JP2015527586A - 機械システムの変化を検出し、前記機械システムに関連する制限値を、機械システムの現在の条件を反映するように適合させるためのモニタリングシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

動作中の機械装置をモニターし、モニターされている機械装置の特徴的な挙動に関するデータを取得し、データを処理して、メンテナンス始動事象又は故障モード事象を示す、正常動作条件からの有意の偏移が起こっているときを決定し示すためのシステム及び方法が提供される。方法は、観測される正常動作中にデータを取得することによって関心の機械について正常動作条件がどんなものかを学習し、その後、取得されたデータに基づいて検出閾値を計算することを含む。最後に、動作中の、関心の機械装置のリアルタイムモニタリングが使用され、正常動作挙動に関連するパラメータを超える挙動の前もって規定された数の発生が起こるとアラームがトリガーされる。【選択図】図４

Description

本発明は、一般に動作中に機械装置又は他の機械デバイスをモニターするためのシステム及び方法に関し、より詳細には、切迫したメンテナンス及び故障状況を含む考えられる動作問題を検出するため、動作中に機械装置又は他の機械デバイスをモニターするためのシステム及び方法に関する。

機械デバイス、特に、回転機械装置を組込む機械デバイスは、通常、回転機械装置の動作速度及び条件に従って変動する周波数及び／又は大きさを有する、振動等の特徴的な動きを動作中に示す。動作中の機械の振動スペクトルの動作ステータスは、通常、例えば変換器を使用することによってモニターされて、機械の満足のいく定常状態動作を確認し、また、機械がいつメンテナンスを必要とするか又は故障事象が切迫しているかどうかを特定する。発電のために使用される風力タービン等の機械は、１００を超える異なる振動特性を有する場合があり、それらの振動特性の変動は、承認基準を超える摩耗又は切迫した故障を示す、正常な動作条件からの偏移を示し得る。

しかし、同一の機械でも、定常状態正常動作と故障モードに関して示差的で特徴的な「シグネチャ(signature)」を有する可能性がある。しばしば、機械についての正常な動作条件に関連する特徴的な動きに対応する典型的な数値に関してほとんど知られていない。こうした状況で、メンテナンスが必要とされるとき、又は、故障モードが起こっているとき等、アラーム事象を規定し、その後、検出するため、機械動作パラメータについて有効数値を確立しようと試みるとき、難題が生じる可能性がある。

動作中の機械装置のためにモニタリングシステムを実装するとき、ランダムな外れ値事象を特定及び／又は無視するのに十分に感応的でかつ識別力があるモニタリング及びアラームシステムであって、正常動作値からの偏移によって、メンテナンス又は故障モード動作を示すものとして普通なら定量化することになる、モニタリング及びアラームシステムをセットアップすることが望ましいであろう。同時に、動作中の機械装置のためにモニタリングシステムを実装するとき、過剰な偽アラーム事象を回避するのに十分に信頼性がありかつ頑健であるモニタリング及びアラームシステムをセットアップすることが望ましいであろう。

先の所望の結果を得ようとすると、難題は、通常、動作中の機械装置を検出しモニター
するために使用される物理的機器に関してではなく、動作中の機械装置のモニタリングの結果として取得されるデータを適切に処理し解釈することにある。アラーム事象について必要とされる正常動作パラメータからの検出偏移があまりに低く設定される場合、偽アラームについてのリスクが増加する。アラーム事象について必要とされる正常動作パラメータからの検出偏移があまりに高く設定される場合、問題の機械装置に対する損傷の可能性をもたらす、アラームの遅延及び欠落についてのリスクが増加する。

アラーム事象を誤り又は欠落させること防ぎながら、機械について動作条件の変化を検出するためのシステム及び方法を提供することが望ましいであろう。

欧州特許出願公開第２，２１３，９９８号公報

或る態様では、機械システムの変化を、機械システムの動作中に検出するときに使用するためのシステムが提供される。システムは、プロセッサと、前記プロセッサに結合された制御システムとを含む。制御システムは、所定の時間間隔にわたって正常動作中の機械システムの物理的特性に関連するパラメータについて少なくとも１つのベースライン値を確定するように構成される。制御システムは、パラメータについての少なくとも１つのベースライン値に基づいて機械システムの物理的特性に関連する第１の制限値を計算するように更に構成される。制御システムは、機械システムをモニターし、予め規定された連続する時間間隔で物理的特性に関連するパラメータを周期的に計算するように更に構成される。制御システムは、システムの動作中に機械システムの変化を検出するため、予め規定された連続する間隔中に、計算されたパラメータを計算された第１の制限値と比較するように構成される。

別の態様では、機械システムの変化を、機械システムの動作中に検出するための方法が提供される。方法は、所定の時間間隔にわたって正常動作中の機械システムの物理的特性に関連するパラメータについて少なくとも１つのベースライン値を確定することを含む。方法は、パラメータについての少なくとも１つのベースライン値に基づいて機械システムの物理的特性に関連する第１の制限値を計算することを更に含む。方法は、機械システムをモニターし、予め規定された連続する時間間隔で物理的特性に関連するパラメータを周期的に計算することを更に含む。方法は、システムの動作中に機械システムの変化を検出するため、予め規定された連続する間隔中に、計算されたパラメータを計算された第１の制限値と比較することを含む。

