JPH09145405A - 設備劣化診断システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 設備の劣化診断をコンピュータで行うのに適
した劣化診断システムを提供する。 【解決手段】 診断対象の設備に関して検出した情報か
ら当該設備の劣化傾向を示す変数を特定し、その変数を
含む信号から類型的パターンを除去し、得られた劣化傾
向を示す変数に対して所定の劣化モデルを用いて当該変
数の未来値を演算し、その未来値に基づいて設備の劣化
診断を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、化学工場などにお
ける機器、計装、計器等の設備の劣化、不調、異常等を
検出して診断し或いは管理するための設備管理診断シス
テムに関する。

【０００２】

【従来の技術】化学プラント等の設備では、日常業務の
一環として、オペレータが設備を巡回しながら点検して
異常か否かの診断を行っているのが一般的である。しか
し、従来の異常診断では、設備の異常が顕在化するまで
気づかないことが多く、また、一般の異常診断システム
のアルゴリズムは、異常信号のパターンやプロセス変量
の異常の組合せから経験的に異常原因を推定するという
間接的な方法に基づいている。この点、設備の劣化を個
別かつ直接的に管理診断するシステムが好ましいが、か
かるシステムの開発は未だ十分とはいえない。

【０００３】ところで、設備の劣化診断その他管理のた
めには、設備を構成するポンプ、圧縮機等の動機器、反
応器、蒸留塔等の静機器、更にはこれらをつなぐ配管や
計装、計器等についての管理情報の収集が不可欠である
が、それらの管理情報は、その多様性から、主に現場で
オペレータやメンテナンス員により、定期的もしくは非
定期的に収集されている。

【０００４】このように現場で情報を収集することに関
しては、プラントの運転状況等を管理する計器室と現場
の計測器とを有線（ワイヤリング）で接続し、設備の管
理診断に必要な情報を計器室に集中して収集することが
一部で行われている。しかし、この方法では、現場の設
備と計器室との間に膨大な量のワイヤリングが必要とな
るため経費が嵩み、しかもそのメンテナンスも煩雑で労
力を要する。また、システムを構築した後でも、測定部
位や計測器の変更は必要となることが多いが、その度に
ワイヤリングをやり直すことが必要で、その作業は煩雑
であるという問題もあった。

【０００５】そこで、上記の問題を解決し、設備の管理
診断に要求される情報の特性を適切に反映できる管理診
断システムとして、次のような分散型設備管理診断シス
テムが提案されている（特開平６−２８８７９６号）。
それは、予め配置されているセンサにより、対象とする
設備に関する情報を経時的に検知し、この情報を記録媒
体に自動的に記録しておく過程と、その記録媒体に記録
されている情報を積極的にパトロールを活用して情報処
理システムに移し、この情報処理システムに予め記録さ
れている情報と組み合わせて設備の診断を行う過程とか
ら成る。

【０００６】この設備管理診断システムは、ポンプ，モ
ータ，送風機，圧縮機等の動機器、熱交換器，反応塔，
蒸留塔，槽等の静機器、更にはこれらをつなぐ配管、計
装等の各種設備機器を対象とすることができる。それら
の設備機器の診断管理に必要な情報としては、設備機器
の種類に応じて振動，音，滞熱，肉厚，腐蝕状況等、種
々のものがあるが、上記システムでは、これらの情報を
予め配置されているセンサを介して検出する。センサと
しては、例えば振動計，温度計，肉厚計等が用いられ
る。通常、センサは設備機器に内蔵されているが、外部
に設置されるものでもよい。

【０００７】センサで検出された情報は、ディジタル化
された電気信号として記録媒体に送られ、これに自動的
に記録される。この記録媒体は、通常は対象とする設備
機器内又はその近傍に配置されている。従って、多数の
設備機器が広い範囲にわたって配置されているプラント
では、記録媒体はプラントの各所に分散して配置され
る。そして、上記のセンサで検出された情報は、これを
オンラインで計器室に集めて記録する代わりに、分散配
置された記録媒体に分散して記録される。

【０００８】記録媒体としてはＩＣ記録媒体，磁気記録
媒体，光ディスク等が用いられるが、好ましくはＩＣカ
ードや磁気カードが用いられる。これらの記録媒体に
は、センサで検知した情報と共に、設備機器の名称、情
報の測定部位、情報の種類、検知時刻等、センサで検知
した情報を情報処理システムで処理する際に必要とする
情報も、マイクロコンピュータにより適宜記録し得るよ
うに設定される。また、設備機器は使用に伴って劣化し
ていくが、その履歴等に応じて、測定部位、測定情報の
種類、測定の時間間隔等を各設備機器毎に容易に再設定
できる。

【０００９】この設備管理診断システムでは、上記のよ
うに各設備機器からの情報は、分散配置された記録媒体
に記録されるので、それぞれの設備機器に応じた標準的
な設備管理手法や設備機器の個体差、或いはプロセスの
特徴等を加味して、測定部位、測定情報の種類、測定の
時間間隔等を自由に設定できると共に、これらを設定し
た後でも、記録媒体の取り替えや記録装置のマイクロコ
ンピュータの管理ソフトの変更により、これらを容易に
変更できるという柔軟性がある。

