JP3708041B2 - Vibration diagnosis method and apparatus for rotating machine - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば発電用タービンや発電機等の回転機械の異常を診断する方法及び装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
火力発電所には、数百トンもの大重量のロータが高速度で回転する主タービン・発電機を始めとして数多くの回転機械が設置され、また幅広い温度や圧力レベルに応じた多数の熱交換器類、および各種の油圧機器や制御機器類が設置されている。
【0003】
このような回転機械において、特に高速度の回転機械では、運転中に発生する異常の多くは振動現象の変化として現れることが多く、また急激に進展して重大な事故に発展する危険性があることから、運転監視装置と異常時の保護・制御装置を備えている。
【0004】
特に近年では、電力需要の多様化・効率的運用などから、頻繁な起動・停止、急激な負荷変動等の多用な運用が求められ、発電機器には、これまで以上にストレスがかかるとともに、機器設備の異常の徴候を早期に検知し、原因を分析して運用制限などの状態を速やかに修復できることが、より強く要請されるようになってきた。
【0005】
このため、回転機械の異常診断装置や設備診断装置が種々提案されており、例えば、回転機械の軸振動診断に関しては、特許第2850917号公報に「回転機械の異常診断方法」が開示されている。
【0006】
第6図は、従来の振動診断装置を、火力発電回転機械のタービン・発電機ユニットへ適用した例を示している。
【0007】
同図において、タービン・発電機ユニット1は、高・中圧タービン2、低圧タービン3a,3bおよび発電機4を備え、その各ロータを支える軸受部5a〜5nには、軸振動を検出する振動検出器6a〜6nが取付けられている。また、タービン・発電機ユニット1内には、ロータの回転数を検出する回転計7、各軸受部5a〜5nでの振動位相角を検出するための基準となるパルスを発信する位相角基準パルス発信器8および発電機出力(負荷)や蒸気温度、軸受温度等の回転機械の運転状態を検出する各種センサー群9が設置されている。
【0008】
回転計7および各種センサー群9からの信号は、回転機械の運転操作を監視・制御する制御用計算機10に送られ、また振動検出器6a〜6nおよび位相角基準パルス発信器8からの信号は振動監視装置11を介して制御用計算機10に送られて運転員の制御操作を支援する。
【0009】
すなわち、振動監視装置11では、振動検出器6a〜6nおよび位相角基準パルス発信器8からの信号に基づいて各軸受部5a〜5nにおける振動状態を判断し、規定の信号レベル以上であると判定すると、警報信号またはタービントリップ信号を制御用計算機10へ伝達する。
【0010】
一方、計算機からなる回転機械振動診断装置12は、異常検知処理部13、プラント状態量処理部14、診断処理部15及び表示処理部16とから構成され、異常検知処理部13には振動監視装置11からの信号が入力される。
【0011】
上記異常検知処理部13は、異常現象の徴候を振動の振幅値、振幅増加率、周波数成分、あるいは位相変化等の傾向から検出し、異常徴候と判定した場合には、原因の診断を開始するため、検知情報を診断処理部15へ伝送する。
【0012】
一方、プラント状態量処理部14には、制御用計算機10から振動情報以外の運転状態情報、例えばタービン・発電機の回転数や負荷率などの情報が入力される。
【0013】
上記プラント状態量処理部14の出力は、異常検知処理部13に送られ、異常検知時の情報として使用されると共に、診断処理部15へ送られ、その原因を診断する際の回転機械情報として使用され、その監視状況および診断結果は表示処理部16に表示される。
【0014】
上記診断処理部15は、内部に有する知識ベースに振動原因を特定するための振動因果マトリックスを格納している。この振動因果マトリックスには多くの種類・内容のものがある。
【0015】
図7に例えば回転機械における振動原因と現象の因果関係を示す振動因果マトリックスの一部を例示している。
【0016】
この診断処理部15は、これらの振動因果マトリックスを利用し、異常検知情報と回転機械情報に基づいて異常の原因を推定する。
【0017】
そして、診断処理部15の出力は、表示処理部16に送られ、運転員や操作員への直接の支援およびガイド情報として利用される。
【0018】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、回転機械の軸振動や回転機械の性能劣化診断など、回転機械のオンラインの信号やデータを使用して診断を行うためには、リアルタイム性が要求され、特に急激な異常現象の進展の可能性のある軸振動現象については、回転機械の運転状態および異常状態に応じた判定が必要となる。
【0019】
しかしながら、従来の回転機械の振動診断装置においては、原因診断のための振動因果マトリックスにより異常振動の原因が診断されても、一つの原因に絞り込むことはほとんど不可能であり、表示部に複数の要因が表示されるに止まる場合が多い。特に、異常の兆候をできるだけ早期に捕らえようとすると、振動変化を異常と判定する閾値を下げて監視することになり、その結果、表示された要因についても、現象の発生位置や大きさなどに関する定量的検証がなされていないため、運転員や、操作員、またはリモート監視サービスのエンジニアにとっては、診断結果に対する確信度が低く、診断結果から原因を特定して、対策を施すのに更なる調査や振動解析による検証などを行なわなければならず、多大な時間を要することがあった。
