(57)【要約】【課題】設備劣化と無関係な振動を除去して劣化の評価結果の変動を防止し、最適な保全内容の指示が可能な回転機械の劣化診断方法を提供する。【解決手段】回転機械１１で発生する振動を振動検出センサ１４で測定し、劣化に関連する振動を抽出しその振幅分布の振幅代表値Ａを測定順に並べて第１のデータ群を作成する工程と、第１のデータ群から最新の振幅代表値Ａを含み測定順に連続した所定個数の振幅代表値Ａを抽出して構成する第２のデータ群の分布指標ＤＡを求める工程と、回転機械１１の振動を測定しその振幅分布の振幅代表値Ｂを求め、第２のデータ群に加えると共に第２のデータ群から最も古い振幅代表値Ａを除いて新第２のデータ群を構成しその分布指標ＤＢを求める工程と、各分布指標ＤＡ、ＤＢが実質的に一致する場合は振幅代表値Ｂを第１のデータ群に追加し、実質的に一致しない場合は振幅代表値Ｂを削除する工程とを有する。【選択図】        図１
2004361286.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転機械で発生する振動を該回転機械に取付けた振動検出センサを用いて予め設定した時間間隔毎に所定時間だけ測定し、該回転機械の劣化に関連する振動を抽出しその振幅分布Ｒをそれぞれ求め、該各振幅分布Ｒを規定する振幅代表値Ａを測定順に並べて第１のデータ群を作成する工程と、
前記第１のデータ群の前記振幅代表値Ａから最新の振幅代表値Ａを含み測定順に連続した所定個数の振幅代表値Ａを抽出して構成される第２のデータ群の分布指標ＤＡを求める工程と、
前記回転機械で発生する振動を前記振動検出センサを用いて予め設定した時間間隔毎に所定時間だけ測定してその振幅分布Ｓから該振幅分布Ｓを規定する振幅代表値Ｂを求め、前記第２のデータ群に加えると共に該第２のデータ群から最も古い振幅代表値Ａを除いて新第２のデータ群を構成して、その分布指標ＤＢを求める工程と、
前記第２のデータ群の分布指標ＤＡ及び前記新第２のデータ群の分布指標ＤＢが実質的に一致する場合は前記振幅代表値Ｂを最新の振幅代表値Ａとして前記第１のデータ群に加え、前記第２のデータ群の分布指標ＤＡ及び前記新第２のデータ群の分布指標ＤＢが実質的に一致しない場合は前記振幅代表値Ｂを削除する工程とを有することを特徴とする回転機械の劣化診断方法。
【請求項２】
請求項１記載の回転機械の劣化診断方法において、前記各振幅分布Ｒ、Ｓは前記振動を複数の周波数領域に分割し該各周波数領域毎にそれぞれ求めることを特徴とする回転機械の劣化診断方法。
【請求項３】
請求項２記載の回転機械の劣化診断方法において、前記各振幅代表値Ａ、Ｂには前記各振幅分布Ｒ、Ｓの平均値を採用し、前記各分布指標ＤＡ、ＤＢには該各平均値のばらつき程度を示す工程能力指数Ｃｐｉを採用することを特徴とする回転機械の劣化診断方法。
【請求項４】
請求項３記載の回転機械の劣化診断方法において、前記第１のデータ群から連続した所定個数の前記振幅代表値Ａを順次抽出し複数の第３のデータ群を構成して該各第３のデータ群毎に代表値及び該各第３のデータ群の分布の統計指標を順次求め、該各代表値の大きさから劣化水準の判定を行ない、該各第３のデータ群の統計指標の変化速度から前記回転機械の保全内容を決定することを特徴とする回転機械の劣化診断方法。
【請求項５】
請求項４記載の回転機械の劣化診断方法において、前記各代表値には前記各第３のデータ群のそれぞれの中央値Ｍを採用し、前記統計指標には前記第３のデータ群の平均値の偏りを考慮した工程能力指数Ｃｐｉｋ  を採用することを特徴とする回転機械の劣化診断方法。
【請求項６】
請求項５記載の回転機械の劣化診断方法において、前記工程能力指数Ｃｐｉｋ  を算出する際に、前記各中央値Ｍに対してそれぞれ上限値及び下限値を予め設定しておくことを特徴とする回転機械の劣化診断方法。
【請求項７】
請求項６記載の回転機械の劣化診断方法において、前記各中央値Ｍに対してそれぞれ該中央値Ｍの属する周波数領域、及び該中央値Ｍに対応する工程能力指数Ｃｐｉｋ  の変化速度を求め、
予め設定しておいた（１）各周波数領域と劣化種類との対応関係、（２）各劣化種類に含まれる各劣化水準と中央値の範囲の対応関係、（３）各劣化種類に含まれる各劣化水準内での各保全行動指針と工程能力指数Ｃｐｉｋ  の変化速度の範囲の対応関係とそれぞれ対比させて、
劣化種類及び前記劣化水準を特定し、具体的な前記保全内容を決定することを特徴とする回転機械の劣化診断方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、回転機械の劣化診断方法に係り、更に詳しくは回転機械に取付けた振動検出センサの出力信号を用いて回転機械の劣化状態を評価する際に、劣化に無関係な機械設備特有の出力信号を除去して評価結果の変動を防止する回転機械の劣化診断方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、例えば、連鋳機のローラエプロンなどの低速回転機械の異常診断方法では、振動センサによって検出された信号をバンドパスフィルタにかけた後エンベロープ処理を行い、得られた波形信号の所定の時間間隔における上限値と下限値との差を演算し、この差があらかじめ与えられたしきい値を超えたときに異常であると判定していた（例えば、特許文献１参照）。
