(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転或いは摺動する部品を有する機械装置の異常診断装置であって、
前記機械装置の振動を検出する振動センサからのアナログ信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換器と、
当該ＡＤ変換器からのデジタル信号をフーリエ変換処理し、その結果に基づいて異常診断を行なう診断処理部と、
を備え、
前記診断処理部が、
前記ＡＤ変換器からのデジタル信号を前記ＡＤ変換器の分解能よりもデータ幅を拡張してフーリエ変換処理するように構成されていることを特徴とする異常診断装置。
【請求項２】
回転或いは摺動する部品を有する機械装置の異常診断装置であって、
前記機械装置の振動を検出する振動センサからのアナログ信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換器と、
当該ＡＤ変換器からのデジタル信号をフーリエ変換処理し、その結果に基づいて異常診断を行なう診断処理部と、
を備え、
前記診断処理部が、
前記ＡＤ変換器の分解能を１ビットとし、これを２ビット以上の所定のデータ幅に拡張してフーリエ変換処理するように構成されていることを特徴とする異常診断装置。
【請求項３】
回転或いは摺動する部品を有する機械装置の異常診断装置であって、
前記機械装置の振動を検出する振動センサからのアナログ信号の電圧と参照電圧とを比較して、当該アナログ信号の電圧が参照電圧よりも高か低かを示す２値の信号を出力するコンパレータを備え、
前記診断処理部が、
前記コンパレータからの信号を所定のデータ幅に拡張してフーリエ変換処理するように構成されていることを特徴とする異常診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄道車両、自動車、風車等に用いられる回転或いは摺動する部品の異常診断装置に関し、特に、該部品の異常の有無や前兆、或いはその異常部位を特定する異常診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、鉄道車両の回転部品は、一定期間使用した後に、車軸軸受やその他の回転部品について、損傷や摩耗等の異常の有無が定期的に検査される。この定期的な検査は、回転部品が組み込まれた機械装置を分解することにより行なわれ、回転部品に発生した損傷や摩耗は、作業者が目視による検査により発見するようにしている。そして、検査で発見される主な欠陥としては、軸受の場合、異物の噛み込み等によって生ずる圧痕、転がり疲れによる剥離、その他の摩耗等、歯車の場合には、歯部の欠損や摩耗等、車輪の場合には、フラット等の摩耗があり、いずれの場合も新品にはない凹凸や摩耗等が発見されれば、新品に交換される。
【０００３】
しかし、機械設備全体を分解して、作業者が目視で検査する方法では、装置から回転体や摺動部材を取り外す分解作業や、検査済みの回転体や摺動部材を再度装置に組込み直す組込み作業に多大な労力がかかり、装置の保守コストに大幅な増大を招くという問題があった。
【０００４】
また、組立て直す際に検査前にはなかった打痕を回転体や摺動部材につけてしまう等、検査自体が回転体や摺動部材の欠陥を生む原因となる可能性があった。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、この欠陥の程度の判断も個人差があり実質的には欠陥がなくても部品交換が行なわれるため、無駄なコストがかかることにもなる。
【０００５】
そこで、回転部品が組み込まれた機械装置を分解することなく、実稼動状態で回転部品の異常診断を行なう様々な方法が提案された（例えば、特許文献１〜３参照。）。最も、一般的なものとしては、特許文献１に記載されるように、軸受部に加速度計を設置し、軸受部の振動加速度を計測し、更に、この信号にＦＦＴ（高速フーリエ変換）処理を行なって振動発生周波数成分の信号を抽出して診断を行なう方法が知られている。
【０００６】
また、鉄道車両の車輪の転動面において、ブレーキの誤動作等による車輪のロックや滑走によるレールとの摩擦・摩耗によって生じるフラットと呼ぶ平坦部の検出方法としても種々提案されている（例えば、特許文献４〜６参照。）。特に特許文献４では、振動センサや回転測定装置等により鉄道車両車輪、および列車が通過する線路の欠陥状態を検出する装置について提案している。
