特開 2022-157121 軸受状態診断装置及び軸受状態診断方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022157121

(43)【公開日】2022-10-14

(54)【発明の名称】軸受状態診断装置及び軸受状態診断方法

(51)【国際特許分類】

   G01M 13/045 20190101AFI20221006BHJP

【ＦＩ】

G01M13/045

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021061168

(22)【出願日】2021-03-31

(71)【出願人】

【識別番号】000004204

【氏名又は名称】日本精工株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】吉田 一弘

【テーマコード（参考）】

2G024

【Ｆターム（参考）】

2G024AC01

2G024AC05

2G024BA27

2G024CA13

2G024DA09

2G024FA04

(57)【要約】

【課題】軸受の診断精度を向上することができる軸受状態診断装置及び軸受状態診断方法を提供すること。
【解決手段】軸受状態診断装置１０は、振動センサ２０ａの検出信号を帯域制限するフィルタ３１１ａ，３１１ｂ，フィルタ３１１ｃを備える複数のフィルタリング処理部３１ａ，３１ｂ，３１ｃと、複数のフィルタリング処理部３１ａ，３１ｂ，３１ｃから出力される振動信号のうちの何れかを出力する比較処理部３２と、比較処理部３２から出力される振動信号の振動解析処理を行う状態判定部３３と、を備える。複数のフィルタリング処理部が備えるフィルタは、それぞれ通過帯域が異なる。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

回転機械の軸受の状態診断を行う軸受状態診断装置であって、
前記軸受の振動を検出する振動センサと、
前記軸受の異常状態に応じて振動信号に特徴的に現れる特徴周波数成分に応じて、前記軸受の状態を判定する診断部と、
を備え、
前記診断部は、
前記振動センサの検出信号を帯域制限するフィルタを備える複数のフィルタリング処理部と、
前記複数のフィルタリング処理部から出力される振動信号のうちの何れかを出力する比較処理部と、
前記比較処理部から出力される振動信号の振動解析処理を行う状態判定部と、
を備え、
前記複数のフィルタリング処理部が備えるフィルタは、それぞれ通過帯域が異なる、
軸受状態診断装置。

【請求項2】

前記比較処理部は、
前記複数のフィルタリング処理部から出力される振動信号において検出されるピーク成分に応じて、前記状態判定部に出力する振動信号を選択する、
請求項１に記載の軸受状態診断装置。

【請求項3】

前記比較処理部は、
前記複数のフィルタリング処理部から出力される振動信号ごとに、前記特徴周波数成分のピーク検出を行い、ピーク検出された前記ピーク成分の振動強度に基づき、前記状態判定部に出力する振動信号を選択する、
請求項２に記載の軸受状態診断装置。

【請求項4】

前記比較処理部は、
前記特徴周波数成分の複数の次数のピーク成分を検出し、当該複数の次数のピーク成分の振動強度に基づき、前記状態判定部に出力する振動信号を選択する、
請求項３に記載の軸受状態診断装置。

【請求項5】

前記比較処理部は、
前記複数の次数のピーク成分の振動強度をそれぞれ所定の閾値と比較し、当該閾値以上であるか否かに応じて、前記状態判定部に出力する振動信号を選択する、
請求項４に記載の軸受状態診断装置。

【請求項6】

回転機械の軸受の状態診断を行う軸受状態診断方法であって、
振動センサの検出信号を通過帯域が異なる複数のフィルタでそれぞれ帯域制限し、
前記複数のフィルタで帯域制限した信号から得られる各振動信号のうちの何れかに基づき、前記軸受の状態を判定する、
軸受状態診断方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、軸受状態診断装置及び軸受状態診断方法に関する。

【背景技術】

【0002】

鉄道車両の台車を構成する歯車装置等の回転機械に用いられる軸受に異常が発生した場合、振動解析結果に異常状態を示す特徴的な周波数成分が現れる。このため、診断条件として軸受の異常状態を示す特徴周波数成分を抽出する必要がある。特許文献１には、センサで検出された信号をフィルタリング処理して、軸受の異常とは関連性が薄い周波数成分を除去することが記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特許第５４０９８７８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

センサで検出される信号には、軸受の状態に係る周波数成分だけでなく、電動機又は車軸等の他の構成要素による周波数成分も含まれる。このような外乱による影響や回転数等の諸条件により、センサの検出信号をフィルタリング処理するための最適なフィルタ特性が異なる。このため、特定の周波数帯域でフィルタリング処理を行う上記従来技術では、軸受の損傷等の維持が困難となる場合がある。

【0005】

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであって、軸受の診断精度を向上することができる軸受状態診断装置及び軸受状態診断方法を提供すること、を目的としている。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記の目的を達成するため、本発明の一態様に係る軸受状態診断装置は、回転機械の軸受の状態診断を行う軸受状態診断装置であって、前記軸受の振動を検出する振動センサと、前記軸受の異常状態に応じて振動信号に特徴的に現れる特徴周波数成分に応じて、前記軸受の状態を判定する診断部と、を備え、前記診断部は、前記振動センサの検出信号を帯域制限するフィルタを備える複数のフィルタリング処理部と、前記複数のフィルタリング処理部から出力される振動信号のうちの何れかを出力する比較処理部と、前記比較処理部から出力される振動信号の振動解析処理を行う状態判定部と、を備え、前記複数のフィルタリング処理部が備えるフィルタは、それぞれ通過帯域が異なる。