【0020】
本発明は上記のような事情に鑑みてなされたもので、運転員や操作員、またはリモート監視サービスのエンジニアへ診断結果の確信度を向上させることができるリアルタイム性とマンマシン性に優れた回転機械の振動診断方法及び装置を提供することを目的とする。
【0021】
【課題を解決するための手段】
本発明は上記の目的を達成するため、次のような方法及び装置により回転機械の診断を行うものである。
【0022】
請求項1に対応する発明は、回転機械から得られた各種データを取込んで、回転機械に発生する振動現象の特徴から振動の原因を推定するに際して、知識ベースに構築された複数の現象の特徴と複数の原因とを関係付ける振動因果マトリックスに基づいて振動原因を推定し、メモリに内蔵された振動解析モデルを用いて前記推定された振動原因の現象を解析し、この解析結果と前記振動原因推定結果とから振動現象に対する診断結果を評価する。
【0023】
請求項2に対応する本発明は、請求項1に対応する発明の回転機械の振動診断方法において、前記振動原因を推定するにあたり、予め定検による分解点検時の再組立などでの状態変化により振動が発生する可能性のある振動因果マトリックス上の振動原因成分に付加された重み付けにより、振動原因の発生確率を高めて振動原因を推定する。
【0024】
請求項3に対応する発明は、請求項1に対応する発明の回転機械の振動診断方法において、前記振動因果マトリクスの診断処理により複数の振動原因が推定されたとき、診断結果を評価する際にさらに原因を絞り込むために詳細調査すべき項目とその調査方法を提示する。
【0025】
請求項4に対応する発明は、請求項1に対応する発明の回転機械の振動診断方法において、振動解析モデルを使用して振動シミュレーションした結果から得られる振動値と、予め初期組立、あるいは定検後の組立時に測定された軸受部およびシール部での回転部と静止部の隙間測定データとを比較して、正常・異常の評価結果を表示する。
【0026】
請求項5に対応する発明は、回転機械から得られた各種データを取込んで、回転機械に発生する複数の振動現象の特徴と複数の原因とを関係付けて知識ベースに蓄積された振動因果マトリックスから振動の原因を推定する診断処理手段と、予め診断結果に対応する振動解析モデルが格納されたメモリと、前記診断処理手段により推定された振動原因を取込み、この振動原因と一致した解析モデルを前記メモリより取出して解析する振動解析検証手段と、この振動解析検証手段による解析検証結果及び前記診断処理手段による診断結果を取込んで振動現象の発生について評価する診断結果評価手段とを備える。
【0027】
請求項6に対応する発明は、請求項5に対応する発明の回転機械の振動診断装置において、前記診断結果評価手段は、振動解析モデルを使用して振動にシミュレーションした結果から得られる振動値と予め初期組立、あるいは定検後の組立時に測定された軸受部およびシール部での回転部と静止部の隙間測定データとを比較して、正常か異常かを評価し、その評価結果を表示手段に表示させる。
【0028】
請求項7に対応する発明は、請求項5に対応する発明の回転機械の振動診断装置において、前記診断処理部は、予め定検による分解点検時の再組み立てなどでの状態変化により振動が発生する可能性のある振動因果マトリックス上の振動原因成分に重み付けが付加され、この重み付けにより振動原因の発生確率を高めて推定する。
【0029】
請求項8に対応する発明は、請求項5に対応する発明の回転機械の振動診断装置において、前記診断結果評価手段は、複数の振動原因とこれら各振動原因に対応する調査すべき項目と調査方法が書き込まれた必要条件テーブルを備え、前記診断処理部で処理された診断原因が複数推定されたとき、前記必要条件テーブルから原因を絞り込むために必要な調査すべき項目とその調査方法とを特定して表示手段に表示させる。
【0030】
【発明の実施の形態】
以下本発明に係る回転機械の振動診断方法の第1の実施の形態を図1に基づき説明する。
【0031】
図1において、タービン・発電機ユニット1は、高・中圧タービン2、低圧タービン3a,3bおよび発電機4を備え、その各ロータを支える軸受部5a〜5nには、軸振動を検出する振動検出器6a〜6nが取付けられている。また、タービン・発電機ユニット1内には、ロータの回転数を検出する回転計7、各軸受部5a〜5nでの振動位相角を検出するための基準となるパルスを発信する位相角基準パルス発信器8および発電機出力(負荷)や蒸気温度、軸受温度等の回転機械の運転状態を検出する各種センサー群9が設置されている。
【0032】
回転計7および各種センサー群9からの信号は、回転機械の運転操作を監視・制御する制御用計算機10に送られ、また振動検出器6a〜6nおよび位相角基準パルス発信器8からの信号は振動監視装置11を介して制御用計算機10に送られて運転員の制御操作を支援する。
【0033】
すなわち、振動監視装置11では、振動検出器6a〜6nおよび位相角基準パルス発信器8からの信号に基づいて各軸受部5a〜5nにおける振動状態を判断し、規定の信号レベル以上であると判定すると、警報信号またはタービントリップ信号を制御用計算機10へ伝達する。
【0034】
一方、計算機からなる回転機械振動診断装置12は、異常検知処理部13、プラント状態量処理部14、診断処理部15、表示処理部16、振動解析検証部17、振動解析モデルファイル18、診断結果の評価部19及び表示処理部16とから構成されている。
【0035】
