WO2021200702A1 - 予兆検知装置及び予兆検知方法 - Google Patents

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WO2021200702A1
WO2021200702A1 PCT/JP2021/013011 JP2021013011W WO2021200702A1 WO 2021200702 A1 WO2021200702 A1 WO 2021200702A1 JP 2021013011 W JP2021013011 W JP 2021013011W WO 2021200702 A1 WO2021200702 A1 WO 2021200702A1
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positions
sign
correlation
correlation coefficient
physical quantity
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PCT/JP2021/013011
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English (en)
French (fr)
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友仁 中森
敬介 松山
浩 後藤田
拓也 黒坂
晋河 増田
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三菱重工業株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H5/00—Measuring propagation velocity of ultrasonic, sonic or infrasonic waves, e.g. of pressure waves
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H1/00—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector
    • G01H1/04—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector of vibrations which are transverse to direction of propagation
    • G01H1/08—Amplitude
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F01—MACHINES OR ENGINES IN GENERAL; ENGINE PLANTS IN GENERAL; STEAM ENGINES
    • F01D—NON-POSITIVE DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, e.g. STEAM TURBINES
    • F01D25/00—Component parts, details, or accessories, not provided for in, or of interest apart from, other groups
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
    • F02C7/00—Features, components parts, details or accessories, not provided for in, or of interest apart form groups F02C1/00 - F02C6/00; Air intakes for jet-propulsion plants
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
    • F02C9/00—Controlling gas-turbine plants; Controlling fuel supply in air- breathing jet-propulsion plants
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass

Definitions

  • the present disclosure relates to a sign detection device and a sign detection method for detecting a sign of sudden vibration.
  • This application claims priority based on Japanese Patent Application No. 2020-062269 filed with the Japan Patent Office on March 31, 2020, the contents of which are incorporated herein by reference.
  • combustion vibration and shaft vibration may occur in combustors, compressors, blades, etc.
  • unstable vibrations sudden vibrations
  • the limit cycle When the limit cycle is reached, a trip is reached and the equipment is heavily burdened.
  • Patent Document 1 discloses a device that detects combustion vibration using a value related to the pressure in the combustor of a gas turbine. This device is configured to acquire the value related to the pressure in the combustor of the gas turbine, calculate the network entropy, and detect the occurrence of combustion vibration when the network entropy falls below the threshold value.
  • the sign detection device is A plurality of sensors arranged at a plurality of positions on the object to be detected and configured to measure a physical quantity at each position, and a plurality of sensors.
  • a data acquisition unit for acquiring time-series fluctuation data of the physical quantity from the plurality of sensors,
  • a calculation unit for calculating a parameter indicating a correlation between the physical quantities at any two positions among the plurality of positions from the time series fluctuation data, and a calculation unit.
  • a detection unit for detecting a sign of sudden vibration of the detection object, and To be equipped.
  • the predictive detection method is A step in which sensors arranged at multiple positions on the object to be detected measure physical quantities at each position, A step of acquiring time-series fluctuation data of the physical quantity from the plurality of sensors, and A step of calculating a parameter indicating a correlation between the physical quantities at any two positions among the plurality of positions from the time series fluctuation data, and a step of calculating the parameters. Based on the parameters, the step of detecting the sign of sudden vibration of the object to be detected, and including.
  • expressions such as “same”, “equal”, and “homogeneous” that indicate that things are in the same state not only represent exactly the same state, but also have tolerances or differences to the extent that the same function can be obtained. It shall also represent the existing state.
  • an expression representing a shape such as a quadrangular shape or a cylindrical shape not only represents a shape such as a quadrangular shape or a cylindrical shape in a geometrically strict sense, but also an uneven portion or chamfering within a range in which the same effect can be obtained.
  • the shape including the part and the like shall also be represented.
  • the expressions “equipped”, “equipped”, “equipped”, “included”, or “have” one component are not exclusive expressions that exclude the existence of other components.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a sign detection device 300 according to an embodiment.
  • the sign detection device 300 includes a plurality of sensors 200 and a calculation processing device 100 configured to execute a calculation process for detecting a sign of sudden vibration.
  • the sensor 200 is a sensor configured to measure a physical quantity in a detection object.
  • the plurality of sensors 200 are respectively arranged at a plurality of positions on the detection target object, and the physical quantity at each position is measured.
  • the physical quantity measured by the sensor 200 is, for example, one or more of pressure, strain, acceleration, velocity, and displacement.
  • the physical quantities measured by the sensor 200 are not limited to these physical quantities.
  • the physical quantity measured by the sensor 200 may be a physical quantity that is highly related to the generation of combustion vibration.
  • the arithmetic processing device 100 is, for example, a computer including a CPU (Central Processing Unit), a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), and the like.
  • the processor CPU
  • the arithmetic processing unit 100 functions as a data acquisition unit 110, an arithmetic unit 120, a detection unit 130, and an output unit 140.
  • the data acquisition unit 110 is configured to acquire time-series fluctuation data of physical quantities from a plurality of sensors 200.
  • the time-series fluctuation data is measurement data sampled at a plurality of timings (for example, 100 or more timings) in the latest unit time (for example, 1 second).
  • the calculation unit 120 is configured to calculate a parameter indicating a correlation from the time-series fluctuation data of the physical quantity acquired by the data acquisition unit 110.
  • the parameter showing the correlation is a parameter showing the correlation between the physical quantities at any two positions among the plurality of positions where the sensor 200 is placed.
  • Parameter indicating a correlation may be a correlation coefficient C ij, further operational processing data correlation coefficient C ij (e.g., link strength [rho) may be.
  • the correlation coefficient Cij and the link strength ⁇ will be described later.
  • the parameter showing the correlation may be coherence showing the degree of similarity of the fluctuation characteristics when the time series fluctuation data are compared with each other. Further, the determinism of the cross-recurrence plot, the order parameter, the maximal information co-efficient, and the like may be applied to the parameters showing the correlation.
  • the detection unit 130 is configured to detect a sign of sudden vibration of the object to be detected based on a parameter indicating the correlation calculated by the calculation unit 120. The specific detection method will be described later.
  • the output unit 140 is configured to output image data indicating the vibration state of the detection object. For example, the output unit 140 outputs image data to a display device (not shown) or a display unit (not shown) to display the image data. Specific examples of image data will be described later.
  • the output unit 140 may be configured to output voice data (for example, a voice that notifies a sign of sudden vibration). In this case, the output unit 140 is configured to output audio data to an audio output device such as a speaker.
  • the output unit 140 may be configured to output a predetermined signal when the detection unit 130 detects a sign of sudden vibration.
  • the predetermined signal is, for example, a stop signal for stopping the operation of the detection object, an output control signal for reducing the output of the detection object, and a notification for notifying the user that it is a sign of sudden vibration. It is a signal that is effective in avoiding sudden vibrations such as signals.
  • the output unit 140 may be configured to output information on maintenance estimated from the parameters showing the correlation.
  • the information related to maintenance is, for example, information such as parts to be replaced, recommended replacement time, and presence / absence of failure.
  • image data, predetermined signals, and information related to maintenance are generated based on, for example, the calculation result of the calculation unit 120 and the detection result of the detection unit 130.
  • FIG. 2 is a schematic view showing an arrangement example of the sensor 200 of the sign detection device 300 according to the embodiment. This figure shows a cross section of the gas turbine 20 along the direction perpendicular to the turbine axis.
  • FIG. 3 is a schematic cross-sectional view showing an arrangement example of the sensor 200 of the sign detection device 300 according to the embodiment. This figure shows a cross section of the gas turbine 20 along the turbine shaft.
  • the detection target of the sign detection device 300 may be, for example, the gas turbine 20 shown in FIGS. 2 and 3.
  • the object to be detected may not be the gas turbine 20, but may be, for example, a machine such as a steam turbine, an engine, a boiler, an aircraft, or a compressor.
  • the gas turbine 20 includes a compressor 7, a combustor 8, a stationary blade 4, and a moving blade 6.
  • the combustor 8 includes eight can-type combustors.
  • the eight can-type combustors are numbered # 1 to # 8 according to the arrangement position.
