回転機械の回転数推定方法、装置及びプログラム
【課題】回転数が変化する回転機械の回転数を当該回転機械の振動信号を利用して推定できるようにする。
【解決手段】周波数分析部２では、回転機械に設置された振動加速度センサ１０８の信号を周波数分析してＦＦＴ波形を得る。回転数推定部３では、回転機械の回転周波数の実数倍Ｎのピークスペクトルが観測される周波数バンドＢを予め設定しておき、周波数分析部２での周波数分析の結果から、周波数バンドＢ内のピークスペクトル周波数Ｓを抽出する。そして、その抽出したピークスペクトル周波数Ｓを実数倍Ｎで除して回転周波数ｆｒを算出し、当該回転機械の推定回転数を算出する。
【解決手段】周波数分析部２では、回転機械に設置された振動加速度センサ１０８の信号を周波数分析してＦＦＴ波形を得る。回転数推定部３では、回転機械の回転周波数の実数倍Ｎのピークスペクトルが観測される周波数バンドＢを予め設定しておき、周波数分析部２での周波数分析の結果から、周波数バンドＢ内のピークスペクトル周波数Ｓを抽出する。そして、その抽出したピークスペクトル周波数Ｓを実数倍Ｎで除して回転周波数ｆｒを算出し、当該回転機械の推定回転数を算出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、回転数が変化する回転機械の回転数を推定する回転機械の回転数推定方法、装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
回転部分を有する回転機械の設備劣化等を監視する手法として、振動解析による振動診断が利用されている。回転数が変化する回転機械を振動診断する場合、例えば特許文献１にあるように、振動の測定と同時に回転数を測定し、振動値を回転数で補正することで、回転の変化による振動の増減を排除し、設備劣化による振動変化を判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平７−２１８３３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
回転数が変化する回転機械を振動診断装置によって振動診断する場合、従来は、振動診断装置のインタフェースに、回転機械に設置された振動センサの信号の他に、回転機械の制御盤から回転数の情報を取り出して入力している。すなわち、振動診断装置には、回転機械に設置された振動センサと、電気室等にある制御盤とが接続している。しかしながら、振動診断装置の設置場所等によっては、回転数の情報を入力する配線を省略するのが望ましい場合がある。特に制御盤と振動診断装置との配線距離が長くなる場合には、配線コストが高くなってしまう。
【０００５】
また、制御盤から回転数の情報を取り入れるのではなく、回転機械に回転数センサを設置して、振動診断装置に接続する構成も考えられる。しかしながら、振動センサに加えて回転数センサも設置するのでは、コストが高くなってしまう。また、回転数センサは軸回転を検出するためのターゲットを取り付ける場合もあり、一般的に振動センサ等に比べて故障しやすく、信頼性に劣る場合が多い。さらに、回転機械の構造によっては、回転数センサを設置するのが困難な場合もある。
【０００６】
本発明は上記のような点に鑑みてなされたものであり、回転数が変化する回転機械の回転数を当該回転機械の振動信号を利用して推定できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の回転機械の回転数推定方法は、回転数が変化する回転機械の回転数を推定する回転機械の回転数推定方法であって、前記回転機械の振動信号を振動センサで測定するステップと、前記振動センサで測定した振動信号を周波数分析する周波数分析ステップと、前記回転機械の回転周波数の実数倍のピークスペクトルが観測される周波数バンドを予め設定しておき、前記周波数分析ステップで周波数分析した結果から、前記周波数バンド内のピークスペクトル周波数を抽出するピークスペクトル周波数抽出ステップと、前記ピークスペクトル周波数抽出ステップで抽出したピークスペクトル周波数を前記実数倍で除して回転周波数を算出し、前記回転機械の推定回転数を算出する回転数算出ステップとを有することを特徴とする。
また、本発明の回転機械の回転数推定方法の他の特徴とするところは、前記周波数分析ステップでは、前記回転機械の時系列の振動信号を所定の時間間隔をおいて周波数分析し、前記ピークスペクトル周波数抽出ステップでは、前記周波数分析を行う各タイミングでの前記周波数バンド内のピークスペクトル周波数を抽出し、前記ピークスペクトル周波数抽出ステップで抽出した前記各タイミングでの前記周波数バンド内のピークスペクトル周波数に基づいて回転数変化率を求め、予め設定されている回転数変化率の閾値と比較することにより、前記回転数算出ステップで算出する回転周波数のうち有効な回転周波数を判定する回転数変化率判定ステップを行う点にある。
また、本発明の回転機械の回転数推定方法の他の特徴とするところは、前記回転数算出ステップでは、前記回転数変化率判定ステップで有効とされた全ての回転周波数の平均値又は中央値を求めて回転数を算出し、前記推定回転数とする、或いは、前記回転数変化率判定ステップで有効とされた全ての回転周波数から回転数をそれぞれ算出し、それら全ての回転数の平均値又は中央値を求めて、前記推定回転数とする点にある。
本発明の回転機械の回転数推定装置は、回転数が変化する回転機械の回転数を推定する回転機械の回転数推定装置であって、振動センサで測定した前記回転機械の振動信号を周波数分析する周波数分析手段と、前記回転機械の回転周波数の実数倍のピークスペクトルが観測される周波数バンドを予め設定しておき、前記周波数分析手段で周波数分析した結果から、前記周波数バンド内のピークスペクトル周波数を抽出するピークスペクトル周波数抽出手段と、前記ピークスペクトル周波数抽出手段で抽出したピークスペクトル周波数を前記実数倍で除して回転周波数を算出し、前記回転機械の推定回転数を算出する回転数算出手段とを備えたことを特徴とする。
本発明のプログラムは、回転数が変化する回転機械の回転数を推定するためのプログラムであって、振動センサで測定した前記回転機械の振動信号を周波数分析する周波数分析処理と、前記回転機械の回転周波数の実数倍のピークスペクトルが観測される周波数バンドを予め設定しておき、前記周波数分析処理で周波数分析した結果から、前記周波数バンド内のピークスペクトル周波数を抽出するピークスペクトル周波数抽出処理と、前記ピークスペクトル周波数抽出処理で抽出したピークスペクトル周波数を前記実数倍で除して回転周波数を算出し、前記回転機械の推定回転数を算出する回転数算出処理とをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、回転数が変化する回転機械の回転数を当該回転機械の振動信号を利用して推定することができる。したがって、制御盤から回転数の情報を取り入れたり、回転機器に回転数センサを設置したりしなくても、振動診断装置で回転数を推定することが可能になり、コストダウンや信頼性の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態に係る無線振動診断装置の機能構成を示す図である。
【図２】振動時系列波形と回転数変化と回転パルス波形とを示す特性図である。
【図３】第１、２の巻取ドラムの運転パターンを示す図である。
【図４】回転周波数の実数倍の高調波振動が発生しているＦＦＴ波形を示す特性図である。
【図５】歯車振動のＦＦＴ波形を示す特性図である。
【図６】回転周波数の実数倍のピークスペクトルが観測される周波数バンドを説明するための図である。
