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JP3609982B2 - 故障診断方法及びその装置 - Google Patents

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  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、回転機械のベアリングや歯車など金属と潤滑剤で成る機械要素に欠陥があったり、またはベルトが滑ったりすることにより、高振動数の振動を発生する機械設備における摩耗系の故障を診断する故障診断方法及びその装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
生産機械設備の突発停止は、大事故の要因となったり、あるいは極めて大きな経済的損失をもたらす。生産現場では突発停止を避けるため予防保全が行われている。故障回避の予防保全として運転中の機械設備が発する音や振動を計測して、機械設備の状態を把握する方法があり、これを状態基準保全と言う。ここでは、振動計測を例に状態基準保全の従来技術について説明する。
【0003】
機械設備の振動を計測して故障の有無を診断する場合には、計測した振動の大きさが基準の値を超えているか否かで判定する。通常、判定基準値は二種類用意される。値の小さい判定基準値を超えると注意領域で、運転を継続するが監視を頻繁に行う。値の大きい判定基準値を超えると危険領域であり、直ちに運転を停止させて修復が必要である。
そして、機械設備の状態が注意領域に達すると、平常状態から注意領域に変化した過去の傾向を示した図表などから危険領域に達する時期を推定して、経済効率の最も高い生産計画と保全計画を立案して、修復を実施している。
【0004】
企業にある生産機械設備は、その目的に応じて回転数や消費電力(パワー)、負荷など仕様が異なり、形状も大型・小型があり、振動の大きい機械や小さい機械などと種々雑多な種類の機械設備がある。
故障の有無を診断するための判定基準値は、これら機械設備に固有のものであり、平常状態の他に故障状態の多くの事例データを蓄積して決定される。
状態基準保全の効果を発揮させるためには、最適な判定基準値が必要である。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、故障が希なために故障時の事例データが得られないとか、対象機械設備の種類が多すぎて判定基準を決定するまでに膨大な労力が必要であるとか、故障診断知識の豊富な保全技術者が不在なため故障事例データが採取できないとか、種々の理由で判定基準値を決められずに状態基準保全を採用できない企業も多い。
また、状態基準保全は保全費用を低く押さえられ、経済的に優れた保全方法であるが、前述のように状態基準保全を活用するためには最適な判定基準が必要であるため、この判定基準を決められないで状態基準保全を採用できない企業も多い。
【0006】
本発明は、従来の技術が有するこのような問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、機械の回転数や消費電力、負荷、構造の規模などの仕様に全く無関係に故障診断を行うことができる故障診断方法及びその装置を提供しようとするものである。
【0007】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決すべく請求項1に係る発明は、機械設備が発する振動波形を検出し、この振動波形の絶対値の累積度数分布曲線における累積度数68.3%の値(等価実効値σ eq と、前記振動波形の最大値(xp)との比(β1)を求め、その比(β1)の大きさから機械設備の故障の程度を診断するものである。
【0008】
請求項2に係る発明は、機械設備が発する振動波形を検出し、この振動波形の絶対値の累積度数分布曲線における累積度数68.3%の値(等価実効値σ eq と、前記振動波形の実効値(σ)との比(β2)を求め、その比(β2)の大きさから機械設備の故障の程度を診断するものである。
【0009】
請求項3に係る発明は、機械設備が発する振動波形を検出し、この振動波形の絶対値の累積度数分布曲線における累積度数68.3%の値(等価実効値σ eq で得られた振動波形を正規化したデータから統計値である三乗平均値(β3)と四乗平均値(β4)を求め、その三乗平均値(β3)と四乗平均値(β4)の大きさから機械設備の故障の程度を診断するものである。
【0011】
請求項に係る発明は、機械設備が発する振動波形を検出する振動検出手段と、この振動検出手段が検出した振動波形の絶対値の累積度数分布曲線を求める累積度数算出手段と、前記振動検出手段が検出した振動波形の最大値(xp)を求める最大値検出手段と、前記累積度数算出手段が算出した累積度数分布曲線における累積度数68.3%の値(等価実効値σ eq と前記最大値検出手段が算出した最大値(xp)とのピーク比(β1)を求めるピーク比算出手段と、このピーク比算出手段が算出したピーク比(β1)の大きさから機械設備の故障の程度を診断する故障診断手段を備えたものである。
