては、変動に応じた回転数を応答よく演算することができ、回転数に変動がないデータに対しては、周波数分解能を細かくして測定精度を向上させた回転数を演算することができる。
（２）回転計は、各第１の解析データに変化があるか否かの判定を、スペクトルデータの最大値を示す周波数の変化で行なっているので、容易にデータの変化を判定することができる。
【０００９】
（３）第１の解析データは、同一の周波数範囲で演算される第２の解析データよりもサンプリング点数を減少させて高速フーリエ変換しているので、第２の解析データよりも迅速に第１の解析データを演算することができ、測定対象の回転数の変動に応答することができる。また、第１の解析データの変化の判定を、スペクトルデータの最大値を示す周波数で判断する場合では、スペクトルデータの最大値を高い状態で維持することができ、最大値の判別を容易に行うことができる。
（４）第１の解析データは、第２の切り取り時間で検出したデータを、データの特定の範囲だけを残し、それ以外をゼロにして高速フーリエ変換させるゼロサプレス処理で演算されるので、第２の切り取り時間で演算された第２の解析データと同様の周波数分解能を精度よく維持して、第１の切り取り時間内で高速フーリエ変換をすることができ、測定対象の回転数の変動に応答することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明は、変動する回転数を応答よく正確に検出することができる回転計及び回転計用プログラムを提供するという目的を、回転に起因する物理現象を検出したデータを高速フーリエ変換して解析データを演算し、演算した解析データの変化の有無を判定する変化判定部を備えることにより実現する。
【実施例１】
【００１１】
以下、図面等を参照して、本発明の実施例をあげて、さらに詳しく説明する。
図１は、本発明による回転計の実施例１を示す図である。図２は、回転計で処理される時間波形及び振動スペクトルの一例を示す図である。図３は、サンプリング点数の違いによる振動スペクトルの比較を示す図である。図４は、回転計が回転モータの回転数を検出する動作フローである。
回転計１０は、入力部１１、演算制御部１２、表示部１３、入力アンプ部１４及びフィルタ部１５を有しており、振動計２０で検出した振動データ（データ）に基づいて、回転モータ３０の回転数を演算する測定器である。
入力部１１は、振動計２０で検出した時系列の振動データを、連続的に、回転計１０の演算制御部１２に入力するＡ／Ｄ変換器である。本実施例では、振動計２０からアナログで入力した振動データを、０．０００７８１２５秒（１／（５００×２．５６））のサンプリング時間（時間分解能）で離散化して演算制御部１２へと入力している。
【００１２】
演算制御部１２は、ＦＦＴ演算部１２−１、変化判定部１２−２及び回転数演算部１２−３を有し、回転計１０の各部を統括制御する制御回路である。
ＦＦＴ演算部１２−１は、入力部１１から連続的に入力した離散化された振動データを、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）し、振動スペクトルを演算する演算回路である。本実施例では、図２（ａ）及び（ｃ）に示すように、０．０００７８１２５秒のサンプリング時間で離散化された振動データを、サンプリング点数２５６点（０．２秒：第１の切り取り時間）で、継続的に、高速フーリエ変換して（矢印Ｂ）、図２（ｂ）及び（ｄ）に示すような、周波数範囲が５００Ｈｚ、周波数分解能が５Ｈｚの振動スペクトル（第１の解析データ）を演算している。ここで、切り取り時間（０．２秒）は、サンプリング点数（２５６点）とサンプリング時間（０．０００７８１２５秒）との積で求められる。なお、図２（ａ）及び（ｃ）に示す時間波形は、横軸を時間ｔ（秒）、縦軸を加速度振幅（Ｇ）としており、図２（ｂ）及び（ｄ）に示す振動スペクトルは、横軸を周波数ｆ（Ｈｚ）、縦軸をパワースペクトル（ＰＳ）としている。
【００１３】
