JP2003097410A - 水力発電機器のキャビテーション診断装置 - Google Patents

水力発電機器のキャビテーション診断装置

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JP2003097410A JP2001290230A JP2001290230A JP2003097410A JP 2003097410 A JP2003097410 A JP 2003097410A JP 2001290230 A JP2001290230 A JP 2001290230A JP 2001290230 A JP2001290230 A JP 2001290230A JP 2003097410 A JP2003097410 A JP 2003097410A
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Keiichi Sasaki
恵一 佐々木
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Yoshitada Arihara
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  • Control Of Water Turbines (AREA)
  • Aerodynamic Tests, Hydrodynamic Tests, Wind Tunnels, And Water Tanks (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【課題】キャビテーションを高感度に検出すると共にキ
ャビテーションの発生部位を推定可能にすることにあ
る。 【解決手段】水力発電機器に取付けられた複数のＡＥセ
ンサと、各ＡＥセンサの出力信号（ＡＥ信号）を増幅し
てフィルタ処理するアンプと、水車回転軸の回転同期パ
ルスを検出する回転センサと、アンプの出力を回転セン
サから得られる水車回転軸の同期パルスと同時に高速サ
ンプリングするＡ／Ｄ変換装置と、この装置の出力を計
測する計測手段と、計測手段で計測されたデータを取込
んで同期パルスから得られる時間情報に基づきＡＥ信号
の特徴成分を抽出する信号処理手段と、キャビテーショ
ンの診断に必要な情報が蓄積されたＤＢと、信号処理手
段で信号処理されたＡＥ信号の特徴成分に対してＤＢに
蓄積された診断情報と比較してキャビテーションの大き
さや位置を同定する診断手段とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、水力発電機器に発
生するキャビテーションを検出し、その状態判定を現地
で容易に行い得る水力発電機器のキャビテーション診断
装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】水力発電機器などの流体機械において
は、ある条件下でキャビテーション現象が発生すること
がある。ここで、キャビテーションとは、上流の微小な
気泡核が流体の飽和蒸気圧より低い圧力部位に到達した
ときに気泡核が発端となって空洞が発生し、この空洞が
その下端の高圧部位でつぶれる現象である。
【０００３】水力発電機器では、ランナの羽根の表面に
発生した空洞（キャビテーション）がつぶれるときの衝
撃的な圧力上昇により羽根が壊食されるケースがある。
従って、キャビテーションが発生する頻度が多かった
り、キャビテーションの発生時間が長いとランナの壊食
が進み、発電効率が低下する恐れがある。
【０００４】従来、水力発電機器に発生するキャビテー
ションを検出するには、キャビテーションの発生に伴っ
て水車から放出されるＡＥ信号をＡＥセンサーで検出
し、このＡＥセンサの出力を包絡線処理した信号の周波
数特性（ＦＦＴ結果）における周波数スペクトルの特徴
周波数とスペクトル強度とから、キャビテーションを他
のノイズ成分と識別していた。
【０００５】また、水車の振動加速度、騒音、流量など
の変量を測定し、その測定値と規定の基準値とを比較評
価し、絶対値比較評価や正常時の信号を初期値として当
該測定信号がどの程度の状態にあるかを相対値評価する
ことで、水力発電機器のキャビテーションを検出するキ
ャビテーション検出装置がある。
【０００６】その他、水位変動、系統電力揺動、周波数
変動、超音波流量計の誤差を含む検出水車効率の変動要
因から検出水車効率の基準点を推論し、この基準点に基
づいて検出水車効率から実際の水車効率変動を推論して
キャビテーションなどの異常を検出する方法もある。
【０００７】しかし、上記何れのキャビテーション検出
装置や方法も、キャビテーションの種類の識別やキャビ
テーションの大きさの定量評価、さらにはキャビテーシ
ョンの発生位置の同定を行うことはできない。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】現状では、時間監視保
全（ＴＢＭ：Time Based Maintenance）の考えに基づい
て、定期的に水力発電機器を分解調査したり、目視観察
したりすることで羽根の壊食具合を確かめているが、こ
れを非破壊でオンラインにより外部から水力発電機器の
キャビテーションの発生を早期かつ高感度に検出し、そ
の発生部位を同定可能な状態監視保全（ＣＢＭ：Condit
ion Based Maintenance）ができれば、運転効率の改善
やメンテナンスの効率化に役立つことは言うまでもな
い。
【０００９】しかし、このＣＢＭを目指した現状の技術
開発は、騒音環境でのキャビテーション識別やキャビテ
ーション発生個所の推定が困難な状況にある。
【００１０】本発明は上記のような事情に鑑みてなされ
たもので、水力発電機器に発生するキャビテーションを
高感度に検出してノイズ信号との識別を可能にし、また
検出したＡＥ信号からキャビテーションの発生部位を推
定することができる水力発電機器のキャビテーション診
断装置を提供することを目的とする。
【００１１】
【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、次のような手段により水力発電機器のキャ
ビテーション診断装置を構成する。
【００１２】請求項１に対応する発明は、水力発電機器
