(57)【要約】【課題】  適切な潤滑油診断により、潤滑油の交換周期を最適化する。【解決手段】  風力発電機の機械的駆動部に供給される潤滑油の監視システムである。このシステムは、入力装置、処理装置、記憶装置、および出力装置を備える。記憶装置は、潤滑油の添加剤の濃度を時系列的に格納した添加剤濃度データを記憶し、処理装置は、添加剤濃度データに基づいて、添加剤の濃度が所定閾値となる時間を推測する。【選択図】  図６
2019011716.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
風力発電機の機械的駆動部に供給される潤滑油の監視システムであって、
入力装置、処理装置、記憶装置、および出力装置を備え、
前記記憶装置は、
前記潤滑油の添加剤の濃度を時系列的に格納した添加剤濃度データを記憶し、
前記処理装置は、
前記添加剤濃度データに基づいて、前記添加剤の濃度が所定閾値となる時間を推測する
風力発電機の潤滑油の監視システム。
【請求項２】
前記記憶装置は、
前記風力発電機に設置されたセンサからのデータを時系列的に格納したセンサデータを記憶し、
前記処理装置は、前記添加剤濃度データに加えて前記センサデータを用いて、前記添加剤の濃度が所定閾値となる時間を推測する、
請求項１記載の風力発電機の潤滑油の監視システム。
【請求項３】
前記記憶装置は、
前記風力発電機の運転パラメータを時系列的に格納した運転パラメータデータを記憶し、
前記処理装置は、前記添加剤濃度データに加えて前記運転パラメータデータを用いて、前記添加剤の濃度が所定閾値となる時間を推測する、
請求項１記載の風力発電機の潤滑油の監視システム。
【請求項４】
前記出力装置は、
前記添加剤の濃度が所定閾値となる時間を通知あるいは出力する、
請求項１記載の風力発電機の潤滑油の監視システム。
【請求項５】
前記出力装置は、
第１の軸に前記添加剤の濃度を表示し、第２の軸に時間を表示したグラフ形式で、前記添加剤の濃度が所定閾値となる時間を画像表示する、
請求項１記載の風力発電機の潤滑油の監視システム。
【請求項６】
前記添加剤は、油性剤，摩耗防止剤，極圧添加剤、酸化防止剤、および消泡剤から選ばれる少なくとも一つである、
請求項１記載の風力発電機の潤滑油の監視システム。
【請求項７】
処理装置、記憶装置、入力装置、および出力装置を備えたサーバを用いる、風力発電機の潤滑油の監視方法であって、
前記風力発電機から前記潤滑油のサンプルを採取する第１のステップ、
前記サンプルに含まれる添加剤の濃度を測定する第２のステップ、
測定した前記添加剤の濃度を、前記記憶装置に時系列に格納して添加剤濃度データとする第３のステップ、
前記処理装置が添加剤濃度データを処理することにより、前記添加剤の濃度が所定閾値となる時間を推測する第４のステップ、
を実行する風力発電機の潤滑油の監視方法。
【請求項８】
さらに、前記入力装置から前記風力発電機に設置されたセンサからのデータを受信して前記記憶装置に時系列に格納して、センサデータとする第５のステップを実行し、
前記第４のステップでは、
前記添加剤濃度データの過去のデータと、前記センサデータの過去データおよび将来予測データに基づいて、前記添加剤濃度データの将来のデータを予測する、
請求項７記載の風力発電機の潤滑油の監視方法。
【請求項９】
さらに、前記入力装置から前記風力発電機の運転パラメータを受信して前記記憶装置に時系列に格納して、運転パラメータデータとする第５のステップを実行し、
前記第４のステップでは、
前記添加剤濃度データの過去のデータと、前記運転パラメータデータの過去データおよび将来予測データに基づいて、前記添加剤濃度データの将来のデータを予測する、
請求項７記載の風力発電機の潤滑油の監視方法。
【請求項１０】
前記添加剤は、油性剤，摩耗防止剤，極圧添加剤、酸化防止剤、および消泡剤から選ばれる少なくとも一つである、
請求項７記載の風力発電機の潤滑油の監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、風力発電機に係り、特に、ナセル内等で用いる潤滑油の維持管理に対応可能な技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、地球温暖化防止のため自然エネルギーを利用した発電システムが注目を浴びており、中でも風力発電機については幅広く普及されている。
【０００３】
風力発電機では、構成要素間の機械的な摩擦係数を低減するために潤滑油等を使用している。潤滑油が潤滑を提供するのに充分な性質を維持するために、各種技術が提案されている。
【０００４】
例えば、特許文献１では、風力タービンからの潤滑オイルについて初期理想残存寿命を決定し、風力タービンからの潤滑オイルの温度測定値に基づいて潤滑オイルについての温度ベースの残存寿命を決定し、潤滑オイルの汚染サンプルに基づいて潤滑オイルの汚染係数を計算し、汚染係数、初期理想残存寿命及び温度ベースの残存寿命に基づいて潤滑オイルについての更新した理想残存寿命を決定し、更新した理想残存寿命及び寿命損失係数に基づいて潤滑オイルについての実際の残存寿命を決定することによって、風力タービンからの潤滑オイルを監視することが開示される。
【０００５】
