轴承装置的制作方法

1.本发明涉及轴承装置，并且特别地涉及具有对机床的主轴中使用的轴承的烧熔等的征兆进行诊断的功能的轴承装置。


背景技术：

2.在机床的主轴装置中要求在轴承的异常发生之前对该异常的征兆进行检测，从而防止轴承的异常。
3.在日本专利特开第2017
‑
90318号(专利文献1)中描述的对组件状态进行诊断的诊断装置中，热缓冲器位于两个热通量传感器(也称为热流传感器)之间的部件被固定到测量目标。诊断装置基于来自两个热通量传感器的信号对轴承的适当预压状态进行诊断，并且确定组装状态。
4.在日本专利特开第2004
‑
16756号(专利文献2)中描述的具有传感器的轴承装置中，传感器单元设置在外圈间隔件中。该传感器单元包括振动传感器、温度传感器和转速传感器中的至少一个。基于来自振动传感器、温度传感器和转速传感器中的至少一个的传感器信号来对轴承的异常状态进行检测。
5.在日本专利特开第2004
‑
93185号公报(专利文献3)中描述的用于对转子的异常进行诊断的装置对转子引起的起伏、转子的温度以及转子的转速进行检测，并且基于这些信息进行异常诊断。引用列表专利文献
6.专利文献1：日本专利特开第2017
‑
90318号专利文献2：日本专利特开第2004
‑
169756号专利文献3：日本专利特开第2004
‑
93185号专利文献4：日本专利特开第2014
‑
071085号


技术实现要素：

技术问题
7.利用日本专利特开第2017
‑
90318号(专利文献1)中描述的热通量传感器，可能难以确定轴承的适当组装状态。例如，通常在机床的主轴装置的壳体的外周面上设置冷却介质流动通道，从而通过该冷却介质的流动来对主轴装置进行冷却。当传感器单元在冷却介质流动通道的附近固定到壳体的外圆柱表面时，热通量传感器可能无法精确地对由于运转轴承的转速或预压的差异而产生的热量进行测量。
8.此外，日本专利特开第2017
‑
90318号(专利文献1)中描述的传感器单元是如下的结构：热缓冲器位于第一热通量传感器与第二热通量传感器之间，并且散热器在远离壳体的一侧上布置在第二热通量传感器上。在该结构中，存在大量的部件，需要用于布置传感器单元的空间，并且在单个传感器单元中包括两个热通量传感器，这导致装置的成本增加。
9.冷却介质流动通道通常设置在机床的主轴装置的壳体内。轴承由壳体中的冷却介质的流动进行冷却。在用于机床的主轴装置的轴承的诊断的应用中，固定到壳体的外圆柱表面的传感器单元可能对测量灵敏度产生影响，并且可能无法进行正确的测量。
10.诸如壳体、间隔件、主轴的金属部件的热容量较大。因此，在日本专利特开第2004
‑
16756号公报(专利文献2)中，由于在轴承中发生异常发热时，测量目标构件的温度变化需要时间，因此，附接到外圈间隔件的温度传感器难以迅速地检测异常状态。
11.日本专利特开第2004
‑
93185号公报(专利文献3)的振动传感器对轴承的损坏引起的异常振动进行检测。由于振动是由轴承的损坏引起的，因此，专利文献3中的振动传感器难以在早期阶段检测到异常的征兆。
12.本发明为解决上述问题而作出的，其目的在于提供一种具有异常诊断功能的轴承装置，上述轴承装置能够迅速且精确地对机床的主轴中使用的轴承的烧熔等的征兆进行检测。解决技术问题所采用的技术方案
13.本公开涉及一种轴承装置。该轴承装置包括：第一轴承，上述第一轴承包括内圈、外圈和滚动元件；间隔件，上述间隔件在由第一轴承支承的主轴上与第一轴承相邻布置，上述间隔件包括内圈间隔件和外圈间隔件；第一传感器，上述第一传感器布置在第一轴承或间隔件中；以及第二传感器。第一传感器是热通量传感器。第二传感器包括热通量传感器、振动传感器、温度传感器和负载传感器中的至少任一个。轴承装置还包括异常诊断装置，上述异常诊断装置基于来自第一传感器的输出和来自第二传感器的输出来对异常进行判断。
14.优选地，第二传感器包括振动传感器、温度传感器和负载传感器中的至少任一个。异常诊断装置基于来自第一传感器和第二传感器的输出以及主轴的转速来对轴承的异常进行诊断。
15.更优选地，异常诊断装置包括阈值存储部和诊断处理单元，上述诊断处理单元基于存储在阈值存储部中的阈值对来自包括第一传感器和第二传感器的传感器单元的信号执行诊断处理。
16.进一步优选地，阈值存储部存储针对第一传感器和第二传感器中的每一个与多个转速对应的阈值。
17.进一步优选地，当来自第一传感器的输出未超过与存储在阈值存储部中的第一传感器对应的阈值时，诊断处理单元不基于来自第二传感器的输出进行异常诊断，并且当来自第一传感器的输出超过与第一传感器对应的阈值时，诊断处理单元基于来自第二传感器的输出进行异常诊断。
18.进一步优选地，阈值存储部存储用于根据转速对来自第一传感器和第二传感器的输出进行加权的系数。
19.更优选地，当通过将来自第一传感器的输出和来自第二传感器的输出乘以各自的对应系数而计算出的值的总和超过预定阈值时，异常诊断装置根据该总和的大小来提供异常诊断的结果。
20.优选地，轴承装置还包括第二轴承，上述第二轴承与第一轴承一起对主轴进行支承。第一传感器是与第一轴承对应地设置的第一热通量传感器。第二传感器是与第二轴承对应地设置的第二热通量传感器。异常诊断装置包括异常判断单元，上述异常判断单元基
于来自第一热通量传感器与第二热通量传感器的输出之间的差或输出变化率之间的差来对包括第一轴承和第二轴承的轴承部中的异常发生进行检测。
21.更优选地，第一轴承和第二轴承分别对主轴的彼此远离的第一部分和第二部分进行支承。
22.进一步优选地，间隔件布置在第一轴承与第二轴承之间。第一热通量传感器和第二热通量传感器布置在间隔件中。第一热通量传感器在间隔件中的布置位置比第二热通量传感器在间隔件中的布置位置更靠近第一轴承。第二热通量传感器在间隔件中的布置位置比第一热通量传感器在间隔件中的布置位置更靠近第二轴承。
23.更优选地，异常判断单元基于差的符号，对在第一轴承和第二轴承中的哪一个中发生了异常进行判断。
24.更优选地，轴承装置包括n个热通量传感器，其中n是等于或大于三的自然数。第一热通量传感器和第二热通量传感器是n个热通量传感器中的两个。在经过了规定的时间段之后的前一时间点与后一时间点之间，当来自n个热通量传感器中除了第一热通量传感器之外的传感器组的输出的变化量大于第一阈值、且来自第一热通量传感器的输出的变化量比等于或小于第一阈值的第二阈值小时，异常判断单元判断为第一热通量传感器发生了故障。
25.在另一方面，本公开涉及一种包括如上所述的任何轴承装置的主轴装置。发明效果
26.根据本公开，能够迅速且精确地对在机床的主轴中使用的轴承的烧熔等的征兆进行检测。
附图说明
27.图1是包括异常诊断装置的主轴装置的示意性结构的剖视图。图2是示出传感器单元9和异常诊断处理装置15的细节的框图。图3是用于说明由诊断处理单元16执行的异常诊断处理的流程图。图4示出了存储在阈值存储部17中的针对每个转速的传感器输出阈值的列表的示意图。图5是示出设置有多个阈值的示例的图。图6是示出每个传感器输出和异常诊断级别(e)随时间的示例性变化的波形图。图7是示出存储在阈值存储部17中的针对每个转速的加权系数的列表的图。图8是根据第二实施方式的异常诊断处理装置的框图。图9是用于说明由异常诊断处理装置15a中的诊断处理单元16a执行的处理的流程图。图10是示出第三实施方式中的主轴装置的示意性结构的剖视图。图11是图10中的左侧的主要部分的放大图。图12是示出在轴承正常时来自两个热通量传感器的示例性输出的波形图。图13是示出在轴承异常时来自两个热通量传感器的示例性输出的波形图。图14是基于来自第三实施方式中采用的两个热通量传感器的输出来对轴承的异常进行判断的异常判断单元125的框图。
