WO2019082486A1 - 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 - Google Patents
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Info
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Definitions
- the present invention relates to a method of diagnosing deterioration of lubricating oil, a system and method of monitoring lubricating oil of a rotary machine, and more particularly to a technology of diagnosing deterioration of lubricating oil used in a rotary machine such as a wind power generator.
- Lubricant degradation diagnosis is an important technology for maintenance and maintenance of rotating machinery. Deterioration of the lubricating oil includes deterioration due to oxidation of the base oil, deterioration due to contaminants, deterioration due to mixing with water, deterioration of additives and the like.
- diagnosis of deterioration of lubricating oil for example, those described in Patent Documents 1 to 5 have been known.
- Patent Document 1 discloses a system for measuring the resonant impedance spectrum response of an LCR resonator and detecting the inclusion of water, soot, wear products and the like for a fluid.
- Patent Document 2 lubricating oil or the like used in various machines or equipment is filtered by a filter, oil is removed from the filter that has captured contaminants, light is projected to the filter from which oil is removed, and oil is removed.
- a method is disclosed for monitoring the state of oil degradation by detecting the color component of the transmitted light transmitted through the removed filter.
- Patent Document 3 discloses that the type of contaminant in lubricating oil is specified based on the color detected by an optical sensor.
- Patent Document 4 discloses monitoring of the concentration of water contained in lubricating oil by means of capacitance detection means.
- U.S. Pat. No. 5,075,099 determines the initial ideal remaining life for lubricating oil from a wind turbine, determines the temperature-based remaining life for lubricating oil based on temperature measurements of the lubricating oil from the wind turbine, and Calculate the contamination factor of the lubricating oil based on the contaminated samples, determine the updated ideal residual life for the lubricating oil based on the contamination factor, the initial ideal residual life and the temperature based residual life, and update the ideal residual life and life It is disclosed to monitor the lubricating oil from the wind turbine by determining the actual remaining life for the lubricating oil based on the loss factor.
- the contamination factor based on the contaminated sample is calculated based on the characteristics of the lubricating oil (iron particle number, water content, dielectric constant and at least one measurement of International Standardization Organization (ISO) level particle number).
- ISO International Standardization Organization
- Patent Document 6 also includes a method (judging method a) of determining the degree of deterioration of the lubricating oil from the antioxidant content in the lubricating oil determined using a Fourier transform infrared spectrophotometer, and the lubricating oil.
- Method of measuring the color difference of the trapped matter or lubricating oil filtered by a filter with a color difference meter and determining the degree of deterioration and the degree of contamination from the color difference determination method b
- Both of the two determination methods a and b are used to prevent oxidation
- a method of managing lubricating oil by determining the degree of deterioration of the lubricating oil containing the agent is described.
- the lubricating oil contains various additives to maintain the lubricating performance. For example, if the lubricating conditions are severe, the pressure at the contact area is high, the sliding speed is low, or the viscosity of the oil is too low, the film of lubricating oil between the friction surfaces becomes thin and the friction resistance It becomes large and wear occurs. This condition is called boundary lubrication, and in extreme cases, burning occurs. Oily agents, antiwear agents, and extreme pressure additives (extreme pressure agents) work to reduce friction and wear in such a state of boundary lubrication, and these are collectively referred to as load bearing additives. Sometimes. Other additives include, for example, antioxidants and antifoams.
- the additive is required to be contained in a predetermined ratio (concentration) to the lubricating oil in order to maintain the desired lubricating performance.
- diagnosis of deterioration of lubricating oil many have been proposed for detecting deterioration due to contaminants, deterioration due to water mixing, etc. as described in Patent Documents 1 to 5, but deterioration of additives for lubricating oil has been proposed. No effective method has been proposed for diagnosing (the reduction of additives).
- An object of the present invention is to provide a method for diagnosing deterioration of lubricating oil capable of diagnosing deterioration of additives of lubricating oil, and a system and method for monitoring lubricating oil of a rotary machine.
- the present invention diagnoses the deterioration of the additive of lubricating oil using chromaticity data obtained based on measurement data of an optical sensor.
- FIG. 2 is a graph showing the correlation between the concentrations of two additives in a lubricating oil and the color.
- BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The schematic of the monitoring system of lubricating oil of a wind power generator which has a lubricating oil supply system.
- the graph which shows the concept of lubricating oil remaining life estimation The graph which shows the concept of lubricating oil remaining life estimation.
- the graph which shows the concept of lubricating oil remaining life estimation The graph which shows an example of the abrasion powder detection in lubricating oil by an optical type sensor.
- the block diagram which shows an example of the central server of another Example.
- the graph which shows the concept of lubricating oil remaining life estimation in other examples The graph which shows the concept of lubricating oil remaining life estimation in other examples.
- a wind power generator which is an example of a device to which the present invention is applied, uses lubricating oil or the like to reduce the mechanical coefficient of friction between components.
- lubricating oil monitoring technology will be described by taking lubricating oil of a wind power generator as an example.
- FIG. 1 shows a schematic overall configuration diagram of a downwind type wind power generator.
- each device disposed in the nacelle 3 is indicated by a dotted line.
- the wind power generator 1 includes a blade 5 that receives wind and rotates, a hub 4 that supports the blade 5, a nacelle 3, and a tower 2 that rotatably supports the nacelle 3 in a horizontal plane. .
- a main shaft 31 connected to the hub 4 and rotating with the hub 4, a shrink disk 32 connected to the main shaft 31, and a speed increasing gear 33 connected to the main shaft 31 via the shrink disk 32 to increase rotational speed
- the generator 34 is provided to rotate the rotor at a rotational speed accelerated by the speed increaser 33 through the coupling 38 to perform a power generation operation.
- a portion for transmitting the rotational energy of the blade 5 to the generator 34 is called a power transmission portion, and in the present embodiment, the main shaft 31, the shrink disk 32, the speed increasing gear 33 and the coupling 38 are included in the power transmission portion.
- the speed increasing gear 33 and the generator 34 are held on the main frame 35.
- one or more oil tanks 37 for storing lubricating oil for lubricating the power transmission portion are installed on the main frame 35.
- a radiator 36 is disposed on the windward side of the nacelle partition wall 30. The cooling water cooled by the radiator 36 using the outside air is circulated to the generator 34 and the step-up gear 33 to cool the generator 34 and the step-up gear 33.
- lubricating oil is used in many rotating parts.
- lubricating oil is supplied to bearings such as the main shaft 31, the speed increasing gear 33, the generator 34, the yaw not shown and the pitch.
- the pitch control of the blade is to change the pitch angle of the blade in accordance with the wind speed to control the output, and the azimuth control of the nacelle is yaw control.
- Lubricating oil reduces friction in rotating parts and prevents wear, breakage or energy loss of parts.
- the coefficient of friction increases and the risk of failure of the wind power generator increases.
- a monitoring target parameter for evaluating the characteristic of lubricating oil various things, such as viscosity, a total acid value measurement, component element analysis, are considered.
- the lubricating oil of the step-up gear of the wind turbine generator has a high viscosity and circulates in a state in which many air bubbles are mixed, and in the particle measurement method that measures particles by installing a particle counter or iron powder densitometer Identification of particles is difficult. In addition, it is impossible in principle to measure the consumption of additives of lubricating oil described later by means of a particle counter or an iron powder densitometer.
- the lubricating oil contains various additives to maintain the lubricating performance.
- load-bearing additives such as oil agents, anti-wear agents, extreme pressure additives (extreme pressure agents), etc., and antioxidants and antifoam agents.
- the lubricating oil for a wind turbine generator includes one or more of these additives.
- the oil agent adsorbs on the metal surface to form an adsorption film, and this adsorption film works to prevent direct metal-to-metal contact in boundary lubrication state and to reduce friction and wear.
- As the oil agent higher fatty acids, higher alcohols and amines, esters, metal soaps and the like which have high adsorptive power to metal surfaces are used.
- Antiwear agents are more effective at preventing wear under load conditions than oiling agents, and phosphate esters, phosphite esters and thiophosphates are commonly used. Antiwear agents are used for turbine oil, antiwear hydraulic fluid and the like, but zinc dialkyl dithiophosphates (ZnDTP: also called Zinc Dialkydithiophosphate, ZDDP) have antioxidative properties.
- ZnDTP zinc dialkyl dithiophosphates
- the extreme pressure additive is sulfur, chlorine, Since it is a chemically active substance containing phosphorus and the like, it reacts with metal surfaces to form a compound containing sulfur, chlorine, phosphorus and the like to form a film with a small shear force, thereby preventing abrasion, seizure and fusion.
- An extreme pressure additive is a substance generally containing sulfur, chlorine, phosphorus and the like, and in addition to sulfurized oil, sulfurized ester, sulfide, chlorinated hydrocarbon and the like, lead naphthenate, sulfur, phosphorus, etc. in the same molecule Compounds containing two or more elements of chlorine are also used.
- Specific extreme pressure additives include sulfurized spearm oil, sulfurized fatty esters, dibenzyldisulfide, alkyl polysulfides, olefin polysulfides, xanthic sulfides, chlorinated paraffins, methyl trichlorostearate, lead naphthenate, alkylthiophosphoric acid amines , Chloroalkylxanthate, phenolthiocarbamate, triphenylphosphorothionate (TPPT), 4,4'-methylenebis (dithiocarbamate), and the like.
- Antioxidants are used to prevent the oxidative deterioration of the base oil.
- Free radical inhibitor which suppresses the formation of free radicals (radicals) at the initial stage of oxidation and stops the chain of hydrocarbon oxidation reaction, decomposes the formed peroxide, and is a stable non-free radical compound Peroxide decomposition agent (Peroxide Decomposer), and a metal deactivator (Metal Deactivator) to make a tough adsorption film (inert anticorrosion film).
- the role of the metal deactivator is to prevent the dissolution of iron and copper by the metal corrosiveness of the peroxide formed by the oxidation of the lubricating oil.
- antioxidants include phenol derivatives (2,6-di-tert-butyl p-cresol (BHT), 2,6-di-tert-butyl p-phenol (DBP), and 4,4'-methylenebis (2,6-dialkylphenol etc.), amine derivatives (2,6-dialkyl- ⁇ -dimethylamino paracresol, 4,4'-tetramethyldiaminodiphenylmethane, octylated phenylnaphthylamine, di-octyl-diphenylamine, dinonyl- Diphenylamine, phenothiazine, 2,2,4-trimethyldihydroxyquiniline, etc., metal dithiophosphates, alkyl sulfides, etc., 1,4-dioxydianthraquinone (alias: quinizarin), 1,2-dioxydioxin Anthraquinone (alias: alizarin), benzotri
- silicone antifoaming agents As examples of antifoaming agents, silicone antifoaming agents, surfactants, polyethers and higher alcohols are known.
- high viscosity lubricating oil such as gear oil, it is hard to disappear when air bubbles are generated, and it has influence such as component damage generation due to the reduction of lubricating performance, cavitation generation, reduction of hydraulic efficiency, and reduction of cooling capacity.
- the inventors compared and examined methods of performing predictive diagnosis on deterioration of the lubricating oil by monitoring the state of the additive contained in the lubricating oil, in particular, the transition of the concentration.
- Fig. 2 shows the results of measurement of phosphorus concentration, which is a component of the extreme pressure additive in lubricating oil, by ICP (Inductively Coupled Plasma) element analysis, which is known as one of the methods of component analysis, Show.
- the horizontal axis is elapsed time (number of months), and the vertical axis is phosphorus (P) concentration (ppm).
- P phosphorus
- FIG. 3 is a graph showing the results of consumption behavior (reduction) of the phosphorus-based extreme pressure additive in the lubricating oil accompanying wind turbine operation, obtained by LC / MS (Liquid Chromatography-Mass Spectrometry).
- the phosphorus-based extreme pressure additive is specifically TPPT.
- the horizontal axis is the elapsed time (number of months), and the vertical axis is the TPPT concentration (relative to new oil).
- TPPT concentration
- LC measurement the liquid sample is subjected to the separation of components according to the principle of chromatography. Detection of the components separated here is then carried out with a UV detector, a refractive index detector, a mass spectrometer. LC measurement is suitable for performing qualitative and quantitative determination of organic compounds. In particular, when a mass spectrometer is used for the detector, it is possible to quantify only the additive in the lubricating oil with high accuracy and high sensitivity.
- the concentration of the additive in the lubricating oil is directly measured as in the LC measurement. It turned out that the measuring method which can be measured is suitable. At this time, it was found that when the concentration of the additive in the lubricating oil is lower than a predetermined threshold value, the performance of the lubricating oil becomes insufficient, leading to failure of the device.