【図７】実施形態に係る無線振動診断装置による詳細な処理例を示すフローチャートである。
【図８】回転数の推定に使用する複数のＦＦＴ波形を計測するための周波数分析処理を示すフローチャートである。
【図９】回転数推定処理を示すフローチャートである。
【図１０】カローゼルリール設備の概略構成を示す図である。
【図１１】カローゼルリール設備の側面図である。
【図１２】カローゼルリール設備の平面図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
最初に、本実施形態において振動診断の対象とする回転機械としてカローゼルリール設備を説明する。図１０はカローゼルリール設備の概略構成を示す。また、図１１はカローゼルリール設備の側面図を、図１２は平面図を示す。カローゼルリール設備は、２つの自転可能な巻取ドラム１０１、１０２を公転増速機１０３により公転させて、それぞれの巻取位置を交互に入れ替えることにより、搬送されるストリップを連続的に巻き取る。
【００１１】
図１０に示すように、第１の巻取ドラム１０１を回転させるための第１のモータ１０４と、第２の巻取ドラム１０２を回転させるための第２のモータ１０５とが減速機１０６に接続する。減速機１０６の出力軸１０７はアウタ及びインナを有する二重構造となっている。そして、第１のモータ１０４の出力は、減速機１０６内の歯車群１０６ａを介して軸１０７（例えばアウタ軸）に伝達され、公転増速機１０３内の歯車群１０３ａを介して第１の巻取ドラム１０１に伝達される。また、第２のモータ１０５の出力は、減速機１０６内の歯車群１０６ａを介して軸１０７（例えばインナ軸）に伝達され、公転増速機１０３内の歯車群１０３ａを介して第２の巻取ドラム１０２に伝達される。なお、歯車に記載した数字は歯数を表わす。
【００１２】
このようなカローゼルリール設備において、公転部分である増速機１０３の振動診断を行うために、図１１、１２に示すように、第１の巻取ドラム１０１の回転軸を支持する軸受のケースに振動センサとして振動加速度センサ１０８が設置され、同じく第２の巻取ドラム１０２の回転軸を支持する軸受のケースに振動センサとして振動加速度センサ１０８が設置される。
【００１３】
また、図１１に示すように、公転する公転増速機１０３の側面に無線振動診断装置１００が設置される。無線振動診断装置１００は、振動加速度センサ１０８の信号をサンプリングし、詳しくは後述するが、その信号に対して振動診断に必要な周波数分析、回転数推定等の処理を実行し、その結果得たデータを外部機器にデジタル無線伝送する。
【００１４】
また、公転増速機１０３の周囲には、非接触給電装置を構成する一対の給電器１０９ａが径方向に対向するように配置される。そして、公転増速機１０３の適所には非接触給電装置を構成する受電器１０９ｂが配置されており、この受電器１０９ｂが無線振動診断装置１００に接続する。公転増速機１０３が公転して、第１の巻取ドラム１０１が巻取位置にあるとき及び巻取ドラム１０２が巻取位置にあるときに、受電器１０９ｂが給電器１０９ａに接近して無線振動診断装置１００に電力が供給される。
【００１５】
また、公転増速機１０３の適所には一対の測定センサ（近接スイッチ）１１０が配置される。これら測定センサ１１０と公転増速機１０３の周囲に配置されたターゲット１１１との関係により、無線振動診断装置１００は、巻取ドラム１０１、１０２のうち巻取位置にある巻取ドラム（ストリップ巻取中のドラム）がいずれであるかを認識することができる。
【００１６】
本実施形態のカローゼルリール設備では、図２に示すように、巻取ドラム１０１、１０２の回転数が時々刻々と変化する運転パターンを有する。すなわち、巻取中は巻取ドラムの回転数を緩やかに減少させ（測定区間Ａ）、巻取終了後に回転数を急激に減少させる（測定区間Ｂ）。図３に示すように、この運転パターンを第１、２の巻取ドラム１０１、１０２で交互に繰り返す。
【００１７】
以下、本実施形態に係る無線振動診断装置１００の構成及び処理を説明する。本実施形態では、無線振動診断装置１００が本発明を適用した回転数推定装置として機能する。
【００１８】
図１に本実施形態に係る無線振動診断装置１００の機能構成を示す。１は入力部であり、振動加速度センサ１０８の信号（カローゼルリール設備の軸受からの振動信号）が入力される。２は周波数分析部であり、入力部１に入力された振動加速度センサ１０８の信号を周波数分析してＦＦＴ波形を得る。
【００１９】
３は回転数推定部であり、当該設備の推定回転数を算出する。図４はｘ軸（図４では紙面に水平に伸びる軸）に周波数、ｙ軸（図４では紙面の前後に伸びる軸）に回転数、ｚ軸に振幅をとったＦＦＴ波形を示す特性図である。回転機械の振動信号には、当該回転機械の回転周波数の実数倍（次数倍）の高調波振動が発生することがある。図４に示す例でも、回転周波数の実数倍の高調波振動が発生していることがわかる。回転数推定部３では、回転機械の振動信号には回転周波数の実数倍の高調波振動が発生する現象を利用して、この振動特性と予め観測して知り得る高調波振動の次数から回転周波数を算出し、当該設備の推定回転数を算出する。
【００２０】
４は診断部であり、振動加速度センサ１０８から得られる振動値を回転数推定部３で推定した回転数で補正した上で、設備劣化による振動変化を判定する。５は出力部であり、診断部４での診断結果や回転数推定部３で推定した回転数等を外部機器にデジタル無線伝送する。他のハードウェアの構成として、カローゼルリール本体に設置する装置では周波数分析２までとしてＦＦＴデータをデジタル無線伝送し、通信ネットワークに接続するコンピュータ等の外部機器に、回転数推定部３、診断部４、出力部５を持つ構成としてもよい。
【００２１】
次に、本実施形態における回転数推定方法の概要を説明する。まず振動加速度センサ１０８から得られる振動値の絶対レベル及び振動値の変化率の閾値判定によって、測定した振動値が測定区間Ａ（図２に示すように３００ｒｐｍ以上の回転状態）と測定区間Ｂ（図２に示すように３００ｒｐｍ未満の回転状態）のいずれのものであるかを推定する。そして、測定区間Ａについて周波数分析データであるＦＦＴ波形を得る。図５（ａ）、（ｂ）に、測定区間ＡのＦＦＴ波形の例を示す。図５（ａ）、（ｂ）の横軸は周波数、縦軸は振幅である。解析条件は２ｋＨｚ解析レンジ、４００ライン、ＦＦＴアベレージングのオーバーラップ９５％であり、周波数分解能は５Ｈｚである。
【００２２】
基本的な考え方は、当該設備の回転周波数の実数倍ＮのピークスペクトルＳが観測される周波数バンドＢを予め設定しておき、その周波数バンドＢ内のピークスペクトル周波数Ｓを抽出する。そして、ピークスペクトル周波数Ｓを実数倍Ｎで除して回転周波数ｆｒを算出し、当該設備の推定回転数を算出する。
【００２３】
回転周波数に比例して変化するピークスペクトルが複数種類ある場合は、回転周波数の実数倍Ｎiのピークスペクトルが観測される周波数バンドＢiをそれぞれ予め設定しておき、各周波数バンドＢi内のピークスペクトル周波数Ｓiを抽出する。そして、ピークスペクトル周波数Ｓiを実数倍Ｎiで除して回転周波数ｆｒiを算出し、当該設備の推定回転数を算出する。
【００２４】
例えば図６に示すように、回転周波数のスペクトルが現れる範囲をＢとする。本例において、当該設備の回転数の変動範囲は操業条件として設定された３００〜５００ｒｐｍであり（図２を参照）、回転周波数のスペクトルが現れる範囲Ｂは５．０〜８．３Ｈｚとなる。
【００２５】