周波数分析を使用して変化を検出するために使用され得る例示的な測定システムの略図である。 周波数分析を使用する頑健な変化検出を実装するための方法の例示的な実施形態を実装するためのフェーズを全体的に示すフローチャートである。 周波数分析を使用して機械装置の変化を検出するための例示的な方法の開始フェーズを示す詳細フローチャートである。 周波数分析を使用して機械装置の変化を検出するための例示的な方法の中間フェーズを示す詳細フローチャートである。 周波数分析を使用して機械装置の変化を検出するための例示的な方法の終了フェーズを示す詳細フローチャートである。 システム学習フェーズ及びアラームレベル事象を特定する、所定の期間にわたる関心の装置のシミュレートされた観測される挙動の例示的なプロットである。

本発明の種々の例示的な実施形態の特定の特徴を、他の図面にではなく、幾つかの図面に示すことができるが、これは、便宜のためであるに過ぎない。本発明の原理によれば、図面の任意の特徴は、任意の他の図面の任意の特徴と組合せて参照及び／又は請求され得る。

本明細書に述べるシステム及び方法の技術的効果は、（ａ）所定の時間間隔にわたって正常動作中の機械システムの物理的特性に関連するパラメータについて少なくとも１つのベースライン値を確定すること、（ｂ）パラメータについての少なくとも１つのベースライン値に基づいて機械システムの物理的特性に関連する第１の制限値を計算すること、（ｃ）機械システムをモニターし、予め規定された連続する時間間隔で物理的特性に関連するパラメータを周期的に計算すること、（ｄ）システムの動作中に機械システムの変化を検出するため、予め規定された連続する間隔中に、計算されたパラメータを計算された第１の制限値と比較すること、（ｅ）初期動作期間中に物理的特性に関連するパラメータについての値を測定すること、（ｆ）初期動作期間中に物理的特性に関連するパラメータについて測定された値を記録すること、（ｇ）初期動作期間中に物理的特性に関連するパラメータの記録された値についての第１の平均値及び第１の標準偏差値を計算すること、（ｈ）予め規定された連続する間隔の１つの間隔中に、予め規定された数より多い数の発生について、計算されたパラメータが第１の制限値を超えるときに第１のアラームを作動させること、（ｉ）第１のアラームの作動後に、機械システムの動作中にパラメータを計算し続けること、（ｊ）機械システムの物理的特性に関連する第２の制限値を計算すること、（ｋ）予め規定された連続する間隔中に、計算されたパラメータを計算された第２の制限値と比較すること、（ｌ）計算されたパラメータが第２の制限値を超えるときに第２のアラームを作動させること、及び、（ｍ）オペレータの介入を促すため、作動後に第１のアラームをラッチすることのうちの少なくとも１つを含む。

図１は、機械１０１をモニターするために使用され得る、ディスプレイ１３０を含む例示的な測定システム１００の略図である。ディスプレイ１３０は、全体的な機器制御システムに組込まれることができ、用語「機器制御システム(equipment control system)」は、デバイス又は機械装置の動作を実際に調節するシステムだけでなく、測定システム１００等のモニタリング又は測定システム等のシステムもまた含むと理解されるべきである。

例えば、測定システム１００は、回転機械のシャフト又は搭載構造並びに／又は発電用の風力タービン等の、試験される装置１０１に接続され、例えば、ディスプレイ１３０を支持し提供するディスプレイシステム１０４に同様に接続される、振動変換器等の１つ又は複数のセンサ１０２を含み得る。ディスプレイシステム１０４は、１つ又は複数のプロセッサ１０６を含むことができ、１つ又は複数のプロセッサ１０６は、接続部１０３（有線であっても、無線であっても、任意の適した媒体であり得る）を介して、センサ（複数可）１０２から送信される未処理信号（複数可）（図示せず）を受信する。例示的な実施形態では、制御パネル１０８は、ユーザが、例えばディスプレイ１３０上に示される画像１３２を選択的に構成し、センサ（複数可）１０２から送信される未処理信号（複数可）からプロセッサ（複数可）１０６がどの数値を導出するかを選択することを可能にする。ディスプレイシステム１０４は、例えば、適切にプログラムされたデスクトップ又はラップトップコンピュータであるとすることができ、デスクトップ又はラップトップコンピュータの内部プロセッサはプロセッサ（複数可）１０６として役立ち、そのキーボードは制御パネル１０８として機能し、デスクトップ又はラップトップコンピュータのスクリーンはディスプレイ１３０を表示することになる。センサ１０２（振動変換器等）は、アナログ波形の形態で振動を示すことになり、振動量の決定は、ピーク−ピーク間の距離及び／又は振幅等の波形のフィーチャ（パラメータ）の計算によって示され得る。

