本発明の実施形態を図面を参照して説明す� ��。
 図1乃至図13に前記第1の発明の第1実施形態� �示す。
 本発明の回転機械設備の軸受診断システム1 0は、鉄鋼設備の工場内に設置する回転機械� �備11のひとつである低速回転モータの転がり 軸受11aの状態を診断するものとしている。
 図1に示すように、診断システム10は、複数� ��転以上連続して回転する低速回転機械設備1 1の転がり軸受11aに損傷発生検出用センサ20を 搭載しており、該損傷発生検出用センサ20と� ��続した監視診断装置30と、該監視診断装置30 と接続した診断通知手段を構成するモニタ40� ��、該モータの回転数を計測する回転計21を� �えている。

 損傷発生検出用センサ20はアコースティッ� �エミッションを検出するAEセンサからなり、 基礎架台11b上に設けた低速回転モータ11cの軸 受ハウジング11dにネジ止め固定している。ま た、回転計21は負荷側軸受架台11eに取り付け� ��いる。なお、損傷発生検出用センサ20の取� �付け位置は前記位置に限定されるものでは� �い。
 また、回転計21は取り付けず、モータの回� �数情報を予め監視診断装置30のマイコン34に� ��憶させておいてもよい。さらにまた、損傷� ��生検出用センサ20に替えて振動を検出する� �動加速度ピックアップ、超音波センサ、音� �出センサを用いてもよい。

 監視診断装置30は、図2に示すように、信号� ��幅回路31と、フィルタ回路32と、検波回路33� ��、マイコン34を備えている。
 信号増幅回路31は損傷発生検出用センサ20で 計測された信号を増幅するアンプである。
 フィルタ回路32は、信号増幅回路31で増幅さ れた信号からノイズ成分を除去するバンドパ スフィルタであり、振動加速度ピックアップ の場合、1kHz~20kHzの帯域を通過させるフィル� �としている。なお、AEセンサを用いている場 合には、50kHz~500kHzの帯域を通過させるフィル タとする。
 検波回路33は、フィルタ回路32でノイズ除去 された信号を検波(エンベロープ処理)してい� ��。なお、信号によっては、検波回路33を設� �ない場合もあり、また、振動信号の場合、� �波ではなくべき乗処理を行う場合もある。

 マイコン34はCPU35とROM36、RAM37、ポート38から なる。
 マイコン34のポート38は検波回路33からの信� ��を所定のサンプリング周期でA/D変換してい� ��。
 ROM36、RAM37は記憶部を構成しており、RAM37はC PU35で演算される異常判定結果テーブルを記� �すると共に、CPU35で演算されるデータを一時 的に記憶している。ROM36はCPUの動作をソフト� ��ェアとして記憶している。
 CPU35は、図3に示すように、基準レベル演算� ��50と判定部59を備え、判定部59は、診断パラ� ��ータ演算部51と、異常発生区間連続判定部52 と、平均化処理部54と、簡易診断判定部55と� �同期検索処理部56と、原因診断処理部57の各� ��を備えている。CPU35はROM36からソフトウェア を読み出して実行することで各部の動作を行 う。

 基準レベル演算部50は、回転計21からモータ の回転数情報を受け取り、モータの1回転に� �要な時間(1回転時間)を算出している。かつ� �ポート38から出力される時間データを、モー タの1回転以上分の時間長分、RAM37に記憶させ ている。
 なお、回転計21を設けず、基準レベル演算� �50にモータ11cの回転数情報を予め記憶し、該 回転数情報を用いて1回転時間を算出しても� �い。

 基準レベル演算部50は、異常判定基準レベ� �Eの演算を行っている。まず、RAM37に記憶さ� �た時間データである1回転時間長データの平� ��値を式(1)より求める。
 次に、異常判定基準レベルEを式(2)より求め る。本実施形態ではmを4としているが、計測� ��象に合わせて2.0以上10.0以下としてもよい。
 1回転平均値=1回転分時間長データの合計í1� ��転分時間長データ数   式(1)
 異常判定基準レベルE=1回転平均値×m   式( 2)

 さらに、診断パラメータ演算部51では、図4� ��示すように、1回転時間を1/100の等間隔に分� ��し、各区間を区間No.1~区間No.100とする。1回� ��時間長分データを計測された時間順に区間N o.1~区間No.100の区間に振り分ける。
 次に、区間No.1~区間No.100の各区間に振り分� �られたデータに異常判定基準レベルEを越え� ��データがあるかを判定する。例えば図4にお いて、区間No.6、7、8はデータが異常判定基準 レベルEを超えているので、異常発生区間で� �る。

