TECHNICALREVIEW
特集

産業機械・自動車関連商品、基盤技術、新事業
2020-2021

ISSN 0915-0528 OSAKA, JAPAN「転がり軸受総合カタログ」を全面改訂
NTN は、転がり軸受に関する技術解説や商品ラインナップを網羅した「転がり軸受総合カタログ」を全面改訂しました。
転がり軸受は重要な機械要素として、各種機械・装置に使用されており、その要求性能は長寿命化、小型・軽量化、高速化、特殊環境への対応などますます高度化・多様化しています。特に、最近では軸受を含めた周辺技術や軸受の性能を高める適用技術が求められています。NTN では、このようなニーズに対応するため、開発・改良を進め機械全体の性能向上に役立つよう努めています。
今回の全面改訂した新しい総合カタログでは、開発・改良の成果に裏付けられた技術内容にもとづき、最適な種類とサイズの軸受を選定できるよう編集しました。
主な改訂内容を以下に示します。
〇 ISO および JIS 規格の最新内容の取込みや軸受の選定、軸受周りの設計、取扱いなどの総合解説を充実させました。
〇材料技術・製品技術・生産技術に関する継続的な改良の結果、現在の軸受寿命は過去に比べて長寿命となっています。
そこで、今回これらの軸受寿命データをもとに基本動定格荷重の見直しを行いました。
〇世界最高水準の性能を有する新世代転がり軸受シリーズの総称である“ULTAGE（アルテージ）”の拡充を進めています。本カタログでは、NTN がこれまでに開発してきた品番に加え、新たに ULTAGE
（アルテージ）シリーズに加えた軸受を紹介しています。
NTN は、今回改訂の「転がり軸受総合カタログ」を皆さまにご利用頂くことで、「なめらかな社会」の実現に向けて、皆さまと共に歩み、共に発展していきたいと考えております。これまで同様に変わらぬご愛顧を心よりお願い申し上げます。

転がり軸受総合カタログ

段付きのインデックス加工やしおり紐の追加で、
使いやすさも向上

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

産業機械・自動車関連商品、基盤技術、新事業 特集号

巻頭言「産業機械・自動車関連商品、基盤技術、新事業」特集号に寄せて寄稿文

AIの過去・現在と製造業における展望

産業機械関連商品

目次

執行役 CTO（最高技術責任者） 江上正樹

大阪大学 産業科学研究所 第 1 研究部門（情報・量子科学系） 准教授 福井健一

1

2

小特集

展

望 産業機械用転がり軸受のさらなる進化

概説 風力発電装置用主軸受の新商品と信頼性向上への取組み

概説 鉄道車両用軸受の開発への取組み

概

播磨悦

10

堀径生／山田悠介

15

適用技術部 西河崇／鈴木健吾／折戸航
産業機械事業本部 製品設計部 豊田司

21

説 ロボット関節部関連商品の開発への取組み

産業機械事業本部 適用技術部 國米広道
産業機械事業本部 ロボティクス・センシング技術部 田中秀明
産業機械事業本部 製品設計部 鈴木康介／川上雄一郎

27

商品紹介 工作機械主軸用センサ内蔵軸受ユニットの開発

産業機械事業本部 適用技術部 橋爪翔平
商品開発研究所 澁谷勇介／近藤大地
産業機械事業本部 製品設計部 山本庸平
産業機械事業本部 ロボティクス・センシング技術部 岩永博之

33

産業機械事業本部 適用技術部 田中新樹
産業機械事業本部 製品設計部 辻直明／三谷英幸
先端技術研究所 川村隆之

38

複合材料商品事業部 動圧軸受技術部 小松原慎治
複合材料商品事業部 精密樹脂技術部 宗田法和

44

執行役 自動車事業本部 副本部長 電動モジュール商品事業部 事業部長 亀高晃司

49

執行役員

産業機械事業本部

商品紹介 サーボモータ用低発塵軸受の開発
商品紹介 産業機械向け複合材料商品の紹介

自動車関連商品展

産業機械事業本部 本部長

産業機械事業本部

適用技術部

小特集

望 自動車CASE等の市場トレンドに対する取組みと成果

商品紹介 サブアクスル・リヤ用小型軽量等速ジョイント

小林智茂

54

新商品戦略本部 新事業探索開発部 大畑佑介／伊東貴志

59

商品紹介 クリープレス軸受

自動車事業本部 自動車軸受技術部 川口隼人／増田俊樹
CAE開発研究所 永田真梨奈
自動車事業本部 機能実験部 河合俊貴

66

商品紹介 低昇温・低トルク円すいころ軸受

自動車事業本部 自動車軸受技術部

藤掛泰人／石川貴則

71

77

自動車事業本部

商品紹介 後輪用ステアリング機能付ハブベアリング

基盤技術

CVJ開発部

小特集

論

文 転がり軸受のピーリング発生メカニズムとその寿命推定方法

先端技術研究所 長谷川直哉／藤田工
岩手大学 理工学部 内舘道正
兵庫県立大学 工学部 阿保政義／木之下博

論

文 転がり軸受の損傷検出精度向上のための
機械学習アルゴリズムの開発

新商品戦略本部

商品化戦略部 北井正嗣
新商品戦略本部 赤松良信
大阪大学 産業科学研究所 福井健一

86

先端技術研究所 山田昌弘／大木力
産業機械事業本部 適用技術部 山本直太

99

産業機械事業本部 数野恵介／磯部浩／利見昌紀／御堂前純／志村祐紀
新商品戦略本部 新事業探索開発部 坂田清悟／西尾幸宏／丸井直樹

105

商品紹介 微細組織制御により高強度化した軸受「ETFA」

新事業

小特集

概

説 手首関節モジュール「i-WRIST®」の適用事例と機能向上

概説 風力発電機用CMSの展開と信頼性向上の取組み

鈴木克義

111

大場浩量／宇都宮聡／石原教雄／
大畑佑介／伊東貴志

116

自然エネルギー商品事業部 技術部 向井浩氣／松浦文彦／伊藤隆志／金村泰成
自然エネルギー商品事業部 事業推進部 川合智哉

117

先端技術研究所 長谷川直哉／藤田工
岩手大学 理工学部 内舘道正
兵庫県立大学 工学部 阿保政義

118

産業機械事業本部受賞案件の紹介2019年“超”モノづくり部品大賞 日本力（にっぽんぶらんど）
賞 受賞
ステアリング補助機能付ハブベアリング「sHUB®」
2019年度 新エネ大賞
NTNマイクロ水車

新エネルギー財団会長賞 受賞

新商品戦略本部

2019年度 日本トライボロジー学会 奨励賞 受賞
転がり接触によるピーリングの発生メカニズムと
ピーリング抑制に及ぼす黒染処理の影響（第1報，第2報）

新事業探索開発部

新商品紹介
プランマブロック インチ系 SAFC／SAFDシリーズ

119

フィルム延伸機テンタークリップ用軸受

120

目次および本文に記載している執筆者の所属、役職は 2021 年 3 月時点のものとなります。

NTN TECHNICAL REVIEW No.88
CONTENTS

Preface

Contribution

For Industrial Machinery/Automotive Products, Fundamental Technology and New Business Areas
Masaki EGAMI

The Past and Present of AI and Prospects in Manufacture

Ken-ichi FUKUI, Associate Professor Division of Information and Quantum Sciences/The Institute of Scientific and Industrial Research (ISIR)/Osaka University

1

2

Special Issue for Industrial Machinery Products
Rolling Bearing Development for the Future of Industrial Machinery
Etsu HARIMA

New Products and Improved Reliability of Main Bearings for Wind Turbine Generators
Michio HORI, Yusuke YAMADA

Product Development of Rolling Bearings for Railway Vehicles
Takashi NISHIKAWA, Kengo SUZUKI, Wataru ORITO, Tsukasa TOYODA

Approach to Development of Robot Joint-related Products

Hiromichi KOKUMAI, Hideaki TANAKA, Kosuke SUZUKI, Yuichiro KAWAKAMI

Development of Sensor Integrated Bearing Unit for Machine Tool Spindles

Shohei HASHIZUME, Yusuke SHIBUYA, Daichi KONDO, Yohei YAMAMOTO, Hiroyuki IWANAGA

Development of Low Dust Generation Bearing for Servo Motors
Araki TANAKA, Naoaki TSUJI, Hideyuki MITANI, Takayuki KAWAMURA

Introduction of Composite Material Products for Industrial Machinery
Shinji KOMATSUBARA, Norikazu MUNEDA

10
15
21
27
33
38
44

Special Issue for Automotive Products
Activities and Achievements for Automotive Market Trends CASE
Koji KAMETAKA

Small and Lightweight CVJ for Rear of Sub-axle
Tomoshige KOBAYASHI

Hub Bearing Module with Steering Function for Rear Wheel
Yusuke OHHATA, Atsushi ITO

Creepless Ball Bearing

Hayato KAWAGUCHI, Toshiki MASUDA, Marina NAGATA, Toshiki KAWAILow Temperature Rise and Low Torque Tapered Roller Bearing
Yasuhito FUJIKAKE, Takanori ISHIKAWA

49
54
59
66
71

Special Issue for Fundamental Technology
Initiation Mechanism of Peeling in Rolling Bearings, and Its Life Estimation Method
Naoya HASEGAWA, Takumi FUJITA, Michimasa UCHIDATE, Masayoshi ABO, Hiroshi KINOSHITA

Development of a Machine Learning Algorithm to Improve Defect Detection Accuracy for Rolling Bearings
Masashi KITAI, Yoshinobu AKAMATSU, Ken-ichi FUKUI“ETFA”Bearings Strengthened by Fine Microstructure Design
Masahiro YAMADA, Naota YAMAMOTO, Chikara OHKI

77
86
99

Special Issue for New Business Areas
Application Examples and Function Improvements of the Wrist Joint Module“i-WRIST™”

Keisuke KAZUNO, Hiroshi ISOBE, Masaki KAGAMI, Jun MIDOMAE, Yuki SHIMURA, Seigo SAKATA, Yukihiro NISHIO, Naoki MARUI

Deployment and Improved Reliability of Condition Monitoring System for Wind Turbines
Katsuyoshi SUZUKI

105
111

Award Winning Products
Nippon Brand Award of 2019“CHO”MONODZUKURI Innovative Parts and Components Award
Hub Bearing Module with Steering Adjust Function“sHUB™”

116

New Energy Foundation Chairman Award (field of products and services) of New Energy Awards 2019
NTN Micro Hydro Turbine

117

Hirokazu OHBA, Satoshi UTSUNOMIYA, Norio ISHIHARA, Yusuke OHHATA, Atsushi ITO

Hiroki MUKAI, Fumihiko MATSUURA, Takashi ITO, Tomoya KAWAI, Yasunari KANAMURA

2019 JAST Encouragement Award
Mechanism for Initiation of Peeling in Rolling Contact and the Effect of Black Oxide Treatment on the Suppression of Peeling (Part 1, Part 2) 118
Naoya HASEGAWA, Takumi FUJITA, Michimasa UCHIDATE, Masayoshi ABO

Our Line of New Product
Inch Series, SAFC/SAFD Plummer Blocks

119

Tenter Clip Bearings for Film Stretching Machines

120

巻頭言

「産業機械・自動車関連商品、基盤技術、新事業」特集号に寄せて

執行役 CTO（最高技術責任者）

江上 正樹
NTN では、毎年秋に社外向けの技術情報誌である NTN テクニカルレビューを発行しています。ここ 15 年間ほどは、それぞれ隔年で開催される東京モーターショーと日本国際工作機械見
本市（JIMTOF）に合わせて、1 年おきに自動車関連商品と産業機械関連商品を特集してまいりました。しかし、2020 年年初からの新型コロナウイルスの世界的な感染拡大により、オリンピッ
クをはじめ、人が集まる行事の多くが延期や中止に追い込まれ、当社でも出展を予定していた
JIMTOF2020 も例にもれず、残念ながら会場展示会は中止となりました。そんな中、経済活動の停滞を最小限に抑えるため、方法をオンライン展示会やウェビナーなどに変更し、新しい情報発信の方法を生み出す様々な努力が重ねられているのはご存じの通りです。
このような状況下でも、新商品・新技術に関する情報を、少しでも多く、少しでも早く皆様にお届けしたいとの思いがございます。そこで今回は、従来通りに特定分野に絞るのではなく、
JIMTOF2020 Online で紹介した産業機械関連商品の詳細はもちろんのこと、新しい自動車関連商品も先取りし、テクニカルレビュー No.88「産業機械・自動車関連商品、基盤技術、新事業」
特集号として新しい形で発行させていただくことといたしました。
名前からすると、何か、ごった煮のようなイメージを抱かれるかもしれませんが、産業機械分
野では、弊社が注視する風力発電装置、鉄道車両、ロボット、工作機械向けなどの転がり軸受やモジュール商品の進化を紹介させていただくとともに、IoT に資する取組みとして、「ありとあらゆる装置に用いられる」という転がり軸受最大の特徴を活かした、センシングや AI アルゴリ
ズムによるデータ解析の最新技術について述べます。この中には、2017 年 9 月に大阪大学に設置させていただいた「NTN 次世代協働研究所」の成果も取り込んだ内容といたしました。
自動車分野では、100 年に一度の大変革といわれる CASE への対応が重要な課題となります。
特に、低燃費化への貢献を目的として小型化、軽量化に磨きをかけてきた転がり軸受やドライブシャフトの開発商品や、新しい機能や価値を提案するモジュール商品、同じく低燃費を目的に自動車メーカが進めている潤滑油の低粘度化に対して寿命を適切に確保するための転がり軸受の基盤技術などを紹介させていただきます。
「百聞は一見に如かず」のことばの通り、現物に勝るものはありませんが、コロナ禍でリアルな展示がままならない中、本誌が少しでも皆様のご参考になれば幸いです。NTN では、創業100 周年を迎えた 2018 年 4 月から、新しい 100 年に向けた事業構造の変革の加速を基本方針とした中期経営計画「DRIVE NTN100」に取り組んできました。2021 年 4 月からは、新中期経営計画「DRIVE NTN100」Phase2 が始まります。企業理念「新しい技術の創造と新商品の開発を通じて国際社会に貢献する（For New Technology Network: 新しい技術で世界を結ぶ）」のもと、研究開発活動をますます強化して、産業界全体のさらなる発展に貢献してまいります。
以上

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

1

寄稿文

AI の過去・現在と製造業における展望

The Past and Present of AI and Prospects in Manufacture

福井 健一 Ken-ichi FUKUI
大阪大学

産業科学研究所

第 1 研究部門（情報・量子科学系） 准教授

AI は現在 3 度目のブームと言われている．本稿では，まず現在のディープラーニングに至るまでの AI の歴史を概観する．次に，現在急速な発展を遂げているディープラーニングについて，その領域の広がりを中心に紹介する．そして，ディープラーニングの著しい発展に伴い，新たに生じた課題やホットトピックスとして，倫理の問題，説明性や安全性の問題について紹介する．また，応用領域の広がりに伴った AI 開発人材の問題についても述べる．最後に，それらを踏まえて，製造業における AI の展望について筆者の意見を述べる．

AI is now said to be in the third boom. In this article, the author first gives an overview of the history of AI
up to the present Deep Learning. Next, Deep Learning, which is currently undergoing rapid development,
focusing on the expansion of that area is introduced. Then, the author introduces new issues and hot topics
arisen with the significant development of Deep Learning, such as ethical issues, explanations and safetyissues. In addition, the problems of human resources for AI development with the expansion of application
areas is discussed. Lastly, based on the above, the author will state the prospects of AI in the manufacturingindustry.

1. はじめにAI（Artificial Intelligence; 人工知能）は 2015 年頃
から社会的にも注目され，新聞やニュースで取り上げられるようになった．Google DeepMind 社が開発した囲碁 AI ソフト「AlphaGo」が，2016 年，トップ棋士に勝利したことは，当時大きな話題になった 1）．そこではディープラーニング（Deep Learning; 深層学習）という技術が用いられている．そして現在では，一時期のメディアでの過度な取り上げは落ち着き，一方で様々な産業領域に AI の導入が着実に進んでおり，生産性の向上が期待されている．

1）知 的処理を行う機能をコンピュータ内に実現する
工学的技術開発2）知的処理を行う機能をコンピュータ内に実現することで，人の知的活動や脳機能に関する知見を得るた
めの研究
現在，世間に大きく取り上げられ，期待されているのは，1）の知的機能の工学的実現としての AI である．
ディープラーニングは，その中でも特に認識や識別に対して非常に高精度になってきている．

2.2 AI の歴史（1）人工知能の夜明け（〜 1956）
1946 年に世界初のコンピュータ ENIAC が開発され2. AI の歴史：3 度のブームと冬の時代 1）

ると，「人間の知的活動を行う機械」を作る研究が芽生

2.1 AI とはえた．この時期に W. McCullouch と W. Pitts による

AI とは何かというと，大まかには「人間のように外人工ニューロン（神経細胞の電気信号の伝達に関する数

界を認識し，経験から学び，知識を得て考え，そして理モデル）の提案，
C. Shannon や A. Turing によるチェ

行動や対話を行う能力」を持つコンピュータプログラ

スを指すプログラムの開発が行われた．そして 1956 年

ムの実現を目指した研究・技術領域といえる．しかし，には，J. McCarthy らが発起人となった「ダートマス会

研究者の間でも，正確な AI の定義は見解が分かれると議」で，知的活動を行うコンピュータに関する研究領域

ころで，それは「知能とは何か？」という根源的な問が「Artificial Intelligence（人工知能）」と名付けられた．

いに対して明確な答えがないためである．また，「何が（2）探索・推論：第一次ブーム（1957 〜 1960 年代）

AI か」は時代とともに変化する．例えば，1960 年代

この当時，これまで単なる計算しかできなかったコ

後半，文字認識の出始めの頃は郵便番号の自動認識技

ンピュータが少しでも知的なことをできるのは，驚異術が AI と呼ばれていた時代もあった．

的なことであった．この時期の AI は対象を明示的に記また，AI の研究は大きく以下の二つの方向性に分かれる．
2

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

号で表現し，論理による推論と探索をすることが中心であった．そこでは，数学の自動定理証明などの研究

がなされた．しかし，1969 年に最大の難問「フレームや通信環境が大きく発展した時代であった．Web 上で問題」が J. McCarthy と P.J. Hayes によって指摘され多くの情報が流れるようになり，それらの情報を活用た．フレーム問題とは，コンピュータは有限の情報処したデータマイニング（大量のデータから有用な知識

理能力しか持たないため，現実に起こりうる全ての可を発見（発掘 ; マイニング）する技術）や，画像や情報能性に対処することはできないという問題である（実検索などの研究が盛んに行われた．また，確率・統計

は現在のディープラーニングも根本的には「フレーム学や数理最適化などの数学や統計の理論に基づく統計問題」は解決できていない）．

的機械学習が発展した．

（3）冬の時代 ①（1970 年代）（6）
データと学習の時代：第三次ブーム（2013 年〜現在）

60 年代の記号に基づく探索と推論によるアプローチ

そして，2013 年以降，現在に至るまでは，ビッグデー

は，ルールが明確で規模も小さいトイ・プロブレム（ハタに基づくディープラーニングによる「学習（Learning）」

ノイの塔と呼ばれる積み木のパズルなどのおもちゃのの時代である．脈々と続くコネクショニズムの流れと，問題）ではうまくいったが，現実世界の問題にはうま1990 年代〜 2000 年代に発展した統計的機械学習の数

くいかないことが明らかになってきた．その理由の一

理的な基盤が融合し，また背景には大量データを蓄積・つ目は，それまでの AI プログラムは対象に関する知識処理できるストレージや GPU（Graphic Processingを持っていなかったこと，そして二つ目は，当時のコUnit）を活用した高速な計算機環境が整ってきたことか

ンピュータはまだまだ非力で，規模の大きな問題を現ら，ディープラーニングの実現に至っている．

実的な時間で解くことができなかったためである．そのため，この時期，研究の熱は次第に冷めていった．
（4）知識の時代 : 第二次ブーム（1980 年代）
この時期は，対象に関する知識をコンピュータ内に埋め込むことで，現実世界の問題を扱えるようにする
動きが強くなった．個別問題の専門システムのため，「エ
キスパートシステム」と呼ばれ，多くの商用エキスパー
トシステムが開発された．日本では通商産業省（現経済産業省）が主導し，1982 年から第 5 世代コンピュータ開発プロジェクト（ICOT）が開始され，エキスパー
トシステムとそれに基づく記号による推論システムの開発が盛んに行われた．
第二次ブームの主役はエキスパートシステムであるが，一方で，人工知能の幕開けのひとつとなった
人工ニューロンの研究も発展し，多層パーセプトロン(Multi-layer Perceptron) が考案された．80 年代後半
〜 90 年代にかけてニューラルネットワーク（Neural
Network）による文字認識などもまた盛り上がった時代であった．この時期に現在のディープラーニングの

2.3 AI 分野の俯瞰

図 1 は，人工知能学会で 2020 年 6 月に公開された，

AI 研究初学者と異分野研究者のための AI 研究の俯瞰図「AI マップβ 2.0」2）の一部である．人工知能学会ホームページには異なる視点による 4 つのより詳細なマップが掲載されているので，興味のある方は参照されたい．
まず，図 1 の第 1 層の基盤では，AI は数学，統計，
論理学，また認知科学，脳科学，心理学など基礎的な多数の学問の上に築かれている．そして，AI 独自の基礎領域として論理・推論や知識工学などが存在する．
その上の第 2 層には，より応用と密接に関わりを持つ基盤技術として深層学習を含む機械学習，言語や画像
音声メディア処理などが配置されている．第 2 層の中でも上側に配置されている領域はより応用に基づいた基盤領域となっている．そして，最上位の第 3 層が応用領域であり，ここには代表的な領域としてロボットと実世界，医療・バイオロジー，教育等が記載されているが，最近では AI の応用領域は格段に広がっている．

基盤ができ上がった．
前者のエキスパートシステムに代表される記号に基づく知識処理の流れは「シンボリズム」，
後者の多層パーセプトロン，ニューラルネットワークなどの数値に基づく計算機構の流れは「コネクショニズム」と呼ばれており，対照的なアプローチであるが，それぞれ時代を牽引してきた．
（5）冬の時代 ②（1990 年代〜 2000 年代）
エキスパートシステムは，その知識の記述の限界と更新・管理の大変さから次第にブームは去っていった．
一方，国内では 1984 年に初めてインターネットがつながり，90 年代からは WWW（World Wide Web）

（出典：人工知能学会「AI マップβ 2.0（2020 年 6 月版）
」2））

図1

基盤領域から手法・応用領域への展開

Development from basic research to methods and applications
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

3

AI の過去・現在と製造業における展望3.2 ディープラーニングとは

3. AI の現在：ビッグデータと学習の時代 1）

ディープラーニング（Deep Learning; 深層学習）は，

3.1 機械学習とは

機械学習（Machine Learning）とは，コンピュータに学習能力を持たせるための技術全般を指している．学
習とは，平たくいえば，過去の経験やデータに基づいて物事をうまくこなす能力のことである．例えば，キャッチボールを繰り返し練習することで，ボールの軌跡を予測してうまくキャッチできるようになるといった具合である．つまり，機械学習は，経験・観測から法則性を獲得して推定や予測などを行う技術ということができる．機械学習は医療診断，
推薦システム，スパムフィ
ルタ，金融市場の予測，DNA 配列の分類，画像・音声
認識や文字認識などのパターン認識，将棋などのゲー
ム，最近では自動運転など幅広い分野で用いられている（図 2）．
現在，主流の機械学習はデータから識別や予測といったタスクを遂行する関数を獲得している．入力 x に対して所望の出力を y とすると，機械学習は写像関数 c:xyを学習データから獲得している．しかし，有限の学習データから真の写像関数を獲得することは不可能なため，実際には関数の形を限定したり，何らかの仮定を置くなどし，所望の出力が得られるようにその関数のパラメータをうまく調整している．この関数のパラメー
タ調整を「学習」と呼んでいる．ここで，関数の獲得に用いた学習データに対してうまくパラメータを調整することは，関数の自由度を上げれば比較的容易にできるが，一方で新規の未知データに対してはうまく行かなくなる過剰適合に陥り易くなる．機械学習の主要な課題のひとつは，いかに過剰適合を抑えて未知デー
タに対する汎化性能を向上させるかであり，そのための技術が色々と考案されている．

多くの層を持つニューラルネットワークの総称である．
元々，ニューラルネットワークは神経細胞の電気信号の伝達をモデル化したものであるが，現在では様々なタスクに対応する写像関数を学習できる機械学習の一種として利用されている．図 3 は画像に映っている動物を識別するタスクを対象とした典型的なニューラル
ネットワークの例を表している．学習段階では様々な動物の大量の画像を利用し，猫の画像を入力する場合
は，出力層のうち猫に対応するニューロン（灰色の丸）のみが強く反応するように，隠れ層にあるニューロン間の重みを調整する．従来は深い階層の隠れ層を持つ
ニューラルネットワークの学習は難しかったが，近年の様々な数理最適化技術と計算機の発展により，深い層のネットワークの学習が可能になっている．
層が深くなることで，多様な表現をネットワーク内部で獲得できるようになった．ディープラーニング以
前は，各分野の専門家が入力する特徴をうまく設計していたが，ディープラーニングでは生の情報を直接ニュー
ラルネットワークに入れても学習ができるようになった．このような対象問題の特徴をデータから学習する
技術は「表現学習」と呼ばれている．学習データが豊富に集められる場合，この表現能力の高さを活かすことができるので，現在ディープラーニングは特に画像や音声の識別で圧倒的な精度を示している．
また，図 3 は単純に全結合のネットワークを積み重ねているが，最近では様々な機能を持つニューロンを構成したり，ネットワークの結合を工夫したりと様々なネットワーク構造が考案されている．例えば画像のような空間情報を活かす畳込みニューラルネットワー
ク（Convolutional Neural Network; CNN） や， 時
系列の変化を学習する再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network; RNN）などがある．

入力層

隠れ層

出力層

（出典：Python で学ぶ AI 活用入門 1））

図3（出典：Python で学ぶ AI 活用入門 ）1）

図2

様々な領域で活用される機械学習

Machine learning used in various applications

4

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

ディープラーニングによる画像認識の典型例

Typical pattern of image recognition by deep learning3.3 ディープラーニングの発展に学習するネットワークの発明により「生成」や「模倣」

ディープラーニングが注目され始めたのは，2012

が可能になり，最近では芸術などの創作にも適用領域

年，2013 年頃に画像認識に関する国際コンペティショは広がっている．有名な例として，Microsoft 社を中ンにて，従来の分類性能を大幅に更新する記録が得られ心としたプロジェクト「The Next Rembrandt」4） でた頃からである．図 4 は，2010 年から 2017 年まで開は，17 世紀オランダの画家レンブラントの画風を学習催 さ れ た ImageNet Large Scale Visual Recognition

し，レンブラント調の絵画の生成に成功している．日

Challenge (ILSVRC) の優勝記録の推移である．ILSVRC

本では，没後 30 年を迎える美空ひばりの歌声を再現し，は約 1,400 万画像に対して，2 万種類ものクラスに分

新曲として 2019 年 NHK 紅白歌合戦にて披露 5） され類する大規模な問題である．2011 年までは従来の画たり，また「TEZUKA2020」プロジェクトでは AI と像処理と機械学習を組み合わせた方法が優勝していた人の協働作業により，2020 年 2 月に手塚治虫の新作「ぱが，2012 年のディープラーニング登場以降，年々劇いどん」が発表された 6）7）．

3）

的に分類誤差が低下している．ひとりの人間が目視により分類した場合の誤差はおよそ 5 % と言われており，
2015 年には平均的な人の分類よりもディープラーニン
グの方が上回っている．

4. A
 I の未来：最先端から製造業における展望を考える
4.1 倫理の問題

AI，とりわけ 3 章でみてきたように近年のディープ

ラーニングの発展は目覚ましく，様々な産業領域にお
0.25
0.2
0.15

0.28

いても利活用が進められている．そこで，予期せぬ事

0.26

態を招かないよう，AI の研究開発とその利活用に関して倫理的な議論が世界各国で活発になった．

0.16

0.07

Human error

0.036 0.03 0.023

0.052010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
year
F
Z

/G

A

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0

日本では 2014 年に人工知能学会倫理委員会が立ち

0.12

0.1

oo VG
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e
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s
N
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(E
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bl
e)
SE
N
et

Classiﬁcation error

0.3

Deep Learning

図4

ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge (ILSVRC) 優勝記録の推移

Championship Record of ImageNet Large Scale Visual
Recognition Challenge (ILSVRC)

ディープラーニングは当初，特に画像認識の分野
において注目を集めたが，2014 年から 2016 年頃は
強 化 学 習（Reinforcement Learning） と 組 み 合 わ せた Deep Q-Network（DQN） に よ り， 汎 用 ゲ ー ム
プレイ，AI 囲碁，自動運転など「認識」から「行動」
へと，その適用範囲が広がった．2016 年に Google
DeepMind 社によって開発された「AlphaGo」が囲碁チャンピオンに勝利したことは当時ニュースになった．
そして，2016 年から 2018 年頃は自然言語処理（言語を処理する分野）もディープラーニングにより大きく進展した．従来，対訳コーパスを利用する統計モデ
ルが用いられていた自動翻訳もディープラーニングに置き換わり，翻訳の精度が劇的に改善された．
また，
敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial
Network; GAN）というふたつのネットワークを互い上がり，2017 年に「人工知能学会

倫理指針」を発表している ．そこでは，1. 人類への貢献，2. 法規制の遵守，
8）

3. 他者のプライバシーの尊重，4. 公平性，5. 安全性，
6. 誠
実な振る舞い，7. 社会に対する責任，8. 社会との対話と自己研鑽，9. 人工知能への倫理遵守の要請，の 9 条を掲げている．他には開発者に向けたものとして 2017年 7 月に総務省「AI 開発ガイドライン」9），利用者や政策立案者にも向けたものとして 2019 年 3 月に内閣府「人間中心の AI 社会原則」10），さらに消費者も加えたものとして 2019 年 8 月に総務省「AI 利活用ガイドライン」11）が公表されている．
上記指針の内，公平性に関しては技術的な研究が近年盛んになってきている．2018 年，過去の履歴書と採用 / 不採用の結果を AI に学習させる AI 採用が実施された．その結果，技術職は男性が多いため，AI は技術職希望の女性応募者を書類選考で落としてしまった．
学習データにバイアスがかかっているため，このようなことが起きる．そこで，社会的にセンシティブな属
性は，公正に扱うような技術が研究されている．

4.2 説明性の問題

AI が様々な領域に導入されるにつれて，益々「判断の根拠」の説明の重要性が増している．現在主流のディープラーニングは，数百万〜数千万のパラメータから構成されており，もはや学習したモデルの中身を人手で解析をして判断の根拠を探ることは不可能である．AI を導入するにあたり，納得性を得られないこと
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

5

AI の過去・現在と製造業における展望が障壁になることも多々あるため，説明性は重要な課
題のひとつである．
AI に説明性を持たせるための研究は XAI（eXplainableAI）と呼ばれており，特に画像認識の領域において盛んに研究が行われている 12）．例えば，図 5（a）は犬と猫が映っているが，図 5（b）は学習済みディープラーニ
ングモデルに対して，「犬」を識別する際に注目している領域がハイライトされている．図 5（c）は同様に「猫」に対する注目領域である．原理としては，入力の画素（出典：Cornell University arXiv14））を少し操作した時の出力応答の勾配を計算し，それを図6

基にグラデーション表示している．

敵対的攻撃の例

Example of adversarial attack

4.4 現在の AI の限界

2016 年，自動運転車がトレーラーと衝突する事故が起きた．白いトレーラーの側面に日光が反射し，AI が認識できなかったとの見解であった．また，2008 年から 2015 年まで，検索ワードからインフルエンザの流（a）
元画像（b）犬に対する注目領域（c）猫に対する注目領域（出典：International Journal of Computer Vision

）

13）

図5

Grad-CAM によるディープラーニングの
注目領域の可視化例
Visualization example of attractive areas in deep learning with Grad-CAM

4.3 安全性の問題

2013 年に学習済みディープラーニングモデルに対して，識別結果を故意に誤らせることが可能であることが指摘された．この指摘は例えば，標識を誤認識させたり，顔認証の「なりすまし」の危険性をはらんでい る． こ れ は Adversarial example（ 敵 対 的 サ ン プル），Adversarial attack（敵対的攻撃），Adversarial
perturbation（敵対的摂動）などと呼ばれている．例
えば，図 6 は学習済みディープラーニングモデルに入力する画像（左側）に対してある特殊な摂動（中央）を加えると，見た目には変わっていないように見える行を推定するサービスが提供されたが，実際の流行を
50 % 以上も過大評価してしまった．これらは，現在の機械学習は過去のデータに基づいて法則性を獲得する
帰納的アプローチに基づいているという根本的な問題に起因する．過去のデータに近い「内挿」は得意であるが，過去のデータにはない「外挿」には極端に弱いという欠点がある．
運用でカバーすることも行われているが，ひとつの方向性として，既存の理論を機械学習に取り入れる研究が行われている．Theory-guided Data Science（理論に基づくデータサイエンス）や，Physics-informed
Machine Learning（物理に基づく機械学習）などと呼ばれ，特に，強固な理論背景を持つ物理学との連携が徐々に増えつつある．最近，筆者のグループもこの分野に注目しており，気象学の専門家と協力し，対流圏上層の風予測を題材として，方程式に基づく成分と残差成分を分解して出力可能なディープラーニングを提案している 15）（図 7）．

が，いずれの画像（右側）も「ダチョウ」と識別されてしまっている．敵対的攻撃に対する防衛技術も研究・提案されているものの，特定の攻撃に対する対処療法になっているため，イタチごっこの状況である．今後，根本的な防衛技術の開発が期待されている．

図7

物理モデルを考慮したディープラーニング 15）

Deep learning in consideration of physical models

6

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

4.5 AI 人材の問題

4.6 製造業における展望

AI を理解して活用できる人材の不足が深刻化している．

づくり分野における人工知能技術の活用に関する調査

そのような状況を受けて，政府は 2016 年に人工知能

報告書」20）からの抜粋であるが，ものづくり分野にお技術戦略会議を設置し，人材育成タスクフォースによける AI の導入可能な分野が領域と目的・成果別に整理る調査・議論を行っている 16）17）．そこでは，次の能力されている．導入先はものづくり工程のみならず上流を有する人材を AI 人材として育成することが重要であ〜下流，そして周辺や経営にまで及んでいる．

近年，様々な分野において AI の導入が進むにつれ，

図 8 は 2018 年 3 月に公開された経済産業省「もの現在の AI が得意としている領域は，ビッグデータがるとまとめられている．

集まりやすい画像を対象とした領域で，画像認識によ① 人工知能技術の問題解決力
機械学習や自然言語処理などの AI の基盤技術を理解る検査は最も得意とするところである．つづいて，故し，AI の問題として問題解決の道筋を示す能力

障検知や設計支援など比較的整ったデータが集まり易② 人工知能技術の具現化力

い領域において，AI 導入が進んでいる．一方で，暗黙プログラミング能力やアルゴリズムとデータ構造な

知の多い職人技術の代替と伝承支援は以前よりは進ん

どのコンピュータサイエンスの知識により AI を具現化でいるものの，まだ難しい領域である．AI の技術的なする能力問題よりもセンシングの方で課題となっている．
ここで，現在の AI は全てデータに基づいているため，③ 人工知能技術の活用力
それぞれのターゲット分野の課題を AI の問題として

AI を活用するための「価値あるデータ」を見極め，収集・抽出することが重要である．そこには現場の知識捉え直す能力人工知能技術戦略会議における議論を基に，NEDOが不可欠であり，価値あるデータの収集にもノウハウ（新エネルギー・産業技術総合開発機構）の受託研究開が必要である．今後，データ収集のノウハウが確立し，発として，2017 年度から 2019 年度に筆者の所属す

一定の有用性を持つ AI システムが完成すると，次は現る大阪大学および東京大学の 2 拠点において，AI 技術場での運用に関して「人と AI システムが協調」して互の即戦力人材育成のための教育プログラム「実データいに補い合うエコシステムの形成が重要になると考えで学ぶ人工知能講座」が実施された 18）．受講者は入社る．そこでは，現場に AI の特性を正しく理解している

後数年から 10 年程度の技術職（全分野）を想定し，講人を増やし，「AI システムを正しく運用できる人材」が座は機械学習，ディープラーニング，コンピュータビ

求められるであろう．AI（機械学習）システムの運用

ジョンを中心とした AI 基盤技術の習得と，実データをの方法論は，「機械学習工学」と呼ばれ，2018 年に日用いた演習による実践から構成されている．なお，当本ソフトウェア科学会に機械学習工学研究会 21）が発足

NEDO プロジェクトは終了しているが，大阪大学の講し，議論やノウハウの共有が促進されている．

座は一般社団法人を立ち上げて継続している．

19）

ものづくり分野で AI が活用できること
生産工程の向上（自動化・効率化 →省エネ・コストダウン）

領域 ＼ 目的・成果
ものづくりの上流

ものづくり工程

ものづくりの下流

ものづくりを支える周辺

経営・マネジメント

品質・サービスの向上（顧客への提供価値向上）

新しい価値創造（できなかったことが可能に）■ 生
 産システム設計・生産計画策定■ 在庫管理■ 研究開発・材料設計支援■ 研究開発・材料設計支援

■ 動線最適化■ 省エネ分析・実施■ 職人技術の代替・伝承■ ものづくりの進化支援

■ 梱包工程の効率化■ 画像認識検査（精度向上）■ 新しいアフターフォロー■ 組み立て作業・ピッキングの

自動化■ 画像認識検査（効率化）■ 部品・材料検査（効率化）■ 歩留まり・稼働率向上■ メンテナンス・アフターフォロー ■ 物流効率化→省エネ■ 見積作成■ 生産ライン管理・保全■ 事業戦略策定■ マーケティング■ 部品・材料検査（精度向上）（AI が熟練者をサポート）（技術の伝承，加工条件，製造条 （AI が熟練者をサポート）件の最適化，反応・醸造工程の管理・制御）■ メンテナンス・アフターフォロー（サービス向上）

サービス提供

■ 技能伝承・技能訓練支援（メンテナンス，故障予知，省エネ） ■ 生産ライン管理（安定操業）■ 設備管理■ 需要予測■ 労務管理・人事管理■ マーケティング■ 顧客対応■ 新事業・新製品開発■ 事業領域の拡大（出典：経済産業省「ものづくり分野における人工知能技術の活用に関する調査報告書」20））

図8

ものづくり分野における AI 導入可能な分野
AI-applicable fields in manufacturing
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

7

AI の過去・現在と製造業における展望h ttps://www.soumu.go.jp/menu_news/

5. まとめ現在，AI に関して世間における一時期の過度な取り上げは影を潜めた感があるが，AI の導入は着実に進んでいる．本稿でも述べたように，ディープラーニングの目覚ましい発展により，格段にできることは増えた
ものの，一方で新たに倫理や説明性，安全性の問題がでてきている．また，現在の学習に基づく AI はデー
タの収集と前処理による所が大きいため，「現場力」ともいえる日本の製造業の強みを活かせる可能性が十分にあると考えられる．一過性の「ブーム」に終わらず，
役に立つ AI システムを社会に根付かせるためにも，AIの強みと弱みを正しく理解し，AI システムと人が一体となり効果的に運用していく体系作りに期待している．

参

考

文

献

1） 福井健一（著），「Python で学ぶ AI 活用入門」，
日本技能教育開発センター，（2020)．
2）（一社）人工知能学会，
「AI マップβ 2.0（2020年 6 月版）」，人工知能学会 HP．
https://www.ai-gakkai.or.jp/resource/aimap/
3） ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge (ILSVRC) HP
h ttp://www.image-net.org/challenges/
LSVRC/
4） The Next Rembrandt HP
https://www.nextrembrandt.com
5） ヤマハ（株），「美空ひばり VOCALOID:AI」，
ヤマハ HP．
h ttps://www.yamaha.com/ja/about/ai/
vocaloid_ai/6） キ オクシア（株），「TEZUKA2020」，キオクシア HP．
https://tezuka2020.kioxia.com/ja-jp/
7） 特集「AI でよみがえる手塚治虫」
，
人工知能，
35 巻，
（2020 年 5 月）
，390-429.
8）（一社）人工知能学会

倫理委員会，「人工知能学会
倫理指針」，（2017 年 2 月）．
http://ai-elsi.org/report/ethical_guidlines9） 総務省，「AI 開発ガイドライン」，AI ネットワーク
社会推進会議 報告書 2017，（2017 年 7 月）．
h ttps://www.soumu.go.jp/menu_news/
s-news/01iicp01_02000067.html
10）内閣府，「人間中心の AI 社会原則」，人間中心の AI
社会原則会議，（2019 年 3 月）．
h t t p s : / / w w w . c a s . g o . j p / j p / s e i s a k u /jinkouchinou/pdf/aigensoku.pdf
11）総務省，「AI 利活用ガイドライン」，AI ネットワーク
社会推進会議 報告書 2019 別紙 1，（2019 年 8 月）．8

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

s-news/01iicp01_02000081.html
12）原 聡，
「機械学習における解釈性」，人工知能学会
HP 私のブックマーク，（2018 年 5 月）．
https://www.ai-gakkai.or.jp/my-bookmark_vol33-no3/13）R amprasaath R. Selvaraju, Michael Cogswell,
Abhishek Das, Ramakrishna Vedantam, Devi
Parikh, and Dhruv Batra,“Grad-CAM: Visual
Explanations from Deep Networks via GradientBased Localization”, International Journal ofComputer Vision, 128, (2020), 336-359.
h t t p s : / / l i n k . s p r i n g e r . c o m / a r t i c l e / 1 0 .
1007%2Fs11263-019-01228-7
14）Christian Szegedy, Wojciech Zaremba, Ilya
Sutskever, Joan Bruna, Dumitru Erhan, Ian
Goodfellow, and Rob Fergus, “Intriguing
properties of neural networks”, Cornell
University arXiv, last revised 19 Feb 2014.
https://arxiv.org/abs/1312.6199
15）K en-ichi Fukui, Junya Tanaka, Tomohiko
Tomita, and Masayuki Numao, “Physicsguided Neural Network with Model
Discrepancy Based on Upper TroposphereWind Prediction”, Proc. IEEE 18th
International Conference on Machine
Learning and Applications (ICMLA 2019),(2020), 414-419.
16）八木康史，「AI 人材育成のための教育プログラム：
人工知能技術戦略会議での議論」，人工知能，33 巻，（2018 年 5 月），259-264.
17）文 部科学省，NEDO，「人材育成タスクフォース
最終取りまとめ」，第 5 回人工知能技術戦略会議
参考資料 1-1，（2017 年 3 月）．
h ttps://www.nedo.go.jp/content/100862415.
pdf18）NEDO，「 即 戦 力 と な る AI 分 野 の 人 材 を 育 成
―NEDO 特別講座を大阪大学と東京大学の 2 拠点
で開講へ―」，NEDO HP ニュースリリース，（2017
年 7 月）．
h t t p s : / / w w w . n e d o . g o . j p / n e w s / p r e s s /AA5_100809.html
19）（一社）データビリティコンソーシアム，
「実デー
タで学ぶ人工知能講座」．
h ttps://www.cds.or.jp/jinzai/course01/
index.html
20）経済産業省，「ものづくり分野における人工知能技

21）（一社）日本ソフトウェア科学会

機械学習工学研術の活用に関する調査報告書」，経済産業省 委託
調査報告書，（2018 年 3 月）．

究会

h ttps://www.meti.go.jp/meti_lib/report/

https://sites.google.com/view/sig-mlse/

H29FY/000119.pdf

＜

著

者

紹

介

＞

福井 健一（ふくい けんいち）
大阪大学

産業科学研究所

2003 年

第 1 研究部門（情報・量子科学系） 准教授

名古屋大学 大学院人間情報学研究科 物質・生命情報学専攻（博士前期課程）修了

2005 年～ 2010 年 大阪大学 産業科学研究所 新産業創造物質基盤技術研究センター 特任助手
（2007 年度より特任助教）
2010 年

博士（情報科学）取得（大阪大学）

2010 年～ 2015 年 大阪大学 産業科学研究所 第 1 研究部門（情報・量子科学系）助教
2015 年～現在

大阪大学 産業科学研究所 第 1 研究部門（情報・量子科学系）准教授

2020 年～現在

人工知能学会 理事【専門分野】
・機械学習，データマイニングとその応用
・特に事象系列データからの知識発見，予測，異常検知・応用領域は睡眠，気象，地震，燃料電池等【所属学会】IEEE Computer Society, 人工知能学会，情報処理学会，進化計算学会，電子情報通信学会【主な受賞・表彰】
2008 年IEEE 8th International Conference on Computer & Information Technology(CIT), Best Paper Award

2011 年

人工知能学会 第 25 回全国大会優秀賞（口頭発表部門）

2013 年

大阪大学総長による表彰

2013 年

大阪大学総長奨励賞 研究部門

2013 年

人工知能学会 2012 年度研究会優秀賞

2016 年

第 26 回インテリジェント・システム・シンポジウム , FAN 最優秀論文賞

2016 年The Workshops at the 14th Pacific Rim International Conference on
Artificial Intelligence (PRICAI-2016), Best Workshop Paper Award

2017 年

人工知能学会 2016 年度研究会優秀賞

2018 年

電子情報通信学会 人工知能と知識処理研究会研究奨励賞

2018 年

Elsevier, Knowledge-Based Systems, Outstanding Reviewer

2020 年

人工知能学会

第 34 回全国大会優勝（国際セッション口頭発表部門）【著書】“Python と実例で学ぶ機械学習 識別・予測・異常検知”，オーム社，2018など

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

9

展

望

産業機械用転がり軸受のさらなる進化

Rolling Bearing Development for the Future of Industrial Machinery
播磨 悦 * Etsu HARIMA

産業機械市場はさまざまな業種から構成され，当社は電子機器に使用される外径数ミリの極小サイズから風力発電や大型鉱山機械に使用される数メートルの超大型まで幅広いサイズの転がり軸受を供給している．近年は，従来からの産業機械の基盤である建設機械，農業機

械，工作機械などのお客さまに加え，社会構造の変化や環境意識の高まりを背景に，航空機，
鉄道車両，風力発電など社会インフラのお客さま向けの需要が増え，技術，生産体制の構築を進めてきた．今後はさらに IoT 化の進展と AI 技術の発達により，取り巻く環境は大きく変化することが予想される．本稿では，当社の解析技術，評価技術の進化や軸受の性能，
および信頼性向上への取組みを紹介する．

NTN supplies many sizes of bearings based on the needs of various applications in the industrial machinery
market. These range from ultra-small bearings with outer diameters of a few millimeters for electronic
devices, to ultra-large bearings with outer diameters of several meters for wind turbines and large mining
machinery. In addition to existing customers for“core”industrial markets such as construction machinery,
agricultural machinery, and machine tools, business from customers relating to social infrastructure isincreasing. Activity with customers in the aircraft, railway vehicle, and wind turbine markets is growing
with changes in social structure and increased awareness of environmental issues. Therefore, NTN has
developed engineering and production systems accordingly. Due to advancements in IoT and developmentof AI technology, it is expected that surrounding environment will change significantly. This report introduces
advancements in NTN’s analysis and evaluation technology, as well as NTN’s approach to higher bearing
performance and reliability.

