(57)【要約】【課題】破壊の前兆だけを確実に検出できて信頼性が高いＡＥ検出装置およびそのＡＥ検出装置を有する制御装置を提供すること。【解決手段】このＡＥ検出装置は、ＡＥセンサ５と、破壊判断部１８とを備える。破壊判断部１８は、ＡＥセンサ５からの信号に基づいて生成できるパラメータから定義されるパラメータ空間において、ＡＥセンサ５からの信号に基づいて算出されたパラメータによって定義される点が、パラメータ空間中の所定領域内に所定数以上あるとき、軸受３の破壊の前兆と判断するようになっている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
アコースティックエミッションを検出するアコースティックエミッションセンサと、
上記アコースティックエミッションセンサからの信号に基づいて生成できる少なくとも二以上のパラメータから定義されるパラメータ空間において、上記アコースティックエミッションセンサからの信号に基づいて算出された上記二以上のパラメータによって定義される点が上記パラメータ空間中の所定領域内に所定数以上あるとき、被破壊検出部材の破壊の前兆と判断する破壊判断部と
を備えることを特徴とするアコースティックエミッション検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載のアコースティックエミッション検出装置において、
上記パラメータ空間は、少なくとも二以上の上記パラメータから定義される第１パラメータ空間と、少なくとも二以上の上記パラメータから定義されると共に、上記第１パラメータ空間と異なる第２パラメータ空間とからなることを特徴とするアコースティックエミッション検出装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載のアコースティックエミッション検出装置において、
上記アコースティックエミッションセンサから出力された信号に基づいて、複数のパラメータを算出する算出部と、
上記複数のパラメータのうち互いに相関のあるパラメータを決定する相関パラメータ決定部と
を備え、
上記破壊判断部は、上記相関パラメータ決定部によって決定された相関のあるパラメータから定義されるパラメータ空間において、上記アコースティックエミッションセンサからの信号に基づいて算出された上記互いに相関のあるパラメータによって定義される点が、上記相関のあるパラメータによって定義されるパラメータ空間中の所定領域内に所定数以上あるとき、上記被破壊検出部材の破壊の前兆と判断することを特徴とするアコースティックエミッション検出装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１つに記載のアコースティックエミッション検出装置において、
上記パラメータは、ＵＰ、ＲＭＳ、ＦＣ、Ｇｍａｘ、Ｅ、ＦＭ、ＷＥＦＦ、または、Ｑであることを特徴とするアコースティックエミッション検出装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１つに記載のアコースティックエミッション検出装置と、
少なくとも上記アコースティックエミッション検出装置の出力を受けて、制御信号を出力する神経回路網と
を備えることを特徴とする制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アコースティックエミッション検出装置およびアコースティックエミッション検出装置を有する制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、アコースティックエミッションによって破壊の前兆を検出するＡＥ（アコースティックエミッション）検出装置としては、そのＡＥ検出装置が取り付けられている機械で発生するＡＥの振幅を測定して、この振幅が所定値よりも大きくなったときに、破壊の前兆と判断しているものがある。
【０００３】
しかしながら、このＡＥ検出装置は、単にＡＥの振幅の大小によって破壊の前兆と判断しているため、単なるノイズを破壊の前兆と判断することが有り、確実性や信頼性が低いという問題がある。
【特許文献１】特開平７−３１８４５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
そこで、本発明の課題は、破壊の前兆だけを確実に検出できて信頼性が高いアコースティックエミッション検出装置およびそのアコースティックエミッション検出装置を有する制御装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するため、この発明のアコースティックエミッション検出装置は、
アコースティックエミッションを検出するアコースティックエミッションセンサと、
上記アコースティックエミッションセンサからの信号に基づいて生成できる少なくとも二以上のパラメータから定義されるパラメータ空間において、上記アコースティックエミッションセンサからの信号に基づいて算出された上記二以上のパラメータによって定義される点が上記パラメータ空間中の所定領域内に所定数以上あるとき、被破壊検出部材の破壊の前兆と判断する破壊判断部と
を備えることを特徴としている。
