(57)【要約】【課題】過去のデータ蓄積量が少ない場合又は過去の蓄積データがない場合であっても、振動要因を明らかにすることが可能な回転機械異常要因特定装置を得ること。【解決手段】回転機械における異常時の過去データを蓄積する過去データ蓄積部（１１）と、伝達マトリクス法により、異常のある回転機械の回転体の軸運動をシミュレーションしてシミュレーションデータを生成する軸運動シミュレーション部（１２）と、軸運動シミュレーション部によって生成されたシミュレーションデータを記憶するシミュレーションデータ記憶部（１３）と、過去データとシミュレーションデータとを用いて学習する学習部（１４）と、学習部の学習データを用いて異常時データの異常要因を特定する異常要因特定部（１５）とを備える回転機械異常要因特定装置（１０）とする。【選択図】図１
2020064024.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転機械における異常時の過去データを蓄積する過去データ蓄積部と、
伝達マトリクス法により、振動因果マトリクスに対応した異常のある前記回転機械の回転体の軸運動をシミュレーションしてシミュレーションデータを生成する軸運動シミュレーション部と、
前記軸運動シミュレーション部によって生成されたシミュレーションデータを記憶するシミュレーションデータ記憶部と、
前記過去データ蓄積部に蓄積された前記過去データと、前記シミュレーションデータ記憶部に記憶された前記シミュレーションデータとを用いて学習する学習部と、
前記学習部の学習データを用いて異常時データの異常要因を特定する異常要因特定部とを備える回転機械異常要因特定装置。
【請求項２】
前記学習部は、前記シミュレーションデータである振動スペクトルを回転方向に対して前向きの成分と後ろ向きの成分とに分離して、フルスペクトルの周波数領域の特性に変換して学習データを生成し、
前記異常要因特定部は、回転軸に対して直交する２軸方向に設置された変位センサ及び加速度センサから取得した前記異常時データである振動スペクトルを回転方向に対して前向きの成分と後ろ向きの成分とに分離して、フルスペクトルの周波数領域の特性に変換して前記回転軸の異常要因の特定を行う請求項１に記載の回転機械異常要因特定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、回転機械異常要因特定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
回転機械に生じた振動の周波数から異常要因を特定し、対処法を速やかに明らかにすることが検討されている。
発電所のタービンのような大型の回転機械において、このような技術が特に必要とされている。
【０００３】
従来技術の一例である特許文献１には、軸振動異常のような複雑な現象に対して過去の類似異常を容易に検索して再現することができ、また類似異常発生時における運転員の運転操作判断過程の一つである類似の異常軸振動の検討に対して充分な判断支援を行うことができる回転機械の振動診断支援装置が開示されている。
【０００４】
従来技術の一例である特許文献２には、回転機械から得られたデータを取込んで、回転機械に発生する振動現象の特徴から振動の原因を推定するに際して、まず計算機の知識ベースに構築された複数の現象の特徴と複数の原因とを関係づける振動因果マトリックスに基づいて振動原因を推定し、次いで計算機のメモリに内蔵された振動解析モデルを用いて前記推定された振動原因の現象を解析し、しかる後この解析結果と前記振動原因推定結果とから振動現象に対する診断結果を評価する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平２−３１１１７号公報
【特許文献２】特許第３７０８０４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の従来技術は、データベースに格納されている過去のデータに基づいて振動要因を明らかにするものである。
