JP4935157B2 - 異常診断装置および異常診断方法 - Google Patents

Description

本発明は、鉄道車両等に用いられる転動装置（車軸軸受、歯車または車輪など）の異常診断装置および異常診断方法に関し、特に、転動装置（車軸軸受、歯車または車輪など）の異常の有無や前兆、或いはその異常部位を特定する異常診断装置および異常診断方法に関する。

従来、鉄道車両の回転部品は、一定期間使用した後に、車軸軸受やその他の回転部品について、損傷や摩耗等の異常の有無が定期的に検査される。この定期的な検査は、回転部品が組み込まれた機械装置を分解することにより行なわれ、回転部品に発生した損傷や摩耗は、作業者が目視による検査により発見するようにしている。そして、検査で発見される主な欠陥としては、軸受の場合、異物の噛み込み等によって生ずる圧痕、転がり疲れによる剥離、その他の摩耗等、歯車の場合には、歯部の欠損や摩耗等、車輪の場合には、転動面の欠損や摩耗があり、いずれの場合も新品にはない凹凸や摩耗等が発見されれば、新品に交換される。

しかし、機械設備全体を分解して、作業者が目視で検査する方法では、装置から回転体や摺動部材を取り外す分解作業や、検査済みの回転体や摺動部材を再度装置に組込み直す組込み作業に多大な労力がかかり、装置の保守コストに大幅な増大を招くという問題があった。

また、組立て直す際に検査前にはなかった打痕を回転体や摺動部材につけてしまう等、検査自体が回転体や摺動部材の欠陥を生む原因となる可能性があった。また、限られた時間内で多数の軸受を目視で検査するため、欠陥を見落とす可能性が残るという問題もあった。さらに、この欠陥の程度の判断も個人差があり実質的には欠陥がなくても部品交換が行なわれるため、無駄なコストがかかることにもなる。

そこで、回転部品が組み込まれた機械装置を分解することなく、実稼動状態で回転部品の異常診断を行なう様々な方法が提案された（例えば、特許文献１〜３参照）。最も、一般的なものとしては、特許文献１に記載されるように、軸受部に加速度計を設置し、軸受部の振動加速度を計測し、更に、この信号にＦＦＴ（高速フーリエ変換）処理を行なって振動発生周波数成分の信号を抽出して診断を行なう方法が知られている。

また、鉄道車両の車輪の転動面において、ブレーキの誤動作等による車輪のロックや滑走によるレールとの摩擦・摩耗によって生じるフラットと呼ぶ平坦部の検出方法としても種々提案されている（例えば、特許文献４〜６参照）。特に特許文献４、７では、振動センサや回転測定装置等により鉄道車両車輪、および列車が通過する線路の欠陥状態を検出する装置について提案している。
特開２００２−２２６１７号公報 特開２００３−２０２２７６号公報 特開２００４−２５７８３６号公報 特表平９−５００４５２号公報 特開平４−１４８８３９号公報 特表２００３−５３５７５５号公報 米国特許第５４３３１１１号明細書

しかし、特許文献４、７に記載の欠陥状態の検出装置では、周波数分析による異常診断精度が悪いため、異常振動が車輪のフラットによるものか、車軸軸受によるのか、あるいは線路または他の異常によるものなのかを識別できないという問題がある。

本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、転動装置の異常振動を検出して、その異常振動がどの部品によるものかを高精度に特定することができる異常診断装置および異常診断方法を提供することにある。さらに、車軸軸受または車輪の振動を検出する振動センサの出力信号から車軸軸受および車輪の異常振動を検出して、その異常振動が車輪のフラットによるものか、車軸軸受によるのかを高精度に特定することができる鉄道車両用の異常診断装置および異常診断方法を提供することを目的とする。

