(57)【要約】【課題】信号のＳＮ比を向上させることが可能な鉄道車両の車軸用軸受装置を提供すること。【解決手段】内輪軌道を有し、鉄道車両の車軸に外嵌する内輪と、外輪軌道を有し、鉄道車両の車両本体側に内嵌する外輪と、前記内輪軌道と前記外輪軌道との間に転動自在に保持された複数の転動体と、を有する転がり軸受を備えた鉄道車両の車軸用軸受装置であって、前記外輪と前記転動体の接触幅の中心に外輪薄肉部が設けられ、前記外輪薄肉部の肉厚ｔと、径方向断面幅Ｈが以下のような関係式を満たすことを特徴とする鉄道車両の車軸用軸受装置。０．７５≦ｔ／Ｈ≦１．０５ここで、（径方向断面幅Ｈ）＝（外輪外径−内輪内径）／２【選択図】  図１
2004211813.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
内輪軌道を有し、鉄道車両の車軸に外嵌する内輪と、
外輪軌道を有し、鉄道車両の車両本体側に内嵌する外輪と、
前記内輪軌道と前記外輪軌道との間に転動自在に保持された複数の転動体と、
を有する転がり軸受を備えた鉄道車両の車軸用軸受装置であって、
前記外輪と前記転動体の接触幅の中心に外輪薄肉部が設けられ、
前記外輪薄肉部の肉厚ｔと、径方向断面幅Ｈが以下のような関係式を満たすことを特徴とする鉄道車両の車軸用軸受装置。
０．７５≦ｔ／Ｈ≦１．０５
ここで、
（径方向断面幅Ｈ）＝（外輪外径−内輪内径）／２
【請求項２】
前記外輪薄肉部は、前記転がり軸受の負荷圏に配置されることを特徴とする請求項１記載の鉄道車両の車軸用軸受装置。
【請求項３】
前記転がり軸受から発生する信号を電気信号として出力可能なセンサが、前記外輪薄肉部に取り付けられることを特徴とする請求項１または２記載の鉄道車両の車軸用軸受装置。
【請求項４】
鉄道車両の台車に組み込まれることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項記載の鉄道車両の車軸用軸受装置。
【請求項５】
前記センサを介して得られた情報を基に、前記転がり軸受の異常の有無を診断することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項記載の鉄道車両の車軸用軸受装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、鉄道車両の車軸用軸受装置に係り、異常診断に適した軸受装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、鉄道車両の車軸を回転自在に支持する軸受装置では、摺動部材である軸受構成部品の摩耗や破損による不都合の発生を防止するために、定期的に分解目視検査を実施するようにしている。
この分解目視検査は、車両の一定期間の使用後に、軸受を車両から取り外して分解し、熟練した専門の検査担当者が、目視により分解した各構成部品の摩耗の度合いや傷の有無を確認する。この確認により、新品の部品にはない凹凸や摩耗などの異常が検出されれば、新品に交換し、再度組み立てを実施する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、この分解検査は、車両から軸受を取り外す分解作業や、検査済みの軸受構成部品を再度組み立て直す組み込み作業に多大な労力がかかり、車両の保守・管理コストの大幅な増大を招くという問題があった。
【０００４】
また、例えば、組み立て直す際に検査前には無かった打痕を軸受構成部品につけてしまうなど、検査自体が軸受の欠陥を生む原因となる虞もある。
また、限られた時間内で多数の軸受を目視で検査するため、欠陥を見落とす可能性が残るという問題もあった。
更に、目視検査では、欠陥の程度の判断に個人差が生じ、実質的には欠陥がなくても欠陥有りと見なされて部品交換が行われてしまう場合があり、無駄にコストがかかることにもなる。
【０００５】
一方、センサ等を用いて軸受の状態を観測し、分解検査を行うことなく異常診断を行う手法も提案されている。しかしながら、信号のＳＮ比が悪い場合には、異常診断の精度が落ちてしまい、診断結果の信頼性が失われてしまうという問題もある。
【０００６】
本発明は、上記問題を鑑みて為されたものであり、信号のＳＮ比を向上させることが可能な鉄道車両の車軸用軸受装置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】
本発明の上記目的は、以下のような鉄道車両の車軸用軸受装置により達成される。
（１）内輪軌道を有し、鉄道車両の車軸に外嵌する内輪と、
外輪軌道を有し、鉄道車両の車両本体側に内嵌する外輪と、
前記内輪軌道と前記外輪軌道との間に転動自在に保持された複数の転動体と、
を有する転がり軸受を備え、
前記外輪と前記転動体の接触幅の中心に外輪薄肉部が設けられ、
前記外輪薄肉部の肉厚ｔと、径方向断面Ｈが以下のような関係式を満たすことを特徴とする鉄道車両の車軸用軸受装置。
０．７５≦ｔ／Ｈ≦１．０５
ここで、
（径方向断面Ｈ）＝（外輪外径−内輪内径）／２
（２）前記外輪薄肉部は、前記転がり軸受の負荷圏に配置されることを特徴とする（１）の鉄道車両の車軸用軸受装置。
（３）  前記転がり軸受から発生する信号を電気信号として出力可能なセンサが、前記外輪薄肉部に取り付けられることを特徴とする（１）または（２）の鉄道車両の車軸用軸受装置。
（４）鉄道車両の台車に組み込まれることを特徴とする（１）〜（３）の何れかの鉄道車両の車軸用軸受装置。
（５）前記センサを介して得られた情報を基に、前記転がり軸受の異常の有無を診断することを特徴とする（１）〜（４）の何れかの鉄道車両の車軸用軸受装置。
【０００８】
本発明によれば、外輪薄肉部にセンサを取り付けて、軸受から信号を読み取ることにより、ＳＮ比が良好な信号を検出することが可能である。このことは、異常振動を最も強く伝達する負荷部に外輪薄肉部を設け、センサを取り付けた場合に、最も顕著となる。従って、軸受装置を分解することなく精度の高い異常診断を行うことが可能となり、異常診断にかかる労力を削減することができる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に基づいて本発明に係る鉄道車両用の軸受装置の実施形態を詳細に説明する。