- FT-IR Fourier transform infrared spectroscopy
- NMR nuclear magnetic resonance
- the deterioration (decrease) of the lubricant additive can be monitored by directly measuring the concentration of the additive in the lubricant directly by LC / MS, FT-IR, NMR or the like.
- wind power generators are often installed in mountainous areas and on the ocean, it is desirable to be able to measure the additive concentration of lubricating oil by on-line remote monitoring.
- the concentration of the additive of the lubricating oil can be measured using the chromaticity data obtained based on the measurement data of the optical sensor.
- the optical sensor includes a light source such as a white LED that emits visible light, and a visible light receiving element (RGB color sensor), and measures the degree of transmission of visible light transmitted through the lubricating oil to obtain the color of the lubricating oil. It measures the degree.
- a light source such as a white LED that emits visible light
- RGB color sensor visible light receiving element
- FIG. 4 is a graph showing the correlation between the extreme pressure agent concentration in the lubricating oil and the chromaticity.
- the vertical axis indicates the concentration of the additive in the lubricating oil determined by LC measurement or the like, and the horizontal axis indicates the chromaticity determined based on the measurement data of the optical sensor.
- the chromaticity is represented by a color difference ( ⁇ E) calculated in a color space configured by a combination of RGB.
- ⁇ E color difference
- R, G, and B mean the three primary colors (Red, Green, Blue) of light in additive mixing, and are expressed as (R, G, B) in the numerical display of color coordinates.
- the RGB chromaticity encoded at 24 bpp 24 bits per pixel, 24 bits per pixel is represented by three 8-bit unsigned integers (0 to 255) indicating the luminance of red, green and blue.
- (0, 0, 0) is black, (255, 255, 255) is white, (255, 0, 0) is red, (0, 255, 0) is green, (0, 0, 255) is Blue, respectively.
- RGB color system there are many types of chromaticity display such as XYZ color system, L * a * b * color system, L * u * v * color system, etc. Since the color can be mathematically converted and developed into various color systems, the chromaticity may be displayed by another color system.
- the concentration of the additive of the lubricating oil can be measured based on the chromaticity of the lubricating oil determined based on the measurement data of the optical sensor.
- the reduction (wear) of the additive in the lubricating oil which is an indicator of the deterioration of the lubricating oil, can be determined from the chromaticity measured by the optical sensor.
- FIG. 4 shows the case where the lubricating oil contains an extreme pressure agent as an additive
- FIG. 5 shows the additive concentration and the chromaticity are also similarly obtained when the lubricating oil contains an antioxidant as an additive.
- FIG. 5 is a graph showing the correlation between the antioxidant concentration in the lubricating oil and the chromaticity.
- the reason why the consumption of the additive, which is an indicator of the deterioration of the lubricating oil, is correlated with the chromaticity is explained as follows.
- the additive decomposes when it acts on the sliding surfaces of gears and bearings, but the decomposition products of the additive are oxidation products such as phenolic oxides and quinones, which are colored yellow to reddish brown.
- the antioxidant BHT and the extreme pressure agent TPPT decompose, a colored compound is produced. BHT and TPPT are almost colorless. From these facts, the deterioration of the lubricating oil is positively correlated with the increase of the coloring compound which is the decomposition product. Therefore, the degree of deterioration of the lubricating oil can be determined by chromaticity measurement.
- the lubricating oil may contain multiple additives. Also in this case, if the relationship between the concentration of each additive in the lubricating oil determined by LC measurement etc. and the chromaticity of the lubricating oil determined on the basis of the measurement data of the optical sensor is determined in advance, monitoring of the lubricating oil In this case, the concentration of each additive in the lubricating oil can be measured based on the chromaticity of the lubricating oil determined based on the measurement data of the optical sensor.
- FIG. 6 is a graph showing the correlation between the additive concentration and the chromaticity when the lubricating oil contains two additives, an extreme pressure agent (ZDDP) and an antioxidant (BHT) as additives. is there. As can be seen from this figure, the consumption rates of the extreme pressure agent and the antioxidant differ. The concentrations of additives having different consumption rates can also be measured based on the chromaticity determined based on the measurement data of the optical sensor.
- the inventor has found that the consumption (deterioration) of the additive of the lubricating oil and the contamination of the lubricating oil can be identified based on the measurement data of the optical sensor.
- FIG. 7 is a diagram showing how the values of R, G, and B change when the additive in the lubricating oil is exhausted, that is, the additive is decomposed to form an oxidation product.
- the horizontal axis is the elapsed time (number of months), and the vertical axis is the values of R, G, and B.
- the B value mainly decreases among R, G, and B.
- FIG. 8 is a figure which shows the mode of a change of each value of R, G, B at the time of abrasion powder producing
- the horizontal axis is the elapsed time (number of months)
- the vertical axis is the values of R, G, and B.
- all values of R, G and B are greatly reduced. This is because when the lubricating oil contamination due to wear dust or dust occurs, their solid content floats in the lubricating oil and the visible light transmittance decreases. Similarly, when the water is mixed, the lubricating oil becomes turbid to reduce the visible light transmittance.
- the expressions “first”, “second”, “third” and the like are used to identify the constituent elements, and the number, order, or contents thereof are necessarily limited. is not.
- the identification numbers of components are used for each context, and the numbers used in one context do not necessarily indicate the same configuration in other contexts. In addition, it does not prevent that a component identified by a certain number doubles as a feature of a component identified by another number.
- the positions, sizes, shapes, ranges, and the like of the respective components shown in the drawings and the like may not represent actual positions, sizes, shapes, ranges, and the like in order to facilitate understanding of the invention. For this reason, the present invention is not necessarily limited to the position, size, shape, range, etc. disclosed in the drawings and the like.
- the present embodiment is applied to a system and method for monitoring lubricating oil of a wind power generator.
- the present embodiment is a monitoring system of lubricating oil supplied to a mechanical drive of a wind power generator.
- the system comprises an input device, a processing device, a storage device, and an output device.
- the storage device stores additive concentration data in which the concentration of the additive of the lubricating oil is stored in time series
- the processing device measures the chromaticity of the lubricating oil capable of quantifying the additive concentration in the lubricating oil Based on the optical sensor data, the time at which the additive concentration in the lubricating oil determined from the chromaticity characteristics of the lubricating oil becomes a predetermined threshold value is estimated.
- a present Example is the monitoring method of the lubricating oil of the wind power generator using an optical type lubricating oil sensor using the server provided with the processing apparatus, the memory
- This method comprises the steps of: acquiring the chromaticity data of the lubricating oil of the wind power generator; measuring the concentration of the additive contained in the sample; and measuring the concentration of the measured additive into the storage device.
- the third step of storing the additive concentration data as the additive concentration data, and the fourth step of estimating the time during which the concentration of the additive becomes a predetermined threshold by processing the additive concentration data are executed.
- FIG. 9 shows a schematic view of a lubricant monitoring system of a wind power generator having a lubricant supply system.
- the nacelle 3 part of the wind power generator 1 of FIG. 1 is extracted and shown in FIG. 8 for explanation.
- Inside the nacelle 3 are a main shaft 31, a speed increasing gear 33, a generator 34, bearings (not shown) such as yaw and pitch, to which lubricating oil is supplied from an oil tank 37.
- a plurality of wind power generators 1 are usually installed in the same site, and these are collectively called a farm 200 a or the like.
- various sensors (not shown) are installed in the lubricating oil supply system, and sensor signals reflecting the state of the lubricating oil are collected in the server 210 in the nacelle 3.
- the sensor signal obtained from the server 210 of each wind power generator 1 is sent to the aggregation server 220 arrange
- Data from aggregation server 220 is sent to central server 240 via network 230. Data from other farms 200 b and 200 c are also sent to the central server 240.
- FIG. 10 is a conceptual view of a rotating part provided with a lubricant sensor.
- the lubricating oil is supplied to the rotating part 302 from a lubricating oil supply device 301 such as a pump.
- the lubricating oil supply device 301 is connected to the oil tank 37 to receive the supply of lubricating oil.
- the rotating part 302 is, for example, a general part of the speed increasing gear 33 and other parts where mechanical contact occurs, and is not particularly limited.
- a sensor group 304 is disposed in a flow path of lubricating oil or the like to detect the state of the lubricating oil.
- the measuring unit 303 is provided in the flow passage (near the end of the lubricating oil passage) branched from the flow passage of the lubricating oil connected to the lubricating oil discharge port of the rotating part 302. Introduce a part of The sensor group 304 is installed in the measurement unit 303. The reason why the measuring unit 303 is not provided in the main flow path of the lubricating oil is to adjust the flow velocity of the lubricating oil in the measuring unit 303 to a flow velocity suitable for detecting the state of the lubricating oil.
- the lubricating oil discharged from the rotating part 302 returns to the oil tank 37 via the filter 305.
- the filter 305 is not essential.
- the sensor group 304 measures various parameters of the lubricating oil. For example, physical quantities include temperature and hydraulic pressure. These can be measured using known sensors as disclosed in, for example, Patent Documents 1 to 5. Based on the temporal change of these parameters, the condition of the lubricating oil can be evaluated. Sensors such as these are not essential to the practice of the present invention, but are preferably provided for more detailed detection of the condition of the lubricating oil. Also, for example, the sensor group 304 can include information on contaminant particles contained in the lubricating oil, for example, a sensor that measures the particle concentration.
- the particles are likely to be from the wear of the parts, and it is possible to detect lubricant deterioration or equipment abnormalities.
- an abnormality detected by a sensor that measures contaminant particles may be an abnormality that has already started, monitoring is useful because the information of the sensor can be obtained in real time.
- the sensor group 304 includes an optical sensor provided with a visible light source and a light receiving element.
- the optical sensor acquires chromaticity information (values of R, G, B) of the lubricating oil. From the acquired chromaticity data, the amount of residual additive in the lubricating oil is determined, and deterioration degree diagnosis and remaining life diagnosis are performed.
- diagnosis is performed based on sensor data by an optical sensor or optical sensor and one or more other types of sensor data.
- Lubricants degrade in quality due to use and do not perform their initial function. For this reason, it is necessary to perform maintenance such as replacement according to the quality deterioration status. In order to know the timing of such maintenance, it is useful in terms of maintenance management efficiency to be able to remotely monitor data that can be collected by the on-site sensor group 304.
- the data collected by the sensor group 304 is collected, for example, in the server 210 in the nacelle 3 and then sent to the central server 240 for collecting data of multiple farms through the aggregation server 220 for collecting data in the farm 200.
- the data to be aggregated may include not only data on lubricating oil but also data indicating the operation status of the wind power generator.
- data indicating the operation status of the wind power generator For example, wind turbine output value (the larger the deterioration rate of the lubricating oil), the actual operation time (the longer the deterioration rate of the lubricating oil), the mechanical temperature (the larger the deterioration rate of the lubricating oil), the rotational speed of the shaft (the faster the (Deterioration speed of lubricating oil is large) etc.
- wind turbine output value the larger the deterioration rate of the lubricating oil
- the actual operation time the longer the deterioration rate of the lubricating oil
- the mechanical temperature the larger the deterioration rate of the lubricating oil
- the rotational speed of the shaft the faster the (Deterioration speed of lubricating oil is large) etc.
- FIG. 11 is a flow chart showing a lubricating oil diagnosis process according to the present embodiment.
- the process shown in FIG. 11 is performed under control of any of the server 210, the aggregation server 220, and the central server 240 in FIG. In the following example, it is assumed that the central server 240 performs.
- the functions such as calculation and control are realized by the software stored in the storage device of the server being executed by the processor, in cooperation with other hardware.
- a function equivalent to the function configured by software can also be realized by hardware such as a field programmable gate array (FPGA) or an application specific integrated circuit (ASIC).
- FPGA field programmable gate array
- ASIC application specific integrated circuit
- the central server 240 When the central server 240 performs control, since the plurality of wind power generators 1 are provided under the control, the following processing is performed for each wind power generator. This process is basically repeated, and the start timing is set by a timer or the like, and for example, the process is started at 0 o'clock every day (S601). Further, the central server 240 can also perform this at an arbitrary timing according to an instruction of the operator.
- the central server 240 checks the time of replacement of the lubricating oil.
- the initial value of the replacement time can be calculated as a physical property by using the Arrhenius reaction speed on the premise that the lubricating oil is operating at the design temperature, for example, and the remaining life can be initialized.
- Patent Document 5 describes such a calculation method.
- This exchange time may be updated later in process S610 based on the actual measurement data.
- Lubricating oil replacement is normally done by workers, so the central server 240 displays and notifies the workers when to replace them and when to target them.