に取付けられた複数のＡＥセンサと、これら各ＡＥセン
サの出力信号（ＡＥ信号）を増幅してフィルタ処理する
アンプと、水車回転軸の回転同期パルスを検出する回転
同期信号検出系と、前記アンプの出力を前記回転同期信
号検出系から得られる水車回転軸の同期パルスと同時に
高速サンプリングするＡ／Ｄ変換装置と、このＡ／Ｄ変
換装置の出力を計測するコンピュータと、前記コンピュ
ータで計測されたデータを取込んで前記同期パルスから
得られる時間情報に基づき前記ＡＥ信号の特徴成分を抽
出する信号処理手段と、キャビテーションの診断に必要
な情報が蓄積されたキャビテーション診断データベース
と、前記信号処理手段で信号処理された前記ＡＥセンサ
の出力信号の特徴成分に対して前記キャビテーション診
断データベースに蓄積された診断に必要な情報と比較し
てキャビテーションの大きさや発生位置を同定するキャ
ビテーション診断手段とを備える。
【００１３】この構成により、複数のＡＥセンサ出力の
信号強度や時間依存性を比較することで発生しているキ
ャビテーションの位置情報を推測し易くすることができ
る。また、水車軸の回転同期パルスをキャビテーション
ＡＥ信号と同時計測しているので、回転同期パルスでト
リガをかけて所望の回転数分に相当する時間のＡＥ信号
を切り出すことが可能となる。
【００１４】さらに、キャビテーション診断データベー
スを更新・拡充することにより種々の機種に対応可能な
診断装置として適用拡大が可能である。
【００１５】請求項２に対応する発明は、請求項１に対
応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装置
において、前記ＡＥセンサの周波数帯域は１ｋＨｚ〜
１．５ＭＨｚである。
【００１６】この構成により、キャビテーションやホワ
ールなど水力発電機器が発生するＡＥ信号を網羅するこ
とが可能となる。
【００１７】請求項３に対応する発明は、請求項１記載
の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、
前記Ａ／Ｄ変換装置は、複数チャネルを備え、全てのチ
ャネルで前記ＡＥ信号に対してサンプリング定理を満足
するサンプリング周波数でデータサンプリングが可能で
ある。
【００１８】この構成により、フィルタリングなどの信
号処理をパソコン上で実現することが可能となり、ソフ
トウェアでのデータ加工が自由自在にできるようにな
る。このことにより、キャビテーション診断に有効な信
号を抽出し易くなる。
【００１９】請求項４に対応する発明は、請求項１に対
応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装置
において、前記コンピュータは、前記同期パルスによる
信号取り込み周期を決定する周波数決定機能を備える。
【００２０】この構成により、水車一回転のどの時刻で
キャビテーションやホワールが発生しているかを特定で
きるようになる。予め水車軸に対する同期パルス発生の
位置関係を定めておけば、その位置から何枚目のランナ
羽根でキャビテーションが発生しているかという位置情
報も推定できるようになる。
【００２１】請求項５に対応する発明は、請求項１に対
応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装置
において、前記信号処理手段は、前記ＡＥ信号の突発性
と時間連続性を判定する突発性検定機能を備え、前記キ
ャビテーション診断手段は、前記突発性検定機能により
判定された突発性と時間連続性を診断パラメータとす
る。
【００２２】この構成により、複雑な信号処理をするこ
となく、短時間で生波形からキャビテーションとホワー
ルを簡易に識別できる。
【００２３】請求項６に対応する発明は、請求項１に対
応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装置
において、前記信号処理手段は、前記ＡＥセンサの出力
信号の実効値を計算する実効値計算機能を備え、前記キ
ャビテーション診断手段は、前記実効値計算機能により
求められたＡＥ信号の水車一回転分の実効値を診断パラ
メータとする。
【００２４】この構成により、実効値のキャビテーショ
ンの有無の識別だけでなく、キャビテーションの強さも
推測できる。
【００２５】請求項７に対応する発明は、請求項１に対
応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装置
において、前記信号処理手段は、前記ＡＥ信号をＦＦＴ
解析するＦＦＴ機能を備え、前記キャビテーション診断
手段は、前記ＦＦＴ機能によるＦＦＴ解析結果を診断パ
ラメータとし、この診断パラメータのうち１００−２０
０ｋＨｚのスペクトル成分をキャビテーション成分と判
定する。
【００２６】この構成により、実効値のキャビテーショ
ンの有無の識別だけでなく、キャビテーションの強さも
推測できる。
【００２７】請求項８に対応する発明は、請求項１に対
応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装置
において、前記信号処理手段は、前記ＡＥ信号をウェー
ブレット変換するウェーブレット変換機能を備え、前記
キャビテーション診断手段は、ウェーブレット変換結果
を診断パラメータとし、この診断パラメータのうち１０
０−２００ｋＨｚの周波数成分をキャビテーション成
分、それ以下の低周波成分をホワールや剥離渦の成分と
して識別し、それらのウェーブレットピーク強度でキャ
ビテーションの大きさを推定する。
【００２８】この構成により、時間周波数解析が可能と
なり、どの周波数成分のＡＥ信号が水車軸の回転に対す
るどの時刻でどれくらいの大きさで発生しているかを同
時に識別できる。
【００２９】請求項９に対応する発明は、請求項１に対
応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装置
において、前記信号処理手段は、前記ＡＥ信号を包絡線
処理する包絡線処理機能及びこの包絡線処理機能で包絡
線処理されたＡＥ信号波形をウェーブレット変換するウ
ェーブレット変換機能を備え、前記キャビテーション診
断手段は、包絡線処理後のＡＥ信号波形のウェーブレッ
