JPH0666241A - 回転機械の健全性診断装置 - Google Patents
回転機械の健全性診断装置Info
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- JPH0666241A JPH0666241A JP4214289A JP21428992A JPH0666241A JP H0666241 A JPH0666241 A JP H0666241A JP 4214289 A JP4214289 A JP 4214289A JP 21428992 A JP21428992 A JP 21428992A JP H0666241 A JPH0666241 A JP H0666241A
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Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
- Y02E10/20—Hydro energy
Landscapes
- Control Of Water Turbines (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 過去または実験には現れなかった障害または
異常現象をも監視できると共に、実際の水力機械の固有
の特性を考慮して障害または異常現象を早期かつ高精度
に検出することができる。 【構成】 上カバー振動センサー９と軸振れセンサー１
０とは、上カバー８の振動及び主軸５の振動を夫々検出
し、特徴抽出手段１２、１３は上カバー振動センサー９
及び軸振れセンサー１０の検出信号から種々の特徴値を
抽出する。正常範囲設定手段２０は、正常運転状態にお
ける特徴抽出手段１２、１３からの特徴値と運転条件デ
ータ入力手段１９からの運転条件データとを学習し、正
常運転範囲を予め設定する。診断手段２３は、特徴抽出
手段１２、１３の特徴値が正常運転範囲内か範囲外かを
判別し、範囲内である時に水力機械が健全であると判別
し、範囲外である時には、警報手段２４に警報を発生さ
せる。
異常現象をも監視できると共に、実際の水力機械の固有
の特性を考慮して障害または異常現象を早期かつ高精度
に検出することができる。 【構成】 上カバー振動センサー９と軸振れセンサー１
０とは、上カバー８の振動及び主軸５の振動を夫々検出
し、特徴抽出手段１２、１３は上カバー振動センサー９
及び軸振れセンサー１０の検出信号から種々の特徴値を
抽出する。正常範囲設定手段２０は、正常運転状態にお
ける特徴抽出手段１２、１３からの特徴値と運転条件デ
ータ入力手段１９からの運転条件データとを学習し、正
常運転範囲を予め設定する。診断手段２３は、特徴抽出
手段１２、１３の特徴値が正常運転範囲内か範囲外かを
判別し、範囲内である時に水力機械が健全であると判別
し、範囲外である時には、警報手段２４に警報を発生さ
せる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、回転機械の健全性診断
装置に係り、特に水車やポンプ水車等の水力機械の振動
や軸振れから水力機械の異常を未然に発見するのに好適
な回転機械の健全性診断装置に関する。
装置に係り、特に水車やポンプ水車等の水力機械の振動
や軸振れから水力機械の異常を未然に発見するのに好適
な回転機械の健全性診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】発電プラントに使用される水車やポンプ
水車等の水力機械は、大きな事故に陥る前に、その異常
を前もって監視することが重要である。そこで、これま
で水力機械の異常検出装置が、特開平１−２６５３１１
号公報や特開平１−２８０８６号公報や特開平１−２９
０００８号公報に提案されている。これらの水力機械の
異常検出装置は、過去に実際に発生した障害または異常
現象のデータを集め、または試験装置による実験から障
害または異常現象のデータを測定して、このデータに基
づき対象の水力機械の障害または異常現象の判定用基準
値を設定する。運転中の水力機械の振動測定データが上
記基準値以上になったときに異常と判別し重大な事故を
未然に防止する。