- the central server 240 performs diagnosis based on sensor data in step S604.
- sensor data in addition to the chromaticity information of the lubricating oil obtained by the optical sensor, temperature, oil pressure, concentration of particles contained in the lubricating oil, and the like can be used.
- the data collected by the sensors 304 are sent to the central server 240, for example, which evaluates the characteristics of the lubricating oil by comparing the parameters obtained from the sensors with predetermined thresholds.
- processing S609 is performed.
- processing S605 for example, when all the values of R, G, B of the optical sensor are lower than a predetermined threshold value, it is determined that there is a contamination abnormality.
- the contamination abnormality may be determined by a method using a conventional sensor.
- the additive deterioration degree when the additive concentration determined by the chromaticity measured by the optical sensor using the correlation between the additive concentration and the chromaticity shown in FIGS. 4 to 6 falls below a predetermined threshold value Judge as abnormal.
- it is also possible to determine that the additive deterioration degree is abnormal when the chromaticity becomes smaller than a predetermined threshold without determining the additive concentration from the chromaticity.
- chromaticity measurement data and the like are input to the central server 240, and the data is stored in time series.
- FIG. 12 is a graph showing the concept of chromaticity data acquisition results of lubricating oil stored in time series.
- the horizontal axis represents time (month), and the vertical axis represents chromaticity ( ⁇ E).
- ⁇ E chromaticity
- the consumption rate of the additive can be calculated from the time series stored chromaticity measurement results.
- the performance of the lubricating oil falls below the allowable range when the additive concentration becomes about half of that of the new product.
- Such a threshold can be determined experimentally.
- step S610 the threshold value is set to 50, and a point in time when the concentration estimated from the additive concentration measurement result stored in time series is 50 is estimated as the replacement time.
- various known methods may be adopted. If actual values as shown in FIG. 3 are obtained, a known method of extrapolating data can be used on the premise that the concentration monotonously decreases. Furthermore, when the concentration changes more complicatedly, known methods such as function fitting (curve fitting) can be used.
- the time-series chromaticity data measured by the optical sensor is stored, and the degree of deterioration of the lubricating oil is estimated based thereon, in other words, R, G, B in the chromaticity data It can also be said that the degree of deterioration of the lubricating oil is estimated based on the relative comparison of the changes over time.
- the replacement time estimation result by the process S610 can be displayed as a lubricating oil diagnosis result (process S611).
- the vertical axis shows the additive concentration obtained from the chromaticity, and shows the relationship between the additive concentration and the elapsed time. 12 to 14 show display examples of the result of the process S610.
- the additive shows TPPT.
- the color was estimated to reach 300 after about 50 months.
- the TPPT concentration is 50, so that (for example, half a month ago) may be set as a new replacement time.
- the process of one cycle ends in the process S613, and in the process S602 of the next cycle, the determination process is performed according to the new replacement time.
- the additive is ZnDTP, and the concentration becomes 50 after about 10 months from the change to a new oil, so that (for example, one month ago) may be set as the new change time.
- the process of one cycle ends in the process S613, and in the process S602 of the next cycle, the determination process is performed according to the new replacement time.
- the additive is BHT
- the BHT threshold is 30.
- concentration becomes 30 about 20 months after the change to new oil, it is sufficient to set a new change time before that (for example, one month ago).
- the process of one cycle ends in the process S613, and in the process S602 of the next cycle, the determination process is performed according to the new replacement time.
- the chromaticity data measured by the optical sensor can be converted to a color and displayed on the display screen of the diagnosis result of the lubricating oil.
- the operator can visually recognize the state of deterioration of the lubricating oil. This helps, for example, roughly grasping the deterioration state of the lubricating oil when a worker visually observes the state of the lubricating oil on site.
- the life of the lubricating oil can be detected early by knowing the consumption rate of the additive in the lubricating oil using the additive concentration measurement result. For this reason, it is possible to prevent an abnormality of the wind power generator in advance by appropriate maintenance such as lubricating oil replacement. It is also possible to optimize the lubricating oil replacement cycle. Further, the concentration of the additive can be measured by a simple method, and if the optical sensor is installed in the nacelle, it is also possible to remotely monitor the deterioration of the additive in the lubricating oil online.
- FIG. 15 shows an example of detection of wear debris in lubricating oil by an optical sensor
- FIG. 16 shows an example of detection of water contamination in lubricating oil by an optical sensor.
- the vertical axis indicates chromaticity ( ⁇ E), and the horizontal axis indicates the number of elapsed months.
- ⁇ E chromaticity
- the horizontal axis indicates the number of elapsed months.
- the second embodiment an example of correcting the life estimation of the lubricating oil using data obtained from the sensor is shown.
- the operating condition of the wind power generator 1 is constant.
- the operating condition of the wind power generator 1 is not constant, and the condition changes due to various factors.
- various sensors can be installed in the wind power generator. Sensor data from the sensor group 304 is transmitted to the aggregation server 220 or the central server 240 via the server 210. Moreover, the operation parameter of the wind power generator 1 can be obtained from the server 210, the aggregation server 220, or the central server 240 that performs the control.
- the lubricant oil monitoring method reflecting the operating condition will be described using FIG. 11 again.
- the basic process is the same as that of FIG. 11, but in the diagnosis process (S604) based on sensor data, sensor data or operation parameters are stored in time series and used in replacement time estimation and update process (S610). .
- a mechanism for supplying lubricating oil to the bearing portion is targeted, and a control parameter of the number of revolutions of the shaft R (rpm) is used as an operation parameter indicating an operation situation.
- Sensor data and operation parameters are not limited to this, and various other things can be used.
- data of various sensors are collected to the central server 240 and processed collectively here, but the present invention is not limited to this.
- the additive concentration measurement result input in the process S609 and the control parameter of the number of rotations R of the axis stored in the process S604 are acquired. These data are stored in a storage device along with time data in time series.
- the concentration C (t) of the extreme pressure agent can be understood as a function of the time t and the number of rotations R of the shaft.
- f (t, R) C (t) It becomes. It is possible to model the function f (t, R) by experiment or simulation, or based on the past data of t, R and extreme pressure agent concentration. Therefore, when the future prediction of C (t) is performed in the replacement time estimation and update process (S610), a change in the number of rotations R of the shaft is reflected. The result is displayed on a display device, for example.
- FIG. 17 is a graph showing an example of predicting and displaying future values 1002 based on the data 1001 of the wind generator 1 for the past year.
- the past data 1003 for one year is an actual measurement value.
- Future data 1004A and 1004B are predicted values.
- the future driving condition does not change, and the rotation speed R is always constant.
- the future value (predicted data) 1002 of the extreme pressure agent concentration shifts in the same manner as the data 1001 of the past one year.
- the concentration limit of the extreme pressure agent is predicted to come at time t1.
- the driving situation in the future changes, and the number of revolutions R after one year has been doubled compared to the past one year.
- the consumption rate of the extreme pressure agent is proportional to the number of revolutions R
- the predicted data of the extreme pressure agent concentration does not change in the same manner as in the past one year, for example, as shown in 1004 B of FIG.
- the rate of decrease will increase.
- the concentration limit of the extreme pressure agent is predicted to arrive at time t2 which is shorter than t1.
- the estimated consumption speed of the additive is corrected using the rotation number R of the shaft as the operation parameter in the above
- sensor data can also be used.
- the temperature T (° C.) of the lubricating oil is related to the decrease in the concentration of the extreme pressure agent.
- the concentration C (t) of the extreme pressure agent can be understood as a function of the time t and the temperature T, and the estimated consumption rate of the extreme pressure agent can be corrected as in the case of the number of rotations R of the shaft.
- the timing at which the parameter indicating the lubricating oil quality such as the extreme pressure agent concentration exceeds the threshold It becomes possible to judge more accurately. That is, the future extreme pressure agent concentration can be more accurately determined based on the past extreme pressure agent concentration, the past operation parameter (or sensor data), and the future operation parameter (or predicted sensor data).
- the parameters representing the driving situation for example, those that can be artificially controlled, such as the driving time and the power generation target value, future data can be prepared according to the driving schedule and the like. For this reason, the prediction accuracy can be enhanced by using the parameter indicating the operating condition for the prediction of the additive concentration indicating the lubricating oil quality.
- FIG. 18 is a block diagram showing a configuration example of the central server 240 of the present embodiment.
- the central server 240 includes a processing device 2401 which is a basic server configuration, a storage device 2402 (such as a magnetic disk device or a semiconductor memory), and an input / output device 2403.
- the input / output device 2403 includes an input device such as a general keyboard and mouse, and an output device such as an image display device and a printer.
- the input / output device 2403 exchanges data with the wind power generator 1 and its server 210, the aggregation server 220, or an additive quantitative analysis system (not shown) such as a liquid chromatograph mass spectrometer via the network 230. Includes interface.
- Various operation parameters and sensor data are input from the wind power generator 1 and its sensor group 304 to the central server 240 directly or via the server 210 and the aggregation server 220. Alternatively, it may be input to the central server 240 not via a network but via a portable recording medium. These data are stored in the storage device 2402 as time-series operation parameter data 901 or as time-series sensor data 902. Further, in the present embodiment, as one of the sensor group 304, for example, an optical sensor that includes a visible light source and a light receiving element and measures the chromaticity of lubricating oil is used.
- the additive concentration in the lubricating oil is quantified using the correlation between the chromaticity ( ⁇ E) and the additive concentration as shown in FIGS. 4 to 6.
- additives used for determination are higher fatty acids, higher alcohols and amines, esters, oil agents such as metal soaps, antiwear agents such as zinc dialkyl dithiophosphates (ZnDTP: also called Zinc Dialkydithiophosphate, ZDDP), Lead naphthenate, sulfurized palm oil, sulfurized fatty esters, dibenzyl disulfide, alkyl polysulfides, olefin polysulfides, xanthic sulfide, chlorinated paraffin, methyl trichlorostearate, lead naphthenate, alkylthiophosphoric acid amines, chloroalkylxanthates, Extreme pressure agents such as triphenylphosphorothionate (TPPT), phenol derivatives (2,6-di-tert-butyl p-cresol (BHT), 2,6-di-tert-butyl p-phenol DBP), 4,4'-methyle Bis (2,6-dialkyl
- the processing unit 2401 predicts the consumption rate of the additive concentration using the additive concentration data 903 stored in the storage unit 2402 and the operation parameter data 901 and the sensor data 902 as necessary, and outputs it to the output unit . According to the present embodiment, it is possible to more accurately determine the timing at which the parameter indicating the lubricating oil quality such as the extreme pressure agent concentration exceeds the threshold value by reflecting the operating parameters and sensor data representing the operating condition. .
- the estimated consumption rate of the extreme pressure agent and the like is corrected by the operation parameter or the like representing the operation situation, but the horizontal axis is replaced with the elapsed period, and the generator total number of revolutions which is wind turbine operation information It may be expressed as (FIG. 19) or total power generation amount (FIG. 20). Also in this embodiment, it is possible to more accurately determine the timing at which the parameter indicating the lubricating oil quality such as the extreme pressure agent concentration exceeds the threshold value.
- the additive is used to appropriately monitor the lubricating oil used in the important rotating parts (bearings) such as the main shaft, generator, yaw, and pitch of the wind power generator and the speed increasing machine.
- the concentration of by installing a sensor in the vicinity of the oil outlet of the rotating part provided with an automatic lubricating oil supply mechanism, constant monitoring (on-line monitoring) can be performed.
- constant monitoring on-line monitoring
- the present invention is not limited to the embodiments described above, but includes various modifications.
- the embodiments described above are described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the configurations described.
- part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment.
- a wind power generator was described as an example of a rotating machine, but a nuclear power generator, a thermal power generator, a geared motor, a railway vehicle wheel flange, a compressor, a transformer, a movable plant machine, a large pump machine
- the present invention is also applicable to the degradation diagnosis of additives for lubricating oils of rotary machines such as U.S.A.
