(57)【要約】本発明の一態様にかかる異常検知システム（１）は、減速機（１０）の異常を検知するための異常検知システム（１）であって、減速機（１０）の筐体に取り付けられ、減速機（１０）の筐体表面における振動を検出するためのセンサ（１１_１〜１１_３）と、センサ（１１_１〜１１_３）で検出された振動の統計解析を行う統計解析部（１２）と、センサ（１１_１〜１１_３）で検出された振動の周波数解析を行う周波数解析部（１４）と、統計解析の結果と周波数解析の結果とに基づいて、減速機（１０）の異常判定を行う異常判定部（１７）と、を備える。
2020170409.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
減速機の異常を検知するための異常検知システムであって、
前記減速機の筐体に取り付けられ、前記減速機の筐体表面における振動を検出するためのセンサと、
前記センサで検出された振動の統計解析を行う統計解析部と、
前記センサで検出された振動の周波数解析を行う周波数解析部と、
前記統計解析の結果と前記周波数解析の結果とに基づいて、前記減速機の異常判定を行う異常判定部と、を備える、
異常検知システム。
【請求項２】
前記統計解析部は、前記センサで検出された振動の加速度を用いて統計解析を行い、
前記異常判定部は、前記統計解析の結果に基づいて前記減速機の異常の有無を判定する、
請求項１に記載の異常検知システム。
【請求項３】
前記統計解析部は、前記センサで検出された振動の加速度の大きさの度数分布を求め、
前記異常判定部は、前記求めた度数分布の分散に基づいて前記減速機の異常の有無を判定する、
請求項１または２に記載の異常検知システム。
【請求項４】
前記周波数解析部は、前記センサで検出された振動の周波数に対する加速度の大きさを示すパワースペクトルを生成し、
前記異常判定部は、前記パワースペクトルに基づいて前記減速機の異常の種類を特定する、
請求項１〜３のいずれか一項に記載の異常検知システム。
【請求項５】
前記異常判定部には、異常を示すパワースペクトルと前記減速機の異常の種類とを対応づけた異常判定用データが予め保存されており、
前記異常判定部は、前記周波数解析部で生成された前記パワースペクトルを前記予め保存されている異常判定用データと照合することで、前記減速機の異常の種類を特定する、
請求項１〜４のいずれか一項に記載の異常検知システム。
【請求項６】
前記センサは、前記減速機の筐体表面の複数箇所に取り付けられており、
前記異常判定部は、前記複数のセンサの前記統計解析の結果及び前記周波数解析の結果に基づいて、前記減速機の異常箇所を特定する、
請求項１〜５のいずれか一項に記載の異常検知システム。
【請求項７】
前記減速機の筐体は略箱型であり、
前記センサは、前記筐体の角部近傍において、当該角部を構成する３つの面に各々取り付けられており、
前記各々のセンサを用いて前記筐体の前記角部近傍における３軸方向の加速度を測定する、
請求項１〜６のいずれか一項に記載の異常検知システム。
【請求項８】
前記各々のセンサは、前記減速機の入力軸側の面の上側および前記減速機の出力軸側の面の上側の少なくとも一方に取り付けられている、請求項７に記載の異常検知システム。
【請求項９】
減速機の異常を検知するための異常検知方法であって、
前記減速機の筐体に取り付けられたセンサを用いて、前記減速機の筐体表面における振動の統計解析を行う工程と、
前記センサで検出された振動の周波数解析を行う工程と、
前記統計解析の結果と前記周波数解析の結果とに基づいて、前記減速機の異常判定を行う工程と、を備える、
異常検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は異常検知システム、及び異常検知方法に関し、特に産業機械に用いられる減速機の異常を検知するための異常検知システム、及び異常検知方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラスチック製品を製造するための産業機械として押出機が広く用いられている。例えば、押出機の一つとして、二軸スクリュを用いてプラスチック原料を混練する二軸スクリュ押出機がある（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−８６７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
