(57)【要約】【課題】  製品を構成する複数部品の高精度な信頼性の評価値を参照して、製品の運用、保守計画を実施可能な稼働補助システムを提供すること。【解決手段】  任意の製品の稼働補助システム１００は、製品を構成する複数の部品の故障リスクであり、過去から現在に至る製品の環境データ、運転データ、設計データ、材料データの少なくともいずれかを含む情報に基づいて算出される故障リスクを求め、現在において製品の保守・運用計画を異ならせた場合に変動する複数の部品の故障リスク推定値を求める故障リスク評価部２を備え、演算される複数の部品の故障リスク推定値のそれぞれを参照して製品の運用や複数の部品の保守時期を割り当てるための保守・運用シナリオ策定部３を備える。【選択図】図１
2019113883.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
稼働補助装置であって、
故障リスク評価部と、
保守・運用シナリオ策定部と、
を備え、
前記故障リスク評価部は、
対象製品の複数のセンサから入力された環境データ及び運転データと、予め定められた設計データ及び材料データを用いて、対象とする部品ｐの時刻ｔ１での破壊確率Ｆ（ｔ１）を演算し、
時刻ｔ１において、製品に含まれる部品ｐの故障リスクＲＳ（ｔ１，ｐ）を、部品ｐの時刻ｔ１での破壊確率Ｆ（ｔ１）と、部品ｐが壊れた場合の予め定められた部品ｐ毎の影響度Ｃ（ｐ）との積により計算し、
前記保守・運用シナリオ策定部は、
前記故障リスク評価部から送られてきた時刻ｔ１での部品ｐの故障リスクＲＳ（ｔ１、ｐ）と、前記故障リスク評価部から既に送られて故障リスクデータベースに記憶された過去から時刻ｔ１までの複数の故障リスクに基づき、対象製品から入力された環境データ及び運転データから予め選択された故障リスクに影響を及ぼす物理量ｘと、時間ｔとを変数として故障リスクのトレンドカーブを生成し、
故障リスクのトレンドカーブに基づき、現時点から予め定められた時間進んだ故障リスクの予測値を求め、
故障リスクの予測値に基づき、保守・運用者による入力部からの入力によりマニュアルで設定された又は予め定められた処理により自動で設定された製品の保守・運用シナリオに従い、時刻ｔと、物理量ｘと、保守データ及び／又は運転データから選択された故障リスクに影響を及ぼす物理量ｙとを変数とする故障リスク予測モデルを生成し、部品ｐの将来の故障リスクを予測し、
部品毎の将来の故障リスクを、故障リスクの予測値の高い順に整理して表示部に表示し及び／又は記憶部に記憶し、予め定められた複数の閾値でグループ分けし、保守・運用者による入力部からの入力によりマニュアルで又は予め定められた処理により自動で、グループ毎に各部品の保守時期を含む保守運用内容を設定して、保守運用内容を記憶部に記憶する及び／又は表示部に表示する、
稼働補助装置。
【請求項２】
請求項１に記載の稼働補助装置において、
前記故障リスク評価部は、
環境データ、運転データおよび設計データを用いて、過去から現時点ｔ１までに部品に発生した応力履歴を計算し、
応力履歴に対して、レインフロー法又は他の頻度解析法を適用し、応力頻度分布を作成し、
応力頻度分布と、予め定められた疲労寿命曲線から損傷度Ｄ（ｔ１）を計算し、
損傷度Ｄ（ｔ１）を発生させる繰り返し数Ｎ（ｔ１）を求め、
材料データとして予め定められた疲労寿命の確率密度関数を０からＮ（ｔ１）まで積分して破壊確率Ｆ（ｔ１）を求める、
ことを特徴とする稼働補助装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の稼働補助装置において、
前記保守・運用シナリオ策定部は、
製品を分類した各コンポーネントに含まれるひとつ又は複数の部品を予め記憶したメモリを備え、
前記メモリを参照して、さらに、コンポーネントに対する各部品の将来の故障リスクの予測値を整理して表示部に表示する及び／又は記憶部に記憶することを特徴とする稼働補助装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかに記載の稼働補助装置において、
製品に依存しない外部データを予め記憶した外部データベースを備え、
前記保守・運用シナリオ策定部は、故障リスクのトレンドカーブと、保守・運用シナリオと、外部データとを用いて、将来の故障リスクを演算することを特徴とする稼働補助装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかに記載の稼働補助装置において、
前記保守・運用シナリオ策定部は、破壊確率Ｆのトレンドカーブ、及び／又は、損傷度のトレンドカーブを作成することを特徴とする稼働補助装置。
【請求項６】
風力発電システムであって、
請求項１乃至５のいずれかに記載の稼働補助装置と、
複数のセンサを有する、対象製品である風力発電機と、
を備えた風力発電システム。
【請求項７】
稼働補助装置であって、
故障リスク評価・更新部と、
保守・運用シナリオ策定部と、
対象製品とその同型機及び／又は類似機を構成する複数の部品の故障データを蓄積する故障データベースと、
を備え、
前記故障リスク評価・更新部は、
対象部品ｐが破壊する寿命の確率密度関数と、前記故障データベースに含まれる故障データから計算した尤度とからベイズの定理を活用して、故障データを考慮した更新後の寿命の確率密度関数を求め、
更新後の寿命の確率密度関数により、対象製品の複数のセンサから入力された環境データ及び運転データと、予め定められた設計データ及び材料データを用いて、対象とする部品ｐの時刻ｔ１での更新後の破壊確率Ｆ（ｔ１）’を演算し、
時刻ｔ１において、製品に含まれる部品ｐの更新後の故障リスクＲＳ（ｔ１，ｐ）’を、部品ｐの時刻ｔ１での更新後の破壊確率Ｆ（ｔ１）’と、部品ｐが壊れた場合の予め定められた部品ｐ毎の影響度Ｃ（ｐ）との積により計算し、
前記保守・運用シナリオ策定部は、
前記故障リスク評価・更新部から送られてきた時刻ｔ１での部品ｐの更新後の故障リスクＲＳ（ｔ１、ｐ）’と、前記故障リスク評価・更新部から既に送られて故障リスクデータベースに記憶された過去から時刻ｔ１までの複数の更新後の故障リスクに基づき、対象製品から入力された環境データ及び運転データから予め選択された故障リスクに影響を及ぼす物理量ｘと、時間ｔとを変数として故障リスクのトレンドカーブを生成し、
故障リスクのトレンドカーブに基づき、現時点から予め定められた時間進んだ故障リスクの予測値を求め、
故障リスクの予測値に基づき、保守・運用者による入力部からの入力によりマニュアルで設定された又は予め定められた処理により自動で設定された製品の保守・運用シナリオに従い、時刻ｔと、物理量ｘと、保守データ及び／又は運転データから選択された故障リスクに影響を及ぼす物理量ｙとを変数とする故障リスク予測モデルを生成し、部品ｐの将来の故障リスクを予測し、予測値をトレンドカーブと共に記憶部に記憶する及び／又は表示部に表示する、
稼働補助装置。
【請求項８】
請求項７に記載の稼働補助装置において、
前記故障リスク評価・更新部は、
部品ｐの過去から現時点ｔ１までの応力履歴を頻度解析して得られる応力頻度分布から、等価応力振幅Ｓｅｑ（ｐ）を、以下の式を用いて計算し、
【数１】
2019113883.tif 000003
ni：応力振幅Siの頻度
m：疲労寿命曲線の傾き
部品ｐの材料データを参照し、等価応力振幅Ｓｅｑ（ｐ）での破断寿命の確率密度関数ｆ（Ｎ）を求め、
前記故障データベースに、部品ｐと同じ部品であり、同型機及び／又は類似機に搭載された部品ｐｊの故障データがｋ個存在するとする（ｊ＝１〜ｋ）と、これらの部品の運転開始から故障時までの環境データ、運転データ、保守・運用データ及び設計・材料データから、故障時までの応力履歴および応力頻度分布を求め、次式に従って等価応力振幅Ｓｅｑ（ｐ）での破断寿命Ｎｆｊを演算し、
【数２】
2019113883.tif 000004
ni：応力振幅Siの頻度
m：疲労寿命曲線の傾き
求めたｋ個の破断寿命Ｎｆｊから、次式に従って尤度Ｌを計算し、
【数３】
2019113883.tif 000005
事前の確率密度関数ｆ（Ｎ）と尤度Ｌから、次式に従って更新後の破断寿命の確率密度関数ｆ（Ｎ）’を得て、
更新後の確率密度関数ｆ（Ｎ）’
＝  尤度×事前の確率密度関数ｆ（Ｎ）
更新後の破断寿命の確率密度関数ｆ（Ｎ）’により更新後の破壊確率Ｆ（ｔ１）’を計算し、更新後の破壊確率Ｆ（ｔ１）’と、予め定められた部品ｐ毎の影響度Ｃ（ｐ）を乗じることで更新後の故障リスクＲＳ（ｔ１、ｐ）’を演算する、