【０００６】
本発明者は、以後詳細に説明するように、上記パラメータ空間を適切に選択すれば、そのパラメータ空間において、上記アコースティックエミッションセンサからの信号に基づいて算出された上記二以上のパラメータによって定義される点が、被破壊検出部材の破壊の前兆がないとき上記パラメータ空間内の第１所定領域に位置する一方、被破壊検出部材の破壊の前兆があるときには、上記第１所定領域に位置すると共に、上記パラメータ空間内の第１所定領域以外の第２所定領域に位置することを発見した。また、被破壊検出部材の破壊が起こった場合には、大多数の点が上記パラメータ空間内の上記第１および第２所定領域と異なる第３領域に位置することを発見した。また、このことを用いて被破壊検出部材の破壊の前兆を判断すると、従来よりも、ノイズの影響を排除できて、被破壊検出部材の破壊の前兆を格段に速くかつ正確に判断できることを発見した。
【０００７】
本発明によれば、上記アコースティックエミッションセンサからの信号に基づいて算出された上記二以上のパラメータによって定義される点が上記パラメータ空間中の所定領域内に所定数以上あるとき、被破壊検出部材の破壊の前兆と判断するので、破壊の前兆だけを確実に検出できて、被破壊検出部材の破壊の前兆を、早くかつ信頼性高く判断することができる。
【０００８】
また、一実施形態のアコースティックエミッション検出装置は、上記パラメータ空間は、少なくとも二以上の上記パラメータから定義される第１パラメータ空間と、少なくとも二以上の上記パラメータから定義されると共に、上記第１パラメータ空間と異なる第２パラメータ空間とからなる。
【０００９】
上記実施形態によれば、被破壊検出部材の破壊の前兆を判断するパラメータ空間が二つであるので、被破壊検出部材の破壊の前兆を間違うことがない。
【００１０】
また、一実施形態のアコースティックエミッション検出装置は、上記アコースティックエミッションセンサから出力された信号に基づいて、複数のパラメータを算出する算出部と、上記複数のパラメータのうち互いに相関のあるパラメータを決定する相関パラメータ決定部とを備え、上記破壊判断部は、上記相関パラメータ決定部によって決定された相関のあるパラメータから定義されるパラメータ空間において、上記アコースティックエミッションセンサからの信号に基づいて算出された上記互いに相関のあるパラメータによって定義される点が、上記相関のあるパラメータによって定義されるパラメータ空間中の所定領域内に所定数以上あるとき、上記被破壊検出部材の破壊の前兆と判断する。
【００１１】
上記実施形態によれば、相関があるパラメータを決定する相関パラメータ決定部を有しているので、発せられるアコースチィックエミッションからの信号に基づいて生成できると共に互いに相関があるパラメータが予めわかっている被破壊検出部材は勿論のこと、発せられるアコースチィックエミッションからの信号に基づいて生成できると共に相関があるパラメータが予めわからない被破壊検出部材であっても、正確に破壊の前兆を判断することができる。
【００１２】
また、一実施形態のアコースティックエミッション検出装置は、上記パラメータは、ＵＰ、ＲＭＳ、ＦＣ、Ｇｍａｘ、Ｅ、ＦＭ、ＷＥＦＦ、または、Ｑである。
【００１３】
尚、この明細書では、上記ＵＰとは、アコースティックエミッション電圧信号のピーク値である。
【００１４】
また、上記ＲＭＳとは、実行値であり、ある所定の時間幅Ｔを決めた時、時間の関数である、アコースティックエミッションセンサの出力に基づく電圧信号からなるアコースティックエミッション波形の振幅の２乗をある時刻からその時刻のＴ時間後まで積分したものをＴで割り、更に、そのＴで割られた値のルートをとった値である。
【００１５】
また、時間とアコースティックエミッションセンサの出力に基づく電圧信号からなるアコースティックエミッション波形をフーリエ変換し自乗することによりパワースペクトラムを求め、さらにこれを周波数分解で割る事により、パワースペクトル密度関数Ｇ（ｆ）を求める。
【００１６】
また、上記ＦＣは、中心周波数であり、上記パワースペクトル密度関数Ｇ（ｆ）でピークを示す周波数である。
【００１７】
また、上記Ｇｍａｘは、パワースペクトル最大値であり、上記パワースペクトル関数Ｇ（ｆ）におけるピークレベルである。
【００１８】
また、上記Ｅとは、エネルギーであり、周波数ｆの関数であるパワースペクトル密度関数Ｇ（ｆ）を周波数０から無限大まで積分した値である。
【００１９】
また、上記ＦＭとは、メジアン周波数であり、上記パワースペクトル密度関数Ｇ（ｆ）を０からＦＭまで積分した値と、上記パワースペクトル密度関数Ｇ（ｆ）をＦＭから無限大まで積分した値とが等しいことをもって決定される周波数である。
【００２０】
また、上記ＷＥＦＦとは、有効幅であり、パワースペクトル密度関数において、パワースペクトル最大値Ｇｍａｘのレベルが周波数０から周波数ＷＥＦＦまで方形的に密度が分布していると仮定した時のエネルギーと前述の実際のエネルギーＥとが等しい事をもって決定される周波数である。
【００２１】
また、上記Ｑとは、アコースティックエミッション波形のクルトシス（尖り度）である。Ｑは、以下の式で定義される。尚、以下の式で、Ｎは、事象数であり、ＵＪは、アコースティックエミッション電圧値であり、σＵは、Ｕｊの標準偏差である。また、
