JP2016031047A - 状態監視システム及びそれを備えた風力発電システム - Google Patents

Abstract

【課題】ヨー軸受の異常を早期に検出可能な状態監視システム及びそれを備えた風力発電システムを提供する。【解決手段】風力発電装置１０の状態監視システムは、ヨー軸受の状態を検出するセンサと、そのセンサの検出結果に基づいて診断パラメータを生成するモニタ装置８０と、ナセル及び主軸の各回転角速度を検出するセンサと、診断パラメータに基づいてヨー軸受の異常を診断するデータサーバ３３０とを備える。データサーバ３３０は、ナセルの回転速度が非零の所定範囲内であるときの主軸の回転角速度に基づいて診断パラメータを補正し、補正後の診断パラメータについての初期値からの変化に基づいてヨー軸受が異常か否かを診断する。【選択図】図１

Description

この発明は、状態監視システム及びそれを備えた風力発電システムに関し、特に、支柱上部においてナセルを旋回可能に支持するヨー軸受を備える風力発電装置の状態監視システム及びそれを備えた風力発電システムに関する。

特開２０１３−１８５５０７号公報（特許文献１）には、風力発電装置の機械要素の状態を監視する状態監視システム（ＣＭＳ：Condition Monitoring System）が開示されている。この状態監視システムは、機械要素に設けられた振動センサの信号を取り込み、定格運転時の振動状態を表す状態量（以降、診断パラメータと称す）の経時的な変化を長期間に亘って記録し、この診断パラメータの上昇率や変化の特徴に基づいて機械要素が異常か否かを判定する（特許文献１参照）。

また、風力発電装置は、支柱上部に設けられるナセルと、支柱上部においてナセルを旋回可能に支持するヨー軸受とを一般的に備えている。ヨー軸受は、高所に設けられるとともに一般的に大型であり、その交換作業は容易ではない。特開２０１２−１２２３４２号公報（特許文献２）には、簡素な装置によってヨー軸受を交換可能な風力発電装置が記載されている（特許文献２参照）。

特開２０１３−１８５５０７号公報 特開２０１２−１２２３４２号公報

上記の特許文献１では、ヨー軸受の状態監視については検討されていない。ヨー軸受の異常は、たとえばナセルの旋回指令に対する実機の動作を検出することによって確認することも可能であるが、このような手法では、ヨー軸受の損傷によりナセルの回転トルクが増加して駆動モータではトルク不足となるまで、異常を検出することができない。

また、上記の特許文献２は、異常が生じたヨー軸受を簡素な装置によって交換可能とする点で有用であるが、ヨー軸受の異常検出については特に検討されていない。ヨー軸受を交換することとなる場合、交換用のヨー軸受を入手するには相応の時間が必要であり、この点でも、ヨー軸受の異常を早期に検出することが望まれている。

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、ヨー軸受の異常を早期に検出可能な状態監視システム及びそれを備えた風力発電システムを提供することである。

この発明によれば、状態監視システムは、風力発電装置を構成する機器の状態を監視する状態監視システムである。風力発電装置は、風力を回転トルクに変換するためのブレードと、回転トルクを受ける主軸と、回転トルクを電力に変換する発電機と、支柱上部に設けられて主軸及び発電機を格納するナセルと、支柱上部においてナセルを旋回可能に支持するヨー軸受とを含む。状態監視システムは、機器の状態を検出する第１の検出器と、第１の検出器の検出結果に基づいて診断パラメータを生成するモニタ装置と、診断パラメータに基づいて機器の異常を診断する制御装置と、ナセルの回転速度を検出する第２の検出器と、主軸の回転速度を検出する第３の検出器とを備える。そして、制御装置は、ナセルの回転速度が非零の所定範囲内であるときの第３の検出器の検出結果に基づいて診断パラメータを補正し、補正後の診断パラメータについての初期値からの変化に基づいてヨー軸受が異常か否かを診断する。

この発明においては、主軸の回転速度を検出する第３の検出器の検出結果に基づいて診断パラメータを補正するので、主軸の回転による診断パラメータの変動増大を抑制し得る。これにより、たとえば、ヨー軸受が異常か否かを診断するしきい値の設定を不必要に大きくすることによる機器の異常検出の遅れ等は発生しない。また、主軸の回転状態に拘わらず診断パラメータを収集して異常検出できるので、主軸の回転速度が所定範囲内であるときの診断パラメータに基づいて異常検知する場合に比べて、異常を早期に検出し得る。したがって、この発明によれば、ヨー軸受の異常を早期に検出することができる。

なお、ナセルの回転速度とは、ナセルの回転の速さを示すものであり、単位時間あたりの回転数及び単位時間あたりの回転角の双方を含むものである。同様に、主軸の回転速度とは、主軸の回転の速さを示すものであり、単位時間あたりの回転数及び単位時間あたりの回転角の双方を含むものである。

好ましくは、制御装置は、主軸の回転速度を変数とする第１の補正関数を用いて診断パラメータを補正する。第１の補正関数は、主軸の回転速度が高いほど、補正前の診断パラメータに対する補正後の診断パラメータの比を小さくするように、診断パラメータを補正する関数である。

さらに好ましくは、第１の補正関数は、主軸の回転速度をその最大速度で除算することによって得られる無次元化された主軸の回転速度を変数とし、診断パラメータを主軸の非回転時の診断パラメータで除算することによって得られる無次元化された診断パラメータの関数である。

