DE69625000T2 - Schwingungsüberwachungsvorrichtung und Überwachungsverfahren - Google Patents

Description

GEBIET DER ERFINDUNG
• Diese Erfindung betrifft eine Schwingungsüberwachungsvorrichtung und ein Schwingungsüberwachungsverfahren, welche normale von anomalen Schwingungen eines Motors, eines Hydraulikzylinders oder einer anderen Vorrichtung durch Analysieren der Ausgabe eines an jeder Vorrichtung angebrachten Schwingungssensors mit einem Computer diskriminieren. Im Einzelnen betrifft sie eine Universal-Schwingungsüberwachungsvorrichtung und ein Universal-Schwingungsüberwachungsverfahren, die in einer Vielzahl von Vorrichtungen verwendet werden können.
HINTERGRUND DER ERFINDUNG
• Die folgende Art von Schwingungsüberwachungsvorrichtung wie sie in japanischer Kokai Kohou (Patentveröffentlichung Heisei 5-340799) beschrieben ist, ist bekannt. Diese Vorrichtung verwendet einen Sensor zum Nachweis der Schwingung irgendeiner aus einer Anzahl von Vorrichtungen, die überwacht werden können. Die Sensorausgabe wird mit einer Datenverarbeitungsvorrichtung, wie einem Computer, analysiert, und die Überwachungsvorrichtung unterscheidet eine normale von einer anomalen Schwingung der Vorrichtung auf folgende Weise.
• Zunächst wird die vorgenannte Datenverarbeitungsvorrichtung in einem Lernmodus betrieben, während die zu überwachende Vorrichtung normal schwingt. In diesem Modus wird die mit dem vorgenannten Sensor festgestellte Wellenform der Schwingung über eine spezifizierte Periode abgetastet und die Wellenform auf eine Anzahl von Überwachungsmerkmalen hin, die vorher bestimmt wurden, analysiert. Die jedem Überwachungsmerkmal zugeordneten Daten werden einer statistischen Verarbeitung unterworfen. Beruhend auf dem Ergebnis dieser Verarbeitung (d. h., auf den Merkmalen der normale Schwingung darstellenden Wellenform), wird ein Algorithmus bestimmt, um zu überwachen, ob die Schwingung normal oder anomal ist.
• Die vorgenannten Überwachungsmerkmale enthalten die Frequenz der Wellenform, die Amplitude, den Maximalwert, den Minimalwert, den Scheitel-Scheitel-Amplitudenwert, die Anzahl, wie oft der obere Schwellenwert überschritten wird, die Anzahl, wie oft der untere Schwellenwert überschritten wird, die Zeitdauer, während welcher der obere Schwellenwert überschritten wird, die Zeitdauer, während welcher der untere Schwellenwert überschritten ist, und die Anzahl, wie oft das lokale Minimum (Anzahl der Spitzen) erzeugt wird. Alle sind Merkmale, die für ein Herausziehen der Merkmale der Wellenform der Schwingung gut geeignet sind.
• Die mit dem oben genannten Sensor festgestellte Wellenform der Schwingung wird dann über eine spezifizierte Periode im wirklichen Betriebsmodus abgetastet. Im Lernmodus wird die Wellenform auf die verschiedenen Überwachungsmerkmale hin analysiert, und die jedem Überwachungsmerkmal zugeordneten Daten werden nach dem vorgenannten Algorithmus verarbeitet. Dann erfolgt eine Bestimmung, ob die Schwingung der Vorrichtung normal oder anomal ist.
• Die vorgenannte bekannte Vorrichtung erzeugt automatisch einen Algorithmus zur Bestimmung, ob die Schwingung normal oder anomal ist, beruhend auf der Wellenform die die normale Schwingung der Vorrichtung darstellt und die im Lernmodus eingegeben worden ist. Wenn der Anwender die Schwingungsüberwachungsvorrichtung auf eine spezielle Vorrichtung anwendet, werden die Merkmale normaler und anomaler Schwingung dieser Vorrichtung analysiert, und es ist keine lästige Vorbereitung erforderlich, um einen geeigneten Bestimmungsalgorithmus, beruhend auf den Ergebnissen der Analyse, zu bestimmen. Anders ausgedrückt, braucht der Benutzer lediglich den Schwingungssensor an der zu überwachenden Vorrichtung anzubringen und die Überwachungsvorrichtung im Lernmodus zu betreiben. Danach werden eine normale und anomale Schwingung korrekt im wirklichen Betriebsmodus bestimmt.
• Bei bekannten Überwachungsvorrichtungen wird jedoch die Auswahl, welche Merkmale durch Verarbeiten der Wellenform, die mit dem Sensor im Lernmodus und im Arbeitsmodus gewonnen wurden, zu analysieren sind, vorbestimmt, wenn die Überwachungsvorrichtung konzipiert wird. Eine Überwachungsvorrichtung, welche erfolgreich Schwingungen auswerten kann, wenn sie auf eine Vorrichtung wie etwa einen Motor angewandt wird, wird daher weniger zuverlässig sein, wenn sie auf eine Vorrichtung wie etwa einen Hydraulikzylinder angewandt wird. Die Geeignetheit der Überwachungsvorrichtung ändert sich dann mit der Anwendung. Geeignete Überwachungsmerkmale müssen für die zu überwachenden Vorrichtungen gewählt werden, und der Vorgang der Bestimmung, welche Überwachungsmerkmale geeignet sind, ist kompliziert und schwierig. Wenn die falschen Überwachungsmerkmale ausgewählt werden, können falsche Beurteilungen die Folge sein.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
• Aufgabe der Erfindung ist es, die oben dargelegten Probleme zu lösen und eine Schwingungsüberwachungsvorrichtung zu schaffen, die in der Lage ist, eine normale und eine anomale Schwingung unter Verwendung geeigneter Überwachungsmerkmale und eines geeigneten Algorithmus, die beide automatisch eingestellt werden, wenn die Überwachungsvorrichtung auf verschiedene Vorrichtungen oder Maschinen mit unterschiedlichen Schwingungseigenschaften angewandt wird, korrekt zu unterscheiden.
• Zur Lösung der oben angeführten Aufgabe ist die Schwingungsüberwachungsvorrichtung gemäß der Erfindung im Wesentlichen wie nachstehend in (1) bis (3) beschrieben aufgebaut.
• (1) Die durch das in Überwachung befindliche Schwingungssystem erzeugte Schwingung wird durch einen Sensor festgestellt. Eine Datenverarbeitungsvorrichtung wird dazu verwendet, die Ausgabe des Sensors zu analysieren und zu bestimmen, ob die von dem in Überwachung befindlichen System erzeugte Schwingung normal oder anomal ist.
• (2) Wenn das in Überwachung befindliche System normal schwingt, wird die vorgenannte Datenverarbeitungsvorrichtung in einen Lernmodus gesetzt. In diesem Modus wird die Schwingungswellenform aus dem vorgenannten Sensor über eine gegebene Periode abgetastet und diese Wellenform auf zahlreiche Überwachungselemente hin, die vorab bestimmt worden sind, analysiert. Die Besonderheit dieser Erfindung besteht darin, dass die zu den einzelnen Überwachungselementen gehörigen Daten einer statistischen Verarbeitung unterworfen werden und eine bestimmte Anzahl der zu den Überwachungselementen gehörigen statistischen Daten, die als statistisch stabile Daten erkannt werden, automatisch ausgewählt wird. Die Elemente, die diesen Daten entsprechen, werden als die Überwachungselemente, die im Arbeitsmodus zu überwachen sind, ausgewählt. Es wird ein Algorithmus zur Bestimmung, ob die Schwingung normal oder anomal ist, beruhend auf den Daten, die zu den Überwachungselementen gehören, die ausgewählt worden sind, erzeugt.
• (3) Wenn die vorgenannten Lernmodusvorgänge abgeschlossen sind, wird die vorgenannte Datenverarbeitungsvorrichtung im Arbeitsmodus betrieben. In diesem Modus wird die Wellenform aus dem vorgenannten Sensor nach Erfordernis abgetastet und auf die im vorgenannten Lernmodus bestimmten Überwachungselemente hin analysiert. Die für die Analyse ausgewählten Daten werden gemäß dem vorgenannten Algorithmus, der im vorgenannten Lernmodus erzeugt worden ist, verarbeitet, und es erfolgt eine Bestimmung, ob die Schwingung normal oder anomal ist.
• Anders ausgedrückt, wird gemäß dieser Erfindung die eine normale Schwingung darstellende Wellenform, die im Lernmodus eingegeben wird, auf eine Vielzahl von Abtastmerkmalen hin analysiert. Die Überwachungsmerkmale, die im Arbeitsmodus tatsächlich verwendet werden, werden automatisch aus den Abtastmerkmalen gemäß den Analyseergebnissen ausgewählt. Die Frage, welche Merkmale am besten eine Unterscheidung zwischen normaler und anomaler Schwingung der zu überwachenden Vorrichtung ergeben, wird in dem Lernmodus entschieden, so dass lediglich eine begrenzte Anzahl von Überwachungsmerkmalen, die aus den Abtastmerkmalen ausgewählt werden, im Arbeitsmodus analysiert werden.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
• Fig. 1 ist ein Bockdiagramm einer Schwingungsüberwachungsvorrichtung, welche eine ideale Ausführungsform dieser Erfindung ist.
• Fig. 2 ist ein Flussdiagramm der im Lernmodus ausgeführten Verarbeitung.
• Fig. 3 ist ein Flussdiagramm der im Arbeitsmodus ausgeführten Verarbeitung.
• Fig. 4 zeigt den inneren Aufbau des Computers.
• Fig. 5 ist ein Abschnitt eines Flussidagramms, der zeigt, wie die Verstärkung des Verstärkers eingestellt wird. Dies ist eine der Funktionen der Justiereinheit 12.
• Fig. 6 ist ein Abschnitt eines Flussdiagramms, der zeigt, wie die Verstärkung eines Verstärkers eingestellt wird. Dies ist eine der Funktionen der Justiereinheit 12.
• Fig. 7 ist ein Abschnitt eines Flussdiagramms, der zeigt, wie die Filter eingestellt werden. Dies ist eine der Funktionen der Justiereinheit 12.
• Fig. 8 ist ein Abschnitt eines Flussdiagramms, der zeigt, wie die Filter eingestellt werden. Dies ist eine der Funktionen der Justiereinheit 12.
• Fig. 9 ist ein Abschnitt eines Flussdiagramms, der zeigt, wie die Abtastperiode eingestellt wird. Dies ist eine der Funktionen der Justiereinheit 12.
• Fig. 10 ist ein Abschnitt eines Flussidagramms, der zeigt, wie die Abtastperiode eingestellt wird. Dies ist eine der Funktionen der Justiereinheit 12.
• Fig. 11 zeigt, wie Abtastmerkmale herausgezogen werden.
• Fig. 12 zeigt ein Beispiel eines Bedienpults auf der Eingabeeinheit.
• Fig. 13 gibt ein Beispiel von Regeln, die zur Durchführung einer Bestimmung mit Fuzzy-Schlussfolgergung verwendet werden.
• Fig. 14 gibt ein Beispiel von Zugehörigkeitsfunktionen, die zur Durchführung einer Bestimmung mit Fuzzy-Schlussfolgerung verwendet werden.