水車等の水力機械は、大きな事故に陥る前に、その異常
を前もって監視することが重要である。そこで、これま
で水力機械の異常検出装置が、特開平１−２６５３１１
号公報や特開平１−２８０８６号公報や特開平１−２９
０００８号公報に提案されている。これらの水力機械の
異常検出装置は、過去に実際に発生した障害または異常
現象のデータを集め、または試験装置による実験から障
害または異常現象のデータを測定して、このデータに基
づき対象の水力機械の障害または異常現象の判定用基準
値を設定する。運転中の水力機械の振動測定データが上
記基準値以上になったときに異常と判別し重大な事故を
未然に防止する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところが、上述した従
来の水力機械の異常検出装置は、過去の実際の障害・異
常現象のデータまたは実験による障害・異常現象のデー
タに基づき障害・異常現象の判定用基準値を設定してい
るため、過去または実験には現れなかった障害・異常現
象を検出できないという問題がある。
来の水力機械の異常検出装置は、過去の実際の障害・異
常現象のデータまたは実験による障害・異常現象のデー
タに基づき障害・異常現象の判定用基準値を設定してい
るため、過去または実験には現れなかった障害・異常現
象を検出できないという問題がある。
【０００４】更に、従来の水力機械の異常検出装置は、
実験装置または他の水力機械から得たデータに基づき障
害・異常現象の判定用基準値を設定するものであって、
実際の個々の水力機械の固有特性を考慮していないた
め、障害・異常現象を早期にかつ高精度に検出すること
ができないという問題もある。そこで、本発明の目的は
過去または実験には現れなかった障害または異常現象を
も監視できると共に、実際の水力機械の固有の特性を考
慮して障害または異常現象を早期かつ高精度に検出する
ことができる回転機械の健全性診断装置を提供すること
にある。
実験装置または他の水力機械から得たデータに基づき障
害・異常現象の判定用基準値を設定するものであって、
実際の個々の水力機械の固有特性を考慮していないた
め、障害・異常現象を早期にかつ高精度に検出すること
ができないという問題もある。そこで、本発明の目的は
過去または実験には現れなかった障害または異常現象を
も監視できると共に、実際の水力機械の固有の特性を考
慮して障害または異常現象を早期かつ高精度に検出する
ことができる回転機械の健全性診断装置を提供すること
にある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に本発明は、回転機械の振動または軸振れを検出し、上
記振動または軸振れに関連する検出データを出力する検
出手段と、上記回転機械が正常運転状態にある時の上記
検出データとその時の運転条件データとを入力し、これ
らの検出データ及び運転条件データを学習して正常運転
範囲を設定する正常運転範囲設定手段と、上記検出手段
からの検出データとその時の運転条件データとが上記正
常運転範囲内か範囲外かを判別する診断手段と、上記診
断手段が上記正常運転範囲外であると判別した時に警報
を発生する警報手段とを具備することを特徴とするもの
である。
に本発明は、回転機械の振動または軸振れを検出し、上
記振動または軸振れに関連する検出データを出力する検
出手段と、上記回転機械が正常運転状態にある時の上記
検出データとその時の運転条件データとを入力し、これ
らの検出データ及び運転条件データを学習して正常運転
範囲を設定する正常運転範囲設定手段と、上記検出手段
からの検出データとその時の運転条件データとが上記正
常運転範囲内か範囲外かを判別する診断手段と、上記診
断手段が上記正常運転範囲外であると判別した時に警報
を発生する警報手段とを具備することを特徴とするもの
である。
【０００６】この構成にあっては、上記検出手段は、上
記振動または軸振れを検出し検出信号を発生するセンサ
ーと、この検出信号からその特徴を表す特徴データを抽
出して上記検出データとして出力する特徴抽出手段とを
含むことが好ましい。また、上記正常運転範囲設定手段
は、上記正常運転範囲外の領域を異常発生原因に応じた