 異常判定基準レベルEを越えたデータがある 区間を異常発生区間Yとした異常判定結果の� �ーブルT1を1回転ごとに作成する。図5は異常� ��定結果テーブルT1の例であり、直近から9回� ��前までのモータの回転について、区間毎に� ��常が発生したか否かを示している。
 さらに、1回転時間内で異常発生区間の区間 数合計値を算出し、診断判定パラメータAと� �る。即ち、診断判定パラメータAは1回転時間 長内の異常発生区間(Y)数である。

 異常発生区間連続判定部52は、診断パラ� �ータ演算部51で求めた異常判定結果のテーブ ルT1より、異常が連続して発生している区間� ��検出している。例えば、図6に示すように、 区間No.6~No.8は3区間連続して異常が発生して� �り、連続発生区間数は3である。また、区間N o.11~No.14は連続発生区間数が4である。一方、� ��間No.98は異常が発生している区間であるが� �隣接する区間No.97、99は異常が発生しておら� ��、連続発生区間数は1である。

 このように異常連続発生区間を検出した後� ��異常発生区間連続判定部52は、図7に示すよ� ��に、連続発生区間数が連続性判定区間数k未 満の区間は異常が発生していない(N)とし、異 常発生区間数の合計値(診断判定パラメータA) から除外する。図7では、k=4とし、連続発生� �間数が3以下の場合は異常が発生していない� ��のとしている。なお、連続性判定区間数kは 2~10の中から選択してもよい。
 異常発生区間連続判定部52は、1回転毎に連� ��性を判定して修正された異常判定結果テー� ��ルT2を作成し、RAM37に記憶させる。

 平均化処理部54は、直近n回転分の修正異常� ��定結果テーブルT2を用いて、図8に示すよう� ��、回転毎に異常が発生した区間数である診� ��判定パラメータAnを求めている。
 さらに、直近n回転分の診断判定パラメータ Anの平均を式(3)より求め、診断判定パラメー� ��決定値Axとしている。図8ではn=8として直近8 回転分の診断判定パラメータAnの平均を求め� ��いるが、nは1~16のいずれかの値であっても� �い。

 診断判定パラメータ決定値Axは、平均を1� ��転ごとに行うと共に移動平均値としている� ��即ち、図8に示すように、2回転前の異常判� �結果のテーブルを平均化処理部54が受け取っ たときには、9回転前から2回転前の診断判定� ��ラメータAnから診断判定パラメータ決定値Ax 1を求め、1回転前のテーブルを受け取ったと� ��には、8回転前から1回転前の診断判定パラ� �ータAnから診断判定パラメータ決定値Ax2を求 め、直近のテーブルを受け取ったときには、 7回転前から直近の診断判定パラメータAnから 診断判定パラメータ決定値Ax3を求めている。

 簡易診断判定部55は、注意レベル判定基準� �を例えば5、危険レベル判定基準値を例えば1 5とし、予め記憶している。1回転毎に診断判� ��パラメータ決定値Axを判定基準値と比較し� �診断判定パラメータ決定値Axが各判定基準値 よりも大きい場合には転がり軸受11aに注意レ ベル、危険レベルの故障が発生していると判 定している。
 簡易診断判定部55は、モニタ40に判定結果を 表示している。

 次に、転がり軸受11aの異常原因の特定につ� ��て説明する。
 簡易診断判定部55で注意レベル、危険レベ� �の故障が発生していると判定した場合には� �同期検索処理部56及び原因診断処理部57にお� ��て、転がり軸受11aの異常原因の特定を行っ� ��いる。
 同期検索処理部56及び原因診断処理部57は転 がり軸受11aの異常として、内輪損傷、外輪損 傷、転動体損傷を特定する。転がり軸受11aが 損傷すると、詳細は後述するが、損傷箇所に よって異なる周期(異常発生周期)で異常が発� ��する。同期検索処理部56は異常判定結果テ� �ブルT2を用いて、回転機械の回転周期に最も 近い異常周期Bmを求め、原因診断処理部57は� �異常周期Bmと異常発生周期との関係から故障 原因の特定を行っている。

 同期検索処理部56及び原因診断処理部57の動 作の詳細について説明する。
 同期検索処理部56は、異常周期基準位置を� �動で検出して異常周期Bmを決定している。異 常周期Bmは、転がり軸受11aの損傷により異常� ��発生する異常発生周期をm倍した周期であり 、mの値は異常周期Bmが回転機械の回転周期に 最も近くなるような値である。異常周期Bmは� ��転機械の回転周期と同期するとは限らず、� ��常周期Bmは回転機械の回転周期と同じ周期� �なる場合もあるが、ならない場合もある。
 異常周期Bmの求め方について、以下に説明� �る。
 まず、平均化処理部54で求めた異常判定結� �テーブルT2を用いて補正テーブルTaを作成す� ��。
 診断パラメータ演算部51では、異常判定結� �テーブルT2を回転周期を区切る回転周期基準 位置を基準として100区間となるように作成し ており、まず、異常周期Bmが過去方向に異常� ��定結果テーブルT2より1区間分長い101区間の� ��間であると仮定した場合に、区間数が100の� ��正テーブルTaを作成する。