  • the eight can-type combustors have a fuel nozzle 9, an inner cylinder 2, and a tail cylinder 3, respectively.
  • the sensor 200 is a pressure sensor for measuring the pressure inside the combustor 8.
  • the sensor 200 is arranged in each of the eight tail cylinders 3.
  • the senor 200 is arranged in the tail tube 3 of the combustor 8 of the gas turbine 20.
  • the sensor 200 may be arranged at a position where the vibration mode can be observed, and may be arranged at a compressor, a blade, a bearing, or the like depending on the type of the object to be detected.
  • the correlation between physical quantities can be interpreted as an undirected weighted complex network in which each of a plurality of positions is a node.
  • the correlation of physical quantities can be expressed as an adjacency matrix A (A is represented by bold letters indicating vectors; the same applies hereinafter).
  • the adjacency matrix A is defined as an n ⁇ n square matrix.
  • any matrix element wij shows the correlation between the i-th physical quantity and the j-th physical quantity.
  • n corresponds to the number of physical quantities (that is, the number of sensors 200).
  • the values of the diagonal components w 11, w 22, ... w nn are zero, and the matrix elements other than the diagonal components are values indicating the magnitude of the correlation coefficient (row i).
  • the matrix element in the j-th column is the absolute value of the correlation coefficient Cij). That is, the matrix element indicating the relationship between the physical quantities at different positions is the absolute value of the correlation coefficient Cij , and the matrix element indicating the relationship between the physical quantities at the same position is zero.
  • the correlation coefficient is basically the same. For example, w 24 and w 42 have the same value.
  • the adjacency matrix A is an 8 ⁇ 8 square matrix.
  • the correlation between the physical quantities measured in the # 2 can-type combustor and the # 4 can-type combustor is an absolute value at the matrix element w 24, that is, the correlation coefficient C 24.
  • the parameter showing the correlation may be the correlation coefficient C ij showing the correlation of the fluctuation of the physical quantity at each position.
  • the correlation coefficient Cij is expressed by, for example, the following equation (2).
  • the formula (2) shows an example when the physical quantity is pressure, the physical quantity may be a physical quantity other than pressure.
  • N is the number of samplings (for example, 100 or more) per unit time (for example, 1 second).
  • p i (t) indicates the instantaneous value of the pressure at the i-th position
  • p j (t) indicates the instantaneous value of the pressure at the j-th position
  • P i is the time average value in the unit time of p i (t)
  • P j is the time average value in the unit time of p j (t).
  • the instantaneous value or the time average value of the fluctuation amount of the pressure may be applied.
  • the correlation coefficient Cij has a large value when the fluctuation patterns of physical quantities at the two positions are similar, and a small value when they are not similar. Further, the value of the correlation coefficient Cij is normalized so as to be a value within the range of 0 or more and 1 or less. Therefore, the strength of the correlation can be determined from the correlation coefficient Cij.
  • the correlation coefficient Cij is not limited to the calculated value shown in the equation (2), and can be appropriately changed within a range that does not impair the essential significance.
  • the parameter showing the correlation may be the link strength ⁇ .
  • the link strength ⁇ is an index showing the degree of connection between the vertices of the network.
  • the link strength ⁇ is expressed by, for example, the following equation (3).
  • n is the number of nodes.
  • the numerator of the link strength ⁇ is a value obtained by calculating the correlation coefficient Cij for all combinations when two positions are selected from a plurality of positions and calculating the sum of those correlation coefficients.
  • the sum of the correlation coefficients C ij is the same as the sum of the components w ij of the adjacency matrix A.
  • the denominator of the link strength ⁇ corresponds to the number of combinations.
  • the denominator of the link strength ⁇ is 56.
  • the link strength ⁇ is a value obtained by dividing the sum of 56 matrix elements by 56, it is a value obtained by normalizing the sum of the correlation coefficients.
  • the link strength ⁇ is calculated with a value within the range of 0 or more and 1 or less, it is advantageous in that the link strength ⁇ can be quantitatively grasped.
  • the calculation unit 120 may calculate the correlation coefficient Cij for all combinations when two positions are selected from a plurality of positions.
  • the output unit 140 may output image data in which each position of the plurality of positions is associated with the correlation coefficient Cij calculated for each combination of the positions.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of image data output by the sign detection device 300 according to the embodiment. This figure shows an example of an image displayed during stable combustion.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of image data output by the sign detection device 300 according to the embodiment. This figure shows an example of an image displayed during combustion vibration (combustion vibration includes sudden vibration).
  • 6A, 6B, and 6C are diagrams showing an example of image data output by the sign detection device 300 according to the embodiment, respectively. These figures show image data at different times.
  • a plurality of positions are arranged as nodes, and the magnitude of the correlation coefficient Cij is arranged between the nodes. It may be image data showing a figure connected by lines of different display formats according to the above.
  • the different display formats distinguish the size of the correlation coefficient Cij according to any one or more of, for example, color, shading, thickness, line type (solid line, dotted line, alternate long and short dash line), display or non-display, etc. It may be in a possible display format.
  • the line connecting the nodes may be displayed as a red line when the correlation coefficient C ij is large, and may be displayed as a blue line when the correlation coefficient C ij is small.
  • the line connecting the nodes may be displayed as a solid line when the correlation coefficient C ij is large, and may be displayed as a dotted line when the correlation coefficient C ij is small.
  • the magnitude of the correlation coefficient Cij is distinguished by two types of lines, black and gray.
  • the line display format may change stepwise depending on the magnitude of the correlation coefficient Cij. Further, the line display format may change depending on whether or not the size of the correlation coefficient C ij exceeds the reference value, and the line display format may change in multiple stages according to the size of the correlation coefficient C ij. It may change.
  • the nodes indicated by the image data are arranged in a positional relationship corresponding to a plurality of positions of the actual physical quantity.
  • the image data is the sensor in each of the can-type combustors (# 1 to # 8) of the combustor 8 included in the gas turbine 20. It may be image data in which nodes are arranged by simulating the arrangement of 200.
  • the image data is not limited to the illustrated example.
  • the magnitude of the correlation coefficient Cij between the physical quantities at each position may be indicated by a numerical value, a symbol, or the like.
  • the image data may be, for example, image data shown in a display mode such as a round robin table (not shown).
  • the calculation unit 120 calculates the correlation coefficient C ij for all combinations when two positions are selected from a plurality of positions (positions where the sensor 200 is arranged), and the sum of the calculated correlation coefficients C ij.
  • the link strength ⁇ may be calculated from.
  • the output unit 140 may output image data indicating the temporal transition of the link strength ⁇ calculated by the calculation unit 120.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of image data output by the sign detection device 300 according to the embodiment. This figure is a graph showing the temporal transition of the link strength ⁇ calculated by the calculation unit 120. The horizontal axis shows the time, and the vertical axis shows the magnitude of the link strength ⁇ .
  • the link strength [rho, during abrupt change vibration is in a value close to 1, at the time of normal is close to 0 value (e.g., about 0.1).
  • the link strength [rho, may exhibit before the time abrupt change vibration (for example, time T a, T b, T c ) Normal value greater than the time (for example, 0.3 or more values).
  • the detection unit 130 or the operator looking at the image data may determine that a sign of sudden vibration has occurred.
  • the detection unit 130 detects a sign of sudden vibration based on the calculation result of the above-mentioned calculation unit 120.
  • a specific detection method will be described.
  • Detection unit 130 may detect a sign of abrupt change vibration based on the magnitude of the correlation coefficient C ij.
  • the detection unit 130 when the magnitude of the correlation coefficient C ij is equal to or larger than the reference value, or the number of combinations of the correlation coefficient C ij which is equal to or greater than the reference value is a predetermined number (for example, n / If it exceeds 2), it may be determined that it is a sign of sudden vibration. When the duration of such a state exceeds the reference value, the detection unit 130 may determine that it is a sign of sudden vibration. In this way, the sign of sudden vibration may be detected according to the magnitude of each correlation coefficient C ij , the number of combinations of the correlation coefficient C ij that exceeds the reference value, or the duration of the state.