本明細書で使用されるとき、用語プロセッサは、当技術分野でコンピュータと呼ばれる集積回路だけに限定されるのではなく、広義に、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブルロジックコントローラ(programmable logic controller)（ＰＬＣ）、特定用途向け集積回路、及び他のプログラマブル回路を指し、これらの用語は、本明細書で交換可能に使用される。本明細書で述べる例示的な実施形態では、メモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）等のコンピュータ可読媒体及びフラッシュメモリ等のコンピュータ可読不揮発性媒体を含み得るが、それに限定されない。代替的に、フロッピー（登録商標）ディスク、コンパクトディスク−読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光磁気ディスク（ＭＯＤ）、及び／又はデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）も使用され得る。同様に、本明細書で述べる例示的な実施形態では、更なる入力チャネルは、マウス及びキーボード等のオペレータインタフェースに関連するコンピュータ周辺装置であり得るが、それに限定されない。代替的に、例えば、限定はしないが、スキャナを含み得る他のコンピュータ周辺装置もまた使用され得る。更に、例示的な実施形態では、更なる出力チャネルは、オペレータインタフェースモニターを含み得るが、それに限定されない。

測定システム１００は、装置１０１のモニタリング中に取得されるデータを処理するための方法を実装するように構成される。図２は、機械１０１の変化を検出するために使用され得る例示的な方法２００を示すフローチャートである。したがって、例示的な実施形態では、方法２００は、３つのフェーズ、すなわち、１）正常動作中に機械１０１の特性に対応する少なくとも１つのベースライン値をシステム１００がその間に確定する学習フェーズ２０２、２）学習統計量及び検出閾値の計算２０４、及び、３）本明細書で述べるように、後続の又は更新される検出閾値（複数可）の計算を含む連続モニタリング２０６を組込む。学習フェーズ２０２中、装置１０１からの振動データは、最小サンプルサイズ、例えば、六十（６０）サンプルを収集するまで或る期間にわたって収集されるが、有効統計的セットを提供する任意のサンプル量が使用され得る。本明細書で使用されるとき、用語「有効統計的セット(valid statistical set)」は、全てのデータの母集団を表し、負荷、温度、又は測定される振動特性に影響を及ぼすことになる任意の他のパラメータの変化等の動作条件の典型的な変動を含むデータの代表的なグループとして規定される。同様に、本明細書で使用されるとき、用語「サンプル(sample)」は、予め規定された期間であって、モニターされる現象のタイプに応じて、著しく短い（すなわち、ミリ秒で測定可能）か又は比較すると比較的長い（すなわち、分、時間、日等で測定可能）とすることができる、予め規定された期間にわたる収集セッション中に収集されるデータとして規定される。サンプル収集セッションは、一般に、三十（３０）分又は他の期間ごと等、予め規定された期間で起こることになる。学習フェーズ２０２は、時間、日（例えば、発電用の風力タービン等の機械装置について１０日）、週等で測定される継続期間を有し得る。したがって、波形のフィーチャ又はパラメータ（ピーク−ピーク間距離又は振幅等）についてのベースライン値のセットが収集され記録される。

学習フェーズ２０２中のデータ取得に続いて、システム１００は、装置１０１のために学習統計量及び検出閾値（又は制限値）を計算する、２０４。学習サンプルの平均及び標準偏差が計算される（図３Ａに示すステップ３０８）。検出閾値は、平均＋ｎ標準偏差を計算することによって生成され、ここで、ｎは、通常、３以上（≧３）の任意の値であり得る（図３Ａに示すステップ３１０）。学習統計量及び検出閾値の計算２０４に続いて、システム１００は、連続モニタリング２０６を始める。モニタリング中、システム１００は、データの移動窓（バッファ）を収集する。移動窓は、（移動する規定された期間中に取得されるデータに基づく数値の連続的再計算である移動平均と対照的に）予め規定された数の事象が、規定された時間窓内で起こるかどうかを判定するモニタリング機能を果たす。例示的な実施形態では、システム１００は、三十（３０）サンプルを含むデータの移動窓（バッファ）を使用するが、窓サイズは、モニターされる装置１０１の詳細に応じて、三十（３０）サンプルより多く又は少なくなるよう、システム１００のオペレータによって選択的に構成され得る。

各窓について、システム１００は、学習統計量及び検出閾値計算２０４中に計算される検出閾値を超えるサンプルの数を計算する。検出閾値を超えるサンプル（「アラームレベル事象(alarm-level event)」）の数が、所定の値、例えば二十パーセントより大きい（＞２０％）か又は窓サイズの著しく低い発生確率と同等である任意の適切に大きな割合より大きい場合、システム１００は、アラームをアクティブ化する。三十（３０）サンプル窓の場合、アラームをアクティブ化するために必要とされる検出閾値を超える数は、六（６）サンプルである。通常、風力タービン等の装置１０１の正常動作中の、３０サンプルの正常に分布するデータセットの場合、０．０４サンプルだけが、計算２０４に関して述べた三（３）標準偏差限界を超えていると予想される。真に正常な動作条件を示す機械が、窓サンプル量の二十パーセントより大きい（＞２０％）検出閾値（閾値ファクタ又は以下で述べる「ｔｈｒｅｓｈｆａｃ１」）を超えるサンプル量を示すことはありそうにないと思われる。したがって、こうした大きい数は、アラームに値する事象の発生を明確に示すと見なされることになり、したがって、アラームトリガリングが正当化される。