 図9に示すように、異常判定結果テーブル T2-0からテーブルT2-4までを並べ、直近のテー� ��ルT2-4の区間No.100を基準として、過去方向に 異常周期Bmごとに区切っていく。異常周期Bm� �101の区間と仮定しているため、過去方向に� �ーブルT2-4の区間No.100からテーブルT2-3の区間 No.100までの101区間が異常周期BmA、テーブルT2- 3の区間No.99からテーブルT2-2の区間No.99までの 101区間が異常周期BmB、テーブルT2-2の区間No.98 からテーブルT2-1の区間No.98までの101区間が異 常周期BmC、テーブルT2-1の区間No.97からテーブ ルT2-0の区間No.97までの101区間が異常周期BmDと なる。

 ここで、異常周期基準位置をテーブルT2-4 の区間No.100、テーブルT2-3の区間No.99、テーブ ルT2-2の区間No.98、テーブルT2-1の区間No.97とす ると共に、これら異常周期基準位置を補正テ ーブルTaの100区間目とし、異常周期基準位置� ��ら過去方向に100区間分を取り出し、異常周� ��BmA、BmB、BmC、BmDの補正テーブルTa-4~Ta-1とす� ��。このとき、例えばテーブルT2-3の区間No.100 等は補正テーブルTaには入らない。

 図10は補正テーブルTa-4~Ta-1が元のテーブルT2 のどの区間から構成されているかを示した図 である。図9は図10の検索区間差が1の場合で� �る。同様に、回転時間が過去方向にテーブ� �T2の2区間分または3区間分長く102、103区間と� ��定した場合、即ち、図10の検索区間差が2ま� ��は3の場合についても、それぞれ補正テーブ ルTaを求める。また、図10には検索区間差が3� ��でしか記載されていないが、検索区間差を0 ~10に設定してそれぞれ補正テーブルTaを求め� ��。なお、検索区間差を0~20に設定してもよい 。
 なお、検索区間差0とは元のテーブルT2と補� ��テーブルTa-4~Ta-1が同じである場合であり、� ��11のように回転周期と異常周期Bmが一致する 場合を示している。

 次に、このように求めた検索区間差が0~10の 補正テーブルTaそれぞれにおいて、総合一致� ��hを算出する。
 総合一致度hは以下のように求めている。
 まず、直近4回転分の補正テーブルTa-4~Ta-1に おいて、同一区間No.間で異常が発生した数で ある異常発生判定数を求める。例えば、図12� ��区間No.3においては、補正テーブル1、4で異� ��が発生しているので、異常発生判定数は2で ある。
 次に、区間毎に、区間No.別一致度fを式(7)よ り求める。
 jは補正テーブルの数であり、図10では直近4 回転分の補正テーブルを用いているので、j� �4である。
 区間No.別一致度f=異常発生判定(Y)数íj×100%   式(7)

 さらに、異常が発生した区間の数である異� ��発生(Y)判定区間数kを求めると共に、区間No. 1~100の区間No.別一致度fの合計であるσfを求め 、式(8)より総合一致度hを求める。
 総合一致度h=σfík  式(8)

 検索区間差0~10の場合の補正テーブルTaにつ� ��てそれぞれ総合一致度hを求め、総合一致度 hが最も高い補正テーブルTaを選択する。
 選択された補正テーブルTaでの異常周期基� �位置から次の異常周期基準位置までを異常� �期Bmと定める。

 即ち、異常周期Bmは式(9)で求められる区間� �となる。1区間当たりの時間Taは1回転時間Rí1 00で求められるため、異常周期Bmは式(10)とな� ��。これらの演算は全て同期検索処理部56に� �いて自動的に行う。
 区間数Ea=選択された補正テーブルTaの検索� �間差+100  式(9)
 異常周期Bm=1区間当たりの時間Ta×区間数Ea � �式(10)

 原因診断処理部57は、同期検索処理部56で求 めた異常周期Bmを用いて、転がり軸受11aの故� ��の原因の特定を行う。
 図13は転がり軸受11aの構造を示し、回転機� �のケースに固定される外輪60と、回転機械の 軸に固定され外輪と同心に配置されている内 輪61と、外輪60と内輪61の間に転動自在に配置 される複数の球体の転動体62からなる。

 転がり軸受11aの故障の原因として内輪損傷� ��外輪損傷、転動体損傷が考えられ、これら� ��損傷が発生した場合、各損傷毎の異常発生� ��期は転がり軸受11aの幾何学的寸法により式( 11)~式(13)により求められる。即ち、転動体数� ��Z,転動体直径をd、ピッチ円径をD、転動体62� ��転走面との接触角をαとし、転がり軸受11a� �取り付けられた回転機械の回転周波数をfrと すると、内輪損傷時の異常発生周期Tinは式(11 )、外輪損傷時の異常発生周期Toutは式(12)、転 動体損傷時の異常発生周期Tballは式(13)で表さ れる。なお、回転周波数frは回転計からの回� ��数(rpm)を60で割ったものである。

