JP6648641B2 - 歪み推定装置、診断装置、及び歪み推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、歪み推定装置、診断装置、及び歪み推定方法に関する。

従来、部品等の寿命を予測する診断システムが知られている。例えば、特許文献１には、歪みセンサ（歪みゲージ）によって検出された歪みに基づいて、フロントサイドメンバの疲労損傷度を算出し、フロントサイドメンバの寿命が近づいていることを警告する車両の疲労損傷度診断システムが記載されている。

特開２０１３−７９９２０号公報

例えば、流体中において応力を受ける部品の残存寿命をリアルタイムで評価するためには、部品の歪みをリアルタイムで取得することが求められる。しかしながら、例えば、宇宙機用のターボポンプにおけるインデューサ翼では、宇宙機のフライト時において、インデューサ翼に歪みゲージを直接貼付することが困難である。このように、使用中において、評価対象の部品に歪みゲージを貼付することが困難な場合がある。また、評価対象の部品に歪みゲージを貼付できたとしても、何らかの加工が必要となることもある。このため、歪みゲージを用いない手法が望まれている。

本発明は、歪みゲージを用いることなく、歪みを取得可能な歪み推定装置、診断装置、及び歪み推定方法を提供する。

本発明の一側面に係る歪み推定装置は、流体中に設けられた部品の歪みを推定する装置である。この歪み推定装置は、部品の周辺の所定の位置における時系列の圧力値を含む圧力信号を取得する圧力取得部と、圧力信号に基づいて、部品に生じる時系列の歪み値を含む歪み信号を推定する推定部と、歪み信号を出力する出力部と、を備える。推定部は、圧力のパワースペクトル密度と当該圧力を上記位置に加えた時に部品に生じる歪みのパワースペクトル密度とに基づいて決定される推定フィルタを用いて、圧力信号を歪み信号に変換する。

本発明の別の側面に係る歪み推定方法は、流体中に設けられた部品の歪みを推定する歪み推定装置が行う方法である。この歪み推定方法は、部品の周辺の所定の位置における時系列の圧力値を含む圧力信号を取得する圧力取得ステップと、圧力信号に基づいて、部品に生じる時系列の歪み値を含む歪み信号を推定する推定ステップと、歪み信号を出力する出力ステップと、を備える。推定ステップでは、圧力のパワースペクトル密度と当該圧力を上記位置に加えた時に部品に生じる歪みのパワースペクトル密度とに基づいて決定される推定フィルタを用いて、圧力信号を歪み信号に変換する。

この歪み推定装置及び歪み推定方法では、部品の周辺の所定の位置における時系列の圧力値を含む圧力信号が、推定フィルタによって、部品に生じる時系列の歪み値を含む歪み信号に変換され、変換された歪み信号が出力される。部品の周辺の所定の位置における圧力のパワースペクトル密度と部品に生じる歪みのパワースペクトル密度との間には、相関関係があることが見出された。このため、圧力のパワースペクトル密度と歪みのパワースペクトル密度との関係に基づいて決定された推定フィルタを用いることにより、圧力信号を歪み信号に変換することが可能となる。このように、圧力信号を用いて歪み信号を推定することができるので、歪みゲージを用いることなく、部品に生じる歪みを取得することが可能となる。

上記歪み推定装置は、圧力信号からオフセットを除去するオフセット除去部と、歪み信号のオフセットを回復するオフセット回復部と、を更に備えてもよい。推定部は、オフセットが除去された圧力信号を歪み信号に変換してもよい。出力部は、オフセットが回復された歪み信号を出力してもよい。この場合、圧力信号からオフセットを除去することによって、圧力信号の変動成分を取り出すことができる。この圧力信号の変動成分を用いることによって、圧力信号から歪み信号に変換する精度を向上することが可能となる。そして、歪み信号のオフセットを回復することによって、部品に生じる歪みの推定精度を向上することが可能となる。

本発明の更に別の側面に係る診断装置は、部品の累積損傷度を診断する装置である。この診断装置は、上記歪み推定装置と、歪み推定装置から出力された歪み信号に基づいて、部品に加わる時系列の応力値を含む応力信号を計算する応力計算部と、応力信号に基づいて、部品の累積損傷度を計算する累積損傷度計算部と、を備える。

この診断装置では、歪み推定装置から出力された歪み信号に基づいて、部品に加わる時系列の応力値を含む応力信号が計算され、応力信号に基づいて部品の累積損傷度が計算される。歪み推定装置において、部品に生じる歪みを取得することができるので、歪みゲージを用いることなく、部品の累積損傷度を取得することが可能となる。