複数の異常原因領域に区分し、上記診断手段は、上記検
出データと運転条件データとが上記正常運転範囲外であ
る時に、これらデータが複数の異常原因領域のいずれに
属するかを判定し、これらデータが属する異常発生原因
を表す信号を出力することが望ましい。
記振動または軸振れを検出し検出信号を発生するセンサ
ーと、この検出信号からその特徴を表す特徴データを抽
出して上記検出データとして出力する特徴抽出手段とを
含むことが好ましい。また、上記正常運転範囲設定手段
は、上記正常運転範囲外の領域を異常発生原因に応じた
複数の異常原因領域に区分し、上記診断手段は、上記検
出データと運転条件データとが上記正常運転範囲外であ
る時に、これらデータが複数の異常原因領域のいずれに
属するかを判定し、これらデータが属する異常発生原因
を表す信号を出力することが望ましい。
【０００７】
【作用】検出手段は回転機械の運転中、その回転機械の
振動または軸振れを検出し検出データを出力する。正常
運転範囲設定手段は、回転機械が正常運転状態にある時
の上記検出データとその時の運転条件のデータとを入力
し、これらの検出データと運転条件データとを学習し
て、正常運転時の検出データ及び運転条件データとこれ
のデータの所定周辺領域とからなる正常運転範囲を設定
する。診断手段が検出データと運転条件データとが正常
運転範囲内か範囲外かを判別し、これが範囲外である時
には、警報手段が警報を発生する。
振動または軸振れを検出し検出データを出力する。正常
運転範囲設定手段は、回転機械が正常運転状態にある時
の上記検出データとその時の運転条件のデータとを入力
し、これらの検出データと運転条件データとを学習し
て、正常運転時の検出データ及び運転条件データとこれ
のデータの所定周辺領域とからなる正常運転範囲を設定
する。診断手段が検出データと運転条件データとが正常
運転範囲内か範囲外かを判別し、これが範囲外である時
には、警報手段が警報を発生する。
【０００８】このように、本発明による回転機械の健全
性診断装置は、実際の回転機械が正常に運転されている
時のその回転機械の検出データと運転条件のデータとに
基づき回転機械の正常運転範囲を設定し、検出データと
運転条件のデータがこの正常運転範囲内か範囲外かによ
って健全性を診断しているので、過去または実験には現
れなかった障害または異常現象をも監視できると共に、
実際の水力機械の固有の特性を考慮して早期かつ高精度
の検出が可能となる。
性診断装置は、実際の回転機械が正常に運転されている
時のその回転機械の検出データと運転条件のデータとに
基づき回転機械の正常運転範囲を設定し、検出データと
運転条件のデータがこの正常運転範囲内か範囲外かによ
って健全性を診断しているので、過去または実験には現
れなかった障害または異常現象をも監視できると共に、
実際の水力機械の固有の特性を考慮して早期かつ高精度
の検出が可能となる。
【０００９】
【実施例】以下に本発明による回転機械の健全性診断装
置の一実施例を図１乃至図５を参照して説明する。図１
は、本発明を水車やポンプ水車等の水力機械に適用した
実施例の全体構成を示したもので、ケーシング１からの
流水はガイドベーン２を通ってランナ３に流入し、これ
を回転駆動した後にドラフトチューブ４から流出する。
このランナ３は主軸５とカップリング６とによって発電
機７に連結されている。ランナ３の上カバー８にはこの
上カバー８の振動を検出する上カバー振動センサー９が
設置されている。また、主軸５の周囲には変位形または
加速形の軸振れセンサー１０が２個互いに９０°離れて
設置され、これらの軸振れセンサー１０は図示を省略し
た固定支持台に主軸５の振動、即ち軸振れを検出可能に
取付けられている。
置の一実施例を図１乃至図５を参照して説明する。図１
は、本発明を水車やポンプ水車等の水力機械に適用した
実施例の全体構成を示したもので、ケーシング１からの
流水はガイドベーン２を通ってランナ３に流入し、これ
を回転駆動した後にドラフトチューブ４から流出する。
このランナ３は主軸５とカップリング６とによって発電
機７に連結されている。ランナ３の上カバー８にはこの
上カバー８の振動を検出する上カバー振動センサー９が
設置されている。また、主軸５の周囲には変位形または