1. はじめに
転がり軸受（以下，軸受）の起源とされる何千年も前のエジプトの絵画には，ピラミッドの建設のために石の下にころを置き，引いて運ぶ姿が描かれている．
また，現代の軸受の基本的な原理や構造を考案したのは，ルネッサンス期の芸術家 レオナルド・ダ・ヴィ
ンチとされ，現在とほぼ同じ構造の軸受のデッサン図を描き残している．

ント化に加え，異常検知技術，状態監視システム（CMS），
IoT の活用による新商品と新サービスの一端についても紹介する．

2. これまでの技術開発 1）
当社の歴史を紐解くと，技術の優秀性を示すエポッ
クメーキングな年がある．
まずは，1934（昭和 9）年に航空機用軸受の開発に当社が軸受の製造を始めてから約 100 年が経過して成功し，東京～ロンドン間 94 時間 17 分 56 秒の世界

いるが，外観，構成部品はその当時から大きくは変わっ記録を打ち立てた純国産飛行機「神風号」の発動機おていない．しかし，材料や潤滑，加工技術の進歩によっ

よび機体に当社製品が採用された．

て，性能は著しく向上し，装置を構成する上で欠くことのできない機械要素となっている．

次に，1964（昭和 39）年の東海道新幹線開通時に登場した 0 系新幹線には，2 列の円筒ころ軸受と単列

本稿では，製鋼方法，製造技術や設計技術などのの深溝玉軸受が車軸軸受として採用された．そして，

これまでの軸受の進歩を振り返りながら，当社の解析

材料成分や熱処理条件，検査内容などが当時の国鉄

技術，評価技術の進化や軸受の性能，および信頼性向（現 JR）によって厳密に規格化され，当社および指定を上への取組みを紹介する．

受けた企業のみが納入を許可された．

さらに，将来を見据えた軸受技術とセンシングやさらには，1986（昭和 61）年に試験 1 号機の打上

精密制御技術の融合によるモジュール化，インテリジェ

げに成功した H-Ⅰロケットは，2 段目に純国産液体酸* 執行役員 産業機械事業本部 本部長
10

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

素，液体水素燃料エンジンを初めて採用したロケット

め，主軸の高速化が著しい．当社は，高速化の課題にで，軸受対し，多くの開発，改良に取り組んできた 7）．

2）

はほぼ 100 % 当社製品が使用された．さらに，2002（平成 14）年には独立行政法人航空宇宙技

鋼球よりも軽く，高速，高面圧の使用条件に適した術研究所（現 JAXA）と共同で世界に先駆けて液体水素

セラミックス球や高速運転時の遠心力を抑えるための中（-253 ℃）で dn 値

小径転動体の採用をはじめ，潤滑油の撹拌抵抗による※1

300 万の超高速回転が可能な軸受の開発に成功した 3）．

発熱を抑え，潤滑の信頼性を高めたエアオイル潤滑技※1術，空冷技術 8） などの採用により，超高速運転が可能

dn 値は，d= 内径（mm）× n= 軸回転速度（min-1）
一般に dn 値 100 万以上を高速，200 万以上を超高速としている．

となった（図 2）．

このように，当社は長年にわたり，製品技術，製造技術を蓄積し，あらゆる産業機械で求められる「長寿

300

命」
，
「高速性」などのお客さまのニーズに応えてきた．

長寿命化「長寿命」については，製鋼方法の進歩が大きく寄与している．最近の軸受は鋼の清浄度が向上し，適切な

dn

×104

れによる内部起点型はく離は減少している．標準的な50

熱処理（ずぶ焼入れ）を施した軸受鋼製軸受を疲労限といわれている 4）．一方で，実際の軸受の使用条件は過化学成分（合金元素）や熱処理特性（靭性，硬さなど）の改良により，軸受寿命が向上することがわかっている．当社は，これまでにこれらの技術を活用した多くの長寿命軸受を市場に提供してきた．今般，はだ焼鋼（浸炭鋼）を特殊熱処理技術（結晶粒微細化強化）により，耐異物性を強化し，異物混入潤滑下で当社標準品「4Top」シリーズと比べて 6 倍以上，従来の長寿命軸
受「ETA 軸受」と比べて，2 倍以上長寿命となる「ETFA軸受」 を開発した（図 1）
．
6）

1990

2000

2010

2020

2030

年代

酷になり，より高温，高速，高荷重で使用されるため，

これまでの研究成果 5） から，鋼の清浄度以外に鋼のエアオイル潤滑技術の採用

01980

荷重以下で使用する場合，軸受寿命は半永久的になるが期待されている．

空冷技術の採用

150
100

潤滑条件下では，非金属介在物を起点とする転がり疲

市場では，希薄潤滑や異物混入潤滑下などでの長寿命

200

値

2.1

高速化

250

図2

工作機械主軸用軸受の高速化

Transition into higher speed machine tool bearings

一方，近年，設備の簡素化や環境負荷低減のため，グリース潤滑を用いた主軸用軸受のニーズが高まっている．グリース潤滑では，発熱はグリースの劣化を早め，潤滑寿命に大きな影響を及ぼすことから，軸受回転中の発熱を低減することが重要となる．当社では，新たなアプローチとして，軸受間の外輪間座に設けた空冷ノズルからの空冷エアで内輪間座を介し内輪を冷却する当社独自の空冷技術を適用した工作機械主軸用「空冷間座付グリース潤滑軸受」8）を開発した（図 3）．
空冷間座（外輪間座） 空冷エア

従来品（ETA 軸受）

図1

ETFA 軸受

Prior austenite grain under surface of bearing raceway

2.2

空冷間座
（内輪間座）

旧オーステナイト結晶粒の観察像（軌道面表層）

高速化

もう一つ，軸受に求められる重要な性能として，
「高

図3

空冷ノズル

工作機械主軸用「空冷間座付グリース潤滑軸受」
Machine Tool Spindle Bearing with
Air Cooling Spacer for Grease Lubrication

速性」が挙げられる．特に，マシニングセンタをはじめとする工作機械は，加工効率や加工精度の向上のた
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

11産業機械用転がり軸受のさらなる進化
フロント列

3. 転がり軸受の進化

リヤ列（ブレードに近い側）（ブレードから遠い側）

前述の通り，これまで軸受に求められてきた機能は，

フロント列 リヤ列

大きな荷重を受けて，如何に滑らかに長期間回転し続けられるかという点であった．しかし，軸受機能はそ

α1 α2

れだけに留まらず，当社は，現在ではさまざまな機能

風荷重を備えた軸受を市場に提供している．

アキシアル荷重成長が期待される風力発電，鉄道車両や，先端技術が求められるロボット，航空機，工作機械などで，市場要求に応える新商品を開発している．

3.1

大型風力発電用軸受と CAE ※ 2 解析技術

大型風力発電装置はこの 20 年ほどで軸受用途として急速に発展してきた．軸受に求められる性能や機能は，
20 年を超える設計寿命を満足することに加え，最近では，洋上化などでより高い信頼性と大型化のニーズが高まり，軸受外径は優に 2 m を超える．
一方，軸受に作用する荷重の大きさや向きは風況により変化するため，何百万通りにも及ぶ．また，実物実験することが困難な超大型サイズであることから，軸やハウジングを含めた軸受周辺の変形などの CAE 解
析技術は必要不可欠である（図 4）
．
※2

図5

中つば
α2＞α1
L2＞L1

荷重負荷状態（左図），左右列非対称設計（右図）

Left: Loading condition, Right: Asymmetrical design

3.2

工作機械用軸受と IoT 化

工作機械主軸用軸受には超高速，超高精度が求めら

れ，転がり軸受の永遠のテーマである．しかし，近年は加工工程の集約や複合化などの新たなトレンドにより，耐荷重性能が必要な中低速回転域の重切削から高速回
転域の仕上げ切削までを 1 台で担うことが求められている．当社は従来の高速アンギュラ玉軸受「HSE タイプ」
をベースに内部設計を最適化し，高速性を維持しつつ，負荷容量と許容アキシアル荷重を約 30 ％高めた「高速・重切削 工作機械主軸用アンギュラ玉軸受」を 2018 年に開発した 10）．
一方，信頼性向上のための状態監視機能や IoT へのComputer Aided Engineering の略称

対応が強く求められている．当社はこれまでに軸受に隣接する外輪間座にセンサを内蔵し，高度な状態監視を実現する「センサ内蔵軸受ユニット」11）を発表しているが，今回，荷重検出機能を新たに追加するとともに，ユニットをワイヤレス化した（図 6）．
＜外輪間座に内蔵＞・センサ（荷重，振動，温度）・電磁式発電機・無線モジュール
ワイヤレス化

複列円すいころ軸受

図4

円筒ころ軸受大型風力発電装置主軸構造の解析例

Analysis model of wind turbine main shaft system

また，当社では，長寿命化に貢献する独自商品の開発も進めている．主軸受には，これまでは取付誤差を許容できる自動調心ころ軸受が使用されてきたが，市場において，軌道面の摩耗により早期破損へ至ることがある．
軸受のリヤ列（ブレードから遠い側）には，フロント列（ブレードに近い側）に比べてより大きな荷重が作用する特徴に着目し，左右列のころ長さ，接触角が異なる独自設計を採用した「左右列非対称自動調心ころ軸受」9）を 2017 年に発表した（図 5）．
12

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

図6

工作機械主軸用「センサ内蔵軸受ユニット」

Sensor Integrated Bearing Unit for Machine Tool Spindles

3.3

鉄道車両用軸受と絶縁技術

鉄道車両には，車軸，駆動装置，主電動機などに軸3.4軸受の状態監視サービス

省エネルギー，長期安定稼働，ライフサイクルコス

受が使用される．その性能や品質は鉄道車両の安全性ト低減などの世の中のニーズに応えるため，これまでに直接影響することから，産業機械用軸受の中でも，に培った IoT やセンシング技術を応用した予知保全の特に高い信頼性を求められる．

ための状態監視サービス（以下，CMS ※ 3）の開発を進一方，近年は高速化やメンテナンス周期延伸の要求に応えるため，技術開発に取り組んでいる．車軸や主電動機用軸受では，電食が発生することがある．一般
的には車両や台車に対策が施されるが，軸受そのものを絶縁することが最も有効な対策の一つである．当社
では，軸受外径にセラミック溶射や樹脂被膜を施した「メガオーム™ シリーズ」12）を開発し，市場で好評を得ている（図 7）．

めている．
※3

Condition Monitoring System の略称

すでに，風力発電分野では，風力発電装置に組み込まれている軸受の状態監視システム「Wind Doctor®」を開発し，高い評価を得ている（図 8）．
今後，CMS を通じて，風力発電事業のメンテナンス
コストの低減や設備利用率の向上に貢献するためには，セラミック溶射
絶縁被膜

構成部品の余寿命を的確に把握し，適切な時期に補修工事を計画できるよう，高精度な予測技術や異常検知技術が必要である．
また，精度向上には，センサの計測データだけでなく，設備の運転情報や管理情報など，さまざまな情報を統合したデータ分析技術や診断アルゴリズムの開発が必要である．
当社では，このような観点から，メンテナンス支援に有効な CMS 技術の開発を推進しており，今後，鉄道
車両，工作機械，機械設備などの分野にも具体的な提案をしていく．

深溝玉軸受
円筒ころ軸受図 7 メガオーム™ シリーズ（セラミック溶射絶縁軸受）
Ceramic insulated MEGAOHMTM series①データ収集装置②データ管理ソフトウェア③監視・分析ソフトウェア

測定用センサ（振動 ほか）

専用サーバ
運転情報（回転速度，
発電出力）
データ収集装置

図８

ユーザ／NTNWind Doctor® の構成

System configuration of Wind Doctor™
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

13産業機械用転がり軸受のさらなる進化

4. 今後の展望
今，いろいろな市場環境の変化が起きようとしている．
・カーボンニュートラル
・DX（Digital transformation），IoT（Internet of Things）
・生産年齢人口比率の減少
このような変化のなか，転がり軸受に課せられた課
題も変わってきている．
「カーボンニュートラル」の実現に向け，再生可能エネルギー，特に，風力発電への期待が大きい．風力発電装置は今後，ますます大型化，洋上化が進んでいくが，この風車のロータ，ブレードを支える軸受の設計，生産が可能な企業は当社を含めて限られている．
前述のように，当社は軸受の信頼性をより高めていくとともに，CMS の活用も提案して，風力発電事業のメンテナンスコストの低減や設備利用率の向上に貢献
していく．
さらに，
「DX（Digital transformation），
IoT（Internetof Things）」については，軸受のインテリジェント化に挑戦していく．これまでのセンシング技術や分析技術をさらに磨き，将来は AI（Artificial Intelligence）技術も活用し，軸受の故障予測実現やユーザによる予知保全を支援するサービスを提供する．
「生産年齢人口比率の減少」については，自動化やロボット化が加速していくであろう．産業用ロボットの分野では，精密な位置決めのため，高剛性な軸受が必要であるが，当社は，限られたスペースの中で，より剛性の高い軸受の開発に注力している．また，これまでに培ってきた軸受などの基盤技術を活用し，手首関節モジュール「i-WRIST®」を市場へ展開している 13）．
一方，低価格品の流入に伴う競争が激化し，軸受のコモディティ化が進んでいる．当社は，材料や部品の最適地調達などによる原価低減も重要課題として，取り組んでいる．

5. まとめ
転がり軸受は，今後も重要な機械要素であり続ける
であろう．
「長寿命」
，
「超高速」
，
「高剛性」
，
「高信頼性」

参

考

文

献

1）
	NTN 100 年史 The history of NTN：100years (2019)2） 野坂正隆，高田仁志，吉田誠，ロケット用ターボポン
プの極低温トライボロジーの研究開発，日本航空宇宙学会誌，第 58 巻 第 681 号，（2010）303-313．
3）
	NTN 広報ニュース「日本トライボロジー学会・技術賞を受賞」，NTN ホームページ，
	https://www.ntn.co.jp/japan/news/press/
news20030530_3.html
4）	NTN 転がり軸受 総合カタログ，CAT.No.2203/J, A-19-21．
5）	前 田 喜 久 男， 中 島 碩 一， 柏 村 博， 長 寿 命 軸 受（TAB・ETA） の 開 発 と 自 動 車 へ の 適 用，NTN
TECHNICAL REVIEW, No.65, (1996) 17-22.
6）	山田昌弘，山本直太，大木力，微細組織制御により高強度化した軸受「ETFA」，NTN TECHNICALREVIEW, No.88，（2020-2021）99-104.
7）	植田敬一，工作機械用精密軸受の技術動向，ツール
エンジニア，第 60 巻 第 16 号，(2019) 41-43．
8）	園田一樹，小畑智彦，空冷間座付グリース潤滑軸
受による工作機械主軸の高速化，トライボロジー
会議 2020 秋 予稿集，（2020）B-11 95-96．
9）	瀨古一将，山本貴志，風力発電装置主軸用「左右列非対称自動調心ころ軸受」，NTN TECHNICALREVIEW, No.86, (2018) 96-101．
10）	竹ヶ鼻仁，古山峰夫，神野晃治，田中雄也，高速・重切削工作機械主軸用アンギュラ玉軸受，NTN
TECHNICAL REVIEW, No.86,（2018）56-61．
11）	橋 爪翔平，福島靖之，澁谷勇介，山本庸平，工作
機械主軸用センサ内蔵軸受ユニットの開発，NTN
TECHNICAL REVIEW, No.86,（2018）50-55．
12）伊藤秀司，絶縁軸受 “MEGAOHM（メガオームTM）”シリー
ズ，NTN TECHNICAL REVIEW, No.71, (2003) 48-51．
13）	数 野恵介，磯部浩，利見昌紀，御堂前純，志村祐紀，
坂田清悟，西尾幸宏，丸井直樹，手首関節モジュール「i-WRIST®」の適用事例と機能向上，NTN TECHNICALREVIEW, No.88,（2020-2021）105-110．
執筆者近影という永遠のテーマに対し，NTN の技術開発が世界をリードしていくように努力しなければならない．そして，10 年後，20 年後，転がり軸受は見違えるように変わったと言われるよう，IoT を活用した軸受や回転機
械などの状態監視やデータ収集，データを活用する周辺機器やアプリケーションの開発に注力している．
当社の産業機械事業は，軸受技術をベースに，デジタル技術を活用し，世の中に不可欠とされる企業であり続け，世界の産業発展を支えていく．
14

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

播磨 悦
執行役員
産業機械事業本部 本部長

概説

風力発電装置用主軸受の新商品と信頼性向上への取組み

New Products and Improved Reliability of Main Bearings for Wind Turbine Generators

堀 径生 *
Michio HORI
山田 悠介 * Yusuke YAMADA
再生可能エネルギーの導入拡大を牽引する風力発電は，装置の大型化が進んでおり，使用される軸受には信頼性が求められる．本稿では，主軸受として多くの陸上機で主流の自動調心ころ軸受や洋上機を中心に採用が増加している単列円すいころ軸受を対象に新商品と設計アプローチを紹介する．

Wind turbine generators, which drive the introduction of renewable energy,
are becoming larger. Bearings used in wind turbines are required to be reliable. This section introduces
NTN's new products and design approach of main bearings for spherical roller bearings used in many
onshore turbines and single-row tapered roller bearings that are increasingly used in offshore turbines.

1. はじめに

2. 主軸受の構成

温室効果ガス削減に向けた国際的な取決めである『パリ協定』に代表されるように，温暖化対策のため，グ
ローバルで再生可能エネルギーの導入が進められている．昨年，世界の電源別発電電力量シェアは，水力を除く再生可能エネルギーが原子力を上回り，風力発電
は全体の約 5 % を占めている ．
1）

再生可能エネルギーの導入拡大には，建設費，運転 維
持費など発電に必要なコストを運転期間中の想定発電量で除して算出される発電コスト LCOE (Levelized Costof Energy) の低減が重要であり，タワー高さのアップやブレードの長翼化，ブレード形状の改良などにより，設備利用率を向上させてきた．また，近年導入が進められている洋上風力発電では，建設費用が陸上風力発電と比べ高くなることから，10 MW を超える超大型機の開発，耐用年数の延伸，メンテナンスの効率化が求められる．
風力発電装置では，図 1 に示すロータ軸（主軸）の支持部，増速機，発電機のほか，3 枚のブレード付根の旋回部やタワー頂部のヨー旋回部，また，それらを駆動するための減速機に軸受が使用される．本稿では，
主軸支持部に使用される主軸受の信頼性向上や最適化に向けた NTN の取組みを紹介する．
主軸受

ロータ

増速機（ギヤボックス）
発電機

主軸受は，ブレードが受ける風荷重を支え，駆動力を発電機に伝達する最重要部品である．ドライブトレ
インの構成により，採用される軸受形式も変わり，図 2に示すように，増速機を使用する増速式と増速機のない直結式の 2 つに大別される．
陸上に設置される増速式では，ナセル内に 1 個の主軸受と増速機内の軸受で主軸を支持する図 2 の形式①が伝統的に多く採用されてきた．この形式では，取付誤差を許容できる自動調心ころ軸受が使用される．
また，2 個の自動調心ころ軸受で支持する形式②についても，多くの陸上機で使用される．しかし，形式②では，温度変化による主軸の伸縮は，自由側の外輪外径面でしゅう動させる必要がある．長期に亘る信頼性を確保するため，軸受内部のころと軌道面間のアキシアル方
向のすべりにより，主軸の伸縮を吸収できる円筒ころ
軸受と内向き形複列円すいころ軸受を採用する構成もある．
一方，直結式は，部品点数が少なくなることで信頼性が向上する．その反面，直結式の発電機は永久磁石を多極化することで低速回転での発電を可能としており，発電機ロータは大径化する．そのため，主軸受も大径で，アキシアル方向にコンパクトな急こう配複列円すいころ
軸受 1 個で荷重を支持する方式が採用される（形式⑤）．
洋上機では，直結式に加えて信頼性とコストをバランスした「増速機 + 中速タイプ」の多極同期発電機が使用

ブレード（翼）図1

ナセル

風力発電装置の構造される．風力発電装置の大型化により，軸受は大径化し，生産性やコストの影響が大きい急こう配複列円すいこInternal construction of wind turbine* 産業機械事業本部 適用技術部
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

15

風力発電装置用主軸受の新商品と信頼性向上への取組み
ろ軸受ではなく，単列円すいころ軸受の背面組合せの採から遠いリヤ列には，ブレードに近いフロント列に比用が増加している（形式②，③）．この軸受形式では，予べてより大きな荷重が作用する（図 3）．

圧荷重の付与により，寿命と剛性のコントロールが可能となる．この予圧管理は風力発電装置メーカで行う必要があるが，NTN では予圧管理を決定するための解析な

フロント列

リヤ列

（ブレードに近い側）（ブレードから遠い側）

フロント列 リヤ列

どの技術検討を行い，ユーザをサポートしている．
増速式
形式①

軸受

α1 α2

直結式
増速機

形式②

α2＞α1
L2＞L1

アキシアル荷重

図3

発電機

主軸受+増速機内の軸受
軸受形式：SRB

中つば

風荷重

形式④

主軸受×2
軸受形式：TRB×2 or TRB+CRB
形式⑤

荷重負荷状態

Loading condition

図4

左右列非対称設計

Asymmetrical design

NTN では，この負荷荷重の特徴に着目し，左右列のころ長さ，接触角が異なる独自設計を採用した左右列
非対称自動調心ころ軸受を 2017 年にプレスリリース
した 2）（図 4）．これにより，計算寿命が約 2.5 倍とな

主軸受×1
軸受形式：DRTRB

主軸受×2
軸受形式：SRB×2 or TRB×2 or TRB+CRB
形式⑥

形式③

り，従来品と同等の寿命を持つ軸受の内径を約 10 % 減，
質量を約 30 % 減とすることが可能となる．風力発電
装置に本軸受を採用すれば，軸受のダウンサイジングが図れるとともに，風力発電装置全体の小型化と軽量化が可能で，コスト低減に貢献できる（図 5）．

主軸受×2（ロータ内）
主軸受×2（ロータ内）
軸受形式：TRB×2 or TRB+CRB 軸受形式：TRB×2 or TRB+CRB
SRB: 自動調心ころ軸受 TRB: 円すいころ軸受
CRB: 円筒ころ軸受 DRTRB: 急こう配複列円すいころ軸受

図2

ドライブトレインと主軸受の形式

Relationship between drive train and bearing type以降では，陸上機で主流の自動調心ころ軸受と，洋上機を中心に採用が増加している単列円すいころ軸受

図5に焦点を絞って，NTN の取組みを紹介する．

3. 自動調心ころ軸受の長寿命化
前述の自動調心ころ軸受は，取付誤差を許容し，軸受毎に独立したハウジングが使用できるメリットがあるが，市場において，軌道面の摩耗により早期破損が発生する場合がある．NTN は本事象の対策技術に加え，主軸受特有の使用条件を考慮した独自設計を適用することで長寿命化，装置の小型化に貢献している．

3.1

左右列非対称設計

主軸受は，ロータやブレードなどの重量が軸に対して垂直方向に作用するラジアル荷重に加えて，風荷重が軸に対して水平方向に作用するアキシアル荷重を受ける．風を受けるロータが風上側に位置する主流のアッ
プウィンド型風力発電装置を想定した場合，ブレード16

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

設計例（ダウンサイジング）

Example of design for downsizing

3.2

DLC コーティング（1）構造

自動調心ころ軸受のころは，樽形の形状であり，ころ
転動面と軌道面の接触部ですべりを生じながら回転する
差動すべり※ 1 が発生する．また，風況により起動，停止が繰り返され，グリース潤滑にて使用される．運転中に潤滑不足（油膜切れ）が起こると，金属接触により，接触応力（P）とすべり速度（V）の積である PV 値の高い箇所から軌道面に摩耗が生じ，二山形状へと摩耗が進行する．この結果，摩耗の発生しない純転がり部に応
力集中が発生し，軌道面にはく離や割れが発生することがある（図 6）．
※ 1 差動すべり：ころと軌道輪の間で生じる回転方向の速度差に起因す
るすべり

PV値の高い箇所から摩耗

二山形状の純転がり部（凸部）に応力集中が発生

応力集中によりはく離（2）効果検証
DLC コーティングの優位性を確認するために検証試験を行った．試験は，小型モデル軸受と実機サイズ軸

純転がり部

受の２種類で実施した．
①

はく離 進 行 のメカニズム

図6

小型モデル軸受（φ１２０×φ１８０×６０）
による評価
実機同様にラジアル荷重とアキシアル荷重の複合荷損傷メカニズム

重を負荷し，標準品の外輪軌道面が 300 時間ではく離

Damage mechanismする加速条件（図９）で，50 時間毎に外輪負荷域の摩回転する内輪は，軌道面全周が均一に荷重を負荷す

耗状態を相対比較した．

るが，外輪はハウジングに固定されるため荷重負荷域
が特定の範囲に集中し，繰り返し負荷されることで，損傷が発生する．

}

前述の左右列非対称設計は，PV 値を約 30 % 低減できることから，摩耗低減に対して一定の効果が得られる．一方で，油膜切れの状態では，金属接触を避けるこはく離部とは困難で，さらなる信頼性向上には工夫が必要であった．そこで，
ころ転動面に DLC（ダイヤモンドライクカー
ボン）コーティングを適用した軸受の開発を行い，商図9品化した（図 7）．NTN が採用した DLC コーティングは，①母材との密着力を高めるための金属下地層，②急な硬さ変化を避けるための中間層，③最表層の DLC コー
ティング，の 3 層構造を採用し，自動調心ころ軸受特有の差動すべり下や，油膜形成が不十分な潤滑状態において，密着性および耐摩耗性に優れている（図 8）．

300 時間後の外輪軌道面

Outer ring raceway after 300 hours

試験の結果を図 10 に示す．左右列非対称品の摩耗進展速度は標準品と比較し 2/3 程度になった．一方，
DLC コーティング品は，初期に 5 μm 程度の摩耗が発生したが，その後は進行がなく，非常に良好な結果で
あった．

試験軸受

外輪負荷域の摩耗深さの推移

DLC コーティング

図7

DLC コーティング自動調心ころ軸受
DLC coating spherical roller bearing

Pmax= 2.5 GPa
10 ％すべり希薄潤滑条件摩耗深さµm

左右列非対称品

摩耗深さµm

DLC コーティング品

摩耗深さ

µm

DLCしゅう動面の外観
0回

1×106回

1×105回

1×107回DLC
DLCコーティング未はく離

図8

標準品

DLC コーティング耐はく離性試験

図 10小型モデル軸受試験の結果

Test results with model size bearings

DLC coating delamination test
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

17風力発電装置用主軸受の新商品と信頼性向上への取組み② 実機サイズ軸受（φ 600 ×φ 870 ×272）による評価
小型モデル軸受と同様に試験を加速するため，標準試験後の外輪軌道面負荷域の状態を図 11 に示す．
標準品は，はく離が認められるが，DLC コーティング
品にはく離は認められず，摩耗量も 2 μm と極めて良好な結果であった．

軌道面摩耗対策品が 720 時間ではく離する条件で評価した．

DLCコーティング品

標準品② DLCコーティング④DL Cコーティング+ 左右列非対称設計①標準設計③左右列非対称設計

小型化

図 12

風力発電主軸用自動調心ころ軸受のラインナップ

Lineup of spherical roller bearings for wind turbine main shaft

はく離※ 2 スキュー：ころ軸受において，ころが正規の自転軸に対して傾くこと

フロント

リヤ

フロント

4. 円すいころ軸受の小型化

リヤ

2 μm

図 11

実機サイズ軸受試験の結果

Test results with actual size bearings

3.3

洋上機を中心に採用が増加している単列円すいころ
軸受（図 13）の背面組合せについて，その特徴と小型化への設計アプローチを紹介する．

自動調心ころ軸受の提案仕様

以上より，NTN では，風力発電装置主軸受に使用する自動調心ころ軸受について以下を提案する（図 12）．
①標準設計：非対称ころを採用し，内輪に中つばのある仕様とする．本構造はころが内・外輪軌道面に加え，内輪中つば面の 3 点で支持されるため，ころのスキュー※ 2を防止でき，軌道輪ところの間のすべりを抑制する．
② DLC コーティング：標準設計をベースに，摩耗損傷の抑制が必要な場合に適用する．
③左右列非対称設計：長寿命化（はく離対策）や装置の小型化（軸受の小型化）が求められる場合に適用する．

図 13④ DLC コーティング＋左右列非対称設計：風力発電装
置全体の小型化，軽量化によるイニシャルコストの低減はもとより，安定操業による信頼性の向上や発電コ
スト LCOE の低減が可能になると考えられる．

単列円すいころ軸受

Single row tapered roller bearing

4.1

設計パラメータ

主軸受には，ブレードに作用する風荷重とロータ自重

がモーメント荷重として軸受に作用するため（図 14），2 つの軸受の作用点間距離を大きく保つことがラジアル
荷重を低減するためのポイントになる．単列円すいこ
ろ軸受は背面組合せとすることで，作用点間距離を大きくでき，軸受の小型化，軽量化が可能となる．

18

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

1.40

比率

1.20
1.00

等価荷重

0.80

定格荷重

0.60
0.40
1.00

寿命
1.10

1.20

1.30

1.40

接触角比

モーメント荷重

図 16

作用点間距離検討例 2 非アキシアル荷重負荷列の接触角変化
によるアキシアル荷重負荷列への影響

図 14

Example 2 Effect on the axial load side row due to the

荷重と作用点間距離の関係

change in contact angle of non-axial load side row

Relationship between applied load and bearing span

なお，接触角と作用点間距離の設定については，使用条件に合わせて最適値を検討する必要がある．接触角の違いによる特徴について次に紹介する．

4.2（2）アキシアルすきまと寿命の関係
図 17 に示すようにアキシアルすきま 0 では，接触角が大きい方が寿命も大きくなるが，アキシアルすきまが小さくなった（予圧荷重が大きくなった）場合の寿命低下率は大きく，-1,050 μm 以下では逆転した．これは，接触角の違いによる影響検証

接触角が大きくなることでアキシアル剛性が増加し，（1）寿命への影響

図 15 の検討例１では，アキシアル荷重負荷列のみ負荷されるアキシアル荷重が大きくなるためである．

接触角を変化させた場合の影響を確認した．接触角の2.0増加に伴い，等価荷重と定格荷重はともに低下するが，1.8

定格荷重の低下が少ないため，寿命は増加した．
接触角を変化させた場合のアキシアル荷重負荷列の影響を検証した．このケースでは，接触角の増加により作用点間距離が大きくなったにも関わらず寿命が低下する結果となった．これは，非アキシアル荷重負荷列の接触角を大きくすると，誘起アキシアル荷重が大き

寿命比

図 16 の検討例２では，非アキシアル荷重負荷列のみ

1.6
1.4
1.2
1.0

アル荷重に配慮する必要があることがわかる．つまり，
アキシアル荷重負荷列の接触角を極力大きくすること
で作用点間距離を確保することが両方の軸受寿命の増加に繋がる．

0.4
0.2
0.0-2,000図 17-1,500-1,000-500

アキシアルすきま μm

0

接触角の違いによるすきまと寿命の影響

Effect of axial clearance and bearing life for differenceof contact angle（3）温度変化による寿命への影響
単列円すいころ軸受の背面組合せでは，軸受の径方向の膨張，収縮に加えて，軸，ハウジングのアキシア

1.60

ル方向の伸縮もアキシアルすきまに影響を及ぼす．ただ

比率

1.40
1.20

等価荷重

1.00

定格荷重

0.80
0.60
1.00

寿命
1.10

1.20

1.30

1.40

1.50

1.60

接触角比

図 15

接触角大

0.6

くなるためである．これより，作用点間距離を大きくすることが必ずしも寿命増大に繋がらず，誘起アキシ

接触角小

0.8

検討例 1 アキシアル荷重負荷列の接触角と寿命の関係

Example 1 Relationship between contact angle and

し，軸，ハウジングのアキシアル方向の伸縮の影響は小さく，軸受の径方向の膨張，収縮による影響が支配的である．図 17 の検討結果で寿命が逆転する -1,050 μmを基準として内外輪温度差± 5 °
C を想定した場合のアキシアルすきまの変化量を計算した（図 18）．接触角が小さいと，（2）で示したように寿命の低下率は小さくなるが，アキシアルすきまの変化量は大きくなるため，注意が必要となる．

bearing life for axial load side row
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

19風力発電装置用主軸受の新商品と信頼性向上への取組み

2.0

込み後すきまは予圧として設定するが，アキシアル剛

接触角小

1.8

性が高くなる分，負荷されるアキシアル荷重が大きく

接触角大

1.6

なることにも注意が必要となる．また，接触角を小さ

寿命比

1.4

くする場合は，温度変化に対し，すきま変化が大きく

1.2
1.0

接触角小

0.8

接触角大

0.6
0.4

なることに注意が必要となる．
以上より，単列円すいころ軸受では，これらの特徴を十分に理解して設計する必要があるが，実際には許0.2
0.0-2,000-1,500-1,000-500

アキシアルすきま μm

図 18

0

温度変化による寿命への影響

Effect to bearing life for temperature change（4）軸受断面のアスペクト比と定格荷重の関係
図 15 の検討例 1 のように，接触角の変化に伴って，寿命が変化するが，軸受断面のアスペクト比が影響を与える場合がある．図 19 に示すように，アスペクト比
1.1 ※ 3 の径方向に縦長の断面では，接触角をα 1 から
α 2 に大きくした場合の定格荷重の低下率がアスペク
ト比 0.9 よりも小さいことがわかる．接触角を大きくした場合においても，ころ径，ころ長さを確保し易いためである．一方で，接触角を小さくする場合は，アスペクト比を小さくする方が定格荷重を確保しやすくなる．

容される軸受サイズによっても接触角の設定は変わる．
そのため，NTN では，豊富な経験で得られたノウハウ
や解析技術を活用し，設計段階からユーザと連携を図りながらドライブトレインの設計を早期に確立するためユーザをサポートしている．

5. おわりに
本稿では，風力発電装置に使用される主軸受の信頼性向上，最適化に向けた NTN の取組みを紹介した．
今後も，さらなる軸受の大型化に対応するため，製造方法を含めた設計の最適化と信頼性向上に繋がる新技術，新商品を提案し，ユーザと連携しながら再生可能エネルギーの導入拡大に向け，貢献していく所存で
ある．

参

考

文

献

1）BP:Statistical Review of World Energy 2020.
2）瀨 古一将，山本貴志，風力発電装置主軸用「左右※ 3 アスペクト比 : 軸受断面高さ / 軸受組幅

列 非 対 称 自 動 調 心 こ ろ 軸 受 」，NTN TECHNICAL

縦長断面（アスペクト比1.1）の場合

REVIEW，No.86, (2018) 96-101.

Cr16%減
接触角：
α1

接触角：
α2

横長断面（アスペクト比0.9）の場合

執筆者近影

Cr19%減
接触角：
α1

図 19

接触角：
α2

軸受断面のアスペクト比と定格荷重の関係

Relationship between aspect ratio of cross section
and load rating

4.3

影響検証まとめ接触角を大きくすることで，ラジアル荷重を低減できる一方，誘起アキシアル荷重の増加もあり，寿命や，接触応力への影響を確認する必要がある．さらに，組
20

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

堀 径生

山田 悠介

産業機械事業本部
適用技術部

産業機械事業本部
適用技術部

概

説

鉄道車両用軸受の開発への取組み

Product Development of Rolling Bearings for Railway Vehicles

西河 崇 * Takashi NISHIKAWA 鈴木 健吾 * Kengo SUZUKI
折戸 航 * Wataru ORITO
豊田 司 ** Tsukasa TOYODA
鉄道輸送の安全性を確保するため，鉄道車両用軸受では信頼性の確保が最重要課題である．公共交通である鉄道輸送分野に軸受を提供し，社会貢献することは，企業活動として意義があり，NTN は，
長年にわたり，開発に取り組んできた．本稿では，当社における鉄道車両用軸受の開発への取組みについて紹介する．

In order to ensure the safety of railway transportation, it is required to develop bearings for railway
vehicles with respect for high reliability of products. Providing bearings to public transportation services suchas railway transportation service and contributing to society is significant as corporate activity. NTN has
been working on development of bearings for railway vehicles for many years. This article introduces our
product development activity of bearings for railway vehicles.

に長年取り組み，国内外に多くの軸受を供給してきた．

1. はじめに鉄道車両の車軸，駆動装置および主電動機に使用される軸受（図 1）は，その性能や品質が鉄道車両の安全性に直接影響する重要な部品であり，産業機械用軸受の中でも，高い信頼性を求められる．
これらの軸受には，静的な荷重に加えて，車両の走行に伴う動的な荷重に耐え得る強度と性能が必要である．
また，車両の使用環境として，低温や高温環境，湿気2010 年 に は， 国 際 鉄 道 産 業 標 準（International
注 1）
Railway Industry Standard : IRIS）の認証を取得し，

日本企業の中でも早くから，鉄道車両用軸受のメーカとして国際標準に準じた品質保証体制を整備してきた．
本稿では，鉄道車両用軸受の開発への取組みについて紹介する．
注 1）2017 年に国際規格技術仕様書 ISO/TS22163(Railway Quality
Management System : RQMS) に規定内容が継承された．

およびダストにさらされ，そのような環境でも長期間にわたり性能を維持することが求められる．
主電動機用軸受

駆動装置用軸受（小歯車側）

２. 鉄道車両用軸受の技術動向と開発への取組み
2.1

車軸軸受のコンパクト化と高機能化

車軸軸受は，車両重量や車両の走行に伴う動的な荷重を支持する．外径寸法φ210 ～φ250 mm の複列

車軸軸受

円すいころ軸受あるいは複列円筒ころ軸受が使用され，
現在はグリース潤滑の密封式複列円すいころ軸受が主
流である．

車輪

車軸

図１

駆動装置用軸受（大歯車側）

鉄道車両用軸受の使用部位

Application of railway bearings

こうしたなか，当社は，高速化やメンテナンス周期延伸の要求に応えるため，低昇温オイルシール，強化樹
脂製保持器および内輪と後ふたとのフレッチング抑制
対策注 2）を採用した専用軸受の開発と改良を行ってきた．
注 2）車 軸軸受使用中の内輪と後ふたの微小相対変位の繰返しにより，接触面にフレッチングが生じる．ガスケット付き金属プレートを

NTN では，これらの信頼性の要求に応えるべく，車軸軸受，駆動装置用軸受および主電動機用軸受の開発

取り付け，フレッチングの抑制，摩耗粉の軸受内部への侵入を防止する当社特許技術（特許第 4060232 号）．

* 産業機械事業本部 適用技術部** 産業機械事業本部 製品設計部
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

21

鉄道車両用軸受の開発への取組み
近年は，基本性能の向上を目指した開発以外に，小型化や高機能化の要求に応える商品開発にも取り組ん
できた．ここでは，小型密封式車軸軸受ユニットとセ
ラミック溶射絶縁車軸軸受の開発を紹介する．

2.1.1

従来のオイルシール

従来品

小型密封式車軸軸受ユニットの開発（１）開発の背景

車軸軸受ユニットのアキシアル方向寸法の短縮は，15% 短縮軸箱周辺構造のコンパクト化，車軸の剛性向上によるフレッチング抑制対策として有効であるが，従来はオ
イルシールの寸法の制約により，限界があった．
オイルシールよりも構造が簡易なシールド板を使用
してアキシアル方向寸法を短縮する方法も採用事例がアキシアル方向寸法を短縮した
オイルシール

見られるが，グリースの密封性に課題がある．

開発品

そこで，密封性と車軸軸受ユニットのアキシアル方
向寸法の短縮を両立した「小型密封式車軸軸受ユニッ

図２ト」を開発した（表 1，図 2）．

小型密封式車軸軸受ユニット

Short-type sealed axle bearing unit

（３）評価試験（２）開発品の特長と仕様（３－１）軸受回転試験◇小型化，軽量化

420 km/h での120 万 km 走行相当の耐久試験を実施◇フレッチング抑制◇信頼性向上，メンテナンスコストの低減

し，試験中に異常な温度上昇はなく，試験後の軸受，グ
リースの状態にも異常は認められなかった（表 2，図 3）
．

表１

表２

小型密封式車軸軸受ユニットの仕様

試験条件

Test condition

Specification of short-type sealed axle bearing unit
項目

条件

軸受形式

密封式複列
円すいころ軸受

ラジアル荷重91.4 kN（一定）

アキシアル荷重16.7 kN（5 s 負荷，25 s 無負荷）

軸受主要寸法φ130 ×φ240 × 160/160 mm

回転速度Max.2,685 min-1（420 km/h 相当）
正逆回転（4 h 周期）

基本動定格荷重

1,040 kN

風冷速度

10 m/s

基本静定格荷重

1,870 kN

試験時間3,429 h（120 万 km 相当）

軸受ユニットアキシアル方向寸法

当社従来比 △ 15 %軸受ユニット質量

当社従来比 △ 10 %温度 ℃ 振動加速度

仕様

項目

G

外輪A列温度
雰囲気温度120

外輪B列温度
径方向振動加速度

グリースの巻き込みによる一時的な温度上昇

100
80
60
40
20
0

0

500

1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500

試験時間 h

図３

軸受回転試験結果

Bearing rotating test result

22

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

軸箱温度

表４

（３－２）密封性確認試験
回転加振試験により，開発品のグリース密封性がシールド板仕様よりも優れ，従来品と同等であることを確認した（表 3，図 4）．
表３

試験条件

Test condition
項目

条件

回転速度

Max.2,685 min-1（420 km/h 相当）

加振周波数

50 Hz

加速度

50 ～ 200 m/s2
2
50 m/s 刻み，24 h 毎に段階的に増加

セラミック溶射絶縁車軸軸受の仕様

Specification of ceramic-insulated axle bearing
項目

仕様

軸受形式

密封式複列円すいころ軸受

絶縁仕様

外輪セラミック溶射被膜

軸受主要寸法φ135 ×φ240 × 140/130 mm

基本動定格荷重770 kN

基本静定格荷重

1,270 kN

絶縁抵抗値

10 M Ω以上（DC500 V）

セラミック溶射絶縁外輪

セラミック溶射被膜

電食対策：電流通過防止
オイルシール

開発品：グリース漏れなし

従来品：グリース漏れなし

図５

セラミック溶射絶縁車軸軸受

Ceramic-insulated axle bearing

上下方向振動（３）評価試験

回転加振試験装置


漏洩グリース

シールド板：グリース漏れ発生

図４

密封性確認試験結果

実使用条件に相当する荷重条件でセラミック溶射被
膜の強度評価を行い，試験後の被膜に割れ，欠けなどの損傷は認められず，絶縁抵抗値にも異常は認められないことを確認した（表 5，図 6）．

Sealing test result

表５

2.1.2 セラミック溶射絶縁車軸軸受の開発（１）開発の背景項目

条件

車軸軸受の電食防止のため，車両や台車には絶縁対静的強度試験

策が施されるが，車両の状態などにより，車軸軸受の疲労強度試験

電食が問題になることがある．電食対策は，軸受その試験条件

Test condition

ものを絶縁することが最も有効な対策の一つであり，ラジアル荷重最大 110 kN

ラジアル荷重 28.6 ～ 54.3 kN
負荷回数 107 回
セラミック溶射絶縁外輪
外径面（縦軸方向に置いて撮影）

主電動機用軸受の設計と製造で培った技術を車軸軸受に適用したセラミック溶射絶縁車軸軸受を開発し，実車にも採用されている（表 4，図 5）．
（２）開発品の特長と仕様◇外輪セラミック溶射被膜◇電食防止◇信頼性向上，メンテナンスコストの低減

試験方法

図６

試験後被膜浸透探傷結果

セラミック溶射被膜強度試験結果

Strength test result of ceramic-insulation coating
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

23

鉄道車両用軸受の開発への取組み
2.2

主電動機用樹脂被膜絶縁軸受の信頼性向上

主電動機には，駆動側に NU 形円筒ころ軸受，反駆動側に深溝玉軸受が使用され，これらの軸受がロータ

樹脂
射出成形被膜を支持する．
駆 動 側 軸 受， 反 駆 動 側 軸 受 と も 外 径 φ120 ～φ170 mm が主要な軸受寸法で，潤滑方式はグリース潤滑が一般的である．
主電動機として誘導電動機が主流となり，当社では，

円筒ころ軸受深溝玉軸受

図７

樹脂被膜絶縁軸受

電食を防止するため，外輪にセラミックをプラズマ溶射したセラミック溶射絶縁軸受や強化型樹脂を射出成形した樹脂被膜絶縁軸受を開発した（表 6，図 7）．前者は主に新幹線車両に，後者は主に在来線車両に使用されている．
近年の主電動機用軸受の使用環境の変化に対応するため，放熱性を向上させた樹脂被膜絶縁軸受の開発に取り組んでいる．

2.2.1

Resin-insulated bearing（３）評価試験（３－１）外輪温度
軸受使用時の発熱を模し，樹脂被膜絶縁外輪の軌道面をヒータで加熱し，外輪母材外径面温度を測定して評価した（表 7）．
試験の結果，樹脂被膜の材料変更により開発品は従来品に比べて，約 5 ℃外輪母材外径面温度の低下が認められた（図 8）．

樹脂被膜絶縁軸受の開発（１）開発の背景

表７

ライフサイクルコスト低減のため，主電動機のメン
テナンス周期延伸や全閉式主電動機の採用が増加する

試験条件

Test condition
項目

条件

供試品

樹脂被膜絶縁外輪（NU214）

めには，軸受温度上昇を低減して潤滑剤の劣化を抑制

加熱方法

する必要がある．また，全閉式主電動機は，従来の開カートリッジヒータ付き
専用治具により外輪軌道面を加熱

加熱温度

120 ℃（専用治具部）

傾向 1） にある．主電動機のメンテナンス周期は，主に軸受の潤滑寿命により決まり，潤滑寿命を延伸するた放式よりも軸受周辺温度が高くなる場合があり，軸受（３－２）ボルト締結力の変化の低昇温化が望ましい．
メンテナンス周期延伸や全閉式主電動機への適用に

樹脂被膜絶縁軸受の外輪は，主電動機の軸受箱と端おいても，高い信頼性を発揮するよう樹脂被膜の放熱

ふたのボルト締結力により，アキシアル方向に圧縮さ性の向上に取り組んでいる．

れた状態で使用される．そのため，被締結体の一部である外輪幅面樹脂被膜の膜厚方向の変形により，ボルト締結力の低下が生じる．

（２）開発品の特長と仕様

開発品と従来品の樹脂被膜絶縁外輪を，試験用治具◇外輪樹脂射出成形被膜の放熱性向上◇信頼性向上，メンテナンスコストの低減に組み込み，所定の締結力で試験治具のボルトを締め，樹脂被膜幅面に膜厚方向圧縮力を付与した．軌道面を表６

樹脂被膜絶縁軸受の仕様

Specification of resin-insulated bearing
項目
軸受形式
絶縁仕様

深溝玉軸受

外輪樹脂射出成形被膜

軸受主要寸法

NU214
φ70 ×φ125 mm

6311
φ55 ×φ120 mm

基本動定格荷重83.5 kN

71.5 kN

基本静定格荷重

95 kN

45 kN

絶縁抵抗値

24

100 M Ω以上（DC500 V）

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

締結力の低下を評価した（表 8）．
試験の結果，開発品は従来品に比べて，ボルト締結仕様
円筒ころ軸受120 ℃× 100 h 加熱した後，室温まで冷却し，ボルト

力変化を約 20 % 低減する効果が認められた（図 9）．
表８

試験条件

Test condition
項目

条件

供試品

樹脂被膜絶縁外輪（NU214）

ボルト締結

4-M10

軸力 18 kN/ 本

加熱方法

カートリッジヒータ付き
専用治具により外輪軌道面を加熱

加熱温度

120 ℃（専用治具部）

試験時間

100 h

外輪母材外径面最高温度 ℃

70
60

60.6

55

55.7

50
45
40
35
30

kN
開発品

図８

従来品

外輪温度

Temperature of outer ring

2.3

締結力低下量
︵平均︶

10

65

図９

8
6

7.9
6.1

4
2
0

開発品

従来品

ボルト締結力の変化

Change in bolt fastening force

駆動装置用軸受の耐焼付き性能向上

図 10平行カルダン方式駆動装置では，円すいころ軸受が

表９正面組合せで配置されるのが一般的である（図 10）．
小歯車側軸受は小歯車軸重量，継手重量の一部と歯車のかみあい荷重を支持し，大歯車側軸受は歯車箱重量の一部と歯車のかみあい荷重を支持する．
小歯車側軸受は外径φ150 ～φ180 mm，大歯車側
軸受は外径φ280 ～φ330 mm が主要な軸受寸法で，潤滑油は大歯車の回転により軸受に供給される．
近年は，円筒ころ軸受を用いた駆動装置も開発されているが 2）- 4），依然として，円すいころ軸受が主流である．この形式では円すいころ軸受にアキシアル荷重が作用し，特に小歯車側軸受の耐焼付き性能が重要である．
小歯車側円すいころ軸受の低温環境下での耐焼付き性能の向上の取組みについて紹介する．

2.3.1 駆 動装置用円すいころ軸受
低温環境下での耐焼付き性能の向上（１）背景

低温環境下での小歯車側軸受の焼付きに関連して，駆動装置用軸受の配置

Bearing arrangement in driving-unit

試験条件

Test condition
項目

条件

試験軸受

駆動装置小歯車側円すいころ軸受

雰囲気温度

-15 ℃

最高回転速度5,772 min-1

潤滑油

駆動装置用潤滑油

アキシアルすきま

設計値の 60 %（焼付き再現のため）【低温環境下での駆動装置内部の状態観察結果（図 11）】① 起動時には大歯車によってかき上げられた高粘度の潤滑油が小歯車とのかみあい部に供給され，その一部が小歯車側軸受に供給される．
② そ の後，温度上昇に伴って潤滑油の粘度が低下し，駆動装置内壁に付着した潤滑油が，装置内の空気の流れによって内壁に沿って流動する．
③ 小歯車側軸受が焼き付く直前には，駆動装置の内部が潤滑油によって徐々に曇り，やがて小歯車側軸受
が火花を一瞬散らして焼き付く．

軸受アキシアルすきまや周辺温度の軸受温度上昇への影響について研究された事例は見られるが 5），低温環境下での駆動装置内部の状態観察や軸受荷重測定の例は，当社の把握する限り見られない．そこで，駆動装置内部の状態観察，軸受荷重測定を行い，商品の改良を行った．
（２）駆動装置の内部観察
駆動装置の上ふたをアクリル樹脂製にして，動画撮
影し，低温環境下で小歯車側軸受が焼付きに至るまでの駆動装置内部の状態を観察した（表 9）
．

①起動時

図 11

②運転中

③焼付き発生時

低温環境下での駆動装置の内部状況

Internal state of driving-unit in low-temp. environment

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

25

鉄道車両用軸受の開発への取組み（３）アキシアル荷重の測定結果
小歯車側軸受が焼き付くまでの過程を把握するため，
小歯車側軸受のアキシアル荷重を測定した．測定の結果（図 12）は，低温状態から起動後，軸受内輪と小歯
車軸，歯車箱の熱膨張量の差により，やがてアキシア
ルすきまがなくなり，数分間でアキシアル荷重が増加
し，焼付きに至るメカニズムを示している．焼付き発
生時には，150 ～ 200 kN ものアキシアル荷重が小歯車側軸受に作用していることも確認した．

３. まとめ当社における鉄道車両用軸受の開発への取組みについて紹介した．鉄道車両用軸受の開発は，車両や機器類の開発と密接に連携して進めることが多く，本稿で紹介した事例は，NTN が取り組む鉄道車両用軸受の開発活動の一部である．
鉄道車両用軸受の開発を通じて，公共交通である鉄道輸送分野に軸受を提供し，社会貢献することは，企業活動として意義がある．今後も技術開発や商品開発に積極的に取り組む所存である．

60

回転速度

100

240

温度 ℃︐回転速度

190
140

40

90
アキシアル荷重

20×100min

-1

40

外輪温度

0

-20

アキシアル荷重80

焼付き発生時：・アキシアル荷重増・外輪温度上昇

0

2

-10
4

6

8

10

12

kN

考

文

献

年史，東洋電機製造株式会社，（2018）234-235.
2）
	長恵美子，岩波健，鈴木史比古，島宗亮平，ヤマバ
歯車駆動装置の開発，JR EAST Technical Review,
No.53, (2015) 29-32.
3）
	小野寛，林智，高速鉄道用歯車装置の技術動向，-60

月刊トライボロジー，2017．5，（2017）40-42.

