JP2006029240A - 監視診断システム - Google Patents

Abstract

【課題】 内燃機関表面の特定部位に取り付けられた表面振動センサにより検出される表面振動の性能データに対して、表面振動センサの特性等を考慮しつつ予め定められた手法によって異常の有無を検知し、異常が見つかった場合にはその異常の種類から総合的に判断して故障箇所と故障内容とを診断する。
【解決手段】 内燃機関表面の振動計測部位に取り付けられた表面振動センサ６１ａと、この表面振動センサ６１ａによる振動波形の信号を気筒の燃焼１サイクルの期間単位で順次取り込むとともに、取り込んだ期間単位のデータを周波数分析し、その分析結果から実効値を求めるフィルタ処理部６２とを備えており、異常検知部６は、このフィルタ処理部６２にて求められた実効値と正常範囲値データ格納部８に格納されている正常範囲値とを比較することにより、実効値が正常範囲値から外れている場合に異常を検知する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、内燃機関の特定の部位に設置された表面振動センサ及び温度、圧力等の従来センサにより検出される性能データに基づいて内燃機関の各部の異常を検知し故障を診断する監視診断システムに関する。

従来より、内燃機関の故障を予知する装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

この故障予知装置は、機関の各部の振動や温度、発生音等を検出するための複数のセンサと、これらの各センサの検出値の変化を予め各種の異常に応じて設定された標準的な変化傾向と比較し、特定の変化傾向の組み合わせと一致する傾向を示している場合にその変化傾向に該当する箇所の異常と判定する判定手段と、この判定手段による判定結果を予知信号として出力する出力手段とを備えている。

このような構成の故障予知装置によれば、例えば振動センサを主軸受メタルに１個、シリンダブロックに２個、ギアケースに１個、排気マニホールドに１個ずつ設け、温度センサを主軸受メタルの裏側と各気筒の排気管に１個ずつ、潤滑油系に１個設け、音センサを機関の近傍に配置する、というように必要な箇所にそれぞれ必要なセンサを取り付けることにより、例えば、主軸受メタルに取り付けられた振動センサと温度センサとによって主軸受メタルの磨耗状態が判定でき、シリンダブロックに取り付けられた振動センサと主軸受メタルに取り付けられた温度センサとによってクランク軸の亀裂の有無を判定でき、ギアケースに取り付けられた振動センサと機関の近傍に配置された音センサとによってねじりダンパの異常の有無が判定できるようになっている。
特許第３０５３３０４号公報

しかしながら、上記従来の故障予知装置では、個々の部位に取り付けられた種々のセンサによって個々の部位の故障の予知は可能であるものの、例えばある部位のセンサによる異常の検知が、他の部位の影響によるものである場合に、他の部位の故障まで予知できる構成とはなっていない。つまり、各部位に直接取り付けられたセンサ（例えば、振動センサ）が主として各部位の振動を検知することにより当該部位の故障を予知するためにだけ使用されており、これら複数のセンサの検知出力を総合的に勘案して、内燃機関の故障箇所や故障内容を総合的に判断することまでは行われていなかった。

また、各部位の状態をセンサによって直接検出する場合、センサ数が多くなるために必然的にコストアップにつながるといった問題があった。

ところで、熟練した機関長は、聴音棒を使い機関の固体音（振動）の変化を利用して、機関の状態を評価している。換言すると、機関表面振動を用いて機関の状態を把握することが可能と言える。従って、温度、圧力等の従来形センサによる信号を検知項目として構築された監視診断システムに、機関表面振動センサによる信号を新たな検知項目として取り入れることにより、以下の２つのメリットが生まれると考えられる。１つ目のメリットは、従来形のセンサによる検知項目に振動センサによる検知項目が増えることで、診断精度の向上が図れる点であり、２つ目のメリットは、従来形センサでは検知できない機関内部の微小な変化、例えばメタル等の磨耗を検知できるようになると、従来形センサだけによる監視診断システムより高いレベルの予防保全が実践できる点である。

ここで、本発明者らは、上記の温度、圧力等の従来型センサで構成された監視診断システムをすでに提案している（特願２００３−１５４９２８号）。この診断監視システムは、内燃機関の各検出部位にそれぞれ取り付けられた温度、圧力等を検出する検出手段と、内燃機関が設置された後の正常運転時の運転初期データに基づいて設定された性能データの正常範囲値を予め格納している正常範囲値データ格納手段と、各検出手段により各検出部位の値を直接的または間接的な手法により検出することによって得られる性能データと正常範囲値データ格納手段に格納されている正常範囲値とを比較することにより、各検出手段より得られた性能データが正常範囲値から外れている場合に異常を検知する異常検知手段と、この異常検知手段での検知結果に基づき、内燃機関の故障箇所と故障内容とを診断する故障診断手段とを備えた構成となっている。

すなわち、各計測項目の正常範囲値は、内燃機関（以下単に「機関」ともいう。）が正常かつ現地で稼動させる状態（舶用の場合は海上公試以後）で、機関出力との相関を一度計測、算出することで設定している。そして、このようにして得られた関係式から、機関出力を常時監視することで、各計測項目の正常値をリアルタイムで求めている。

従って、機関表面振動解析のアルゴリズムを従来形センサ（温度センサ、圧力センサ）で構成された上記監視診断システムに統合させることを考えると、各々の振動値は機関の出力との相関で正常範囲値を設定してリアルタイムで表示させる必要がある。

ここで、本発明者らは、機関の出力と表面振動との間に相関関係があることを実証するために、以下の試験を行った。

機関の表面振動解析による機関内部の微小変化の検知対象項目は、以下の３項目である。

（１）動弁系磨耗
（２）主軸受メタル磨耗
（３）ピストン磨耗
これらの項目は、従来から使用されている温度、圧力、流量等のセンサでは異常の検知が困難である項目であり、かつメンテナンスに機関停止など多大な工数が発生するものを基準として設定している。

この試験では、実際の機関（仕様の詳細については省略する。）１台を疑似故障試験用として用意した。また、上記３項目について、機関の表面振動で異常を検知するため、最終的に以下の計測位置での計測を試みた。

（１）ライナ中心横のブロック（以下「気筒横ブロック」という。）の表面
（２）気筒のヘッド（以下「気筒ヘッド」という。）の表面
（３）主軸受横のブロック（以下「主軸受横ブロック」という。）の表面
上記計測位置を図７０に示す。図７０は、６気筒エンジンの概観図である。

各計測位置での負荷による変化を調査した結果、いずれの計測位置においても負荷の増加に伴って、振動が増加することが確認された。因みに、計測位置が第２気筒横ブロックの表面の場合の、負荷０％、５０％、１００％のそれぞれの計測結果を図７１（ａ）〜（ｃ）に示す。このような計測結果は、図示は省略しているが他の計測位置においても同様であった。因みに、図７１の各図において、図中に記載の１個の数字と２個のアルファベットの組み合わせによる記号は、先頭の数字が各気筒の番号を示しており、「ＦＴ」がファイアリングトップ（気筒爆発）、「ＥＣ」がイグゾーストバルブのクローズ（排気弁着座）、「ＳＣ」がサクションバルブのクローズ（吸気弁着座）を意味している。例えば、図中の「１ＦＴ」は第１気筒の爆発タイミング位置を示し、「６ＥＣ」は第６気筒の排気弁着座タイミング位置を示し、「２ＳＣ」は第２気筒の吸気弁着座タイミング位置を示している。このような記号の意味は、後に出てくる各図の計測結果においても同様である。

以上の結果より、各検出対象部位の振動値は、機関の出力との相関で正常範囲値を設定してリアルタイムで表示させることが可能であることが実証された。

本発明はこのような実証結果を踏まえて創案されたもので、その目的は、内燃機関表面の特定部位に取り付けられた表面振動センサにより検出される表面振動の性能データに対して、表面振動センサの特性等を考慮しつつ予め定められた手法によって異常の有無を検知し、異常が見つかった場合にはその異常の種類から総合的に判断して故障箇所と故障内容とを診断することにより、内燃機関の故障をいち早くかつより精度よく診断することのできる監視診断システムを提供することにある。

上記課題を解決するため、本発明に係わる内燃機関の監視診断システムは、内燃機関の正常運転時の運転データに基づいて設定された検出対象部位の振動性能データの正常範囲値を予め格納している正常範囲値データ格納手段と、前記内燃機関表面の１または複数の振動計測部位に取り付けられた表面振動センサと、この表面振動センサによる振動波形の信号を気筒の燃焼１サイクルの期間単位で順次取り込むとともに、取り込んだ期間単位のデータを周波数分析し、その分析結果から実効値を求めるフィルタ処理手段と、このフィルタ処理手段にて求められた実効値と前記正常範囲値データ格納手段に格納されている正常範囲値とを比較することにより、前記実効値が前記正常範囲値から外れている場合に異常を検知する異常検知手段と、この異常検知手段での検知結果に基づき、前記内燃機関の故障箇所と故障内容とを診断する故障診断手段と、を備えたことを特徴とする。

また、本発明に係わる内燃機関の監視診断システムは、内燃機関の正常運転時の運転データに基づいて設定された検出対象部位の振動性能データの正常範囲値を予め格納している正常範囲値データ格納手段と、前記内燃機関表面の１または複数の振動計測部位に取り付けられた表面振動センサと、この表面振動センサによる振動波形の信号を気筒の燃焼１サイクルの期間単位で順次取り込むとともに、この振動波形の信号からさらに検出対象部位の振動を検出できる所定のタイミングにて信号波形を切り出す時間ゲート手段と、この時間ゲート手段により切り出されたデータを周波数分析し、その分析結果から実効値を求めるフィルタ処理手段と、このフィルタ処理手段にて求められた実効値と前記正常範囲値データ格納手段に格納されている正常範囲値とを比較することにより、前記実効値が前記正常範囲値から外れている場合に異常を検知する異常検知手段と、この異常検知手段での検知結果に基づき、前記内燃機関の故障箇所と故障内容とを診断する故障診断手段と、を備えたことを特徴とする。すなわち、本発明の監視診断システムは、上記発明の監視診断システムにおいて、時間ゲート手段をさらに追加した構成となっている。

