JP2013185507A - 状態監視システム - Google Patents

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Abstract

【課題】風力発電装置に設けられる機器の異常について適切に診断できる状態監視システムを提供する。
【解決手段】風力発電装置に設けられた機器の異常を診断する状態監視システムであって、状態監視システムは、機器に設けられるセンサ70A〜70Hを含むモニタ装置80と、モニタ装置80が機器の異常を診断するために使用するしきい値を設定し、しきい値に基づいて機器の異常を診断する監視側制御装置と、機器の状態を監視する監視用監視用端末とを備える。
【選択図】図2

Description

この発明は、状態監視システムに関し、特に、風力発電装置の主軸や増速機、ナセル等の状態を監視する状態監視システムに関する。
風力発電装置においては、風力を受けるブレードに接続される主軸を回転させ、増速機により主軸の回転を増速した上で発電機のロータを回転させることによって発電が行なわれる。この主軸、増速機、発電機等の異常を診断する異常診断装置として以下のような技術が知られている。
特開2009−243428号公報(特許文献1)は、風車の監視装置を開示する。この風車の監視装置は、風車に設けられた複数のセンサによって計測された計測データに基づいて作成される特性値を用いて、風車の状態を監視する風車の監視装置であって、計測時間に関連付けられた複数の特性値が特性項目別に格納されているとともに、同じ計測時間に関連付けられている特性値を一つのデータセットとした場合に、このデータセットには、所定の特性項目の特性値に応じて決定されるクラス分類を示す識別情報が付与されて格納されている第1記憶手段と、計測時間に関連付けられた複数の特性値が特性項目別に格納されているとともに、同じ計測時間に関連付けられている特性値を一つのデータセットとした場合に、このデータセットには、所定の特性項目の特性値に応じて決定されるクラス分類を示す識別情報が付与されており、かつ、データセットを構成する特定の特性項目の特性値が予め定義されている所定の基準範囲に属している第2記憶手段と、第1記憶手段から診断に用いる複数のデータセットを抽出して設定するとともに、第2記憶手段から診断に用いる複数のデータセットを抽出して設定する診断設定手段と、診断設定手段によって設定された被診断データファイルのデータセット及び基準データファイルのデータセットを元に、統計的演算手法を用いて、風車の状態を表す状態指標値を算出する指標値算出手段と、指標値算出手段によって算出された状態指標値に基づいて、風車の状態を評価する評価手段と、評価手段による評価結果を通知する通知手段とを備える。
この監視装置によれば、風車の状態監視を自動で行うとともに、その状態評価を適切な基準に従い定量的に行うことが可能となる(特許文献1参照)。
特開2009−243428号公報
しかしながら、上記の特許文献1(特開2009−243428号公報)に開示される監視装置では、専門家が関与しないで全て自動的に診断するため、診断を誤る可能性がある。特に、高度な診断が要求される風力発電装置の状態監視では、診断の正確さが求められるため、専門家が診断することが必要である。
また、一方、常時、専門家が監視装置からの送られてくるデータを分析することは高コストにつながり、現実的ではない。
そこで、この発明は、かかる課題を解決するためになされたものであり、その目的は、風力発電装置に設けられる機器の異常について適切に診断できる状態監視システムを提供することである。
この発明によれば、風力発電装置に設けられた機器の異常を診断する状態監視システムであって、状態監視システムは、機器に設けられるセンサを含むモニタ装置と監視側制御装置と監視用端末から構成され、診断前の第1の期間にモニタ装置が測定したデータを監視側制御装置に送信し、監視側制御装置は、送信されたデータに基づきしきい値を生成後、監視側制御装置は、第1の期間経過後の第2の期間に、モニタ装置によって収集されたデータとデータに対応するしきい値とに基づいて機器が異常か否かを診断し、診断結果は監視用端末に表示される。
好ましくは、しきい値設定用データは、風力発電装置の運転条件ごとに計測され、しきい値は、運転条件ごとに決定され、運転条件は、風速、主軸の回転速度、発電機軸の回転速度、発電量、発電機軸のトルクを示す物理量の少なくともいずれか1つによって規定される。
好ましくは、データは、機器の振動、機器から発生するアコーステックエミッション、機器の温度、機器の動作音のいずれか1つに関するデータを含む。
好ましくは、データは、機器の状態を示す診断パラメータに変換され、診断パラメータは、実効値、ピーク値、平均値、クレストファクター、エンベロープ処理後の実効値、エンベロープ処理後のピーク値のいずれか1つを含む。
好ましくは、モニタ装置は、インターネットと接続可能な送信部を含み、送信部は、しきい値設定用データを送信し、監視側制御装置は、しきい値設定用データから統計的手法を用いて、しきい値を生成する。
好ましくは、機器は複数であり、状態監視システムは、モニタ装置を制御する監視用端末をさらに備え、監視用端末は、診断の結果を表示する表示部を含み、表示部は、第2の期間において、監視側制御装置により異常と診断された機器と、機器の異常に関する情報とについて表示する。
さらに好ましくは、表示部は、同一運転条件に対応するデータを経時的に表示する。
また、さらに好ましくは、しきい値設定用データは、風力発電装置の運転条件ごとに計測され、しきい値は、運転条件ごとに決定され、表示部は、データのうち最新のデータの周波数スペクトルと、データの運転条件と同一であって監視側制御装置に格納され、現在までしきい値を用いて正常と判断されたデータの周波数スペクトルとを同時表示する。
また、さらに好ましくは、しきい値設定用データは、風力発電装置の運転条件ごとに計測され、しきい値は、運転条件ごとに決定され、表示部は、データのうち最新のデータのエンベロープ処理後の周波数スペクトルと、データの運転条件と同一であって監視側制御装置に格納され、現在までしきい値を用いて正常と判断されたデータのエンベロープ処理後の周波数スペクトルとを同時表示する。
また、さらに好ましくは、表示部は、データのエンベロープ処理後の周波数スペクトルと、予め算出された内輪欠陥周波数、外輪欠陥周波数および転動体欠陥周波数とを同時表示する。
また、さらに好ましくは、表示部は、データの周波数スペクトルと、アンバランスおよびミスアライメントに関連した回転周波数および歯車のかみ合い周波数とを表示する。
また、さらに好ましくは、表示部は、データのエンベロープ処理後の周波数スペクトルと、歯車のかみ合い周波数とを表示する。
好ましくは、状態監視システムは、モニタ装置を制御する監視用端末をさらに備え、監視用端末から監視側制御装置が診断に用いるしきい値を改定できる。
この発明によれば、風力発電装置に設けられる機器の状態が異常か否かを精度の良く診断できる。また、詳細な診断の際に風力発電装置の状態のデータを容易かつ短時間に専門家に提供できる。さらに、専門家を常時駐在させることなく、コストを削減することができる。
本実施の形態の状態監視システムの全体構成を概略的に示した図である。 風力発電装置10の構成を概略的に示した図である。 本実施の形態に用いられる各種のデータの関係を説明するための図である。 基礎データ収集期間での処理を説明するためのフローチャートを示す図である。 風力発電装置10の学習期間での処理を説明するためのフローチャートを示す図である。 運用期間での処理を説明するためのフローチャートである。 監視用端末340のモニタに表示される診断パラメータの値の経時的な変化を示す図である。 監視用端末340のモニタに表示されるある運転条件下での周波数スペクトルを示す図である。 監視用端末340のモニタに表示される測定データの振動エンベロープスペクトルを示す図である。 無線送信側にある無線送信機能付きセンサユニット(無線センサモジュール)301の構成を示すブロック図である。 無線受信側にある受信用機器(無線センサモジュール)601の構成の一例を示すブロック図である。