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【００２２】
上記実施形態によれば、上記パラメータは、算出が比較的容易なＵＰ、ＲＭＳ、ＦＣ、Ｇｍａｘ、Ｅ、ＦＭ、ＷＥＦＦ、または、Ｑであるから、パラメータを、アコースティックエミッションセンサの信号に基づいて比較的容易に計算できる。
【００２３】
また、本発明の制御装置は、本発明のアコースティックエミッション検出装置と、少なくとも上記アコースティックエミッション検出装置の出力を受けて、制御信号を出力する神経回路網とを備えることを特徴としている。
【００２４】
上記実施形態によれば、アコースティックエミッション検出装置の出力を受けて、制御信号を出力する神経回路網を備えるので、神経回路網に上記パラメータと破壊の前兆の有無との関係を学習させることができて、この学習結果を制御信号に反映させることができる。したがって、使用を重ねれば重ねる程、より迅速で正確な制御信号を出力することができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明のアコースティックエミッション検出装置によれば、アコースティックエミッションセンサからの信号に基づいて算出された二以上のパラメータによって定義される点がパラメータ空間中の所定領域内に所定数以上あるとき、被破壊検出部材の破壊の前兆と判断するので、破壊の前兆だけを確実に検出できて、被破壊検出部材の破壊の前兆を、早くかつ信頼性高く判断することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明を図示の形態により詳細に説明する。
【００２７】
図１は、この発明の第１実施形態のアコースティックエミッション検出装置（以下、ＡＥ検出装置という）の構成を示す図である。
【００２８】
この発明のＡＥ検出装置は、アコースティックエミッション（以下、ＡＥという）データ取得後、それをフーリエ変換し、各種パラメータへの計算、その後の各パラメータ間の相関計算によるファクタ分析、それを利用したクラスタ分析をおこなって、被破壊検出部材の一例としての軸受３の破壊の前兆の有無または軸受３の破壊を判断するようになっている。
【００２９】
詳しくは、このＡＥ検出装置は、ＡＥ取得部１と、信号分析部２とを備える。上記ＡＥ取得部１は、軸受３に設置されたアコースティックエミッションセンサ（以下、ＡＥセンサという）５と、ＡＥセンサ５の出力に接続されたプリアンプ６と、プリアンプ６の出力に接続されたフィルタ７と、フィルタ７の出力に接続されたＡ／Ｄ変換器８とを有する。ＡＥセンサ５からの信号を、プリアンプ６で増幅した後、フィルタ７で増幅した信号におけるノイズしか存在しない周波数領域をカットして、その後、信号におけるノイズしか存在しない周波数領域がカットされたアナログ信号を、デジタル信号に変換するようになっている。
【００３０】
上記信号分析部２には、Ａ／Ｄ変換器８からのデジタル信号が入力されるようになっている。上記信号分析部２は、Ａ／Ｄ変換器８からのデジタル信号を受けて、時間とデジタル信号との関係を表示する波形部９と、波形部９からの信号を受けては波形部９が表示した波形をフーリエ変換するフーリエ変換部１２と、フーリエ変換部１２がフーリエ変換を行うことによって計算されたフーリエ成分を用いてパワースペクトル密度関数を算出するパワースペクトル密度計算部１３と、波形部９からの信号に基づいて各種のタイムドメインパラメータを算出する第１パラメータ部１４と、パワースペクトル密度計算部１３からの信号に基づいて各種のスペクトラルパラメータを算出する第２パラメータ部１５とを有する。また、信号分析部２は、第１パラメータ部１４からの信号および第２パラメータ部１５からの信号を受けて、ファクタ分析を行う相関パラメータ決定部１７と、相関パラメータ決定部１７からの信号を受けてクラスタ分析を行って軸受３の破壊の前兆の有無または軸受３の破壊を出力する破壊判断部１８とを有する。破壊判断部１８は、給油機構に信号を出力するようになっている。上記給油機構は、ポンプコントローラ２０と、ポンプ２１とからなる。上記ポンプコントローラ２０は、破壊判断部１８から軸受３に破壊の前兆が見られることを表す信号を受けると、ポンプ２１に軸受に潤滑油を供給することを表す信号を出力するようになっている。また、ポンプ２１は、軸受３に潤滑油を供給することを表す信号を受けると、軸受３に潤滑油を供給するようになっている。上記第１パラメータ部１４と第２パラメータ部１５とは、算出部を構成している。
【００３１】
上記第１パラメータ部１４は、波形部９からの、時間とＡＥのデジタル振幅とで示された波形に基づいてタイムドメインパラメータであるＵＰ、ＲＭＳ、および、Ｑを算出するようになっている。また、上記第２パラメータ部１５は、パワースペクトル密度計算部１３からのパワースペクトル密度関数に基づいて、スペクトラルパラメータであるＥ（エネルギー）、ＦＭ（メジアン周波数）、ＦＣ、Ｇｍａｘ、および、ＷＥＦＦを算出するようになっている。
【００３２】
図２は、ＡＥ測定波形から各種パラメータが算出される過程を説明する図である。
