樹脂歯車の運転試験時の形状偏差ネットワークの時間推移と歯元き裂の予兆検知

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本研究では樹脂歯車の状態を表す諸量，特に，歯元のき裂発生前に現れる歯面摩耗や歯の倒れに伴う形状変化とかみ合い振動に関連する情報を回収して解析し， それらの関係を明らかにすることを目的としている．さらに，回収・解析した情報に歯車の特性を考慮した前処理を施して学習用データセットを創生し，深層構 造を持つ人工知能に学習させることで歯車の振動情報のみから歯元き裂発生の「予兆」検知が可能であるか検証する．令和4年度は，歯の倒れと歯面摩耗の度合いが異なるように条件を変えて樹脂歯車の運転試験実施し，き裂発生前の形状が変化し始めた樹脂歯車を準備した．そして，異なる歯の倒れと歯面摩耗の度合いを有する歯車に対して，今度は同条件で運転試験を実施することで，かみ合い振動データを生成した．そのデータに対して歯車測定機によって計測して評価した歯の倒れと摩耗の指標を与えることで正解付きの学習用データセットを用意した．かみ合い振動データは周波数領域で画像化し，形状変化の度合いがかみ合い振動成分に与える影響を明らかにするため，周波数帯域毎に異なる学習用データセットを人工知能に学習させて正答率を調べた．また，運練試験前の樹脂歯車の形状偏差データをネットワーク化した．特に，歯すじ偏差間の相関係数を重みとした歯すじ偏差ネットワークを調べたところ，ネットワークの隣接行列に周期的なパターンが生じていることが確認できた．歯車の製作工程と得られたパターンを詳細に調べたところ，射出成形加工時の影響が歯すじ偏差ネットワークに現れていることが確認でき，加工時の履歴がネットワークから評価できる可能性を示唆していることがわかった．