JP2017009402A - 回転体監視システム、風力発電システム、または回転体の監視方法 - Google Patents

Abstract

【課題】高精度に音響監視する回転体監視システム、風力発電システム、または回転体の監視方法を提供することを目的とする。【解決手段】上記課題を解決するために、回転体の稼動音を計測する音響センサで計測した音響データを用いて前記回転体の健全性を判断する回転体監視システムであって、前記回転体の回転周期を決定する演算装置を備え、該回転周期に対応する時間幅の前記音響データを用いて前記回転体の健全性を判断することを特徴とする。【選択図】 図１

Description

本発明は回転体監視システム、風力発電システム、または回転体の監視方法に関するものである。

従来の技術として、例えば特許文献１に記載されたものがある。この文献では、風力発電設備について、モニターするばかりではなく、このモニターを音響を利用して行う様にしている。具体的な手段としては、設備ないしその構成部品の基準ノイズスペクトルを記録して保存する。運転時のノイズスペクトルを連続または繰り返して記録し、これを保存している基準スペクトルと比較することで、両者間のズレを検出している。

特表２００３−５１１６５７号公報

しかし、上記特許文献によれば運転時のノイズスペクトルを取得しているが、音響センサを用いる場合、複数の機器から発生している音も同時に計測されるため、診断対象機器の音を特定することが必要となる等、高精度化には改善の余地もある。本発明では、高精度に音響監視する回転体監視システム、風力発電システム、または回転体の監視方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明にかかる回転体監視システムは、回転体の稼動音を計測する音響センサで計測した音響データを用いて前記回転体の健全性を判断する回転体監視システムであって、前記回転体の回転周期を決定する演算装置を備え、該回転周期に対応する時間幅の前記音響データを用いて前記回転体の健全性を判断することを特徴とする。

また、本発明にかかる風力発電システムは、上記回転体監視システムと、風を受けて回転するロータと、該ロータを回転可能に支持するナセルと、前記ナセルを回転可能に支持するタワーと、前記音響センサを備えることを特徴とする。

更に、本発明にかかる回転体の監視方法、回転体の稼動音を計測する音響センサで計測した音響データを用いて前記回転体の健全性を判断する回転体の監視方法であって、前記回転体の回転周期を決定し、該回転周期に対応する時間幅の前記音響データを用いて前記回転体の健全性を判断することを特徴とする。

本発明によれば、高精度に音響監視する回転体監視システム、風力発電システム、または回転体の監視方法を提供することが可能になる。

実施例におけるシステム構成を示す図である。 実施例における監視システム内部構成を示す図である。 実施例における設計DB記憶内容を示す図である。 実施例におけるSCADA信号例を示す図である。 実施例における信号処理決定部フローチャートである。 実施例における音響特徴抽出部フローチャートである。 実施例における音響信号比較部フローチャートである。

以下、実施例を図面を用いて説明する。尚、下記はあくまでも実施例であり、本発明の実施態様を下記具体的態様に限定することを意図する趣旨ではない。

回転機器、特に低回転数における回転機器に関しては、一般にSN感度が低い、計測される波形の１周期の時間が長くなり外乱の影響を受けやすいと言った点があり、回転機器から発する音の特徴を抽出することが困難となる。また、音響センサを用いる場合、複数の機器から発生している音も同時に計測されるため、診断対象機器の音を特定することが必要となる。本実施例では、回転体の回転周期を決定し、この回転周期に対応する時間幅の音響データを用いて回転体の健全性を判断する様にしており、診断対象の回転数に同期した回転周期情報(周波数情報)を得ることができるため、回転周期情報にノイズ等がなくなる。よって、高精度な判断を実現することが期待される。