图15是示出作为图14的改进的异常判断单元125a的构造的框图。图16是示出第四实施方式中的四个轴承对主轴进行支承的轴承装置130a的结构的图。图17是基于来自第四实施方式中采用的两个热通量传感器的输出来对轴承的异常进行判断的异常判断单元125b的框图。图18是示出异常判断单元的另一构造的图。图19是用于说明由图18的处理器202执行的处理的流程图。图20是用于说明对传感器是否发生了故障进行判断的处理的流程图。
具体实施方式
28.下面，参考附图对本发明的实施方式进行说明。下面附图中相同的或对应的元件具有相同的附图标记，并且其描述将不再重复。
29.[第一实施方式]图1是包括异常诊断装置的主轴装置的示意性结构的剖视图。主轴装置1例如应用于机床的内置电动机式主轴装置。在这种情况下，电动机(未图示)组装在由主轴装置1支承的主轴4的一端侧，并且诸如立铣刀的切削工具(未图示)连接到另一端。主轴4由设置在嵌入轴承套7内部的壳体3中的多个轴承5a、5b旋转支承。
[0030]
根据第一实施方式的轴承装置2具有轴承5a、5b、间隔件6、传感器单元9和异常诊断处理装置15。轴承5a具有内圈5ia、外圈5ga、滚动元件ta和保持件rta。轴承5b包括内圈5ib、外圈5gb、滚动元件tb和保持件rtb。间隔件6与轴承5a、5b相邻地布置在由轴承5a、5b支承的主轴4上。轴承5a在位置pa处对主轴4进行支承，并且轴承5b在位置pb处对主轴4进行支承。位置pa和位置pb彼此远离间隔件6的大小。间隔件6包括内圈间隔件6i和外圈间隔件6g。
[0031]
在轴向方向上远离的轴承5a的内圈5ia和轴承5b的内圈5ib通过过盈配合(压配)装配到主轴4。内圈间隔件6i布置在内圈5ia、5ib之间，并且外圈间隔件6g布置在外圈5ga、5gb之间。
[0032]
轴承5a是在内圈5ia与外圈5ga之间布置有多个滚动元件ta的滚动轴承。滚动元件ta之间的间隔由保持件rta保持。轴承5b是在内圈5ib与外圈5gb之间布置有多个滚动元件tb的滚动轴承。滚动元件tb之间的间隔由保持件rtb保持。
[0033]
虽然示出并描述了两个轴承5a、5b对主轴4进行支承的结构，但是也可以应用两个以上的轴承对主轴4进行支承的结构。
[0034]
图2是示出传感器单元9和异常诊断处理装置15的细节的框图。参照图1和图2，传感器单元9布置在内圈间隔件6i或外圈间隔件6g(图1中的外圈间隔件6g)中。传感器单元9包括第一传感器和第二传感器。第一传感器是热通量传感器10，并且第二传感器包括振动传感器11、温度传感器12和负载传感器13中的至少任一个。第二传感器可以包括振动传感器11、温度传感器12和负载传感器13中的至少两个。换言之，传感器单元9除了热通量传感器10之外还包括振动传感器11、温度传感器12和负载传感器13中的至少一个。
[0035]
旋转传感器14可以设置在传感器单元9中，或者附接到主轴上的电动机的电动机控制旋转传感器也可以用作旋转传感器14。
[0036]
当负载传感器13是对预压进行测量的薄膜传感器时，该负载传感器13可以布置成
位于外圈间隔件6g与外圈5ga之间，如图1中的位置9c所示。例如，日本专利特开第2014
‑
071085号中描述的薄膜传感器可以用作这种薄膜传感器。异常诊断处理装置15根据第一传感器和第二传感器的输出以及主轴4的转速n来进行轴承的异常诊断。
[0037]
轴承装置2包括两个角接触球轴承作为轴承5a、5b。外圈间隔件6g和内圈间隔件6i插入轴承5a、5b之间以施加预压。在轴承装置2中，传感器单元9固定在产生热量和振动的轴承5a、5b附近，例如固定在外圈间隔件6g中。
[0038]
异常诊断处理装置15例如固定到外圈间隔件6g。异常诊断处理装置15对来自传感器单元9的传感器信号ss进行处理，并且提供判断结果jr。
[0039]
通过将热通量传感器10布置在轴承的发热源(内圈、外圈与滚动元件之间的接触部分)附近，可以迅速地对轴承5a、5b的发热状态进行检测。为了精确地对发热是正常还是异常的进行判断，异常诊断处理装置15使用来自振动传感器11、温度传感器12、负载传感器13中的至少一个的信号进行异常诊断。在各种条件下使用的主轴装置1中，仅基于来自热通量传感器10的信号难以对异常进行判断或推测异常的原因。然而，通过使用其他传感器来了解主轴装置1的状态，能够更精确地进行异常诊断或更精确地推测异常原因。
[0040]
异常诊断处理装置15执行基于传感器信号进行异常诊断并提供判断结果jr的功能。通过将异常诊断处理装置15布置在间隔件6中且靠近传感器单元9，能够降低电磁噪声的影响，并且提高测量的精度。
[0041]
优选地，如图2所示，异常诊断处理装置15包括阈值存储部17和诊断处理单元16，上述诊断处理单元16基于存储在阈值存储部17中的阈值对来自传感器单元9的传感器信号ss执行诊断处理。
[0042]
图3是用于说明由诊断处理单元16执行的异常诊断处理的流程图。首先，在步骤s1、s2中，诊断处理单元16从热通量传感器10获取传感器信号，并且从旋转传感器14获取传感器信号。在步骤s3至s5中，诊断处理单元16从振动传感器11、温度传感器12以及负载传感器13中的至少一个获取传感器信号。
[0043]
在阈值存储部17中预先存储与转速对应的针对每个传感器输出的阈值。在步骤s6中，诊断处理单元16将每个传感器信号与存储在阈值存储部17中的与转速对应的针对每个传感器输出的阈值进行比较，并且执行异常诊断处理。
[0044]
当在步骤s7中每个传感器信号均未超过相应的阈值时(s7中的否)，诊断处理单元16判断为不存在异常，并且在步骤s8中提供表示“ok”的判断结果jr。当在步骤s7中来自热通量传感器10的传感器信号超过阈值且其他传感器也提供超过阈值的传感器信号时(s7中的是)，诊断处理单元16判断为存在异常，并且在步骤s9中提供表示“ng”的判断结果jr。例如，当来自热通量传感器10的传感器输出和至少另一个传感器输出超过预先设定的阈值时，诊断处理单元16提供“ng”作为判断结果jr。
[0045]
下面将描述在图3的步骤s6中执行的一些示例性异常诊断处理。
[0046]
(第一示例性异常诊断处理)图4是示出存储在阈值存储部17中的针对每个转速的传感器输出阈值的列表的图。在第一示例性异常诊断处理中，当来自热通量传感器10的输出、来自振动传感器11、温度传感器12以及负载传感器13中的至少一个的输出项目超过阈值时，异常诊断处理装置15提供表示异常的判断结果。
[0047]
