JP6475906B2 - Hulling machine monitoring device - Google Patents
Hulling machine monitoring device Download PDFInfo
- Publication number
- JP6475906B2 JP6475906B2 JP2012261477A JP2012261477A JP6475906B2 JP 6475906 B2 JP6475906 B2 JP 6475906B2 JP 2012261477 A JP2012261477 A JP 2012261477A JP 2012261477 A JP2012261477 A JP 2012261477A JP 6475906 B2 JP6475906 B2 JP 6475906B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vibration
- unit
- analysis
- detection unit
- vibration detection
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M7/00—Vibration-testing of structures; Shock-testing of structures
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
- G01H1/00—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector
- G01H1/003—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector of rotating machines
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
Description
本発明は、回転機械の現在の運転状態や異常等を検出したり、回転機械の将来の故障を予知したりする回転機械のモニタリング装置に関する。 The present invention relates to a monitoring device for a rotating machine that detects a current operating state or abnormality of the rotating machine or predicts a future failure of the rotating machine.
従来、装置の運転等に伴う各種振動を検知して各部の現在の運転状態や異常等を検出したり、あるいは、装置の運転等に伴う各種振動を検知して将来の故障を予知したりする回転機械のモニタリング装置または振動検出装置は周知である。 Conventionally, various vibrations associated with the operation of the device are detected to detect the current operating state and abnormality of each part, or various vibrations associated with the operation of the device are detected to predict future failures. Monitoring devices or vibration detection devices for rotating machines are well known.
従来の振動検出装置として、例えば、特許文献1に記載の発明は、振動検出部と、高速フーリエ変換(FFT)処理を行う演算部とを備え、当該装置の制御部との間で当該装置の機種または検出項目を種別するための種別情報伝達手段を備え、上記演算部で処理した演算結果を機種別または検出項目別に前記制御部に出力すべく構成したものであり、これにより、指定された機種のみの演算を実施するだけで波形解析が実現でき、各種の振動波形による解析箇所を、仕様が共通の振動検出ユニットで賄うことができるようになる。つまり、無人精米機以外の農業用トラクタ、コンバイン、田植機、乾燥機、籾摺機等のいずれの農業用機械にも適用することができることになり、振動検出装置の量産化が促進されてコストダウンが図れるという利点がある。
As a conventional vibration detection device, for example, the invention described in
上記振動検出装置の振動波形の解析の結果、制御部が異常状態と判定すると、当該農業用機械に対して異常警報を出力したり、搬送系をオン・オフ制御して流量の調節を行ったりするものである。 As a result of analyzing the vibration waveform of the vibration detection device, if the control unit determines that the state is abnormal, an abnormality alarm is output to the agricultural machine, or the flow rate is adjusted by controlling the on / off of the transport system. To do.
しかしながら、上記特許文献1に記載の振動検出装置にあっては、振動波形の検出値が、予め設定しておいた基準の閾値を一回でも超えた場合に画一的に異常状態と判定するものであり(図10参照)、例えば、機械の個体差や運転条件によっては通常運転の場合であっても異常と判定したり、異常運転の場合であっても通常運転と判定したり、誤判定することが多々あった。これは、一個の閾値の設定値のみで正常・異常判定するためと思われる。
However, in the vibration detection apparatus described in
本発明は上記問題点にかんがみ、機体の個体差や運転条件によって運転状態や異常等を誤判定することのない回転機械のモニタリング装置を提供することを技術的課題とする。 In view of the above problems, it is a technical object of the present invention to provide a monitoring device for a rotating machine that does not erroneously determine an operating state, an abnormality, or the like depending on individual differences or operating conditions.
上記課題を解決するため本発明は、籾摺機の運転時に生じる振動を検出する振動検出部と、該振動検出部と電気的に接続して得られた振動の振動波形を解析し、振動波形の解析結果から籾摺機の現在の運転状態や籾摺機の将来の故障を予測する制御部と、該制御部による予測結果を操作者に報知する表示部とを備えた籾摺機のモニタリング装置であって、前記制御部は、前記振動検出部により得られた振動の振動波形のうち、籾摺開始直後の振動波形と、籾摺開始直後から所定時間を経過し、かつ籾摺り中の振動波形との2つの振動波形のみを、それぞれ時間軸方向に分割して主成分分析して識別指数DI値を求め、該DI値をあらかじめ設定した階層に層別する相関抽出法による分析処理を行う分析処理部と、前記振動検出部により得られた振動の振動波形から振動速度の実効値を求め、該実効値をあらかじめ設定した階層に層別する振動速度分析処理部と、前記相関抽出法による分析処理で得られた診断結果及び前記振動速度分析処理で得られた診断結果に基づいて総合的な判定を行う総合判定処理を実行するとともに、該総合判定処理を実行するに先立って前記相関抽出法による分析処理及び前記振動速度分析処理を時間的に同時に処理されるように並列処理する並列処理部と、を備え、前記振動検出部が複数個設けられていて、該複数個の振動検出部と前記制御部との間に測定対象となる任意の振動検出部を選択するための切換器を設ける、という技術的手段を講じた。
In order to solve the above problems, the present invention analyzes a vibration waveform of a vibration obtained by electrically connecting to a vibration detector that detects vibration generated during operation of the huller , and the vibration waveform. Of a hulling machine provided with a control unit that predicts the current operating state of the hulling machine from the analysis result of the hulling machine and a future failure of the hulling machine , and a display unit that notifies the operator of the prediction result by the control unit an apparatus, wherein the control unit of the vibration waveform of the vibration obtained by the vibration detection unit, and the vibration waveform after hulling started, a predetermined time elapses from immediately after hulling initiated and vibration during hulling Only the two vibration waveforms of the waveform are divided in the time axis direction, respectively, and principal component analysis is performed to obtain an identification index DI value, and analysis processing is performed by a correlation extraction method in which the DI value is stratified into a preset hierarchy. Obtained by the analysis processing unit and the vibration detection unit. A vibration speed analysis processing unit that obtains an effective value of vibration speed from a vibration waveform of vibration and stratifies the effective value into a preset hierarchy, a diagnosis result obtained by analysis processing by the correlation extraction method, and the vibration speed analysis Comprehensive determination processing for performing comprehensive determination based on the diagnosis result obtained by the processing is performed, and the analysis processing by the correlation extraction method and the vibration velocity analysis processing are performed temporally prior to executing the comprehensive determination processing. A parallel processing unit that performs parallel processing so as to be processed simultaneously, and a plurality of the vibration detection units are provided, and an arbitrary measurement target is provided between the plurality of vibration detection units and the control unit The technical means of providing the switch for selecting the vibration detection part of this was taken.