【００１０】また、各設備機器の測定値が管理値の許容
範囲を外れたときや異常が発生した場合には、通常、必
要な情報は変化するが、上記システムでは、記録装置の
マイクロコンピュータの管理ソフトウェアによってこの
変化に対応し得る。つまり、管理ソフトウェアに予め許
容範囲の逸脱や異常ケースを想定したプログラムを組み
込んでおき、このプログラムにより測定部位，測定情報
の種類，測定の時間間隔等を適宜自動的に変更するよう
な自己判断機能、即ち自律性を持たせることができる。

【００１１】記録媒体に記録されている情報は、読み取
り装置を介して情報処理システムに移す。通常はオペレ
ータが記録媒体を定期的ないしは非定期的に回収し、情
報処理システムの読み取り装置から読み込ませるが、所
望ならば、記録媒体に記録されている情報を定期的かつ
自動的に情報処理システムに一括して移すことも可能で
ある。情報処理システムは、読取り装置のほか、例え
ば、測定部位や測定情報の種類等に応じてそれぞれ標準
値となる情報や過去の情報等が入力されているコンピュ
ータ、運転を管理するための運転情報が入力されている
プロセスコンピュータ、ＤＣＳ等から成り、記録媒体か
らの情報を、この情報処理システムに予め入力されてい
る情報と組み合わせ、比較処理等を行うことにより、設
備機器類の状態を判断する。従って、設備機器類の状態
を経時的に把握することができ、異常や故障に至る前に
対応することができる。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】上記特開平６−２８８
７９６号の発明によると、設備管理診断システムに蓄積
されている情報と対象設備についてセンサで検出した情
報とを比較処理することにより、設備機器類の劣化その
他の異常の有無を診断することが提案されているが、そ
れを実現する手段は具体的に開示されていない。すなわ
ち、上記の設備管理診断システムにおいて劣化診断をす
るための具体的構成は提供されていない。また、上記の
提案は分散型の設備管理診断システムを対象としている
が、特に設備の劣化に関しては、設備が分散配置されて
いない場合でも劣化は経時的に進行していくので、分散
型に限らず、設備の劣化診断を的確に実行し得るシステ
ムが要望されていた。

【００１３】そのような劣化診断システムにおける設備
情報の検出は、プロセス制御のように高速で行う必要は
ない。その理由は、一般に設備の劣化は長期間使用され
るのに伴って徐々に進行するからである。そこで、比較
的長いサンプリング周期で情報検出すなわちデータ収集
を行うようにすると、短期間ではデータ量が不足して解
析に役立たず、劣化を早期に検知することが困難であ
る。一方、比較的短いサンプリング周期でデータ収集を
行うようにすると、処理すべきデータ量が膨大となり、
データ処理のために大容量のメモリが必要で、データ解
析にも時間がかかる。或いは、周期を任意に変更するこ
とも考えられるが、その場合には、時系列データのタイ
ミングがランダムになり、データ解析が更に複雑化して
しまう。

【００１４】従って、本発明の目的は、上記のような分
散型に限らず、設備の劣化診断をコンピュータで行うの
に適した劣化診断システムを提供することである。

【００１５】

【課題を解決するための手段】本発明の設備劣化診断シ
ステムは、診断対象の設備に関して検出した情報から当
該設備の劣化傾向を示す変数を特定し、該変数を含む信
号から類型的パターンを除去し、得られた劣化傾向を示
す変数に対して所定の劣化モデルを用いて当該変数の未
来値を演算し、該未来値に基づいて前記設備の劣化診断
を行うことを特徴とする。

【００１６】本発明の１つの実施態様では、劣化モデル
は、設備の劣化傾向を示す変数を状態量とし、その状態
量に対してカルマンフィルタのアルゴリズムにより前記
変数の未来値を推定する演算処理を実行するものであ
る。

【００１７】より具体的な態様では、前記変数の未来値
を予め設定された閾値と比較し、その閾値以下となった
とき警報を発することを特徴とする。

【００１８】

【作用及び効果】本発明においては、設備の劣化傾向を
示す変数を含む信号から類型的パターンを除去すること
により、設備に関して検出された情報に埋没している劣
化傾向を示す信号の抽出が容易になる。また、劣化モデ
ルを用いて劣化傾向の未来値を演算し、それに基づいて
設備の劣化診断を行うので、設備の種類や特性に対応し
た劣化モデルによる劣化診断が可能となり、コンピュー
タで処理するためのプログラムも簡潔に構成される。

【００１９】更に、劣化モデルを用いて演算した劣化傾
向の値が閾値以下となったとき警報を発するので、劣化
を的確に報知できると共に、閾値の設定により劣化の判
断レベルも任意に設定することができる。

【００２０】

【発明の実施の形態】本発明による劣化診断の対象とな
る設備は種々あるが、例えばプラントにおいては、運転
に重大な影響を与えるものとして回転機械のような動的
設備があり、その一つに、ガス体の移送に用いられてい
る圧縮機がある。