産業機械の一つである押出機では、モータで発生した動力を二軸スクリュの各々に伝える減速機が用いられている。減速機は、モータで発生した動力を所定のトルクに変換して二軸スクリュに伝える。減速機には、軸、軸受、歯車等の様々な部品が内蔵されている。減速機にはこのように様々な部品が内蔵されており、各々の部品の一部に不具合（傷の発生など）が発生すると、この部品の不具合が減速機全体の故障につながるおそれがある。したがって、減速機（部品）の異常を正確に検知することが可能な異常検知システムが必要とされている。【０００５】
上記課題に鑑み本発明の目的は、減速機の異常を正確に検知することが可能な異常検知システム、及び異常検知方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様にかかる異常検知システムは、減速機の異常を検知するための異常検知システムであって、前記減速機の筐体に取り付けられ、前記減速機の筐体表面における振動を検出するためのセンサと、前記センサで検出された振動の統計解析を行う統計解析部と、前記センサで検出された振動の周波数解析を行う周波数解析部と、前記統計解析の結果と前記周波数解析の結果とに基づいて、前記減速機の異常判定を行う異常判定部と、を備える。【０００７】
本発明の一態様にかかる異常検知方法は、減速機の異常を検知するための異常検知方法であって、前記減速機の筐体に取り付けられたセンサを用いて、前記減速機の筐体表面における振動の統計解析を行う工程と、前記センサで検出された振動の周波数解析を行う工程と、前記統計解析の結果と前記周波数解析の結果とに基づいて、前記減速機の異常判定を行う工程と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明により、減速機の異常を正確に検知することが可能な異常検知システム、及び異常検知方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態にかかる異常検知システムを説明するためのブロック図である。
【図２】センサの取り付け位置を説明するための斜視図である。
【図３】センサの取り付け位置を説明するための斜視図である。
【図４】実施の形態にかかる異常検知システムの動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】センサで検出された振動波形を示すグラフである。
【図６】センサで検出された振動の加速度を用いて統計処理を行った例を説明するためのグラフである。
【図７】センサで検出された振動の周波数解析を行った例を説明するためのグラフである。
【図８】異常判定を説明するためのグラフである。
【図９】周波数解析で求めたパワースペクトルの一例を説明するためのグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
図１は、実施の形態にかかる異常検知システムを説明するためのブロック図である。本実施の形態にかかる異常検知システム１は、典型的には押出機（二軸スクリュ押出機）等の産業機械に用いられる減速機の異常を検知するための異常検知システムである。図１に示すように、本実施の形態にかかる異常検知システム１は、センサ１１_１〜１１_３、統計解析部１２、前処理部１３、周波数解析部１４、ピーク処理部１５、異常判定部１７、及び表示部１８を備える。なお、図１では、一例として３つのセンサ１１_１〜１１_３を備える場合を示しているが、センサの数は１つ以上であれば任意に決定することができる。また、本明細書ではセンサ１１_１〜１１_３を総称してセンサ１１と記載する場合もある。
【００１１】