【0012】
請求項に係る発明は、機械設備が発する振動波形を検出する振動検出手段と、この振動検出手段が検出した振動波形の絶対値の累積度数分布曲線を求める累積度数算出手段と、前記振動検出手段が検出した振動波形の実効値(σ)を求める実効値算出手段と、前記累積度数算出手段が算出した累積度数分布曲線における累積度数68.3%の値(等価実効値σ eq と前記実効値算出手段が算出した実効値(σ)との実効値比(β2)を求める実効値比算出手段と、この実効値比算出手段が算出した実効値比(β2)の大きさから機械設備の故障の程度を診断する故障診断手段を備えたものである。
【0013】
請求項に係る発明は、機械設備が発する振動波形を検出する振動検出手段と、この振動検出手段が検出した振動波形の絶対値の累積度数分布曲線を求める累積度数算出手段と、この前記累積度数算出手段が算出した累積度数分布曲線における累積度数68.3%の値(等価実効値σ eq で得られた振動波形を正規化する正規化手段と、この正規化手段が正規化したデータから三乗平均値(β3)と四乗平均値(β4)を求める三乗・四乗平均値算出手段と、この三乗・四乗平均値算出手段が算出した三乗平均値(β3)と四乗平均値(β4)の大きさから機械設備の故障の程度を診断する故障診断手段を備えたものである。
【0015】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施の形態を添付図面に基づいて説明する。ここで、図1は正常なベアリングが発する振動加速度波形(a)とその振幅確率密度関数(b)を表す図、図2は転送面に傷のあるベアリングが発する振動加速度波形(a)とその振幅確率密度関数(b)を表す図、図3は正規分布と正規分布の絶対値処理した絶対値分布の関係を説明した図、図4は図3に示す絶対値分布と累積度数分布の関係を説明した図、図5は図2に示す正常部の振幅確率密度関数と正規分布の関係を説明した図、図6は正常なベアリングが発する振動加速度波形を表す図、図7は外輪に欠陥のあるベアリングが発する振動加速度波形を表す図、図8は中程度の傷があるベアリングが発する振動加速度波形を表す図、図9は本発明に係る故障診断装置の構成図である。
【0016】
本発明は、平常状態における機械設備から生じる振動の振幅確率密度関数は正規分布であり、故障や異常状態になると正規分布から外れることを基本原理としている。
【0017】
そこで、図1(a)に示すような、正常なベアリングが発する振動加速度波形(1000個分のサンプリングデータを示す)から、その振幅確率密度関数を求めると、図1(b)に示すように、正規分布とほぼ合致する。図中、σ=1は標準偏差(実効値)を表わす。
【0018】
また、ベアリングは転がり疲れや、異物混入などで転送面に欠陥が生じることがあり、欠陥のあるベアリングを回転させると欠陥個所(傷)を通過する度毎に衝撃振動を発生して図2(a)に示すような振動加速度波形(1000個分のサンプリングデータを示す)が生じる。この振動加速度波形から、その振幅確率密度関数を求めると、図2(b)に示すようになる。
【0019】
図2(b)で、σ=1を、このベアリングの正常時での振動の実効値とすれば、この振幅確率密度関数p(x)は、次式(1)に示すように、正常成分である正規分布密度関数q(x)と故障成分である密度関数r(x)との和で表わすことができる。
【0020】
p(x)=q(x)+r(x) (1)
【0021】
通常の方法では、任意の密度関数p(x)から正常時の実効値σを計測することはできない。
そこで、以下の手法で正常時の実効値σと等価な値を求める。先ず、平均値がμ、分散がσの正規分布N(μ,σ)の振幅確率密度関数f(x)は、次式(2)で表される。
【0022】
【数1】
Figure 0003609982
【0023】
ここで、平均値μ=0、分散σ=1として正規化し、N(0,1)とすると、振幅確率密度関数は、次式(3),(4)で表される。
【0024】
【数2】
Figure 0003609982
【0025】
そして、図3に示すように、正規分布の絶対値を求め、正側だけの絶対値分布としても、標準偏差σ=1の位置は変わらない。
次に、振幅が0からの累積度数分布k(x)を求めると、図4に示すようになる。累積度数分布k(x)から標準偏差σ=1の点の累積度数nを、次式(5),(6)より求める。
【0026】
【数3】
Figure 0003609982
【0027】
振幅確率密度関数が正規分布の場合、標準偏差σ=1の点までの累積度数nは、式(6)より、68.3%である。これを言い換えれば、正常な機械が発する振動の振幅確率密度関数において、累積度数の68.3%の値が実効値σであると言える。
【0028】
