特許 6348934 異常診断システム及び異常診断方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6348934

(24)【登録日】2018年6月8日

(45)【発行日】2018年6月27日

(54)【発明の名称】異常診断システム及び異常診断方法

(51)【国際特許分類】

   G01M 99/00 20110101AFI20180618BHJP

【ＦＩ】

   G01M99/00 Z

【請求項の数】2

【全頁数】10

(21)【出願番号】特願2016-141368(P2016-141368)

(22)【出願日】2016年7月19日

(65)【公開番号】特開2018-13345(P2018-13345A)

(43)【公開日】2018年1月25日

【審査請求日】2016年7月19日

(73)【特許権者】

【識別番号】000167288

【氏名又は名称】光洋電子工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002583

【氏名又は名称】特許業務法人平田国際特許事務所

(74)【代理人】

【識別番号】100071526

【弁理士】

【氏名又は名称】平田 忠雄

(74)【代理人】

【識別番号】100128211

【弁理士】

【氏名又は名称】野見山 孝

(74)【代理人】

【識別番号】100145171

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 浩行

(72)【発明者】

【氏名】生田 公司

(72)【発明者】

【氏名】市村 具也

(72)【発明者】

【氏名】劉 愛林

(72)【発明者】

【氏名】遠藤 義広

(72)【発明者】

【氏名】有賀 正展

【審査官】 山口 剛

(56)【参考文献】

【文献】 特開平０５−１４２０３３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０７−３１８４５７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００６−３４９６９３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０１Ｍ １３／００ − １３／０４

Ｇ０１Ｍ ９９／００

Ｇ０１Ｈ １／００ − １７／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

診断対象の機器に発生する振動を測定して当該機器の異常を診断する異常診断システムであって、
前記機器に取り付けられる振動センサと、
前記振動センサから取得された検出信号をスペクトル解析するスペクトル解析手段と、
所定の期間にわたり前記スペクトル解析手段によって得られた周波数ごとの振動強度の最大値であるスペクトルのピーク値を抽出するピーク値抽出手段と、
前記ピーク値抽出手段によって抽出された周波数ごとのピーク値に所定値を加算した値を異常と判定する閾値として設定する閾値設定手段と、
前記閾値設定手段により前記閾値が設定された後に前記スペクトル解析手段によって得られたスペクトル解析結果が何れかの周波数において前記閾値を超えたとき、前記機器に異常が発生したと判定する異常判定手段と、
前記異常判定手段により前記機器に異常が発生したと判定されたとき、当該異常の発生を示す異常信号を出力する異常信号出力手段と、
を有する異常診断システム。

【請求項2】

診断対象の機器に発生する振動を測定して当該機器の異常を診断する異常診断方法であって、
前記機器に取り付けられた振動センサから取得された検出信号をスペクトル解析するスペクトル解析ステップと、
所定の期間にわたり前記スペクトル解析ステップにおいて得られた周波数ごとの振動強度の最大値であるピーク値を抽出するピーク値抽出ステップと、
前記ピーク値抽出ステップにおいて抽出された周波数ごとのピーク値に所定値を加算した値を異常と判定する閾値として設定する閾値設定ステップと、
前記閾値設定ステップにおいて前記閾値が設定された後に前記振動センサから取得された検出信号のスペクトル解析結果が何れかの周波数において前記閾値を超えたとき、前記機器に異常が発生したと判定する異常判定ステップと、
前記異常判定ステップにおいて前記機器に異常が発生したと判定されたとき、当該異常の発生を示す信号を出力する異常信号出力ステップと、
を有する異常診断方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、機器に発生する振動の解析結果に基づいて当該機器の異常を診断する異常診断システム及び異常診断方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、機器に発生する振動の解析結果に基づいて当該機器の異常を診断する異常診断装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

【0003】

特許文献１に記載の異常診断装置（評価装置）は、機械設備から発生した音又は振動のアナログ信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換手段と、このＡＤ変換手段の出力に対して解析処理を行って実測周波数スペクトルデータを生成すると共に、機械設備の異常に起因して発生する周波数成分の１次値、２次値、４次値に対する実測周波数スペクトルデータ上のピークの有無により、機械設備に対する異常の有無の診断を行う演算処理手段とを備えている。

