(57)【要約】【課題】駆動装置の診断対象部の異常を検出する。【解決手段】回転駆動装置における診断対象部の異常診断方法であって、正常時と、診断時に、前記診断対象部の振動測定部位に設置したセンサから出力される振動特性データを統計情報フィルタで処理して、それぞれ正常時抽出振動特性データ、診断時抽出振動特性データを得るとともに、前記抽出振動特性データについて正規化を行い、所定の式についての時間領域に係る特徴パラメータを求めるとともに、前記抽出振動特性データについて包絡線処理を行った後、各データをフーリエ変換し、前記と異なる所定の式についての周波数領域に係る特徴パラメータを求め、さらに前記において求めた時間領域に係る特徴パラメータ及び周波数領域に係る特徴パラメータについて主成分分析を行い、得られた主成分の座標空間における正常時と診断時の分布域の重複割合により回転駆動装置における駆動部の異常を判断する。【選択図】図１
2017194371.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転駆動装置における診断対象部の異常診断方法であって、
１）正常時（基準時）と、診断時に、前記診断対象部の振動測定部位に設置したセンサから出力される振動特性データを統計情報フィルタで処理して、それぞれ正常時抽出振動特性データ、診断時抽出振動特性データを得る第１工程と、
２）前記正常時抽出振動特性データ及び前記診断時抽出振動特性データについて正規化を行い、下記の式１〜式４の任意の1以上についての時間領域に係る特徴パラメータを求めるとともに、前記正常時抽出振動特性データ及び前記診断時抽出振動特性データについて包絡線処理を行った後、各データをフーリエ変換し、下記の式５〜式１０の任意の1以上についての周波数領域に係る特徴パラメータを求める第２工程と、
３）前記第2工程において求めた時間領域に係る特徴パラメータ及び周波数領域に係る特徴パラメータについて主成分分析を行い、得られた主成分の座標空間における正常時と診断時の分布域の重複割合により回転駆動装置における駆動部の異常を判断する第３工程と
からなることを特徴とする回転駆動装置における診断対象部の異常診断方法。
a) 時間領域に係る特徴パラメータ  
【数１】
2017194371.tif 000059
b)時間領域に係る特徴パラメータ
【数２】
2017194371.tif 000060
c)時間領域に係る特徴パラメータ  
【数３】
2017194371.tif 000061
d)時間領域に係る特徴パラメータ    
【数４】
2017194371.tif 000062
e) 診断対象部の低周波帯域の安定指数を表わす特徴パラメータ
【数５】
2017194371.tif 000063
f）診断対象部の低周波帯域のパワースペクトルの総和を表わす特徴パラメータ
【数６】
2017194371.tif 000064
g）診断対象部のパス周波数成分率を表わす特徴パラメータ
【数７】
2017194371.tif 000065
h）診断対象部の損傷指数を表わす特徴パラメータ
【数８】
2017194371.tif 000066
i）診断対象部のパス周波数２次高調波率を表わす特徴パラメータ
【数９】
2017194371.tif 000067
j）診断対象部のパス周波数３次高調波率を表わす特徴パラメータ
【数１０】
2017194371.tif 000068
2017194371.tif 000069
【請求項２】
式５〜式１０の任意の１以上についての周波数領域に係る特徴パラメータのうちの少なくとも１を、式５〜式８の特徴パラメータから選択する請求項１に記載の回転駆動装置における診断対象部の異常診断方法。
【請求項３】
主成分分析を、累積率の総和が予め定めた所定値以上となる複数の主成分を用いて行う請求項１又は２に記載の回転駆動装置における診断対象部の異常診断方法。
【請求項４】
座標空間にプロットした、診断時の特徴パラメータの分布域が、正常時の特徴パラメータの分布域と重複する割合が予め定めた値以下であるときに、診断対象部が異常であると判断する請求項１〜３のいずれかに記載の回転駆動装置における診断対象部の異常診断方法。
【請求項５】
駆動装置が、低速回転機械のチェーン伝動機構である請求項１〜４のいずれかに記載の回転駆動装置における診断対象部の異常診断方法。
【請求項６】
回転駆動装置における診断対象部が、軸受または歯車である請求項１〜５のいずれかに記載の回転駆動装置における診断対象部の異常診断方法。
【請求項７】
回転駆動装置における診断対象部の異常診断装置であって、
１）正常時（基準時）に、前記診断対象部の振動測定部位に設置したセンサから出力される振動特性データを統計情報フィルタで処理して、正常時抽出振動特性データを得る正常時抽出振動特性データ取得手段と、
２）診断時に、前記診断対象部の振動測定部位に設置したセンサから出力される振動特性データを統計情報フィルタで処理して、診断時抽出振動特性データを得る診断時抽出振動特性データ取得手段と、
