JP2017207435A

JP2017207435A - 異常診断方法

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Publication number: JP2017207435A
Application number: JP2016101507A
Authority: JP
Inventors: 賢吾村上; Kengo Murakami
Original assignee: NSK Ltd
Current assignee: NSK Ltd
Priority date: 2016-05-20
Filing date: 2016-05-20
Publication date: 2017-11-24
Anticipated expiration: 2036-05-20
Also published as: JP6714844B2

Abstract

【課題】環境条件が変動する場合にも効率的に異常を診断できる異常診断方法を提供する。
【解決手段】３機の風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの運転時に、各風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの転がり軸受２５の物理量をそれぞれ取得する取得工程と、各風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの転がり軸受２５の物理量を、各風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ間で相互比較する比較工程と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、機械設備における異常を診断する異常診断方法に関する。

従来、鉄道車両や発電用風車等の回転部品は、一定期間使用した後に、軸受装置やその他の部品について損傷や摩耗等の欠陥の有無が検査される。この検査は、装置全体を定期的に分解することにより行われ、回転部品にできた損傷や摩耗は、検査担当者が目視により発見するようにしている。

しかし、このような回転部品の異常の有無の検査は相当な時間とコストがかかる。そのため、回転部品が組み込まれた機械装置を分解することなく、実働状態で回転部品の異常診断が可能な方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この診断方法では、稼働中に損傷を検知するため、損傷により生じる衝撃振動の発生時間間隔を振動信号（加速度や音など）より算出し、軸受諸元から算出される理論値と照合して診断する、絶対判定基準を用いている。また、同一部位を定期的に時系列比較し、正常な場合の値を初期値として、その何倍になったかをみて判定する相対的判定基準を用いた方法もある。

特許第４１１７５００号公報

ところで、風力用発電装置において、風向や風力が常に変化しているため、軸受が支持する軸の回転数および荷重も常に変化し、発電機負荷も変動している。このような状況では、センサからの出力に変動する環境条件の影響が含まれることとなる。

このため、絶対判定基準を用いて、センサによる転がり軸受等の異常を診断するには、指標を条件別に設定しておく必要があり、全ての条件に対して、指標を設定するのに多大な時間が必要である。また、相対判定基準を用いる場合には、時系列データを保存しておく必要があるため、保存容量が膨大になる可能性があり、しかも、環境条件が誤診断原因になる可能性もある。

本発明は、前述した課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、環境条件が変動する場合にも効率的に異常を診断できる異常診断方法を提供することにある。

本発明の上記目的は、下記の構成により達成される。
（１）３機以上の機械設備の運転時に、前記各機械設備の共通部位の物理量をそれぞれ取得する取得工程と、
前記各機械設備の共通部位の物理量を、前記各機械設備間で相互比較する比較工程と、
を備えることを特徴とする異常診断方法。
（２）前記比較工程は、前記各機械設備の共通部位の物理量のいずれかが閾値を越えたときに行われることを特徴とする請求項１に記載の異常診断方法。
（３）前記比較工程によって前記各機械設備の共通部位に異常があると診断した際に、警告を発することを特徴とする（１）または（２）に記載の異常診断方法。
（４）前記機械設備は、運転時に前記物理量を変化させる条件を備える、風車、鉄道車両、ポンプ、空調設備のいずれかであることを特徴とする（１）から（３）のいずれかに記載の異常診断方法。
（５）前記共通部位は、転がり軸受の外輪、内輪、及び転動体を含むことを特徴とする（１）から（４）のいずれかに記載の異常診断方法。

本発明の異常診断方法によれば、機械設備の共通部位の物理量をそれぞれ取得して相互間で比較することで、機械設備の共通部位の相互間での異常を容易に診断することができる。これにより、各判定指標の絶対基準を条件別に設定する絶対判定基準による診断や時系列データを保存しておく必要がある相対判定基準による診断と比較し、データ保存容量を抑えつつ、環境条件が変動する場合にも効率的に異常を診断することができる。

本発明に係る異常診断方法が適用される複数の風力発電装置の概略構成図である。風力発電装置の転がり軸受及び異常診断を行う制御系を説明するブロック図である。本発明に係る異常診断方法を説明するフローチャートである。転がり軸受の振動実効値の時系列変化の一例を示すグラフである。転がり軸受の振動の周波数と振幅との関係の一例を示すグラフである。転がり軸受の振動の周波数と振幅との関係の他の例を示すグラフである。本発明の変形例に係る異常診断方法を説明するフローチャートである。変形例の転がり軸受の振動の周波数と振幅との関係の一例を示すグラフである。