【0007】

上記構成により、複数のフィルタリング処理部がそれぞれ出力する振動信号のうち、軸受の状態診断結果として、より好ましい結果が得られることが期待できる振動信号を用いて、振動解析処理を行うことができる。これにより、軸受の診断精度を向上することができる。

【0008】

軸受状態診断装置の望ましい態様として、前記比較処理部は、前記複数のフィルタリング処理部から出力される振動信号において検出されるピーク成分に応じて、前記状態判定部に出力する振動信号を選択することが好ましい。

【0009】

これにより、振動信号のピーク成分に応じた振動信号の選択が可能となる。

【0010】

軸受状態診断装置の望ましい態様として、前記比較処理部は、前記複数のフィルタリング処理部から出力される振動信号ごとに、前記特徴周波数成分のピーク検出を行い、ピーク検出された前記ピーク成分の振動強度に基づき、前記状態判定部に出力する振動信号を選択することが好ましい。

【0011】

これにより、振動信号のピーク成分の振動強度に応じた高精度な状態診断が可能となる。

【0012】

軸受状態診断装置の望ましい態様として、前記比較処理部は、前記特徴周波数成分の複数の次数のピーク成分を検出し、当該複数の次数のピーク成分の振動強度に基づき、前記状態判定部に出力する振動信号を選択することが好ましい。

【0013】

これにより、複数の次数のピーク成分の振動強度に応じて、より高精度な状態診断が可能となる。

【0014】

軸受状態診断装置の望ましい態様として、前記比較処理部は、前記複数の次数のピーク成分の振動強度をそれぞれ所定の閾値と比較し、当該閾値以上であるか否かに応じて、前記状態判定部に出力する振動信号を選択することが好ましい。

【0015】

これにより、閾値判定による振動信号の選択が可能となる。

【0016】

本発明の一態様に係る軸受状態診断方法は、回転機械の軸受の状態診断を行う軸受状態診断方法であって、振動センサの検出信号を通過帯域が異なる複数のフィルタでそれぞれ帯域制限し、前記複数のフィルタで帯域制限した信号から得られる各振動信号のうちの何れかに基づき、前記軸受の状態を判定する。

【0017】

これにより、複数のフィルタで帯域制限した信号から得られる各振動信号のうち、軸受の状態診断結果として、より好ましい結果が得られることが期待できる振動信号を用いて振動解析処理を行うことができ、軸受の診断精度を向上することができる。

【発明の効果】

【0018】

本発明によれば、軸受の診断精度を向上することができる軸受状態診断装置及び軸受状態診断方法が得られる。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】図１は、実施形態に係る軸受状態診断装置を搭載する鉄道車両の台車を正面方向から見た構成の概要を示す図である。

【図2】図２は、図１に示す鉄道車両の台車を真下から見た構成の概要を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係る軸受状態診断装置の鉄道車両内における配置を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係る軸受状態診断装置の一例を示すブロック図である。

【図5】図５は、フィルタ特性の一例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態に係る軸受状態診断装置の軸受診断対象となる歯車装置の一例を示す図である。

【図7】図７は、軸受の振動特性の一例を模式的に示す図である。

【図8】図８は、エンベロープ処理及びＦＦＴ処理後の振動信号の一例を模式的に示す図である。

【図9】図９は、軸受の異常状態と特徴周波数成分との関係を示す図である。

【図10A】図１０Ａは、実施形態に係る軸受状態診断装置のエンベロープ処理及びＦＦＴ処理後の振動信号のピーク成分を模式的に示す図である。

【図10B】図１０Ｂは、実施形態に係る軸受状態診断装置のエンベロープ処理及びＦＦＴ処理後の振動信号のピーク成分を模式的に示す図である。

【図10C】図１０Ｃは、実施形態に係る軸受状態診断装置のエンベロープ処理及びＦＦＴ処理後の振動信号のピーク成分を模式的に示す図である。

【図11】図１１は、軸受状態診断処理の一例を示すフローチャートである。

【図12】図１２は、フィルタリング処理部におけるピーク検出処理及び比較処理部における比較判定処理について説明するための図である。

【図13】図１３は、比較判定処理の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0020】

以下、発明を実施するための形態（以下、実施形態という）につき図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、下記の実施形態により本発明が限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、下記実施形態で開示した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。

【0021】

図１は、実施形態に係る軸受状態診断装置を搭載する鉄道車両の台車を正面方向から見た構成の概要を示す図である。図２は、図１に示す鉄道車両の台車を真下から見た構成の概要を示す図である。図１及び図２に示すように、鉄道車両の台車は、歯車装置（「駆動装置」ともいう）１１１と、電動機１１３と、台車枠１１５と、継手１１７と、車軸１１９と、車輪１２１と、軸受１２３とを主に備える。

【0022】

減速機として機能する歯車装置１１１は、互いに噛合する小歯車（「ピニオン」ともいう）１３１及び大歯車１３３を有する。小歯車１３１及び大歯車１３３はそれぞれ平歯車である。また、歯車装置１１１は、小歯車１３１の軸を回転自在に支承する軸受１３５を有する。この軸受１３５によって、小歯車１３１の軸の振れ回りが防止される。軸受１３５のハウジングは、歯車装置１１１の筐体に固定されている。

【0023】

鉄道車両の駆動源である電動機（モータ）１１３は、台車枠１１５に固定されている。電動機（モータ）１１３の回転軸１２５は、継手１１７を介して歯車装置１１１の小歯車１３１の軸に連結されている。したがって、電動機（モータ）１１３の回転力は、継手１１７を介して歯車装置１１１の小歯車１３１に伝達される。歯車装置１１１の大歯車１３３は、車軸１１９と同軸に嵌着されている。また、車軸１１９には車輪１２１も嵌着されている。したがって、歯車装置１１１の小歯車１３１に伝達された電動機（モータ）１１３からの回転力は、大歯車１３３及び車軸１１９を介して車輪１２１に伝達される。