ト変換結果から、キャビテーションの発生周期、強度を
推定するこの構成により、ガイドベーン枚数やランナ羽
根枚数に関連した低周波数成分のＡＥ振幅変調を検出し
易くなる。
【００３０】請求項１０に対応する発明は、請求項１に
対応する発明は水力発電機器のキャビテーション診断装
置において、前記キャビテーション診断手段は、パイロ
ット信号の水車軸におけるスタート位置、構造部材の材
質、ＡＥ伝播速度、ランナ部からの距離などをパラメー
タとしてキャビテーション発生位置を同定する機能を備
える。
【００３１】この構成により、キャビテーションが発生
している羽根を識別できるので、壊食が起こり易い部分
を特定しキャビテーション発生回数などをモニタリング
することが可能となる。そして、分解補修時の目視検査
などの手間も省力化できる。
【００３２】請求項１１に対応する発明は、請求項１に
対応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装
置において、複数のＡＥセンサの内１個は上カバーラン
ナ外周部位、１個はドラフト部位に取付ける。
【００３３】この構成により、キャビテーションが水車
ランナの入り口側で生じているか出口側で生じているか
判断し易くなる。
【００３４】請求項１２に対応する発明は、請求項８又
は請求項９に対応する発明の水力発電機器のキャビテー
ション診断装置において、前記信号処理手段は、ランナ
及びガイドベーン羽根枚数、回転速度から圧力変動周波
数を算出し、前記ウェーブレット変換機能に対してウェ
ーブレット変換結果の着目周波数帯域を変換前に設定し
てウェーブレット変換を実施させる機能を備える。
【００３５】この構成により、ウェーブレット変換に要
する演算処理数を最適化することができるため、変換時
間を短縮することができる。また、自動的に圧力変動の
発生する周波数帯にあたりをつけられるため、キャビテ
ーション診断自体も判定を行い易くなる。
【００３６】請求項１３に対応する発明は、請求項１に
対応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装
置において、前記信号処理手段は、前記着目周波数帯域
における周波数分解能を調節する機能を備える。
【００３７】この構成により、ＡＥ信号に含まれる周波
数成分を最適分解能で詳細に解析することができるよう
になる。
【００３８】請求項１４に対応する発明は、請求項１に
対応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装
置において、前記コンピュータはＰＨＳなどの通信機能
を備える。
【００３９】この構成により、インターネットを利用し
たオンラインリモート診断を実現できる。
【００４０】
【発明の実施の形態】以下本発明の実施の形態を図面を
参照して説明する。
【００４１】図１はキャビテーション診断対象となる水
車の一例を示す構成図である。
【００４２】図１において、１は主軸２に取付られたラ
ンナ、３はランナ１の上部を覆うように設けられた上カ
バー、４はランナ１の下部を覆うように設けられた下カ
バーで、これら上カバー３及び下カバー４にはケーシン
グ７が取付けられ、このケーシング７よりステーベン６
を通してランナ１に水を導入する流路にガイドベーン５
が設けられている。また、下カバー４にはランナ１で仕
事を終えた水を外部へ流出する吸出し管（ドラフト部）
８が出口シール９を介して接続されている。
【００４３】このような構成の水車において、キャビテ
ーションを検出するためのＡＥセンサ１０ａ、１０ｂが
上カバー３と、ドラフト部８の表面にそれぞれ取付けら
れ、また主軸２には反射テープ１１を貼付けると共に、
この反射テープ１１に対応する部位に反射テープ１１か
らの反射光を受けて回転数を検出する回転センサ１２が
図示しない支持部材に支持させて設けられる。
【００４４】なお、図１では上カバー３と、ドラフト部
８の表面にＡＥセンサ１０ａ，１０ｂを取付ける場合を
示したが、さらにＡＥセンサを必要に応じて他の個所の
表面に取付けるようにしても良い。
【００４５】図２は本発明による水力発電機器のキャビ
テーション診断装置の実施の形態を示すブロック図であ
る。
【００４６】図２において、図１の上カバー３とドラフ
ト部８の表面に取付けられたＡＥセンサ１０ａ，１０ｂ
の出力は、アンプ２１ａ，２１ｂに取込まれて増幅さ
れ、フィルタリングされる。この場合、フィルタリング
するに際して、ハイパスフィルタやローパスフィルタを
通すことによってセンサ特性として、図３に示すように
１００ｋＨｚ〜１．５ＭＨｚの周波数帯域で高感度かつ
フラットな特性を持たせている。なお、センサ特性とし
て１ｋＨｚ〜１．５ＭＨｚの周波数帯域で高感度かつフ
ラットな特性を持たせることも可能である。
【００４７】水車のキャビテーションの場合、ＡＥセン
サの出力信号の周波数成分は図４に示すように高だか
１．２５ＭＨｚ近傍までなので、上述のＡＥセンサ特性
で十分である。
【００４８】次にこれらアンプ２１ａ，２１ｂを通して
入力されるＡＥセンサ１０ａ，１０ｂの出力及び図１の
回転センサ１２の出力は、多チャンネルの同時高速サン
プリングが可能なＡ／Ｄ変換装置２２によりサンプリン
グされる。この場合、ＡＥセンサ１０ａ，１０ｂが１０
０ｋＨｚ〜１．５ＭＨｚの周波数帯域のものであれば、
サンプリング定理を考慮して、１チャンネルあたり１０
ＭＨｚ程度のサンプリング周波数をもつＡ／Ｄ変換装置
を用いるのが望ましい。
【００４９】このＡ／Ｄ変換装置２２は、複数チャネル
の入力を同時入力でＡ／Ｄ変換してサンプリング定理を
満たすサンプリング周波数で高速サンプリングし、一旦
図示しないメモリに保存する。
【００５０】Ａ／Ｄ変換装置２２でサンプリングしたデ
ータは、パソコン２３（コンピュータ）に取込まれて計
測される。このパソコン２３は、計測手段２３ａ、信号
処理手段２３ｂ及び診断手段２３ｃを備え、必要な処理
を施すことで所望の情報を抽出する。
【００５１】ここで、上記計測手段２３ａは、Ａ／Ｄ変
換装置２２に対してサンプリング周波数を設定したり、
測定データ数をハードウェアの限界まで自由に設定でき
る機能と、データ収集条件設定機能とを備えている。
【００５２】上記信号処理手段２３ｂは、ＡＥセンサの
出力信号（以下ＡＥ信号と称する）の突発性検定機能、