本発明によれば、歪みゲージを用いることなく、歪みを取得することができる。

本実施形態に係る歪み推定装置を含む診断装置の診断対象の一例を模式的に示す図である。 本実施形態に係る歪み推定装置を含む診断装置の機能ブロック図である。 図２の診断装置のハードウェア構成図である。 図２の診断装置が行う診断方法の一例を示すフローチャートである。 図４の歪み推定処理の一例を詳細に示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。図面の説明において、同一又は同等の要素には同一符号を用い、重複する説明を省略する。

図１は、本実施形態に係る歪み推定装置を含む診断装置の診断対象の一例を模式的に示す図である。図１に示されるように、診断対象として、ロケット１のターボポンプに設けられるインデューサ２（部品）が挙げられる。ロケット１は、噴射による反作用によって推進力を得る装置であり、繰り返し使用可能な再使用型である。ロケット１は、例えば、液体ロケットである。ロケット１のロケットエンジンでは、燃料として液体水素及び液体酸素等の液体燃料Ｆ（流体）が用いられる。ロケット１は、高圧の液体燃料Ｆを供給するためのターボポンプを備えている。インデューサ２は、ターボポンプの吸込性能を向上するために、ターボポンプの入力側に設けられる回転体である。インデューサ２は、方向Ｂに延びる配管３に設けられ、配管３の延在方向に延びる回転軸ＡＸ周りに回転する。インデューサ２は、配管３を流れる液体燃料Ｆを吸い込んで、液体燃料Ｆを昇圧する。

インデューサ２は、低圧の液体燃料Ｆを吸い込むので、この液体燃料Ｆの圧力が液体燃料Ｆの飽和蒸気圧よりも低くなると、液体燃料Ｆが沸騰して多数の小さい気泡が発生する。そして、気泡の周囲の圧力が液体燃料Ｆの飽和蒸気圧よりも高くなると、気泡が消滅する。この瞬間、気泡の周囲の液体燃料Ｆは気泡の中心付近で衝突するので、圧力波が発生し、振動を発生させる。このようにして、液体燃料Ｆでは、キャビテーションが発生し、キャビテーションによって、インデューサ２に応力が加わることが知られている。インデューサ２には、キャビテーション以外にも様々な要因により応力が加わる。この応力がインデューサ２に蓄積されていくと、インデューサ２の破損につながるおそれがある。インデューサ２では、特にインデューサ翼を診断対象とすることがあるが、以下ではインデューサ２として説明する。

配管３の内面には、圧力センサ４が設けられている。圧力センサ４は、インデューサ２の周辺に設けられる。圧力センサ４が設けられる位置は、当該位置において生じた振動のエネルギーがインデューサ２に届く範囲に設定される。図１に示される例では、圧力センサ４は、インデューサ２の回転軸ＡＸに沿った方向Ｂにおいて、インデューサ２の入力側先端と略同じ位置、及びインデューサ２の入力側先端から所定の距離だけ液体燃料Ｆの上流に配置される。圧力センサ４は、インデューサ２の出力側先端から所定の距離だけ液体燃料Ｆの下流に配置されてもよい。この圧力センサ４によって、インデューサ２の周辺の圧力が計測され、計測された圧力が診断装置１０に送信される。

配管３には、インターフェイス部における環境情報を計測するためのセンサ５が設けられる。センサ５は、例えば、温度センサ及び圧力センサである。センサ５は、インデューサ２の入力側先端から距離Ｌだけ液体燃料Ｆの上流において、配管３の内面から深さｄの位置に配置される。このセンサ５によって、インターフェイス部の圧力及び温度が計測され、計測された圧力及び温度が診断装置１０に送信される。インデューサ２の周辺には、更に液体燃料Ｆの流量を計測する流量計（不図示）及びインデューサ２の回転数を計測する回転センサ（不図示）が配置される。流量計によって、液体燃料Ｆの流量が計測され、計測された流量が診断装置１０に送信される。回転センサによって、インデューサ２の回転数が計測され、計測された回転数が診断装置１０に送信される。