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Abstract
潤滑油の添加剤の劣化を診断することが可能な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を提供する。 光学式センサの計測データに基づき求められる色度データを用いて潤滑油の添加剤濃度を求め、これに基づき潤滑油の劣化を診断する。また、潤滑油の監視システムは光学式センサ、入力装置、処理装置、記憶装置、および出力装置を備える。記憶装置は、光学式センサで求めた潤滑油の添加剤の濃度を時系列的に格納し、処理装置は、添加剤濃度データに基づいて、添加剤の濃度が所定閾値となる時間を推測する。
Description
本発明は、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に係り、特に、風力発電機などの回転機械で用いられる潤滑油の劣化診断技術に関する。
回転機械の保全・保守を行う上で、潤滑油の劣化診断は重要な技術である。
潤滑油の劣化としては、基油の酸化による劣化、汚染物質による劣化、水分混入による劣化、添加剤の劣化などがある。従来、潤滑油の劣化診断としては、例えば、特許文献１～５に記載のものがある。
潤滑油の劣化としては、基油の酸化による劣化、汚染物質による劣化、水分混入による劣化、添加剤の劣化などがある。従来、潤滑油の劣化診断としては、例えば、特許文献１～５に記載のものがある。
特許文献１には、流体について、ＬＣＲ共振器の共振インピーダンススペクトル応答を測定し、水、煤、摩耗生成物などの含有を検出するシステムが開示されている。
特許文献２には、各種の機械または設備で使用された潤滑油などをフィルタでろ過し、汚染物を捕捉したフィルタから油分を除去し、油分が除去されたフィルタに光を投射し、油分が除去されたフィルタを透過した透過光の色成分を検出することにより油の劣化の状態を監視する方法が開示されている。
特許文献３には、潤滑油中の汚染物質の種類を光学センサで検出した色に基づき特定することが開示されている。
特許文献４には、静電容量検出手段により潤滑油中の混入水分濃度の監視することが開示されている。
特許文献５には、風力タービンからの潤滑オイルについて初期理想残存寿命を決定し、風力タービンからの潤滑オイルの温度測定値に基づいて潤滑オイルについての温度ベースの残存寿命を決定し、潤滑オイルの汚染サンプルに基づいて潤滑オイルの汚染係数を計算し、汚染係数、初期理想残存寿命及び温度ベースの残存寿命に基づいて潤滑オイルについての更新した理想残存寿命を決定し、更新した理想残存寿命及び寿命損失係数に基づいて潤滑オイルについての実際の残存寿命を決定することによって、風力タービンからの潤滑オイルを監視することが開示されている。汚染サンプルに基づく汚染係数は、潤滑オイルの特性（鉄粒子数、含水量、誘電率及び国際標準化機構（ＩＳＯ）レベル粒子数の内の少なくとも１つの測定値）に基づき計算されている。
また、特許文献６には、フーリエ変換赤外分光光度計を用いて求めた潤滑油中の酸化防止剤含有量から潤滑油の劣化度合いを判定する方法（判定方法ａ）、及び、潤滑油をフィルターでろ過した捕捉物または潤滑油の色差を色差計で測定し、色差から劣化度合いおよび異物混入度合いを判定する方法（判定方法ｂ）の二つの判定方法ａ，ｂの双方を用いて酸化防止剤を含む潤滑油の劣化度合いを判定することにより潤滑油を管理する方法が記載されている。
潤滑油には、潤滑性能を維持するために種々の添加剤が含まれる。例えば、潤滑条件が過酷で、接触部分の圧力が高い場合や、すべり速度が小さかったり、油の粘度が低すぎたりする場合は、摩擦面の間の潤滑油の膜が薄くなり、摩擦抵抗が大きくなり摩耗が起こる。この状態を境界潤滑と呼び、極端な場合には焼付が起こる。このような境界潤滑の状態で摩擦や摩耗を減少させる働きをするのが、油性剤，摩耗防止剤，極圧添加剤（極圧剤）であり、これらを総称して耐荷重添加剤と呼ぶこともある。また、他の添加剤として、例えば酸化防止剤や消泡剤のようなものもある。
添加剤は潤滑油に対して所定の割合（濃度）含まれていることが、所望の潤滑性能の維持のために必要である。従来、潤滑油の劣化診断としては、特許文献１～５に記載のように、汚染物質による劣化、水分混入による劣化などを検出するものが多く提案されているが、潤滑油の添加剤の劣化（添加剤の減少）を診断する方法について有効なものが提案されていない。
また、特許文献６では、酸化防止剤を含む潤滑油の劣化の判定方法を提案しているが、フーリエ変換赤外分光光度計を用いる判定のため、簡易な診断であるとは言い難い。また、添加剤として極圧剤を含む潤滑油の劣化診断については考慮されていない。さらに、山間部や洋上に設置された風力発電機などに用いられる潤滑油のオンライン遠隔診断に用いることができない。
本発明の目的は、潤滑油の添加剤の劣化を診断することが可能な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を提供することにある。
本発明は、光学式センサの計測データに基づき求められる色度データを用いて潤滑油の添加剤の劣化を診断する。
本発明によれば、潤滑油の添加剤の劣化を診断することが可能となる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
先ず、本発明の実施の形態を詳細に説明する前に、本発明に至った経緯について説明する。
近年、部品の余寿命評価技術などの進歩により、回転部品を有する機械（以下、回転機械と称する）の予防的保全，計画的な保守が普及している。潤滑油の酸化劣化による潤滑機能低下や、潤滑油中の摩耗粉および塵埃などの汚染粒子は、回転機械の故障に繋がる軸受，歯車などの回転部品の摩耗損傷を誘起するため、潤滑油の監視技術は特に重要である。
近年、部品の余寿命評価技術などの進歩により、回転部品を有する機械（以下、回転機械と称する）の予防的保全，計画的な保守が普及している。潤滑油の酸化劣化による潤滑機能低下や、潤滑油中の摩耗粉および塵埃などの汚染粒子は、回転機械の故障に繋がる軸受，歯車などの回転部品の摩耗損傷を誘起するため、潤滑油の監視技術は特に重要である。
本発明が適用される装置の一例である、風力発電機では、構成要素間の機械的な摩擦係数を低減するために潤滑油等を使用している。以下、風力発電機の潤滑油を例として潤滑油の監視技術を説明する。
図１に、ダウンウインド型の風力発電機の概略全体構成図を示す。図１では、ナセル３内に配される各機器を点線にて示している。図１に示すように、風力発電機１は、風を受けて回転するブレード５、ブレード５を支持するハブ４、ナセル３、及びナセル３を水平面内に回動可能に支持するタワー２を備える。
ナセル３内に、ハブ４に接続されハブ４と共に回転する主軸３１、主軸３１に連結されるシュリンクディスク３２、シュリンクディスク３２を介して主軸３１に接続され回転速度を増速する増速機３３、及び、カップリング３８を介して増速機３３により増速された回転速度で回転子を回転させて発電運転する発電機３４を備えている。
ブレード５の回転エネルギーを発電機３４に伝達する部位は、動力伝達部と呼ばれ、本実施例では、主軸３１、シュリンクディスク３２、増速機３３及びカップリング３８が動力伝達部に含まれる。そして、増速機３３及び発電機３４は、メインフレーム３５上に保持されている。また、メインフレーム３５上には、動力伝達部の潤滑用に潤滑油を貯留するオイルタンク３７が一つまたは複数設置されている。また、ナセル３内には、ナセル隔壁３０よりも風上側にラジエータ３６が配置されている。外気を用いてラジエータ３６で冷却された冷却水を発電機３４や増速機３３に循環させて発電機３４や増速機３３を冷却している。
風力発電機では、多くの回転部品で潤滑油が使用されている。たとえば、図１において、主軸３１、増速機３３、発電機３４、図示しないヨー、ピッチなどの軸受には潤滑油が供給される。風速に応じてブレードのピッチ角を変え出力を制御するのがブレードのピッチ制御であり、ナセルの方位制御がヨー制御である。
このような可動部分については潤滑油を供給する必要がある。潤滑油は回転部分の摩擦を低減し、部品の磨耗や破損、あるいはエネルギーロスを防止する。しかし、潤滑油の経時的な劣化による潤滑性能の低下や、摩耗粒子，塵埃などの潤滑油への混入による汚染が起こると、摩擦係数が増加し、風力発電機の故障リスクが増大する。
風力発電機が故障すると、故障部品交換のコスト・停電中の発電収入減など、多大なロスコストが発生するため、余寿命予測・予兆検知による早期部品手配、停電期間短縮などの対策が望まれている。特に、重要部品である増速機は、潤滑油の性能が低下すると故障リスクが増大するため、潤滑油の余寿命や交換時期を可能な限り早期に推定するための技術が重要である。
潤滑油の特性を評価するための監視対象パラメータとしては、粘度、全酸価測定、成分元素分析など種々のものが考えられる。
しかし、監視対象として風力発電機の潤滑油を想定した場合、例えば、粘度による特性の評価では、風車発電機の増速機の潤滑油は化学的に非常に安定な合成油が使用されており、粘度はほとんど変化しないため、これのみでは余寿命推定の指標として適していない。また、酸化による劣化を示す全酸価の測定では、風車発電機の増速機の潤滑油は、酸化に対して非常に安定な合成油が使用されており、全酸価はほとんど変化しないため、これのみでは余寿命推定の指標として適していない。
また、潤滑油に含有される微粒子粉や水分を測定する手法も考えられるが、潤滑油中にこれらの含有物が検出されている時点で、すでに磨耗やリークが生じている可能性があり、さらに早期に予兆を検出することが望まれる。また、風車発電機の増速機の潤滑油は粘度が高く、気泡が多数混入した状態で循環しており、パーティクルカウンタや鉄粉濃度計を設置して粒子計測を行う粒子計測法では気泡と粒子の識別が難しい。また、パーティクルカウンタや鉄粉濃度計によって、後述の潤滑油の添加剤の消耗を計測することは原理的に不可能である。
これらのようなことから、風力発電機の潤滑油余寿命を早期推定するためには、風力発電機の潤滑油の新たな性能評価方法が必要である。
ところで、上述したように、潤滑油には潤滑性能を維持するために種々の添加剤が含まれる。例えば、油性剤，摩耗防止剤，極圧添加剤（極圧剤）などの耐荷重添加剤や、酸化防止剤や消泡剤などである。風力発電機の増速機の潤滑油には、これらの添加剤が単独または複数含まれる。
油性剤は、金属表面に吸着して吸着膜を作り、この吸着膜が境界潤滑状態にある金属と金属の直接の接触を妨げ、摩擦、摩耗を減少させる働きをする。油性剤としては、金属表面に対して吸着力の大きい高級脂肪酸、高級アルコールおよびアミン、エステル、金属せっけんなどが使われる。
油性剤より厳しい荷重の条件下での摩耗防止に効果のあるのが摩耗防止剤で、一般にリン酸エステル、亜リン酸エステル、チオリン酸塩がよく使われる。摩耗防止剤は、タービン油，耐摩耗性作動油などに使用されるが、とくにジアルキルジチオリン酸亜鉛（ＺnＤＴＰ：Zinc Dialkyldithiophosphate，ＺＤＤＰとも呼ばれる）は、酸化防止性能も持っている。
境界潤滑状態のもっとも厳しい条件の高荷重の状態の接触面では、摩擦面は温度が非常に高くなり、油性剤による吸着膜は脱着して効果がなくなるが、極圧添加剤は硫黄、塩素、リンなどを含む化学的に活性な物質なので、金属面と反応して硫黄、塩素、リンなどを含む化合物を作り、せん断力の小さい被膜となって摩耗、焼付、融着を防止する。
極圧添加剤としては、一般に硫黄、塩素、リンなどを含んでいる物質で、硫化油脂、硫化エステル、サルファイド、塩素化炭化水素などのほか、ナフテン酸鉛や、同一分子内に硫黄、リン、塩素の中の二つ以上の元素を含む化合物も使用される。具体的な極圧添加剤としては、硫化スパーム油、硫化脂肪エステル、ジベンジルジサルファイド、アルキルポリサルファイド、オレフィンポリサルファイド、ザンチックサルファイド、塩素化パラフィン、メチルトリクロロステアレート、ナフテン酸鉛、アルキルチオリン酸アミン、クロロアルキルザンテート、フェノールチオカルバメート、トリフェニルフォスフォロチオネート（ＴＰＰＴ：Triphenyl Phosphorothionate）、4,4’-メチレンビス（ジチオカルバメート）、などがある。
