JPS644611B2 - - Google Patents
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- Publication number
- JPS644611B2 JPS644611B2 JP56163806A JP16380681A JPS644611B2 JP S644611 B2 JPS644611 B2 JP S644611B2 JP 56163806 A JP56163806 A JP 56163806A JP 16380681 A JP16380681 A JP 16380681A JP S644611 B2 JPS644611 B2 JP S644611B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- value
- periodic
- bicoherence
- deterioration
- series data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M13/00—Testing of machine parts
- G01M13/02—Gearings; Transmission mechanisms
- G01M13/021—Gearings
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Transmission Devices (AREA)
- Rolling Contact Bearings (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
本発明はベアリング、歯車等のように周期運動
を行う物体即ち周期運動体及びこれを備えた機器
の監視方法に関する。
を行う物体即ち周期運動体及びこれを備えた機器
の監視方法に関する。
一般にベアリング、歯車等の周期運動体及びこ
れらを備えた機器において、部品の傷、回転軸の
偏心、潤滑の不良等の異常が発生した場合には、
これを放置するとベアリング、歯車等の部品的破
損のみならず、これを備えた機械全体の故障、破
壊を惹起する。従つてこのような異常を正確に把
握することはベアリング、歯車等を有する機器の
保守管理上、極めて重要な課題である。従来この
ような異常を正確に把握するために周期運動体に
センサを取り付け、その出力信号から得られる時
系列データより、その実効値即ち下記(1)式に示す
RMS（Root Mean Square）値を求め、その解析
によつてベアリング、歯車等の周期運動体、更に
はこれらを備えた機器も含めた被監視体の診断、
監視が行われていた。
れらを備えた機器において、部品の傷、回転軸の
偏心、潤滑の不良等の異常が発生した場合には、
これを放置するとベアリング、歯車等の部品的破
損のみならず、これを備えた機械全体の故障、破
壊を惹起する。従つてこのような異常を正確に把
握することはベアリング、歯車等を有する機器の
保守管理上、極めて重要な課題である。従来この
ような異常を正確に把握するために周期運動体に
センサを取り付け、その出力信号から得られる時
系列データより、その実効値即ち下記(1)式に示す
RMS（Root Mean Square）値を求め、その解析
によつてベアリング、歯車等の周期運動体、更に
はこれらを備えた機器も含めた被監視体の診断、
監視が行われていた。
但し、
ｘ（ｔ）：時系列データ（ｔ＝１、２…Ｎ）
Ｎ：データ数
：時系列データｘ（ｔ）の平均値
この方法はその長所として被監視体の劣化度を
全体的に把握するのに有利であることがあげられ
るが、RMS値が被監視体のサイズ、負荷の大小、
回転速度等によつて区々に異なり、普遍的な判断
基準を設けることができないので、個々の正常時
のデータを蓄積しておく必要があつた。また微妙
な異常を判定する場合には周波数成分間のゆらぎ
はあつても信号全体のRMS値は変化しないとい
う感度の低さが問題であつた。
全体的に把握するのに有利であることがあげられ
るが、RMS値が被監視体のサイズ、負荷の大小、
回転速度等によつて区々に異なり、普遍的な判断
基準を設けることができないので、個々の正常時
のデータを蓄積しておく必要があつた。また微妙
な異常を判定する場合には周波数成分間のゆらぎ
はあつても信号全体のRMS値は変化しないとい
う感度の低さが問題であつた。
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであ
り、被監視体の劣化度を全体的に把握することが
できる上に普偏的な判断基準にて評価でき、更に
は微妙な異常に対しても感度よく判定できる周期
運動体の監視方法を提供することを目的とする。
り、被監視体の劣化度を全体的に把握することが
できる上に普偏的な判断基準にて評価でき、更に
