WO2023105908A1 - 流体機械の異常原因推定装置及びその異常原因推定方法並びに流体機械の異常原因推定システム - Google Patents

流体機械の異常原因推定装置及びその異常原因推定方法並びに流体機械の異常原因推定システム Download PDF

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estimating
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洋平 真柄
昌基 金田
孝保 笠原
直彦 高橋
航平 西田
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株式会社日立インダストリアルプロダクツ
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    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring

Definitions

  • the present invention relates to an abnormality cause estimating device for fluid machinery, an abnormality cause estimating method thereof, and an abnormality cause estimating system for fluid machinery for estimating the cause of abnormality in fluid machinery such as a compressor.
  • Patent Document 1 discloses a development pattern extraction unit that extracts a past phenomenon pattern of a sensor signal of equipment, and a maintenance system for the sensor signal, in order to diagnose equipment more accurately.
  • a linking unit that links based on history information, the phenomenon pattern extracted by the development pattern extraction unit, and a work keyword included in the maintenance history information that links the sensor signal that is the basis of the phenomenon pattern.
  • a phenomenon pattern classifying unit for classifying the phenomenon patterns based on the classification criteria created by the classification criterion creating unit.
  • a diagnostic model creating unit for creating a diagnostic model for estimating work keywords to be presented to a maintenance worker based on the phenomenon patterns classified by the phenomenon pattern classifying unit and the work keywords.
  • Patent Document 2 describes at least one measuring means for measuring the operating state of contact devices in order to detect the cause of a wide range of failures, shorten the time required for developing individual diagnostic methods, and improve diagnostic accuracy.
  • a plurality of fault diagnosis means for analyzing the measurement results of the measurement means and outputting a group of fault cause candidates containing one or more sets of fault cause candidates and their confidence; and faults output by each of the plurality of fault diagnosis means.
  • a fault diagnosis device for facility equipment is described, which includes integration means for integrating a group of cause candidates and outputting a total diagnosis result.
  • diagnostic processing means for estimating the cause of vibration from a vibration causal matrix accumulated in a knowledge base by taking in and relating features of a plurality of vibration phenomena occurring in a rotating machine with a plurality of causes; a memory that stores a corresponding vibration analysis model; a vibration analysis verification means that takes in the cause of vibration estimated by the diagnosis processing means, extracts from the memory an analysis model that matches the cause of vibration, and analyzes the vibration analysis;
  • a vibration diagnosis apparatus for a rotary machine is described, which includes diagnosis result evaluation means for taking in analysis verification results by verification means and diagnosis results by the diagnosis processing means and evaluating the occurrence of a vibration phenomenon.
  • a flow path is provided in the casing for the fluid to flow, and the structure is such that the fluid does not leak outside the casing. Therefore, it is difficult to directly measure and monitor the internal state by installing a sensor inside the fluid machine.
  • the present invention has been made in view of the above points, and its object is to provide an apparatus for estimating the cause of abnormality in a fluid machine, which can easily and highly accurately estimate the cause of abnormality in a fluid machine, and the cause of the abnormality. It is to provide an estimation method and an abnormality cause estimation system for fluid machinery.
  • an abnormality cause estimating apparatus for fluid machinery is an abnormality cause estimating apparatus for fluid machinery that monitors the state of a fluid machinery and estimates the cause of an abnormality when an abnormality occurs, comprising: a measured value input unit for inputting measured values obtained from a sensor installed in the fluid machine; a performance calculation unit for calculating the performance of the fluid machine from the measured values obtained by the measured value input unit; an abnormality determination unit that determines whether there is an abnormality in the performance of the fluid machine calculated by the measured value obtained by the value input unit and the performance calculation unit; and whether there is an abnormality in the performance of the fluid machine that is determined by the abnormality determination unit. and an abnormality cause estimating unit for estimating the cause of abnormality of the fluid machine based on the result of determination and the cause of abnormality of the fluid machine stored in advance in an abnormality cause database; and a result output unit for outputting an abnormality cause estimation result.
  • a fluid machinery abnormality cause estimation method of the present invention is a fluid machinery abnormality cause estimation method for monitoring the state of a fluid machinery and estimating the abnormality cause when an abnormality occurs.
  • a measured value obtained from a sensor installed in the fluid machine is input to a measured value input unit
  • a performance calculation unit calculates performance of the fluid machine from the measured value obtained by the measured value input unit
  • An abnormality determination unit determines whether there is an abnormality in the performance of the fluid machine calculated by the measurement value input unit and the performance calculation unit, and the abnormality in the performance of the fluid machine determined by the abnormality determination unit.