また、後述の変化判定部１２−２の判定により、より長い振動データを高速フーリエ変換する場合は、図２（ｃ）に示すように、継続して演算された４つの２５６点の振動データをまとめてサンプリング点数１０２４点（０．８秒：第２の切り取り時間）として、高
速フーリエ変換する（矢印Ｃ）。この変換により演算された振動スペクトル（第２の解析データ）は、図２（ｅ）に示すように、周波数範囲が５００Ｈｚ、周波数分解能が１．２５Ｈｚとなり、前述のサンプリング点数２５６点で演算した振動スペクトルよりも周波数分解能が細かいが、切り取り時間は長くなる。ここで、図２（ｅ）に示す振動スペクトルは、図２（ｂ）及び（ｄ）と同様に、横軸を周波数ｆ（Ｈｚ）、縦軸をパワースペクトル（ＰＳ）としている。
なお、本実施例では、回転モータ３０の回転に伴う振動を、ＦＦＴ演算部１２−１が振動スペクトルへと演算しているため、演算した振動スペクトルの最大値を示す周波数（図２（ｂ）、（ｄ）、（ｅ）内のＡ部）が、回転モータ３０の回転運動の１次モードと判断することができる。したがって、その１次モードの最大値を示す周波数が回転モータ３０の回転数となる。
【００１４】
変化判定部１２−２は、ＦＦＴ演算部１２−１で継続的に演算された各振動スペクトルの最大値の周波数に変化があるか否かを判定する回路である。本実施例では、継続的に演算された４つの振動スペクトルの最大値を示す各周波数間で、規定値以上の変動が現れたときに、「周波数に変化がある」と判定し、規定値以内のときは、「周波数に変化がない」と判定する。
「周波数に変化がある」と判定した場合は、回転モータ３０の回転が変動していることを示しているので、変化判定部１２−２は、ＦＦＴ演算部１２−１に、図２（ｂ）に示す継続的にサンプリング点数２５６点で演算した振動スペクトルを、順次、回転数演算部１２−３へ出力させる。逆に、「周波数に変化がない」と判定した場合は、回転モータ３０の回転が変動していないことを示しているので、ＦＦＴ演算部１２−１に、周波数の変動の判定対象である４つのサンプリング点数２５６点の振動データをまとめて、図２（ｅ）に示すように、サンプリング点数１０２４点で高速フーリエ変換の演算を実施させ、その結果を回転数演算部１２−３へと出力させる。
【００１５】
仮に、回転モータ３０の回転が変動しているときに、０．８秒の切り取り時間（サンプリング点数１０２４点）で切り取った振動データを高速フーリエ変換した場合、図３（ａ）に示すような振動スペクトルが得られる。これに対し、０．２秒の切り取り時間（サンプリング点数２５６点）で切り取った振動データを演算した場合は、図３（ｂ）に示すような振動スペクトルが得られる。上述したように、回転モータ３０の回転数の変動に伴い、振動スペクトルの最大値を示す周波数が変動するので、図３（ａ）の振動スペクトルは、０．８秒の切り取り時間内で変動する最大値が平均化されてしまい、０．２秒で切り取られた振動スペクトルの最大値よりも値が小さくなる。特に、単位時間当たりの回転数の変動が大きい場合、０．８秒の切り取り時間における振動スペクトルは、図３（ｃ）に示すように、より平坦な波形となり、最大値を検出するのが困難となる。そのため、変化判定部１２−２は、ＦＦＴ演算部１２−１に、回転数が変動しているときは、振動スペクトルのサンプリング点数を、測定精度に対して影響が出ない範囲で減少させ、振動スペクトルの最大値を明確に検出できるように演算させている。
【００１６】
回転数演算部１２−３は、ＦＦＴ演算部１２−１から出力された振動スペクトルを入力し、最大値を示す周波数を検知して、その検知した周波数に基づいて回転モータ３０の回転数を演算する。本実施例では、１秒単位の回転数が周波数（Ｈｚ）として計測されており、それを分単位（ｒ／ｍｉｎ）で表示させる演算を実施している。
表示部１３は、回転数演算部１２−３で演算した回転モータ３０の回転数を表示するディスプレイである。
入力アンプ部１４は、振動計２０から検出された振動データを増幅する増幅器である。
フィルタ部１５は、入力アンプ部１４で増幅した振動データに含まれる折り返し雑音を除去するＡＡＦ（アンチ・エイリアシング・フィルタ）である。
振動計２０は、回転モータ３０の回転振動を加速度として検出する加速度計であり、後