以下、本発明について図面を参照して詳しく説明する。なお、図中同一又は相当部分には同一の符号を付してその説明は繰り返さない。
[実施の形態1]
<状態監視システムの全体構成>
図1は、本実施の形態の状態監視システムの全体構成を概略的に示した図である。図1を参照して、状態監視システムは、モニタ装置80と、データサーバ(監視側制御装置)330と監視用端末340とを備える。
モニタ装置80は後述するセンサ70A〜70H(図2)を含み、センサの検出値から実効値、ピーク値、クレストファクター、エンベロープ処理後の実効値、エンベロープ処理後のピーク値等を算出し、インターネット320を介してデータサーバ330へ送信する。
ここでは、モニタ装置80とデータサーバ330との通信は有線によって行われるとして説明したが、これに限定されることなく、無線によって通信が行われてもよい。
データサーバ330と監視用端末340とは、たとえば社内LAN(Local Area Network)によって接続される。監視用端末340は、データサーバ330が受信した測定データを閲覧、測定データの詳細な解析、モニタ装置の設定変更、風力発電装置の各機器の状態を表示させる。
<風力発電装置の構成>
図2は、風力発電装置10の構成を概略的に示した図である。図2を参照して、風力発電装置10は、主軸20と、ブレード30と、増速機40と、発電機50と、主軸受60を備える。風力発電装置10はセンサ70A〜70Hと、モニタ装置80とを備える。増速機40、発電機50、主軸受60、センサ70A〜70Hおよびモニタ装置80は、ナセル90に格納され、ナセル90は、タワー100によって支持される。
主軸20は、ナセル90内に進入して増速機40の入力軸に接続され、主軸受60によって回転自在に支持される。そして、主軸20は、風力を受けたブレード30により発生する回転トルクを増速機40の入力軸へ伝達する。ブレード30は、主軸20の先端に設けられ、風力を回転トルクに変換して主軸20に伝達する。
主軸受60は、ナセル90内において固設され、主軸20を回転自在に支持する。主軸受60は、転がり軸受によって構成され、たとえば、自動調芯ころ軸受や円すいころ軸受、円筒ころ軸受、玉軸受等によって構成される。なお、これらの軸受は、単列のものでも複列のものでもよい。
センサ70A〜70Hは、ナセル90の内部の各機器に固設される。具体的には、センサ70Aは、主軸受60の上面に固設され、主軸受60の状態を監視する。センサ70B〜70Dは、増速機40の上面に固設され、増速機40の状態を監視する。センサ70E,70Fは、発電機50の上面に固設され、発電機50の状態を監視する。センサ70Gは主軸受60に固設され、ミスアライメントとナセルの異常振動を監視する。センサ70Hは主軸受60に固設され、アンバランスとナセルの異常振動を監視する。
増速機40は、主軸20と発電機50との間に設けられ、主軸20の回転速度を増速して発電機50へ出力する。一例として、増速機40は、遊星ギヤや中間軸、高速軸等を含む歯車増速機構によって構成される。なお、特に図示しないが、この増速機40内にも、複数の軸を回転自在に支持する複数の軸受が設けられている。発電機50は、増速機40の出力軸に接続され、増速機40から受ける回転トルクによって発電する。発電機50は、たとえば、誘導発電機によって構成される。なお、この発電機50内にも、ロータを回転自在に支持する軸受が設けられている。
モニタ装置80は、ナセル90の内部に設けられ、センサ70A〜70Hが検出した各機器の振動、音、AE(Acoustic emission)等のデータを受ける。なお、図示はしていないが、センサ70A〜70Hとモニタ装置80とは、有線ケーブルで接続されている。
監視用端末340には、少なくとも、データサーバ330に格納されている測定データを閲覧、詳細な解析、モニタ装置の設定変更、風力発電装置10の各機器の状態について表示させるプログラムが予め格納されている。監視用端末340には風力発電装置10の専門家が判断するのに役立つ風力発電装置10の各機器についてのデータが表示される。
なお、監視用端末340を構成する各構成要素は、一般的なものである。したがって、本発明の本質的な部分は、記憶媒体に格納された上述したソフトウェア(プログラム)であるともいえる。
<診断パラメータと故障モードの関係>
図3は、本実施の形態に用いられる各種のデータの関係を説明するための図である。図3を参照して、各種センサによって測定される項目(測定項目)と、この測定項目のデータから算出される診断パラメータと、このパラメータの値としきい値とを比較して異常判定される。図3に示すように風力発電装置10のうち異常である部位とその部位の故障モードの関係が示されている。
具体的には、図2、図3の示すように、主軸受60については、主軸受60に固設された高周波用振動センサ70Aにより測定されたデータからモニタ装置80により、実効値を算出し、対応するしきい値を越えている場合には、監視用端末340に主軸受60が軸受損傷していることが表示される。
また、主軸受60については、主軸の半径方向振動を測定するように付けた低周波用振動センサ70Hにより、測定されたデータからモニタ装置80により1次回転周波数成分、2次回転周波数成分、3次回転周波数成分を算出し、それぞれの対応するしきい値を越えている場合には、監視用端末340に主軸受60がアンバランスであることが表示される。
さらに、主軸受60については、主軸の軸方向振動を測定するように付けた低周波用振動センサ70Gにより、測定されたデータからモニタ装置80により1次回転周波数成分、2次回転周波数成分、3次周波数成分を算出し、対応するしきい値を越えている場合には、監視用端末340に主軸受60がミスアライメントであることが表示される。
さらに、増速機40については、高周波用振動センサ70B〜70Dにより、測定されたデータからモニタ装置80により実効値を算出し、対応するしきい値を越えている場合には、監視用端末340に増速機40が軸受損傷していることが表示される。
さらに、増速機40については、高周波用振動センサ70B〜70Dにより、測定されたデータからモニタ装置80により歯車の1次かみ合い周波数成分、2次かみ合い周波数成分、3次かみ合い周波数成分を算出し、それぞれの測定値に対応するしきい値を越えている場合には、監視用端末340に増速機40が歯車損傷していることが表示される。
さらに、発電機50については、高周波用振動センサ70E,70Fにより、測定されたデータからモニタ装置80により実効値を算出し、対応するしきい値を越えている場合には、監視用端末340に発電機50が軸受損傷していることが表示される。
さらに、ナセル90については、主軸の半径方向振動を測定するように付けた低周波用振動センサ70Hにより、測定されたデータからモニタ装置80により低周波振動成分を算出し、対応するしきい値を越えている場合には、監視用端末340にナセル90が異常振動していることが表示される。
また、ナセル90については、主軸の軸方向振動を測定するように付けた低周波用振動センサ70Gにより、測定されたデータからモニタ装置80により低周波振動成分を算出し、対応するしきい値を越えている場合には、監視用端末340にナセル90が異常振動していることが表示される。
上記測定項目は、理解を容易にするために、一部を取り出したものであって、これに限定されることなく、振動センサ、AEセンサ、温度センサ、音センサの測定データを、統計的手法を用いて、実効値、ピーク値、平均値、クレストファクター、エンベロープ処理後の実効値、エンベロープ処理後のピーク値を算出し、対応するしきい値と比較して、風力発電装置10の機器の状態を把握することができ、監視用端末340に機器の状態を表示する。
<状態監視システムの動作>
本実施の形態1の状態監視システムの動作について以下に説明する。まず、状態監視システムは、まず、風力発電装置10の診断運転条件を設定するための基礎データ収集期間での処理(図4参照)と、基礎データ収集期間経過後、診断運転条件を満たす運転測定データが異常か否かを判断するしきい値を生成する学習期間での処理(図5参照)と、学習期間経過後、風力発電装置10の実際の運用が行われ、学習期間に生成されたしきい値を用いて風力発電装置10の状態を監視する運用期間での処理(図6参照)とから構成される。
