(57)【要約】      （修正有）【課題】第１の回転体と第２の回転体とが接触しているか否かを正確に判定できる回転機の異常診断装置を提供する。【解決手段】複数の凸部を有する第１の回転体２と、凸部の数と異なる数の複数の凹部を有する第２の回転体３と、を備え、第１の回転体２と第２の回転体３とが回転することにより、対応する凸部と凹部とが順番に噛み合う回転機１に関して、回転機１から生じる弾性波の強度と時間との関係を示す信号Ｓを、時間周波数解析して得られたデータである第１のデータから、所定の周波数成分の強度と時間との関係を示すデータである第２のデータを抽出し、第１の回転体２の回転周期をＴ１、第２の回転体３の回転周期をＴ２、複数の凸部の数と複数の凹部の数との比率をａ：ｂとし、第２のデータに、Ｔ１×ｂ＝Ｔ２×ａで示される周期の強度変動が含まれている場合、第１の回転体２と第２の回転体３とが接触していると判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の凸部を有する第１の回転体と、前記第１の回転体と所定のギャップを設けて配置され、前記複数の凸部の数と異なる数の複数の凹部を有する第２の回転体と、を備え、前記第１の回転体と前記第２の回転体とが回転することにより、前記複数の凸部及び前記複数の凹部の中で、対応する凸部と凹部とが順番に噛み合う回転機に関して、異常を診断する回転機の異常診断装置であって、
前記回転機から生じる弾性波を検出し、前記弾性波の強度と時間との関係を示す信号を出力するセンサーと、
前記センサーから出力された前記信号を、時間周波数解析する解析部と、
前記解析部が前記時間周波数解析して得られたデータである第１のデータから、所定の周波数成分の強度と時間との関係を示すデータである第２のデータを抽出する抽出部と、
前記第１の回転体の回転周期をＴ１、前記第２の回転体の回転周期をＴ２、前記複数の凸部の数と前記複数の凹部の数との比率をａ：ｂとし、前記第２のデータに、Ｔ１×ｂ＝Ｔ２×ａで示される周期の強度変動が含まれている場合、前記第１の回転体と前記第２の回転体とが接触していると判定する判定部と、を備える回転機の異常診断装置。
【請求項２】
前記回転機は、前記第１の回転体及び前記第２の回転体が収容されるケーシングをさらに備え、
前記判定部は、前記第２のデータに、前記Ｔ１で示される周期の強度変動が含まれている場合、前記第１の回転体と前記ケーシングとが接触していると判定し、前記Ｔ２で示される周期の強度変動が含まれている場合、前記第２の回転体と前記ケーシングとが接触していると判定する請求項１に記載の回転機の異常診断装置。
【請求項３】
前記判定部は、前記第１の回転体と前記ケーシングとが接触しているか否かの判定、及び、前記第２の回転体と前記ケーシングとが接触しているか否かの判定をした後、前記第１の回転体と前記第２の回転体とが接触しているか否かを判定する請求項２に記載の回転機の異常診断装置。
【請求項４】
複数の凸部を有する第１の回転体と、前記第１の回転体と所定のギャップを設けて配置され、前記複数の凸部の数と異なる数の複数の凹部を有する第２の回転体と、を備え、前記第１の回転体と前記第２の回転体とが回転することにより、前記複数の凸部及び前記複数の凹部の中で、対応する凸部と凹部とが順番に噛み合う回転機に関して、異常を診断する回転機の異常診断方法であって、
前記回転機から生じる弾性波を検出し、前記弾性波の強度と時間との関係を示す信号を出力する検出ステップと、
前記検出ステップで出力された前記信号を、時間周波数解析する解析ステップと、
前記解析ステップで前記時間周波数解析して得られたデータである第１のデータから、所定の周波数成分の強度と時間との関係を示すデータである第２のデータを抽出する抽出ステップと、
前記第１の回転体の回転周期をＴ１、前記第２の回転体の回転周期をＴ２、前記複数の凸部の数と前記複数の凹部の数との比率をａ：ｂとし、前記第２のデータに、Ｔ１×ｂ＝Ｔ２×ａで示される周期の強度変動が含まれている場合、前記第１の回転体と前記第２の回転体とが接触していると判定する判定ステップと、を備える回転機の異常診断方法。