本発明の目的は、下記の構成により達成される。
（１） 転動装置の振動を検出する振動センサと、
前記振動センサからの信号の周波数分布を求め、その周波数分布に含まれる１次（基本波）からｎ次までのピーク値を示す周波数と異常を示す１次からｎ次までの周波数とを各々対応する次数ごとに比較して両周波数の一致度として点数化し、その結果に基づいて前記転動装置の異常診断を行う診断処理部と、
前記一致度の計算回数Ｎと前記一致度のＮ回に亘る計算結果に対する基準合計点数Ｐとを記憶した、外部から書き換え可能な設定値記憶部とを備え、
前記診断処理部は、
前記設定値記憶部から値Ｎ、Ｐを逐次読み出し、前記一致度をＮ回求めることにより一致度合計点数を求め、当該Ｎ回における該一致度合計点数と基準合計点数Ｐとを比較することにより異常診断を行うことを特徴とする異常診断装置。
（２） 前記設定記憶部は、前記ピーク値の閾値を決める値Ｋを記憶し、
該値Ｋは、外部から書き換え可能であり、
前記診断処理部は、
前記設定値記憶部から値Ｋを読み出し、該値Ｋにより決まる閾値以上のピーク値を示す周波数を求めることを特徴とする（１）に記載の異常診断装置。
（３） （１）または（２）に記載の異常診断装置において、前記設定値記憶部に記憶される前記値Ｎ、Ｐ及び／またはＫは、前記転動装置の異常の種類または部品によって異なることを特徴とする異常診断装置。
（４） 前記診断処理部は、
前記振動センサからの信号の所定の期間における振幅の平均的値が所定の基準値を下回る場合には、その周波数分布に含まれる前記ピーク値を示す周波数と前記異常を示す周波数との、一致するか否かの比較を無効化することを特徴とする（１）〜（３）のいずれか１つに記載の異常診断装置。
（５） 前記診断処理部は、
前記転動装置の回転速度または移動速度に応じて、前記振動センサからの信号の増幅利得を調整することを特徴とする（１）〜（４）のいずれか１つに記載の異常診断装置。
（６） 前記診断処理部は、
比較すべき前記ピーク値を示す周波数と前記異常を示す周波数との差が許容誤差の範囲内であるか否かによって一致するか否かを比較し、当該許容誤差を周波数の関数として予め設定した許容誤差関数により規定することを特徴とする（１）〜（５）のいずれか１つに記載の異常診断装置。
（７） （１）〜（６）のいずれか１つに記載の異常診断装置において、前記転動装置は鉄道車両用の車軸軸受、歯車または車輪のいずれかであることを特徴とする異常診断装置。
（８） 転動装置の振動を振動センサで検出し、当該振動センサからの信号の周波数分布に含まれる１次（基本波）からｎ次までのピーク値を示す周波数と異常を示す１次からｎ次までの周波数とを各々対応する次数ごとに比較して両周波数の一致度として点数化し、その結果に基づいて前記転動装置の異常診断を行う異常診断方法において、
前記一致度の計算回数Ｎと前記一致度のＮ回に亘る計算結果に対する基準合計点数Ｐとを外部から書き換え可能な設定値記憶手段に記憶しておき、
前記設定値記憶手段から値Ｎ、Ｐを逐次読み出して、前記一致度を連続してＮ回行うことにより一致度合計点数を求め、当該Ｎ回における該一致度合計点数と基準合計点数Ｐとを比較することにより異常診断を行うようにしたことを特徴とする異常診断方法。
（９） 前記ピーク値の閾値を決める値Ｋを外部から書き換え可能な設定値記憶手段に記憶しておき、
前記設定値記憶部から値Ｋを逐次読み出して、該値Ｋにより決まる閾値以上のピーク値を示す周波数を求めるようにしたことを特徴とする（８）に記載の異常診断方法。
（１０） （８）または（９）に記載の異常診断方法において、前記設定値記憶手段に記憶される前記値Ｎ、Ｐ及び／またはＫは、前記転動装置の異常の種類または部品によって異なることを特徴とする異常診断方法。
（１１） 前記転動装置が発する振動の所定の期間における振幅の平均的値が所定の基準値を下回る場合には、その周波数分布に含まれる前記ピーク値を示す周波数と前記異常を示す周波数分布との、一致するか否かの比較を無効化することを特徴とする（８）〜（１０）のいずれかに１つに記載の異常診断方法。
（１２） 前記転動装置の回転速度または移動速度に応じて、前記振動センサからの信号の増幅利得を調整するようにしたことを特徴とする（８）〜（１１）のいずれか１つに記載の異常診断方法。
（１３） 比較すべき前記ピーク値を示す周波数と前記異常を示す周波数との差が許容誤差の範囲内であるか否かによって一致するか否かを比較し、当該許容誤差を周波数の関数として予め設定した許容誤差関数により規定するようにしたことを特徴とする（８）〜（１２）のいずれか１つに記載の異常診断装置方法。
（１４） （８）〜（１３）のいずれか１つに記載の異常診断方法において、前記転動装置は鉄道車両用の車軸軸受、歯車または車輪のいずれかであることを特徴とする異常診断方法。

本発明の異常診断装置によれば、下記（Ｉ）〜（Ｖ）の効果が得られる。
（Ｉ）転動装置の振動を振動センサで検出し、当該振動センサからの信号の周波数分布を求め、その周波数分布に含まれる１次（基本波）からｎ次までのピーク値を示す周波数と異常を示す１次からｎ次までの周波数とを各々対応する次数ごとに一致するか否かを比較し、その結果に基づいて前記転動装置の異常診断を行う際、比較すべき前記ピーク値を示す周波数と前記異常を示す周波数との差が許容誤差の範囲内であるか否かによって一致するか否かを比較し、当該許容誤差を周波数の関数として予め設定した許容誤差関数により規定するので、転動装置の異常診断を極めて高精度に実施できる。
（ＩＩ）転動装置の振動を振動センサで検出し、当該振動センサからの信号の周波数分布に含まれる１次（基本波）からｎ次までのピーク値を示す周波数と異常を示す１次からｎ次までの周波数とを各々対応する次数ごとに比較して両周波数の一致度として点数化し、その結果に基づいて前記転動装置の異常診断を行う際、前記一致度の計算回数Ｎと前記一致度のＮ回に亘る計算結果に対する基準合計点数Ｐとを外部から書き換え可能な設定値記憶手段に記憶しておき、前記設定値記憶手段から値Ｎと値Ｐを逐次読み出して、前記一致度を連続してＮ回行うことにより一致度合計点数を求め、当該Ｎ回における該一致度合計点数と基準合計点数Ｐとを比較することにより異常診断を行うので、転動装置の異常診断を極めて高精度に実施できる。また、値Ｎと値Ｐを外部から設定変更できるので、状況に応じて診断精度を柔軟に変更できる。
（ＩＩＩ）転動装置の振動を振動センサで検出し、当該振動センサからの信号の周波数分布に含まれる１次（基本波）からｎ次までのピーク値を示す周波数と異常を示す１次からｎ次までの周波数とを各々対応する次数ごとに一致するか否かを比較し、その結果に基づいて前記転動装置の異常診断を行う際、前記ピーク値の閾値を決める値Ｋを外部から書き換え可能な設定値記憶手段に記憶しておき、前記設定値記憶部から値Ｋを読み出し、該値Ｋにより決まる閾値以上のピーク値を示す周波数を求めるので、転動装置の異常診断を極めて高精度に実施できる。また、該値Ｋを外部から設定変更できるので、状況に応じて閾値を柔軟に変更できる。
（ＩＶ）転動装置の振動を振動センサで検出し、当該振動センサからの信号の周波数分布に含まれる１次（基本波）からｎ次までのピーク値を示す周波数と異常を示す１次からｎ次までの周波数とを各々対応する次数ごとに一致するか否か比較し、その結果に基づいて前記転動装置の異常診断を行う際、前記振動センサからの信号の所定の期間における振幅の平均的値が所定の基準値を下回る場合には、その周波数分布に含まれる前記ピーク値を示す周波数と前記異常を示す周波数との、一致するか否かの比較を無効化するので、転動装置の異常診断を極めて高精度に実施できる。
（Ｖ）転動装置の振動を振動センサで検出し、当該振動センサからの信号の周波数分布に含まれる１次（基本波）からｎ次までのピーク値を示す周波数と異常を示す１次からｎ次までの周波数とを各々対応する次数ごとに一致するか否かを比較し、その結果に基づいて前記転動装置の異常診断を行う際、前記転動装置の回転速度または移動速度に応じて前記振動センサからの信号の増幅利得を調整するので、前記転動装置の回転速度または移動速度の大小に左右されずに転動装置の異常診断を極めて高精度に実施できる。