好ましくは、制御装置は、診断前の所定期間における主軸の回転速度の平均値を算出し、その平均値に基づいて、第１の補正関数を用いて診断パラメータを補正する。

好ましくは、制御装置は、発電機の発電量を変数とする第２の補正関数を用いて診断パラメータをさらに補正する。第２の補正関数は、発電量が多いほど、第２の補正関数による補正前の診断パラメータに対する補正後の診断パラメータの比を小さくするように、診断パラメータを補正する関数である。

さらに好ましくは、制御装置は、主軸の回転速度が上限に達した場合にのみ、第２の補正関数を用いて診断パラメータをさらに補正する。

好ましくは、第１の検出器は、ヨー軸受の近傍に設けられ、ヨー軸受の状態を検出する。

好ましくは、制御装置は、風力発電装置を別途監視するＳＣＡＤＡ（Supervisory Control And Data Acquisition）からの情報から得られるナセルの回転速度が第１の所定範囲内であるときの診断パラメータに基づいて機器の異常を診断する。

好ましくは、第２の検出器は、方位センサを含む。
また、好ましくは、第２の検出器は、ジャイロセンサを含む。

また、好ましくは、第２の検出器は、ＧＰＳ（Global Positioning System）を含む。

また、好ましくは、第２の検出器は、ナセルを駆動する駆動装置の駆動電流及び駆動電圧の少なくとも一方を検出する検出器を含む。

また、この発明によれば、風力発電システムは、風力発電装置と、上述したいずれかの状態監視システムとを備える。

この発明によれば、支柱上部においてナセルを旋回可能に支持するヨー軸受の異常を早期に検出することができる。

この発明の実施の形態１による状態監視システムの全体構成を示すブロック図である。 図１に示した風力発電装置の要部を示す図である。 図２に示したセンサと診断パラメータの関係を説明するための図である。 図１に示した状態監視システムの基礎データ収集期間の動作を示すフローチャートである。 図１に示した状態監視システムの学習期間の動作を示すフローチャートである。 図１に示した状態監視システムの運用期間の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１の効果を説明するための図である。 無次元化した診断パラメータと、無次元化した主軸の回転角速度との関係を示した図である。 実施の形態２による状態監視システムの学習期間の動作を示すフローチャートである。 実施の形態２による状態監視システムの運用期間の動作を示すフローチャートである。

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１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〜７０Ｉ（図２）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。また、モニタ装置８０は、風力発電装置１０の主軸の回転角速度及びナセルの回転角速度の測定値を、インターネット３２０を介してデータサーバ３３０へ送信する。なお、モニタ装置８０とデータサーバ３３０との通信は、有線によって行なわれてもよいし、無線によって行なわれてもよい。

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したり、測定データの詳細な解析を行なったり、モニタ装置８０の設定を変更したり、風力発電装置１０の各機器の状態を表示したりするために設けられている。

＜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と、ナセル９０と、タワー１００とを備える。また、風力発電装置１０は、センサ７０Ａ〜７０Ｉと、回転角センサ７０Ｊ，７０Ｋと、モニタ装置８０とを備える。主軸２０、増速機４０、発電機５０、主軸受６０、モニタ装置８０等は、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内に挿入されて増速機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、自動調心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９０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。

センサ７０Ｊは、ナセル９０の床面に固設され、ナセル９０の回転角速度（単位時間あたりの回転数でもよい。）を検出する。センサ７０Ｊは、たとえば、素子を振動させて素子に加わるコリオリの力から角速度を検出するジャイロセンサを含む。

センサ７０Ｋは、主軸２０に近接して設けられ、主軸２０の回転角速度（単位時間あたりの回転数でもよい。）を検出する。センサ７０Ｋには、エンコーダや、近接センサ、光センサ、レゾルバ等の公知の回転速度センサを用いることができる。なお、発電機５０の回転角速度（レゾルバ等によって検出し得る。）と増速機４０のギヤ比とから主軸２０の回転角速度を算出してもよい。

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。

ナセル回転機構は、ナセル９０側に取り付けられたナセル向き変更用の駆動装置１２４と、駆動装置１２４の回転軸に嵌合されたピニオンギヤによって回転されるリングギヤ１２６と、軸受１２２とを含む。リングギヤ１２６は、タワー１００に固定された状態に取り付けられている。

軸受１２２は、ナセル９０とタワー１００の境界部に設けられ、ナセル９０を旋回可能に支持する。このナセル回転機構により、ナセル９０は、軸受１２２の回転軸を中心として回転する。このようなタワー１００上でのナセル９０の回転をヨー（yaw）運動又はヨーイング（yawing）という。以下では、軸受１２２は、ヨー軸受１２２とも称される。そして、ヨー軸受１２２の軌道輪又はこれに直接接触する部品にセンサ７０Ｉが取り付けられ、センサ７０Ｉは、ヨー軸受１２２の状態を監視する。

モニタ装置８０は、ナセル９０の内部に設けられ、センサ７０Ａ〜７０Ｉにより検出される各機器の振動あるいは音やＡＥ（Acoustic Emission）、センサ７０Ｊにより検出されるナセル９０の回転角速度、センサ７０Ｋにより検出される主軸２０の回転角速度等のデータを受ける。なお、図示されていないが、センサ７０Ａ〜７０Ｋ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の閲覧、測定データの詳細な解析、モニタ装置８０の設定変更、風力発電装置１０の各機器の状態の表示を実行するプログラムが予め格納されている。監視用端末３４０の画面には、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。

＜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１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では、風力発電装置１０の部位（構成要素）と、故障モードと、センサと、センサの測定データから算出される診断パラメータとの関係が示されている。

具体的には、図２，図３に示すように、主軸受６０については、主軸受６０に設けら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により診断パラメータとして実効値が算出され、算出された実効値が対応するしきい値を越えている場合には、主軸受６０が軸受損傷していることが監視用端末３４０に表示される。