 これら異常発生周期Tin、Tout、Tballのs倍を計 算異常発生周期Txとし、sを1~10まで変化させ� �計算する。即ち、計算異常発生周期Txは、Tin ×sの計算結果時間Tin1~Tin10と、Tout×sの計算結� ��時間Tout1~Tout10と、Tball×sの計算結果時間Tball 1~Tball10である。
 同期検索処理部56で求めた異常周期Bmと、演 算した計算異常発生周期TxであるTin1~Tin10、Tou t1~Tout10、Tball1~Tball10とを比較する。計算異常� ��生周期Txの値が、異常周期Bmとほぼ一致する 場合には、該計算異常発生周期Txに該当する� ��傷を異常原因と診断し、これら診断結果を� ��ニタに表示する。
 具体的には、異常周期Bmを中心として所定� �時間幅を定め、計算異常発生周期Txの値が時 間幅内にある場合に、該計算異常発生周期Tx� ��該当する損傷を異常原因と診断する。例え� ��、Tin10が異常周期Bmを中心とした所定の時間 幅内にある場合には、内輪に損傷が発生して いると診断する。
 なお、異常原因は複数存在することもある� ��例えば、Tin10及びTout8が異常周期Bmを中心と� ��た所定の時間幅内にあるときは、内輪及び� ��輪に損傷が発生していると診断する。

 なお、本実施形態において、回転機械設備1 1にすべり軸受が取り付けられていてもよい� �この場合、回転軸の異常な金属接触などに� �り異常が発生し、該異常が一回転に1回発生� ��るものとすると、計算異常発生周期Txは1/fr� ��求められ、該計算異常発生周期Txと異常周� �Bmを比較することで異常原因を診断する。
 また、すべり軸受において、1回転に複数回 (2~10回)異常が発生する場合も、異常発生周期 Tnを1回転周期/1回転あたりの異常発生回数(p)� ��求め、異常発生周期Tnのp倍と異常周期Bmを� �較することで異常原因を診断する。

 本発明によれば、低速で回転する設備の� ��がり軸受11aの1回転または間欠運転設備の1� �作に必要な時間をおよそ100区間に分割し、� �間毎に異常の発生(異常発生)を診断して異常 が発生した区間数を演算している。このため 、該異常発生の区間数は1回転時間または1動� ��時間に対する軸受異常状態の時間(広さ)を� �分率で示したものとなり、設備の管理者は� �常が発生した区間数を見て、1回転時間あた� ��に軸受の異常状態の占める時間を直感的に� ��識することができる。

 また、同期検索処理部56及び原因診断処� �部57は、複数回転分または複数間欠動作分の 各区間の異常発生の判定結果である異常判定 結果テーブルから異常周期基準位置を徐々に ずらして補正テーブルを作成し、最も一致度 が高くなる異常周期基準位置を検出している 。このように定めた異常周期基準位置から軸 受に異常が発生する異常周期を算出している 。異常発生周期は異常原因毎に異なっており 、異常原因毎に演算される計算異常発生周期 、または、該計算異常発生周期の整数倍周期 と、前記異常周期とを比較することで、一致 度が高い計算異常発生周期がある場合には、 該計算異常発生周期に対応する異常原因が軸 受に発生していると診断することができる。

 図14に第2実施形態を示す。該第2実施形態は 前記第1の発明の実施形態である。
 第2実施形態においては、回転設備の1回の� �転動作が1回転に満たず、該動作を繰り返し� ��う間欠運転設備の転がり軸受11aを診断対象� ��している。
 該間欠運転設備の例としては、鉄鋼設備の� ��とつであるレードルターレットが挙げられ� ��。レードルターレットは1回の動作について 1rpmの低速で1/2回転の動作を繰り返している� �
 図14に示すように、回転計21に変えてリミッ トスイッチ22をマイコン34と接続している。� �リミットスイッチ22により、CPU35は間欠運転� ��備における動作開始及び動作停止を検知す� ��。

 この場合、CPU35の基準レベル演算部50は、1� �の間欠動作時間以上の長さ分、損傷発生検� �用センサ20からの信号をRAM37に記憶させる。
 また、診断パラメータ演算部51は、RAM37に記 憶された1回の間欠動作時間長データの合計� �データ数で除算して1回間欠動作平均値を求� ��ている。該1回間欠動作平均値×mから異常判 定基準レベルEを求めている。
 さらに、1回間欠動作時間を100区間に分割し 、区間毎に異常判定基準レベルEと比較して� �常判定結果テーブルを作成している。