上記異常検知処理部13は、振動監視装置11からの信号を取込んで、振動の振幅値、振幅増加率、周波数成分、あるいは位相変化等の傾向から回転機械の異常現象の徴候を検出し、異常徴候と判定した場合には、その原因の診断を開始するため、検知情報を診断処理部15へ伝送する。
【0036】
また、上記プラント状態量処理部14は、制御用計算機10から振動情報以外の運転状態情報、例えばタービン・発電機の回転数や負荷率などの情報を取込み、その出力は異常検知処理部13に送られ、異常検知時の情報として使用されると共に、診断処理部15へ送られ、原因を診断する際の回転機械情報として使用される。
【0037】
この診断処理部15は、内部に有する知識ベースに例えば図7に示すような振動原因を特定するための振動因果マトリックスなどが格納され、この振動因果マトリックスなどを用いて、振動原因を抽出する。診断処理部15で抽出された振動原因は、振動解析検証部17にて、定量的評価を行う。
【0038】
振動解析モデルメモリ18には、予め診断結果に対応する振動解析モデルが機器固有のデータを使用して作成されており、振動原因に一致したモデルを使用して振動解析検証部17で解析検証する。
【0039】
この診断処理部15による診断結果及び振動解析検証部17による解析検証結果は、診断結果の評価部19に送られ、因果マトリックスでの診断結果と振動解析結果とから現象の発生について評価する。その結果は、診断結果の表示処理部16へ送られて監視状況および診断結果を表示し、運転員や操作員およびリモート監視サービスエンジニアへの直接の支援およびガイド情報として利用される。
【0040】
このように構成された本実施の形態において、例えば診断処理部15での診断結果が、「回転部の一部飛散」と診断されると、振動解析検証部17では振動解析モデルファイル18より読み出した診断結果に対応する振動解析モデルを用いてロータの軸方向の位置と飛散量とを変化させて振動解析し、軸受位置で測定される振動の変化量に合致する軸方向の位置と飛散量を求める。
【0041】
図2は、タービンロータ上で具体的に飛散の可能性のある部品を示すもので、タービン動翼101、動翼シュラウド102、カップリング締結用ボルト103、つりあわせ錘104などに飛散の可能性がある。この他、図には示していないが、カップリングボルトカバーおよびボルト、位相計測用キーフェイザープラグも飛散の可能性がある。
【0042】
上記振動解析では、これら飛散部品の位置と量に相当する不釣合いをロータに取り付け、観測された振動変化と一致する飛散部品の位置と量を求める。そして、その結果が診断結果の評価部19に送られると、この診断結果の評価部19ではタービン動翼、動翼シュラウド、カップリング締結用ボルト・ナット・回り止め、つりあわせ錘、カップリングボルトカバー及びボルト、位相計測用キーフェイザープラグ等に一致するかどうかを評価する。もし部品が特定できれば、診断結果に対する信憑性が、定量的に裏付けられたことになる。もし、そのような部品が考えられなければ、他の原因を考慮することになる。
【0043】
また、診断処理部15で「ロータの曲がり発生」と診断された場合は、振動解析検証部17によりモデルを用いてロータの曲がり量と位置を変化させて振動解析を実施し、軸受位置での振動変化量が実際と一致する曲がり量を算出すると、診断結果の評価部19ではその値が経年劣化的に発生する曲がりの量と比較して、妥当なものであるかどうか、つりあわせ錘の付加によって改善できるものであるか、また、最近の静止部と回転部の隙間測定結果と比較して、回転部と静止部が振動によって、接触しないか等を判断する。
【0044】
さらに、診断処理部15で「カップリング芯ずれ」と診断された場合は、振動解析検証部17によりモデルを用いてカップリングの芯ずれ量を変化させて振動解析を実施し、芯ずれ量とずれの方向を特定する。診断結果の評価部19ではこの値と、組み立て時の芯ずれ量と方向を比較することで、診断結果が正しいかどうかを評価する。
【0045】
さらにまた、診断処理部で「不釣合い振動」と診断された場合には、振動解析検証部17によりモデルを用いて不釣合い量の大きさと組み合わせを変化させて振動解析を実施し、診断結果の評価部19では不釣合い振動を低減するためのつりあわせ錘の組み合わせを評価する。
【0046】
また、診断処理部15で「ラビング発生」と診断された場合は、ラビングによって発生する熱が軸の周上で不均一になるため、不均一な熱伸びが発生してロータが曲がり、その結果振動が発生する。
【0047】
図3は、ラビング発生位置を説明する図で、低圧タービンロータの上半断面図である。軸受油の飛散を防止する軸受台油きり201、タービン室内を真空にシールするタービングランドパッキン202、各羽根段落のシールであるタービンノズルパッキン203a,203b,…羽根先端のシールであるチップフィン204a,204b,…があり、ここでは表示していないが、ロータによっては、中間グランドパッキンがある。
【0048】
このようにラビング発生の可能性がある位置を予め振動解析モデルファイル18より振動解析検証部17に入力しておき、この位置に相当する軸の曲がりによる振動を解析し、複数ある軸のうちどの軸のどの部分であるかを計算で求めることができれば、診断結果の評価部19では対策を施すべき軸が高圧タービンであるか、低圧タービンであるか、あるいは発電機であるかが予め分かるので、ケーシング分解などの大掛かりな工事も高圧ケーシング、あるいは低圧ケーシングなど限定的に行うことが可能となる。
【0049】