【0024】

軸受１２３は、車軸１１９を回転自在に支承するものである。軸受１２３と台車枠１１５の間には、鉄道車両の走行に伴い発生する振動（以下「走行振動」という）を吸収するための軸ばね１２７が介設されている。なお、走行振動によって軸ばね１２７が撓んで台車枠１１５側と車軸１１９側とが相対変位しても、継手１１７が撓むことによってこの変位は吸収される。

【0025】

走行振動に伴う軸ばね１２７又は継手１１７の撓みによって、歯車装置１１１の小歯車１３１の軸を支承する軸受１３５には多様な荷重がかかる。さらに、鉄道車両の実走行時に発生する走行振動には、鉄道車両が受ける風等の環境要因や線路状態による要因等の多様な要因が含まれる。こうした荷重を軸受１３５が受け続けると、軸受１３５には、クリープ、焼付き又はポケット摩耗等の損傷が発生し得る場合がある。また、軸受１３５に損傷が発生すると、歯車装置１１１の小歯車１３１の軸における振動、温度、トルク、変位、ＡＥ（Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）又は回転速度等のパラメータ又はその経時変化が正常時とは異なって表れる。このような軸受１３５が破損に至る前段階での損傷状態の時点でその実態を検知できた方が望ましい。このため、本実施形態の軸受状態診断装置は、鉄道車両に搭載され、当該鉄道車両の実走行中における軸受１３５の損傷に応じたパラメータの変化に基づいて、軸受１３５の損傷に起因する変化を検知する。

【0026】

本実施形態に係る軸受状態診断装置における軸受の状態診断対象とする回転機械は、例えば、上述した鉄道車両の台車に用いられる歯車装置である。以下、本実施形態に係る軸受状態診断装置について、図３及び図４を参照して説明する。

【0027】

図３は、実施形態に係る軸受状態診断装置の鉄道車両内における配置を示す図である。本実施形態に係る軸受状態診断装置１０は、図３に示すように、例えば上記説明した台車を含む鉄道車両の車体内に設けられる。軸受状態診断装置１０は、振動、温度、トルク、変位、ＡＥ（Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）及び回転速度等のパラメータの少なくともいずれか一つを検出する検出部２０と、検出部２０の測定値が入力される診断部３０と、を備える。

【0028】

検出部２０は、歯車装置１１１の軸受１３５近傍に設けられる。なお、検出部２０は、歯車装置１１１の軸受１３５近傍の音を集音するマイク（図示せず）を含む構成であっても良い。検出部２０から軸受状態診断装置１０への情報の伝送手段は、有線通信であっても良いし、無線通信であっても良い。

【0029】

図４は、実施形態に係る軸受状態診断装置の一例を示すブロック図である。図４に示す例において、軸受状態診断装置１０は、検出部２０と診断部３０とを含む。検出部２０は、振動センサ２０ａと、軸速度センサ２０ｂと、を備える。診断部３０は、複数のフィルタリング処理部３１ａ，３１ｂ，３１ｃと、比較処理部３２と、状態判定部３３と、を備える。

【0030】

フィルタリング処理部３１ａは、フィルタ３１１ａと、エンベロープ処理部３１２ａと、ピーク検出部３１３ａと、を備える。フィルタリング処理部３１ｂは、フィルタ３１１ｂと、エンベロープ処理部３１２ｂと、ピーク検出部３１３ｂと、を備える。フィルタリング処理部３１ｃは、フィルタ３１１ｃと、エンベロープ処理部３１２ｃと、ピーク検出部３１３ｃと、を備える。

【0031】

振動センサ２０ａは、軸受における異常状態に応じた振動の検出に用いられる。振動センサ２０ａの検出信号は、フィルタリング処理部３１ａ，３１ｂ，３１ｃのフィルタ３１１ａ、フィルタ３１１ｂ、フィルタ３１１ｃに入力される。

【0032】

軸速度センサ２０ｂは、軸受の軸速度の検出に用いられる。軸速度センサ２０ｂの検出信号は、フィルタリング処理部３１ａ，３１ｂ，３１ｃのピーク検出部３１３ａ、ピーク検出部３１３ｂ、ピーク検出部３１３ｃに入力される。

【0033】

図４では、３つのフィルタリング処理部３１ａ，３１ｂ，３１ｃを備える構成を例示したが、フィルタリング処理部３１ａ，３１ｂ，３１ｃの数により本開示が限定されるものではない。例えば、２つのフィルタリング処理部を備えた構成であっても良いし、４つ以上のフィルタリング処理部を備えた構成であっても良い。以下の説明では、図４に示す３つのフィルタリング処理部３１ａ，３１ｂ，３１ｃを備える構成について説明する。

【0034】

フィルタリング処理部３１ａ，３１ｂ，３１ｃでは、それぞれフィルタ３１１ａ、フィルタ３１１ｂ、フィルタ３１１ｃのフィルタ特性のみが異なっている。

【0035】

図５は、フィルタ特性の一例を示す図である。図５に示すように、フィルタ３１１ａ、フィルタ３１１ｂ、フィルタ３１１ｃは、それぞれ異なる帯域を通過させるバンドパスフィルタ（以下、「ＢＰＦ」とも称する）である。なお、フィルタ３１１ａ，３１１ｂ，３１１ｃは、ＢＰＦに限定されず、例えば、フィルタ３１１ａがローパスフィルタ（ＬＰＦ）であっても良いし、フィルタ３１１ｃがハイパスフィルタ（ＨＰＦ）であっても良い。