本実施例では、回転体監視システムおよびそれを用いた風力発電機の実施例を説明する。図１を用いて、回転体監視システムおよびそれを用いた風力発電機風力発電機を説明する。本実施例では、回転体監視システムを風力発電機に取り付けている事例について説明する。尚、下記はあくまでも実施例であり、本発明に係る回転体監視システムの監視対象を風力発電機に限定するものではない。本実施例における風力発電システムは、風を受けて回転するロータ６と、ロータ６を回転可能に支持するナセル７と、ナセル７を回転可能に支持するタワー８を備える風力発電機１、音響センサ２、SCADA３、出力部４、回転体監視システム５の構成となっている。

回転体監視システム或いは風力発電システムでは、風力発電機１に音響センサ２を固定し、風力発電機１における（回転体の）稼働中の音響データを取得する。音響センサ２の固定部位については、風力発電機１内外の部品とすることができ、一例を挙げるならば風力発電機１を構成しているナセル７、ブレード（ロータ６に含まれる）、タワー８等があげられる。音響センサ２の固定方法は、風力発電機回転体の音響が取得できるのであれば、いずれの取り付け方法としても良い。SCADA３は、風力発電機１の運転制御を監視するために備えられている装置であり、風速、ピッチ信号、主軸回転数、増速機回転数出等の回転体或いは本実施例では風力発電機の稼働データが記録されている。SCADA３の信号例を図４の４００１にテーブル上にして示している。

稼動中の風力発電機の回転体を監視する実施例についてより詳細に説明する。回転体監視システムにて検知する異常について、歯欠け、軸受け軸ずれを本実施例では想定している。無論、本実施例ではこれらの異常を例にして説明するが、あくまでも例示である。

回転体監視システム５は、SCADA３から、風速、ピッチ角度、主軸回転数、増速機回転数等、計測している運転制御監視データを取り込む。音響センサ２を風力発電機１に取り付けるが、上述の様に取り付け部位としては例えばナセル内に取り付けること等が挙げられる。ナセル内に取り付けることにより、ナセル内の回転機器（例えば主軸、増速機、発電機など）やタワー８とナセル７との接合部であるヨーについても監視することが可能となる。音響センサ２を取り付ける場所については、監視する回転機器から発する音が計測可能な場所であればいずれでも良い。音響センサ２より取り込んだ音響データは回転体監視システム５に取り込まれる。また、回転体監視システム５へのデータ取り込み方法について、音響センサ２より取り込んだ音響データは、wav形式、CSV形式等にて取り込む方法が考えられる。そして、回転体監視システム５にて、音響センサ２にて取り込まれた音響データに関する、正常、異常等の回転機器状態の判別が実施される。回転体監視システム５にて判定された結果は出力部４にて表示される。出力部４における出力方法としては、様々な手段を取ることが可能であり、ここで一例を挙げるならばモニタ上に表示、紙印刷、遠隔地の監視センターへ転送等の方法が挙げられる。無論、これ以外の方法によって出力することも可能である。また、出力部４における出力内容としては、例えばSCADA３から出力される信号、音響、判定結果(正常/異常、歯欠け等)が挙げられる。

図２は、監視システム５におけるシステム内部構成を示している。本実施例における監視システム５は、信号処理決定部５１、音響特徴抽出部５２、設計データベース(設計DB)５３、音響記憶手段５４と音響信号比較部５５を備えており、また、監視システム５には、風車稼動データとしてSCADA３を、また監視結果を出力するために出力部４を有する。信号処理決定部５１、音響特徴抽出部５２、音響信号比較部５５は演算装置がその機能を備える様にすることが出来る。音響記憶手段５４には、記録媒体や記録装置を用いることが出来る。信号処理決定部５１では、SCADA３と設計DB５３の情報とを用いて信号処理を決定する。信号処理の内容としては、例えば、音響センサ２から回転体の回転の１周期を取り出す方法等が挙げられる。この様に回転体の回転周期に対応する時間幅の音響データを用いることで、診断対象となる回転体毎に音響センサ２にて取り込む際の音響データの長さを決めることができ、或いは、収録された音響データから回転体毎に判断を行うことができる。信号処理決定部５１にて決定された１周期は、音響特徴抽出部５２へと送られる。