  • An abnormality cause of the fluid machinery is estimated by an abnormality cause estimating unit based on the determination result of presence/absence and an abnormality cause of the fluid machinery previously stored in an abnormality cause database. It is characterized by outputting an abnormality cause estimation result of the fluid machinery to a result output unit.
  • the system for estimating the cause of abnormality in a fluid machine provides a system for estimating the cause of abnormality in a fluid machine, which is measured by a sensor installed at a predetermined location of the fluid machine, via a network.
  • An abnormality cause estimation system for fluid machinery wherein the cause of abnormality of the fluid machinery transmitted to an estimation device and estimated by the abnormality cause estimation device based on the measured values is transmitted to an owner of the fluid machinery,
  • the abnormality cause estimating device is characterized by being the abnormality cause estimating device for a fluid machine having the above configuration.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a diagnosis result output and displayed on a result output unit in the first embodiment of the apparatus for estimating the cause of abnormality for fluid machinery of the present invention
  • FIG. 1 shows the overall configuration of a centrifugal compressor 201 to which the abnormality cause estimation device for fluid machinery of the present invention is applied.
  • a centrifugal compressor 201 includes a casing 202 which is normally cylindrical and serves as a stationary part, a rotor 205 arranged in the casing 202, and journals rotatably supporting the rotor 205. It is roughly composed of a bearing 203 and a thrust bearing 204 .
  • the rotor 205 described above is provided with a plurality of impellers 206, and the rotation of the impellers 206 compresses the fluid flowing in the flow path.
  • centrifugal compressor 201 having the above configuration, sensors for measuring shaft vibration, suction temperature, discharge temperature, suction pressure, discharge pressure, rotation speed, etc. of the centrifugal compressor 201 are installed at locations suitable for each measurement. installed appropriately.
  • the sensor 207 shown in FIG. 1 is installed on the rotor 205 to measure shaft vibration. ) 208, LAN 209, etc. to the monitoring system 210, and is transmitted from the monitoring system 210 to the abnormality cause estimation device 1 that monitors the state of the centrifugal compressor 201 and estimates the cause of abnormality when there is an abnormality,
  • An abnormality cause estimation system in which the abnormality cause of the centrifugal compressor 201 estimated by the abnormality cause estimation device 1 based on the measured value measured by the sensor 207 is transmitted to the owner (contract user) 211 of the centrifugal compressor 201.
  • FIG. 2 is a diagram showing a first embodiment of an apparatus for estimating the cause of abnormality in fluid machinery according to the present invention.
  • the abnormality cause estimation device 1 of the present embodiment includes a measured value input unit 2 to which measured values obtained from a sensor 207 installed in a centrifugal compressor 201 are input, and this measured value input unit Performance calculation unit 3 for calculating the performance of the centrifugal compressor 201 from the measured value obtained in 2, the measured value obtained by the measured value input unit 2 and the performance of the centrifugal compressor 201 calculated by the performance calculation unit 3
  • An abnormality determination unit 4 that determines the presence or absence of an abnormality, the determination result of the performance abnormality of the centrifugal compressor 201 determined by the abnormality determination unit 4, and the abnormality cause of the centrifugal compressor 201 that is stored in advance in the abnormality cause database 7 and a result output unit 8 for outputting the result of estimating the cause of abnormality of the centrifugal compressor 201 estimated by the cause estimation unit 6.
  • Reference numeral 5 denotes a normal measured value database in which normal measured values and performance of the centrifugal compressor 201 are stored.
  • measured values such as shaft vibration, suction temperature, discharge temperature, suction pressure, discharge pressure, rotation speed, etc. obtained from a sensor 207 installed in the centrifugal compressor 201 are input to the measured value input unit 2.
  • FIG. 3 shows an example of the measured value input to the measured value input unit 2, and the measured value obtained at each time is input to the measured value input unit 2).
  • the performance is calculated from some of the measured values obtained by the measured value input unit 2.
  • the measured values measured by the sensor 207 are the suction temperature, the suction pressure, and the performance.
  • the polytropic efficiency of the centrifugal compressor 201 is calculated from the discharge temperature, discharge pressure, and gas composition.
  • polytropic efficiency is used as the performance of the centrifugal compressor 201, but it is not limited to this.
  • a similar effect can be obtained by using an index representing the performance of the centrifugal compressor 201, such as a polytropic head or shaft power, instead of the polytropic efficiency.