内燃機関が例えば４サイクル機関である場合、１燃焼サイクルはクランク軸２回転（クランク角度７２０度）に該当する。その結果、１サイクル内でのタイミングチャートをもとに時系列で現象を捉えることができる。つまり、対象とする現象を１サイクル単位で処理できることになる。

具体的には、連続して入力される時間データを第１気筒燃焼トップ信号（回転トップパルス：１ＦＴＤＣ）をトリガにして、燃焼１サイクル毎の処理ができるように時間データを区切り、この燃焼１サイクル単位で表面振動センサによる振動波形の信号を取り込む。この場合、時間ゲート手段により、燃焼サイクル毎に区切られた時間データから、１ＦＴＤＣを基準として、必要とする任意の区間で時間データをさらに切り出すようにしてもよい。そして、このようにして切り出された時間データの振動波形の信号を周波数分析（フィルタ処理）し、周波数分析結果に周波数軸上でバンドパスフィルタをかけて、部分和（パーシャルオーバーオール：実効値ＲＭＳ）を求め、このＲＭＳ値を、異常検知手段に入力する。

一方、異常検知手段では、リアルタイムに適当な正常値を求めるために、以下に示すアルゴリズムを適用している。まず図７２に示す通り、機関出力（電力）と各計測値の相関を予め求めておく。その後、出力をリアルタイムで計測すれば、同時に各計測項目の正常値が求められる。

例えば、図７３に示すように、機関出力より算出された正常値１０１に、図中斜線を付して示すように上下限の正常範囲（実際は「注意」と「警報」の２水準で検知）を設定し、計測値がこの範囲を超えた場合に異常とみなす。

故障診断手段は、この異常検知手段での検知結果に基づき、後述する診断マップやガイダンスマップを参照して内燃機関の故障箇所と故障内容とを診断する。

ここで、表面振動センサが取り付けられる振動計測部位は、隣接配置されている３個の気筒のうち中央部に位置している気筒の横ブロックの１箇所であり、この部位に取り付けられた表面振動センサによる検出対象部位は、隣接配置されている上記３個の気筒の動弁系の振動である。また、表面振動センサが取り付けられる振動計測部位は、各気筒のヘッドの１箇所であり、この部位に取り付けられた表面振動センサによる検出対象部位は、各気筒の動弁系の振動である。さらに、表面振動センサが取り付けられる振動計測部位は、任意の気筒（より好ましくは、複数の気筒のうち中央部に位置している気筒）の主軸受横ブロックの１箇所であり、この部位に取り付けられた表面振動センサによる検出対象部位は、各気筒の主軸受メタル部分の振動である。これら表面振動センサの振動計測部位と検出対象部位との関係は、後述する疑似故障試験によって求めたものである。

また、表面振動センサが取り付けられる振動計測部位は、気筒のライナの１箇所であり、この部位に取り付けられた表面振動センサによる検出対象部位は、当該気筒のピストン部分の振動である。また、表面振動センサが取り付けられる振動計測部位は、気筒の横ブロックの１箇所であり、この部位に取り付けられた表面振動センサによる検出対象部位は、当該気筒のピストン部分の振動である。これら表面振動センサの振動計測部位と検出対象部位との関係は、後述する疑似故障試験によって求めたものである。

また、本発明に係わる内燃機関の監視診断システムは、前記内燃機関内部の各検出部位にそれぞれ取り付けられた温度、圧力等を検出する第１検出手段と、前記内燃機関表面の１または複数の振動計測部位に取り付けられた表面振動を検出する第２検出手段と、前記内燃機関が設置された後の正常運転時の運転初期データに基づいて設定された性能データの正常範囲値を予め格納している正常範囲値データ格納手段と、前記第２検出手段による振動波形の信号を気筒の燃焼１サイクルの期間単位で順次取り込むとともに、取り込んだ期間単位のデータを周波数分析し、その分析結果から実効値を求めるフィルタ処理手段と、前記各第１検出手段により各検出部位の値を直接的または間接的な手法により検出することによって得られる性能データと前記正常範囲値データ格納手段に格納されている正常範囲値とを比較することにより、前記各検出手段より得られた性能データが正常範囲値から外れている場合に異常を検知するとともに、前記フィルタ処理手段にて求められた実効値と前記正常範囲値データ格納手段に格納されている正常範囲値とを比較することにより、前記実効値が前記正常範囲値から外れている場合に異常を検知する異常検知手段と、この異常検知手段での検知結果に基づき、前記内燃機関の故障箇所と故障内容とを診断する故障診断手段と、を備えたことを特徴とする。

このような特徴を有する本発明によれば、正常範囲値データ格納手段に格納される正常範囲値のデータは、実稼働する作業場に内燃機関が設置された後の正常運転時の運転初期データに基づいて設定されている。これにより、各内燃機関の設置状況に応じた適正な正常範囲値が設定されることになり、このように設定された圧力や温度等の正常範囲値と、圧力センサや温度センサ等の各第１検出手段より得られた圧力及び温度に関する性能データとを比較するとともに、設定された振動の正常範囲値と、表面振動センサである各第２検出手段より得られた表面振動に関する性能データとを比較することで、その内燃機関の異常検知の精度を上げることが可能となる。

また、本発明に係わる内燃機関の監視診断システムは、前記内燃機関内部の各検出部位にそれぞれ取り付けられた温度、圧力等を検出する第１検出手段と、前記内燃機関表面の１または複数の振動計測部位に取り付けられた表面振動を検出する第２検出手段と、前記内燃機関が設置された後の正常運転時の運転初期データに基づいて設定された性能データの正常範囲値を予め格納している正常範囲値データ格納手段と、前記第２検出手段による振動波形の信号を気筒の燃焼１サイクルの期間単位で順次取り込むとともに、この振動波形の信号からさらに検出対象部位の振動を検出できる所定のタイミングにて信号波形を切り出す時間ゲート手段と、この時間ゲート手段により切り出されたデータを周波数分析し、その分析結果から実効値を求めるフィルタ処理手段と、前記各第１検出手段により各検出部位の値を直接的または間接的な手法により検出することによって得られる性能データと前記正常範囲値データ格納手段に格納されている正常範囲値とを比較することにより、前記各検出手段より得られた性能データが正常範囲値から外れている場合に異常を検知するとともに、前記フィルタ処理手段にて求められた実効値と前記正常範囲値データ格納手段に格納されている正常範囲値とを比較することにより、前記実効値が前記正常範囲値から外れている場合に異常を検知する異常検知手段と、この異常検知手段での検知結果に基づき、前記内燃機関の故障箇所と故障内容とを診断する故障診断手段と、を備えたことを特徴とする。

このような特徴を有する本発明によれば、正常範囲値データ格納手段に格納される正常範囲値のデータは、実稼働する作業場に内燃機関が設置された後の正常運転時の運転初期データに基づいて設定されている。これにより、各内燃機関の設置状況に応じた適正な正常範囲値が設定されることになり、このように設定された圧力や温度等の正常範囲値と、圧力センサや温度センサ等の各第１検出手段より得られた圧力及び温度に関する性能データとを比較するとともに、設定された振動の正常範囲値と、表面振動センサである各第２検出手段より得られた表面振動に関する性能データとを比較することで、その内燃機関の異常検知の精度を上げることが可能となる。

本発明の監視診断システムによれば、検知項目として、温度センサや圧力センサ等の従来形センサによる信号の検知項目に、機関表面振動センサによる信号を新たな検知項目として加えることにより、診断精度の向上を図ることができるとともに、従来形センサだけでは検知できない機関内部の微小な変化、例えばメタル等の磨耗を検知できるようになるため、より高いレベルの予防保全が実践できるといった特有の効果を奏する。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。

本発明の監視診断システムは、本発明者らが先に提案している基本となる監視診断システム（以下「基本監視診断システム」という。）に組み込むことでより優れた効果を発揮する。従って、本実施形態では、まずこの基本監視診断システムについてその全体を説明し、その後、本発明の監視診断システムの特徴（基本監視診断システムに追加した部分）について説明する。

−基本監視診断システムの説明−
図２は、基本監視診断システムのシステム構成を示す機能ブロック図である。

この基本監視診断システムは、大別すると、内燃機関及び発電機等の被駆動機（以下、「内燃機関」と称す）１０の検知部位に設けられた各種センサ群１〜４、データ収集部５、異常検知部６、故障診断部７、正常範囲値データ格納部８、診断マップ格納部９ａ、ガイダンスマップ格納部９ｂにより構成されている。

温度センサ群１の各温度センサ１ａは、主軸受メタルの裏側、各気筒の排気管、潤滑油系、冷却水系などの必要箇所に必要個数取り付けられており、圧力センサ群２の各圧力センサ２ａは、主に潤滑油系、冷却水系、吸入空気系、燃料供給系及びシリンダブロックのクランク室などの必要箇所に必要個数取り付けられており、流量センサ群３の各流量センサ３ａは潤滑油系や燃料供給系などの必要箇所に必要個数取り付けられており、振動センサ群４の各振動センサ４ａは、主軸受メタル、シリンダブロック、ギアケース、排気マニホールドなどの必要箇所に必要個数取り付けられている。

