JPH05225474A - プラント機器の異常診断方法と装置 - Google Patents
プラント機器の異常診断方法と装置Info
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- JPH05225474A JPH05225474A JP4025239A JP2523992A JPH05225474A JP H05225474 A JPH05225474 A JP H05225474A JP 4025239 A JP4025239 A JP 4025239A JP 2523992 A JP2523992 A JP 2523992A JP H05225474 A JPH05225474 A JP H05225474A
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- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
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- Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 機器の異常の兆候を初期段階で発見する。
【構成】 制御所に設置される親局装置１と発電所に設
置される子局装置２とこの間の情報伝送を行うモデム通
信回線により成る。子局装置２では異常診断アルゴリズ
ムを格納しており、発電機器の運転状態毎に異なる診断
アルゴリズムを区別して採用し、運転状態により、かつ
状態量に影響する因子により変動する状態量の正常値を
予測する。実際の状態量検出値とこの状態量検出値の検
出時点における状態量予測値とを比較して異常の有無を
検出する。 【効果】 状態量検出時点での状態量の正常値が、運転
状態と状態量に影響する因子の値に基づいて予測される
ため、異常判定の基準値に状態量の変動幅の余裕をとら
なくて済み、少量の異常値を検出できるので、初期段階
での異常状態を検出できる効果がある。
置される子局装置２とこの間の情報伝送を行うモデム通
信回線により成る。子局装置２では異常診断アルゴリズ
ムを格納しており、発電機器の運転状態毎に異なる診断
アルゴリズムを区別して採用し、運転状態により、かつ
状態量に影響する因子により変動する状態量の正常値を
予測する。実際の状態量検出値とこの状態量検出値の検
出時点における状態量予測値とを比較して異常の有無を
検出する。 【効果】 状態量検出時点での状態量の正常値が、運転
状態と状態量に影響する因子の値に基づいて予測される
ため、異常判定の基準値に状態量の変動幅の余裕をとら
なくて済み、少量の異常値を検出できるので、初期段階
での異常状態を検出できる効果がある。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、プラント機器の異常診
断方法と装置に係り、異常状態となったまま運転継続す
ると異常が進展してしまい、その修復に多大な費用と時
間を必要とするプラント機器の異常診断方法と装置に関
する。
断方法と装置に係り、異常状態となったまま運転継続す
ると異常が進展してしまい、その修復に多大な費用と時
間を必要とするプラント機器の異常診断方法と装置に関
する。
【０００２】
【従来の技術】例えば、制御所からの集中遠隔制御によ
って無人で運転される水力発電所は、遠隔地に駐在して
いる運転員が機器の詳細な運転状況を把握することがで
きず、機器の異常の兆候を初期段階で発見することは困
難な面がある。また、機器の事故障害の発生を検知し
て、他の機器への被害の拡大を防止する保護装置が設け
られているが、この保護装置が動作したときには機器は
かなりの障害を受けており、その修復には多大の費用と
期間を要する場合が多い。
って無人で運転される水力発電所は、遠隔地に駐在して
いる運転員が機器の詳細な運転状況を把握することがで
きず、機器の異常の兆候を初期段階で発見することは困
難な面がある。また、機器の事故障害の発生を検知し
て、他の機器への被害の拡大を防止する保護装置が設け
られているが、この保護装置が動作したときには機器は
かなりの障害を受けており、その修復には多大の費用と
期間を要する場合が多い。
【０００３】このため、機器の運転状態の把握や、異常
の初期段階での検出が行える異常診断アルゴリズムを備
えた異常診断装置の開発が望まれている。
の初期段階での検出が行える異常診断アルゴリズムを備
えた異常診断装置の開発が望まれている。
【０００４】水力発電所の異常診断装置としては、三菱
電気技報Ｖｏｌ．６３、Ｎｏ．１２（１９８９）に記載
された「水力発電所状態監視システム」があるが、この
装置は、例えば軸受の異常を軸受温度の温度分布から温
芯（等温線の芯）を求めることにより見つけている。し
かしこの監視方法では主機の起動、停止過程等の過渡時
には使用できないし、、また軸受温度分布を求めるため
に多数の温度センサーを設置しなければならなかった。
電気技報Ｖｏｌ．６３、Ｎｏ．１２（１９８９）に記載
された「水力発電所状態監視システム」があるが、この
装置は、例えば軸受の異常を軸受温度の温度分布から温
芯（等温線の芯）を求めることにより見つけている。し
かしこの監視方法では主機の起動、停止過程等の過渡時
には使用できないし、、また軸受温度分布を求めるため
に多数の温度センサーを設置しなければならなかった。
【０００５】更に東芝レビュー４３巻１２号（１９８
８）に記載された「水力プラント自動監視システム」が
あるが、この装置では、例えば軸受の異常は絶対値で見
つけている。しかも軸受の異常を油膜厚さ、圧力でも見
つけようとしているため、これらのセンサー取付には大
がかりな工事を伴うため、既設機への適用が難しかっ
た。また過渡運転時における軸受温度絶対値は異常と判
断するまでに異常が進展してしまっている場合が多く、
目的とする異常の早期発見には適さない。
８）に記載された「水力プラント自動監視システム」が
あるが、この装置では、例えば軸受の異常は絶対値で見
つけている。しかも軸受の異常を油膜厚さ、圧力でも見
つけようとしているため、これらのセンサー取付には大
がかりな工事を伴うため、既設機への適用が難しかっ
た。また過渡運転時における軸受温度絶対値は異常と判
