JP2002188411A

JP2002188411A - 異常診断装置

Info

Publication number: JP2002188411A
Application number: JP2000389867A
Authority: JP
Inventors: Akihiko Umeda; 彰彦梅田; Yoshimi Kagimoto; 良実鍵本; Masaya Kouno; 将弥河野; Makihito Katayama; 牧人片山
Original assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Current assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date: 2000-12-22
Filing date: 2000-12-22
Publication date: 2002-07-05

Abstract

(57)【要約】【課題】作業者の経験等によらず高い信頼性の異常診
断が行える異常診断装置とする。【解決手段】ＡＥセンサ５は軸受２の亀裂進展や直接
接触時の弾性波を検知し、摩耗粉センサ６で摩耗現象を
その形状に反映した微粒子で検知し、タイプの異なった
情報を統合して異常診断手段７で異常を診断し、現在の
軸受２の摺動部（接触部）がどのような状態にあるの
か、そこで生じた異常はどのような機構に基づくのか
等、詳細な情報が得て、作業者の経験等によらず高い信
頼性の異常診断が行える異常診断装置とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、可動部を支持する
支持部位、特に、回転軸を支持する軸受部位の摩耗や亀
裂発生等の異常を診断する異常診断装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】例えば、ガスタービンや蒸気タービンが
備えられた発電プラント等では、軸受に支持された摺動
部材や回転軸を備えた機器が多数備えられている。機器
の運転中には、摺動部材や回転軸の支持部（接触部）か
らは微細な摩耗粉等が発生し、摩耗粉等が異物となって
潤滑油に混入して支持部に焼きつき等の支障をもたらす
虞がある。また、軸受（特にボールベアリング）には寿
命が存在し、寿命を越えて運転が続けられると、亀裂等
の損傷が生じる虞がある。

【０００３】このような機器の正常稼働が妨げられるよ
うな重大な損傷の発生をいちはやく診断する手段とし
て、プラント運転状態の指標となる振動や、潤滑油の成
分、潤滑油中に含まれる異物等を計測する異常診断が従
来から実施され、異常診断により支持部の管理が行われ
ている。

【０００４】従来の異常診断は、軸受部に振動検出手段
（超音波振動センサ等）を設けて軸受部位の振動を検知
し、検知された振動が解析されることで解析結果により
作業者は亀裂や損傷等の状態や発生箇所等を推測してい
る。また、潤滑油をサンプリングし、サンプリングした
油中の摩耗粉の性状や分布等が分析されることで分析結
果により作業者が亀裂や損傷等の状態を推測している。
そして、何らかの異常が推定された場合、警報等を発す
るようにして現場の作業者に部品交換等の必要な処置を
行わせたり、プラントの運転を停止させるようにしてい
る。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】従来の異常診断は、プ
ラント運転状態の指標となる振動や、潤滑油の成分、潤
滑油中に含まれる異物等を計測しているが、これらの情
報は個別に解析・分析されて情報として作業者に知らさ
れる。そして、作業者は、経験等に基づいて情報を統合
・整理し、総合的に亀裂や損傷等の状態を推測して異常
を診断している。このため、従来の異常診断では、診断
結果の信頼性を作業者の経験等といった熟練度に多くを
依存しているのが現状であった。また、機器の種類によ
っても診断結果の信頼性が左右されているのが現状であ
った。

【０００６】本発明は上記状況に鑑みてなされたもの
で、作業者の経験等によらず高い信頼性の異常診断が行
える異常診断装置を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の本発明の異常診断装置は、可動部を支持する支持部位
の振動の状況を検出する少なくとも１個以上の振動検出
手段と、支持部位の摩耗粉の状態を検出する少なくとも
１個以上の摩耗粉検出手段と、振動検出手段及び摩耗粉
検出手段の検出情報に基づいて異常を診断する異常診断
手段とからなることを特徴とする。

【０００８】また、上記目的を達成するための本発明の
異常診断装置は、回転軸を支持する軸受部位の振動の状
況を検出する振動の状況を検出する少なくとも１個以上
の振動検出手段と、軸受部位の摩耗粉の状態を検出する
少なくとも１個以上の摩耗粉検出手段と、振動検出手段
及び摩耗粉検出手段の検出情報に基づいて異常を診断す
る異常診断手段とからなることを特徴とする。