時間 min

図 12

参1）	東洋電機製造 100 年史編集委員会，東洋電機製造百4）	永友貴史，鉄道車両用軸受とその技術動向，トライ
ボロジスト，第 63 巻 第 2 号，
（2018）100-105.

軸受温度，アキシアル荷重測定結果

5）	高橋研，永友貴史，鉄道車両用歯車装置の起動時にBearing temperature and axial load

おける軸受すきまの挙動，日本機械学会 2019 年
度年次大会講演論文集，S11320.

（４）対策仕様の効果
駆動装置用円すいころ軸受の低温環境下での耐焼付き性能の向上には，ころ大端面と内輪つば面の耐焼付
き強さの向上はもとより，アキシアルすきま減少の要因となる温度上昇の抑制が有効である．これらの対策を盛り込んだ改良品と従来品の比較試験で，改良の効

執筆者近影果が認められることを確認した（図 13）．

100

外輪温度 ℃︐回転速度

従来品焼付き発生

80
回転速度

60

従来品
外輪温度

40

改良品外輪温度

20

西河 崇

鈴木 健吾

産業機械事業本部
適用技術部

産業機械事業本部
適用技術部

折戸 航

豊田 司

産業機械事業本部
適用技術部

産業機械事業本部
製品設計部

×100min-1 0
-20

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

時間 min

図 13

低温環境下での起動試験結果

Start-up test result in low-temp. environment

26

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

概説

ロボット関節部関連商品の開発への取組み

Approach to Development of Robot Joint-related Products
國米 広道 *
田中 秀明 **
鈴木 康介 ***
川上 雄一郎 ***Hiromichi KOKUMAI
Hideaki TANAKA

Kosuke SUZUKI

Yuichiro KAWAKAMI

生産性向上や省人化の市場要求によりロボット市場は近年拡大し，特に，協働ロ

ボットをはじめとした小型ロボットは今後，急速な成長が見込まれている．NTN

ではロボット関節部の減速機，ロータリエンコーダをはじめ，様々な機器に適用可能な商品を開発している．本稿ではその開発の取組みを報告する．

In recent years, the robot industry has been expanding due to the market demand for improved
productivity and labor saving. In particular those represented by smaller size robots, typically collaborative
robots, are expected to grow rapidly in the future. For various devices incorporated into robot's joints, suchas reduction gears and rotary encoder, many bearings are used. We update our latest developments for theapplications in this paper.

①タクトタイム短縮による生産性の向上（高速化）

1. はじめに
近年，人手不足の解消や製品品質の安定化のため，人の代わりに作業を行うロボットが世界中に普及している．特に，自動車市場や IoT (Internet of Things) 関連の需要増加による電子部品市場への設備投資が活性化するとともに，国内では少子高齢化による人手不足，新興国での人件費高騰による省人化の影響で，その需要はさらに増大し，ロボット市場は拡大している．

②搬送時の位置決め，繰り返し精度の向上（高精度化）③ティーチングの簡素化（操作性の向上）④省スペース化による作業範囲の確保（コンパクト化）⑤メンテナンス間隔延長によるライン稼働率の改善（信頼性，保守性の向上）

3. ロボット構造と関節機構

ロボットは，溶接，塗装や搬送などの製造ラインに設ロボットでは，人間の肩から手首までと同じ動きを置される産業用ロボット，農地，海上，災害現場など屋外する垂直多関節ロボットが代表的で（図 1），重量物をで作業するフィールドロボット，医療，介護をはじめ，家高速で決められた位置に精度良く搬送することが求

庭や職場で人と交流するサービスロボットが代表的でめられるため，各関節部の駆動力や剛性を高めるだけある．特に，人と作業する協働ロボットや，サービスのでなく，正確な位置決め制御が必要になる．このため，多様化に対応したサービスロボットなどの小型ロボッ

各関節部は高トルク密度で高剛性な精密減速機が使トが急速に普及すると予測されている．

用され，ロータリエンコーダの角度検出によるフィード

NTN では，ロボット関節部の機構部品として多くの軸受やセンサ関連商品を開発しており

バック制御で位置決めが行われている（図２）．

，今後，成長小型ロボットでは，これら関節機構の小型化，軽量化が著しい小型ロボットにおける商品開発の取組みを紹が必須であり，小型精密減速機（外径φ100 mm 以下）介する．

として波動歯車装置や，軽量でコンパクトなロータリエ

1）-5）ンコーダが採用されている．

2. ロボットの市場ニーズ
ロボットの基本機能である，決められた位置の対象物をつかみ正確に作業することに加え，最近では次の市場

NTN では，波動歯車装置の回転支持に使われる軸受
や，絶対角や回転速度検出を可能にする複列磁気リングの商品開発に取り組んでいる．

ニーズが高まっている．
*

産業機械事業本部 適用技術部** 産業機械事業本部 ロボティクス・センシング技術部*** 産業機械事業本部 製品設計部
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

27

ロボット関節部関連商品の開発への取組み
XXXXXXXXXXXX
反時計回りに回転し，これを出力として取り出す機構で

５軸：手首曲げ
４軸：手首旋回ある．ここで，図４右図は，だ円軸が半回転し，外歯車が1 歯数分反時計回りに移動した状態を図示している．本
減速機は同軸で構造がシンプルかつコンパクトな特長に加え，1/30 ～ 1/320 の大きな減速比を得ることがで

３軸：上腕

６軸：手首回転きる．そして，くさびのように入り込む両歯面が同時に噛合い，バックラッシがなく，さ ら に 噛合い率も大きいことから，歯車誤差が平均化され，角度伝達精度が高く，

２軸：下腕

１軸：旋回

トルク容量も大きい特長がある．また，外歯車の出力回転を支持する主軸受にはクロスローラ軸受が適用され，コンパクトで，かつ高いモーメント剛性を有することで，ロボットの重要特性である位置決め精度を確保できる特長もある．
内歯車

図1

６軸垂直多関節ロボット

クロスローラ軸受

薄肉弾性玉軸受

6 axes articulated robot

出力側

入力側

だ円軸

薄肉弾性歯車
（外歯車）

図3
図2

ロボット関節機構部の構造模式図（２軸：下腕）

Structure of robot joint part（2nd axis : Lower arm）

波動歯車装置（ユニットタイプ）の構造模式図
Structure of strain wave gearing (Unit type)
だ円軸

内歯車

4. 波動歯車装置用軸受の開発
4.1

波動歯車装置の軸受適用部位

サーボモータの出力トルクを増幅（減速）させ，かつモーメント荷重を負荷することができる波動歯車装置（ユニットタイプ）の構造模式図の例を図３に示す．本
減速機には，波動発生機構としての役割を担う薄肉弾性玉軸受と出力側でモーメント荷重を支持するクロス
ローラ軸受が適用される．
本減速機の動作原理について説明する．薄肉かつ柔軟な金属円環を歯切りした薄肉弾性歯車（外歯車）に，だ
円軸が挿入された薄肉弾性玉軸受を組み込み，厚肉で剛性の高い内歯車とだ円の長軸側で接触させて，外 歯 車の 弾性変形を巧みに利用した独特な減速機構である．
動作原理は，図４に示すように，内歯車を固定した場合，だ円軸が時計回りに 1 回転すると，外歯車と内歯車の歯数差（例えば，外歯車が 2 歯数少ない）分だけ，外歯車が28

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

薄肉弾性歯車（外歯車）
薄肉弾性玉軸受（だ円形状に弾性変形）

図4

波動歯車装置の動作原理

Operating principle of strain wave gearing

薄肉弾性玉軸受とクロスローラ軸受には，減速機の安定した性能と運転を維持し，高い信頼性を実現するた
め，ロバスト性の高い専用設計が必要になる．

4.2

薄肉弾性玉軸受と変化し，長短軸が交互に入れ替わるため，外輪外径に波動歯車装置に適用する薄肉弾性玉軸受は，波動発生

は引張圧縮の繰返し応力が作用することがわかる．NTN機構としてのトルク伝達を担うために，だ円変形したでは，このような応力解析により，正しい応力状態を把状態で歯車からの噛合い反力を支持する．このとき，内握することで，応力振幅を抑制する最適な肉厚の選定

輪はだ円軸にタイトにはめあい，だ円変形した状態で回や，応力集中を発生させない角部形状設計の最適化を行転し，外輪は転動体を介してだ円変形状態が繰り返し変い，①高負荷容量化設計による長寿命化（転動疲労寿命化する．軸受内部にはこのだ円変形による予圧荷重に加の向上）に加え，②内外軌道輪の弾性変形に対する可撓え，トルク伝達時の歯車からの反力が作用する．つまり，性の確保，③外輪割れ疲労強度の向上を達成した．

薄肉弾性玉軸受は，高いトルクを長期に亘り，正確に伝達するために，以下の特性が求められる．
①高負荷容量設計による長寿命化（転動疲労寿命の向上）②内外軌道輪の弾性変形に対する可撓性の確保③外輪割れ疲労強度の向上
これらを満足するため，転動体を大きくし，内外輪を薄肉化し，転動体充填率をアップした基本設計を適用している．表１に一般的な薄肉軸受である 68 系列標準品との断面形状の比較を示す．薄肉弾性玉軸受は 68 系列
に対して，内外輪は薄肉化され，断面に対する転動体比（断面比）が約 1.2 倍大きく，さらに，負荷容量は約 1.4
倍大きくなる．本設計により，内外軌道輪の弾性変形と高負荷容量化の両立を可能にしている．
表1

図5

薄肉弾性玉軸受の外輪応力解析

Outer race stress analysis of ultra thin elasticity ball bearing

薄肉弾性玉軸受の特長

Features of ultra thin elasticity ball bearing

また，薄肉弾性玉軸受は，内外輪が非常に薄肉である
ため，加工時や熱処理時の変形をいかに抑制するかが製造上の課題となるが，NTN がこれまで培ってきた薄肉加

薄肉化

模式図

工技術や熱処理条件の最適化により，薄肉弾性玉軸受を
薄肉弾性玉軸受

68 系列

断面比

1.2

1

負荷容量比

1.4

1

商品化した（図 6）．

※ 断面比，負荷容量比：68 系列を 1 とした時の比

ここで，①高負荷容量化設計による長寿命化（転動疲
労寿命の向上）を図る一方で，外輪は，運転時に転動体
を介し，繰り返し弾性変形することで，外径面に引張圧
縮応力が振幅として作用するため，転動疲労寿命に加え，外輪割れ疲労強度への配慮が必要である．図５に外輪応力解析の一例を示す．本解析では外輪を 1/4 カット
モデルとし，だ円変形と外部荷重を考慮した解析を行っている．長軸側では転動体を介して，外 輪が拡径側に押されるため，外輪外径には引張応力が発生し，短軸側では転動体が非負荷状態となり縮径するため，外輪外径には圧縮応力が発生する．さらに，運転時にはだ円変形した内輪が回転し，外輪の応力分布は回転方向に時々刻々

図6

薄肉弾性玉軸受カットモデル

Cut model of ultra thin elasticity ball bearing

4.3 クロスローラ軸受

波動歯車装置に適用する主軸受は，ロボット関節部に作用するモーメント荷重を直接支持しなければならず，大きなモーメント荷重を受けても，軸の傾きや軸受
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

29

ロボット関節部関連商品の開発への取組み
XXXXXXXXXXXX
内部応力（接触応力）を抑制し，高いモーメント剛性とは増加していく．一方で，寿命は，低い予圧領域では外長時間安定的に回転を支持することが必要である．その部荷重に対する予圧抜けが抑制され増加傾向になるが，ため，軸受には①コンパクト化に加え，②高モーメント高い予圧領域では接触応力の増加に伴い低下傾向に剛性化，③長寿命化が求められる．これらの機能を満足なる．NTN では，最適な予圧範囲を設定することで，するため，保持器がなく，より多くのころが接触角を交①コンパクト化に加え，②高モーメント剛性化と③長寿互に持ち，配列されたクロスローラ軸受が適用される命化の両立を可能にした．

（図７）．
モーメント剛性高

予圧適正範囲

寿命比

モーメント剛性

高

寿命

低

低
低

図7

図8

クロスローラ軸受の模式図

予圧高クロスローラ軸受の予圧に対するモーメント剛性と寿命

Structure of cross roller bearing

Moment stiffness and lifetime at preload forcross roller bearing

表２にはクロスローラ軸受以外の代表形式として，
円すいころ軸受と深溝玉軸受を波動歯車装置の主軸受に適用した場合の比較を示す．円すいころ軸受は，モー5. ロータリエンコーダ用複列磁気リングの開発

メント剛性，負荷容量が優れるが，両方向モーメント荷5.1

重を支持するためには 2 列使用が前提となるためコンパクト化に課題がある．また，深溝玉軸受は，コンパクト
であるが，モーメント剛性，負荷容量に課題がある．つまり，クロスローラ軸受が本アプリケーションでは最も機能的であると言える．
表2

複列磁気リングのロボット関節部への適用

ロボットの正確な位置決め制御のためには，関節部を駆動するモータ出力側の回転角度，回転方向，回転速度を高精度に検出する必要があり，その出力はフィードバック制御に用いられる．
ロータリエンコーダは大きく分けて「光学式」と「磁気式」の 2 種類がある．光学式は位置検出精度や分解能

波動歯車装置の主軸受形式比較

Comparison of bearing type for strain wave gearing main shaft

が高いが，温度変化や埃，油などの周辺環境の影響を受け，耐環境性が低いというデメリットがある．一方，磁気式は耐環境性が高く，一般に作業環境を選ばないメリッ
トがある．

形式

NTNでは絶対角検出型ロータリエンコーダに適用可
クロスローラ軸受

円すいころ軸受

深溝玉
軸受

①ｺﾝﾊﾟ
ｸﾄ

〇

×

〇

②高ﾓｰﾒﾝﾄ剛性〇〇

×③高負荷容量
（長寿命）

〇

〇

×

能な，複列磁気リングを開発した 3）（図９）．

クロスローラ軸受の②高モーメント剛性化には，内部予圧を高める設計が必要であるため，軸受内部すき
まを負すきま（予圧）に設定する．一方で，予圧を高める
ことは接触応力の上昇を伴うため，寿命低下への配慮が必要となる．図８に予圧に対するモーメント剛性と寿命の関係を示す．予圧の増加に伴いモーメント剛性
30

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

図9複列磁気リング

Multi Track Magnetic Ring

この複列磁気リングは，プレス成形した薄肉の芯金をる．また，iC-MU 内部のパラメータ設定で，最大 20 bit

採用することで，中空大口径となる．このため，関節部な（分解能 約 0.00034°）の高分割な出力が可能である．

どの中空軸内に配線するタイプのロボットに最適であ

図12には複列磁気リングと iC-MU との相対的な位置

り，省スペース化に貢献する．図10に，複列磁気リング

ずれが最小となる理想的な状態で，絶対角誤差を測定しとセンサ IC「iC-MU

た結果を示す．参考値ではあるが，角度誤差±0.025°を6）シリーズ」をロボット関節部に適実現している．

用した例を示す．

本稿で紹介する複列磁気リングは，その内径部を軸外ラジアルタイプ Radial Type

径部に固定する OFF-AXIS タイプであるが，NTN では，軸端に磁石を固定する ON-AXIS タイプの角度センサ
ユニットも商品化している 4）．また，NTN は回転検出技
術とその応用商品として，回転センサ付軸受 5）（図 13），

複列磁気リング（MTR）
Multi Track Magnetic Ring (MTR)

センサ付ハブベアリングなども商品化している．

iC-MU シリーズ
iC-MU series

基板
Substrate

複列磁気リング（MTA）
Multi Track Magnetic Ring (MTA)

図 11 複列磁気リングと iC-MU シリーズの組合せイメージ
Image of combination of iC-MU and Multi Track Magnetic Ring

アキシアルタイプ Axial Type

図 10（イメージ図ご提供 ： iC-Haus GmbH 様）

複列磁気リングのロボット関節部への適用例

Application example of Multi Track Magnetic Ring to robot joint

5.2

複列磁気リング

NTN で開発した複列磁気リングは，異なる磁極数を複列に構成しており，回転センサ付軸受に使用する磁気リングの着磁技術の蓄積により，高精度な着磁を実現した．
複列磁気リングとセットで使用する iC-MU（図 11）
はホール素子と信号処理回路を 1 パッケージにしたも
図 13ので，磁極数の異なる 2 列の磁極の位相差を読み取り，内部で演算することにより，絶対角の検出が可能であ

回転センサ付軸受

Integrated rotation sensor bearing

0.15

角度誤差
deg.

0.1
0.05
0
-0.05
-0.1
-0.15
0

30

60

90

120

150

180

210

240

270

300

330

360

回転角度（位置）deg.

図 12複列磁気リングと iC-MU を組み合わせた場合の角度精度測定結果

Angular accuracy measurement result when combining the Multi Track Magnetic Ring and dedicated iC-MU
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

31

ロボット関節部関連商品の開発への取組み
XXXXXXXXXXXX
5.3

複列磁気リングのシリーズ化

6. まとめ

複列磁気リングは，
ラジアルタイプの 64/63 極対（内NTN では，ロボット関節部に適用可能な商品開発を

径 44 mm，外径 51.5 mm，幅 8.2 mm，質量 10.7 g）

行っており，本稿ではそれらの取組みを紹介した．今後，を量産開始した後，アキシアルタイプの 64/63 極対をロボットはサービス分野の拡充や，人との協働作業の多追加した．さらに，自動車の自動運転支援用小型モータ様化により，小型ロボットへのニーズも多様化することや電動工具など，ロボット以外のアプリケーションへが予想され，これらをカバーした商品開発が必要になるの適用も視野に入れ，小型の 32/31 極対（MTR32 とと考える．

MTA32）（図 14）を開発した．複列磁気リングは，市NTN は業界動向を注視し，市場ニーズに合致した商場ニーズに対応すべく，表 3 に示す品名についてシリー品開発を継続的に推進していく所存である．

ズ化を図っている．
今後は，ニーズに合わせて超小型の 16/15 極対や大参型の 128/127 極対の市場投入を検討していく．
MTR64
MTR32

考

文

献

1）大
 胡 誠， 國 米 広 道， 林 康 由， 辻 橋 将 人， ロ ボ ッ ト
用軸受の技術動向と特長，NTN TECHNICAL REVIEW,

MTA64No.86, (2018) 34- 39.
2）國米広道，ロボット用軸受の技術動向，月刊トライ

MTA32

ボロジー，No.11, (2019.11) 12-14.
3）小池孝誌，福島靖之，澁谷勇介，伊藤浩義，高精度絶対角検出用複列磁気リングの開発，NTN TECHNICALREVIEW, No.86, (2018) 45-49.

図 14

4）糸
 見正二，伊藤浩義，建設機械向けセンサユニットの紹介，

64/63 極対と 32/31 極対のサイズ比較

NTN TECHNICAL REVIEW, No. 76, (2008)118-125.

Comparison of 64/63 pole pairs and small size 32/31 pole pairs5）伊 藤浩義，小池孝誌，回転センサ付軸受について，NTN
TECHNICAL REVIEW, No. 69, (2001) 108-116.
6）iC-Haus GmbH, iC-MU off-axis nonius encoderwith integrated hall sensors.

表３

NTN 複列磁気リングのシリーズ化と対応する iC-Haus 社のセンサ IC（iC-MU シリーズ）
NTN Multi Track Magnetic Ring corresponding to sensor IC (iC-MU series) of iC-Haus

複列磁気リング
Multi Track Magnetic Ring

極対数（主トラック / 副トラック）
Pole Pair Number(Main Track / Sub Track)

磁極ピッチ（mm）
Pole Pitch of Main Track (mm)
1.28

1.50

2.00

32/31

MTR32
MTA32

MTR32-1
MTA32-1

MTR32-2
MTA32-2

64/63

MTR64
MTA64

MTR64-1
MTA64-1

MTR64-2
MTA64-2

iC-MU

iC-MU150

iC-MU200

iC-Haus 社製 磁気センサ
magnetic sensor made by iC-Haus
執筆者近影

國米 広道

田中 秀明

鈴木 康介

川上 雄一郎産業機械事業本部
適用技術部

産業機械事業本部
ロボティクス・センシング技術部

産業機械事業本部
製品設計部

産業機械事業本部
製品設計部

32

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

商品紹介

工作機械主軸用センサ内蔵軸受ユニットの開発

Development of Sensor Integrated Bearing Unit for Machine Tool Spindles
橋爪 翔平 * Shohei HASHIZUME 澁谷 勇介 ** Yusuke SHIBUYA
近藤 大地 ** Daichi KONDO
山本 庸平 *** Yohei YAMAMOTO
岩永 博之 **** Hiroyuki IWANAGA
工作機械は，高速，高剛性，高精度などの基本性能に加えて，状態監視や IoT への対応が求められている．NTN は，軸受に隣接する外輪間座にセンサを内蔵し，高度な状態監視を実現する工作機械主軸用「センサ内蔵軸受ユニット」を開発し，2018 年に発表した．今回，荷重検出機能を新たに追加するとともに，ユニットをワイヤレス化した．本稿では，ユニットの特徴や構造，性能試験
結果を紹介する．

Machine tools are required not only fundamental features like high speed, high rigidity and super precision,
but also condition monitoring and “Connected Industries” related technology. NTN has developed the“Sensor Integrated Bearing Unit for Machine Tool Spindles” in 2018 and secured many positive feedbacks
from manufacturing industry. NTN has recently added the load detection function and wireless system to theunit based on the additional requirements. This report introduces the features, structure and performance of
the unit.

1. はじめに工作機械は，自動車，航空機，医療，IT をはじめとする各種産業のもの造りを支え，市場要求はますます

図 1 に示す旋盤やマシニングセンタに適用できる．本軸受ユニットの特徴や構造，性能試験結果を以下に紹介する．

高度化・多様化している 1）2）．特に近年は，労働人口の減少により，生産効率の向上が求められており，基幹部品である主軸や主軸用軸受の損傷，それに伴う稼働停止や主軸交換などを防ぐために，これらの異常を早期に検出するニーズが高まっている．一般的に，異常検出のためには主軸外径面にセンサを設置し，温度や振動を計測する手法がある．しかし，この手法はセンサの取付けが容易な反面，計測位置が軸受軌道面から離れているため，軸受の急激な温度上昇などの異常を早期に検出することが難しいという課題があった．
NTN は，こうした課題を解決するため，軸受ユニットの構成部品である間座にセンサを内蔵し，軸受軌道
面周辺のセンシングを行うことで，高度な状態監視を可能にする工作機械主軸用「センサ内蔵軸受ユニット」3）を開発し，2018 年開催の第 29 回日本国際工作機械見
本市（JIMTOF2018）に参考出展した．その結果，市場から多くの高評価を得るとともに，さらに，荷重検出機能の追加やワイヤレス化の要望を多数いただき，開発を進めた．開発品（以下，本軸受ユニット）は，*

産業機械事業本部 適用技術部**

商品開発研究所

図1

工作機械と主軸（左：旋盤，右：マシニングセンタ）
Machine tools and spindles(Left : Lathe, Right : Machining center)*** 産業機械事業本部 製品設計部**** 産業機械事業本部 ロボティクス・センシング技術部
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

33

工作機械主軸用センサ内蔵軸受ユニットの開発

2. センサ内蔵軸受ユニットの構造と機能
本軸受ユニットは，工作機械の主軸と，それを支える主軸用軸受の状態監視や異常検出を行うため，アン
ギュラ玉軸受 2 列背面組合せの間に配置する外輪間座に，荷重，温度，振動の 3 種類のセンサを組み込んでいる．また，自立電源としての発電機と無線モジュー
ルを内蔵し，ワイヤレス化を実現した．本軸受ユニットの構造を図 2，工作機械主軸への適用例を図 3，機能と目的を表 1 に示す．
なお，本軸受ユニットは，2018 年の発表の際，温度，
熱流，振動の 3 種類のセンサを内蔵していた．このうち，
熱流センサを荷重センサに置き換えている．

2.1 センサ
2.1.1 荷重センサ

荷重センサは，軸受の予圧荷重や主軸に加わる外部荷重など，軸受に負荷される荷重を検出する．
本軸受ユニットは，新たに開発した小型かつ高感度の荷重センサを軸受の力線上に内蔵しており，軸受の焼付き前に生じる予圧荷重の急激な増加を捉えることで，焼付きの未然防止に貢献する．また，主軸組込み後の軸受の予圧荷重を検出することで，従来の主軸剛性から算出する方法や，主軸の固有振動周波数から算出す
る方法に比べ，主軸組込み後の軸受の予圧荷重の管理が容易となり，組立工数の削減が期待できる．さらに，主軸に加わる外部荷重を検出することができ，切削荷重の変化など，加工状態の監視に活用することで，加工品質や生産性の向上に貢献する．また，工具と加工物の衝突検出への活用も期待できる．

2.1.2 温度センサ

温度センサは，主軸の回転や切削負荷により生じる軸受の発熱を検出する．一般的に，運転中の軸受温度を測る場合，センサを取り付けやすい主軸のハウジン
荷重センサ

温度センサ，
振動センサ

無線モジュール

発電機
（ロータ，
ステータ）

図2

グ外径面の温度を測定し，それを基に軸受温度を推定する．しかし，軸受とハウジング外径面の間には，軸力線センサ内蔵軸受ユニットの構造

The sensor integrated bearing unit

受やモータの液冷流路が設けられ，軸受温度を直接測定した場合より温度が低くなる．また，ハウジングの熱容量が大きく，センサが温度変化を検出するのに時間を要する．このため，軸受の発熱を精度よく把握することは困難であった．

外輪間座

主軸のハウジング外径面

本軸受ユニットは，軸受に隣接する外輪間座の温度を測定する．ハウジング外径面での測定に比べ，軸受温度をより正確に測定し，状態監視の信頼性を高める

主軸用軸受ことができる．

2.1.3 振動センサ

工作機械主軸用軸受で主に発生する潤滑不良による軸受軌道面の面荒れ，ピーリング，焼付きや，主軸と加工物の衝突による圧こんの異常検出に，振動センサ

内輪間座を用いる．一般的に，運転中の軸受振動を測定する場合，
温度センサと同様，センサの設置のしやすさから，主軸のハウジング外径面で振動を測ることが多い．しか図 3 センサ内蔵軸受ユニットの工作機械主軸への適用例
Application example of the sensor integrated bearing unit
to the machine tool spindle

し，運転中の軸受振動をハウジングを介して測定する
ため，軸受に起因する振動は減衰する．
本軸受ユニットは，軸受に隣接する外輪間座に振動センサを内蔵している．軸受軌道面に近い位置で測定するため，異常の初期段階，振動レベルの小さな状態でも感度良く測定できる．また，荷重センサと同様，
工具と加工物の衝突検出への活用も期待できる．

34

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

表1センサ内蔵軸受ユニットの機能と目的

Functions & purpose examples of the sensor integrated bearing unit
機能

目的

主軸用軸受の予圧荷重の検出（主軸回転中および主軸組込み後）・軸受焼付きの兆候の早期検出
・主軸の組立工数の削減

主軸に加わる外部荷重の検出

・主軸に加わる加工荷重の検出と加工監視（加工品質や生産性の向上に貢献）
・工具と加工物の衝突の検出（主軸の損傷低減や損傷の原因究明に活用）②温度センサ主軸や主軸用軸受の温度変化の検出

・軸受軌道面の状態監視③振動センサ主軸や主軸用軸受の振動変化の検出

・軸受軌道面の状態監視・工具と加工物の衝突の検出（主軸の損傷低減や損傷の原因究明に活用）④自立電源

センサや無線モジュールに必要な電力供給⑤無線モジュール

検出データの主軸外部への無線伝送①荷重センサ

2.2

ワイヤレス

本軸受ユニットは，自立電源と無線モジュールを内蔵している．これにより，電力供給とデータ伝送に用いる外部接続ケーブルや配線スペースが不要となり，センサを内蔵しない従来の間座付軸受と同等の取扱性を実現した．自立電源と無線モジュールについて以下に記載する．

2.2.1 自立電源

主軸の回転を利用して発電する小型かつ高出力の電磁式発電機を採用している．内輪間座に発電用ロータ，
対向する外輪間座に発電用ステータを配置し，内輪と外輪の相対回転で発電して，センサや無線モジュール・外部接続ケーブルや配線スペースが不要
・主軸の組立工数の削減
・主軸の構造変更が不要

3. 評価試験
本軸受ユニットに新たに追加した荷重センサのワイ
ヤレスでの測定結果を紹介する．表 1 ①に記載の「主軸用軸受の予圧荷重の検出（主軸回転中）」，「主軸に加わる外部荷重の検出」に関する評価試験結果を示す．
工作機械主軸を模した試験機を図 4 に示す．本軸受ユニットをこの試験機に組み込み，評価試験を実施した．試験軸受はセラミックボール入り高速アンギュラ
玉軸受（HSE タイプ）を用いた．軸受の配列は，工作機械主軸を想定し，2 列背面組合せとした．本軸受ユニッ
トは，無線モジュールを用いてセンサが検出したデータを試験機の外部に設けた受信機へ無線伝送する．

に必要な電力を供給する．

2.2.2 無線モジュール

外輪間座に無線モジュールを内蔵し，センサが検出したデータを主軸外部へ無線伝送することができる．
無線モジュールには，通信規格，利用周波数，電波強度，
安全性を考慮の上，上述の自立電源の電力で稼働でき，かつ間座に内蔵してもアンテナに必要なスペースを十

駆動
モータ

外部荷重

（アキシアル方向）分確保できるよう，低消費電力で小型のものを採用した．

図4

試験機構造図Structure of test spindle
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

35

工作機械主軸用センサ内蔵軸受ユニットの開発
3.1

軸受予圧荷重検出試験

表3

主軸回転中の軸受の予圧荷重を検出するため，性能試験を実施した．試験条件を表 2 に示す．本軸受ユニットに新たに追加したワイヤレスによる荷重センサの測定結果を図 5 に示す．比較用として，本軸受ユニット

外部荷重検出 試験条件

Test conditions of the external load detection
φ70 ×φ110 × 20
5S-2LA-HSE014 相当品

試験軸受（セラミックボール入り高速アンギュラ玉軸受）

予圧方式

定位置予圧（主軸組込み後予圧 750 N）

回転速度

5,000 min-1

験結果より，本軸受ユニットの荷重センサを用いるこ

潤滑方式

エアオイル潤滑とで，主軸回転中の軸受の予圧荷重を推定可能である

給油量

0.03 mL/10 min

ことを確認した．

潤滑油

ISO VG32

潤滑エア流量30 NL/min

外筒冷却あり，室温同調

軸姿勢

横軸

外部荷重

（アキシアル方向）0 ～ 3 kNとは別に測定した主軸の回転速度および軸受の内外輪温度から求めた軸受の予圧荷重（理論値）も示す．試表2

軸受予圧荷重検出 試験条件

Test condition of the bearing preload detection
φ70 ×φ110 × 20
5S-2LA-HSE014 相当品

試験軸受（セラミックボール入り高速アンギュラ玉軸受）

予圧方式

定位置予圧（主軸組込み後予圧 750 N）

回転速度

0 ～ 14,000 min-1

潤滑方式

エアオイル潤滑

給油量

0.03 mL/10 min

潤滑油

ISO VG32

潤滑エア流量30 NL/min

外筒冷却あり，室温同調

外部荷重︵推定値︶

軸姿勢

横軸

kN

外部荷重

なし

予圧荷重︵推定値︶
kN

荷重センサ

2

1

0

1

外部荷重 kN23

図 6 外部荷重検出 試験結果

荷重センサ

Test result of the external load detection

予圧荷重（理論値）

2

4. 産業用 IoT プラットフォームとの連携
本軸受ユニットが検出したデータを活用するために

1

0

3

0

4

3

4

は，本軸受ユニットを工作機械本体や産業用 IoT プラッ
5,000

0

10,000回転速度 min-1

15,000図 5 軸受予圧荷重検出 試験結果
Test result of the bearing preload detection

トフォームに接続することが必要となる（図 7）．高い応答性が求められる機械制御に用いる場合は，工作機
械本体に接続する（データ伝送先①）．この場合は，専用の接続プログラムなどの開発が必要になる場合が多い．一方，計測データを活用した状態監視や予知保全を行う場合は，産業用 IoT プラットフォームのような

3.2 外部荷重検出試験

管理システムへの接続が一般的である（データ伝送先

荷試験を実施した．試験条件を表 3 に示す．本試験で比較的容易に接続が可能である．

主軸に加わる外部荷重を検出するため，外部荷重負は主軸を 5,000 min で回転させ，その状態でアキシ-1

アル方向の外部荷重を負荷した．測定結果を図 6 に示す．
試験結果より，本軸受ユニットの荷重センサは，主軸回転中にアキシアル方向の外部荷重を推定可能であることを確認した．
36

NTN TECHNICAL REVIEW No.88②）．この場合は，接続プログラムが提供されるため，
例えば，本軸受ユニットを Edgecross ※ 1 などの産業
用 IoT プラットフォームに接続することで，荷重，温度，振動の情報の取り込みが可能になる．産業用 IoT プラッ
トフォームに取り込まれた様々な計測データを活用することで，軸受の状態監視だけではなく，加工状態の監視まで実施可能である．さらにサーバへのデータ蓄積を行うことで，ビッグデータとして活用することも可能になる．

5. まとめ工作機械は，労働人口の減少などを背景に，状態監
視機能のさらなる強化が求められている．
NTN は，これに対応するため，工作機械主軸用「センサ内蔵軸受ユニット」を開発し，2018 年の JIMTOF
2018 で発表した．お客様へ提案を進める中で，荷重検出機能の追加やワイヤレス化の要望が多数あり，これを実現するユニットを今回新たに開発した．
今後も，さらなる性能向上と実用化に向け改良を進める．また，AI 技術を用いた予知保全技術の向上を図り，工作機械をはじめとする設備のより効率的な保守運用

図7に貢献していく．

センサ内蔵軸受ユニットの接続先（例）Communication examples of the sensor

参integrated bearing unit

考

文

献

1）
	松森直樹，植田敬一，工作機械用精密軸受の技術動向，NTN TECHNICAL REVIEW, No.84, (2016)

本軸受ユニットは自立電源による電力供給や無線でデータを送信するため，センサ設置の工数削減を可能にするとともに，IoT 化も容易である．
NTN は，軸受の分析，診断ノウハウを活かした風力発電装置用状態監視システム Wind Doctor を開発し，®

発電事業者へモニタリングサービスを提供している ．
4）

さらに Wind Doctor で得た知見やノウハウも織り®

込み，産業用 IoT プラットフォーム向けの診断アプリ
ケーションも開発中で，本軸受ユニットを適用したソ
リューションを提案する予定である．

40-45．
2）	植田敬一，工作機械用精密軸受の技術動向，ベア
リング＆モーション・テック，No.002，（2016）
33-35．
3）	橋爪翔平，福島靖之，澁谷勇介，山本庸平，工作
機械主軸用センサ内蔵軸受ユニットの開発，NTN
TECHNICAL REVIEW, No.86, (2018) 50-55．
4）	宮崎誠，畠山航，風力発電装置用状態監視システム（CMS） の 開 発 と 適 用 例，NTN TECHNICALREVIEW, No.86, (2018) 40-44．

※ 1 ：FA と IT を 協 調 さ せ る オ ー プ ン な 日 本 発 の エ ッ ジ コ ン ピ ュ ー
ティング領域のソフトウェアプラットフォーム（一般社団法人
Edgecross コンソーシアム 公式ホームページ https://www.
edgecross.org/ja/ より）

執筆者近影

橋爪 翔平

澁谷 勇介

近藤 大地

山本 庸平

岩永 博之

産業機械事業本部
適用技術部

商品開発研究所

商品開発研究所

産業機械事業本部
製品設計部

産業機械事業本部
ロボティクス・センシング技術部
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

37

商品紹介

サーボモータ用低発塵軸受の開発

Development of Low Dust Generation Bearing for Servo Motors

田中 新樹 * Araki TANAKA
三谷 英幸 ** Hideyuki MITANI

辻 直明 ** Naoaki TSUJI
川村 隆之 *** Takayuki KAWAMURANTN は，近年需要が増加している産業用ロボット向けサーボモータのさらなる性能向上に寄与すべく，「サーボモータ用低発塵軸受」を開発した．本開発品は，当社従来品に比べ，軸受からの発塵量を約90 % 低減するとともに，回転トルクを約 50 % 低減する．これにより，サーボモータの小型化，高出力化が可能となる．本稿では，開発品の特長と評価試験結果を紹介する．

NTN has developed the low dust generation bearings for servo motors whichhave higher demand especially in the last years. The bearing performs 90 %lower dust generation and 50 % lower torque compared to the conventional bearings . The above mentioned
dust generation reduction and torque reduction of the bearing enable downsizing and power increase of theservo motors. This report introduces the features, mechanism and performance of the bearing.

表 1 サーボモータと軸受の要求特性

1. はじめに

Requirements of servo motor bearings

労働人口の減少を背景に，さらなる省人化や生産性向上が求められる中，工作機械や産業用ロボットをは用途じめとする FA 機器やその動力源であるモータ（図 1）のさらなる性能向上が要求されている 1）．
NTN は，産業用ロボット向けサーボモータの小型化や高出力化に貢献する低発塵軸受を新たに開発した．
以下に，
サーボモータ用軸受（図 2）の技術動向に加え，本開発品の特長と評価試験結果を紹介する．

サーボモータの軸受の要求特性
要求特性

主な軸受仕様高速回転

樹脂製波形保持器

グリース長寿命

ME-1 グリース

小型

低発塵

低発塵グリース

高出力

低トルク

接触シール

工作機械

高速回転

産業用
ロボット

工作機械向けサーボモータは，主軸の駆動に用いられることが多く，高速回転で使用される．このため，軸受には高速回転性能とグリース長寿命が求められる．
これまでに NTN は，高速回転を阻害する遠心膨張を抑え，グリースの寿命延伸にも有利な独自の「樹脂製波3）形保持器」（図 3）と高温・長寿命グリース「ME-1」
を

図1

モータ

図2

Motor

サーボモータ用軸受

Servo motor bearings

採用し，d mn 値※ 1100 万の高速回転と長寿命を両立した「ULTAGE ※ 2 高速サーボモータ用深溝玉軸受」（図 4）を商品化している 4）．

2. 開発背景
サーボモータは，回転検出器やブレーキ（以下，制御機器）を備え，高精度な回転制御を行うことができ，
近年は工作機械や産業用ロボットを中心に需要が増加している．一般的に，サーボモータには高速回転に対応でき，コスト面で有利な密封形グリース封入タイプの深溝玉軸受が用いられる．サーボモータと軸受の要求特性を表 1 に示す．
*

産業機械事業本部 適用技術部** 産業機械事業本部 製品設計部*** 先端技術研究所
38

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

図3樹脂製波形保持器 2）

Wave type plastic cage

図 4 ULTAGE
高速サーボモータ用深溝玉軸受 4）ULTAGE deep groove bearings
for high-speed servo motors※ 1 d mn 値は，軸受の回転性能を表す値である．d m（軸受の転動体の中心径 mm）× n（回転速度 min-1）※ 2 ULTAGE（アルテージ）とは，究極を意味する【ULTIMATE】とあらゆる場面での活躍を意味する【STAGE】を組み合わせた造語で，世界最高水準の NTN 新世代軸受のシリーズ総称である．

一方，産業用ロボットに使用されるサーボモータは，関節部の駆動用途が多く，関節部の軸速度や加減速度

3.1

低発塵グリース

軸受が回転すると，軸受に封入されたグリースに圧を高めるために小型，高出力が求められる．サーボモー

縮やせん断が加わる．これにより，グリース中の基油タを小型化するため，制御機器は軸受近傍に配置されが離油する．また，グリースの一部が微粒子化する．

るが，軸受からの油状物質が飛沫となって発塵すると，

2 章に記載の通り，軸受からの発塵は，油状物質の飛制御機器に付着し検出精度や制動性が低下する原因と沫である．これを回収し分析した結果，基油の成分がなる．これを防ぐために，サーボモータ本体に密封装認められた．一方，グリースの増ちょう剤成分は検出置（シール）が用いられるが，その分，サーボモータ

されなかった．このことから，発塵の主な成分は，グが大きくなり，小型化できないという課題がある．そ

リースの基油と考えられ，グリース中の基油の離油，

こで，密封装置がない場合も付着を抑制するよう，低および蒸発を抑えることが必要となる（図 6）．具体的

発塵の軸受が求められる．また，サーボモータの高出には，基油の表面張力を大きくすること 5），およびグリー力化を図るため，低トルクも求められる．これまでにスのちょう度を小さくすることが低発塵に有効と考え

NTN は，低発塵グリース「EP-1」を封入するとともに，られる．この効果を確認した結果を次頁に示す．

発塵の誘発要因である軸受内部の圧力上昇を抑え，低また，軸受からの発塵は，軸受の回転に伴う発熱と，

トルクとなるよう，シール配置を工夫した低発塵軸受

それによる軸受内部の圧力上昇で誘発されるため，軸を商品化しているが ，低発塵，低トルクの要求は年々

受内部の圧力が上昇しない工夫も要する．

1）

高まっており，さらなる性能向上が望まれている．

3. 開発品の構造と特長

軸受の回転今回開発した「サーボモータ用低発塵軸受」（図 5）は，
サーボモータで広く使用されている密封形深溝玉軸受に，新たに開発した低発塵グリースを封入し，軸受の両側に新開発の接触シールを採用している．これにより，グリースに圧縮やせん断が加わる当社従来品と比較して，軸受からの発塵量を約 90 %

軸受の回転に伴う発熱と，それによる軸受内部の圧力上昇

低減するとともに，回転トルクを約 50 % 低減することができる．
今回開発した低発塵グリースと接触シールについて，
次に示す．

外輪
鋼球
保持器

新開発の
低発塵グリース

新開発の
接触シール

内輪

グリース中の基油の離油，蒸発軸受からの発塵

図6

軸受からの発塵Dust generation from bearings

図 5 サーボモータ用低発塵軸受
Low Dust Generation Bearing for Servo Motors

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

39

サーボモータ用低発塵軸受の開発
1）基油の表面張力と発塵量の関係 5）

いずれの増ちょう剤でも，ちょう度が小さいグリー

表 面 張 力 の 異 な る 16 種 類 の 供 試 油 を， 試 験 軸 受スほど発塵量が少ない傾向が見られた．このことから，608 に平均厚さ 1 μm で塗布した．この試験軸受を，増ちょう剤の種類とその量を最適化し，ちょう度を小Fa=10 N，回転速度 =1,000 min で内輪回転させた

さくすることが低発塵に有効であると考えられる .

