"駆動列内の故障状態を検出する方法であって、駆動列に沿った場所でトルク振動を監視する工程と、駆動列構成要素に関連した少なくとも1つの故障状態を、前記監視する工程中に取得されたトルク振動データを評価することによって検出する工程とを備える方法。請求項1に記載の方法であって、前記トルク振動データは、前記駆動列構成要素に関連した前記少なくとも1つの故障状態に対応する少なくとも1つのピーク振幅を有するトルク波形として特徴付けられる方法。請求項1に記載の方法であって、前記駆動列構成要素の動的挙動をシミュレーションする、前記駆動列構成要素に関連したシミュレーショントルクデータを生成する工程をさらに備え、前記検出する工程は、前記トルク振動データを前記シミュレーショントルクデータと比較して、前記駆動列構成要素に関連した前記少なくとも1つの故障状態を特定する工程を含む方法。請求項3に記載の方法であって、前記シミュレーショントルクデータは、前記駆動列の動的挙動をシミュレーションする物理学ベースの解析モデルから生成される方法。請求項3に記載の方法であって、前記駆動列構成要素の前記シミュレーションされる動的挙動は、前記駆動列構成要素の正常動作状態と、前記駆動列構成要素に関連した前記少なくとも1つの故障状態とを含む方法。請求項3に記載の方法であって、前記トルク振動データは、トルク波形として特徴付けられ、前記検出する工程は、前記トルク波形を前記シミュレーショントルクデータと比較して、前記駆動列構成要素に関連した少なくとも1つの故障状態を特定する工程を含む方法。請求項3に記載の方法であって、前記シミュレーショントルクデータは、前記駆動列構成要素に関連した前記少なくとも1つの故障状態を前記駆動列の複数の動作速度において特定するために、複数の周波数において特徴付けられる方法。請求項3に記載の方法であって、前記トルク振動データを、特定可能な動作特徴へ特徴付ける工程と、前記シミュレーショントルクデータを、特定可能なシミュレーション特徴へ特徴付ける工程と、前記特定可能な動作特徴を前記特定可能なシミュレーション特徴と比較して、前記駆動列構成要素に関連した前記少なくとも1つの故障状態を検出する工程とをさらに備える方法。請求項1に記載の方法であって、前記駆動列構成要素に関連した前記少なくとも1つの故障状態は、少なくとも1つの実際の駆動列構成要素故障と、駆動列構成要素故障の少なくとも1つの前兆とを含む方法。請求項9に記載の方法であって前記検出する工程は、前記駆動列構成要素に関連した、一部欠損した歯車の歯の状態または欠落した歯車の歯の状態を、前記監視する工程中に取得された前記トルク振動データを用いて特定する工程を含む方法。請求項9に記載の方法であって、前記検出する工程は、前記駆動列構成要素に関連した位置ずれ状態を、前記監視する工程中に取得された前記トルク振動データを用いて特定する工程を含む方法。請求項9に記載の方法であって、前記検出する工程は、前記駆動列構成要素に関連した潤滑不足状態を、前記監視する工程中に取得された前記トルク振動データを用いて特定する工程を含む方法。請求項1に記載の方法であって、前記トルク振動データを監視する工程は、前記駆動列に沿った場所でトルクトランスデューサを用いてトルクレベルを検知する工程を含む方法。請求項1に記載の方法であって、前記駆動列構成要素は、風力タービンエンジンまたはガスタービンエンジンの一部分を形成する変速機を含む方法。駆動列内の故障状態を検出する方法であって、前記駆動列構成要素の動的挙動をシミュレーションする、前記駆動列構成要素に関連したシミュレーショントルクデータを生成する工程と、前記駆動列に沿った場所で測定トルクを監視する工程と前記測定トルクを前記シミュレーショントルクデータと比較して、前記駆動列構成要素に関連した少なくとも1つの故障状態を特定する工程とを備える方法。請求項15に記載の方法であって、前記シミュレーショントルクデータは、前記駆動列の動的挙動をシミュレーションする物理学ベースの解析モデルから生成される方法。請求項15に記載の方法であって、前記駆動列構成要素の前記シミュレーションされた動的挙動は、前記駆動列構成要素の正常動作状態と、前記駆動列構成要素に関連した前記少なくとも1つの故障状態とを含む方法。請求項15に記載の方法であって、前記シミュレーショントルクデータは、前記駆動列構成要素に関連した前記少なくとも1つの故障状態を前記駆動列の複数の動作速度において特定するために、複数の周波数において特徴付けられる方法。請求項15に記載の方法であって、前記測定トルクを、特定可能な動作特徴へ特徴付ける工程と、前記シミュレーショントルクデータを、特定可能なシミュレーション特徴へ特徴付ける工程と、前記特定可能な動作特徴を前記特定可能なシミュレーション特徴と比較して、前記駆動列構成要素に関連した前記少なくとも1つの故障状態を検出する工程とをさらに備える方法。請求項15に記載の方法であって、前記測定トルクを監視する工程は、前記駆動列に沿った場所でトルク振動を監視する工程を含む方法。請求項20に記載の方法であって、前記トルク振動は、トルク波形として特徴付けられ、前記比較する工程は、前記トルク波形を前記シミュレーショントルクデータと比較して、前記駆動列構成要素に関連した前記少なくとも1つの故障状態を特定する工程を含む方法。請求項20に記載の方法であって、前記トルク振動は、前記駆動列構成要素に関連した前記少なくとも1つの故障状態に対応するピーク振幅を有するトルク波形として特徴付けられる方法。請求項15に記載の方法であって、前記シミュレーショントルクデータは、前記駆動列構成要素に関連した前記少なくとも1つの故障状態を前記駆動列の複数の動作速度において特定するために、複数の周波数において特徴付けられる方法。