• Fig. 15 zeigt ein Beispiel eines Bedienpults, welches bei einer anderen idealen Ausführungsform dieser Erfindung verwendet werden könnte.
• Fig. 16 ist ein Flussdiagramm der im Lernmodus mit einer anderen idealen Ausführungsform dieser Erfindung ausgeführten Operationen.
• Fig. 17 ist ein Flussdiagramm des Vorgangs zur Löschung der Lerndaten.
• Fig. 18 ist ein Flussdiagramm des Vorgangs zur Löschung der Lerndaten.
• Fig. 19 zeigt das Erscheinungsbild des Bedienpults in Fig. 15 im Arbeitsmodus.
• Fig. 20 ist ein Flussdiagramm der im Arbeitsmodus ausgeführten Verarbeitung.
• Fig. 21 ist ein Beispiel, wie die Schwingungsüberwachungsvorrichtung dieser Erfindung verwendet werden könnte.
• Fig. 22 ist ein Beispiel, wie die Schwingungsüberwachungsvorrichtung dieser Erfindung verwendet werden könnte.
AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
• Wie aus Fig. 1 ersichtlich, ist ein Schwingungssensor 2 an einer zu überwachenden Vorrichtung 1 angebracht. Die Ausgabe dieses Sensors wird über einen Verstärker 3 mit veränderbarer Verstärkung, drei Filter (LPF 4a, BPF 4b und HPF 4c) und einen Multiplexer 5 einem Rechner 6 eingegeben. In dessen Anfangsverarbeitung für einen Lernmodus, die zu einem späteren Zeitpunkt diskutiert wird, stellt der Rechner 6 die Verstärkung des Verstärkers 3 mit veränderbarer Verstärkung ein. Der Rechner tastet auch die Sensorausgabe, die die drei Filter (LPF 4a, BPF 4b und HPF 4c) durchlaufen hat, ab, während er den Multiplexer 5 mit hoher Geschwindigkeit umschaltet, digitalisiert sie und analysiert sie folgendermaßen.
• Der Rechner 6 kann ein gewöhnlicher Ein-Chip-Mikrocomputer oder ein DSP (Digitalsignalprozessor) sein. Der Rechner weist eine Eingabeeinheit 7, wie etwa eine Tastatur, und eine Ausgabeeinheit 8, die eine Anzeige, wie etwa eine Flüssigkristalltafel oder eine Bildröhre oder ein Drucker sein kann, auf. Der Rechner 6 führt die Datenverarbeitung aus, die für die Schwingungsüberwachungsvorrichtung der Erfindung wesentlich ist. Diese Verarbeitung bildet den Großteil der Aktivität sowohl im vorgenannten Lernmodus als auch im vorgenannten Arbeitsmodus. Eine Darstellung der Verarbeitung in beiden Moden in groben Zügen wird durch die Flussdiagramme der Fig. 2 und 3 geliefert.
• Wenn der Rechner 6 über die Eingabeeinheit 7 einen Befehl, den Lernmodus zu verwirklichen, erhält, wird die in Fig. 2 gezeigte Verarbeitung begonnen. Dabei wird die Vorrichtung 1, die zu überwachende Vorrichtung, zu normalen Schwingungen gebracht, und der Schwingungsdetektor 2 stellt die Wellenform fest, die normale Schwingung darstellt. Alle vorher gesammelten Lerndaten werden gelöscht (Schritt 101). Als nächstes wird die Verstärkung des Verstärkers 3 mit veränderbarer Verstärkung geeignet eingestellt (Schritt 102). Die Ausgabe des Sensors 2 wird gelesen, nachdem sie die Filter 4 und den Multiplexer 5 durchlaufen hat. Die Verstärkung des Verstärkers 3 wird so eingestellt, dass das Eingabeniveau des Sensors (das Ausgabeniveau des Verstärkers 3) auf einen vorher bestimmten geeigneten Bereich eingegrenzt wird.
• Im Schritt 103 wird die Ausgabe des Schwingungssensors 2 (die Wellenform, die die normale Schwingung der Vorrichtung 1 darstellt) mit hoher Geschwindigkeit mittels des Verstärkers 3, der Filter 4 und des Multiplexers 5 abgetastet, und die Daten werden folgendermaßen analysiert.
• Bei dem in dieser Ausführungsform im Schritt 103 durchgeführten Sammeln und Verarbeiten von Daten, wird die Ausgabe des Sensors 2 über eine geeignete Periode abgetastet, und die die Wellenform darstellenden Daten werden in Bezug auf Abtastmerkmale (1) bis (8) folgendermaßen analysiert.
• (1) Maximalwert
• (2) Minimalwert
• (3) Scheitel-Scheitel-Wert (von Maximalwert zu Maximalwert)
• (4) Anzahl, wie oft ein gegebener oberer Schwellenwert überschritten wird
• (5) Anzahl, wie oft ein gegebener unterer Schwellenwert überschritten wird
• (6) Zeitdauer, während welcher ein gegebener oberer Schwellenwert überschritten wird
• (7) Zeitdauer, während welcher ein gegebener unterer Schwellenwert überschritten wird
• (8) Anzahl, wie oft das lokale Minimum erzeugt wird (entspricht der Anzahl der Spitzen)
• Da die Filter 4a, 4b und 4c unterschiedliche Durchlassbänder haben und die Ausgabe eines jeden Filters auf die vorgenannten acht Abtastmerkmale hin analysiert wird, gibt es insgesamt 8 · 3 oder 24 Abtastmerkmale, die betrachtet werden.
• Die Analyse dieser vierundzwanzig Abtastmerkmale wird beispielsweise hundertmal wiederholt. Die Daten für jede Analyse werden statistisch verarbeitet, und die Standardabweichung der Daten wird nach jeden einhundert Objekten gewonnen.
• Um ein Beispiel zu geben, das Abtastmerkmal (1), der Maximalwert der Ausgabe des Filters 4a, würde für einhundert Abtastperioden gewonnen, und der Standardabweichungswert der Daten, der die einhundert Maximalwerte darstellt, würde berechnet.
• Auf diese Weise wird der Standardabweichungswert der Daten für alle vierundzwanzig Abtastmerkmale gewonnen. Die Daten, die die Standardabweichungswerte für die vierundzwanzig Abtastmerkmale darstellen, werden in der Reihenfolge ansteigender Werte angeordnet und drei Daten in der Reihenfolge herausgegriffen, beginnend mit dem kleinsten Wert. Nennen wir den kleinsten Standardabweichungswert x (wir werden sein Abtastmerkmal Kx nennen), den zweitkleinsten Standardabweichungswert y (wir werden sein Abtastmerkmal Ky nennen) und den drittkleinsten Abweichungswert z (wir werden sein Abtastmerkmal Kz nennen). In diesem Fall haben wir zwar die drei kleinsten Standardabweichungswerte ausgewählt, die Anzahl braucht jedoch nicht auf drei begrenzt zu sein; jede gewünschte Anzahl von Werten könnte verwendet werden. Außerdem könnten wir, statt eine bestimmte Anzahl von Abweichungswerten auszuwählen, beispielsweise alle Abtastwerte mit einem Standardabweichungswert unterhalb eines Referenzwerts auswählen. Verschiedene Arten der Auswahl von Standards können verwendet werden. Unabhängig davon, welches Schema verwendet wird, sollten die für die Analyse gewählten Abtastwerte solche sein, deren Werte im Normalzustand nicht variieren (und welche im anomalen Zustand variieren).
• Im Schritt 104 werden die vorgenannten drei Abtastmerkmale Kx, Ky und Kz aus den vierundzwanzig Abtastmerkmalen als die im Arbeitsmodus zu überwachenden Überwachungsmerkmale ausgewählt. Im Schritt 105 wird ein Algorithmus zur Unterscheidung einer normalen von einer anomalen Schwingung beruhend auf den Daten generiert, die zu den Überwachungsmerkmalen Kx, Ky und Kz gehören.
• Die Ober- und Untergrenzen werden für den Normalbereich für jedes Abtastmerkmal errichtet. Während der tatsächlichen Überwachung (d. h., im Arbeitsmodus) erfolgt die Beurteilung, ob die Schwingung anomal ist, indem bestimmt wird, ob der Wert für das Überwachungsmerkmal, welches herausgezogen wird, innerhalb des errichteten Bereichs liegt. Der Normalbereich könnte Beispielsweise beruhend auf der Varianz des Überwachungsmerkmalwerts bestimmt werden. Wenn s die Abweichung und 3s die Varianz ist, würde der Normalbereich bei dem Mittelwert ±3s eingestellt. Der Mittelwert plus 3s würde die Obergrenze des Bereichs sein, und der Mittelwert minus 3s würde seine untere Grenze sein. Die obere Grenze könnte auch beim "Maximalwert plus 3s" und die untere Grenze beim "Maximalwert minus 3s" eingestellt werden.
• Wenn die zu überwachenden Überwachungsmerkmale und der Algorithmus, wie oben beschrieben, bestimmt worden sind, werden sie auf der Anzeigeeinheit 8 angezeigt, und die Überwachungsvorrichtung geht in den in Fig. 3 abgebildeten Arbeitsmodus entweder automatisch oder ansprechend auf einen über eine Eingabeeinheit 7 eingegebenen Befehl über. Die Ausgabe des Schwingungssensors 2, welche den Verstärker 3, die Filter 4 und den Multiplexer 5 durchläuft, wird mit hoher Geschwindigkeit abgetastet, und Daten zur Überwachung der Merkmale Kx, Ky und Kz werden an gegebenen Zeitintervallen gewonnen (Schritt 201). Eine gegebene Anzahl von Daten wird über eine gegebene Abtastperiode gesammelt, genauso wie das geschah, als die Überwachungsmerkmale im Lernmodus herausgezogen wurden. Der Algorithmus für jedes Überwachungsmerkmal wird dazu verwendet, die abschließenden Daten beruhend auf den Daten, die gesammelt worden sind, zu erzeugen.
• Es erfolgt für jeden gewonnenen Wert eine Bestimmung dahingehend, ob er innerhalb des Normalbereichs liegt. Anders ausgedrückt, werden Maximal- und Minimalwerte mit dem oberen und unteren Grenzwert des Bereichs verglichen, und es erfolgt eine Beurteilung, ob die Schwingung der Vorrichtung 1 normal oder anomal ist (Schritt 202). Das Ergebnis dieser Beurteilung wird auf die Ausgabeeinheit 8 übertragen (Schritt 203). Diese Folge von Operationen wird wiederholt mit hoher Geschwindigkeit ausgeführt.
• Zusätzlich zu Lern- und Arbeitsmoden, die oben diskutiert wurden, weist die Überwachungsvorrichtung eine Anzahl von Ergänzungsmoden auf, von denen einer ein Zwangseinstellmodus ist. Dieser Modus wird ansprechend auf einen über die Eingabeeinheit 7 zu diesem Zweck eingegebenen Befehl durchgeführt. Er erlaubt, dass Überwachungsmerkmale Kx, Ky und Kz, welche, wie weiter oben diskutiert, automatisch im Lernmodus ausgewählt wurden, über eine externe Eingabe geändert werden (ein Überwachungsmerkmal kann gelöscht und durch ein anderes Überwachungsmerkmal ersetzt werden). Er erlaubt auch, dass der Normalbereich, der als Referenz für Bestimmungen eingestellt wurde, über eine externe Eingabe geändert wird (±3s kann umeingestellt werden auf ±ns). Dieser Aufbau der Erfindung erhöht die Vielseitigkeit der Überwachungsvorrichtung.
• Fig. 4 zeigt ein Beispiel des Innenaufbaus des Rechners 6, welcher die oben diskutierte Verarbeitung ausführt. Komponente 10 in Fig. 4 ist die Schwingungsnachweiseinheit. Sie besteht aus dem Schwingungssensor 2, dem Verstärker 3 mit variabler Verstärkung, den Filtern 4 und dem Multiplexer 5, die in Fig. 1 gezeigt sind.