サンプルを取得する過程の間に、「移動窓(moving window)」は、機械１０１の正常動作の期間から、異常動作又は普通でないか又は困難な動作条件中の動作の期間に移行することが可能である。こうした事象では、取得されるデータが、その間に、歪み、したがって、信頼性がない短い動作期間が生じ得る。こうした発生は、本物のアラーム事象中にアラームが、その間、作動されない場合がある一時的期間をもたらし得る。しかし、本発明のシステム及び方法は、発生する問題が、正常機能から絶えず増加する偏移をもたらす機械装置及び機械システムと共に使用されるものとして考えられる。したがって、時間遅延が生じても、例えば、機械１０１の機能が低下し続けるため、三十（３０）サンプルの中から三つ（３）だけの外れ値事象がシステム１００によって観測される場合、三十（３０）サンプルの中からの必要な六つ（６）の外れ値が、システム１００によって十分に早急に検出されることになるため、もっともなアラームが、間に合ってトリガーされて、状況が適切に対処されることを可能にする。システム１００は、検出閾値を超える１つ又は２つのランダムな外れ値サンプルだけに基づいて偽アラームがトリガーされることを防止するため、或る遅延量に適応するように慎重に構成される。したがって、システム１００は、有利には、急な破滅的な事象に対して迅速な応答を提供することと対照的に、比較的徐々に発生するメンテナンス又はフォールト状況に対処するように構成される。

本明細書で述べるシステム及び方法は、もっともなアラーム事象が起こったとシステム１００が判定し、アラームがトリガーされると、システム１００が「ラッチされる(latched)」ように構成される。すなわち、アラームは、（それが視覚的な表示器、アナンシエータ、又は単にディスプレイ１３０の画像１３２に際立って表示されたメッセージであるかどうかに関わらず）作動されたままになり、システム１００をアラーム非作動状態にリセットするため、オペレータ介入が必要とされる。トリガリングを要求するためのアラームレベル事象の比較的高いパーセンテージの使用は、個々のランダムな外れ値事象だけでなく、幾つかの外れ値事象にも適応し、一方、依然として、実際のアラーム事象についての適度に一貫性がありかつ信頼性がある検出を実現し、同時に、偽アラームを減少又は禁止する。同様に、システム１００は、関心の装置の特徴的挙動（振動）が異なる動作モード間で幅広く変動する（すなわち、動作モード間での、振動振幅の著しい増加等の鋭い規定が存在する）とき、重い負荷下の動作時に対する比較的軽い負荷下の動作時等、装置の異なる動作モード中に取得されるデータをクラスタ化し得る。

図３Ａは、周波数分析を使用して機械装置の変化を検出するための例示的な方法の開始フェーズを示す詳細フローチャートである。上述した学習フェーズ２００は、システム１００が、通常、センサ（複数可）１０２（図１に示す）からの変換器アナログ又はデジタル化波形の形態でベースラインデータを収集する、３００、ことで始まる。データの収集３００に続いて、システム１００は、モニタリングのために使用されることになる関心の特定のフィーチャを計算し、３０２、累積（記憶）する、３０４、ことによって学習フェーズ２０２を終了する。先に述べたように、１つのこうしたフィーチャは、変換器波形上でのピーク−ピーク距離である。別のフィーチャは、波形の（絶対値で）半波又は全波振幅である場合がある。

装置／機械装置１０１の推定される通常動作中のデータの収集３００後に、システム１００は、学習統計量及び検出閾値計算フェーズ２０４に進む（図２参照）。システム１００は、アラーム作動を始動させるのに必要な検出閾値（複数可）を計算するのに必要とされるパラメータ（複数可）を計算する。例示的な実施形態では、システム１００は、上述したように、オフピーク負荷中に収集されるデータに対するピーク負荷中に収集されるデータ等、モニターされる関心の装置１０１の特定の動作モード中に或るグループのデータが収集されたかどうかに従って、収集されるデータをクラスタ化する、３０６、ように構成され得る。収集されるデータをクラスタ化又は分類するための他のパラメータは、動作速度、パワー出力、流量等を含み得る。クラスタ化３０６が使用されても、使用されなくても、システム１００は、その後、関心のフィーチャの平均（「Ｍｅａｎ１」）及び標準偏差（「標準偏差１（standard deviation 1）」又は「ｓｔｄｄｅｖ１」）を計算する、３０８。この議論のために、「平均(mean)」及び「標準偏差(standard deviation)」は、その意味を内包することを意図され、また、知られている統計的分析技法において使用されている用語に通常関連するアルゴリズムを使用して計算される。上述したように、ｍｅａｎ１及びｓｔｄｄｅｖ１は、予め規定された設定サイズ（例えば、６０サンプルであるが、別の設定サイズが、特定の用途について所望でかつ適切であるように選択され得る）にわたって計算される。システム１００は、その後、次の通りに、アラーム限界（「ａｌａｒｍｌｉｍｉｔ１」）を計算する、３１０。

ａｌａｒｍｌｉｍｉｔ１＝ｍｅａｎ１＋ｎｓｉｇｍａ１^*ｓｔｄｄｅｖ１
ここで、ｎｓｉｇｍａ１（「ｎΣ１」）は、アラームレベル事象が、そこで又はその上で、明確に起こったと推定（又は規定）される量であるように選択される標準偏差の数である。例示的な実施形態では、ｎΣ１は、オペレータ構成可能であり、ｎΣ１＝３の値は、適切なデフォルト値であると考えられるが、ｎΣ１のより大きな（又はより小さい）値が選択され得る。システム１００は、その後、ａｌａｒｍｌｉｍｉｔ１をセーブし、装置１０１の正常動作中に連続モニタリングに入る、２０６。