このような各センサ群１〜４の取り付け自体は、内燃機関の分野においては従来から行われていることであり、特に目新しいことではない。また、これらの各センサ１ａ〜４ａからデータを収集すること自体も従来から行われていることである。ただし、この基本監視診断システムでは、後述するように、任意のセンサの検知による性能データの検出方法に工夫を凝らせている。

このような各センサ群１〜４により検出された性能データは、データ収集部５によって収集された後、異常検知部６に送られる。

異常検知部６では、データ収集部５を介して得られる各センサ１ａ〜４ａからの性能データと出力に重み付き移動平均処理して、正常範囲値データ格納部８に格納されている正常範囲値（これについては後述する）とを比較することにより、各センサ１ａ〜４ａより得られた性能データが正常範囲値から外れている場合に異常を検知する。

故障診断部７は、この異常検知部６での検知結果に基づき、診断マップ格納部９ａに格納されている診断マップ（これについては後述する）を参照して、内燃機関１０の故障箇所と故障内容とを診断し、その診断結果を出力する。また、故障診断部７は、診断マップから検索した故障名に基づき、ガイダンスマップ格納部９ｂに格納されているガイダンスマップ（これについても後述する）から対策情報を抽出し、診断結果として出力する。

図３は、本実施形態における内燃機関１０の構造の一例を示している。

本実施形態の内燃機関１０は、エンジン部１１と発電機１２とが筐体２０内に一体に組み込まれたいわゆるパッケージ形発電機である。筐体（パッケージ）２０の右上部には、外部の空気を筐体２０内部に取り入れるための吸入口２１が設けられており、吸入口２１から取り入れられた空気の一部は、エアクリーナ１３を介してエンジン部１１で燃料を燃焼させた後、ターボチャージャ（Ｔ／Ｃ）１４に導かれている。エンジン部１１には、ＦＯポンプ（図示省略）、ＦＯフィルタ、ＬＯ（潤滑油）フィルタ、フィードポンプ（図示省略）、ラジエータなどが収容されているとともに、エンジン部１１のクランクシャフトを介して駆動されるラジエータファン１５が取り付けられており、ラジエータファン１５の下流側の筐体（パッケージ）２０に、内部空気を外部に放出するための導出口２２が設けられている。

＜正常範囲値データ格納部８に格納される正常範囲値の説明＞
正常範囲値データ格納部８に格納される正常範囲値のデータは、内燃機関１０が設置された後の正常運転時の運転初期データに基づいて設定される。すなわち、内燃機関１０は、設置場所や設置環境等によって正常運転時に得られる運転データが異なる。例えば、冬の厳しい北海道で使用する場合と、夏の暑い沖縄で使用する場合とでは、正常運転時に得られる運転データは当然に異なることになる。そのため、本基本監視診断システムでは、正常範囲値データ格納部８に格納する正常範囲値のデータを、内燃機関１０を設置した後の正常運転時に得られる運転初期データに基づいて設定する。これにより、内燃機関１０の設置状況に応じた適正な正常範囲値が設定されることになる。

この正常範囲値の設定方法を、内燃機関１０の排気温度と機関出力との関係に着目して具体的に説明する。

この正常範囲値のデータは、設置される内燃機関１０の外部環境条件（大気温度、気圧、湿度、冷却水温度等）と内燃機関１０の出力の大きさとに基づいて、正常値を、下式（１）〜（４）のように数式化する。

そして、この数式（１）〜（４）と、内燃機関１０が設置された後の正常運転時の運転初期データとを用いて正常値を計算により求め、適正な許容値を考慮して、正常範囲幅を設定する。これにより、内燃機関１０の設置場所に応じて係数を決めることができるため、正常範囲値（正常範囲幅）をより適正に設定することができる。

なお、この正常範囲値による異常検知の手法については、上記で説明した内燃機関１０の排気温度に限らず、給気圧力、冷却水の温度及び圧力、海水の圧力、潤滑油の温度及び圧力、燃料油の圧力及び流量など検出する大部分のデータに適用する。

＜異常検知部６の説明＞
図４は、内燃機関１０の正常運転時に得られる運転初期データの一例であり、排気温度（℃）と内燃機関１０の出力（ｋＷ）との関係を示している。従来は、最大出力に対する排気温度を基に上限温度を設定し、この上限温度を超えたときに異常と判断していたが、本実施形態では、この運転初期データを、上記数式（１）〜（４）に当てはめて正常範囲値（正常範囲幅）を計算している。

図５は、計算により求めた正常範囲値（図中、斜線を付して示す幅）を図４に示す運転初期データに重ね合わせて示したグラフである。すなわち、本実施形態の異常検知部６では、内燃機関１０の出力（以下、「機関出力」ともいう。）に対して、排気温度がその機関出力に対する正常範囲値（斜線部分）内にある場合には正常と判断し、この正常範囲値を超えた場合に異常を検知する。

＜重み付き移動平均の説明＞
ここで、機関出力が安定せず、出力の時間変化が大きい場合には、時間遅れのある性能データの正常範囲値を、変化の早い出力から単純に上記数式（１）〜（４）を用いて求めたのでは誤差が大きく、異常検知の精度が落ちることになる。そこで、本実施形態では、次のようにして異常検知の精度向上を図っている。

すなわち、温度センサ１ａより得られる性能データと、それの正常値計算に用いる出力に重み付き移動平均処理して得られたデータを用いている。この場合、重み付き移動平均処理は、温度センサ１ａより得られる性能データと出力の時間変化を一致させるように設定する。出力に対して時間遅れの大きい（変化の遅い）性能データには少ない移動平均数で移動平均処理を行う一方、正常値計算に用いる出力は多い移動平均数で移動平均処理を行うように構成する。このように性能と出力の時間変化を一致させることで、正常範囲の誤差を少なくし、異常検知の精度の向上を図っている。

図６は、機関出力（ｋＷ）と排気温度のタイミングチャートを示している。負荷変動の大きい機関出力に対して性能データである排気温度は時間遅れのあるデータとなっている。時間遅れは、特にエンジンの起動時と停止時に（すなわち、過渡状態において）顕著に現れる。そのため、エンジンの起動時や停止時も含めて、出力変化の大きい過渡状態では、この時間遅れを考慮しなければ、正しい異常検知が行えない。

図７は、図６に示すグラフで負荷変動の大きい時の機関出力と排気温度との関係（図６中、破線で囲んだ部分）を時間軸を拡大して示したものであり、移動平均処理を行う前の状態である。因みに、図中の移動平均（出力：１，排温：１）とは、出力も排気温度も移動平均処理を行っていない（すなわち、出力及び排気温度共に移動平均数＝１）ことを示している。ここで、上記数式（１）〜（４）を用いて計算した機関出力に対する排気温度の正常範囲値（正常範囲幅）は、図７に細い実線の波形幅で示すように、機関出力の変動に応じて不規則に変動している。そして、このグラフに、排気温度を検出する温度センサにより検知された排気温度データ（図中、符号８１により示す）を重ね合わせると、排気温度に異常が無くても、図中の丸囲み部分及び黒丸部分で排気温度データが正常範囲値からはみ出す結果、この部分で異常を検知（誤検知）してしまうことになる。

これに対し、図８は、機関出力及び排気温度の両方を、同数（出力及び排気温度共に同じ移動平均数）で移動平均処理を行った結果を示している。移動平均処理を行った結果、排気温度の実測データ８１と出力の変化が平均化され、図７に示した場合に比べて誤検知の回数が減っている。しかしながら、このような性能と出力の同数の移動平均処理では、両者の時間変化は一致せず、図中の黒丸部分で排気温度データ８１が正常範囲値からはみ出す結果、この部分で異常を検知（誤検知）することになる。

これに対し、図９は、機関出力及び排気温度の両方を、異なる数（出力の移動平均数＝６０、排気温度の移動平均数＝１）で移動平均処理を行った結果を示している。このような重み付き移動平均処理を行った結果、排気温度の実測データと正常範囲値の変化の時間遅れがほぼ一致したものとなっており、図８に示した場合に比べて異常検知の精度が大きく改善され、誤検知の回数が０回となっており、出力変動が大きいときの異常検知の精度が向上している。なお、図９には移動平均処理をしていない機関出力（符号９８により示す）も参考に示している。

因みに、図１０は別の事例を示しており、エンジン起動時の機関出力と排気温度との関係を示したものである。

図１１は図１０の起動時（破線で囲んだ部分）を時間軸を拡大して示しており、機関出力及び排気温度の両方を、同数（出力及び排気温度共に移動平均数＝１０）で移動平均処理を行った結果を示している。この場合、図中の白丸部分８３で排気温度データ８２が正常範囲値からはみ出す結果、この部分で異常を検知（誤検知）してしまうことになる。

これに対し、図１２は、機関出力及び排気温度を、重み付き移動平均処理（出力の移動平均数＝２０、排気温度の移動平均数＝１）で移動平均処理を行った結果を示している。このように重み付き移動平均処理を行った結果、正常範囲値の変化が排気温度の実測データ８２の時間遅れを考慮したものとなっている。つまり、図１１に示した場合に比べて異常検知の精度が大きく改善されて誤検知の回数が０回となっており、異常検知の精度が向上している。

＜性能データの検出に関する本実施形態の説明＞
（１）燃料供給系の燃料油圧の検出
燃料供給系に設けられる圧力センサ２ａでは、配管内燃料の燃料（ＦＯ）ポンプの噴射に伴う圧力変動を考慮せずに燃料圧力を検出した場合には、誤検知が頻繁に発生することになる。

図１３は、図３に示すエンジン部１１の燃料供給系の概略図である。

燃料供給系は、図示しない燃料タンクと燃料ポンプ（ＦＯポンプ）３１に設けられたフィードポンプ３２の入力側とが第１配管３４によって接続され、フィードポンプ３２の出力側とＦＯフィルタ３３の入力側とが第２配管３５によって接続され、ＦＯフィルタ３３の出力側とＦＯポンプ３１の入力側とが第３配管３６によって接続されている。そして、ＦＯポンプ３１の出力側が第４配管３７を介して図示しない燃料タンクに接続された構成となっている。