【特許文献１】特開２００２−２２６１７号公報
【特許文献２】特開２００３−２０２２７６号公報
【特許文献３】特開２００４−２５７８３６号公報
【特許文献４】特表平９−５００４５２号公報
【特許文献５】特開平４−１４８８３９号公報
【特許文献６】特表２００３−５３５７５５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
回転機械や車両においては、それらに含まれる部品の回転速度や移動速度に比例した振動の特定周波数成分の大きさに基づいて機械異常を診断することができるので、振動の周波数分析を利用した異常診断が多用される。その際、振動センサの出力信号をＡＤ変換によってデジタル化し、ＦＦＴ処理を主としたデジタル演算処理が実施される。ＡＤ変換は、通常、専用ＩＣのＡＤ変換器またはマイクロコンピュータに内蔵されたＡＤ変換器を使用して行なわれる。専用ＩＣのＡＤ変換器は、高分解能・高精度のものを使用するとコスト高になる。一方、マイクロコンピュータ内蔵のＡＤ変換器を使用すれば、低分解能ではあるが、低コストであり省スペース化も図ることができる。また、ＡＤ変換器を内蔵しないマイクロコンピュータを使用する場合でも、低分解能のＡＤ変換器を使用するか、あるいはＡＤ変換器を省略できれば低コスト化および省スペース化することができる。
しかし、ＡＤ変換の分解能を低くすると、信号のダイナミックレンジが低下するため、ＦＦＴ処理による周波数ピークの検出精度も低下する。ダイナミックレンジの低下を避けるために、信号を適正な振幅に増幅するための自動利得制御（ＡＧＣ）回路等を設けると却ってコストを増大させることになってしまう。
【０００８】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、振動センサからのアナログ信号をデジタル信号に変換するために低分解能のＡＤ変換器や単なる比較器を使用して回路の低コスト化および省スペース化を図り、且つ精度低下を招くことなく異常診断を行なうことができる異常診断装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の目的は、下記の構成により達成される。
（１）  回転或いは摺動する部品を有する機械装置の異常診断装置であって、
前記機械装置の振動を検出する振動センサからのアナログ信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換器と、
当該ＡＤ変換器からのデジタル信号をフーリエ変換処理し、その結果に基づいて異常診断を行なう診断処理部と、
を備え、
前記診断処理部が、
前記ＡＤ変換器からのデジタル信号を前記ＡＤ変換器の分解能よりもデータ幅を拡張してフーリエ変換処理するように構成されていることを特徴とする異常診断装置。
（２）  回転或いは摺動する部品を有する機械装置の異常診断装置であって、
前記機械装置の振動を検出する振動センサからのアナログ信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換器と、
当該ＡＤ変換器からのデジタル信号をフーリエ変換処理し、その結果に基づいて異常診断を行なう診断処理部と、
を備え、
前記診断処理部が、
前記ＡＤ変換器の分解能を１ビットとし、これを２ビット以上の所定のデータ幅に拡張してフーリエ変換処理するように構成されていることを特徴とする異常診断装置。
（３）  回転或いは摺動する部品を有する機械装置の異常診断装置であって、
前記機械装置の振動を検出する振動センサからのアナログ信号の電圧と参照電圧とを比較して、当該アナログ信号の電圧が参照電圧よりも高か低かを示す２値の信号を出力するコンパレータを備え、
前記診断処理部が、
前記コンパレータからの信号を所定のデータ幅に拡張してフーリエ変換処理するように構成されていることを特徴とする異常診断装置。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の異常診断装置によれば、低分解能のＡＤ変換器や単なる比較器を使用して回路の低コスト化および省スペース化を図り、且つ精度低下を招くことなく異常診断を行なうことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明に係る異常診断装置の第１実施形態、第２実施形態、および第３実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１２】
