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公開番号2025025525
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-21
出願番号2023130361
出願日2023-08-09
発明の名称容積式ポンプ
出願人兵神装備株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類F04B 49/10 20060101AFI20250214BHJP(液体用容積形機械;液体または圧縮性流体用ポンプ)
要約【課題】容積式ポンプにおいて、運転状態を高精度で判定する。
【解決手段】一軸偏心ねじポンプ1は、ポンプ室PRを画定するステータ21と、ポンプ室PR内での周期運動に伴って流体を移送するロータ22と、運転状態を判定する運転状態判定装置4とを備える。運転状態判定装置4は、超音波またはマイクロ波をロータ22に向けて送信するとともにその反射波を受信し、ドップラ信号を生成するドップラセンサ40と、ドップラ信号に対応した判定画像を生成する判定画像生成部41aと、判定画像を入力されると運転状態を出力するように教師データを用いて学習処理が施された判定部41bとを有する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ポンプ室を画定する収容部材と、
前記ポンプ室内での周期運動に伴って流体を移送する運動部材と、
運転状態を判定する運転状態判定装置と
を備え、
前記運転状態判定装置は、
超音波またはマイクロ波を前記運動部材に向けて送信するとともにその反射波を受信し、ドップラ信号を生成するドップラセンサと、
前記ドップラ信号に対応した判定画像を生成する判定画像生成部と、
前記判定画像を入力されると前記運転状態を出力するように教師データを用いて学習処理が施された判定部と
を有する、容積式ポンプ。
続きを表示（約 620 文字）【請求項２】
前記判定画像生成部は、
前記ドップラ信号から自己相関関数を生成し、
前記自己相関関数を前記運動部材の運動周期の任意自然数倍の時間範囲で切り出す、請求項１に記載の容積式ポンプ。
【請求項３】
前記判定画像生成部は、
前記時間範囲を位相角度０～３６０°に同期させて前記自己相関関数を極座標表示したレーダーチャートを生成する、請求項２に記載の容積式ポンプ。
【請求項４】
前記判定画像生成部は、前記任意自然数をＮとしたとき、前記レーダーチャートの以下の角度範囲Ａｎの部分を抽出する、請求項３に記載の容積式ポンプ。
TIFF
2025025525000005.tif
13
89
【請求項５】
前記判定画像生成部は、
前記ドップラ信号をフーリエ変換することによりパワースペクトルを生成し、
前記パワースペクトルにおいて前記運動部材の運動周期の整数倍に対応する周波数の点を結ぶスペクトル包絡線を生成し、
所定の周波数範囲で前記スペクトル包絡線を切り出す、請求項１に記載の容積式ポンプ。
【請求項６】
前記判定画像生成部は、
前記所定の周波数範囲を位相角度０～３６０°に同期させて前記スペクトル包絡線を極座標表示したレーダーチャートを生成する、請求項５に記載の容積式ポンプ。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、容積式ポンプに関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
容積式ポンプでは、ポンプ室内で運動部材（例えばピストンやロータ）が周期運動（例えば往復運動や回転運動）するのに伴って流体が移送される。このような容積式ポンプでは、摩耗や損傷を防止する観点から、異常運転を検出することが望まれている。異常運転として、例えば、移送すべき流体がない空運転や移送する流体中に気泡が混入した気泡混入運転等がある。
【０００３】
特許文献１では、マイクロ波を運動部材に向けて送信するとともにその反射波を受信してドップラ信号を生成し、ドップラ信号に基づいて運転状態を判定する容積式ポンプが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１６－０７９９７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の容積式ポンプでは、ドップラ信号のピーク値、ピーク回数、または積分値を利用して運転状態を判定している。しかし、このような判定方法では、ドップラ信号に含まれる情報を十分に活かしきれておらず、判定精度に改善の余地がある。
【０００６】
本発明は、容積式ポンプにおいて、運転状態を高精度で判定することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、
ポンプ室を画定する収容部材と、
前記ポンプ室内での周期運動に伴って流体を移送する運動部材と、
運転状態を判定する運転状態判定装置と
を備え、
前記運転状態判定装置は、
超音波またはマイクロ波を前記運動部材に向けて送信するとともにその反射波を受信し、ドップラ信号を生成するドップラセンサと、
前記ドップラ信号に対応した判定画像を生成する判定画像生成部と、
前記判定画像を入力されると前記運転状態を出力するように教師データを用いて学習処理が施された判定部と
を有する、容積式ポンプを提供する。
【０００８】
この構成によれば、ドップラ信号を判定画像化して判定部の入力データとして使用するため、単にドップラ信号のピーク値、ピーク回数、または積分値などの断片的な情報から運転状態を判定する場合に比べて、総合的な観点で運転状態を判定できる。また、判定画像は目視で判別困難であっても、学習済みの判定部を利用することによって容易かつ高精度に異常運転を判定できる。従って、容積式ポンプにおいて、運転状態を高精度で判定できる。
【０００９】
前記判定画像生成部は、
前記ドップラ信号から自己相関関数を生成してもよく
前記自己相関関数を前記運動部材の運動周期の任意自然数倍の時間範囲で切り出してもよい。
【００１０】
この構成によれば、ドップラ信号のグラフをそのまま判定画像として使用するのではなく、自己相関関数に基づく判定画像を使用することで、信号波形の特徴部分を明確に捉えることができる。ここで、自己相関関数は、ドップラ信号をＩＱ検波して複素相関関数処理を施し、その相関係数を見たものである。
（【００１１】以降は省略されています）

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