(57)【要約】【課題】  本発明の目的は、プラント運転データを用いて、回転機械の異常を早期に検知し、原因診断を行う異常診断手法を提供することにある。【解決手段】  上記課題を解決するために、回転機械の異常を診断する異常診断方法であって、前記回転機械の運転データを取得する運転データ取得ステップと、前記運転データの変化率を算出する変化率算出ステップと、前記変化率が異常判定値Ｊを上回ったとき、または、下回ったときに、異常と判定する異常判定ステップと、を有する回転機械の異常診断方法とした。【選択図】  図１
2020204555.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転機械の異常を診断する異常診断方法であって、
前記回転機械の運転データを取得する運転データ取得ステップと、
前記運転データの変化率を算出する変化率算出ステップと、
前記変化率が異常判定値Ｊを上回ったとき、または、下回ったときに、異常と判定する異常判定ステップと、
を有することを特徴とする回転機械の異常診断方法。
【請求項２】
請求項１に記載の回転機械の異常診断方法において、
前記運転データには、前記回転機械の回転数と、回転軸の軸振幅のデータを含み、
前記変化率算出ステップでは、前記回転数に対する前記軸振幅の変化率を算出することを特徴とする回転機械の異常診断方法。
【請求項３】
請求項２に記載の回転機械の異常診断方法において、
前記異常判定ステップで異常と判定された場合、異常と判定された前記運転データの前記回転数と、前記変化率が上回った、または、下回った異常判定値Ｊの組み合わせに基づいて、異常原因を分析する異常原因分析ステップを更に有することを特徴とする回転機械の異常診断方法。
【請求項４】
請求項１に記載の回転機械の異常診断方法において、
前記運転データには、前記回転機械の負荷と、回転軸の軸振幅のデータを含み、
前記変化率算出ステップでは、前記負荷に対する前記軸振幅の変化率を算出することを特徴とする回転機械の異常診断方法。
【請求項５】
請求項４に記載の回転機械の異常診断方法において、
前記異常判定ステップで異常と判定された場合、異常と判定された前記運転データの前記負荷と、前記変化率が上回った、または、下回った異常判定値Ｊの組み合わせに基づいて、異常原因を分析する異常原因分析ステップを更に有することを特徴とする回転機械の異常診断方法。
【請求項６】
請求項１に記載の回転機械の異常診断方法において、
前記運転データには、前記回転機械の軸受の温度と、回転軸の軸振幅のデータを含み、
前記変化率算出ステップでは、前記温度に対する前記軸振幅の変化率を算出することを特徴とする回転機械の異常診断方法。
【請求項７】
請求項６に記載の回転機械の異常診断方法において、
前記異常判定ステップで異常と判定された場合、異常と判定された前記運転データの前記温度と、前記変化率が上回った、または、下回った異常判定値Ｊの組み合わせに基づいて、異常原因を分析する異常原因分析ステップを更に有することを特徴とする回転機械の異常診断方法。
【請求項８】
請求項１に記載の回転機械の異常診断方法において、
前記異常判定値Ｊは、複数の前記運転データを統計処理して算出した、平均値μと、標準偏差σと、を用いて、下記式に基づいて設定したものであることを特徴とする回転機械の異常診断方法。
Ｊ  ＝  μ  ＋  Ｓ×σ  （Ｓは係数）
【請求項９】
請求項８に記載の回転機械の異常診断方法において、
前記回転機械の回転数、負荷、または、温度は、所定の間隔で複数の領域に区分されており、領域毎に前記平均値μと前記標準偏差σを算出し、領域毎に前記異常判定値Ｊを設定することを特徴とする回転機械の異常判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、蒸気タービン発電機等の回転機械の異常診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
原子力プラント等で用いられる蒸気タービン発電機では、熱変形によるロータ曲り等の異常を検知するため、軸振動の監視が行われている。これは、タービンの振動振幅に対して制限値を設けておき、振動振幅が制限値を上回るとタービンを停止するというものである。そして、タービンの停止後に、タービンの分解点検が行われ、異常の原因分析を行うこととなる。タービンの異常が事故に繋がることを防ぐため、早期に異常を検知し、迅速に原因分析を行うことが求められる。
【０００３】
特許文献１には、正常な運転時の回転数と振動振幅値の平均値との関係を振動特性データとして記録し、回転数毎に振動振幅値をこの振動特性データと比較することで異常と診断するものが記載されている。
【０００４】
