TW202006248A

TW202006248A - 風力發電機診斷系統與方法、以及風力發電機診斷裝置

Info

Publication number: TW202006248A
Application number: TW108120579A
Authority: TW
Inventors: 小島恭子; 佐伯満; 相川慎一郎
Original assignee: 日商日立製作所股份有限公司
Priority date: 2018-07-17
Filing date: 2019-06-14
Publication date: 2020-02-01
Also published as: TWI712737B; JP2020012690A; JP7032258B2

Abstract

本發明提供一種風力發電機診斷系統，其可藉由狀態監視感測器監視風力發電機之狀態，而準確且迅速地判斷有無伴有潤滑油採取之分析之必要性、有無潤滑油更換、或零件更換等保養作業之必要性。本發明之風力發電機之診斷系統係自具有增速機與發電機之風力發電機收集資訊，並基於收集之資訊判斷風力發電機之異常者，且具有：感測器，其將供給至增速機之潤滑油之異常與增速機之異常作為感測器資訊輸出；及記憶部，其記憶對每個感測器資訊所決定之基準值；且具備處理裝置，該處理裝置執行：第1處理，其係基於對每個感測器資訊所決定之基準值與感測器資訊，判定潤滑油與增速機之異常度；第2處理，其係基於第1處理中之判別結果，判定是否需要伴有潤滑油之採取之潤滑油分析；及第3處理，其係將第2處理之判定結果輸出至其他終端。

Description

風力發電機診斷系統與方法、以及風力發電機診斷裝置

本發明係關於一種風力發電機診斷系統及方法，尤其係關於一種風力發電機等之增速機所使用之潤滑油之劣化診斷與增速機之狀態診斷技術。

於進行風力發電機之增速機之維修･保養上，增速機之潤滑油之性狀診斷為重要之技術。於潤滑油之性狀診斷中，按大致分類，診斷潤滑油之經時性氧化劣化與因水、塵埃或磨耗粉等外部混入物所致之污染之2種。

作為潤滑油之氧化劣化，有因基礎油之氧化所致之劣化、因添加劑之消耗所致之劣化等。由於潤滑油之氧化劣化，有時會導致發生耐磨耗性之降低、黏度及黏度指數之變化、防銹性之降低、防腐蝕性之降低等，結果會促進增速機之磨耗或材料疲勞。

增速機之潤滑油有時係以預先設定之週期採取微量，送至分析感測器等，進行黏度、污染度、總酸值、金屬濃度等分析，進行性狀監視。

又，藉由設置於風力發電機之感測器群(例如，輸出、發電機轉速、發電量、油溫、油壓、加速度等之感測器)進行狀態監視。先前，作為潤滑油之性狀診斷，有例如記載於專利文獻1者。

於專利文獻1，揭示有基於由光學感測器檢測出之顏色特定出潤滑油中之污染物質之種類。 [先前技術文獻] [專利文獻]

[專利文獻1]日本專利特開2012-117951號公報

[發明所欲解決之問題]

於潤滑油，為了維持潤滑性能包含有各種添加劑。例如，於潤滑條件嚴苛且接觸部分之壓力較高之情形，或於滑動速度較小或油之黏度過低之情形時，摩擦面之間的潤滑油之膜變薄，摩擦阻力變大而發生磨耗。將該狀態稱為邊界潤滑，於極端之情形時引起燒蝕。於此種邊界潤滑之狀態下發揮使摩擦或磨耗減少之作用者為添加劑，例如有油性劑、抗磨耗劑、極壓添加劑(極壓劑)，有時亦將其等統稱為耐荷重添加劑。又，作為其他添加劑，亦有例如抗氧化劑或消泡劑之類者。

添加劑相對於潤滑油包含特定之比例(濃度)對於維持所期望之潤滑性能而言為必須。先前，作為潤滑油之劣化診斷，如專利文獻1所記載般，提出檢測污染物質所致之劣化之技術，但未提出針對遠距離診斷潤滑油之添加劑之劣化(添加劑之減少)之方法有效者。

對於風力發電機，要求高等級且穩定之運轉與發電量。因此，具備於故障等異常發生之前之階段偵測異常之預兆診斷之功能，並要求停工時間之削減。又，因使用如增速機之高價零件，故亦要求藉由預兆診斷將故障防範於未然。

如風力發電機之增速機般，於使用潤滑油之機械中，謀求可長期不更換零件地使用。實際上，大多情況下以每三個月、每年等決定之週期對每個零件進行定期檢查。例如，增速機之潤滑油之更換花費高額之費用，大多情況下停止風力發電機並定期地進行更換，但有更換狀態良好且仍可使用之潤滑油之情形。另一方面，有未注意到於早期產生磨耗粉、或水混入等異常，導致增速機故障之情形。若延長潤滑油之更換週期，則因可實現風車停止所產生之發電量損耗削減或潤滑油更換成本削減，故成為發電企業之利益。然而，一般而言，由於潤滑油之氧化劣化，導致潤滑性能容易降低而容易進行磨耗，故為了延長潤滑油之使用期間，期望除潤滑油之狀態以外，併用增速機等旋轉機械之狀態監視。

本發明之目的在於提供一種風力發電機診斷系統及方法，其等係藉由狀態監視感測器進行風力發電機之狀態之監視，可準確且迅速地判斷有無伴有潤滑油採取之分析之必要性、有無更換潤滑油、或更換零件等保養作業之必要性。 [解決問題之技術手段]

為達成上述目的，本發明之風力發電機之診斷系統之一例係一種風力發電機之診斷系統，其自具有增速機與發電機之風力發電機收集資訊，並基於收集之資訊判斷風力發電機之異常，且具有：感測器，其為了監視風力發電機之狀態，檢測供給至增速機之潤滑油之1個以上之潤滑油性狀，將潤滑油之異常與增速機之異常作為感測器資訊而輸出；及記憶部，其記憶對每個感測器資訊所決定之基準值；且具備處理裝置，該處理裝置執行：第1處理，其係基於對每個感測器資訊所決定之基準值與感測器資訊，判定潤滑油及增速機之異常度；第2處理，其係基於由第1處理判別之潤滑油之異常度及增速機之異常，判定是否需要伴有潤滑油之採取之潤滑油分析、是否需要潤滑油更換、及是否需要增速機零件更換；及第3處理，其係將第2處理之判定結果輸出至其他終端。 [發明之效果]

根據本發明，可基於自能夠直接偵測潤滑油性狀之狀態之感測器輸出之資訊，準確地判斷有無伴有潤滑油採取之詳細之潤滑油分析之必要性。並可謀求潤滑油更換週期之最佳化、風車之可靠性提高、風車發電量提高。

上述以外之問題、構成及效果係根據以下之實施形態之說明而明瞭。

首先，於詳細地說明本發明之實施形態之前，對完成本發明之經過進行說明。

近年來，藉由零件之剩餘壽命評估技術等之進步，具有旋轉零件之機械(以下，稱為旋轉機械)之預防性維修、計劃性保養正在普及。潤滑油之氧化劣化所致之潤滑功能降低或潤滑油中之磨耗粉及塵埃等污染粒子會誘發與旋轉機械之故障相關之軸承、齒輪等旋轉機械之磨耗損傷，故潤滑油之監視技術尤為重要。

適用本發明之裝置之一例即風力發電機中，為了降低構成要素間之機械性摩擦係數而使用潤滑油等。以下，以風力發電機之潤滑油為例而說明潤滑油之監視技術。

於圖1，表示順風型之風力發電機之概略整體構成圖。圖1中，以虛線表示配置於機艙3內之各機器。如圖1所示，風力發電機1具備：受風而旋轉之葉片5、支持葉片5之輪轂4、機艙3、及將機艙3於水平面內可旋動地支持之塔架2。

於機艙3內具備：主軸31，其連接於輪轂4，與輪轂4一起旋轉；縮緊盤32，其連結於主軸31；增速機33，其經由縮緊盤32連接於主軸31而將旋轉速度進行增速；及發電機34，其經由聯軸節38以經增速機33增速之旋轉速度使轉子旋轉而發電運轉。

將葉片5之旋轉能量傳遞至發電機34之部位稱為動力傳遞部，主軸31、縮緊盤32、增速機33及聯軸節38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1個或複數個貯存潤滑油以用於動力傳遞部之潤滑之潤滑油槽37。又，於機艙3內，於較機艙間隔壁30更靠上風側配置有散熱器36。使發電機34或增速機33中循環有使用外部大氣而由散熱器36冷卻之冷卻水而冷卻發電機34或增速機33。於圖1，以所謂順風型風車為例進行說明，但本實施形態當然可適應於逆風型風車。

風力發電機中，對多數旋轉機械使用潤滑油。例如，於圖1中，對主軸31、增速機33、發電機34、未圖示之轉向、俯仰等之軸承供給潤滑油。根據風速改變葉片之俯仰角度並控制輸出之控制係葉片之俯仰控制，為了不浪費地受風而使風車之朝向追隨風向之機艙之方位控制係轉向控制。