(基礎データ収集期間での処理)
基礎データ収集期間とは、風力発電装置10の診断運転条件を決定するために必要な基礎データ収集する期間である。この基礎データ収集期間での処理について説明する。
図4は、基礎データ収集期間での処理を説明するためのフローチャートを示す図である。図4を参照して、風力発電装置10の動作が開始されると、ステップS1において、担当者によって監視用端末340から基礎データ収集指令がデータサーバ330に送信されると、データサーバ330を通して、モニタ装置80に基礎データ収集指令が送信される(ステップS2)。モニタ装置80は、基礎データ収集指令を受けると風力発電装置10の各機器の振動等の各種データ(以下、測定データという。)および回転速度、発電電流の各種のデータ(以下、運転条件データという。)を同時に収集し(ステップS3)、振動等の各種データである測定データから診断パラメータを算出し(ステップS4)、この診断パラメータ、測定データおよび運転条件データをデータサーバ330に送信する(ステップS5)。
データサーバ330は診断パラメータ、測定データおよび運転条件データを受信し、記憶部へ格納する(ステップS6)。この測定データおよび運転条件データの測定(ステップS3)、診断パラメータの算出(ステップS4)、データサーバ330への送信(ステップS5)およびデータサーバ330における記憶部への格納(ステップS6)の処理は、モニタ装置80が監視用端末340から基礎データ収集終了指令を受信するステップS7まで続けられる(ステップS7;NO)。
なお、運転条件データは、回転速度、発電電流に限定されることなく、風速、発電機軸のトルクなど風力発電装置10の運転状態を特徴づける物理量も含まれる。
また、測定データは、振動に限定されることなく、AE、温度、音響など機器の状態を示す物理量も含まれる。
担当者が監視用端末340から基礎データ収集の終了を指示する場合(ステップS91;YES)には、監視用端末340から基礎データ収集終了指令がデータサーバ330に送信される(ステップS9)。すると上述したようにモニタ装置80は、基礎データを収集することを終了し処理が終了する(ステップS7;YES)。同時にデータサーバ330は基礎データ収集期間に収集した全ての診断パラメータ、測定データおよび運転条件データを監視用端末340に送信する(ステップS10)。なお、担当者が監視用端末340から基礎データ収集の終了を指示しない場合(ステップS91;NO)には、処理がそのまま終了する。
監視用端末340では、診断パラメータ、測定データおよび運転条件データを表示し(ステップS11)、担当者はその診断パラメータと運転条件データを見て、診断運転条件を指定する(ステップS12)。ここで診断運転条件は、状態監視システムが診断する運転条件である。たとえば、診断運転条件を、主軸の回転速度が12rpmから17rpmであり、かつ、発電電流が300Aから1000Aと指定した場合、回転速度、発電電流の各種のデータ(運転条件データ)を測定し、風力発電装置10の主軸の回転速度が12rpmから17rpmの範囲にあり、かつ、発電電流が300Aから1000Aの範囲にあれば、運転条件と診断運転条件を満たすために、同時に測定した測定データから診断パラメータを算出し、診断パラメータに対応するしきい値と比較して診断する。なお、運転条件が診断運転条件を満たさない場合は、風力発電装置10の各機器の状態の診断を実施しない。なお、診断運転条件は複数個指定できる。
監視用端末340において、指定された診断運転条件をデータサーバ330に送信し(ステップS13)、データサーバ330は診断運転条件を記憶部に格納する(ステップS14)。以上で、基礎データ収集期間での監視用端末340、データサーバ330の処理が終了する。
(学習期間での処理)
学習期間とは、上述した風力発電装置10の診断運転条件を決定するために必要な基礎データ収集期間経過後に、風力発電装置10の各機器の状態を判断するためのしきい値を生成する期間である。この学習期間での処理について説明する。
図5は、風力発電装置10の学習期間での処理を説明するためのフローチャートを示す図である。図5を参照して、担当者が監視用端末340において学習開始を指示すると、監視用端末340から学習開始指令がデータサーバ330に送信され(ステップS15)、データサーバ330は、学習開始指令を受けて、記憶部に格納されている診断運転条件を読出し、モニタ装置80に送信し(ステップS16)、モニタ装置80は、診断運転条件を受信し(ステップS17)、測定データと運転条件データを同時に測定し(ステップS18)、モニタ装置80は、振動等の各種データである測定データから診断パラメータを算出する(ステップS19)。
現在の運転条件が診断運転条件を満足する場合は、診断パラメータ、測定データおよび運転条件データをデータサーバ330に送信する(ステップS20)。 データサーバ330は、測定データおよび運転条件データの測定(ステップS18)、診断パラメータの算出(ステップS19)、データサーバ330への送信(ステップS20)およびデータサーバ330における記憶部への格納(ステップS22)の処理は、モニタ装置80が監視用端末340から学習終了指令を受信するステップS21まで続けられる(ステップS21;NO)。
担当者が監視用端末340から学習の終了を指示する場合(ステップS241;YES)には、監視用端末340から学習終了指令がデータサーバ330に送信される(ステップS24)。データサーバ330は、モニタ装置80に学習終了指令を送信し(ステップS23)、モニタ装置80は測定データおよび運転条件データの収集を終了し処理が終了する(ステップS21;YES)。同時にデータサーバ330は、記憶部に格納された診断パラメータの統計的演算により、診断運転条件ごとに診断パラメータのしきい値を自動的に生成する(ステップS25)。しきい値はデータサーバ330の記憶部に格納し、監視用端末340に送信する(ステップS26)。監視用端末340はしきい値を受信し、モニタ等の表示部に表示し(ステップS27)、担当者はしきい値を確認できる。以上で、学習期間でのデータサーバ330、モニタ装置80の処理が終了する。なお、担当者が監視用端末340から学習の終了を指示しない場合(ステップS241;NO)には、処理がそのまま終了する。
なお、しきい値を生成するための基礎データ収集期間および学習期間は、任意に変更できる。
風力発電装置10の各機器が正常状態である場合の測定データを用いて、しきい値は各風力発電装置10の各機器ごと、各診断運転条件ごとに生成される。
ここでは、理解を容易にするために、具体例として、ある診断運転条件下において一台の風力発電装置10の一つの機器について2段階のしきい値が生成される場合について以下、具体的に説明する。
ステップS22で記憶部に格納された診断パラメータの値は複数個あり、複数個の診断パラメータの平均値をμ0、標準偏差をσ0とする。たとえば、第一のしきい値CTをμ0+3σ0と仮定し、第二のしきい値WNを第一のしきい値の3倍と仮定する。第一のしきい値CTおよび第二のしきい値WNはそれぞれ、式(1)、式(2)で示される。
しきい値CT=μ0+3σ0…(1)
しきい値WN=3(μ0+3σ0)…(2)
このしきい値CT,WNを用いて後述する運用期間の診断パラメータを用いて、データサーバ330が風力発電装置10の各機器の状態が異常か否かを判断し、その結果が監視用端末340に表示される。たとえば、このしきい値CTを越える場合には、監視用端末340に、対応する機器の状態が異常な状態を示すたとえば「注意」などの表示がなされる。またこのしきい値WNを越える場合には、監視用端末340に、対応する機器の状態がより異常の程度が大きい状態を示すたとえば「警告」などの表示がなされる。
このように、しきい値を2段階に分けることで、しきい値CTより小さい測定データについては、専門家の判断を必要とせず、一方、しきい値WNより大きい測定データについては専門家が慎重に風力発電装置10の各機器の状態を判断することが必要となることが容易に分類でき、しきい値CTとしきい値WNとの間に測定データが当てはまる場合には、たとえば、風力発電装置10の各機器の状態の様子を見ながら、専門家に診断させるかどうかを決定できる。