センサ１１は、減速機１０の筐体に取り付けられ、減速機１０の筐体表面における振動を検出する。図２、図３は、センサ１１の取り付け位置を説明するための斜視図であり、センサ１１を減速機１０に取り付ける位置の一例を示している。なお、図２、図３では、センサ１１をＡ１〜Ａ５、Ｈ１〜Ｈ３、Ｖ１〜Ｖ３と示しており、Ａ、Ｈ、Ｖはセンサで検出する振動の方向を示している。例えば、センサＡ１はＡ（Axis：軸）方向の振動を検出するセンサであり、センサＨ１はＨ（Horizontal：水平）方向の振動を検出するセンサであり、センサＶ１はＶ（Vertical：垂直）方向の振動を検出するセンサである。
【００１２】
図２、図３に示すように、減速機１０の筐体（ケース）は略箱型である。図２に示すように、減速機１０の入力側の面３１、つまりモータ（不図示）から動力が入力される側の面３１には、入力軸２１および軸受２２が配置されている。図３に示すように、減速機１０の出力側の面３５、つまり二軸スクリュ（不図示）に動力が出力される側の面３５には、出力軸２５、２６が配置されている。また、減速機１０の内部には軸、歯車等の様々な部品が設けられている。減速機１０は、モータ（不図示）から入力軸２１に伝達された動力を所定のトルクに変換し、出力軸２５、２６を介して二軸スクリュ（不図示）に所定のトルクの動力を伝える。
【００１３】
図２、図３に示すように、各々のセンサは、減速機１０の筐体の角部近傍において、当該角部を構成する３つの面に各々取り付けられている。よって、各々のセンサを用いて、筐体の角部近傍における３軸方向の加速度を測定することができる。
【００１４】
具体的に説明すると、図２、図３に示すように、センサＡ１、Ｈ１、Ｖ１はそれぞれ、減速機１０の筐体の角部４１の近傍に設けられている。つまり、センサＡ１、Ｈ１、Ｖ１はそれぞれ、角部４１を構成する３つの面３１、３４（図３参照）、３３に各々取り付けられている。角部４１の近傍において、センサＡ１はＡ軸方向の振動を、センサＨ１はＨ軸方向の振動を、センサＶ１はＶ軸方向の振動をそれぞれ検出する。
【００１５】
また、センサＡ２、Ｈ２、Ｖ２はそれぞれ、減速機１０の筐体の角部４２の近傍に設けられている。つまり、センサＡ２、Ｈ２、Ｖ２はそれぞれ、角部４２を構成する３つの面３１、３２、３３に各々取り付けられている。角部４２の近傍において、センサＡ２はＡ軸方向の振動を、センサＨ２はＨ軸方向の振動を、センサＶ２はＶ軸方向の振動をそれぞれ検出する。
【００１６】
また、センサＡ３、Ｈ３、Ｖ３（図３参照）はそれぞれ、減速機１０の筐体の角部４３の近傍に設けられている。つまり、センサＡ３、Ｈ３、Ｖ３はそれぞれ、角部４３を構成する３つの面３５、３４、３３に各々取り付けられている。角部４３の近傍において、センサＡ３はＡ軸方向の振動を、センサＨ３はＨ軸方向の振動を、センサＶ３はＶ軸方向の振動をそれぞれ検出する。
【００１７】
減速機１０の軸受２２の近傍には、センサＡ４（図２参照）が設けられている。よって、センサＡ４を用いて軸受２２近傍の振動を検出することができる。また、センサＡ５（図２参照）、センサＨ４（図３参照）は減速機１０の下部に設けられている。センサＡ５、Ｈ４を用いることで、減速機１０の下部の振動を検出することができる。したがって、減速機１０の上部における振動と下部における振動との差を求めることができる。また、減速機１０の下部にセンサＡ５、Ｈ４を設けることで、測定対象である減速機１０の近くに設定されている他の機械の振動を計測することができる。これにより、減速機１０の振動データから他の機械の振動データを差し引くことができる。
【００１８】
図２、図３に示す例では、各々のセンサは、減速機１０の入力軸２１側の面３１の上側および減速機１０の出力軸２５、２６側の面３５の上側に取り付けられている。換言すると、減速機１０の筐体の上側の角部４１、４２、４３にセンサを多く取り付けている。減速機１０の筐体の上側は下側と比べて振動が大きいので、減速機１０の筐体の上側にセンサを多く取り付けることで、大きい振動データを取得することができる。
【００１９】
なお、上述したセンサの配置は一例であり、センサの配置は減速機１０の形状や部品の配置などに応じて適宜変更することができる。センサの配置を決定する際は、例えば、減速機１０に対してモーダル解析を実施し、減速機１０の固有振動数と振動形状を予測する解析を行う。また、減速機１０に対してハンマリング試験を行い、固有振動数と振動形状を実験的に求めてモーダル解析の確からしさを検証する。このようなモーダル解析とハンマリング試験とを繰り返して、センサの配置を決定することができる。更に、減速機１０の運転状態を模擬した振動解析を行って、減速機１０の振動箇所や共振箇所を特定して、センサの配置を決定してもよい。