述の回転モータ３０の固定子３２に固定され、回転子３１の回転振動を計測する。
回転モータ３０は、回転子３１及び固定子３２で形成された電磁式のモータである。
【００１７】
次に、回転計１０が回転モータ３０の回転数を検出する動作について説明する。
測定者により振動計２０が、回転モータ３０の固定子３２に対して適正に配置されたら、回転モータ３０の回転子を回転させて、図４に示すように、回転数の測定を開始する（Ｓ１０１）。
回転モータ３０が回転したら、回転計１０は、振動計２０に回転モータ３０の振動を検出させ（Ｓ１０２）、入力アンプ部１４、フィルタ部１５及び入力部１１を介して、検出した振動データを連続的に演算制御部１２に入力する。演算制御部１２は、図２（ａ）に示すように、入力した振動データをサンプリング点数２５６点おきに区切って、高速フーリエ変換の演算を継続的に行い、振動スペクトルを算出する（Ｓ１０３）。
【００１８】
次に、演算制御部１２は、サンプリング点数２５６点で演算された振動スペクトルの最大値を示す周波数に変動があるか否かを、継続して演算された４つの振動スペクトルを比較することで判定する（Ｓ１０４）。比較して変動がある場合は（Ｓ１０４：有）、図２（ｂ）に示すように、演算した振動スペクトルを順次、回転数演算部１２−３へと出力する。
図２（ｄ）に示すように、各振動スペクトルを比較して変動がない場合は（Ｓ１０４：無）、比較に用いた４つの振動スペクトルを演算したサンプリング点数２５６点の振動データをまとめて、図２（ｅ）に示すように、サンプリング点数１０２４点で振動スペクトルを演算し（Ｓ１０５）、回転数演算部１２−３へと出力する。
回転数演算部１２−３は、入力した振動スペクトルの最大値を示す周波数を検知し、それを分単位の回転数（ｒ／ｍｉｎ）に演算し（Ｓ１０６）、表示部１３に表示する（Ｓ１０７）。必要な回転モータ３０の回転数の測定が完了したら、測定終了とする（Ｓ１０８）。
【００１９】
以上より、実施例１の回転計には以下のような効果がある。
（１）回転計１０は、サンプリング点数２５６点（０．２秒の切り取り時間）で演算された振動スペクトルを継続的に演算し、継続的に演算した４つの振動スペクトルの最大値を示す周波数に変化があるか否かを判定し、変化があるときは、各振動スペクトルに基づいて回転数を演算し、変化がないときは、サンプリング点数１０２４点（０．８秒の切り取り時間）で演算された振動スペクトルを演算し、それに基づいて回転数を演算しているので、回転モータ３０の回転数に変動があるときは、変動に応じた回転数を応答よく表示することができ、変動がないときは、周波数分解能を細かくして測定精度を向上させた回転数を表示することができる。
（２）サンプリング点数２５６点（０．２秒の切り取り時間）で演算された振動スペクトルは、同一の周波数範囲で演算されるサンプリング点数１０２４点（０．８秒の切り取り時間）で演算された振動スペクトルよりもサンプリング点数を減少させて高速フーリエ変換しているので、サンプリング点数１０２４点で演算された振動スペクトルよりも迅速に、サンプリング点数２５６点で演算された振動スペクトルを演算することができる。
（３）サンプリング点数２５６点で演算された振動スペクトルの変化の判定を、各振動スペクトルの最大値を示す周波数で判断しているので、各振動スペクトルの最大値を、図３（ｂ）に示すように、高い状態で維持することができ、最大値の判別を容易に行うことができる。
【実施例２】
【００２０】
図５は、本発明による回転計の実施例２を示す図である。図６は、ゼロサプレス処理を説明する図である。なお、実施例２の説明では、前述した実施例１と同様な機能を果たす部分には、同一の符号又は末尾に統一した符号を付して、重複する説明や図面を適宜省略
する。
実施例２の回転計１０−２の実施例１の回転計１０との相違点は、図５に示すように、実施例１の演算制御部１２の代わりに、ＣＰＵ１６及び記憶部１７が設けられている。実施例１の演算制御部１２の演算機能は回転計用プログラムとして記憶部１７にインストールされており、ＣＰＵ１６により起動されている。