実効値計算機能、ＦＦＴ機能、包絡線処理機能とウェー
ブレット変換機能及びディジタルフィルタリング機能を
備えている。
【００５３】さらに、上記キャビテーション診断手段２
３ｃは、信号処理手段２３ｂの信号処理結果とキャビテ
ーション診断データベース２４に蓄積された診断に必要
な情報に基づいてキャビテーションの大きさや発生位置
を同定する。ここで、キャビテーション診断データベー
ス２４に蓄積される情報としては、機種ごと実効値に対
してキャビテーションとホワールを識別するしきい値や
ピーク強度を実際のキャビテーションなどの衝撃力に換
算する換算テーブルなどである。
【００５４】次に上記のように構成された水力発電機器
のキャビテーション診断装置の作用を図５及び図６に示
すフローチャートに従って説明する。
【００５５】まず、図５において、計測手段２３ａによ
りサンプリング周波数やトリガなどの測定条件を設定
し、この測定条件をファイルに保存する。また計測手段
２３ａでは、図１５に示すようなデータ収集条件設定機
能により、測定日時、温度、湿度、測定波形種類（ＡＥ
信号１、ＡＥ信号２…、回転同期信号）、主軸回転周波
数、被測定機器名、測定者名、サイト名、メーカー名、
型式、デバイス名、製造番号、対象設備名称などのデー
タ収集条件をファイルに保存する。
【００５６】このような測定条件及びデータ収集条件に
基づいて高速Ａ／Ｄ変換装置２２から高速サンプリング
されたＡＥデータを回転同期信号とともに収集し、ｓｖ
ｃ形式などのデータとしてファイルに保存される。
【００５７】上記計測手段２３ｂのファイルに保存され
たデータを信号処理手段２３ｂに備えられたウェーブレ
ット変換機能により信号処理する場合、ウェーブレット
解析範囲を設定した後、包絡線処理が必要であるか否か
判定し、包絡線処理が必要でなければウェーブレット変
換を実行する。このウェーブレット変換結果は、等高線
表示で出力可能である。この場合、時間と周波数を２軸
とした時間周波数平面上にウェーブレット変換の計算で
得られるウェーブレットピークの強度を色別表示する。
これにより、計測ＡＥ信号の解析範囲の中に、どの周波
数帯の信号成分がどの時刻でどれだけの強さで発生して
いるかという情報を取り出すことができる。
【００５８】図７では、１００−２００ｋＨｚの周波数
成分が時間連続的に発生し、その時々に１０−５０ｋＨ
ｚの低周波数成分が混在している様子を示している。実
際、図８に示すように(a)キャビテーション・ホワール
がともに発生していない場合、(b)ホワールのみが発生
している場合、(c)キャビテーションのみが発生してい
る場合、(d)キャビテーション・ホワールがともに発生
している場合に明確な特徴が見られる。
【００５９】このようにウェーブレット変換結果を診断
パラメータとし、１００−２００ｋＨｚの周波数成分を
キャビテーション成分、それ以下の低周波成分をホワー
ルや剥離渦の成分として識別し、それらのウェーブレッ
トピーク強度でキャビテーションの大きさを推定する。
このピーク強度を実際のキャビテーションなどの衝撃力
に換算する場合には、キャビテーション診断データベー
ス２４に蓄積された換算テーブルが用いられる。
【００６０】次に測定手段２３ａにて設定された測定条
件及びデータ収集条件に基づいて高速Ａ／Ｄ変換装置２
２から高速サンプリングされたＡＥデータを回転同期信
号とともに収集されたデータの信号処理方法の選択に応
じた信号処理とキャビテーション診断について述べる。
【００６１】図６において、信号処理手段２３ｂに備え
られたＡＥ信号の突発性検定機能により信号処理する場
合、突発性検定を設定して突発性計算を実行し、信号減
衰時間によるキャビテーションの種類を識別する。
【００６２】例えば、計測したＡＥ信号の振幅変動の突
発性と時間連続性を判定する。図９(a)のように、振幅
の減衰時刻＝(振幅の最大値時刻)−(振幅最大値の２５
％までの減衰時刻)が２〜３msecより小さければＡＥ信
号は突発的と判定し、ホワールが出現しているものと判
断する。
【００６３】一方、計測したＡＥ信号として、図９
（ｂ）のようにある一定レベル以上の振幅が突発的では
なく時間連続的に継続する場合にはキャビテーションに
よるＡＥ信号と判定する。
【００６４】また、信号処理手段２３ｂに備えられた実
効値計算機能により信号処理する場合、実効値分析範囲
を設定して実効値計算を実行する。この場合、信号処理
手段２３ｂは、図１０に示すように計測したＡＥ信号を
所望の時間幅だけ切り出す機能（解析範囲設定画面）を
備え、実効値計算やＦＦＴ計算、ウェーブレット変換計
算の対象とするデータを選択することができる。
【００６５】通常は主軸の回転同期パルスでトリガをか
けて計測し、一周期分のデータを選択する。これによ
り、主軸の回転位相に対するＡＥ信号発生時刻が分かる
ようになり、ランナの羽根枚数に対するＡＥ信号の振幅
変調などでキャビテーションやホワールの発生回数など
を見出すことが可能となる。
【００６６】さらに、信号処理手段２３ｂは、図７に示
すように解析範囲のＡＥ信号の実効値を計算して出力す
る。キャビテーションが発生するときは、ＡＥ信号は時
間連続な出力となる傾向があるので、ＡＥ信号出力の実
効値を計算すると主軸１周期分の実効値は大きくなる。
【００６７】一方、ホワールの場合には前述したように
突発的なＡＥ信号振幅の増大にとどまるため、主軸１周
期分の実効値を計算したとしても大きな値とはならな
い。
【００６８】従って、キャビテーション診断データベー
ス２４に格納された機種ごとに実効値にキャビテーショ
ンとホワールを識別するしきい値を用いることにより、
実効値計算によるキャビテーションとホワールの判別が
可能となる。
【００６９】また、信号処理手段２３ｂに備えられたＦ
ＦＴ機能により信号処理する場合、ＦＦＴ範囲を設定し
て、ＦＦＴを実行する。この場合、ＦＦＴ解析結果の周
波数成分とスペクトル強度を算出して診断パラメータと
する。
【００７０】水力発電機器のキャビテーションにおいて
は、図１２に示すように〜５００ｋＨｚ程度までの周波
数成分が主要であり、この周波数帯域に着目することで
診断が行える。
【００７１】図１１は水車出力に対するＡＥ周波数成分
の関係を示しているが、水車の出力が上昇して水圧脈動