続いて、音響特徴抽出部５２では音響特徴を抽出する。ここで音響特徴としては、例えば、振幅、周波数（ピーク周波数情報を含む）、ゆらぎ等があげられる。音響特徴部５２にて抽出された音響特徴量は、音響記憶手段５４へと送られ記録される。

音響信号比較部５５では、音響センサ２から取得される音響データと音響記憶手段５４に蓄積されている音響特徴量とを比較し、回転体の健全性(正常、異常等)を判断する。そして、音響信号比較部５５にて判断された結果は、出力部４へ送られる。

図３は、設計データベース(設計DB)５３の記憶内容を示している。設計DB５３では回転体の設計データを格納しており、設計DB５３の一例を挙げるならば、種別、歯数、歯数比等が挙げられる。設計DB５３に記憶される種別には、ギア、軸受けといった回転機構名が登録される。歯数にはギアの場合だと歯数、軸受けの場合だと玉の個数が各々登録される。歯数比については、かみ合わせ比を記録する。これは、複数のギアが存在する場合、回転数に対して診断対象部位の回転数が異なるためである。データベース格納の一例を挙げるならば、[ギアA、１０、１/４０] [軸受け、８、１] [ギアB、５２、１.５]となる。これらの設計DB５３を用いることにより、回転体の動力の回転数（例えば、風からのスラストが最初に入力されるロータの回転数）と診断対象部位の回転数（例えば、増速機を備えている場合で増速後の回転数）が異なる場合であっても、信号処理決定部５１において１周期の決定を行うことが可能となり、また音響特徴の抽出も可能となる。

図４は、SCADA３にて取り込まれるSCADA信号例４００１を示している。SCADA信号例４００１はSCADA３から取り込まれる信号である。SCADA信号例４００１の一例をあげるならば、時間、風速(m/s)、ピッチ信号(deg)、主軸回転数、増速機回転数である。それ以外にも例えばSCADAより取り込まれる制御監視データを追加することも可能である。

図５は、信号処理決定部５１のフローチャートを示している。信号処理決定部５１の処理は、SCADAデータ（稼働データ等）取得（S５１０１）、設計データ取得（S５１０２）、音響データ取得（S５１０３）、分析窓長決定（S５１０４）の順番に処理を行う。SCADAデータを取得し、設計データからSCADAデータの回転数にあわせて設計データを用いて１周期（分析窓長）を決定する。例えば、SCADAデータの増速機回転数が４００rpmである場合、周波数に変換すると、６.６７Hzとなる。この場合、１周期は、１５０msとなる。周期は、周波数の逆数で与えられる。これにより、分析窓を１５０msと決定する（S５１０４）。

図６は、音響特徴抽出部５２のフローチャートを示している。音響特徴抽出部５２の処理フローは、音響信号取り込み（S５２０１）、１周期長さの取り込み（S５２０２）、１周期の切り出し（S５２０３）、特徴抽出（S５２０４）の順番に処理を行う。音響特徴抽出部５２では、回転周期に対応する時間幅の音響データを用いて音響特徴を抽出する。音響特徴量の一例を示すならば、上述の様に、振幅値、周波数情報、ゆらぎが挙げられる。また、特徴抽出手段としては、例えば、DFT(FFT)、自己相関関数、包絡線等が挙げられる。１周期長さの取り込みS５２０２においては、信号処理決定部５１で決定した１周期の長さが取り込まれ、１周期の切り出しS５２０３において音響データの１周期分の切り出しがなされる。１周期の長さを用いることにより、DFT(FFT)で正しい振幅値(dB)ならびに周波数(Hz)の算出を期待することもできる。ここでいう正しい振幅値とは、DFT(FFT)演算時における計算誤差が実質生じておらず、計測データから生じていると推定される振幅値(dB)や周波数(Hz)のことである。１周期分が正しく算出されていない場合、DFT(FFT)を行った際にサイドバンド等の計算誤差が生じることとなり、監視時の誤判定の原因となる。また、ゆらぎは、統計量で与えることが可能である。ここでのゆらぎは、１周期の長さの変動を示すものである。また、周期と周波数は逆数の関係であるため、ピーク周波数の変動をトラッキングしていくことでゆらぎを算出することも可能である。１周期にて特徴量を取り出した信号を１フレームとした時、複数フレームのピーク周波数をトラッキングし統計量を算出することで求めることが可能となる。統計量としては標準偏差(σ)、相対標準偏差(CV)、平均等を用いて表現することが可能である。

