JP2011075522A - 設備機器の診断装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本発明に係る設備機器の診断装置1は、センサからの信号を入力してデータを収集するデータ収集装置7と、該データ収集装置7に対してデータの送受信を行う監視コンピュータ11を備えた設備機器の診断装置であって、診断処理を行う診断処理手段43が、サンプリングされたデータに基づいて診断対象機器の稼動状態における波形を採取する波形採取手段43aと、採取された波形の確率密度関数を算出する確率密度関数算出手段43bと、診断対象機器の正常時と診断時の確率密度関数から、対称型カルバック情報量を算出する対称型カルバック情報量算出手段43cと、算出された対称型カルバック情報量を予め定めた閾値と比較して前記診断対象機器が異常かどうかを判定する判定手段43dとを備えたことを特徴とするものである。
【選択図】 図1
Description
しかしながら、上記の特許文献1に示された方法では、この第1、第2の要件が必ずしも満足できるものではない。以下、この点を詳細に説明する。
特許文献1記載のものは、採取した振動波形の周波数分析を行い、正常状態と異常状態の周波数スペクトルの差をカルバック情報量として求める方法である。しかし、例えばプランジャーポンプの吸入弁の振動波形のように、正常状態における振動波形が小さいような場合には診断時において異常振動が発生していても、その異常成分が現われにくく、それ故に異常を検知することが困難であるという問題がある。
以下、この問題点をプランジャー型ポンプの吸入・吐出弁を例に挙げて詳細に説明する。
図12を見ると理解できるように、正常時と異常時では確率密度関数には差異が現われている。
以上のように、特許文献1で示されたようにKLを診断に用いるとしても、正常状態における振動波形の確率密度関数の値が小さい場合には不適合であるという問題がある。
特許文献1に開示された装置の異常診断方法は、設備機器に設置したセンサから適切なデータを取得できることを前提にして、取得したデータに基づいてどのような診断解析を行えば的確な診断ができるかについての提案である。
的確な診断を行うには診断に用いるデータを適切に取得できることが必須の条件となるが、特許文献1においては適切にデータを取得するための技術については述べられていない。取得するデータが適切なものでなければそのデータに基づいて行う診断プログラムが優れていたとしても的確な診断が出来ない。
以下、取得するデータの重要性について詳細に説明する。
回転機器の回転数を例に挙げて説明すると、仮に3600rpm、100rpm、60rpmの三種類の回転数のものがあったとすれば、それぞれの1回転に要する時間は、0.016s、0.60s、1.0sである。取得するデータが振動データの場合、データを正確に取得するには、それぞれ0.1s、1.0s、2.0s以上のサンプリング時間を要することになる。つまり、高速回転のものではデータのサンプリング時間は短時間でよいが、低速回転のものではデータのサンプリング時間を長時間にする必要がある。
しかしながら、従来のデータ収集装置においては、サンプリング周波数は予め決められたものであるため、当該機器に最適なサンプリングを行うことができにくい。もっとも、例えば低周波のものに対してサンプリング周波数を高周波で取得することも可能であるが、低周波のものはサンプリング時間が長いため、そのようなものに対して高周波でサンプリングを行うとすれば、膨大なデータ量となり記憶容量が膨大になると共にデータ処理にも長時間要することになり、適切でない。
しかしながら、特許文献1に記載の方法では、例えばプランジャー型ポンプの吸入・吐出弁に対しては適合性がなく、またデータのサンプリング時間やサンプリング周波数を適切に設定できず、それ故に的確な診断ができない。
図13のグラフをみると理解されるようにKL値は加速度(横軸)が0の両側ではほぼ0であり数値として現われないが(図13(a)参照)、ID値は同じ位置において数値が顕著に現われている(図13(b)参照)。このことは、図10に示した実際の設備機器の状態を的確に捉えることができることを意味している。