図2に示す傷のあるベアリングで、傷による衝撃振動の影響が時間率で全体の31.7%以下であるならば、この振動の振幅確率密度関数から累積度数で68.3%の値を求めると、その値はこのベアリングの正常状態時の実効値σに等価であると言える。
そこで、振動の振幅確率密度関数において、累積度数が68.3%の値を等価実効値(Equivalent rms :σeq)と定義する。
【0029】
図5は、図2に示した傷のあるベアリングの振幅確率密度関数において、累積度数68.3%の点と、正規分布の標準偏差σ=1の点を一致するように図示化したものである。σ=−1〜+1の範囲で相関が高く、正常状態の振動による振幅確率密度関数と見なすことができる。
【0030】
そして、次式(7)〜(10)に示すように、振動波形の絶対値の最大値xと等価実効値σeqとの比であるピーク比β、振動波形から得られた実効値σと等価実効値σeqとの比である実効値比β、或いは得られた振動波形データを等価実効値σeqで正規化してから統計的な三乗平均値βと四乗平均値βを求めることで、正常時状態と比較した無次元の劣化パラメータβ,β,β,βを得ることができる。
【0031】
【数4】
Figure 0003609982
【0032】
これらの無次元劣化パラメータβ,β,β,βの大きさに対して判定基準を定め、βの大きさの判定基準▲1▼で故障の診断を行う第1判定法、βの大きさの判定基準▲2▼で故障の診断を行う第2判定法、βとβの大きさの判定基準▲3▼で故障の診断を行う第3判定法を設定した。実際に稼動している多くの機械設備の平常稼動事例と故障事例を基に、次のような判定基準▲1▼,▲2▼,▲3▼を定めた。
【0033】
第1判定法の判定基準▲1▼では、β<14で平常、β≧14で注意、β≧42で故障とする。
第2判定法の判定基準▲2▼では、β<3で平常、β≧3で注意、β≧6で故障とする。
第3判定法の判定基準▲3▼では、β<15且つβ<20で平常、β≧15又はβ≧20で注意、β≧45又はβ≧60で故障とする。
【0034】
無次元劣化パラメータβ,β,β,βは、振動の大きさによらない相対値であるので、この判定基準▲1▼,▲2▼,▲3▼は、機械設備の電力や回転数に依存せずに適用できる。
【0035】
次に、本発明に係る故障診断方法を、図6に示す正常なベアリングが発する振動加速度波形(1000個分のサンプリングデータを示す)について適用する。図6において、(a)は回転数が600rpm、(b)は回転数が1000rpm、(c)は回転数が1400rpmの場合の振動加速度波形である。
【0036】
回転数が600rpm時の振動加速度波形では、最大値x=46、実効値σ=4.59、等価実効値σeq=3.9である。
従って、判定基準▲1▼では、β=11.8となり「平常」、判定基準▲2▼では、β=1.2となり「平常」、判定基準▲3▼では、β=0.01,β=13.6となり「平常」と診断される。
【0037】
回転数が1000rpm時の振動加速度波形では、最大値x=75、実効値σ=11.0、等価実効値σeq=9.7である。
従って、判定基準▲1▼では、β=7.7となり「平常」、判定基準▲2▼では、β=1.1となり「平常」、判定基準▲3▼では、β=−0.23,β=6.3となり「平常」と診断される。
【0038】
回転数が1400rpm時の振動加速度波形では、最大値x=153、実効値σ=20.8、等価実効値σeq=18.2である。
従って、判定基準▲1▼では、β=8.4となり「平常」、判定基準▲2▼では、β=1.1となり「平常」、判定基準▲3▼では、β=−0.47,β=7.4となり「平常」と診断される。
【0039】
以上の例が示すように同じベアリングで、回転数が変わると計測される振動波形の絶対値の最大値xと実効値σも大きく変化するが、それに伴い算出される等価実効値σeqも同様な比率で変化しているため、全て「平常」と診断された。
【0040】
次に、本発明に係る故障診断方法を、図7に示す外輪欠陥のあるベアリングが発する振動加速度波形(1000個分のサンプリングデータを示す)について適用する。図7において、(a)は回転数が600rpm、(b)は回転数が1000rpm、(c)は回転数が1400rpmの場合の振動加速度波形である。
【0041】
回転数が600rpm時の振動加速度波形では、最大値x=775、実効値σ=53.4、等価実効値σeq=7.0である。
従って、判定基準▲1▼では、β=111となり「故障」、判定基準▲2▼では、β=7.6となり「故障」、判定基準▲3▼では、β=−40.0,β=2.0×10となり「故障」と診断される。
【0042】
回転数が1000rpm時の振動加速度波形では、最大値x=2052、実効値σ=290、等価実効値σeq=18.3である。
従って、判定基準▲1▼では、β=112となり「故障」、判定基準▲2▼では、β=15.8となり「故障」、判定基準▲3▼では、β=−525,β=2.1×10となり「故障」と診断される。
【0043】