加速形の軸振れセンサー１０が２個互いに９０°離れて
設置され、これらの軸振れセンサー１０は図示を省略し
た固定支持台に主軸５の振動、即ち軸振れを検出可能に
取付けられている。
【００１０】各センサー９、１０は、図２に示したよう
な上カバー８及び主軸５の振動のオーバーオール波形１
１を表す振動検出信号を出力する。センサー９、１０に
は特徴抽出手段１２、１３が夫々接続され、これらの特
徴抽出手段１２、１３はセンサー９、１０の検出信号を
記憶し、この記憶された検出信号を処理して、その検出
信号、即ち図２のオーバーオール波形１１の特徴値、例
えば振幅１４や振幅のベクトル１５等を抽出する。特徴
抽出手段１２、１３は更に、センサー９、１０の検出信
号を周波数分析して、図３に示したように周波数分析波
形１６を求め、この周波数分析波形１６からそれの振幅
１７や振幅積分値１８を検出信号の特徴値として抽出す
る。特徴抽出手段１２、１３は、これらの抽出された特
徴値１４、１５、１７、１８を検出データとして出力す
る。なおセンサー９、１０及び特徴抽出手段１２、１３
は、検出手段を構成する。運転条件データ入力手段１９
は、運転中の水力機械の出力や回転数や静落差などの運
転条件データを発生する。特徴抽出手段１２、１３から
の検出データと運転条件データ入力手段１９からの運転
条件データとは、共に正常運転範囲設定手段２０に入力
され、この正常運転範囲設定手段２０は入力された検出
データと運転条件データとを記憶し、これらの記憶され
た検出データと運転条件データとに基づいて正常運転範
囲を設定する。
な上カバー８及び主軸５の振動のオーバーオール波形１
１を表す振動検出信号を出力する。センサー９、１０に
は特徴抽出手段１２、１３が夫々接続され、これらの特
徴抽出手段１２、１３はセンサー９、１０の検出信号を
記憶し、この記憶された検出信号を処理して、その検出
信号、即ち図２のオーバーオール波形１１の特徴値、例
えば振幅１４や振幅のベクトル１５等を抽出する。特徴
抽出手段１２、１３は更に、センサー９、１０の検出信
号を周波数分析して、図３に示したように周波数分析波
形１６を求め、この周波数分析波形１６からそれの振幅
１７や振幅積分値１８を検出信号の特徴値として抽出す
る。特徴抽出手段１２、１３は、これらの抽出された特
徴値１４、１５、１７、１８を検出データとして出力す
る。なおセンサー９、１０及び特徴抽出手段１２、１３
は、検出手段を構成する。運転条件データ入力手段１９
は、運転中の水力機械の出力や回転数や静落差などの運
転条件データを発生する。特徴抽出手段１２、１３から
の検出データと運転条件データ入力手段１９からの運転
条件データとは、共に正常運転範囲設定手段２０に入力
され、この正常運転範囲設定手段２０は入力された検出
データと運転条件データとを記憶し、これらの記憶され
た検出データと運転条件データとに基づいて正常運転範
囲を設定する。
【００１１】これを詳述すると、正常運転範囲設定手段
２０は、ニューラル・ネットワークを使用するもので、
水力機械の正常運転状態における振幅ベクトル１５や振
幅値１４、１７や振幅積分値１８などの検出データと水
力機械の出力や回転数や静落差などの運転条件データと
をできるだけ多数予め入力し、これらを教師信号として
計算機に学習させて、水力機械の正常運転状態における
各種検出データ及び各種運転データとこれらのデータの
所定周辺領域とからなる正常運転範囲を設定する。即
ち、正常運転範囲設定手段２０は、水力機械が健全に運
転されている時に検出された離散的な検出データと同様
の離散的な運転条件データとを学習することによって、
これらの検出データと運転条件データとを含んだ連続的
な領域である正常運転範囲を設定する。
２０は、ニューラル・ネットワークを使用するもので、
水力機械の正常運転状態における振幅ベクトル１５や振
幅値１４、１７や振幅積分値１８などの検出データと水
力機械の出力や回転数や静落差などの運転条件データと
をできるだけ多数予め入力し、これらを教師信号として
計算機に学習させて、水力機械の正常運転状態における
各種検出データ及び各種運転データとこれらのデータの
所定周辺領域とからなる正常運転範囲を設定する。即
