(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
加速度センサを備えた乗り物の遊星歯車装置を監視する方法であって、
加速度センサからの信号（ｓ（ｔ））を取得する信号取得工程（ａ）と、該信号（ｓ（ｔ））をサンプリング周波数ＦＳでサンプリングして初期サンプル列（Ｔl(i)）を得るサンプリング工程（ｂ）と、
該初期サンプル列（Ｔl(i)）のサンプルを予め定められたサンプル数（ＮＪ）からなるサンプルの群であって、連続的に配列され且つ該連続的な配列内に対応する位置をそれぞれ有するサンプルの群に分割する分割工程（ｃ）と、
予め定められたサンプル群を取得するサンプル群取得工程（ｄ）と、
該予め定められたサンプル群を処理して最終サンプル列（ＥＴJ,K(i)）を得る最終サンプル列取得工程（ｅ）と、
前記最終サンプル列（ＥＴJ,K(i)）の６次モーメント（Ｍ６Ａ）は、前記最終サンプル列（ＥＴJ,K(i)）により考慮されている値の平均値に対する分散を示すのに用いられるものであって、
前記最終サンプル列（ＥＴJ,K(i)）の６次モーメント（Ｍ６Ａ）を算出する６次モーメント算出工程（ｆ）と、
該６次モーメント（Ｍ６Ａ）を少なくとも第一の予め定められた閾値（ＴＨ１、ＴＨ２）と比較する比較工程（ｇ）と
を具備することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記最終サンプル列取得工程（ｅ）は、前記予め定められたサンプル群を濾過処理して第一サンプル列（Ｔf(i)）を得る濾過処理工程（ｈ）と、
該第一サンプル列（Ｔf(i)）を処理して前記最終サンプル列（ＥＴJ,K(i)）を得るサンプル列処理工程（ｉ）とを具備し、
前記濾過処理工程（ｈ）は、前記予め定められたサンプル群に対して第一濾過処理を実行して第二サンプル列（Ｔlm(i)）を得る第一濾過処理工程（ｈ１）と、該第二サンプル列（Ｔlm(i)）に対して第二濾過処理を実行して前記第一サンプル列（Ｔf(i)）を得る第二濾過処理工程（ｈ２）とを具備し、
前記第一濾過処理工程（ｈ１）は、少なくとも前記予め定められたサンプル群（Ｔl(i)）の幾つかを取得するサンプル群取得工程（ｈ１１）と、Ｔr(i)を前記サンプル群取得工程（ｈ１１）で取得したサンプル群とし、ｌを取得したサンプル群の数をカウントするカウンタのカウント値としたときに、次の数式２により前記第二サンプル群を定義する平均時系列を算出する平均時系列算出工程（ｈ１２）とを具備し、
【数２】
0004307591.tif 000010
前記第二濾過処理工程（ｈ２）は、前記第二サンプル列（Ｔlm(i)）に一定の中央部および該中央部から減少する両側部を有する関数Ｆ（ｔ）を乗算をする乗算工程（ｈ２１）を具備する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記サンプル列処理工程（ｉ）は、前記第一サンプル列（Ｔf(i)）の周波数領域における変換を計算して振幅と周波数とをそれぞれ有する第一の数のサンプル（Ｓ１）を得る変換工程（ｊ）と、
第一および第二基準周波数（ＨＣ０、ＬＣ０）を得る基準周波数取得工程（ｋ）と、前記第一の数のサンプル（Ｓ１）中のサンプルのうち、前記第一および第二基準周波数（ＨＣ０、ＬＣ０）に対して予め定められた第一の関係にある周波数を有する第一のサンプルの振幅を修正して第二の数のサンプル（Ｓ２）を得る第一サンプル修正工程（ｌ）と、
前記第二の数のサンプル（Ｓ２）の各サンプルに対して予め定められた割り当て規則に従って対応する識別値（ＮＯＲＤｉ）を割り当てる識別値割当工程（ｍ）と、
基準値（Ｒ）を得る基準値取得工程（ｎ）と、
前記第二の数のサンプル（Ｓ２）中のサンプルのうち、前記基準値（Ｒ）に対して予め定められた第二の関係にある識別値（ＮＯＲＤｉ）を有する第二のサンプルの振幅を修正して第三の数のサンプル（Ｓ３）を得る第二サンプル修正工程（ｏ）と
