TW201901031A - 風力發電機之潤滑脂之監視系統及方法 - Google Patents
風力發電機之潤滑脂之監視系統及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- TW201901031A TW201901031A TW107115545A TW107115545A TW201901031A TW 201901031 A TW201901031 A TW 201901031A TW 107115545 A TW107115545 A TW 107115545A TW 107115545 A TW107115545 A TW 107115545A TW 201901031 A TW201901031 A TW 201901031A
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- grease
- wind power
- power generator
- physical property
- parameter
- Prior art date
Links
- 239000004519 grease Substances 0.000 title claims abstract description 141
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 14
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 40
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 15
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 claims description 28
- 239000010687 lubricating oil Substances 0.000 claims description 6
- 238000005461 lubrication Methods 0.000 claims description 4
- 230000004075 alteration Effects 0.000 claims description 3
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 claims 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 abstract description 10
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 13
- 230000006870 function Effects 0.000 description 11
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 10
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 10
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 9
- 238000010525 oxidative degradation reaction Methods 0.000 description 9
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 9
- 239000000843 powder Substances 0.000 description 8
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 8
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 6
- 238000005299 abrasion Methods 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 5
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 4
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 3
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 3
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 3
- 239000002562 thickening agent Substances 0.000 description 3
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 2
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 2
