(57)【要約】静止部材に対して相対的に回転或いは摺動する部品を備えた機械設備に用いられる異常診断装置は、回転或いは摺動する部品又は静止部材に固定され、振動センサ３２と温度センサ３３とを有する検出部３１と、検出部３１の出力した検出信号から部品の状態を判定する信号処理部８１と、を備える。信号処理部８１は、振動センサ３２による計測結果と温度センサ３３による計測結果との組み合わせに基づいて、部品の異常の有無、或いは異常の有無及び損傷の程度を判定する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
静止部材に対して相対的に回転或いは摺動する部品を備えた機械設備に用いられる異常診断装置であって、
前記回転或いは摺動する部品又は前記静止部材に固定され、振動センサ、音響センサ、超音波センサ及びＡＥセンサの少なくとも一つの振動系センサと温度センサとを有する検出部と、
該検出部の出力した検出信号から前記部品の状態を判定する信号処理部と、
を備え、
該信号処理部は、前記振動系センサによる計測結果と前記温度センサによる計測結果との組み合わせに基づいて、前記部品の異常の有無、或いは該異常の有無及び損傷の程度を判定することを特徴とする異常診断装置。
【請求項２】
前記振動系センサ及び前記温度センサによる計測値又は該計測値の時間に対する変化率が少なくとも一回求められ、
前記信号処理部は、前記計測値又は前記変化率と予め設定しておいた各規定値とを比較することにより、前記部品の異常の有無、或いは該異常の有無及び損傷の程度を判定する異常判定部を有することを特徴とする請求項１に記載の異常診断装置。
【請求項３】
静止部材に対して相対的に回転或いは摺動する部品を備えた機械設備に用いられる異常診断装置であって、
前記回転或いは摺動する部品を駆動する駆動装置と、
前記部品又は前記静止部材に固定され、振動センサ、音響センサ、超音波センサ及びＡＥセンサの少なくとも一つの振動系センサと温度センサの少なくとも一つを有する検出部と、
該検出部の出力した検出信号から前記部品の状態を判定する信号処理部と、
を備え、
該信号処理部は、前記駆動装置の非通電時における前記部品の所定の速度領域内での慣性移動時に、前記検出部による振動又は温度の検出信号に基づいて前記部品の異常を診断することを特徴とする異常診断装置。
【請求項４】
静止部材に対して相対的に回転する部品を備えた機械設備に用いられる異常診断装置であって、
前記部品を回転駆動する駆動装置と、
前記部品又は前記静止部材に固定され、振動センサ、音響センサ、超音波センサ及びＡＥセンサの少なくとも一つの振動系センサと温度センサの少なくとも一つを有する検出部と、
該検出部の出力した検出信号から前記部品の状態を判定する信号処理部と、
を備え、
該信号処理部は、前記部品が１００ｍｉｎ−１以上１５００ｍｉｎ−１以下の回転速度領域内で回転する時、前記検出部による振動又は温度の検出信号に基づいて前記部品の異常を診断することを特徴とする異常診断装置。
【請求項５】
前記信号処理部は、前記駆動装置の非通電時における前記部品の前記回転速度領域内での慣性回転時に、前記検出部による振動又は温度の検出信号に基づいて前記部品の異常を診断することを特徴とする請求項４に記載の異常診断装置。
【請求項６】
前記駆動装置は通電及び非通電を繰り返して用いられると共に、該駆動装置の非通電時に前記部品が慣性移動可能であることを特徴とする請求項３又は５に記載の異常診断装置。
【請求項７】
前記駆動装置の非通電時の前記部品の慣性移動状態を該駆動装置のＯＦＦ信号に基づいて検出することを特徴とする請求項３，５及び６のいずれかに記載の異常診断装置。
【請求項８】
前記駆動装置の回転速度を検出する回転速度センサを備え、該回転速度センサによる回転速度の検出信号と前記検出部による振動又は温度の検出信号とを連動して前記部品の異常を診断することを特徴とする請求項３〜７のいずれかに記載の異常診断装置。
【請求項９】
前記信号処理部は、回転速度信号に基づき算出した前記部品の損傷に起因した周波数成分と前記振動系センサにより検出された信号に基づく実測データの周波数成分とを比較する比較照合部と、該比較照合部での比較結果に基づき、前記部品の異常の有無の判定や損傷部位を特定する異常判定部とを備えていることを特徴とする請求項１〜８のいずれかに記載の異常診断装置。
【請求項１０】
前記信号処理部は、前記振動系センサにより検出された信号波形から不要な周波数帯域を除去するフィルタ処理部と、前記フィルタ処理部から転送されたフィルタ処理後の波形の絶対値を検波するエンベロープ処理部と、前記エンベロープ処理部から転送された波形の周波数を分析する周波数分析部と、を備えていることを特徴とする請求項９に記載の異常診断装置。
【請求項１１】
回転或いは摺動する少なくとも一つの部品を備えた機械設備に用いられる異常診断装置であって、
前記機械設備から発生する信号を電気信号として出力する少なくとも一つの検出部と、
前記電気信号の波形の周波数分析を行い、該周波数分析で得られたスペクトルに基づき算出した基準値より大きい該スペクトルのピークを抽出し、該ピーク間の周波数と回転速度信号或いは移動速度信号に基づき算出した前記部品の損傷に起因する周波数成分とを比較照合し、その照合結果に基づき前記部品の異常の有無及び異常部位を判定する信号処理部と、
を備えたことを特徴とする異常診断装置。
【請求項１２】
前記信号処理部は、前記検出された信号に増幅処理とフィルタ処理の少なくとも一方を施し、その処理された波形にエンベロープ処理を行うことを特徴とする請求項１１に記載の異常診断装置。
【請求項１３】
回転或いは摺動する少なくとも一つの部品を備えた機械設備に用いられる異常診断装置であって、
前記機械設備から発生する信号を電気信号として出力する少なくとも一つの検出部と、
前記電気信号の単位時間当たりの波形が閾値を越えた衝撃波の頻度と、回転速度信号或いは移動速度信号に基づき、前記部品の異常の有無及び異常部位を判定する信号処理部と、
を備えたことを特徴とする異常診断装置。
【請求項１４】
前記信号処理部は、前記電気信号の波形をフィルタ処理し、全波整流波形に変換した波形に対して、前記閾値を越えるたびに、前記回転速度信号に応じた所定の時間、前記閾値を越える値に保持するように変換した波形を構成し、該波形が所定の回転数あたりに前記閾値を越える回数によって前記部品に異常を生じた可能性を知らせることを特徴とする請求項１３に記載の異常診断装置。
【請求項１５】
前記信号処理部は、前記閾値を保持するように変換した波形が所定の回転数あたりに前記閾値を越える回数によって前記部品に異常を生じた可能性の真偽を、複数回の統計的判断で判断することを特徴とする請求項１４に記載の異常診断装置。
【請求項１６】
前記信号処理部は、前記部品の回転速度が略一定の場合に実行されることを特徴とする請求項１１〜１５のいずれかに記載の異常診断装置。
【請求項１７】
回転或いは摺動する少なくとも一つの部品を備えた機械設備に用いられる異常診断装置であって、
前記機械設備から発生する信号を電気信号として出力する少なくとも一つの検出部と、
前記電気信号の波形の周波数分析を行い、該周波数分析で得られた実測スペクトルデータの周波数成分と前記部品に起因した周波数成分とを可変な許容幅を持って比較照合し、その照合結果に基づき前記部品の異常の有無及び異常部位を判定する信号処理部と、
を備えることを特徴とする異常診断装置。
【請求項１８】
回転部品を備えた機械設備に用いられる異常診断装置であって、
前記機械設備から発生する信号を電気信号として出力する少なくとも一つの検出部と、
前記電気信号の波形の周波数分析を行い、該周波数分析で得られた実測スペクトルデータの周波数成分と前記回転部品に起因した周波数成分とを許容幅を持って比較照合し、その照合結果に基づき前記回転部品の異常の有無及び異常部位を判定する信号処理部と、
を備える異常診断装置であって、
前記許容幅は、前記回転部品の回転速度と前記回転部品の設計寸法諸元とから算出される上限値と下限値を有する領域を少なくとも一つの領域に分割し、該各分割領域の中心値を求め、該中心値に対して与えられる任意の大きさの少なくとも一つの許容幅であり、
前記信号処理部は、前記実測スペクトルデータの周波数成分と前記回転部品に起因した周波数成分とを、前記少なくとも一つの許容幅毎に比較照合することを特徴とする異常診断装置。
【請求項１９】
前記許容幅は、前記回転部品が互いに異なる設計寸法諸元を有する複数の回転部品を備える場合と、前記回転部品の回転速度が変動した場合の少なくとも一方において、与えられることを特徴とする請求項１８に記載の異常診断装置。
【請求項２０】
前記許容幅は、前記周波数成分が高調波成分となるにつれて大きくなることを特徴とする請求項１７〜１９のいずれかに記載の異常診断装置。
【請求項２１】
前記許容幅は、前記周波数成分の周波数帯域に応じて増減することを特徴とする請求項１７から２０のいずれかに記載の異常診断装置。
【請求項２２】
前記許容幅は、回転速度に応じて増減することを特徴とする請求項１７または１８に記載の異常診断装置。
【請求項２３】
回転或いは摺動する少なくとも一つの部品を備えた機械設備に用いられる異常診断装置であって、
前記機械設備から発生する信号を電気信号として出力する少なくとも一つの検出部と、
前記電気信号の波形の周波数分析を行い、該周波数分析で得られた実測スペクトルデータの周波数成分と前記部品に起因した周波数成分とを比較照合し、その照合結果に基づき前記部品の異常の有無及び異常部位を判定する信号処理部と、を備え、
前記比較照合に用いられる基準値は、前記実測スペクトルデータの限定した周波数範囲に基づいて算出されることを特徴とする異常診断装置。
【請求項２４】
回転或いは摺動する少なくとも一つの部品を備えた機械設備に用いられる異常診断装置であって、
前記機械設備から発生する信号を電気信号として出力する少なくとも一つの検出部と、
前記電気信号の波形の周波数分析を行い、該周波数分析で得られた実測スペクトルデータの周波数成分と前記部品に起因した周波数成分とを比較照合し、その照合結果に基づき前記部品の異常の有無及び異常部位を判定する信号処理部と、
該信号処理部にて診断された診断結果を記憶する記憶部と、
前記診断結果を所定の形式で出力する出力部と、
該出力部によって出力される出力結果を、少なくとも一つのプログラムに基づいてレポートを作成するレポート作成部と、
を備えることを特徴とする異常診断装置。
【請求項２５】
前記検出部は、前記機械設備から発生する振動を検出するセンサに加えて、前記機械設備の温度を検出する温度センサと前記回転部品の回転速度を検出する回転速度センサとの少なくとも一方が単一の筐体内に収容される一体型センサを有していることを特徴とする請求項１１〜２４のいずれかに記載の異常診断装置。
【請求項２６】
前記機械設備は、前記回転部品である軸受及び該軸受を固定する軸受箱を備え、
前記一体型センサは、前記軸受箱の平坦部に固定されることを特徴とする請求項２５に記載の異常診断装置。
【請求項２７】
前記信号処理部による判定結果を伝送するデータ伝送手段を有することを特徴とする請求項１〜２６のいずれかに記載の異常診断装置。
【請求項２８】
前記信号処理部による処理、及び前記判定結果を制御系に出力する処理を行なうマイクロコンピュータを具備したことを特徴とする請求項１〜２７のいずれかに記載の異常診断装置。
【請求項２９】
前記機械設備は鉄道車両用軸受装置であることを特徴とする請求項１〜２８のいずれかに記載の異常診断装置。
【請求項３０】
前記機械設備は風車用軸受装置であることを特徴とする請求項１〜２８のいずれかに記載の異常診断装置。
【請求項３１】
前記機械設備は工作機械主軸用軸受装置であることを特徴とする請求項１〜２８のいずれかに記載の異常診断装置。
【請求項３２】
回転或いは摺動する少なくとも一つの部品を備えた機械設備に用いられる異常診断方法であって、
前記機械設備から発生する信号を検出して電気信号として出力する工程と、
該検出された信号の波形の周波数を分析する工程と、
該分析工程で得られたスペクトルに基づき算出した基準値より大きい該スペクトルのピークを抽出し、該ピーク間の周波数と回転速度信号或いは移動速度信号に基づき算出した前記部品の損傷に起因する周波数成分とを比較照合する工程と、
該比較工程での照合結果に基づき前記部品の異常の有無及び異常部位を判定する工程と、
を備えることを特徴とする異常診断方法。
【請求項３３】
回転或いは摺動する少なくとも一つの部品を備えた機械設備に用いられる異常診断方法であって、
前記機械設備から発生する信号を検出して電気信号として出力する工程と、
前記電気信号の単位時間当たりの波形が閾値を越えた衝撃波の頻度と、回転速度信号或いは移動速度信号に基づき、前記部品の異常の有無を検出する工程と、
を備えたことを特徴とする異常診断方法。
【請求項３４】
回転或いは摺動する少なくとも一つの部品を備えた機械設備に用いられる異常診断方法であって、
前記機械設備から発生する信号を検出して電気信号として出力する工程と、
該検出された信号の波形の周波数を分析する工程と、
該分析工程で得られた実測スペクトルデータの周波数成分と前記部品に起因した周波数成分とを可変な許容幅を持って比較照合する工程と、
該比較工程での照合結果に基づき前記部品の異常の有無及び異常部位を判定する工程と、を備えることを特徴とする異常診断方法。
【請求項３５】
回転部品を備えた機械設備に用いられる異常診断方法であって、
前記機械設備から発生する信号を検出して電気信号として出力する工程と、
該検出された信号の波形の周波数を分析する工程と、
前記回転部品に起因した周波数成分に対して、前記回転部品の回転速度と前記回転部品の設計寸法諸元とから算出される上限値と下限値を有する領域を少なくとも一つの領域に分割し、該各分割領域の中心値を求め、該中心値に対して与えられる任意の大きさを持った少なくとも一つの許容幅を設定する工程と、
該周波数分析で得られた実測スペクトルデータの周波数成分と前記回転部品に起因した周波数成分とを前記少なくとも一つの許容幅毎に比較照合する工程と、
該比較工程での照合結果に基づき前記回転部品の異常の有無及び異常部位を判定する工程と、
を備えることを特徴とする異常診断方法。
【請求項３６】
回転或いは摺動する少なくとも一つの部品を備えた機械設備に用いられる異常診断方法であって、
前記機械設備から発生する信号を検出して電気信号として出力する工程と、
該検出された信号の波形の周波数を分析する工程と、
該分析工程で得られた実測スペクトルデータの周波数成分と前記部品に起因した周波数成分とを比較照合する工程と、
該比較工程での照合結果に基づき前記部品の異常の有無及び異常部位を判定する工程と、
を備え、
前記比較照合に用いられる基準値は、前記実測スペクトルデータの限定した周波数範囲に基づいて算出されることを特徴とする異常診断方法。
【請求項３７】
回転或いは摺動する少なくとも一つの部品を備えた機械設備に用いられる異常診断方法であって、
前記機械設備から発生する信号を検出して電気信号として出力する工程と、
該検出された信号の波形の周波数を分析する工程と、
該分析工程で得られた実測スペクトルデータの周波数成分と前記部品に起因した周波数成分とを比較照合する工程と、
該比較工程での照合結果に基づき前記部品の異常の有無及び異常部位を判定する工程と、
前記分析、比較、判定工程の少なくとも一つにて得られる診断結果を記憶する工程と、
前記診断結果を所定の形式で出力する工程と、
該出力工程によって出力される出力結果を、少なくとも一つのプログラムに基づいてレポートを作成する工程と、
