(57)【要約】      （修正有）【課題】風車翼の歪を示す歪データを用いた風車翼の損傷検知において、風速の変化等の運転状況による影響を排除し得る損傷検知方法及び風車を提供する。【解決手段】複数の風車翼２を備える風車ロータ６における前記風車翼の損傷検知方法であって、前記複数の風車翼の各々の歪を示す歪データを取得する歪データ取得ステップと、前記複数の風車翼のうち１枚の検出対象風車翼の歪データと、他の風車翼のうち１枚以上の比較対象風車翼の歪データを反映した基準値との差分を算出する差分算出ステップと、前記差分算出ステップで算出される前記差分の経時変化に基づいて、前記検出対象風車翼の損傷を検出する検出ステップと、を備える風車翼の損傷検知方法。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の風車翼を備える風車ロータにおける前記風車翼の損傷検知方法であって、
前記複数の風車翼の各々の歪を示す歪データを取得する歪データ取得ステップと、
前記複数の風車翼のうち１枚の検出対象風車翼の歪データと、他の風車翼のうち１枚以上の比較対象風車翼の歪データを反映した基準値との差分を算出する差分算出ステップと、
前記差分算出ステップで算出される前記差分の経時変化に基づいて、前記検出対象風車翼の損傷を検出する検出ステップと、を備える風車翼の損傷検知方法。
【請求項２】
前記検出ステップにおいて、前記差分の大きさ又は前記差分の変化率が閾値を超えたとき、前記検出対象風車翼の損傷を検出する請求項１に記載の風車翼の損傷検知方法。
【請求項３】
前記風車ロータは３枚以上の風車翼を備え、
前記風車翼の各々を前記検出対象風車翼として前記差分算出ステップを繰り返すことで、前記風車翼の各々について前記差分を算出し、
前記検出ステップでは、前記風車翼の各々についての前記差分に基づいて、損傷がある風車翼を特定する請求項１又は２に記載の風車翼の損傷検知方法。
【請求項４】
前記１枚以上の比較対象風車翼は、前記検出対象風車翼を除く全ての他の風車翼である請求項３に記載の風車翼の損傷検知方法。
【請求項５】
前記風車ロータはｎ本（但しｎは３以上の整数）の風車翼を備え、
ｉ番目（但し、ｉは１以上ｎ以下の整数）の風車翼を前記検出対象翼とし、
前記ｎ本の風車翼のうちｉ番目の風車翼以外の（ｎ−１）枚の風車翼をそれぞれ比較対象風車翼として差分算出ステップを繰り返すことで、１番目からｎ番目の風車翼について前記差分を算出し、
前記判定ステップでは、前記風車翼の各々についての前記差分に基づいて、損傷がある風車翼を特定する請求項３に記載の風車翼の損傷検知方法。
【請求項６】
前記風車ロータの回転周期よりも長い期間における、前記歪データ取得ステップで取得した前記歪データの平均値を算出する時間平均算出ステップをさらに備え、
前記検出ステップにおいて、前記時間平均算出ステップで算出された前記平均値に基づいて前記検出対象風車翼の損傷を検出する請求項１乃至５の何れか一項に記載の風車翼の損傷検知方法。
【請求項７】
前記検出ステップにおいて、前記歪データ取得ステップで取得した前記歪データのうち、風速が風速規定範囲内であるときに取得した歪データのみを用いて前記検出対象風車翼の損傷を検出する請求項１乃至６の何れか一項に記載の風車翼の損傷検知方法。
【請求項８】
少なくとも１枚の風車翼を備える風車ロータにおける前記風車翼の損傷検知方法であって、
前記風車翼の各々の翼根部に設けられた歪センサを用いて前記風車翼の各々の歪を示す歪データを取得する歪データ取得ステップと、
前記歪データ取得ステップで取得した前記歪データと、前記風車翼の前記翼根部に作用する翼根モーメントとを関係づける係数を算出する係数算出ステップと、
前記係数算出ステップで算出した前記係数の経時変化が規定範囲を逸脱したとき、前記風車翼の損傷を検出する検出ステップと、を備える風車翼の損傷検知方法。
【請求項９】
前記歪データ取得ステップでは、前記風車翼の背側及び腹側のそれぞれにおいて前記風車翼の各々の翼根部に設けられた一対の歪センサを用いて、前記風車翼の各々について背側及び腹側の前記歪データを取得し、
前記検出ステップでは、前記風車翼の各々について取得された背側及び腹側の前記歪データの差に基づいて、前記風車翼の損傷を検出する請求項１乃至８の何れか一項に記載の損傷検知方法。
【請求項１０】
複数の風車翼を備える風車ロータと、
前記風車翼の各々の歪を検出するための歪センサと、
前記風車翼の損傷を検知するための損傷検知部と、を備え、
前記損傷検知部は、前記歪センサの検出結果から取得される前記風車翼の各々の歪データに関して、前記複数の風車翼のうち１枚の検出対象風車翼の歪データと、他の風車翼のうち１枚以上の比較対象風車翼の歪データを反映した基準値との差分を算出し、前記差分の経時変化に基づいて、前記風車翼の損傷を検出するように構成された風車。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、風車翼の損傷検知方法及び風車に関する。
【背景技術】
【０００２】
風車翼の損傷を検知する方法として、歪センサで測定した歪を用いる方法が知られている。
例えば、特許文献１には、歪センサを用いて、風車翼の長手方向軸周りのねじりトルクを測定した結果に基づいて風車翼が損傷しているか否かを判定する風車翼の損傷検知方法が記載されている。
この方法では、風車翼の長手方向軸周りのねじりトルクを測定して検出トルク信号を取得する。そして、取得した検出トルク信号に基づく値を、通常運転条件において風車翼長手方向軸周りのねじりトルクと所定の関係を有する測定値から求まる比較値と比較し、前記検出トルク信号に基づく値が比較値との差が所定値よりも大きい場合に、風車翼に損傷が発生していると判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１２／００７００４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
風車翼が健全状態から折損に至るまでには、折損につながる損傷（例えばクラック等）の発生や進行により、風車翼に生じる歪の大きさが徐々に変化する。このため、上記特許文献１に記載の風車翼の損傷検知方法のように、風車翼に生じる歪を示すデータの変化を監視して、該データの変化に基づいて風車翼の損傷を検出することで、風車翼を目視で点検して損傷を評価するような従来の方法に比べ、的確に風車翼の損傷を検知することができる。