ことを特徴とする稼働補助装置。
【請求項９】
請求項７又は８に記載の稼働補助装置において、
前記故障リスク評価・更新部は、
環境データ、運転データおよび設計データを用いて、過去から現時点ｔ１までに部品に発生した応力履歴を計算し、
応力履歴に対して、レインフロー法又は他の頻度解析法を適用し、応力頻度分布を作成し、
応力頻度分布と、予め定められた破壊確率Ｐ％の疲労寿命曲線から、疲労破壊Ｐ％に対する損傷度Ｄ（ｔ１）を計算し、
損傷度Ｄ（ｔ１）を発生させる繰り返し数Ｎ（ｔ１）を求め、
得られた更新後の疲労寿命の確率密度関数ｆ（Ｎ）’を０からＮ（ｔ１）まで積分して更新後の破壊確率Ｆ（ｔ１）’を求める、
ことを特徴とする稼働補助装置。
【請求項１０】
請求項７乃至９のいずれかに記載の稼働補助装置において、
前記故障リスク評価・更新部は、
予め記憶された寿命の確率密度関数ｆ（ｔ１）と前記尤度とによりベイズの定理を用い、寿命の密度関数を更新し、更新後の確率密度関数ｆ（ｔ）’を０からｔ１まで積分して更新後の破壊確率Ｆ（ｔ１）’を求め、それに影響度Ｃ（ｐ）を乗じて故障リスクを更新することを特徴とする稼働補助装置。
【請求項１１】
請求項７乃至９のいずれかに記載の稼働補助装置において、
前記故障リスク評価・更新部は、
製品の計測データから破壊に関連する予め選択された複数の物理量に基づき、異常時の運転データ群による破壊の確率密度関数と前記尤度とによりベイズの定理を用い、破壊の確率密度関数を更新し、更新後の確率密度関数に対して、現時点の運転データの位置をプロットすることで、現時点ｔ１での更新後の破壊確率Ｆ（ｔ１）’を求めることを特徴とする稼働補助装置。
【請求項１２】
請求項７乃至１１のいずれかに記載の稼働補助装置において、
製品に依存しない外部データを予め記憶した外部データベースを備え、
前記保守・運用シナリオ策定部は、故障リスクのトレンドカーブと、保守・運用シナリオと、外部データとを用いて、将来の故障リスクを演算することを特徴とする稼働補助装置。
【請求項１３】
請求項４又は１２に記載の稼働補助装置において、
前記外部データは、予め計算された気象及び／又は海象の将来予測データ、資源の供給予測データ、資源の埋蔵予測データのいずれかひとつ又は複数を含むことを特徴とする稼働補助装置。
【請求項１４】
請求項７乃至１３のいずれかに記載の稼働補助装置において、
前記保守・運用シナリオ策定部は、破壊確率のトレンドカーブ、及び／又は、損傷度のトレンドカーブを作成することを特徴とする稼働補助装置。
【請求項１５】
風力発電システムであって、
請求項７乃至１４のいずれかに記載の稼働補助装置と、
複数のセンサを有する、対象製品である第１の風力発電機と、
複数のセンサを有し、前記第１の風力発電機と同型機又は類似機の第２の風力発電機と、
を備えた風力発電システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特に、任意の製品の稼働補助装置及び風力発電システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
プラントなどの製品には多数のセンサが実装されており、センサで計測された情報は、安定稼働のための制御、製品の構成要素の信頼性分析（故障予兆診断、余寿命診断など）に基づく保守計画の立案などに利用されている。例えば、発電プラントでは多種多様なセンサで主に３種類の計測が実施されている。その３種類の計測はそれぞれ、制御計測（ＳＣＡＤＡ，Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ａｎｄ  Ｄａｔａ  Ａｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）、状態監視（ＣＭＳ、Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）および構造物監視（ＳＨＭ、Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ）と呼ばれている。風力発電プラントの場合、制御計測（ＳＣＡＤＡ）では、風車の環境条件や稼働状態を把握して適切に風車を制御することを目的として、風速、風向、発電量、発電機の回転数、温度など様々な物理量が計測されている。状態監視（ＣＭＳ）では、風車の故障の予兆を検知し、故障による被害を最小限に抑えることを目的として計測が行われる。また構造物監視（ＳＨＭ）では、風車のブレード等の健全性を評価することを目的として、構造物のひずみなどが計測される。一般的な風車では、このような制御計測、状態監視および構造物監視の全て、あるいは一部を実施して、風車の制御とともに信頼性を評価し、風車の安定運転を実現している。
【０００３】
特許文献１では、「風車の累積運転時間と前記風車の最適疲労劣化度とが対応付けられた疲労劣化スケジュールと、前記風車の現在の疲労劣化度を演算する疲労劣化演算手段と、前記疲労劣化演算手段により演算された前記風速の疲労劣化度と前記疲労劣化スケジュールから取得した現在の最適疲労劣化度との関係に応じて、前記風車の運転を制御する運転制御手段とを具備する風車の運転制御装置」（請求項１）運転制御プログラムおよび風車を開示している。
特許文献２では、「複数の風車を備えたウィンドファームの運転制御システムであって、各風車について部品の余寿命を予測する余寿命予測部と、各風車について複数の出力制限条件下における売電収入を予測する売電収入予測部と、各風車について前記部品の余寿命に基づいて各出力制限条件下におけるメンテナンスコストを予測するメンテナンスコスト予測部と、各風車について前記出力制限条件ごとに予測された売電収入及びメンテナンスコストに基づいて、ウィンドファームから得られる収益が最大になる出力制限条件を各風車について選択する出力制限条件選択部と、選択された出力制限条件に基づいて運転指令を各風車に送る運転司令部を備えることを特徴とするウィンドファームの運転制御システム」（請求項５）が開示されている。
特許文献３では、「プラントを構成する機器および個々の部材の現運転環境下での個々の破壊現象に対する破壊確率に、該部材毎に予め決められた損傷形態毎の重み係数を乗算した最大値をプラントリスク推定値とする手段と、前記各部材の想定運転条件下での個々の破壊現象に対する破壊確率に、前記損傷形態毎の重み係数を乗算した数値から最大値を求めたプラントリスク値が、設定値を超えない運用条件を計算してプラント運転制限値を求める手段と、前記部材の現時点の余寿命評価情報から運用計画に基づいて今後の寿命消費を計算する手段と、現時点の余寿命情報と、運用計画に基づき計算した将来の余寿命予測を基に運用計画毎の破壊確率の推移を評価し、前記各部材の損傷形態毎の重み係数を前記破壊確率の推移データに乗算してプラント運用リスク推定値を算出する手段を備えた」（要約）プラント機器の運用診断装置を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−２４１９８１号公報
【特許文献２】特開２０１３−１７０５０７号公報
【特許文献３】特開２００２−７３１５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の特許文献１、２では、疲労損傷率と余寿命を信頼性の評価基準としているが、これら文献では、複数の部品で疲労損傷率や余寿命が得られた場合に、どの部品の信頼性（疲労損傷率や余寿命）に基づいてプラントの運転制御や保守計画を実施すれば良いかが開示されていない。一方、特許文献３では、複数ある部材のそれぞれに対して、破壊確率に重み係数を乗算した数値を計算し、その最大値をプラントリスク推定値としてプラントを運用するため、どの部品の信頼性に着目してプラントを運用し、保守を計画すれば良いかが開示されている。ただし、プラントの保守計画では、リスク値が最大値となる部品だけでなく、保守すべき他の部品のリスク値も考慮して保守計画を立案する必要がある。しかし、上記のいずれの特許文献でも、複数の部品の信頼性評価値（リスク値など）を考慮して運用、保守計画を立案し、プラントを高効率かつ安定に稼働させる手段については開示も示唆もなされていない。さらに、特許文献３は、蒸気タービンといった火力プラントを想定しており、屋外の厳しい環境変化に曝される風車、建設機械等で使用されるものを対象にしていないと考えられる。
【０００６】