また、特許文献２には、オンラインで正常な運転時の振動振幅値に加えて温度、圧力、流量、回転数等のプロセスデータを収集し、このデータと計測されたデータを比較することで異常を診断するものが記載されている。また、異常と診断した際には、振動振幅値の周波数分析結果を元に、原因分析を行うものが記載されている。
【０００５】
また、特許文献３には、回転数の変化に対する振動振幅の変化率を用いて異常診断を行うものが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平４−１３１７１７号公報
【特許文献２】特開平５−６０５９６号公報
【特許文献３】特開平７−２４８２５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
原子力プラント等では、プラントを運転・制御するための運転データが計測・保存されている。この運転データを用いて蒸気タービン等の回転体の診断を行うことができれば、新たな計測装置が不要であると共に、過去のデータを利用した診断が可能となる点で有益である。
【０００８】
特許文献１では、回転数毎に振動振幅値を振動特性データと比較するものであり、振動振幅値が振動特性データより大きければ異常があると判断する。振動振幅値はばらつきがあり、特許文献１においても、計測された振幅値を平均化し、データベース化すると記載されている。特許文献１の方法の場合、振動振幅がデータベースより大きくなるまで異常と診断されないため、振動振幅が大きくなる前に早期に異常を検知することができないという問題がある。
【０００９】
また、特許文献２では、異常の診断に周波数分析を使用しており、サンプリング速度の遅い運転データを用いた診断を行うことができないという問題がある。
【００１０】
さらに、特許文献３では、振動振幅でなく、振動振幅の変化率に対する異常診断を行う方法が記載されているが、変化率の異常しきい値を設定して異常かどうかを判定する方法であり、原因によらずしきい値は１つであると共に、異常の際の回転数も考慮されていないことから、異常の原因分析を行うことができないという問題がある。
【００１１】
そこで、本発明の目的は、運転データを用いて、回転機械の異常を早期に検知し、原因分析を行うことができる回転機械の異常診断方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するため、本発明の回転機械の異常診断方法は、回転機械の運転データを取得する運転データ取得ステップと、前記運転データの変化率を算出する変化率算出ステップと、前記変化率が異常判定値Ｊを上回ったとき、または、下回ったときに、異常と判定する異常判定ステップと、を有するものとした。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の回転機械の異常診断方法によれば、振動振幅が小さい異常の初期段階で異常と診断することができ、さらに、異常の原因を分析することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施例１の回転機械の異常診断フローチャート
【図２】回転数Ｒに対する振動振幅Ａの変化率を用いた、実施例１の異常診断方法
【図３】異常原因の分析マトリクス
【図４】実施例１における、回転数と振動振幅の関係
【図５】実施例１の異常判定値の設定方法
【図６】実施例１の異常判定値の設定方法
【図７】負荷Ｂに対する振動振幅Ａの変化率を用いた、実施例２の異常診断方法
【図８】温度Ｔに対する振動振幅Ａの変化率を用いた、実施例２の異常診断方法
【図９】回転数Ｒに対する振動振幅Ａの変化率を用いた、実施例３の異常診断方法
【図１０】実施例４における、回転数と振動振幅の関係
【図１１】回転数Ｒに対する振動振幅Ａの変化率を用いた、実施例４の異常診断方法
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施例に係る異常診断方法を、図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００１６】
以下、本発明の実施例１に係る異常診断方法を、図１〜図６を用いて説明する。
【００１７】
図１は、本実施例の異常診断方法のフローチャートである。なお、ここに示す異常診断方法は、実際には、ＣＰＵ等の演算装置、半導体メモリ等の主記憶装置、ハードディスク等の補助記憶装置、および、通信装置などのハードウェアを備えたパソコン等の計算機で実行されるものである。より具体的には、補助記憶装置に記録されたデータベースを参照しながら、主記憶装置にロードされたプログラムを演算装置が実行することで、実現されるものであるが、以下では、このような計算機分野での周知技術を適宜省略しながら説明する。
【００１８】
