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JP6365526B2 - 小径ロールのベアリング劣化検出方法及びベアリング劣化検出装置 - Google Patents

小径ロールのベアリング劣化検出方法及びベアリング劣化検出装置

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JP6365526B2 JP2015256590A JP2015256590A JP6365526B2 JP 6365526 B2 JP6365526 B2 JP 6365526B2 JP 2015256590 A JP2015256590 A JP 2015256590A JP 2015256590 A JP2015256590 A JP 2015256590A JP 6365526 B2 JP6365526 B2 JP 6365526B2
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Description

本発明は、圧延ラインにおける小径ロールのベアリング劣化検出方法及びベアリング劣化検出装置に関する。
冷間圧延機やテンションレベラー等の鋼板処理設備においては、異常振動によって様々な製品不良が発生することが知られている。
例えば、図1(a)のように、圧延機における異常振動によって、鋼板に板厚変動を伴った変形であるチャタマークが生じることが広く知られている。
チャタマークの発生を防止するための技術を開示した文献として、以下の特許文献1及び2が挙げられる。
特許文献1には、冷間圧延機に設置された振動センサーにより測定された振動を、周波数解析することにより振動強度を求め、チャタマークの発生を検知している。より具体的には、周波数帯域毎に振動強度の閾値を設定しておき、この閾値よりも大きい振動強度が観測された場合にチャタマークが発生していると判定する技術が開示されている。
また、特許文献2には、鋼板の上下を挟むように設けられたC型フレームに、レーザー距離計と放射線厚さ計とを鋼板進行方向に並べて設置した装置によって、チャタマークを検出する技術が開示されている。
特開2015−9261号公報 特開2005−83820号公報
しかし、圧延時に生じる鋼板の製品不良としては、鋼板の板厚変動を伴うチャタマークとは別に、鋼板の板厚変動を伴わない波状変形も発生している。本発明者らの検討によると、図1(b)のように、鋼板の波状変形は、チャタマークのような圧延機における異常振動が原因で生じるのではなく、圧延機の前後で鋼板を支持する小径ロールにおける異常振動によって発生していることが見出された。より具体的には、小径ロールのベアリングが劣化(磨耗)して、小径ロールの回転時に異常な振動が発生するようになり、この異常振動によって鋼板が上下方向に繰り返し曲げ力を受けることにより、鋼板の波状変形が発生することが見出された。
しかし、従来、このような小径ロールの異常振動を検知する方法は知られていない。また、チャタマークの検知に用いられている従来公知の方法を用いても、このような小径ロールの異常振動を検知することは困難であった。
従来技術で鋼板の波状変形を検知することが困難な1つ目の理由として、ロールのベアリングの劣化に起因した振動は、ラインの速度、ベアリング損耗箇所等に応じて振動周波数が異なることが挙げられる。例えば、特許文献1のように、圧延機本体の固有振動数に近い周波数帯域に閾値を設定する方法では、圧延機の固有振動数から離れた周波数帯域にピークが見られる、ロールのベアリングの劣化に起因した振動を的確に検知することができない。
従来技術で波状変形を検知することが困難な2つ目の理由として、圧延機の入側及び出側には鋼板を支持するロールが多数配置されており、いずれのロールのベアリング損耗が振動の原因となっているかを特定することが難しいことが挙げられる。例えば、特許文献2のように、ライン上のいずれか1箇所のみで鋼板の振動を測定する方法では、いずれのロールのベアリングの損耗によって異常な振動が発生しているのかを特定することは困難である。