如图4所示，从上开始依次将来自热通量传感器10的传感器输出(h)、来自热通量传感器10的传感器输出的随时间变化的量(δh/δt)、来自负载传感器13的传感器输出(l)、来自负载传感器13的传感器输出的随时间变化的量(δl/δt)、来自温度传感器12的传感器输出(t)、来自温度传感器12的传感器输出的随时间变化的量(δt/δt)、来自振动传感器11的传感器输出(v)、以及振动传感器11的频率分析后的功率谱的最大值或特定频率区域内的积分值(vf)设定为传感器输出项目。如图4所示，根据转速n预先设定这些传感器输出项目的阈值。
[0048]
如图4所示，阈值存储部17针对第一传感器(热通量传感器10)和第二传感器(热通量传感器以外的传感器)中的每一个分别存储与多个转速对应的多个阈值。
[0049]
将具体地描述热通量和温度。对于作为第一传感器的热通量传感器10，预先设定与满足n＜2000(1/min)的条件的转速对应的阈值h1、与满足2000≤n＜4000(1/min)的条件的转速对应的阈值h2、与满足4000≤n＜6000(1/min)的条件的转速对应的阈值h3、与满足6000≤n＜8000(1/min)的条件的转速对应的阈值h4、与满足8000≤n＜10000(1/min)的条件的转速对应的阈值h5以及与满足n≥10000(1/min)的条件的转速对应的阈值h6，并且存储在阈值存储部17中。对于作为第二传感器中的一个的温度传感器12，预先设定与满足n＜2000(1/min)的条件的转速对应的阈值t1、与满足2000≤n＜4000(1/min)的条件的转速对应的阈值t2、与满足2000≤n＜4000(1/min)的条件的转速＜4585)的转速对应的阈值t2、与满足4000≤n＜6000(1/min)的条件的转速对应的阈值t3、与满足6000≤n＜8000(1/min)的条件的转速对应的阈值t4、与满足8000≤n＜10000(1/min)的条件的转速对应的阈值t5以及与满足n≥10000(1/min)的条件的转速对应的阈值t6，并且存储在阈值存储部17中。
[0050]
例如，用于在3000min
‑
1的转速下的异常判断的示例性的三个布尔表达式(boolean expression)在下面示出为(1)至(3)。(h≥h2 orδh/δt≥ht2)and(l≥l2 orδl/δt≥lt2)...(1)(h≥h2 orδh/δt≥ht2)and(t≥t2 orδt/δt≥tt2)...(2)(h≥h2 orδh/δt≥ht2)and(v≥v2 or vf≥vf2)...(3)可以在转速区域内设置预先存储在阈值存储部17中的多个阈值，并且可以根据异常诊断的级别提供诸如“正常”、“注意”和“警告”的异常判断的结果。图5是示出设置有多个阈值的示例的图。图5示出了在3000min
‑
1转速下的阈值被分类为两个级别的示例中的阈值的列表。虽然未示出，但是对于其他转速也类似地设置多个阈值。在这种情况下，用于异常判断的示例性布尔表达式如下面的(4)至(10)所示。
[0051]
作出“正常”判断的示例性布尔表达式h＜h2l orδh/δt＜ht2l...(4)作出“注意”判断的示例性布尔表达式(h2l≤h＜h2h or ht2l≤δh/δt＜ht2h)and(l2l≤l＜l2h or lt2l≤δl/δt＜lt2h)...(5)(h2l≤h＜h2h or ht2l≤δh/δt＜ht2h)and(t2l≤t＜t2h or tt2l≤δt/δt＜tt2h)...(6)(h2l≤h＜h2h or ht2l≤δh/δt＜ht2h)and(v2l≤v＜v2h or vf2l≤vf＜vf2h)...(7)
作出“警告”判断的示例性布尔表达式(h2h≤h or ht2h≤δh/δt)and(l2h≤l or lt2h≤δl/δt)...(8)(h2h≤h or ht2h≤δh/δt)and(t2h≤t or tt2h≤δt/δt)...(9)(h2h≤h or ht2h≤δh/δt)and(v2h≤v or vf2h≤vf)...(10)可以基于来自热通量传感器10和其他传感器的输出的组合来推测轴承的损坏状态或损坏的原因，并且可以提供推测的结果。例如，当从附接到主轴的前端的作业工具施加过大的负载时，滚动元件与轴承的内圈、外圈的接触压力增加，从而产生热量。当基于热通量传感器10和负载传感器13的组合作出异常判断时，提供表示“由于过载而引起异常发热”的推测结果。
[0052]
当由轴承的润滑不足或异物的引入引起的轨道表面的表面粗糙化不断发展时，轨道表面被损坏并且产生热量。当基于热通量传感器10和振动传感器11的组合作出异常判断时，提供表示“由于轨道表面的损坏而引起异常发热”的推测结果。
[0053]
(第二示例性异常诊断处理)在第一示例性异常诊断处理中，描述了传感器输出与对应于传感器输出的阈值的简单比较。不限于此，也可以对来自热通量传感器10的传感器输出和至少其他传感器输出进行加权，当其总和超过预先设定的阈值时，可以提供表示异常的判断结果jr。通过提供与转速和加权系数对应的阈值，能够进行更准确的适于异常诊断的目的的异常诊断。
[0054]
具体地，诊断处理单元16对来自热通量传感器10的输出和来自振动传感器11、温度传感器12以及负载传感器13中的至少一个的输出进行加权，并且当加权后的传感器输出的总和(异常诊断级别(e))超过预先设定的阈值时，诊断处理单元16提供表示异常的判断结果。
[0055]
图6是示出每个传感器输出和异常诊断级别(e)随时间的示例性变化的波形图。图7是示出存储在阈值存储部17中的针对每个转速的加权系数的列表的图。
[0056]
如图7所示，从上开始依次将热通量传感器输出(h)、热通量传感器输出的随时间变化的量(δh/δt)、负载传感器输出(l)、负载传感器的随时间变化的量(δl/δt)、温度传感器输出(t)、温度传感器的随时间变化量(δt/δt)、振动传感器输出(v)以及振动传感器的频率分析后的功率谱的特定频率区域内的最大值或积分值(vf)设定为加权系数项目。根据转速预先设定这些传感器输出项目的加权系数。
[0057]
如图7所示，阈值存储部17存储用于根据转速对来自第一传感器(热通量传感器10)和第二传感器(除了热通量传感器之外的传感器)的输出进行加权的系数。
[0058]
具体地，在作为第一传感器的热通量传感器10中，阈值存储部17存储与满足n＜2000(min
‑
1)的条件的转速对应的系数kh1、与满足2000≤n＜4000(min
‑
1)的条件的转速对应的系数kh2、与满足4000≤n＜6000(min
‑
1)的条件的转速对应的系数kh3、与满足6000≤n＜8000(min
‑
1)的条件的转速对应的系数kh4、与满足8000≤n＜10000(min
‑
1)的条件的转速对应的系数kh5、以及与满足n≥10000(min
‑
1)的条件的转速对应的系数kh6。
[0059]
将代表性地描述作为第二传感器中的一个的温度传感器12。阈值存储部17存储与满足n＜2000(min
‑
1)的转速对应的系数kt1、与满足2000≤n＜4000(min
‑
1)的转速对应的系数kt2、与满足4000≤n＜6000(min
‑
1)的转速对应的系数kt3、与满足6000≤n＜8000(min
‑
1)的转速对应的系数kt4、与满足8000≤n＜10000(min
‑
1)的转速对应的系数kt5、以
及与满足n≥10000(min
‑
1)的转速对应的系数kt6。
[0060]