【００１０】
図１は、本発明に係る鉄道車両用の軸受装置２００を示す断面図である。軸受装置１００は、鉄道車両の車軸１０に外嵌する内輪３，３と、内輪３，３と径方向に対向して配置された外輪２と、外輪２及び内輪３間に配置された転動体としての複数のころ４と、複数のころを保持する保持器５と、を各列に備えた複列円錐ころ軸受１により構成されている。この軸受１は、車両の台車を介して、車軸が回転自在となるように車体全体を支える構造となっている。
【００１１】
内輪３，３は、車軸１０上に固定されており、車軸１０とともに回転する回転輪である。内輪３，３の外径面には、それぞれ内輪軌道３ａ，３ａが形成されており、ころ４は、内輪軌道３ａ，３ａに沿ってそれぞれ転動する。
【００１２】
外輪２は、内輪３，３の外径が鉄道車両の車体側の台車に固定されている静止輪である。外輪２の内径側には、ころ４，４に対応して２つの外輪軌道２ａ，２ａが形成されており、ころ４は、外輪軌道２ａ，２ａに沿ってそれぞれ転動する。外輪２の両側面端部２ｂ，２ｂには、オイルシール６，６を保持するシールケース７，７が、軸方向に延出してそれぞれ取り付けられている。
【００１３】
オイルシール６，６は、シールケース７，７の内径側に取り付けられている。オイルシール６，６は、外輪２及び内輪３間の軸受空間に封止されるオイル、グリース等の潤滑剤が外部に漏れないように、また外部からゴミや埃等の塵埃が軸受空間内に流入しないように防ぐ封止部材として機能している。
【００１４】
車軸１０の軸方向端部には、前蓋９がボルト１１により固定されている。前蓋９の径方向端は、前蓋９側のシールケース７と接触しており、回転時にはシールケース７に対して前蓋９が摺動する。前蓋９と内輪３との間には油切り１３が配置されている。前蓋９側のシールケース７に取り付けられたオイルシール６は、油切り１３と摺動接触することにより、オイルシール６及び油切り１３間を封止している。
【００１５】
一方、前蓋９の反対側にあたる軸受１端部には、内輪３と車軸１０との間に、後蓋８が固定されている。後蓋８側に取り付けられたシールケース７は、後蓋８に摺動接触しており、また後蓋８側のシールケースに取り付けられたオイルシール６は、後蓋８と摺動接触することにより、オイルシール６及び後蓋８間を封止している。
【００１６】
本実施形態では、外輪２は、通常の軸受と比べて外輪２の厚さが薄い薄肉部１２，１２を有して構成される。薄肉部１２は、外輪２においてころ４、４が接触する領域のころ４の軸方向中心に対応する部位にそれぞれ形成されている。ここで、本実施形態における薄肉部１２，１２は、軸受寸法に対して以下のような関係を満たす。
０．７５≦ｔ／Ｈ≦１．０５・・・（１）
ここで、
ｔ：外輪２の薄肉部１２における径方向厚さ（薄肉部１２の肉厚）
ｄ：内輪内径
Ｄ：外輪外径
Ｈ：径方向断面幅  ＝（外輪外径−内輪内径）／２
【００１７】
この薄肉部１２，１２である外輪２外径面上には、異常診断において、軸受の振動、音またはＡＥ情報を収集する検出素子を備えたセンサがそれぞれ取り付けられ、センサにより軸受に発生する振動が収集される。本実施形態では、センサが取り付けられる外輪２の領域（薄肉部１２，１２）の厚さが、式（１）で記載されたように構成されている。外輪２の厚みが上記式（１）の範囲にあるような薄肉とされた場合には、軸受内部からの振動がセンサに伝達されやすくなるため、他のノイズと比較して、軸受内部の異常に起因する振動を検出する感度が高くなり、ＳＮ比が向上する。
【００１８】
この薄肉部１２は、外輪２のすべての箇所に設ける必要はなく、センサが配置される箇所にのみ構成しても構わない。一般に、センサは、外輪２の負荷圏（荷重がかけられる部位）に配置されるため、外輪２の負荷圏にのみ上記式（１）を満たす薄肉部１２を設けるように構成しても良い。
【００１９】
また、組み込まれるセンサとしては、上記情報を検出する検出素子と共に、温度、回転数、ひずみ等を検出する検出素子があわせて組み込まれた複合センサユニットであっても良い。
また、センサユニットケース内部に増幅器をそれぞれ設けるように構成しても良い。センサから出力された信号がケーブルを介して出力される間に、ノイズが入り込み、測定の信頼性が低下する恐れがあるが、予め増幅器を介して信号レベルを大きくしておくことにより、ノイズの影響を受けにくくなり、信頼性が向上する。
【００２０】
センサと外部との間は、有線（ケーブル）により信号が伝達される。有線（ケーブル）は、ノイズの減少等測定精度を向上させるために、防水、防油、防塵、防錆、防湿、耐熱、耐電磁ノイズ性を有しているのが好ましい。同様に、センサの各検出素子は、ノイズの減少等測定精度を向上させるために、防水、防油、防塵、防錆、防湿、耐熱、耐電磁ノイズ性を有しているのが好ましい。例えばセンサユニット内にすべての検出素子を収納し、センサの筐体に防水、防油、防塵、防錆、防湿、耐熱、耐電磁ノイズ性を持たせることによって、実施することが可能である。
【００２１】
以下、センサを用いた異常診断について説明する。図２は、センサ２２を用いた異常診断装置の全体構成を示す図である。図２において、軸受１の外輪２の薄肉部１２にセンサ２２が取り付けられた構成であるとして説明する。センサ２２２は、図３（ａ）に示すように、温度検出素子２２ｂ、回転検出素子２２ｃ及び振動検出素子２２ｃがセンサケース２２ａ内部に収納されているとして説明を行う。なお、図３（ｂ）に示すように、増幅器が各検出素子に対応して設けられている構成であっても良い。各検出素子２２ｂ〜２２ｄは、それぞれ軸受１の温度、回転数、及び振動を検出し、外部の演算処理部３０に出力する。
【００２２】
演算処理部３０は、各検出素子２２ｂ〜２２ｄから受け取った出力である電気信号の演算処理を行い、軸受の異常の有無および異常発生箇所の特定を行うユニットである。演算処理部３０は、例えば、既存のオペレーションシステムと異常診断実行用ソフトウェアアプリケーションがインストールされたパーソナルコンピュータを用いて構成してもよいし、各部毎に独立した処理、保存回路から構成される演算ユニットとして構成してもよい。
【００２３】