このような構成の燃料供給系においては、任意の配管（例えば、第３配管３６）に燃料油圧を測定するための圧力センサ２ａが取り付けられている。しかしながら、ＦＯフィルタ３３後の燃料油圧には、スピルにより大きな圧力変動がある。そのため、この圧力変動が原因で、圧力測定の精度が低下し、圧力センサ２ａの寿命も低下することになる。

そこで、本実施形態では、ＦＯフィルタ３３直後の第３配管３６部分を分岐して、絞りφ０．３の圧力取出管３８を接続し、この圧力取出管３８に圧力センサ２ａを接続している。すなわち、圧力取出管３８に絞りφ０．３の細孔部３８ａを設けることにより、配管内燃料の燃料ポンプ３１の噴射に伴う圧力変動を減衰させて平均的な燃料圧力を測定する構成としている。

図１４は、圧力センサ２ａによって配管内の燃料油圧を測定した結果の一例を示している。圧力取出管３８に細孔部３８ａを設けない場合には、図中符号９１で示すように、０．２〜０．４ＭＰａの範囲で圧力変動が生じているが、絞りφ０．３の細孔部３８ａを設けた場合、図中符号９２で示すように、圧力変動が改善されており、平均的な燃料圧力の測定が可能となっている。この例では、絞りφ０．３の細孔部３８ａを圧力取出管３８に設けることで、圧力変動を０．０２ＭＰａ以下に低減できている。このように、配管内燃料の燃料ポンプ３１の噴射に伴う圧力変動を減衰させることにより、燃料圧力の検出精度と圧力センサ２ａの耐久性を向上させることができる。

（２）クランク室内圧によるブローバイ検出
エンジン１１のクランク室の圧力を測定する圧力センサ２ａでは、クランク室内のピストンやクランクの運動に伴う圧力変動を考慮せずにクランク室圧力を検出した場合には、誤検知が頻繁に発生することになる。

図１５は、クランク室の圧力を測定する系の概略図であり、本発明の一例として、エンジン１１の図示しないクランク室への給油口４１部分を分岐して、絞りφ０．２の圧力取出管４２を接続し、この圧力取出管４２に圧力センサ２ａを接続している。すなわち、圧力取出管４２に絞りφ０．２の細孔部４２ａを設けることにより、クランク室内のピストンやクランクの運動に伴う圧力変動を減衰させて平均的なクランク室圧力を測定する構成としている。

図１６は、圧力センサ２ａによってクランク室の圧力を測定した結果を示している。圧力取出管４２に細孔部４２ａを設けない場合には、図中符号９５で示すように、０．０〜０．９ｋＰａの範囲で圧力変動が生じているが、絞りφ０．２の細孔部４２ａを設けた場合には、図中符号９６で示すように、圧力変動が改善されており、平均的なクランク室圧力の測定が可能となっている。このように圧力変動を減衰させることにより、クランク室圧力の検出精度と圧力センサ２ａの耐久性を向上させることができる。

これにより、異常検知部６は、図１７に示すように、平均的なクランク室圧力と機器外部の大気圧との圧力差に対して、予め求めておいたブローバイガス量と当該圧力差との関係から、ブローバイガス量を精度良く推定することが可能となり、後述する故障診断部７での故障診断も精度良く行うことができる。

（３）ラジエータファンの空気流量の検出
内燃機関１０のラジエータファン１５（図３参照）の空気流量の検出の場合、図３に示すパッケージ形発電機では、パッケージ外部の空気温度とラジエータファン１５の前もしくは後に設置された温度センサ１ａにより検出された空気温度との温度差から、ラジエータファン１５の空気流量を推定して、冷却系の異常を検知する。これは、パッケージ形発電機では、内燃機関１０自体やラジエータからの放熱量が空気流量と前記温度差との積に比例する（空気温度差×空気流量∝（機関＋発電機）放熱量）ことから、この関係を利用して、ラジエータファン損傷、ラジエータ目詰まりなどの故障によって空気流量が低下した場合、空気温度差が増大することを利用するものである。

図１８は、空気温度差から冷却系の異常を検知する様子を示したグラフであり、この例では、空気流量が低下して空気温度差が８℃を超えると（図中、丸で囲んだ部分）、冷却系の異常と判断している。すなわち、ラジエータファン１５の損傷やラジエータ目詰まりなどの故障が発生していると考えられる。

異常検知部６での処理を以上のように構成することにより、より精度の高い異常検知が可能であり、次段の故障診断部７に正確な異常検知データを提供することができ、故障診断部７での診断精度を向上させることができる。

なお、上記で説明した以外の異常検知処理については、内燃機関１０に関して従来から行われている異常検知処理を本発明においても利用することができるので、ここでは上記以外の他のセンサ（温度センサ、圧力センサ、振動センサ、流量センサ）の性能データによる異常検知処理については説明を省略する。

＜故障診断部７の説明＞
故障診断部７は、異常検知部６による各検知項目と内燃機関１０の各部位の故障名とを対応させた診断マップ格納部９ａに格納されている診断マップを用いて故障診断を行うとともに、内燃機関の各部位の故障名とこの故障名に対応する対策情報とを対応させたガイダンスマップ格納部９ｂに格納されているガイダンスマップを用いて診断結果を出力する。

図１９は、診断マップのデータ構成例を示している。

この診断マップは、縦の項目に故障名を列挙し、横の項目に異常検知名を列挙して、異常検知名から推定される故障名の箇所に丸印を付したデータ構成となっている。

ここで、異常検知名の各項目に記載されている内容の意味については、図２０に一覧形式でまとめている。

故障診断部７は、異常検知部６での検知結果に基づき、診断マップ格納部９ａに格納されている診断マップから、異常と判断された検知項目を含む故障名を検索し、これを診断結果として出力する。

具体的には、図１９に示す診断マップを参照すると、例えば異常検知項目が「排気偏温大」、「燃料油圧低」、「燃料流量大」の３項目である場合には、故障名として「燃料供給管漏油・破損」を特定し、異常検知項目が「排気偏温大」、「燃料油圧低」の２項目である場合には、故障名として「燃料供給管漏油・破損」、「燃料フィードポンプ異常・破損」、「燃料こし器目詰まり」の３つが選択される。

このように、本実施形態の故障診断部７は、予め用意されている診断マップから、異常検知部６の検知結果に合致する故障名を検索することで、検知結果を総合的に勘案した故障診断を行っている。

また、故障診断部７では、異常検知部６での検知結果に加え、異常と判断された検知項目の性能データの時間変化率の大小を加味することにより、該当する故障名をさらに絞り込む構成としている。

例えば、燃料油圧の低下を検知した場合でも、その変化率が小さい場合（ゆっくりと変化する場合）には、例えば燃料こし器の目詰まりが考えられ、その変化率が大きい場合（急に変化する場合）には、燃料供給管の漏油や破損、燃料フィードポンプの異常や破損等が考えられる。なお、図１９では、変化率が大きい故障名を○、小さい故障名を●で示している。

このように、性能データの時間変化率の大小を加味することで、今まで区別できなかった燃料こし器の目詰なのか、燃料フィードポンプの漏油や破損等なのかを区別することが可能となり、故障診断の精度がさらに向上することになる。

図２１（ａ）〜（ｃ）は、ガイダンスマップのデータ構成例を示している。

このガイダンスマップは、個々の故障名ごとにその対策情報を格納したものであり、不良要因、点検、修理・整備の各項目からなっている。

故障診断部７は、診断マップから検索した故障名に基づき、ガイダンスマップから対策情報を抽出し、診断結果として出力する。

具体的には、図２１に示すガイダンスマップを参照すると、診断マップから検索された故障名が例えば「燃料供給管漏油・破損」の場合（同図（ａ）参照）、その不良要因としては、「継手部シール不良」、「振動大による折損」、「スピル圧大による破損」とが対応付けられており、そのときの点検方法として、「管継手ボルトの緩み」、「管継手部パッキンの破損」、「燃料配管の振動大、亀裂」、「スピル圧の過大」、「燃料配管の振動大、亀裂」がそれぞれに対応付けられており、その修理・整備方法として、「増し締め」、「パッキン交換」、「振れ止め増強、配管交換」、「圧力低減装置設置：減衰弁など」、「燃料配管の補強・振止め、交換」がそれぞれに対応付けられている。診断結果として出力するのは、このような一覧表そのものを図示しない表示部に表示し、またはプリンタ等の出力手段から印字出力するようにしてもよいし、不良要因からさらに絞り込んだ内容のみを表示または印字出力するようにしてもよい。この場合、各表の上部に記載されている「異常内容、異常検知、最終状態」といった内容も合わせて表示または印字出力してもよい。ただし、出力形態としては、このような一覧表形式に限るものではなく、必要に応じて種々の形態に加工することが可能である。

なお、上記実施形態では、診断マップとガイダンスマップを別ファイルとして構成し、別々の格納部９ａ，９ｂに格納しているが、診断／ガイダンスマップとして１つのファイルで構成し、１つの格納部に格納することが可能である。

−本発明に係わる監視診断システムの説明−
図１は、本発明に係わる監視診断システムのシステム構成を示す機能ブロック図である。

この監視診断システムは、大別すると、内燃機関１０の検知部位に設けられた各種センサ群１〜４、内燃機関１０の表面の検知部位に設けられた表面振動センサ群６１、時間ゲート部６２、フィルタ処理部６３、データ収集部５、異常検知部６、故障診断部７、正常範囲値データ格納部８、診断マップ格納部９ａ、ガイダンスマップ格納部９ｂにより構成されている。