以下、本発明に係る異常診断装置の第１実施形態および第２実施形態について図を参照しながら詳細に説明する。

図１（ａ）は本発明の異常診断装置を搭載した鉄道車両の概略平面図、図１（ｂ）は同鉄道車両の概略側面図、図２は車軸軸受と振動センサとの位置関係を例示する概略図、図３は本発明に係る異常診断装置の第１実施形態のブロック図、図４は図３の診断処理部の動作内容を示すフローチャート、図５はピーク検出の際使用する閾値についての説明図、図６は異常判定処理の内容を例示するフローチャート、図７は検出信号の強度の平均的値を求める範囲についての説明図、図８は異常診断の評価区間についての説明図、図９は本発明に係る異常診断装置の第２実施形態において異常振動を有効とする下限基準値についての説明図、図１０は車両の移動速度に応じた増幅器の利得（アンプのゲイン）の設定についての説明図、図１１は増幅器の利得を図１０のように段階的に変えるための具体的構成を例示したブロック図、図１２は本発明に係る異常診断装置の第２実施形態のブロック図である。

（第１実施形態）
まず、図１〜図８を参照して、第１実施形態の異常診断装置について説明する。
図１に示すように、一両の鉄道車両１００は前後２つの車台によって支持され、各車台には４個の車輪１０１が取り付けられている。各車輪１０１の回転支持装置（軸受箱）１１０には、運転中に回転支持装置１１０から発生する振動を検出する振動センサ１１１が取り付けられている。

鉄道車両１００の制御盤１１５には、４チャネル分のセンサ信号を同時（ほぼ同時）に取り込んで診断処理を実施する異常診断装置１５０が２つ搭載されている。即ち、各車台に設けられている４つの振動センサ１１１の出力信号が各々信号線１１６を介して車台毎に別の異常診断装置１５０に入力される。また、異常診断装置１５０には、車輪１０１の回転速度を検出する回転速度センサ（図示省略）からの回転速度パルス信号も入力される。

図２に示すように、回転支持装置１１０には、例えば回転部品である車軸軸受１３０が設けられており、車軸軸受１３０は、回転軸（図示省略）に外嵌される回転輪である内輪１３１と、ハウジング（図示省略）に内嵌される固定輪である外輪１３２と、内輪１３１および外輪１３２との間に配置された複数の転動体である玉１３３と、玉１３３を転動自在に保持する保持器（図示省略）とを備える。振動センサ１１１は、重力方向の振動加速度を検出し得る姿勢に保持されてハウジングの外輪１３２近傍に固定されている。振動センサ１１１には、加速度センサ、ＡＥ（acoustic emission）センサ、超音波センサ、ショックパルスセンサ等、種々のものを使用することができる。

図３に示すように、異常診断装置１５０は、センサ信号処理部１５０Ａと、診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂとを有する。センサ信号処理部１５０Ａは、４つの増幅・濾波器（Ａ
ＦＩＬＴ）１５１を備えている。そして、４つの振動センサ１１１の出力信号が増幅・濾波器１５１に個別に入力されるようになっている。各増幅・濾波器１５１は、アナログアンプの機能とアンチエリアシングフィルタの機能とを兼ね備えている。これら４つの増幅・濾波器１５１で増幅且つ濾波された４チャネルのアナログ信号は、診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂに取り込まれる。診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂは、マルチプレクサ（ＭＵＸ）１５２およびＡＤ変換器（ＡＤＣ）１５３を備えており、入力された４チャネルのアナログ信号を、マルチプレクサ（ＭＵＸ）１５２にて１チャネルごとの信号に切換えて、ＡＤ変換器（ＡＤＣ）１５３にてデジタル信号に変換する。