また、センサを用いて油等の対象物の特性を評価する手法として、特許文献２にはＬＣＲ共振器の共振インピーダンススペクトル応答を測定することが、特許文献３には色成分を検出することにより測定することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１６−０４４６８１号公報
【特許文献２】特開２０１６−１２６００７号公報
【特許文献３】ＷＯ２０１０／１５０５２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
図１に本発明が対象とする装置の一例である、風力発電機の概略全体構成図を示す。図１では、ナセル３内に配される各機器を点線にて示している。図１に示すように、風力発電機１は、風を受けて回転するブレード５、ブレード５を支持するハブ４、ナセル３、及びナセル３を水平面内に回動可能に支持するタワー２を備える。
【０００８】
ナセル３内に、ハブ４に接続されハブ４と共に回転する主軸３１、主軸３１に連結されるシュリンクディスク３２、シュリンクディスク３２を介して主軸３１に接続され回転速度を増速する増速機３３、及び、カップリング３８を介して増速機３３により増速された回転速度で回転子を回転させて発電運転する発電機３４を備えている。
【０００９】
ブレード５の回転エネルギーを発電機３４に伝達する部位は、動力伝達部と呼ばれ、本実施例では、主軸３１、シュリンクディスク３２、増速機３３及びカップリング３８が動力伝達部に含まれる。そして、増速機３３及び発電機３４は、メインフレーム３５上に保持されている。また、メインフレーム３５上には、動力伝達部の潤滑用に潤滑油を貯留するオイルタンク３７が１または複数設置されている。また、ナセル３内には、ナセル隔壁３０よりも風上側にラジエータ３６が配置されている。
【００１０】
風力発電機では、多くの回転部品で潤滑油が使用されている。たとえば、図１において、主軸３１、増速機３３、発電機３４、図示しないヨー、ピッチなどの軸受には潤滑油が供給される。風速に応じて翼の角度を変え、出力を制御するのが翼のピッチ制御であり、風向きに応じて首を振るのがヨー制御である。
【００１１】
このような可動部分については潤滑油を供給する必要がある。潤滑油は回転部分の摩擦を低減し、部品の磨耗や破損、あるいはエネルギーロスを防止する。しかし、潤滑油の経時的な劣化による潤滑性能の低下が起こると、摩擦係数が増加し風力発電機の故障リスクが増大する。
【００１２】
風力発電機が故障すると、故障部品交換のコスト・停電中の発電収入減など、多大なロスコストが発生するため、余寿命予測・予兆検知による早期部品手配、停電期間短縮などの対策が望まれている。特に、重要部品である増速機は、潤滑油の性能が低下すると故障リスクが増大するため、潤滑油の余寿命や交換時期を可能な限り早期に推定するための技術が重要である。
【００１３】
監視対象として風力発電機の潤滑油を想定した場合、例えば、粘度による特性の評価では、風車増速機の潤滑油は化学的に非常に安定な合成油が使用されており、粘度はほとんど変化しないため、余寿命推定の指標として適していない。また、酸化による劣化を示す全酸価の測定では、風車増速機の潤滑油は、酸化に対して非常に安定な合成油が使用されており、全酸価はほとんど変化しないため、余寿命推定の指標として適していない。したがって、発明者らは、潤滑油余寿命を早期推定するためには、風力発電機の潤滑油定期分析での性能評価方法に、検討課題があると認識していた。
【００１４】
そこで本発明の課題は、適切な潤滑油診断により、潤滑油の交換周期を最適化することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の一側面は、風力発電機の機械的駆動部に供給される潤滑油の監視システムである。このシステムは、入力装置、処理装置、記憶装置、および出力装置を備える。記憶装置は、潤滑油の添加剤の濃度を時系列的に格納した添加剤濃度データを記憶し、処理装置は、添加剤濃度データに基づいて、添加剤の濃度が所定閾値となる時間を推測する。
【００１６】
本発明の他の一側面は、処理装置、記憶装置、入力装置、および出力装置を備えたサーバを用いる、風力発電機の潤滑油の監視方法である。この方法は、風力発電機から潤滑油のサンプルを採取する第１のステップ、サンプルに含まれる添加剤の濃度を測定する第２のステップ、測定した添加剤の濃度を、記憶装置に時系列に格納して添加剤濃度データとする第３のステップ、処理装置が添加剤濃度データを処理することにより、添加剤の濃度が所定閾値となる時間を推測する第４のステップを実行する。
【００１７】
添加剤の具体例は、例えば、酸化防止剤と極圧添加剤である。添加剤の濃度分析の具体的な一例は、例えば液体クロマトグラフィーを用いた分析である。
【発明の効果】
【００１８】
適切な潤滑油診断により、潤滑油の交換周期を最適化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】風力発電機の概略全体構成図。
【図２】ＩＣＰ元素分析による潤滑油中のリン濃度測定結果を示すグラフ図。
【図３】ＬＣ測定によって得られた潤滑油中のリン系極圧添加剤濃度測定結果を示すグラフ図。