  • the detection unit 130 may detect a sign of sudden vibration based on the link strength ⁇ . In this case, for example, the detection unit 130 may determine whether or not it is a sign of sudden vibration depending on whether or not the value of the link strength ⁇ exceeds the reference value. For example, in the examples shown in FIGS. 6A, 6B, and 6C, even if attention is paid to the magnitude of the correlation coefficient Cij , it may be difficult to discriminate when a subtle change occurs.
  • the discrimination standard can be uniquely set. For example, as shown in FIG. 7, when the detection unit 130 determines that the magnitude of the link strength ⁇ is a reference value (for example, 0.3) or more, it is a sign of sudden vibration, it is easy to determine. be. Further, according to such a configuration, since the link strength ⁇ based on the correlation coefficient Cij of all combinations of a plurality of positions is used for predictive detection, attention is paid only between specific positions of the detection target object. It is possible to perform predictive detection that evaluates the overall state of the object to be detected instead of predictive detection.
  • the detection unit 130 suddenly hits based on the parameters (correlation coefficient C ij and link strength ⁇ ) indicating the correlation calculated by the calculation unit 120 and the amplitude information of the physical quantity indicated by the time-series fluctuation data acquired by the data acquisition unit 110. It may be configured to detect a sign of variable vibration.
  • the amplitude information of the physical quantity is information on the amplitude of the physical quantity, and is, for example, information indicating the maximum value of the variable component of the physical quantity, the root mean square of the variable component of the physical quantity, and the like.
  • the amplitude of the physical quantity means the deviation from the time average value, that is, the magnitude of the fluctuation. It should be noted that the amplitude of a physical quantity is rarely a constant value like the amplitude in a waveform having a well-defined amplitude and period such as a sine wave or a square wave.
  • the detection unit 130 or the calculation unit 120 uses, for example, the amplitude information of the physical quantity (pressure or temperature) indicated by the time series data to increase the link strength ⁇ when the combustion temperature is low, and the link when the combustion temperature is high.
  • the link strength ⁇ may be corrected so that the strength ⁇ is low.
  • the correction may be a calculation that multiplies the weighting factor. As a result, the reliability as an index showing a sign of sudden vibration is improved.
  • the amplitude information of the physical quantity (pressure or temperature) indicated by the time series data may be used as a material for verifying the validity of the link strength ⁇ .
  • the detection unit 130 may be configured to determine that it is a sign of sudden vibration only when the amplitude information is equal to or higher than the reference value and the link strength ⁇ is higher than the reference value.
  • Amplitude information of physical quantities may be used to correct the correlation coefficient Cij or to verify the validity. That is, the detection method of the detection unit 130 is not limited to the detection method that combines the amplitude information of the physical quantity and the link strength ⁇ as described above.
  • the output unit 140 may be configured to output the image data after adjusting the parameters showing the correlation based on the amplitude information of the physical quantity.
  • the matrix elements other than the diagonal components are not the absolute values of the correlation coefficient Cij , but the values converted based on the amplitude information. May be good.
  • the matrix elements other than the diagonal components of the adjacency matrix A are 1 when the correlation coefficient C ij is 0.5 or more and the average value P ij of the maximum value of the amplitude of the physical quantity is 0.4 or more. If the condition is not satisfied, it may be 0.
  • Mean value P ij of the maximum value of the physical quantity amplitude is the maximum value and divided by 2 by adding the maximum value of p j (t) of p i (t).
  • the line connecting the nodes has two types of lines (for example, a display format in which the line is displayed when the value is 1 and the line is not displayed when the value is 0).
  • a line (for example, a display format in which a blue line is displayed in the case of 1 and a red line is displayed in the case of 0) may be displayed so as to distinguish between 1 and 0.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the procedure of the sign detection method according to the embodiment. It should be noted that some or all of the procedures described below may be performed manually by the user. In the sign detection method described below, each procedure can be appropriately modified so as to correspond to the process executed by the sign detection device 300 described above. In the following description, the description that overlaps with the description of the sign detection device 300 will be omitted.
  • a plurality of sensors 200 arranged at a plurality of positions on the detection object measure physical quantities at each position (step S1).
  • Time-series fluctuation data of the physical quantity measured by each sensor 200 is acquired from the plurality of sensors 200 (step S2).
  • a parameter indicating the correlation between the physical quantities at any two positions among the plurality of positions is calculated from the time series fluctuation data (step S3). Specifically, parameters indicating the correlation such as the magnitude of the correlation coefficient Cij of each combination and the link strength of the entire detection object are calculated. In addition to the parameters showing the correlation , calculations such as the number of combinations of the correlation coefficient Cij that are equal to or higher than the reference value, the duration of the state, and the correction based on the amplitude of the physical quantity may be performed. Based on the correlation parameter calculated in step S3, the sign of sudden vibration of the object to be detected is detected (step S4).
  • steps S1 to S4 may be repeatedly executed periodically. This makes it possible to monitor the signs of sudden vibration.
  • the above-mentioned predetermined signal stop signal, notification signal, etc.
  • the above-mentioned image data may be output and the image may be displayed on a display device or the like.
  • the present disclosure is not limited to the above-described embodiment, and includes a modification of the above-described embodiment and a combination of a plurality of embodiments as appropriate.
  • a plurality of sensors 200 for measuring pressure may be arranged at a plurality of positions of the compressor.
  • a plurality of sensors 200 may be arranged in the circumferential direction of the outlet portion thereof.
  • a plurality of sensors 200 may be arranged in the annular direction.
  • a plurality of sensors 200 may be arranged at the base of the blade.
  • sensors 200 When detecting a sign of sudden vibration of shaft vibration, sensors 200 may be arranged at different bearing positions. In this case, since the sensor arrangement is one-dimensional, the image data output by the output unit 140 may show a figure in which a plurality of nodes are linearly arranged and connected by a line.
  • a strain gauge may be used as the sensor 200.
  • a plurality of sensors 200 may be arranged at the roots of the blades of a steam turbine arranged along the circumferential direction in the same stage.
  • the object to be detected is a rocket engine, there may be only one combustor. However, even in this case, a plurality of sensors 200 may be arranged in the circumferential direction of the outlet portion of the combustor so that the sign detection device 300 detects the sign of sudden vibration.
  • the method of detecting the sign of sudden vibration by the sign detection device 300 may be applied to the engine or the wing. By arranging the plurality of sensors 200 along the circumferential direction of the cross section at the position where the combustion vibration occurs in this way, it is possible to detect signs of sudden vibration of various detection objects.
  • the sign detection device (300) is A plurality of sensors (200) arranged at a plurality of positions on a detection object (for example, a gas turbine 20) and configured to measure a physical quantity at each position, and a plurality of sensors (200).
  • the sign of sudden vibration of the object to be detected is detected based on the parameter showing the correlation of the physical quantity between the two positions. Therefore, the sign can be detected sufficiently before the sudden vibration occurs.
  • the parameter is a correlation coefficient showing the correlation of the fluctuation of the physical quantity at each position.
  • the judgment criteria for predictive detection can be clarified. It is also possible to estimate a position that is highly related to the sudden vibration or its sign based on the magnitude of the parameter showing the correlation. Such estimation results are useful information in the maintenance of the detection target (for example, the gas turbine 20).
  • the calculation unit (120) calculates the correlation coefficient for all combinations when two positions are selected from the plurality of positions, and calculates the link strength from the sum of the calculated correlation coefficients.
  • the detection unit (130) detects a sign of sudden vibration based on the link strength.
  • the calculation unit (120) calculates the correlation coefficient for all combinations when two positions are selected from the plurality of positions.
  • An output unit (140) configured to output image data in which each position of the plurality of positions is associated with the correlation coefficient calculated for each combination of the positions is further provided.
  • the operator can visually grasp the state of the correlation coefficient between a plurality of positions based on the image data.
  • the information necessary for operation monitoring or maintenance such as the presence / absence of a sign of sudden vibration and the position related to the sign of sudden vibration.
  • the image data is image data showing a figure in which the plurality of positions are arranged as a plurality of nodes and the nodes are connected by lines having different display formats according to the magnitude of the correlation coefficient.