断するまでに異常が進展してしまっている場合が多く、
目的とする異常の早期発見には適さない。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、機械部品の
摩耗、破損、割れ等の異常を初期段階（回復可能な段
階）で検出することを目的とする。
摩耗、破損、割れ等の異常を初期段階（回復可能な段
階）で検出することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記の課題は、プラント
の状態量を検出し、検出された状態量に基づいてプラン
ト機器の異常の有無を診断する異常診断方法において、
前記状態量を左右する影響因子を検出し、検出された影
響因子とプラントの運転状態とを入力として該運転状態
と検出された影響因子のもとでの前記状態量の予測値を
算出し、前記検出された状態量と前記状態量の予測値を
比較してプラント機器の異常の有無を判断することによ
り達成される。
の状態量を検出し、検出された状態量に基づいてプラン
ト機器の異常の有無を診断する異常診断方法において、
前記状態量を左右する影響因子を検出し、検出された影
響因子とプラントの運転状態とを入力として該運転状態
と検出された影響因子のもとでの前記状態量の予測値を
算出し、前記検出された状態量と前記状態量の予測値を
比較してプラント機器の異常の有無を判断することによ
り達成される。
【０００８】上記の課題はまた、プラントの状態量を検
出し、検出された状態量に基づいてプラント機器の異常
の有無を診断する異常診断方法において、検出された状
態量の変化率を算出し、前記状態量の変化率を左右する
影響因子を検出し、検出された影響因子とプラントの運
転状態とを入力として該運転状態と検出された影響因子
のもとでの前記状態量変化率の予測値を算出し、前記検
出された状態量から算出された状態量変化率と前記状態
量変化率の予測値を比較してプラント機器の異常の有無
を判断することによっても達成される。
出し、検出された状態量に基づいてプラント機器の異常
の有無を診断する異常診断方法において、検出された状
態量の変化率を算出し、前記状態量の変化率を左右する
影響因子を検出し、検出された影響因子とプラントの運
転状態とを入力として該運転状態と検出された影響因子
のもとでの前記状態量変化率の予測値を算出し、前記検
出された状態量から算出された状態量変化率と前記状態
量変化率の予測値を比較してプラント機器の異常の有無
を判断することによっても達成される。
【０００９】上記の課題はまた、プラントの運転状態と
して、少なくともプラントの過渡運転時と定常運転時の
別を入力する請求項１または２に記載のプラント機器の
異常診断方法によっても達成される。
して、少なくともプラントの過渡運転時と定常運転時の
別を入力する請求項１または２に記載のプラント機器の
異常診断方法によっても達成される。
【００１０】上記の課題はまた、検出された状態量の変
化率を算出し、影響因子として、該検出済の状態量の変
化率を用いる請求項１乃至３のいずれかに記載のプラン
ト機器の異常診断方法によっても達成される。
化率を算出し、影響因子として、該検出済の状態量の変
化率を用いる請求項１乃至３のいずれかに記載のプラン
ト機器の異常診断方法によっても達成される。
【００１１】上記の課題はまた、プラントの状態量を検
出するセンサーを備え、該センサーで検出された状態量
に基づいてプラント機器の異常の有無を診断する異常診
断装置を、前記状態量を左右する影響因子を検出する影
響因子検出手段と、該影響因子検出手段の出力とプラン
トの運転状態とを入力として該運転状態と検出された影
響因子のもとでの前記状態量の予測値を算出する演算手
段と、前記検出された状態量と前記状態量の予測値を比
較してプラント機器の異常の有無を判断する判定手段と
を含んで構成することによっても達成される。
出するセンサーを備え、該センサーで検出された状態量
に基づいてプラント機器の異常の有無を診断する異常診
断装置を、前記状態量を左右する影響因子を検出する影
響因子検出手段と、該影響因子検出手段の出力とプラン
トの運転状態とを入力として該運転状態と検出された影
響因子のもとでの前記状態量の予測値を算出する演算手
段と、前記検出された状態量と前記状態量の予測値を比
較してプラント機器の異常の有無を判断する判定手段と
を含んで構成することによっても達成される。
【００１２】上記の課題はまた、プラントの状態量を検
出するセンサーを備え、該センサーで検出された状態量
に基づいてプラント機器の異常の有無を診断する異常診
断装置を、該プラントに併設された子局と該子局に通信
線を介して接続され前記プラントから遠隔地に配置され
た親局とから形成し、前記子局を、前記状態量を左右す
る影響因子を検出する影響因子検出手段と、該影響因子
検出手段の出力とプラントの運転状態とを入力として該
運転状態と検出された影響因子のもとでの前記状態量の
予測値を算出する演算手段と、前記検出された状態量と
前記状態量の予測値を比較してプラント機器の異常の有
無を判断して前記通信線に出力する判定手段とを含んで
構成し、前記親局を、前記通信線の信号を受信する手段
と、受信した信号を解読して出力する表示手段とを含ん
で構成することによっても達成される。
出するセンサーを備え、該センサーで検出された状態量
に基づいてプラント機器の異常の有無を診断する異常診
断装置を、該プラントに併設された子局と該子局に通信
線を介して接続され前記プラントから遠隔地に配置され
た親局とから形成し、前記子局を、前記状態量を左右す
る影響因子を検出する影響因子検出手段と、該影響因子
検出手段の出力とプラントの運転状態とを入力として該
運転状態と検出された影響因子のもとでの前記状態量の
予測値を算出する演算手段と、前記検出された状態量と
前記状態量の予測値を比較してプラント機器の異常の有
無を判断して前記通信線に出力する判定手段とを含んで
構成し、前記親局を、前記通信線の信号を受信する手段
と、受信した信号を解読して出力する表示手段とを含ん
で構成することによっても達成される。
【００１３】
【作用】プラント機器の状態量は、当該機器に発生する
異常によっても変化するが、当該機器あるいはプラント
の運転状態や外的条件等の状態量を左右する影響因子の
変動によっても変化する。つまり、検出される状態量が