図２は、本実施形態に係る歪み推定装置を含む診断装置の機能ブロック図である。図２に示される診断装置１０は、インデューサ２の累積損傷度を診断する装置である。

図３は、図２の診断装置のハードウェア構成図である。図３に示されるように、診断装置１０は、物理的には、１又は複数のプロセッサ１０１と、主記憶装置であるＲＡＭ（Random Access Memory）及びＲＯＭ（Read Only Memory)等の記憶装置１０２と、ハードディスク装置等の補助記憶装置１０３と、キーボード等の入力装置１０４と、ディスプレイ等の出力装置１０５と、データ送受信デバイスである通信装置１０６と、を備えるコンピュータとして構成され得る。診断装置１０の図２に示される各機能は、プロセッサ１０１及び記憶装置１０２等のハードウェアに１又は複数の所定のコンピュータプログラムを読み込ませることにより、１又は複数のプロセッサ１０１の制御のもとで各ハードウェアを動作させるとともに、記憶装置１０２及び補助記憶装置１０３におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。なお、上記の説明は診断装置１０のハードウェア構成として説明したが、後述の歪み推定装置２０がプロセッサ１０１、記憶装置１０２、補助記憶装置１０３、入力装置１０４、出力装置１０５、及び通信装置１０６を備えるコンピュータとして構成されてもよい。

図２に戻って、診断装置１０の詳細について説明する。診断装置１０は、歪み推定装置２０と、応力計算部２７と、累積損傷度計算部２８と、を備えている。

歪み推定装置２０は、インデューサ２の歪みを推定する装置である。歪み推定装置２０は、作動点情報取得部２１と、圧力取得部２２と、オフセット除去部２３と、推定部２４と、オフセット回復部２５と、出力部２６と、を備えている。

作動点情報取得部２１は、インデューサ２の作動点情報を取得する作動点情報取得手段として機能する。作動点情報取得部２１は、センサ５によって計測された圧力及び温度、流量計によって計測された流量、並びに回転センサによって計測された回転数を作動点情報として取得する。作動点情報取得部２１は、作動点情報をオフセット回復部２５に出力する。

圧力取得部２２は、インデューサ２の周辺の所定の位置における時系列の圧力値ｐ_ｎを含む圧力信号（圧力応答）｛ｐ_ｎ｝を取得する圧力取得手段として機能する。圧力取得部２２は、圧力センサ４によって計測された圧力を例えば０．１ｍ秒程度のサンプリング周期Ｔ_ｓでサンプリングし、時系列の圧力値ｐ_ｎを含む圧力信号｛ｐ_ｎ｝として取得する。圧力取得部２２は、圧力信号｛ｐ_ｎ｝をオフセット除去部２３及びオフセット回復部２５に出力する。

オフセット除去部２３は、圧力信号｛ｐ_ｎ｝からオフセットを除去するオフセット除去手段として機能する。オフセットは、圧力センサ４によって計測された圧力のうちの常に印加されている固定成分（直流成分）である。圧力信号｛ｐ_ｎ｝の各圧力値ｐ_ｎからオフセットを除去することにより、当該圧力値ｐ_ｎの変動成分（つまり、圧力値ｐ_ｎ ^’）が抽出される。オフセット除去部２３は、例えば、時系列の圧力値ｐ_ｎのうち、所定の期間における圧力値ｐ_ｎの平均値をオフセットとする。オフセット除去部２３は、圧力信号｛ｐ_ｎ｝の各圧力値ｐ_ｎからオフセットを減算し、その減算結果を各圧力値ｐ_ｎ ^’とする。これにより、オフセット除去部２３は、オフセットが除去された圧力信号｛ｐ_ｎ ^’｝を得る。このようにして、オフセット除去部２３は、圧力信号｛ｐ_ｎ｝からオフセットを除去する。オフセット除去部２３は、オフセットが除去された圧力信号｛ｐ_ｎ ^’｝を推定部２４に出力する。

推定部２４は、圧力信号｛ｐ_ｎ ^’｝に基づいて、インデューサ２に生じる時系列の歪み値ε_ｎ ^’を含む歪み信号（歪み応答）｛ε_ｎ ^’｝を推定する推定手段として機能する。推定部２４は、推定フィルタを用いて、オフセットが除去された圧力信号｛ｐ_ｎ ^’｝を歪み信号｛ε_ｎ ^’｝に変換する。推定フィルタは、高サイクル疲労寿命評価のためのフィルタであって、圧力のパワースペクトル密度と当該圧力を圧力センサ４が設けられている位置に加えた時にインデューサ２に生じる歪みのパワースペクトル密度とに基づいて決定される。パワースペクトル密度は、信号の周波数方向のエネルギー分布を表す。推定フィルタの導出方法については後述する。推定部２４は、歪み信号｛ε_ｎ ^’｝をオフセット回復部２５に出力する。