• Die Analogausgabe der Schwingungsnachweiseinheit 10 wird auf eine Analog-Digital-Wandlereinheit 11 übertragen, wo die Daten für eine gegebene Abtastperiode in digitale Signale umgewandelt werden. Diese Signale werden dann auf die Einstelleinheit 12, wo der Schwingungsnachweis einjustiert wird, die Merkmalsauswahleinheit 13, wo die Überwachungsmerkmale ausgewählt werden, und die Bestimmungseinheit 14 übertragen. Die Einheiten 12 und 13 werden im Lernmodus betrieben; die Einheit 14 wird im Arbeitsmodus verwendet.
• In der Justiereinheit 12 wird die Verstärkung des Verstärkers 3 mit variabler Verstärkung beruhend auf den während des Lernens gewonnenen Daten eingestellt, Schaltbefehle werden an den Multiplexer 5 zur Auswahl des notwendigen Filters gesendet (dies besteht aus dem Senden eines Steuersignals auf die Schwingungsnachweiseinheit 10), und die Abtastperiode, für welche die Daten in Digitalsignale umgewandelt werden, wird eingestellt (dies besteht aus einem Senden eines Steuersignals an die Analog-Digital-Wandlereinheit 11).
• Die Merkmalsauswahleinheit 13 führt die weiter oben beschriebene Verarbeitung aus, um zu bestimmen, welche Überwachungsmerkmale benötigt werden. Sie überträgt diese Überwachungsmerkmale und deren Normalbereich (einschließlich der notwendigen Steueralgorithmen) auf die Lerneinheit 15. Während der tatsächlichen Überwachung gewinnt die Bestimmungseinheit die Referenzwerte über die in der Lerneinheit 15 gespeicherten Überwachungsmerkmale, welche den Signalen entsprechen, die sie von der Analog-Digital-Wandlereinheit 11 erhält. Sie bestimmt, ob die Daten im Normalbereich sind, und gibt das Ergebnis dieser Bestimmung aus.
• Die Justiereinheit 12 bestimmt, wann die in den Schritten 102 und 103 in Fig. 2 verwendeten Filter umgeschaltet werden sollten und wie lange die Abtastdauer sein sollte. Die Merkmalsauswahleinheit 13 analysiert die Daten und führt die Schritte 104 und 105 durch. Die Bestimmungseinheit 14 führt die Verarbeitung in den Schritten 201 und 202 der Fig. 3 aus. Die mit der Auswahleinheit 13 herausgezogenen Überwachungsmerkmale unterscheiden sich von den mit der Bestimmungseinheit 14 herausgezogenen, die tatsächlichen Verarbeitungen (d. h. die Berechnungen) sind die gleichen.
• Die tatsächliche Funktion der Justiereinheit 12 ist in den Fig. 5 bis 10 gezeigt. Die erste Funktion, die in den Fig. 5 und 6 gezeigt ist, ist die des Einstellens der Verstärkung des Verstärkers 3 mit variabler Verstärkung. Als ihren Anfangswert wird die Verstärkung auf einen vorab bestimmten Wert eingestellt, und i wird auf "0" eingestellt (Schritt 301).
• Das Eingangssignal der Schwingungsnachweiseinheit 10 wird abgetastet und Daten n-mal gesammelt. Eine Bestimmung dahingehend wird durchgeführt, ob der Maximalwert der gesammelten Daten in einen vorher errichteten Bereich fällt (Schritte 302 bis 305). Wenn er in diesen Bereich fällt, wird die Verstärkung auf ihren aktuellen Wert eingestellt (Schritt 306).
• Wenn er nicht in diesen Bereich fällt, wird die Verstärkung so eingestellt, dass er es tut (wenn der Maximalwert den Bereich überschreitet, wird die Verstärkung kleiner gemacht; wenn er sich unterhalb des Bereichs befindet, wird die Verstärkung größer gemacht) (Schritte 308 bis 311). Wir kehren nach Schritt 302 zurück und sammeln erneut Daten und verarbeiten eine Bestimmung. Der Vorgang wird wiederholt, bis die Antwort im Schritt 305 "ja" ist, d. h., bis der Maximalwert in den erstellten Bereich fällt.
• In diesem Beispiel kann es Fälle geben, in denen der Justiervorgang in eine Endlosschleife geht. Wenn nach einer bestimmten Anzahl von Justierungen der Maximalwert immer noch nicht in den vorgeschriebenen Bereich fällt, muss die Verstärkung auf den Wert eingestellt werden, der den Bereich am stärksten annähert. Dies ist der Gedanke hinter Schritt 307, in welchem die Verstärkung, die dem vorgeschriebenen Bereich am nächsten ist, gespeichert wird. Wenn der Wert von i, der im Schritt 302 inkrementiert wird, eine gegebene Zahl überschreitet, gehen wir von Schritt 311 nach Schritt 312 weiter und setzen die Verstärkung auf den im Schritt 307 gespeicherten Wert (Schritt 312).
• Die Justiereinheit 12 arbeitet auch dahingehend, die Filter automatisch, wie in den Fig. 7 und 8 gezeigt, einzustellen. Zunächst wird die Anzahl der zu verwendenden Filter eingestellt (Schritt 401). Da in diesem Beispiel drei Filter (4a bis 4c), die verwendet werden können, vorhanden sind, wird eine Zahl zwischen 1 und 3 hier eingestellt (da alle drei Filter zu verwenden sind, wird während des Lernens keine Einstellung vorgenommen). Dieser Wert wird von außen über die Eingabeeinheit 7 eingegeben.
• Das erste Filter wird gemäß einer bestimmten Reihenfolge ausgewählt (Schritt 402). Das Eingangssignal von der Schwingungsnachweiseinheit 10 wird abgetastet und Daten werden N-mal gesammelt. Die Anzahl von Datenpunkten innerhalb der gesammelten Daten, die einen Schwellenwert überschreiten, wird gewonnen und es wird bestimmt, ob diese Anzahl in einen vorher definierten Bereich fällt (Schritte 403 bis 405). Wenn sie es tut, wird die Tatsache, dass dieses Filter wirksam ist, gespeichert. Der Unterschied zwischen dieser Zahl und dem definierten Bereich wird ebenfalls gespeichert (Schritte 406 und 407). Wenn die Zahl nicht in den definierten Bereich fällt, wird der Unterschied zwischen dieser Zahl und dem Bereich gespeichert (Schritt 407). Diese Verarbeitung wird für jedes Filter durchgeführt (Schritte 408 und 409).
• Wenn alle Filter geprüft worden sind, wird die Anzahl wirksamer Filter, die gespeichert ist, mit der im Schritt 401 ausgewählten Zahl verglichen. Wenn die Anzahl wirksamer Filter die ausgewählte Zahl überschreitet, wird die Leistung gut sein. Wirksame Filter werden in der Reihenfolge vom kleinsten Abstand vom definierten Bereich ab ausgewählt (Schritt 412). Die Bestimmungen im Arbeitsmodus werden unter Verwendung dieser Filter gemacht.
• Wenn die Anzahl wirksamer Filter kleiner als die ausgewählte Zahl ist, gehen wir nach Schritt 413 weiter, wo bestimmt wird, ob wirksame Filter vorhanden sind. Wenn solche vorhanden sind, werden alle im Schritt 406 gespeicherten wirksamen Filter ausgewählt. Wenn solche nicht vorhanden sind, wird das Filter, dessen Wert zum definierten Bereich am nächsten liegt, als wirksames Filter ausgewählt (Schritt 414).
• Die Justiereinheit 12 hat auch die Funktion der automatischen Justierung der Abtastzeit, wie in den Fig. 9 und 10 gezeigt. Der Anfangswert wird hierbei genauso wie bei der oben erwähnten Verstärkungsjustierung eingestellt (Schritt 501). Während dieser Abtastperiode werden Daten N-mal gesammelt, und die Anzahl, wie oft der Wert der Daten einen Schwellenwert überschreitet, wird gewonnen. Wenn diese Zahl in einen vorgeschriebenen Bereich fällt, wird die Abtastperiode auf diesen Wert eingestellt (Schritt 502 bis 506).
• Wenn die Zahl nicht in den vorgeschriebenen Bereich fällt, wird die Abtastperiode so lange eingestellt, bis sie es tut (Schritte 508 bis 511). Wenn nach einer festen Anzahl von Justierungen die Zahl nicht in den Bereich fällt, wird die Abtastperiode mit dem Wert, der dem Bereich am nächsten liegt (d. h. die, deren Wert vom vorgeschriebenen Bereich am wenigsten unterschiedlich ist), als die im Arbeitsmodus zu verwendende ausgewählt (Schritte 507 und 512). Dies schließt die Justierung der Abtastperiode ab.
• Beruhend auf den Verstärkungs-, Filter- und Abtastperiodenjustierungen und -bestimmungen mit der vorgenannten Justiereinheit 12 nimmt die Merkmalsauswahleinheit 13 eine vorher bestimmte Zahl (beispielsweise 256) der von der Analog- Digital-Wandlereinheit 11 ausgegebenen Datenpunkte herein. Wenn mehr als ein Filter verwendet wird, nimmt die Einheit 13 die Ausgabe eines jeden Filters herein. Wenn die Daten in zeitlicher Reihenfolge (d. h. der Reihenfolge der Erfassung) angeordnet werden, können Wellenformdaten gewonnen werden, von denen ein Beispiel in Fig. 11 gezeigt ist. Die Abtastmerkmale werden aus diesen Wellenformdaten herausgezogen und es werden Werte berechnet, welche die vorgenannten acht abzutastenden Abtastmerkmale darstellen.
• Da in diesem Beispiel die Ausgabe der Schwingungsnachweiseinheit 10 von 0 bis 5 V reicht, wird der Offset-Wert für Null-Schwingung auf einen mittleren Wert von 2,5 V eingestellt. In diesem Fall wird das Abtastmerkmal, das aus einem Überqueren einer Schwelle besteht, nur auf der negativen Seite (unter 2,5 V) herausgezogen, so dass der untere Schwellenwert (hier 1,8 V) nahe zum mittleren Wert und der obere Schwellenwert (hier 1,3 V) weiter weg vom mittleren Wert eingestellt wird. Gesehen unter der Perspektive der Beziehung der numerischen Werte besteht das Überqueren von jeder dieser beiden Schwellen in einem Bewegen zu einem Wert, der kleiner als der Schwellenwert ist.
• Der Standardabweichungswert und andere Werte werden für jedes Abtastmerkmal in den gesammelten Daten aufgefunden, und die Abtastmerkmale mit den kleinsten Abweichungswerten werden als die Überwachungsmerkmale zur Verwendung bei der Auswertung der Schwingung im Arbeitsmodus in dieser Erfindung ausgewählt. Der Normalbereich der ausgewählten Überwachungsmerkmale wird gewonnen und an die Lerneinheit 15 gesandt.
• Die Bestimmungseinstelleinheit 7a und die Wissenseinstelleinheit 7b in Fig. 4 sind beide Komponenten der Eingabeeinheit 7 aus Fig. 1. Wenn die Befehlseinheit 17 einen Startbefehl (mit dem Arbeiten im Arbeitsmodus zu beginnen) von der Einstelleinheit 7a erhält, sendet sie an die Justiereinheit 12 einen Stoppbefehl, und die Justierverarbeitung hält an. Gleichzeitig sendet die Befehlseinheit 17 an die Bestimmungseinheit 14 ein einen Startbefehl darstellendes Signal. In Erwiderung auf diesen Startbefehl gewinnt die Bestimmungseinheit 14 von der Lerneinheit 15 die Überwachungsmerkmale und den Beurteilungsalgorithmus (d. h. den oberen und unteren Grenzwert, die den Normalbereich definieren). Im Arbeitsmodus gewinnt sie dann die von der Analog-Digital-Wandlereinheit 11 ausgegebenen tatsächlichen Nachweisdaten und berechnet einen Merkmalswert für jedes Überwachungsmerkmal. Sie bestimmt vergleichend mit den Überwachungsmerkmalen, ob diese Merkmalswerte innerhalb des Normalbereichs sind, und gibt die Ergebnisse auf die Bestimmungsausgabeeinheit 8a, eine Komponente der Ausgabeeinheit 8, aus.