は微妙な異常に対しても感度よく判定できる周期
運動体の監視方法を提供することを目的とする。
本発明に係る周期運動体の監視方法は、周期運
動体の振動を一定周期でサンプリングして得た時
系列データを基に、その実効値と、その確率密度
関数の４次モーメントをその分散にて除して正規
化した指標と、任意に選択した周波数に関して求
めたバイコヒーレンスとを求め、これらを組み合
わせて周期運動体の劣化度を総合的に判定するこ
とによりその異常を検知することを特徴とする。
動体の振動を一定周期でサンプリングして得た時
系列データを基に、その実効値と、その確率密度
関数の４次モーメントをその分散にて除して正規
化した指標と、任意に選択した周波数に関して求
めたバイコヒーレンスとを求め、これらを組み合
わせて周期運動体の劣化度を総合的に判定するこ
とによりその異常を検知することを特徴とする。
上述した各値のうち、実効値は前述した如く被
監視体の劣化度を全体的に把握するのに有利であ
り、また時系列データの確率密度関数の４次モー
メントを時系列データの分散にて除して正規化し
た指標は被監視体のサイズ、負荷の大小、回転速
度等に左右されない普偏的な異常判定基準を設け
ることができ、更に任意に選択した周波数に関し
て求めたバイコヒーレンスは時系列データ中に弁
別しにくい雑音が含まれる場合であつても異常が
検出できる。従つてそれらの夫々の利点を有効に
組み合わせて周期運動体の劣化度を総合的に判定
するのが本発明に係る周期運動体の監視方法であ
る。
監視体の劣化度を全体的に把握するのに有利であ
り、また時系列データの確率密度関数の４次モー
メントを時系列データの分散にて除して正規化し
た指標は被監視体のサイズ、負荷の大小、回転速
度等に左右されない普偏的な異常判定基準を設け
ることができ、更に任意に選択した周波数に関し
て求めたバイコヒーレンスは時系列データ中に弁
別しにくい雑音が含まれる場合であつても異常が
検出できる。従つてそれらの夫々の利点を有効に
組み合わせて周期運動体の劣化度を総合的に判定
するのが本発明に係る周期運動体の監視方法であ
る。
次にバイコヒーレンスについて説明する。従
来、パワースペクトルを用いて診断をすることが
行われていたが、その位相情報は利用しておら
ず、従つて周囲雑音が除去できず周波数成分間の
位相関係だけが変化する微少故障の検出は困難で
ある。そこでバイスペクトルによる診断が行われ
るのである。
来、パワースペクトルを用いて診断をすることが
行われていたが、その位相情報は利用しておら
ず、従つて周囲雑音が除去できず周波数成分間の
位相関係だけが変化する微少故障の検出は困難で
ある。そこでバイスペクトルによる診断が行われ
るのである。
注：ｎ次のスペクトル密度関数は、ｎ次相関関数
の（ｎ−１）次元フーリエ変換として So,x（f1、……、fo-1）＝∫∞ -∞…∫∞ -∞Ko、ｘ（t1
、…、
to-1）×exp｛−i2π（f1t1、＋…＋fo-1 to-1）｝dt1
…
dto-1 と定義され、ｎ＝２の場合のスペクトル密度関数
をパワースペクトル、ｎ＝３の場合のそれをバイ
スペクトルという。
の（ｎ−１）次元フーリエ変換として So,x（f1、……、fo-1）＝∫∞ -∞…∫∞ -∞Ko、ｘ（t1
、…、
to-1）×exp｛−i2π（f1t1、＋…＋fo-1 to-1）｝dt1
…
dto-1 と定義され、ｎ＝２の場合のスペクトル密度関数
をパワースペクトル、ｎ＝３の場合のそれをバイ
スペクトルという。
歯車装置が定常的に駆動されているとき、その
音響信号ｘ（ｔ）は ｘ（ｔ）＝∞ 〓n=0 aocos（2πnf0t＋φn）＋ｎ（ｔ） …（） ここでｎ（ｔ）：ガウス性の周囲雑音 f0：回転基本周波数 （）式のパワースペクトルは となり、このバイスペクトルＢ（f1、f2）は ただし＜ ＞は平均演算 δ：デルタ関数 （）（）式から、次の性質が抽出される。
音響信号ｘ（ｔ）は ｘ（ｔ）＝∞ 〓n=0 aocos（2πnf0t＋φn）＋ｎ（ｔ） …（） ここでｎ（ｔ）：ガウス性の周囲雑音 f0：回転基本周波数 （）式のパワースペクトルは となり、このバイスペクトルＢ（f1、f2）は ただし＜ ＞は平均演算 δ：デルタ関数 （）（）式から、次の性質が抽出される。
(1) バイスペクトルＢ（f1、f2）はパワースペク
トルＰ(f)とはことなり、複素数となりそのため
に、振幅とともに位相情報をもつている。
トルＰ(f)とはことなり、複素数となりそのため
に、振幅とともに位相情報をもつている。
(2) 加法的なガウシヤンノイズの影響を全く受け
ない。
ない。
(3) 周波数がf1＋f2＋f3＝０なる３個の周波数成
分の従属性を表わし、その位相はこれら成分間
の位相関係を反映している。
分の従属性を表わし、その位相はこれら成分間
の位相関係を反映している。