【００２１】特に、往復動式単段圧縮機はコンパクトで
経済的であるため、各分野で使用されており、劣化診断
の必要性が高い。往復動式圧縮機は、その構成要素の弁
板及び弁バネの寿命が６０００〜７０００時間といわれ
ている。

【００２２】図１及び図２は、そのような往復動式圧縮
機の外観及び内部を概略的に示す。図１において左側に
示された圧縮機１は、その上部シリンダ２ａにガス吸込
口とガス吐出口とを有し、ガス吸込口に連通した供給管
３からガスを吸い込み、ガス吐出口に連通した冷却管４
へガスを送り込むように構成されている。なお、冷却管
４の出口側端部は、容器５を介して蓄圧器６に接続され
ている。

【００２３】圧縮機１の下部２ｂの外側には、内部に連
通した回転軸７を支点とする回転体８と、駆動源のモー
タ９とが設けられ、モータ９は、その出力軸と回転体８
に巻き掛けたベルト１０を介して回転体８を回転駆動
し、その回転により、シリンダ内部のピストンを上下方
向に往復動させるようになっている。

【００２４】図２に示すように、圧縮機１の上部シリン
ダ２ａには、左側に上下２つの吸込弁１１ａ，１１ｂが
設けられ、右側に上下２つの吐出弁１２ａ，１２ｂが設
けられている。これらの弁は、シリンダ内部に連通した
間隙（キャビティ）１３Ａ，１３Ｂ内に左右移動可能な
弁板とこれを付勢する弁バネとを配置して構成され、シ
リンダ内のピストン１４の上下移動に応じて各弁の開閉
が制御され、ガスの吸込み及び吐出しが制御される。

【００２５】上記の圧縮機１においては、対象設備（こ
の場合、圧縮機）に関する情報として、後述のように吸
入圧力、シリンダ上部圧力、吐出圧力、回転パルス及び
駆動電力を検出するため、吸入圧力センサ２１、シリン
ダ圧力センサ２２、吐出圧力センサ２３、回転パルス発
生器（ロータリーエンコーダ）２４及び駆動電力センサ
２５が、それぞれ所定の場所に設置されている。

【００２６】上記のような往復動式圧縮機においては、
弁板もしくは弁バネの劣化のため、定期的な改修（例え
ば２年毎に１回）の間の期間内に数回の部品交換が必要
である。

【００２７】次に、図３は、上記圧縮機のような対象設
備に関する情報を検出し、その検出情報に基づいて当該
設備の劣化診断を行うシステムの構成を示す図である。
このシステムは、現場の所定場所に配置される情報検出
部３１と、現場から離れた場所（計器室）に設置される
情報解析部４１とで構成される。両者の構成及び機能
は、以下のとおりである。

【００２８】まず、情報検出部３１は、前述のように図
２の圧縮機１に対して設けられた各センサ２１〜２５か
らの検出信号を、各々の増幅器からＡ／Ｄ変換器３２を
介して受信するＣＰＵを含む本体３３と、これに付帯し
たＣＲＴ３４及びキーボード３５とを備えている。ここ
で、各センサからの検出信号の受信時間幅（データ収集
時間。例えば、１〜１０秒間）は初めに決定されるが、
受信周期（サンプリング周期）は、後述のように自律的
に設定される。

【００２９】なお、Ａ／Ｄ変換器３２は、必要数のチャ
ンネル（例えば１６ｃｈ）を有する１枚のカード（回路
盤）で構成される。

【００３０】本体３３内のＣＰＵは、受信したデータに
対し次の処理を行い、それらの結果を内部メモリにファ
イル形式で格納する。

【００３１】ａ．ロード・アンロードの判断、 ｂ．一定時間検出信号収録、 ｃ．収録データの書込み、 ｄ．周期の変更及び次回サンプリング時刻の表示 これらの格納されたデータは、ＩＣカード読取器３６か
らＩＣカード４０を介して情報処理部４１へ、オペレー
タのパトロールで回収され、供給される。ここで、収録
されるデータは、吸入圧力、シリンダ上部圧力、吐出圧
力、回転パルス及び駆動電力である。

【００３２】一方、情報解析部４１はパーソナルコンピ
ュータから成る。このパーソナルコンピュータは、上記
のように情報検出部３１からＩＣカード４０を介してフ
ァイル形式で供給されるデータを記憶すると共に、次の
ような機能を有する。

【００３３】ａ．劣化モデルに基づく演算処理 ｂ．吐出圧力及び駆動電力のトレンド表示 ｃ．劣化傾向の表示 ｄ．高周波解析の表示 ｅ．その他各種表示 ｆ．画面呼出しメニュー機能 ｇ．各種設定（例えば閾値） なお、図示は省略したが、パーソナルコンピュータに
は、ＩＣカード用ディスケットとプリンタが接続されて
いる。

【００３４】次に、図４は、後述のようにデータを収集
（サンプリング）し、得られたデータから設備の劣化傾
向を示す変数の変化に応じてサンプリング周期を切り換
えるシステムの機能的ブロック図である。このシステム
は、機能的には次のように構成されているが、その機能
を実現する手段としては、図３の情報検出部３１のＣＰ
Ｕが使用される。