また、診断処理部15で「不安定振動発生」と診断された場合は、振動解析検証部17により軸受隙間の拡大量、アライメントの変化量、軸受温度などの実際のデータから、不安定振動が発生するか否かを解析することによって、診断結果の評価部19では不安定振動が発生に最も影響を与えている要因を特定し、対策の立案に反映させることができる。
【0050】
さらに、「回転部の一部飛散」、「ロータの曲がり発生」、「カップリング芯ずれ」、「不釣合い振動」、「ラビング発生」などの診断事象については、振動解析検証部17により振動解析モデルを使用して振動シミュレーションした結果から各部の軸振動値を算出できるので、この振動値と初期組立あるいは定検後の組立時の軸受部およびシール部での回転部と静止部の隙間測定データとを比較することにより、接触を早期予測が可能となり、接触を回避することが可能となる。
【0051】
このように第1の実施の形態では、回転機械から得られた各種データに基づいて、診断処理部13の知識ベースに構築された原因推定のために複数の現象の特徴と複数の原因とを関係づける振動因果マトリックスに基づいて振動原因を推定し、その推定原因を振動解析検証部17により予め振動解析モデルファイル18に内蔵されている診断結果の現象をシミュレーションする振動解析モデルを使って解析し、診断結果の評価部19にて振動原因推定結果の検証、確認を行うようにしたので、現象の可能性を定量的に評価できると共に、診断結果の確信度を向上させることができ、リアルタイム性と運転員、操作員あるいはリモート監視サービスエンジニアへのマンマシン性に優れたものとなる。
【0052】
また、振動解析モデルファイル18には「回転部分の一部飛散」を解析する振動解析モデルをあらかじめ内蔵しているので、飛散発生部分の軸方向の位置と飛散量を求め、該当部分の評価により、原因の特定の向上を図ることができる。
【0053】
上記「回転部分の一部飛散」として、タービン動翼、動翼シュラウド、カップリング締結用ボルト・ナット・回り止め、つりあわせ錘、カップリングボルトカバーおよびボルト、位相計測用キーフェイザープラグの飛散によるものであることを予めリストアップしているので、飛散部の特定に信憑性が向上する。
【0054】
さらに、「ロータの曲がり発生」を解析する振動解析モデルを予め内蔵しているので、経年劣化的に発生する曲がりの量と比較して、妥当なものであるかどうか、つりあわせ錘の付加によって改善できるものであるか、また最も最近の静止部と回転部の隙間測定結果と比較して、回転部と静止部が振動によって、接触しないかなどの判断に使用することができる。
【0055】
また、「カップリング芯ずれ」を解析する振動解析モデルを予め振動解析モデルファイル18に内蔵しているので、組み立て時の芯ずれ量と方向を比較することで、診断結果が正しいかどうかを評価することができる。
【0056】
さらに、「不釣合い振動」現象による振動変化を解析する振動解析モデルを予め振動解析モデルファイル18に内蔵しているので、不釣合い量の大きさと組み合わせを変化させて振動解析を実施し、不釣合い振動を低減するための釣合わせ錘の組み合わせを評価することができる。
【0057】
また、「ラビング発生」を解析する振動解析モデルを振動解析モデルファイル18に予め内蔵しているので、どのロータのどの部分にラビングが発生したかがわかり、対策工事場所の限定化を行うことができる。
【0058】
さらに、「不安定振動発生」を解析する振動解析モデルを振動解析モデルファイル18に予め内蔵しているので、最も影響を与えている要因を特定することによって、対策の立案に反映させることができる。
【0059】
次に本発明に係る第2の実施の形態を図4により説明する。
【0060】
図4は、診断処理部15内に有するメモリに書き込まれ、回転機械に発生する振動の特徴から振動原因を特定するための振動因果マトリックス20を示すものである。
【0061】
この振動因果マトリックス20においては、各々の振動原因に対して定検後重み係数21を付加したものである。
【0062】
回転機械では、定期的に分解点検の補修工事、いわゆる定検が行われるが、振動原因として分解点検時の再組み立てなどでの状態変化により、振動が発生する可能性が高まることがある。そこで、これらの原因に対して重み付け係数により予め大きく重み付けしておけば、異常振動の診断の確度を高めることが可能となる。
【0063】
図4の例では、定検によって高圧ロータ、低圧ロータなどが切離された後再組み立てされるので、心出しや偏芯などに関する項目に1.2の重みを付加している。なお、これらの重み係数は、定検終了後数ヶ月後には解除される。
【0064】
このように第2の実施の形態では、診断処理部15の知識ベースに構築された振動因果マトリックスおいて、定検工事により、分解組み立てなどの状態の変化を発生する可能性のあるマトリックス上の成分に重み付け係数を付加し、この重みずけ係数により、振動原因の確率が高くなるようにすることにより、診断の精度を高くすることができる。
【0065】
次に本発明にかかわる第3の実施の形態を図5を用いて説明する。
【0066】
図5は、回転機械に発生する振動の原因に対する診断結果が表示される診断結果の評価部19の機能を示すものである。
【0067】
第3の実施の形態では、図5に示すように振動原因必要条件テーブル22を用意し、次のような機能を持たせるものである。
【0068】
図5において、機能S1にて前工程での振動原因AおよびBとの診断結果を受けると、機能S2では振動原因必要条件テーブル22と比較対照し、今回の診断をさらに確定するために必要なデータとその調査方法を特定し、機能S3により診断結果に表示する。通常、診断結果は、複数の確率である場合が多く、更なるデータを必要とすることが多い。