また、主軸受６０については、主軸受６０の半径方向振動を測定するように設けられ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により診断パラメータとして１次回転周波数成分、２次回転周波数成分、３次回転周波数成分が算出され、算出された各値が対応するしきい値を越えている場合には、主軸受６０がアンバランスであることが監視用端末３４０に表示される。

さらに、主軸受６０については、主軸２０の軸方向振動を測定するように設けられ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により診断パラメータとして１次回転周波数成分、２次回転周波数成分、３次周波数成分が算出され、算出された各値が対応するしきい値を越えている場合には、主軸受６０がミスアライメントであることが監視用端末３４０に表示される。

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により診断パラメータとして実効値が算出され、算出された実効値が対応するしきい値を越えている場合には、増速機４０が軸受損傷していることが監視用端末３４０に表示される。

また、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により診断パラメータとして歯車の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が算出され、算出された各値が対応するしきい値を越えている場合には、増速機４０が歯車損傷していることが監視用端末３４０に表示される。

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により診断パラメータとして実効値が算出され、算出された実効値が対応するしきい値を越えている場合には、発電機５０が軸受損傷していることが監視用端末３４０に表示される。

ナセル９０については、主軸２０の半径方向振動を測定するように設けられ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により診断パラメータとして低周波振動成分が算出され、算出された値が対応するしきい値を越えている場合には、ナセル９０が異常振動していることが監視用端末３４０に表示される。

また、ナセル９０については、主軸２０の軸方向振動を測定するように設けられ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により診断パラメータとして低周波振動成分が算出され、算出された値が対応するしきい値を越えている場合には、ナセル９０が異常振動していることが監視用端末３４０に表示される。

ヨー軸受１２２については、ヨー軸受１２２の軌道輪又はこれに直接接触する部品に取り付けられた高周波用振動センサ７０Ｉにより測定されたデータから、モニタ装置８０により診断パラメータとして実効値が算出され、算出された実効値が対応するしきい値を越えている場合には、ヨー軸受１２２が軸受損傷していることが監視用端末３４０に表示される。

このように、この状態監視システムでは、センサ７０Ｉの測定データから算出される診断パラメータに基づいてヨー軸受１２２の異常診断が行なわれる。ここで、ナセル９０の回転及び主軸２０の回転に応じてセンサ７０Ｉの測定データが変動するところ、この実施の形態１に従う状態監視システムでは、回転角度センサ７０Ｊによってナセル９０の回転角速度ω（ｒａｄ／ｓ）が検出され、回転角度センサ７０Ｋによって主軸２０の回転角速度ωｍ（ｒａｄ／ｓ）が検出される。そして、ナセル９０の回転角速度ωが非零の第１の所定範囲内であり、かつ、主軸２０の回転角速度ωｍが略０（すなわち主軸２０の回転が停止状態）である期間が、ヨー軸受診断用の診断パラメータの有効期間とされ、この有効期間の診断パラメータに基づいてヨー軸受１２２の異常診断が行なわれる。

なお、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はない。振動センサ、ＡＥセンサ、温度センサ、音センサの測定データから、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し、監視用端末３４０に機器の状態を表示しても構わない。

＜状態監視システムの動作＞
本実施の形態１に従う状態監視システムについて、ヨー軸受１２２の異常診断が行なわれる場合の動作について以下に説明する。状態監視システムは、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の実際の運用が行なわれ、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を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、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（ステップＳ１）、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。）と、主軸２０の回転角速度ωｍ、ナセル９０の回転角速度ω、及び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、測定データ及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、及び運転条件データをモニタ装置８０から受信して記憶部に格納する（ステップＳ６）。この測定データ及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）、並びにデータサーバ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、回転角速度、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には（ステップＳ９１；ＹＥＳ）、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）。そうすると、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すべての診断パラメータ、測定データ及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には（ステップＳ９１；ＮＯ）、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、測定データ及び運転条件データが表示され（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とをみて診断運転条件を指定する（ステップＳ１２）。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。ここでは、診断対象としてヨー軸受１２２が指定され、診断運転条件（ヨー軸受診断運転条件）が、主軸２０の回転停止、及びナセル９０の回転角速度ωが所定範囲内に指定される。ナセル９０の回転角速度ωの所定範囲の選定は、主軸２０の回転が停止し、かつ、ナセル９０の回転が生じている状態で、回転角速度ωの発生頻度の高い範囲を選択すればよい。これにより、以降の運用期間（後述）において、この診断運転条件に基づいて運転条件データが測定され、主軸２０の回転が停止し、かつ、ナセル９０の回転角速度ωが所定範囲内にあれば、運転条件が診断運転条件を満たすために、同時に測定したセンサ７０Ｉの測定データから診断パラメータが算出され、診断パラメータに対応するしきい値と比較することで異常の早期検出が可能となる。なお、運転条件が診断運転条件を満たさない場合は、ヨー軸受１２２の異常診断は実施されない。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（ヨー軸受診断運転条件）がデータサーバ３３０に送信され（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及びデータサーバ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のヨー軸受１２２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からデータサーバ３３０へ学習開始指令が送信される（ステップＳ１５）。データサーバ３３０は、学習開始指令を受けると、記憶部に格納されているヨー軸受診断運転条件を読出してモニタ装置８０に送信する（ステップＳ１６）。モニタ装置８０は、ヨー軸受診断運転条件を受信すると（ステップＳ１７）、ヨー軸受１２２の測定データと運転条件データを同時に測定する（ステップＳ１８）。そして、モニタ装置８０は、ヨー軸受１２２の測定データから診断パラメータを算出する（ステップＳ１９）。