を備えることを特徴とする異常診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、例えば、鉄道車両の車軸やギアボックス或いは発電用風車の減速機のような、機械設備に用いられる回転或いは摺動する部品の異常診断装置及び異常診断方法に関し、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及び異常診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】  従来、鉄道車両や発電用風車等の回転部品は、一定期間使用した後に、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設備を分解することにより行われ、回転部品に発生した損傷や摩耗は、担当者の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】  しかしながら、上記機械設備全体を分解して、担当者が目視で検査する方法では、装置から回転部品や摺動部品を取り外す分解作業や、検査済みの回転部品や摺動部品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部品や摺動部品につけてしまう等、検査自体が回転部品や摺動部品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場合、欠陥を見落とす可能性が残るという問題もあった。さらに、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設備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う様々な方法が提案されている（例えば、特許文献１〜７参照。）。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）処理を行って振動発生周波数成分の信号を抽出して診断を行う方法が知られている。【０００６】  特許文献２に記載の装置では、鉄道車両において軸受箱に温度センサを装着し、検出温度が基準値以上に上昇した時に異常信号を運転台に発するか、又は地上側から温度を計測して軸受の異常監視を行っている。また、特許文献３に記載の装置では、一般の機械設備において、軸受の状態を振動または温度センサで常時監視し、各値が基準値以上に上昇した場合に、異常警報を出力したり、装置の稼動を停止させたりする。【０００７】  また、鉄道車両の車輪の転動面において、ブレーキの誤動作など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８〜１２参照。）。特許文献８では、振動センサや回転測定装置等により鉄道車両車輪、及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】特開平９−７９９１５号公報
【特許文献３】特開平１１−１２５２４４号公報
【特許文献４】特開２００３−２０２２７６号公報
【特許文献５】欧州特許出願公開第１３３８８７３号明細書（特許文献４の対応欧州特許出願公開公報）
【特許文献６】特開２００４−２５７８３６号公報
【特許文献７】欧州特許出願公開第１５４８４１９号明細書（特許文献６の対応欧州特許出願公開公報）
【特許文献８】特表平９−５００４５２号公報
【特許文献９】米国特許第５４３３１１１号明細書（特許文献８の対応米国特許公報）
【特許文献１０】特開平４−１４８８３９号公報
【特許文献１１】特表２００３−５３５７５５号公報
【特許文献１２】国際公開第０１／９４１７５号パンフレット（特許文献１１の対応国際出願公開公報）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】  ところで、特許文献３に記載の装置では、温度センサ及び振動センサのうちの何れか一方のセンサしか設置されていないため、異常が検知された場合には既に回転部品の損傷の程度が酷くなっていて継続して使用することが不可能なことが多く、機械設備を緊急に停止させなければならないという問題がある。この問題は、軸受の温度が基準値以上に上昇したか否かで異常の有無を判定している特許文献２に記載の装置でも同様である。【０００９】  具体的に、特許文献３に記載の装置では、温度センサ及び振動センサのうちの何れか一方のセンサによる信号に基づき回転部品の異常の有無を判定するため、例えば、軸受の焼付き異常の場合、温度上昇を起こして過熱する前に異常を捉えることが困難であり、また、突発的な外乱ノイズ等の影響で誤動作が生じて異常警報を発したりする等、安定稼動が妨げられるという問題がある。加えて、この装置では、異常警報が発せられて機械設備の稼動が停止しても、異常の部位の特定をすることができないという問題がある。【００１０】  また、特許文献３に記載の装置では、回転部品が組み込まれる装置には該回転部品に回転駆動力を伝達するためのモータ等の回転駆動手段が装着されている。このため、モータ駆動時に電磁音等の電気的な外乱ノイズが突発的に発生して、異常診断に対するＳＮ比（信号対雑音比）が悪くなり、誤診断により異常警報を発する等、安定稼動が妨げられるという問題がある。【００１１】  回転部品が組み込まれる装置は、使用される回転速度も低速から高速まで幅広い領域で使用されることが多い。例えば、鉄道車両の車軸用軸受においては、輪軸試験などで定期的に低速回転で検査することがある。この場合、軸受が組み込まれるハウジングの剛性が高いため、例えば、軸受の軌道面に損傷があっても、その損傷の上をころ等の転動体が通過することによる衝突力が小さく、軸受の損傷を見逃してしまう可能性がある。一方、高速の場合には回転駆動手段などからの音や振動等が大きくなるため異常診断に対するＳＮ比が悪くなり、低速時と同様に軸受の損傷を見逃してしまう可能性がある。【００１２】  また、特許文献１に記載の異常診断方法でも、判断基準値の設定の仕方によってはノイズ等の影響で診断精度が悪くなり、誤診断により異常警報を発する等、安定稼動が妨げられる問題がある。【００１３】  さらに、特許文献１に記載の異常診断方法では、回転速度に基づき振動発生周波数成分を算出しているが、実際の回転速度を直接取り込むことができない場合に、算出に用いた回転速度データが実際の回転速度とずれを生じていると、診断精度が悪くなるという問題がある。【００１４】  また、回転部品として多数の軸受を使用している機械設備では、軸受の内外径、幅寸法が同じであれば、内部の設計寸法諸元が異なっていても使用することがある。この場合、軸受の設計寸法諸元が異なると軸受の異常診断に使用される設定値も異なり、診断が複雑になる。このため、特定の部位に同じ設計寸法諸元の部品を組み込むようにすることもあり、組み立て時の作業効率が悪くなるという問題がある。【００１５】  さらに、上述したような異常診断方法では、診断結果が大量に蓄積されることになり、この大量の診��結果に基づいてレポートを作成することは過度の負担となる。【００１６】  また、特許文献８に記載の欠陥状態の検出装置では、鉄道車両で異常振動を示す欠陥状態が車輪のフラットによるものか、車軸軸受によるのか、あるいは線路又は他の異常によるものなのかを識別できないという問題がある。【００１７】  本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、その目的は回転或いは摺動する部品が組み込まれている機械設備を分解することなく実稼動状態で、診断精度を確保しながら回転或いは摺動する部品の異常を診断する異常診断装置及び異常診断方法を提供することにある。【００１８】  特に、本発明の第１の目的は、回転或いは摺動する部品が組み込まれている機械設備を分解することなく実稼動状態で部品の異常の有無と損傷の程度を同時に診断することができると共に、突発的な外乱ノイズ等の影響による誤診断を防止して高ＳＮ比で信頼性の高い異常診断を行うことができる異常診断装置を提供することにある。【００１９】  本発明の第２の目的は、実際の回転速度を直接取り込むことができない場合でも、診断精度を確保しつつ、異常の有無や異常の部位を特定することができる異常診断装置及び異常診断方法を提供することにある。
本発明の第３の目的は、設計寸法諸元が互いに異なる複数の回転部品が任意の部位に組み込まれても異常の有無や異常の部位を特定することができる異常診断装置を提供することにある。【００２０】  本発明の第４の目的は、診断結果のレポート作成の負担を軽減することができる異常診断装置及び異常診断方法を提供することにある。【００２１】  本発明の第５の目的は、鉄道車両における車輪のフラット等の部品の異常が発生している状態を正確に検出して、その車輪を特定することができる異常診断装置及び異常診断方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２２】  本発明の目的は、下記の構成により達成される。
（１）静止部材に対して相対的に回転或いは摺動する部品を備えた機械設備に用いられる異常診断装置であって、
回転或いは摺動する部品又は静止部材に固定され、振動センサ、音響センサ、超音波センサ及びＡＥセンサの少なくとも一つの振動系センサと温度センサとを有する検出部と、
検出部の出力した電気信号から部品の状態を判定する信号処理部と、
を備え、
信号処理部は、振動系センサによる計測結果と温度センサによる計測結果との組み合わせに基づいて、部品の異常の有無、或いは異常の有無及び損傷の程度を判定することを特徴とする異常診断装置。
（２）振動系センサ及び温度センサによる計測値又は計測値の時間に対する変化率が少なくとも一回求められ、
信号処理部は、計測値又は変化率と予め設定しておいた各規定値とを比較することにより、部品の異常の有無、或いは異常の有無及び損傷の程度を判定する異常判定部を有することを特徴とする（１）に記載の異常診断装置。
（３）静止部材に対して相対的に回転或いは摺動する部品を備えた機械設備に用いられる異常診断装置であって、
回転或いは摺動する部品を駆動する駆動装置と、
部品又は静止部材に固定され、振動センサ、音響センサ、超音波センサ及びＡＥセンサの少なくとも一つの振動系センサと温度センサの少なくとも一つを有する検出部と、
駆動装置の非通電時における部品の所定の速度領域内での慣性移動時に、検出部による振動又は温度の検出信号に基づいて部品の異常を診断することを特徴とする異常診断装置。
（４）静止部材に対して相対的に回転する部品を備えた機械設備に用いられる異常診断装置であって、
部品を回転駆動する駆動装置と、
部品又は静止部材に固定され、振動センサ、音響センサ、超音波センサ及びＡＥセンサの少なくとも一つの振動系センサと温度センサの少なくとも一つを有する検出部とを備え、
部品が１００ｍｉｎ−１以上１５００ｍｉｎ−１以下の回転速度領域内で回転する時、検出部による振動又は温度の検出信号に基づいて部品の異常を診断することを特徴とする異常診断装置。
（５）駆動装置の非通電時における部品の回転速度領域内での慣性回転時に、検出部による振動又は温度の検出信号に基づいて部品の異常を診断することを特徴とする（４）に記載の異常診断装置。
（６）駆動装置は通電及び非通電を繰り返して用いられると共に、駆動装置の非通電時に部品が慣性移動可能であることを特徴とする（３）又は（５）に記載の異常診断装置。
（７）駆動装置の非通電時の部品の慣性移動状態を駆動装置のＯＦＦ信号に基づいて検出することを特徴とする（３），（５）及び（６）のいずれかに記載の異常診断装置。
（８）駆動装置の回転速度を検出する回転速度センサを備え、回転速度センサによる回転速度の検出信号とセンサによる振動又は温度の検出信号とを連動して部品の異常を診断することを特徴とする（３）〜（７）のいずれかに記載の異常診断装置。
（９）信号処理部は、回転速度信号に基づき算出した部品の損傷に起因した周波数成分と振動系センサにより検出された信号に基づく実測データの周波数成分とを比較する比較照合部と、比較照合部での比較結果に基づき、部品の異常の有無の判定や損傷部位を特定する異常判定部とを備えていることを特徴とする（１）〜（８）のいずれかに記載の異常診断装置。
（１０）信号処理部は、振動系センサにより検出された信号波形から不要な周波数帯域を除去するフィルタ処理部と、フィルタ処理部から転送されたフィルタ処理後の波形の絶対値を検波するエンベロープ処理部と、エンベロープ処理部から転送された波形の周波数を分析する周波数分析部と、を備えていることを特徴とする（９）に記載の異常診断装置。
（１１）回転或いは摺動する少なくとも一つの部品を備えた機械設備に用いられる異常診断装置であって、
機械設備から発生する信号を電気信号として出力する少なくとも一つの検出部と、
電気信号の波形の周波数分析を行い、周波数分析で得られたスペクトルに基づき算出した基準値より大きい該スペクトルのピークを抽出し、ピーク間の周波数と回転速度信号或いは移動速度信号に基づき算出した部品の損傷に起因する周波数成分とを比較照合し、その照合結果に基づき部品の異常の有無及び異常部位を判定する信号処理部と、
を備えたことを特徴とする異常診断装置。
（１２）信号処理部は、検出された信号に増幅処理とフィルタ処理の少なくとも一方を施し、その処理された波形にエンベロープ処理を行うことを特徴とする（１１）に記載の異常診断装置。
（１３）回転或いは摺動する少なくとも一つの部品を備えた機械設備に用いられる異常診断装置であって、
機械設備から発生する信号を電気信号として出力する少なくとも一つの検出部と、
電気信号の単位時間当たりの波形が閾値を越えた衝撃波の頻度と、回転速度信号或いは移動速度信号に基づき、部品の異常の有無及び異常部位を判定する信号処理部と、
を備えたことを特徴とする異常診断装置。
（１４）信号処理部は、電気信号の波形をフィルタ処理し、全波整流波形に変換した波形に対して、閾値を越えるたびに、回転速度信号に応じた所定の時間、閾値を越える値に保持するように変換した波形を構成し、波形が所定の回転数あたりに閾値を越える回数によって部品に異常を生じた可能性を知らせることを特徴とする（１３）に記載の異常診断装置。
（１５）信号処理部は、閾値を保持するように変換した波形が所定の回転数あたりに閾値を越える回数によって部品に異常を生じた可能性の真偽を、複数回の統計的判断で判断することを特徴とする（１４）に記載の異常診断装置。
（１６）信号処理部は、部品の回転速度が略一定の場合に実行されることを特徴とする（１１）〜（１５）のいずれかに記載の異常診断装置。
（１７）回転或いは摺動する少なくとも一つの部品を備えた機械設備に用いられる異常診断装置であって、
機械設備から発生する信号を電気信号として出力する少なくとも一つの検出部と、
電気信号の波形の周波数分析を行い、周波数分析で得られた実測スペクトルデータの周波数成分と部品に起因した周波数成分とを可変な許容幅を持って比較照合し、その照合結果に基づき部品の異常の有無及び異常部位を判定する信号処理部と、
を備えることを特徴とする異常診断装置。
（１８）回転部品を備えた機械設備に用いられる異常診断装置であって、
機械設備から発生する信号を電気信号として出力する少なくとも一つの検出部と、
電気信号の波形の周波数分析を行い、周波数分析で得られた実測スペクトルデータの周波数成分と回転部品に起因した周波数成分とを許容幅を持って比較照合し、その照合結果に基づき回転部品の異常の有無及び異常部位を判定する信号処理部と、
を備える異常診断装置であって、
許容幅は、回転部品の回転速度と回転部品の設計寸法諸元とから算出される上限値と下限値を有する領域を少なくとも一つの領域に分割し、各分割領域の中心値を求め、中心値に対して与えられる任意の大きさの少なくとも一つの許容幅であり、
信号処理部は、実測スペクトルデータの周波数成分と回転部品に起因した周波数成分とを、少なくとも一つの許容幅毎に比較照合することを特徴とする異常診断装置。
（１９）許容幅は、回転部品が互いに異なる設計寸法諸元を有する複数の回転部品を備える場合と、回転部品の回転速度が変動した場合の少なくとも一方において、与えられることを特徴とする（１８）に記載の異常診断装置。
（２０）許容幅は、周波数成分が高調波成分となるにつれて大きくなることを特徴とする（１７）〜（１９）のいずれかに記載の異常診断装置。
（２１）許容幅は、周波数成分の周波数帯域に応じて増減することを特徴とする（１７）から（２０）のいずれかに記載の異常診断装置。
（２２）許容幅は、回転速度に応じて増減することを特徴とする（１７）または（１８）に記載の異常診断装置。
（２３）回転或いは摺動する少なくとも一つの部品を備えた機械設備に用いられる異常診断装置であって、
機械設備から発生する信号を電気信号として出力する少なくとも一つの検出部と、
電気信号の波形の周波数分析を行い、周波数分析で得られた実測スペクトルデータの周波数成分と前記部品に起因した周波数成分とを比較照合し、その照合結果に基づき部品の異常の有無及び異常部位を判定する信号処理部と、を備え、
比較照合に用いられる基準値は、実測スペクトルデータの限定した周波数範囲に基づいて算出されることを特徴とする異常診断装置。
（２４）回転或いは摺動する少なくとも一つの部品を備えた機械設備に用いられる異常診断装置であって、