以下、本発明に係る異常診断方法の一実施形態を、図面を参照して説明する。

本実施形態に係る異常診断方法は、例えば、風力発電装置などの機械設備の運転時における異常の有無を監視する方法である。同仕様の機械設備が同条件下で３機以上が運転されている場合に、相互の機械設備の同一部位の振動信号（加速度や音など）を測定し、判定指標（エンベロープスペクトルの実効値またはピーク値）を分析する。求めた値を機械設備間で相互比較し、他と乖離した値を示した機械設備の測定部位に損傷（剥離・傷・電食など）が発生したと特定する。これにより、各判定指標の絶対基準を条件別に設定することなく、変動する環境条件の影響が含まれる場合にも効率的に診断でき、また、振動情報のデータ保存容量を低減できる。

以下の説明においては、機械設備として、例えば、転がり軸受を含む風力発電装置を例にとって説明する。
図１は、本発明に係る異常診断方法が適用される複数の風力発電装置の概略構成図である。

図１に示すように、本実施形態に係る異常診断方法は、３機の風力発電装置（風車）１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの異常の有無を診断する。

風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃは、地上に立設されたタワー１１と、タワー１１の上端に支持されたナセル１２と、ナセル１２の端部に設けられたブレード１３とを備えており、互いに同仕様とされている。

ナセル１２には、ドライブトレイン部２１が格納されている。ドライブトレイン部２１は、主軸２２と、増速機２３と、発電機２４と、転がり軸受２５とを備えている。主軸２２は、増速機２３を介して発電機２４に接続されている。主軸２２は、転がり軸受２５によってナセル１２内に回転可能に支持されている。この主軸２２を支持する転がり軸受２５には、振動センサ２７が設けられている。

ブレード１３は、ハブ３１と、複数の羽根３２とを有している。羽根３２は、ハブ３１から放射状に延在されている。ブレード１３は、ドライブトレイン部２１の主軸２２の端部に設けられている。

なお、風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃは、増速機２３や発電機２４の回転軸も転がり軸受（図示略）によって支持されている。また、ドライブトレイン部２１には、主軸２２の回転を必要に応じて停止させるブレーキ装置（図示略）が設けられている。

上記構造の風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃは、ブレード１３の羽根３２が風を受けることで主軸２２が回転される。すると、その主軸２２の回転が増速機２３によって増速されて発電機２４に伝達され、発電機２４によって発電される。これらの風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃは、同条件下で稼働される。

図２は、風力発電装置の転がり軸受及び異常診断を行う制御系を説明するブロック図である。
図２に示すように、転がり軸受２５は、主軸２２に外嵌されて回転する内輪４１と、ハウジング等に内嵌される外輪４２と、内輪４１と外輪４２との間で転動可能に配置された複数の転動体４３と、転動体４３を転動自在に保持する不図示の保持器と、を有する。本実施形態では、主軸２２を支持する転がり軸受２５として、球面ころ軸受が用いられている。

振動センサ２７は、転がり軸受２５の固定輪である外輪４２のハウジング負荷圏に固定される。振動センサ２７としては、加速度センサの他、例えば、ＡＥ（ＡｃｏｕｓｔｉｃＥｍｉｓｓｉｏｎ）センサ、超音波センサ、ショックパルスセンサ等が使用可能であり、また、加速度、速度、歪み、応力、変位等を検出することで、等価的に音や振動を検出して電気信号に変換することができるものも適宜使用することができる。

なお、振動センサ２７の固定方法には、ボルト固定、接着、ボルト固定と接着の併用、及び樹脂材による埋め込み、磁石を用いた設置等がある。

振動センサ２７は、データ伝送手段５１を介して制御器５０に接続されており、転がり軸受２５の振動を検出し、その振動情報を電気信号として制御器５０に送信する。制御器５０は、演算処理部５２と制御装置５３とを有している。演算処理部５２は、振動センサ２７から送信される振動情報に基づいて転がり軸受２５の振動の実効値及び振幅などを演算して異常診断を行う。制御装置５３は、風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃを駆動制御する。また、制御器５０には、モニタや警報機等からなる出力装置５４が接続されている。