また、疲労損傷率、余寿命、破壊確率、リスク値などによる信頼性評価は、特に対象製品が新たに開発された製品の場合、故障データが乏しいことなどが原因で、信頼性の評価精度が必ずしも良いとは限らないという課題がある。上記いずれの特許文献も、対象製品のデータから信頼性を評価し、それを保守や運用に利用することを開示しており、これに対して、例えば、対象製品と同型の製品、類似の製品の信頼性の評価値を使って、対象製品の信頼性評価値を更新し、高精度化した評価値に基づいて製品を運用、保守を計画するものについては開示も示唆もなされていない。
【０００７】
本発明は、以上の点に鑑み、製品を構成する複数部品の高精度な信頼性の評価値を考慮して、製品の運用、保守計画を実施可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の解決手段によると、
稼働補助装置であって、
故障リスク評価部と、
保守・運用シナリオ策定部と、
を備え、
前記故障リスク評価部は、
対象製品の複数のセンサから入力された環境データ及び運転データと、予め定められた設計データ及び材料データを用いて、対象とする部品ｐの時刻ｔ１での破壊確率Ｆ（ｔ１）を演算し、
時刻ｔ１において、製品に含まれる部品ｐの故障リスクＲＳ（ｔ１，ｐ）を、部品ｐの時刻ｔ１での破壊確率Ｆ（ｔ１）と、部品ｐが壊れた場合の予め定められた部品ｐ毎の影響度Ｃ（ｐ）との積により計算し、
前記保守・運用シナリオ策定部は、
前記故障リスク評価部から送られてきた時刻ｔ１での部品ｐの故障リスクＲＳ（ｔ１、ｐ）と、前記故障リスク評価部から既に送られて故障リスクデータベースに記憶された過去から時刻ｔ１までの複数の故障リスクに基づき、対象製品から入力された環境データ及び運転データから予め選択された故障リスクに影響を及ぼす物理量ｘと、時間ｔとを変数として故障リスクのトレンドカーブを生成し、
故障リスクのトレンドカーブに基づき、現時点から予め定められた時間進んだ故障リスクの予測値を求め、
故障リスクの予測値に基づき、保守・運用者による入力部からの入力によりマニュアルで設定された又は予め定められた処理により自動で設定された製品の保守・運用シナリオに従い、時刻ｔと、物理量ｘと、保守データ及び／又は運転データから選択された故障リスクに影響を及ぼす物理量ｙとを変数とする故障リスク予測モデルを生成し、部品ｐの将来の故障リスクを予測し、
部品毎の将来の故障リスクを、故障リスクの予測値の高い順に整理して表示部に表示し及び／又は記憶部に記憶し、予め定められた複数の閾値でグループ分けし、保守・運用者による入力部からの入力によりマニュアルで又は予め定められた処理により自動で、グループ毎に各部品の保守時期を含む保守運用内容を設定して、保守運用内容を記憶部に記憶する及び／又は表示部に表示する、
稼働補助装置が提供される。
【０００９】
本発明の第２の解決手段によると、
風力発電システムであって、
上述のような稼働補助装置と、
複数のセンサを有する、対象製品である風力発電機と、
を備えた風力発電システムが提供される。
【００１０】
本発明の第３の解決手段によると、
稼働補助装置であって、
故障リスク評価・更新部と、
保守・運用シナリオ策定部と、
対象製品とその同型機及び／又は類似機を構成する複数の部品の故障データを蓄積する故障データベースと、
を備え、
前記故障リスク評価・更新部は、
対象部品ｐが破壊する寿命の確率密度関数と、前記故障データベースに含まれる故障データから計算した尤度とからベイズの定理を活用して、故障データを考慮した更新後の寿命の確率密度関数を求め、
更新後の寿命の確率密度関数により、対象製品の複数のセンサから入力された環境データ及び運転データと、予め定められた設計データ及び材料データを用いて、対象とする部品ｐの時刻ｔ１での更新後の破壊確率Ｆ（ｔ１）’を演算し、
時刻ｔ１において、製品に含まれる部品ｐの更新後の故障リスクＲＳ（ｔ１，ｐ）’を、部品ｐの時刻ｔ１での更新後の破壊確率Ｆ（ｔ１）’と、部品ｐが壊れた場合の予め定められた部品ｐ毎の影響度Ｃ（ｐ）との積により計算し、
前記保守・運用シナリオ策定部は、
前記故障リスク評価・更新部から送られてきた時刻ｔ１での部品ｐの更新後の故障リスクＲＳ（ｔ１、ｐ）’と、前記故障リスク評価・更新部から既に送られて故障リスクデータベースに記憶された過去から時刻ｔ１までの複数の更新後の故障リスクに基づき、対象製品から入力された環境データ及び運転データから予め選択された故障リスクに影響を及ぼす物理量ｘと、時間ｔとを変数として故障リスクのトレンドカーブを生成し、
故障リスクのトレンドカーブに基づき、現時点から予め定められた時間進んだ故障リスクの予測値を求め、
故障リスクの予測値に基づき、保守・運用者による入力部からの入力によりマニュアルで設定された又は予め定められた処理により自動で設定された製品の保守・運用シナリオに従い、時刻ｔと、物理量ｘと、保守データ及び／又は運転データから選択された故障リスクに影響を及ぼす物理量ｙとを変数とする故障リスク予測モデルを生成し、部品ｐの将来の故障リスクを予測し、予測値をトレンドカーブと共に記憶部に記憶する及び／又は表示部に表示する、
稼働補助装置が提供される。
【００１１】
本発明の第４の解決手段によると、
風力発電システムであって、
上述のような稼働補助装置と、
複数のセンサを有する、対象製品である第１の風力発電機と、
複数のセンサを有し、前記第１の風力発電機と同型機又は類似機の第２の風力発電機と、
を備えた風力発電システムが提供される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、製品を構成する複数部品の高精度な信頼性の評価値を考慮して、製品の運用、保守計画を実施可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第１の実施形態による稼働補助システムの主な構成要素と、稼働補助システムで利用するデータを提供する製品およびデータベースと、それらの関係を概略示したブロック図。
【図２】本発明の第１の実施形態による稼働補助システムのうち、故障リスク評価部の主な機能を展開して示したブロック図。
【図３】本発明の第１の実施形態による稼働補助システムのうち、対象製品に含まれる部品の応力履歴から余寿命評価で破壊確率を演算するのに必要なＰ−Ｓ−Ｎ線図。
【図４】本発明の第１の実施形態による稼働補助システムのうち、対象製品に含まれる部品に生じる応力頻度分布とＰ−Ｓ−Ｎ線図から損傷度を演算する方法を示した図である。
【図５】本発明の第１の実施形態による稼働補助システムのうち、破壊寿命の確率密度関数を利用して破壊確率を演算する方法を示した図。
【図６】本発明の第１の実施形態による稼働補助システムのうち、製品の計測データから破壊に関連する物理量を選択し、それを適切に変換して寿命の確率密度関数を求める方法を示した図。
【図７】本発明の第１の実施形態による稼働補助システムのうち、保守・運用シナリオ策定部の主な機能を展開して示したブロック図。
【図８】本発明の第１の実施形態による稼働補助システムのうち、故障リスク予測部の故障リスクトレンド分析で作成される故障リスクのトレンドカーブの一例を示した図。
【図９】本発明の第１の実施形態による稼働補助システムのうち、保守・運用シナリオ策定部で実行される保守・運用シナリオを異ならせた場合のリスク予測処理の一例を示した図。
【図１０】本発明の第１の実施形態による稼働補助システムのうち、製品の主な構成要素を部品と解釈し、故障リスクの予測値の高い順に整理して表示し、グループ分けした例を示した図。
【図１１】本発明の第１の実施形態による稼働補助システムのうち、製品の主な構成要素に属する部品毎に故障リスクの予測値を演算し、その予測値の高い順に部品を整理して表示した図。
【図１２】本発明の第１の実施形態による稼働補助システムのうち、破壊確率演算から保守・運用シナリオ策定までの手順を示した図。
【図１３】本発明の第２の実施形態による稼働補助システムの主な構成要素と、稼働補助システムにデータを提供する製品、同型機、類似機およびデータベースと、それらの関係を概略示したブロック図。
【図１４】本発明の第２の実施形態による稼働補助システムで、製品に含まれる部品の応力履歴から余寿命評価で破壊確率を演算する場合において、等価応力振幅で寿命の確率密度関数を描き、それをベイズ統計に基づき更新する例を示す図。
【図１５】本発明の第２の実施形態による稼働補助システムで、製品に含まれる部品の応力履歴から余寿命評価で破壊確率を演算する場合において、等価応力振幅演算から破断寿命の確率密度関数を更新するまでの手順を示した図。