また、回転機械の劣化診断に使用する診断装置は、振動検出センサにより回転機械から数秒間に渡って連続的に出力信号を取り出して様々な処理、例えば、振動周波数を複数の周波数領域に分割してから、各周波数領域毎に振動振幅値あるいは振動波形の確率密度分布を示す各指標値（以下、単に振動値という）を求め、予め設定しておいた各劣化水準毎の振動値の基準値と対比して劣化水準の判定をしていた。
そして、実際に回転機械の劣化診断を行う場合では、劣化診断の汎用性と効率性を重視するため振動値だけを用いて劣化診断を行ない、回転機械で発生する全ての劣化種類に対して同一基準値で判定を行うのが一般的であった。
【０００３】
【特許文献１】
特開平７−２７０２２８号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
一般に、回転機械では、負荷や回転数等の運転条件を一定にして使用していても、回転機械の劣化状態が一定と見なせる時間や期間（例えば、日単位）の中では、求めた振動値は、図５に示すように、時間的には激しく変動している。
このため、劣化がある程度進行し振動値が判定基準値に近づいてくると、劣化に無関係な機械設備特有の信号の影響が無視できなくなって、求められる振動値に大きな変動が生じ、測定の度毎に異常判定と正常判定が繰り返されることになる。その結果、劣化判定作業の効率が低下し、劣化判定の精度にも問題が生じていた。また、劣化の早期発見が難しくなって、設備保全の対応を困難にしていた。更に、間欠運転を行う回転機械では、定常運転状態域に到達する前のいわゆる非定常運転状態が頻発するため、劣化診断の判定結果が更に大きく変動する可能性がある。
【０００５】
特に、回転機械の劣化診断を行う場合、全ての劣化種類に対して同一基準値で判定を行っているため、判定基準値で示される各劣化水準は極めて粗く設定されることになり、劣化が生じていると判定された場合には、別途、劣化の精密診断を行って劣化の種類を特定する必要があった。そして、精密診断により劣化の種類が特定された後では、振動値の時間変化、例えば、２４時間単位で単純に平均化した振動値の推移を基に、人が設備保全のための行動内容を決定していた。
ここで、劣化の精密診断を行うシステムとしては、例えば、振動検出センサにより検出した信号の周波数分析を行って異常の種類や異常レベルを特定し、補修実施の有無及びその実施時期についてのコメントを出力する機能を備えたものが提案されている。しかし、このシステムでは、補修の必要性は判定できても、劣化の種類に応じて有効な保全内容を指示することはできず、例えば、単に給油などの容易な対応で異常状態を解消できる場合であっても、多額の費用と多くの時間を必要とする分解点検等の無意味で非効率的な対応を選択する場合がある。
【０００６】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたもので、劣化に無関係な機械設備特有の信号を除去することで劣化状態の評価結果が大きく変動するのを防止し、劣化種類及び劣化水準を特定してそれに応じた最適な保全内容を指示することが可能な回転機械の劣化診断方法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
前記目的に沿う本発明に係る回転機械の劣化診断方法は、回転機械で発生する振動を該回転機械に取付けた振動検出センサを用いて予め設定した時間間隔毎に所定時間だけ測定し、該回転機械の劣化に関連する振動を抽出しその振幅分布Ｒをそれぞれ求め、該各振幅分布Ｒを規定する振幅代表値Ａを測定順に並べて第１のデータ群を作成する工程と、
前記第１のデータ群の前記振幅代表値Ａから最新の振幅代表値Ａを含み測定順に連続した所定個数の振幅代表値Ａを抽出して構成される第２のデータ群の分布指標ＤＡを求める工程と、
前記回転機械で発生する振動を前記振動検出センサを用いて予め設定した時間間隔毎に所定時間だけ測定してその振幅分布Ｓから該振幅分布Ｓを規定する振幅代表値Ｂを求め、前記第２のデータ群に加えると共に該第２のデータ群から最も古い振幅代表値Ａを除いて新第２のデータ群を構成して、その分布指標ＤＢを求める工程と、
前記第２のデータ群の分布指標ＤＡ及び前記新第２のデータ群の分布指標ＤＢが実質的に一致する場合は前記振幅代表値Ｂを最新の振幅代表値Ａとして前記第１のデータ群に加え、前記第２のデータ群の分布指標ＤＡ及び前記新第２のデータ群の分布指標ＤＢが実質的に一致しない場合は前記振幅代表値Ｂを削除する工程とを有する。