機械設備から発生する信号を電気信号として出力する少なくとも一つの検出部と、
電気信号の波形の周波数分析を行い、周波数分析で得られた実測スペクトルデータの周波数成分と部品に起因した周波数成分とを比較照合し、その照合結果に基づき部品の異常の有無及び異常部位を判定する信号処理部と、
信号処理部にて診断された診断結果を記憶する記憶部と、
診断結果を所定の形式で出力する出力部と、
出力部によって出力される出力結果を、少なくとも一つのプログラムに基づいてレポートを作成するレポート作成部と、
を備えることを特徴とする異常診断装置。
（２５）検出部は、機械設備から発生する振動を検出するセンサに加えて、機械設備の温度を検出する温度センサと回転部品の回転速度を検出する回転速度センサとの少なくとも一方が単一の筐体内に収容される一体型センサを有していることを特徴とする（１１）〜（２４）のいずれかに記載の異常診断装置。
（２６）機械設備は、回転部品である軸受及び該軸受を固定する軸受箱を備え、
一体型センサは、軸受箱の平坦部に固定されることを特徴とする（２５）に記載の異常診断装置。
（２７）信号処理部による判定結果を伝送するデータ伝送手段を有することを特徴とする（１）〜（２６）のいずれかに記載の異常診断装置。
（２８）信号処理部による処理、及び判定結果を制御系に出力する処理を行なうマイクロコンピュータを具備したことを特徴とする（１）〜（２７）のいずれかに記載の異常診断装置。
（２９）機械設備は鉄道車両用軸受装置であることを特徴とする（１）〜（２８）のいずれかに記載の異常診断装置。
（３０）機械設備は風車用軸受装置であることを特徴とする（１）〜（２８）のいずれかに記載の異常診断装置。
（３１）機械設備は工作機械主軸用軸受装置であることを特徴とする（１）〜（２８）のいずれかに記載の異常診断装置。
（３２）回転或いは摺動する少なくとも一つの部品を備えた機械設備に用いられる異常診断方法であって、
機械設備から発生する信号を検出して電気信号として出力する工程と、
検出された信号の波形の周波数を分析する工程と、
分析工程で得られたスペクトルに基づき算出した基準値より大きい該スペクトルのピークを抽出し、ピーク間の周波数と回転速度信号或いは移動速度信号に基づき算出した部品の損傷に起因する周波数成分とを比較照合する工程と、
比較工程での照合結果に基づき部品の異常の有無及び異常部位を判定する工程と、
を備えることを特徴とする異常診断方法。
（３３）回転或いは摺動する少なくとも一つの部品を備えた機械設備に用いられる異常診断方法であって、
機械設備から発生する信号を検出して電気信号として出力する工程と、
電気信号の単位時間当たりの波形が閾値を越えた衝撃波の頻度と、回転速度信号或いは移動速度信号に基づき、部品の異常の有無を検出する工程と、
を備えたことを特徴とする異常診断方法。
（３４）回転或いは摺動する少なくとも一つの部品を備えた機械設備に用いられる異常診断方法であって、
機械設備から発生する信号を検出して電気信号として出力する工程と、
検出された信号の波形の周波数を分析する工程と、
分析工程で得られた実測スペクトルデータの周波数成分と部品に起因した周波数成分とを可変な許容幅を持って比較照合する工程と、
比較工程での照合結果に基づき部品の異常の有無及び異常部位を判定する工程と、を備えることを特徴とする異常診断方法。
（３５）回転部品を備えた機械設備に用いられる異常診断方法であって、
機械設備から発生する信号を検出して電気信号として出力する工程と、
検出された信号の波形の周波数を分析する工程と、
回転部品に起因した周波数成分に対して、回転部品の回転速度と回転部品の設計寸法諸元とから算出される上限値と下限値を有する領域を少なくとも一つの領域に分割し、各分割領域の中心値を求め、中心値に対して与えられる任意の大きさを持った少なくとも一つの許容幅を設定する工程と、
周波数分析で得られた実測スペクトルデータの周波数成分と回転部品に起因した周波数成分とを少なくとも一つの許容幅毎に比較照合する工程と、
比較工程での照合結果に基づき回転部品の異常の有無及び異常部位を判定する工程と、
を備えることを特徴とする異常診断方法。
（３６）回転或いは摺動する少なくとも一つの部品を備えた機械設備に用いられる異常診断方法であって、
機械設備から発生する信号を検出して電気信号として出力する工程と、
検出された信号の波形の周波数を分析する工程と、
分析工程で得られた実測スペクトルデータの周波数成分と部品に起因した周波数成分とを比較照合する工程と、
比較工程での照合結果に基づき部品の異常の有無及び異常部位を判定する工程と、
を備え、
比較照合に用いられる基準値は、実測スペクトルデータの限定した周波数範囲に基づいて算出されることを特徴とする異常診断方法。
（３７）回転或いは摺動する少なくとも一つの部品を備えた機械設備に用いられる異常診断方法であって、
機械設備から発生する信号を検出して電気信号として出力する工程と、
検出された信号の波形の周波数を分析する工程と、
分析工程で得られた実測スペクトルデータの周波数成分と部品に起因した周波数成分とを比較照合する工程と、
比較工程での照合結果に基づき部品の異常の有無及び異常部位を判定する工程と、
分析、比較、判定工程の少なくとも一つにて得られる診断結果を記憶する工程と、
診断結果を所定の形式で出力する工程と、
出力工程によって出力される出力結果を、少なくとも一つのプログラムに基づいてレポートを作成する工程と、
を備えることを特徴とする異常診断方法。
【発明の効果】
【００２３】  （１）の発明によれば、回転部品の回転状態或いは摺動部品の摺動状態に伴う振動及び温度の情報を同時に検出し、振動系センサによる計測結果と温度センサによる計測結果との組み合わせに基づいて、異常の有無と損傷の程度を同時に判定するので、振動と温度に関する回転或いは摺動部品の異常形態の特徴を利用した損傷の程度の判定が可能となる。また、突発的な外乱ノイズ等の影響による誤診断を防止して信頼性の高い異常診断を行うことができる。更に、回転或いは摺動する部品が組み込まれている機械設備を分解することなく実稼動状態で回転部品の異常の有無と損傷の程度を同時に検査することができ、回転部品の最適な交換時期が分かり、効率的なメンテナンスを可能にすることができる。【００２４】  （３）の発明によれば、−駆動装置の非通電時における回転或いは摺動する部品の所定の速度領域内での慣性運転時に、センサによる振動又は温度の検出信号に基づいて部品の異常を診断するようにしているので、回転或いは摺動する部品が組み込まれている機械設備を分解することなく実稼動状態で部品の異常を診断することができると共に、駆動装置の電気的な外乱ノイズを抑制することにより、高感度で高ＳＮ比（信号対雑音比）での信号の検出が可能となり、信頼性の高い異常診断を行うことができる。【００２５】  また、（４）の発明によれば、回転部品が１００ｍｉｎ−１以上１５００ｍｉｎ−１以下の回転速度領域内で回転する時、センサによる振動又は温度の検出信号に基づいて回転部品の異常を診断するようにしているので、回転部品が組み込まれている機械設備を分解することなく実稼動状態で回転部品の異常を診断することができると共に、軸受の剥離や車輪のフラット摩耗等の損傷による加振力を高ＳＮ比で検出可能となり、信頼性の高い異常診断を行うことができる。【００２６】  （１１）及び（３２）の発明によれば、周波数分析で得られたスペクトルに基づき算出した基準値より大きいスペクトルのピークを抽出し、ピーク間の周波数と回転速度信号或いは移動速度信号に基づき算出した回転或いは摺動する部品の損傷に起因する周波数成分とを比較照合し、その照合結果に基づき該部品の異常の有無及び異常部位を判定するので、実際の回転速度を直接取り込むことができないような場合に、算出に用いた回転速度データが実際の回転速度とずれを生じているとしても、異常の有無や異常部位の特定を精度良く行うことができる。また、簡単な構成で回転或いは摺動する部品が組み込まれている機械設備を分解することなく、異常の有無と異常の部位を特定することができ、装置の分解や組立にかかる手間を軽減できると共に、分解や組立に伴う該部品への損傷を防止することができる。【００２７】  また、（１３）及び（３３）の発明によれば、機械設備から発生する信号から出力された電気信号の単位時間当たりの波形が閾値を越えた衝撃波の頻度と、回転速度信号或いは移動速度信号に基づき、部品の異常の有無及び異常部位を判定するので、鉄道車両における車輪のフラット等の部品の異常が発生している状態を正確に検出して、その車輪を特定することができる。【００２８】  （１７）及び（３４）の発明によれば、周波数分析で得られた実測スペクトルデータの周波数成分と回転或いは摺動する部品に起因した周波数成分とを可変な許容幅を持って比較照合し、その照合結果に基づき部品の異常の有無及び異常部位を判定するようにしたので、実際の回転速度を直接取り込むことができないような場合に、算出に用いた回転速度データが実際の回転速度とずれを生じているとしても、異常の有無や異常部位の特定を精度良く行うことができる。また、簡単な構成で回転或いは摺動する部品が組み込まれている機械設備を分解することなく、異常の有無と異常の部位を特定することができ、装置の分解や組立にかかる手間を軽減できると共に、分解や組立に伴う該部品への損傷を防止することができる。【００２９】  また、（１８）及び（３５）の発明によれば、回転部品の回転速度と回転部品の設計寸法諸元とから算出される上限値と下限値を有する領域を少なくとも一つの領域に分割し、該各分割領域の中心値を求め、中心値に対して与えられる任意の大きさの少なくとも一つの許容幅を持って比較照合するので、設計寸法諸元が互いに異なる複数の回転部品が任意の部位に組み込まれる場合や回転部品の回転速度が変動した場合でも異常の有無や異常の部位を特定することができる。【００３０】  （２３）及び（３６）の発明によれば、実測スペクトルデータの周波数成分と回転或いは摺動する部品に起因した周波数成分とを比較照合する際、比較照合に用いられる基準値は、実測スペクトルデータの限定した周波数範囲に基づいて算出されるようにしたので、ノイズの影響を受け難くして診断精度を上げることができ、異常の有無及び異常部位を特定することができる。また、簡単な構成で回転或いは摺動する部品が組み込まれている機械設備を分解することなく、異常の有無と異常の部位を特定することができ、装置の分解や組立にかかる手間を軽減できると共に、分解や組立に伴う該部品への損傷を防止することができる。【００３１】  さらに、（２４）及び（３７）の発明によれば、異常の有無、異常の部位、診断時のスペクトル波形（実測スペクトルデータ）のような診断結果を所定の形式で出力し、この出力結果を少なくとも一つのプログラムに基づいてレポートを作成するので、診断結果に基づくレポートの作成作業が容易となる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明の第１実施形態に係る診断対象を複列円すいころ軸受を備えた鉄道車両用転がり軸受装置とした異常診断装置の概略図である。
【図２】異常診断装置の信号処理系統のブロック図である。
【図３】軸受の焼付き異常発生時の振動値の経時変化を示すグラフである。
【図４】軸受の焼付き異常発生時の外輪外周面の温度の経時変化を示すグラフである。
【図５】転がり軸受の傷の部位と、傷に起因して発生する振動発生周波数との関係を示す図である。
【図６】歯車の噛み合いで発生する異常振動周波数の関係式を説明するための図である。
【図７】本発明の第２実施形態に係る異常診断装置の信号処理系統のブロック図である。
【図８】第２実施形態に係る回転状態判定部の処理フローを示すフローチャートである。
【図９】本発明の第３実施形態に係る異常診断装置の回転状態判定部の処理フローを示すフローチャートである。
【図１０】本発明の第４実施形態に係る異常診断装置の概略図である。
【図１１】図１０の信号処理部のブロック図である。
【図１２】本発明の第４実施形態に係る異常診断方法の処理フローを示すフローチャートである。
【図１３】本発明の第５実施形態に係る異常診断方法の処理フローを示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第６実施形態に係る異常診断方法の処理フローを示すフローチャートである。
【図１５】本発明の第７実施形態に係る異常診断装置の概略図である。
【図１６】本発明の第７実施形態に係る異常診断方法の処理フローを示すフローチャートである。
【図１７】本発明の第８実施形態に係る異常診断装置の概略図である。
【図１８】異常診断装置の検出部が組み込まれた機械設備である鉄道車両用軸受装置の断面図である。
【図１９】本発明の第８実施形態と第７実施形態が組み合わされた異常診断装置の概略図である。
【図２０】本発明の第９実施形態に係る異常診断装置の概略図である。
【図２１】図２０に示す異常診断モジュールのブロック図である。
【図２２】図２０に示す異常診断モジュールの処理フローを示すフローチャートである。
【図２３】本発明の第９実施形態の異常診断の処理波形を説明するための図である。
【図２４】本発明の第１０実施形態に係る異常診断モジュールのブロック図である。
【図２５】図２４に示す異常診断モジュールの誤動作の説明図である。
【図２６】本発明の第１１実施形態に係る異常診断モジュールのブロック図である。
【図２７】図２６に示すデジタル処理部の処理波形を示す図である。
【図２８】本発明の第２実施形態に係る試験２のモータ非通電時の振動センサによる振動波形を示すグラフである。
【図２９】第２実施形態に係る試験２のモータ通電時の振動センサによる振動波形を示すグラフである。
【図３０】本発明の第３実施形態に係る試験３の回転速度を変化させた時のハウジングの振動を周波数分析したグラフである。
【図３１】本発明の第４実施形態に係る試験４の実施例３の異常診断を説明するための図である。
【図３２】第４実施形態に係る試験４の実施例４の異常診断を説明するための図である。
【図３３】第４実施形態に係る試験４の実施例５の異常診断を説明するための図である。
【図３４】本発明の第５実施形態に係る試験５の異常診断を説明するための図である。
【図３５】第５実施形態に係る試験５における従来の異常診断を説明するための図である。
【図３６】本発明の第６実施形態に係る試験６の異常診断を説明するための図である。
【図３７】第６実施形態に係る試験６の異常診断を説明するための他の図である。
【図３８】第６実施形態に係る試験７の異常診断を説明するための図である。
【図３９】本発明の第７実施形態に係る試験８の異常診断を説明するための図である。
【図４０】第７実施形態に係る試験８における従来の異常診断を説明するための図である。
【符号の説明】
【００３３】１０  転がり軸受装置（機械設備）
１１  複列円すいころ軸受（回転部品）
１２  軸受箱（静止部材）
３１，７０  検出部
３２  振動センサ（振動系センサ）
３３  温度センサ
３５  フィルタ処理部
３７  エンベロープ処理部
３８  周波数分析部
３９  比較照合部
４２  異常判定部
５２  回転状態判定部
６０，１２０  機械設備
６２  転がり軸受（回転部品）
７２  センサ
８０  制御器
８１，８２  信号処理部
８４  制御部
９０  出力装置
９３  モニタ
９４  警報機
９５  レポート作成部
９６  記憶部
９７  データ出力部
１００  データ蓄積分配部
１０２  回転分析部
１０４  フィルタ処理部
１０６  振動分析部
１０８  比較判定部
１１０  内部データ保存部
２００  鉄道車両（機械設備）
２０１  振動センサ
２０２、２２０、２３０  異常診断モジュール
２０３  通信回線
２０４  車輪（回転或いは摺動する部品）
２０５  デジタル処理モジュール
２０６  回転速度センサ
２０７、２３６  ＬＰＦ
２０８  ＡＤＣ
２０９  波形整形回路
２１０  ＴＣＮＴ
２１１  ＣＰＵ
２１２  通信プロトコルＩＰ
２１３  ＳＩＯ
２１４  ラインドライバ
２１５  エンベロープ回路
２１６、２３５  ＨＰＦ
２１７  全波整流回路
２１８  ピークホールド
２１９、２３１  デジタル処理部
２３２  エンベロープ処理
２３３  ヒルベルト変換
２３４  振幅復調
２３７  閾値カウント
２３８  診断部
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】  以下、本発明の各実施形態に係る異常診断装置及び異常診断方法について、図面を参照して詳細に説明する。【００３５】（第１実施形態）