を具備する請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記変換はフーリエ変換である請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第一サンプル修正工程（ｌ）は、前記第一の数のサンプル（Ｓ１）中のサンプルのうち、前記第一基準周波数（ＨＣ０）よりも低い周波数を有するサンプルの振幅を零にする第一振幅零工程（ｐ）と、
前記第一の数のサンプル（Ｓ１）中のサンプルのうち、前記第二基準周波数（ＬＣ０）よりも高い周波数を有するサンプルの振幅を零にする第二振幅零工程（ｑ）と
を具備する請求項３または４に記載の方法。
【請求項６】
前記識別値割当工程（ｍ）は、前記第二の数のサンプル（Ｓ２）中のサンプルをその振幅が大きい順に識別し、これら第二の数のサンプル（Ｓ２）中のサンプルに最も大きい振幅のサンプルから順に予め定められた値から大きくなる整数である識別値（ＮＯＲＤｉ）を割り当てる工程（ｒ）を具備する請求項３〜５のいずれか一つに記載の方法。
【請求項７】
前記第二サンプル修正工程（ｏ）は、前記第二の数のサンプル（Ｓ２）中のサンプルのうち、前記基準値（Ｒ）に対して予め定められた第三の関係にある識別値（ＮＯＲＤｉ）を有する基準サンプルの振幅を判別する判別工程（ｓ）と、
該基準サンプルの振幅に基づいて前記第二の数のサンプル（Ｓ２）の前記第二のサンプルの振幅を変更する振幅変更工程（ｔ）と
を具備する請求項３〜６のいずれか一つに記載の方法。
【請求項８】
前記判別工程（ｓ）は、予め定められた量だけ増加した前記基準値（Ｒ）に等しい識別値（ＮＯＲＤｉ）を有する前記第二の数のサンプル（Ｓ２）の前記基準サンプルを判別する工程（ｕ）を具備する請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記第二の数のサンプル（Ｓ２）中の前記第二のサンプルは、それぞれ前記基準サンプルの識別値（ＮＯＲＤｉ）よりも低い識別値（ＮＯＲＤｉ）を有し、前記振幅変更工程（ｔ）は、前記第二のサンプルの振幅を前記基準サンプルの振幅に等して前記第三の数のサンプル（Ｓ３）を得る工程（ｖ）を具備する請求項７または８に記載の方法。
【請求項１０】
前記最終サンプル列（ＥＴJ,K(i)）の６次モーメント（Ｍ６Ａ）を算出する６次モーメント算出工程を具備し、該６次モーメント算出工程は、
前記第三の数のサンプル（Ｓ３）の時間領域における逆変換を計算して前記最終サンプル列（ＥＴJ,K(i)）を得る逆変換計算工程（ｘ）と、
前記最終サンプル列（ＥＴJ,K(i)）の平均値（上部線付きのＥＴJ,K(i)）を算出する平均値算出工程（ｙ）と、前記最終サンプル列（ＥＴJ,K(i)）の標準偏差（σ）を算出する標準偏差算出工程（ｗ）と、
Ｍ６Ａを前記６次モーメントとし、ＥＴJ,K(i)を前記最終サンプル列とし、ＮＪを前記最終サンプル列（ＥＴJ,K(i)）のサンプルの数とし、上部線付きのＥＴJ,K(i)を前記最終サンプル列（ＥＴJ,K(i)）の平均値とし、σを前記最終サンプル列（ＥＴJ,K(i)）の標準偏差としたときに、次の数式１により６次モーメント（Ｍ６Ａ）を算出する算出工程（ｚ）と
を具備する請求項３〜９のいずれか一つに記載の方法。
【数１】
0004307591.tif 000011
【請求項１１】
前記逆変換は逆フーリエ変換である請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記サンプル群取得工程（ｄ）は、前記連続するサンプル群においてそれぞれのサンプル群の位置を表す識別数列（Ｎl〜Ｎn）を取得する識別数列取得工程（ｄ１）と、前記識別数（Ｎ１〜Ｎn）に対応する位置を有するサンプル群を前記連続サンプル群中で識別するサンプル群識別工程（ｄ２）と、識別したサンプル群を取得するサンプル群取得工程（ｄ３）とを具備する請求項１〜１１のいずれか一つに記載の方法。
【請求項１３】
前記分割工程（ｃ）から最終サンプル列取得工程（ｅ）を予め定められた回数（ＳＴＨ）実行する請求項１〜１２のいずれか一つに記載の方法。
【請求項１４】
