WO2021149170A1 - き裂の推定装置、き裂の推定方法、き裂の検査方法および故障診断方法 - Google Patents

き裂の推定装置、き裂の推定方法、き裂の検査方法および故障診断方法 Download PDF

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crack generation
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generation surface
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紀彦 葉名
秋吉　雅夫
賢治 天谷
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三菱電機株式会社
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    • G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]

Definitions

  • the present application relates to a crack estimation device, a crack estimation method, a crack inspection method, and a failure diagnosis method.
  • Non-destructive inspection methods for cracks inside the structure include shape measurement of the structural surface, ultrasonic flaw detection, and X-ray inspection (see, for example, Patent Document 1).
  • the present application has been made to solve such a problem, and an object of the present application is to provide a crack estimation device for estimating an internal crack with a small device.
  • the crack estimator disclosed in the present application is: Data determination unit that determines the shape model of the target structure to be inspected and the crack generation surface and observation surface in the shape model, To estimate the state of the crack generation surface from the state of the observation surface based on the matrix that correlates the state of the crack generation surface and the state of the observation surface, which is obtained by numerically analyzing the structural analysis model created from the shape model.
  • Estimated data calculation unit that outputs an estimated model, It is provided with a crack estimation unit that estimates the state of cracks on the crack generation surface based on the measured values of the target structure actually measured on the observation surface and the estimation model.
  • the crack inside the target structure can be estimated from the information obtained by measuring the shape of the structural surface with a small device.
  • FIG. 5 is an overall configuration diagram of a failure diagnosis device including a crack estimation device according to the first embodiment. It is a flowchart which shows the whole flow for estimating the size of the crack which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a hardware block diagram of the crack estimation apparatus which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a functional block diagram of the crack estimation apparatus which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a perspective view of the object structure which shows the state which the tension load is applied. It is a perspective view of the object structure which shows the state which the bending moment is applied. It is a figure explaining the division of the crack generation surface of the target structure which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is another figure explaining the division of the crack generation surface of the target structure which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is another figure explaining the division of the crack generation surface of the target structure which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure explaining the division of the observation surface of the object structure which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a flowchart for executing step S02 of FIG. It is a figure which shows the memory structure which stores the information of the displacement change of the crack generation surface which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure which shows the memory structure which stores the information of the strain change of the observation surface which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a flowchart for executing step S04 of FIG. It is a perspective view of the object structure of another shape.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram of a failure diagnosis device 500 including a crack estimation device 400 according to the present embodiment.
  • the size (position) of the crack inside the structure (target structure 01) constituting the rotor 200 of the rotary electric machine in the turbine generator 100 for example, the size (position) of the crack inside the structure (target structure 01) constituting the rotor 200 of the rotary electric machine in the turbine generator 100.
  • the alarm device 410 gives a warning by sound or display.
  • the crack estimation device 400 is connected to the input device 420 and the display device 430. Further, the target structure 01 is measured by the measuring device 300.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the entire flow for the crack estimation device 400 to estimate the size of the crack inside the target structure 01, and the crack estimation device 400 in steps S01, S02, and S04.
  • FIG. 3 is a hardware configuration diagram of the crack estimation device 400 of FIG. 1
  • FIG. 4 is a functional configuration diagram of the crack estimation device of FIG. 1
  • FIG. 5 is a state in which a tensile load is applied to the target structure 01.
  • 6 is a perspective view showing a state in which a bending moment is applied to the target structure 01
  • FIGS. 7A to 7C are views explaining the division of the crack generation surface 02 of the target structure
  • FIG. 8 is a view showing the division of the crack generation surface 02 of the target structure. It is a figure explaining the division of the observation surface 04 of the target structure 01.
  • FIG. 2 shows an outline of data processing performed in the crack estimation device 400.
  • FIG. 3 shows an example of the hardware of the microcomputer in the crack estimation device 400 that operates this flowchart. It is composed of a processor 401 and a storage device 402, and the storage device 402 includes a volatile storage device 4021 capable of primary storage such as a random access memory, and a non-volatile auxiliary storage device 4022 such as a read-only memory and a flash memory. Further, an auxiliary storage device of a hard disk may be provided instead of the flash memory.
  • the processor 401 executes the flowcharts shown in FIGS. 1, 9 and the like by executing the program input from the storage device 402.
  • the program is input from the auxiliary storage device 4022 to the processor 401 via the volatile storage device 4021.
  • the processor 401 may output data such as a calculation result to the volatile storage device 4021 of the storage device 402, or may store the data in the auxiliary storage device 4022 via the volatile storage device 4021.
  • the volatile storage device 4021 will be described as a primary storage unit.
  • a plurality of functional blocks such as a data determination unit 20, an estimation data calculation unit 30, or a crack estimation unit 40, depending on the execution content, as shown in FIG. It can be divided into. In the following, each function will be described together with the steps of the flowchart.
  • the learning phase F01 is a phase in which learning data used for estimation is created and learned.
  • the learning phase F01 includes a step of determining the learning data condition (step S01) and a step of creating a model to be used for estimation from the learning data (step S02).
  • step S01 the learning data condition
  • step S02 a step of creating a model to be used for estimation from the learning data
  • the shape and position of the crack are estimated from the measurement data acquired by the measuring device 300 based on the learning data created in the learning phase F01. , It is a phase to output data.
  • step S01 for determining the training data as shown in FIG. 5, the crack generation surface, which is the location where the location where the crack 03 is expected to occur is estimated and inspected with respect to the target structure 01 to be estimated. 02 is decided.
  • the crack generation surface 02 may be determined, for example, as shown in (1) to (3) below. However, it is not limited to this. (1) Obtain the distribution of generated stress of the target structure in advance by measurement or structural analysis. (2) Select an appropriate evaluation stress to determine the crack occurrence location according to the material and stress distribution, and set the point where the stress is maximum as the crack occurrence location. (3) Further, it is determined that the target structure is perpendicular to the direction of the maximum principal stress at the place where the crack occurs and penetrates the surface facing the place where the crack occurs.
  • the observable surface in the vicinity of the crack generation surface 02 is designated as the observation surface 04 for measuring strain.
  • a tensile load 05 is applied to the target structure 01 at the time of inspection.
  • a bending moment 06 may be added to the target structure 01 at the time of inspection.
  • a shape model of the inspection point is created by using the whole or a part of the target structure 01 as the inspection point.
  • the crack generation surface 02 in the shape model of the target structure 01 is divided into a grid shape 08 which is a unit surface (element).
  • the X direction of the divided surface is divided into n pieces and the Y direction is divided into m pieces, and the points where the divided grids intersect are shown at positions (i, j). Therefore, the position (i, j) starts at (0,0) and is indicated by a number up to (n, m).
  • One point at the intersection of the grids is defined as a crack, and the crack is sequentially moved on the intersection of all the grids. The order of this movement is determined at the stage of step S01.
  • the displacements obtained at the grid points of the grid shape 08 of the crack generation surface 02 are stored in the determined order for each structural analysis in which the crack boundary conditions of the crack generation surface 02 are changed. Further, the displacement component to be memorized is the component in which the displacement of the crack-generating portion of the crack-generating surface 02 is the largest with respect to the load or moment shown in FIG. 5 or FIG.
  • the case of the finite element method will be described as an example.
  • FIG. 7B there is a method of disconnecting the node 602 (connection) existing between the element 600 and the element 601. That is, it is assumed that the node 602 is not shared and is divided into the node of the element 600 and the node of the element 601, and there is no displacement and force transmission between the two nodes.
  • the displacement of the crack generation surface is changed to the same shape or boundary condition as when the crack occurs.