酸化防止剤は、基油の酸化による劣化を防止するために用いられる。酸化防止剤には３種類ある。酸化の初期における遊離基（ラジカル）の生成を抑制し、炭化水素の酸化反応の連鎖を止める、遊離基抑制剤（Free Radical Inhibitor）、生成した過酸化物を分解し、安定な非遊離基化合物に変えてしまう役割をする過酸化物分解剤（Peroxide Decomposer）、および、強靭な吸着膜（不活性防食皮膜）を作る金属不活性化剤（Metal Deactivator）である。金属不活性化剤の役割は、潤滑油が酸化して生成した過酸化物の金属腐食性によって鉄や銅を溶解させないようにすることである。
具体的な酸化防止剤としては、フェノール誘導体（2,6-ジ-tert-ブチル p-クレゾール （ＢＨＴ）、2,6-ジ-tert-ブチル p-フェノール （ＤＢＰ）、4,4’-メチレンビス（2,6-ジアルキルフェノール）など）、アミン誘導体（2,6-ジアルキル-α-ジメチルアミノパラクレゾール、4,4’-テトラメチルジアミノジフェニルメタン、オクチル化フェニルナフチルアミン、ジ-オクチル-ジフェニルアミン、ジノニル-ジフェニルアミン、フェノチアジン、2,2,4-トリメチルジヒドロキシキニリン、など）、金属ジチオフォスフェート、アルキル硫化物、など、1,4-ジオキシジアントラキノン （別名：キニザリン）、1,2-ジオキシジアントラキノン (別名：アリザリン)、ベンゾトリアゾール、アルキルベンゾトリアゾール、などがある。
消泡剤の例としては、シリコーン系消泡剤、界面活性剤、ポリエーテル、高級アルコールが知られている。ギヤ油のような高粘度の潤滑油中では、気泡が発生すると消滅しにくく、潤滑性能低下による部品損傷発生、キャビテーション発生、油圧効率低下、冷却能力低下などの影響をおよぼす。
これらの添加剤は、潤滑油に対して所定の割合（濃度）含まれていることが、所望の潤滑性能の維持のために必要である。しかしながら、上述したように、従来は、特許文献１～５に記載のように、汚染物質による劣化、水分混入による劣化などを検出するものが多く提案されているが、潤滑油自体の成分、特に潤滑油の添加剤濃度などの変化を直接計測するものがなかった。
そこで発明者らは、潤滑油に含まれる添加剤の状態、特に濃度の推移をモニタすることにより潤滑油の劣化について予兆診断を行う手法について、比較検討した。
図２に、成分分析の手法の一つとして知られているＩＣＰ（Inductively Coupled Plasma：誘導結合プラズマ）元素分析により、潤滑油中の極圧添加剤の成分であるリン濃度測定を行った結果を示す。横軸が経過時間（月数）であり、縦軸はリン（Ｐ）濃度（ｐｐｍ）である。この結果では、経過時間とリン濃度との間に有意な関係が見られない。これは元素分析精度が、予兆診断のための精度に不十分である可能性を示唆する。
図２に示す測定結果によれば、一度減少したリン濃度が再び増加することになるが、極圧添加剤の濃度が自然に増加することは考えられない。このような測定結果となる原因としては、ＩＣＰ元素分析では極圧添加剤の分解生成物であるリン酸も含めて測定してしまうことが考えられる。また、ＩＣＰ元素分析では、試料をプラズマ化するため、液体成分（潤滑油、添加剤、添加剤の分解物など）と固形成分（摩耗粉など）を一緒に分析してしまい、潤滑油中の添加剤の成分定量に適していないと考えられる。
図３は、ＬＣ／ＭＳ（Liquid Chromatography - Mass Spectrometry）によって得られた、風車運転に伴う潤滑油中のリン系極圧添加剤の消耗挙動（減少）の結果を示すグラフである。この例では、リン系極圧添加剤は具体的にはＴＰＰＴである。横軸が経過時間（月数）であり、縦軸はＴＰＰＴ濃度（新油に対する相対値）である。この結果では、経過時間と濃度との間に有意な関係が見られ、経過月数に伴って濃度が線形に低下している。
ＬＣ測定では、液体状のサンプルをクロマトグラフィーの原理により成分の分離を行う。次いで、ここで分離された成分の検出を、ＵＶ検出器、屈折率検出器、質量分析計で行う。ＬＣ測定は有機化合物の定性・定量を行うのに適している。特に、検出器に質量分析計を用いると、高精度かつ高感度に潤滑油中の添加剤のみを定量可能である。
以上の検討により、潤滑油中の添加剤の濃度の変化を経時的にモニタして、添加剤の機能を維持管理するためには、ＬＣ測定のように潤滑油中の添加剤の濃度を直接測定できる測定方法が適していることが分かった。また、このとき潤滑油中の添加剤の濃度が所定閾値を下回ると、潤滑油の性能が不十分となり装置の故障につながることが分かった。
これらのことから、風力発電機の潤滑油余寿命を早期推定するための風力発電機の潤滑油の新たな性能評価方法として、潤滑油中の添加剤の濃度測定が有効である。
ＬＣ測定以外に、潤滑油中の添加剤の濃度を正確に直接測定可能な方法としては、フーリエ変換赤外分光法（ＦＴ－ＩＲ）、核磁気共鳴（ＮＭＲ）、などがある。
ＬＣ／ＭＳや、ＦＴ－ＩＲ、ＮＭＲなどにより、潤滑油中の添加剤の濃度を正確に直接測定することにより、潤滑油の添加剤の劣化（減少）を監視することができる。しかしながら、これらの分析方法では、分析に時間を要することから、簡易に潤滑油の添加剤の濃度を正確に測定できるようにすることが望ましい。また、風力発電機は、山間部や洋上に設置されることが多いことから、オンライン遠隔監視により潤滑油の添加剤濃度を測定できるようにすることが望ましい。
発明者は種々検討した結果、光学式センサの計測データに基づき求められる色度データを用いて潤滑油の添加剤の濃度を測定できることを見出した。
潤滑油の劣化を監視するセンサとして、特許文献３などに記載の光学式センサがある。光学式センサは、可視光を放射する白色ＬＥＤのような光源と、可視光受光素子（ＲＧＢカラーセンサ）を備え、潤滑油を透過する可視光の透過度を計測することにより、潤滑油の色度を計測するものである。
発明者による検討の結果、ＬＣ測定などによって求められる潤滑油中の添加剤の濃度と、潤滑油の着色度（色度）には、図４に示すような相関があることが判明した（図４では線形相関となっているが線形相関に限定されるものではない。）。図４は潤滑油中の極圧剤濃度と色度の相関を示す図である。縦軸はＬＣ測定などによって求められる潤滑油中の添加剤の濃度を示し、横軸は光学式センサの計測データに基づき求められる色度を示す。ここで、図４において色度はＲＧＢの組み合わせから構成される色空間で計算される色差（ΔＥ）で表示している。図４中のΔＥの定義は、
ΔＥ＝（Ｒ２＋Ｇ２＋Ｂ２）１/２
であり、Ｒ、Ｇ、Ｂ、は、加法混合における光の三原色（Red, Green, Blue）を意味し、色座標の数値表示では、（Ｒ,Ｇ,Ｂ）と表現する。なお、24bpp（24 bit per pixel, ピクセルあたり24ビット）でエンコードされたＲＧＢ色度は、赤・緑・青の輝度を示す３つの８ビット符号なし整数（0から255まで）で表わされる。たとえば、(0, 0, 0)は黒、(255, 255, 255)は白、(255, 0, 0)は赤、(0, 255, 0)は緑、(0, 0, 255)は青、をそれぞれ示す。なお、色度の表示としては、ＲＧＢ表色系の他に、ＸＹＺ表色系、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系、Ｌ＊ｕ＊ｖ＊表色系等々多くの種類があり、これらは数学的に変換されて各種の表色系に展開することができるので、他の表色系で色度を表示しても良い。
ΔＥ＝（Ｒ２＋Ｇ２＋Ｂ２）１/２
であり、Ｒ、Ｇ、Ｂ、は、加法混合における光の三原色（Red, Green, Blue）を意味し、色座標の数値表示では、（Ｒ,Ｇ,Ｂ）と表現する。なお、24bpp（24 bit per pixel, ピクセルあたり24ビット）でエンコードされたＲＧＢ色度は、赤・緑・青の輝度を示す３つの８ビット符号なし整数（0から255まで）で表わされる。たとえば、(0, 0, 0)は黒、(255, 255, 255)は白、(255, 0, 0)は赤、(0, 255, 0)は緑、(0, 0, 255)は青、をそれぞれ示す。なお、色度の表示としては、ＲＧＢ表色系の他に、ＸＹＺ表色系、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系、Ｌ＊ｕ＊ｖ＊表色系等々多くの種類があり、これらは数学的に変換されて各種の表色系に展開することができるので、他の表色系で色度を表示しても良い。
添加剤毎に、図４のように、ＬＣ測定などによって求められる潤滑油中の添加剤の濃度と、光学式センサの測定データに基づき求められる潤滑油の色度の関係を予め求めておけば、潤滑油の監視の際には、光学式センサの測定データに基づき求められる潤滑油の色度に基づき、潤滑油の添加剤の濃度を測定することができる。このように、潤滑油の劣化の指標となる、潤滑油中の添加剤の減少（消耗度）は、光学式センサによって計測される色度より求められることが明らかになった。これにより、ＬＣ／ＭＳや、ＦＴ－ＩＲ、ＮＭＲなどによる分析と比して潤滑油の添加剤濃度を簡易に測定することが可能となる。また、光学式センサをナセル内に設置すれば、風力発電機の潤滑油のオンライン遠隔監視も可能となる。
図４では、潤滑油に添加剤として極圧剤を含む場合について示したが、図５に示すように、潤滑油に添加剤として酸化防止剤を含む場合にも同様に添加剤濃度と色度の相関がある。図５は、潤滑油中の酸化防止剤濃度と色度の相関を示す図である。
潤滑油の劣化の指標である添加剤の消耗度が、色度と相関がある理由は以下のように説明される。添加剤が歯車や軸受の摺動面で作用すると分解するが、添加剤の分解生成物が、フェノール系の酸化物やキノンのような酸化生成物であり、それらは黄色～赤褐色に着色している。たとえば、酸化防止剤であるＢＨＴや、極圧剤であるＴＰＰＴが分解すると、着色化合物が生じる。ＢＨＴ、ＴＰＰＴは、ほぼ無色である。これらのことから、潤滑油の劣化は、分解生成物である着色化合物の増加と正の相関がある。したがって、色度計測により、潤滑油の劣化度が求められる。
潤滑油には複数の添加剤が含まれる場合がある。この場合もＬＣ測定などによって求められる潤滑油中のそれぞれの添加剤の濃度と、光学式センサの測定データに基づき求められる潤滑油の色度の関係を予め求めておけば、潤滑油の監視の際には、光学式センサの測定データに基づき求められる潤滑油の色度に基づき、潤滑油中のそれぞれの添加剤の濃度を測定することができる。図６は、添加剤として極圧剤（ＺＤＤＰ）と酸化防止剤（ＢＨＴ）の二種の添加剤を潤滑油に含ませた場合のそれぞれの添加剤濃度と色度との相関を示す図である。この図から分かるように、極圧剤と酸化防止剤の消耗速度が異なる。このような消耗速度が異なる添加剤の濃度も光学式センサの測定データに基づき求められる色度に基づき測定することができる。
さらに、本発明者は、光学式センサの計測データに基づき、潤滑油の添加剤の消耗（劣化）と潤滑油の汚染を識別することができることを見出した。
図７は、潤滑油中の添加剤が消耗、すなわち、添加剤が分解して酸化生成物を生成した際のＲ，Ｇ，Ｂの各値の変化の様子を示す図ある。横軸が経過時間（月数）であり、縦軸はＲ、Ｇ、Ｂの値である。図７に示すように、添加剤の消耗では、Ｒ、Ｇ、Ｂ、のうち、主に、Ｂ値が大きく低下している。
一方、図８は、潤滑油中に摩耗粉が生成した際のＲ，Ｇ，Ｂの各値の変化の様子を示す図である。図７と同様に、横軸が経過時間（月数）であり、縦軸はＲ、Ｇ、Ｂの値である。図８に示すように、汚染の場合には、Ｒ、Ｇ、Ｂ、のすべての値が大きく低下する。これは、摩耗粉や塵埃による潤滑油汚染が起こるとそれらの固形分が潤滑油中を浮遊するために可視光透過率は低下する。同様に、水混入が起こると潤滑油が濁ることから可視光透過率が低下する。したがって、潤滑油を光学式センサで計測することにより、潤滑油の添加剤の濃度測定に加えて、摩耗粉や塵埃による潤滑油汚染、水混入のような汚染を検出することが可能であり、ＲＧＢのそれぞれの値の変化より、潤滑油の劣化と汚染を識別することが可能である。
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。
以下に説明する発明の構成において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して用い、重複する説明は省略することがある。
同一あるいは同様な機能を有する要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、複数の要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。