３）前記正常時抽出振動特性データ及び前記診断時抽出振動特性データについて正規化を行い、下記の式１〜式４の任意の1以上についての時間領域に係る特徴パラメータを求める時間領域特徴パラメータ取得手段と、
４）前記正常時抽出振動特性データ及び前記診断時抽出振動特性データについて包絡線処理を行った後、各データをフーリエ変換し、下記の式５〜式１０の任意の1以上についての周波数領域に係る特徴パラメータを求める周波数領域特徴パラメータ取得手段と、
５）前記求めた時間領域に係る特徴パラメータ及び周波数領域に係る特徴パラメータについて主成分分析を行い、得られた主成分の座標空間における正常時と診断時の分布域の重複割合により、回転駆動装置における診断対象部の異常を判断する異常判断手段と
を備えることを特徴とする回転駆動装置における診断対象部の異常診断装置。
a) 時間領域に係る特徴パラメータ  
【数１】
2017194371.tif 000070
b)時間領域に係る特徴パラメータ
【数２】
2017194371.tif 000071
c)時間領域に係る特徴パラメータ  
【数３】
2017194371.tif 000072
d)時間領域に係る特徴パラメータ    
【数４】
2017194371.tif 000073
e) 診断対象部の低周波帯域の安定指数を表わす特徴パラメータ
【数５】
2017194371.tif 000074
f）診断対象部の低周波帯域のパワースペクトルの総和を表わす特徴パラメータ
【数６】
2017194371.tif 000075
g）診断対象部のパス周波数成分率を表わす特徴パラメータ  
【数７】
2017194371.tif 000076
h）診断対象部の損傷指数を表わす特徴パラメータ
【数８】
2017194371.tif 000077
i）診断対象部のパス周波数２次高調波率を表わす特徴パラメータ
【数９】
2017194371.tif 000078
j）診断対象部のパス周波数３次高調波率を表わす特徴パラメータ
【数１０】
2017194371.tif 000079
2017194371.tif 000080
【請求項８】
回転駆動装置における診断対象部が、軸受または歯車である請求項７に記載の回転駆動装置における診断対象部の異常診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、  回転駆動装置における診断対象部の異常診断方法と、それに用いる異常診断装置に関する。詳しくは、センサから出力される振動特性データを使用して、特に、低速で回転する駆動装置における軸受け、歯車、チエーン等の診断対象部の異常の検出を確実に実施することが可能な異常診断方法と、それに用いる異常診断装置を提供することにある。
【背景技術】
【０００２】
バケットエレベータなどの輸送装置、ロータリーキルン、鉱山装置等の駆動部の如き、２００ｒｐｍ以下の低速で回転する軸受けを含む駆動装置において、その異常診断をセンサから出力される振動特性データにより行おうとした場合、得られる信号のＳ（シグナル）／Ｎ（ノイズ）比が低く、異常の検出を正確に行うことができないという問題が指摘されている。
そのため、従来の異常診断は、専ら、検査者の五感主体で行われ、その正確性を確保するには、高度な熟練を要するものであった。
【０００３】
一方、Ｓ／Ｎ比が低い信号より、ノイズを除去する手段として、以下の方法が知られている。
たとえば、特許文献１に記載されるような、ハイパスフィルターによる軸受診断方法や、特許文献２に記載されるような、パワースペクトル比による異常信号の抽出法がある。しかしながら、前者の方法は、カットオフ周波数の決定が難しく、異常信号の選別抽出ができない問題があり、異常信号を十分正確に抽出することが困難であった。また、後者の方法は、衝撃的な振動が伴う設備の異常信号抽出に適していない問題があり、異常信号を十分正確に抽出することが困難であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−０３３３５３号公報
【特許文献２】特許第３９２０７１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、前記の従来の問題点に鑑み、センサから出力される振動特性データを使用して、特に、低速で回転する駆動装置における軸受け、歯車、チエーン等の診断対象部の異常の検出を確実に実施することが可能な異常診断方法と、それに用い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】
【０００６】
本発明者らは、前記目的を達成するために鋭意研究を重ねた結果、  異常信号の選別抽出を行う従来の統計情報フィルタによる処理に加えて、診断信号のフーリエ変換により得られる周波数領域のデータについて新規な特徴パラメータによる解析を行うと共に、時間領域のデータについても、特定の特徴パラメータによる解析を行い、これらの結果を主成分分析により評価することにより、前記目的を達成し得ることを見出し、本発明を提案するに至った。