しかしながら、風車翼に生じる歪は、折損につながる損傷の発生や進行により変化するのみならず、風速の時間的な変化等の風車の運転状態によっても変化する。
この点、特許文献１には、このような風車の運転状況による歪の変化を考慮した風車翼の損傷検知方法については開示されていない。
【０００５】
本発明の少なくとも一実施形態の目的は、風車翼の歪を示す歪データを用いた風車翼の損傷検知方法であって、風速の変化等の運転状況による影響を排除し得る風車翼の損傷検知方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の少なくとも一実施形態に係る風車翼の損傷検知方法は、
複数の風車翼を備える風車ロータにおける前記風車翼の損傷検知方法であって、
前記複数の風車翼の各々の歪を示す歪データを取得する歪データ取得ステップと、
前記複数の風車翼のうち１枚の検出対象風車翼の歪データと、他の風車翼のうち１枚以上の比較対象風車翼の歪データを反映した基準値との差分を算出する差分算出ステップと、
前記差分算出ステップで算出される前記差分の経時変化に基づいて、前記検出対象風車翼の損傷を検出する検出ステップと、を備える。
【０００７】
上記風車翼の損傷検知方法によれば、複数の風車翼のうち１枚の検出対象風車翼の歪データと、他の風車翼のうち１枚以上の比較対象風車翼の歪データを反映した基準値との差分を風車翼の損傷の検知に用いるので、風速の変化等の運転状態による損傷検知に対する影響を排除することができる。このため、風車翼の損傷による異常をより的確に検知することが可能となる。
また、上記風車翼の損傷検出方法に必要な歪データは風車の運転中においても取得可能であるため、風車翼の損傷検知を目的として風車の運転を停止する必要がない。よって、風車の稼働率の低下を招くことなく、風車翼の損傷検知を行うことができる。
【０００８】
幾つかの実施形態では、前記検出ステップにおいて、前記差分の大きさ又は前記差分の変化率が閾値を超えたとき、前記検出対象風車翼の損傷を検出する。
本発明者らによる鋭意検討の結果、風車翼の折損が起きる直前において、検出対象風車翼の歪データと、比較対象風車翼の歪データを反映した基準値との差分の大きさ又はその変化率が急増することが明らかになった。そこで、これらのパラメータが閾値を超えたか否かにより、検出対象風車翼に損傷があるか判断することができる。
【０００９】
幾つかの実施形態では、
前記風車ロータは３枚以上の風車翼を備え、
前記風車翼の各々を前記検出対象風車翼として前記差分算出ステップを繰り返すことで、前記風車翼の各々について前記差分を算出し、
前記検出ステップでは、前記風車翼の各々についての前記差分に基づいて、損傷がある風車翼を特定する。
この場合、何れかの風車翼に損傷が生じると、その風車翼が検出対象風車翼であるか否かによって、前記差分の大きさ又は変化率が影響を受ける。したがって、上記実施形態のように、各風車翼を検出対象風車翼として繰り返し算出した各風車翼についての前記差分の大きさ又は前記差分の変化率から、損傷がある風車翼を特定することができる。
【００１０】
一実施形態では、前記１枚以上の比較対象風車翼は、前記検出対象風車翼を除く全ての他の風車翼である。
この場合、何れかの風車翼に損傷が生じると、どの風車翼を検出対象風車翼としても、前記差分の大きさ又は前記差分の変化率に少なからず影響が出る。しかし、損傷が生じた風車翼が検出対象風車翼であるか比較対象風車翼であるかによって、何れかの風車翼に損傷の発生が前記差分の大きさ又は変化率に与える影響が異なる。そこで、上述のように、各風車翼を検出対象風車翼としたときの前記差分の大きさ又は前記差分の変化率から、損傷がある風車翼を特定することができる。
【００１１】
他の実施形態では、
前記風車ロータはｎ本（但しｎは３以上の整数）の風車翼を備え、
ｉ番目（但し、ｉは１以上ｎ以下の整数）の風車翼を前記検出対象翼とし、
前記ｎ本の風車翼のうちｉ番目の風車翼以外の（ｎ−１）枚の風車翼をそれぞれ比較対象風車翼として差分算出ステップを繰り返すことで、１番目からｎ番目の風車翼について前記差分を算出し、
前記判定ステップでは、前記風車翼の各々についての前記差分に基づいて、損傷がある風車翼を特定する。
この場合、何れかの風車翼に損傷が生じると、損傷が生じた風車翼が検出対象風車翼又は比較対象風車翼であるか否かによって、何れかの風車翼に損傷の発生が前記差分の大きさ又は変化率に与える影響が異なる。そこで、上述のように、各風車翼を検出対象風車翼としたときの前記差分の大きさ又は前記差分の変化率から、損傷がある風車翼を特定することができる。
【００１２】
幾つかの実施形態では、
前記風車ロータの回転周期よりも長い期間における、前記歪データ取得ステップで取得した前記歪データの平均値を算出する時間平均算出ステップをさらに備え、
前記検出ステップにおいて、前記時間平均算出ステップで算出された前記平均値に基づいて前記検出対象風車翼の損傷を検出する。
風車ロータの回転に伴って風車翼のアジマス角が変化すると、風車翼の高度も変化する。また、一般的に、高度が高いほうが風速は大きい。このため、風車の運転中、風車ロータの回転に伴い、風速により風車翼に作用する荷重が周期的に変化するため、風車翼の歪も周期的に変化する。
上記実施形態では、風車ロータの回転周期よりも長い期間における歪データの平均値に基づいて検出対象風車翼の損傷を検出するので、風車翼の歪の周期的変化を排除して評価することができ、風車翼の損傷検知をより的確に行うことができる。
【００１３】
幾つかの実施形態では、
前記検出ステップにおいて、前記歪データ取得ステップで取得した前記歪データのうち、風速が風速規定範囲内であるときに取得した歪データのみを用いて前記検出対象風車翼の損傷を検出する。
風車翼に加わる荷重は風速に依存するから、歪データ取得ステップで取得する歪データは、歪データ取得時の風速に応じて値がばらつく。上記実施形態では、風速が風速規定範囲内であるときに取得した歪データのみを用いて検出対象風車翼の損傷を検出するので、風速に対する歪データのばらつきの影響を低減することができ、風車翼の損傷検知をより的確に行うことができる。
【００１４】
本発明の少なくとも一実施形態に係る風車翼の損傷検知方法は、