-1時の発塵量を調べた．測定は，光散乱式のパーティク

今回開発した低発塵グリース（表 2）は，表面張力

ルカウンタを用いて 0.1 μm 以上の粒子をカウントし，の大きな基油の選定，および増ちょう剤の種類と量の30 分間（吸引量 9 リットル）の合計カウント数を発塵最適化により，現行の低発塵グリース「EP-1」に比べ，個数として計測した．結果を図 7 に示す．

発塵量を約 60 % 低減している（表 3，図 9）．

回転初期および 8 時間経過後ともに基油の表面張力

なお，本開発グリースでは，低発塵に加えて，サーが大きいほど，発塵量が少ない傾向が見られた．このボモータ用軸受に求められる高温耐久性や耐摩耗性，ことから，表面張力の大きな基油を選定することが低防錆性能を満足するため，基油の表面張力やちょう度

発塵に有効であると考えられる．

に悪影響を及ぼさない適切な添加剤を選定した．
表2

1,000,000

発塵個数 個／9㍑

Characteristic of the developed grease

回転初期
8時間後

100,000

10,0001,000

100

開発低発塵グリースの性状

0

20

40

60

表面張力 mN/m

図7

開発
低発塵グリース

現行グリース
EP-1

増ちょう剤

ウレア

ウレア

基油

合成油

PAO

基油粘度，
mm2/s（40 ℃）

130

47

混和ちょう度，60 W 25 ℃

220

220

基油の表面張力と発塵量の関係

表3

Relationship between base oil surface tension

発塵試験条件Condition for dust generation test

and dust generation amount2）ちょう度と発塵量の関係

増ちょう剤の種類と量を調整し，試作したちょう度の異なる 16 種類のグリースを供試グリースとし，試験

試験軸受

6900

軸姿勢

立軸

荷重条件

Fa = 30 N

試験温度

120 ℃ 一定回転速度

6,000 min-1 一定

試験時間

200 時間軸受 608 に 0.1 g 封入した．前項 1）と同じ試験方法で，8 時間経過後の発塵量を調べた．結果を図 8 に示す．
150
1,000,000

増ちょう剤B

100,000

発塵量比

発塵個数 個／9㍑

開発グリースの発塵量
約60 %減増ちょう剤A

10,000

100

50

1,000
0
100

0

図8

40

100

200

ちょう度

300

ちょう度と発塵量の関係

400

図9

EP- 1

開発グリース

開発低発塵グリースの発塵試験結果※Dust generation test of the developed grease

Relationship between grease penetration※発塵試験はサーボモータを模した試験機を用いた．回転検出器を模擬しand dust generation amountたガラス板を設置し，ガラス板に付着した油分の質量を測定した．

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

3.2

低発塵，低トルクシール

ルリップをシール溝の外側で接触させている．このため，

3.1 節に記載の通り，軸受からの発塵を低減するため軸受内部の圧力が上昇し，シールリップがシール溝の外には，軸受内部の圧力上昇を抑えることが有効である．

側に向けて変形しても，シールリップと内輪シール溝間

例えば，制御機器側に接触シールを用い，反対側に非接の締め代を確保でき，軸受内部からの発塵を抑制する．

触シールを用いる．これにより，非接触シール側で軸受

しかしながら，シール溝の外側で接触したシールリッの内部空間と外部の吸排気を行うことができ，軸受内外プが外側に向けて変形すると，上記の締め代が増加し，の圧力差や，軸受内部の圧力上昇を抑制する．

シールリップの緊迫力が増すため，回転トルクが上昇す

しかしながら，近年は，軸受の両側に制御機器が配置る．開発シールは，シールリップの形状の工夫により，され，軸受の両側で低発塵が求められるケースが増加し締め代が増えても，シールリップの緊迫力の上昇を抑えている．また，サーボモータの出力を高めるため，低トルている（図 12）．

クも要求される．このため，軸受の両側に接触シールを

開発シールの回転トルク測定結果を表 4，図 13 に示採用しつつ，軸受内部の圧力上昇と発塵を抑えることにす．開発シールは，従来のシールに比べ，回転トルクを約加え，低トルクであることも開発目標とした．

60 % 低減している．

新たに開発した接触シールは，従来の接触シールを①軸受の内部空間と外部の吸排気を行うスリットを
シール外径部に追加②シールリップの形状を変更①のスリットの効果を確認するため，軸受の片側にシールを組み込み，その反対側から油を注入し，スリッ
トから油がにじみ出るか確認した．その結果，油はス

リップの緊迫力解析値

ベースに下記 2 点を採用している（図 10）
．

mN

1,000

従来シール

800

開発シール

600
400
200
0

小

リットからにじみ出ており，軸受の内部空間と外部で吸排気できることを確認した（図 11）．

シールリップの締め代

大

図 12 シールリップの締め代と緊迫力の関係（FEM 解析）
従来シール

開発シール

Relation between seal rip overlap
and tension forth (FEM analysis)

①
スリット

表4

回転トルク試験条件

Condition for torque test
②
シール
リップ

接触面
（内側）

図 10

接触面
（外側）

開発シールの特長

試験軸受

6900（φ10 ×φ22 × 6）
各シールを片側にのみ挿入

荷重条件

Fa = 39 N

回転速度

3,600 min-1 一定

軸姿勢

立軸

潤滑

VG32 油微量塗布

Characteristic of the developed seal
150

油の
にじみ
スリット位置図 11

スリット拡大図（油注入後）

回転トルク比スリット拡大図（油注入前）

開発シールの回転トルク
約60 %減100

50

シールのスリットの効果確認試験
Performance test of the seal slit

また，従来シールは，シールリップを内輪のシール溝の内側で接触させている．これに対し，開発シールは，シー

0

従来シール

図 13

開発シール

開発シールの回転トルク試験結果

Torque test of the developed seal
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

41

サーボモータ用低発塵軸受の開発

4. 評価試験4.1

試験条件

本開発品の性能評価として，発塵試験と回転トルク試験を実施した．評価軸受の仕様および各評価の試験条
件を表 5，表 6 に示す．
表5

試験前

性能評価試験に用いた軸受仕様
Specification of test bearings
従来品

軸受
シール

開発品

6900（φ10 ×φ22 × 6）
片側：接触シール
片側：非接触シール

グリース

両側：接触シール（開発シール）

EP-1

グリース
封入量

開発グリース

試験後（従来品）

約 0.1 g

図 14 発塵試験後のガラス板写真
Photo of glass plate after the test

表 6 回転トルク試験条件

150

Condition for torque test
試験軸受

表 5 と同仕様

荷重条件

Fa = 39 N

回転速度

3,600 min-1 一定

軸姿勢

立軸

開発品の発塵量
約90 %減発塵量比4.2

試験後（開発品）

100

50

0

試験結果

従来品

発塵試験の結果を図 14，図 15 に，回転トルク試験の開発品

結果を図 16 に示す．本開発品は当社従来品に比べ，軸図 15 開発品の発塵試験結果

受からの発塵量を約 90 % 低減するとともに，回転トル

Dust generation test of the developed bearing

クを約 50 % 低減している．
発塵試験は，3.1 節の図 9 と同じく，サーボモータを150模した試験機を用いた．試験前後のガラス板の外観写真
軸受から発塵した油状物質が付着した結果であり，発塵量が多ければこの曇りは濃くなる．図 15 に示す通り，
開発品は，従来品よりも発塵量が少ない．

回転トルク比を図 14 に示す．試験後のガラス板に見られる曇りは，開発品の回転トルク
約50 %減10050

本開発品をサーボモータに適用することで，軸受からの発塵が制御機器に付着することを防止する密封装置0

従来品が不要となり，サーボモータの小型化が可能となる．さらに，軸受の回転トルクを低減することで高出力化も可能となる．
これにより，サーボモータのさらなる性能向上が可能となり，産業用ロボットの生産性向上に貢献することが
できる．

42

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

図 16

開発品

開発品の回転トルク試験結果

Torque test of the developed bearing5. まとめ製造業の省人化や生産性向上が進む中，工作機械や産業用ロボットをはじめとする FA 機器や，その駆動源であるサーボモータへの要求はますます厳しくなると予想される．
NTN は，産業用ロボットに使用されるサーボモータの小型化，高出力化に貢献するため，当社従来品に対して軸受からの発塵と回転トルクを大幅に低減したサー
ボモータ用低発塵軸受を開発した．
今後も，当社は軸受の性能や品質のさらなる向上を目指すとともに，技術サポートや技術提案の強化など，お客様からのご要望に真摯に，かつ，きめ細やかに対応する．

参

考

文

献

1）石田光，サーボモータ用軸受の技術動向，月刊トライボロジー，No.388，（2019）42-44．
2）片 桐力，内藤健一郎，高速サーボモータ用 次世代型深溝玉軸受，NTN TECHNICAL REVIEW，No．
72, (2004) 46-51．
3）三上英信，高速長寿命グリースの開発 モータ軸受用
グ リ ー ス「ME-1」，NTN TECHNICAL REVIEW，No.72, (2004) 20-25．
4）NTN ULTAGAE 高速サーボモータ用深溝玉軸受，
CAT.No.3103，11．05．03，（2011）．
5）川村隆之，南政美，平田正和，転がり軸受による潤滑油の発塵特性評価，（社）日本トライボロジー学会トライボロジー会議予稿集，（2000）85-86．

執筆者近影

田中 新樹

辻 直明

三谷 英幸

川村 隆之

産業機械事業本部
適用技術部

産業機械事業本部
製品設計部

産業機械事業本部
製品設計部

先端技術研究所

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

43

商品紹介

産業機械向け複合材料商品の紹介

Introduction of Composite Material Products for Industrial Machinery

小松原 慎治 * Shinji KOMATSUBARA
宗田 法和 ** Norikazu MUNEDA
複合材料商品事業部では，トライボロジーを基盤技術として，樹脂，焼結金属，
磁性材料など幅広い材料からなる軸受，機械部品，ユニット・モジュール商品を開発，生産してきた．ここでは産業機械の様々な先端分野で採用されている複合材料商品を紹介する．

Composite Material Products Division has developed and produced bearing,mechanical parts, and unit module product made of multi materials such as resin,sintered metal, magnet, using tribology as a basic technology. In this article, we
introduce composite material products used in various advanced fields of industrial
machinery.

1. はじめに
産業機械分野ではそれぞれの市場トレンドに応じて，最先端技術を搭載した新製品のマーケットが形成され，成長している．この先端分野の新製品には，既存の技術おいても，非接触支持に必要な油膜圧力の確保が重要となる．動圧ベアファイトの材質を改良することで，冷却ファンモータに要求される低速時における静粛性を確保した．

水準を超える高いトライボロジー特性を有する機械部

動圧ベアファイト

品などが求められる．ひとつの例として，
省エネルギー，
CO2 の排出規制に対する軽量化，あるいは低フリクション化が挙げられる．当事業部では，それらの高度な要求性能に応える商品を樹脂，焼結金属，磁性材料などを活用，開発し，顧客に提案・供給している．本稿では，先端分野での複合材料商品の適用事例を紹介する．

図1

冷却ファンモータ
Fan for cooling

2. 薄型冷却ファンモータ用動圧ベアファイト軸受
テレワーク，オンライン授業で使用するノートパソ
コンなどモバイル端末の需要が急増している．それらの端末に搭載される冷却ファンモータ（図 1）には，低速から高速までの幅広い回転速度領域における高い静粛性が求められる．NTN の流体動圧軸受「動圧ベアファイト」（図 2）は，その静粛性，信頼性が評価され，薄型冷却ファンモータに多く採用されている．
動圧ベアファイトは，動圧効果により軸受すきま内で発生した油膜圧力を介して軸と軸受を非接触支持す
る，静粛性に優れた軸受である．流体動圧軸受では一
般的に，油膜圧力は回転速度に比例して高くなる．そのため，高速時に比べて油膜圧力が低下する低速時に* 複合材料商品事業部 動圧軸受技術部** 複合材料商品事業部 精密樹脂技術部
44

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

1 mm

図2

動圧ベアファイト

Hydrodynamic BEARPHITE

2.1

特長

＜試験条件＞

動圧ベアファイトは，標準材質である銅鉄系材料の軸材質 SUS420J2

EZ06 と，油膜圧力を高めた EZ17 の 2 種類がある．

軸受寸法 内径 2 mm，外径 4 mm，幅 3 mm

材料組成を表 1 に示す．

面圧 0.5 MPa

常温試験時間 2 min

潤滑油動粘度（40 ℃）12 mm2/s
表1

材料組成
非接触支持可能な回転速度

Material composition
材質

化学成分 %

EZ06

EZ17

Cu

残

残

Sn

1〜3

1〜3

C

0.5 〜 2.5－

Fe

38 〜 42

38 〜 42

動圧ベアファイトは，粉末冶金法によって製造される焼結含油軸受の一種であり，軸受表層および内部

図4

EZ17 は，材料粉の粒度分布と形状を最適化すること
で，気孔を緻密化し，油膜圧力を向上させている．図 3に軸受内径面の比較を示す．EZ17 は，EZ06 よりも気孔が緻密化していることがわかる．

EZ06

EZ17

軸と動圧ベアファイトの接触確認試験結果（軸外径 2 mm）（Shaft outer diameter 2 mm）

要因ともなり得る．モバイル端末用の薄型冷却ファン

い油膜圧力を保つことが重要である．

0

Test result of contact of shaft and BEARPHITE

う重要な機能を持つ一方，発生した油膜圧力の低下のにおける静粛性を確保するためにも，気孔を制御し高

要求レベル

1,000

min-1

に気孔を有している．気孔は潤滑油の保持・供給とい

モータに要求されている低速時の回転速度 1,000 min-1

2,000

3. 電動水中ポンプ用樹脂軸受 1）ZEH（Net Zero Energy House）対応の住宅設備には，自然冷媒ヒートポンプ給湯機，家庭用燃料電池コー
ジェネレーションシステム，温水床暖房などがある．
これらの循環，冷却系統に電動水中ポンプが使用される．電動水中ポンプには NTN の水中用樹脂（ベアリー
AS5704）すべり軸受が用いられている．

3.1

電動水中ポンプの構造

代表的な電動水中ポンプとして，マグネットドライ

ブ式水中ポンプの構造を図 5 に示す．
0.1 mm

0.1 mm

水 OUT

気孔（黒色部）

図3

内径表面状態（内径 2 mm）

Enlarged photo of inner surface（Inner diameter 2 mm）

2.2

駆動マグネット
ポンプ室
スラスト受

モータ

水 IN

性能

電気抵抗法により軸と動圧ベアファイトの接触有無を判定することで，EZ06 と EZ17 が軸を非接触支持
可能な回転速度を比較した．結果を図 4 に示す．
EZ17 は，EZ06 より軸を非接触支持可能な回転速度
を 30 % 低減でき，冷却ファンモータに要求される低速時の回転速度である 1,000 min においても非接触-1支持が可能であることを示している．

モータ軸

軸
（固定）

ロータ
（回転） インペラ

図5

すべり軸受

従動マグネット

マグネットドライブ式水中ポンプの構造

Structure of magnet drive electric water pump

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

45

産業機械向け複合材料商品の紹介
樹脂製インペラ，従動マグネット，すべり軸受を一体化したロータがポンプ室に収納され，すべり軸受を

3.3

ベアリー AS5704 軸受と他軸受の比較

PPS は高剛性で耐水性，耐薬品性に優れ，高耐熱性介して軸に支持されている．モータ軸に取り付けた駆でありながら，比較的コストパフォーマンスに優れた

動マグネットを回転させることで，磁力によりロータ樹脂である．樹脂単独では機械的特性，摩擦摩耗特性が回転し，インペラによりポンプ室に吸入された水をが十分ではないため，充填剤を配合し使用される．摩移送する構造となっている．ロータ回転時にはラジア擦係数や耐摩耗性は，環境（大気，油，水など），荷重，

ル荷重およびアキシアル荷重が発生するため，水中ですべり速度，相手材などの使用条件により異なる．電軸受の内径面と軸，軸受端面とスラスト受がしゅう動

動水中ポンプの軸受は，水などの液体中で，軟質のスする．一般的に，軸受は従動マグネットとともに金型

テンレス鋼相手材でしゅう動する．

へインサートし，樹脂製インペラを射出成形する複合成形により，一体化されている．

ベアリー AS5704 軸受と，ガラス繊維（GF），炭素
繊維（CF），四ふっ化エチレン樹脂（PTFE）のそれぞれを配合した PPS 軸受 4 種類の，水中での摩擦摩耗試

3.2

要求性能と軸受材料

験結果を図 7 に示す．

電動水中ポンプの省電力化，長寿命化のために，軸CF 配合軸受は，比摩耗量は小さいが動摩擦係数が高受には液体中での低摩擦特性，耐摩耗性が求められる．

い．PTFE 配合軸受の動摩擦係数は，GF，CF 配合軸受

また，水，酸やアルカリ性などの液体中での耐薬品

よりも 30 〜 40 % 低いが，耐摩耗性に劣る．ベアリー

性や寸法安定性も必要である．マグネットドライブ式

AS5704 軸受は，PTFE 配合軸受よりも低摩擦係数で，水中ポンプでは，軸受を複合成形によりインペラと一CF 配合軸受の 1/5 以下の比摩耗量である．

体化するので，軸受の外径面にインペラからの抜け止

ベアリー AS5704 軸受では，電動水中ポンプの使用

めや回り止め（D カット，突起など）を設ける必要が条件に適した充填剤を配合しているので，軸受，相手ある．そのため，形状の自由度も重要である．

材の摩耗量がともに少なく，他の充填剤配合の PPS 軸

上記要求から電動水中ポンプにはポリフェニレン

受と比較して水中での摩擦摩耗特性に優れている．

サルファイド（PPS），ポリエーテルエーテルケトン（PEEK），四ふっ化エチレン樹脂（PTFE）の樹脂軸受＜試験条件＞

またはカーボン軸受が使用されている．樹脂軸受のリングオンディスク型試験機中で，PPS 軸受は PTFE 軸受より摩耗量が小さく長寿

相手材 SUS304

命で PEEK 軸受より安価である．PPS は射出成形が可

面圧 0.4 MPa

能で形状の自由度が高い利点もある．そのため，電水中

常温

速度 25 m/min

試験時間 50 h

動 水 中 ポ ン プ に は，PPS に 固 体 潤 滑 剤， 補 強 材 な どが採用されている．

□比摩耗量

る NTN の 水 中 用「 ベ ア リ ー AS5704 軸 受 」（ 図 6）

700

0.6

600

0.4

500

0.2

400

0

○動摩擦係数の充填剤を配合した摩擦摩耗特性，耐薬品性に優れ

300

×10-8 mm3/
200
(N・m)
100
0

図7

ベアリー
AS5704

PPS＋
GF

PPS＋
CF

PPS＋
PTFE

各種 PPS 軸受の摩擦摩耗試験結果

Result of friction and wear test of PPS bearings
10 mm

図6

水中用ベアリー AS5704 軸受

BEAREE AS5704 bearings for use in water

電動水中ポンプにはカーボン軸受も多く使用されてきた．図 8 に示すようにベアリー AS5704 軸受はカーボン軸受と同等以上の摩擦摩耗特性を有しているため，カーボン軸受からの置き換えが進んでいる．
ベアリー AS5704 軸受とカーボン軸受の性能比較を

46

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

表 2 に示す．カーボン軸受は成形素材からの機械加工品であるため，形状の自由度が低く高価である．また，もろく衝撃によりカケやすいため，輸送やロータへの固定作業時における取り扱いに注意が必要である．
一方，ベアリー AS5704 軸受は射出成形品のため，抜け止めや回り止め，軸受の内径面や端面に潤滑溝を容易に設けることができる．また，カーボン軸受と比べて安価で，カケが発生しにくく取り扱いやすい利点もある．

モータの回転運動を直進運動に変換する送りねじは，「ボールねじ」と「すべりねじ」があり，用途と使用条件によって使い分けられている．ボールねじは許容荷重が高くねじ効率に優れるが，グリースが使用できない環境には適さない．一方，樹脂すべりねじは，許容荷重は低いが無潤滑で使用可能で，低騒音，軽量，コンパクトである．
このような特長から，新型コロナウイルス用検査装置にも NTN 樹脂すべりねじが採用されている．他の医＜試験条件＞

療機器としては検眼器，透析装置，麻酔装置に採用実リングオンディスク型試験機

績が多い．また，他分野の半導体製造装置の基板位置

相手材 SUS304
面圧 1 MPa

速度 125 m/min

水中

試験時間 10 h

常温決めなどにも採用例がある．

4.1
0.15

25

0.10

20

0.05

15

0.00

○動摩擦係数

□比摩耗量

30

図8

じ軸を組み合せたものである．軸の回転時に樹脂ナッ
トとねじ軸がしゅう動するので，樹脂ナットには低摩擦低摩耗特性が求められる．図 9 に示す「NTN 樹脂す
べりねじ」の樹脂ナット材料には，PPS に特殊な固体ている．NTN では，ねじ軸外径 4 〜 12 mm，リード

50

NTN 樹脂すべりねじの構成と要求性能

樹脂すべりねじは，樹脂ナットとステンレス製のね

潤滑剤などを配合した「ベアリー AS5000」を使用し×10-8 mm3/ 10(N・m)

1 〜 36 mm の 16 種類の標準品を揃えている．
ベアリー
AS5704

一般的に，樹脂すべりねじの樹脂ナットの材料には，

カーボン

ポリアセタール（POM），ポリアミド，PPS が使用され，低摩擦特性を付与するために，潤滑剤が配合されていベアリー AS5704 軸受とる．樹脂すべりねじの耐久性は，樹脂ナットの耐摩耗

カーボン軸受の摩擦摩耗試験結果

性に左右され，充填剤により改善を図っているが，繊Result of friction and wear testof BEAREE AS5704 bearing and carbon bearing

表2

4. 医療器向け検眼器，透析装置，麻酔装置用樹脂すべりねじ２）

維状充填剤を配合すると摩擦係数が高くなり，しゅう動音が発生する．

ベアリー AS5704 軸受とカーボン軸受の比較

Comparison between BEAREE AS5704 bearing andcarbon bearing
項目

ベアリー
AS5704 軸受

カーボン軸受

加工方法

射出成形

機械加工

摩擦係数（水中）◎◎

耐摩耗性（水中）◎○

耐水性・耐薬品性◎◎

衝撃によるカケ○△

形状の自由度

◎

△

価格

◎

△
◎：優

〇：良

ベアリー AS5000
樹脂ナット
ステンレス製
ねじ軸

図9

NTN 樹脂すべりねじ

NTN Plastic sliding screws△：可

4.2 NTN 樹脂すべりねじと他すべりねじの比較

低摩擦低摩耗特性を有する樹脂ナットとするために，

ベアリー AS5000 には特殊な繊維状 PTFE を配合している．ベアリー AS5000，一般的な粒状 PTFE を配合した PPS，粒状 PTFE および CF を配合した PPS の 3 種類
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

47

産業機械向け複合材料商品の紹介について，要素試験による無潤滑での摩耗特性を図 10＜ねじ試験条件＞に示す．繊維状 PTFE を配合したベアリー AS5000 のねじ仕様

比摩耗量は，粒状 PTFE を配合した PPS の 1/5，粒状

荷重 100 N

軸径 8 mm

リード 24 mm

回転速度 500 min-1 室温

6条
無潤滑PTFE と補強材の CF を併用した PPS の 1/2 である．
アキシアルすきま増加量＜試験条件＞
リングオンディスク型試験機
相手材 S45C
面圧 0.4 MPa

速度 25 m/min

常温

試験時間 50 h

無潤滑

mm

800

0.6
0.5

使用可能レベル上限

0.3
0.2

NTN樹脂すべりねじ

0.1
0

0

50

100

150

200

比摩耗量

ナットの移動距離 km

600

図 11

400

樹脂すべりねじの摩耗試験結果

Result of wear test of plastic sliding screws

×10 mm /(N・m) 200-8POM樹脂すべりねじ

0.4

3

5. おわりに0

ベアリー
AS5000

図 10

PPS＋
PPS＋
粒状PTFE 粒状PTFE＋CF

各種 PPS の摩耗試験結果

Result of wear test of PPS

市場では含油 POM 樹脂ナットとステンレス製ねじを組み合せた POM 樹脂すべりねじが多く使用されている．この POM 樹脂すべりねじと NTN 樹脂すべり
ねじの摩耗試験結果を図 11 に示す．一般的に，運転によるアキシアルすきま増加量が 0.3 mm 以下であれば使用可能である．POM 樹脂すべりねじは，移動距
離 60 km でアキシアルすきま増加量が 0.3 mm を超えるのに対し，NTN 樹脂すべりねじは 200 km でも
0.15 mm と長寿命である．

本稿では，樹脂，焼結金属などの材料からなる軸受・要素商品が，様々な分野で，低騒音，省エネルギー，
コンパクト設計，軽量化，長寿命の目的で採用されている事例を紹介した．
今後，ロボティクス，水素化，IoT など新技術が牽引して未来社会が拓かれていく．
当事業部では，さらなる低フクリション化などの機能向上に向けた商品開発を行い，成長市場に向け要素商品を提供しながら，産業機械分野の発展に寄与していく所存である．

参

考

文

献

1）
	石井卓哉，安田健，ハイブリッド車，電気自動車の
電動ウォーターポンプ用樹脂すべり軸受，自動車・
航空機用樹脂の最新技術，（2016）167-176．
2）	谷川直成，伊藤紀男，殿村友美，樹脂すべりねじ，
NTN TECHNICAL REVIEW, No.84, (2016) 69-73．

執筆者近影小松原 慎治宗田 法和

複合材料商品事業部
動圧軸受技術部

複合材料商品事業部
精密樹脂技術部

48

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

展

望

自動車 CASE 等の市場トレンドに対する取組みと成果

Activities and Achievements for Automotive Market Trends CASE

亀高 晃司 * Koji KAMETAKA
自動車ＣＡＳＥ注）に代表される環境変化のなかで，燃費規制，自動運転とカーシェアリングに対して当社の研究技術開発は，何をどう捉えているのか，また，何を進めているのかを説明する．すなわち，この変化のなかでの，当社の製品に求められる市場ニーズと開発技術，
開発商品を紹介する．

また，１００年に１度の変革期と言われ，厳しい生き残りのなかで，市場トレンドを先回りし，当社のコアコンピタンスを活用する研究技術
開発は，効率的，高精度でスピードが要求される．これを支えるＣＡＥシミュレーション技術についても紹介する．

注）Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ（コネクテッド），Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ（自動運転），
Ｓｈａ
ｒｅｄ＆Ｓｅｒｖ
ｉｃｅｓ（カーシェアリングとサービス／シェアリングのみを指す場合もある）
，
Ｅ
ｌ
ｅｃ
ｔ
ｒ
ｉ
ｃ
（電気自動車）の頭文字をとり総称とされている．

In this article, we explain our considerations and actions of research & technological development for fueleconomy regulations, autonomous driving and car sharing, in the change of business conditions represented
by "CASE". In other words, we introduce our development of technologies and products which meet theneeds of the market.
Today, automobile industry is facing great change in a century. We are necessary to develop in advance ofthe market trends, improving efficiency and accuracy with high speed. We also mention our CAE simulation
technologies that support the research & technological development based on our core competence.

滞緩和や，レベル 2 の人的ミスによる交通事故削減，

1. はじめにレベル 3 の環境負荷の軽減には非常に有効だと考える．

燃費規制は，欧州が最も厳しい規制を実施している

ただし，レベル 4 および 5 に関してはもう少し先の交が，2021 年の規制に対して，2025 年にはさらに 15 ％通システム管理が整備されるまで，業界動向を注視す

程度の燃費向上が必要になる．自動車メーカでは，継る必要がある．

続した車両の軽量化，空力特性向上，エンジンのダウ

最近，都市部を中心にカーシェアリングが拡大してンサイジング，さらに，マイルドハイブリッドからスいる．現在の乗用車の時間稼働率は 5 ％程度と言われトロングハイブリッド，EV 化などで，今後も燃費を向ているが，シェアリングにより，この稼働率が上がっ上させていく．（図 1）

た場合，当社製品も含め，全部品の耐久性向上，ある

また，自動運転のレベルは，表 1 のとおり，4 〜 5

いは故障検知などの各種センサ機能の付与が要望され段階に分けられると認識しているが，現在主流の自律ている．

型では，ドライバーの負荷軽減により，レベル 1 の渋

環境変化

カー
シェアリング

交通事故
撲滅
高齢化社会

48VマイルドHV

17.8km/L (130g/km)

コネクティッドEV
自動運転

自動運転（レベル3）

PHVの拡大各社のEV投入

電動化

燃費規制
強化

シェアリング

次世代交通システム

先進交通支援システム（ADAS）
の普及

クルマの
進化

脱炭素社会

自動運転（レベル4）
活発化

センシング技術

24.6km/L (95g/km)

EURO6e27.3km/L (81g/km)

EURO7

図１

自動車の市場トレンド

Market trend of automobile* 執行役 自動車事業本部 副本部長 電動モジュール商品事業部 事業部長
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

49

自動車 CASE 等の市場トレンドに対する取組みと成果
表1

自動運転のレベル

課題と対策

多々いただいている．いずれも交通事故の削減，安心安

Issues and measures for each level of autonomous driving

全な移動の自由，利用者の利便性，環境対策を目的と

レベル

対策

されたもので，NTN では，他社連携，あるいは内部開発を経て，モータおよびコントローラなどとの一体化

課題

1

渋滞の緩和

交通システムの管理により渋滞を緩和可能

2

交通事故の削減

自動運転による管理で人的ミスによる事故の削減

3

環境負荷の軽減

不要な加減速の低減や渋滞緩和による環境負荷の軽減

4

高齢者や障害者の 自動運転により運転できない方の
移動支援
移動支援

5

省人化

無人運転によるドライバー不足の解消

による電動モジュール商品の開発を進めてきた．それらの一部は既に量産準備段階に入っている．具体的には，需要が急増している電動オイルポンプ，電動ウォー
タポンプ，電動パーキングロックなどである．さらに，その他は，グローバルシェア No.1 のアクスル軸受に多機能を設けたモータ・ジェネレータ機能付ハブベア
リング（eHUB），ステアリング補助機能付ハブベアリ
ング（sHUB Ⓡ）などがある．

２. 市場ニーズおよび当社の研究開発による対応

表2

市場から軸受に対して低燃費，省エネルギーの視点

Market trend and needs

で，さらなる低フリクション化，軽量コンパクト化な市場動向

どの強い要求がある（表 2）．NTN では蓄積してきた技術，知見をもとに他社より高性能な製品開発，市場展開を推進している．また，大阪大学に NTN 次世代協働研究所を設立（2017 年）し，企業研究だけでは到達

1

環境技術（低燃費・電費）

できない次世代技術の研究，NTN 内技術への取込みを継続している．
例えば，アクスル軸受では従来品比約 60 ％の低フ
リクション化に挑戦し，製品実現させた．グリース封入型軸受でグリース漏洩，外部からの泥水侵入を防止するシールがあり，フリクション課題の根源であったシール特性とフリクション特性の最適設計の確立が必要であった．トランスミッション用玉軸受では△ 80 ％の低フリクション化も成功させている．トランスミッション内に発生するギヤの摩耗粉など，硬質異物の軸受侵入防御のため，従来は接触タイプシールを適用していたが，シールの大胆な新規設計により，△ 80 ％の低フリクション化を実現している．
また，駆動系の電動化により，内燃機関にて駆動されていた補機装置類の電動化が進んでいる．ここでも，さらなる省エネルギー化の目的で低フリクション，軽量コンパクト化の要求がある．あるいはモータの高速化に伴う，さらなる高速対応も必要である．NTN は，
過去から継続して，これらの課題の探求を進めてきた．
マルチマテリアル技術，熱処理技術，高精度加工技術，
測定技術，表面処理技術，シミュレーション技術等々のコアコンピタンスがあり，研究技術部門にはそれらコアコンピタンスにおいて優れた研究者，エンジニアが在籍している．燃費向上などの市場ニーズに対して，
これらのコアコンピタンス，各種人材がさらに活躍の場を広め，自動車産業に貢献する時代が来たと考える．
また，これらのコアコンピタンスを活用し，軸受を起点とした高機能を付与したモジュール製品の要請も50

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

市場動向とニーズ
市場ニーズ
・電動モジュール商品
・低フリクション化
・高速化
・小型，軽量化
・高効率化
・高信頼性

2 カーシェアリング

・高信頼性
・耐久性

3 快適性

・静粛性

4 安全・自動運転

・センサ，制御技術（線形性）

３. 開発製品
3.1 電
 動モジュール・アクチュエータの開発と
適用事例

コアコンピタンスのひとつである軸受，ボールねじの製品技術，モータの設計技術などを生かし，モータ・センサ・機械体で構成した電動モジュール・アクチュ
エータを開発した．具体的には，BⅢシリーズ（図 2）は中空構造の高出力ブラシレス DC モータとボールねじを組み合わせ，モータの中空部に直動機構を配置したものである．さらに BⅢシリーズの中空部に減速機を組み込むことで，薄型で高トルクの回転アクチュエー
タとして適用可能としたものが SP シリーズ（図 3）である．
電動モジュール・アクチュエータを起点とし，市場に提案した適用事例は以下のとおりである．
（1）電動油圧ブレーキ（BⅢシリーズ）
同軸タイプで内部にボールねじを組み込んだ BⅢ
シリーズをマスターシリンダ軸に適用することで，電動油圧ブレーキシステムのコンパクト化が可能になる．
（2）電動可変バルブタイミングコントロール（SP シリーズ）

SP シリーズをカムシャフトに組み込むことで，コ（1）シールによる低フリクション化

ンパクト化，高効率の電動可変バルブタイミング

ハ ブベアリングの回転トルクのうち，約 50 ％が機構を実現することができる．

シールとのすべりに伴うフリクションである．シー（3）電動オイルポンプ（SP シリーズ）

ルは耐泥水性が重要な特性で，その特性を確保し薄型で高効率な SP モータを組み込み，コントロー

フリクションを下げるためには以下の 2 点が課題

ラと一体化することで，電動オイルポンプのコンである．各要素試験あるいはシミュレーション技

パクト化が可能になる．

術を駆使し，アウタシール，インナシールそれぞれのフリクションを低減した．

・同軸配置によるコンパクト設計
・マ グネットとコアの重合構造により，サイズ，トルクと出力を最適化・モータの主要構成部品であるマグネット，コイルを共用化
・非接触リニアポジションセンサ内蔵①ラビリンス構造，リップ形状・材質②リップ接触面の最適設計，リップ塗布専用グリース（2）軸受内部グリースによる低フリクション化
グ リースの攪拌などに伴う抵抗，フリクションには以下の 3 点が課題である．基油の低粘度・低フ
リクション化，増ちょう剤および添加剤の最適化
で低フリクション化を実現している．
①転動体と軌道面の間の転がり粘性抵抗②転 動体と軌道輪の転がり接触部の微小すべりによるフリクション③転 動体と保持器ポケット面間のグリースのせん

図2

BⅢシリーズ断による抵抗BⅢ series
アウタシール・ブラシレス DC モータシリーズ
・BⅢシリーズのモータ部をベースとした中空モータ構造

インナシール

ハブボルト

・中空部に減速機を組み込むことで，薄型で高トルクの回転
アクチュエータとして適用可能
・回転角センサ内蔵
内輪
転動体
ハブ輪

図4

外輪

低フリクションハブベアリングⅢ
Low Friction Hub Bearing Ⅲ

図3

SP シリーズ

3.2

 クスル軸受の低フリクション化およびアモジュール製品化
3.2.1 △
 60 ％の低フリクション化 「低フリクションハブベアリングⅢ」
（図 4）

1

回転トルク比SP series「低フリクションハブベアリングⅢ」は，
低フリクショ

0.53 ％改善した（図 5）．既に複数の自動車メーカに提案，試作評価され，顧客から受注をいただいている．

0.5

0

ン化を追求したシール，グリース，内部設計を構築し，回転トルクを従来品比約 60 % 低減し，車両燃費を約

シール部
滑り抵抗

図5

ハブベアリング(全体)回転トルク約60％低減

軸受部
転がり抵抗

-70%

従来品

開発品

-50%

低フリクションハブベアリングⅢの性能

Performance of Low Friction Hub Bearing Ⅲ

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

51

自動車 CASE 等の市場トレンドに対する取組みと成果
3.2.2

 テアリング補助機能付ハブベアリング
ス「sHUB Ⓡ（図６）」

車両前輪部に配置されるステアリング装置は，左右のタイヤに機械的に接続されているため，ハンドル操

3.3 世
 界最高水準の低昇温性・低トルク性で
次世代モビリティに対応する
「低昇温・低トルク円すいころ軸受」（図 7）

CASE に代表される変革期のなか，電動化やカーシェ

舵角に対して，左右のタイヤの転舵角度は一意に決まアリングによる走行距離の延長などを背景に，動力伝る．低速で大きく旋回する場合，左右輪でそれぞれ通達装置の高効率化が進められている．また，装置内のる軌跡の旋回半径が異なるため，理論的にスムーズに

潤滑油量の低減や低粘度油への切り替えもあり，軸受旋回するには左右輪をアッカーマンジオメトリ（内輪にとっては過酷な潤滑条件下の対応，さらなる低トル側の転舵角を大きく，外輪側を小さく設定）とする必ク化が求められていた．

要がある．また，中高速域では車速によって車両の旋回

これに対して，トランスミッションやデファレンシャ

中心は変化するため，理想的な左右輪の角度も異なる．

ル用の「低昇温・低トルク円すいころ軸受」を開発しNTN では，ステアリングジオメトリを状況に応じてた．新設計の樹脂保持器，軸受内部設計の最適化により，制御できる機能をハブベアリングに付与した『ステア世界最高水準の低昇温性（耐焼付き性）と低トルク性

リング補助機能付ハブベアリング』（以下，sHUB ）をを実現した．この製品の特長は以下のとおりである．

開発した．

（1）低昇温性：®

sHUB は，車両の走行条件に合わせて，左右輪をそⓇ

れぞれ独立して角度制御することで，安心で快適な走行を実現する．直進安定性やコーナリング時の走行安定性向上，もしくは低μ路走行などで片輪がスリップした場合など，非常時の危険回避に寄与するモジュー
ルシステムであり，通常の旋回走行時にはコーナリン
グドラッグを抑えた省エネルギー走行も可能である．
将来の自動運転技術で回避動作などへの適用も目指し，
車両運動性能，快適な走行を実現するモジュールである．以下がその特長である．

当社標準品比 10 倍向上（世界最高水準）
・潤滑油量低減や潤滑油の粘度低下に伴う過酷な潤滑条件下でも昇温を抑制
・樹脂保持器の凹み形状により，潤滑油不足時にころ端面への給油が可能となり，昇温を抑制
・ころ端面と内輪大つば面間の滑り接触部の潤滑性が向上する設計で温度上昇を抑制（2）低トルク性 :当社標準品比 66 % 低減（世界最高水準）
・樹 脂保持器が軸受内部への過度な潤滑油流入を抑（1）左右輪に搭載し，転舵角を左右独立設定（2）各輪独立での走行条件に合わせた理想的な角度制御
・コーナリングドラッグを抑えた省エネルギー走行
・危険回避などの非常時にも，車両の姿勢を安定

制，潤滑油の攪拌抵抗による回転トルクを低減
・軸受の“ころ”設計，軸受内部設計の最適化による長寿命効果で軸受を小型化
・転動体（ころ）と軌道輪（内外輪）の転がり接触長さの減少で回転トルクを低減（3）懸架装置の種類によらず搭載可能
既存車両の従動輪（前輪または後輪）に大きな改造

本製品は，コンパクトな軸受サイズで実現できるため，動力伝達装置の高効率化や車両の省燃費・省電費なく搭載可能（4）最適な内部設計により，小型・軽量化を実現

化だけではなく，装置の小型・軽量化，さらに車内スペー

また，本稿に掲載されている後輪用 sHUB は，車両のスの拡大や運転時の快適性の向上にも貢献する．

Ⓡ

後輪従動輪に搭載し制御することで，さらに車両の運動性能を高め，安全で快適，かつ省エネルギーな走行の実現を目的に開発されている．前輪駆動車両への適用に関する問い合わせも多々いただいている．
ナックル

転舵軸

アクチュエータ

図６

ハブベアリング

sHUB Ⓡの概略構成

Structure of sHUB™

52

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

図7

低昇温・低トルク円すいころ軸受
Low Temperature Rise and

Low Torque Tapered Roller Bearing４. CAE シミュレーション技術
市場ニーズに合わせた競争力のある製品を早期に市場投入するには，研究技術開発業務の高度化および高効率化が必須であるが，その実現方法として CAE シミュ
レーション技術を導入している．これにより，設計段
階で周辺部品も含めた製品の性能検証ができるため，
試作前の設計変数最適化と，試作・実験回数の削減が可能になる．これにより，業務効率の向上，開発コス

図9

ト低減および開発リードタイム短縮が実現できる．
製品開発に必要な CAE シミュレーション技術を設計者が容易に利用できるように，当社独自の CAE システ
ム・プログラムを開発しており，その一部を紹介する．

変速機用軸受のシミュレーション例

Simulation sample of transmission bearing

５. おわりに
CASE に代表される環境変化のなかで，燃費規制，
自動運転およびカーシェアリングに対して当社の研究（1）FEM 解析の自動化システム（図 8）
アクスル軸受では，設計時に FEM 解析を用いて応力および剛性を評価している．従来は CAE 専任者による作業であったが，解析に必要なモデル作成・計算実行・結果処理を自動化したシステムを開発し，設計者が単独で実施できるようにした．これにより，設計者と専任者との打ち合わせや解析着手までの待ち時間が削減

技術開発は，何をどう捉えているのか，また，何を進めているかを説明した．
NTN で蓄積してきた技術，知見をもとに他社優位性の製品開発，市場展開を御理解いただけたと考える．
紹介したいずれの開発製品も要素技術の向上，取込
みなどの成果である．これらを次世代モビリティに適でき，また計算結果を反映した設計変更が迅速化した．

用可能な仕様としてグローバルに提案していく．

（2）変速機用軸受の技術計算プログラム（図 9）

する商品の提供を通じて，なめらかなスマートモビリ

環境対応のため，変速機の多段化や複雑化が進んでいる．それらに用いられる軸受の設計をするために，設計者が容易に変速機全体をモデル化し，シミュレーショ
ンできる技術計算プログラムを開発した．従来は複数のプログラムの組み合わせで行ってきた変速機内の各軸受の転動体に作用する荷重や軸受寿命を一括で計算可能とした．さらに軸受単体の動解析システム
いると保持器の発生応力まで計算できる

1）

を用

．これらプ

2）3）

ログラムの利用により，変速機の特徴に合わせた軸受の高度な最適設計を効率的に行えるようになった．

NTN は，これからも自動車のさまざまな課題を解決
ティ社会の実現に貢献できれば幸甚と考える．

参

考

文

献

1）	関屋麻理子，転がり軸受の統合動力学解析システ
ム IBDAS の紹介，NTN TECHNICAL REVIEW,
No.79, (2011）119-123.
2）	坂口智也，原田和慶，風間貞経，転がり軸受の保持器応力の解析技術の高度化，トライボロジー会
議 2012 春 東京，（2012) 233．
3）	坂口智也，原田和慶，風間貞経，転がり軸受の保持器応力の解析技術の高度化，NTN TECHNICALREVIEW, No.80, (2012) 92.

執筆者近影

図8

アクスル軸受の FEM 解析例（応力）FEM analysis sample of axle bearing

亀高 晃司
執行役
自動車事業本部 副本部長
電動モジュール商品事業部 事業部長
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

53

商品紹介

サブアクスル・リヤ用小型軽量等速ジョイント
Small and Lightweight CVJ for Rear of Sub-axle

小林 智茂 * Tomoshige KOBAYASHI
前輪駆動車ベースの四輪駆動車では，フロントアクスルがメインアクスル，リヤアクスルがサブアクスルとなり，そのトルク配分についてはフロント側よりリヤ側の方が小さく設定されるのが一般的である．よって，サブアクスルのリヤ用に適用される等速ジョイントは，負荷容量を小さくして，その分の小型軽量化が可能となる．NTN は，先に後輪駆動車や後輪駆動車ベースの四輪駆動車のメインアクスルであるリヤアクスル用として軽量化を追求した「メインアクスル・リヤ用軽量等速ジョイント（R シリーズ）」を開発し量産中である．このたび NTN は，上記ジョイントと同じコンセプトを取り入れて，サブアクスル・リヤ用として小型軽量化を追求した「サブアクスル・リヤ用小型軽量等速ジョイント」を開発した．

FF-based 4WD vehicles generally have a smaller rear torque distribution than the front, so small load
capacity is applied to the constant velocity joints for the sub-axle.
There is a market demand for small-sized CVJ for rear of sub-axle, similar to the “R series”, which is acompact and lightweight CVJ for rear of main axle, which is already in mass production and pursues
miniaturization and weight reduction.
Introducing the features and performance of the developed “small and lightweight CVJ for rear of sub-axle”.

1. はじめに 1）2）
乗用車の駆動方式は，前輪駆動（以下，FF）車と後輪駆動（以下，FR）車および 4 輪駆動（以下，4WD）
車に分類され，さらに 4WD 車には FF ベース車と FRベース車がある．
FF 車や 4WD 車の前輪を駆動するドライブシャフ
トとして適用される等速ジョイント（以下，CVJ）は，エンジンもしくはモータの動力を滑らかにタイヤ側に伝える役割を果たす．また，タイヤの旋回やサスペン
ションの変動に追従するため，タイヤ側に作動角が大サイズ）まで負荷容量別に，取り揃えている．
こ れ ま で NTN で は， 後 輪 駆 動 軸 に も フ ロ ン ト 用
CVJ を流用していたが，リヤ用 CVJ では大きな作動角を必要としないことから，最大作動角を抑え小型・軽量化を追求した R シリーズ 3）を開発し，欧州カーメーカーなどの FR 車のメインアクスルへの適用をターゲットとして，負荷容量の大きなサイズを市場展開している．
今般，リヤ用 CVJ のうち，サブアクスルへの適用をターゲットとして，負荷容量の小さなサイズを対象に小型・軽量な CVJ を開発した．

きくとれる固定式 CVJ と，デファレンシャル側に配置されるアキシアル方向のスライドが可能なしゅう動式

デファレンシャルCVJ で構成される．
一方，FR 車や 4WD 車の後輪駆動軸は，固定車軸タ
イプ（左右の車輪が車軸で一直線に繋がれるリジットアクスル）でも成立するが，乗り心地や操縦安定性を求める車両では，左右の車軸が別々に上下動可能なサ

適用箇所
Application

スペンション方式（独立懸架）を使用するため，CVJが必要となる（図 1）．ただし，前輪への CVJ 適用と異なり，後輪はタイヤの転舵（ステアリング）がないため，大きな作動角を必要としない．
NTN では，固定式・しゅう動式など用途に合わせて，機能別に多種類の CVJ タイプを揃えており，また，
CVJ タイプ毎に小さなサイズ（例えば軽自動車用 #75
サイズ）から，大きなサイズ（例えば大型車用 #113
* 自動車事業本部 CVJ 開発部
54

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

図1

リヤ用 CVJ の適用箇所

Application of CVJ for rear

従来品を基準とした開発品の質量低減率と外径低減率

2. 開発品の構造と特長
昨今の自動車市場をけん引する SUV は 4WD の設定が多く，中でも国内や欧州で人気の C セグメント以下のコンパクト SUV は，車内空間が有効に使用できる
FF ベースの 4WD 車が採用されている．
一般的に FF ベースの 4WD 車は，フロントに対してリヤのトルク配分が小さいため，リヤ用には小サイズの CVJ が適用される場合が多い．
そこで NTN は，既に展開中のリヤ用軽量ドライブ
シャフト「R シリーズ」の設計を踏襲し，小サイズの「リヤ用小型軽量等速ジョイント」を開発した．
開発品「リヤ用小型軽量等速ジョイント」と従来品を，表 1 に示す．従来品に対し，固定式 CVJ は約 6.2 ％，しゅう動式 CVJ は約 29 ％の軽量化を達成した．
これは #75 サイズのドライブシャフト一本あたり429 g の軽量化に相当し，左右のドライブシャフトを合わせると車両当たり 858 g の軽量化になる．
さらに，外径も大きく低減でき，特にしゅう動式
CVJ では直径で 8.5 mm（12.3 ％ダウン）の小型化を実現した．
なお，表 1 はユーザにより車両への取付け構造が異なるため，図 2 に示す形状からステム部（車両取付けのためのはめあい軸部）を除いた形状で質量計算した．

の比較を図 2 に示す．

図2

開発品と従来品の比較（#75 サイズ）

Development product VS Conventional product（#75 size）

表1

開発品の質量と外径低減率（#75 サイズ）

Development product mass and outer diameter reduction rate (#75 size)
開発品

質量低減率

外径低減率

固定式 CVJ▲ 6.2 ％

▲ 1.9 ％

しゅう動式 CVJ

▲ 29.0 ％▲ 12.3 ％NTN TECHNICAL REVIEW No.88

55

サブアクスル・リヤ用小型軽量等速ジョイント

3. リヤ用小型軽量固定式 CVJ
フロント用固定式 CVJ は，サスペンションの上下運
動とステアリングの転舵動作に対応するため，最大作
動角度を 47 〜 50°としている．
一方で，リヤ用 CVJ はサスペンションの上下運動に追従できれば良く，実使用領域を考慮すると，ほとんどの車両において作動角度 20°以下で対応可能であるが，車両への組付け時や取扱い時に，作動角 20°以上となるケースも想定し，固定式 CVJ は最大作動角を 30°とした．

図3

なお，従来品では，既存の 47°
設計品の内部部品（内Comparison of outer dia. and axial length

輪・ケージ・ボール）を流用し，外輪のアキシアル方
向長さの短縮により軽量化を図った 30°設計品を適用している．本開発品ではさらなる軽量化のため，各部品のアキシアル方向長さの短縮に加え，径方向の縮小
設計を織り込んだ．

3.1

外径およびアキシアル方向長さ比較図

3.2

機能評価

①強

度：従来品と同等（最大角相当で）必要機能を以下に示す．

②耐久性：従来品と同等
開発品の強度試験結果の一例を図 4 に，耐久試験結特長

軽量化を図った #75 サイズの開発品と従来品の比較を表 2 に示す．
表2

果の一例を図 5 に示す．
開発品は，従来品の過去試験データに基づき設定した開発目標を満足し，従来品と同等の強度，耐久性を有していることが確認できた．

開発品と従来品の比較

Comparison of development product andconventional product
目

開発品

従来品

最大作動角 [°]

3030

外径 [mm]

φ67.6

φ68.9

ボール個数

6

6

質量 [g]

834
従来品比▲ 6.2 ％

889

破損トルク

項

n=3

開発目標

図4
SUB-ASSY

開発品の静捩り強度試験結果（θ＝ 20°）

Static torsion strength test result of developed productNo.