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- JEIPFZHSYJVQDO-UHFFFAOYSA-N iron(III) oxide Inorganic materials O=[Fe]O[Fe]=O JEIPFZHSYJVQDO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000003647 oxidation Effects 0.000 description 2
- 238000007254 oxidation reaction Methods 0.000 description 2
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 2
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical group [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000002378 acidificating effect Effects 0.000 description 1
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 description 1
- 239000003963 antioxidant agent Substances 0.000 description 1
- 230000003078 antioxidant effect Effects 0.000 description 1
- 239000002199 base oil Substances 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 229910002090 carbon oxide Inorganic materials 0.000 description 1
- -1 carbon oxide compound Chemical class 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 239000003054 catalyst Substances 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 230000001627 detrimental effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000010419 fine particle Substances 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 239000000314 lubricant Substances 0.000 description 1
- 230000001050 lubricating effect Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000002923 metal particle Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000004660 morphological change Effects 0.000 description 1
- 230000001590 oxidative effect Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000005245 sintering Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000010792 warming Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- F03D—WIND MOTORS
- F03D80/00—Details, components or accessories not provided for in groups F03D1/00 - F03D17/00
- F03D80/70—Bearing or lubricating arrangements
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
- F16N—LUBRICATING
- F16N29/00—Special means in lubricating arrangements or systems providing for the indication or detection of undesired conditions; Use of devices responsive to conditions in lubricating arrangements or systems
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass
-
- 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
- Y02E10/70—Wind energy
- Y02E10/72—Wind turbines with rotation axis in wind direction
