CN108885155A - 状态监视装置、具有该状态监视装置的风力发电设备以及消除电噪声的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种状态监视装置、具有该状态监视装置的风力发电设备以及消除电噪声的方法。状态监视装置判定滚动装置所具有的轴承是否发生了异常。状态监视装置包括用于检测轴承振动的状态监视传感器(111～118)、参考传感器(111)和控制器(300)，该控制器(300)被配置为判定轴承是否发生异常。参考传感器与状态监视传感器非电绝缘，并且设置在受到被监视的轴承发生异常时产生的振动影响较小的位置。控制器被配置为基于检测到的参考传感器的值识别产生电噪声的期间，通过从状态监视传感器的振动数据中去除产生电噪声期间的数据来生成判定数据，并使用判定数据判定被监视的轴承是否发生异常。

Description

状态监视装置、具有该状态监视装置的风力发电设备以及消 除电噪声的方法

技术领域

本发明涉及一种用于滚动装置的状态监视装置和配备有该状态监视装置的风力发电设备，尤其涉及用于在滚动装置的异常监视期间消除传感器的电噪声的技术。

背景技术

在包括轴承的滚动装置中，轴承发生的异常可能导致旋转部件不能正常旋转，或者导致装置由于产生的热量和/或振动增加而损坏。特别是对于风力发电设备，大尺寸的旋转部件设置在高处，因此除非恰当地检测到异常并立即解决，否则装置可能被损坏，例如可能产生庞大的维修费用。

日本专利特开2006-105956(专利文献1)和特开2006-234785(专利文献2)公开了一种用于滚动轴承的异常诊断装置。该异常诊断装置对来自振动传感器的电信号进行频率分析，提取比基于通过频率分析获得的频谱计算得到的参考值要大的频谱的峰值。然后，将峰值之间的频率与损坏产生的频率分量进行比较。该频率分量基于转速计算得到。基于比较的结果，判定滚动轴承是否已经发生异常并且识别出异常部分(参照专利文献1和专利文献2)。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利特开2006-105956

专利文献2：日本专利特开2006-234785

发明内容

本发明所要解决的技术问题

在诸如风力发电设备的大型工厂设施中，通常使用多个传感器来监视设施的状况。这些传感器的输出通过监视设备的I/O接收。来自传感器的各个电信号通常通过共用的输入/输出电源输入。因此，在大多数情况下，传感器彼此非电绝缘。

由这些传感器检测的数据可能包括会干扰状态监视的电噪声。例如，电噪声是由向电视或无线电接收器发射的无线电波、用于通信设备的无线电信号或来自其他周边设备的电磁场泄漏引起的。如果在检测到的数据中存在这样的电噪声，则在状态监视期间可能错误地将该噪声判定为异常。

为了防止由电噪声引起的这种错误判定，上述专利文献1中例如采用一种将带通滤波器应用于传感器检测信号，从而仅提取由于异常生成的频带中的数据的系统。

在根据专利文献2的系统中，当异常部分被识别为是滚动轴承时，仅关注在轴承的设计规范下预先计算出的在异常时产生的频带，从而排除其他频带中的噪声影响。

然而，如果不能识别异常部分或者关于轴承规格的信息不可用，则在某些情况下无法确定要关注的频带(要提取的频带)。此外，如果电噪声的频率与测量对象发生异常时产生的振动的频带重叠，或者电噪声的频率非常接近振动频带，则不能通过在上述专利文献中公开的这些方法恰当地分离噪声，可能导致错误的异常判定。

本发明是为了解决这样的问题而完成的，其目的在于在滚动装置的状态监视装置中，消除状态监视传感器中产生的电噪声，而不需要排除特定的频带，从而减少错误的异常判定。

解决问题的技术方案

根据本发明的一个方面的状态监视装置是用于包括第一轴承的滚动装置的状态监视装置。状态监视装置包括：监视振动传感器，其用于检测第一轴承的振动；参考振动传感器；以及控制器。参考振动传感器与监视振动传感器非电绝缘，并且设置在受第一轴承发生异常时产生的振动影响较小的位置。控制器被配置为基于由监视振动传感器检测到的振动数据来监视第一轴承的异常。控制器被配置为(a)基于参考振动传感器的检测值识别电噪声的产生期间，(b)通过从监视振动传感器的振动数据中去除电噪声的产生期间的数据来生成判定数据，(c)使用判定数据判定第一轴承的异常。

根据该配置，控制器选择与用于监视作为监视目标的轴承的状态的监视振动传感器非电绝缘且设置在作为监视目标的轴承发生异常时受其影响较小的位置上的振动传感器作为参考振动传感器。基于参考振动传感器的振动数据(振动波形)，控制器识别电噪声的产生期间。因为参考振动传感器与监视振动传感器非电绝缘，所以参考振动传感器上产生的电噪声也同样产生在监视振动传感器上。控制器通过从监视振动传感器的振动数据中去除基于参考振动传感器的波形识别出的电噪声的产生期间的数据来生成判定数据。控制器使用所生成的判定数据来判定异常的发生。以这种方式，可以仅使用不受电噪声影响的数据来判定异常的发生，而无需排除特定频带中的数据。因此，可以抑制由电噪声引起的错误判定。

优选地，参考振动传感器设置在第一轴承没有发生异常的状态下振动水平小于或等于2m/s²的位置。

根据该构造，参考振动传感器可以设置在振动水平低的位置，因此，可以减小由其它轴承的故障引起的振动的影响。

优选地，滚动装置还包括第二轴承，并且参考振动传感器是用于检测第二轴承的振动的传感器。

根据该配置，监视振动传感器中的一个可以用作参考振动传感器，因此，可以抑制部件数量的增加和成本的增加。

优选地，控制器被配置为(1)通过从在预定期间内检测到的参考振动传感器的振动数据中减去预定期间的振动数据的平均值来生成计算数据，(2)以预定的时间间隔将计算数据分成N段，(3)从N段中将任意连续的M(M<N)段作为一个组段而生成(N-M+1)个组段，(4)确定包括在各个组段中的计算数据中具有最大绝对值的计算数据，(5)计算各段中的各计算数据的有效值，并对有效值从小到大的前p(p<M)个数据的有效值求平均来计算平均有效值，(6)将最大绝对值为平均有效值的10倍以上的组段识别为包含有电噪声影响的噪声产生段，以及(7)通过从参考振动传感器的振动数据中去除对应于噪声产生段的期间的数据来生成判定数据。

根据该配置，可以使用已经恰当地去除了电噪声的数据来判定异常的发生，因此，可以抑制异常检测中的错误判定。

根据本发明的另一个方面的状态监视装置是用于包括多个轴承的滚动装置的状态监视装置。状态监视装置包括：多个振动传感器，与多个轴承分别对应地设置，检测相应轴承的振动；以及控制器，该控制器配置为基于由多个振动传感器检测到的各个振动数据来监视多个轴承的异常。多个振动传感器彼此非电绝缘。控制器被配置为(a)选择多个振动传感器中的一个作为参考振动传感器，并基于参考振动传感器的检测值识别电噪声的产生期间，(b)通过从多个振动传感器中的每个振动传感器检测到的振动数据中去除电噪声的产生期间的数据，为每个振动传感器生成判定数据，以及(c)使用判定数据，判定每个振动传感器所对应的轴承中的异常的发生。

根据该配置，监视振动传感器中的一个可以用作参考振动传感器，因此，可以抑制部件数量的增加和成本的增加。此外，可以仅使用不受电噪声影响的数据来判定异常的发生，而不需要排除特定频带中的数据，因此，可以抑制由于电噪声引起的错误判定。

优选地，控制器被配置为针对每个振动传感器，计算各自检测到的振动数据在异常状态下的有效值相对于正常状态下的有效值的变化率控制器被配置为选择振动传感器的有效值的变化率是发生异常的轴承所对应的振动传感器的有效值的变化率的十分之一以下的振动传感器作为所述参考振动传感器

根据该配置，可以从监视振动传感器中选择适合用作参考振动传感器的传感器。

根据本发明的又一方面的风力发电设备包括根据前述任一项的状态监视装置。

根据本发明的另一方面的方法是一种在包括轴承的滚动装置的状态监视装置中消除监视振动传感器中的电噪声的方法。状态监视装置包括监视振动传感器，其被配置为检测轴承的振动。状态监视装置还包括参考振动传感器，该参考振动传感器与监视振动传感器非电绝缘，并且受到轴承异常时产生的振动的影响较小。该方法包括如下步骤：(a)基于参考振动传感器的检测值识别电噪声的产生期间，(b)通过从监视振动传感器的振动数据中去除电噪声的产生期间的数据来生成判定数据，以及(c)使用判定数据判定轴承中的异常的发生。

发明效果

根据本发明，可以恰当地消除状态监视装置中状态监视传感器产生的电噪声，而不需要排除特定频带，从而减少错误的异常判定。

附图说明

图1是应用了本实施例中的状态监视装置的风力发电设备的示意性配置图。

图2示出了当产生电噪声时测量数据的振动波形的示例。

图3示出了对图2中的测量数据应用了带通滤波器的比较例的振动波形。

图4示出了当在图1的风力发电设备中产生电噪声时由各个状态监视传感器获取的测量数据的振动波形的示例。

图5示出了由图1的风力发电设备中的各个状态监视传感器获取的正常状态下的测量数据的有效值。

图6示出了当受监视的轴承处于异常状态时对图1的风力发电设备中的每个状态监视传感器的影响。

图7是功能性示出本实施例中的控制器的配置的功能框图。

图8是功能性示出图7中的噪声消除装置的功能框图。

图9是功能性示出图7中的异常检测装置的功能框图。

图10示意性地示出了在本实施例中去除噪声数据的处理。

图11是用于说明在本实施例中由控制器执行的异常判定处理的流程图。

图12是用于详细说明图11中的噪声消除处理的流程图。

具体实施方式

在下文中，参考附图详细描述了本发明的实施例。在附图中，对相同或相应的部件标注相同的附图标记，并且不再重复其描述。

(状态监视装置的基本配置)

图1是应用了本实施例中的滚动装置的状态监视装置的风力发电设备10的示意性配置图。参照图1，风力发电设备10包括主轴20、叶片30、加速齿轮40、发电机50、主轴轴承60、振动传感器111至118(在下文中统称为“振动传感器110”)以及控制器300。加速齿轮40、发电机50、主轴轴承60、振动传感器110和控制器300被容纳在机舱90中。机舱90由塔100支承。

关于滚动装置，将具有包括诸如轴承和齿轮等接触元件的部件的装置统称为滚动装置。在该风力发电设备10中，加速齿轮40、发电机50和主轴轴承60是滚动装置。加速齿轮40、发电机50和主轴轴承60使用各种滚动轴承，并且通过油来润滑。

主轴20连接到机舱90中的加速齿轮40的输入轴，并且由主轴轴承60支承而能旋转。主轴20将由接收风力的叶片30产生的转矩传输到加速齿轮40的输入轴。叶片30布置在主轴20的前端，将风力转换为转矩，并将转矩传输到主轴20。

加速齿轮40设置于主轴20和发电机50之间，增大主轴20的转速，并将该增大后的转速输出至发电机50。在加速齿轮40中，设置有多个转轴和支承这些转轴而能旋转的多个轴承(未示出)。作为用于加速齿轮40和发电机50的轴承，与主轴轴承60同样地使用滚动轴承。

发电机50连接到加速齿轮40的输出轴，并且通过从加速齿轮40接收的转矩生成电力。例如，发电机50由感应发电机构成。在发电机50中还设置支承转子使其可旋转的轴承。

振动传感器110是用于检测机舱90中的滚动装置中的每个轴承的振动的传感器(下文中也称为“状态监视传感器”)，并且固定到待测量装置上。振动传感器110包括主轴轴承60中的轴承振动传感器(主轴轴承传感器111)、加速齿轮40中的轴承振动传感器(加速齿轮输入轴承传感器112、加速齿轮行星轴承传感器113、加速齿轮低速轴承传感器114、加速齿轮中速轴承传感器115，加速齿轮高速轴承传感器116)、以及发电机50中的轴承振动传感器(发电机驱动侧轴承传感器117、发电机从动侧轴承传感器118)。

每个振动传感器110是例如使用压电元件的加速度传感器，将检测到的振动数据输出到控制器300。振动传感器110不限于加速度传感器。速度传感器、位移传感器、AE(声发射)传感器、超声波传感器、温度传感器、声学传感器等也可以用作振动传感器。

控制器300例如包括CPU(中央处理单元)、存储设备和输入/输出缓存器(均未示出)。控制器300接收由振动传感器110检测到的振动数据。基于振动传感器110的检测值，控制器300根据预先设定的程序对被监视的轴承的异常进行监视。

(关于电噪声对异常判定的影响)

如上所述，这种状态监视装置基于由多个传感器检测到的数据进行异常判定。然而，传感器检测到的信号可能包括对状态监视产生干扰的电噪声。突发电噪声的产生原因包括例如用于无线电接收器的发射无线电波、无线电信号、以及旋转部件产生的静电放电、打开/关闭机械开关或继电器的电触点时的放电、荧光灯的辉光放电和高压线的电晕放电。如果在检测到的数据中存在这样的电噪声，则在状态监视期间可能错误地将噪声判定为异常。

图2示出了当产生突发电噪声时由振动传感器110测量的振动数据的示例。关于图2，通过示例描述了由主轴轴承传感器111测量的振动数据。结合以预定时间间隔存储10秒间的振动数据并且基于存储的振动数据判定轴承是否异常的示例来描述本实施例。振动数据的测量期间和测量频率也可利用其他测量条件。

参照图2，在测量开始四秒后，产生突发的脉冲电噪声。在产生噪声时，振动加速度瞬间增加，然后逐渐减小。在通过频率分析判定轴承中的异常发生的情况下，即使实际上没有发生异常，这种电噪声的产生也可能导致将噪声引起的频率分量错误地判定为异常。

为了防止这种错误的判定，例如，如图3中的比较例所示，可以将带通滤波器应用于图2中的振动波形，去除可能出现轴承异常的频带(例如，200～2000Hz)的数据以外的数据。然而，电噪声开始时的脉冲数据具有全频率分量，因此，即使使用带通滤波器，在某些条件下也不能完全消除噪声。因此，可能将剩余的脉冲噪声错误地判定为异常。

参照图4如后文所述，根据振动传感器的位置(例如，加速齿轮40)，即使在正常状态下振动水平也较高。可能难以从安装在这样的位置的振动传感器检测到的振动波形中提取噪声分量。

由这些多个传感器检测的数据通过控制器300的I/O接收。来自传感器的各个电信号通常通过共用的输入/输出电源输入。因此，在大多数情况下，传感器彼此非电绝缘。因此，如果在某个传感器中产生电噪声，则其他传感器可能也受到类似的电噪声的影响。

鉴于上述情况，本实施例利用电噪声的影响对于这种彼此非电绝缘的多个传感器是共通的这一事实，采用如下方法：使用由安装在正常状态下的振动水平相对较低(优选为小于或等于2.0m/s²)且被监视的轴承异常时不易受其振动影响的位置上振动传感器(以下称为“参考振动传感器”)所测量的振动数据，来消除电噪声的影响。更具体地，基于由参考振动传感器测量的振动数据判定是否已经产生电噪声。从其他振动传感器的振动数据中去除产生电噪声时的数据。然后，将校正后的振动数据用于判定是否发生了异常。

这种去除噪声数据的方法可用于从参考振动传感器的振动数据中精确地提取电噪声，而不会无法将电噪声与正常状态下的振动区分开。此外，从各个振动传感器获得的振动数据中去除包括电噪声的影响的数据。因此，可以减少状态监视中的错误判定。

作为参考振动传感器，可以利用与各个轴承的状态监视振动传感器不同的专用振动传感器。然而，状态监视传感器中的一个可以兼用作状态监视传感器和参考振动传感器，只要传感器满足“在正常状态下振动水平相对较低并且在受到被监视的轴承发生异常时不容易受其振动影响”这一条件即可。如果传感器既可以用作状态监视传感器也可以用作参考振动传感器，则不需要额外的传感器，这可以抑制部件数量的增加并降低成本。

如果单独设置参考振动传感器，则例如优选使用高柔性电线用于连接参考振动传感器并使用防振橡胶来安装参考振动传感器，以减少装置的机械振动的影响。

图4示出了当在图1的风力发电设备中产生电噪声时由各个状态监视传感器获取的测量数据的振动波形的示例。在图4中，图4(a)表示主轴轴承传感器111的振动波形，图4(b)～图4(f)分别表示用于加速齿轮40的输入轴承传感器112、行星轴承传感器113、低速轴承传感器114、中速轴承传感器115和高速轴承传感器116的振动波形。图4(g)和图4(h)示出了用于发电机50的驱动侧轴承传感器117和从动侧轴承传感器118的相应振动波形。

图4中的振动波形与图2同样，分别是在测量开始4秒后产生脉冲电噪声时表现出的振动波形。在每个振动波形中，测量开始4秒后，在负振动加速度中识别出脉冲峰值。然而，特别是如图4(e)、4(f)和4(g)所示，在正常状态下振动水平较高的位置所测量的振动数据中，难以识别正振动加速度中的峰值。

(关于参考振动传感器的选择)

参照图5和图6，对本实施例中是否可以将状态监视传感器用作参考振动传感器的判定方法进行描述。

图5示出了由图1的风力发电设备中的各个状态监视传感器获取的正常状态下的测量数据的有效值(也被称为“RMS(均方根)值”)。从图5中可以看出，主轴轴承传感器111、加速齿轮输入轴承传感器112和加速行星轴承传感器113的相应有效值较低。关于这些传感器，在图4中可以比较清楚地识别电噪声。

图6示出了在被监视的轴承异常时对每个状态监视传感器的影响。在图6中，X轴表示状态监视传感器，Y轴表示发生了异常的状态监视传感器，Z轴表示有效值的变化率。

有效值的变化率是一状态监视传感器在另一状态监视传感器监视的轴承发生异常时的振动波形的有效值(RMS1)相对于正常状态下的振动波形的有效值(RMS2)的变化率。有效值的变化率由下面的式(1)定义。

有效值的变化率＝(RMS1-RMS2)/RMS2(1)

具体地，图6示出了一状态监视传感器的有效值变化率的值越大，由另一状态监视传感器监视的轴承异常的影响越可能施加在这一状态监视传感器的振动波形上。

从图6可以看出，当由任何其他传感器监视的轴承处于异常状态时，主轴轴承传感器111的有效值的变化率小于或等于0.1，因此主轴轴承传感器111不太容易受到其他传感器监视的轴承异常的影响。因此，在本实施例的描述中，主轴轴承传感器111用作参考振动传感器。

在确定状态监视传感器是否可以用作参考振动传感器时，更优选使用该状态监视传感器的有效值的变化率为发生了异常的轴承的状态监视传感器的有效值的变化率的十分之一以下的传感器来作为参考振动传感器。

(关于噪声消除处理)

图7是功能性示出本实施例中的控制器300的配置的功能框图。参照图7，控制器300包括噪声消除装置310、异常检测装置320和通信装置330。图8是功能性示出噪声消除装置310的功能框图，图9是功能性示出异常检测装置320的功能框图。

参照图7和图8，噪声消除装置310包括噪声判定装置311、减法器312和数据获取装置313。噪声判定装置311接收由振动传感器110之一的参考振动传感器检测的振动数据(参考数据)，基于参考数据判定是否已经产生电噪声，并且识别电噪声的产生期间。

数据获取装置313接收由每个振动传感器110检测到的振动数据(监视数据)。减法器312从由数据获取装置313获得的每个振动传感器110的振动数据中去除由噪声判定设备311识别的电噪声的生成期间的数据，并将得到的数据作为判定数据输出到异常检测装置320。

参考图7和图9所示，异常检测装置320包括高通滤波器(以下也称为“HPF”)321、324、有效值计算器322、325、包络处理装置323、存储装置326和诊断装置327。

HPF 321接收由噪声消除装置310去除了电噪声的振动数据(判定数据)。HPF 321使判定数据中高于预定频率的信号分量通过，去除低频分量。设置HPF 321是为了去除包含在判定数据的振动波形中的直流分量。如果判定数据不包括直流分量，则可以不设置HPF321。

有效值计算器322从HPF 321接收已去除了直流分量的判定数据的振动波形。有效值计算器322计算振动波形的有效值(RMS值)，并将计算出的有效值输出到存储装置326。

包络处理装置323从噪声消除装置310接收判定数据。包络处理装置323对判定数据执行包络处理，以产生判定数据的振动波形的包络波形。对于由包络处理装置323运行的包络处理，可以应用各种已知方法中的任何一种。举例来说，将振动波形整流成绝对值振动波形，并使其通过低通滤波器(LPF)，从而产生振动波形的包络波形。

HPF 324从包络处理装置323接收已经过包络处理的判定数据。HPF 324使判定数据中高于预定频率的信号分量通过，去除低频分量。该HPF 324去除包络波形中包括的直流分量，提取包络波形的交流分量。

有效值计算器325从HPF 324接收包络波形的交流分量。然后，有效值计算器325计算包络波形的交流分量的有效值(RMS值)，并将得到的值输出到存储装置326。

存储装置326时刻存储由有效值计算器322计算的判定数据的振动波形的有效值和由有效值计算器325计算出的包络波形的交流分量的有效值，并使得有效值彼此同步。存储装置326配置为例如是可写非易失性存储器。

诊断装置327从存储装置326读取判定数据的有效值和包络波形的交流分量的有效值，基于这两个有效值诊断每个轴承的异常。更具体地，诊断装置327基于判定数据的有效值和包络波形的交流分量的有效值随时间的变化来诊断每个轴承的异常。

图10示意性地示出了本实施例中由图7和图8中的噪声消除装置310执行的噪声数据去除处理。图10示出了用作参考振动传感器的主轴轴承传感器111的振动波形。

参照图10，噪声消除装置310首先从预定期间(图10中的10秒)内由参考振动传感器获得的振动数据中减去所述预定期间内的振动数据的平均值，从而生成消除了漂移影响的计算数据。

接下来，噪声消除装置310以预定时间间隔将计算数据分成N段。在图10的例子中，预定的时间间隔是0.1秒，N＝100个。

然后，噪声消除装置310针对所获得的100段(SEG1～SEG100)生成(N-M+1)个组段。每个组段由连续的任意M段(M<N)组成。在图10的示例中，M＝30，生成71个组段(GS1～GS71)。在彼此相邻的组段(例如，GS1(SEG1～SEG30)和GS2(SEG2～SEG31))中，一个组段中的29段是与相邻组段重叠的。

随后，噪声消除装置310确定各个组段所包含的计算数据中绝对值最大的计算数据，并且将所确定的计算数据识别为组段中具有最大绝对值的计算数据。

噪声消除装置310还计算每段中的计算数据的有效值(RMS值)，并且将所获得的N个有效值中从小到大的前p个(p<M，例如p＝10)有效值的平均值作为平均有效值。平均有效值对应于计算数据中无噪声的状态下的有效值。

然后，噪声消除装置310将最大绝对值为平均有效值的至少十倍的组段识别为包含电噪声影响的“噪声产生段”。噪声消除装置310通过从每个状态监视传感器的原始振动数据中去除与被识别为噪声产生段的组段相对应的期间的数据来生成判定数据。

对于判定数据，执行这样的处理消除了包含电噪声影响的数据。得到的判定数据可用于执行异常检测处理，以防止在检测异常时由于电噪声而导致错误判定。

划分组段旨在可靠地去除由于电噪声引起的振动波形的衰减部分。用于上述处理的预定期间和N、M、p的具体数值是作为示例给出的，可以根据应用适当地设定。

图11和图12是用于说明在本实施例中由控制器300执行的异常判定处理的流程图。

参照图11，在步骤(下文中缩写为S)100中，控制器300在预定期间从每一个振动传感器(状态监视传感器和参考振动传感器)获取振动数据，并将振动数据存储在控制器300中。

接下来，参照图10如上文所述，在S200中，控制器300基于来自参考振动传感器的振动数据识别电噪声的产生期间。然后，控制器300从每个状态监视传感器的振动数据中去除电噪声的产生期间的数据，从而生成判定数据。

这里参照图12说明S200中的噪声消除处理的细节。参照图12，在S210中，控制器300计算从参考振动传感器获得的振动数据整体的平均值Xa，并从每个数据X减去该平均值Xa以生成计算数据。S210的运行可以去除振动数据中的直流分量(漂移)。

接下来，如上面参照图10所述，在S220中，控制器300将计算数据划分为段(SEG)并将段分组成组段(GS)。然后，控制器300计算每个组段中的最大绝对值(MAXabs)(S230)并计算组段的有效值(RMSs)(S240)。在S250中，控制器300计算从小到大的前10个有效值的平均值即平均有效值(RMSa)，作为正常状态下的振动数据的平均值。

在S260中，控制器300提取最大绝对值MAXabs是平均有效值RMSa的至少10倍的组段作为噪声产生段在S270中，控制器300从由每个状态监视传感器获得的振动数据中去除与在S260中提取的噪声产生段对应期间的数据，以生成判定数据。通过执行这样的处理，可以生成不受电噪声的影响或者降低电噪声的影响的数据。

再次参照图11，在S300中，控制器300使用在S200中生成的判定数据，利用异常检测装置320执行异常判定处理，以判定被监视的轴承是否发生异常。作为具体的异常判定方法，可以使用任何已知的判定技术。

可以遵循上述处理来执行控制，以使用降低了电噪声影响的数据来判定异常的发生，因此，可以减少可能由于电噪声而产生的错误判定。此外，因为噪声消除处理不包括通过带通滤波器等仅提取特定频带的处理，所以无需排除某个频带来进行监视。因此，该处理也可以应用于需要监视宽频带的设施。

以上描述了风力发电设备中轴承异常的判定。然而，本实施例中的异常判定处理也适用于除风力发电设备之外的设施，只要风力发电设备具有包括轴承的滚动装置即可。

应当知道，本文披露的实施例的所有方面是通过示例给出的，而非作为限定。要注意，本发明的范围由权利要求书、而不是由上文描述限定，并涵盖在权利要求书的含义和范围内的所有修正和变体等效物。

标号说明

10风力发电设备，20主轴，30叶片，40加速齿轮，50发电机，50主轴轴承，90机舱，100塔，110～118振动传感器，300控制器，310噪声消除装置，311噪声判定装置，312减法器，313数据获取装置，320异常检测装置，322、325有效值计算器，323包络处理装置，326存储装置，327诊断装置，330通信装置。

Claims (8)

1.一种状态监视装置，用于具有第一轴承的滚动装置，其特征在于，包括：

监视振动传感器，该监视振动传感器检测所述第一轴承的振动；

参考振动传感器，该参考振动传感器与所述监视振动传感器非电绝缘，并且设置在受所述第一轴承发生异常时产生的振动影响较小的位置；以及

控制器，该控制器基于由所述监视振动传感器检测到的振动数据来监视所述第一轴承的异常，

所述控制器基于所述参考振动传感器的检测值来判定电噪声产生的期间，

从所述监视振动传感器的振动数据中去除所述电噪声产生的期间的数据来生成判定数据，并且

利用所述判定数据判定所述第一轴承的异常。

2.如权利要求1所述的状态监视装置，其特征在于，

所述参考振动传感器设置在所述第一轴承没有发生异常的状态下的振动水平小于或等于2m/s²的位置。

3.如权利要求1或2所述的状态监视装置，其特征在于，

所述滚动装置还具有第二轴承，并且

所述参考振动传感器是用于检测所述第二轴承的振动的传感器。

4.如权利要求1至3中任一项所述的状态监视装置，其特征在于，

所述控制器从在预定期间内检测到的所述参考振动传感器的振动数据分别减去所述预定期间内的振动数据的平均值来生成计算数据，

将获得的计算数据以预定的时间间隔分成N段，

将所述N段中连续的任意M(M<N)段作为组段来生成(N-M+1)个组段，

计算各个组段所包括的计算数据中绝对值最大的数据作为最大绝对值，

计算各段中的各计算数据的有效值，并且计算有效值从小到大排列的前p个(p<M)数据的有效值的平均值来作为平均有效值，

将所述最大绝对值为所述平均有效值的至少十倍的组段识别为包括电噪声影响的噪声产生段，并且

从所述参考振动传感器的振动数据中去除所述噪声产生段所对应期间的数据，来生成所述判定数据。

5.一种状态监视装置，用于具有多个轴承的滚动装置，其特征在于，包括：

多个振动传感器，该多个振动传感器设置为与所述多个轴承分别对应，用于检测所对应的轴承的振动；以及

控制器，该控制器基于由所述多个振动传感器检测到的振动数据来监视所述多个轴承的异常；

所述多个振动传感器彼此非电绝缘，

所述控制器选择所述多个振动传感器中的一个作为参考振动传感器，基于所述参考振动传感器的检测值来判定电噪声产生的期间，

从所述多个振动传感器各自检测到的振动数据中分别去除所述电噪声产生的期间的数据来生成判定数据，并且

利用所述判定数据判定与该振动传感器对应的轴承的异常。

6.如权利要求5所述的状态监视装置，其特征在于，

所述控制器分别计算所述多个振动传感器各自检测到的振动数据在异常状态下的有效值相对于在正常状态下的有效值的变化率，并且

选择该振动传感器的有效值的变化率小于或等于发生异常的轴承所对应的振动传感器的有效值的变化率的十分之一的振动传感器作为所述参考振动传感器。

7.一种风力发电设备，其特征在于，

包括权利要求1至6中任一项所述的状态监视装置。

8.一种在包括轴承和用于检测所述轴承的振动的监视振动传感器的滚动装置用的状态监视装置中去除所述监视振动传感器中的电噪声的方法，其特征在于，

所述状态监视装置还包括参考振动传感器，该参考振动传感器与所述监视振动传感器非电绝缘，并且受所述轴承发生异常时产生的振动的影响较小，

该方法包括如下步骤：

基于所述参考振动传感器的检测值来判定所述电噪声产生的期间，

从所述监视振动传感器的振动数据中去除所述电噪声产生的期间的数据来生成判定数据，并且

利用所述判定数据判定所述轴承的异常。