まず、図１〜図６を参照して、本発明の第１実施形態に係る異常診断装置について説明する。
図１に示されるように、異常診断装置が適用される機械設備である鉄道車両用の転がり軸受装置１０は、回転部品である複列円すいころ軸受１１と、鉄道車両用台車の一部を構成する静止部材である軸受箱１２とを備える。また、異常診断装置は、転がり軸受装置１０から発生する信号を検出する検出部３１と、検出部３１の出力した電気信号から複列円すいころ軸受１１の異常等の状態を判定するための信号処理部８１及び転がり軸受装置１０を駆動制御する制御部８４とを備えた制御器８０と、モニタ９３や警報機９４等の出力装置９０とを備える。【００３６】  複列円すいころ軸受１１は、駆動装置である駆動モータ１３ａにより回転駆動される回転軸である鉄道車両の車軸１３を回転可能に支持しており、外周面に円すい外面状に傾斜した内輪軌道面１５，１５を有する一対の内輪１４，１４と、内周面に円すい内面状に傾斜した一対の外輪軌道面１７，１７を有する単一の外輪１６と、内輪１４，１４の内輪軌道面１５，１５と外輪１６の外輪軌道面１７，１７との間に複列で複数配置された転動体である円すいころ１８，１８と、円すいころ１８，１８を転動自在に保持する環状の打ち抜き保持器１９，１９と、外輪１６の軸方向の両端部にそれぞれ装着された一対のシール部材２０，２０とを備える。なお、駆動モータ１３ａは通電（ＯＮ）及び非通電（ＯＦＦ）を繰り返して用いられると共に、駆動モータ１３ａの非通電時には複列円すいころ軸受１１が車軸１３と共に慣性回転する。【００３７】  軸受箱１２は、鉄道車両用台車の側枠を構成するハウジング２１を備えており、このハウジング２１は外輪１６の外周面を覆うように円筒状に形成されている。また、ハウジング２１の軸方向の前端部側には前蓋２２が配置され、ハウジング２１の軸方向の後端部側には後蓋２３が配置されている。【００３８】  一対の内輪１４，１４の間には、内輪間座２４が配置されている。一対の内輪１４，１４及び内輪間座２４には車軸１３が圧入されており、外輪１６はハウジング２１に嵌合されている。複列円すいころ軸受１１には、種々部材の重量等によるラジアル荷重と任意のアキシアル荷重とが負荷されており、外輪１６の周方向の上側部が負荷圏になっている。ここで、負荷圏とは、転動体に対して荷重が負荷される領域をいう。【００３９】  車軸１３の前端部側に配置された一方のシール部材２０は、外輪１６の外側端部と前蓋２２との間に組み付けられ、後端部側に配置された他方のシール部材２０は、外輪１６の外側端部と後蓋２３との間に組み付けられている。【００４０】  ハウジング２１の外周部の複列円すいころ軸受１１の軸方向の略中央部位置には径方向に貫通する貫通穴２６が形成され、この貫通穴２６には異常診断装置の一部を構成する検出部３１が単一の筐体２７に収容された状態で固定されている。【００４１】  検出部３１は、振動センサ、ＡＥ（ａｃｏｕｓｔｉｃ  ｅｍｉｓｓｉｏｎ）センサ、音響センサ、超音波センサの少なくとも１つの振動を検出可能な振動系センサと温度センサとを一体に筐体２７内に収納固定した複合一体型センサである。なお、図１の検出部３１は、振動センサ３２と温度センサ３３を備える。【００４２】  振動センサ３２は、圧電素子等の振動測��素子であり、複列円すいころ軸受１１の内外輪軌道面１５，１５，１７，１７の剥離や、歯車の欠損、車輪のフラット摩耗等を検出するのに用いられる。なお、振動センサ３２は、加速度、速度或いは変位型等、振動を電気信号化できるものであればよく、ノイズが多いような機械設備に取付ける際には、絶縁型を使用する方がノイズの影響を受けることがないので好ましい。また、音響センサは、車軸部等から発生する音を音波として集音して、電気信号化できるマイクロホンを用いてもよく、マイクロホンは指向性を有した方が集音により好適である。【００４３】  温度センサ３３は、サーミスタ温度測定素子や白金測温抵抗体や熱電対等の非接触タイプの温度測定素子であり、筐体２７内で外輪１６の外周面近傍に配置されている。また、温度センサ３３としては、雰囲気温度が規定値を越えると、バイメタルの接点が離れたり、接点が溶断したりすることで導通しなくなる温度ヒューズを用いることができる。その場合、転がり軸受装置１０の温度が規定値を超えたとき、温度ヒューズの導通が遮断されることによって温度異常が検出される。【００４４】  また、検出部３１は、複列円すいころ軸受１１の非回転側軌道輪に嵌合している軸受箱１２のラジアル荷重の負荷圏領域に取り付けている。このため、例えば、軸受軌道面に損傷が発生した場合、その損傷部を転動体が通過する際に生じる衝突力は無負荷圏よりも負荷圏の方が大きく、軸受負荷圏側の方が感度良く異常振動を検出することができる。
なお、検出部３１は、複列円すい軸受１１のような転がり軸受の他に、機械設備の構成に応じて、歯車や車輪（共に図示せず）の振動及び温度を検出することができる。【００４５】  また、本実施形態では、複列円すいころ軸受１１の回転速度を検出するエンコーダ等の回転速度センサ４０（図２参照）が設けられている。【００４６】  信号処理部８１は、図２に示すように、振動センサ３２による振動信号を増幅後に振動計測値分析部５０を介して異常判定部４２に出力すると同時に、温度センサ３３による温度信号を増幅後に温度計測値分析部５１を介して異常判定部４２に出力し、異常判定部４２が振動と温度の各計測値又は時間に対する各変化率の組合せに基づいて、複列円すいころ軸受１１の異常の有無及び損傷の程度を判定する。ここで、各計測値は、任意の時間における実効値でもピーク値でもよい。【００４７】  即ち、軸受軌道面に剥離損傷が発生した場合には、その損傷部を転動体が通過するごとに衝撃が生じるため振動値の変化が大きくなるが、その前兆または直後では温度はほとんど変化しない。一方、軸受に焼付き異常が生じると、その前兆として計測時間に対する振動と温度の変化が大きくなるという特徴がある。このように、本実施形態では、異常の種類によって振動と温度の変化の仕方が異なるという回転部品の異常形態の特徴を利用したものであり、振動と温度の各計測値又は時間に対する各変化率を組み合わせることにより、複列円すいころ軸受１１の異常の有無及び損傷の程度を判定することができる。【００４８】  図３は、軸受に焼付き異常が生じるまでの振動の経時変化を示し、図４は、軸受に焼付き異常が生じるまでの温度の経時変化を示す。【００４９】  図３及び図４より、軸受に焼付きが発生する前兆として、Ａ点から振動が急激に増加しているが、温度変化はほとんどない。その後、Ｂ点から振動がさらに増加し、この時点から温度が上昇している。振動はさらに増加後、Ｃ点で焼付きが生じ、焼付き後の温度はさらに上昇して過熱していることがわかる。【００５０】  従って、図３及び図４に示した計測結果に基づき、Ａ，Ｂ，Ｃ点における振動と温度の計測値又は時間に対する変化率を求め、これらの値を予め設定しておいた規定値と比較することにより複列円すいころ軸受１１の異常の有無及び損傷の程度を判定する。【００５１】  更に、本実施形態では、振動センサ３２による振動の情報について、振動波形にフィルタ処理後、エンベロープ処理を施して周波数分析を行い、軸受の傷等の損傷の有無の判定及び損傷部位の特定を行えるようにして異常診断の信頼性を確実なものとしている。【００５２】  即ち、図２に示すように、振動センサ３２が発生した振動信号は、有線または無線の信号伝送手段３４を介して増幅及びＡ／Ｄ変換後にフィルタ部３５に転送される。フィルタ部３５は、固有振動数記憶部３６に記憶された、複列円すいころ軸受１１の固有振動数に基づいて、振動信号からその固有振動数に対応する所定の周波数帯域のみを抽出する。なお、振動信号の増幅及びＡ／Ｄ変換は、伝送前に行なわれてもよく、増幅、Ａ／Ｄ変換の順序は逆であってもよい。【００５３】  この固有振動数は、複列円すいころ軸受１１を被測定物として、打撃法により加振し、被測定物に取付けた振動検出器又は打撃により発生した音響を周波数分析することにより容易に求めることができる。なお、被測定物が複列円すいころ軸受の場合には、内輪、外輪、転動体、保持器等のいずれかに起因する固有振動数が与えられる。一般的に、機械部品の固有振動数は複数存在し、また固有振動数での振幅レベルは高くなるため測定の感度がよい。【００５４】  その後、エンベロープ処理部３７では、フィルタ部３５にて抽出された所定の周波数帯域に対して、波形の絶対値を検波する絶対値検波処理が行われる。さらに、周波数分析部３８で波形の周波数の分析処理が行われ、実測値データが比較照合部３９へ転送される。【００５５】  一方、理論周波数計算部４１において、回転速度センサ４０からの回転速度情報に基づき算出された、軸受の剥離、歯車の欠損、車輪のフラット等、回転部品の損傷に起因した周波数の計算値データが比較照合部３９に転送される。なお、回転部品が転がり軸受の場合には、計算値データは、図５に示されるような、内輪、外輪、転動体、保持器の損傷に起因した周波数データとなる。また、回転部品が歯車の場合には、図６に示されるような、傷に起因する周波数データとなる。【００５６】  そして、比較照合部３９で実測値データと計算値データとが比較照合され、異常判定部４２にて異常の有無、異常部位の特定、損傷の程度の判定が行われる。出力装置９０は、複列円すいころ軸受１１の異常の有無、損傷の程度、異常部位の特定等の判定結果を出力し、異常が検出された場合にはアラーム等の警報を発したり、判定結果を記憶部に取り込む。ここで、異常判定部４２から出力装置９０への情報転送は、有線や無線等のデータ伝送手段９２によって行われる。また、この判定結果を、転がり軸受装置１０の駆動機構の動作を制御する制御部８４へ出力し、この判定結果に応じた制御信号をフィードバックするようにしてもよい。【００５７】  なお、増幅後の振動信号処理は、各種データ処理と演算を行うもので、例えば、コンピュータ或いは専用マイクロチップ等を用いることが可能である。また、検出した信号をメモリ等の記憶手段に格納後に、演算処理を行うようにしても良い。【００５８】  このように本実施形態では、回転部品である複列円すいころ軸受１１の回転状態に伴う振動及び温度の情報を同時に検出し、振動センサ、音響センサ、超音波センサ、或いは、ＡＥセンサ等の振動系センサによる計測結果と温度センサによる計測結果との組み合わせに基づいて、異常の有無と損傷の程度を同時に判定するので、振動と温度に関する複列円すいころ軸受１１の異常形態の特徴を利用した損傷の程度の判定が可能となる。また、突発的な外乱ノイズ等の影響による誤診断を防止して信頼性の高い異常診断を行うことができる。更に、複列円すいころ軸受１１が組み込まれている鉄道車両用転がり軸受装置１０を分解することなく実稼動状態で複列円すいころ軸受１１の異常の有無と損傷の程度を同時に検査することができ、この結果、複列円すいころ軸受１１の最適な交換時期が分かり、効率的なメンテナンスを可能にすることができる。特に、本発明では、振動と温度の計測値または変化率を組み合わせることで異常の有無を複数回診断��て判定している。【００５９】  また、振動の情報については、回転速度信号に基づき算出した複列円すいころ軸受１１の損傷に起因した周波数成分と振動センサ３２により検出された信号の振動波形にフィルタ処理及びエンベロープ処理を施して得られた実測データの周波数成分とを比較することにより、複列円すいころ軸受１１の異常の有無の判定や損傷部位を特定することもでき、異常診断の信頼性をより確実なものとすることができる。【００６０】（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態に係る異常診断装置について、図７及び図８を参照して詳細に説明する。なお、第１実施形態と同等部分については、同一符号を付して説明を省略或いは簡略化する。【００６１】  本実施形態では、信号処理部８１は、駆動モータ１３ａ（図１参照）の非通電時における複列円すいころ軸受１１の所定の回転速度領域内での慣性回転状態を回転速度センサ４０及び駆動モータ１３ａのＯＦＦ信号に基づいて検出し、該検出時に、振動センサ３２及び温度センサ３３による検出信号に基づいて複列円すいころ軸受１１の異常を診断する。【００６２】  まず、図７に示すように、振動センサ３２が発生した振動信号、温度センサ３３が発生した温度信号は、信号伝送手段３４を介して増幅及びＡ／Ｄ変換後に回転状態判定部５２に転送される。なお、振動信号の増幅及びＡ／Ｄ変換は伝送前に行なわれてもよく、また、増幅とＡ／Ｄ変換の順序は逆であっても良い。【００６３】  回転状態判定部５２は、駆動モータ１３ａを所定の回転速度領域内で駆動運転した後、駆動モータ１３ａを非通電とした慣性回転領域かどうかを判定する。例えば、図８の処理フローに示すように、回転状態判定部５２は、駆動モータ側のＯＦＦ信号が出力されているか否かを判定する（ステップＳ１１）と共に、回転速度センサ４０からの複列円すいころ軸受１１の回転速度情報が予め設定された所定の回転速度領域内であるか否かを判定する（ステップＳ１２）。そして、駆動モータ側のＯＦＦ信号（非通電）が出力されておらず、或いは回転速度センサ４０からの複列円すいころ軸受１１の回転速度情報が予め設定された所定の回転速度領域内ではない場合は、ステップＳ１１に戻って処理を繰り返す。一方、駆動モータ側のＯＦＦ信号が回転状態判定部５２に出力され、且つ回転速度センサ４０からの複列円すいころ軸受１１の回転速度情報が予め設定された所定の回転速度領域内である場合には、その時点の振動信号及び温度信号を検出し、フィルタ部３５、温度計測値分析部５１に転送する（ステップＳ１３）。【００６４】  なお、回転状態判定部５２は、複列円すいころ軸受１１の回転速度情報が所定の回転速度領域内であることが確認されている場合には、駆動モータのＯＦＦ信号の出力に基づいて振動信号及び温度信号を検出するようにしてもよい。或いは、回転速度センサ４０による回転速度情報の推移によって駆動モータ１３ａが非通電時であることを判断するようにすれば、回転速度センサ４０による回転速度の検出信号と、検出部３１による振動又は温度の検出信号とを連動させて、回転部品の異常を診断するようにしてもよい。【００６５】  なお、駆動モータ１３ａが非通電時である場合には、振動の情報は、図７に示すように、第１実施形態と同様に処理され、異常判定部４２は、複列円すいころ軸受１１の振動異常の有無、異常部位の特定を行う。出力装置９０は複列円すいころ軸受１１の異常判定と異常部位の特定の結果の出力を行い、アラーム等の警報が発せられたり、判定結果が記憶部に取り込まれる。【００６６】  一方、駆動モータ側のＯＦＦ信号が出力され、且つ複列円すいころ軸受１１の回転速度情報が予め設定された所定の回転速度領域内である場合に検出された温度信号は、温度計測値分析部５１にて処理された後、異常判定部４２に出力される。【００６７】  該異常判定部４２では予め設定した閾値を超えるか否かを判定し、閾値を超えない場合は軸受に異常は発生していないと判断し、閾値を超えた場合は焼付き等の異常が軸受に発生したと判断して、出力装置９０で複列円すいころ軸受１１の異常判定の結果の出力が行われ、アラーム等の警報が発せられる。【００６８】  このように本実施形態では、信号処理部８１は、駆動モータ１３ａの非通電時における複列円すいころ軸受１１の所定の回転速度領域内での慣性回転状態において、振動センサ３２及び温度センサ３３による検出信号に基づいて複列円すいころ軸受１１の異常を診断するようにしているので、複列円すいころ軸受１１が組み込まれている鉄道車両用転がり軸受装置１０を分解することなく実稼動状態で複列円すいころ軸受１１の異常を診断することができると共に、駆動モータ１３ａ駆動時の電磁音等、電気的な外乱ノイズを抑制することにより、高感度で高ＳＮ比（信号対雑音比）での信号の検出が可能となり、信頼性の高い異常診断を行うことができる。【００６９】  本実施形態において、駆動モータ１３ａ駆動時、電磁音等の電気的な外乱ノイズの影響は振動センサ３２の方が温度センサ３３より大きいので、少なくとも振動センサ３２からの信号伝達手段３４が回転状態判定部５２に転送され、温度センサ３３から回転状態判定部５２を通らずに温度計測値分析部５１に信号伝送手段３４が転送されるようにしてもよい。
なお、その他の構成及び作用については、第１実施形態のものと同様である。【００７０】（第３実施形態）