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Sustainable Development (AREA)
- Sustainable Energy (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Wind Motors (AREA)
Abstract
本發明之課題在於進行風力發電機之主軸、發電機、偏航、俯仰等之重要旋轉零件(軸承)中使用之潤滑脂之恆常監視及預兆診斷。 本發明係供給至風力發電機之機械驅動部之潤滑脂之監視系統。該系統基本上由具備輸入裝置、處理裝置、記憶裝置、及輸出裝置之伺服器等構成。輸入裝置輸入自配置於潤滑脂之路徑之至少一部分之光學式感測器獲得之測定資料，而且輸入風力發電機之運轉參數。處理裝置自測定資料產生潤滑脂之物性參數。記憶裝置時間序列地儲存物性參數。處理裝置係基於時間序列之物性參數、與運轉參數，進行物性參數之未來之預測者。
Description
本發明係關於一種風力發電裝置，尤其是關於一種可對應機艙內之潤滑油或潤滑脂之維持管理之風力發電裝置。
近年來，為了防止地球溫暖化而利用自然能量之發電系統受到矚目，其中風力發電裝置得到廣泛普及。 於風力發電裝置之機艙內，設置有儲存用於動力傳遞部之潤滑之潤滑油之油槽。例如，於專利文獻1，揭示有一種技術，其用以提供可以簡易之構成支持平台且可對應來自機艙內之潤滑油之洩漏，並能提高可靠性之風力發電裝置。 又，關於判定油之狀態之技術，例如於專利文獻2或專利文獻3有揭示。 [先前技術文獻] [專利文獻] [專利文獻1]日本專利特開2017-2729號公報 [專利文獻2]WO2010-150526號公報 [專利文獻3]日本專利特開2012-117951號公報
[發明所欲解決之問題] 於圖1顯示本發明設為對象之風力發電裝置之概略整體構成圖。於圖1中，以虛線顯示配置於機艙3內之各機器。如圖1所示，風力發電裝置1具備：葉片5，其受到風而旋轉；輪轂4，其支持葉片5；機艙3；及塔架2，其可旋動地支持機艙3。 於機艙3內具備：主軸31，其連接於輪轂4並與輪轂4一起旋轉；收縮盤32，其連結於主軸31；增速機33，其經由收縮盤32連接於主軸31並將旋轉速度增速；及發電機34，其經由聯軸節38使轉子以由增速機33增速之旋轉速度旋轉而發電運轉。 將葉片5之旋轉能傳遞至發電機34之部位被稱為動力傳遞部，於本實施例中，主軸31、收縮盤32、增速機33及聯軸節38均包含於動力傳遞部。且，增速機33及發電機34保持於主框架35上。又，於主框架35上設置有儲存用於動力傳遞部之潤滑之潤滑脂之潤滑脂槽37。 又，於機艙3內，於較機艙隔板30更靠近迎風側配置有散熱器36。圖1所示之風力發電裝置1係作為一例顯示5 MW級之風力發電裝置。相對於此，例如，於2 MW級之風力發電裝置中，散熱器36配置於機艙3之上表面所設置之外界空氣導入口(未圖示)與機艙內空氣排出口(未圖示)之間。 於風力發電機中，多數旋轉零件中均使用潤滑脂。於圖1中，於主軸31、發電機34、偏航、俯仰等之軸承中使用之潤滑脂因經時劣化與磨耗粉等固體成分引起之污染而導致潤滑性能降低，從而增大風力發電機之故障風險。另，風車翼之俯仰控制係根據風速改變風車翼之角度而控制輸出，偏航控制係根據風向而搖動機頭。任一者均需對可動部分供給潤滑脂。 潤滑脂係以液體之潤滑劑與增稠劑為基材，並調配防氧化劑、防磨耗劑、極壓劑等添加劑者。增稠劑係為了將液體即基油設為如潤滑脂之凝膠狀而混入者。極壓劑係為了減少金屬二個面間之摩擦、磨耗、或防止燒結而添加於潤滑油者。 經時劣化表示伴隨潤滑脂之規格之物理化學性質之經時變化，具體而言，為流動特性(切斷速度依存性及時間依存性)、耐熱性、油分離性、氧化穩定性、防鏽性等性質。流動特性係為了使潤滑脂停留於軸承內而較為重要，例如，若耐熱性不足則容易促進氧化劣化，且若因伴隨使用之熱負載而潤滑脂之黏度降低，則潤滑脂不停留於軸承內而成不良。有時因氧化劣化導致潤滑劑與增稠劑分離，而有損作為潤滑脂之功能。又，若氧化劣化繼續發展，則由於碳氧化合物、或酸性添加劑之分解生成物之濃度增加而成為腐蝕反應之催化劑，故防鏽之效果減弱，而容易引起軸承之腐蝕。 若磨耗粉等固體成分引起之污染進入潤滑脂之潤滑面，則會促進軸承之磨耗，進而增加潤滑脂中之磨耗粉。尤其，已知數十微米以上之硬質金屬顆粒會成為軸承之致命故障之原因。 因此，通常，風力發電機中使用之潤滑脂例如每隔半年，人們會取少量，計測上述物理化學性質或磨耗粉等固體成分濃度，藉此管理零件之狀態。 潤滑脂使用時間跨及數年，但物理化學性質之經時變化於初期時變化較小，隨著氧化劣化之發展逐漸加速，末期加速非常快，因此有時於每隔半年之檢查中無法發現預兆。又，預防性地以過高之頻率進行潤滑脂加註或潤滑脂更換，會造成保養成本增大。 又，由於磨耗粉引起之軸承故障有時癥狀於數周至數分鐘之間發展，故有時於每隔半年之檢查中無法掌握預兆。例如，於欲以振動感測器等檢測軸承之異常之情形時，有能檢測出者為異常本身，而非異常之預兆之情形。 最近，由於風力發電機大型化，零件高價，故故障時之保養成本增加。由於今後海上風車亦增加，故實時遠距離監視技術之需求提高。因此，風力發電機之主軸、發電機、偏航、俯仰等之重要之旋轉零件(軸承)中使用之潤滑脂之恆常監視及預兆診斷變得重要。 [解決問題之技術手段] 本發明之一態樣係供給至風力發電機之機械驅動部之潤滑脂之監視系統。該系統基本上由具備輸入裝置、處理裝置、記憶裝置、及輸出裝置之伺服器等構成。