【００２０】
図１に示す統計解析部１２は、センサ１１_１〜１１_３で検出された振動の統計解析を行う。具体的には、統計解析部１２は、センサ１１_１〜１１_３で検出された振動の加速度を用いて統計解析を行う。ここで、統計解析とは、振動の加速度データを用い統計的に解析する方法であり、例えば、センサ１１_１〜１１_３で検出された振動の加速度の大きさの度数分布を求める方法である。なお、統計解析の詳細については後述する。また、本実施の形態では振動の加速度以外にも速度や変位を用いて統計解析を行ってもよい。以下で説明する周波数解析においても同様である。
【００２１】
前処理部１３は、センサ１１_１〜１１_３で検出された振動データに対して前処理を実施する。例えば、前処理として、センサ１１_１〜１１_３で検出された振動データに含まれるノイズを除去する処理を行ってもよい。ノイズの除去は、例えばローパスフィルタ等のフィルタを用いて実施することができる。また、例えば、前処理として、センサ１１_１〜１１_３で検出された振動データに対してエンベロープ処理を行ってもよい。
【００２２】
周波数解析部１４は、センサ１１_１〜１１_３で検出された振動の周波数解析を行う。具体的には、周波数解析部１４は、前処理部１３でノイズが除去された振動データに対して周波数解析を行う。例えば、周波数解析部１４は、センサ１１_１〜１１_３で検出された振動の、周波数に対する加速度の大きさを示すパワースペクトルを生成する。周波数解析には、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier transform）を用いることができる。なお、周波数解析の詳細については後述する。
【００２３】
ピーク処理部１５は、周波数解析部１４で生成されたパワースペクトルが明瞭になるような処理、すなわち、ピークを強調する処理を行う。例えば、ピーク処理部１５は、周波数解析後のデータ（パワースペクトル）を所定回数加算し、その後、所定の値で除算する処理（平均化処理）を行うことで、ピークを強調することができる。
【００２４】
異常判定部１７は、統計解析部１２の解析結果および周波数解析部１４の解析結果（ピーク処理部１５の出力）に基づいて、減速機１０の異常判定を行う。具体的には、異常判定部１７は、統計解析部１２における統計解析の結果に基づいて、減速機１０の異常の有無を判定する。例えば、異常判定部１７は、センサ１１_１〜１１_３で検出された振動の加速度の大きさの度数分布に基づいて、減速機１０の異常の有無を判定することができる。
【００２５】
また、異常判定部１７は、周波数解析部１４で生成されたパワースペクトルに基づいて減速機１０の異常の種類を特定することができる。減速機１０の異常の種類とは、各々の部品の不具合であり、例えば、軸、軸受、歯車等における傷、亀裂、摩耗、腐食等である。また、オイルの異常であってもよい。
【００２６】
例えば、異常判定部１７には、異常を示すパワースペクトルと減速機１０の異常の種類とを対応づけた異常判定用データが予め保存されていてもよい。異常判定部１７は、周波数解析部１４で生成されたパワースペクトルを、予め保存されている異常判定用データと照合することで、減速機１０の異常の種類を特定することができる。例えば、異常判定部１７には、軸受に傷がある場合のパワースペクトル、歯車に傷がある場合のパワースペクトルなど、減速機１０の異常の種類（部品の異常の種類）に対応するパワースペクトルのデータベースが予め作成されている。そして、周波数解析部１４で生成されたパワースペクトルを、このデータベースと照合することで、減速機１０の異常の種類を特定することができる。
【００２７】
また、センサ１１_１〜１１_３は、減速機１０の筐体表面の複数箇所に取り付けられている（図２、図３参照）。異常判定部１７は、複数のセンサ１１_１〜１１_３の統計解析結果および周波数解析結果に基づいて、減速機１０の異常箇所を特定してもよい。例えば、センサ１１_３で検出された振動が基準値よりも大きい場合は、センサ１１_３の近くに異常箇所があると判定することができる。