従来品は，フロント用をベースに，最大作動角を 30°

開発品
耐久試験

径とケージの小径化にも成功し，小型・軽量化に寄与した（図 3）．
56

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

n=4
330

1
2

：不具合無し開発目標

肉厚には余裕があった．

可能とした．また，ボールの小径化と合わせ，外輪外2504縮したが，最大作動角 47°仕様で設計された各部品のすることで，最大入力荷重を低減し，各部の薄肉化を1603に制限することで，外輪のみアキシアル方向長さを短

本開発品はリヤ用設計として，最大作動角を小さく

損傷表/点検時間（h）
80

図5

開発品の高負荷耐久試験結果（θ＝ 6°）

Durability test result of developed product4. リヤ用小型軽量しゅう動式 CVJ 4）
しゅう動式 CVJ には，様々なタイプがあるが，FF
車や 4WD 車のフロントには，CVJ を介してエンジンからの振動をタイヤ・ステアリング等車体に伝搬するのを抑えるため，しゅう動抵抗の低いトリポードタイ
プ，もしくは駆動系のガタを小さくできるボールタイ
プを適用する．
NTN では長期にわたり，リヤ用小サイズ CVJ にボールタイプのしゅう動式ジョイント，ダブルオフセットタイプ（DOJ）を適用してきたが，前述のようにフロント用の CVJ を流用していた．
そこで，本開発品では DOJ についてもリヤ用に限定して，最大作動角を制限（23°→ 20°）し，軽量化を追求したリヤ用小型しゅう動式 CVJ を新たに開発した．

図6

内輪ボール溝長さ比較（赤線部）

Comparison of ball groove length（red line）

ケージは，従来品よりボールを小径化したことで，窓幅が小さくなりケージ幅を短縮できた．また，最大特長

作動角の制限，およびボール PCD の小径化により，ケーを表 3 に示す．

きた．さらに，作動角の制限により，外径のテーパ角

4.1軽量化を図った #75 サイズの開発品と従来品の比較

ジ窓内のボールの移動範囲が縮小し，窓長さも短くでを小さくでき，ケージ肉厚を確保しやすくなり，径方向の小型化も図れた（図 7）．

表 3 開発品と従来品の比較
Comparison of development product andconventional product
項

目

ケージ幅

最大作動角 [°]

2023

外径 [mm]

φ60.5

φ69

ボール個数

8

6

質量※ [g]910
従来品比▲ 29 ％

1,284

テーパ角

テーパ角

窓長さ

従来品

窓長さ

開発品

ケージ幅

窓幅

SUB-ASSY

窓幅

開発品※スライド量：45 mm で計算

従来品の DOJ は 6 個ボール仕様であったが，開発品では大幅な小型軽量化を目的として 8 個ボール仕様とした．
トルク伝達ボールを小径化，かつ 8 個にし，各ボールの負荷荷重を分散させることで，小型・軽量化を実現した．最大作動角の制限と，ボール PCD の小径化により，アキシアル方向へのボール可動範囲を縮小し，内外輪のボール溝長さを短縮した．その結果，内外輪およびケー

図7

従来品
ケージ比較図Comparison of development product cage andconventional product cage

ケ ー ジ 幅 と 内 輪 幅 が 短 縮 さ れ る こ と で， 同 じ ス
ライド量でありながら，外輪カップ長さも短縮され（図 8 において L1 ＜ L2），従来品 DOJ よりアキシアル
方向に短縮した．
また，内部部品の小径化により，外輪の外径も小径化を実現した．

ジのアキシアル方向長さを短縮することができ，径方向の小型化と合わせて，軽量化を実現した（図 6）．

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

57

サブアクスル・リヤ用小型軽量等速ジョイント

5. ブーツ，グリース量
最大作動角を小さく制限したことで，ブーツも小型・軽量化を図ることができた．また，CVJ とブーツの小型化で，封入するグリース量も削減できた．
ドライブシャフトのさらなる軽量化を目指し，固定式 CVJ 用としゅう動式 CVJ 用ブーツの小型・軽量仕様を開発中である．

図8

6. おわりに

外径およびアキシアル方向長さ比較

Comparison of outer dia. and axial length

本稿では，FF ベースの 4WD 車用のサブアクスル後輪駆動用に開発した「リヤ用小型軽量等速ジョイント」

4.2

機能評価

①強

度：従来品と同等（最大角相当で）の特長と性能について紹介した．

必要機能を以下に示す．

小 型 SUV の ニ ー ズ の 増 加 に よ り，FF ベ ー ス の4WD 車が採用される車種も増加した．本開発品は小サ②耐久性：従来品と同等

イズの CVJ が必要な後輪駆動の車両にも適用が可能で開発品の強度試験結果の一例を図 9 に，耐久試験結果の一例を図 10 に示す．
開発品は，従来品の過去試験データに基づき設定した開発目標を満足し，従来品と同等の強度，耐久性を有していることが確認できた．

ある．昨今の車両開発において，環境性能の向上が必須項目であるなか，大幅に軽量化した本開発品は，ニーズに応え得るものと期待する．

参

考

文

献

1）
	友上真，等速ジョイントの技術動向と開発商品，
NTN TECHNICAL REVIEW, No.75, (2007) 10-15．
2）	高部真一，等速ジョイントの歴史，NTN TECHNICAL

n=3

REVIEW, No.85, (2017) 40-45．

破損トルク

3）
	小林智茂，リヤ用軽量ドライブシャフト「Ｒシリーズ」，
NTN TECHNICAL REVIEW, No.85, (2017) 78-83.
4）	登根宏，寺田健二，中村正道，高効率等速ジョイン
ト「Ｅシリーズ」，NTN TECHNICAL REVIEW,
No.70, (2002) 18-23．
開発目標

図9

開発品の静捩り強度試験結果（θ＝ 20°）

Static torsion strength test result of developed product

No.
開発品
耐久試験

損傷表/点検時間（h）
80

160

250

n=4
330

1

執筆者近影

2
3
4
：不具合無し：継続運転可能開発目標

図 10

開発品の高負荷耐久試験結果（θ＝ 6°）

Durability test result of developed product小林 智茂
自動車事業本部
CVJ 開発部58

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

商品紹介

後輪用ステアリング機能付ハブベアリング

Hub Bearing Module with Steering Function for Rear Wheel

大畑 佑介 * Yusuke OHHATA

伊東 貴志 * Atsushi ITO

ハブベアリングに転舵角度制御機構を統合した後輪用ステアリング機能付ハブベアリング（Ra-sHUB）を開発した．本開発品は，リヤの従動輪に取り付けて，左右輪の転舵角度を独立して制御することで，車両の運動性能を大幅に向上させることが可能である．

We have developed a hub bearing module,‘Ra-sHUB’with steeringfunction incorporating the steering angle adjustment mechanism in the hub
bearing. This product can be attached to rear driven wheels. By controlling each right and left wheel withseparate actuator, we can control the angle of the right and left wheels independently. Therefore, thedynamic performance of the vehicle is significantly improved.

1. はじめに

2. 背景

自動車の走行条件に合わせ，車輪の舵角を修正転舵

後輪転舵システムは，1980 年代に初めて量産車両にすることによって，低速走行時の旋回性能や，中・高適用されたが，ドライバーのハンドル操作に対して車速走行時の車両安定性を向上させるシステムが知られ両の挙動に違和感があるという意見が多く，当時は広ている．

く普及しなかった．しかし近年では，制御技術の高度

NTN では，世界 No.1 シェアを有する「ハブベアリ化によって，違和感を抑えることが可能になったため，ング１）」に転舵機構を付与し，前輪を転舵する「ステア

高級車やスポーツカーを中心に採用される例が増えてリング補助機能付ハブベアリング

いる．

（sHUB ）
」を開

2）
- 4）

®

発した．
これまでは，前輪の舵角を左右独立に修正し，定常

後輪転舵システムの利点として以下が挙げられる．
● 低速コーナリング

走行領域から過渡領域，また，極低速域から高速域ま後 輪を前輪と逆方向（逆位相）に転舵することで，でのさまざまな場面で，車両走行性能が向上すること

回転半径を小さくし，車両のホイールベースを縮めを実車試験によって確認してきた．
今回は，本システムを後輪に搭載できるように，形たときと同じように，小回りが可能となる．
● 高速コーナリング

状と各部品の構成を改良した．基本性能試験と実車走

後輪を前輪と同じ方向（同位相）に転舵し，遠心力

行試験を行ったので報告する．

によるヨーモーメントを減少させるように制御する

従来の後輪転舵システムでは，マルチリンク方式な
どの足回り構造に限定されており，機構上大きな作動
角をとることは難しかった．後輪用ステアリング機能

ことで，車両のホイールベースを伸ばしたような安定性が得られる．
● 燃費の改善付ハブベアリング（以下，Ra-sHUB）は，ハブベアリ

一般的に車両はブレーキング時の安定性を高めるた

ングに転舵軸を設け，転舵機構と一体化し，コンパク

め，後輪をトーインに設定しているが，その分だけトに設計することで，従来のハブベアリングと同様の走行抵抗が増加し燃費が悪化する．通常走行時には取り付けを可能とした．

タイヤを進行方向に平行にして走行抵抗を小さくし，よって，足回り構造を選ばず，トーションビームなどのリジッドアクスル構造にも搭載可能であり，作動

ブレーキング時のみトーインにすることで，安全性と低燃費走行を両立させることができる．

角を大きく取れる後輪転舵システムとして適用できる．

* 新商品戦略本部 新事業探索開発部
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

59

後輪用ステアリング機能付ハブベアリング

3. コンセプト
Ra-sHUB は，車両の後輪に搭載し制御することで，車両の運動性能を高め，安全で快適，かつ省エネルギーな走行を実現することを目的としている．また，将来の自動運転技術への適用も期待できる．主なコンセプ
トを以下に示す．
① 後輪の左右に搭載し，転舵角を独立で制御．各輪を走行条件に合わせて理想的な角度に制御可能
・コーナリングドラッグを抑えた省エネルギー走行・危 険回避などの非常時にも，応答性に優れ，車両の姿勢が安定図２② 懸架装置の種類によらず既存車両に改造なく搭載可能③ 最適な内部設計により，小型・軽量④ホ イール内に搭載し車両レイアウトの自由度を確保
図１に Ra-sHUB の車両後輪への搭載イメージを示
す．Ra-sHUB のコントローラは，車速やハンドル操舵
角などの車両情報をもとに左右の Ra-sHUB の目標角度を個別に算出し，制御する．

リジッドアクスルへの搭載

Ra-sHUB attached to rigid axle

図３に後輪搭載時の基本配置を示す．車両の四輪が均等に接地した状態で，タイヤと地面の接地点に対して，転舵軸が車両の後方に若干傾いている．このため接地点は転舵軸より前方に位置するので，コーナリン
グ時に，逆入力荷重がタイヤの旋回外側から接地点に作用すると，荷重が大きく加わる旋回外側のタイヤは，
自然にトーインの方向に向き，コーナリングの限界性能が向上し安定した走行が可能となる．

転舵軸

接地点
車両前方

図３

Layout of rear wheel with Ra-sHUB

Ra-sHUB

図１

Ra-sHUB 搭載の車両イメージ（後輪搭載時）

Vehicle image with Ra-sHUB（Attached to rear wheels）

図２に Ra-sHUB を一般的なリジッドアクスル（トーションビーム）に取り付けた場合の配置を示す．通常，
リジッドアクスルで後輪転舵する場合は，リジッドア
クスル全体を動かす必要があったが，Ra-sHUB はトー

後輪への搭載時の基本配置

4. 構成と仕様
4.1

構成要素

図４に Ra-sHUB の構成要素を示す．Ra-sHUB はア

クチュエータ部，ベース部，ハブベアリング部の 3 つの要素で構成される．
それぞれの役割について次に示す．
・アクチュエータ部 ：ベ ース部に固定され，ハブベア
リング部を転舵駆動するためのションビームのハブベアリング取付け面に搭載すれば，モータと減速機，台形ねじから容易に後輪転舵を実現できる．

なる．
・ベース部

：車両の懸架装置と連結する．

・ハブベアリング部 ：ベ ースに対して車輪の回転軸周り，ならびに転舵軸周りの回転を支持する．
60

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

表１

ベース部

転舵軸

アクチュエータ部

開発品の仕様Specifications of the Ra-sHUB prototype

ハブベアリング部

項目

数値

最大転舵トルク

350 Nm

電源電圧

24 V

最大転舵角

± 3.5 deg

最大転舵角速度16 deg/s

アーム

5. 基本性能試験
車両へ搭載する上で必要な開発品の基本特性を確認した．
ハブベアリング

ジョイント
アクチュエータ部

図４

ベース部

ハブベアリング部

5.1

周波数応答

Ra-sHUB を搭載した試験車両（静止状態）の車輪を

ターンテーブルに乗せ試験した．Ra-sHUB に振幅 0.5

Ra-sHUB の構成要素

deg の正弦波の転舵角度指令を，周波数を変更しながComponents of Ra-sHUB

ら与え，実転舵角の応答性を確認した．

アクチュエータ部のモータは，車速やハンドル角などに対して，適切なタイヤ角度を実現するように，コン
トローラで制御される．モータの回転運動は減速機を介して台形ねじで直進運動に変換され，ねじ部がジョイン
トを介してハブベアリング部のアームを押し引きする

試験結果を図６に示す．周波数が 4 Hz 以下であれば振幅のゲイン（実際の転舵角の振幅値と指令値の比を対数で表示，図６(a)）と，位相差（図６(b)）の絶対値が小さく，車両の姿勢制御上問題なく使用できるレベ
ルである．

ことで，ハブベアリングが転舵軸を中心に転舵される．
また，タイヤからの逆入力は，台形ねじのセルフロッ
力を削減することができる．

4.2

仕様

0.5

振幅のゲイン

ク機能により遮断される．このため，モータの消費電

0
-0.5
-1

図５に，前輪駆動 C セグメント車両（リヤの足回り

dB -1.5

構造はトーションビーム）の後輪を対象とした開発品-2（左輪用）の外観を示す．開発品の仕様を表１に示す．

0

1

2

3

4

5

周波数 Hz

6

7

8

9

6

7

8

9

(a) ゲイン
アクチュエータ

10

転舵軸

0

位相差

-10
-20
-30

deg -40
-50
-60
-70

ベース

図５

0

1

2

ハブベアリング

Ra-sHUB の開発品（左後輪用）

Prototype of the Ra-sHUB（Left rear wheel use）

3

4

5

周波数 Hz(b) 位相差
図６

周波数応答特性

Frequency response characteristic

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

61

後輪用ステアリング機能付ハブベアリング
5.2

微小転舵耐久試験

4度で繰り返されることが想定されるので，表２に示す
条件で耐久性を検証した．図７に耐久試験前後の応答特性の比較を示す．指令に対する応答特性は試験前と試験後で変化はなく，応答波形に差異がない．微小転
舵を繰り返しても性能が低下しないことを確認した．

3

指令値

転舵角度

実際の走行では中立舵角付近で微小な修正が高い頻

2

実測値(-40℃)

1

実測値(-20℃)0

実測値(0℃)deg-1

実測値(20℃)-2

実測値(40℃)
実測値(60℃)-3

表２

耐久試験条件-4-0.2

Durability test condition
転舵角度± 0.5 deg

転舵周波数

5 Hz（正弦波）

路面からの荷重3.8 kN（1 輪当りの車両重量相当）

繰返転舵回数107 サイクル

0

0.2

0.4

時間 s

図８

0.6

応答速度波形

Waveform of steering speed

転 舵 速 度 は， ス テ ッ プ 状 の 転 舵 角 度 指 令 値（-3.5⇒ +3.5 deg（図８点線））を与えたときの Ra-sHUBの実転舵角度の傾きから求めた．
図９に環境温度と転舵速度の関係を示す．低温域に

1

指令値

0.8

転舵角度
deg

おいて内部抵抗の増大が原因と考えられる転舵速度の

実測値
（試験後）

低下が認められたが，仕様を満足しており，車両制御

実測値
（試験前）

0.6

への影響は軽微である．

0.4
0.2
0

25

-0.2

転舵速度

-0.4
-0.6

0

0.1

図７

0.2

時間 s

0.3

0.4

deg/s

15
10
5

応答特性比較

0Comparison of response characteristic

5.3

20

-40

-20

温度特性

Ra-sHUB の使用温度は，一般的な車両のハブベアリ

図９ングと同じ -40 ～ +120 ℃に設定している．環境温度

定して 1 時間放置した後に動作試験を実施した．図８に各環境温度での転舵速度の測定波形を示す．

20

温度 ℃

40

60

環境温度と転舵速度の関係

Relations of temperature and steering speed範囲における転舵速度の変化について確認した．試験では，コントローラと供試体を恒温槽内に入れ，温度を設

05.4

剛性・強度試験

走行時に路面から入力される外力を想定し，ハブベ

アリング部のフランジに，上下方向（z 方向），前後方
向（x 方向）の荷重，および x 軸周りのモーメントをそれぞれ個別に負荷し，車輪取付剛性および強度を確認した．図 10 に XYZ 軸の方向を示す．
図 11 に各方向からの荷重と変位の関係を示す．車
両の上下方向ならびに前後方向の剛性に大きな差はな
かった．図 12 にキャンバー（x 軸）方向のモーメント
荷重とフランジ傾き角の関係を示した．すべての条件
において，除荷後に変形や損傷は確認されなかった．

62

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

図 13 に走行試験に使用した圧雪路コースのレイアウ

ハブベアリング部のフランジトを示す．同じラインを走行して，Ra-sHUB の転舵動
作の有無による車両挙動の違いを比較した．
図 14 ～ 16 の A 〜 E 点のデータは，図 13 の A 〜

Z

Z

Y

E 地点にそれぞれ対応している．

X
図 10

Ra-sHUB の軸方向

Axis direction of the product

図 13

1

Course layout

0.8
0.6

図 14 に試験時の車速，ハンドル角，
図 15 に縦加速度，

変位

0.4

横加速度の変化を示す．B 地点を同じ速度（84 km/h）

0.2

mm -30

0

-20

-10
0
-0.2

10

20

30

-0.4
-0.6

上下方向

-0.8

前後方向

で走行し，R の小さい C 地点で同じラインを走行する
場合，Ra-sHUB を転舵制御することで，圧雪路のタイ
ヤグリップの限界（0.4 G）を超えることなくコーナリ
ングが可能となり，速度の減少率を 7 % 改善できた．
これにより Ra-sHUB の転舵動作がない場合と比べ，全

-1

荷重 kN

図 11

実車試験コースレイアウト

コースを約 2 秒早く走行できた．

車輪剛性

Wheel rigidity

100
80

車速

1

ハブフランジ傾き角

0.8

-1

0
-0.2

A

C

30

0.2
-2

60
50

0.4

-3

70

km/h 400.6

12

Ra-sHUBなし
Ra-sHUBあり

3

0

10

20

時間 s

モーメント荷重 kNm

図 12モーメント剛性

Moment rigidity

deg

B

40
20

A

-20
Ra-sHUBなし-400の後輪（トーションビーム）に Ra-sHUB を搭載し，実車走行試験で効果を確認した．

10

E

C

Ra-sHUBあり
20

時間 s

30

40

(b) ハンドル角

Ra-sHUB の転舵動作による車両のコーナリング性能の向上効果を確認するため，C セグメントの試験車両

D

0

-60

6. Ra-sHUB による後輪転舵の効果確認

4060

ハンドル角度-130(a) 車速

-0.6
-0.8

7％削減

10
0

0

E

20

-0.4

deg

D

B

90

図 14

試験結果（車速，ハンドル角）

Test results（Speed，Steering Angle）

走行条件に合わせて，後輪の転舵角を Ra-sHUB で変化させ，車体のスリップ角を制御している．
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

63

後輪用ステアリング機能付ハブベアリング
さらに，ステアリングの操舵角の滑らかさから運転

0.5
0.3

縦加速度

A

0.2
0.1

各測定点における目標転舵角度と実際の転舵角度の

-0.6

図 15

する 90 パーセンタイルがステアリングエントロピである．すなわち，データの 90 % が予測誤差の±αの範

-0.2
-0.3

Ra-sHUBなし
Ra-sHUBあり-0.8

差（予測誤差）を算出し，予測誤差分布の絶対値に対

C

-0.1

B

にて運転負荷を推定した．

D

0

G

負荷を算出する手法であるステアリングエントロピ法５）

C地点での横Gが20％減少

0.4

圧雪路
タイヤグリップ
限界（0.4G）

-0.4

-0.5

-0.2

囲に含まれる場合，ステアリングエントロピはαとな

E

-0.4
0

0.2

る．この値が小さい程，理想に近い滑らかな操舵であ0.4

横加速度 G

0.6

0.8

ることを示す．
図 18 に走行試験結果から算出した予測誤差分布を，表３にステアリングエントロピの値を示す．同表より，

試験結果（縦加速度，横加速度）

Ra-sHUB の転舵動作ありの場合は，転舵動作なしに比Test results (Longitudinal acc, Lateral acc)

べてステアリングエントロピ値が低くなり，ドライバー

また，図 16 に示すように，Ra-sHUB の転舵動作ありの場合，Ra-sHUB の転舵動作なしに比べて，ハンド

にとって運転のしやすさが向上し，スムーズな操作が可能となったことを示している．

ル操作に対するヨーレイトの関係が直線性を保っており，操作性が向上したことがわかる．

50

分布割合

20

C
ヨーレイト

10

-60

deg/s

-40

-20

Ra-sHUBなし
Ra-sHUBあり

0

%
20

-10

40

60

30
20

0

B

-2

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

2

誤差 deg-20

ハンドル角度 deg

図 16

Ra-sHUBあり

10

D
0

Ra-sHUBなし

40

図 18

予測誤差分布Prediction error

試験結果（ハンドル角，ヨーレイト）

Test results (Steering angle，Yaw late)

また，この時の Ra-sHUB の動作は，図 17 に示すように指令値と実角度が一致しており，指令値に対して遅れなく追従していることを確認した．
目標転舵の指令値と実角度

0.8
0.6

後左輪

0.4
0.2
0
-0.2

0

-0.4
-0.6

deg -0.8

図 17

10

20

30

指令値
実角度

時間 s

Ra-sHUB の指令値と実角度

Ra-sHUB command value and actual angle

64

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

40

表３ステアリングエントロピ（90 パーセンタイル）
Steering entropy (90 percentile)
Ra-sHUB なし

Ra-sHUB あり

0.73 deg

0.56 deg7. おわりに『後輪用ステアリング機能付ハブベアリング』の構成，仕様および，基本性能について紹介した．
Ra-sHUB は，足回り構造を選ばず，トーションビー
ムなどのリジッドアクスル構造にも取り付けて後輪転舵が可能であり，作動角も大きく取れるシステムである．
本報では，圧雪路での走行試験において，Ra-sHUB の効果により車両運動性能や操作性が向上することなどを報告した．
今後は，さまざまな懸架装置への対応や，さらなる機能向上を目指し，Ra-sHUB の実用化を推進する．

参

考

文

献

1）	NTN ハブベアリングカタログ，NTN ホームページ，
https://www.ntn.co.jp/japan/products/
catalog/ja/4601/index.html
2）	石原教雄，石橋満憲，大場浩量，伊東貴志，山門誠，
狩野芳郎，安部正人，車両運動性能を向上させる
前輪アクティブ転舵機能付ハブベアリング，自動車技術会学術講演会予稿集，（2018）20185263.
3）	石原教雄，石橋満憲，大場浩量，伊東貴志，山門誠，狩野芳郎，安部正人，車両運動性能を向上させる前輪アクティブ転舵機能付ハブベアリング【第 2 報】，
自動車技術会学術講演会予稿集，（2019）
20191269.
4）	宇都宮聡，石原教雄，大畑祐介，伊東貴志，ステア
リング補助機能付ハブベアリング（sHUB®），NTN
TECHNICAL REVIEW, No.87, (2019) 18-23.
5）	近藤崇之，山村智弘，久家伸友，ミュゲルペレス，
寸田剛司，運転者負荷定量化のためのリアルタイ
ム・ステアリングエントロピ法の開発，自動車技術会論文集，46 巻 1 号，（2015）167-172.

執筆者近影

大畑 佑介

伊東 貴志

新商品戦略本部
新事業探索開発部

新商品戦略本部
新事業探索開発部

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

65

商品紹介

クリープレス軸受

Creepless Ball Bearing

川口 隼人 * Hayato KAWAGUCHI
永田 真梨奈 ** Marina NAGATA

増田 俊樹 * Toshiki MASUDA
河合 俊貴 *** Toshiki KAWAI

自動車の省燃費化に向けたトランスミッションの小型軽量化要求の高まりから，ハウジングや軸受の軌道輪を薄肉にする傾向にあるが，その場合外輪がクリープしやすくなる．

NTN では，この外輪クリープ対策のために，一方向荷重条件下においてクリープを停止できるク

リープレス軸受を開発した．本稿では，クリープレス軸受の特長と性能を紹介する．

Although there is a tendency to make housings and bearing rings thinner
because transmission are getting more demand of downsizing and lightening
for low fuel consumption in automobiles, outer ring creep is likely to occur.
NTN has developed“Creepless ball bearing”capable of stopping creep
at one direction load condition. This article introduces the feature andperformance of the Creepless ball bearing.

1. まえがき
自動車用トランスミッションのギヤ支持軸受の多くに深溝玉軸受が使用されている．これらの軸受は，組2. 特長開発したクリープレス軸受（以下，開発品）の特長を以下に示す．

付けの面から外輪とハウジングをすきまばめで設定することが多く，軸受仕様やはめあい条件，荷重条件な

耐クリープ性※ ：クリープ停止

どによっては，外輪がクリープする場合がある．外輪

クリープ摩耗なし

がクリープすると，ハウジングや外輪のはめあい面が（NTN 試験条件にて）摩耗し，軸の芯ずれや傾きが大きくなり，異音や振動組立性：標準品と同等などの問題を引き起こすことがある 1）．

耐久性：標準品と同等

また，近年の自動車用トランスミッションは省燃費化要求のさらなる高まりから，多段化や小型軽量化の（NTN 試験条件にて）※一方向荷重条件下方向にある．この対応として，ハウジングや軸受軌道
輪も薄肉にする傾向にあるが，より外輪クリープが発生しやすい条件となるため，近年はさらに高い耐クリープ性が要求されている．
今般開発したクリープレス軸受は，内輪回転と同方
向に外輪がクリープする進行波型クリープ 2）において，一方向荷重の場合にクリープを停止させることが可能になった．
標準品と構成部品も変わらず，組立性にも優れる全
く新しい本開発品を以下に紹介する．

3. 構造と性能
3.1

軸受クリープの種類 2）軸受のクリープは，回転方向と現象によって 2 つに大別される．表 1 に外輪クリープの種類を示す．逆方向回転の外輪クリープには，軌道輪とハウジングのすきまによるものと，軌道輪の弾性変形とすべりによるものがある．同方向回転の外輪クリープは，転動体荷重によって発生する外輪のひずみが進行波となって，外輪がクリープする．このクリープを当社では特に「進行波型クリープ」と呼んでいる（軸受荷重が一方向の場合に発生）．

*

自動車事業本部 自動車軸受技術部** CAE 開発研究所*** 自動車事業本部 機能実験部
66

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

表1

外輪クリープの種類 2）

進行波型クリープは，軸受荷重が一方向の場合にのみ発生する．進行波が抑制される条件として，下式がTypes of outer ring creep
種類与えられているが，標準の軸受では非常に大きな肉厚

図解①外輪とハウジングがすきまばめの場合
クリープ
すきま c
（逆方向回転）
すきま c
転動体
転動体

すきま c

転動体
軌道輪
軌道輪
軌道輪
ハウジング
ハウジング

荷重方向
荷重方向
回転荷重方向荷重方向
回転荷重方向が必要で，現実的に進行波型クリープを抑制するのは困難とされてきた（図 2）．
軌道輪厚さ t ／転動体ピッチ間隔 w ＞ 0.6

軸受回転方向回転荷重方向軸受回転方向軌道輪クリープ方向
軸受回転方向軌道輪クリープ方向
軌道輪クリープ方向

ハウジング

・回転荷重の場合に発生
・外輪外径とハウジング内径の円周長さの差による②外輪とハウジングがしまりばめの場合（ゴム輪を茶筒にはめて転がす例）
ゴム輪
ゴム輪

茶筒
茶筒

ゴム輪

茶筒

荷重方向
荷重方向
茶筒移動方向荷重方向
茶筒移動方向茶筒回転方向茶筒移動方向茶筒回転方向机
机

ゴム輪クリープ方向
茶筒回転方向
ゴム輪クリープ方向

机

ゴム輪クリープ方向

軌道輪

ハウジング
ハウジング

3.3 開発品の概要
3.3.1 設計の狙い

トランスミッションのギヤ支持部では，軸受のはめあいと負荷状態から，この進行波型のクリープとなる

プを停止できる仕様とした．
荷重方向
荷重方向
軸受回転方向荷重方向
軸受回転方向軌道輪クリープ方向
軸受回転方向軌道輪クリープ方向
軌道輪クリープ方向

ハウジング

3.3.2

外観

開発品の構成部品は標準品と同じで，外輪外径の一部に全幅円弧状の逃げ部を設けた（図 3，4）．
標準軸受に対してサイズ変更することもなく，ハウ・一方向荷重の場合に発生・外輪ひずみによる

3.2

Thickness of bearing ring and rolling elementsのメカニズムに着目し，外輪進行波を遮断させてクリー

転動体
転動体
転動体
軌道輪
軌道輪

軌道輪厚さと転動体ピッチ

場合が多い．そのため，開発品は，進行波型クリープ

・回転荷重の場合に発生・軌道輪の弾性変形とすべりによる
クリープ（同方向回転）→進行波型
クリープ

図2

ジングへの組立性にも影響しない．
逃げ部

進行波型クリープのメカニズム 2）メカニズムの詳細を以下に示す（図 1）．

（１）転動体荷重が外輪に作用（２）その直下のはめあい面が突出（３）転動体荷重によっては，数μm レベルで表面が波打つ

図3（４）内輪が回転すると転動体も移動（５）表面の波打ちが進行波となり外輪がクリープ
転動体荷重

転動体移動方向

転動体回転方向

表面のだ円運動

開発品の外観Appearance of developed product
逃げ部

軌道輪伸び

外輪外径

軌道輪縮み

軌道輪クリープ方向

転動体

転動体

軌道輪

軌道輪
ハウジング

ハウジング

図1

ひずみによるクリープ
Creep by strain

図4

開発品の概略構造

Structure of developed product
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

67

クリープレス軸受
XXXXXXXXXXXX
クリープ停止のメカニズムに接触し進行波を伝達するため，同方向クリープが発生する．一方，開発品は，逃げ部の範囲でハウジングと接触させないことで，進行波を遮断しクリープを停
止させる．

1.20

クリープ速度

標準品は負荷域で，外輪外径面の変形がハウジング

mm/sec

クリープ停止のメカニズムのイメージを以下および

標準品

1.00

AC軸受
被膜仕様（従来品）

0.80

開発品

0.60
0.40
0.20
0.00

図 5 に示す．

クリープしない（１）軸受荷重が内輪，転動体を介して外輪に負荷

図6（２）転動体荷重により外輪外径面が径方向に変位

クリープ停止
転動体

内輪

ハウジング

図5

（b）
開発品

クリープ停止メカニズムイメージ
Mechanism image for creep stop

外輪クリープの停止は，逃げ部が荷重負荷域に位置する時であり，非負荷域に位置していた場合でも，ク
リープにより外輪逃げ部が荷重負荷域に入るとクリープが停止する．そのため，開発品をハウジングに組み込む際に位相を考慮する必要はない．

3.3.4

を表 2 に，試験結果を図 6 に示す．
試験サンプルは開発品に加え，標準品や当社の従来クリープ対策品である AC 軸受 3） および外輪外径部被膜仕様の 4 種類とした．
標準品や従来品は，荷重増加にともないクリープ速

クリープ速度

開発品は，標準品と比較して 10 倍程度の引張応力（SUJ2）の許容引張応力に対して数倍の安全率を持っ
ている．

標準品
軸受型番

Test condition
6208
0.1 ～ 0.4 の 4 水準

内輪回転速度 min

6,000

潤滑油

CVT フルード

軸受外輪温度 ℃

50

開発品
6208

逃げ部

あり
（荷重負荷直下）

なし

荷重 Fr
（P/C）

0.4 ※
（ボールトップ）

はめあい

すきまばめ
（外輪外径 / ハウジング内径）剛体（ハウジング内径）

解析モデル
イメージ

試験条件

強度解析条件Strength analysis condition

することを確認した．

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

低いが発生するものの，破損を生じる水準になく軸受鋼

リープせず，外輪進行波を遮断させてクリープが停止-1→

表 3 に解析条件を，図 7 に解析結果を示す．

度も増加する結果となったが，開発品は大荷重でもク68←

開発品の外輪外径面の応力を FEM 解析で確認した．

開発品のクリープ速度を試験で確認した．試験条件

荷重 Fr（P/C）

0.5

クリープ速度試験結果

表3

軸受型番

0.4

3.3.5 外輪逃げ部の強度への影響

クリープ速度表2

0.3

標準品＞ AC 軸受＞被膜仕様＞開発品

逃げ部

（a）
標準品

P/C

また，大荷重におけるクリープ速度の優劣は以下の通り．
高い

外輪

0.2

Creep speed test results（３）逃げ部により，ハウジングとの接触を回避（４）外 輪外径面の変形による進行波伝達を遮断し，

0.1

0

外輪
内輪

内外輪は弾性体
転動体は剛体

剛体
（軸外径）

転動体

〈逃げ部なし〉

拡大

0.5

3.3.3

〈逃げ部あり〉

※開発品の転動体荷重分布は，逃げ部により標準品とは異なる．
本解析条件のように，逃げ部が荷重負荷直下にある場合，開発品の最大転動体荷重は標準品よりも下がるが，今回は最悪状態を想定して標準品と同じ転動体荷重を使用．

標準品に対する最大転動体荷重の変化によるものである．逃げ部による転動疲労寿命への影響は小さい．

3.4 開発品の評価結果
3.4.1 外輪割れ試験（静的）

開発品に設けた外輪外径面逃げ部の強度への影響を確認するため，静的割れ試験を実施した．
図 8 に試験治具を示す．開発品の逃げ部での負荷状態を専用治具にて模擬し，逃げ部に荷重が集中するよ49

うに負荷域に転動体 1 つを配置した．試験装置は精密

429

万能試験機を用いて，内輪から静的に荷重負荷し，荷重が急低下する瞬間を割れ荷重とした．

（a）
標準品

（b）
開発品
図7

内輪から荷重負荷
逃げ部角度可変強度解析結果Strength analysis result

3.3.6

寿命への影響

開発品は荷重方向に対する逃げ部位置によって転動

体荷重が標準軸受に対して変化する．これによる転動

転動体 1 つから荷重負荷

逃げ部を模擬疲労寿命への影響を机上計算した．
開発品の逃げ部影響を考慮するため，外輪とハウジングの弾性変形および玉と軌道面のヘルツ接触による弾

図8

性接近量を同時に考慮した力の釣り合い計算を用いた．
表 4 に計算結果一覧を示す．
表4

図 9 に試験結果を示す．

計算結果

割れ荷重は，基本静定格荷重 C0 に対して安全率 2 倍

Calculation result

以上あり，静的破壊に対して問題ないと判断した．

開発品
標準品

逃げ部
45°位置
6208

逃げ部

あり
（45°位置）

荷重 Fr（P/C）

逃げ部
直下

割れ

50
45

あり
（直下）

40

荷重

軸受型番
なし

外輪割れ試験装置

Outer ring crack tester

2.5倍

35
30
25

0.4

kN 20
基本静定格荷重C0

15
10
5

イメージ図

転動疲労寿命L10（標準品比）

0

1

逃げ部位置

逃げ部位置

0.95

1.06

0

0.2

0.8

0.4

0.6

図9

試験結果

変位 mm

1

1.2

1.4

Crack test results

逃げ部が荷重方向に対して 45°位置の場合，標準品に対して転動疲労寿命が低下（5 % 程度）するが，逃げ部直下の場合は逆に増加（6 % 程度）する．これはNTN TECHNICAL REVIEW No.88

69

クリープレス軸受
XXXXXXXXXXXX
3.4.2

外輪割れ試験（動的）開発品に設けた外輪外径面逃げ部の強度への影響確認のため，動的割れ試験を実施した．
疲労強度の評価として，基本動定格荷重以上となる
荷重を 107 回超えるまで負荷した．表 5 に試験条件と結果を示す．
表5

重下で生じる外輪クリープを停止することを実現した．
従来は，別部品や被膜を施すことでクリープを抑制し立てにも影響しない新しい商品である．

6208

荷重 Fr（P/C）

1.2

内輪回転速度 min-1

2,500

潤滑油

CVT フルード

軸受外輪温度 ℃

自然昇温

運転時間

転動体通過回数 1 × 107 回の 2 倍でサスペンド（転動
疲労寿命の 3 倍以上に相当）

クリープレス軸受は，自動車用トランスミッションの小型軽量化，省燃費化への貢献が期待でき，今後積標準品，開発品ともに未破損

本条件において開発品は動的破壊に対して問題ないと
判断した．

3.4.3

外輪外径面の一部に逃げ部を設けることで，一方向荷

単純な形状で全くクリープさせず，ハウジングへの組

軸受型番

試験結果

本稿では，クリープレス軸受を紹介した．本開発品は，ていたが，本開発品は標準品と構成部品を変えずに，

試験条件および結果

Test condition and result

試験条件

４．おわりに極的に市場展開していく．また，今後のさらなる高性能化に対応した商品開発も推進する．

参

考

文

献

1）
	寺本貴之，佐藤穣，軸受荷重負荷下のボールベア
リングの外輪クリープに対する予測手法の確立，
自 動 車 技 術 会 論 文 集，Vol.46 No.2 March,(2015) 355.
2）	丹羽健，転がり軸受のクリープメカニズム，NTN
TECHNICAL REVIEW, No.81, (2013) 100-103.

耐久試験

耐久試験で転動疲労寿命を確認した．試験条件を表 6に示す．逃げ部位置は，転動体荷重が最も大きくなる

3）	NTN 転がり軸受 総合カタログ CAT.No.2203/J,(2020) B-15.

ように，荷重負荷方向に対して 45°位置とした．運転
時間は，計算寿命に対して 10 倍サスペンドを設定した．
表 6 に示す試験結果から，本条件において開発品は転動疲労寿命に問題ないと判断した．
※本耐久試験では，クリープしないよう高剛性ハウジングを使用している．

表6

試験条件と結果

執筆者近影

Test condition and result
軸受型番

6208

荷重 Fr（P/C）

0.6

内輪回転速度 min

3,000

潤滑油

CVT フルード-1

軸受外輪温度 ℃

自然昇温

運転時間 ｈ

L10h × 10
回転方向

試験条件
Fr

川口 隼人

増田 俊樹

自動車事業本部
自動車軸受技術部

自動車事業本部
自動車軸受技術部

逃げ部位置
45°

逃げ部位置

転動体荷重が最も大きくなる
位置で試験設定
試験結果

70

標準品，開発品ともに未破損（計算寿命 10 倍サスペンド
停止）

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

永田 真梨奈河合 俊貴

CAE 開発研究所

自動車事業本部
機能実験部

商品紹介

低昇温・低トルク円すいころ軸受

Low Temperature Rise and Low Torque Tapered Roller Bearing

藤掛 泰人 * Yasuhito FUJIKAKE
石川 貴則 * Takanori ISHIKAWA
環境規制を背景とする自動車の省燃費化により，トランスミッションやデファレンシャルなど，動力伝達装置は小型化と共に，潤滑油量の低減や低粘度油への切替が進められている．軸受への過酷な条件下での対応や，一層の低トルク化の要求に応えるべく，NTN は新形状樹脂保持器を開発，併せて，低トルク化・低昇温化設計技術と組み合わせ，世界最高水準の低トルクと耐焼付き性を備える「低昇温・低トルク円すいころ軸受」を開発した．本稿では，開発品の構造・性能について紹介する．

Power transmission devices such as automobile transmissions and differentials are becoming smaller
due to environmental regulations, and the use of low-viscosity oil and the reduction of the amount ofoil are advancing for high efficiency and power saving. The tapered roller bearing used in such a powertransmission device is required to withstand severe conditions and to have low friction. In order to meetthese demands, NTN has developed a new shape resin cage, and at the same time incorporates design
technology for low torque and low temperature rise, and has both the world's highest level of low torqueand high seizure resistance. This paper introduces the structure and performance of the developed product"Low Temperature Rise and Low Torque Tapered Roller Bearing".

が求められることから，その技術開発を継続し，今般，1. まえがき
自動車産業は，CASE やスマートモビリティに代表される大きな変革期 1）を迎えている．
CAFE 規制 2） のように環境に対する企業の社会的責任が増すなか，CO2 規制が厳格化されることから，その解決策として電動化が推進されている．
また，運転時の安全・快適性へのニーズの高まりから，
自動運転や衝突安全への取組みに加え，動力伝達装置の小型ユニット化により車両内配置の自由度向上と空間の拡大が図られている．

これらの要求に応えるべく，新形状樹脂保持器を開発した．併せて，低トルク化・低昇温化設計技術と組み合わせ，世界最高水準の「低トルク」と「耐焼付き性」を備える「低昇温・低トルク円すいころ軸受」を開発した．本稿では本軸受の構造と特長について紹介する．

2. 構造
今回開発した低昇温・低トルク円すいころ軸受の概略構造を図１に示す．なお図１に示す①～④に合わせ

このようなモビリティ変革を背景とし，自動車のトて以下に開発品の構造を説明する．

ランスミッションやデファレンシャルなどの動力伝達装置では，装置の小型化と低トルクのため，動力伝達
装置内で使用する潤滑油量の低減や，低粘度油の使用が進められている．

●新形状樹脂保持器①保 持器小径側内径を小径化し，内輪小つば外径面との隙間を小さくした．これにより，軸受内部に動力伝達装置には，大きな負荷容量を特長とする円
すいころ軸受が使用されているが，玉軸受と比較し回流入する潤滑油量が減少し，潤滑油による攪拌抵
抗を低減させて低トルク化した．

転トルクが大きく，希薄な潤滑条件下では急昇温してし②保 持器ポケット大径側端部の内径側に開放する凹

まう課題がある．これに対し，NTN では長寿命化と低み形状を付与した．凹み形状内の角部は表面張力

昇温化を図った「自動車用 ULTAGE 円すいころ軸受」

により凹み形状内に潤滑油を保持し，運転開始後にを 2017 年に発表した．

は，ころ端面へ潤滑油を供給するため，急昇温を3）搭載される動力伝達装置を支持する円すいころ軸受抑制できる．

には，より一層の「低トルク」および「耐焼付き性」* 自動車事業本部 自動車軸受技術部
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

71

低昇温・低トルク円すいころ軸受●ころ端面と内輪大つば面間の最適設計③こ ろ端面と内輪大つば面間の滑り接触部における潤滑性が向上する最適設計を適用した．

3.1.2

軸受内部最適設計

当社独自の技術である「自動車用 ULTAGE 円すいころ軸受」の長寿命化内部設計の適用や，定格寿命に影●ころの最適設計

響する設計因子（外輪角度やころ角度・長さなど）の④小 型化設計および，ころピッチ円径の縮径設計を最適設計５） 適用により軸受寿命の低下を抑えながら軸適用した．前者により，ころと内輪・外輪の転が受の小型化が可能になり，その結果，低トルクを実現

り接触部を減少させた．転がり接触部を減少させした．

ることで転がり粘性抵抗が小さくなり，低トルク

中型乗用車のトランスミッション支持軸受に負荷さ化を可能とした．後者により，ころと内輪・外輪れる想定条件における小型・軽量化設計の検討事例を

間の転がり接触部の周速が低下するため，転がり

表１に示す．従来円すいころ軸受に対し，開発品検討

抵抗が抑えられ，低トルク化を可能とした．

例では，軸受は幅寸法で 25 ％縮小し，質量は 44 ％
軽量化できる．それに伴い，転がり接触長さが減少し，④ころピッチ円径の縮径設計
外輪

加えてころピッチ円径を縮径化したことで，低トルク②ポケット大径側端部に凹み形状付与

一方，小型化により軸受の動定格荷重と軸受寿命が減少するため，浸炭浸窒処理を適用して，軸受寿命を維持している．

ころピッチ円径

表１

ころ①保持器内径と内輪小つば外径の隙間縮小

開発仕様適用による小型・軽量化設計例

Study example of downsizing and lightweight by

内輪

図1

効果が得られる．

applying development specification

樹脂保持器③ころ端面と
内輪大つば面間
の最適設計

①従来品

②開発品

円すいころ軸受 32007X ４）

円すいころ軸受

18

低昇温・低トルク円すいころ軸受の構造

13.5Structure of "Low temperature rise and

φ58.5

φ35

3. 特長

φ34

軸受断面
比例尺図
φ62

Low torque tapered roller bearing"

従来円すいころ軸受（従来品）４）との比較による低昇温・低トルク円すいころ軸受（以下，開発品）の特長を以下に示す．

サイズ

φ35 ×φ62 × 18

φ34 ×φ58.5 × 13.5
（幅 25 ％縮小）

質量（kg）

0.223

0.125（44 ％軽量化）

動定格
荷重（N）

46,00028,500

3.1 回転トルク低減
3.1.1 潤滑油攪拌抵抗低減

材料
熱処理

はだ焼鋼
浸炭熱処理

軸受鋼
浸炭浸窒処理しているため，回転時に開発品の小径側から大径側方

寿命判定基準満足判定基準満足接触応力

判定基準満足（エッジ応力有り）

判定基準満足（エッジ応力無し）（１）世界最高水準の低トルク：回転トルク 66 ％低減 （従来品比）（２）世界最高水準の耐焼付き性：耐焼付き性 10 倍

（従来品比）

円すいころ軸受は，回転中心に対して軌道面が傾斜

向に潤滑油が流動するポンプ作用と呼ぶ現象が生じる．
ポンプ作用により軸受内部に必要以上の潤滑油が流入するのを防止するため，図１①の保持器形状を採用し，潤滑油の攪拌抵抗によるトルク損失を抑制して，低トルク化を可能とした．
72

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

3.2 耐焼付き性向上
3.2.1 保持器ポケット大径側端部凹み形状

3.2.2

ころ端面形状最適化

円すいころ軸受の内輪大つば面ところ端面は滑り接保持器ポケット大径側端部に設置した凹み形状の保触するため，潤滑油不足や低粘度油使用時では油膜形

油機能の有効性を潤滑油の流動解析により検証した．

成されにくくなり急昇温の懸念が生じる．このため，耐解析条件を以下に示す．

焼付き性向上には同滑り接触部の潤滑性（油膜形成性）を向上させる必要がある．
そこで，同滑り接触を安定させるため内輪大つば面＜潤滑油の流動解析条件＞
・モ デル条件（図２）：解析対象の保持器ポケットは
水平軸支持を想定した軸受トップ（12 時）位置
（油の保持が最も不利な位置を選定）

はストレート形状とし，かつ，潤滑性（油膜形成性）を向上する最適ころ端面Ｒ設計を適用した．
その効果を確認するため，図４に開発仕様のころ端・潤滑油：ATF（120 ℃）

面Ｒでの耐焼付き性評価結果を示す．評価条件は潤沢

・解析条件：混相流れ（VOF）の非定常流体解析

な潤滑油条件（oil rich）と，極端に潤滑油量を減らし

・解析ステップ１：	軸受内部の潤滑油の流れが安定するた条件（oil poor）とした．開発仕様のころ端面Ｒでは，まで潤滑油中で軸受を回転させる
・解析ステップ２：軸受の回転を停止．潤滑油供給停止

両条件ともに潤滑性（油膜形成性）の向上効果が得られ，
従来標準仕様に対し高い耐焼付き性能を示した．

・解析ステップ３：軸 受内部の潤滑油流出（移動）が停止した時点で解析終了（油の落下方向）

3

2

2

1

1

0

0

Definition of oil flow analysis

解析結果を図３に示す．保持器ポケット大径側端部の凹み形状部には潤滑油が保持されていることが確認できる．本解析により，ころ端面に供給可能な潤滑油量が保持できる凹み内の最適形状を決定した．

図４

開発仕様

3

従来標準仕様潤滑油の流動解析の定義

5
4

開発仕様

図２

（ b ）重力方向とトップ位置の軸受断面図

oil poor 条件

4ころ（ａ）軸受正面の解析モデル図oil rich 条件

従来標準仕様ボトム

5

耐焼付き性能比

重力方向

耐焼付き性能比トップ

開発仕様のころ端面Ｒでの耐焼付き性評価結果（従来標準仕様の耐焼付き性能を１として比較）

Seizure resistance evaluation results for development
specification roller end face R（Comparison result when the seizure resistance ofthe conventional standard specification is set to 1）

4. 軸受性能
4.1 回転トルク試験

開発品のトルク低減効果を確認するため，軸受単体での回転トルク試験を行った．
試験結果を図５に示す．開発品は，前章までに解説した通り，転がり損失の低減および潤滑油の攪拌抵抗の低減効果により，従来品比で，66 ％の大幅なトルク（ｂ）潤滑油の流動解析結果（ａ）保持器凹み形状部（図 3（ｂ）と同一視野）（赤色部：潤滑油）（軸受は半透明で表示）

図３

低減効果を確認した．

潤滑油の流動解析結果（保持器ポケット大径側端部凹み形状拡大図）

Oil flow analysis results (Enlarged view of large diameterend face recessed shape of cage pocket)
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

73

低昇温・低トルク円すいころ軸受＜試験条件＞
開発品φ34 ×φ62 × 16を変更した軸受）：5,000 min

・潤滑油条件：油浴，ATF（50 ℃）

600

100 500

・アキシアル荷重 ：3,000 N
・回転速度

710秒

700

℃到達時間

（表
 1 ②品に対し内部構造は同じ，外径と組幅の寸法

800

外輪温度

・評価軸受サイズ ：従来品φ35 ×φ62 × 18（表 1 ①品）

-1

400
300
200

72秒

100

s

0

従来品

図６

60

開発品

耐焼付き性評価試験結果

回転トルク

Seizure resistance evaluation test results

50
40

△66%

30

4.3

異物混入潤滑条件での寿命試験

硬質異物が混入した潤滑条件で，開発品の寿命試験

N・cm 20を行った．動力伝達装置では潤滑油に硬質異物が混入10し，軸受寿命に影響を及ぼす場合がある．動力伝達装

0

従来品

図５

開発品

軸受の回転トルク試験結果

Bearing rotational torque test results

4.2

耐焼付き性能評価試験

開発品の耐焼付き性能を確認するため，次に示す条

件で評価試験を行った．動力伝達装置への低粘度油の使用や，電動化による急加速時を想定し，潤滑油量が少ない条件で試験した．試験軸受に極微量の潤滑油を一定量付着させた後，常温で無給油運転し，軸受外輪
温度が 100 ℃に到達するまでの時間で評価した．
試験結果を図６に示す．従来品の標準鉄板保持器には潤滑油保持機能がなく，また，内輪ところとのつば部標準設計のため，72 秒で 100 ℃に至る．一方，開発品では，前章までに解説した通り，新形状樹脂保持器により初期潤滑油付着量が従来品に対して本試験では 1.3 倍に増加し，ころ端面と内輪大つば部を最適化したことで，約 10 倍の 710 秒に延伸し，飛躍的に耐置内の潤滑油に含まれる硬質異物の条件は様々あるなか，今回は下記条件で寿命評価を行った．
試験結果を図７に示す．本試験の異物条件において，開発品は，定格寿命に対し十分な実力寿命を有することを確認した．なお，試験後の新形状樹脂保持器に，変形や摩耗等は認められなかった．
＜試験条件＞
・評価軸受
開発品

：軸受鋼

浸炭浸窒処理サイズ：φ30 ×φ65 × 22

動定格荷重：47,500 Ｎ

・荷重条件：基本動定格荷重の 42 ％・回転速度

：2,000 min-1

・潤滑：ATF（約 70 ℃）

・異物平均粒径：① 20 µm，② 90 µm（①と②の混合物で試験した）・異物量合計：0.1 g/L

・定格寿命（L10h）：149 h

焼付き性能が向上した．
300＜試験条件＞

250

・評価軸受サイズ ：従来品φ35 ×φ62 × 18（表 1 ①品）
開発品φ34 ×φ62 × 16
（表
 1 ②品に対し内部構造は同じ，外径と組幅の寸法

L10h
h

200

100

・潤滑

50

・つば部接触応力 ：約 200 MPa

0・つば部滑り速度 ：約 2.5 m/s
図７

定格寿命

150

を変更した軸受）：ATF（25 ℃）

L10h=255.3h

開発品

異物混入潤滑条件における寿命試験結果

Life test results under contamination lubrication condition74

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

4.4 タンデム型複列アンギュラ玉軸受との比較

表２の①玉軸受と②開発品は，大型乗用車のリヤデ

近年，低トルク化を目的に，軸受形式選定の際に円ファレンシャルピニオンシャフト支持軸受に負荷されすいころ軸受ではなく，玉軸受を選定するケースが見る荷重と回転速度の想定条件で寿命同等となる軸受サ受けられる．そのため，ここではデファレンシャルピ

イズを選定した．参考比較用として，②開発品と同一

ニオンシャフト支持での使用事例がある，タンデム型

内径で，外径と動定格荷重が近似の③従来品円すいこ

複列アンギュラ玉軸受（図 8）と開発品との機能比較を

ろ軸受（33108U）を示す．軸受を比較した結果，①行った．

玉軸受に対し，②開発品は質量で 60 ％の軽量化を確認した．
表２に示す軸受について，大型乗用車の回転速度を想定した条件で軸受回転トルクを計算した．計算結果を図９に示す．
③従来品では最も高い回転トルクを示すが，②開発
品は 5 km/h までの車速では①玉軸受よりもトルクが高いものの，5 km/h 以上の車速では，①玉軸受に対して低トルクであることを確認した．

図８

タンデム型複列アンギュラ玉軸受 構造例

円すいころ軸受33108U4）(③従来品)

タンデム型複列アンギュラ玉軸受(①玉軸受)

Structure example of tandem type double row angular

円すいころ軸受(②開発品)

contact ball bearing

同等寿命を有する円すいころ軸受設計検討例
Study example of "Low temperature rise and Low torque

回転トルク

表２ タ
 ンデム型複列アンギュラ玉軸受とtapered roller bearing" with the same calculation life as
tandem type double row angular contact ball bearing
050

5 km/h

①玉軸受

②開発品

③従来品

タンデム型複列
アンギュラ玉軸受

円すいころ軸受

円すいころ軸受
33108U4）

図９100

車速 km/h

軸受の回転トルク計算結果

Bearing rotational torque calculation results

40
26

21

φ75

φ40

φ77.1

φ40

φ95

φ40

軸受断面
比例尺図

サイズ

φ40 ×φ95× 40

φ40 ×φ77.1
× 21

φ40 ×φ75× 26

質量（kg）

1.06

0.423（①玉軸受比60 ％軽量化）

0.498（①玉軸受比53 ％軽量）83,50088,000動定格 大径側：50,000
荷重（N） 小径側：42,500

NTN TECHNICAL REVIEW No.8875低昇温・低トルク円すいころ軸受
また，ラジアルとアキシアルそれぞれの一方向荷重での軸受剛性を比較した計算結果を表 3 に示す．②開発品は①玉軸受よりも，軸受サイズが小さいにもかかわらず，ラジアル剛性およびアキシアル剛性の双方ともに，同等以上であることを確認した．
表3

5. おわりに
自動車産業は 100 年に一度の変革期を迎えたと言われており，これまで以上に軸受の使用条件は厳しさを増す一方，軸受には高い信頼性が求められる．今回紹介した『低昇温・低トルク円すいころ軸受』は，自動車の高効率・省電費化および電気自動車の普及にも貢

軸受剛性計算結果

献する新商品と確信している．NTN では，今回の開発

Bearing rigidity calculation results
①玉軸受

②開発品

タンデム型複列
アンギュラ玉軸受

円すいころ軸受40で得られた新技術，および要素技術の技術革新を進め，新商品の開発を通じ，なめらかな“スマートモビリティ社会”に貢献していく．

参

21

考

文

献

１）
	経済産業省，国土交通省が推進「スマートモビリ

軸受断面
比例尺図
φ77.1

φ40

φ95

φ40

ティチャレンジ」プロジェクト
https://www.mobilitychallenge.go.jp/２）	国土交通省「乗用車の新たな燃費基準に関する報
告書」

ラジアル
剛性

⇒

2.6 倍高剛性	https://www.mlit.go.jp/report/press/
jidosha10_hh_000217.html
３）	藤掛泰人，石川貴則，宮入進，自動車用アルテー
ジ円すいころ軸受，NTN TECHNICAL REVIEW,
No.85, (2017) 51-55．

同等
アキシアル
剛性

⇒

執筆者近影

藤掛 泰人

石川 貴則

自動車事業本部
自動車軸受技術部

自動車事業本部
自動車軸受技術部

76

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

４） NTN 転がり軸受 総合カタログ，CAT.No.2203/J．
５）
	今田大介，丹羽健，上野崇，魚住朋久，転がり軸
受 最 適 設 計 シ ス テ ム の 開 発，NTN TECHNICALREVIEW, No.79, (2011) 98-102.