以上のように、例えばプランジャーポンプの吸入弁の振動波形のように、正常状態における振動波形が小さいような場合であっても、対称型カルバック情報量を用いることで、異常振動を的確に捉えることができるとの知見を得た。
本発明はかかる知見に基づくものであり、具体的には以下の構成からなるものである。
前記データ収集装置は、センサから出力される信号を入力してデータを取り込むデータ取り込み回路と、外部から入力される指示信号を入力して前記データ取り込み回路に対してデータサンプリング条件を設定するサンプリング条件設定手段と、サンプリングしたデータを外部へ送信するデータ送信手段とを有し、
前記監視コンピュータは、前記データ収集装置によるサンプリング条件を入力するサンプリング条件入力手段と、前記データ収集装置から送信されるデータに基づいて設備の状態を診断する診断処理手段を備えてなり、
該診断処理手段は、前記データ収集装置によってサンプリングされたデータに基づいて診断対象機器の稼動状態における波形を採取する波形採取手段と、該波形採取手段によって採取された波形の確率密度関数を算出する確率密度関数算出手段と、該確率密度関数算出手段によって算出された前記診断対象機器の正常時と診断時の確率密度関数から、下式で定義される対称型カルバック情報量を算出する対称型カルバック情報量算出手段と、算出された対称型カルバック情報量を予め定めた閾値と比較して前記診断対象機器が異常かどうかを判定する判定手段とを備えたことを特徴とするものである。
また、診断処理に対称型カルバック情報量を用いたので、正常運転時には振動波形が出にくいような設備機器、例えばプランジャー型ポンプの吸入・吐出弁の異常診断に対しても的確な診断を行うことができる。
なお、本実施の形態においてはセンサとして振動センサを例に挙げて説明するが、本発明は振動センサに限られず、振動センサの他、音響センサ、AE(Acoustic Emission)センサ、変位センサ、歪センサ、圧力センサ、電流センサ、電圧センサ、電力センサのいずれか又はこれらのセンサから選択される複数のセンサを用いることができる。
各構成について詳細に説明する。
データ収集装置7は、図1に示すように、複数の振動センサ5から出力される信号を入力して各振動センサ5ごとに振動波形データを取り込むアナログ回路13、アナログ回路13で取り込まれたアナログデータをデジタルデータに変換するA/D変換回路15と、A/D変換回路15によってデジタル変換されたデータをサンプリング条件設定手段19の設定に基づいてサンプリングして記憶手段21に送るサンプリング処理回路17と、サンプリング処理回路17にデータのサンプリング条件を設定するサンプリング条件設定手段19と、サンプリング処理回路17によって送り込まれるデータを記憶する記憶手段21と、記憶手段21に蓄積されたデータを読み出して監視用PC11へ送信するデータ送信手段23と、通信回線を介して接続された監視用PC11との通信を行うための通信制御手段25を備えている。
アナログ回路13、A/D変換回路15及びサンプリング処理回路17が本発明の振動波形取り込み回路を構成している。
サンプリング条件設定手段19は、監視用PC11からの指示に従って、振動センサ5から入力される振動データのサンプリング時間、サンプリング周波数を設定し、また、複数の振動センサ5のうち同時サンプリングする振動センサ5を設定し、さらに、アナログ回路13に設けられているハイパスフィルタやローパスフィルタのうちのどのフィルタを通過させるかのフィルタ切替についても設定する。
サンプリング条件設定手段19が設定するサンプリング時間としては、例えば1.0秒〜30秒であり、サンプリング周波数としては、例えば0.1kHz〜40kHzである。
なお、サンプリング条件設定手段19やデータ送信手段23はCPUがプログラムを実行することによって実現される。
監視用PC11は、通信回線を介して接続されたデータ収集装置7との通信を行うための通信制御手段39と、サンプリングするデータのサンプリング時間やサンプリング周波数を入力するサンプリング条件入力手段41、データ収集装置7から送信されるデータを用いて異常診断処理を行う診断処理手段43と、データ収集装置7から送信されるデータや診断結果を記憶する記憶手段45と、オペレータが情報を入力するキーボードなどからなる入力手段47と、モニタなどからなる表示手段49を備えている。