図３Ｂは、周波数分析を使用して機械装置の変化を検出するための例示的な方法の中間フェーズを示す詳細フローチャートである。装置／機械装置１０１の連続正常動作２０６中、システム１００は、予め規定された数のサンプル、例えば３０サンプルの移動窓を使用して、データを取得し、３１４、関心のフィーチャを計算し続けるが、より多くの又はより少ない数のサンプルが選択的に使用され得る。システム１００は、ａｌａｒｍｌｉｍｉｔ１の値を超える移動窓内のサンプルの数を連続的に計数する、３１６。ａｌａｒｍｌｉｍｉｔ１を超える計数されたサンプルの数が閾値ファクタ（「ｔｈｒｅｓｈｆａｃ１」）と窓サイズとの積より小さい場合、システム１００は、移動窓を移動させ、３１９、ステップ３１４〜３１８を繰返す。上述したように、０．２０（２０％）のデフォルト値が、ｔｈｒｅｓｈｆａｃ１について選択され得るが、システム１００は、ｔｈｒｅｓｈｆａｃ１が、オペレータによってより大きな又はより小さな値が与えられることが可能になるように構成され得る。ａｌａｒｍｌｉｍｉｔ１を超える計数されたサンプルの数がｔｈｒｅｓｈｆａｃ１と窓サイズとの積より大きい場合、システム１００は、アラーム（「ａｌａｒｍ１」）を作動させ、ラッチする、３２０。

図３Ｃは、周波数分析を使用して機械装置の変化を検出するための例示的な方法のオプションの終了フェーズを示す詳細フローチャートである。代替の例示的な実施形態では、システム１００は、複数のアラームレベルを使用するように構成され得る。例えば、ａｌａｒｍ１をトリガーした、３２０、後、装置／機械装置１０１は、異なる性能レベルで動作していると推定される。システム１００は、同じレートで、また、以前と同じ時間間隔を使用してデータを収集し続け、移動窓内の最も最近のデータセットを使用して、先に使用されたのと同じ関心のフィーチャについて、新しい平均（「ｍｅａｎ２」）及び標準偏差（「ｓｔｄｄｅｖ２」）を計算する、３２２。システム１００は、その後、次の通りに、新しいアラーム限界（「ａｌａｒｍｌｉｍｉｔ２」）を計算する、３２４。

ａｌａｒｍｌｉｍｉｔ２＝ｍｅａｎ２＋ｎｓｉｇｍａ２^*ｓｔｄｄｅｖ２
ここで、ｎｓｉｇｍａ２（「ｎΣ２」）は、高優先度（すなわち、より重大な）アラームレベル事象が、そこで又はその上で、明確に起こったと推定（又は規定）される量であるように選択される標準偏差の数である。例示的な実施形態では、ｎΣ２は、オペレータ構成可能であり、ｎΣ２＝３の値は、適切なデフォルト値であると考えられるが、ｎΣ２のより大きな（又はより小さい）値が、選択されることができ、ｎΣ１と同じ数である必要はない。システム１００は、その後、先に述べたように、ａｌａｒｍｌｉｍｉｔ２についての値をセーブし、移動窓内で累積されるデータを収集し続ける、３２８。システム１００は、各窓内でａｌａｒｍｌｉｍｉｔ２を超えるサンプルの数を計数する、３３０。ａｌａｒｍｌｉｍｉｔ２を超えるサンプルの数が新しい閾値ファクタ（「ｔｈｒｅｓｈｆａｃ２」）と窓サイズとの積より小さい場合、システム１００は、窓を増分し、３３３、述べたステップ３２８〜３３０を繰返す。ａｌａｒｍｌｉｍｉｔ２を超えるサンプルの数がｔｈｒｅｓｈｆａｃ２と窓サイズとの積より大きい場合、システム１００は、第２のアラーム（「ａｌａｒｍ２」）を作動させ、好ましくはラッチする。好ましくは、ａｌａｒｍ２は、可聴的であれ、視覚的であれ、テキスト的であれ、又はその任意の組合せであれ、ａｌａｒｍ１から容易に識別可能であり、また、ａｌａｒｍ２がａｌａｒｍ１より緊急の状況を示すため、ａｌａｒｍ１より際立った方法で提示される。同様に、肯定的で信頼性のある判定が行われることを保証するよう、ａｌａｒｍ２がより重大な状況を示すため、ｔｈｒｅｓｈｆａｃ２はｔｈｒｅｓｈｆａｃ１より大きな値を有する。例えば、ｔｈｒｅｓｈｆａｃ２は、０．５０のデフォルト値を与えられ得る（やはり、この値は、ｔｈｒｅｓｈｆａｃ１より大きい限り、より大きい又はより小さい場合があり、また、オペレータ構成可能であり得る）。システム１００は、特定の用途に対して所望されるか又は適切である場合、更なるアラームレベルを有するように構成され得る。