【０００８】
回転機械で劣化が生じた場合、劣化に起因する振動（振動の周波数領域が可聴音領域の場合異常音として認識される）が発生し、この劣化振動の大きさ（振動振幅）は劣化の進行と共に増大する。
このため、回転機械の運転中に発生する振動の振動振幅を、予め設定した時間間隔（例えば１〜３分間隔）毎に所定時間（例えば、１〜３秒）だけ検出するようにすると、振動振幅の変化過程から劣化の発生とその進行を検知することができる。
ここで、検出した劣化に関連する振動の振動振幅から振幅分布Ｒを求め、その振幅分布Ｒの特徴を定量的に表す振幅代表値Ａを求めて第１のデータ群を構成することにより、取り扱うデータ数を効率的に減少させることができる。更に、第１のデータ群は振幅代表値Ａが測定順に並べて構成されているので、第１のデータ群を用いて劣化の時間的進行を容易に把握することができる。
【０００９】
また、振動検出センサは劣化に起因する振動を検知すると共に、劣化に無関係な回転機械に特有の振動も検知する。
このため、第１のデータ群の振幅代表値Ａから最新の振幅代表値Ａを含み測定順に連続した所定個数（例えば、１００個）の振幅代表値Ａを抽出して第２のデータ群を構成し、その分布指標ＤＡを求める。分布指標ＤＡを求めることにより、第２のデータ群の分布の特徴を定量的に把握することができる。
次いで、回転機械で発生する振動を振動検出センサを用いて予め設定した時間間隔（例えば１〜３分間隔）毎に所定時間（例えば、１〜３秒）だけ測定してその振幅分布Ｓから振幅分布Ｓを規定する振幅代表値Ｂを求め、振幅代表値Ｂを第２のデータ群に加えると共に、第２のデータ群から最も古い振幅代表値Ａを除いて新第２のデータ群を構成し、その分布指標ＤＢを求める。これによって、新第２のデータ群の分布の特徴を定量的に把握することができる。
【００１０】
ここで、振幅代表値Ｂが劣化に起因する振動から得られたものである場合、新第２のデータ群の分布と第２のデータ群の分布は実質的に同一と考えられる。また、振幅代表値Ｂが劣化に無関係な回転機械に特有の振動から得られたものである場合、新第２のデータ群の分布と第２のデータ群の分布は別個の分布になると考えられる。
このため、分布指標ＤＡと分布指標ＤＢが実質的に一致する場合は、振幅代表値Ｂは劣化に起因する振動から得られたものであるとみなされるため、この振幅代表値Ｂをを最新の振幅代表値Ａとして第１のデータ群に加える。
一方、分布指標ＤＡと分布指標ＤＢが一致しない場合は、振幅代表値Ｂは劣化に無関係な回転機械に特有の振動から得られたものであるとみなされるため、振幅代表値Ｂを削除して第１のデータ群に追加しない。
【００１１】
本発明に係る回転機械の劣化診断方法において、前記各振幅分布Ｒ、Ｓは前記振動を複数の周波数領域に分割し該各周波数領域毎にそれぞれ求めることが好ましい。
回転機械は種々の機械的な構成要素から成り立っているので、各構成要素で劣化が生じた場合、発生する振動は各構成要素に応じた特有の周波数領域に存在する。
このため、各構成要素に応じてそれぞれ周波数領域を設定して、各周波数領域毎に振動の振幅分布を求めるようにすると、どの構成要素で劣化が発生し進行しているかが判り、劣化種類を特定することができる。
【００１２】
本発明に係る回転機械の劣化診断方法において、前記各振幅代表値Ａ、Ｂには前記各振幅分布Ｒ、Ｓの平均値を採用し、前記各分布指標ＤＡ、ＤＢには該各平均値のばらつき程度を示す工程能力指数Ｃｐｉを採用することが好ましい。
回転機械の各構成要素において劣化が発生していない場合、あるいは劣化が発生していても進行しない場合では、その回転機械から発生する振動を予め設定した時間間隔（例えば１〜３分間隔）毎に所定時間（例えば、１〜３秒）だけ測定して得られる各振幅分布Ｒ、Ｓを正規分布として近似できる。
このため、各振幅分布Ｒ、Ｓの特徴を定量的に表す振幅代表値Ａ、Ｂとして、振動の測定を行った際に検出される確率が最大となる各振幅分布Ｒ、Ｓの平均値を採用することが好ましい。
【００１３】
また、第２のデータ群（新第２のデータ群）を構成した際、各振幅代表値Ａ（各振幅代表値Ｂ）は第２のデータ群（新第２のデータ群）の分布の形を反映して上限値と下限値の間でばらついている。
そして、各分布指標ＤＡ、ＤＢとして各振幅分布Ｒ、Ｓの平均値のばらつき程度を示す工程能力指数Ｃｐｉを採用することにより、上限値と下限値との差（規格幅ともいう）と「ばらつき」の関係を定量的に表現することができる。
ここで、平均値のばらつき程度を示す工程能力指数Ｃｐｉは、上限値と下限値の差をＴ、第２のデータ群（新第２のデータ群）の標準偏差をσとして、次式により算出できる。
Ｃｐｉ＝Ｔ／（６σ）          ・・・・・（１）