  • the operator can grasp the state of the correlation coefficient between a plurality of positions at a glance based on the image data.
  • the calculation unit (120) calculates the correlation coefficient for all combinations when two positions are selected from the plurality of positions, and calculates the link strength from the sum of the calculated correlation coefficients.
  • the image data is image data showing a time transition of the link strength.
  • the operator can monitor the trend of the link strength and confirm the presence or absence of a sign of sudden vibration.
  • the detection unit (130) detects a sign of sudden vibration based on the parameter and the amplitude information of the physical quantity indicated by the time-series fluctuation data.
  • the detection unit (130) detects the sign of sudden vibration by combining the parameter showing the correlation and the amplitude information of the physical quantity shown by the time-series fluctuation data. Therefore, the detection accuracy can be improved.
  • the same parameters for example, link strength
  • the accuracy can be improved by detecting the sign of sudden vibration by combining the parameter (for example, link strength) and the amplitude information of the physical quantity.
  • the sign detection method is A step in which sensors (200) arranged at a plurality of positions on a detection object (for example, a gas turbine 20) measure a physical quantity at each position, A step of acquiring time-series fluctuation data of the physical quantity from the plurality of sensors (200), and A step of calculating a parameter indicating a correlation between the physical quantities at any two positions among the plurality of positions from the time series fluctuation data, and a step of calculating the parameters. Based on the parameters, the step of detecting the sign of sudden vibration of the object to be detected, and including.
  • a detection object for example, a gas turbine 20
  • the sign of sudden vibration of the detection object (for example, the gas turbine 20) is detected based on the parameter showing the correlation of the physical quantity between the two positions. Therefore, the sign can be detected sufficiently before the sudden vibration occurs.
  • Fuel nozzle 20 Gas turbine 100 Arithmetic processing device 110 Data acquisition unit 120 Arithmetic unit 130 Detection unit 140 Output unit 200 Sensor 300 Predictive detection device

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Abstract

予兆検知装置は、複数のセンサと、複数のセンサから物理量の時系列変動データを取得するためのデータ取得部と、複数の位置のうち任意の２つの位置における物理量の間の相関を示すパラメータを時系列変動データから演算するための演算部と、相関を示すパラメータに基づいて、検知対象物の突変振動の予兆を検知するための検知部と、を備える。複数のセンサは、検知対象物における複数の位置にそれぞれ配置され、各位置における物理量を計測するように構成されている。

Description

予兆検知装置及び予兆検知方法
　本開示は、突変振動の予兆を検出するための予兆検知装置及び予兆検知方法に関する。
　本願は、２０２０年３月３１日に日本国特許庁に出願された特願２０２０－０６２２６９号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
　ガスタービン、蒸気タービン、エンジン、ボイラ、航空機、コンプレッサ等の機械では、燃焼器、圧縮機、翼等で燃焼振動や軸振動が生じる場合がある。これらの振動のうち突変傾向のある不安定な振動（突変振動）は、振動増大が生じてから短時間でリミットサイクルに到達する。リミットサイクルに到達すると、トリップに至ったり、機器に大きな負担がかかったりする。
　したがって、このような突変振動は早い段階で回避されることが望ましい。しかし、リミットサイクルに達するまでの振動増大は短時間であるため、振動増大を検知した後の制御では突変振動を回避できない場合がある。突変振動を回避するためには、突変振動の発生時より十分に先立ってその予兆を検知することが必要である。
　近年、突変振動を事前に検知することを目的とした検知技術が提案されている。例えば、特許文献１には、ガスタービンの燃焼器内の圧力に関連する値を用いて、燃焼振動を検知する装置が開示されている。この装置は、ガスタービンの燃焼器内の圧力に関連する値を取得してネットワークエントロピーを算出し、そのネットワークエントロピーが閾値を下回った場合に燃焼振動の発生を検知するように構成されている。
特開２０１８－８０６２１号公報
　本願発明者が鋭意検討した結果、複数の位置における物理量（例えば圧力）の相関関係が突変振動の予兆の検知において重要であることが判明した。このような相関を示すパラメータを利用すれば、突変振動の予兆を検知することが可能となる。
　しかし、特許文献１のように１つの位置における物理量（燃焼器内の圧力に関連する値）の時系列変動データを取得してネットワークエントロピーを算出しても、複数の位置における物理量の相関関係を考慮していないため、突変振動の発生時より十分に先立ってその予兆を検知することは困難である。
　上述の事情に鑑みて、本開示は、突変振動の発生時より十分に先立って突変振動を検知することを目的とする。
　本開示に係る予兆検知装置は、
　検知対象物における複数の位置にそれぞれ配置され、各位置における物理量を計測するように構成された複数のセンサと、
　前記複数のセンサから前記物理量の時系列変動データを取得するためのデータ取得部と、
　前記複数の位置のうち任意の２つの位置における前記物理量の間の相関を示すパラメータを前記時系列変動データから演算するための演算部と、
　前記パラメータに基づいて、前記検知対象物の突変振動の予兆を検知するための検知部と、
を備える。
　本開示に係る予兆検知方法は、
　検知対象物における複数の位置にそれぞれ配置されたセンサが、各位置における物理量を計測するステップと、