【図１６】本発明の第２の実施形態による稼働補助システムで、製品に含まれる部品の破壊寿命の確率密度関数に基づき破壊確率を演算する場合において、事前に設定した寿命の確率密度関数をベイズ統計に基づき更新する例を示す図。
【図１７】本発明の第２の実施形態による稼働補助システムで、時間を含む多変量の確率密度関数で破壊寿命を表し、破壊確率を演算する場合において、事前に設定した確率密度関数をベイズ統計に基づき更新する例を示す図。
【図１８】本発明の第３の実施形態による稼働補助システムの主な構成要素と、稼働補助システムで利用するデータを提供する製品およびデータベースと、それらの関係を概略示したブロック図。
【図１９】本発明の第３の実施形態による稼働補助システムの保守・運用シナリオ策定部の主な構成要素と、要素間でやり取りされるデータの流れを概略示したブロック図。
【図２０】本発明の第４の実施形態による稼働補助システムの主な構成要素と、稼働補助システムで利用するデータを提供する製品およびデータベースと、それらの関係を概略示したブロック図。
【図２１】本発明の第４の実施形態による稼働補助システムの保守・運用シナリオ策定部の主な構成要素と、要素間でやり取りされるデータの流れを概略示したブロック図。
【図２２】本発明の第４の実施形態による稼働補助システムのうち、破壊確率のトレンドカーブを作成する場合の保守・運用シナリオ策定部の主な構成要素と、要素間でやり取りされるデータの流れを概略示したブロック図。
【図２３】本発明の第５の実施形態による稼働補助システムの主な構成要素と、稼働補助システムで利用するデータを提供する製品およびデータベースと、それらの関係を概略示したブロック図。
【図２４】本発明の第５の実施形態による稼働補助システムのうち、損傷度のトレンドカーブを作成する場合の保守・運用シナリオ策定部の主な構成要素と、要素間でやり取りされるデータの流れを概略示したブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
Ａ．概要
本実施形態は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、任意の製品の稼働補助システムであって、
前記製品を構成する複数の部品の故障リスクであり、過去から現在に至る前記製品の環境データ、運転データ、設計データ、材料データの少なくともいずれかを含む情報に加え、前記製品の同型機、類似機の故障データの情報に基づいて故障リスクの評価と更新を実行し、現在において前記製品の保守・運用計画を異ならせた場合に変動する複数の前記部品の故障リスク推定値を求める演算装置を備え、演算される複数の前記部品の故障リスク推定値のそれぞれを参照して前記製品の運用や複数の前記部品の保守時期を割り当てる手段を備えることを特徴とすることができる。
本実施形態によれば、信頼性の高い製品の運用、保守計画を策定し、安定した稼働を行うことができる製品の稼働補助システムを提供することが可能になる。
【００１５】
Ｂ．稼働補助装置及び風力発電システム
以下、図面を用いて本発明の実施形態を説明する。
［第１の実施の形態］
以下、図１〜１０を用いて、本発明の第１の実施形態による稼働補助システムについて説明する。本実施形態では、製品１として風力発電プラントを挙げているが、本発明及び/又は本実施形態の適用は風力発電プラントに限定されるものではない。
第１の実施形態によれば、製品を構成する複数部品をグループ化することによって、製品を構成する複数部品の高精度な信頼性の評価値を考慮して、製品の運用、保守計画を実施可能とすることができる。
【００１６】
図１は、本実施形態の製品の稼働補助システムの主な構成要素と、稼働補助システムで利用するデータを提供する製品およびデータベースと、それらの関係を概略示したブロック図である。図１に示される稼働補助システム１００は、故障リスク評価部２、保守・運用シナリオ策定部３を備える。保守・運用シナリオ策定部３には、製品に含まれる複数の部品を対象とし、保守・運用計画を異ならせた場合に変動する該部品の故障リスクを予測する故障リスク予測部４を含んでいる。図では省略されているが、稼働補助システム１００は、入力部、表示部、他の装置への出力部を備える。
製品１には使用環境や運転状態を計測するためのセンサが多数実装されている。それらのセンサで計測された環境データ、運転データは、稼働補助システム１００の故障リスク評価部２に送られ、評価に利用される。ここで環境データとは、製品が曝される環境に関するデータを含むデータであり、風力発電プラントの場合、例えば風車の風速、風向などの風況データは環境データに含まれる。洋上に設置された風力発電プラントの場合、風況データに加えて、波長や波高などの海況データも環境データの範疇である。また運転データとは、速度、加速度、回転速度、回転角など、製品の稼働状態に関連するデータである。風力発電プラントの場合、風車の発電量、発電機の回転速度、アジマス角、ナセル角などは運転データの範疇である。プラントでは、環境データ、運転データは制御計測（ＳＣＡＤＡ）として計測されることが多い。ただし、状態監視（ＣＭＳ）や構造物監視（ＳＨＭ）を含むプラントに関しては、これらで計測されるデータでも製品の使用環境や稼働状態に関連するデータであれば、本実施形態の環境データや運転データに含まれる。
環境データや運転データに加えて、設計データや材料データが故障リスク評価部２で利用される。ここで設計データは、例えば製品の図面など製品形状に関するデータを含んでいる。また、材料データは、製品を構成する材料の特性や、ボルト締結や溶接継手などの構造の特性を含んでいる。
【００１７】
図２は、故障リスク評価部２で実行される処理を概略示したブロック図である。
故障リスク評価部２は、環境データ、運転データ、設計データおよび材料データの少なくともいずれかを利用して、故障リスクを演算する。時刻ｔ１において、製品に含まれるある部品ｐの故障リスクＲＳ（ｔ１，ｐ）は、対象部品ｐの時刻ｔ１での破壊確率Ｆ（ｔ１）と、対象部品ｐが壊れた場合の影響度Ｃ（ｐ）から、次式で計算できる。なお、部品ｐ毎の影響度Ｃ（ｐ）のデータは、影響度データベース８に予め蓄積されている。
ＲＳ（ｔ１，ｐ）＝Ｃ（ｐ）×Ｆ（ｔ１）  ・・・（１）
式（１）の故障リスクＲＳ（ｔ１，ｐ）を信頼性の指標とすることで、ある部品が故障した場合に及ぶ影響の大きさを考慮して、部品の保守・運用を計画することができる。
【００１８】
破壊確率Ｆ（ｔ１）は、余寿命評価や予兆診断で計算することができる。
まず、余寿命評価について説明する。
製品に繰り返し負荷が作用して発生する疲労現象を対象とし、余寿命評価で破壊確率Ｆ（ｔ１）を求めるには、まず、環境データ、運転データおよび設計データを利用して、過去から現時点ｔ１までに部品に発生した応力履歴を計算する。次に、この応力履歴に対して、レインフロー法などの頻度解析法を適用し、ある大きさの応力がどのような頻度で発生しているかを整理した応力頻度分布を作成する。そして、応力頻度分布と対象部品に関連する材料データを利用して、破壊確率Ｆ（ｔ１）を求める。
【００１９】
図３は、対象製品に含まれる部品の応力履歴から余寿命評価で破壊確率を演算するのに必要なＰ−Ｓ−Ｎ線図である。
ここで利用される材料データは、Ｐ−Ｓ−Ｎ線図と呼ばれる図３の疲労寿命曲線であることが望ましく、本実施例では設計・材料データベース５に蓄積されている。Ｐ−Ｓ−Ｎ線図は、縦軸の各応力振幅で疲労試験を実施して得られる疲労寿命の確率密度関数２０から破壊確率Ｐ％となる繰り返し数を求め、それらを連結して図示したものである（図３）。
【００２０】
図４は、対象製品に含まれる部品に生じる応力頻度分布とＰ−Ｓ−Ｎ線図から損傷度を演算する方法を示した図である。
図３のように、各応力振幅での疲労寿命の確率密度関数２０が全て同一と仮定できる場合、次の手順で破壊確率Ｆ（ｔ１）が求められる。まず、図４に示すように、過去から現時点ｔ１までに発生した応力履歴に頻度解析法を適用して得られる応力頻度分布２１と、予め定められた破壊確率Ｐ％の疲労寿命曲線２２から、疲労破壊Ｐ％に対する損傷度Ｄ（ｔ１）が次式で計算できる。
Ｄ（ｔ１）＝（ｎ１／Ｎ１）＋（ｎ２／Ｎ２）＋…＋（ｎｍ／Ｎｍ）  ・・・（２）