異常であるか正常であるかを判断するには、その時点で
の正常な状態量を知り、検出された状態量と正常な状態
量を比較しなければならない。影響因子検出手段はそれ
ら状態量を左右する影響因子が前記状態量検出時点でど
うなっているかを検出する。演算手段は、前記影響因子
検出手段の出力とプラントの運転状態とを入力として、
該運転状態と検出された影響因子のもとでの前記状態量
のあるべき値、すなわち正常値を予測値として算出す
る。判定手段は、検出された状態量とその状態量が検出
された時点での状態量のあるべき値である前記予測値と
を比較し、いずれが大きいかにより、異常であるかどう
かを判定し、判定結果を出力する。
異常によっても変化するが、当該機器あるいはプラント
の運転状態や外的条件等の状態量を左右する影響因子の
変動によっても変化する。つまり、検出される状態量が
異常であるか正常であるかを判断するには、その時点で
の正常な状態量を知り、検出された状態量と正常な状態
量を比較しなければならない。影響因子検出手段はそれ
ら状態量を左右する影響因子が前記状態量検出時点でど
うなっているかを検出する。演算手段は、前記影響因子
検出手段の出力とプラントの運転状態とを入力として、
該運転状態と検出された影響因子のもとでの前記状態量
のあるべき値、すなわち正常値を予測値として算出す
る。判定手段は、検出された状態量とその状態量が検出
された時点での状態量のあるべき値である前記予測値と
を比較し、いずれが大きいかにより、異常であるかどう
かを判定し、判定結果を出力する。
【００１４】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面を参照して説明
する。図２に示す本発明の実施例である診断装置は、保
守員のいる制御所に設置される親局１と無人の発電所に
設置される子局２によって構成され、両者はモデム１
１、１０を介してモデム通信回線１２によって接続され
ている。子局２は、発電機器６に設置された温度センサ
ー３、圧力センサー４などからのアナログ信号および継
電器の接点信号５を各々取り入れる温度入力装置７、電
圧入力装置８、及び接点入力装置９と、これら温度入力
装置７、電圧入力装置８、及び接点入力装置９への入力
値を異常診断アルゴリズムに従って処理し異常の発生を
監視するＣＰＵ１６と、処理プログラムやデータを格納
するメモリ１５と、前記モデム１０とを含んで構成され
ている。親局１は子局２を相手にモデム通信回線１２を
通して異常発生情報および各入力情報を入手して所定の
手順に従って処理、出力するＣＰＵ１７と、該ＣＰＵ１
７の出力信号を受けて画面表示するＣＲＴ１３と、同じ
くＣＰＵ１７の出力信号を受けて印字出力するプリンタ
１４と、入力手段であるマウス８と、前記モデム１１と
を含んで構成されている。なお、ＣＰＵ１６には、特定
の接点信号が入力されるとカウントをスタートし、別の
特定の接点信号でリセットされるタイマが設けられてい
る。温度センサー３には、軸受温度センサー、冷却水温
センサーが含まれている。プラント機器の運転状態は接
点入力装置９を介して入力される。
する。図２に示す本発明の実施例である診断装置は、保
守員のいる制御所に設置される親局１と無人の発電所に
設置される子局２によって構成され、両者はモデム１
１、１０を介してモデム通信回線１２によって接続され
ている。子局２は、発電機器６に設置された温度センサ
ー３、圧力センサー４などからのアナログ信号および継
電器の接点信号５を各々取り入れる温度入力装置７、電
圧入力装置８、及び接点入力装置９と、これら温度入力
装置７、電圧入力装置８、及び接点入力装置９への入力
値を異常診断アルゴリズムに従って処理し異常の発生を
監視するＣＰＵ１６と、処理プログラムやデータを格納
するメモリ１５と、前記モデム１０とを含んで構成され
ている。親局１は子局２を相手にモデム通信回線１２を
通して異常発生情報および各入力情報を入手して所定の
手順に従って処理、出力するＣＰＵ１７と、該ＣＰＵ１
７の出力信号を受けて画面表示するＣＲＴ１３と、同じ
くＣＰＵ１７の出力信号を受けて印字出力するプリンタ
１４と、入力手段であるマウス８と、前記モデム１１と
を含んで構成されている。なお、ＣＰＵ１６には、特定
の接点信号が入力されるとカウントをスタートし、別の
特定の接点信号でリセットされるタイマが設けられてい
る。温度センサー３には、軸受温度センサー、冷却水温
センサーが含まれている。プラント機器の運転状態は接
点入力装置９を介して入力される。
【００１５】図１に本発明の実施例における異常診断ア
ルゴリズムを示す。これは軸受温度の異常を早期に発見
するための異常診断アルゴリズムの例である。まず診断
対象位置の軸受温度、運転信号等のデータが、前記温度
入力装置７、電圧入力装置８、及び接点入力装置９を介
して所定のサンプリング間隔で取り込まれ、メモリ１５
に格納される（ステップ２０）。ＣＰＵ１６は、ステッ
プ２０で取り込んだ軸受温度より実績軸受温度変化率Δ
Ｔaの算定を行う（ステップ２１）。これ以降ＣＰＵ１
６が処理するステップ２２〜２５の過程は、運転状態ご
とに軸受温度変化率を予測するプロセスである。ステッ
プ２２では運転モード判別が行われ、揚水モードの場合
はステップ２３Ｂに、発電モードの場合はステップ２３
Ａに、停止しているときはステップ３０に、それぞれ進
む。
ルゴリズムを示す。これは軸受温度の異常を早期に発見
するための異常診断アルゴリズムの例である。まず診断
対象位置の軸受温度、運転信号等のデータが、前記温度
入力装置７、電圧入力装置８、及び接点入力装置９を介
して所定のサンプリング間隔で取り込まれ、メモリ１５
に格納される（ステップ２０）。ＣＰＵ１６は、ステッ
プ２０で取り込んだ軸受温度より実績軸受温度変化率Δ
Ｔaの算定を行う（ステップ２１）。これ以降ＣＰＵ１
６が処理するステップ２２〜２５の過程は、運転状態ご
とに軸受温度変化率を予測するプロセスである。ステッ
プ２２では運転モード判別が行われ、揚水モードの場合
はステップ２３Ｂに、発電モードの場合はステップ２３
Ａに、停止しているときはステップ３０に、それぞれ進
む。
【００１６】ステップ２２で発電モードと判別された場
合、発電設備６の現在の運転状態が起動過程なのか、停
止過程なのか、定常運転状態なのかが判別される（ステ
ップ２３Ａ）。運転状態が判別されると、判別された運