  • the boundary conditions of the node 603 to be the crack are set to no load and displacement constraint. None.
  • the other nodes of the crack generation surface 02 are given a constraint condition that there is no load and the displacement in the Z direction is 0 as a boundary condition.
  • the range for acquiring the deformation information of the surface used for estimating the crack is determined.
  • This range is referred to as the observation surface 04.
  • strain is used as the surface deformation.
  • the observation surface 04 is also divided into a grid shape 09 in the same manner as the crack generation surface 02.
  • the X direction of the divided surface is divided into n pieces and the Z direction is divided into p pieces, and the intersecting points of the divided lattice shapes 09 are shown at positions (k, l). Therefore, the position (k, l) starts at (0,0) and is indicated by a number up to (n, p).
  • the strains obtained at the lattice points of the observation surface 04 are stored in the determined order for each structural analysis in which the crack boundary conditions of the crack generation surface 02 are changed.
  • the order of storage is determined in step S01.
  • the strain component to be stored is the component having the largest strain with respect to the load or moment shown in FIG. 5 or FIG.
  • the strain when a load or moment is applied to the two axes is the main strain, which is a parameter for evaluating the strain of the multi-axis stress field generated by the multi-axis load or the influence of the structure.
  • the equivalent strain of Tresca and the equivalent strain of Mises may be used.
  • the observation surface 04 is not limited to the planar, grid-shaped intersecting point group (grid point group) shown in FIG. 8, and may be a part of discrete points or point groups in the observation surface.
  • step S02 a structural analysis model used for estimating the shape and position of the crack is created from the training data determined in step S01. That is, the assumed crack shape and position are changed in the order determined in step S01, the structural analysis model created from the shape model is numerically analyzed, and the displacement of the crack generation surface 02 and the deformation of the observation surface 04 are vectorized. Is stored in the storage device 402. After that, the analysis results of all the assumed crack shapes stored in the storage device 402 are expressed in a matrix. Further, by using the fact that the relationship between the displacement of the crack generation surface 02 and the deformation of the observation surface 04 is linear, the inverse matrix of the forward coefficient matrix of the crack generation surface matrix and the observation surface matrix is obtained.
  • step S02 The detailed flow of step S02 is shown in FIG. Further, in step S02, FIGS. 10 and 11 show a memory structure for creating a matrix from the vector stored in the storage device 402. These memory structures are stored in the storage device 402.
  • step S0201 a shape model including a crack generation location (crack generation surface 02) and a surface for measuring strain (observation surface 04) determined in step S01 is assumed for learning.
  • the shape, position, and training order of the cracks are input to the processor 401.
  • Processor 401 executes the following flow.
  • step S0202 a structural analysis model is created from the shape model by numerical calculation such as the finite element method.
  • step S0203 the crack generation surface 02 and the observation surface 04 of the structural analysis model are divided into a plurality of lattice shapes 08 as described above, boundary conditions in which no cracks are generated are given, and the structural analysis is performed. The displacement of the crack generation surface 02 and the deformation of the observation surface 04 are calculated.
  • step S0204 the crack generation surface 02 of the structural analysis model is divided into a plurality of lattice shapes 08 as described above, and boundary conditions are given so that each node included in the lattice shape 08 is a crack.
  • the deformation of the observation surface 04 is calculated by structural analysis.
  • step S0205 the differences between the displacements of all the nodes of the crack generating surface 02 before and after the crack occurrence are arranged in the order of learning for each condition of the cracked nodes, and the displacement of the crack generating surface 02 is arranged.
  • the deformation vector E (0,0) of the strain change of the observation surface 04 is created by arranging the differences before and after the occurrence of the deformation cracks of all the nodes of the observation surface 04 in the order of learning (see FIG. 10 described later). ..
  • step S0206 the vector is stored in the storage device 402.
  • step S0207 it is determined whether or not the structural analysis has been performed with all the nodes of the crack generation surface 02 as cracks. In order to make all the nodes of the crack generation surface 02 into cracks, if the structural analysis is not performed with all the nodes as cracks, the nodes to be cracks are changed in step S0208, and the process returns to step S0204. Structural analysis is performed, and the vector is stored in the storage device 402 in step S0206.
  • step S0209 After structural analysis is performed using all the nodes of the crack generation surface 02 as cracks, in step S0209, the displacement change vector ⁇ (0,0) of the crack generation surface 02 stored in the storage device 402. are arranged in the order of learning, and a crack generation surface matrix ⁇ crack_diff, which is a matrix of displacement changes of the crack generation surface 02, is created.
  • the column vectors of the displacement change vector ⁇ (0,0) of the crack generation surface 02 are cracked in the order determined in step S01.
  • the displacement data of the nodes of the generation surface 02 are arranged.
  • ⁇ (i, j) indicates the displacement of the node at the position (i, j) of the crack generation surface 02.
  • a column vector of ⁇ (i, j) is created as the position (i, j) of the crack generation surface 02, and the column vector is formed.
  • the elements inside are indicated by ⁇ i_j (i, j).
  • ⁇ (i, j) indicates the displacement of the node at the position (ij) of the crack generation surface 02 as a result of structural analysis of the node at the position (i, j) of the crack generation surface 02 as a crack.
  • the column vectors are arranged in rows in the order of the crack generation positions determined in step S01 to create a crack generation surface matrix ⁇ crack_diff of the displacement change of the crack generation surface 02.
  • step S0209 the observation surface matrix ⁇ measure , which is a deformation matrix of the strain change of the observation surface from the deformation vector E (0,0) of the strain change of all the nodes of the observation surface 04 stored in the storage device 402. To create.
  • the column vector of the deformation vector E (0,0) of the strain change of the observation surface is observed in order determined in step S01.
  • the strain data of the nodes of surface 04 are arranged.
  • ⁇ (k, l) indicates the strain of the node at the position (k, l) of the observation surface 04.
  • a column vector of E (i, j) is created as the position (i, j) position of the crack generation surface 02, and the column is formed.
  • the elements in the vector are indicated by ⁇ i_j (k, l).
  • E (i, j) indicates the strain of the node at the position (i, j) of the crack generation surface 02 as a result of structural analysis in which the node at the position (i, j) of the crack generation surface 02 is a crack.
  • the column vectors are arranged in rows in the order of the positions where the cracks occur, and an observation surface matrix ⁇ measure of the strain change of the observation surface is created.
  • step S0210 the crack generation surface matrix ⁇ crack_diff is mapped to the observation surface matrix ⁇ measure using the linear relationship between the displacement of the crack generation surface 02 and the deformation of all the nodes of the observation surface 04.
  • the coefficient matrix D to be used is defined as in Eq. (1).
  • Eq. (2) the coefficient matrix D is obtained as in Eq. (3) by multiplying both sides of Eq. (1) by the inverse matrix of the crack generation surface matrix ⁇ crack_diff , ⁇ crack_diff -1 from the left side. It is created from the crack generation surface matrix ⁇ crack_diff and the observation surface matrix ⁇ measure.
  • step S0211 the inverse matrix D -1 of the coefficient matrix D created in step S0210 is calculated.
  • step S0212 the inverse matrix D -1 is output as the estimation model.
  • displacement is used as the state of the crack generation surface 02
  • strain is used as the state of the observation surface 04
  • an estimation model in which the relationship between them is shown by an inverse matrix is described as an example.
  • the estimation model is not limited to the inverse matrix described above. That is, the estimation model changes the state of the crack generation surface 02 from the state of the observation surface 04 based on the matrix that associates the state of the crack generation surface 02 obtained by numerically analyzing the structural analysis model with the state of the observation surface 04. Any model may be used for estimation.
