WO2003106960A1 - 転がり軸受の余寿命診断方法及びこの余寿命診断装置 - Google Patents

転がり軸受の余寿命診断方法及びこの余寿命診断装置 Download PDF

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WO2003106960A1 PCT/JP2003/006652 JP0306652W WO03106960A1 WO 2003106960 A1 WO2003106960 A1 WO 2003106960A1 JP 0306652 W JP0306652 W JP 0306652W WO 03106960 A1 WO03106960 A1 WO 03106960A1
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remaining life
life
lubricant
vibration
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岩壷　卓三
四郎丸　功
田中　誠
赤松　良信
長安　洋治
坊田　信吾
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NTN Corp
Chugoku Electric Power Co Inc
Shinkawa Sensor Technology Inc
Original Assignee
NTN Corp
Chugoku Electric Power Co Inc
Shinkawa Sensor Technology Inc
NTN Toyo Bearing Co Ltd
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Definitions

  • the present invention relates to a method for diagnosing the remaining life of a rolling bearing for estimating the remaining life of a rolling bearing provided in rotating equipment such as a pump and a fan, and a device for diagnosing the remaining life of the rolling bearing.
  • Rolling bearings are widely used in the rotating parts of a wide range of equipment. If any of these rolling bearings become abnormal, various inconveniences such as the stoppage of the mechanical equipment will occur. In general, rolling bearings have high accuracy and can be used for a long time under appropriate operating conditions until fatigue rupture occurs due to repeated fatigue. However, the service life differs depending on the operating conditions and environment, and the same equipment and bearing may have different service lives.
  • the method of predicting the increase in bearing vibration values is the most widely used prediction method. This method predicts the increasing tendency of bearing acceleration vibration using a straight line, quadratic curve, or exponential curve, and predicts the remaining time until a preset allowable vibration value is reached.
  • the shock pulse method is a diagnostic method that uses a shock pulse (excessive compression wave) to detect rolling bearing failures early and diagnose the state of deterioration of lubricant.
  • a shock pulse excessive compression wave
  • the natural vibration is generated at the moment when the rolling element (coupling) of the rolling bearing comes into contact with the bearing ring, and a huge local pressure is applied in the material, which induces a “pressure wave” in the material. If irregularities are present on the contact surface, a large number of irregular pressure waves are generated at the moment of the contact.
  • Each of these pressure waves is called an excessive compression wave (shock pulse), which is radiated from the point of contact in the form of ultrasonic waves through the bearing and inside the bearing housing.
  • the deterioration state of the lubricant that is, the diagnosis of the thickness of the lubricant film of the bearing and the degree of damage, is diagnosed, and the timing for supplying the lubricant is determined.
  • the AE method is a method of early detection of a rolling bearing failure and diagnosis of remaining life using an AE signal having a higher frequency than acceleration.
  • This AE method is a diagnostic method that uses the AE signal, which is a phenomenon in which distortion energy that has been stored and propagates as sound when an object is deformed or crushed.
  • This AE signal is the propagation of elastic waves when the elastic energy inside the material is released, and is not limited only to the case of destruction, but also covers the dislocation and transformation of the crystal structure of the material.
  • the AE signal is processed by the AE sensor for the rolling bearing that rotates the AE signal, and the frequency of occurrence of the AE wave is observed to diagnose the rolling bearing.
  • the remaining life is calculated by performing a curve regression to a quadratic curve or exponential function using the vibration value up to the life prediction point as a parameter, and calculating the period until the vibration value reaches an acceptable value.
  • the deterioration state of the lubricant is estimated based on the frequency of occurrence of the shock pulse, and the timing for supplying the lubricant is determined.
  • the AE method estimates the remaining life as well as the statistical prediction of acceleration vibration.
  • the conventional shock pulse method described above can detect the deterioration of the lubricant at an early stage and determine the timing of replenishing the lubricant, but cannot accurately diagnose the remaining life from the current state.
  • the above conventional AE method is compared with the above statistical method using acceleration. Although early diagnosis is possible, the AE (Acoustic Emission) sensor and signal processing circuit used for this diagnosis are expensive, and the AE waves are subtle, making it difficult to pick up ambient noise. Was.
  • the present invention has been made to solve such a problem.
  • an object of the present invention is to use a resonance frequency band signal or a high-frequency signal of an acceleration sensor to detect the contamination of a lubricant or the deterioration state of the lubricant, which greatly affects the life of a rolling bearing.
  • a method and a device for diagnosing the remaining life of rolling bearings which can be detected at low cost, and can estimate the life of rolling bearings early and with high accuracy based on the detected dust and lubricant conditions.
  • the relationship between the contamination state of the rolling bearing (3) and the vibration / bearing life, and the relationship between the deterioration of the lubricant and vibration and the bearing life are obtained by an experimental device.
  • Vibration signals are obtained using the acceleration sensor (4) for the data collection means and the rolling bearing (3) to be diagnosed provided in the rotating equipment (1, 2) such as a pump and fan, and the highest sensitivity is detected.
  • a measuring means for measuring a resonance frequency band signal or a high-frequency signal band of acceleration, a measurement value obtained by the measuring means, and data obtained by the basic data collecting means, wherein the rolling bearing to be diagnosed is used.
  • (3) a judgment means for estimating the dust-mixed state and the deterioration state of the lubricant and calculating a remaining life of the rolling bearing to be diagnosed (3); and a remaining life diagnosis of the rolling bearing.
  • Cutting method provided It is.
  • the basic data collecting means in order to simulate a dust mixed state, an indent is generated on the rolling surface of the rolling bearing (3), and a relationship between the dust mixed state and the bearing vibration-life is measured.
  • the rolling shaft Indentations are generated on the rolling surface of the bearing (3), and the relationship between dust contamination and bearing vibration / life is measured.
  • a foreign matter is mixed into the lubricant of the rolling bearing (3), and the amount, size, or hardness of the foreign matter is changed, and the dust-mixed state and the bearing are changed. Measure the relationship between vibration and life.
  • the amount of lubricant in the rolling bearing (3) is reduced, and the relationship between the state of deterioration of the lubricant and the bearing vibration ⁇ life is measured. Further, as another method of simulating the deterioration state of the lubricant, the lubricant of the rolling bearing (3) is oxidized and deteriorated, or water is mixed in the lubricant, and the deterioration state of the lubricant and the bearing are determined. Measure the relationship between vibration and life.
  • the relationship between the dust mixing state and the vibration life in the basic data collection means is determined by a vibration signal in a resonance frequency band in which the acceleration sensor (4) can detect the sensitivity with the highest sensitivity.
  • the relationship between the dust mixing state and the vibration / lifetime in the basic data collection means is obtained by a vibration signal in a high frequency band of the acceleration sensor (4).
  • the relation between the deterioration state of the lubricant and the vibration / life in the basic data collecting means is determined by a vibration signal in a resonance frequency band in which the acceleration sensor (4) can detect with high sensitivity.
  • the relation between the deterioration state of the lubricant and the vibration / life in the basic data collecting means is obtained by a vibration signal in a high frequency band of the acceleration sensor (4).
  • the measuring means measures the state of dust inclusion, the generation of indentation due to dust incorporation, and the size of the indentation due to dust incorporation using a vibration signal in the resonance frequency band at which the acceleration sensor (4) can detect the sensitivity with the highest sensitivity. .
  • the measuring means measures the state of dust inclusion, the occurrence of indentation due to dust entry, and the size of the indentation due to dust entry, based on the vibration signal of the high frequency band of the acceleration sensor (4).
  • the measuring means is a resonance sensor capable of detecting the acceleration sensor with the highest sensitivity. Measure the state of deterioration of the lubricant using vibration signals in the frequency band. Alternatively, the measuring means measures a deterioration state of the lubricant by using a vibration signal in a high frequency band of the acceleration sensor (4).
  • the determination means estimates a dust mixing state, an indentation due to dust mixing, or an indentation size due to dust mixing and calculates a remaining life based on a vibration signal in a resonance frequency band at which the acceleration sensor (4) can detect the sensitivity with the highest sensitivity. .
  • the above-mentioned determination means estimates the state of trash inclusion, dents due to dust, or the size of dents due to dust, and calculates the remaining life, based on the vibration signal of the high frequency band of the acceleration sensor (4).
  • the estimation of the deterioration state of the lubricant and the calculation of the remaining life by the determination means are performed by a vibration signal in a resonance frequency band in which the acceleration sensor (4) can detect the highest sensitivity, or a vibration signal in a high frequency band of the acceleration sensor (4). Ask for.
  • the determination means it is preferable to use data on a bearing load, a rotation speed, an operation time and a rolling bearing number in a normal state of the rolling bearing to be diagnosed (3) which is measured in advance.
  • the determination means calculates the increasing tendency of the low-frequency vibration signal of the acceleration by using the data obtained by the measurement means and the vibration data of the diagnosed rolling bearing (3) in a normal state measured in advance, and It is determined whether the diagnosed rolling bearing (3) is in the initial stage of deterioration or in the final stage.
  • the determination means includes a resonance frequency band signal or a high frequency band signal of the acceleration sensor (4) of the bearing (3) to be diagnosed obtained by the measuring means, and a normal condition of the pre-measured rolling bearing (3). Using the vibration data at the time, it is determined whether the diagnosed rolling bearing (3) is in a normal deterioration process, a dust mixing process, or a lubricant deterioration process.
  • the remaining life of the bearing is determined. And calculate the rated life.
  • the size of the mixed dust is estimated based on the vibration data in the basic data collection means. Calculate the remaining life.
  • the deterioration state of the lubricant is estimated from vibration data in the basic data collection means, Calculate the remaining life.
  • the remaining life is calculated based on the increase tendency of the low frequency band vibration of the acceleration and the time from the contamination of dust or deterioration of the lubricant to the terminal of deterioration.
  • the relationship between the acceleration and the dust-mixed state of the state of indentation formation in the rolling bearing when the lubrication is deteriorated due to the contamination of the dust or the deterioration of the lubricant is determined.
  • the vibration signal is obtained using the acceleration sensor (4) for the rolling bearing (3) to be diagnosed provided in the rotating equipment (1, 2) whose remaining life is to be diagnosed, and the most sensitive detection is possible. Measure possible resonance frequency band signals or high frequency signals.
  • the judgment means the measured value obtained by the measurement means, the data obtained by the basic data collection means, the pre-measured bearing load, the rotational speed, the operating time and the running time of the normal state of the rolling bearing to be diagnosed (3) are measured. Using the vibration data relating to the bearing bearing number, the state of contamination of the rolling bearing (3) to be diagnosed and the deterioration state of the lubricant are estimated, and the remaining life of the rolling bearing (3) to be diagnosed is calculated. I do.
  • this determining means first, it is determined whether the rolling bearing (3) to be diagnosed is in the initial stage or the final stage by calculating the tendency of increase in vibration. When it is determined that the battery is in the early stage of deterioration, the determination is further made as follows. First, the resonance frequency band signal or the high frequency band signal of the acceleration sensor (4) of the rolling bearing (3) to be diagnosed obtained by the measuring means, and the vibration data of the rolling bearing (3) to be diagnosed at normal time measured in advance. Is used to determine whether the diagnosed rolling bearing (3) is in a normal deterioration process, a dust mixing process, or a lubricant deterioration process.
  • the remaining life is calculated based on the increasing tendency of the low frequency vibration of the acceleration.
  • the diagnostic method of the present invention not only predicts the tendency of the increase in vibration, but also observes the elapsed time from the contamination of the dust or the deterioration of the lubricant to the rapid increase in the acceleration, thereby providing a more accurate remaining life. Can be calculated.
  • the present invention estimates the life of the rolling bearing (3) during the operation of the rotating device (1, 2), thereby determining the replacement time, and improving the efficiency of the device (1, 2). Maintenance becomes possible. For example, for rotating equipment (1, 2) in a power plant, it is easy to make a plan to replace rolling bearings (3) in the fall, avoiding summer, when the operating rate is high, and improve maintenance efficiency. Can be planned. Also, due to the lack of accuracy of the conventional remaining life diagnosis method, Early life expectancy diagnosis is possible for rotating equipment that had to be inspected earlier, making it possible to extend the inspection cycle and collect deterioration data easily, and perform maintenance according to the equipment from the conventional periodic inspection system. It is expected that the transition to state-based maintenance will be more efficient.