一方、回転速度センサからの速度比例正弦波または回転速度パルス信号などの回転速度信号は、波形整形回路１５５によって整形された後、タイマカウンタ（図示省略）により単位時間当りのパルス数がカウントされ、その値が回転速度信号として診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂに入力される。診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂは、振動センサ１１１により検出された振動波形信号と回転速度センサにより検出された回転速度信号とをもとに異常診断を実行する。診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂによる診断結果はラインドライバ（ＬＤ）１５６を介して通信回線１２０（図１参照）に出力される。通信回線１２０は警報機に接続されており、車輪１０１のフラット等の異常発生時には然るべき警報動作がなされるようになっている。
また、この異常診断装置１５０は、バックアップ電池（Ｂａｔｔ）１６１を有するスタティックランダムアクセスメモリー（ＳＲＡＭ）１６２を備えている。

また、車軸軸受１３０に発生する異常の中で、静止輪の外輪軌道の剥離が最も起こりやすい。そこで、車軸軸受１３０については、静止輪の外輪軌道の剥離（以下、車軸軸受の剥離と記す。）を検出対象とする。

振動センサ１１１の出力信号から検出する異常は、車軸軸受１３０の剥離と車輪１０１のフラットである。車軸軸受１３０の剥離による欠陥周波数と車輪１０１のフラットによる欠陥周波数は、振動センサ１１１からの信号の周波数分布のピークとして現れる。また、両欠陥周波数も、１ｋＨｚ付近までの周波数帯域の振動信号として検知できる。さらに、車軸軸受１３０の剥離による欠陥周波数と車輪１０１のフラットによる欠陥周波数とでは、周波数帯域が１０倍程度異なるので、ＡＤ変換器（ＡＤＣ）１５３にてデジタル信号に変換されたデータをソフトウエア処理により車軸軸受診断用と車輪診断用とに分離して、両者の異常診断を行なう。

また、車輪１０１のフラットによる欠陥基本周波数は、車輪１０１の回転速度（ｒ／ｓ）に等しい。したがって、診断すべき回転速度の範囲は新幹線を想定した場合には３〜３０ｒ／ｓとなるので、車輪１０１のフラットの欠陥基本周波数は３〜３０Ｈｚとなる。これに対して、車軸軸受１３０の剥離による欠陥基本周波数は、車輪１０１のフラットの欠陥周波数の約１０倍、２２〜２２０Ｈｚとなる。どちらも４次までの高調波を検査する場合、車輪１０１については３〜１２０Ｈｚ、車軸軸受１３０については２２〜８８０Ｈｚが各々の必要とされるＤＦＴ（離散フーリエ変換）の周波数分析範囲である。

ここで、車軸軸受１３０の診断の際のＤＦＴの周波数分解能は１．０Ｈｚで十分であるが、車輪１０１の診断については車輪１０１のフラットによる欠陥周波数は低周波領域に偏っているため、１．０Ｈｚでは分解能が不足する。したがって、車輪１０１の診断の際のＤＦＴの周波数分解能を０．２５Ｈｚになるようにデータを別に調整する必要がある。

そこで、本実施形態では、ＡＤ変換器（ＡＤＣ）１５３にてデジタル信号に変換（サンプリング）したデータを車軸軸受剥離解析用と、車輪フラット解析用のサンプリング周波数の異なる２種類のデータに変換して処理する。

図４は、第１実施形態における診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂの動作フローを示している。診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂは、４つの振動センサ１１１から出力され、増幅・濾波器（ＡＦＩＬＴ）１５１を経て送られてくるセンサ信号を、マルチプレクサ（ＭＵＸ）１５２にて１チャネルごとの信号に切換えて、ＡＤ変換器（ＡＤＣ）１５３にてデジタル信号に変換する（即ち、Ｓ１０１）。この実施形態では、ＡＤ変換器（ＡＤＣ）１５３におけるサンプリング周波数を８ｋＨｚ、且つサンプリング単位を１．５秒間で実施している。

そして、ＡＤ変換器（ＡＤＣ）１５３の出力信号に対してソフトウエアにより実現されるＦＩＲローパスフィルタリング（ＬＰＦ）によりデシメーション処理（即ち、Ｓ１０２）を施す。また、デシメーション処理（即ち、Ｓ１０２）では、サンプリング周波数を２ｋＨｚに落とすために、デシメーション率Ｍを４としてデータ数を１／４に削減する。

診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂは、デシメーション処理（即ち、Ｓ１０２）を経たデータを、車軸軸受剥離離解析用（以下、「軸受用」と記す。）と車輪フラット解析用（以下、「車輪用」と記す。）としてサンプリング周波数の異なる２種類のデータに変換する。

軸受用のデータは、デシメーション処理（即ち、Ｓ１０２）を経てサンプリング周波数が２ｋＨｚである１．５秒間単位のデータを２分割して０．７５秒ごとのデータ区間に分割することにより得られる（即ち、Ｓ１１１）。そして、その得られたデータに対し絶対値化処理（即ち、Ｓ１１２）およびＡＣ化処理（即ち、Ｓ１１３）を順次実施する。更に、１区間あたりおよそ０．２５秒分のゼロ（０）を追加して当該データを補間すること（０詰め補間）により約１秒分のデータ区間長とし、２０４８個となるデータを生成する（即ち、Ｓ１１４）。このデータに対し周波数分解能を約１．０ＨｚとしてＦＦＴを行なう（即ち、Ｓ１１５）。なお、ＦＦＴ処理前にはハニング（Hanning）窓処理を行なっておく。