  • the abnormality determination unit 4 has a function of determining whether or not there is an abnormality in the measured value obtained from the sensor 207 input to the measured value input unit 2 and the polytropic efficiency (performance) calculated by the performance calculation unit 3. are doing.
  • Abnormal measurement values and performance of the sensor 207 means that the measurement values and performance of the sensor 207 deviate from a predetermined normal range, impairing or impairing the normal functioning of the centrifugal compressor 201. It is possible that
  • the abnormality determination unit 4 acquires the normal measurement values and performance of the centrifugal compressor 201 stored in advance from the normal measurement value database 5, and the normal measurement values acquired from the normal measurement value database 5 Based on the value and performance, it is determined whether or not there is an abnormality in the measured value measured by the sensor 207 and the polytropic efficiency (performance) calculated by the performance calculator 3 .
  • the Mahalanobis-Taguchi method is used as such processing of the abnormality determination unit 4, but it is not limited to this.
  • FIG. 4 is an example of the result of determining whether or not there is an abnormality in the centrifugal compressor 201 by the abnormality determination unit 4.
  • the shaft vibration of the measurement value input to the measurement value input unit 2 and the suction A case is shown in which the temperature, the suction pressure, the discharge temperature, the discharge pressure, and the polytropic efficiency calculated from the gas composition are determined to be abnormal.
  • the abnormality determination result determined by the abnormality determination section 4 is output to the abnormality cause estimation section 6 .
  • the abnormality cause database 7 pre-stores the relationship between the cause of abnormality of the centrifugal compressor 201 and the measured value and performance that cause the abnormality. It has a function of estimating the cause of the abnormality of the centrifugal compressor 201 based on the abnormality determination result.
  • the abnormality cause estimating unit 6 determines the relationship between the input abnormality determination result of the abnormality determining unit 4, the abnormality cause of the centrifugal compressor 201 stored in advance in the abnormality cause database 7, and the measured value and performance at which the abnormality appears.
  • the cause of the abnormality of the centrifugal compressor 201 is estimated from the above.
  • a process of the abnormality cause estimating unit 6 for example, a method of organizing causal relationships in a directed acyclic graph structure and inferring the occurrence probability of each abnormality cause from the presence or absence of an abnormality is used, but is not limited to this. not something.
  • FIG. 7 An example of the abnormality cause database 7 related to this embodiment is shown in FIG.
  • FIG. 6 shows an enlarged view of the periphery of the impeller 206. If the shaft vibration and the polytropic efficiency are determined to be abnormal, flow path dirt 601 adheres to the impeller 206 and the rotor 205 is unbalanced. It can be estimated that the shaft vibration is abnormal.
  • the result output unit 8 receives the measured values from the abnormality cause estimating unit 6, the performance abnormality determination result, and the estimated abnormality cause, and outputs and displays graphs and tables as diagnostic results.
  • FIG. 7 is an example of the diagnostic results output and displayed on the result output unit 8, in which shaft vibration and polytropic efficiency are output and displayed as abnormal parameters, and flow path contamination is output and displayed as the cause of the abnormality.
  • the cause of the abnormality is estimated considering the internal state of the centrifugal compressor 201 that cannot be directly measured by the sensor 207), the abnormality of the measured value and the performance calculated from the measured value
  • the cause of the abnormality is estimated based on the deterioration of the centrifugal compressor 201 (decrease in the polytropic efficiency)
  • it is possible to narrow down the candidates for the cause of the abnormality in consideration of the deterioration of the internal state of the centrifugal compressor 201. can be estimated easily and with higher accuracy.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications.
  • the above-described embodiments have been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the described configurations.
  • each of the above configurations, functions, etc. may be realized by designing a part or all of them, for example, with an integrated circuit.
  • each of the above configurations, functions, etc. may be realized by software by a processor interpreting and executing a program for realizing each function.