ち、正常運転範囲設定手段２０は、水力機械が健全に運
転されている時に検出された離散的な検出データと同様
の離散的な運転条件データとを学習することによって、
これらの検出データと運転条件データとを含んだ連続的
な領域である正常運転範囲を設定する。
【００１２】図４は、説明の簡便のために特徴値を２個
として２次元空間における特徴領域の形成を示したもの
で、特徴値Ａは、例えば振幅値や振幅ベクトルや振幅積
分値などの検出データのうちの一つであり、特徴値Ｂ
は、例えば水力機械の出力や回転数や静落差などの運転
条件データのうちの一つである。離散的に得られる特徴
値Ａ及びＢを学習することによって、例えば円領域の連
続的な正常運転領域２１が形成される。こうして、水力
機械の正常運転状態について予めできるだけ多数かつ多
様なデータを入力し学習することによって、正常運転領
域２１の集合体が破線で示した仮想の正常運転状態領域
２２に近くなり、非線形な正常運転範囲を得ることがで
きる。なお、図４では簡単のために２個の特徴値からな
る２次元空間を示したが、実際には水力機械の運転状態
を示す多数の特徴値による多次元空間の正常運転範囲が
形成される。
として２次元空間における特徴領域の形成を示したもの
で、特徴値Ａは、例えば振幅値や振幅ベクトルや振幅積
分値などの検出データのうちの一つであり、特徴値Ｂ
は、例えば水力機械の出力や回転数や静落差などの運転
条件データのうちの一つである。離散的に得られる特徴
値Ａ及びＢを学習することによって、例えば円領域の連
続的な正常運転領域２１が形成される。こうして、水力
機械の正常運転状態について予めできるだけ多数かつ多
様なデータを入力し学習することによって、正常運転領
域２１の集合体が破線で示した仮想の正常運転状態領域
２２に近くなり、非線形な正常運転範囲を得ることがで
きる。なお、図４では簡単のために２個の特徴値からな
る２次元空間を示したが、実際には水力機械の運転状態
を示す多数の特徴値による多次元空間の正常運転範囲が
形成される。
【００１３】更に、正常運転範囲設定手段２０はこの正
常運転範囲外の異常領域をその異常原因毎に複数の異常
原因領域に区分する。これらの異常原因領域はその異常
原因に対応付けられ、これらの異常原因領域のなかで異
常原因が不明の異常原因領域がある場合には、それは原
因不明として対応付けられる。診断手段２３は、特徴抽
出手段１２、１３からの検出データと運転条件データ入
力手段１９からの運転条件データとを入力し、これらの
検出データと運転条件データとが正常運転範囲設定手段
２０の正常運転範囲内か範囲外かを判別する。診断手段
２３は、これが範囲外である時には、その旨を表す信号
を出力すると共に、更にこれらデータが異常原因領域の
いずれに属するかを判定し、その異常発生原因を表す信
号を出力する。警報手段２４は診断手段２３が正常運転
範囲外を弁別すると、警報を発生し、異常原因表示手段
２５は診断手段２３の異常発生原因を表す信号を受ける
と、その異常原因を表示する。
常運転範囲外の異常領域をその異常原因毎に複数の異常
原因領域に区分する。これらの異常原因領域はその異常
原因に対応付けられ、これらの異常原因領域のなかで異
常原因が不明の異常原因領域がある場合には、それは原
因不明として対応付けられる。診断手段２３は、特徴抽
出手段１２、１３からの検出データと運転条件データ入
力手段１９からの運転条件データとを入力し、これらの
検出データと運転条件データとが正常運転範囲設定手段
２０の正常運転範囲内か範囲外かを判別する。診断手段
２３は、これが範囲外である時には、その旨を表す信号
を出力すると共に、更にこれらデータが異常原因領域の
いずれに属するかを判定し、その異常発生原因を表す信
号を出力する。警報手段２４は診断手段２３が正常運転
範囲外を弁別すると、警報を発生し、異常原因表示手段
２５は診断手段２３の異常発生原因を表す信号を受ける
と、その異常原因を表示する。
【００１４】次に、この実施例の作用を説明する。図５
は本実施例の簡単なフローを示したものである。水力機
械の試運転等において、水力機械をできるだけ多数かつ
多様な正常運転条件下で運転する。上カバー振動センサ
ー９と軸振れセンサー１０は、上カバー８の振動及び主