例如，在表达式(11)中示出了在转速n低于2000min
‑
1的示例中用于对加权传感器输出的总和(e)进行计算的数学表达式。e＝h*kh1 δh/δt*kht1 l*kl1 δl/δt*klt1 t*kt1 δt/δt*ktt1 v*kv1 vf*kvf1...(11)优选地，如图6所示，当通过将第一传感器的输出和第二传感器的输出分别乘以相应的系数而计算出的值的总和(e)超过预先设定的阈值etl、eth时，异常诊断处理装置15根据总和(e)的大小来提供异常诊断的结果。例如，当总和(e)的大小未超过阈值etl时，异常诊断处理装置可以提供正常(normal)作为异常诊断的结果，当总和满足条件etl≤e＜eth时，可以提供注意(caution)作为异常诊断的结果，并且当满足条件e≥eth时，可以提供警告(warning)作为异常诊断的结果。
[0061]
如上所述，在第一实施方式所示的轴承装置中，包括设置在轴承附近的热通量传感器的传感器单元设置在间隔件中，以便能够在早期阶段对轴承中异常发热的征兆进行检测。通过使用来自热通量传感器的信号和来自安装在传感器单元上的另一传感器的信号进行诊断，可以提高异常诊断的结果的精度，并且可以推测轴承的异常状况的类型。
[0062]
[第二实施方式]在第二实施方式中，将描述对第一实施方式中描述的异常诊断处理装置的改进。第二实施方式在图1所示的主轴装置1和轴承装置2的结构中也是共通的。
[0063]
图8是根据第二实施方式的异常诊断处理装置的框图。图8所示的异常诊断处理装置15a除了诊断处理单元16a和阈值存储部17a之外还包括电源开关18。
[0064]
在正常运转期间，诊断处理单元16a基于来自热通量传感器10的传感器信号ss1和来自旋转传感器14的传感器信号所表示的转速n进行异常诊断。当此时诊断为“异常”时，诊断处理单元16a通过发出电源接通指令pon来使电源开关18动作，并且将电力pwr供给到振动传感器11、温度传感器12和负载传感器13。然后，诊断处理单元16a从振动传感器11、温度传感器12和负载传感器13获取传感器信号ss2，并且作出更高精度的异常诊断。
[0065]
通过在异常诊断处理装置15a中设置电源开关18，可以实现振动传感器11、温度传感器12、负载传感器13的省电力化。
[0066]
图9是用于说明由异常诊断处理装置15a中的诊断处理单元16a执行的处理的流程图。
[0067]
首先，在步骤s11、s12中，诊断处理单元16a从热通量传感器10获取传感器信号，并且从旋转传感器14获取传感器信号。在此期间，诊断处理单元16a将电源开关18控制成处于断开状态。
[0068]
在步骤s13中，诊断处理单元16a将存储在阈值存储部17中的与热通量传感器10对应的阈值与来自热通量传感器10的传感器信号进行比较，并且对来自旋转传感器14的传感器信号是否表示主轴4正在旋转进行判断。
[0069]
在步骤s14中，当来自热通量传感器10的传感器信号未超过阈值时(s14中的“否”)，诊断处理单元16a判断为不存在异常，并且在步骤s15中提供表示“ok”的判断结果jr。处理返回到步骤s11、s12。
[0070]
在步骤s14中，当来自热通量传感器10的传感器信号超过了对应的阈值时(s14中
的“是”)，诊断处理单元16a暂时判断为存在异常，并且在步骤s16中将电源开关18控制成接通。
[0071]
然后，电源电压被供给到振动传感器11、温度传感器12和负载传感器13，并且可以从这些传感器获取传感器信号。在步骤s17至s19中，诊断处理单元16a从振动传感器11、温度传感器12和负载传感器13中的至少一个获取传感器信号。
[0072]
阈值存储部17a预先存储与转速对应的针对每个传感器输出的阈值。在步骤s20中，诊断处理单元16a将每个传感器信号与存储在阈值存储部17a中的阈值进行比较，并且执行异常诊断处理。
[0073]
当在步骤s21中每个传感器信号均未超过相应的阈值时(s21中的“否”)，诊断处理单元16a判断为不存在异常，并且在步骤s23中提供表示“ok”的判断结果jr，并且此后在步骤s24中将电源开关18控制成断开。处理返回到步骤s11、s12。在步骤s21中，当热通量传感器10以外的传感器中存在提供超过阈值的传感器信号的传感器时(s21中的“是”)，诊断处理单元16a判断为存在异常。在步骤s22中，诊断处理单元16a提供表示“ng”的判断结果jr，并且提供与传感器信号超过了阈值的传感器对应的异常状态的推测结果。处理返回到步骤s11、s12。
[0074]
如图8的框图和图9的流程图所示，当来自第一传感器(热通量传感器10)的输出未超过存储在阈值存储部17中的与第一传感器对应的阈值时(s14中的“否”)，诊断处理单元16不基于来自第二传感器(振动传感器11、温度传感器12和负载传感器13中的至少一个)的输出进行异常诊断，并且当来自第一传感器的输出超过与第一传感器对应的阈值时(s14中的“是“)，诊断处理单元基于来自第二传感器的输出进行异常诊断(s20)。
[0075]
对于异常诊断处理，在第一实施方式中描述的第一示例性异常诊断处理和第二示例性异常诊断处理也可以应用于第二实施方式。
[0076]
在第二实施方式所示的轴承装置中，获取了与第一实施方式所示的轴承装置相同的效果。此外，通过在异常诊断处理装置15a中设置电源开关18，可以实现振动传感器11、温度传感器12和负载传感器13的省电力化。
[0077]
[第三实施方式]尽管在第一实施方式和第二实施方式中将热通量传感器与另一传感器组合，但是通过将热通量传感器彼此组合也可以提高异常判断的精度。
[0078]
图10是示出第三实施方式中的主轴装置的示意性结构的剖视图。图11是图10中的左侧的主要部分的放大图。图11主要示出了轴承装置130。
[0079]
图10所示的主轴装置101例如作为机床的内置电动机式的主轴装置使用。在这种情况下，电动机140组装在用作机床的主轴的主轴装置101支承的主轴104的一端侧，并且诸如立铣刀的未图示的切削工具连接到另一端侧。
[0080]
主轴装置101包括轴承105a、105b、与轴承105a、105b相邻布置的间隔件106、热通量传感器111a、111b、电动机140以及布置在电动机后部的轴承116。主轴104由设置在嵌入轴承套102内部的壳体103中的多个轴承105a、105b旋转支承。轴承105a包括内圈105ia、外圈105ga、滚动元件ta和保持件rta。轴承105b包括内圈105ib、外圈105gb、滚动元件tb和保持件rtb。间隔件106包括内圈间隔件106i和外圈间隔件106g。
[0081]
对热通量进行测量的热通量传感器111a、111b固定到外圈间隔件106g的内表面
106ga，并且与内圈间隔件106i的外表面106ia相对。
[0082]
在轴向方向上远离的轴承105a的内圈105ia和轴承105b的内圈105ib通过过盈配合(压配)装配到主轴104。内圈间隔件106i布置在内圈105ia、105ib之间，并且外圈间隔件106g布置在外圈105ga、105gb之间。
[0083]