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Abstract

本発明は、流体機械の異常原因を簡便に、かつ、高精度に推定することができる流体機械の異常原因推定装置を得るために、流体機械に設置されたセンサから得られた計測値が入力される計測値入力部と、該計測値入力部で得られた計測値から前記流体機械の性能を算出する性能計算部と、前記計測値入力部で得られた計測値及び前記性能計算部で算出された前記流体機械の性能の異常有無を判定する異常判定部と、該異常判定部で判定された前記流体機械の性能の異常有無の判定結果及び異常原因データベースに予め格納されている前記流体機械の異常原因に基づいて前記流体機械の異常原因を推定する異常原因推定部と、該異常原因推定部で推定された前記流体機械の異常原因推定結果を出力する結果出力部と、を備えていることを特徴とする。

Description

流体機械の異常原因推定装置及びその異常原因推定方法並びに流体機械の異常原因推定システム
　本発明は、圧縮機等の流体機械の異常原因を推定する流体機械の異常原因推定装置及びその異常原因推定方法並びに流体機械の異常原因推定システムに関する。
　近年、化学プラントや発電プラントでは、安定的な運転や保守作業の合理化を目的として、プラント機器の状態監視や診断技術の導入が進められている。
　プラント機器に異常が発生した場合に、早期にプラント機器の異常を検知して対策を行うことで、運転の継続や保守作業時間の短縮などが期待できる。より効果的に対策を実施するためには、プラント機器に異常が発生した場合に、その異常の原因を推定する診断技術が重要となる。
　設備の診断技術の一例として、例えば、特許文献１には、設備の診断をより的確に行うために、設備の過去のセンサ信号の現象パターンを抽出する現像パターン抽出部と、前記センサ信号を保守履歴情報に基づいて紐付する紐付部と、前記現像パターン抽出部によって抽出される前記現象パターンと、前記現象パターンのもととなる前記センサ信号を紐付けた前記保守履歴情報に含まれる作業キーワードとに基づいて、前記現象パターンを分類するための分類基準を作成する分類基準作成部と、前記分類基準作成部によって作成された前記分類基準に基づいて、前記現象パターンを分類する現象パターン分類部と、前記現象パターン分類部によって分類された前記現象パターンと、前記作業キーワードとに基づいて、保守作業者に提示する作業キーワードを推定するための診断モデルを作成する診断モデル作成部と、を有する情報処理装置が記載されている。
　また、特許文献２には、広範囲の故障原因検出と個々の診断方式の開発作業の時間短縮と診断精度の向上を図るために、接部機器の運転状態を計測する少なくとも１つの計測手段と、この計測手段の測定結果を解析し故障原因候補とその確信度から成る組を１組以上含む故障原因候補群を出力する複数の故障診断手段と、この複数の故障診断手段の各々が出力した故障原因候補群を統合して総診断結果を出力する統合手段とを備えた設備機器用故障診断装置が記載されている。
　一方、特許文献３には、回転機械の振動を診断するに際して、運転員や操作員、又はリモート監視サービスのエンジニアへの診断結果の確信度を向上させるために、回転機械から得られた各種データを取込んで、回転機械に発生する複数の振動現象の特徴と複数の原因とを関係付けて知識ベースに蓄積された振動因果マトリックスから振動の原因を推定する診断処理手段と、予め診断結果に対応する振動解析モデルが格納されたメモリと、前記診断処理手段により推定された振動原因を取込み、この振動原因と一致した解析モデルを前記メモリから取出して解析する振動解析検証手段と、この振動解析検証手段による解析検証結果及び前記診断処理手段による診断結果を取込んで振動現象の発生について評価する診断結果評価手段とを備えている回転機械の振動診断装置が記載されている。
特開２０１５－１４８８６７号公報 特開２００７－２９３４８９号公報 特開２００３－１４９０４３号公報
　ところで、圧縮機等の流体機械においては、ケーシング内には流体が流れる流路が設けられており、ケーシング外部に流体が漏れること防ぐ構造になっている。そのため、流体機械の内部にセンサを設置し内部の状態を直接計測し監視することは難しい。
　上述した特許文献１－３に記載されているように、計測値のみに基づいて異常の原因を推定しようとした場合には、流体機械内部の計測値が得られないため、流体機械内部の状態変化に関わる異常に関しては、異常原因の候補が精度良く絞り込めない可能性があった。