軸５の振動を夫々検出し、特徴抽出手段１２、１３は上
カバー振動センサー９及び軸振れセンサー１０の検出信
号から種々の特徴値を抽出する。正常範囲設定手段２０
は、特徴抽出手段１２、１３からの検出データ、即ち各
種の特徴値と運転条件データ入力手段１９からの運転条
件データとを学習し、正常運転範囲を設定する。このよ
うして、水力機械の実際の運転前に正常運転範囲が予め
設定される。
は本実施例の簡単なフローを示したものである。水力機
械の試運転等において、水力機械をできるだけ多数かつ
多様な正常運転条件下で運転する。上カバー振動センサ
ー９と軸振れセンサー１０は、上カバー８の振動及び主
軸５の振動を夫々検出し、特徴抽出手段１２、１３は上
カバー振動センサー９及び軸振れセンサー１０の検出信
号から種々の特徴値を抽出する。正常範囲設定手段２０
は、特徴抽出手段１２、１３からの検出データ、即ち各
種の特徴値と運転条件データ入力手段１９からの運転条
件データとを学習し、正常運転範囲を設定する。このよ
うして、水力機械の実際の運転前に正常運転範囲が予め
設定される。
【００１５】水力機械が実際に運転されると、センサー
９、１０は夫々の検出を行い、特徴抽出手段１２、１３
は夫々の検出信号から種々の特徴値を抽出し、検出デー
タとして出力する。診断手段２３は、この時の特徴抽出
手段１２、１３の検出データが正常運転範囲内か範囲外
かを判別し、範囲内である時には水力機械が健全である
と判定する。もしも、範囲外である時には、診断手段２
３は警報手段２４に警報を発生させると共に、その特徴
値が異常原因領域のいずれに属するかを判定して、異常
原因表示手段２５にその時の異常原因を表示させる。
９、１０は夫々の検出を行い、特徴抽出手段１２、１３
は夫々の検出信号から種々の特徴値を抽出し、検出デー
タとして出力する。診断手段２３は、この時の特徴抽出
手段１２、１３の検出データが正常運転範囲内か範囲外
かを判別し、範囲内である時には水力機械が健全である
と判定する。もしも、範囲外である時には、診断手段２
３は警報手段２４に警報を発生させると共に、その特徴
値が異常原因領域のいずれに属するかを判定して、異常
原因表示手段２５にその時の異常原因を表示させる。
【００１６】なお、正常範囲設定手段２０はこの水力機
械の実際の運転時にも、そのときの検出データを入力
し、これに基づき正常運転範囲を更新し、これによって
正常運転範囲の正確度をより一層高める。もし特徴値が
異常原因不明の領域に属する場合には、異常原因表示手
段２５は異常原因不明を表示し、保守担当者がこの異常
原因を究明し、この究明した異常原因を正常運転範囲設
定手段２０に入力する。これによって、上記の異常原因
不明の領域が究明された異常原因領域となる。
械の実際の運転時にも、そのときの検出データを入力
し、これに基づき正常運転範囲を更新し、これによって
正常運転範囲の正確度をより一層高める。もし特徴値が
異常原因不明の領域に属する場合には、異常原因表示手
段２５は異常原因不明を表示し、保守担当者がこの異常
原因を究明し、この究明した異常原因を正常運転範囲設
定手段２０に入力する。これによって、上記の異常原因
不明の領域が究明された異常原因領域となる。
【００１７】また、正常運転範囲外であると判別された
場合には、この異常判別された検出データを他のシステ
ムに自動的に送出し、この他のシステムにおいて異常原
因を探求するように構成することもできる。更に、正常
運転範囲外であると判別された場合には、この異常判別
された検出データをその時の運転条件データと共に警報
データとして正常運転範囲設定手段２０に入力し記憶さ
せて、その後の正常運転範囲設定手段２０の学習に供す
ることもできる。これによって正常運転範囲設定手段２
０は正常運転範囲の正確度を高めることができる。以上
の実施例は、本発明を水車またはポンプ水車などの水力
機械に適用した例であった。しかしながら、本発明は水
力機械に限定されるものではなく、ポンプやタービンや
発電機や発電電動機や空気圧縮機などの回転機械を含
め、振動を発生する全ての機械に適用することができ
る。
場合には、この異常判別された検出データを他のシステ
ムに自動的に送出し、この他のシステムにおいて異常原