• Zusätzlich zum vorgenannten Startbefehl sendet die Befehlseinheit 17 an die Bestimmungseinheit 14 einen Befehl zum Bestimmen, ob die Beurteilung gültig ist. Wenn sie es nicht ist, wird die Beurteilungsverarbeitung beendet und das vorherige Ergebnis gesichert. Ansprechend auf eine Eingabe aus der Bestimmungseinstelleinheit 7a werden verschiedene andere Befehle ausgegeben.
• Die Wissenseinstelleinheit 7b erhält verschiedene Befehle, die zum Betreiben der Überwachungsvorrichtung im Lernmodus benötigt werden. Ein Beispiel ihres Bedienpults ist in Fig. 12 gegeben. Wenn der Lernschalter (oder Taster) eingeschaltet wird, wird der Lernmodus wirksam und es werden Startbefehle an die Justiereinheit 12 und Auswahleinheit 13 gesendet. Wenn der Justiermodusschalter eingeschaltet wird, hält der Lernmodus an; wenn eine Bestimmung im Arbeitsmodus in Gang ist, können die Bedingungen für die Bestimmung (die Überwachungsmerkmale, der Normalbereich ihrer Merkmalswerte usw.) eingestellt werden.
• Die Ausgabe des zur Einstellung der Anzahl von Filtern verwendeten Schalters wird an die Justiereinheit 12 gesandt. Die ausgewählte Anzahl von Filtern wird eingegeben, wenn die Verarbeitung im Schritt 401 der Fig. 7 ausgeführt wird. Die Grenzwertschalter werden dazu verwendet, die Breite der Ränder einzustellen, wenn der Normalbereich definiert wird. In diesem Beispiel wird der Bereich unter Normalbedingungen auf ±35 eingestellt, so dass DIP-Schalter wie in der Zeichnung gezeigt eingestellt werden. Zur Änderung der Breite des Rands, wie oben diskutiert, werden die DIP-Schalter justiert.
• In diesem Beispiel werden die Ergebnisse erfolgter Bestimmungen und die im Arbeitsmodus herausgezogenen Merkmalswerte in einer Speichereinheit 18, einem EEPROM oder S-RAM, gespeichert, und sie werden auf der Datenausgabeeinheit (Anzeige) 8b ausgegeben. Wenn eine fehlerhafte Bestimmung durchgeführt wird, wird der Grund des Fehlers (wenn die Schwingung fälschlich als anomal bestimmt wurde, das Überwachungsmerkmal, dessen Wert als außerhalb des Normalbereichs gefunden wurde, und sein Merkmalswert zu dieser Zeit) angezeigt. Wenn der Benutzer den Schalter drückt, um das unnötige Überwachungsmerkmal zu löschen, wird das in Rede stehende Überwachungsmerkmal in nachfolgenden Bestimmungen nicht verwendet. Auf diese Weise wählt der Benutzer die Überwachungsmerkmale aus, bei denen wahrscheinlicher ist, dass sie zu einer korrekten Bestimmung führen, um so die Genauigkeit der Überwachung zu steigern.
• Als Alternative zum Löschen des unnötigen Überwachungsmerkmals auf diese Weise können die Grenzwertschalter für eine Änderung des Normalbereichs gedrückt werden. Wenn die Schalter gedrückt werden, wird der falsch definierte Normalbereich von Werten für das Überwachungsmerkmal so geändert, dass er die als anomal beurteilten Werte enthält. Dies geschieht, indem der obere Grenzwert und/oder der untere Grenzwert geändert werden. Wenn beispielsweise ein Wert als außerhalb des Normalbereichs liegend beurteilt wird, wenn er nicht außerhalb liegt, wird der Normalbereich so lang ausgedehnt, bis er diesen Wert enthält. Wenn ein anomaler Wert als normal beurteilt wird, wird der Bereich eingeschränkt.
• Bei der oben beschriebenen Ausführungsform erfolgt die Beurteilung, ob die Schwingung normal oder anomal ist, durch Kontrollieren von Schwellenwerten, die obere und untere Grenzwerte sind. Die Erfindung beschränkt sich jedoch nicht auf diesen Fall allein. Die vorgenannte Beurteilung von normaler oder anomaler Schwingung kann auch mittels Fuzzy- Schlussfolgerung mit beträchtlicher Genauigkeit bewerkstelligt werden.
• In diesem Fall werden Regeln wie die in Fig. 13 gezeigten und Zugehörigkeitsfunktionen wie die in Fig. 14 gezeigten als Fuzzy-Wissen vorgesehen. (In diesem Beispiel werden zwei Überwachungsmerkmale (d. h., zu überwachende Elemente) ausgewählt.) Dieses Basiswissen wird in der Lerneinheit 15 (in der Datenspeichereinheit 18) gespeichert. Das Herausziehen und Auswählen von Überwachungsmerkmalen im Lernmodus und das Generieren eines Beurteilungsalgorithmus, beides wesentliche Merkmale der Erfindung, werden folgendermaßen bewerkstelligt.
• Die Überwachungsmerkmale werden genauso wie bei der oben diskutierten Ausführungsform herausgezogen. Der Normalbereich (d. h. sein oberer und unterer Grenzwert) wird ebenfalls wie oben beschrieben gewonnen. Dem Mittelwert der Überwachungsmerkmale, die zur Bestimmung der Überwachungselemente verwendet werden, wird eine Passungsgüte von "1" zugeordnet. Das Dreieck derart, dass der obere und untere Grenzwert, die den Normalbereich definieren, eine Passungsgüte von "0" haben, wird Funktion M genannt. Die Passungsgüte von "0" zum unteren Grenzwert ist "1". Die erste Funktion so, dass der Mittelwert eine Passungsgüte von "0" hat, wird Funktion S genannt. Die Passungsgüte vom oberen Grenzwert zum Maximalwert ist "1". Die zweite Funktion so, dass der Mittelwert eine Passungsgüte von "0" hat, wird Funktion B genannt.
• Für die Durchführung einer tatsächlichen Beurteilung werden Merkmalswerte aus Überwachungsmerkmalen herausgezogen, und es erfolgt eine Schlussfolgerung auf die Merkmalswerte, beruhend auf dem vorgenannten Fuzzy-Wissen. Die Beurteilung, ob die Schwingung normal oder anomal ist, erfolgt durch Bestimmung, ob das Passen der Schlussfolgerung einen bestimmten Wert übersteigt.
• Bei der oben diskutierten Ausführungsform und ihrer abgewandelten Version werden die Überwachungsmerkmale aus Abtastmerkmalen ausgewählt, die eine leichte Varianz zeigen, diese Merkmale werden aber nicht gewichtet. Die Erfindung beschränkt sich jedoch nicht auf diesen Fall allein. Es wäre ebenso möglich, jedem Überwachungsmerkmal ein Gewicht zuzuordnen.
• Es sei nun als ein Beispiel der Fall eines Elektromotors verwendet, der eine Maschine antreibt. In diesem Fall kann eine Beziehung vorliegen derart, dass, wenn die Periode, während welcher der Schwellenwert überschritten wird, innerhalb eines gegebenen Bereichs liegt, einer das Auftreten anomalen Schwingung wahrscheinlich ist. Wenngleich ein gewisses Maß an Variation während normaler Schwingung vorliegt, ist es immer noch angebracht, dieses Überwachungsmerkmal zu verwenden, um zu bestimmen, wann eine anomale Variation auftritt. In einem solchen Fall könnte ein gegebener Koeffizient (eine positive Zahl kleiner als eins) dem Überwachungsmerkmal "Periode, während welcher Schwellenwert überschritten ist" angeheftet werden, um den Standardabweichungswert reduzieren zu lassen. Wenn bestimmte Merkmale als zu überwachende Überwachungsmerkmale ausgewählt werden müssen, kann ihnen ein Koeffizient "0" gegeben werden.
• Die Gewichte können manuell über die Wissenseinstelleinheit 7 zugeordnet werden. Auch praktisch ist es, dass die für die Bestimmung nicht benötigten Überwachungsmerkmale aus dem Arbeitsmodus herausgezogen werden könnten, die Merkmalswerte dieser herausgezogenen Überwachungsmerkmale aber in der Speichereinheit 19 gespeichert werden können. Wenn ein Überwachungsmerkmal vorhanden ist, welches eine deutliche Änderung zeigt, wenn eine Schwingung anomal ist, wird es dann als tatsächliches Überwachungsmerkmal aufgenommen werden. Wenn die Einstellungen neu justiert werden, könnte der Koeffizient des neu zugeordneten Überwachungsmerkmals automatisch geändert werden, um die Zuverlässigkeit zu steigern.
• In den folgenden Abschnitten werden wir weiter die Abwandlungen dieser Erfindung offenbaren. In den Ausführungsformen, die wir diskutiert haben, werden die zu überwachenden Merkmale und die Werte des Normalbereichs, die im Lernmodus bestimmt wurden, in der Lerneinheit 15 gespeichert; es wäre jedoch auch möglich, die Überwachungsmerkmale und die anderen einschlägigen Daten aufzuzeichnen und jeden Datensatz einer anderen zu überwachenden Vorrichtung zuzuordnen. Wenn eine Anzahl von Vorrichtungen (festes Gerät, diskrete Vorrichtungen usw.) zu überwachen sind, können die Merkmale und der Normalbereich, die für jede Vorrichtung gespeichert werden, und eine Auswahlvorrichtung (wie etwa ein Satz von Druckknöpfen), mit der der Benutzer auswählen kann, welche Vorrichtung zu überwachen ist, vorgesehen sein. In diesem Fall würde der Benutzer den geeigneten Knopf drücken, bevor die Überwachungsmerkmale und der Normalbereich im Lernmodus aufgezeichnet werden. Drücken des gleichen Knopfes im Arbeitsmodus wird dann die Überwachungsmerkmale und den Normalbereich auswählen, die für eine Bestimmung erforderlich sind. Die zu überwachenden Überwachungsmerkmale und der Normalbereich ihrer Werte können also im Lernmodus für jede zu überwachende Vorrichtung aufgezeichnet werden. Die Überwachungsvorrichtung braucht nicht jedes Mal, wenn sie auf eine andere Vorrichtung geschaltet wird, neue Werte zu lernen, sondern kann direkt in den Arbeitsmodus gehen und mit der Überwachung dieser Vorrichtung beginnen.
• Als nächstes werden wir eine Anwendung der vorgenannten Schwingungsüberwachungsvorrichtung diskutieren.
Anwendung in einer Produktinspektionsstraße