すなわち、図２に示す基本監視診断システムと異なるところは、各種センサ群１〜４の他に表面振動センサ群６１を追加するとともに、この表面振動センサ群６１に対応して時間ゲート部６２とフィルタ処理部６３とを追加した点であり、その他の構成は図２に示す基本監視診断システムと全く同じである。ただし、表面振動センサ群６１を追加した分、異常検知部６での異常検知処理及び故障診断部７での故障診断処理は、当然、表面振動センサ６１による検知結果を加味した処理となり、正常範囲値データ格納部８にも内燃機関の正常運転時の運転データに基づいて設定された検出対象部位の振動性能データの正常範囲値（図７３に示す正常範囲値）が格納されており、診断マップ格納部９ａにも表面振動センサの検知結果に対応した故障名が列挙されている。また、表面振動センサ６１を追加した代わりに、内燃機関内部に取り付けていた従来の振動センサ群４を省略することも可能である。

時間ゲート部６２は、表面振動センサ６１ａによる振動波形の信号を気筒の燃焼１サイクルの期間単位で順次取り込むとともに、この振動波形の信号からさらに検出対象部位の振動を検出できる所定のタイミングにて信号波形を切り出すブロックである。また、フィルタ処理部６３は、この時間ゲート部６２により切り出されたデータを周波数分析し、その分析結果から実効値ＲＭＳを演算により求めるブロックである。

本発明の監視診断システムでは、表面振動センサ６１の機関表面の取り付け位置、すなわち機関表面計測位置をどの位置にするかが重要なポイントであり、これによって機関内部のどの部位の異常（振動）を検知できるか、すなわち検知対象部位が決まる。

この場合、検知対象とする部位以外からの信号の影響を受けることなく、機関の表面振動に基づいて精度よく内部の異常を検知するためには、適切な信号処理を施す必要がある。そのため、本疑似故障試験では、表面振動解析を用いた実用的なシステム構築を優先させ、かつ、煩雑なプログラミングを用いないシンプルな処理にするために、計測位置を最適化することにより、内部の微小変化を簡易な処理によって精度良く計測できることを試みた。

今回対象とした機関は４サイクル機関である。４サイクル機関の場合、１燃焼サイクルはクランク軸２回転（クランク角度７２０度）に該当する。その結果、１サイクル内でのタイミングチャートをもとに時系列で現象を捉えることができる。つまり、図２２のフロー図に示す手順に従い、対象とする現象を１サイクル単位で処理できることになる。

具体的には、図２３に示すように、連続して入力される時間データを第１気筒燃焼トップ信号（回転トップパルス：１ＦＴＤＣ）をトリガにして、燃焼１サイクル毎の処理ができるように時間データを区切り（図２３中、時間Ｔ１）、この燃焼１サイクル単位（時間Ｔ１）で表面振動センサ６１ａによる振動波形の信号（以下「振動時間データ」という。）を取り込む。この場合、時間ゲート部６２により、燃焼サイクル毎に区切られた振動時間データから、１ＦＴＤＣを基準として、必要とする任意の区間（図２３中、時間Ｔ２）で振動時間データをさらに切り出す。そして、このようにして切り出された振動時間データをフィルタ処理部６３にて周波数分析し、周波数分析結果に周波数軸上でバンドパスフィルタをかけて、部分和（パーシャルオーバーオール：実効値ＲＭＳ）を求める。そして、この求めたＲＭＳ値を、データ収集部５を介してリアルタイムで異常検知部６に送出する。

一方、正常範囲値データ格納部８には、［課題を解決するための手段］のところですでに説明したように、図７３に示すような正常範囲値のデータが格納されている。異常検知部６では、正常範囲値データ格納部８に格納ている正常範囲値のデータとフィルタ処理部６３によりフィルタ処理されたＲＭＳ値とに基づいて、検知対象部位の異常の有無を検知する。

＜本発明の監視診断システムによる検知技術の検証＞
すでに説明したように、機関の表面振動による異常検知には２つのメリットがあり、そのうちの１つ目のメリットとして挙げられるのが、従来形センサによる検知項目に表面振動センサによる検知項目を追加することで、診断精度の向上が図れることである。言い換えると、表面振動を検知することで故障名を絞込めるということである。

本実施形態では、後述する疑似故障試験を実施することにより、内容の確証を行った。

ここでは、疑似故障試験の一例として、「燃料供給管漏油、破損」と「燃料調圧弁異常」の例を示す。図２４は、これらの故障名を検知するための検知項目の対応を定義した診断マップを示している。

図２４の診断マップに示すように、いずれの故障名も従来センサでは「排気偏温大」と「燃料圧力低下」が検知されるだけで、それ以上の故障名の絞込みはできない。

これに対し、「燃料調圧弁異常」により燃焼のアンバランスが発生した場合には、図２５の燃焼アンバランスによる振動の変化のグラフに示すように、回転の０．５次成分の振動値が増加する。従って、従来形センサの検知結果に機関表面振動の「ブロック振動の増加」という検知名が追加されることで、図２４の診断マップに示すように、「燃料調圧弁異常」という１つの故障名を絞り込むことができている。このように、従来センサだけでは分離できなかった故障名を絞り込めるようになる。

＜疑似故障試験の説明＞
以上の検証を踏まえ、本発明者らは、表面振動センサ６１ａの機関表面の振動計測位置と検知対象部位との関係をより具体的に求めるべく、機関表面振動から機関内部の異常を検知するための疑似故障試験を行った。以下にその疑似故障試験の内容について説明する。

この疑似故障試験において、機関の表面振動解析による機関内部の微小変化の検知対象項目（検知対象部位）は、以下の３項目である。

（１）動弁系磨耗
（２）主軸受メタル磨耗
（３）ピストン磨耗
これらの項目は、従来から使用されている温度、圧力、流量等のセンサでは異常の検知が困難である項目であり、かつメンテナンスに機関停止など多大な工数が発生するものを基準として設定している。

この疑似故障試験では、実際の機関（仕様の詳細については省略する。）１台を疑似故障試験用として用意した。また、上記３項目について、機関の表面振動で異常を検知するため、最終的に図７０に示す５箇所の振動計測位置での計測を試みた。具体的には、第２気筒ヘッド表面、第２気筒横ブロック表面、第２気筒ライナ（内部）、第５気筒横ブロック表面、第４主軸受横ブロック表面、の５箇所である。ただし、図７０に示すように、試供機関が６気筒エンジンの場合である。

［動弁系磨耗の検知試験の説明］
動弁系の磨耗等が発生した場合を想定して、第２気筒の弁隙間を正常状態から大きくして、着座時のランプ域を外れて着座させるようにして疑似故障試験を実施した。振動計測位置は、第２気筒ヘッド表面、第２気筒横ブロック表面、第５気筒横ブロック表面の３箇所である。

（１）表面振動センサ６１ａを第２気筒ヘッドの表面に取り付けた場合
図２６は、表面振動センサ６１ａを第２気筒ヘッド（負荷０％）の表面に取り付けたときの動弁系が正常時の燃焼１サイクルの振動時間データであり、図２７は、表面振動センサ６１ａを第２気筒ヘッド（負荷０％）の表面に取り付けたときの動弁系が磨耗時の燃焼１サイクルの振動時間データである。また、図２８は、図２６に示す正常時の振動時間データと図２７に示す磨耗時の振動時間データとを、時間ゲート無しで比較した結果を示しており、図２９は、周波数分析後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示している。

これらの結果から、表面振動センサ６１ａを第２気筒ヘッドの表面に取り付けた場合には、吸気弁、排気弁の着座のタイミング（図２７中、符号１１０により示す丸部分）で、正常時には見られなかった振動が検出された。すなわち、表面振動センサ６１ａを第２気筒ヘッドの表面に取り付けた場合には、動弁系の着座タイミングでの時間ゲートをかけなくても、図２８及び図２９に示すように、動弁系磨耗の現象を捉えることができた。

一方、吸気弁の着座のタイミングで時間ゲートをかけて周波数分析し、ＲＭＳ値を求めた。図３０は、図２６に示す正常時の振動時間データと図２７に示す磨耗時の振動時間データとを、吸気弁の着座のタイミングで時間ゲートをかけて比較した結果を示しており、図３１は、時間ゲートをかけて周波数分析した後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示している。時間ゲートをかけない場合と同様、顕著に動弁系磨耗の現象を捉えることができた。

（２）表面振動センサ６１ａを第２気筒横ブロックの表面に取り付けた場合
図３２は、表面振動センサ６１ａを第２気筒横ブロック（負荷０％）の表面に取り付けたときの動弁系が正常時の燃焼１サイクルの振動時間データであり、図３３は、表面振動センサ６１ａを第２気筒横ブロック（負荷０％）の表面に取り付けたときの動弁系が磨耗時の燃焼１サイクルの振動時間データである。また、図３４は、図３２に示す正常時の振動時間データと図３３に示す磨耗時の振動時間データとを、時間ゲート無しで比較した結果を示しており、図３５は、周波数分析後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示している。

これらの結果から、表面振動センサ６１ａを第２気筒横ブロックの表面に取り付けた場合には、上記の第２気筒ヘッドと同じように、吸気弁、排気弁の着座のタイミング（図３３中、符号１２０により示す丸部分、及び図３４中、符号１２１により示す丸部分）で、正常時には見られなかった振動が時間データ上で検出された。しかし、第２気筒横ブロックの振動を時間ゲートをかけずに周波数分析し、ＲＭＳ値を求めると、図３４及び図３５に示すように、各気筒の爆発による振動等の影響で、有意な差が出なかった。