そのため、過去のデータ蓄積量が少ない場合又は過去の蓄積データがない場合には、振動要因を明らかにすることが困難である、という問題があった。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、過去のデータ蓄積量が少ない場合又は過去の蓄積データがない場合であっても、振動要因を明らかにすることが可能な回転機械異常要因特定装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述の課題を解決して目的を達成する本発明は、回転機械における異常時の過去データを蓄積する過去データ蓄積部と、伝達マトリクス法により、振動因果マトリクスに対応した異常のある前記回転機械の回転体の軸運動をシミュレーションしてシミュレーションデータを生成する軸運動シミュレーション部と、前記軸運動シミュレーション部によって生成されたシミュレーションデータを記憶するシミュレーションデータ記憶部と、前記過去データ蓄積部に蓄積された前記過去データと、前記シミュレーションデータ記憶部に記憶された前記シミュレーションデータとを用いて学習する学習部と、前記学習部の学習データを用いて異常時データの異常要因を特定する異常要因特定部とを備える回転機械異常要因特定装置である。
【０００９】
上記回転機械異常要因特定装置において、前記学習部は、前記シミュレーションデータである振動スペクトルを回転方向に対して前向きの成分と後ろ向きの成分とに分離して、フルスペクトルの周波数領域の特性に変換して学習データを生成し、前記異常要因特定部は、回転軸に対して直交する２軸方向に設置された変位センサ及び加速度センサから取得した前記異常時データである振動スペクトルを回転方向に対して前向きの成分と後ろ向きの成分とに分離して、フルスペクトルの周波数領域の特性に変換して前記回転軸の異常要因の特定を行うことが好ましい。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、過去のデータ蓄積量が少ない場合又は過去の蓄積データがない場合であっても、振動要因を明らかにすることができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施形態に係る回転機械異常要因特定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す回転機械異常要因特定装置による異常要因の特定対象である回転機械の実機の一例を示す図である。
【図３】図２に示す実機をＭｏｄｅｌｉｃａ言語で実装したモデル図である。
【図４Ａ】第３の軸モデルが対称軸である場合の時系列シミュレーション結果を示す図である。
【図４Ｂ】第３の軸モデルが非対称軸である場合の時系列シミュレーション結果を示す図である。
【図４Ｃ】第３の軸モデルがクラック軸である場合の時系列シミュレーション結果を示す図である。
【図５】第３の軸モデルが対称軸である場合と、非対称軸である場合と、クラック軸である場合との周波数に対する振幅を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態について説明する。
ただし、本発明は、以下の実施形態の記載によって限定解釈されるものではない。
【００１３】
＜実施形態１＞
図１は、本実施形態に係る回転機械異常要因特定装置１０の構成を示すブロック図である。
図１に示す回転機械異常要因特定装置１０は、過去データ蓄積部１１と、軸運動シミュレーション部１２と、シミュレーションデータ記憶部１３と、学習部１４と、異常要因特定部１５とを備える。
【００１４】
過去データ蓄積部１１は、回転機械における異常時の過去データを蓄積する。
この過去データは実データであり、すなわち、過去の異常発生時に取得したデータである。
このデータは、例えば、回転機械に設置した振動センサにより取得された時系列の周波数スペクトルである。
過去データ蓄積部１１は、半導体メモリ及び磁気ディスク等の記録媒体により実現することができる。
【００１５】
軸運動シミュレーション部１２は、伝達マトリクス法により、異常のある回転体の軸運動をシミュレーションしてシミュレーションデータを生成する。
この回転体の軸運動の異常は、振動因果マトリクスに対応した異常である。
軸運動シミュレーション部１２は、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）及びＣＰＵ（Central  Processing  Unit）等のプロセッサにより実現することができる。