【図４】潤滑油供給系統を有する風力発電機システムの概略図。
【図５】潤滑油用センサを備えた軸受部品の概念図。
【図６】潤滑油診断フロー図。
【図７】潤滑油余寿命推定の概念を示すグラフ図。
【図８】他の潤滑油余寿命推定の概念を示すグラフ図。
【図９】実施例の中央サーバの一例を示すブロック図。
【図１０】潤滑油余寿命推定の概念を示すグラフ図。
【図１１】潤滑油余寿命推定の概念を示すグラフ図。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。
【００２１】
以下に説明する発明の構成において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して用い、重複する説明は省略することがある。
【００２２】
同一あるいは同様な機能を有する要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、複数の要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。
【００２３】
本明細書等における「第１」、「第２」、「第３」などの表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数、順序、もしくはその内容を限定するものではない。また、構成要素の識別のための番号は文脈毎に用いられ、一つの文脈で用いた番号が、他の文脈で必ずしも同一の構成を示すとは限らない。また、ある番号で識別された構成要素が、他の番号で識別された構成要素の機能を兼ねることを妨げるものではない。
【００２４】
図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面等に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。
【００２５】
まず、実施例で監視対象としている潤滑油について説明する。潤滑油の特性を評価するための監視対象パラメータとしては、粘度、全酸価測定、成分元素分析など種々のものが考えられる。しかし、前述のように、風力発電機の潤滑油の粘度や全酸化はほとんど変化しないため、これのみでは余寿命推定の指標として適していない。また、潤滑油に含有される微粒子粉や水分を測定する手法も考えられるが、潤滑油中にこれらの含有物が検出されている時点で、すでに磨耗やリークが生じている可能性があり、さらに早期に予兆を検出することが望まれる。
【００２６】
ところで、潤滑油には潤滑性能を維持するために種々の添加剤が含まれる。例えば、潤滑条件が過酷で、接触部分の圧力が高い場合や、すべり速度が小さかったり、油の粘度が低すぎたりする場合は、摩擦面の間の潤滑油の膜が薄くなり、摩擦抵抗が大きくなり摩耗が起こる。この状態を境界潤滑と呼び、極端な場合には焼付が起こる。このような境界潤滑の状態で摩擦や摩耗を減少させる働きをするのが，油性剤，摩耗防止剤，極圧添加剤（極圧剤）であり、これらを総称して耐荷重添加剤と呼ぶこともある。また、他の添加剤として、例えば酸化防止剤や消泡剤のようなものもある。
【００２７】
油性剤は，金属表面に吸着して吸着膜を作り，この吸着膜が境界潤滑状態にある金属と金属の直接の接触を妨げ、摩擦、摩耗を減少させる働きをする。油性剤としては、金属表面に対して吸着力の大きい高級脂肪酸、高級アルコールおよびアミン、エステル、金属せっけんなどが使われる。
【００２８】
油性剤より厳しい荷重の条件下での摩耗防止に効果のあるのが摩耗防止剤で、一般にリン酸エステル、亜リン酸エステル、チオリン酸塩がよく使われる。摩耗防止剤は，タービン油，耐摩耗性作動油などに使用されるが、とくにジアルキルジチオリン酸亜鉛（ＺnＤＴＰ：Zinc Dialkyldithiophosphate，ＺＤＤＰとも呼ばれる）は、酸化防止性能も持っている。
【００２９】
境界潤滑状態のもっとも厳しい条件の高荷重の状態の接触面では、摩擦面は温度が非常に高くなり、油性剤による吸着膜は脱着して効果がなくなるが、極圧添加剤は硫黄、塩素、リンなどを含む化学的に活性な物質なので、金属面と反応して硫黄、塩素、リンなどを含む化合物を作り、せん断力の小さい被膜となって摩耗、焼付、融着を防止する。
【００３０】
極圧添加剤としては、一般に硫黄、塩素、リンなどを含んでいる物質で、硫化油脂、硫化エステル、サルファイド、塩素化炭化水素などのほか、ナフテン酸鉛や、同一分子内に硫黄、リン、塩素の中の二つ以上の元素を含む化合物も使用される。具体的な極圧添加剤としては、硫化スパーム油、硫化脂肪エステル、ジベンジルジサルファイド、アルキルポリサルファイド、オレフィンポリサルファイド、ザンチックサルファイド、塩素化パラフィン、メチルトリクロロステアレート、ナフテン酸鉛、アルキルチオリン酸アミン、クロロアルキルザンテート、トリフェニルフォスフォロチオネート（ＴＰＰＴ：Triphenyl Phosphorothionate）などがある。
【００３１】