演算処理部３０は、データ蓄積分配部３１と、温度分析部３２と、回転分析部３３と、フィルタ処理部３４と、振動分析部３５と、比較判定部３６と、内部データ保存部３７と、データ蓄積出力部３８と、を有している。以下、演算処理部３０の各部の構成及び機能について詳述する。
【００２４】
図４は、第１のデータ蓄積部であるデータ蓄積分配部３１を示す図である。データ蓄積分配部３１は、データ蓄積部３１ａと、サンプリング部３１ｂと、サンプリング基準設定部３１ｃとを有している。データ蓄積部３１ａは、各検出素子２２ｂ〜２２ｄからの出力信号を各信号毎に保存するデータ保存媒体であり、各種メモリやハードディスク等で構成することが可能である。
【００２５】
データ蓄積部３１ａは、各検出素子２２ｂ〜２２ｄから送られた信号を受け取り一時的に蓄積すると共に、信号の種類に応じて各分析部３２，３３，３４の何れかに信号を振り分ける。各種信号は、データ蓄積分配部３１に送られる前段にて、図示せぬＡ／Ｄコンバータによりデジタル信号に変換される。
【００２６】
サンプリング基準設定部３１ｂは、外部の入力部１００から得られた情報に基づいて、振動検出素子２２ｄが出力したアナログ信号からノイズの影響が大きい領域を除外するための基準値を設定するものである。ここで、入力部１００は、マウス・キーボード等の入力手段であり、ユーザは、入力部１００を介して基準値を任意に設定することが可能である。
【００２７】
サンプリング部３１ｃは、時間データである振動、温度、回転数データを所定長さに切り出して、後段の分析部に信号を出力するためのサンプリング行う。このサンプリング部３１ｃは、振動検出素子２２ｄからの出力信号がサンプリング基準設定部３１ｂが設定した基準値より大きなノイズを含んでいる場合には、そのノイズが入っている時間帯について信号のサンプリングを行わず、後段のフィルタ処理部３４に信号が出力されないようにする。具体的には、信号レベルがある一定値以上となっているある２点ＡおよびＢを検出し、ＡからＢの時間の間は、データをフィルタ処理部３４及び振動分析部３５の方に出力しないよう制御する。これにより、大きなノイズデータを含む時間領域の周波数成分を行わないようにすることが可能となり、誤った異常診断を行う可能性を小さくすることが可能である。なお、サンプリング基準設定部３１ｂ及びサンプリング部３１ｃは、必ずしも設ける必要はなく、また同様の効果を奏することが可能であれば、例えばデータ蓄積部３１ａの前段等、別の場所に配置するように構成してもよい。
【００２８】
温度分析部３２は、温度検出素子２２ｂからの出力信号を基に軸受の温度を算出し、算出した温度を比較判定部３６に送出する。分析部３２は、例えば検出素子の特性に応じた温度換算テーブルを有しており、検出信号のレベルを基に、温度データを算出する。
【００２９】
回転分析部３３は、回転検出素子２２ｃからの出力信号を基に、内輪２４、つまりは車軸の回転速度を算出し、算出した回転速度を比較判定部３６に送出する。例えば、回転検出素子２２ｃが、内輪２４に取り付けられたエンコーダと外輪２３に取り付けられた磁石および磁気検出素子で構成されている場合には、回転検出素子２２ｃが出力する信号は、エンコーダの形状と回転速度に応じたパルス信号となる。回転分析部３３は、エンコーダの形状に応じた所定の変換関数又は変換テーブルを有しており、関数またはテーブルに従って、パルス信号から内輪２４および車軸の回転数を算出する。
【００３０】
振動分析部３５は、振動検出素子２２ｄからの出力信号を基に、軸受２１に発生している振動の周波数分析を行う。具体的には、振動分析部３５は、振動信号の周波数スペクトルを算出するＦＦＴ計算部であり、ＦＦＴのアルゴリズムに基づいて、振動の周波数スペクトルを算出する。算出された周波数スペクトルは、比較判定部３６に送られる。また、振動分析部３５は、ＦＦＴを行う前処理として、振動信号の包絡線を求めるエンベロープ処理を行い、ノイズの低減を図るように構成してもよい。振動分析部３５は、必要に応じて、エンベロープ処理後のエンベロープデータもあわせて比較判定部３６に出力する。
【００３１】
一般に、軸受の回転に起因して生じる振動の異常周波数帯は、軸受の大きさ、転動体の数等に依存して決まっている。軸受の各部材の欠陥と、各部材で発生する異常振動周波数の関係は、図５に示すとおりである。周波数分析においては、サンプリング時間に応じて、フーリエ変換可能な最大の周波数（ナイキスト周波数）が決まるため、ナイキスト周波数以上の周波数は、振動信号中に含まれていないことが好ましい。そのため、本実施形態では、データ蓄積分配部３１と振動分析部３５の間にフィルタ処理部３４を設け、フィルタ処理部３４にて所定の周波数帯を切り出し、切り出された周波数帯のみを含む振動信号を振動分析部３５に送出するように構成している。鉄道車両において、低速で車軸が回転している場合には、例えば、１ｋＨｚ以下の周波数成分のみを抽出するように構成すればよい。
【００３２】
また、フィルタ処理部３４は、最初はフィルタ処理を行わず、振動分析部３５にてまず周波数スペクトルを求め、ピークが観測される周波数帯を予め見積もり、その後に周波数帯域に対応したフィルタ処理を行った後に、改めて周波数分析を行うように構成してもよい。このように構成することによっても、不要なノイズを効果的に排除し、精度の高い周波数分析を行うことが可能となる。
【００３３】
センサ２２、特に振動検出素子２２ｄを負荷がかかっている部位（負荷圏）に取り付けると、感度よく信号を検出できるため、より精度の高い測定が行える。ここで、負荷圏とは、図５に示すように、転動体に対する荷重が負荷される領域を指す。
【００３４】
また、負荷圏にセンサを取り付けるスペースがない時やノイズを発生する高電圧ケーブルが配設されている時など止むを得ず非負荷圏に取り付ける場合は、フィルタ処理などで信号の検出感度を上げるようにすることで測定が可能となる。
【００３５】
比較判定部３６は、振動分析部３５が求めた振動の周波数スペクトルと、内部データ保存部３７に保存されている基準値または周波数スペクトル中から算出される基準値とを比較し、異常振動が発生しているかどうかを判定する。ここで、基準値は、軸受の特定部位の摩耗や破損に起因した周波数成分のデータ、または周波数スペクトル毎に求められるスペクトルに含まれた所定の値である。比較判定部３６は、周波数成分の比較による判定と同時に、温度分析部３２および回転分析部３３から得られた温度および回転速度の分析結果と、内部データ保存部３７に蓄積されている軸受の各種データ等の仕様諸元データを参照し、判定の正確性を期す。