【請求項５】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の回転機の異常診断装置を備える回転機。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、第１の回転体と、第１の回転体と所定のギャップを設けて配置されている第２の回転体と、を備える回転機に発生する異常を診断する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
回転機（例えば、圧縮機、モータ、発電機）の異常を診断する様々な技術が提案されている。例えば、圧縮機のロータ回転時に雄ロータと雌ロータの接触により発生するＡＥ波とその時のロータの回転信号とを検出し、その検出したＡＥ信号と回転信号に基づきロータ接触の診断を行う圧縮機の診断方法において、上記ＡＥ信号を増幅および検波し、その出力を周波数分析および加算平均処理し、その結果を上記回転信号に基づき判定基準と比較して、ロータ接触の有無などの診断を行うことを特徴とする圧縮機の診断方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、第１のロータ及び第２のロータが対となって回転する回転機械の異常接触状態を検出する異常接触検出方法において、前記回転機械から放出される弾性波信号を検波し、前記第１のロータの回転周波数成分及び前記第２のロータの回転周波数成分のうち少なくとも一方が前記検波された弾性波信号に所定レベル以上含まれる場合にはロータ相互間の接触と同定し、前記第１のロータの羽根の枚数にロータの回転周波数を乗じた周波数成分及び前記第２のロータの羽根の枚数にロータの回転周波数を乗じた周波数成分が前記検波信号に所定レベル以上含まれる場合にはロータとケーシング間の接触と同定し、前記回転機械から放出される弾性波信号の波形レベルが所定レベルよりも大きいが、前述したロータ相互接触並びにロータ・ケーシング間接触と同定されない場合には、封止材とロータ間の接触と同定することを特徴とする異常接触検出方法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
さらに、回転機の振動を検出して連続ウェーブレット変換し、この変換信号を周波数軸方向に加算し、その加算結果に応じて異常か否かを判別する異常診断装置が提案されている（例えば、特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平５−２３１３６１号公報（請求項１，請求項２）
【特許文献２】特開平９−１３３５７７号公報（請求項４）
【特許文献３】特開２００１−７４６１６号公報（請求項１）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
第１の回転体と、第１の回転体と所定のギャップを設けて配置されている第２の回転体と、第１の回転体及び第２の回転体が収容されるケーシングと、を備える回転機において、回転機に発生する異常として、第１の回転体と第２の回転体との接触や、これらの回転体とケーシングとの接触がある。前者は、回転機の故障に直結するため、第１の回転体と第２の回転体とが接触しているか否かを正確に判定できる技術が望まれる。
【０００７】
本発明は、第１の回転体と第２の回転体とが接触しているか否かを正確に判定できる回転機の異常診断装置、回転機の異常診断方法、及び、回転機を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の局面に係る回転機の異常診断装置は、複数の凸部を有する第１の回転体と、前記第１の回転体と所定のギャップを設けて配置され、前記複数の凸部の数と異なる数の複数の凹部を有する第２の回転体と、を備え、前記第１の回転体と前記第２の回転体とが回転することにより、前記複数の凸部及び前記複数の凹部の中で、対応する凸部と凹部とが順番に噛み合う回転機に関して、異常を診断する回転機の異常診断装置であって、前記回転機から生じる弾性波を検出し、前記弾性波の強度と時間との関係を示す信号を出力するセンサーと、前記センサーから出力された前記信号を、時間周波数解析する解析部と、前記解析部が前記時間周波数解析して得られたデータである第１のデータから、所定の周波数成分の強度と時間との関係を示すデータである第２のデータを抽出する抽出部と、前記第１の回転体の回転周期をＴ１、前記第２の回転体の回転周期をＴ２、前記複数の凸部の数と前記複数の凹部の数との比率をａ：ｂとし、前記第２のデータに、Ｔ１×ｂ＝Ｔ２×ａで示される周期の強度変動が含まれている場合、前記第１の回転体と前記第２の回転体とが接触していると判定する判定部と、を備える。