轴承105a是在内圈105ia与外圈105ga之间布置有多个滚动元件ta的滚动轴承。滚动元件ta之间的间隔由保持件rta保持。轴承105b是在内圈105ib与外圈105gb之间布置有多个滚动元件tb的滚动轴承。滚动元件tb之间的间隔由保持件rtb保持。
[0084]
轴承105a、105b是能利用轴向力来施加预压的轴承，并且可以采用角接触滚珠轴承、深沟槽滚珠轴承或锥形滚柱轴承作为轴承105a、105b。角接触滚珠轴承包括在图11所示的轴承装置130中，其中两个轴承105a、105b以背对背的双轴承(db)布置来设置。
[0085]
虽然示出并描述了两个轴承105a、105b对主轴104进行支承的结构，但是也可以应用两个以上的轴承对主轴104进行支承的结构。
[0086]
单列滚动轴承116是圆柱滚子轴承。作为角接触滚珠轴承的轴承105a、105b对施加到主轴装置101的径向负载和轴向负载进行支承。作为圆柱滚子轴承的单列的轴承116对施加到用作机床的主轴的主轴装置101的径向负载进行支承。
[0087]
在壳体103中设置有冷却介质流动通道g。轴承105a、105b可以通过壳体103与轴承套102之间的冷却介质的流动进行冷却。
[0088]
设置润滑油供给通道以用于轴承105a、105b的冷却和润滑。润滑油与携带润滑油的空气一起以空气油或油雾的状态通过排放孔(喷嘴)注入。润滑油供给通道未示出。当采用油脂润滑轴承作为轴承105a、105b时，不需要润滑油供给通道。
[0089]
在组装时，首先，将轴承105a、间隔件106、轴承105b、间隔件109依次插入主轴104的周围，并且通过紧固螺母110来施加初始预压。此后，将附接有轴承105a、105b的主轴104插入到壳体103内，直到图10的轴承105b的外圈105gb的右侧与设置在壳体103中的台阶部103a抵接。然后，前盖112推压左侧的轴承105a的外圈105ga，以将主轴104固定到壳体103。
[0090]
通过紧固螺母110，在插设有间隔件109的状态下对轴承105b的内圈105ib的端面施加力，以使内圈105ib压靠于内圈间隔件106i。该力传导到内圈105ib、滚动元件tb和外圈105gb以将预压施加到轴承105b，并且还从外圈105gb传导到外圈间隔件106g。从右侧的外圈105gb向外圈间隔件106gb施加按压力，该力传导到轴承105a的外圈105ga、滚动元件ta、内圈105ia，并且预压也施加到左侧的轴承105a。例如，通过由外圈间隔件106g与内圈间隔件106i之间的宽度尺寸差限制的移动量来确定施加到轴承105a、105b的预压。
[0091]
对于单列的轴承116，内圈116a通过装配到主轴104的外周的筒状构件115和内圈压配夹具119沿轴向方向进行定位。通过将螺母120拧到主轴104来防止内圈压配夹具119脱落。轴承116的外圈116b由固定到筒状构件115的定位构件121和固定到内圈压配夹具119的定位构件118夹持，并且随着主轴104的伸缩与内圈116a一体地相对于端部构件117滑动。
[0092]
在设置在主轴104与轴承套102之间的空间122中的多列轴承105a、105b与单列的轴承116之间的轴向方向上的中间位置处布置有对主轴104进行驱动的电动机140。电动机140的转子114固定到装配到主轴104的外周的筒状构件115，并且电动机140的定子113固定到轴承套102的内周部。
[0093]
用于对电动机140进行冷却的冷却介质流动通道未示出。
在主轴装置101上安装有对热通量进行测量的热通量传感器111a、111b，以作为传感器部111。在图10和图11所示的示例中，热通量传感器111a、111b具有固定到外圈间隔件106g的内表面106ga的一个表面以及与内圈间隔件106i的外表面106ia相对的另一个表面。热通量传感器111a布置在轴承105a附近，并且热通量传感器111b布置在轴承105b附近。
[0094]
随着轴承105a、105b的滚动元件ta、tb与内圈105ia、105ib及外圈105ga、105gb的轨道表面之间的接触压力的增加，内圈105ia、105ib以及外圈105ga、105gb的温度上升。此时，在滚动元件ta、tb与内圈105ia、105ib及外圈105ga、105gb的轨道表面之间产生的热量首先传导到内圈间隔件106i、外圈间隔件106g、主轴104和壳体103。在热容量较高的壳体103和外圈间隔件106g的温度上升方面产生延迟。由于壳体103已经被冷却，因此，在温度上升方面产生进一步的延迟。
[0095]
在对内圈105ia、105ib、外圈105ga、105gb以及间隔件106的温度进行测量以对轴承105a、105b的烧熔征兆进行检测的尝试中，由于温度上升的延迟，可能在早期阶段无法检测到上述征兆。在这种情况下，通过使用热通量传感器111a、111b，由于热通量变化得较快，因此能够迅速地检测出急剧的发热。
[0096]
对电动机140进行控制的控制装置150包括异常判断单元125和电动机控制器123。热通量传感器111a、111b分别提供输出到异常判断单元125的输出信号hsa、hsb。
[0097]
图12是示出在轴承正常时来自热通量传感器的示例性输出的波形图。图13是示出在轴承异常时来自热通量传感器的示例性输出的波形图。图12和图13用实线示出了来自热通量传感器111a的输出信号hsa的波形，用双点划线示出了来自热通量传感器111b的输出信号hsb的波形。
[0098]
在正常运转期间，随着主轴装置101的主轴104的转速的增加，两个轴承105a、105b的温度基本上类似地增加。因此，如图12所示，来自热通量传感器111a、111b的两个输出信号hsa、hsb在转速增加时也展现出类似的上升倾向，并且当在主轴104的转速恒定的状态下经过了一定时间时，输出信号hsa、hsb变得稳定。
[0099]
在输出信号hsa、hsb或输出信号hsa、hsb的变化率(时间微分)超过预先设定的阈值时判断为异常的方法中，难以设定阈值，并且在一些情况下可能作出错误判断。
[0100]
因此，在本实施方式中，当来自两个热通量传感器111a、111b的输出信号hsa、hsb之间的差的绝对值或输出信号hsa、hsb的变化率之间的差的绝对值超过预先设定的阈值范围时，判断为异常，由此提高了判断精度。基于两个信号之间的差的绝对值来作出判断，是因为差值根据哪个轴承发生了异常可以是正的或负的。可以代替绝对值而基于差的平方来作出判断。
[0101]
在图13中，在时间t1处，在一个轴承105a中观察到温度上升的征兆，并且来自热通量传感器111a的输出信号hsa急剧地上升。相反，来自对另一轴承105b进行监测的热通量传感器111b的输出信号hsb是正常的，并且没有观察到输出的上升。
[0102]
在发生异常的情况下，两个轴承105a、105b的同时烧熔是少见的，并且在大多数情况下，轴承中的一个烧熔。因此，当发生异常时，输出信号hsa、hsb展现出如图13那样的倾向。在这种情况下，由于轴承105a的烧熔，输出信号hsa首先上升，并且热流从该轴承105a传导。因此，输出信号hsb开始稍微晚点上升，如时间t2所示。一个轴承105a的烧熔可能随后导致另一个轴承105b的烧熔。
[0103]