除此種動力傳遞部以外，關於包含用於進行轉向控制或俯仰控制之旋轉機械之旋轉機械必須藉由強制循環供給潤滑油。潤滑油減少旋轉機械之旋轉部分之摩擦，防止零件之磨耗或破損、或能量損失。然而，若由於潤滑油之經時性劣化導致產生潤滑性能降低，或由於磨耗粒子、塵埃等混入潤滑油導致發生污染，則摩擦係數增加，風力發電機之故障風險增大。

若風力發電機發生故障，則由於發生故障零件更換之成本、停電中之發電收入減少等大量之成本損失，故期望有利用剩餘壽命預測、預兆偵測之早期零件準備、停電期間縮短等對策。尤其，作為重要零件之增速機係若潤滑油之性能降低則故障風險增大，因此用於儘可能於早期推測潤滑油之剩餘壽命或更換時期之技術較為重要。

作為用於評估潤滑油之特性之監視對象參數，考慮有黏度、總酸值測定、成分元素分析等各種者。

然而，於設想風力發電機之潤滑油作為監視對象之情形時，例如黏度之特性評估中，由於風車發電機之增速機之潤滑油係使用化學性非常穩定之合成油，黏度幾乎未變化，故僅此不適於作為剩餘壽命推測之指標。又，於表示基於氧化之劣化之總酸值測定中，由於風車發電機之增速機之潤滑油係使用對於氧化非常穩定之合成油，總酸值幾乎未變化，因此僅此不適於作為剩餘壽命推測之指標。

又，亦考慮測定潤滑油所含有之微粒子粉或水分之方法，但於潤滑油中檢測出該等含有物之時點，有已產生磨耗或漏泄之可能性，而期望於檢測出微粒子粉或水分之前檢測出預兆。又，風車發電機之增速機之潤滑油於黏度較高且混入多數氣泡之狀態下循環，故於設置微粒計數器或鐵粉濃度計進行粒子計測之粒子計測法中難以識別氣泡與粒子。又，原理上無法藉由微粒計數器或鐵粉濃度計而計測下述之潤滑油之添加劑之消耗。

藉由以上，為了早期推測風力發電機之潤滑油剩餘壽命，需要風力發電機之潤滑油之新性能評估方法。

然，如上所述，為了維持潤滑性能於潤滑油包含各種添加劑。例如油性劑、抗磨耗劑、極壓添加劑(極壓劑)等耐荷重添加劑、抗氧化劑或消泡劑等。於風力發電機之增速機之潤滑油，包含單獨或複數個該等添加劑。

油性劑吸附於金屬表面而形成吸附膜，該吸附膜妨礙處於邊界潤滑狀態之金屬與金屬之直接接觸，發揮使摩擦、磨耗減少之作用。作為油性劑，可使用對金屬表面吸附力較大之高級脂肪酸、高級乙醇及胺、酯、金屬皂等。

較油性劑對嚴格之荷重條件下之磨耗防止更有效果者為抗磨耗劑，一般多使用磷酸酯、亞磷酸酯、硫代磷酸鹽。抗磨耗劑使用於渦輪機油、耐磨耗液壓油等。

於邊界潤滑狀態最嚴格之條件之高荷重狀態之接觸面中，摩擦面之溫度變得非常高，油性劑之吸附膜脫附而失去效果，但極壓添加劑係包含硫、氯、磷等之化學性活性物質，因此與金屬面反應，形成包含硫、氯、磷等之化合物，成為切斷力較小之覆膜，而防止磨耗、燒蝕、熔合。

作為極壓添加劑，一般為包含硫、氯、磷等之物質，除了硫化油脂、硫化酯、硫化物、氯化烴等以外，亦使用環烷酸鉛、或同一分子內包含硫、磷、氯中之二種以上之元素之化合物。作為具體之極壓添加劑，有硫化鯨蠟油、硫化脂肪酯、二苄基二硫化物(dibenzyl disulfide)、烷基多硫化物、烯烴多硫化物、黃原醯硫化物(xanthic sulfide)、氯化石蠟、三氯硬脂酸甲酯、環烷酸鉛、烷基硫代磷酸胺、氯烷基黃原酸酯(chloroalkyl xanthate)、酚醛硫代胺基甲酸酯、三苯基硫代磷酸酯(TPPT：Triphenyl Phosphorothionate)、4,4'-亞甲基雙(二硫代胺基甲酸酯)等。

抗氧化劑係用於防止因基礎油之氧化而劣化。抗氧化劑有3種。其等係：自由基抑制劑(Free Radical Inhibitor)，其抑制氧化初期之自由基(radical)生成，使烴之氧化反應之連鎖停止；過氧化物分解劑(Peroxide Decomposer)，其發揮將生成之過氧化物分解，變成穩定之非自由基化合物之作用；及金屬減活劑(Metal Deactivator)，其形成強韌之吸附膜(鈍化防腐蝕皮膜)。金屬減活劑之作用係不使鐵或銅因潤滑油氧化而生成之過氧化物之金屬腐蝕性而熔解。

作為具體之抗氧化劑，有苯酚衍生物(2,6-二-第三-丁基對甲酚(BHT)、2,6-二-第三-丁基對苯酚(DBP)、4,4'-亞甲基雙(2,6-二烷基苯酚)等)、胺衍生物(2,6-二烷基-α-二甲胺基對甲酚、4,4'-四甲基二胺基二苯甲烷、辛基化苯基萘胺、二辛基-二苯基胺、二壬基二苯基胺、吩噻嗪、2,2,4-三甲基二羥基喹啉等)、金屬二硫代磷酸酯、烷基硫化物等、1,4-二氧基聯蒽醌(別名：醌茜）、1,2-二氧基聯蒽醌(別名：茜素）、苯并三唑、烷基苯并三唑等。

作為消泡劑之例，已知有矽系消泡劑、界面活性劑、聚醚、高級乙醇。於齒輪油般高黏度之潤滑油中，若產生氣泡則難以消滅，並會導致潤滑性能降低所致之零件損傷產生、空蝕產生、油壓效率降低、冷卻能力降低等影響。

該等添加劑(耐荷重添加劑、抗氧化劑、消防材)相對於潤滑油僅含有特定之比例(濃度)對於維持所期望之潤滑性能而言為必須。然而，如上所述，先前雖如專利文獻1所記載般，提出有檢測污染物質所致之劣化、水分混入所致之劣化等之技術，但期望直接計測潤滑油自身之成分，尤其係潤滑油之添加劑濃度等之變化。

因此，本發明人等關於藉由監視潤滑油所含之添加劑之狀態、尤其濃度推移而針對潤滑油之劣化進行預兆診斷之方法進行比較研討。

圖2表示藉由作為成分分析方法之一所知之ICP(Inductively Coupled Plasma：感應耦合電漿)元素分析進行作為潤滑油中之極壓添加劑之成分之磷濃度測定之結果。橫軸為經過時間(月數)，縱軸為磷(P)濃度(ppm)。其結果，經過時間與磷濃度之間未見到有意義之關係。此暗示元素分析精度對於用於預兆診斷之精度可能不充分。

圖3係表示藉由LC/MS(Liquid Chromatography Mass Spectrometry；液體色譜法/質譜測定法：以下LC測定)所得之伴隨風車運轉之潤滑油中之磷系極壓添加劑之消耗行為(減少)之結果之曲線圖。於該例中，磷系極壓添加劑(極壓劑)具體而言為TPPT。橫軸為經過時間(月數)，縱軸為TPPT濃度(對於新油之相對值)。其結果，經過時間與濃度之間見到有意義之關係，濃度隨著經過月數而線性降低。

於LC測定中，可高精度且高感度地僅定量潤滑油中之添加劑。

根據以上研討，可知為了隨時間監視潤滑油中之添加劑之濃度之變化，維持管理添加劑之功能，適用如LC測定般可直接測定潤滑油中之添加劑濃度之測定方法。又可知，此時若潤滑劑中之添加劑之濃度低於特定閾值，則潤滑油之性能變得不充分，而會導致裝置之故障。

藉由該等，作為用於早期推測風力發電機之潤滑油剩餘壽命之風力發電機之潤滑油之新性能評估方法，潤滑油中之添加劑、尤其極壓劑之濃度測定較為有效。

除LC測定以外，作為可準確地直接測定潤滑油中之添加劑之濃度之方法，有傅立葉變換紅外光譜法(FT-IR)、核磁共振(NMR)等。

藉由LC測定、FT-IR、NMR等，準確地直接測定潤滑油中之添加劑之濃度，藉此可監視潤滑油之添加劑之劣化(減少)。然而，於該等分析方法中，因不僅需要伴隨潤滑油之樣本採取之風力發電機之停止，分析亦需要時間，故期望可簡單且準確地測定潤滑油之添加劑之濃度。又，因風力發電機大多設置於山區或海上，故期望藉由線上遠距離監視來測定潤滑油之添加劑濃度。