【０００９】
本発明において、凸部と凹部とが噛み合うとは、凸部が凹部に入っているが、正常な状態では、凸部と凹部とが接触しておらず、上記所定のギャップを有していることである。凸部と凹部との接触は、第１の回転体と第２の回転体との接触を意味する。
【００１０】
弾性波を検出する上記センサーから出力された信号を高速フーリエ変換し、この変換によって得られたデータから、所定の周波数成分の強度を示すデータを抽出し、この抽出されたデータを利用して、第１の回転体と第２の回転体との接触を判定することが考えられる。第１の回転体と第２の回転体との接触は、第１の回転体及び第２の回転体が回転しているときに、凸部と凹部とが噛み合う毎に、それらの噛み合う凸部と凹部とが接触する態様ではなく、多くの場合、複数の凸部のある凸部と、複数の凹部のある凹部とが噛み合う毎に、それらの噛み合う凸部と凹部とが接触する態様である。
【００１１】
具体的に説明すると、第１の回転体が第１の凸部、第２の凸及び第３の凸部を備え、第２の回転体が第１の凹部及び第２の凹部を備えるとする。第１の回転体及び第２の回転体が回転しているときに、第１の凸部と第１の凹部とが噛み合い、次に、第２の凸部と第２の凹部とが噛み合い、次に、第３の凸部と第１の凹部とが噛み合い、次に、第１の凸部と第２の凹部とが噛み合い、次に、第２の凸部と第１の凹部とが噛み合い、次に、第３の凸部と第２の凹部とが噛み合う。これが繰り返される。接触は、これらの噛み合いの度に発生するのではなく、例えば、第３の凸部と第１の凹部とが噛み合う度に発生する。
【００１２】
ここで、第１の回転体の回転周期をＴ１、第２の回転体の回転周期をＴ２、複数の凸部の数と複数の凹部の数との比率をａ：ｂ、とする。後者の態様では、Ｔ１×ｂ＝Ｔ２×ａの周期で、センサーから出力された信号の強度変動が発生する。本発明者は、その信号を高速フーリエ変換した場合、高速フーリエ変換して得られたデータには、時間情報が含まれないので、所定の周波数成分に、Ｔ１×ｂ＝Ｔ２×ａの周期の強度変動が含まれるか否かを正確に判定することが困難であることを見出した。
【００１３】
そこで、本発明の第１の局面に係る回転機の異常診断装置は、弾性波を検出するセンサーから出力された信号を時間周波数解析し、これによって得られたデータである第１のデータから、所定の周波数成分の強度と時間との関係を示すデータである第２のデータを抽出し、第２のデータを利用して、第１の回転体と第２の回転体との接触を判定する。第２のデータには、時間情報が含まれるので、第２のデータ（すなわち、所定の周波数成分）に、Ｔ１×ｂ＝Ｔ２×ａの周期の強度変動が含まれているか否かを正確に判定することが可能となる。以上より、本発明の第１の局面に係る回転機の異常診断装置によれば、第１の回転体と第２の回転体とが接触しているか否かを正確に判定することができる。
【００１４】
上記構成において、前記回転機は、前記第１の回転体及び前記第２の回転体が収容されるケーシングをさらに備え、前記判定部は、前記第２のデータに、前記Ｔ１で示される周期の強度変動が含まれている場合、前記第１の回転体と前記ケーシングとが接触していると判定し、前記Ｔ２で示される周期の強度変動が含まれている場合、前記第２の回転体と前記ケーシングとが接触していると判定する。
【００１５】
この構成によれば、第１の回転体とケーシングとの接触、第２の回転体とケーシングとの接触を区別して判定することができる。
【００１６】
上記構成において、前記判定部は、前記第１の回転体と前記ケーシングとが接触しているか否かの判定、及び、前記第２の回転体と前記ケーシングとが接触しているか否かの判定をした後、前記第１の回転体と前記第２の回転体とが接触しているか否かを判定する。
【００１７】