輸入裝置輸入自配置於潤滑脂之路徑之至少一部分之光學式感測器獲得之測定資料，又，於必要情形時，輸入風力發電機之運轉參數。處理裝置自測定資料產生潤滑脂之物性參數。記憶裝置時間序列地儲存物性參數。處理裝置係基於時間序列之物性參數，進行物性參數之監視或未來之預測者。 又，於利用運轉參數之進而具體之例中，可基於時間序列之物性參數、與運轉參數，進行物性參數之未來之預測。 本發明之另一態樣係風力發電機之潤滑脂之監視方法。該方法設為對象之風力發電機係具備光學式感測器者，光學式感測器係測定風力發電機之零件中使用之潤滑脂之光學特性者。監視方法基本上由具備輸入裝置、處理裝置、記憶裝置、及輸出裝置之伺服器等執行。處理之內容係執行以下步驟：第1步驟，其接收來自光學式感測器之測定資料；第2步驟，其自測定資料產生潤滑脂之物性參數；第3步驟，其記憶物性參數；及第4步驟，其基於物性參數，監視物性參數當前之資料，或預測未來之資料。 於進而具體之例中執行：第5步驟，其接收風力發電機之運轉參數；且於第4步驟中，基於物性參數之過去之資料、與運轉參數之過去及未來之資料，預測物性參數之未來之資料。 [發明之效果] 可實現風力發電機之主軸、發電機、偏航、俯仰等之重要之旋轉零件(軸承)中使用之潤滑脂之恆常監視及預兆診斷。
以下，對實施形態使用圖式詳細地進行說明。然而，本發明並非限定於以下所示之實施形態之記載內容而解釋者。從業者應容易理解，於不脫離本發明之思想或主旨之範圍內，可變更其具體之構成。 於以下說明之發明之構成中，有時對同一部分或具有同樣功能之部分於不同之圖式間共通使用同一符號，而省略重複之說明。 於同一或具有同樣功能之要素有複數個之情形時，有對同一符號標註不同之上下標而說明之情形。然而，於無須區分複數個要素之情形時，有省略上下標而說明之情形。 本說明書等之「第1」、「第2」、「第3」等表述係為了識別構成要素而標註者，並非一定限定數量、順序、或其內容者。又，用於識別構成要素之編號依各個文脈而使用，一個文脈中使用之編號於其他文脈中未必表示同一構成。而且，並不妨礙以某編號識別之構成要素兼有以其他編號識別之構成要素之功能。 圖式等所示之各構成之位置、大小、形狀、範圍等為了易於理解發明，有不顯示實際之位置、大小、範圍等之情形。因此，本發明未必限定於圖式等揭示之位置、大小、形狀、範圍等。 說明實施例中說明之技術之概要。實施例之風力發電機具有潤滑脂之自動供給器件、及具備潤滑脂之排出流道之軸承零件。於潤滑脂排出流道中設置光學式感測器，並基於藉由光學式感測器取得之潤滑脂物性值(色度)而監視、診斷風力發電機之潤滑脂。 如以下般進行根據色差之潤滑脂之診斷。藉由色差測定，診斷潤滑脂之氧化劣化度、與磨耗粉等固體顆粒引起之污染。於色差感測器之測定中，以光之三原色(R、G、B)定量地表示潤滑脂之顏色。 於本實施例中，定量化之指標有ΔERGB
與MCD之2種。於進行潤滑脂之氧化劣化之情形時，三原色座標中之B值大幅降低，且MCD值增大。於固體顆粒引起之污染惡化之情形時，三原色座標之值係三種顏色均減少，ΔERGB
減少且MCD值微增或微減。根據潤滑脂新品之測定值、與因使用而劣化之潤滑脂、或經氧化試驗或強制污染之潤滑脂樣本之測定值而決定診斷之閾值，於超過閾值之情形時，可進行潤滑脂補充或軸承檢查等維護。 又，潤滑脂之狀態變化亦依存於風力發電機之運轉狀況。因此，同時取得表示風力發電機之運轉狀況之各種參數，並使用該等參數預測潤滑脂未來之特性變化。 [實施例1] (1.系統整體構成) 藉由圖2說明實施例1之進行氧化劣化與顆粒污染之診斷之系統。於圖2為了說明，擷取圖1之風力發電裝置1之機艙3部分而顯示。於機艙3內部有主軸31、增速機33、發電機34、未圖示之偏航、俯仰等之軸承，且對該等自潤滑脂槽37供給潤滑脂。 如圖2所示，風力發電裝置1通常於同一基地內設置複數個，並將其總稱為發電場200a等。於各個風力發電裝置1，於潤滑脂之供給系統設置有感測器，反映潤滑脂之狀態之感測器信號匯集至機艙3內之伺服器210。又，自各風力發電裝置1之伺服器210獲得之感測器信號被發送至配置於每個發電場200之匯集伺服器220。來自匯集伺服器220之資料經由網路230向中央伺服器240發送。向中央伺服器240，亦發送來自其他發電場200b或200c之資料。又，中央伺服器240可經由匯集伺服器220或伺服器210對各風力發電裝置1發送指示。 (2.感測器配置) 圖3係配置於潤滑脂供給系統之感測器之模式圖。潤滑脂自潤滑脂自動供給器件301供給至軸承零件302。潤滑脂自動供給器件301連接於潤滑脂槽37並接收潤滑脂之供給。軸承零件302一般為例如增速機33以外之產生機械性接觸之部位，並非特別限制者。 供給至軸承零件302之潤滑脂於使用特定期間後，例如如圖中箭頭般，自潤滑脂排出部(排脂部)303排出。排出係可自動或手動進行。於潤滑脂排出部附近配置有光學式感測器304，光學性地檢測潤滑脂之特性。由於排脂部303位於潤滑脂之路徑之終端附近，故認為該附近之潤滑脂劣化最嚴重，故較理想為於排脂部之周邊配置光學式感測器304。 潤滑脂因使用而品質劣化，而不發揮初期之功能。因此，需要根據品質之劣化狀況進行更換等維護。可遠距離知曉此種維護之時序係有利於提高保養管理之效率。 (3.潤滑脂診斷之流程) 圖4係光學式感測器之潤滑脂診斷之流程圖。圖4所示之處理可以圖2之伺服器210、匯集伺服器220、中央伺服器240之任一者進行。即，於本實施例中，計算或控制等功能藉由利用處理器執行儲存於伺服器之記憶裝置之軟體，而與其他硬體協動實現預定之處理。