ベアリングの劣化が顕著(異常)であると、鋼板に大きな波状変形が生じて製品不良となる。このような場合、早期にベアリングの劣化したロールを検出して、ベアリングの交換等の処置を行うことで、製品不良の拡大を抑える必要がある。しかし、上述したように従来の方法では、いずれのロールのベアリングに異常が発生しているのかを特定することは難しく、製品不良の原因となっているベアリングを早期に検出することができないので、不良の製品が長期に亘って生産されることを防止できていない。
本発明は、上記の問題点に鑑みて完成されたものであり、劣化したロールのベアリングを早期に検出することのできる、小径ロールのベアリング劣化検出方法及びベアリング劣化検出装置を提供することを課題とする。
本発明の手段は、次の通りである。
[1]圧延機の入側又は出側に設けられた小径ロールの内、少なくとも1つの小径ロールで検出した振動信号を収集する、振動信号収集ステップと、収集した振動信号の高速フーリエ変換方式の周波数解析を行い、振動信号に含まれる周波数成分とそのスペクトル値を得る、FFT周波数解析ステップと、周波数解析の結果から、小径ロールのベアリングの劣化に由来する基本周波数のピーク、及び前記基本周波数のn倍(nは2以上の正の整数とする。)の周波数帯域におけるピークを抽出し、これらピークのスペクトル値のいずれかが、予め設定した閾値を超過した場合に、小径ロールのベアリング異常であると判定することを特徴とする小径ロールのベアリング劣化検出方法。
[2]圧延機の入側又は出側に設けられた小径ロールの内、少なくとも1つの小径ロールに取り付けられ、振動信号を収集する振動センサーと、該振動センサーからの振動信号について高速フーリエ変換方式の周波数解析を行い、振動信号に含まれる周波数成分とそのスペクトル値とを得て、小径ロールのベアリングの劣化に由来する基本周波数のピーク及び前記基本周波数のn倍(nは2以上の正の整数とする。)の周波数帯域におけるピークを抽出し、ピークのスペクトル値のいずれかが、予め設定した閾値を超過した場合に、小径ロールのベアリング異常であると判定する演算装置と、を有することを特徴とする小径ロールのベアリング劣化検出装置。
本発明によって、圧延ラインにおける小径ロールのベアリングの劣化を早期に検出して、製品不良の大量発生を未然に防ぐことができる。
図1は、圧延機由来の異常振動による鋼板のチャタマーク発生、及び小径ロール由来の異常振動による鋼板の波状変形発生の説明図である。 図2は、本発明に係る小径ロールのベアリング劣化検出装置の構成図である。 図3は、演算装置における処理フローを示す説明図である。 図4は、実施例における、ベアリング交換前後のFFT周波数解析結果を示すグラフである。
まず、図2を用いて本発明について具体的に説明する。
鋼板9を圧延する圧延機11の入側(図面の左側)及び出側(図面の右側)には、多数の小径ロール2が設けられる。これらの小径ロール2としては、テンションメータロール、デフレクターロール、及びパスラインロール等が挙げられる。本発明では、これら小径ロール2の少なくとも1つ、好ましくは圧延機11の入側及び出側にある全ての小径ロール2に、振動センサー(図示せず)が設けられる。尚、圧延機11としては、例えば、冷間圧延機、調質圧延機(スキンパスミル)等が挙げられる。
振動センサーは、小径ロール2を支持する両端側(op側、dr側とも称する。)のベアリングのロールチョックにタップを切り、ねじ込み方式で取り付けることができる。振動センサーとしては、圧電素子型振動センサーが好適例であるが、その他如何なる方式の振動センサーを用いてもよい。振動センサー1によって、鋼板9が通過する際に発生する小径ロール2の振動が検出される。
振動センサー1で計測された振動データは、振動センサー1に内蔵されるアンプにより電気信号に変換される。この電気信号は演算装置3に送られる。より具体的には、演算装置3は、データ処理部4とデータ蓄積部5とからなり、振動データはまずデータ処理部4に送られる。
