(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転機械の軸系統の振動データを収集し、収集した振動データをデータ処理部に送信して、正常運転時の振動データより標準偏差を算出し、運転時振動データの変化量を前記標準偏差にある係数を乗じた値で割算して不具合軸振動データＸとし、｜ｆ（Ｘ）｜が｜Ｘ｜＞１なら増幅し、｜Ｘ｜＜１なら減衰するような数式ｆ（Ｘ）により前記データＸを処理し、増幅した不具合軸振動データを検出して軸振動の不具合を判断することを特徴とする回転機械の軸振動解析による状態診断方法。
【請求項２】
振動データの収集方法として、ある期間内の振動データの中で代表値を抽出し、診断に必要な振動データを少量化して振動解析に用いる請求項１記載の回転機械の軸振動解析による状態診断方法。
【請求項３】
振動データの収集方法として、ある期間内の振動データの最大値を抽出し、診断に必要な振動データを少量化して振動解析に用いる請求項１記載の回転機械の軸振動解析による状態診断方法。
【請求項４】
データ処理部に送信された振動データのうち、回転機械運転時のデータのみを抽出して振動解析を行う請求項１、２又は３記載の回転機械の軸振動解析による状態診断方法。
【請求項５】
回転機械の回転数が一定値より大きい時点のデータのみを抽出する請求項４記載の回転機械の軸振動解析による状態診断方法。
【請求項６】
回転機械に接続され、軸系統の回転数・振動データからなる運転データを収集するためのデータ収集手段と、
収集したデータをデータ処理手段に送信するためのデータ通信手段と、
データ収集手段より送信されたデータを用いて、正常運転時振動データより標準偏差を算出し、運転時振動データの変化量を標準偏差にある係数を乗じた値で割算して不具合軸振動データＸとし、｜ｆ（Ｘ）｜が｜Ｘ｜＞１なら増幅し、｜Ｘ｜＜１なら減衰するような数式ｆ（Ｘ）により前記データＸを処理し、増幅した不具合軸振動データを検出するという、軸受損傷兆候を判断するための信号処理を施すデータ処理手段と、
データ処理手段にて処理した結果を表示する表示手段と、
を備えたことを特徴とする回転機械の軸振動解析による状態診断装置。
【請求項７】
データ収集手段に、ある期間内の振動データの中で代表値を抽出し、診断に必要な振動データを少量化する機能を設け、データ通信手段の負荷を軽減するようにした請求項６記載の回転機械の軸振動解析による状態診断装置。
【請求項８】
データ収集手段に、ある期間内の振動データの最大値を抽出し、診断に必要な振動データを少量化する機能を設け、データ通信手段の負荷を軽減するようにした請求項６記載の回転機械の軸振動解析による状態診断装置。
【請求項９】
データ処理手段に、回転機械の回転数が一定値より大きい時点のデータのみを抽出して、運転時のデータのみが振動解析に利用される機能を設けた請求項６、７又は８記載の回転機械の軸振動解析による状態診断装置。
【請求項１０】
データ通信手段が、公衆回線、インターネット及びＬＡＮの少なくともいずれかである請求項６〜９のいずれかに記載の回転機械の軸振動解析による状態診断装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ガスタービンなどの回転機械の軸振動の振幅値をモニタリングすることで、不具合発生を事前予測する方法及び装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
ガスタービンは、代表的な回転機械の１つである。また、そのメンテナンスは、製品の販売とともに、非常に重要であり、従来から公衆回線を用いた遠隔監視システムが採用されている。例えば、各地の納入先で稼働しているガスタービンの運転データをメンテナンス会社で一括監視することで、遠方からでも各地のガスタービンの状況を把握することができ、メンテナンスの効率化を図るとともに数々の不具合事例を蓄積している。
【０００３】