【０００９】そして、異常診断手段には、振動検出手段
の情報により突発的な振動発生及び断続的な振動発生及
び連続した振動発生を検知する振動発生検知機能と、摩
耗粉検出手段の検出情報により摩耗粉の粒子数及び粒子
径及び粒子形状を検知する粒子検知機能と、振動検出手
段の情報及び摩耗粉検出手段の検出情報により異物混入
状況を検知する機能とが備えられていることを特徴とす
る。

【００１０】また、異常診断手段には、診断結果を時系
列データとして記憶する記憶機能と、記憶機能に記憶さ
れた時系列データに基づいて変動パターンを導出して変
動パターンに応じて異常を診断する機能とが備えられて
いることを特徴とする。また、軸受は潤滑油溜まりに浸
漬され、振動検出手段は潤滑油溜まりの潤滑油内に配置
され、異常診断手段には、潤滑油を伝播する振動を検知
して異常を診断する機能が備えられていることを特徴と
する。また、振動検出手段は回転軸の周方向に複数個設
けられ、異常診断手段には、回転軸を周方向に複数の領
域に分割し、複数個の振動検出手段の出力状況を合成し
て異常発生領域を特定する機能が備えられていることを
特徴とする。また、振動発生検知機能は、振動検出手段
からの振動の状況を低周波数でサンプリングすると共に
高周波数でサンプリングすることで突発的な振動発生及
び断続的な振動発生及び連続した振動発生を検知するこ
とを特徴とする。また、異常診断手段の粒子検知機能
は、摩耗粉の粒径及び摩耗粉の長径に対する短径の比で
ある針状比に基づいて粒子形状を評価して摩耗の状況を
診断することを特徴とする。

【００１１】

【発明の実施の形態】図１には本発明の一実施形態例に
係る異常診断装置を備えた回転軸支持部の概略構成、図
２には異常診断手段のブロック構成を示してある。図１
に示した回転軸支持部は、例えば、ガスタービンや蒸気
タービンが備えられた発電プラントにおける発電機の排
熱を回収するエアヒータの回転軸の軸受部に適用され
る。尚、本発明を適用する箇所は、エアヒータの回転軸
の軸受部に限らず、様々な機器の回転軸の軸受部に適用
することが可能で、また、回転軸の支持部位だけでな
く、各種摺動部材（可動部）の摺動支持部材の部位（支
持部位）に適用することが可能である。

【００１２】図１に示すように、可動部としての回転軸
１が軸受２（ボールベアリング）により回転自在に支持
されている（支持部位）。軸受２の下部はオイルバス３
内に配され、オイルバス３には潤滑ライン４から潤滑油
が給排される。回転軸１の回転に伴って軸受２にオイル
バス３の潤滑油が供給される。

【００１３】軸受２の上部の外輪側には振動検出手段と
しての超音波振動センサ（ＡＥセンサ）５が取り付けら
れ、ＡＥセンサ５より軸受２の部位の振動の状況が検出
される。潤滑ライン４には摩耗粉センサ６が設けられ、
摩耗粉センサ６により軸受２の部位の摩耗粉の状態が検
出される。ＡＥセンサ５及び摩耗粉センサ６の検出信号
は異常診断手段７（制御装置）に入力される。

【００１４】異常診断手段７では、振動の状況に基づい
て（振動発生検知機能）異常を診断すると共に摩耗粉の
状態に基づいて（粒子検知機能）異常を診断し、更に、
振動の状況及び摩耗粉の状態に基づいて異物混入状況に
よる（異物混入状況を検知する機能）異常を診断する。

【００１５】つまり、ＡＥセンサ５では材料の亀裂進展
や直接接触時の弾性波を検知し、摩耗粉センサ６では摩
耗現象をその形状に反映した微粒子で検知し、それぞれ
摺動（接触）状態に関して得られる情報が異なってい
る。これらタイプの異なった情報を統合して異常診断手
段７で異常を診断している。これにより、現在の摺動部
（接触部）がどのような状態にあるのか、そこで生じた
異常はどのような機構に基づくのか等、詳細な情報が得
られる。