另，與以軟體構成之功能同等之功能亦可以FPGA(Field Programmable Gate Array：場可程式化閘極陣列)､ASIC(Application Specific Integrated Circuit：特殊應用積體電路)等硬體實現。 首先進行潤滑脂之光學測定之準備(S401)。測定例如可以1天1次之方式以定點觀測進行。或，亦可自中央伺服器240進行隨時測定指示而於任意之時序進行。 接著，光學式感測器進行潤滑脂之色度測定(S402)。關於光學式感測器之潤滑脂之色度測定，例如於專利文獻2中亦有記載，檢測潤滑脂之反射(或透過)光之RGB成分。如周知般，作為顏色之表現法之一，可使紅色(Red)、綠色(Green)、藍色(Blue)(RGB成分)之三原色混合而表現色彩。 以光學式感測器獲得之測定值發送至進行處理之伺服器。潤滑脂之色彩可顯示為以RGB成分各者為軸之3維空間上之座標(顏色座標表現)。此處，所謂之ΔERGB
之參數可如以下般定義。另，於255灰階之顏色座標中，(0，0，0)為黑色，(255，255，255)為白色，(0，255，255)為青色，(0，255，0)為綠色，(255，255，0)為黃色，(255，0，0)為紅色，(255，0，255)為品紅色。ΔERGB
相當於測定之潤滑脂之顏色與黑色之顏色座標上之距離。ΔERGB
減小表示潤滑脂之顏色接近黑色。於潤滑脂之顏色接近黑色之情形時，有被磨耗粉等固體顆粒污染之可能性。 又，導入最大色差MCD之參數。MCD為RGB值之最大值與最小值之差，可知曉色相之變化。 於本實施例之潤滑脂診斷中，使用上述ΔERGB
與最大色差MCD。首先，判定ΔERGB
是否超過特定之閾值(S403)。藉此，可檢測潤滑脂之顆粒污染。作為顆粒污染之原因，有因零件之磨耗而混入至潤滑脂之鐵粉等。尤其，於RGB成分均勻地降低之情形時，成除潤滑脂本身變質以外，還疑似混入微顆粒粉之狀態。於超過閾值之情形時，以進行潤滑脂之維護之方式指示操作者(S405)。 接著，判定最大色差MCD是否超過閾值(S404)。可根據MCD之判定，檢測潤滑脂之變質。例如，B(藍色)之值降低且MCD增大係潤滑脂呈紅色或黃色，且疑似氧化之狀態。於超過閾值之情形時，以進行潤滑脂之維護之方式指示操作者(S405)。 另，對於閾值之設定，只要比較新品潤滑脂與劣化後之潤滑脂之ΔERGB
值、MCD值等而決定即可。 (4.潤滑脂診斷結果例) 對風力發電裝置A與風力發電裝置B，分別於發電機軸承設置潤滑脂自動供給器件301，於潤滑脂之排脂部303設置光學式感測器304。對風力發電裝置A與風力發電裝置B，以光學式感測器304每隔24小時地計測自排脂部303排出之潤滑脂。 於圖5顯示自運轉開始經過2年後之計測值。於風力發電裝置A中，ΔERGB
減少，且最大色差增大，而確認促進了氧化劣化。於風力發電裝置B中，與風力發電裝置A同樣，ΔERGB
增大，但最大色差略微增加，故確認疑似有磨耗顆粒之污染。 如以上般，根據本實施例，由於可使用光學式感測器早期檢測出潤滑脂之異常，故可預先或早期發現風力發電裝置之異常。此係與例如振動感測器等相比有顯著之優點，於振動感測器中，若非裝置之異常顯著化則難以發現。又，來自光學式感測器之資料經由網路發送至遠距離之伺服器，藉此可實現遠距離之監視，而提高作業效率。 [實施例2] 於實施例2中，顯示使用可自光學式感測器獲得之時間序列資料，進行維護時期之預測的例。 圖6與圖2同樣，擷取圖1之風力發電裝置1之機艙3部分而顯示。相同構成標註相同符號而省略說明。於機艙3內部之各驅動部、例如增速機33、發電機34、俯仰軸承41、迴轉軸承45，設置有潤滑脂自動供給器件301，供給潤滑脂。又，於進行潤滑脂之排出之排脂部303配置有光學式感測器304，檢測潤滑脂之顏色資訊。 使用圖6之系統，以光學式感測器304每個24小時地計測自排脂部303排出之潤滑脂。 圖7係於橫軸描繪風力發電裝置1之運轉時間，於縱軸描繪運轉開始時、經過0.5年後、經過1年後、經過1.5年後之ΔERGB
計測值者。ΔERGB
被認為反映了潤滑脂之固體顆粒污染。需要維護潤滑脂之ΔERGB
之閾值為350，且於將推移相對於運轉時間設定近似曲線時，預測ΔERGB
於約2.2年超過閾值。 圖8係於橫軸描繪風力發電裝置1之運轉時間，於縱軸描繪運轉開始時、經過0.5年後、經過1年後、經過1.5年後之最大色差MCD計測值者。最大色差MCD被認為反映了潤滑脂之氧化劣化。需要潤滑脂維護之MCD之閾值為100，且於將推移相對於運轉時間設定近似曲線時，預測MCD於約2.4年超過閾值。 若綜合以上所述，則可預測對固體顆粒污染及氧化劣化兩者均有餘裕之維護時期為經過2年時。 另外，於圖7及圖8之例中，以風力發電裝置1之運轉狀況固定不變為前提。然而，實際上風力發電裝置1之運轉狀況並不固定，因各種要因而狀況發生變化。 例如，作為人為之運轉狀況之變動，有用於檢查之裝置之停止期間、或用於發電量調整之運轉調整。該等變動參數可作為風力發電裝置1之控制參數取得。 又，作為由自然界引起之運轉狀況之變動要因，有以風速為首之天氣、溫度、濕度等。該等運轉狀況之變動要因可分別由各種感測器測定。因此，可藉由反映該等運轉狀況，而更正確地判定及預測潤滑脂之狀態。 該等溫度感測器或濕度感測器較理想為設置於潤滑脂自動供給器件301周圍或機艙3內等接近潤滑脂之環境，且與光學式感測器304同樣，經由伺服器210發送至匯集伺服器220或中央伺服器240。又，風力發電裝置1之控制參數可自進行該控制之伺服器210、匯集伺服器220或中央伺服器240獲得。 圖9係反映運轉狀況之潤滑脂狀態預測方法之流程圖。為了使說明簡單化，於該例中，以向軸承部之潤滑脂之供給機構為對象，來自光學感測器之信號作為物性參數之一之ΔERGB