酸化防止剤は、基油の酸化による劣化を防止するために用いられる。酸化防止剤には３種類ある。酸化の初期における遊離基（ラジカル）の生成を抑制し、炭化水素の酸化反応の連鎖を止める、遊離基抑制剤（Free Radical Inhibitor）、生成した過酸化物を分解し、安定な非遊離基化合物に変えてしまう役割をする過酸化物分解剤（Peroxide Decomposer）、および、強靭な吸着膜（不活性防食皮膜）を作る金属不活性化剤（Metal Deactivator）である。金属不活性化剤の役割は、潤滑油が酸化して生成した過酸化物の金属腐食性によって鉄や銅を溶解させないようにすることである。
【００３２】
具体的な酸化防止剤としては、フェノール誘導体（2，6-ジ-tert-ブチル p-クレゾール （ＢＨＴ）、2，6-ジ-tert-ブチル p-フェノール （ＤＢＰ）、4，4’-メチレンビス（2，6-ジアルキルフェノール）など）、アミン誘導体（2，6-ジアルキル-α-ジメチルアミノパラクレゾール、4，4’-テトラメチルジアミノジフェニルメタン、オクチル化フェニルナフチルアミン、ジ-オクチル-ジフェニルアミン、ジノニル-ジフェニルアミン、フェノチアジン、2，2，4-トリメチルジヒドロキシキニリン、など）、金属ジチオフォスフェート、アルキル硫化物、など、1，4-ジオキシジアントラキノン （別名：キニザリン）、1，2-ジオキシジアントラキノン (別名：アリザリン)、ベンゾトリアゾール、アルキルベンゾトリアゾール、などがある。
【００３３】
上記の添加剤は、潤滑油に対して所定の割合（濃度）含まれていることが、所望の潤滑性能の維持のために必要である。
【００３４】
上記特許文献１では潤滑オイル中の鉄粒子数、含水量、誘電率、及び／又は国際標準化機構（ＩＳＯ）粒子レベルのうちの少なくとも１つについて取得及び分析して汚染係数を計算している。しかし、粒子や水などの不純物や物理特性を測定するものであって、潤滑油自体の成分、特に潤滑油の添加剤濃度などの変化を直接計測するものではなかった。そこで発明者らは、潤滑油に含まれる添加剤の状態、特に濃度の推移をモニタすることにより予兆診断を行う手法について、比較検討した。
【００３５】
図２に、成分分析の手法の一つとして知られているＩＣＰ（Inductively Coupled Plasma：誘導結合プラズマ）元素分析により、潤滑油中の極圧添加剤の成分であるリン濃度測定を行った結果を示す。横軸が経過時間（月数）であり、縦軸はリン濃度（ｐｐｍ）である。この結果では、経過時間とリン濃度との間に有意な関係が見られない。これは元素分析精度が、予兆診断のための精度に不十分である可能性を示唆する。
【００３６】
図２に示す測定結果によれば、一度減少したリン濃度が再び増加することになるが、極圧添加剤の濃度が自然に増加することは考えられない。このような測定結果となる原因としては、ＩＣＰ元素分析では極圧添加剤の分解生成物であるリン酸も含めて測定してしまうことが考えられる。また、ＩＣＰ元素分析では、試料をプラズマ化するため、液体成分（潤滑油、添加剤、添加剤の分解物など）と固形成分（摩耗粉など）を一緒に分析してしまい、潤滑油中の添加剤の成分定量に適していないと考えられる。
【００３７】
図３は、ＬＣ（Liquid Chromatography：液体クロマトグラフィー）測定（検出器はＵＶ検出器）によって得られた、風車運転に伴う潤滑油中のリン系極圧添加剤の消耗挙動の結果を示すグラフである。この例では、リン系極圧添加剤は具体的にはＴＰＰＴである。横軸が経過時間（月数）であり、縦軸はＴＰＰＴ濃度（新油に対する相対値）である。この結果では、経過時間と濃度との間に有意な関係が見られ、経過月数に伴って濃度が線形に低下している。
【００３８】
ＬＣ測定では、液体状のサンプルをクロマトグラフィーの原理により成分の分離を行う。次いで、ここで分離された成分の検出を、ＵＶ検出器、屈折率検出器、質量分析計で行う。ＬＣ測定は有機化合物の定性・定量を行うのに適している。特に、検出器に質量分析計を用いると、高精度かつ高感度に潤滑油中の添加剤のみを定量可能である。
【００３９】
以上の検討により、潤滑油中の添加剤の濃度の変化を経時的にモニタして、添加剤の機能を維持管理するためには、ＬＣ測定のように潤滑油中の添加剤の濃度を直接測定できる測定方法が適していることが分かった。また、このとき潤滑油中の添加剤の濃度が所定閾値を下回ると、潤滑油の性能が不十分となり装置の故障につながることが分かった。ＬＣ測定以外に、潤滑油中の添加剤の濃度を正確に直接測定可能な方法としては、フーリエ変換赤外分光法（ＦＴ−ＩＲ）、核磁気共鳴（ＮＭＲ）、などがある。
以下、本実施例の具体的な構成について説明する。
【実施例１】
【００４０】
（１．システム全体構成）
図４により、潤滑油中の添加剤の濃度の診断を行うシステムを説明する。図４には説明のため、図１の風力発電機１のナセル３部分を抽出して示している。ナセル３内部には、主軸３１、増速機３３、発電機３４、図示しないヨー、ピッチなどの軸受があり、これらにはオイルタンク３７から潤滑油が供給される。
【００４１】
図４に示すように、風力発電機１は通常複数が同一敷地内に設置され、これをまとめてファーム２００ａなどと呼ばれる。それぞれの風力発電機１には、潤滑油の供給系統に各種センサ（図示せず）が設置され、潤滑油の状態を反映したセンサ信号は、ナセル３内のサーバ２１０に集約される。また、各風力発電機１のサーバ２１０から得られるセンサ信号は、ファーム２００ごとに配置される集約サーバ２２０に送られる。集約サーバ２２０からのデータは、ネットワーク２３０を介して中央サーバ２４０へ送られる。中央サーバ２４０へは、他のファーム２００ｂや２００ｃからのデータも送られる。また、中央サーバ２４０は、集約サーバ２２０やサーバ２１０を介して、各風力発電機１に指示を送ることができる。