【００１４】
本発明に係る回転機械の劣化診断方法において、前記第１のデータ群から連続した所定個数の前記振幅代表値Ａを順次抽出し複数の第３のデータ群を構成して該各第３のデータ群毎に代表値及び該各第３のデータ群の分布の統計指標を順次求め、該各代表値の大きさから劣化水準の判定を行ない、該各第３のデータ群の統計指標の変化速度から前記回転機械の保全内容を決定することが好ましい。
【００１５】
第１のデータ群から時系列に並んだ複数の第３のデータ群を構成し、各第３のデータ群毎に代表値を求めてこの代表値で劣化水準を表示するので、取り扱うデータ数を効率的に減少させることができると共に、変化挙動を明確化して示すことができる。
また、各第３のデータ群毎に分布の統計指標を求めることにより、例えば、各第３のデータ群の分布の偏り程度を定量的に把握することができる。そこで、第３のデータ群の分布の偏り程度が小さいときに統計指標も小さくなるような統計指標を選定すると、統計指標が増加していく場合は、各第３のデータ群を構成するそれぞれの代表値が徐々に増加していると考えることができ、劣化が進行していると判定できる。このため、統計指標の変化速度から劣化の進行速度を把握することができ、劣化の進行速度に応じて最適な保全行動指針を出すことができる。
【００１６】
本発明に係る回転機械の劣化診断方法において、前記各代表値には前記各第３のデータ群のそれぞれの中央値Ｍを採用し、前記統計指標には前記第３のデータ群の平均値の偏りを考慮した工程能力指数Ｃｐｉｋ  を採用することが好ましい。
劣化が発生したり、進行する場合、各第３のデータ群を構成する各振幅代表値Ａは時間的に増加する傾向を示し、各振幅代表値Ａは上限値と下限値の間に対称的には分布しないようになる。
このため、各第３のデータ群の代表値として上限値と下限値で決まる中央値Ｍを採用する。これによって、各第３のデータ群の間の違いを代表値を用いて明確に表示することができる。
【００１７】
各第３のデータ群を構成する各振幅代表値Ａが上限値と下限値の間に対称的に分布しないということは、分布の中央値と分布の平均値がずれていることと等価である。
このため、統計指標として平均値の偏りを考慮した工程能力指数Ｃｐｉｋ  を採用することにより、各第３のデータ群において、中央値と平均値の偏りを定量的に捉えることができる。
ここで、平均値の偏りを考慮した工程能力指数Ｃｐｉｋ  は、上限値及び下限値をそれぞれＳＵ、ＳＬ、第３のデータ群の平均値及び標準偏差をμ、ｓとして、次式により算出できる。
Ｃｐｉｋ  ＝ＭＩＮ｛（ＳＵ−μ）／（３ｓ），（μ−ＳＬ）／（３ｓ）｝・・・・・（２）
但し、ＭＩＮ｛・・・｝は、括弧内の最小値を選択する関数である。
【００１８】
本発明に係る回転機械の劣化診断方法において、前記工程能力指数Ｃｐｉｋ  を算出する際に、前記各中央値Ｍに対してそれぞれ上限値及び下限値を予め設定しておくことが好ましい。
第３のデータ群の分布形状は劣化の進行と共に変化するが、その変化は劣化種類により異なる。例えば、劣化の進行と共に分布形状が広がる傾向を示す場合と狭まる傾向を示す場合とが存在する。
従って、劣化種類毎に、中央値の大きさに対してそれぞれ上限値及び下限値を予め設定しておくことにより、劣化の進行に併せて第３のデータ群の平均値の偏りを考慮した工程能力指数Ｃｐｉｋ  を厳密に決定することができる。
【００１９】
本発明に係る回転機械の劣化診断方法において、前記各中央値Ｍに対してそれぞれ該中央値Ｍの属する周波数領域、及び該中央値Ｍに対応する工程能力指数Ｃｐｉｋ  の変化速度を求め、
予め設定しておいた（１）各周波数領域と劣化種類との対応関係、（２）各劣化種類に含まれる各劣化水準と中央値の範囲の対応関係、（３）各劣化種類に含まれる各劣化水準内での各保全行動指針と工程能力指数Ｃｐｉｋ  の変化速度の範囲の対応関係とそれぞれ対比させて、
劣化種類及び前記劣化水準を特定し、具体的な前記保全内容を決定することができる。
【００２０】
劣化が進行する程、第３のデータ群の分布の偏りが大きくなって、工程能力指数Ｃｐｉｋ  が増加する。従って、工程能力指数Ｃｐｉｋ  の変化速度から劣化の進行速度を把握することができる。
その結果、（１）各周波数領域と劣化種類との対応関係、（２）各劣化種類に含まれる各劣化水準と中央値の範囲の対応関係、（３）各劣化種類に含まれる各劣化水準内での各保全行動指針と工程能力指数Ｃｐｉｋ  の変化速度の範囲の対応関係をそれぞれ事前に設定しておくと、特定された劣化種類に対して、その劣化水準、劣化の進行速度を把握することにより、現状に応じた最適な保全行動指針を容易に得ることができる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
続いて、添付した図面を参照しつつ、本発明を具体化した実施の形態につき説明し、本発明の理解に供する。