因を探求するように構成することもできる。更に、正常
運転範囲外であると判別された場合には、この異常判別
された検出データをその時の運転条件データと共に警報
データとして正常運転範囲設定手段２０に入力し記憶さ
せて、その後の正常運転範囲設定手段２０の学習に供す
ることもできる。これによって正常運転範囲設定手段２
０は正常運転範囲の正確度を高めることができる。以上
の実施例は、本発明を水車またはポンプ水車などの水力
機械に適用した例であった。しかしながら、本発明は水
力機械に限定されるものではなく、ポンプやタービンや
発電機や発電電動機や空気圧縮機などの回転機械を含
め、振動を発生する全ての機械に適用することができ
る。
【００１８】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように本発明に
よる回転機械の健全性診断装置は、回転機械が正常に運
転されている時のその回転機械の検出データ及び運転条
件データに基づき回転機械の正常運転範囲を設定し、検
出データ及び運転条件データがこの正常運転範囲内か範
囲外かによって健全性を診断しているので、過去または
実験には現れなかった障害または異常現象をも監視でき
ると共に、実際の水力機械の固有の特性を考慮して障害
または異常現象を早期かつ高精度に検出し、重大な事故
を未然に防止することができる。
よる回転機械の健全性診断装置は、回転機械が正常に運
転されている時のその回転機械の検出データ及び運転条
件データに基づき回転機械の正常運転範囲を設定し、検
出データ及び運転条件データがこの正常運転範囲内か範
囲外かによって健全性を診断しているので、過去または
実験には現れなかった障害または異常現象をも監視でき
ると共に、実際の水力機械の固有の特性を考慮して障害
または異常現象を早期かつ高精度に検出し、重大な事故
を未然に防止することができる。
【図１】本発明による回転機械の健全性診断装置の一実
施例を示した概略図。
施例を示した概略図。
【図２】上記実施例の検出信号及びそれの特徴値を示し
たグラフ。
たグラフ。
【図３】上記実施例の検出信号の周波数分析波形及びそ
れの特徴値を示したグラフ。
れの特徴値を示したグラフ。
【図４】上記実施例による二つの特徴値の関係を示した
グラフ。
グラフ。
【図５】上記実施例の簡単なフローを示したフローチャ
ート図。
ート図。
９ 上カバー振動センサー １０ 軸振れセンサー １２ 特徴抽出手段 １３ 特徴抽出手段 ９、１０、１２、１３ 検出手段 ２０ 正常運転範囲設定手段 ２３ 診断手段 ２４ 警報手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 戸 田 一 典 東京都港区芝浦一丁目１番１号 株式会社 東芝本社事務所内 (72)発明者 篠 塚 正 喜 大阪府大阪市東区本町４−29 株式会社東 芝関西支社内 (72)発明者 一文字 正 幸 神奈川県横浜市鶴見区末広町２丁目４番地 株式会社東芝京浜事業所内 (72)発明者 佐 藤 晋 作 神奈川県横浜市鶴見区末広町２丁目４番地 株式会社東芝京浜事業所内 (72)発明者 安 藤 雅 敏 神奈川県横浜市鶴見区末広町２丁目４番地 株式会社東芝京浜事業所内
Claims (1)
- 【請求項１】回転機械の振動または軸振れを検出し、上
記振動または軸振れに関連する検出データを出力する検
出手段と、上記回転機械が正常運転状態にある時の上記
検出データとその時の運転条件データとを入力し、これ
らの検出データ及び運転条件データを学習して正常運転
範囲を設定する正常運転範囲設定手段と、上記検出手段
からの検出データとその時の運転条件データとが上記正
常運転範囲内か範囲外かを判別する診断手段と、上記診
断手段が上記正常運転範囲外であると判別した時に警報
を発生する警報手段とを具備することを特徴とする回転