また、請求項2記載の発明は、前記測定対象となる任意の振動検出部の振動データを取得する際は、前記切換器のセレクターを測定対象となる任意の振動検出部にセットすることによって行うものであり、前記表示部は、前記測定対象となる任意の振動検出部に応じた前記総合判定処理の判定結果を受けて前記操作者に視覚的に表示可能となるよう、通常の運転状態であって正常であるときは「緑ランプ」を点灯して正常を表示し、消耗部品の交換時期が迫っている場合など異常を発生させる可能性が高い場合は「黄ランプ」を点灯して注意喚起の表示をし、異常発生が目前に迫っていて非常停止するなどの緊急事態発生の場合は「赤ランプ」を点灯して緊急停止の表示をするように設定されていることを特徴とするものである。 According to a second aspect of the present invention , when acquiring vibration data of an arbitrary vibration detection unit to be measured, the selector of the switch is set to an arbitrary vibration detection unit to be measured. The display unit receives a determination result of the comprehensive determination process according to an arbitrary vibration detection unit to be measured, and can be visually displayed to the operator in a normal driving state. If it is normal, turn on the “green lamp” to indicate normality, and if there is a high possibility that an abnormality will occur, such as when it is almost time to replace consumables, turn on the “yellow lamp”. In the event of an emergency such as an alert display and an emergency stop due to the occurrence of an abnormality, it is set to display the emergency stop by turning on the "red lamp" Is.
請求項1記載の発明によれば、振動検出部から籾摺機の運転時に生じる振動を検出し、これの振動波形を解析する際に、第1に、振動波形のうち、籾摺開始直後の振動波形と、籾摺開始直後から所定時間を経過し、かつ籾摺り中の振動波形の2つの振動波形のみを、それぞれ時間軸方向に分割して主成分分析して識別指数DI値を求め、該DI値をあらかじめ設定した階層に層別する相関抽出法による分析処理を行い、第2に、振動波形から振動速度の実効値を求め、該実効値をあらかじめ設定した階層に層別する振動速度分析処理を行い、第3に、前記相関抽出法による分析処理で得られた診断結果及び前記振動速度分析処理で得られた診断結果に基づいて総合的な判定を行う総合判定処理が行われるため、従来のような基準の閾値を一回でも超えた場合に画一的に異常状態と判定するものとは異なり、判定精度が著しく向上するものとなる。すなわち、第1の相関抽出法による分析処理において、例えば、4階層で層別するとともに、第2の振動速度分析処理において、例えば、4階層で層別する一方、第3の総合判定処理においては、4行×4列の合計16通りの閾値に区分される。これにより、機体の個体差や運転条件によってきめ細かく正常・異常の判定が行われ、誤判定を極力少なくすることができる。
また、該総合判定処理を実行するに先立って、前記相関抽出法による分析処理と前記振動速度分析処理とを、時間的に同時に処理されるように並列処理するものであり、複数の分析処理であっても処理時間を短縮して高速化することができる。
なお、前記振動検出部は複数個設けられていて、該複数個の振動検出部と前記制御部との間に測定対象となる任意の振動検出部を選択するための切換器が設けられているから、機種別の振動の検出や測定箇所別の振動の検出が可能で、しかも、振動波形の解析を共通の振動検出ユニットで賄うことができ、コストを大幅に削減することができる。
According to the first aspect of the present invention, when vibration generated during operation of the hulling machine is detected from the vibration detecting unit and the vibration waveform is analyzed, first, of the vibration waveform, immediately after the start of hulling . the vibration waveform, and a predetermined time elapses from immediately after hulling start, and only two of the vibration waveform of the vibration waveform in the huller, obtains an identification index DI value by principal component analysis each divided in the time axis direction, the Analyzing by correlation extraction method that divides DI values into preset layers, secondly, calculating vibration velocity effective value from vibration waveform and stratifying the effective value into preset layer Third, because a comprehensive determination process is performed in which comprehensive determination is performed based on the diagnosis result obtained by the analysis process by the correlation extraction method and the diagnosis result obtained by the vibration speed analysis process, Once the standard threshold value as before Unlike to determine if the well exceeds the uniformly abnormal state, and that the determination accuracy is significantly improved. That is, in the analysis processing by the first correlation extraction method, for example, the layers are classified into four layers, and in the second vibration velocity analysis processing, for example, the layers are classified into four layers, while in the third comprehensive determination processing The threshold value is divided into a total of 16 threshold values of 4 rows × 4 columns. As a result, the normal / abnormal determination is made finely according to the individual differences of the aircraft and the operating conditions, and the erroneous determination can be reduced as much as possible.
Prior to executing the comprehensive determination process, the analysis process by the correlation extraction method and the vibration velocity analysis process are processed in parallel so as to be processed simultaneously in time, and a plurality of analysis processes are performed. Even if it exists, processing time can be shortened and it can speed up.
Note that a plurality of vibration detection units are provided, and a switch for selecting an arbitrary vibration detection unit to be measured is provided between the plurality of vibration detection units and the control unit. Therefore, it is possible to detect vibrations by model and to detect vibrations at each measurement location, and the vibration waveform can be analyzed by a common vibration detection unit, which can greatly reduce costs.