そして、回転周波数のスペクトルが現れる範囲Ｂに基づいて、歯車噛合い周波数の１次が現れる周波数バンドをＢ1と定義し（次数Ｎ1＝４４）、歯車噛合い周波数の３次が現れる周波数バンドをＢ2と定義する（次数Ｎ2＝４４×３）。また、加振源は不明であるが、回転周波数に対して一定の実数倍でピークスペクトルが現れる場合があり、その周波数バンドをＢ3と定義する（図６の例では次数Ｎ3＝３３５．５）。本例では、理論上は発生しうるピークスペクトル、例えば歯車噛合い周波数の２次や４次や５次が、実際に発生している歯車噛合い周波数の３次に比べて常に振幅が小さいことが事前に確認されており、それらの周波数バンドは設定しないこととしている。
【００２６】
ＦＦＴ波形を所定の時間間隔をおいて（例えば一定時間t秒ごとに）ｊ回測定して、各タイミングでの周波数バンドＢiのピークスペクトル周波数Ｓijを抽出し、実数倍Ｎiで除して回転周波数ｆｒijを算出する。例えばｊ回測定データは、ＦＦＴ１６回アベレージングの１回目と８回目と１５回目をバッファメモリに格納し、ｊ＝１〜３とする。
【００２７】
ここでは、説明を簡単にするためにｊ＝１、２までについて説明する。ＦＦＴ１６回アベレージングの１回目と８回目でのＦＦＴ波形の測定間隔（ＦＦＴアベレージングずらし時間）ｔは、
ｔ＝（４００／２０００）×０．０５×（８−１）＝０．０７ｓｅｃ
である。
【００２８】
ＦＦＴ１６回アベレージングの１回目と８回目で、ピークスペクトル周波数Ｓ11＝２５０Ｈｚ、Ｓ21＝８１０Ｈｚ、Ｓ12＝２４５Ｈｚ、Ｓ22＝８０５Ｈｚを抽出した。したがって、ピークスペクトル周波数Ｓijを実数倍Ｎiで除して回転周波数ｆｒijを算出すると、ｆｒ11＝５．６８Ｈｚ、ｆｒ21＝６．１４Ｈｚ、ｆｒ12＝５．５７Ｈｚ、ｆｒ22＝６．１０Ｈｚとなる。
【００２９】
次に、回転数変化率ΔＲＥＶij＝（Ｓi(j-1)−Ｓij）・６０／Ｎi／ｔ（＝
（ｆｒi(j-1)−ｆｒij）・６０／ｔ）を演算する。そして、当該設備の回転数変化率の閾値（上下限値）を設備仕様又は操業条件から事前に把握しておき、回転数変化率判定を行う。回転数変化率ΔＲＥＶijは、
ΔＲＥＶ12＝（２５０−２４５）／４４／０．０７＝１．６２３ｒｐｍ／ｓ
ΔＲＥＶ22＝（８１０−８０５）／（４４×３）／０．０７＝０．５４１ｒｐｍ／ｓ
である。そして、当該設備で予め設定されている回転数変化率の閾値は上限値４ｒｐｍ／ｓ、下限値１ｒｐｍ／ｓであり（図２を参照）、回転数変化率ΔＲＥＶ12は上下限値内にあるが、回転数変化率ΔＲＥＶ22は下限値から外れている。この場合、回転数変化率ΔＲＥＶ22のパラメータであるピークスペクトル周波数Ｓ21、Ｓ22から推定される回転周波数ｆｒ21、ｆｒ22は破棄する。
【００３０】
次に、回転数変化率判定で破棄されずに残った全ての回転周波数ｆｒijの平均値を求め、当該設備の回転周波数とする。ここでは、ｆｒ11＝５．６８Ｈｚとｆｒ12＝５．５７Ｈｚの平均値である５．６３Ｈｚを当該設備の回転周波数として得る。そして、当該設備の回転周波数が得られれば、６０を乗算することにより当該設備の推定回転数を算出することができる。なお、ここでは、破棄されずに残った全ての回転周波数ｆｒijの平均値を求めてから回転数を算出するとしたが、破棄されずに残った全ての回転周波数ｆｒijから回転数をそれぞれ算出し、それら全ての回転数の平均値を求めるようにしてもよい。また、平均値を求めるとしたが、中央値を求めるようにしてもよい。
【００３１】
上記の例では説明を簡単にするためにｊ＝１、２までについて説明したが、ｊ＝３まで考えた場合、例えば上述したように回転数変化率ΔＲＥＶ22は上下限値を外れるが、回転数変化率ΔＲＥＶ23は上下限値内にあることも想定される。この場合は、回転周波数ｆｒ21だけを破棄し、回転周波数ｆｒ22、ｆｒ23は残す。すなわち、回転数変化率ΔＲＥＶ23が上下限値内にあれば、その演算に使用するパラメータ（回転周波数ｆｒ22、ｆｒ23）は両方とも有効と考え、上下限値を外れた回転数変化率ΔＲＥＶ22の演算に使用するパラメータ（回転周波数ｆｒ21、ｆｒ22）のうち一方（回転周波数ｆｒ21）に問題があると考える。
【００３２】
図７〜９に、本実施形態に係る無線振動診断装置１００による詳細な処理例を示す。ここでは、周波数レンジによって３段階に区分して管理する。上述した歯車噛合い周波数だけを考えれば、中周波数帯域（例えば３Ｈｚ〜１０ｋＨｚ）を対象とすればよいが、他の要因では低周波数帯域や高周波数帯域に回転周波数の実数倍のピークスペクトルが現れることもありうる。また、振動診断そのものには中周波数帯域だけでなく低周波数帯域や高周波数帯域の振動値を用いることもある。そこで、ここでは低〜高周波数帯域を取り扱うようにした処理を説明する。
【００３３】
データ採取タイマがＯＮの状態で（ステップＳ１）、測定センサ１１０により巻取ドラム１０１又は巻取ドラム１０２が巻取位置にあることが確認されると（ステップＳ２）、ステップＳ３に進む。ステップＳ３では、巻取位置にある巻取ドラムの振動加速度センサ１０８の信号（振動値Ｖ1）をサンプリングする。なお、図１２に示すように、一つの巻取ドラムに複数の振動加速度センサ１０８が設置されている場合は、複数の振動加速度センサ１０８の信号を順次サンプリングする。
【００３４】
次に、ＦＦＴ波形を得るためのサンプリングと周波数分析を行う（ステップＳ４）。ステップＳ４の周波数分析処理の詳細は後述する。
【００３５】
次に、区間判定を行うために、巻取位置にある巻取ドラムの振動加速度センサ１０８の信号（振動値Ｖ2）を再度サンプリングする（ステップＳ５）。そして、振動値Ｖ1及びＶ2が予め設定された閾値Ｖaより大きく（ステップＳ６）、かつ、振動値の変化率｜Ｖ1−Ｖ2｜が予め設定された閾値αより小さければ（ステップＳ７）、測定区間Ａでの振動値であるとしてステップＳ８に進む。ステップＳ８では、振動値Ｖ1を周波数分析した結果を用いて回転数を推定する。ステップＳ８の回転数推定処理の詳細は後述する。なお、測定区間Ｂでの振動値であると判定された場合（ステップＳ６、Ｓ７）、及び、ステップＳ８で回転数が算出されなかった場合（ステップＳ９）、ステップＳ１０に進んでリトライ処理する。
【００３６】
ステップＳ８で回転数が算出された場合、振動値Ｖ1を、ステップＳ８で推定した回転数で補正した上で、設備劣化による振動変化を判定する。例えば平均振動値の回転数補正演算を行い、傾向管理グラフをプロットする（ステップＳ１１、Ｓ１２）。また、ＦＦＴ異常周波数占有度演算を行い、異常確率演算を出力する（ステップＳ１３、Ｓ１４）。なお、振動診断自体については公知のものを利用すればよく、その内容は限定されるものではない。
【００３７】
図８は、ステップＳ４の周波数分析処理を示すフローチャートである。振動加速度センサ１０８の信号（振動値Ｖ1）に対してアンチエリアジングフィルタ処理後（ステップＳ１５）、Ａ／Ｄ変換する（ステップＳ１６）。
【００３８】
そして、低周波数帯域のＦＦＴ波形を得るために、まず積分処理して速度換算する（ステップＳ１７）。その後、低周波数帯域の周波数分析に必要な周波数レンジにリサンプリングし（ステップＳ１８）、周波数分析（例えばＦＦＴ１６回アベレージング）を行い（ステップＳ１９、Ｓ２０）、ＦＦＴ波形を得る（ステップＳ２１）。このとき、アベレージングに用いられるＦＦＴ波形、例えばＦＦＴ１６回アベレージングの１回目と８回目と１５回目のＦＦＴ波形をバッファメモリ５０に格納する。
【００３９】
また、中周波数帯域のＦＦＴ波形を得るために、中周波数帯域の周波数分析に必要な周波数レンジにリサンプリングし（ステップＳ２２）、周波数分析（例えばＦＦＴ１６回アベレージング）を行い（ステップＳ２３、Ｓ２４）、ＦＦＴ波形を得る（ステップＳ２５）。このとき、アベレージングに用いられるＦＦＴ波形、例えばＦＦＴ１６回アベレージングの１回目と８回目と１５回目のＦＦＴ波形をバッファメモリ５０に格納する。