が大きくなる（キャビテーションの発生確率が高まる）
と、〜４００ｋＨｚまでの周波数帯域全体のスペクトル
強度が増大する。しかし、その中でも特に〜２００ｋＨ
ｚの周波数帯域が支配的であることが図１１から判る。
従って、キャビテーション診断手段ではＦＦＴ結果の１
００−２００ｋＨｚのスペクトル成分を診断パラメータ
とするのが有効である。
【００７２】さらに、信号処理手段２３ｂは、図１３に
示すように絶対値処理、ローパスフィルタ、直流成分除
去、データ間引き処理などの機能も有する。これらを組
み合わせた包絡線処理などによりＡＥ信号の振幅変調を
検出する。これにより、ウェーブレット変換の対象とす
るデータ数を大幅に縮小することができ、ウェーブレッ
ト計算時間の短縮化に貢献する。
【００７３】具体的な包絡線処理手順を以下に示すと、
以下の通りである。
【００７４】（ａ）収集したＡＥ信号に絶対値処理を行
う（ＡＥ信号の振幅成分を取り出すため、各計測値の絶
対値を求める）。
【００７５】（ｂ）ディジタルローパスフィルタ処理を
行う（例：包絡処理をおこなうため64次のディジタルフ
ィルタ処理を行う）。
【００７６】（ｃ）直流成分の除去を行う（絶対値処理
と包絡線処理によって現れる直流成分を信号平均値との
差分を行って除去する）。
【００７７】図１３における（ア）の波形が絶対値処理
後の波形、（イ）の波形がディジタルフィルタ後の波
形、（ウ）の波形が直流成分除去後の波形である。上記
のような包絡線処理後のウェーブレット変換では、次の
ような現象を捉えることができる。すなわち、図１にお
いて、水車入口側では、ガイドベーン５と水車ランナ１
がすれ違うときに急激な圧力変動が発生し、その圧力変
動に起因してキャビテーションが発生する場合が多い。
水車ランナ１の回転に伴う圧力変動周期は水車の回転数
Ｎと水車のランナ翼枚数Ｚｒとガイドベーン翼枚数Ｚｇ
に比例して発生する。
【００７８】例えば、水車のガイドベーンが１０枚ある
と、水車ランナが一回転する間にランナ翼はそれぞれの
ガイドベーン５と１０回すれ違う。よって、水車が１回
転する間に１０回の圧力変動が生じる。また、水車が１
秒間に３０回転しているとすると、１秒間の圧力変動は
１０×３０＝３００回となる。すなわち、水車入口での
圧力変動発生回数Ｆは以下のような式となる。 Ｆ＝Ｎ・Ｚ （１） ここで、Ｎは一秒間の水車ランナの回転数、Ｚはガイド
ベーンまたはランナの翼枚数である。
【００７９】従って、ウェーブレット変換をする前にソ
フト上で入力する対象機種や型式などの条件設定画面の
情報から包絡線処理後のウェーブレット変換の対象とす
べき周波数領域を上記(1)式の関係を基に推察し、解析
の効率化を図る機能も備えている。
【００８０】実際に包絡線処理後にウェーブレット変換
を実施した例は、図１４のようになる。ランナ入口側の
翼上でキャビテーションが発生している時の上カバー３
のＡＥ信号のウェーブレット変換結果である。図示した
４つの変換結果は全て同一条件で運転している状態の測
定データを用いた。
【００８１】変換範囲は回転軸１回転分の範囲を対象と
している。この時、回転数は８００.５rpmであり、模型
装置のランナ翼枚数は１５、ガイドベーン翼枚数は２０
であったので、前述した式(１)より、１秒間の圧力変動
発生回数Ｆは、 ＦＺr＝Ｎ・Ｚｒ＝（800.5/60）・15＝200.125 ＦＺg＝Ｎ・Ｚｇ＝（800.5/60）・20＝266.833 となり、Ｎｓ１５０の水車入口での圧力変動発生回数は
約２００(Ｈｚ)と約２６７(Ｈｚ)となる。従って、図１
２の２００〜４００Ｈｚの周波数帯にウェーブレットピ
ークが存在しており、約２００Ｈｚの周期でＡＥ信号振
幅が強弱していることが判る。この強弱は変換エリアを
１５等分する間隔で現れており、模型水車のランナ翼枚
数と一致している。すなわち、ランナ翼の枚数に一致し
た信号強弱と翼の回転数に一致した周波数でＡＥ信号が
発生しており、入口側のキャビテーションをＡＥ信号で
捉えられていることが判る。 さらに、２００Ｈｚ帯より少し上にずれた４００Ｈｚ帯
の近傍にもピーク(丸のエリア)が現れている。このピー
クの間隔は２００Ｈｚ帯に現れたピーク間隔より少し狭
く、変換エリアを２０等分する間隔で現れている。これ
はガイドベーン翼の枚数に一致した信号でガイドベーン
部分でもキャビテーションが発生していることが推測で
きる。また、図１４にはウェーブレット変換結果の下部
には変換対象となった包絡線処理されたＡＥ信号が表示
できる。図からも判るように包絡線処理されたデータだ
けではあまり特徴を捉えることができないが、ウェーブ
レット変換を行うことによって、包絡線データ中の特徴
を顕著に表すことができる。 以上のように、水車ランナより発生するＡＥ信号にはキ
ャビテーションに起因するものの他にホワールなどの水
圧脈動に起因するもの、機構部分から発生するものと多
岐にわたると考えられる。
【００８２】しかし、キャビテーションが水車ランナの
回転に同期して発生したり、ある特定の翼で発生する場
合は時間情報も考慮した解析が可能なウェーブレット変
換が適していると考えられる。
【００８３】また、ホワールやキャビテーションで発生
するＡＥ信号が周波数的に分離できる場合はＦＦＴ解析
でもキャビテーションの発生を検出できる。しかし、同
様な周波数バンドを持っている場合はＦＦＴ解析では判
別ができない。ただし、その発生継続時間が異なってい
れば、ウェーブレット変換を用いた時間周波数解析によ
り識別が可能である。
【００８４】本キャビテーション診断装置におけるウェ
ーブレット変換方法であるが、ディジタルサンプリング
されたＡＥ信号に対してウェーブレット変換を適用する
ために、連続ウェーブレット変換を離散化して使用す
る。
【００８５】直交基底によるウェーブレット変換は２の
ダイレーション（２のｎ乗）で構成される基底によるも
のである。この基底は離散的なパラメータを用いて表さ
れる。
【００８６】（２）式にこのウェーブレット変換の直交
基底関数を示す。
【００８７】
【数１】
【００８８】式（２）のｊ,ｋを変化させることで２の
べき乗を単位としたアナライジングウェーブレットの拡
大、縮小と平行移動が行われる。ここではｊがスケール
パラメータａに、ｋがシフトパラメータｂに対応してい
る。
【００８９】上記の直交ウエーブレットでは、スケール