転状態に応じて、軸受温度変化率を予測するアルゴリズ
ムとして、起動過程の過渡時であれば起動過程判断アル
ゴリズムが、停止過程であれば停止過程判断アルゴリズ
ムが、定常運転時であれば定常運転時判断アルゴリズム
が、それぞれ選定される（ステップ２４Ａ）。次いで選
定されたアルゴリズムを用いて軸受温度変化率予測値Δ
Ｔeが算出される（ステップ２５Ａ）。定常運転時であ
れば、定常運転時判断アルゴリズムを用いて演算が行わ
れ、定常運転時の軸受温度変化率予測値ΔＴeが算出さ
れる。実際には定常運転時には軸受温度は殆んど外部要
因に影響されず一定のため、軸受温度変化率予測値は０
に近い。このため定常運転時判断アルゴリズムでの軸受
温度変化率予測値としては一定値α（０に近いプラスの
上限値）を設定できる。しかし、前述した公知例では過
渡時、定常時の区別がないため、このαを０に近づける
ことはできず、過渡時を考慮して大きな余裕を取る必要
があるため、異常の早期検出の目的は達せられなかっ
た。
合、発電設備６の現在の運転状態が起動過程なのか、停
止過程なのか、定常運転状態なのかが判別される（ステ
ップ２３Ａ）。運転状態が判別されると、判別された運
転状態に応じて、軸受温度変化率を予測するアルゴリズ
ムとして、起動過程の過渡時であれば起動過程判断アル
ゴリズムが、停止過程であれば停止過程判断アルゴリズ
ムが、定常運転時であれば定常運転時判断アルゴリズム
が、それぞれ選定される（ステップ２４Ａ）。次いで選
定されたアルゴリズムを用いて軸受温度変化率予測値Δ
Ｔeが算出される（ステップ２５Ａ）。定常運転時であ
れば、定常運転時判断アルゴリズムを用いて演算が行わ
れ、定常運転時の軸受温度変化率予測値ΔＴeが算出さ
れる。実際には定常運転時には軸受温度は殆んど外部要
因に影響されず一定のため、軸受温度変化率予測値は０
に近い。このため定常運転時判断アルゴリズムでの軸受
温度変化率予測値としては一定値α（０に近いプラスの
上限値）を設定できる。しかし、前述した公知例では過
渡時、定常時の区別がないため、このαを０に近づける
ことはできず、過渡時を考慮して大きな余裕を取る必要
があるため、異常の早期検出の目的は達せられなかっ
た。
【００１７】以上、ステップ２３Ａ〜２５Ａの演算の結
果、その時点の運転状態での軸受温度変化率予測値が算
出できるため、算出された軸受温度変化率予測値ΔＴe
とステップ２１で算出された実績軸受温度変化率ΔＴa
とがＣＰＵ１６により比較され、異常判定が行われる
（ステップ２８）。ＣＰＵ１６はさらに、異常の際は異
常出力（ステップ２９）を実施し、正常の場合は異常リ
セット（ステップ３０）を行う。
果、その時点の運転状態での軸受温度変化率予測値が算
出できるため、算出された軸受温度変化率予測値ΔＴe
とステップ２１で算出された実績軸受温度変化率ΔＴa
とがＣＰＵ１６により比較され、異常判定が行われる
（ステップ２８）。ＣＰＵ１６はさらに、異常の際は異
常出力（ステップ２９）を実施し、正常の場合は異常リ
セット（ステップ３０）を行う。
【００１８】ステップ２２で揚水モードと判別された場
合ステップ２３Ｂに進むが、以後の手順は前記ステップ
２３Ａ〜２８Ａとほぼ同様であり、ステップ２４Ｂで使
用されるアルゴリズムが異なるのみであるので、説明を
省略する。
合ステップ２３Ｂに進むが、以後の手順は前記ステップ
２３Ａ〜２８Ａとほぼ同様であり、ステップ２４Ｂで使
用されるアルゴリズムが異なるのみであるので、説明を
省略する。
【００１９】図３〜図９を用いて発電モードの起動過程
判断アルゴリズム、停止過程判断アルゴリズムについて
詳細を示す。地下式発電所で室温および冷却水温がほぼ
一定の場合の水車発電機の水冷式軸受の起動から停止ま
での軸受温度の変化の例を図３に示す。起動（Ａ点）
後、軸受温度は一次遅れ関数で上昇後、Ｂ点で一定値と
なる。しかし、運転していた発電設備を一旦停止後再び
運転すると既に軸受温度が高いため、軸受温度変化率は
小さい。図４に、コールドスタート時（十分長く停止し
ていた発電設備を起動する時）の軸受温度変化率４０と
ホットスタート時（停止後すぐに再起動する時）の軸受
温度変化率４１の傾向を示す。つまりホットスタート時
に異常があった場合は軸受温度変化率の判定値（その値
を超えたら異常と判定する基準となる値）を小さくしな
いと早期検出は困難となる。また、起動過程では時間と
ともに変化率予測値を変える必要もある。
判断アルゴリズム、停止過程判断アルゴリズムについて
詳細を示す。地下式発電所で室温および冷却水温がほぼ
一定の場合の水車発電機の水冷式軸受の起動から停止ま
での軸受温度の変化の例を図３に示す。起動（Ａ点）
後、軸受温度は一次遅れ関数で上昇後、Ｂ点で一定値と
なる。しかし、運転していた発電設備を一旦停止後再び
運転すると既に軸受温度が高いため、軸受温度変化率は
小さい。図４に、コールドスタート時（十分長く停止し
ていた発電設備を起動する時）の軸受温度変化率４０と
ホットスタート時（停止後すぐに再起動する時）の軸受
温度変化率４１の傾向を示す。つまりホットスタート時
に異常があった場合は軸受温度変化率の判定値（その値
を超えたら異常と判定する基準となる値）を小さくしな
いと早期検出は困難となる。また、起動過程では時間と
ともに変化率予測値を変える必要もある。
【００２０】これらを考慮した起動過程判断アルゴリズ
ムを図６、図７を用いて説明する。図６の関係に基づき
起動時冷却水温より最終到達軸受温度を求める。この最
終到達温度から起動時軸受温度を差し引くことで、軸受
温度変化予測幅を求める。この変化予測幅に図７で示す
軸受の持つ固有時定数から出る時間の関数としての温度
変化率をかけることで、ホットスタート時、コールドス
タート時、温度変化率の時間変化を考慮した温度変化率
予測値が算出できる。
ムを図６、図７を用いて説明する。図６の関係に基づき
起動時冷却水温より最終到達軸受温度を求める。この最
終到達温度から起動時軸受温度を差し引くことで、軸受
温度変化予測幅を求める。この変化予測幅に図７で示す
軸受の持つ固有時定数から出る時間の関数としての温度
変化率をかけることで、ホットスタート時、コールドス
タート時、温度変化率の時間変化を考慮した温度変化率
予測値が算出できる。
【００２１】一方、停止過程時には図３Ｃ点以降に示す