【００４０】
また、高周波数帯域のＦＦＴ波形を得るために、まずハイパスフィルタ処理後（ステップＳ２６）、包絡線処理を行う（ステップＳ２７）。その後、高周波数帯域の周波数分析に必要な周波数レンジにリサンプリングし（ステップＳ２８）、周波数分析（例えばＦＦＴ１６回アベレージング）を行い（ステップＳ２９、Ｓ３０）、ＦＦＴ波形を得る（ステップＳ３１）。このとき、アベレージングに用いられるＦＦＴ波形、例えばＦＦＴ１６回アベレージングの１回目と８回目と１５回目のＦＦＴ波形をバッファメモリ５０に格納する。
【００４１】
図９は、ステップＳ８の回転数推定処理を示すフローチャートである。回転数推定処理では、ステップＳ４の周波数分析処理でバッファメモリ５０に格納されたＦＦＴ波形（ＦＦＴ１６回アベレージングの１回目と８回目と１５回目のＦＦＴ波形）を用いる。
【００４２】
当該設備の回転周波数の実数倍Ｎiのピークスペクトルが観測される周波数バンドＢiを読み込む（ステップＳ３２）。周波数バンドＢiは図６に示したように予め設定されており、無線振動診断装置１００に保持されている。そして、各周波数バンドＢi内のピークスペクトル周波数Ｓijを抽出する（ステップＳ３３）。これらステップＳ３２、Ｓ３３の処理を、すべての周波数バンド数ｉ及び測定回数ｊについて繰り返す。
【００４３】
そして、ピークスペクトル周波数Ｓijを実数倍Ｎiで除して回転周波数ｆｒijを算出する（ステップＳ３６）。
【００４４】
次に、ステップＳ３６で算出した回転周波数ｆｒijを用いて、回転数変化率ΔＲＥＶij＝（Ｓi(j-1)−Ｓij）・６０／Ｎi／ｔ＝（ｆｒi(j-1)−ｆｒij）
・６０／ｔを演算する（ステップＳ３７）。そして、当該設備で予め設定されている回転数変化率の閾値（上限値ΔＲＥＶL、下限値ΔＲＥＶU）と比較して（ステップＳ３８）、上下限値から外れた回転数変化率ΔＲＥＶijの回転周波数ｆｒijは破棄する（ステップＳ３９）。この場合、既述したように、ある回転周波数ｆｒijを用いて２つの回転数変化率ΔＲＥＶijを演算したときに、
その両方が上下限値から外れていれば当該回転周波数ｆｒijを破棄するが、一方が上下限値内にあれば当該回転周波数ｆｒijを有効なものとする。
【００４５】
次に、ステップＳ３６で算出した回転周波数ｆｒijが全て破棄されていないか否かを判定する（ステップＳ４０）。その結果、回転周波数ｆｒijが全て破棄されていなければ、破棄されずに残った全ての回転周波数（有効な回転周波数）ｆｒijから、当該設備の推定回転数を算出する（ステップＳ４１）。すなわち、有効とされた全ての回転周波数ｆｒijの平均値又は中央値を求めて回転数を算出し、当該設備の推定回転数とする。或いは、有効とされた全ての回転周波数ｆｒijから回転数をそれぞれ算出し、それら全ての回転数の平均値又は中央値を求めて、当該設備の推定回転数とする。一方、回転周波数ｆｒijが全て破棄されていれば、今回のループでは当該設備の推定回転数が算出できないとする（ステップＳ４２）。
【００４６】
以上述べたように、回転数が変化する回転機械（カローゼルリール設備）の回転数を当該回転機械の振動信号を利用して推定することができる。したがって、制御盤から回転数の情報を取り入れたり、回転機器に回転数センサを設置したりする必要がなく、コストダウンや信頼性の向上を図ることができる。特に制御盤との配線が不要となることから、振動診断装置の設置場所の自由度が格段と高まり、本実施形態のように公転する公転増速機１０３に無線振動診断装置１００を設置するようなレイアウトも可能となる。
【００４７】
上述した無線振動診断装置１００は、具体的には、演算処理を実行する中央処理装置であるＣＰＵ、演算プログラム、各種アプリケーションプログラム、データ等を記憶するＲＯＭ（リードオンリーメモリ）、演算プログラムに基づいてＣＰＵが処理を行うときに用いる作業領域であるＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、演算結果等を保存するハードディスク等の記憶部等により構成される。
【符号の説明】
【００４８】
１：入力部
２：周波数分析部
３：回転数推定部
４：診断部
５：出力部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、回転数が変化する回転機械の回転数を推定する回転機械の回転数推定方法、装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
回転部分を有する回転機械の設備劣化等を監視する手法として、振動解析による振動診断が利用されている。回転数が変化する回転機械を振動診断する場合、例えば特許文献１にあるように、振動の測定と同時に回転数を測定し、振動値を回転数で補正することで、回転の変化による振動の増減を排除し、設備劣化による振動変化を判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平７−２１８３３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
回転数が変化する回転機械を振動診断装置によって振動診断する場合、従来は、振動診断装置のインタフェースに、回転機械に設置された振動センサの信号の他に、回転機械の制御盤から回転数の情報を取り出して入力している。すなわち、振動診断装置には、回転機械に設置された振動センサと、電気室等にある制御盤とが接続している。しかしながら、振動診断装置の設置場所等によっては、回転数の情報を入力する配線を省略するのが望ましい場合がある。特に制御盤と振動診断装置との配線距離が長くなる場合には、配線コストが高くなってしまう。
【０００５】
また、制御盤から回転数の情報を取り入れるのではなく、回転機械に回転数センサを設置して、振動診断装置に接続する構成も考えられる。しかしながら、振動センサに加えて回転数センサも設置するのでは、コストが高くなってしまう。また、回転数センサは軸回転を検出するためのターゲットを取り付ける場合もあり、一般的に振動センサ等に比べて故障しやすく、信頼性に劣る場合が多い。さらに、回転機械の構造によっては、回転数センサを設置するのが困難な場合もある。
【０００６】
本発明は上記のような点に鑑みてなされたものであり、回転数が変化する回転機械の回転数を当該回転機械の振動信号を利用して推定できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の回転機械の回転数推定方法は、回転数が変化する回転機械の回転数を推定する回転機械の回転数推定方法であって、前記回転機械の振動信号を振動センサで測定するステップと、前記振動センサで測定した振動信号を周波数分析する周波数分析ステップと、前記回転機械の回転周波数の実数倍のピークスペクトルが観測される周波数バンドを予め設定しておき、前記周波数分析ステップで周波数分析した結果から、前記周波数バンド内のピークスペクトル周波数を抽出するピークスペクトル周波数抽出ステップと、前記ピークスペクトル周波数抽出ステップで抽出したピークスペクトル周波数を前記実数倍で除して回転周波数を算出し、前記回転機械の推定回転数を算出する回転数算出ステップとを有することを特徴とする。