次に、本発明の第３実施形態に係る異常診断装置について、図９を参照して説明する。なお、第２実施形態と同等部分については、同一符号を付して説明を省略或いは簡略化する。【００７１】  本実施形態の異常診断装置では、図９のフローチャートに示すように、回転状態判定部５２（図７参照）は、回転速度センサ４０からの複列円すいころ軸受１１の回転速度情報が１００ｍｉｎ−１以上１５００ｍｉｎ−１以下の回転速度領域内であるか否かを判定する（ステップＳ２１）。そして、複列円すいころ軸受１１の回転速度情報が１００ｍｉｎ−１以上１５００ｍｉｎ−１以下の回転速度領域外である場合は、ステップＳ２１に戻って処理を繰り返す。一方、複列円すいころ軸受１１の回転速度情報が１００ｍｉｎ−１以上１５００ｍｉｎ−１以下の回転速度領域内である場合には、その時点の振動信号及び温度信号を検出し、フィルタ部３５、温度計測値分析部５１に転送する（ステップＳ２２）。【００７２】  従って、本実施形態の異常診断装置では、図７の回転状態判定部５２は、駆動モータ１３ａのＯＦＦ信号の出力を用いずに、複列円すいころ軸受１１が１００ｍｉｎ−１以上１５００ｍｉｎ−１以下の回転速度領域内であるかどうかを判定するように構成される。【００７３】  ただし、本実施形態の異常診断装置でも、第２実施形態と同様に、回転状態判定部５２が、駆動モータ１３ａのＯＦＦ信号の出力を用いて、或いは、回転速度センサ４０による回転速度情報の推移によって駆動モータ１３ａが非通電時であることを判断するようにしても良い。従って、複列円すいころ軸受１１が１００ｍｉｎ−１以上１５００ｍｉｎ−１以下の回転速度領域内で慣性回転する時に、振動信号及び温度信号を検出することで、駆動モータ１３ａ通電時の電磁成分の影響がなくなり、より高精度な異常診断が可能となる。【００７４】  従って、本実施形態の異常診断装置によれば、複列円すいころ軸受１１が１００ｍｉｎ−１以上１５００ｍｉｎ−１以下の回転速度領域内で回転する時、振動センサ３２及び温度センサ３３による検出信号に基づいて複列円すいころ軸受１１の異常を診断するようにしているので、複列円すいころ軸受１１が組み込まれている鉄道車両用転がり軸受装置１０を分解することなく実稼動状態で複列円すいころ軸受１１の異常を診断することができると共に、複列円すいころ軸受１１の剥離や車輪のフラット摩耗等の損傷による加振力を外乱ノイズ等の影響を受けることなく高ＳＮ比で検出可能となり、その結果、信頼性の高い異常診断を行うことができる。
特に、外径がφ２００ｍｍ（内径φ１００ｍｍ、幅１５０ｍｍ）以上の複列円すいころ軸受１１が組み込まれる鉄道車両用転がり軸受装置１０において、複列円すいころ軸受１１が上記回転速度領域内で回転する場合に異常診断を行うことで、信頼性の高い異常診断が可能である。
その他の構成及び作用については、第２実施形態のものと同様である。【００７５】  なお、機械設備によってはクラッチ機構等を用いて歯車列の噛合いが間欠的に行われる場合があり、上記第２及び第３実施形態に加えて、クラッチによる歯車列の噛合いが離れた時に振動センサ３２及び温度センサ３３による検出信号に基づいて複列円すいころ軸受１１の異常を診断することにより、機械的な歯車列の噛合いノイズと電気的なノイズの影響を受けることがなくなり、さらに高ＳＮ比な異常診断が可能となる。なお、歯車列の噛み合いが離れた時に駆動モータ側に信号を出力し、駆動モータの非通電状態後に振動や温度の信号検出及び異常診断を行うと、診断の効率化が図れる。【００７６】  更に、鉄道車両用においては、上記第２及び第３実施形態に加えて、線路の繋ぎ目やポイント等がなく、且つ直線走行時に、振動センサ３２及び温度センサ３３による検出信号に基づいて複列円すいころ軸受１１の異常を診断することによっても同様の作用効果を得ることができる、この場合、例えば、直線走行になる場所を通過した時に運転席側または駆動モータ側に信号を出力し、駆動モータの非通電状態後に振動や温度の信号検出及び異常診断を行うと診断の効率化が図れる。【００７７】（第４実施形態）
次に、図１０〜１２を参照して、第４実施形態の異常診断装置について説明する。図１０に示されるように、異常診断装置は、機械設備６０から発生する信号を検出する検出部７０と、検出部７０の出力した電気信号から機械設備６０の回転部品の異常等の状態を判定するための信号処理部８２及び機械設備６０を駆動制御する制御部８４とを備えた制御器８０と、モニタ９３や警報機９４等の出力装置９０とを備える。【００７８】  機械設備６０には、１例として回転部品である転がり軸受６２が設けられており、転がり軸受６２は、回転軸（図示せず）に外嵌される回転輪である内輪６４と、ハウジング（図示せず）に内嵌される固定輪である外輪６６と、内輪６４及び外輪６６との間に配置された複数の転動体である玉６８と、玉６８を転動自在に保持する保持器（図示せず）とを備える。【００７９】  検出部７０は、運転中に機械設備６０から発生する振動を検出するセンサ７２を備える。センサ７２は、ボルト固定、接着、ボルト固定と接着、或いはモールド材による埋め込み等によってハウジングの外輪近傍に固定されている。なお、ボルト固定の場合には、回り止め機能を備えるようにしてもよい。また、センサ７２をモールドする場合には、防水性が図られると共に、外部からの加振に対する防振性が向上するため、センサ７２自体の信頼性を飛躍的に向上することができる。【００８０】  また、センサ７２は、振動を検出可能な振動系センサであればよく、振動センサ、ＡＥ（ａｃｏｕｓｔｉｃ  ｅｍｉｓｓｉｏｎ）センサ、超音波センサ、及びショックパルスセンサ等や、加速度、速度、歪み、応力、変位型等、振動を電気信号化できるものであればよい。また、ノイズが多いような機械設備に取り付ける際には、絶縁型を使用する方がノイズの影響を受けることが少ないので好ましい。さらに、センサ７２が、圧電素子等の振動検出素子を使用する場合には、この素子をプラスチック等にモールドして構成してもよい。加えて、本実施形態の機械設備６０は、転がり軸受６２の他に、歯車や車輪（共に図示せず）等の振動をセンサ７２によって検出することができる。【００８１】  また、検出部７０は、図１の検出部３１と同様に、機械設備から発生する振動を検出するセンサ７２と２機械設備の温度を検出する温度センサや回転速度センサが単一の筐体内に収容される一体型センサであってもよい。この場合、一体型センサは、転がり軸受６２を固定する軸受箱の平坦部に固定されることが好ましい（図１８参照。）。温度センサは、温度がある規定値になると、バイメタルの接点が離れるか、接点が溶断することで導通しなくなる方式の温度ヒューズであってもよい。これにより、ある規定値以上の温度が検出されると、温度ヒューズが導通しなくなるので、異常を検出することができる。【００８２】  信号処理部８２及び制御部８４とを備える制御器８０は、マイクロコンピュータ（ＩＣチップ，ＣＰＵ，ＭＰＵ，ＤＳＰ等）によって構成されており、データ伝送手段７４を介してセンサ７２からの電気信号を受け取る。【００８３】  信号処理部８２は、図１１に示されるように、データ蓄積分配部１００、回転分析部１０２、フィルタ処理部１０４、振動分析部１０６、比較判定部１０８、内���データ保存部１１０を備える。データ蓄積分配部１００は、センサ７２からの電気信号及び回転速度に関する電気信号を受け取り一時的に蓄積すると共に、信号の種類に応じて各分析部１０２，１０６の何れかに信号を振り分ける収集および分配機能を有している。各種信号は、データ蓄積分配部１００に送られる以前に、図示しないＡＤ変換器によりデジタル信号にＡ／Ｄ変換され、図示しない増幅器によって増幅きれた後にデータ蓄積分配部１００に送られる。なお、Ａ／Ｄ変換と増幅は、順序が逆であっても構わない。【００８４】  回転分析部１０２は、回転速度を検出するセンサ（図示せず）からの出力信号を基に、内輪６４、即ち回転軸の回転速度を算出し、算出した回転速度を比較判定部１０８に送信する。なお、上記検出素子が、内輪６４に取り付けられたエンコーダと外輪６６に取り付けられた磁石及び磁気検出素子で構成されている場合には、検出素子が出力する信号は、エンコーダの形状と回転速度に応じたパルス信号となる。回転分析部１０２は、エンコーダの形状に応じた所定の変換関数又は変換テーブルを有しており、関数またはテーブルに従って、パルス信号から内輪６４及び回転軸の回転速度を算出する。【００８５】  フィルタ処理部１０４は、回転部品である転がり軸受６２や歯車や車輪等の固有振動数に基づいて、振動信号からその固有振動数に対応する所定の周波数帯域のみを抽出し、不要な周波数帯域を除去する。この固有振動数は、回転部品を被測定物として、打撃法により加振し、被測定物に取付けた振動検出器又は打撃により発生した音響を周波数分析することにより容易に求めることができる。なお、被測定物が転がり軸受の場合には、内輪、外輪、転動体、保持器等のいずれかに起因する固有振動数が与えられる。一般的に、機械部品の固有振動数は複数存在し、また固有振動数での振幅レベルは高くなるため測定の感度がよい。【００８６】  振動分析部１０６は、センサ７２からの出力信号を基に、軸受６２、歯車、車輪に発生している振動の周波数分析を行う。具体的には、振動分析部１０６は、振動信号の周波数スペクトルを算出するＦＦＴ計算部であり、ＦＦＴのアルゴリズムに基づいて、振動の周波数スペクトルを算出する。算出された周波数スペクトルは、比較判定部１０８に送信される。また、振動分析部１０６は、ＦＦＴを行う前処理として、絶対値処理やエンベロープ処理を行い、診断に必要な周波数成分のみに変換してもよい。振動分析部１０６は、必要に応じて、エンベロープ処理後のエンベロープデータも併せて比較判定部１０８に出力する。【００８７】  比較判定部１０８は、振動分析部１０６による振動の周波数スペクトルと、この周波数スペクトルから算出される異常診断に用いられる基準値とを比較し、周波数スペクトルから基準値より大きいピーク成分を抽出して、ピーク間の周波数値を算出する。一方で、図５及び図６に示す関係式から、各回転部品の異常時に起因して発生する回転部品の振動発生周波数成分、即ち、軸受の傷成分Ｓｘ（内輪傷成分Ｓｉ、外輪傷成分Ｓｏ、転動体傷成分Ｓｂ及び保持器成分Ｓｃ）、歯車の噛み合いに対応する傷成分Ｓｇ、車輪等の回転体の摩耗やアンバランス成分Ｓｒを求め、この振動発生周波数��分とピーク間の周波数値を比較する。さらに、比較判定部１０８は、判定結果に基づき、異常の有無及び異常部位の特定を行う。【００８８】  なお、振動発生周波数成分の演算は、これより前に行ってもよく、以前に同様の診断を行っている場合には、内部データ保存部１１０に記憶し、そのデータを用いてもよい。また、算出に用いる各回転部品の設計諸元データは事前に入力記憶させておく。【００８９】  そして、比較判定部１０８での判定結果は、メモリやＨＤＤ等の内部データ保存部１１０に保存されても良いし、データ伝送手段９２を介して出力装置９０へ伝送されてもよい。また、この判定結果を、機械設備６０の駆動機構の動作を制御する制御部８４へ出力し、この判定結果に応じた制御信号をフィードバックするようにしてもよい。【００９０】  また、出力装置９０は、判定結果をモニタ等にリアルタイムに表示してもよいし、異常が検出された場合にはライトやブザー等の警報機を使って異常の通知を行なってもよい。なお、データ伝送手段７４，９２は、的確に信号を送受信可能であれば良く、有線でも良いし、ネットワークを考慮した無線を利用しても良い。【００９１】  次に、図１２を参照して、振動信号を基にした異常診断の処理フローの具体例について説明する。【００９２】  まず、センサ７２は各回転部品の振動を検出する（ステップＳ１０１）。検出された振動信号は、Ａ／Ｄ変換器によりデジタル信号に変換され（ステップＳ１０２）、所定の増幅率で増幅された後（ステップＳ１０３）、フィルタ処理部１０４により回転部品の固有振動数に対応した所定の周波数帯域のみを抽出するフィルタ処理が行われる（ステップＳ１０４）。その後、振動分析部１０６では、フィルタ処理後のデジタル信号に対してエンベロープ処理を施し（ステップＳ１０５）、エンベロープ処理後のデジタル信号の周波数スペクトルを求める（ステップＳ１０６）。【００９３】  次に、図５及び図６に示す関係式から、回転速度信号に基づき各回転部品の異常に起因して発生する周波数成分（軸受の傷成分Ｓｘ（内輪傷成分Ｓｉ、外輪傷成分Ｓｏ、転動体傷成分Ｓｂ及び保持器成分Ｓｃ）、歯車の噛み合いに対応する傷成分Ｓｇ、車輪等の回転体の摩耗やアンバランス成分Ｓｒ）を求める（ステップＳ１０７）。【００９４】  一方、振動分析部１０６で得られた周波数スペクトルから異常診断に用いられる基準値（例えば、音圧レベル或いは電圧レベル）を算出する（ステップＳ１０８）。なお、この基準値は、任意の時間における実測スペクトルデータのデジタル信号の実効値やピーク値であってもよく、またこれらの値を基に算出したものであってもよい。【００９５】  次いで、ステップＳ１０６で得られた周波数スペクトルから、ステップＳ１０８で計算された基準値より大きいピーク成分を抽出し、ピーク間の周波数値を算出する（ステップＳ１０９）。そして、ピーク間の周波数値と、ステップＳ１０７における回転部品の振動発生周波数成分とを比較し（ステップＳ１１０）、全ての成分が一致しない時は回転部品に異常なしとして判断する（ステップＳ１１１）。一方、いずれかの成分が一致する場合には、異常有りと判断してその異常部位を特定する（ステップＳ１１２）と共に、その���合結果を制御部８４や、モニタ９３や警報機９４等の出力装置９０に出力する（ステップＳ１１３）。【００９６】  このように本実施形態では、周波数分析で得られたスペクトルに基づき算出した基準値より大きいスペクトルのピークを抽出し、ピーク間の周波数と回転速度信号に基づき算出した回転部品の損傷に起因する周波数成分とを比較照合し、その照合結果に基づき回転部品の異常の有無及び異常部位を特定するので、実際の回転速度を直接取り込むことができない場合に、算出に用いた回転速度データが実際の回転速度とずれを生じているとしても、異常の有無や異常部位の特定を精度良く行うことができる。【００９７】  また、本発明の異常診断装置及び異常診断方法によれば、簡単な構成で回転部品が組み込まれている機械設備を分解することなく、異常の有無と異常の部位を特定することができ、装置の分解や組立にかかる手間を軽減できると共に、分解や組立に伴う該部品への損傷を防止することができる。【００９８】  さらに、本実施形態の異常診断装置及び異常診断方法によれば、信号処理部をマイクロコンピュータで構成するようにしたので、信号処理部がユニット化され、異常診断装置の小型化やモジュール化を図ることができる。【００９９】（第５実施形態）