發明者進行各種研討後結果發現：可使用基於光學式感測器之計測資料所求得之色度資料測定潤滑油之添加劑之濃度。此處，光學式感測器係基於潤滑油之可見光透過率或反射率定量表現顏色者。於上述之例中，作為添加劑，雖使用極壓劑之TPPT進行說明，但除此以外，於作為耐荷重添加劑之油性劑、抗磨耗劑、其他極壓添加劑、抗氧化劑、消防劑中，有濃度與色度之相關之情形時亦可適應。

發明者之研討結果判明，於藉由LC測定等求得之潤滑油中之添加劑之濃度、潤滑油之著色度(色度)，有如圖4所示之相關。圖4係表示潤滑油中之極壓劑濃度與色度之相關之圖。縱軸表示藉由LC測定等求得之潤滑油中之添加劑之濃度，橫軸表示基於光學式感測器之計測資料求得之色度。此處，於圖4中色度係按以由RGB之組合構成之顏色空間計算之色差(△E)表示。

圖4中之△E之定義係 △E=(R2+G2+B2)1/2 R、G、B意為加法混合中之光之三原色(Red(紅)、Green(綠)、Blue(藍))，按顏色座標之數值表示，表現為(R、G、B)。再者，由24 bpp(24 bit per pixel、每個像素24位元)編碼之RGB色度係由表示紅、綠、藍之亮度之3個8位元符號之整數(0至255)表示。例如，(0，0，0)表示黑，(255，255，255)表示白、(255，0，0)表示紅，(0，255，0)表示綠，(0，0，255)表示藍。再者，作為色度之表示，除RGB表色系以外，有XYZ表色系、L*a*b*表色系、L*u*v*表色系等多種，該等可進行數學轉換而展開為各種表色系，亦可以其他表色系表示色度。

若針對每個添加劑，如圖4所示預先求出藉由LC測定等求得之潤滑油中之添加劑之濃度、與基於光學式感測器之測定資料求得之潤滑油之色度之關係，則於監視潤滑油時，可獲得基於光學式感測器之測定資料求得之潤滑油之色度，並基於潤滑油之色度，測定潤滑油之添加劑之濃度。

如此，明確成為潤滑油之劣化之指標之潤滑油中添加劑之減少(消耗度)係自藉由光學式感測器計測之色度而求得。藉此，與LC測定、或FT-IR、NMR等之分析相比可簡單地測定潤滑油之添加劑濃度。又，若將光學式感測器設置於機艙內，則亦可線上遠距離監視風力發電機之潤滑油。

於圖4，雖表示於潤滑油包含極壓劑作為添加劑之情形，但作為添加劑，亦可適應於作為耐荷重添加劑之油性劑、抗磨耗劑、其他極壓添加劑、抗氧化劑、及消防劑等。

作為其一例，於圖5表示潤滑油中之極壓劑TPPT濃度與色度之相關。作為潤滑油之劣化之指標之添加劑之消耗度與色度具有相關之理由如以下所說明。添加劑於齒輪或軸承之滑動面作用便會分解，添加劑之分解產物係苯酚系之氧化物或如苯醌之氧化產物，該等著色為黃色～紅褐色。例如，若作為抗氧化劑之BHT、或作為極壓劑之TPPT進行分解，則產生著色化合物。氧化前之BHT、TPPT大致為無色。藉由該等，潤滑油之劣化與分解產物即著色化合物之增加具有正相關。因此，藉由色度計測，可求出潤滑油之劣化度。

有潤滑油中包含複數種添加劑之情形。於此情形時，亦係若預先求出藉由LC測定等求得之潤滑油中之各添加劑之濃度、與基於光學式感測器之測定資料求得之潤滑油之色度之關係，則於監視潤滑油時，基於根據光學式感測器之測定資料求得之潤滑油之色度，可測定潤滑油中之各添加劑之濃度。

圖6係表示作為添加劑之極壓劑(ZDDP)與抗氧化劑(BHT)兩種添加劑之添加劑濃度與色度之相關之圖。根據該圖可知，極壓劑與抗氧化劑之消耗速度不同。此種消耗速度不同之添加劑之濃度亦可基於根據光學式感測器之測定資料求得之色度進行測定。

進而，本發明者發現：基於光學式感測器之計測資料，可識別潤滑油之添加劑之消耗(劣化)與潤滑油之污染。即，對於本發明之適應領域之一的風力發電之增速機所使用之潤滑油之添加劑，若預先求出潤滑油中之各添加劑之濃度與基於光學式感測器之測定資料求得之潤滑油之色度之關係，則於監視潤滑油時，可基於光學式感測器之測定資料推測潤滑油之添加劑之濃度。藉此，可判斷潤滑油之劣化度。

圖7係表示潤滑油中之極壓劑消耗、即極壓劑分解並生成氧化產物時之R、G、B之各值之變化之情況之圖。橫軸為經過時間(月數)，縱軸為R、G、B之值。如圖7所示，於添加劑之消耗中，R、G、B中主要係B值大幅度降低。於添加劑為抗氧化劑、抗磨耗劑等之情形時，發現同樣之RGB值之變化。

另一方面，圖8係表示於潤滑油中生成磨耗粉時之R、G、B之各值之變化之情況之圖。與圖7同樣，橫軸為經過時間(月數)，縱軸為R、G、B之值。如圖8所示，於污染之情形時，R、G、B之所有值大幅下降。此係若由於磨耗粉或塵埃導致發生潤滑油污染，則該等固形物成分於潤滑油中漂浮，故可見光透過率降低。同樣地，若發生水混入，則潤滑油渾濁，因此導致可見光透過率降低。因此，藉由利用光學式感測器計測潤滑油，除測定潤滑油之添加劑之濃度以外，可檢測磨耗粉或塵埃所致之潤滑油污染、如水混入之污染，並自RGB之各個值之變化，可識別潤滑油之劣化與污染。

於潤滑油之劣化與污染較輕微，且為無需更換潤滑油或更換零件之程度之情形時，自時間與成本之方面而言，停止風力發電機，自風力發電機之增速機採取潤滑油，並進行LC測定、FT-IR、NMR等組成分析、元素分析、微粒子計測、黏度測定、總酸值分析並不適合。因此，由設置於增速機之潤滑油中之包含光學式感測器在內之各種感測器檢測潤滑油之性狀，基於其感測器資訊(表示潤滑油之物理化學性狀態之數值)即時判別潤滑油之異常度之程度，並根據其判別結果，在增速機發生故障之前之適當之時點促進用於詳細之潤滑油分析之潤滑油採取。藉此，可藉由進行適當之潤滑油更換或過濾器更換、或零件之更換等將故障防範於未然，又可藉由迅速地進行修理等應對處理而有效率地管理風力發電機。

作為應由潤滑油性狀感測器測定之潤滑油性狀，有潤滑油之溫度、色度、黏度、密度、介電常數、導電率、及污染等級(ISO( International Organization for Standardization：國際標準化機構)編碼、NAS(National Aerospace Standard：國家航太標準)等級)等。因各潤滑油性狀感測器可測定之潤滑油性狀係根據感測器之規格而不同(亦存在不僅可測定1個且亦可測定2個以上之潤滑油性狀之感測器)，故實際而言，搭載於增速機之潤滑油性狀感測器之組合係根據欲測定之潤滑油性狀與各感測器之規格而不同。

以下，針對本發明之實施形態，使用圖式進行詳細說明。但，本發明並非限定於以下所示實施形態之記載內容而解釋。本領域技術人員容易理解於不脫離本發明之思想或主旨之範圍內，可變更其具體構成。

於以下說明之發明構成中，有時對同一部分或具有同樣功能之部分於不同圖式間共通地使用同一符號，並省略重複說明。

具有同一或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添加字母而說明之情形。但無需區別複數個要素之情形時，有省略添加字母而說明之情形。

本說明書等之「第1」、「第2」、「第3」等記號係用於識別構成要素而標註者，並非限定數量、順序、或其內容。又，用於識別構成要素之編號係於每個語境所使用，一個語境所使用之編號，於其他語境中未必表示同一構成。又，並不妨礙以某編號所識別出之構成要素兼具以其他編號所識別出之構成要素之功能。

有為了容易理解發明，而圖式等中所示之各構成之位置、大小、形狀、範圍等不表示實際之位置、大小、形狀、範圍等之情形。因此，本發明未必限定於圖式等所揭示之位置、大小、形狀、範圍等。 [實施例1]