ＦＦＴ処理後は、回転速度と軸受内部諸元から得られる軸受１３０の剥離における異常を示す周波数Ｚfcを求めるとともに（表１参照）、得られたデータに対し基本波から４次までのピーク検出を行なう（即ち、Ｓ１１６）。そして、当該ピーク検出結果より得られたピーク値を示す周波数と、値Ｚfcとを比較し、両者の一致度を算出する（即ち、Ｓ１１７）。この処理を一定回数繰り返して得られる一致度合計点数に基づいて車軸軸受１３０の異常判定を行なう。

一方、車輪用のデータは、デシメーション処理（即ち、Ｓ１０２）を経てサンプリング周波数が２ｋＨｚであるデータを、絶対値化処理（即ち、Ｓ１２１）後、濾波器（ＬＦＰ）によりデシメーション率Ｍを４としてデシメーション処理（即ち、Ｓ１２２）することによりサンプリング周波数を２５０Ｈｚまで落とすことにより得られる。この時点でのデータ数は３７５個となるが、０詰め補間（即ち、Ｓ１２４）を行なっておよそ４秒分のデータとする。得られたデータを、周波数分解能を約０．２５ＨｚとしてＦＦＴを実行する（即ち、Ｓ１２５）。なお、ＦＦＴ処理前にはハニング（Hanning）窓処理を行なっておく。

ＦＦＴ処理後は、得られたデータについてピーク検出を行なう（即ち、Ｓ１２６）。そして、ピーク値を示す周波数と車輪１０１のフラットでの異常を示す周波数との比較を行ない、両者の一致度を算出しておく（即ち、Ｓ１２７）。この処理を一定回数繰り返して得られる一致度合計点数に基づいて車輪１０１の異常判定を行なう。なお、車輪のフラットによる異常を示す周波数は、車輪１０１の回転速度（ｒ／ｓ）に等しい。したがって、車輪１０１のフラットでの異常を示す周波数は、タイマカウンタ（図示省略）により回転速度パルス信号の単位時間当りのパルス数をカウントすることにより求める。

ここで、ピーク値を示す周波数と異常を示す周波数との一致度を算出する際、当該一致度の検出を精度よく行うため許容誤差を設定し、当該許容誤差を周波数の許容誤差関数として規定する。すなわち、当該許容誤差は、例えば、許容誤差をｅ（Ｈｚ）、異常を示す周波数をＦｘ（Ｈｚ）（ＦｘはＺｆｃまたはＦｒ）とした場合、ｅ＝ａ・Ｆｘ＋ｂ（ＦｘはＺｆｃまたはＦｒ）として規定される。ただし、ａとｂは予め設定する設定パラメータであり、またＺfc（Ｈｚ）は車軸軸受１３０の剥離での異常を示す周波数であり、Ｆr（Ｈｚ）は車輪１０１のフラットでの異常を示す周波数である。

本実施形態に上述した許容誤差関数を適用する場合には、ＦＦＴの周波数分解能（軸受用としては１．０Ｈｚ、車軸用としては０．２５Ｈｚ）と、また軸受転動体の公転速度誤差と速度の変動とを考慮して、基本波から４次までの車軸軸受１３０の剥離解析のための前記許容誤差をｅ_{ｆ，ｂ，ｉ}（Ｈｚ）（ただし、i＝１，２，３，４）、車輪１０１のフラット解析のための前記許容誤差をｅ_{ｆ，ｗ，ｉ}（Ｈｚ）（ただし、i＝１，２，３，４）、また軸受用のＦＦＴの周波数分解能をδ_f1（Ｈｚ）、は車輪用のＦＦＴの周波数分解能をδ_f２（Ｈｚ）としたとき、前記許容誤差は以下の式で規定される。
ｅ_{ｆ，ｂ，ｉ}（Ｈｚ）＝ ａ_１・ｉ・Ｚfc＋ｂ´₁・δ_f1、（ただし、i＝１，２，３，４）
ｅ_{ｆ，ｗ，ｉ}（Ｈｚ）＝ ａ₂・ｉ・Ｆr＋ｂ´₂・δ_f２、（ただし、i＝１，２，３，４）
ここで、ａ_１、ｂ´₁は軸受用の、ａ_２、ｂ´_２は車輪用の設定パラメータであり、そしてｂ´₁、ｂ´_２は前記値ｂに相当する設定パラメータである。また、ａ_１及びａ₂は０．００５〜０．００３５の範囲で設定し、より好ましくは０．００５〜０．００３０、さらに好ましくは０．０１〜０．０２５の値とする。また、ｂ´₁及びｂ´₂は０〜７の範囲で設定し、より好ましくは０〜５、さらに好ましくは１から３の値とする。

車軸軸受１３０について、前記式より得られた許容誤差±ｅ_{ｆ，ｂ，１}（Ｈｚ）を用いて、ピーク検出処理（即ち、Ｓ１１６）で検出されたピーク値を示す周波数ｆ_{ｐ，ｂ，１}と車軸１３０の剥離での異常を示す周波数Ｚfcの一致を、次式を満たすか否かで判定する。
Ｚfc−ｅ_{ｆ，ｂ，１} ≦ ｆ_{ｐ，ｂ，１} ≦ Ｚfc＋ｅ_{ｆ，ｂ，１}
ピーク検出処理（即ち、Ｓ１１６）で検出された高次のピーク値を示す周波数についても同様に次式のように適用して、４次までの高次成分の一致を解析する。
ｉ・Ｚfc−ｅ_{ｆ，ｂ，ｉ} ≦ ｆ_{ｐ，ｂ，ｉ} ≦ ｉ・Ｚfc＋ｅ_{ｆ，ｂ，ｉ}
ただし、i＝２，３，４である。