論

文

転がり軸受のピーリング発生メカニズムとその寿命推定方法

Initiation Mechanism of Peeling in Rolling Bearings, and Its Life Estimation Method

長谷川 直哉 * Naoya HASEGAWA
内舘 道正 ** Michimasa UCHIDATE
木之下 博 *** Hiroshi KINOSHITA

藤田 工 * Takumi FUJITA
阿保 政義 *** Masayoshi ABO

ピーリングは転がり軸受の損傷の一つであり，10 μ m 程度の大きさのはく離やき裂の集合のことを指す．過去の研究から，ピーリング
は表面粗さの直接接触が起こる希薄潤滑条件で発生すると理解されているが，その発生メカニズムはいまだ完全には解明されていない．

本研究では，転動面の観察，表面形状測定，残留応力測定，および接触解析の結果に基づいてピーリングの発生メカニズムを検討した．

これらの結果から，ピーリングの初期き裂は，転動面の表面粗さ突起が塑性的に接触して形成した初期き裂から生じることを明らかにした．
また，上記のメカニズムに基づいたピーリングの寿命推定方法を開発した．本方法は純転がりかつ境界潤滑条件でのピーリング寿命を推定できる．

Peeling, which consists of spalls and cracks with the size of about 10 μm, is one of the failures of rolling
bearings. It is known that peeling occurs under poor lubrication conditions which result in direct contactof surface roughness. However, the initiation mechanism of peeling is not yet completely understood. In
this study, we investigated the formation mechanism by observation of rolling contact surface, surface
topography measurements, residual stress measurements, and contact analysis. These results clarified
that initial cracks of peeling arose from notches which formed due to plastic contacts of surface roughness
asperities.
We also developed a peeling life estimation method based on above formation mechanism. The method
can estimate the peeling lives under pure rolling and boundary lubrication conditions.

1. はじめに
近年，摩擦低減の取組みの中で潤滑油の低粘度化の動向がある．これに伴って転がり軸受（以下，軸受）は希薄潤滑条件で使用される機会が増えており，当該条件での軸受の損傷メカニズムの解明は重要な技術課
題になっている．
ピーリングは希薄潤滑条件で発生する軸受の損傷の一つであり，10 μm 程度の大きさのはく離やき裂が密集した部分のことを指す 1）．ピーリングは転動面の表面粗さが大きく，油膜パラメータΛ （EHL 理論によって求められる転動部の最小油膜厚さと 2 面の二乗平均平方根粗さの二乗和の平方根との比）が小さい条件で発生しやすい 2）．したがって，
表面粗さの直接接触部（以下，
真実接触部）に作用する繰返し応力がピーリングの発生原因であると考えられている．このように，ピーリ
ングのメカニズムは定性的には理解されているが，その詳細について調査した例は少ない 3）4）．筆者らは，二円筒試験機を用いてピーリングの再現試験を行い，転動面の観察と様々な分析の結果に基づいてピーリング*の発生メカニズムを詳細に検討した 5）．また，真実接触部に作用する繰返し応力を表面形状と残留応力の測定結果から推定し，ピーリングのき裂発生のメカニズムを定量的に考察した 6）．本稿の 2 章では，これらの研究で得られたピーリングの発生メカニズムについて説明する．
一方，希薄潤滑条件で軸受の信頼性を検討するためには，ピーリング寿命を推定できるツールが必要である．筆者らは上述のピーリングのメカニズムに基づいた寿命推定法を開発した 7）．本稿の 3 章ではこのピー
リング寿命の推定法について紹介する．

2. ピーリングの発生メカニズム
２.1

二円筒試験

ピーリングの再現試験には，図１に示す二円筒試験機を用いた．モータと接続した軸に取り付けた駆動円
筒と，もう一方の軸に取り付けた従動円筒を接触させ，すべりのない純転がり条件で転動させた．給油は，潤
滑油を含浸させたフェルトパッドを試験片に接触させて行った．試験片形状は両円筒ともに外径 40 mm，厚

先端技術研究所** 岩手大学 理工学部*** 兵庫県立大学 工学部
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

77

転がり軸受のピーリング発生メカニズムとその寿命推定方法
さ 12 mm であり，駆動円筒には外径面のアキシアル

グの発生との関連を調査した．さらに，なじみの程度

方向に半径 60 mm のクラウニングを施した．試験片とピーリングの発生との関係を検討するため，駆動円の素材は JIS-SUJ2 で，一般的な焼入れと焼戻しを施

筒の表面形状について 2 種類の三次元粗さパラメータ

した．試験片の外径面には，駆動円筒に研削加工，従（突起頂点高さの標準偏差 σ*，および突起頂点の算術平動円筒に超仕上げ加工をそれぞれ施した．駆動円筒は，

均曲率 Spc）を分析した．Greenwood らの粗面の接触

黒染処理を施したものと無処理品の 2 種類を準備し，

理論 10） に基づけば，σ* と Spc の積（σ*・Spc）が減少す

黒染処理による試験中の表面粗さの低下（以下，なじるほど，真実接触部での接触の過酷度が低下すると考み）の促進 がピーリングの発生に及ぼす影響を調べた．

えられる．後の 2.5.2 項では，σ*・Spc とピーリングのなお，黒染処理の条件は DIN 50938 に基づいて設定

進展との関係について考察する．

8）

9）した．表１に円筒試験片の表面粗さ，硬さ，および黒2.3

染皮膜の膜厚を，表２に試験条件を示す．試験は所定の負荷回数ごとに中断し，後述の分析を都度行いなが転動面の繰返し応力の推定

試験中に真実接触部に作用する接触応力の三軸応力ら，最終的に総負荷回数が 5.0 × 105 回に達するまで

成分を，境界要素法による弾性解析 11） で推定した．

継続した．

本解析では，試験時の油膜パラメータが小さかった（Λ ≈ 0.10）ため，油膜による荷重支持がないと仮定しDriving cylinder

た．解析の対象領域は，見かけの接触圧力が比較的大Load

きい接触だ円の中央近傍とした．なお，解析方法の詳細は文献６）に示している．
一方，油膜パラメータが小さい条件では，接触応力が塑性域に達するため，試験中に転動面で残留応力が生成する．本研究では，従動円筒の残留応力の三軸応
力成分をエリアディテクタ方式の X 線応力測定法 12）で測定した．

Lubrication felt

転動面に実質的に作用した三軸応力成分は，上記のDriven cylinder

Motor
図1

接触解析と X 線応力測定で得られた結果を足し合わせて，以下の式（1）で推定できる．

二円筒試験機

Two-cylinder type rolling contact fatigue tester（1）

ここで，添え字 con と res はそれぞれ接触応力と残留

2.2 転動面の観察，形状測定，および表面粗さ分析

応力を示している．後述するように，ピーリングの初表１の条件では，ピーリングは表面粗さの小さい従期き裂の形成には転動面の塑性変形が関係する．その動円筒に発生しやすい．したがって，ピーリングの発ため，ピーリングの発生メカニズムの考察では，材料

生状況は，従動円筒の転動面を光学顕微鏡と走査型電の降伏条件を示すミーゼスの相当応力（以下，ミーゼ

子顕微鏡（以下，SEM）で観察して調べた．ピーリンス応力）を用いて議論する．ミーゼス応力 σvm は式（1）グのき裂断面の観察では，試料の作製に集束イオンビー

で求めた三軸応力成分を用いて，以下の式（2）で求めム（FIB）装置を用いた．

ることができる．

両円筒の転動面の表面形状は共焦点型のレーザ顕微鏡で測定し，後述する転動面の繰返し応力の推定に活（2）用した．また，従動円筒の表面形状の変化とピーリン

表1

円筒試験片の表面粗さ，硬さ，および黒染皮膜の膜厚Surface roughness, hardness and thickness of the black oxide layer for test cylinders
Surface roughness (Ra) μm

78

Test No.

Drivingcylinder

1

0.75

2

0.70

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

Drivencylinder0.02

Hardness
DrivingcylinderDrivencylinder61.5 HRC

Thickness of black oxide layer μm
Drivingcylinder2.0

Drivencylinder-表2二円筒試験の条件

Rolling direction
Rolling direction

Test conditions of the RCF testing
Items

Conditions

LubricantRotational speed min

poly- α -olefin, VG5
2,000

-1

Crack-like mark
Crack-like markLoad kN

2.25

Maximum contact pressure
GPa

2.3

Oil film parameter Λ

0.09 ~ 0.11 (at 40 ℃ )Total number ofloading cycles

5.0 × 105

100 µm

100 µm

100 µm(a) No. 1,

No. 1, 0.1 × 105 rev.

2.4 実験結果と解析結果
2.4.1 従動円筒の転動面の観察

図２に従動円筒の転動面の光学顕微鏡写真を示す．

No. 1 では，0.1 × 105 回負荷時にき裂のように見える傷が見られた．そして，2.5 × 105 回負荷時では傷が増加し，5.0 × 105 回負荷時には数 10 μm の大きさの微(c) No. 1,

図３に従動円筒の転動面の表面形状を示す．図３(a)図2

2.5 × 105 回

No. 1, 2.5 × 105 rev.

100 µm

100 µm

100 µm

100 µm

5.0 × 105 回 (d) No. 2,

No. 1, 5.0 × 105 rev.

小はく離も見られた．一方，No. 2 では，5.0 × 105 回
負荷後も傷や微小はく離が発生していなかった．

100 µm0.1 × 105 回 (b) No. 1,

5.0 × 105 回

No. 2, 5.0 × 105 rev.

従動円筒の転動面の光学顕微鏡写真

Optical micrographs of rolling contact surfaces

は試験前の表面形状であり，超仕上げ加工で形成した規for driven cylinders

則的な凹凸が見られた．図３(b) の No. 1 の 1.0 × 105
回負荷時では，試験前より長周期で振幅が大きいしわ状の凹凸と，複数の微小な突出部が見られた．これらの突出部は，図２(b) で見られたような傷の発生箇所と対応していた．一方，図３(c) の No. 2 の 1.0 × 105 回負荷時にもしわ状の凹凸が存在したが，その振幅は小さく，微小な突出部も見られなかった．

(a) No. 1， 試験前(b) No. 1, 1.0 × 105 回(c) No. 2, 1.0 × 105 回

No. 1， Before testingNo. 1, 1.0 × 105 rev.

No. 2, 1.0 × 105 rev.

図3

レーザ顕微鏡で測定した従動円筒の転動面の表面形状

Surface topographies of driven cylinders measured by laser microscopy

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

79

転がり軸受のピーリング発生メカニズムとその寿命推定方法

(a)
図4

(b)

(c)

No. 1 の従動円筒で 0.1 × 105 回負荷時に見られたき裂のような傷の SEM 像

SEM images of the crack-like marks on the driven cylinder of test No. 1 at 1.0 × 105 rev.

図４は，No. 1 の従動円筒で 0.1 × 105 回負荷時に〜 1,100 MPa まで上昇し，その後一定になった．

見られた傷を SEM で観察した結果である．図４(a) ～ (c)なお，σvm,res が上昇する速度は No. 2 の方が若干遅はそれぞれ異なる観察位置の結果である．図４(a) では，

かった．表 3 に 0.5 × 105 回負荷時の従動円筒の残留凹部（図中 A・C）の両隣に表面が隆起した凸部（図中 B・応力の三軸応力成分を示す．No. 1 と No. 2 では残留D）が存在した．これは，前述のしわ状凹凸が塑性変形応力の三軸応力成分にもほとんど差がなかった．

で形成したことを示唆している．図４(b) の箇所では，
しわ状凹凸の凸部が鉛直方向から圧延されたように変1,300

形しており，これによって切欠き部（図中 E）が形成されていた．図４(c) の箇所でも切欠き部（図中 F）が形

1,100

成されていたが，切欠きは隣接する凹部の傾斜に沿って折り畳まれていた．
図５に，No. 1 の従動円筒で 5.0 × 105 回負荷時に存在した傷を，アキシアル方向断面から SEM で観察しTest No. 1
No. 2
1,300

σvm,res

MPa

1,100

900

900

た結果を示す．き裂が切欠き部（図中点線部）から進700展していることがわかる．

700
500

500

0

1

0

0.05

2

0.1

0.15

3

0.2

0.25

4

5

Number of cycles (×105)

図6

従動円筒の転動面の残留応力と負荷回数の関係

Relationship between residual stresses at rolling
contact surfaces of driven cylinders and loading cycles

図5

表3

No. 1 の従動円筒で 5.0 × 105 回負荷時に残留応力の三軸応力成分

見られたき裂のような傷の断面の SEM 像

Tri-axial stress components of residual

Cross-section SEM image of the crack-like markstresses for driven cylinders at 0.5 × 105 rev.

on the driven cylinder of test No. 1 at 5.0 × 10 rev.
5

2.4.2

残留応力の測定結果

図 6 に従動円筒の転動面の残留応力と負荷回数の関係を示す．縦軸の値 σvm,res は残留応力の三軸応力成分から計算したミーゼス応力である．図中には，負荷回数の小さい期間の結果を拡大して示した．No. 1 と No.
2 の σvm,res はどちらも 0.1 × 105 回負荷までに 1,050
80

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

0.5 × 105 回負荷時の従動円筒のTest No.

Residual stress GPa
σx

σy

σz

τxy

τyz

τzx

1

-1.53

-1.34

-0.37

-0.02

-0.01

0.00

2

-1.52

-1.43

-0.41

-0.01

0.02

0.00

2.4.3駆動円筒の表面粗さパラメータ

図 7 に駆動円筒の転動面の表面粗さパラメータと負2.4.4 転動面に作用した繰返し応力の推定結果

図 8 に接触解析で求めた転動面の真実接触部の圧力

荷回数の関係を示す．各試験の σ*・Spc は，いずれも試分布を示す．試験前の No. 1 と No. 2 の転動面では，

験開始直後に減少したが，減少後の値は No. 2 の方が小10 GPa 以上の接触圧力が発生していた．一方，No. 1

さくなった．これは，No. 2 の方が No. 1 と比べて，なの 0.5 × 105 回負荷時では 10 GPa 以上の圧力の発生箇

じみによる接触の過酷度の低下が顕著であったことを示所が見られたが，同じ負荷回数の No. 2 の転動面ではほしている．

とんどの領域で圧力が 10 GPa を下回っていた．
図 9 に，0.5 × 105 回負荷時に従動円筒の転動面に作0.14用したミーゼス応力の深さ方向分布を示す．図中には，0.12

残留応力を考慮したミーゼス応力0.1

σ*•Spc軸の応力値は，深さ z の x-y 平面内で自点のミーゼス応力が周囲 2.5 μm 四方内の全周辺点より大きくなる点を抽

0.08
0.06

出し，それらの点の平均値（以後，ピーク平均）として

Test No. 1

0.04
0.02

求めた．図中下部の破線で囲んだ領域は軸受鋼の降伏応力（1.8 〜 2.0 GPa13））を示している．No. 1 と No. 2

No. 2

0

0

1

2

3

は 5 μm までの深さの全域で降伏応力を超えの4ていたが，No. 2 の試験の5は No. 1 の試験より深さ全域で小さかった . また，いずれの試験でもは深さ 0.5 μm 付近で最大値を示しており，この深さでNumber of cycles (×105)

図7

と考慮しな

を併記した．ここで，縦かったミーゼス応力

駆動円筒の転動面の表面粗さパラメータとの応力値

負荷回数の関係

40 % 小さかった．なお，いずれの試験でも（σ*: 突起頂点高さの標準偏差，

は，No. 2 の方が No. 1 と比べて約はよりも 10 % 程度小さかった．

Spc: 突起頂点の算術平均曲率）
Relationship between the surface roughness parameter atrolling contact surfaces of driving cylinders and loading cycles（σ*：Standard deviation of peak height，

Spc：Arithmetic mean peak curvature）yµm(Circumferential
direction)

y
µm

y
µm

y
µm

x
µm
(Axial direction)

x
µm

x
µm

x
µm

(a)
No. 1，試験前(b)No. 2，試験前(c)No. 1，0.5 × 105 回(d)No. 2，0.5 × 105 回

No. 1, Before testingNo. 2, Before testing

図8

No. 1, 0.5 × 105 rev.

No. 2, 0.5 × 105 rev.

転動面の真実接触部の圧力分布

Contact pressure distributions at real contact area on rolling contact surfaces
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

81

転がり軸受のピーリング発生メカニズムとその寿命推定方法と，ピーリングの初期き裂の発生リスクは，転動面の65著であった．
No. 2

3

2

2.5.2 転 動面の繰返し応力とピーリングの発生
との関係

1の変化がなくなった後（0.5 × 105 回負荷以降）も，降

No. 1 と No. 2 の従動円筒では，なじみや残留応力

0.0

図9

ピーリングが未発生であった No. 2 の従動円筒より顕4σvm,con(z)GPa

ピーリングが発生した No. 1 の従動円筒の塑性変形は，

Test No. 1

σvm(z)^

or塑性変形が大きいほど増加すると考えられる．実際に，○： σvm,con(z)●： ^σvm(z)

1.0

2.0

3.0

Depth μm

4.0

5.0

0.5 × 105 回負荷時に従動円筒の転動面に作用したミーゼス応力の深さ方向分布

Depth dependence of von Mises stress acted on the rolling
contact surface of the driven cylinder at 0.5 × 10 rev.
5

2.5 考察2.5.1 ピーリングのき裂発生メカニズム

図 2 の光学顕微鏡の観察結果から，No. 1 の試験で従動円筒に発生したピーリングの微小はく離は，
2.5 ×
105 回負荷時点に存在した微小き裂（以下，初期き裂）が進展して形成したものと考えられる．また，図 3 の表
面形状測定と図 4 の SEM による観察結果から，初期き裂は転動中に従動円筒に発生したミクロスケールの塑性変形に起因して発生したと考えられる．これらの結果に基づいて考察したピーリングのき裂発生メカニズ
ムの模式図を図 10 に示す．まず，駆動円筒の表面粗さの突起が従動円筒の転動面に押し込まれ，従動円筒に
塑性変形によってしわ状の凹凸が形成される（Step 1〜 2）．次に Step 1 と異なる突起が押し込まれること
で，凹凸の凸部が圧延される（Step 3）．そして，その後の転動で，圧延時にできた切欠き部での応力集中によって初期き裂が発生する（Step 4）．同様の現象は，Mallipeddi ら 14） による歯車のマイクロピッチングのが作用しており，転動面では塑性
伏応力以上の変形が継続していたと考えられる．また，深さ 5 μ mまでのは No. 1 の方が No. 2 よりも大きかったため，従動円筒の塑性変形は No. 1 の方が著しくなったと考えられる．以上から，ピーリングの寿命（初期
き裂の発生と進展の程度）は，転動面の繰返し応力が大きく，塑性変形の程度が大きくなるほど短くなると考えられる．
No. 1 と No. 2 のいずれの従動円筒でも，同じ深さのと比べて最大で約 10 % 小さかった．これは，転動面の表層に実質的に作用したミーゼ
ス応力が残留応力の影響で低減されていたことを示しており，残留応力はピーリング寿命に影響すると考えられる．しかし，表 3 に示したように，今回の実験では No. 1 と No. 2 で最終的な残留応力に差がなかった
ため，残留応力の影響は顕在化しなかったと考えられる．
駆 動 円 筒 に 黒 染 処 理 を 行 っ た No. 2 の 試 験 で は，

0.5 × 105 回負荷時の転動面に作用したミーゼス応力が，No. 1 と比較して小さかった．これは，なじみや
すい No. 2 の駆動円筒で接触の過酷度を示す σ*・Spcが小さかったことに起因しており，この効果が No. 2の従動円筒にピーリングが発生しなかった主要因と考えられる．

研究でも観察されている．上記のメカニズムに基づく

図 10

従動円筒のピーリングのき裂発生メカニズム

Formation mechanism of a crack in peeling on the driven cylinder

82

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

は，

3.2

3. ピーリング寿命推定法の開発
3.1

本寿命推定法の各種仮定について

本寿命推定法では，以下を仮定していることに留意し

寿命推定法の概要

2 章で得られたピーリングの発生メカニズムの知見に基づいて，ピーリングの寿命推定法を開発した 7）．
図 11 に寿命推定法の概要を示す．初めに様々な運転条
件で転動疲労試験を行い，各試験についてピーリング寿命と転動面に作用した繰返し応力の履歴（以下，応力履歴）を取得する（Step 1）．このとき，応力履歴はなじ
みと残留応力変化の状況によって変化するため，実測した表面形状を用いた接触解析と残留応力測定の結果かなければならない．
1）	ピーリングを発生させる繰返し応力（支配応力）は，
ミーゼス応力である．
2）	ピーリング寿命と繰返し応力の関係はマイナー則に従う．
3）
	摩耗による表層の疲労層の消失は無視できる．
4）	ピーリング寿命 Lth と繰返し応力の関係は，以下の式（3）の両対数モデルの S-N 曲線で表される．

ら推定する．次に，Step 1 で得たデータにマイナー則を適用し，ピーリングの S-N 曲線（Stress - Numberof cycles to failure） を 回 帰 分 析 に よ っ て 求 め る（3）（Step 2）．最後に，この S-N 曲線を用いて任意の条件
でのピーリング寿命を推定する．このときは，推定対象の運転条件を模擬した予備試験を行ってその条件での応力履歴を求め（Step 3），得られた応力履歴から S-N
曲線とマイナー則を使って寿命を推定する（Step 4）．
なお，S-N 曲線は転動部品の鋼種や熱処理ごとに準備する必要がある．予備試験は，転動面でのなじみと残留応力の変化が停滞する負荷回数まで実施すればよい．
筆者らの経験では，油膜パラメータが 1.5 を下回る条件で，104 回負荷時までに転動面でのなじみと残留応力の変化が停滞する．
現状，多種多様な条件で使われる転動部品のなじみや残留応力の変化を正確にシミュレーションすること

ここで A, B, Sf は材料に固有の定数である．
1）でミーゼス応力をピーリングの支配応力に使用したことについては，ピーリングの発生が転動面の塑性変形の程度に影響を受けることを勘案すると，適切と考えら
れる．2）と 4）で使用したマイナー則と両対数モデルのS-N 曲線は，転動疲労の寿命推定の研究で一般的に用いられており 15）16），本方法でもそれにならった．3）の摩耗の影響については，転動面での摩耗深さが比較的小さ
い条件では問題のない仮定と考えられる．なお，本寿命推定法の適用範囲は，現状では純転がりかつ境界潤滑条件に限定されることに注意が必要である．

は難しい．本寿命推定法では，実使用条件を模擬した予
備試験の結果を援用することで，なじみと残留応力の変化の影響を事実に基づいて考慮できる．また，鋼種と熱処理ごとに作成した S-N 曲線を準備すれば，材質の影響も考慮できる．

3.3

寿命推定精度の検証

図１と同様の二円筒試験を様々な試験条件で行い，本寿命推定法の精度を調べた．表４に試験条件を，図 12 に推定したピーリング寿命 Lest と実寿命 Lact との関係を示す．ここで，
S-N 曲線は No. 1 〜 7 の試験データを用い【Step 1 ピーリング寿命と応力履歴のデータを収集】

Stress

実験4の応力-寿命データ

Number of cycles

有限負荷回数までの応力履歴データを取得
Stress

回帰分析

および最大値を併記した．今回の試験条件の範囲では，寿命比はそれぞれ 0.89，0.49，1.82 であった．これは，Peeling life

【Step 3 寿命推定の対象条件で予備試験】

以降は応力不変と仮定
Number of cycles

図 11て作成し，各試験の推定寿命は 104 回までの応力履歴から求めた．図中には，寿命比（Lact/ Lest）の中央値，最小値，

実験2の応力-寿命データ
実験3の応力-寿命データ

Peeling曲線の作成】

Stress

実験1の応力-寿命データ【Step 2

【Step 4 寿命計算】

曲線に照合（マイナー則を活用）

推定ピーリング寿命

ピーリング寿命推定法の概要

Flow of the estimation method of peeling life

他の寿命推定法 17) の精度（希薄潤滑条件下での Lact/Lestの 90 % 信頼幅が 0.98 〜 4.3）と比較して同等以上の精度であり，本寿命推定法がピーリング寿命推定法の 1
つとして適用できると考える．No. 8 と No. 9 の試験は

S-N 曲線の作成後に追加で実施した．これらの試験の寿命比はそれぞれ 0.61 と 1.07 であり，No. 1 〜 7 と同等の精度で寿命推定できることを確認した．
今後，本寿命推定法の適用範囲を広めるために，すべりがある条件や混合潤滑条件に応用できる方法も開発する予定である．

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

83

転がり軸受のピーリング発生メカニズムとその寿命推定方法
表4

寿命推定精度の検証のための二円筒試験の条件

Test conditions of the RCF testing for validation of the life estimation accuracy
Surface roughness (Ra) µm

Test No.

Driving cylinder

Driven cylinder

Rotational speed

Maximum contact

Oil film

min-1

Pressure GPaparameter Λ

1

0.75

0.11

2

0.40

3

0.35

4

0.30

5

0.75

6

0.75

2,000

7

0.40

1,000

8

0.50

9

0.75

2,000

0.21
2.3

0.24
0.28

0.02

500

2,000

0.06
1.6

0.12
0.17

2.3

0.17
0.11

Estimated life (Lest) × 105 cycles

4. まとめ10

Test No. 1718の結果に基づいて考察した．また，ピーリングの発生メカニズムに基づいたピーリング寿命の推定方法につ3いて紹介した．

2

91）
	ピーリングの初期き裂は，転動面の表面粗さ突起がLact / Lest (All test)
Median : 0.89
Min : 0.49
Max : 1.82

6

0.1

本稿ではピーリングの発生メカニズムを実験と解析

4

5

0.01
0.01

0.1

1

10

Actual life (Lact) × 105 cycles

図 12

ピーリングの推定寿命と実寿命の関係

Relationship between estimated peeling lives
and actual peeling lives

塑性的に接触することで形成された切欠き部から発生する．
2）
	開発した寿命推定法は，純転がりかつ境界潤滑条件
でのピーリング寿命を他の寿命推定法と同等以上の精度で推定できる．今後は，すべりがある条件や混合潤滑条件にも適用できる寿命推定法を開発する．
本稿は日本トライボロジー学会誌「トライボロジスト」の第 63 巻第 8 号（2018）551 および第 9 号（2018）618 に掲載された論文「転がり接触によるピーリングの発生メカニズムとピーリング抑制に及ぼす黒染処理の影響 第 1 報，
第 2 報」と，同学会の英語論文誌「Tribology
Online」 の 第 14 巻 第 3 号（2019）131 に 掲 載 さ れた 論 文「Estimation Method of Micropitting Life
from S-N Curve Established by Residual StressMeasurements and Numerical Contact Analysis」の内容をまとめたものである．掲載を許可下さった一般
社団法人 日本トライボロジー学会のご厚意に感謝いた
します．

84

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

参

考

文

献

10）
	J . A. Greenwood & J. B. P. Williamson,1）
	対馬全之，中島碩一，柏村博，軸受の代表的な破損形態，NTN TECHNICAL REVIEW，N o . 57,

Contact of Nominally Flat Surfaces, Proc. Roy.
Soc. London, A295, (1966) 300.
11）	M . U c h i d a t e , C o m p a r i s o n o f C o n t a c t(1990) 59．
2）
	Y. Akamatsu, et. al., SAE Paper, 891909, (1989).

Conditions Obtained by Direct Simulation

3）	K. Maeda, N. Tsushima & H. Muro, Thewith Statistical Analysis for Normally

Inclination of Cracking in the Peeling Failure

Distributed Isotropic Surfaces, Surface

of a Ball Bearing Steel and its Relation to the

Topography, Metrology and Properties, 6, 3,

Inclination of the Principal Residual Stress,
Wear, 65, (1980) 175.

(2018) 034003.
12）	佐 々木敏彦，高橋俊一，佐々木勝成，小林裕一，エ4）
	A. Oila, B. A. Shaw, C. J. Aylott & S. J. Bull,

リアディテクタ方式の X 線三軸応力測定法の改良

Martensite Decay in Micropitted Gears, Proc.

に関する研究，日本機械学会論文集 A 編，75，750,

IMechE. Part J. J. Eng. Trib., 219, (2005) 77.

(2009) 219．

5）	長谷川直哉，藤田工，内舘道正，阿保政義，転がり接
触によるピーリングの発生メカニズムとピーリン
グ抑制に及ぼす黒染処理の影響第 1 報，トライボロ
ジスト，63，8，(2018) 551．

13）
	E. Yhland, Static Load-Carrying Capacity, Ball
Bearing Journal, SKF, 211, (1982) 1.
14）
	D . Mallipeddi, M. Norell, M. Sosa & L.
Nyborg, Influence of running-in on surface

6）	長谷川直哉，藤田工，内舘道正，阿保政義，転がり接
触によるピーリングの発生メカニズムとピーリン
グ抑制に及ぼす黒染処理の影響第 2 報，トライボロ
ジスト，63，9，(2018) 618．

characteristics of efficiency tested groundgears, Tribology Int., 115, (2017) 45.
15）	L . Houpert & F. Chevalier, Rolling Bearing
Stress Based Life-Part I, Calculation Model,

7）	N. Hasegawa. T. Fujita, M. Uchidate, M. Abo &Journal of Tribology, 134, 2, (2012) 021103, 1.

H. Kinoshita, Estimation Method of Micropitting

16）	S . Shimizu, Fatigue Limit Concept and Life

Life from S-N Curve Established by Residual

Prediction Model for Rolling Contact MachineStress Measurements and Numerical Contact

Elements, Tribology Transactions, 45, 1,

Analysis, Tribology Online, 14, 3, (2019) 131.

(2002) 39.

8）
	V. Brizmer, K. Sradler, M. V. Drogen, B. Han, C.

17）
	J.Gnagy, L. Houpert & F. Chevalier, Rolling

Matta & E. Piras, The Tribological Performance

Bearing Stress Based Life-Part II, Experimentalof Black Oxide Coating in Rolling/Sliding

Calibration and Validation, Journal ofContacts, STLE Tribol. Trans., 60, 3, (2017)

Tribology, 134, 2, (2012) 021104, 1.

557.
9）	DIN 50938, (2003).

執筆者近影長谷川 直哉

藤田 工

内舘 道正

阿保 政義

木之下 博

先端技術研究所

先端技術研究所

岩手大学 理工学部

兵庫県立大学 工学部

兵庫県立大学 工学部

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

85

論

文

転がり軸受の損傷検出精度向上のための機械学習アルゴリズムの開発
Development of a Machine Learning Algorithm to Improve
Defect Detection Accuracy for Rolling Bearings

北井 正嗣 * Masashi KITAI
赤松 良信 ** Yoshinobu AKAMATSU
福井 健一 *** Ken-ichi FUKUI
転がり軸受の欠陥検出は機械メンテナンスにおいて重要な課題である．著者はこれまでの研究で，外輪軌道面に各種サイズの人工欠陥を設けた転がり軸受に対し欠陥検出を試みた結果，欠陥サイズにより，欠陥検出に有用な特徴量が変化することを確認している．本研究では，
各人工欠陥サイズに応じた特徴選択と 2 段の外れ値検出手法を組み合わせた新規欠陥検出手法にて，欠陥検出精度の向上を試みた．

Detecting of rolling bearing defects is important in machine maintenance. Previous studies by the author
attempted defect detecting of rolling bearings with an artificial defect of various sizes on the outer ring
raceway surface, and found that effecting features for the detection depend on the defect size. This study
shows accuracy improvement of the defect detecting accomplished from a defect size-based feature
selection approach that is coupled with a two-step outlier detection method.

1. はじめに
転がり軸受は多くの回転機械において欠かせない重要な要素のひとつであり，自動車やプラント，航空機など使用される分野は非常に多岐にわたる．転がり軸受に損傷が発生した場合，回転機械の精度や運転効率に影響を与えるだけでなく，損傷が拡大していくと，機械自体に致命的なダメージを与えかねない．そのため，転がり軸受の損傷を正確に検知することは重要といえる．
転がり軸受の診断方法としては，運転中の振動加速度または Acoustic Emission (AE) の振動データを対象とした分析方法を多く用いる．これはデータの測定が簡易であり，運転を継続したまま測定が可能なことが理由である．振動データを用いた転がり軸受の損傷検出に関する研究として，例えば振動加速度から実効値，尖度などの各種統計量を算出し，そのトレンドの変化
により状態監視を行う方法 1），FFT 処理後の特性周波数
ピークの変化により状態監視を行う方法 2），また，AEを利用して初期のクラックの発生を検出する方法 3） がある．しかし，これらの手法は転がり軸受の損傷に伴う振動特性の変化，および分析のための信号処理に関する知見が必要であり，より簡易的な診断方法が望まれている．
一方で近年，分析や信号処理に関する知見を必要とせず，回転機械の損傷状態を評価する方法として機械学習*

新商品戦略本部 商品化戦略部** 新商品戦略本部*** 大阪大学 産業科学研究所
86

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

を利用した手法が注目されている．例えば One Class
Support Vector Machine (OC SVM)4）を用いた水力
発電所の異常予兆検出 5）や，Nearest Neighbor Data
Description 6） を用いた駆動用機器の異常振動検知 7），
Deep Neural Network/Gaussian Mixture Model
タンデム接続アプローチ 8）を利用した風車の異常検知 9）などがある．
また著者は，外輪軌道面に各種サイズの人工欠陥を設けた転がり軸受に対し，OC SVM による欠陥検出を試みたが，主軸回転速度によっては微小な欠陥を検出できない課題がある 10）．領域，周波数フィルタ，振動
加速度の測定方向を考慮した各種特徴量について検証
した結果，欠陥サイズの変化により，欠陥検出に有用な特徴量は変化することを確認した 11）．そのため欠陥検出精度の向上には，異なる欠陥サイズに対して特徴選択を行う必要がある．
本研究では，各人工欠陥サイズに応じた特徴選択と2 段の外れ値検出手法を組み合わせた新規欠陥検出手法を提案する．予備実験として，各種外れ値検出手法の欠陥検出精度を比較し，最も高い欠陥検出精度を得る
手法として Local Outlier Factor (LOF)12）を選定した．
また，Random Forest (RF)13） による正常軸受と微小な欠陥を有する軸受の分類精度を調査した結果，高い分類精度が得られることから欠陥による振動の特徴を捉えるのに適していると判断し，RF を各サイズの人工欠陥を有する軸受と正常軸受を対象とした特徴選択に採用し，特徴選択が LOF による欠陥検出精度に与える効果について考察した．
最後に予備実験結果を考慮した提案手法と従来手法の欠陥検出精度を比較し，提案手法の欠陥検出性能を評価した．欠陥サイズに応じた特徴選択と 2 段の外れ
値検出を行うことにより，既存の研究 10）11）よりも欠陥検出精度が向上したことを示す．
以後，2 章において機械学習を利用した転がり軸受の異常検知に関する関連研究，3 章では本研究で用いる
外れ値検出手法，特徴選択手法について述べる．4 章では本提案手法の評価実験と結果を記載し，最後に結論

3. 提案手法
3.1

概要

提案する手法は転がり軸受の振動加速度の測定デー

タ X から算出される特徴ベクトルを入力データ v とし，分類手法による特徴選択と 2 段の外れ値検出手法により異常度 a を算出する．提案手法の欠陥検出フローの概略図を図 1 に示す．検出したい欠陥をその状態に応じて 3 つの段階に分け，各欠陥状態の分類において分類手法による各特徴量の重要度の算出と特徴選択を行う（図 1 中 Feature Selection）．

を示す．

2. 関連研究
近年，転がり軸受や転がり軸受を内包する回転機械の診断方法として，機械学習，および機械学習と振動分析手法を併用した診断手法が注目されている．
例えば Li らは内輪軌道面，外輪軌道面および転動
体 に そ れ ぞ れ 欠 陥 を 設 け た 転 が り 軸 受 を 対 象 と し，Local Mean Decomposition14） お よ び Multiscale
Permutation Entropy15） に よ る 特 徴 抽 出 お よ び，
Laplacian Score (LS)16） による特徴選択を行った後，Support Vector Machine based of Binary Tree
(SVM-BT)17） を 独 自 に 改 良 し た Improved SVM-BTによる分類を行うことで，従来に比べ高い精度で転が り 軸 受 の 欠 陥 部 位 を 特 定 す る こ と に 成 功 し た 18）．
また Bugharbee らは正常な軸受の振動データから，Singular Spectrum Analysis19） を 利 用 し た 主 成 分 分
析と，マハラノビス距離に基づく欠陥検出しきい値の作成により，異なる回転速度条件下での軸受の外輪軌道面，内輪軌道面，および転動体の欠陥の検出精
度 を 向 上 さ せ た 20）．Shao ら は 外 輪 軌 道 面， 内 輪 軌
道面，転動体にそれぞれ異なる大きさの欠陥を設けた
転がり軸受を対象とし，粒子群最適化手法 21） により各 隠 れ 層 の ニ ュ ー ロ ン 数 を 最 適 化 し た Deep Belief
Network22） による欠陥の分類を行い，SVM やベイズ
推定などの他の分類手法に対する分類精度の優位性を示した 23）．
しかし，Bugharbee らは外輪軌道面，内輪軌道面，転動体の各部位にそれぞれ 1 種類の欠陥を有する軸受を診断対象としており，欠陥のサイズが検出精度に与える影響は述べられていない 20）．また，Li らや Shao
らは欠陥検出のための手法として教師あり学習による分類を行っており，教師なし学習での欠陥検出精度については述べていない 18）23）．

図1

欠陥検出フロー

Flow of defect detection

なお，分類手法による重要度の算出は学習時のみ行い，評価時には学習時に算出した重要度を用いて直接特徴選択を行う．次に特徴選択後の各入力データ v′ (M),M ∈ {1 2 3} に対し，個別に外れ値検出手法の学習，評価を行い，それぞれの異常度 a(M) を算出する（図 1
中 Outlier Detection (1st) 1 から Outlier Detection(1st) 3）．このとき特徴選択後の入力データ v′ (M) はそ
れぞれ異なる欠陥状態を対象としているため，対象以外の欠陥状態は検出できない場合がある．そこで，特徴選択後の入力データ v′ (M) に対して求められる複数の異常度 a(M) を対応する測定データに対しひとつのベク
トル（異常度ベクトル，図 1 中 Anomaly Vector a）
として取り扱い，この異常度ベクトルに対して再度外れ値検出による異常度 a を算出する（図 1 中 Outlier
Detection (2nd)）．本研究では評価対象の測定データから得られるすべての入力データについて提案手法による異常度を算出した後，異常度が事前に決めた欠陥

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

87

転がり軸受の損傷検出精度向上のための機械学習アルゴリズムの開発
XXXXXXXXXXXX
検出しきい値を超える入力データの割合を異常率とし1.0て評価し，異常率の大小によって対象データの欠陥の有無を判別する．

3.2

ROC Curve

0.8

入出力データ0.6

TPR

振動加速度の測定データを一定の時間間隔でセグメ

0.4ントに分割後，領域（時間，周波数，ケフレンシ），バ

0.2

ンドパスフィルタ（BPF），センサ測定方向を考慮した

0.0

統計量を特徴量としてベクトル化したものを入力デー

AUC Score

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

FPR

タ v とする．また 2 段目の外れ値検出手法によって得

図2られる異常度 a を出力データとする．

ROC Curve と AUC Score
ROC Curve and AUC Score

3.3

評価指標

提案手法で得られる異常度 a から欠陥検出精度を評価する指標として異常率 Anomaly Ratio(AR)，Area
Under Curve Score（AUC Score)24）を用いる．AR，ある欠陥検出しきい値での FPR を横軸に，TPR を縦軸にとり，欠陥検出しきい値を変化させた時の FPR とTPR の関係をプロットすることで Receiver Operating

AUC Score の算出方法について以下に示す．

Characteristic Curve(ROC Curve) が得られる．ROC

3.3.1の下側面積で定義される．正常データと異常データが異常率 Anomaly Ratio

評価したい測定データにおいて，連続する複数のセグメントから得られる入力データ v に対し，提案手法で算出される異常度 a を基に異常率 AR を次式で算出する．
athreshold は事前に決定する欠陥検出しきい値であり，正常
データに対する異常度の平均＋ 5 ×正常データに対す
る異常度の標準偏差とした．また NDS は評価の対象とす
る測定データに含まれるセグメントの数を示す．

Curve の例を図 2 に示す．AUC Score は ROC Curve
完全に分離可能な場合，AUC Score は 1.0 となる．一方でランダムな識別の場合，AUC Score は 0.5 となる．
したがって AUC Score が 1.0 に近い値をとれば，作成した機械学習モデルは高い識別性能を得られている．

3.4

機械学習手法外 れ 値 検 出 手 法 と し て OC SVM，LOF，Isolation

Forest (IF)25），特徴選択手法として RF，LS を用いた．
以下に各手法について記載する．機械学習手法の実装には Python 2.7 と Scikit-learn0.19.0 を用いた．

3.4.1

One Class Support Vector Machine

OC SVM は正常データをある特徴空間に写像し，特徴空間上において正常データをなるべく含む超球の半

3.3.2

Area Under Curve Score

識別性能の評価指標として正例を正しく正例と識別した例を True Positive(TP)，負例を正しく負例と識別した例を True Negative(TN)，負例を誤って正例と識別した例を False Positive(FP)，正例を誤って負例と識別した例を False Negative(FN) としたとき，False
Positive Rate(FPR)，True Positive Rate(TPR) はそれ
ぞれ次式で与えられる．

径と中心を求めることで，正常データと異常データを分類する識別境界を決定する手法である．未知のデータが得られた場合，特徴空間上に写像した際に，超球の半径よりも外側に写像された場合に対象データを異常とみなす．特徴空間への写像に用いるカーネル関数の選択により，非線形な問題を取り扱えるようになる．
本研究ではカーネル関数にはガウシアンカーネルを用
いた．

3.4.2

Local Outlier Factor

LOF は特徴空間上の密度に基づく外れ値検出手法である．外れ値は特徴空間上において密度の低い領域に分布するという仮定に基づく．特徴空間上の各点に対し，周辺密度を計算し評価に用いる．対象の点とその近傍点の周辺密度がほぼ同じ場合には対象の点を正常
88

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

とみなす．逆に対象の点の周辺密度が近傍点の周辺密度に対して低い場合には対象の点を異常とみなす．

実 験 は， 人 工 欠 陥 の な い 正 常 軸 受（ 表 1 中 ND）
および上記の各サイズの人工欠陥を有する軸受を実験 装 置 に 取 り 付 け た 状 態 で， 主 軸 回 転 速 度 1,000，

3.4.3

Isolation Forest

1,500，2,000 min-1 の各条件で運転し，得られた鉛IF はランダムに特徴量と分岐点の選択を行い，ある直（Radial），水平（Horizontal），軸（Axial）方向のデータがほかから孤立するまでの平均分岐回数をもと振動加速度の測定データを評価に用いた．また評価はに異常度を算出する手法である．正常データは他の正主軸回転速度ごとに個別に行った．ある 1 方向の振動

常データと似た性質を持つため，各正常データが孤立

加速度の 1 回の測定データ X (D) = [x1 x2 … xi … xN],するまでの平均分岐回数は多くなる．それに対し，異D ∈ {Axial, Radial, Horizontal} はサンプリング周波数