  • step S03 of acquiring measurement data the deformation of the observation surface 04 of the target structure 01 is measured by the measuring device 300.
  • strain is shown as an example.
  • a strain gauge, a digital image correlation method, or the like is used as the measurement method of the measuring device 300.
  • the strain here, the strain under the condition that there is no internal crack and the strain in the two states where the crack has occurred are measured, and the difference is input to the crack estimation device 400.
  • the crack estimation device 400 executes step S04 shown in FIG.
  • the processor 401 executes the flowchart of FIG. 12 stored in the storage device 402 as follows.
  • Step S0401 of FIG. 12 creates a deformation vector of the observation surface 04 in which the measured strain data are arranged as a column vector of the same strain as E (i, j) in the order determined in step S01.
  • the measured strain data shall be at the same position as the strain data at the time of learning.
  • step S0402 an estimation model (inverse matrix D -1 ) calculated in the learning phase F01, which is the output of step S02 in FIG. 1, is prepared.
  • step S0403 the crack generation surface 02 is obtained from the deformation vector of the observation surface 04 based on the measured values in step S0401 and the estimation model (inverse matrix D -1) calculated in the learning phase F01 in step S0402. Calculate the displacement vector of.
  • step S0404 the displacement vectors of the crack generation surface 02 are converted into the displacement distribution of the crack generation surface in the same order as the learning data determined in step S01. Then, the position and size are determined by using the node where the displacement occurs as a crack. The result is output as the position and size of the crack shown in step S0405.
  • step 0405 (corresponding to step S05 in FIG. 2), the position and size of the crack output in step S0404 are displayed on the display device 430 as an inspection result.
  • cracks inside the target structure can be estimated from the information obtained by measuring the shape of the structural surface with a small device including an input device, a display device, a storage device, and a processor. ..
  • the target structure 01 is shown in a Cartesian coordinate system of X-axis, Y-axis, and Z-axis for a flat plate, but as shown in FIG. 13, the target structure 01 is a cylinder 10 and the coordinates are R-axis. , Z-axis, and the cylindrical coordinate system of angle ⁇ .
  • the X-axis shown in FIGS. 7A to 7C and 8 corresponds to the R-axis
  • the Y-axis corresponds to the angle ⁇
  • the Z-axis corresponds to the Z-axis.
  • the target cylindrical structure is a structure in which an internal pressure 11 is applied, such as the shrink-fitting portion shown in FIG. 14, and the shape of the surface changes due to the occurrence of cracks inside.
  • An example of a target structure to which the above cylindrical coordinate system is applied is a shrink-fitting portion with a rotor iron core of a holding ring that is shrink-fitting at the end of the rotor of a rotary electric machine.
  • the inverse matrix D -1 may be obtained by matrix calculation of a partial matrix of the rigidity matrix representing the displacement of the crack generation surface 02 and the deformation of the observation surface 04, which is obtained by the structural analysis in step S0203.
  • FIG. 15 is a diagram showing a memory structure for storing information on the displacement change of the observation surface 04 according to the second embodiment
  • FIG. 16 is a memory structure for storing information on the angle change of the observation surface according to the second embodiment. It is a figure which shows.
  • the displacement change vector Dis (0,0,) is shown in FIG. Use the column vector of 0).
  • the column vector Dis (0,0) arranges the displacement change data of the nodes of the observation surface 04 in the order determined in step S01.
  • d (k, l) indicates the displacement change of the node at the position (k, l) of the observation surface 04.
  • the column vector Dis (i, j) is created as the position (i, j) of the crack generation surface 02, and the column vector Dis (i, j) is created.
  • di_j (k, l) is a change in the position of the node at the position (k, l) of the crack generation surface 02 as a result of structural analysis of the node at the position (i, j) of the crack generation surface 02 as a crack. Is shown.
  • This column vector is arranged in rows in the order of the positions where cracks occur, which is determined in step S01, to create an observation surface matrix Dis measure, which is a matrix of deformation changes of the observation surface.
  • the angular change vector A (0,0) is used as shown in FIG. Use the column vector of 0).
  • the angle change data of the nodes of the observation surface 04 are arranged in the order determined in step S01.
  • a (k, l) indicates the angular change of the node at the position (k, l) of the observation surface 04.
  • a column vector A (i, j) is created as the position (i, j) of the crack generation surface 02, and the column vector A (i, j) is created.
  • ai_j (k, l).
  • ai_j indicates the angular change of the node at the (k, l) position of the crack surface as a result of structural analysis of the node at the position (i, j) of the crack generation surface 02 as a crack.
  • the column vectors are arranged in rows in the order of the crack generation positions determined in step S01 to create an observation surface matrix A measure, which is a matrix of angular changes of the observation surface 04.
  • FIG. 17 is a diagram of a memory structure for storing vector information of the load change of the crack generation surface 02 according to the third embodiment.
  • the weight change vector Z (0) of the crack generation surface. , 0) column vector is used.
  • the column vector Z (0,0) arranges the load data of the nodes of the crack generation surface 02 in a predetermined order.
  • ⁇ (i, j) shows the load of the node at the position (i, j) of the crack generation surface 02.
  • a column vector Z (i, j) is created as the position (i, j) of the crack generation surface 02, and the column vector Z (i, j) is created.
  • ⁇ i_j (i, j).
  • ⁇ i_j indicates the load of the node at the position (i, j) of the crack surface as a result of structural analysis of the node at the position (i, j) of the crack surface 02 as a crack.
  • This column vector is arranged in rows in the order of the crack generation positions determined in step S01 to create a crack generation surface matrix Z crack_diff, which is a matrix of weighted changes of the crack generation surface 02.
  • Embodiment 4 In the first embodiment, since it is necessary for the observation surface to be deformed due to an internal crack at the time of inspection, the target structure 01 is limited to a structure to which a force is applied in advance such as a shrink fit portion. However, even if a force is not applied to the target structure 01 in advance, the same can be achieved by applying a constant load to the target structure 01 under the condition of no cracks such as when determining the training data and at the time of inspection. Measurement is possible.
  • the load to be applied to the target structure 01 and the position to apply the load are determined and added to the boundary conditions at the time of structural analysis. Then, at the time of acquiring the measurement data in step S03, the applied load determined at the time of determining the learning data is added to the position where the load is applied, and the measurement is performed. As a result, the shape and position of the crack can be estimated even when no force is applied to the target structure 01 to be measured in advance.
  • Embodiment 5 In addition to the inverse analysis of the crack shape and position estimation, the crack position and size estimated in step S0404 of FIG. 12, the external force applied to the rotor structure during operation of equipment such as the turbine generator 100, The target structure 01 may be further inspected using the physical property value of the material of the structure in which the crack has occurred, the growth life of the crack may be obtained, and the usage period of the remaining equipment may be obtained. As a result, the remaining usable time of the device can be grasped, and the device can be repaired and updated in a planned manner.
  • the information shown in step S22 is added to the information on the position and size of the crack estimated in step S0404 in FIG.
  • the information to be added includes (1) an external force applied to the target structure 01, (2) a physical property value of the material used for the target structure 01, and (3) a crack size and position where the target structure 01 cannot be used.
  • Information is possible. This information is available at the product design stage and is input, for example, from the input device 420 shown in FIG. From the information estimated in step S0404 and the two input information input in step S22, in step S23, the cracks in the usage conditions of the target device such as the turbine generator using the target structure 01 based on the fracture mechanics. Calculate the amount of progress.