このような構成を取ることにより、専門家を常時駐在させることなく、コストを削減することができる。
なお、しきい値のレベルを2段階にして説明したが、しきい値のレベルはこれに限定されることになく、さらに複数のレベルを設定してもよい。
(運転期間での処理)
運転期間とは、学習期間経過後、風力発電装置10の実際の運用が行われ、学習期間に生成されたしきい値を用いて風力発電装置10の状態を監視する期間である。この運転期間での処理について説明する。
図6は、運用期間での処理を説明するためのフローチャートである。図6を参照して、監視用端末340から、担当者によって風力発電装置10の各機器の状態の診断を開始するための指令(診断開始指令)がデータサーバ330に送信されると(ステップS30)、データサーバ330はこの診断開始指令を受け、モニタ装置80に診断運転条件が送信される(ステップS31)。
モニタ装置80は、診断運転条件を受信し(ステップS32)、風力発電装置10の各機器の振動データなどの測定データと、主軸の回転速度、発電機電流などの運転条件データを同時に測定する(ステップS33)。
モニタ装置80は、現在の運転条件が診断運転条件を満足しているか否かを判断し(ステップS34)、満足している場合(ステップS34;YES)には、測定データから診断パラメータを計算し(ステップS35)、診断パラメータ、測定データおよび運転条件データをデータサーバ330に送信する(ステップS36)。一方、満足しない場合(ステップS34;NO)には、再度測定データおよび運転条件データを測定するステップS33に処理が戻る。
従って、モニタ装置は、現在の運転条件が診断運転条件を満足している場合にのみ、診断パラメータ、測定データおよび運転条件データをデータサーバ330に送信する。
データサーバ330は、これらのデータを受信する(ステップS37)。データサーバ330は、この診断パラメータと学習期間に生成されたしきい値とに基づいて、風力発電装置10の各機器の状態を判断する。たとえば、データサーバ330は、診断パラメータ値が第二のしきい値WNを越えていたら、診断結果をWNとし、診断パラメータ値が第一のしきい値CTを越えていたら、診断結果をCTとする(ステップS38)。この診断結果と診断パラメータ値、測定データおよび運転条件データをデータサーバ330の記憶部に格納し、これらのデータを監視用端末340に送信する(ステップS39)。
監視用端末340は、診断結果、診断パラメータ値、測定データ、運転条件データを受信し(ステップS40)、診断結果を表示する。診断結果がWNならば「警告」と表示し、CTならば「注意」、これ以外ならば「良好」と表示する(ステップS41)。
また、診断結果がWNやCTの場合には、担当者にE−mailを送信することによって、確実に異常状態であることを知らせることができる。
風力発電装置10の運転方法が変化した場合、診断運転条件やしきい値を変更する必要が発生する。このような場合も図4のステップS1からの手続きを取れば、診断運転条件を変更して、しきい値を新たに設定できる。なお、しきい値は監視用端末340から担当者によって変更が可能である。
なお、図6のステップS40において、監視用端末340が診断結果と共に診断パラメータ値、測定データを受信するので、監視用端末340は、専門家に対して評価・解析できるような最新かつ最適な測定データ等を容易に提供でき、また、この測定データ等とこれに関連するデータをモニタ(図示せず)上に同時表示可能にさせる環境を提供できる。
よって、専門家はそのモニタからの画像をもとに詳細な診断が必要か否かを容易に判断できる。
(監視用端末のモニタに表示される測定結果)
図7は、監視用端末340のモニタに表示される診断パラメータの値の経時的な変化を示す図である。図7を参照して、縦軸に実効値が示され、横軸に過去60日間の月日が示されている。また、波形W1は、診断パラメータの一例の経時的な変化を示し、実線L1,L2は、それぞれ機器の状態が第1の状態(上述した「注意」状態)、第2の状態(上述した「警告」状態)であるしきい値を示し、波形W1と合わせて表示されている。
たとえば、監視用端末340の表示部(図示せず)に、このような経時的に診断パラメータの値を表示させることにより、専門家は、9月20日付近から実効値が増加し、9月30日前には対応する機器の実効値が「注意」状態を超えていることが把握でき、この機器に対してさらなる詳細診断が必要であると判断できる。
なお、これらのしきい値を超えないにしても、最新の診断パラメータの値が上昇傾向にあるとか、上昇傾向にあるが、しきい値までには余裕があるなどの、先を見通した予測が可能である。
図8は、監視用端末340のモニタに表示されるある運転条件下での周波数スペクトルを示す図である。
図8の波形W2は、最新の測定データを示し、一方、波形W3は、任意の日時(過去)の正常データ周波数スペクトルを示す。なお、波形W2,W3が測定されたときの運転条件は同一である。波形W2で示される機器の状況を正確に把握するために、監視用端末340は上に波形W2と合わせて、比較として波形W3を同時に表示する。専門家が、波形W2と波形W3とを比較することにより、監視対象の機器の状態が正常状態に近いのか、異常状態に近いのかが簡易に把握でき、測定データの評価を短時間に行うことが可能である。
図9は、監視用端末340のモニタに表示される測定データの振動エンベロープスペクトルを示す図である。図9を参照して周波数領域A1〜A5(斜線部)は、第1次〜第5次までの欠陥周波数(外輪欠陥周波数)に5パーセントの許容範囲を含んだ領域を示し、波形W4と同時に表示されている。
このような許容範囲を設けた理由は、回転速度の測定時と振動の測定時がずれたり、振動測定の初めと終わりで回転速度が変化したりすると、測定された周波数スペクトルと予め算出される欠陥周波数が異なった場合でも、風力発電装置10の各機器の状態の異常検出を可能にするためである。
このように予め算出された欠陥周波数に許容範囲を含ませることで、風力発電装置10の各機器の異常検出(欠陥検出)が容易となる。特に、風車の場合は回転速度が変化するため、この許容範囲を設定する際には回転速度の変化に応じて設けることが好ましい。
なお、上述した欠陥周波数には、たとえば外輪が欠陥しているときに発生する周波数(外輪欠陥周波数)、内輪が欠陥しているときに発生する周波数(内輪欠陥周波数)、転動体が欠陥しているときに発生する周波数(転動体欠陥周波数)があるが、これらについては、下記の式(3)〜式(5)によって予め算出できる。
外輪欠陥周波数:Fo=(Fr/2)×(1−(d/D)×cosα)×z…(3)
内輪欠陥周波数:Fi=(Fr/2)×(1+(d/D)×cosα)×z…(4)
転動体欠陥周波数:Fb=(Fr/2)×(D/d)(1−(d/D)2×cos2α)…(5)
ここで、「Fr」は回転周波数(Hz)、「d」は転動体の直径(mm)、「D」はピッチ円直径(mm)、「α」は接触角度、「z」は転動体数を示す。また、第n次(nは自然数)の欠陥周波数は、それぞれn×Fo,n×Fi,n×Fbを計算することで求めることができる。
[実施の形態2]
上述した実施の形態1の状態監視システムでは、たとえば、風力発電装置10の発電機の出力を測定するために発電機の出力電流を測定する場合もある。このような電流を測定するセンサとして、被測定電線を切断しないで測定導体を挟みこむだけで電線を流れる電流を測定できるクランプ型の電流センサが利用されてきた。
一方、センサにはこのケーブル配線を不要とする無線通信機能を備えたものがある。たとえば、特開2008−171403号公報に記載されている発明は、信号ケーブル等の配線簡略化を可能とした無線出力センサ、近接センサ、加工装置、および制御システムを提供することを目的としている。
具体的には、特開2008−171403号公報に記載されている発明の無線出力センサは、検出対象を検出するセンサ部と、上記センサ部の検出に係るセンサデータを無線で送信処理をする無線送信部と、上記無線送信部の処理に係るセンサデータを送信する送信アンテナと、上記センサ部と無線送信部それぞれの電源となる電池を搭載する電池搭載部とを備えたことを特徴とするものである。
上記特開2008−171403号公報に記載されている発明のセンサと無線送信部の電源として電池、太陽光による発電、振動による発電のいずれかを使用している。