データ処理部4は、振動データについて高速フーリエ変換(Fast Fourier Transform、FFT)方式による周波数解析を行い、小径ロール2のベアリング異常に起因する振動ピークを抽出し、閾値との比較を行ってベアリング異常を検出する。
一方、データ蓄積部5は、将来の周波数解析に役立てるために、データ処理部4にて入力・処理されたデータを蓄積・記憶する。
図3を用いて演算装置3におけるフローについて説明する。まず、各小径ロールのベアリングに設置された振動センサーにて測定された振動信号を収集する(S1)。次に、振動信号を用いて周波数解析を行うことで、振動信号に含まれる周波数成分とその大きさ(スペクトル値)とが得られる(S2)。
次に、周波数解析の結果から、小径ロールのベアリングに起因する振動(波状変形の発生要因)のピークを抽出する(S3)。より具体的には、振動信号としては、圧延機に起因する振動(チャタマークの発生要因)と、小径ロールのベアリングに起因する振動(波状変形の発生要因)とが主に測定されうるところ、後者に該当するピークのみを抽出する。
圧延機に起因する振動の場合、スペクトル値のピークは圧延機の固有周波数の前後に単独で存在し、周期的なピークはほとんど見られない。一方で、小径ロールのベアリングに起因する振動の場合、スペクトル値のピークは、ライン速度とベアリングの損耗位置とから決まる基本周波数(f)及び基本周波数のn倍(nは2以上の整数)の周波数帯域(2×f、3×f、・・・)で、周期的に発生する。尚、基本周波数(f)は、通常、圧延機の固有周波数よりも大きく、5Hz〜1000Hz程度である。
演算装置3は、前記基本周波数(f)におけるピークを抽出する。次に、基本周波数(f)におけるピークのスペクトル値と、予め設定しておいた閾値との大小関係を比較する(図3のS4)。スペクトル値が閾値よりも大きい場合、ベアリングの劣化に由来する異常が生じていると判断される。異常を検知した場合には、演算装置3は警報を発するようにすることが好ましい。
また、演算装置3は、基本周波数(f)だけでなく、基本周波数(f)のn倍(nは2以上の整数)の周波数帯域におけるピークを抽出する。この場合も同様に、演算装置3は、各ピークのスペクトル値と予め定められたスペクトル値との大小関係を判定する。これら複数のピーク(fのピーク、2×fのピーク、3×fのピーク、・・・)のスペクトル値のうち、少なくともいずれか1つが閾値を越えていると、ベアリングの劣化に由来する異常が生じていると判断される。
基本周波数(f)のn倍の周波数帯域とは、基本周波数の整数倍の値(2×f、3×f、・・・)だけでなく、整数倍の値から若干前後する周波数領域をも含む。例えば、基本周波数の整数倍の±10Hz程度の領域を含んでいてもよい。
判定に用いられる閾値は、圧延の各種条件により適宜決定される。このような条件の一例として、コイル情報(鋼種、用途、板厚、板幅等)やライン情報(ライン速度、トラッキング長、張力等)が挙げられる。これらの各種条件は、閾値の設定の際に考慮できるように、演算装置3へと適宜入力される。例えば、図2の例では、演算装置3とは別体に構成された処理装置6、7、8から、コイル情報及びライン情報等を適宜データ処理部4へ入力することができる。
また、閾値を設定する際には、過去の操業時の実績を参照することもできる。例えば、データ処理部4は、データ蓄積部5に蓄積された過去の周波数解析結果を検索し、過去の操業状況と現在の操業状況とを照らし合わせて、閾値の設定を行うようにしてもよい。
基本周波数(f)において設定される閾値と、基本周波数(f)のn倍の周波数帯域で設定される閾値とは、同じ値であってもよいし違う値であってもよい。
複数の小径ロールに振動センサーを設ける例では、それぞれの小径ロールから出力された信号は、別々にFFT周波数解析の実行、ピークの抽出、及びピークのスペクトル値と閾値との照合が行われる。これにより、ベアリングの異常が検知された場合に、いずれの小径ロールに該当するのかを特定することができる。
いずれかのベアリングに異常が生じていると判断された場合には、鋼板に波状変形が生じ、製品不良に到る可能性が高い。そこで、作業者は、製品不良がこれ以上拡大しないように、各種の回避処置を行うことができる。具体的には、まず、既に製造された鋼板に不良がないか否かを確認する。既に製造された鋼板に不良がある場合には、ラインを止めた後に、該当する小径ロールやベアリング等を交換すればよい。