前記分割工程（ｃ）から最終サンプル列取得工程（ｅ）の実行毎に各サンプル群の最初のサンプルが前回の実行に関して予め定められたサンプル数だけシフトされる請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記６次モーメント（Ｍ６Ａ）を比較する工程は、該６次モーメント（Ｍ６Ａ）を第二閾値（ＴＨ１、ＴＨ２）と比較する工程を具備する請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記乗り物が、ヘリコプタである請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は加速度センサを備えた乗り物、特にヘリコプタの遊星歯車装置を監視する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
如何なる欠陥または初期故障状態も直ちに検出し、飛行中の事故を防ぐために常にヘリコプタの動力伝達装置の構成部材を監視しなければならないことは公知である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
この目的で動力伝達装置は加速度センサを備え、該加速度センサからの信号を処理し、動力伝達装置の欠陥が何であるかを判別している。しかしながら欠陥を検出するセンサからの信号を処理する際に現在用いられている方法は、大きな災害事故に至る十分前に欠陥を確定するのに十分な感度を有していない。特に遊星歯車装置の場合、接続シャフトの回転に関して反対の周期を持つ信号は惑星星歯車のガタ、すなわち遊び運動により影響を受ける。
【０００４】
したがって本発明の目的は事故に繋がる可能性のある如何なる欠陥または故障状態に関して信頼の置ける事前検出を確保する監視方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば加速度センサを備えた乗り物、特にヘリコプタの遊星歯車装置を監視する監視方法が提供される。本監視方法はａ）加速度センサからの信号を取得する工程と、ｂ）該信号をサンプリング周波数ＦＳでサンプリングし、初期サンプル列を得る工程と、ｃ）前記初期サンプル列のサンプルを予め定められたサンプル数により定義されたサンプル群に分割する工程であって、該サンプル群が連続的に配列され且つ該連続的な配列中にそれぞれの位置を有する工程と、ｄ）予め定められたサンプル群を取得する工程と、ｅ）該予め定められたサンプル群を処理して最終サンプル列を得る工程を具備する。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の幾つかの実施形態について添付図面を参照して本発明を説明するが、本発明はこれら具体例によって何らの限定を受けるものではない。
【０００７】
図１および図２は本発明のヘリコプタ１００の構成部材の概略を示す図である。
【０００８】
特にヘリコプタ１００は第一エンジン１０１、第二エンジン１０２および第三エンジン１０３を具備し、第一エンジン１０１は第一、第二および第三の各減速装置１０５〜１０７を具備する第一動力伝達ライン１０４を介して主歯車装置１０９の入力歯車１０８に接続される。また第二エンジン１０２は第四、第五および第六減速装置１１２〜１１４を具備する第二動力伝達ライン１１１を介して入力歯車１０８に接続される。さらに第三エンジン１０３は第七、第八および第九減速装置１１７〜１１９を具備する第三動力伝達ライン１１６を介して入力歯車１０８に接続される。
【０００９】
入力歯車１０８は主歯車装置１０９の一部を構成すると共に６個の遊星歯車１２３と中央歯車１２４とを具備する遊星減速装置１２２を介してヘリコプタ１００のロータ１２１に接続される。また入力歯車１０８は第一動力伝達ライン１０４にも接続された第四動力伝達ライン１２５を介して参照番号１２６で概略示したアクセサリボックスに接続される共に尾部ロータ１３４に接続された第五動力伝達ライン１３０に接続される。第五動力伝達ラインは動力取出し歯車１３１、中間継ぎ手１３５〜１３７、中間変速装置１３９および尾部変速装置１４０を具備する。
【００１０】
図２は下記の表１に示す１５個の加速度センサ１〜１５および減速段の近くに設けられた二つの方位センサ１６、１７を示している。
【表１】
0004307591.tif 000002
【００１１】
