JP6308591B2 - 監視装置、監視方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
また、発電所では、高圧タービンから低圧タービンに至る複数の発電機用タービンの回転軸(タービン軸)が互いに連結され、発電機の回転軸に連結されている。この場合、軸受における異常振動を振動センサにより検出することにより、タービン軸の異常、劣化等を検知する検知する試みが行なわれている。このため、各タービン軸における異常、劣化等を監視するために、各タービン軸の軸受には、複数の振動センサが取り付けられている。
しかしながら、タービン軸が破壊した場合を除いて、確実にタービン軸の異常、劣化等を検知する手法は確立されていないのが実情である。したがって、実際の運用上、発電機の停止或いは分解後の目視や、超音波による非破壊検査の手法によって、タービン軸を監視することが行なわれている。
一方、特許文献1には、タービン発電機の軸振動監視システム及び軸振動監視装置が開示されている。具体的に説明すると、特許文献1は、タービン軸に、当該タービン軸の振動を検出する振動センサを取り付けておき、振動センサの出力が予め定められたトリップ値を越えた場合、タービン発電機の異常と判断する軸振動監視システム及び軸振動監視装置を明らかにしている。更に、特許文献1では、振動センサの出力が、タービン発電機周辺に設けられた電気・機械設備によるノイズの影響を受けやすいため、振動センサからの出力を平均化処理することにより、ノイズの影響を軽減することが提案されている。
本発明の課題は、運転中にタービン軸の異常、劣化等を検知できる監視装置、監視方法を提供することである。
即ち、本発明の一態様によれば、複数の振動センサと、前記複数の振動センサから得られるセンサ値間の相関関係をモデル化し、関係性モデルとして格納する関係性保存データベースと、前記複数の振動センサで検出され、前記複数の振動センサ間の関係をあらわす検出結果を前記関係性モデルと比較し、前記複数の振動センサ間の関係性を検証し、検証結果を出力する関係性検証モジュールとを有することを特徴とする監視装置が得られる。
本発明の他の態様によれば、回転軸を備えたタービンに、複数の振動センサを設けておき、前記複数の振動センサにおける振動データ相互間の相関関係を関係性モデルとして構築し、前記発電機用タービンの駆動時に前記複数の振動センサから得られる測定データと、前記関係性モデルとを比較して、前記測定データの前記関係性モデルからの乱れを検証することを特徴とする監視方法が得られる。
本発明の別の態様によれば、複数の振動センサからのセンサデータを受けて、前記振動センサの取り付け位置の状態を診断するコンピュータで読み取り可能なプログラムであって、前記複数の振動センサにおける前記センサデータ相互間の相関関係を関係性モデルとして構築する工程と、前記複数の振動センサからの測定データを前記関係性モデルと比較する工程と、前記測定データの前記関係性モデルからの乱れを検証する工程を、前記コンピュータに行なわせることを特徴とするプログラムが得られる。
図2は、図1に示されたシステムで実行されるモデル生成モードを説明するためのフローチャートである。
図3は、振動センサ相互の相関関係性の強弱をあらわすフィット値と、振動センサの物理的位置との関係を示すテーブルである。
図4は、本発明の一実施形態で実行される監視モードを説明するためのフローチャートである。
図1を参照すると、本発明に係る監視装置をシステム(ここでは、発電所システム)に適用した例が示されている。
図示された発電所システムは、発電機11と、複数のタービンを備えている。図1では、3つのタービン(ここでは、第1、第2、及び第3のタービン131、132、及び133と呼ぶ)を設けた場合が例示的に示されている。第3のタービン133は高圧蒸気が与えられる高圧タービンであり、他の第2及び第1のタービン131、132は、高圧タービン133に与えられる蒸気よりも低圧の蒸気が与えられる低圧タービンである。尚、本発明は、3つのタービンを備えたシステムに限定されることなく、例えば、4つ以上のタービンを備えたシステム或いは単一のタービンを備えたシステムにも適用できる。
図示された例では、第1のタービン131のタービン軸の一端は、発電機11の回転軸に連結される一方、第1のタービン131のタービン軸の他端は、第2のタービン132のタービン軸の一端に連結されている。また、第2のタービン132のタービン軸の他端は、高圧タービンである第3のタービン133のタービン軸の一端に連結されている。第1〜第3のタービン131〜133のタービン軸の両端には、軸受部が備えられている。
また、発電機11の回転軸の両端には、第1及び第2の振動センサS1及びS2が取り付けられ、更に、発電機11の回転数を検出する回転数センサR1も取り付けられている。
更に、第1のタービン131のタービン軸両端には、第3及び第4の振動センサS3及びS4が取り付けられ、第2のタービン132のタービン軸両端には、第5及び第6の振動センサS5及びS6が設けられている。同様に、第3のタービン133のタービン軸両端には、第7及び第8の振動センサS7及びS8が設けられている。各振動センサS1〜S8には、識別番号(ID)が割り当てられている。 上記した振動センサS1〜S8は、本発明に係る監視装置の一部を構成している。