【００１６】
なお、振動因果マトリクスとは、振動によって生じる卓越振動数を回転機械に発生する振動の原因により分類した表をいう。
振動因果マトリクスの一例を下記の表１に示す。
【００１７】
【表１】
2020064024.tif 000003
【００１８】
ここで、上記の表１中の「＊＊＊」は主要振動数であり、「＊＊」は主要振動数に次いで発生しうる振動数であり、「＊」は発生しうる振動数である。
また、括弧付きの「＊」は発生する可能性の低い振動数である。
表１には、例えば、ロータ異常時において、ロータの回転数に等しい振動数の振動が検出され、ロータの回転数の２倍の振動数の振動が検出されない場合には、不釣合い及び軸曲がりが振動要因として推定されることが示されている。
そして、このとき、ロータの回転数よりも低い低振動数の振動が更に検出されたのであれば、振動要因は軸曲がりであると特定することができる。
【００１９】
シミュレーションデータ記憶部１３は、軸運動シミュレーション部１２によって生成されたシミュレーションデータを記憶する。
シミュレーションデータ記憶部１３は、半導体メモリ及び磁気ディスク等の記録媒体により実現することができる。
【００２０】
学習部１４は、過去データ蓄積部１１に蓄積された過去データ及びシミュレーションデータ記憶部１３に記憶されたシミュレーションデータの一方又は双方を用いて学習する。
ここで、学習部１４は、時系列データを特徴量としてフーリエ変換又はウェーブレット変換を行うことで、周波数領域の特性に変換したデータを学習データとして用いる。
学習部１４の学習手法としては、混合ガウス分布、多クラスＳＶＭ（Support  Vector  Machine）及びニューラルネットワーク等の相関関係を学習する統計手法並びに機械学習手法を例示することができる。
学習部１４は、例えば、回転機械に設置した振動センサにより取得された時系列の周波数スペクトルと、振動要因との相関関係を学習し、学習データを作成する。
学習部１４は、ＭＰＵ及びＣＰＵ等のプロセッサにより実現することができる。
なお、学習部１４が、シミュレーションデータのみを用いて学習を行う場合には、回転機械異常要因特定装置１０は過去データ蓄積部１１を備えていなくてもよく、又は、学習部１４が、過去データ及びシミュレーションデータの双方を用いて学習を行う場合には、異常要因特定の精度を向上させることができる。
【００２１】
異常要因特定部１５は、学習部１４の学習データを用いて異常時データの異常要因特定を行い、異常要因特定結果を出力する。
この異常時データは、例えば、回転機械に設置した振動センサにより異常時に取得された時系列の周波数スペクトルである。
異常要因特定部１５は、ＭＰＵ及びＣＰＵ等のプロセッサにより実現することができる。
【００２２】
なお、この異常要因特定結果は、例えば、回転機械異常要因特定装置１０に搭載され、又は接続された出力部に出力されることで使用者又は管理者に報知される。
ここで、出力部としては、ディスプレイを例示することができる。
【００２３】
＜軸運動シミュレーション部１２の説明＞
次に、軸運動シミュレーション部１２が行うシミュレーションの一例を説明する。
軸運動シミュレーション部１２は、伝達マトリクス法によってシミュレーションを行うことで、異常による振動の時系列のシミュレーションデータを生成する。
軸運動シミュレーション部１２により生成されたシミュレーションデータは、シミュレーションデータ記憶部１３に記憶される。
このシミュレーションデータは、上述の振動因果マトリクスの構築に用いることができる。
【００２４】
伝達マトリクス法では、回転機械の回転軸が、剛体である回転体と、弾性体である軸及び軸受剛性等とに分解される。
ここで、回転体としては、タービン、羽、歯車及び軸受部を例示することができる。
また、軸受部には、ばね剛性及びダンパーを付与すると、回転機械の軸振動の動特性を模擬することができる。
伝達マトリクス法を用いると、分類した各コンポーネントに対して不釣合い又は非線形性を導入することができる。
ここで、非線形性としては、非対称性及びクラックを例示することができる。