【０００７】
本発明によると、上記目的は、次のような手段によって解決される。
（１）回転駆動装置における診断対象部の異常診断方法であって、
１）正常時（基準時）と、診断時に、前記診断対象部の振動測定部位に設置したセンサから出力される振動特性データを統計情報フィルタで処理して、それぞれ正常時抽出振動特性データ、診断時抽出振動特性データを得る第１工程と、
２）前記正常時抽出振動特性データ及び前記診断時抽出振動特性データについて正規化を行い、下記の式１〜式４の任意の1以上についての時間領域に係る特徴パラメータを求めるとともに、前記正常時抽出振動特性データ及び前記診断時抽出振動特性データについて包絡線処理を行った後、各データをフーリエ変換し、下記の式５〜式１０の任意の1以上についての周波数領域に係る特徴パラメータを求める第２工程と、
３）前記第2工程において求めた時間領域に係る特徴パラメータ及び周波数領域に係る特徴パラメータについて主成分分析を行い、得られた主成分の座標空間における正常時と診断時の分布域の重複割合により回転駆動装置における駆動部の異常を判断する第３工程と
からなることを特徴とする回転駆動装置における診断対象部の異常診断方法である。
a) 時間領域に係る特徴パラメータ  
【数１】
2017194371.tif 000003
b)時間領域に係る特徴パラメータ
【数２】
2017194371.tif 000004
c)時間領域に係る特徴パラメータ  
【数３】
2017194371.tif 000005
d)時間領域に係る特徴パラメータ    
【数４】
2017194371.tif 000006
e) 診断対象部の低周波帯域の安定指数を表わす特徴パラメータ
【数５】
2017194371.tif 000007
f）診断対象部の低周波帯域のパワースペクトルの総和を表わす特徴パラメータ
【数６】
2017194371.tif 000008
g）診断対象部のパス周波数成分率を表わす特徴パラメータ
【数７】
2017194371.tif 000009
h）診断対象部の損傷指数を表わす特徴パラメータ
【数８】
2017194371.tif 000010
i）診断対象部のパス周波数２次高調波率を表わす特徴パラメータ
【数９】
2017194371.tif 000011
j）診断対象部のパス周波数３次高調波率を表わす特徴パラメータ
【数１０】
2017194371.tif 000012
2017194371.tif 000013
【０００８】
このような構成とすることにより、軸受を含む回転駆動装置の適宜の場所に設置したセンサによって得られる振動特性データを、特定のフィルタ処理、特定のパラメータによる処理、更には、主成分分析の手法を組み合わせることにより処理することにより、低速で回転する軸受けを含む駆動装置における該振動特性データのようにＳ／Ｎ比が低いものであっても、正確に異常信号を抽出することが可能となる。
【０００９】
（２）上記（１）項において、式５〜式１０の任意の１以上についての周波数領域に係る特徴パラメータのうちの少なくとも１を、式５〜式８の特徴パラメータから選択するものとする。
【００１０】
このような構成とすることにより、上記（１）項の発明を、簡易に効率よく実施することができる。
【００１１】
（３）上記（１）項又は（２）項において、主成分分析を、累積率の総和が予め定めた所定値以上となる複数の主成分を用いて行うものとする。
【００１２】
このような構成とすることにより、元のデータの特徴が良好に表せるものとなり、異常診断の精度を向上させることができる。
【００１３】
（４）上記（１）項〜（３）項のいずれかにおいて、座標空間にプロットした、診断時の特徴パラメータの分布域が、正常時の特徴パラメータの分布域と重複する割合が予め定めた値以下であるときに、診断対象部が異常であると判断するものとする。
【００１４】
このような構成とすることにより、異常診断の判断を、簡易かつ精度良く行うことができる。
【００１５】
（５）上記（１）項〜（４）項のいずれかにおいて、駆動装置が、低速回転機械のチェーン伝動機構であるものとする。
【００１６】
このような構成とすることにより、従来は診断が困難であった低速回転機械のチェーン伝動機構における異常診断を容易に行うことができる。
【００１７】
（６）上記（１）項〜（５）項のいずれかにおいて、回転駆動装置における診断対象部が、軸受または歯車であるものとする。
【００１８】
このような構成とすることにより、従来は診断が困難であった軸受または歯車における異常診断を、本発明により、容易かつ確実に行うことができる。
【００１９】
（７）回転駆動装置における診断対象部の異常診断装置であって、
１）正常時（基準時）に、前記診断対象部の振動測定部位に設置したセンサから出力される振動特性データを統計情報フィルタで処理して、正常時抽出振動特性データを得る正常時抽出振動特性データ取得手段と、