しかしながら、上記特開2008−171403号公報に記載されている発明においては、電池の交換が必要なこと、太陽光による充電や、振動による充電が満たされる特別な条件のもとでしか使用できないという問題がある。
したがって、このような問題を解決するために、本発明の一実施例の目的は、被測定電線の周囲に誘起する磁界から電流を取り出して無線通信の電源として利用し、無線通信で測定値(発電機の電流値)を送信する無線送信機能付き電流センサを提供することである。
図10は、無線送信側にある無線送信機能付きセンサユニット(無線センサモジュール)301の構成を示すブロック図である。図10を参照して、このセンサユニット301は、発電機の出力電流を測定する電流検出部(電流センサ)300と、抵抗302と、入力部304と、電流検出部300によって測定された測定値を無線送信するための無線送信部500と、アンテナ400とを含む。たとえば、このセンサユニット301の一例として、無線送信機能付きクランプ型電流センサを挙げることができる。
無線送信部500は、電流検出部(電流センサ)300のアナログ出力信号をデジタル信号に変換するA/D変換部502と、デジタル信号を制御するCPU(制御部)504と、無線通信用に高周波信号を発生させる無線送信回路部506とを含み、アンテナ400を介して、この高周波信号を受信側(たとえば図1のデータサーバ330)に測定値(測定データ)を送信する。また、無線送信部500は、内部の構成回路(たとえば、上述したA/D変換部502等)に電源を蓄電する蓄電部510をさらに含む。電流検出部300で検出した被測定電線(たとえば発電機の出力電流)の交流電流成分により生じる磁界から電流を取り出し、この蓄電部510はこの電流を蓄電し、電源として利用する。なお、電流検出部300を電流検出の目的として利用せず、この蓄電部510に電流を蓄電させることだけに用い、風力発電装置10の状態を診断するために別のセンサ(たとえば振動センサ)を用いることもできる。
また電流測定は、変流器方式のクランプ型のセンサユニット301の出力端子から出力される電流を、抵抗302を用いて、電圧に変換して入力する。抵抗値から決まる変流器方式の電流センサの電流対電圧の関係から電流値に変換する。
なお、ここでは、無線送信部500の電源として、蓄電部510を設けていると説明したが、これに限らずセンサユニット301全体の電源として用いてもよい。
また、アンテナ400は、送信されたまたは受信された電波の放射方向と放射強度との関係について無指向性を有するものであっても良いし、指向性を有するであっても良い。
図11は、無線受信側にある受信用機器(無線センサモジュール)601の構成の一例を示すブロック図である。図11を参照して、受信用機器601(たとえば図2のモニタ装置80)は、電波を受信するためのアンテナ602と、アンテナ602を介して受信した信号を変換する無線受信部700と、変換された信号(測定データ)を出力する出力部604と、この測定データを収集・保存するデータ収集部606と、無線受信部700に電源を供給するDC電源608とを含む。なお、DC電源608は、無線受信部700の電源として説明したが、これに限らず、受信用機器全体の電源として用いてもよい。
無線受信部700は、受信した信号を復調する無線受信回路部702と、無線受信回路部702を制御するCPU(制御部)704とを含む。
測定データを送受信する無線通信の方式については、電波法による無線局の免許を受けることなく利用できる特定小電力無線を利用することもできる。この方式を設けることで、費用の低減を図ることができる。
最後に、図等を用いて、実施の形態1,2について総括する。
実施の形態1は、図1、図2の示すように、風力発電装置10に設けられた機器40〜60の異常を診断する状態監視システムであって、状態監視システムは、機器に設けられるセンサを含むモニタ装置80と監視側制御装置(データサーバ)330と監視用端末340から構成され、診断前の第1の期間(学習期間)にモニタ装置80が測定したデータを監視側制御装置に送信し、監視側制御装置は、送信されたデータ(しきい値生成用データ)に基づきしきい値を生成後、監視側制御装置は、第1の期間経過後の第2の期間(運用期間)に、モニタ装置80によって収集されたデータとデータに対応するしきい値とに基づいて機器が異常か否かを診断し、診断結果は監視用端末340に表示される。
好ましくは、しきい値設定用データは、風力発電装置10の運転条件ごとに計測され、しきい値は、運転条件ごとに決定され、運転条件は、風速、主軸の回転速度、発電機軸の回転速度、発電量、発電機軸のトルクを示す物理量の少なくともいずれか1つによって規定される。
好ましくは、測定データは、機器40〜60の振動、機器40〜60から発生するアコーステックエミッション、機器40〜60の温度、機器40〜60の動作音のいずれか1つに関するデータを含む。
好ましくは、機器40〜60の状態を示す診断パラメータに変換され、診断パラメータは、実効値、ピーク値、平均値、クレストファクター、エンベロープ処理後の実効値、エンベロープ処理後のピーク値のいずれか1つを含む。
好ましくは、モニタ装置80は、インターネット320と接続可能な送信部を含み、送信部は、しきい値設定用データを送信し、データサーバ330は、しきい値設定用データのうちから統計的手法を用いて抽出した抽出データに基づき、しきい値を生成する。
好ましくは、機器40〜60は複数台あり、状態監視システムは、モニタ装置80を制御する監視用端末340をさらに備え、監視用端末340は、診断の結果を表示するモニタを含み、モニタは、第2の期間において、監視側制御装置330により異常と診断された機器と、その機器の異常に関する情報とについて表示する。
さらに好ましくは、モニタは、同一運転条件に対応する測定データを経時的に表示する。
また、さらに好ましくは、しきい値設定用データは、風力発電装置10の運転条件ごとに計測され、しきい値は、運転条件ごとに決定され、モニタは、データのうち最新のデータの周波数スペクトルと、測定データの運転条件と同一であってデータサーバ330に格納され、現在までしきい値を用いて正常と判断されたデータの振動スペクトルとを同時表示する。
また、さらに好ましくは、しきい値設定用データは、風力発電装置10の運転条件ごとに計測され、しきい値は、運転条件ごとに決定され、モニタは、データのうち最新のデータのエンベロープ処理後の周波数スペクトルと、データの運転条件と同一であってデータサーバ330に格納され、現在までしきい値を用いて正常と判断されたデータのエンベロープ処理後の周波数スペクトルとを同時表示する。
また、さらに好ましくは、モニタは、データのエンベロープ処理後の周波数スペクトルと、予め算出された内輪欠陥周波数、外輪欠陥周波数および転動体欠陥周波数とを同時表示する。
また、さらに好ましくは、モニタは、データの周波数スペクトルと、アンバランスおよびミスアライメントに関連した回転周波数および歯車のかみ合い周波数とを表示する。
また、さらに好ましくは、モニタは、データのエンベロープ処理後の周波数スペクトルと、歯車のかみ合い周波数とを表示する。
好ましくは、状態監視システムは、モニタ装置80を制御する監視用端末340をさらに備え、監視用端末340から監視側制御装置330が診断に用いるしきい値を改定できる。
次に、実施の形態2は、図10、図11に示すように、風力発電装置10の状態を監視するセンサユニット301であって、風力発電装置10に設けられた機器の出力電流の交流電流成分によって生じる磁界から無線通信に用いる電流を取り出す電流検出部300と、センサユニット301によって監視した風力発電装置10の状態を無線送信するための無線送信部500とを備え、無線送信部500は、無線送信部500の電源として使用するために、電流検出部300によって取り出された電流を蓄電する蓄電部510を含む。
好ましくは、無線送信部500は、風力発電装置10の状態を示すアナログ信号をデジタル変換するA/D変換部502と、A/D変換部502の出力を無線送信のために処理する処理部504と、処理部504によって処理された風力発電装置10の状態を示すデジタル信号を送信するための無線送信回路部506とを含む。