　また、一般に、特許文献３に記載されているような振動現象の特徴を抽出するには、周波数分析が必要となる場合が多く、振動因果マトリックスに基づく振動原因の推定においても周波数成分が既知であることが前提となり、そのためには、計測値を高いサンプリング周波数で取得する必要がある。計測値を高サンプリング周波数で常時監視するためには、計測システムやデータの保存システムのコスト増につながる恐れがある。
　本発明は上述の点に鑑みなされたもので、その目的とするところは、流体機械の異常原因を簡便に、かつ、高精度に推定することができる流体機械の異常原因推定装置及びその異常原因推定方法並びに流体機械の異常原因推定システムを提供することにある。
　本発明の流体機械の異常原因推定装置は、上記目的を達成するために、流体機械の状態を監視し異常があった場合に異常原因を推定する流体機械の異常原因推定装置であって、前記流体機械に設置されたセンサから得られた計測値が入力される計測値入力部と、該計測値入力部で得られた計測値から前記流体機械の性能を算出する性能計算部と、前記計測値入力部で得られた計測値及び前記性能計算部で算出された前記流体機械の性能の異常有無を判定する異常判定部と、該異常判定部で判定された前記流体機械の性能の異常有無の判定結果及び異常原因データベースに予め格納されている前記流体機械の異常原因に基づいて前記流体機械の異常原因を推定する異常原因推定部と、該異常原因推定部で推定された前記流体機械の異常原因推定結果を出力する結果出力部と、を備えていることを特徴とする。
　また、本発明の流体機械の異常原因推定方法は、上記目的を達成するために、流体機械の状態を監視し異常があった場合に異常原因を推定する流体機械の異常原因推定方法であって、前記流体機械に設置されたセンサから得られた計測値が計測値入力部に入力され、前記計測値入力部で得られた計測値から前記流体機械の性能を性能計算部で算出し、前記計測値入力部で得られた計測値及び前記性能計算部で算出された前記流体機械の性能の異常有無を異常判定部で判定し、前記異常判定部で判定された前記流体機械の性能の異常有無の判定結果及び異常原因データベースに予め格納されている前記流体機械の異常原因に基づいて前記流体機械の異常原因を異常原因推定部で推定し、その後、前記異常原因推定部で推定された前記流体機械の異常原因推定結果を結果出力部に出力することを特徴とする。
　また、本発明の流体機械の異常原因推定システムは、上記目的を達成するために、流体機械の所定箇所に設置されたセンサで計測された前記流体機械の計測値が、ネットワークを介して異常原因推定装置に伝送され、その計測値に基づいて前記異常原因推定装置で推定された前記流体機械の異常原因が、前記流体機械の所有者に伝達される流体機械の異常原因推定システムであって、前記異常原因推定装置は、上記構成の流体機械の異常原因推定装置であることを特徴とする。
　本発明によれば、流体機械の異常原因を簡便に、かつ、高精度に推定することができる。
本発明の流体機械の異常原因推定装置が適用される遠心圧縮機の全体構成を示す図である。 本発明の流体機械の異常原因推定装置の実施例１を示す図である。 本発明の流体機械の異常原因推定装置の実施例１における計測値の例を示す図である。 本発明の流体機械の異常原因推定装置の実施例１における異常判定部で異常有無を判定した結果の例を示す図である。 本発明の流体機械の異常原因推定装置の実施例１における異常原因データベースの一例を示す図である。 図１に示した遠心圧縮機の羽根車周囲を拡大して示す断面図である。 本発明の流体機械の異常原因推定装置の実施例１における結果出力部に出力表示される診断結果の一例を示す図である。
　以下、図示した実施例に基づいて本発明の流体機械の異常原因推定装置及びその異常原因推定方法並びに流体機械の異常原因推定システムについて説明する。なお、各図において同一構成部品には同符号を使用する。
　図１に、本発明の流体機械の異常原因推定装置が適用される遠心圧縮機２０１の全体構成を示す。
　図１に示すように、遠心圧縮機２０１は、通常は円筒状に形成され静止部となるケーシング２０２と、このケーシング２０２内に配置されるロータ２０５と、このロータ２０５を回転可能に支持するジャーナル軸受２０３及びスラスト軸受２０４とで概略構成されている。上記したロータ２０５には、複数の羽根車２０６が設けられており、羽根車２０６の回転によって流路内を流れる流体が圧縮される。
　上記構成の遠心圧縮機２０１には、遠心圧縮機２０１の軸振動、吸込温度、吐出温度、吸込圧力、吐出圧力、回転数などを計測するためのセンサが、それぞれの計測に適している箇所に適宜設置されている。