  • the acceleration sensor (4) for measuring a vibration signal related to the rolling bearing (3) to be diagnosed whose remaining life is to be diagnosed, and the acceleration sensor (4) are used.
  • An analog-to-digital converter (5) that converts the converted data, and a vibration signal or a high-frequency signal in the resonance frequency band that allows the highest sensitivity detection among the vibration signals converted by the analog / digital converter (5) Basic data describing the relationship between the dust extraction state and vibration / bearing life in the extracted feature quantity extraction unit (6) and the rolling bearing (3), and the relationship between lubricant deterioration and vibration-bearing life, and the pump ,
  • the vibration data collected when the rolling bearing (3) under diagnosis provided in the rotating device (1, 2) such as a fan is in the normal state, and the bearing load, rotation speed, operating time and rolling bearing number By using the measurement result database (7) storing the data and the data mounted on the measurement result database (7), the diagnostic rolling bearing (3) extracted by the feature amount extraction unit (6) is used.
  • a remaining life diagnosis unit (8) for judging contamination of the rolling bearing to be diagnosed (3) and deterioration of the lubricant based on the vibration signal, and diagnosing the remaining life thereof;
  • a diagnostic result display section (9) for displaying the result of (8), and a device for diagnosing the remaining life of the rolling bearing, comprising:
  • the remaining life diagnostic device of the above configuration can detect the intrusion of dust into the lubricant and the deterioration state of the lubricant at low cost by using the resonance frequency band signal or the high frequency signal of the acceleration sensor (4).
  • the life of the rolling bearing (3) can be quickly and accurately estimated on the basis of the state of the dust and the state of the lubricant.
  • the rolling shaft to be diagnosed is It is preferable to further include an inspection schedule 'diagnosis report output unit (10) for outputting a next inspection schedule and a report of the diagnosis result of the reception (3).
  • the inspection schedule / diagnosis report output unit (10) is a printer (12) or a monitor.
  • the present invention estimates the life of the rolling bearing (3) during the operation of the rotating equipment (1, 2), thereby enabling the inspection schedule to be replaced at the diagnostic report output unit (10).
  • the replacement time is fixed, and more efficient equipment maintenance is possible. For example, a plan can be easily made for rotating equipment (1, 2) in a power plant if the rolling bearings (3) are replaced in the fall, avoiding summer, when the operating rate is high. Also, for equipment that had to be regularly inspected in the past, it was possible to judge the remaining life of the equipment early, so that the inspection cycle could be lengthened and deterioration data could be easily collected. It is possible to streamline the transition to a state-based maintenance system that performs maintenance according to the state of equipment.
  • a transmission modem (11) for connecting the waveform data and the diagnosis result to an Internet line is further provided. This makes it possible to collect only vibration data at a remote location, diagnose the remaining life of the predetermined rolling bearing (3) at another remote location, and easily manage the diagnostic results.
  • Fig. 1 is a block diagram showing the method for diagnosing the remaining life of the rolling bearing of the present invention:
  • Fig. 2 shows an example of the motor to be diagnosed by the remaining life diagnosing method and an example of the rolling bearing provided in the rotating device. It is sectional drawing.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a method for diagnosing the remaining life of a rolling bearing.
  • FIG. 4 is a flowchart showing part A (preparation stage of remaining life diagnosis in the determination means) in the flowchart of FIG.
  • FIG. 5 is a flowchart showing a portion B (measurement means) in the flowchart of FIG.
  • FIG. 6 is a flow chart showing part C (the remaining life diagnosis stage of the judgment means) in the flow chart of FIG.
  • Fig. 7 is a graph showing the detection of indentations using vibration signals in the acceleration resonance frequency band.
  • FIG. 8 is a graph showing the estimation of the indentation size using the vibration signal in the high acceleration frequency band.
  • FIG. 9 is a graph showing the relationship between indentation size and life.
  • FIG. 10 is a graph showing the relationship between lubricant film pressure and life.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of a device for diagnosing remaining life of a rolling bearing according to the present invention.
  • Figure 1 is a sectional view showing an example of a rolling bearing provided in the object and comprising an electric motor rotating device for diagnosis
  • Figure 2 is a block diagram showing the remaining service life diagnostic methods remaining life diagnosis method of a rolling bearing of the present invention It is.
  • Fig. 3 is a flowchart showing the method for diagnosing the remaining life of a rolling bearing.
  • FIG. 4 is a flowchart showing part A of the flowchart of FIG. 3 (remaining life diagnosis preparation stage of the determination means).
  • FIG. 5 is a flowchart showing a portion B (measuring means) in the flowchart of FIG.
  • FIG. 6 is a flow chart showing a C portion (remaining life diagnosis stage of the judgment means) in the flow chart of FIG.
  • the method for diagnosing the remaining life of a rolling bearing includes a basic data collection means for collecting in advance an experimental machine a relation between a dust-incorporated state, a deterioration state of a lubricant and vibration, and a life, and rotating equipment such as a pump and a fan. Or rotating mechanism such as motor 2 Measuring means for measuring the resonance frequency band signal or high-frequency signal of the rolling bearing 3 to be diagnosed, which is to diagnose the remaining life provided in the portion, and determining means for determining the remaining life of the rolling bearing 3 to be diagnosed. It is.
  • the basic data collection means in order to simulate the contamination of dirt, a flaw is directly formed on the rolling surface of the disassembled bearing to generate an indentation on the bearing, and the lubricant is used to simulate the deterioration state of the lubricant. Perform tests with a reduced load bearing using a bearing load tester and collect basic data.
  • Other methods of simulating dust inclusion include mixing foreign matter in place of dust in the lubricant, changing the amount and size of the mixed foreign matter, and changing the hardness of the mixed foreign matter. is there.
  • methods of simulating the deterioration of a lubricant include using a lubricant that has been oxidized and degraded and mixing water.
  • the main degradation modes of the rolling bearing 3 are two degradation modes: internal origin type and surface origin type.
  • internal origin type peeling the repetitive stress applied to the rolling element rolling surface is concentrated below the surface of the rolling surface, and peeling occurs from the inside of the rolling surface.
  • Surface-initiated type peeling is a phenomenon in which foreign matter such as dust is mixed into a lubricant, causing damage to the rolling surface and peeling from the rolling surface.
  • the original life of the bearing is the life in the internal starting type peeling mode, and this life has been extended to several to several tens of times the rated life of the bearing due to recent advances in material technology.
  • the life of the surface-originated peeling mode due to the inclusion of foreign matter in the lubricant is remarkably shortened from a fraction of the life of the internal origin-type peeling to several tenths.
  • the rolling bearing 3 has various deterioration modes, and these deterioration modes. Considering the rupture mechanism is very important in the remaining life diagnosis of the bearing. Is important. Accordingly, in the present invention, in consideration of such a deterioration mode of the rolling bearing 3, in order to diagnose the remaining life which can be diagnosed earlier and has higher accuracy than before, a basic data collecting means is premised on the assumption. Using.
  • the remaining life diagnosis preparation stage and the measuring means of the judging means are taken.
  • the remaining life diagnosis preparation stage with respect to the rolling bearing 3 to be diagnosed, data on a bearing load, a rotation speed, an operation time, a rolling bearing identification number, and vibration data in a normal state using the acceleration sensor 4 are collected.
  • the measuring means obtains a vibration signal using the acceleration sensor 4 with respect to the rolling bearing 3 to be diagnosed during operation, and measures a resonance frequency band signal or a high frequency band signal at which the most sensitive detection is possible.
  • the diagnosed rolling bearing 3 is in the initial stage of deterioration or in the final stage.
  • the remaining life diagnosis stage it is determined whether the rolling bearing 3 to be diagnosed is in the initial stage of deterioration or in the terminal stage by calculating the tendency of increase in vibration.
  • the resonance frequency band signal or high frequency band signal of the acceleration sensor of the diagnosed rolling bearing 3 obtained by the measuring means, and the normal rolling vibration data of the rolling bearing 3 measured in the remaining life diagnosis preparation stage.
  • the bearing state is a normal deterioration process, and the rated life is calculated as the remaining life.
  • the rated life is calculated using the general formula (1).
  • the size of the mixed dust is estimated from vibration data in the basic data collection means, and the remaining life is estimated. calculate.
  • the deterioration of the lubricant is estimated from the vibration data in the basic data collecting means, and its remaining life is calculated. .
  • the remaining life is calculated based on the tendency of the acceleration to increase the vibration in the low frequency band and the time from the contamination of dust or the deterioration of the lubricant to the terminal stage of deterioration.
  • a more accurate remaining life can be calculated by observing the elapsed time from the entry of dust to the rapid increase in acceleration.
  • the present invention estimates the service life of the rolling bearings 3 during the operation of the rotating devices 1 and 2, thereby determining the replacement time, thereby enabling more efficient maintenance of the rotating devices 1 and 2. .
  • the present invention estimates the service life of the rolling bearings 3 during the operation of the rotating devices 1 and 2, thereby determining the replacement time, thereby enabling more efficient maintenance of the rotating devices 1 and 2. .
  • rotating equipment 1 and 2 in a power plant it is possible to easily make a plan to replace the rolling bearing 3 in the fall, avoiding the summer when the operating rate is high.
  • Figure 7 shows the size of the indentation simulating dust contamination and the highest sensitivity of the acceleration sensor.
  • 6 is a graph showing a relationship between a vibration signal in a resonance frequency band in which IS detection is possible.
  • the detection of the occurrence of an indentation due to dust in the basic data collecting means, the measuring means, and the judging means is obtained by a vibration signal in the resonance frequency band in which the acceleration sensor 4 can detect the highest sensitivity.
  • the size of the indentation can be obtained from the vibration signal of the acceleration sensor 4 in the high frequency band.
  • the vibration signal in the acceleration resonance frequency band near the 20 kHz to 40 kHz band becomes very large. It can be seen that the indentation can be easily detected.
  • Fig. 8 is a graph showing the relationship between the size of the indentation simulating dust contamination and the vibration signal in the high frequency band of the acceleration sensor.
  • the vibration signal in the high acceleration frequency band near the 5 kHz to 20 kHz band increases proportionally, and the size of the indentation can be easily estimated. I understand.
  • Figure 9 is a graph showing the effect of the indentation on rolling bearing life.
  • the life of a normal rolling bearing is relative life 1 (the rated life is relative life 1)
  • the life of a bearing with an indentation is much shorter than that, and it is less than the rated life of lZl00.
  • the determining means of the present invention estimates based on such a relationship between the indentation size and the life.
  • FIG. 10 is a graph showing the relationship between lubricant film pressure and life.
  • the relative life of the rolling bearing 3 to be diagnosed decreases sharply to 2.5 or less, and the relative life may be reduced to about 0.2.
  • Such a sudden decrease in life is due to metal contact caused by a break in the oil film pressure on the raceway surface and the rolling surface.
  • the determination means of the present invention is based on: In the same manner as the remaining life diagnosis of the rolling bearing 3 in the state, the deterioration state (oil film parameter) of the lubricant is estimated by using the most sensitive resonance frequency band signal or the high frequency band signal of the acceleration sensor 4, and the lubricant Diagnose the remaining life of the battery in the degraded state.
  • FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of a device for diagnosing the remaining life of a rolling bearing.
  • the device for diagnosing the remaining life of a rolling bearing includes an acceleration sensor 4, an analog Z-digital converter 5, a feature amount extraction unit 6, a measurement result database 7, a remaining life diagnosis unit 8, and a diagnosis result display unit 9. , Inspection schedule, a diagnostic report output unit 10 and a transmission modem 11.
  • the analog Z-to-digital converter 5 converts the data obtained by the acceleration sensor 4 for the rolling bearing 3 and the like to be diagnosed whose remaining life is to be diagnosed.
  • the feature quantity extracting unit 6 extracts a vibration signal in a resonance frequency band in which the highest sensitivity can be detected, from among the vibration signals converted by the analog Z-digital converter 5.