現在の運転条件がヨー軸受診断運転条件を満足する場合は、モニタ装置８０は、診断パラメータ、測定データ及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、診断パラメータと、測定データと、運転条件データとを受信し、それらのうちの有効期間分の各データを記憶部に格納する（ステップＳ２２）。ここでは、有効期間は、ナセル９０の回転角速度ωが所定範囲内であり、かつ、主軸２０の回転が停止している期間である。測定データ及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）、並びにデータサーバ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には（ステップＳ２４１；ＹＥＳ）、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、測定データ及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有効期間分の診断パラメータの統計的演算により、ヨー軸受異常診断用の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の記憶部に格納され、監視用端末３４０に送信される（ステップＳ２６）。監視用端末３４０は、しきい値を受信して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には（ステップＳ２４１；ＮＯ）、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及び学習期間は、任意に変更できる。

ヨー軸受１２２が異常か否かを判断するためのしきい値は、ヨー軸受１２２が正常状態である場合の診断パラメータを用いて生成される。ここでは、理解を容易にするために、具体例として、ヨー軸受１２２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１のしきい値ＣＴをμ_０＋３σ_０と仮定し、第２のしきい値ＷＮを第１のしきい値の３倍と仮定する。第１のしきい値ＣＴ及び第２のしきい値ＷＮはそれぞれ、次式（１），（２）で示される。

ＣＴ＝μ_０＋３σ_０ …（１）
ＷＮ＝３（μ_０＋３σ_０） …（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に基づいて、データサーバ３３０においてヨー軸受１２２が異常であるか否かが判断され、その結果が監視用端末３４０に表示される。たとえば、診断パラメータの値がしきい値ＣＴを越える場合には、監視用端末３４０に、ヨー軸受１２２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、診断パラメータの値がしきい値ＷＮを越える場合には、監視用端末３４０に、ヨー軸受１２２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、測定された診断パラメータがしきい値ＣＴよりも小さい場合には、専門家の判断を必要とせず、一方、測定された診断パラメータがしきい値ＷＮよりも大きい場合には、専門家が慎重にヨー軸受１２２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との間に診断パラメータが当てはまる場合には、たとえば、ヨー軸受１２２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。このような構成をとることにより、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、上記では、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。

（運用期間での処理）
運用期間とは、学習期間経過後、風力発電装置１０の実際の運用が行なわれ、学習期間に生成されたしきい値を用いてヨー軸受１２２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、担当者によってヨー軸受１２２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（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にヨー軸受診断運転条件を送信する（ステップＳ３１）。

モニタ装置８０は、ヨー軸受診断運転条件を受信すると（ステップＳ３２）、ヨー軸受１２２の測定データと運転条件データとを同時に測定する（ステップＳ３３）。

次いで、モニタ装置８０は、現在の運転条件がヨー軸受診断運転条件を満足しているか否かを判断する（ステップＳ３４）。そして、条件を満足している場合には（ステップＳ３４；ＹＥＳ）、モニタ装置８０は、ヨー軸受１２２の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、測定データ及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、条件を満足しない場合には（ステップＳ３４；ＮＯ）、再度測定データ及び運転条件データを測定するステップＳ３３に処理が戻る。

したがって、モニタ装置８０は、現在の運転条件がヨー軸受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、測定データ及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、診断パラメータ、測定データ及び運転条件データを受信し（ステップＳ３７）、受信した診断パラメータのうちの有効期間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、ヨー軸受１２２の状態を判定する。たとえば、データサーバ３３０は、有効期間の診断パラメータが第２のしきい値ＷＮを越えていたら、診断結果をＷＮとし、有効期間の診断パラメータが第１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）。そして、データサーバ３３０は、この診断結果と、有効期間の診断パラメータと、測定データと、運転条件データとを記憶部に格納し、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、測定データ、運転条件データを受信し（ステップＳ４０）、ヨー軸受１２２の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）。

なお、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からの手続きをとれば、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、診断結果とともに診断パラメータ及び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、そのモニタの画像をもとに詳細な診断が必要か否かを容易に判断することができる。

図７は、本実施の形態１の効果を示す図である。図７を参照して、この図には、本実施の形態１における診断パラメータの経時変化（実線）及びしきい値ＶＴＨと、比較例として、主軸２０の回転の有無に関係なく算出される診断パラメータ（従来技術相当）の経時変化（点線）及びしきい値ＶＴＨＡとが示されている。図示される診断パラメータは、センサ７０Ｉの測定データから算出されたヨー軸受１２２の振動加速度の実効値（ｍ／ｓ^２）である。

主軸２０の回転の有無に関係なく算出される診断パラメータ（点線）は、ヨー軸受１２２が正常であっても、主軸２０の回転の影響を受けて診断パラメータの変動が大きい。診断パラメータが異常であるか否かを判別するためのしきい値ＶＴＨＡは、正常時における診断パラメータのピーク値よりも高い値に設定される必要があるので、従来は比較的高い値に設定されていた。このため、ヨー軸受１２２の異常検出のタイミングが遅れがちになり、補修部品の入手時期が遅れることで風車が運転できない時間が延びてしまうことも想定される。

これに対して、本実施の形態１では、主軸２０が回転していない期間を診断パラメータの有効期間とし、有効期間の診断パラメータを用いて学習期間及び運用期間での各処理を実行するようにしたので、主軸２０の回転による診断パラメータの変動増大が抑制される（実線）。これにより、ヨー軸受１２２が異常か否かを診断するしきい値の設定を不必要に大きくする必要はなく、しきい値ＶＴＨを比較的低い値に設定することができるので、しきい値を不必要に大きくすることによる異常検出の遅れは発生しない。したがって、この実施の形態１によれば、ヨー軸受１２２の異常を早期に検出することができる。