瞬間的に発生する振動の発生を検知するために、振動信号を収集、解析するインターバルはなるべく小さくすることが好ましい。好ましくは、1〜3秒毎に1回程度、振動信号の収集及び周波数解析を行うのがよい。一例として、0.2msの周期で0.6秒分の振動信号を収集し、FFT周波数解析、ピークの抽出、及びベアリングの異常判定を続く0.4秒の間に処理することで、1秒に1回の頻度で振動信号を収集、解析することができる。
尚、演算装置3は、小径ロールに由来する異常振動だけでなく、圧延機に由来する異常振動を検知するようにすることもできる。圧延機に由来する異常振動は、圧延機にて鋼板に発生した振動が、鋼板を介して小径ロールへと伝えられるものである。具体的には、演算装置3は、圧延機の固有周波数の前後におけるピークを抽出し、このピークのスペクトル値が閾値よりも高い場合には、チャタマークが発生する危険性があるとして警報を発するようにしてもよい。この場合に、チャタマークの危険を知らせる警報と、小径ロール起因の振動による波状変形の危険性を知らせる警報とを区別できるようにすれば、作業者がそれぞれの異常に応じて適切な対応をとることができる。
本発明の実施例として、板厚が0.504mmで板幅が1235mmの一般軟鋼について、通板速度700prmで調質圧延を行い、調質圧延機の前後における小径ロールに設けられた振動センサーを用いて、振動の測定を行った。小径ロールの1つにおけるFFT周波数解析結果を図4の上側に示す。この小径ロールでは、基本周波数(f)61Hz、fの整数倍の周波数帯域(121Hz、182Hz、及び243Hz)にスペクトルのピークが観察された。これらのピークのうち243Hzにおけるスペクトル値が、設定していた閾値よりも大きいと判定された。これにより、当該小径ロールのベアリングは、劣化による異常が発生していると判定された。
異常が検出された当該小径ロールを、ベアリングごと新品の小径ロールに交換し、同様の実験を行った。交換後のFFT周波数解析結果を図4の下側に示す。小径ロールの交換によって、基本周波数、及びそのn倍の周波数帯域におけるピークが消失しており、小径ロールに由来する異常振動を解消することができた。
1 振動センサー
2 小径ロール
3 演算装置
4 データ処理部
5 データ蓄積部
6、7、8 処理装置
9 鋼板
11 圧延機

Claims (2)

  1. 圧延機の入側又は出側に設けられた小径ロールの内、少なくとも1つの小径ロールで検出した振動信号を収集する、振動信号収集ステップと、
    収集した振動信号の高速フーリエ変換方式の周波数解析を行い、振動信号に含まれる周波数成分とそのスペクトル値を得る、FFT周波数解析ステップと、
    周波数解析の結果から、小径ロールのベアリングの劣化に由来する基本周波数のピーク、及び周期的に発生する前記基本周波数のn倍(nは2以上の正の整数とする。)の周波数帯域におけるピークを抽出し、これらピークのスペクトル値のいずれかが、予め設定した閾値を超過した場合に、小径ロールのベアリング異常であると判定することを特徴とする小径ロールのベアリング劣化検出方法。
  2. 圧延機の入側又は出側に設けられた小径ロールの内、少なくとも1つの小径ロールに取り付けられ、振動信号を収集する振動センサーと、
    該振動センサーからの振動信号について高速フーリエ変換方式の周波数解析を行い、振動信号に含まれる周波数成分とそのスペクトル値とを得て、小径ロールのベアリングの劣化に由来する基本周波数のピーク及び周期的に発生する前記基本周波数のn倍(nは2以上の正の整数とする。)の周波数帯域におけるピークを抽出し、ピークのスペクトル値のいずれかが、予め設定した閾値を超過した場合に、小径ロールのベアリング異常であると判定する演算装置と、を有することを特徴とする小径ロールのベアリング劣化検出装置。
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