車輪に関しても、車軸軸受剥離解析の場合と同様に、ピーク検出処理（即ち、Ｓ１２６）で検出されたピーク値を示す周波数ｆ_{ｐ，ｗ，ｉ}と車輪１０１のフラットによる異常を示す基本周波数Ｆrの一致を、次式を満たすか否かで判定する。
ｉ・Ｆｒ−ｅ_{ｆ，ｗ，ｉ} ≦ ｆ_{ｐ，ｗ，ｉ} ≦ ｉ・Ｆｒ＋ｅ_{ｆ，ｗ，ｉ}
ただし、i＝１，２，３，４である。

また、ピーク検出処理（即ち、Ｓ１１６及びＳ１２６）でのピーク値を示す周波数の検出は、移動平均で平坦化した後に微分係数の符号が正から負に変化する点をピークの候補とし、さらにピーク値、即ちピークの振幅スペクトル値に関し閾値を決めて候補を絞り込むことにより行う。

つまり、図５に示すように、ナイキスト周波数（サンプリング周波数の１／２）までの振幅スペクトル値の平均的値としてＲＭＳ値（２乗平均平方根）を基準とし、そのＫ倍を閾値とする。たとえば、Ｋ＝３としてＲＭＳ値の３倍を下回るピークの候補は切り捨て、ＲＭＳ値の３倍以上のものを検出する。なお、前記平均的値としては、ＲＭＳ値の代わりに絶対値平均などを用いてもよい。また、閾値を下回るピークの候補を切り捨ててもなおピークの候補の数が多数ある場合は、ピーク値によるソーティングを行い、一定個数以下のピークに絞る。

値Ｋは、通信回線を通して、異常診断装置１５０の診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂに外部からコマンドを送ることにより設定できる。この値は、電池１６１でバックアップされたＳＲＡＭ１６２に、車軸用と車輪用に個々保存される。診断処理部（ＭＰＵ）１５０Ｂは、リセットされた際にも、再起動時にＳＲＡＭ１６２から設定値を読み出して稼働する。これにより作業現場等の状況に応じた柔軟な閾値変更が可能となる。

本実施形態における異常判定処理の流れについて図６のフローに従って詳細に説明する。振動信号をＡＤ変換して生成されたデータに対してバッファ入れ替えを逐次行い（即ち、Ｓ２０１）、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）等のフィルタ処理（即ち、Ｓ２０１）を施し、振動信号のＲＭＳ値を算出する（即ち、Ｓ２０３）。
次に、周波数のピーク検出による一致度の算出（即ち、Ｓ２０４）を実行する。この処理では、閾値以上のピーク値を示す周波数と異常を示す周波数との比較を行い、表２に例示するように、基本波成分と基本波以外の４次までの成分のうち２つの合計３つの振幅スペクトルが一致すれば前記一致度に点数１を与える。全て一致の場合は点数２を与える。それ以外の場合は０とする。この一致度判定は予め設定した計算回数Ｎで行う。

また、図７に示すように、振動信号の振幅が微小な場合に異常診断を行うのは不適なので、サンプリング範囲における信号の平均的値（ここではＲＭＳ値）と予め定めた最小基準値とを比較し（即ち、Ｓ２０５）、振動信号の平均値が最小基準値を下回る場合には一致判定を行わず、前記一致度を無効、即ち０とする。

さらに、本実施形態では、走行中でのＦＦＴを実行する所定の評価区間において、当該評価区間長での連続した計算回数Ｎ回に亘る一致度合計点数Ｓｐを算出し（即ち、Ｓ２０７）、当該一致度合計点数Ｓｐと基準合計点数Ｐを比較する（即ち、Ｓ２０８）。その結果、当該一致度合計点数Ｓｐが基準点数Ｐよりも大きければ、振動異常の警報出力を行う（即ち、Ｓ２０９、図８参照）。

基準点数Ｐと計算回数Ｎの値、値Ｐ／Ｎの値を変えず計算回数Ｎを大きくするほど、異常診断の誤報の発生確率を低く抑えることができる。しかし、基準点数Ｐと計算回数Ｎの値が等しいほど異常を見落とす危険性が増大し、また値Ｎを大きくし過ぎると異常判定に要する時間が増大する。
そこで、この実施形態では、値Ｐ、Ｎの値を外部から設定・変更できる通信コマンドを備えたプログラムが異常診断装置１５０に実装されており、逐次、値Ｐ、Ｎの調整が可能となっている。設定・変更された値Ｐ、Ｎは電池１６１でバックアップされたＳＲＡＭ１６２に保存される。これら値は、車軸用と車輪用に別々の値を設定できるように、例えば車軸外輪軌道剥離解析のための基準合計点数及び計算回数をそれぞれＰb、Ｎbとし、車輪フラット解析のための基準合計点数及び計算回数をそれぞれＰw、Ｎwとして区別する。

したがって、本実施形態の異常診断装置１００は、振動センサ１１１からの信号の周波数分布に含まれる１次（基本波）から４次までのピーク値を示す周波数（ｆ_{ｐ，ｂ，ｉ}、ｆ_{ｐ，ｗ，ｉ}）と異常を示す周波数に含まれる１次から４次までの周波数（Ｚfc、Ｆr）とを各々対応する次数ごとに一致するか否かを比較し、その結果に基づいて車軸軸受１３０および車輪１０１の異常診断を行なう。その際、比較すべきピーク値を示す周波数（ｆ_{ｐ，ｂ，ｉ}、ｆ_{ｐ，ｗ，ｉ}）と異常を示す周波数（Ｚfc、Ｆr）との差が許容誤差（ｅ_{ｆ，ｂ，ｉ}、ｅ_{ｆ，ｗ，ｉ}）の範囲内であるか否かによって一致するか否かを比較し、当該許容誤差（ｅ_{ｆ，ｂ，ｉ}、ｅ_{ｆ，ｗ，ｉ}）を周波数の関数として予め設定した許容誤差関数により規定するので、車軸軸受１３０および車輪１０１の異常診断をそれぞれ極めて高精度に実施できる。この異常診断装置１００によれば、線路などからの雑音や走行速度の大小に左右されにくい極めて高精度な異常診断が可能である。