回転数が1400rpm時の振動加速度波形では、最大値x=2052、実効値σ=376、等価実効値σeq=42.7である。
従って、判定基準▲1▼では、β=48となり「故障」、判定基準▲2▼では、β=8.8となり「故障」、判定基準▲3▼では、β=−53.5,β=1.3×10となり「故障」と診断される。
【0044】
1000rpmと1400rpmではアナログ系で飽和状態となり、振動加速度波形の最大値xが正確では無かったが、以上の例が示すように、同じベアリングで回転数が変わっても診断結果は全て「故障」と診断された。
【0045】
次に、本発明に係る故障診断方法を、図8に示す中程度傷のベアリングが発する振動加速度波形(1000個分のサンプリングデータを示す)について適用する。回転数が1400rpmの場合の振動加速度波形である。
【0046】
回転数が1400rpm時の振動加速度波形では、最大値x=234、実効値σ=20.9、等価実効値σeq=15.6である。
従って、判定基準▲1▼では、β=15.0となり「注意」、判定基準▲2▼では、β=1.3となり「平常」、判定基準▲3▼では、β=−1.3,β=48となり「注意」と診断される。
【0047】
図8に示す例では、第1判定法と第3判定法では診断結果が「注意」で一致するものの、第2判定法の診断結果「平常」とは異なる事例となったが、本例は「平常」と診断しても、「注意」と診断しても差し支えのない範囲であった。
このように、三つの判定法(第1判定法〜第3判定法)の境界領域では、異なる診断をすることがあるが、その異判定領域は狭い範囲である。
この領域をさらに狭めるために、三つの判定法による判定結果を同時に用いて故障診断を行うことができる。
【0048】
次に、本発明に係る故障診断装置は、図9に示すように、機械が発する振動加速度を検出する圧電式の振動センサ1と、20kHz以上の振動数成分を通過させるハイパスフィルタ2と、増幅器3と、50kHz以下の振動数成分を通過させるローパスフィルタ4と、12ビットのA/D変換器5と、コントロールプログラムと演算処理プログラムを格納するメモリ(ROM)6と、A/D変換されたデータや判定結果などを格納するメモリ(RAM)7と、診断開始などの指示を入力するスイッチ類8と、演算処理とデータの入出力処理を行うCPU(中央演算処理装置)9と、判定結果を表示する液晶表示器10などを備えてなる。
【0049】
振動センサ1とハイパスフィルタ2と増幅器3とローパスフィルタ4とA/D変換器5により、機械設備が発する振動加速度のうち周波数が20kHz以上50kHz以下の成分をデジタル信号として検出する振動検出手段が構成される。
【0050】
また、ROM6とRAM7とCPU9により、振動加速度波形の絶対値の累積度数分布曲線を求める累積度数算出手段、振動加速度波形の最大値xを求める最大値検出手段、振動加速度波形の実効値σを求める実効値算出手段、等価実効値σeqで得られた振動加速度波形を正規化する正規化手段、累積度数分布曲線における等価実効値σeqと最大値xとのピーク比βを求めるピーク比算出手段、等価実効値σeqと実効値σとの実効値比βを求める実効値比算出手段、正規化したデータから三乗平均値βと四乗平均値βを求める三乗・四乗平均値算出手段、ピーク比β又は実効値比β若しくは三乗平均値βと四乗平均値βの大きさから機械設備の故障の程度を診断する故障診断手段が夫々構成される。
【0051】
以上のように構成された故障診断装置の動作について説明する。
先ず、振動センサ1が検出する機械設備の振動加速度のうち、ハイパスフィルタ2、増幅器3、ローパスフィルタ4を通すことにより、機械設備が発する20kHz〜50kHzの周波数範囲の振動加速度を求める。
【0052】
次いで、得られたアナログ信号としての振動加速度を、A/D変換器5でデジタル信号に変換すると共に、デジタル化された振動加速度を250μs毎にサンプリングして、4096個のサンプリングデータxをRAM8に記憶させる。
更に、次式(11)により、サンプリングデータxの積算値sを求める。
【0053】
【数5】
Figure 0003609982
【0054】
次いで、平均値μ(μ=s/4096)を求める。更に、サンプリングデータxを平均値μだけシフトして直流成分を除去する(x=x−μ)。
【0055】
次いで、次式(12)により、サンプリングデータxの二乗の積算値sを求め、更に次式(13)より、実効値σ(xrms)を求める。
【0056】
【数6】
Figure 0003609982
【0057】
次いで、4096個のサンプリングデータxの符号を取り去って絶対値を求める。そして、サンプリングデータxの絶対値の小さい方から数えて2798番目(=4096×0.683)のデータを等価実効値σeqとする。更に、サンプリングデータxを正規化する(x=x/σeq)。
また、サンプリングデータxの絶対値の最大値xを求める。
【0058】
次いで、サンプリングデータxの三乗の積算値sと四乗の積算値sを、夫々次式(14),(15)より求める。