【0069】
第3の実施の形態では、診断処理部15で振動原因が複数個推定されたとき、診断結果の評価部19にてさらに原因を絞り込むための詳細調査すべく項目と調査方法を提示するようにしたので、運転員および、保守員は迅速な調査対応をリモート監視サービスエンジニアは客先への迅速な対応指示を出すことが可能になる。
【0070】
【発明の効果】
以上述べたように本発明によれば、従来の知識ベースの振動因果マトリックスにより判断される振動異常現象を予め計算機上に振動解析モデルを構築しておき、異常振動現象発生時には診断結果に対して、振動解析によって現象を定量的に計算し、現象の可能性を評価するようにしたので、運転員や操作員、またはリモート監視サービスのエンジニアへ診断結果の確信度を向上させることができるリアルタイム性とマンマシン性に優れた回転機械の振動診断方法及び装置が提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明による回転機械の振動診断方法及び装置を説明するための第1の実施の形態を示すブロック図
【図2】同実施の形態において、回転機械の飛散可能性部品を説明するための斜視図。
【図3】同実施の形態において、回転機械のラビング発生可能性部分を説明するための断面図。
【図4】本発明の第2の実施の形態における振動因果マトリックスに定検後の重み付けを説明するための図。
【図5】本発明の第3の実施の形態における診断結果の評価部の機能を説明するためのブロック図。
【図6】従来の回転機械の異常振動診断装置を説明するブロック図。
【図7】従来の回転機械の異常振動診断装置に使用される振動因果マトリックスの例を説明する図。
【符号の説明】
1…タービン発電機ユニット
2…高中圧タービン
3a、3b…低圧タービン
4…発電機
5a〜5n…軸受部
6a〜6n…振動検出器
7…回転計
8…位相基準パルス発生器
9…各種センサー群
10…制御用計算機
11…振動監視装置
12…回転機械振動診断装置
13…異常検知処理部
14…プラント状態量処理部
15…診断処理部
16…表示処理部
17…振動解析検証部
18…振動解析モデルファイル
19…診断結果の評価部
20…振動因果マトリックス
21…定検後重み係数の例
22…振動原因必要条件テーブル[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a method and apparatus for diagnosing abnormalities in a rotating machine such as a power generation turbine or a generator.
[0002]
[Prior art]
Thermal power plants are equipped with a large number of rotating machines, including a main turbine / generator with a heavy rotor of several hundred tons rotating at high speed, and a large number of heat exchangers corresponding to a wide range of temperatures and pressure levels. And various hydraulic equipment and control equipment are installed.
[0003]
In such a rotating machine, especially in a high-speed rotating machine, many of the abnormalities that occur during operation often appear as changes in the vibration phenomenon, and there is a risk of sudden progress and a serious accident. Therefore, it is equipped with an operation monitoring device and a protection / control device for abnormal conditions.
[0004]
In particular, in recent years, diversified and efficient operation of electric power demands more frequent operations such as frequent start / stop and sudden load fluctuations. There has been a strong demand for early detection of signs of equipment abnormalities, analysis of the causes, and quick repair of operational restrictions.
[0005]
For this reason, various rotating machine abnormality diagnosis apparatuses and equipment diagnosis apparatuses have been proposed. For example, regarding a shaft vibration diagnosis of a rotating machine, Japanese Patent No. 2850917 discloses a “rotating machine abnormality diagnosis method”. .
