変速機の評価方法及び評価装置
【課題】 判定精度を高めることができる変速機の評価方法を提供する。
【解決手段】 正常状態の変速機の運転時に発生する複数の波形を、参照波形として取得し、取得された参照波形の少なくとも１つの特徴量に基づいて、複数の参照波形を複数のクラスタに分類する。評価対象の変速機を運転し、評価対象の変速機から発生する評価波形を取得する。複数のクラスタから、評価波形と最も類似度の高いクラスタを抽出する。抽出されたクラスタに属する参照波形と、評価波形とに基づいて、評価波形の良否を判定する。
【解決手段】 正常状態の変速機の運転時に発生する複数の波形を、参照波形として取得し、取得された参照波形の少なくとも１つの特徴量に基づいて、複数の参照波形を複数のクラスタに分類する。評価対象の変速機を運転し、評価対象の変速機から発生する評価波形を取得する。複数のクラスタから、評価波形と最も類似度の高いクラスタを抽出する。抽出されたクラスタに属する参照波形と、評価波形とに基づいて、評価波形の良否を判定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、変速機からの時間変動情報に基づいて、変速機の評価を行う方法及び評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
遊星歯車機構の各部の回転動作に基づいて発生した振動を検出し、検出された振動に基づいて、遊星歯車機構の損傷の有無を診断する技術が公知である（特許文献１）。保全状態が良好な遊星歯車機構から発生する振動と、診断対象の遊星歯車機構から発生した振動との特定周波数の検出信号を比較することにより、損傷の種類及び部位が特定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平８−４３２５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
変速機が設置されている環境には、測定対象物以外の場所で発生した振動等の外乱が含まれる。この外乱によって、正常な製品を異常と判定してしまう場合がある。また、変速機では、相互に噛み合う歯車の数が多いため、各部品の寸法誤差が公差内である場合でも、微妙な噛み合わせタイミングのずれ等により、振動波形の形状が異なってしまう。また、継続的に使用していると、摩耗や潤滑不良等によっても、振動波形の形状に経時変化が生じる。このように、個体ごとに、または継続使用によって発生した不良の状況に応じて振動波形に異なる特徴（癖）が現れる。これらの癖を考慮しないで、一律に良否を判定すると、正常な製品を異常と判定してしまう場合がある。また、異常な製品を正常と判定してしまう場合もある。
【０００５】
本発明の目的は、判定精度を高めることができる変速機の評価方法を提供することである。本発明の他の目的は、判定精度を高めることができる変速機の評価装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一観点によると、
正常状態の変速機の各々の運転時に発生する複数の波形を、参照波形として取得し、取得された前記参照波形の少なくとも１つの特徴量に基づいて、前記複数の参照波形を複数のクラスタに分類する工程と、
評価対象の変速機を運転し、評価対象の変速機から発生する評価波形を取得する工程と、
前記複数のクラスタから、前記評価波形と最も類似度の高いクラスタを抽出する工程と、
抽出された前記クラスタに属する前記参照波形と、前記評価波形とに基づいて、前記評価波形の良否を判定する工程と
を有する変速機の評価方法が提供される。
【０００７】
本発明の他の観点によると、
変速機からの時間変動情報を検知するセンサと、
複数の参照波形を複数のクラスタに分類したときの各クラスタの特徴量、及び評価波形の特徴量が記憶される記憶装置と、
演算装置と、
前記演算装置の演算結果を出力する出力装置と
を有し、
前記演算装置は、
前記センサで検知された変速機からの時間変動情報を評価波形として、該評価波形の特徴量を算出し、
算出された前記評価波形の特徴量を前記記憶装置に記憶させ、
前記評価波形の特徴量、及び前記記憶装置に記憶されている前記クラスタの特徴量に基づいて、前記評価波形と最も類似度の高いクラスタを抽出し、
抽出された前記クラスタの特徴量と、前記評価波形の特徴量とに基づいて、前記評価波形の良否を判定し、
判定結果を前記出力装置に出力する変速機の評価装置が提供される。
【発明の効果】
【０００８】
評価波形に類似するクラスタを基準として、評価波形の良否を判定することにより、判定の精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】変速機の断面図である。
【図２】変速機の、軸方向に直交する断面図である。
【図３】実施例１による変速機の評価装置のブロック図である。
【図４】実施例１による変速機の評価方法の準備段階のフローチャートである。
【図５】実施例１による変速機の評価方法の評価段階のフローチャートである。
【図６】実施例１による変速機の評価方法のステップＳＢ４の詳細なフローチャートである。
【図７】（７Ａ）〜（７Ｃ）は、実施例１による変速機の評価方法で取得された参照波形の例を示す図である。
【図８】実施例１による変速機の評価方法で算出された参照波形の特徴量の例を示す図表である。
【図９】実施例１による変速機の評価方法で算出される特徴量の定義を説明するための波形の一例を示す図である。
【図１０】実施例１による変速機の評価方法で適用された階層的クラスタ分析により得られたデンドログラムの一例を示す図である。
【図１１】実施例１による変速機の評価方法で算出されたクラスタ毎の特徴量の平均値及び標準偏差を示す図表である。
【図１２】実施例２による変速機の評価方法のステップＳＢ４の詳細なフローチャートである。
【図１３】マハラノビス距離を計算するための計算式を示す図である。
【図１４】実施例２による変速機の評価方法で寄与度を算出ために用いる直交表の例を示す図表である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図１に、評価対象である変速機１０の断面図の一例を示す。図２に、図１のＩＩ−ＩＩ線に沿う断面図を示す。以下、変速機１０を減速機として使用する場合を例に説明するが、この変速機の入力軸及び出力軸を、それぞれ出力軸及び入力軸として動作させると、この変速機は増速機として機能する。
【００１１】
ケーシング１２に、リングローラ１４が一体で形成されている。リングローラ１４、遊星ローラ１６、太陽ローラ１８により、遊星ローラユニット２０が構成されている。遊星ローラユニット２０の出力側Ｓｏに、出力側キャリア２２が配置され、入力側Ｓｉに、入力側キャリア２４が配置されている。複数の連結部材２６が、遊星ローラユニット２０を軸方向に貫通し、入力側キャリア２４と出力側キャリア２２とを相互に連結する。出力側キャリア２２、入力側キャリア２４、及び連結部材２６が、キャリアユニット３４を構成する。
【００１２】
入力側キャリア軸受け３０が、ケーシング１２に対して入力側キャリア２４を、回転可能に支持する。出力側キャリア軸受け３２が、ケーシング１２に対して出力側キャリア２２を回転可能に支持する。キャリアユニット３４は、ケーシング１２に対して回転可能に、両持ち状態で支持されている。
【００１３】
ケーシング１２は、筒状体であり、リングローラ１４は、軸方向中央近傍の内周部に形成されている。ケーシング１２の外周部に、フランジ３６が形成されている。フランジ３６は、軸方向に関してリングローラ１４と同じ位置に配置される。フランジ３６に、外部部材に取り付けるための貫通孔３８が形成されている。
【００１４】
太陽ローラ１８に、入力側Ｓｉに向けて突出する入力軸取付部１８Ａが設けられている。入力軸取付部１８Ａの外周に、入力軸４０に嵌合する軸方向のスプラインが形成されている。また、太陽ローラ１８に、出力側Ｓｏに向かって突出した突起１８Ｂが設けられている。突起１８Ｂは、軸受け３９を介して出力側キャリア２２に回転可能に支持されている。太陽ローラ１８は、軸受け３９及び入力軸４０により、軸方向の移動が規制されている。
【００１５】
入力軸４０は、中空構造で、一方の端部の内周に、軸方向のスプラインが形成されている。スプラインが形成されている端部が、太陽ローラ１８の入力軸取付部１８Ａに嵌合している。入力軸４０の中空部分に、入力軸取付部１８Ａとの嵌合部分を塞ぐ内蓋４１が嵌め込まれている。内蓋４１は、遊星ローラユニット２０で使用される潤滑油がスプライン嵌合部から漏出することを防止する。