２）診断時に、前記診断対象部の振動測定部位に設置したセンサから出力される振動特性データを統計情報フィルタで処理して、診断時抽出振動特性データを得る診断時抽出振動特性データ取得手段と、
３）前記正常時抽出振動特性データ及び前記診断時抽出振動特性データについて正規化を行い、下記の式１〜式４の任意の1以上についての時間領域に係る特徴パラメータを求める時間領域特徴パラメータ取得手段と、
４）前記正常時抽出振動特性データ及び前記診断時抽出振動特性データについて包絡線処理を行った後、各データをフーリエ変換し、下記の式５〜式１０の任意の1以上についての周波数領域に係る特徴パラメータを求める周波数領域特徴パラメータ取得手段と、
５）前記求めた時間領域に係る特徴パラメータ及び周波数領域に係る特徴パラメータについて主成分分析を行い、得られた主成分の座標空間における正常時と診断時の分布域の重複割合により、回転駆動装置における診断対象部の異常を判断する異常判断手段と
を備えることを特徴とする回転駆動装置における診断対象部の異常診断装置とする。
a) 時間領域に係る特徴パラメータ  
【数１】
2017194371.tif 000014
b)時間領域に係る特徴パラメータ
【数２】
2017194371.tif 000015
c)時間領域に係る特徴パラメータ  
【数３】
2017194371.tif 000016
d)時間領域に係る特徴パラメータ    
【数４】
2017194371.tif 000017
e) 診断対象部の低周波帯域の安定指数を表わす特徴パラメータ
【数５】
2017194371.tif 000018
f）診断対象部の低周波帯域のパワースペクトルの総和を表わす特徴パラメータ
【数６】
2017194371.tif 000019
g）診断対象部のパス周波数成分率を表わす特徴パラメータ
【数７】
2017194371.tif 000020
h）診断対象部の損傷指数を表わす特徴パラメータ
【数８】
2017194371.tif 000021
i）診断対象部のパス周波数２次高調波率を表わす特徴パラメータ
【数９】
2017194371.tif 000022
j）診断対象部のパス周波数３次高調波率を表わす特徴パラメータ
【数１０】
2017194371.tif 000023
2017194371.tif 000024
【００２０】
このような構成とすることにより、回転駆動装置の適宜の場所に設置したセンサから出力される振動特性データを使用して、特に、低速で回転する駆動装置における軸受け、歯車、チエーン等の診断対象部の異常の検出を確実に実施することができる異常診断装置が提供される。
【００２１】
上記（７）項において、回転駆動装置における診断対象部が、軸受または歯車であるものとする。                                                                    
【００２２】
このような構成とすることにより、従来は診断が困難であった軸受または歯車における異常診断を、容易かつ確実に行うことができる異常診断装置が提供される。
【発明の効果】
【００２３】
本発明は、回転駆動装置の適宜の場所に設置したセンサから出力される振動特性データを使用して、特に、低速で回転する駆動装置における軸受け、歯車、チエーン等の診断対象部の異常の検出を確実に実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の処理の流れ図である。
【図２】本発明における軸受を含む駆動装置の一例としての低速回転装置及び振動加速度センサを示す図である。
【図３】本発明における軸受の外輪傷、内輪傷、転動体傷の一例を示す図である。
【図４】比較例１として、本発明を、統計情報フィルターで処理せずに実施した場合の結果を示す図である。
【図５】実施例１として、本発明を、統計情報フィルターで処理して実施した場合の結果を示す図である。
【図６】比較例２として、本発明を、統計情報フィルターで処理せずに実施した場合の結果を示す図である。
【図７】実施例２として、本発明を、統計情報フィルターで処理して実施した場合の結果を示す図である。
【図８】本発明における軸受を含む駆動装置の一例としての材料輸送機と診断対象の軸受を示す図である。
【図９】診断対象の軸受の内輪に生じた異常を示す図である。
【図１０】診断対象の軸受の外輪に生じた異常を示す図である。
【図１１】実施例３の主成分分析結果を示す図面である。
【図１２】実施例４の主成分分析結果を示す図面である。
【図１３】実施例５の主成分分析結果を示す図面である。
【図１４】実施例６の主成分分析結果を示す図面である。
【図１５】実施例７の主成分分析結果を示す図面である。
【図１６】実施例８の主成分分析結果を示す図面である。
【図１７】実施例９の主成分分析結果を示す図面である。
【図１８】実施例１０の主成分分析結果を示す図面である。