ここに、図１は本発明の一実施の形態に係る回転機械の劣化診断方法を適用した回転機械の劣化診断装置の説明図、図２は回転機械に特有の信号を含んだ振動検出センサからの出力信号を示す説明図、図３は２つの劣化種類における中央値の時間的変化に対してそれぞれ設定される上限値及び下限値の関係を示す説明図、図４は工程能力指数Ｃｐｉｋ  の時間変化を示す説明図である。
図１に示すように、本発明の一実施の形態に係る回転機械の劣化診断方法を適用した回転機械の劣化診断装置１０は、回転機械１１で発生する振動を検出して劣化診断用のデータを作成するデータ作成系１２と、得られた劣化診断用のデータに基づいて劣化診断を行う劣化診断系１３とを有している。以下、これらについて詳細に説明する。
【００２２】
データ作成系１２は、回転機械１１の振動を予め設定した時間間隔（例えば１〜３分間隔）毎に所定時間（例えば、１〜３秒）だけ測定する振動検出センサ１４と、振動検出センサ１４からの出力信号を増幅する増幅器１５と、増幅された信号を複数の周波数領域に分割するバンドパスフィルタ１６と、周波数領域毎に分割された各信号から振幅分布Ｒ、Ｓをそれぞれ求めその振幅分布Ｒ、Ｓを規定する振幅代表値Ａ、Ｂの一例である振幅分布Ｒ、Ｓの平均値を算出して出力する機能を備えた平均値出力手段１７を有している。
更に、データ作成系１２には、第１のデータ群入出力手段１８、第１の工程能力指数算出手段１９、別の第１の工程能力指数算出手段２０、及び第１の工程能力指数の同一性判定手段２１が設けられている。
ここで、第１のデータ群入出力手段１８は、外部からの指令に基づいて平均値出力手段１７から出力される振幅代表値Ａとしての平均値を受け入れて測定順に並べて第１のデータ群を作成すると共に、作成した第１のデータ群を出力する機能を備えている。
【００２３】
第１の工程能力指数算出手段１９は、第１のデータ群入出力手段１８から最新の振幅代表値Ａとしての平均値を含み測定順に連続した所定個数（例えば、１００個）の振幅代表値Ａとしての平均値を抽出して第２のデータ群を構成し、第２のデータ群の分布指標ＤＡの一例である平均値のばらつき程度を示す工程能力指数Ｃｐｉを算出する機能を備えている。
また、別の第１の工程能力指数算出手段２０は、平均値出力手段１７から出力される振幅代表値Ｂとしての平均値、及び第１の工程能力指数算出手段１９が作成した第２のデータ群を受け入れ第２のデータ群中で最も古い振幅代表値Ａとしての平均値を削除して新第２のデータ群を構成し、新第２のデータ群の分布指標ＤＢの一例である平均値のばらつき程度を示す工程能力指数Ｃｐｉを算出する機能を備えている。
【００２４】
更に、第１の工程能力指数の同一性判定手段２１は、各第１の工程能力指数算出手段１９、２０で算出された各工程能力指数Ｃｐｉの同一性を判定し、各工程能力指数Ｃｐｉが実質的に一致する場合は平均値出力手段１７から出力された振幅代表値Ｂとしての平均値を振幅代表値Ａとしての最新の平均値として第１のデータ群入出力手段１８に向けて出力し、各工程能力指数Ｃｐｉが実質的に一致しない場合は平均値出力手段１７から出力された振幅代表値Ｂとしての平均値を削除する機能を備えている。
【００２５】
このような構成とすることにより、回転機械１１の劣化診断を行う際に、測定した振動の振幅分布Ｒから第１のデータ群としての初期データを作成することができる。また、測定した振動の振幅分布Ｓが劣化に起因する振動であるか否かの判定を行って、劣化に起因する振動の振幅代表値Ｂとしての平均値だけを、第１のデータ群に逐次加えることができる。
ここで、振動検出センサ１４、増幅器１５、バンドパスフィルタ１６には従来から使用されているものを適用することができる。また、平均値出力手段１７、第１のデータ群入出力手段１８、各第１の工程能力指数算出手段１９、２０、及び第１の工程能力指数の同一性判定手段２１は、前述した各機能を発現するプログラムを、例えば、パーソナルコンピュータに搭載することにより構成することができる。
【００２６】
劣化診断系１３は、第１のデータ群から連続した所定個数（例えば、２００個）の振幅の平均値を順次抽出し複数の第３のデータ群を構成していく機能を備えた第３のデータ群作成手段２２と、各第３のデータ群に対してそれぞれ各第３のデータ群の代表値の一例である中央値Ｍを算出する機能を備えた中央値算出手段２３と、各第３のデータ群の分布の統計指標の一例である平均値の偏りを考慮した工程能力指数Ｃｐｉｋ  を順次求めてその変化速度を算出する機能を備えた第２の工程能力指数の変化速度算出手段２４を有している。
また、劣化診断系１３は、回転機械１１で発生する劣化種類と発生する振動の周波数領域の対応関係、劣化種類毎に含まれる劣化水準と中央値の範囲の対応関係、及び各劣化種類に含まれる劣化水準内での各保全行動指針と工程能力指数Ｃｐｉｋ  の変化速度の範囲の対応関係を予めそれぞれ作成して保存する機能を備えた劣化判定及び保全行動データベース２５と、劣化判定手段２６と、保全行動指針判定手段２７を有している。