またヘリコプタ１００は各センサからの信号をサンプリングし、ディジタル信号に変換するインタフェース装置１５１を介して各センサ１〜１７に接続される中央処理装置１５０を具備し、中央処理装置１５０はデータメモリ１５２、事象メモリ１５３および演算処理装置１５４に接続される。
【００１２】
後述する監視方法では加速度センサ８〜１０から供給される信号に基づいて遊星減速装置１２２の６個の遊星歯車１２３および中央歯車１２４における不規則振動の「可視性」を改良する。
【００１３】
本監視方法では入力歯車１０８の方位センサ１６により供給される信号ｓ１（ｔ）を用いて、それぞれの場合で考えられる加速度センサ８〜１０の何れかにより供給される信号ｓ（ｔ）を処理する。信号ｓ（ｔ）は遊星減速装置１２２の回転周波数に関係する振動性の信号であってランダムなノイズ、および近傍に在るその他の回転部材に関連するノイズの影響を受ける。
【００１４】
本監視方法は遊星歯車１２３を監視するために図３に示すように変数Ｆ（図５を参照して後述する）を予め定められた第一の値、例えば０に設定する初期工程（ブロック２０）を有する。
【００１５】
次に繰返しカウンタＳ（図５を参照して後述する）が予め定められた第一の値、例えば０に設定される（ブロック２１）。
【００１６】
次に加速度センサ８〜１０の一つから供給される信号ｓ（ｔ）および方位センサ１６から供給される信号ｓ１（ｔ）を取得し（ブロック２２）、二つの素整数間の比に等しい記憶されている係数ＫＴを方位センサの信号ｓ１（ｔ）の周波数に乗算してサンプリング周波数ＦＳを算出する（ブロック２３）。したがって得られたサンプリング周波数ＦＳは方位センサ１６の周波数と相関を有し、監視されるシャフトの各回転に対するＮＪ個の点（ＮＪは２の「べき」である）の信号ｓ（ｔ）を正確に与える周波数である。
【００１７】
次に信号ｓ（ｔ）をサンプリング周波数ＦＳでサンプリングし、当該センサに関連したｌ番目の回転に関する初期サンプル列Ｔl (i) を求め（ブロック２４）、これをデータメモリ１５２に記憶する（ブロック２５）。
【００１８】
次に初期サンプル列Ｔl (i) を各々がＮＪ（＝１０２４）個のサンプルＴl (i) で定義される複数のサンプル群に分割する（ブロック２６）。特にこれらサンプル群は連続して配列され、各サンプル群は連続した配列中のそれぞれの位置により識別可能である。第一サンプル群（すなわち位置１の群）は初期サンプル列の第一のサンプルから始まるように形成される。
【００１９】
次に１０２４個のサンプルからなる第一中間サンプル列Ｔlm(i) を得るためにサンプル群に第一濾過処理を実行する（ブロック２７）。第一濾過処理は図４に示した一連の処理工程を用いて実行するのが好ましい。この点については後述する。
【００２０】
次に１０２４個のサンプルからなる第二中間サンプル列Ｔf (i) を得るために第一中間サンプル列の１０２４個のサンプルに第二濾過処理を実行する（ブロック２８）。特に第二濾過処理では第一中間サンプル列Ｔlm(i) のサンプルに図７に示した形を有する次の数式３の関数Ｆ（ｔ）を乗算する。
【数３】
0004307591.tif 000003
【００２１】
すなわちタイムウインドウＦ（ｔ）は中央の４７４個のサンプルの振幅は変えずに最初の２７５個のサンプルの振幅に正弦的に０から１まで増加する値を掛けてそれを変化させ、最後の２７５個のサンプルの振幅に正弦的に１から０まで減少する値を掛けてそれを変化させる。上記濾過処理は両側の５５０個のサンプルの振幅に表の値を掛けてもよい。
【００２２】
次に図５を参照して後に詳述するように第二中間サンプル列Ｔf (i) を処理し、最終サンプル列ＥＴJ,K (i) を得て、その６次モーメントＭ６Ａを算出する（ブロック２９）。
【００２３】
中央処理装置１５０はこの６次モーメントＭ６Ａを二つの閾値ＴＨ１、ＴＨ２（ここではＴＨ１＜ＴＨ２）と比較し、必要に応じて図６を参照して後に詳述する処理に従って警報信号を発生する（ブロック３０）。
【００２４】