第1〜第8の振動センサS1〜S8から出力されるセンサ検出値(センサデータ)は、回転数センサR1からの出力値と共に、監視モジュール15に与えられる。監視モジュール15は、各振動センサS1〜S8からのセンサ検出値を各振動センサS1〜S8のID、時刻、物理位置、及び計測対象情報等と共に、センサ値保存用データベース17にセンサ情報として格納させる。
センサ値保存用データベース17に格納、蓄積されたセンサ情報は、前処理モジュール19に入力され、当該前処理モジュール19で、ノイズ等を除去する平均化処理、波形特徴点の抽出処理等が行われ、前処理されたセンサデータは、センサ付随情報保存データベース21に保存される。尚、ノイズが問題とならないような状況で使用される場合には、前処理モジュール19は不要であり、この場合、センサ付随情報保存データベース21も不要である。
図示された例では、前処理モジュール19で前処理されたセンサデータが関係性検証モジュール23に入力される。ここで、関係性検証モジュール23は、複数の振動センサ(ここでは、第1〜第8の振動センサS1〜S8)のセンサデータ相互間の関係性を検証する。即ち、関係性検証モジュール23には、関係性保存データベース25が備えられている。当該関係性保存データベース25は、第1〜第8の振動センサS1〜S8のセンサデータ相互間の相関関係をあらわす過去のセンサ間の関係性を蓄積している。過去のセンサ間の関係性としては、システムが正常に動作している場合における各センサの出力データを用いることが好ましい。
関係性検証モジュール23における検証結果は、診断モジュール27に与えられ、異常パターン保存データベース29に予め格納されている異常パターンと比較される。比較の結果、異常が検出されると、アラーム或いはディスプレイ装置等に報知される。
説明の都合上、図1では、監視モジュール15、前処理モジュール19、関係性検証モジュール23、及び診断モジュール27をハードウェアとして図示されているが、これらのモジュールは、実際には、コンピュータによって実行可能なプログラムによって構成される。この場合、監視モジュール15、前処理モジュール19、関係性検証モジュール23、及び診断モジュール27は、これらモジュールにおける動作を実行するためのプログラムを格納するメモリと、これらのプログラムを実行するコンピュータ(CPU)によって実現できる。
上記したように、本発明の実施形態は、関係性検証モジュール23及び関係性保存データベース25により、複数の振動センサ(ここでは、8個の振動センサ)から出力されるセンサデータ相互間の相関関係性と、正常状態における相関関係性を比較して、センサデータの相関関係性の正常状態における相関関係性からの乱れを検出することにより、タービン軸の異常、劣化等を検出することを特徴としている。
図2及び図3を参照して、上記した点を更に具体的に説明する。
まず、図2を参照すると、関係性保存データベース25に格納される関係性モデルの生成モード(フェーズ)が示されている。ここでは、関係性モデルの生成モードがコンピュータによって実行可能なプログラムによって実行されるものとして説明するが、ハードウェア回路を用いても実現可能である。図2のステップF1−1に示すように、センサデータの収集期間が定義され、収集期間が設定される(ステップF1−2)。収集期間が設定されると、ステップF1−3において、複数の振動センサS1〜S8から収集期間中、センサデータが取得される。取得されたセンサデータは、関係性検証モジュール23に含まれているメモリ(図示せず)内に格納される。
続いて、ステップF1−4では、関係性検証モジュール23の動作を実現する検証プログラムの制御の下に、複数の振動センサS1〜S8からのセンサデータ間相互の相関関係を表す関係性モデルが構築される。構築された関係性モデルは、ステップF1−5において関係性保存モデル25に格納される。一方、関係性検証モジュール23は、ステップF1−6に示されているように、複数の振動センサからのセンサデータの相関性の高さを示すフィット値を振動センサ毎に生成する。更に、関係性検証モジュール23は、各振動センサに対して相関が高い順番に振動センサを並べたテーブルを作成して関係性保存データベース25に格納して、関係性モデルの作成を終了する。
図3を参照すると、図2に示された処理により作成された関係性モデルの一例が示されている。ここでは、10個の振動センサが設けられている場合の例が示されている。図3の最上段の列には、フィット値が高いフィット値(1番目)から最も低いフィット値(9番目)まで順に示されている。図3の最左欄には、第1〜第10の振動センサの番号1〜10が示されている。ここで、振動センサ1に対して、最も相関関係性の高い振動センサは、フィット値1の欄に示された第4の振動センサであり、以下、第5、9、6、3、8、7、2、10の振動センサの順に相関関係性が弱くなっている。