【００３５】まず、劣化診断の対象設備である往復動式
圧縮機に関する検出情報として、シリンダ圧力（Ｐ）
と、後述のようにシリンダ容積（Ｖ）を求めるために前
記回転パルス発生器２４から送られる回転パルス（Ｎ）
とを入力とする。これらの検出信号は、Ａ／Ｄ変換部５
１でディジタル信号に変換され、フィルタ部５２にてフ
ィルタリング後、サンプリング部５３により、後述のよ
うに設定されたサンプリング周期で所定時間（例えば１
〜１０秒間）データとして抽出され、測定平均値演算部
５４で各サンプリング毎のＰ及びＮの平均値が計算され
る。

【００３６】なお、往復動圧縮機でもアンローダ付きの
場合は、アンローダ状態では、前述の駆動電力データと
設定値との差を演算する差演算部６７の出力によってサ
ンプリングの可否を決定するサンプリング決定部６８
が、サンプリング否の信号をサンプリング部５３に送
り、サンプリングは停止される。

【００３７】上記データのうち、シリンダ圧力（Ｐ）
は、後で詳細に説明するＰ−Ｖ曲線を得るために、その
ままＰ−Ｖ曲線生成部５７に送られる一方、回転パルス
（Ｎ）はストローク演算部５５に送られて、後述のよう
にストローク（ｓ）に変換される。このストローク
（ｓ）は、計算部５６にて容積（Ｖ）を求めるために使
用され、得られた容積（Ｖ）がＰ−Ｖ曲線生成部５７に
送られる。

【００３８】このＰ−Ｖ曲線生成部５７で生成されたＰ
−Ｖ曲線から、次のＰ−Ｖ面積演算部５８において、後
述のようにＰ−Ｖ曲線で囲まれた面積（Ｓ）が演算さ
れ、各サンプリング毎の面積の値（Ｋ_n'）として出力さ
れる。この値は、バリディティ・チェックのため、可変
リミッタ６０に送られ、突発的に変化した値が除去され
る。これをパスした値（Ｋ_n ）は、データ収録部６０に
格納され、以下のサンプリング周期切換え処理に使用さ
れる。

【００３９】上記のようにデータ収録部６０に格納され
たデータ（Ｋ_n ）は、まず、データプロット部６１に供
給され、各サンプリング時毎の面積の値としてプロット
される。更に、差演算部６２にて初期値（Ｋ₀ ）と各サ
ンプリング時毎の値（Ｋ_n ）との差が求められ、得られ
た差の値に応じたサンプリング周期が、サンプリング周
期設定部６６にて設定される。

【００４０】すなわち、ここでは、劣化値の変化が下が
る場合で説明するが、図３の情報検出部３１のＣＰＵ３
１は、図４の判断ブロック６３において、Ｐ−Ｖ曲線で
囲まれた面積の初期値（Ｋ₀ ）と各サンプリング時毎の
値（Ｋ_n ）との差が０以下か否かをチェックし、“Ｙｅ
ｓ”（Ｋ₀ ≦Ｋ_n ）であれば、後述のように予め設定し
た４種類のサンプリング周期Ｔ_w ，Ｔ_d ，Ｔ_s ，Ｔ_h の
うち、当初からのサンプリング周期Ｔ_w を設定（つまり
継続）する。

【００４１】一方、Ｋ₀ ＞Ｋ_n であれば、次の判断ブロ
ック６４において、データ収録部６０に格納されている
前回サンプリング時の値（Ｋ_n-1 ）と今回サンプリング
時の値（Ｋ_n ）との差が０より大きいか否かをチェック
し、“Ｎｏ”（Ｋ_n-1 ≦Ｋ_n）であれば、当初からのサ
ンプリング周期Ｔ_w を設定する。

【００４２】一方、Ｋ_n-1 ＞Ｋ_n であれば、次の判断ブ
ロック６５において、今回サンプリング時の値（Ｋ_n ）
とデータ収録部６０に格納された次回サンプリング時の
値（Ｋ_n+1 ）との差が０より大きいか否かをチェック
し、“Ｎｏ”（Ｋ_n ≦Ｋ_n+1 ）であれば、当初からのサ
ンプリング周期Ｔ_w を設定する。

【００４３】一方、Ｋ_n ＞Ｋ_n+1 であれば、当初からの
サンプリング周期Ｔ_w をこれより短い次の周期Ｔ_d に変
更設定する。

【００４４】以後、変更したサンプリング周期Ｔ_d で、
同様にサンプリングを実行する。そして、上記判断ブロ
ック６３〜６５でのチェックにより、サンプリング時の
面積の値に上記のような変化が生じた場合、サンプリン
グ周期Ｔ_d をこれより短い次の周期Ｔ_s に変更設定す
る。更に、同様の処理手順で、サンプリング周期Ｔ_s を
最短の周期Ｔ_h に変更設定する。

【００４５】かくして、上記システムでは、劣化傾向が
或る程度現れるまでは、比較的長いサンプリング周期で
情報が検出されるので、データが必要以上に膨大となる
のを防止できると共に、劣化傾向が現れた後は、その変
化の程度に応じて、より短いサンプリング周期でデータ
収集を行うので、早期の劣化診断が可能となる。