オフセット回復部２５は、歪み信号｛ε_ｎ ^’｝のオフセットを回復するオフセット回復手段として機能する。オフセット回復部２５は、作動点情報取得部２１によって取得された作動点情報に基づいて、歪みのオフセットを計算する。オフセット回復部２５は、例えば、インデューサ２の回転数、インターフェイス部の圧力、インターフェイス部の温度、及び液体燃料Ｆの流量に対する回帰式を用いて、歪みのオフセットを計算する。オフセット回復部２５は、圧力信号｛ｐ_ｎ｝に更に基づいて、歪みのオフセットを計算してもよい。オフセット回復部２５は、歪み信号｛ε_ｎ ^’｝の各歪み値ε_ｎ ^’にオフセットを加算し、その加算結果を各歪み値ε_ｎとする、これにより、オフセット回復部２５は、オフセットが回復された歪み信号｛ε_ｎ｝を得る。このようにして、オフセット回復部２５は、歪み信号｛ε_ｎ ^’｝のオフセットを回復する。オフセット回復部２５は、オフセットが回復された歪み信号｛ε_ｎ｝を出力部２６に出力する。

出力部２６は、歪み信号｛ε_ｎ｝を出力する出力手段として機能する。出力部２６は、オフセット回復部２５から歪み信号｛ε_ｎ｝を受け取ると、歪み信号｛ε_ｎ｝を応力計算部２７に出力する。

応力計算部２７は、歪み推定装置２０から出力された歪み信号｛ε_ｎ｝に基づいて、インデューサ２に加わる時系列の応力値ｓ_ｎを含む応力信号（応力応答）｛ｓ_ｎ｝を計算する応力計算手段として機能する。応力計算部２７は、式（１）に示されるように、縦弾性係数Ｅと、ポアソン比νと、歪み値ε_ｎと、に基づいて、応力値ｓ_ｎを計算する。縦弾性係数Ｅは、例えば２０３．０ＭＰａである。ポアソン比νは、例えば、０．２９０である。

累積損傷度計算部２８は、応力信号｛ｓ_ｎ｝に基づいて、インデューサ２の累積損傷度を計算する累積損傷度計算手段として機能する。累積損傷度計算部２８は、例えばレインフロー法アルゴリズムを用いて、応力信号｛ｓ_ｎ｝を応力振幅と平均応力との組の列｛ｊ，ｓ_ａ ^（ｊ），ｓ_ｍ ^（ｊ）｜ｊ∈｛１，…Ｎ_ｐ｝｝に分解する。組番号ｊは、各組を識別するための番号であり、１以上Ｎ_ｐ以下の整数値である。Ｎ_ｐは、対象時間区間において出現する極値の数、すなわち振動の回数である。対象時間区間は、応力信号｛ｓ_ｎ｝のうちの評価対象を抽出する時間区間であり、例えば、数秒程度である。

累積損傷度計算部２８は、式（２）を用いて、各組の応力振幅ｓ_ａ ^（ｊ）を修正マイナー則に適応させるために換算応力ｓ_ｓ ^（ｊ）に変換する。換算応力ｓ_ｓ ^（ｊ）は、応力振幅ｓ_ａ ^（ｊ）をＳ−Ｎ曲線に換算した応力である。なお、引張強さｓ_ｂは、インデューサ２の翼素材の引張強さであり、翼の材料によって予め定められる固定値である。引張強さｓ_ｂは、例えば１６５７．０ＭＰａである。切欠き係数βは、例えば１．１である。

累積損傷度計算部２８は、インデューサ２の翼素材のＳ−Ｎ曲線をもとに、換算応力ｓ_ｓ ^（ｊ）のみがインデューサ２に加わった際に、インデューサ２が損傷に至る破断振動回数Ｎ_ｄ ^（ｊ）を式（３）を用いて計算する。定数Ｍ_０及び定数Ｍ_１は、Ｓ−Ｎ曲線の定数である。

修正マイナー則を用いた場合、累積損傷度Ｄは式（４）で示される。累積損傷度計算部２８は、式（４）を用いてインデューサ２の累積損傷度Ｄを計算する。

累積損傷度計算部２８は、累積損傷度Ｄを対象時間区間で除算することによって、単位時間当たりの累積損傷度Ｄを計算してもよい。累積損傷度計算部２８は、計算した累積損傷度Ｄを出力する。

