JP2009036204A - ロータ偏心のベースライン移動の検出システム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 ロータ偏心のベースライン移動の検出システム及び方法を提供する。
【解決手段】 タービン（１０）におけるロータの偏心を測定する方法は、複数の始動運転（５４）についてロータ偏心のセンサデータ（１８）を収集する段階（５６）と、選択された始動運転に対応する該センサデータを用いてベースライン偏心値（８４）を設定する段階と、該選択された始動運転後の複数の始動運転の各々に関して該フィルタ処理されたセンサデータを用いて偏心値を測定する段階（９０）と、該選択された始動運転後の該複数の始動運転に関する該ベースライン偏心値と該偏心値の各々との間のロータ偏心差を測定する段階（９８）と、該ロータ偏心差に基づいてロータ偏心状態を報告する段階（９２，９４，９６，９８，１００，１０２，１０４，１１２）とからなる。
【選択図】 図３

Description

本発明は蒸気タービンに関し、特に、蒸気タービンのロータにおける偏心の監視に関する。

蒸気タービンにおけるロータの偏心はロータ軸の曲がりの指標であり、一般的に過渡運転及び定常状態運転中のタービンの振動状態を示すものである。タービンロータにおける偏心量は、タービンロータの有用性、信頼性及び運用年数に重大な影響を与える。

蒸気タービンの頻繁な始動と停止は、ガスタービン−蒸気タービン複合サイクル設備では一般的であり、ロータ偏心を増加させる傾向がある。所定の限界値を超える偏心の増加は、ロータの永久的な曲がりを示すものである。過度のロータ曲がりは概してロータの振動を生じさせるロータの不釣り合いをもたらし、蒸気タービンの回転要素と固定要素の間の摩擦を招きかねない。摩擦は蒸気タービンの性能を低下させ、操業コストを増加させる可能性がある。

蒸気タービンの偏心を監視する現行方法は、蒸気タービン上にロータに隣接して取り付けられた変位プローブセンサを必要とする。センサデータはデータベースに保存され、解析用に手動でコンピュータにダウンロードされる。プローブセンサデータを検索して、特定のタービン事象（例えば、停止、始動及び／又は低速ロータ運転）に関するデータを選択する。選択したデータに関する計算を手動で行って、ベースライン偏心値と、始動から始動までの偏心変化量を取得する。この従来方法は、ベースライン偏心計算を行うタービンの始動／停止サイクルが比較的少ない場合は難しくないが、タービンの始動／停止サイクルが多い場合は時間がかかってしまう。大量の変位センサデータに対して手動計算を行うことは極端に時間がかかり、エラーが起こりやすい。

タービンにおけるロータの偏心を測定する方法が開示されており、該方法は、複数の始動運転についてロータ偏心のセンサデータを収集する段階と、選択された始動運転に対応するセンサデータを用いてベースライン偏心値を設定する段階と、該選択された始動運転後の複数の始動運転の各々に関してフィルタ処理センサデータを用いて偏心値を測定する段階と、該ベースライン偏心値と該選択された始動運転後の該複数の始動運転に関する該偏心値の各々との間のロータ偏心差を測定する段階と、該ロータ偏心差に基づいてロータ偏心状態を報告する段階とからなる。

開示の方法は、該センサデータをフィルタ処理して始動運転に対応するセンサデータを選択し、該選択されたデータのみを用いて該偏心値を測定する段階を有する。該方法はまた、少なくとも１年間のロータ偏心差の傾向を報告し、ロータ偏心の過度の変化量を報告する。さらに、該方法は、該偏心値の測定から始動期間中の所定の限界を超える変化率を有するセンサデータを除外する。さらに、該方法は、所定の長期間にわたる複数の始動運転に関する偏心値の長期平均を、所定数の最新の始動運転に関する偏心値の現平均と比較する。

タービンにおけるロータの偏心を測定する方法がさらに開示されており、該方法は、さまざまなタービン運転に対応する期間のロータ偏心のセンサデータを収集する段階と、タービン始動運転に対応するセンサデータを抽出するために該センサデータをフィルタ処理する段階と、選択された始動運転に対応する該フィルタ処理センサデータを用いてベースライン偏心値を設定する段階と、該選択された始動運転後の複数の始動運転の各々に関して該フィルタ処理センサデータを用いて偏心値を測定する段階と、該ベースライン偏心値と、該選択された始動運転後の該複数の始動運転に関する該偏心値の各々との間のロータ偏心差を測定する段階と、該ロータ偏心差に基づいてロータ偏心状態を報告する段階とからなる。