  • the amount of extension may be calculated not only based on fracture mechanics, but also based on the estimation results of the size and position of cracks in time series, and then the amount of extension may be estimated. Further, in step S24, the size of the crack in which the target structure 01 becomes unusable and the period of use for reaching the unusable position are calculated. Then, in step S25, the remaining usage period is calculated. The calculated usage period is output by the display device 430 and can be used for equipment failure diagnosis.
  • Embodiment 6 From the crack position and size estimated in step S0404 of FIG. 12 and the crack size and position limit value in the structure determined in advance, an alarm prompting the user to stop using the device is generated to generate the device. Failure diagnosis may be performed. As a result, it is possible to quickly determine whether to stop using the device.
  • the alarm is generated by, for example, the alarm device 410 shown in FIG.
  • the information shown in step S22 is added to the information on the estimated value of the crack position and size obtained in step S0404 in FIG.
  • the information to be added includes (1) external force applied to the target structure, (2) physical property values of the material used for the target structure, and (3) information on the size and position of the crack that makes the target structure unusable. Conceivable.
  • This information is available at the product design stage and is input, for example, from the input device 420 shown in FIG. From the two input information of the information estimated in step S0404 and the information obtained in step S22, whether or not the size of the crack exceeds a predetermined threshold value at which the device cannot be used in step S26. , Or determine if it exceeds within the specified period.
  • an alarm prompting the suspension of use is generated as shown in step S27.
  • the alarm is generated by, for example, the alarm device 410 shown in FIG. If it does not exceed, only the presence of cracks is displayed on the display device 430 as shown in step S28. Further, in this case, the remaining usage period shown in the fifth embodiment may be displayed together. By generating an alarm in this way, it can be used for equipment failure diagnosis.
  • 01 Target structure
  • 02 Crack generation surface
  • 03 Crack
  • 04 Observation surface
  • 100 Turbo generator
  • 200 Rotor
  • 300 Measuring device
  • 400 Crack estimation device
  • 402 Storage device

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Abstract

検査される対象構造物の形状モデルと形状モデル中のき裂発生面および観測面を決定するデータ決定部、形状モデルから作成した構造解析モデルを数値解析して得られる、き裂発生面の状態と前記観測面の状態とを関係づける行列に基づき、観測面の状態からき裂発生面の状態を推定するための推定モデルを出力する推定データ算出部、観測面において実際に計測した対象構造物の計測値と推定モデルとに基づいてき裂発生面でのき裂の状態を推定するき裂推定部を備える。

Description

き裂の推定装置、き裂の推定方法、き裂の検査方法および故障診断方法
　本願は、き裂の推定装置、き裂の推定方法、き裂の検査方法、および故障診断方法に関するものである。
　一般に機器などの構造内部のき裂は目視点検による検査ができず、通常の検査では気付かないまま、き裂の拡大が生じ、構造物の寿命に影響を及ぼし、機器の故障となる恐れがある。そのため、構造内部のき裂を検知することは機器の故障診断にとって重要な課題となっている。
 構造内部のき裂を非破壊で検査する方法として、構造表面の形状計測、超音波探傷、およびＸ線検査などがある（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１２－１５９４７７号公報
　超音波探傷またはＸ線検査手法などの非破壊検査法では、装置の小型化が難しい。構造表面の形状計測は、小型化が容易であるが、内部のき裂を計測することが困難である。
　本願は、このような課題を解決するためになされたものであり、小型の装置で内部のき裂を推定するき裂の推定装置を提供することを目的とする。
　本願に開示されるき裂の推定装置は、
　検査される対象構造物の形状モデルと形状モデル中のき裂発生面および観測面を決定するデータ決定部、
　形状モデルから作成した構造解析モデルを数値解析して得られる、き裂発生面の状態と観測面の状態とを関係づける行列に基づき、観測面の状態からき裂発生面の状態を推定するための推定モデルを出力する推定データ算出部、
　観測面において実際に計測した対象構造物の計測値と推定モデルとに基づいてき裂発生面でのき裂の状態を推定するき裂推定部とを備える。
　本願に開示されるき裂の推定装置によれば、小型の装置で、構造表面を形状計測した情報から、対象構造物の内部のき裂を推定することができる。