【図１９】実施例１１の主成分分析結果を示す図面である。
【図２０】実施例１２の主成分分析結果を示す図面である。
【図２１】実施例１３の主成分分析結果を示す図面である。
【図２２】実施例１４の主成分分析結果を示す図面である。
【図２３】実施例１５の主成分分析結果を示す図面である。
【図２４】実施例１６の主成分分析結果を示す図面である。
【図２５】実施例１７の主成分分析結果を示す図面である。
【図２６】実施例１８の主成分分析結果を示す図面である。
【図２７】実施例１９の主成分分析結果を示す図面である。
【図２８】実施例２０の主成分分析結果を示す図面である。
【図２９】実施例２１の主成分分析結果を示す図面である。
【図３０】実施例２２の主成分分析結果を示す図面である。
【図３１】実施例２３の主成分分析結果を示す図面である。
【図３２】実施例２４の主成分分析結果を示す図面である。
【図３３】実施例２５の主成分分析結果を示す図面である。
【図３４】実施例２６の主成分分析結果を示す図面である。
【図３５】実施例２７の主成分分析結果を示す図面である。
【図３６】実施例２８の主成分分析結果を示す図面である。
【図３７】実施例２９の主成分分析結果を示す図面である。
【図３８】実施例３０の主成分分析結果を示す図面である。
【図３９】実施例３１の主成分分析結果を示す図面である。
【図４０】実施例３２の主成分分析結果を示す図面である。
【図４１】実施例３３の主成分分析結果を示す図面である。
【図４２】実施例３４の主成分分析結果を示す図面である。
【図４３】実施例３５の主成分分析結果を示す図面である。
【図４４】実施例３６の主成分分析結果を示す図面である。
【図４５】実施例３７の主成分分析結果を示す図面である。
【図４６】実施例３８の主成分分析結果を示す図面である。
【図４７】実施例３９の主成分分析結果を示す図面である。
【図４８】実施例４０の主成分分析結果を示す図面である。
【図４９】実施例４１の主成分分析結果を示す図面である。
【図５０】実施例４２の主成分分析結果を示す図面である。
【図５１】実施例４３の主成分分析結果を示す図面である。
【図５２】実施例４４の主成分分析結果を示す図面である。
【図５３】実施例４５の主成分分析結果を示す図面である。
【図５４】実施例４６の主成分分析結果を示す図面である。
【図５５】実施例４７の主成分分析結果を示す図面である。
【図５６】実施例４８の主成分分析結果を示す図面である。
【図５７】比較例３の主成分分析結果を示す図面である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明の実施形態を詳細に説明する。図１は、本発明の処理の流れ図である。
本発明において、軸受を含む駆動装置にセンサを取り付ける位置、すなわち、振動測定部位は、軸受けの振動を検出し得る位置であれば特に制限されるものではない。一般には、軸受けに直接的又は間接的に接する固定部材、具体的には、駆動装置のケーシング、設置台等が好適である。
本発明において、上記振動特性データの検出に使用するセンサは、公知のものが特に制限無く使用される。
【００２６】
（１）まず、正常時（基準時）と、診断時に、前記診断対象部の振動測定部位に設置したセンサから出力される振動特性データを統計情報フィルタで処理して、それぞれ正常時抽出振動特性データ、診断時抽出振動特性データを得る第１工程について説明する。
【００２７】
本発明の診断方法は、通常の場合、先ず、正常時振動特性データを取得する。ここで、正常時（基準時）とは、診断対象の設備を精密診断を行った結果により異常が発生していない状態の事をいう
上記正常時振動特性データは、  統計処理を行うため、また、正確性を向上するため、十分な時間長（たとえば、5回転分）の診断信号を測定するように取得することが好ましい。
【００２８】
次いで、前記取得された正常時振動特性データは、ノイズを除去するため統計情報フィルタにより処理する。
統計情報フィルタによる処理は、センサより出力される時間波形である、振動特性データをフーリエ変換、好ましくは高速フーリエ変換により、スペクトル波形に変換した後、実施される。フーリエ変換に先立ち、必要により、データの正規化、データの分割を行うことが処理を効率良く行う上で好ましい。
【００２９】
上記データの正規化は、下記の式１１により実施される。
【数１１】
2017194371.tif 000025
2017194371.tif 000026
【００３０】
2017194371.tif 000027
【００３１】
2017194371.tif 000028
【数１２】
2017194371.tif 000029
2017194371.tif 000030
【００３２】
本発明において、上記統計情報フィルタで処理されたスペクトルデータは、必要によりハイパスフィルタにより処理した後、逆フーリエ変換、好ましくは逆高速フーリエ変換により時間波形に変換し、正常時抽出振動特性データを得る。
【００３３】