【００１６】
入力軸４０の他端には、モータ軸等に摩擦によって結合する摩擦結合部４０Ａが形成されている。摩擦結合部４０Ａと他の部分との間に、軸方向と垂直な方向（周方向）に沿うスリット４０Ｂが形成されている。また、摩擦結合部４０Ａには、その周方向の一部に、軸方向に沿うスリットが形成されている。スリットを跨ぐボルトの締結力により、摩擦結合部４０Ａの内径が小さくなる。これにより、摩擦結合部４０Ａとモータ軸等とを、摩擦力で結合させることができる。
【００１７】
入力軸４０は、筒状の入力軸ケーシング４２内に収容され、軸受け４４を介して入力軸ケーシング４２に回転可能に支持されている。入力軸４０と入力軸ケーシング４２との間に、オイルシール４８が配置されている。オイルシール４８は、軸方向に関して、軸受け４４よりも入力側Ｓｉに配置されている。
【００１８】
入力軸ケーシング４２は、ボルト４６でケーシング１２に結合されている。また、入力軸ケーシング４２には、摩擦結合部４０Ａの内径を縮小させるボルトを着脱するための作業孔４２Ａが形成されている。
【００１９】
遊星ローラ１６及びリングローラ１４の、軸方向両側に、リング板状の一対の仕切板５０が設置されている。遊星ローラ１６の軸方向の寸法が、リングローラ１４の軸方向の寸法より僅かに小さい。これにより、遊星ローラ１６は、一対の仕切板５０の間で滑らかに回転することができる。
【００２０】
連結部材２６は、ボルト２６Ａ、カラー２６Ｂ、ピン部材２６Ｃ、及びスリーブ２６Ｄを含む。ボルト２６Ａは、入力側キャリア２４を貫通し、複数の遊星ローラ１６の間を通って出力側キャリア２２に螺合している。カラー２６Ｂは、ボルト２６Ａの外周に嵌合し、入力側キャリア２４及び出力側キャリア２２に挟まれて、両者の位置決めを行っている。
【００２１】
ピン部材２６Ｃは、入力側キャリア２４及び出力側キャリア２２に嵌め込まれるとともに、遊星ローラ１６を貫通している。スリーブ２６Ｄは、遊星ローラ１６の内周とピン部材２６Ｃとの間に嵌め込まれており、両者を滑らかに回転させる。遊星ローラ１６の軸方向の寸法は、カラー２６Ｂ、スリーブ２６Ｄの軸方向の寸法より僅かに小さい。これにより、遊星ローラ１６は、入力側キャリア２４と出力側キャリア２２との間で滑らかに回転することができる。
【００２２】
出力側キャリア２２に、出力側Ｓｏに向かって突出する出力軸２３が一体に形成されている。出力側キャリア２２の外周は、遊星ローラユニット２０側の外径が若干小さい段付き形状を有する。小径部に、出力側キャリア軸受け３２の内輪が嵌合している。なお、出力側キャリア２２の大径部と小径部との間の段差面は、出力側キャリア軸受け３２の軸方向の端面に接触している。
【００２３】
出力側キャリア２２の大径部とケーシング１２との間に、オイルシール５２が設置されている。また、出力側キャリア２２の入力側Ｓｉを向く表面に、軸受け３９を保持するための凹部２２Ｃが形成されている。
【００２４】
入力側キャリア２４は、リング状であり、その外周面は、入力側Ｓｉの端部が他の部分よりも大きな外径にされた段差形状を有する。この段差面が、入力側キャリア軸受け３０の内輪の軸方向の端面に接触している。
【００２５】
入力側キャリア軸受け３０及び出力側キャリア軸受け３２の外径は、リングローラ１４の内径よりも大きい。入力側キャリア軸受け３０及び出力側キャリア軸受け３２には、アンギュラ玉軸受けが用いられる。入力側キャリア軸受け３０及び出力側キャリア軸受け３２は、入力側キャリア２４及び出力側キャリア２２に挟まれて、与圧が付与されている。
【００２６】
次に、変速機１０の作用について説明する。入力軸４０が回転すると、これに固定されている太陽ローラ１８が、例えば時計方向に回転する。遊星ローラ１６は、反時計方向に自転するとともに、時計方向に公転する。遊星ローラ１６の公転の回転数は、太陽ローラ１８の回転数に対して減速される。遊星ローラ１６の公転運動が、ピン部材２６Ｃを介して出力側キャリア２２及び出力軸２３に伝達される。
【００２７】
図３に、実施例１による変速機の評価装置のブロック図を示す。変速機１０にセンサ６０が取り付けられている。センサ６０には、例えば加速度センサが用いられる。センサ６０は、変速機１０から発生する振動を電気信号に変換し、演算装置６１に送出する。なお、センサ６０で、振動以外の時間変動情報、例えば、音波、トルク変動等の物理量を検知してもよい。音波を検知する場合には、センサ６０に集音マイクを用いればよい。トルク変動を検知する場合には、例えば、変速機１０の入力軸を駆動する電気モータの駆動電流を測定すればよい。
【００２８】
演算装置６１は、センサ６０から入力された時間変動情報に基づいて、種々の演算を行う。記憶装置６２は、演算装置の演算過程で用いられる種々のデータを記憶する。出力装置６４は、演算結果を出力する。入力装置６３を通して、オペレータが演算装置６１に指示を与える。
【００２９】
図４に、実施例１による変速機の評価方法の準備段階のフローチャートを示す。以下の説明では、センサ６０で検知される時間変動情報が、振動波形である場合について説明するが、以下に説明する方法は、時間変動情報が音波やトルク変動である場合にも適用することができる。
【００３０】
ステップＳＡ１において、複数の正常な変速機１０の各々の運転時の振動を、センサ６０で検知し、時間変動情報（波形）を取得する。この波形は、演算装置６１に入力される。
【００３１】
図７Ａ〜図７Ｃに、３個の変速機１０の各々から取得された波形の例を示す。例えば、１つの変速機１０から５秒間の波形を取得する。この波形から、最初の２００ｍｓの部分を切り出す。切り出された時間幅２００ｍｓの波形を、「参照波形」ということとする。なお、参照波形の時間幅は、必ずしも２００ｍｓである必要はない。演算装置６１は、得られた参照波形を、記憶装置６２に記憶させる。
【００３２】
図４のステップＳＡ２において、各参照波形の特徴量を算出する。特徴量とは、波形の形状を特徴付ける種々の物理量を意味する。本実施例１においては、特徴量ａ〜特徴量ｆの６種類の量を算出した。
【００３３】
特徴量ａとして、波形の標準偏差を採用し、特徴量ｂとして、波形の最大波高値を採用した。特徴量ａは、比較的振幅の小さな領域で振動している波形の平均的な振幅に対応する。このため、特徴量ａは、波形の「下層の高さ」ということができる。特徴量ｂは、大きな振幅を持つピークのうち、最も高いピークの振幅に相当する。このため、特徴量ｂは、波形の「上層の高さ（最大波高値）」ということができる。なお、上層の高さを算出する際に、ピークの高さが高いものから順番に、数個のピークを除外して、上層の高さを算出してもよい。これは、極稀に現れる外れ値の影響を排除するためである。
【００３４】
特徴量ｃとして、上層の高さと下層の高さとの比を採用した。特徴量ｄとして、信号非存在時間の最大値を採用した。特徴量ｅ及び特徴量ｆとして、それぞれピークの数、及び高いピークの数を採用した。
【００３５】
図９を参照して、測定時間（Δｔ）における「信号非存在時間の最大値」、「ピークの数」、及び「高いピークの数」について説明する。図９に波形の一例を示す。
【００３６】
波形の高さが閾値Ｐｔｈ０よりも低い区間Ｔ１〜Ｔ４を、「信号非存在区間」ということとする。「信号非存在時間の最大値」は、信号非存在区間の各々の時間幅の最大値を意味する。図９に示した波形においては、信号非存在区間Ｔ３の時間幅が最も長いため、「信号非存在時間の最大値」として信号非存在区間Ｔ３の時間幅が採用される。一般的に、波形に周期の長いうねりがあると、「信号非存在時間の最大値」が大きくなる。測定時間Δｔの間で最も高いピークＰ１の高さ（振幅）を「最大波高値」という。なお、極稀に現れる外れ値を除外するために、ピークの高さが最も高いものから順番にＮ個のピークを除外する場合には、測定時間Δｔの間で、高さがＮ＋１番目のピークの高さを「最大波高値」という。
【００３７】
「ピークの数」は、波形が閾値ＰｔｈＬを横切る箇所の数と定義される。図９においては、交差箇所Ｌ１〜Ｌ１０で、波形が閾値ＰｔｈＬを横切っている。この場合には、ピークの数は１０になる。「高いピークの数」は、波形が、閾値ＰｔｈＬよりも高い閾値ＰｔｈＨを横切る箇所の数と定義される。図９においては、交差箇所Ｈ１〜Ｈ４で、波形が閾値ＰｔｈＨを横切っている。この場合には、高いピークの数は４になる。なお、ピークの数、及び高いピークの数として、波形が閾値を下から上に横切った箇所の数、または波形が閾値を上から下に横切った箇所の数と定義してもよい。