Ｔ１×ｂ＝Ｔ２×ａで示される周期の強度変動には、Ｔ１で示される周期の強度変動及びＴ２で示される周期の強度変動が含まれる。そこで、第２のデータに、Ｔ１で示される周期の強度変動やＴ２で示される周期の強度変動が含まれるか否かを先に判定し、その後、Ｔ１×ｂ＝Ｔ２×ａで示される周期の強度変動が含まれるか否かを判定すれば、第２のデータに、Ｔ１×ｂ＝Ｔ２×ａで示される周期の強度変動が含まれるか否かを正確に判定することができる。
【００１８】
本発明の第２の局面に係る回転機の異常診断方法は、複数の凸部を有する第１の回転体と、前記第１の回転体と所定のギャップを設けて配置され、前記複数の凸部の数と異なる数の複数の凹部を有する第２の回転体と、を備え、前記第１の回転体と前記第２の回転体とが回転することにより、前記複数の凸部及び前記複数の凹部の中で、対応する凸部と凹部とが順番に噛み合う回転機に関して、異常を診断する回転機の異常診断方法であって、前記回転機から生じる弾性波を検出し、前記弾性波の強度と時間との関係を示す信号を出力する検出ステップと、前記検出ステップで出力された前記信号を、時間周波数解析する解析ステップと、前記解析ステップで前記時間周波数解析して得られたデータである第１のデータから、所定の周波数成分の強度と時間との関係を示すデータである第２のデータを抽出する抽出ステップと、前記第１の回転体の回転周期をＴ１、前記第２の回転体の回転周期をＴ２、前記複数の凸部の数と前記複数の凹部の数との比率をａ：ｂとし、前記第２のデータに、Ｔ１×ｂ＝Ｔ２×ａで示される周期の強度変動が含まれている場合、前記第１の回転体と前記第２の回転体とが接触していると判定する判定ステップと、を備える。
【００１９】
本発明の第２の局面に係る回転機の異常診断方法は、上述した本発明の第１の局面に係る回転機の異常診断装置と同様の理由により、第１の回転体と第２の回転体とが接触しているか否かを正確に判定することができる。
【００２０】
本発明の第３の局面に係る回転機は、上記回転機の異常診断装置を備える回転機である。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、第１の回転体と第２の回転体とが接触しているか否かを正確に判定できる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】回転機の一例を示す模式図である。
【図２】本実施形態に係る回転機の異常診断装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本実施形態に係る回転機の異常診断装置の動作を説明するフローチャートの前半である。
【図４】本実施形態に係る回転機の異常診断装置の動作を説明するフローチャートの後半である。
【図５】センサーから出力された信号に対して、時間周波数解析して得られたデータ（第１のデータ）の一例を示すグラフである。
【図６】抽出部によって抽出されたデータ（第２のデータ）を表す関数の第１例を示すグラフである。
【図７】抽出部によって抽出されたデータ（第２のデータ）を表す関数の第２例を示すグラフである。
【図８】図６のグラフを示す関数の自己相関関数を示すグラフである。
【図９】図７のグラフを示す関数の自己相関関数を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面に基づいて、本発明の一実施形態を詳細に説明する。図１は、回転機１の一例を示す模式図である。回転機１は、第１の回転体２と、第１の回転体２と所定のギャップＧを設けて配置された第２の回転体３と、第１の回転体２及び第２の回転体３が収容されるケーシング４と、を備える。
【００２４】
第１の回転体２は、回転軸５を備え、回転軸５を中心に矢印Ａ方向（例えば、反時計回りの方向）に回転駆動される。第２の回転体３は、回転軸６を備え、回転軸６を中心に矢印Ａ方向と逆の矢印Ｂ方向（例えば、時計回りの方向）に回転駆動される。
【００２５】
第１の回転体２の周面には、複数の凸部（不図示）が形成されている。第２の回転体３の周面には、複数の凸部の数と異なる数の複数の凹部（不図示）が形成されている。以下、複数の凸部とは、第１の回転体２の周面に形成されている複数の凸部を意味し、凸部とは、その複数の凸部のいずれかを意味する。複数の凹部とは、第２の回転体３の周面に形成されている複数の凹部を意味し、凹部とは、その複数の凹部のいずれかを意味する。