【００３６】
具体的には、比較判定部３６は、振動の周波数スペクトルを基に異常有りと判定された場合、軸受の温度を確認し、温度が所定値を超えていれば重大な異常が発生していると判断する。また、何れかのみが異常を示している場合には、何らかの異常が生じていると判断する。そしてどちらの結果も正常であれば、異常なしと判断する。何れか一方のみが異常を示している場合には、複数回判定を行っても結果が変わらない場合に異常有りと判断するように構成してもよい。比較判定部３６は、異常診断の結果をデータ蓄積出力部３８に出力する。
【００３７】
比較判定部３６が行う振動情報を基にした異常診断の具体的な処理としては、以下のような方法が挙げられる。
【００３８】
（１）エンベロープデータの実効値を基準値として用いる方法
本方法では、図５の式を基に、異常時に発生する周波数成分を求める。そしてエンベロープデータの実効値を算出し、この実効値から比較用の基準値を求める。そして、基準値以上の周波数を算出し、異常時に発生する周波数成分との比較を行う。以下、図７を参照しながら説明を行う。
【００３９】
まず、センサユニット２２ａに収納された振動検出素子２２ｄを介して軸受の振動を検出する（ステップＳ１０１）。検出された信号は、所定の増幅率で増幅され、Ａ／Ｄ変換器によりデジタル信号に変換される（ステップＳ１０２）。デジタル信号に変換された振動信号は、所定のフォーマットにて、データ蓄積分配部３１に保存される（ステップＳ１０３）。
【００４０】
次に、デジタル信号の周波数スペクトルを求め（ステップ１０４）、求められた周波数スペクトルを基に、フィルタ処理部３４が、デジタル信号に適用されるフィルタ帯域を選定する（ステップＳ１０５）。フィルタ処理部３４は、選定したフィルタ帯域以外の周波数成分を除去するフィルタ処理を行い（ステップＳ１０６）、フィルタ処理後のデジタル信号を振動分析部３５に出力する。そして、振動分析部３５は、フィルタ処理後のデジタル信号にエンベロープ処理を施し（ステップＳ１０７）、エンベロープ処理後のデジタル信号の周波数スペクトルを求める（ステップＳ１０８）。
【００４１】
同時に、エンベロープ処理後のデジタル信号の実効値を計算し（ステップＳ１０９）、実効値を基にして、異常診断に用いられる基準値を算出する（ステップＳ１１２）。ここで、実効値は、エンベロープ処理後のデジタル信号の振幅の絶対値の平均値として求められたものである。基準値は、実効値を基に、以下の式（１）または（２）に基づき算出される。
（基準値）＝（実効値）＋α      ・・・（１）
（基準値）＝（実効値）×β      ・・・（２）
α，β：データの種類によって可変な所定の値
【００４２】
次に、図５に示す表に基づき、軸受の異常に起因して発生する周波数を求（ステップＳ１１０）、求めた周波数に対応する各部材の異常周波数成分のレベル、すなわち、内輪傷成分Ｓｉ（Ｚｆｉ）、外輪傷成分Ｓｏ（Ｚｆｃ）、転動体  成分Ｓｂ（２ｆｂ）及び保持器成分Ｓｃ（ｆｃ）を抽出し（ステップＳ１１１）、ステップ１１２で計算された基準値との比較を行う（ステップＳ１１３）。そして、すべての成分の値が、基準値より小さい場合には、軸受に異常は発生していないと判断し（ステップＳ１１４）、いずれかの成分が基準値以上である場合には、該当個所に異常が発生していると判断する（ステップＳ１１５）。
【００４３】
図８は、異常が発生していない場合の周波数スペクトルを、そして図９は、外輪に異常が発生している場合の周波数スペクトルをそれぞれ例示するグラフである。図８の例においては、エンベロープデータより、基準値が−２９．３ｄＢとして得られた。図８中のグラフ中に基準値のラインを引き、内輪傷成分Ｓｃ（Ｚｆｉ）、外輪傷成分Ｓｏ（Ｚｆｃ）、転動体成分Ｓｂ（２ｆｂ）及び保持器  成分Ｓｃ（ｆｃ）と比較を行うと、何れの成分のレベルも、基準値より小さかった。従って、この軸受は、正常であると判断できる。一方、図９の場合には、外輪傷成分Ｓｏ（Ｚｆｃ）が基準値よりも大きく突出しており、軸受の外輪に異常が発生していると判断することができる。
【００４４】
また、図１０は、保持器に傷がある場合の周波数スペクトルと基準値の関係を示すグラフである。図１０においては、保持器傷に対応する周波数ｆｃにおいて、基準値よりも大きなピークが観測されている。このように、発生周波数のピークの有無は、軸受に起因する周波数におけるレベルと基準値との比較によって判断されるため、図１０に示すような小さなピークであっても、適切に診断を行うことが可能である。
【００４５】
（２）スペクトルのピークを求め、ピーク周波数と異常周波数を比較する方法
本方法では、図５の式を基に、異常時に発生する周波数成分を求める。そして、振動分析部３６が求めた周波数スペクトルの中で所定数または基準値以上のピークについて、異常が発生する周波数成分に該当するかどうかを照合する。以下、図１１に示すフローチャートを基に詳細を説明する。
【００４６】
ステップＳ１０８までの流れは、（１）の方法に記載したものと同様であるため省略する。本方法では、まず得られた周波数スペクトルのピークを計算する（ステップＳ１０９）。ここで、周波数のピークを求めるためには、第一に、各周波数成分のデータ点のレベルとその一つ前の周波数成分のデータ点のレベルの差を示す差データを求める。そして、差データの符号が正から負に代わる変曲点を探しだし、その正負の基になった差データに関与している周波数値でピークとなっていると判断する。ただし、診断に必要なピーク値は、山（傾斜）が急な鋭いピークとなっているもののみを対象とするため、傾きが所定の基準値（例えば、１又は−１）より大きい又は小さい場合にのみ、ピークとなっていると判断するようにする。
【００４７】
図１２は、周波数スペクトルを示す図である。図１２において、連続する３点Ａ（Ｘ０、Ｙ０）、Ｂ（Ｘ１、Ｙ１）及びＣ（Ｘ２、Ｙ２）については、点Ｂがピークとなっている。この場合、ＡとＢとの差データδ１＝Ｙ１−Ｙ０＞０となっており、ＢとＣとの差データδ２＝Ｙ２−Ｙ１＜０となっているため、差データが正から負に変化している。そして、ここで傾き（Ｙ１−Ｙ０）／（Ｘ１−Ｘ０）＞１または（Ｙ２−Ｙ１）／（Ｘ２−Ｘ１）＜−１を満たしている場合、点Ｂがピークであると判断する。