図１（ａ）は本発明の異常診断装置を搭載した鉄道車両の概略平面図、図１（ｂ）は同鉄道車両の概略側面図、図２は車軸軸受と振動センサとの位置関係を例示する概略図、図３は本発明に係る異常診断装置の第１実施形態のブロック図、図４は図３の診断処理部の動作内容を示すフローチャート、図５（ａ）はＡＤ変換器からのデジタル信号をその分解能よりも拡張する処理についての説明図、図５（ｂ）はＡＤ変換器からのデジタル信号の単なる符号拡張の例を示す説明図、図６は車軸軸受の傷の部位と、傷に起因して発生する振動発生周波数の関係を数式で示す図、図７は本発明に係る異常診断装置の第２実施形態の要部ブロック図、図８（ａ）は振動センサからのアナログ信号をコンパレータにより２値の信号に変換する処理についての説明図、図８（ｂ）はコンパレータからの信号を診断処理部内のマイクロコンピュータでデジタルフィルタ処理した後の波形図、図９は第２実施形態における診断処理部の動作内容を示すフローチャート、そして図１０は本発明に係る異常診断装置の第３実施形態の要部ブロック図である。
【００１３】
［第１実施形態］
まず、図１〜図６を参照して、第１実施形態の異常診断装置について説明する。
図１に示すように、一両の鉄道車両１００は前後２つの車台によって支持され、各車台には４個の車輪１０１が取り付けられている。各車輪１０１の回転支持装置（軸受箱）１１０には、運転中に回転支持装置１１０から発生する振動を検出する振動センサ１１１が取り付けられている。
【００１４】
鉄道車両１００の制御盤１１５には、４チャネル分のセンサ信号を同時（ほぼ同時）に取り込んで診断処理を実施する異常診断装置１５０が２つ搭載されている。即ち、各車台に設けられている４つの振動センサ１１１の出力信号が各々信号線１１６を介して車台毎に別の異常診断装置１５０に入力される。また、異常診断装置１５０には、車輪１０１の回転速度を検出する回転速度センサ（図示省略）からの回転速度パルス信号も入力される。
【００１５】
図２に示すように、回転支持装置１１０には、１例として回転部品である車軸軸受１３０が設けられており、車軸軸受１３０は、回転軸（不図示）に外嵌される回転輪である内輪１３１と、ハウジング（不図示）に内嵌される固定輪である外輪１３２と、内輪１３１および外輪１３２との間に配置された複数の転動体である玉１３３と、玉１３３を転動自在に保持する保持器（不図示）とを備える。振動センサ１１１は、重力方向の振動加速度を検出し得る姿勢に保持されてハウジングの外輪１３２近傍に固定されている。振動センサ１１１には、加速度センサ、ＡＥ（acoustic emission）センサ、超音波センサ、ショックパルスセンサ等、種々のものを使用することができる。
【００１６】
図３に示すように、異常診断装置１５０は、センサ信号処理部１５０Ａと、診断処理部（ＭＰＵ：Micro Processing Unit）１５０Ｂとを有する。センサ信号処理部１５０Ａは、１つの振動センサ１１１のために１つの増幅器（Ａｍｐ）１７１と１つの濾波器（ＬＰＦ）１７２とを備えている｛即ち、４つの増幅器（Ａｍｐ）１７１と４つの濾波器（ＬＰＦ）１７２とを備えている｝。そして、４つの振動センサ１１１の出力信号（アナログ信号）が、対応する増幅器（Ａｍｐ）１７１にそれぞれ入力され、増幅された後、対応する濾波器（ＬＰＦ）１７２にそれぞれ入力されるようになっている。増幅器（Ａｍｐ）１７１および濾波器（ＬＰＦ）１７２で増幅且つ濾波されたアナログ信号が診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂに取り込まれ、マルチプレクサ（ＭＵＸ）１５２を介して診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂ内のＡＤ変換器（ＡＤＣ）１５３にてデジタル信号に変換されるようになっている。一方、回転速度センサからの回転速度パルス信号は、波形整形回路１５５によって整形された後、診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂに取り込まれ、診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂ内のタイマカウンタ（ＴＣＮＴ）１５４により単位時間当りのパルス数がカウントされ、その値が回転速度信号として処理されるようになっている。