ここで、推定フィルタの導出方法について説明する。インデューサ２に歪みゲージを貼り付け、所望の作動点（液体燃料Ｆの流量、インデューサ２の回転数、並びにインターフェイス部の圧力及び温度）において、インデューサ２の周辺に圧力を印加する実験を行う。この実験において、圧力センサ４によって計測された圧力を、例えば０．１ｍ秒程度のサンプリング周期Ｔ_ｓでサンプリングすることによって、時系列の圧力値ｐ_ｎを含む圧力信号｛ｐ_ｎ｝が取得される。また、歪みゲージによって計測された歪みを、圧力と同じサンプリング周期Ｔ_ｓでサンプリングすることによって、時系列の歪み値ε_ｎを含む歪み信号｛ε_ｎ｝が取得される。

所定の時間Ｔ_ｆｆｔごとに、圧力信号｛ｐ_ｎ｝及び歪み信号｛ε_ｎ｝を分割し、分割した各組の圧力値ｐ_ｎ及び歪み値ε_ｎからそれぞれオフセットを除去することによって、オフセットが除去された圧力値及び歪み値の組｛ｐ_ｎ ^’，ε_ｎ ^’｜ｔ_ｉｎｉ＋Ｔ_ｆｆｔ×（ｘ−１）＜ｔ_ｎ＜ｔ_ｉｎｉ＋Ｔ_ｆｆｔ×ｘ｝が得られる。なお、ｘ∈｛１，２，…，ｍ｝である。圧力値のオフセットとしては、例えば、圧力値ｐ_ｎの移動平均が用いられる。同様に、歪み値のオフセットとしては、例えば、歪み値ε_ｎの移動平均が用いられる。アンサンブル数ｍは、例えば４０以上である。

このｍ組のそれぞれに対して、公知のＷｅｌｃｈ法に基づいて、圧力｛ｐ_ｎ ^’｝の周波数ｆにおけるパワースペクトル密度Ｓ_１ ^（ｘ）（ｆ）及び歪み値｛ε_ｎ ^’｝の周波数ｆにおけるパワースペクトル密度Ｓ_２ ^（ｘ）（ｆ）が計算される。そして、式（５）に示されるように、パワースペクトル密度Ｓ_１ ^（ｘ）（ｆ）に対するパワースペクトル密度Ｓ_２ ^（ｘ）（ｆ）の比の平方根を計算することによって、ｍ個のゲイン｛Ａ_ｘ~（ｆ）｜ｘ＝１，２，…，ｍ｝が得られる。ゲインＡ_ｘ~（ｆ）は、時間区間［ｔ_ｉｎｉ＋Ｔ_ｆｆｔ×（ｘ−１），ｔ_ｉｎｉ＋Ｔ_ｆｆｔ×ｘ］に対するゲインである。

そして、式（６）及び式（７）に示されるように、ｍ個のゲインＡ_ｘ~（ｆ）のアンサンブル平均μ_ｍ（ｆ）及び標準偏差σ_ｍ（ｆ）が計算される。

そして、式（８）に示されるように、アンサンブル平均μ_ｍ（ｆ）及び標準偏差σ_ｍ（ｆ）を用いて、設計ゲインＡ_ｍ，ｋ（ｆ）が計算される。

続いて、設計ゲインＡ_ｍ，ｋ（ｆ）が有理関数でフィッティングされる。このゲインフィッティングには、式（９）に示される伝達関数Ｇ_ｓ（ｓ）が用いられる。なお、パラメータＣ_ｉ及びパラメータＤ_ｉは、式（９）の第２式を部分分数分解することによって生じるものであり、固有角周波数ω_ｐ，ｉ、固有角周波数ω_ｚ，ｋ、減衰係数ζ_ｐ，ｉ、及び減衰係数ζ_ｚ，ｋによって決定される。

数ｍ_ｐが数ｍ_ｚ以上である場合に、伝達関数Ｇ_ｓ（ｓ）をＺ変換することによって、式（１０）に示される離散伝達関数Ｇ_ｚ（ｚ）が得られる。係数ａ_ｉ及び係数ｂ_ｋは、固定ゲインＫ、数ｍ_ｐ、数ｍ_ｚ、減衰係数ζ_ｐ，ｉ、固有角周波数ω_ｐ，ｉ、減衰係数ζ_ｚ，ｋ、及び固有角周波数ω_ｚ，ｋのパラメータの組により決定される。