[0006]
FIG. 6 shows an example in which a conventional vibration diagnostic apparatus is applied to a turbine / generator unit of a thermal power generation rotating machine.
[0007]
In FIG. 1, a turbine /
[0008]
Signals from the
[0009]
That is, the
[0010]
On the other hand, the rotating machine vibration diagnosis device 12 including a computer includes an abnormality
[0011]
The abnormality
[0012]
On the other hand, operation state information other than vibration information, for example, information such as the number of revolutions of the turbine / generator and the load factor, is input to the plant state
[0013]
The output of the plant state
[0014]
The
[0015]
FIG. 7 illustrates a part of a vibration causal matrix showing the causal relationship between vibration causes and phenomena in, for example, a rotating machine.
[0016]
The
[0017]
The output of the
[0018]
[Problems to be solved by the invention]
By the way, in order to make a diagnosis using on-line signals and data of a rotating machine, such as a shaft vibration of a rotating machine and a performance deterioration diagnosis of the rotating machine, real-time performance is required, and a sudden abnormal phenomenon can be developed. The characteristic shaft vibration phenomenon needs to be determined in accordance with the operating state and abnormal state of the rotating machine.
[0019]
However, in the conventional vibration diagnosis device for a rotating machine, even if the cause of abnormal vibration is diagnosed by the vibration causal matrix for cause diagnosis, it is almost impossible to narrow down to one cause, and a plurality of displays are displayed on the display unit. In many cases, the factor only stops being displayed. In particular, when trying to catch abnormal signs as early as possible, the threshold for judging vibration changes as abnormal will be lowered, and as a result, the displayed factors will also be related to the location and size of the phenomenon. Because it has not been quantitatively verified, operators, operators, or remote monitoring service engineers have low confidence in the diagnostic results, and further investigation is needed to identify the cause from the diagnostic results and take countermeasures. And verification by vibration analysis had to be performed, which required a lot of time.