また、本発明の回転機械の回転数推定方法の他の特徴とするところは、前記周波数分析ステップでは、前記回転機械の時系列の振動信号を所定の時間間隔をおいて周波数分析し、前記ピークスペクトル周波数抽出ステップでは、前記周波数分析を行う各タイミングでの前記周波数バンド内のピークスペクトル周波数を抽出し、前記ピークスペクトル周波数抽出ステップで抽出した前記各タイミングでの前記周波数バンド内のピークスペクトル周波数に基づいて回転数変化率を求め、予め設定されている回転数変化率の閾値と比較することにより、前記回転数算出ステップで算出する回転周波数のうち有効な回転周波数を判定する回転数変化率判定ステップを行う点にある。
また、本発明の回転機械の回転数推定方法の他の特徴とするところは、前記回転数算出ステップでは、前記回転数変化率判定ステップで有効とされた全ての回転周波数の平均値又は中央値を求めて回転数を算出し、前記推定回転数とする、或いは、前記回転数変化率判定ステップで有効とされた全ての回転周波数から回転数をそれぞれ算出し、それら全ての回転数の平均値又は中央値を求めて、前記推定回転数とする点にある。
本発明の回転機械の回転数推定装置は、回転数が変化する回転機械の回転数を推定する回転機械の回転数推定装置であって、振動センサで測定した前記回転機械の振動信号を周波数分析する周波数分析手段と、前記回転機械の回転周波数の実数倍のピークスペクトルが観測される周波数バンドを予め設定しておき、前記周波数分析手段で周波数分析した結果から、前記周波数バンド内のピークスペクトル周波数を抽出するピークスペクトル周波数抽出手段と、前記ピークスペクトル周波数抽出手段で抽出したピークスペクトル周波数を前記実数倍で除して回転周波数を算出し、前記回転機械の推定回転数を算出する回転数算出手段とを備えたことを特徴とする。
本発明のプログラムは、回転数が変化する回転機械の回転数を推定するためのプログラムであって、振動センサで測定した前記回転機械の振動信号を周波数分析する周波数分析処理と、前記回転機械の回転周波数の実数倍のピークスペクトルが観測される周波数バンドを予め設定しておき、前記周波数分析処理で周波数分析した結果から、前記周波数バンド内のピークスペクトル周波数を抽出するピークスペクトル周波数抽出処理と、前記ピークスペクトル周波数抽出処理で抽出したピークスペクトル周波数を前記実数倍で除して回転周波数を算出し、前記回転機械の推定回転数を算出する回転数算出処理とをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、回転数が変化する回転機械の回転数を当該回転機械の振動信号を利用して推定することができる。したがって、制御盤から回転数の情報を取り入れたり、回転機器に回転数センサを設置したりしなくても、振動診断装置で回転数を推定することが可能になり、コストダウンや信頼性の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態に係る無線振動診断装置の機能構成を示す図である。
【図２】振動時系列波形と回転数変化と回転パルス波形とを示す特性図である。
【図３】第１、２の巻取ドラムの運転パターンを示す図である。
【図４】回転周波数の実数倍の高調波振動が発生しているＦＦＴ波形を示す特性図である。
【図５】歯車振動のＦＦＴ波形を示す特性図である。
【図６】回転周波数の実数倍のピークスペクトルが観測される周波数バンドを説明するための図である。
【図７】実施形態に係る無線振動診断装置による詳細な処理例を示すフローチャートである。
【図８】回転数の推定に使用する複数のＦＦＴ波形を計測するための周波数分析処理を示すフローチャートである。
【図９】回転数推定処理を示すフローチャートである。
【図１０】カローゼルリール設備の概略構成を示す図である。
【図１１】カローゼルリール設備の側面図である。
【図１２】カローゼルリール設備の平面図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
最初に、本実施形態において振動診断の対象とする回転機械としてカローゼルリール設備を説明する。図１０はカローゼルリール設備の概略構成を示す。また、図１１はカローゼルリール設備の側面図を、図１２は平面図を示す。カローゼルリール設備は、２つの自転可能な巻取ドラム１０１、１０２を公転増速機１０３により公転させて、それぞれの巻取位置を交互に入れ替えることにより、搬送されるストリップを連続的に巻き取る。
【００１１】
図１０に示すように、第１の巻取ドラム１０１を回転させるための第１のモータ１０４と、第２の巻取ドラム１０２を回転させるための第２のモータ１０５とが減速機１０６に接続する。減速機１０６の出力軸１０７はアウタ及びインナを有する二重構造となっている。そして、第１のモータ１０４の出力は、減速機１０６内の歯車群１０６ａを介して軸１０７（例えばアウタ軸）に伝達され、公転増速機１０３内の歯車群１０３ａを介して第１の巻取ドラム１０１に伝達される。また、第２のモータ１０５の出力は、減速機１０６内の歯車群１０６ａを介して軸１０７（例えばインナ軸）に伝達され、公転増速機１０３内の歯車群１０３ａを介して第２の巻取ドラム１０２に伝達される。なお、歯車に記載した数字は歯数を表わす。
【００１２】
このようなカローゼルリール設備において、公転部分である増速機１０３の振動診断を行うために、図１１、１２に示すように、第１の巻取ドラム１０１の回転軸を支持する軸受のケースに振動センサとして振動加速度センサ１０８が設置され、同じく第２の巻取ドラム１０２の回転軸を支持する軸受のケースに振動センサとして振動加速度センサ１０８が設置される。
【００１３】
また、図１１に示すように、公転する公転増速機１０３の側面に無線振動診断装置１００が設置される。無線振動診断装置１００は、振動加速度センサ１０８の信号をサンプリングし、詳しくは後述するが、その信号に対して振動診断に必要な周波数分析、回転数推定等の処理を実行し、その結果得たデータを外部機器にデジタル無線伝送する。
【００１４】
また、公転増速機１０３の周囲には、非接触給電装置を構成する一対の給電器１０９ａが径方向に対向するように配置される。そして、公転増速機１０３の適所には非接触給電装置を構成する受電器１０９ｂが配置されており、この受電器１０９ｂが無線振動診断装置１００に接続する。公転増速機１０３が公転して、第１の巻取ドラム１０１が巻取位置にあるとき及び巻取ドラム１０２が巻取位置にあるときに、受電器１０９ｂが給電器１０９ａに接近して無線振動診断装置１００に電力が供給される。
【００１５】
また、公転増速機１０３の適所には一対の測定センサ（近接スイッチ）１１０が配置される。これら測定センサ１１０と公転増速機１０３の周囲に配置されたターゲット１１１との関係により、無線振動診断装置１００は、巻取ドラム１０１、１０２のうち巻取位置にある巻取ドラム（ストリップ巻取中のドラム）がいずれであるかを認識することができる。
【００１６】
本実施形態のカローゼルリール設備では、図２に示すように、巻取ドラム１０１、１０２の回転数が時々刻々と変化する運転パターンを有する。すなわち、巻取中は巻取ドラムの回転数を緩やかに減少させ（測定区間Ａ）、巻取終了後に回転数を急激に減少させる（測定区間Ｂ）。図３に示すように、この運転パターンを第１、２の巻取ドラム１０１、１０２で交互に繰り返す。
【００１７】
以下、本実施形態に係る無線振動診断装置１００の構成及び処理を説明する。本実施形態では、無線振動診断装置１００が本発明を適用した回転数推定装置として機能する。
【００１８】
図１に本実施形態に係る無線振動診断装置１００の機能構成を示す。１は入力部であり、振動加速度センサ１０８の信号（カローゼルリール設備の軸受からの振動信号）が入力される。２は周波数分析部であり、入力部１に入力された振動加速度センサ１０８の信号を周波数分析してＦＦＴ波形を得る。
【００１９】