  • the measurement result database 7 contains, as described above, basic data on the relationship between the contamination of the experimental machine, deterioration of the lubricant, and vibration ⁇ Life, rotating equipment 1 such as pumps and fans, or motor 2
  • the remaining life diagnosis unit 8 uses the data stored in the measurement result database 7 to remove dust from the rolling bearing 3 under diagnosis based on the vibration signal of the rolling bearing 3 under diagnosis extracted by the feature amount extraction unit 6. Judgment is made to determine the mixing state and the deterioration state of the lubricant, and the remaining life is diagnosed.
  • the diagnosis result display section 9 displays the result of the remaining life diagnosis section 9.
  • Inspection schedule 'Diagnosis report output unit 10 is the diagnosis of remaining life diagnosis unit 9 Based on the result, the next inspection schedule of the rolling bearing 3 to be diagnosed and a report of the diagnosis result are output to the printers 1, 2 and the like.
  • the present invention estimates the service life of the rolling bearings 3 during the operation of the rotating devices 1 and 2, thereby determining the replacement cycle or the replacement time in the inspection schedule ⁇ diagnosis report output unit 10, and thereby improving the efficiency. Maintenance of various devices becomes possible. For example, for the rotating equipment 1 and 2 in the power plant, it is possible to easily make a plan to replace the rolling bearing 3 in the fall season while avoiding the summer when the operation rate is high.
  • the contamination of the lubricant and the deterioration of the lubricant can be detected at low cost by using the resonance frequency band signal or the high frequency signal of the acceleration sensor 4, and the detected dust can be detected.
  • the life of the rolling bearing can be estimated with high accuracy based on the condition and the condition of the lubricant.
  • the transmission modem 11 connects the waveform data and the diagnosis result to an Internet line. In this way, by connecting to the Internet line, the remaining life of the predetermined rolling bearing 3 can be easily estimated at a remote place.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiment of the present invention, and estimates whether the rolling bearing 3 to be diagnosed is in the initial stage or the final stage of deterioration, and calculates the remaining life of the rolling bearing 3 to be diagnosed.
  • the method is not limited to the above-described configuration, but may be variously changed without departing from the gist of the present invention.
  • the method for diagnosing the remaining life of a rolling bearing according to the present invention is based on a method of detecting the contamination of lubricant or the deterioration of the lubricant, which greatly affects the prediction of the life of the rolling bearing, by detecting a resonance frequency band signal or a high frequency signal of an acceleration sensor.
  • a resonance frequency band signal or a high frequency signal of an acceleration sensor By using it, it is possible to inexpensively detect and estimate the life of the rolling bearing to be diagnosed with high accuracy based on the detected dust state and lubricant state. Therefore, the replacement period or replacement period of the rolling bearing is determined, and more efficient equipment maintenance becomes possible. For example, for rotating equipment at a power plant, it is easy to make a plan to replace rolling bearings in the fall, avoiding summer, when the operating rate is high.
  • the device for diagnosing the remaining life of a rolling bearing according to the present invention can easily and accurately estimate the life of the rolling bearing with high accuracy by a compact device, and furthermore, by connecting to an Internet line, It is possible to easily determine the remaining life of a predetermined rolling bearing on the ground.

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Description

明 細 書 転がり軸受の余寿命診断方法及びこの余寿命診断装置 技術分野
本発明は、 ポンプ、 ファン等の回転機器に備えられる転がり軸受の残 りの寿命を推定する転がり軸受の余寿命診断方法及ぴこの余寿命診断装 置に関するものである。 背景技術
転がり軸受は、 広範な機器の回転部分に数多く使用されており、 これ らの転がり軸受に異常が発生すると、 その機械設備の停止などいろいろ 不都合が生じる。 一般に、 転がり軸受は精度が高く、 適正な使用条件下 では、 繰り返し疲労による疲れ破壌が生ずるまで長時間使用することが できる。 しかし、 その寿命は使用条件、 環境により異なり、 同じ機器、 軸受でも寿命の違う ことがある。
転がり軸受の予期しない故障は、 潤滑剤の不適正あるいは回転軸のミ スァライメ ン ト 、 転がり軸受の不適切な組込み等のス ト レスのかかるメ カェカルな状態から生じる。 転がり軸受の故障原因と して多いのはゴミ の混入、 潤滑剤の劣化等の不適切な潤滑が大半を占めている。 その転が り軸受の余寿命診断方法と しては、 種々の手段が提案されている。 例え ば、 加速度センサを用いて軸受の振動を測定し、 この軸受振動値が許容 値を超えると警報を発する方法がある。軸受振動の周波数の解析により、 その故障の原因を推定する方法がある。 軸受振動値の増加傾向を予測す ることにより、 その寿命を予知する方法がある。 その他にも、 ショ ック パノレス法や A E ( A c o u s t i c E m i s s i o n ) 法等が提案さ れている。
軸受振動値の增加傾向予測方法は、 最も多く使われている予測方法で ある。 軸受の加速度振動の増加傾向を直線や二次曲線、 指数曲線で予測 し、 予め設定した許容振動値に達するまでの残り時間で予測する方法で ある。
ショ ックパルス法は、 ショ ックパルス （過度的な圧縮波） を用いて、 転がり軸受の故障の早期発見、 潤滑剤の劣化状態を診断する診断方法で ある。 一般に、 転がり軸受の転動体 （コ口） と軌道輪が接触した瞬間に 固有振動が生じ、 材質内に局所的な巨大な圧力が加えられ、 これが材質 内に 「圧力波」 を誘起する。 この接触した面に凹凸が不規則に存在する と、 その接触の瞬間に不規則な圧力波が多数発生する。 これらの各圧力 波は過度的な圧縮波 (ショ ックパルス） と称され、 これは超音波の形で 接触点から軸受、軸受ハウジング内部を通して放射拡散される。 そこで、 このショ ックパルスの発生状態を調べることにより、 軸受の潤滑剤膜の 厚みや損傷の程度の診断という潤滑剤の劣化状態を診断し、 潤滑剤補給 時期の決定を行う。
A E法は、 加速度より周波数の高い A E信号を用いて、 転がり軸受の 故障の早期発見、 余寿命を診断する方法である。 この A E法は、 物体が 変形或いは破壌されるときに、 それまで蓄えられていた歪エネルギーが 音となって伝播する現象である A E信号を利用した診断方法である。 こ の A E信号は材料内部の弾性エネルギーが解放されるときの弾性波の伝 播であり、 必ずしも破壊のときのみではなく、 材料の結晶構造の転位や 変態なども対象とする。 この A E信号を回転している転がり軸受につい て A Eセンサーを用いて信号処理を行い、 その A E波の発生頻度を観察 して、 その転がり軸受の診断を行う。
このような診断方法を用いて、 転がり軸受の予期しない故障を未然に 予知して、 その軸受の取替え時期を前もって予測している。 そこで、 軸 受の異常を認知する.「無事故寿命」 と、 軸受の焼付き、破損にいたる 「事 故発生寿命」 を明確にして、 その無事故寿命から事故発生寿命の期間、 即ち余寿命を予測している。 回転機器の異常の有無の判定と原因の推定 を行い、 異常の程度を判定して、 転がり軸受の修理のタイミングを決定 している。 最も良く用いられる加速度振動の統計的予測では、 寿命予測 時点までの振動値をパラメータと して、 二次曲線や指数関数に曲線回帰 し、 許容できる振動値に達するまでの期間を求めて余寿命と していた。 また、 ショ ックパルス法では、 ショ ックパルスの発生頻度によ り潤滑剤 の劣化状態を推定し、 潤滑剤の補給時期を決定する。 また、 A E法は、 加速度振動の統計的予測と同様に余寿命を推定している。
しかし、 上記従来の診断方法では、許容できる振動値の設定が難しく、 その値の設定しだいで余寿命が大きく変化し、 精度の高い余寿命の予測 が困難であった。 また、 振動が増加し始めるときは、 既に軸受寿命の末 期であるために、 長期的な保守計画が立てづらく、 また余寿命を予測し ても修理が間に合わないこともあった。 そのため、 実際には、 真の寿命 に対して十分余裕があるにもかかわらず、 その転がり軸受を早期に交換 している場合が多かった。 また、 このような余寿命診断精度の低さから、 実際の発電所や工場等では、軸受の点検周期を伸延させることができず、 軸受を数年おきに全数交換する定期点検という保守体制を余儀なく され ていた。 これらは保全本来のコス トの削減、 省力化にならないという問 題を有していた。