請求項15に記載の方法であって、前記少なくとも1つの故障状態は、前記駆動列構成要素に関連した、一部欠損した歯車の歯の状態および欠落した歯車の歯の状態のうちの少なくとも1つを含む方法。請求項15に記載の方法であって、前記故障状態は、前記駆動列構成要素に関連した位置ずれ状態と、前記駆動列構成要素に関連した潤滑不足状態と、のうちの少なくとも1つを含む方法。駆動列内の故障状態を検出するシステムであって、駆動列構成要素に結合されるトルクセンサであって、前記駆動列に沿った場所でトルクを測定し、該測定されたトルクに対応するトルク振動信号を発生するように構成されたトルクセンサと、前記トルク振動信号を受け取り、該トルク振動信号を評価して、前記駆動列構成要素に関連した少なくとも1つの故障状態を特定するように構成されたコントローラとを備えるシステム。請求項26に記載のシステムであって、前記駆動列の動的挙動をシミュレーションする物理学ベースの解析モデルであって、前記駆動列構成要素に関連したシミュレーショントルクデータセットを提供する物理学ベースの解析モデルをさらに備え、前記コントローラは、前記トルク振動信号を前記シミュレーショントルクデータセットと比較して、前記駆動列構成要素に関連した前記少なくとも1つの故障状態を特定するように構成されるシステム。請求項26に記載のシステムであって、前記トルク振動信号は、前記駆動列構成要素に関連した前記少なくとも1つの故障状態に対応する少なくとも1つのピーク振幅を有するトルク波形を含むシステム。請求項26に記載のシステムであって、前記少なくとも1つの故障状態は、一部欠損した歯車の歯の状態と、欠落した歯車の歯の状態と、のうちの少なくとも1つを含むシステム。請求項26に記載のシステムであって、前記少なくとも1つの故障状態は、位置ずれ状態および潤滑不足状態のうちの少なくとも1つを含むシステム。0005概して、本発明の諸実施形態は、駆動列に関連する構成要素の持続力を判定するためにトルクの振動が評価されるシステムおよび方法を対象とし、この駆動列は、限定ではなく単に例として、歯車およびベアリングを有する変速機を含む。歯車およびベアリングは、軸に取り付けられ、回転するときに振動を引き起こし、他の構成要素と相互に作用する。振動を引き起こす相互作用はまた、軸にトルク振動を発生させる。これらの特徴を検出する機能は、トルク振動を磁気トルク検知することによって可能になる。歯車およびベアリングの破損により、これらの構成要素と軸に伝達されるトルク振動との間の相互作用の応答が変化する。これらの変化を検出し解釈できることにより、構成要素内で起こっている異常挙動の種類を決定するための情報が得られる。故障メカニズムを決定することで、故障経過を追跡することが可能になり、それによって、残っている有効寿命を予測できることになる。故障メカニズム解析は、物理学ベースのデータ評価用モデルを使用することによって支援されることができる。トルクセンサデータは、集められたトルクセンサデータに関連する動作状態に基づく物理学ベースのモデルから予測されるものと比較される。0006本発明の諸実施形態では、故障の前兆すなわち、故障の開始につながる状態、および/または、実際の故障を検出する能力を有する診断技法を提供することができる。当技術分野の現在の状態では、これらの故障状態を検出することができない。したがって、故障が検出された後には、対応するための時間がほとんどない。したがって、本発明の諸実施形態では、エンジンの寿命を向上させる事前対応ツールを提供する。本発明の様々な実施形態による方法は、駆動列内の任意の軸または関連構成要素のトルクを監視することにより適用することができる。0007本発明の一実施形態は、駆動列内の故障状態を検出する特有の方法を対象とする。本発明の別の実施形態は、駆動列内の故障状態を検出する特有のシステムを対象とする。本発明の別の諸実施形態は、駆動列内の故障状態を、トルク振動データを用いて検出する特有のシステムおよび方法を対象とする。他の諸実施形態は、駆動列内の故障状態を検出する装置、システム、デバイス、ハードウェア、方法、および、これらの組み合わせを含む。本発明のさらなる諸実施形態、形状、特徴、態様、利益および利点は、本明細書で提示される説明および図から明らかになろう。0008本明細書の説明では添付の図面が参照される。図面では、同じ参照番号がいくつかの図にわたって同じ部分を指し示す。0030本発明の原理の理解を促進する目的で、次に、図面に示された諸実施形態を参照するが、実施形態を説明するために特定の言語が使用される。しかしながら、本発明の特定の実施形態を図示および説明することによって本発明の範囲が限定されるものではないことを理解されたい。加えて、図示および/または説明された実施形態1つまたは複数のいかなる変更および/または修正も、本発明の範囲内にあることが期待されている。さらに、本明細書で図示および/または説明される本発明の原理のいかなる他の適用例も、本発明が関係する技術分野の当業者には通常に想起されるものとして、本発明の範囲内にあることが期待されている。0031本発明は、以下で説明される例示的な諸実施形態で示されるように、駆動列故障および歯車故障の前兆、すなわち、位置ずれおよび不適切な潤滑の特定、ならびに、一部欠損した歯車の歯および欠落した歯車の歯を含む前兆の結果として生じる実際の故障を特定する調査を可能にする。