診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂは、振動センサ１１１により検出された振動波形と回転速度センサにより検出された回転速度信号とをもとに異常診断を実行する。診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂによる診断結果はラインドライバ（ＬＤ）１６０を介して通信回線１２０（図１も参照。）に出力される。通信回線１２０は警報機に接続されており、異常発生時には然るべき警報動作がなされるようになっている。
【００１７】
振動センサ１１１の出力信号から検出できる異常は、車軸軸受１３０の剥離と車輪１０１のフラット（摩耗）であるが、ここでは、車軸軸受１３０の診断について説明する。車軸軸受１３０に発生する異常の中で、静止輪の外輪軌道の剥離が最も起こりやすいので、車軸軸受１３０の静止輪の外輪軌道の剥離を検出対象とする。
【００１８】
この実施形態では、振動センサ１１１の出力信号を増幅・濾波するために、増幅器（Ａｍｐ）１７１および濾波器（ＬＰＦ）１７２を使用している。そして、濾波器（ＬＰＦ）１７２により濾波されＡＤ変換器（ＡＤＣ）１５３にてデジタル信号に変換されたデータをソフトウェアにより実現される演算機能により処理し各振動センサ１１１の出力信号に基づく異常診断を行なう。診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂは、その内部にメモリ（ＲＡＭ）１５９を有しており、これを利用してＦＦＴやデジタルフィルタリングを極めて高速に実行することができる。このことにより、４チャネルの振動センサ１１１に対して、リアルタイム処理（即ち、サンプリング時間よりもかなり余裕をもった短時間での計算）を実行できる。
【００１９】
振動センサ１１１の出力信号は、増幅器（Ａｍｐ）１７１および濾波器（ＬＰＦ）１７２を通して診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂ内のＡＤ変換器（ＡＤＣ）１５３に入力される。この実施形態におけるＡＤ変換器（ＡＤＣ）１５３の分解能は８ビットである。診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂは振動データを８ビットの値として読み込む。また、ＡＤ変換器（ＡＤＣ）１５３のサンプリング周波数は一定とし且つＣＰＵ１５８の負荷を抑えるために、コンペアマッチタイマ（ＣＭＴ）１５６とダイレクト・メモリアクセス・コントローラ（ＤＭＡＣ）１５７を使用する。サンプリング周波数は８ｋＨｚである。濾波器（ＬＰＦ）１７２はアンチエリアシング・フィルタとしても機能し、１ｋＨｚ以上の帯域成分を減少させる。
【００２０】
ＡＤ変換器（ＡＤＣ）１５３の入力レンジは０〜３．３Ｖである。振動センサ１１１、増幅器（Ａｍｐ）１７１および濾波器（ＬＰＦ）１７２は、ＡＤ変換器（ＡＤＣ）１５３の入力レンジに振動波形が適合し、振動波形の中心の電圧が１．６５Ｖになるように設計されている。
【００２１】
図４は、診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂの動作フローを示している。診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂは、４つの振動センサ１１１から出力され、増幅器（Ａｍｐ）１７１と濾波器（ＬＰＦ）１７２とを経て送られてくるセンサ信号それぞれを、マルチプレクサ（ＭＵＸ）１５２を介してチャネルを切り替えながらサンプリングすることで多チャネルをほぼ同時にＡＤ変換器（ＡＤＣ）１５３にてサンプリングしデジタル信号（符号なし８ビットデータ）に変換する（即ち、ステップＳ１０１）。
【００２２】
そして、ＡＤ変換器（ＡＤＣ）１５３から出力された符号なし８ビットデータを、まず符号付の１６ビットデータに変換する（即ち、ステップＳ１０２）。具体的には、図５（ａ）に示すように、振動波形の中心電圧である１．６５Ｖが０Ｖになるように８ビットデータを符号化し直した後、その下位に８ビットを付け足すことにより１６ビットの値に変換する。