パラメータやシフトパラメータが２のべき乗で与えられ
るため、ウェーブレット変換による信号解析の分解能が
低くなる。そこで、シフトパラメータやスケールパラメ
ータに冗長性を持たせて、過剰完全基底を構成すれば、
詳しい解析が行えるようになる。ただし、ウェーブレッ
トの基底が直交ではなくなる（非直交）ため逆変換が複
雑になり、また、計算量が増えるなどの欠点もある。本
研究では周波数分解能を上げるため、スケールパラメー
タを２1/2のべき乗で変化させ、周波数分解能を向上す
る。 また、低い周波数で粗くなるウェーブレット変換の周波
数分解能をカバーするため、アナライジングウェーブレ
ットのシフト量をスケールパラメータ値に依存しない構
成とする。
【００９０】（３）式に本研究で使用した離散系のウェ
ーブレット変換関数を示す。
【００９１】
【数２】
【００９２】ここで、ｎは変換対象のデータ数、ｆ(t)
は離散化された変換対象データである。
【００９３】その他、キャビテーションの位置同定に関
しては、種種の事前情報が必要である。例えば、キャビ
テーションＡＥ信号は構造部材の材質によってその伝播
速度が異なる。
【００９４】また、パイロット信号の水車軸におけるス
タート位置、ランナ部からの距離などがキャビテーショ
ン発生位置を同定するための重要なパラメータとなるの
で、これらを機種ごとに予めキャビテーション診断デー
タベースに蓄積しておく。更に、ランナ翼枚数、ガイド
ベーン枚数、ステ−ベーン枚数、回転数、有効落差など
水車の諸特性に関わるデータを予め診断データベース化
しておくことで、対象周波数、回転数、伝播速度などを
算出する基礎データとする。
【００９５】このように本実施の形態では、複数のＡＥ
センサ１０ａ，１０ｂの出力を増幅してフィルタ処理す
るアンプ２１ａ，２１ｂと、水車の主軸１である回転軸
の回転同期パルスを検出する回転同期信号検出系（回転
センサ）１２と、アンプ出力と水車の回転軸同期パルス
を同時に高速サンプリングするＡ／Ｄ変換装置２２と、
Ａ／Ｄ変換出力を計測する計測手段２３ａ、実効値計算
機能とＦＦＴ機能と包絡線処理機能とウェーブレット変
換機能の他ディジタルフィルタリング機能を備えた信号
処理手段２３ｂ及び信号処理結果からキャビテーション
の大きさや発生位置を同定するキャビテーション診断手
段２３ｃを備えたパソコン２３と、機種ごとに実行値に
対してキャビテーションとホワールを識別するしきい値
とピーク強度を実際のキャビテーションなどの衝撃力に
換算する換算テーブルが蓄積されたキャビテーション診
断データベース２４とを備える構成としたものである。
【００９６】従って、このような構成の水力発電機器の
診断装置とすれば、次のような効果を得ることができ
る。
【００９７】（１）複数のＡＥセンサ出力の信号強度や
時間依存性を比較することで、発生しているキャビテー
ションの位置情報を推測し易くなる。また、水車の主軸
の回転同期パルスをキャビテーションＡＥ信号と同時計
測しているので、回転同期パルスでトリガをかけて所望
の回転数分に相当する時間のＡＥ信号を切り出すことが
できる。さらに、信号処理手段２３ｂとしてウェーブレ
ット変換機能を保持しているので、時間周波数分析をす
ることができる。また、キャビテーション診断データベ
ース２４を更新及び拡充することにより、種々の機種に
対応可能な診断装置として適用拡大することが可能であ
る。
【００９８】（２）ＡＥセンサ１０ａ，１０ｂの周波数
帯域を１ｋＨｚ〜１．５ＭＨｚにしてあるので、キャビ
テーションやホワールなど水力発電機器が発生するＡＥ
信号を網羅することが可能となる。
【００９９】（３）高速Ａ／Ｄ変換装置２２は複数チャ
ネルを備え、全てのチャネルでＡＥセンサの出力に対し
てサンプリング定理を満足するサンプリング周波数でデ
ータサンプリングを可能にしたので、フィルタリングな
どの信号処理をパソコン上で実現することが可能とな
り、ソフトウェアでのデータ加工が自由自在にでき、こ
れによりキャビテーション診断に有効な信号を抽出し易
くなる。
【０１００】（４）パソコン２３による計測手段２３ａ
は、パイロット信号（回転同期パルス）による信号取り
込み周期の決定機能（トリガ機能）を備えているので、
水車ランナ一回転のどの時刻でキャビテーションやホワ
ールが発生しているかを特定することができる。予め水
車の主軸に対する同期パルス発生の位置関係を定めてお
けば、その位置から何枚目のランナ羽根でキャビテーシ
ョンが発生しているかという位置情報も推定することが
できる。
【０１０１】（５）キャビテーション診断手段２３ｃ
は、計測したＡＥ信号の波形上の時間連続性を診断パラ
メータとしてキャビテーションとホワールとを識別する
ようにしたので、複雑な信号処理をすることなく短時間
で生波形からキャビテーションとホワールを簡易に識別
できる。
【０１０２】（６）キャビテーション診断手段２３ｃ
は、計測したＡＥ信号の水車一回転分の実効値を診断パ
ラメータに用いることにより、実効値のキャビテーショ
ンの有無の識別だけでなく、キャビテーションの強さも
推測できる。
【０１０３】（７）キャビテーション診断手段２３ｃ
は、ＦＦＴ結果を診断パラメータとし、１００−２００
ｋＨｚのスペクトル成分をキャビテーション成分と判定
するようにしたので、計測した範囲のＡＥ信号内にキャ
ビテーション成分が含まれているか否かを明確に判定す
ることができる。また、ＦＦＴスペクトル強度を積分す
ることで、生波形での診断や実行値での診断よりキャビ
テーションの大きさ推定の精度を向上させることができ
る。
【０１０４】（８）キャビテーション診断手段２３ｃ
は、ウェーブレット変換結果を診断パラメータとし、１
００−２００ｋＨｚの周波数成分をキャビテーション成
分、それ以下の低周波成分をホワールや剥離渦の成分と
して識別し、それらのウェーブレットピーク強度でキャ
ビテーションの大きさを推定するようにしたので、時間
周波数解析が可能となり、どの周波数成分のＡＥ信号が
水車軸の回転に対してどの時刻でどれくらいの大きさで
発生しているかを同時に識別できる。
【０１０５】（９）キャビテーション診断手段２３ｃ
は、包絡線処理後のＡＥ波形のウェーブレット変換結果
から、キャビテーションの発生周期、強度を推定するよ
うにしたので、ガイドベーン枚数やランナ羽根枚数に関