實施例1係為了監視供給至風力發電機之機械驅動部之潤滑油，由設置於增速機之潤滑油中之包含光學式感測器在內之各種感測器檢測潤滑油性狀、用於掌握旋轉機械之狀態之增速機之加速度，並基於其感測器資訊(表示潤滑油之物理化學狀態之數值)即時判別潤滑油之異常度之程度、旋轉機械之狀態。且，實施例1為根據判別結果於增速機發生故障之前之適當之時點促進用於詳細之潤滑油分析之潤滑油採取、潤滑油更換、過濾器更換、及零件更換之風力發電機之診斷系統。該系統具備輸入裝置、處理裝置、記憶裝置、及輸出裝置。記憶裝置記憶潤滑油之添加劑之濃度與光學式感測器之資料即色度之相對關係，處理裝置基於計測潤滑油之色度之光學式感測器資料，推測自潤滑油之色度特性求得之潤滑油中之添加劑濃度成為特定閾值以下(基準值)之時間。

又，實施例1係使用利用具備處理裝置、記憶裝置、輸入裝置、及輸出裝置之伺服器之光學式潤滑油感測器之風力發電機診斷系統及方法。於該方法，執行以下步驟：首先，第1步驟，其係為了掌握潤滑油之性狀，取得風力發電機之潤滑油之色度資料；第2步驟，其係測定樣本所含有之添加劑之濃度；第3步驟，其係將測定之添加劑之濃度按時間序列地存儲於記憶裝置並設為添加劑濃度資料；及第4步驟，其係藉由處理裝置處理添加劑濃度資料，推測添加劑之濃度成為特定閾值之時間。

(1.系統整體構成) 圖9表示具有潤滑油供給系統之風力發電機之潤滑油之監視系統之概略圖。於圖9中，為說明而提取圖1之風力發電機1之機艙3部分而表示。於機艙3內部，有主軸31、增速機33、發電機34、未圖示之轉向、俯仰等軸承，自潤滑油槽37對其等供給潤滑油。

如圖9所示，風力發電機1通常複數個設置於同一地點內，將其統稱為場區200a等。於各個風力發電機1，於潤滑油之供給系統設置各種感測器(未圖示)，反映潤滑油之狀態之感測器信號彙集於機艙3內之伺服器210。又，自各風力發電機1之伺服器210所得之感測器信號發送至每個場區所配置之彙集伺服器220。將來自彙集伺服器220之資料經由網路230發送至中央伺服器240。亦向中央伺服器240發送來自其他場區200b或200c之資料。又，中央伺服器240可經由彙集伺服器220或伺服器210，對各風力發電機1發送指示。

(2.感測器配置) 圖10係具備潤滑油用感測器之旋轉機械之概念圖。潤滑油自泵等潤滑油供給器件301供給至旋轉機械302。潤滑油供給器件301連接於潤滑油槽37，接受潤滑油之供給。旋轉機械302除包含例如增速機33等產生機械接觸之部位以外，亦包含用於進行轉向、俯仰控制之動力傳遞部。

感測器群304係為了偵測潤滑油之狀態，而配置於潤滑油之流路等。實施例1中，於自連接於旋轉機械302之潤滑油之排油口之潤滑油之流路分支之流路(潤滑油路徑之終端附近)設置測定部303，對該測定部303導入潤滑油之一部分，並於測定部303設置感測器群304。未將測定部303設置於潤滑油之主流路之原因在於將測定部303之潤滑油之流速調整為適合偵測潤滑油之狀態之流速。自旋轉機械302排出之潤滑油經由過濾器305返回至槽37。再者，過濾器305並非必須。感測器群304測定潤滑油之各種參數。例如，作為物理量，除光學式感測器之色度以外，亦有溫度、油壓等。溫度、油壓等可使用公知之感測器測定。可基於該等參數之時間性變化，評估潤滑油之狀態。該等溫度等之感測器雖並非必須，但較佳為設置該等感測器以更詳細地檢測潤滑油之狀態。

且，實施例1中，於感測器群304，包含具備可見光源與受光元件且計測潤滑油之可見光透過率之光學式感測器。藉由光學式感測器，測定潤滑油之色度資訊(R、G、B之值)，並自取得之色度資料求出潤滑油中之殘存添加劑量，進行劣化度診斷與剩餘壽命診斷。於基於感測器資料之診斷中，基於光學式感測器之感測器資料或光學式感測器與其他一種或複數種感測器資料進行診斷。光學式感測器即便為求出潤滑油之可見光反射率者，亦可同樣地進行診斷。

潤滑油由於使用導致品質劣化，無法發揮初始之功能。因此，必須根據品質之劣化狀態，進行更換等維護。為獲知此種維護之時點，可於遠方監視感測器群304所能收集到之資料，對於保養管理之效率上較為有用。感測器群304所收集到之資料例如彙集於機艙3內之伺服器210，其後經由於場區200內彙集資料之彙集伺服器220，發送至彙集複數個場區之資料之中央伺服器240。

但，對於如LC測定或FT-IR測定、NMR測定般，需要用於測定之設備之分析中，必須停止風力發電機，適當收集潤滑油之樣本，藉由另外設置之設備進行分析。期望該等LC測定、FT-IR測定、NMR測定所測定之結果亦作為資料另外存儲於中央伺服器240，進行資料之彙集，將該等資料亦考慮在內而掌握潤滑油之性狀。

又，作為彙集之資料，可不僅包含潤滑油之相關資料，亦包含表示風力發電機之運轉狀況之資料。例如，偵測風力發電機1之振動之加速度感測器(越大則潤滑油之劣化速度越快)、風車輸出值(越大則潤滑油之劣化速度越快)、實際運轉時間(越長則潤滑油之劣化速度越快)、機械溫度(越高則潤滑油之劣化速度越快)、軸之旋轉速度(越快則潤滑油之劣化速度越快)、潤滑油之溫度(越高則潤滑油之劣化速度越快)等。其等可自設置於風力發電機之各處之公知之構成之感測器或裝置之控制信號而收集。

(3.潤滑油診斷之流程) 圖11係表示實施例1之潤滑油診斷處理之流程圖。圖11所示之處理係於圖9之伺服器210、彙集伺服器220、中央伺服器240之任一者之控制下進行。以下之例中係由中央伺服器240進行。計算或控制等功能可藉由利用處理器執行存儲於伺服器之記憶裝置之軟體，而與其他硬體協動地實現所設定之處理。再者，與由軟體構成之功能同等之功能亦可由FPGA(Field Programmable Gate Array：場可程式化閘陣列)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit：特殊應用積體電路)等硬體實現。

於中央伺服器240進行控制之情形時，由於其配屬之下具備複數個風力發電機1，故以下處理係對每個風力發電機進行。該處理基本係重複之處理，開始時點係由計時器等設定，例如每日0點開始處理(S601)。又，中央伺服器240亦可根據操作員之指示於任意之時點進行。

於處理S602，中央伺服器240檢查潤滑油之更換時期。更換時期之初始值例如在潤滑油於設計溫度動作之前提下，初始設定剩餘壽命。該更換時期可基於實測資料，之後於處理S610進行更新。

於為潤滑油之更換時期之情形時，於處理S603進行潤滑油更換。潤滑油更換通常為作業員之作業，故中央伺服器240進行用於對作業員指示應進行更換之時期與對象之顯示或通知。

於非潤滑油之更換時期之情形時，於處理S604中，中央伺服器240藉由感測器資料診斷潤滑油之性狀。作為感測器資料，除光學式感測器所得之潤滑油之色度資訊以外，亦可使用溫度、油壓、潤滑油所含有之粒子之濃度等。感測器群304測定之資料發送至中央伺服器240，例如中央伺服器藉由將自感測器所得之參數與事先設定之基準值比較，而評估潤滑油之特性。使中央伺服器預先記憶圖4至圖6所示之色度與添加劑濃度之相關、圖7所示之潤滑油中之添加劑消耗(添加劑分解而生成氧化產物)時之R、G、B之各值之變化、於圖8所示之潤滑油中生成磨耗粉時之R、G、B之各值之變化，而用於與感測器資料之比較。於該基準值，除預先設定之閾值以外，亦可使用預先設定之每單位時間之感測器資訊之變化量。

若於處理S605、S606中診斷之結果為異常，則於處理S603中進行潤滑油更換。若無異常，則進行處理S609。於處理S605中，於例如光學式感測器之R、G、B之所有值低於特定之閾值之情形時判斷有污染異常。但，針對污染異常亦可使先前之感測器之資料組合使用。於S606中，於使用圖4～圖6所示之添加劑濃度與色度之相關，藉由由光學式感測器測定之色度求得之添加劑濃度低於特定之閾值之情形時判斷有添加劑劣化度異常。再者，於不藉由色度求出添加劑濃度，而色度小於特定之閾值之情形時，亦可判斷有添加劑劣化度異常。