值，主要著眼於固體顆粒污染。又，作為表示運轉狀況之運轉參數，使用了軸之轉數R(rpm)之控制參數。物性參數或運轉參數並非限定於此者，可利用其他各種。 於本例中，以光學式感測器304定期地進行測定，若到達測定時間(S901)，則光學式感測器304測定色度(S902)。於本實施例中，各種感測器之資料向中央伺服器240匯集，並於此處統一處理，但並非限定於此者。 於中央伺服器240中，自光學感測器之資料計算ΔERGB
(S903)，且取得軸之轉數R之參數(S904)。R之時間解析力可與光學感測器之資料週期相同，亦可較其更短。該等資料與時間資料一起儲存於記憶裝置(S905)。 由於ΔERGB
可掌握時間t與軸之轉數R之函數，故成為 f(t, R)=ΔERGB
。 亦可基於過去之t、R、ΔERGB
資料而將函數f(t, R)模型化。 又，於進行ΔERGB
之未來預測之情形時，反映軸之轉數R之變化(S906)。結果顯示於顯示裝置(S907)。 圖10係顯示基於風力發電裝置1過去1年1001之資料，預測未來1002之值而顯示之例的曲線圖。1年量之過去資料1003為實測值。未來之資料1004A、1004B為預測值。 於圖10(a)中，設為未來之運轉狀況不變，轉數R始終固定。於該情形時，ΔERGB
之預測資料與過去1年同樣地推移。 於圖10(b)中，設為未來之運轉狀況變化，轉數R為過去1年之2倍。於該情形時，ΔERGB
之預測資料不與過去1年同樣地推移，而例如如圖10(b)所示，減少比例增大。 如圖10之實施例般，藉由於預測資料反映表示風力發電裝置之運轉狀況之參數，可更正確地判斷ΔERGB
等表示潤滑脂品質之物性參數超過閾值之時序。即，可基於過去之物性參數、過去之運轉參數、及未來之運轉參數，更正確地判斷未來之物性參數。 對於表示運轉狀況之參數中之例如運轉時間或發電目標值般可人為控制者，可根據運轉排程等準備未來之資料。因此，可藉由於表示潤滑脂品質之物性參數之預測使用表示運轉狀況之參數而提高預測制度。 又，對於天氣或溫度般無法人為控制者，可自過去之實績資料預估未來之資料。因此，同樣地，可藉由於表示潤滑脂品質之物性參數之預測使用表示運轉狀況之參數而提高預測制度。 如以上般，於本實施例中，為了進行風力發電機之主軸、發電機、偏航、俯仰等之重要之旋轉零件(軸承)中使用之潤滑脂之適當監視，藉由於潤滑脂自動供給機構所具備之潤滑脂排出部設置感測器，而恆常地進行監視。又，可藉由監視風力發電機之運轉狀況之參數而作出正確之預測診斷。再者，可經由網路而始終遠距離監視風力發電機之潤滑脂。因此，早期地判定軸承之預兆，而縮短風力發電機之停止時間，因而保養成本減低，且發電量提高。 本發明並非限定於上述實施形態者，而包含各種變化例。例如，可將某實施例之構成之一部分置換成其他實施例之構成，又，可於某實施例之構成追加其他實施例之構成。又，可對各實施例之構成之一部分進行其他實施例之構成之追加、刪除、置換。
1‧‧‧風力發電裝置
2‧‧‧塔架
3‧‧‧機艙
4‧‧‧輪轂
5‧‧‧葉片
30‧‧‧機艙隔板
31‧‧‧主軸
32‧‧‧收縮盤
33‧‧‧增速機
34‧‧‧發電機
35‧‧‧主框架
36‧‧‧散熱器
37‧‧‧潤滑脂槽
38‧‧‧聯軸節
41‧‧‧俯仰軸承
45‧‧‧迴轉軸承
200a‧‧‧發電場
200b‧‧‧發電場
200c‧‧‧發電場
210‧‧‧伺服器
220‧‧‧匯集伺服器
230‧‧‧網路
240‧‧‧中央伺服器
301‧‧‧潤滑脂自動供給系統
302‧‧‧軸承零件
303‧‧‧排脂部
304‧‧‧光學式感測器
1001‧‧‧過去1年
1002‧‧‧未來
1003‧‧‧過去資料
1004A‧‧‧未來資料
1004B‧‧‧未來資料
B‧‧‧藍色
G‧‧‧綠色
MCD‧‧‧最大色差
R‧‧‧紅色
S401～S405‧‧‧步驟
S901～S907‧‧‧步驟
ΔERGB‧‧‧潤滑脂之顏色與黑色之顏色座標上之距離
圖1係風力發電裝置之概略整體構成圖。 圖2係具有潤滑脂自動供給器件之風力發電機之概略圖。 圖3係具備潤滑脂自動供給器件、光學式感測器之軸承零件之概略圖。 圖4係光學式感測器之潤滑脂劣化診斷流程圖。 圖5係顯示自運轉開始經過2年後之計測值之圖表。 圖6係具有潤滑脂自動供給器件及光學感測器之風力發電機之構成圖。 圖7係顯示ΔERGB
相對於使用時間之變化之曲線圖。 圖8係顯示最大色差相對於使用時間之變化之曲線圖。 圖9係光學式感測器之潤滑脂劣化預估流程圖。 圖10(a)、(b)係顯示光學式感測器之潤滑脂劣化預估之曲線圖。
Claims (10)
- 一種風力發電機之潤滑脂之監視系統，其係供給至風力發電機之機械驅動部之潤滑脂之監視系統；且具備： 輸入裝置、處理裝置、記憶裝置、及輸出裝置；且 上述輸入裝置輸入自配置於上述潤滑脂之路徑之至少一部分之光學式感測器獲得之測定資料； 上述處理裝置係自上述測定資料產生上述潤滑脂之物性參數者； 上述記憶裝置係時間序列地儲存上述物性參數者； 上述處理裝置係基於時間序列之上述物性參數，進行上述物性參數之監視或未來之預測者。
- 如請求項1之風力發電機之潤滑脂之監視系統，其中 上述輸入裝置進而輸入上述風力發電機之運轉參數；且 上述處理裝置係基於時間序列之上述物性參數、與上述運轉參數，進行上述物性參數之未來之預測者。