３は回転数推定部であり、当該設備の推定回転数を算出する。図４はｘ軸（図４では紙面に水平に伸びる軸）に周波数、ｙ軸（図４では紙面の前後に伸びる軸）に回転数、ｚ軸に振幅をとったＦＦＴ波形を示す特性図である。回転機械の振動信号には、当該回転機械の回転周波数の実数倍（次数倍）の高調波振動が発生することがある。図４に示す例でも、回転周波数の実数倍の高調波振動が発生していることがわかる。回転数推定部３では、回転機械の振動信号には回転周波数の実数倍の高調波振動が発生する現象を利用して、この振動特性と予め観測して知り得る高調波振動の次数から回転周波数を算出し、当該設備の推定回転数を算出する。
【００２０】
４は診断部であり、振動加速度センサ１０８から得られる振動値を回転数推定部３で推定した回転数で補正した上で、設備劣化による振動変化を判定する。５は出力部であり、診断部４での診断結果や回転数推定部３で推定した回転数等を外部機器にデジタル無線伝送する。他のハードウェアの構成として、カローゼルリール本体に設置する装置では周波数分析２までとしてＦＦＴデータをデジタル無線伝送し、通信ネットワークに接続するコンピュータ等の外部機器に、回転数推定部３、診断部４、出力部５を持つ構成としてもよい。
【００２１】
次に、本実施形態における回転数推定方法の概要を説明する。まず振動加速度センサ１０８から得られる振動値の絶対レベル及び振動値の変化率の閾値判定によって、測定した振動値が測定区間Ａ（図２に示すように３００ｒｐｍ以上の回転状態）と測定区間Ｂ（図２に示すように３００ｒｐｍ未満の回転状態）のいずれのものであるかを推定する。そして、測定区間Ａについて周波数分析データであるＦＦＴ波形を得る。図５（ａ）、（ｂ）に、測定区間ＡのＦＦＴ波形の例を示す。図５（ａ）、（ｂ）の横軸は周波数、縦軸は振幅である。解析条件は２ｋＨｚ解析レンジ、４００ライン、ＦＦＴアベレージングのオーバーラップ９５％であり、周波数分解能は５Ｈｚである。
【００２２】
基本的な考え方は、当該設備の回転周波数の実数倍ＮのピークスペクトルＳが観測される周波数バンドＢを予め設定しておき、その周波数バンドＢ内のピークスペクトル周波数Ｓを抽出する。そして、ピークスペクトル周波数Ｓを実数倍Ｎで除して回転周波数ｆｒを算出し、当該設備の推定回転数を算出する。
【００２３】
回転周波数に比例して変化するピークスペクトルが複数種類ある場合は、回転周波数の実数倍Ｎiのピークスペクトルが観測される周波数バンドＢiをそれぞれ予め設定しておき、各周波数バンドＢi内のピークスペクトル周波数Ｓiを抽出する。そして、ピークスペクトル周波数Ｓiを実数倍Ｎiで除して回転周波数ｆｒiを算出し、当該設備の推定回転数を算出する。
【００２４】
例えば図６に示すように、回転周波数のスペクトルが現れる範囲をＢとする。本例において、当該設備の回転数の変動範囲は操業条件として設定された３００〜５００ｒｐｍであり（図２を参照）、回転周波数のスペクトルが現れる範囲Ｂは５．０〜８．３Ｈｚとなる。
【００２５】
そして、回転周波数のスペクトルが現れる範囲Ｂに基づいて、歯車噛合い周波数の１次が現れる周波数バンドをＢ1と定義し（次数Ｎ1＝４４）、歯車噛合い周波数の３次が現れる周波数バンドをＢ2と定義する（次数Ｎ2＝４４×３）。また、加振源は不明であるが、回転周波数に対して一定の実数倍でピークスペクトルが現れる場合があり、その周波数バンドをＢ3と定義する（図６の例では次数Ｎ3＝３３５．５）。本例では、理論上は発生しうるピークスペクトル、例えば歯車噛合い周波数の２次や４次や５次が、実際に発生している歯車噛合い周波数の３次に比べて常に振幅が小さいことが事前に確認されており、それらの周波数バンドは設定しないこととしている。
【００２６】
ＦＦＴ波形を所定の時間間隔をおいて（例えば一定時間t秒ごとに）ｊ回測定して、各タイミングでの周波数バンドＢiのピークスペクトル周波数Ｓijを抽出し、実数倍Ｎiで除して回転周波数ｆｒijを算出する。例えばｊ回測定データは、ＦＦＴ１６回アベレージングの１回目と８回目と１５回目をバッファメモリに格納し、ｊ＝１〜３とする。
【００２７】
ここでは、説明を簡単にするためにｊ＝１、２までについて説明する。ＦＦＴ１６回アベレージングの１回目と８回目でのＦＦＴ波形の測定間隔（ＦＦＴアベレージングずらし時間）ｔは、
ｔ＝（４００／２０００）×０．０５×（８−１）＝０．０７ｓｅｃ
である。
【００２８】
ＦＦＴ１６回アベレージングの１回目と８回目で、ピークスペクトル周波数Ｓ11＝２５０Ｈｚ、Ｓ21＝８１０Ｈｚ、Ｓ12＝２４５Ｈｚ、Ｓ22＝８０５Ｈｚを抽出した。したがって、ピークスペクトル周波数Ｓijを実数倍Ｎiで除して回転周波数ｆｒijを算出すると、ｆｒ11＝５．６８Ｈｚ、ｆｒ21＝６．１４Ｈｚ、ｆｒ12＝５．５７Ｈｚ、ｆｒ22＝６．１０Ｈｚとなる。
【００２９】
次に、回転数変化率ΔＲＥＶij＝（Ｓi(j-1)−Ｓij）・６０／Ｎi／ｔ（＝
（ｆｒi(j-1)−ｆｒij）・６０／ｔ）を演算する。そして、当該設備の回転数変化率の閾値（上下限値）を設備仕様又は操業条件から事前に把握しておき、回転数変化率判定を行う。回転数変化率ΔＲＥＶijは、
ΔＲＥＶ12＝（２５０−２４５）／４４／０．０７＝１．６２３ｒｐｍ／ｓ
ΔＲＥＶ22＝（８１０−８０５）／（４４×３）／０．０７＝０．５４１ｒｐｍ／ｓ
である。そして、当該設備で予め設定されている回転数変化率の閾値は上限値４ｒｐｍ／ｓ、下限値１ｒｐｍ／ｓであり（図２を参照）、回転数変化率ΔＲＥＶ12は上下限値内にあるが、回転数変化率ΔＲＥＶ22は下限値から外れている。この場合、回転数変化率ΔＲＥＶ22のパラメータであるピークスペクトル周波数Ｓ21、Ｓ22から推定される回転周波数ｆｒ21、ｆｒ22は破棄する。
【００３０】
次に、回転数変化率判定で破棄されずに残った全ての回転周波数ｆｒijの平均値を求め、当該設備の回転周波数とする。ここでは、ｆｒ11＝５．６８Ｈｚとｆｒ12＝５．５７Ｈｚの平均値である５．６３Ｈｚを当該設備の回転周波数として得る。そして、当該設備の回転周波数が得られれば、６０を乗算することにより当該設備の推定回転数を算出することができる。なお、ここでは、破棄されずに残った全ての回転周波数ｆｒijの平均値を求めてから回転数を算出するとしたが、破棄されずに残った全ての回転周波数ｆｒijから回転数をそれぞれ算出し、それら全ての回転数の平均値を求めるようにしてもよい。また、平均値を求めるとしたが、中央値を求めるようにしてもよい。
【００３１】
上記の例では説明を簡単にするためにｊ＝１、２までについて説明したが、ｊ＝３まで考えた場合、例えば上述したように回転数変化率ΔＲＥＶ22は上下限値を外れるが、回転数変化率ΔＲＥＶ23は上下限値内にあることも想定される。この場合は、回転周波数ｆｒ21だけを破棄し、回転周波数ｆｒ22、ｆｒ23は残す。すなわち、回転数変化率ΔＲＥＶ23が上下限値内にあれば、その演算に使用するパラメータ（回転周波数ｆｒ22、ｆｒ23）は両方とも有効と考え、上下限値を外れた回転数変化率ΔＲＥＶ22の演算に使用するパラメータ（回転周波数ｆｒ21、ｆｒ22）のうち一方（回転周波数ｆｒ21）に問題があると考える。
【００３２】
図７〜９に、本実施形態に係る無線振動診断装置１００による詳細な処理例を示す。ここでは、周波数レンジによって３段階に区分して管理する。上述した歯車噛合い周波数だけを考えれば、中周波数帯域（例えば３Ｈｚ〜１０ｋＨｚ）を対象とすればよいが、他の要因では低周波数帯域や高周波数帯域に回転周波数の実数倍のピークスペクトルが現れることもありうる。また、振動診断そのものには中周波数帯域だけでなく低周波数帯域や高周波数帯域の振動値を用いることもある。そこで、ここでは低〜高周波数帯域を取り扱うようにした処理を説明する。