【００２３】
次に、固定小数点デジタルフィルタ処理（即ち、ステップＳ１０３）を施し、エンベロープ（絶対値化）処理（即ち、ステップＳ１０４）を施した後、１６ビット固定小数点ＦＦＴ処理（即ち、ステップＳ１０５）を実施する。そして、ＦＦＴ処理（即ち、ステップＳ１０５）の結果から周波数のピークを求める（即ち、ステップＳ１０６）。また、車軸回転速度と軸受諸元（図６参照。）から軸受欠陥周波数を算出する（即ち、ステップＳ１０７）。そして、周波数のピークと軸受欠陥周波数との一致度を数値化し（即ち、ステップＳ１０８）、一定回数の累積値から異常（ＮＧ）を判断する（即ち、ステップＳ１０９）。
【００２４】
１６ビット固定小数点デジタルフィルタ処理（即ち、ステップＳ１０３）から１６ビット固定小数点ＦＦＴ処理（即ち、ステップＳ１０５）までの固定小数点演算では、１６ビットのうち下位１５ビットを小数点以下の表現に使用する。デジタルフィルタの係数は、実数で表現すると−１．０以上１．０未満であるが、この固定小数点数表現を用いると、コンピュータの中では−２１５以上２１５−１以下となる。８ビットのままであれば、符号付の場合、−２７以上２７−１以下である。フィルタ処理は波形の振幅を小さくするので、８ビット幅のままのデータでは、更に振幅の小さなデータになり、周波数ピーク検出の精度に支障をきたす。そこで、ＡＤ変換の振幅範囲を実数で−１．０以上１．０未満とし、ＣＰＵ１５８のデータ幅に合わせる。符号付の８ビットデータを符号付の１６ビットデータに変換するには、符号付の８ビットデータの最上位ビットと小数点以下７ビットをそのままにして上位８ビットとし、下位８ビットをすべて０とすればよい。要するに、−１２８〜１２７の範囲の整数を２５６倍拡大して、−３２７６８〜３２７６７の範囲の整数に変換して演算を進める。これに対し、図５（ｂ）に示すように、１６ビットに拡張しても単に符号拡張するだけで、拡大しなければ効果がない。
【００２５】
ＦＦＴ処理（即ち、ステップＳ１０５）は１６ビットデータの固定小数点演算により行なった。その理由は、使用するＣＰＵ１５８が３２ビットＣＰＵであるため、１６ｂｉｔ×１６ｂｉｔの乗算が桁あふれしないようにし、また、浮動小数点数演算装置（ＦＰＵ）を備えていないので浮動小数点も使用しない方が計算速度の点から望ましいからである。
【００２６】
また、ＦＦＴ処理（即ち、ステップＳ１０５）では、スケーリング処理を行なっている。つまり、演算点数を２のＮ乗個としてＦＦＴを行なった場合、Ｎ段のバタフライ演算を行なうことになるが、このときオーバーフローを防ぐためにデータを縮小する。
【００２７】
このように固定小数点の演算では、ビット幅の制限があるためダイナミックレンジが小さくなりやすい。更に、入力データが半分の８ビットであれば、計算誤差の中に異常信号が埋もれてしまい、振動のピークの検出がうまくいかなくなる確率が非常に高くなる。そこで、本実施形態では８ビットのデータをあらかじめ１６ビットに拡大して演算することにより、検出されるべきピークが消失するのを防いでいる。
【００２８】
この異常診断処理では、周波数分析とそのピーク検出が重要であり、元波形を忠実にサンプリングし復元することは要求されないので、当初のＡＤ変換データが８ビットと少なくても演算時に上記のように拡大することで周波数の特徴は十分捉えることができる。
【００２９】
その一検証例として、鉄道車両用の円錐ころ軸受のはく離検出を試みた結果を、比較例とともに表１に示す。
【表１】
0004513710.tif 000002
【００３０】
異常振動１は、軸受の外輪軌道面がはく離した軸受が２４０ｒｐｍで回転しているときの振動信号である。異常振動２は、軸受の外輪軌道面に放電加工による人工欠陥が形成された軸受が３６０ｒｐｍで回転しているときの振動信号である。異常振動３は、軸受の外輪軌道面に放電加工による人工欠陥が形成された軸受が９９０ｒｐｍで回転しているときの振動信号である。
【００３１】
いずれの異常振動の場合も、１６ビットＡＤ変換機から得られる１６ビット整数値をそのまま演算に用いた場合は異常の検出に成功した。一方、８ビットＡＤ変換機から得られた８ビット整数値のまま符号拡張のみ行なって演算した場合は異常を検出することができなかった。これに対し、ＡＤ変換機から得られた８ビット整数値を符号化後１６ビットに拡張することにより実質的にレンジを２５６倍に拡大して演算を行なった場合は異常の検出に成功した。