振動センサ２７には、その出力信号を増幅して出力する増幅器が内蔵されている。なお、センサ出力を増幅する増幅手段は、振動センサ２７と制御器５０を構成するマイクロコンピュータとの間に接続したり、マイクロコンピュータ側に内蔵する構成としても良い。但し、増幅器を振動センサ２７に内蔵させた構成の場合は、振動センサ２７の出力信号が強いため、振動センサ２７とマイクロコンピュータとの間の信号伝達経路等で加わるノイズの影響を抑えることができ、ノイズによる処理精度の低下を抑制して、異常診断の信頼性を向上させることができる。

次に、上記同仕様の３機の風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの異常診断を行う本発明の異常診断方法について説明する。
図３は、本発明に係る異常診断方法を説明するフローチャートである。

まず、風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃを同一条件で稼働させた状態で、各風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの共通部位である転がり軸受２５の物理量である振動情報を振動センサ２７から取得する（ステップＳ１）。

更に、取得した各風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの転がり軸受２５の振動情報を監視する。具体的には、各風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃのいずれかの転がり軸受２５の振動実効値が、予め設定した閾値を越えているか否かを監視する（ステップＳ２）。なお、閾値は、一般的には、転がり軸受２５のピッチ円直径と主軸２２の回転数を乗算したｄｍｎ値に依存して決定される。

そして、各風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃのいずれかの転がり軸受２５の振動実効値が閾値を越えていると判断すると（ステップＳ２：Ｙｅｓ）、各風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの転がり軸受２５の周波数分析を行い（ステップＳ３）、風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの間で、転がり軸受２５の振動情報を相互比較する（ステップＳ４）。

図４は、転がり軸受の振動実効値の時系列変化の一例を示すグラフである。
図４では、風力発電装置１０Ｃの振動実効値が次第に増加し、閾値を越えている。このように、例えば、風力発電装置１０Ｃの振動実効値が閾値を越えた場合は、各風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの間で振動情報を相互比較することとなる。

各風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの間での相互比較は、全ての風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの最後に取得した振動情報を集約して分析することで行う。具体的には、バンドパスフィルタ処理（絶対値検波から包絡線処理）を行った後に、エンベロープ処理を行い、その波形からＦＦＴパワースペクトルを算出し、判定指標である振幅のピーク（周波数ピーク）を求め、風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの間で相互比較する。このピークは転がり軸受２５の設置された主軸２２の回転数に依存して周波数やレベルが変動するため、転がり軸受２５の回転情報（主軸２２の回転数）を振動情報と同時に取得し、転がり軸受２５の諸元から算出する。
また、エンベロープ処理の代わりに、ウェーブレット変換やヒルベルト変換を行ってもよい。

振幅のピークの相互比較の結果、全ての風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの転がり軸受２５の振動のピークが同様の傾向を示しているか否かの判定を行う（ステップＳ５）。

この振幅のピークの判定において、風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの転がり軸受２５の全てで同様の傾向を示していると判定した場合（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの転がり軸受２５に異常なしと判断する（ステップＳ６）。

一方、振幅のピークの判定において、風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃのうちのいずれか一つが他と乖離した傾向を示していると判定した場合（ステップＳ５：Ｎｏ）、ステップＳ７で、後述する異常部位の特定を行った上で、風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃのうちの他と乖離した傾向の一つの転がり軸受２５に異常が生じていると判断する（ステップＳ８）。

図５は、転がり軸受の振動の周波数と振幅との関係の一例を示すグラフである。図６は、転がり軸受の振動の周波数と振幅との関係の他の例を示すグラフである。

図５では、風力発電装置１０Ｃに、他の風力発電装置１０Ａ，１０Ｂには現れない振幅のピークが生じており、このピークにおいて、他の風力発電装置１０Ａ，１０Ｂに対して乖離している。したがって、この場合、風力発電装置１０Ｃの転がり軸受２５に、損傷等の異常が生じていると判断する。

また、図６では、風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃのそれぞれにピークが生じているが、風力発電装置１０Ｃのピークが他の風力発電装置１０Ａ，１０Ｂのピークに対して周波数が乖離している。したがって、この場合も、風力発電装置１０Ｃの転がり軸受２５に、摩耗等による損傷（例えば、剥離、傷、電食等）の異常が生じていると判断する。