本明細書等における「第１」、「第２」、「第３」などの表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数、順序、もしくはその内容を限定するものではない。また、構成要素の識別のための番号は文脈毎に用いられ、一つの文脈で用いた番号が、他の文脈で必ずしも同一の構成を示すとは限らない。また、ある番号で識別された構成要素が、他の番号で識別された構成要素の機能を兼ねることを妨げるものではない。
図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面等に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。
以下に説明する発明の構成において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して用い、重複する説明は省略することがある。
同一あるいは同様な機能を有する要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、複数の要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。
本明細書等における「第１」、「第２」、「第３」などの表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数、順序、もしくはその内容を限定するものではない。また、構成要素の識別のための番号は文脈毎に用いられ、一つの文脈で用いた番号が、他の文脈で必ずしも同一の構成を示すとは限らない。また、ある番号で識別された構成要素が、他の番号で識別された構成要素の機能を兼ねることを妨げるものではない。
図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面等に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。
本実施例は風力発電機の潤滑油の監視システム及び方法に適用したものである。
本実施例は、風力発電機の機械的駆動部に供給される潤滑油の監視システムである。このシステムは、入力装置、処理装置、記憶装置、および出力装置を備える。記憶装置は、潤滑油の添加剤の濃度を時系列的に格納した添加剤濃度データを記憶し、処理装置は、潤滑油中の添加剤濃度を定量可能な、潤滑油の色度を計測する光学式センサデータに基づいて、潤滑油の色度特性より求められる潤滑油中の添加剤濃度が所定閾値となる時間を推測する。
本実施例は、風力発電機の機械的駆動部に供給される潤滑油の監視システムである。このシステムは、入力装置、処理装置、記憶装置、および出力装置を備える。記憶装置は、潤滑油の添加剤の濃度を時系列的に格納した添加剤濃度データを記憶し、処理装置は、潤滑油中の添加剤濃度を定量可能な、潤滑油の色度を計測する光学式センサデータに基づいて、潤滑油の色度特性より求められる潤滑油中の添加剤濃度が所定閾値となる時間を推測する。
また、本実施例は、処理装置、記憶装置、入力装置、および出力装置を備えたサーバを用いる、光学式潤滑油センサを用いた風力発電機の潤滑油の監視方法である。この方法は、風力発電機の潤滑油の色度データを取得する第１のステップ、サンプルに含まれる添加剤の濃度を測定する第２のステップ、測定した添加剤の濃度を、記憶装置に時系列に格納して添加剤濃度データとする第３のステップ、処理装置が添加剤濃度データを処理することにより、添加剤の濃度が所定閾値となる時間を推測する第４のステップを実行する。
（１．システム全体構成）
図９に潤滑油供給系統を有する風力発電機の潤滑油の監視システムの概略図を示す。図８には説明のため、図１の風力発電機１のナセル３部分を抽出して示している。ナセル３内部には、主軸３１、増速機３３、発電機３４、図示しないヨー、ピッチなどの軸受があり、これらにはオイルタンク３７から潤滑油が供給される。
（１．システム全体構成）
図９に潤滑油供給系統を有する風力発電機の潤滑油の監視システムの概略図を示す。図８には説明のため、図１の風力発電機１のナセル３部分を抽出して示している。ナセル３内部には、主軸３１、増速機３３、発電機３４、図示しないヨー、ピッチなどの軸受があり、これらにはオイルタンク３７から潤滑油が供給される。
図９に示すように、風力発電機１は通常複数が同一敷地内に設置され、これらをまとめてファーム２００ａなどと呼ぶ。それぞれの風力発電機１には、潤滑油の供給系統に各種センサ（図示せず）が設置され、潤滑油の状態を反映したセンサ信号は、ナセル３内のサーバ２１０に集約される。また、各風力発電機１のサーバ２１０から得られるセンサ信号は、ファームごとに配置される集約サーバ２２０に送られる。集約サーバ２２０からのデータは、ネットワーク２３０を介して中央サーバ２４０へ送られる。中央サーバ２４０へは、他のファーム２００ｂや２００ｃからのデータも送られる。また、中央サーバ２４０は、集約サーバ２２０やサーバ２１０を介して、各風力発電機１に指示を送ることができる。
（２.センサ配置）
図１０は、潤滑油用センサを備えた回転部品の概念図である。潤滑油は、ポンプなどの潤滑油供給デバイス３０１から回転部品３０２に供給される。潤滑油供給デバイス３０１は、オイルタンク３７に接続されて潤滑油の供給を受ける。回転部品３０２は、例えば増速機３３その他の機械的な接触が生じる部位一般であり、特に限定するものではない。
（２.センサ配置）
図１０は、潤滑油用センサを備えた回転部品の概念図である。潤滑油は、ポンプなどの潤滑油供給デバイス３０１から回転部品３０２に供給される。潤滑油供給デバイス３０１は、オイルタンク３７に接続されて潤滑油の供給を受ける。回転部品３０２は、例えば増速機３３その他の機械的な接触が生じる部位一般であり、特に限定するものではない。
センサ群３０４は潤滑油の状態を検知するために潤滑油の流路等に配置される。本実施例では、回転部品３０２の潤滑油の排油口に接続する潤滑油の流路から分岐した流路（潤滑油経路の末端付近）に測定部３０３を設け、この測定部３０３に潤滑油の一部を導入する。そして、測定部３０３にセンサ群３０４を設置している。測定部３０３を潤滑油のメインの流路に設けていないのは測定部３０３における潤滑油の流速を潤滑油の状態を検知するのに適した流速に調整するためである。回転部品３０２から排出した潤滑油はフィルタ３０５を経由してオイルタンク３７に戻る。なお、フィルタ３０５は必須ではない。センサ群３０４は、潤滑油の各種のパラメータを測定する。例えば、物理量としては、温度、油圧などがある。これらは例えば特許文献１～特許文献５に開示されるような、公知のセンサを用いて測定することができる。これらのパラメータの時間的な変化に基づいて、潤滑油の状態を評価することができる。これらの温度などのセンサは本発明を実施する上で必須ではないが、潤滑油の状態をより詳しく検知するために設けるのが好ましい。また、例えば、センサ群３０４に潤滑油に含まれる汚染粒子に関する情報、例えば粒子濃度を測定するセンサを含ませることもできる。粒子は部品の磨耗由来のものである可能性が大きく、潤滑油の劣化あるいは装置の異常を検出することができる。汚染粒子を測定するセンサで検知される異常は、すでに始まっている異常である可能性があるが、センサの情報はリアルタイムで取得可能であるため、モニタすることは有用である。
そして、本実施例では、センサ群３０４には、可視光源と受光素子を備えた、光学式センサが含まれる。光学式センサにより、潤滑油の色度情報（Ｒ,Ｇ,Ｂの値）を取得する。
取得した色度データより、潤滑油中の残存添加剤量を求め、劣化度診断と余寿命診断を行う。センサデータによる診断では、光学式センサによるセンサデータまたは光学式センサと他の一つまたは複数の種類のセンサデータに基づいて診断を行う。
取得した色度データより、潤滑油中の残存添加剤量を求め、劣化度診断と余寿命診断を行う。センサデータによる診断では、光学式センサによるセンサデータまたは光学式センサと他の一つまたは複数の種類のセンサデータに基づいて診断を行う。
潤滑油は、使用により品質が劣化し、初期の機能を果たさなくなる。このため、品質の劣化状況に応じて、交換等のメンテナンスを行う必要がある。このようなメンテナンスのタイミングを知るために、現地に設置したセンサ群３０４で収集し得るデータを、遠隔地でモニタできるようにすることは、保守管理の効率上有用である。センサ群３０４で収集したデータは、例えばナセル３内のサーバ２１０に集められ、その後ファーム２００内でデータを集約する集約サーバ２２０を経て、複数ファームのデータを集約する中央サーバ２４０に送られる。
ただし、ＬＣ測定やＦＴ－ＩＲ測定、ＮＭＲ測定のように、測定のための設備が必要な分析については、適宜潤滑油のサンプルを収集し、別途設けられた設備により分析を行う必要がある。これらのＬＣ測定、ＦＴ－ＩＲ測定、ＮＭＲ測定で測定された結果も、別途中央サーバ２４０にデータとして格納し、データの集約を行い、これらのデータも考慮して潤滑油の性状を把握することが望ましい。
また、集約されるデータとしては、潤滑油に関するデータだけでなく、風力発電機の稼動状況を示すデータを含めてもよい。例えば、風車出力値（大きいほど潤滑油の劣化速度大）、実稼働時間（長いほど潤滑油の劣化速度大）、機械温度（高いほど潤滑油の劣化速度大）、軸の回転速度（速いほど潤滑油の劣化速度大）等である。これらは、風力発電機の各所に設置された公知の構成のセンサや、装置の制御信号から収集することができる。
（３.潤滑油診断のフロー）
図１１は、本実施例による潤滑油診断処理を示すフロー図である。図１１で示す処理は、図９のサーバ２１０，集約サーバ２２０，中央サーバ２４０のいずれかのコントロール下で行われる。以下の例では中央サーバ２４０が行うものとする。計算や制御等の機能は、サーバの記憶装置に格納されたソフトウェアがプロセッサによって実行されることで、定められた処理を他のハードウェアと協働して実現される。なお、ソフトウェアで構成した機能と同等の機能は、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェアでも実現できる。
（３.潤滑油診断のフロー）
図１１は、本実施例による潤滑油診断処理を示すフロー図である。図１１で示す処理は、図９のサーバ２１０，集約サーバ２２０，中央サーバ２４０のいずれかのコントロール下で行われる。以下の例では中央サーバ２４０が行うものとする。計算や制御等の機能は、サーバの記憶装置に格納されたソフトウェアがプロセッサによって実行されることで、定められた処理を他のハードウェアと協働して実現される。なお、ソフトウェアで構成した機能と同等の機能は、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェアでも実現できる。
中央サーバ２４０が制御を行う場合、配下に複数の風力発電機１を持つため、以下の処理は風力発電機ごとに行うものとする。この処理は基本的に繰り返し処理であり、開始タイミングはタイマーなどで設定され、例えば、毎日０時に処理を開始する（Ｓ６０１）。また、中央サーバ２４０が、オペレータの指示により任意のタイミングで行うこともできる。
処理Ｓ６０２では、中央サーバ２４０は、潤滑油の交換時期をチェックする。交換時期の初期値は、例えば潤滑油が設計温度で動作しているという前提で、アレニウス反応速度を用いることにより物性的に計算し、余寿命を初期設定しておくことができる。このような計算方法については、例えば特許文献５に説明がある。この交換時期は、実測データに基づいて、後に処理Ｓ６１０で更新され得る。
潤滑油の交換時期であった場合には、処理Ｓ６０３で潤滑油交換を行う。潤滑油交換は通常は、作業員による作業となるため、中央サーバ２４０は交換を行うべき時期と対象を作業員に指示するための表示や通知を行う。
潤滑油の交換時期でない場合には、処理Ｓ６０４で、中央サーバ２４０はセンサデータによる診断を行う。センサデータとしては光学式センサで得られる潤滑油の色度情報に加えて、温度、油圧、潤滑油に含まれる粒子の濃度等を用いることができる。センサ群３０４で収集されたデータは、中央サーバ２４０に送られ、例えば中央サーバが、センサから得られたパラメータを事前に定めた閾値と比較することにより、潤滑油の特性を評価する。