なお、上記においては、主軸２０の回転が停止していることをヨー軸受診断運転条件の一つとしたが、元来、風力発電装置は風況のよい場所に設置されるため、主軸２０の回転が停止する状況の頻度はそれ程高くない。そこで、ナセル９０の回転角速度ωが非零の第１の所定範囲内であり、かつ、主軸２０の回転角速度ωｍが非零の第２の所定範囲内であるときに、ヨー軸受１２２の診断パラメータを測定するようにしてもよい。この第２の所定範囲も、第１の所定範囲と同様に、基礎データ収集期間において診断運転条件として指定され得る。たとえば、定格出力の８０〜１００％で運転することが多い風車では、この出力時における主軸２０の回転角速度ωｍにおいて、ナセル９０が回転している際の回転角速度ωの発生頻度の高い範囲を第２の所定範囲として選択すればよい。そして、主軸２０の回転角速度ωｍが第２の所定範囲であるときの診断パラメータを用いることによって、主軸２０の回転に伴なう診断パラメータへの影響が抑制される。これにより、しきい値ＶＴＨを適切な値に設定することができ、その結果、ヨー軸受１２２の異常を早期に検出することができる。

さらには、測定時のノイズをより低減するために、さらに発電機５０の発電量が第３の所定範囲内であることをヨー軸受診断運転条件に加えてもよい。一例であるが、主軸２０の回転角速度ωｍが定格運転の上限値であり、発電機５０の発電量が定格の６〜８割程度となる、比較的高頻度に生じ得る運転条件を選定するのが好ましい。

［実施の形態２］
上記の実施の形態１では、主軸２０の回転角速度ωｍが所定範囲内（停止を含む。）であることをヨー軸受診断運転条件としているので、風況（風速）が頻繁に変わる場合には、診断パラメータを十分に収集できない可能性もある。

そこで、この実施の形態２では、主軸２０の回転角速度に条件を設けることなく収集される診断パラメータを主軸２０の回転角速度ωｍに応じて補正し、主軸２０の回転による影響を抑制した診断パラメータに基づいてヨー軸受１２２の異常診断が実施される。

この実施の形態２における状態監視システムの全体構成、風力発電装置１０の構成、診断パラメータと故障モードとの関係は、実施の形態１と同じである。

そして、この実施の形態２に従う状態監視システムにおいては、上述のように、主軸２０の回転角速度ωｍに基づいて、ヨー軸受診断用の診断パラメータが補正される。具体的には、主軸２０の回転角速度ωｍが高いほど、センサ７０Ｉの測定データ及びそれに基づく診断パラメータが大きく変動する。そこで、主軸２０の回転に伴なう診断パラメータの変動を抑制するために、主軸２０の回転角速度ωｍが高いほど、補正前の診断パラメータに対する補正後の診断パラメータの比を小さくするように、診断パラメータが補正される。

（診断パラメータの補正処理）
診断パラメータの補正処理は、データサーバ３３０（図１）において実行される。データサーバ３３０は、センサ７０Ｋ（図２）から主軸２０の回転角速度ωｍ（ｒａｄ／ｓ）の検出値を受け、回転角速度ωｍの平均値ωｍａを次式（３）に基づいて算出する。

ここで、ｔは時間であり、Ｔ１及びＴ２はそれぞれ計測開始時刻及び計測終了時刻であり、時間（Ｔ２−Ｔ１）が予め定められた時間に設定される。時間（Ｔ２−Ｔ１）は適宜設定され得る。さらに、データサーバ３３０は、値ωｍａを回転角速度ωｍの最大値ωｍａＭａｘで除算することによって、無次元化した主軸２０の回転角速度Ωを算出する。

なお、最大値ωｍａＭａｘは、風力発電装置１０の仕様上の設定値であってもよいし、基礎データ収集期間において収集される回転角速度ωｍの実測値の最大値であってもよい。

ここで、ヨー軸受１２２の状態を監視するセンサ７０Ｉの測定データから算出される診断パラメータＶｍを主軸２０の非回転時の診断パラメータの平均値Ｖｍ０で除算することによって得られる無次元化した診断パラメータ（Ｖｍ／Ｖｍ０）を、上記の無次元化した主軸２０の回転角速度Ωに対して整理すると、無次元化した診断パラメータ（Ｖｍ／Ｖｍ０）と無次元化した主軸２０の回転角速度Ωとの間には、図８に示されるような関係がみられる。

ここで、主軸２０が非回転時の診断パラメータの平均値をＶｍ０としたが、主軸２０が非回転でかつナセル９０が回転することが稀である場合もある。このような場合には、風車の定格出力時における主軸２０の回転角速度や、基礎データ収集期間において高頻度に発生する主軸２０の回転角速度における診断パラメータをＶｍ０として選択してもよい。いずれの場合も、基準にすべき主軸２０の回転角速度を定め、この基準回転角速度における診断パラメータをＶｍ０として扱えばよい。以下では、理解の簡便性から、主軸２０の非回転時の診断パラメータをＶｍ０とした場合を想定して説明する。

図８は、無次元化した診断パラメータ（Ｖｍ／Ｖｍ０）と、無次元化した主軸２０の回転角速度Ωとの関係を示した図である。なお、この図８に示されるデータは、ヨー軸受１２２の異常が発生していない正常運転時に収集されたデータである。図８を参照して、Ｖｍ０は主軸２０の非回転時における診断パラメータＶｍの値であるので、回転角速度Ωが０であるときは、無次元化した診断パラメータ（Ｖｍ／Ｖｍ０）の値は１となる。そして、回転角速度Ωが大きくなるに従って、無次元化した診断パラメータ（Ｖｍ／Ｖｍ０）の値は大きくなる。