また、上記従来のショ ックパルス法は、潤滑剤の劣化状態に対しては、 早期の劣化検出 · 潤滑剤の補給時期判断はできるものの、 現在の状態か ら余寿命を正確に診断することはできないという問題を有していた。 更に、 上記従来の A E法は、 加速度を用いた上記統計的方法に比べる 早期の診断は可能であるが、 この診断に用いる AE (A c o u s t i c Em i s s i o n) センサー及び信号処理回路が高価であり、 また A E 波は微妙であるために周辺騒音を拾いやすいという問題を有していた。 本発明は、 かかる問題点を解決するために創案されたものである。 す なわち、 本発明の目的は、 転がり軸受の寿命に多大に影響する、 潤滑剤 へのゴミの混入や潤滑剤の劣化状態を、 加速度センサの共振周波数帯信 号や高周波信号を用いることにより、 安価に検出し、 検出したゴミの状 態、 潤滑剤の状態を根拠に転がり軸受の寿命を早期に高精度に推定する ことができる転がり軸受の余寿命診断方法及びこの余寿命診断装置を提 供することにある。 発明の開示
本発明の余寿命診断方法によれば、 転がり軸受 （ 3 ) におけるゴミ混 入状態と振動 · 軸受寿命との関係、 及び潤滑剤の劣化と振動 ， 軸受寿命 との関係を実験装置により採取する基礎データ採取手段と、 ポンプ、 フ アン等の回転機器 （ 1 , 2 ) に備えられた被診断転がり軸受 （ 3 ) につ いて、 加速度センサ （4 ) を用いて振動信号を求め、 最も高感度検出が 可能な共振周波数帯信号又は加速度の高周波信号帯域を測定する測定手 段と、 前記測定手段により求めた測定値と、 前記基礎データ採取手段で 求めたデータとを用いて、 前記被診断転がり軸受 （ 3 ) のゴミ混入状態 と潤滑剤の劣化状態を推定し、 該被診断転がり軸受 （ 3 ) の余寿命を算 出する判定手段と、 から成る、 ことを特徴とする転がり軸受の余寿命診 断方法が提供される。
前記基礎データ採取手段では、 ゴミ混入状態を模擬するために、 前記 転がり軸受（ 3 )の転動面に圧痕を発生させ、 ゴミ混入状態と軸受振動 - 寿命の関係を測定する。 ゴミ混入状態を模擬するために、 前記転がり軸 受 （ 3 ) の転動面に圧痕を発生させ、 ゴミ混入状態と軸受振動 · 寿命の 関係を測定する。 また、 ゴミ混入状態を模擬するその他の方法と して、 前記転がり軸受 （ 3 ) の潤滑剤に異物を混入させ、 その異物の量やサイ ズ、 または硬さを変えて、 ゴミ混入状態と軸受振動 ' 寿命の関係を測定 する。 潤滑剤の劣化状態を模擬するために、 前記転がり軸受 （ 3 ) の潤 滑剤量を減少させ、 潤滑剤の劣化状態と軸受振動 ■ 寿命の関係を測定す る。 また、 潤滑剤の劣化状態を模擬するその他の方法と して、 前記転が り軸受 （ 3 ) の潤滑剤を酸化劣化させたり、 の潤滑剤に水を混入させ、 潤滑剤の劣化状態と軸受振動 · 寿命の関係を測定する。
前記基礎データ採取手段におけるゴミ混入状態と振動'寿命の関係を、 加速度センサ （4 ) の最も高感度検出が可能な共振周波数帯の振動信号 で求める。 または、 前記基礎データ採取手段におけるゴミ混入状態と振 動 · 寿命の関係を、 加速度センサ （4 ) の高周波数帯の振動信号で求め る。
前記基礎データ採取手段における潤滑剤の劣化状態と振動 · 寿命の関 係を、 加速度センサ （4 ) の最も高感度検出が可能な共振周波数帯の振 動信号で求める。 または、 前記基礎データ採取手段における潤滑剤の劣 化状態と振動 · 寿命の関係を、 加速度センサ （ 4 ) の高周波帯域の振動 信号で求める。
前記測定手段は、 加速度センサ （ 4 ) の最も高感度検出が可能な共振 周波数帯の振動信号により、 ゴミ混入状態を、 ゴミ混入による圧痕の発 生を、 更にゴミ混入による圧痕のサイズを測定する。 または、 前記測定 手段は、 加速度センサ （4 ) の高周波数帯の振動信号により、 ゴミ混入 状態を、 ゴミ混入による圧痕の発生を、 更にゴミ混入による圧痕のサイ ズを測定する。
前記測定手段は、 加速度センサ （4 ) の最も高感度検出が可能な共振 周波数帯の振動信号により、 潤滑剤の劣化状態を測定する。 または、 前 記測定手段は、 加速度センサ （ 4 ) の高周波帯域の振動信号により、 潤 滑剤の劣化状態を測定する。
前記判定手段は、 加速度センサ （ 4 ) の最も高感度検出が可能な共振 周波数帯の振動信号により、 ゴミ混入状態、 ゴミ混入による圧痕、 又は ゴミ混入による圧痕サイズの推定及び余寿命の算出をする。 または、 前 記判定手段は、 加速度センサ （4 ) の高周波数帯の振動信号により、 ゴ ミ混入状態、 ゴミ混入による圧痕、 又はゴミ混入による圧痕サイズの推 定及び余寿命の算出をする。
前記判定手段における潤滑剤の劣化状態の推定及び余寿命の算定を、 加速度センサ （ 4 ) の最も高感度検出が可能な共振周波数帯の振動信号、 又は加速度センサ （4 ) の高周波帯域の振動信号で求める。
前記判定手段では、 予め測定した被診断転がり軸受 （ 3 ) の正常状態 の軸受荷重、 回転速度、 運転時間及び転がり軸受呼ぴ番号に関するデー タとを用いる、 ことが好ましい。
前記判定手段は、 前記測定手段で求めたデータ及び予め測定した被診 断転がり軸受 （ 3 ) の正常状態の振動データを用い、 加速度の低周波振 動信号の増加傾向を算出することにより、 前記被診断転がり軸受 （ 3 ) が劣化初期であるのか末期状態であるのかを判定する。
前記判定手段は、 前記測定手段で求めた被診断軸受け （ 3 ) の加速度 センサ （ 4 ) の共振周波数帯信号、 または高周波帯信号、 及び予め測定 した被診断転がり被診断転がり軸受け （ 3 ) の正常時の振動データを用 いて、 前記被診断転がり軸受 （ 3 ) が正常な劣化過程であるか、 ゴミ混 入過程であるか、 潤滑剤の劣化過程であるかを判定する。
前記被診断転がり軸受 （ 3 ) にゴミ混入もなく、 潤滑剤も劣化状態に ない軸受状態が正常な劣化過程であると判定した場合は、 その余寿命と して定格寿命を算出する。 次に、 前記被診断転がり軸受 （ 3 ) にゴミが 混入し、 軸受状態が劣化初期であると判定した場合は、 前記基礎データ 採取手段における振動データにより、 混入したゴミ のサイズを推定し、 その余寿命を算出する。 また、 前記被診断転がり軸受 （ 3 ) の潤滑剤が 劣化して軸受状態が劣化初期であると判定した場合は、 前記基礎データ 採取手段における振動データより、 前記潤滑剤の劣化状態を推定し、 そ の余寿命を算出する。
最後に、 劣化末期と判定した場合は、 前記加速度の低周波帯振動の増 加傾向及びゴミ混入又は潤滑剤の劣化から劣化末期までの時間に基づい て余寿命を算出する。
上記構成の診断方法では、 基礎データ採取手段において、 予めゴミ の 混入又は潤滑剤の劣化による潤滑が劣化したときの転がり軸受に圧痕の 形成状態について、 その加速度とゴミ混入状態との関係、 加速度と潤滑 剤状態の関係について実験装置により採取した基礎データを取得する。 測定手段において、 余寿命を診断しょう とする回転機器 （ 1， 2 ) に備 えられた被診断転がり軸受 （ 3 ) について、 加速度センサ （ 4 ) を用い て振動信号を求め、 最も高感度検出が可能な共振周波数帯信号又は高周 波信号を測定する。 次に、 判定手段において、 測定手段により求めた測 定値と、 前記基礎データ採取手段で求めたデータ、 予め測定した被診断 転がり軸受 （ 3 ) の正常状態の軸受荷重、 回転速度、 運転時間及び転が り軸受呼ぴ番号に関する振動データとを用いて、 前記被診断転がり軸受 ( 3 ) のゴミ混入状態、 潤滑剤の劣化状態を推定し、 該被診断転がり軸 受 （ 3 ) の余寿命を算出する。
この判定手段に際しては、 先ず、 振動の増加傾向を算出することによ り、 前記被診断転がり軸受 （ 3 ) が劣化初期であるのか末期状態である のかを判定する。 劣化初期であると判定したときは、 更に次のよ うに判定する。 先ず、 前記測定手段で求めた被診断転がり軸受け （ 3 ) の加速度センサ （ 4 ) の共振周波数帯信号、 または高周波帯信号、 及び予め測定した被診断転 がり軸受け （ 3 ) の正常時の振動データを用いて、 前記被診断転がり軸 受 （ 3 ) が正常な劣化過程であるか、 ゴミ混入過程であるか、 潤滑剤の 劣化過程であるかを判定する。
被診断転がり軸受 （ 3 ) にゴミも混入しておらず、 潤滑剤も劣化状態 ではなレ、、劣化初期ではあるが軸受状態が正常であると判定した場合は、 その余寿命と して定格寿命を算出する。 次に、 被診断転がり軸受 （ 3 ) にゴミが混入し、 劣化初期状態になったと判定した場合は、 前記基礎デ ータ採取手段における振動データにより、 混入したゴミのサイズを推定 し、 その余寿命を算出する。 更に、 前記被診断転がり軸受 （ 3 ) の潤滑 剤が劣化した場合は、 軸受状態が劣化初期と判定し、 前記データ採取手 段における振動データより、 前記潤滑剤の劣化を推定し、 その余寿命を 算出する。
最後に、 劣化末期と判定したときには、 前記加速度の低周波帯振動の 増加傾向に基づいて余寿命を算出する。 このとき、 本発明の診断方法で は、 振動の増加傾向予測だけで.なく、 ゴミ混入や潤滑剤の劣化から加速 度の急増までの経過時間を観測することにより、 より精度の高い余寿命 を算出することができる。
このよ う に本発明は、 回転機器 （ 1， 2 ) の稼動中にその転がり軸受 ( 3 ) の寿命を推定することにより、 交換時期が確定し、 より効率的な 機器 （ 1 , 2 ) の保守が可能となる。 例えば、 発電所における回転機器 ( 1， 2 ) については、 稼働率の高い夏場を避けて秋季にその転がり軸 受 （ 3 ) の交換を実施するといつた計画を容易に立て、 保守の効率化を 図ることができる。 また、 従来の余寿命診断方法の精度不足から定期点 検を余儀なく されていた回転機器に対して早期の余寿命診断が可能なこ とから、 点検周期の長期化、 劣化データの採取が容易になり、 従来の定 期点検体制から機器に応じて保守を行う状態基準保守への移行の効率化 が期待できる。
本発明の転がり軸受の余寿命診断装置によれば、 余寿命を診断しよう とする被診断転がり軸受 （ 3 ) に関する振動信号を測定する加速度セン サ （ 4 ) と、 該加速度センサ （ 4 ) で求めたデータを変換するアナログ Zデジタル変換器 （ 5 ) と、 該アナログ/デジタル変換器 （ 5 ) で変換 した振動信号の中で、 最も高感度検出が可能な共振周波数帯の振動信号 又は高周波信号を抽出する特徴量抽出部 （ 6 ) と、 転がり軸受 （ 3 ) に おける ゴミ混入状態と振動 · 軸受寿命との関係、 潤滑剤の劣化と振動 - 軸受寿命との関係を記した基礎データ、 及びポンプ、 ファン等の回転機 器 （ 1 , 2 ) に備えられた被診断転がり軸受 （ 3 ) の正常状態のときに 採取した振動データ、 及び軸受荷重、 回転速度、 運転時間及び転がり軸 受呼び番号に関するデータを保存した測定結果データベース （ 7 ) と、 該測定結果データベース （ 7 ) に搭載されたデータを用いることにより、 前記特徴量抽出部 （ 6 ) で抽出した、 前記被診断転がり軸受 （ 3 ) の振 動信号に基づいて前記被診断転がり軸受 （ 3 ) のゴミ の混入と潤滑剤の 劣化状態とを判定し、 その余寿命を診断する余寿命診断部 （ 8 ) と、 該 余寿命診断部 （ 8 ) の結果を表示する診断結果表示部 （ 9 ) と、 を備え た、 ことを特徴とする転がり軸受の余寿命診断装置が提供される。
上記構成の余寿命診断装置では、 潤滑剤へのゴミの混入や潤滑剤の劣 化状態を、 加速度センサ （4 ) の共振周波数帯信号又は高周波信号を用 いることにより、 安価に検出し、 検出したゴミの状態、 潤滑剤の状態を 根拠に転がり軸受 （ 3 ) の寿命を早期に高精度に推定することができる。 前記余寿命診断部 （ 8 ) の診断結果に基づいて、 前記被診断転がり軸 受 （ 3 ) の次回の点検スケジュールと診断結果のレポートとを出力する 点検スケジュール ' 診断レポート出力部 （ 1 0 ) を、 更に備えることが 好ましい。 前記点検スケジュール · 診断レポ一ト出力部 （ 1 0 ) は、 プ リ ンタ （ 1 2 ) 又はモニターである。
このよ うに本発明は、 回転機器 （ 1， 2 ) の稼動中にその転がり軸受 ( 3 ) の寿命を推定することによ り、 点検スケジュール '診断レポー ト 出力部 （ 1 0 ) において交換周期又は交換時期が確定し、 より効率的な 機器の保守が可能となる。 例えば、 発電所における回転機器 （ 1 , 2 ) については、 稼働率の高い夏場を避けて秋季にその転がり軸受 （ 3 ) の 交換を実施するといつた計画を容易に立てることができる。 また、 従来 は、 定期点検を余儀なく されていた設備に対し、 早期の余寿命判断が可 能なことから、 点検周期の長期化、 劣化データの採取が容易になり、 従 来の定期点検体制から機器の状態に応じて保守を行う状態基準の保守体 制への移行を効率化することができる。
前記波形データと診断結果をィンターネッ ト回線に接続する伝送用モ デム （ 1 1 ) を、 更に備えた。 これにより、 遠隔地において振動データ のみを採取し、 別の遠隔地で所定の転がり軸受 （ 3 ) の余寿命を診断し、 また、 診断結果の管理を容易に行うことができる。 図面の簡単な説明
図' 1は本発明の転がり軸受の余寿命診断方法を示すプロック図である: 図 2は余寿命診断方法で診断する対象物となる電動機と回転機器に備 えられた転がり軸受の一例を示す断面図である。
