近接駆動下における回転機械複数異常の高精度状態監視手法(第1報）(多入力多重要素ARモデルによる状態監視）

摘要

This paper proposes a novel condition monitoring method on rotary machineries by fault vibration signals extraction algorithm based on the proposed Multiplex Elements Auto Regressive Model with Multi-Input (MEAR-MI model), which can be removed influence of vibration signal components generated by other machineries located close range except for monitored and diagnosed rotary machinery. We intend to have attempted to demonstrate the effectiveness of the proposal MEAR-MI model and its extraction algorithm using an experimental rotary machine which, is constructed by a rotor, spur gears and rolling element bearings and an induction motor, which are connected to a drive and two driven shafts. The experimental machine can be artificially assumed three common faults such as an unbalanced rotor, a gear unbalance and wear gear teeth. Good results are obtained in this article, the ability of the proposal condition monitoring method is effectively identified. High precision condition monitoring by the method can be carried out under the environment of close range location.%本稿ではセンサ配置間に配置された複数の回転機械要素に生じる複数異常の高精度検出を目的とした状態監視手法を提案する。複数の機械要素で構成された機械設備の振動診断では設置したセンサに複数の機械要素から発生した信号が変調，合成され到達するため高精度な診断は困難である。各機械要素のみの振動信号を分離，さらにその異常成分のみを抽出することが可能になればより高精度な状態監視•診断が実現できる。ここでは入力点数を状態監視対象数に一致させた多入力多重要素自己回帰モデル(Multiplex Element Auto Regressive Model with Multi-Input)とそれを応用した状態監視手法を提案している。その有効性について実機，回転機械設備を用い発生させた局所歯車摩耗，ロータアンバランス，歯車アンバランスの状態監視を行い，検証している。