[0020]
The present invention has been made in view of the above circumstances, and is capable of improving the reliability of diagnosis results to an operator, an operator, or an engineer of a remote monitoring service. An object of the present invention is to provide a machine vibration diagnosis method and apparatus.
[0021]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the present invention diagnoses a rotating machine by the following method and apparatus.
[0022]
The invention corresponding to claim 1 takes in various data obtained from a rotating machine and estimates a cause of vibration from characteristics of the vibration phenomenon generated in the rotating machine. The cause of vibration is estimated based on a vibration causal matrix that associates a feature with a plurality of causes, and the phenomenon of the estimated vibration cause is analyzed using a vibration analysis model built in a memory. Evaluate diagnosis results for vibration phenomena from cause estimation results.
[0023]
According to a second aspect of the present invention, in the vibration diagnosis method for a rotary machine according to the first aspect of the present invention, in estimating the cause of the vibration, a state change caused by reassembly at the time of overhaul and inspection by regular inspection is performed in advance. The cause of vibration is estimated by increasing the probability of occurrence of the vibration cause by weighting added to the vibration cause component on the vibration causal matrix where vibration may occur.
[0024]
According to a third aspect of the present invention, in the vibration diagnosis method for a rotating machine according to the first aspect of the present invention, when a plurality of vibration causes are estimated by the vibration causal matrix diagnosis process, the diagnosis result is evaluated. In order to narrow down the cause, the items to be investigated in detail and the investigation method are presented.
[0025]
According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a vibration diagnosis method for a rotary machine according to the first aspect of the present invention, wherein a vibration value obtained from a vibration simulation result using a vibration analysis model and an initial assembly or regular inspection in advance. The normal / abnormal evaluation result is displayed by comparing the measurement data of the gap between the rotating part and the stationary part at the bearing part and the seal part measured at the time of the subsequent assembly.
[0026]
The invention corresponding to claim 5 captures various data obtained from the rotating machine, and relates the characteristics of a plurality of vibration phenomena generated in the rotating machine to a plurality of causes, and the vibration causal accumulated in the knowledge base. A diagnostic processing means for estimating the cause of vibration from the matrix, a memory in which a vibration analysis model corresponding to the diagnosis result is stored in advance, a vibration cause estimated by the diagnostic processing means is taken in, and an analysis model that matches this vibration cause Vibration analysis verification means for taking out and analyzing the data from the memory, and analysis result evaluation means for evaluating the occurrence of the vibration phenomenon by taking the analysis verification result by the vibration analysis verification means and the diagnosis result by the diagnosis processing means.
[0027]
According to a sixth aspect of the present invention, in the vibration diagnosis device for a rotary machine according to the fifth aspect of the present invention, the diagnostic result evaluation means includes a vibration value obtained from a simulation result of vibration using a vibration analysis model, and Compare the measurement data of the gap between the rotating part and the stationary part at the bearing part and seal part measured at the initial assembly or assembly after the regular inspection in advance to evaluate whether it is normal or abnormal, and display the evaluation result To display.
[0028]
According to a seventh aspect of the present invention, in the vibration diagnosis device for a rotary machine according to the fifth aspect of the present invention, the diagnosis processing unit generates vibrations in advance due to a state change during reassembling during disassembly inspection by regular inspection. A weight is added to the vibration cause component on the vibration cause-and-effect matrix that may be generated, and this weighting is used to increase and estimate the occurrence probability of the vibration cause.
[0029]
The invention corresponding to claim 8 is the vibration diagnosis device for a rotary machine according to
[0030]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
A first embodiment of a vibration diagnosis method for a rotating machine according to the present invention will be described below with reference to FIG.
[0031]
In FIG. 1, a turbine /
[0032]
Signals from the
[0033]
That is, the
[0034]
On the other hand, the rotating machine vibration diagnosis device 12 including a computer includes an abnormality
[0035]
The abnormality
[0036]
The plant state
[0037]
The
[0038]
In the vibration
[0039]
The diagnosis result by the
[0040]
In the present embodiment configured as described above, for example, when the diagnosis result in the
[0041]
FIG. 2 shows parts that may be scattered on the turbine rotor. The possibility of scattering on the
[0042]
In the vibration analysis, an unbalance corresponding to the position and amount of these scattered parts is attached to the rotor, and the position and amount of the scattered parts that match the observed vibration change are obtained. When the result is sent to the
[0043]
When the
[0044]
Furthermore, when the
[0045]
Furthermore, when the diagnosis processing unit diagnoses “unbalanced vibration”, the vibration
[0046]
Further, when the
[0047]
FIG. 3 is a view for explaining the rubbing occurrence position and is an upper half sectional view of the low-pressure turbine rotor. Bearing
[0048]
The position where the rubbing is likely to occur is input in advance to the vibration
[0049]
When the
[0050]
Furthermore, vibration analysis /
[0051]
As described above, in the first embodiment, based on various data obtained from the rotating machine, the characteristics of the plurality of phenomena and the plurality of causes are estimated for the cause estimation built in the knowledge base of the
[0052]
In addition, since the vibration
[0053]
The above "partial scattering of rotating parts" is due to the scattering of turbine blades, blade shrouds, coupling fastening bolts, nuts, detents, counterweights, coupling bolt covers and bolts, and phase measurement key phaser plugs. Since it is listed in advance, the credibility is improved in identifying the scattering part.