少なくとも１枚の風車翼を備える風車ロータにおける前記風車翼の損傷検知方法であって、
前記風車翼の各々の翼根部に設けられた歪センサを用いて前記風車翼の各々の歪を示す歪データを取得する歪データ取得ステップと、
前記歪データ取得ステップで取得した前記歪データと、前記風車翼の前記翼根部に作用する翼根モーメントとを関係づける係数を算出する係数算出ステップと、
前記係数算出ステップで算出した前記係数の経時変化が規定範囲を逸脱したとき、前記風車翼の損傷を検出する検出ステップと、を備える。
風車翼の翼根部の歪と、翼根部に作用する翼根モーメントには所定の関係があり、歪と翼根モーメントを関係づける係数が存在する。
また、風車翼の重量は歪の変化（例えばクラック等の発生に起因する歪変化）によらず一定であるので、翼根部に作用する翼根モーメントは歪の大きさの影響を受けず一定である。
健全状態の風車翼と、損傷（例えばクラック等）が発生した風車翼とを比較すると、損傷が発生した風車翼では、健全状態である場合とは異なり、損傷の進行（例えばクラックの拡大等）に伴って歪が変化する。翼根部に作用する翼根モーメントが歪の大きさの変化によらず一定であることを考慮すれば、損傷が発生した風車翼では、前記係数は歪の大きさの変化に応じて変化すると考えられる。
したがって、上記実施形態では、歪センサを用いて取得した歪データと、風車翼の翼根部に作用する翼根モーメントとを関係づける係数の経時変化により、風車翼の損傷を検出することができる。
【００１５】
幾つかの実施形態では、
前記歪データ取得ステップでは、前記風車翼の背側及び腹側のそれぞれにおいて前記風車翼の各々の翼根部に設けられた一対の歪センサを用いて、前記風車翼の各々について背側及び腹側の前記歪データを取得し、
前記検出ステップでは、前記風車翼の各々について取得された背側及び腹側の前記歪データの差に基づいて、前記風車翼の損傷を検出する。
風車翼における歪の変化は、エッジ方向よりもフラップ方向において顕著に現れる傾向がある。なお、風車翼のエッジ方向とは風車翼の長手方向に直交する断面において前縁と後縁を結ぶコード方向であり、フラップ方向とは、同断面において前記コード方向に直交する方向である。
上記実施形態では、風車翼の損傷の検出において、風車翼の背側及び腹側の歪データの差、すなわち、フラップ方向に関する歪に基づいて風車翼の損傷を検出するので、翼の損傷を検知しやすい。
【００１６】
本発明の少なくとも一実施形態に係る風車は、
複数の風車翼を備える風車ロータと、
前記風車翼の各々の歪を検出するための歪センサと、
前記風車翼の損傷を検知するための損傷検知部と、を備え、
前記損傷検知部は、前記歪センサの検出結果から取得される前記風車翼の各々の歪データに関して、前記複数の風車翼のうち１枚の検出対象風車翼の歪データと、他の風車翼のうち１枚以上の比較対象風車翼の歪データを反映した基準値との差分を算出し、前記差分の経時変化に基づいて、前記風車翼の損傷を検出するように構成される。
【００１７】
上記風車によれば、複数の風車翼のうち１枚の検出対象風車翼の歪データと、他の風車翼のうち１枚以上の比較対象風車翼の歪データを反映した基準値との差分を風車翼の損傷の検知に用いるので、風速の変化等の運転状態による損傷検知に対する影響を排除することができる。このため、風車翼の損傷による異常をより的確に検知することが可能となる。
また、上記風車によれば、風車翼の損傷検出に必要な歪データは風車の運転中においても取得可能であるため、風車翼の損傷検知を目的として風車の運転を停止する必要がない。よって、風車の稼働率の低下を招くことなく、風車翼の損傷検知を行うことができる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の少なくとも一実施形態によれば、風車翼の歪を示す歪データを用いた風車翼の損傷検知において、風速の変化等の運転状況による影響を排除し得る。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】一実施形態に係る風車の全体構成を示す概略図である。
【図２】図１に示す風車翼の翼根部において、風車翼の長手方向に直交する断面図である。
【図３】図３（Ａ）は、図１に示す風車翼のフラップ方向に関する歪データの差分の経時変化の一例を示すグラフであり、図３（Ｂ）は、図１に示す風車翼のエッジ方向に関する歪データの差分の経時変化の一例を示すグラフである。
【図４】図４（Ａ）及び（Ｂ）は、それぞれ、図３（Ａ）及び（Ｂ）の期間Ｔにおける、歪データの差分の変化の短期傾向を示すグラフである。
【図５】図５（Ａ）は図１に示す風車の風車翼において取得された歪データの差分の経時変化を示すグラフであり、図５（Ｂ）は、図５（Ａ）に示す歪データの差分を風速（横軸）に対してプロットしたグラフである。
【図６】図１に示す風車翼における歪データと翼根モーメントとの関係を示すグラフの一例である。
【図７】図７（Ａ）は、風車翼のフラップ方向歪εＦの経時変化の一例を示すグラフであり、図７（Ｂ）は図７（Ａ）のようにフラップ方向歪εＦが変化する場合の係数の変化の一例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、添付図面に従って本発明の実施形態について説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は、本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
【００２１】
まず、本発明において損傷検知の対象とする風車翼を備える風車の構成について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る風車１の全体構成を示す概略図である。同図に示すように、風車１は、複数の風車翼２と、該複数の風車翼２が取り付けられるハブ４とを備える風車ロータ６と、ナセル８と、ナセル８を支持するタワー１０とを含む。なお、図１に示す風車１では、３枚の風車翼２がハブ４に取り付けられている。この風車１では、風が風車翼２に当たると、風車翼２及びハブ４を含む風車ロータ６が、該回転軸の周りを回転する。
【００２２】
風車１は風力発電装置であってもよい。この場合、ナセル８には、発電機及び風車ロータ６の回転を発電機に伝達するための動力伝達機構が収容され、風車１は、風車ロータ６から動力伝達機構により発電機に伝達された回転エネルギーが、発電機によって電気エネルギーに変換されるように構成されていてもよい。