図 3は転がり軸受の余寿命診断方法を示すフロー図である。
図 4は図 3のフロー図における A部分 （判定手段のうち余寿命診断準 備段階） を示すフロー図である。 図 5は図 3 のフロー図における B部分 （測定手段） を示すフロー図で ある。
図 6は図 3のフロー図における C部分 （判定手段のうち余寿命診断段 階） を示すフロー図である。
図 7は加速度共振周波数帯の振動信号を用いた圧痕の検出を示すダラ フである。
図 8は、 加速度高周波数帯の振動信号を用いた圧痕サイズの推定を示 すグラフである。
図 9は、 圧痕サイズと寿命に及ぼす関係を示すグラフである。
図 1 0は潤滑剤膜圧と寿命との関係を示すグラフである。
図 1 1は本発明の転がり軸受の余寿命診断装置を示す構成プロック図 である。 発明を実施するための最良の形態
以下、 本発明の好ましい実施の形態を図面を参照して説明する。
図 1は本発明の転がり軸受の余寿命診断方法を示すブロック図である c 図 2は余寿命診断方法で診断する対象物となる電動機と回転機器に備え られた転がり軸受の一例を示す断面図である。 図 3は転がり軸受の余寿 命診断方法を示すフロー図である。 図 4は図 3 のフロー図における A部 分 （判定手段のうち余寿命診断準備段階） を示すフロー図である。 図 5 は図 3のフロー図における B部分 （測定手段） を示すフロー図である。 図 6は図 3のフロー図における C部分（判定手段のうち余寿命診断段階） を示すフロー図である。
本発明の転がり軸受の余寿命診断方法は、 予め実験機において、 ゴミ 混入状態 · 潤滑剤の劣化状態と振動 · 寿命の関係を採取する基礎データ 採取手段と、 ポンプ、 ファ ン等の回転機器 1又は電動機 2等の回転機構 部分に備えられた余寿命を診断しよう とする被診断転がり軸受 3の共振 周波数帯信号又は高周波信号を測定する測定手段と、 被診断転がり軸受 3の余寿命を判定する判定手段と、 から成るものである。
基礎データ採取手段では、 ゴミ混入を模擬するために、 分解した軸受 の転動面に直接きずをつけて、 軸受に圧痕を生成させ、 また潤滑剤の劣 化状態を模擬するために潤滑剤を少なく した軸受を用いて軸受荷重試験 機にて試験を行い、 基礎データを採取する。 また、 この他にゴミ混入を 模擬する方法と して、 潤滑剤にゴミの代わり となる異物を混入させ、 混 入する異物の量や大きさを変える、 混入する異物の硬さを変えるなどが ある。 同様に、 潤滑剤の劣化を模擬する方法と して、 酸化劣化させた潤 滑剤を使用する、 水を混入させるなどがある。
この基礎データ採取手段において、 予めゴミの混入又は潤滑剤の劣化 による潤滑が劣化したときの転がり軸受 3に圧痕の形成状態について、 その加速度と圧痕の大きさとの関係についてのデータを取得する。 転が り軸受 3の主な劣化形態は、 内部起点型はく離と表面起点型はく離の 2 つの劣化モードがある。 この内部起点型はく離は、 転がり要素転動面の 受ける繰り返し応力が転動面表層下に集中し、 転動面内部からはく離が 発生するものである。 表面起点型はく離は、 潤滑剤中へのゴミ等の異物 の混入によ り転動面表面に傷がつき、 転動面表面からはく離が.発生する ものである。 軸受本来の寿命とは、 内部起点型はく離モードにおける寿 命であり、 この寿命は近年の材料技術の進歩により、 軸受の定格寿命の 数倍〜数十倍に伸延された。 一方、 潤滑剤中への異物混入等による表面 起点型はく離モードの寿命は、 内部起点型はく離の寿命の数分の一から 数十分の一と著しく短くなる。
このよ う に転がり軸受 3は多様な劣化モードを持ち、 これらの劣化モ 一ド ■破壌メ力-ズムを考慮することは軸受の余寿命診断において非常 に重要である。 そこで、 本発明ではこのような転がり軸受 3の劣化モー ドを考慮し、 従来より も早期に診断可能な、 かつ高精度な余寿命を診断 するために、 その前提と して基礎データ採取手段を用いた。
余寿命を診断しよう とする回転機器 1， 2に備えられた被診断転がり 軸受 3については、 判定手段のうち余寿命診断準備段階と測定手段とを 講ずる。 余寿命診断準備段階では、 被診断転がり軸受 3について、 軸受 荷重、 回転速度、 運転時間及び転がり軸受呼び番号に関するデータ、 及 び加速度センサ 4を用いて正常時の振動データを収集する。 測定手段で は、 運転中における被診断転がり軸受 3について、 加速度センサ 4を用 いて振動信号を求め、 最も高感度検出が可能な共振周波数帯信号又は高 周波数帯信号を測定する。
これらの基礎データ採取手段及び余寿命診断準備段階で求めたデータ とを用いて、 被診断転がり軸受 3が劣化初期であるのか末期状態である のかを推定する。 この余寿命診断段階では、 振動の増加傾向を算出する ことにより、 この被診断転がり軸受 3が劣化初期であるのか末期状態で あるのかを判定する。
この余寿命診断段階の結果について、 被診断転がり軸受 3が劣化初期 であると推定したときには、 次のような判定を行う。
先ず、 測定手段で求めた被診断転がり軸受け 3の加速度センサの共振 周波数帯信号、 または高周波帯信号、 及び余寿命診断準備段階で測定し た被診断転がり被診断転がり軸受け 3の正常時の振動データを用いて、 被診断転がり軸受 3が正常な劣化過程である力、、ゴミ混入過程である 、 潤滑油劣化過程であるかを判定する。
被診断転がり軸受 3にゴミ混入もなく、 潤滑剤も劣化状態にない軸受 状態が正常な劣化過程であると判定し、 その余寿命と して定格寿命を算 出する。 定格寿命については一般の数 1のような計算式によつて処理す る
Figure imgf000016_0001
で， L10：基本定格寿命 Oi)
n ：回転数 (rpm)
C ：基本動定格荷重 (N or kg£)
P ：動等価荷重 (N or kg£)
p ：玉軸受なら p=3
ろ軸受なら p=10/3
次に、 被診断転がり軸受 3にゴミが混入し、 軸受状態が劣化初期であ ると判定した場合は、 基礎データ採取手段における振動データにより、 混入したゴミのサイズを推定し、 その余寿命を算出する。
更に、 被診断転がり軸受 3の潤滑剤が劣化して軸受状態が劣化初期で あると判定した場合は、 基礎データ採取手段における振動データより、 潤滑剤の劣化を推定し、 その余寿命を算出する。
最後に、 劣化末期と判定したときに、 前記加速度の低周波帯振動の增 加傾向及ぴゴミ混入又は潤滑剤の劣化から劣化末期までの時間に基づい て余寿命を算出する。 このよ うに、 本発明の診断方法では、 ゴミの混入 から加速度の急増までの経過時間観測等により、 より精度の高い余寿命 を算出することができる。
このよ うに本棻明は、 回転機器 1 , 2の運転中にその転がり軸受 3の 寿命を推定することにより、 交換時期が確定し、 より効率的な回転機器 1， 2の保守が可能となる。 例えば、 発電所における回転機器 1， 2に ついては、 稼働率の高い夏場を避けて秋季にその転がり軸受 3の交換を 実施するといつた計画を容易に立てることができる。
図 7はゴミ混入を模擬した圧痕のサイズと加速度センサの最も高感度 IS 検出が可能な共振周波数帯の振動信号との関係を求めたグラフである。 本発明では、 基礎データ採取手段及び測定手段及び判定手段における ゴミ混入による圧痕の発生の検出を、 加速度センサ 4の最も高感度検出 が可能な共振周波数帯の振動信号で求める。 また圧痕のサイズを、 加速 度センサ 4の高周波帯域の振動信号で求めることができる。 図示するよ うに、 このように圧痕サイズが 0 mである正常時に比べ圧痕が発生す ると、 2 0 k H z〜 4 0 k H z帯域付近の加速度共振周波数帯の振動信 号が非常に大きくなり、 圧痕の発生が容易に検出できることがわかる。
図 8 はゴミ混入を模擬した圧痕のサイズと、 加速度センサの高周波数 帯の振動信号との関係を求めたグラフである。
図示するように、 圧痕サイズが 0 mmから増加するにつれ、 5 k H z 〜 2 0 k H z帯域付近の加速度高周波数帯の振動信号が比例的に大きく なり、 圧痕のサイズを容易に推定できることがわかる。
図 9は発生した圧痕が、 転がり軸受寿命に及ぼす影響を示すグラフで ある。
正常な転がり軸受の寿命を相対寿命 1 (定格寿命を相対寿命 1 とする） とすると、 圧痕を付けた軸受の寿命は、 それより遥かに短く、 定格寿命 の l Z l 0 0以下になることもある。 また、 被診断転がり軸受 3のはく 離は、 例外なく圧痕を起点と しており、 軸受寿命のバラツキは極めて小 さいことが知られている。 本発明の判定手段は、 このような圧痕サイズ と寿命の関係により推定する。
図 1 0は潤滑剤膜圧と寿命との関係を示すグラフである。
被診断転がり軸受 3の寿命は、 油膜パラメータが 3未満になると、 相 対寿命が 2 . 5以下と急激に低下し、 相対寿命が 0 . 2程度になること もある。 このような急激な寿命の低下は軌道面と転動面の油膜圧が破断 して生じた金属接触によるものである。 本発明の判定手段は、 ゴミ混入 状態における転がり軸受 3の余寿命診断と同様に、 加速度センサ 4の最 も高感度な共振周波数帯信号、 または高周波帯信号を用いて潤滑剤の劣 化状態（油膜パラメータ）を推定し、 潤滑剤の劣化状態における余寿命を 診断する。
図 1 1は転がり軸受の余寿命診断装置を示す構成プロック図である。 転がり軸受の余寿命診断装置は、 加速度センサ 4 と、 アナログ Zデジ タル変換器 5 と、 特徴量抽出部 6 と、 測定結果データベース 7 と、 余寿 命診断部 8 と、 診断結果表示部 9 と、 点検スケジュール ' 診断レポート 出力部 1 0 と、 伝送用モデム 1 1 と、 を備えものである。
アナログ Zデジタル変換器 5は、 前述した余寿命を診断しょ う とする 被診断転がり軸受 3等について加速度センサ 4で求めたデータを変換す るものである。 特徴量抽出部 6は、 このアナログ Zデジタル変換器 5で 変換した振動信号の中で、 最も高感度検出が可能な共振周波数帯の振動 信号を抽出するものである。
測定結果データベース 7は、 上述したように、 予め実験機においてゴ ミ混入状態 · 潤滑剤の劣化状態と振動 ■ 寿命の関係を採取した基礎デー タと、 ポンプ、 ファン等の回転機器 1又は電動機 2等の回転機構部分に 備えられた余寿命を診断しよ う とする被診断転がり軸受 3の軸受荷重、 回転速度、 運転時間及び転がり軸受呼ぴ番号に関するデータ、 及ぴ被診 断転がり軸受 3の正常時の振動データを収集し、 保存するものである。 余寿命診断部 8は、 この測定結果データベース 7に搭載されたデータ を用いることにより、 特徴量抽出部 6で抽出した、 被診断転がり軸受 3 の振動信号に基づいて被診断転がり軸受 3 のゴミの混入と潤滑剤の劣化 状態とを判定し、 その余寿命を診断するものである。
診断結果表示部 9は、 余寿命診断部 9の結果を表示するものである。 点検スケジュール '診断レポー ト出力部 1 0は、 余寿命診断部 9の診断 結果に基づいて、 被診断転がり軸受 3の次回の点検スケジュールと診断 結果のレポートとをプリンタ 1 , 2等に出力するものである。 このよう に本発明は、 回転機器 1 , 2の稼動中にその転がり軸受 3の寿命を推定 することにより、 点検スケジュール ' 診断レポート出力部 1 0において 交換周期又は交換時期が確定し、より効率的な機器の保守が可能となる。 例えば、 発電所における回転機器 1 , 2については、 稼働率の高い夏場 を避けて秋季にその転がり軸受 3 の交換を実施するといった計画を容易 に立てることができる。
上記構成の余寿命診断装置では、 潤滑剤へのゴミの混入や潤滑剤の劣 化状態を、 加速度センサ 4 の共振周波数帯信号又は高周波信号を用いる ことにより、 安価に検出し、 検出したゴミの状態、 潤滑剤の状態を根拠 に転がり軸受の寿命を高精度に推定することができる。
伝送用モデム 1 1は、 波形データと診断結果をィンターネッ ト回線に 接続するものである。 このように、 インターネッ ト回線に接続すること により、 遠隔地において所定の転がり軸受 3の余寿命を容易に推定する ことができる。
なお、 本発明は上述した発明の実施の形態に限定されず、 被診断転が り軸受 3が劣化初期であるのか末期状態であるのかを推定し、 該被診断 転がり軸受 3 の余寿命を算出する方法であれば、 上述した構成に限定さ れず、 本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変更できることは勿論であ る。
また、 予めゴミが混入した状態又は潤滑剤が劣化した状態と、 その加 速度と圧痕の大きさ等との関係についてデータを採取しておき、 採取し たゴミ混入状態 · 潤滑剤の劣化状態と加速度 · 寿命の関係データと、 特 徴量抽出部 6で抽出した被診断転がり軸受 3 の振動信号を比較 · 判定す ることにより、 被診断転がり軸受 3 のゴミ の混入状態 · 潤滑剤の劣化状 態を推定し、 その余寿命を診断する構造であれば、 図示した構成に限定 されず、 本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変更できることは勿論で め 。 産業上の利用可能性
本発明の転がり軸受の余寿命診断方法は、 転がり軸受の寿命の予測に 多大に影響する、 潤滑剤へのゴミの混入や潤滑剤の劣化状態を、 加速度 センサの共振周波数帯信号又は高周波信号を用いることにより、 安価に 検出し、 検出したゴミの状態、 潤滑剤の状態を根拠に被診断転がり軸受 の寿命を高精度に推定することができる。 そこで、 転がり軸受の交換周 期又は交換時期が確定し、 より効率的な機器の保守が可能となる。 例え ば、 発電所における回転機器については、 稼働率の高い夏場を避けて秋 季にその転がり軸受の交換を実施するといった計画を容易に立てること ができる。 また、 従来は、 定期点検を余儀なく されていた設備に対し、 早期の余寿命判断が可能なことから、 点検周期の長期化、 劣化データの 採取が容易になり、 従来の定期点検体制から機器の状態に応じて保守を 行う状態基準保守体制への移行を効率化することができる。