【００４６】次に、図５は本発明による劣化診断システ
ムの基本的構成を表わし、図６は前記システムに用いら
れる劣化モデルの説明図であるが、これらについては、
後で詳細に説明する。

【００４７】

【実施例】以下、実施例のシステムにおけるデータ収集
と解析の方法を説明する。

【００４８】まず、データ収集の時間は１秒間とする。

【００４９】駆動電力の信号は、図３の情報検出部３１
でデータ収集時に最初に測定され、アンロード検出に使
用される。アンロード時にはデータの収集を行わず、一
定時間後に再度データの収集を試行する。

【００５０】情報検出部３１では、次の機能を実行する
ためのメニュー画面がＣＲＴ３４に表示される。

【００５１】ａ．アンロード／ロードの判断 ｂ．周期間隔の表示と次回のデータ収集の時刻の表示 ｃ．変化程度の設定（4.2 に示す判定） ｄ．周期間隔の設定及び変更 データ収集の周期（サンプリング周期）は、本実施例で
は、劣化寿命から次のように定められる経過時間と劣化
傾向の判定によって決まる。

【００５２】スタートアップ後６月経過するまでは、Ｔ
_w （１週間に１回）。

【００５３】スタートアップ後６月経過した時点で、Ｔ
_d （１日に１回）。

【００５４】スタートアップ後９月経過した時点で、Ｔ
_s （１シフト＝８時間に１回）。 スタートアップ後１２月経過した時点で、Ｔ_h （１時間
に１回）。

【００５５】上記劣化診断システムの自律性は、次の３
点で実現される。

【００５６】ａ．データを取り込むタイミングを効果的
な値に設定する。

【００５７】ｂ．異常が識別された場合、他の信号の測
定を増やし、関係を検討する。

【００５８】ｃ．劣化モデルによる劣化の進展情報に基
づいて、サンプリング周期を選択する。

【００５９】上記ａ及びｃの自律性を達成するため、劣
化の閾値が明確でない段階では、劣化傾向を示すと思わ
れるデータを変数とする。前述した往復動式圧縮機で
は、後述のようにＰ−Ｖ曲線の面積値を変数とする。

【００６０】初めの基準となるサンプリング周期（初期
周期）を予め設定しておく。例えば、初期周期は１回／
週とし、メモリをクリアした時、この初期値に戻るよう
にする。原則として、異常時（例えば電源断、機器故障
等）以外は、周期を戻すことができない。

【００６１】上記変数の変化に応じて自動的に選択され
るサンプリング周期（基準周期）を、次の４段階に予め
設定しておく。

【００６２】 Ｔ_w ：１回／週（６０４，８００秒） Ｔ_d ：１回／日（８６，４００秒） Ｔ_s ：１回／シフト（２８，８００秒） Ｔ_h ：１回／時間（３，６００秒） サンプリング周期は、最初は最長の基準周期でスター
トし、特定の変数の値（Ｐ−Ｖ曲線の面積）が所定の変
化を示したとき、自動的に１段階短い周期へ切替えられ
るようにする。

【００６３】前述の例のように対象設備が往復動式圧縮
機の場合、劣化診断に必要なデータとしてシリンダ上部
圧力（Ｐ）とシリンダ容積（Ｖ）を使用する。シリンダ
上部圧力（Ｐ）は高／低の変化を伴うので、補正（バイ
アスのカット等）を要する。容積（Ｖ）は、後述のクラ
ンクシャフトの長さ（ｒ）やストローク（ｓ）等によっ
て求められるが、本システムでは、設備の設計データ
と、前述のように検出した回転パルスから得られる回転
角（ω）及びストローク（ｓ）とにより、容積（Ｖ）が
計算される。

【００６４】回転パルスは、ロータリーエンコーダ２４
から１回転毎に６０パルスずつ出力されるが、実際に
は、適当な回転数（例えば１３回転分）に対応するパル
ス数の平均をとって使用する。１サイクルのＰとＶの関
係は、図７のグラフのように表わされるので、オペレー
タは、点１−２間を監視する。或いは、図８（Ａ）に示
すようにＰ−Ｖ曲線を表示させて監視する。

【００６５】図８（Ｂ）に示すように、Ｐ−Ｖ曲線で囲
まれた部分の面積は馬力に相当する。そして、各サンプ
リング毎の１秒間の平均データから計算された面積が、
図９のようにプロットされる。図９において、サンプリ
ングデータは等時間間隔で並んで表示される。これらの
データ（面積）の経時的変化から、往復動式圧縮機の弁
板の劣化傾向がわかる。

【００６６】以下、本発明の基礎となった診断対象設備
に関する情報の取り方について説明する。

【００６７】まず、圧縮機の熱力学的な関係は、移送す
る気体の状態式 ＰＶ＝ＧＲＴ …(1) ただし、Ｐ：シリンダ内圧力（kg/m² ），Ｖ：シリンダ
容積（m³），Ｇ：気体の重量（kg），Ｒ：ガス定数（kg
m/kg°K ）Ｔ：ガス体の絶対温度（°Ｋ） に依存している。