【００３８】
図８に、正常な変速機の製品（個体）ごとに算出された特徴量ａ〜特徴量ｆの一例を示す。例えば、製品番号１の変速機の特徴量ａ〜特徴量ｆは、それぞれ２．３５３、１０．５５５、４．４８５、０．０２７８１６、７９、及び４２である。
【００３９】
図４に戻って説明を続ける。ステップＳＡ３において、ステップＳＡ２で算出された特徴量に基づいてクラスタ分析を行い、参照波形を複数のクラスタに分類する。一例として、階層的クラスタ分析手法が適用される。相互に類似度の高い参照波形が、同一のクラスタに属することになる。
【００４０】
図１０に、階層的クラスタ分析手法を適用して得られたデンドログラム（樹状図）の一例を示す。図１０に示した例では、複数の参照波形が、４つのクラスタＣＬ１〜ＣＬ４に分類される。図１０に示した例では、製品１、３、４から取得された参照波形がクラスタＣＬ１に分類され、製品６から取得された参照波形がクラスタＣＬ２に分類され、製品２から取得された参照波形がクラスタＣＬ３に分類され、製品５から取得された参照波形がクラスタＣＬ４に分類される。
【００４１】
例えば、クラスタＣＬ２に属する参照波形は、パワーが強い、または衝撃が多いという類似点を有する。クラスタＣＬ３に属する参照波形は、低周波成分が強いという類似点を有する。クラスタＣＬ４に属する参照波形は、上層の高さが相対的に高いという類似点を有する。クラスタＣＬ１には、他のクラスタに属しない参照波形が属し、これらの参照波形は、特に目立った特徴を持たない。
【００４２】
図７Ａの波形は、特に目立った特徴を持たない。図７Ｂの波形は、ピークの数、及び高いピークの数が多いという特徴を有する。図７Ｃの波形は、信号非存在時間の最大値が長いという特徴を有する。
【００４３】
図４に戻って説明を続ける。ステップＳＡ４において、クラスタ毎に、特徴量ａ〜特徴量ｆの各々について、平均値及び標準偏差を算出する。
【００４４】
図１１に、クラスタ毎に算出された特徴量の平均値及び標準偏差の一例を示す。例えば、クラスタＣＬ１に属する複数の参照波形の特徴量ａの平均値がＡａ１と算出され、特徴量ａの標準偏差がσａ１と算出される。算出された特徴量ａ〜特徴量ｆの各々の平均値及び標準偏差が、記憶装置６２（図３）に記憶される。本明細書において、クラスタに属する複数の参照波形の特徴量の平均値を、単に「クラスタの特徴量」という場合がある。
【００４５】
図５に、実施例１による変速機の評価方法の評価段階のフローチャートを示す。評価段階は、図１１に示したクラスタ毎の特徴量の平均値及び標準偏差が準備された後に実行される。
【００４６】
ステップＳＢ１において、評価対象となる変速機１０を運転させながら、センサ６０（図３）で振動を検知し、波形を取得する。図４のステップＳＡ４と同様に、取得された波形から、時間幅２００ｍｓの部分を切り出し、評価波形とする。この時間幅は、ステップＳＡ４で取得された参照波形の時間幅と同一とする。
【００４７】
ステップＳＢ２において、評価波形の特徴量ａ〜特徴量ｆを算出する。ステップＳＢ３において、ステップＳＢ２で算出された特徴量に基づいて、評価波形に最も類似しているクラスタを抽出する。類似するクラスタの抽出には、例えば最小二乗法を適用することができる。具体的には、クラスタ毎に、評価波形の特徴量と、クラスタの特徴量との差の二乗和を求める。この二乗和が最小になるクラスタが、最も類似するクラスタとして抽出される。
【００４８】
ステップＳＢ４において、抽出された類似のクラスタの特徴量と、評価波形の特徴量とに基づいて、評価波形の良否を判定する。
【００４９】
図６に、ステップＳＢ４の詳細なフローチャートを示す。ステップＳＢ４０１において、類似のクラスタの特徴量と、評価波形の特徴量との差を、特徴量ごとに算出する。ステップＳＢ４０２において、特徴量の差が予め定められた許容値以下か否かを判定する。この判定は、特徴量ごとに行われる。また、許容値も、特徴量ごとに予め設定されている。すべての特徴量について、特徴量の差が許容値以下であれば、ステップＳＢ４０３において、評価波形を正常と判定する。
【００５０】
少なくとも１つの特徴量において、類似するクラスタの特徴量と評価波形の特徴量との差が許容値を超える場合には、ステップＳＢ４０４において、評価波形を異常と判定する。
【００５１】
ステップＳＢ４０３またはＳＢ４０４の後、ステップＳＢ５（図５）において、判定結果を出力装置６４（図１）に出力する。
【００５２】
実施例１による方法では、良否の判定が、評価波形が類似するクラスタの特徴量を参照して行われ、他のクラスタの特徴量の影響を受けない。例えば、変速機には、組み立て作業者、組み立て環境や設置環境等に依存する製品（個体）ごとの特徴が存在する。例えば、平均的な個体に比べて低周波振動が強いが、正常に動作するもの、平均的な個体に比べて衝撃が多いが、正常に動作するもの等が存在する。このように、ある特徴を持つ個体は、類似する特徴を持つ他の正常な個体を基準として、良否の判定を行う。これにより、判定の精度を高めることができる。
【００５３】
実施例１では、良否判定のための基準となる参照波形を、予めクラスタに分類しておき、評価波形に類似するクラスタを参照して良否の判定を行うため、判定の精度を高めることができる。
【００５４】
上記実施例１では、ステップＳＡ２（図４）及びステップＳＢ２（図５）で、複数（６個）の特徴量を算出したが、算出する特徴量の数は６個に限定されない。例えば、１個の特徴量を算出してもよいし、２個〜５個の特徴量を算出してもよいし、７個以上の特徴量を算出してもよい。
【００５５】
また、ステップＳＡ３（図４）においてクラスタ分析で用いる特徴量と、ステップＳＢ４０１（図６）において、良否判定に用いる特徴量とは、同一でなくてもよい。例えば、ステップＳＡ３において、特徴量ａ〜特徴量ｄを用いてクラスタ分析を行い、ステップＳＢ４０１において、特徴量ａ、特徴量ｅ〜特徴量ｆを用いて特徴量の差を算出してもよい。
【００５６】
各クラスタに属する参照波形に対応する正常な変速機において、長期の運転中に異常が発生する場合がある。これらの異常発生状況を集計すると、クラスタ毎にどのような異常が発生し易いか特徴付けることができる場合がある。
【００５７】
ステップＳＢ４０２（図６）で異常と判定された場合、評価波形が類似するクラスタに基づいて、異常発生箇所を推定することが可能である。例えば、図７Ｃに示したように、信号非存在時間の最大値が長い特徴を有するクラスタに分類された波形が観測された場合には、ピン部材２６ｃ（図１、図２）に偏心が生じていると推定することができる。
【００５８】
次に、図１２〜図１４を参照して、実施例２について説明する。以下、実施例１との相違点に着目して説明し、同一の構成については説明を省略する。
【００５９】
実施例２による変速機の評価装置のブロック図は、図３に示した実施例１のものと同一である。また、実施例２による変速機の評価方法も、実施例１の図４のフローチャートと同一の準備段階を含む。実施例２の評価段階は、実施例１の説明で参照した図５のフローチャートと同一である。ただし、ステップＳＢ４の具体的な処理が、実施例１の処理と異なる。
【００６０】
図１２に、実施例２のステップＳＢ４の詳細なフローチャートを示す。ステップＳＢ４１１で、評価波形に類似するクラスタにおいて、評価波形のマハラノビス距離を算出する。
【００６１】
図１３に、クラスタＣＬ１における評価波形のマハラノビス距離ＤＣＬ１２の定義式を示す。図１３に示した定義式において、Ｘａ〜Ｘｆは、それぞれ評価波形の特徴量ａ〜特徴量ｆの値である。Ａａ１〜Ａｆ１及びσａ１〜σｆ１は、図１１に示したクラスタＣＬ１の特徴量の平均値及び標準偏差である。ｒ（ａ，ａ）〜ｒ（ｆ，ｆ）を含む行列は、クラスタＣＬ１の特徴量ａ〜特徴量ｆの相関行列である。他のクラスタにおいても、同様に、マハラノビス距離を算出することができる。
【００６２】
この相関行列は、ステップＳＡ４（図４）で、クラスタ毎の特徴量の平均値及び標準偏差が確定すると、算出可能であり、評価波形には依存しない。すなわち、評価対象のいずれの変速機の評価段階においても、相関行列は共通に使用することが可能である。従って、ステップＳＡ４で、予め相関行列を算出しておくことが好ましい。この相関行列は、図１１に示したクラスタ毎の特徴量の平均値及び標準偏差と共に、記憶装置６２（図３）に記憶される。相関行列が記憶装置６２に記憶されている場合には、変速機の評価ごとに繰返し実行されるステップＳＢ４１１において、相関行列を算出する必要はない。