常データは正常データとは異なる性質を持つため，異50 kHz，サンプリング時間 20 s で測定し，各人工欠

常データが孤立するまでの平均分岐回数は少なくなる．

陥サイズでそれぞれ 33 回測定した．ここでインデック

この特性を生かし，特定のデータに対し孤立するまで

ス i は時系列の順序を，xi はインデックス i における振の平均分岐回数が他のデータよりも少なくなる場合に

動加速度振幅の瞬時値を示す．また軸受の組換えが振対象のデータを異常とみなす．

動に与える影響を考慮するため，3 回測定するごとに軸受を組み換えた．

3.4.4

Random Forest

RF は決定木を利用したアンサンブル学習による分類

Acceleration Vibration Sensor

手法である．入力データから復元抽出により複数の訓練集合を作成し，各訓練集合に対し，決定木による分類を行う．また RF の学習時に得られる情報利得を基に特徴量の重要度を算出する．本研究では，RF で算出される重要度を欠陥状態に応じた有効な特徴選択に用い
た．

3.4.5

Test Bearing

Laplacian Score

図3

LS は各入力データをノードとした近傍グラフを作成

実験装置

Test equipment

し，グラフ上の近傍のノードにおける特徴量ごとのグ
ラフラプラシアンに基づいて特徴選択を行う手法である．本研究では，特徴量ごとに算出されるラプラシア

表1

ンスコアの値を用いて欠陥状態に応じた有効な特徴選択を行い，RF と比較した．

人工欠陥の形状およびサイズ

Shape and size of artificial defectSymbolShape of DefectSize mm

4. 評価実験

ND

None

-

4.1

2b

Hole

φ0.32

4b

Hole

φ0.64

6b

Hole

φ1.02

型番：7216）を用い，外輪軌道面に直径の異なる円筒

8b

Hole

φ1.36

穴（表 1 中 2b から 8b）および円筒穴より十分大きい

RG

Rectanguler
GrooveWidth 2, Height 10,
Depth 1

実験装置

欠陥検出精度の評価に用いた実験装置の概略図を

図 3 に，試験軸受に設けた人工欠陥の形状とサイズを
表 1 に示す．試験軸受は転がり軸受（アンギュラ玉軸受，

矩形溝（表 1 中 RG）を設けた．荷重負荷時に玉と外輪
軌道面に生じるだ円状の弾性接触部の短軸半径を b とし，その 2 倍から 8 倍の直径の円筒穴とした．例えば，
2b は円筒穴の直径が b の 2 倍であることを意味する．
これらの人工欠陥は転動疲労によって生じるはく離（フレーキング）を想定したものであり，円筒穴ははく離の初期の段階，矩形溝ははく離が拡大した状態を想定している．

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

89

転がり軸受の損傷検出精度向上のための機械学習アルゴリズムの開発
XXXXXXXXXXXX
4.2

入力データ vj の算出

振動加速度の測定データ X (D) は主軸 5 回転の周期でセグメントに分割し，セグメントごとに 1 つのセグメン
トデータ yj(D) = [x( j − 1)n+1 x( j − 1)n+2 … x( j − 1)n+k … x( j − 1)n+n]として取り扱った．ここで n はセグメントデータに含まれるデータ点数，j = 1,2,3,…,」N/n｣ はセグメント
番号，インデックス k は時系列の順序を示す．したがって，1 つの測定データ X (D) から得られるセグメントデー
タ yj (D) の総数は表 2 のようになる．
表 2 各測定データ X から得られるセグメントデータ yi の数
Number of segment data yi in each measurement data X
Rotation Speed

Number of Segment Data

ここで D は測定方向，R は領域，j はセグメント番号，(D,R)

は yj(D,R) のインデックス k の要素，yj(D,R) は yj(D,R) の-1

1,000 min

66

yj,k

1,500 min-1

100

平均値，σj(D,R) は yj(D,R) の標準偏差を示す．変調値は yj(D,R)

2,000 min-1

133

に対し，エンベロープ処理後の実効値として定義した．
またセグメントデータ yj における各測定方向，各領域の特徴量を 1 つのベクトルとしたものを，入力データ

表3

バンドパスフィルタの種類
Kind of band-pass filter

FilterFrequency Range(Hz)

Raw

None

Low1

20-200Low2

20-1,000Mid1

200-2,000

Mid2

1,000-5,000

High12,000-20,000

High25,000-20,000

帯域で BPF 処理を行った振幅データを時間領域データ
yj(D,TIME) とした．また時間領域データ yj(D,TIME) に対し，エンベロープ処理 26） と FFT 処理を行い得られる周波数領域の振幅データを周波数領域データ yj(D,SPEC)，周波数
領域データ yj(D,SPEC) に再度 FFT 処理を行い得られる振幅データをケフレンシ領域データ yj(D,CEPS) とした．特徴量は yj（D,R), R ∈ {TIME, SPEC, CEPS} に対し，転がり軸受の診断に一般に用いられることの多い実効値（OA）・最大値（MAX）
・波高率（CF）
・尖度（KS）
・歪度（SKN）に加え変調値（MOF）の統計量を使用した．実効値，最大値，波高率，尖度，歪度の算出方法を以下に示す．

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

BPF，統計量，センサ測定方向の数をまとめる．各入力
データ vj は領域（3 種），BPF（7 種），統計量（6 種），

各セグメントデータ yj(D) に対して表 3 に示す各周波数

90vj とした．表 4 に特徴量算出において考慮する領域，

センサ測定方向（3 種）を考慮した，合計 378 個の特徴量で構成される．
表4

各入力データ vj に含まれる特徴量数

Number of parameters included in each input data vj

Number of
Parameters

4.3

Regions

BPFs

3

7

Statistics Sensors Features
6

3

378

変動係数による特徴量の選別

入力データ vj に含まれる複数の特徴量の中には，人工欠陥サイズの変化による変動より，軸受の組換えの影響によるばらつきの方が大きい特徴量もある．そこ
で，前処理として学習に使用する正常軸受のセグメン
トデータ yj から算出される各特徴量について変動係数（標準偏差を平均値で除した値）を算出し，変動係数が0.3 を超える特徴量については学習および評価の対象から除外した．学習に使用する測定データ X の選択により，
4.2 節で算出した全特徴量のうち，本処理によっておよそ 20～40 % の特徴量が除外される．なお各特徴量
は変動係数による選別後，後述する学習に使用する人
工欠陥サイズ ND の入力データ vj を基に特徴量ごとに
Z Score を算出し学習，評価に使用した．

4.4

学習データ・評価データの選択

軸受の組替えが欠陥検出精度に与える影響を考慮す

4.5

欠陥検出精度の評価

欠陥検出精度は評価対象の測定データ X に対し，外るため，学習と評価に使用する測定データ X の組合せ

れ値検出手法で得られる異常度から式（1）により欠はランダムに変更して提案手法の学習と評価を行った．

陥サイズ毎の異常率を算出して評価した．回転速度

図 1 の赤枠部において，人工欠陥サイズ ND と 2b を

1,500 min-1 を対象とした場合，欠陥サイズごとの評価

対象に特徴選択する場合の測定データ X の組合せの詳対象の測定データ X は 9 個，各測定データから得られ細を図 4 に示す．学習時は各人工欠陥サイズ 33 個の測るセグメントデータ yj は 100 個であり，欠陥サイズご定データ X のうち，人工欠陥サイズ ND と 2b の測定デーとの評価対象のセグメントデータ yj の総数は 900 個とタ X をそれぞれ 24 個選択し，それぞれの入力データ vj

なる．人工欠陥サイズごとの異常率は各セグメントデー

を基に分類手法による各特徴量の重要度の算出と特徴

タ yj から得られる入力データ vj，v′ j(S) または異常度ベク

選択を行った．この時得られる特徴選択後の入力デー

トル aj に対し，外れ値検出手法で算出される異常度を

タを v′ jとした．上付きの 2b は特徴選択後の入力デー用いて算出した．学習に用いる測定データ X は 50 回

タ v′ j が人工欠陥サイズ 2b を対象として構成した特徴

ランダムに変更し，学習データの違いに対する異常率量の集合を用いていることを示している．次に人工欠の平均とばらつきで欠陥検出精度を評価した．

2b

陥サイズ ND の入力データ v′ j2bを外れ値検出手法の学習に用い，10 分割交差検証により特異度が最も高くなるハイパーパラメータの選定と異常度 aj2b の算出を行っ
た．

4.6 予備実験
4.6.1 外れ値検出手法の比較

各外れ値検出手法について特徴選択しない場合の回

評価時は各人工欠陥サイズそれぞれ 9 個の測定デー
タ X から得られる入力データ v′ j

2bに対し，外れ値検出

転 速 度 1,000，1,500，2,000 min-1 に お け る 人 工 欠
陥サイズと異常率の関係を図 5 に示す．また，人工欠を算出した．

陥サイズ ND と 4b を対象として各外れ値検出手法の人工欠陥サイズ ND と 4b，ND と 6b の組合せに対AUC Score を算出した結果を図 6 に，学習データの違しても同様に特徴選択を行い，特徴選択後の入力デー

いに対する，交差検証で求まるハイパーパラメータのタ v′ j4b，v′ j6b か ら 異 常 度 aj4b，aj6b を 算 出 し た． ま た

平均値，最大値，最小値，および標準偏差を表 5 に示

本処理により得られる特徴選択後の入力データ v′ j ，す．表中 ν は OC SVM におけるサポートベクトルの割S ∈ {2b, 4b, 6b} に対する異常度 aj は，対応するセグ合の下限，γ はガウシアンカーネルのハイパーパラメー

メントごとにひとつの異常度ベクトル aj = (aj2b，aj4b，タ，n-neighbors は LOF の周辺密度計算における近傍aj6b) とした．学習・評価の入力データ v′ j(S) に対する異数，n-estimators は IF のアンサンブル学習における予常度ベクトル aj をそれぞれ 2 段目の外れ値検出手法の測器の数を示す．

手法による異常度 aj

2b

(S)

(S)

学習・評価に用いた．なお，学習と評価に用いる測定デー
タ X は重複しないようにした．

図4

学習および評価に用いる測定データ X の組合せ

Selection of measurement data X for train and test
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

91

転がり軸受の損傷検出精度向上のための機械学習アルゴリズムの開発
XXXXXXXXXXXX

OC SVM

LOF

表5

IF

ハイパーパラメータのばらつき
Variation of hyper parameters for difference of train data

1.0

Anomaly Ratio

学習データの違いに対する

0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
2b

ND

4b

6b

8b

RG

Defect Size(a) 回転速度 1,000 min-1(a) Rotation speed: 1,000 min-1
OC SVMLOF

IF

図 5 より人工欠陥サイズ 2b～6b の異常率の平均はAnomaly Ratio

1.0

いずれも LOF が最も高い．また図 6 より AUC Score に0.8

ついても LOF が高い欠陥検出精度を得た．ただしいずれ0.6の手法でも人工欠陥サイズ 2b の異常率の平均は 0.3 以

0.4下であり，人工欠陥サイズ 4b 以上に比べ低い．表 5 よ

0.2

り，ハイパーパラメータの値は学習データの違いに対す

0.0
2b

ND

4b

6b

8b

RG

Defect Size

じたと推察する．そこで，欠陥検出精度を向上させるた(b) 回転速度 1,500 min-1

めに RF による特徴選択を行った．

(b) Rotation speed: 1,500 min-1
OC SVM

LOF

4.6.2

IF

Anomaly Ratio

イ ズ 2b に つ い て RF に よ る 分 類 精 度 を 評 価 し た．は0.8

じめに RF のハイパーパラメータの影響を確認するた

0.6

め，回転速度 1,500 min-1 において RF の決定木の数を

0.4

100，1,000，10,000，決定木の最大深さを 10，100，

0.2

1,000 の範囲で変更し人工欠陥サイズ ND と 2b の分
2b

ND

4b

6b

8b

Defect Size(c) 回転速度 2,000 min-1(c) Rotation speed: 2,000 min-1

図5

OC SVM

LOF

RG

類精度への影響を確認したが，分類精度に有意な差は見られなかった．そのため以降は決定木の数を 1,000，決
定木の最大深さを 100 とし，各回転速度における分類
精度評価と特徴選択を行った．回転速度 1,000，1,500，
2,000 min-1 における人工欠陥サイズ ND と 2b の分類

外れ値検出手法の比較

Comparison of outlier detection methods

精度を図 7 に示す．また回転速度 1,500 min-1 において，人工欠陥サイズ ND と 2b の分類に加え，人工欠陥
サイズ ND と 4b，人工欠陥サイズ ND と 6b を対象とIFしてそれぞれ RF による特徴選択を行い，学習データの1.0

AUC ScoreRandom Forest による特徴量重要度算出

前項の外れ値検出手法では検出が困難な人工欠陥サ

1.0

0.0

違いに対して選択される回数の多い特徴量を 10 個抽出

0.9

した例を表 6 に示す．人工欠陥サイズ ND，2b の分類と0.8

人工欠陥サイズ ND，4b の分類に共通して重要度の高0.7

い特徴量を太字，人工欠陥サイズ ND，4b の分類と人工

0.6

欠陥サイズ ND，6b の分類に共通して重要度の高い特

0.5
1,000

1,500

2,000

Rotation speed min-1

図6

各手法の AUC Score

AUC Score for each method

92

るばらつきが大きく，これに伴い異常率にばらつきが生

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

徴量を太字（下線）で表記する．また，表内の特徴量は統
計量 - 領域 -BPF（測定方向）で表記する．
図 7 より RF による分類では回転速度に関わらず，人工欠陥サイズ 2b について非常に高い精度で分類がで

きる．また，表 6 より人工欠陥サイズ ND と 2b，ND とOriginal
Feature(4b)4b の分類で共通する特徴量は 2 個，および人工欠陥サ
1 個のみであり，人工欠陥サイズ ND と 2b，ND と 6bの分類に共通する特徴量はない．そのため，すべての欠陥サイズを同じ特徴量で評価することはできない．

Anomaly Ratio

イズ ND と 4b，ND と 6b の分類で共通する特徴量は

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

1.0

Accuracy

Feature(2b)Feature(6b)

ND

2b

4b

6b

8b

RG

0.8

Defect Size

0.6(a) 回転速度 1,000 min-1(a) Rotation speed: 1,000 min-1

0.4

Original
Feature(4b)

0.2

1,000

1,500

2,000

Rotation speed min-1

図7

Random Forest による分類精度

Classification accuracy by Random Forest

Anomaly Ratio

0.0

Feature(2b)Feature(6b)

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

表6

各欠陥サイズに重要度の高い特徴量

ND

2b

4b

（回転速度 1,500 min ）Anomaly Ratio

Original
Feature(4b)

0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
ND

Feature(2b)，Feature(4b)，Feature(6b) と し て 図 に示す．同図に，特徴選択前の入力データ vj から LOF を用いて直接欠陥サイズ毎の異常率を算出した結果を従来手法（Original) として示す．特徴選択前の入力データ
vj に対する結果は図 5 と同じである．また特徴選択後の入力データ v′ j(S) に対し，交差検証により求まる LOF の周辺密度計算における近傍数の平均，最大，最小，標準偏差を表 7 に示す．

4b

6b

8b

RG

(c) 回転速度 2,000 min-1(c) Rotation speed: 2,000 min-1

LOF による欠陥検出精度を評価した．特徴選択後の入力

た入力データ v′j2b，v′j4b，v′j6b により算出される異常率を2b

Defect Size

徴量を選択した特徴ベクトルを入力データ v′ j(S) とし，と 6b の分類にそれぞれ重要度の高い特徴量を選択しFeature(2b)Feature(6b)1.0

各人工欠陥サイズにおいて重要度の高い 10 個の特

図 8 に示す．人工欠陥サイズ ND と 2b，ND と 4b，ND

RG(b) Rotation speed: 1,500 min-1(Rotation speed 1,500 min )-1

データ v′ j(S) に対する人工欠陥サイズと異常率の関係を

8b(b) 回転速度 1,500 min-1

Features with high importance to defect size

4.6.3 特 徴選択後の入力データ v′j(S) による欠陥検出精度

6b

Defect Size-1

図8

入力データ v′ j(S) と異常率の関係(S)

Anomaly ratio for each input data v′ j

図 8 より，人工欠陥サイズ 2b への重要度の高い特徴
量を選択した場合，人工欠陥サイズ 4b または 6b への重要度の高い特徴量を選択した場合に比べ，人工欠陥サ
イズ 2b の異常率は上昇する．
一方で上記特徴量を選択した場合，人工欠陥サイズ
4b，6b に対する異常率は人工欠陥サイズ 2b に対する異常率よりも低い値となり，対象とした人工欠陥サイズ以外において検出精度は低下する．また表 7 より学
習データの違いに対して近傍数のばらつきは変化しな
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

93

転がり軸受の損傷検出精度向上のための機械学習アルゴリズムの開発
XXXXXXXXXXXX
い．そのため特徴選択後の各入力データ v′ j(S) に対すると誤判別することは避けるべきである．また正常な軸欠陥検出精度を総合して評価する必要がある．

受と微小な欠陥を有する軸受の異常率の差が大きいほ
ど欠陥検出は行いやすくなる．そこで欠陥検出に適し学習データの違いに対する Local Outlier Factor

た特徴量数の選定基準を，人工欠陥サイズ ND の異常

近傍数のばらつき率が 0.2 以下であること，かつ人工欠陥サイズ ND とVariation of the neighborhood numbers of Local
Outlier Factor for the difference of train data
FeatureRotation

VectorSpeed

AverageMax

Min

陥サイズ ND，2b 間のマージンが同程度の場合には特Standard
Deviation-1

1,000 min

13.3

24

2

8.0

Original 1,500 min-1

9.8

25

2

8.6

2,000 min-1

8.4

29

2

8.3

1,000 min-1

16.0

28

3

7.5

Feature(2b) 1,500 min-1

14.0

28

5

6.4

2,000 min-1

24.4

29

16

4.0

1,000 min

23.1

28

14

4.9

-1

Feature(4b) 1,500 min

14.4

28

2

8.9

2,000 min-1

18.1

27

2

7.2

1,000 min-1

15.2

28

2

7.8

Feature(6b) 1,500 min-1

17.2

27

5

7.0

2,000 min-1

24.4

29

15

4.6

-1

2b 間のマージンが大きくなることとした．また人工欠徴量数の少ないものを選択することとした．上記基準に基づき回転速度 1,000 min-1 では特徴量数 30 個，回
転速度 1,500 min-1 では特徴量数 150 個，回転速度
2,000 min-1 では特徴量数 10 個を欠陥検出に適した特徴量数とした．
ND
Anomaly Ratio

表7

0.6
0.4
0.2
0.0

ND
Anomaly Ratio

陥検出精度は入力データ v′ j(S) の特徴選択における特徴

1

5

10

30

50

100

150

(b) Rotation speed: 1,500 min-1

Anomaly Ratio

ND

2b

4b

6b

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
1

2

5

10

30

50

100

150

Number of Selected Features(c) 回転速度 2,000 min-1(c) Rotation speed: 2,000 min-1

常率の平均が 0.2 まで上昇する．表 8 より特徴量の数

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

2(b) 回転速度 1,500 min-1

よび 6b の異常率が低下し，人工欠陥サイズ ND の異946b

Number of Selected Features

るが，回転速度 2,000 min-1 では人工欠陥サイズ 2b お

欠陥検出手法の運用においては，正常な軸受を異常

4b

0.0

1,500 min-1 では人工欠陥サイズ 2b の異常率が上昇すに対する近傍数の違いは見られない．

2b

0.2

との関係を図 9 に示す．また特徴選択における特徴量

常率が低下する．また，特徴量数 30 以上では回転速度

150

0.4

ズ ND，2b，4b，6b の異常率の平均およびばらつき

特徴量数 5 以下では人工欠陥サイズ 2b および 4b の異

100

0.6

おける特徴量の数と，提案手法における人工欠陥サイる特徴量の数は異なる．いずれの回転速度においても

50

0.8

2,000 min-1 において，入力データ v′ j(S) の特徴選択に

図 9 より，回転速度によって欠陥検出精度が向上す

30

1.0

量の数により変化する．そこで回転速度 1,000，
1,500，

関係を表 8 に示す．

10(a) Rotation speed: 1,000 min-1

する問題を解決するため，提案手法では特徴選択後のの数と LOF の近傍数の平均，最大，最小，標準偏差の5(a) 回転速度 1,000 min-1

選択の対象とした人工欠陥サイズ以外の異常率が低下

度欠陥検出精度を比較する．そのため，提案手法の欠2

Number of Selected Features

特徴選択後の入力データ v′ j(S) を用いた場合に，特徴

トル aj）として 2 段目の LOF の入力データに用い，再

6b

0.8

4.6.4 2
 段の LOF による外れ値検出精度と
特徴選択に用いる特徴量数の影響応するセグメントごとに 1 つのベクトル（異常度ベク

4b

1.0

1

入力データ v′ j(S) に対する異常度を元の測定データの対2b

図9

特徴選択に用いる特徴量数の影響

Influence of number of features on feature selection

表8特徴量数に対する Local Outlier Factor
近傍数の比較
Outlier Factor for the number of features

1

2

5

10

30

50

100

150

Rotation提案手法による欠陥検出精度

回 転 速 度 1,000，1,500，2,000 min-1 の 各 運 転 条Comparison of the neighborhood numbers of Local

Number of
Features4.7

件において，前節で選定した欠陥検出に適した特徴量数を用いた提案手法による人工欠陥サイズと異常率のStandard

関係（提案手法，Proposed）を図 10 に示す．比較とAverageMax

Min

1,000 min-1

11.2

24

3

7.4

1,500 min-1

14.9

24

6

7.0

である．また特徴選択手法として Laplacian Score16）

2,000 min-1

16.9

29

8

7.8

を用いた場合の人工欠陥サイズ毎の異常率を比較手法

1,000 min-1

21.5

29

4

8.3

1,500 min-1

21.3

27

11

5.8

2,000 min

-1

16.2

24

8

7.0

1,000 min-1

16.0

25

5

6.5

1,500 min-1

17.8

29

2

7.9

2,000 min

-1

17.7

29

9

6.7

9 に提案手法と従来手法における近傍数の平均，最大，

1,000 min-1

16.3

29

6

8.5

最小，標準偏差を示す．

1,500 min-1

18.0

25

3

6.6

2,000 min-1

22.0

29

16

4.2

1,000 min

-1

16.9

28

3

10.5

1,500 min-1

18.1

28

6

6.7

2,000 min-1

21.8

29

13

5.9

1,000 min-1

20.7

29

8

7.4

おいても AUC Score は提案手法を用いることで従来手

1,500 min

-1

21.5

29

2

9.4

法，比較手法に比べ改善した．回転速度 1,000 min-1，

2,000 min-1

16.6

28

2

8.5

1,000 min-1

15.6

23

8

5.5

1,500 min

-1

16.1

29

2

9.4

2,000 min-1

21.3

29

2

8.1

1,000 min-1

16.6

29

5

7.2

1,500 min-1

15.6

26

9

5.1

2,000 min-1

17.7

29

8

7.1

Speed

Deviation

して特徴選択前の入力データ vj から LOF を用いて直接人工欠陥サイズ毎の異常率を算出した結果を従来手法(Original）として示す．従来手法の結果は図 5 と同じ(Comparison）として同図に示す．図 11 に人工欠陥
サイズ ND，2b を対象とした提案手法，従来手法および比較手法による AUC Score の比較結果を示す．図10 の異常率，図 11 の AUC Score について，従来手法と提案手法，比較手法と提案手法をそれぞれ比較し，有意水準 5 % で差が認められるものには *，有意水準
1 % で差が認められるものには ** を付記した．また表

図 10 より提案手法では，回転速度に関わらず人工欠
陥サイズ 6b 以上の異常率はほぼ 1 となり，人工欠陥
サイズ 2b についても従来手法，比較手法に比べ異常率は有意に上昇した．また人工欠陥サイズ 4b についても，
従来手法に対しては回転速度 1,000，1,500 min-1 において，比較手法に対しては回転速度に関わらず，異常率は有意に上昇した．図 11 よりいずれの回転速度に

1,500 min-1 では人工欠陥サイズ ND の異常率が従来手法と提案手法で有意差がみられるものの，AUC Score
も有意に向上していることより，提案手法を用いることで欠陥検出精度が向上した．
表 9 より，従来手法と提案手法で LOF の近傍数のばらつきに変化は見られない．

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

95

転がり軸受の損傷検出精度向上のための機械学習アルゴリズムの開発
XXXXXXXXXXXX

Proposed

Original

Comparison
AUC Score

Anomaly Ratio

Original
1.0
0.8
0.6
0.4

ND

1,500

2,000

1.0
0.9
0.8
0.7

2b

4b

6b

8b

RG

0.5
1,000

Defect Size

Rotation speed min-1* : 有意水準5 % (Signiﬁcance level 5 %)** : 有意水準1 % (Signiﬁcance level 1 %)(a) 回転速度 1,000 min-1（特徴量数30）(a) Rotation speed: 1,000 min-1 (30 Features)
Original
Anomaly Ratio

Comparison

0.6

0.2
0.0

ProposedComparison

図 11 従来手法，比較手法と提案手法の AUC Score の比較
Comparison of AUC Score between original,

1.0

comparison and proposed method

0.8
0.6

表9

0.4
0.2

従来手法と提案手法による
Local Outlier Factor 近傍数比較

0.0
ND

2b

4b

6b

8b

RG

Defect Size(b) 回転速度 1,500 min-1（特徴量数150）(b) Rotation speed: 1,500 min-1 (150 Features)
Original
Anomaly Ratio

Proposed

ProposedComparison of the neighborhood numbers of Local
Outlier Factor between original and proposed method
Method

Max

Min

-1

1,000 min

13.3

24

2

8.0

Original 1,500 min-1

9.8

25

2

8.6

2,000 min-1

8.4

29

2

8.3

1,000 min-1

16.3

29

6

8.5

1,500 min-1

18.0

25

3

6.6

(Proposed) 2,000 min

22.0

29

16

4.2

0.8
0.6

Outlier

0.4
0.2

Detection

0.0
ND

2b

4b

6b

8b

RG

Defect Size

Standard

Average

Comparison

1.0

Rotation

(2nd)

Speed

-1

Deviation(c) 回転速度 2,000 min-1（特徴量数10）(c) Rotation speed: 2,000 min-1 (10 Features)* : 有意水準5 % (Signiﬁcance level 5 %)** : 有意水準1 % (Signiﬁcance level 1 %)図 10

従来手法，比較手法と提案手法の異常率の比較

Comparison of anomaly ratios between original,
comparison and proposed method

5. 今後の課題
本稿で評価の対象とした実験装置は軸受の組換えによる振動のばらつきが大きく，軸受の組換えにより多少なりとも実験環境が変化していると考える．ただし，提案手法の検証においては，完全に異なる実験装置での評価が必要であり，現在，新規の実験装置でのデー
タ収集を進めており，今後提案手法の検証を予定している．
また今回提案する手法では 1 段目の LOF による異常度算出において，RF を用いた教師あり学習による特徴選択を行っており，教師データとして欠陥を有する軸受の振動データを使用している．しかし，実際の現場において欠陥を有する軸受の振動データを入手できることはほとんどない．この解決方法として，例えば
Persistent Homology27） や動的モード分解法 28） などの振動分析手法を用い，回転速度や機器に依存しない

96

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

特徴を抽出することで，欠陥検出精度を向上する方法が考えられる．または，Random Forest による特徴選

参

考

文

献

1）
	五十嵐昭男，野田万朶，松島栄一，転がり軸受の異常択において，動力学解析などの理論解析モデル 29）を用予知に関する研究（第 1 報），
潤滑，Vol. 24, No. 2,いることで，実機での測定データの代わりに理論解析(1979) 122–129．

モデルから得られるデータを教師データとして利用す2）	五十嵐昭男，浜田啓好，欠陥をもつ転がり軸受の振ることを考える．もしくは，転移学習を利用すること

動・音響に関する研究（第 1 報）
，日本機械学会論文

により，実験装置または理論解析モデルのデータを教集(C)，Vol. 47, No. 422, (1981) 1327–1336．

師データとして別の装置の診断に利用することが考え3）
	間野大樹，是永敦，AE および振動観測による転がりられる．これらの改善方法については今後検討を進め

軸受の損傷診断，精密工学会春季大会学術講演会講る．

演論文集，(2014) 683–684．
4）
	Schölkopf, B., Platt, J.C., Taylor, J.S., Smola, A.J.,
and Williamson, J., Estimating the Support

6. まとめ人工欠陥を設けた転がり軸受の振動加速度データに対し，各種異常検知手法で欠陥検出精度を比較した．得られた知見を以下に示す．
• O ne Class Support Vector Machine, Local
Outlier Factor, Isolation Forest の 3 種類の外れ値検出手法による欠陥検出精度を比較した結果，Local
Outlier Factor が最も高い欠陥検出精度を得た．た
だ し，い ず れ の 手 法 に お い て も 人 工 欠 陥 サ イ ズ 2bの欠陥検出精度は 4b 以上に比べ低い．
• Random Forest による人工欠陥サイズの分類精度の評価の結果，人工欠陥のサイズによって正常軸受と欠陥を有する軸受の分類に重要度の高い特徴量は異なる
ことがわかった．また，微小な人工欠陥サイズに対しRandom Forest による特徴選択を行うことで，対象の欠陥検出精度が向上した．
• 提案した欠陥検出方法により，Random Forest による特徴選択をしない場合に比べ，大きな欠陥サイズの検出
精度を落とすことなく微小な人工欠陥サイズの欠陥検
出精度を大幅に向上させることに成功した．

Computation, Vol. 13, (2001) 1443–1471.
5）	小野田崇，伊藤憲彦，是枝英明，水力発電所における異常予兆発見支援ツールの開発，電気学会論文誌(D)，Vol. 131, No. 4, (2011) 448–457．
6）	Tax, D.M.J., One Class Classification, Ph.D
thesis, Delft University of Technology (2001).
7）
	近藤捻，高重達郎，真鍋真一，菅野晋，振動による状態監視法を用いたディーゼル機関異物混入時の異常振動検知，鉄道技術論文誌，Vol. 30, No. 4,(2016) 47–52．
8）	Hermansky, H., Ellis, D.P. and Sharma, S.,
Tandem Connectionist Feature Extraction forConventional HMM Systems, IEEE International
Conference on Acoustics, Speech, and Signal
Processing. Proceedings, Vol. 3, (2000) 1635–
1638.
9）	長谷川隆徳，緒方淳，村川正弘，小川哲司，正常・損傷の表現学習に基づく風力発電システム異常検知
技術の高度化，第 39 回風力エネルギー利用シンポ
ジウム (2017)．

謝辞

本論文は，原著論文（北井，赤松，福井，特徴選択と 2段の外れ値検出手法による微小欠陥を含む転がり軸受の欠陥検出法，情報処理学会論文誌

of a High Dimensional Distribution, Neural

数理モデル化と応用，Vol. 12，（2019）pp. 32-42）を基に編集しました．
一般社団法人情報処理学会のご厚意に感謝致します．

10）
	北 井正嗣，筒井英之，One Class Support Vector
Machine を用いたアンギュラ玉軸受の異常診断，
トライボロジー会議 2017 秋 , (2017) C41．
11）	加藤甲馬，谷僚二，筒井英之，アンギュラ玉軸受における欠陥サイズと各種振動特徴量の関係，トライボ
ロジー会議 2017 春 , (2017) F33．
12）
	B reunig, M.M., Kriegel, H.P., Ng, R.T., andSander, J., LOF, Identifying Density-Based
Local Outliers, Management of Data, Vol. 29,(2000) 93–101.
13）
	B reiman, L., Random Forests, Machine
Learning, Vol. 45, (2001) 5–32.
14）	Smith, J.S., The Local Mean Decomposition
and Its Application to EEG Perception Data,NTN TECHNICAL REVIEW No.88

97

転がり軸受の損傷検出精度向上のための機械学習アルゴリズムの開発
XXXXXXXXXXXX
J.R.Soc. Interface, Vol. 2, (2005) 443-445.

22）
	H i n t o n G . E . a n d O s i n d e r o S . , A F a s t

15）
	Aziz, W. and Arif, M., Multiscale Permutation

Learning Algorithm for Deep Belief Nets,

Entropy of Physiological Time Series, 9th

Neurocomputing. Vol. 18, (2006) 1527-1554.

International Multitopic Conference, (2005)23）
	S hao, H., Jiang, H., Zhang, X., and Niu,
M., Rolling Bearing Fault Diagnosis Using

1-6.
16）
	He, X., Cai, D. and Niyogi P., Laplacian Score

an Optimization Deep Belief Network,

for Feature Selection, Adv.Neural Inform.

Measurement Science and Technology, Vol.

Process. Syst., (2005) 16.

26, (2015) 1-17.

17）	Cheong, S., Sang, H.O. and Lee, S.Y.,	Support Vector Machines with Binary Tree(2015) 11–12．

Architecture for Multiclass Classification,

25）
	Liu, F.T., Ting, K.M. and Zhou, Z.H., Isolation

Neural Inform. Process. -Lett. Rev., Vol. 2,

Forest, Eighth IEEE International Conference(2004) 47-51.

on Data Mining, (2008) 413–422.

18）
	Li, Y., Xu, M., Wei,Y., and Huang, W., A New
Rolling Bearing Fault Diagnosis Method

26）	豊田利夫，回転機械の異常診断の進め方，日本プラントメンテナンス協会，(1991) 94–96．

Base on Multiscale Permutation Entropy and27）	U meda Y., Time Series Classification via

Improved Support Vector Machine Based

Topological Data Analysis，人工知能学会論文誌，

Binary Tree, Measurement, Vol. 77, (2016)

Vol. 32, No. 3, (2017) 1-12.
28）
	土肥宏太，武石直也，矢入健久，堀浩一，動的モード

80-94.
19）
	Kilundu, B., Chiementin, X. and Dehombreux,P., Singular Spectrum Analysis for Bearing
Defect Detection, Journal of Vibration and
Acoustics, Vol. 133, No. 5, (2011) 051007.
20）	Bugharbee, H.A. and Trendafilova, I., A New
Methodology for Fault Detection in Rolling
Element Bearings using Singular Spectrum
Analysis, The International Journal of
Condition Monitoring, Vol. 7, No. 2, (2018)26-35.
21）	Zhu H., Wang Y., and Wang K., Particle Swarm
Optimization (PSO) for the Constrained
Portfolio Optimization Problem, Expert
System, Vol. 38, (2006) 10161-10169.

執筆者近影

北井 正嗣

赤松 良信

福井 健一

新商品戦略本部
商品化戦略部

新商品戦略本部

大阪大学
産業科学研究所

9824）
	井 出 剛，杉 山 将，異 常 検 知 と 変 化 検 知，講 談 社，

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

分解を用いた音響データの異常検知，第 32 回人工知能学会全国大会，1P2-02，(2018)．
29）
	Gupta, P.K., Advanced Dynamics of Rolling
Elements, Springer-Verlag, (1984).

商品紹介

微細組織制御により高強度化した軸受「ETFA」“ETFA” Bearings Strengthened by Fine Microstructure Design

山田 昌弘 * Masahiro YAMADA
大木 力 *
Chikara OHKI

山本 直太 ** Naota YAMAMOTONTN は，特殊熱処理により微細組織制御された長寿命かつ高強度な軸受「ETFA」を開発した．
開発軸受は，マルテンサイトブロック粒が微細であり，微細析出物が均一に分散されるように組織制御されている．これにより，清浄油潤滑下，
異物混入潤滑下の両方で転動疲労寿命が延命される．
同時に，高い衝撃強度，耐摩耗性を示す．本稿では，ETFA 軸受の詳細について紹介する．

NTN designed fine microstructure of steels for improving bearing properties by using a special heat
treatment. The designed fine microstructure shows homogeneous and refined sizes of martensite block
and precipitations in bearings. In our investigations, high impact strength and high wear resistance wereobtained on the test specimens whose microstructures were fine as our designing, and the test bearings
which have the designed fine microstructure show superior rolling contact fatigue lives under both clean andcontaminated lubrication conditions. NTN name these bearings “ETFA”. In this paper, we explain the detailof ETFA bearings.

れている 7）-9）．

1. はじめに
自動車の低燃費化，産業機械の小型化に伴い，軸受の使用環境は過酷化される傾向にある．例えば，高面圧化，潤滑油低粘度化などである．このような使用環
境の過酷化は，圧痕起点型はく離などを助長し，軸受寿命を短くさせる場合がある．そのため，軸受の高強度化が望まれている．
軸受の高強度化には，その使用材料である鋼の強化が重要である．鋼の強化方法はいくつかあり，その一つに，結晶粒微細化強化がある ．これは，結晶粒界の１）

今般，上記 SUJ2 製軸受用の熱処理技術を応用し，ブロック粒を微細化した長寿命かつ高強度な低炭素鋼製の軸受を新たに開発した．NTN はこの開発軸受を「ETFA」と命名し，実用化している．
本稿では，ETFA 軸受の詳細について紹介する．

2. ETFA の微細組織
2.1

材質と析出物形成状態

使用材料は，Cr，Mo を含有する低炭素鋼である．

増加により転位運動を妨げ，鋼の塑性的性質を変化さ

当該低炭素鋼に，浸炭浸窒処理と結晶粒微細化処理をせる強化方法と解釈されている．焼入れされた鋼の結施し，その微細組織を制御した．表１に，ETFA の特晶粒微細化強化については，従来から，旧オーステナ

徴を従来の浸炭浸窒処理軸受（以降，従来品）の特徴

イト結晶粒（以降，旧γ粒）の大きさの影響が議論さと比較して示す 10）．従来品に比べて，ETFA の旧γ粒，れている．一方で，焼入れにより実際に形成されたマ

ブロック粒，析出物は微細であり，さらに，析出物のルテンサイト結晶粒の大きさを比較検討している例は

数密度は高い．

少ない ．近年では，鋼の強度を決める支配的因子がそ

図１に，電子プローブマイクロアナライザー（EPMA）の有効結晶粒であるマルテンサイトブロック粒（以降，で測定した ETFA の炭素濃度，窒素濃度の深さ分布のブロック粒）の大きさであると考えられており，結晶代表例を示す．表層には，析出物に起因する鋭い濃度

粒微細化により鋼を強化するには，旧γ粒より微細な上昇が多数確認され，炭化物，窒化物あるいは炭窒化

マルテンサイト組織を制御することが必要である

物が微細に，かつ高密度に存在していることがわかる．

２）

．

３）
- ６）

著者らは過去に，特殊熱処理によりブロック粒を微図２に，軌道面表層における旧γ粒界，析出物の走細化した JIS SUJ2 製の長寿命かつ高強度な軸受を開発

査型電子顕微鏡（SEM）像を示す．ETFA の結晶粒はしている 7）．この SUJ2 製軸受は，ブロック粒の微細化

細かく，その析出物は微細で均一分散している．

強化に加えて，浸窒による耐摩耗性改善効果が付与さ* 先端技術研究所** 産業機械事業本部 適用技術部
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

99

微細組織制御により高強度化した軸受「ETFA」
表１

ETFA の特徴

1.5

Feature of the developed bearings
従来品

ETFA

熱処理

浸炭浸窒焼入れ浸炭浸窒焼入れ結晶粒微細化処理

炭素濃度

標準

標準

窒素濃度

標準

標準

残留γ量

標準

標準

析出物の大きさ

標準

微細

析出物の数

標準

多い

旧γ粒の大きさ

標準微細ﾏﾙﾃﾝｻｲﾄﾌﾞﾛｯｸ粒の大きさ

標準

微細

硬さ

標準

標準

濃度

項目

mass%

1.0

炭素

0.5

窒素

0.0
0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

表面からの深さ mm

図１

EPMA による ETFA の炭素・窒素濃度
分析結果の代表例

2.2

Typical depth profiles of C and N concentrations of

ブロック粒形成状態

the developed bearings

図３に，軌道面表層における旧γ粒，ブロック粒の観察像を示す．ブロック粒観察像は，電子後方散乱回折（EBSD）法により測定した逆極点図結晶方位マップ
である．ETFA の旧γ粒，ブロック粒は，従来品のそれと比べて微細である．図４に，ブロック粒の {011} 極点図を示す．ブロック粒の結晶方位密度は，従来品のそれと比べて全体的に小さく，その結晶配向性は低い．
図５に，これらブロック粒の平均粒径，および，その平均アスペクト比を示す．これらの値は，特定面積率に相当するブロック粒にて計算されたものである．

図２

軌道面表層における旧γ粒界，析出物の SEM 像例

すなわち，観察視野内のブロック粒をその面積の大きSEM-micrographs of prior austenite grain boundary andい順に足し合わせ，その合計面積がブロック粒総面積

precipitations near race surfaces of the bearingsに対して 30, 50, 70 % に相当する場合のそれらの粒の平均値である．従来品とのブロック粒径の差は，面積率の減少に伴って拡大し，アスペクト比においても同様の傾向が認められる．

従来品

以上のように，ETFA 軸受の軌道面は，ブロック粒，
析出物の形成状態が微細かつ均一である．

ETFA

旧 オ ーステナイ ト 粒

50 μm

50 μm

マ ル テ ン サ イ ト ブ ロッ ク 粒

111

5 μm

5 μm
001

図３

101

軌道面表層における旧γ粒，マルテンサイトブロック粒の観察像例

Observation images of prior austenite grain and martensite block near race surfaces of the bearings

100

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

図４

軌道面表層におけるマルテンサイトブロック粒の {011} 極点図{011} pole figure of martensite block near race surfaces of the bearings

マルテンサイトブロック粒平均粒径µm

幅 56 ~ 58 mm）の二種類の径の軸受に対し，N 数

5.0
4.0

従来品

6 ~ 9 の試験を行った．軸受 B の試験では，軌道輪のETFA

接触面圧を高めるため，転動体個数を標準の 17 から 5
に減じた．

3.0
2.0
1.0
0.0

30

50

70

面積率 %
マルテンサイトブロック粒平均 アスペクト比

5.0

従来品

4.0

ETFA

図６

3.0
2.0
1.0
0.0

表２
30

50

70

面積率 %

図５

転動疲労寿命試験機概略図

Schematic drawing of the life test rig

軌道面表層におけるマルテンサイトブロック粒

転動疲労寿命試験条件

Conditions of the life test
項目

軸受 A

軸受 B

基本動ﾗジｱﾙ
定格荷重48.5 kN

従来品 ： 150 kN
ETFA ： 168 kN（転動体個数 5）

ﾗジｱﾙ荷重17.64 kN

53.9 kN

Martensite block size and aspect ratio near race surfaces

ｱｷｼアﾙ荷重

1.47 kN

29.4 kNof the bearings

最大接触面圧2.5 GPa

従来品 ： 2.9 GPa
ETFA ： 2.8 GPa

内輪回転速度

2,000 min-1

500 min-1の平均粒径，およびその平均アスペクト比

3. ETFA 軸受の転動疲労寿命
3.１ 転動疲労寿命試験条件

転動疲労寿命試験を，清浄油潤滑下，異物混入潤滑下にて行った．図６に試験機の概略図を，表２に試験条件を示す７）．寿命試験に使用される試験軸受は，円すいころ軸受である．清浄油潤滑下の寿命試験では，軸受 A（内径 30 mm × 外径 62 mm × 幅 17.25 mm）
に対し，N 数 5 の試験を行った．異物混入潤滑下の寿命試験では，その評価結果の信頼性を高めるため，軸受 A および軸受 B（内径 85 mm × 外径 165 mm ×

潤滑油粘度

ISO VG 56

ISO VG 100

異物種類

高速度工具鋼粉末

高速度工具鋼粉末

異物径100 ～ 180 μm

100 ～ 180 μm

異物硬さ

700 ～ 800 HV

700 ～ 800 HV

潤滑油中異物量

1.0 g/L

0.4 g/L

3.２ 清浄油潤滑下の転動疲労寿命

ETFA 軸受は，いずれも 10,000 h 以上運転された後，未損傷で停止された．したがって，その清浄油潤滑下
寿命は，本試験条件での基本定格寿命（L10h = 243 h）に比べ，明らかに長いと言える．
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

101

微細組織制御により高強度化した軸受「ETFA」
3.３ 異物混入潤滑下の転動疲労寿命行った．試験片形状は，55 mm × 10 mm × 10 mm

軸受の異物混入潤滑下の転動疲労寿命は，従来品のそしたものである．

図７に，異物混入潤滑下の試験結果を示す．ETFAの U ノッチ型である．試験方法は，JIS Z 2242 に準拠

れと比較し，おおむね 2 倍以上である．
転動疲労によるはく離は，その破壊起点の違いにより，表面起点型と内部起点型に大別される

．両者

11）
-13）

とも，転動による応力集中の大きさが寿命に影響する．

4.2

衝撃強度

表３に，シャルピー衝撃試験の結果を示す．ETFA の

衝撃強度は，従来材のそれと比較して約 1.8 倍である．

そのため，ETFA には，転動時の応力集中を緩和させる

表３

効果があると推定される．

temperature and - 20 ℃形成された圧痕の周縁が破壊起点となる．このような[J/cm2]

圧痕起点型はく離は，軌道面接線方向に垂直な面の繰返し垂直応力の付与によって発生すると考えられている．浸炭焼入れ後の低炭素鋼における疲労強度は，

14）

旧γ粒の微細化に伴って向上する

4.3

従来材

ETFA

5.3
5.0

9.8
9.5

靭性向上の理由

図８に，衝撃試験片のノッチ底付近の破面観察像，および，それら観察視野における Cr マッピング像を示

99

累積破損確率%常温
低温（-20 ℃）．このため，開発

微細化により向上していると考えられる．

試験材

試験温度

15）

品の異物混入潤滑下の転動疲労寿命は，ブロック粒のシャルピー衝撃値

Charpy impact values of the specimens at room

異物混入潤滑下におけるはく離は，硬質異物によりす．観察には SEM を使用し，Cr マッピングにはエネ

80

ルギー分散型 X 線分光法（EDX）を用いた．観察視野 a),

従来品d) の拡大視野が観察視野 b), e) に対応している．マッ50

ピング像は，観察視野 b), e) にて得た．また，観察視

ETFA
20

野 a), d) の図中には，破断前の延性き裂形成領域を点10線で示した 16）．

5

従来材の主な破壊形態は，旧γ粒界での粒界破壊である．延性き裂形成領域の幅は，5 μm 程度である．また，

軸受 A
1
101

102

103

寿命 h

a) 軸受A

旧γ粒界面には，Cr 系析出物の分散が確認され，それら析出物の大きさは，おおむね 500 nm 以下である．

99

累積破損確率
%

80

従来品

50
20
10

ETFA

5
軸受 B
1
101

102

寿命 h

103

b) 軸受B
図７

異物混入潤滑下の転動疲労寿命試験結果

Results of the life tests under contaminated lubrication conditions

4. ETFA の衝撃強度
4.１ 衝撃試験条件

シャルピー衝撃試験を常温および低温（- 20 ℃）にて

102

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

図８

衝撃試験片破面の SEM 観察像
および Cr マッピング像例

SEM-micrographs and EDX-mappings of the fracturesurfaces near the U-notch after impact test

一方，ETFA の主な破壊形態は，粒内破壊である．延

５.2

耐摩耗性

性き裂形成領域の幅は，10 μm 程度である．破面には

表５に，摩耗試験による比摩耗量を示す．ETFA の比ディンプルが多数確認され，それらの大きさはおおむ

摩耗量は，従来材のそれと比較し，1/2 倍以下である．

ね 50 ~ 500 nm 程度である．また，破面には，Cr 系

比摩耗量のオーダーより，主な摩耗形態は凝着摩耗で析出物の分散が確認される．それらの大きさは，おおあると推定される 22）．

むね 100 nm 以下である．

表５以上より，ETFA は，Cr 含有析出物の粒界偏析が抑制され，旧γ粒界が強化されていると考えられる 17）．
また，延性き裂形成領域が拡大していることから，粒内塑性変形により破壊応力が高められていると考えら[ × 10-10 mm3/(N･m)]

細化により生じていると考えられる．

５.1

試験材

従来材

ETFA

従来材

701

120

ETFA

357

166

相手材

れる 18）-20）．靭性向上は，ブロック粒，析出物の組織微5.3

５．
ETFA の耐摩耗性

各試験片の比摩耗量

Specific wear rate of the specimens

耐摩耗性向上の理由

図 10 に，試験片摩耗痕の光学顕微鏡像，SEM 像，

摩耗試験条件常温にてサバン式摩耗試験を行った 21）．図９に，試験機の概略図を示し，表４に，試験条件を示す．試験
片形状は 15 mm × 6 mm × 3 mm の板状である．
相手材となる回転円板の形状は，外径 40 mm，副曲率
R 60 である．

および EDX による酸素マッピング像を示す．従来材の摩耗痕には，摩耗傷がしゅう動方向（上下方向）に数本形成されている．一方，ETFA の摩耗痕は線幅の細い
摩耗傷が広範囲に形成されている．これら摩耗傷が形成された領域には，酸化が認められる．
従来材と比べて ETFA は，靭性が高く，その表面には硬質な微細析出物が均一に分散され，それらが直接接触面のせん断抵抗を高めていると考えられる．その結果，シビア摩耗が抑制され，接触面の高面圧が維持されることにより，摩耗面での酸化が促進されたと考えられる 23）24）．

図９

サバン式摩耗試験機概略図

Schematic drawing of Savin type wear test rig

表４

摩耗試験条件Condition of the wear test
項目

設定条件

荷重

50 N

初期の最大接触面圧

0.49 GPa

しゅう動速度

0.05 m/s

しゅう動時間60 min

潤滑油粘度グレードISO VG 2

給油方式

ﾌｪﾙﾄパッド給油

相手材径

40 mm

相手材副曲率R 60

Optical micrographs, SEM-micrographs and oxygen

相手材表面粗さ

Ra 0.01 μm

mappings of the wear traces for the specimens

図 10

試験片摩耗痕の光学顕微鏡像，
SEM 像および酸素マッピング像例（相手材が評価材と同じ場合）

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

103

微細組織制御により高強度化した軸受「ETFA」
11）
	W. E. Littmann and R. L. Winder, Propagation of

6. おわりに
本稿では微細組織制御によって高強度化された転がり軸受「ETFA」について詳述した．当該軸受の転動疲
労寿命と強度特性は従来軸受のそれらを大きく上回る
ため，「ETFA」は転がり軸受の使用環境の過酷化に，対応可能である．
引き続き，NTN は熱処理・材料技術への研鑽を積み重ね，転がり軸受の発展に貢献していく．

参

考

文

Origins, Transactions of ASME, D, 88, (1966) 624.
12）	T. E. Tallian and J. I. McCool, An Engineering Modelof Spalling Fatigue Failure in Rolling Contact, Wear,
17, (1971) 447.
13）
	Y. P. Chiu, T. E. Tallian and J. I. McCool, An
Engineering Model of Spalling Fatigue Failure in
Rolling Contact, Wear, 17, (1971) 433.
14）	植田徹，坂口尚，瀬野直也，沖田滋，三田村宣晶，異物

献1） R. A. Grange, ASM Trans Quart., 59, (1966) 26.
2）
	G. Krauss, Deformation and Fracture in Martensitic
Carbon Steels Tempered at Low Temperatures,
Metallurgical and Materials Transactions A, (2001) 861.
3）	牧正志，田村今男，ラスマルテンサイトの形態と内部微視組織，鉄と鋼，67，（1981）852.
4）
	木村勇次，津﨑兼彰，マルテンサイト組織の微細化技術の動向，特殊鋼，52，（2003）12.
5）
	S. Morito, H. Yoshida, T. Maki and X. Huang, Effectof Block Size on the Strength of Lath Martensite
in Low Carbon Steels, Materials Science andEngineering A 438-440, (2006) 237.
6）
	柴田曉伸，鉄合金マルテンサイト 〜組織形成機構と力学特性発現機構〜，まてりあ 日本金属学会会報，50，（2011）254.
7）
	C. Ooki, Improving Rolling Contact Fatigue Lifeof Bearing Steels Through Grain Refinement, SAE
Tech. Paper Series, (2004) 01-0634.
8）	毛利信之，熱処理による浸炭鋼の耐摩耗性向上，トライ
ボロジー会議予稿集，2008，秋，名古屋 .
9）	毛利信之，田口一彦，熱処理による浸炭鋼の耐摩耗性向
上，NTN TECHNICAL REVIEW, No.76, (2008) 17.
10）
	前田喜久男，中島碩一，柏村博，長寿命軸受（TAB・ETA）の 開 発 と自 動 車 へ の 適 用，NTN TECHNICALREVIEW, No. 65, (1996) 17.
執筆者近影

山田 昌弘

山本 直太

大木 力

先端技術研究所

産業機械事業本部
適用技術部

先端技術研究所

104

Contact Fatigue from Surface and Subsurface

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

混入潤滑環境下のはく離形形態 - 圧痕起点型はく離に及ぼす接線力の影響 -, NSK Technical Journal, 685,
(2012) 58.
15）
	C. A. Apple and G. Krauss, Microcracking and
Fatigue in a Carburized Steel, MetallurgicalTransactions, 4, (1973) 1195.
16）	小林俊郎，計装化シャルピー試験法による金属材料の低温下における衝撃破壊特性の評価について，日本金属学会会報，（1973）546.
17）	村上理一，金允海，楠川量啓，材料の強度と破壊の基礎，
西日本法規出版，（2005）62.
18）
	辛島誠一，金属・合金の強度，日本金属学会，（1972）
134.
19）
	小林俊郎，高井耕一，低温下における金属材料の機械的破壊挙動の評価について，富士時報，46，（1973）235.
20）
	T. Hanamura, F. Yin and K. Nagai, Ductile-Brittle
Transition Temperature of Ultrafine Ferrite/
Cementite Microstructure in a Low Carbon SteelControlled by Effective Grain Size, ISIJ International,
44, (2004) 610.
21） 水野萬亀雄，摩耗量の測定，潤滑，25，（1980）801.
22） 機械工学便覧 B1，日本機械学会，（1985）61.
23） 笹田直，摩耗，養賢堂，（2008）48.
24）
	山本雄二，兼田楨宏，トライボロジー 第 2 版，オーム社，（2010）195.