【００３３】
データ採取タイマがＯＮの状態で（ステップＳ１）、測定センサ１１０により巻取ドラム１０１又は巻取ドラム１０２が巻取位置にあることが確認されると（ステップＳ２）、ステップＳ３に進む。ステップＳ３では、巻取位置にある巻取ドラムの振動加速度センサ１０８の信号（振動値Ｖ1）をサンプリングする。なお、図１２に示すように、一つの巻取ドラムに複数の振動加速度センサ１０８が設置されている場合は、複数の振動加速度センサ１０８の信号を順次サンプリングする。
【００３４】
次に、ＦＦＴ波形を得るためのサンプリングと周波数分析を行う（ステップＳ４）。ステップＳ４の周波数分析処理の詳細は後述する。
【００３５】
次に、区間判定を行うために、巻取位置にある巻取ドラムの振動加速度センサ１０８の信号（振動値Ｖ2）を再度サンプリングする（ステップＳ５）。そして、振動値Ｖ1及びＶ2が予め設定された閾値Ｖaより大きく（ステップＳ６）、かつ、振動値の変化率｜Ｖ1−Ｖ2｜が予め設定された閾値αより小さければ（ステップＳ７）、測定区間Ａでの振動値であるとしてステップＳ８に進む。ステップＳ８では、振動値Ｖ1を周波数分析した結果を用いて回転数を推定する。ステップＳ８の回転数推定処理の詳細は後述する。なお、測定区間Ｂでの振動値であると判定された場合（ステップＳ６、Ｓ７）、及び、ステップＳ８で回転数が算出されなかった場合（ステップＳ９）、ステップＳ１０に進んでリトライ処理する。
【００３６】
ステップＳ８で回転数が算出された場合、振動値Ｖ1を、ステップＳ８で推定した回転数で補正した上で、設備劣化による振動変化を判定する。例えば平均振動値の回転数補正演算を行い、傾向管理グラフをプロットする（ステップＳ１１、Ｓ１２）。また、ＦＦＴ異常周波数占有度演算を行い、異常確率演算を出力する（ステップＳ１３、Ｓ１４）。なお、振動診断自体については公知のものを利用すればよく、その内容は限定されるものではない。
【００３７】
図８は、ステップＳ４の周波数分析処理を示すフローチャートである。振動加速度センサ１０８の信号（振動値Ｖ1）に対してアンチエリアジングフィルタ処理後（ステップＳ１５）、Ａ／Ｄ変換する（ステップＳ１６）。
【００３８】
そして、低周波数帯域のＦＦＴ波形を得るために、まず積分処理して速度換算する（ステップＳ１７）。その後、低周波数帯域の周波数分析に必要な周波数レンジにリサンプリングし（ステップＳ１８）、周波数分析（例えばＦＦＴ１６回アベレージング）を行い（ステップＳ１９、Ｓ２０）、ＦＦＴ波形を得る（ステップＳ２１）。このとき、アベレージングに用いられるＦＦＴ波形、例えばＦＦＴ１６回アベレージングの１回目と８回目と１５回目のＦＦＴ波形をバッファメモリ５０に格納する。
【００３９】
また、中周波数帯域のＦＦＴ波形を得るために、中周波数帯域の周波数分析に必要な周波数レンジにリサンプリングし（ステップＳ２２）、周波数分析（例えばＦＦＴ１６回アベレージング）を行い（ステップＳ２３、Ｓ２４）、ＦＦＴ波形を得る（ステップＳ２５）。このとき、アベレージングに用いられるＦＦＴ波形、例えばＦＦＴ１６回アベレージングの１回目と８回目と１５回目のＦＦＴ波形をバッファメモリ５０に格納する。
【００４０】
また、高周波数帯域のＦＦＴ波形を得るために、まずハイパスフィルタ処理後（ステップＳ２６）、包絡線処理を行う（ステップＳ２７）。その後、高周波数帯域の周波数分析に必要な周波数レンジにリサンプリングし（ステップＳ２８）、周波数分析（例えばＦＦＴ１６回アベレージング）を行い（ステップＳ２９、Ｓ３０）、ＦＦＴ波形を得る（ステップＳ３１）。このとき、アベレージングに用いられるＦＦＴ波形、例えばＦＦＴ１６回アベレージングの１回目と８回目と１５回目のＦＦＴ波形をバッファメモリ５０に格納する。
【００４１】
図９は、ステップＳ８の回転数推定処理を示すフローチャートである。回転数推定処理では、ステップＳ４の周波数分析処理でバッファメモリ５０に格納されたＦＦＴ波形（ＦＦＴ１６回アベレージングの１回目と８回目と１５回目のＦＦＴ波形）を用いる。
【００４２】
当該設備の回転周波数の実数倍Ｎiのピークスペクトルが観測される周波数バンドＢiを読み込む（ステップＳ３２）。周波数バンドＢiは図６に示したように予め設定されており、無線振動診断装置１００に保持されている。そして、各周波数バンドＢi内のピークスペクトル周波数Ｓijを抽出する（ステップＳ３３）。これらステップＳ３２、Ｓ３３の処理を、すべての周波数バンド数ｉ及び測定回数ｊについて繰り返す。
【００４３】
そして、ピークスペクトル周波数Ｓijを実数倍Ｎiで除して回転周波数ｆｒijを算出する（ステップＳ３６）。
【００４４】
次に、ステップＳ３６で算出した回転周波数ｆｒijを用いて、回転数変化率ΔＲＥＶij＝（Ｓi(j-1)−Ｓij）・６０／Ｎi／ｔ＝（ｆｒi(j-1)−ｆｒij）
・６０／ｔを演算する（ステップＳ３７）。そして、当該設備で予め設定されている回転数変化率の閾値（上限値ΔＲＥＶL、下限値ΔＲＥＶU）と比較して（ステップＳ３８）、上下限値から外れた回転数変化率ΔＲＥＶijの回転周波数ｆｒijは破棄する（ステップＳ３９）。この場合、既述したように、ある回転周波数ｆｒijを用いて２つの回転数変化率ΔＲＥＶijを演算したときに、
その両方が上下限値から外れていれば当該回転周波数ｆｒijを破棄するが、一方が上下限値内にあれば当該回転周波数ｆｒijを有効なものとする。
【００４５】
次に、ステップＳ３６で算出した回転周波数ｆｒijが全て破棄されていないか否かを判定する（ステップＳ４０）。その結果、回転周波数ｆｒijが全て破棄されていなければ、破棄されずに残った全ての回転周波数（有効な回転周波数）ｆｒijから、当該設備の推定回転数を算出する（ステップＳ４１）。すなわち、有効とされた全ての回転周波数ｆｒijの平均値又は中央値を求めて回転数を算出し、当該設備の推定回転数とする。或いは、有効とされた全ての回転周波数ｆｒijから回転数をそれぞれ算出し、それら全ての回転数の平均値又は中央値を求めて、当該設備の推定回転数とする。一方、回転周波数ｆｒijが全て破棄されていれば、今回のループでは当該設備の推定回転数が算出できないとする（ステップＳ４２）。
【００４６】
以上述べたように、回転数が変化する回転機械（カローゼルリール設備）の回転数を当該回転機械の振動信号を利用して推定することができる。したがって、制御盤から回転数の情報を取り入れたり、回転機器に回転数センサを設置したりする必要がなく、コストダウンや信頼性の向上を図ることができる。特に制御盤との配線が不要となることから、振動診断装置の設置場所の自由度が格段と高まり、本実施形態のように公転する公転増速機１０３に無線振動診断装置１００を設置するようなレイアウトも可能となる。
【００４７】
上述した無線振動診断装置１００は、具体的には、演算処理を実行する中央処理装置であるＣＰＵ、演算プログラム、各種アプリケーションプログラム、データ等を記憶するＲＯＭ（リードオンリーメモリ）、演算プログラムに基づいてＣＰＵが処理を行うときに用いる作業領域であるＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、演算結果等を保存するハードディスク等の記憶部等により構成される。
【符号の説明】
【００４８】
１：入力部
２：周波数分析部
３：回転数推定部
４：診断部
５：出力部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転数が変化する回転機械の回転数を推定する回転機械の回転数推定方法であって、