この離散伝達関数Ｇ_ｚ（ｚ）のゲインＡ_ｚ（ｆ）は、式（１１）に示される形式である。このゲインＡ_ｚ（ｆ）を用いて、設計ゲインＡ_ｍ，ｋ（ｆ）のフィッティングが行われる。なお、フィッティングとは、設計ゲインＡ_ｍ，ｋ（ｆ）とゲインＡ_ｚ（ｆ）との差がなるべく小さくなるようなパラメータ｛Ｋ，ｍ_ｐ，ｍ_ｚ，ζ_ｐ，ｉ，ω_ｐ，ｉ，ζ_ｚ，ｋ，ω_ｚ，ｋ｝の組を設定することをいう。

上述のフィッティングの結果、係数ａ_ｉ及び係数ｂ_ｋ（ｉ∈｛１，２，…，２ｍ_ｐ−１，２ｍ_ｐ｝，ｋ∈｛０，１，…，２ｍ_ｐ−１，２ｍ_ｐ｝）が得られる。ここで、式（１２）に示されるように、時刻ｎにおける圧力値ｐ_ｎ’及び歪み値ε_ｎ’を用いて、離散伝達関数Ｇ_ｚ（ｚ）が表される。

これにより、式（１３）に示されるように、歪み値ε_ｎ’と圧力値ｐ_ｎ’との関係を規定した推定フィルタが導出される。

次に、図４及び図５を参照して、診断装置１０が行う診断方法の一例を説明する。図４は、図２の診断装置が行う診断方法の一例を示すフローチャートである。図５は、図４の歪み推定処理の一例を詳細に示すフローチャートである。図４に示される一連の処理は、例えばロケット１の動作が開始されるタイミングで開始される。

まず、歪み推定装置２０が歪み推定処理（歪み推定方法）を行う（ステップＳ１１）。ステップＳ１１の歪み推定処理では、図５に示されるように、まず、作動点情報取得部２１が、インデューサ２の作動点情報を取得する（ステップＳ２１：作動点情報取得ステップ）。具体的には、作動点情報取得部２１は、センサ５によって計測されたインターフェイス部の圧力及び温度、流量計によって計測された液体燃料Ｆの流量、並びに回転センサによって計測されたインデューサ２の回転数を作動点情報として取得する。そして、作動点情報取得部２１は、作動点情報をオフセット回復部２５に出力する。

続いて、圧力取得部２２は、インデューサ２の周辺の所定の位置における時系列の圧力値ｐ_ｎを含む圧力信号｛ｐ_ｎ｝を取得する（ステップＳ２２：圧力取得ステップ）。具体的には、圧力取得部２２は、圧力センサ４によって計測された圧力をサンプリング周期Ｔ_ｓでサンプリングして得られた圧力値を時系列の圧力値ｐ_ｎとすることによって、圧力信号｛ｐ_ｎ｝を取得する。そして、圧力取得部２２は、圧力信号｛ｐ_ｎ｝をオフセット除去部２３に出力する。

続いて、オフセット除去部２３は、圧力信号｛ｐ_ｎ｝からオフセットを除去する（ステップＳ２３：オフセット除去ステップ）。例えば、オフセット除去部２３は、時系列の圧力値ｐ_ｎのうち、所定の期間における圧力値ｐ_ｎの平均値をオフセットとし、圧力信号｛ｐ_ｎ｝の各圧力値ｐ_ｎからオフセットを減算することによって、圧力信号｛ｐ_ｎ｝からオフセットを除去する。そして、オフセット除去部２３は、オフセットが除去された圧力信号｛ｐ_ｎ ^’｝を推定部２４に出力する。

続いて、推定部２４は、圧力信号｛ｐ_ｎ ^’｝に基づいて、インデューサ２に生じる時系列の歪み値ε_ｎ ^’を含む歪み信号｛ε_ｎ ^’｝を推定する（ステップＳ２４：推定ステップ）。具体的には、推定部２４は、式（１３）に示される推定フィルタを用いて、オフセットが除去された圧力信号｛ｐ_ｎ ^’｝を歪み信号｛ε_ｎ ^’｝に変換する。そして、推定部２４は、歪み信号｛ε_ｎ ^’｝をオフセット回復部２５に出力する。

続いて、オフセット回復部２５は、歪み信号｛ε_ｎ ^’｝のオフセットを回復する（ステップＳ２５：オフセット回復ステップ）。例えば、オフセット回復部２５は、作動点情報取得部２１によって取得された作動点情報に基づいて、歪みのオフセットを計算し、歪み信号｛ε_ｎ ^’｝の各歪み値ε_ｎ ^’にオフセットを加算することによって、歪み信号｛ε_ｎ ^’｝のオフセットを回復する。そして、オフセット回復部２５は、オフセットが回復された歪み信号｛ε_ｎ｝を出力部２６に出力する。そして、出力部２６は、オフセットが回復された歪み信号｛ε_ｎ｝を応力計算部２７に出力する（ステップＳ２６：出力ステップ）。