【００２７】
ここで、劣化判定手段２６は、中央値算出手段２３から順次出力される中央値Ｍ及びその属する周波数領域を、劣化判定及び保全行動データベース２５内に格納している各周波数領域と劣化種類との対応関係、及び各劣化種類に含まれる各劣化水準と中央値の範囲の対応関係とそれぞれ対比させて、劣化発生の有無、劣化種類、及び劣化水準の判定を行う機能を備えている。
また、保全行動指針判定手段２７は、第２の工程能力指数の変化速度算出手段２４から順次出力される中央値Ｍに対応する工程能力指数Ｃｐｉｋ  の変化速度を劣化判定及び保全行動データベース２５内に格納している各劣化種類に含まれる各劣化水準内での各保全行動指針と工程能力指数Ｃｐｉｋ  の変化速度の範囲の対応関係と対比させて、該当する保全行動指針を出力する機能を備えている。
更に、劣化診断系１３は、中央値算出手段２３から順次出力される中央値Ｍ、劣化判定手段２６の判定結果、及び保全行動指針判定手段２７の判定結果をそれぞれ表示する表示手段２８を有している。
【００２８】
このような構成とすることにより、第１のデータ群から時系列に並んだ複数の第３のデータ群を構成し、各群毎にその分布の中央値Ｍを求めるので、取り扱うデータ数を効率的に減少させて劣化の発生及びその変化挙動を明確化して示すことができる。そして、中央値Ｍの存在する周波数領域から劣化種類、中央値Ｍの大きさから劣化水準を把握することができる。
また、中央値Ｍに対応する工程能力指数Ｃｐｉｋ  の変化速度から劣化の進行速度を把握することができ、劣化種類、劣化水準に応じた最適な保全行動指針を容易に得ることができる。
ここで、第３のデータ群作成手段２２、中央値算出手段２３、第２の工程能力指数の変化速度算出手段２４、劣化判定及び保全行動データベース２５、劣化判定手段２６、及び保全行動指針判定手段２７は、上述の各機能を発現するプログラムを、例えば、パーソナルコンピュータに搭載することにより構成することができる。また、表示手段２８としては、市販されているパーソナルコンピュータ用の各種表示装置を使用することができる。
【００２９】
次に、本発明の一実施の形態に係る回転機械の劣化診断方法について詳細に説明する。
回転機械１１、例えば、モータの出力軸に直接ファンを取付けた送風機の劣化診断を実施した。
先ず、モータの両側の軸受け部に振動検出センサ１４（例えば、加速度センサ）を取付け、回転機械１１の振動を予め設定した時間間隔（例えば１〜３分間隔）毎に所定時間（例えば、１〜３秒）だけ測定する。振動検出センサ１４からの出力信号を増幅器１５で増幅した後、バンドパスフィルタ１６で複数の周波数領域（例えば、１〜３ｋＨｚ、３〜４０ｋＨｚ、１０〜４０ｋＨｚ）に分割した。ここで、振動検出センサ１４から出力される信号には、図２に示すように、回転機械に特有の信号（Ｐ、Ｑ、Ｒ）が突発的に混入している。このため、分割した各信号を平均値出力手段１７に入力して、回転機械１１の劣化に関連する振動を抽出しその振幅分布Ｒを求め、振幅分布Ｒの振幅代表値Ａとしての平均値を算出し、第１のデータ群入出力手段１８に順次入力して測定順に並んだ第１のデータ群内での初期データ（例えば、データ数が１００〜５００個）を作成する。
【００３０】
第１のデータ群内での初期データの作成が終了した後、回転機械１１の劣化診断を開始した。
第１の工程能力指数算出手段１９により、第１のデータ群入出力手段１８から最新の平均値を含み測定順に連続した所定個数（例えば、１００個）の平均値を抽出して第２のデータ群を構成し、第２のデータ群の分布指標ＤＡとしての工程能力指数Ｃｐｉを算出する。
次いで、第１の工程能力指数算出手段２０により、平均値出力手段１７から出力される振幅代表値Ｂとしての平均値、及び第１の工程能力指数算出手段１９が作成した第２のデータ群を受け入れ、第２のデータ群中で最も古い平均値を削除して新第２のデータ群を構成し、新第２のデータ群の分布指標ＤＢとしての工程能力指数Ｃｐｉを算出する。
【００３１】
続いて、第１の工程能力指数の同一性判定手段２１により、各第１の工程能力指数算出手段１９、２０で算出された各工程能力指数Ｃｐｉの同一性を判定し、各工程能力指数Ｃｐｉが実質的に一致する場合は平均値出力手段１７から出力された振幅代表値Ｂとしての平均値を最新の振幅代表値Ａとしての平均値として第１のデータ群入出力手段１８に出力する。その結果、第１のデータ群には最新の平均値が加わりデータ数は１個増加する。
一方、各工程能力指数Ｃｐｉが実質的に一致しない場合は平均値出力手段１７から出力された振幅代表値Ｂとしての平均値を削除する。その結果、第１のデータ群では、データ数は変化しない。