そこで、吸気弁の着座のタイミングで時間ゲートをかけて周波数分析し、ＲＭＳ値を求めた。図３６は、図３２に示す正常時の振動時間データと図３３に示す磨耗時の振動時間データとを、吸気弁の着座のタイミングで時間ゲートをかけて比較した結果を示しており、図３７は、周波数分析後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示している。図３６に示すように、第２気筒吸気弁着座タイミング（図３６中、符号１２３により示す丸部分）で動弁系磨耗の現象を捉えることができ、ＲＭＳ値を求めると、図３７に示すように有意な差が得られた。

（３）表面振動センサ６１ａを第５気筒横ブロックの表面に取り付けた場合
図３８は、表面振動センサ６１ａを第５気筒横ブロック（負荷０％）の表面に取り付けたときの動弁系が正常時の燃焼１サイクルの振動時間データであり、図３９は、表面振動センサ６１ａを第５気筒横ブロック（負荷０％）の表面に取り付けたときの動弁系が磨耗時の燃焼１サイクルの振動時間データである。また、図４０は、図３８に示す正常時の振動時間データと図３９に示す磨耗時の振動時間データとを、時間ゲート無しで比較した結果を示しており、図４１は、周波数分析後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示している。

これらの結果から、表面振動センサ６１ａを第５気筒横ブロックの表面に取り付けた場合には、吸気弁、排気弁の着座のタイミング（図３９中、符号１３０により示す丸部分）では、時間軸データでも顕著な差が出なかったが、ＲＭＳ値で比較するために、まず時間ゲート無しで周波数分析した。しかし、図４０中の符号１３１で示す丸部分、及び図４１に示すように、有意な差はなかった。

そこで、吸気弁の着座のタイミングで時間ゲートをかけて周波数分析をし、ＲＭＳ値を求めた。図４２は、図３８に示す正常時の振動時間データと図３９に示す磨耗時の振動時間データとを、吸気弁の着座のタイミングで時間ゲートをかけて比較した結果を示しており、図４３は、時間ゲートをかけて周波数分析した後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示している。図４２及び図４３に示すように、有意な差は得られなかった。よって、第５気筒横ブロックでは第２気筒と離れているため、第２気筒の動弁系磨耗を検知するのは困難であると考えられる。

以上、第２気筒の動弁系磨耗に対して、上記３箇所でそれぞれ計測、解析した結果をまとめると、下表１のようになる。

［主軸受メタル磨耗の検知試験の説明］
主軸受メタル磨耗が発生した場合を想定して、主軸受メタルとクランク軸とのクリアランスを広げるために、全ての主軸受メタル厚さを正常状態から−３０μｍ（オーバーレイ相当：磨耗限度) にし、疑似故障試験を実施した。振動計測位置は、第５気筒横ブロック、第４主軸受横ブロックの２箇所である。

（１）表面振動センサ６１ａを第５気筒横ブロックの表面に取り付けた場合
図４４は、表面振動センサ６１ａを第５気筒横ブロック（負荷０％）の表面に取り付けたときの主軸受メタルが正常時の燃焼１サイクルの振動時間データであり、図４５は、表面振動センサ６１ａを第５気筒横ブロック（負荷０％）の表面に取り付けたときの主軸受メタルの磨耗時の燃焼１サイクルの振動時間データである。また、図４６は、図４４に示す正常時の振動時間データと図４５に示す磨耗時の振動時間データとを、時間ゲート無しで比較した結果を示しており、図４７は、周波数分析後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示している。

これらの結果から、第５気筒横ブロックでは、時間軸データ、周波数解析のいずれを行っても、現象に顕著な差は現れなかった。

一方、主軸受メタルが磨耗した場合、各気筒での爆発タイミングでの振動に変化が現れると考えられるため、第４気筒爆発（４ＦＴＤＣ）のタイミングで時間ゲートをかけた。図４８は、図４４に示す正常時の振動時間データと図４５に示す磨耗時の振動時間データとを、第４気筒爆発（４ＦＴＤＣ）のタイミングで時間ゲートをかけて比較した結果を示しており、図４９は、時間ゲートをかけて周波数分析した後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示している。図４８及び図４９から明らかなように、周波数分析した後にパーシャルオーバーオールからＲＭＳ値を求めたが、有意な差は得られなかった。

以上のことより、第５気筒横ブロックでは主軸受メタルの状態（磨耗）を検知できないため、振動センサの機関表面の取付部の構造を考慮しながら、別の計測位置で評価する必要がある。

（２）表面振動センサ６１ａを第４主軸受横ブロックの表面に取り付けた場合
図５０は、表面振動センサ６１ａを第４主軸受横ブロック（負荷０％）の表面に取り付けたときの主軸受メタルが正常時の燃焼１サイクルの振動時間データであり、図５１は、表面振動センサ６１ａを第４主軸受横ブロック（負荷０％）の表面に取り付けたときの主軸受メタルの磨耗時の燃焼１サイクルの振動時間データである。また、図５２は、図５０に示す正常時の振動時間データと図５１に示す磨耗時の振動時間データとを、時間ゲート無しで比較した結果を示しており、図５３は、周波数分析後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示している。

これらの結果から、第４主軸受横ブロックでは、図５１に示すように、時間軸データでみると全体に高周波の信号が増え、特に各気筒の燃焼のタイミング（図５１中、符号１５１により示す丸部分）で顕著に振動が増加することを確認した。その結果、第４主軸受横ブロックでは、各気筒の燃焼タイミングでの時間ゲートをかけなくても、図５２及び図５３に示すように、磨耗時に有意な差が得られた。

一方、第４気筒の燃焼タイミングで、時間ゲートをかけた。図５４は、図５０に示す正常時の振動時間データと図５１に示す磨耗時の振動時間データとを、第４気筒の燃焼タイミングで時間ゲートをかけて比較した結果を示しており、図５５は、時間ゲートをかけて周波数分析した後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示している。図５４及び図５５に示すように、時間ゲートをかけない場合と同様、顕著に現象を捉えることができている。

さらに、第４軸受ブロックでの振動で、他軸受の振動の変化が検知できる可能性を探るために、以下の比較を行った。

（比較１）第４軸受ブロックの信号から、第２気筒爆発位相で時間ゲートをかけた後の周波数分析結果（図５６参照）
（比較２）第２軸受ブロックの信号から、第２気筒爆発位相で時間ゲートをかけた後の周波数分析結果（図５７参照）
その結果、図５６及び図５７に示す通り、特に３ｋＨｚ以上の高周波の広帯域でよく似た特徴を示すスペクトルが得られた。これによって、第４軸受ブロックから他軸受の振動の変化を検知することが可能であることが確認された。すなわち、ブロックの中央に位置する第４軸受ブロックの振動で他の軸受の主軸受メタル磨耗を検知することが可能となる。

以上、主軸受メタル磨耗に対して、上記２箇所でそれぞれ計測、解析した結果をまとめると、下表２のようになる。

＜ピストン磨耗の検知試験の説明＞
ピストンが磨耗した場合を想定して、市場の実機（１５カ月運転）のピストンを回収し、疑似故障試験を実施した。磨耗量は３〜５μｍ程度であり、標準のピストン表面のデフリックコートの厚さが２０〜３０μｍ程度あることを考えると、今回供試品として用いたピストンの磨耗量はかなり小さいといえる。振動計測位置は、第２気筒シリンダライナ、第２気筒横ブロックの２箇所である。各々の振動計測位置については、ピストンとライナ間でのスラップにより発生する振動を計測することで磨耗による影響が検知できるとの想定のもとに決定した。

（１）表面振動センサ６１ａを第２気筒シリンダライナの表面に埋め込む形で取り付けた場合
第２気筒シリンダライナの信号で直接スラップによる影響を調査した。

図５８は、表面振動センサ６１ａを第２気筒シリンダライナ（負荷０％）の表面内部に埋め込む形で取り付けたときのピストンが正常時の燃焼１サイクルの振動時間データであり、図５９は、表面振動センサ６１ａを第２気筒シリンダライナ（負荷０％）の表面内部に埋め込む形で取り付けたときのピストンの磨耗時の燃焼１サイクルの振動時間データである。また、図６０は、図５８に示す正常時の振動時間データと図５９に示す磨耗時の振動時間データとを、時間ゲート無しで比較した結果を示している。

これらの結果から、燃焼１サイクルを通しての時間軸データでは、図５８及び図５９に示すように、顕著な差はなかった。さらに、ＲＭＳ値で比較するために、時間ゲート無しで周波数分析したが、図６０に示すように、有意な差はなかった。

一方、第２気筒シリンダライナのスラスト側（振動が大きい側）では、燃焼１サイクルに以下の通り、ピストンとの間でスラップが３回発生する。

ａ）第２気筒爆発上死点（Ｎｏ２ＦＴＤＬ）
ｂ）第２気筒オーバーラップ上死点前６０°（Ｎｏ２ＦＴＤＬ前６０°）
ｃ）第２気筒オーバーラップ上死点後１１０°（Ｎｏ２ＦＴＤＬ後１１０°）
そこで、１サイクル中に３回発生するスラップのタイミングで時間ゲートをかけて周波数分析し、ＲＭＳ値を求めた。図６１は、図５８に示す正常時の振動時間データと図５９に示す磨耗時の振動時間データとを、第２気筒爆発上死点のタイミングで時間ゲートをかけて比較した結果を示しており、図６２は、図５８に示す正常時の振動時間データと図５９に示す磨耗時の振動時間データとを、第２気筒オーバーラップ上死点前６０°のタイミングで時間ゲートをかけて比較した結果を示しており、図６３は、図５８に示す正常時の振動時間データと図５９に示す磨耗時の振動時間データとを、第２気筒オーバーラップ上死点後１１０°のタイミングで時間ゲートをかけて比較した結果を示している。各々のタイミングでは変化が見られたが、周波数軸上での共通した顕著な傾向は見られなかった。