【００３３】
上記ＡＤ変換器（図１に８で示す）からの信号を受けた波形部（図１に９で示す）は、例えば、２３に示すＡＥ測定波形を成形し、このＡＥ測定波形２３を表す信号を、フーリエ変換部（図１に１２に示す）および第１パラメータ部（図１に１４に示す）に出力する。すると、上記第１パラメータ部は、この時間の関数であるＡＥ測定波形を解析して、ＡＥ測定波形に基づいて、ＲＭＳ（実効値）、Ｑ（クルトーシス）等のタイムドメインパラメータを算出するようになっている。これらは、所定時間の間のＡＥ測定波形に基づいて、所定時間毎に算出されるようになっている。
【００３４】
一方、上記波形部からＡＥ測定波形２３を表す信号を受けた上記フーリエ変換部は、ＡＥ測定波形をフーリエ変換して、周波数の関数であるフーリエ成分Ｘ（ｆ）を算出する。また、上記フーリエ変換部からの信号を受けたパワースペクトル密度計算部（図１に１３に示す）は、フーリエ成分Ｘ（ｆ）を用いて、パワースペクトル密度関数Ｇ（ｆ）を算出するようになっている。また、上記パワースペクトル密度計算部からの信号を受けた第２パラメータ部（図１に１５で示す）は、パワースペクトル密度関数Ｇ（ｆ）を用いて、Ｅ（エネルギー）、ＦＭ（メジアン周波数）等のスペクトラルパラメータを算出するようになっている。
【００３５】
図３は、上記相関パラメータ決定部（図１に１７で示す）のファクタ分析の一結果を示す図である。
【００３６】
相関パラメータ決定部（図１に１７で示す）は、第１パラメータ部（図１に１４で示す）および第２パラメータ部（図１に１５で示す）からの信号を受けて、ファクタ分析を行うようになっている。詳しくは、上記相関パラメータ決定部は、図３に示すように、算出部（第１パラメータ部および第２パラメータ部）が算出したパラメータＵＰ、ＲＭＳ、ＦＣ、Ｇｍａｘ、Ｅ、ＦＭ、ＷＥＦＦおよびＱの全ての組み合わせの２次元の全相関を計算するようになっている。そして、上記複数のパラメータのうち互いに相関のあるパラメータを決定するようになっている。
【００３７】
具体的には、各組における相関係数を計算して、直線傾向が強い、相関係数の絶対値が所定値以上（例えば、０．８０以上）の組み合わせをピックアップするようになっている。例えば、図３に示す例においては、ＵＰとＲＭＳの組や、ＧｍａｘとＥの組等に直線傾向が強い相関係数の絶対値の値が大きい組が存在している。相関パラメータ決定部は、このような直線相関の強い組をピックアップするようになっている。
【００３８】
本発明者は、上記全相関のファクタ分析において強い相関を示した複数のパラメータからなるパラメータ空間において、ＡＥセンサからの信号に基づいて算出された二以上のパラメータによって定義される点が、被破壊検出部材の破壊の前兆がないときパラメータ空間内の第１所定領域に位置する一方、被破壊検出部材の破壊の前兆があるとき、パラメータ空間内の第１所定領域に位置すると共に、上記パラメータ空間内の第１所定領域以外の第２所定領域に位置することを発見した。また、被破壊検出部材の破壊が起こった場合には、大多数の点が上記パラメータ空間内の上記第１および第２所定領域と異なる第３領域に位置することを発見した。また、このことを用いると、ノイズの影響を排除できて、従来よりも被破壊検出部材の破壊の前兆を格段に速くかつ正確に判断できることを発見した。以下にこのことについての説明を行う。
【００３９】
上記破壊判断部（図１に１８で示す）は、相関パラメータ決定部からの信号を受けると、スキャッター分析を行うようになっている。詳しくは、上記破壊判断部は、相関パラメータ決定部によって決定された相関のあるパラメータによって定義されるパラメータ空間において、上記ＡＥセンサからの信号に基づいて算出された上記相関のあるパラメータによって定義される点が、上記相関のあるパラメータによって定義されるパラメータ空間中の所定領域内に所定数以上あるとき、軸受（図１に３で示す）の破壊の前兆と判断するようになっている。このことを、図４を用いて詳細に説明する。
【００４０】
図４は、一実験例における破壊判断部の信号分析および破壊の前兆の判断の方法を説明する図であり、破壊の程度が異なる各段階についてスキャッター分析の結果を示す図である。尚、図４において、相関が取られているＦＭ（メジアン周波数）とＱ（クルトーシス）は、被破壊検出部材の一例である軸受について、相関パラメータ決定部がピックアップした強い相関を示す二つのパラメータである。
【００４１】