【0036】

以下の説明において、フィルタリング処理部３１ａ、フィルタリング処理部３１ｂ、フィルタリング処理部３１ｃを、「フィルタリング処理部３１」と称する場合がある。また、フィルタ３１１ａ、フィルタ３１１ｂ、フィルタ３１１ｃを、「フィルタ３１１」と称する場合がある。また、エンベロープ処理部３１２ａ、エンベロープ処理部３１２ｂ、エンベロープ処理部３１２ｃを、「エンベロープ処理部３１２」と称する場合がある。また、ピーク検出部３１３ａ、ピーク検出部３１３ｂ、ピーク検出部３１３ｃを、「ピーク検出部３１３」と称する場合がある。

【0037】

フィルタ３１１は、振動センサ２０ａの検出信号をフィルタリング処理して、所定の帯域成分以外を除去する。

【0038】

エンベロープ処理部３１２は、フィルタ３１１によって帯域制限された信号をエンベロープ処理（包絡検波処理）する。

【0039】

ピーク検出部３１３は、エンベロープ処理部３１２によってエンベロープ処理された信号の高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）処理を行うＦＦＴ演算部を備え、軸速度センサ２０ｂにより検出される軸速度が、後段の診断部３０における診断可能範囲内であるとき、ＦＦＴ処理後の振動信号のピーク成分を検出する。

【0040】

比較処理部３２は、フィルタリング処理部３１の出力に応じた比較判定処理を行う。具体的に、比較処理部３２は、フィルタリング処理部３１ａ、フィルタリング処理部３１ｂ、フィルタリング処理部３１ｃから出力されるＦＦＴ処理後の振動信号のピーク成分を所定の閾値と比較判定し、所定の判定条件を満たした振動信号を、後段の状態判定部３３に出力する。比較処理部３２における比較判定処理の具体例については、後述する実施形態に係る軸受状態診断処理（図１１参照）及び比較判定処理（図１３参照）において詳細に説明する。

【0041】

状態判定部３３は、比較処理部３２から出力される振動信号を解析（以下、「振動解析処理」とも称する）して軸受の状態判定を行い、軸受の状態診断結果を出力する。なお、振動解析処理においては、軸受異常音デジタル解析システムとして開発された「ＡＣＯＵＳ ＮＡＶＩ」（登録商標）が用いられても良い。なお、この状態判定部３３における振動解析手法により本開示が限定されるものではない。また、状態判定部３３における軸受の状態判定手法により本開示が限定されるものではない。

【0042】

図６は、実施形態に係る軸受状態診断装置の軸受診断対象となる歯車装置の一例を示す図である。図６に示す例において、歯車装置（「駆動装置」ともいう）１１１ａには、電動機（モータ）１１３ａと、回転機械設備であるポンプ１４０と、が組み付けられている。

【0043】

歯車装置１１１ａは、減速機として機能し、互いに噛合する小歯車（「ピニオン」ともいう）１３１ａと大歯車１３３ａを有する。小歯車１３１ａ及び大歯車１３３ａはそれぞれ平歯車である。歯車装置１１１ａは、小歯車１３１ａの軸を回転自在に支承する２つの軸受１３５ａ，１３５ｂと、大歯車１３３ａの軸を回転自在に支承する２つの軸受１４１ａ，１４１ｂとを有する。軸受１３５ａ，１３５ｂは、小歯車１３１ａを挟むように、その両側に配置されており、軸受１４１ａ，１４１ｂは、大歯車１３３ａを挟むように、その両側に配置されている。なお、本実施形態では、一例として、歯車装置１１１ａの軸受１３５ａを状態判定の対象とした例を示している。

【0044】

軸受１３５ａ，１３５ｂ及び軸受１４１ａ，１４１ｂそれぞれのハウジング（図示略）は、歯車装置１１１ａの筐体に固定されている。軸受１３５ａ，１３５ｂによって、小歯車１３１ａの軸の振れ回りが防止され、軸受１４１ａ，１４１ｂによって、大歯車１３３ａの軸の振れ回りが防止される。電動機（モータ）１１３ａの回転力は、歯車装置１１１ａの小歯車１３１ａに伝達される。小歯車１３１ａに伝達された電動機（モータ）１１３ａからの回転力は、大歯車１３３ａを介してポンプ１４０に伝達される。したがって、電動機（モータ）１１３ａが動作することで、ポンプ１４０が稼働する。

【0045】

振動センサ２０ａは、歯車装置１１１ａの軸受１３５ａに設けられている。なお、図６に示す例では、軸受１３５ｂ，１４１ａ，１４１ｂには振動センサ２０ａが設けられていないが、これら各軸受１３５ｂ，１４１ａ，１４１ｂを状態判定の対象とする場合には、各軸受１３５ｂ，１４１ａ，１４１ｂのそれぞれに振動センサ２０ａを設ける構成であっても良い。

【0046】

軸速度センサ２０ｂは、図６に示す例では、電動機（モータ）１１３ａに軸速度センサ２０ｂを設けた例を例示したが、軸速度センサ２０ｂの取り付け位置はこれに限るものではない。なお、軸受１４１ａ，１４１ｂを状態判定の対象とする場合には、ポンプ１４０に軸速度センサ２０ｂを設ける構成であっても良い。