したがつて、バイスペクトル解析によれば、周
波数成分間の位相関係だけを変化させるような微
少な異常の検出ができる。この検出には通常、バ
イスペクトルをパワースペクトルで正規化したバ
イコヒーレンスを使用する｛(2)式参照｝。
波数成分間の位相関係だけを変化させるような微
少な異常の検出ができる。この検出には通常、バ
イスペクトルをパワースペクトルで正規化したバ
イコヒーレンスを使用する｛(2)式参照｝。
以下本発明方法を図面に基いて詳述する。第１
図はその実施に使用する装置の略示ブロツク図で
あつて振動発生体１にはその振動を検出して電気
信号に変換する振動検出装置２が取り付けられて
いる。この振動検出装置２の出力はサンプリング
装置３へ入力され、そこで一定周期にてサンプリ
ングされ、アナログデータからデイジタルデータ
へ変換されて記憶装置４へストアされていく。こ
の記憶装置４にストアされた時系列データｘ（ｔ）
はRMS値計算装置５、バイコヒーレンス計算装
置６及びＫ値計算装置７に夫々取り込まれて、各
計算装置により以下に述べる演算処理が行われ
る。
図はその実施に使用する装置の略示ブロツク図で
あつて振動発生体１にはその振動を検出して電気
信号に変換する振動検出装置２が取り付けられて
いる。この振動検出装置２の出力はサンプリング
装置３へ入力され、そこで一定周期にてサンプリ
ングされ、アナログデータからデイジタルデータ
へ変換されて記憶装置４へストアされていく。こ
の記憶装置４にストアされた時系列データｘ（ｔ）
はRMS値計算装置５、バイコヒーレンス計算装
置６及びＫ値計算装置７に夫々取り込まれて、各
計算装置により以下に述べる演算処理が行われ
る。
詰りRMS値計算装置５においては、時系列デ
ータｘ（ｔ）について前記(1)式による演算が行わ
れて、実効値即ちRMS値が求められる。またバ
イコヒーレンス計算装置６においては、下記(2)式
による演算が行われて、バイコヒーレンスBic.XXX
（f1、f2）が求められる。
ータｘ（ｔ）について前記(1)式による演算が行わ
れて、実効値即ちRMS値が求められる。またバ
イコヒーレンス計算装置６においては、下記(2)式
による演算が行われて、バイコヒーレンスBic.XXX
（f1、f2）が求められる。
但し、
f1、f2：係り合いを調べたい２つの周波数
BXXX（f1、f2）：時係列データｘ（ｔ）から得ら
れる３次相関関数をフーリエ変換したバイス
ペクトル。即ち SXX(f)：周波数ｆにおけるパワースペクトル即
ちSXX(f)＝１／ＴＸ(f)・X*(f) Ｔ：データ取得期間 Ｘ(f)：原系列データｘ（ｔ）のフーリエ変換即
ちｘ(f)＝∫∞ -∞ｘ（ｔ）e-j2〓ftdt ＊：共役複素数 更にＫ値計算装置７においては下記(3)式による
演算が行われ、時系列データｘ（ｔ）の確率密度
関数の４次モーメントを時系列データｘ（ｔ）の
分散にて除して正規化した指標即ちＫ値が求めら
れる。なおモーメントとしては中心モーメントを
用いる。
れる３次相関関数をフーリエ変換したバイス
ペクトル。即ち SXX(f)：周波数ｆにおけるパワースペクトル即
ちSXX(f)＝１／ＴＸ(f)・X*(f) Ｔ：データ取得期間 Ｘ(f)：原系列データｘ（ｔ）のフーリエ変換即
ちｘ(f)＝∫∞ -∞ｘ（ｔ）e-j2〓ftdt ＊：共役複素数 更にＫ値計算装置７においては下記(3)式による
演算が行われ、時系列データｘ（ｔ）の確率密度
関数の４次モーメントを時系列データｘ（ｔ）の
分散にて除して正規化した指標即ちＫ値が求めら
れる。なおモーメントとしては中心モーメントを
用いる。
但し、
Ｐ（ｘ）：時系列データｘ（ｔ）の確率密度関数
μ4：４次モーメント
σ2：時系列データｘ（ｔ）の分散
斯くして得られたRMA値、バイコヒーレンス
及びＫ値に関するデータは、基準データ記憶装置
８に記憶されている正常レベル及び寿命レベルに
関するデータと共に比較回路９へ入力され、そこ
で比較された結果、被監視体が異常と総合判定さ
れると警報装置１０へ信号が送られ、警報が発せ
られるようになつている。
及びＫ値に関するデータは、基準データ記憶装置
８に記憶されている正常レベル及び寿命レベルに
関するデータと共に比較回路９へ入力され、そこ
で比較された結果、被監視体が異常と総合判定さ
れると警報装置１０へ信号が送られ、警報が発せ
られるようになつている。
斯かる装置を用いて周期運動体を監視する場合
は次に述べるような優れた周期運動体の監視が可
能となる。即ちRMS値計算装置５において求め
られたRMS値は前述の如く被監視体の劣化度を
全体的に把握する上で有利であり、またバイコヒ
ーレンス計算装置６において求められたバイコヒ
ーレンスは微妙な異常を検知する上で特に優れて
おり、更にＫ値計算装置７において求められたＫ
値は被監視体のサイズ、負荷の大小、回転速度等