【００６８】実施例の場合、ＰとＶを検出してＰ−Ｖ曲
線を求め、これによって囲まれた面積Ｓから馬力を求め
る。すなわち、 Ｓ＝∫Ｐ・Ｖ＝Ｈ_P …(2) ただし、Ｐ：シリンダ圧力，Ｖ：容積，Ｈ_P ：馬力。

【００６９】上記のような圧縮機の場合、その弁板及び
弁バネの劣化は、馬力の低下で識別できる。

【００７０】以上の原理に基づき、診断対象設備に関す
る情報として、図１の往復動式圧縮機のシリンダ上部圧
力（Ｐ）と、その圧力下での回転パルスで表わされる回
転角（ω）とを、初期サンプリング周期で収集する。回
転角（ω）は、シリンダ容積（Ｖ）に変換される。

【００７１】これらのデータから、図１０に示すような
Ｐ−Ｖ曲線が得られ、台形近似により、サンプリング毎
のＰ−Ｖ曲線の面積Ｓ_i が求められる。なお、正常運転
時にはオペレータの指令でＰ−Ｖ曲線の面積の基準値
（Ｓ_o ）が求められる。

【００７２】Ｐ−Ｖ曲線による面積の具体的な計算は、
以下のとおりである。

【００７３】まず、図１１に示すように、１パルス欠落
している部分の最後のデータ（点Ａ及び点Ａ’）を下死
点とし、下死点Ａから次の下死点Ａ’の１データ前まで
（点ＡからＢ）を１周期分のデータとする。

【００７４】次に、抽出した１周期分データを回転角ω
へ変換するため、図１２に示すように、往復動式圧縮機
のシリンダ内でクランク（長さｒ）は等速円運動を行っ
ているものとし、次式を用いて各データに対応する回転
角ωを求める。

【００７５】

【数１】 但し、ｎは１周期内のデータ番号（序数）、Ｎは１周期
のデータ数（基数）である。

【００７６】上記のようにして得られた回転角ωからス
トロークｓへの変換は、次のように行われる。

【００７７】コンロッドの長さをＬ、クランク半径を
ｒ、上死点からのピストン位置（ストローク）をｓ、鉛
直線に対するロッド及びクランクの傾きをそれぞれφ，
θとすると、次式が成立する。

【００７８】 ｓ＝ｒ＋Ｌ−（ｒ cosθ＋Ｌ cosφ） …(4) ｒ sinθ＝Ｌ sinφ …(5) 上式から、ストロークｓとθは、次の近似式で表現でき
る。

【００７９】 ｓ≒ｒ［（１− cosθ）＋（λ／４）（１− cos２θ）］ …(6) ただし、λ＝ｒ／Ｌ また、 ω＝π−θ …(7) であるから、 ｓ≒２ｒ−ｒ［（１− cosω）＋（λ／４）（１− cos２ω）］ …(8) が導かれる。

【００８０】上記(3) 及び(8) 式により、エンコーダ２
５で検出したデータをストロークに変換できる。

【００８１】上式においてＬ＝31.7[cm]、クランク半径
ｒ＝ 6.5 [cm] として、ストロークｓを計算し、これに
シリンダの断面積Ｆ＝１５[cm²] を掛け合わせた値を容
積Ｖ[cm³] として横軸にとり、シリンダ内圧Ｐ[kg/cm²]
を縦軸として、同時刻データをプロットすることによ
り、前述のＰ−Ｖ曲線が得られる。このようなＰ−Ｖ曲
線において、台形近似により各サンプリング毎の面積Ｓ
_i が求められる。図１３は、実際に測定した日のデータ
から得られた面積の値を示すグラフである。

【００８２】上記システムを構成する情報検出部３１で
は、前述の方法で得られた今回サンプリング時の面積Ｓ
_i と前回のＳ_i-1 及び基準値Ｓ_o を用いて、劣化傾向の
判定を行う。すなわち、Ｓ_o −Ｓ_i ≦０であれば、サン
プリング周期はそのままとする。

【００８３】Ｓ_o −Ｓ_i ＞０であれば、次の比較に移
る。

【００８４】Ｓ_o −Ｓ_i ＞０，Ｓ_i-1 −Ｓ_i ＜０，且つ
Ｓ_n+1 −Ｓ_n ＜０であれば、サンプリング周期はその
ままとする。

【００８５】Ｓ_o −Ｓ_i ＞０，Ｓ_i-1 −Ｓ_i ＞０，且つ
Ｓ_n+1 −Ｓ_n ＞０であれば、サンプリング周期を次の
基準周期に切り換える。

【００８６】次に、図５に示した劣化診断システムの構
成と、これに用いられている劣化モデルについて説明す
る。

【００８７】図５のシステムは、適応フィルタによる類
型的パターン除去部７１と、設備劣化モデル演算部７２
と、劣化警報部７３とから成る。以下、各部を説明す
る。

【００８８】初めに、劣化診断の対象設備又はプロセス
のある状態量を計測して劣化の傾向を求めようとする場
合、最大の障害は、劣化の傾向を示す信号がエネルギー
の大きな他の信号の中に埋没していて抽出し難いことで
ある。エネルギーの大きな信号としては、対象固有の特
性から生ずるもの及びノイズがある。しかし、これらの
大きな信号には、類型的なパターンを繰り返す周期的成
分をもつもの（例えば回転機器のリップル、電源ノイズ
等）が多く、これらを予め除去すれば、低いレベルの劣
化傾向信号の抽出が容易になる。