　複数の前記センサから前記物理量の時系列変動データを取得するステップと、
　前記複数の位置のうち任意の２つの位置における前記物理量の間の相関を示すパラメータを前記時系列変動データから演算するステップと、
　前記パラメータに基づいて、前記検知対象物の突変振動の予兆を検知するステップと、
を含む。
　本開示によれば、突変振動の発生時より十分に先立って突変振動を検知することが可能となる。
一実施形態に係る予兆検知装置の構成を示すブロック図である。 一実施形態に係る予兆検知装置のセンサの配置例を示す模式図である。 一実施形態に係る予兆検知装置のセンサの配置例を示す概略断面図である。 一実施形態に係る予兆検知装置が出力する画像データの一例を示す図である。 一実施形態に係る予兆検知装置が出力する画像データの一例を示す図である。 一実施形態に係る予兆検知装置が出力する画像データの一例を示す図である。 一実施形態に係る予兆検知装置が出力する画像データの一例を示す図である。 一実施形態に係る予兆検知装置が出力する画像データの一例を示す図である。 一実施形態に係る予兆検知装置が出力する画像データの一例を示す図である。 一実施形態に係る予兆検知方法の手順を示すフローチャートである。
　以下、添付図面を参照して幾つかの実施形態について説明する。ただし、実施形態として記載されている又は図面に示されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は、発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
　例えば、「ある方向に」、「ある方向に沿って」、「平行」、「直交」、「中心」、「同心」或いは「同軸」等の相対的或いは絶対的な配置を表す表現は、厳密にそのような配置を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の角度や距離をもって相対的に変位している状態も表すものとする。
　例えば、「同一」、「等しい」及び「均質」等の物事が等しい状態であることを表す表現は、厳密に等しい状態を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の差が存在している状態も表すものとする。
　例えば、四角形状や円筒形状等の形状を表す表現は、幾何学的に厳密な意味での四角形状や円筒形状等の形状を表すのみならず、同じ効果が得られる範囲で、凹凸部や面取り部等を含む形状も表すものとする。
　一方、一の構成要素を「備える」、「具える」、「具備する」、「含む」、又は、「有する」という表現は、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。
（予兆検知装置）
　以下、一実施形態に係る予兆検知装置３００について説明する。図１は、一実施形態に係る予兆検知装置３００の構成を示すブロック図である。
　図１に示すように、予兆検知装置３００は、複数のセンサ２００と、突変振動の予兆を検知するための演算処理を実行するように構成された演算処理装置１００とを備える。センサ２００は、検知対象物における物理量を計測するように構成されたセンサである。
　複数のセンサ２００は、検知対象物における複数の位置にそれぞれ配置され、各位置における物理量を計測する。センサ２００が計測する物理量は、例えば、圧力、ひずみ、加速度、速度、変位の何れか一つ以上である。なお、センサ２００が計測する物理量は、これらの物理量に限られない。センサ２００が計測する物理量は、燃焼振動の発生との関連性が高い物理量であればよい。
　演算処理装置１００は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）等を備えるコンピュータである。演算処理装置１００では、プロセッサ（ＣＰＵ）がメモリ（ＲＡＭ又はＲＯＭ）に記憶されているプログラムを実行することにより、後述する各種機能を実現する。
　以下、演算処理装置１００の機能的な構成を説明する。図１に示すように、演算処理装置１００は、データ取得部１１０、演算部１２０、検知部１３０、出力部１４０として機能する。
　データ取得部１１０は、複数のセンサ２００から物理量の時系列変動データを取得するように構成される。時系列変動データは、直近過去の単位時間（例えば、１秒間）において複数のタイミング（例えば１００個以上のタイミング）でサンプリングした計測データである。
　演算部１２０は、データ取得部１１０が取得した物理量の時系列変動データから相関を示すパラメータを演算するように構成される。相関を示すパラメータは、センサ２００が配置される複数の位置のうち任意の２つの位置における物理量の間の相関を示すパラメータである。
　相関を示すパラメータは、相関係数Ｃｉｊであってもよいし、相関係数Ｃｉｊをさらに演算加工したデータ（例えば、リンク強度ρ）であってもよい。なお、相関係数Ｃｉｊ及びリンク強度ρについては後述する。また、相関を示すパラメータは、時系列変動データ同士を比較した場合などの変動特性の類似度を示すコヒーレンスであってもよい。また、相関を示すパラメータには、クロスリカレンスプロットの決定論性、秩序変数、Ｍａｘｉｍａｌ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔなどが適用されてもよい。
　検知部１３０は、演算部１２０が演算した相関を示すパラメータに基づいて、検知対象物の突変振動の予兆を検知するように構成される。具体的な検知方法については後述する。
　出力部１４０は、検知対象物の振動状態を示す画像データを出力するように構成される。例えば、出力部１４０は、表示装置（不図示）又は表示部（不図示）に画像データを出力して、画像データを表示させる。画像データの具体例については後述する。なお、出力部１４０は、音声データ（例えば突変振動の予兆の報知する音声）を出力するように構成されてもよい。この場合、出力部１４０は、スピーカー等の音声出力装置に音声データを出力するように構成される。
　また、出力部１４０は、検知部１３０が突変振動の予兆を検知した場合に、所定の信号を出力するように構成されてもよい。所定の信号は、例えば、検知対象物の動作を停止させるための停止信号、検知対象物の出力を低下させるための出力制御信号、ユーザに突変振動の予兆であることを報知するための報知信号等の突変振動の回避に有効な信号である。
　また、出力部１４０は、相関を示すパラメータから推定されるメンテナンスに関する情報を出力するように構成されてもよい。メンテナンスに関する情報は、例えば、交換すべき部品、交換推奨時期、故障の有無等の情報である。このような画像データ、所定の信号、及びメンテナンスに関する情報は、例えば、演算部１２０の演算結果や検知部１３０の検知結果に基づいて生成される。
（検知対象物とセンサの配置例）
　以下、一実施形態に係る検知対象物とセンサ２００の配置例について説明する。図２は、一実施形態に係る予兆検知装置３００のセンサ２００の配置例を示す模式図である。この図は、ガスタービン２０のタービン軸に垂直な方向に沿った断面を示している。図３は、一実施形態に係る予兆検知装置３００のセンサ２００の配置例を示す概略断面図である。この図は、ガスタービン２０のタービン軸に沿った断面を示している。
　一実施形態では、予兆検知装置３００の検知対象物は、例えば、図２及び図３に示すガスタービン２０であってもよい。なお、検知対象物は、ガスタービン２０ではなく、例えば、蒸気タービン、エンジン、ボイラ、航空機、コンプレッサ等の機械であってもよい。
　図２及び図３に示すように、ガスタービン２０は、コンプレッサ７と、燃焼器８と、静翼４と、動翼６とを備える。図２に示すように、燃焼器８は、８つの缶型燃焼器を備える。図２において、８つの缶型燃焼器には、配置位置に応じて♯１～♯８の番号を付する。８つの缶型燃焼器は、図３に示すように、それぞれ燃料ノズル９、内筒２及び尾筒３を有する。センサ２００は、燃焼器８の内部の圧力を計測するための圧力センサである。センサ２００は、８つの尾筒３のそれぞれに配置される。
　なお、この例では、センサ２００がガスタービン２０の燃焼器８の尾筒３に配置されている。しかし、センサ２００の配置は、このような例に限られない。センサ２００は、振動モードを観測可能な位置に配置されていればよく、検知対象物の種類によっては、圧縮機、翼、軸受等に配置されてもよい。
（相関を示すパラメータの具体例）
　以下、演算部１２０が演算によって取得する相関を示すパラメータ（相関係数とリンク強度）の具体例について説明する。
　まず、データ取得部１１０が取得した複数のセンサ２００位置に対応する物理量の相関関係について説明する。本願発明者によれば、物理量同士の相関関係は、複数の位置のそれぞれをノードとする無向重み付き複雑ネットワークとして解釈することができる。例えば、物理量の相関関係は、隣接行列Ａ（Ａはベクトルを示す太字で表現される。以下同じ）として表わすことができる。