タービンにおけるロータの偏心を測定するシステムが開示されており、該システムは、ロータ偏心を監視して、ロータ偏心データを生成するロータ偏心センサと、コンピュータシステムであって、（ｉ）さまざまなタービン運転に対応する期間の該ロータ偏心データを保存するデータベースと、（ｉｉ）該ロータ偏心データからタービン始動運転に対応するロータ偏心データを抽出して、フィルタ処理センサデータを生成するデータフィルタと、（ｉｉｉ）選択された始動運転に対応する該フィルタ処理センサデータを用いてベースライン偏心値を設定するアルゴリズムと、該選択された始動運転後の複数の始動運転の各々に関して該フィルタ処理センサデータを用いて偏心値を設定するアルゴリズムと、（ｉｖ）該ベースライン偏心値と、該選択された始動運転後の該複数の始動運転に関する該偏心値の各々との間のロータ偏心差を測定するアルゴリズムと、（ｖ）該ロータ偏心差に基づいてロータ偏心状態の報告書を発行する報告書作成プログラムとを有する該コンピュータシステムとからなる。

図１は、複数のセンサ１２、例えば変位プローブによって監視される蒸気タービン１０の概略図である。センサからのデータは、蒸気タービンのコンピュータ制御装置１４によって受信される。蒸気タービン１０、センサ１２の配列、タービンとタービン制御装置１４の監視には、従来から既知の要素を慣習的な方法で作動させる。

センサ１２、例えばタービンロータに隣接した変位プローブは、一般に蒸気タービンの偏心監視と測定に使用される。変位プローブなどのセンサから得られたデータはローカルのオンサイトモニタを介して伝送され、中央センサデータベース１８に保存される。

偏心値及びこの値がセンサから得られた時間などのデータは、偏心監視センサ１２によって生成される。データは、例えば蒸気タービンの運転中の５分おきに、センサによって比較的連続して得られる。制御装置１４は、少なくとも所定の期間、例えば３か月間、センサ１２からのほぼすべてのデータを保存する。ほぼすべてのセンサデータを収集することによって、大量の偏心データを収集することができる。

センサからのデータは、制御装置１４に伝達され、さらに中央コンピュータシステム１６に伝達される。制御装置からコンピュータシステム１６へのデータのダウンロードは定期的に、例えば毎日又は毎週行われる。コンピュータシステム１６は、中央センサデータベース１８の既定場所にある既定テーブルにセンサデータを保存する。データは、最低でもデータをフィルタ処理して、例えばタービン始動などの特定の事象に対応する偏心データを選択するのに十分な時間、センサデータベース１８に保存される。すべてのデータ、例えば特定の事象に対応しないデータを長期間保存する必要はない。

中央コンピュータシステム１６は、例えばオンサイトなど、蒸気タービンにローカルであっても、遠隔配置してインターネット等の広域ネットワークを介して制御装置にアクセスしてもよい。コンピュータシステム１６は、データベースと実行可能プログラムを記憶する電子メモリと、制御装置から偏心データを受信する通信装置等の入出力装置と、人間オペレータと対話するキーボード及びモニタと、蒸気タービンのロータ偏心に関する報告書を出力するプリンタとを有する。一般に中央コンピュータシステム１６は、タービンセンサ作動データを保存する中央データベース１８等のデータソースを有する。現場で作動している他の同様な蒸気タービンなど、作動中の他の蒸気タービンからの偏心及びその他の必要な測定データもまた、中央データベース１８に保存される。センサデータに加えて、データベース１８はタービン始動及び停止運転を示すデータを保存する。始動及び／又は停止運転に関する情報を用いて、センサデータをフィルタ処理し、始動事象に対応するセンサデータを選択する。始動事象からのセンサデータを用いて、ベースライン偏心値を測定し、始動に対応するセンサデータの時間窓を決定する。各始動に関する偏心値は、ベースライン値と比較される。