於處理S609中，對中央伺服器240輸入色度測定資料等，按時間序列地保存該資料。

若自風力發電機之預防性維修、計劃性保養之觀點出發，則期望於判斷有異常之前，基於潤滑油所含有之添加劑之濃度之推移針對潤滑油之劣化進行預兆診斷。

圖12係表示按時間序列地保存之潤滑油之色度資料取得結果之概念之曲線圖。橫軸表示時間(月數)，縱軸表示色度(△E)。與橫軸平行之虛線表示色度為300。此時，TPPT濃度成為50可如例如圖6所示預先藉由實驗求出。例如，將色度設為定點觀測者，繪製直至經過30個月之色度資料700。與圖3同樣，於經過時間與色度之間確認有意義之關係，例如色度隨著時間而線性減少。可自色度資料((R、G、B)之值)，使用如圖4～圖6所示之色度(△E)與添加劑濃度之相關關係，求出潤滑油中之極壓劑等添加劑濃度。因此，可自按時間序列地保存之色度測定結果，計算添加劑之消耗速度。此處，若添加劑濃度成為新品之大致一半，則潤滑油之性能低於容許範圍。此種閾值可實驗性求得。

本例中，於處理S610，預先將閾值設定為50，推測自按時間序列地保存之添加劑濃度測定結果推測之濃度變成50之時點作為更換時期。若為獲得如圖3之實測值之情形，則可以濃度單調地減少為前提，外插資料。

處理S601之更換時期推測結果可作為潤滑油診斷結果顯示(處理S611)。於圖13及圖14，於縱軸表示自色度求得之添加劑濃度，並表示添加劑濃度與經過時間之關係。

圖12之例中，表示添加劑為TPPT之情形。估計約50個月後色度到達300。於色度300時，TPPT濃度成為50，故只要將其之前之時點(例如半個月前)設定為新的更換時期即可(處理S610)。於處理S613中，第1循環之處理結束，於下一個循環之處理S602中，根據新的更換時期進行判定處理。

圖13之例中，添加劑為ZnDTP，因約10個月後濃度自新品之狀態變成50，故只要將其之前之時點(例如1個月前)設定為新的更換時期即可。於處理S613中，第1循環之處理結束，於下一個循環之處理S602中，根據新的更換時期進行判定處理。

圖14之例中，添加劑為BHT，且BHT之閾值為30。因約20個月後濃度自新品之狀態變成30，故只要將其之前(例如1個月前)設定為新的更換時期即可。於處理S613中，第1循環之處理結束，於下一個循環之處理S602中，根據新的更換時期進行判定處理。

再者，例如於S611之後，可將由光學式感測器測定之色度資料轉換為顏色並顯示於顯示畫面。藉由如此將潤滑油之劣化狀態以顏色顯示於顯示畫面，作業員可視覺辨識潤滑油之劣化狀態。藉此，例如，有助於作業員於現場目視潤滑油之狀態時大致掌握潤滑油之劣化狀態。

於圖15表示利用光學式感測器檢測潤滑油中之磨耗粉之一例，於圖16表示利用光學式感測器檢測水混入潤滑油中之一例。分別於縱軸表示色度(△E)，於橫軸表示經過月數。如根據該等之圖及圖8可知，與如添加劑之劣化之△E之單調減少不同，磨耗粉或水混入呈△E之急遽變化。即，若△E自單調減少偏離，則其後，磨耗粉或水混入急遽增大。因此，於△E自單調減少偏離之情形時，研討潤滑油之早期更換。藉此，實施例2中，可計測潤滑油之添加劑之劣化與污染之兩者而進行潤滑油之預兆診斷。又，於△E自單調減少偏離時，其他感測器之輸出亦一併針對磨耗粉或水混入之急遽之增大進行預兆診斷亦有效。

如上所述，藉由使用添加劑濃度測定結果獲知潤滑油中之添加劑之消耗速度，而可早期檢測潤滑油之壽命。因此，藉由適當之潤滑油更換等維護，可防風力發電機之異常於未然。又，亦可將潤滑油之更換週期最佳化。又，可藉由簡易之方法測定添加劑濃度，若將光學式感測器設置於機艙內，則亦可線上遠距離監視潤滑油中之添加劑之劣化。

再者，實施例1中，亦可基於由光學式感測器測定之色度，藉由線上進行磨耗粉所致之污染之預兆診斷、或水混入之預兆診斷。

又，亦可將潤滑油之更換週期最佳化。又，可藉由簡易之方法測定添加劑濃度，若將光學式感測器設置於機艙內，則亦可線上遠距離監視潤滑油中之添加劑之劣化。 [實施例2]

(複數個感測器之預兆診斷與保養報告) 圖17係於橫軸設為風車運轉時間、於縱軸設為增速機33之健全度且表示兩者之關係之圖。

風車運轉時間T自t=0至t=1(t=0～1)為止，維持表觀上無異常且增速機之健全度較高之狀態。其後，風車運轉時間超過t=1時，開始增速機之磨耗(狀態A)。較佳於開始增速機之磨耗之時點之前進行潤滑油之更換。

於風車運轉時間為t=1～2時確認增速機之磨耗之開始(狀態A)，於接下來之t=2～3時產生振動(狀態B)，於t=3～4時產生雜音(狀態C)，於t=4～5時產生熱之加熱產生狀態(狀態D)，於t=5～6時確認產生煙(狀態E)，於風車運轉時間t=6時增速機發生故障(狀態F)。

如圖17所示，雖根據風車之運轉時間而風車之健全度自無異常之狀態之狀態A轉至故障狀態F，但用於掌握各狀態之感測器其種類不同。於配合增速機之各狀態，為了對保養員通知實施適當之對策，需適當地選擇可掌握增速機之各狀態之感測器之種類。

如圖17所示，將光學式感測器(色度感測器)、黏度感測器、介電常數感測器、密度感測器、傳導率感測器等可通過風車之運轉時間(t=0～6)之整體掌握增速機之狀態之感測器設為第1群組，將微粒計數器、鐵粉感測器等可於風車之運轉時間(t=1～6)之範圍內掌握增速機之狀態之感測器設為第2群組，將加速度感測器、聲發射(AE)感測器、溫度感測器、煙感測器等可於風車之運轉時間(t=2～6)之範圍掌握增速機之狀態設為第3群組。

圖18係表示對應於第1群組至第3群組之感測器之增速機之狀態之保養應對之圖。於圖18之例中，表示選擇光學式感測器(色度)作為第1群組之感測器、選擇微粒計數器作為第2群組之感測器、選擇加速度感測器作為第3群組之感測器之情形之例。於第1群組至第3群組中，預先根據增速機之異常程度設定感測器之值之閾值。該閾值可根據感測器設定為藉由感測器檢測出異常之徵兆之注意等級與確認異常之等級之警告等級等各種值。例如，屬於第1群組之光學式感測器(色度感測器)將對應於潤滑油之添加劑之濃度之色度△E之值設定為注意等級、警告等級之兩個閾值。

圖18之保養應對表係例如於未由第1群組之感測器檢測出注意等級之值之情形時，用於進行「無需保養」之報告。如圖17之增速機之健全度之轉移所說明般，於藉由第1群組之感測器無法檢測出異常之情形時，通常利用第2及第3群組亦無法檢測出異常，但亦有無關潤滑油等，由於其他原因導致符合增速機之故障之預兆之情況，故於圖17之狀態A下亦進行第2及第3群組之感測器之監視。

於圖18中，第1群組之感測器於例如檢測出注意等級之情形時，對保養員通知進行油分析。於第1群組之感測器檢測出警告等級之值之情形時，雖以進行油更換及增速機之檢查之方式進行通知，但設為何內容取決於其他群組之感測器之值。於第2群組檢測出注意等級之情形時，以進行油更換及增速機之檢查之方式進行通知。再者，圖18所示之例係一例，設定感測器之閾值或檢測出閾值之等級之值時對保養員之通知可適當設定為合適之內容。

圖19係中央伺服器240與風力發電機1之感測器群304之概略構成圖。

中央伺服器240具備記憶裝置2402，該記憶裝置2402用於使由搭載於風力發電機1之色度感測器、黏度感測器、介電常數感測器、密度感測器、傳導率感測器等第1群組感測器、微粒計數器、鐵粉感測器等第2群組之感測器、加速度感測器、聲發射(AE)感測器、溫度感測器、煙感測器等第3群組之感測器群304測定之感測器資訊對應於各個感測器，並作為第1群組之感測器資訊901、第2群組之感測器資訊902、第3群組之感測器903記憶。各感測器資訊作為時間序列資料與時間資訊建立對應地記憶。

於第1群組之感測器資訊901、第2群組之感測器資訊902、第3群組之感測器資訊903，針對各群組之各感測器，藉由滑鼠及鍵盤等輸入裝置2411輸入注意等級、警告等級之值，並預先記憶於記憶裝置2402。

於記憶裝置2402，作為對策判定部2407，記憶有狀態判別程式2404、採取需要與否判別程式2405、報告程式2406，藉由將各種程式讀入至記憶體2403並由CPU(Central Processing Unit：中央處理單元)2401執行而實現各種功能。此處，將藉由狀態判別程式實現之功能稱為狀態判別部2404，將由採取需要與否判別程式實現之功能稱為採取需要與否判別部2405，將由狀態判別程式實現之功能稱為報告部2406。