【００４８】
そして、軸受の諸元から図５に基づき、異常周波数を算出し（ステップＳ２０２）、求めた周波数に対応する各部材の異常周波数成分のレベル、すなわち、内輪傷成分Ｓｉ（Ｚｆｉ）、外輪傷成分Ｓｏ（Ｚｆｃ）、転動体成分Ｓｂ（２ｆｂ）及び保持器成分Ｓｃ（ｆｃ）を抽出する（ステップＳ２０３）。そして、ピーク周波数と異常時に発生する周波数を比較し、ピーク周波数と算出した異常周波数が一致しているかどうか判断する（ステップＳ２０４）。そして、あるピークが異常周波数と一致している場合には、該当する異常周波数に対応する部材に異常が発生していると判断する（ステップＳ２０６）。どの周波数とも一致していない場合には、異常無しと判断する（ステップＳ２０５）。
【００４９】
（３）基本周波数と特定の高調波を用いる方法
本方法は、異常周波数成分の基本周波数である１次の値、基本周波数の倍の周波数を持つ２次の値、そして基本周波数の４倍の周波数を持つ４次の値についてピークの周波数と異常時に発生する周波数が一致しているかどうかを比較し、少なくとも２つの周波数において異常有りと判断された場合には、最終的に異常有りと判断し、異常有りと判断された周波数が一つ以下である場合には、異常なしと判断する。以下、図１３を参照しながら、詳細に説明する。
【００５０】
周波数スペクトルを算出し、異常に起因して発生する周波数の算出までのプロセスは、方法（１）のフローと同様である。本方法では、比較において、まず図１３に示すように、異常時に発生する基本成分（１次成分）の周波数において、スペクトルの値が基準値以上であるかどうかを判断する（ステップＳ３０１）。スペクトルの値が、基準値以上である場合には、１次成分が一致したと判断し、ステップＳ３０２へ進む。一方、一致しなかった場合には、ステップＳ３１１へ進む。
【００５１】
ステップＳ３０２では、異常時に発生する基本成分の２倍の周波数をもつ２次成分の周波数において、スペクトルの値が基準値以上であるかどうかを判断する。スペクトルの値が、基準値以上である場合には、２次成分が一致したと判断し、ステップＳ３２１で該当個所に異常が発生していると最終判断する。一方、一致しなかった場合には、ステップＳ３１２へ進む。
【００５２】
ステップＳ３１１でも、異常時に発生する基本成分の２倍の周波数をもつ２次成分の周波数において、スペクトルの値が基準値以上であるかどうかを判断する。スペクトルの値が、基準値以上である場合には、２次成分が一致したと判断し、ステップＳ３１２へ進む。一方、一致しなかった場合には、ステップＳ３２１へ進み、該当個所に異常は発生していないと最終判断する。
【００５３】
ステップＳ３１２では、異常時に発生する基本成分の４倍の周波数をもつ４次成分の周波数において、スペクトルの値が基準値以上であるかどうかを判断する。スペクトルの値が、基準値以上である場合には、４次成分が一致したと判断し、ステップＳ３２１で該当個所に異常が発生していると最終判断する。一方、一致しなかった場合には、該当個所に異常は、発生していないと最終判断する。
【００５４】
図１４は、外輪に傷がある場合の、周波数スペクトルを示す図である。基本周波数であるＺｆｃの自然数倍の高調波が観測されていることがわかる。この場合の基準値が−１０ｄＢである場合には、１次、２次及び４次の成分すべてについて、スペクトルの値が基準値以上となっていることがわかる。従って、本方法の処理により、外輪に異常が発生していると判断される。
【００５５】
一般に、異常に対応する周波数に偶然ノイズ等の影響により大きなピークが観測されるような場合が考えられるが、本方法によれば、１次、２次及び４次の成分の内、少なくとも２つの周波数において、ピークの値が基準値以上でなければ異常と判断しないため、誤判断を行う可能性を減少することが可能となる。
【００５６】
なお、図１３のフローチャートでは、１次、２次、４次の順に比較を行ったが、ピークレベルが大きい方から順に比較を行うように構成してもよい。この場合には、最もピークが大きな周波数のピークが基準値以下であれば、その時点で、異常なしと判断することが可能であり、演算時間を短縮することが可能である。また、組み合わせる周波数成分としては、１次の値、２次の値および３次の値の組み合わせや２次の値、４次の値および６次の値の組み合わせであってもよい。
【００５７】
（４）異常診断と共に損傷の大きさを推定する方法
方法（１）〜（３）において、異常の有無を診断したが、以下のようにして、損傷の大きさを推定することも可能である。図１５は、エンベロープ処理後の周波数スペクトルを示す図である。図において、周波数Ｚｆｃに大きなピークが観測されており、外輪に損傷が発生していることがわかる。このＺｆｃにおけるピークの値Ｌｎと周波数スペクトル全体の平均値である基準レベルＬ０を比較すると、異常を起こしている外輪における損傷の大きさを推定することができる。
【００５８】
図１６は、転がり軸受において、軌道輪の損傷である剥離が生じた場合に、剥離の大きさと、実測周波数スペクトルデータｄ１上に現れるピークと基準レベルとの間のレベル差の関係を示したものである。このように、一般的に、レベル差は、損傷の大きさに比例して増大するため、逆に、実測周波数スペクトルデータｄ１上のピークにおけるレベル差を求めることで、損傷の大きさを推定することが可能である。なお、実測周波数スペクトルデータｄ１上でのピークレベルの増大は、周波数成分の１次値に対応するピークで一番顕著となる。
従って、異常が検出された場合に、周波数成分の１次の値Ｌｎと基準レベルＬ０とのレベル差ｌを計算することにより、損傷の度合いを推定し、損傷の度合いに応じて、損傷部品の交換時期を決定することができる。これにより、過剰な部品交換やメンテナンスの実施するのではなく、適切な時期に交換を行うようにし、維持コストを削減することが可能となる。
【００５９】
（５）基本周波数の自然数倍の高調波成分とのレベル差を基準値とする方法