コンピュータシステムのデータベースは、センサ１２からのデータを保存するセンサデータベース１８と、監視診断（Ｍ＆Ｄ）データを保存するデータベース２０とを有する。センサからのデータは、ロータの偏心、例えばロータの変位及び／又はロータの振動に関する情報と、偏心情報がセンサによって得られた時間とを含む。プロセッサ（例えば中央プラットフォーム内にある）は、センサデータベース１８に保存された偏心データを保存してフィルタ処理するための診断ルールを有するプログラムなどのソフトウェアプログラム２２を実行する。センサデータベースからのデータは、蒸気タービンの始動事象に対応するデータを確認するプロセッサによって分析される。始動事象が確認されると、始動事象に対応する期間、例えば確認された始動事象の１時間前の偏心データを分析して、安定した平均偏心値を測定する。偏心分析のために、センサから受信した残りの偏心データをさらに使用することはない。分析及び／又は保存する偏心データの量を制限することによって、検討すべきデータ量が劇的に削減される。

偏心データをフィルタ処理して、たった１つのタービン事象に対応するセンサデータ、例えば始動時間を用いることによって、偏心データをより簡単に比較して、時間の経過に伴うロータ偏心の変動を測定することができる。例えば、タービン始動中のデータは、低回転速度運転中かつタービンに付加される蒸気熱がロータの偏心に実質的な影響を与える前のロータ偏心を得る。低速ロータ運転中、ロータの偏心はセンサ１２による測定が比較的簡単になり、高回転速度中に発生する遠心力又は蒸気熱によって影響を受けることはない。

コンピュータシステム１６は警告を発し、ベースライン偏心の変化量が所定の限界を超えた場合に警告する。プロセッサによって実行される他のソフトウェアプログラムは、データ分析２４を行って、例えば保存及び／又はフィルタ処理された偏心データを平均して、データ分析の結果をＭ＆Ｄデータベース２０に保存する。さらなる実行可能ソフトウェアプログラムは、Ｍ＆Ｄデータベースに保存された結果の実証２６を行い、振動結果を蒸気タービン診断モジュール２８に提示する。診断モジュールは、偏心データから得た結果を含む蒸気タービンのデータを分析し、蒸気タービンの偏心状態をタービンのオペレータに報告する。例えば、診断モジュールは、蒸気タービンの整備で対処すべき偏心値を示す偏心ベースライン変動を測定する。

本明細書で開示されるコンピュータシステム１６は、蒸気タービンの全運用年数にわたってベースライン偏心値の変化量を検出する。蒸気タービンのベースライン偏心の変化量を知ることは、ロータの永久的な曲がりの開始を確認するのに役立つ。別のモジュールは、タービンロータのベースライン偏心値の変化量をチェックする。偏心ベースライン値の大幅な移動が観測された場合に、警告が鳴る。この警告は、例えばコンピュータシステムと制御装置間の電子メール通信リンクを介して、蒸気タービンのオペレータに送信される。

さまざまな運転サイクルを経たロータの移動に伴って、偏心は変化する。タービンロータの振動特性の変化を追跡するために、蒸気タービンにおける偏心を監視する必要がある。ロータの偏心が過度になるタイミングを検出するための監視が必要である。

偏心ベースライン変動の監視は、蒸気タービンを評価し、整備又は修復が必要なタイミングを決定するためのパラメータである。ベースライン変動は、ロータ偏心がいつ過度になるのか、例えば偏心が偏心閾値を超えるタイミングの指標となる。コンピュータシステム１６は、偏心ベースライン変動のオンライン検出を行う手段を提供し、蒸気タービンの振動挙動の低下を確認する助けとなる。

コンピュータシステム１６は、各蒸気タービン始動運転の前の平均偏心値を生成する。コンピュータシステムは、例えば数年などの期間にわたって一連の始動の各々に関するベースライン偏心値の変化量を測定する。ベースライン偏心値の推定された変化量は、図２に示すようなグラフで表示される。