【００３２】
上記のように、振動センサ１１１からのアナログ信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換器（ＡＤＣ）１５３からの出力信号をＡＤ変換器（ＡＤＣ）１５３の分解能（この例では８ビット）よりもデータ幅を拡張（この例では１６ビットに拡張）してフーリエ変換処理し、その結果に基づいて異常診断を行なうことにより、低分解能のＡＤ変換器を使用して回路の低コスト化および省スペース化を図り、且つ精度低下を招くことなく異常診断を行なうことができる。
【００３３】
［第２実施形態］
図７は本発明に係る異常診断装置の第２実施形態の要部ブロック図である。この実施形態はＡＤ変換器を備えていないマイコンシステム（即ち、マイクロコンピュータ・システム）を使用した例を示しており、振動センサ１１１からのアナログ信号（波形信号）は増幅器（Ａｍｐ）１７１で増幅され、濾波器（ＬＰＦ）１７２を通った直後にコンパレータ１７３を介して診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂのポート（Ｐｏｒｔ）に入力される。即ち、この実施形態では、診断処理部（ＭＰＵ）１５０ＢがＡＤ変換器１５３を持たない代わりに、センサ信号処理部１５０Ａにコンパレータ１７３が設けられている。その他の構成は第１実施形態と同じである。
【００３４】
コンパレータ１７３には、雑音の影響を排除するためにヒステリシスコンパレータが使用される。コンパレータ１７３は、振動センサ１１１からのアナログ信号（図８（ａ）上部の波形参照。）の電圧と一定の参照電圧ｒｅｆとを比較して、当該アナログ信号の電圧が参照電圧ｒｅｆよりも高か低かを示す１ビットの信号（図８（ａ）下部の波形参照。）を出力する。参照電圧ｒｅｆは、例えば振動波形の中心電圧（１．６５Ｖ）とする。コンパレータ１７３のサンプリング周波数は３２ｋＨｚとしている。また、診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂのポート（Ｐｏｒｔ）に入力されたコンパレータ１７３からの上記１ビット（即ち、２値）の信号は、診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂ内でデジタルフィルタ処理され、図８（ｂ）に示される波形の信号となる。
【００３５】
図９は、第２実施形態における診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂの動作フローを示している。診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂは、コンパレータ１７３から信号を受け取る（即ち、ステップＳ２０１）。診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂのポートの値は０と１しかとらないが、これはＡＤ変換における符号ビットに相当するので、単純に正負、即ち、０が−１を表し、１が１を表していると考え、符号付１６ビットデータに変換する（即ち、ステップＳ２０２）。符号付１６ビット整数で−３２７６８と３２７６７の２値から演算を始める。
【００３６】
次に、ＦＩＲデジタルフィルタ処理（即ち、ステップＳ２０３）を施し、エンベロープ（絶対値化）処理（即ち、ステップＳ２０４）を施した後、１６ビット固定小数点ＦＦＴ処理（即ち、ステップＳ２０５）を実施する。そして、ＦＦＴ処理（即ち、ステップＳ２０５）の結果から周波数のピークを求める（即ち、ステップＳ２０６）。また、車軸回転速度と軸受諸元（図６参照。）から軸受欠陥周波数を算出する（即ち、ステップＳ２０７）。そして、周波数のピークと軸受欠陥周波数との一致度を数値化し（即ち、ステップＳ２０８）、一定回数の累積値から異常（ＮＧ）を判断する（即ち、ステップＳ２０９）。
【００３７】