繰返しカウンタＳはそのカウントを１だけ繰り上げ（ブロック３１）、その値は遊星歯車の数に関連した予め定められた最大値ＳＴＨ（この例では６）と比較される（ブロック３２）。繰返しカウンタＳの値がＳＴＨより小さい場合（ブロック３２のＹＥＳ）、ブロック３２からブロック２６に戻り、繰返しカウンタＳの値に従って群に分けられたサンプルについてブロック２６〜３２の処理を繰り返す。なお詳細は後述する。一方、繰返しカウンタＳの値がＳＴＨより大きい場合（ブロック３２のＮＯ）、ブロック３２からブロック２１に戻り、信号ｓ（ｔ）の次の部分の監視を続ける。
【００２５】
ブロック２７の第一濾過処理は図４を参照して以下で説明する手順で実行される。
【００２６】
初めに群カウンタｌを１にセットする（ブロック４０）。次にブロック２６で定義された一連のサンプル群中におけるサンプル群の位置を表す一連の識別番号Ｎl 〜Ｎn をデータメモリ１５２から読み出し、ブロック２６で定義された一連のサンプル群中の位置Ｎl 〜Ｎn のサンプル群が識別される（ブロック４１）。
【００２７】
位置Ｎl のサンプル群、すなわち上述のように１０２４個のサンプルを具備するサンプル群Ｔl (i) （ｌは上記群カウンタの値）が得られる（ブロック４２）。
【００２８】
次に群カウンタｌの値が予め定められた値Ｋ１以下であるかを判別する（ブロック４３）。次に群カウンタｌの値がＫ１以下である場合（Ｋ１より少ないサンプル群が得られている場合、すなわちブロック４３のＹＥＳ）、次の数式４を用いてｌ番目に得たサンプルの和Δd を算出して信号が利用可能か否かを判別する（ブロック４７）。
【数４】
0004307591.tif 000004
【００２９】
次に式Δl = Ｋ２×ＦＳＶ×ＮＪにより制限値Δl が算出される（ブロック４８）。ここでＦＳＶはボトムスケール値、Ｋ２は１以下の予め定められた定数である。次に算出値Δd が制限値Δl より小さいか否かを判別する（ブロック４９）。「否」であると判別された場合（ブロック４９のＮＯ）、信号が存在すると判断し、群カウンタｌの値を増加し（ブロック５０）、位置Ｎl を有する次のサンプル群を得るためにブロック５０からブロック４２に戻る。一方、「是」であると判別された場合（ブロック４９のＹＥＳ）、信号は存在しないと判断し、警報信号を発生し（ブロック５１）、代わりのセンサ（例えば加速度センサ８に対する加速度センサ１０）が有るか否かを判別する（ブロック５２）。「是」であると判別された場合（ブロック５２のＹＥＳ）、ブロック５２は図３のブロック２１に戻り、代わりのセンサについて上記処理を繰り返す。代わりのセンサがない場合または代わりのセンサによっても収束性が得られない場合（ブロック５２のＮＯ）、処理を中断する。
【００３０】
一方、群カウンタｌの値がＫ１より大きい場合（位置Ｎ1 、Ｎ2 、・・・、ＮK1を有するサンプル群が連続して得られている場合、すなわちブロック４３のＮＯ）、ブロック４３からブロック５５に進んで中間サンプル列Ｔlm(i) を定義する平均同期時系列Ｔlm(i) を次の数式５に従って算出する。
【数５】
0004307591.tif 000005
すなわち考えられるｌ回の取得に関する各サンプルＴl (i) の平均値が算出される。
【００３１】
次に平均化過程の収束性は収束値Δを算出することにより判別され、収束値Δは次の数式６に従って、各サンプルの実際の平均値とその（４回）前の取得で算出した平均値との差の絶対値を全サンプルに関して加算して求めた総和を考慮されている（４回）前の取得での平均サンプルの総和で割ることで得られる（ブロック５６）。
【数６】
0004307591.tif 000006
ここでＴlm(i) はｌ番目の繰り返しのｉ番目のサンプルを示し、Ｔlm-4(i) はｌ−４番目の繰り返しのｉ番目のサンプルを表す。次に上記計算により得られた収束値Δが予め定められた最小許容収束値ΔC 以下であるかを判別する（ブロック５７）。ここで「是」と判別された場合、収束過程を中断し、ブロック５７からメインプログラム（図３のブロック２３）に戻る。これとは逆の場合、平均化過程が既に予め定められた最大回数Ｌ（Ｌ＝６０）回行われたか否かを判別する（ブロック５９）。その結果、群（取得）カウンタｌのカウントがＬより少なければ（すなわちＮＯ）、群カウンタのカウントを増加（ブロック５０）し、上記処理を繰り返す。これとは逆の場合（すなわちＹＥＳ）、ブロック５１〜５２について説明したように警報信号を発生し、可能であれば代わりのセンサによる処理の繰り返しが行われる。