概説

手首関節モジュール「i-WRIST®」の適用事例と機能向上

Application Examples and Function Improvements of the Wrist Joint Module “i-WRIST™”

数野 恵介 * Keisuke KAZUNO
利見 昌紀 * Masaki KAGAMI
志村 祐紀 * Yuki SHIMURA
西尾 幸宏 ** Yukihiro NISHIO

磯部 浩 * Hiroshi ISOBE
御堂前 純 * Jun MIDOMAE
坂田 清悟 ** Seigo SAKATA
丸井 直樹 ** Naoki MARUINTN では，等速ジョイントの一種であるパラレルリンク機構を応用した角度制御装置を開発し 1）-7），
2018 年 8 月より「i-WRIST®」の商品名で量産を開始した 8）．これまで外観検査の自動化・省人化の用途で多くの引合いに対応してきたなかで，さらに高度なニーズを得た．これらのニーズに応える商品を開発し，大幅な機能向上を果たしたので，本稿ではそれらの機能について紹介する .

NTN developed an angle control equipment applying a parallel linkmechanism which is a type of constant velocity joint, and started mass
production under the product name of the“i-WRIST™”from August 2018.
Up to now, we were able to meet many inquiries for automation and labor saving about appearance
inspection process, and acquired more advanced needs for product specifications. We have just developed
the upgraded product to meet these needs, and have significantly improvement its functions, we would liketo introduce it.

1. はじめに

２. i-WRIST® の概要

自動化・省人化のニーズにより，生産性向上を目的

図 1 に i-WRIST® 本体の概略図を示す．i-WRIST® 本として産業用ロボットが急速に普及している．また，国体は独自のパラレルリンク機構とその姿勢を制御する

内では労働人口の減少による人手不足が顕在化し，そ駆動機構から構成される．駆動機構に配置された 3 つの対策手段として産業用ロボットの導入が進められてのモータを同期制御し，2 自由度（折れ角，旋回角）のいる．

角度姿勢を決定する．

NTN は 2012 年に独自のパラレルリンク機構を応用

i-WRIST® の角度姿勢は，3 列のリンク系（第 1 ～第した角度制御装置を発表し，産業用ロボットが苦手な

3 リンク系）のうち 2 列を制御すれば一意に定まるが，高速で細かい姿勢変更を要するグリース塗布用途や洗3 列すべてのリンク系にモータを配置することで，駆動

浄用途向けに展開してきた．さらに，これまで人手作機構のバックラッシュを打ち消し，位置決め精度を向業に頼ってきた自動車部品や電子電気部品の外観検査上させている．

用途への展開をターゲットとし，2018 年から手首関節モジュール「i-WRIST®」の商品名（2019 年に商標登録）
で量産を開始した．
本稿では，NTN が対応した外観検査用途への適用事
例，および，さらに機能向上させた i-WRIST®「IWS シリーズ」の特長，機能，対応可能なシステム構成例について紹介する．

図１

i-WRIST® の概略図

Schematic of i-WRIST™

* 産業機械事業本部** 新商品戦略本部 新事業探索開発部
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

105

手首関節モジュール「i-WRIST®」の適用事例と機能向上②専用コントローラ③専用コンソール

I/O，Ethernet

コントローラ（外部インターフェース）

XXXXXX

エンドエフェクタMECHATROLINK-Ⅲ※

サーボドライバ

ケーブル関係
サーボモータ
M1

M2

M3

Rz

X

Y

架台

Z

NTN販売部品
①，②，③

①

回転
アクチュエータ

本体

直動
アクチュエータ

直動
アクチュエータ

お客様購入部品（NTN指定）お客様購入部品（お客様選定）※MECHATROLINK-Ⅲは，MECHATROLINK協会の登録商標です

図2

自動化装置のシステム構成例

Configuration example of automation equipment

図 2 に i-WRIST® を組み込んだ自動化装置の基本的に示す 4 点へアプローチする動きで比較した．動作パなシステム構成例を示す．i-WRIST は，直動アクチュ

ターンは，①→②→③→④→①→④→③→②→①としエータや回転アクチュエータと組み合せて装置に組みた．その結果，i-WRIST® は 1.4 秒，パン・チルト機構込まれる．NTN は，① i-WRIST 本体，②専用コント

は 4.0 秒となり，i-WRIST® は 2.8 倍以上の速さで動作

ローラ，③専用コンソールの標準セットを提供し，装することを確認した．

®

®

置全体は，ユーザまたはシステムインテグレータによって設計・製作される．

2.1①

i-WRIST® の特長（比較動画）②

生産現場ではロボットを活用した自動化・省人化への取組みが積極的に進められている．しかし，ロボッ
トも万能ではなく，様々な課題から期待通りに自動化・省人化が進まず，専用装置の開発に時間と費用を要していた．
i-WRIST® は，このような生産現場の課題を解決する
3 つの特長を持つ．
１）高速性④
a) i-WRIST®
図3③b) パン・チルト機構

比較動作パターン（先端から見た図）
Operation pattern for comparison
with view from the end effector side２）操作性

パン・チルト機構のような従来の手首関節機構は，一般的に，産業用ロボットメーカは独自のロボット

複雑形状ワークの外観検査の際，多方向からアプロー

言語を採用している場合が多く，ロボットの段取り替チする動きが遅いため，タクトタイムの短縮には限界

えやティーチングを行う際，プログラミングのためのがあった．i-WRIST® は細かな姿勢制御を高速で行える専門知識が必要となる．

ため，さらなるタクトタイム短縮に寄与する．
i-WRIST® とパン・チルト機構のタクトタイムを図 3
106

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

一方，i-WRIST® は，専用コンソール画面上で設定パラメータの変更やティーチングを行うことができ，専門的なプログラミング言語の知識が不要である．動作の設置サイズを比較した例（イメージ）を示す．このパターンの作成は，図 4 に示す専用コンソール画面で例から，i-WRIST® を使用すれば，約半分のスペースで

i-WRIST® や付帯する直動アクチュエータなどの各座標装置を構築できることが分かる．

を直接入力して行う．また，JOG 操作で i-WRIST や®

直動アクチュエータなどを所望の位置に移動させた後，したがって，i-WRIST® は，生産現場のスペース不足などの課題解決に貢献することが可能である．

座標を登録する方法もある．さらに，パソコン上で効率よく動作パターンを作成できるソフトウェア（図 5）も提供している．これら i-WRIST® の操作は，半日程度の講習を受ければ，習得可能である．

高さ約 2m

図 4 専用コンソールの操作画面
Operation screen of dedicated console
奥行き約 0.85m

位置座標・作業方向入力部

図6

幅約 0.8m

装置のコンパクト化（イメージ）
Compact equipment (image)3D モデル

操作画面
動作条件入力部

図 5 ポイントデータ編集ソフト
Point data edit software

３）省スペース
ロボットを活用して自動化する際，設置スペースや従来の生産ラインからの大幅な変更が問題となることがある．
i-WRIST は，直動アクチュエータや回転アクチュ®

エータと組み合せて使用することを想定している．ワー
クを回転させるシステム構成とした場合，直動アクチュ
エータ（XY 軸）のストロークを半分程度にし，装置全約 1.5m図7

約 0.8m装置の設置サイズ比較例（イメージ）

Installation size comparison example ofautomation equipment (image)

3. 外観検査装置での適用事例

体をコンパクト化できる．当社実績では，φ100 mm

NTN は 2018 年に i-WRIST® の量産を開始して以来，

×高さ 100 mm 程度のワークに対して作業する場合，

主に外観検査用途で実績を上げている．特に複雑形状

装置サイズを幅 800 mm ×奥行き 850 mm とするこのワークに対し，多方向から高速にアプローチ可能なとができ，人手作業のスペースに自動化装置を設置す点が高く評価されている．対象ワークの具体例は，アることも可能である（図 6）．

ルミダイカスト部品や鍛造部品，プレス成形部品，樹また，図 7 に従来のロボット（多関節ロボット）あ

脂成形部品などがある．

るいは i-WRIST を使用して自動化装置を製作した場合®

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

107

手首関節モジュール「i-WRIST®」の適用事例と機能向上
3.1

オフライン装置構成例

図 8 にオフライン装置として設計された外観検査装

置のシステム構成例を示す．本構成では，i-WRIST® は装置架台に下向き姿勢で固定され，カメラと照明ユニッ
トは i-WRIST® 先端に搭載される．ワークは直動アクチュエータ（XYZ 軸）および回転アクチュエータによって移動，回転される．
本構成では，i-WRIST® の角度変更，ワークの移動，回転により，多方向からのアプローチを可能とした結果，直動アクチュエータ（XY 軸）のストロークを短縮し，装置全体のコンパクト化につなげている．

４．i-WRIST®「IWS シリーズ」
これまで外観検査用途をターゲットとして展開してきたなかで，新たなニーズに対応する i-WRIST®「IWSシリーズ」（以下，IWS シリーズ）を開発した．
以下に IWS シリーズの主な機能について述べる．

4.1 i-WRIST® の設置方向

図 10 に IWS シリーズの代表的な設置方向および折れ角／旋回角の座標定義を示す．
2018 年に量産を開始した際は，設置方向は図 10 a)のような下向きに限定していた．
IWS シリーズでは，i-WRIST® の角度，および組み合

直動アクチュエータ
（Z軸）

わせて使用されるアクチュエータの座標演算を機能拡

i-WRIST張し，上向き（図 10 b)），横向き（図 10 c)）の設置
直動アクチュエータ
（Y軸）

方向にも対応可能とした．

ワーク
回転アクチュエータ

直動アクチュエータ
（X軸）

図８

オフライン装置構成例

Configuration example of off-line systema) 下向き3.2 インライン装置構成例

図 9 にインライン装置として設計された外観検査装

置のシステム構成例を示す．本構成では，カメラと照明を搭載した i-WRIST® が直動アクチュエータ（XYZ 軸）に下向き姿勢で搭載される．既存のベルトコンベヤ上を流れるワークに対し，多方向からアプローチすることができる．
直動アクチュエータ
（X軸）
直動アクチュエータ
（Y軸）
直動アクチュエータ
（Z軸）b) 上向きi-WRIST

ワーク

ベルトコンベヤ

図９

インライン装置構成例

Configuration example of in-line systemc) 横向き図 10

設置方向

Installation direction

108

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

4.2

対応するシステム構成

IWS シリーズでは，i-WRIST® と組み合せて使用する

直動アクチュエータ，および回転アクチュエータを含むシステム構成のバリエーションを大幅に拡充した．

直動アクチュエータ（Z軸）

i-WRIST® への搭載物についても，これまでエンドエ

直動アクチュエータ
（Z軸）

回転アクチュエータ
（ワーク）

フェクタ（外観検査用途ではカメラと照明）に限定し直動アクチュエータ
（Y軸）ていたが，IWS シリーズでは，ワークを搭載すること（エンドエフェクタ）

直動アクチュエータ
（X軸）も可能とした．これにより，より多くのシステム構成
をユーザが選択可能になる．

（ワーク）

構成例
（1）

また，i-WRIST® の座標系にはシステム全体の直交座

構成例
（2）

回転アクチュエータ

標を基準として，i-WRIST® と回転アクチュエータの角度，および直動アクチュエータの位置座標を設定する

直動アクチュエータ
（Z軸）“ベース座標系”と，ワーク上の直交座標を基準にしてワーク上の位置および作業方向を設定する“ワーク座標系”とがある．こちらは，従来同様，システム全体

直動アクチュエータ
（X軸）

直動アクチュエータ
（Y軸）（エンドエフェクタ）

直動アクチュエータ
（Z軸）（エンドエフェクタ）（エンドエフェクタ）の座標計算を専用コントローラに実装したソフトウェ

（ワーク）

（ワーク）

アで行えるよう開発した．これにより，ユーザや装置

直動アクチュエータ
（Y軸）を設計するシステムインテグレータが複雑な座標計算ことができる．

直動アクチュエータ
（X軸）

直動アクチュエータ
（Y軸）

直動アクチュエータ
（X軸）を開発・検証することなく，装置化，および操作する

構成例
（3）

構成例
（4）

図 11 には，IWS シリーズで対応するシステム構成の代表例を示す．ユーザの用途に合わせ，所望の構成

直動アクチュエータ 直動アクチュエータ
（Y軸）
（X軸）

を柔軟に選択できる．

直動アクチュエータ
（Z軸）

構成例（1），（2）は，従来から対応可能なシステム

回転アクチュエータ

構成であり，それぞれ前述の図 8，図 9 の構成例に相

（ワーク）

当する．
構成例（3），（4），（5）は，IWS シリーズで新たに拡充したシステム構成である．構成例（3）は，回転ア（エンドエフェクタ）

クチュエータで i-WRIST® を回転させることで，エンド

構成例
（5）

エフェクタの向きを i-WRIST の姿勢に応じて調整でき®

図 11

る．構成例（4）は，ワークハンドリングのシステム構
成で，樹脂成形部品などの小型軽量なワークの外観検査に適している．構成例（5）は，傾斜させた i-WRIST®
を回転アクチュエータに搭載し，さらにその回転アクチュエータを直動アクチュエータで XYZ 軸方向に位置決めする構成である．本構成とすれば，斜め下方向からワークを見上げるアプローチも可能となり，例えば
外観検査用途において，ほぼワークの全方位からの検査に対応できる．

システム構成の代表例

Typical examples of system configurations

4.3

安全規格への対応

IWS シリーズは，産業用ロボットの安全性に関わる

規格‘ISO10218-1（JIS B 8433-1）’に準拠する仕様とした．
IWS シリーズでは，先ず，i-WRIST® 本体の駆動機構であるサーボモータをブレーキ付きモータとした．電源の遮断や予期せぬアラームが発生した場合でも，モータの回転がブレーキにより停止するため，思わぬ動きをしない．
また，運転モードにおいて，産業用ロボットの安全規格に準拠する「自動モード」，「手動低速モード」，「手
動高速モード」を明確に定義した．例えば，ユーザがティーチング作業を行うために，自動モードから手動モードに移行した際は，強制的に手動低速モードとなる．この時，直動アクチュエータの動作速度が安全規
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

109

手首関節モジュール「i-WRIST®」の適用事例と機能向上
格で定められた 250 mm/ 秒以下となるよう専用コン
トローラの実装ソフトウェアを改良している．
な お，i-WRIST® は 自 動 化 装 置 に 組 み 込 ま れ る モ
ジュール商品（組込み用装置）であり，ユーザ，またはシステムインテグレータが ISO10218 に定める安全防護の措置を施すことを前提としている．

参

考

文

献

1）	曽根啓助，磯部浩，山田耕嗣，高角アクティブリ
ン ク 装 置，NTN TECHNICAL REVIEW, No.71，（2003）70-73．
2）	磯部浩，西尾幸宏，パラレルリンク型高速角度制御装置，NTN TECHNICAL REVIEW，No.80，（2012）42-47．

4.4

外部インターフェース

IWS シリーズでは，外部インターフェースを拡充することで利便性や汎用性を向上させた．
従来の i-WRIST では，ユーザ側コントローラとの外®

3）	磯部浩，西尾幸宏，曽根啓助，山田裕之，藤川芳夫，パラレルリンク型高速角度制御装置，2013
年度精密工学会春季大会学術講演会講演論文集，（2013）809-810．

部インターフェースとして，パラレル入出力（I/O）の4）	磯部浩，西尾幸宏，坂田清悟，小長井直哉，山田裕之，

みを標準仕様としていた．あらかじめ専用コンソール

藤川芳夫，パラレルリンク型高速角度制御装置 -を用いてティーチングした動作パターンをユーザ側コ

グリース塗布への応用 -，2014 年度精密工学会

ントローラから I/O 信号で指定し，自動運転開始を指

春季大会学術講演会講演論文集，（2014）1087-

令するといったシーケンシャルな制御に対応できる．I/

1088．

O は，産業用ネットワーク「Ethernet」などのシリア

5）	小長井直哉，磯部浩，坂田清悟，野瀬賢蔵，山田ル通信に比べて通信速度が速く，比較的シンプルな信裕之，藤川芳夫，パラレルリンク型高速角度制御

号のやり取りで制御可能であることから，ユーザから一装置，2015 年度精密工学会春季大会学術講演会

定の評価を得ている．

講演論文集，（2015）605-606．

IWS シリーズでは，通信可能な情報量を大幅に増や

6）	野瀬賢蔵，磯部浩，坂田清悟，丸井直樹，小長井直哉，すために従来の I/O に加え，「Ethernet」にも対応し，パラレルリンク型高速角度制御装置 - 改良による

複数の FA 機器メーカのユーザ側コントローラと通信可性能向上 -，2016 年度精密工学会春季大会学術講能とした．これにより，ユーザ側コントローラから専

演会講演論文集，（2016）483-484．

用コントローラへの動作パターンのポイントデータ（座7）	野瀬賢蔵，磯部浩，坂田清悟，パラレルリンク型標）の書き込みや読み出しを行うことができ，より柔

高 速 角 度 制 御 装 置 の 高 速 化，NTN TECHNICAL

軟な動作指令が可能となった．例えば，外観検査装置

REVIEW, No.84，（2016）96-101．

にローディングされたワークを画像処理で認識した後，

8）	数野恵介，磯部浩，御堂前純，志村祐紀，小原正行，

自動で検査動作を開始する前にワークにアプローチす

手首関節モジュール「i-WRIST®」の開発，NTNる座標や角度を変更することや一連の動作パターンで

TECHNICAL REVIEW, No.86，（2018）22-27．

外観検査を行った後，所望の座標と角度で追加検査を行うことなどの応用が可能となる．

５. まとめ2012 年に独自のパラレルリンク機構を応用した角度制御装置を開発して以来，グリース塗布用途や洗浄用途へ展開してきた．2018 年には，その特長を最大限に生かすべく，外観検査用途向けの i-WRIST® を開発し，執筆者近影（代表者）

量産を開始した．今回，量産後の引合いのなかで得られたニーズを標準仕様に織り込み，IWS シリーズとして開発した．
今後，労働人口の減少に伴い，これまで人手に頼ってきた外観検査などの自動化は，需要がさらに拡大することが予想される．外観検査用途に限らず，生産現場の自動化・省人化，生産性や品質の向上に寄与するロボ
ティクス商品の開発を深耕し，社会に貢献していく．

110

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

数野 恵介
産業機械事業本部

概説

風力発電機用 CMS の展開と信頼性向上の取組み

Deployment and Improved Reliability of Condition Monitoring System for Wind Turbines

鈴木 克義 * Katsuyoshi SUZUKINTN ではサービス・ソリューション事業の一つとして，大型風力発電機用 CMS サービ

スを展開している．本稿では，大型風力発電機用 CMS の市場動向と今後の展望について紹介する．

NTN is providing information services using condition monitoring system for wind turbines. This article
introduces market trends of the CMS and gives some future prospects of CMS service for wind turbines.

1. はじめに
世界中で過去に類をみない異常気象や自然災害が多発しており，その要因である CO2 などの温室効果ガスの排出量削減，および脱炭素社会への取組みが急務となっている．なかでも再生可能エネルギーの注目度はNTN の CMS は，これまで風力発電機 200 基以上への導入実績があり，搭載件数は年々増加の傾向にある．
CMS サービスの提供も含め，国内トップサプライヤとして発電事業者から高い評価を受けている．

高く，世界中で太陽光発電や風力発電の普及が進んで

3. 風力発電機用 CMS

いる．

3.1

このうち日本での風力発電は，欧米諸国と比較する

風力発電機用 CMS の沿革

風力発電機用 CMS は，2000 年頃，故障事故が散発と遅れているものの，FIT（固定価格買取制度）などのしていたドライブトレインの異常検出を目的に，欧州で国策により，広がりをみせている．しかし，日本は突本格導入が始まった．また，欧州全域での陸上風力の普風や乱流，台風，冬季雷など欧州より厳しい気象環境

及と北欧地域を中心とした洋上風力の伸張に伴い，状にあり，風力発電機のトラブルは少なくない．緊急停態基準保全（CBM：Condition Based Maintenance）

止を含むダウンタイムの削減に向け，設備状態を正確のための標準ツールとして採用が進んでいる．

に把握し，適切かつ効率的なメンテナンスを行うこと
で，安定稼働に繋げる動きが加速している．

一方，日本国内の風力業界では，従来の時間基準保全（TBM：Time Based Maintenance） に よ る 対 応が主流で，近年まで部品交換や機器診断，異音の確認，

2. NTN のビジョン
風力発電分野において，NTN では専用軸受を供給し，風力発電機の高性能化や大型化の一翼を担っている．
また，関連商品として，風力発電機用状態監視システム（CMS：Condition Monitoring System）と，これを活用した CMS サービスを提供し，風力発電機のメン
テナンス効率の向上に貢献している．
CMS サービスとは，風力発電機から収集した振動，回転速度などのデータに基づき，風力発電機の状態を監視，診断するビジネスである．長年 NTN が培ってきた高品質なモノづくりに加え，ユーザにとって有益な情報や提案という「コト」を供与する“サービス＆ソ
リューション事業”の一環として注力している．

およびグリースや潤滑油の分析などが定期的に行われてきた．しかし，時には故障の未然防止のために，寿命に至らない部品まで補修する過剰処置や，危機管理面を考慮し，ユニットごと総交換する場合もあった．また，
不具合箇所を特定する際は，熟練メンテナンス者の経験則に依存せざるを得ない状況にもあった．欧州における CMS の普及拡大は把握していたものの，CMS の利便性，すなわちデータ分析能力や情報などの精度，
および費用対効果が十分に検証されていなかったことが日本での導入が遅れた要因ともいえる．
昨今は，様々な分野で IoT やビッグデータの利活用が積極的に進んでおり，日本国内の風力発電機においても，CMS 導入とそのデータ分析の重要性が浸透しつ
つある．

* 産業機械事業本部
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

111

風力発電機用 CMS の展開と信頼性向上の取組み
3.2

風力発電事業者のニーズ

点検・補修や緊急停止などによるダウンタイムを削や変化点を抽出した場合には，サービス契約者に対して推奨事項を交えたレポートなどにて情報伝達する．

減し，運転稼働率を高めると同時に，運用コストを下げたいという風力発電事業者からの要望がある．そのため，メンテナンスに関し，次のようなニーズがある．
1)風況が安定する秋口から春先にかけては，発電運転を優先し，計画外のメンテナンスを避ける．
2)大掛かりなメンテナンスは，夏場に集中させる．
3)異音や振動などの原因調査・対策は，短時間で効率良く済ませ，停止時間を極小化する．
4)不具合対象部位を正確に把握し，必要な部品を計画的に入手する．

3.3

メント，および地域の同意を経て建設される．建設現
場は，人里離れた遠隔地，山頂，洋上などアクセスが容易でない場合も多い．また，風力発電機のドライブ
トレインを格納したナセルは，地上 60 m ～ 80 m に位置し，強風時や発雷時は人が昇塔できない．さらに，異常の把握は，運転中の振動や異音を直接確認することが望ましいが，安全上の理由から発電運転中は，作業を行うことができない．そのため，運転停止状態や低速回転時の点検が主体となり，故障の兆候を見落とす恐れがある．
上記懸念に対し，CMS を導入することで，発電運
転中でも風力発電機のドライブトレインをリモート監視できる．また，熟練メンテナンス者でも察知困難な，
わずかな状態変化をデータから抽出することで，不具合部位の特定と早期の異常検出が可能となる．これにより，メンテナンスの要否やその緊急性を把握し，定期点検などの計画停止に合わせた補修部品の入手，交換が可能になるとともに，停止期間の削減と逸失利益の圧縮につながる．

Wind Doctor® のシステム構成

NTN では，2012 年に風力発電機用 CMS の Wind

Doctor® を市場投入した．以降，収集データのモニタ
リング結果や状態情報を発電事業者や風力発電機メー
カに対して提供し，事象に関するディスカッションを通じて CMS の有効性を訴求してきた．
システム構成を図 1 に示す．風力発電機から収集したデータは，クラウドサーバに記録・蓄積される．サー
バ内での各種信号処理や分析により，ドライブトレイ
ンの要素部品の異常を検出し，あらかじめ設定した連絡先に自動通知する機能を持つ（自動 1 次判定）．
また，当社のエンジニアによる追加診断で損傷兆候
112

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

Wind Doctor® の構成

System configuration of Wind Doctor™

風力発電機用 CMS の利点

風力発電機は，慎重な風況調査と厳しい環境アセス

3.4

図1

機械設備の変化や傾向を監視するためには，本来は定速運転状態で計測することが望ましい．しかし，自然相手の風力発電機では，風速や風向が時々刻々と変化するため，監視精度の低下は避けられない．Wind
Doctor® では，運転状態の影響を最小限に抑えるため，
センサ信号とともに，運転状態を記録し，一連のデー
タ群から類似条件に絞って対象データを抽出し，診断に用いている．

3.5

Wind Doctor® の独自性

Wind Doctor® では，標準的な CMS 機能の装備に加え，他社製品との差別化を図っている．その一例を
3.5.1 から 3.5.3 に示す．

3.5.1

イベントレコード機能

通常，CMS は一定のサンプリング周期で計測を行う．

トラブルが発生していない風力発電機のトレンド監視を行ううえでは，1 日に数回のサンプリングで十分である．一方，トラブルが生じている風力発電機の異常進展に伴う変化点の見極めや突発事象の記録には，計測
インターバルを短くすることが望ましい．インターバ
ルをゼロとして，連続的にデータを取得することが理想であるが，その反動で CMS 装置の動作負荷が増し，またサーバの記録量が肥大化することから，安易な実施は難しい．
そこで，Wind Doctor® ではイベントレコード機能を付加している．外部信号トリガやあらかじめ設定した内部しきい値を超えた場合に，その瞬間を起点として前後一定時間分の計測データを自動記録する機能である．これにより，インターバル中に発生した突発的な外乱や故障の瞬間のデータを捉え，解析に活かすことが可能となる．
この具体的な適用事例は 4 章で解説する．

3.5.2

CMS 専用通信ユニット

CMS データの送信は，風力発電機の LAN を使用すがある．前者は，風力発電機の既存の通信環境を活用できるが，不正アクセスの防止やウイルス対策として堅牢なネットワークセキュリティを設ける必要がある．

12,00010,500周波数

る方法と，別系統の CMS 専用回線を追加設置する方法

9,000
7,500
6,000

Hz 4,500
3,000

それに対して後者は，CMS 専用回線を設け，風力発電

1,500

機の LAN とは完全に分断しているため，風力発電機も0

しくは CMS のどちらか一方が何からの不正アクセスを

5

10

15

20

25

30

35

40

時間 Sec

受けても，他方へ影響が波及しない．図 2 の CMS 専用
通信ユニットは，携帯回線とルータを用いたデータ通図3

信ツールであり，IoT ゲートウェイと呼ばれる市販の通振動スペクトログラム
Spectrogram

信モジュールよりも，セルフチェック機能を高めている．具体的には電波強度の低下による通信エラーや通信フリーズなどの障害が生じた際に自動回復する機能を備えている．

また，回転体の振動解析を高精度に行うには，定速回転状態でデータ計測を行うことが理想だが，前述のまた，データ収集装置と連動させ，一連の計測動作

とおり，自然の風が相手の風力発電機では，図 4 のよにトラブルが発生した際は，データ収集装置を強制リ

うな回転速度変動が必ず発生する．この変動により解ブートするように設定可能である．

析精度が低下し，異常検知が困難になるケースもある．

回転速度変動 ％

20
10
0
-10
-20

0

5

10

15

20

25

30

35

40

時間 Sec

図2

専用通信ユニット

Communication Unit

図4

回転速度変動グラフ

Rotation fluctuation

3.5.3

解析精度の向上風力発電機は，多数の駆動ユニットや部品で構成され，また自然環境にさらされた条件下で運転している．
必然的に，ナセル内では様々なノイズが発生し，セン
サ信号への重畳が避けられない．特にナセルフレームに堅牢に固定された主軸周辺には，ハブからの伝搬振この対策として，Wind Doctor® は回転速度の変動分を補正する機能を有している．図 5 に補正前，図 6には補正後の周波数スペクトルを示す．補正後は周波数ピークが明瞭化し，補正効果が表れている．

動やヨー駆動用モータの動作振動，あるいは突風や応力による軋み，油圧ポンプの動作振動などが多方向から混入する．その上，主軸の回転速度は 15 min-1 程度と低速度であることから，損傷により発生する振動エ
ネルギーが小さく，S/N 比が極めて低くなるという問題もある．Wind Doctor® では解析精度を高めるため，
図 3 に示すスペクトログラムを用いて外乱ノイズを識別する手法を取り入れている．

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

113

風力発電機用 CMS の展開と信頼性向上の取組み

0.30

振動加速度

振動加速度
m/s2

0.30

0.25
0.20
0.15
0.10

m/s2

0.05
0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

0.25
0.20
0.15
0.10
0.05

50

0

5

10

15

周波数 Hz

図5

20

25

30

35

40

45

50

周波数 Hz図6

補正前の周波数スペクトルRaw frequency spectrum

補正後の周波数スペクトル

Corrected frequency spectrum

4. イベントレコード機能の応用
3.5.1 で述べたイベントレコード機能の応用について

ロゴスキーコイル

解説する．
現在，国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）では風車運用高度化技術研究開
発事業を実施している．この事業では，風力発電機の稼働率を 97 ％以上に向上させることを目標に，東京大学，産業技術総合研究所，および中部大学が技術確立を進めている．

図7

このうち中部大学は，雷検出技術と風力発電機トラ

Rogowskii coil

ブルを有機的に結び付け，被雷特性の把握による風車運用高度化に取り組んでいる．具体的には，図 7 のロゴスキーコイルに代表される雷検知システムを用いて，①電流波高値や電荷量などの落雷データ，②故障部位や様相などの雷被害データ，および③ SCADA データ
や CMS データなどを統合的に比較検討し，落雷影響を分析する．
こうした取組みの背景には日本特有の冬季雷の存在がある．北陸や東北の日本海沿岸は，好風況地域のため，風力発電機の立地に適している．しかしこの地域は，冬季，非常に強いエネルギーを持つ雷が多発し，風力発電機のブレード損傷事故が絶えない．また，風力発
電機への落雷時には，周辺への破損落下物による二次被害防止のため，一旦運転を停止し，再稼働に際して目視などでの迅速な点検が必須である．この雷トラブ
ルやその対応に伴う稼働率低下は 4 ～ 5 ％にもなる．
データ解析に基づき，リモートでの運転・停止の判断を可能にするなど，稼働率向上に寄与する運用改善が望まれている．

114

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

ロゴスキーコイル

NTN は，この NEDO 事業に直接的な参画はしていないが，Wind Doctor® のイベントレコード機能を応用し，定常時と落雷時のデータ取得と蓄積，および情報提供で協力している．
その構成を図 8 に示す．一連の仕組みは，落雷時に生じる大電流をタワー根元の雷検知システムが検出し，落雷信号を発信する．タワー内部に敷設した光ファイバを経由し，ナセル内の信号中継器に伝送され，この中継器からデータ収集装置にトリガ信号として入力される．Wind Doctor® 内部ではイベントレコード機能が作動し，落雷発生前後の一定時間の振動データを記
録する．
現在，北陸地区の複数の風力発電機に実装し，データ収集を継続している．

6. おわりに風力発電機用 CMS の市場動向と NTN の取組み，および今後の展望を紹介した．
自然環境の保全と脱炭素社会の実現には，再生可能エネルギーの利用拡大が鍵を握る．そのためには，設備の不具合や異常を早期検出し，適切なメンテナンスが必要であり，CMS とそのサービスが益々重要な位置付けになると確信している．
今後も IoT による「モノ」と「コト」の融合をさらに進化させ，様々なサービスを通じて社会に貢献して
いく．

参

考

文

献

1)	畠山航，風力発電機向け状態監視システムの最新適用状況，月刊トライボロジー，356, (2017)38-41．
2)	宮﨑誠，畠山航，風力発電装置用状態監視システ
ム (CMS) の 開 発 と 適 用 例，NTN TECHNICAL
図8

雷検知システムとの連動

CMS with Lightning detection system

5. 今後の課題

REVIEW, No.86,（2018）40-44.
3)	NEDO 2019 年度成果報告会，「風力発電等技術
研究開発 / 風力発電高度実用化研究開発 / 風車運用高度化技術研究開発」．

主軸や増速機入力部などの低速回転部において，信号レベルが低く異常検出が難しいことを先に述べた．
メンテナンスコストが高額な部位であり，正確な状態把握ニーズも高いため，CMS サービスの提供側として，より高精度な異常検出技術を確立する必要がある．また，突発事故につながる部品の欠損・脱落の予兆検知も重要課題であり，CMS の高度化へユーザからの期待は大きい．
さらに，最先端の技術革新に適した機械学習などのAI を用いた異常検知性能の向上，損傷サイズや損傷進展の予測に結び付けるなど，システム全体を進化させていく必要があり，現在，これらの課題に取り組んでいる．

執筆者近影

鈴木 克義
産業機械事業本部

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

115

● 受賞案件の紹介 ●2019 年“超”モノづくり部品大賞

日本力（にっぽんぶらんど）賞 受賞

ステアリング補助機能付ハブベアリング「sHUB®」

Hub Bearing Module with Steering Adjust Function “sHUB™”
大場 浩量 *

Hirokazu OHBA

宇都宮 聡 *

Satoshi UTSUNOMIYA

石原 教雄 *

大畑 佑介 *

Norio ISHIHARA

Yusuke OHHATA

伊東 貴志 *
Atsushi ITO

1. はじめに
交通事故のない社会の実現と環境問題の解決に向け，自動車の安全性の向上やエネルギー消費削減につながる自動運転や電動化を含めた新たな車両開発が進められている．
sHUB® は，内燃機関車や電気自動車，自動運転車両
において，極低速域から高速域までのあらゆる場面に合わせて適切にタイヤ角度を修正制御することで，安全で快適，かつ省エネルギーな走行の実現に貢献する．
これらの点が評価され，2019 年“超”モノづくり部
品大賞 日本力（にっぽんぶらんど）賞を受賞した．

図2

sHUB® 搭載の車両イメージ（前輪搭載時）

Vehicle with sHUB™ installed (on front wheels)

２. 構造
転舵軸付きハブベアリングと，直動機構を含むアクチュエータがナックルにそれぞれ固定され，このハブ
ベアリングの転舵軸を中心に，アクチュエータの動力
でタイヤを転舵する．

4. まとめ現在，商品化に向けた活動に取り組んでおり，試験車両での評価を進めている．本誌別稿で紹介した後輪用の sHUB® も開発しており，新たな自動車モジュール

ナックル

転舵軸

商品の開発を通じて，自動車の安全性を向上させたい．

参

考

文

献

1）石原教雄，大場浩量，伊東貴志，石橋満憲，山門誠，
狩野芳郎，安部正人，車両運動性能を向上させる
ス テ ア リ ン グ 補 助 機 能 付 ハ ブ ベ ア リ ン グ，NTN
アクチュエータ

図1

ハブベアリング

sHUB® の構造

Structure of the sHUB™

3. 特長

TECHNICAL REVIEW, No.86, (2018）84-90.
2）宇都宮聡，石原教雄，大畑佑介，伊東貴志，ステア
リング補助機能付ハブベアリング（sHUB®)，NTN
TECHNICAL REVIEW, No.87, (2019) 18-23.

執筆者近影（代表者）

本製品を車両前輪に適用し制御することにより，以下の車両特性が改善する．
１）直進時の操作性と走行安定性
２）コーナリング性能
３）タ イヤがすべる前にタイヤ角度を修正制御し，安全に回避動作４）走行抵抗を低減させ，燃費を改善* 新商品戦略本部 新事業探索開発部
116

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

大場 浩量 *

● 受賞案件の紹介 ●2019 年度 新エネ大賞

新エネルギー財団会長賞 受賞

NTN マイクロ水車

NTN Micro Hydro Turbine
向井 浩氣 *

Hiroki MUKAI

松浦 文彦 *

Fumihiko MATSUURA

伊藤 隆志 *

川合 智哉 **

Takashi ITO

1. はじめにTomoya KAWAI

金村 泰成 *

Yasunari KANAMURA

3. 代表機種の製品諸元

NTN マイクロ水車（図 1）が一般社団法人新エネル
ギー財団主催の 2019 年度新エネ大賞において，新エ翼径 90 cm 機は，流速 2 m/s で 1 kW の定格出力を達成している（表 1）．

ネルギー財団会長賞を受賞した．本賞は新エネルギーの表1導入促進や普及啓発活動のうち優れたものが表彰される．本製品は，既存の水路にそのまま設置するだけで発電し，地球環境に極めて優しく，グローバルに SDGsにも貢献できるものである．電力インフラが整備されていない場所での電力供給や売電により，農業水利施設の維持管理費の負担軽減に寄与するものとして評価された．

代表機種の製品諸元

Product Specifications of representative models
水車方式

流水式プロペラ水車

発電方式

永久磁石同期発電機

翼径60 cm，90 cm，130 cm

定格出力

1 kW（90 cm モデル，流速 2 m/s）

推奨水路

幅 100 cm 以上，水深 100 cm 以上

寸法，質量 H190 cm × W230 cm ※× D170 cm，170 kg※設置する水路幅によって変わります．

4. まとめ一般の小水力発電は水位の落差を作るための大がかりな落差工事が必要で，その費用がかかること，ある
図1

NTN マイクロ水車

NTN Micro Hydro Turbine

いは自然環境を損なうことが課題であった．水路の幅に合わせたフレームを水路に固定するだけで設置が可能な NTN マイクロ水車は，これらの課題を解決し，農業用水，工業用水など再生エネルギーの地産地消を可

2. 製品構成
製品構成を図 2 に示す．高効率翼を備えた発電機と，水路に固定するためのフレームで構成される．発電電力制御を行うコントローラは，バッテリーに充電する
独立電源用と，売電を可能にする系統連系用の 2 種類があり，市場の多様な発電電力の活用方法への対応を可能にしている．

能にすることで，幅広い分野での活用が期待される．

参

考

文

献

1）川 合 智 哉，向 井 浩 氣，後 藤 知 美，マ イ クロ 水 車，
NTN TECHNICAL REVIEW, No.84, (2016) 28-33.
2）伊 藤隆志，木村寛太，金村泰成，系統連系用 NTN
マイクロ水車，NTN TECHNICAL REVIEW, No.86,

発電機

バッテリー or 売電(2018) 102-107.
執筆者近影（代表者）

支柱
固定用フレーム
（両側）

図2

高効率翼

コントローラNTN マイクロ水車の構成

Configuration of NTN Micro Hydro Turbine

向井 浩氣 ** 自然エネルギー商品事業部 技術部** 自然エネルギー商品事業部 事業推進部
NTN TECHNICAL REVIEW No.88

117

● 受賞案件の紹介 ●2019 年度 日本トライボロジー学会 奨励賞 受賞

転がり接触によるピーリングの発生メカニズムとピーリング抑制に及ぼす
黒染処理の影響（第 1 報，第 2 報）

Mechanism for Initiation of Peeling in Rolling Contact and the Effect of Black Oxide
Treatment on the Suppression of Peeling (Part 1, Part 2)
長谷川 直哉

Naoya HASEGAWA

藤田 工

Takumi FUJITA

内舘 道正

Michimasa UCHIDATE

阿保 政義

Masayoshi ABO

1. はじめに一般社団法人 日本トライボロジー学会の学会誌「トライボロジスト」に投稿した標記の論文 1）2）が，当学会の 2019 年度奨励賞を受賞した．以下，本論文の概要を
紹介する．

２. 概要
本研究では，希薄潤滑条件での転がり軸受の損傷の一つであるピーリングの発生メカニズムと，転動面への黒染処理がピーリングの抑制に及ぼす影響を検討した．第二円筒試験機でピーリングの再現試験（RCF
1 報 1）では，
test）を行い，転動面の観察と様々な分析結果に基づいてピーリングの初期き裂の発生メカニズムを調査した．
第 2 報 2）では，真実接触部に作用する繰返し応力を，転動面の接触解析と残留応力測定の結果から推定し，ピー
リングの進展との関係を調査した．以上の取組みの結果，以下のことがわかった．
①ピーリングの初期き裂は，転動面の表面粗さ突起が塑性的に接触することで形成された切欠き部を起点にして発生する．
②転動面の表面では，周方向から約 45°
傾いた方向の最大せん断応力が作用しており，ピーリングの初期き裂はこの最大せん断応力の作用で進展したと考えられる．
③転動面に黒染処理を適用した場合，
表面粗さの低下（なじみ）が促進され，真実接触部に作用する繰返し応力が軽減する．その結果，塑性変形による切欠き部の形成が抑制され，ピーリングが起こりにくくなる．
④黒 染品では，黒染処理時に表面粗さの凹凸が小さくなる現象と，黒染層の凸部だけが転動中に摩耗する現象の両方によってなじみが促進する（図１）．

図１

黒染処理した転動面におけるなじみのメカニズム 1）

Mechanism of running-in on rolling contact surface
with the black oxide layer

3. 今後の展開
本研究で得た知見は，転がり軸受の寿命向上技術の開発指針と寿命設計に資するものである．今後は，これらの知見を活かして信頼性の高い転がり軸受をユー
ザに提供したい．

参

考

文

執筆者近影

長谷川 直哉

藤田 工

内舘 道正

阿保 政義

先端技術研究所

先端技術研究所

岩手大学 理工学部

兵庫県立大学 工学部

118

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

献1）長谷川直哉，藤田工，内舘道正，阿保政義，転がり
接触によるピーリングの発生メカニズムとピーリン
グ抑制に及ぼす黒染処理の影響（第 1 報）－実験結果に基づいたき裂の発生に関する考察－，トライボ
ロジスト，63，8，（2018）551-562．
2）長谷川直哉，藤田工，内舘道正，阿保政義，転がり
接触によるピーリングの発生メカニズムとピーリン
グ抑制に及ぼす黒染処理の影響（第 2 報）－ピーリ
ングの進展と転動面下の応力との関係－，トライボ
ロジスト，63，9，（2018）618-628．

新商品紹介プランマブロック インチ系 SAFC／SAFD シリーズ
デザインを一新，衝撃・振動に強い高強度プランマブロック

底部補強のＸバー形状

特

長

①高強度

底部補強のＸバー形状，上部や側部の肉厚アップ②防塵性・防水性

ラビリンスシールの採用により，水，泥，ごみの内部侵入を防止③取扱性向上位置決め部品の適切なはめあいにより，上箱の取付け，取外しが容易④多用途

使用環境に応じて，付属部品（タコナイトシール，閉じ蓋など）の取付けが可能

仕

様

材

料

ねずみ鋳鉄
（SAFC シリーズ）
ダクタイル鋳鉄（SAFD シリーズ） 静破壊強度 15 ％アップ（SAFC 比）

サイズ

SAFC/SAFD509 ～ SAFC/SAFD544

軸

径φ1-7/16 インチ（φ36 mm） ～ φ7-15/16 インチ（φ202 mm）

用

途

鉄鋼設備，鉱山設備，港湾の運搬設備など

NTN TECHNICAL REVIEW No.88

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新商品紹介フィルム延伸機テンタークリップ用軸受

低トルク，高耐久性の実現とともに，耐グリース漏れ性を大幅に向上※中温仕様の代表図

特長構①高信頼性 グリース漏れ量 70 % 低減（従来品比）②高耐久性 耐焼付き性 40 % 向上（従来品比 )③低トルク 軸受回転トルクが接触シール形軸受の 1/4

非接触シール形軸受に新開発の内径拡大保持器と長寿命グリースを適用することにより，低トルクと耐グリー
ス漏れ性の両立に加え，耐焼付き性を向上

途

フィルム延伸機テンタークリップ用ガイドローラ

開発品

１）軸受温度 230 ℃までの中温仕様※

２）軸受温度 300 ℃までの高温仕様 をラインナップ

保持器と内輪の間のクリアランス

用

造

保持器と内輪の間のクリアランスを最適化することで，グリースの内輪外径面への移動を抑え，外部への流出を防止する．

従来品

保持器により玉の表面から掻き取られたグリースが保持器内径面に堆積し，内輪外径面に移動し，シール溝に進行して外部に流出することがある．

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