に左右されない絶対的な評価をする上で有効であ
り、上述の装置を用いて本発明方法を実施する場
合はこれらを組み合わせて総合的に判定するの
で、信頼性が高い周期運動体の監視が可能とな
る。
は次に述べるような優れた周期運動体の監視が可
能となる。即ちRMS値計算装置５において求め
られたRMS値は前述の如く被監視体の劣化度を
全体的に把握する上で有利であり、またバイコヒ
ーレンス計算装置６において求められたバイコヒ
ーレンスは微妙な異常を検知する上で特に優れて
おり、更にＫ値計算装置７において求められたＫ
値は被監視体のサイズ、負荷の大小、回転速度等
に左右されない絶対的な評価をする上で有効であ
り、上述の装置を用いて本発明方法を実施する場
合はこれらを組み合わせて総合的に判定するの
で、信頼性が高い周期運動体の監視が可能とな
る。
なお本実施例では、RMS値計算装置５、バイ
コヒーレンス計算装置６及びＫ値計算装置７にて
夫々演算処理が行われることとしたが、１つの計
算装置にて全ての演算処理を行うようにしてもよ
い。
コヒーレンス計算装置６及びＫ値計算装置７にて
夫々演算処理が行われることとしたが、１つの計
算装置にて全ての演算処理を行うようにしてもよ
い。
次にベアリングによつて支承された複数の歯車
を用いて動力を減速伝達する減速機を上述の装置
を用いて監視した実施例について述べる。正常状
態、無給油状態（ケース１）、歯車に小さな傷を
付した状態（ケース２）、歯車に中程度の傷を付
した状態（ケース３）及び歯車に大きな傷を付し
た状態（ケース４）の各状態についてRMS値、
バイコヒーレンス及びＫ値を夫々算出した結果を
まとめたグラフが第２図、第３図及び第４図であ
る。第２図に示すRMS値についてみると、その
絶対値は減速機の劣化度に相応する基準がない限
り評価できないが、その劣化度に応じてRMS値
が増大しており、被監視体の劣化度を全体的に把
握する上で有利であることをよく示している。ま
た第３図にすバイコヒーレンスについてみると、
歯車の傷の大きさによる差が明瞭に表われてお
り、微妙な異常を検知する上で特に優れているこ
とが分かる。更に第４図に示すＫ値についてみる
と、その絶対値は正常時において3.0となり、異
常が発生すると3.0からずれる傾向を示し、絶対
的な評価をする上で有効なことが分かる。
を用いて動力を減速伝達する減速機を上述の装置
を用いて監視した実施例について述べる。正常状
態、無給油状態（ケース１）、歯車に小さな傷を
付した状態（ケース２）、歯車に中程度の傷を付
した状態（ケース３）及び歯車に大きな傷を付し
た状態（ケース４）の各状態についてRMS値、
バイコヒーレンス及びＫ値を夫々算出した結果を
まとめたグラフが第２図、第３図及び第４図であ
る。第２図に示すRMS値についてみると、その
絶対値は減速機の劣化度に相応する基準がない限
り評価できないが、その劣化度に応じてRMS値
が増大しており、被監視体の劣化度を全体的に把
握する上で有利であることをよく示している。ま
た第３図にすバイコヒーレンスについてみると、
歯車の傷の大きさによる差が明瞭に表われてお
り、微妙な異常を検知する上で特に優れているこ
とが分かる。更に第４図に示すＫ値についてみる
と、その絶対値は正常時において3.0となり、異
常が発生すると3.0からずれる傾向を示し、絶対
的な評価をする上で有効なことが分かる。
なおケース３、ケース４で系が劣化したにも拘
らずＫ値が下つたのは、減速機の歯車の捩り固有
振動が大きくなり、パワースペクトルに著しいピ
ークをなしたためである。
らずＫ値が下つたのは、減速機の歯車の捩り固有
振動が大きくなり、パワースペクトルに著しいピ
ークをなしたためである。
パワースペクトルにピークが１個出来る正弦波
であるとＫ値は1.5であり、一般にパワースペク
トルに著しいピークができるような場合Ｋ値が引
き下げられるため、その適切な評価のためには原
系列に適当なフイルタリングを施しＫ値を算出す
ることが必要となる。従つて絶対的な評価をＫ値
によつて行い、劣化度の全体的な把握をRMS値
によつて行い、微妙な異常の検知をバイコヒーレ
ンスによつて行うことにより、信頼性が高い周期
運動体の監視が可能となる。
であるとＫ値は1.5であり、一般にパワースペク
トルに著しいピークができるような場合Ｋ値が引
き下げられるため、その適切な評価のためには原
系列に適当なフイルタリングを施しＫ値を算出す
ることが必要となる。従つて絶対的な評価をＫ値
によつて行い、劣化度の全体的な把握をRMS値
によつて行い、微妙な異常の検知をバイコヒーレ
ンスによつて行うことにより、信頼性が高い周期
運動体の監視が可能となる。
以上詳述した如く本発明による場合は、時系列
データを基に、その実効値（RMS値）と、その
確率密度関数の４次モーメントをその分散によつ
て除して正規化した指標（Ｋ値）と、任意に選択