本発明の診断方法は、通常は、正常時振動特性データの取得後、診断を行う対象となる診断時振動特性データを取得する。
上記診断時振動特性データは、正常時振動特性データと同様、統計処理を行うため、また、正確性を向上するため、  十分な時間長（たとえば5回転分）の診断信号を測定するように取得することが好ましい。また、データの取得は、継続してデータを収集し、その中から対象とするデータを取り出してもよいし、診断時のみ必要量のデータを取得してもよい。
【００３４】
次いで、前記取得された診断時振動特性データは、前記正常時振動特性データと同様にして統計情報フィルタにより処理する。
また、同様に、上記統計情報フィルタで処理されたスペクトルデータは、必要によりハイパスフィルタにより処理した後、逆フーリエ変換、好ましくは逆高速フーリエ変換により時間波形に変換し、診断時抽出振動特性データを得る。
なお、統計情報フィルタの処理によるノイズの除去は十分でなく、得られた抽出振動特性データは、以下の処理により、異常データが検出し易くできるように処理を行う。
なお、前記したように、通常は、正常時振動特性データの取得後、診断時振動特性データを取得するが、これに限らず、診断時振動特性データを取得した後に、正常時振動特性データの取得を行って、本発明を実施してもよい。
【００３５】
（２）次に、前記正常時抽出振動特性データ及び前記診断時抽出振動特性データについて正規化を行い、下記の式１〜式４の任意の1以上についての時間領域に係る特徴パラメータを求めるとともに、前記正常時抽出振動特性データ及び前記診断時抽出振動特性データについて包絡線処理を行った後、各データをフーリエ変換し、下記の式５〜式１０の任意の1以上についての周波数領域に係る特徴パラメータを求める第２工程について説明する。
【００３６】
正規化は、下記の式１１により行う。
【数１１】
2017194371.tif 000031
2017194371.tif 000032
【００３７】
次いで、下記の式１〜式４により時間領域に係る特徴パラメータを求める
a) 時間領域に係る特徴パラメータ  
【数１】
2017194371.tif 000033
b)時間領域に係る特徴パラメータ
【数２】
2017194371.tif 000034
c)時間領域に係る特徴パラメータ  
【数３】
2017194371.tif 000035
d)時間領域に係る特徴パラメータ    
【数４】
2017194371.tif 000036
2017194371.tif 000037
【００３８】
正常時抽出振動特性データ及び診断時抽出振動特性データについて包絡線処理を求めるために、計測した時系列信号にハイパスフィルタをかけた後、波形の包絡線を求める。
また、各データを周波数データに変換する。すなわち、包絡線が得られた後、フーリエ変換により包絡線のスペクトルを求める。
さらに、下記の式５〜式１０の任意の1以上についての周波数領域に係る特徴パラメータを求める。
【００３９】
e) 診断対象部の低周波帯域の安定指数を表わす特徴パラメータ
【数５】
2017194371.tif 000038
f）診断対象部の低周波帯域のパワースペクトルの総和を表わす特徴パラメータ
【数６】
2017194371.tif 000039
g）診断対象部のパス周波数成分率を表わす特徴パラメータ
【数７】
2017194371.tif 000040
h）診断対象部の損傷指数表わす特徴パラメータ
【数８】
2017194371.tif 000041
i）診断対象部のパス周波数２次高調波率を表わす特徴パラメータ
【数９】
2017194371.tif 000042
j）診断対象部のパス周波数３次高調波率を表わす特徴パラメータ
【数１０】
2017194371.tif 000043
2017194371.tif 000044
【００４０】
（３）次に、前記第2工程において求めた時間領域に係る特徴パラメータ及び周波数領域に係る特徴パラメータについて主成分分析を行い、得られた主成分の座標空間における正常時と診断時の分布域の重複割合により回転駆動装置における駆動部の異常を判断する第３工程について説明する。
【００４１】
まず、時間領域の特徴パラメータ及び周波数領域の特徴パラメータについて主成分分析を行う。
2017194371.tif 000045
【数１３】
2017194371.tif 000046
2017194371.tif 000047
【００４２】
2017194371.tif 000048
【数１４】
2017194371.tif 000049
2017194371.tif 000050
【００４３】
得られた主成分を座標軸上での分布域の重複割合により、駆動装置における異常を判断する。
2017194371.tif 000051
【数１５】
2017194371.tif 000052
であれば、「正常」と判定し、
【数１６】
2017194371.tif 000053
2017194371.tif 000054