• Die Schwingungsüberwachungsvorrichtung wird hier im Vorgang der Inspektion eines Produkts (eines Druckers beispielsweise), welcher eine Schwingungsquelle, wie einen. Motor, enthält, verwendet. Zunächst wird die Schwingungsüberwachungsvorrichtung dieser Erfindung an einem spezifizierten Ort der Produktinspektionsstraße angeordnet. Der Schwingungssensor, der mit der Überwachungsvorrichtung verbunden ist, wird dabei an einem Roboterarm montiert, der an jeden benötigten Ort innerhalb des dreidimensionalen Raums bewegt werden kann. Wenn das zu inspizierende Produkt den spezifizierten Ort auf der Inspektionsstraße erreicht, bewegt sich der Roboterarm so, dass der Schwingungssensor das Produkt berühren kann. Das Produkt wird dann aktiviert, und der Sensor hält seine Schwingung fest. Merkmalswerte werden auf der Grundlage der Ausgabe des Schwingungssensors herausgezogen, und das Produkt wird unter Verwendung der Merkmale und des Normalbereichs (d. h., des Beurteilungsschemas), wie sie im Lernmodus bestimmt wurden, inspiziert.
• Um das auf Schwingung zu inspizierende Produkt zu ändern, wird ein Produkt, das als normal bekannt ist, die Straße hinunter geschickt und als Schwingungsquelle im Lernmodus verwendet. Wenn dieser Vorgang abgeschlossen ist, wird die Überwachungsvorrichtung auf den Arbeitsmodus umgeschaltet, und das neue Produkt kann inspiziert werden.
• Bislang hatte eine speziell trainierte Person Überwachungsmerkmale für die zu verwendende Überwachungsvorrichtung beruhend auf ihrer Kenntnis der Schwingungsquelle und der Art ihres Einbaus in das zu inspizierende Produkt auszuwählen. Die Überwachungsvorrichtung dieser Erfindung ist viel einfacher auf eine andere Aufgabe umzustellen. Es können Gegebenheiten vorliegen, bei welchen eine Änderung der Art, in der ein und dasselbe Produkt auf der Inspektionsstraße angeordnet ist, eine Änderung seiner Schwingungseigenschaften bewirkt. Auch in diesen Fällen können die neuen Eigenschaften durch Umschalten der Überwachungsvorrichtung auf den Lernmodus einfach gemeistert werden.
• Wenn sich die Überwachungsvorrichtung im Lernmodus befindet, speichert sie ein Überwachungsverfahren (die Überwachungsmerkmale, ihren normalen Wertebereich, etc.) zur Auswertung des zu inspizierenden Produkts. Nachfolgend kann sie, wann immer die Überwachungsvorrichtung die gleiche Art von Produkt inspizieren soll, dieses Verfahren im Arbeitsmodus verwenden, ohne wieder in den Lernmodus eintreten zu müssen. Die einzige Aufgabe, die benötigt wird, um die Einstellung auf ein Inspizieren einer Art von Produkt abzuändern, welche vorher schön inspiziert worden ist, besteht darin, ein neues Überwachungsverfahren auszuwählen. Dies vereinfacht eine Änderung der Einstellungen stark.
Anwendung für universelle Geräte
• Als nächstes werden wir diskutieren, wie die Schwingungsüberwachungsvorrichtung dieser Erfindung zur Diagnostizierung von Geräten verwendet werden kann. Der Boden einer Fabrik hat gleichbleibend ein breites Spektrum von Geräten, die auf Schwingung überwacht werden müssen, zu denen Dampfkessel, Klimageräte, Generatoren, Drehbänke, Pressen und Fördergeräte gehören. Ein und dieselbe Schwingungsüberwachungsvorrichtung ist auf jeder Vorrichtung angebracht, unabhängig davon, welche Art von Schwingung diese erzeugt. Die Überwachungsvorrichtung für jede Vorrichtung wird im Lernmodus betrieben, während die Vorrichtung normal läuft, um sie für diese Vorrichtung zu initialisieren.
• In einigen Fällen werden unterschiedliche Inspektionslinien für jedes Produkt eingerichtet, so dass jede Linie nur ein Produkt inspiziert. Hier besteht keine Notwendigkeit, die Einrichtung zu ändern; die Schwingungsüberwachungsvorrichtung dieser Erfindung ist jedoch auch in solchen Fällen vorteilhaft. Die gleiche Art von Überwachungsvorrichtung kann auf jeder Linie installiert und wenigstens einmal unter Verwendung eines normalen Produkts im Lernmodus betrieben werden, um die Überwachungsvorrichtung für diese Linie zu initialisieren.
• Anders ausgedrückt kann ein und dieselbe Schwingungsüberwachungsvorrichtung für Vorrichtungen oder Geräte mit vielen verschiedenen Quellen für Schwingungen verwendet werden. Sie ist in größerem Maße universell als ihre Vorgänger. Da die Überwachungsmerkmale im Lernmodus automatisch ausgewählt werden, kann es passieren, dass die tatsächlichen Überwachungsmerkmale, die im Arbeitsmodus überwacht werden, für alle Vorrichtungen oder Geräte andere sind. Es können jedoch Überwachungsvorrichtungen mit identischer Spezifikation für sie verwendet werden.
Anwendung auf eine handgehaltene Überwachungsvorrichtung
• Das Installieren einer festen Schwingungsüberwachungsvorrichtung für jede Vorrichtung oder jedes Gerät, das wie oben beschrieben zu überwachen ist, ist teuer. Eine Alternative besteht darin, periodische Prüfungen unter Verwendung einer tragbaren Schwingungsüberwachungsvorrichtung durchzuführen. In diesem Fall wird eine Überwachungsvorrichtung im Lernmodus betrieben, während jede Vorrichtung oder jedes Gerät, das zu überwachen ist, normal arbeitet. Das dabei für jede Vorrichtung oder jedes Gerät ausgewählte Überwachungsverfahren ist in der Überwachungsvorrichtung als zu dieser Vorrichtung bzw. diesem Gerät gehörige Daten gespeichert. Wenn es Zeit für eine periodische Überprüfung ist, wählt der Benutzer das Überwachungsverfahren (Überwachungsmerkmale und Normalbereich) für die zu prüfende Vorrichtung bzw. das zu prüfende Gerät aus und initiiert den Arbeitsmodus. Auf diese Weise wird nur eine einzige Überwachungsvorrichtung zur Prüfung oder Überwachung einer ganzen Anzahl unterschiedlicher Vorrichtungen benötigt. Genauso wie bei der weiter oben diskutierten modifizierten Version der Lerneinheit 15 kann diese handgehaltene Überwachungsvorrichtung in der Lerneinheit 15 die verschiedenen Vorrichtungen oder Geräte, die zu überwachen sind, sowie in Zuordnung zu jeder Vorrichtung das Überwachungsverfahren, das aus den Überwachungsmerkmalen und ihrem Normalbereich besteht, speichern. Sie muss auch die Fähigkeit der Auswahl von bei einer Inspektion zu verwendenden Merkmalen haben.
• Als nächstes werden wir eine weitere ideale Ausführungsform der Schwingungsüberwachungsvorrichtung dieser Erfindung diskutieren. Diese Ausführungsform beruht auf der vorher diskutieren. Sie ermöglicht es dem Benutzer, ohne Schwierigkeiten zu erfahren, ob die Überwachungsvorrichtung im Lernmodus arbeitet. Fig. 15 zeigt die Frontplatte dieser Überwachungsvorrichtung.
• Um den Lernmodus in dieser Überwachungsvorrichtung in Tätigkeit zu setzen, stellt der Benutzer den Schalter 20 auf "Lernmodus". An diesem Punkt hat das Lernen noch nicht begonnen. Um Lernen in Tätigkeit zu setzen, drückt der Benutzer den Lernschalter 21. Die Überwachungsvorrichtung geht in den Lernmodus, und eine LED 22, der Lernmodusindikator auf dieser Überwachungsvorrichtung, leuchtet auf. Der LED 22 geht aus, wenn der Lernmodus abgeschlossen ist. Durch Beobachten, ob der Lernindikator LED 22 an ist, kann die die Überwachungsvorrichtung benutzende Person leicht feststellen, ob sich diese im Lernmodus befindet.
• Dies macht es für den Benutzer einfacher festzustellen, wann die für das Lernen in Benutzung befindliche Schwingungsquelle abzuschalten ist. Während des Lernens muss der Benutzer auch aufpassen, dass die Vorrichtung nicht durch irgendeine Schwingung beeinflusst wird, welche von der Überwachungsvorrichtung als Störung angesehen würde. Mit dieser Überwachungsvorrichtung kann der Benutzer einfach bestimmen, wann es für ihn sicher ist, mit dem Aufpassen aufzuhören. Er kann auch bestimmen, wann es richtig ist, den Befehl für die Initiierung des Arbeitsmodus einzugeben. Da die Länge der Zeit, die für das Lernen benötigt wird, je nach den Eigenschaften der Wellenform der Schwingung unterschiedlich sein kann, ist es nicht möglich, sie vorab exakt zu spezifizieren. Aus diesem Grund ist es nützlich ein Idikatorlicht 22 zu haben. Wenn die LED 22 aufleuchtet, gibt sie dem Benutzer an, dass der Lernmodus wirksam ist.
• Als Alternative zur LED 22 wäre es auch zulässig, eine digitale Ausgabe (elektrische Ausgabe über eine Signalleitung) zu verwenden, die einschaltet, wenn das Lernen gerade abläuft, und ausschaltet, wenn das Lernen abgeschlossen ist. Eine andere Möglichkeit bestünde darin, eine Flüssigkristallanzeige auf der Überwachungsvorrichtung zu haben, welche eine Nachricht geben würde, um anzuzeigen, wann das Lernen abläuft. Der gleiche Effekt würde erzielt, indem man für eine bestimmte Zeit eine LED blinken oder einen Summer ertönen ließe, wenn das Lernen abgeschlossen ist, um diese Information an den Benutzer auszugeben. Wenn der Arbeitsmodus automatisch beginnt, sobald das Lernen abgeschlossen ist, kann die Anzeige angeben, dass der Arbeitsmodus wirksam ist.
• Wir werden nun eine weitere ideale Ausführungsform dieser Erfindung diskutieren. Diese Überwachungsvorrichtung wählt beruhend auf mehrfachen Lernergebnissen oder auf in der Vergangenheit gewonnenen Ergebnissen ein Überwachungsverfahren aus. Ihr funktioneller Grundaufbau unterscheidet sich jedoch nicht von demjenigen der oben diskutierten Ausführungsform. Der innere Aufbau ist der gleiche wie der in den Fig. 1 und 4 abgebildete; lediglich ein Teil der Verarbeitungsfunktion der Lerneinheit 15 ist unterschiedlich. Die Frontplatte dieser Überwachungsvorrichtung ist die gleiche wie die in Fig. 15 gezeigte.
• Als erstes werden wir die in Fig. 15 gezeigte Frontplatte diskutieren. Bei dieser Ausführungsform betätigt der Bediener manuell einen Schalter, um zu bestimmen, ob die Überwachungsvorrichtung im Lern- oder im Arbeitsmodus sein soll. Der Schalter 20 wählt entweder den Lernmodus oder den Arbeitsmodus aus. Der Bedienungsschalter 20 wählt einen der Moden aus, der ausgewählte Modus wird jedoch nicht unmittelbar wirksam. Er wird erst wirksam, wenn der Bediener entweder den Lernschalter 21 oder den Arbeitsschalter 23 drückt. Anders ausgedrückt, drückt der Bediener den Knopf 21, wenn er den Lernmodus ausgewählt hat, und das Lernen beginnt. Er drückt den Knopf 23, wenn er den Arbeitsmodus ausgewählt hat, und die Überwachungsvorrichtung geht in den Arbeitsmodus. Ohne diese Schalterkonfiguration arbeitet der Monitor nicht.