　次の式（１）で示すように、隣接行列Ａは、ｎ×ｎの正方行列として定義される。隣接行列Ａにおいて、任意の行列要素ｗｉｊは、ｉ番目の物理量とｊ番目の物理量との相関を示している。ｎは、物理量の数（すなわちセンサ２００の数）に相当する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　隣接行列Ａにおいて、対角成分であるｗ１１、ｗ２２、・・・ｗｎｎの値はゼロであり、対角成分以外の行列要素は、相関係数の大きさを示す値（ｉ行目ｊ列目の行列要素は、相関係数Ｃｉｊの絶対値）である。すなわち、異なる位置の物理量同士の関係を示す行列要素が相関係数Ｃｉｊの絶対値であり、同じ位置の物理量同士の関係を示す行列要素はゼロである。また、行と列の番号を交換しても基本的に同じ相関係数となる。例えば、ｗ２４とｗ４２は同じ値となる。
　図２に示すセンサ２００の配置例では、♯１～♯８の８個のノードを有しているため、隣接行列Ａが８×８の正方行列となる。例えば、♯２の缶型燃焼器と♯４の缶型燃焼器において計測された物理量の間の相関は、行列要素ｗ２４すなわち相関係数Ｃ２４での絶対値である。
　相関を示すパラメータは、各位置における物理量の変動分の相関を示す相関係数Ｃｉｊであってもよい。相関係数Ｃｉｊは、例えば、次の式（２）で表される。なお、式（２）は、物理量が圧力である場合の例を示しているが、物理量は圧力以外の物理量であってもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　ここで、Ｎは、単位時間（例えば１秒間）当たりのサンプリング数（例えば１００個以上）である。ｐｉ（ｔ）は、ｉ番目の位置の圧力の瞬時値を示し、ｐｊ（ｔ）は、ｊ番目の位置の圧力の瞬時値を示している。Ｐｉは、ｐｉ（ｔ）の単位時間における時間平均値であり、Ｐｊは、ｐｊ（ｔ）の単位時間における時間平均値である。なお、圧力の瞬時値や時間平均値の代わりに圧力の変動量の瞬時値や時間平均値が適用されてもよい。
　相関係数Ｃｉｊは、２つの位置における物理量の変動パターンが類似する場合には大きな値となり、類似しない場合には小さな値となる。また、相関係数Ｃｉｊの値は、０以上１以下の範囲内の値となるように正規化されている。そのため、相関係数Ｃｉｊから相関の強さが判別可能となる。なお、相関係数Ｃｉｊは、式（２）に示す演算値に限定されず、本質的な意義を損なわない範囲内で適宜変更可能である。
　相関を示すパラメータは、リンク強度ρであってもよい。リンク強度ρは、ネットワークの頂点間のつながりの程度を示す指標である。リンク強度ρは、例えば、次の式（３）で表される。ｎはノードの数である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000003
　リンク強度ρの分子は、複数の位置から２つの位置を選んだ場合のすべての組み合わせについて相関係数Ｃｉｊを演算し、それらの相関係数の総和を演算した値である。なお、相関係数Ｃｉｊの総和は、隣接行列Ａの成分ｗｉｊの総和と同じである。
　リンク強度ρの分母は、組み合わせの数に相当する。例えば、図２に示すセンサ２００の配置例では、♯１～♯８の８個のノードを有しているため、リンク強度ρの分母は５６である。この場合、リンク強度ρは、５６個の行列要素の総和を５６で除算した値であるため、相関係数の総和を正規化した値となる。この場合、０以上１以下の範囲内の値でリンク強度ρが算出されるため、リンク強度ρを定量的に把握できる点で有利である。
（画像データの具体例）
　以下、出力部１４０が出力する画像データの具体例について説明する。例えば、演算部１２０は、複数の位置から２つの位置を選んだ場合のすべての組み合わせについて相関係数Ｃｉｊを演算してもよい。この場合において、出力部１４０は、複数の位置の各々の位置と、各々の位置の組み合わせ毎に演算された相関係数Ｃｉｊとを関連付けた画像データを出力してもよい。
　図４は、一実施形態に係る予兆検知装置３００が出力する画像データの一例を示す図である。この図は、安定燃焼時に表示される画像の一例を示している。図５は、一実施形態に係る予兆検知装置３００が出力する画像データの一例を示す図である。この図は、燃焼振動時（燃焼振動には突変振動も含まれる）に表示される画像の一例を示している。図６Ａ、図６Ｂ、及び図６Ｃは、それぞれ一実施形態に係る予兆検知装置３００が出力する画像データの一例を示す図である。これらの図は、異なる時刻の画像データを示している。
　例えば、画像データは、図４、図５、図６Ａ、図６Ｂ、及び図６Ｃに示すように、複数の位置をノードとして配列して、それらのノード間を、相関係数Ｃｉｊの大きさに応じて異なる表示形式の線で結んだ図形を示す画像データであってもよい。
　例えば、図４、図５、図６Ａ、図６Ｂ、及び図６Ｃに示す図形では、相関係数Ｃｉｊの大きさが小さい場合には、黒色の線でノード間を結び、相関係数Ｃｉｊの大きさが大きい場合には、灰色の線でノード間を結んでいる。そのため、安定燃焼時には、図４に示すように、すべての線が黒色である。一方、燃焼振動時には、図５に示すように、すべての線が灰色である。安定燃焼時か燃焼振動時かが曖昧な場合には、図６Ａ、図６Ｂ、及び図６Ｃに示すように、一部の線が灰色で他の線が黒色である。
　なお、異なる表示形式は、例えば、色彩、濃淡、太さ、線種（実線、点線、一点鎖線）、表示又は非表示等の何れか一つ以上により、相関係数Ｃｉｊの大きさを区別可能な表示形式であってもよい。例えば、ノード間を結ぶ線は、相関係数Ｃｉｊが大きい場合に赤色の線で表示され、相関係数Ｃｉｊが小さい場合には青色の線で表示されてもよい。例えば、ノード間を結ぶ線は、相関係数Ｃｉｊが大きい場合に実線で表示され、相関係数Ｃｉｊが小さい場合には点線で表示されてもよい。
　図示の例では、黒色と灰色の２種類の線で相関係数Ｃｉｊの大きさが区別されている。しかし、幾つかの実施形態では、相関係数Ｃｉｊの大きさに応じて、段階的に線の表示形式が変化してもよい。また、相関係数Ｃｉｊの大きさが基準値を超えたか否かによって線の表示形式が変化してもよいし、相関係数Ｃｉｊの大きさに応じて多段階で線の表示形式が変化してもよい。
　画像データが示すノードは、実際の物理量の複数の位置と対応する位置関係で配列されることが好ましい。例えば、図４、図５、図６Ａ、図６Ｂ、及び図６Ｃに示すように、画像データは、ガスタービン２０が備える燃焼器８の各々の缶型燃焼器（♯１～♯８）におけるセンサ２００の配置を模擬して、ノードを配列した画像データであってもよい。
　なお、画像データは、図示の例に限られない。例えば、画像データは、各々の位置における物理量の間の相関係数Ｃｉｊの大きさは、数値や記号等で示されてもよい。画像データは、例えば、総当たりの表（不図示）のような表示態様で示す画像データであってもよい。
　ところで、図６Ａ、図６Ｂ、及び図６Ｃを参照すると、ノードを結ぶ線の色から、主に、♯２、♯３、♯４の間の相関係数Ｃ２３（Ｃ３２）、Ｃ２４（Ｃ４２）、Ｃ３４（Ｃ４３）の大きさが大きいことがわかる。この場合、♯２、♯３、♯４の缶型燃焼器のメンテナンスをすれば、燃焼振動を抑制できる可能性がある。このように、出力部１４０が出力する画像データから燃焼振動を引き起こす可能性がある部品を特定することも可能である。
　例えば、演算部１２０は、複数の位置（センサ２００が配置される位置）から２つの位置を選んだ場合のすべての組み合わせについて相関係数Ｃｉｊを演算し、演算した相関係数Ｃｉｊの総和からリンク強度ρを算出してもよい。この場合において、出力部１４０は、演算部１２０が演算したリンク強度ρの時間的推移を示す画像データを出力してもよい。
　図７は、一実施形態に係る予兆検知装置３００が出力する画像データの一例を示す図である。この図は、演算部１２０が演算したリンク強度ρの時間的推移を示すグラフである。横軸は時間を示し、縦軸はリンク強度ρの大きさを示している。
　リンク強度ρは、突変振動時（例えば、時刻Ｔｄから時刻Ｔｅまでの時間）には１に近い値であり、通常時には０に近い値（例えば０．１程度）である。しかし、リンク強度ρは、突変振動時より前（例えば時刻Ｔａ、Ｔｂ、Ｔｃ）に通常時より大きな値（例えば、０．３以上の値）を示す場合がある。このような場合に、検知部１３０又は画像データを見ているオペレータは、突変振動の予兆が発生したと判別してもよい。
（突変振動の予兆検知の具体例）
　検知部１３０は、上述の演算部１２０の演算結果に基づいて突変振動の予兆を検知する。以下、具体的な検知方法について説明する。
　検知部１３０は、相関係数Ｃｉｊの大きさに基づいて突変振動の予兆を検知してもよい。この場合、例えば、検知部１３０は、相関係数Ｃｉｊの大きさが基準値以上となった場合や、その基準値以上となった相関係数Ｃｉｊの組み合わせ数が所定数（例えばｎ／２）を超えた場合に、突変振動の予兆であると判別してもよい。検知部１３０は、そのような状態の継続時間が基準値を超えた場合に、突変振動の予兆であると判別してもよい。このように、個々の相関係数Ｃｉｊの大きさ、基準値以上となった相関係数Ｃｉｊの組み合わせ数、又は状態の継続時間に応じて突変振動の予兆が検知されてもよい。
　検知部１３０は、リンク強度ρに基づいて突変振動の予兆を検知してもよい。この場合、例えば、検知部１３０は、リンク強度ρの値が基準値を越えたか否かによって、突変振動の予兆か否かを判別してもよい。例えば、図６Ａ、図６Ｂ、及び図６Ｃに示す例では、相関係数Ｃｉｊの大きさに着目しても、微妙な変化が生じた場合の判別が困難な場合がある。