図２は、各タービン始動に対応する偏心値４２に基づくロータ偏心傾向を、測定した日付４４と関連させて表示した例示的なグラフ４０である。偏心データは、例えば「ミル」０．００１インチ（２５．４ミリメートル）単位の偏心測定値と対応する始動日時でグラフに表示される。偏心測定値は、長期間、例えば２年間の蒸気タービンの始動期間に対応する。グラフ４０に表示された偏心データは、数年間のさまざまな始動時のロータ偏心を表している。偏心測定値は、ベースライン偏心に関するものである。グラフに表示された偏心値は、ベースライン偏心と別の始動偏心値の間の差分値を表している。ベースライン偏心値と始動偏心値の間の差分は、ロータのベースライン値からのさらなる曲がり度合いの指標となる。

グラフ４０に表示された偏心測定値は、偏心測定値に適用されたソフトウェアアルゴリズムを用いてコンピュータシステム１６によって自動測定され、グラフ４０に自動表示された（円４６参照）偏心差分値４６を含んでいる。手動で生成された偏心測定値（星／四角４８で示す）もまた、例えば、測定値と関連の始動時間を手動でコンピュータのユーザ入力装置に入力することによってグラフ４０に表示される。図２に表示される手動で生成された偏心測定値は、コンピュータシステムのソフトウェアアルゴリズムによって自動測定され、本明細書で開示される測定値４６と関連している。手動及び自動で測定された測定値の強い相関関係は、本明細書で開示されるアルゴリズムが手動で生成した偏心測定値とほぼ同じ正確さで偏心測定値を測定することを示唆している。ソフトウェアアルゴリズムを使用して偏心値とベースライン値からの差分を自動生成することによって、偏心値を手動で生成する蒸気タービン技術者の負担を軽減する。点線４９は、グラフ４０に示した数年間にわたってロータ偏心の増加傾向を明らかにする。

特定の蒸気タービンに関するベースライン偏心値を設定するために、平均始動偏心アルゴリズムはセンサデータベース１８に保存されたセンサデータからタービンの最初の始動を確認し、最初の始動の直前に生成されたセンサデータを用いてロータ偏心値を計算し、最初の始動に関する偏心値を蒸気タービンの新たに作動するか修復されたロータの状態を表すベースライン偏心として適用する。ベースライン偏心値を設定した後、アルゴリズムはセンサデータをフィルタ処理して、後続のタービン始動事象に対応するデータを確認して収集する。アルゴリズムは、各始動事象に関する偏心値を測定する。偏心値は、後続の始動事象に関して測定した偏心値とベースライン偏心値の間の差分として表わされる。

選択された期間に始動事象が存在しない場合、例えば、タービンが期間中ずっとギアを回転させている場合、アルゴリズムは期間内で有効な最初のデータ点から平均偏心を計算する。最初のデータ点に対応する偏心値は、ベースライン偏心値として使用される。各期間、例えば１５日間に関して、最初のデータ点の後、アルゴリズムは平均偏心を計算し、期間の平均偏心値と最初のデータ点の値の間の差分を計算する。各１５日間の偏心平均値は、図２に示したのと同様の方法でグラフに表示される。

偏心値の計算と表示に加えて、コンピュータシステム１６は偏心ベースライン値の大きな移動を監視する。偏心の過度な移動が観測されると、電子メール、ポケットベルメッセージ又は他の通信を介して、警告が複数の蒸気タービンオペレータ及び技術者に報告される。

図３は、各タービン始動時のロータ偏心を測定するための例示的なロータ平均始動偏心アルゴリズム５０のフローチャートである。アルゴリズム５０は、データベース１８（図１）に保存されたセンサデータの検討に基づいてタービン始動事象を確認し、始動事象に対応する有効な作動窓中の偏心の平均値を計算する。偏心値はデータベース２０（図１）に保存された後、グラフ（図２）を表示し、警告（図４）を発するために使用される。アルゴリズム５０は定期的に、例えば２４時間おきにコンピュータシステム１６によって実行される計算ソフトウェアモジュールに統合される。アルゴリズム５０は、毎日の始動事象に関する平均偏心を計算するために適用される。

アルゴリズムは、蒸気タービン始動運転を確認し、任意で確認された始動運転に対応する直前のタービン停止を確認すること（ステップ５４）から開始する（ステップ５２）。始動確認ステップ５４は、作動センサ及びデータベース１８から得た蒸気タービンの他のデータ（ステップ５６）で行われる。