【００２３】
風車１は、風車翼２の各々の歪を検出するための歪センサ２０を備える。図１に示す風車１において、歪センサ２０は、各々の風車翼２の翼根部１２に設けられる。
歪センサ７としては、例えば、ＦＢＧ（Fiber Bragg Grating）センサを用いることができる。ＦＢＧセンサは、ブラッグ格子の刻まれた光ファイバセンサで、反射光の波長変化に基づいて、歪又は熱膨張による格子間隔変化を検出する。
なお、図１に示す風車１において、翼根部１２とは、風車翼２のハブ４側の端部を構成している構造部分のことである。翼根部１２は、円筒形の形状に形成されており、風車翼２からハブ４へ伝達される曲げモーメントを負担する。
【００２４】
ここで、図２を用いて、歪センサ２０の配置及び歪センサ２０によって取得される歪データについて説明する。
図２は、図１に示す風車翼２の翼根部１２において、風車翼２の長手方向に直交する断面図である。
図２において、エッジ方向とは、風車翼２の長手方向に直交する断面において前縁２６と後縁２８を結ぶコード方向であり、フラップ方向とは、同断面において前記コード方向に直交する方向である。
図１及び図２に示す風車翼２の翼根部１２には、風車翼２を挟んで、フラップ方向に沿って対向して配置される１対の歪センサ２０Ａ，２０Ｂと、エッジ方向に沿って対向して配置される１対の歪センサ２０Ｃ，２０Ｄが取り付けられる。すなわち、歪センサ２０Ａ〜２０Ｄは、それぞれ、風車翼２の翼根部１２の、背側２２、腹側２４、前縁２６側、後縁２８側に取り付けられる。これらの歪センサ２０Ａ〜２０Ｄでの計測データに基づいて、歪センサ２０Ａ〜２０Ｄの各取付箇所における歪を求めることができる。
【００２５】
歪データは、歪センサ２０によって検出される歪に基づく値である。
例えば、風車翼２の翼根部１２の背側２２及び腹側２４に取り付けられた歪センサ２０Ａ，２０Ｂから得られた歪の差分を算出することにより、風車翼２のフラップ方向における歪εＦを算出することができ、風車翼２の翼根部１２の前縁２６側及び後縁２８側に取り付けられた歪センサ２０Ｃ，２０Ｄから得られた歪の差分を算出することにより、風車翼２のエッジ方向における歪εＥを算出することができる。これらのフラップ方向における歪εＦやエッジ方向における歪εＥを歪データとすることができる。
【００２６】
翼根に損傷が発生すると、計測される歪が変化し、歪に基づく値である歪データ（後述する）も変化する。したがって、歪データに変化があった場合、翼根に何らかの損傷が発生したと判断できる。
【００２７】
また、図１に示す風車１は、風車翼２の損傷を検知するための損傷検知部３０を備える。後述するように、損傷検知部３０によって風車翼の損傷の検知を行うことができる。
【００２８】
以下に、図３〜７を用いて、図１に示す風車１が備える風車ロータ６における、歪センサ２０（２０Ａ〜２０Ｄ）を用いて取得したフラップ方向又はエッジ方向に関する歪データを用いた風車翼２の損傷検出方法の実施形態について説明する。しかしながら、本発明に係る風車翼の損傷検出方法において、歪センサの取付位置及び取得する歪データは、フラップ方向またはエッジ方向に関するものに限定されず、フラップ方向及びエッジ方向以外の方向に関する歪データを用いてもよい。
【００２９】
幾つかの実施形態に係る風車翼２の損傷検知方法は、以下に説明する、歪データ取得ステップと、差分算出ステップと、検出ステップと、を備える。
【００３０】
歪データ取得ステップでは、風車翼２の各々の歪を示す歪データを取得する。
歪データとしては、例えば、上述したように、風車翼２の翼根部１２の背側２２及び腹側２４に取り付けられた歪センサ２０Ａ，２０Ｂから得られた歪の差分である、フラップ方向における歪（以下においてフラップ方向歪とも称する）εＦや、風車翼２の翼根部１２の前縁２６側及び後縁２８側に取り付けられた歪センサ２０Ｃ，２０Ｄから得られた歪の差分である、エッジ方向における歪（以下においてエッジ方向歪とも称する）εＥを用いることができる。
【００３１】
差分算出ステップでは、複数の風車翼２のうち１枚の検出対象風車翼の歪データと、他の風車翼２のうち１枚以上の比較対象風車翼の歪データを反映した基準値との差分を算出する。
上記基準値としては、例えば、他の風車翼２のうち１枚の比較対象風車翼の歪データを用いることができる。また、上記基準値として、他の風車翼２のうち２枚以上の比較対象風車翼の歪データの平均値や、他の風車翼２のうち２枚以上の比較対象風車翼と、前記一枚の検出対象風車翼の歪データの平均値を用いることもできる。
【００３２】
検出ステップでは、差分算出ステップで算出される前記差分の経時変化に基づいて、検出対象風車翼２の損傷を検出する。
このように、複数の風車翼２のうち１枚の検出対象風車翼の歪データと、他の風車翼のうち１枚以上の比較対象風車翼の歪データを反映した基準値との差分を風車翼２の損傷の検知に用いるので、風速の変化等の運転状態による損傷検知に対する影響を排除することができる。このため、風車翼２の損傷による異常をより的確に検知することが可能となる。
【００３３】
ここで、図３及び図４は、図１に示す風車翼２についての、歪データ（フラップ方向における歪εＦ及びエッジ方向における歪εＥ）の差分の経時変化の一例を示すグラフであって、３枚の風車翼２のそれぞれにおいて歪センサ２０を用いて歪データを連続的に取得し、１０分間毎の平均値に基づいて、各風車翼間の歪データの差分をプロットしたものである。なお、図３及び図４に示すグラフの縦軸は、フラップ方向歪又はエッジ方向歪の差分の絶対量を示すものではなく、該差分の経時変化を把握するための相対値（無次元量）である。
以降、本明細書において、３枚の風車翼２をそれぞれ風車翼＃１、風車翼＃２、風車翼＃３と表し、各風車翼２の歪データの差分については、例えば風車翼＃１と風車翼＃２のフラップ方向の歪（εＦ）の差をflap(#1-#2)、風車翼＃１と風車翼＃２のエッジ方向の歪（εＥ）の差分をedge(#1-#2)、等と表す。
図３は、取得した歪データの差分の１０分毎の平均値について、歪データの差分の変化の長期傾向を示すグラフであり、図３（Ａ）は風車翼２のフラップ方向に関する歪の差分のグラフであり、図３（Ｂ）は風車翼２のエッジ方向に関する歪の差分のグラフである。