【0059】
【数7】
Figure 0003609982
【0060】
次いで、無次元劣化パラメータβ,β,β,βを求める。各パラメータは、ピーク比β=x/σeq、実効値比β=σ/σeq、三乗平均値β=s/4096、四乗平均値β=s/4096である。
【0061】
次いで、各無次元劣化パラメータβ,β,β,βの大きさを同時に考慮した判定基準▲4▼,▲5▼により、故障診断を行う。
β<14およびβ<3およびβ<15およびβ<20(判定基準▲4▼)の場合には、「平常」と判定する。
β≧42およびβ≧6およびβ≧45およびβ≧60(判定基準▲5▼)の場合には、「故障」と判定する。
判定基準▲4▼および判定基準▲5▼の条件が満たされていない場合には、「注意」と判定する。
【0062】
そして、診断結果は、液晶表示器10に、「平常」、「注意」或いは「故障」と表示することにより、保全作業者等に知らされる。
【0063】
なお、上述の発明の実施の形態においては、本発明を振動計測に基づいた故障診断方法及びその装置に適用する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、アンバランスやミスアライメントなどの機械の構造系故障により発生する振動と同時に発生する音圧や音響放射(AE:アコーステックエミッション)、回転軸の歪波形など種々の計測信号に基づいた故障診断方法及びその装置に適用することができる。
【0065】
【発明の効果】
以上説明したように本発明に係る故障診断方法によれば、機械から生じる振動の大きさの情報を直接利用せずに、無次元の比(ピーク比β、実効値比β、三乗平均値β、四乗平均値β)で判定を行っているので、機械の回転数や消費電力、負荷、構造の規模などの仕様に影響されずに故障診断を行うことができる。
【0066】
本発明に係る故障診断装置によれば、機械から生じる振動の大きさの情報を直接利用せずに、無次元の比(ピーク比β、実効値比β、三乗平均値β、四乗平均値β)で判定を行っているので、機械の回転数や消費電力、負荷、構造の規模などの仕様に影響されずに故障診断を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】正常なベアリングが発する振動加速度波形(a)とその振幅確率密度関数(b)を表す図
【図2】転送面に傷のあるベアリングが発する振動加速度波形(a)とその振幅確率密度関数(b)を表す図
【図3】正規分布と正規分布の絶対値処理した絶対値分布の関係を説明した図
【図4】図3に示す絶対値分布と累積度数分布の関係を説明した図
【図5】図2に示す正常部の振幅確率密度関数と正規分布の関係を説明した図
【図6】正常なベアリングが発する振動加速度波形を表す図で、(a)は回転数600rpm、(b)は回転数1000rpm、(c)は回転数1400rpm
【図7】外輪に欠陥のあるベアリングが発する振動加速度波形を表す図で、(a)は回転数600rpm、(b)は回転数1000rpm、(c)は回転数1400rpm
【図8】中程度の傷があるベアリングが回転数1400rpmで発する振動加速度波形を表す図
【図9】本発明に係る故障診断装置の構成図
【符号の説明】
1…振動センサ、2…ハイパスフィルタ、3…増幅器、4…ローパスフィルタ、5…A/D変換器、6…メモリ(ROM)、7…メモリ(RAM)、8…スイッチ類、9…CPU、10…液晶表示器。

Claims (6)

  1. 機械設備が発する振動波形を検出し、この振動波形の絶対値の累積度数分布曲線における累積度数68.3%の値(等価実効値σ eq と、前記振動波形の最大値(xp)との比(β1)を求め、その比(β1)の大きさから機械設備の故障の程度を診断することを特徴とする故障診断方法。
  2. 機械設備が発する振動波形を検出し、この振動波形の絶対値の累積度数分布曲線における累積度数68.3%の値(等価実効値σ eq と、前記振動波形の実効値(σ)との比(β2)を求め、その比(β2)の大きさから機械設備の故障の程度を診断することを特徴とする故障診断方法。
  3. 機械設備が発する振動波形を検出し、この振動波形の絶対値の累積度数分布曲線における累積度数68.3%の値(等価実効値σ eq で得られた振動波形を正規化したデータから統計値である三乗平均値(β3)と四乗平均値(β4)を求め、その三乗平均値(β3)と四乗平均値(β4)の大きさから機械設備の故障の程度を診断することを特徴とする故障診断方法。
  4. 機械設備が発する振動波形を検出する振動検出手段と、この振動検出手段が検出した振動波形の絶対値の累積度数分布曲線を求める累積度数算出手段と、前記振動検出手段が検出した振動波形の最大値(xp)を求める最大値検出手段と、前記累積度数算出手段が算出した累積度数分布曲線における累積度数68.3%の値(等価実効値σ eq と前記最大値検出手段が算出した最大値(xp)とのピーク比(β1)を求めるピーク比算出手段と、このピーク比算出手段が算出したピーク比(β1)の大きさから機械設備の故障の程度を診断する故障診断手段を備えたことを特徴とする故障診断装置。