実施の形態１に係るき裂の推定装置を備えた故障診断装置の全体構成図である。 実施の形態１に係るき裂の寸法を推定するための全体の流れを示すフローチャートである。 実施の形態１に係るき裂の推定装置のハードウエア構成図である。 実施の形態１に係るき裂の推定装置の機能構成図である。 引張加重が加わった状態を示す対象構造の斜視図である。 曲げモーメントが加わった状態を示す対象構造の斜視図である。 実施の形態１に係る対象構造のき裂発生面の分割を説明する図である。 実施の形態１に係る対象構造のき裂発生面の分割を説明する別の図である。 実施の形態１に係る対象構造のき裂発生面の分割を説明する別の図である。 実施の形態１に係る対象構造の観測面の分割を説明する図である。 図２のステップＳ０２を実行するためのフローチャートである。 実施の形態１に係る、き裂発生面の変位変化の情報を格納するメモリ構造を示す図である。 実施の形態１に係る、観測面のひずみ変化の情報を格納するメモリ構造を示す図である。 図２のステップＳ０４を実行するためのフローチャートである。 別の形状の対象構造の斜視図である。 別の形状の対象構造を説明する図である。 実施の形態２に係る、観測面の変位変化の情報を格納するメモリ構造を示す図である。 実施の形態２に係る、観測面の角度変化の情報を格納するメモリ構造を示す図である。 実施の形態３に係る、き裂発生面の加重変化の情報を格納するメモリ構造を示す図である。 実施の形態５に係る動作を説明するフローチャートである。 実施の形態６に係る動作を説明するフローチャートである。
　以下、本願を図に基づいて説明するが、各図において、同一または相当部材、部位には同一符号を付して説明する。
　実施の形態１．
　図１は、本実施の形態に係るき裂の推定装置４００を備えた故障診断装置５００の全体構成図である。き裂の推定装置４００の学習データと計測装置３００の計測データに基づき、例えばタービン発電機１００内の回転電機の回転子２００を構成する構造体（対象構造０１）内部のき裂の寸法（位置および大きさ）を推定し、き裂の大きさが、故障発生の原因になる大きさ以上であるときは、警報装置４１０により音または表示などにより警告を行う。き裂の推定装置４００は、入力装置４２０および表示装置４３０と接続されている。また、対象構造０１を計測装置３００により計測する。
　図２は、き裂の推定装置４００が、対象構造０１内部のき裂の寸法を推定するための全体の流れを示すフローチャートであり、ステップＳ０１、ステップＳ０２、ステップＳ０４をき裂の推定装置４００で行う。図３は、図１のき裂の推定装置４００のハードウエア構成図、図４は、図１のき裂の推定装置の機能構成図、図５は、対象構造０１に引張荷重が加わった状態を示す斜視図、図６は、対象構造０１に曲げモーメントが加わった状態を示す斜視図、図７Ａ～図７Ｃは、対象構造のき裂発生面０２の分割を説明した図、図８は、対象構造０１の観測面０４の分割を説明した図である。
　図２に示すフローチャートは、き裂の推定装置４００の中で行われているデータ処理の概要を示す。このフローチャートを動作させる、き裂の推定装置４００内のマイコンのハードウエアの一例を図３に示す。プロセッサ４０１と記憶装置４０２から構成され、記憶装置４０２はランダムアクセスメモリ等の一次記憶可能な揮発性記憶装置４０２１と、リードオンリメモリ、フラッシュメモリ等の不揮発性の補助記憶装置４０２２とを具備する。また、フラッシュメモリの代わりにハードディスクの補助記憶装置を具備してもよい。プロセッサ４０１は、記憶装置４０２から入力されたプログラムを実行することにより、図１、図９などに示すフローチャートを実行する。この場合、補助記憶装置４０２２から揮発性記憶装置４０２１を介してプロセッサ４０１にプログラムが入力される。また、プロセッサ４０１は、演算結果等のデータを記憶装置４０２の揮発性記憶装置４０２１に出力してもよいし、揮発性記憶装置４０２１を介して補助記憶装置４０２２にデータを保存してもよい。また、以下の説明では、揮発性記憶装置４０２１を一次記憶部として説明する。
　なお、図２で示すフローチャートをプロセッサ４０１により実行する際、図４に示すように実行内容に応じて、データ決定部２０、推定データ算出部３０、またはき裂推定部４０などの複数の機能ブロックに分けることができる。以下において、フローチャートのステップと共にそれぞれの機能についても説明する。
　図２において、学習フェーズＦ０１とは、推定するために使用する学習データを作成し、学習するフェーズである。学習フェーズＦ０１には、学習データ条件を決定するステップ（ステップＳ０１）と、推定に使用するモデルを学習データから作成するステップ（ステップＳ０２）とから成る。
　また、図２中、学習データから逆解析するフェーズＦ０２は、計測装置３００で取得した計測データから、学習フェーズＦ０１にて作成された学習データに基づいて、き裂の形状および位置の推定を行い、データ出力を行うフェーズである。
[学習フェーズＦ０１の説明]
<学習データを決定するステップ（図4中、データ決定部２０としての機能）>
　学習データを決定するステップＳ０１では、図５に示すように、推定を行う対象構造０１に対して、き裂０３の発生が想定される箇所を推定し、検査する箇所である、き裂発生面０２を決定する。
　き裂発生面０２は、例えば、以下（１）～（３）に示すように決定してもよい。ただし、これに限れらるものではない。
　（１）事前に対象構造の発生応力の分布を計測または構造解析により求める。
　（２）材料、応力分布によってき裂の発生箇所を決めるのに適切な評価応力を選択して、その応力が最大となる点をき裂の発生箇所とする。
　（３）さらに、その発生箇所における最大主応力方向に垂直で、対象構造においてき裂の発生箇所と相対する面を貫通するように決定する。
　き裂発生面０２の近傍の観測可能な面を、ひずみを計測する観測面０４とする。この際、図５においては、検査時に、引張荷重０５が対象構造０１に加わっている。また、図６に示すように検査時に、曲げモーメント０６が、対象構造０１に加わる場合もある。この対象構造０１の全体または一部を検査箇所として、検査箇所の形状モデルを作成する。対象構造０１全体をモデル化する場合には、荷重以外に対象構造０１に加えられている変形の拘束、および温度分布などを構造解析の境界条件として把握する。対象構造０１の一部分をモデル化する場合には、切り出した面の変位または荷重の分布を境界条件として構造解析に反映する。
　次に、図７Ａに示すように、対象構造０１の形状モデル内のき裂発生面０２を単位面（要素）となる格子形状０８に分割する。図７Ａ中では、分割面のＸ方向をｎ個、Ｙ方向をｍ個に分割し、分割した格子の交差する点を位置（i,j）で示した。そのため、位置（i,j）は(0,0)から始まり、(n,m)までの数字で示される。この格子が交差する点の一点を、き裂とし、全ての格子の交差する点上で順次、き裂を移動させる。この移動させる際の順番を、ステップＳ０１の段階で決定する。
　き裂発生面０２のき裂の境界条件を変えた構造解析毎に、き裂発生面０２の格子形状０８の格子点で求めた変位を、決定した順番で記憶する。また、記憶する変位の成分は図５または図６で示した荷重またはモーメントに対して、き裂発生面０２のき裂になる部分の変位が最も大きい成分である。
　き裂を移動させる方法として、有限要素法の場合を例に説明すると、図７Ｂに示すように、要素６００と要素６０１との間に存在する節点６０２（接続）を外す方法がある。すなわち、節点６０２を共有させずに要素６００の節点と、要素６０１の節点の２つに分割し、その２つの節点間で変位および力の伝達が無いこととする。
　または、き裂発生面の変位を、き裂が生じた場合と同等の形状または境界条件に変更する。例えば、図７Ｃに示すように、き裂発生面０２を対称面とする、有限要素法の１／２の解析モデルにおいて、き裂となる節点６０３の境界条件を、荷重なし、および変位の拘束なしとする。それ以外のき裂発生面０２の節点は、荷重なし、およびＺ方向の変位を０とする拘束条件を境界条件として与える。