次に、図１３を参照して、第５実施形態の異常診断装置について説明する。なお、第４実施形態と同等部分については、同一符号を付して説明を省略或いは簡略化する。【０１００】  本実施形態では、信号処理部８２の比較判定部１０８における処理において第４実施形態のものと異なる。本実施形態における比較判定部１０８は、転がり軸受６２、歯車、車輪に起因した周波数成分と振動分析部１０６による振動の実測スペクトルデータの周波数成分とを可変な許容幅を持って比較照合する。本実施形態では、比較判定部１０８は、実測スペクトルデータから基準値（例えば、音圧レベル或いは電圧レベル）を算出する一方、図５及び図６に示す関係式を用いて転がり軸受や歯車の傷に起因する周波数（振動発生周波数）を計算し、実測スペクトルデータからこれら振動発生周波数に可変な許容幅を与えた範囲での音圧レベル（又は電圧レベル）を抽出して、基準値と比較している。さらに、比較判定部１０８は、判定結果に基づき、異常の有無及び異常部位の特定を行う。【０１０１】  なお、振動発生周波数の演算は、第４実施形態同様、これより前に行ってもよく、以前に同様の診断を行っている場合には、内部データ保存部１１０に記憶し、そのデータを用いてもよい。また、算出に用いる各回転部品の設計諸元データは事前に入力記憶させておく。【０１０２】  また、比較照合における可変な許容幅は、周波数成分が高調波であるほど大きくなるように設定することにより、対象とする周波数帯域や回転速度に連動させれば、実回転速度の変化（鉄道車両における車輪の摩耗の影響による変化等）に対応することが可能となる。【０１０３】  図１３を参照して、振動信号を基にした異常診断の処理フローの具体例について説明する。【０１０４】  まず、本実施形態においても、第４実施形態のステップＳ１０１〜ステップＳ１０６と同様な処理（ステップＳ２０１〜ステップＳ２０６）が行われる。【０１０５】  次に、図５及び図６に示す関係式から、回転速度信号に基づき各回転部品の異常に起因して発生する振動発生周波数を求め（ステップＳ２０７）、求めた周波数に対して可変な許容幅を持った各回転部品の異常周波数帯域の音圧レベル（転がり軸受６２の場合には、軸受傷成分Ｓｘ、即ち、内輪傷成分Ｓｉ、外輪傷成分Ｓｏ、転動体傷成分Ｓｂ及び保持器成分Ｓｃ、歯車の場合には、噛み合いに対応する歯車傷成分Ｓｇ、及び車輪等の回転体の場合には、回転体の摩耗やアンバランス成分Ｓｒ）を求める（ステップＳ２０８）。【０１０６】  一方、第４実施形態と同様、振動分析部１０６で得られた周波数スペクトルから異常診断に用いられる基準値（例えば、音圧レベル或いは電圧レベル）を算出する（ステップＳ２０９）。【０１０７】  次いで、ステップＳ２０８で算出された各回転部品の異常周波数帯域の音圧レベル（又は電圧レベル）とステップＳ２０９で計算された基準値との比較を設計諸元の異なる各回転部品毎に分けて順番に行う（ステップＳ２１０）。全ての成分が一致しない時は回転部品に異常なしとして判断する（ステップＳ２１１）。一方、いずれかの成分が一致する場合には、異常有りと判断してその異常部位を特定する（ステップＳ２１２）と共に、その照合結果を制御��８４や、モニタ９３や警報機９４等の出力装置９０に出力する（ステップＳ２１３）。【０１０８】  このように本実施形態では、周波数分析で得られた実測スペクトルデータの周波数成分と回転部品に起因した周波数成分とを可変な許容幅を持って比較照合し、その照合結果に基づき回転部品の異常の有無及び異常部位を判定するようにしたので、実際の回転速度を直接取り込むことができない場合に、算出に用いた回転速度データが実際の回転速度とずれを生じているとしても、異常の有無や異常部位の特定を精度良く行うことができる。
その他の構成及び作用については、第４実施形態のものと同様である。【０１０９】（第６実施形態）
次に、図１４を参照して、本発明の第６実施形態に係る異常診断装置及び異常診断方法について詳細に説明する。なお、第５実施形態と同等部分については、同一符号を付して説明を省略あるいは簡略化する。【０１１０】  本実施形態では、信号処理部８２の比較判定部１０８における処理において第５実施形態のものと異なる。本実施形態においても、図１４の処理フローに示されるように、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０６は、第４実施形態のステップＳ１０１〜ステップＳ１０６と同様に行われる。【０１１１】  次に、図５及び図６に示す関係式から、回転速度信号に基づき各回転部品の異常に起因して発生する振動発生周波数を求める（ステップＳ３０７）。そして、回転部品の回転速度と回転部品の設計寸法諸元とから算出される各諸元での回転部品の損傷成分の上限周波数と下限周波数を有する領域である許容幅と、その幅の中心周波数を計算する（ステップＳ３０８）。また、ステップＳ３０８では、必要に応じて、許容幅を一つ以上の幅に分割し、該各幅に対する中心周波数を求め、該中心周波数に対して任意の大きさの幅を持った許容幅を与える。なお、この許容幅は、周波数帯域に対応して大きくなるように設定してもよい。【０１１２】  その後、ステップＳ３０７で求めた周波数に対して許容幅を持った回転部品の異常周波数帯域の音圧レベル（転がり軸受６２の場合には、軸受傷成分Ｓｘ、即ち、内輪傷成分Ｓｉ、外輪傷成分Ｓｏ、転動体傷成分Ｓｂ及び保持器成分Ｓｃ、歯車の場合には、噛み合いに対応する歯車傷成分Ｓｇ、及び車輪等の回転体の場合には、回転体の摩耗やアンバランス成分Ｓｒ）を求める（ステップＳ３０９）。【０１１３】  一方、第５実施形態と同様に、振動分析部１０６で得られた周波数スペクトルから異常診断に用いられる基準値（例えば、音圧レベル或いは電圧レベル）を算出し（ステップＳ３１０）、ステップＳ３０９で算出された各回転部品の異常周波数帯域の音圧レベル（又は電圧レベル）とステップＳ３１０で計算された基準値との比較を設計諸元の異なる各回転部品毎に分けて順番に行う（ステップＳ３１１）。そして、このステップＳ３１１では、周波数の許容幅を分割した回数分繰り返す。【０１１４】  そして、全ての成分が一致しない時は回転部品に異常なしとして判断する（ステップＳ３１２）。一方、いずれかの成分が一致する場合には、異常有りと判断してその異常部位を特定する（ステップＳ３１３）と共に、その照合結果を制御部８４や、モニタ９３や警報機９４等の出力装置９０に出力する（ステップＳ３１４）。【０１１５】  なお、回転部品に異常がある場合、ステップＳ３０８にて許容幅を分割した際には、分割された許容幅のいずれかにおいて、異常有りと判定されることがある。このため、例えば、２つの許容幅数分の診断を行う場合、ステップＳ３１１では、第１の幅での診断の結果、異常有りと判定した時点で、第２の幅での診断を行わないことも可能であり、第１の幅で正常と診断した後に、第２の幅での診断を行っている。【０１１６】  ステップＳ３０９における各回転部品の異常に起因して発生する振動発生周波数は、図５や図６の関係式に示すように、回転速度や設計寸法諸元によって与えられるため、回転���動や設計寸法諸元の違いは高精度な診断の妨げとなる。このため、ステップＳ３０８のように許容幅を設定することは、回転部品が互いに異なる設計寸法諸元を有する複数の回転部品を備える場合や、実際の回転速度信号が直接取り込めず、回転部品の回転速度が変動する場合において有効である。【０１１７】  例えば、実際の回転速度信号が直接取り込めない場合でも、一定の回転速度で回転している際の回転速度の変動幅がわかっている場合がある。この場合、下限回転速度と上限回転速度をもとに、回転部品の損傷に起因した特徴周波数成分を算出して許容幅を求めるが、許容幅が大きいと該回転部品の損傷成分以外の周波数成分を多く含み、診断精度が悪くなる。このため、許容幅は必要に応じて分割され、各分割された幅に対する中心周波数を求め、該中心周波数に対して任意の大きさの幅を持った許容幅を設け、この分割された許容幅数分の比較照合を行って、回転速度変動の影響を受けることなく、高精度な診断を可能とする。【０１１８】  従って、本実施形態の異常診断装置及び異常診断方法によれば、回転部品の回転速度と回転部品の設計寸法諸元とから算出される上限値と下限値を有する領域を少なくとも一つの領域に分割し、該各分割領域の中心値を求め、中心値に対して与えられる任意の大きさの少なくとも一つの許容幅を持って比較照合するので、設計寸法諸元が互いに異なる複数の回転部品が任意の部位に組み込まれる場合や回転部品の回転速度が変動した場合でも異常の有無や異常の部位を確実に特定することができ、高精度な診断が可能となる。また、これにより、従来のように同じ諸元の部品を組み込まなければならないという手間が省け、異なる諸元の部品を組み込んだ場合でも、診断が可能であるため作業効率が向上し、効果的なメンテナンスが可能となる。【０１１９】  なお、本実施形態の異常診断は、回転部品が互いに異なる設計寸法諸元を有する複数の回転部品を備え、且つ、回転部品の回転速度が変動する機械設備の場合においても有効である。
また、軸受の異常診断において、図５に示す各周波数成分は回転周波数の整数倍であるため、予め軸受諸元が既知の場合には、回転速度変動に伴う下限と上限周波数を計算せずに中心周波数を求めることも可能である。
さらに、本実施形態の異常診断は、エンベロープ処理が行われた周波数スペクトルに対してのみ適用されるものでなく、回転速度情報から回転部品の損傷に起因した周波数成分の有無を診断するいずれの手法にも適用可能である。【０１２０】（第７実施形態）
次に、図１５及び１６を参照して、第７実施形態の異常診断装置について説明する。なお、第４実施形態と同等部分については同一符号を付して、説明を省略或いは簡略化する。【０１２１】  図１５に示されるように、異常診断装置は、機械設備６０から発生する信号を検出する検出部７０と、検出部７０の出力した電気信号から機械設備６０の異常等の状態を判定するために図１１と同様な構成を有する信号処理部８２及び機械設備６０を駆動制御する制御部８４とを備えた制御器８０と、モニタ９３や警報機９４やレポート作成部９５等の出力装置９０とを備える。【０１２２】  信号処理部８２の比較判定部１０８は、転がり軸受６２、歯車、車輪に起因した周波数成分と振動分析部１０６による振動の実測スペクトルデータの周波数成分とを比較照合する。本実施形態では、比較判定部１０８は、実測スペクトルデータの限定した周波数範囲から基準値（例えば、音圧レベル或いは電圧レベル）を算出する一方、図５及び図６に示す関係式を用いて転がり軸受や歯車の傷に起因する周波数（振動発生周波数）を計算し、実測スペクトルデータから振動発生周波数での音圧レベルを抽出して、基準値と比較している。さらに、比較判定部１０８は、判定結果に基づき、異常の有無及び異常部位の特定を行う。【０１２３】  なお、振動発生周波数の演算は、これより前に行ってもよく、以前に同様の診断を行っている場合には、内部データ保存部１１０に記憶し、そのデータを用いてもよい。また、算出に用いる各回転部品の設計諸元データは事前に入力記憶させておく。【０１２４】  そして、比較判定部１０８での判定結果は、メモリやＨＤＤ等の内部データ保存部１１０に保存されても良いし、データ伝送手段９２を介して出力装置９０へ伝送されてもよい。また、この判定結果を、機械設備６０の駆動機構の動作を制御する制御部８４へ出力し、この判定結果に応じた制御信号をフィードバックするようにしてもよい。【０１２５】  また、出力装置９０は、判定結果をモニタ９３等にリアルタイムに表示してもよいし、異常が検出された場合にはライトやブザー等の警報機９４を使って異常の通知を行なってもよい。【０１２６】  さらに、出力装置９０は、信号処理部８２で得られる、異常の有無、異常の部位、診断時のスペクトル波形（実測スペクトルデータ）のような診断結果を記憶する記憶部９６と、診断結果を所定の形式で出力するデータ出力部９７と、データ出力部９７によって出力される出力結果を、少なくとも一つのプログラムに基づいてレポートを作成するレポート作成部９５と、を備える。これにより、レポート作成部９５は、診断結果に基づくレポートの作成作業を容易に行うことができる。
ここで、所定の形式とは、レポート作成部９５で加工するために要求されている形式のことである。なお、対象データをすべて出力してレポート作成部９５で選定・選択するようにしてもよいし、データ出力部９７で対象データを選定・選択するようにしてから出力してもよい。【０１２７】  次に、図１６を参照して、振動信号を基にした異常診断の処理フローの具体例について説明する。【０１２８】  本実施形態においても、図１６の処理フローに示されるように、ステップＳ４０１〜ステップＳ４０６は、第４実施形態のステップＳ１０１〜ステップＳ１０６と同様に行われる。【０１２９】  次に、図５及び図６に示す関係式から、回転速度信号に基づき各回転部品の異常に起因して発生する振動発生周波数を求め（ステップＳ４０７）、求めた周波数に対応する各回転部品の異常周波数帯域の音圧レベル（転がり軸受６２の場合には、軸受傷成分Ｓｘ、即ち、内輪傷成分Ｓｉ、外輪傷成分Ｓｏ、転動体傷成分Ｓｂ及び保持器成分Ｓｃ、歯車の場合には、噛み合いに対応する歯車傷成分Ｓｇ、及び車輪等の回転体の場合には、回転体の摩耗やアンバランス成分Ｓｒ）を求める（ステップＳ４０８）。【０１３０】  一方、振動分析部１０６で得られた周波数スペクトルから異常診断に用いられる基準値（例えば、音圧レベル或いは電圧レベル）を算出する（ステップＳ４０９）。ここで、本実施形態の基準値は、任意の時間における実測スペクトルデータの限定した周波数範囲を用いて算出される。即ち、基準値は、所定の周波数範囲のスペクトルデータ、例えば、ＤＣ成分等のノイズの影響を小さくするため、得られた周波数範囲から複数のスペクトル（例えば、上位１０個と下位１０個）を除いたものを用いて算出された実効値（周波数スペクトルの自乗平均の平方根）であってもよく、あるいは、実効値を基に、次式（１）や（２）に基づき算出されたものであってもよい。
（基準値）＝（実効値）＋α  ・・・（１）
（基準値）＝（実効値）×β  ・・・（２）
α，β：データの種類によって可変な所定の値
また、実効値の代わりに、任意の時間における実測スペクトルデータの平均値やピーク値を用いて算出してもよい。【０１３１】  次いで、ステップＳ４０８で算出された各回転部品の異常周波数帯域の音圧レベル（或いは電圧レベル）とステップＳ４０９で計算された基準値との比較を設計諸元の異なる各回転部品毎に分けて順番に行う（ステップＳ４１０）。全ての成分が一致しない時は回転部品に異常なしとして判断する（ステップＳ４１１）。一方、いずれかの成分が一致する場合には、異常有りと判断してその異常部位を特定する（ステップＳ４１２）と共に、その照合結果を制御部８４や、モニタ９３、警報機９４等の出力装置９０に出力する（ステップＳ４１３）。また、ステップＳ４１３では、ステップＳ４１１，Ｓ４１２で得られた診断結果が出力装置９０の記憶部９６に記憶される。そして、レポートを作成する場合には、記憶部９６に記憶された診断結果をデータ出力部９７に送り、データ出力部９７は送られたデータから対象データを選定・選択する（ステップＳ４１４）。さらに、選択された対象データを、レポート作成プログラムを有するレポート作成部９５に送って、診断結果に基づくレポートを作成する（ステップＳ４１５）。【０１３２】  このように本実施形態では、実測スペクトルデータの周波数成分と部品に起因した周波数成分とを比較照合する際、比較照合に用いられる基準値は、実測スペクトルデータの限定した周波数範囲に基づいた実効値、平均値、あるいはピーク値により算出されるようにしたので、ＤＣ成分等のノイズの影響を受け難くして診断精度を上げることができ、異常の有無及び異常部位を特定することができる。【０１３３】  さらに、本実施形態の異常診断装置及び異常診断方法によれば、信号処理部８２で得られる、異常の有無、異常の部位、診断時のスペクトル波形（実測スペクトルデータ）のような診断結果を記憶する記憶部９６と、診断結果を所定の形式で出力するデータ出力部９７と、データ出力部９７によって出力される出力結果を、少なくとも一つのプログラムに基づいてレポートを作成するレポート作成部９５と、を備えるので、大量に蓄積された診断結果を、必要に応じて対象となる箇所のデータを所定の形式で出力して、簡単にレポートを作成することができる。
その他の構成及び作用については、第４実施形態のものと同様である。【０１３４】  なお、本実施形態では、診断結果を記憶する記憶部９６を出力装置９０内に設けているが、記憶部９６を制御器８０内に設けて、レポートを作成する際に診断結果をデータ伝送手段９２を介してデータ出力部９７に送信してもよい。【０１３５】（第８実施形態）
次に、図１７〜１９を参照して、本発明の第８実施形態に係る異常診断装置及び異常診断方法について詳細に説明する。なお、第４実施形態と同等部分については、同一符号を付して説明を省略あるいは簡略化する。【０１３６】  本実施形態は、複数の転がり軸受６２，６２を備えた機械設備１２０の異常診断装置において、センサ７２を含んだ検出部とマイクロコンピュータ１３０からなる信号処理部とを組み合わせた、単一の処理ユニット１４０を転がり軸受６２の軸受装置内に組み込んでいる。これにより、異常診断装置は管理を集中して行えるため、効率的な監視が可能である。また、単一の処理ユニットを軸受装置内に組み込むことで、装置全体がコンパクトになるといったメリットがあり好ましい。なお、この単一の処理ユニットは、機械設備内に組み込んでコンパクト化を図っても良く、また、複数の転がり軸受に対して単一の処理ユニットを構成するようにしても良い。【０１３７】  例えば、図１８に示される鉄道車両用軸受装置は、複列円錐ころ軸受６２（１１）を介して車軸１３を鉄道車両用台車の一部を構成する軸受箱１２に対して回転自在に支持しており、検出部７０（３１），７０（３１）を軸受箱１２のラジアル荷重の負荷圏領域に固定して、軸受箱１２の振動を検出することで異常診断を行っている。このような場合にも、各検出部７０（３１），７０（３１）からの電気信号を単一の処理ユニット１４０にて処理可能である。