　図１に示すセンサ２０７は、一例として軸振動を計測するためにロータ２０５に設置されており、このセンサ２０７で計測された遠心圧縮機２０１の計測値（軸振動）が、ＤＣＳ（分散制御システム）２０８，ＬＡＮ２０９等のネットワークを介して監視システム２１０に送信され、監視システム２１０から遠心圧縮機２０１の状態を監視し異常があった場合に異常原因を推定する異常原因推定装置１に伝送され、センサ２０７で計測された計測値に基づいて異常原因推定装置１で推定された遠心圧縮機２０１の異常原因が、遠心圧縮機２０１の所有者（契約ユーザ）２１１に伝達される異常原因推定システムを構成している。
　次に、上述した異常原因推定装置１について、図２を用いて説明する。図２は、本発明の流体機械の異常原因推定装置の実施例１を示す図である。
　図２に示すように、本実施例の異常原因推定装置１は、遠心圧縮機２０１に設置されたセンサ２０７から得られた計測値が入力される計測値入力部２と、この計測値入力部２で得られた計測値から遠心圧縮機２０１の性能を算出する性能計算部３と、計測値入力部２で得られた計測値及び性能計算部３で算出された遠心圧縮機２０１の性能の異常有無を判定する異常判定部４と、この異常判定部４で判定された遠心圧縮機２０１の性能の異常有無の判定結果及び異常原因データベース７に予め格納されている遠心圧縮機２０１の異常原因に基づいて遠心圧縮機２０１の異常原因を推定する異常原因推定部６と、この異常原因推定部６で推定された遠心圧縮機２０１の異常原因推定結果を出力する結果出力部８とから概略構成されている。なお、符号５は、遠心圧縮機２０１の正常時の計測値及び性能が格納されている正常時計測値データベースである。
　図２において、計測値入力部２には、遠心圧縮機２０１に設置されたセンサ２０７から得られた軸振動、吸込温度、吐出温度、吸込圧力、吐出圧力、回転数などの計測値が入力される（図３は、計測値入力部２に入力される計測値の例であり、各時刻で得られた計測値が計測値入力部２に入力される）。
　また、性能計算部３では、計測値入力部２で得られた計測値の一部から性能が計算され、本実施例では、性能としてセンサ２０７で計測された計測値の吸込温度、吸込圧力、吐出温度、吐出圧力、ガス組成から遠心圧縮機２０１のポリトロープ効率を算出している。
　なお、本実施例では、遠心圧縮機２０１の性能としてポリトロープ効率を用いたが、これに限らない。例えば、ポリトロープ効率の代わりにポリトロープヘッドや軸動力等、遠心圧縮機２０１の性能を表す指標を使用することで同様の効果が得られる。
　また、異常判定部４では、計測値入力部２に入力されたセンサ２０７から得られた計測値及び性能計算部３で算出されたポリトロープ効率（性能）について、異常の有無を判定する機能を有している。
　センサ２０７の計測値及び性能の異常とは、センサ２０７の計測値及び性能が所定の正常範囲から逸脱していることを意味しており、遠心圧縮機２０１の正常な機能が損なわれるか若しくは損なわれている可能性がある。
　また、異常判定部４は、予め格納されている遠心圧縮機２０１の正常時の計測値及び性能を正常時計測値データベース５から取得し、この正常時計測値データベース５から取得した正常時の計測値及び性能を基準として、センサ２０７で計測した計測値及び性能計算部３で算出されたポリトロープ効率（性能）に異常があるか否かを判定する。
　このような異常判定部４の処理として、例えば、マハラノビス・タグチ法が用いられるが、これに限定されるものではない。
　図４は、異常判定部４で遠心圧縮機２０１の異常有無を判定した結果の例であり、計測値入力部２に入力された計測値の軸振動と、性能計算部３で計測値の吸込温度、吸込圧力、吐出温度、吐出圧力、ガス組成から算出されたポリトロープ効率とに異常が判定された場合を示す。この異常判定部４で判定された異常判定結果が、異常原因推定部６に出力される。
　また、異常原因データベース７には、遠心圧縮機２０１の異常原因と、異常が現れる計測値及び性能との関係が予め格納されており、一方、異常原因推定部６は、異常判定部４から受け取った異常判定結果に基づき、遠心圧縮機２０１の異常の原因を推定する機能を有している。
　即ち、異常原因推定部６は、入力された異常判定部４の異常判定結果と、異常原因データベース７に予め格納されている遠心圧縮機２０１の異常原因と異常が現れる計測値及び性能との関係から遠心圧縮機２０１の異常原因を推定する。
　このような異常原因推定部６の処理として、例えば、因果関係を有向非巡回グラフ構造で整理し、異常の有無から各異常原因の発生確率を推論する方法が用いられるが、これに限定されるものではない。
　本実施例に関わる異常原因データベース７の一例を図５に示す。
　計測値だけではなく、図５に示すポリトロープ効率の異常有無も原因推定に用いることにより、センサ２０７では直接計測できない遠心圧縮機２０１の内部の状態を考慮して異常原因が推定できる。