様に、回転速度が低下し、軸受温度も下がる。一方、軸
受の軽微な異常がある場合は軸受油膜の生成が不安定と
なり、軸受の軽微な異常に対しても回転速度が低下して
いるにもかかわらず軸受温度が上昇するため、停止時に
温度変化率が常にマイナスであるかどうかを監視するこ
とによって軸受異常の早期発見が可能となる。ところが
図５に示すように、起動（Ｅ点）後ですぐに停止させた
場合（Ｆ点）、すなわち発熱量が冷却熱量よりも大きい
場合には、回転速度が低下しているにもかかわらず軸受
温度はある期間上昇してその後低下し、その温度上昇期
間は温度上昇率が大きければ長く、小さければ短い。
様に、回転速度が低下し、軸受温度も下がる。一方、軸
受の軽微な異常がある場合は軸受油膜の生成が不安定と
なり、軸受の軽微な異常に対しても回転速度が低下して
いるにもかかわらず軸受温度が上昇するため、停止時に
温度変化率が常にマイナスであるかどうかを監視するこ
とによって軸受異常の早期発見が可能となる。ところが
図５に示すように、起動（Ｅ点）後ですぐに停止させた
場合（Ｆ点）、すなわち発熱量が冷却熱量よりも大きい
場合には、回転速度が低下しているにもかかわらず軸受
温度はある期間上昇してその後低下し、その温度上昇期
間は温度上昇率が大きければ長く、小さければ短い。
【００２２】これらを考慮した停止過程判断アルゴリズ
ムを図８、図９を用いて説明する。まず、停止時には図
８に示すように停止直前の軸受温度変化率をパラメータ
として、停止直前温度変化率が０またはマイナスの場合
には停止過程軸受温度許容変化率も０とし、停止直前温
度変化率がプラスの場合に限り、停止直前温度変化率の
大きさによってプラス方向停止過程軸受温度許容変化率
を定めるとともに図９に示す様にプラス方向温度許容時
間の長さも定める。尚、プラス方向温度許容時間経過後
は停止過程軸受温度許容変化率は０として監視を継続す
る。以上の様にして停止過程時における軸受温度変化率
も予測可能となる。
ムを図８、図９を用いて説明する。まず、停止時には図
８に示すように停止直前の軸受温度変化率をパラメータ
として、停止直前温度変化率が０またはマイナスの場合
には停止過程軸受温度許容変化率も０とし、停止直前温
度変化率がプラスの場合に限り、停止直前温度変化率の
大きさによってプラス方向停止過程軸受温度許容変化率
を定めるとともに図９に示す様にプラス方向温度許容時
間の長さも定める。尚、プラス方向温度許容時間経過後
は停止過程軸受温度許容変化率は０として監視を継続す
る。以上の様にして停止過程時における軸受温度変化率
も予測可能となる。
【００２３】本実施例では、軸受温度や軸受温度変化率
に影響する因子として、上述のように、経過時間、起動
時冷却水温、停止直前軸受温度変化率を用いており、起
動時冷却水温を検出する温度センサが影響因子検出手段
をなしている。また、ＣＰＵ１６もタイマにより経過時
間を検出し、かつ軸受温度から軸受温度変化率を算出す
る影響因子検出手段をなしている。ＣＰＵ１６はさら
に、異常診断アルゴリズムによって機器の状態量である
軸受温度変化率の予測値の算定を行う演算手段であり、
演算結果により異常判定を行って監視異常を出力する判
定手段をも兼ねている。
に影響する因子として、上述のように、経過時間、起動
時冷却水温、停止直前軸受温度変化率を用いており、起
動時冷却水温を検出する温度センサが影響因子検出手段
をなしている。また、ＣＰＵ１６もタイマにより経過時
間を検出し、かつ軸受温度から軸受温度変化率を算出す
る影響因子検出手段をなしている。ＣＰＵ１６はさら
に、異常診断アルゴリズムによって機器の状態量である
軸受温度変化率の予測値の算定を行う演算手段であり、
演算結果により異常判定を行って監視異常を出力する判
定手段をも兼ねている。
【００２４】また、本実施例では軸受の異常を的確に把
握するために、軸受温度センサーと冷却水温センサーの
２量しか用いておらず、既設機等に本発明を取り付ける
際に経済的効果が期待できる。
握するために、軸受温度センサーと冷却水温センサーの
２量しか用いておらず、既設機等に本発明を取り付ける
際に経済的効果が期待できる。
【００２５】なお、発電機固定子コイルもそれに通流す
る電流の大きさと冷却能力を考慮することで固定子コイ
ル温度を正確に予測することができ、軸受温度の場合と
同様に初期段階での異常検出が可能である。
る電流の大きさと冷却能力を考慮することで固定子コイ
ル温度を正確に予測することができ、軸受温度の場合と
同様に初期段階での異常検出が可能である。
【００２６】図１０は、本発明を振動の監視に適用した
場合の処理手順の例である。回転機械は運転に伴って振
動することが避けられないが、軸受の損傷や、回転部分
の損傷に伴う重量バランスの変動により振動の振幅やサ
イクルが変動する。一方、軸受の損傷や、回転部分の損
傷に伴う重量バランスの変動以外の、負荷の大きさ、回
転速度などの運転条件によっても振動の振幅やサイクル
が変動する。従って、振動の監視によって異常を検出す
るには、判定の基準を運転の条件によって変えなければ
ならない。
場合の処理手順の例である。回転機械は運転に伴って振
動することが避けられないが、軸受の損傷や、回転部分
の損傷に伴う重量バランスの変動により振動の振幅やサ
イクルが変動する。一方、軸受の損傷や、回転部分の損
傷に伴う重量バランスの変動以外の、負荷の大きさ、回
転速度などの運転条件によっても振動の振幅やサイクル
が変動する。従って、振動の監視によって異常を検出す
るには、判定の基準を運転の条件によって変えなければ
ならない。
【００２７】本実施例においては、監視サンプリング時
間間隔を５秒、監視対象は、揚水式発電機の上部ブラケ
ット、下部ブラケット及び上カバーで合計５点、監視期
間を発電運転時はガイドベーン開指令から解列まで、揚
水運転時は遮断器投入から停止指令まで、とした。そし
て測定される振動振幅値が予め設定された許容値を連続
して超過する回数が設定回数を超えたとき、監視異常と
する。許容値としては、それぞれの運転状態において、
予め正常時の振幅値限界値を設定した。正常時の振幅値
限界値として、図１１に示す監視開始からの経過時間で
定まる振幅値Ａ1，Ｂ1、図１２に示すガイドベーン開度
で定まる振幅値Ａ2及び図１３に示す落差で定まる振幅
値Ｂ2の三種類の値を設定した。
間間隔を５秒、監視対象は、揚水式発電機の上部ブラケ