【0047】

図７は、軸受の振動特性の一例を模式的に示す図である。図７に示す例において、横軸は周波数［Ｈｚ］を示し、縦軸は振動の強度（振動強度）［ｄＢ］を示している。図７に示す実線は、軸受が正常である場合の波形を示し、図７に示す破線は、軸受損傷時における波形を示している。

【0048】

図８は、エンベロープ処理及びＦＦＴ処理後の振動信号の一例を模式的に示す図である。図８において、横軸は周波数［Ｈｚ］を示し、縦軸は振動の強度（振動強度）［ｄＢ］を示している。

【0049】

図７に示す例では、軸受の焼付き等に起因して発生する軸受損傷の初期段階における兆候を示している。図７に示すように、軸受の焼付き等に起因して発生する軸受損傷の初期段階の兆候として、特定の周波数帯域ｆｗで振動強度に大きな差が生じる。

【0050】

図８に示すエンベロープ処理後の振動信号に対してＦＦＴ処理を行うことで、軸受の異常状態に応じた複数の特徴周波数成分（ピーク成分）を検出できる（図８参照）。

【0051】

図９は、軸受の異常状態と特徴周波数成分との関係を示す図である。図９に示すように、軸受の異常状態に応じた特徴周波数成分として、例えば、内輪の損傷に起因する振動の特徴周波数成分［Ｈｚ］は、Ｚｆｉで示す数式で表され、外輪の損傷に起因する振動の特徴周波数成分［Ｈｚ］は、Ｚｆｃで示す数式で表され、ころ（転動体）の損傷に起因する振動の特徴周波数成分［Ｈｚ］は、２ｆｂで示す数式で表される。図９に示す例において、Ｚはころ（転動体）の数を示し、ｆｒは内輪回転速度［Ｈｚ］を示し、ｆｂは転動体自転速度［Ｈｚ］を示し、ｄｍはピッチ円直径を示し、Ｄａは転動体直径を示し、αは接触角を示している。

【0052】

上述のように、振動センサ２０ａの検出信号に対し、フィルタリング処理及びエンベロープ処理後にＦＦＴを含む振動解析を行うことで、軸受の各種異常状態を判定可能である。なお、軸受の異常状態を高精度に検知するためには、図６に示す小歯車１３１ａと大歯車１３３ａとのかみ合いにより発生する振動に起因する外乱を除外して振動解析処理を行う必要がある。

【0053】

図１０Ａは、実施形態に係る軸受状態診断装置のエンベロープ処理及びＦＦＴ処理後の振動信号のピーク成分を模式的に示す図である。図１０Ｂは、実施形態に係る軸受状態診断装置のエンベロープ処理及びＦＦＴ処理後の振動信号のピーク成分を模式的に示す図である。図１０Ｃは、実施形態に係る軸受状態診断装置のエンベロープ処理及びＦＦＴ処理後の振動信号のピーク成分を模式的に示す図である。図１０Ａ、図１０Ｂ、図１０Ｃにおいて、横軸は周波数［Ｈｚ］を示し、縦軸は振動の強度（振動強度）［ｄＢ］を示している。また、ｆ１は、特徴周波数の１次成分を示し、ｆ２は、特徴周波数の２次成分を示し、ｆ３は、特徴周波数の３次成分を示し、ｆ４は、特徴周波数の４次成分を示している。

【0054】

図１０Ａでは、図４に示すフィルタリング処理部３１ａから出力される振動信号のピーク成分を示している。図１０Ｂでは、図４に示すフィルタリング処理部３１ｂから出力される振動信号のピーク成分を示している。図１０Ｃでは、図４に示すフィルタリング処理部３１ｃから出力される振動信号のピーク成分を示している。

【0055】

本実施形態では、上述したように、フィルタ３１１ａ，３１１ｂ，３１１ｃのフィルタ特性を異ならせている（図５参照）。これにより、図１０Ａ、図１０Ｂ、図１０Ｃに示すように、振動信号に現れるピーク成分の振動強度が異なる。具体的には、例えば、図１０Ｂに示すように、フィルタリング処理部３１ｂから出力される振動信号のピーク成分の振動強度が最も大きくなり、例えば、図１０Ｃに示すように、フィルタリング処理部３１ｃから出力される振動信号のピーク成分の振動強度が最も小さくなる。

【0056】

図１０Ｂに示すように、振動信号のピーク成分の振動強度が最も大きくなる場合、すなわち、図１０Ａ、図１０Ｂ、図１０Ｃに示す例では、図１０Ｂに示すフィルタリング処理部３１ｂから出力される振動信号に対して、後段の状態判定部３３で振動解析処理を行うことで、軸受の状態診断結果の精度を高めることができる。

【0057】

なお、本開示では、特徴周波数の１次成分から４次成分までの４つのピーク成分を検出する例について説明しているが、ピーク成分を検出する特徴周波数の次数はこれに限定されない。例えば、特徴周波数の３次成分までのピーク成分を検出する態様であっても良いし、特徴周波数の５次成分以上のピーク成分まで含めて検出する態様であっても良い。

【0058】

以下、本実施形態に係る軸受状態診断装置１０における軸受状態診断手順の具体例について説明する。

【0059】

図１１は、軸受状態診断処理の一例を示すフローチャートである。図１２は、フィルタリング処理部におけるピーク検出処理及び比較処理部における比較判定処理について説明するための図である。なお、以下に示す軸受状態診断処理の説明では、フィルタリング処理部３１のピーク検出部３１３におけるピーク検出処理、及び、比較処理部３２における比較判定処理について詳細に説明する。