その他の構成および作用については、第４実施形態のものと同様であり、第５〜第７実施形態のものにも適用される。なお、図１９は、本実施形態を第７実施形態に適用した例を示すものである。【０１３８】（第９実施形態）
次に、図２０〜図２３を参照して、本発明の第９実施形態に係る異常診断装置及び異常診断方法について詳細に説明する。【０１３９】  図２０に示すように、一両の鉄道車両２００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２０４が取り付けられている。各車輪２０４の軸受箱には、圧電式加速度センサ等からなる検出部としての振動センサ２０１が取り付けられ、地面に垂直方向の振動加速度を出力する。なお、鉄道車両２００の進行方向や車輪の軸方向の振動加速度を測定する振動センサをさらに取り付けてもよい。【０１４０】  振動センサ２０１の出力は車両２００の制御盤に設置された信号処理部である異常診断モジュール２０２により処理される。図２１に示すように、異常診断モジュール２０２は、デジタル処理モジュール２０５を備えてデジタル処理により異常診断を行うものである。振動センサ２０１により検出される振動波形は、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）２０７を介して、ＡＤ変換器（ＡＤＣ）２０８により離散値に変換され、ＣＰＵ２１１に入力される。ここで、車輪２０４の異常であるフラットより発生する振動の周波数は、１ｋＨｚよりも低い周波数帯域にパワーが集中するとともに１ｋＨｚよりも高い範囲にも広がる。ローパスフィルタ２０７は、ノイズ成分が大きい１ｋＨｚ以上の周波数を減衰させ、Ｓ／Ｎ比を向上させている。【０１４１】  また、エンコーダ等の回転速度センサ２０６により検出されたパルス信号は、波形整形回路２０９によってパルス整形され、タイマ・カウンタ（ＴＣＮＴ）２１０によりパルスカウントを行うことで、回転速度信号がＣＰＵ２１１へ入力され、ＣＰＵ２１１は、振動波形と回転速度信号をもとに異常診断を実行する。【０１４２】  また、ＣＰＵ２１１により診断された診断結果は、伝送手段を構成する通信プロトコルＩＰ２１２に基づき、例えば、ＵＳＢ等のシリアルインターフェース（ＳＩＯ）２１３より、ラインドライバ２１４を介して通信回線２０３へ伝送される。従って、本実施形態では、ＡＤ変換器２０８、タイマ・カウンタ２１０、ＣＰＵ２１１、通信プロトコルＩＰ２１２、シリアルインターフェース２１３、ラインドライバ２１４がデジタル処理モジュール２０５を構成する。【０１４３】  ＣＰＵ２１１は、回転速度センサ２０６により検出された回転速度信号が略一定の所定速度（本実施形態では、１８５〜３７０ｍｉｎ−１）であるときに、サンプリング周波数ｆｓと、サンプリング数Ｎｓを一定にした波形ブロックデータを処理して、車輪２０４のフラットの検出を行う。具体的には、ｆｓ＝２ｋＨｚ、Ｎｓ＝２０００、とすると、ブロックデータの区間長＝１ｓｅｃである。この１秒間にフラットによる振動波形パルスをカウントした回数と、回転速度センサ２０６で検出した車速から１秒間に車輪２０４が回転する回数とを比較することでフラットの検出を行っている。【０１４４】  車輪２０４でフラットが発生している状態での振動加速度は大きく、通常の車両の振動で起きる振動加速度の値は、それよりも小さいことが多い。また、レール継ぎ目の振動は、フラットと同等、若しくは、それよりも大きい振動加速度のレベルとなる。さらに、レールのカーブにおけるレールと車輪２０４の摩擦からくる振動加速度のレベルも、フラットやレール継ぎ目によるものと同等である。【０１４５】  一方、フラットは１回転で１回の衝撃が起るのに対して、レールの継ぎ目による衝撃の場合は、より長い周期で発生し、レール摩擦による衝撃の場合は、不規則に発生する。そこで、本実施形態では、フラット特有の振動加速度の閾値を越える衝撃（パルス）発生の規則性に着目して、ほぼ一定速度における単位時間あたりの衝撃波回数をカウントし、そのカウント数がほぼ車輪の回転数に一致していれば、フラットが発生している可能性が高い、として異常診断を行う。【０１４６】  更に、本実施形態では、車両２００に搭載されたセンサ２０１、２０６と異常診断モジュール２０２を用いて、同じ車輪２０４について繰り返し診断処理を行うアルゴリズムを設計し、パルス数のカウント数のバラツキやノイズの影響等を考慮した、統計的判断手法により異常診断の信頼性を向上させる。【０１４７】  このような処理を行う異常診断方法について、図２２のフローチャートを参照して詳細に説明する。【０１４８】  まず、振動センサ２０１によって検出された信号は、ＡＤ変換器２０８によってデジタル信号に変換されるとともに（ステップＳ５００）、回転速度センサ２０６から回転速度信号が入力される。本実施形態の異常診断は、回転速度が１８５〜３７０ｍｉｎ−１の間における略一定速度で走行中の区間に実行されるため、データの区間長における回転速度が急な加減速により１５％以上変化しているかどうか判断する（ステップＳ５０１）。そして、１５％以上変化する場合には、内部出力“Ｎ”を出力して異常診断は行わない（ステップＳ５０２）。【０１４９】  一方、略一定速度で走行していると判断される場合は、ＡＤ変換器２０８によって変換されたデジタル信号を絶対値化して全波整流波形とし（ステップＳ５０３）、閾値を超えたデータをピークホールド処理により一定時間（τ）だけ閾値を超えた値に保持する（ステップＳ５０４）。この保持時間（τ）は、車輪の回転速度によって決まり、車輪１回転分よりも短い値にする。この絶対値化して一定時間保持するピークホールド処理は、安定なピーク計測を可能とする。【０１５０】  そして、パルスが閾値を越えた回数をイベントカウント処理としてカウントして（ステップＳ５０５）、カウント数が車輪の回転数と一致するかどうか判断する（ステップＳ５０６）。カウント数が、車輪の回転数と一致していると認められる場合、フラット有りと判定して内部出力“Ｆ”（Ｆｌａｔ）を出力し（ステップＳ５０７）、一致しない場合は、フラット無しと判定して“Ｇ”（Ｇｏｏｄ）を外部出力する（ステップＳ５０８）。なお、本実施形態では、レール継目の影響を受けることもあるので、（車輪回転数＋１）のカウント数も車輪回転数に一致したものとみなす。【０１５１】  例えば、車輪の回転速度は略一定の１８５ｍｉｎ−１、即ち、毎秒約３回転であって、図２３（ａ）は１秒間の波形で３回の衝撃波が発生している様子を示している。この異常診断では、ピーク保持時間τを３０ｍｓとし、衝撃波の絶対値が一旦、閾値を越えたら３０ｍｓの間は、元のデータに係らず、閾値を越える値に保持している。最初に閾値を越えた時点から３０ｍ���を過ぎたら同じ処理を繰り返し、データが１秒分に達したら変換された波形（閾値保持波形）から閾値を越えた回数をカウントする。図２３（ａ）の波形に対して、絶対値処理とピークホールド処理を行ったものが図２３（ｂ）の波形である。【０１５２】  さらに、本実施形態では、信頼性の高い診断結果が得られるように、１秒に１回得られる上記出力を用いて、例えば、次のいずれかの条件に基づく簡単な統計的判断を行う（ステップＳ５０９）。
（１）、連続３回の“Ｆ”を出力した。
（２）、過去１０回の有効データの内、６回以上“Ｆ”を出力した。
この（１）、（２）に該当する場合は、確実にフラットを発生している車輪と判断して、最終的に外部出力として“Ｆ”を出力し（ステップＳ５１０）、（１）、（２）以外の場合は外部出力として“Ｇ”を出力する（ステップＳ５１１）。【０１５３】  なお、フラットを起こしていないのに“Ｆ”を出力する場合があるのは、車輪のレール摩擦音などの雑音の影響や、フラットを起こしている車輪から車軸、又はレールを通して正常な車輪に伝播する影響による場合等である。この場合は、フラットを起こしている車輪に比べて“Ｆ”を出力する頻度は少ないので、上記（１）、（２）のような複数回の統計処理によって正確な判別が可能である。【０１５４】  また、ステップＳ５１０で、外部出力として“Ｆ”が出力された場合には、シリアルインターフェース２１３、ラインドライバ２１４から通信回線２０３を通じて異常信号が出力され、警報機等の出力装置から車輪のフラット等の異常発生の警報を行う。【０１５５】  従って、本実施形態の異常診断装置及び異常診断方法によれば、車輪２０４の軸受箱に取り付けられた振動センサ２０１による振動加速度の波形と回転速度センサ２０６による車輪２０４の回転速度信号から、車輪２０４がＮ回転する時間に、低域通過フィルタリングされた単位時間当たりの振動加速度の波形において、あらかじめ設定された閾値を越えたら、回転速度に応じてある時間だけ閾値を越えた状態を保持した波形において、閾値を越えた回数をカウントし、そのカウント回数が車輪の回転数に一致したと認識することによって車輪のフラット発生等の異常発生の警報を行うので、比較的簡単な回路やソフトで、回転部品の異常を正確に特定することができる。【０１５６】  また、本実施形態では、フラットの波形を包絡線検波波形に変換せずに、絶対値化した全波整流波形に基づいて、異常診断が行われるので、演算量が少なく簡単に診断することができる。【０１５７】  なお、本実施形態では、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）２０７を振動センサ２０１とＡＤ変換器２０８との間に挿入したが、センサ内にＬＰＦを内蔵しているタイプでは、このＬＰＦ２０７はＬＣフィルタ等で簡単に構成することができ、更に、フラット以外の周波数成分を抑える場合には、デジタル処理モジュール２０５内にデジタルフィルタを設けることもできる。その場合、デジタルフィルタはＣＰＵのソフトとして実現することも可能である。【０１５８】  （第１０実施形態）
次に、本発明の第１０実施形態の異常診断装置と異常診断方法について図２４及び図２５を参照して詳細に説明する。第９実施形態では、Ａ／Ｄ変換処理後のデシタル信号にビット処理によるピークホールドを行ったのに対して、本実施形態ではＡ／Ｄ変換処理前のアナログ信号段階でピークホールド処理が行われる。なお、第９実施形態と同等部分については同一符号を付して、説明を省略あるいは簡略化する。【０１５９】  第１０実施形態の診断モジュール２２０は、図２４の診断モジュールのブロック図に示すように、振動センサ２０１とＡＤＣ２０８の間に、アナログ処理のエンベロープ回路２１５を入れた構成である。エンベロープ回路２１５は、ローパスフィルタ、絶対値回路としての全波整流器２１７と、アナログ用のピークホールド回路２１８等により構成されている。【０１６０】  従って、本実施形態では、ステップＳ５０３及びステップＳ５０４の絶対値処理及びピークホールド処理は、Ａ／Ｄ変換（ステップＳ５００）前に行われ、デジタル処理部２１９は、第９実施形態のステップＳ５０１、Ｓ５０２、Ｓ５０５〜Ｓ５１１と同様の処理を行い、一定時間内の閾値を越えた回数をカウントして、車輪の回転速度に応じた値であれば、フラットとして警告信号を出力する。【０１６１】  本実施形態では、第９実施形態に比較して、アナログ回路が別途必要になるが、デジタル化した後の処理が簡単になり、ピークホールド回路を入れたＡＤ変換器２０８におけるＡ／Ｄ変換のサンプリングレートも低く済ませることができる。【０１６２】  車輪フラットでは、１ｋＨｚ程度までの帯域を有する衝撃波形であるから、第９実施形態のようにローパスフィルタ２０７を通過させただけの波形であると、２ｋＨｚ位のサンプリングレートを取らないと、衝撃加速度のピークが下がってしまうことが懸念されるが、本実施形態のようにＡＤ変換器２０８の前段のアナログ回路でピークホールド回路２１８を入れておけば、２００Ｈｚ程度のサンプリングでも車輪フラットの検出には、十分な速度とすることができる。【０１６３】  この場合のピークホールド回路２１８の時定数（τ）も、数ｍｓ〜数十ｍｓの間の車速範囲に合わせて適切に選択される。なお、全波整流回路２１７によりエンペロープ検波される波形に対しても、ＡＤ変換器２０８の前段にローパスフィルタ２０７を入れてノイズをカットするのが望ましい。【０１６４】  また、本実施形態では、エンベロープ回路２１５の前段にハイパスフィルタ（ＨＰＦ）２１６が設けられている。ハイパスフィルタ２１６を入れるのは、ＤＣ成分とそれにごく近い低周波成分を取り除くためであって、単なるＡＣカップリング・コンデンサでも構わない。このハイパスフィルタ２１６によってエンベロープ波形のＤＣ成分によるリップルを抑えることができる。【０１６５】  また、図２５の点線で示すような波形では、リップルの影響により閾値を越える回数のカウントに誤動作を生ずる場合があるが、閾値を立上がりＶＨと、立ち下がりＶＬのように閾値の高さを変えておくことにより、これを避けることができる。本実施形態では、図２５のように、立上がり時にＶＨを横切り、次にＶＨよりも低く設定したＶＬを立下がり時に横切ったら、初めて１��のカウントとすれば、点線のような波形においても正確にカウントすることができる。勿論、このような処理はハードでカウントしても等価である。
なお、その他の構成及び作用については第９実施形態のものと同様である。【０１６６】  （第１１実施形態）
次に、本発明の第１１実施形態の異常診断装置と異常診断方法について、図２６を参照して詳細に説明する。本実施形態は、第１０実施形態におけるエンベロープ回路をデジタル処理にて置き換えたものである。なお、第１０実施形態と同等部分については同一符号を付して、説明を省略あるいは簡略化する。【０１６７】  第１１実施形態の診断モジュール２３０は、図２６に示すように、ＡＤ変換器２０８の後段のデジタル処理部２３１はＤＳＰ等の高速プロセッサで構成され、デジタル・ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）２３５により低周波成分を除去して、エンベロープ処理回路２３２のヒルベルト変換フィルタ２３３による実数部、虚数部の複素信号から、２乗和の平方根の演算を行う振幅復調２３４により振幅を復調して包絡線波形を得て、更に、デジタルＬＰＦ２３６により残存するノイズをカットして、閾値カウント２３７により回数カウントを行い、診断部２３８で車輪フラットの有無の判定を行う。【０１６８】  以上のように構成された本実施形態のデジタル処理部２３１は、ＤＳＰ等の高速プロセッサを使用して包絡線波形を得るソフトウェアを、診断時間に支障を与えずにリアルタイムに実行することが可能である。前段のハイパスフィルタ２３５により低周波成分を除去した図２７（ａ）に示す入力波形に対して、エンベロープ処理２３２により包絡線波形を発生させ、ローパスフィルタ２３６によりノイズ除去を行った波形が、図２７（ｂ）の波形である。このように処理された波形に対して閾値カウント２３７と診断部２３８により、第１０実施形態と同様に車輪フラット等の判定処理を行う。具体的に、図２７（ｂ）に示す波形により、１秒間に３回の衝撃波が発生しているのがわかる。
なお、その他の構成及び作用については第１０実施形態のものと同様である。【０１６９】  なお、本発明は上記実施形態に限定されるものでなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。
本発明の機械設備は、異常診断対象である回転或いは摺動する部品を備えたものであればよく、鉄道車両用軸受装置、風車用軸受装置、工作機械主軸用軸受装置等を含む。【０１７０】  また、回転或いは摺動する部品としては、転がり軸受、歯車、車軸、車輪、ボールねじ等の回転部品や、リニアガイド、リニアボールベアリング等の摺動部品であってもよく、損傷によって周期的な振動を発生する部品であれば良い。また、回転部品の損傷に起因する周波数成分を算出するための速度信号としては、回転速度信号が用いられたが、摺動部品の場合の速度信号としては、移動速度信号が用いられる。
なお、軸受箱に固定される転がり軸受の外輪は、静止部材に対して相対的に回転或いは摺動する部品である転がり軸受の一部に含まれる。【０１７１】  さらに、検出部によって検出される信号は、音、振動、超音波（ＡＥ）、応力、変位、歪み等を含み、これらの信号では、回転或いは摺動部品を含む機械設備に欠陥または異常がある場合に、その欠陥または異常を示す信号成分を含む。【０１７２】  また、上記実施形態は、種々の実施形態を適宜組み合わせて実施することができる。
【実施例】
【０１７３】（試験１）