【００２８】
図１に示す表示部１８は、異常判定部１７における判定結果を表示する。例えば、表示部１８は液晶ディスプレイ等を用いて構成することができる。ユーザは表示部１８に表示されているメッセージを確認することで、減速機１０の状態、つまり、異常の有無、異常の種類、異常箇所を把握することができる。また、表示部１８に点検推奨メッセージを表示するようにしてもよい。更に、メンテナンスを依頼するための画面を表示部１８に表示するようにしてもよい。例えば、ユーザは、表示部１８（タッチパネル）に表示されているメンテナンス依頼ボタンを押すことで、メーカーに簡単にメンテナンスを依頼することができる。また、不具合のある部品を注文するための画面を表示部１８に表示するようにしてもよい。例えば、ユーザは、表示部１８（タッチパネル）に表示されている注文ボタンを押すことで、不具合のある部品をメーカーに注文することができる。
【００２９】
次に、本実施の形態にかかる異常検知システムの動作について、図４に示すフローチャートを用いて説明する。以下では、具体例を用いて異常検知システムの動作について説明する。
【００３０】
まず、減速機１０を定常運転する（ステップＳ１）。次に、減速機１０に取り付けられたセンサ１１_１〜１１_３を用いて、定常運転している減速機１０の筐体表面における振動データを取得する（ステップＳ２）。図５は、センサ１１_１〜１１_３で検出された振動波形を示すグラフである。なお、以下では、センサ１１_１〜１１_３をセンサＡ〜Ｃとも記載する。
【００３１】
図５に示すように、センサＡ〜Ｃの振動データは、横軸が時間、縦軸が加速度の波形データである。つまり、図５に示す振動データは、減速機１０の筐体表面における振動の加速度の経時的な変化を示している。図５に示す振動データでは、加速度が大きいほど、筐体表面における振動の振幅が大きいことを示している。図５に示す例では、センサＡ〜Ｃの波形のうち、センサＣにおける振動データの加速度が最も大きく、これはセンサＣが取り付けられた位置において振動の振幅が大きいことを示している。
【００３２】
次に、統計解析部１２は、各々のセンサＡ〜Ｃで検出された振動の加速度を用いて統計解析を行う（ステップＳ３）。図６は、センサＡ〜Ｃで検出された振動の加速度を用いて統計処理を行った例を説明するためのグラフである。図６に示すグラフでは、センサＡ〜Ｃで検出された振動の加速度の大きさの度数分布を求めている例を示している。図６に示すグラフはヒストグラムであり、横軸が加速度の区間（階級）、縦軸が各々の区間（階級）における度数を示している。
【００３３】
図６に示すグラフでは、加速度の各々の区間の幅を０．１としている。図５に示すセンサＡ、Ｂの振動データの加速度は±１の範囲であるので、図６に示すセンサＡ、Ｂのグラフでは、度数分布の形状がシャープになっている。一方、図５に示すセンサＣの振動データの加速度は±２の範囲であるので、図６に示すセンサＣのグラフでは、度数分布の形状がブロードになっている。統計解析部１２は、図６に示す結果から、各々のセンサＡ〜Ｃの振動データの統計解析結果として分散値を求める。図６に示す例では、センサＡ、Ｂのグラフにおいて度数分布の形状がシャープになっているので、分散値は小さい値となる。一方、センサＣのグラフの度数分布の形状はブロードであるので、分散値は高い値となる。
【００３４】
また、前処理部１３は、センサＡ〜Ｃで検出された振動データに対して前処理を実施する（ステップＳ４）。例えば、センサＡ〜Ｃで検出された振動データに含まれるノイズをローパスフィルタを用いて除去する処理を行う。
【００３５】
次に、周波数解析部１４は、前処理部１３でノイズが除去された振動データに対して周波数解析を行う（ステップＳ５）。具体的には、周波数解析部１４は、センサＡ〜Ｃで検出された振動の、周波数に対する加速度の大きさを示すパワースペクトルを生成する。周波数解析には、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いることができる。