また、請求項2記載の発明によれば、前記測定対象となる任意の振動検出部の振動データを取得する際は、前記切換器のセレクターを測定対象となる任意の振動検出部にセットすることによって行うものであり、前記表示部は、前記測定対象となる任意の振動検出部に応じた前記総合判定処理の判定結果を受けて操作者に視覚的に表示可能となるよう、通常の運転状態であって正常であるときは「緑ランプ」を点灯して正常を表示し、消耗部品の交換時期が迫っている場合など異常を発生させる可能性が高い場合は「黄ランプ」を点灯して注意喚起の表示をし、異常発生が目前に迫っていて非常停止するなどの緊急事態発生の場合は「赤ランプ」を点灯して緊急停止の表示をするように設定されているから、例えば、総合判定処理で4行×4列の合計16通りの閾値に区分されたものを、「正常」、「注意」又は「危険」の計3通りに区分して知らせることから、作業者に速やかに機械の状態を認識させることができる。 According to a second aspect of the present invention, when acquiring vibration data of an arbitrary vibration detection unit to be measured, the selector of the switch is set to the arbitrary vibration detection unit to be measured. The display unit receives a determination result of the comprehensive determination process corresponding to the arbitrary vibration detection unit to be measured, and can be visually displayed to an operator so that the display unit can be visually displayed. If it is normal, turn on the “green lamp” to display normality, and turn on the “yellow lamp” if there is a high possibility that an abnormality will occur, such as when it is almost time to replace consumable parts. In the event of an emergency such as a warning display, an emergency is approaching, and an emergency stop occurs, it is set to display an emergency stop by turning on the `` red lamp ''. 4 rows x 4 in comprehensive judgment processing Those which are classified into threshold of a total of 16 types, "normal", since the informing by dividing the total of three types of "attention" or "danger", it is possible to quickly recognize the state of the machine to the operator .
まず、本発明を籾摺機に用いた場合について説明する。図1は籾摺機の全体構成を示す概略縦断面図であり、図2は籾摺機の駆動部の形態を示す後方斜視図である。 First, the case where this invention is used for a hulling machine is demonstrated. FIG. 1 is a schematic longitudinal sectional view showing the overall configuration of the hulling machine, and FIG. 2 is a rear perspective view showing the form of the drive unit of the hulling machine.
図1に示すように、籾摺機1は、機枠2内に、第1のロール軸5に回転可能に軸支された第1の脱ぷロール3と、第2のロール軸6に回転可能にかつ第1の脱ぷロール3に接近したり遠ざかったり調整可能に取り付けられた第2の脱ぷロール4とが互いに内方向に且つ互いに異なる速度で回転するように配置されている。
As shown in FIG. 1, the
機枠2上部には、脱ぷすべき穀物を供給する供給口7が設けられている。この供給口7の直下には穀物の流量を調整可能とした振動フィーダ8から落下した穀物を第1、第2の脱ぷロール3,4間に送り込むための案内シュート9が所定の傾斜角をもって設けられている。なお、案内シュート9は、その幅が第1、第2の脱ぷロール3,4の幅とほぼ等しいように構成されている。そして、第1のロール軸5と第2のロール軸6とを結ぶ直線と、案内シュート9から投げ出される穀物の飛行軌跡とがほぼ垂直に交わるように構成すれば、第1、第2の脱ぷロール3、4に穀物が供給される際、穀物がはじかれて姿勢が乱れることが少なく、砕粒の発生が抑えられるという構成である。
In the upper part of the
図2に示すように、機枠2の中央部には、後述する第1の駆動モータ10が設けられ、また、機枠2の左側面には第2の駆動モータ11が設けられている。第1のロール軸5の外側寄りに第1の小径プーリ16が回動可能に取り付けられ、また、第2のロール軸6の外側寄りに第1の大径プーリ18が回動可能に取り付けられている。これら第1の小径プーリ16及び第1の大径プーリ18と、第1の駆動モータ10の駆動プーリ12と、第1の駆動モータ10下方に設けられたアイドラプーリ20とに無端ベルトが掛け渡されて第1駆動系統が形成されている。
そして、第1駆動系統用の無端ベルト14は、第1の小径プーリ16と第1の大径プーリ18とが互いに内向きに回転するように、第1の小径プーリ16にはベルト腹面にて掛け回されるとともに第1の大径プーリ18にはベルト背面にて掛け回され、且つ無端ベルト14が籾摺機1の後方から見て反時計回りに回転するように駆動される。
As shown in FIG. 2, a
The
第1のロール軸5には、さらに第1の小径プーリ16に近接した内側に(第1の脱ぷロール側に)第2大径プーリ17が回転可能に取り付けられている。また、第2ロール軸6には、さらに、第1大径プーリ18に近接した内側に(第2の脱ぷロール側に)第2小径プーリ19が回転可能に取り付けられている。さらに、第2の大径プーリ17と第2小径プーリ19と第2の駆動モータ12の駆動プーリ13とアイドラプーリ21とに無端ベルト15が掛け渡されて、第2駆動系統が形成されている。
そして、第2駆動系統用の無端ベルト15は、第2の大径プーリ17と第2の小径プーリ19とが互いに内向きに回転するように、第2の大径プーリ17にはベルト背面にて掛け回されるとともに第2の小径プーリ19にはベルト腹面にて掛け回され、且つ無端ベルト15が籾摺機の後方から見て時計回りに回転するように駆動される。
A second large-
The
図3は振動検出ユニットの全体構成を示すブロック図である。符号50は、振動検出ユニットであり、精米工場など施設内に設置されている、籾摺機、精米機、石抜き機、粒選別機などの複数の機械に対し、各種の機械ごとに種別に振動の検出ができるように加速度センサなどの複数の振動検出部51・・・を備えている。そして、図1、図2に示した籾摺機1の場合、第1のロール軸5の軸受近傍に振動検出部51を1個、第2のロール軸6の軸受近傍に振動検出部51を1個それぞれ設置するのが好ましい。そして、この振動検出ユニット50は、複数の振動検出部51・・・から測定対象となる任意の振動検出部51を選択するためのセレクター52aを備えた切換器52と、検出した信号の増幅器53と、検出した信号から任意の周波数帯域を取り出すバンドパスフィルタ54と、A/D変換器55と、検出信号を入力して、故障判定部56b、故障予知診断部56a及び検出出力結果を演算し、かつ、総合的な判断を下す演算部56cからなる制御部56とを備えて主要部が構成される。さらには、振動検出ユニット50と外部との間で情報の受発信を行う通信部57と、振動検出ユニット50の各種設定を行う操作部59と、制御部56からの判断の結果、機械の運転状態や異常等を判定する表示器58と、USBメモリの抜き差しが可能なシリアル・バスからなるUSBインターフェース60と、読み出し・書き出しメモリ等から構成される記憶部61と、カレンダ機能を備えたカレンダ部62とが設けられている。
FIG. 3 is a block diagram showing the overall configuration of the vibration detection unit.