続いて、応力計算部２７は、歪み推定装置２０から出力された歪み信号｛ε_ｎ｝に基づいて、インデューサ２に加わる時系列の応力値ｓ_ｎを含む応力信号｛ｓ_ｎ｝を計算する（ステップＳ１２：応力計算ステップ）。具体的には、応力計算部２７は、式（１）を用いて、各歪み値ε_ｎに基づいて各応力値ｓ_ｎを計算することによって、応力信号｛ｓ_ｎ｝を取得する。そして、応力計算部２７は、応力信号｛ｓ_ｎ｝を累積損傷度計算部２８に出力する。

続いて、累積損傷度計算部２８は、応力信号｛ｓ_ｎ｝に基づいて、インデューサ２の累積損傷度Ｄを計算する（ステップＳ１３：累積損傷度計算ステップ）。まず、累積損傷度計算部２８は、レインフロー法アルゴリズム等を用いて、応力信号｛ｓ_ｎ｝を応力振幅と平均応力との組の列｛ｊ，ｓ_ａ ^（ｊ），ｓ_ｍ ^（ｊ）｜ｊ∈｛１，…Ｎ_ｐ｝｝に分解する。そして、累積損傷度計算部２８は、式（２）を用いて、各組の応力振幅ｓ_ａ ^（ｊ）を換算応力ｓ_ｓ ^（ｊ）に変換する。そして、累積損傷度計算部２８は、式（３）を用いて、換算応力ｓ_ｓ ^（ｊ）のみがインデューサ２に加わった際に、インデューサ２が損傷に至る破断振動回数Ｎ_ｄ ^（ｊ）を計算する。そして、累積損傷度計算部２８は、式（４）を用いて累積損傷度Ｄを計算する。そして、累積損傷度計算部２８は、累積損傷度Ｄを出力する。以上のようにして、診断装置１０が行う診断方法の一連の処理が終了する。

以上説明したように、診断装置１０、歪み推定装置２０、及び歪み推定装置２０が行う歪み推定方法では、インデューサ２の周辺の所定の位置における時系列の圧力値ｐ_ｎ ^’を含む圧力信号｛ｐ_ｎ ^’｝が、推定フィルタによって、インデューサ２に生じる時系列の歪み値ε_ｎ ^’を含む歪み信号｛ε_ｎ ^’｝に変換される。インデューサ２の周辺の所定の位置における圧力値と、インデューサ２に生じる歪み値との間には線形な相関関係が明確には認められないものの、インデューサ２の周辺の所定の位置における圧力のパワースペクトル密度とインデューサ２に生じる歪みのパワースペクトル密度との間には、相関関係があることが見出された。このため、圧力のパワースペクトル密度と歪みのパワースペクトル密度との関係に基づいて決定された推定フィルタを用いることにより、圧力信号｛ｐ_ｎ ^’｝を歪み信号｛ε_ｎ ^’｝に変換することが可能となる。このように、圧力信号｛ｐ_ｎ ^’｝を用いて歪み信号｛ε_ｎ ^’｝を推定することができるので、歪みゲージを用いることなく、インデューサ２に生じる歪みを取得することが可能となる。

また、診断装置１０では、歪み推定装置２０から出力された歪み信号｛ε_ｎ｝に基づいて、インデューサ２に加わる時系列の応力値ｓ_ｎを含む応力信号｛ｓ_ｎ｝が計算され、応力信号｛ｓ_ｎ｝に基づいてインデューサ２の累積損傷度Ｄが計算される。歪み推定装置２０において、インデューサ２に生じる歪みを取得することができるので、診断装置１０では、歪みゲージを用いることなく、インデューサ２の累積損傷度Ｄを取得することが可能となる。

また、推定フィルタを用いることにより、圧力信号｛ｐ_ｎ｝を歪み信号｛ε_ｎ｝に変換するための計算負荷を軽減することができる。このため、歪み推定装置２０では、圧力信号｛ｐ_ｎ｝から歪み信号｛ε_ｎ｝をリアルタイムで推定することが可能となる。これにより、診断装置１０では、累積損傷度Ｄをリアルタイムで計算することが可能となる。