図４に示されているように、ＦＭとＱとの相関図において、ある時点を起点としてＡＥセンサが出力した信号の初めの３０秒間（１〜３０秒）における、ＡＥセンサからの信号に基づいて算出されたＦＭとＱによって定義される点は、ＦＭとＱで定義されるパラメータ空間の第１領域４０内に略位置していることがわかる。このとき、軸受に破壊の前兆がまったくみられなかった。このことから、これらの点は、周囲のノイズに基づく点であると考えられる。また、次の３０秒間（３０秒〜６０秒）における、ＡＥセンサからの信号に基づいて算出されたＦＭとＱによって定義される点も、第１領域４０内に略位置している。このときも、第１領域４０内に破壊の前兆が見られなかった。また、続いての６０秒〜６９０秒においては、ＡＥセンサからの信号に基づいて算出されたＦＭとＱによって定義される点が、第１領域４０の周辺領域であると共に、第１領域と交わらない所定領域としての第２領域４２にまで広がっており、第２領域４２に所定数の一例としての５個以上位置している。第１実施形態のＡＥ検出装置は、このとき破壊の前兆と判断した。また、このとき、軸受に、破壊の前兆が観測された。また、６９０秒から７６０秒においては、ＡＥセンサからの信号に基づいて算出されたＦＭとＱによって定義される点が、第１領域４２から離れた異なる第３領域４４に位置していることがわかる。このとき、軸受の破壊が広がっていた。また、７６０秒から８３０秒においても、ＡＥセンサからの信号に基づいて算出されたＦＭとＱによって定義される点が、第１領域４０から離れた異なる第３領域４４に位置していることがわかり、このとき、軸受の破壊が広がっていることが見られた。最後に、８３０秒から８６０秒においては、ＡＥセンサからの信号に基づいて算出されたＦＭとＱによって定義される点が、パラメータ空間上を散らばっているのが見られる。このとき、軸受の破壊が観測された。尚、ＡＥセンサと同時に軸受に設置されていた振動計は、このタイミング、すなわち、８３０秒から８６０秒において、軸受の破壊を検出した。このように、この実施形態のＡＥ検出装置は、振動計よりも２分以上も前に被破壊検出部材である軸受の破壊の前兆を測定できる。そして、ＡＥ検出装置が、破壊の前兆を予知した時点で、上記給油機構が、軸受に潤滑油を供給することにより、軸受の焼付きや軸受軌道面の剥離等の故障を確実に防止できる。このことから、従来のように軸受が故障に至ることがないのである。また、上記説明からも明らかなように、この実施形態のＡＥ検出装置は、ノイズ信号を正常信号とする方式を取っているから、従来のＡＥ検出装置と異なりノイズに惑わされることが全くなくて、正確かつ迅速に破壊の前兆を判断できる。
【００４２】
図５は、上記一実験例におけるＦＭ（メジアン周波数）とＱ（クルトーシス）以外の強い相関を示したＲＭＳとＱとに基づく信号分析および破壊の前兆の時期を示す図である。
【００４３】
図５に示すように、ＲＭＳとＱとを用いた分析においても、初めの３０秒間（１〜３０秒）における、ＡＥセンサからの信号に基づいて算出されたＲＭＳとＱによって定義される点は、ＲＭＳとＱで定義されるパラメータ空間の第１領域５０内に略位置していると共に、次の３０秒間（３０秒〜６０秒）における、ＡＥセンサからの信号に基づいて算出されたＲＭＳとＱによって定義される点も、第１領域５０内に略位置している。また、６０秒〜６９０秒においては、ＡＥセンサからの信号に基づいて算出されたＲＭＳとＱによって定義される点が、第１領域５０の周辺領域であると共に、第１領域５０と交わらない第２領域５２にまで広がっており、第２領域５２に所定数の一例としての５個以上位置している。また、６９０秒から７６０秒および７６０秒から８３０秒においては、ＡＥセンサからの信号に基づいて算出されたＲＭＳとＱによって定義される点が、第１領域５０から離れた異なる第３領域５４に位置していることがわかる。最後に、８３０秒から８６０秒においては、ＡＥセンサからの信号に基づいて算出されたＲＭＳとＱによって定義される点が、パラメータ空間上を散らばっているのが見られる。このように、ＲＭＳとＱとを用いた分析および破壊の前兆の判断は、ＦＭとＱとを用いた分析および破壊の前兆の判断と全く一致している。
【００４４】
このことから、強い相関を示すＦＭとＱとを用いる代わりに、強い相関を示すＲＭＳとＱとで定義されるパラメータ空間で軸受の破壊の前兆を判断しても正確かつ迅速に破壊の前兆を検出できることがわかる。
【００４５】
また、ＦＭとＱで定義されるパラメータ空間を第１パラメータ空間とすると共に、ＲＭＳとＱとで定義されるパラメータ空間を第２パラメータ空間（ＦＭとＱによって定義される第１パラメータ空間と異なる空間）とし、第１パラメータ空間において、ＡＥセンサからの信号に基づいて算出された二以上のパラメータによって定義される点が第１パラメータ空間中の所定領域内に所定数以上あり、かつ、第２パラメータ空間において、ＡＥセンサからの信号に基づいて算出された二以上のパラメータによって定義される点が第２パラメータ空間中の所定領域内に所定数以上あるとき、軸受の破壊の前兆と判断することにすると、破壊の前兆を間違いなく判断できる。
【００４６】
図６は、上記一実験例におけるＦＭとＱおよびＲＭＳとＱ以外の強い相関を示したＲＭＳとＦＭとに基づく信号分析および破壊の前兆の時期を示す図である。
【００４７】