本方法は、異常周波数成分の基本周波数である１次のレベルに対して、基本周波数の２、３、４、・・・ｎ倍の周波数を持つ２、３、４，・・・ｎ次のレベルが基準値以上となっている個数をカウントし、所定個数以上基準値を超えている場合に、異常が発生していると判断するものである。具体的には、１次のレベルに対し、ｎ次の値が｛（１次のレベル）−（ｎ−１）・ａ｝（ｄＢ）以上である場合に、カウントを行う。ここで、”ａ”は任意の値である。以下、図１７に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００６０】
図１７は、本方法における処理フローを示すフローチャートである。本方法における周波数スペクトル算出までの処理は、図７のフローチャートのステップＳ１０１〜ステップＳ１０８に至るまでの処理と同一である。図１７には、ステップＳ１０８以降の処理を示す。
【００６１】
まず、図５に示す式を参照して、軸受の異常に起因する異常周波数を軸受の各部位（外輪、内輪、転動体、及び保持器）毎に算出し（ステップＳ４０１）、異常周波数に対応する周波数スペクトルのレベルを抽出する（ステップＳ４０２）。そして、異常周波数の自然数倍（２，３，・・・ｎ倍）の周波数に対応する周波数スペクトルのレベルをそれぞれ算出する（ステップＳ４０３）。
ここでは、基本となる異常周波数の２，３，４，５倍の周波数を持つ２次、３次、４次及び５次成分を抽出するものとする。
【００６２】
次に、基本となる１次の値を基準として、各２，３，４，５次成分のレベルの確認を行う（ステップＳ４０４）。ここでは、各成分のレベルが｛（１次のレベル）−３（ｎ・１）｝（ｄＢ）以上である場合に、異常有りのカウントを行う。具体的には、以下の場合に、各成分に関し異常有りのカウントが行われる。
（２次成分のレベル）＞（１次成分のレベル）−３
（３次成分のレベル）＞（１次成分のレベル）−６
（４次成分のレベル）＞（１次成分のレベル）−９
（５次成分のレベル）＞（１次成分のレベル）−１２
【００６３】
そして、異常有りのカウントの個数が所定個数以上であるかどうかを確認することによって、最終的な異常判断を行う（ステップＳ４０５）。ここでは、２個以上異常有りのカウントがあれば、最終的に異常有りと判断し、１個以下であれば、異常なしと判断する。
【００６４】
図１８は、円筒ころ軸受（外径２１５ｍｍ、内径１００ｍｍ、幅４７ｍｍ、ころ数１４）を約３００ｍｉｎ−１で内輪を回転させたときの周波数スペクトルのレベルと基準線との関係を示す図である。図中の直線は、上述の基準値を線で結んだ判定基準線である。軸受にきずがある場合には、２次以上の成分の値は、判定基準線以上となっているが、正常状態でも発生するころ落ち音に対応するピークのレベルは、２次及び４次成分にて、この判定基準線を下回っている。一般に、ころ落ち音（転動体落ち音）は、外輪に欠陥がある場合と比較して高次成分が低いため、図１８で示すように、殆どの値が判定基準線を下回る。これにより、ころ落ち音等、外輪に欠陥がある場合と同じ周波数にピークが現れるような場合であっても、高次成分のレベルを比較することにより、異常か正常かをより精度よく判断することが可能である。
【００６５】
（６）  周波数帯域毎の実効値を用いる方法
本方法では、異常に起因する周波数のピークレベルそのものの値ではなく、異常に起因する周波数を含む周波数帯の実効値を用いて、異常診断を行う。具体的に、異常に起因する周波数を含む周波数帯の実効値とは、周波数帯のレベルの自乗平均またはパーシャルオーバオールである。ここで、自乗平均Ｖｉ及びパーシャルオーバオールＳｉは、以下の式で与えられる。ここで、ＶＲＭＳおよびＳＯＡは、全周波数帯における自乗平均及びオーバオールである。オーバオールは、特定の指定区間の総和を意味する。
【００６６】
【数１】
2004211813.tif 000003
【００６７】
図１９は、本方法の処理フローを示すフローチャートである。本方法における周波数スペクトル算出までの処理は、図７のフローチャートのステップＳ１０１〜ステップＳ１０８に至るまでの処理と同一である。図１９には、ステップＳ１０８以降の処理を示す。
【００６８】
まず、図５に示す式を参照して、軸受の異常に起因する異常周波数を軸受の各部位（外輪、内輪、転動体、及び保持器）毎に算出し（ステップＳ５０１）、その後、算出された周波数を含む周波数帯域について、自乗平均（Ｖｉ）又  はパーシャルオーバオール（Ｓｉ）、及び、周波数スペクトルの帯域全体の自  乗平均（ＶＲＭＳ）又はオーバーオール（ＳＯＡ）である正規化値を算出する（ステップＳ５０２）。そして、前述の一つの次数成分帯域の自乗平均（Ｖｉ）又はパーシャルオーバオール（Ｓｉ）を前記正規化値（ＶＲＭＳ又はＳＯＡ）で除した値又は差分の値を算出する（ステップＳ５０３）。
【００６９】
次に、除した値又は差分の値を保存されている参照データと比較照合し、除した値又は差分の値が正常な範囲であるかどうか、具体的には所定の基準値以上かどうかを判断する（ステップＳ５０４）。除した値又は差分の値が所定の基準値以上または以下であれば、異常有りと判断し、周波数帯に基づき、異常発生箇所を特定する（ステップＳ５０５）。ここで、基準値以上であるか以下である場合に異常有りとするかは、実際の測定によって定めればよい。それ以外の場合は、異常なしと判断する（ステップＳ５０６）。
【００７０】
以上の方法を、実際の測定結果を引用して説明する。図２０は、外輪に異常がある場合の周波数スペクトルを、図２１は、外輪に異常が無い場合のスペクトルを示すグラフである。図２０の左端近傍（１０〜２０Ｈｚあたり）には、異常ピーク周波数帯が存在する。このスペクトル全体の自乗平均値Ｖａは、０．０１６である。一方、図２１の対応するスペクトル全体の自乗平均値  Ｖｎは、０．００８である。ここで、外輪きずに起因する異常周波数帯（基本  周波数）に対して抽出する周波数帯域幅を２Ｈｚとすると、その帯域におけ  る自乗平均値をＶで正規化した値は、図２０の場合９０．７８であり、図２１の場合３８．４７となる。異常を有する場合は、正常時に比べて約２．４  倍正規化した値が大きいことがわかる。従って、９０．７８と３８．４７の間又は正常時と異常時の比に所定のしきい値を設け、しきい値より大きい場合には、外輪に異常が発生していると判断することができる。