また、圧力信号｛ｐ_ｎ｝からオフセットを除去することによって、圧力信号｛ｐ_ｎ｝の変動成分である圧力信号｛ｐ_ｎ ^’｝を取り出すことができる。この圧力信号｛ｐ_ｎ ^’｝を用いることによって、圧力信号｛ｐ_ｎ ^’｝から歪み信号｛ε_ｎ ^’｝に変換する精度を向上することが可能となる。そして、歪み信号｛ε_ｎ ^’｝のオフセットを回復することによって、オフセットが回復された歪み信号｛ε_ｎ｝が得られるので、インデューサ２に生じる歪みの推定精度を向上することが可能となる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限られない。例えば、診断対象は、ロケット１のターボポンプのインデューサ２に限られず、流体中において応力を受ける部品であればよい。診断対象の別の例として、例えば、宇宙機のターボポンプのタービンブレード、蒸気タービンのブレード、原子力発電に用いられる熱交換器（配管振動）、及び一般産業用ポンプのインデューサが挙げられる。

診断装置１０は、累積損傷度計算部２８によって計算された累積損傷度Ｄに基づいて、インデューサ２の異常を判定する判定部を更に備えていてもよい。判定部は、例えば、所定の閾値と累積損傷度Ｄとを比較することによって、インデューサ２の異常の有無を判定する。具体的には、判定部は、累積損傷度Ｄが閾値よりも大きい場合にインデューサ２は異常であると判定し、累積損傷度Ｄが閾値以下である場合にインデューサ２は正常であると判定してもよい。判定部は、インデューサ２が異常であるか正常であるかを示す判定結果を出力してもよい。

また、歪み推定装置２０は、オフセット除去部２３及びオフセット回復部２５を備えていなくてもよい。この場合、推定部２４は、圧力取得部２２によって取得された圧力信号｛ｐ_ｎ｝に基づいて、歪み信号｛ε_ｎ｝を推定し、歪み信号｛ε_ｎ｝を出力部２６に出力する。

２ インデューサ（部品）
４ 圧力センサ
１０ 診断装置
２０ 歪み推定装置
２１ 作動点情報取得部
２２ 圧力取得部
２３ オフセット除去部
２４ 推定部
２５ オフセット回復部
２６ 出力部
２７ 応力計算部
２８ 累積損傷度計算部
Ｆ 液体燃料（流体）

Claims (4)

1. 流体中に設けられた部品の歪みを推定する歪み推定装置であって、
   前記部品の周辺の所定の位置における時系列の圧力値を含む圧力信号を取得する圧力取得部と、
   前記圧力信号に基づいて、前記部品に生じる時系列の歪み値を含む歪み信号を推定する推定部と、
   前記歪み信号を出力する出力部と、
   を備え、
   前記推定部は、圧力のパワースペクトル密度と当該圧力を前記位置に加えた時に前記部品に生じる歪みのパワースペクトル密度とに基づいて決定される推定フィルタを用いて、前記圧力信号を前記歪み信号に変換する、歪み推定装置。
2. 前記圧力信号からオフセットを除去するオフセット除去部と、
   前記歪み信号のオフセットを回復するオフセット回復部と、
   を更に備え、
   前記推定部は、オフセットが除去された前記圧力信号を前記歪み信号に変換し、
   前記出力部は、オフセットが回復された前記歪み信号を出力する、請求項１に記載の歪み推定装置。
3. 前記部品の累積損傷度を診断する診断装置であって、
   請求項１又は請求項２に記載の歪み推定装置と、
   前記歪み推定装置から出力された前記歪み信号に基づいて、前記部品に加わる時系列の応力値を含む応力信号を計算する応力計算部と、
   前記応力信号に基づいて、前記部品の前記累積損傷度を計算する累積損傷度計算部と、
   を備える診断装置。
4. 流体中に設けられた部品の歪みを推定する歪み推定装置が行う歪み推定方法であって、
   前記部品の周辺の所定の位置における時系列の圧力値を含む圧力信号を取得する圧力取得ステップと、
   前記圧力信号に基づいて、前記部品に生じる時系列の歪み値を含む歪み信号を推定する推定ステップと、
   前記歪み信号を出力する出力ステップと、
   を備え、
   前記推定ステップでは、圧力のパワースペクトル密度と当該圧力を前記位置に加えた時に前記部品に生じる歪みのパワースペクトル密度とに基づいて決定される推定フィルタを用いて、前記圧力信号を前記歪み信号に変換する、歪み推定方法。

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