【００１６】尚、ＡＥセンサ５及び摩耗粉センサ６は、
１つもしくは機器の大きさや検出条件等により複数個設
けられる。

【００１７】図２に示すように、ＡＥセンサ５の検出信
号は、アンプ８で増幅・フィルタ処理等の処理が加えら
れた後ＡＤ変換器９を経由して振動パラメータを計算す
る振動処理部１０に入力される。振動処理部１０では、
入力データを超音波のイベント数、振幅及び特徴周波数
等にパラメータ化して摺動状態（接触状態）を定量化す
る。摩耗粉センサ６の検出信号は、アンプ１１で増幅・
フィルタ処理等の処理が加えられた後ＡＤ変換器１２を
経由して粒子パラメータを計算する粒子処理部１３に入
力される。粒子処理部１３では、入力データを摩耗粉の
個数や粒径等にパラメータ化して摺動状態（接触状態）
を定量化する。

【００１８】振動処理部１０及び粒子処理部１３で定量
化された振動及び摩耗粉に基づく摺動状態（接触状態）
の情報は第１診断部１４に送られ、第１診断部１４では
学習により診断基準を自己組織化したニューラルネット
ワークや過去の知見や実験等の経験から作成された診断
基準を有するエキスパートシステム等により、摺動状態
評価や損傷部位診断等の短期の診断が行われる。

【００１９】即ち、ＡＥセンサ５の検出信号により、ま
ず、損傷が表面化しない軽微なレベルの摺動面直接接触
が検出される。振幅の絶対値もしくは初期値に対する変
化の割合で摺動状態の過酷さを評価することができる。
また、周波数解析により、回転周波数との同期を検出し
て損傷が生じた要素を推定することができる。摩耗粉セ
ンサ６の検出信号によって潤滑油中の摩耗粉の粒径及び
粒子分布が検出され、これらの情報から摺動状態の過酷
さを評価することができる。このとき、粒径が大きい摩
耗粉が多いほど摺動状態は過酷である。

【００２０】また、摩耗粉は、摺動部に由来する場合
と、摺動部以外の要素で生じた摩耗粉が混入する場合と
が考えられる。摺動部から摩耗粉が発生する場合は、Ａ
Ｅセンサ５の出力の増大と対応して摩耗粉が検出され
る。一方、外部からのコンタミネーションが生じた場合
には、まず、摩耗粉センサ６の出力が増大し、それに付
随してＡＥセンサ５の出力が検知される。このため、摺
動部に由来する摩耗粉の発生と外部からの摩耗粉の混入
とをＡＥセンサ５及び摩耗粉センサ６の出力の発生状況
により識別することができる。

【００２１】尚、短期診断の詳細は図３乃至図５により
後述する。

【００２２】また、図２に示すように、第１診断部１４
での評価結果は時系列データ記憶部１５にも送られ、Ａ
Ｅセンサ５及び摩耗粉センサ６の出力に基づく診断パラ
メータの瞬時値や診断履歴として時系列データ記憶部１
５に記憶される。時系列データ記憶部１５に記憶された
データは第２診断部１６に送られ、第２診断部１６では
学習により診断基準を自己組織化したニューラルネット
ワークや過去の知見や実験等の経験から作成された診断
基準を有するエキスパートシステム等により、摺動状態
評価や損傷部位等の変動パターンを加味した傾向の診断
が行われる。

【００２３】尚、傾向の診断の詳細は図１４及び図１５
により後述する。

【００２４】図３乃至図５に基づいてＡＥセンサ５の信
号処理の状況に基づく振動による異常診断（振動発生検
知機能）の詳細を説明する。図３には振動発生検知機能
の構成ブロック、図４には振動信号の処理フローチャー
ト、図５には振動の発生状況の経時変化を示してある。

【００２５】図３に示すように、ＡＥセンサ５の信号は
低周波解析装置２１及び高周波解析装置２２でサンプリ
ングされる。低周波解析装置２１でサンプリングされた
低周波帯域の振動信号については、原波形及び包絡線波
形（複数個の原波形を平均した一つの波形）等を用いて
周波数解析処理部２３でパラメータを抽出する。高周波
解析装置２２でサンプリングされた高周波帯域の振動信
号については、原波形を用いて信号形状評価信号処理部
２４でパラメーを抽出する。また、振動信号波形の振幅
評価信号処理部２５で低周波帯域の振動信号及び高周波
帯域の振動信号の双方についてパラメーを抽出する。こ
れらのパラメーを併せて診断に用いる。尚、高周波帯域
は、メガヘルツ程度の周波数で、低周波帯域は、機器の
規模や運転される回転軸１の回転数等により適切な周波
数に適宜設定されている。

【００２６】振動信号は、低周波帯域と高周波帯域では
それぞれ計測に適する現象が異なるため、両者の診断を
組み合わせて解析に用いることにより、詳細な異常の診
断が可能となる。