これらの標準以下の動作状態が、トルクトランスデューサ/センサを使用することにより、加速度計または他のタイプのセンサを使用することと比較してちょうど同程度に観測可能になり、また多くの場合でよりいっそう観測可能になることが提言される。トルクトランスデューサ/センサで歯車列内の故障を検出できることが、他の場合では加速度計の並進運動型測定値に影響を及ぼす外部力入力の影響を受けないという付加的利益と、位置ずれに対する感度が高められるという利益と共に示される。二連平歯車減速試験台が、例示的な一実施形態として評価される標準以下の動作状態をシミュレーションするために使用可能であり、物理学ベースの解析モデルもまた、実験結果の検証のために開発される。0032風力エネルギー産業におけるかなりの数の変速機故障の中で、低速軸上の主ベアリングには、その動作中に、取付け台上の主ベアリングの位置ずれおよび移動を含む故障が起こる。図1を参照すると、風力タービン変速機におけるトルク振動の動的、周期的性質を示す、ブレーキをかけている間に加わる軸ねじり力のグラフが示されている。歯車の正常状態管理を調査するために、故障検出手法が、トルクトランスデューサおよび3軸加速度計がベアリングケース上に装備された、平歯車二連減速トランスミッションを含む試験台に適用された。この試験台は、典型的な風力タービン変速機と比較して、歯車構成が異なると共に歯車が小さいという点で風力タービン変速機ではない。しかし、その変速機は、本明細書で提案されるモデル化および故障検出方法を試験するのに役立てることができる。基準測定値および故障測定値の両方が、データ解析のための実験的設定から取得される。トルクセンサにより、一部欠損した、または欠落した歯車の歯などの最終的な故障を特定する機能もまた維持しながら、軸と歯車の間の位置ずれならびに潤滑低下などの故障前兆の兆候が早期に得られることが示されている。測定値は、統計学ベースの解析方法、すなわち、マハラノビス距離およびパルザン判別解析を用いて解析される。故障検出に関するこれらの特徴は、次に、対象の歯車列状態ごとの様々な動作速度で特徴付けられる。結果の検証と、システム全体の自由動力学および強制動力学のシミュレーションと、についての第1の原理から、解析モデルが作り出される。0033一実施形態では、検討される変速機の挙動を変速機の状態の変化を含めて数値で記述しシミュレーションするためのモデルが開発された。検討される変速機をモデル化するために用いられる例示的な方法が、以下で詳細に説明される。このモデルが完全に開発された後、軸位置ずれおよび一部欠損した歯車の歯などの故障が、モデルパラメータを変えることによってシミュレーションされた。本明細書で適用される方法は、広範囲の変速機の適用例および状態に容易に適合させることが可能なことを理解されたい。0034別の一実施形態では、変速機システムは、駆動ユニット、継手、トルクセンサ、軸、歯車およびブレーキからなるねじり弾性系として扱われた。これらの構成要素のすべては、回転剛性パラメータおよび集中質量慣性モーメントを用いて記述することができる。ほとんどのシステム構成要素は、基本的な円柱形状であり、したがって容易にモデル化することができる。円柱では、回転剛性Kは次のように決定される。00350036ここで、Tは円柱に対するトルクであり、θは円柱の回転偏位であり、Lはシリンダの長さであり、Gは剛性率であり、Iはπr4/2で与えられる極領域慣性モーメントである。ただしrは円柱半径である。添え字oおよびiは、それぞれ外径および内径を指し、これにより中空円柱について計算を行うことが可能になる中実円柱ではriがゼロである。質量慣性モーメントJは次のように決定される。00370038ここで、γは円柱材料の密度である。0039変速機システムにおける制動もまた、剛性に比例した制動を用いるモデルで評価された。簡単な回転系のほとんどの場合で、剛性に比例する制動モデルが、応答振幅に関して妥当な精度で系全体をモデル化するのに十分である。次に、他のすべてのモデルパラメータ慣性および剛性が決定されると、モデル結果を実験データと互いに関係付けることによって、制動値を調整することができる。0040図2Aを参照すると、限定的であるが例示的な第1の歯車列システムS1の概略図が示されている。図示の実施形態では、実際の連動伝達システムS1は、一連の回転質量J1、J2、...、Jnからなり、これらの回転質量は、ねじり剛性K1、K2、...、Kn-1の軸に取り付けられ、それぞれの軸および質量の平均回転速度ω1、ω2、...、ωn-1と、対応する軸の単位rpmの速度N1、N2、...、Nn-1と、で一緒に連動される。しかし、実際のシステムが力学的に等価なシステムに置き換えられた場合には、ねじり応答特性の決定は、非常に簡略化される。図2Bを参照すると、すべての質量および軸が同じ速度で回転すると仮定されるとともに、すべての歯車比が1/1であると仮定された、力学的等価システムS2の概略図が示されている。次式は、実際のシステムS1および等価システムS2の両方に当てはまる。00410042力学的等価システムS2の各構成要素の慣性Jeおよび剛性Keは、等価システムの速度Neについて決定することができる。添え字iは、実際のシステムS1のi番目の要素を指すのに対し、添え字eは、力学的等価システムS2の等価要素を指す。例えば、図2Aおよび図2Bを参照すると、等価慣性および等価剛性は、Ne=N1となるように選ばれた等価システムの速度について次式の通りである。0043JA=J10044JOA=J3J4N2/N120045JOB=J5N2/N12J6N3/N120046JB=J2N3/N120047KA=K10048KB=K2N2/N120049KC=K3N3/N120050より簡単な円筒構成要素をモデル化し、それらの慣性および剛性を決定すると、なおモデルに含まれるべき残りの構成要素は歯車だけになる。