- 如請求項1之風力發電機之潤滑脂之監視系統，其中 上述處理裝置係於進行上述物性參數之未來之預測時，預測上述物性參數超過預先設定之閾值之時間者。
- 如請求項1之風力發電機之潤滑脂之監視系統，其中 上述物性參數為ΔERGB 。
- 如請求項1之風力發電機之潤滑脂之監視系統，其中 上述物性參數為最大色差。
- 如請求項1之風力發電機之潤滑脂之監視系統，其中 上述輸出裝置以於第1軸顯示上述物性參數，於第2軸顯示時間之圖表形式，顯示上述物性參數之未來之預測結果。
- 如請求項1之風力發電機之潤滑脂之監視系統，其中 上述光學式感測器配置於上述潤滑脂之路徑之終端附近。
- 如請求項1之風力發電機之潤滑脂之監視系統，其中 上述光學式感測器配置於上述潤滑脂供給系統之排出部。
- 一種風力發電機之潤滑脂之監視方法，其係風力發電機之潤滑脂之監視方法；且 上述風力發電機係具備光學式感測器之風力發電機，上述光學式感測器係測定上述風力發電機零件中使用之潤滑脂之光學特性者；且上述監視方法執行以下步驟： 第1步驟，其接收來自上述光學式感測器之測定資料； 第2步驟，其自上述測定資料產生上述潤滑脂之物性參數； 第3步驟，其記憶上述物性參數；及 第4步驟，其基於上述物性參數，監視上述物性參數當前之資料，或預測未來之資料。
- 如請求項9之風力發電機之潤滑脂之監視方法，其中進而執行： 第5步驟，其接收上述風力發電機之運轉參數；且 於上述第4步驟中，基於上述物性參數之過去之資料、與上述運轉參數之過去及未來之資料，預測上述物性參數之未來之資料。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017095343A JP2018194011A (ja) | 2017-05-12 | 2017-05-12 | 風力発電機のグリースの監視システムおよび方法 |
| JP2017-095343 | 2017-05-12 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| TW201901031A true TW201901031A (zh) | 2019-01-01 |
| TWI656282B TWI656282B (zh) | 2019-04-11 |
Family
ID=64104477
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| TW107115545A TWI656282B (zh) | 2017-05-12 | 2018-05-08 | 風力發電機之潤滑脂之監視系統及方法 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2018194011A (zh) |
| TW (1) | TWI656282B (zh) |
| WO (1) | WO2018207464A1 (zh) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110031179A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-07-19 | 华中科技大学 | 一种风机尾流风洞试验装置 |
| JP7179674B2 (ja) * | 2019-05-10 | 2022-11-29 | 株式会社日立製作所 | 潤滑油の診断方法および潤滑油の監視システム |
| CN110219786A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-09-10 | 青岛盘古润滑技术有限公司 | 一种风力发电机组偏航润滑控制系统及控制方法 |
| JP7388886B2 (ja) | 2019-11-13 | 2023-11-29 | 株式会社日立製作所 | 潤滑油の診断システム |
| JP6941707B1 (ja) * | 2020-04-20 | 2021-09-29 | 三菱重工業株式会社 | アキュムレータの異常診断方法及びアキュムレータの異常診断システム |
| CN112943911B (zh) * | 2021-04-16 | 2024-04-26 | 南京师范大学 | 风电机组齿轮箱润滑油在线监控装置、监控方法及系统 |
| CN115468767A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-12-13 | 华能新能源股份有限公司 | 风力发电机组的轴承润滑系统故障诊断系统及其方法 |
Family Cites Families (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1193957A (ja) * | 1997-09-25 | 1999-04-06 | Toshiba Corp | グリース循環式軸受 |
| FR2827019B1 (fr) * | 2001-07-06 | 2003-09-26 | Defontaine Sa | Dispositf de graissage automatique de roulements a billes equipant notamment des eoliennes |