ここで、ｎ１、ｎ２、ｎｍはそれぞれ、応力履歴の頻度解析によって得られる応力振幅Ｓ１、Ｓ２，Ｓｍの繰り返し数である（ｍは整数）。また、Ｎ１，Ｎ２，Ｎｍはそれぞれ、応力振幅Ｓ１、Ｓ２，Ｓｍを繰り返して負荷した場合に、疲労破壊が破壊確率Ｐ％で発生する破断繰り返し数である。疲労寿命の確率密度関数２０が応力振幅に依存せず、全て同一と仮定した場合、損傷度Ｄ（ｔ１）を発生させる繰り返し数Ｎ（ｔ１）は次式で求められる。
Ｎ（ｔ１）＝Ｄ（ｔ１）×Ｎｐ  ・・・（３）
Ｎｐは予め定められた破壊確率Ｐ％の繰り返し数であり、入力部(図示せず。)により応力振幅を適当なＳｉに定めることで（例えば、平均値、中間値、それらに近い値等）図４中に示すように、Ｎ（ｔ１）と疲労寿命の確率密度関数２０から、図４の式により、破壊確率Ｆ（ｔ１）を求めることができる。すなわち、製品の運転開始から現在までの経過時間をｔ１とすると、破壊確率Ｆ（ｔ１）は密度関数ｆ（Ｎ）を０からＮ（ｔ１）まで積分して得られる値である。
【００２１】
つぎに、余剰寿命評価についての他の例を説明する。
図５は、破壊寿命の確率密度関数を利用して破壊確率を演算する他の方法を示した図である。
また、破壊までの破壊確率Ｆ（ｔ１）は、図５のような寿命の確率密度関数ｆ（ｔ１）を直接定義して求めることもできる。すなわち、製品の運転開始から現在までの経過時間をｔ１とすると、破壊確率Ｆ（ｔ１）は密度関数ｆ（ｔ）を０からｔ１まで積分して得られる値である。ここで、破壊確率５０％となる時間を寿命Ｔと定義すれば、現時点ｔ１と寿命時間Ｔの差を余寿命と考えることができるため、このように寿命の確率密度関数を直接定義する方法も余寿命評価と解釈できる。なお、寿命の確率密度関数ｆ（ｔ１）のデータは、例えば、対象製品毎に故障リスク評価部２の内部メモリ等の適宜のメモリを予め記憶しておくことができる。また、寿命の確率密度関数ｆ（ｔ１）のデータは、環境データ、運転データ等を使用して、予め定めることができる。
【００２２】
つぎに、予兆診断について説明する。
図６は、製品の計測データから破壊に関連する物理量を選択し、それを適切に変換して寿命の確率密度関数を求める方法を示した図である。
一方の予兆診断では、予め対象部品の正常時と異常時の運転データを整理しておき、現時点の運転データを監視して対象部品の故障を判定する。異常時の運転データ群を図６のように破壊の確率密度関数として捉え、現時点の運転データの位置を図６にプロットすることで、現時点ｔ１での破壊確率Ｆ（ｔ１）を求めることができる。異常時の運転データから着目する部品の破壊に関連する物理量を予め選択し、選択した物理量を確率変数とする確率密度関数を作成する場合や、図６のように、着目する部品の破壊と関連する形式に運転データに含まれる物理量を変換し、その変換物理量ｘ１’、ｘ２’を確率変数として確率密度関数を作成する場合もある。ここで、変換物理量とは例えば、運転データに含まれる加速度データを高速フーリエ変換して求められる加速度スペクトルのうち、ある特定の周波数のスペクトル値が挙げられる。なお、確率密度関数は、例えば、対象製品毎に故障リスク評価部２の内部メモリ又は設計・材料データベース５等の適宜のメモリを予め記憶しておくことができる。また、確率密度関数は、環境データ、運転データ等を使用して、予め定めることができる。
【００２３】
つぎに、Ｃ（ｐ）について説明する。
影響度データベース８には式（１）に含まれる部品ｐ毎の影響度Ｃ（ｐ）のデータが蓄積されている。影響度Ｃ（ｐ）として、実際にある部品ｐが壊れた場合に要する全て又は予め定められた範囲等の費用を採用すれば、故障リスクＲＳ（ｔ１，ｐ）は、現時点ｔ１において故障によって生じる全て又は予め定められた範囲等の損失費用の期待値と考えることができる。ある部品が壊れた場合に要する費用には、新たな部品そのものの費用、部品の交換費用、部品の運搬費用、製品の稼働停止による発電機会の損失費用などが含まれる。一方、具体的な費用でなく、部品が壊れた場合に生じる影響の大きさに応じて整数を割り当て、その整数を影響度Ｃ（ｐ）として採用することもできる。このような場合、故障リスクＲＳ（ｔ１，ｐ）を部品間で相対比較し、どの部品の信頼性に留意すべきかを判断することができる。
【００２４】
こうして演算した故障リスクＲＳ（ｔ１，ｐ）は、保守・運用データ、環境データ、運転データ、設計データ、材料データとともに、保守・運用シナリオ策定部３に入力される。
【００２５】
図７は、保守・運用シナリオ策定部で実行される処理を概略示したブロック図である。保守・運用シナリオ策定部３は、故障リスク予測部４を有し、故障リスク予測部４では、故障リスク評価部２から送られてきた時刻ｔ１での故障リスクＲＳ（ｔ１、ｐ）と、故障リスク評価部２から既に送られてきて故障リスクデータベース３０に予め記憶された過去から時刻ｔ１までの各時刻ｔｎ（ｎ＝０、−１、−２、−３、・・・）の複数の故障リスクＲＳ（ｔｎ、ｐ）と、環境データ、運転データから故障リスクの変動トレンドを分析する。
【００２６】
図８は、故障リスク予測部の故障リスクトレンド分析で作成される故障リスクのトレンドカーブの一例を示した図である。
例えば、日本にある風力発電プラントの場合、冬季に風が強い傾向にあるため、部品によっては図８のように横軸を時間、縦軸を故障リスクとしたトレンドカーブを描くことができる。ただし、季節変動があったとしても、破壊確率の演算に使用するＰ−Ｓ−Ｎ線図や確率密度関数の分布形状によっては図８のように規則性のあるトレンドカーブが得られない場合も少なくない。さらに、同じ風力発電プラントを構成する部品であっても、季節変動と同等あるいは季節変動以上に、短期的な風の乱れ度合いによる故障リスクＲＳ（ｔ１、ｐ）の変動が大きい場合もあるため、部品毎にトレンド変動に関与する物理量を環境データや運転データから選択し、時間に加えて選択した物理量を変数として故障リスクのトレンドカーブを描く必要がある。すなわち、故障リスク予測部４は、時間をｔ、選択した物理量をｘとすると、製品や製品を構成する部品に応じて、次式（４）、（５）などを選択して故障リスクのトレンドカーブＲＳを決定する。
ＲＳ（ｔ，ｐ）＝ｇ１（ｔ，ｐ）  ・・・（４）
ＲＳ（ｔ，ｘ，ｐ）＝ｇ２（ｔ，ｘ，ｐ）  ・・・（５）
式（４）（５）は、時刻ｔや物理量ｘが変数の故障リスクのトレンドカーブであるが、ある時点まで遡った過去から現在までの物理量や誤差項を含む自己回帰移動平均モデルや、時刻、環境データ、運転データを入力として学習したニューラルネットワークをトレンドカーブとして採用することもできる。
なお、簡単な数式としては、例えば、
ＲＳ（ｔ，ｘ，ｐ）＝α（ｐ）・ｔ＋β（ｐ）・ｘ＋γ（ｐ）
（α，β，γは定数，ただし部品に依存）
等があるが、これに限らない。
【００２７】
故障リスク予測部４は、故障リスクのトレンドカーブ、保守・運用データ、保守・運用シナリオ策定１２で定められた保守・運用シナリオに基づき、故障リスク予測１１を実施する。保守・運用データとは、過去のデータであり、例えば製品の定期点検の情報、運用を異ならせるための制御変更情報、故障による点検実施の情報を含んでいる。保守・運用シナリオとは、例えば、何年何月にどの部品を交換する、運用をどのようにする等といった計画を指す。保守・運用シナリオ策定１２は、予め定められた手法により自動で保守・運用シナリオを作成してもよいし、入力部からマニュアルで保守・運用シナリオを入力してもよい。
【００２８】
図９は、保守・運用シナリオ策定部で実行される保守・運用シナリオを異ならせた場合のリスク予測処理の一例を示した図である。
将来においても現在採用している定期点検、運用方法（製品の制御方法など）を継続する場合、現時点から予め定められた時間ΔＴ進んだ将来の故障リスク（予測リスク）ａは、図９中の予測リスクaのように、これまでのトレンドカーブに沿ったものとなる。
【００２９】
次に、図７で示すように、保守・運用シナリオ策定部３は、予測リスクを使って保守・運用シナリオ策定１２を行う。すなわち、予測リスクの値に基づき、保守運用者等による入力部からの入力によりマニュアルで又は予め定められた処理により自動で、製品の保守や運用方法の変更が検討される。例えば、予測リスクが予め定められた閾値より高い場合、より穏やかな製品の運用方法への変更が保守・運用シナリオ策定１２で提案され、予測リスクが予め定められた閾値より低い場合は、より激しい製品の運用方法や頻繁な保守点検が提案される。提案された保守・運用シナリオは故障リスク予測１１に再び送られ、その保守・運用シナリオに応じて、図９中のように、将来リスクｂ又はｃが予測される。保守や運用を異ならせた場合の将来リスクｂ又はｃの予測のために、時刻ｔ、故障リスクに影響を及ぼす物理量ｘ（環境データ、運転データから選択）に加え、保守・運転データから故障リスクに影響を及ぼす物理量ｙを選択し、時刻ｔ、物理量ｘとｙを変数とする次式の故障リスク予測モデルｇ３あるいはｇ４を利用することができる。