【００４２】
（２.センサ配置）
図５は、潤滑油の供給系統に配置されたセンサの模式図である。潤滑油は、潤滑油供給デバイス３０１から軸受部品３０２に供給される。潤滑油供給デバイス３０１は、オイルタンク３７に接続されて潤滑油の供給を受ける。軸受部品３０２は、例えば増速機３３その他の機械的な接触が生じる部位一般であり、特に制限するものではない。
【００４３】
センサ３０４は潤滑油の状態を検知するために、潤滑油の流路等に配置される。センサは潤滑油の各種のパラメータを測定する。例えば物理量としては、温度、油圧、などがある。これらは例えば特許文献１〜特許文献３に開示されるような、公知のセンサを用いて測定することができる。これらのパラメータの時間的な変化に基づいて、潤滑油の状態を評価することができる。
【００４４】
例えば、センサは潤滑油に含まれる汚染粒子に関する情報、例えば粒子濃度を測定することもできる。粒子は部品の磨耗由来のものである可能性が大きく、潤滑油の劣化あるいは装置の異常を検出することができる。すでに述べたように、これらのセンサで検知される異常は、すでに始まっている異常である可能性があるが、センサの情報はリアルタイムで取得可能であるため、モニタすることは有用である。センサデータによる診断では、１または複数の種類のセンサデータに基づいて診断を行う。
【００４５】
図５の例では、軸受部品３０２に供給された潤滑油の一部は測定部３０３に導入される。測定部３０３にはセンサ３０４が配置されており、潤滑油の各種特性を検出する。測定部３０３は例えば潤滑油経路の末端付近に配置する。
【００４６】
潤滑油は、使用により品質が劣化し、初期の機能を果たさなくなる。このため、品質の劣化状況に応じて、交換等のメンテナンスを行う必要がある。このようなメンテナンスのタイミングを知るために、現地に設置したセンサ３０４で収集し得るデータを、遠隔地でモニタできるようにすることは、保守管理の効率上有用である。センサ３０４で収集したデータは、例えばナセル３内のサーバ２１０に集められ、その後ファーム２００内でデータを集約する集約サーバ２２０を経て、複数ファームのデータを集約する中央サーバ２４０に送られる。
【００４７】
ただし、ＬＣ測定やＦＴ−ＩＲ測定、ＮＭＲ測定のように、測定のための設備が必要な分析については、適宜潤滑油のサンプルを収集し、別途設けられた設備により分析を行う必要がある。ＬＣ測定、ＦＴ−ＩＲ測定、ＮＭＲ測定で測定された結果も、別途中央サーバ２４０にデータとして格納し、データの集約を行う。
【００４８】
また、集約されるデータとしては、潤滑油に関するデータだけでなく、風力発電機の稼動状況を示すデータを含めてもよい。例えば、風車出力値（大きいほど潤滑油の劣化速度大）、実稼働時間（長いほど潤滑油の劣化速度大）、機械温度（高いほど潤滑油の劣化速度大）、軸の回転速度（速いほど潤滑油の劣化速度大）等である。これらは、風力発電機の各所に設置された公知の構成のセンサや、装置の制御信号から収集することができる。
【００４９】
（３.潤滑油診断のフロー）
図６は、本実施例による潤滑油診断処理を示すフロー図である。図６で示す処理は、図２のサーバ２１０，集約サーバ２２０，中央サーバ２４０のいずれかのコントロール下で行われる。以下の例では中央サーバ２４０が行うものとする。もっとも、後に説明するように、潤滑油サンプル収集（Ｓ６０７）、添加剤濃度測定（Ｓ６０８）、潤滑油交換（Ｓ６０３）などの処理は、別途専用の測定装置（液体クロマトグラフなど）や作業員によって行われ、サーバはその為の指示を出力したり、必要な情報を入力したりするのに用いられる。それ以外の計算や制御等の機能は、サーバの記憶装置に格納されたソフトウェアがプロセッサによって実行されることで、定められた処理を他のハードウェアと協働して実現される。なお、ソフトウェアで構成した機能と同等の機能は、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェアでも実現できる。
【００５０】
中央サーバ２４０が制御を行う場合、配下に複数の風力発電機１を持つため、以下の処理は風力発電機ごとに行うものとする。この処理は基本的に繰り返し処理であり、開始タイミングはタイマーなどで設定され、例えば、毎日０時に処理を開始する（Ｓ６０１）。また、中央サーバ２４０が、オペレータの指示により任意のタイミングで行うこともできる。
【００５１】
処理Ｓ６０２では、中央サーバ２４０は、潤滑油の交換時期をチェックする。交換時期の初期値は、例えば潤滑油が設計温度で動作しているという前提で、アレニウス反応速度を用いることにより物性的に計算し、余寿命を初期設定しておくことができる。このような計算方法については、例えば特許文献１に説明がある。この交換時期は、実測データに基づいて、後に処理Ｓ６１０で更新され得る。
【００５２】
潤滑油の交換時期であった場合には、処理Ｓ６０３で潤滑油交換を行う。潤滑油交換は通常は、作業員による作業となるため、中央サーバ２４０は交換を行うべき時期と対象を作業員に指示するための表示や通知を行う。