ここで、各工程能力指数Ｃｐｉの差が、例えば０．２５以下の場合、各工程能力指数Ｃｐｉは実質的に一致すると判定し、各工程能力指数Ｃｐｉの差が、例えば０．２５を超えると各工程能力指数Ｃｐｉは実質的に一致しないと判定する。
また、各工程能力指数Ｃｐｉの同一性の判定は、測定した振動の各周波数領域毎に求めた各工程能力指数Ｃｐｉに対してそれぞれ行ない、全ての周波数領域で各工程能力指数Ｃｐｉの同一性が確認された場合にのみ各平均値を第１のデータ群に加えるようにする。
【００３２】
第３のデータ群作成手段２２により、第１のデータ群入出力手段１８内に格納されている第１のデータ群を読み込んで、各周波数領域毎に、測定順に並んでいる各平均値を所定個数（例えば、２００個）毎に分割して複数の第３のデータ群を構成する。そして、中央値算出手段２３により、各周波数領域毎に、各第３のデータ群に対してそれぞれ中央値Ｍを算出する。
また、第２の工程能力指数の変化速度算出手段２４により、各周波数領域毎に、各第３のデータ群に対してそれぞれ工程能力指数Ｃｐｉｋ  を順次求めてその変化速度を算出する。
ここで、工程能力指数Ｃｐｉｋ  の算出は、各周波数領域毎に、各第３のデータ群の中央値Ｍに対して予め設定されている上限値及び下限値を使用して、前記した（２）式に基づいて行う。図３に、２つの劣化種類における、時間的に変化する中央値Ｍに対して設定される上限値及び下限値の関係を示す。
【００３３】
劣化判定手段２６は、劣化判定及び保全行動データベース２５内に格納している各周波数領域と劣化種類との対応関係、及び各劣化種類に含まれる各劣化水準と中央値の範囲の対応関係をそれぞれ読み込んで、中央値算出手段２３から順次出力される各周波数領域毎の中央値Ｍと対比させて、劣化種類、及び劣化水準の特定して表示手段２８に表示する。
保全行動指針判定手段２７は、第２の工程能力指数の変化速度算出手段２４が算出した各周波数領域毎の工程能力指数Ｃｐｉｋ  を、図４に示すような工程能力指数Ｃｐｉｋ  の時間変化として表示手段２８に表示すると共に、劣化判定及び保全行動データベース２５内に格納している各劣化種類に含まれる各劣化水準内での各保全行動指針と工程能力指数Ｃｐｉｋ  の変化速度の範囲の対応関係を読み込んで、第２の工程能力指数の変化速度算出手段２４から順次出力される各周波数領域毎の工程能力指数Ｃｐｉｋ  の変化速度と対比させて該当する保全行動指針を決定し、その内容を表示手段２８に表示する。
ここで、保全行動指針とは、例えば、「定常周期監視継続」「短周期毎の監視実施」「定常周期監視に復帰」「点検計画立案」「直ちに運転停止」等の設備管理ガイダンスを指す。
【００３４】
以上、本発明の実施の形態を説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではなく、発明の要旨を変更しない範囲での変更は可能であり、前記したそれぞれの実施の形態や変形例の一部又は全部を組み合わせて本発明の回転機械の劣化診断方法を構成する場合も本発明の権利範囲に含まれる。例えば、回転機械の振動の測定を１〜３分間隔毎に、１〜３秒の間に渡って行うようにしたが、劣化診断を行う回転機械の対象に合わせて測定周期と測定時間を任意に変更することができる。
バンドパスフィルタでの分割を１〜３ｋＨｚ、３〜４０ｋＨｚ、１０〜４０ｋＨｚの３分割としたが、回転機械の構成要素の種類に合わせて、周波数領域の幅と分割個数を任意に設定できる。
第２のデータ群のデータ数を１００個としたが、劣化診断を行う回転機械の対象に合わせて、データ数を１００個未満としても、１０１個以上としてもよい。また、第３のデータ群のデータ数を２００個としたが、劣化診断を行う回転機械の対象に合わせて、データ数を２００個未満としても、２０１個以上としてもよい。
【００３５】
【発明の効果】
請求項１〜７記載の回転機械の劣化診断方法においては、回転機械で発生する振動を回転機械に取付けた振動検出センサを用いて予め設定した時間間隔毎に所定時間だけ測定し、回転機械の劣化に関連する振動を抽出しその振幅分布Ｒをそれぞれ求め、各振幅分布Ｒを規定する振幅代表値Ａを測定順に並べて第１のデータ群を作成する工程と、第１のデータ群の振幅代表値Ａから最新の振幅代表値Ａを含み測定順に連続した所定個数の振幅代表値Ａを抽出して構成される第２のデータ群の分布指標ＤＡを求める工程と、回転機械で発生する振動を振動検出センサを用いて予め設定した時間間隔毎に所定時間だけ測定してその振幅分布Ｓから振幅分布Ｓを規定する振幅代表値Ｂを求め、第２のデータ群に加えると共に第２のデータ群から最も古い振幅代表値Ａを除いて新第２のデータ群を構成して、その分布指標ＤＢを求める工程と、第２のデータ群の分布指標ＤＡ及び新第２のデータ群の分布指標ＤＢが実質的に一致する場合は振幅代表値Ｂを最新の振幅代表値Ａとして第１のデータ群に加え、第２のデータ群の分布指標ＤＡ及び新第２のデータ群の分布指標ＤＢが実質的に一致しない場合は振幅代表値Ｂを削除する工程とを有するので、回転機械の振動測定を行う際に、劣化に無関係な機械設備特有の信号を除去することが可能になる。