  5. 機械設備が発する振動波形を検出する振動検出手段と、この振動検出手段が検出した振動波形の絶対値の累積度数分布曲線を求める累積度数算出手段と、前記振動検出手段が検出した振動波形の実効値(σ)を求める実効値算出手段と、前記累積度数算出手段が算出した累積度数分布曲線における累積度数68.3%の値(等価実効値σ eq と前記実効値算出手段が算出した実効値(σ)との実効値比(β2)を求める実効値比算出手段と、この実効値比算出手段が算出した実効値比(β2)の大きさから機械設備の故障の程度を診断する故障診断手段を備えたことを特徴とする故障診断装置。
  6. 機械設備が発する振動波形を検出する振動検出手段と、この振動検出手段が検出した振動波形の絶対値の累積度数分布曲線を求める累積度数算出手段と、この前記累積度数算出手段が算出した累積度数分布曲線における累積度数68.3%の値(等価実効値σ eq で得られた振動波形を正規化する正規化手段と、この正規化手段が正規化したデータから三乗平均値(β3)と四乗平均値(β4)を求める三乗・四乗平均値算出手段と、この三乗・四乗平均値算出手段が算出した三乗平均値(β3)と四乗平均値(β4)の大きさから機械設備の故障の程度を診断する故障診断手段を備えたことを特徴とする故障診断装置。
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Families Citing this family (65)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050049834A1 (en) * 2001-02-27 2005-03-03 Bottomfield Roger L. Non-invasive system and method for diagnosing potential malfunctions of semiconductor equipment components
CN1308692C (zh) * 2001-12-31 2007-04-04 岩壶卓三 旋转机械的异常诊断方法及异常诊断装置
US7487401B2 (en) * 2002-08-16 2009-02-03 Sun Microsystems, Inc. Method and apparatus for detecting the onset of hard disk failures
JP4071161B2 (ja) * 2003-06-05 2008-04-02 ニッテツ八幡エンジニアリング株式会社 回転機械の劣化診断方法
JP2005069855A (ja) * 2003-08-25 2005-03-17 Rion Co Ltd 多点同時測定方法及びその装置
JP4031745B2 (ja) * 2003-09-16 2008-01-09 三菱重工業株式会社 歯車診断方法及び歯車診断装置
US7124637B2 (en) * 2004-03-22 2006-10-24 Johnson Controls Technology Company Determining amplitude limits for vibration spectra
JP2005321357A (ja) * 2004-05-11 2005-11-17 Honda Motor Co Ltd ベルトのスリップ検知装置
JP2006154998A (ja) * 2004-11-26 2006-06-15 Fanuc Ltd 制御装置
US8290747B2 (en) * 2005-10-21 2012-10-16 Microstrain, Inc. Structural damage detection and analysis system
JP4584186B2 (ja) * 2006-05-15 2010-11-17 トヨタ自動車株式会社 故障診断方法及び故障診断装置
US9618037B2 (en) 2008-08-01 2017-04-11 Honeywell International Inc. Apparatus and method for identifying health indicators for rolling element bearings
ES2337432B8 (es) * 2008-09-15 2011-08-05 Consejo Superior De Investigaciones Cientificas (Csic) Procedimiento y sistema para la deteccion en tiempo real del desbalanceo del cabezal en un mecanismo rotatorio de alta precision.