　例えば、図５に示す軸振動とポリトロープ効率が異常と判定された場合には、羽根車２０６の流路の一部に汚れが付着していることが疑われる。即ち、図６に、羽根車２０６の周囲を拡大して示すが、軸振動とポリトロープ効率が異常と判定された場合は、流路汚れ６０１が羽根車２０６に付着してロータ２０５の不釣り合いが増大し、軸振動に異常が現れていると推定することができる。
　また、図５に示す軸移動とスラスト軸受２０４の温度及びポリトロープ効率に異常が判定された場合には、遠心圧縮機２０１内の圧力バランスが変化していると疑われる。即ち、軸移動とスラスト軸受２０４の温度及びポリトロープ効率に異常が判定された場合は、図６において、羽根車２０６とケーシング２０２及びロータ２０５との隙間を通って高圧側から低圧側にガスが流れることを防ぐアイシール部６０２若しくは段間シール部６０３、或いはバランスドラムシール部（図示せず）の劣化による内部リークの増大を異常原因の候補として推定することができる。
　また、結果出力部８には、異常原因推定部６からの計測値及び性能の異常判定結果と推定された異常原因が入力され、診断結果としてのグラフや表が出力表示される。
　図７は、結果出力部８に出力表示される診断結果の一例であり、異常パラメータとして軸振動、ポリトロープ効率が出力表示され、その際の異常原因として流路汚れが出力表示される。
　このような本実施例によれば、センサ２０７から得られる計測値の異常有無のみに基づいて異常原因を推定した場合には分離できなかった異常原因候補（計測値だけではなく、ポリトロープ効率の異常有無も原因推定に用いることにより、センサ２０７では直接計測できない遠心圧縮機２０１の内部の状態を考慮して異常原因が推定される）に対して、計測値の異常と、計測値から算出した性能の劣化（ポリトロープ効率が低下すること）とに基づいて異常原因を推定することにより、遠心圧縮機２０１の内部状態の劣化を考慮した異常原因候補の絞り込みが可能となり、遠心圧縮機２０１の異常原因を簡便に、かつ、より高精度に推定することができる。
　なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。
例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、上記の各構成、機能等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。
　１…異常原因推定装置、２…計測値入力部、３…性能計算部、４…異常判定部、５…正常時計測値データベース、６…異常原因推定部、７…異常原因データベース、８…結果出力部、２０１…遠心圧縮機、２０２…ケーシング、２０３…ジャーナル軸受、２０４…スラスト軸受、２０５…ロータ、２０６…羽根車、２０７…センサ、２０８…ＤＣＳ（分散制御システム）、２０９…ＬＡＮ、２１０…監視システム、２１１…遠心圧縮機の所有者、６０１…流路汚れ、６０２…アイシール部、６０３…段間シール部。

Claims (13)

  1. 　流体機械の状態を監視し異常があった場合に異常原因を推定する流体機械の異常原因推定装置であって、
    　前記流体機械に設置されたセンサから得られた計測値が入力される計測値入力部と、該計測値入力部で得られた計測値から前記流体機械の性能を算出する性能計算部と、前記計測値入力部で得られた計測値及び前記性能計算部で算出された前記流体機械の性能の異常有無を判定する異常判定部と、該異常判定部で判定された前記流体機械の性能の異常有無の判定結果及び異常原因データベースに予め格納されている前記流体機械の異常原因に基づいて前記流体機械の異常原因を推定する異常原因推定部と、該異常原因推定部で推定された前記流体機械の異常原因推定結果を出力する結果出力部と、を備えていることを特徴とする流体機械の異常原因推定装置。
  2. 　請求項１に記載の流体機械の異常原因推定装置であって、
    　前記異常判定部は、予め正常時計測値データベースに格納されている前記流体機械の正常時の計測値及び性能を取得し、前記正常時計測値データベースから取得した正常時の計測値及び性能を基準として、前記計測値入力部で得られた計測値及び前記性能計算部で算出された性能に異常があるか否かを判定することを特徴とする流体機械の異常原因推定装置。
  3. 　請求項２に記載の流体機械の異常原因推定装置であって、
    　前記流体機械の性能を表す指標として、効率を用いることを特徴とする流体機械の異常原因推定装置。
  4. 　請求項３に記載の流体機械の異常原因推定装置であって、
    　前記流体機械の効率として、ポリトロープ効率又はポリトロープヘッド或いは軸動力のいずれかを用いることを特徴とする流体機械の異常原因推定装置。
  5. 　請求項１に記載の流体機械の異常原因推定装置であって、