【００５３】
潤滑油の交換時期でない場合には、処理Ｓ６０４で、中央サーバ２４０はセンサデータによる診断を行う。センサデータとしては温度、油圧、含まれる粒子の濃度等を用いることができる。これらの測定技術や診断技術は、例えば特許文献１〜特許文献３等に記載があり基本的に公知なので、説明は割愛する。センサ３０４で収集されたデータは、中央サーバ２４０に送られ、例えば中央サーバが、センサから得られたパラメータを事前に定めた閾値と比較することにより、潤滑油の特性を評価する。
【００５４】
処理Ｓ６０５で診断の結果が異常であれば、処理Ｓ６０３で潤滑油交換を行う。異常がなければ、中央サーバ２４０は、処理Ｓ６０６で潤滑油のサンプル収集タイミングかどうかをチェックする。潤滑油のサンプル収集は、通常作業員による作業を伴うので、頻繁に行うことは経済的でない。しかし、ＬＣ、ＦＴ−ＩＲ、ＮＭＲなどによる添加剤濃度測定のように処理に所定の設備を必要とするものである場合には、サンプルを収集する必要がある。サンプル収集のタイミングは、例えば月１回あるいは年１回のように設定する。
【００５５】
サンプル収集タイミングであった場合には、中央サーバ２４０はサンプルを収集すべき時期と対象を作業員に指示するための表示や通知を行う。処理Ｓ６０７で、作業員はサンプルを収集し、添加剤濃度測定を行うために、液体クロマトグラフ装置、ＦＴ−ＩＲ装置、ＮＭＲ装置などを備える設備に送る。
【００５６】
周知のように、液体クロマトグラフ法は、化合物を液体クロマトグラフにて分離し、分離された物質をＵＶ吸収検出器、屈折率検出器、質量分析計などにて定量分析する過程をひとつの装置で可能としたものである。装置および分析方法自体は公知技術であるため、説明は割愛する。重要な点は、ＬＣによる測定により、潤滑油に添加された添加剤の濃度が正確に把握できることである。ＦＴ−ＩＲ、ＮＭＲについても周知の方法であるため、説明は割愛する。重要な点は、ＦＴ−ＩＲ，ＮＭＲによる測定により、潤滑油中の添加剤濃度を正確に把握できることである。
【００５７】
処理Ｓ６０９では、中央サーバ２４０に添加剤濃度測定データを入力し、当該データは時系列的に保存される。測定データの入力は、液体クロマトグラフ、ＦＴ−ＩＲ，ＮＭＲ装置などの添加剤測定装置あるいはそれに接続されたサーバから直接でもよいし、別途オペレータが入力してもよい。重要な点は、当該データはサンプル採取時間の情報を含むことである。
【００５８】
図７は、時系列的に保存された添加剤濃度測定結果の概念を示すグラフ図である。横軸が時間（月）であり、縦軸は新品時の添加剤濃度を１００としたときの、相対的な濃度を示している。例えば、毎月添加剤の濃度を定点観測しているものとし、３ヶ月経過時までの濃度データ７００がプロットされている。図３でも説明したように、経過時間と添加剤濃度の間には有意な関係が認められ、例えば時間に伴い線形に濃度が減少する。従って、時系列的に保存された添加剤濃度測定結果からは、添加剤の消耗速度を計算することができる。ここで、添加剤濃度が新品の約半分になると、潤滑油の性能が許容範囲を下回るとする。このような閾値は実験的に求めることができる。
【００５９】
本例では処理Ｓ６１０で、閾値を５０に設定しておき、時系列的に保存された添加剤濃度測定結果から推定される濃度が５０になる時点を交換時期として推定する。推定方法としては、公知の種々の方法を採用してよい。図３のような実測値を得ている場合であれば、濃度が単調に減少することを前提に、データを外挿する公知の手法を用いることができる。また、さらに濃度が複雑に推移する場合には、関数フィッティング（曲線当てはめ）のような公知の手法を用いることができる。
【００６０】
処理Ｓ６１０による交換時期推定結果は潤滑油診断結果として表示することができる（処理Ｓ６１１）。図７，１０，１１に、処理Ｓ６１０による結果の表示例を示す。
【００６１】
図７の例では、添加剤がＴＰＰＴであり、約５ヶ月後に濃度が５０になるので、その前（例えば半月前）を新たな交換時期に設定すればよい。処理Ｓ６１２で１サイクルの処理が終了し、次のサイクルの処理Ｓ６０２では、新たな交換時期に従って判定処理を行う。  図１０の例では、添加剤がＺｎＤＴＰであり、約１０ヶ月後に濃度が５０になるので、その前（例えば１ケ月前）を新たな交換時期に設定すればよい。処理Ｓ６１２で１サイクルの処理が終了し、次のサイクルの処理Ｓ６０２では、新たな交換時期に従って判定処理を行う。
【００６２】
図１１の例では、添加剤がＢＨＴであり、ＢＨＴの閾値は３０である。約２０ヶ月後に濃度が３０になるので、その前（例えば１ケ月前）を新たな交換時期に設定すればよい。処理Ｓ６１２で１サイクルの処理が終了し、次のサイクルの処理Ｓ６０２では、新たな交換時期に従って判定処理を行う。
【００６３】
以上のように、本実施例によると、添加剤濃度測定結果を用いて潤滑油中の添加剤の消耗速度を知ることにより、潤滑油の寿命を早期検出できる。このため、適切な潤滑油交換等のメンテナンスにより、風力発電機の異常を未然に防止することができる。
【実施例２】
【００６４】