【００２６】
第１の回転体２が矢印Ａ方向に回転し、かつ、第２の回転体３が矢印Ｂ方向に回転することにより、複数の凸部及び複数の凹部の中で、対応する凸部と凹部とが順番に噛み合う。すなわち、第１の回転体２が矢印Ａ方向に回転し、かつ、第２の回転体３が矢印Ｂ方向に回転することにより、ある凸部とある凹部とが噛み合い、さらに回転することにより、それらの噛み合いが解消され、次の凸部と次の凹部とが噛み合い、さらに回転することにより、それらの噛み合いが解消され、その次の凸部とその次の凹部とが噛み合う。これが繰り返される。
【００２７】
凸部と凹部とが噛み合うとは、凸部が凹部に入っているが、正常な状態では、凸部と凹部とが接触しておらず、ギャップＧを有していることである。凸部と凹部との接触は、第１の回転体２と第２の回転体３との接触を意味する。
【００２８】
ケーシング４の外壁には、センサー１１が取り付けられている。センサー１１は、回転機１から生じる弾性波を検出し、弾性波の強度と時間との関係を示す信号Ｓを出力する。弾性波とは、例えば、振動波や超音波を意味する。
【００２９】
図２は、本実施形態に係る回転機の異常診断装置１０の構成を示すブロック図である。回転機の異常診断装置１０は、センサー１１及びコンピュータ１２を備える。
【００３０】
本実施形態に係る回転機の異常診断装置１０は、（１）第１の回転体２と第２の回転体３との接触、（２）第１の回転体２とケーシング４との接触、及び、（３）第２の回転体３とケーシング４との接触を弁別して検知することができる。
【００３１】
（１）は、例えば、第１の回転体２及び第２の回転体３が回転しているとき、複数の凸部のある凸部と、複数の凹部のある凹部と、が噛み合う毎に、それらの噛み合う凸部と凹部とが接触することである。（２）は、例えば、第１の回転体２及び第２の回転体３が回転しているとき、複数の凸部が、順番に、ケーシング４の内壁のある箇所に接触、又は、第１の回転体２及び第２の回転体３が回転しているとき、複数の凸部のある凸部がケーシング４の内壁のある箇所に接触することである。（３）は、例えば、第１の回転体２及び第２の回転体３が回転しているとき、複数の凹部のそれぞれの入口を規定する部分が、順番に、ケーシング４の内壁のある箇所と接触、又は、第１の回転体２及び第２の回転体３が回転しているとき、複数の凹部のある凹部の入口を規定する部分が、ケーシング４の内壁のある箇所と接触することである。
【００３２】
センサー１１は、上記（１）〜（３）の接触により生じる弾性波を検出することができればよい。接触により生じる超音波を、弾性波として検出する場合、ＡＥ（Acoustic Emission）センサーが用いられる。接触により生じる振動を、弾性波として検出する場合、振動センサーが用いられる。本実施形態では、センサー１１として、ＡＥセンサーを例にして説明する。
【００３３】
コンピュータ１２は、表示部１３及び制御部１４を備える。表示部１３は、液晶パネルのようなディスプレイである。制御部１４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、及び、ＲＡＭ（Random Access Memory）を備える。ＲＯＭには、回転機の異常診断を実行するための各種プログラムやソフトウェアが格納されている。
【００３４】
制御部１４は、機能ブロックとして、解析部１５、抽出部１６及び判定部１７を備える。これらのブロックの説明は後でする。
【００３５】
本実施形態に係る回転機の異常診断装置１０の動作を説明する。図３及び図４は、その動作を説明するフローチャートである。第１の回転体２の回転周期をＴ１、第２の回転体３の回転周期をＴ２、複数の凸部の数と複数の凹部の数との比率をａ：ｂ、とする。
【００３６】
第１の回転体２及び第２の回転体３が回転された状態で、センサー１１から出力される信号Ｓは、連続的にコンピュータ１２に送られ、制御部１４は、信号Ｓを連続的に取得する（ステップＳ１）。
【００３７】
第１の回転体２と第２の回転体３との接触、第１の回転体２とケーシング４との接触、及び、第２の回転体３とケーシング４との接触について、いずれも、接触時、始めに、広い周波数帯域で信号Ｓの強度が変動する。このことを利用して、信号Ｓの時間的な強度変動が、複数の周波数帯域で同時に発生したときを、接触したタイミングとする。すなわち、信号Ｓを示す関数Ａ（ｔ）を時間で微分した値が、予め定められたしきい値φより大きくなる時間を、接触のタイミングとする。