第１のアラーム（例えば、上述したａｌａｒｍ１）を作動させる前に検出閾値を超える、二十パーセント（２０％）のサンプルの発生を検出することをシステム１００に要求することによって、システム１００は、もっともなアラームレベルメンテナンス又は故障モード事象が起こったという高い信頼度を獲得する。高い信頼度を要求することによって、偽アラームの発生率が減少する。システム１００は、アラームがトリガーされる前に検出閾値が、その分だけ超えられなければならない量をオペレータが選択的に変更することを可能にするように構成される。検出閾値を超えるサンプルの必要とされる数を、例示的な２０％値を超えて増加させることは、アラーミングを遅延させることになる。検出閾値を超えるサンプルの必要とされる数を、例示的な２０％値より下に減少させることが、偽アラームに対してシステム１００を敏感にさせ得ると思われる。

システム１００は、学習フェーズ２０２中に取得されるベースラインのデータセットに更なるデータを付加するように更に構成され得る。すなわち、「正常(normal)」条件下で動作した後でも、システム１００は、オペレータが、システム１００を学習フェーズ２０２に戻るように設定することを可能にするように構成されることができ、それにより、（以前に取得されたデータを補足するため）更なるデータを取得し、それに続いて、新しいｍｅａｎ１及びｓｔｄｄｅｖ１値が計算される。

例示的な実施形態では、システム１００は、オペレータが、ステップ２０２及び２０４中に取得／計算されたデータセット並びにｍｅａｎ１及びｓｔｄｄｅｖ１値を完全に取替え、オペレータのオプションでリアルタイムに又は前もって事前プログラムされた時間に、新しいデータ並びにｍｅａｎ１及びｓｔｄｄｅｖ１値を代用することを可能にするように構成されることになる。

例示的な実施形態では、システム１００は、ａｌａｒｍ１及びａｌａｒｍ２が、（ａｌａｒｍを誘発するように起こったどんな偶発事にも対処するオペレータ介入に続いて）リセットされることを可能にするように同様に構成され得る。同様に、例示的な実施形態では、システム１００は、ａｌａｒｍ１及び／又はａｌａｒｍ２の作動をディセーブルするようにオペレータ構成可能である（そのことは、特別な条件下で望ましい場合がある）ことになるが、ａｌａｒｍ１／ａｌａｒｍ２のこうしたディセーブリングは、機器に対する損傷又は要員に対する障害を防止するため注意深く実施される必要があるであろう。

例示的な実施形態では、システム１００は、関心のフィーチャの下方変化（例えば、流体圧が、モニターされる物理的フィーチャであるときの圧力の喪失等）を動作がもたらすとき、低アラーム閾値（正常動作値より低い値を示す）を使用してアラーム事象を有するように同様に構成されることになる。こうした動作は、（初期動作条件が異常であったときのように）初期学習フェーズ２０２中に取得されるデータが損なわれる場合があるときを示すのに有用であり得る。例示的な実施形態では、システム１００は、学習フェーズ２０２用の期間が予め規定された期間又は予め規定された数のサンプル点に基づくように同様に構成されることになる。

システム１００の動作は、更なる有用なデータをもたらす可能性がある。例えば、「ｍｅａｎｒａｔｉｏ」は、関心のフィーチャのベースライン平均値に対する、移動窓内で連続して計算された関心のフィーチャの平均値の比に等しい。例示的な実施形態では、「ｍｅａｎｒａｔｉｏ」は、装置／機械装置１０１の動作中に連続して（又は、予め規定された周期的間隔で）計算され表示され、アラーム事象中に、アラームレベル事象の深刻さに関する指示を提供する。すなわち、ｍｅａｎｒａｔｉｏの値が大きくなればなるほど、アラームレベル事象が深刻になる。

学習フェーズ２０２中のデータの収集３００は、装置／機械装置１０１の初期動作中のデータの分析を同様に促進にする。収集３００中に収集されるサンプルにわたる値の分布を検討することによって、最初に取得されたデータの統計分析後に、データが歪む、したがって信頼性がない（例えば、初期データ収集時に、最適でない条件又は構造的問題から生じる）ように思われる場合、オペレータは、ｓｔｄｄｅｖ１用の標準偏差値を「手作業で(manually)」調整し得る。

図４は、この例ではファン又は風力タービン等の回転機械装置のアイテムであり得る装置１０１について、時間に対する加速度変換器によって測定される振動振幅等の計算されるフィーチャの代表的なプロット４００である。学習フェーズ２０２は、データ記録における早期のプロット点によって示される。学習フェーズ２０２の終わりで、装置１０１は、４０２にて、短期間シャットダウンされ、その後、リスタートされる。図４のプロットされた例では、「正常(normal)」動作は、正常パラメータを超える動作に急速に追従され、４０４にて、第１のアラームレベル事象及びａｌａｒｍ１のアクティブ化をもたらす。上述したように、ａｌａｒｍ１が起こった後、データは、収集され続け、新しいｍｅａｎ２及びｓｔｄｄｅｖ２値が計算される。装置１０１の動作が、正常動作から益々偏移し続けるため、４０６にて、ａｌａｒｍ２がトリガーされる。その後、装置１０１は、４０８にて、（例えば、修理のために）完全にシャットダウンされ、それに続いて、「正常」動作の期間４１０が存在する。プロット４００は、連続して計算されるｍｅａｎｒａｔｉｏ４１２を示すトレースを同様に含み、ｍｅａｎｒａｔｉｏ４１２は、見てわかるように、「正常」動作の期間中に１に近づき、異常動作中に４を超え、シャットダウン期間又は低負荷期間中に１よりずっと下がり、０に近づく。