ライナの振動はピストンの磨耗に対して、スラップ現象そのものを計測していると考えられるが、同時に表面振動にどのような影響があるかを第２気筒横ブロック振動で確認した。

（２）表面振動センサ６１ａを第２気筒横ブロックの表面に取り付けた場合
第２気筒シリンダライナの信号で直接スラップによる影響を調査した。

図６４は、表面振動センサ６１ａを第２気筒横ブロック（負荷０％）の表面に埋め込む形で取り付けたときのピストンが正常時の燃焼１サイクルの振動時間データであり、図６５は、表面振動センサ６１ａを第２気筒横ブロック（負荷０％）の表面に取り付けたときのピストンの磨耗時の燃焼１サイクルの振動時間データである。また、図６６は、図６４に示す正常時の振動時間データと図６５に示す磨耗時の振動時間データとを、時間ゲート無しで比較した結果を示しており、図６７は、周波数分析後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示している。

これらの結果から、第２気筒横ブロックでは、時間軸データでも顕著な差が出なかった（図６４、図６５参照）。また、ＲＭＳ値で比較するために、時間ゲート無しで周波数分析しても有意な差はなかった（図６６、図６７参照）。

次に、爆発上死点でのスラップのタイミングで時間ゲートをかけて周波数分析をし、ＲＭＳ値を求めた。図６８は、図６４に示す正常時の振動時間データと図６５に示す磨耗時の振動時間データとを、爆発上死点でのスラップのタイミングで時間ゲートをかけて比較した結果を示しており、図６９は、時間ゲートをかけて周波数分析した後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示している。

時間ゲートをかけても、周波数軸上で広帯域の変化は見られないものの、狭帯域では評価が可能であった。ただし、正常時と磨耗時とのＲＭＳ値の差は小さかった。

結論としては、第２気筒横ブロックの表面振動で、ピストン磨耗を評価するのは若干厳しいものの、図７３に示す正常範囲値を狭く設定すれば、ピストン磨耗を評価することも可能である。また、この疑似故障試験では、上記したように、今回供試品として用いたピストンの磨耗量があまりに小さかったために、現象が顕著に現れなかった可能性が大きく、ピストンの磨耗量がもう少し大きい場合には、現象を捉えることが十分に可能であると推察される。

以上、ピストン磨耗に対して、上記２箇所でそれぞれ計測、解析した結果をまとめると、下表３のようになる。

表３中の「△」の評価の意味は、ピストン磨耗を評価するのは若干厳しいものの、正常範囲値を狭く設定する等すれば、ピストン磨耗を評価することも十分可能であることを示している。

以上、疑似故障試験を行って、（１）動弁系磨耗、（２）主軸受メタル磨耗、（３）ピストン磨耗、のそれぞれにおける各振動計測位置での検知技術を検証した。その結果、下表４の通りの振動計測位置で各々の異常検知に必要な振動データを得られることがわかった。

以上説明したように、本発明の監視診断システムによれば、表面振動解析により診断精度向上につながる検知技術と機関内部微小変化の検知技術を、疑似故障試験で検証し、従来センサによる監視診断システムと統合させることによって、監視診断システムの検知能力を飛躍的に伸ばすことができ、より高い安全性を得ることができた。

本発明に係わる監視診断システムのシステム構成を示す機能ブロック図である。 本発明に係わる基本監視診断システムのシステム構成を示す機能ブロック図である。 本実施形態における内燃機関の一例を示す概略構成図である。 内燃機関の正常運転時に得られる運転初期データの一例を示すグラフである。 計算により求めた正常範囲値を図４に示す運転初期データに重ね合わせて示したグラフである。 機関出力（ｋＷ）と排気温度との関係を示すタイミングチャートである。 図６に示すグラフの負荷変動の大きい時の機関出力と排気温度との関係を時間軸を拡大して移動平均処理していない状態で異常検知した場合のグラフである。 機関出力及び排気温度の両方を、同数の移動平均処理を行った結果を示すグラフである。 機関出力及び排気温度を異なる移動平均数として重み付き移動平均処理を行った結果を示すグラフである。 図６に示すグラフとは異なる事例の機関起動時の機関出力と排気温度との関係を示したグラフである。 機関出力及び排気温度の両方を、同数で移動平均処理を行った結果を示すグラフである。 機関出力及び排気温度の両方を、重み付き移動平均処理を行った結果を示すグラフである。 エンジン部の燃料供給系の概略図である。 圧力センサによって配管内の燃料油圧を測定した結果を示すグラフである。 クランク室の圧力を測定する系の概略図である。 圧力センサによってクランク室の圧力を測定した結果を示すグラフである。 クランク室圧力とブローバイガス量との関係を示すグラフである。 空気温度差から冷却系の異常を検出する様子を示したグラフである。 診断マップのデータ構成の一例を示す説明図である。 異常検知名の各項目に記載されている内容の意味を一覧形式でまとめた説明図である。 ガイダンスマップのデータ構成例を示す説明図である。 本発明に係わる監視診断システムの特徴的な部分のフロー図である。 連続して入力される振動時間データ（振動波形の信号）を示す波形図である。 診断マップのデータ構成の他の例を示す説明図である。 燃焼アンバランスによる振動の変化を示すグラフである。 表面振動センサを第２気筒ヘッド（負荷０％）の表面に取り付けたときの動弁系が正常時の燃焼１サイクルの振動時間データを示す波形図である。 表面振動センサを第２気筒ヘッド（負荷０％）の表面に取り付けたときの動弁系が磨耗時の燃焼１サイクルの振動時間データを示す波形図である。 図２６に示す正常時の振動時間データと図２７に示す磨耗時の振動時間データとを、時間ゲート無しで比較した結果を示す波形図である。 周波数分析後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示すグラフである。 図２６に示す正常時の振動時間データと図２７に示す磨耗時の振動時間データとを、吸気弁の着座のタイミングで時間ゲートをかけて比較した結果を示す波形図である。 時間ゲートをかけて周波数分析した後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示すグラフである。 表面振動センサを第２気筒横ブロック（負荷０％）の表面に取り付けたときの動弁系が正常時の燃焼１サイクルの振動時間データを示す波形図である。 表面振動センサを第２気筒横ブロック（負荷０％）の表面に取り付けたときの動弁系が磨耗時の燃焼１サイクルの振動時間データを示す波形図である。 図３２に示す正常時の振動時間データと図３３に示す磨耗時の振動時間データとを、時間ゲート無しで比較した結果を示す波形図である。 周波数分析後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示すグラフである。 図３２に示す正常時の振動時間データと図３３に示す磨耗時の振動時間データとを、吸気弁の着座のタイミングで時間ゲートをかけて比較した結果を示す波形図である。 周波数分析後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示すグラフである。 表面振動センサを第５気筒横ブロック（負荷０％）の表面に取り付けたときの動弁系が正常時の燃焼１サイクルの振動時間データを示す波形図である。 表面振動センサを第５気筒横ブロック（負荷０％）の表面に取り付けたときの動弁系が磨耗時の燃焼１サイクルの振動時間データを示す波形図である。 図３８に示す正常時の振動時間データと図３９に示す磨耗時の振動時間データとを、時間ゲート無しで比較した結果を示す波形図である。 周波数分析後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示すグラフである。 図３８に示す正常時の振動時間データと図３９に示す磨耗時の振動時間データとを、吸気弁の着座のタイミングで時間ゲートをかけて比較した結果を示す波形図である。 時間ゲートをかけて周波数分析した後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示すグラフである。 表面振動センサを第５気筒横ブロック（負荷０％）の表面に取り付けたときの主軸受メタルが正常時の燃焼１サイクルの振動時間データを示す波形図である。 表面振動センサを第５気筒横ブロック（負荷０％）の表面に取り付けたときの主軸受メタルの磨耗時の燃焼１サイクルの振動時間データを示す波形図である。 図４４に示す正常時の振動時間データと図４５に示す磨耗時の振動時間データとを、時間ゲート無しで比較した結果を示す波形図である。 周波数分析後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示すグラフである。 図４４に示す正常時の振動時間データと図４５に示す磨耗時の振動時間データとを、第４気筒爆発（４ＦＴＤＣ）のタイミングで時間ゲートをかけて比較した結果を示す波形図である。 時間ゲートをかけて周波数分析した後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示すグラフである。 表面振動センサを第４主軸受横ブロック（負荷０％）の表面に取り付けたときの主軸受メタルが正常時の燃焼１サイクルの振動時間データを示す波形図である。 表面振動センサ６１ａを第４主軸受横ブロック（負荷０％）の表面に取り付けたときの主軸受メタルの磨耗時の燃焼１サイクルの振動時間データを示す波形図である。 図５０に示す正常時の振動時間データと図５１に示す磨耗時の振動時間データとを、時間ゲート無しで比較した結果を示す波形図である。 周波数分析後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示すグラフである。 図５０に示す正常時の振動時間データと図５１に示す磨耗時の振動時間データとを、第４気筒の燃焼タイミングで時間ゲートをかけて比較した結果を示す波形図である。 時間ゲートをかけて周波数分析した後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示すグラフである。 第４軸受ブロックの信号から、第２気筒爆発位相で時間ゲートをかけた後の周波数分析結果を示す波形図である。 第２軸受ブロックの信号から、第２気筒爆発位相で時間ゲートをかけた後の周波数分析結果を示す波形図である。 表面振動センサを第２気筒シリンダライナ（負荷０％）の表面内部に埋め込む形で取り付けたときのピストンが正常時の燃焼１サイクルの振動時間データを示す波形図である。 表面振動センサを第２気筒シリンダライナ（負荷０％）の表面内部に埋め込む形で取り付けたときのピストンの磨耗時の燃焼１サイクルの振動時間データを示す波形図である。 図５８に示す正常時の振動時間データと図５９に示す磨耗時の振動時間データとを、時間ゲート無しで比較した結果を示す波形図である。 図５８に示す正常時の振動時間データと図５９に示す磨耗時の振動時間データとを、第２気筒爆発上死点のタイミングで時間ゲートをかけて比較した結果を示す波形図である。 図５８に示す正常時の振動時間データと図５９に示す磨耗時の振動時間データとを、第２気筒オーバーラップ上死点前６０°のタイミングで時間ゲートをかけて比較した結果を示す波形図である。 図５８に示す正常時の振動時間データと図５９に示す磨耗時の振動時間データとを、第２気筒オーバーラップ上死点後１１０°のタイミングで時間ゲートをかけて比較した結果を示す波形図である。 表面振動センサを第２気筒横ブロック（負荷０％）の表面に埋め込む形で取り付けたときのピストンが正常時の燃焼１サイクルの振動時間データを示す波形図である。 表面振動センサを第２気筒横ブロック（負荷０％）の表面に埋め込む形で取り付けたときのピストンの磨耗時の燃焼１サイクルの振動時間データを示す波形図である。 図６４に示す正常時の振動時間データと図６５に示す磨耗時の振動時間データとを、時間ゲート無しで比較した結果を示す波形図である。 周波数分析後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示すグラフである。 図６４に示す正常時の振動時間データと図６５に示す磨耗時の振動時間データとを、爆発上死点でのスラップのタイミングで時間ゲートをかけて比較した結果を示す波形図である。 時間ゲートをかけて周波数分析した後の正常時のＲＭＳ値と磨耗時のＲＭＳ値の比較結果を示すグラフである。 疑似故障試験により機関の表面振動で異常を検知するための計測位置を示す内燃機関である６気筒エンジンの正面より見た概観図である。 計測位置が第２気筒横ブロックの表面の場合の、負荷０％、５０％、１００％のそれぞれの計測結果を示す波形図である。 機関出力（電力）と各計測値の相関を示すグラフである。 計算により求めた正常範囲値を図７２に示す機関出力（電力）と各計測値の相関データに重ね合わせて示したグラフである。