ところで、ガスタービンは回転機械であるため、長時間運転における回転軸受の損傷は避けられない不具合事例である。一度その不具合が発生すれば、ガスタービンの修復にはかなりの費用がかかることになる。この場合、事前にその兆候を把握することで不具合による被害を最小限に抑え、修復費用を軽減させることが可能である。しかしながら、その兆候は、運転データに微少でかつ徐々に進行して現れるため、メンテナンス員が運転データを一見しただけではその判断が難しい。
【０００４】
従来は、回転機械の近辺にデータ収集装置を設置し、ミリ秒以下の周期で、回転機械の軸振動データを収集して、収集したデータを周波数解析し、周波数分布を算出して、予め回転機械の不具合時の周波数分布と、新たに収集した振動データより算出した周波数分布とを比較し、それらの類似度合いにより新たに収集した振動データが不具合をもったものか否かを判断していた。
しかし、この方法では、不具合の判断のために、データ収集周期を速くする必要があり、その結果データ量も膨大になるので、回転機械を遠隔よりデータ収集し、診断する場合、データ転送コストが増大することになる。また、周波数解析自体、計算量が多く、計算機にも負担を要する。さらに、周波数分布には、ノイズが含まれ、分布のパターンも複雑で、不具合判断のためには、専門的な知識を要する。
【０００５】
例えば、特開平７−１９０８４９号公報には、回転軸受け振動診断装置として、回転機械の軸振動データを収集し、周波数分布を算出する技術が開示されており、ニューラルネットにより、不具合による周波数分布以外に、ノイズ等外乱による周波数分布も教示させ、不具合発生時にニューラルネットにより、ノイズ等外乱の影響を除き、軸不具合判断を行う方法が記載されている。
しかし、この技術でも、上記同様、不具合の判断のために、データ収集周期を小さくする必要があり、データ量も膨大になるので、回転機械を遠隔よりデータ収集し、診断する場合、データ転送コストが増大することになる。また、診断の対象となる回転機械が多数ある場合、機械１台に対して診断装置が必要となる。多数の回転機械に対し、１台の診断装置で診断する場合、周波数解析やニューラルネットの計算は、診断装置に多大な負荷をかけることになる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は上記の諸点に鑑みなされたもので、本発明の目的は、回転機械の軸振動データを用いて、遠隔での診断を考慮し診断に必要なデータ量を必要最小限に抑えるとともに、簡単な解析計算、統計計算による信号処理を施すことにより、微少な軸振動変化からも状態変化を検知して、軸受損傷の兆候を容易かつ早期に判断することができ、通信量、計算量ともに少なくなり経済的負担等を軽減することができる回転機械の軸振動解析による状態診断方法及び装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明の回転機械の軸振動解析による状態診断方法は、回転機械の軸系統の振動データを収集し、収集した振動データをデータ処理部に送信して、正常運転時の振動データより標準偏差を算出し、運転時振動データの変化量を前記標準偏差にある係数を乗じた値で割算して不具合軸振動データＸとし、｜ｆ（Ｘ）｜が｜Ｘ｜＞１なら増幅し、｜Ｘ｜＜１なら減衰するような数式ｆ（Ｘ）により前記データＸを処理し、増幅した不具合軸振動データを検出して軸振動の不具合を判断するように構成されている。
【０００８】
上記の方法において、振動データ収集時に、ある期間内の振動データの中で代表値、例えば、最大値を抽出し、診断に必要な振動データを少量化して振動解析に用いることが好ましい。診断に必要な振動データを少量化し、データ処理部に送信することで、ＬＡＮ（ローカル・エリア・ネットワーク）、公衆回線等の通信負荷を下げることができる。
また、上記の方法においては、データ処理部に送信された振動データのうち、回転機械運転時のデータのみを抽出して振動解析を行う。この場合、例えば、回転機械の回転数が一定値より大きい時点のデータのみを抽出する。
【０００９】