データは、従来の始動／停止検出アルゴリズムを用いて始動及び停止運転に関して分析される。一例として、タービン停止及び運転を開始する回転ギアのロールを確認するためのアルゴリズムは、２つの従来のデータ信号を比較する。第１のデータ信号は、蒸気タービンロータと係合する回転ギアの状態に応じて値０又は１をとる論理信号である。始動運転の開始時、回転ギアはロータ停止時にロータに係合し、回転トルクをロータに付与する。回転ギアからのトルクは、ゆっくりではあるがロータを回転させる。蒸気がタービンに供給されると、ロータは加速し、ロータの加速が所定の回転速度を超えると、回転ギアはロータから解放される。第２のデータ信号は、タービンの回転速度を、例えば毎分回転数（ＲＰＭ）で示す。始動／停止アルゴリズムは、タービンの回転速度が連続的に増加し始める、例えば回転ギア速度（１０ＲＰＭと仮定する）を超えるタイミングを確認する。第１データ信号からの論理信号を用いて、運転モード、例えば始動モードを確認する。第２データ信号を用いて、始動運転が所定の回転速度に達した、例えば１０ＲＰＭ又は１００ＲＰＭを超えたタイミングを確認する。始動確認ステップ５４は、始動運転を確認するために使用される。

有効な始動がステップ５４で確認されると、アルゴリズム５０は確認された始動の前に所定の始動期間、例えば６０分間を規定する（ステップ５８）。確認された始動の前の始動期間中、ロータがゆっくり回転し、遠心力と熱がロータ曲がりに影響を及ぼす前に、偏心センサ１２がロータにおける偏心を示す信号を生成する。既定の始動時間中に生成された偏心データは平均をとられる。この平均は、対応する始動期間に関する偏心値として保存される。ステップ６２において、始動期間の確認５４、始動期間の決定５８及びその期間の偏心値の平均の測定６４のステップが、各始動運転に関して所定期間、例えば蒸気タービン運転の１〜３年間繰り返される。

各始動運転に関する平均偏心を測定するために、アルゴリズム５０は図３の右側に詳述されるロータ曲がり検出アルゴリズム６４を適用する。ロータ曲がり検出アルゴリズム６４は、まず一時的なロータ曲がりが存在するかを判断する。一時的な曲がりは、先行の停止の熱湾曲事象からゆっくりと回復するロータに発生する。一時的な曲がりは概してロータの永久的な偏心を示すものではなく、偏心傾向を測定する際には無視される。ロータ曲がり検出アルゴリズム６４を適用して、グラフ４０に表示される平均偏心値を生成するために一時的な曲がり状態は使用されないことを確認する（ステップ６６）。

ロータ曲がり検出アルゴリズム６４、６６は、ロータが熱湾曲しているかどうかを、曲がり測定値の変化率が所定レベルを超えるかどうかを測定することによって判断する。例えば、フィルタ処理された曲がりの変化率が１５分間で０．０３ミル／分を超える場合、ロータは熱的に一時的に湾曲していると見なされる。特定の始動運転に関して一時的な曲がりが確認されると、アルゴリズムはこの始動を放棄し、ステップ６６において自動的に始動へ進む（イエス状態）。

ロータ曲がり検出アルゴリズム６４、６６は、始動運転中のロータ偏心の変化量を計算するために以下の式を用いて、一時的な偏心を確認する。アルゴリズム６４は、センサデータベース１８に保存された偏心センサデータを使用する。以下の式は、タービン始動運転の選択された始動期間、例えば１時間のありとあらゆる点で熱湾曲検出に関する偏心変化率を計算する。

ここで、点「Ｘ」は６０分平均化時間における時間であり、ＥＣＣ＿ＲＯＣは上記式で示されるフィルタ処理された偏心変化率の値であり、ＥＣＣは６０分平均化時間における各点での偏心値のことである。ロータは、これらのフィルタ処理された変化率（ＥＣＣ＿ＲＯＣ）が１５分間続けて０．０３ミル／分を超えると、熱湾曲していると見なされる。特定の始動に関して一時的な熱湾曲が確認されると、アルゴリズムはこの始動事象に関するセンサデータを破棄し、ステップ６６において始動へ進む（イエス状態）。

