CN103508303A

CN103508303A - 异常诊断方法、异常诊断装置以及具有异常诊断装置的乘客传送设备

Info

Publication number: CN103508303A
Application number: CN201310053558.1A
Authority: CN
Inventors: 佐伯崇; 汤田晋也
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2012-06-27
Filing date: 2013-02-19
Publication date: 2014-01-15
Anticipated expiration: 2033-02-19
Also published as: JP5879214B2; CN103508303B; JP2014005139A

Abstract

提供一种异常诊断方法、异常诊断装置以及具有异常诊断装置的乘客传送设备，在根据由设置在机械设备上的振动传感器收集到的振动值来诊断机械设备的异常时，根据对应于由振动传感器在学习时收集到的第一运行状态的第一学习振动值、和对应于由振动传感器在学习时收集到的与第一运行状态不同的第二运行状态的第二学习振动值，来计算各个特征量的差分即学习值特征量差分值，根据对应于由振动传感器在诊断时收集到的第一运行状态的第一学习振动值、和对应于由振动传感器在诊断时收集到的第二运行状态的第二学习振动值，计算各个特征量的差分即诊断值特征量差分值，对学习值特征量差分值和诊断值特征量差分值进行比较，判断机械设备有无发生异常。

Description

异常诊断方法、异常诊断装置以及具有异常诊断装置的乘客传送设备

技术领域

本发明涉及一种诊断机械设备异常的异常诊断方法、异常诊断装置以及具有异常诊断装置的乘客传送设备。

背景技术

为了发现机械设备的异常，例如为了发现作为乘客传送设备中的一种的自动扶梯的异常，已经提出有各种自动扶梯的异常诊断装置(例如专利文献1至专利文献3)。当在自动扶梯中发生了异常振动时，很可能意味着发生了异常或者异常的征兆，通过检测异常振动，能够尽早地对自动扶梯的故障等采取应对措施。作为诊断异常的方法，可列举出通过声音来诊断异常的方法和通过振动来检测异常的方法等。

在先技术文献

专利文献

专利文献1日本国专利特开2009-234747号公报

专利文献2日本国专利特开2009-12891号公报

专利文献3日本国专利特开2005-67847号公报

在通过检测振动来发现自动扶梯的异常时，由于在自动扶梯的周边会产生各种各样的振动，所以有可能会导致误检测的发生，使得在测定到的振动不是自动扶梯的异常振动的情况下，判断为自动扶梯发生了异常。此外，在自动扶梯的设置场所的周围例如设置有大楼内的空调设备、通风扇和电源风扇等会产生振动的其他机械设备的情况下，由这些机械设备引起的周围环境的振动即环境振动等有可能会混入测量数据，使得发生误检测。

在专利文献1中，针对自动扶梯的扶手，收集运行部分的运行音和与运行部分隔开的周围音，求出这些声音的频谱，根据其差异计算出偏差度，并根据偏差度来判断有无发生异常。但是，由于该方法测定的是声音而不是振动，所以在远离运行部分的场所同时收集运行音和周围音，由于收集场所与发生场所相隔较远，所以在运行部分听到的周围音很可能与发生场所的周围音不同。

在专利文献2中，测量自动扶梯运行时在梯级上产生的振动数据，并将其与正常时的振动数据进行比较，由此来判断有无发生异常。可是，在采用该方法时，在因长期使用等原因而导致环境振动发生了变化的情况下，诊断时测量到的振动数据中所包含的环境振动和正常时的振动数据中所包含的环境振动可能出现差异，从而可能导致误检测发生。

在专利文献3中，检测安装在自动扶梯的多个梯级上的加速度传感器的测量数据和预先求出的正常时的数据之间的差分，求出差分在预先设定的值以上的梯级位置作为异常发生位置。可是，该方法与专利文献2所公开的方法一样，在因长期使用等原因而导致环境振动发生了变化时，可能会导致误检测产生。

发明内容

本发明的目的在于提供一种异常诊断方法和异常诊断装置，使得在根据振动来诊断机械设备的异常时，即使诊断时的环境振动与学习时的环境振动相比发生了变化，也能够降低环境振动的影响，由此能够降低误检测的发生。

为了解决上述问题，在本发明中，例如在根据由设置在机械设备上的振动传感器收集到的振动值来诊断所述机械设备的异常时，根据第一学习振动值和第二学习振动值来计算各个特征量的差分即学习值特征量差分值，其中该第一学习振动值对应于由所述振动传感器在学习时收集到的第一运行状态，该第二学习振动值对应于由所述振动传感器在学习时收集到的与所述第一运行状态不同的第二运行状态，并且，根据第一学习振动值和第二学习振动值来计算各个特征量的差分即诊断值特征量差分值，其中该第一学习振动值对应于由所述振动传感器在诊断时收集到的所述第一运行状态，该第二学习振动值对应于由所述振动传感器在诊断时收集到的所述第二运行状态，此外，对所述学习值特征量差分值和所述诊断值特征量差分值进行比较，判断所述机械设备有无发生异常。