【0004】

また、特許文献１に記載の異常診断装置は、特に機械設備の転がり軸受の異常を診断することを目的としたものであり、転がり軸受を構成している内外輪、転動体、及び保持器等の摩耗や損傷を、転がり軸受の駆動時の振動から診断する。異常の判断基準となる実測周波数スペクトルデータ上のピークの有無は、内外輪のピッチ円直径や転動体の数等の転がり軸受の諸元に基づいて算出された周波数成分の１次値、２次値、４次値に対して判断される。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２００３−１３０７６３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

工作機械等の機器には、転がり軸受の他にも例えばドリル等の刃具やモータあるいはボールねじ等の様々な構成部材が含まれるため、これら転がり軸受以外の構成部材において異常が発生する場合がある。また、機器を構成する全ての構成部材について、その異常が発生したときの周波数を算出し、その周波数成分の１次値や２次値等に対して異常の有無を判断するとすれば、過大な演算負荷が発生してしまう。

【0007】

そこで、本発明は、演算負荷の増大を抑制しながら、機器に発生する多様な異常の発生を検出することが可能な異常診断システム及び異常診断方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明は、上記の目的を達成するため、診断対象の機器に発生する振動を測定して当該機器の異常を診断する異常診断システムであって、前記機器に取り付けられる振動センサと、前記振動センサから取得された検出信号をスペクトル解析するスペクトル解析手段と、所定の期間にわたり前記スペクトル解析手段によって得られた周波数ごとの振動強度の最大値であるスペクトルのピーク値を抽出するピーク値抽出手段と、前記ピーク値抽出手段によって抽出された周波数ごとのピーク値に所定値を加算した値を異常と判定する閾値として設定する閾値設定手段と、前記閾値設定手段により前記閾値が設定された後に前記スペクトル解析手段によって得られたスペクトル解析結果が何れかの周波数において前記閾値を超えたとき、前記機器に異常が発生したと判定する異常判定手段と、前記異常判定手段により前記機器に異常が発生したと判定されたとき、当該異常の発生を示す異常信号を出力する異常信号出力手段と、を有する異常診断システムを提供する。

【0009】

また本発明は、上記の目的を達成するため、診断対象の機器に発生する振動を測定して当該機器の異常を診断する異常診断方法であって、前記機器に取り付けられた振動センサから取得された検出信号をスペクトル解析するスペクトル解析ステップと、所定の期間にわたり前記スペクトル解析ステップにおいて得られた周波数ごとの振動強度の最大値であるピーク値を抽出するピーク値抽出ステップと、前記ピーク値抽出ステップにおいて抽出された周波数ごとのピーク値に所定値を加算した値を異常と判定する閾値として設定する閾値設定ステップと、前記閾値設定ステップにおいて前記閾値が設定された後に前記振動センサから取得された検出信号のスペクトル解析結果が何れかの周波数において前記閾値を超えたとき、前記機器に異常が発生したと判定する異常判定ステップと、前記異常判定ステップにおいて前記機器に異常が発生したと判定されたとき、当該異常の発生を示す信号を出力する異常信号出力ステップと、を有する異常診断方法を提供する。

【発明の効果】

【0010】

本発明に係る異常診断システム及び異常診断方法によれば、演算負荷の増大を抑制しながら、機器に発生する多様な異常の発生を検出することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本発明の実施の形態に係る異常診断システムを、診断対象の機器、及び機器を制御するプログラマブルコントローラと共に示す概略構成図である。

【図2】異常診断方法の具体例を示すフローチャートである。

【図3】（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ機器の１回のサイクルタイムにおける振動センサ２の検出信号をスペクトル解析したスペクトル波形である。

【図4】（ａ）は、図３（ａ）〜（ｄ）に示す波形を重ね合わせたものである。（ｂ）は、（ａ）において重ね合わされた波形の各周波数帯における最大値であるピーク値を示すグラフである。（ｃ）は、（ｂ）に示すグラフにおける各ピーク値に所定値を加算して設定された閾値を示すグラフである。

【図5】（ａ）は、機器に異常が発生していないと判定される場合のスペクトル波形を示すグラフである。（ｂ）及び（ｃ）は、機器に異常が発生していると判定される場合のスペクトル波形を示すグラフである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

［実施の形態］
本発明の実施の形態について、図１乃至図５を参照して説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、本発明を実施する上での好適な具体例として示すものであり、技術的に好ましい種々の技術的事項を具体的に例示している部分もあるが、本発明の技術的範囲は、この具体的態様に限定されるものではない。