ステップ６８において、平均時間窓、例えば６０分がゼロ（０）からｊまで規定される。窓はｉの増分に分割され、これは時間窓の偏心センサデータ測定値に対応する。ステップ７０において、以下に記載するアルゴリズムを適用して、時間窓の２つの連続するデータ点間の偏心の特定の時点におけるパーセント（％）変化を計算する。

ここで、点「Ｘ」は６０分平均化窓の点であり、％ＥＣＣ＿ＲＯＣは平均窓の２つの連続するデータ点間の偏心のパーセント変化であり、ＥＣＣは６０分平均化窓の各点における偏心値のことである。このパーセント（％）変化計算（ステップ７０）は、時間窓の各有効データ点で実行される。ステップ７２において、データ点のパーセント（％）変化が５０％以上の場合、対応する偏心データ点（Ｘ）は偏心の平均化には考慮されず（ステップ７６）、偏心のスパイク事象と関連していると仮定される。ステップ７２においてパーセント変化が５０％未満だと判断されると、対応する時間増分（ｉ）の偏心値が時間窓の偏心値の和に加算される。ステップ８０において示すように、上記ステップ（７０〜７８）は時間窓の各増分（ｉ）に関して、最終増分に達する（ｉ＝ｊ）まで繰り返される。各偏心変化（ステップ７０）が測定及び評価されると、すべての安定した偏心値、例えばスパイク事象ではない値の和（ステップ７４）を使用して、期間の平均偏心を決定する。

平均化窓の各偏心データ点（ｉ）に関して変化率が計算されると、アルゴリズムはステップ８２において、関連する変化率が５０％を超えるデータ点の数を数える。そのような点の数が閾値、例えば時間窓の半分（例えば３０）を超えると、窓の偏心データはノイズが多すぎると見なされる。対応する始動事象は、その事象の偏心データはセンサデータのノイズが多い始動として破棄されるので（ステップ８６）、ロータ偏心の傾向を示すために使用されることはなく、アルゴリズムは次の始動へ進む。

ステップ８４において、安定した偏心値の和（７４）と以下のアルゴリズムを用いて、ベースライン平均偏心値（Ａｖｅｒａｇｅ＿Ｅｃｃｅｎｔ）が測定される。

ここで、Ｎは％ＥＣＣ＿ＲＯＣが５０％を超えるデータ点の数であり、％ＥＣＣ＿ＲＯＣは６０分平均化窓の２つの連続するデータ点間の偏心のパーセント変化であり、「Ｂ」は一始動時間の６０分前のデータ点であり、「Ｃ」は一始動時間に対応するデータ点である。対応する始動状態に関するベースライン平均偏心値（ＡＶＧ＿ＡＣＣＥＮＴ）は、Ｍ＆Ｄデータベース２０（図１）に保存される。

ステップ５６〜８４で説明したステップは、偏心センサデータが有効な各始動運転に関して実行される。蒸気タービンが停止後、長期間作動していない状況では、最新の停止から数えて１５日毎に同じ計算が実行される。これらの計算の結果は、各始動状態に関するベースライン偏心値としてＭ＆Ｄデータベース２０に保存される。

アルゴリズム５０がタービンで有効なすべての始動に関するベースライン偏心を計算した後、これらの計算の結果はベースライン偏心の移動を測定するために使用される。図４は、ベースライン偏心値の移動を検出し、ベースライン偏心値の大幅な移動を自動的に報告する、例えば電子メールを送信する偏心移動アルゴリズム９０のフローチャートである。偏心ベースラインの増加は、蒸気タービンの振動挙動に直接関連している。偏心ベースライン値は、蒸気タービンの振動挙動を監視する手段となる。偏心ベースライン値の増加は、例えば回転要素と固定要素間の摩擦などの摩擦事象の増加を示すことができる。蒸気タービンの摩擦事象及び振動挙動の変化は、ベースライン偏心値の変化を監視することによって検出される。偏心ベースライン移動アルゴリズム９０はベースライン偏心値の変化量を検出し、蒸気タービン技術者や蒸気タービンに関わるその他の人員に知らせるための報告書を生成する。さらに、偏心移動アルゴリズムは偏心ベースライン移動の程度を示す警告を発する。