【００２７】比較的低周波の帯域においては、主として
回転周波数に対応した信号の検知を行う。例えば、軸受
２の内外輪や転動体等に応じた損傷は、軸受２の回転数
と相関を持った信号を発することが判っている。このた
め、その発生周期から損傷箇所の診断を行うことができ
る。

【００２８】高周波帯域の振動信号は、その波形を解析
し、信号が連続的に発生しているのか、単独で発生して
いるのか、単独で発生している信号が断続的に発生して
いるのかを識別する。即ち、図４に示すように、振動信
号発生したとき、ステップＳ１で一定時間内に他の振動
信号が発生するか否かを判断し、他の振動信号が発生し
ていないと判断された場合単独振動（図５(a) の状態)
とされる。ステップＳ１で一定時間内に他の振動信号
が発生していると判断された場合、ステップＳ２で連続
波か否かが判断される。ステップＳ２で連続波ではない
と判断された場合断続振動（図５(c) の状態) とされ、
ステップＳ２で連続波であると判断された場合連続振動
（図５(b) の状態) とされる。

【００２９】単独振動は材料内部や表面の亀裂の進展に
対応している場合であり、断続振動はスティックスリッ
プやフレッチング等の現象に対応している場合であり、
連続振動は潤滑不良やスキッディング、摺動面の損傷に
よる二面間の直接接触に対応している場合であると考え
られる。このため、振動信号の波形を解析することによ
り、摺動状態（接触状態）を診断することができる。

【００３０】図６乃至図９に基づいてＡＥセンサ５の具
体的な取り付き状況及び異常発生位置を特定する機能
（異常発生領域を特定する機能）について説明する。図
６にはＡＥセンサ５の配置状況、図７乃至図９にはＡＥ
センサ５の出力状況を示してある。

【００３１】図６に示すように、本実施形態例では、回
転軸１の周方向（軸受２の周方向）に２個のＡＥセンサ
５ａ，５ｂが１８０度対称に同心円状に配され、軸受２
は境界Ｓを挟んで周方向に２つの領域Ａ，Ｂに分割され
ている。２個のＡＥセンサ５ａ，５ｂの出力信号の時間
差から出力発生源のおおまかな位置や出力発生源の移動
の有無が推定される。軸受２の内部は比較的複雑な構造
であり、通常の位置標定アルゴリズムを使用しても精度
のよい位置標定を望めないことがある。このため、主と
して振動の発生源の移動の有無を検知する目的で２個の
ＡＥセンサ５ａ，５ｂを軸受２の周囲に同心円状に配置
している。尚、２個のＡＥセンサ５ａ，５ｂは軸受２の
周囲に配置されていれば、必ずしも同心円状に限られる
ことはない。

【００３２】２個のＡＥセンサ５ａ，５ｂの場合、振動
波が検知された時間差により、領域Ａ、領域Ｂもしくは
境界Ｓ線上のいずれかで振動信号が発生したかを知るこ
とができる。一般的に軸受２は同心円状の３次元構造を
有するため、３次元の情報を２次元平面に投影して評価
が可能である。

【００３３】例えば、図７に示すように、ＡＥセンサ５
ａとＡＥセンサ５ｂの信号出力に時間差がない場合、境
界Ｓ線上で異常が発生したことが推定される。図８に示
すように、先にＡＥセンサ５ａの信号出力が発生しその
後に時間差を持ってＡＥセンサ５ｂの信号出力が発生し
た場合、領域Ａで異常が発生したことが推定される。図
９に示すように、まずＡＥセンサ５ａの信号出力が発生
しその後に時間差Ｔ１を持ってＡＥセンサ５ｂの信号出
力が発生し、次にＡＥセンサ５ａの信号出力が発生しそ
の後に時間差Ｔ２（Ｔ１＜Ｔ２）を持ってＡＥセンサ５
ｂの信号出力が発生した場合、領域Ａで異常が発生する
と共に発生場所が回転方向後ろ側に移動していることが
推定される。

【００３４】このようにして、異常発生箇所をある程度
推定することにより、メンテナンス時の作業計画等に有
益な情報を提供することができる。

【００３５】尚、図１０に示したように、例えば、３個
のＡＥセンサ５ａ，５ｂ，５ｃを等角度間隔で設け、軸
受２を境界Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３で周方向に、例えば、６つ
の領域Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆに分割することも可能で
ある。また、３個以上のＡＥセンサ５を設け、６つ以上
の領域に分割することも可能である。このように、ＡＥ
センサ５の数及び領域の分割数を増やすことで、空間分
解能を向上させることができる。また、高さ方向にもＡ
Ｅセンサ５を配置することで、同様な評価を３次元に拡
張することができる。