本発明の回転機械の軸振動解析による状態診断装置は、回転機械に接続され、軸系統の回転数・振動データからなる運転データを収集するためのデータ収集手段と、収集したデータをデータ処理手段に送信するためのデータ通信手段（公衆回線、インターネット、ＬＡＮ等）と、データ収集手段より送信されたデータを用いて、正常運転時振動データより標準偏差を算出し、運転時振動データの変化量を標準偏差にある係数を乗じた値で割算して不具合軸振動データＸとし、｜ｆ（Ｘ）｜が｜Ｘ｜＞１なら増幅し、｜Ｘ｜＜１なら減衰するような数式ｆ（Ｘ）により前記データＸを処理し、増幅した不具合軸振動データを検出するという、軸受損傷兆候を判断するための信号処理を施すデータ処理手段と、データ処理手段にて処理した結果を表示する表示手段とを備えたことを特徴としている。
【００１０】
上記の装置において、データ収集手段に、ある期間内の振動データの中で代表値、例えば、最大値を抽出し、診断に必要な振動データを少量化する機能を付加して、公衆回線、ＬＡＮ等の負荷を軽減することが好ましい。
また、上記の装置において、データ処理手段に、回転機械の回転数が一定値より大きい時点のデータのみを抽出して、運転時のデータのみが振動解析に利用される機能を設ける。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について説明するが、本発明は下記の実施の形態に何ら限定されるものではなく、適宜変更して実施することが可能なものである。図１は、本発明の実施の第１形態による回転機械の軸振動解析による状態診断方法を実施するためのシステム構成を示している。システムは、回転機械の軸系統の回転数・振動データからなる運転データを収集するためのデータ収集部１、収集したデータを後述するデータ処理部３に送信するためのデータ通信部２、データ収集部１より送信されたデータより、軸受損傷兆候を判断するための信号処理を施すデータ処理部３、処理した結果を表示する表示部４からなる。複数の回転機械を診断するため複数のデータ収集部１を用意することもある。
【００１２】
具体的なシステム構成例を図２に示す。ガスタービンなどの回転機械の運転データを収集するデータロガ１０、制御装置１２より、小型データ処理装置１４までは、一般的なシリアル通信、アナログデータ通信等を用い、データロガ１０、制御装置１２にて運転データの収集を行い、小型データ処理装置１４にて後述する前処理を行う。なお、本発明とは直接関係ないが、制御装置１２では、データ収集だけでなく回転機械の制御も行っている。小型データ処理装置１４で前処理された運転データ（以下、前処理運転データ）は、公衆回線１６（又はＬＡＮなど）によりデータ解析（処理）装置１８に送信される。データ解析装置１８により、前処理運転データを解析し、その結果を表示する。
図１のデータ収集部１は、図２のデータロガ１０、制御装置１２、小型データ処理装置１４に相当し、図１のデータ通信部２は、図２の公衆回線１６に相当し、図１のデータ処理部３、表示部４は、図２のデータ解析装置１８に相当する。
【００１３】
図１のデータ収集部１は、運転データすべてをデータ処理部３に送信するのではなく、送信のための前処理として、図３のように、ある期間ｔｎ−１〜ｔｎ、ｔｎ〜ｔｎ＋１、……を設け、各期間内の運転データの中で、最大値抽出など一定の手順に従い値を抽出し、データ処理部３に前処理運転データとして送信する。例えば、図３では、データ処理部３には、サンプリング間隔Δｔでデータを送信し、時間ｔｎのデータとしてＰｎを送信する。この例では、Ｐｎはｔｎ−１〜ｔｎ期間内運転データのうちの最大値としている。
この前処理により、図１のデータ処理部３で必要となる信号を、データ通信部２に及ぼす負担を最小限にして生成することが可能となる。図２では、この前処理を小型データ処理装置１４で行う。
図１のデータ通信部２は、公衆回線やインターネットを用いることで、遠隔地の前処理運転データ、及び多数の前処理運転データを一個所に集めることが可能となる。
【００１４】
図１のデータ処理部３では、データ収集部１より送信された前処理運転データを処理し、振動診断値を算出する。
まず、前処理運転データは、図４のように回転機械運転時と停止時のデータ両方を含むため、回転数が一定値より大きい時点のデータのみを抽出する（以下、抽出運転データ）。