車軸軸受１３０の欠陥周波数としては１ｋＨｚ以下を対象としているが、軸受部材やセンサケース等から発生する振動には１ｋＨｚよりも高い周波数の振動が多く含まれている。振動センサ１１１により検出される振動の伝播は、これらの部材の振動によって行なわれ、欠陥による低周波の振動周波数はそれら高い周波数の振動（搬送波）を変調すると考えることができる。そこで、この実施形態では、コンパレータ１７３のサンプリング周波数を３２ｋＨｚと高く設定している。サンプリング周波数を高くすることで、２値のデータでも低い欠陥周波数を回復することができる。その原理はＰＷＭ｛Pulse Width Modulation（即ち、パルス幅変調）｝の原理と同じである。ＦＩＲローパスフィルタ処理（即ち、ステップＳ２０３）は、上記搬送波の成分を除き、欠陥周波数の範囲に波形信号を挟帯域化するために実施される。
【００３８】
このように、ＡＤ変換器を使用せず、より低コストのコンパレータ１７３を使用した場合でも、コンパレータ１７３から出力される２値データを１６ビット幅のデータに拡張して演算処理することで、異常信号のピークを検出するのに十分なＦＦＴ処理による周波数分析を行なうことができる。
【００３９】
［第３実施形態］
図１０は本発明に係る異常診断装置の第３実施形態の要部ブロック図である。第２実施形態と同様、診断処理部（ＭＰＵ）１５０ＢがＡＤ変換器１５３を持たない代わりに、センサ信号処理部１５０Ａにコンパレータ１７３が設けられている。第２実施形態では参照電圧ｒｅｆを一定としたが、この実施形態では、振動センサ１１１からのアナログ信号よりも高い周波数の正弦波を参照電圧ｒｅｆとして用いている。コンパレータ１７３は、参照電圧ｒｅｆよりも高い周波数で振動センサ１１１からのアナログ信号をサンプリングしてデジタル化（２値化）する。
【００４０】
診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂは、コンパレータ１７３からの２値信号をデジタル的にローパスフィルタ処理することで、多ビットのＡＤ変換器の機能をソフトウェア的に実現する。上述の第２実施例は、軸受はく離の特徴周波数のオーダーは高々１ｋＨｚであるが、軸受１３０の軌道輪、転動体あるいは振動センサ１１１の固有振動による高周波成分が振動波形には重畳されており、診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂのソフトウェアによりローパスフィルタ処理を施しているので、全体的に見れば、この第３実施形態と同等の処理がなされていることになる。ただし、第２実施例の方が、正弦波発生回路が不要である点においてコスト面で有利であるといえる。
【００４１】
尚、上記実施形態では、車軸軸受１３０の異常診断を行なう場合について説明したが、本発明の異常診断装置は、車輪その他の機械装置の異常診断にも有効に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】（ａ）本発明の異常診断装置を搭載した鉄道車両の概略平面図、そして（ｂ）同鉄道車両の概略側面図である。
【図２】車軸軸受と振動センサとの位置関係を例示する概略図である。
【図３】本発明に係る異常診断装置の第１実施形態のブロック図である。
【図４】図３の診断処理部の動作内容を示すフローチャートである。
【図５】（ａ）はＡＤ変換器からのデジタル信号をその分解能よりも拡張する処理についての説明図、（ｂ）はＡＤ変換器からのデジタル信号の単なる符号拡張の例を示す説明図である。
【図６】車軸軸受の傷の部位と、傷に起因して発生する振動発生周波数の関係を数式で示す図である。
【図７】本発明に係る異常診断装置の第２実施形態の要部ブロック図である。
【図８】（ａ）は振動センサからのアナログ信号をコンパレータにより２値の信号に変換する処理についての説明図、（ｂ）はコンパレータからの信号を診断処理部内のマイクロコンピュータでデジタルフィルタ処理した後の波形図である。
【図９】第２実施形態における診断処理部の動作内容を示すフローチャートである。
【図１０】本発明に係る異常診断装置の第３実施形態の要部ブロック図である。
【符号の説明】
【００４３】
１００  鉄道車両
１０１  車輪
１１０  回転支持装置
１１１  振動センサ
１３０  車軸軸受
１５０  異常診断装置
１５０Ａ  センサ信号処理部
１５０Ｂ  診断処理部
１５３  ＡＤ変換器
１７１  増幅器
１７２  濾波器
１７３  コンパレータ
【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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