【００３８】
制御部１４は、ステップＳ１で取得した信号Ｓを示す関数Ａ（ｔ）を時間で微分した値が、予め定められたしきい値φより大きくなる時間があるか否かを判断する（ステップＳ２）。なお、接触したタイミングを特定するのは、後で説明する時間周波数解析の計算量を減らすためである。従って、接触したタイミングの特定は、上記（１）〜（３）の接触を判定するために、必須の処理ではない。
【００３９】
制御部１４が、関数Ａ（ｔ）を時間で微分した値がしきい値φより大きくなる時間がないと判断したとき（ステップＳ２でＮｏ）、判定部１７は、接触が発生していないと判定する（ステップＳ３）。
【００４０】
制御部１４が、関数Ａ（ｔ）を時間で微分した値がしきい値φより大きくなる時間があると判断したとき（ステップＳ２でＹｅｓ）、解析部１５は、その時間の前後に（主にその時間の後に）、センサー１１から出力された信号Ｓに対して、時間周波数解析する（ステップＳ４）。時間周波数解析とは、短時間フーリエ変換又はウェーブレット変換を用いて、センサー１１から出力された信号Ｓを、時間と周波数との関係を示す情報に変換する処理である。
【００４１】
図５は、センサー１１から出力された信号Ｓに対して、時間周波数解析して得られたデータ（第１のデータ）の一例を示すグラフである。横軸は、時間を示し、縦軸は、周波数を示す。図５において、白色は、周波数成分の強度が大きいことを示し、灰色は、周波数成分の強度が小さいことを示している。低い周波数成分の強度が高くなっていることが分かる。これは、低い周波数成分に、回転機１の固有の振動等により生じるノイズが多く含まれていることを意味する。
【００４２】
時間周波数解析において、解析の時間間隔は、時間を、第１の回転体２の回転周期Ｔ１、第２の回転体３の回転周期Ｔ２、及び、回転周期Ｔ１×ｂで表される周期（言い換えれば、回転周期Ｔ２×ａで表される周期）に、十分に分解できる程度の値に設定される。
【００４３】
なお、信号Ｓに含まれるノイズや信号Ｓのばらつきが大きい場合、制御部１４にノイズ低減処理部を設けて、信号Ｓに対してノイズ低減処理をしてから、解析部１５が時間周波数解析をするようにしてもよい。ノイズ低減処理としては、移動平均処理やエンベロープ処理がある。
【００４４】
抽出部１６は、解析部１５が時間周波数解析した結果を用いて、所定の周波数成分の強度と時間との関係を示すデータである第２のデータを抽出する（ステップＳ５）。すなわち、抽出部１６は、上記第１のデータから第２のデータを抽出する。上述したように、低い周波数成分には、ノイズが多く含まれているので、ノイズがあまり含まれていない周波数成分（例えば、１５０ｋＨｚ以上）が、所定の周波数成分として選択することが好ましい。本実施形態では、２００ｋＨｚの周波数成分が選択される。従って、抽出部１６は、図５において、２００ｋＨｚの周波数成分のデータを抽出する。
【００４５】
図６は、抽出部１６によって抽出された第２のデータを表す関数の第１例を示すグラフである。図７は、抽出部１６によって抽出された第２のデータを表す関数の第２例を示すグラフである。横軸は、時間を示し、縦軸は、２００ｋＨｚの周波数成分の強度を示す。
【００４６】
後で説明するように、図６は、第１の回転体２とケーシング４との接触又は第２の回転体３とケーシング４との接触を示しており、図７は、第１の回転体２と第２の回転体３との接触を示している。
【００４７】
判定部１７は、第２のデータを表す関数の周期性を明確にするために、その関数の自己相関関数を算出する（ステップＳ６）。図８は、図６のグラフを示す関数の自己相関関数を示すグラフである。図９は、図７のグラフを示す関数の自己相関関数を示すグラフである。図８及び図９において、横軸は、時間を示し、縦軸は、相関係数を示す。なお、相互相関関数やフーリエ変換を用いて、上記データの周期性を明確にすることもできる。
【００４８】
判定部１７は、ステップＳ６で算出した自己相関関数について、相関係数の値が所定のしきい値（例えば、０．９）より大きい極大点を抽出する（ステップＳ７）。しきい値は、０．９に限定されず、異常診断の対象となる回転機１に応じて、最適な値が設定される。