各歯車の慣性は、歯車が単純な円柱であると仮定し、かつ前に段落0035に明示した式を用いることによって計算される。しかし、各歯車のねじり剛性を決定するには、より複雑なモデルが必要である。0051平歯車のねじり剛性の多くの近似式が文献で入手可能である。例えば、図3は、解析されるシステムに使用されることがある歯車の歯の剛性のモデルを示す。図3は、E.J.NestoridesのAHandbookonTorsionalVibration、CambridgeUniversityPress、1958年のものである。歯の線形コンプライアンスは、歪みエネルギー式から導出される。この導出の最終結果は、歯車の歯の対の線形剛性が次のように計算されるということである。00520053ここで、補正係数Cは、平歯車では1.3である。この補正係数は、接触線における歯面のへこみと、歯に隣接する歯車本体の部分における変形とに相当するように適用される。さらに、Eは歯車の弾性率であり、Gは剛性率であり、h、hp、BおよびLは、図3に示された歯車形状特性である。次に、歯車の歯の対のねじり剛性は、次のように計算することができる。0054K=2R2KL0055ここで、Rは有効歯車半径であり、KLは線形歯剛性である。0056上述の技法を用いて、システム構成要素の慣性パラメータおよび剛性パラメータをモデル化することができる。力学的等価システムS2全体は、8自由度DOFを有することができ、図4に示された概略図によって表すことができる。ここで、本発明の例示的な実施形態ではn=8である以下でより詳細に論じる。表1参照。しかし、本発明は8つの構成要素または8自由度を有する装置に限定されないことを理解されたい。0057図4に示されたモデル化システムでは、慣性行列および剛性行列は次のように導出される。005800590060行列-ベクトル形式で表現された運動方程式EOMの系全体は、次の通りである。00610062ここで、Iはn×nの恒等行列であり、Ijη[K]は、強制ねじり応答計算に用いるのに適切な複素剛性行列である。前述のように、このモデルは、DOFがn=8である線形離散ねじり系からなるが、この技法は、広範囲のねじり系および歯車列に適用できることを理解されたい。0063各DOFによって表されるシステム構成要素は、以下の表1に列記されている。表1において、システム自由度ノード番号1~8で示すは、本発明の例示的な実施形態による、それらの対応するシステム構成要素と相互参照される。00640065導出された系のEOMと共にモードの重ね合わせを用いて、ねじり振動固有周波数TNFおよびモード形を決定することができる。最初の2つのモード偏位形が図5Aおよび図5Bに示され、TNFが以下の表2に列記されている。表2において、ねじり固有周波数は、集中パラメータモデルにより計算されている。00660067周波数応答関数FRFが、最初の2つのモードの挙動を解析するために計算されたが、これらのモードだけが、正常な動作条件下で変速機システムによって励振されるのに十分なだけ低い周波数範囲にある。FRFは以下の式を用いて計算され、それに対応してその結果が図6にグラフ化されている制動および非制動の両方。0068[Hjω]=[jω2[J]IJη[K]]-10069システムの固有振動特性を計算すると、本発明の例示的な一実施形態による方法は次に、動作状態をシミュレーションする工程を含み得る。動作中の歯車の歯の噛合い振動数を捕捉するには、歯車の動作と関連したパラメトリック振動特性を考察することが望ましい。この解析では歯車間の接触力の計算を要し、この計算は、動的転移エラーDTEの使用を要した。この目的には多くの複雑なモデルが存在するが、例示的な実施形態でのモデル化目的には単一自由度モデルが選択された。例示的な実施形態で選択されたモデルは、R.G.Parker、S.M.VijayakarおよびT.ImajoのNon-linearDynamicResponseofaSpurGearPair:ModellingandExperimentalComparisons、JournalofSoundandVibration2373、435~455頁、2000年、に記載されている。このモデルは試験され、適切であることが実証されている。使用されたモデルの概略図が図7に示されており、これは、DTEを決定し、歯車の歯の噛合い接触のために接触させるのに使用される単一DOFシステムを図示している。0070このシステムのEOMは、次の通りである。007100720073ここで、xはDTEを表し、x=r2θ2r1θ1である。システム質量はm=J1J2J1r22J2r12であり、ここで、Tはシステムを介して伝達されるトルクを表し、rは歯車のピッチ円の半径を表す。関数ktは、前に計算される線形剛性KLに、互いに接触する歯車の歯の対の数を乗じたものである。接触比歯噛合い周期全体を通して接触している歯の平均数がktを計算するために使用されたが、これは図8に示されるように矩形波になる。図8は、モデル化されている例示的な変速機システムにおける両方の歯車噛み合いの歯噛合い剛性ktに対する矩形波近似を示すグラフを表す。矩形波の2つの歯状部分の異なる幅は、各歯車噛合いのそれぞれ異なる接触比によって決まり、歯車噛合い2は接触比が大きく、したがって、歯噛合い周期のより大きい部分で3つの歯対が接触することに留意されたい。ここで矩形波でモデル化された変化する噛合い剛性は、動作中の動力学連動システムの経時変化する性質の一原因である。