偏心ベースライン移動アルゴリズム９０は、ステップ９２において、平均始動偏心アルゴリズム５０によって計算され、Ｍ＆Ｄデータベース２０に保存された平均偏心データを使用する。ステップ９４において、長期平均偏心値は、始動状態の一連の偏心値、例えば最新の２５の偏心値（２５平均（Ａｖｇ２５））から測定される。２５の偏心値の平均をとって、偏心値の散乱効果を最小限にし、比較的長期間にわたる偏心の傾向を定める。ステップ９６において、偏心値の現平均は、連続する始動状態の数を減らして、例えば最近の５つの始動状態の偏心値の平均（５平均）を測定する。数を減らした始動状態の現平均偏心は、偏心値の現在の変化量を示すものである。偏心値の現平均は、連続する始動状態の各々に関してあらかじめ定められる。

ステップ９８において、偏心値の現平均値（５平均）（ステップ９６）と長期偏心値（ステップ９４）の間の差分が測定される。正の差分は、ロータの偏心が増加していることを示す。ステップ１００において、差分（５平均−２５平均）が正（１出力）か負（０）かを確認するためにブール演算が行われる。正の差分であれば、所定数の連続する始動事象に対して現在増加しているかどうかの判断が行われる（ステップ９６）。ステップ１０２において、例えば２０の一連の始動事象のブール演算出力（１又は０）の平均がとられる。ステップ１０４において、２０の始動事象の平均ブール値が０．５未満の場合、偏心ベースライン移動アルゴリズム９０によって自動的な報告書は生成されない。２０の始動事象の平均ブール出力が０．５を超える場合（ステップ１０４）、ステップ１０８において、ステップ９４による対応する２５平均ベースライン値が現在の参照ベースライン偏心値としてマークされる。ステップ９４は連続する始動運転の偏心の評価のために繰り返されるので、このステップによって生成された現在の２５平均偏心値がステップ１０８でマークされたベースライン値から移動する。２５平均ベースライン値（ステップ１０８）と現在の２５平均偏心値の間の差分（ステップ１１０）が所定量、例えば２ミルを超えると（ステップ１１２）、ステップ１１４において偏心ベースライン（ＢＬ）移動を報告する警告が発せられる。警告は、蒸気タービン技術者や蒸気タービンに関わるその他の人間に電子メールで送られる。

本明細書に記載したシステムはいくつかの技術効果をもたらし、特に蒸気タービンの過渡中の偏心のベースライン値、ひいてはユニット全体の保全と振動挙動を正確に計算する機能を有する。このシステムは、永久的にタービンを確認するためのオンラインソリューションを提供し、ロータ偏心変化量の全体像を提示する。この情報により、蒸気タービンオペレータは蒸気タービンの運転と整備の微調整ができるようになる。ロータ偏心データの有用性と信頼性によっても、蒸気タービンの整備及び操業コストが削減される。本明細書で記載したシステムで使用されるアルゴリズムは、始動前の熱湾曲及び波状／スパイク状偏心パターンに続いて偏心減少を検出する機能を有する。これらの異常データ点は、システムの出力を歪める可能性があるので計算に使用されない。

本発明は現時点で考えられる最も実践的かつ好適な実施形態に関して説明してきたが、本発明は開示の実施形態に限定されるものではなく、むしろ、添付の請求項の精神及び範囲に含まれるさまざまな変形例及び同等の構成を保護することを目的としていることを理解されたい。

蒸気タービンを監視するシステムのシステム構成の概略図である。 各タービン始動で測った偏心測定値に基づくロータ偏心傾向を、測定した日付と関連させて表示した例示的なグラフである。 タービン始動時に安定した平均ロータ偏心を測定するための例示的なアルゴリズムのフローチャートである。 ロータ偏心の移動を検出し、過度の偏心移動の警告を発するための例示的なアルゴリズムのフローチャートである。