【0060】

図１１に示す軸受状態診断処理の前提条件として、例えば実施形態に係る軸受状態診断装置１０を搭載した鉄道車両（図１参照）が走行中であるものとする。

【0061】

実施形態に係る軸受状態診断装置１０を搭載した鉄道車両が走行中であるとき、フィルタリング処理部３１ａ，３１ｂ，３１ｃの各構成部は、それぞれ、振動センサ２０ａの検出信号のフィルタリング処理、エンベロープ処理（包絡検波処理）、ＦＦＴ処理を行う。

【0062】

フィルタリング処理部３１は、軸速度センサ２０ｂにより検出される軸速度が後段の診断部３０における診断可能範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ１０１）。軸速度センサ２０ｂにより検出される軸速度が診断可能範囲外である場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、フィルタリング処理部３１は、軸速度センサ２０ｂにより検出される軸速度が診断可能範囲内となるまで（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、ステップＳ１０１の処理を繰り返す。

【0063】

フィルタリング処理部３１は、軸速度センサ２０ｂにより検出される軸速度が診断可能範囲内であるとき（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、ＦＦＴ処理後の振動信号のピーク成分を検出する（ステップＳ１０２）。以下、実施形態に係る軸受状態診断装置１０のフィルタリング処理部３１におけるピーク検出処理について、図１２を参照して説明する。

【0064】

具体的に、フィルタリング処理部３１のピーク検出部３１３は、図１２に示すように、特徴周波数の１次成分ｆ１、２次成分ｆ２，３次成分ｆ３，４次成分ｆ４のそれぞれを含む所定範囲内（例えば、特徴周波数成分の周波数を中心とする１０［Ｈｚ］幅）の第１周波数帯域幅ｂｗ１、第２周波数帯域幅ｂｗ２、第３周波数帯域幅ｂｗ３、第４周波数帯域幅ｂｗ４において、ピーク振動強度Ｖ１、ピーク振動強度Ｖ２、ピーク振動強度Ｖ３、ピーク振動強度Ｖ４を検出する。

【0065】

比較処理部３２は、フィルタリング処理部３１の出力に応じた比較判定処理を行う（ステップＳ１０３）。図１３は、比較判定処理の一例を示すフローチャートである。

【0066】

図１３に示す比較判定処理の前提条件として、比較処理部３２には、図１２に示すように、特徴周波数の１次成分ｆ１のピーク振動強度Ｖ１に対する第１閾値Ｖｔｈ１が設定されている。また、比較処理部３２には、図１２に示すように、特徴周波数の２次成分ｆ２のピーク振動強度Ｖ２に対する第２閾値Ｖｔｈ２が設定されている。また、比較処理部３２には、図１２に示すように、特徴周波数の３次成分ｆ３のピーク振動強度Ｖ３に対する第３閾値Ｖｔｈ３が設定されている。また、比較処理部３２には、図１２に示すように、特徴周波数の４次成分ｆ４のピーク振動強度Ｖ４に対する第４閾値Ｖｔｈ４が設定されている。また、比較処理部３２は、以下のステップＳ２０１からステップＳ２０８までの処理が完了したフィルタリング処理部３１の数ｎをカウントする機能を有し、このｎの値がリセット（ｎ＝０）されているものとする。また、比較処理部３２には、フィルタリング処理部３１ａ，３１ｂ，３１ｃから出力される各振動信号のうち、何れの振動信号を出力するかを判定するための所定の判定条件が設定されているものとする。

【0067】

なお、図１２では、第１閾値Ｖｔｈ１、第２閾値Ｖｔｈ２、第３閾値Ｖｔｈ３、第４閾値Ｖｔｈ４がそれぞれ異なる値である例を示したが、これに限定されない。例えば、第１閾値Ｖｔｈ１、第２閾値Ｖｔｈ２、第３閾値Ｖｔｈ３、第４閾値Ｖｔｈ４が同じ値であっても良いし、第１閾値Ｖｔｈ１、第２閾値Ｖｔｈ２、第３閾値Ｖｔｈ３、第４閾値Ｖｔｈ４のうちの複数が同じ値であっても良い。第１閾値Ｖｔｈ１、第２閾値Ｖｔｈ２、第３閾値Ｖｔｈ３、第４閾値Ｖｔｈ４は、後段の状態判定部３３における軸受の状態診断結果がより好ましい結果となるように、すなわち、高精度な状態診断が可能となるように設定されていれば良い。

【0068】

比較処理部３２は、まず、フィルタリング処理部３１ａから出力される振動信号について、特徴周波数の１次成分ｆ１のピーク振動強度Ｖ１、特徴周波数の２次成分ｆ２のピーク振動強度Ｖ２、特徴周波数の３次成分ｆ３のピーク振動強度Ｖ３、特徴周波数の４次成分ｆ４のピーク振動強度Ｖ４の閾値判定を行う。

【0069】

具体的に、比較処理部３２は、特徴周波数の１次成分ｆ１のピーク振動強度Ｖ１の第１閾値Ｖｔｈ１に対する比較判定を行い（ステップＳ２０１）、当該比較判定結果を保持する（ステップＳ２０２）。比較結果は、比較処理部３２が保持しても良いし、不図示の記憶部に記憶する態様であっても良い。