狀態判別部2404基於第1群組至第3群組之感測器資訊，執行判別增速機之狀態之處理，例如，於第1群組之感測器，執行判別潤滑油之異常度之程度之處理(第1處理)。採取需要與否判別部2405執行基於由狀態判別部2404判別之結果判別有無進行伴有潤滑油之採取之潤滑油分析之必要性之處理(第2處理)。報告部2406執行於由採取需要與否判別部2405判別需要伴有潤滑油之採取之分析之情形時將其意旨發送至其他終端(圖21、22所示之保養公司PC、發電企業PC)之處理(第3處理)。

進而，中央伺服器240之對策判定部2407除具備狀態判別部2404、採取需要與否判別部2405、報告部2406以外，亦可具備：變化量算出部，其算出某感測器資訊之前次值與此次值之差量即變化量；變化級判定部，其基於該變化量與變化量基準值將該變化量之級進行分類；異常零件特定部，其執行於通過第2處理判別需要伴有潤滑油採取之潤滑油分析之情形時，將基於輸出成其判別之基礎之感測器資訊之感測器之設置部位產生異常、或有產生異常之可能性之某零件特定出來之處理；差量值算出部，其算出某感測器資訊與特定值(例如，感測器資訊之初始值)之差量值；及異常原因特定部，其執行基於某感測器資訊與該某感測器資訊之相關潤滑油性狀之過去之潤滑油分析資訊特定出潤滑油之異常原因之處理。

中央伺服器240以可與風力發電機1相互資料通信之方式經由網路230連接，且記憶於風力發電機1之伺服器210之感測器資訊之時間序列資料作為第1群組之感測器資訊即第1感測器資訊901、第2群組之感測器資訊即第2感測器資訊902、及第3群組之感測器資訊即第3感測器資訊903記憶於中央伺服器240之記憶裝置2402。

於中央伺服器240之記憶裝置2402，作為藉由感測器群304取得之感測器資訊，針對例如包含於第1群組之光學式感測器，預先記憶圖4至圖6所示之色度之濃度之相對關係等，作為潤滑油之性狀資訊，針對藉由光學式感測器求得之色度、潤滑油之溫度、表示旋轉機械之狀態之增速機加速度之各者，記憶有設定之閾值(注意等級、警告等級)。針對其他感測器，亦同樣地預先對感測器值設定注意等級、警告等級等閾值，並使記憶部2402記憶，藉此，狀態判別部2404當然設為其判斷之基準。

閾值利用於狀態判別部2404判別潤滑油與增速機33之異常度之程度時，將對各閾值乘以特定之比例所得之值作為異常度基準值利用。具體而言，作為特定之比例利用50%及80%，將閾值之50%相當之值設為注意等級值，將閾值之80%相當之值設為警告等級。

狀態判別部2404於某感測器資訊為對應於此之閾值之50%以上且未達80%之情形(於注意等級值以上且未達警告等級值之情形)時於潤滑油或增速機無異常但確認將來異常之可能性較高，為了喚起對今後之感測器資訊變化之注意故判別為「注意」(注意判定)，於為閾值之80%以上之情形(警告等級值以上之情形)時視為於潤滑油或增速機確認異常者故判別為「異常」(異常判定)，於未達閾值之50%之情形(未達注意等級之情形)時視為未確認異常故判別為「正常」(正常判定)。各閾值基於由風車取得之過去之感測器資訊(潤滑油性狀資訊)與潤滑油之異常度之程度之相關關係之實績而設定。

例如，於藉由第1群組之光學式感測器之色度之潤滑油之性狀、第2群組之鐵粉感測器之值，表示潤滑油之異常與增速機之異常之兩者之情形時，向其他終端通知進行增速機零件檢查，於表示潤滑油異常且增速機正常之情形時，將伴有潤滑油之採取之潤滑油分析、或潤滑油之更換輸出至其他終端(參照圖18)。

再者，於每個感測器資訊(潤滑油性狀、加速度資訊)設定1個閾值，藉由自該閾值決定之2個異常度基準值(注意等級值、警告等級值)判定潤滑油之異常度之程度，但亦可設定3個以上之異常度基準值並將異常度之程度更細地進行分類。又，亦可取代經由閾值決定複數個異常度基準值，不經由閾值而直接決定複數個異常度基準值並分類異常度之程度。

再者，若如上所述藉由預先對1個閾值決定複數個比例來定義複數個異常度基準值，則可僅變更該比例之數值而容易變更各異常度基準值。風車之重要度等大多因使用者而不同，若如此可容易變更異常度基準值，則可容易配合使用者之喜好管理風力發電機。

其次，使用圖20對包含狀態判別部2404、採取需要與否判別部2405與報告部2406之對策判定部2407之處理進行詳細說明。再者，於圖20中，為了簡化說明，以第1群組與第3群組為例說明感測器之種類，但亦可以第1群組與第2群組、或第1至第3群組之全部群組為例。再者，於使用第1群組至第3群組之全部之情形時，狀態判別部2404依序進行以下判定：利用第1群組之感測器資訊之值之判定、利用第2群組之感測器資訊之值之判定、利用第3群組之感測器資訊之值之判定。

首先，對狀態判別部2404，輸入表示選擇作為第1群組之感測器之光學式感測器(感測器1)及作為第3群組之感測器之加速度感測器(感測器3)之資訊的資訊(S2002)。

其次，狀態判別部2404自記憶裝置2402讀取對光學式感測器(感測器1)與加速度感測器(感測器3)預先記憶之注意等級值與警告等級值(S2003)。

狀態判別部2404判定光學式感測器之值是否為自記憶裝置2402讀取之注意等級以下(S2004)，於為注意等級以下之情形時，進行正常判定(S2005)，並自報告部2406報告判定結果(S2006)。

於步驟S2004中光學式感測器之值為大於注意等級之值之情形時，進行至步驟S2007，並判定光學式感測器之值是否為注意等級以上且未達警告等級(S2007)。

於光學式感測器之值為注意等級以上且未達警告等級之情形時，進行至步驟S2008，狀態判別部2404針對光學式感測器進行注意判定(S2008)。

其次，狀態判別部2404判定加速度感測器(感測器3)之值是否未達注意等級(S2009)。於未達注意等級之情形時，針對加速度感測器(感測器3)進行正常判定(S2010)。於此情形時，光學式感測器之值成為超過注意等級，但於加速度感測器中未到達注意等級之狀態。自狀態判別部2404接收資訊之採取需要與否判別部2405進行油分析之判定(S2011)，並發送至報告部2406。

於步驟S2009中加速度感測器之值為注意等級以上之情形時，進行至步驟S2012，並針對加速度感測器進行注意判定(S2012)。自狀態判別部2404接收注意判定之採取需要與否判別部2405進行油分析及增速機檢查判定(S2013)，並發送至報告部2406。

於步驟S2007，於光學式感測器之值為注意等級以上且未達警告等級，即感測器之值超過警告值之情形時，進行至步驟S2014，且狀態判別部2404關於光學式感測器進行警告判定(S2014)。

其次，判定加速度感測器之值是否未達注意等級(S2015)，於未達注意等級之情形時，針對加速度感測器進行正常判定(S2016)。該狀態表示光學式感測器之值到達警告等級，但加速度感測器為正常之狀態。採取需要與否判別部2405基於該狀態，進行油更換判定(S2017)。

又，於步驟S2015，於加速度感測器之值為注意等級以上之情形時，針對加速度感測器，進行注意判定(S2018)。採取需要與否判別部2405進行油更換及增速機檢查之判定(S2019)，並發送至報告部2406。

報告部2406若於步驟S2005、步驟S2011、步驟S2017、及步驟S2019中，接收採取需要與否判別部2405進行之判定結果，則根據判定結果將其內容向保養員通知(S2006)。

報告部2406於採取需要與否判別部2405判別進行伴有潤滑油採取之潤滑油分析之「有必要」之情形時，為了潤滑油分析公司儘可能快地採取潤滑油並實施詳細之潤滑油分析，藉由將其意旨發送至圖21或圖22所示之發電企業之電腦2101或保養公司之電腦2102等相關方而進行報知。

再者，亦可發送至潤滑油分析公司、潤滑油更換公司、零件公司。另一方面，於判別為「無必要」之情形時，發送其意旨之診斷結果。

圖21係風力發電機之增速機之診斷系統之概略構成圖。該圖所示之診斷系統具備：搭載於風車之電腦(邊緣PC)210、經由風車場區處理感測器資料之中央伺服器240(伺服器PC)、風車之保養公司使用之電腦(保養公司PC)2102；及發電企業使用之電腦2101。於此例中，發電企業委託伴有潤滑油採取之潤滑油分析、潤滑油更換、零件更換等應對。如圖22般，保養公司亦有委託伴有潤滑油採取之潤滑油分析、潤滑油更換、零件更換等應對之形態。又，亦有發電企業自身實施保養之情形。