連した低周波数成分のＡＥ振幅変調を検出し易くなる。
【０１０６】（１０）キャビテーション診断手段２３ｃ
は、パイロット信号の水車軸におけるスタート位置、構
造部材の材質、ＡＥ伝播速度、ランナ部からの距離など
をパラメータとしてキャビテーション発生位置を同定す
る機能を備えているので、キャビテーションが発生して
いる羽根を識別することができ、壊食が起こりやすい部
分を特定してキャビテーション発生回数などをモニタリ
ングすることが可能となる。そして、分解補修時の目視
検査などの手間も省力化できる。
【０１０７】（１１）複数のＡＥセンサの内１個は上カ
バーランナ外周部位、１個はドラフト部位に取付けるよ
うにしたので、キャビテーションが水車ランナの入口側
で生じているか出口側で生じているかが判断し易くな
る。
【０１０８】（１２）信号処理手段２３ｂは、ランナ及
びガイドベーン羽根枚数、回転速度から圧力変動周波数
を算出し、ウェーブレット変換結果の着目周波数帯域を
変換前に設定してウェーブレット変換を実施する機能を
備えているので、ウェーブレット変換に要する演算処理
数を最適化することができ、これにより変換時間を短縮
することができる。また、自動的に圧力変動の発生する
周波数帯にあたりをつけることができるので、キャビテ
ーション診断自体も判定を行い易くなる。
【０１０９】（１３）信号処理手段２３ｂは、着目周波
数帯域における周波数分解能を調節する機能を備えるこ
とにより、ＡＥ信号に含まれる周波数成分を最適分解能
で詳細に解析することができる。
【０１１０】（１４）パソコン２３に対してＰＨＳなど
の通信機能を備えることにより、インターネットを利用
したオンラインリモート診断などを実現することができ
る。
【０１１１】なお、上記実施の形態では、信号処理手段
に実効値計算機能、ＦＦＴ機能、包絡線処理機能とウェ
ーブレット変換機能、他ディジタルフィルタリング機能
の全てを備えたものとして説明したが、上記各機能のう
ち少なくとも一つ以上の機能を備えていればキャビテー
ションを検出し、且つその発生部位の推定を行うことが
できる。
【０１１２】また、パソコンにＰＨＳなどの通信機能を
備えることにより、インターネットを利用したオンライ
ンリモート診断を行うことが可能となる。
【０１１３】
【発明の効果】以上述べたように本発明によれば、水力
発電機器に発生するキャビテーションを高感度に検出し
てノイズ信号との識別ができると共に、検出したＡＥ信
号からキャビテーションの発生部位を推定することがで
きる水力発電機器のキャビテーション診断装置を提供で
きる。
【図面の簡単な説明】
【図１】キャビテーション診断対象となる水車の一例を
示す構成図。
【図２】本発明による水力発電機器のキャビテーション
診断装置の実施の形態を示すブロック図。
【図３】同実施の形態で用いられるＡＥセンサの特徴周
波数帯例を示す図。
【図４】水車出力に対するＡＥ周波数成分の関係を示す
図。
【図５】同実施の形態において、信号処理及び診断手順
を説明するためのフローチャート。
【図６】同実施の形態において、信号処理形態の異なる
信号処理及び診断手順を説明するためのフローチャー
ト。
【図７】本実施の形態のキャビテーション診断装置を用
いてＡＥ信号の計測生データにウェーブレット変換結果
を実施した例をモニタ上に表示した中間調画像。
【図８】本キャビテーション診断装置の信号処理機能で
ホワール及びキャビテーションの有無の４ケースについ
てＡＥ信号をウェーブレット変換した例をモニタ上に表
示した中間調画像。
【図９】本実施の形態のキャビテーション診断装置で計
測したキャビテーションとホワールに伴うＡＥ信号の時
間連続性を説明するための波形図。
【図１０】本実施の形態のキャビテーション診断装置の
計測手段におけるトリガ機能と水車軸回転周期の整数倍
のデータ計測を行う機能及び解析範囲設定機能を説明す
るための例をモニタ上に表示した中間調画像。
【図１１】水車出力に対するＡＥ周波数成分の関係を示
す図。
【図１２】水車キャビテーションに伴うＡＥ信号の周波
数特性（ＦＦＴ結果）を示す図。
【図１３】本実施の形態のキャビテーション診断装置の
信号処理手段における包絡線処理などのデジタルフィル
タリング機能を説明するための例をモニタ上に表示した
中間調画像。
【図１４】本実施の形態のキャビテーション診断装置の
信号処理で包絡線処理後にウェーブレット処理を実施し
たケースの評価結果を説明するための例をモニタ上に表
示した中間調画像。
【図１５】本実施の形態のキャビテーション診断装置の
計測手段におけるデータ収集条件設定機能の例を示す
図。
【符号の説明】
１…ランナ ２…主軸 ３…上カバー ４…下カバー ５…ガイドベーン ６…ステーベーン ７…ケーシング ８…吸出し管（ドラフト部） ９…出口シール １０ａ，１０ｂ…ＡＥセンサ １１…反射テープ １２…回転センサ ２１ａ，２１ｂ…アンプ ２２…高速Ａ／Ｄ変換装置 ２３…パソコン ２３ａ…計測手段 ２３ｂ…信号処理手段 ２３ｃ…キャビテーション診断手段 ２４…キャビテーション診断データベース
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 佐々木 恵一 東京都府中市東芝町１番地 株式会社東芝 府中事業所内 (72)発明者 澤田 彰 東京都府中市東芝町１番地 株式会社東芝 府中事業所内 (72)発明者 宇藤 祐悦 神奈川県横浜市鶴見区末広町２丁目４番地 株式会社東芝京浜事業所内 (72)発明者 在原 義賢 東京都港区芝浦一丁目１番１号 株式会社 東芝本社事務所内 Ｆターム(参考） 2G023 BB46 BC07 BD03 3H073 AA08 AA26 BB39 CC12 CC26 CD01

Claims (14)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 水力発電機器に取付けられた複数のＡＥ
    センサと、これら各ＡＥセンサの出力信号（ＡＥ信号）
    を増幅してフィルタ処理するアンプと、水車回転軸の回
    転同期パルスを検出する回転同期信号検出系と、前記ア
    ンプの出力を前記回転同期信号検出系から得られる水車
    回転軸の同期パルスと同時に高速サンプリングするＡ／
    Ｄ変換装置と、このＡ／Ｄ変換装置の出力を計測するコ