この図８は、主軸２０の非回転時における診断パラメータの値Ｖｍ０を基準として、主軸２０の最大回転角速度（Ω＝１）までの診断パラメータの増加傾向を示すものである。この主軸２０の回転に伴なう診断パラメータの変動増分を取り除くように診断パラメータを補正することによって、ヨー軸受１２２の異常による診断パラメータの変動を正確に見積もることができる。

そこで、この実施の形態２に従う状態監視システムでは、図８に示されるデータに基づいて、無次元化した診断パラメータ（Ｖｍ／Ｖｍ０）と、無次元化した主軸２０の回転角速度Ωとの関係を示す近似関数Ｌ（補正関数）が算出される。そして、実測される回転角速度Ωに応じた近似関数Ｌ（補正関数）の値で診断パラメータＶｍを除算することによって、診断パラメータが補正される。

これにより、診断パラメータに対する主軸２０の回転の影響が抑制されるので、主軸２０の回転による振動パラメータの変動を考慮することなく、ヨー軸受１２２の異常診断を行なうためのしきい値を設定することができる。すなわち、主軸２０の回転による振動パラメータの変動を考慮してしきい値を不必要に大きな値に設定する必要がない。したがって、異常診断のしきい値を適正レベルに下げることができ、異常診断において早期の異常検出を実現することが可能となる。

なお、無次元化した診断パラメータ（Ｖｍ／Ｖｍ０）と、無次元化した主軸２０の回転角速度Ωとの関係を示す近似関数（補正関数）Ｌについては、種々の関数を採用し得る。この実施の形態２では、一例として、以下のような補正関数Ｆｖ（Ω）が用いられる。

ここで、Ｖｍ１は、無次元化した主軸２０の回転角速度Ωが１（すなわち、ωｍａ＝ωｍａＭａｘ）のときの診断パラメータＶｍの値であり、αは定数である。定数αは、診断パラメータＶｍの実測値に基づいて決定され、たとえば図８に示されるデータの回帰式に基づいて決定される。

そして、診断パラメータＶｍは、式（５）で示される補正関数を用いて以下のように補正される。

Ｖｒｅｃは、主軸２０の回転角速度ωｍに基づいて補正された、補正後の診断パラメータである。そして、この実施の形態２では、学習期間の終了時及び運用期間での処理において、診断パラメータの補正処理が実行され、補正後の診断パラメータＶｒｅｃに基づいて各処理が実行される。

図９は、実施の形態２による状態監視システムの学習期間の動作を示すフローチャートである。図９を参照して、このフローチャートは、図５に示した実施の形態１における学習期間の動作を示すフローチャートにおいて、ステップＳ２３１をさらに含み、ステップＳ２２，Ｓ２５に代えてそれぞれステップＳ２２Ａ，Ｓ２５Ａを含む。

すなわち、ステップＳ２０において、現在の運転条件がヨー軸受診断運転条件を満足する場合に、診断パラメータ、測定データ及び運転条件データがモニタ装置８０からデータサーバ３３０へ送信されると、データサーバ３３０は、診断パラメータＶｍと、測定データと、運転条件データとを受信して記憶部に格納する（ステップＳ２２Ａ）。

そして、ステップＳ２４において、監視用端末３４０からデータサーバ３３０へ学習終了指令が送信され、ステップＳ２３において、データサーバ３３０からモニタ装置８０へ学習終了指令が送信されると、データサーバ３３０は、上式（５）で示される補正関数Ｆｖ（Ω）を決定する。具体的には、データサーバ３３０は、対象とする運転条件におけるωｍａＭａｘ、Ｖｍ０、Ｖｍ１を決定し、最終的に補正関数の定数αを算出する。そして、データサーバ３３０は、記憶部に格納されたヨー軸受１２２の診断パラメータＶｍに対して、上式（６）に従って補正処理を行ない、補正後の診断パラメータＶｒｅｃを生成して記憶部に保存する（ステップＳ２３１）。

次いで、データサーバ３３０は、記憶部に格納された診断パラメータＶｒｅｃの統計的演算により、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Ｓ２５Ａ）。その後、ステップＳ２６へ処理が進められ、ステップＳ２５Ａにおいて生成されたしきい値が、データサーバ３３０の記憶部に格納され、監視用端末３４０に送信される。

図１０は、実施の形態２による状態監視システムの運用期間の動作を示すフローチャートである。図１０を参照して、このフローチャートは、図６に示した実施の形態１における運用期間の動作を示すフローチャートにおいて、ステップＳ３７〜Ｓ３９に代えてそれぞれステップＳ３７Ａ〜Ｓ３９Ａを含む。

すなわち、ステップＳ３４において、現在の運転条件がヨー軸受診断運転条件を満足していると判定され、その後ステップＳ３６において、診断パラメータ、測定データ及び運転条件データがモニタ装置８０からデータサーバ３３０へ送信されると、データサーバ３３０は、診断パラメータＶｍ、測定データ及び運転条件データを受信し、上記の式（５），（６）に基づいて診断パラメータＶｍに補正処理を施す（ステップＳ３７Ａ）。

次いで、データサーバ３３０は、補正処理後の診断パラメータＶｒｅｃと、学習期間に生成されたしきい値とに基づいて、ヨー軸受１２２の状態を判定する。たとえば、データサーバ３３０は、補正処理後の診断パラメータＶｒｅｃが第２のしきい値ＷＮを越えていたら、診断結果をＷＮとし、補正処理後の診断パラメータＶｒｅｃが第１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Ｓ３８Ａ）。そして、データサーバ３３０は、この診断結果と、補正処理後の診断パラメータＶｒｅｃと、測定データと、運転条件データとを記憶部に格納し、これらのデータを監視用端末３４０に送信する（ステップＳ３９Ａ）。その後、ステップＳ４０へ処理が進められる。