发明效果

根据本发明，在通过检测振动来诊断机械设备的异常时，即使诊断时的环境振动和学习时的环境振动相比发生了变化，也能够降低环境振动的影响，由此能够降低误检测的发生。

附图说明

图1是表示本发明的异常诊断装置的概要的框图。

图2是表示自动扶梯上的振动传感器的设置情况的概要图。

具体实施方式

图1是表示本发明的异常诊断装置的概要的框图，图2是表示自动扶梯上的振动传感器的设置情况的概要图。在此，以乘客传送设备中的一种即自动扶梯200为例，对作为异常诊断对象的机械设备进行说明。

如图1所示，异常诊断装置100具有学习值存储部分B10、诊断值存储部分B20、差分比较部分B30以及警报产生部分80。向异常诊断装置100输入学习用的振动值即学习振动值S10和诊断用的振动值即诊断振动值S20，并且在诊断的结果表示发生了异常时，输出表示异常的警报信号S30。

学习值存储部分B10具有运行状态A的学习振动值存储部分10和运行状态B的学习振动值存储部分20，学习振动值S10输入给运行状态A的学习振动值存储部分10和运行状态B的学习振动值存储部分20。在运行状态A的学习振动值存储部分10中存储与自动扶梯的运行状态A相对应的学习振动值S10，在运行状态B的学习振动值存储部分20中存储与不同于运行状态A的运行状态即运行状态B相对应的学习振动值S10。存储在运行状态A的学习振动值存储部分10和运行状态B的学习振动值存储部分20中的学习振动值被输出到学习值特征量差分计算部分50中。

在此，学习振动值S10是从设置在正常的自动扶梯上的振动传感器获得的作为基准的学习用振动值，该学习振动值S10在诊断前预先获取。学习振动值S10可以预先从处于正常状态下(例如设置时等)的作为诊断对象的自动扶梯本身获取，也可以从作为诊断对象的自动扶梯以外的相同型号的正常的学习用自动扶梯获取。

运行状态A和运行状态B是彼此不同的运行状态。在此，运行状态不仅包括移动时的场合，而且也包括停止时的场合。只要自动扶梯的运行方向(上升、下降和停止等)、运行速度(高速、通常速度、低速和停止等)等中的至少一种不同即可。例如，可以列举出运行状态A为上升运行而运行状态B为下降运行的场合、运行状态A为高速的上升运行而运行状态B为低速的上升运行的场合和运行状态A为上升运行而运行状态B为基本运行(Background Working)的场合等。其中，基本运行是指自动扶梯的电源处于接通状态但梯级处于停止状态(梯级不进行移动)的运行。

诊断值存储部分B20具有运行状态A的诊断振动值存储部分30和运行状态B的诊断振动值存储部分40，诊断振动值S20被输入给运行状态A的诊断振动值存储部分30和运行状态B的诊断振动值存储部分40。在运行状态A的诊断振动值存储部分30中存储与自动扶梯的运行状态A相对应的诊断振动值S20，在运行状态B的诊断振动值存储部分40中存储与自动扶梯的运行状态B相对应的诊断振动值S20。存储在运行状态A的诊断振动值存储部分30和运行状态B的诊断振动值存储部分40中的诊断振动值被输出到诊断值特征量差分计算部分60中。

在此，将获取诊断振动值S20时的运行状态A和运行状态B分别设定为与获取学习振动值S10时的运行状态A和运行状态B相同的运行状态。

差分比较部分B30具有学习值特征量差分计算部分50、诊断值特征量差分计算部分60和比较判断部分70，其将来自运行状态A的学习振动值存储部分10、运行状态B的学习振动值存储部分20、运行状态A的诊断振动值存储部分30和运行状态B的诊断振动值存储部分40的振动值作为输入，并向警报产生部分80输出警报信号S30的触发信号。

学习值特征量差分计算部分50将学习时的运行状态A和运行状态B的振动值作为输入，计算两种运行状态的振动值的特征量的差分，并向比较判断部分70输出学习时的振动值的特征量的差分值(学习值特征量差分值)。通过计算两种运行状态的特征量的差分值，能够除去同时包含在两种运行状态的振动值中的自动扶梯设置环境的环境振动的振动值，使得只残留去除了环境振动的影响后的两种运行状态的振动值的特征量的差分。