図６に示すように、ＲＭＳとＦＭとを用いた分析においても、初めの３０秒間（１〜３０秒）における、ＡＥセンサからの信号に基づいて算出されたＲＭＳとＦＭによって定義される点は、ＲＭＳとＦＭで定義されるパラメータ空間の第１領域６０内に略位置していると共に、次の３０秒間（３０秒〜６０秒）における、ＡＥセンサからの信号に基づいて算出されたＲＭＳとＦＭによって定義される点も、第１領域６０内に略位置している。また、６０秒〜６９０秒においては、ＡＥセンサからの信号に基づいて算出されたＲＭＳとＦＭによって定義される点が、第１領域６０の周辺領域であると共に、第１領域６０と交わらない第２領域６２にまで広がっており、第２領域６２に所定数の一例としての５個以上位置している。また、６９０秒から７６０秒および７６０秒から８３０秒においては、ＡＥセンサからの信号に基づいて算出されたＲＭＳとＦＭによって定義される点が、第１領域６０から離れた異なる第３領域６４に位置していることがわかる。最後に、８３０秒から８６０秒においては、ＡＥセンサからの信号に基づいて算出されたＲＭＳとＦＭによって定義される点が、パラメータ空間上を散らばっているのが見られる。このように、ＲＭＳとＦＭとを用いた分析および破壊の前兆の判断は、ＦＭとＱとを用いた分析および破壊の前兆の判断、および、ＲＭＳとＱとを用いた分析および破壊の前兆の判断と全く一致している。
【００４８】
上記第１実施形態のＡＥ検出装置によれば、ＡＥセンサ５からの信号に基づいて算出された二以上のパラメータ（上記の例では、ＦＭとＱ、ＲＭＳとＱ、または、ＲＭＳとＦＭ）によって定義される点がそれら二以上のパラメータで定義されるパラメータ空間中の所定領域である第２領域内に所定数以上（上記例では５個以上）あるとき、被破壊検出部材の一例としての軸受３の破壊の前兆と判断するので、破壊の前兆だけを確実に検出できて、軸受３の破壊の前兆を、早くかつ信頼性高く判断することができる。また、軸受３の破壊の前兆を判断するパラメータ空間を二つにした場合においては、（上記例では、ＦＭとＱ、ＲＭＳとＱ、および、ＲＭＳとＦＭからなる３つのパラメータ空間のうちの２つのパラメータ空間）、軸受３の破壊の前兆を間違うことなく判断できる。
【００４９】
また、上記第１実施形態のＡＥ検出装置によれば、相関があるパラメータを決定する相関パラメータ決定部１７を有しているので、互いに相関があるパラメータが予めわかっている被破壊検出部材は勿論のこと、相関があるパラメータが予めわからない被破壊検出部材であっても、正確に破壊の前兆を判断することができる。
【００５０】
また、上記実施形態のＡＥ検出装置によれば、パラメータが、比較的容易に算出できるＵＰ、ＲＭＳ、ＦＣ、Ｇｍａｘ、Ｅ、ＦＭ、ＷＥＦＦ、または、Ｑであるから、ＡＥセンサ５の信号に基づいて軸受３の破壊の前兆を比較的容易に計算できる。
【００５１】
尚、上記第１実施形態のＡＥ検出装置では、相関パラメータ決定部１７を有し、この相関パラメータ決定部１７で、各種パラメータの全相関をとって、強い相関を有するパラメータを決定したが、被破壊検出部材が特定の被破壊検出部材であって、その特定の被破壊検出部材から発せられるＡＥに基づいて形成される強い相関を有する二つ以上のパラメータが予めわかっている場合は、複数のパラメータの全相関をとって強い相関を有するパラメータを算出する必要はなく、ＡＥセンサからの信号に基づいて予めわかっている上記強い相関を有する二つ以上のパラメータのみを算出すれば良い。したがって、この場合は、相関パラメータ決定部を省略することができる。
【００５２】
また、上記第１実施形態のＡＥ検出装置では、軸受３の破壊の前兆の判断を行うパラメータ空間が、２次元で構成されていたが（ＦＭとＱとからなる２次元、ＲＭＳとＱとからなる２次元、ＲＭＳとＦＭとからなる２次元）、この発明では、被破壊検出部材の破壊の前兆の判断を行うパラメータ空間は、３次元以上の次元で構成されていても良い。例えば、上記例では、ＦＭとＱとＲＭＳとからなる３次元パラメータ空間を採用しても良い。この場合、第１領域〜第３領域は、３次元空間であることは、言うまでもない。また、上記第１実施形態では、相関パラメータ決定部１７は、２つのパラメータ（２次元）の全相関をとったが、この発明では、相関パラメータ決定部は、３つのパラメータ（３次元）の全相関をとっても良い。
【００５３】
図７は、この発明の第１実施形態の制御装置の構成を示す図である。
【００５４】
この制御装置は、第２実施形態のＡＥ検出装置７２と、神経回路網（ニューラルネットワーク：Neural Network）７９とを有する。上記神経回路網７９は、ＡＥ検出装置７２の出力を受けると、ポンプコントローラ９０に制御信号を出力するようになっている。
【００５５】
尚、第２実施形態のＡＥ検出装置７２において、第１実施形態のＡＥ検出装置と共通の構成、作用効果および変形例については説明を省略することにし、第１実施形態のＡＥ検出装置と異なる構成、作用効果についてのみ説明を行うことにする。
【００５６】
第２実施形態のＡＥ検出装置は、ＡＥ取得部７１と、信号分析部７３とを備える。ＡＥ取得部７１は、第１実施形態のＡＥ取得部１と同一の構成を有している。また、上記信号分析部７３は、Ａ／Ｄ変換器７５からのデジタル信号を受けて、時間とデジタル信号との関係を表示する波形部８０と、波形部８０からの信号を受けては波形部８０が表示した波形をフーリエ変換するフーリエ変換部８２と、フーリエ変換部８２がフーリエ変換を行うことによって計算されたフーリエ成分を用いてパワースペクトル密度関数を算出するパワースペクトル密度計算部８３と、波形部８０からの信号に基づいて各種のタイムドメインパラメータを算出する第１パラメータ部８４と、パワースペクトル密度計算部８３からの信号に基づいて各種のスペクトラルパラメータを算出する第２パラメータ部８５とを有する。上記第１パラメータ部８４と第２パラメータ部８５とは、算出部を構成している。