【００４９】
判定部１７は、ステップＳ６で算出した自己相関関数に、第１の回転体２の回転周期Ｔ１で示される強度変動が含まれているか否かを判定する（ステップＳ８）。この判定には、ステップＳ７で抽出された極大点が利用される。判定部１７は、例えば、図８に示すように、回転周期Ｔ１毎に同じ数の極大点が発生していると判定したとき、ステップＳ６で算出した自己相関関数に、回転周期Ｔ１で示される強度変動が含まれていると判定する（ステップＳ８でＹｅｓ）。これは、第１の回転体２とケーシング４との接触を意味する。従って、制御部１４は、表示部１３を用いて、第１の回転体２とケーシング４との接触を報知する（ステップＳ９）。
【００５０】
次に、判定部１７は、ステップＳ６で算出した自己相関関数に、回転周期Ｔ１で示される強度変動が含まれていないと判定したとき（ステップＳ８でＮｏ）、ステップＳ６で算出した自己相関関数に、第２の回転体３の回転周期Ｔ２で示される強度変動が含まれているか否かを判定する（ステップＳ１０）。この判定には、ステップＳ７で抽出された極大点が利用される。判定部１７は、例えば、図８に示すように、回転周期Ｔ２毎に同じ数の極大点が発生していると判定したとき、ステップＳ６で算出した自己相関関数に、回転周期Ｔ２で示される強度変動が含まれていると判定する（ステップＳ１０でＹｅｓ）。これは、第２の回転体３とケーシング４との接触を意味する。従って、制御部１４は、表示部１３を用いて、第２の回転体３とケーシング４との接触を報知する（ステップＳ１１）。
【００５１】
判定部１７は、ステップＳ６で算出した自己相関関数に、回転周期Ｔ２で示される強度変動が含まれていないと判定したとき（ステップＳ１０でＮｏ）、ステップＳ６で算出した自己相関関数に、Ｔ１×ｂ＝Ｔ２×ａで示される周期の強度変動が含まれているか否かを判定する（ステップＳ１２）。この判定には、ステップＳ７で抽出された極大点が利用される。複数の凸部と複数の凹部との比率ａ：ｂを、例えば、１：２とし、回転周期Ｔ１を２０ｍｓｅｃとし、回転周期Ｔ２を４０ｍｓｅｃする。判定部１７は、例えば、図９に示すように、４０ｍｓｅｃ（＝２０ｍｓｅｃ×２）毎に極大点が発生していると判定したとき、ステップＳ６で算出した自己相関関数に、Ｔ１×ｂ＝Ｔ２×ａで示される周期の強度変動が含まれていると判定する（ステップＳ１２でＹｅｓ）。これは、第１の回転体２と第２の回転体３との接触を意味する。従って、制御部１４は、表示部１３を用いて、第１の回転体２と第２の回転体３との接触を報知する（ステップＳ１３）。
【００５２】
判定部１７は、ステップＳ６で算出した自己相関関数に、Ｔ１×ｂ＝Ｔ２×ａで示される周期の強度変動が含まれていないと判定したとき（ステップＳ１２でＮｏ）、判定部１７は、第１の回転体２とケーシング４との接触、第２の回転体３とケーシング４との接触、及び、第１の回転体２と第２の回転体３との接触以外の事象が発生している判定する。従って、制御部１４は、表示部１３を用いて、それを報知する（ステップＳ１４）。
【００５３】
なお、ステップＳ５において抽出される第２のデータは、一つの場合で説明したが、複数でもよい。この場合、判定部１７は、複数の第２のデータのそれぞれを用いて、第１の回転体２とケーシング４との接触、第２の回転体３とケーシング４との接触、及び、第１の回転体２と第２の回転体３との接触を判定する。ステップＳ５において抽出される第２のデータが一つであれば、そのデータにノイズが含まれていれば、上記接触を正確に判定できない。複数の第２のデータのそれぞれを用いて、接触を判定することにより、接触をより正確に判定することができる。
【００５４】
第２のデータを表す関数の周期性が明確であれば、ステップＳ６を省略してもよい。この場合、第２のデータを表す関数について、ステップＳ７以降の処理をする。よって、判定部１７は、第２のデータを表す関数に、Ｔ１で示される周期の強度変動が含まれている場合、第１の回転体２とケーシング４とが接触していると判定し、Ｔ２で示される周期の強度変動が含まれている場合、第２の回転体３とケーシング４とが接触していると判定し、Ｔ１×ｂ＝Ｔ２×ａで示される周期の強度変動が含まれている場合、第１の回転体２と第２の回転体３とが接触していると判定する。