図３（Ａ）及び（Ｂ）において、例えば、横軸の“0714-0718”は、取得した歪データの差分の１０分毎の平均値のうち、７月１４日〜７月１８日の５日間にわたって取得されたものの平均値であることを示す。なお、図３に示すグラフに係る風車翼＃２は、グラフの終了時点である９月２０日前後に折損が発生したものである。
図４（Ａ）及び（Ｂ）は、それぞれ、図３（Ａ）及び（Ｂ）において歪データの差分に比較的急激な時間的変化が現れた期間（図３（Ａ）及び（Ｂ）に示す期間Ｔ）に歪データの差分のおける１０分間ごとの平均値をプロットした、歪データの差分の変化の短期傾向を示すグラフである。
【００３４】
一実施形態では、検出ステップにおいて、前記差分の大きさ又は前記差分の変化率が閾値を超えたとき、検出対象風車翼の損傷を検出する。
本発明者らによる鋭意検討の結果、風車翼２の損傷が起きる直前において、検出対象風車翼の歪データと、比較対象風車翼の歪データを反映した基準値との差分の大きさ又はその変化率が急増することが明らかになった。例えば、図３（Ａ）及び（Ｂ）では、風車翼＃１と風車翼＃２の歪データの差分であるflap(#1-#2)，edge(#1-#2)と、風車翼＃２と風車翼＃３の歪データの差分であるflap(#2-#3)，edge(#2-#3)の大きさ（絶対値）は、時間（横軸）の経過とともに増加している。（このことから、損傷が存在する風車翼は、共通する計算項として含まれる風車翼＃２であると特定できるが、損傷が存在する風車翼の特定については後述する。）そして、flap(#1-#2)，edge(#1-#2)及びflap(#2-#3)，edge(#2-#3)の変化率は、風車翼＃２の折損が発生する数日前を含む期間Ｔにおいて急激に増加していることがわかる。例えば、特に図４（Ｂ）において、９月１５日と９月１６日における歪データの差分を比較すると、９月１６日のほうが歪データの差分が大きく、歪データの差分の変化率も大きくなっていることがわかる。そこで、これらのパラメータ（歪データの差分の大きさ又は変化率）が予め定めた閾値を超えたか否かにより、検出対象風車翼に損傷があるか判断することができる。
【００３５】
上述のパラメータ（前記差分の大きさ又はその変化率）の閾値は、風車翼２の健全状態（風車翼２に損傷が発生していない状態）での運転時に設定し、この閾値を超えたときに風車翼２に異常が発生したと判断する。
風車翼２に異常が発生したと判断された場合、風車１の運転を停止又は警報を発するようにしてもよい。また、閾値を超えるデータが１点だけでなく複数の時点において発生したときに初めて風車１の運転を停止又は警報を発するようにしてもよい。
【００３６】
なお、図３に示すような、歪データの差分の経時変化（前記差分の大きさ又は変化率）の長期傾向（例えば、日〜週単位の平均値）を監視していれば、風車翼の折損が発生するよりもかなり前から該経時変化の傾向をつかんで風車翼の折損の予測をすることができる。また、図４に示すような、歪データの差分の経時変化の短期傾向（例えば、１０分毎の平均値の直近数日間の推移）を見ていれば、風車翼の折損の直前期に著しい変化が現れることがある。したがって、風車翼の損傷検知のために、歪データの差分の経時変化の長期傾向又は短期傾向のみを監視してもよい。また、より確実な風車翼の損傷検知のため、歪データの差分の経時変化の長期傾向及び短期傾向の両方を監視してもよい。
【００３７】
幾つかの実施形態では、風車翼２の各々を検出対象風車翼として前記差分算出ステップを繰り返すことで、風車翼２の各々について前記差分を算出し、検出ステップでは、風車翼２の各々についての前記差分に基づいて、損傷がある風車翼を特定する。
何れかの風車翼２に損傷が生じると、その風車翼２が検出対象風車翼であるか否かによって、前記差分の大きさ又は変化率が影響を受ける。
すなわち、損傷が生じていない風車翼２が検出対象風車翼である場合、損傷（例えばクラック等）の発生に起因する歪変化はないため、この風車翼２において取得される歪データの経時変化は限定的なものとなると考えられる。このため、検出対象風車翼の歪データと、他の風車翼のうち１枚以上の比較対象風車翼の歪データを反映した基準値との差分の大きさ又は変化率が受ける影響も限定的であると考えられる。これに対し、損傷が生じた風車翼２が検出対象風車翼である場合、この風車翼２においてはクラック等の発生に起因する歪変化が起こると考えられ、取得される歪データには経時変化が現れる。このため、検出対象風車翼の歪データと、他の風車翼のうち１枚以上の比較対象風車翼の歪データを反映した基準値との差分の大きさ又は変化率が影響を受ける。
したがって、各風車翼２を検出対象風車翼として繰り返し算出した各風車翼２についての前記差分の大きさ又は前記差分の変化率から、損傷がある風車翼を特定することができる。
【００３８】
一実施形態では、
風車ロータ６はｎ本（但しｎは３以上の整数）の風車翼２を備え、
ｉ番目（但し、ｉは１以上ｎ以下の整数）の風車翼２を検出対象翼とし、
前記ｎ本の風車翼２のうちｉ番目の風車翼以外の（ｎ−１）枚の風車翼２をそれぞれ比較対象風車翼として差分算出ステップを繰り返すことで、１番目からｎ番目の風車翼２について前記差分を算出し、
判定ステップでは、風車翼２の各々についての前記差分に基づいて、損傷がある風車翼２を特定する。
ただし、例えば差分算出ステップにて検出対象風車翼と比較対象風車翼が入れ替わっても、検出に問題がない場合は、重複分を省略することができる。例えば、ｎ＝３である場合、１番目の風車翼が検出対象風車翼であり（ｉ＝１）３番目の風車翼が比較対象風車翼である場合と、３番目の風車翼が検出対象風車翼であり（ｉ＝３）１番目の風車翼が比較対象風車翼である場合とでは、これらの差分算出結果は、大きさは等しく符号が逆となることがわかっているため、いずれか一方の場合については差分算出ステップを省略することができる。
この場合、何れかの風車翼２に損傷が生じると、損傷が生じた風車翼２が検出対象風車翼又は比較対象風車翼であるか否かによって、何れかの風車翼２に損傷の発生が前記差分の大きさ又は変化率に与える影響が異なる。そこで、上述のように、各風車翼２を検出対象風車翼としたときの前記差分の大きさ又は前記差分の変化率から、損傷がある風車翼を特定することができる。
【００３９】
一実施形態では、
風車ロータ６はｎ本（但しｎは３以上の整数）の風車翼２を備え、