【００３２】
図３のブロック２９の処理工程、すなわち第二中間サンプル列Ｔf (i) を処理して、最終サンプル列ＥＴJ,K (i) の６次モーメントＭ６Ａを算出する工程は図５を参照して以下で説明する処理で実行される。
【００３３】
初めに好ましくは演算処理装置１５４を用いて第二中間サンプル列Ｔf (i) を高速フーリエ変換（ＦＦＴ）Ｆ(k) する（ブロック６０）。
【００３４】
高速フーリエ変換Ｆ(k) は図８に示した第二中間サンプル列Ｔf (i) の周波数スペクトルを与え、第三中間サンプル列Ｓ１を定義する。各サンプルはそれぞれ周波数と振幅とを有し、各サンプルの振幅はデカルト座標表示、すなわち実数部および虚数部から成る複素数により表現される。
【００３５】
次に６個の遊星歯車１２３に特有の第一および第二基準周波数ＨＣ０およびＬＣ０（ここではＨＣ０＞ＬＣ０）をデータメモリ１５２に読み込む（ブロック６１）。
【００３６】
次に第一基準周波数ＨＣ０以下の周波数を有する第三中間サンプル列Ｓ１のサンプルの振幅を零にし（ブロック６２）、第二基準周波数ＬＣ０以上の周波数を有するサンプルの振幅を零にし（ブロック６３）、図９に示した第四中間サンプル列Ｓ２を得る。
【００３７】
図９に示したように第四中間サンプル列Ｓ２の各サンプルには振幅の大きさ順に（最大振幅サンプルから最小振幅サンプルへ）それぞれ識別値ＮＯＲＤｉを割り当てる。すなわち１から順次増加する識別値ＮＯＲＤｉを最大振幅サンプルから始めて全てのサンプルに順次割り当てる（ブロック６４）。
【００３８】
次にブロック６１で読み込んだ第一および第二基準周波数ＨＣ０、ＬＣ０に割り当てた基準値Ｒをデータメモリ１５２に読み込む（ブロック６５）。
【００３９】
次に第四中間サンプル列Ｓ２において１だけ増加した基準値Ｒに等しい識別値ＮＯＲＤｉ（すなわちＮＯＲＥＤｉ＝Ｒ＋１）を有する特定サンプルＳｉの振幅を決定する（ブロック６６）。
【００４０】
第四中間サンプル列Ｓ２において１だけ増加した基準値Ｒ以下の識別値ＮＯＲＤｉ（すなわちＮＯＲＥＤｉ＜Ｒ＋１）を有するサンプルの振幅、すなわち上記識別値割り当て規則で言えばサンプルＳｉより大きい振幅を有するサンプルの振幅が修正される。特にそうしたサンプルの振幅は上記サンプルＳｉの振幅に等しくなるように修正され（ブロック６７）、こうして図１０に示すように修正された周波数スペクトルを定義する第五中間サンプル列Ｓ３が得られる。図１０のスペクトルは基準値Ｒが４に等しい時に得られ、ＮＯＲＤｉ＝１、２、３、４を有するサンプルの振幅は、ＮＯＲＤｉ＝５を有するサンプルＳｉの振幅に等しくされる。
【００４１】
上記サンプルの振幅修正処理はサンプルの位相を変えずに実施しなければならない。すなわちサンプルを表す各複素数の実数部および虚数部を同じパーセンテージで減少させるか、或いはサンプルの絶対値（振幅）および位相によってそれぞれ定義される２次元ベクトルによってサンプルを極座標表示し、各ベクトルの絶対値だけを減少させればよい。
【００４２】
次に好ましくは演算処理装置１５４を用いて逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）し、上記最終サンプル列ＥＴJ,K (i) を算出する（ブロック６８）。
【００４３】
【外２】
0004307591.tif 000007
【００４４】
最終サンプル列ＥＴJ,K (i) の６次モーメントＭ６Ａは次の数式７により算出される（ブロック７０）。
【数７】
0004307591.tif 000008
ここでＮＪは上述したように１０２４である。
【００４５】
最終サンプルＥＴJ,K (i) の６次モーメントＭ６Ａは、サンプル列により考慮されている値の平均値に対する偏差（分散）を示すのに用いられる。特に６次モーメントは２次モーメント（偏差）に比べて平均値からさらに遠くにある点に対して重み付けをするので局部的な欠陥に対してさらに大きい重み付けをすることにより歯車の欠陥、例えば歯車の歯に発生したクラック等の欠陥を検出するのに特に有効である。事実、こうした欠陥発生時には当該センサは振幅が大きく、非常に短いパルスを発生する。６次モーメントの算出はこうしたパルスの寄与を認識する上で大いに役に立つ。