本発明の転がり軸受の余寿命診断方法装置は、 コンパク トな装置によ り容易かつ正確に転がり軸受の寿命を高精度に推定することができ、 更 にィンターネッ ト回線に接続することにより、 遠隔地において所定の転 がり軸受の余寿命を容易に判定することができる。

Claims

請求の範囲
1. 転がり軸受 （ 3 ) におけるゴミ混入状態と振動 · 軸受寿命との関 係、 及び潤滑剤の劣化と振動 · 軸受寿命との関係を実験装置により採取 する基礎データ採取手段と、
ポンプ、 ファン等の回転機器 （ 1， 2 ) に備えられた被診断転がり軸 受 （ 3 ) について、 加速度センサ （ 4 ) を用いて振動信号を求め、 最も 高感度検出が可能な共振周波数帯信号を測定する測定手段と、
前記測定手段により求めた測定値と、 前記基礎データ採取手段で求め たデータとを用いて、 前記被診断転がり軸受 （ 3 ) のゴミ混入状態と潤 滑剤の劣化状態を推定し、 該被診断転がり軸受 （ 3 ) の余寿命を算出す る判定手段と、
から成る、 ことを特徴とする転がり軸受の余寿命診断方法。
2. 転がり軸受 （ 3 ) におけるゴミ混入状態と振動 ' 軸受寿命との関 係、 及び潤滑剤の劣化と振動 · 軸受寿命との関係を実験装置により採取 する基礎データ採取手段と、
ポンプ、 ファン等の回転機器 （ 1， 2 ) に備えられた被診断転がり軸 受 （ 3 ) について、 加速度の高周波信号帯域を測定する測定手段と、 前記測定手段により求めた測定値と、 前記基礎データ採取手段で求め たデータとを用いて、 前記被診断転がり軸受 （ 3 ) のゴミ混入状態と潤 滑剤の劣化状態を推定し、 該被診断転がり軸受 （ 3 ) の余寿命を算出す る判定手段と、
から成る、 ことを特徴とする転がり軸受の余寿命診断方法。
3. 前記基礎データ採取手段は、 ゴミ混入状態を模擬するために、 前 記転がり軸受 （ 3 ) の転動面に圧痕を生成させ、 ゴミ混入状態と軸受振 動 ■ 寿命の関係を測定する、 ことを特徴とする請求項 1又は 2の転がり 軸受の余寿命診断方法。
4 . 前記基礎データ採取手段は、 ゴミ混入状態を模擬するために、 前 記転がり軸受 （ 3 ) の潤滑剤に異物を混入させ、 その異物の量やサイズ を変えて、 ゴミ混入状態と軸受振動 ' 寿命の関係を測定する、 ことを特 徴とする請求項 1又は 2の転がり軸受の余寿命診断方法。
5 . 前記基礎データ採取手段は、 ゴミ混入状態を模擬するために、 前 記転がり軸受 （ 3 ) の潤滑剤に異物を混入させ、 その異物の硬さを変え て、 ゴミ混入状態と軸受振動 · 寿命の関係を測定する、 ことを特徴とす る請求項 1又は 2の転がり軸受の余寿命診断方法。
6 . 前記基礎データ採取手段は、潤滑剤の劣化状態を模擬するために、 前記転がり軸受 （ 3 ) の潤滑剤量を減少させ、 潤滑剤の劣化状態と軸受 振動 ■寿命の関係を測定する、 ことを特徴とする請求項 1又は 2の転が り軸受の余寿命診断方法。
7 . 前記基礎データ採取手段は、潤滑剤の劣化状態を模擬するために、 前記転がり軸受 （ 3 ) の潤滑剤を酸化劣化させ、 潤滑剤の劣化状態と軸 受振動 ■ 寿命の関係を測定する、 ことを特徴とする請求項 1又は 2の転 がり軸受の余寿命診断方法。
8 . 前記基礎データ採取手段は、潤滑剤の劣化状態を模擬するために、 前記転がり軸受 （ 3 ) の潤滑剤に水を混入させ、 潤滑剤の劣化状態と軸 受振動 · 寿命の関係を測定する、 ことを特徴とする請求項 1又は 2の転 がり軸受の余寿命診断方法。
9 . 前記基礎データ採取手段におけるゴミ混入状態と振動 · 寿命の関 係を、 加速度センサ （4 ) の最も高感度検出が可能な共振周波数帯の振 動信号で求める、 ことを特徴とする請求項 1、 2、 3、 4又は 5の転が り軸受の余寿命診断方法。
1 0 . 前記基礎データ採取手段におけるゴミ混入状態と振動 · 寿命の 関係を、 加速度センサ （4 ) の高周波数帯の振動信号で求める、 ことを 特徴とする請求項 1、 2、 3、 4又は 5の転がり軸受の余寿命診断方法。
1 1. 前記基礎データ採取手段における潤滑剤の劣化状態と振動 · 寿 命の関係を、 加速度センサ （4 ) の最も高感度検出が可能な共振周波数 帯の振動信号で求める、 ことを特徴とする請求項 1、 2、 6， 7又は 8 の転がり軸受の余寿命診断方法。
1 2. 前記基礎データ採取手段における潤滑剤の劣化状態と振動 ■ 寿 命の関係を、 加速度センサ （4 ) の高周波帯域の振動信号で求める、 こ とを特徴とする請求項 1、 2、 6， 7又は 8の転がり軸受の余寿命診断 方法。
1 3. 前記測定手段は、 加速度センサ （4 ) の最も高感度検出が可能 な共振周波数帯の振動信号により、 ゴミ混入状態を測定する、 ことを特 徴とする請求項 1の転がり軸受の余寿命診断方法。
• 1 4. 前記測定手段は、 加速度センサ （4 ) の最も高感度検出が可能 な共振周波数帯の振動信号により、 ゴミ混入による圧痕の発生を測定す る、 ことを特徴とする請求項 1 2の転がり軸受の余寿命診断方法。
1 5. 前記測定手段は、 加速度センサ （4 ) の最も高感度検出が可能 な共振周波数帯の振動信号により、 ゴミ混入による圧痕のサイズを測定 する、 ことを特徴とする請求項 1 2の転がり軸受の余寿命診断方法。
1 6. 前記測定手段は、 加速度センサ （ 4 ) の高周波数帯の振動信号 により、 ゴミ混入状態を測定する、 ことを特徴とする請求項 2の転がり 軸受の余寿命診断方法。
1 7. 前記測定手段は、 加速度センサ （ 4 ) の高周波数帯の振動信号 により、 ゴミ混入による圧痕の発生を測定する、 ことを特徴とする請求 項 2の転がり軸受の余寿命診断方法。
1 8. 前記測定手段は、 加速度センサ （ 4 ) の高周波数帯の振動信号 により、 ゴミ混入による圧痕のサイズを測定する、 ことを特徴とする請 求項 2の転がり軸受の余寿命診断方法。
1 9. 前記測定手段は、 加速度センサ （ 4 ) の最も高感度検出が可能 な共振周波数帯の振動信号により、 潤滑剤の劣化状態を測定する、 こと を特徴とする請求項 1の転がり軸受の余寿命診断方法。
2 0. 前記測定手段は、 加速度センサ （4 ) の高周波帯域の振動信号 により、 潤滑剤の劣化状態を測定する、 ことを特徴とする請求項 2の転 がり軸受の余寿命診断方法。
2 1. 前記判定手段は、 加速度センサ （ 4 ) の最も高感度検出が可能 な共振周波数帯の振動信号により、 ゴミ混入状態の推定及び余寿命の算 出をする、 ことを特徴とする請求項 1の転がり軸受の余寿命診断方法。
2 2. 前記判定手段は、 加速度センサ （ 4 ) の最も高感度検出が可能 な共振周波数帯の振動信号で、 ゴミ混入による圧痕の発生の検出及び余 寿命の算出をする、 ことを特徴とする請求項 1の転がり軸受の余寿命診 断方法。
2 3. 前記判定手段は、 加速度センサ （ 4 ) の最も高感度検出が可能 な共振周波数帯の振動信号で、 ゴミ混入による圧痕サイズの推定及び余 寿命の算出をする、 ことを特徴とする請求項 1の転がり軸受の余寿命診 断方法。
2 4. 前記判定手段は、 加速度センサ （ 4 ) の高周波数帯の振動信号 により、 ゴミ混入状態の推定及び余寿命の算出をする、 ことを特徴とす る請求項 2の転がり軸受の余寿命診断方法。
2 5. 前記判定手段は、 加速度センサ （4 ) の高周波数帯の振動信号 で、 ゴミ混入による圧痕の発生の検出及び余寿命の算出をする、 ことを 特徴とする請求項 2の転がり軸受の余寿命診断方法。
2 6. 前記判定手段は、 加速度センサ （4 ) の高周波数帯の振動信号 で、 ゴミ混入による圧痕サイズの推定及び余寿命の算出をする、 ことを 特徴とする請求項 2の転がり軸受の余寿命診断方法。
2 7 . 前記判定手段における潤滑剤の劣化状態の推定及び余寿命の算 定を、 加速度センサ （4 ) の最も高感度検出が可能な共振周波数帯の振 動信号で求める、 ことを特徴とする請求項 1の転がり軸受の余寿命診断 方法。
2 8 . 前記判定手段における潤滑剤の劣化状態の推定及び余寿命の算 定を、 加速度センサ （4 ) の高周波帯域の振動信号で求める、 ことを特 徴とする請求項 2の転がり軸受の余寿命診断方法。
2 9 . 前記判定手段は、 予め測定した被診断転がり軸受 （ 3 ) の正常 状態の軸受荷重、 回転速度、 運転時間及び転がり軸受呼び番号に関する データとを用いる、 ことを特徴とする請求項 1又は 2の転がり軸受の余 寿命診断方法。 '
3 0 . 前記判定手段は、 前記測定手段で求めたデータ及び予め測定し た被診断転がり軸受 （ 3 ) の正常状態の振動データを用い、 加速度の低 周波振動信号の増加傾向を算出することにより、 前記被診断転がり軸受 ( 3 ) が劣化初期であるのか末期状態であるのかを判定する、 ことを特 徴とする請求項 1又は 2の転がり軸受の余寿命診断方法。
3 1 . 前記判定手段は、 加速度センサ （4 ) の最も高感度検出が可能 な共振周波数帯の振動信号を用いて、 ゴミ混入の有無及ぴ潤滑剤の劣化 の有無を判定し、 被診断転がり軸受け （ 3 ) が正常な劣化過程であるの 力、 ゴミ混入過程であるのか、潤滑剤の劣化過程であるのかを判定する、 ことを特徴とする請求項 1又は 2の転がり軸受の余寿命診断方法。
3 2 . 前記判定手段は、 加速度センサ （4 ) の高周波数帯の振動信号 を用いて、 ゴミ混入の有無及び潤滑剤の劣化の有無を判定し、 被診断転 がり軸受け （ 3 ) が正常な劣化過程であるのか、 ゴミ混入過程であるの 力、 潤滑剤の劣化過程であるのかを判定する、 ことを特徴とする請求項
1又は 2の転がり軸受の余寿命診断方法。
3 3 . 前記判定手段は、 前記被診断転がり軸受 （ 3 ) にゴミ混入もな く、潤滑剤も劣化状態にない軸受状態が正常な劣化過程であると判定し、 その余寿命と して定格寿命を算出する、 ことを特徴とする請求項 1又 は 2の転がり軸受の余寿命診断方法。
3 4 . 前記判定手段は、 前記被診断転がり軸受 （ 3 ) にゴミ が混入し、 軸受状態が劣化初期であると判定し、
前記基礎データ採取手段における振動データにより、 混入したゴミの サイズを推定し、 その余寿命を算出する、 ことを特徴とする請求項 1又 は 2の転がり軸受の余寿命診断方法。
3 5 . 前記判定手段は、 前記被診断転がり軸受 （ 3 ) の潤滑剤が劣化 して軸受状態が劣化初期であると判定し、
前記基礎データ採取手段における振動データより、 前記潤滑剤の劣化 状態を推定し、 その余寿命を算出する、 ことを特徴とする請求項 1又は 2の転がり軸受の余寿命診断方法。
3 6 . 前記判定手段は、 劣化末期と判定したときに、 前記加速度の低 周波帯振動の増加傾向に基づいて余寿命を算出する、 ことを特徴とする 請求項 1又は 2の転がり軸受の余寿命診断方法。
3 7 . 前記判定手段は、 劣化末期と判定したときに、 ゴミ混入又は潤 滑剤の劣化から劣化末期までの時間に基づいて余寿命を算出する、 こと を特徴とする請求項 1又は 2の転がり軸受の余寿命診断方法。
3 8 . 余寿命を診断しょう とする被診断転がり軸受 （ 3 ) に関する振 動信号を測定する加速度センサ （ 4 ) と、
該加速度センサ （4 ) で求めたデータを変換するアナログ デジタル 変換器 （ 5 ) と、 該アナログ/デジタル変換器 （ 5 ) で変換した振動信号の中で、 最も 高感度検出が可能な共振周波数帯の振動信号を抽出する特徴量抽出部 ( 6 ) と、
転がり軸受 （ 3 ) におけるゴミ混入状態と振動 · 軸受寿命との関係、 潤滑剤の劣化と振動 · 軸受寿命との関係を記した基礎データ、 及びボン プ、 ファ ン等の回転機器 （ 1， 2 ) に備えられた被診断転がり軸受 （ 3 ) の正常状態のときに採取した振動データ、 及び軸受荷重、 回転速度、 運 転時間及び転がり軸受呼び番号に関するデータを保存した測定結果デー タベース （ 7 ) と、
該測定結果データベース （ 7 ) に搭載されたデータを用いることによ り、 前記特徴量抽出部 （ 6 ) で抽出した、 前記被診断転がり軸受 （ 3 ) の振動信号に基づいて前記被診断転がり軸受 （ 3 ) のゴミの混入と潤滑 剤の劣化状態とを判定し、 その余寿命を診断する余寿命診断部 （ 8 ) と、 該余寿命診断部 （ 8 ) の結果を表示する診断結果表示部 （ 9 ) と、 を備えた、 ことを特徴とする転がり軸受の余寿命診断装置。
3 9. 余寿命を診断しよう とする被診断転がり軸受 （ 3 ) に関する振 動信号を測定する加速度センサ （4 ) と、
該加速度センサ （4 ) で求めたデータを変換するアナログノデジタル 変換器 （ 5 ) と、
該アナログ Zデジタル変換器 （ 5 ) で変換した振動信号の中で、 高周 波信号を抽出する特徴量抽出部 （ 6 ) と、
転がり軸受 （ 3 ) におけるゴミ混入状態と振動 · 軸受寿命との関係、 潤滑剤の劣化と振動 · 軸受寿命との関係を記した基礎データ、 及びボン プ、 ファ ン等の回転機器 （ 1， 2 ) に備えられた被診断転がり軸受 （ 3 ) の正常状態のときに採取した振動データ、 及び軸受荷重、 回転速度、 運 転時間及び転がり軸受呼び番号に関するデータを保存した測定結果デー タベース （ 7 ) と、
該測定結果データベース （ 7 ) に搭載されたデータを用いることによ り、 前記特徴量抽出部 （ 6 ) で抽出した、 前記被診断転がり軸受 （ 3 ) の振動信号に基づいて前記被診断転がり軸受 （ 3 ) のゴミの混入と潤滑 剤の劣化状態とを判定し、 その余寿命を診断する余寿命診断部 （ 8 ) と、 該余寿命診断部 （ 8 ) の結果を表示する診断結果表示部 （ 9 ) と、 を備えた、 ことを特徴とする転がり軸受の余寿命診断装置。