【００３６】
その後、ピーク処理部１５は、周波数解析部１４で生成されたパワースペクトルを明瞭にするためのピーク処理を行う（ステップＳ６）。
【００３７】
図７は、センサで検出された振動の周波数解析を行った例を説明するためのグラフである。図７の上図は周波数解析部１４で生成されたパワースペクトルを示しており、図７の下図はピーク処理部１５でピーク処理を行った後のパワースペクトルを示している。なお、図７では、代表例としてセンサＣのパワースペクトルを示している。
【００３８】
周波数解析部１４は、前処理後（ノイズ除去後）の振動データに対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理を実施することで、図７の上図に示すような周波数に対する加速度の大きさを示すパワースペクトルを生成している。また、ピーク処理部１５は、周波数解析後のデータ（パワースペクトル）を所定回数加算し、その後、所定の値で除算する処理（平均化処理）を行う。これにより、図７の下図に示すように、ピークを強調することができる。
【００３９】
次に、異常判定部１７は、統計解析の結果（ステップＳ３）および周波数解析の結果（ステップＳ４〜Ｓ６）に基づいて、減速機１０の異常判定を行う（ステップＳ７）。具体的には、異常判定部１７は、センサＡ〜Ｃの振動データの度数分布（図６参照）に基づいて、減速機１０の異常の有無を判定する。
【００４０】
図８は、異常判定を説明するためのグラフである。図８の横軸は異常度合いを示しており、縦軸は監視（判定）値を示している。監視（判定）値は、図６に示した度数分布から求めた分散値に対応している。つまり、図８では、分散値が高い程、異常度合いが高いことを示している。具体的に説明すると、図６において、センサＡ、Ｂのグラフは度数分布の形状がシャープであるので、分散値は小さい値となる。よって、図８に示すグラフにおいて、センサＡ、Ｂの分散値が小さいので、センサＡ、Ｂの振動データは正常と判定される。一方、図６において、センサＣのグラフは度数分布の形状がブロードであるので、分散値は高い値となる。よって、図８に示すグラフにおいて、センサＣの分散値が大きくなるので、センサＣの振動データは異常（異常レベル４）と判定される。
【００４１】
また、図８に示すグラフでは、度数分布の分散値を監視（判定）値として、異常レベル１〜４を設定している。図８に示すグラフでは、異常レベルが高い程、異常の程度が大きいことを示している。
【００４２】
例えば、予め傷をつけた部品を用いて減速機１０を構成し、この減速機１０の振動データを用いて度数分布の分散値を求めることで、図８に示すようなグラフを作成することができる。具体的には、傷の度合いが「小」、傷の度合いが「中」、傷の度合いが「大」の各々の部品を用いて減速機１０を構成する。そして、このように構成された各々の減速機１０の振動データを取得して、各々の減速機１０の加速度の度数分布の分散値を求める。
【００４３】
つまり、図８に示す横軸の異常度合いは、予め傷をつけた部品の傷の度合い（小、中、大）に対応しており、異常度合いが高いほど、傷の度合いが大きくなる。したがって、図８に示すグラフでは、異常度合いが高いほど、加速度の度数分布の分散値（監視（判定）値）が高くなっている。異常判定部１７は、図８に示すようなグラフ（判定基準）を予め作成しておくことで、減速機１０の異常の有無を正確に判定することができる。
【００４４】
また、異常判定部１７は、周波数解析の結果（ステップＳ４〜Ｓ６）であるパワースペクトルに基づいて、減速機１０の異常の種類を特定することができる。減速機１０の異常の種類とは、各々の部品の不具合であり、例えば、軸、軸受、歯車等における傷、亀裂、摩耗、腐食等である。また、オイルの異常であってもよい。
【００４５】
図９は、周波数解析で求めたパワースペクトルの一例を説明するためのグラフであり、正常の場合のパワースペクトル（図９の上図）と異常の場合のパワースペクトル（図９の下図）を示している。図９に示すように、異常の場合のパワースペクトル（図９の下図）では、正常の場合のパワースペクトル（図９の上図）と比べてパワー値が高い値となっている。特に、異常の場合のパワースペクトル（図９の下図）では、特定の周波数におけるパワー値が高くなっている。図９の下図に示す例では、３０Ｈｚ付近のパワー値が特に高くなっている。異常判定部１７は、パワー値が高い特定の周波数を用いることで、減速機１０の異常の種類（異常箇所でもよい。以下同様。）を特定することができる。