【００４４】
また、本発明は、前記した異常診断方法に用いる異常診断装置も提供する。すなわち、回転駆動装置における診断対象部の異常診断装置であって、
１）正常時（基準時）に、前記診断対象部の振動測定部位に設置したセンサから出力される振動特性データを統計情報フィルタで処理して、正常時抽出振動特性データを得る正常時抽出振動特性データ取得手段と、
２）診断時に、前記診断対象部の振動測定部位に設置したセンサから出力される振動特性データを統計情報フィルタで処理して、診断時抽出振動特性データを得る診断時抽出振動特性データ取得手段と、
３）前記正常時抽出振動特性データ及び前記診断時抽出振動特性データについて正規化を行い、下記の式１〜式４の任意の1以上についての時間領域に係る特徴パラメータを求める時間領域特徴パラメータ取得手段と、
４）前記正常時抽出振動特性データ及び前記診断時抽出振動特性データについて包絡線処理を行った後、各データをフーリエ変換し、下記の式５〜式１０の任意の1以上についての周波数領域に係る特徴パラメータを求める周波数領域特徴パラメータ取得手段と、
５）前記求めた時間領域に係る特徴パラメータ及び周波数領域に係る特徴パラメータについて主成分分析を行い、得られた主成分の座標空間における正常時と診断時の分布域の重複割合により、回転駆動装置における診断対象部の異常を判断する異常判断手段と
を備えることを特徴とする回転駆動装置における診断対象部の異常診断装置を提供する。
なお、 時間領域に係る特徴パラメータについての式１〜式４、および周波数領域に係る特徴パラメータについての式５〜式１０、並びに符号の意味は、前記の異常診断方法におけるものと同一である。                                                                    
【００４５】
前記の異常診断方法および異常診断装置は、他の部品（歯車や滑り軸受など）の診断用の特徴パラメータを定義すれば、同様にこれらの部品の状態診断に適用できる。
【００４６】
（実施例１，２）（比較例１，２）
図２に示す低速回転機械シミュレータの軸受ホルダの振動を測定するために適宜の位置に取り付けたセンサで振動の加速度信号を計測した．
サンプリング周波数は100kHz，サンプリング時間は，10〜40rpm計測時は200sec，50〜100rpm計測時は60secとした．
また，現場での早期異常を想定して，図３に示すような，幅5.0mm×深さ0.5mmのスポット傷施した3種類（外輪傷，内輪傷，転動体傷）の軸受を用意した．
実験により取得した信号を本発明の手法により処理し、最終的に得られた主成分分析の結果を示す．本手法の有効性を示すために，統計情報フィルタ処理の前後を比較するような形で10rpmと70rpmの結果を掲載する．
まず，10rpmについては，図４（比較例１：統計情報フィルタ処理前）と図５（実施例１：統計情報フィルタ処理後）に示すように、第１主成分を横座標に、第２主成分を縦座標にして、座標空間に示した。なお、各図における下側の図は、上側の図における座標の原点近傍を拡大して示したものである。以下の実施例、比較例においても同様である。正常状態時の主成分値（○印で示す）は、原点近傍に集中しているとともに、正常状態時の主成分値と異常状態の主成分値（外輪傷を□印、内輪傷を△印、転動体傷を×印でそれぞれ示す）との離間距離は、統計情報フィルタ処理前より処理後の方が大幅に向上していることが明らかである。
次に，70rpmについては，図６（比較例２：統計情報フィルタ処理前）に示すように、統計情報フィルタ前の結果でも，群ごとに固まる傾向は見られるが，正常状態（○印）の群の上に異常状態（□印、△印、×印）の群が重なっており，正確に診断できない。しかし，図７（実施例２：統計情報フィルタ処理後）に示すように、統計情報フィルタ処理後では，一目瞭然に識別できることが明らかである。
次に現場設備による検証例を示す。本発明で考案した方法の有効性を確認するために、現場設備による検証も行った。ここで、検証の一例を示す。
図８は検証対象の設備、表1は軸受の仕様をそれぞれ示す。診断対象の軸受の近傍に主鎖車があり、ローラチェーン（バケット付き）が駆動されているから、正常状態でも衝撃的な振動を伴う。
診断対象の軸受は図９、１０に示すように、内輪と外輪にフレーキングや傷が生じていた。この軸受を交換する前後に振動加速度信号を測定し、本発明で考案した方法を用いて診断した結果を図１１（実施例３）に示す。軸受交換する前の異常状態の主成分値は交換後の正常状態から大きく離間しており、異常状態が明白に検出・診断できることが明らかである。
【００４７】
【表１】
2017194371.tif 000055
【００４８】
（実施例４〜実施例４８）
実施例１、２と同様に図２に示す低速回転機械シミュレータの診断対象部である軸受ホルダに設置したセンサで振動特性信号を計測した。