　次に、図８に示すように、き裂を推定するために使用する表面の変形情報を取得する範囲を決定する。この範囲を観測面０４とする。本実施の形態では表面の変形としてひずみを使用する。観測面０４も、き裂発生面０２と同様に格子形状０９に分割する。図８中、分割面のＸ方向をｎ個、Ｚ方向をｐ個に分割し、分割した格子形状０９の交差する点を位置（k,l）で示した。そのため、位置（k,l）は(0,0)から始まり、(n,p) までの数字で示される。き裂発生面０２のき裂の境界条件を変えた構造解析毎に観測面０４の格子点で求めたひずみを、決定した順番で記憶する。この記憶する順番を、ステップＳ０１で決定する。また、記憶するひずみの成分は図５または図６で示した荷重またはモーメントに対してひずみが最も大きい成分である。また、２軸（例えばＺ軸とＹ軸）に荷重またはモーメントが加わる場合のひずみは、多軸の荷重、または構造の影響で発生する多軸応力場のひずみを評価するパラメータである主ひずみ、トレスカの相当ひずみ、ミーゼスの相当ひずみを用いてもよい。
　この観測面０４は、図８に示す面状の、格子形状の交差する点群（グリッド点群）に限定されず、観測面内の一部の離散的な点または点群でもよい。
<推定に使用するモデルを学習データから作成するステップ（図４中、推定データ算出部３０としての機能）>
　次にステップＳ０２を詳述する。ステップＳ０２では、き裂の形状および位置の推定に使用する構造解析モデルを、ステップＳ０１で決定した学習データから作成する。
　すなわち、仮定するき裂の形状、位置を、ステップＳ０１で決定した順番で変化させ、形状モデルから作成した構造解析モデルを数値解析し、き裂発生面０２の変位と観測面０４の変形をベクトルとして記憶装置４０２に記憶する。その後、記憶装置４０２に記憶された、仮定する全てのき裂形状の解析結果を行列に表現する。
　さらに、き裂発生面０２の変位と観測面０４の変形の関係が線形であることを用いて、き裂発生面行列と観測面行列との順係数行列の逆行列を求める。
　ステップＳ０２の詳細フローを図９に示す。また、ステップＳ０２で、記憶装置４０２に保存したベクトルから行列を作成するためのメモリ構造を図１０および図１１に示す。これらメモリ構造は、記憶装置４０２内に格納されている。
<数値解析部３１としての機能>
　（１）図９中、ステップＳ０２０１では、ステップＳ０１で決定した、き裂の発生箇所（き裂発生面０２）とひずみを計測する面（観測面０４）を含む形状モデル、学習のために仮定するき裂の形状、位置、および学習させる順番をプロセッサ４０１に入力する。プロセッサ４０１は以下のフローを実行する。
　（２）ステップＳ０２０２では、形状モデルから、有限要素法などの数値計算により構造解析モデルを作成する。
<数値解析制御部３２としての機能>
　（３）ステップＳ０２０３では、構造解析モデルのき裂発生面０２と観測面０４を、上述した通り複数の格子形状０８に分割し、き裂が発生していない境界条件を与え、構造解析により、き裂発生面０２の変位と観測面０４の変形を算出する。
　（４）ステップＳ０２０４では、構造解析モデルのき裂発生面０２を、上述した通り、複数の格子形状０８に分割し、その格子形状０８に含まれる各節点をき裂とする境界条件を与え、構造解析で観測面０４の変形を算出する。
　（５）ステップＳ０２０５では、き裂とした節点の条件毎に、き裂発生面０２の全節点の変位のき裂発生前後での差分を、学習させる順番で並べて、き裂発生面０２の変位変化のベクトルΔ(0,0)を作成する。また、観測面０４の全節点の変形のき裂の発生前後での差分を学習させる順番で並べて観測面０４のひずみ変化の変形ベクトルE(0,0)を作成する（後述する図１０参照）。
　（６）ステップＳ０２０６では、記憶装置４０２にベクトルを保存する。
　（７）ステップＳ０２０７では、き裂発生面０２の節点の全てをき裂とした構造解析を行ったかどうかを判定する。き裂発生面０２の節点の全てをき裂とするため、節点の全てをき裂として構造解析を行っていない場合は、ステップＳ０２０８で、き裂とする節点を変更し、ステップＳ０２０４に戻り、構造解析を行い、ステップＳ０２０６により記憶装置４０２にベクトルを保存する。
　（８）き裂発生面０２の節点の全てをき裂として構造解析を行った後は、ステップＳ０２０９で、記憶装置４０２に保存したき裂発生面０２の変位変化のベクトルΔ(0,0)を学習させる順番で並べ、き裂発生面０２の変位変化の行列である、き裂発生面行列Δcrack_diffの作成を行う。
　（８－１）具体的には、図１０のメモリ構造に示すように、き裂発生面０２の変位変化のベクトルΔ(0,0)の列ベクトルはステップＳ０１で決定された順番にき裂発生面０２の節点の変位データを並べている。Δ(0,0)の列ベクトル中、δ(i,j)は、き裂発生面０２の位置(i,j)の節点の変位を示す。
　（８－２）さらに、学習させる、き裂を発生させる位置の情報は、き裂発生面０２の位置(i,j)として、Δ(i,j)の列ベクトルを作成し、その列ベクトル内の要素をδi_j(i,j)で示す。Δ(i,j)は、き裂発生面０２の位置(i,j)の節点が、き裂として構造解析した結果の、き裂発生面０２の位置(i.j)の節点の変位を示す。この列ベクトルを、ステップＳ０１で、決定したき裂の発生する位置の順番に行に並べて、き裂発生面０２の変位変化のき裂発生面行列Δcrack_diffを作成する。
　（９）また、ステップＳ０２０９において、記憶装置４０２に保存した観測面０４の全節点のひずみ変化の変形ベクトルE(0,0)から観測面のひずみ変化の変形行列である、観測面行列Εmeasureを作成する。
　（９－１）具体的には、図１１のメモリ構造に示すように、観測面のひずみ変化の変形ベクトルE(0,0)の列ベクトルは、ステップＳ０１で決定された、順番に、観測面０４の節点のひずみデータを並べている。E(0,0)の列ベクトル中、ε(k,l)は観測面０４の位置(k,l)の節点のひずみを示す。
　（９－２）さらに、学習させる、き裂を発生させる位置の情報は、き裂発生面０２の位置(i,j)位置として、E(i,j)の列ベクトルを作成し、その列ベクトル内の要素はεi_j(k,l)で示す。E(i,j)は、き裂発生面０２の位置(i,j)の節点がき裂として構造解析した結果の、き裂発生面０２の位置(i,j)の節点のひずみを示す。この列ベクトルを、ステップＳ０１で、決定されたき裂の発生する位置の順番に行に並べて、観測面のひずみ変化の観測面行列Εmeasureを作成する。
<推定データ出力部３３としての機能>
　（１０）図９中、ステップＳ０２１０では、き裂発生面０２の変位と観測面０４の全節点の変形との線形関係を用いて、き裂発生面行列Δcrack_diffから観測面行列Εmeasureへ写像する係数行列Ｄを式(１)のように定義する。そして、式(２)に示すようにき裂発生面行列Δcrack_diffの逆行列、Δcrack_diff -1を式(１)の両辺に左側から乗じることで式(３)のように係数行列Ｄをき裂発生面行列Δcrack_diffと観測面行列Εmeasureとから作成する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　（１１）ステップＳ０２１１では、ステップＳ０２１０で作成された係数行列Ｄの逆行列Ｄ-1を算出する。
　（１２）ステップＳ０２１２では、推定モデルとして逆行列Ｄ-1を出力する。本実施の形態では、き裂発生面０２の状態として変位を、観測面０４の状態としてひずみを使用し、それらの関係を逆行列により示した推定モデルを例として説明している。しかし、推定モデルは、上述した逆行列に限定されるものではない。すなわち、推定モデルは、構造解析モデルを数値解析して得られるき裂発生面０２の状態と、観測面０４の状態を関係づける行列に基づき、観測面０４の状態からき裂発生面０２の状態を推定するためのモデルであればよい。
[学習データから逆解析するフェーズＦ０２（図４中、き裂推定部４０としての機能）]
　図２中、計測データの取得のステップＳ０３において、対象構造０１の観測面０４の変形を、計測装置３００により計測する。ここでは例としてひずみを示している。計測装置３００の計測方法はひずみゲージ、デジタル画像相関法などを用いる。ここでのひずみは内部にき裂のない条件と、き裂が発生した２つの状態でのひずみを計測し、その差分を、き裂の推定装置４００に入力する。入力された計測値に基づき、き裂の推定装置４００は、図２に示されるステップＳ０４を実行する。具体的には、プロセッサ４０１により、記憶装置４０２に格納されている図１２のフローチャートを以下のように実行する。
　（１）図１２のステップＳ０４０１は、計測したひずみデータを、ステップＳ０１で決定した順番にE(i,j)と同じひずみの列ベクトルとして並べた観測面０４の変形ベクトルを作成する。計測したひずみデータは学習時のひずみデータと同じ位置とする。
　（２）次に、ステップＳ０４０２は、図１のステップＳ０２の出力である学習フェーズＦ０１で算出された推定モデル(逆行列Ｄ-1)を用意する。