診断処理手段43は、データ収集装置によってサンプリングされたデータに基づいて診断対象機器の稼動状態における波形を採取する波形採取手段43aと、波形採取手段43aによって採取された波形の確率密度関数を算出する確率密度関数算出手段43bと、確率密度関数算出手段43bによって算出された診断対象機器の正常時と診断時の確率密度関数から、下式で定義される対称型カルバック情報量を算出する対称型カルバック情報量算出手段43cと、算出された対称型カルバック情報量を予め定めた閾値と比較して前記診断対象機器が異常かどうかを判定する判定手段43dとを備えている。
なお、診断処理手段43は、解析プログラムなどのプログラムがCPUによって実行されることによって実現される。
まず、診断対象となる機器に対して最適なサンプリング時間やサンプリング周波数を設定する必要がある。そこで、オペレータは、サンプリング条件入力画面を表示手段49に表示させ、入力手段47によって画面に表示された各データ収集装置7の各振動センサ5ごとにサンプリング時間、サンプリング周波数及び同時サンプリング対象センサなどを入力する。
オペレータが必要な情報を入力して送信指示をすると、入力されたデータが通信制御手段39によって通信回線を介して各データ収集装置7に送信される。
以上が初期設定である。
振動波形データは、自身の波形のrms値で正規化し、無次元化しておくのが好ましい。負荷条件によって振動レベル全体が大きく異なるため、rms値で正規化しておくことにより、常に同じ尺度で波形の形状を捕らえることができるからである。
上記の振動波形データから確率密度関数算出手段43bが確率密度関数を算出し、その分布グラフを記憶手段45に記憶する。
ここまでの処理が、実際の診断の前に行う前処理に相当し、以下の処理が実際の診断処理に相当する。
前処理で算出した分布グラフと、診断時における分布グラフの両者から、対称型カルバック情報量算出手段43cが下式(2)で定義される対称型カルバック情報量を算出する。
(i)正常状態における振動波形データを採取する。
この際、自身の波形のrms値で正規化し、無次元化しておく。
(ii)上記の振動波形データから確率密度関数を計算し、その分布グラフを記憶する。
(iii)診断対象となる運転状態における振動波形データを採取する。
(iv)上記の振動波形データから確率密度関数を計算し、その分布グラフを記憶する。
ここで採取した波形も(i)と同様、(i)の振動波形のrms値で正規化する。
(v)上記(ii)の分布グラフと(iV)の分布グラフの両者から対称型カルバック情報量を算出する。
(vi)ID値を予め定めた閾値と比較し、判定処理を行う。
(vii)手順(iii)〜(vi)を繰り返し行い、傾向管理する。
また、本実施の形態では、対称型カルバック情報量を用いたので、正常運転時には振動波形が出にくいような設備機器、例えばプランジャー型ポンプの吸入・吐出弁の異常診断に対しても的確な診断を行うことができる。
またさらに、上述のように、使用するデータが各設備機器ごとに適切なサンプリング時間で、かつ適切なサンプリング周波数でサンプリングされたデータであるので、対称型カルバック情報量による解析を効果的に行うことができ、的確な診断が可能になる。
[設備仕様]
診断対象設備 :プランジャー型ポンプ吸入弁
クランク軸回転数 :276rpm
サンプリングデータ :ACC波形データ
図3は、上記診断対象設備をオンライン監視したときのグラフを示しており、縦軸が振幅カルバック情報量を示し、横軸が時間を示している。図3のグラフにおいて、黒塗り四角が対称型カルバック情報量(ID)を示し、白抜き四角が従来型のカルバック情報量(KL)を示している。
図3のグラフの値を読み取ると以下のようになっている。
(1)正常時:KL値=0.003
(2)異常時:KL値=0.12(正常時の40倍に変化)
(3)正常時:ID値=0.003
(4)異常時:ID値=0.29(正常時の96倍に変化)
なお、図3の縦軸は振幅カルバック情報量を示しているが、縦軸をID値及びKL値の正常値(0.003)を基準値(1.0)として正規化して示すことで、異常値の表記を見易くすることができるので、好ましい。