【００３６】図１１乃至図１３に基づいて摩耗粉センサ
６で検出された摩耗粉の粒子形状を評価する状況（粒子
検知機能）を説明する。図１１には摩耗粉の針状比の説
明、図１２には針状比の経時変化、図１３には粒子形状
による異常診断のフローチャートを示してある。

【００３７】本実施形態例では、摩耗粉センサ６で検出
された摩耗粉に対し、粒径を評価すると共に摩耗粉の長
径に対する短径の比である針状比の状態を評価する。図
１１に示すように、摩耗粉１７の長径Ｌに対する短径Ｗ
の比である針状比Ｌ／Ｗを導出し、針状比Ｌ／Ｗを異常
診断に用いる。摩耗粉１７の形状は摺動状態や摩耗機構
と関連を持つため、針状比Ｌ／Ｗの大きさにより焼きつ
きの兆候やアブレッシブ摩耗の識別が可能である。図１
２に示すように、針状比Ｌ／Ｗを時間の経過と共に導出
し、針状比Ｌ／Ｗが所定値Ｐ（例えば３）を越えた場合
に摩耗が異常であることを判断することができる。ま
た、針状比Ｌ／Ｗが所定値Ｐに至る前であっても、規定
値Ｑ（Ｑ＜Ｐ）を超えた場合に異常の兆候（焼付の兆
候）を判断して摩耗の過酷さを診断することができる。

【００３８】つまり、図１３に示すように、摩耗粉１７
を計測したとき、ステップＳ１１で粒径が規定値以下か
否か（小さいか否か）が判断され、ステップＳ１１で規
定値より小さいと判断された場合マイルド摩耗と判断さ
れる。ステップＳ１１で粒径が規定値を超えると判断さ
れた場合、ステップＳ１２で針状比Ｌ／Ｗが所定値Ｐ以
上か否かが判断される。ステップＳ１２で針状比Ｌ／Ｗ
が所定値Ｐ以上であると判断された場合、針状比Ｌ／Ｗ
が著しく大きいため、アブレッシブ摩耗と判断される。
ステップＳ１２で針状比Ｌ／Ｗが所定値Ｐに満たないと
判断された場合、粒径は大きいが針状比は小さいためシ
ビア摩耗であると判断される。シビア摩耗の状態でステ
ップＳ１３で針状比Ｌ／Ｗが規定値Ｑ以上か否かが判断
され、規定値Ｑ以上であると判断された場合、シビア摩
耗状態で針状比Ｌ／Ｗが増大して摺動状態が悪化してい
ることを意味しており、焼付の兆候であると判断され
る。

【００３９】即ち、摩耗粉の粒径が規定値以下のときは
マイルド摩耗となり、摩耗粉の粒径が規定値を超えると
共に摩耗粉の針状比Ｌ／Ｗが所定値Ｐ以上のときはアブ
レッシブ摩耗となり、摩耗粉の粒径が規定値を超えるが
摩耗粉の針状比Ｌ／Ｗが所定値Ｐを超えていないときは
シビア摩耗となり、シビア摩耗中で針状比Ｌ／Ｗが増大
（針状比Ｌ／Ｗが規定値Ｑ以上）したときは焼付の兆候
となる。これは、一般に、アブレッシブ摩耗のときには
針状比Ｌ／Ｗが著しく増大するため、まず、摩耗粉の粒
径でマイルド摩耗を判別し、アブレッシブ摩耗を針状比
Ｌ／Ｗで判別する。そして、摩耗粉の粒径が大きいシビ
ア摩耗中では針状比Ｌ／Ｗの大小で摩耗の過酷さを診断
するようになっている。

【００４０】このため、摩耗粉１７の粒子径と粒子形状
を同時計測可能な摩耗粉センサ６を用いることで、粒度
分布をオンラインで計測可能になると共に、摩耗粉１７
の針状比に準拠した診断精度や診断の即時性を向上させ
ることが可能になる。

【００４１】図１４及び図１５に基づいて時系列の出力
信号の履歴を考慮して摺動状態の診断を行う状況を説明
する。図１４には時系列診断のブロック構成、図１５に
は出力信号の状況説明を示してある。