【００６３】
評価波形と、クラスタＣＬ１に属する参照波形との類似度が高いほど、クラスタＣＬ１における評価波形のマハラノビス距離ＤＣＬ１２が短くなる。
【００６４】
ステップＳＢ４１２において、ステップＳＢ４１１で算出されたマハラノビス距離が許容値以下か否かを判定する。マハラノビス距離が、予め定められた許容値以下であるということは、評価波形と、正常な変速機から取得された参照波形との類似度が高いことを意味する。このため、マハラノビス距離が許容値以下である場合、ステップＳＢ４１３において、評価波形を正常と判定する。この許容値は、予め経験的に決定しておくことができる。
【００６５】
マハラノビス距離が許容値を超えている場合には、ステップＳＢ４１４において評価波形を異常と判定する。異常と判定された場合には、ステップＳＢ４１５において、各特徴量の寄与度を算出し、異常と判定された原因となる特徴量（原因変数）を特定する。以下、寄与度の算出方法について説明する。
【００６６】
図１４に、寄与度の算出に用いる直交表の一例を示す。図１４に示した直交表は、特徴量の数が６個の場合の例である。特徴量の数が６個以外の場合には、その数に応じて推奨される直交表を用いることが好ましい。直交表において、８個の組み合わせＣＢ１〜ＣＢ８が定義されている。直交表の丸記号及びクロス記号は、それぞれ当該組み合わせにおいて特徴量の「採用」及び「除外」を意味する。例えば、組み合わせＣＢ１においては、すべての特徴量ａ〜特徴量ｆが採用される。組み合わせＣＢ２においては、特徴量ａ〜特徴量ｃが採用され、特徴量ｄ〜特徴量ｆが除外される。
【００６７】
各組み合わせＣＢ１〜ＣＢ８ごとに、当該組み合わせに採用されている特徴量を用いて、評価波形に類似するクラスタにおける評価波形のマハラノビス距離Ｄ１２〜Ｄ８２を計算する。求められたマハラノビス距離Ｄ１２〜Ｄ８２から、それぞれＳＮ比ＳＮ１〜ＳＮ８を求める。ＳＮ比は、
ＳＮｉ＝−１０×ｌｏｇ１０（１／Ｄｉ２） （ｉ＝１〜８）
と定義される。
【００６８】
特徴量ａの寄与度Ｂａは、特徴量ａが採用されている組み合わせＣＢ１〜ＣＢ４のＳＮ比ＳＮ１〜ＳＮ４の平均値から、特徴量ａが除外されている組み合わせＣＢ５〜ＣＢ８のＳＮ比ＳＮ５〜ＳＮ８の平均値を減じることにより算出される。具体的には、
Ｂａ＝（ＳＮ１＋ＳＮ２＋ＳＮ３＋ＳＮ４）／４−（ＳＮ５＋ＳＮ６＋ＳＮ７＋ＳＮ８）／４
と定義される。他の特徴量ｂ〜特徴量ｆについても、同様に寄与度Ｂｂ〜寄与度Ｂｆを計算することができる。
【００６９】
寄与度の最も大きな特徴量が、原因変数として特定される。原因変数が特定されると、ステップＳＢ５（図５）において、判定結果と、原因変数とを出力する。
【００７０】
予め、異常が発生した変速機の波形が取得され、異常箇所と波形の特徴（平均値から大きくずれている特徴量）とを対応付けたデータベースが構築されている。ステップＳＢ４１５で特定された原因変数と、このデータベースとに基づいて、評価対象の変速機の異常箇所を推定することができる。
【００７１】
なお、実施例２においても、実施例１と同様に、正常な変速機から得られた波形をクラスタに分類しているため、良否判定の精度を向上させることができる。
【００７２】
上記実施例１及び実施例２では、ステップＳＢ３（図５）において、評価波形に類似するクラスタの抽出に最小二乗法を適用したが、その他の統計的手法を適用してもよい。例えば、マハラノビス−タグチ（ＭＴ）法、ニューラルネットワーク等を適用してもよい。
【００７３】
実施例１及び実施例２による方法の評価段階は、製品の出荷時に行ってもよいし、製品の備え付け時に行ってもよい。出荷時に評価を行う場合には、評価対象の変速機（個体）と同一型式の他の個体を基準として、評価が行われる。備え付け時に評価を行う場合には、評価対象の変速機（同一個体）の正常動作時に取得されている複数の時間変動情報（参照波形）を基準として、評価が行われる。
【００７４】
上記実施例１及び実施例２においては、評価対象として遊星ローラ型変速機を例に挙げたが、実施例１及び実施例２による評価方法は、他の変速機構を用いた変速機、例えば単純遊星変速機、直交歯車変速機、平行軸変速機等に適用することも可能である。
【００７５】
以上実施例に沿って本発明を説明したが、本発明はこれらに制限されるものではない。例えば、種々の変更、改良、組み合わせ等が可能なことは当業者に自明であろう。
【符号の説明】
【００７６】
１０ 変速機
１２ ケーシング
１４ リングローラ
１６ 遊星ローラ
１８ 太陽ローラ
２０ 遊星ローラユニット
２２ 出力側キャリア
２３ 出力軸
２４ 入力側キャリア
２６ 連結部材
３０ 入力側キャリア軸受け
３２ 出力側キャリア軸受け
３６ フランジ
３８ 貫通孔
４０ 入力軸
４２ 入力側ケーシング
４４ 軸受け
４６ ボルト
４８ オイルシール
５０ 仕切板
５２ オイルシール
６０ センサ
６１ 演算装置
６２ 記憶装置
６３ 入力装置
６４ 出力装置
【技術分野】
【０００１】
本発明は、変速機からの時間変動情報に基づいて、変速機の評価を行う方法及び評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
遊星歯車機構の各部の回転動作に基づいて発生した振動を検出し、検出された振動に基づいて、遊星歯車機構の損傷の有無を診断する技術が公知である（特許文献１）。保全状態が良好な遊星歯車機構から発生する振動と、診断対象の遊星歯車機構から発生した振動との特定周波数の検出信号を比較することにより、損傷の種類及び部位が特定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平８−４３２５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
変速機が設置されている環境には、測定対象物以外の場所で発生した振動等の外乱が含まれる。この外乱によって、正常な製品を異常と判定してしまう場合がある。また、変速機では、相互に噛み合う歯車の数が多いため、各部品の寸法誤差が公差内である場合でも、微妙な噛み合わせタイミングのずれ等により、振動波形の形状が異なってしまう。また、継続的に使用していると、摩耗や潤滑不良等によっても、振動波形の形状に経時変化が生じる。このように、個体ごとに、または継続使用によって発生した不良の状況に応じて振動波形に異なる特徴（癖）が現れる。これらの癖を考慮しないで、一律に良否を判定すると、正常な製品を異常と判定してしまう場合がある。また、異常な製品を正常と判定してしまう場合もある。
【０００５】
本発明の目的は、判定精度を高めることができる変速機の評価方法を提供することである。本発明の他の目的は、判定精度を高めることができる変速機の評価装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一観点によると、
正常状態の変速機の各々の運転時に発生する複数の波形を、参照波形として取得し、取得された前記参照波形の少なくとも１つの特徴量に基づいて、前記複数の参照波形を複数のクラスタに分類する工程と、
評価対象の変速機を運転し、評価対象の変速機から発生する評価波形を取得する工程と、
前記複数のクラスタから、前記評価波形と最も類似度の高いクラスタを抽出する工程と、
抽出された前記クラスタに属する前記参照波形と、前記評価波形とに基づいて、前記評価波形の良否を判定する工程と
を有する変速機の評価方法が提供される。
【０００７】
本発明の他の観点によると、
変速機からの時間変動情報を検知するセンサと、
複数の参照波形を複数のクラスタに分類したときの各クラスタの特徴量、及び評価波形の特徴量が記憶される記憶装置と、
演算装置と、
前記演算装置の演算結果を出力する出力装置と
を有し、
前記演算装置は、
前記センサで検知された変速機からの時間変動情報を評価波形として、該評価波形の特徴量を算出し、
算出された前記評価波形の特徴量を前記記憶装置に記憶させ、
前記評価波形の特徴量、及び前記記憶装置に記憶されている前記クラスタの特徴量に基づいて、前記評価波形と最も類似度の高いクラスタを抽出し、
抽出された前記クラスタの特徴量と、前記評価波形の特徴量とに基づいて、前記評価波形の良否を判定し、