ＲＳ（ｔ＋ΔＴ，ｙ，ｐ）＝ｇ３（ｔ＋ΔＴ，ｙ，ｐ）  ・・・（６）
ＲＳ（ｔ＋ΔＴ，ｘ，ｙ，ｐ）＝ｇ４（ｔ＋ΔＴ，ｘ，ｙ，ｐ）  ・・・（７）
式（６）（７）は、時刻ｔ＋ΔＴや将来の物理量ｘ、ｙが変数のトレンドカーブであるが、ある時点まで遡った過去から時刻ｔ＋ΔＴまでの物理量や誤差項を含む自己回帰移動平均モデルや、時刻、環境データ、運転データ、保守・運用データを入力として学習したニューラルネットワークを予測モデルとして採用することもできる。
【００３０】
つぎに、図１０は、製品の主な構成要素を部品と解釈し、故障リスクの予測値の高い順に整理して表示し、グループ分けした例を示した図である。グループ化を考慮して図７の保守・運用シナリオ策定１２が行われる。例えば、どのグループは何年後に保守する等の計画が策定される。
図９の故障リスク予測は、製品を構成する全ての部品を対象として実施することが可能である。ただし、故障リスク（又は、予測リスク又は将来リスク）が高い部品のみを対象として故障リスクを予測することで、予測に必要な工数を削減でき、効率的に保守や運用を計画することができる。保守・運用シナリオ策定部３は、故障リスクの予測値については、例えば図１０のように、予測値が最大となる部品、その最大値と併せて、故障リスク（又は、予測リスク又は将来リスク）の予測値の高いものから順番に整理して、表示部に表示する。グループ化の具体的処理については、例えば、全ての部品の故障リスクがある閾値を超えないように、グループ毎の上限及び下限の閾値により、グループと保守時期を割り当てることができる。例えば、遺伝的アルゴリズムによって、このような割り当てが可能である。保守・運用シナリオ策定部３の保守・運用シナリオ策定１２では、図１０を参照し、保守運用者等による入力部からの入力によりマニュアルで又は予め定められた処理により自動で、グループ毎に、どの部品を、いつ保守するか等の保守運用内容を計画する。あるいは、入力部からマニュアルで保守運用内容等の保守・運用シナリオを入力してもよい。保守・運用シナリオ策定部３の保守・運用シナリオ策定１２では、計画された保守運用内容を適宜の記憶部に記憶及び／又は表示部に表示する。故障リスクの予測値（予測リスク又は将来リスク等）が大きさに応じて整理してあれば、例えば図１０に示すように、予め定められた複数の閾値により、グループＡ、グループＢ、グループＣなどに部品群をグループ化して保守を計画することができる。このようなグループ化による保守計画により、例えば、グループＡに属する部品の交換を最も直近に計画されていた保守時期に実施するなど、予め計画された保守スケジュールに合わせて、故障リスクの予測値（予測リスク又は将来リスク）の高い部品の交換などを行うことができる。このような保守時期を割り当てるためのグループ化は、遺伝的アルゴリズムや分岐限定法などの組み合わせ最適化法を利用して実施することができる。
【００３１】
また、図１１は、製品の主な構成要素に属する部品毎に故障リスクの予測値を演算し、その予測値の高い順に部品を整理して表示した図である。
上述した図１０は、製品に含まれるコンポーネントを部品と解釈し、部品と故障リスクの予測値の関係を整理したものである。例えば、どのコンポーネントにどの部品が含まれるかを定めたファイルを適宜の記憶部に予め記憶しておき、保守・運用シナリオ策定部３は、それを参照してコンポーネント、部品、故障リスクを表示部に表示することができる。このようにコンポーネントを対象として故障リスクの予測値（予測リスク又は将来リスク）を整理することで、製品に影響を及ぼすコンポーネントを明確化することができる。一方、図１１のように、コンポーネントに含まれる部品単位で故障リスクの予測値を整理することもできる。このように部品単位で故障リスクの予測値を整理することで、保守に向けて準備すべき部品を明らかにすることができる。このような効果を得るために、本実施形態の稼働補助システムは図１０、１１のように故障リスクの予測値を整理して表示する装置を備えている。
【００３２】
稼働補助システム１００の故障リスク評価部２での故障リスク評価、保守・運用シナリオ策定部３での故障リスク予測、保守・運用シナリオ策定はある時間間隔で実行される。この時間間隔は環境データや運転データが計測される時間間隔と同一でも良いし、異なっていても良い。風力発電プラントに採用されている制御計測（ＳＣＡＤＡ）では、環境データや運転データの統計値（最大値、最小値、平均値など）が、例えば１０分間隔で演算され、その統計値はＰＣなどで構成したサーバに蓄積される。例えば、この１０分間隔に合わせて故障リスク評価、故障リスク予測を実行することとし、故障リスク予測のΔＴを例えば数カ月とすれば、本実施形態の稼働補助システムで、風力発電プラントに含まれる部品の故障を十分に予測しながら風車を安定して稼働させることができる。
【００３３】
図１２に、第１の実施形態による稼働補助システムのフローチャートを示す。まず、故障リスク評価部２は、対象とする部品ｐの時刻ｔ１での破壊確率Ｆ（ｔ１）と故障リスクＲＳ（ｔ１，ｐ）を演算する（Ｓ１１、Ｓ１２）。次に、故障リスク予測部４は、故障リスクのトレンドカーブＲＳ（ｔ，ｘ，ｐ）と将来の故障リスクＲＳ（ｔ＋ΔＴ，ｘ，ｙ，ｐ）を演算する（Ｓ１３、Ｓ１４）。そして、計算された将来の故障リスクに基づき、予め定められた閾値と比較する等により自動で、又は、保守・運用者等のマニュアルで入力部からの入力により、保守・運用を変更するかどうかを判断する。そして、変更の必要ありという判断になれば、予め定められた処理により自動で、又は、保守・運用者等による入力部からの入力によりマニュアルで、保守・運用シナリオ策定１２に変更する物理量・条件のパラメータ等が設定・入力され、その設定・入力に従い保守・運用シナリオ策定部３は、保守・運用シナリオを策定する（Ｓ１５、Ｓ１６、Ｓ１４）。このような手順を、前述したように、例えば１０分間隔で繰り返し、製品の安定稼働を補助する。
【００３４】
［第２の実施形態］
次に、図１３〜１９を用いて、本実施形態の第２の実施形態による稼働補助システムについて説明する。
第２の実施形態によれば、対象製品と同型の製品、類似の製品の信頼性の評価値を使って、製品を構成する複数部品の高精度な信頼性の評価値を考慮して、製品の運用、保守計画を実施可能とすることができる。
【００３５】
本実施形態は、図１３に示すように、過去から現在に至る製品の環境データ、運転データ、設計データ、材料データの少なくともいずれかを含む情報に加え、製品１とその同型機、類似機１３の故障データの情報を利用し、故障リスク評価・更新部１４で故障リスクの評価と更新を実行するものである。製品１とその同型機、類似機１３を構成する複数の部品の故障データは故障データベース１５に蓄積される。ここで故障データとは、例えば運転開始から故障までの稼働時間や、運転開始から故障時までの環境データ、運転データ、保守・運用データを含んでいる。また同型機とは、製品１と同じ型式の製品で稼働している場所が異なる製品、類似機とは、製品１とは別の型式の製品を含んでいる。
【００３６】
図１４は、製品に含まれる部品の応力履歴から余寿命評価で破壊確率を演算する場合において、等価応力振幅で寿命の確率密度関数を描き、それをベイズ統計に基づき更新する例を示す図である。
故障リスク評価・更新部１４において、製品に繰り返し負荷が作用して発生する疲労現象を対象とし、余寿命評価で破壊確率Ｆ（ｔ１）を求める場合、過去から現時点ｔ１までに部品に発生した応力履歴にレインフロー法などの頻度解析法を適用して応力頻度分布を求める（図４参照）。実際、応力履歴には様々な大きさの応力が含まれるため、それを表現するために応力頻度分布２１が利用されるが、ある大きさの応力のみが発生したと仮定した場合の等価応力振幅Ｓｅｑを例えば図１４中の式を使って応力頻度分布から計算することができる。等価応力振幅Ｓｅｑが得られれば、等価応力振幅Ｓｅｑにおいて部品が破壊する寿命の確率密度関数１６を描くことができる。故障リスクの更新は、この破壊寿命の確率密度関数の更新によって実現できる。すなわち、故障データベース１５に含まれる故障データから計算した尤度と、更新前に利用していた事前の寿命の密度関数から次式のベイズの定理を活用して、故障データを考慮した更新後の寿命の密度関数を得ることができる。
更新後の密度関数＝尤度×事前の密度関数  ・・・（８）