【００７１】
一方、図２２及び図２３は、複数の帯域を用いる場合の例を示す。図２２は、外輪に損傷を有するころ軸受及び正常な歯車（歯数；３１）を有する機械設備のエンベロープ周波数スペクトルを示すグラフである。この図では、５つの周波数ピークが観測されており、基本周波数から、その整数倍毎に２次成分から５次成分までが観測されている。一方、図２３は、図２２に対応する正常時の観測データであり、特異周波数は見あたらない。
【００７２】
以下、図２２及び図２３のデータに関し、上記手法を適用してみる。外輪きずに起因する基本周波数およびその５次までの成分の各帯域における自乗平均値の和をスペクトル全体の自乗平均値で正規化した値は、図２２の場合は１１．６４であり、図２３の場合は５．１９となる。ここで、５次の高調波とは、基本周波数から数えて５番目のピークを意味する。異常を有する場合は、正常時に比べて約２．２倍正規化した値が大きいことがわかる。従って、１１．６  ４と５．１９の間又は正常時と異常時の比に所定のしきい値を設け、しきい値より大きい場合には、外輪に異常が発生していると判断することができる。
【００７３】
以上が、比較判定部３６により異常の有無の判断を行う場合の具体的な処理パターンである。比較判定部３６は、これらの方法のうち複数の判断方法を用いて異常診断を行うように構成してもよい。複数の判断方法により、異常と判断することは、異常診断の正確さが向上するため好ましい。
【００７４】
データ蓄積出力部３８は、比較判定部３６の判定結果を保存する保存部であり、ハードディスクやメモリ媒体等で構成される。データ蓄積出力部３８は、比較判定部３８の判定結果を制御部４１及び結果出力部４２に出力する。データ蓄積出力部３８は、制御部４１へは以下に説明する制御部４１の動作に必要な場合にのみ、結果を出力するように構成しても良い。
【００７５】
制御処理部４０は、演算処理部３０の分析結果や判定結果を所定の表示形態で表示する表示手段としての結果出力部４２と、軸受２１が組み込まれている車両の駆動機構の動作を制御する制御系に前記比較判定部３６の判定結果に応じた制御信号をフィードバックする制御器４１とを備えている。
【００７６】
結果出力部４２は、具体的には、モニターや画像表示やプリンタへ印刷出力によって、演算処理部３０の分析結果や判定結果を通知する他、演算処理部３０の判定結果が異常有りの場合には、警告灯の点滅や警報機の作動による通知を行う。
【００７７】
制御部４１は、例えば、演算処理部３０の判定結果が異常有りの場合に、異常の程度に応じて、車両の走行停止や、速度の減速等を示す制御信号を車両の走行制御器に送る。本実施形態では、複数のセンサ２２は、軸受装置の軸受の状態を連続で測定し、演算処理部３０は、測定されたデータに基づき順次異常診断するようにしている。従って、制御処理部４０は、異常が発生したら即座に異常を通知し、車両の制御を行う。即ち、検出、分析、判定及び結果出力の流れがリアルタイムに行われている。
【００７８】
なお、センサ２２は、常に測定を行うように構成してもよいし、または所定時間毎に測定を行うように構成しても構わない。また、リアルタイムに異常診断を行う代わりに、車両運行時には測定及び測定データの蓄積のみを行い、後に別の場所で解析を行うように構成してもよい。例えば、日中は測定のみを行い、夜間にまとめて分析、判定及び結果出力を行うように構成しても構わない。
【００７９】
なお、本実施形態の異常診断装置は、軸受装置の軸受の異常の有無及び異常発生箇所を診断するとしたがこれに限られず、車輪のフラット部を診断するように構成してもよいし、また軸受装置の歯車の異常の有無及び異常発生箇所を診断するように構成してもよい。
【００８０】
また、検出処理部２０の代わりに、図３（ｃ）に示すように、演算処理部３０と無線通信を行うセンサ５２を用いてもよい。このセンサは、送信部５２ｈを介して、演算処理部３０に設けられた受信部に無線を介して信号を送信する。
【００８１】
このように構成することにより、検出処理部２０と演算処理部３０間の配線等を考慮することなく、センサを軸受装置に取り付けることが可能となるため、センサの配置自由度が増し、精度が高くなる位置にセンサを取り付けることが容易になる。同様の送信部及び受信部を設けることにより、演算処理部３０と制御処理部４０との間を無線通信で行うように構成しても良い。
【００８２】
図２４は、本実施形態の軸受装置１により検出した振動信号の時間波形を示すグラフであり、そして、図２５及び図２６は、それぞれ図２４の時間波形の周波数スペクトルおよびエンベロープ処理後の周波数スペクトルを示すグラフである。図２４から、本実施形態の軸受装置１を用いることにより、周期的に感度良く、信号が検出されていることがわかる。また、図２６より、非常に強いピークを持つ周期的な周波数ピークが観測されていることがわかり、ノイズと信号とが非常にはっきりと区分されていることがわかる。
【００８３】
一方、図２７は、従来の軸受装置により検出した振動信号の時間波形を示すグラフであり、そして、図２８及び図２９は、それぞれ図２７の時間波形の周波数スペクトルおよびエンベロープ処理後の周波数スペクトルを示すグラフである。従来の軸受装置には、図２４〜２６で観察される異常ピークに対応した傷が設けられている。しかし、図２４とは異なり、図２７の時間波形には周期的な振動は観察されておらず、図２８及び図２９に示される周波数スペクトルを見ても周期的な強いピークは現れていない。これは、ノイズ成分が大きいため、傷に起因する信号成分がノイズに埋もれてしまったものと推察される。これより、本実施形態の軸受装置１は、振動検出におけるＳＮ比の向上に寄与しており、従来の軸受装置では検出が困難な信号成分であっても、検出可能であるといえる。
【００８４】
以上、本実施形態の軸受装置によれば、外輪薄肉部１２にセンサ２２を取り付けて、軸受１から信号を読み取る。これにより、ＳＮ比が良好な信号を検出することが可能である。このことは、異常振動を最も強く伝達する負荷部に外輪薄肉部１２を設け、センサを取り付けた場合に、最も顕著となる。従って、軸受装置を分解することなく精度の高い異常診断を行うことが可能となり、異常診断にかかる労力を削減することが可能となる。
【００８５】