判定結果を前記出力装置に出力する変速機の評価装置が提供される。
【発明の効果】
【０００８】
評価波形に類似するクラスタを基準として、評価波形の良否を判定することにより、判定の精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】変速機の断面図である。
【図２】変速機の、軸方向に直交する断面図である。
【図３】実施例１による変速機の評価装置のブロック図である。
【図４】実施例１による変速機の評価方法の準備段階のフローチャートである。
【図５】実施例１による変速機の評価方法の評価段階のフローチャートである。
【図６】実施例１による変速機の評価方法のステップＳＢ４の詳細なフローチャートである。
【図７】（７Ａ）〜（７Ｃ）は、実施例１による変速機の評価方法で取得された参照波形の例を示す図である。
【図８】実施例１による変速機の評価方法で算出された参照波形の特徴量の例を示す図表である。
【図９】実施例１による変速機の評価方法で算出される特徴量の定義を説明するための波形の一例を示す図である。
【図１０】実施例１による変速機の評価方法で適用された階層的クラスタ分析により得られたデンドログラムの一例を示す図である。
【図１１】実施例１による変速機の評価方法で算出されたクラスタ毎の特徴量の平均値及び標準偏差を示す図表である。
【図１２】実施例２による変速機の評価方法のステップＳＢ４の詳細なフローチャートである。
【図１３】マハラノビス距離を計算するための計算式を示す図である。
【図１４】実施例２による変速機の評価方法で寄与度を算出ために用いる直交表の例を示す図表である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図１に、評価対象である変速機１０の断面図の一例を示す。図２に、図１のＩＩ−ＩＩ線に沿う断面図を示す。以下、変速機１０を減速機として使用する場合を例に説明するが、この変速機の入力軸及び出力軸を、それぞれ出力軸及び入力軸として動作させると、この変速機は増速機として機能する。
【００１１】
ケーシング１２に、リングローラ１４が一体で形成されている。リングローラ１４、遊星ローラ１６、太陽ローラ１８により、遊星ローラユニット２０が構成されている。遊星ローラユニット２０の出力側Ｓｏに、出力側キャリア２２が配置され、入力側Ｓｉに、入力側キャリア２４が配置されている。複数の連結部材２６が、遊星ローラユニット２０を軸方向に貫通し、入力側キャリア２４と出力側キャリア２２とを相互に連結する。出力側キャリア２２、入力側キャリア２４、及び連結部材２６が、キャリアユニット３４を構成する。
【００１２】
入力側キャリア軸受け３０が、ケーシング１２に対して入力側キャリア２４を、回転可能に支持する。出力側キャリア軸受け３２が、ケーシング１２に対して出力側キャリア２２を回転可能に支持する。キャリアユニット３４は、ケーシング１２に対して回転可能に、両持ち状態で支持されている。
【００１３】
ケーシング１２は、筒状体であり、リングローラ１４は、軸方向中央近傍の内周部に形成されている。ケーシング１２の外周部に、フランジ３６が形成されている。フランジ３６は、軸方向に関してリングローラ１４と同じ位置に配置される。フランジ３６に、外部部材に取り付けるための貫通孔３８が形成されている。
【００１４】
太陽ローラ１８に、入力側Ｓｉに向けて突出する入力軸取付部１８Ａが設けられている。入力軸取付部１８Ａの外周に、入力軸４０に嵌合する軸方向のスプラインが形成されている。また、太陽ローラ１８に、出力側Ｓｏに向かって突出した突起１８Ｂが設けられている。突起１８Ｂは、軸受け３９を介して出力側キャリア２２に回転可能に支持されている。太陽ローラ１８は、軸受け３９及び入力軸４０により、軸方向の移動が規制されている。
【００１５】
入力軸４０は、中空構造で、一方の端部の内周に、軸方向のスプラインが形成されている。スプラインが形成されている端部が、太陽ローラ１８の入力軸取付部１８Ａに嵌合している。入力軸４０の中空部分に、入力軸取付部１８Ａとの嵌合部分を塞ぐ内蓋４１が嵌め込まれている。内蓋４１は、遊星ローラユニット２０で使用される潤滑油がスプライン嵌合部から漏出することを防止する。
【００１６】
入力軸４０の他端には、モータ軸等に摩擦によって結合する摩擦結合部４０Ａが形成されている。摩擦結合部４０Ａと他の部分との間に、軸方向と垂直な方向（周方向）に沿うスリット４０Ｂが形成されている。また、摩擦結合部４０Ａには、その周方向の一部に、軸方向に沿うスリットが形成されている。スリットを跨ぐボルトの締結力により、摩擦結合部４０Ａの内径が小さくなる。これにより、摩擦結合部４０Ａとモータ軸等とを、摩擦力で結合させることができる。
【００１７】
入力軸４０は、筒状の入力軸ケーシング４２内に収容され、軸受け４４を介して入力軸ケーシング４２に回転可能に支持されている。入力軸４０と入力軸ケーシング４２との間に、オイルシール４８が配置されている。オイルシール４８は、軸方向に関して、軸受け４４よりも入力側Ｓｉに配置されている。
【００１８】
入力軸ケーシング４２は、ボルト４６でケーシング１２に結合されている。また、入力軸ケーシング４２には、摩擦結合部４０Ａの内径を縮小させるボルトを着脱するための作業孔４２Ａが形成されている。
【００１９】
遊星ローラ１６及びリングローラ１４の、軸方向両側に、リング板状の一対の仕切板５０が設置されている。遊星ローラ１６の軸方向の寸法が、リングローラ１４の軸方向の寸法より僅かに小さい。これにより、遊星ローラ１６は、一対の仕切板５０の間で滑らかに回転することができる。
【００２０】
連結部材２６は、ボルト２６Ａ、カラー２６Ｂ、ピン部材２６Ｃ、及びスリーブ２６Ｄを含む。ボルト２６Ａは、入力側キャリア２４を貫通し、複数の遊星ローラ１６の間を通って出力側キャリア２２に螺合している。カラー２６Ｂは、ボルト２６Ａの外周に嵌合し、入力側キャリア２４及び出力側キャリア２２に挟まれて、両者の位置決めを行っている。
【００２１】
ピン部材２６Ｃは、入力側キャリア２４及び出力側キャリア２２に嵌め込まれるとともに、遊星ローラ１６を貫通している。スリーブ２６Ｄは、遊星ローラ１６の内周とピン部材２６Ｃとの間に嵌め込まれており、両者を滑らかに回転させる。遊星ローラ１６の軸方向の寸法は、カラー２６Ｂ、スリーブ２６Ｄの軸方向の寸法より僅かに小さい。これにより、遊星ローラ１６は、入力側キャリア２４と出力側キャリア２２との間で滑らかに回転することができる。
【００２２】
出力側キャリア２２に、出力側Ｓｏに向かって突出する出力軸２３が一体に形成されている。出力側キャリア２２の外周は、遊星ローラユニット２０側の外径が若干小さい段付き形状を有する。小径部に、出力側キャリア軸受け３２の内輪が嵌合している。なお、出力側キャリア２２の大径部と小径部との間の段差面は、出力側キャリア軸受け３２の軸方向の端面に接触している。
【００２３】
出力側キャリア２２の大径部とケーシング１２との間に、オイルシール５２が設置されている。また、出力側キャリア２２の入力側Ｓｉを向く表面に、軸受け３９を保持するための凹部２２Ｃが形成されている。
【００２４】
入力側キャリア２４は、リング状であり、その外周面は、入力側Ｓｉの端部が他の部分よりも大きな外径にされた段差形状を有する。この段差面が、入力側キャリア軸受け３０の内輪の軸方向の端面に接触している。
【００２５】
入力側キャリア軸受け３０及び出力側キャリア軸受け３２の外径は、リングローラ１４の内径よりも大きい。入力側キャリア軸受け３０及び出力側キャリア軸受け３２には、アンギュラ玉軸受けが用いられる。入力側キャリア軸受け３０及び出力側キャリア軸受け３２は、入力側キャリア２４及び出力側キャリア２２に挟まれて、与圧が付与されている。
【００２６】
次に、変速機１０の作用について説明する。入力軸４０が回転すると、これに固定されている太陽ローラ１８が、例えば時計方向に回転する。遊星ローラ１６は、反時計方向に自転するとともに、時計方向に公転する。遊星ローラ１６の公転の回転数は、太陽ローラ１８の回転数に対して減速される。遊星ローラ１６の公転運動が、ピン部材２６Ｃを介して出力側キャリア２２及び出力軸２３に伝達される。
【００２７】