【００５７】
また、上記信号分析部７３は、第１パラメータ部８４からの信号および第２パラメータ部８５からの信号を受けて、ファクタ分析を行う相関パラメータ決定部８７と、相関パラメータ決定部８７からの信号を受ける破壊判断部８８とを有する。破壊判断部８８は、相関パラメータ決定部８７からの信号を受けると、相関パラメータ決定部８７が決定した強い相関を示すパラメータについてクラスタ分析を行い、可能なときは、軸受７６の破壊の前兆の有無または軸受７６の破壊を表す信号を出力するようになっている。また、破壊判断部８８は、軸受７６の破壊の前兆の有無の判断が不可能なときも、クラスタ分析の結果を出力するようになっている。
【００５８】
また、第２実施形態のＡＥ検出装置では、波形部８０は、第１パラメータ部８４に信号を出力すると共に、神経回路網７９にも信号を出力するようになっており、パワースペクトル密度計算部８３は、第２パラメータ部８５に信号を出力すると共に、神経回路網７９にも信号を出力するようになっている。また、第１パラメータ部８４および第２パラメータ部８５は、相関パラメータ決定部８７に信号を出力すると共に、神経回路網７９にも信号を出力するようになっている。また、破壊判断部８８は、神経回路網７９に信号を出力するようになっている。
【００５９】
上記神経回路網７９は、波形部８０、パワースペクトル密度計算部８３、第１パラメータ部８４、第２パラメータ部８５、および、破壊判断部８８から信号を受けて、軸受７６の破壊の前兆の有無または軸受の破壊を表す信号を出力するようになっている。詳しくは、上記神経回路網７９は、破壊判断部８８から軸受７６の破壊の前兆の有無または軸受７６の破壊を表す信号を受けたときは、その信号に基づいて、軸受７６が正常であることを表す信号、軸受７６の破壊の前兆を表す信号、または、軸受７６の破壊を表す信号を、出力するようになっている。また、上記神経回路網７９は、破壊判断部８８からクラスタ分析の結果のみを受けたときは、軸受７６の破壊の前兆の有無または軸受７６の破壊を判断するようになっている。そして、軸受７６に破壊の前兆がないときには、正常を表す信号を外部に出力し、軸受７６の破壊の前兆を判断した場合には、ポンプコントローラ９０に軸受７６に潤滑油を供給することを表す信号を出力するようになっている。また、ポンプ９１は、ポンプコントローラ９０から軸受に潤滑油を供給することを表す信号を受けると、軸受７６に潤滑油を供給するようになっている。また、上記神経回路網７９は、軸受７６が破壊したことを判断した場合には、軸受が設置されている機械の稼働を停止することを表す信号を、外部に出力するようになっている。
【００６０】
上記神経回路網７９は、ナレッジデータベース（knowledgeable database）を有している。このナレッジデータベースは、波形部８０、パワースペクトル密度計算部８３、第１パラメータ部８４、第２パラメータ部８５、および、破壊判断部８８から信号を受けて、情報・知識を収集して、保存するようになっている。この神経回路網７９は、ナレッジデータベースにデジタル化されて保存された情報を用いて、その情報を活用するようになっており、ナレッジデータベースに情報を連想記憶するようになっている。
【００６１】
すなわち、この神経回路網７９は、波形部８０、パワースペクトル密度計算部８３、第１パラメータ部８４、第２パラメータ部８５、および、破壊判断部８８からの信号を、互いに結合した状態で記憶するようになっている。この神経回路網７９は、結合した対の一方によってもう一方を引き出す、つまり、記憶内容の一部から、それに一致する記憶内容を探索して出力するようになっている。具体的には、この神経回路網７９は、入力情報の一部が、ナレッジデータベースにもうすでに保存されている情報であったり、保存されている情報に類似する情報であると判断する場合には、その入力情報の一部を、その入力情報に対応すると共に、ナレッジデータベースにもうすでに保存されている情報の一部と同一視して、その保存されている情報の一部と結合している情報である軸受７６の破壊の前兆の有無または軸受７６の破壊の情報を出力するようになっている。具体的には、このような場合においては、波形部８０、パワースペクトル密度計算部８３、第１パラメータ部８４、第２パラメータ部８５、および、破壊判断部８８からの情報のうちの一部の情報のみを使って、軸受７９の破壊の前兆の有無または軸受７６の破壊を判断するようになっている。尚、第２実施形態では、信号分析部７３は、ソフト化されている。また、図７に示すように、第１実施形態の制御装置は、ポンプ９１をフィードバック制御して、軸受７６の最適潤滑状態を常に維持するようになっている。
【００６２】
上記第１実施形態の制御装置によれば、神経回路網７９を備えるので、ＡＥ検出装置７２を使用すればする程、神経回路網７９がパラメータと軸受７６の破壊の前兆の有無または軸受７６の破壊との関係を学習して、この学習結果を後の判断に用いることができる。したがって、ＡＥ検出装置７２の使用を重ねれば重ねる程、より迅速に軸受７６の破壊の前兆を判断できる。
【００６３】
図８は、この発明の第２実施形態の制御装置の構成を示す図である。
【００６４】