また、前記一致度の計算回数Ｎと、前記一致度のＮ回に亘る計算結果に対する基準合計点数Ｐとを電池１６１によりバックアップされたＳＲＡＭ１６２に記憶しておき、診断処理部（ＭＰＵ）１５０ＢがＳＲＡＭ１６２から前記一致度の計算回数Ｎと基準合計点数Ｐを逐次読み出して、一致度を連続してＮ回求め、当該Ｎ回の一致度合計点数Ｓｐに基づいて異常診断を行うので、車軸軸受１３０および車輪１０１の異常診断をそれぞれ極めて高精度に実施できる。また、前記一致度の計算回数Ｎと基準合計点数Ｐを外部から設定変更できるので、状況に応じて診断精度を柔軟に変更できる。

また、ピーク値を示す周波数（ｆ_{ｐ，ｂ，ｉ}、ｆ_{ｐ，ｗ，ｉ}）の閾値を決める値Ｋを電池１６１によりバックアップされたＳＲＡＭ１６２に記憶しておき、診断処理部（ＭＰＵ）１５０ＢがＳＲＡＭ１６２から値Ｋを逐次読み出して、その値Ｋにより決まる閾値以上のピーク値を用いて両周波数を比較するので、車軸軸受１３０および車輪１０１の異常診断をそれぞれ極めて高精度に実施できる。また、値Ｋを外部から設定変更できるので、状況に応じて閾値を柔軟に変更できる。

また、振動センサ１１１からの信号の周波数分布に含まれる１次から４次までのピーク値を示す周波数（ｆ_{ｐ，ｂ，ｉ}、ｆ_{ｐ，ｗ，ｉ}）の平均的値が所定の基準値を下回る場合には、その周波数分布に含まれるピーク値を示す周波数と異常を示す周波数との、一致するか否かの比較を行わないので、車軸軸受１３０及び車輪１０１の異常診断を極めて高精度に実施できる。

なお、本実施形態では、デジタル処理の大部分をソフトウエアによって行なっているが、その一部またはすべてをＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウエアで実現してもよい。

（第２実施形態）
第１次実施形態の変形例として、図を参照しながら第２実施形態を説明する。本発明に係る異常診断装置の第２実施形態では、図９に示すように、鉄道車両１００の移動速度に応じて有効な振動信号のＲＭＳ値の基準値を設定しておき、基準値以下の振動では異常診断を無効とし、また前記移動速度が基準値以下の場合も異常診断を同様に無効とする。ただし、そのためには前記移動速度による振動信号のＲＭＳ値のばらつきを抑制する必要があるため、前記移動速度に応じてＡＤ変換前段の増幅器の利得（アンプのゲイン）を図１０のように段階的に変える。具体的には、ＰＧＡ（Programmable Gain Amplifier）のようなマイコン側で増幅器の利得を逐次設定できるデバイスを異常診断装置１５０に実装する（図１１参照）。

また、図３中のバッテリ付きＳＲＡＭ１６２に代えて、図１２に示すようにＦＲＡＭ（Ferroelectric RAM）１６５を採用する。これにより、設定値やデータの保存するためにバッテリが不要になる。ＦＲＡＭはＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erable and Programmable ROM）やフラッシュＲＯＭに比べて圧倒的に書き換えが簡単且つ高速で、しかも寿命が長く、ＳＲＡＭと同じ使い方をしても耐用年数を１０年は確保できる。また、バッテリはＲＴＣ１６３用のみ備えればよい。また、ＲＴＣ１６３とＳＲＡＭ１６２とでバッテリを共用していた場合には、ＳＲＡＭ１６２を無くした分だけバッテリ寿命が延びることになる。

したがって、第２実施形態によれば、車両の移動速度に応じて振動センサ１１１からの信号の増幅利得を調整することにより、車両の移動速度の大小に左右されずに車軸軸受１３０および車輪１０１の異常診断をそれぞれ極めて高精度に実施できる。

以上で具体的実施形態の説明を終えるが、本発明の様態はこれら実施形態に限られるものではなく、適宜、変形、改良等が可能である。また、転動装置として車軸軸受１３０および車輪１０１を例示して説明をしたが、これに限らず歯車の異常診断についても適応可能である。

（ａ）は本発明の異常診断装置を搭載した鉄道車両の概略平面図、そして（ｂ）は同鉄道車両の概略側面図である。 車軸軸受と振動センサとの位置関係を例示する概略図である。 本発明に係る異常診断装置の第１実施形態のブロック図である。 図３の診断処理部の動作内容を示すフローチャートである。 ピーク検出の際使用する閾値についての説明図である。 異常判定処理の内容を例示するフローチャートである。 検出信号の強度の平均的値を求める範囲についての説明図である。 異常診断の評価区間についての説明図である。 本発明に係る異常診断装置の第２実施形態において異常振動を有効とする下限基準値についての説明図である。 車両の移動速度に応じた信号増幅利得（アンプのゲイン）設定についての説明図である。 増幅器の利得を図１０のように段階的に変えるための具体的構成を例示したブロック図である。 本発明に係る異常診断装置の第２実施形態のブロック図である。