US20100106458A1 (en) * 2008-10-28 2010-04-29 Leu Ming C Computer program and method for detecting and predicting valve failure in a reciprocating compressor
US7970556B2 (en) * 2009-01-30 2011-06-28 General Electric System and method for monitoring the condition of a gear assembly
FI121317B (fi) * 2009-03-27 2010-09-30 Waertsilae Finland Oy Polttomoottorin pyörivässä järjestelmässä olevan kytkennän valvominen
JP5757742B2 (ja) * 2010-03-25 2015-07-29 セイコーインスツル株式会社 電子機器、歩数計、およびプログラム
CN101832857B (zh) * 2010-03-31 2012-06-27 桂林电子科技大学 电子束焊机高速闪频观察装置主轴轴承故障诊断的方法
JP5321646B2 (ja) * 2011-06-13 2013-10-23 パナソニック株式会社 異常検査方法及び異常検査装置
US20120330577A1 (en) * 2011-06-22 2012-12-27 Honeywell International Inc. Vibration severity analysis apparatus and method for rotating machinery
US20120330614A1 (en) * 2011-06-22 2012-12-27 Honeywell International Inc. Rule-based diagnostics apparatus and method for rotating machinery
PT2581724T (pt) * 2011-10-13 2020-05-07 Moventas Gears Oy Método e sistema para efeitos de monitorização do estado de caixas de velocidades
US8930775B2 (en) 2011-11-28 2015-01-06 International Business Machines Corporation Preventing disturbance induced failure in a computer system
CN102759397B (zh) * 2012-07-10 2014-04-16 东南大学 转轴振动信号中摩擦故障特征高效提取方法
CN102840976B (zh) * 2012-08-24 2015-10-28 武汉钢铁(集团)公司 一种轧机主传动系统的检测方法
JP6181427B2 (ja) * 2013-05-24 2017-08-16 能美防災株式会社 構造物劣化診断システム
JP6140528B2 (ja) * 2013-05-24 2017-05-31 能美防災株式会社 構造物劣化診断システム
JP6263454B2 (ja) * 2013-08-26 2018-01-17 能美防災株式会社 構造物劣化診断システム
CN103512765A (zh) * 2013-09-13 2014-01-15 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 一种血型离心机变学习速率小波bp神经网络故障检测方法
CN103712792B (zh) * 2013-12-16 2016-01-20 西安交通大学 一种针对风电齿轮箱的故障诊断方法
CN104048825B (zh) * 2014-05-28 2016-05-25 北京航空航天大学 一种多传感器融合的风电机组齿轮箱故障定位方法
CN106537111A (zh) * 2014-07-18 2017-03-22 Ntn株式会社 机械部件诊断系统及其服务器
CN104156591B (zh) * 2014-08-06 2017-02-15 北京信息科技大学 一种马尔可夫故障趋势预测方法
CN104392020B (zh) * 2014-10-22 2017-06-16 北京必可测科技股份有限公司 一种旋转机械振动故障的显示方法及装置
CN104677629A (zh) * 2014-10-28 2015-06-03 芜湖杰诺瑞汽车电器系统有限公司 车辆变速箱故障检测方法
CN104502099B (zh) * 2015-01-20 2017-05-17 中国人民解放军军事交通学院 齿轮箱瞬变工况特征分量循频提取方法
JP6001720B1 (ja) * 2015-04-08 2016-10-05 ファナック株式会社 工作機械の駆動軸に関するデータ取得機能を備えた波形表示装置
CN104792520A (zh) * 2015-04-09 2015-07-22 中山火炬职业技术学院 风力发电机组齿轮箱故障诊断方法
EP3081914B1 (de) * 2015-04-15 2018-07-04 Siemens Aktiengesellschaft Überwachung einer maschine mit einer rotierenden maschinenkomponente
CN104949840A (zh) * 2015-05-05 2015-09-30 天津大学 一种基于振动分析的柴油机故障诊断方法
CN105043761B (zh) * 2015-06-30 2017-10-27 株洲南车时代电气股份有限公司 一种机车锁轴故障诊断方法
CN105021276A (zh) * 2015-07-30 2015-11-04 珠海格力电器股份有限公司 电器故障诊断方法和装置及电器
CN105319071B (zh) * 2015-09-21 2017-11-07 天津大学 基于最小二乘支持向量机的柴油机燃油系统故障诊断方法
CN105547698B (zh) * 2015-12-31 2017-11-14 新疆金风科技股份有限公司 滚动轴承的故障诊断方法及装置
CN105675113B (zh) * 2016-03-16 2018-08-17 重庆大学 基于微型传感器的旋转机械角域振动信号获取装置和方法
CN106289508A (zh) * 2016-07-19 2017-01-04 西南交通大学 一种面向机械故障诊断的振动信号重构方法
CN107643181B (zh) * 2016-07-21 2019-11-12 北京航空航天大学 一种基于图像识别的滚动轴承变工况故障诊断方法
CN106485073A (zh) * 2016-10-12 2017-03-08 浙江理工大学 一种磨床故障诊断方法