再次参照图10和图11，轴承装置130包括至少具有对主轴104进行支承的第一轴承105a和第二轴承105b的轴承部105、分别与第一轴承105a和第二轴承105b对应地设置的第一热通量传感器111a和第二热通量传感器111b、以及作出轴承部105的异常诊断的异常判断单元125。异常判断单元125基于第一热通量传感器111a与第二热通量传感器111b的输出之间的差|hsa
‑
hsb|或输出的变化率之间的差|δhsa/δt
‑
δhsb/δt|来对轴承部105的异常的发生进行检测。
[0104]
优选地，第一轴承105a和第二轴承105b分别对主轴104的彼此远离的第一部分(图11中的pa)和第二部分(图11中的pb)进行支承。
[0105]
更优选地，轴承装置130还包括布置在第一轴承105a与第二轴承105b之间的间隔件106，在上述间隔件106上安装有第一热通量传感器111a和第二热通量传感器111b。第一热通量传感器111a布置在间隔件106中的位置比第二热通量传感器111b布置在间隔件106中的位置更靠近第一轴承105a，并且第二热通量传感器111b布置在间隔件106中的位置比第一热通量传感器111a布置在间隔件106中的位置更靠近第二轴承105b。
[0106]
图14是基于来自第三实施方式中采用的两个热通量传感器的输出来对轴承的异常进行判断的异常判断单元125的框图。参照图14，来自安装在主轴装置101内的两个热通量传感器111a、111b的输出信号hsa、hsb被提供到异常判断单元125。
[0107]
异常判断单元125包括减法器d和比较器c。减法器d接收来自两个热通量传感器111a、111b的输出信号(或输出信号的变化率)hsa、hsb，并且计算差分输出。比较器c对来自减法器d的输出的绝对值与预先设定的基准(阈值)js进行比较。当差分输出的绝对值大于基准(阈值)js时，比较器c判断为轴承异常。
[0108]
异常判断单元125也可以还具有轴承识别单元pj，上述轴承识别单元pj对在轴承105a、105b的哪一个中观察到异常或异常的征兆进行判断。轴承识别单元pj可以向外部提供轴承识别结果。根据来自减法器d的输出的符号，能够对轴承105a、105b中的哪一个展现出异常或者异常的征兆进行识别。轴承识别单元pj可以仅在比较器c的判断结果表示存在异常或异常征兆时，提供轴承识别结果。
[0109]
因此，异常判断单元125基于由减法器d提供的差的符号，在图14的轴承识别单元pj中对第一轴承和第二轴承异常中的哪一个中发生了异常进行判断。具体地，当满足hsa
‑
hsb＞0(符号为正)的条件时，轴承识别单元pj判断为轴承105a中发生了异常，并且当满足hsa
‑
hsb＜0(符号为负)的条件时，轴承识别单元pj判断为轴承105b中发生了异常。
[0110]
图15是示出作为图14的改进的异常判断单元125a的结构的框图。图15所示的异常判断单元125a的比较器c除了减法器d的输出和阈值js之外，还接收主轴装置101的运动信息mi(电动机140的转速、润滑条件、冷却条件、以及来自其他传感器的信息)。比较器c还可以考虑这些信息来对是否发生了异常进行判断。
[0111]
当异常判断单元125或125a预测到轴承105a、105b中的任一个的烧熔时，图10中的电动机控制器123还可以采取诸如降低转速或停止电动机或增加润滑油的供给量的措施，以避免轴承的烧熔。
[0112]
当来自两个热通量传感器111a、111b的输出信号hsa、hsb(或者输出信号hsa、hsb的变化率)存在一定程度以上的差时，异常判断单元125判断为轴承异常，因此，与基于来自热通量传感器111a、111b的输出信号的判断相比，能够提高判断精度。因此，可以防止错误
的判断，并且可以实现更精确的异常(预测)检测。通过将由异常判断单元125执行的异常判断方法应用于轴承装置130以及包括该轴承装置130的主轴装置101，能够防止轴承装置130以及主轴装置101中的轴承的烧熔。
[0113]
如上所述，在第三实施方式中，在包括两个角接触滚珠轴承作为轴承105a、105b且外圈间隔件106g与内圈间隔件106i插入上述轴承之间以施加预压的轴承装置130中，热通量传感器111a、111b分别布置在轴承105a、105b附近。热通量传感器111a、111b布置成使得其一个表面固定到外圈间隔件106g的内表面106ga，并且其另一个表面与内圈105ia、105ib或内圈间隔件106i的外表面106ia相对。
[0114]
在主轴装置101正常运转时，随着主轴装置101的主轴104的转速的增加，来自轴承105a、105b的发热量增加，并且间隔件106的温度也上升。因此，来自热通量传感器111a、111b的输出信号的值也上升。
[0115]
在一般的判断方法中，当来自热通量传感器111a、111b的输出信号hsa、hsb或输出信号hsa、hsb的变化率(时间微分)超过预先设定的阈值时，判断为轴承异常。利用该方法，由于主轴装置的运转状态的影响或预压随时间的变化，难以设定适当的阈值，有时会作出错误判断。因此，在本实施方式中，当来自布置在轴承附近的热通量传感器的输出信号之间的差、或者来自两个热通量传感器的输出信号的变化率之间的差超过了预先设定的基准范围时，判断为轴承异常。
[0116]
在发生异常的情况下，两个轴承的同时烧熔是少见的。首先，从任一个轴承产生的发热量增加，并且该轴承迟早会烧熔。由此，在第三实施方式中，当观察到来自热通量传感器111a、111b的输出信号之间的差时，判断为轴承异常。因此，可以防止错误的判断，并且可以作出更精确的预测判断。通过应用这样的判断方法，能够防止轴承装置和主轴装置的轴承的烧熔。
[0117]
[第四实施方式]在第三实施方式中，描述了两个轴承105a、105b对主轴104进行支承的轴承装置130的结构。不限定于这样的结构，根据本发明的异常判断方法可以类似地应用于两个以上的轴承对主轴104进行支承的结构。
[0118]
图16是示出第四实施方式中的四个轴承对主轴进行支承的轴承装置130a的结构的图。第四实施方式的主轴装置在图10的主轴装置101的结构中，包括图16所示的轴承装置130a来替代轴承装置130。
[0119]
图16所示的轴承装置130a在图11中的轴承装置130的两个轴承105a、105b的外侧还包括间隔件131c、131d以及轴承105c、105d。在附加的间隔件131c的外圈间隔件131gc的内表面131gac布置有热通量传感器111c，并且在附加的间隔件131d的外圈间隔件131gd的内表面131gad布置有热通量传感器111d。由于其他结构与图11中的相同，因此将不提供描述。虽然在图16中针对每个轴承设置有热通量传感器，但是鉴于设计或经验，可以从多个轴承中选择更可能出现异常的轴承，并且可以在其中布置热通量传感器。
[0120]
图17是基于第四实施方式中采用的两个热通量传感器的输出来对轴承的异常进行判断的异常判断单元125b的框图。
[0121]
图17所示的异常判断单元125b在图14所示的异常判断单元125的结构之外，还具有减法器d2、比较器c2、以及逻辑和电路or。减法器d2从附加的热通量传感器111c、111d接
收输出信号(输出信号的变化率)hsc、hsd，并且计算它们的差分输出。比较器c2将预先设定的标准(阈值)js与由减法器d2计算出的差分输出的绝对值进行比较。