再者，各電腦具備：作為用於執行各種程式之運算機構之運算處理裝置(例如CPU)、作為用於記憶以該程式為主之各種資料之記憶機構之記憶裝置(例如ROM(Read-Only Memory：唯讀記憶體)、RAM(Random Access Memory：隨機存取記憶體)及快閃記憶體等半導體記憶體、或硬碟驅動器等磁性記憶裝置)、以及用於進行對運算處理裝置及記憶裝置等的資料及指示等之輸入輸出控制之輸入輸出運算處理裝置。進而，於需要對以電腦之操作者為主之人提供資訊之情形時，亦可具備用於顯示運算處理裝置之處理結果等之顯示裝置(例如，液晶監視器等)。又，作為構成本診斷系統之各電腦，不僅利用固定型之終端，亦可利用便攜用之終端(行動電話、智慧型手機、平板終端等)。

根據實施例2，藉由使用複數種特性不同之感測器，可進行處於增速機之狀態之保養之實施。因此，藉由合適之潤滑油更換等維護，可防風力發電機之異常於未然。又，除光學式感測器以外，亦可基於感測器資訊之值急遽變化之加速度感測器、潤滑油溫感測器之資訊，藉由合適之注意喚起、潤滑油分析、潤滑油更換增速機之零件更換、增速機診斷等維護，可防風力發電機之異常於未然。 [實施例3]

(壽命推測之修正) 於實施例3中，表示使用自感測器所得之資料，進行潤滑油之壽命推測之修正之例。於實施例1中係以風力發電機1之運轉狀況固定不變為前提。但，實際而言風力發電機1之運轉狀況不固定，狀況根據各種原因而變化。

例如，作為人為的運轉狀況之變動，有用於檢查之裝置之停止時期、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機1之運轉參數取得。

如圖9及圖10所說明，可於風力發電機設置各種感測器。來自感測器群304之感測器資料經由伺服器210，發送至彙集伺服器220或中央伺服器240。又，風力發電機1之運轉參數可自進行該控制之伺服器210、彙集伺服器220或中央伺服器240獲得。

再次使用圖11，說明反映運轉狀況之潤滑油之監視方法。基本處理與實施例1同樣，但在基於感測器資料之診斷處理(S604)中，預先按時間序列地記憶感測器資料或運轉參數，於更換時期推測及更新處理(S610)中利用。

為簡化說明，於該例中，作為以向軸承部供給潤滑油之機構為對象表示運轉狀況之運轉參數，使用軸之轉速R(rpm)之控制參數。感測器資料或運轉參數並非限定於此，可利用其它各種者。於實施例3中，各種感測器之資料彙集至中央伺服器240，於此處進行一併處理，但並非限定於此。

於中央伺服器240中，於更換時期推測及更新處理(S610)中，取得處理S609中輸入之添加劑濃度測定結果、及處理S604中記憶之軸的轉速R之控制參數。該等資料與時間資料一起按時間序列地存儲於記憶裝置。

現作為簡單例，對於極壓劑之濃度降低，即極壓劑之消耗，軸之轉速R(rpm)與之相關聯。於此前提下，極壓劑之濃度C(t)可掌握時間t與軸之轉速R之函數，故成為 f(t，R)=C(t)。

圖23係表示基於風力發電機1之過去1年之添加劑溫度之資料1001預測將來之值1002而顯示之例之曲線圖。1年之過去資料1003為實測值。將來之資料1004A、1004B為預測值。

於圖23(a)，將來之運轉狀況不變，轉速R始終固定。於此情形時，極壓劑濃度之將來之值(預測資料)1002與過去1年之資料1001同樣地推移。該情形時，當t1之時點到來，預測極壓劑到達濃度極限。

於圖23(b)中，將來之運轉狀況變化，經過1年後之轉速R成為過去1年之2倍。此處，若極壓劑之消耗速度與轉速R成比例，則極壓劑濃度之預測資料未與過去1年同樣地推移，而是如例如圖23(b)之1004B所示，減少比例變大。於此情形時，當短於t1之t2之時點到來，預測到極壓劑之濃度極限。

於上文中，使用軸之轉速R作為運轉參數，修正添加劑之推測消耗速度，但亦可使用感測器資料。例如，認為潤滑油之溫度T(℃)與極壓劑之濃度降低相關聯。於此前提下，極壓劑之濃度C(t)可掌握為時間t與溫度T之函數，故可與軸之轉速R之情形同樣地，修正極壓劑之推測消耗速度。

如圖23所示，藉由於預測資料反映表示風力發電機之運轉狀況之運轉參數或感測器資料，而可更準確地判斷極壓劑濃度等表示潤滑油品質之參數超過閾值之時點。

對於表示運轉狀況之參數中，例如如運轉時間或發電目標值般可人為地控制者，可按照運轉排程等，準備將來之資料。

又，對於如天氣或溫度般無法人為控制者，可自過去之實績資料預測將來之資料。

圖24係表示實施例3之中央伺服器240之構成例之方塊圖。關於中央伺服器240，本構成與圖19所示者同樣，標註相同符號，省略說明。輸入輸出裝置2403包含經由網路230與風力發電機1或其伺服器210、彙集伺服器220、或液體色譜質譜儀等添加劑定量分析系統(省略圖示)進行資料互換之網路介面。

各種運轉參數或感測器資料直接或經由伺服器210或彙集伺服器220，自風力發電機1及其感測器群304輸入至中央伺服器240。該等資料作為時間序列之運轉參數資料2411，或作為時間序列之感測器資料2412，存儲於記憶裝置2402。又，於實施例3中，作為感測器群304之一，例如使用具備可見光源與受光元件並計測潤滑油之色度之光學式感測器。

自藉由光學式感測器所得之潤滑油之色度，使用如圖4～圖6所示之色度(△E)與添加劑濃度之相關關係，將潤滑油中之添加劑濃度定量。

例如，若使用如圖6所示之色度(△E)與添加劑濃度之相關關係，將如二烷基二硫代磷酸鋅(ZnDTP：Zinc Dialkyldithiophosphate、ZDDP(ZnDTP)與苯酚衍生物(2,6-二-第三-丁基對甲酚(BHT)之具有不同功能之添加劑定量，將其結果使用於診斷，則可進行更準確之診斷。

處理裝置(CPU)2401使用記憶於記憶裝置2402之添加劑濃度資料903、並根據需要使用運轉參數資料2411及感測器資料902，預測添加劑濃度之消耗速度，並輸出至輸出裝置。於圖23所示之例中，藉由表示運轉狀況之運轉參數等修正極壓劑等之推測消耗速度，但亦可將橫軸變為經過時間，使用作為風車運轉資訊之發電機總轉速或總發電量，進行消耗速度之修正。

根據實施例3，藉由反映表示運轉狀況之運轉參數或感測器資料，可更準確地判斷極壓劑濃度等表示潤滑油品質之參數超過閾值之時點。

如上所述，於實施例3中，為進行風力發電機之主軸、發電機、轉向、俯仰等重要旋轉機械(軸承)或增速機所使用之潤滑油之適當監視，而測定添加劑之濃度。又，藉由於潤滑油之自動供給機構所具備之旋轉機械之排油口之附近設置感測器，而恆定地進行監視(線上監視)。又，藉由監視風力發電機之運轉狀況之參數，而可進行更準確之預測診斷。藉此，可於早期預測潤滑油之更換時期，其結果縮短風力發電機之停止時間，故維護成本降低，發電量提高。

再者，本發明並非限定於上述實施例，包含各種變化例。例如，上述之實施例係為了便於理解地說明本發明而詳細說明者，未必限定於具備說明之全部構成者。又，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，亦可於某實施例之構成中增加其他實施例之構成。又，對各實施例之構成之一部分，可進行其他構成之追加、刪除、置換。

例如，於上述之實施例中，作為旋轉機械以風力發電機為例進行說明，但本發明亦可適用於原子能發電機、火力發電機、齒輪電動機、鐵路車輛車輪凸緣、壓縮機、變壓器、可動設備機械、大型泵機械等旋轉機械之潤滑油之添加劑之劣化診斷。

1‧‧‧風力發電機 2‧‧‧塔架 3‧‧‧機艙 4‧‧‧輪轂 5‧‧‧葉片 30‧‧‧機艙間隔壁 31‧‧‧主軸 32‧‧‧縮緊盤 33‧‧‧增速機 34‧‧‧發電機 35‧‧‧主框架 36‧‧‧散熱器 37‧‧‧潤滑油槽 38‧‧‧聯軸節 200‧‧‧場區 200a‧‧‧場區 200b‧‧‧場區 200c‧‧‧場區 210‧‧‧伺服器 220‧‧‧彙集伺服器 230‧‧‧網路 240‧‧‧中央伺服器 301‧‧‧潤滑油供給器件 302‧‧‧旋轉機械 303‧‧‧測定部 304‧‧‧感測器群 305‧‧‧過濾器 901‧‧‧第1感測器資訊 902‧‧‧第2感測器資訊 903‧‧‧第1感測器資訊 1001‧‧‧資料 1002‧‧‧將來之值 1003‧‧‧實測值 1004A‧‧‧預測值 1004B‧‧‧預測值 2101‧‧‧發電企業PC 2102‧‧‧保養公司PC 2401‧‧‧CPU 2402‧‧‧記憶裝置 2403‧‧‧記憶體(輸入輸出裝置) 2404‧‧‧狀態判別部 2405‧‧‧採取需要與否判別部 2406‧‧‧報告部 2407‧‧‧對策判定部 2410‧‧‧I/F 2411‧‧‧運轉參數資料(輸入裝置) 2412‧‧‧感測器資料 2413‧‧‧添加劑濃度資料 S601～S606‧‧‧步驟 S609～S613‧‧‧步驟 S2001～S2019‧‧‧步驟 △E‧‧‧色差