• Die zu verwendenden Filter werden mittels Filterschalter 24, zwei Ein-Aus-DIP-Schalter, die zur Anzeige von vier verschiedenen Zuständen verwendet werden können, ausgewählt. Speziell werden diese Schalter dazu verwendet, einen der folgenden auszuwählen: "Benutze alle Filter", "Benutze LPF", "Benutze BPF" oder "Benutze HPF". Das auf dem Zustand von Filterschaltern 24 beruhende Signal wird schließlich an den in Fig. 1 gezeigten Multiplexer 5 gesendet.
• Bei dieser Ausführungsform können die gelernten Daten gespeichert werden. Das jüngste dieser Daten, d. h., die Daten, die gerade benutzt werden, können durch Drücken des Knopfes 25 (lösche eines) gelöscht werden. Alle gelernten Daten können gelöscht werden, indem Knopf 26 gedrückt wird (lösche alle). Diese Knöpfe gestatten es dem Benutzer, die Daten zu löschen, die er nicht mehr benötigt.
• Indikatoren 27 zeigen das Niveau des Signals des Schwingungssensors an. Diese Indikatoren zeigen visuell den mit der Überwachungsvorrichtung festgestellten Schwingungszustand an, so dass der Benutzer ihn grob auswerten kann.
• Diese Überwachungsvorrichtung kann auch die Diskrepanz zwischen dem im aktuellen Lernmodus gewonnenen Überwachungsverfahren und dem in einem früheren Lernmodus gewonnenen bestimmen. Die Anzeige 28 gibt den Trennungsgrad zwischen den beiden Verfahren an. LED 29 leuchtet auf, wenn der Trennungsgrad einen gegebenen Referenzwert überschreitet, d. h., wenn die Verfahren zu unterschiedlich sind. Im Arbeitsmodus werden Anzeige 28 und LED 29 dazu verwendet, das Ergebnis einer Überwachung anzuzeigen. Die Anzeige 28 zeigt, wie weit die Werte der überwachten Vorrichtung von den Normalwerten entfernt sind. Wenn sie außerhalb des Normalbereichs liegen, leuchtet die LED 29 auf.
• Ein Knopf 30 wird dazu benutzt, den Normalbereichsparameter des Beurteilungsverfahrens einzustellen. Ein Drehen dieses Knopfes erweitert den Normalbereich oder schränkt ihn ein. Wenn sich die Beurteilung einer geübten Person von der von der Überwachungsvorrichtung erzeugten unterscheidet, kann dieser Knopf dazu benutzt werden, das Überwachungsverfahren manuell zu modifizieren. Dies erlaubt die Erzielung einer genaueren Beurteilung.
• LED 31 leuchtet auf, wenn die Spannungsversorgung mit der Überwachungsvorrichtung verbunden ist. Eine Anzahl von E/A- Anschlüssen ist ebenfalls vorgesehen. Im nächsten Abschnitt werden wir das tatsächliche Arbeiten der Überwachungsvorrichtung diskutieren.
a) Wie die Überwachungsvorrichtung im Lernmodus arbeitet
• Es ist zulässig, dass das Lernen nur einmal ausgeführt wird. Wenn jedoch die Überwachungsvorrichtung zur Inspektion eines Produkts verwendet wird, ist es wünschenswert, dass das Überwachungsverfahren auf Wellenformen beruht, die einer Anzahl von Beispielen des Produkts zugeordnet sind, da individuelle Beispiele in der Qualität unterschiedlich sein können. In diesem Fall sollte das Lernen unter Verwendung einer Anzahl von Beispielen des Produkts wiederholt werden. Ein erneutes Drücken des Lernschalters bewirkt, dass das Lernen ein zusätzliches Mal ausgeführt wird.
• In einigen Fällen werden die während eines zusätzlichen Lernzyklusses eingegebenen Wellenformdaten sich signifikant von denjenigen unterscheiden, die während des vorhergehenden Lernzyklus erhalten worden sind. Beispielsweise können unterschiedliche Überwachungsmerkmale ausgewählt worden sein. In diesem Fall wird die LED 29 blinken, um dem Benutzer anzuzeigen, dass es ein Problem gibt. Die Diskrepanz zwischen diesen Daten und den vorherigen Lerndaten wird dem Benutzer angezeigt. Durch Löschen nutzloser Daten kann der Benutzer ein genaueres Überwachungsverfahren erzielen.
• Das erste, was der Benutzer tun muss, ist, den Schalter 20 auf "Lernmodus" einzustellen. In diesem Zustand ist das Lernen noch nicht initiiert worden. Er stellt dann die Parameter der zu überwachenden Vorrichtung auf die Werte ein, bei welchen sie zu inspizieren sind. Wenn die Vorrichtung beispielsweise ein Motor ist, schließt er die Spannungsversorgung an und stellt den Motor auf die vorgeschriebene Drehzahl ein. Er bringt den. Sensor an der Vorrichtung an und drückt den Schalter 21 um das Lernen zu initiieren.
• Wenn der Schalter 21, wie im Flussdiagramm der Fig. 16 gezeigt, betätigt wird, nehmen alle LED ihren Ausgangszustand ein (Schritt 601). Die LED 22 geht an, um dem Benutzer anzuzeigen, dass das Lernen vonstatten geht. Die LED 22 geht aus, wenn das Lernen abgeschlossen ist. Da es Gelegenheiten gibt, bei denen die LED 29 im Lernmodus aufleuchten muss, ist ihr Anfangszustand aus.
• Mittels eines Kennzeichens wird dann bestimmt, ob dies der Anfangslernzyklus oder ein zusätzlicher Lernzyklus ist. Im Anfangszustand ist das Zusatzzykluskennzeichen nicht gesetzt, so dass wir nach Schritt 603 weitergehen, wo wir das Kennzeichen setzen (Schritte 602 und 603). Die vorab gespeicherten Überwachungsdaten (zu überwachende Merkmale und ihr Normalbereich) werden gelöscht (Schritt 604) und die Verstärkung des Verstärkers 3 mit veränderbarer Verstärkung geeignet eingestellt (Schritt 605). Die Ausgabe des Schwingungssensors 2 (d. h., die normale Wellenform der zu überwachenden Vorrichtung) wird mit hoher Geschwindigkeit mittels Verstärker 3, Filtern 4 und Multiplexern 5 abgetastet. Die gesammelten Daten werden analysiert (Schritt 606), und Merkmale, welche bestimmte Bedingungen erfüllen, werden als die zu überwachenden ausgewählt (d. h. als Überwachungsdaten) (Schritt 607). Beruhend auf der Analyse der ausgewählten Merkmale wird ein Algorithmus (d. h., der Normalbereich) erzeugt, der dazu benützt werden kann zu bestimmen, ob die Schwingung normal oder anomal ist (Schritt 608). Dies schließt die Verarbeitung ab. Da die Verarbeitung in den Schritten 604 bis 608, welche auf dem Anfangslernzyklus ausgeführt wird, identisch mit der in den Schritten 101 bis 105 des Flussdiagramms der Fig. 2 gezeigten ist, lassen wir eine detaillierte Diskussion derselben hier weg.
• Auf nachfolgenden Lernzyklen ist die Antwort in Schritt 602 "ja", so dass wir zur Zusatzlernroutine, die mit Schritt 609 beginnt, weitergehen. Hier werden genau wie in Schritt 606 Wellenformdaten gesammelt und analysiert (Schritt 609), und die sich ergebenden Überwachungsdaten werden mit den Daten verglichen, die auf dem vorherigen Zyklus oder den vorherigen Zyklen gewonnen wurden (Schritt 610). Wenn eine große Diskrepanz zwischen den beiden Datensätzen vorhanden ist, leuchtet die LED 29 auf und informiert den Benutzer, dass die Daten anomal sind, und ihm wird gezeigt, wie groß die Diskrepanz ist (Schritt 611).
• Eine signifikante Diskrepanz könnte beispielsweise als ein Fall definiert sein, in welchem der Mittelwert für ein Überwachungsmerkmal größer als ein Standardabweichungswert vom Mittelwert für das gleiche Überwachungsmerkmal, wie es in früheren Lernzyklen bestimmt worden ist, ist. Auf einem einzelnen Lernzyklus können vielleicht hundert Wellenformen aufgenommen werden. Daher ist, auch wenn nur ein einziger vorheriger Lernzyklus vorhanden gewesen ist, ein Standardabweichungswert für jedes Überwachungsmerkmal verfügbar. Die oben beschriebene Überwachungsverarbeitung kann und wird auf jedem nachfolgenden Zyklus ausgeführt werden.
• Bei dieser Ausführungsform wird die Diskrepanz zwischen den beiden Datensätzen folgendermaßen gewonnen. Der Mittelwert während dieses Lernzyklus wird für jedes in vorherigen Lernzyklen ausgewähltes Überwachungsmerkmal gewonnen. Die Mittelwerte für diese Überwachungsmerkmale auf vorherigen Zyklen und die Standardabweichungswerte werden gewonnen. Dann wird ein Koeffizient gewonnen, der angibt, wie groß die Versetzung zwischen aktuellem und vorherigem Mittel von Überwachungsmerkmalen gegen den vorherigen Standardabweichungswert ist. Ein solcher Koeffizient wird für jedes Überwachungsmerkmal gewonnen, und der größte Koeffizient wird als Wert der Diskrepanz verwendet.
• Als nächstes werden die Überwachungsdaten, die bis zum vorhergehenden Zyklus gewonnen wurden, auf den Speicher abgezweigt und die Überwachungsdaten beruhend auf den aktuellen Daten aktualisiert unabhängig davon, ob sie normal oder anomal sind (Schritt 612). Wenn k Lernzyklen vor diesem Zyklus abgeschlossen worden sind, werden die Überwachungsdaten aktualisiert, indem den aktuellen Daten ein Gewicht von 1/(k + 1) folgendermaßen zugeordnet wird.
• Der Mittelwert und der Standardabweichungswert für jedes Merkmal werden folgendermaßen gewonnen. Es sollen der Mittelwert für ein gegebenes Merkmal nach k Lernzyklen Mk, das Quadrat des Mittelwerts Nk und der Standardabweichungswert Sk genannt werden. Nach k + 1 Zyklen ist m der Mittelwert des vorgenannten Überwachungsmerkmals, wenn p Zyklen von Wellenformen aufgenommen worden sind, n das Quadrat des Mittelwerts und s der Standardabweichungswert. Dann ist
• m = 1/p Xi
• n = 1/p X&sub1;²
• Hierin ist Xi der Wert des vorgenannten Überwachungsmerkmals, das der Wellenformnummer i zugeordnet ist, auf Zyklus p. Der Mittelwert Mk+1, das Quadrat des Mittels Nk+1 und die Standardabweichung Sk+1 für das gleiche Merkmal auf Lernzyklus k + 1 werden folgendermaßen aktualisiert
• Hierbei wurde die Wellenform p-mal in jedem Lernmodus bis hinauf zum Zyklus k aufgegriffen.
• Die Anzeige einer Anomaldatennachricht erlaubt es dem Benutzer zu entscheiden, ob es Wert ist, das Überwachungsverfahren unter Verwendung der aktuellen Lerndaten zu aktualisieren. Er kann verhindern, dass das Verfahren mit den aktuellen Daten aktualisiert wird, indem er den Knopf 25 "Lernen löschen" (lösche eines) drückt. Wie in Fig. 17 gezeigt, werden die im Speicher gespeicherten vorherigen Überwachungsdaten als die effektiven Überwachungsdaten bezeichnet.