同様に、第2の振動センサ2に対して、最も相関関係性の高い振動センサは第6の振動センサ6であり、以下、6、3、5、9、7、4、1、8、10の順に、第2の振動センサ2に対する相関関係性が弱くなっている。
図3に示された関係性モデルからも明らかな通り、互いに最近接した物理位置にある振動センサのセンサデータが最も相関関係性が高いとは限らず、離隔した位置にある振動センサのセンサデータ同士が最も相関関係性が高い場合があることが分る。
上記した点を考慮して、正常運転時におけるテーブルを作成し、関係性保存データベース25に格納しておき、このテーブルと、振動センサで得られた検出データと比較することにより、タービン軸に異常、劣化、磨耗等が生じたかどうかをシステムの稼働中に検出できる。
例えば、図3において、振動センサ1に対する相関関係性の1番目の“4”と2番目の“5”とが、“5”及び“4”に入れ替わっていた場合、システムに何等かの異常が発生したことを検出できる。しかし、この状態では、異常の生じた箇所を特定することはできない。異常の生じた箇所を特定するために、相関関係性の乱れと異常パターンとの関係が予め異常パターン保存データベース29に保存されている。
図4を参照して、生成されたモデルを用いて監視を行なう監視モード(フェーズ)について説明する。図4に示された監視モードは、図1に示された監視モジュール15、センサ値保存用データベース17、関係性検証モジュール23、関係性保存データベース25、診断モジュール27、及び異常パターン保存データベース29を用いて行なわれる。実際には、監視モードは、上記したモジュールで行なわれる動作に対応した動作を実現するプログラムによって実行されるが、ハードウェア回路を用いて実現することも可能である。尚、前処理モジュール19及びセンサ付随情報保存データベースを必要に応じて使用することも可能である。
図4に示された監視モードは、監視モジュール15において、各振動センサからセンサ値(検出データ)を取得することによって開始され(ステップF2−1)、各振動センサ間の相関性がステップF2−2において確認される。この動作は、関係性検証モジュール23及び関係性保存データベース25を使用して行なわれる。
ステップF2−3において、関係性検証モジュール23は、各センサからのセンサデータ(即ち、測定データ)間の相関関係性に乱れがないかどうかをチェックする。即ち、図3に示されたテーブルと各振動センサからの測定データが同じ相関関係性を有しているかどうかが、ステップF2−3で振動センサ毎に判定される。相関関係性に乱れがない場合(ステップF2−3:No)、ステップF2−1に戻って、他の振動センサからの測定データが取得される。
一方、ステップF2−3で相関関係性に乱れが有ると(ステップF2−3:Yes)、関係性検証モジュール23は、タービン軸に異常が発生したものと判定して、ステップF2−4に移行する。ステップF2−4では、各振動センサからの測定データの相関性を示すフィット値が生成され、振動センサ毎にフィット値の高い順番に並べた図3に示すようなパターンが作成され、関係性保存データベース25に格納される。
検出データについてテーブルが作成されると、処理はステップF2−5に移行する。ステップF2−5では、診断モジュール27が起動され、異常パターン保存データベース29に予め蓄積されている異常パターンと、検出データについて作成されたパターンとが比較され、両者間の相違点が抽出される。診断モジュール27は異常パターンを検出して、タービン軸の撓みの箇所等を指示することによって、処理を終了する。
以下、本発明の特徴となる事項を付記しておく。
(付記1)複数の振動センサと、前記複数の振動センサから得られるセンサ値間の相関関係をモデル化し、関係性モデルとして格納するデータベースと、前記複数の振動センサで検出され、前記複数の振動センサ間の関係をあらわす検出結果を前記関係性モデルと比較し、前記複数の振動センサ間の関係性を検証し、検証結果を出力するモジュールとを有することを特徴とする監視装置。
(付記2)前記検証結果に基いて、診断を行なう診断モジュールを有することを特徴とする付記1記載の監視装置。
(付記3)前記複数の振動センサは、タービンの互いに異なる位置に取り付けられることを特徴とする付記1又は2記載の監視装置。
(付記4)前記複数の振動センサは、前記タービンの軸受に取り付けられることを特徴とする付記3記載の監視装置。
(付記5)前記タービンは発電機用タービンであることを特徴とする付記3又は4記載の監視装置。
(付記6)回転軸を備えたタービンに、複数の振動センサを設けておき、前記複数の振動センサにおける振動データ相互間の相関関係を関係性モデルとして構築し、前記発電機用タービンの駆動時に前記複数の振動センサから得られる測定振動データと、前記関係性モデルとを比較して、前記測定振動データの前記関係性モデルからの乱れを検証することを特徴とする監視方法。
(付記7)前記測定振動データの前記関係性モデルからの乱れを検証した後、前記タービンの回転軸の劣化の有無を診断することを特徴とする付記6記載の監視方法。
(付記8)前記タービンは発電機用タービンであることを特徴とする付記6又は7記載の監視方法。