処理Ｓ６０５、Ｓ６０６で診断の結果が異常であれば、処理Ｓ６０３で潤滑油交換を行う。異常がなければ、処理Ｓ６０９を行う。処理Ｓ６０５では、例えば、光学式センサのＲ、Ｇ、Ｂ、のすべての値が所定の閾値よりも低下している場合には汚染異常有りと判断する。ただし、汚染異常については従来のセンサを用いる手法で判断しても良い。Ｓ６０６では、図４～図６に示す添加剤濃度と色度の相関を用いて、光学式センサで測定した色度により求められる添加剤濃度が所定の閾値よりも低下した場合に添加剤劣化度異常有りと判断する。なお、色度により添加剤濃度を求めることなく、色度が所定の閾値よりも小さくなった場合に添加剤劣化度異常有りと判断することも可能である。
処理Ｓ６０９では、中央サーバ２４０に色度測定データなどを入力し、当該データは時系列的に保存される。
風力発電機の予防的保全，計画的な保守という観点からすれば、異常有りと判断される前に、潤滑油に含まれる添加剤の濃度の推移に基づき潤滑油の劣化について予兆診断を行うことが望ましい。
図１２は、時系列的に保存された潤滑油の色度データ取得結果の概念を示すグラフ図である。横軸が時間（月）であり、縦軸は色度（ΔＥ）を示している。例えば、色度を定点観測しているものとし、３０ヶ月経過時までの色度データ７００がプロットされている。図３と同様に、経過時間と色度の間には有意な関係が認められ、例えば時間に伴い線形に色度が減少する。色度データ（（Ｒ,Ｇ,Ｂ）の値）より、図４～図６に示すような、色度（ΔＥ）と添加剤濃度の相関関係を用いて、潤滑油中の極圧剤などの添加剤濃度を求めることができる。従って、時系列的に保存された色度測定結果からは、添加剤の消耗速度を計算することができる。ここで、添加剤濃度が新品の約半分になると、潤滑油の性能が許容範囲を下回るとする。このような閾値は実験的に求めることができる。
本例では処理Ｓ６１０で、閾値を５０に設定しておき、時系列的に保存された添加剤濃度測定結果から推定される濃度が５０になる時点を交換時期として推定する。推定方法としては、公知の種々の方法を採用してよい。図３のような実測値を得ている場合であれば、濃度が単調に減少することを前提に、データを外挿する公知の手法を用いることができる。また、さらに濃度が複雑に推移する場合には、関数フィッティング（曲線当てはめ）のような公知の手法を用いることができる。
なお、本実施例では、光学式センサで計測した時系列的な色度データを保存してそれに基づき潤滑油の劣化度を推定しているが、言い換えれば、色度データにおけるＲ，Ｇ，Ｂそれぞれの経時変化の相対的な比較に基づき、潤滑油の劣化度を推定しているとも言える。
処理Ｓ６１０による交換時期推定結果は潤滑油診断結果として表示することができる（処理Ｓ６１１）。図１３及び図１４には、縦軸には色度から求めた添加剤濃度を示し、添加剤濃度と経過時間との関係を示している。図１２～図１４は、処理Ｓ６１０による結果の表示例を示す。
図１２の例では、添加剤がＴＰＰＴを示す。約５０ヶ月後に色度が３００に到達すると見積もられた。色度３００のときに、ＴＰＰＴ濃度が５０になるので、その前（例えば半月前）を新たな交換時期に設定すればよい。処理Ｓ６１３で１サイクルの処理が終了し、次のサイクルの処理Ｓ６０２では、新たな交換時期に従って判定処理を行う。
図１３の例では、添加剤がＺｎＤＴＰであり、新油への交換から約１０ヶ月後に濃度が５０になるので、その前（例えば１ケ月前）を新たな交換時期に設定すればよい。処理Ｓ６１３で１サイクルの処理が終了し、次のサイクルの処理Ｓ６０２では、新たな交換時期に従って判定処理を行う。
図１４の例では、添加剤がＢＨＴであり、ＢＨＴの閾値は３０である。新油への交換から約２０ヶ月後に濃度が３０になるので、その前（例えば１ケ月前）を新たな交換時期に設定すればよい。処理Ｓ６１３で１サイクルの処理が終了し、次のサイクルの処理Ｓ６０２では、新たな交換時期に従って判定処理を行う。
なお、例えば、Ｓ６１１の後に、光学式センサで測定された色度データを、潤滑油の診断結果の表示画面に色に変換して表示することができる。このように表示画面に潤滑油の劣化状態を色で表示することにより、作業員は潤滑油の劣化状態を視覚的に認識することができる。これにより、例えば、作業員が現地で潤滑油の状態を目視した際に潤滑油の劣化状態を大まかに把握することの一助となる。
以上のように、本実施例によると、添加剤濃度測定結果を用いて潤滑油中の添加剤の消耗速度を知ることにより、潤滑油の寿命を早期検出できる。このため、適切な潤滑油交換等のメンテナンスにより、風力発電機の異常を未然に防止することができる。また、潤滑油の交換周期を最適化することも可能である。また、添加剤濃度を簡易な方法により測定することができ、光学式センサをナセル内に設置すれば潤滑油中の添加剤の劣化をオンライン遠隔監視することも可能となる。
なお、本実施例では、光学式センサで測定された色度に基づき、オンラインにより、摩耗粉による汚染の予兆診断や、水混入の予兆診断も可能である。
図１５に光学式センサによる潤滑油中の摩耗粉検出の一例を示し、図１６に光学式センサによる潤滑油中への水混入検出の一例を示す。それぞれ縦軸に色度（ΔＥ）を示し、横軸に経過月数を示す。これらの図及び図８から分かるように、添加剤の劣化のようなΔＥの単調な減少と異なり、摩耗粉や水混入はΔＥの急激な変化を呈する。すなわち、ΔＥが単調な減少から逸脱すると、その後に、摩耗粉や水混入が急激に増大する。したがって、ΔＥが単調な減少から逸脱した場合には、潤滑油の早期交換を検討する。これにより、本実施例では、潤滑油の添加剤の劣化と汚染の両方を計測して潤滑油の予兆診断を行うことが可能となる。また、ΔＥが単調な減少から逸脱した際に、他のセンサの出力も併せて、摩耗粉や水混入の急激な増大について予兆診断することも有効である。
図１５に光学式センサによる潤滑油中の摩耗粉検出の一例を示し、図１６に光学式センサによる潤滑油中への水混入検出の一例を示す。それぞれ縦軸に色度（ΔＥ）を示し、横軸に経過月数を示す。これらの図及び図８から分かるように、添加剤の劣化のようなΔＥの単調な減少と異なり、摩耗粉や水混入はΔＥの急激な変化を呈する。すなわち、ΔＥが単調な減少から逸脱すると、その後に、摩耗粉や水混入が急激に増大する。したがって、ΔＥが単調な減少から逸脱した場合には、潤滑油の早期交換を検討する。これにより、本実施例では、潤滑油の添加剤の劣化と汚染の両方を計測して潤滑油の予兆診断を行うことが可能となる。また、ΔＥが単調な減少から逸脱した際に、他のセンサの出力も併せて、摩耗粉や水混入の急激な増大について予兆診断することも有効である。
本実施例では、回転部品の潤滑油中に光学式センサを設置して監視する方法およびシステムについて述べたが、回転部品内の潤滑油を点検時などの採取し、回転部品外で光学式センサによる測定を行い、同様の診断を行なうこともできる。
実施例２では、センサから得られたデータを用いて、潤滑油の寿命推定の補正を行う例を示す。実施例１では、風力発電機１の運転状況が一定不変であることを前提としている。しかし、実際には風力発電機１の運転状況は一定ではなく、さまざまな要因で状況が変化する。
例えば、人為的な運転状況の変動としては、点検のための装置の停止期間や、発電量調整のための運転調整がある。これらの変動パラメータは、風力発電機１の運転パラメータとして取得することができる。
また、自然界に起因する運転状況の変動要因としては、風速をはじめとする天候、温度、湿度、など風力発電装置の内外のものがある。これらの運転状況の変動要因は、それぞれ各種センサで測定することができる。従って、これらをセンサデータとして反映することで、より正確に潤滑油の状態を判定および予測することができる。
図９及び図１０で説明したように、風力発電機には各種のセンサを設置することができる。センサ群３０４からのセンサデータは、サーバ２１０を介して、集約サーバ２２０や中央サーバ２４０に送信される。また、風力発電機１の運転パラメータは、当該制御を行う、サーバ２１０、集約サーバ２２０あるいは中央サーバ２４０から得ることができる。
図１１を再度用いて、運転状況を反映した潤滑油の監視方法を説明する。基本的な処理は図１１と同様であるが、センサデータによる診断処理（Ｓ６０４）において、センサデータあるいは運転パラメータを時系列的に記憶しておき、交換時期推定及び更新処理（Ｓ６１０）で利用する。
説明を単純化するために、この例では、軸受け部への潤滑油の供給機構を対象とし、運転状況を示す運転パラメータとしては、軸の回転数Ｒ（ｒｐｍ）の制御パラメータを用いることにした。センサデータや運転パラメータはこれに限定されるものではなく、他の種々のものを利用可能である。本実施例では、各種センサのデータは中央サーバ２４０へ集約し、ここで一括処理することにしたが、これに限るものではない。
中央サーバ２４０では、交換時期推定及び更新処理（Ｓ６１０）において、処理Ｓ６０９で入力された添加剤濃度測定結果と、処理Ｓ６０４で記憶された軸の回転数Ｒの制御パラメータを取得する。これらのデータは、記憶装置に時間データとともに時系列に格納する。
いま、簡単な例として極圧剤の濃度低下、すなわち消耗には軸の回転数Ｒ（ｒｐｍ）が関連しているとする。この前提では、極圧剤の濃度Ｃ（ｔ）は時間ｔと軸の回転数Ｒの関数と把握できるので、
ｆ（ｔ，Ｒ）＝Ｃ（ｔ）
となる。実験あるいはシミュレーションによって、あるいは過去のｔ、Ｒ，極圧剤の濃度のデータを元に関数ｆ（ｔ，Ｒ）をモデル化することが可能である。そこで、交換時期推定及び更新処理（Ｓ６１０）において、Ｃ（ｔ）の将来予測を行う場合、軸の回転数Ｒの変化を反映する。結果は例えば表示装置に表示する。
ｆ（ｔ，Ｒ）＝Ｃ（ｔ）
となる。実験あるいはシミュレーションによって、あるいは過去のｔ、Ｒ，極圧剤の濃度のデータを元に関数ｆ（ｔ，Ｒ）をモデル化することが可能である。そこで、交換時期推定及び更新処理（Ｓ６１０）において、Ｃ（ｔ）の将来予測を行う場合、軸の回転数Ｒの変化を反映する。結果は例えば表示装置に表示する。
図１７は、風力発電機１の過去１年のデータ１００１を元に、将来の値１００２を予測して表示する例を示すグラフ図である。１年分の過去データ１００３は実測値である。将来のデータ１００４Ａ，１００４Ｂは予測値である。
図１７(a)では、将来の運転状況は変わらず、回転数Ｒは常に一定とした。この場合には、極圧剤濃度の将来の値（予測データ）１００２は過去１年のデータ１００１と同様に推移する。この場合には、極圧剤の濃度限界はｔ１の時点に到来すると予測される。
図１７(b)では、将来の運転状況が変化し、１年経過以降の回転数Ｒは過去１年の２倍とした。ここで、極圧剤の消費速度は回転数Ｒに比例するとすれば、極圧剤濃度の予測データは過去１年と同様に推移せず、たとえば図１７(b)の１００４Ｂに示すように、減少割合が大きくなる。この場合には、極圧剤の濃度限界はｔ１よりも短いｔ２の時点に到来すると予測される。
上記では運転パラメータとして軸の回転数Ｒを用いて添加剤の推定消耗速度を補正したが、センサデータを用いることもできる。例えば、極圧剤の濃度低下には潤滑油の温度Ｔ（℃）が関連していると考えられる。この前提では、極圧剤の濃度Ｃ（ｔ）は時間ｔと温度Ｔの関数と把握でき、軸の回転数Ｒの場合と同様に極圧剤の推定消耗速度を補正することができる。
図１７に示す実施例のように、予測データに風力発電機の運転状況を表す運転パラメータやセンサデータを反映することにより、極圧剤濃度等の潤滑油品質を示すパラメータが閾値を超えるタイミングをより正確に判断することが可能となる。すなわち、過去の極圧剤濃度、過去の運転パラメータ（あるいはセンサデータ）、および将来の運転パラメータ（あるいは予測センサデータ）に基づいて、将来の極圧剤濃度をより正確に判断できる。
運転状況を表すパラメータのうち、例えば運転時間や発電目標値のように、人為的にコントロールができるものについては、運転スケジュール等に従って、将来のデータを準備することができる。このため、運転状況を表すパラメータを、潤滑油品質を示す添加剤濃度の予測に用いることにより、予測精度を高めることができる。
また、天候や温度のように人為的にコントロールができないものについては、過去の実績データから将来のデータを予想することができる。このため、同様に運転状況を表すパラメータを、潤滑油品質を示す添加物濃度の予測に用いることにより、予測精度を高めることができる。
図１８は、本実施例の中央サーバ２４０の構成例を示すブロック図である。中央サーバ２４０は、基本的なサーバの構成である処理装置２４０１、記憶装置２４０２（磁気ディスク装置や半導体メモリなど）、入出力装置２４０３を備える。入出力装置２４０３には、一般的なキーボードやマウスなどの入力装置や、画像表示装置やプリンタなどの出力装置を含む。また入出力装置２４０３は、ネットワーク２３０経由で風力発電機１やそのサーバ２１０，集約サーバ２２０、あるいは、液体クロマトグラフ質量分析計などの添加剤定量分析システム（図示省略）とデータのやり取りをするネットワークインタフェースを含む。