[0122]
逻辑和电路or对来自比较器c的输出信号和来自比较器c2的输出信号的逻辑和进行计算。当在比较器c或比较器c2中检测到异常或异常预测时，逻辑和电路or判断为存在异常或异常的征兆，并且将判断结果提供给外部。
[0123]
轴承识别单元pj对在轴承105a、105b、105c、105d中的哪一个中观察到异常或异常的征兆进行判断。轴承识别单元pj可以基于来自用于两个热通量传感器111a、111b的减法器d的输出信号的符号、来自用于两个热通量传感器111c、111d的减法器d2的输出信号的符号、以及来自两个比较器c、c2的输出信号，对发生了异常的轴承进行识别。
[0124]
当设置有四个轴承时，基于对来自中央的两个轴承105a、105b进行监测的热通量传感器111a、111b的输出的比较、以及对来自对外侧的两个轴承105c、105d进行监测的热通量传感器111c、111d的输出的比较，来对异常或异常的征兆进行判断。然而，用于比较的热通量传感器111a至111d的组合不限于此。优选地，通过来自对远离的轴承进行监测的热通量传感器的输出的比较，提高了测量的精度，因为相互影响较小。
[0125]
当待监测的轴承的数量是奇数时，能够选择两个对轴承进行监测的热通量传感器，并且基于比较的结果来对异常或异常的征兆进行判断。
[0126]
上面示出了直接地将来自两个热通量传感器的输出相互比较的方法。当使用大量的热通量传感器时，可以计算来自热通量传感器的输出的平均值，并且可以将来自每个热通量传感器的输出与平均值进行比较。替代地，也可以从多个热通量传感器的输出中对输出信号最大值和输出信号最小值进行识别，并且将它们彼此进行比较。这样，能够防止在来自多个热通量传感器的输出同时开始捕获异常的征兆时的错误判断。
[0127]
在上述的描述中，在非旋转的外圈间隔件106g、131gc、131gd的内表面106ga、131gac、131gad布置有热通量传感器。然而，可以是如下的结构：热通量传感器布置在轴承105a至105d的非旋转侧上的滚动轴承圈(外圈)中，以与旋转圈(内圈)相对。
[0128]
虽然上面借助于示例描述了轴承的外圈固定且内圈旋转的结构，但是通过在圈被固定的一侧附接热通量传感器，本发明也可以应用于外圈旋转且内圈固定的示例。
[0129]
在第四实施方式中，热通量传感器布置在三个以上产生热量的轴承附近，将来自多个热通量传感器的输出信号或输出信号的变化率彼此比较，并且当它们之间的差超过预先设定的标准范围(阈值)时，对轴承异常进行判断。因此，如在第三实施方式中那样，预测判断可以比使用单个热通量传感器对异常的判断更准确。轴承识别单元pj能够对三个以上的轴承中的哪一个是异常的或者展现出异常的征兆进行识别。
[0130]
尽管示出了图14、图15和图17中的异常判断单元由硬件实现的构造，但是它也可以由微型计算机和软件实现。
[0131]
图18是示出异常判断单元的另一构造的图。参照图18，异常判断单元125或125a包括：a/d转换器201，上述a/d转换器201接收来自传感器部111的输出；处理器(cpu)202，上述处理器(cpu)202对a/d转换器201的转换结果进行处理；以及存储器203，上述存储器203存储由处理器202读取的程序，并且在处理器202的计算处理中存储数据。
[0132]
图19是用于说明由图18的处理器202执行的处理的流程图。
[0133]
在第三实施方式和第四实施方式中执行的异常判断方法是对轴承装置130的异常
进行判断的方法，上述轴承装置130包括至少具有对主轴进行支承的第一轴承105a和第二轴承105b的轴承部105、以及分别与第一轴承105a和第二轴承105b对应地设置的第一热通量传感器111a和第二热通量传感器111b。由处理器202执行的异常判断方法包括对来自第一热通量传感器111a和第二热通量传感器111b的输出之间的差或输出变化率之间的差进行计算的步骤s51、以及基于计算出的差对轴承部105中是否发生了异常进行检测的步骤s52至s54。
[0134]
更具体地，在步骤s51中，处理器202对来自第一热通量传感器111a与第二热通量传感器111b的输出之间的差|hsa
‑
hsb|或输出变化率之间的差|δhsa/δt
‑
δhsb/δt|进行计算。
[0135]
接着，在步骤s52中，处理器202对计算出的差是否大于阈值进行判断。当差大于阈值时(s52中的是)，处理器202在步骤s53中判断为轴承异常。当差未超过阈值时(s52中的否)，处理器202在步骤s54中判断为轴承正常。当步骤s53或步骤s54中的判断被确认时，在步骤s55中，处理返回到主例程。
[0136]
当三个以上传感器被这样使用时，注意到两个传感器的同时故障是少见的事实，也可以基于类似的概念来对传感器的故障作出判断。
[0137]
图20是用于说明对传感器是否发生故障进行判断的处理的流程图。在该流程图中，描述了图18所示的a/d转换器将来自n(n是等于或大于三的自然数)个传感器的输出转换为数字值并将该数字值发送到cpu 202的示例。例如，在该处理中，当如图12和13中的早期阶段那样来自正常传感器的输出随着转速的增加而逐渐增加时，可以检测到呈现固定值的故障的传感器。
[0138]
参照图20，在步骤s61中，cpu 202分别从传感器1至n获取数据d1(1)至d1(n)。接着，在步骤s62中cpu待机，直到经过了规定的时间段δt。当经过了规定的时间段δt时，在步骤s63中，cpu 202分别从传感器1到n获取数据d2(1)至d2(n)。在步骤s64中，cpu 202针对传感器1至n的每一个，对在经过了规定的时间段δt之后的前一时间点和后一时间点的差δd(1)至δd(n)进行计算。在以下的处理中，调查在差δd(1)至δd(n)中是否存在与其他传感器相比变化量明显较小的一个传感器。
[0139]
在经过了规定的时间段δt的之前和之后之间，当除了第m个热通量传感器以外的n个热通量传感器的传感器组的输出的变化量大于第一阈值、且第m个热通量传感器的输出的变化量比等于或小于第一阈值的第二阈值小时，cpu 202判断为第m个热通量传感器发生了故障。下面将详细描述该判断处理。
[0140]
首先在步骤s65中，变量m被初始化为1。接着，在步骤s66中，计算除了δd(m)之外的一组差δd(1)至δd(n)的平均值ave(m)。通过将δd(m)和ave(m)彼此比较，可以对传感器m的变化是否明显小于其他传感器进行判断。具体地，在步骤s67中，cpu 202对平均值的大小|ave(m)|是否超过第一阈值、以及传感器m的变化量的大小|δd(m)|是否比等于或小于第一阈值的第二阈值小进行判断。当满足步骤s67中的条件时，认为传感器m的变化小于其他传感器。在这种情况下，推测传感器m中发生了诸如断路或短路的故障。因此，cpu 202在步骤s68中判断为传感器m发生了故障，并且处理前进到步骤s69。此时，cpu 202可以打开用于给出关于故障发生的通知的警告指示器、或者可以根据需要提供警报声或通知信号。当不满足步骤s67中的条件时，处理前进到步骤s69，跳过步骤s68中的处理。在上述处理中，