【００４６】
例えば、異常判定部１７には、異常を示すパワースペクトルと減速機１０の異常の種類（異常箇所でもよい）とを対応づけた異常判定用データが予め保存されている。つまり、異常判定部１７には、軸受に傷がある場合のパワースペクトル、歯車に傷がある場合のパワースペクトルなど、減速機１０の異常の種類（部品の異常の種類）に対応するパワースペクトルのデータベースが予め作成されている。また、異常判定部１７には、減速機１０の異常の種類と、当該異常の場合にパワー値が高くなる周波数とを対応付けたテーブルが保存されていてもよい。
【００４７】
異常判定部１７は、周波数解析部１４で生成されたパワースペクトルを、予め保存されている異常判定用データと照合することで、減速機１０の異常の種類を特定することができる。具体的には、パワー値が高くなっている特定の周波数を異常判定用データと照合することで、当該特定の周波数に対応する異常の種類を特定することができる。
【００４８】
図４のフローチャートに示すように、異常判定部１７が異常なしと判定した場合は（ステップＳ８：Ｎｏ）、再度、ステップＳ２〜Ｓ８の動作を繰り返す。一方、異常判定部１７が異常ありと判定した場合は（ステップＳ８：Ｙｅｓ）、減速機１０が異常であることを示すメッセージを表示部１８に表示する。
【００４９】
なお、上述した統計解析（ステップＳ３）および周波数解析（ステップＳ４〜Ｓ６）の順番は、どちらが先であってもよく、また同時に実施してもよい。
【００５０】
上述のように、本実施の形態では、減速機の筐体に取り付けられたセンサを用いて、減速機の筐体表面における振動を検出している。そして、センサで検出された振動の統計解析と周波数解析とを行い、これらの解析結果に基づいて、減速機の異常判定を行っている。したがって、減速機の異常を正確に検知することが可能な異常検知システム、及び異常検知方法を提供することができる。
【００５１】
すなわち、本実施の形態にかかる異常検知システムでは、統計解析部１２における統計解析結果に基づいて、減速機１０の異常の有無を判定することができる。また、周波数解析部１４で生成されたパワースペクトルに基づいて減速機１０の異常の種類を特定することができる。また、複数のセンサ１１の統計解析結果および周波数解析結果に基づいて、減速機１０の異常箇所を特定することができる。このように、本実施の形態にかかる異常検知システムでは、統計解析結果および周波数解析結果を用いて減速機の異常判定を行っているので、減速機の異常（異常の有無、異常の種類、異常箇所）を正確に検知することができる。
【００５２】
以上、本発明を上記実施の形態に即して説明したが、本発明は上記実施の形態の構成にのみ限定されるものではなく、本願特許請求の範囲の請求項の発明の範囲内で当業者であればなし得る各種変形、修正、組み合わせを含むことは勿論である。
【符号の説明】
【００５３】
１  異常検知システム
１０  減速機
１１_１、１１_２、１１_３  センサ
１２  統計解析部
１３  前処理部
１４  周波数解析部
１５  ピーク処理部
１７  異常判定部
１８  表示部
２１  入力軸
２２  軸受
２５、２６  出力軸
【図１】
2020170409.tif 000003
【図２】
2020170409.tif 000004
【図３】
2020170409.tif 000005
【図４】
2020170409.tif 000006
【図５】
2020170409.tif 000007
【図６】
2020170409.tif 000008
【図７】
2020170409.tif 000009
【図８】
2020170409.tif 000010
【図９】
2020170409.tif 000011
【国際調査報告】
2020170409.tif 000012
2020170409.tif 000013
2020170409.tif 000014