　これに対し、リンク強度ρに着目した検知方法では、判別基準を一意に設定することができる。例えば、図７に示すように、検知部１３０がリンク強度ρの大きさが基準値（例えば、０．３）以上である場合に突変振動の予兆であると判別する場合、判別が容易である。また、このような構成によれば、複数の位置のすべての組み合わせの相関係数Ｃｉｊに基づくリンク強度ρを予兆検知に使用しているため、検知対象物の特定の位置間にのみ着目した予兆検知ではなく、検知対象物の全体的な状態を評価した予兆検知が可能となる。
　検知部１３０は、演算部１２０が演算した相関を示すパラメータ（相関係数Ｃｉｊやリンク強度ρ）とデータ取得部１１０が取得した時系列変動データが示す物理量の振幅情報とに基づいて、突変振動の予兆を検知するように構成されてもよい。物理量の振幅情報は、物理量の振幅に関する情報であり、例えば、物理量の変動成分の最大値、物理量の変動成分の二乗平均平方根等を示す情報である。物理量の振幅とは、時間平均値との偏差すなわち変動分の大きさを意味する。なお、物理量の振幅は、基本的に、正弦波や方形波のように振幅や周期が整った波形における振幅のように一定値になることは稀である。
　ここで、検知対象物がガスタービン２０である場合を一例として説明する。検知部１３０又は演算部１２０は、例えば、時系列データが示す物理量（圧力又は温度）の振幅情報を用いて、燃焼温度が低いときのリンク強度ρを高くして、燃焼温度が高いときのリンク強度ρが低くするようにリンク強度ρを補正してもよい。補正は重み付け係数を乗じる計算であってもよい。これにより、突変振動の予兆を示す指標としての信頼性が向上する。
　また、リンク強度の補正ではなく、リンク強度ρの妥当性を検証するための材料として時系列データが示す物理量（圧力又は温度）の振幅情報が利用されてもよい。例えば、検知部１３０は、振幅情報が基準値以上であり、かつリンク強度ρが基準値より高い場合のみ、突変振動の予兆であると判別するように構成されてもよい。
　相関係数Ｃｉｊの補正又は妥当性の検証に物理量の振幅情報が利用されてもよい。すなわち、検知部１３０の検知方法は、上記のような物理量の振幅情報とリンク強度ρとを組み合わせた検知方法に限られない。なお、出力部１４０は、このような物理量の振幅情報によって相関を示すパラメータを調整した後の画像データを出力するように構成されてもよい。
　例えば、上述した式（１）に示す隣接行列Ａの成分ｗｉｊにおいて、対角成分以外の行列要素は、相関係数Ｃｉｊの絶対値ではなく、振幅情報に基づいて変換した値であってもよい。例えば、隣接行列Ａの対角成分以外の行列要素は、相関係数Ｃｉｊが０．５以上かつ物理量の振幅の最大値の平均値Ｐｉｊが０．４以上の条件を満たす場合には１であり、当該条件を満たさない場合には０であってもよい。物理量の振幅の最大値の平均値Ｐｉｊは、ｐｉ（ｔ）の最大値とｐｊ（ｔ）の最大値とを加算して２で割った値である。
　このような隣接行列Ａを用いた場合、行列要素が１又は０になる。そのため、出力部１４０が出力する画像データにおいて、ノード間を結ぶ線は、線の有無（例えば１の場合には線が表示され、０の場合には線が表示されない表示形式）又は２種類の線（例えば１の場合には青色の線が表示され、０の場合には赤色の線が表示される表示形式）で１か０かを区別可能に表示されてもよい。このような物理量の振幅情報を利用すると、突変振動の予兆検知の精度を向上させることが可能となる。
（予兆検知方法）
　以下、図８を参照しながら予兆検知方法の具体例について説明する。図８は、一実施形態に係る予兆検知方法の手順を示すフローチャートである。なお、以下に説明する各々の手順において一部又は全部がユーザの手動によって実行されてもよい。以下に説明する予兆検知方法は、上述した予兆検知装置３００が実行する処理に対応するように、各々の手順を適宜変形することが可能である。以下の説明では、予兆検知装置３００の説明と重複する説明については省略する。
　図８に示すように、まず、検知対象物における複数の位置にそれぞれ配置された複数のセンサ２００が、各位置における物理量を計測する（ステップＳ１）。複数のセンサ２００から、各々のセンサ２００が計測した物理量の時系列変動データを取得する（ステップＳ２）。
　次に、複数の位置のうち任意の２つの位置における物理量の間の相関を示すパラメータを時系列変動データから演算する（ステップＳ３）。具体的には、各々の組み合わせの相関係数Ｃｉｊの大きさ、検知対象物全体でのリンク強度等の相関を示すパラメータを演算する。なお、相関を示すパラメータに加えて、基準値以上となった相関係数Ｃｉｊの組み合わせ数、その状態の継続時間、物理量の振幅に基づく補正等の演算を行ってもよい。ステップＳ３において演算した相関を示すパラメータに基づいて、検知対象物の突変振動の予兆を検知する（ステップＳ４）。
　これらのステップＳ１～Ｓ４は、定期的に繰り返し実行されてもよい。これにより、突変振動の予兆を監視することができる。なお、突変振動の予兆が検知された場合には、上述した所定の信号（停止信号や報知信号等）を出力してもよい。また、上述した画像データを出力して、その画像を表示装置等に表示させてもよい。
　本開示は上述した実施形態に限定されることはなく、上述した実施形態に変形を加えた形態や、複数の実施形態を適宜組み合わせた形態も含む。
　例えば、検知対象物がコンプレッサである場合、圧力を計測するための複数のセンサ２００がコンプレッサの複数の位置に配置されてもよい。検知対象物が軸流圧縮機である場合、その出口部の周方向に複数のセンサ２００が配置されてもよい。検知対象物が遠心圧縮機である場合、環状方向に複数のセンサ２００が配置されてもよい。翼振動の突変振動の予兆を検知する場合、翼の根元に複数のセンサ２００が配置されてもよい。
　軸振動の突変振動の予兆を検知する場合、異なる軸受位置のそれぞれにセンサ２００が配置されてもよい。この場合、一次元のセンサ配置であるため、出力部１４０が出力する画像データは、直線状に複数のノードが配列され、それらの間を線で結ぶ図形を示していてもよい。
　検知対象物が蒸気タービンである場合、ひずみゲージがセンサ２００として使用されてもよい。例えば、同一段において周方向に沿って配置される蒸気タービンの翼の根元に複数のセンサ２００が配置されてもよい。
　検知対象物がロケットエンジンである場合、燃焼器は一つだけであるかもしれない。しかし、この場合においても、燃焼器の出口部の周方向に複数のセンサ２００を配置して、予兆検知装置３００が突変振動の予兆を検出するように構成されてもよい。検知対象物が航空機である場合、予兆検知装置３００による突変振動の予兆の検出方法は、そのエンジンに適用されてもよいし、その翼に適用されてもよい。このように燃焼振動が生じる位置の断面の周方向に沿って複数のセンサ２００を配置することによって、多様な検知対象物の突変振動の予兆を検出することができる。
（まとめ）
　上記各実施形態に記載の内容は、例えば以下のように把握される。
　（１）本開示に係る予兆検知装置（３００）は、
　検知対象物（例えばガスタービン２０）における複数の位置にそれぞれ配置され、各位置における物理量を計測するように構成された複数のセンサ（２００）と、
　前記複数のセンサ（２００）から前記物理量の時系列変動データを取得するためのデータ取得部（１１０）と、
　前記複数の位置のうち任意の２つの位置における前記物理量の間の相関を示すパラメータを前記時系列変動データから演算するための演算部（１２０）と、
　前記パラメータに基づいて、前記検知対象物の突変振動の予兆を検知するための検知部（１３０）と、
を備える。
　上記（１）に記載の構成によれば、２つの位置間における物理量の相関を示すパラメータに基づいて、検知対象物の突変振動の予兆を検知する。そのため、突変振動の発生時より十分に先立ってその予兆を検知することができる。
　（２）幾つかの実施形態では、上記（１）に記載の構成において、
　前記パラメータは、各位置における前記物理量の変動分の相関を示す相関係数である。
　上記（２）に記載の構成方法によれば、各位置における物理量の変動分同士の相関を示す相関係数をパラメータとしているため、予兆検知の判断基準を明確にすることができる。また、相関を示すパラメータの大きさに基づいて、突変振動又はその予兆と関連性が高い位置を推定することも可能となる。このような推定結果は、検知対象物（例えばガスタービン２０）のメンテナンスにおいて有益な情報である。
　（３）幾つかの実施形態では、上記（２）に記載の構成において、
　前記演算部（１２０）は、前記複数の位置から２つの位置を選んだ場合のすべての組み合わせについて前記相関係数を演算し、演算した前記相関係数の総和からリンク強度を算出し、
　前記検知部（１３０）は、前記リンク強度に基づいて前記突変振動の予兆を検知する。
　上記（３）に記載の構成によれば、複数の位置のすべての組み合わせの相関係数に基づくリンク強度を予兆検知に使用しているため、検知対象物（例えばガスタービン２０）の特定の位置間にのみ着目した予兆検知ではなく、検知対象物の全体的な状態を評価した予兆検知が可能となる。
　（４）幾つかの実施形態では、上記（２）又は（３）に記載の構成において、