【００４２】ＡＥセンサ５及び摩耗粉センサ６の出力に
基づく診断パラメータの瞬時値３１や瞬時値診断結果３
２（診断履歴）が時系列データ３３として保存され（図
２中時系列データ記憶部１５）、保存された時系列デー
タ３３により診断を行う時系列診断部３４（図２中第２
診断部１６）が設けられている。これにより、時系列デ
ータ３３を所定時間分蓄積してその変動パターンを診断
に用いることにより、診断パラメータの値の予測ができ
ると共に、瞬時値３１にばらつきがあっても、ばらつき
の原因を判定して信頼性のある診断を行うことができ
る。

【００４３】即ち、図１５(a) に示すように、着目信号
のレベルが緩やかに上昇（漸増）している場合、その履
歴を考慮することにより信号レベルが将来的に上昇して
しきい値を超えることが予測され、しきい値を超える前
の早期段階で異常発生に対する予告が可能となる。ま
た、図１５(b) に示すように、短時間のみ異常に近い信
号レベルが検知される状態が長期にわたって続く場合
（非定常）、突発的な異常が継続して発生しているた
め、摺動状態が不安定な状態にあることが診断できる。
更に、図１５(c) に示すように、一時的にしきい値を超
える信号レベルが検知されそれがすぐに正常化すれば
（突発）、信号レベルの異常は一時的な現象として判断
され、異常診断を抑制することができる。

【００４４】瞬時値を基準にした異常診断では、実際の
機械運転上は問題ないにも拘らず様々な要因から頻繁に
異常が発生する場合があり、実用上問題となる。このた
め、上述したように、時系列データに基づいて変動パタ
ーンを導出し、変動パターンに応じて異常を診断するこ
とにより、機械の状態診断や余寿命評価に対して有効で
ある。特に、軸受２がころがり軸受の場合、通常は有限
の寿命に基づいた設計がなされており、変動パターンに
応じて異常を診断することが有効となる。

【００４５】図１６、図１７に基づいて本発明の他の実
施形態例を説明する。図１６には本発明の他の実施形態
例に係る異常診断装置を備えた回転軸支持部の概略構
成、図１７には油中伝播信号の確認結果を表すグラフを
示してある。尚、図１に示した部材と同一部材には同一
符号を付して重複する説明は省略してある。

【００４６】図１６に示すように、軸受２の転動体（摺
動部）がオイルバス３と接している場合、防油処理が施
された超音波振動センサ（ＡＥセンサ）１９が摺動部と
隣接したオイルバス３内に投入される。そして、ＡＥセ
ンサ１９はオイルバス３内の潤滑油を伝播する振動を検
出するようになっている。その他の構成は図１と同一で
ある。

【００４７】通常ＡＥセンサを軸受２のケーシング等に
取り付けた場合、接触面間の空隙による信号減衰を低減
するためにシリコングリース等を塗布している。また、
既存の装置で軸受２のケーシング等に取り付ける場合、
大幅な改造を必要とし、ＡＥセンサの追加設置が困難で
ある。これに対し、本実施形態例では、ＡＥセンサ１９
をオイルバス３内に投入しているので、ＡＥセンサ１９
の周囲と軸受２との間に油が充満した状態となり、シリ
コングリース等を塗布する必要がない。また、オイルバ
ス３には、給油口やサンプリング用の開口が設けられて
いるため、給油口や開口から防油処理が施されたＡＥセ
ンサ１９を投入することで、既存の装置を改造すること
なくＡＥセンサ１９の設置が可能となり、ＡＥセンサ１
９の追加設置が非常に容易となる。

【００４８】尚、ＡＥセンサ１９をオイルバス３内に投
入して設置した場合であっても、図５乃至図１０に示し
たように、複数のＡＥセンサ１９を用いると共に軸受２
の領域を分割することで、異常発生箇所をある程度推定
できるようにすることも可能である。

【００４９】一般に、液体は音波を比較的よく伝達する
ことが知られている。図１７には、固体を伝播する超音
波信号（図中○印）と油中を伝播する超音波信号（図中
●印）の信号レベルを比較したグラフを示してある。横
軸が荷重Ｎであり、形式的には荷重の増加が軸受摺動状
態の過酷化に対応する。固体を伝播する超音波信号及び
油中を伝播する超音波信号共に、荷重の増加とともに増
大する信号レベルを初期電圧値に対する比として比較し
ている。２つの超音波信号を比較した場合、軸受に負荷
される荷重が増加したとき、いずれも、同等な信号レベ
ルの増大が確認できる。このため、固体を伝播する超音
波信号に代えて油中を伝播する超音波信号を用いて振動
計測に適用しても何ら問題は生じない。