【００２１】
また、実施例１では、サンプリング点数２５６点の振動データを高速フーリエ変換させて振動スペクトルを演算していたが、実施例２では、サンプリング点数１０２４点で切り出した振動データを、特定の範囲だけを残し、それ以外をゼロにして高速フーリエ変換させるゼロサプレス処理で演算させている。これにより、サンプリング点数から決まる周波数分解能よりも見かけ上、細かな分解能の振動スペクトルを演算することができる。
具体的には、図６（ａ）に示すような特定の周期を有した振動データを、サンプリング点数１０２４点で切り出して、図６（ｂ）に示すように、一周期分の振動データを含むサンプリング点数２５６点のみを残し、それ以外をゼロにして高速フーリエ変換を行い、振動スペクトルを演算している。なお、ゼロサプレス処理で残す振動データは、上述の一周期分に限られることなく、二周期分、三周期分など、測定内容や目的に応じて変更することができ、また、残す振動データのサンプリング点数も、２５６点だけでなく、残したい振動データの長さに応じて、増減させることができる。
【００２２】
以上より、実施例２の回転計には以下のような効果がある。
（１）回転計用プログラムで演算された振動スペクトルは、０．８秒の切り取り時間（サンプリング点数１０２４点）で検出した周期的な振動データを、図６（ｂ）に示すように、一周期分の振動データを含んだサンプリング点数２５６点のみを残し、それ以外をゼロにして高速フーリエ変換させるゼロサプレス処理で演算されるので、実際に振動データを切り取る時間を０．２秒にすることができ、かつ、１．２５Ｈｚの周波数分解能の振動スペクトルを演算することができる。したがって、本実施例では、回転モータ３０の回転数の変動がある場合において、周波数分解能が１．２５Ｈｚの振動スペクトルを演算することができ、実施例１のように回転数が変動したときに周波数分解能が５Ｈｚになってしまうような、測定精度の低下を防ぐことができるのとともに、振動データの切り取り時間を短くすることができ、演算処理の効率を向上させることができる。
（２）回転計１０−２は、ＣＰＵ１６で記憶部１７にインストールされた回転計用プログラムを起動するので、実施例１の演算制御部１２のような特殊な演算回路を作製することなく、安価に回転計１０−２を製造することができる。
【００２３】
（変形例）
以上、説明した実施例に限定されることなく、種々の変形や変更が可能であり、それらの発明も均等の範囲内である。
（１）各実施例では、回転数を検出する手段として振動計２０で測定した振動データを用いたが、それ以外のものを使用してもよい。例えば、光や、磁気、音などを測定したデータを用いることも可能である。
（２）各実施例では、回転計１０は、振動データのサンプリング点数を２５６点及び１０２４点として振動スペクトルを演算したが、測定環境や測定条件に応じて、サンプリング点数を設定し、振動スペクトルを演算してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明による回転計の実施例１を示す図である。
【図２】回転計で処理される時間波形及び振動スペクトルの一例を示す図である。
【図３】サンプリング点数の違いによる振動スペクトルの比較を示す図である。
【図４】回転計が回転モータの回転数を検出する動作フローである。
【図５】本発明による回転計の実施例２を示す図である。
【図６】ゼロサプレス処理を説明する図である。
【符号の説明】
【００２５】
１０、１０−２  回転計
１１  入力部
１２  演算制御部
１２−１  ＦＦＴ演算部
１２−２  変化判定部
１２−３  回転数演算部
１６  ＣＰＵ
１７  記憶部
２０  振動計
３０  回転モータ
【図１】
2008116408.tif 000003
【図２】
2008116408.tif 000004
【図３】
2008116408.tif 000005
【図４】
2008116408.tif 000006
【図５】
2008116408.tif 000007
【図６】
2008116408.tif 000008