この実施の形態２によれば、図７に示した実施の形態１の効果と同様の効果が得られる。再び図７を参照して、主軸２０の回転に伴なう測定データの変動を考慮せずに診断パラメータＶｍが記録される場合、ヨー軸受１２２が正常であっても診断パラメータの変動が大きくなる（点線）。これにより、診断パラメータが異常であるか否かを判別するためのしきい値ＶＴＨＡは、正常時における診断パラメータのピーク値よりも高い値に設定される必要があるので、比較的高い値に設定される必要がある。このため、ヨー軸受１２２の異常検出のタイミングが遅れがちになる。

これに対して、本実施の形態２では、主軸２０の回転角速度ωｍに基づいて診断パラメータＶｍが補正され、補正後の診断パラメータＶｒｅｃを用いて学習期間及び運用期間での各処理を実行するようにしたので、主軸２０の回転による診断パラメータの変動増大が抑制される（実線）。これにより、ヨー軸受１２２が異常か否かを診断するしきい値の設定を不必要に大きくする必要はなく、しきい値ＶＴＨを比較的低い値に設定することができるので、しきい値を不必要に大きくすることによる異常検出の遅れは発生しない。

また、主軸２０の回転／停止に拘わらず診断パラメータを収集してヨー軸受１２２の異常診断をできるので、この観点からも、実施の形態１に比べてヨー軸受１２２の異常をさらに早期に検出し得る。

［実施の形態３］
上記の実施の形態２では、ヨー軸受１２２の診断パラメータを主軸２０の回転角速度ωｍに応じて補正するものとしたが、主軸２０の回転角速度ωｍに代えて、発電機５０の発電量に応じて診断パラメータを補正してもよい。すなわち、発電量の変化は、増速機４０に作用する伝達トルクの変化と連動しており、ヨー軸受１２２の近傍にも振動等の変化として現れる。そこで、この実施の形態３では、ヨー軸受１２２の診断パラメータを発電機５０の発電量に応じて補正する。

発電機５０の発電量に応じた診断パラメータの補正は、実施の形態２と同様の手法で行ない得る。すなわち、発電機５０の発電量の平均値と最大値とから、上記の式（４）に倣って無次元化した発電量Ωを算出し、無次元診断パラメータＶｍ／Ｖｍ０と無次元発電量Ωとの関係から、上記の式（５）に倣って補正関数Ｆｖ（Ω）を算出することができる。そして、上記の式（６）を用いて、補正後の診断パラメータＶｒｅｃを算出することができる。

なお、主軸２０の回転角速度ωｍが上限に達した場合に、ブレード３０のピッチ角を変化させることによって回転トルクを増加させて発電量を増加させることが行なわれる。そこで、主軸２０の回転角速度ωｍが上限値に達するまでは、主軸２０の回転角速度に応じた診断パラメータの補正を行ない、主軸２０の回転角速度ωｍが上限に達すると、上述した発電機５０の発電量に応じた補正をさらに追加するようにしてもよい。

この場合、診断パラメータの補正式は、たとえば以下のように示される。

ここで、Πは発電機５０の無次元発電量を示し、Ｆｐ（Π）は、無次元発電量Πに応じた補正関数である。また、Ｖｍｐ０は、Ω＝１で無次元発電量Πが０での診断パラメータＶｍの平均値であり、Ｖｍｐ１は、Ω＝１で無次元発電量Πが１に達したときの診断パラメータＶｍの平均値である。また、Ｐｍは、発電量の対象時間中の平均値であり、ＰｍＭａｘ，ＰｍＭｉｎは、それぞれΩ＝１での最大発電量及び最小発電量である。

この実施の形態３によれば、ヨー軸受１２２の診断パラメータＶｍに対して上述した補正を行なうことで、発電機５０の発電量Ｐの変化によるノイズをさらに抑制してヨー軸受１２２の診断精度をさらに高めることができる。

なお、上記の各実施の形態では、ヨー軸受１２２の近傍にセンサ７０Ｉを設け、センサ７０Ｉの測定データから診断パラメータを算出してヨー軸受１２２の状態を診断するものとしたが、ヨー軸受１２２の診断に使用するセンサはこれに限られない。たとえば、主軸受６０の状態を監視するセンサ７０Ａや、増速機４０の状態を監視するセンサ７０Ｂ、発電機５０の状態を監視するセンサ７０Ｅ等の測定データから算出される診断パラメータを用いてヨー軸受１２２の診断を行なってもよい。

また、上記の各実施の形態では、ジャイロセンサを含むセンサ７０Ｊによってナセル９０の回転角速度ωを検出し、その検出結果に基づいてナセル９０が回転しているか否かを判別したが、これに限るものではなく、どのような手段でナセル９０の回転角速度ωを検出してもよい。

たとえば、地磁気を測定する方位センサを用いて、方位の時間変化を測定し、方位角を時間で微分してナセル９０の回転角速度ωを求めてもよい。

また、人工衛星を利用して位置を測定するＧＰＳ（Global Positioning System）センサを用いてもよい。２個のＧＰＳセンサを所定距離だけ離間させてナセル９０に設け、２個のＧＰＳセンサの相対位置からナセル９０の方位を求め、その方位を時間で微分してナセル９０の回転角速度ωを求めてもよい。