　（３）ステップＳ０４０３では、ステップＳ０４０１の、計測値による観測面０４の変形ベクトルと、ステップＳ０４０２の、学習フェーズＦ０１で算出された推定モデル(逆行列Ｄ-1) とから、き裂発生面０２の変位ベクトルを算出する。
　（４）ステップＳ０４０４では、き裂発生面０２の変位ベクトルをステップＳ０１で決めた学習データと同じ順番として変位ベクトルをき裂の発生する面の変位分布に変換する。そして、変位が発生した節点をき裂として位置と大きさを決定する。その結果を、ステップＳ０４０５に示すき裂の位置と大きさとして出力する。
　（５）ステップ０４０５（図２のステップＳ０５に該当）では、ステップＳ０４０４で出力したき裂の位置と大きさを、検査結果として表示装置４３０に表示する。
　以上のように、本実施の形態では、入力装置、表示装置、記憶装置及びプロセッサを備えた小型の装置で構造表面を形状計測した情報から、対象構造の内部のき裂を推定することができる。
　これまでの説明では、対象構造０１は、平板を対象としてＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の直交座標系で示したが、図１３に示すように対象構造０１が円筒１０で、座標がＲ軸、Ｚ軸、角度θの円筒座標系にも適用可能である。その場合は図７Ａ～図７Ｃおよび図８に示したＸ軸はＲ軸に、Ｙ軸は角度θに、Ｚ軸はＺ軸に対応する。対象となる円筒構造は図１４に示す焼き嵌め部のような内圧１１の加わる構造で、き裂が内部に発生することで表面の形状が変化するものを対象とする。
　上記円筒座標系を適用する対象構造の例としては、回転電機の回転子の端部に焼き嵌めされた保持環の回転子鉄芯との焼き嵌め部がある。
　また、逆行列Ｄ-1は、ステップＳ０２０３における構造解析で求めた、き裂発生面０２の変位と観測面０４の変形を表す剛性マトリックスの部分行列の行列演算により求めても良い。
　実施の形態２．
　図１５は、実施の形態２に係る観測面０４の変位変化の情報を格納するメモリ構造を示す図、図１６は、実施の形態２に係る観測面の角度変化の情報を格納するメモリ構造を示す図である。
　実施の形態１で説明したような、検査結果が、き裂の有無だけでは、装置の停止、および使用可能期間を決めることができない。しかし、検出したいすべてのき裂形状を学習させることは不可能である。このような課題を解決するために、効率的に少ない、き裂データを学習し、観測面０４の変化から、任意の内部のき裂の位置、大きさを推定することを目的とする。
　ここでは、観測面０４の変形としてひずみ変化ではなく変位変化、角度変化を使用した場合の、観測面０４の変形ベクトルおよび観測面行列の作成方法の変更点のみを示す。
　変位変化を使用した場合は、図９中、ステップＳ０２０５、または図１１で示したひずみ変化の変形ベクトルE(0,0)の代わりに、図１５に示すように変位変化のベクトルDis(0,0)の列ベクトルを用いる。列ベクトルDis(0,0)は、ステップＳ０１で決定された順番に観測面０４の節点の変位変化のデータを並べている。図１５中、d(k,l)は観測面０４の位置(k,l)の節点の変位変化を示す。さらに、学習させる、き裂を発生させる位置の情報は、き裂発生面０２の位置(i,j)として、列ベクトルDis(i,j)を作成し、その列ベクトルDis(i,j)内の要素はdi_j(k,l)で示す。di_j(k,l)は、き裂発生面０２の位置(i,j)の節点が、き裂として構造解析した結果の、き裂発生面０２の位置(k,l)の節点の位置変化を示す。この列ベクトルをステップＳ０１で決定された、き裂の発生する位置の順番に行に並べて、観測面の変形変化の行列である観測面行列Dismeasureを作成する。
　角度変化を使用した場合は、図９中、ステップＳ０２０５、または図１１で示したひずみ変化の変形ベクトルE(0,0)の代わりに、図１６に示すように角度変化のベクトルA(0,0)の列ベクトルを用いる。列ベクトルA(0,0)は、ステップＳ０１で決定された順番に観測面０４の節点の角度変化データを並べている。図１６中、a(k,l)は観測面０４の位置(k,l)位置の節点の角度変化を示す。さらに、学習させる、き裂を発生させる位置の情報は、き裂発生面０２の位置(i,j)として、列ベクトルA(i,j)を作成し、その列ベクトルA(i,j)内の要素はai_j(k,l)で示す。ai_j(k,l)は、き裂発生面０２の位置(i,j)の節点がき裂として構造解析した結果の、き裂面の(k、l)位置の節点の角度変化を示す。この列ベクトルをステップＳ０１で決定されたき裂の発生する位置の順番に行に並べて、観測面０４の角度変化の行列である観測面行列Ameasureを作成する。
　以上の通り、本手段を用いることで、き裂が発生する面に生じるき裂のすべての形状に対応した学習データを作成する部分を自動化でき、効率的に少ないき裂データの学習で、観測面の変化から任意の内部のき裂の位置、大きさを推定できる。さらに、観測面の変形としてひずみ変化だけでなく変位変化、角度変化を使用することで計測方法の種類を拡大でき、ひずみ計測よりも短時間で、高精度に計測することができる。
実施の形態３．
　図１７は、実施の形態３に係るき裂発生面０２の荷重変化のベクトルの情報を格納するメモリ構造の図である。
　ここでは、き裂発生面０２の解析結果を行列表現したパラメータに力の変化を使用した場合の、観測面０４の変形ベクトルおよび観測面行列の作成方法の変更点のみを示す。
　図９中ステップＳ０２０５、または図１０で示したき裂発生面０２の変位変化のベクトルΔ(0,0)の代わりに、図１７に示すように、き列発生面の加重変化のベクトルZ(0,0)の列ベクトルを用いる。列ベクトルZ(0,0)は決められた順番に、き裂発生面０２の節点の荷重データを並べている。図１７中、ζ(i,j)はき裂発生面０２の位置(i,j)の節点の荷重を示す。さらに、学習させる、き裂を発生させる位置の情報は、き裂発生面０２の位置(i,j)として、列ベクトルZ(i,j)を作成し、その列ベクトルZ(i,j)内の要素はζi_j(i,j)で示す。ζi_j(i,j)は、き裂発生面０２の位置(i,j)の節点がき裂として構造解析した結果の、き裂面の位置(i,j)の節点の荷重を示す。この列ベクトルをステップＳ０１で決定されたき裂の発生する位置の順番に行に並べて、き裂発生面０２の加重変化の行列である、き裂発生面行列Zcrack_diffを作成する。
　き裂発生面０２の解析結果を行列表現したパラメータが変位変化だけでなく力の変化を使用する場合でも、観測面０４の変形としてひずみ変化だけでなく変位変化、角度変化を使用することができ実施の形態２と同様の効果を得ることができる。
　以上の通り、本手段を用いることで、き裂発生面に生じるき裂のすべての形状に対応した学習データを作成する部分を自動化でき、効率的に少ないき裂データの学習で、観測面の変化から任意の内部のき裂の位置、大きさを推定できる。さらに、き裂発生面の解析結果を行列表現したパラメータは、変位変化だけでなく力の変化を使用することができる。これは、き裂が発生する位置の節点の力が０で、それ以外に力が発生するためである。
　実施の形態４．
　実施の形態１では、点検時に観測面に内部き裂による変形が生じる必要があるため、対象構造０１が焼き嵌め部などの予め力が加わっている構造に限られる。しかし、対象構造０１に予め力が加わっていない場合でも、対象構造０１に一定の荷重を加えることを、学習データの決定時などのき裂なしの条件および点検時で実施することで、同様の計測が可能となる。
　具体的には、図２のステップＳ０１の学習データの決定時に、対象構造０１に加える荷重と荷重を加える位置を決定し、構造解析時の境界条件に追加する。そして、ステップＳ０３の計測データの取得時に、学習データの決定時に決定した、加える荷重を、荷重を加える位置に加えて、計測を行う。これにより、計測する対象構造０１に予め力が加わっていない場合も、き裂の形状、位置の推定が可能になる。
　実施の形態５．
　き裂の形状、位置の推定を逆解析するのに加え、図１２のステップＳ０４０４により推定したき裂の位置および大きさ、タービン発電機１００などの機器の運転中に回転子構造に加わる外力、き裂が発生した構造の材料の物性値、を用いて、対象構造０１の検査をさらに行い、き裂の進展寿命を求め、残りの機器の使用期間を求めてもよい。これにより、機器の残存している使用可能時間を把握でき、計画的な装置の補修、更新が可能となる。なお、実施の形態１を例にとり、タービン発電機にて説明したが、これに限るものではない。