 平均化処理部54は、直近j回の間欠動作分の� ��常判定結果テーブルであって同一の設備動� ��状態で得られたテーブルを用いて、診断判� ��パラメータA及び診断判定パラメータA決定� �を求めている。
 同一の設備動作状態とは、1回の動作で1/2回 転し、1/2回転動作をA→B→A→B→A→Bのように 繰り返すモータの場合において、Aの動作状� �またはBの動作状態をいう。このように、Aの 動作状態で得られたテーブル同士、またはB� �動作状態で得られたテーブル同士を用いて� �定の処理を行っている。
 また、同期検索処理部56においても、同一� �設備動作状態で得られたテーブルを用いて� �補正テーブルTaを求めている。

 本発明によれば、間欠運転設備に取り付� ��られた転がり軸受11aであっても、該異常発� ��の区間数を1動作時間に対する軸受異常状態 の時間(広さ)を百分率で示したものとして、� ��備の管理者は異常が発生した区間数を見て� ��1動作時間あたりに軸受の異常状態の占める 時間を直感的に認識することができる。

 なお、他の構成および作用効果は第1実施 形態と同様のため、同一の符号を付して説明 を省略する。

 図15に第3実施形態を示す。該第3実施形態は 前記第1の発明の実施形態である。
 第3実施形態の診断システム10は監視診断装� ��30とモニタ40を組み合わせて一体とし可動型 としている。監視診断装置30とモニタ40は例� �ばラップトップ型パソコンである。
 監視診断装置30は損傷発生検出用センサ20と 接続しており、損傷発生検出用センサ20は、� ��受ハウジング11dにマグネットで取り付けて� ��る。また、損傷発生検出用センサ20に専用� �具を装着し、該センサを人が手で軸受ハウ� �ング11dに押し付けて固定してもよい。さら� �、軸受ハウジング11dに人が近寄れない場所� �おいては、損傷発生検出用センサ20のみ軸受 ハウジング11dに予めネジや接着材で固定して おき、ポータブル型の計測器を該センサに接 続し診断してもよい。
 該診断システム10を可動型として持ち運び� �能とすることで、診断対象である転がり軸� �11aまで該診断システム10を持ち運んで異常診 断を行うことができる。
 なお、他の構成および作用効果は第1実施形 態と同様のため、同一の符号を付して説明を 省略する。

 図16は第3実施形態の変形例であり、損傷発� ��検出用センサ20と監視診断装置30と回転計21� ��一体型とした診断装置50を転がり軸受11aに� �定している。また、監視診断装置30には通信 手段を設け、診断通知手段を構成する携帯電 話41と無線接続している。診断装置50は、簡� �診断判定部55による診断結果を携帯電話41に� ��信する。
 管理者が携帯電話41を携帯することで、回� �機械設備11から離れた場所であっても、回転 機械設備11の診断結果を受信することができ� ��。
 なお、他の構成および作用効果は第1実施形 態と同様のため、同一の符号を付して説明を 省略する。

 図17に第4実施形態を示す。第4実施形態は前 記第2の発明の実施形態である。
 第4実施形態では、回転機械設備の46rpmで回� ��するロールの片側の転がり軸受ユニット62� �振動センサ61を取り付けて軸受の状態を監視 している。
 振動センサ61の出力信号は増幅器63で所定の レベルに増幅された後、A/D変換器64に送信さ� ��、該A/D変換器64の出力信号を演算処理装置65 に送信し、該演算処理装置Aをモニタ等の診� �通知手段からなる出力装置66に接続している 。

 前記演算処理装置65は、A/D変換器64に接続し た記憶装置71、波形分割手段72、周波数スペ� �トル演算手段73、周波数スペクトル和演算手 段74、周波数スペクトル和の波形信号作成手� ��75、波形信号の周波数スペクトル演算手段76 、周波数スペクトルの尖り度演算手段77、異� ��原因の判定手段78を備えている。
 前記A/D変換器64は50kHzのサンプリング周波数 にて振動波形を離散化し、演算処理装置65が� ��記離散波形から尖り度Ksを計算し、計算さ� �た尖り度Ksを出力装置66によって、過去の計� ��結果とともに傾向グラフとして表示すると� ��時に、尖り度Ksが予め定めたレベルに到達� �た時に警報を表示するようにしている。