診断時の振動特性信号の計測には、実施例１、２と同様に、図３に示すような、幅５．０ｍｍ×深さ０．５ｍｍのスポット傷を施した３種類（外輪傷、内輪傷、転動体傷）の軸受を用いて行った。
なお、サンプリング周波数についても実施例１、２と同様であり、また回転数は１０ｒｐｍとして実施した。
表２−１〜表２−３に示すように、時間領域に係る特徴パラメータを求める式と、周波数領域に係る特徴パラメータを求める式の種々の組合せについて、本発明の手法により処理した。また、得られた主成分分析の結果を座標空間にプロットした図面の番号を表中に示した。
これらの図１２〜図５６の図面から、いずれの組合せの場合にも、本発明の有効性が明らかである。
【００４９】
【表２−１】
2017194371.tif 000056
【００５０】
【表２−２】
2017194371.tif 000057
【００５１】
【表２−３】
2017194371.tif 000058
【００５２】
（比較例３）
時間領域に係る特徴パラメータを求める式を用いず、周波数領域に係る特徴パラメータを求める式のうち、式５と式７の両者のみを用いた以外は、実施例４〜４８と同様にして本発明の手法により処理した結果を図５７に示す。正常状態（○印）の群の上に異常状態（□印、△印、×印）の群が重なっており，正常状態にあるか、あるいは異常状態にあるかを、診断できない結果となっている。
【図１】
2017194371.tif 000081
【図２】
2017194371.tif 000082
【図３】
2017194371.tif 000083
【図４】
2017194371.tif 000084
【図５】
2017194371.tif 000085
【図６】
2017194371.tif 000086
【図７】
2017194371.tif 000087
【図８】
2017194371.tif 000088
【図９】
2017194371.tif 000089
【図１０】
2017194371.tif 000090
【図１１】
2017194371.tif 000091
【図１２】
2017194371.tif 000092
【図１３】
2017194371.tif 000093
【図１４】
2017194371.tif 000094
【図１５】
2017194371.tif 000095
【図１６】
2017194371.tif 000096
【図１７】
2017194371.tif 000097
【図１８】
2017194371.tif 000098
【図１９】
2017194371.tif 000099
【図２０】
2017194371.tif 000100
【図２１】
2017194371.tif 000101
【図２２】
2017194371.tif 000102
【図２３】
2017194371.tif 000103
【図２４】
2017194371.tif 000104
【図２５】
2017194371.tif 000105
【図２６】
2017194371.tif 000106
【図２７】
2017194371.tif 000107
【図２８】
2017194371.tif 000108
【図２９】
2017194371.tif 000109
【図３０】
2017194371.tif 000110
【図３１】
2017194371.tif 000111
【図３２】
2017194371.tif 000112
【図３３】
2017194371.tif 000113
【図３４】
2017194371.tif 000114
【図３５】
2017194371.tif 000115
【図３６】
2017194371.tif 000116
【図３７】
2017194371.tif 000117
【図３８】
2017194371.tif 000118
【図３９】
2017194371.tif 000119
【図４０】
2017194371.tif 000120
【図４１】
2017194371.tif 000121
【図４２】
2017194371.tif 000122
【図４３】
2017194371.tif 000123
【図４４】
2017194371.tif 000124
【図４５】
2017194371.tif 000125
【図４６】
2017194371.tif 000126
【図４７】
2017194371.tif 000127
【図４８】
2017194371.tif 000128
【図４９】
2017194371.tif 000129
【図５０】
2017194371.tif 000130
【図５１】
2017194371.tif 000131
【図５２】
2017194371.tif 000132
【図５３】
2017194371.tif 000133
【図５４】
2017194371.tif 000134
【図５５】
2017194371.tif 000135
【図５６】
2017194371.tif 000136
【図５７】
2017194371.tif 000137