　具体的には、図１８に示すように、図１２中のステップＳ０４０４で推定された、き裂の位置と大きさの情報に、ステップＳ２２で示す情報を追加する。追加する情報としては、（１）対象構造０１に加わる外力、（２）対象構造０１に使用されている材料の物性値、（３）対象構造０１が使用不可となるき裂の大きさ及び位置の情報が考えられる。これら情報は製品設計段階に入手可能であり、例えば、図３で示した入力装置４２０から入力される。ステップＳ０４０４で推定された情報とステップＳ２２で入力された２つの入力情報から、ステップＳ２３において、破壊力学に基づいて対象構造０１を用いたタービン発電機など、対象機器の使用条件における、き裂の進展量を算出する。進展量の算出は、破壊力学に基づくものだけでなく、時系列のき裂の大きさ、位置の推定結果に基づいてから、進展量を推定してもよい。さらに、ステップＳ２４において、対象構造０１が使用不可となるき裂の大きさ、使用不可となる位置に到達する使用期間を算出する。そして、ステップＳ２５において、残りの使用期間を算出する。算出された使用期間は、表示装置４３０により出力され、機器の故障診断に活用できる。
　実施の形態６．
　図１２のステップＳ０４０４において推定したき裂の位置、および大きさと、あらかじめ決めていた構造内のき裂の大きさ、位置の制限値から、機器の使用停止を促すアラームを発生させて、機器の故障診断をおこなってもよい。これにより、機器の使用停止を迅速に判断できる。アラームは、例えば図３に示す警報装置４１０により行う。
　具体的には、図１９に示すように、図１２中のステップＳ０４０４で得られる、き裂の位置と大きさの推定値の情報に、ステップＳ２２に示す情報を追加する。追加する情報としては、（１）対象構造に加わる外力、（２）対象構造に使用されている材料の物性値、（３）対象構造が使用不可となるき裂の大きさ及び位置の情報が考えられる。これら情報は製品設計段階に入手可能であり、例えば、図３で示した入力装置４２０から入力される。ステップＳ０４０４で推定された情報とステップＳ２２で得られた情報の２つの入力情報から、ステップＳ２６で、き裂の大きさが、機器が使用不可となる、予め定めた閾値を超えているか否か、または定められた期間内に超えるかを判定する。超える場合は、ステップＳ２７に示すように使用停止を促すアラームを発生させる。アラームは、例えば図３に示す警報装置４１０により行う。超えない場合は、ステップＳ２８に示すように、き裂有りのみ表示装置４３０に表示する。さらにこの場合には、実施の形態５で示した残りの使用期間を合わせて表示してもよい。このようにアラームを発生することにより、機器の故障診断に活用できる。
　本願は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、１つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。
従って、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。
　０１：対象構造、０２：き裂発生面、０３：き裂、０４：観測面、１００：タービン発電機、２００：回転子、３００：計測装置、４００：き裂の推定装置、４０１：プロセッサ、４０２：記憶装置、４１０：警報装置、４２０：入力装置、４３０：表示装置、４０２１：揮発性記憶装置、４０２２：補助記憶装置。

Claims (11)

  1. 　検査される対象構造物の形状モデルと前記形状モデル中のき裂発生面および観測面を決定するデータ決定部、
    　前記形状モデルから作成した構造解析モデルを数値解析して得られる、前記き裂発生面の状態と前記観測面の状態とを関係づける行列に基づき、観測面の状態からき裂発生面の状態を推定するための推定モデルを出力する推定データ算出部、
    　前記観測面において実際に計測した前記対象構造物の計測値と前記推定モデルとに基づいて前記き裂発生面でのき裂の状態を推定するき裂推定部とを備えたき裂の推定装置。
  2. 　前記推定データ算出部は、
    　前記き裂発生面および前記観測面をそれぞれ単位面に分割し、分割した前記単位面の境界条件に基づいて前記構造解析モデルを数値解析する数値解析部と、
    　前記形状モデルから前記構造解析モデルを作成し、前記き裂発生面にき裂が発生する前記構造解析モデルの境界条件を順次設定するとともに、順次設定された境界条件での解析を前記数値解析部において順次行い、前記き裂発生面の解析結果と前記観測面の解析結果とを記憶装置に記憶する数値解析制御部と、
    　前記記憶装置に記憶された、前記き裂発生面の解析結果を行列表現したき裂発生面行列から前記観測面の解析結果を行列表現した観測面行列へ写像する順係数行列を求め、前記順係数行列の逆行列を前記推定モデルとして出力する推定データ出力部と、
    からなる請求項１に記載のき裂の推定装置。
  3. 　前記構造解析モデルの境界条件である入力境界条件は、前記き裂発生面において、前記き裂発生面を分割した単位面同士の接続を外す、あるいは、前記き裂発生面の変位を、き裂が生じた場合と等しい形状または境界条件に変更することを特徴とする請求項１または２に記載のき裂の推定装置。
  4. 　前記観測面の解析結果は、前記観測面の変位変化、ひずみ変化、および角度変化のいずれかに基づいたベクトルとして表されることを特徴とする請求項２に記載のき裂の推定装置。
  5. 　前記き裂発生面の解析結果は、前記き裂発生面の変位変化または荷重変化に基づいたベクトルとして表されることを特徴とする請求項２に記載のき裂の推定装置。
  6. 　前記き裂推定部は、前記観測面において実際に計測した前記対象構造物の変形の結果から作成された前記観測面の変形ベクトルと、前記推定データ出力部にて算出された逆行列とから前記き裂発生面における変位ベクトルを算出し、この変位ベクトルに基づいて前記き裂発生面でのき裂の位置と大きさを推定することを特徴とする請求項２に記載のき裂の推定装置。
  7. 　前記対象構造物が、回転電機の回転子の端部に焼き嵌めされた保持環の、回転子鉄心との焼き嵌め部分であり、前記対象構造物の前記形状モデルが円筒座標系であることを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載のき裂の推定装置。
  8. 　検査される対象構造物の形状モデルと前記形状モデル中のき裂発生面および観測面を入力するステップ、
    　前記形状モデルから作成した構造解析モデルにおける前記き列発生面の状態と前記観測面の状態とを関係づける行列に基づき、前記観測面の状態からき裂発生面の状態を推定するための推定モデルを出力するステップ、
    　前記観測面において実際に計測した前記対象構造物の計測値と前記推定モデルとに基づいて前記き裂発生面でのき裂の状態を推定するステップ、
    を備えたき裂の推定方法。
  9. 　推定モデルを出力するステップは、
    　前記き裂発生面を分割した単位面同士の全ての節点にき裂が発生する前記構造解析モデルの境界条件を順次設定して数値解析を行い、解析された前記き裂発生面の解析結果と前記観測面の解析結果とを記憶装置に記憶するステップと、
    　前記記憶装置に記憶された解析結果から、前記き裂発生面を行列表現したき裂発生面行列と前記観測面を行列表現した観測面行列を算出し、前記き裂発生面行列を前記観測面行列へ写像する順係数行列を求め、この順係数行列の逆行列を前記推定モデルとして出力するステップと、
    からなる請求項８に記載のき裂の推定方法。
  10. 　請求項８のき裂の推定方法で推定された対象構造物のき裂の位置および大きさと、前記対象構造物に加わる外力と、前記対象構造物に使用されている材料の物性値とから、前記き裂の進展寿命を求め、前記進展寿命までの残りの期間を算出することを特徴とするき裂の検査方法。
  11. 　請求項８のき裂の推定方法で推定された対象構造物のき裂の位置および大きさと、前記対象構造物に加わる外力と、前記対象構造物に使用されている材料の物性値とから、前記き裂の大きさが、定められた閾値を超えている、または定められた期間内に前記閾値を超えると判断した場合、アラームを発生することを特徴とする故障診断方法。
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