 演算処理装置65には、あらかじめ状態を監� �している軸受ユニット62の回転速度がインプ ットされており、軸受1回転以上の振動波形� �前記記憶装置71に記憶することができる。
 前記波形分割手段72は、離散化された振動� �形を512点毎に128個の区間(j=1,2,…,128)に分け� �いる。50kHzで離散化した振動波形を512点毎に 1個の分割区間にしており、1個の分割区間は1 0.24msecの時間長さを持つことになる。従って� ��128個の分割区間を合わせると、128×10.24msec=1 .31s間の振動波形を解析することになり、こ� �は軸受1回転分の振動波形に等しい。
 前記周波数スペクトル演算手段73は、アン� �エリアジングフィルタ処理を実施した振動� �形に対して、高速フーリエ変換を施して周� �数スペクトルFjk(j=1,2,…,128、k=1,2,…,512)を計� ��する。
 前記周波数スペクトル和演算手段74は、計� �したFjkのうち、1kHzから20kHz帯域の周波数ス� �クトルに相当するスペクトルFjk(k=11,12,…,205) の和Sj(j=1,2,…,128)を計算する。
 前記周波数スペクトル和の波形信号作成手� ��75でSjを並べて波形信号Sxを作成する。
 前記波形信号の周波数スペクトル演算手段7 6は波形信号Sxの周波数スペクトルSsを計算し� ��周波数スペクトルの尖り度演算手段が式(14) の計算を行って尖り度Ksを求める。

 式(14)において、xiは周波数スペクトルSsの� �スペクトルを表し、xaはその平均値である。 また、n ₀ はxiの個数である。

 前記異常原因の判定手段78は、あらかじ� �軸受ユニット12の転がり軸受の転動体数Z、� �動体直径d、ピッチ円径D、転動体62と転送面� ��の接触角αが入力されており、回転速度と� �わせて損傷発生時の異常発生周期を計算し� �いる。さらに、波形信号の周波数スペクト� �演算手段76が求めた周波数スペクトルSsのピ� ��ク周波数fs1、fs2、fs3、… からそれぞれに� �応する周期Ts1、Ts2、Ts3、… が所定の時間幅 にて異常発生周期と一致する場合は該異常が 軸受ユニット12の転がり軸受に発生している� ��判断する。

 以下に、前記軸受状態を監視するセンサと� ��て振動センサ61を用いた異常診断作用を説� �する。
 軸受の状態を示す振動波形を振動センサ61� �検出し、検出した振動波形を採取・記憶し� �増幅器63、A/D変換器64を介して演算処理装置6 5に送信する。
 演算処理装置65において、記憶部71で記憶し 、この記憶した振動波形を波形分割手段72で� ��形をn個の区間に分割する。ここで、例えば 、分割区間の時間長さをtmsecとすれば、分割� ��関数nは軸受の回転数に応じて決めることが 望ましい。即ち、分割区関数nを軸受の回転� �に応じて設定すれば、軸受の1回転、2回転、 3回転、…に相当する時間長の振動波形をほ� �n等分に分割することができる。

 転がり軸受の内輪、外輪、転動体、保持� ��に損傷が発生すると、損傷箇所を転動体が� ��過する時には異常振動が発生し、損傷箇所� ��通過しない時には損傷がない正常状態とほ� ��同じ振動が発生する。さらに、外乱による� ��動がこれに加わった場合、前記の分割区間� ��、(1)正常状態に近い振動が発生する区間、( 2)正常状態に近い振動に外乱振動が加わる区� ��、(3)異常振動が発生する区間、(4)異常振動� ��外乱振動が加わる区間に大別することがで� ��る。

 前記波形分割手段72で分割された振動波形� �、周波数スペクトル演算手段73で、分割区間 毎に振動波形の周波数スペクトルFjk(j=1,2,…,n 、k=1,2,…,m)を求める。
 ついで、周波数スペクトル和演算手段74で� �波数スペクトルFjkの和を求める。
 ついで、周波数スペクトル和の波形信号信� ��手段7で波形信号を作成する。

 前記(1)の正常状態に近い振動が発生する区� ��では周波数スペクトルが最も低く、前記(4)� ��異常振動に外乱振動が加わる区間では周波� ��スペクトルが最も高くなる。従って、周波� ��スペクトルの和を求めると、周波数スペク� ��ルFjkの和の大小によって、その分割区間が� ��常振動を含むのか、外乱振動を含むのか、� ��者が混在するのかを判断することができる� ��
 ここで、周波数スペクトルFjkの和を求める� ��には、特定の周波数域のスペクトルに限定� ��て和を求めることが望ましい。
 通常、転がり軸受の損傷によって発生する� ��動は1kHz~40kHzの比較的高周波の振動であり、 例えば、数10Hzの振動は低周波数の外乱振動� �あることが明らかであるから、このような� �波数域のスペクトル成分を削除したスペク� �ル和Sj(j=1,2,…,n)を求めた方が的確に状態を� �断することができる。