【0070】

図１２では、ピーク振動強度Ｖ１が第１閾値Ｖｔｈ１以上（Ｖ１≧Ｖｔｈ１）である例を示している。この場合、比較処理部３２は、ピーク振動強度Ｖ１が第１閾値Ｖｔｈ１以上（Ｖ１≧Ｖｔｈ１）であることを、比較判定結果として保持する。

【0071】

続いて、比較処理部３２は、特徴周波数の２次成分ｆ２のピーク振動強度Ｖ２の第２閾値Ｖｔｈ２に対する比較判定を行い（ステップＳ２０３）、当該比較判定結果を保持する（ステップＳ２０４）。

【0072】

図１２では、ピーク振動強度Ｖ２が第２閾値Ｖｔｈ２以上（Ｖ２≧Ｖｔｈ２）である例を示している。この場合、比較処理部３２は、ピーク振動強度Ｖ２が第２閾値Ｖｔｈ２以上（Ｖ２≧Ｖｔｈ２）であることを、比較判定結果として保持する。

【0073】

続いて、比較処理部３２は、特徴周波数の３次成分ｆ３のピーク振動強度Ｖ３の第３閾値Ｖｔｈ３に対する比較判定を行い（ステップＳ２０５）、当該比較判定結果を保持する（ステップＳ２０６）。

【0074】

図１２では、ピーク振動強度Ｖ３が第３閾値Ｖｔｈ３未満（Ｖ３＜Ｖｔｈ３）である例を示している。この場合、比較処理部３２は、ピーク振動強度Ｖ３が第３閾値Ｖｔｈ３未満（Ｖ３＜Ｖｔｈ３）であることを、比較判定結果として保持する。

【0075】

続いて、比較処理部３２は、特徴周波数の４次成分ｆ４のピーク振動強度Ｖ４の第４閾値Ｖｔｈ４に対する比較判定を行い（ステップＳ２０７）、当該比較判定結果を保持する（ステップＳ２０８）。

【0076】

図１２では、ピーク振動強度Ｖ４が第４閾値Ｖｔｈ４未満（Ｖ４＜Ｖｔｈ４）である例を示している。この場合、比較処理部３２は、ピーク振動強度Ｖ４が第４閾値Ｖｔｈ４未満（Ｖ４＜Ｖｔｈ４）であることを、比較判定結果として保持する。

【0077】

ステップＳ２０８の後、比較処理部３２は、ステップＳ２０１からステップＳ２０８までの処理が完了したフィルタリング処理部３１の数ｎをカウントアップ（インクリメント）する（ステップＳ２０９）。

【0078】

比較処理部３２は、特徴周波数の全てのピーク振動成分の比較判定が完了したか否かを判定する。具体的に、比較処理部３２は、ステップＳ２０１からステップＳ２０８までの処理が完了したフィルタリング処理部３１の数ｎが、診断部３０が備えるフィルタリング処理部３１の数Ｎ（ここでは、３）となったか否か（ｎ＝Ｎ）を判定する（ステップＳ２１０）。

【0079】

ステップＳ２０１からステップＳ２０８までの処理が完了したフィルタリング処理部３１の数ｎがＮ未満（ｎ＜Ｎ）である場合（ステップＳ２１０；Ｎｏ）、ここでは、例えばｎ＝１である場合、上述したステップＳ２０１の処理に戻り、フィルタリング処理部３１ｂから出力される振動信号について、特徴周波数の１次成分ｆ１のピーク振動強度Ｖ１、特徴周波数の２次成分ｆ２のピーク振動強度Ｖ２、特徴周波数の３次成分ｆ３のピーク振動強度Ｖ３、特徴周波数の４次成分ｆ４のピーク振動強度Ｖ４の閾値判定を行う（ステップＳ２０１～Ｓ２０８）。

【0080】

また、例えばｎ＝２である場合、上述したステップＳ２０１の処理に戻り、フィルタリング処理部３１ｃから出力される振動信号について、特徴周波数の１次成分ｆ１のピーク振動強度Ｖ１、特徴周波数の２次成分ｆ２のピーク振動強度Ｖ２、特徴周波数の３次成分ｆ３のピーク振動強度Ｖ３、特徴周波数の４次成分ｆ４のピーク振動強度Ｖ４の閾値判定を行う（ステップＳ２０１～Ｓ２０８）。

【0081】

ステップＳ２０１からステップＳ２０８までの処理が完了したフィルタリング処理部３１の数ｎがＮ（ｎ＝Ｎ）となると（ステップＳ２１０；Ｙｅｓ）、比較処理部３２は、ステップＳ２０１からステップＳ２０８をフィルタリング処理部３１ａ，３１ｂ，３１ｃごとに繰り返すことにより得た比較判定結果に基づき、振動信号の選択判定処理を行う（ステップＳ２１１）。当該選択判定処理では、フィルタリング処理部３１ａ，３１ｂ，３１ｃから出力される各振動信号のうち、何れの振動信号を出力するかを判定するために予め設定された所定の判定条件を用いる。以下、選択判定処理における判定条件について説明する。

【0082】

比較処理部３２による選択判定処理における判定条件としては、例えば、特徴周波数の１次成分ｆ１のピーク振動強度Ｖ１、特徴周波数の２次成分ｆ２のピーク振動強度Ｖ２、特徴周波数の３次成分ｆ３のピーク振動強度Ｖ３、特徴周波数の４次成分ｆ４のピーク振動強度Ｖ４が全てそれぞれの閾値（第１閾値Ｖｔｈ１、第２閾値Ｖｔｈ２、第３閾値Ｖｔｈ３、第４閾値Ｖｔｈ４）以上である振動信号を選択する態様であっても良い。