[0054]
In addition, since a vibration analysis model that analyzes "rotation of the rotor" is built-in in advance, it can be compared with the amount of bending that occurs due to deterioration over time by adding a counterweight. Compared with the latest measurement results of the gap between the stationary part and the rotating part, it can be used to determine whether the rotating part and the stationary part do not come into contact with each other due to vibration.
[0055]
Since the vibration analysis model for analyzing the “coupling misalignment” is built in the vibration
[0056]
Furthermore, since a vibration analysis model for analyzing vibration changes caused by the “unbalanced vibration” phenomenon is built in the vibration
[0057]
Further, since a vibration analysis model for analyzing “rubbing occurrence” is built in the vibration
[0058]
In addition, since a vibration analysis model for analyzing “occurrence of unstable vibration” is built in the vibration
[0059]
Next, a second embodiment according to the present invention will be described with reference to FIG.
[0060]
FIG. 4 shows a vibration
[0061]
In this vibration
[0062]
In a rotating machine, repair work for disassembly and inspection, so-called regular inspection, is regularly performed. However, there is a possibility that vibration may increase due to a state change caused by reassembly during disassembly and inspection as a cause of vibration. Therefore, if these factors are heavily weighted in advance by a weighting coefficient, it is possible to improve the accuracy of diagnosis of abnormal vibration.
[0063]
In the example of FIG. 4, since the high-pressure rotor, the low-pressure rotor, and the like are separated after the regular inspection and reassembled, a weight of 1.2 is added to items relating to centering and eccentricity. These weighting factors are canceled several months after the end of regular inspection.
[0064]
As described above, in the second embodiment, in the vibration causal matrix constructed in the knowledge base of the
[0065]
Next, a third embodiment according to the present invention will be described with reference to FIG.
[0066]
FIG. 5 shows the function of the diagnostic
[0067]
In the third embodiment, a vibration cause necessary condition table 22 is prepared as shown in FIG. 5, and the following functions are provided.
[0068]
In FIG. 5, when the diagnosis result of the vibration causes A and B in the previous process is received in the function S1, the function S2 compares and contrasts with the vibration cause necessary condition table 22 and is necessary to further confirm the current diagnosis. The data and its investigation method are specified and displayed in the diagnosis result by function S3. Usually, the diagnosis result is often a plurality of probabilities and often requires further data.
[0069]
In the third embodiment, when a plurality of vibration causes are estimated by the
[0070]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, a vibration analysis model for a vibration abnormality phenomenon determined by a conventional knowledge-based vibration causal matrix is built in advance on a computer, and when an abnormal vibration phenomenon occurs, Since the phenomenon is quantitatively calculated by vibration analysis and the possibility of the phenomenon is evaluated, the reliability of the diagnosis result can be improved to the operator, the operator, or the engineer of the remote monitoring service. Further, it is possible to provide a vibration diagnosis method and apparatus for a rotating machine excellent in man-machine characteristics.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a first embodiment for explaining a vibration diagnosis method and apparatus for a rotating machine according to the present invention. FIG. 2 is a diagram illustrating components that can scatter the rotating machine in the embodiment. FIG.
FIG. 3 is a cross-sectional view for explaining a rubbing-probable portion of the rotating machine in the embodiment.
FIG. 4 is a diagram for explaining weighting after regular inspection for a vibration causal matrix according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a block diagram for explaining a function of a diagnostic result evaluation unit according to the third embodiment of the present invention;
FIG. 6 is a block diagram for explaining a conventional abnormal vibration diagnosis apparatus for a rotary machine.
FIG. 7 is a diagram for explaining an example of a vibration causal matrix used in a conventional abnormal vibration diagnosis apparatus for a rotary machine.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF
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