ｉ番目（但し、ｉは１以上（ｎ−１）以下の整数）の風車翼２を検出対象風車翼とし、（ｉ＋１）番目の風車翼２を比較対象風車翼として差分算出ステップを繰り返すことで、１番目から（ｎ−１）番目の風車翼２について前記差分を算出し、
ｎ番目の風車翼２を検出対象風車翼とし、１番目の風車翼２を比較対象風車翼として差分算出ステップを行うことで、ｎ番目の風車翼２について前記差分を算出し、
判定ステップでは、風車翼２の各々についての前記差分に基づいて、損傷がある風車翼を特定する。
この場合、何れかの風車翼２に損傷が生じると、損傷が生じた風車翼２が検出対象風車翼又は比較対象風車翼であるか否かによって、何れかの風車翼２に損傷の発生が前記差分の大きさ又は変化率に与える影響が異なる。そこで、上述のように、各風車翼２を検出対象風車翼としたときの前記差分の大きさ又は前記差分の変化率から、損傷がある風車翼を特定することができる。
【００４０】
例えば、図３（Ａ）に示す場合を例として説明すると、この場合、３枚の風車翼＃１、風車翼＃２及び風車翼＃３（すなわち、ｎ＝３である。）の各々を検出対象風車翼として差分算出ステップを繰り返す。
まず、風車翼＃１を検出対象風車翼とし（ｉ＝１）、他の風車翼のうち、風車翼＃２を比較対象風車翼として、検出対象風車翼＃１の歪データと、比較対象風車翼＃２の歪データの差分flap(#1-#2)を算出する。
次に、風車翼＃２を検出対象風車翼とし（ｉ＝２）、他の風車翼のうち、風車翼＃３を比較対象風車翼として、検出対象風車翼＃２の歪データと、比較対象風車翼＃３の歪データの差分flap(#２-#３)を算出する。
そして、風車翼＃３を検出対象風車翼とし（ｎ＝３）、他の風車翼のうち、風車翼＃１を比較対象風車翼として、検出対象風車翼＃３の歪データと、比較対象風車翼＃１の歪データの差分flap(#３-#１)を算出する。
差分算出ステップをこのように繰り返した後、判定ステップでは、差分算出ステップで算出した各々の差分である、flap(#1-#2)、flap(#2-#3)、flap(#3-#1)に基づいて、損傷がある風車翼を特定する。
【００４１】
図３（Ａ）においては、flap(#3-#1)（歪データの差分）の大きさ及び変化率が、他に比べて小さい。そして、flap(#1-#2)、flap(#2-#3)については、両者は符号が逆であり、大きさ（絶対値）が増加するとともに、変化率も増加していることが読み取れる。このことから、flap(#1-#2)及びflap(#2-#3)の両方の大きさ及び変化率に対して影響を与えている風車翼＃２に損傷が生じていると特定することができる。
この際、flap(#1-#2)等の歪データの差分が、風車翼２（＃１〜＃３）の健全状態（風車翼２（＃１〜＃３）に損傷が発生していない状態）での運転時に設定した閾値を超えたときに風車翼２（＃１〜＃３）に損傷が生じていると判断してもよい。
【００４２】
この場合、上述の閾値は、歪データの差分をとる風車翼２のペアごとに設定してもよい。すなわち、flap(#1-#2)、flap(#2-#3)、flap(#3-#1)それぞれに個別に設定してもよい。これは、複数の風車翼２においては、風車翼２自体の個体差や、歪センサの個体差や、歪センサの取り付け位置の微妙な差等が存在するため、全ての風車翼のペアについて共通の閾値を設けることは難しいためである。
【００４３】
なお、上記においては、図３（Ａ）に示すフラップ方向についての歪データの差分の経時変化を監視する場合について説明したが、図３（Ｂ）に示すエッジ方向についての歪データの差分の経時変化を監視する場合も、方法としては上記と同様である。
【００４４】
一実施形態では、差分算出ステップにおける１枚以上の比較対象風車翼は、検出対象風車翼を除く全ての他の風車翼２である。
例えば、風車翼＃１〜＃３の３枚の風車翼２において、風車翼＃１を検出対象風車翼とするとき、検出対象風車翼である風車翼＃１を除く全ての風車翼、すなわち風車翼＃２及び風車翼＃３を比較対象風車翼とする。同様に、風車翼＃２を検出対象風車翼とするときは、風車翼＃１及び＃３を比較対象風車翼とし、風車翼＃３を検出対象風車翼とするときは、風車翼＃１及び＃２を比較対象風車翼とする。
【００４５】
この場合、“比較対象風車翼の歪データを反映した基準値”としては、比較対象風車翼である全ての風車翼の歪データの平均値を採用してもよい。
例えば、風車翼＃１が検出対象風車翼である場合の“比較対象風車翼の歪データを反映した基準値”としては、比較対象風車翼である風車翼＃２及び＃３の歪データの平均値を前記基準値とする。
よって、この場合、算出ステップでは、比較対象風車翼である風車翼＃１の歪データと、比較対象風車翼である風車翼＃２及び＃３の歪データの平均値との差分を算出する。そして、検出ステップでは、この差分の経時変化に基づいて、検出対象風車翼＃１の損傷を検出する。
【００４６】
この実施形態では、何れかの風車翼２に損傷が生じると、どの風車翼２を検出対象風車翼としても、前記差分の大きさ又は前記差分の変化率に少なからず影響が出る。しかし、損傷が生じた風車翼２が検出対象風車翼であるか比較対象風車翼であるかによって、何れかの風車翼２に損傷の発生が前記差分の大きさ又は変化率に与える影響が異なる。
即ち、仮に、風車翼＃１に損傷が生じていると仮定すると、風車翼＃１が検出対象風車翼である場合、算出ステップにおいて風車翼＃１の歪データそのものを差分の計算に用いるため、差分やその変化率の算出結果に与える影響が比較的大きい。
これに対し、風車翼＃１が比較対象風車翼である場合、算出ステップにおいて、風車翼＃１の歪データについては、他のいずれかの風車翼の歪データとの平均値を差分の計算に用いるため、風車翼＃１が検出対象風車翼である場合に比べて、前記差分やその変化率の算出結果に与える影響が比較的小さい。
【００４７】
このように、損傷が生じている風車翼を検出対象風車翼とするか比較対象風車翼とするかによって、算出ステップで算出される差分の大きさや該差分の変化率に与える影響が異なるため、これら差分の大きさや該差分の変化率に比較的大きな影響を与えている風車翼を特定することで、その風車翼に損傷があると判断することができる。
【００４８】
なお、上述のように、損傷の発生する風車翼を特定できるのは、風車ロータ６が３枚以上の風車翼２を備える場合である。