(付記9)更に、前記測定振動データを保存データベースに格納し、格納された測定振動データを前処理した後、前記関係性モデルと比較することを特徴とする付記6〜8のいずれか一項に記載された監視方法。
(付記10)前記前処理では、前記測定振動データを平均化、波長特徴点の抽出が行なわれることを特徴とする監視方法。
(付記11)複数の振動センサからのセンサデータを受けて、前記振動センサの取り付け位置の状態を診断するコンピュータで読み取り可能なプログラムであって、前記複数の振動センサにおける前記センサデータ相互間の相関関係を関係性モデルとして構築する工程と、
前記複数の振動センサからの測定データを前記関係性モデルと比較する工程と、前記測定データの前記関係性モデルからの乱れを検証する工程を、前記コンピュータに行なわせることを特徴とするプログラム。
(付記12)前記測定データの前記関係性モデルからの乱れが検証する工程後、前記乱れの生じた振動センサの位置を検出する工程を前記コンピュータに行なわせることを特徴とする付記11記載のプログラム。
131、132、133 タービン
S1〜S8 振動センサ
R1 回転数センサ
15 監視モジュール
17 センサ値保存用データベース
19 前処理モジュール
21 センサ付随情報保存データベース
23 関係性検証モジュール
25 関係性保存データベース
27 診断モジュール
29 異常パターン保存データベース
この出願は、2012年12月14日に出願された、日本特許出願第2012−273448号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
Claims (12)
- 複数のタービンのタービン軸を互いに連結した発電所で用いられる監視装置であって、各タービンの軸受に取り付けられた複数の振動センサと、前記複数の振動センサから得られるセンサ値間の相関関係をモデル化し、各振動センサに対する相関性の高さを表すフィット値の高い順番に、該フィット値に対応する振動センサの番号を各振動センサの番号とともに並べたテーブルを関係性モデルとして格納する関係性保存データベースと、前記複数の振動センサで検出され、前記複数の振動センサ間の関係をあらわす検出結果を、作成した前記関係性モデルと比較し、前記相関性の高さの前記関係性モデルからの変化を検出して前記複数の振動センサ間の関係性を検証し、検証結果を出力する関係性検証モジュールと、を有することを特徴とする監視装置。
- 更に、前記検証結果に基いて、診断を行なう診断モジュールを有することを特徴とする請求項1記載の監視装置。
- 前記複数の振動センサは、タービンの互いに異なる位置に取り付けられることを特徴とする請求項1又は2記載の監視装置。
- 前記複数の振動センサは、前記タービンの軸受に取り付けられることを特徴とする請求項3記載の監視装置。
- 前記タービンは発電機用タービンであることを特徴とする請求項3又は4記載の監視装置。
- 発電所で用いられる監視方法であって、回転軸を備えたタービンに複数の振動センサを設けておき、前記複数の振動センサにおけるセンサデータ相互間の相関関係を、各振動センサに対する相関性の高さを表すフィット値の高い順番に、該フィット値に対応する振動センサの番号を各振動センサの番号とともに並べたテーブルを関係性モデルとして格納しておき、前記タービンの駆動時に前記複数の振動センサから得られる測定データと、前記関係性モデルとを比較して、前記測定データの前記関係性モデルからの乱れを判定することを特徴とする監視方法。
- 前記測定データの前記関係性モデルからの乱れを検証した後、前記タービンの回転軸の異常個所を判定することを特徴とする請求項6記載の監視方法。
- 前記タービンは発電機用タービンであることを特徴とする請求項6又は7記載の監視方法。
- 更に、前記測定データを保存データベースに格納し、格納された測定データを前処理した後、前記関係性モデルと比較することを特徴とする請求項6〜8のいずれか一項に記載された監視方法。
- 前記前処理では、前記測定データを平均化、波長特徴点の抽出が行なわれることを特徴とする請求項9記載の監視方法。
- 複数の振動センサからのセンサデータを受けて、前記振動センサの取り付け位置の状態を診断するコンピュータで読み取り可能なプログラムであって、
各振動センサに対して、相関性の高さをあらわすフィット値の高い順にセンサ番号を並べたテーブルを各振動センサ番号と共に生成し、前記振動センサ相互間の相関関係をあらわす関係性モデルとして構築する工程と、
前記複数の振動センサからの測定データを前記関係性モデルと比較する工程と、
前記測定データの前記関係性モデルからの乱れを検証する工程を、前記コンピュータに行なわせることを特徴とするプログラム。 - 前記測定データの前記関係性モデルからの乱れが検証する工程後、前記乱れの生じた振動センサの位置を検出する工程を前記コンピュータに行なわせることを特徴とする請求項11記載のプログラム。
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