図７は、音響信号比較部５５におけるフローチャートを示している。音響特徴量取り込み（S５３０１）、音響信号比較（S５３０２）、判定（S５３０３）の順番に処理を行う。音響特徴量取り込みS５３０１においては、音響特徴抽出部５２にて抽出された特徴量が送られる。音響信号比較部では、音響特徴量抽出部で計算された音響特徴量について数値を評価する。評価の方法は、予め閾値を設定しておく、もしくは正常データ（正常時の音響特徴）を構築し診断データ（抽出した音響特徴）と比較する方法等が、例えば考えられる。この際の比較方法として、例えば、診断データから正常データの特徴量を減算することが挙げられ、また正常データを構築する方法としては、例えばクラスタリング法等があげられる。更に、クラスタリングの方法としては、例えばｋ−means法等が存在する。判定S５３０３では、音響信号比較S５３０２にて比較された結果に基づき判定結果を出力する。判定結果としては、無論これに限られるものでないが、正常・異常もしくは、異常程度の大・中・小、また状態を表す判定結果として歯欠け、もしくは軸受け軸ずれといった判定等が挙げられる。

ここでは、回転体監視の具体例として、正常時の稼動データとして、SCADA３の増速機回転数４００(rpm)、振幅値８５(dB)、音響センサ２にて計測されるピーク周波数６.６(Hz)、ゆらぎの統計量として標準偏差が１.８(σ)で与えられる場合を例にして説明する。

音響センサ２で計測した音響信号について特徴抽出後の結果が、SCADA３より取り込まれる増速機回転数４００rpmに対して振幅値８９(dB)、ピーク周波数６.６(Hz)ならびに９(Hz)、ゆらぎの統計量として標準偏差が３.８(σ)であったとする。この場合の回転体監視結果について説明する。音響信号比較部５５において、それぞれの特徴量毎に音響特徴抽出部５２にて算出された特徴量の値を比較していく。ここでの比較方法を診断データから正常データの差分とした場合、実施例における音響特徴量の差分は振幅値４(dB)、ゆらぎ２.０(σ)、ピーク周波数にて差が存在しているのは９(Hz)である。また、差分の閾値は振幅３(dB)以上、ゆらぎ標準偏差３.８(σ)、ピーク周波数は設計仕様上に存在しない値が存在する場合、異常であると設定していたとする（実際は、他の値を設定することも可能）。この事例では、振幅値(dB)の差分が３(dB)以上超えているため、判定結果は異常となる。また、ピーク周波数については正常時に存在しない周波数の場合、欠陥周波数と呼ばれ、欠陥周波数をたどることにより機器状態に関して異常状態(例えば、きず、軸ずれ等)を判定することも可能となる。欠陥周波数に関しては、回転数ならびに設計仕様より算出されることが可能である。この事例においては、回転周波数の３/２倍である９Hzにピークがあり、回転周波数の振幅(dB)も増加しているためギアについても異常と判断することが可能となる。

上記実施例に記載の内容によれば、回転機器の稼動状況ならびに当該回転機器の設計情報を用いて回転機器の異常の有無、または、複数の回転機器で構成される回転機器の場合には、異常常態である回転機器を音の発生源より特定することが可能となる。異常の回転機器は、既に故障している回転機器のみならず、近い将来に故障する可能性が高い機器も含み得る。また、通信を用いる（例えば音響信号比較部５５と出力部４の間の信号伝達を無線とする）ことで回転機器の遠隔監視を実現することも可能となる。