【0013】

図１は、本発明の実施の形態に係る異常診断システム１を、診断対象の機器６、及び機器６を制御するプログラマブルコントローラ７と共に示す概略構成図である。この異常診断システム１は、機器６に発生する振動を測定して、機器６の異常を診断する。

【0014】

異常診断システム１は、機器６に取り付けられる振動センサ２と、振動センサ２の検出信号を取得して記憶するデータロガー３と、データロガー３に接続されたコンピュータ４とを有して構成されている。機器６は、例えば所定のサイクルタイムで工作物に対して所定の加工や組み付けを行う工作機械であり、電動モータ６１や、電動モータ６１によって駆動される可動部６２、及び可動部６２の動作を円滑にするための転がり軸受６３等が含まれる。

【0015】

振動センサ２は、互いに垂直な３方向（Ｘ方向、Ｙ方向、Ｚ方向）の振動の強度（加速度）を検出可能であり、検出した振動の強度に応じた検出信号を出力する。また、振動センサ２は、例えば複数のボルトによって電動モータ６１や可動部６２もしくはその近傍に固定される。

【0016】

データロガー３は、振動センサ２と通信線により接続され、通信線を介したシリアル通信によって振動センサ２の検出信号を受信する。また、データロガー３は、ＣＰＵ（演算処理装置）及びＲＯＭやＲＡＭ等の記憶部を有し、ＣＰＵが記憶部に記憶されたプログラムを実行することにより、振動データ記憶手段３１、スペクトル解析手段３２、異常判定手段３３、異常信号出力手段３４として機能する。

【0017】

振動データ記憶手段３１は、振動センサ２から受信した検出信号を記憶部に記憶する手段である。スペクトル解析手段３２は、振動センサ２から取得された検出信号をスペクトル解析する手段である。より具体的には、スペクトル解析手段３２は、振動データ記憶手段３１によって記憶部に記憶された振動センサ２の検出信号をＦＦＴ（Fast Fourier Transform：高速フーリエ変換）し、周波数ごとの振動の強度を演算する。

【0018】

異常判定手段３３は、スペクトル解析手段３２によって得られたスペクトル解析結果が、何れかの周波数において後述するコンピュータ４により設定された閾値を超えたとき、機器６に異常が発生したと判定する手段である。異常信号出力手段３４は、異常判定手段３３により機器６に異常が発生したと判定されたとき、当該異常の発生を示す異常信号を出力する手段である。

【0019】

コンピュータ４は、例えば無線ＬＡＮや通信線によってデータロガー３に接続され、データロガー３との双方向の通信が可能である。また、コンピュータ４は、予めハードディスク等に記憶されたプログラムをＣＰＵが実行することにより、ピーク値抽出手段４１、及び閾値設定手段４２として機能する。

【0020】

ピーク値抽出手段４１は、スペクトル解析手段３２によって得られた周波数ごとのスペクトルのピーク値を抽出する。ここで、「ピーク値」とは、所定の期間にわたるスペクトル解析結果における当該周波数の振動強度の最大値である。閾値設定手段４２は、ピーク値抽出手段４１によって抽出された周波数ごとのピーク値に基づいて、異常と判定する閾値を設定する。設定された閾値は、データロガー３に送信され、データロガー３はこの閾値を記憶する。

【0021】

本実施の形態では、閾値設定手段４２が、ピーク値抽出手段４１によって抽出された周波数ごとのピーク値に所定値を加算した値を閾値として設定する。この所定値は、小さければ異常の誤検出が頻発し、大きすぎると異常が発生していてもその異常を検出することができない。したがって、この所定値は、機器６の正常時には振動強度が閾値を超えることがなく、かつ異常発生時には異常の発生を確実に検出することができる値に設定される。

【0022】

また、コンピュータ４には、表示装置５１が接続されており、スペクトル解析手段３２による解析結果や、振動データ記憶手段３１によって記憶された振動センサ２の検出信号の情報、及び閾値設定手段４２によって設定された閾値の情報を表示画面に表示してユーザに提示することが可能である。ユーザは、コンピュータ４の入力装置５２（キーボードやマウス等のポインティングデバイス）を操作して、閾値を編集することが可能である。閾値設定手段４２によって設定された閾値がユーザによって編集された場合、その編集された閾値の情報は、データロガー３に送信されて記憶される。