さらに好ましくは、電流検出部300は、風力発電装置10に設けられた発電機の出力電流から無線送信部500に用いる電流を取り出す。
また、さらに好ましくは、無線送信回路部506は、特定小電力無線を用いてデジタル信号を送信する。
好ましくは、センサユニット301は、風力発電装置10の状態を電波として放射するアンテナ400をさらに備え、アンテナ400は、電波の放射方向と放射強度との関係について無指向性を有する。
好ましくは、センサユニット301は、風力発電装置10の状態を電波として放射するアンテナ400をさらに備え、アンテナ400は、電波の放射方向と放射強度との関係について指向性を有する。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
10 風力発電装置、20 主軸、30 ブレード、40 増速機、50 発電機、60 主軸受、70A〜70H センサ、80 モニタ装置、90 ナセル、100 タワー、300 電流検出部、301 センサユニット、302 抵抗、304 入力部、320 インターネット、330 データサーバ、330 監視側制御装置、340 監視用端末、400,602 アンテナ、500 無線送信部、502 A/D変換部、504 処理部、506 無線送信回路部、510 蓄電部、601 受信用機器、604 出力部、606 データ収集部、608 電源、700 無線受信部、702 無線受信回路部。

Claims (10)

  1. 風力発電装置に設けられた機器の異常を診断する状態監視システムであって、
    前記機器に設けられるセンサを含むモニタ装置と、
    前記モニタ装置が前記機器の異常を診断するために使用するしきい値を設定し、前記しきい値に基づいて前記機器の異常を診断する監視側制御装置と、
    前記機器の状態を監視する監視用端末装置とを備え、
    前記モニタ装置は、前記診断前の第1の期間に計測したしきい値設定用データを前記監視側制御装置へ送信し、
    前記監視側制御装置は、前記しきい値設定用データに基づき、前記しきい値を生成し、
    前記モニタ装置は、前記第1の期間経過後の第2の期間に、測定したデータを前記監視側制御装置に送信し、
    前記監視側制御装置は、前記データと前記データに対応する前記しきい値とに基づいて前記機器が異常か否かを診断し、
    前記監視用端末装置に診断の結果を送信する、状態監視システム。
  2. 前記しきい値設定用データは、前記風力発電装置の運転条件ごとに計測され、
    前記しきい値は、前記運転条件ごとに決定され、
    前記運転条件は、風速、主軸の回転速度、発電機軸の回転速度、発電量、発電機軸のトルクを示す物理量の少なくともいずれか1つによって規定される、請求項1に記載の状態監視システム。
  3. 前記データは、前記機器の振動、前記機器から発生するアコーステックエミッション、前記機器の温度、前記機器の動作音のいずれか1つに関するデータを含む、請求項1に記載の状態監視システム。
  4. 前記データは、前記機器の状態を示す診断パラメータに変換され、
    前記診断パラメータは、実効値、ピーク値、平均値、クレストファクター、エンベロープ処理後の実効値、エンベロープ処理後のピーク値のいずれか1つを含む、請求項1に記載の状態監視システム。
  5. 前記モニタ装置は、
    インターネットと接続可能な送信部を含み、
    前記送信部は、前記しきい値設定用データを送信し、
    前記監視側制御装置は、
    前記しきい値設定用データのうちから統計的手法を用いて前記しきい値を生成する、請求項1に記載の状態監視システム。
  6. 前記状態監視システムは、
    前記モニタ装置を制御する監視用端末をさらに備え、
    前記監視用端末から前記監視側制御装置が診断に用いるしきい値を改定できる、請求項1に記載の状態監視システム。
  7. 前記機器は複数であり、
    前記状態監視システムは、
    前記モニタ装置を制御する監視用端末をさらに備え、
    前記監視用端末は、
    前記診断の結果を表示する表示部を含み、
    前記表示部は、
    前記第2の期間において、前記機器のうち前記監視側制御装置により異常と診断された機器と、前記機器の異常に関する情報とについて表示する、請求項1に記載の状態監視システム。
  8. 前記表示部は、同一運転条件に対応する前記データを経時的に表示する、請求項7に記載の状態監視システム。
  9. 前記しきい値設定用データは、前記風力発電装置の運転条件ごとに計測され、
    前記しきい値は、前記運転条件ごとに決定され、
    前記表示部は、
    前記データのうち最新のデータの周波数スペクトルと、前記データの前記運転条件と同一であって前記監視側制御装置に格納され、現在まで前記しきい値を用いて正常と判断されたデータの周波数スペクトルとを同時表示する、請求項7に記載の状態監視システム。
  10. 前記しきい値設定用データは、前記風力発電装置の運転条件ごとに計測され、
    前記しきい値は、前記運転条件ごとに決定され、
    前記表示部は、
    前記データのうち最新のデータのエンベロープ処理後の周波数スペクトルと、前記データの前記運転条件と同一であって前記監視側制御装置に格納され、現在まで前記しきい値を用いて正常と判断されたデータのエンベロープ処理後の周波数スペクトルとを同時表示する、請求項7に記載の状態監視システム。
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Cited By (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101420846B1 (ko) * 2014-02-13 2014-07-18 한국기계연구원 액티브 빈을 이용한 풍력 발전기 고장 진단 방법
CN104019917A (zh) * 2014-05-15 2014-09-03 哈尔滨工业大学 一种风电机组齿轮箱远程监测装置
JP2015172342A (ja) * 2014-03-11 2015-10-01 Ntn株式会社 状態監視システムおよび状態監視方法
JP2016008536A (ja) * 2014-06-24 2016-01-18 Ntn株式会社 状態監視システム及びそれを備えた風力発電システム
JP2016008538A (ja) * 2014-06-24 2016-01-18 Ntn株式会社 状態監視システムおよびそれを用いた風力発電システム
JP2016031047A (ja) * 2014-07-29 2016-03-07 Ntn株式会社 状態監視システム及びそれを備えた風力発電システム
JP2016031046A (ja) * 2014-07-29 2016-03-07 Ntn株式会社 状態監視システム及びそれを備えた風力発電システム
WO2016063672A1 (ja) * 2014-10-23 2016-04-28 Ntn株式会社 風力発電装置の異常監視装置
JP2017025750A (ja) * 2015-07-21 2017-02-02 Ntn株式会社 風力発電装置の状態監視装置
JP2017122635A (ja) * 2016-01-07 2017-07-13 Jfeプラントエンジ株式会社 風力発電設備の異常診断装置
KR101764540B1 (ko) * 2016-06-21 2017-08-02 두산중공업 주식회사 풍력발전기 진동 상태감시 및 진단 시스템
JP2017166391A (ja) * 2016-03-15 2017-09-21 Jfeプラントエンジ株式会社 風力発電設備の異常診断装置
EP3176427A4 (en) * 2014-07-29 2018-03-14 NTN Corporation State monitoring system and wind power generation system provided with same
JP2018152662A (ja) * 2017-03-10 2018-09-27 Tis株式会社 通信装置、監視方法及びプログラム