【００４６】
上述したように図３のブロック２６から３２までの動作は６回繰り返され（すなわち繰返しカウンタの値ＳがＳＴＨ以下である限り）、そしてその都度、繰返しカウンタの値Ｓに従ってサンプルを群に分割する。特にブロック２６から３２までの処理の一回目の実行（Ｓ＝０）では、初期サンプル列の最初のサンプルから始まるようにして、第一サンプル群が形成され、以下のサンプル群が前述のように形成される。しかしながらブロック２６から３２までの処理の各連続実行では、各サンプル群の最初のサンプルは、その前の処理実行で得たものに対して５４８個のサンプルだけ「シフト」される。すなわちサンプル群はそれぞれの最初のサンプルから始まるように形成され、初期サンプル列における各サンプル群の位置は前回の実行時に得たものに対して５４８個のサンプルだけシフトされる。
【００４７】
このため第一サンプル群はその都度、サンプルＷ＝１＋５４８×Ｓから始まるように形成され、以降のサンプル群は同様に順次シフトされていく。
【００４８】
こうして上記処理の各実行毎にそれぞれの６次モーメントＭ６Ａが算出され、閾値ＴＨ１およびＴＨ２と比較される。
【００４９】
図３のブロック３０の閾値比較工程および警報発生工程は以下で図６を参照して説明するように実行される。
【００５０】
初めに６次モーメントＭ６Ａを第一閾値ＴＨ１と比較する（ブロック８０）。Ｍ６Ａ＜ＴＨ１の場合（ＹＥＳ）、ブロック８０は図３のブロック２１に進み、次のサンプル群に関して監視を続ける。逆にＭ６Ａが閾値ＴＨ１を越えている場合（ブロック８０のＮＯ）、この事象は事象メモリ１５３に記憶され（ブロック８２）、Ｍ６Ａは第二閾値ＴＨ２と比較される（ブロック６４）。Ｍ６Ａ＜ＴＨ２の場合（ブロック８４のＹＥＳ）、変数Ｆ（閾値ＴＨ２を既に越えたか否かを記憶するために図３のブロック２０において初期化済）は予め定められた第一の値、図では０に設定（または０であることが確認）され（ブロック８６）、図３のブロック２１に戻って次のサンプル群を引き続き監視する。これとは逆の場合（ブロック８４のＮＯ）、事象が事象メモリ１５３に記憶され（ブロック８８）、変数Ｆの値が判別される（ブロック９０）。特に変数Ｆが予め定められた第一の値の場合（ブロック９０のＹＥＳ）、変数Ｆは予め定められた第二の値、例えば１に設定され（ブロック９２）、ブロック９２は図３のブロック２１に戻って次のサンプル群を継続して監視する。これとは逆に変数Ｆが予め定められた第二の値、すなわち既に閾値ＴＨ２を越えている場合（ブロック９０のＮＯ）、パイロット警報信号が発生され（ブロック９４）、変数Ｆは再び予め定められた第一の値に設定され（ブロック９６）、次にブロック９６から図３のブロック２１に戻って次のサンプルの監視を継続する。
【００５１】
図３〜図６を参照して上述した方法と同じ監視方法は遊星減速装置１２１の中央歯車１２４の振動の不規則性に対する「可視性」の改善にも使用できる。
【００５２】
図１１に示したように中央歯車１２４を監視する方法は６個の遊星歯車１２３を監視する方法と同様に変数Ｆを初期化し（ブロック２００）、繰返しカウンタＳを０に設定し（ブロック２０１）、次に信号ｓ（ｔ）およびｓ１（ｔ）を取得する（ブロック２０２）工程を有する。
【００５３】
これら工程後に中央歯車１２４の特定のサンプリング周波数ＦＳを算出し（ブロック２０３）、このサンプリング周波数ＦＳで信号ｓ（ｔ）をサンプリングして初期サンプル列Ｔl (i) を取得し（ブロック２０４）、これらサンプルＴl (i) をデータメモリ１５２に記憶（ブロック２０５）する工程が続く。
【００５４】
次に初期サンプル列Ｔl (i) のサンプルがＮＪ個のサンプルＴl (i) からなる群に分割される（ブロック２０６）。なおここではＮＪ＝２５６である（遊星歯車１２３の場合はＮＪ＝１０２４）。次に最初の濾過処理を受ける（ブロック２０７）。この濾過処理は図４を参照して説明した処理と次の点を除いて同じである。すなわち位置Ｎl を有する２５６個のサンプルの群に加えて、次のサンプルの群も各回転毎に取得され、各回転毎に全部で５１２個のサンプルを取得するので、最初の濾過処理は５１２のサンプルからなる第一中間サンプル列Ｔlm(i) を提供する。