圖1係風力發電機之概略整體構成圖。圖2係表示利用ICP元素分析之潤滑油中之磷濃度測定結果之曲線圖。圖3係表示利用LC測定所得之潤滑油中之磷系極壓添加劑濃度測定結果之曲線圖。圖4係表示潤滑油中之添加劑濃度與色度之相關之曲線圖。圖5係表示潤滑油中之添加劑濃度與色度之相關之曲線圖。圖6係表示潤滑油中之兩種添加劑濃度與色度之相關之曲線圖。圖7係表示潤滑油中之添加劑消耗(添加劑分解產生氧化產物)時之R、G、B之各值之變化之情況之曲線圖。圖8係表示於潤滑油中生成磨耗粉時之R、G、B之各值之變化之情況之曲線圖。圖9係具有潤滑油供給系統之風力發電機之潤滑油之監視系統之概略圖。圖10係具備潤滑油用感測器之旋轉機械之概念圖。圖11係潤滑油診斷流程圖。圖12係表示潤滑油剩餘壽命推測之概念之曲線圖。圖13係表示潤滑油剩餘壽命推測之概念之曲線圖。圖14係表示潤滑油剩餘壽命推測之概念之曲線圖。圖15係表示利用光學式感測器檢測潤滑油中之磨耗粉之一例之曲線圖。圖16係表示利用光學式感測器檢測水混入潤滑油中之一例之曲線圖。圖17係表示風車運轉時間與增速機之健全度之相關之圖。圖18係表示對應於增速機之狀態之保養應對之圖。圖19係中央伺服器之概略構成圖。圖20係對策判定部之處理流程圖。圖21係風力發電機之增速機之診斷系統之概略構成圖。圖22係風力發電機之增速機之診斷系統之概略構成圖。圖23(a)、(b)係表示潤滑油之添加劑濃度之經年變化之圖。圖24係中央伺服器之概略構成圖。

S601~S606‧‧‧步驟

S609~S613‧‧‧步驟

Claims

一種風力發電機之診斷系統，其特徵在於：其係自具有增速機與發電機之風力發電機收集資訊，並基於收集之上述資訊判斷上述風力發電機之異常者，且具備：感測器，其為了監視上述風力發電機之狀態，檢測供給至上述增速機之潤滑油之1個以上之潤滑油性狀，將潤滑油之異常與上述增速機之異常作為感測器資訊而輸出；記憶部，其記憶對每個上述感測器資訊所決定之基準值；及處理裝置，其執行第1處理、第2處理、及第3處理，該第1處理係基於對每個上述感測器資訊所決定之基準值與上述感測器資訊，判定上述潤滑油及上述增速機之異常度，該第2處理係基於由上述第1處理判別之上述潤滑油之異常度及上述增速機之異常，判定是否需要伴有上述潤滑油之採取之潤滑油分析、是否需要潤滑油更換、及是否需要增速機零件更換，該第3處理係將上述第2處理之判定結果輸出至其他終端。
如請求項1之風力發電機診斷系統，其中上述潤滑油包含選自抗氧化劑、抗磨耗劑、極壓劑、防銹劑、油性提高劑、消泡劑中之1種以上之添加劑。
如請求項2之風力發電機診斷系統，其中上述感測器係包含光學式感測器且將上述潤滑油之色度作為感測器資訊輸出者。
如請求項1之風力發電機診斷系統，其中上述處理裝置於上述感測器資訊表示上述潤滑油之異常與上述增速機之異常之兩者之情形時，將上述潤滑油之更換與上述增速機零件檢查輸出至上述其他終端；且於上述感測器資訊表示上述潤滑油異常且上述增速機正常之情形時，將伴有上述潤滑油之採取之潤滑油分析、或上述潤滑油之更換輸出至上述其他終端。
如請求項3之風力發電機診斷系統，其中上述處理裝置於上述感測器資訊表示上述潤滑油之異常與上述增速機之異常之兩者之情形時，將上述潤滑油之更換與上述增速機零件檢查輸出至上述其他終端；且於上述感測器資訊表示上述潤滑油異常且上述增速機正常之情形時，將伴有上述潤滑油之採取之潤滑油分析、或上述潤滑油之更換輸出至上述其他終端。
如請求項3之風力發電機診斷系統，其中上述第1處理中之異常度之判定係基於上述風力發電機之累積發電量、累積發電時間等1個以上之運轉參數進行診斷。
如請求項2之風力發電機診斷系統，其中上述基準值係預先決定之閾值、或預先決定之每單位時間之上述感測器資訊之變化量。
如請求項1之風力發電機診斷系統，其中上述感測器係選自光學式色度感測器、介電常數感測器、導電率感測器、黏度感測器、污染感測器、鐵粉感測器、水分感測器、溫度感測器中之感測器。
一種風力發電機診斷裝置，其特徵在於具有：接收部，其接收自測定供給至風力發電機之旋轉機械之潤滑油之狀態之第1群組之感測器發送之第1資料，接收自安裝於上述風力發電機之增速機且測定上述增速機之加速度之第3群組之感測器發送之第3資料；記憶裝置，其記憶對應於上述第1群組之感測器及上述第3群組之感測器之基準值；及對策判定部，其執行基於上述第1資料、上述第3資料、及上述基準值判定上述潤滑油及上述增速機之異常度之第1處理，執行基於由上述第1處理判別之上述潤滑油之異常度及上述增速機之異常判定是否需要伴有上述潤滑油之採取之潤滑油分析、是否需要潤滑油更換、是否需要增速機零件更換之第2處理，將上述第2處理之判定結果輸出至其他終端，藉此，判斷用於保養上述風力發電機之對策方法。
一種風力發電機之診斷方法，其特徵在於：其係自具有增速機與發電機之風力發電機收集資訊並基於收集之上述資訊判斷上述風力發電機之異常者，且為了監視上述風力發電機之狀態，檢測供給至上述增速機之潤滑油之1個以上之潤滑油性狀，將潤滑油之異常與上述增速機之異常作為感測器資訊而輸出，記憶對上述每個感測器資訊所決定之基準值，執行基於對上述每個感測器資訊所決定之基準值與上述感測器資訊判定上述潤滑油及上述增速機之異常度之第1處理，執行基於由上述第1處理判別之上述潤滑油之異常度及上述增速機之異常判定是否需要伴有上述潤滑油之採取之潤滑油分析、是否需要潤滑油更換、及是否需要增速機零件更換之第2處理，並執行將上述第2處理之判定結果輸出至其他終端之第3處理。
如請求項10之風力發電機診斷方法，其中上述潤滑油包含選自抗氧化劑、抗磨耗劑、極壓劑、防銹劑、油性提高劑、消泡劑中之1種以上之添加劑。
如請求項11之風力發電機診斷方法，其中上述感測器係包含光學式感測器且將上述潤滑油之色度作為感測器資訊輸出者。
如請求項10之風力發電機診斷方法，其中於上述感測器資訊表示上述潤滑油之異常與上述增速機之異常之兩者之情形時，將上述潤滑油之更換與上述增速機零件檢查輸出至上述其他終端，且於上述感測器資訊表示上述潤滑油異常且上述增速機正常之情形時，將伴有上述潤滑油之採取之潤滑油分析、或上述潤滑油之更換輸出至上述其他終端。
如請求項12之風力發電機診斷方法，其中於上述感測器資訊表示上述潤滑油之異常與上述增速機之異常之兩者之情形時，將上述潤滑油之更換與上述增速機零件檢查輸出至上述其他終端，且於上述感測器資訊表示上述潤滑油異常且上述增速機正常之情形時，將伴有上述潤滑油之採取之潤滑油分析、或上述潤滑油之更換輸出至上述其他終端。
如請求項12之風力發電機診斷方法，其中上述第1處理中之異常度之判定係基於上述風力發電機之累積發電量、累積發電時間等1個以上之運轉參數進行診斷。
如請求項11之風力發電機診斷方法，其中上述基準值係預先決定之閾值、或預先決定之每單位時間之上述感測器資訊之變化量。
如請求項10之風力發電機診斷方法，其中上述感測器係選自光學式色度感測器、介電常數感測器、導電率感測器、黏度感測器、污染感測器、鐵粉感測器、水分感測器、溫度感測器中之感測器。