機械の健全性診断装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4214289A JPH0666241A (ja) | 1992-08-11 | 1992-08-11 | 回転機械の健全性診断装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4214289A JPH0666241A (ja) | 1992-08-11 | 1992-08-11 | 回転機械の健全性診断装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0666241A true JPH0666241A (ja) | 1994-03-08 |
Family
ID=16653266
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4214289A Pending JPH0666241A (ja) | 1992-08-11 | 1992-08-11 | 回転機械の健全性診断装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0666241A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015080153A1 (ja) * | 2013-11-29 | 2015-06-04 | 株式会社パイオラックス | 留め具 |
| KR102206737B1 (ko) * | 2020-01-13 | 2021-01-25 | 한국과학기술원 | 기계학습 기반 펌프수차 고장 진단 방법 및 시스템 |
| KR102212022B1 (ko) * | 2020-02-18 | 2021-02-05 | 한국과학기술원 | 양수 수차의 건전성 자동 판정 방법 및 이를 위한 시스템 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5863832A (ja) * | 1981-10-13 | 1983-04-15 | Sumitomo Metal Ind Ltd | 周期運動体の監視方法 |
| JPS59230491A (ja) * | 1983-06-13 | 1984-12-25 | Nippon Atom Ind Group Co Ltd | 回転機器の異常検出方法 |
| JPH01270623A (ja) * | 1988-04-22 | 1989-10-27 | Toshiba Corp | 回転機の振動診断装置 |
| JPH0310036B2 (ja) * | 1984-10-05 | 1991-02-12 | Hitachi Ltd |
-
1992
- 1992-08-11 JP JP4214289A patent/JPH0666241A/ja active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5863832A (ja) * | 1981-10-13 | 1983-04-15 | Sumitomo Metal Ind Ltd | 周期運動体の監視方法 |
| JPS59230491A (ja) * | 1983-06-13 | 1984-12-25 | Nippon Atom Ind Group Co Ltd | 回転機器の異常検出方法 |
| JPH0310036B2 (ja) * | 1984-10-05 | 1991-02-12 | Hitachi Ltd | |
| JPH01270623A (ja) * | 1988-04-22 | 1989-10-27 | Toshiba Corp | 回転機の振動診断装置 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015080153A1 (ja) * | 2013-11-29 | 2015-06-04 | 株式会社パイオラックス | 留め具 |
| KR102206737B1 (ko) * | 2020-01-13 | 2021-01-25 | 한국과학기술원 | 기계학습 기반 펌프수차 고장 진단 방법 및 시스템 |
| KR102212022B1 (ko) * | 2020-02-18 | 2021-02-05 | 한국과학기술원 | 양수 수차의 건전성 자동 판정 방법 및 이를 위한 시스템 |
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