本明細書で述べるシステム及び方法は、振動振幅等の、動作中の機械の、モニターされ測定される単一パラメータの有意の変化の迅速な検出を提供する。システム及び方法は、外れ値事象によって普通なら誘発される偽アラームの生成を防ぐために埋込み式持続性試験を組込む。

本明細書で述べるシステム及び方法は、現実のもっともなアラーム事象が全く欠落しないことを保証するのに十分な感度を維持しながら、偽アラームを防止するという競合する難題に対処する。本明細書で述べるシステム及び方法は、関心の装置の正常動作挙動を学習するよう、関心の装置に関連するモニタリング及び測定システムを構成し、その後、モニタリング及び測定システムが、関心の装置の動作中に取得される実行中のデータに頑健な変化検出を適用することによってこれらの難題に対処する。サンプルサイズの二十パーセント（２０％）又は他の選択可能な量（関心の特定の装置の要件及び仕様に部分的に依存する）を超える、量におけるアラームレベル事象の検出の厳しい例示的な要件は、正常条件外れ値を防ぎ、アラームをトリガーする前に、動作条件の有意な変化が起こっていることを保証する。

本明細書で述べるシステム及び方法は、機械装置動作をモニターするときに、アラームのトリガリングの正確さの増加を提供する可能性を提示する。次に、本明細書で述べるシステム及び方法は、機械装置のオペレータのためにより早期にかつより頑健に警告する可能性を提示し、オペレータがオペレータの機械装置をよりよく管理することを可能にする。更に、本明細書で述べるシステム及び方法は、サービス又は技術要員が、制限された情報によって大きなアラームのセットを構成しなければならない潜在的ニーズに対処し、したがって、マンパワー要件の節約をもたらす。本明細書で述べるシステム及び方法は更に、信頼性のある結果を提供するため、大きなデータのセット（例えば、何千ものデータサンプルからなる）を必要とする従来の統計分析法の使用についての必要性を取除き、その統計分析法の使用において遭遇する潜在的な困難さに対処する。本明細書で述べるシステム及び方法は、移動平均の計算のような技法を使用する、時として、異なる期間を用いる複数の平均を使用する必要性を同様に取除く。統計アプローチ及び移動平均アプローチは、しばしば関係する大きなサンプルのせいで、もっともなアラームレベル事象の発生と、モニタリングシステム及び／又は作業要員によるそのアラーム事象の計算及び特定との間にかなりの遅延をもたらす可能性があり、そのことが、次に、普通なら防止可能なダウンタイム及び／又は機器損傷をもたらす可能性がある。従来の統計アプローチはまた、正常動作中に遭遇する外れ値によって引起される偽アラームを生じやすい。

この書面による説明は、最良モードを含む本発明を開示するために、また同様に、任意のデバイス又はシステムを作り使用すること、及び、組込まれる任意の方法を実施することを含む、本発明を当業者が実施することを可能にするために例を使用する。本発明の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって規定され、当業者が思い付く他の例を含み得る。こうした他の例は、特許請求の範囲の逐語的言語と異ならない構造的要素を有する場合、又は、特許請求の範囲の逐語的言語と非実質的相違を有する等価な構造的要素を含む場合、特許請求の範囲内にあることを意図される。

１００ 測定システム
１０１ 機械
１０２ センサ
１０３ 接続部
１０４ ディスプレイシステム
１０６ プロセッサ
１０８ 制御パネル
１３０ ディスプレイ
１３２ 画像

Claims (20)