まず、ステップＳ１では、蒸気タービン発電機等の回転機械に取り付けられた各種センサから運転データｄを取得する。本実施例の運転データｄは、少なくとも、回転機械のエンコーダ等で計測した回転数Ｒの値と、回転機械の振動センサで計測した回転軸の振動振幅（以下、軸振幅Ａ）の値を含むものである。なお、この運転データｄには、回転機械の負荷センサで計測した負荷Ｂの値や、温度センサで計測した軸受の温度Ｔの値を含んでも良い。
【００１９】
次に、ステップＳ２では、複数の運転データｄを用いて、回転数Ｒの変化に対する軸振幅Ａの変化率ΔＲを算出する。この変化率ΔＲは、軸振幅Ａの変化量を回転数Ｒの変化量で除すことで算出することができる。
【００２０】
ステップＳ３では、この変化率ΔＲに基づいて異常の有無を判定する。具体的には、変化率ΔＲが異常判定値Ｊを超えている場合には異常と判定する。図２は、変化率ΔＲを用いたステップＳ３の異常診断の具体例を示す。ここに示すように、本実施例では、複数の異常判定値Ｊ（ＪＡ，ＪＢ）を設定している。以下では、異常判定値Ｊを超えた運転データｄを異常データｄＦと称する。
【００２１】
ステップＳ４では、異常データｄＦに対し、超過した異常判定値Ｊの種類と、その時の回転数Ｒを元に、異常原因を分析する。図３は、異常原因の分析に用いるマトリクスの一例であり、異常データｄＦの回転数Ｒと、異常データｄＦの変化率ΔＲが超過した異常判定値Ｊの種別と、異常原因Ｃの関係をまとめたものである。例えば、図２に示す異常データｄＦが危険速度以下であったなら、異常判定値ＪＡを超過し、異常判定値ＪＢに満たないため、異常原因Ｃが「フリクションホイップ」であると分析することができる。
【００２２】
ここで、図４を用いて、従来の異常診断方法に対する、本実施例の異常診断方法の効果を説明する。同図において、横軸は回転数Ｒ、縦軸は軸振幅Ａであり、実線は正常な回転機械から計測される運転データの一例、一点鎖線は異常な回転機械から計測される運転データの一例を示している。また、破線は従来の異常診断方法で用いた制限値Ｌである。従来の異常診断方法では、軸振幅Ａの値が制限値Ｌよりも大きくなったＰ１の時点で異常と診断するため、異常と診断した時には既に振幅値が増加した後となっている。
【００２３】
一方、本実施例では、図２、図３で示したように、変化率ΔＲを用いて異常を診断するため、軸振幅Ａの変化率ΔＲが正常時と異なる値となったＰ２の時点で異常と診断できるため、軸振幅Ａを直接用いた従来の診断と比較して異常診断を早期に行うことができる。また、回転機械の異常は、その原因により軸振幅の増加速度と軸振幅が増加する回転数が異なるため、図３のように異常分析マトリクスに、異常原因Ｃ毎に異常判定値Ｊと回転数Ｒを設定しておくことで、回転数Ｒと変化率ΔＲを元に、異常原因Ｃを分析することが可能となる。
【００２４】
次に、図５と図６を用いて、本実施例での異常判定値Ｊの設定方法を説明する。
【００２５】
異常判定値Ｊは既存の運転データｄを用いて設定する。まず、図５に示すように、複数の回転機械における正常時の運転データｄを、横軸を回転数Ｒとし、縦軸を変化率ΔＲとした平面上に配置する。なお、図５において、黒丸、黒三角、黒四角の夫々は異なる運転期間に取得した運転データｄ１、ｄ２、ｄ３である。ここでは一台の回転機械で３回に分けて取得した運転データｄを例示しているが、運転データｄを取得する回数が多いほどより適切な異常判定値Ｊを設定できるため、より多くの運転データを利用することが望ましい。
【００２６】
次に、所定の回転数間隔Ｎ毎に回転数Ｒを区分する。図５の例では、回転数Ｒを、低速領域ＲＬ、中速領域ＲＭ、高速領域ＲＨの三領域に区分している。その後、統計処理により、各領域での平均値μと標準偏差σを算出する。これらの統計値（μ、σ）を元に、平均値μから係数Ｓ×標準偏差σ離れた値を各領域の異常判定値Ｊとして設定する。
【００２７】
例えば、高速領域ＲＨでの異常判定値ＪＨは、図６に示すように、同領域での平均値μＨに、Ｓ×σＨを加算することで決定する。なお、係数Ｓの値は、必要な異常判定の感度に基づき任意に設定するが、好ましくは、１〜３の範囲である。
【００２８】
運転データｄは実機のデータであるため、ばらつきやノイズが存在する。回転数間隔を区切り、データを統計処理することで、ばらつきを考慮しノイズの影響を抑えた異常判定値Ｊを設定することができる。また、異常データｄＦを有している場合には、正常時と同じように回転数間隔Ｎ毎に区切り、各回転数間隔Ｎで統計分布を仮定し、統計処理を行い、求めた平均値μと標準偏差σから異常判定値Ｊを設定する。これを異常原因Ｃの異なるデータに対して行うことで、異常原因Ｃ毎の異常判定値Ｊを設定することができる。
【００２９】