その結果、劣化がある程度進行し判定基準値に近づいてきても、劣化の評価結果に変動が生じることがなく、安定した劣化判定を行うことが可能になる。
【００３６】
特に、請求項２記載の回転機械の劣化診断方法においては、各振幅分布Ｒ、Ｓは振動を複数の周波数領域に分割し各周波数領域毎にそれぞれ求めるので、劣化種類の特定が容易になって、劣化に対する保全対応の内容を事前に決定することが可能になる。
【００３７】
請求項３記載の回転機械の劣化診断方法においては、各振幅代表値Ａ、Ｂには各振幅分布Ｒ、Ｓの平均値を採用し、各分布指標ＤＡ、ＤＢには各平均値のばらつき程度を示す工程能力指数Ｃｐｉを採用するので、第２のデータ群と新第２のデータ群の同一性の有無を定量的に評価することができ、劣化に無関係な機械設備特有の信号を確実に除去することが可能になる。
【００３８】
請求項４記載の回転機械の劣化診断方法においては、第１のデータ群から連続した所定個数の振幅代表値Ａを順次抽出し複数の第３のデータ群を構成して各第３のデータ群毎に代表値及び各第３のデータ群の分布の統計指標を順次求め、各代表値の大きさから劣化水準の判定を行ない、各第３のデータ群の統計指標の変化速度から回転機械の保全内容を決定するので、劣化の発生と進行を逐次把握することが可能になると共に、劣化に対して早期に対応をとることが可能になる。
【００３９】
請求項５記載の回転機械の劣化診断方法においては、各代表値には各第３のデータ群のそれぞれの中央値Ｍを採用し、統計指標には第３のデータ群の平均値の偏りを考慮した工程能力指数Ｃｐｉｋ  を採用するので、各第３のデータ群の間の差を明確にして、劣化水準を定量的に表示することが可能になる。
また、統計指標には第３のデータ群の平均値の偏りを考慮した工程能力指数Ｃｐｉｋ  を採用するので、中央値と平均値の分布の偏りを定量的に捉えることができる、劣化の進行を定量的に評価することが可能になる。
【００４０】
請求項６記載の回転機械の劣化診断方法においては、工程能力指数Ｃｐｉｋ  を算出する際に、各中央値Ｍに対してそれぞれ上限値及び下限値を予め設定しておくので、劣化の進行に併せて第３のデータ群の平均値の偏りを考慮した工程能力指数Ｃｐｉｋ  を正確に求めることができ、劣化の進行をより正確に評価することが可能になる。
【００４１】
請求項７記載の回転機械の劣化診断方法においては、各中央値Ｍに対してそれぞれ中央値Ｍの属する周波数領域、及び中央値Ｍに対応する工程能力指数Ｃｐｉｋ  の変化速度を求め、予め設定しておいた（１）各周波数領域と劣化種類との対応関係、（２）各劣化種類に含まれる各劣化水準と中央値の範囲の対応関係、（３）各劣化種類に含まれる各劣化水準内での各保全行動指針と工程能力指数Ｃｐｉｋ  の変化速度の範囲の対応関係とそれぞれ対比させて、劣化種類及び劣化水準を特定し、具体的な保全内容を決定するので、振幅代表値Ａが時間的に激しく変動しても過敏な応答とならず、しかも、確実に劣化の進行を評価することができ、早期の段階で劣化の進行を認識することが可能となる。
更に、劣化種類、劣化水準、及び劣化の進行状況に対応して、具体的な保全行動指針を得ることができるため、専門知識を備えなくても効果的な設備管理を実施することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態に係る回転機械の劣化診断方法を適用した回転機械の劣化診断装置の説明図である。
【図２】回転機械に特有の信号を含んだ振動検出センサからの出力信号を示す説明図である。
【図３】２つの劣化種類における、時間的に変化する中央値Ｍに対して設定される上限値及び下限値の関係を示す説明図である。
【図４】工程能力指数Ｃｐｉｋ  の時間変化を示す説明図である。
【図５】従来例における振動値の出力例を示す説明図である。
【符号の説明】
１０：回転機械の劣化診断装置、１１：回転機械、１２：データ作成系、１３：劣化診断系、１４：振動検出センサ、１５：増幅器、１６：バンドパスフィルタ、１７：平均値出力手段、１８：第１のデータ群入出力手段、１９、２０：第１の工程能力指数算出手段、２１：第１の工程能力指数の同一性判定手段、２２：第３のデータ群作成手段、２３：中央値算出手段、２４：第２の工程能力指数の変化速度算出手段、２５：劣化判定及び保全行動データベース、２６：劣化判定手段、２７：保全行動指針判定手段、２８：表示手段
【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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