作为两种运行状态的振动值的特征量的差分的计算方法，可以列举出分别计算整体值(O.A.值，将平方值合计后开平方根而得到的值)作为运行状态A和运行状态B的特征量，并求出运行状态A和运行状态B的O.A.值的差分的方法。此外，还可以列举出分别计算振动值的频率分量并作为运行状态A和运行状态B的特征量，并计算每个频率分量的特征量的差分的方法。其中，在计算每个频率分量的特征量的差分时，可以预先设置规定的频带，并只在该规定的频带计算差分，或者也可以进行主分量解析来决定进行差分计算的规定的频带，并只在该规定的频带计算差分。

诊断值特征量差分计算部分60将诊断时的运行状态A和运行状态B的振动值作为输入，计算两种运行状态的振动值的特征量的差分，并将诊断时的振动值的特征量的差分值(诊断值特征量差分值)输出到比较判断部分70。通过计算两种运行状态的特征量的差分值，能够除去同时包含在两种运行状态的振动值中的自动扶梯设置环境的环境振动的振动值。在此，在自动扶梯发生了异常时，则会残留去除了环境振动的影响后的两种运行状态的振动值的特征量的差分以及去除了环境振动的影响后的两种运行状态的异常振动值的特征量的差分。另一方面，在自动扶梯没有发生异常时，只残留去除了环境振动的影响后的两种运行状态的振动值的特征量的差分。此外，两个振动值的特征量的差分的计算方法必须设定为与学习值特征量差分计算部分50相同的方法。

比较判断部分70将来自学习值特征量差分计算部分50和诊断值特征量差分计算部分60的各个学习时的运行状态A和运行状态B的振动值的特征量的差分值及诊断时的运行状态A和运行状态B的振动值的特征量的差分值作为输入，对两个特征量的差分值进行比较来判断有无发生异常，在判断为发生了异常时，向警报产生部分80输出警报信号S30的触发信号。

在此，通过计算学习时的差分值和诊断时的差分值的差分，能够除去同时包含在两个差分值中的两种运行状态的振动值的特征量的差分值。在自动扶梯发生了异常时，残留有两种运行状态的异常振动值的特征量的差分。在自动扶梯没有发生异常时，不产生差分。作为比较二个差分值来判断有无发生异常的方法，可以列举出计算二个差分值的差分，当计算出的值在预先规定的阈值以上时，判断为发生了异常的方法。

警报产生部分80将警报信号S30的触发信号作为输入，判断是否需要输出警报信号S30，在判断为需要输出时，输出警报信号S30。可以列举出如下两种方法，其一是在输入了警报信号S30的触发信号后立即输出警报信号S30的方法，其二是对输入的警报信号S30的触发信号进行计数，只在预先规定的时间内的计数值达到预先设置的阈值以上时，才判断为在预先设定的频度以上，并输出警报信号S30的方法。

警报信号S30发送到监视中心。此外，也可以设置成在输出了警报信号S30后，采用声音或者光等来通知发生了异常。

图2是表示自动扶梯上的振动传感器的设置情况的概要图。自动扶梯200具有驱动装置205、由驱动装置205驱动的驱动用终端齿轮202A、卷绕在驱动用终端齿轮202A上的梯级链条204、卷绕梯级链条204以进行从动的从动终端齿轮202B、通过梯级链条204连接成环状以进行循环移动的多个梯级203、与梯级203同步地被驱动的扶手206以及驱动扶手206的扶手驱动用滚轮207。

异常诊断装置100的诊断对象例如可以是设置在驱动用终端齿轮202A、从动终端齿轮202B上的终端齿轮轴承201、扶手驱动用滚轮207等。在图2中示出了在终端齿轮轴承201上设置振动传感器300，在扶手驱动用滚轮207上设置振动传感器301的示例，但本发明并不仅限于此。作为振动传感器300、301，例如可以采用加速度传感器等。

异常诊断装置100设置在未图示的任意场所，在各种运行状态下从振动传感器300、振动传感器301获取诊断振动值S20，以进行异常诊断。该异常诊断可以定期进行，也可以在通常的运行期间进行。通过设置成在通常的运行期间进行，可以在定期检查前尽早地向监视中心通报异常。

异常诊断装置100的诊断也可以应用于作为乘客传送设备一种的电动通道中。并且，本发明并不仅限于乘客传送设备，也可以应用在其他的机械设备中。

根据本实施例的异常诊断装置，在根据振动来诊断机械设备的异常时，分别在学习时和诊断时计算运行状态A和运行状态B的振动值的特征量的差分，所以能够分别在学习时和诊断时去除环境振动的影响，即使在学习时的环境振动和诊断时的环境振动发生了变化的情况下，也能够降低环境振动的影响，由此能够降低误检测的发生。

由于在学习时和诊断时分别去除了环境振动的影响，所以在学习时和诊断时即使使用同一型号的不同机械设备来获取振动值，也能够进行诊断。

此外，由于能够采用一个振动传感器来测量包括诊断对象的机器所在位置的环境振动的振动值，所以，与采用设置在不同位置上的其他的振动传感器来测量环境振动的场合相比，能够进行正确的诊断。