0074単一DOF歯噛合いモデルに対するEOMは、4次ルンゲ-クッタアルゴリズムを利用するMATLABの常微分方程式解法を用いて計算することができる。EOMが解かれると、歯噛合い力は、次の式により決定することができる。ここで、fは歯噛合い力である。00750076これらの歯噛合い力は、歯噛合いの動的伝達エラーDTEの実例を示す図9に図示のDTE例で明示されるように、システム内にねじり振動を引き起こす。0077例示的な方法により変速機の自由応答および強制応答をモデル化すると、故障をシミュレーションすることができる。すなわち、動作中にセンサによって測定されるトルクを、モータDOFでシミュレーションされる位置ずれを含めてシミュレーションすることができる。結果として得られるシミュレーションされたトルクのスペクトルを、位置ずれがある解析モデルの強制応答シミュレーションを示す図10で見ることができる。いくつかの重要なピークが、センサによって測定されるトルクのシミュレーションされたスペクトル図で観察された。100Hzのピークが動作速度の2倍のところにあり、これは回転系に典型的なものであり、シミュレーションされたモータ位置ずれに起因する。次に720Hzで、第2の歯車対の噛合い周波数の14.4倍に関連するピークを見ることができ、その後に、第1の歯車対の噛合い周波数の24倍に相当するピークである1200Hzのピークが続く。残りのピークは、上記のピークの高調波である。また、位置ずれによる非常に小さい振幅の側波帯が、これらのピークの周囲に±100Hz間隔で存在するが、これらの小振幅側波帯は、線形振幅グラフでは見ることができない。これらのピークは、図14に示されるように実験データで目に見える。この図は、トルクセンサ信号および加速度計信号のグラフを明示すると共に、位置ずれに対するトルクセンサの高い感度を強調している。0078この例示的な実施形態では、一部欠損した歯の状態に対する駆動系応答をシミュレーションすることもまた目的であった。具体的には、図11は、第1の歯車駆動列内でトルクセンサに最も近いで位置ずれと同時に一部欠損が生じた歯の状態を表す。具体的には、図11は、位置ずれがあり、一部欠損した歯を有する解析モデルの強制応答シミュレーションのグラフを示す。この一部欠損した歯は、剛性が1回転当たり1低下するものとしてモデル化された。というのは、歯車の歯の剛性が、その材料の一部分が除去されるときに小さくなるからである。この1回転当たり1の変化により、システムの動力学が励起され、これは第1のTNFの近くで227Hzにおいて特に確認される。これらのピークは、50Hzすなわち1倍刻みの位置にある。0079本発明の例示的な実施形態でのモデル化からいくつかの結果が確認される。第1に、計算された変速機の固有周波数の位置は、試験時に変速機の振動を検知する際に役割を果たす傾向がある。図6に示される共振および反共振により、特定の周波数範囲内で変速機の応答が増幅および減衰される。第2に、噛合い周波数は、モデルで示されるように実験データ中で観察可能であるはずである。これらの噛合い周波数は、特定の噛合い周波数に対応する歯車の故障の影響を受けることが予想され、したがって、これらの噛合い周波数ピークが故障特定において役割を果たすことになる。最後に、モデルで示されるように、2倍の周波数ピークおよびその高調波は、変速機内の位置ずれの兆候になる。全体としては、シミュレーションは、トルクセンサが変速機の振動を効率的に測定する潜在性を有することを示した。これらの解析結果は、以下の項で検証される。0080トルクトランスデューサを使用して歯車故障の前兆を特定できる可能性を調査するために、変速機動力学システムGearboxDynamicsSystemGDSと名付けられたSpectraquest登録商標製の試験台が使用された。この試験台は、風力タービン変速機など他の変速機と比較してサイズおよび歯車構成が異なるが、既に示されたモデル化技法と、以下で論じられる故障検出技法とを試験および検証するのに使用することができる。図12を参照すると、GDS試験台100は、一般に、Marathon登録商標ElectricD396電動モータ102と、NCTEモデルQ4-50トルクセンサ±50Nm104と、5.08cm2インチ,12.70cm5インチ,3.62cm3インチ,10.16cm4インチのピッチ円直径5:1減速で駆動順、入力から出力へのMartinSprocket14-1/2°圧力角歯車を含む二段平行平歯車変速機106と、PlacidIndustriesの磁性粒子ブレーキB220108と、トルクセンサ104を電動モータ102および変速機106と結合する1対の継手110とを含む。GDS試験台100はさらに、2つの3軸PCB加速度計であるモデル256A16公称感度100mV/gを含む。加速度計は、変速機筐体の外側に配置され、一方が入力軸の近くに位置し、他方が出力軸の近くに位置する。データは、コントローラまたは計算デバイスによって、すなわち、32.768kHzでサンプリングするE1432Aモジュールと対になったAgilientE8401AVXIメインフレームによって取得される。回転軸速度の測定のために、光センサがモータと第1の継手との間の入力軸上に配置された。0081試験台から取得された第1のデータは、駆動列の良好な全体像およびその本来の動力学が得られるように、モータ回転立上げから構成された。次に、故障状態、または、歯車列故障の前兆もしくは原因をシミュレーションするために、複数の歯車状態がシステムに導入された。