図３に、実施例１による変速機の評価装置のブロック図を示す。変速機１０にセンサ６０が取り付けられている。センサ６０には、例えば加速度センサが用いられる。センサ６０は、変速機１０から発生する振動を電気信号に変換し、演算装置６１に送出する。なお、センサ６０で、振動以外の時間変動情報、例えば、音波、トルク変動等の物理量を検知してもよい。音波を検知する場合には、センサ６０に集音マイクを用いればよい。トルク変動を検知する場合には、例えば、変速機１０の入力軸を駆動する電気モータの駆動電流を測定すればよい。
【００２８】
演算装置６１は、センサ６０から入力された時間変動情報に基づいて、種々の演算を行う。記憶装置６２は、演算装置の演算過程で用いられる種々のデータを記憶する。出力装置６４は、演算結果を出力する。入力装置６３を通して、オペレータが演算装置６１に指示を与える。
【００２９】
図４に、実施例１による変速機の評価方法の準備段階のフローチャートを示す。以下の説明では、センサ６０で検知される時間変動情報が、振動波形である場合について説明するが、以下に説明する方法は、時間変動情報が音波やトルク変動である場合にも適用することができる。
【００３０】
ステップＳＡ１において、複数の正常な変速機１０の各々の運転時の振動を、センサ６０で検知し、時間変動情報（波形）を取得する。この波形は、演算装置６１に入力される。
【００３１】
図７Ａ〜図７Ｃに、３個の変速機１０の各々から取得された波形の例を示す。例えば、１つの変速機１０から５秒間の波形を取得する。この波形から、最初の２００ｍｓの部分を切り出す。切り出された時間幅２００ｍｓの波形を、「参照波形」ということとする。なお、参照波形の時間幅は、必ずしも２００ｍｓである必要はない。演算装置６１は、得られた参照波形を、記憶装置６２に記憶させる。
【００３２】
図４のステップＳＡ２において、各参照波形の特徴量を算出する。特徴量とは、波形の形状を特徴付ける種々の物理量を意味する。本実施例１においては、特徴量ａ〜特徴量ｆの６種類の量を算出した。
【００３３】
特徴量ａとして、波形の標準偏差を採用し、特徴量ｂとして、波形の最大波高値を採用した。特徴量ａは、比較的振幅の小さな領域で振動している波形の平均的な振幅に対応する。このため、特徴量ａは、波形の「下層の高さ」ということができる。特徴量ｂは、大きな振幅を持つピークのうち、最も高いピークの振幅に相当する。このため、特徴量ｂは、波形の「上層の高さ（最大波高値）」ということができる。なお、上層の高さを算出する際に、ピークの高さが高いものから順番に、数個のピークを除外して、上層の高さを算出してもよい。これは、極稀に現れる外れ値の影響を排除するためである。
【００３４】
特徴量ｃとして、上層の高さと下層の高さとの比を採用した。特徴量ｄとして、信号非存在時間の最大値を採用した。特徴量ｅ及び特徴量ｆとして、それぞれピークの数、及び高いピークの数を採用した。
【００３５】
図９を参照して、測定時間（Δｔ）における「信号非存在時間の最大値」、「ピークの数」、及び「高いピークの数」について説明する。図９に波形の一例を示す。
【００３６】
波形の高さが閾値Ｐｔｈ０よりも低い区間Ｔ１〜Ｔ４を、「信号非存在区間」ということとする。「信号非存在時間の最大値」は、信号非存在区間の各々の時間幅の最大値を意味する。図９に示した波形においては、信号非存在区間Ｔ３の時間幅が最も長いため、「信号非存在時間の最大値」として信号非存在区間Ｔ３の時間幅が採用される。一般的に、波形に周期の長いうねりがあると、「信号非存在時間の最大値」が大きくなる。測定時間Δｔの間で最も高いピークＰ１の高さ（振幅）を「最大波高値」という。なお、極稀に現れる外れ値を除外するために、ピークの高さが最も高いものから順番にＮ個のピークを除外する場合には、測定時間Δｔの間で、高さがＮ＋１番目のピークの高さを「最大波高値」という。
【００３７】
「ピークの数」は、波形が閾値ＰｔｈＬを横切る箇所の数と定義される。図９においては、交差箇所Ｌ１〜Ｌ１０で、波形が閾値ＰｔｈＬを横切っている。この場合には、ピークの数は１０になる。「高いピークの数」は、波形が、閾値ＰｔｈＬよりも高い閾値ＰｔｈＨを横切る箇所の数と定義される。図９においては、交差箇所Ｈ１〜Ｈ４で、波形が閾値ＰｔｈＨを横切っている。この場合には、高いピークの数は４になる。なお、ピークの数、及び高いピークの数として、波形が閾値を下から上に横切った箇所の数、または波形が閾値を上から下に横切った箇所の数と定義してもよい。
【００３８】
図８に、正常な変速機の製品（個体）ごとに算出された特徴量ａ〜特徴量ｆの一例を示す。例えば、製品番号１の変速機の特徴量ａ〜特徴量ｆは、それぞれ２．３５３、１０．５５５、４．４８５、０．０２７８１６、７９、及び４２である。
【００３９】
図４に戻って説明を続ける。ステップＳＡ３において、ステップＳＡ２で算出された特徴量に基づいてクラスタ分析を行い、参照波形を複数のクラスタに分類する。一例として、階層的クラスタ分析手法が適用される。相互に類似度の高い参照波形が、同一のクラスタに属することになる。
【００４０】
図１０に、階層的クラスタ分析手法を適用して得られたデンドログラム（樹状図）の一例を示す。図１０に示した例では、複数の参照波形が、４つのクラスタＣＬ１〜ＣＬ４に分類される。図１０に示した例では、製品１、３、４から取得された参照波形がクラスタＣＬ１に分類され、製品６から取得された参照波形がクラスタＣＬ２に分類され、製品２から取得された参照波形がクラスタＣＬ３に分類され、製品５から取得された参照波形がクラスタＣＬ４に分類される。
【００４１】
例えば、クラスタＣＬ２に属する参照波形は、パワーが強い、または衝撃が多いという類似点を有する。クラスタＣＬ３に属する参照波形は、低周波成分が強いという類似点を有する。クラスタＣＬ４に属する参照波形は、上層の高さが相対的に高いという類似点を有する。クラスタＣＬ１には、他のクラスタに属しない参照波形が属し、これらの参照波形は、特に目立った特徴を持たない。
【００４２】
図７Ａの波形は、特に目立った特徴を持たない。図７Ｂの波形は、ピークの数、及び高いピークの数が多いという特徴を有する。図７Ｃの波形は、信号非存在時間の最大値が長いという特徴を有する。
【００４３】
図４に戻って説明を続ける。ステップＳＡ４において、クラスタ毎に、特徴量ａ〜特徴量ｆの各々について、平均値及び標準偏差を算出する。
【００４４】
図１１に、クラスタ毎に算出された特徴量の平均値及び標準偏差の一例を示す。例えば、クラスタＣＬ１に属する複数の参照波形の特徴量ａの平均値がＡａ１と算出され、特徴量ａの標準偏差がσａ１と算出される。算出された特徴量ａ〜特徴量ｆの各々の平均値及び標準偏差が、記憶装置６２（図３）に記憶される。本明細書において、クラスタに属する複数の参照波形の特徴量の平均値を、単に「クラスタの特徴量」という場合がある。
【００４５】
図５に、実施例１による変速機の評価方法の評価段階のフローチャートを示す。評価段階は、図１１に示したクラスタ毎の特徴量の平均値及び標準偏差が準備された後に実行される。
【００４６】
ステップＳＢ１において、評価対象となる変速機１０を運転させながら、センサ６０（図３）で振動を検知し、波形を取得する。図４のステップＳＡ４と同様に、取得された波形から、時間幅２００ｍｓの部分を切り出し、評価波形とする。この時間幅は、ステップＳＡ４で取得された参照波形の時間幅と同一とする。
【００４７】
ステップＳＢ２において、評価波形の特徴量ａ〜特徴量ｆを算出する。ステップＳＢ３において、ステップＳＢ２で算出された特徴量に基づいて、評価波形に最も類似しているクラスタを抽出する。類似するクラスタの抽出には、例えば最小二乗法を適用することができる。具体的には、クラスタ毎に、評価波形の特徴量と、クラスタの特徴量との差の二乗和を求める。この二乗和が最小になるクラスタが、最も類似するクラスタとして抽出される。
【００４８】
ステップＳＢ４において、抽出された類似のクラスタの特徴量と、評価波形の特徴量とに基づいて、評価波形の良否を判定する。
【００４９】
図６に、ステップＳＢ４の詳細なフローチャートを示す。ステップＳＢ４０１において、類似のクラスタの特徴量と、評価波形の特徴量との差を、特徴量ごとに算出する。ステップＳＢ４０２において、特徴量の差が予め定められた許容値以下か否かを判定する。この判定は、特徴量ごとに行われる。また、許容値も、特徴量ごとに予め設定されている。すべての特徴量について、特徴量の差が許容値以下であれば、ステップＳＢ４０３において、評価波形を正常と判定する。
【００５０】
少なくとも１つの特徴量において、類似するクラスタの特徴量と評価波形の特徴量との差が許容値を超える場合には、ステップＳＢ４０４において、評価波形を異常と判定する。