符号の説明

１０ 蒸気タービン
１２ センサ
１４ タービン制御装置
１６ 関連コンピュータシステム
１８ センサデータベース
２０ ＲＭ＆Ｄデータベース
２２ ソフトウェアプログラム
２４ データ解析実行用プロセッサ
２６ 実行可能ソフトウェアプログラムの実証
２８ 蒸気タービン診断
３０ ロータ
４０ グラフ
４２ 偏心値
４４ 日付
４６ 自動測定偏心値−グラフ４０上の丸
４８ 手動測定偏心値−星／四角
４９ 偏心傾向線−点線
５０ ロータ平均始動偏心アルゴリズムのフローチャート（図３）
５２ アルゴリズムの開始
５４ 開始確認ステップ
５６ 蒸気タービン作動データ取得
５８ 始動ステップ用時間窓
６２ ステップ５４〜６０の繰り返し
６４ ロータ曲がり検出アルゴリズム
６６ ロータ曲がり検出アルゴリズムの適用
６８ 平均化時間窓
７０ パーセント（％）変化の計算
７２ データ点のパーセント（％）変化が５０％を超えるかどうか
７４ 和
７６ データ点のパーセント（％）変化が５０％を超える場合、対応する偏心データ点（Ｘ）は考慮されない
７８ 増分ステップ
８０ ステップ７０〜７８の繰り返し
８２ 関連する変化率が５０％を超えるデータ点の数を数える
８４ ベースライン平均偏心値（Ａｖｅｒａｇｅ＿Ｅｃｃｎｔ）
８６ 事象時の偏心データを破棄する
９０ 偏心移動アルゴリズム
９２ 平均偏心データ
９４ 長期平均偏心値を測定する
９６ 数を減らした連続する始動状態に関して偏心値の現平均を測定する
９８ 偏心値の現平均値（５平均）（ステップ９６）と長期偏心値（ステップ９４）の間の差分を測定する
１００ 差分（５平均−２５平均）が正（１出力）か負（０）かを確認するためにブール演算を実行する
１０２ 一連の始動事象に関するブール演算出力（１又は０）の平均をとる
１０４ ２０の始動事象の平均ブール値が０．５未満かどうか
１０６ 動作なし
１０８ 現在の参照ベースライン偏心値としてマークする
１１０ 差分
１１２ 警告を発する
１１４ 偏心の増加

Claims (10)

1. タービン（１０）におけるロータ（３０）の偏心を測定する方法であって、
   複数の始動運転（５４）についてロータ偏心のセンサデータ（１８）を収集する段階（５６）と、
   選択された始動運転に対応する該センサデータを用いてベースライン偏心値（８４）を設定する段階と、
   該選択された始動運転後の複数の始動運転の各々に関してフィルタ処理されたセンサデータを用いて偏心値を測定する段階（９０）と、
   該選択された始動運転後の該複数の始動運転に関する該ベースライン偏心値と該偏心値の各々との間のロータ偏心差を測定する段階（９８）と、
   該ロータ偏心差に基づいてロータ偏心状態を報告する段階（９２，９４，９６，９８，１００，１０２，１０４，１１２）とからなる、方法。
2. 始動運転に対応するセンサデータを選択するために該センサデータをフィルタ処理して（７２、７６）、該選択されたセンサデータのみを用いて該偏心値を測定する段階をさらに有する、請求項１記載の方法。
3. ロータ偏心状態の報告は、少なくとも１年間の該ロータ偏心差の傾向（４９）を報告することである、請求項１記載の方法。
4. 該偏心値の測定から、始動期間中の所定限界を超える変化率を有するセンサデータを除外する段階（８２）をさらに有する、請求項１記載の方法。
5. 該偏心値の測定は、始動期間の該センサデータの平均を測定すること（６８）であり、該期間は始動時の低速ロータ運転に対応する、請求項１記載の方法。
6. 該低速ロータ運転は１００毎分回転数未満である、請求項５記載の方法。
7. 該ロータ偏心状態の報告（１１２）は、所定の長期間にわたる複数の始動運転の偏心値の長期平均を、所定数の最新の始動運転の偏心値の現平均と比較すること（９４）を含む、請求項１記載の方法。
8. 該タービンは蒸気タービン（１０）である、請求項１記載の方法。
9. ロータ偏心差の該測定から、ロータ偏心の変化率がロータ偏心変化の所定閾値率を超える始動運転中の該偏心値を除外する段階（７６）をさらに有する、請求項１記載の方法。
10. 前記始動運転の１つの間にロータ偏心の該変化率を、前記始動運転の該１つの間に測定された複数のロータ偏心値の関数として測定する段階（７０）をさらに有する、請求項９記載の方法。