考察された故障状態には、一部欠損した歯および欠落した歯が含まれ、考察された前兆には、位置ずれ試験台のセットアップに内在するおよび潤滑不足が含まれた。歯車故障は、駆動順での最初の歯車トルクセンサに最も近いに導入された。さらに、変速機ケーシングに装着された圧電アクチュエータを使用することによって入力された外部ノイズのシミュレーションを用いて、データセットが取得された。回転立上げ測定を除いて、定常状態データは、5~55Hzの範囲にわたり5Hz刻みのモータ速度で集められた。0082数値モデルの検証の一部は、実験的に取得されたデータから求められた。回転立上げデータセットは、システムの原理動力学を明らかにするために、および、速度による変化を調査するために検査された。このデータのスペクトル写真が図13に示されている。図13は、GDSの速度掃引のスペクトル写真である。この方法で、システムのTNFを予測する際の解析モデルの精度が明らかになり、第124倍および第214.4倍の歯車噛み合い周波数、ならびに、第1の噛合い周波数の第1の高調波48倍の存在が確認される。不平衡および位置ずれ1~2倍もまた、実験データで明示される。0083加速度計とトルクの測定値との比較もまた、故障検出におけるトルクトランスデューサの適性を調査するために試みられた。以下で説明するように、表3では、加速度計と比較してトルクデータの変化が少ないことが強調されており、小さい変化に対する感度の増加によって故障検出の確率がより高いことになる。表3はまた、55Hzでのトルクおよび加速度計のデータの標準偏差比較も提示している。00840085前述のように、トルクデータは、システム内の位置ずれも明らかにする。加速度計は、システム内の位置ずれを明らかにできることが観察されなかったが、図14に加速度計データが示されている。また、測定値に対する変速機外部ノイズの影響が図15に明示されている。図15において、aおよびbの印が付いたグラフ群は、測定レベルに対する外部励振の影響を明示する。このデータセットでは、5Hzのモータ速度での測定値が提示されている。というのは、より高い動作速度では、より大きい振幅の応答が生成され、それによって圧電アクチュエータによる励振が小さくなるからである。このデータセットは、ねじり系外の励振が、測定されるねじり動力学にほとんどまたは全く影響を及ぼさないのに対し、加速度計が、それらの測定に大きな影響を受けることを明らかにしている。0086すべての試験動作速度にわたる、トルクセンサおよび加速度計の測定値に対する外部ノイズの影響が図16に要約されている。図16は、正常動作および外部ノイズが加えられた動作について、動作速度に対してグラフ化されたデータからなる周波数スペクトルの平均振幅を示す。図16で分かるように、トルク測定値同期平均データについて高速フーリエ変換を用いて計算のスペクトルの振幅平均値は、外部ノイズの付加によって増大しない。しかし、加速度計測定値は、特に、加速度計信号の周波数成分の平均振幅が圧電アクチュエータから入力される付加エネルギーによって増大するときに、付加ノイズによる影響を明らかに受ける。この特性は、多くの他の励振例えば風、縦揺れ/偏揺れアクチュエータなどがエンジン室および周囲の構成要素の動力学を励振する風力タービン変速機のような用途にトランスデューサを選択するときに考慮されるものである。すなわち、トルクトランスデューサは、回転系の動力学を測定する場合に、システム内の変化すなわち故障および位置ずれに対する感度がより良いという点で加速度計にまさる利点を有するようであり、また、構造で生じたノイズの影響を受けにくいようである。しかし、回転系では、風力タービンの回転翼に対する風速の変化を含め、ねじりノイズ源もまた存在する。トルクトランスデューサは、このねじりノイズによる影響を受けることになるが、風力タービンのエンジン室内で振動を引き起こす変動する風の状態を含めて、対象の回転系外で起こる移動する構造で生じるノイズによる影響は受けないままである。0087データ中の異常を特定するための定常状態動作データの解析は、対象の歯車を分離しノイズを低減するために実施された時間同期平均TSAから始まった。しかし、この処理時において各継続時間の長さがわずかなモータ変動によりドリフトすることが、回転計信号に基づいて見つけ出された。通常、これらの変動は、不変軸角にあるサンプルを得ようとして変動がすべて同じ長さになるように時刻歴を補間することによって評価される。しかし、この例示的な処理では、本質的に、どの回転についても区分的定軸速度を想定しており、そのため軸速度不連続性が生じる。その結果として、軸角は、物理的に実現可能な軸速度変化を得るために3次スプラインを用いて補間された。次に、サンプルが、時刻歴を補間することによって、また、3次スプライン関数も用いて、一定軸角で取得された。0088この補間方法を用いて、TSAは、単一入力軸回転の24個の平均値に基づいて実施された。入力軸上の24個の歯の歯車についての以下の解析に焦点を当てるために、24倍歯車噛合い周波数におけるTSA結果の周波数成分の大きさと、いずれかの側の次の8つのスペクトル点とが、破損の存在を検出するのに使用され、それによって17次元破損特徴ベクトルが得られた。解析モデルの部分で述べたように、歯車噛合い周波数は、その特定の噛合い周波数に対応する歯車この場合、歯が24個の歯車の故障による影響を顕著に受けると予測され、いずれかの側の周囲の8つのスペクトル点は、周囲の周波数内の故障の変調を捕捉することになる。50Hzの動作速度で試験された各歯車状態の平均17次元破損特徴が、図17に示されている。