【００５１】
ステップＳＢ４０３またはＳＢ４０４の後、ステップＳＢ５（図５）において、判定結果を出力装置６４（図１）に出力する。
【００５２】
実施例１による方法では、良否の判定が、評価波形が類似するクラスタの特徴量を参照して行われ、他のクラスタの特徴量の影響を受けない。例えば、変速機には、組み立て作業者、組み立て環境や設置環境等に依存する製品（個体）ごとの特徴が存在する。例えば、平均的な個体に比べて低周波振動が強いが、正常に動作するもの、平均的な個体に比べて衝撃が多いが、正常に動作するもの等が存在する。このように、ある特徴を持つ個体は、類似する特徴を持つ他の正常な個体を基準として、良否の判定を行う。これにより、判定の精度を高めることができる。
【００５３】
実施例１では、良否判定のための基準となる参照波形を、予めクラスタに分類しておき、評価波形に類似するクラスタを参照して良否の判定を行うため、判定の精度を高めることができる。
【００５４】
上記実施例１では、ステップＳＡ２（図４）及びステップＳＢ２（図５）で、複数（６個）の特徴量を算出したが、算出する特徴量の数は６個に限定されない。例えば、１個の特徴量を算出してもよいし、２個〜５個の特徴量を算出してもよいし、７個以上の特徴量を算出してもよい。
【００５５】
また、ステップＳＡ３（図４）においてクラスタ分析で用いる特徴量と、ステップＳＢ４０１（図６）において、良否判定に用いる特徴量とは、同一でなくてもよい。例えば、ステップＳＡ３において、特徴量ａ〜特徴量ｄを用いてクラスタ分析を行い、ステップＳＢ４０１において、特徴量ａ、特徴量ｅ〜特徴量ｆを用いて特徴量の差を算出してもよい。
【００５６】
各クラスタに属する参照波形に対応する正常な変速機において、長期の運転中に異常が発生する場合がある。これらの異常発生状況を集計すると、クラスタ毎にどのような異常が発生し易いか特徴付けることができる場合がある。
【００５７】
ステップＳＢ４０２（図６）で異常と判定された場合、評価波形が類似するクラスタに基づいて、異常発生箇所を推定することが可能である。例えば、図７Ｃに示したように、信号非存在時間の最大値が長い特徴を有するクラスタに分類された波形が観測された場合には、ピン部材２６ｃ（図１、図２）に偏心が生じていると推定することができる。
【００５８】
次に、図１２〜図１４を参照して、実施例２について説明する。以下、実施例１との相違点に着目して説明し、同一の構成については説明を省略する。
【００５９】
実施例２による変速機の評価装置のブロック図は、図３に示した実施例１のものと同一である。また、実施例２による変速機の評価方法も、実施例１の図４のフローチャートと同一の準備段階を含む。実施例２の評価段階は、実施例１の説明で参照した図５のフローチャートと同一である。ただし、ステップＳＢ４の具体的な処理が、実施例１の処理と異なる。
【００６０】
図１２に、実施例２のステップＳＢ４の詳細なフローチャートを示す。ステップＳＢ４１１で、評価波形に類似するクラスタにおいて、評価波形のマハラノビス距離を算出する。
【００６１】
図１３に、クラスタＣＬ１における評価波形のマハラノビス距離ＤＣＬ１２の定義式を示す。図１３に示した定義式において、Ｘａ〜Ｘｆは、それぞれ評価波形の特徴量ａ〜特徴量ｆの値である。Ａａ１〜Ａｆ１及びσａ１〜σｆ１は、図１１に示したクラスタＣＬ１の特徴量の平均値及び標準偏差である。ｒ（ａ，ａ）〜ｒ（ｆ，ｆ）を含む行列は、クラスタＣＬ１の特徴量ａ〜特徴量ｆの相関行列である。他のクラスタにおいても、同様に、マハラノビス距離を算出することができる。
【００６２】
この相関行列は、ステップＳＡ４（図４）で、クラスタ毎の特徴量の平均値及び標準偏差が確定すると、算出可能であり、評価波形には依存しない。すなわち、評価対象のいずれの変速機の評価段階においても、相関行列は共通に使用することが可能である。従って、ステップＳＡ４で、予め相関行列を算出しておくことが好ましい。この相関行列は、図１１に示したクラスタ毎の特徴量の平均値及び標準偏差と共に、記憶装置６２（図３）に記憶される。相関行列が記憶装置６２に記憶されている場合には、変速機の評価ごとに繰返し実行されるステップＳＢ４１１において、相関行列を算出する必要はない。
【００６３】
評価波形と、クラスタＣＬ１に属する参照波形との類似度が高いほど、クラスタＣＬ１における評価波形のマハラノビス距離ＤＣＬ１２が短くなる。
【００６４】
ステップＳＢ４１２において、ステップＳＢ４１１で算出されたマハラノビス距離が許容値以下か否かを判定する。マハラノビス距離が、予め定められた許容値以下であるということは、評価波形と、正常な変速機から取得された参照波形との類似度が高いことを意味する。このため、マハラノビス距離が許容値以下である場合、ステップＳＢ４１３において、評価波形を正常と判定する。この許容値は、予め経験的に決定しておくことができる。
【００６５】
マハラノビス距離が許容値を超えている場合には、ステップＳＢ４１４において評価波形を異常と判定する。異常と判定された場合には、ステップＳＢ４１５において、各特徴量の寄与度を算出し、異常と判定された原因となる特徴量（原因変数）を特定する。以下、寄与度の算出方法について説明する。
【００６６】
図１４に、寄与度の算出に用いる直交表の一例を示す。図１４に示した直交表は、特徴量の数が６個の場合の例である。特徴量の数が６個以外の場合には、その数に応じて推奨される直交表を用いることが好ましい。直交表において、８個の組み合わせＣＢ１〜ＣＢ８が定義されている。直交表の丸記号及びクロス記号は、それぞれ当該組み合わせにおいて特徴量の「採用」及び「除外」を意味する。例えば、組み合わせＣＢ１においては、すべての特徴量ａ〜特徴量ｆが採用される。組み合わせＣＢ２においては、特徴量ａ〜特徴量ｃが採用され、特徴量ｄ〜特徴量ｆが除外される。
【００６７】
各組み合わせＣＢ１〜ＣＢ８ごとに、当該組み合わせに採用されている特徴量を用いて、評価波形に類似するクラスタにおける評価波形のマハラノビス距離Ｄ１２〜Ｄ８２を計算する。求められたマハラノビス距離Ｄ１２〜Ｄ８２から、それぞれＳＮ比ＳＮ１〜ＳＮ８を求める。ＳＮ比は、
ＳＮｉ＝−１０×ｌｏｇ１０（１／Ｄｉ２） （ｉ＝１〜８）
と定義される。
【００６８】
特徴量ａの寄与度Ｂａは、特徴量ａが採用されている組み合わせＣＢ１〜ＣＢ４のＳＮ比ＳＮ１〜ＳＮ４の平均値から、特徴量ａが除外されている組み合わせＣＢ５〜ＣＢ８のＳＮ比ＳＮ５〜ＳＮ８の平均値を減じることにより算出される。具体的には、
Ｂａ＝（ＳＮ１＋ＳＮ２＋ＳＮ３＋ＳＮ４）／４−（ＳＮ５＋ＳＮ６＋ＳＮ７＋ＳＮ８）／４
と定義される。他の特徴量ｂ〜特徴量ｆについても、同様に寄与度Ｂｂ〜寄与度Ｂｆを計算することができる。
【００６９】
寄与度の最も大きな特徴量が、原因変数として特定される。原因変数が特定されると、ステップＳＢ５（図５）において、判定結果と、原因変数とを出力する。
【００７０】
予め、異常が発生した変速機の波形が取得され、異常箇所と波形の特徴（平均値から大きくずれている特徴量）とを対応付けたデータベースが構築されている。ステップＳＢ４１５で特定された原因変数と、このデータベースとに基づいて、評価対象の変速機の異常箇所を推定することができる。
【００７１】
なお、実施例２においても、実施例１と同様に、正常な変速機から得られた波形をクラスタに分類しているため、良否判定の精度を向上させることができる。
【００７２】
上記実施例１及び実施例２では、ステップＳＢ３（図５）において、評価波形に類似するクラスタの抽出に最小二乗法を適用したが、その他の統計的手法を適用してもよい。例えば、マハラノビス−タグチ（ＭＴ）法、ニューラルネットワーク等を適用してもよい。
【００７３】
実施例１及び実施例２による方法の評価段階は、製品の出荷時に行ってもよいし、製品の備え付け時に行ってもよい。出荷時に評価を行う場合には、評価対象の変速機（個体）と同一型式の他の個体を基準として、評価が行われる。備え付け時に評価を行う場合には、評価対象の変速機（同一個体）の正常動作時に取得されている複数の時間変動情報（参照波形）を基準として、評価が行われる。
【００７４】
上記実施例１及び実施例２においては、評価対象として遊星ローラ型変速機を例に挙げたが、実施例１及び実施例２による評価方法は、他の変速機構を用いた変速機、例えば単純遊星変速機、直交歯車変速機、平行軸変速機等に適用することも可能である。