した周波数に関して求めたバイコヒーレンスとを
組み合わせて周期運動体の劣化度を総合的に判定
することによりその異常を検知するので、信頼性
が高い周期運動体の監視が可能となる。従つて本
発明は周期運動体の異常検知技術等の向上に多大
の貢献をなす。
データを基に、その実効値（RMS値）と、その
確率密度関数の４次モーメントをその分散によつ
て除して正規化した指標（Ｋ値）と、任意に選択
した周波数に関して求めたバイコヒーレンスとを
組み合わせて周期運動体の劣化度を総合的に判定
することによりその異常を検知するので、信頼性
が高い周期運動体の監視が可能となる。従つて本
発明は周期運動体の異常検知技術等の向上に多大
の貢献をなす。
第１図は本発明の実施に使用する装置の略示ブ
ロツク図、第２図は本発明方法を用いて算出した
RMS値を示すグラフ、第３図は本発明方法を用
いて算出したバイコヒーレンスを示すグラフ、第
４図は本発明方法を用いて算出したＫ値を示すグ
ラフである。 １……振動発生体、２……振動検出装置、５…
…RMS値計算装置、５……バイコヒーレンス計
算装置、７……Ｋ値計算装置、９……比較回路。
ロツク図、第２図は本発明方法を用いて算出した
RMS値を示すグラフ、第３図は本発明方法を用
いて算出したバイコヒーレンスを示すグラフ、第
４図は本発明方法を用いて算出したＫ値を示すグ
ラフである。 １……振動発生体、２……振動検出装置、５…
…RMS値計算装置、５……バイコヒーレンス計
算装置、７……Ｋ値計算装置、９……比較回路。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 周期運動体の振動を一定周期でサンプリング
して得た時系列データを基に、 その実効値と、 その確率密度関数の４次モーメントをその分散
にて除して正規化した指標と、 任意に選択した周波数に関して求めたバイコヒ
ーレンスとを求め、 これらを組み合わせて周期運動体の劣化度を総
合的に判定することによりその異常を検知するこ
とを特徴とする周期運動体の監視方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56163806A JPS5863832A (ja) | 1981-10-13 | 1981-10-13 | 周期運動体の監視方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56163806A JPS5863832A (ja) | 1981-10-13 | 1981-10-13 | 周期運動体の監視方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5863832A JPS5863832A (ja) | 1983-04-15 |
| JPS644611B2 true JPS644611B2 (ja) | 1989-01-26 |
Family
ID=15781054
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56163806A Granted JPS5863832A (ja) | 1981-10-13 | 1981-10-13 | 周期運動体の監視方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5863832A (ja) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62270820A (ja) * | 1986-05-16 | 1987-11-25 | Nippon Kokan Kk <Nkk> | 振動音による軸受異常診断方法及びその装置 |
| JPH0666241A (ja) * | 1992-08-11 | 1994-03-08 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | 回転機械の健全性診断装置 |
| JP4430316B2 (ja) | 2003-02-28 | 2010-03-10 | Ｔｈｋ株式会社 | 状態検出装置及び状態検出方法並びに状態検出用プログラム及び情報記録媒体 |
| CN101010578B (zh) | 2004-08-31 | 2010-09-08 | Thk株式会社 | 状态检测装置、状态检测方法、状态显示装置及状态显示方法 |
-
1981
- 1981-10-13 JP JP56163806A patent/JPS5863832A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS5863832A (ja) | 1983-04-15 |
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