0089予測されたように、主ピークは、24倍歯車噛合い周波数と一致する中心スペクトル成分のところに生じる。しかし、このピークは、歯が欠落した状態では、欠落した歯によって歯車1回転ごとに歯車噛合いが1度途切れることにより移動する。潤滑がない状態ではトルク信号中のノイズが増加することになり、したがって、歯噛合い周波数は明確にならず、より多くの変調が生じる。基準状態と一部欠損した状態とは、基準すなわち正常状態で歯車噛合い周波数を取り囲むスペクトル成分の振幅が大きいことを除いて、非常に類似している。類似のパターンが、他の動作速度での破損特徴の中にも見られた。0090各17次元破損特徴ベクトルは、各次元にわたって平均値を差し引き、訓練データの標準偏差で割ることによって標準化された。標準化破損特徴を計算した後、システムがもはや正常状態で動作していないときを検出するのにトルク信号を使用することの実現性を調査するために、最初の統計的解析が行われた。破損状態からのデータを使用しないでこの課題を達成するために、マハラノビス距離が用いられたStaszewski他、1997年参照。ある点XKに対するマハラノビス距離は、以下の式を用いて計算される。0091d2XK=XK-μTΣ-1XK-μ0092ここで、μはサンプル平均であり、Σはサンプル共分散行列であり、これら両方が基準データだけを用いて計算される。本質的に、マハラノビス距離は、類似性の重み付け尺度であり、第1および第2のサンプルモーメントを用いて、基準データセット内の変数間の相互関係を考慮に入れる。0093試験データを使用しないで検出閾値を設定するために、基準データセットに対するマハラノビス距離の平均および標準偏差が計算された。変数の分布は全く非正規と考えられるので、閾値は、各マハラノビス距離に10個の標準偏差を加えたものの平均に設定された。これは、チェビシェフの不等式によってA.PapoulisおよびS.U.PillaiのProbability,RandomVariablesandStochasticProcesses、McGraw-Hill、2002年参照、このデータの出どころの分布にかかわらず、この分布からのデータが閾値より大きい確率が1未満であることを意味する。0094モデルを訓練するために、正常なデータの半分が基準データに用いられ、他の半分が、モデルを検証し、いくらかの数の破損の誤表示が発生したかどうかを判定するために用いられた。図18に示される、調査された周波数のそれぞれのマハラノビス距離のグラフから分かるように、破損の誤表示は発生せず、他の動作状態のすべてを正常なデータから区別することができた。図18は、基準例として正常なデータの半分を用いて生成された4つのマハラノビス距離のグラフ印a~dを示す。有意差閾値が黒の水平線で表示されている。グラフaおよびcは、トルクセンサデータから生成され、グラフbおよびdは、加速度計データから生成された。正常なデータと他の状態の任意のデータとの間が大きく離れているので、データは対数目盛でグラフ化されている。0095マハラノビス距離計算に対する前に上記で論じた外部ノイズの影響に注意することが重要である。外部ノイズが加えられた基準状態および歯が欠落した状態でのデータから得られたマハラノビス距離が、図18に表されている。理想的には、外部ノイズありの基準すなわち正常データは、正常データによって設定された閾値内に入るはずであり、または、少なくともこのことが、変速機筐体上の外部並進運動振動の影響を顕著には受けないトルクセンサに当てはまるべきである。図18で分かるように、これは当てはまらない。しかし、ノイズありの基準データは、他のデータセットと比べて、トルク測定では加速度測定よりも閾値に近い。これは、変速機筐体上で加速度計を使用することと比較して、構造で生じる並進運動ノイズに対してトルクセンサの感度が低いことを示す。0096全体として、マハラノビス距離解析では、25Hzおよび30Hzの軸速度を除いて、正常データと破損データとがうまく分離された。この結果は、25Hzと30Hzとの間の入力軸速度に対する歯車噛合い周波数が、計算された最初の2つのTNFの間にあり、したがって信号対ノイズ比の低下があることに起因するということが提案される。前述のように、小さな試験台変速機が、より広範な本発明の例示的な実施形態として提示される方法を試験する目的で使用された。したがって、その応答に対するTNFの重要性によって、また、対象のTNFおよび入力軸速度の両方が大型の変速機例えば、風力タービン変速機では低下するということによって、データには、図17、図18および図19に示されるように、入力軸速度が第1のひねり固有周波数の百分率として標示されている。0097この処理では、正常な状態を異常な状態から区別することが可能になったが、破損の種類を分類することはできなかった。この処理を簡単にするために、前述のマハラノビス距離手順で使用されたのと同じデータ特徴に対して2段階手順が実施された。これは管理された学習処理であったので、各状態からのデータの半分が訓練データとして用いられた。次に、パルザン判別解析がデータに適用された。この解析は、部分空間射影法であり、データの潜在的な分布についての仮定をしない。その代わりに、この解析では、各データ点のまわりの局所領域を調査し、各群SS内の平均周辺散乱に対する異種の群SD全体にわたる平均周辺散乱の比を最大化しようとする。これは、以下のような一般固有値問題を解くことによって達成される。00980099ここで、Nはデータ点の総数であり、Rxiはxiまわりの局所領域であり、NRxDは領域内の異種サンプルの数であり、NRxSは、cxi=cxjで表示されたxiと同じクラスの領域内のサンプルの数である。