【0023】

次に、この異常診断システム１における異常診断方法について、図２を参照して説明する。図２は、異常診断システム１における異常診断方法の具体例を示すフローチャートである。

【0024】

この異常診断方法は、診断の準備段階である準備ステップと、準備ステップの完了後に機器６の診断を行う診断ステップとを有している。準備ステップは、振動センサ２から取得された検出信号をスペクトル解析するスペクトル解析ステップＳ１と、スペクトル解析ステップＳ１において得られた周波数ごとのスペクトルのピーク値を抽出するピーク値抽出ステップＳ２と、ピーク値抽出ステップＳ２において抽出された周波数ごとのピーク値に基づいて異常と判定する閾値を設定する閾値設定ステップＳ３とを有している。

【0025】

診断ステップは、振動センサ２から取得された検出信号をスペクトル解析するスペクトル解析ステップＳ４と、スペクトル解析ステップＳ４において解析されたスペクトル解析結果と閾値設定ステップＳ３で設定された閾値との比較によって機器６に異常が発生したか否かを判定する異常判定ステップＳ５と、異常判定ステップＳ５において機器６に異常が発生したと判定されたとき、当該異常の発生を示す信号を出力する異常信号出力ステップＳ６とを有している。異常判定ステップＳ５では、スペクトル解析ステップＳ４のスペクトル解析結果が何れかの周波数において閾値を超えたとき、機器６に異常が発生したと判定する。

【0026】

本実施の形態では、スペクトル解析ステップＳ１，Ｓ４、異常判定ステップＳ５、及び異常信号出力ステップＳ６の処理が、データロガー３のスペクトル解析手段３２、異常判定手段３３、及び異常信号出力手段３４によってそれぞれ実行される。また、ピーク値抽出ステップＳ２、及び閾値設定ステップＳ３の処理が、コンピュータ４のピーク値抽出手段４１、及び閾値設定手段４２によってそれぞれ実行される。ただし、各ステップの処理をどの装置で実行するかについては、特に制限はなく、例えば１つの装置によってこれらのステップＳ１〜Ｓ６の処理を実行してもよい。

【0027】

次に、ピーク値抽出手段４１によるピーク値抽出ステップＳ２の処理、及び閾値設定手段４２による閾値設定ステップＳ３の処理の具体例について、図３及び図４を参照して説明する。

【0028】

図３（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ機器６の１回のサイクルタイムにおける振動センサ２の検出信号をスペクトル解析したスペクトル波形である。これらの波形は、例えば３Ｈｚの周波数帯毎に、１回のサイクルタイム中における振動強度のピーク値を示している。各スペクトル波形の横軸は周波数を示し、その範囲は例えば０〜１．５ＫＨｚである。図３（ａ）〜（ｄ）に示すように、各サイクルタイムにおけるスペクトル波形は略同様の形状となるが、例えば工作物の硬さや刃具の摩耗の程度により、少しずつ各周波数帯の振動強度がばらつくこととなる。

【0029】

図４（ａ）は、図３（ａ）〜（ｄ）に示す波形を重ね合わせたものである。図４（ｂ）は、図４（ａ）において重ね合わされた波形の各周波数帯における最大値であるピーク値を示すグラフである。このグラフは、図３に示す手順のピーク値抽出ステップＳ２において抽出された周波数ごとのスペクトルのピーク値を示している。

【0030】

図４（ｃ）は、図４（ｂ）に示すグラフにおける各ピーク値に所定値を加算して設定された閾値を示すグラフである。図４（ｃ）では、所定値を加算する前のグラフ（図４（ｂ）に示すグラフ）を二点鎖線で示し、所定値を加算した閾値を実線で示している。この閾値を演算する処理は、図３に示す手順の閾値設定ステップＳ３において行われる。設定された閾値は、コンピュータ４からデータロガー３に送信され、データロガー３内に記憶される。

【0031】

準備ステップの各処理（スペクトル解析ステップＳ１、ピーク値抽出ステップＳ２、及び閾値設定ステップＳ３の処理）は、機器６に異常が発生しない状態において行われるものであり、準備ステップの処理中に機器６に何らかの異常が発生した場合には、その異常を解消する処置を行うと共にデータロガー３の記憶部に記憶された振動センサ２の検出信号に関する情報を消去した後、再度、準備ステップの各処理を実行する。