図4は対象機械の振動を解析して故障判定・故障予知診断を行うフローチャートである。対象となる回転機械として図1及び図2の籾摺機1を例に挙げて説明する。
FIG. 4 is a flowchart for performing failure determination / failure prediction diagnosis by analyzing vibration of the target machine. An explanation will be given by taking the hulling
ステップ101では、籾摺機1の振動波形データとして籾摺機1が動作し始めてから動作し終えるまでの動作期間のうち任意の振動データを取得して振動を解析し、故障判定・故障予知診断を行うことになる。
In
次に、上記ステップ101の振動データの取得後、並列状に設けたステップ102及びステップ103の処理が時間的に同時に処理される。
Next, after the vibration data is acquired in
ステップ102は、相関抽出法による分析処理である。これは、取得した振動波形データを周波数スペクトル強度に基づいて主成分分析を行い、識別指数DI値を算出することにより行われる。この処理では、取得した複数の振動波形データの全体を俯瞰的にとらえて、その特徴から近い将来に、機械の故障が起きるか否かを予知診断することができるものである。
ステップ103は、ステップ102と並行して分析を行うRMS振動速度分析処理である。これは、取得した振動データの実効値(RMS振動速度)に基づき、機械の状態監視と診断に関する一般ガイドライン(ISO基準)により分析を行うものである。この処理では、取得した振動データを加工せず、そのまま利用するので、取得した振動データが許容値を超えているか否かをすぐに知ることができる。つまり、現時点で許容値に対してどのような状態にあるかを即座に知ることができ、結果報告の迅速性が期待できるのである。
Step 102 is an analysis process by a correlation extraction method. This is performed by performing principal component analysis on the acquired vibration waveform data based on the frequency spectrum intensity and calculating an identification index DI value. In this process, the entire acquired plurality of vibration waveform data can be seen from a bird's-eye view, and it is possible to predict whether or not a machine failure will occur in the near future based on the characteristics.
Step 103 is an RMS vibration speed analysis process in which analysis is performed in parallel with step 102. This is based on the general guidelines (ISO standards) on machine condition monitoring and diagnosis based on the effective value (RMS vibration speed) of the acquired vibration data. In this process, since the acquired vibration data is used without being processed, it is possible to immediately know whether or not the acquired vibration data exceeds the allowable value. In other words, it is possible to immediately know what state is in the allowable value at the present time, and it is possible to expect a quick result report.
ステップ104は、主成分分析の識別指数DI値を算出するDI値算出工程である。これにつき、図5を参照して説明する。図5はDI値の算出工程を示すフローチャートである。ここで、あらかじめ図4のステップ101により、第一の測定値として機械の始動開始直後の値と、第二の測定値として機械の始動開始の数秒後の値とを順次取得していく。すなわち、便宜上、先行する第一の所定期間において取得したものを第一振動データとし、後行の第一の所定期間とは異なる第二の所定期間において取得したものを第二振動データとするとよい。
Step 104 is a DI value calculation step of calculating an identification index DI value for principal component analysis. This will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a flowchart showing the DI value calculation process. Here, in
図5を参照してDI値の算出工程について説明する。ステップ201では、取得した第一振動データと第二振動データを、T個の第一分割振動データ及びT個の第二分割振動データに分割(時間軸方向における分割)する。ステップ202では、T個の第一分割波形データ及びT個の第二分割波形データの各々をフーリエ変換して、T個の第一周波数スペクトル及びT個の第二周波数スペクトルを得る。そして、ステップ203では、T個の第一周波数スペクトルの各々の強さをP個に分割された分割周波数帯毎に求め、かつ、T個の第二周波数スペクトルの各々の強さをP個に分割された分割周波数帯毎に求める(周波数軸方向における分割)。なお、ここでは、求められた第一周波数スペクトルの強さを各々を、Xij(i=1、2、3、・・・t、j=1、2、3、・・・p)、第二周波数スペクトルの強さを各々を、Yij(i=1、2、3、・・・t、j=1、2、3、・・・p)とする。 The DI value calculation process will be described with reference to FIG. In step 201, the acquired first vibration data and second vibration data are divided into T pieces of first divided vibration data and T pieces of second divided vibration data (division in the time axis direction). In step 202, each of the T first divided waveform data and the T second divided waveform data is Fourier-transformed to obtain T first frequency spectra and T second frequency spectra. In step 203, the strength of each of the T first frequency spectra is obtained for each of the divided frequency bands divided into P pieces, and the strength of each of the T second frequency spectra is set to P pieces. Obtained for each divided frequency band (division in the frequency axis direction). Here, the obtained strengths of the first frequency spectrum are respectively expressed as Xij (i = 1, 2, 3,... T, j = 1, 2, 3,... P), second. The intensity of the frequency spectrum is Yij (i = 1, 2, 3,... T, j = 1, 2, 3,... P).