一方、風車ロータ６が２枚の風車翼２を備える場合は、例えばflap(#1-#2)とflap(#２-#１)等、大きさが同じで符号が異なる差分の組が算出され、これらの変化率の大きさも同一となるため（ただし符号は異なる）、前記差分の変化率により風車翼の特定をすることはできない。しかしながら、これら差分の経時変化（増加又は減少等）によって損傷の発生を検知することができる。
【００４９】
幾つかの実施形態に係る風車翼２の損傷検知方法は、風車ロータ６の回転周期よりも長い期間における、歪データ取得ステップで取得した歪データの平均値を算出する時間平均算出ステップをさらに備える。そして、検出ステップにおいて、時間平均算出ステップで算出された平均値に基づいて検出対象風車翼の損傷を検出する。
風車ロータ６の回転に伴って風車翼２のアジマス角が変化すると、風車翼２の高度も変化する。また、一般的に、高度が高いほうが風速は大きい。このため、風車１の運転中、風車ロータ６の回転に伴い、風速により風車翼２に作用する荷重が周期的に変化するため、風車翼２の歪も周期的に変化する。
上記実施形態では、風車ロータ６の回転周期よりも長い期間における歪データの平均値に基づいて検出対象風車翼の損傷を検出するので、風車翼２の歪の周期的変化を排除して評価することができ、風車翼２の損傷検知をより的確に行うことができる。
【００５０】
風車ロータ６の回転周期が数秒〜十数秒程度である場合、例えば、この回転周期よりも十分長い１０分程度の期間における歪データの平均値に基づいて検出対象風車翼の損傷を検出してもよい。
【００５１】
なお、アジマス角とは、風車翼２の回転面において、所定の基準と風車翼２の軸線とのなす角をいい、一実施形態では、風車翼２が最上部に位置したときを基準とする。この場合、風車翼２が風車１の最上部に位置したときのアジマス角は０度、最下部に位置したときのアジマス角は１８０度である。
【００５２】
幾つかの実施形態では、検出ステップにおいて、歪データ取得ステップで取得した歪データのうち、風速が風速規定範囲内であるときに取得した歪データのみを用いて検出対象風車翼の損傷を検出する。
【００５３】
ここで、図５（Ａ）は図１に示す風車１の風車翼＃１〜＃３において取得された歪データ（エッジ方向歪（εＥ）の差分）の差分の経時変化を示すグラフであり、図５（Ｂ）は、図５（Ａ）に示す歪データの差分を風速（横軸）に対してプロットしたグラフである。なお、図５（Ａ）及び（Ｂ）に示す歪データは、図３及び図４に示す歪データとは、取得した時期及び場所が異なる。また、図５に示すグラフの縦軸は、フラップ方向歪又はエッジ方向歪の差分の絶対量を示すものではなく、該差分の経時変化を把握するための相対値（無次元量）である。
風車翼２に加わる荷重は風速に依存するから、歪データ取得ステップで取得する歪データは、歪データ取得時の風速に応じて値がばらつく。
例えば、図５（Ｂ）に示すように、エッジ方向歪（εＥ）の差分（edge(#1-#2)等）は、風速が大きくなるにつれて増加又は減少する傾向がある。
そこで、この場合、風速が規定範囲の１０〜１３ｍ／ｓであるときに取得した歪データのみを用いて検出対象風車翼の損傷を検出することで、風速に対する歪データのばらつきの影響を低減することができ、風車翼２の損傷検知をより的確に行うことができる。
なお、図５中のＴｈＨ１、ＴｈＬ１、ＴｈＨ２、ＴｈＬ２、ＴｈＨ３及びＴｈＬ３は、それぞれ、エッジ方向歪（εＥ）の差分であるedge(#1-2)、edge(#2-3)及びedge(#3-1)の大きさに関して、予め設定した閾値を示す。
図５を見ると、１０〜１３ｍ／ｓの風速規定範囲において、閾値を逸脱した歪データが存在するのは、edge（#2-#3）とedge（#3-#1）、すなわち、風車翼＃２と風車翼＃３のペアと、風車翼＃３と風車翼＃１のペアであるので、これら２つの風車翼のペアにおいて共通する風車翼＃３に損傷発生がある、と特定することができる。
【００５４】
幾つかの実施形態では、歪データ取得ステップでは、風車翼２の背側２２及び腹側２４のそれぞれにおいて風車翼２の各々の翼根部１２に設けられた一対の歪センサ２０Ａ，２０Ｂを用いて、風車翼２の各々について背側２２及び腹側２４の歪データを取得する。そして、検出ステップでは、風車翼２の各々について取得された背側２２及び腹側２４の歪データの差に基づいて、風車翼２の損傷を検出する。
すなわち、風車翼２における歪の変化は、エッジ方向よりもフラップ方向において顕著に現れる傾向がある。これは、風車１の運転中は、風車翼２の腹側２４が正面（風上側）を向いて風を受けるようになっていると、風車翼２の腹側２４に常時風による静圧が加わるため、エッジ方向よりもフラップ方向において風車翼２に荷重がかかりやすいためであると考えられる。
そこで、風車翼２の損傷の検出において、風車翼２の背側２２及び腹側２４の歪データの差、すなわち、フラップ方向に関する歪に基づいて風車翼２の損傷を検出することで、翼の損傷が検知しやすくなる。
【００５５】
他の実施形態に係る風車翼２の損傷検知方法は、歪データ取得ステップと、差分算出ステップと、検出ステップと、を備える。
【００５６】
歪データ取得ステップでは、風車翼２の各々の翼根部１２に設けられた歪センサ２０を用いて風車翼２の各々の歪を示す歪データを取得する。
係数算出ステップでは、歪データ取得ステップで取得した歪データと、風車翼２の翼根部１２に作用する翼根モーメントとを関係づける係数を算出する。
検出ステップでは、係数算出ステップで算出した係数の経時変化が規定範囲を逸脱したとき、風車翼２の損傷を検出する。
【００５７】
ここで、図６及び図７を用いて、上記実施形態を、３枚の風車翼２を備える風車ロータ６に適用する場合について説明する。図６は、図１に示す風車翼２における歪データと翼根モーメントとの関係を示すグラフの一例であり、図７（Ａ）は、風車翼（＃１〜＃３）のフラップ方向歪（εＦ）の経時変化の一例を示すグラフであり、図７（Ｂ）は図７（Ａ）のようにフラップ方向歪（εＦ）が変化する場合の係数の変化の一例を示すグラフである。
なお、以下においては、フラップ方向における歪データ、翼根モーメント、及びこれらを関係づける係数に関して説明するが、エッジ方向に関しても同様の議論をすることができる。
【００５８】
歪データ取得ステップでは、風車翼２の各々の歪を示す歪データを取得する。