WO2018190216A1 (ja) 2017-04-13 2018-10-18 Ntn株式会社 状態監視装置、状態監視システムおよび状態監視方法
KR101977861B1 (ko) * 2018-11-23 2019-05-13 광주과학기술원 전동기의 고장 판단 방법
US10400755B2 (en) 2014-03-25 2019-09-03 Ntn Corporation State monitoring system
WO2019230191A1 (ja) 2018-05-31 2019-12-05 株式会社日立製作所 風力発電システム
JP2019212195A (ja) * 2018-06-08 2019-12-12 Ntn株式会社 状態監視システム
US10519935B2 (en) 2014-06-24 2019-12-31 Ntn Corporation Condition monitoring system and wind power generation system using the same
JP2020016634A (ja) * 2018-07-13 2020-01-30 Ntn株式会社 状態監視装置および状態監視システム
JP2020133616A (ja) * 2019-02-14 2020-08-31 三菱重工業株式会社 稼働状態評価方法、及び、稼働状態評価装置
JP2020141340A (ja) * 2019-02-28 2020-09-03 キヤノン株式会社 診断装置、診断システム、診断方法
JP2020153836A (ja) * 2019-03-20 2020-09-24 Ntn株式会社 状態監視システムおよび状態監視方法
WO2020195691A1 (ja) 2019-03-28 2020-10-01 Ntn株式会社 状態監視システム
WO2020203082A1 (ja) 2019-04-01 2020-10-08 Ntn株式会社 状態監視システム及びそれを備える風力発電システム
US11047768B2 (en) 2016-02-23 2021-06-29 Ntn Corporation Abnormality diagnosis device and abnormality diagnosis method
WO2022054483A1 (ja) * 2020-09-11 2022-03-17 不動技研工業株式会社 風力発電装置の異常判定方法、風力発電装置の異常判定システムおよび風力発電装置の異常判定プログラム
WO2022071189A1 (ja) 2020-09-30 2022-04-07 Ntn株式会社 状態監視装置および状態監視方法
US11441940B2 (en) 2017-04-13 2022-09-13 Ntn Corporation Condition monitoring apparatus, condition monitoring system, and condition monitoring method
CN116428130A (zh) * 2023-06-13 2023-07-14 安徽容知日新科技股份有限公司 风机变桨系统监测方法、监测设备及存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002217814A (ja) * 2001-01-15 2002-08-02 Toshiba Eng Co Ltd 無線通信システム
JP2002349415A (ja) * 2001-05-25 2002-12-04 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 風力発電装置の監視システム
JP2006105956A (ja) * 2004-09-13 2006-04-20 Nsk Ltd 異常診断装置
JP2009075081A (ja) * 2007-07-27 2009-04-09 General Electric Co <Ge> 一過性の異常の検出方法
JP2009243428A (ja) * 2008-03-31 2009-10-22 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 風車の監視装置及び方法並びにプログラム
JP2010281279A (ja) * 2009-06-05 2010-12-16 Shimizu Corp 風力発電風車ブレードの異常判定方法、異常判定装置、及び、異常判定プログラム
JP2011190762A (ja) * 2010-03-16 2011-09-29 Ntn Corp 風力発電所の監視システム
JP2011202626A (ja) * 2010-03-26 2011-10-13 Ntn Corp ブレード用軸受の異常検出装置および異常検出方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002217814A (ja) * 2001-01-15 2002-08-02 Toshiba Eng Co Ltd 無線通信システム
JP2002349415A (ja) * 2001-05-25 2002-12-04 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 風力発電装置の監視システム
JP2006105956A (ja) * 2004-09-13 2006-04-20 Nsk Ltd 異常診断装置
JP2009075081A (ja) * 2007-07-27 2009-04-09 General Electric Co <Ge> 一過性の異常の検出方法
JP2009243428A (ja) * 2008-03-31 2009-10-22 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 風車の監視装置及び方法並びにプログラム
JP2010281279A (ja) * 2009-06-05 2010-12-16 Shimizu Corp 風力発電風車ブレードの異常判定方法、異常判定装置、及び、異常判定プログラム
JP2011190762A (ja) * 2010-03-16 2011-09-29 Ntn Corp 風力発電所の監視システム
JP2011202626A (ja) * 2010-03-26 2011-10-13 Ntn Corp ブレード用軸受の異常検出装置および異常検出方法

Cited By (50)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101420846B1 (ko) * 2014-02-13 2014-07-18 한국기계연구원 액티브 빈을 이용한 풍력 발전기 고장 진단 방법
JP2015172342A (ja) * 2014-03-11 2015-10-01 Ntn株式会社 状態監視システムおよび状態監視方法
US10400755B2 (en) 2014-03-25 2019-09-03 Ntn Corporation State monitoring system
CN104019917A (zh) * 2014-05-15 2014-09-03 哈尔滨工业大学 一种风电机组齿轮箱远程监测装置
US10519935B2 (en) 2014-06-24 2019-12-31 Ntn Corporation Condition monitoring system and wind power generation system using the same
JP2016008536A (ja) * 2014-06-24 2016-01-18 Ntn株式会社 状態監視システム及びそれを備えた風力発電システム
JP2016008538A (ja) * 2014-06-24 2016-01-18 Ntn株式会社 状態監視システムおよびそれを用いた風力発電システム
JP2016031047A (ja) * 2014-07-29 2016-03-07 Ntn株式会社 状態監視システム及びそれを備えた風力発電システム
JP2016031046A (ja) * 2014-07-29 2016-03-07 Ntn株式会社 状態監視システム及びそれを備えた風力発電システム