図5のステップ204では、分割周波数帯毎に求められた第一周波数スペクトルの強さXijに基づいて、主成分得点を、T個の周波数スペクトル毎に求める。また、ステップ205では、分割周波数帯毎に求められた第二周波数スペクトルの強さYijに基づいて、主成分得点を、T個の周波数スペクトル毎に求める。このとき、主成分得点は、例えば、特許第3780299号公報明細書の段落0035乃至0039に記載されている技術内容で求めることができる。これに限らず、主成分得点の計算は統計解析の分野においては周知であるから、主成分分析における行列表現によっても算出することができる。 In step 204 of FIG. 5, a principal component score is obtained for each of T frequency spectra based on the strength Xij of the first frequency spectrum obtained for each divided frequency band. In step 205, a principal component score is obtained for each of T frequency spectra based on the strength Yij of the second frequency spectrum obtained for each divided frequency band. At this time, the principal component score can be obtained by the technical contents described in paragraphs 0035 to 0039 of the specification of Japanese Patent No. 3780299, for example. However, the calculation of the principal component score is well known in the field of statistical analysis, and can also be calculated by matrix expression in the principal component analysis.
次に、図5のステップ206では、ステップ204において求められた主成分得点(第二周波数スペクトルの強さYijに基づいて求められた主成分得点)を、ステップ205において求められた主成分得点(第一周波数スペクトルの強さXijに基づいて求められた主成分得点)と比較する。これにより、双方の主成分得点から識別指数となるDI値を算出することができる(ステップ207)。 Next, in step 206 of FIG. 5, the principal component score obtained in step 204 (the principal component score obtained based on the strength Yij of the second frequency spectrum) is used as the principal component score obtained in step 205 ( The principal component score obtained based on the intensity Xij of the first frequency spectrum is compared. As a result, the DI value serving as an identification index can be calculated from the two principal component scores (step 207).
さらに、図4を参照して引き続き相関抽出法による分析処理を説明する。ステップ105では相関抽出法の判定マトリックス設定を行う。この設定の情報はあらかじめ図3のクラウド63上の判定パラメータデータベース64に格納され、記憶部61に読み出されることになる。本実施形態の相関抽出法の判定マトリックスは、例えば、図6の表1のようなものであり、DI値の値に応じて、振動の診断結果が「a」、「b」、「c」、「d」の4区分でランク分けされるものである。なお、この判定マトリックスは、機械の種類や被監視箇所毎に異なるものである。
Further, the analysis processing by the correlation extraction method will be described with reference to FIG. In step 105, the determination matrix for the correlation extraction method is set. Information of this setting is stored in advance in the
図4のステップ103のRMS振動速度分析処理は、まず、ステップ106において振動速度(mm/s)の実効値を算出することから始まる。振動速度(mm/s)とは、単位時間(1秒間)あたりの変異の変化量、すなわち、振動波形の振幅が1秒間でどれだけ変化したかを知るもので、その実効値は、振動レベル(振動の大きさ)を表す一指標となる。そして、振動速度の実効値A rmsは次式1で算出される。
The RMS vibration velocity analysis process in
次に、ステップ107では、RMS振動速度による判定マトリックス設定を行う。この設定の情報はあらかじめ図3のクラウドサーバ63上の振動データデータベース65に格納され、記憶部61に読み出されることになる。本実施形態のRMS振動速度の判定マトリックスは、例えば、図7の表2のようなものであり、振動速度の実効値に応じて、振動の診断結果が「A」、「B」、「C」、「D」の4区分でランク分けされるものである。なお、この判定マトリックスは、機械の種類や被監視箇所毎に異なるものである。
Next, in
そして、上記ステップ105及びステップ107における処理が実行された後に、ステップ108において総合判定マトリックス設定を行う。この設定の情報はあらかじめ図3のクラウドサーバ63上の判定パラメータデータベース64に格納され、記憶部61に読み出されることになる。本実施形態の総合判定マトリックスは、例えば、図8の表3のようなものであり、横軸にRMS振動速度判定結果である「A」、「B」「C」、「D」のランクで区分けされ、縦軸に相関抽出判定法による判定結果である「a」、「b」、「c」、「d」のランクで区分けされている。そして、各ランクが交わる箇所は全部で4行×4列の16箇所であり、各箇所に「正常」、「注意」又は「危険」のいずれかの総合判定結果が表示されることになる。なお、この総合判定マトリックスは、機械の種類や被監視箇所毎に異なるものである。
Then, after the processing in step 105 and step 107 is executed, comprehensive determination matrix setting is performed in step 108. Information on this setting is stored in advance in the
さらに、ステップ109の表示処理では、ステップ108の総合判定マトリックスの判定結果を、図3の表示部58において視覚的に表示可能なように出力する。例えば、機械の各部が通常の運転状態であって「正常」であるときは、「緑ランプ」を点灯して正常を表示し、機械の軸受などの消耗部品の交換時期が迫っている場合など異常を発生させる可能性が高い場合は、「黄ランプ」を点灯して注意喚起の表示をし、機械の異常発生が目前に迫っていて、非常停止するなどの緊急事態発生の場合は、「赤ランプ」を点灯して緊急停止の表示をするように、あらかじめ定義しておくと、作業者が速やかに認識することが可能となる。なお、ステップ109の表示処理は、緑ランプ、黄ランプ又は赤ランプの点灯表示に限らず、例えば、文字情報出力表示、音声情報出力表示など、種々の異常報知手段を採用することができる。
Further, in the display process of step 109, the determination result of the comprehensive determination matrix of step 108 is output so that it can be visually displayed on the
ステップ109の表示処理後は、ステップ110に至り、測定が終了したか否かが判断される。あらかじめ決められた測定が終了した場合は処理を終了し、測定が継続する場合はステップ101に返り再度測定が繰り返される。 After the display process in step 109, the routine proceeds to step 110, where it is determined whether or not the measurement is completed. If the predetermined measurement is completed, the process is terminated. If the measurement is continued, the process returns to step 101 and the measurement is repeated again.