実施例２では、センサから得られたデータを用いて、潤滑油の寿命推定の補正を行う例を示す。実施例１では、風力発電機１の運転状況が一定不変であることを前提としている。しかし、実際には風力発電機１の運転状況は一定ではなく、さまざまな要因で状況が変化する。
【００６５】
例えば、人為的な運転状況の変動としては、点検のための装置の停止期間や、発電量調整のための運転調整がある。これらの変動パラメータは、風力発電機１の運転パラメータとして取得することができる。
【００６６】
また、自然界に起因する運転状況の変動要因としては、風速をはじめとする天候、温度、湿度、など風力発電装置の内外のものがある。これらの運転状況の変動要因は、それぞれ各種センサで測定することができる。従って、これらをセンサデータとして反映することで、より正確に潤滑油の状態を判定および予測することができる。
【００６７】
図４及び図５で説明したように、風力発電機には各種のセンサを設置することができる。センサ３０４からのセンサデータは、サーバ２１０を介して、集約サーバ２２０や中央サーバ２４０に送信される。また、風力発電機１の運転パラメータは、当該制御を行う、サーバ２１０、集約サーバ２２０あるいは中央サーバ２４０から得ることができる。
【００６８】
図６を再度用いて、運転状況を反映した潤滑油の監視方法を説明する。基本的な処理は図６と同様であるが、センサデータによる診断処理（Ｓ６０４）において、センサデータあるいは運転パラメータを時系列的に記憶しておき、交換時期推定及び更新処理（Ｓ６１０）で利用する。
【００６９】
説明を単純化するために、この例では、軸受け部への潤滑油の供給機構を対象とし、運転状況を示す運転パラメータとしては、軸の回転数Ｒ（rpm）の制御パラメータを用いることにした。センサデータや運転パラメータはこれに制限されるものではなく、他の種々のものを利用可能である。本実施例では、各種センサのデータは中央サーバ２４０へ集約し、ここで一括処理することにしたが、これに限るものではない。
【００７０】
中央サーバ２４０では、交換時期推定及び更新処理（Ｓ６１０）において、処理Ｓ６０９で入力された添加剤濃度測定結果と、処理Ｓ６０４で記憶された軸の回転数Ｒの制御パラメータを取得する。これらのデータは、記憶装置に時間データとともに時系列に格納する。
【００７１】
いま、簡単な例として極圧剤の濃度低下、すなわち消費には軸の回転数Ｒ（rpm）が関連しているとする。この前提では、極圧剤の濃度Ｃ（ｔ）は時間ｔと軸の回転数Ｒの関数と把握できるので、
ｆ（ｔ，Ｒ）＝Ｃ（ｔ）
となる。実験あるいはシミュレーションによって、あるいは過去のｔ、Ｒ，極圧剤の濃度のデータを元に関数ｆ（ｔ，Ｒ）をモデル化することが可能である。そこで、交換時期推定及び更新処理（Ｓ６１０）において、Ｃ（ｔ）の将来予測を行う場合、軸の回転数Ｒの変化を反映する。結果は例えば表示装置に表示する。
【００７２】
図８は、風力発電機１の過去１年のデータ１００１を元に、将来の値１００２を予測して表示する例を示すグラフ図である。１年分の過去データ１００３は実測値である。将来のデータ１００４Ａ，１００４Ｂは予測値である。
【００７３】
図８(a)では、将来の運転状況は変わらず、回転数Ｒは常に一定とした。この場合には、極圧剤濃度の予測データ１００２は過去１年のデータ１００１と同様に推移する。この場合には、極圧剤の濃度限界はｔ１の時点に到来すると予測される。
【００７４】
図８(b)では、将来の運転状況が変化し、１年経過以降の回転数Ｒは過去１年の２倍とした。ここで、極圧剤の消費速度は回転数Ｒに比例するとすれば、極圧剤濃度の予測データは過去１年と同様に推移せず、たとえば図１０(b)に示すように、減少割合が大きくなる。この場合には、極圧剤の濃度限界はｔ１よりも短いｔ２の時点に到来すると予測される。
【００７５】
上記では運転パラメータとして軸の回転数Ｒを用いて添加剤の推定消耗速度を補正したが、センサデータを用いることもできる。例えば、極圧剤の濃度低下には潤滑油の温度Ｔ（℃）が関連していると考えられる。この前提では、極圧剤の濃度Ｃ（ｔ）は時間ｔと温度Ｔの関数と把握でき、軸の回転数Ｒの場合と同様に極圧剤の推定消耗速度を補正することができる。
【００７６】
図８の実施例のように、予測データに風力発電機の運転状況を表す運転パラメータやセンサデータを反映することにより、極圧剤濃度等の潤滑油品質を示すパラメータが閾値を超えるタイミングをより正確に判断することが可能となる。すなわち、過去の極圧剤濃度、過去の運転パラメータ（あるいはセンサデータ）、および将来の運転パラメータ（あるいは予測センサデータ）に基づいて、将来の極圧剤濃度をより正確に判断できる。
【００７７】
運転状況を表すパラメータのうち、例えば運転時間や発電目標値のように、人為的にコントロールができるものについては、運転スケジュール等に従って、将来のデータを準備することができる。このため、運転状況を表すパラメータを、潤滑油品質を示す添加剤濃度の予測に用いることにより、予測制度を高めることができる。
【００７８】
また、天候や温度のように人為的にコントロールができないものについては、過去の実績データから将来のデータを予想することができる。このため、同様に運転状況を表すパラメータを、潤滑油品質を示す添加物濃度の予測に用いることにより、予測制度を高めることができる。