ット、下部ブラケット及び上カバーで合計５点、監視期
間を発電運転時はガイドベーン開指令から解列まで、揚
水運転時は遮断器投入から停止指令まで、とした。そし
て測定される振動振幅値が予め設定された許容値を連続
して超過する回数が設定回数を超えたとき、監視異常と
する。許容値としては、それぞれの運転状態において、
予め正常時の振幅値限界値を設定した。正常時の振幅値
限界値として、図１１に示す監視開始からの経過時間で
定まる振幅値Ａ1，Ｂ1、図１２に示すガイドベーン開度
で定まる振幅値Ａ2及び図１３に示す落差で定まる振幅
値Ｂ2の三種類の値を設定した。
【００２８】ステップ１０１で、運転信号、ガイドベー
ン開度、落差、各監視点の振幅値、監視開始からの経過
時間などのデータが取り込まれ、ステップ１０２で揚水
運転か発電運転かが判別される。発電モードであると判
定されるとステップ１０３Ａに進み、監視期間内か監視
期間外かが判定される。これは例えば最新の運転信号が
ガイドベーン開指令であったか解列指令であったかによ
り判定される。監視期間外と判定されるとステップ１０
６に進み、異常回数のカウントが０にリセットされ、ス
タートに戻る。つまり、測定された振幅値が許容値を超
えているかどうかは判断されない。監視期間内と判断さ
れると、ステップ１０４Ａ及び１０５Ａに進む。
ン開度、落差、各監視点の振幅値、監視開始からの経過
時間などのデータが取り込まれ、ステップ１０２で揚水
運転か発電運転かが判別される。発電モードであると判
定されるとステップ１０３Ａに進み、監視期間内か監視
期間外かが判定される。これは例えば最新の運転信号が
ガイドベーン開指令であったか解列指令であったかによ
り判定される。監視期間外と判定されるとステップ１０
６に進み、異常回数のカウントが０にリセットされ、ス
タートに戻る。つまり、測定された振幅値が許容値を超
えているかどうかは判断されない。監視期間内と判断さ
れると、ステップ１０４Ａ及び１０５Ａに進む。
【００２９】ステップ１０４Ａでは、測定された振幅値
が監視開始からの経過時間で定まる振幅値を超えている
かどうかが判断され、ステップ１０５Ａでは、測定され
た振幅値がガイドベーン開度で定まる振幅値を超えてい
るかどうかが判断される。いずれの判定でも正常であれ
ば、ステップ１０６に進んで異常回数のカウントがリセ
ットされて０に戻る。そしてスタートに戻り、所定のサ
ンプリング間隔経過後再びデータの取り込みが行われ
る。いずれかの判定が異常となればステップ１０７に進
んで異常回数カウントＥＲＣに１加算され、次いでステ
ップ１０８でカウントされた異常回数ＥＲＣが予め設定
されている回数以上か未満かが判定される。設定されて
いる回数以上であればステップ１０９に進んで監視異常
が出力されて操作員に警報が発せられ、設定されている
回数未満であれば、スタートに戻って所定のサンプリン
グ間隔経過後再びデータの取り込みが行われる。
が監視開始からの経過時間で定まる振幅値を超えている
かどうかが判断され、ステップ１０５Ａでは、測定され
た振幅値がガイドベーン開度で定まる振幅値を超えてい
るかどうかが判断される。いずれの判定でも正常であれ
ば、ステップ１０６に進んで異常回数のカウントがリセ
ットされて０に戻る。そしてスタートに戻り、所定のサ
ンプリング間隔経過後再びデータの取り込みが行われ
る。いずれかの判定が異常となればステップ１０７に進
んで異常回数カウントＥＲＣに１加算され、次いでステ
ップ１０８でカウントされた異常回数ＥＲＣが予め設定
されている回数以上か未満かが判定される。設定されて
いる回数以上であればステップ１０９に進んで監視異常
が出力されて操作員に警報が発せられ、設定されている
回数未満であれば、スタートに戻って所定のサンプリン
グ間隔経過後再びデータの取り込みが行われる。
【００３０】ステップ１０２で揚水モードであると判定
されると、ステップ１０３Ｂに進み、監視期間内か監視
期間外かが判定される。これは例えば最新の運転信号が
遮断器投入であったか停止指令であったかにより判定さ
れる。監視期間外と判定されるとステップ１０６に進
み、異常回数のカウントが０にリセットされ、スタート
に戻る。つまり、測定された振幅値が許容値を超えてい
るかどうかは判断されない。監視期間内と判断される
と、ステップ１０４Ｂ及び１０５Ｂに進む。
されると、ステップ１０３Ｂに進み、監視期間内か監視
期間外かが判定される。これは例えば最新の運転信号が
遮断器投入であったか停止指令であったかにより判定さ
れる。監視期間外と判定されるとステップ１０６に進
み、異常回数のカウントが０にリセットされ、スタート
に戻る。つまり、測定された振幅値が許容値を超えてい
るかどうかは判断されない。監視期間内と判断される
と、ステップ１０４Ｂ及び１０５Ｂに進む。
【００３１】ステップ１０４Ｂでは、測定された振幅値
が監視開始からの経過時間で定まる振幅値を超えている
かどうかが判断され、ステップ１０５Ｂでは、測定され
た振幅値が落差で定まる振幅値を超えているかどうかが
判断される。いずれの判定でも正常であれば、ステップ
１０６に進んで異常回数のカウントがリセットされて０
に戻る。そしてスタートに戻り、所定のサンプリング間
隔経過後再びデータの取り込みが行われる。いずれかの
判定が異常となればステップ１０７に進んで異常回数カ
ウントＥＲＣに１加算され、次いでステップ１０８でカ
ウントされた異常回数ＥＲＣが予め設定されている回数
以上か未満かが判定される。設定されている回数以上で
あればステップ１０９に進んで監視異常が出力されて操
作員に警報が発せられ、設定されている回数未満であれ
ば、スタートに戻って所定のサンプリング間隔経過後再
びデータの取り込みが行われる。
が監視開始からの経過時間で定まる振幅値を超えている
かどうかが判断され、ステップ１０５Ｂでは、測定され
た振幅値が落差で定まる振幅値を超えているかどうかが
判断される。いずれの判定でも正常であれば、ステップ
１０６に進んで異常回数のカウントがリセットされて０
に戻る。そしてスタートに戻り、所定のサンプリング間
隔経過後再びデータの取り込みが行われる。いずれかの
判定が異常となればステップ１０７に進んで異常回数カ
ウントＥＲＣに１加算され、次いでステップ１０８でカ
ウントされた異常回数ＥＲＣが予め設定されている回数