4 0. 前記余寿命診断部 （ 8 ) の診断結果に基づいて、 前記被診断転 がり軸受 （ 3 ) の次回の点検スケジュールと診断結果のレポー トとを出 力する点検スケジュール ·診断レポート出力部 （ 1 0 ) を、 更に備えた、 ことを特徴とする請求項 3 8又は 3 9の転がり軸受の余寿命診断装置。
4 1. 前記点検スケジュール ' 診断レポート出力部 （ 1 0 ) は、 プリ ンタ （ 1 2 ) である、 ことを特徴とする請求項 4 0の転がり軸受の余寿 命診断装置。
4 2. 前記点検スケジュール ·診断レポ一ト出力部 （ 1 0 ) は、 モ- ターである、 ことを特徴とする請求項 4 0の転がり軸受の余寿命診断装
4 3. 前記波形データと診断結果をィンターネッ ト回線に接続する伝 送用モデム （ 1 1 ) を、 更に備えた、 ことを特徴とする請求項 3 8又ほ 3 9の転がり軸受の余寿命診断装置。
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US10/515,182 US7813906B2 (en) 2002-05-31 2003-05-28 Method of predicting residual service life for rolling bearings and a device for predicting residual service life for rolling bearings
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7559240B2 (en) 2004-03-31 2009-07-14 Chugoku Electric Power Co., Inc. Method and device for assessing residual service life of rolling bearing
CN105758640A (zh) * 2014-12-19 2016-07-13 安徽容知日新信息技术有限公司 旋转设备特征频率计算方法

Families Citing this family (95)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7318007B2 (en) * 2003-12-31 2008-01-08 United Technologies Corporation Real time gear box health management system and method of using the same
DE102004048649A1 (de) * 2004-10-06 2006-04-20 Fag Kugelfischer Ag & Co. Ohg Verfahren zur Zustandsüberwachung und Lebensdauerprognose wenigstens eines Wälzlagers in einer wälzgelagerten Vorrichtung
JP4502780B2 (ja) * 2004-10-29 2010-07-14 株式会社松浦機械製作所 軸受の異常診断方法、当該方法を採用した潤滑油の供給制御方法
EP1836634A2 (en) * 2004-12-06 2007-09-26 United Technologies Corporation Method and system for developing lubricants, lubricant additives, and lubricant base stocks utilizing atomistic modeling tools
DE102005032720B4 (de) * 2005-07-13 2007-04-05 Siemens Ag Schnittstellenmodulvorrichtung für eine elektrische Maschine zur Lebensdauerberechnung eines Lagers
KR100774009B1 (ko) * 2005-10-14 2007-11-08 삼성전자주식회사 공기베어링용 강성실험장치
JP2007310611A (ja) * 2006-05-18 2007-11-29 Ntn Corp 軸受使用設備機器の監視・診断システム
CN100443876C (zh) * 2006-07-13 2008-12-17 杭州轴承试验研究中心有限公司 滚动轴承寿命和可靠性强化试验机及其试验方法
JP4767148B2 (ja) * 2006-10-23 2011-09-07 中国電力株式会社 正常データベースを用いた転がり軸受の余寿命診断方法、余寿命診断システム及び余寿命診断に用いるコンピュータプログラム
US7914250B2 (en) * 2006-12-08 2011-03-29 General Electric Company Method and system for estimating life of a gearbox
US20090006006A1 (en) * 2007-06-29 2009-01-01 Eric Jonathan Bauer Method and Apparatus For Determining An End of Service Life
JP5455298B2 (ja) * 2007-11-06 2014-03-26 オークマ株式会社 軸受状態診断装置
TWI382324B (zh) * 2008-10-03 2013-01-11 Univ Southern Taiwan Tech 以分析系統共振模態取得精準共振頻率的方法
WO2010074648A1 (en) 2008-12-22 2010-07-01 S.P.M. Instrument Ab An analysis system
EP4033212A1 (en) * 2008-12-22 2022-07-27 S.P.M. Instrument AB An analysis system
US8812265B2 (en) 2008-12-22 2014-08-19 S.P.M. Instrument Ab Analysis system
CN103398768B (zh) 2008-12-22 2017-10-13 S.P.M.仪器公司 分析具有旋转部件的机器的状态的方法和系统
US8640528B2 (en) * 2009-01-28 2014-02-04 Aktiebolaget Skf Lubrication condition monitoring
WO2010128928A1 (en) 2009-05-05 2010-11-11 S.P.M. Instrument Ab An apparatus and a method for analysing the vibration of a machine having a rotating part
CN101726413B (zh) * 2009-12-18 2011-05-18 北京工业大学 通过综合分析对炼钢转炉耳轴轴承进行故障诊断的方法
SE535559C2 (sv) 2010-01-18 2012-09-25 Spm Instr Ab Förfarande och anordning för analys av tillståndet hos maskin med roterande del
US8805624B2 (en) * 2010-01-20 2014-08-12 Honeywell International Inc. Method and system for characterizing wear damage on a rolling-element bearing
JP4787904B2 (ja) * 2010-03-17 2011-10-05 中国電力株式会社 転がり軸受の余寿命診断方法
US20120101863A1 (en) * 2010-10-22 2012-04-26 Byron Edwin Truax Machine-management system
JP5615726B2 (ja) * 2011-01-17 2014-10-29 Ntn株式会社 転がり軸受の寿命推定装置および寿命推定方法
US10203242B2 (en) 2011-07-14 2019-02-12 S.P.M. Instrument Ab Method and a system for analysing the condition of a rotating machine part
CN102589885B (zh) * 2012-03-09 2014-04-09 北京航空航天大学 一种箔片动压径向气体轴承磨损寿命的预测方法
BR112014026507A2 (pt) * 2012-04-24 2017-06-27 Skf Ab método e sistema para monitoramento de mancal
DE102012015457A1 (de) * 2012-06-12 2013-12-12 Robert Bosch Gmbh Vorrichtung und Verfahren zur Verschleißbestimmung
CN102735446B (zh) * 2012-06-14 2014-12-24 钱潮轴承有限公司 一种圆锥滚子轴承步进强化试验方法
JP5908356B2 (ja) * 2012-07-12 2016-04-26 Ntn株式会社 転がり軸受の寿命推定装置および寿命推定方法
CN102901651B (zh) * 2012-10-16 2015-12-16 南京航空航天大学 电子产品分数阶神经网络性能退化模型及寿命预测方法
US9235820B2 (en) * 2012-11-01 2016-01-12 Fluor Technologies Corporation Systems and methods for modifying an operating parameter of a coking system and adding a coke drum
JP6196093B2 (ja) * 2012-12-25 2017-09-13 Ntn株式会社 軸受装置の振動解析方法、軸受装置の振動解析装置、および転がり軸受の状態監視装置
WO2014161587A1 (en) 2013-04-05 2014-10-09 Aktiebolaget Skf Method for processing data obtained from a condition monitoring system
WO2014161590A1 (en) * 2013-04-05 2014-10-09 Aktiebolaget Skf Method for processing data obtained from a condition monitoring system
JP6192413B2 (ja) * 2013-08-01 2017-09-06 Ntn株式会社 軸受装置の振動解析方法、軸受装置の振動解析装置、および転がり軸受の状態監視装置
JP6192414B2 (ja) * 2013-08-05 2017-09-06 Ntn株式会社 転がり軸受の状態監視装置
CN105452835A (zh) * 2013-08-01 2016-03-30 Ntn株式会社 轴承装置振动分析方法、轴承装置振动分析器以及滚动轴承状态监视系统
GB2521359A (en) * 2013-12-17 2015-06-24 Skf Ab Viscosity estimation from demodulated acoustic emission
CN103954450A (zh) * 2014-05-19 2014-07-30 重庆交通大学 基于主成分分析的轴承寿命退化性能评估指标构建方法
GB2527770A (en) * 2014-07-01 2016-01-06 Skf Ab System of components with sensors and method for monitoring the system of components
KR101473237B1 (ko) 2014-08-08 2014-12-16 주식회사 두크 부스터 펌프 베어링 및 미케니컬 실의 교체주기 검출장치
US11639881B1 (en) 2014-11-19 2023-05-02 Carlos A. Rosero Integrated, continuous diagnosis, and fault detection of hydrodynamic bearings by capacitance sensing
US12264986B1 (en) 2014-11-19 2025-04-01 Carlos A. Rosero Integrated, continuous diagnosis, and fault detection of hydrodynamic bearings by capacitance sensing
CN104535322A (zh) * 2014-12-23 2015-04-22 马单 一种电机转子轴承的一次性润滑寿命试验方法
DE102015002016A1 (de) 2015-02-20 2016-08-25 Senvion Gmbh Prüfverfahren für ein Wälzlager
CN104964824B (zh) * 2015-06-29 2017-10-24 中国人民解放军空军装备研究院航空装备研究所 带涡轮支承和外机匣的航空发动机主轴承试验器
US10082443B2 (en) 2016-02-26 2018-09-25 General Electric Technology Gmbh System and method for monitoring bearing health in a journal assembly
CN105631238B (zh) * 2016-03-24 2018-05-04 河南科技大学 一种滚动轴承振动性能变异的检测方法及系统