【００５０】

【発明の効果】本発明の異常診断装置は、可動部を支持
する支持部位の振動の状況を検出する少なくとも１個以
上の振動検出手段と、支持部位の摩耗粉の状態を検出す
る少なくとも１個以上の摩耗粉検出手段と、振動検出手
段及び摩耗粉検出手段の検出情報に基づいて異常を診断
する異常診断手段とからなるので、異常診断手段により
支持部位の振動の状況及び摩耗粉の状態及び摩耗粉の混
入状態を判断して支持部位の異常を診断することができ
る。この結果、作業者の経験等によらず高い信頼性の異
常診断が行える異常診断装置とすることが可能になる。

【００５１】また、本発明の異常診断装置は、回転軸を
支持する軸受部位の振動の状況を検出する少なくとも１
個以上の振動検出手段と、軸受部位の摩耗粉の状態を検
出する少なくとも１個以上の摩耗粉検出手段と、振動検
出手段及び摩耗粉検出手段の検出情報に基づいて異常を
診断する異常診断手段とからなるので、異常診断手段に
より軸受部位の振動の状況及び摩耗粉の状態及び摩耗粉
の混入状態を判断して軸受部位の異常を診断することが
できる。この結果、作業者の経験等によらず高い信頼性
の異常診断が行える異常診断装置とすることが可能にな
る。

【００５２】そして、異常診断手段には、振動検出手段
の情報により突発的な振動発生及び断続的な振動発生及
び連続した振動発生を検知する振動発生検知機能と、摩
耗粉検出手段の検出情報により摩耗粉の粒子数及び粒子
径及び粒子形状を検知する粒子検知機能と、振動検出手
段の情報及び摩耗粉検出手段の検出情報により異物混入
状況を検知する機能とが備えられているので、損傷の要
素や損傷の状態に基づく異常診断が行えると共に、損傷
による異物と外部原因による異物とを識別することが可
能になる。

【００５３】また、異常診断手段には、診断結果を時系
列データとして記憶する記憶機能と、記憶機能に記憶さ
れた時系列データに基づいて変動パターンを導出して変
動パターンに応じて異常を診断する機能とが備えられて
いるので、診断パラメータの値の予測ができると共に、
瞬時値にばらつきがあっても、ばらつきの原因を判定し
て信頼性のある診断を行うことができる。

【００５４】また、軸受は潤滑油溜まりに浸漬され、振
動検出手段は潤滑油溜まりの潤滑油内に配置され、異常
診断手段には、潤滑油を伝播する振動を検知して異常を
診断する機能が備えられているので、振動検出手段の設
置に信号減衰を低減する流体を介在させる必要がなく、
また、既存の装置を改造することなく開口等から簡単に
振動検出手段を潤滑油溜まりに設置することができ、振
動検出手段の追加設置が非常に容易となる。

【００５５】また、振動検出手段は回転軸の周方向に複
数個設けられ、異常診断手段には、回転軸を周方向に複
数の領域に分割し、複数個の振動検出手段の出力状況を
合成して異常発生領域を特定する機能が備えられている
ので、異常発生箇所をある程度推定することができるよ
うになり、メンテナンス時の作業計画等に有益な情報を
提供することが可能となる。

【００５６】また、振動発生検知機能は、振動検出手段
からの振動の状況を低周波数でサンプリングすると共に
高周波数でサンプリングすることで突発的な振動発生及
び断続的な振動発生及び連続した振動発生を検知するよ
うにしたので、様々な現象に対応した異常を診断するこ
とが可能となる。

【００５７】また、異常診断手段の粒子検知機能は、摩
耗粉の粒径及び摩耗粉の長径に対する短径の比である針
状比に基づいて粒子形状を評価して摩耗の状況を診断す
るようにしたので、粒度分布をオンラインで計測可能に
なると共に、摩耗粉の針状比に準拠した診断精度や診断
の即時性を向上させることが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態例に係る異常診断装置を備
えた回転軸支持部の概略構成図。