振動診断値は、抽出運転データ中の振動データ（以下、抽出振動データ）を用いて算出する。図５でその方法を説明する。まず、抽出振動データＰｋ−１、Ｐｋ、…の平均値ｍｐと標準偏差σｐを算出する。次に式１に従い、ある時点の値とその直前の値との差ΔＰを計算する。ｋｐは係数である。
【００１５】
ΔＰ＝（Ｐｋ−Ｐｋ−１）／（ｋｐ＊σｐ）  ……式１
（Ｐｋの分布は、正規分布と仮定）
次に、差分値ΔＰに次の処理を行い、式２より振動診断値データＨｋとする。
Ｈｋ＝Ｈｋ−１＋ｆ（ΔＰ）  ……式２
Ｈ０＝０
ここで、ｆ（ΔＰ）は、次の条件を満たす単調増加関数である。
｜ｆ（ΔＰ）｜≧｜ΔＰ｜  （｜ΔＰ｜≧１のとき）
｜ｆ（ΔＰ）｜＜｜ΔＰ｜  （｜ΔＰ｜＜１のとき）
【００１６】
この処理により、ｆ（ΔＰ）により増幅された信号変化分が時間経過とともに蓄積される。不具合があるかは振動診断値によりしきい値を設けて自動診断するか、メンテナンス員が判断する。しきい値は、実例をもとに機差に依存しない値を決める。図６、図７に２例の本発明の方法による計算例を示す。計算例では、ｆ（ΔＰ）＝ΔＰ３としている。２例とも不具合発生前に、振動診断値が増加していることがわかる。
【００１７】
本発明の実施の形態で説明した技術を、上述した特開平７−１９０８４９号公報に記載の従来技術と比較すると、従来技術ではミリ秒以下のサンプリング周期で軸振動データを収集する必要があるのに対し、本発明では１時間程度のサンプリング周期で軸振動データを収集すればよい。また、従来技術では収集したデータすべてが診断のために必要であるため通信量が多大になるのに対し、本発明では収集したデータすべてが診断のために必要でないため通信量が少なくなり、遠隔操作を行う際の通信負荷が小さくなる。さらに、従来技術ではフーリエ変換計算、ノイズスペクトルのリダクション計算、ニューラルネット計算と複雑な計算を診断装置で行うのに対し、本発明では加算と乗算等からなる解析計算、統計計算のみを診断装置で行えばよく、計算機の負荷も軽減される。
【００１８】
【発明の効果】
本発明は上記のように構成されているので、つぎのような効果を奏する。
（１）  軸振動より回転機械の不具合の兆候を事前に検知することができる。
（２）  微少な軸振動変化からも状態変化を検知することができ、異常を早期に診断できる。また、サンプリング周期の粗い振動データでも診断が可能である。
（３）  回転機械について公衆回線等を用いた遠隔診断を行う際に、データ通信負荷を軽減でき、計算負荷も軽微なため、複数の回転機械を１台の診断装置で診断できる。また、データ転送コストを低減することができる。
（４）  不具合発生の判定は、解析値トレンドの増加具合のみで判断できるため、不具合の複雑な判定基準が不要である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の第１形態による回転機械の軸振動解析による状態診断方法を実施するためのシステム構成を示す説明図である。
【図２】本発明の実施の第１形態におけるシステム構成の一例を示す概略構成説明図である。
【図３】本発明の実施の第１形態におけるデータ収集部での信号処理（前処理）を説明するためのグラフである。
【図４】本発明の実施の第１形態における運転時データ抽出の処理を説明するためのグラフである。
【図５】本発明の実施の第１形態におけるデータ処理部での信号処理を説明するためのグラフである。
【図６】本発明の方法による振動診断値の計算例を示すグラフである。
【図７】本発明の方法による振動診断値の計算例を示すグラフである。
【符号の説明】
１  データ収集部
２  データ通信部
３  データ処理部
４  表示部
１０  データロガ
１２  制御装置
１４  小型データ処理装置
１６  公衆回線
１８  データ解析装置
【図１】
0003568939.tif 000002
【図２】
0003568939.tif 000003
【図３】
0003568939.tif 000004
【図４】
0003568939.tif 000005
【図５】
0003568939.tif 000006
【図６】
0003568939.tif 000007
【図７】
0003568939.tif 000008