    ンピュータと、前記コンピュータで計測されたデータを
    取込んで前記同期パルスから得られる時間情報に基づき
    前記ＡＥ信号の特徴成分を抽出する信号処理手段と、キ
    ャビテーションの診断に必要な情報が蓄積されたキャビ
    テーション診断データベースと、前記信号処理手段で信
    号処理された前記ＡＥ信号の特徴成分に対して前記キャ
    ビテーション診断データベースに蓄積された診断に必要
    な情報と比較してキャビテーションの大きさや発生位置
    を同定するキャビテーション診断手段とを備えたことを
    特徴とする水力発電機器のキャビテーション診断装置。
  2. 【請求項２】 請求項１記載の水力発電機器のキャビテ
    ーション診断装置において、前記ＡＥセンサの周波数帯
    域は１ｋＨｚ〜１．５ＭＨｚであることを特徴とする水
    力発電機器のキャビテーション診断装置。
  3. 【請求項３】 請求項１記載の水力発電機器のキャビテ
    ーション診断装置において、前記Ａ／Ｄ変換装置は、複
    数チャネルを備え、全てのチャネルで前記ＡＥ信号に対
    してサンプリング定理を満足するサンプリング周波数で
    データサンプリングが可能なことを特徴とする水力発電
    機器のキャビテーション診断装置。
  4. 【請求項４】 請求項１記載の水力発電機器のキャビテ
    ーション診断装置において、前記コンピュータは、前記
    同期パルスによる信号取り込み周期を決定する周波数決
    定機能を備えたことを特徴とする水力発電機器のキャビ
    テーション診断装置。
  5. 【請求項５】 請求項１記載の水力発電機器のキャビテ
    ーション診断装置において、前記信号処理手段は、前記
    ＡＥ信号の突発性と時間連続性を判定する突発性検定機
    能を備え、前記キャビテーション診断手段は、前記突発
    性検定機能により判定された突発性と時間連続性を診断
    パラメータとすることを特徴とする水力発電機器のキャ
    ビテーション診断装置。
  6. 【請求項６】 請求項１記載の水力発電機器のキャビテ
    ーション診断装置において、前記信号処理手段は、前記
    ＡＥ信号の実効値を計算する実効値計算機能を備え、前
    記キャビテーション診断手段は、前記実効値計算機能に
    より求められたＡＥ信号の水車一回転分の実効値を診断
    パラメータとすることを特徴とする水力発電機器のキャ
    ビテーション診断装置。
  7. 【請求項７】 請求項１記載の水力発電機器のキャビテ
    ーション診断装置において、前記信号処理手段は、前記
    ＡＥ信号をＦＦＴ解析するＦＦＴ機能を備え、前記キャ
    ビテーション診断手段は、前記ＦＦＴ機能によるＦＦＴ
    解析結果を診断パラメータとし、この診断パラメータの
    うち１００−２００ｋＨｚのスペクトル成分をキャビテ
    ーション成分と判定することを特徴とする水力発電機器
    のキャビテーション診断装置。
  8. 【請求項８】 請求項１記載の水力発電機器のキャビテ
    ーション診断装置において、前記信号処理手段は、前記
    ＡＥ信号をウェーブレット変換するウェーブレット変換
    機能を備え、前記キャビテーション診断手段は、ウェー
    ブレット変換結果を診断パラメータとし、この診断パラ
    メータのうち１００−２００ｋＨｚの周波数成分をキャ
    ビテーション成分、それ以下の低周波成分をホワールや
    剥離渦の成分として識別し、それらのウェーブレットピ
    ーク強度でキャビテーションの大きさを推定することを
    特徴とするキャビテーション診断装置。
  9. 【請求項９】 請求項１記載の水力発電機器のキャビテ
    ーション診断装置において、前記信号処理手段は、前記
    ＡＥ信号を包絡線処理する包絡線処理機能及びこの包絡
    線処理機能で包絡線処理されたＡＥ信号波形をウェーブ
    レット変換するウェーブレット変換機能を備え、前記キ
    ャビテーション診断手段は、包絡線処理後のＡＥ信号波
    形のウェーブレット変換結果から、キャビテーションの
    発生周期、強度を推定することを特徴とする水力発電機
    器のキャビテーション診断装置。
  10. 【請求項１０】 請求項１記載の水力発電機器のキャビ
    テーション診断装置において、前記キャビテーション診
    断手段は、パイロット信号の水車軸におけるスタート位
    置、構造部材の材質、ＡＥ伝播速度、ランナ部からの距
    離などをパラメータとしてキャビテーション発生位置を
    同定する機能を備えたことを特徴とする水力発電機器の
    キャビテーション診断装置。
  11. 【請求項１１】 請求項１記載の水力発電機器のキャビ
    テーション診断装置において、複数のＡＥセンサの内１
    個は上カバーランナ外周部位、１個はドラフト部位に取
    付けたことを特徴とする水力発電機器のキャビテーショ
    ン診断装置。
  12. 【請求項１２】 請求項８又は請求項９記載の水力発電
    機器のキャビテーション診断装置において、前記信号処
    理手段は、ランナ及びガイドベーン羽根枚数、回転速度
    から圧力変動周波数を算出し、前記ウェーブレット変換
    機能に対してウェーブレット変換結果の着目周波数帯域
    を変換前に設定してウェーブレット変換を実施させるこ
    とを特徴とする水力発電機器のキャビテーション診断装
    置。
  13. 【請求項１３】 請求項１記載の水力発電機器のキャビ
    テーション診断装置において、前記信号処理手段は、前
    記着目周波数帯域における周波数分解能を調節すること
    を特徴とする水力発電機器のキャビテーション診断装
    置。
  14. 【請求項１４】 請求項１記載の水力発電機器のキャビ
    テーション診断装置において、前記コンピュータはＰＨ
    Ｓなどの通信機能を備えたことを特徴とする水力発電機
    器のキャビテーション診断装置。
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