振動時の回転機械をモデル化するためには、伝達マトリクス法とほぼ等価な手法であり、非因果的なＭｏｄｅｌｉｃａ言語を用いればよい。
【００２５】
図２は、図１に示す回転機械異常要因特定装置１０による異常要因の特定対象である回転機械２０の実機の一例を示す図である。
図２に示す回転機械２０は、動力部２１と、第１の軸２２と、軸継手２３と、第２の軸２４と、第１の軸受部２５と、第３の軸２６と、回転子２７と、第４の軸２８と、第２の軸受部２９とを備える。
【００２６】
動力部２１は、回転を出力する。
第１の軸２２は、動力部２１に接続された出力軸である。
第２の軸２４は、軸継手２３を介して第１の軸２２に接続されている。
第１の軸受部２５は、固定されており、第２の軸２４及び第３の軸２６を支持する。
第３の軸２６は、第１の軸受部２５を介して第２の軸２４に接続されている。
第２の軸受部２９は、固定されており、第４の軸２８を支持する。
回転子２７は、第３の軸２６と第４の軸２８との間に配されている。
【００２７】
図３は、図２に示す実機をＭｏｄｅｌｉｃａ言語で実装したモデル図である。
図３に示す回転機械モデル２０Ｍは、動力部モデル２１Ｍと、第１の軸モデル２２Ｍと、軸継手モデル２３Ｍと、第２の軸モデル２４Ｍと、軸受部モデル２５Ｍと、第３の軸モデル２６Ｍと、回転子モデル２７Ｍと、第４の軸モデル２８Ｍと、軸受部モデル２９Ｍとを備える。
図３に示すこれらの構成は、各々が対応する図２に示す構成の符号に対し「Ｍ」が付されている。
【００２８】
ここで、回転体の基本要素である剛体の回転体及び弾性体の軸について説明する。
静不釣合いのある剛体である非対称回転体の水平方向の力Ｆｘは下記の式（１）で表され、鉛直方向の力Ｆｙは下記の式（２）で表される。
【００２９】
【数１】
2020064024.tif 000004
【００３０】
【数２】
2020064024.tif 000005
【００３１】
動不釣合いのある剛体である非対称回転体の水平方向のモーメントＭｘは下記の式（３）で表され、鉛直方向のモーメントＭｙは下記の式（４）で表される。
【００３２】
【数３】
2020064024.tif 000006
【００３３】
【数４】
2020064024.tif 000007
【００３４】
ただし、ｕｘは水平方向のたわみであり、ｕｙは鉛直方向のたわみであり、ｉｘは水平方向のたわみ角であり、ｉｙは鉛直方向のたわみ角である。
また、θは回転角であり、ｍは回転体の質量であり、
ｅは長さで表される偏心であり、ｅ０は偏心の位相であり、
τは角度で表される動不釣合いの大きさであり、τ０は動不釣合いの位相であり、
Ｉｄは直径方向慣性モーメントであり、Ｉｐは極慣性モーメントである。
【００３５】
また、剛性の異なる非対称な弾性軸のモデルは、線形の梁のモデルであり、下記の式（５），（６）で表される。
【００３６】
【数５】
2020064024.tif 000008
【００３７】
【数６】
2020064024.tif 000009
【００３８】
また、回転数ωで回転する座標系Ｏ‐ξη及び静止座標系における断面二次モーメントの関係は下記の式（７）で表される。
【００３９】
【数７】
2020064024.tif 000010
【００４０】
ここで、クラックのある軸は下記の式（８）で表される。
【００４１】
【数８】
2020064024.tif 000011
【００４２】
ただし、ｍは軸の質量であり、Ｌは軸の長さであり、Ｅはヤング率であり、Ｉｘ，Ｉｙは静止座標系の断面二次モーメントであり、Ｉξ，Ｉηは回転座標系の断面二次モーメントであり、δは断面二次モーメントで表されるクラックの強度である。
【００４３】
転がり軸受を用いた回転機のモデルでは、軸受剛性はカタログ値を用いることでシミュレーションできる。
軸受剛性はＨｅｒｔｚの接触理論によって計算することも可能である。
軸受の異常として問題になる軸受の傷のモデルでは、傷に起因する振動数の衝撃力を加えることで、シミュレーションすることが可能である。
この振動数は、軸受のピッチ円直径、転動体の直径及び転動体の数により決定される。
【００４４】
歯車の異常については歯車の数及びかみ合い剛性から軸の動特性を求めることで計算することができる。
歯車自体には不釣合いのある回転体のモデルが用いられる。