【００７５】
以上実施例に沿って本発明を説明したが、本発明はこれらに制限されるものではない。例えば、種々の変更、改良、組み合わせ等が可能なことは当業者に自明であろう。
【符号の説明】
【００７６】
１０ 変速機
１２ ケーシング
１４ リングローラ
１６ 遊星ローラ
１８ 太陽ローラ
２０ 遊星ローラユニット
２２ 出力側キャリア
２３ 出力軸
２４ 入力側キャリア
２６ 連結部材
３０ 入力側キャリア軸受け
３２ 出力側キャリア軸受け
３６ フランジ
３８ 貫通孔
４０ 入力軸
４２ 入力側ケーシング
４４ 軸受け
４６ ボルト
４８ オイルシール
５０ 仕切板
５２ オイルシール
６０ センサ
６１ 演算装置
６２ 記憶装置
６３ 入力装置
６４ 出力装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
正常状態の変速機の運転時に発生する複数の波形を、参照波形として取得し、取得された前記参照波形の少なくとも１つの特徴量に基づいて、前記複数の参照波形を複数のクラスタに分類する工程と、
評価対象の変速機を運転し、評価対象の変速機から発生する評価波形を取得する工程と、
前記複数のクラスタから、前記評価波形と最も類似度の高いクラスタを抽出する工程と、
抽出された前記クラスタに属する前記参照波形と、前記評価波形とに基づいて、前記評価波形の良否を判定する工程と
を有する変速機の評価方法。
【請求項２】
前記良否を判定する工程において、
前記抽出されたクラスタに属する参照波形の特徴量の平均値と、前記評価波形の対応する特徴量との差に基づいて、良否を判定する請求項１に記載の変速機の評価方法。
【請求項３】
前記良否を判定する工程において、前記抽出されたクラスタにおける前記評価波形のマハラノビス距離に基づいて、良否を判定する請求項１に記載の変速機の評価方法。
【請求項４】
前記良否を判定する工程において、前記評価波形が異常と判定された場合、前記評価波形の複数の特徴量のうち寄与度の最も大きな特徴量を特定する請求項３に記載の変速機の評価方法。
【請求項５】
前記複数のクラスタに分類する工程において、前記参照波形の複数の特徴量に基づいて、クラスタ分析を行う請求項１乃至４のいずれか１項に記載の変速機の評価方法。
【請求項６】
前記クラスタに分類する工程において用いられる前記特徴量は、前記参照波形の波形の最大波高値、及び標準偏差の少なくとも一方を含む請求項１乃至５のいずれか１項に記載の変速機の評価方法。
【請求項７】
前記クラスタに分類する工程において用いられる前記特徴量は、前記参照波形が、第１の閾値を横切った箇所の数、前記第１の閾値よりも大きい第２の閾値を横切った箇所の数を含む請求項１乃至６のいずれか１項に記載の変速機の評価方法。
【請求項８】
前記クラスタに分類する工程において用いられる前記特徴量は、前記参照波形が、第３の閾値を超えていない部分の各々の時間幅の最大値を含む請求項１乃至７のいずれか１項に記載の変速機の評価方法。
【請求項９】
前記評価波形と最も類似度の高いクラスタを抽出する工程において、最小二乗法、ニューラルネット、またはマハラノビス−タグチ法を用いる請求項１乃至８のいずれか１項に記載の変速機の評価方法。
【請求項１０】
変速機からの時間変動情報を検知するセンサと、
複数の参照波形を複数のクラスタに分類したときの各クラスタの特徴量、及び評価波形の特徴量が記憶される記憶装置と、
演算装置と、
前記演算装置の演算結果を出力する出力装置と
を有し、
前記演算装置は、
前記センサで検知された変速機からの時間変動情報を評価波形として、該評価波形の特徴量を算出し、
算出された前記評価波形の特徴量を前記記憶装置に記憶させ、
前記評価波形の特徴量、及び前記記憶装置に記憶されている前記クラスタの特徴量に基づいて、前記評価波形と最も類似度の高いクラスタを抽出し、
抽出された前記クラスタの特徴量と、前記評価波形の特徴量とに基づいて、前記評価波形の良否を判定し、
判定結果を前記出力装置に出力する変速機の評価装置。
【請求項１】
正常状態の変速機の運転時に発生する複数の波形を、参照波形として取得し、取得された前記参照波形の少なくとも１つの特徴量に基づいて、前記複数の参照波形を複数のクラスタに分類する工程と、
評価対象の変速機を運転し、評価対象の変速機から発生する評価波形を取得する工程と、
前記複数のクラスタから、前記評価波形と最も類似度の高いクラスタを抽出する工程と、
抽出された前記クラスタに属する前記参照波形と、前記評価波形とに基づいて、前記評価波形の良否を判定する工程と
を有する変速機の評価方法。
【請求項２】
前記良否を判定する工程において、
前記抽出されたクラスタに属する参照波形の特徴量の平均値と、前記評価波形の対応する特徴量との差に基づいて、良否を判定する請求項１に記載の変速機の評価方法。
【請求項３】
前記良否を判定する工程において、前記抽出されたクラスタにおける前記評価波形のマハラノビス距離に基づいて、良否を判定する請求項１に記載の変速機の評価方法。
【請求項４】
前記良否を判定する工程において、前記評価波形が異常と判定された場合、前記評価波形の複数の特徴量のうち寄与度の最も大きな特徴量を特定する請求項３に記載の変速機の評価方法。
【請求項５】
前記複数のクラスタに分類する工程において、前記参照波形の複数の特徴量に基づいて、クラスタ分析を行う請求項１乃至４のいずれか１項に記載の変速機の評価方法。
【請求項６】
前記クラスタに分類する工程において用いられる前記特徴量は、前記参照波形の波形の最大波高値、及び標準偏差の少なくとも一方を含む請求項１乃至５のいずれか１項に記載の変速機の評価方法。
【請求項７】
前記クラスタに分類する工程において用いられる前記特徴量は、前記参照波形が、第１の閾値を横切った箇所の数、前記第１の閾値よりも大きい第２の閾値を横切った箇所の数を含む請求項１乃至６のいずれか１項に記載の変速機の評価方法。
【請求項８】
前記クラスタに分類する工程において用いられる前記特徴量は、前記参照波形が、第３の閾値を超えていない部分の各々の時間幅の最大値を含む請求項１乃至７のいずれか１項に記載の変速機の評価方法。
【請求項９】
前記評価波形と最も類似度の高いクラスタを抽出する工程において、最小二乗法、ニューラルネット、またはマハラノビス−タグチ法を用いる請求項１乃至８のいずれか１項に記載の変速機の評価方法。
【請求項１０】
変速機からの時間変動情報を検知するセンサと、
複数の参照波形を複数のクラスタに分類したときの各クラスタの特徴量、及び評価波形の特徴量が記憶される記憶装置と、
演算装置と、
前記演算装置の演算結果を出力する出力装置と
を有し、
前記演算装置は、
前記センサで検知された変速機からの時間変動情報を評価波形として、該評価波形の特徴量を算出し、
算出された前記評価波形の特徴量を前記記憶装置に記憶させ、
前記評価波形の特徴量、及び前記記憶装置に記憶されている前記クラスタの特徴量に基づいて、前記評価波形と最も類似度の高いクラスタを抽出し、
抽出された前記クラスタの特徴量と、前記評価波形の特徴量とに基づいて、前記評価波形の良否を判定し、
判定結果を前記出力装置に出力する変速機の評価装置。
【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１３】
【図１４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【公開番号】特開２０１２−１８９３１９（Ｐ２０１２−１８９３１９Ａ）
【公開日】平成２４年１０月４日（２０１２．１０．４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−４１４３８（Ｐ２０１１−４１４３８）
【出願日】平成２３年２月２８日（２０１１．２．２８）
【出願人】（０００００２１０７）住友重機械工業株式会社 (2,241)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１０月４日（２０１２．１０．４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年２月２８日（２０１１．２．２８）
【出願人】（０００００２１０７）住友重機械工業株式会社 (2,241)
【Ｆターム（参考）】
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