次に、選択された数の次元の最適射影行列の行が、最大固有値に対応する固有ベクトルから構成される。この調査では、視覚化を容易にするためにデータは下方へ2次元に射影され、各点のまわりの局所領域Rxiは、各点のまわりに、半径が最近隣までの平均距離の5倍に等しい超球として形成された。00100訓練データを用いて上述の射影行列が公式化された後、この行列が次に訓練データに適用され、その後、線形判別解析が、外部ノイズありの基準状態および歯が欠落した状態からのデータを含む射影データに対して実施された。これにより、図19に示される類別分散グラフで分かるように、付加外部ノイズなしのトルク測定の全試験データセットが正しく分類されることになった。図19は、データを2次元に射影するためのパルザン判別解析と、射影データを分類するための線形判別解析とを用いて生成された類別グラフおよび境界の4つのグラフ印a~dを示す。グラフaおよびcは、トルクセンサデータから生成され、グラフbおよびdは加速度計データから生成された。00101異なるクラス付加外部ノイズなしは、トルクデータについて調査された入力軸速度のそれぞれで適切にクラスター化され分離されている。しかし、加速度計データでは、同様にうまくいった結果がすべての動作速度で得られなかった。例えば、図19のグラフbおよびdで分かるように、一部欠損した歯の群と潤滑なしの群とは違いがなく、その結果いくつかの誤分類となり、同様の結果が他の動作速度でも見られた。最後に、この解析に対する外部ノイズの影響に留意することが重要である。付加ノイズありの基準データは、トルクデータが用いられた場合に基準群としてうまく分類された図19のグラフaおよびc参照。しかし、加速度計データでは特定の速度でうまくいかなかった例えば、図19のグラフb。付加ノイズありの歯が欠落した状態は、トルクデータまたは加速度計メータを用いてうまく分類されなかった。これは、分類処理と、構造で生じる外部ノイズの影響と、に関するさらなる解析および実験が必要なことを指し示す。最後に、線形判別解析をローデータに、または、最初のいくつかの主要な成分に単純に適用することによっては、データセットのすべてを正しく分類できなかったことにも留意すべきであり、このことは、ひいては、ノンパラメトリック判別解析の有用性を示す。00102上記のように、簡単な2段平歯車台上試験が、駆動列の構成要素の故障を検出することに関し、トルクトランスデューサ測定がうまくできることの検証の例示的な実施形態として用いられた。数値モデルは、まず、トルクトランスデューサによって測定された動作応答をシミュレーションできることが示され、対象の駆動列状態のシミュレーションのために更新することが、その状態がシステム特性に及ぼす影響を知って、可能であった。統計的方法および実験によって、トルクトランスデューサが、駆動列故障、すなわち一部欠損した歯および欠落した歯と、故障の前兆、すなわち位置ずれおよび潤滑不足との両方を検出できることが示された。このことは、完全な故障を回避するために故障前兆を検出することが必要になる、よく起きる歯車故障に悩まされる適用例風力タービン歯車列などで有用でありうる。この方法は、分かっている状態または故障の複数のデータセットに適用することによって、いかなる適用例での使用のためにも訓練することができる。トルクセンサは、さらに、位置ずれによる低周波数振動に対し感度が高いこと、ならびに、変速機筐体に伝えられる周囲ノイズの影響を受けないこと動的環境で動作する歯車列に使用するのに加速度計にまさる顕著な利点が示された。本明細書で説明された、見出された点は、変速機故障診断において、変速機筐体に装着された加速度計に比べて、駆動系に装着されたトルクセンサを利用することのいくつかの利点を確かに指し示すようであり、それによって代替の破損検出方法および分類方法を利用することが可能になる。00103豊富な異なる破損検出方法および分類方法は、本発明の異なる実施形態を開発し応用するために、トルク波形に適用することができる。前に説明した例では、破損の検出および分類のための、トルク波形を利用する特定の方法を利用したが、破損特徴を取得し分類するためにトルク波形に適用できる多数の異なるアルゴリズムがあることは、当業者には明らかなはずである。前記のアルゴリズムは、破損検出におけるトルク波形の利用例として用いられたものであり、したがって、この方法を限定するものとして見られるべきではない。00104本発明は、図面および上記の説明で詳細に図示され説明されたが、これらは説明的なものであって限定的な性質のものではないと考えられるべきであり、好ましい実施形態だけが図示され説明されたことと、本発明の趣旨の範囲に入るすべての変更および修正が保護されることが要望されることとを理解されたい。上記で用いられた、好ましい、好ましくは、好適な、またはより好適な、などの語は、そのように説明された特徴がより望ましい場合があると理解されるべきであるが、それにもかかわらず不必要な場合もあり、その特徴を欠いた諸実施形態は、本発明の範囲内にあるものとして考えることができ、この範囲は、添付の特許請求の範囲で定義される。特許請求の範囲を読む上で、1つのa、1つのan、少なくとも1つ、少なくとも一部分などの語が使用される場合、特許請求の範囲で特に反対の明示がない限り、特許請求の範囲を1つだけの要素に限定するものではないことが意図されている。少なくとも一部分および/または一部分という語が使用される場合、その要素は、特に反対の明示がない限り、一部分および/または要素全体を含み得る。"