US10047726B2 (en) 2014-07-29 2018-08-14 Ntn Corporation Condition monitoring system and wind power generation system comprising the same
EP3176427A4 (en) * 2014-07-29 2018-03-14 NTN Corporation State monitoring system and wind power generation system provided with same
JP2016084714A (ja) * 2014-10-23 2016-05-19 Ntn株式会社 風力発電装置の異常監視装置
WO2016063672A1 (ja) * 2014-10-23 2016-04-28 Ntn株式会社 風力発電装置の異常監視装置
US10590915B2 (en) 2015-07-21 2020-03-17 Ntn Corporation Condition monitoring system for wind turbine
JP2017025750A (ja) * 2015-07-21 2017-02-02 Ntn株式会社 風力発電装置の状態監視装置
JP2017122635A (ja) * 2016-01-07 2017-07-13 Jfeプラントエンジ株式会社 風力発電設備の異常診断装置
US11047768B2 (en) 2016-02-23 2021-06-29 Ntn Corporation Abnormality diagnosis device and abnormality diagnosis method
JP2017166391A (ja) * 2016-03-15 2017-09-21 Jfeプラントエンジ株式会社 風力発電設備の異常診断装置
WO2017222288A1 (ko) * 2016-06-21 2017-12-28 두산중공업 주식회사 풍력발전기 진동 상태감시 및 진단 시스템
EP3260836A1 (en) * 2016-06-21 2017-12-27 Doosan Heavy Industries & Construction Co., Ltd. Vibration monitoring and diagnosing system for wind power generator
US10570887B2 (en) 2016-06-21 2020-02-25 DOOSAN Heavy Industries Construction Co., LTD Vibration monitoring and diagnosing system for wind power generator
KR101764540B1 (ko) * 2016-06-21 2017-08-02 두산중공업 주식회사 풍력발전기 진동 상태감시 및 진단 시스템
JP2018152662A (ja) * 2017-03-10 2018-09-27 Tis株式会社 通信装置、監視方法及びプログラム
EP4245992A2 (en) 2017-04-13 2023-09-20 NTN Corporation State monitoring device, state monitoring system, and state monitoring method
WO2018190216A1 (ja) 2017-04-13 2018-10-18 Ntn株式会社 状態監視装置、状態監視システムおよび状態監視方法
EP4234927A2 (en) 2017-04-13 2023-08-30 NTN Corporation State monitoring device, state monitoring system, and state monitoring method
US11441940B2 (en) 2017-04-13 2022-09-13 Ntn Corporation Condition monitoring apparatus, condition monitoring system, and condition monitoring method
WO2019230191A1 (ja) 2018-05-31 2019-12-05 株式会社日立製作所 風力発電システム
JP2019210811A (ja) * 2018-05-31 2019-12-12 株式会社日立製作所 風力発電システム
JP2019212195A (ja) * 2018-06-08 2019-12-12 Ntn株式会社 状態監視システム
JP7113668B2 (ja) 2018-06-08 2022-08-05 Ntn株式会社 状態監視システム
JP7164468B2 (ja) 2018-07-13 2022-11-01 Ntn株式会社 状態監視装置および状態監視システム
JP2020016634A (ja) * 2018-07-13 2020-01-30 Ntn株式会社 状態監視装置および状態監視システム
KR101977861B1 (ko) * 2018-11-23 2019-05-13 광주과학기술원 전동기의 고장 판단 방법
JP7288794B2 (ja) 2019-02-14 2023-06-08 三菱重工業株式会社 稼働状態評価方法、及び、稼働状態評価装置
JP2020133616A (ja) * 2019-02-14 2020-08-31 三菱重工業株式会社 稼働状態評価方法、及び、稼働状態評価装置
JP2020141340A (ja) * 2019-02-28 2020-09-03 キヤノン株式会社 診断装置、診断システム、診断方法
JP7475813B2 (ja) 2019-02-28 2024-04-30 キヤノン株式会社 情報処理システム、生産システム、物品の製造方法、情報処理方法、情報処理装置、プログラム、記録媒体
JP2020153836A (ja) * 2019-03-20 2020-09-24 Ntn株式会社 状態監視システムおよび状態監視方法
JP7211861B2 (ja) 2019-03-20 2023-01-24 Ntn株式会社 状態監視システムおよび状態監視方法
US11939955B2 (en) 2019-03-28 2024-03-26 Ntn Corporation Condition monitoring system
WO2020195691A1 (ja) 2019-03-28 2020-10-01 Ntn株式会社 状態監視システム
WO2020203082A1 (ja) 2019-04-01 2020-10-08 Ntn株式会社 状態監視システム及びそれを備える風力発電システム
JP2022047315A (ja) * 2020-09-11 2022-03-24 学校法人長崎総合科学大学 風力発電装置の異常判定方法、風力発電装置の異常判定システムおよび風力発電装置の異常判定プログラム
JP7057955B2 (ja) 2020-09-11 2022-04-21 学校法人長崎総合科学大学 風力発電装置の異常判定方法、風力発電装置の異常判定システムおよび風力発電装置の異常判定プログラム
WO2022054483A1 (ja) * 2020-09-11 2022-03-17 不動技研工業株式会社 風力発電装置の異常判定方法、風力発電装置の異常判定システムおよび風力発電装置の異常判定プログラム
WO2022071189A1 (ja) 2020-09-30 2022-04-07 Ntn株式会社 状態監視装置および状態監視方法
JP7471983B2 (ja) 2020-09-30 2024-04-22 Ntn株式会社 状態監視装置および状態監視方法
CN116428130A (zh) * 2023-06-13 2023-07-14 安徽容知日新科技股份有限公司 风机变桨系统监测方法、监测设备及存储介质
CN116428130B (zh) * 2023-06-13 2023-09-08 安徽容知日新科技股份有限公司 风机变桨系统监测方法、监测设备及存储介质

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