以下、上記構成における作用を説明する。前述したように図1及び図2に示す籾摺機1には、第1のロール軸5の軸受近傍に振動検出部51を1個、第2のロール軸6の軸受近傍に振動検出部51を1個それぞれ設置されている。また、図3に示す制御部56の演算部56cは、図4に示す診断処理を実行するためのコンピュータプログラムが備えられている。この制御部56は、一つの装置ではなく、複数の装置をネットワークにより接続した構成でもよい。そして、これらの複数の装置にコンピュータプログラムを分散して格納してもよい。
Hereinafter, the operation of the above configuration will be described. As described above, in the
図4のステップ101に示す振動データの取得であるが、振動検出ユニット50の切換器52のセレクター52aを1番にセットし、籾摺機1が動作し始めてから動作し終えるまでの動作期間のうち任意の振動データを取得することになる。具体的には、セレクター52aを1番にセットしていれば、振動検出部51はロール軸5の振動データを取得し、図9の(ア)のような振動データの生データが得られる。そして、増幅器53及びバンドパスフィルタ54を通すことで、図9の(イ)に示す振動波形となる。
The acquisition of vibration data shown in
そして、図4において、ステップ102の相関抽出法による分析処理とステップ103のRMS振動速度分析処理とを並列処理することになる。
In FIG. 4, the analysis processing by the correlation extraction method in step 102 and the RMS vibration velocity analysis processing in
ステップ102の相関抽出法による分析処理では、ステップ101の振動データを取得後、図5のフローに沿ってDI値を算出することになる。ここで、ステップ203の周波数スペクトルの強さとして、図9の(ウ)のようなパワースペクトル強度で表される。さらに、このようなパワースペクトル強度から主成分得点を算出すれば、DI値が得られる(ステップ207)。次に、ステップ105では相関抽出法の判定マトリックスによりDI値の値に応じて、振動の診断結果が「a」、「b」、「c」、「d」の4区分でランク分けされる。
In the analysis processing by the correlation extraction method in step 102, after acquiring the vibration data in
ステップ103のRMS振動速度分析処理では、ステップ101の振動データを取得後、前述の数式1により振動速度の実効値RMSが得られる(ステップ106)。次に、ステップ107ではRMS振動速度の判定マトリックスにより振動速度の実効値に応じて、振動の診断結果が「A」、「B」、「C」、「D」の4区分でランク分けされる。
In the RMS vibration speed analysis process of
そして、ステップ108では、上記ステップ105で得られた相関抽出法による振動の診断結果と、上記ステップ107で得られた振動速度の実効値による振動の診断結果とに基づいて総合判定を行う処理を行う。具体的には、横軸のRMS振動速度判定結果である「A」、「B」「C」、「D」と、縦軸の相関抽出判定法による判定結果である「a」、「b」、「c」、「d」との4行×4列の16パターンに区分けされ、各パターンに「正常」、「注意」又は「危険」のいずれかの総合判定結果が表示されることになる。
Then, in step 108, a process of performing a comprehensive determination based on the vibration diagnosis result by the correlation extraction method obtained in step 105 and the vibration diagnosis result by the effective value of the vibration speed obtained in
その後、上述したステップ109では、ステップ108の総合判定マトリックスの判定結果を視覚的に表示可能なように表示器59に出力することになる。
Thereafter, in step 109 described above, the determination result of the comprehensive determination matrix in step 108 is output to the
以上説明したように、本実施形態によれば、振動検出部から回転機械の運転時に生じる振動を検出し、これの振動波形を解析する際に、振動波形を主成分分析して識別指数DI値を求め、該DI値をあらかじめ設定した階層に層別する相関抽出法による分析処理を行い、振動波形から振動速度の実効値を求め、該実効値をあらかじめ設定した階層に層別する振動速度分析処理を行い、前記相関抽出法による分析処理で得られた診断結果及び前記振動速度分析処理で得られた診断結果に基づいて総合的な判定を行う総合判定処理が行われるため、従来のような基準の閾値を一回でも超えた場合に画一的に異常状態と判定するものとは異なり、判定精度が著しく向上するものとなる。すなわち、相関抽出法による分析処理において4階層で層別するとともに、振動速度分析処理において4階層で層別する一方、総合判定処理においては4行×4列の合計16通りの閾値に区分される。これにより、機体の個体差や運転条件によってきめ細かく正常・異常の判定が行われ、誤判定を極力少なくすることができる。 As described above, according to the present embodiment, when the vibration generated during the operation of the rotating machine is detected from the vibration detection unit, and the vibration waveform is analyzed, the vibration waveform is analyzed by principal component analysis to identify the identification index DI value. Analysis is performed by a correlation extraction method that divides the DI value into a preset hierarchy, obtains an effective value of the vibration speed from the vibration waveform, and stratifies the effective value into a preset hierarchy Since a comprehensive determination process is performed in which a comprehensive determination is performed based on the diagnosis result obtained by the analysis process by the correlation extraction method and the diagnosis result obtained by the vibration speed analysis process, Unlike the case where the abnormal condition is uniformly determined when the reference threshold value is exceeded even once, the determination accuracy is remarkably improved. In other words, the analysis process based on the correlation extraction method is divided into four layers, and the vibration speed analysis process is divided into four layers, while the comprehensive determination process is divided into 16 thresholds of 4 rows × 4 columns. . As a result, the normal / abnormal determination is made finely according to the individual differences of the aircraft and the operating conditions, and the erroneous determination can be reduced as much as possible.
回転機械の現在の運転状態や異常等を検出したり、回転機械の将来の故障を予知したりする回転機械のモニタリング装置に適用することができる。 The present invention can be applied to a monitoring device for a rotating machine that detects a current operating state or abnormality of the rotating machine or predicts a future failure of the rotating machine.