　前記演算部（１２０）は、前記複数の位置から２つの位置を選んだ場合のすべての組み合わせについて前記相関係数を演算し、
　前記複数の位置の各々の位置と、各々の位置の組み合わせ毎に演算された前記相関係数とを関連付けた画像データを出力するように構成された出力部（１４０）をさらに備える。
　上記（４）に記載の構成によれば、画像データに基づいて、オペレータは、複数の位置間の相関係数の状態を視覚的に把握できる。その結果、突変振動の予兆の有無、突変振動の予兆に関係している位置等の運転監視又はメンテナンスに必要な情報を容易に知ることが可能となる。
　（５）幾つかの実施形態では、上記（４）に記載の構成において、
　前記画像データは、前記複数の位置を複数のノードとして配列して、各ノード間を、前記相関係数の大きさに応じて異なる表示形式の線で結んだ図形を示す画像データである。
　上記（５）に記載の構成によれば、画像データに基づいて、オペレータは、複数の位置間の相関係数の状態を一見して把握することができる。
　（６）幾つかの実施形態では、上記（４）に記載の構成において、
　前記演算部（１２０）は、前記複数の位置から２つの位置を選んだ場合のすべての組み合わせについて前記相関係数を演算し、演算した前記相関係数の総和からリンク強度を算出し、
　前記画像データは、前記リンク強度の時間的な推移を示す画像データである。
　上記（６）に記載の構成によれば、オペレータは、リンク強度のトレンドを監視して、突変振動の予兆の有無を確認することができる。
　（７）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（６）の何れか一つに記載の構成において、
　前記検知部（１３０）は、前記パラメータと前記時系列変動データが示す前記物理量の振幅情報とに基づいて、前記突変振動の予兆を検知する。
　上記（７）に記載の構成によれば、検知部（１３０）は、相関を示すパラメータと時系列変動データが示す物理量の振幅情報とを組み合わせて、突変振動の予兆を検知する。そのため、検出精度を向上させることができる。本願発明者の知見によれば、例えば、検知対象物がガスタービン（２０）の場合、同じパラメータ（例えばリンク強度）では、燃焼温度が高いと突変しやすいのに対し、燃焼温度が低いと突変しにくい傾向がある。このような場合において、パラメータ（例えばリンク強度）と物理量の振幅情報とを組み合わせて突変振動の予兆を検知すれば、精度を向上させることができる。
　（８）本開示に係る予兆検知方法は、
　検知対象物（例えば、ガスタービン２０）における複数の位置にそれぞれ配置されたセンサ（２００）が、各位置における物理量を計測するステップと、
　複数の前記センサ（２００）から前記物理量の時系列変動データを取得するステップと、
　前記複数の位置のうち任意の２つの位置における前記物理量の間の相関を示すパラメータを前記時系列変動データから演算するステップと、
　前記パラメータに基づいて、前記検知対象物の突変振動の予兆を検知するステップと、
を含む。
　上記（８）に記載の構成によれば、２つの位置間における物理量の相関を示すパラメータに基づいて、検知対象物（例えば、ガスタービン２０）の突変振動の予兆を検知する。そのため、突変振動の発生時より十分に先立ってその予兆を検知することができる。
２　内筒
３　尾筒
４　静翼
６　動翼
７　コンプレッサ
８　燃焼器
９　燃料ノズル
２０　ガスタービン
１００　演算処理装置
１１０　データ取得部
１２０　演算部
１３０　検知部
１４０　出力部
２００　センサ
３００　予兆検知装置

Claims (8)

  1. 　検知対象物における複数の位置にそれぞれ配置され、各位置における物理量を計測するように構成された複数のセンサと、
    　前記複数のセンサから前記物理量の時系列変動データを取得するためのデータ取得部と、
    　前記複数の位置のうち任意の２つの位置における前記物理量の間の相関を示すパラメータを前記時系列変動データから演算するための演算部と、
    　前記パラメータに基づいて、前記検知対象物の突変振動の予兆を検知するための検知部と、
    を備える予兆検知装置。
  2. 　前記パラメータは、各位置における前記物理量の変動分の相関を示す相関係数である
    請求項１に記載の予兆検知装置。
  3. 　前記演算部は、前記複数の位置から２つの位置を選んだ場合のすべての組み合わせについて前記相関係数を演算し、演算した前記相関係数の総和からリンク強度を算出し、
    　前記検知部は、前記リンク強度に基づいて前記突変振動の予兆を検知する
    請求項２に記載の予兆検知装置。
  4. 　前記演算部は、前記複数の位置から２つの位置を選んだ場合のすべての組み合わせについて前記相関係数を演算し、
    　前記複数の位置の各々の位置と、各々の位置の組み合わせ毎に演算された前記相関係数とを関連付けた画像データを出力するように構成された出力部をさらに備える
    請求項２又は３に記載の予兆検知装置。
  5. 　前記画像データは、前記複数の位置を複数のノードとして配列して、各ノード間を、前記相関係数の大きさに応じて異なる表示形式の線で結んだ図形を示す画像データである
    請求項４に記載の予兆検知装置。
  6. 　前記演算部は、前記複数の位置から２つの位置を選んだ場合のすべての組み合わせについて前記相関係数を演算し、演算した前記相関係数の総和からリンク強度を算出し、
    　前記画像データは、前記リンク強度の時間的な推移を示す画像データである
    請求項４に記載の予兆検知装置。
  7. 　前記検知部は、前記パラメータと前記時系列変動データが示す前記物理量の振幅情報とに基づいて、前記突変振動の予兆を検知する
    請求項１乃至６の何れか一項に記載の予兆検知装置。
  8. 　検知対象物における複数の位置にそれぞれ配置されたセンサが、各位置における物理量を計測するステップと、
    　複数の前記センサから前記物理量の時系列変動データを取得するステップと、
    　前記複数の位置のうち任意の２つの位置における前記物理量の間の相関を示すパラメータを前記時系列変動データから演算するステップと、
    　前記パラメータに基づいて、前記検知対象物の突変振動の予兆を検知するステップと、
    を含む予兆検知方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114048562A (zh) * 2021-11-04 2022-02-15 中国大唐集团科学技术研究院有限公司中南电力试验研究院 一种汽轮发电机组参数关联性分析方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5631327A (en) * 1979-08-24 1981-03-30 Hitachi Ltd Method of diagnosing vibration of rotary machine
JPH01101418A (ja) * 1987-10-15 1989-04-19 Toshiba Corp 回転機械の診断装置
JP2018080621A (ja) * 2016-11-15 2018-05-24 大阪瓦斯株式会社 ガスタービンの異常状態検知装置、及び異常状態検知方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11774944B2 (en) * 2016-05-09 2023-10-03 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for the industrial internet of things
JP6931875B2 (ja) * 2018-03-29 2021-09-08 大阪瓦斯株式会社 計測データ解析装置、及び計測データ解析方法
JP6931874B2 (ja) * 2018-03-29 2021-09-08 大阪瓦斯株式会社 計測データ解析装置、及び計測データ解析方法
JP2020062269A (ja) 2018-10-18 2020-04-23 株式会社三共 遊技機

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5631327A (en) * 1979-08-24 1981-03-30 Hitachi Ltd Method of diagnosing vibration of rotary machine
JPH01101418A (ja) * 1987-10-15 1989-04-19 Toshiba Corp 回転機械の診断装置
JP2018080621A (ja) * 2016-11-15 2018-05-24 大阪瓦斯株式会社 ガスタービンの異常状態検知装置、及び異常状態検知方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114048562A (zh) * 2021-11-04 2022-02-15 中国大唐集团科学技术研究院有限公司中南电力试验研究院 一种汽轮发电机组参数关联性分析方法

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