振動による状態監視法を用いたディーゼル機関異物混入時の異常振動検知

摘要

Railway traction machines are essential parts for a train to run. Therefore, we are developing a condition monitoring system (CMS) that detects the failures of the machines in the early stage to prevent transport disorders. The CMS observes the vibrations of a machine and detects abnormal vibrations with a machine learning algorithm that is based on nearest-neighbor analysis. In this paper, we present an improvement of the algorithm and the result of a contamination test with a traction diesel engine, which was conducted to verify the performance of the CMS. The test result shows that the abnormal vibrations due to the contamination are clearly detected with the CMS.%ディーゼル機関(エンジン)を動力源に持つ気動車は，非電化区間を走行する鉄道車両として広く用いられている。エンジン等の駆動用機器が故障すると多くの場合には気動車の継続運行ができなくなるため，エンジンの異常を早期に検知して走行中の故障を未然に防ぐことが望ましい。そこで，著者らはエンジン等の駆動用機器を対象として振動による状態監視方法の研究開発を行っている。これまでに，気動車での現車試験等により提案手法の有効性を確認した。しかし，現車試験では機器を実際に故障させる試験は実施が困難であるため，機器故障時の異常振動に対する提案手法の有効性を検証できていなかった。そこで，エンジン単体での定置試験設備を用いて，実際にエンジンを故障させる試験を行った。具体的にはエンジンの潤滑油に異物を混入し，エンジンが異常摩耗した状態を作り出し，その際の振動の異常を提案手法により検知させる試験を行った。