• Um alle Daten, die gelernt worden sind, zu löschen, drückt der Benutzer den Knopf 26 "Lernen initialisieren" (alle löschen). Dies löscht das Überwachungsverfahren, das wirksam war, vollständig. Wie in Fig. 18 gezeigt, werden alle Überwachungsdaten gelöscht, das Kennzeichen "zusätzlicher Zyklus" rückgesetzt und die LED 29 leuchtet auf.
• Der Benutzer hat die Wahl, den einen oder den anderen der vorgenannten Knöpfe 25 und 26 zu drücken, unabhängig davon, ob die LED 29 aufleuchtet. Wenn er dies tut, werden die Daten nicht mit den auf dem jüngsten Zyklus gelernten Daten aktualisiert oder alle bis zu diesem Zyklus gelernten Daten gelöscht.
• Wenn das Lernen abgeschlossen ist, stellt der Benutzer den Schalter 20 auf "Überwachungsmodus". Wenn die Frontplatte 32 zu diesem Zeitpunkt abgedeckt wird, besteht keine Möglichkeit, dass der Schalter unabsichtlich im Überwachungsmodus ausgelöst wird (siehe Fig. 19).
b) Überwachungsmodus
• Um eine zu überwachende Vorrichtung zu inspizieren, bringt der Benutzer den Sensor an der zu überwachenden Vorrichtung an und initiiert den Überwachungsmodus mit den Überwachungsschalter 23. Wie in Fig. 20 gezeigt, wird die Ausgabe des Schwingungssensors aufgenommen, werden Überwachungsmerkmale herausgezogen und Daten gemäß dem im Lernmodus ausgewählten Überwachungsverfahren gesammelt und analysiert, um zu beurteilen, ob sich die Werte im Normalbereich befinden. Die Diskrepanz in Bezug auf frühere Werte wird ebenfalls gewonnen (Schritte 701 und 702). Wenn die Werte anomal sind, leuchtet die LED 29 auf (Schritt 703). Die Diskrepanz wird auf der Anzeige 28 unabhängig davon angezeigt, ob die Werte anomal sind. Das Ergebnis der Überwachung wird auch auf einen Außenanschluss ausgegeben.
• Der Benutzer kann den Wunsch haben, das Überwachungsverfahren im Lichte des Ergebnisses einzustellen. Wenn das Ergebnis seltsam ist, kann er den Knopf 30 dazu verwenden, die bei der Überwachung verwendeten Schwellenwerte (d. h., den Normalbereich) manuell einzustellen. Die Einstellung gilt gemeinsam für alle ausgewählten Merkmale (Schritte 704 und 705). Der Anfangswert des Normalbereichs wird während des Lernens auf drei Standardabweichungen eingestellt. Drehen des Knopfes 30 in Richtung "entspannen" dehnt den Normalbereich (über drei Standardabweichungen hinaus) aus; Drehen desselben in Richtung "anziehen" schränkt den Normalbereich (auf weniger als drei Standardabweichungen) ein.
• In den oben beschriebenen Ausführungsformen wurde das Lernen mehrere Male mit nach jedem Lernzyklus aktualisierten Überwachungsdaten ausgeführt. Es wäre auch möglich, vorab zu bestimmen, wie oft Wellenformen während des Lernens aufgenommen werden (d. h., wieviele Beispiele eines Produkts während des Lernens inspiziert werden). Dann könnten für die zu inspizierenden Artikel nacheinander Wellenformen auf einem einzelnen Lernzyklus aufgenommen werden. Auf diese Weise kann ein Überwachungsverfahren in einem einzigen Prozess ausgewählt werden.
• Obwohl in den Zeichnungen nicht dargestellt, kann eine zusätzliche LED vorgesehen sein, um anzugeben, dass das Lernen abgeschlossen ist. Diese LED ist aus, bis ein im Lernmodus ausgewähltes Überwachungsverfahren in der Überwachungsvorrichtung gespeichert ist. Sie leuchtet auf, wenn ein Lernen ausgeführt wird und ein Überwachungsverfahren ausgewählt ist. Die LED bleibt eingeschaltet, bis das Verfahren, das gespeichert ist, gelöscht ist.
• Mit diesem Aufbau kann der Benutzer durch Schauen auf die LED "Lernen beendet" feststellen, wann er in den Arbeitsmodus gehen soll. Wenn die LED leuchtet, weiß er, dass es zulässig ist, die Überwachungsvorrichtung in den Arbeitsmodus zu setzen: Kein Verfahren wird gespeichert während der Initialisierung oder nachdem das Verfahren gelöscht ist, so dass das Lernen zu diesen Zeiten ausgeführt werden muss. Da dies die Zeitdauern sind, zu denen die LED "Lernen beendet" nicht leuchtet, versteht der Benutzer auf einen Blick, dass er die Überwachungsvorrichtung auf Lernmodus schalten muss.
• Anstelle der vorgenannten LED "Lernen beendet" könnte eine Digitalausgabe (elektrische Ausgabe über eine Signalleitung) benutzt werden, die aus wäre, wenn kein Überwachungsverfahren im Speicher gespeichert wurde, und ein, wenn ein solches gespeichert wurde. Eine weitere Alternative wäre eine LCD oder andere Anzeige auf der Überwachungsvorrichtung, die eine Nachricht zeigt, welche angibt, ob ein Überwachungsverfahren gespeichert wurde.
• Die LED "Lernen beendet" braucht nicht für diesen Zweck besonders vorgesehen sein. Eine vorhandene LED, beispielsweise die LED, die angibt, dass das Lernen gerade abläuft, könnte ebenfalls für diese Aufgabe verwendet werden. Es könnte eine LED verwendet werden, die in der Lage ist, Licht zweier Farben zu emittieren. Eine Farbe (beispielsweise rot) könnte aufleuchten, um anzugeben, dass das Lernen gerade abläuft, und die andere (beispielsweise grün) könnte aufleuchten, um anzugeben, dass das Lernen abgeschlossen ist. Wenn kein Überwachungsverfahren im Speicher gespeichert wurde, würde die LED nicht aufleuchten. Wenn eine einzige Farbe verwendet würde, könnte sie (beispielsweise) blinken, um anzugeben, dass das Lernen gerade vor sich geht, konstant leuchten, um anzugeben, dass das Lernen abgeschlossen ist, und ausgeschaltet sein, um anzugeben, dass kein Verfahren gespeichert wurde.
• Die Fig. 21 und 22 zeigen ein Beispiel, wie die Schwingungsüberwachungsvorrichtung dieser Erfindung verwendet werden könnte. Externe Speichervorrichtungen 36 und 37, von denen jede einen EEPROM aufweist, werden mit der Schwingungsüberwachungsvorrichtung 35 verbunden. Die Speichervorrichtungen 36 und 37 sind beide abnehmbar. Nachdem sie abgenommen wurden, können sie mit einer anderen Schwingungsüberwachungsvorrichtung verbunden werden.
• Im Einzelnen wird ein Lernen in der ersten Schwingungsüberwachungsvorrichtung 35 ausgeführt und ein Überwachungsalgorithmus erzeugt. Der erzeugte Algorithmus und die anderen Daten werden in die externen Speichervorrichtungen 36 und 37 geschrieben. Wenn die Spannungsversorgung gelöst worden ist, wird eine der externen Speichervorrichtungen abgenommen und mit einer anderen Schwingungsüberwachungsvorrichtung, auf welche die Daten zu kopieren sind, verbunden. Auf diese Weise werden zwei externe Speichervorrichtungen, 36 und 37, mit der zweiten Schwingungsüberwachungsvorrichtung verbunden. Die Vorrichtung 36 enthält die Originaldaten, bestehend aus dem Überwachungsalgorithmus und den anderen Lerndaten; in der Vorrichtung 37 sind keine Daten gespeichert.
• Wenn in diesem Zustand die Spannungsversorgung hochgefahren wird, wird der in Fig. 22 dargestellte Vorgang aufgerufen. Zunächst wird der Inhalt einer jeden externen Speichervorrichtung auf Fehler geprüft, indem ihre Prüfsumme aufgefunden wird (Schritt 801). Wenn keine Fehler gefunden werden, werden die Inhalte der externen Speichervorrichtung 36 (die Originaldaten) in die Speichervorrichtung 37 kopiert. Das Lernkennzeichen wird gesetzt, und die Überwachungsvorrichtung geht in ihren Zustand "Lernen beendet" (Schritte 802 bis 804). Wenn ein Fehler gefunden wird, werden die Inhalte beider Speichervorrichtungen gelöscht.
• Dieser Vorgang erlaubt es dem Benutzer, die Daten zu reproduzieren, die dem Überwachungsverfahren zugeordnet sind. In einigen Fällen, wenn ein Produkt gerade inspiziert wird, wird der gleiche Auswertungsstandard auf mehr als einer Linie verwendet. Wenn Daten, die durch Lernen unter Verwendung einer Schwingungsüberwachungsvorrichtung gewonnen sind, von einer anderen Überwachungsvorrichtung reproduziert und verwendet werden, reicht ein einziger Lernzyklus aus. Die Daten brauchen nicht unter Verwendung einer Schwingungsüberwachungsvorrichtung reproduziert zu werden; sie könnten auch unter Verwendung einer gesonderten Reproduktionsvorrichtung reproduziert werden.
• Wie oben diskutiert können die Schwingungsüberwachungsvorrichtung dieser Erfindung und die Vorrichtung, welche die von der Überwachungsvorrichtung verwendeten Bedingungen bestimmt, auf Inspektionslinien zur Inspizierung von Produkten verschiedener Arten verwendet werden. Diese Überwachungsvorrichtung erfordert keine Fertigkeiten auf Seiten des Benutzers, und es ist einfach, Einstellungen zu ändern, wenn ein anderes Produkt zu inspizieren ist. Eine Schwingungsüberwachungsvorrichtung mit den gleichen Spezifikationen kann zur Überwachung vieler Arten von Vorrichtungen verwendet werden. Für den Hersteller vereinfacht dies den Produktionsprozess. Für den Benutzer vereinfacht dies Installation und Ersetzung. Der gleiche Effekt wird erzielt, wenn die Überwachungsvorrichtung zur Inspizierung eines einzelnen Produkts auf einer Inspektionslinie verwendet wird.
• Mit der Schwingungsüberwachungsvorrichtung dieser Erfindung wird, wie diskutiert worden ist, die Wellenform, die normale Schwingung darstellt, im Lernmodus eingegeben und in Bezug auf eine Anzahl von Abtastmerkmalen analysiert. Die Ergebnisse dieser Analyse werden dazu verwendet auszuwählen, welche Merkmale im Arbeitsmodus als Überwachungsmerkmale zu verwenden sind. Die Frage, welche Merkmale und wie viele Merkmale am besten eine Unterscheidung zwischen normaler und anomaler Schwingung ergeben, wird im Lernmodus gemäß der Art von Vorrichtung, die zu überwachen ist, entschieden. Es braucht also nur eine kleine Anzahl von Überwachungsmerkmalen im Arbeitsmodus analysiert zu werden.
• Dadurch kann eine Überwachung von normaler gegen anomaler Schwingung richtig unter Verwendung geeigneter Überwachungsmerkmale und Algorithmen, die automatisch ausgewählt werden, durchgeführt werden. Die Überwachungsvorrichtung kann mit Vorrichtungen vieler Arten mit unterschiedlichen Schwingungseigenschaften verwendet werden. Da die Anzahl von Überwachungsmerkmalen, die im Arbeitsmodus verwendet werden, auf einem Minimum gehalten wird, kann die Verarbeitung mit hoher Geschwindigkeit durchgeführt werden.