    　前記異常原因推定部は、入力された前記異常判定部の異常判定結果と、前記異常原因データベースに予め格納されている前記流体機械の異常原因と異常が現れる計測値及び性能との関係から前記流体機械の異常原因を推定することを特徴とする流体機械の異常原因推定装置。
  6. 　請求項４に記載の流体機械の異常原因推定装置であって、
    　前記流体機械は、円筒状に形成されたケーシングと、該ケーシング内に配置されたロータと、該ロータを回転可能に支持するジャーナル軸受及びスラスト軸受とから成り、前記ロータには複数の羽根車が設けられており、前記羽根車の回転によって流路内を流れる流体が圧縮される遠心圧縮機であり、
    　前記計測値入力部に入力された前記センサで計測された前記遠心圧縮機の軸振動と、前記性能計算部で前記遠心圧縮機の吸込温度、吸込圧力、吐出温度、吐出圧力、ガス組成から算出された前記ポリトロープ効率又は前記ポリトロープヘッド或いは前記軸動力とに異常が判定された場合には、前記羽根車の流路の一部に汚れが付着して軸振動に異常が現れていると推定することを特徴とする流体機械の異常原因推定装置。
  7. 　請求項４に記載の流体機械の異常原因推定装置であって、
    　前記流体機械は、円筒状に形成されたケーシングと、該ケーシング内に配置されたロータと、該ロータを回転可能に支持するジャーナル軸受及びスラスト軸受とから成り、前記ロータには複数の羽根車が設けられており、前記羽根車の回転によって流路内を流れる流体が圧縮される遠心圧縮機であり、
    　前記遠心圧縮機の軸移動と前記スラスト軸受の温度及び前記ポリトロープ効率又は前記ポリトロープヘッド或いは前記軸動力とに異常が判定された場合には、前記羽根車と前記ケーシング及び前記ロータとの隙間を通って高圧側から低圧側にガスが流れることを防ぐアイシール部若しくは段間シール部或いはバランスドラムシール部の劣化による内部リークの増大を異常原因の候補として推定することを特徴とする流体機械の異常原因推定装置。
  8. 　流体機械の状態を監視し異常があった場合に異常原因を推定する流体機械の異常原因推定方法であって、
    　前記流体機械に設置されたセンサから得られた計測値が計測値入力部に入力され、前記計測値入力部で得られた計測値から前記流体機械の性能を性能計算部で算出し、前記計測値入力部で得られた計測値及び前記性能計算部で算出された前記流体機械の性能の異常有無を異常判定部で判定し、前記異常判定部で判定された前記流体機械の性能の異常有無の判定結果及び異常原因データベースに予め格納されている前記流体機械の異常原因に基づいて前記流体機械の異常原因を異常原因推定部で推定し、その後、前記異常原因推定部で推定された前記流体機械の異常原因推定結果を結果出力部に出力することを特徴とする流体機械の異常原因推定方法。
  9. 　請求項８に記載の流体機械の異常原因推定方法であって、
    　前記異常判定部では、予め正常時計測値データベースに格納されている前記流体機械の正常時の計測値及び性能を取得し、前記正常時計測値データベースから取得した正常時の計測値及び性能を基準として、前記計測値入力部で得られた計測値及び前記性能計算部で算出された性能に異常があるか否かを判定することを特徴とする流体機械の異常原因推定方法。
  10. 　請求項８に記載の流体機械の異常原因推定方法であって、
    　前記流体機械の性能を表す指標として、効率を用いることを特徴とする流体機械の異常原因推定方法。
  11. 　請求項１０に記載の流体機械の異常原因推定方法であって、
    　前記流体機械の効率として、ポリトロープ効率又はポリトロープヘッド或いは軸動力のいずれかを用いることを特徴とする流体機械の異常原因推定方法。
  12. 　請求項８乃至１１のいずれか１項に記載の流体機械の異常原因推定方法であって、
    　前記異常原因推定部では、入力された前記異常判定部の異常判定結果と、前記異常原因データベースに予め格納されている前記流体機械の異常原因と異常が現れる計測値及び性能との関係から前記流体機械の異常原因を推定することを特徴とする流体機械の異常原因推定方法。
  13. 　流体機械の所定箇所に設置されたセンサで計測された前記流体機械の計測値が、ネットワークを介して異常原因推定装置に伝送され、その伝送された計測値に基づいて前記異常原因推定装置で推定された前記流体機械の異常原因が、前記流体機械の所有者に伝達される流体機械の異常原因推定システムであって、
    　前記異常原因推定装置は、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の流体機械の異常原因推定装置であることを特徴とする流体機械の異常原因推定システム。
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