符号の説明

１ 温度センサ群
１ａ 温度センサ
２ 圧力センサ群
２ａ 圧力センサ
３ 流量センサ群
３ａ 流量センサ
４ 振動センサ群
４ａ 振動センサ
５ データ収集部
６ 異常検知部
７ 故障診断部
８ 正常範囲値データ格納部
９ａ 診断マップ格納部
９ｂ ガイダンスマップ格納部
１０ 内燃機関
１１ エンジン部
１２ 発電機
１３ エアクリーナ
１４ ターボチャージャ（Ｔ／Ｃ）
１５ ラジエータファン
２０ 筐体
２１ 吸入口
２２ 導出口
３１ 燃料ポンプ（ＦＯポンプ）
３２ フィードポンプ
３３ ＦＯフィルタ
３４ 第１配管
３５ 第２配管
３６ 第３配管
３７ 第４配管
３８ 圧力取出管
４１ 給油口
４２ 圧力取出管
６１ 表面振動センサ群
６１ａ 表面振動センサ
６２ 時間ゲート部
６３ フィルタ処理部

Claims (10)

1. 内燃機関の監視診断システムにおいて、
   前記内燃機関の正常運転時の運転データに基づいて設定された検出対象部位の振動性能データの正常範囲値を予め格納している正常範囲値データ格納手段と、
   前記内燃機関表面の１または複数の振動計測部位に取り付けられた表面振動センサと、
   この表面振動センサによる振動波形の信号を気筒の燃焼１サイクルの期間単位で順次取り込むとともに、取り込んだ期間単位のデータを周波数分析し、その分析結果から実効値を求めるフィルタ処理手段と、
   このフィルタ処理手段にて求められた実効値と前記正常範囲値データ格納手段に格納されている正常範囲値とを比較することにより、前記実効値が前記正常範囲値から外れている場合に異常を検知する異常検知手段と、
   この異常検知手段での検知結果に基づき、前記内燃機関の故障箇所と故障内容とを診断する故障診断手段と、を備えたことを特徴とする監視診断システム。
2. 内燃機関の監視診断システムにおいて、
   前記内燃機関の正常運転時の運転データに基づいて設定された検出対象部位の振動性能データの正常範囲値を予め格納している正常範囲値データ格納手段と、
   前記内燃機関表面の１または複数の振動計測部位に取り付けられた表面振動センサと、
   この表面振動センサによる振動波形の信号を気筒の燃焼１サイクルの期間単位で順次取り込むとともに、この振動波形の信号からさらに検出対象部位の振動を検出できる所定のタイミングにて信号波形を切り出す時間ゲート手段と、
   この時間ゲート手段により切り出されたデータを周波数分析し、その分析結果から実効値を求めるフィルタ処理手段と、
   このフィルタ処理手段にて求められた実効値と前記正常範囲値データ格納手段に格納されている正常範囲値とを比較することにより、前記実効値が前記正常範囲値から外れている場合に異常を検知する異常検知手段と、
   この異常検知手段での検知結果に基づき、前記内燃機関の故障箇所と故障内容とを診断する故障診断手段と、を備えたことを特徴とする監視診断システム。
3. 内燃機関の監視診断システムにおいて、
   前記内燃機関内部の各検出部位にそれぞれ取り付けられた温度、圧力等を検出する第１検出手段と、
   前記内燃機関表面の１または複数の振動計測部位に取り付けられた表面振動を検出する第２検出手段と、
   前記内燃機関が設置された後の正常運転時の運転初期データに基づいて設定された性能データの正常範囲値を予め格納している正常範囲値データ格納手段と、
   前記第２検出手段による振動波形の信号を気筒の燃焼１サイクルの期間単位で順次取り込むとともに、取り込んだ期間単位のデータを周波数分析し、その分析結果から実効値を求めるフィルタ処理手段と、
   前記各第１検出手段により各検出部位の値を直接的または間接的な手法により検出することによって得られる性能データと前記正常範囲値データ格納手段に格納されている正常範囲値とを比較することにより、前記各検出手段より得られた性能データが正常範囲値から外れている場合に異常を検知するとともに、前記フィルタ処理手段にて求められた実効値と前記正常範囲値データ格納手段に格納されている正常範囲値とを比較することにより、前記実効値が前記正常範囲値から外れている場合に異常を検知する異常検知手段と、
   この異常検知手段での検知結果に基づき、前記内燃機関の故障箇所と故障内容とを診断する故障診断手段と、を備えたことを特徴とする監視診断システム。
4. 内燃機関の監視診断システムにおいて、
   前記内燃機関内部の各検出部位にそれぞれ取り付けられた温度、圧力等を検出する第１検出手段と、
   前記内燃機関表面の１または複数の振動計測部位に取り付けられた表面振動を検出する第２検出手段と、
   前記内燃機関が設置された後の正常運転時の運転初期データに基づいて設定された性能データの正常範囲値を予め格納している正常範囲値データ格納手段と、
   前記第２検出手段による振動波形の信号を気筒の燃焼１サイクルの期間単位で順次取り込むとともに、この振動波形の信号からさらに検出対象部位の振動を検出できる所定のタイミングにて信号波形を切り出す時間ゲート手段と、
   この時間ゲート手段により切り出されたデータを周波数分析し、その分析結果から実効値を求めるフィルタ処理手段と、
   前記各第１検出手段により各検出部位の値を直接的または間接的な手法により検出することによって得られる性能データと前記正常範囲値データ格納手段に格納されている正常範囲値とを比較することにより、前記各検出手段より得られた性能データが正常範囲値から外れている場合に異常を検知するとともに、前記フィルタ処理手段にて求められた実効値と前記正常範囲値データ格納手段に格納されている正常範囲値とを比較することにより、前記実効値が前記正常範囲値から外れている場合に異常を検知する異常検知手段と、
   この異常検知手段での検知結果に基づき、前記内燃機関の故障箇所と故障内容とを診断する故障診断手段と、を備えたことを特徴とする監視診断システム。
5. 前記表面振動センサが取り付けられる前記振動計測部位が、隣接配置されている３個の気筒のうち中央部に位置している気筒の横ブロックの１箇所であり、この部位に取り付けられた前記表面振動センサによる前記検出対象部位が、前記３個の気筒の動弁系の振動である請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の監視診断システム。
6. 前記表面振動センサが取り付けられる前記振動計測部位が、各気筒のヘッドの１箇所であり、この部位に取り付けられた前記表面振動センサによる前記検出対象部位が、各気筒の動弁系の振動である請求項２または請求項４に記載の監視診断システム。
7. 前記表面振動センサが取り付けられる前記振動計測部位が、任意の気筒の主軸受横ブロックの１箇所であり、この部位に取り付けられた前記表面振動センサによる前記検出対象部位が、各気筒の主軸受メタル部分の振動である請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の監視診断システム。
8. 前記振動計測部位が、複数の気筒のうち中央部に位置している気筒の主軸受横ブロックである請求項７に記載の監視診断システム。
9. 前記表面振動センサが取り付けられる前記振動計測部位が、気筒のライナの１箇所であり、この部位に取り付けられた前記表面振動センサによる前記検出対象部位が、当該気筒のピストン部分の振動である請求項２または請求項４に記載の監視診断システム。
10. 前記表面振動センサが取り付けられる前記振動計測部位が、気筒の横ブロックの１箇所であり、この部位に取り付けられた前記表面振動センサによる前記検出対象部位が、当該気筒のピストン部分の振動である請求項２または請求項４に記載の監視診断システム。
    

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