実施の形態1では、時間波形から確率密度関数を算出するようにした。しかし、2次元的な動きをする設備、例えば軸の触れ回りなどのように時間波形では正常状態と異常状態が判別しにくい場合がある。
そこで、本実施の形態では、時間波形をリサージュ波形に変換し、該リサージュ波形に基づいて確率密度関数を算出し、さらに対称型カルバック情報量を算出するようにしたものである。
図4、図5において、(a)図がX方向の振動波形であり、(b)図がY方向の振動波形であり、(c)図がX、Y方向の振動波形を合成したリサージュ波形である。
図4(c)と図5(c)を比較することで、異常状態を的確に把握できる。
本実施の形態は、確率密度関数を算出する前処理として、時間波形を自己相関関数に変換するようにしたものである。
本実施の形態は、往復動回転機械のような周期性のある動きをする設備の診断に有効である。
本実施の形態は、確率密度関数を算出する前処理として、時間波形をエンベロープ波形に変換するようにしたものである。
本実施の形態は、実施の形態3と同様に、往復動回転機械のような周期性のある動きをする設備の診断に有効である。
3 プランジャーポンプ
5 振動センサ
7 データ収集装置
9 ハブ
11 監視用PC
13 アナログ回路
15 A/D変換回路
17 サンプリング処理回路
19 サンプリング条件設定手段
21 記憶手段
23 データ送信手段
25 通信制御手段
39 通信制御手段
41 サンプリング条件入力手段
43 診断処理手段
43a 波形採取手段
43b 確率密度関数算出手段
43c 対称型カルバック情報量算出手段
43d 判定手段
45 記憶手段
47 入力手段
49 表示手段
Claims (5)
- 診断対象機器に設置されたセンサからの信号を入力してデータを収集するデータ収集装置と、該データ収集装置に対してデータの送受信を行う監視コンピュータを備えた設備機器の診断装置であって、
前記データ収集装置は、センサから出力される信号を入力してデータを取り込むデータ取り込み回路と、外部から入力される指示信号を入力して前記データ取り込み回路に対してデータサンプリング条件を設定するサンプリング条件設定手段と、サンプリングしたデータを外部へ送信するデータ送信手段とを有し、
前記監視コンピュータは、前記データ収集装置によるサンプリング条件を入力するサンプリング条件入力手段と、前記データ収集装置から送信されるデータに基づいて設備の状態を診断する診断処理手段を備えてなり、
該診断処理手段は、前記データ収集装置によってサンプリングされたデータに基づいて診断対象機器の稼動状態における波形を採取する波形採取手段と、該波形採取手段によって採取された波形の確率密度関数を算出する確率密度関数算出手段と、該確率密度関数算出手段によって算出された前記診断対象機器の正常時と診断時の確率密度関数から、下式で定義される対称型カルバック情報量IDを算出する対称型カルバック情報量算出手段と、算出された対称型カルバック情報量IDを予め定めた閾値と比較して前記診断対象機器が異常かどうかを判定する判定手段とを備えたことを特徴とする設備機器の診断装置。
- 前記波形採取手段は、採取した波形における振動のX、Y方向の2つの時間波形を合成してリサージュ波形を算出する機能を有していることを特徴とする請求項1記載の設備機器の診断装置。
- 前記波形採取手段は、採取した波形を自己相関関数波形に変換する機能を有していることを特徴とする請求項1記載の設備機器の診断装置。
- 前記波形採取手段は、採取した波形をエンベロープ波形に変換する機能を有していることを特徴とする請求項1記載の設備機器の診断装置。
- 前記センサは、振動センサ、音響センサ、AEセンサ、変位センサ、歪センサ、圧力センサ、電流センサ、電圧センサ、電力センサのいずれか又はこれらのセンサから選択される複数のセンサであることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか一項に記載の設備機器の診断装置。
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