なお、本実施形態では、軸受装置内の軸受は、複列円錐ころ軸受であるとしたが、これに限られず、円筒ころ軸受や玉軸受等各種軸受などにも適用することが可能である。
【００８６】
【発明の効果】
本発明によれば、外輪薄肉部にセンサを取り付けて、軸受から信号を読み取ることにより、ＳＮ比が良好な信号を検出することが可能である。このことは、異常振動が強く発生する負荷部に外輪薄肉部を設け、センサを取り付けた場合に、最も顕著となる。従って、軸受装置を分解することなく精度の高い異常診断を行うことが可能となり、異常診断にかかる労力を削減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る鉄道車両用の軸受装置を示す図である。
【図２】本発明に係る鉄道車両用の異常診断装置の実施形態を示す図である。
【図３】センサの内部構造を示すブロック図である。
【図４】データ蓄積分配部を示す図である。
【図５】軸受の各部材の欠陥と各部材で発生する異常振動周波数の関係を示す関係式  である。
【図６】軸受における負荷圏と非負荷圏の関係を示す図である。
【図７】第１の方法における処理のフローを示すフローチャートである。
【図８】異常が発生していない場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図９】外輪に異常が発生している場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図１０】保持器に傷がある場合の周波数スペクトルと基準値の関係を示すグラフである。
【図１１】第２の方法における処理のフローを示すフローチャートである。
【図１２】周波数スペクトルを示す図である。
【図１３】第３の方法における処理のフローを示すフローチャートである。
【図１４】外輪に傷がある場合の周波数スペクトルを示す図である。
【図１５】エンベロープ処理後の周波数スペクトルを示す図である。
【図１６】剥離の大きさと、実測周波数スペクトルデータに現れるピークと基準レベルとの間のレベル差の関係を示したものである。
【図１７】第５の方法における処理のフローを示すフローチャートである。
【図１８】周波数スペクトルのレベルと基準線との関係を示す図である。
【図１９】第６の方法における処理のフローを示すフローチャートである。
【図２０】外輪に異常がある場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２１】外輪に異常が無い場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２２】外輪に異常がある場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２３】外輪に異常が無い場合の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２４】本実施形態の軸受装置から検出された振動信号の時間波形を示すグラフである。
【図２５】図２４の時間波形の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２６】図２４の時間波形のエンベロープ処理後の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２７】従来の軸受装置から検出された振動信号の時間波形を示すグラフである。
【図２８】図２７の時間波形の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図２９】図２８の時間波形のエンベロープ処理後の周波数スペクトルを示すグラフである。
【符号の説明】
１    軸受装置
２    外輪
３    内輪
４    ころ（転動体）
５    保持器
６    オイルシール
７    シールカバー
８    後蓋
９    前蓋
１０  車軸
１１  ボルト
１２  薄肉部
１３  油切り
２０  検出処理部
２２，５２  センサ
３０  演算処理部
３１  データ蓄積分配部
３２  温度分析部
３３  回転分析部
３４  フィルタ処理部
３５  振動分析部
３６  比較判定部
３７  内部データ保存部
３８  データ蓄積出力部
４０  制御処理部
４１  制御部
４２  結果出力部
５０  増幅器
１００  入力部
２００  軸受装置
【図１】
2004211813.tif 000004
【図２】
2004211813.tif 000005
【図３】
2004211813.tif 000006
【図４】
2004211813.tif 000007
【図５】
2004211813.tif 000008
【図６】
2004211813.tif 000009
【図７】
2004211813.tif 000010
【図８】
2004211813.tif 000011
【図９】
2004211813.tif 000012
【図１０】
2004211813.tif 000013
【図１１】
2004211813.tif 000014
【図１２】
2004211813.tif 000015
【図１３】
2004211813.tif 000016
【図１４】
2004211813.tif 000017
【図１５】
2004211813.tif 000018
【図１６】
2004211813.tif 000019
【図１７】
2004211813.tif 000020
【図１８】
2004211813.tif 000021
【図１９】
2004211813.tif 000022
【図２０】
2004211813.tif 000023
【図２１】
2004211813.tif 000024
【図２２】
2004211813.tif 000025
【図２３】
2004211813.tif 000026
【図２４】
2004211813.tif 000027
【図２５】
2004211813.tif 000028
【図２６】
2004211813.tif 000029
【図２７】
2004211813.tif 000030
【図２８】
2004211813.tif 000031
【図２９】
2004211813.tif 000032