前記回転機械の振動信号を振動センサで測定するステップと、
前記振動センサで測定した振動信号を周波数分析する周波数分析ステップと、
前記回転機械の振動信号を周波数分析する周波数分析ステップと、
前記回転機械の回転周波数の実数倍のピークスペクトルが観測される周波数バンドを予め設定しておき、前記周波数分析ステップで周波数分析した結果から、前記周波数バンド内のピークスペクトル周波数を抽出するピークスペクトル周波数抽出ステップと、
前記ピークスペクトル周波数抽出ステップで抽出したピークスペクトル周波数を前記実数倍で除して回転周波数を算出し、前記回転機械の推定回転数を算出する回転数算出ステップとを有することを特徴とする回転機械の回転数推定方法。
【請求項２】
前記周波数分析ステップでは、前記回転機械の時系列の振動信号を所定の時間間隔をおいて周波数分析し、
前記ピークスペクトル周波数抽出ステップでは、前記周波数分析を行う各タイミングでの前記周波数バンド内のピークスペクトル周波数を抽出し、
前記ピークスペクトル周波数抽出ステップで抽出した前記各タイミングでの前記周波数バンド内のピークスペクトル周波数に基づいて回転数変化率を求め、予め設定されている回転数変化率の閾値と比較することにより、前記回転数算出ステップで算出する回転周波数のうち有効な回転周波数を判定する回転数変化率判定ステップを行うことを特徴とする請求項１に記載の回転機械の回転数推定方法。
【請求項３】
前記回転数算出ステップでは、前記回転数変化率判定ステップで有効とされた全ての回転周波数の平均値又は中央値を求めて回転数を算出し、前記推定回転数とする、或いは、前記回転数変化率判定ステップで有効とされた全ての回転周波数から回転数をそれぞれ算出し、それら全ての回転数の平均値又は中央値を求めて、前記推定回転数とすることを特徴とする請求項２に記載の回転機械の回転数推定方法。
【請求項４】
回転数が変化する回転機械の回転数を推定する回転機械の回転数推定装置であって、
振動センサで測定した前記回転機械の振動信号を周波数分析する周波数分析手段と、
前記回転機械の回転周波数の実数倍のピークスペクトルが観測される周波数バンドを予め設定しておき、前記周波数分析手段で周波数分析した結果から、前記周波数バンド内のピークスペクトル周波数を抽出するピークスペクトル周波数抽出手段と、
前記ピークスペクトル周波数抽出手段で抽出したピークスペクトル周波数を前記実数倍で除して回転周波数を算出し、前記回転機械の推定回転数を算出する回転数算出手段とを備えたことを特徴とする回転機械の回転数推定装置。
【請求項５】
回転数が変化する回転機械の回転数を推定するためのプログラムであって、
振動センサで測定した前記回転機械の振動信号を周波数分析する周波数分析処理と、
前記回転機械の回転周波数の実数倍のピークスペクトルが観測される周波数バンドを予め設定しておき、前記周波数分析処理で周波数分析した結果から、前記周波数バンド内のピークスペクトル周波数を抽出するピークスペクトル周波数抽出処理と、
前記ピークスペクトル周波数抽出処理で抽出したピークスペクトル周波数を前記実数倍で除して回転周波数を算出し、前記回転機械の推定回転数を算出する回転数算出処理とをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１】
回転数が変化する回転機械の回転数を推定する回転機械の回転数推定方法であって、
前記回転機械の振動信号を振動センサで測定するステップと、
前記振動センサで測定した振動信号を周波数分析する周波数分析ステップと、
前記回転機械の振動信号を周波数分析する周波数分析ステップと、
前記回転機械の回転周波数の実数倍のピークスペクトルが観測される周波数バンドを予め設定しておき、前記周波数分析ステップで周波数分析した結果から、前記周波数バンド内のピークスペクトル周波数を抽出するピークスペクトル周波数抽出ステップと、
前記ピークスペクトル周波数抽出ステップで抽出したピークスペクトル周波数を前記実数倍で除して回転周波数を算出し、前記回転機械の推定回転数を算出する回転数算出ステップとを有することを特徴とする回転機械の回転数推定方法。
【請求項２】
前記周波数分析ステップでは、前記回転機械の時系列の振動信号を所定の時間間隔をおいて周波数分析し、
前記ピークスペクトル周波数抽出ステップでは、前記周波数分析を行う各タイミングでの前記周波数バンド内のピークスペクトル周波数を抽出し、
前記ピークスペクトル周波数抽出ステップで抽出した前記各タイミングでの前記周波数バンド内のピークスペクトル周波数に基づいて回転数変化率を求め、予め設定されている回転数変化率の閾値と比較することにより、前記回転数算出ステップで算出する回転周波数のうち有効な回転周波数を判定する回転数変化率判定ステップを行うことを特徴とする請求項１に記載の回転機械の回転数推定方法。
【請求項３】
前記回転数算出ステップでは、前記回転数変化率判定ステップで有効とされた全ての回転周波数の平均値又は中央値を求めて回転数を算出し、前記推定回転数とする、或いは、前記回転数変化率判定ステップで有効とされた全ての回転周波数から回転数をそれぞれ算出し、それら全ての回転数の平均値又は中央値を求めて、前記推定回転数とすることを特徴とする請求項２に記載の回転機械の回転数推定方法。
【請求項４】
回転数が変化する回転機械の回転数を推定する回転機械の回転数推定装置であって、
振動センサで測定した前記回転機械の振動信号を周波数分析する周波数分析手段と、
前記回転機械の回転周波数の実数倍のピークスペクトルが観測される周波数バンドを予め設定しておき、前記周波数分析手段で周波数分析した結果から、前記周波数バンド内のピークスペクトル周波数を抽出するピークスペクトル周波数抽出手段と、
前記ピークスペクトル周波数抽出手段で抽出したピークスペクトル周波数を前記実数倍で除して回転周波数を算出し、前記回転機械の推定回転数を算出する回転数算出手段とを備えたことを特徴とする回転機械の回転数推定装置。
【請求項５】
回転数が変化する回転機械の回転数を推定するためのプログラムであって、
振動センサで測定した前記回転機械の振動信号を周波数分析する周波数分析処理と、
前記回転機械の回転周波数の実数倍のピークスペクトルが観測される周波数バンドを予め設定しておき、前記周波数分析処理で周波数分析した結果から、前記周波数バンド内のピークスペクトル周波数を抽出するピークスペクトル周波数抽出処理と、
前記ピークスペクトル周波数抽出処理で抽出したピークスペクトル周波数を前記実数倍で除して回転周波数を算出し、前記回転機械の推定回転数を算出する回転数算出処理とをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２０１１−１９６９４４（Ｐ２０１１−１９６９４４Ａ）
【公開日】平成２３年１０月６日（２０１１．１０．６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−６６７５１（Ｐ２０１０−６６７５１）
【出願日】平成２２年３月２３日（２０１０．３．２３）
【出願人】（０００００６６５５）新日本製鐵株式会社 (6,474)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１０月６日（２０１１．１０．６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年３月２３日（２０１０．３．２３）
【出願人】（０００００６６５５）新日本製鐵株式会社 (6,474)
【Ｆターム（参考）】
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