【００３７】
図１５に、このような破断寿命の密度関数の更新フローチャートを示す。まず、故障リスク評価・更新部１４は、対象部品ｐの過去から現時点ｔ１までの応力履歴を頻度解析して得られる応力頻度分布から、等価応力振幅Ｓｅｑ（ｐ）を図１４中の式を利用して計算する（Ｓ２１）。そして、故障リスク評価・更新部１４は、設計・材料データベース５等に予め記憶された対象部品ｐの材料データ（Ｐ−Ｓ−Ｎ線図）を参照し、等価応力振幅Ｓｅｑ（ｐ）での破断寿命の確率密度関数ｆ（Ｎ）を求める（Ｓ２２）。ここで、故障データベース１５に、対象部品ｐと同じ部品であり、同型機、類似機に搭載された部品ｐｊの故障データがｋ個存在するとする（ｊ＝１〜ｋ）。故障リスク評価・更新部１４は、これらの部品の運転開始から故障時までの環境データ、運転データ、保守・運用データと設計・材料データから、故障時までの応力履歴および応力頻度分布を求め、図１５中の右側の式に従って等価応力振幅Ｓｅｑ（ｐｊ）での破断寿命Ｎｆｊを演算する（Ｓ２３）。故障リスク評価・更新部１４は、こうして求めたｋ個の破断寿命Ｎｆｊから、図１５中の左側の式に従って尤度Ｌを計算することができる（Ｓ２４）。つぎに、故障リスク評価・更新部１４は、事前の確率密度関数ｆ（Ｎ）と尤度Ｌから、式（８）に従って更新後の破断寿命の確率密度関数ｆ（Ｎ）’を得ることができる（Ｓ２５）。破壊寿命を扱う場合、一般に、事前の確率密度関数、尤度の確率分布形状はワイブル分布や対数正規分布となる。更新後の破断寿命の確率密度関数ｆ（Ｎ）’を参照すれば、更新後のＰ−Ｓ−Ｎ線図を描くことができる。
つぎに、図４に示したように、過去から現時点ｔ１までに発生した応力履歴に頻度解析法を適用して得られる応力頻度分布と、予め定められた破壊確率Ｐ％の疲労寿命曲線から、疲労破壊Ｐ％に対する損傷度Ｄ（ｔ１）が次式で計算できる。
Ｄ（ｔ１）＝（ｎ１／Ｎ１）＋（ｎ２／Ｎ２）＋…＋（ｎｍ／Ｎｍ）
・・・（２）
ここで、ｎ１、ｎ２、ｎｍはそれぞれ、応力履歴の頻度解析によって得られる応力振幅Ｓ１、Ｓ２，Ｓｍの繰り返し数である（ｍは整数）。また、Ｎ１，Ｎ２，Ｎｍはそれぞれ、応力振幅Ｓ１、Ｓ２，Ｓｍを繰り返して負荷した場合に、疲労破壊が破壊確率Ｐ％で発生する破断繰り返し数である。また、損傷度Ｄ（ｔ１）を発生させる繰り返し数Ｎ（ｔ１）は次式で求められる。
Ｎ（ｔ１）＝Ｄ（ｔ１）×Ｎｐ  ・・・（３）
Ｎｐは予め定められた破壊確率Ｐ％の繰り返し数であり、応力振幅を予め定められた応力振幅Ｓi又はＳｅｑ（ｐ）に定めることで、図４中に示すように、Ｎ（ｔ１）と疲労寿命の確率密度関数から、図４の式により、破壊確率Ｆ（ｔ１）’を求めることができる。すなわち、製品の運転開始から現在までの経過時間をｔ１とすると、破壊確率Ｆ（ｔ１）’は密度関数ｆ（Ｎ）’を０からＮ（ｔ１）まで積分して得られる値である。
この更新後のＰ−Ｓ−Ｎ線図を利用して破壊確率を更新し、更新後の破壊確率Ｆ（ｔ１）’と影響度Ｃ（ｐ）を乗じることで、式（１）に従って更新後の故障リスクＲＳ（ｔ１，ｐ）’を演算することができる。このような応力頻度分布、Ｐ−Ｓ−Ｎ線図、故障データからの故障リスクの更新方法は一例であり、例えば等価応力振幅を介さずに更新後の破壊確率を演算しても良い。また、対象とする製品１と同型機、類似機１３の使用環境、運転状況、構造の類似度などに応じて、ベイズの定理に基づく破壊寿命の密度関数の更新式を変化させても良い。
【００３８】
また、図１６は、製品に含まれる部品の破壊寿命の確率密度関数に基づき破壊確率を演算する場合において、事前に設定した寿命の確率密度関数をベイズ統計に基づき更新する例を示す図である。
故障リスク評価・更新部１４において、応力頻度分布やＰ−Ｓ−Ｎ線図は参照せず、図５の寿命の密度関数を直接利用して破壊確率を演算する場合も、式（８）に代表されるベイズの定理を利用することができる。すなわち、寿命の密度関数と故障データを式（８）に代入して寿命の密度関数を更新し、この更新後の確率密度関数で破壊確率Ｆ（ｔ１）’を求め（図１６）、それに影響度を乗じて故障リスクを更新することができる。ただし、製品１と同型機、類似機１３では使用環境や運転状況が大きく異なる場合、稼働時間が同じあっても製品１の部品と同型機、類似機１３の部品では破壊寿命が大きく異なると考えられる。そのような場合は、時間に加えて、破壊寿命に影響を及ぼす物理量を環境データ、運転データからいくつか選択して変数とし、多変量の寿命の確率密度関数を作成する。
なお、寿命の確率密度関数ｆ（ｔ１）のデータは、例えば、対象製品毎に故障リスク評価部２の内部メモリ又は設計・材料データベース５等の適宜のメモリを予め記憶しておくことができる。また、寿命の確率密度関数ｆ（ｔ１）のデータは、環境データ、運転データ等を使用して、予め定めることができる。
【００３９】
図１７は、時間を含む多変量の確率密度関数で破壊寿命を表し、破壊確率を演算する場合において、事前に設定した確率密度関数をベイズ統計に基づき更新する例を示す図である。
図１７は、２変量の寿命の確率密度関数の例であり、この例では環境データあるいは運転データから選択した物理量ｘを変換した値ｘ’を時間とともに確率変数としている。この変換には、時間変化する物理量の統計量（ある時間間隔での平均値、最大値など）への変換や、頻度解析に基づく等価物理量への変換などが含まれている。寿命の密度関数が多変量であっても、図１７に示すように、１変量の場合と同様にベイズの定理に従って寿命の密度関数を更新することができる。また、破壊寿命に大きな影響を及ぼす物理量、あるいはそれを変換した物量ｘ’と時間ｔを含む関数ｒ（ｔ、ｘ’）を作成し、その関数を確率変数と解釈して破壊寿命の確率密度関数を作成することもできる。また、故障リスク評価・更新部１４において、予兆診断で破壊確率を演算する場合も、式（８）に代表されるベイズの定理を利用し、破壊の確率密度関数を更新すれば良い。この更新後の確率密度から破壊確率を求め、それに影響度を乗じて故障リスクを更新すれば良い。
なお、２変量の寿命の確率密度関数は、例えば、対象製品毎に故障リスク評価部２の内部メモリ又は設計・材料データベース５等の適宜のメモリを予め記憶しておくことができる。また、２変量の寿命の確率密度関数は、環境データ、運転データ等を使用して、予め定めることができる。
【００４０】
その後、故障リスク評価・更新部１４及び保守・運用シナリオ策定部３は、更新後の故障リスクＲＳ（ｔ１，ｐ）を用いて、図１２に示した第１の実施形態と同様に、故障リスクトレンド分析（Ｓ１３）、将来リスク予測（Ｓ１４）、保守・運用変更（Ｓ１５）、保守・運用シナリオ策定（Ｓ１６）の各処理を実行する。
【００４１】
本実施形態での製品１および同型機、類似機１３の故障データを利用した故障リスクの更新により、破壊確率の演算を高精度化できるので、製品１に含まれる部品の故障リスクの評価、予測をより高精度に実施することが可能となる。故障リスクの更新の時間間隔は、故障リスクの評価間隔と同じでも良いし、異なっていても良い。故障リスクの更新の頻度を多くすることで、より高精度に製品に含まれる部品の故障リスクを評価することができる。
【００４２】
［第３の実施形態］
次に、図１８、１９を用いて、本実施形態の第３の実施形態による稼働補助システムについて説明する。
図１８は、本発明の第３の実施形態による稼働補助システムの主な構成要素と、稼働補助システムで利用するデータを提供する製品およびデータベースと、それらの関係を概略示したブロック図である。
本実施形態の保守・運用シナリオ策定部３では、製品１に実装されたセンサで計測する環境データ、運転データや、製品１についての設計データ、材料データ、保守・運用データに加えて、製品１に依存しない外部データベース１７からの情報が利用される。外部データベース１７に含まれる外部データとは、例えば大型計算機で計算された気象、海象の将来予測データや、資源の供給予測データ、資源の埋蔵予測データなどを含んでいる。このような外部データは、製品１の運転状態に影響されず、したがって外部データは製品１に依存するものではない。
【００４３】
図１９は、本発明の第３の実施形態による稼働補助システムの保守・運用シナリオ策定部の主な構成要素と、要素間でやり取りされるデータの流れを概略示したブロック図である。
図１９のように、保守・運用シナリオ策定部３の故障リスク予測１１は、故障リスクのトレンドカーブ、保守・運用シナリオと外部データを利用して、将来の故障リスクを演算する。すなわち、環境データあるいは運転データに含まれる物理量ｘ、保守・運用データに含まれる物理量ｙ、外部データに含まれる物理量ｚから、故障リスクの予測値を次式で演算できる。