1. 機械システムの変化を、前記機械システムの動作中に検出するときに使用するためのシステムであって、
   プロセッサと、
   制御システムとを備え、前記制御システムは、前記プロセッサに結合され、また、
   所定の時間間隔にわたって正常動作中の前記機械システムの物理的特性に関連するパラメータについて少なくとも１つのベースライン値を確定し、
   前記パラメータについての前記少なくとも１つのベースライン値に基づいて前記機械システムの前記物理的特性に関連する第１の制限値を計算し、
   前記機械システムをモニターし、予め規定された連続する時間間隔で前記物理的特性に関連する前記パラメータを周期的に計算し、
   システムの動作中に前記機械システムの変化を検出するため、前記予め規定された連続する間隔中に、前記計算されたパラメータを前記計算された第１の制限値と比較する
   ように構成される、システム。
2. 前記制御システムは、
   初期動作期間中に前記物理的特性に関連する前記パラメータについての値を測定し、
   前記初期動作期間中に前記物理的特性に関連する前記パラメータについて前記測定された値を記録する
   ように更に構成される、請求項１記載のシステム。
3. 前記制御システムは、
   前記初期動作期間中に前記物理的特性に関連する前記パラメータの前記記録された値についての第１の平均値及び第１の標準偏差値を計算し、
   前記予め規定された連続する間隔の１つの間隔中に、予め規定された数より多い数の発生について、前記計算されたパラメータが前記第１の制限値を超えるときに第１のアラームを作動させる
   ように更に構成される、請求項２記載のシステム。
4. 前記機械システムの前記物理的特性に関連する前記第１の制限値は、以下の関係、すなわち、
   ａｌａｒｍｌｉｍｉｔ１＝ｍｅａｎ１＋ｎｓｉｇｍａ１^*ｓｔｄｄｅｖ１
   に従って計算され、
   ここで、ａｌａｒｍｌｉｍｉｔ１は前記第１の制限値であり、ｍｅａｎ１は前記第１の平均値であり、ｓｔｄｄｅｖ１は前記第１の標準偏差値であり、ｎｓｉｇｍａ１は定数である、請求項３記載のシステム。
5. ｎｓｉｇｍａ１＝３である、請求項４記載のシステム。
6. 前記制御システムは、予め規定されたサイズのモニタリング窓中に採取される予め規定された数のサンプルについて前記パラメータを計算するように更に構成される、請求項１記載のシステム。
7. 前記制御システムは、
   前記予め規定された連続する間隔の１つの間隔中に、前記計算されたパラメータが前記第１の制限値を超えるインスタンスの数を計数し、
   前記計数されたインスタンスの数を、モニタリング窓中に採取される前記予め規定された数のサンプルと閾値ファクタとの積と比較する
   ように更に構成される、請求項６記載のシステム。
8. 前記閾値ファクタは０．２０である、請求項７記載のシステム。
9. 前記制御システムは、
   前記第１のアラームの作動後に、前記機械システムの動作中に前記パラメータを計算し続け、
   前記機械システムの前記物理的特性に関連する第２の制限値を計算し、
   前記予め規定された連続する間隔中に、前記計算されたパラメータを前記計算された第２の制限値と比較し、
   前記計算されたパラメータが前記第２の制限値を超えるときに第２のアラームを作動させる
   ように更に構成される、請求項３記載のシステム。
10. 前記制御システムは、オペレータの介入を促すため、作動後に前記第１のアラームをラッチするように更に構成される、請求項３記載のシステム。
11. 機械システムの変化を、前記機械システムの動作中に検出するための方法であって、
    所定の時間間隔にわたって正常動作中の前記機械システムの物理的特性に関連するパラメータについて少なくとも１つのベースライン値を確定すること、
    前記パラメータについての前記少なくとも１つのベースライン値に基づいて前記機械システムの前記物理的特性に関連する第１の制限値を計算すること、
    前記機械システムをモニターし、予め規定された連続する時間間隔で前記物理的特性に関連する前記パラメータを周期的に計算すること、及び、
    前記システムの動作中に前記機械システムの変化を検出するため、前記予め規定された連続する間隔中に、前記計算されたパラメータを前記計算された第１の制限値と比較することを含む、方法。
12. 初期動作期間中に前記物理的特性に関連する前記パラメータについての値を測定すること、及び、
    前記初期動作期間中に前記物理的特性に関連する前記パラメータについて前記測定された値を記録することを更に含む、請求項１１記載の方法。
13. 前記初期動作期間中に前記物理的特性に関連する前記パラメータの前記記録された値についての第１の平均値及び第１の標準偏差値を計算すること、及び、
    前記予め規定された連続する間隔の１つの間隔中に、予め規定された数より多い数の発生について、前記計算されたパラメータが前記第１の制限値を超えるときに第１のアラームを作動させることを更に含む、請求項１２記載の方法。
14. 前記機械システムの前記物理的特性に関連する前記第１の制限値は、以下の関係、すなわち、
    ａｌａｒｍｌｉｍｉｔ１＝ｍｅａｎ１＋ｎｓｉｇｍａ１^*ｓｔｄｄｅｖ１
    に従って計算され、
    ここで、ａｌａｒｍｌｉｍｉｔ１は前記第１の制限値であり、ｍｅａｎ１は前記第１の平均値であり、ｓｔｄｄｅｖ１は前記第１の標準偏差値であり、ｎｓｉｇｍａ１は定数である、請求項１３記載の方法。
15. ｎｓｉｇｍａ１＝３である、請求項１４記載の方法。
16. 予め規定されたサイズのモニタリング窓中に採取される予め規定された数のサンプルについて前記パラメータを計算することを更に含む、請求項１１記載の方法。
17. 前記予め規定された連続する間隔の１つの間隔中に、前記計算されたパラメータが前記第１の制限値を超えるインスタンスの数を計数すること、及び、
    前記計数されたインスタンスの数を、モニタリング窓中に採取される前記予め規定された数のサンプルと閾値ファクタとの積と比較することを更に含む、請求項１６記載の方法。
18. 前記閾値ファクタは０．２０である、請求項１７記載の方法。
19. 前記第１のアラームの作動後に、前記機械システムの動作中に前記パラメータを計算し続けること、
    前記機械システムの前記物理的特性に関連する第２の制限値を計算すること、
    前記予め規定された連続する間隔中に、前記計算されたパラメータを前記計算された第２の制限値と比較すること、及び、
    前記計算されたパラメータが前記第２の制限値を超えるときに第２のアラームを作動させることを更に含む、請求項１３記載の方法。
20. オペレータの介入を促すため、作動後に前記第１のアラームをラッチすることを更に含む、請求項１３記載の方法。