| DE10245078B4 (de) * | 2002-09-27 | 2005-08-11 | Aloys Wobben | Windenergieanlage |
| JP2007256033A (ja) * | 2006-03-23 | 2007-10-04 | Ntn Corp | Ｉｃタグ・センサ付き軸受の潤滑剤劣化検出システム |
| JP2007310611A (ja) * | 2006-05-18 | 2007-11-29 | Ntn Corp | 軸受使用設備機器の監視・診断システム |
| WO2010150526A1 (ja) * | 2009-06-23 | 2010-12-29 | 国立大学法人福井大学 | 油状態監視方法および油状態監視装置 |
| JP2014085193A (ja) * | 2012-10-23 | 2014-05-12 | Hitachi Ltd | グリースの余寿命推定方法及び光診断装置 |
| WO2015060444A1 (ja) * | 2013-10-25 | 2015-04-30 | ナブテスコ 株式会社 | 潤滑油劣化センサ |
| CN203809662U (zh) * | 2014-04-23 | 2014-09-03 | 沈阳鼓风机集团风电有限公司 | 风力发电机组齿轮箱润滑油冷却控制系统 |
| JP2016084714A (ja) * | 2014-10-23 | 2016-05-19 | Ntn株式会社 | 風力発電装置の異常監視装置 |
| JP6567838B2 (ja) * | 2015-02-26 | 2019-08-28 | 株式会社荏原製作所 | 液体ポンプのメインテナンス・スケジューラ |
-
2017
- 2017-05-12 JP JP2017095343A patent/JP2018194011A/ja active Pending
-
2018
- 2018-03-19 WO PCT/JP2018/010712 patent/WO2018207464A1/ja active Application Filing
- 2018-05-08 TW TW107115545A patent/TWI656282B/zh active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| TWI656282B (zh) | 2019-04-11 |
| WO2018207464A1 (ja) | 2018-11-15 |
| JP2018194011A (ja) | 2018-12-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| TWI656282B (zh) | 風力發電機之潤滑脂之監視系統及方法 | |
| JP7099816B2 (ja) | 潤滑油の劣化診断方法、回転機械の潤滑油の監視システムおよび方法 | |
| JP7179674B2 (ja) | 潤滑油の診断方法および潤滑油の監視システム | |
| TWI712737B (zh) | 風力發電機診斷系統與方法、以及風力發電機診斷裝置 | |
| WO2021095436A1 (ja) | 潤滑油の診断システムおよび潤滑油の診断方法 | |
| JP6567838B2 (ja) | 液体ポンプのメインテナンス・スケジューラ | |
| WO2023286437A1 (ja) | 潤滑油の診断方法、潤滑油の診断装置および潤滑油の診断システム | |
| JP2020013581A (ja) | 液体ポンプのメインテナンス・スケジューラ | |
| JP6919986B2 (ja) | 風力発電機の潤滑油の監視システムおよび方法 | |
| JP7084283B2 (ja) | 潤滑油の診断システム、風力発電機、および潤滑油の性状測定用モジュール | |
| WO2022163077A1 (ja) | 潤滑油の診断方法、装置およびシステム | |
| JP7252737B2 (ja) | 風力発電機のグリースの監視システムおよび方法 | |
| JP4001099B2 (ja) | 分散電源振動診断システム | |
| WO2024009607A1 (ja) | オイルの診断方法およびオイルの診断システム | |
| JP2017101596A (ja) | 風力発電装置の診断車両及びそれを備えた診断システム | |
| WO2007145529A1 (en) | Fluid analysing system technology | |
| CN116953038A (zh) | 一种船舶主机润滑油油品分析监测方法 | |
| CN117662719A (zh) | 一种风电机组齿轮箱油液监控控制方法及相关设备 | |
| Fischer | Final project report February 2012 | |
| Nagel | Steam Turbine Condition Monitoring (TCM) | |
| Moore | RR4500 Auxiliary Turbine Generator Proposed Predictive and Condition Based Maintenance | |
| Navy | SHIPBOARD OIL ANALYSIS A PROACTIVE MAINTENANCE APPROACH |