【００８９】類型的パターン除去部７１は、このような
観点から、設備に関する情報を含む入力信号から類型的
なパターンを適応フィルタによって除去するために設け
られたものである。そのアルゴリズムは、次のとおりで
ある。

【００９０】まず、各種信号或いは変数を次のように定
義する。なお、文字に付した下線はベクトルを表わして
いる。

【００９１】ｙ(k) ：劣化傾向信号Ｚ (k) ：類型的パターンの発生源と想定される信号Ｗ ^* (k)：荷重関数 但し、ｋは離散時間である。

【００９２】スカラー量のｙは、ベクトルＷとＺの内積
で表現できるとして、ｙの推定値をｙ^* とすれば、 ｙ^* ＝〈Ｗ ^* ，Ｚ〉 …(9) 診断対象設備のセンサから、前述のようにしてｙの実測
値（検出信号）が得られる毎に、未知の荷重Ｗ ^* を次の
アルゴリズムで更新する。

【００９３】

【数２】 ただし、０＜μ＜１ この更新処理をある回数以上繰返すと、推定値ｙ^* の波
形が特定のパターンで固定されて動かなくなることがあ
り、それを類型的パターンとして抽出できる。

【００９４】次に、劣化モデルは、状態方程式と観測方
程式を連立した形で表現し、劣化傾向信号ｙの未来値を
予測するために用いられる。

【００９５】劣化モデル演算部７２では、上記のように
類型的パターンが除去された入力信号ｙ(k) に基づき、
次のような演算処理が行われる。

【００９６】例えば、対象設備の劣化傾向を示す状態量
として、前述のようにＰ−Ｖ曲線で囲まれた部分のサン
プリング面積Ｓ_i （ｉ＝１，・・・ ，ｎ）を用いる。

【００９７】ここで、対象設備の劣化傾向を示す信号が
ノイズＮ(k) で汚されているものとすれば、状態方程式
は次のように表わされる。

【００９８】 ｘ(k+1) ＝Φ(k)・ｘ(k) ＋Ｎ(k) …(11) Ｎ(k+1) ＝ψ(k)・Ｎ(k) ＋ｖ(k) …(12) 但し、ｋはサンプリングタイム、Φ，ψは未知のパラメ
ータである。

【００９９】ここで、ｖ(k) は正規性ノイズであり、そ
の平均は０、すなわち、 Ｅ｛ｖ(k) ｝＝０ …(13) かつ Ｅ｛ｖ(i)・ｖ(j) ｝＝Ｃ_V・δ_ij …(14) Ｃ_V は、

【０１００】

【数３】 ここでは、ノイズＮ(k) は必ずしも正規性がないとして
いる。

【０１０１】また、観測ノイズをｗ(k) とすると、観測
方程式は次のように表わされる。

【０１０２】 ｙ(k) ＝ｈ(k)・ｘ(k) ＋ｗ(k) …(15) ただし、観測ノイズの平均も０、すなわち Ｅ｛ｗ(k) ｝＝０ かつ Ｅ｛ｗ(i)・ｗ(j) ｝＝Ｃ_w・δ_ij …(16) Ｃ_w は、ここでは、類型的パターンが除去された入力信
号ｙ自身が測定系のノイズに侵されており、その測定系
を通して得られる状態量すなわち劣化傾向を示す信号も
ノイズに侵されているものと考える。

【０１０３】このような形で表現された状態量に対して
は、次のカルマン・フィルタを適用することができ、そ
の最適推定値が未来値の形で求められる。すなわち、劣
化モデル演算部７２では、ｙの未来値を推定する。その
ため、カルマン・フィルタのアルゴリズムを適用し、そ
の最適推定値を未来値として求める。そのアルゴリズム
は、次のとおりである。

【０１０４】いま、状態量ベクトルＸ (k) ＝［ｘ(k) Ｎ(k) ］^T …(17) とすれば、

【０１０５】

【数４】 また、Ｈ (k) ＝［ｈ(k) １］ …(19) とすれば、カルマンフィルタは、状態量Ｘの最適推定値
Ｘ ^* を次式により与える。

【０１０６】 Ｘ ^*(k+1)＝Ｘ ^*(k)＋Ｋ(k)・｛ｙ(k) −Ｈ(k)・Ｘ ^*(k)｝ …(20) 但し、Ｋ(k) はカルマン・ゲインと称する可変係数で、 Ｋ(k) ＝Ｐ(k)・Ｈ ^T(k)・{Ｈ(k)・Ｐ(k)・Ｈ ^T(k)＋Ｃ_w}^-1 …(21) Ｐ(k+1) ＝｛Ｉ−Ｋ(k)・Ｈ(k)}・ Ｃ_v・｛Ｉ−Ｋ(k)・Ｈ(k)}^-1 ・Φ^T(k) ＋Φ(k)・Ｋ(k)・Ｃ_w・Ｋ ^T(k)・ Φ^T(k)＋Ｃ_w …(22) ここで、Ｐ(k) は予測誤差の共分散ベクトル、Ｉは単位
ベクトルである。