以上か未満かが判定される。設定されている回数以上で
あればステップ１０９に進んで監視異常が出力されて操
作員に警報が発せられ、設定されている回数未満であれ
ば、スタートに戻って所定のサンプリング間隔経過後再
びデータの取り込みが行われる。
【００３２】上述のように、振幅値が予め設定された振
幅値限界値を連続して超過する回数が設定回数以上かど
うかで異常発生の有無が判断されるが、前記振幅限界値
が監視開始からの経過時間や、ガイドベーン開度、落差
などをパラメータとする関数で設定されるので、これら
監視開始からの経過時間や、ガイドベーン開度、落差な
どの違いによって振幅値が変動する場合でも、異常な振
動の発生を検出することができる。なお、上記実施例で
は、異常判定Ａ1と異常判定Ａ2のうちのいずれか一方が
異常であれば異常回数としてカウントしているが、異常
判定Ａ1と異常判定Ａ2の判定結果をそれぞれ別々にカウ
ントし、いずれか一方の異常が連続して所定の回数、許
容値を超えたときに監視異常を出力するようにしてもよ
い。
幅値限界値を連続して超過する回数が設定回数以上かど
うかで異常発生の有無が判断されるが、前記振幅限界値
が監視開始からの経過時間や、ガイドベーン開度、落差
などをパラメータとする関数で設定されるので、これら
監視開始からの経過時間や、ガイドベーン開度、落差な
どの違いによって振幅値が変動する場合でも、異常な振
動の発生を検出することができる。なお、上記実施例で
は、異常判定Ａ1と異常判定Ａ2のうちのいずれか一方が
異常であれば異常回数としてカウントしているが、異常
判定Ａ1と異常判定Ａ2の判定結果をそれぞれ別々にカウ
ントし、いずれか一方の異常が連続して所定の回数、許
容値を超えたときに監視異常を出力するようにしてもよ
い。
【００３３】
【発明の効果】本発明によれば、状態量とこの状態量を
左右する影響因子をも診断に取り入れ、運転状態毎の状
態量を予測し、該予測された状態量と測定された状態量
を比較して異常を検出するようにしたので、比較の基準
とする状態量に運転状態により異なる状態量に対する余
裕を見込む必要がなくなり、基準値からのわずかな逸脱
を検出することができるので、初期段階での異常状態の
発見が可能となった。
左右する影響因子をも診断に取り入れ、運転状態毎の状
態量を予測し、該予測された状態量と測定された状態量
を比較して異常を検出するようにしたので、比較の基準
とする状態量に運転状態により異なる状態量に対する余
裕を見込む必要がなくなり、基準値からのわずかな逸脱
を検出することができるので、初期段階での異常状態の
発見が可能となった。
【図１】本発明の実施例に適用される異常診断アルゴリ
ズムの例を示すフローチャートである。
ズムの例を示すフローチャートである。
【図２】本発明の実施例である異常診断装置の要部構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図３】軸受温度と起動からの経過時間の関係の例を示
すグラフである。
すグラフである。
【図４】軸受温度変化率と起動からの経過時間の関係の
例を示す概念図である。
例を示す概念図である。
【図５】軸受温度と起動からの経過時間の関係の例を示
すグラフである。
すグラフである。
【図６】起動時冷却水温度と最終到達軸受温度の関係の
例を示す概念図である。
例を示す概念図である。
【図７】軸受温度変化率と起動からの経過時間の関係の
例を示す概念図である。
例を示す概念図である。
【図８】停止過程軸受温度許容変化率と
【図９】停止直前軸受温度変化率とプラス方向温度変化
率の関係の例を示す概念図である。
率の関係の例を示す概念図である。
【図１０】本発明の実施例に適用される異常診断アルゴ
リズムの他の例を示すフローチャートである。
リズムの他の例を示すフローチャートである。
【図１１】振幅値と起動からの経過時間の関係の例を示
す概念図である。
す概念図である。
【図１２】振幅値とガイドベーン開度の関係の例を示す
概念図である。
概念図である。
【図１３】振幅値と落差の関係の例を示す概念図であ
る。
る。
１ 診断装置親局 ２ 診断装置子局 ３ 温度センサー ４ 圧力センサー ５ 接点信号 ６ 発電機器 ７ 温度入力装置 ８ 電圧入力装置 ９ 接点入力装置 １０ 子局モデム １１ 親局モデム １２ モデム通信
回線 １３ ＣＲＴ １４ プリンタ １５ メモリ １６ ＣＰＵ（影
響因子検出手段、演算手段、判定手段）
回線 １３ ＣＲＴ １４ プリンタ １５ メモリ １６ ＣＰＵ（影
響因子検出手段、演算手段、判定手段）
Claims (6)
- 【請求項１】 プラントの状態量を検出し、検出された
状態量に基づいてプラント機器の異常の有無を診断する
異常診断方法において、前記状態量を左右する影響因子
を検出し、検出された影響因子とプラントの運転状態と
を入力として該運転状態と検出された影響因子のもとで
の前記状態量の予測値を算出し、前記検出された状態量
と前記状態量の予測値を比較してプラント機器の異常の
有無を判断することを特徴とするプラント機器の異常診
断方法。 - 【請求項２】 プラントの状態量を検出し、検出された
状態量に基づいてプラント機器の異常の有無を診断する
異常診断方法において、検出された状態量の変化率を算
出し、前記状態量の変化率を左右する影響因子を検出
し、検出された影響因子とプラントの運転状態とを入力
として該運転状態と検出された影響因子のもとでの前記
状態量変化率の予測値を算出し、前記検出された状態量
から算出された状態量変化率と前記状態量変化率の予測
値を比較してプラント機器の異常の有無を判断すること
を特徴とするプラント機器の異常診断方法。 - 【請求項３】 プラントの運転状態として、少なくとも
プラントの過渡運転時と定常運転時の別を入力すること
を特徴とする請求項１または２に記載のプラント機器の
異常診断方法。 - 【請求項４】 検出された状態量の変化率を算出し、影
響因子として、該検出済の状態量の変化率を用いること
を特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のプラン
ト機器の異常診断方法。 - 【請求項５】 プラントの状態量を検出するセンサーを
備え、該センサーで検出された状態量に基づいてプラン
ト機器の異常の有無を診断する異常診断装置において、