ＲＳ（ｔ＋ΔＴ，ｙ，ｚ，ｐ）
＝ｇ５（ｔ＋ΔＴ，ｙ，ｚ，ｐ）  ・・・（９）
ＲＳ（ｔ＋ΔＴ，ｘ，ｙ，ｚ，ｐ）
＝ｇ６（ｔ＋ΔＴ，ｘ，ｙ，ｚ，ｐ）  ・・・（１０）
外部データの利用により、製品１を取り巻く環境をより広く考慮することができるため、より精度良く将来の故障リスクを予測することができる。
【００４４】
［第４の実施形態］
次に、図２０、２１を用いて、本実施形態の第４の実施形態による稼働補助システムについて説明する。
図２０は、本発明の第４の実施形態による稼働補助システムの主な構成要素と、稼働補助システムで利用するデータを提供する製品およびデータベースと、それらの関係を概略示したブロック図である。
また、図２１は、本発明の第４の実施形態による稼働補助システムの保守・運用シナリオ策定部の主な構成要素と、要素間でやり取りされるデータの流れを概略示したブロック図である。
本実施形態では製品１で計測した環境データ、運転データを破壊確率評価部１８に入力し、そこで製品１に含まれる部品の破壊確率Ｆを演算する。演算した破壊確率Ｆは、保守・運用シナリオ策定部３の入力となり、そこで破壊確率と影響度を乗じて故障リスクのトレンドカーブが作成される。
【００４５】
図２２は、破壊確率のトレンドカーブを作成する場合の保守・運用シナリオ策定部の主な構成要素と、要素間でやり取りされるデータの流れを概略示したブロック図である。
したがって、本実施形態では図２１のように、影響度データベース８は保守・運用シナリオ策定部３に配置される。一方、図２２に示すように、故障リスクのトレンドカーブではなく、破壊確率のトレンドカーブを作成する形態も考えられる。このような場合、部品ｐを対象とし、時間ｔと破壊確率又は破壊確率に影響を及ぼす物理量ｘから、次式のような破壊確率Ｆのトレンドカーブを作成できる。
Ｆ（ｔ，ｐ）＝ｈ１（ｔ，ｐ）  ・・・（１１）
Ｆ（ｔ，ｘ，ｐ）＝ｈ２（ｔ，ｘ，ｐ）  ・・・（１２）
式（１１）は時間ｔのみが破壊確率に影響を及ぼす場合、式（１２）は時間ｔと計測されている他の物理量ｘが破壊確率又は破壊確率に影響を及ぼす場合である。故障リスク予測１１では、保守・運用を異ならせた場合の将来の破壊確率Ｆを次式で計算する。
Ｆ（ｔ＋ΔＴ，ｙ，ｐ）＝ｈ３（ｔ＋ΔＴ，ｙ，ｐ）  ・・・（１３）
Ｆ（ｔ＋ΔＴ，ｘ，ｙ，ｐ）＝ｈ４（ｔ＋ΔＴ，ｘ，ｙ，ｐ）  
・・・（１４）
ここで、ｙは保守・運転データのうち、故障リスクＲＳに影響を及ぼす物理量である。この将来の破壊確率又は破壊確率に影響度Ｃ（ｐ）を乗じて、次式のように将来の故障リスクＲＳを決定できる。
ＲＳ（ｔ＋ΔＴ，ｙ，ｐ）＝Ｃ（ｐ）×ｈ３（ｔ＋ΔＴ，ｙ，ｐ）
・・・（１５）
ＲＳ（ｔ＋ΔＴ，ｘ，ｙ，ｐ）
＝Ｃ（ｐ）×ｈ４（ｔ＋ΔＴ，ｘ，ｙ，ｐ）・・・（１６）
【００４６】
［第５の実施形態］
図２３は、本発明の第５の実施形態による稼働補助システムの主な構成要素と、稼働補助システムで利用するデータを提供する製品およびデータベースと、それらの関係を概略示したブロック図である。
以下に、図２３を用いて、本実施形態の第５の実施形態による稼働補助システムについて説明する。本実施形態では製品１で計測した環境データ、運転データを損傷度評価部１９に入力し、そこで製品１に含まれる部品の損傷度を演算する。損傷度は図４に示すように、応力履歴から余寿命評価で破壊確率を求める場合に、図３のＰ−Ｓ−Ｎ線図において、ある破壊確率の疲労寿命曲線を選択して求めることができる。演算した損傷度は、保守・運用シナリオ策定部３の入力となり、そこで材料データを参照して破壊確率を計算し、それに影響度を乗じて故障リスクのトレンドカーブが作成される。したがって、本実施形態では図２１のように、影響度データベース８は保守・運用シナリオ策定部３に配置される。一方、ここでも図２２に示すように、故障リスクのトレンドカーブではなく、破壊確率のトレンドカーブを作成する形態も考えられる。
【００４７】
さらに、図２４は、損傷度のトレンドカーブを作成する場合の保守・運用シナリオ策定部の主な構成要素と、要素間でやり取りされるデータの流れを概略示したブロック図である。図２４に示すように、損傷度のトレンドカーブを作成する形態も考えられる。すなわち、将来の損傷度ｄ３、ｄ４を作成し、影響度Ｃ（ｐ）と乗じて、次式のように故障リスクのトレンドカーブを決定することもできる。
Ｆ（ｔ＋ΔＴ，ｙ，ｐ）
＝Ｋ（ｐ）×ｄ３（ｔ＋ΔＴ，ｙ，ｐ）・・・（１７）
Ｆ（ｔ＋ΔＴ，ｘ，ｙ，ｐ）
＝Ｋ（ｐ）×ｄ４（ｔ＋ΔＴ，ｘ，ｙ，ｐ）・・・（１８）
ＲＳ（ｔ＋ΔＴ，ｙ，ｐ）
＝Ｃ（ｐ）×Ｋ×ｄ３（ｔ＋ΔＴ，ｙ，ｐ）・・・（１９）
ＲＳ（ｔ＋ΔＴ，ｘ，ｙ，ｐ）
＝Ｃ（ｐ）×Ｋ×ｄ４（ｔ＋ΔＴ，ｘ，ｙ，ｐ）・・・（２０）
ここでＫ（ｐ）は、損傷度から破壊確率を計算するために必要な換算定数である。Ｋ（ｐ）は損傷度データベース、影響度データベースあるいは他のデータベースに蓄積されていても良い。本実施形態では、故障確率や損傷度が一度独立して演算されるため、故障確率や損傷度の可視化（表示部による表示）が容易になる利点がある。
【００４８】
式（１）に従って演算される故障リスクは、製品の稼働開始時から時刻ｔ１までの期間に、製品に累積した損傷を全て考慮した故障リスクである。一方、現時点ｔ１から将来のある時点ｔ１＋ΔＴまでの期間に、製品に累積した損傷のみを考慮した故障リスクを計算し、それを故障リスクの予測値とすることもできる。このような場合、まず現時点ｔ１から将来のある時点ｔ１＋ΔＴの期間に、製品に含まれるある部品が壊れる確率Ｐを次式で計算する。
Ｐ（ｔ１，ｔ１＋ΔＴ）
＝（Ｆ（ｔ１＋ΔＴ）−Ｆ（ｔ１））／（１−Ｆ（ｔ１））
・・・（２１）
ここで、Ｆ（ｔ１）、Ｆ（ｔ１＋ΔＴ）はそれぞれ時刻ｔ１およびｔ１＋ΔＴでの破壊確率である。そして、現時点ｔ１から将来のある時点ｔ１＋ΔＴまでの期間の故障リスクは、対象部品の影響度Ｃ（ｐ），破壊確率Ｐ（ｔ１，ｔ１＋ΔＴ）から次式で計算できる。
ＲＳ（ｔ１＋ΔＴ）＝Ｃ（ｐ）×Ｐ（ｔ１，ｔ１＋ΔＴ）
・・・（２２）
式（２１）、（２２）の破壊確率、故障リスクは、環境データ、運転データ、保守・運用データに応じて変動するため、破壊確率、故障リスクは時間のみの関数ではないが、式（２１）、（２２）では簡単のために時間の関数として記述している。
【００４９】
Ｃ．付記
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ている。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、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、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ハードウェアで実現してもよい。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。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【００５０】
１      対象製品
２      故障リスク評価部
３      保守・運用シナリオ策定部
４      故障リスク予測部
５      設計・材料データベース
６      破壊確率計算
７      リスク計算
８      影響度データベース
１０    故障リスクトレンド分析
１１    故障リスク予測
１２    保守・運用シナリオ策定
１３    同型機、類似機
１４    故障リスク評価・更新部
１５    故障データベース
１６    等価応力振幅での寿命の確率密度関数
１７    外部データベース
１８    破壊確率評価部
１９    損傷度評価部
２０    疲労寿命の確率密度関数
２１    応力頻度分布
２２    破壊確率Ｐ％の疲労寿命曲線
３０    故障リスクデータベース
３１    破壊確率データベース
３２    損傷度データベース
１００  稼働補助システム
【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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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