【0083】

また、比較処理部３２による選択判定処理における判定条件としては、例えば、特徴周波数の１次成分ｆ１のピーク振動強度Ｖ１、特徴周波数の２次成分ｆ２のピーク振動強度Ｖ２、特徴周波数の３次成分ｆ３のピーク振動強度Ｖ３、特徴周波数の４次成分ｆ４のピーク振動強度Ｖ４の何れか、例えば特徴周波数の１次成分ｆ１のピーク振動強度Ｖ１が第１閾値Ｖｔｈ１以上である振動信号を選択する態様であっても良い。

【0084】

また、比較処理部３２による選択判定処理における判定条件としては、例えば、複数の振動信号において、特徴周波数の１次成分ｆ１のピーク振動強度Ｖ１、特徴周波数の２次成分ｆ２のピーク振動強度Ｖ２、特徴周波数の３次成分ｆ３のピーク振動強度Ｖ３、特徴周波数の４次成分ｆ４のピーク振動強度Ｖ４が全てそれぞれの閾値（第１閾値Ｖｔｈ１、第２閾値Ｖｔｈ２、第３閾値Ｖｔｈ３、第４閾値Ｖｔｈ４）以上である場合に、特徴周波数の１次成分ｆ１のピーク振動強度Ｖ１が最も大きい振動信号を選択する態様であっても良い。

【0085】

また、比較処理部３２による選択判定処理における判定条件としては、例えば、特徴周波数の１次成分ｆ１のピーク振動強度Ｖ１、特徴周波数の２次成分ｆ２のピーク振動強度Ｖ２、特徴周波数の３次成分ｆ３のピーク振動強度Ｖ３、特徴周波数の４次成分ｆ４のピーク振動強度Ｖ４がそれぞれの閾値（第１閾値Ｖｔｈ１、第２閾値Ｖｔｈ２、第３閾値Ｖｔｈ３、第４閾値Ｖｔｈ４）以上であるピーク成分の数が最も多い振動信号を選択する態様であっても良い。

【0086】

さらには、上記した判定条件を複数組み合わせた態様であっても良い。

【0087】

なお、比較処理部３２による選択判定処理における判定条件は上記に限定されない。比較処理部３２による選択判定処理における判定条件は、上述した第１閾値Ｖｔｈ１、第２閾値Ｖｔｈ２、第３閾値Ｖｔｈ３、第４閾値Ｖｔｈ４と同様に、後段の状態判定部３３における軸受の状態診断結果がより好ましい結果となるように、すなわち、高精度な状態診断が可能となるように設定されていれば良い。

【0088】

そして、比較処理部３２は、上述したような判定条件を満たす振動信号、例えば、特徴周波数の１次成分ｆ１のピーク振動強度Ｖ１、特徴周波数の２次成分ｆ２のピーク振動強度Ｖ２、特徴周波数の３次成分ｆ３のピーク振動強度Ｖ３、特徴周波数の４次成分ｆ４のピーク振動強度Ｖ４が全てそれぞれの閾値（第１閾値Ｖｔｈ１、第２閾値Ｖｔｈ２、第３閾値Ｖｔｈ３、第４閾値Ｖｔｈ４）以上である、図１０Ｂに示すフィルタリング処理部３１ｂから出力される振動信号を、後段の状態判定部３３に出力し（ステップＳ２１２）、図１１に示す軸受状態診断処理に戻る。

【0089】

図１１に示す軸受状態診断処理に戻ると、状態判定部３３は、比較処理部３２から出力される振動信号の振動解析処理を行う（ステップＳ１０４）。状態判定部３３は、当該振動解析処理結果に基づいて、軸受の状態判定を行い、当該軸受状態診断結果を出力して（ステップＳ１０５）、軸受状態診断処理を終了する。

【0090】

上述した軸受状態診断処理（図１１）において実行される比較判定処理（図１３）により、振動信号のピーク成分の振動強度が大きく、軸受の状態診断結果として、より好ましい結果が得られることが期待できる振動信号を用いて、軸受の状態診断を行うことができ、軸受の状態診断結果の精度を高めることができる。

【0091】

このように、本実施形態によれば、軸受の診断精度を向上することができる軸受状態診断装置及び軸受状態診断方法が得られる。

【0092】

なお、上述した実施形態では、鉄道車両の台車を構成する歯車装置の軸受の状態を検知する例を示したが、適用範囲はこれに限るものではなく、例えば、軸受を有する構成であれば、各種の回転機械設備に適用可能である。

【符号の説明】

【0093】

１０ 軸受状態診断装置
２０ 検出部
２０ａ 振動センサ
２０ｂ 軸速度センサ
３０ 診断部
３１，３１ａ，３１ｂ，３１ｃ フィルタリング処理部
３２ 比較処理部
３３ 状態判定部
３１１，３１１ａ，３１１ｂ，３１１ｃ フィルタ
３１２，３１２ａ，３１２ｂ，３１２ｃ エンベロープ処理部
３１３，３１３ａ，３１３ｂ，３１３ｃ ピーク検出部
１１１，１１１ａ 歯車装置
１１３，１１３ａ 電動機（モータ）
１１５ 台車枠
１１７ 継手
１１９ 車軸
１２１ 車輪
１２３ 軸受
１３１，１３１ａ 小歯車
１３３，１３３ａ 大歯車
１３５，１３５ａ，１３５ｂ 軸受
１４０ ポンプ
１４１ａ，１４１ｂ 軸受

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10A】

【図10B】

【図10C】

【図11】

【図12】

【図13】