【００５５】
次に第一中間サンプル列Ｔlm(i) は第二中間サンプル列Ｔk (i) を得るために図５を参照して説明した方法と同じ方法で処理される（ブロック２０８）が、その６次モーメントＭ６Ａをすぐには算出しない。
【００５６】
実際には第二中間サンプル列Ｔk (i) は以下に説明するように最終サンプル列ＥＴJ,K (i) を得るために第二の濾過処理を受け（ブロック２０９）、次にその６次モーメントＭ６Ａが前記数式７により算出される（ブロック２１０）。
【００５７】
図３を参照して説明した方法と同じように６次モーメントＭ６Ａが閾値ＴＨ１、ＴＨ２と比較される（ブロック２１１）。
【００５８】
特に第二の濾過処理は図１２に示す形のタイムウインドウＦ（ｔ）、すなわち以下の数式８で表されるタイムウインドウにより第二中間サンプル列Ｔkm(i) のサンプルを濾過する。
【数８】
0004307591.tif 000009
【００５９】
中央歯車１２４についても繰返しカウンタＳを１だけ増加し（ブロック２１２）、このカウンタの値を閾値ＳＴＨ（＝８）と比較する（ブロック２１３）。そしてブロック２０６から２１３までの動作を８回繰り返す。
【００６０】
前述の方法と同じようにして、ブロック２０６から２１３までの動作を各一回実施する毎に各サンプル群の最初のサンプルは前回の実行で得たサンプルに対して「シフト」される。本実施形態では２８５個のサンプルだけシフトされる。
【００６１】
上述した本発明の方法は次のような利点を備えている。特に６次モーメントＭ６Ａの算出により例えば遅かれ早かれ減速装置の破損に繋がるような遊星減速装置１２２の部分に掛かる激しいストレスに起因するクラック等の局部的欠陥の診断を可能にする。
【００６２】
さらに本発明の方法ではランダムノイズ、遊星歯車の相対運動により生ずるノイズ、その他近傍にある運動部材から出るノイズ等から有効な監視成分を識別できる。
【００６３】
本明細書において添付図を参照して説明した方法に本発明の範囲内で幾つかの改変を行い得ることは明らかである。特に濾過および平均化の処理および警報発生の処理は上記説明の処理と違った処理を取ることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】ヘリコプタの平面図であって、その動力伝達装置の概略を示す図である。
【図２】ヘリコプタの動力伝達装置および種々の動力伝達部材センサの位置を示す簡略図である。
【図３】本発明の方法の第一実施形態に関する各処理工程のフローチャートである。
【図４】本発明の方法の第一実施形態に関する各処理工程のフローチャートである。
【図５】本発明の方法の第一実施形態に関する各処理工程のフローチャートである。
【図６】本発明の方法の第一実施形態に関する各処理工程のフローチャートである。
【図７】本発明の方法の第一実施形態で使用する濾過ウィンドウを示す図である。
【図８】本発明の方法に関する周波数スペクトルを示す図である。
【図９】本発明の方法に関する周波数スペクトルを示す図である。
【図１０】本発明の方法に関する周波数スペクトルを示す図である。
【図１１】本発明の方法の第二実施形態に関する各処理工程のフローチャートである。
【図１２】本発明の方法の第二実施形態で用いる濾過ウィンドウを示す図である。
【符号の説明】
１〜１５…加速度センサ
１００…ヘリコプタ
１６、１７…方位センサ
【図１】
0004307591.tif 000012
【図２】
0004307591.tif 000013
【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】
0004307591.tif 000019
【図９】
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【図１０】
0004307591.tif 000021
【図１１】
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【図１２】
0004307591.tif 000023