以下、本発明の第１実施形態に係る異常診断装置を用いて、転がり軸受の異常診断を二度行った。実施例１及び２の転がり軸受としては、外径６２ｍｍ，内径３０ｍｍ，幅１６ｍｍ，玉数７の玉軸受が使用され、振動センサが軸受箱に固定され、温度センサが軸受の外輪外周面に取付けられた。内輪は３０００ｍｉｎ−１で回転され、軸受にはラジアル荷重が負荷されている。【０１７４】  表１及び表２は、実施例１における図３及び図４に対応する各計測点Ａ，Ｂ，Ｃでの振動と温度の計測値及び時間に対する変化率（前回の計測値に対する倍率）を示し、表３及び表４は、実施例２における各計測点Ａ，Ｂ，Ｃでの振動と温度の計測値及び時間に対する変化率を示す。また、表１〜表４は、振動と温度の計測値（表１，表３）及び変化率（表２，表４）に対する規定値（設定値）と併せて、振動波形をエンベロープ分析した結果から軸受の損傷（剥離）に起因する周波数成分の有無を示す。【０１７５】
【表１】
2006030786.tif 000002
【０１７６】
【表２】
2006030786.tif 000003
【０１７７】
【表３】
2006030786.tif 000004
【０１７８】
【表４】
2006030786.tif 000005
【０１７９】  実施例１では、表１に示すように、Ｂ点，Ｃ点ともに振動の計測値が規定値を超え、且つＣ点では温度の計測値も規定値を超えている。さらに、振動には軸受の損傷成分が無いことから、この軸受は焼付き異常が生じていることがわかり、緊急に交換する必要があることがわかる。なお、実施例１は、表２の変化率からも同様の判定を行うことができる。【０１８０】  また、実施例２では、表３に示すように、Ｂ点，Ｃ点ともに振動の計測値が基準値を超えているが、温度に変化は認められなかった。また、振動には軸受の損傷成分が存在していることから、この軸受は剥離異常が発生していることがわかる。なお、実施例２は、表４の変化率からも同様の判定を行うことができる。【０１８１】  従って、本実施例では、振動と温度の計測値または変化率を組み合わせることで異常の有無を複数回診断して判定するため、従来のような突発的なノイズにより急激に計測値が上昇しても異常と判定せず、従来よりも信頼度の高い異常診断が可能となる。【０１８２】（試験２）
ここで、本発明の第２実施形態の異常診断装置を用いた場合の診断結果の信頼性を確認するため、以下の試験２を行った。試験２は、外輪軌道面に欠陥がある円すいころ軸受（外径＝２４５ｍｍ，内径＝１３０ｍｍ，幅＝１７０ｍｍ）を軸受箱のハウジングに組み込み、１５０ｍｉｎ−１で内輪を回転させた時に発生する振動をハウジングに取り付けた圧電式絶縁型加速度センサにより検出し、増幅後の信号を周波数分析（エンベロープ分析）して比較した。【０１８３】  図２８は、軸受の内輪が１５０ｍｉｎ−１になった時に、軸受に回転を伝達する駆動モータを非通電状態（ＯＦＦ状態）として軸受を慣性回転させたときのハウジングの振動を周波数分析（エンベロープ分析）した結果の一例を示したちのである。また、図２９は、軸受の内輪が１５０ｍｉｎ−１になった時に、軸受に回転を伝達する駆動モータを通電状態（ＯＮ状態）として軸受を回転駆動させたときのハウジングの振動を周波数分析（エンベロープ分析）した結果の一例を示したものである。【０１８４】  図２８及び図２９から、駆動モータを非通電状態（ＯＦＦ状態）として軸受を慣性回転させたときの振動波形には外輪損傷に起因した複数の周波数成分が顕著に存在しているが、駆動モータを通電状態（ＯＮ状態）として軸受を回転駆動させたときの振動波形には、駆動モータの駆動による電磁成分の影響が大きく前述した顕著なノイズ成分が発生しているのが判る。【０１８５】  従って、回転状態判定部により回転駆動装置の非運転時の慣性回転領域内で振動を検出することにより、上記振動による外乱ノイズの影響を受けることなく高ＳＮ比な異常診断が可能となることが分かる。【０１８６】（試験３）
次に、本発明の第３実施形態の異常診断装置を用いた場合の診断結果の信頼性を確認するため、以下の試験３を行った。試験３は、外輪軌道面に欠陥がある円すいころ軸受（外径＝２０８ｍｍ，内径＝１３０ｍｍ，幅＝１５２ｍｍ）を軸受箱のハウジングに組み込み、５０〜２０００ｍｉｎ−１で内輪を回転させた時に発生する振動をハウジングの負荷圏に取り付けた圧電式絶縁型加速度センサにより検出し、増幅後の信号を周波数分析（エンベロープ分析）した。【０１８７】  欠陥検知の可否は、エンベロープ分析後の周波数分析結果において、図５の式を用いて算出された、各回転速度毎の外輪欠陥に起因した特徴周波数成分の出現の有無から判定した。【０１８８】  図３０は、軸受の内輪が５０ｍｉｎ−１，１００ｍｉｎ−１，１５０ｍｉｎ−１，３００ｍｉｎ−１，６５０ｍｉｎ−１，１０００ｍｉｎ−１，１５００ｍｉｎ−１，１６００ｍｉｎ−１で回転している時のハウジングの振動を周波数分析（エンベロープ分析）した結果の例である。【０１８９】  ここで、実線は実測した振動データに基づくエンベロープ周波数スペクトルであり、点線は図５に示した軸受の設計諸元に基づく外輪損傷に起因した周波数成分を表している。この結果より、内輪を５０ｍｉｎ−１，１６００ｍｉｎ−１で回転させた時には実測スペクトルに顕著なピークが存在していないが、１００ｍｉｎ−１〜１５００ｍｉｎ−１では、外輪損傷に起因した周波数成分上に顕著なピークが存在しており、外輪が損傷していることがわかる。【０１９０】  表５は、上記分析に基づく異常の有無の判定結果を回転速度毎にまとめたものである。○は、上記分析において外輪欠陥に起因した特徴周波数成分が出現した場合を、×は、出現していない場合を示している。【０１９１】
【表５】
2006030786.tif 000006
【０１９２】  以上の分析結果より、回転速度が１００ｍｉｎ−１〜１５００ｍｉｎ−１時の振動波形には外輪損傷に起因した複数の周波数成分が顕著に出現しているが、この回転速度領域以外の振動波形には、特徴周波数成分が出現していないことがわかる。
従って、円すいころ軸受が上記回転速度領域内で回転する時に振動を検出することで、外乱ノイズ等の影響を受けることなく高ＳＮ比で異常診断を行うことができる。【０１９３】（試験４）
以下、本発明の第４実施形態に係る異常診断装置及び方法を用いた回転部品の異常診断について具体例を示す。【０１９４】  図３１は、実施例３として、外輪軌道面に欠陥をつけた単列深溝軸受を１５００ｍｉｎ−１で回転させた時のハウジングの振動をエンベロープ処理後に周波数分析を行った結果を示す。図において、実線は、実測した振動データに基づくエンベロープ周波数スペクトルを示し、点線は基準値を示している。【０１９５】  図３１の結果から、周波数スペクトルには基準値を越えているピーク成分が存在し、そのピーク間の周波数値は、外輪損傷に起因した周波数成分（６４．４Ｈｚ）と一致していることから、軸受の外輪が損傷していると診断することができる。【０１９６】  図３２は、実施例４として、正常の単列深溝軸受を１５００ｍｉｎ−１で回転させた時のハウジングの振動をエンベロープ処理後に周波数分析を行った結果を示す。この結果、周波数スペクトルには基準値を越えるピーク成分は存在せず、軸受に異常がないことがわかる。【０１９７】  図３３は、実施例５として、外輪軌道面に欠陥をつけた単列深溝軸受が２４３０ｍｉｎ−１で実際に回転する場合のハウジングの振動をエンベロープ処理後に周波数分析を行った結果を示す。ただし、算出に用いる回転速度データが２４００ｍｉｎ−１で、実際の回転速度とズレを生じており、一点鎖線は、回転速度２４００ｍｉｎ−１に基づく外輪損傷に起因した周波数成分を示している。【０１９８】  図３３に見られるように、実回転速度と診断に用いた回転速度との差異が大きいと発生周波数の高調波成分に大きなズレが生じ、診断精度に影響を与えることがわかる。しかしながら、本発明の診断装置及び方法を適用すれば、ピーク間の周波数値を用いて、異常の有無及び部位の特定を行うので、実回転速度とのズレの影響を小さくし、精度の良い診断が行われることがわかる。【０１９９】（試験５）
以下、本発明の第５実施形態に係る異常診断装置及び方法を用いた回転部品の異常診断について具体例を示す。【０２００】  図３４は、外輪軌道面に欠陥をつけた単列深溝軸受が２４３０ｍｉｎ−１で実際に回転する場合のハウジングの振動をエンベロープ処理後に周波数分析を行った結果を示す。ただし、算出に用いる回転速度データが２４００ｍｉｎ−１で、実際の回転速度とズレを生じている。図において、実線は、実測した振動データに基づくエンベロープ周波数スペクトルを示し、点線は基準値を示している。さらに、各網掛範囲は回転速度２４００ｍｉｎ−１に基づく外輪損傷に起因した周波数成分とその高調波を示しており、周波数帯域に対応して比較照合の許容幅を大きくしている。この結果、基準値を越えるピークが可変な許容幅を持った外輪損傷に起因した周波数成分と一致していることから、軸受の外輪が損傷していると診断することができる。【０２０１】  一方、図３５は、図３４の場合と同条件で比較照合の許容幅を固定（１Ｈｚ）にした場合を示している。この結果、基準値を越えるピークが外輪損傷に起因した周波数成分と一致していないため、異常なしと判断してしまう虞がある。つまり、実際の回転速度と診断に用いた回転速度の差異が大きいと発生周波数の高調波成分に大きなズレが生じ、診断精度に影響を与えることが分かる。
これらの結果より、第５実施形態に基づく異常診断を行うことで、回転部品の異常の有無や異常部位の特定を精度良く行うことができることがわかる。【０２０２】（試験６）
次に、本発明の第６実施形態に係る異常診断装置及び方法を用いた回転部品の異常診断について具体例を示す。
回転部品として、内外径寸法が同一（軸受外径：２２０ｍｍ、軸受内径：１２０ｍｍ、軸受幅：１５０ｍｍ）であるが内部設計諸元が異なる３種類（Ａ，Ｂ，Ｃ）の円すいころ軸受を用意し、これらの軸受の各外輪軌道面に欠陥をつけ、個々の軸受をハウジングに組み込んだ。そして、２００ｍｉｎ−１で内輪を回転させた時に発生する振動をハウジングに取り付けた圧電式絶縁型加速度センサにより検出し、増幅後の信号を周波数分析（エンベロープ分析）し、第６実施形態における処理フローをもとに比較した。【０２０３】  図３６は、３種類の軸受を回転させた時のハウジングの振動についてエンベロープ処理後周波数分析を行った結果である。ここで、実線は測定した振動データに基づくエンベロープ周波数スペクトルであり、点線は基準値を示している。【０２０４】  さらに、各網掛範囲は回転速度２００ｍｉｎ−１と３種類（Ａ，Ｂ，Ｃ）の軸受の内部諸元に基づく外輪損傷に起因した周波数成分の下限周波数と上限周波数との中心周波数に対する許容幅とその高調波幅を示しており、周波数帯域に対応して比較照合の許容幅を大きくしている。【０２０５】  この試験では、軸受諸元に基づく外輪損傷に起因した周波数成分を図５より算出し、この下限周波数と上限周波数との中心周波数ｆＣＬ１を求め、さらに、中心周波数ｆＣＬ１に対する許容幅Δｆを設ける。また、許容幅Δｆを２Ｈｚとし、この許容幅を周波数帯域に対応して大きく設定している。【０２０６】  これらの結果より、いずれの軸受においても周波数は異なるが基準値を越えるピークが複数出現しており、また、それらのピークは網掛範囲で示した外輪損傷に起因した周波数に含まれていることから、諸元が異なるいずれの軸受も外輪が損傷していると診断することができる。【０２０７】  一方、図３７は、損傷がない正常な軸受に第６実施形態の異常診断を適用した場合を示している。なお、この軸受の諸元は、軸受Ａと同様である。
この図３７に示す結果から、正常な軸受においては、基準値を越える顕著なピークが網掛範囲で示した外輪損傷に起因した周波数に含まれていないため、外輪には損傷がないと診断することができる。【０２０８】（試験７）
次に、内部設計諸元が同一であるが回転速度が僅かに変動する場合に、第６実施形態の処理フローを用いて試験を行う。【０２０９】  図３８は、円すいころ軸受の外輪軌道面に欠陥をつけ、内輪を２００ｍｉｎ−１と１７０ｍｉｎ−１で回転させた時に発生する振動をハウジングに取り付けた圧電式絶縁型加速度センサにより検出し、増幅後の信号を周波数分析（エンベロープ分析）し比較した結果である。また、図３８において、各網掛範囲は回転速度変動の下限回転速度と上限回転速度に対応した軸受内部諸元に基づく外輪損傷に起因した周波数成分の中心周波数に対する許容幅とその高調波幅を示しており、周波数帯域に対応して比較照合の許容差を大きくしている。また、この網掛範囲は回転速度の変動幅に依存しており、回転変動幅が大きいと網掛範囲が広くなるように設定されている。【０２１０】  この状態で網掛範囲に含まれる成分の有無により異常診断を行ってもよいが、網掛範囲が広くなると、軸受損傷成分以外の周波数成分も多く含まれるため、診断精度が悪くなる可能性がある。このため、本試験では、この対応した網掛範囲を２つの領域（Ａ，Ｂ）に分割し、その領域幅に対応する中心周波数（ｆＣＬＡ，ｆＣＬＢ）を算出し、さらにその中心周波数に対する許容幅△ｆを設ける。【０２１１】  具体的に、本試験では、１７０〜２００ｍｉｎ−１の回転速度の変動幅に基づいて、下限及び上限周波数とその中心周波数を求めており、許容幅△ｆは２Ｈｚとし、この許容幅を周波数帯域に対応して大きく設定している。【０２１２】  この結果、回転速度が２００ｍｉｎ−１の場合には、領域Ａには損傷に起因したピークは出現していないが、領域Ｂにピークが出現しているため外輪損傷と判定することができる。一方、回転速度が１７０ｍｉｎ−１の場合には、領域Ａに損傷に起因したピークが出現しているため、領域Ｂにピークが出現していなくても外輪損傷と判定することができる。【０２１３】（試験８）
次に、本発明の第７実施形態に係る異常診断装置及び方法を用いた回転部品の異常診断について具体例を示す。【０２１４】  図３９は、外輪軌道面に欠陥をつけた円すいころ軸受を２００ｍｉｎ−１で回転中にノイズが入った時のハウジングの振動をエンベロープ処理後に周波数分析を行った結果を示す。図において、実線は、実測した振動データに基づくエンベロープ周波数スペクトルを示し、点線は基準値（ここでは、実効値＋６ｄＢ）、一点鎖線は回転速度２００ｍｉｎ−１に基づく外輪損傷に起因した周波数成分（ｆ１〜ｆ５）を示している。さらに、網掛範囲は基準値を算出するために用いた周波数範囲を示しており、ここでは、ｆ１−３Ｈｚ〜ｆ５＋３Ｈｚである。この結果より、基準値を越えるピークが外輪損傷に起因した周波数成分と一致していることから、軸受の外輪が損傷していると判断することができる。【０２１５】  一方、図４０は、図３９の場合と同条件で得られた周波数分析の結果に対して、基準値を算出するために用いた周波数範囲を全領域にした場合を示している。図４０では、外輪損傷に起因した周波数成分が基準値を超えていないため、異常なしと判断してしまう虞がある。従って、図３９及び図４０の結果から、比較照合に用いる基準値を実測スペクトルデータの限定した範囲から算出することにより、ノイズの影響を受け難く、精度の良い診断が可能であることが確認される。【０２１６】  本発明を詳細にまた特定の実施態様を参照して説明したが、本発明の精神と範囲を逸脱することなく様々な変更や修正を加えることができることは当業者にとって明らかである。
本出願は、２００４年９月１３日出願の日本特許出願（特願２００４−２６５００９）、
２００４年９月１３日出願の日本特許出願（特願２００４−２６５２１９）、
２００５年１月１１日出願の日本特許出願（特願２００５−００４１２８）、
２００５年１月２６日出願の日本特許出願（特願２００５−０１８３３８）、
２００５年１月２６日出願の日本特許出願（特願２００５−０１８３３９）、
２００５年１月２６日出願の日本特許出願（特願２００５−０１８３４０）、
２００５年６月８日出願の日本特許出願（特願２００５−１６８２０４）、
２００５年６月１６日出願の日本特許出願（特願２００５−１７６５０５）、
２００５年６月１６日出願の日本特許出願（特願２００５−１７６５０７）、に基づくものであり、その内容はここに参照として取り込まれる。
【産業上の利用可能性】
【０２１７】  鉄道車両の車軸やギアボックス或いは発電用風車の減速機のような、機械設備に用いられる回転或いは摺動する部品の異常を、機械設備を分解することなく実稼動状態で、診断精度を確保しながら診断することができる。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【国際調査報告】
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