Claims (28)

1. Schwingungsmonitor zur Überwachung eines Objekts, welcher aufweist:

eine Schwingungsnachweiseinheit (10) zum Nachweisen von Schwingungen des Objekts mit einem Schwingungssensor und Ausgeben einer Nachweiswellenform der Schwingung;

eine Rechnereinheit (6) zur Verarbeitung der Nachweiswellenform und Feststellung, ob die Schwingung des Objekts normal oder anomal ist;

wobei die Rechnereinheit (6) so eingerichtet ist, dass sie in einem Lernmodus zur automatischen Erzeugung eines Überwachungsalgorithmus, beruhend auf der Nachweiswellenform in einem normalen Zustand, arbeitet, wobei die Rechnereinheit (6) in dem Lernmodus so eingerichtet ist, dass sie den Überwachungsalgorithmus durch eine bestimmte Anzahl von Überwachungswellenformmerkmalen definiert, die aus einer bestimmten Anzahl von Abtastwellenformmerkmalen ausgewählt sind, wodurch die ausgewählten Überwachungswellenformmerkmale statistisch stabil sind; und

wobei die Rechnereinheit ferner so eingerichtet ist, dass sie in einem Überwachungsmodus arbeitet, um die Nachweiswellenform gemäß dem Überwachungsalgorithmus zu überwachen.

2. Schwingungsmonitor nach Anspruch 1, wobei die Abtastwellenformmerkmale Maximalwert, Minimalwert, Spitze- Spitze-Wert, die Anzahl von Malen, in der ein hoher Schwellenwert überschritten wird, die Anzahl von Malen, in der ein niedriger Schwellenwert überschritten wird, die Zeitdauer, während welcher der hohe Schwellenwert überschritten wird, die Zeitdauer, während welcher der niedrige Schwellenwert überschritten wird, und die Anzahl von Malen, in der ein lokales Minimum erzeugt wird, sind.

3. Schwingungsmonitor nach Anspruch 1, wobei die Rechnereinheit (6) so eingerichtet ist, dass sie in den Überwachungsmodus automatisch nach Abschluss des Lernmodus eintritt.

4. Schwingungsmonitor nach Anspruch 1, welcher ferner eine Manuelleingabeeinheit (7) zum Bringen der Rechnereinheit (6) in den Überwachungsmodus nach dem Lernmodus aufweist.

5. Schwingungsmonitor nach Anspruch 1, welcher ferner eine Ausgabeeinheit (8) zur Angabe, dass sich die Rechnereinheit (6) in dem Lernmodus befindet, aufweist.

6. Schwingungsmonitor nach Anspruch 5, wobei die Ausgabeeinheit (8) so eingerichtet ist, dass sie angibt, dass der Lernmodus abgeschlossen ist.

7. Schwingungsmonitor nach Anspruch 5, wobei die Rechnereinheit (6) so eingerichtet ist, dass sie in den Überwachungsmodus automatisch nach Abschluss des Lernmodus eintritt, und die Ausgabeeinheit (8) so eingerichtet ist, dass sie angibt, dass die Rechnereinheit sich im Überwachungsmodus befindet.

8. Schwingungsmonitor nach Anspruch 1, welcher ferner eine Manuelleingabeeinheit (7) zur manuellen Auswahl einer Anzahl der Überwachungswellenformmerkmale aus einer Anzahl der in einer Speichereinheit gespeicherten Abtastwellenformmerkmale aufweist.

9. Schwingungsmonitor nach Anspruch 1, welcher ferner eine Manuelleingabeeinheit (7) zum manuellen Definieren des Überwachungsalgorithmus aufweist.

10. Schwingungsmonitor nach Anspruch 9, wobei die Rechnereinheit so eingerichtet ist, dass sie den Überwachungsalgorithmus durch einen früheren Überwachungsalgorithmus definiert, der manuell aus einer Anzahl von Überwachungsalgorithmen ausgewählt ist, die vorher in einer Anzahl von Lernmoden erzeugt und in einer Speichereinheit gespeichert worden sind.

11. Schwingungsmonitor nach Anspruch 9, wobei die Rechnereinheit (6) so eingerichtet ist, dass sie den Überwachungsalgorithmus durch einen letzten Überwachungsalgorithmus definiert, der in einem letzten Lernmodus erzeugt und in einer Speichereinheit gespeichert worden ist.

12. Schwingungsmonitor nach Anspruch 10, welcher ferner eine Ausgabeeinheit (8) zur Anzeige von Ausgabedaten aufweist, wobei die Ausgabedaten eine Diskrepanz zwischen einem aktuellen Überwachungsalgorithmus und einem vorhergehenden Überwachungsalgorithmus angeben.

13. Schwingungsmonitor nach Anspruch 12, wobei die Diskrepanz ein Wert von Überwachungsmerkmalen, berechnet durch den aktuellen und vorhergehenden Überwachungsalgorithmus, ist.

14. Schwingungsmonitor nach Anspruch 12, wobei die Ausgabeeinheit (8) eine digitale Anzeigevorrichtung zur Angabe der Diskrepanz ist.

15. Schwingungsmonitor nach Anspruch 12, wobei die Ausgabeeinheit (8) eine Lampen-Anzeigevorrichtung zur Anzeige der Diskrepanz, wenn die Diskrepanz außerhalb eines bestimmten Normalbereichs liegt, ist.

16. Schwingungsmonitor nach Anspruch 9, wobei die Rechnereinheit (6) für ein manuelles Definieren des Überwachungsalgorithmus durch Rücksetzen einer für die Nachweiswellenform geltenden Schwelle und für ein Ersetzen des Überwachungsmerkmals durch ein nach Rücksetzen der Schwelle gewonnenes Probenmerkmal eingerichtet ist.

17. Schwingungsmonitor nach Anspruch 16, wobei die Rechnereinheit (6) so eingerichtet ist, dass sie eine Anzahl der Überwachungswellenformmerkmale durch Rücksetzen von wenigstens zwei der Schwellen ändert.

18. Schwingungsmonitor nach Anspruch 1, wobei die Schwingungsnachweiseinheit (10) so eingerichtet ist, dass sie eine Anzahl von Nachweiswellenformen nachweist, und die Rechnereinheit (6) so eingerichtet ist, dass sie den Überwachungsalgorithmus beruhend auf der Anzahl von Nachweiswellenformen erzeugt.

19. Schwingungsmonitor nach Anspruch 1, welcher ferner eine Ausgabeeinheit (8) zur Anzeige von Ausgabedaten aufweist, wobei die Ausgabedaten eine Diskrepanz der Überwachungswellenformmerkmalswerte in dem Lernmodus und dem Überwachungsmodus, berechnet mit dem Überwachungsalgorithmus, angibt.

20. Schwingungsmonitor nach Anspruch 19, wobei die Ausgabeeinheit (8) eine digitale Anzeigevorrichtung zur Anzeige der Diskrepanz ist.

21. Schwingungsmonitor nach Anspruch 19, wobei die Ausgabeeinheit (8) eine Lampen-Anzeigevorrichtung zur Anzeige der Diskrepanz, wenn die Diskrepanz außerhalb eines bestimmten normalen Bereichs liegt, ist.

22. Schwingungsmonitor nach Anspruch 1, welcher ferner eine Ausgabeeinheit (8) zur Anzeige, ob die Rechnereinheit (6) bereits den Überwachungsalgorithmus enthält, aufweist.

23. Schwingungsmonitor nach Anspruch 1, welcher ferner eine Ausgabeeinheit (8) zur Anzeige der Überwachungs- Wellenformmerkmale, die den Überwachungsalgorithmus definieren, aufweist.

24. Schwingungsmonitor nach Anspruch 1, welcher ferner ein Filter zur Trennung der Nachweisform in eine Anzahl von Frequenzbändern, die getrennt durch die Rechnereinheit (6) verarbeitet werden, aufweist.

25. Schwingungsmonitor nach Anspruch 1, wobei die Rechnereinheit (6) eine Verstärkungseinstellvorrichtung zur Einstellung eines Ausgabeniveaus der Nachweiswellenform während des Lernmodus aufweist.

26. Schwingungsmonitor nach Anspruch 1, welcher ferner eine Manuelleingabeeinheit (7) zur Eingabe eines Parameters zur Modifizierung des Überwachungsalgorithmus aufweist.

27. Schwingungsmonitor nach Anspruch 1, wobei die Rechnereinheit (6) so eingerichtet ist, dass sie automatisch den Überwachungsalgorithmus unter Verwendung von Fuzzy-Schlussfolgerung erzeugt.

28. Schwingungsüberwachungsverfahren zur Überwachung eines Objekts, welches die Verfahrensschritte des

Einstellens eines Schwingungsmonitors (10) auf einen Lernmodus für das Lernen einer normalen Schwingung eines Objekts im Normalzustand, wobei automatisch ein Überwachungsalgorithmus erzeugt wird;

Einstellens des Schwingungsmonitors (10) auf einen Überwachungsmodus zur Überwachung des Objekts gemäß dem Überwachungsalgorithmus;

wobei der Überwachungsalgorithmus durch eine bestimmte Anzahl von Überwachungswellenformmerkmalen, ausgewählt aus einer bestimmten Anzahl von Abtastwellenformmerkmalen in einer Nachweiswellenform, definiert ist, wodurch die ausgewählten Überwachungswellenformmerkmale statistisch stabil sind.