 スペクトル和Sj(j=1,2,…,n)はn個の分割区間の 代表値であり、これを時系列に並べた波形信 号Sxは、異常振動や外乱振動を含むところは� ��い値を示し、正常に近い振動を含むところ� ��低い値を示す時間波形信号となる。
 軸受のような回転機械の振動は回転に伴っ� ��発生するものであるから周期性がある。一� ��、外乱信号は突発的にランダムに発生する� ��のであるから周期性がない。そのため、波� ��信号Sxの周波数を解析すると、軸受異常に� �って発生する振動では特定の周波数にピー� �を持つスペクトルが得られるに対して、ラ� �ダムに発生する外乱振動は周波数スペクト� �が分散した形状になる。

 波形信号Sxの周波数スペクトルSsが特定の周 波数にピークを有する度合いを表す指標とし て、本実施形態では尖り度Ksを用いる。
 正規分布では尖り度は3となり、正規分布よ りも尖った形を持つ分布であればあるほど尖 り度の値は大きくなる。それ故、尖り度Ksが� ��い場合は、周期性を持った振動が発生して� ��ることを示すものであるから、軸受の損傷� ��よって発生した振動が含まれていることに� ��る。逆に、尖り度Ksが低い場合は、その振� �は突発的な外乱振動であるから、軸受損傷� �は別の要因で発生したものと判断できる。
 よって、尖り度Ksの値や、その経時的な変� �を傾向グラフとして表示することで、軸受� �状態を判断する情報を得ることができる。

 図18に第5実施形態を示す。該第5実施形態は 前記第3の発明の実施形態である。
 第4実施形態と同様に、46rpmで回転するロー� ��の片側の転がり軸受ユニット62に振動セン� �61を取り付けて軸受の状態を監視している。
 振動センサ61の出力信号は増幅器63にて所定 のレベルに増幅された後、通過帯域1kHzから20 kHzのバンドパスフィルタ80を通過した後、A/D� ��換器64に送信している。
 該第5実施形態では、バンドパスフィルタ80� ��してアナログフィルタを用いているが、A/D� ��換器64でA/D変換後の振動波形を一旦記憶し� �後、記憶した振動波形をディジタルフィル� �に通過させて1kHzから20kHzの成分を抽出する� �ともできる。
 前記A/D変換器64からの出力信号を演算処理� �置67に出力している。

 演算処理装置67は、記憶装置71、波形分割手 段72を備え、該波形分割手段72に接続するrms� �演算手段81、rmsの波形信号作成手段82を備え� ��いる。該rmsの波形信号作成手段82を、波形� �号の周波数スペクトル演算手段76に接続し、 該波形信号の周波数スペクトル演算手段76を� ��波数スペクトルの尖り度演算手段77と異常� �因の判定手段78に接続し、出力手段66へ出力� ��ている。
 前記波形信号の周波数スペクトル演算手段7 6で演算された周波数スペクトルの離散波形� �ら周波数スペクトルの尖り度演算手段77で尖 り度を計算し、計算された尖り度が出力装置 66によって表示していることは、前記第4実施 形態と同様である。

 演算処理装置67では、波形分割手段72で、512 点の離散化された振動波形を一つの分割区間 として、計128個の区間(j=1,2,…,128)に振動波形 を分割している。
 前記rms値演算手段81は、分割区間毎にRMSj(j=1 ,2,…,128)を求めている。
 求めたRMSjから波形信号Sy、波形信号Syの周� �数スペクトルSi、周波数スペクトルSiの尖り� ��Kiを求めるプロセスは、第4実施形態と同様� ��ある。
 また、rms値演算手段81を等価ピーク演算手� �に置き換えれば、全く同じ方法にて等価ピ� �クPjによる尖り度を求めることができる。ま た、損傷原因も第4実施形態と同様にして診� �判定している。

 前記第5実施形態は、異常診断の手法として 、下記の手法を採用している。
 従来より、時間波形信号から周波数スペク� ��ルを計算する方法として高速フーリエ変換� ��広く使われている。
 離散化した時間波形信号f(n)(n=0,1,…,N-1)と、 離散フーリエスペクトルをF(k) (k=0,1,…,N-1)の 間には、式(15)に示すParsevalの等式が成立する 。

 従って、単純な絶対総和と2乗和との間に は数学的な違いがあるものの、分割区間にお ける周波数スペクトルの和が大きければ、振 動波形の2乗和や単純な絶対総和も大きくな� �と考えられる。また、振動波形では、釣り� �いの位置を基準として振動を測定するから� �その平均値はほぼゼロになる。このように� �えると、分割区間における振動波形のrms値� �等価ピーク値と、周波数スペクトルの和と� �相関があると認められる。