通过将运行状态A和运行状态B中的一方的运行状态设定为基本运行的状态，能够更为正确地检测出只有在移动时才会产生的异常振动。

以上对本发明的实施例进行了说明，在上述各个实施例中说明的结构只不过是一个示例，本发明可以在不脱离其技术思想的范围内进行适当的变更。此外，在各个实施例中说明的结构，只要彼此之间不产生矛盾，则也可以组合使用。

符号说明

10…运行状态A的学习振动值存储部分，20…运行状态B的学习振动值存储部分，30…运行状态A的诊断振动值存储部分，40…运行状态B的诊断振动值存储部分，50…学习值特征量差分计算部分，60…诊断值特征量差分计算部分，70…比较判断部分，80…警报产生部分，100…异常诊断装置，B10…学习值存储部分，B20…诊断值存储部分，B30…差分比较部分，S10…学习振动值，S20…诊断振动值，S30…警报信号。

Claims

1.一种异常诊断方法，其根据由设置在机械设备上的振动传感器收集到的振动值来诊断所述机械设备的异常，所述异常诊断方法的特征在于，

根据第一学习振动值和第二学习振动值来计算各个特征量的差分即学习值特征量差分值，其中该第一学习振动值对应于由所述振动传感器在学习时收集到的第一运行状态，该第二学习振动值对应于由所述振动传感器在学习时收集到的与所述第一运行状态不同的第二运行状态，

并且根据第一学习振动值和第二学习振动值来计算各个特征量的差分即诊断值特征量差分值，其中该第一学习振动值对应于由所述振动传感器在诊断时收集到的所述第一运行状态，该第二学习振动值对应于由所述振动传感器在诊断时收集到的所述第二运行状态，

对所述学习值特征量差分值和所述诊断值特征量差分值进行比较，判断所述机械设备有无发生异常。

2.如权利要求1所述的异常诊断方法，其特征在于，

所述第一运行状态和所述第二运行状态中的一方是基本运行的状态。

3.如权利要求1或者2所述的异常诊断方法，其特征在于，

在所述学习时收集振动值的机械设备和在所述诊断时收集振动值的机械设备是同一个机械设备。

4.如权利要求1或者2所述的异常诊断方法，其特征在于，

在所述学习时收集振动值的机械设备和在所述诊断时收集振动值的机械设备的型号相同，但不是同一个机械设备。

5.如权利要求1或者2所述的异常诊断方法，其特征在于，

所述特征量是整体值。

6.如权利要求1或者2所述的异常诊断方法，其特征在于，

所述特征量是振动值的频率分量。

7.如权利要求6所述的异常诊断方法，其特征在于，

在计算所述特征量的差分时，只在规定的频带计算差分。

8.一种异常诊断装置，其根据由设置在机械设备上的振动传感器收集到的振动值来诊断所述机械设备的异常，所述异常诊断装置的特征在于，

所述异常诊断装置具有学习值特征量差分计算部分、诊断值特征量差分计算部分以及比较判断部分，

所述学习值特征量差分计算部分根据第一学习振动值和第二学习振动值来计算各个特征量的差分即学习值特征量差分值，其中该第一学习振动值对应于由所述振动传感器在学习时收集到的第一运行状态，该第二学习振动值对应于由所述振动传感器在学习时收集到的与所述第一运行状态不同的第二运行状态，

所述诊断值特征量差分计算部分根据第一学习振动值和第二学习振动值来计算各个特征量的差分即诊断值特征量差分值，其中该第一学习振动值对应于由所述振动传感器在诊断时收集到的所述第一运行状态，该第二学习振动值对应于由所述振动传感器在诊断时收集到的所述第二运行状态，

所述比较判断部分对所述学习值特征量差分值和所述诊断值特征量差分值进行比较，判断所述机械设备有无发生异常。

9.如权利要求8所述的异常诊断装置，其特征在于，

10.如权利要求8或者9所述的异常诊断装置，其特征在于，

11.如权利要求8或者9所述的异常诊断装置，其特征在于，

12.如权利要求8或者9所述的异常诊断装置，其特征在于，

所述特征量是整体值。

13.如权利要求8或者9所述的异常诊断装置，其特征在于，

所述特征量是振动值的频率分量。

14.如权利要求13所述的异常诊断装置，其特征在于，

在计算所述特征量的差分时，只在规定的频带计算差分。

15.一种具有如权利要求8至14中的任一项所述的异常诊断装置的乘客传送设备。

16.如权利要求15所述的乘客传送设备，其特征在于，

所述振动传感器设置在终端齿轮轴承上。

17.如权利要求15或者16所述的乘客传送设备，其特征在于，

所述振动传感器设置在扶手驱动用滚轮上。