【００５５】
本実施形態の主な効果を説明する。センサー１１から出力された信号Ｓを高速フーリエ変換し、この変換によって得られたデータから、所定の周波数成分の強度を示すデータを抽出し、この抽出されたデータを利用して、第１の回転体２と第２の回転体３との接触を判定することが考えられる。第１の回転体２と第２の回転体３との接触は、第１の回転体２及び第２の回転体３が回転しているときに、凸部と凹部とが噛み合う毎に、それらの噛み合う凸部と凹部とが接触する態様ではなく、多くの場合、複数の凸部のある凸部と、複数の凹部のある凹部とが噛み合う毎に、それらの噛み合う凸部と凹部とが接触する態様である。
【００５６】
具体的に説明すると、第１の回転体２が第１の凸部、第２の凸及び第３の凸部を備え、第２の回転体３が第１の凹部及び第２の凹部を備えるとする。第１の回転体２及び第２の回転体３が回転しているときに、第１の凸部と第１の凹部とが噛み合い、次に、第２の凸部と第２の凹部とが噛み合い、次に、第３の凸部と第１の凹部とが噛み合い、次に、第１の凸部と第２の凹部とが噛み合い、次に、第２の凸部と第１の凹部とが噛み合い、次に、第３の凸部と第２の凹部とが噛み合う。これが繰り返される。接触は、これらの噛み合いの度に発生するのではなく、例えば、第３の凸部と第１の凹部とが噛み合う度に発生する。
【００５７】
ここで、第１の回転体２の回転周期をＴ１、第２の回転体３の回転周期をＴ２、複数の凸部の数と複数の凹部の数との比率をａ：ｂ、とする。後者の態様では、Ｔ１×ｂ＝Ｔ２×ａの周期で、センサー１１から出力された信号Ｓの強度変動が発生する。本発明者は、信号Ｓを高速フーリエ変換した場合、高速フーリエ変換して得られたデータには、時間情報が含まれないので、所定の周波数成分に、Ｔ１×ｂ＝Ｔ２×ａの周期の強度変動が含まれるか否かを正確に判定することが困難であることを見出した。
【００５８】
そこで、本実施形態に係る回転機の異常診断装置１０は、センサー１１から出力された信号Ｓを時間周波数解析し、これによって得られたデータである第１のデータから、所定の周波数成分の強度と時間との関係を示すデータである第２のデータを抽出し、第２のデータを利用して、第１の回転体２と第２の回転体３との接触を判定する。第２のデータには、時間情報が含まれるので、第２のデータ（すなわち、所定の周波数成分）に、Ｔ１×ｂ＝Ｔ２×ａの周期の強度変動が含まれているか否かを正確に判定することが可能となる。以上より、本実施形態に係る回転機の異常診断装置１０によれば、第１の回転体２と第２の回転体３とが接触しているか否かを正確に判定することができる。
【００５９】
また、本実施形態によれば、ステップＳ８，Ｓ９，Ｓ１０，Ｓ１１で説明したように、第１の回転体２とケーシング４との接触、第２の回転体３とケーシング４との接触を区別して判定することができる。
【００６０】
図９に示すようなＴ１×ｂ＝Ｔ２×ａで示される周期の強度変動には、Ｔ１で示される周期の強度変動及びＴ２で示される周期の強度変動が含まれる。そこで、本実施形態によれば、自己相関関数に、Ｔ１で示される周期の強度変動やＴ２で示される周期の強度変動が含まれるか否かを先に判定し（ステップＳ８，Ｓ１０）、その後、Ｔ１×ｂ＝Ｔ２×ａで示される周期の強度変動が含まれるか否かを判定する（ステップＳ１２）。これにより、自己相関関数に、Ｔ１×ｂ＝Ｔ２×ａで示される周期の強度変動が含まれるか否かを正確に判定することができる。
【００６１】
本実施形態に係る回転機の異常診断装置１０によって、異常の診断対象となる回転機１として、例えば、圧縮機があるが、圧縮機に限定されない。
【符号の説明】
【００６２】
１  回転機
２  第１の回転体
３  第２の回転体
４  ケーシング
１０  回転機の異常診断装置
１１  センサー
Ｓ  信号
【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６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図５】
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