对来自传感器m以外的传感器的输出的平均值进行计算，以对与其他传感器相比变化较小的传感器m进行检测，但是也可以使用其他方法对来自传感器m以外的传感器的输出的表现进行评价。例如，最大值、最小值或方差可以用于评价。
[0141]
当在步骤s69中变量m未达到n时，在步骤s70中递增变量m，并且再次执行步骤s66之后的处理。当在步骤s69中变量m达到了n时，处理在步骤s71中结束，并且控制转移到主例程。
[0142]
如上所述，传感器的故障的判断也可以通过提供多个传感器并相互参考这些传感器来进行。因此，能够将轴承的异常与传感器的故障区分开。
[0143]
应该理解，本文公开的实施方式是在各方面都是说明性和非限制性的。本发明的范围由各项权利要求所限制而非上述实施方式的描述所限制，并且趋于包括在各项权利要求的范围内并且含意等同于各项权利要求的任何变型。附图标记列表
[0144]
1、101主轴装置；2轴承装置；3、103壳体；4、104主轴；5a、5b、105a、105b、105c、105d、116轴承；5ga、5gb、105g、105ga、105gb、116b外圈；5ia、5ib、105i、105ia、105ib、116a内圈；6、106、109、131c、131d间隔件；6g、106g、106gb、131gc、131gd外圈间隔件；6i、106i内圈间隔件；7轴承套；9传感器单元；10、111、111a、111b、111c、111d热通量传感器；11振动传感器；12温度传感器；13负载传感器；14旋转传感器；15、15a异常诊断处理装置；16、16a诊断处理单元；17、17a阈值存储部；18电源开关；102轴承套；103a台阶部；105轴承部；106ga、131gac、131gad内表面；106ia外表面；110、120螺母；112前盖；113定子；114转子；115筒状构件；117端部构件；118、121定位构件；119内圈压配夹具；122空间；123电动机控制器；125、125a、125b异常判断单元；130、130a轴承装置；140电动机；150控制装置；201a/d转换器；202处理器；203存储器；c、c2比较器；d、d2减法器；or逻辑和电路；pj轴承识别单元；rta、rtb保持件；ta、tb滚动元件

技术特征：
1.一种轴承装置，包括：第一轴承，所述第一轴承包括内圈、外圈和滚动元件；间隔件，所述间隔件在由所述第一轴承支承的主轴上与所述第一轴承相邻布置，所述间隔件包括内圈间隔件和外圈间隔件；第一传感器，所述第一传感器布置在所述第一轴承或所述间隔件中；第二传感器，所述第一传感器是热通量传感器，所述第二传感器包括热通量传感器、振动传感器、温度传感器和负载传感器中的至少任一个；以及异常诊断装置，所述异常诊断装置基于来自所述第一传感器的输出和来自所述第二传感器的输出来对异常进行判断。2.如权利要求1所述的轴承装置，其特征在于，所述第二传感器包括所述振动传感器、所述温度传感器和所述负载传感器中的至少任一个，以及所述异常诊断装置基于来自所述第一传感器和所述第二传感器的输出以及所述主轴的转速来对所述轴承的异常进行诊断。3.如权利要求2所述的轴承装置，其特征在于，所述异常诊断装置包括：阈值存储部；以及诊断处理单元，所述诊断处理单元基于存储在所述阈值存储部中的阈值对来自包括所述第一传感器和所述第二传感器的传感器单元的信号执行诊断处理。4.如权利要求3所述的轴承装置，其特征在于，所述阈值存储部存储针对所述第一传感器和所述第二传感器中的每一个的与多个转速对应的阈值。5.如权利要求3或4所述的轴承装置，其特征在于，当来自所述第一传感器的输出未超过与存储在所述阈值存储部中的所述第一传感器对应的阈值时，所述诊断处理单元不基于来自所述第二传感器的输出进行异常诊断，以及当来自第一传感器的输出超过与所述第一传感器对应的所述阈值时，所述诊断处理单元基于来自所述第二传感器的输出进行异常诊断。6.如权利要求3至5中任一项所述的轴承装置，其特征在于，所述阈值存储部存储用于根据所述转速对来自所述第一传感器和所述第二传感器的输出进行加权的系数。7.如权利要求2所述的轴承装置，其特征在于，当通过将来自所述第一传感器的输出和来自所述第二传感器的输出乘以各自的对应系数而计算出的值的总和超过预定阈值时，所述异常诊断装置根据所述总和的大小来提供异常诊断的结果。8.如权利要求1所述的轴承装置，其特征在于，还包括第二轴承，所述第二轴承与所述第一轴承一起对所述主轴进行支承，其中所述第一传感器是与所述第一轴承对应地设置的第一热通量传感器，
所述第二传感器是与所述第二轴承对应地设置的第二热通量传感器，以及所述异常诊断装置包括异常判断单元，所述异常判断单元基于来自所述第一热通量传感器与所述第二热通量传感器的输出之间的差或输出变化率之间的差来对包括所述第一轴承和所述第二轴承的轴承部中的异常发生进行检测。9.如权利要求8所述的轴承装置，其特征在于，所述第一轴承和所述第二轴承分别对所述主轴的彼此远离的第一部分和第二部分进行支承。10.如权利要求9所述的轴承装置，其特征在于，所述间隔件布置在所述第一轴承与所述第二轴承之间，并且所述第一热通量传感器和所述第二热通量传感器布置在所述间隔件中，所述第一热通量传感器在所述间隔件中的布置位置比所述第二热通量传感器在所述间隔件中的布置位置更靠近所述第一轴承，以及所述第二热通量传感器在所述间隔件中的布置位置比所述第一热通量传感器在所述间隔件中的布置位置更靠近所述第二轴承。11.如权利要求8至10中任一项所述的轴承装置，其特征在于，所述异常判断单元基于所述差的符号，对在所述第一轴承和所述第二轴承中的哪一个中发生了异常进行判断。12.如权利要求8至11中任一项所述的轴承装置，其特征在于，包括n个热通量传感器，其中n是等于或大于三的自然数，其中所述第一热通量传感器和所述第二热通量传感器是n个热通量传感器中的两个，以及在经过了规定的时间段之后的前一时间点与后一时间点之间，当来自n个所述热通量传感器中除了所述第一热通量传感器之外的传感器组的输出的变化量大于第一阈值且来自所述第一热通量传感器的输出的变化量比等于或小于所述第一阈值的第二阈值小时，所述异常判断单元判断为所述第一热通量传感器发生了故障。13.一种主轴装置，包括如权利要求1至12中任一项所述的轴承装置。
技术总结
一种轴承装置(2)，包括：轴承(5a、5b)，其包括内圈(5ia、5ib)、外圈(5ga、5gb)和滚动元件(Ta、Tb)；间隔件(6)，其在由轴承(5a、5b)支承的主轴(4)上与轴承(5a、5b)相邻地布置，上述间隔件包括内圈间隔件(6i)和外圈间隔件(6g)；以及传感器单元(9)，其布置在内圈间隔件(6i)或外圈间隔件(6g)中。传感器单元(9)包括第一传感器和第二传感器。第一传感器是热通量传感器(10)，并且第二传感器包括振动传感器(11)、温度传感器(12)和负载传感器(13)中的至少任一个。轴承装置(2)还包括异常诊断处理装置(15)，其基于来自第一传感器和第二传感器的输出和主轴(4)的转速(N)来进行轴承的异常诊断。主轴(4)的转速(N)来进行轴承的异常诊断。主轴(4)的转速(N)来进行轴承的异常诊断。


技术研发人员：小池孝誌 福岛靖之 澁谷勇介
受保护的技术使用者：NTN株式会社
技术研发日：2019.10.18
技术公布日：2021/6/29