【００４５】
そして、上述したモデルを組み合わせて作成したモデルから正常状態のモデルが作成される。
インパルス試験のデータがある場合には、そのデータと合うように軸受剛性又は減衰係数のパラメータを調整してもよい。
異常のあるデータは、正常状態のモデルに不釣合いを生じさせて、軸曲がりのパラメータを変化することで生成される。
【００４６】
なお、その他の異常については、回転機械の種類及び軸受タイプによって起こりうる異常の物理現象をコンポーネントとして追加してシミュレーションを行うことで、データが生成される。
【００４７】
次に、回転機械中の軸が、対称軸である場合、非対称軸である場合及びクラック軸である場合のシミュレーション結果を比較する。
図４Ａは、第３の軸モデル２６Ｍが対称軸である場合の時系列シミュレーション結果を示す図である。
図４Ｂは、第３の軸モデル２６Ｍが非対称軸である場合の時系列シミュレーション結果を示す図である。
図４Ｃは、第３の軸モデル２６Ｍがクラック軸である場合の時系列シミュレーション結果を示す図である。
なお、図４Ａ，４Ｂ，４Ｃでは、横軸に時間が示され、縦軸に振幅が示されている。
【００４８】
図５は、第３の軸モデル２６Ｍが対称軸である場合と、非対称軸である場合と、クラック軸である場合との周波数に対する振幅を示す図である。
図５に示すように、クラック軸は非対称軸を拡張しているため、クラック軸は非対称軸と同じ成分を有する。
ここで、高周波成分は非線形項を示す。
【００４９】
ここで、非対称軸のスペクトルとクラック軸のスペクトルとは、切り分けが困難であるものの、図５に示すように、高周波成分の振幅に違いがあるため、高周波成分を参照することで非対称軸とクラック軸との切り分けが可能となる。
【００５０】
以上本実施形態にて説明したように、過去のデータ蓄積量が少ない場合又は過去の蓄積データがない場合であっても、学習データにシミュレーションデータを用いることで振動要因を明らかにすることができる。
【００５１】
＜実施形態２＞
本実施形態では、振動要因の特定を行う対象軸に対して直交する２軸方向に変位センサ及び加速度センサが設置されている形態について説明する。
【００５２】
本実施形態では、学習部１４は、シミュレーションデータである振動スペクトルを回転方向に対して前向きの成分と後ろ向きの成分とに分離して、フルスペクトルの周波数領域の特性に変換して学習を行う。
また、本実施形態では、異常要因特定部１５は、異常時データである振動スペクトルを回転方向に対して前向きの成分と後ろ向きの成分とに分離して、フルスペクトルの周波数領域の特性に変換して異常要因の特定を行う。
【００５３】
このように、実施形態１によっては振動要因の特定が困難な場合であっても、本実施形態によれば、異常要因の特定精度を向上させることができる。
【００５４】
なお、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、上述の構成に対して、構成要素の付加、削除又は転換を行った様々な変形例も含むものとする。
【符号の説明】
【００５５】
１０  回転機械異常要因特定装置
１１  過去データ蓄積部
１２  軸運動シミュレーション部
１３  シミュレーションデータ記憶部
１４  学習部
１５  異常要因特定部
２０  回転機械
２０Ｍ  回転機械モデル
２１  動力部
２１Ｍ  動力部モデル
２２  第１の軸
２２Ｍ  第１の軸モデル
２３  軸継手
２３Ｍ  軸継手モデル
２４  第２の軸
２４Ｍ  第２の軸モデル
２５  第１の軸受部
２５Ｍ  第１の軸受部モデル
２６  第３の軸
２６Ｍ  第３の軸モデル
２７  回転子
２７Ｍ  回転子モデル
２８  第４の軸
２８Ｍ  第４の軸モデル
２９  第２の軸受部
２９Ｍ  第２の軸受部モデル
【図１】
2020064024.tif 000012
【図２】
2020064024.tif 000013
【図３】
2020064024.tif 000014
【図４Ａ】
2020064024.tif 000015
【図４Ｂ】
2020064024.tif 000016
【図４Ｃ】
2020064024.tif 000017
【図５】
2020064024.tif 000018