 本第4実施形態は、上記の関係を利用するも のであり、分割区間における周波数スペクト ルの和をrms値や等価ピーク値で代替するもの である。ただし、前記のように、rms値や等価 ピーク値を特定の周波数域に限定して求める スペクトル和と対応付けするためには、あら かじめバンドパスフィルタ通過後の振動波形 に対してrms値や等価ピーク値を求めなければ ならない。
 バンドパスフィルタ通過後の振動波形に対� ��て、分割区間j=1,2,…,n毎に求めたrms値をRMSj� ��等価ピーク値をPjとすると、これを時系列� �に並べた波形信号Syを作成し、その周波数ス ペクトルSiの尖り度Kiを求めれば、前記の周� �数スペクトルの和を用いる方法と同様に、� �受の状態を判断することができる。

 また、転がり軸受の異常発生の原因として� ��輪損傷、外輪損傷、転動体損傷が考えられ� ��これらに損傷が発生した場合、各損傷毎の� ��常発生周期は転がり軸受の幾何学的寸法に� ��り前記第1実施形態で記載した式(11)~式(13)に より求められる。
 即ち、転動体数をZ、転動体直径をd、ピッ� �円径をD、転動体62と転送面との接触各をαと し、転がり軸受11aが取り付けられた回転機械 の回転周波数をfrとすると、内輪損傷時の異� ��発生周期Tinは式(11)、外輪損傷時の異常発生 周期Toutは式(12)、転動体損傷時の異常発生周� ��Tballは式(13)で表される。なお、回転周波数f rは回転計からの回転数(rpm)を60で割ったもの� ��ある。

 これらの異常発生周期Tin、Tout、Tballのs倍 を計算異常発生周期Txとし、sを1~10まで変化� �せて計算する。即ち、計算異常発生周期Txは 、Tin×sの計算結果時間Tin1~Tin10と、Tout×sの計� ��結果時間Tout1~Tout10と、Tball×sの計算結果時� �Tball1~Tball10である。

 波形信号Sxの周波数スペクトルSsがピークを 示す特定の周波数をfs1、fs2、fs3、…とすると (ピークは複数個発生することがある)、それ� ��れに対応する周期はTs1=1/fs1、Ts2=1/fs2、Ts3=1/f s3、… として計算される。計算異常発生周� �Txの値が、周期Ts1、Ts2、Ts3、… とほぼ一致� ��る場合には、該計算異常発生周期Txに該当� �る損傷を異常原因として診断し、これらの� �断結果を尖り度Ksとともに表示する。具体的 には、周期Ts1、Ts2、Ts3、…を中心として所定 の時間幅を定め、計算異常発生周期Txの値が� ��間幅内にある場合に、該計算異常発生周期T xに該当する損傷を異常原因と診断する。
 なお、異常原因は複数存在することもある� ��例えば、Tin10及びTout8が異常周期Ts1、Ts2を中 心とした所定の時間幅にあるときは、内輪及 び外輪に損傷が発生していると診断する。
 波形信号Syの周波数スペクトルSiについても 、前記同様にして異常原因を診断できる。

 「実験例」
 図19(A)(B)に従来の手法で得られた振動波形� �示し、図20(A)(B)(C)に前記第5実施形態の診断� �ステムで得られた振動波形を示す。

 図19(A)は転がり軸受の交換前の振動波形を� �し、(B)は交換後の振動波形を示す。交換前� �軸受には、外輪と内輪にフレーキングが発� �しており、転動体の一部にもフレーキング� �発生していた。
 交換後の振動波形は、損傷が発生していな� ��新品の転がり軸受に交換したものである。
 図19(A)(B)の振動波形では、交換前後に顕著� �差異が見られず、従来の手法では軸受の良� �を判定することができない。

 図20は、図19の振動波形に対して前記第5実� �形態を採用した場合の尖り度を示している� �振動波形は交換前後で各4回測定し、それぞ� ��の振動波形から尖り度を求めている。交換� ��では、
(1)スペクトル和による尖り度が26~43
(2)rms値による尖り度が20~39
(3)等価ピーク値による尖り度が20~40
であった。
 これに対して、交換後では、
(1)スペクトル和による尖り度が3~8
(2)rms値による尖り度が3~11
(3)等価ピーク値による尖り度が4~12
と大幅に低くなっており、軸受の状態を的確 に判断できることが確認できた。

 図21に、100rpmで回転する転がり軸受に第4実� ��形態の診断システムを適用した振動波形を� ��す。
 図21は、波形信号の周波数スペクトル演算� �段76によって得られた周波数スペクトルSsの� ��例であり、fs1=6.5Hz、fs2=13.0Hzにピーク周波数 が表れている。すなわち、周期Ts1=0.154s、Ts2=0 .077s間隔で異常が現れていることを示唆して� ��る。一方、該転がり軸受では、転動体数Z=10 、転動体直径d=6.35mm、ピッチ円径D=27.60mm、転� ��体と転送面との接触角α=9度であるから、外 輪損傷時の異常発生周期としてTout=0.155sが得� ��れる。これはTs1およびTs2の2倍とほぼ一致す るから、該転がり軸受には外輪に損傷が発生 しているものと判断できる。