符号の説明

１００ 鉄道車両
１０１ 車輪
１１０ 回転支持装置
１１１ 振動センサ
１３０ 車軸軸受
１５０ 異常診断装置
１５０Ａ センサ信号処理部
１５０Ｂ 診断処理部
１５２ マルチプレクサ
１６２ ＳＲＡＭ

Claims (14)

1. 転動装置の振動を検出する振動センサと、
   前記振動センサからの信号の周波数分布を求め、その周波数分布に含まれる１次（基本波）からｎ次までのピーク値を示す周波数と異常を示す１次からｎ次までの周波数とを各々対応する次数ごとに比較して両周波数の一致度として点数化し、その結果に基づいて前記転動装置の異常診断を行う診断処理部と、
   前記一致度の計算回数Ｎと前記一致度のＮ回に亘る計算結果に対する基準合計点数Ｐとを記憶した、外部から書き換え可能な設定値記憶部とを備え、
   前記診断処理部は、
   前記設定値記憶部から値Ｎ、Ｐを逐次読み出し、前記一致度をＮ回求めることにより一致度合計点数を求め、当該Ｎ回における該一致度合計点数と基準合計点数Ｐとを比較することにより異常診断を行うことを特徴とする異常診断装置。
2. 前記設定記憶部は、前記ピーク値の閾値を決める値Ｋを記憶し、
   該値Ｋは、外部から書き換え可能であり、
   前記診断処理部は、
   前記設定値記憶部から値Ｋを読み出し、該値Ｋにより決まる閾値以上のピーク値を示す周波数を求めることを特徴とする請求項１に記載の異常診断装置。
3. 請求項１または２に記載の異常診断装置において、前記設定値記憶部に記憶される前記値Ｎ、Ｐ及び／またはＫは、前記転動装置の異常の種類または部品によって異なることを特徴とする異常診断装置。
4. 前記診断処理部は、
   前記振動センサからの信号の所定の期間における振幅の平均的値が所定の基準値を下回る場合には、その周波数分布に含まれる前記ピーク値を示す周波数と前記異常を示す周波数との、一致するか否かの比較を無効化することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の異常診断装置。
5. 前記診断処理部は、
   前記転動装置の回転速度または移動速度に応じて、前記振動センサからの信号の増幅利得を調整することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の異常診断装置。
6. 前記診断処理部は、
   比較すべき前記ピーク値を示す周波数と前記異常を示す周波数との差が許容誤差の範囲内であるか否かによって一致するか否かを比較し、当該許容誤差を周波数の関数として予め設定した許容誤差関数により規定することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の異常診断装置。
7. 請求項１〜６のいずれか１項に記載の異常診断装置において、前記転動装置は鉄道車両用の車軸軸受、歯車または車輪のいずれかであることを特徴とする異常診断装置。
8. 転動装置の振動を振動センサで検出し、当該振動センサからの信号の周波数分布に含まれる１次（基本波）からｎ次までのピーク値を示す周波数と異常を示す１次からｎ次までの周波数とを各々対応する次数ごとに比較して両周波数の一致度として点数化し、その結果に基づいて前記転動装置の異常診断を行う異常診断方法において、
   前記一致度の計算回数Ｎと前記一致度のＮ回に亘る計算結果に対する基準合計点数Ｐとを外部から書き換え可能な設定値記憶手段に記憶しておき、
   前記設定値記憶手段から値Ｎ、Ｐを逐次読み出して、前記一致度を連続してＮ回行うことにより一致度合計点数を求め、当該Ｎ回における該一致度合計点数と基準合計点数Ｐとを比較することにより異常診断を行うようにしたことを特徴とする異常診断方法。
9. 前記ピーク値の閾値を決める値Ｋを外部から書き換え可能な前記設定値記憶手段に記憶しておき、
   前記設定値記憶部から値Ｋを逐次読み出して、該値Ｋにより決まる閾値以上のピーク値を示す周波数を求めるようにしたことを特徴とする請求項８に記載の異常診断方法。
10. 請求項８または９に記載の異常診断方法において、前記設定値記憶手段に記憶される前記値Ｎ、Ｐ及び／またはＫは、前記転動装置の異常の種類または部品によって異なることを特徴とする異常診断方法。
11. 前記転動装置が発する振動の所定の期間における振幅の平均的値が所定の基準値を下回る場合には、その周波数分布に含まれる前記ピーク値を示す周波数と前記異常を示す周波数分布との、一致するか否かの比較を無効化することを特徴とする請求項８〜１０のいずれか１項に異常診断方法。
12. 前記転動装置の回転速度または移動速度に応じて、前記振動センサからの信号の増幅利得を調整するようにしたことを特徴とする請求項８〜１１のいずれか１項に記載の異常診断方法。
13. 比較すべき前記ピーク値を示す周波数と前記異常を示す周波数との差が許容誤差の範囲内であるか否かによって一致するか否かを比較し、当該許容誤差を周波数の関数として予め設定した許容誤差関数により規定するようにしたことを特徴とする請求項８〜１２のいずれか１項に記載の異常診断装置方法。
14. 請求項８〜１３のいずれか１項に記載の異常診断方法において、前記転動装置は鉄道車両用の車軸軸受、歯車または車輪のいずれかであることを特徴とする異常診断方法。

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