【0032】

なお、上記では、説明の容易化のため、４回のサイクルタイムにおける振動センサ２の検出信号をスペクトル解析した結果に基づいて閾値を設定する場合について説明したが、機器６の異常の誤検出を防ぐために、例えば１０００回あるいは１００００回以上のサイクルタイムにわたって振動を測定した結果に基づいて閾値を設定することが望ましい。また、振動センサ２として、互いに垂直な３方向の振動強度を検出することが可能なものを用いた場合には、これら３方向のそれぞれについて同様の診断を行う。またさらに、機器６に複数の振動センサ２を取り付けた場合には、複数の振動センサ２のそれぞれについて、上記と同様の診断を行う。

【0033】

次に、異常判定手段３３による異常判定ステップＳ５の処理の具体例について、図５（ａ）〜（ｃ）を参照して説明する。図５（ａ）〜（ｃ）では、閾値を破線で示し、スペクトル解析ステップＳ４において解析されたスペクトル強度を実線で示している。

【0034】

図５（ａ）は、スペクトル解析ステップＳ４において解析されたスペクトル強度が周波数の全域において閾値設定ステップＳ３で設定された閾値を下回り、機器６に異常が発生していないと判定される場合のスペクトル波形を示すグラフである。図５（ｂ）及び（ｃ）は、図示Ａ部及びＢ部においてスペクトル解析ステップＳ４において解析されたスペクトル強度が閾値を上回り、機器６に異常が発生していると判定される場合のスペクトル波形を示すグラフである。

【0035】

このように、異常判定手段３３は、スペクトル解析ステップＳ４のスペクトル解析結果が何れかの周波数において閾値設定ステップＳ３で設定された閾値を超えたとき、機器６に異常が発生したと判定する。このような異常は、例えば転がり軸受６３の摩耗や、可動部６２における歯車の損傷、あるいは刃具の過度な摩耗や折損等により発生し得る。そして、機器６に異常が発生したと判定されたとき、異常信号出力手段３４は、異常の発生を示す異常信号を出力する。具体的には、異常信号出力手段３４の処理によってデータロガー３からプログラマブルコントローラ７に異常信号が出力される。

【0036】

プログラマブルコントローラ７には、警報装置８が接続されている。警報装置８は、異常の発生を作業者等に報知するものであり、例えばランプやブザーである。プログラマブルコントローラ７には、データロガー３から異常信号を受け付けたときに警報装置８を作動させるように構築されたシーケンスプログラムが予め記憶されている。また、プログラマブルコントローラ７は、データロガー３から異常信号を受け付けたとき、必要に応じて機器６の制御を停止する。

【0037】

（実施の形態の作用及び効果）
以上説明した実施の形態によれば、スペクトル解析手段によって得られた周波数ごとのスペクトルのピーク値を抽出し、抽出されたピーク値に基づいて異常と判定する閾値が自動的に設定される。そして、診断ステップにおいて、スペクトル解析結果が何れかの周波数において閾値を超えたとき、機器６に異常が発生したと判定される。このため、手作業によってスペクトルのピーク値を抽出して閾値を設定する場合に比較して、作業負担を大幅に軽減できる。また、例えば機器６を構成する構成部材のそれぞれについて異常が発生したときの周波数を算出して異常の有無を判断する場合に比較して、演算負荷の増大が抑制される。またさらに、機器６において予期しない異常が発生した場合にも、その異常を検出することができる。すなわち、機器６に発生する多様な異常の発生を検出することが可能となる。

【0038】

また、上記実施の形態によれば、抽出された周波数ごとのピーク値に所定値を加算した値を閾値として設定するので、異常の誤検出を抑制できると共に、閾値を演算する際の演算負荷を抑制することが可能となる。

【0039】

（付記）
以上、本発明の異常診断システム及び異常診断方法を実施の形態に基づいて説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施することが可能である。例えば、上記実施の形態では、機器６が工作機械である場合について説明したが、これに限らず、様々な機器を診断対象とすることが可能である。

【符号の説明】

【0040】

１…異常診断システム
２…振動センサ
３…データロガー
４…コンピュータ
６…機器
３１…振動データ記憶手段
３２…スペクトル解析手段
３３…異常判定手段
３４…異常信号出力手段
４１…ピーク値抽出手段
４２…閾値設定手段

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】