1 籾摺機
2 機枠
3 脱ぷロール
4 脱ぷロール
5 第1ロール軸
6 第2ロール軸
7 供給口
8 振動フィーダ
9 案内シュート
10 駆動モータ
11 駆動モータ
12 駆動プーリ
13 駆動プーリ
14 無端ベルト
15 無端ベルト
16 小径プーリ
17 第2大径プーリ
18 第1大径プーリ
19 小径プーリ
20 アイドラプーリ
21 アイドラプーリ
50 振動検出ユニット
51 振動検出部
52 切換器
53 増幅器
54 バンドパスフィルタ
55 A/D変換器
56 制御部
57 通信部
58 表示部
59 操作部
60 USBインターフェース
61 記憶部
62 カレンダ部
63 クラウドサーバ
64 判定パラメータデータベース
65 振動データデータベース
DESCRIPTION OF
Claims (2)
前記制御部は、
前記振動検出部により得られた振動の振動波形のうち、籾摺開始直後の振動波形と、籾摺開始直後から所定時間を経過し、かつ籾摺り中の振動波形との2つの振動波形のみを、それぞれ時間軸方向に分割して主成分分析して識別指数DI値を求め、該DI値をあらかじめ設定した階層に層別する相関抽出法による分析処理を行う分析処理部と、
前記振動検出部により得られた振動の振動波形から振動速度の実効値を求め、該実効値をあらかじめ設定した階層に層別する振動速度分析処理部と、
前記相関抽出法による分析処理で得られた診断結果及び前記振動速度分析処理で得られた診断結果に基づいて総合的な判定を行う総合判定処理を実行するとともに、該総合判定処理を実行するに先立って前記相関抽出法による分析処理及び前記振動速度分析処理を時間的に同時に処理されるように並列処理する並列処理部と、を備え、
前記振動検出部が複数個設けられていて、該複数個の振動検出部と前記制御部との間に測定対象となる任意の振動検出部を選択するための切換器が設けられていることを特徴とする籾摺機のモニタリング装置。 A vibration detecting section for detecting vibrations occurring during operation of the hulling machine, analyzes the vibration waveform of the vibration obtained by electrically connected to the said vibration detecting unit, from the analysis result of the vibration waveform of the hulling machine currently a control unit for predicting a future fault operating conditions and hulling machine, a monitoring device for hulling machine provided with a display unit for informing a prediction result by the control unit to the operator,
The controller is
Of the vibration waveform of the vibration obtained by the vibration detection unit, and the vibration waveform after hulling started, a predetermined time elapses from immediately after hulling start, and only two of the vibration waveform of the vibration waveform in the huller, An analysis processing unit that performs analysis processing by a correlation extraction method that divides each DI in the time axis direction and obtains an identification index DI value by performing principal component analysis, and divides the DI value into a preset hierarchy;
A vibration velocity analysis processing unit that obtains an effective value of vibration velocity from the vibration waveform of vibration obtained by the vibration detection unit, and stratifies the effective value into a preset hierarchy;
To execute a comprehensive determination process for performing a comprehensive determination based on a diagnosis result obtained by the analysis process by the correlation extraction method and a diagnosis result obtained by the vibration speed analysis process, and to execute the comprehensive determination process A parallel processing unit that performs parallel processing so that the analysis processing by the correlation extraction method and the vibration velocity analysis processing are processed simultaneously in time,
A plurality of the vibration detection units are provided, and a switch for selecting an arbitrary vibration detection unit to be measured is provided between the plurality of vibration detection units and the control unit. A unique hulling machine monitoring device.
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2012261477A JP6475906B2 (en) | 2012-11-29 | 2012-11-29 | Hulling machine monitoring device |
| KR1020157015985A KR102067314B1 (en) | 2012-11-29 | 2013-11-26 | Monitoring device for rotary machine |
| PCT/JP2013/081796 WO2014084214A1 (en) | 2012-11-29 | 2013-11-26 | Monitoring device for rotary machine |
| CN201380062476.1A CN104823035A (en) | 2012-11-29 | 2013-11-26 | Monitoring device for rotary machine |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2012261477A JP6475906B2 (en) | 2012-11-29 | 2012-11-29 | Hulling machine monitoring device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2014106199A JP2014106199A (en) | 2014-06-09 |
| JP6475906B2 true JP6475906B2 (en) | 2019-02-27 |
Family
ID=50827850
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2012261477A Active JP6475906B2 (en) | 2012-11-29 | 2012-11-29 | Hulling machine monitoring device |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6475906B2 (en) |
| KR (1) | KR102067314B1 (en) |
| CN (1) | CN104823035A (en) |
| WO (1) | WO2014084214A1 (en) |
Families Citing this family (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016080561A (en) * | 2014-10-20 | 2016-05-16 | Ntn株式会社 | Belt system state determination system |
| CN105043794A (en) * | 2015-06-02 | 2015-11-11 | 遵义市立新机械有限责任公司 | Intelligent crusher monitoring method based on audio |
| JP6659384B2 (en) * | 2016-02-02 | 2020-03-04 | 株式会社神戸製鋼所 | Rotary machine abnormality detection device and rotating machine abnormality detection system |
| JP6573838B2 (en) * | 2016-02-10 | 2019-09-11 | 株式会社神戸製鋼所 | Anomaly detection system for rotating machines |
| KR102676587B1 (en) * | 2016-11-03 | 2024-06-18 | 한국전기연구원 | On-line fault diagnosis method for motor of machine tool |
| WO2018139144A1 (en) * | 2017-01-25 | 2018-08-02 | Ntn株式会社 | State monitoring method and state monitoring device |
| CN107193235B (en) * | 2017-06-26 | 2020-07-21 | 中国核动力研究设计院 | Method for processing nuclear grade shielding pump rotating speed signal |
| CN107918350A (en) * | 2017-11-30 | 2018-04-17 | 陕西华恒水务集团有限公司 | A kind of farm machinery method for safety monitoring |
| JP6636214B1 (en) | 2018-06-18 | 2020-01-29 | 三菱電機株式会社 | Diagnostic device, diagnostic method and program |
| JP7379241B2 (en) | 2020-03-25 | 2023-11-14 | 三菱重工業株式会社 | Rotating machine diagnostic monitoring device and method |
| CN111637964B (en) * | 2020-05-12 | 2021-10-26 | 西南交通大学 | Rail corrugation identification method |
Family Cites Families (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5893847U (en) * | 1981-12-19 | 1983-06-25 | 新日本製鐵株式会社 | Detection vibration processing device for rotating machinery |
| JPS63173928A (en) * | 1987-01-14 | 1988-07-18 | Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd | Diagnosis system for rotating equipment |
| JPH03289522A (en) * | 1990-04-06 | 1991-12-19 | Toshiba Corp | Plant monitoring apparatus |