WO2017203868A1 (ja) 2016-05-25 2017-11-30 株式会社日立製作所 転がり軸受疲労状態予測装置及び転がり軸受疲労状態予測方法
CN107462417B (zh) * 2016-06-02 2019-07-26 株洲时代新材料科技股份有限公司 一种低地板车固定铰中金属关节轴承的使用寿命检测方法
JP6557183B2 (ja) * 2016-06-28 2019-08-07 ファナック株式会社 切削加工工具の寿命判定装置、寿命判定方法及びプログラム
CN107843426B (zh) * 2016-09-19 2021-08-06 舍弗勒技术股份两合公司 轴承剩余寿命的监测方法及监测装置
CN107843369A (zh) * 2016-09-19 2018-03-27 舍弗勒技术股份两合公司 轴承实时动态载荷的监测方法及装置、轴承寿命评估方法
PL3309529T3 (pl) 2016-10-11 2022-06-13 Abb Schweiz Ag Przewidywanie pozostałej użytecznej żywotności łożysk
EP3309530A1 (en) * 2016-10-11 2018-04-18 ABB Schweiz AG Detection of bearing fault
CN106769032B (zh) * 2016-11-28 2018-11-02 南京工业大学 一种回转支承使用寿命的预测方法
CN108132148A (zh) * 2016-12-01 2018-06-08 舍弗勒技术股份两合公司 轴承寿命评估方法及装置
JP6404893B2 (ja) * 2016-12-22 2018-10-17 ファナック株式会社 工具寿命推定装置
CN106908141B (zh) * 2017-01-20 2019-10-15 北京必可测科技股份有限公司 一种润滑监测及诊断方法及装置
US10353005B2 (en) 2017-07-13 2019-07-16 Itt Manufacturing Enterprises Llc Technique for self learning motor load profile
CN107526922B (zh) * 2017-07-28 2021-03-23 华为技术有限公司 确定风扇剩余寿命的方法和装置
DE102019201121A1 (de) 2018-02-01 2019-08-01 Aktiebolaget Skf Wälzlageranordnung, Vorrichtung und Verfahren zum Bestimmen eines verwendeten und/oder restlichen Zeitraums einer Fettgebrauchsdauer
ES2949879T3 (es) * 2018-02-05 2023-10-03 Ziehl Abegg Se Procedimiento para la determinación de estados de operación de un ventilador
JP6540911B1 (ja) 2018-02-21 2019-07-10 株式会社安川電機 モータ制御システム、モータ制御装置、及びベアリング寿命診断方法
CN110608179A (zh) * 2018-06-14 2019-12-24 株式会社岛津制作所 真空泵
CN110926588A (zh) * 2018-09-19 2020-03-27 长鑫存储技术有限公司 一种半导体设备振动元件性能监测方法及系统
EP3627134B1 (en) * 2018-09-21 2021-06-30 Siemens Gamesa Renewable Energy A/S Method for detecting an incipient damage in a bearing
TWI669617B (zh) 2018-10-12 2019-08-21 財團法人工業技術研究院 設備健康狀態監控方法及其系統
KR102103331B1 (ko) * 2018-11-26 2020-04-23 주식회사 원프레딕트 베어링의 고장발생 예측 장치 및 방법
KR102223994B1 (ko) 2019-02-21 2021-03-09 한국과학기술연구원 자가 발전용 베어링 모듈의 상태 진단 시스템
JP2020158942A (ja) * 2019-03-22 2020-10-01 津田駒工業株式会社 織機における製織関連装置の異常診断装置
CN109900476A (zh) * 2019-04-03 2019-06-18 华能淮阴第二发电有限公司 一种滚动轴承寿命耗损状态监测方法及系统
CN111855166B (zh) * 2019-04-26 2024-07-26 博世力士乐（常州）有限公司 线性运动系统及其监控装置
KR102193584B1 (ko) 2019-05-28 2020-12-21 주식회사 티스마트 머신러닝 기법을 이용한 고장 부위 예측 방법 및 장치
KR20210021645A (ko) 2019-08-19 2021-03-02 퓨처메인 주식회사 진공펌프설비의 설비이상 추정시스템 및 이의 방법
US11714028B2 (en) * 2019-09-05 2023-08-01 Simmonds Precision Products, Inc. System and method for health monitoring of a bearing system
JP7290221B2 (ja) * 2019-09-30 2023-06-13 国立大学法人大阪大学 余寿命予測システム、余寿命予測装置、および余寿命予測プログラム
TWI728535B (zh) * 2019-10-31 2021-05-21 國立勤益科技大學 監控系統與其方法
EP3855153A1 (en) * 2020-01-23 2021-07-28 Siemens Aktiengesellschaft Method for determining a remaining useful life of a bearing
CN111414703B (zh) * 2020-03-27 2023-04-07 河南科技大学 一种滚动轴承剩余寿命预测方法及装置
DE102020204425A1 (de) * 2020-04-06 2021-10-07 Aktiebolaget Skf Vorrichtung und Verfahren zum Überwachen der Nutzung einer Maschinenkomponente
CA3174873A1 (en) 2020-04-09 2021-10-14 Tim Sundstrom System for controlling an internal state of a tumbling mill
JP7392615B2 (ja) * 2020-09-18 2023-12-06 トヨタ自動車株式会社 ベルト余寿命診断装置
CN113092115B (zh) * 2021-04-09 2022-10-11 重庆大学 数模联合驱动的全寿命滚动轴承数字孪生模型构建方法
CN113465923B (zh) * 2021-06-08 2023-04-11 华能国际电力股份有限公司上海石洞口第一电厂 一种磨煤机磨辊轴承的剩余寿命预测方法
CA3232805A1 (en) 2021-10-09 2023-04-13 Tim Sundstrom System and method for pump control based on pump vibrations
CN114034772B (zh) * 2021-10-18 2023-09-19 武汉科技大学 一种轧辊潜在失效检测与剩余使用寿命预测专家系统
KR102634666B1 (ko) * 2021-12-03 2024-02-07 건국대학교 산학협력단 롤투롤 공정의 롤 베어링 수명 예측 모델 구축 방법
CN114216935B (zh) * 2021-12-24 2023-11-21 沃伯瑞新材料(江苏)有限公司 一种基于静电感应检测润滑油性能的装置
US12210340B2 (en) * 2022-06-28 2025-01-28 Saudi Arabian Oil Company Method for vibration measurement and diagnostics using single vibration measurement probe
CN115050460B (zh) * 2022-08-17 2022-11-15 深圳市三维医疗设备有限公司 一种基于大数据的医疗设备全生命周期监管系统及方法
CN115575126A (zh) * 2022-09-29 2023-01-06 华电电力科学研究院有限公司 一种基于信息融合的滚动轴承润滑脂加注管理方法
CN116204766B (zh) * 2022-12-31 2025-09-16 中国航发沈阳发动机研究所 基于深度学习和粒子滤波的滚动轴承剩余寿命预测方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07218334A (ja) * 1994-02-07 1995-08-18 Nippon Steel Corp 軸受の異常診断方法及び装置
JPH07311082A (ja) * 1994-05-20 1995-11-28 Omron Corp 回転機器の異常診断装置
JPH112239A (ja) * 1997-06-13 1999-01-06 Nippon Seiko Kk 転がり軸受の各種状態値を測定する装置
JP2001124665A (ja) * 1999-10-29 2001-05-11 Toshiba Corp 転がり軸受の診断装置及び診断方法
JP2002148148A (ja) * 2000-08-29 2002-05-22 Nsk Ltd 転がり軸受の寿命予測方法、寿命予測装置、寿命予測装置を使用した転がり軸受選定装置及び記憶媒体

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3705516A (en) 1971-09-30 1972-12-12 Northrop Corp Method and apparatus for testing the condition of a machine
JPH0641769B2 (ja) * 1985-02-20 1994-06-01 株式会社日立製作所 滑り軸受保護装置
US5058434A (en) * 1990-02-27 1991-10-22 Carl Schenck Ag Process for early detection of damage to machine parts
JPH09113416A (ja) * 1995-10-17 1997-05-02 Nippon Steel Corp ころがり軸受の損傷診断方法
JP2002023841A (ja) * 2000-07-04 2002-01-25 Asahi Eng Co Ltd 設備機器診断システム
US6967586B2 (en) * 2000-10-20 2005-11-22 Sankyo Seiki Mfg. Co., Ltd. Bearing test method, bearing test device, bearing monitoring device and storage device
JP2003130048A (ja) * 2001-10-26 2003-05-08 Nsk Ltd 転がり軸受の寿命予測方法、寿命予測装置、寿命予測装置を使用した転がり軸受選定装置、プログラム及び環境係数決定方法
US6763312B1 (en) * 2003-01-11 2004-07-13 Dynamic Measurement Consultants, Llc Multiple discriminate analysis and data integration of vibration in rotation machinery
JP4504065B2 (ja) * 2004-03-31 2010-07-14 中国電力株式会社 転がり軸受の余寿命診断方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07218334A (ja) * 1994-02-07 1995-08-18 Nippon Steel Corp 軸受の異常診断方法及び装置
JPH07311082A (ja) * 1994-05-20 1995-11-28 Omron Corp 回転機器の異常診断装置
JPH112239A (ja) * 1997-06-13 1999-01-06 Nippon Seiko Kk 転がり軸受の各種状態値を測定する装置
JP2001124665A (ja) * 1999-10-29 2001-05-11 Toshiba Corp 転がり軸受の診断装置及び診断方法
JP2002148148A (ja) * 2000-08-29 2002-05-22 Nsk Ltd 転がり軸受の寿命予測方法、寿命予測装置、寿命予測装置を使用した転がり軸受選定装置及び記憶媒体

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP1510805A4 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7559240B2 (en) 2004-03-31 2009-07-14 Chugoku Electric Power Co., Inc. Method and device for assessing residual service life of rolling bearing
CN105758640A (zh) * 2014-12-19 2016-07-13 安徽容知日新信息技术有限公司 旋转设备特征频率计算方法

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