また、１個のＧＰＳセンサを用いてナセル９０が１回転する際の軌跡を記録しておき、記録した軌跡と現在の位置情報からナセル９０の方位角を計算し、その時間微分から回転角速度ωを求めてもよい。

また、映像記録装置でナセル９０の周囲の景色を記録し、その変化から回転角速度ωを求めてもよい。

また、ナセル９０を回転させるための駆動装置１２４の駆動電流及び駆動電圧のうちの少なくともいずれか一方を測定し、その測定値からナセル９０の回転角速度ωを算出してもよい。

また、ナセル９０を回転させるための歯車の回転を非接触の変位計で測定し、その測定値からナセル９０の回転角速度ωを算出してもよい。

また、風力発電装置を別途監視するＳＣＡＤＡ（Supervisory Control And Data Acquisition）からの情報からナセル９０の回転角速度ωを求めてもよい。

また、上記の各実施の形態では、ヨー軸受１２２が異常か否かを診断するためのしきい値を学習期間に生成するものとしたが、上記のような学習期間を設けることなく、実験等によって得られる診断パラメータに基づいてしきい値を別途設定してもよい。すなわち、しきい値は、必ずしも学習期間において自動生成する必要はなく、実験等によって得られる診断パラメータから上記の式（５），（６）を導出し、式（６）を用いて補正した診断パラメータＶｒｅｃに基づいてしきい値ＶＴＨを決定してもよい。

なお、上記の各実施の形態において、センサ７０Ｉは、この発明における「第１の検出器」の一実施例に対応し、センサ７０Ｊは、この発明における「第２の検出器」の一実施例に対応する。また、センサ７０Ｋは、この発明における「第３の検出器」の一実施例に対応し、データサーバ３３０は、この発明における「制御装置」の一実施例に対応する。

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及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〜７０Ｋ センサ、８０ モニタ装置、９０ ナセル、１００ タワー、１２２ ヨー軸受、１２４ 駆動装置、１２６ リングギヤ、３２０ インターネット、３３０ データサーバ、３４０ 監視用端末。

Claims (13)

1. 風力発電装置を構成する機器の状態を監視する状態監視システムであって、前記風力発電装置は、風力を回転トルクに変換するためのブレードと、前記回転トルクを受ける主軸と、前記回転トルクを電力に変換する発電機と、支柱上部に設けられて前記主軸及び発電機を格納するナセルと、前記支柱上部において前記ナセルを旋回可能に支持するヨー軸受とを含み、
   前記機器の状態を検出する第１の検出器と、
   前記第１の検出器の検出結果に基づいて診断パラメータを生成するモニタ装置と、
   前記診断パラメータに基づいて前記機器の異常を診断する制御装置と、
   前記ナセルの回転速度を検出する第２の検出器と、
   前記主軸の回転速度を検出する第３の検出器とを備え、
   前記制御装置は、前記ナセルの回転速度が非零の第１の所定範囲内であるときの前記第３の検出器の検出結果に基づいて前記診断パラメータを補正し、補正後の診断パラメータについての初期値からの変化に基づいて前記ヨー軸受が異常か否かを診断する、状態監視システム。
2. 前記制御装置は、前記主軸の回転速度を変数とする第１の補正関数を用いて前記診断パラメータを補正し、
   前記第１の補正関数は、前記主軸の回転速度が高いほど、補正前の診断パラメータに対する補正後の診断パラメータの比を小さくするように、前記診断パラメータを補正する関数である、請求項１に記載の状態監視システム。
3. 前記第１の補正関数は、前記主軸の回転速度をその最大速度で除算することによって得られる無次元化された前記主軸の回転速度を変数とし、前記診断パラメータを前記主軸の非回転時の診断パラメータで除算することによって得られる無次元化された診断パラメータの関数である、請求項２に記載の状態監視システム。
4. 前記制御装置は、前記診断前の所定期間における前記主軸の回転速度の平均値を算出し、その平均値に基づいて、前記第１の補正関数を用いて前記診断パラメータを補正する、請求項２又は請求項３に記載の状態監視システム。
5. 前記制御装置は、前記発電機の発電量を変数とする第２の補正関数を用いて前記診断パラメータをさらに補正し、
   前記第２の補正関数は、前記発電量が多いほど、前記第２の補正関数による補正前の診断パラメータに対する補正後の診断パラメータの比を小さくするように、前記診断パラメータを補正する関数である、請求項２から請求項４のいずれか１項に記載の状態監視システム。
6. 前記制御装置は、前記主軸の回転速度が上限に達した場合にのみ、前記第２の補正関数を用いて前記診断パラメータをさらに補正する、請求項５に記載の状態監視システム。
7. 前記第１の検出器は、前記ヨー軸受の近傍に設けられ、前記ヨー軸受の状態を検出する、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の状態監視システム。
8. 前記制御装置は、前記風力発電装置を別途監視するＳＣＡＤＡ（Supervisory Control And Data Acquisition）からの情報から得られる前記ナセルの回転速度が前記第１の所定範囲内であるときの前記診断パラメータに基づいて前記機器の異常を診断する、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の状態監視システム。
9. 前記第２の検出器は、方位センサを含む、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の状態監視システム。
10. 前記第２の検出器は、ジャイロセンサを含む、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の状態監視システム。
11. 前記第２の検出器は、ＧＰＳ（Global Positioning System）を含む、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の状態監視システム。
12. 前記第２の検出器は、前記ナセルを駆動する駆動装置の駆動電流及び駆動電圧の少なくとも一方を検出する検出器を含む、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の状態監視システム。
13. 風力発電装置と、
    請求項１から請求項１２のいずれか１項に記載の状態監視システムとを備える風力発電システム。

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