風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃのいずれかに異常が生じていると判断した場合、出力装置５４に警報信号を送信し、出力装置５４から音声で警報を発したり、出力装置５４に異常を知らせる旨を表示させ、管理者に警告を行う（ステップＳ９）。

なお、本実施形態では、風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃのうちのいずれか一つが他と乖離した傾向を示していると判定した場合（ステップＳ５：Ｎｏ）、ステップＳ７にて、ピーク発生周波数がいずれの機械要素の異常理論周波数と一致するか探索し、装置の中のいずれの機械要素に起因した異常であるかを特定する。なお、風力発電装置の場合には、異常部位としては、転がり軸受の各構成部品、歯車、ブレードが考えられる。

以上説明したように、本実施形態の異常診断方法によれば、風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの共通部位である転がり軸受２５の振動情報をそれぞれ検出して相互間で比較することで、風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの転がり軸受２５の相互間での異常を容易に診断することができる。これにより、各判定指標の絶対基準を条件別に設定する絶対判定基準による診断や時系列データを保存しておく必要がある相対判定基準による診断と比較し、データ保存容量を抑えつつ、環境条件が変動する場合にも効率的に異常を診断することができる。特に、本実施形態によれば、風速や風向などの環境条件の影響を受けやすい風車である風力発電装置の異常診断に好適である。

また、本実施形態では、各風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの転がり軸受２５の振動実効値のいずれかが閾値を越えたときに、風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの転がり軸受２５の振動情報を相互に比較することで、風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの転がり軸受２５における異常を効率良く診断することができる。

また、各風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの転がり軸受２５に異常があると診断した際に警告を発することで、風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃの転がり軸受２５の異常を警告によって迅速に管理者へ知らせることができる。

なお、上記実施形態では、風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃからなる機械設備を異常判断の対象としたが、本発明の異常診断方法は、風力発電装置に限定されることなく、例えば、鉄道車両、ポンプ、空調設備などの同条件下で３機以上運転される転がり軸受を含む同仕様の機械設備の全てが対象である。

また、異常診断する共通部位としては、外輪、内輪及び転動体を含む転がり軸受に限らず、他の形式の転がり軸受であってもよく、また、転がり軸受に限らず、回転機械に適用できる歯車や、風車のブレードなどの回転部品であってもよい。

また、本実施形態では、３機の風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃからなる機械設備を設置した場合を例示したが、機械設備の数は、３機以上であれば、３機に限定されない。

なお、本実施形態では、振動の情報を物理量として異常診断に用いたが、異常診断に用いる物理量としては、振動、音、超音波、応力、変位または歪みを用いることができる。

図７は、本実施形態の変形例に係るフローチャートである。この変形例では、乖離した装置のエンベロープスペクトルのピークとベースレベルとの乖離をステップＳ１０で確認する点において、上記実施形態と異なる。また、この変形例でも、異常診断する部位は転がり軸受に限定されない。

即ち、風力発電装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃのうちのいずれか一つが他と乖離した傾向を示していると判定した場合（ステップＳ５：Ｎｏ）、該乖離した装置のエンベロープスペクトルのピークとベースレベルとの乖離をステップＳ１０で確認する（図８参照）。そして、確認した結果、乖離値が１つ以上の周波数において閾値未満の場合には、異常が起こっていないと判断する（ステップＳ１１）。一方、乖離値が１つ以上の周波数において閾値以上の場合には、その機械要素に異常が起こったと判断する（ステップＳ８）。これにより、診断精度をより向上することができる。また、乖離値は、１つ以上の周波数において閾値以上の場合に、異常と判断してもよいが、乖離値が、複数の周波数において閾値以上の場合に、異常と判断することで、さらに診断精度を向上することができる。

１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ風力発電装置（機械設備）
２５転がり軸受
４１内輪
４２外輪
４３転動体

Claims

３機以上の機械設備の運転時に、前記各機械設備の共通部位の物理量をそれぞれ取得する取得工程と、
前記各機械設備の共通部位の物理量を、前記各機械設備間で相互比較する比較工程と、
を備えることを特徴とする異常診断方法。
前記比較工程は、前記各機械設備の共通部位の物理量のいずれかが閾値を越えたときに行われることを特徴とする請求項１に記載の異常診断方法。
前記機械設備は、運転時に前記物理量を変化させる条件を備える、風車、鉄道車両、ポンプ、空調設備のいずれかであることを特徴とする請求項１又は２に記載の異常診断方法。