第２実施形態の制御装置は、第３実施形態のＡＥ検出装置１１５と、神経回路網１０９とを有する。神経回路網１０９は、アコースティックエミッション検出装置の出力を受けて、ポンプコントローラ１１７に制御信号を出力するようになっている。
【００６５】
尚、第３実施形態のＡＥ検出装置１１５では、第１および第２実施形態のＡＥ検出装置と共通の構成、作用効果および変形例については説明を省略することにし、第１および第２実施形態のＡＥ検出装置と異なる構成、作用効果についてのみ説明を行うことにする。
【００６６】
第３実施形態のＡＥ検出装置１１５は、第１実施形態の信号分析部が行う信号処理に特化したマイクロプロセッサ（デジタルシグナルプロセッサ）１００を備えており、破壊判断部（図示せず）は、マイクロプロセッサ１００に内蔵されている。このマイクロプロセッサ１００は、メモリ１０６との間で情報をやり取りしている。このマイクロプロセッサ１００は、被破壊検出部材の一例としての軸受１０３の破壊の前兆の有無または軸受１０３の破壊を判断し、可能であれば、正常を表す信号、給油を表す信号、または、軸受１０３が破壊したことを表す信号を、出力するようになっている。また、神経回路網１０９は、マイクロプロセッサ１００からの信号を受けるようになっている。この神経回路網１０９は、マイクロプロセッサ１００において軸受１０３の破壊の前兆の有無または破壊の判断が困難であるとき、軸受１０３の破壊の前兆の有無または破壊の判断を行い、軸受１０３が正常であることを表す信号、軸受１０３に給油を行うことを表す信号、または、軸受１０３が破壊したことを表す信号を、出力するようになっている。この神経回路網１０９は、様々な場所（ロケーション）に配置されている第３実施形態のＡＥ検出装置１１５のマイクロプロセッサ１００からの信号を受けるようになっており、各ロケーションに配置されているマイクロプロセッサ１００からのデータ収集により、ナレッジデータベースとして成長するようになっている。各第３実施形態のＡＥ検出装置１１５は、各ロケーションに設置されており、互いに独立に稼働するようになっている。また、神経回路網１０９は、各ロケーションのいずれとも離れた場所に位置しており、各ロケーションに位置するマイクロプロセッサ１００からの信号を、有線や無線を用いて受けるようになっている。尚、神経回路網１０９は、中央部（図示せず）の一部をなしており、上記中央部は、制御部を有し、この制御部からの信号によって、各ロケーションに位置するマイクロプロセッサ１００の設定を遠隔制御できるようになっている。そして、各ロケーションに設置されているマイクロプロセッサ１００における各パラメータを算出するときに必要な変数、例えば、実行値ＲＭＳにおける時間幅Ｔの値等の設定を自在に変更できるようになっている。
【００６７】
このように、第２実施形態の制御装置では、複数のＡＥ検出装置１１５で一つの神経回路網１０９を共有しているので、神経回路網１０９のナレッジデータベースの成長速度を格段に速くすることができる。したがって、軸受１０３の破壊の前兆の有無を判断する速度を格段に速くすることができる。
【００６８】
尚、上記第１〜第３実施形態では、被破壊検出部材が、軸受３,７６,１０３であったが、この発明では、被破壊検出部材は、プーリや発電機のタービンや回転軸等、軸受以外の機械であっても良いことは、勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】本発明の第１実施形態のＡＥ検出装置の構成を示す図である。
【図２】ＡＥ測定波形から各種パラメータが算出される過程を説明する図である。
【図３】相関パラメータ決定部のファクタ分析の一結果を示す図である。
【図４】一実験例における破壊判断部の信号分析および破壊の前兆の判断の方法を説明する図である。
【図５】上記一実験例におけるＲＭＳとＱとに基づく信号分析および破壊の前兆の時期を示す図である。
【図６】上記一実験例におけるＲＭＳとＦＭとに基づく信号分析および破壊の前兆の時期を示す図である。
【図７】本発明の第１実施形態の制御装置の構成を示す図である。
【図８】本発明の第２実施形態の制御装置の構成を示す図である。
【符号の説明】
【００７０】
３,７６,１０３  軸受
５  ＡＥセンサ
９,８０  波形部
１２,８２  フーリエ変換部
１３,８３  パワースペクトル密度計算部
１４,８４  第１パラメータ部
１５,８５  第２パラメータ部
１７,８７  相関パラメータ決定部
１８,８８  破壊判断部
４２,５２,６２  第２領域
７２,１１５  ＡＥ検出装置
７９,１０９  神経回路網
【図１】
2007315863.tif 000004
【図２】
2007315863.tif 000005
【図３】
2007315863.tif 000006
【図４】
2007315863.tif 000007
【図５】
2007315863.tif 000008
【図６】
2007315863.tif 000009
【図７】
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【図８】
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