以上で説明したように、本実施例の回転機械の異常診断方法によれば、軸振幅Ａが小さい異常の初期段階で異常と診断できるだけでなく、異常原因Ｃを分析することができる。
【実施例２】
【００３０】
次に、図７、図８を用いて本発明の実施例２を説明する。なお、実施例１との共通点は、重複説明を省略する。
【００３１】
実施例１では、回転数Ｒに対する軸振幅Ａの変化率ΔＲを用いたが、実施例２では回転機械に加わる負荷Ｂに対する軸振幅Ａの変化率ΔＢ、または、回転機械の軸受の温度Ｔに対する軸振幅Ａの変化率ΔＴを用いる点が主な変更点である。
【００３２】
蒸気タービンで発生するスチームホワールのような蒸気量の増減により、軸振幅Ａの増減が変化するような異常の場合、負荷Ｂに追従して軸振幅Ａが変化するため、負荷Ｂに対する軸振幅Ａの変化率ΔＢと異常判定値ＪＣを用いて診断することで、異常データｄＦを早期に検知できると共に、原因分析の際に負荷Ｂに起因する異常原因であることが確認できる。
【００３３】
また、蒸気タービンで発生するフリクションホイップのように、軸と軸受の接触により発生する異常の場合、軸受の温度Ｔの増加と共に軸振幅Ａが大きくなるため、温度Ｔに対する軸振幅Ａの変化率ΔＴと異常判定値ＪＤを用いて診断することで、異常データｄＦを早期に検知できると共に、原因分析の際に温度Ｔに起因する異常原因であることが確認できる。
【００３４】
なお、言うまでもないが、本実施例では、実施例１の図３に示した異常原因の分析マトリクスの左列を、負荷Ｂまたは温度Ｔに置換した分析マトリクスを使用して、異常原因Ｃを分析する。
【実施例３】
【００３５】
次に、図９を用いて本発明の実施例３を説明する。上記した実施例との共通点は、重複説明を省略する。
【００３６】
実施例１では、回転数Ｒに対する軸振幅Ａの変化率ΔＲが正の異常判定値Ｊ（ＪＡ，ＪＢ）を超過したときに異常と診断したが、本実施例では、変化率ΔＲが、負の異常判定値ＪＥを下回る場合に異常と診断する。
【００３７】
回転機械の異常では、軸受給油不足振動のように、潤滑油への気泡混入により非定常振動が発生する場合がある。非定常な振動の場合、軸振幅Ａが増減するため、軸振幅Ａの変化率ΔＲは正負の値を交互に取ることとなる。そこで、図９に示すように負の異常判定値ＪＥを設定し、軸振幅の変化率ΔＲがこの異常判定値ＪＥを下回るときに異常判定すると共に、非定常振動に起因する異常であると異常原因を確認することができる。
【実施例４】
【００３８】
次に、図１０、図１１を用いて本発明の実施例４を説明する。上記した実施例との共通点は、重複説明を省略する。
【００３９】
実施例１では、回転数Ｒに対する軸振幅Ａの変化率ΔＲが異常判定値Ｊ（ＪＡ，ＪＢ）を超過したときに異常と診断したが、本実施例では正の異常判定値Ｊを下回る場合でも異常を診断できる診断方法について述べる。
【００４０】
図１０に示すように、回転機械が正常であれば、共振回転数にて軸振幅Ａが増加し、定常運転の回転数にて軸振幅Ａが収まる実線に示す振幅の関係となる。
【００４１】
ところが、図１０の二点鎖線で示すように、回転機械の組み立て不良等により回転機械の共振点がずれた場合、従来の異常診断方法では、軸振幅Ａが制限値Ｌに達するＰ３まで異常を検出することができなかった。
【００４２】
そこで、本実施例では、図１１のように、正常時の軸振幅Ａの変化率ΔＲを踏まえ、変化率ΔＲの下限値を求めておき、これを異常判定値ＪＦと設定することで、変化率ΔＲが異常判定値ＪＦを下回った場合に異常と診断することができる。
【００４３】
このような異常診断方法により、組み立て不良等により共振点がずれた回転機械においても、振幅の変化率ΔＲが正常時より下回る図１０のＰ４にて異常を早期に診断することができる。
【００４４】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成について、他の構成の追加、削除、置換をすることが可能である。
【符号の説明】
【００４５】
ｄ  運転データ
ｄＦ  異常データ
Ｊ、ＪＡ〜ＪＦ  異常判定値
Ｓ１  運転データ取得ステップ
Ｓ２  変化率算出ステップ
Ｓ３  異常判定ステップ
Ｓ４  異常原因分析ステップ
【図１】
2020204555.tif 000003
【図２】
2020204555.tif 000004
【図３】
2020204555.tif 000005
【図４】
2020204555.tif 000006
【図５】
2020204555.tif 000007
【図６】
2020204555.tif 000008
【図７】
2020204555.tif 000009
【図８】
2020204555.tif 000010
【図９】
2020204555.tif 000011
【図１０】
2020204555.tif 000012
【図１１】
2020204555.tif 000013