| JP3395777B2 (en) * | 1995-02-13 | 2003-04-14 | 株式会社日立製作所 | Vibration test apparatus for structure, digital computer used for the apparatus, and vibration test method |
| JP3692234B2 (en) * | 1998-03-05 | 2005-09-07 | 光洋精工株式会社 | Abnormality detection device for hub unit for large vehicles |
| JP3618235B2 (en) * | 1998-11-13 | 2005-02-09 | 株式会社日立製作所 | Vibration test equipment |
| KR20020032711A (en) * | 2000-10-26 | 2002-05-04 | 이구택 | Selection method of sensor position in a rotary machine and Diagnosis method of the rotary machine vibration using self-organized map neural network |
| CN2521589Y (en) * | 2001-12-30 | 2002-11-20 | 黄采伦 | Mechanical rotary part on-line faults diagnosing device |
| JP3382240B1 (en) * | 2002-06-12 | 2003-03-04 | 隆義 山本 | Method of diagnosing target equipment, computer program, and apparatus for diagnosing target equipment |
| JP3912230B2 (en) | 2002-08-30 | 2007-05-09 | 井関農機株式会社 | Vibration detector |
| CN1244801C (en) * | 2003-08-01 | 2006-03-08 | 重庆大学 | Rotary machine failure intelligent diagnosis method and device |
| JP4029405B2 (en) * | 2003-08-28 | 2008-01-09 | オムロン株式会社 | Abnormality determination method and apparatus |
| JP3780299B1 (en) * | 2005-06-24 | 2006-05-31 | 独立行政法人科学技術振興機構 | Diagnostic method for target equipment, computer program, and apparatus for diagnosing target equipment |
| EP2813913A1 (en) * | 2007-03-22 | 2014-12-17 | Nec Corporation | Diagnostic device |
| JP5640327B2 (en) * | 2009-05-18 | 2014-12-17 | 新日鐵住金株式会社 | Heating control device and heating control method |
| US9008997B2 (en) * | 2009-10-26 | 2015-04-14 | Fluke Corporation | System and method for vibration analysis and phase analysis of vibration waveforms using dynamic statistical averaging of tachometer data to accurately calculate rotational speed |
| CN101776521A (en) * | 2010-02-08 | 2010-07-14 | 中国人民解放军军事交通学院 | Fixed rotating speed trigger non-steady state signal acquisition device of mechanical rotation system |
| CN202075305U (en) * | 2011-04-28 | 2011-12-14 | 华北电力大学(保定) | State recording device of full-function rotating machine |
-
2012
- 2012-11-29 JP JP2012261477A patent/JP6475906B2/en active Active
-
2013
- 2013-11-26 WO PCT/JP2013/081796 patent/WO2014084214A1/en not_active Ceased
- 2013-11-26 CN CN201380062476.1A patent/CN104823035A/en active Pending
- 2013-11-26 KR KR1020157015985A patent/KR102067314B1/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20150090124A (en) | 2015-08-05 |
| JP2014106199A (en) | 2014-06-09 |
| KR102067314B1 (en) | 2020-03-02 |
| WO2014084214A1 (en) | 2014-06-05 |
| CN104823035A (en) | 2015-08-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6475906B2 (en) | Hulling machine monitoring device | |
| Wu et al. | Experimental study of the process failure diagnosis in additive manufacturing based on acoustic emission | |
| JP6837848B2 (en) | Diagnostic device | |
| JP6252675B2 (en) | Manufacturing equipment diagnosis support device | |
| US20190018402A1 (en) | Plant-abnormality-monitoring method and computer program for plant abnormality monitoring | |
| CN103878122B (en) | Shrimp system of processing and method | |
| JP6151227B2 (en) | Anomaly detection system and semiconductor device manufacturing method | |
| DE102018006550B4 (en) | Abnormality detection device | |
| CN114850969B (en) | Cutter failure monitoring method based on vibration signals | |
| WO2020039565A1 (en) | Abnormality diagnosis method for bearings used in rotating machinery | |
| JP6714498B2 (en) | Equipment diagnosis device and equipment diagnosis method | |
| SE536922C2 (en) | A method and apparatus for predicting the condition of a machine or component of the machine | |
| US12150407B2 (en) | Real-time belt failure detection | |
| US11599984B2 (en) | Methods and apparatus for detecting defects for poultry piece grading | |
| JP2016200451A (en) | Signal processing method, signal processing device, and cutting abnormality detection device | |
| CN107909156A (en) | A kind of equipment state detecting method and computing device | |
| CN115635365A (en) | Machining determination system and machining determination method | |
| CN119827145B (en) | Fault Diagnosis Methods for Helical Gear Reducers under Intelligent Monitoring | |
| JP2020177378A (en) | Abnormality sign detection device and abnormality sign detection method | |
| CN114398800B (en) | Fault diagnosis method and device for crusher system | |
| US10064332B1 (en) | Monitor for slip clutches | |
| JPWO2021140911A5 (en) | ||
| CN117028164A (en) | A wind turbine vibration detection method and equipment | |
| CN119555353A (en) | An online monitoring and diagnosis method and diagnosis system for the blocking state of a vibrating screen | |
| CN103687475B (en) | Harvester control method and for implementing its system |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20150924 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20160927 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20161028 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20170324 |
|
| RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20170404 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170419 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20170404 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20170711 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170928 |
|
| A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20171006 |
|
| A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20171027 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20181005 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20181205 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20181206 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20190204 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6475906 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |