JP2001125634A - Plant equipment monitoring device by means of wavelet conversion - Google Patents
Plant equipment monitoring device by means of wavelet conversionInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明はプラントにてオンラ
インで計測した信号をウェーブレット変換することによ
り、プラント構成機器の状態を監視する装置に係り、特
に、信号を時間的に連続して監視することが可能な装置
に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus for monitoring a state of a component of a plant by performing a wavelet transform on a signal measured online in a plant, and more particularly, to a method for continuously monitoring a signal temporally. Device capable of
【０００２】[0002]
【従来の技術】プラント機器、特にポンプやタービンの
ような回転機械の状態をオンラインで監視することを目
的として、機器に取り付けた振動センサを用いて計測し
た振動データを周波数解析することにより、機器の異常
を検知し、さらに、異常原因を特定することが行われて
いる。回転機械の振動は、発生異常に応じた変化傾向を
示す。例えば、回転部の一部欠損のようなアンバランス
が発生した場合、振動データの周波数解析結果は、回転
数に対応する周波数（回転周波数）の振幅値が大きくな
る。このような特性から、各周波数の振幅値に対してし
きい値判定を実施することにより異常を検知することが
できる。さらに、振幅が異常値を示す周波数の情報を基
に異常原因を特定することができる。2. Description of the Related Art For the purpose of online monitoring of the state of a plant machine, particularly a rotating machine such as a pump or a turbine, the frequency of vibration data measured by using a vibration sensor attached to the machine is analyzed. Is detected, and the cause of the abnormality is identified. The vibration of the rotating machine shows a changing tendency according to the occurrence abnormality. For example, when an imbalance such as partial loss of the rotating unit occurs, the frequency analysis result of the vibration data has a large amplitude value of the frequency (rotation frequency) corresponding to the rotation speed. From such characteristics, abnormality can be detected by performing a threshold value determination on the amplitude value of each frequency. Furthermore, the cause of the abnormality can be specified based on information on the frequency whose amplitude indicates an abnormal value.
【０００３】従来、周波数解析には、ＦＦＴ（高速フー
リエ変換）が多く用いられていた。Conventionally, FFT (Fast Fourier Transform) has often been used for frequency analysis.
【０００４】ＦＦＴによる解析結果の例を図７に示す。
図では、（ａ）に示す振動データに対するＦＦＴによる
解析結果を（ｂ）に示している。ＦＦＴによる解析結果
は、横軸が周波数、縦軸が振幅となる。ＦＦＴを用いる
ことにより、振動データに含まれる各周波数成分の平均
値を取り出すことができる。つまり、図の例では、振動
データ１０秒間についての平均となる。FIG. 7 shows an example of an analysis result by FFT.
In the figure, an analysis result by FFT on the vibration data shown in (a) is shown in (b). The analysis result by FFT has a frequency on the horizontal axis and an amplitude on the vertical axis. By using the FFT, an average value of each frequency component included in the vibration data can be extracted. That is, in the example of the figure, the average is obtained for the vibration data for 10 seconds.
【０００５】ＦＦＴでは、突発的に変化する異常を検知
しにくいという欠点がある。これは、ＦＦＴにより得ら
れる周波数ごとの振幅値が、振動データの時間について
平均した値となるためである。したがって、異常による
変化が振動データの時間に対し、ごく一部の短時間しか
影響しないのであれば、平均処理のため解析結果の変化
はわずかになる。[0005] The FFT has a disadvantage that it is difficult to detect a suddenly changing abnormality. This is because the amplitude value for each frequency obtained by FFT is a value averaged over the time of the vibration data. Therefore, if the change due to the abnormality affects only a small portion of the time of the vibration data, the change in the analysis result becomes small due to the averaging process.
【０００６】上記のようなＦＦＴの欠点を補うために、
近年、時間ー周波数解析が可能なウェーブレット変換が
用いられるようになってきた。ウェーブレット変換によ
る解析結果の例を図８に示す。図のように、ウェーブレ
ット変換により、周波数ごとの振幅値の時間変化の情報
を得ることができる。このため、突発的な異常の検知、
または、周波数特性が時間的に変化する傾向の把握が容
易に行える。In order to compensate for the above-mentioned drawbacks of FFT,
In recent years, a wavelet transform capable of time-frequency analysis has been used. FIG. 8 shows an example of an analysis result by the wavelet transform. As shown in the figure, information on the time change of the amplitude value for each frequency can be obtained by the wavelet transform. For this reason, sudden abnormality detection,
Alternatively, it is easy to grasp the tendency of the frequency characteristic to change with time.
【０００７】ウェーブレット変換は、式１で表される。[0007] The wavelet transform is represented by Equation 1.
【０００８】[0008]
【数１】 (Equation 1)
【０００９】ここで、ｆはウェーブレット変換される被
変換関数、つまり振動データである。Here, f is a transformed function subjected to wavelet transformation, that is, vibration data.
【００１０】ｇはウェーブレットの基底関数である。ａ
は周期、つまり、周波数の逆数を表すパラメータであ
る。また、ｂは時間を表すパラメータである。Ｓ（ａ、
ｂ）は、ある時刻ｂにおける周期ａ（周波数１／ａ）に
対応する振幅値を表す。基底関数は、時間方向に対して
０に減衰するような波形が使われる。したがって、上式
では積分範囲を時間に対して無限大にしているが、実際
の計算では、式２のように積分範囲を有限にして計算を
行う。G is a wavelet basis function. a
Is a parameter representing the period, that is, the reciprocal of the frequency. B is a parameter representing time. S (a,
b) represents an amplitude value corresponding to a cycle a (frequency 1 / a) at a certain time b. As the basis function, a waveform that attenuates to 0 in the time direction is used. Therefore, in the above equation, the integration range is infinite with respect to time, but in actual calculation, the calculation is performed with the integration range being finite as in Equation 2.
【００１１】[0011]
【数２】 (Equation 2)
【００１２】この式で、ｎは積分範囲を決定するパラメ
ータである。In this equation, n is a parameter for determining the integration range.
【００１３】ウェーブレット変換の原理を図９に示す。
ウェーブレット変換は、振動データと基底関数を掛け合
わせ、それを積分することにより変換を行う。パラメー
タａを小さくすれば、基底関数は時間方向に縮小した形
となり、高周波の解析となる。FIG. 9 shows the principle of the wavelet transform.
Wavelet transformation is performed by multiplying vibration data by a basis function and integrating the result. If the parameter a is reduced, the basis function is reduced in the time direction, and high-frequency analysis is performed.
【００１４】一方、ａを大きくすれば、低周波の解とな
る。また、パラメータｂは、基底関数を時間方向に移動
させる働きをする。このように、パラメータａ、ｂをそ
れぞれ解析周波数、解析時間に応じた値に設定すること
で、振動データの時間ー周波数解析を行える。On the other hand, if a is increased, a low frequency solution is obtained. The parameter b has a function of moving the basis function in the time direction. By setting the parameters a and b to values corresponding to the analysis frequency and the analysis time, time-frequency analysis of vibration data can be performed.
【００１５】ウェーブレット変換による時間ー周波数解
析において、時間の基準は基底関数の中心である。つま
り、図のように、時刻０．０秒の周波数情報を得るに
は、基底関数の中心が０．０秒に位置するようにパラメ
ータｂを設定する。このため、時刻０．０秒から１．０
秒までのウェーブレット変換結果を得るには、振動デー
タは時刻０．０秒から１．０秒のデータに加え、その前
後のデータも必要となる。In the time-frequency analysis by the wavelet transform, the reference of time is the center of the basis function. That is, as shown in the figure, in order to obtain the frequency information at time 0.0 seconds, the parameter b is set so that the center of the basis function is located at 0.0 seconds. Therefore, from time 0.0 seconds to 1.0
In order to obtain a wavelet transform result up to seconds, the vibration data requires data from time 0.0 seconds to 1.0 seconds and data before and after the time.
【００１６】[0016]
【発明が解決しようとする課題】従来、ウェーブレット
変換を用いて、プラント機器の計測信号をオンラインで
監視する場合、図１０に示すように振動データを一定時
間ごとに区切り、それぞれの振動データごとに変換処理
を行っていた。しかし、上記のように振動データの端部
に対しての解析ができないため、得られるウェーブレッ
ト変換結果には、時間的にデータの欠落部分が生じてい
た。プラント機器をオンラインで監視する場合、異常検
知の精度を上げるには、ウェーブレット変換結果を時間
的に連続に監視する必要がある。間欠的な監視では、突
発的な異常を見落とす可能性があるためである。これ
は、プラント運転の安全性、信頼性の低下をもたらす。Conventionally, when a measurement signal of a plant device is monitored online using a wavelet transform, as shown in FIG. 10, vibration data is divided at regular time intervals, and each vibration data is separated. Conversion processing was being performed. However, since the analysis of the end of the vibration data cannot be performed as described above, the obtained wavelet transform result has a data missing portion in time. When monitoring plant equipment online, it is necessary to continuously monitor the wavelet transform result temporally in order to increase the accuracy of abnormality detection. This is because intermittent monitoring may overlook a sudden abnormality. This reduces the safety and reliability of plant operation.
【００１７】[0017]
【課題を解決するための手段】上記の問題を鑑み、本発
明になる装置では、図１１に示すように振動データを一
定時間ごとに区切り、各ステップごとの振動データを作
成する際に、前ステップでの解析に使用した振動データ
と重複する部分を持たせる。このような処理に基づき作
成した振動データそれぞれに対し、ウェーブレット変換
を実施することにより、時間的に連続な変換結果を得る
ことができる。したがって、短時間しか持続しない突発
的な異常を見落とす可能性がなくなり、異常検知の精度
を向上できる。In view of the above problems, in the apparatus according to the present invention, as shown in FIG. 11, vibration data is divided at regular time intervals, and when generating vibration data for each step, a previous Provide a part that overlaps with the vibration data used for the analysis in the step. By performing a wavelet transform on each of the vibration data created based on such processing, a temporally continuous conversion result can be obtained. Therefore, there is no possibility of overlooking a sudden abnormality that lasts only for a short time, and the accuracy of abnormality detection can be improved.
【００１８】[0018]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施例の形態を図
面を参照して説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【００１９】図１は、本発明の第１実施例になる装置の
構成を示した図である。１は、本実施例になる装置にお
いて監視の対象とする水車発電機である。２は、水車発
電機の振動を測定する振動センサである。３は、水車発
電機の回転数を測定する回転数センサである。４は、本
発明になるプラント機器監視装置である。５は、プラン
ト機器監視装置の解析結果を表示するための表示装置で
ある。FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an apparatus according to a first embodiment of the present invention. Reference numeral 1 denotes a turbine generator to be monitored in the apparatus according to the present embodiment. Reference numeral 2 denotes a vibration sensor that measures the vibration of the turbine generator. Reference numeral 3 denotes a rotation speed sensor that measures the rotation speed of the turbine generator. Reference numeral 4 denotes a plant equipment monitoring device according to the present invention. Reference numeral 5 denotes a display device for displaying an analysis result of the plant equipment monitoring device.
【００２０】次に、プラント機器監視装置４の内部構成
について説明する。４１は、振動センサ２の出力である
アナログ信号をデジタル信号に変換するためのＡ／Ｄ変
換器である。同様に、４２は、回転数センサ３のための
Ａ／Ｄ変換器である。４３は、Ａ／Ｄ変換器４１が出力
する振動センサ２の計測値を取り込み、後述のデータ記
憶部４３へ値を格納するデータ取込部である。４４は、
振動データを時系列に一時的に記憶するデータ記憶部で
ある。４５は、データ記憶部４４において、最新値が格
納された振動データの記憶場所を示すポインタである。
４６は、データ記憶部４４から振動データを取り出し、
後述のウェーブレット処理部４７へ出力するデータ取出
部である。４７は、データ取出部４６から送られた振動
データに対し、ウェーブレット変換処理を行うウェーブ
レット処理部である。４８は、ウェーブレット処理部４
７が出力したウェーブレット変換結果を基に異常の検知
を行う異常判定処理部である。４９は、データ取出部４
６の出力である振動データ、ウェーブレット処理部４７
の出力であるウェーブレット変換結果、異常判定処理部
４８の出力である異常判定結果を格納する結果格納部で
ある。５０は、結果格納部４９に格納した各種データの
表示装置５への表示処理を行う表示制御部である。Next, the internal configuration of the plant equipment monitoring device 4 will be described. Reference numeral 41 denotes an A / D converter for converting an analog signal output from the vibration sensor 2 into a digital signal. Similarly, reference numeral 42 denotes an A / D converter for the rotation speed sensor 3. Reference numeral 43 denotes a data capturing unit that captures a measurement value of the vibration sensor 2 output from the A / D converter 41 and stores the value in a data storage unit 43 described later. 44 is
This is a data storage unit that temporarily stores vibration data in a time series. Reference numeral 45 denotes a pointer indicating the storage location of the vibration data in which the latest value is stored in the data storage unit 44.
46 takes out the vibration data from the data storage unit 44,
This is a data extracting unit that outputs to a wavelet processing unit 47 described later. Reference numeral 47 denotes a wavelet processing unit that performs a wavelet transform process on the vibration data sent from the data extracting unit 46. 48 is a wavelet processing unit 4
An abnormality determination processing unit that detects an abnormality based on the wavelet transform result output from the unit 7. 49 is a data extraction unit 4
6, the vibration data output from the wavelet processing unit 47
This is a result storage unit for storing the wavelet transform result which is the output of, and the abnormality determination result which is the output of the abnormality determination processing unit 48. Reference numeral 50 denotes a display control unit that performs a process of displaying various data stored in the result storage unit 49 on the display device 5.
【００２１】以下、本実施例になる装置の処理の流れを
説明する。水車発電機１の振動を測定するために設置さ
れた振動センサ２は、振動の変位をアナログの電気信号
で出力する。Ａ／Ｄ変換器４１は、振動センサ２が出力
した電気信号をオンラインで取り込み、これをデジタル
値に変換する。デジタル値に変換するときのサンプリン
グ時間は、あらかじめ設定しておく。データ取込部４３
は、Ａ／Ｄ変換器４１が出力した振動センサ２の計測値
をデータ記憶部４４に格納する。図２にデータ記憶部４
４の構成を示した。データ記憶部４４には、振動センサ
２の計測値が時間順に格納される。ただし、データ記憶
部４４が一度に格納できる計測値の個数は有限である。
このため、データ取込部４３は最も古い値を上書きする
形式で計測値を格納する。図の例では、データＤ（０）
が最新値を示し、Ｄ（−１）が１ステップ前のデータ、
Ｄ（−２）が２ステップ前のデータを示している。この
例では、ｎステップ前のデータＤ（−ｎ）まで、合計ｎ
＋１個のデータを格納している。図の４５は最新値を示
すポインタである。ポインタが指し示す格納場所の右側
が最も古い値になる。だたし、ポインタ４５の示す場所
がデータ記憶部４４の右端であれば、左端に最も古い値
が格納されている。データ取込部４３は、データ記憶部
４４にデータを格納する際、ポインタ４５を見ることに
より最新値が格納されている場所を把握し、その右側に
データを格納する。以上の処理により、最も古い値を上
書きする形式でデータを格納できる。Hereinafter, the flow of processing of the apparatus according to the present embodiment will be described. The vibration sensor 2 installed to measure the vibration of the water turbine generator 1 outputs the displacement of the vibration as an analog electric signal. The A / D converter 41 takes in the electric signal output from the vibration sensor 2 online and converts it into a digital value. The sampling time for converting to a digital value is set in advance. Data acquisition unit 43
Stores the measured value of the vibration sensor 2 output from the A / D converter 41 in the data storage unit 44. FIG. 2 shows the data storage unit 4.
4 is shown. The data storage unit 44 stores the measurement values of the vibration sensor 2 in chronological order. However, the number of measurement values that can be stored in the data storage unit 44 at one time is finite.
Therefore, the data acquisition unit 43 stores the measured value in a format in which the oldest value is overwritten. In the example of the figure, data D (0)
Indicates the latest value, and D (-1) indicates data one step before,
D (−2) indicates data two steps before. In this example, up to data D (-n) n steps before, a total of n
+1 data is stored. Reference numeral 45 in the figure denotes a pointer indicating the latest value. The right side of the storage location indicated by the pointer becomes the oldest value. However, if the location indicated by the pointer 45 is the right end of the data storage unit 44, the oldest value is stored at the left end. When storing data in the data storage unit 44, the data capturing unit 43 grasps the location where the latest value is stored by looking at the pointer 45, and stores the data on the right side thereof. Through the above processing, data can be stored in a format in which the oldest value is overwritten.
【００２２】データ取出部４６は、データ記憶部４４か
らデータを取り出す際に、まず、ポインタ４５により最
新値の格納場所を認識する。次に、最新値からあらかじ
め設定された時間までのデータを取り出す。データのサ
ンプリング時間は固定であるので、常に一定個数のデー
タを取り出すことになる。以下に、取り出すデータの時
間の決定方法を説明する。When extracting data from the data storage unit 44, the data extraction unit 46 first recognizes the storage location of the latest value using the pointer 45. Next, data from the latest value to a preset time is extracted. Since the data sampling time is fixed, a fixed number of data is always taken out. Hereinafter, a method of determining the time of the data to be extracted will be described.
【００２３】本実施例になる装置では、ウェーブレット
処理部４７におけるウェーブレット変換処理、及び、異
常判定処理部４８における変換結果に対しての異常判定
処理は一連の動作とし、これを周期的に行う。この周期
をＴ秒とすると、データ取出部４６は、式３で表される
時間分のデータをデータ記憶部４４から取り出す。この
処理はＴ秒ごとに周期的に行う。In the apparatus according to the present embodiment, the wavelet conversion processing in the wavelet processing section 47 and the abnormality determination processing on the conversion result in the abnormality determination processing section 48 are a series of operations, which are performed periodically. Assuming that this cycle is T seconds, the data extracting unit 46 extracts data for the time represented by Expression 3 from the data storage unit 44. This process is performed periodically every T seconds.
【００２４】[0024]
【数３】 (Equation 3)
【００２５】ここで、Ｆは、ウェーブレット変換により
解析する周波数の下限値である。この値は固定値とし
て、データ取出部４６、及びウェーブレット処理部４７
にあらかじめ設定しておく。ｎは、前記の式２で示した
ウェーブレット変換の積分範囲を決定するパラメータで
ある。式３で表すように、データの取り出し周期はＴ秒
であるが、取り出すデータの時間はＴ秒よりも長い。ま
た、データ記憶部４４に格納する振動データのサンプリ
ング時間をΔｔとすると、取り出すデータの個数Ｎは式
４で表される。Here, F is the lower limit value of the frequency analyzed by the wavelet transform. This value is a fixed value, and the data extracting unit 46 and the wavelet processing unit 47
Set in advance. n is a parameter for determining the integration range of the wavelet transform shown in the above equation (2). As expressed by Expression 3, the data extraction cycle is T seconds, but the data extraction time is longer than T seconds. When the sampling time of the vibration data stored in the data storage unit 44 is Δt, the number N of data to be extracted is represented by Expression 4.
【００２６】[0026]
【数４】 (Equation 4)
【００２７】データ取出部４６は、Ｎ個のデータをデー
タ記憶部４４から取り出し、これをウェーブレット処理
部４７に出力する。The data extracting unit 46 extracts N data from the data storage unit 44 and outputs the data to the wavelet processing unit 47.
【００２８】ウェーブレット処理部４７は、データ取出
部４６から送られた振動データに対し、ウェーブレット
変換を行う。データ取出部４６から送られた振動データ
は式３で表されるＴ’秒間であるが、この振動データに
対するウェーブレット変換結果はＴ秒間のデータとな
る。これは、前述したように、ウェーブレット変換では
入力データの端部が解析できないためである。ウェーブ
レット処理部４７は、ウェーブレット変換結果を異常判
定処理部４８に出力する。The wavelet processing unit 47 performs a wavelet transform on the vibration data sent from the data extracting unit 46. The vibration data sent from the data extracting unit 46 is T 'seconds represented by Expression 3, and the result of the wavelet transform for this vibration data is data for T seconds. This is because the end of the input data cannot be analyzed by the wavelet transform, as described above. The wavelet processing unit 47 outputs the result of the wavelet transform to the abnormality determination processing unit 48.
【００２９】異常判定処理部４８は、取り込んだウェー
ブレット変換結果に対して、正常／異常の判別を行う。
この処理の概要を図３に示した。まず、取り込んだウェ
ーブレット変換結果から特定の周波数の振幅値を取り出
す。次に、取り出した振幅値のデータに対して統計処理
を行い、平均値、標準偏差、最大値を求める。これらの
統計量に対してしきい値判定を行い、正常範囲にあるか
を判定する。しきい値は、あらかじめ異常判定処理部４
８に格納しておく。また、ウェーブレット変換結果から
振幅値を取り出す周波数については、Ａ／Ｄ変換器４２
を通して取り込んだ水車発電機１の回転数に基づいて決
定する。例えば、回転機械において異常による影響が表
れやすい回転周波数や、その２倍成分を取り出し周波数
として使用する。以上のごとく求めた各統計量の中で異
常値があった場合には、その旨を結果格納部４９に出力
する。The abnormality determination processing section 48 determines whether the received wavelet transform result is normal or abnormal.
An outline of this processing is shown in FIG. First, an amplitude value of a specific frequency is extracted from the acquired wavelet transform result. Next, statistical processing is performed on the extracted amplitude value data to determine an average value, a standard deviation, and a maximum value. A threshold value determination is performed on these statistics to determine whether the statistics are within a normal range. The threshold value is determined in advance by the abnormality determination processing unit 4
8 is stored. The frequency at which the amplitude value is extracted from the result of the wavelet transform is determined by the A / D converter 42
Is determined based on the number of revolutions of the turbine generator 1 taken in through. For example, a rotation frequency at which the influence of an abnormality is likely to appear in a rotating machine, or a double component thereof is extracted and used as a frequency. When there is an abnormal value in each of the statistics obtained as described above, the fact is output to the result storage unit 49.
【００３０】結果格納部４９では、異常判定処理部４８
が出力した異常判定結果に加えて、データ取出部４６が
出力した振動データ、ウェーブレット処理部４７が出力
したウェーブレット変換結果も併せて格納する。ただ
し、振動データ、及びウェーブレット変換結果について
は、あらかじめ決められた時間だけ保存し、それより時
間が経過すればデータを消去していく。異常判定結果の
格納については、異常を検知した時刻と異常値を示した
統計量の種類、及びその周波数を記述する。In the result storage unit 49, the abnormality determination processing unit 48
Are stored together with the vibration data output by the data extracting unit 46 and the wavelet transform result output by the wavelet processing unit 47, in addition to the abnormality determination result output by. However, the vibration data and the result of the wavelet transform are stored for a predetermined time, and the data is deleted after a lapse of time. The storage of the abnormality determination result describes the time at which the abnormality was detected, the type of the statistic indicating the abnormal value, and the frequency thereof.
【００３１】表示制御部５０は、結果格納部４９に格納
された振動データ、ウェーブレット変換結果、及び異常
判定結果を取り込み、表示装置５に表示する。図４は、
表示装置５の表示画面の例である。表示装置には、異常
判定結果を判定時刻と併せて表示すると共に、振動デー
タ、及びウェーブレット変換結果の現在値を表示する。The display control unit 50 takes in the vibration data, the wavelet transform result, and the abnormality determination result stored in the result storage unit 49 and displays them on the display device 5. FIG.
5 is an example of a display screen of the display device 5. The display device displays the abnormality determination result together with the determination time, and also displays the vibration data and the current value of the wavelet transform result.
【００３２】この表示画面により、プラント機器が正常
な状態にあるかを確認することができる。From this display screen, it is possible to confirm whether the plant equipment is in a normal state.
【００３３】以上に説明したように、本実施例になる装
置では、プラント機器で計測した信号をオンラインで取
り込み、そのウェーブレット変換結果を基に異常判定処
理を行う装置において、時間的に連続なウェーブレット
変換結果を得ることができる。これにより、間欠的なウ
ェーブレット変換結果しか得られない従来の装置に比
べ、突発的で短時間しか持続しない異常を見落とすこと
がなくなり、異常検知の精度が向上する。また、時間的
に連続なウェーブレット変換結果がオンラインで得られ
ることから、振動の周波数特性が時間的に変化している
場合でも、この特徴を詳細に知ることができる。これに
より、機器で発生している異常の影響を正確に把握する
ことができるため、機器動作の継続／停止を的確に判断
することができる。As described above, in the apparatus according to the present embodiment, the signal measured by the plant equipment is fetched online and the abnormality determination processing is performed based on the wavelet transform result. A conversion result can be obtained. As a result, compared to a conventional apparatus that can only obtain an intermittent wavelet transform result, a sudden and short-lasting abnormality is not overlooked, and the accuracy of abnormality detection is improved. In addition, since a temporally continuous wavelet transform result is obtained online, even if the frequency characteristics of the vibration change over time, this feature can be known in detail. Thus, the influence of the abnormality occurring in the device can be accurately grasped, so that the continuation / stop of the device operation can be accurately determined.
【００３４】次に本発明の第二実施例になる装置につい
て説明する。図５は、第二実施例になる装置の構成を示
す図である。この装置において、第一実施例となる点
は、第１データ記憶部５１と第２データ記憶部５２の二
つの記憶部が設置されている点、データ制御部５３が追
加されている点、及びデータ取込部４３とデータ取出部
４６における処理内容である。以下に第一実施例との相
違点のみを説明する。Next, an apparatus according to a second embodiment of the present invention will be described. FIG. 5 is a diagram showing the configuration of the device according to the second embodiment. In this device, the first embodiment is characterized in that two storage units, a first data storage unit 51 and a second data storage unit 52, are provided, a data control unit 53 is added, and This is the processing contents of the data fetching unit 43 and the data fetching unit 46. Hereinafter, only differences from the first embodiment will be described.
【００３５】第一実施例におけるデータ記憶部４４が、
本実施例になる装置では、二つの記憶部、すなわち第１
データ記憶部５１と第２データ記憶部５２から構成され
ている。これらのデータ記憶部への振動データの格納形
式を図６に示す。図に示したように、第１データ記憶部
５１と第２データ記憶部５２は、互い違いに振動データ
を格納する。ただし、二つのデータ記憶部が格納する振
動データには重複部分を設ける。これは、第一実施例に
なる装置と同様に、ウェーブレット変換が解析できない
入力データの端部を補うためである。各データ記憶部が
格納する振動データの時間は、第１実施例における式３
と同様であり、このうち、重複時間は、ｎ／Ｆとなる。
ここで、ｎはウェーブレット変換の積分範囲を決定する
パラメータ、Ｆはウェーブレット変換により解析する周
波数の下限値である。ただし、ウェーブレット変換、及
び、その異常判定処理はＴ秒周期で行うとする。The data storage unit 44 in the first embodiment is
In the apparatus according to the present embodiment, two storage units, namely, the first storage unit
It comprises a data storage unit 51 and a second data storage unit 52. FIG. 6 shows the storage format of the vibration data in these data storage units. As shown in the figure, the first data storage unit 51 and the second data storage unit 52 alternately store vibration data. However, the vibration data stored in the two data storage units has an overlapping portion. This is to compensate for the end of the input data that cannot be analyzed by the wavelet transform, as in the device according to the first embodiment. The time of the vibration data stored in each data storage unit is expressed by Equation 3 in the first embodiment.
The overlapping time is n / F.
Here, n is a parameter for determining an integration range of the wavelet transform, and F is a lower limit value of a frequency analyzed by the wavelet transform. However, it is assumed that the wavelet transform and the abnormality determination processing are performed in a cycle of T seconds.
【００３６】データ取込部４３は、Ａ／Ｄ変換器４１か
ら受け取った振動データを第１データ記憶部５１または
第２データ記憶部５２に格納する。このとき、第１デー
タ記憶部５１と第２データ記憶部のどちらにデータを格
納するかは、データ制御部５３が決定する。データ制御
部５３は、前述した格納方式にしたがって振動データを
第１データ記憶部５１と第２データ記憶部５２に振り分
けていく。ただし、振動データの重複部については、第
１データ記憶部５１と第２データ記憶部５２の両方に同
じデータを格納する。データ制御部５３は、一方のデー
タ記憶部に式３で表される時間分のデータを格納する
と、データ取出部４６に対してデータの取り出しを命令
する。データ取出部４６は、この命令を受け取ると、デ
ータ制御部５３が指定したデータ記憶部のデータを取り
出し、これをウェーブレット処理部４７へ出力する。The data acquisition section 43 stores the vibration data received from the A / D converter 41 in the first data storage section 51 or the second data storage section 52. At this time, the data control unit 53 determines which of the first data storage unit 51 and the second data storage unit stores the data. The data control unit 53 distributes the vibration data to the first data storage unit 51 and the second data storage unit 52 according to the storage method described above. However, the same data is stored in both the first data storage unit 51 and the second data storage unit 52 for the overlapping part of the vibration data. When the data control unit 53 stores the data for the time represented by Expression 3 in one of the data storage units, the data control unit 53 instructs the data extraction unit 46 to extract the data. When receiving this command, the data extracting unit 46 extracts data from the data storage unit designated by the data control unit 53 and outputs the data to the wavelet processing unit 47.
【００３７】以上に説明したように、本実施例になる装
置では、二つのデータ記憶部から構成されており、それ
らに交互に振動データを記憶する。ただし、二つのデー
タ記憶部に格納するデータには重複部分を設ける。これ
により、プラントでオンラインで計測した信号に対して
時間的に連続なウェーブレット変換結果を得ることがで
きる。As described above, the apparatus according to the present embodiment is composed of two data storage units, and stores vibration data alternately therein. However, the data stored in the two data storage units has an overlapping portion. This makes it possible to obtain a temporally continuous wavelet transform result for a signal measured online in the plant.
【００３８】また、本実施例になる装置では、二つのデ
ータ記憶部から構成されているが、これは、二つ以上の
構成でも同様の処理で実現できる。Further, the apparatus according to the present embodiment is composed of two data storage units, but this can be realized by the same processing with two or more configurations.
【００３９】[0039]
【発明の効果】本発明により、ウェーブレット変換を用
いて、プラント機器の計測信号をオンラインで監視する
場合、時間的に連続なウェーブレット変換結果を得るこ
とができる。したがって、短時間しか持続しない突発的
な異常を見落とす可能性がなくなり、異常検知の精度を
向上できる。これにより、プラントの安全性、運転信頼
性の向上という効果が期待できる。According to the present invention, when a measurement signal of a plant device is monitored on-line by using a wavelet transform, a temporally continuous wavelet transform result can be obtained. Therefore, there is no possibility of overlooking a sudden abnormality that lasts only for a short time, and the accuracy of abnormality detection can be improved. Thereby, the effect of improving the safety and operation reliability of the plant can be expected.
【図１】本発明の第１実施例になる装置の構成を示す図
である。FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an apparatus according to a first embodiment of the present invention.
【図２】データ記憶部の構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of a data storage unit.
【図３】異常判定部における異常判定処理の流れを示す
図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a flow of an abnormality determination process in an abnormality determination unit.
【図４】表示画面の例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of a display screen.
【図５】本発明の第２実施例になる装置の構成を示す図
である。FIG. 5 is a diagram showing a configuration of an apparatus according to a second embodiment of the present invention.
【図６】第１データ記憶部、第２データ記憶部へのデー
タの格納方式を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating a method of storing data in a first data storage unit and a second data storage unit.
【図７】ＦＦＴによる解析結果の例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of an analysis result by FFT.
【図８】ウェーブレット変換による解析結果の例を示す
図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of an analysis result by a wavelet transform.
【図９】ウェーブレット変換の原理を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating the principle of wavelet transform.
【図１０】従来技術におけるウェーブレット変換による
プラント監視の処理内容を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing processing content of plant monitoring by a wavelet transform in a conventional technique.
【図１１】本発明におけるウェーブレット変換によるプ
ラント監視の処理内容を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing processing contents of plant monitoring by wavelet transform in the present invention.
１…水車発電機、２…振動センサ、３…回転数センサ、
４…プラント機器監視装置、５…表示装置、４１…Ａ／
Ｄ変換器、４２…Ａ／Ｄ変換器、４３…データ取込部、
４４…データ記憶部、４５…ポインタ、４６…データ取
出部、４７…ウェーブレット処理部、４８…異常判定処
理部、４９…結果格納部、５０…表示制御部、５１…第
１データ記憶部、５２…第２データ記憶部、５３…デー
タ制御部。1 ... water turbine generator, 2 ... vibration sensor, 3 ... rotation speed sensor,
4: Plant equipment monitoring device, 5: Display device, 41: A /
D converter, 42: A / D converter, 43: Data acquisition unit,
44 data storage unit, 45 pointer, 46 data extraction unit, 47 wavelet processing unit, 48 abnormality determination processing unit, 49 result storage unit, 50 display control unit, 51 first data storage unit, 52 ... a second data storage unit, 53 ... a data control unit.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｆ 17/13 Ｇ０６Ｆ 15/328 Ｆターム(参考） 2G024 AD03 AD05 AD23 AD33 BA11 BA27 CA13 FA04 FA06 2G064 AA12 CC21 CC41 CC46 DD16 5B056 AA00 BB03 HH00 5H223 AA01 AA15 EE05 EE06 9A001 EE02 JJ61 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (51) Int.Cl. 7 Identification symbol FI Theme coat ゛ (Reference) G06F 17/13 G06F 15/328 F-term (Reference) 2G024 AD03 AD05 AD23 AD33 BA11 BA27 CA13 FA04 FA06 2G064 AA12 CC21 CC41 CC46 DD16 5B056 AA00 BB03 HH00 5H223 AA01 AA15 EE05 EE06 9A001 EE02 JJ61
Claims (3)
記憶装置を有し、記憶装置に格納した時系列データを周
期的にウェーブレット変換することにより時間的に連続
なウェーブレット変換を行う装置において、ウェーブレ
ット変換を行う時系列データは、前回、ウェーブレット
変換を行った時系列データとの間に、重複を有すること
を特徴とするウェーブレット変換装置。1. An apparatus, comprising: a storage device for temporarily storing data from a sensor, and performing a time-continuous wavelet transform by periodically performing a wavelet transform on time-series data stored in the storage device; A wavelet transform apparatus characterized in that the time-series data on which the wavelet transform is performed has an overlap with the time-series data on which the wavelet transform has been previously performed.
いて、センサからのデータを一時的に格納する記憶装置
を有し、記憶装置から時系列データを取り出し、ウェー
ブレット変換を行う際には、取り出した時系列データと
前回取り出した時系列データとの間に、解析する周波数
により決定される時間分の重複をもつことを特徴とする
ウェーブレット変換装置。2. The wavelet transform device according to claim 1, further comprising a storage device for temporarily storing data from the sensor, extracting time-series data from the storage device, and performing a wavelet transform when extracting the time-series data. A wavelet transform apparatus characterized in that there is an overlap of time determined by a frequency to be analyzed between series data and time series data extracted last time.
いて、センサからのデータを一時的に格納する記憶装置
を複数有し、それぞれの記憶装置に格納するデータは、
解析周波数により決定される時間分の重複を有すること
を特徴とするウェーブレット変換装置。3. The wavelet transform device according to claim 1, further comprising a plurality of storage devices for temporarily storing data from the sensor, wherein the data stored in each storage device is:
A wavelet transform device having an overlap of time determined by an analysis frequency.
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