【０１０７】上記の式(20)が状態量の未来値を表わし、
これが劣化の傾向を逐次表現する。また、Ｋ(k) は共分
散ベクトルＰ(k) の関数として逐次更新される。

【０１０８】図６は、上記の劣化モデル演算部７２の機
能的構成を示す。

【０１０９】まず、診断対象設備の劣化傾向を示す信号
が、類型的パターン除去部７１を構成している適応フィ
ルタに入力され、類型的パターンが除去された入力信号
ｙ(k) となって、劣化モデル演算部７２に入力される。
ここでは、前述のように状態方程式及び観測方程式に基
づいてカルマン・フィルタによる最適推定を実行し、劣
化傾向信号の未来値Ｘ ^*(k+1)を算出する。

【０１１０】劣化警報部７３は、上記劣化モデル演算部
７２で得られた劣化傾向の未来値Ｘ ^*(K+1)を、予め設定
された閾値と比較し、閾値以下となった場合、警報を発
する。

【０１１１】以上、本発明を往復動型圧縮機の劣化診断
に適用した場合について説明したが、本発明はこれに限
らず、プラント等における各種設備の劣化診断に適用で
きるものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の診断対象設備の一例の往復動式圧縮機
の概略構成を示す図。

【図２】図１の往復動式圧縮機の構造を示す部分断面
図。

【図３】上記圧縮機を対象設備とする劣化診断システム
の構成を示す図。

【図４】設備の劣化傾向を示す変数の変化に応じてサン
プリング周期を切り換えるシステムの機能的ブロック
図。

【図５】本発明による劣化診断システムの基本的構成を
示す図。

【図６】図５のシステムに用いられる劣化モデルの説明
図。

【図７】上記圧縮機から検出されるシリンダ圧力Ｐと容
量Ｖとの関係を示すグラフ。

【図８】（Ａ）は上記シリンダ圧力Ｐと容量Ｖとをプロ
ットして得られるＰ−Ｖ曲線を示し、（Ｂ）はＰ−Ｖ曲
線によって囲まれる部分の面積を示す図。

【図９】サンプリング毎のＰ−Ｖ曲線による面積の値を
プロットした例を示す図。

【図１０】Ｐ−Ｖ曲線によって囲まれる部分の面積を求
める原理を示す図。

【図１１】診断対象設備から検出される１サンプリング
周期分のデータパルスを示す図。

【図１２】上記圧縮機の回転角をストロークに変換する
原理を示す図。

【図１３】上記Ｐ−Ｖ曲線の実測例を示すグラフ。

【符号の説明】

１…往復動式圧縮機、２ａ…上部シリンダ、２ｂ…下部
シリンダ、３…ガス供給管、４…冷却管、５…容器、６
…蓄圧器、７…回転軸、８…回転体、９…モータ、１０
…ベルト、１１ａ，１１ｂ…吸込弁、１２ａ，１２ｂ…
吐出弁、１３Ａ，１３Ｂ…間隙、１４…ピストン、２１
…吸入圧力センサ、２２…シリンダ圧力センサ、２３…
吐出圧力センサ、２４…回転パルス発生器、２５…駆動
電力センサ、３１…情報検出部、３２…Ａ／Ｄ変換部、
３３…ＣＰＵ、３４…ＣＲＴ、３５…キーボード、３６
…ＩＣカード読取部、４０…ＩＣカード、４１…情報解
析部、５１…Ａ／Ｄ変換部、５２…フィルタ部、５３…
サンプリング部、５４…平均値演算部、５５…ストロー
ク演算部、５６…計算部、５７…Ｐ−Ｖ曲線生成部、５
８…Ｐ−Ｖ面積演算部、５９…可変リミッタ、６０…デ
ータ収録部、７１…類型的パターン除去部、７２…設備
劣化モデル演算部、７３…劣化警報部。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】診断対象の設備に関して検出した情報から
   当該設備の劣化傾向を示す変数を特定し、該変数を含む
   信号から類型的パターンを除去し、得られた劣化傾向を
   示す変数に対して所定の劣化モデルを用いて当該変数の
   未来値を演算し、該未来値に基づいて前記設備の劣化診
   断を行うことを特徴とする設備劣化診断システム。
2. 【請求項２】請求項１記載の設備劣化診断システムにお
   いて、前記劣化モデルは、前記設備の劣化傾向を示す変
   数を状態量とし、該状態量に対してカルマンフィルタの
   アルゴリズムにより前記未来値を推定する演算処理を実
   行することを特徴とする設備劣化診断システム。
3. 【請求項３】請求項１記載の設備劣化診断システムにお
   いて、前記未来値を予め設定された閾値と比較し、その
   閾値以下となったとき警報を発することを特徴とする設
   備劣化診断システム。