【００７９】
図９は、本実施例の中央サーバ２４０の構成例を示すブロック図である。基本的なサーバの構成である処理装置２４０１、記憶装置２４０２（磁気ディスク装置や半導体メモリなど）、入出力装置２４０３を備える。入出力装置２４０３には、一般的なキーボードやマウスなどの入力装置や、画像表示装置やプリンタなどの出力装置を含む。また入出力装置は、ネットワーク２３０経由で風力発電機１やそのサーバ２１０，集約サーバ２２０、あるいは、液体クロマトグラフ質量分析計などの添加剤定量分析システム９００とデータのやり取りをするネットワークインタフェースを含む。
【００８０】
風力発電機１およびそのセンサ３０４からは、各種の運転パラメータやセンサデータが直接あるいは、サーバ２１０や集約サーバ２２０を経由して中央サーバ２４０に入力される。あるいは、ネットワーク経由でなく、可搬性の記録媒体経由で中央サーバ２４０に入力してもよい。これらのデータは記憶装置２４０２に時系列の運転パラメータデータ９０１として、あるいは、時系列のセンサデータ９０２として格納される。
【００８１】
添加剤定量分析システム９００では、液体クロマトグラフ、フーリエ変換赤外分光光度計、ＮＭＲなどを用いて、風力発電所１で取得された潤滑油のサンプルから、添加剤の濃度を測定する。運転パラメータデータ９０１やセンサデータ９０２と同様にして、測定された添加剤濃度は、時系列の添加剤濃度データ９０３として記憶装置２４０２に記憶される。
【００８２】
定量を行う添加剤は、具体的には、高級脂肪酸、高級アルコールおよびアミン、エステル、金属せっけんなどの油性剤，ジアルキルジチオリン酸亜鉛（ＺnＤＴＰ：Zinc Dialkyldithiophosphate，ＺＤＤＰとも呼ばれる）のような摩耗防止剤、ナフテン酸鉛、硫化パーム油、硫化脂肪エステル、ジベンジルジサルファイド、アルキルポリサルファイド、オレフィンポリサルファイド、ザンチックサルファイド、塩素化パラフィン、メチルトリクロロステアレート、ナフテン酸鉛、アルキルチオリン酸アミン、クロロアルキルザンテート、トリフェニルフォスフォロチオネート（ＴＰＰＴ：Triphenyl Phosphorothionate）などの極圧剤、フェノール誘導体（2，6-ジ-tert-ブチル p-クレゾール （ＢＨＴ）、2，6-ジ-tert-ブチル p-フェノール （ＤＢＰ）、4，4’-メチレンビス（2，6-ジアルキルフェノール）など）、アミン誘導体（2，6-ジアルキル-α-ジメチルアミノパラクレゾール、4，4’-テトラメチルジアミノジフェニルメタン、オクチル化フェニルナフチルアミン、ジ-オクチル-ジフェニルアミン、ジノニル-ジフェニルアミン、フェノチアジン2，2，4-トリメチルジヒドロキシキニリン、など）、金属ジチオフォスフェート、アルキル硫化物、など、1，4-ジオキシジアントラキノン （別名：キニザリン）、1，2-ジオキシジアントラキノン (別名：アリザリン)、ベンゾトリアゾール、アルキルベンゾトリアゾール、などの酸化防止剤、の中から選ばれた１種以上の添加剤である。
【００８３】
たとえば、ＺｎＤＴＰとＢＨＴのような異なる機能を有する添加剤を定量し、その結果を診断に用いると、より正確な診断を行うことができる。
【００８４】
処理装置２４０１は、記憶装置２４０２に記憶された添加剤濃度データ９０３と、必要に応じて運転パラメータデータ９０１およびセンサデータ９０２を用いて、添加剤濃度の消耗速度を予測し、出力装置に出力する。
【００８５】
以上のように、本実施例では風力発電機の主軸、発電機、ヨー、ピッチなどの重要な回転部品（軸受）で使用される潤滑油の適切な監視を行うため、添加剤の濃度を測定する。また、潤滑油の自動供給機構に備わる部分にセンサを設置することで、定常的に監視を行う。また、風力発電機の運転状況のパラメータをモニタすることで、正確な予測診断が可能となる。このため、早期に潤滑油の交換時期の予測が可能となり、風力発電機の停止時間が短縮するため、保守コストが低減し、発電量が向上する。
【００８６】
本発明は上記した実施形態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、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が可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の実施例の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【符号の説明】
【００８７】
風力発電機１、タワー２、ナセル３、ハブ４、ブレード５、添加剤定量分析システム９００、運転パラメータデータ９０１、センサデータ９０２、添加剤濃度データ９０３
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2019011716.tif 000009
【図８】
2019011716.tif 000010
【図９】
2019011716.tif 000011
【図１０】
2019011716.tif 000012
【図１１】
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