１ 風力発電機
２ 音響センサ
３ SCADA
４ 出力部
５ 回転体監視システム
５１ 信号処理決定部
５２ 音響特徴抽出部
５３ 設計データベース(設計DB)
５４ 音響記録手段
５５ 音響信号比較部
５１５０ 設計DB記憶内容
４００１ SCADA信号例
Ｓ５１０１ SCADAデータ取得
Ｓ５１０２ 設計データ取得
Ｓ５１０３ 音響データ取得
Ｓ５１０４ 分析窓長決定
Ｓ５１０５ SCADAデータ取得
Ｓ５２０１ 音響信号取り込み
Ｓ５２０２ １周期長さの取り込み
Ｓ５２０３ １周期の切り出し
Ｓ５２０４ 特徴抽出
Ｓ５３０１ 音響特徴量取り込み
Ｓ５３０２ 音響信号比較
Ｓ５３０３ 判定

Claims (14)

1. 回転体の稼動音を計測する音響センサで計測した音響データを用いて前記回転体の健全性を判断する回転体監視システムであって、
   前記回転体の回転周期を決定する演算装置を備え、
   該回転周期に対応する時間幅の前記音響データを用いて前記回転体の健全性を判断することを特徴とする回転体監視システム
2. 請求項１に記載の回転体監視システムであって、
   前記時間幅は、前記回転周期の１周期分であることを特徴とする回転体監視システム。
3. 請求項１または２に記載の回転体監視システムであって、
   前記時間幅の前記音響データを用いて音響特徴を抽出する音響特徴抽出部を備えることを特徴とする回転体監視システム。
4. 請求項３に記載の回転体監視システムであって、
   前記音響特徴は、振幅、周波数またはゆらぎの少なくともいずれかを含むことを特徴とする回転体監視システム。
5. 請求項３または４に記載の回転体監視システムであって、
   前記音響特徴を正常時の音響特徴と比較して回転体の健全性を判断する音響信号比較部を備えることを特徴とする回転体監視システム
6. 請求項１ないし５のいずれか１項に記載の回転体監視システムであって、
   前記回転体の設計データを格納する設計データベースを備え、
   前記設計データを用いて前記回転周期が決定されることを特徴とする回転体監視システム。
7. 請求項１ないし６のいずれか１項に記載の回転体監視システムであって、
   前記回転体の稼働データを用いて前記回転周期が決定されることを特徴とする回転体監視システム。
8. 請求項１ないし７のいずれか１項に記載の回転体監視システムであって、
   前記回転体の健全性の判断結果を出力する出力部を備えることを特徴とする回転体監視システム。
9. 請求項１ないし８のいずれか１項に記載の回転体監視システムと、風を受けて回転するロータと、該ロータを回転可能に支持するナセルと、前記ナセルを回転可能に支持するタワーと、前記音響センサを備えることを特徴とする風力発電システム。
10. 回転体の稼動音を計測する音響センサで計測した音響データを用いて前記回転体の健全性を判断する回転体の監視方法であって、
    前記回転体の回転周期を決定し、
    該回転周期に対応する時間幅の前記音響データを用いて前記回転体の健全性を判断することを特徴とする回転体の監視方法。
11. 請求項１０に記載の回転体の監視方法であって、
    前記時間幅の前記音響データを用いて音響特徴を抽出することを特徴とする回転体の監視方法。
12. 請求項１０または１１に記載の回転体の監視方法であって、
    前記音響特徴を正常時の音響特徴と比較して回転体の健全性を判断することを特徴とする回転体の監視方法。
13. 請求項１０ないし１２のいずれか１項に記載の回転体の監視方法であって、
    前記回転体の設計データを用いて前記回転周期が決定されることを特徴とする回転体の監視方法。
14. 請求項１０ないし１３のいずれか１項に記載の回転体の監視方法であって、
    前記回転体の稼働データを収集するＳＣＡＤＡで収集した前記稼働データを用いて前記回転周期が決定されることを特徴とする回転体の監視方法。

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