前記状態量を左右する影響因子を検出する影響因子検出
手段と、該影響因子検出手段の出力とプラントの運転状
態とを入力として該運転状態と検出された影響因子のも
とでの前記状態量の予測値を算出する演算手段と、前記
検出された状態量と前記状態量の予測値を比較してプラ
ント機器の異常の有無を判断する判定手段とを含んで構
成されていることを特徴とするプラント機器の異常診断
装置。 - 【請求項６】 プラントの状態量を検出するセンサーを
備え、該センサーで検出された状態量に基づいてプラン
ト機器の異常の有無を診断する異常診断装置において、
該プラントに併設された子局と該子局に通信線を介して
接続され前記プラントから遠隔地に配置された親局とか
らなり、前記子局は、前記状態量を左右する影響因子を
検出する影響因子検出手段と、該影響因子検出手段の出
力とプラントの運転状態とを入力として該運転状態と検
出された影響因子のもとでの前記状態量の予測値を算出
する演算手段と、前記検出された状態量と前記状態量の
予測値を比較してプラント機器の異常の有無を判断して
前記通信線に出力する判定手段とを含んで構成され、前
記親局は、前記通信線の信号を受信する手段と、受信し
た信号を解読して出力する表示手段とを含んで構成され
ていることを特徴とするプラント機器の異常診断装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4025239A JP3047266B2 (ja) | 1992-02-12 | 1992-02-12 | プラント機器の異常診断方法と装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4025239A JP3047266B2 (ja) | 1992-02-12 | 1992-02-12 | プラント機器の異常診断方法と装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05225474A true JPH05225474A (ja) | 1993-09-03 |
| JP3047266B2 JP3047266B2 (ja) | 2000-05-29 |
Family
ID=12160440
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4025239A Expired - Fee Related JP3047266B2 (ja) | 1992-02-12 | 1992-02-12 | プラント機器の異常診断方法と装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3047266B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11102218A (ja) * | 1997-09-26 | 1999-04-13 | Sanyo Electric Co Ltd | 冷凍装置の運転監視システム |
| JP2008204240A (ja) * | 2007-02-21 | 2008-09-04 | Yazaki Corp | ガス警報器 |
| JP2013230550A (ja) * | 2013-06-21 | 2013-11-14 | Jtekt Corp | 主軸装置 |
| CN105339852A (zh) * | 2013-06-26 | 2016-02-17 | 三菱电机株式会社 | 远程单元及远程单元的异常判定方法 |
| CN114400776A (zh) * | 2022-01-10 | 2022-04-26 | 北京四方继保工程技术有限公司 | 基于数字镜像的变电站自动化设备状态诊断方法和系统 |
| CN114646342A (zh) * | 2022-05-19 | 2022-06-21 | 蘑菇物联技术（深圳）有限公司 | 用于定位异常传感器的方法、设备和介质 |
-
1992
- 1992-02-12 JP JP4025239A patent/JP3047266B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11102218A (ja) * | 1997-09-26 | 1999-04-13 | Sanyo Electric Co Ltd | 冷凍装置の運転監視システム |
| JP2008204240A (ja) * | 2007-02-21 | 2008-09-04 | Yazaki Corp | ガス警報器 |
| JP2013230550A (ja) * | 2013-06-21 | 2013-11-14 | Jtekt Corp | 主軸装置 |
| CN105339852A (zh) * | 2013-06-26 | 2016-02-17 | 三菱电机株式会社 | 远程单元及远程单元的异常判定方法 |
| US9733636B2 (en) | 2013-06-26 | 2017-08-15 | Mitsubishi Electric Corporation | Remote unit and abnormality determining method therein |
| CN114400776A (zh) * | 2022-01-10 | 2022-04-26 | 北京四方继保工程技术有限公司 | 基于数字镜像的变电站自动化设备状态诊断方法和系统 |
| CN114400776B (zh) * | 2022-01-10 | 2024-05-10 | 北京四方继保工程技术有限公司 | 基于数字镜像的变电站自动化设备状态诊断方法和系统 |
| CN114646342A (zh) * | 2022-05-19 | 2022-06-21 | 蘑菇物联技术（深圳）有限公司 | 用于定位异常传感器的方法、设备和介质 |
| CN114646342B (zh) * | 2022-05-19 | 2022-08-02 | 蘑菇物联技术（深圳）有限公司 | 用于定位异常传感器的方法、设备和介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3047266B2 (ja) | 2000-05-29 |
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