DE102017102550A1 (de) * 2017-02-09 2018-08-09 Endress+Hauser SE+Co. KG Zustandsüberwachung eines vibronischen Sensors
CN110770561A (zh) * 2017-06-12 2020-02-07 利乐拉瓦尔集团及财务有限公司 周期性运动的机器部件的故障预测方法
CN107271170B (zh) * 2017-07-12 2019-05-31 西安因联信息科技有限公司 一种机械设备故障类型的自动诊断方法及系统
JP6962087B2 (ja) * 2017-09-14 2021-11-05 株式会社デンソーウェーブ 産業用制御装置
CN108827605B (zh) * 2018-03-20 2020-06-30 南京航空航天大学 一种基于改进稀疏滤波的机械故障特征自动提取方法
CN108805059B (zh) * 2018-05-29 2020-04-21 东华大学 稀疏正则化滤波与自适应稀疏分解的齿轮箱故障诊断方法
CN108844742B (zh) * 2018-09-06 2020-08-18 国电联合动力技术有限公司 一种风电机组发电机轴承润滑状态监测方法和系统
EP3712310A1 (en) * 2019-03-22 2020-09-23 Tsudakoma Kogyo Kabushiki Kaisha Abnormality diagnosing apparatus of weaving-related device for loom
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
JP6812529B2 (ja) * 2019-05-21 2021-01-13 芝浦機械株式会社 予知保全判定装置、予知保全判定方法及びプログラム
JP7530168B2 (ja) * 2019-11-14 2024-08-07 キヤノン株式会社 画像形成装置
CN110940518B (zh) * 2019-11-27 2021-08-24 中北大学 一种基于故障数据的航天传动机构分析方法
CN113503961B (zh) * 2021-07-22 2023-10-24 苏州苏试试验集团股份有限公司 一种冲击振动传感器信号的拾取方法
CN115169417B (zh) * 2022-08-02 2023-11-03 江苏利核仪控技术有限公司 一种基于偏度最大化的滚动轴承故障特征的提取方法
CN115839846B (zh) * 2023-02-27 2023-06-20 济南嘉宏科技有限责任公司 一种基于无线传感器的设备故障预警诊断方法
CN116304848B (zh) * 2023-05-26 2023-08-22 广东石油化工学院 一种滚动轴承故障诊断系统及方法
CN116519130B (zh) * 2023-06-29 2023-09-19 乔治费歇尔机床(常州)有限公司 基于声音采集及转换的检测分析机床振动的方法

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US1006A (en) 1838-11-12 Daniel tisdale
JPS55138634A (en) * 1979-04-16 1980-10-29 Kansai Electric Power Co Inc:The Fault diagnosis apparatus of apparatus
US4991107A (en) * 1988-12-15 1991-02-05 Schlumberger Technologies Limited Vibration control system
USH1006H (en) * 1990-03-27 1991-12-03 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force Multilevel classifier structure for gas turbine engines
US5210704A (en) * 1990-10-02 1993-05-11 Technology International Incorporated System for prognosis and diagnostics of failure and wearout monitoring and for prediction of life expectancy of helicopter gearboxes and other rotating equipment
US5602761A (en) * 1993-12-30 1997-02-11 Caterpillar Inc. Machine performance monitoring and fault classification using an exponentially weighted moving average scheme
US5943634A (en) * 1996-05-14 1999-08-24 Csi Technology, Inc. Vibration data analysis based on time waveform parameters
US5852793A (en) * 1997-02-18 1998-12-22 Dme Corporation Method and apparatus for predictive diagnosis of moving machine parts
US6484109B1 (en) * 1998-05-20 2002-11-19 Dli Engineering Coporation Diagnostic vibration data collector and analyzer
US6053047A (en) * 1998-09-29 2000-04-25 Allen-Bradley Company, Llc Determining faults in multiple bearings using one vibration sensor
US6195621B1 (en) * 1999-02-09 2001-02-27 Roger L. Bottomfield Non-invasive system and method for diagnosing potential malfunctions of semiconductor equipment components
US6321602B1 (en) * 1999-09-28 2001-11-27 Rockwell Science Center, Llc Condition based monitoring by vibrational analysis

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