【図２】異常診断手段のブロック構成図。

【図３】振動発生検知機能のブロック構成図。

【図４】振動信号の処理フローチャート。

【図５】振動の発生状況の経時変化を表すグラフ。

【図６】ＡＥセンサ５の配置状況説明図。

【図７】ＡＥセンサ５の出力状況説明図。

【図８】ＡＥセンサ５の出力状況説明図。

【図９】ＡＥセンサ５の出力状況説明図。

【図１０】ＡＥセンサ５の配置状況の他の例を表す説明
図。

【図１１】摩耗粉の針状比の説明図。

【図１２】針状比の経時変化を表すグラフ。

【図１３】粒子形状による異常診断のフローチャート。

【図１４】時系列診断のブロック構成図。

【図１５】出力信号の状況説明図。

【図１６】本発明の他の実施形態例に係る異常診断装置
を備えた回転軸支持部の概略構成図。

【図１７】油中伝播信号の確認結果を表すグラフ。

【符号の説明】

１回転軸２軸受３オイルバス４潤滑ライン５超音波振動センサ（ＡＥセンサ）６摩耗粉センサ７異常診断手段８，１１アンプ９，１２ＡＤ変換器１０振動処理部１３粒子処理部１４第１診断部１５時系列データ記憶部１６第２診断部１７摩耗粉１９防油処理された超音波振動センサ（ＡＥセンサ）２１低周波解析装置２２高周波解析装置２３周波数解析処理部２４信号形状評価信号処理部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者河野将弥長崎県長崎市深堀町５丁目717番１号三菱重工業株式会社長崎研究所内 (72)発明者片山牧人山口県下関市彦島江ノ浦町六丁目16番１号三菱重工業株式会社下関造船所内Ｆターム(参考） 3J011 EA02 EA05 5H223 AA02 EE28

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】可動部を支持する支持部位の振動の状況
を検出する少なくとも１個以上の振動検出手段と、支持
部位の摩耗粉の状態を検出する少なくとも１個以上の摩
耗粉検出手段と、振動検出手段及び摩耗粉検出手段の検
出情報に基づいて異常を診断する異常診断手段とからな
ることを特徴とする異常診断装置。
【請求項２】回転軸を支持する軸受部位の振動の状況
を検出する少なくとも１個以上の振動検出手段と、軸受
部位の摩耗粉の状態を検出する少なくとも１個以上の摩
耗粉検出手段と、振動検出手段及び摩耗粉検出手段の検
出情報に基づいて異常を診断する異常診断手段とからな
ることを特徴とする異常診断装置。
【請求項３】請求項１もしくは請求項２において、異
常診断手段には、振動検出手段の情報により突発的な振動発生及び断続的
な振動発生及び連続した振動発生を検知する振動発生検
知機能と、摩耗粉検出手段の検出情報により摩耗粉の粒
子数及び粒子径及び粒子形状を検知する粒子検知機能
と、振動検出手段の情報及び摩耗粉検出手段の検出情報
により異物混入状況を検知する機能とが備えられている
ことを特徴とする異常診断装置。
【請求項４】請求項１もしくは請求項２において、異
常診断手段には、診断結果を時系列データとして記憶する記憶機能と、記
憶機能に記憶された時系列データに基づいて変動パター
ンを導出して変動パターンに応じて異常を診断する機能
とが備えられていることを特徴とする異常診断装置。
【請求項５】請求項２において、軸受は潤滑油溜まりに浸漬され、振動検出手段は潤滑油
溜まりの潤滑油内に配置され、異常診断手段には、潤滑油を伝播する振動を検知して異
常を診断する機能が備えられていることを特徴とする異
常診断装置。
【請求項６】請求項２において、振動検出手段は回転
軸の周方向に複数個設けられ、異常診断手段には、回転軸を周方向に複数の領域に分割
し、複数個の振動検出手段の出力状況を合成して異常発
生領域を特定する機能が備えられていることを特徴とす
る異常診断装置。
【請求項７】請求項３において、振動発生検知機能
は、振動検出手段からの振動の状況を低周波数でサンプリン
グすると共に高周波数でサンプリングすることで突発的
な振動発生及び断続的な振動発生及び連続した振動発生
を検知することを特徴とする異常診断装置。
【請求項８】請求項３において、異常診断手段の粒子
検知機能は、摩耗粉の粒径及び摩耗粉の長径に対する短径の比である
針状比に基づいて粒子形状を評価して摩耗の状況を診断
することを特徴とする異常診断装置。