ここでは、歪データとして、風車翼２の翼根部１２の背側２２及び腹側２４に取り付けられた歪センサ２０Ａ，２０Ｂから得られた歪の差分である、フラップ方向歪εＦを取得する。なお、風車翼２の翼根部１２の前縁２６側及び後縁２８側に取り付けられた歪センサ２０Ｃ，２０Ｄから得られた歪の差分である、エッジ方向歪εＥを取得してもよい。
【００５９】
係数算出ステップでは、歪データ取得ステップで取得した歪データであるフラップ方向歪εＦと、風車翼２の翼根部１２に作用するフラップ方向に関する翼根モーメントとを関係づける係数を算出する。
図６に示すグラフは、フラップ方向における翼根モーメントＭＦとフラップ方向歪εＦの関係を示すものであるが、これらの関係は直線的であり、ＭＦ＝ａ×εＦ＋ｂの一次式で近似できる。したがって、上記近似式（一次式）を用いて、係数ａを算出することができる。なお、この一次式における係数ａは、フラップ方向における翼根モーメントＭＦとフラップ方向歪εＦとを関係づける係数であり、図６に示されるグラフの傾きを示す。
【００６０】
ここで、風車翼２が健全な状態の場合の係数ａをａ０とする。なお、係数ａがａ０であるときのフラップ方向歪をεＦ０とする。
この風車翼＃１〜＃３のいずれかにクラック等が発生して歪が変化すると、その風車翼に関してはフラップ方向歪εＦ等の歪データにも変化が生ずる。例えば、風車ロータ６の備える３枚の風車翼＃１〜＃３のうち、風車翼＃３にクラックが発生したとすれば、クラックの発生及び拡大等により風車翼＃３に関して生じる歪が変化し、歪センサ２０を用いて取得される歪データも変化する。例えば、図７（Ａ）に示すように、損傷の生じておらず健全状態の風車翼#１及び＃２では、フラップ方向歪εＦの大きな変化は見られないのに対し、クラックの発生した風車翼＃３では、フラップ方向歪εＦが、健全状態の場合の値であるεＦ０（＃３）から時間の経過とともに増加する。
【００６１】
ところで、風車翼２の重量は歪の変化（例えばクラック等の発生に起因する歪変化）によらず一定であるので、風車翼２の翼根部１２に作用する翼根モーメントＭＦは歪の大きさの影響を受けず一定である。すなわち、ＭＦ＝ａ×εＦ＋ｂで表される翼根モーメントは一定であるので、風車翼＃３に関しては、図７（Ａ）に示すフラップ方向歪εＦの増加に伴い、図７（Ｂ）に示すように、係数ａが、健全状態の場合の値であるａ０（＃３）から減少する。
なお、損傷の生じていない風車翼＃１及び風車翼＃２に関しては、図７（Ａ）に示すようにフラップ方向歪εＦの大きな変化はないため、図７（Ｂ）に示すように、各翼についての係数ａについても大きな変化は見られない。
【００６２】
したがって、歪センサ２０を用いて取得した歪データ（ここではフラップ方向歪εＦ）と、風車翼２の翼根部１２に作用する翼根モーメント（ここではフラップ方向の翼根モーメントＭＦ）とを関係づける係数（ここではＭＦ＝ａ×εＦ＋ｂにおけるａ）の経時変化により、風車翼の損傷を検出することができる。すなわち、各風車翼について係数ａの経時変化を監視することで、風車翼＃３に損傷があると検出できる。
【００６３】
検出ステップで風車翼２の損傷を検出するために、上述の係数ａについて閾値を設け、係数ａが該閾値により定まる規定範囲を逸脱したときに、風車翼２について損傷があると判断する。
例えば、健全状態である場合の係数ａ０を基準として、係数ａが基準のａ０に比べて１０％以上の変化（増加又は減少）が認められた場合に、対象の風車翼２に損傷があると判断してもよい。
【００６４】
上記閾値及び規定範囲は、各風車翼２毎に設定してもよく、各風車翼２においても、方向（例えば、フラップ方向やエッジ方向）毎に設定してもよい。
これは、複数の風車翼２において、風車翼２自体の個体差や、歪センサ２０の個体差、歪センサ２０の取り付け位置の微妙な差等が存在するため、複数の風車翼２において共通の閾値を設けることは難しいためである。
【００６５】
なお、上記実施形態に係る方法では、風車翼２毎の歪データに基づいてその風車翼２自身の損傷検知を行うので、風車ロータ６の備える風車翼２が１枚の場合でも、複数枚の場合でも適用可能である。
【００６６】
図１に示す風車１においては、損傷検知部３０によって風車翼２の損傷を検知してもよい。
損傷検知部３０は、歪センサ２０の検出結果から取得される風車翼２の各々の歪データに関して、複数の風車翼２のうち１枚の検出対象風車翼の歪データと、他の風車翼２のうち１枚以上の比較対象風車翼の歪データを反映した基準値との差分を算出する。そして、前記差分経時変化に基づいて、風車翼２の損傷を検出するように構成される。
【００６７】
上記歪データは、上述した、フラップ方向歪εＦやエッジ方向歪εＥであってもよい。
また、風車翼２のうち１枚の検出対象風車翼の歪データと、他の風車翼２のうち１枚以上の比較対象風車翼の歪データを反映した基準値との差分は、１枚の検出対象風車翼の歪データと、他の風車翼２のうち１枚の比較対象風車翼の歪データとの差分（例えば、上述のflap(#1-#2)やedge(#1-#2)等）であってもよく、１枚の検出対象風車翼の歪データと、比較対象風車翼である全ての風車翼の歪データの平均値との差分であってもよい。
【００６８】
損傷検知部３０には、予め定められた前記差分の閾値が記憶され、歪センサ２０の検出結果に基づいて取得した前記差分と、記憶された閾値とを比較して、前記差分が前記閾値を超えた場合に、該当の検出対象風車翼の損傷を検出するように構成されていてもよい。
なお、風速は、風車１に風速計を設け、風速計により測定したデータを損傷検知部３０に入力するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００６９】
１            風車
２            風車翼
４            ハブ
６            風車ロータ
８            ナセル
１０            タワー
１２            翼根部
２０            歪センサ
２２            背側
２４            腹側
２６            前縁
２８            後縁
３０            損傷検知部
【図１】
2015161246.tif 000003
【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】
2015161246.tif 000009