風力発電機１およびそのセンサ群３０４からは、各種の運転パラメータやセンサデータが直接あるいは、サーバ２１０や集約サーバ２２０を経由して中央サーバ２４０に入力される。あるいは、ネットワーク経由でなく、可搬性の記録媒体経由で中央サーバ２４０に入力してもよい。これらのデータは記憶装置２４０２に時系列の運転パラメータデータ９０１として、あるいは、時系列のセンサデータ９０２として格納される。また、本実施例では、センサ群３０４の一つとして、たとえば、可視光源と受光素子を備え、潤滑油の色度を計測する、光学式センサが用いられている。
光学式センサによって得られる潤滑油の色度より、図４～図６に示すような色度（ΔＥ）と添加剤濃度の相関関係を用いて、潤滑油中の添加剤濃度を定量する。
定量を行う添加剤は、具体的には、高級脂肪酸、高級アルコールおよびアミン、エステル、金属せっけんなどの油性剤，ジアルキルジチオリン酸亜鉛（ＺnＤＴＰ：Zinc Dialkyldithiophosphate，ＺＤＤＰとも呼ばれる）のような摩耗防止剤、ナフテン酸鉛、硫化パーム油、硫化脂肪エステル、ジベンジルジサルファイド、アルキルポリサルファイド、オレフィンポリサルファイド、ザンチックサルファイド、塩素化パラフィン、メチルトリクロロステアレート、ナフテン酸鉛、アルキルチオリン酸アミン、クロロアルキルザンテート、トリフェニルフォスフォロチオネート（ＴＰＰＴ：Triphenyl Phosphorothionate）などの極圧剤、フェノール誘導体（2,6-ジ-tert-ブチル p-クレゾール （ＢＨＴ）、2,6-ジ-tert-ブチル p-フェノール （ＤＢＰ）、4,4’-メチレンビス（2,6-ジアルキルフェノール）など）、アミン誘導体（2,6-ジアルキル-α-ジメチルアミノパラクレゾール、4,4’-テトラメチルジアミノジフェニルメタン、オクチル化フェニルナフチルアミン、ジ-オクチル-ジフェニルアミン、ジノニル-ジフェニルアミン、フェノチアジン2,2,4-トリメチルジヒドロキシキニリン、など）、金属ジチオフォスフェート、アルキル硫化物、など、1,4-ジオキシジアントラキノン （別名：キニザリン）、1,2-ジオキシジアントラキノン (別名：アリザリン)、ベンゾトリアゾール、アルキルベンゾトリアゾール、などの酸化防止剤、の中から選ばれた１種以上の添加剤である。
たとえば、図６に示すような色度（ΔＥ）と添加剤濃度の相関関係を用いて、ＺｎＤＴＰ（ＺＤＤＰ）とＢＨＴのような異なる機能を有する添加剤を定量し、その結果を診断に用いると、より正確な診断を行うことができる。
処理装置２４０１は、記憶装置２４０２に記憶された添加剤濃度データ９０３と、必要に応じて運転パラメータデータ９０１およびセンサデータ９０２を用いて、添加剤濃度の消耗速度を予測し、出力装置に出力する。本実施例によれば、運転状況を表す運転パラメータやセンサデータを反映することにより、極圧剤濃度等の潤滑油品質を示すパラメータが閾値を超えるタイミングをより正確に判断することが可能となる。
図１７に示す実施例では、運転状況を表す運転パラメータなどにより極圧剤などの推定消耗速度を補正しているが、横軸を経過期間に代えて、風車運転情報である発電機総回転数（図１９）や、総発電量（図２０）として表しても良い。本実施例によっても極圧剤濃度等の潤滑油品質を示すパラメータが閾値を超えるタイミングをより正確に判断することが可能となる。
以上のように、本実施例では風力発電機の主軸、発電機、ヨー、ピッチなどの重要な回転部品（軸受）や増速機で使用される潤滑油の適切な監視を行うため、添加剤の濃度を測定している。また、潤滑油の自動供給機構が備わる回転部品の排油口の付近にセンサを設置することで、定常的に監視（オンライン監視）ができるようにしている。また、風力発電機の運転状況のパラメータをモニタすることで、より正確な予測診断が可能としているこれらにより、早期に潤滑油の交換時期の予測が可能となり、その結果、風力発電機の停止時間が短縮するため、保守コストが低減し、発電量が向上する。
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。
例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加，削除，置換をすることが可能である。
例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加，削除，置換をすることが可能である。
例えば、上述の実施例では、回転機械として風力発電機を例にとり説明したが、原子力発電機，火力発電機、ギヤードモータ，鉄道車両車輪フランジ，圧縮機，変圧器，可動プラント機械，大型ポンプ機械などの回転機械の潤滑油の添加剤の劣化診断にも本発明は適用できる。
１・・・風力発電機、２・・・タワー、３・・・ナセル３、４・・・ハブ、５・・・ブレード、３３・・・増速機、３４・・・発電機、３７・・・オイルタンク、２１０・・・サーバ、２２０・・・集約サーバ、２３０・・・ネットワーク、２４０・・・中央サーバ、３０１・・・潤滑油供給デバイス、３０２・・・回転部品、３０３・・・測定部、３０４・・・センサ群、運転パラメータデータ９０１、センサデータ９０２、添加剤濃度データ９０３。
Claims (18)
- 添加剤を含む潤滑油の劣化診断方法であって、
添加剤の劣化度合が異なる潤滑油に含まれる添加剤の濃度と、前記劣化度合が異なる潤滑油について光学式センサの計測データに基づき求められる色度データとの相関関係を予め求めておき、
潤滑油の劣化診断の際に、前記光学式センサにより劣化診断対象の潤滑油の色度データを得て、前記劣化診断対象の潤滑油の色度データと前記予め求めたおいた相関関係に基づき、前記劣化診断対象の潤滑油に含まれる添加剤の濃度を定量することを特徴とする潤滑油の劣化診断方法。 - 請求項１の潤滑油の劣化診断方法において、
前記添加剤を含む潤滑油は風力発電機の回転部品の潤滑に用いられ、
前記光学式センサを前記風力発電機のナセル内に設置して、前記光学式センサにより前記回転部品内の潤滑油を測定し、測定データを前記予め求めておいた関係を格納する前記風力発電機の外部のサーバに送信し、前記外部のサーバにおいて劣化診断対象の潤滑油に含まれる添加剤の濃度を定量することを特徴とする潤滑油の劣化診断方法。 - 請求項１または２の潤滑油の劣化診断方法において、
前記劣化診断対象の潤滑油の色度データにおけるＲ，Ｇ，Ｂの全ての値が、新品潤滑油のＲＧＢ値に対して低下している場合には、前記劣化診断対象の潤滑油が汚染されていると判断することを特徴とする潤滑油の劣化診断方法。 - 回転機械の駆動部に供給される潤滑油の監視システムであって、
潤滑油の色度に関するデータを測定する光学式センサ、入力装置、処理装置、記憶装置および出力装置を備え、
前記処理装置は、添加剤の劣化度合が異なる潤滑油に含まれる添加剤の濃度と前記劣化度合が異なる潤滑油の光学式センサによる色度データとの予め求めておいた関係、及び、前記光学式センサにより得られる監視対象の潤滑油の色度データに基づき、前記監視対象の潤滑油に含まれる添加剤の濃度を定量し、
前記記憶装置は、前記処理装置で定量された前記監視対象の潤滑油に含まれる添加剤の濃度データを時系列的に格納し、
前記処理装置は、前記記憶装置に時系列的に格納された添加剤の濃度データに基づいて前記監視対象の潤滑油に含まれる添加剤の濃度が所定閾値となる時期を推測し、
前記出力装置は前記処理装置で推測して得られた前記所定閾値となる時期を出力することを特徴とする回転機械の潤滑油の監視システム。 - 請求項４の回転機械の潤滑油の監視システムにおいて、
前記回転機械は風力発電機であり、
前記光学式センサは、前記風力発電機のナセル内の回転部品の潤滑油を計測するように前記ナセル内に設置されていることを特徴とする回転機械の潤滑油の監視システム。 - 請求項４または５の回転機械の潤滑油の監視システムにおいて、
前記処理装置は、前記監視対象の潤滑油の前記光学式センサの色度データにおけるＲ，Ｇ，Ｂの全ての値が、新品潤滑油のＲＧＢ値に対して低下している場合には、前記監視対象の潤滑油が汚染されていると判断することを特徴とする回転機械の潤滑油の監視システム。 - 請求項４～６の何れかの回転機械の潤滑油の監視システムにおいて、
前記記憶装置は、前記回転機械の運転パラメータを時系列的に格納し、
前記処理装置は、前記記憶装置に時系列的に格納された運転パラメータに基づき、前記監視対象の潤滑油に含まれる添加剤の濃度を所定閾値となる時期を補正して推測することを特徴とする回転機械の潤滑油の監視システム。 - 請求項７の回転機械の潤滑油の監視システムにおいて、
前記回転機械は風力発電機であり、
前記運転パラメータは、前記回転機械の総運転時間、総発電量、総回転数から選ばれた少なくとも一つであることを特徴とする回転機械の潤滑油の監視システム。 - 請求項４～８の何れかの回転機械の潤滑油の監視システムにおいて、
前記出力装置は、表示装置を含み、前記光学式センサにより得られる監視対象の潤滑油の色度データを変換して監視対象の潤滑油の色を前記表示装置に表示することを特徴とする回転機械の潤滑油の監視システム。 - 請求項１～３の何れかに記載の潤滑油の劣化診断方法を用いた回転機械の潤滑油の監視方法であって、
前記光学式センサにより監視対象の潤滑油に含まれる添加剤の濃度を測定する第１のステップ、
前記第１のステップで測定した前記添加剤の濃度を、記憶装置に時系列に格納して時系列の添加剤濃度データとする第２のステップ、
前記第２のステップで格納した時系列の添加剤濃度データに基づき前記添加剤の濃度が所定閾値となる時間を推測する第３のステップを有することを特徴とする回転機械の潤滑油の監視方法。 - 請求項１０の回転機械の潤滑油の監視方法において、
前記回転機械の運転パラメータを前記記憶装置に時系列に格納して、時系列の運転パラメータデータとする第４のステップを備え、
前記第３のステップでは、前記添加剤濃度データの過去のデータと、前記運転パラメータデータの過去データおよび将来予測データに基づいて、前記添加剤濃度データの将来のデータを予測することを特徴とする回転機械の潤滑油の監視方法。 - 潤滑油の診断方法であって、
光学式センサの計測に基づき前記潤滑油の色度データを求め、
前記色度データに基づき、前記潤滑油に含まれた添加剤の濃度を推定することを特徴とする潤滑油の診断方法。 - 潤滑油の診断方法であって、
光学式センサの計測に基づき前記潤滑油の色度データを求め、
前記色度データにおけるＲ，Ｇ，Ｂそれぞれの経時変化の相対的な比較に基づき、前記潤滑油の劣化度を推定することを特徴とする潤滑油の診断方法。 - 請求項１に記載の潤滑油の劣化診断方法であって、
前記色度データにおけるＢの値に基づき、前記潤滑油に含まれた添加剤の濃度を推定することを特徴とする潤滑油の劣化診断方法。 - 請求項１に記載の潤滑油の劣化診断方法であって、
前記色度データにおけるＲ，Ｇ，Ｂに基づき、前記潤滑油の汚染度と前記潤滑油に含まれた添加剤の濃度とを推定することを特徴とする潤滑油の劣化診断方法。 - 請求項１に記載の潤滑油の劣化診断方法であって、
前記色度データに基づき、前記潤滑油に含まれた色度変化の特性が異なる複数種類の添加剤の濃度を推定することを特徴とする潤滑油の劣化診断方法。 - 回転機械の駆動部に供給される潤滑油の監視システムであって、
潤滑油の色度に関するデータを測定する光学式センサ、入力装置、処理装置、記憶装置および出力装置を備え、
前記処理装置は、前記光学式センサにより得られる監視対象の潤滑油の色度データに基づき、前記監視対象の潤滑油に含まれる添加剤の濃度を推定し、
前記記憶装置は、前記処理装置で定量された前記監視対象の潤滑油に含まれる添加剤の濃度データを時系列的に格納し、
前記処理装置は、前記記憶装置に時系列的に格納された添加剤の濃度データに基づいて前記監視対象の潤滑油に含まれる添加剤の濃度が所定閾値となる時期を推測し、
前記出力装置は前記処理装置で推測して得られた前記所定閾値となる時期を出力することを特徴とする回転機械の潤滑油の監視システム。 - 請求項４～９、１７の何れかに記載の回転機械の潤滑油の監視システムを備えた回転機械のシステム。
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