(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
水力発電機器に取付けられた複数のＡＥセンサと、これら各ＡＥセンサの出力信号（ＡＥ信号）を増幅してフィルタ処理するアンプと、水車回転軸の回転同期パルスを検出する回転同期信号検出系と、前記アンプの出力を前記回転同期信号検出系から得られる水車回転軸の同期パルスと同時に高速サンプリングするＡ／Ｄ変換装置と、このＡ／Ｄ変換装置の出力を計測するコンピュータと、前記コンピュータで計測されたデータを取込んで前記同期パルスから得られる時間情報に基づき前記ＡＥ信号の特徴成分を抽出する信号処理手段と、キャビテーションの診断に必要な情報が蓄積されたキャビテーション診断データベースと、前記信号処理手段で信号処理された前記ＡＥ信号の特徴成分に対して前記キャビテーション診断データベースに蓄積された診断に必要な情報と比較してキャビテーションの大きさや発生位置を同定するキャビテーション診断手段とを備えたことを特徴とする水力発電機器のキャビテーション診断装置。
【請求項２】
請求項１記載の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記ＡＥセンサの周波数帯域は１ｋＨｚ〜１．５ＭＨｚであることを特徴とする水力発電機器のキャビテーション診断装置。
【請求項３】
請求項１記載の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記Ａ／Ｄ変換装置は、複数チャネルを備え、全てのチャネルで前記ＡＥ信号に対してサンプリング定理を満足するサンプリング周波数でデータサンプリングが可能なことを特徴とする水力発電機器のキャビテーション診断装置。
【請求項４】
請求項１記載の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記コンピュータは、前記同期パルスによる信号取り込み周期を決定する周波数決定機能を備えたことを特徴とする水力発電機器のキャビテーション診断装置。
【請求項５】
請求項１記載の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記信号処理手段は、前記ＡＥ信号の突発性と時間連続性を判定する突発性検定機能を備え、前記キャビテーション診断手段は、前記突発性検定機能により判定された突発性と時間連続性を診断パラメータとすることを特徴とする水力発電機器のキャビテーション診断装置。
【請求項６】
請求項１記載の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記信号処理手段は、前記ＡＥ信号の実効値を計算する実効値計算機能を備え、前記キャビテーション診断手段は、前記実効値計算機能により求められたＡＥ信号の水車一回転分の実効値を診断パラメータとすることを特徴とする水力発電機器のキャビテーション診断装置。
【請求項７】
請求項１記載の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記信号処理手段は、前記ＡＥ信号をＦＦＴ解析するＦＦＴ機能を備え、前記キャビテーション診断手段は、前記ＦＦＴ機能によるＦＦＴ解析結果を診断パラメータとし、この診断パラメータのうち１００−２００ｋＨｚのスペクトル成分をキャビテーション成分と判定することを特徴とする水力発電機器のキャビテーション診断装置。
【請求項８】
請求項１記載の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記信号処理手段は、前記ＡＥ信号をウェーブレット変換するウェーブレット変換機能を備え、前記キャビテーション診断手段は、ウェーブレット変換結果を診断パラメータとし、この診断パラメータのうち１００−２００ｋＨｚの周波数成分をキャビテーション成分、それ以下の低周波成分をホワールや剥離渦の成分として識別し、それらのウェーブレットピーク強度でキャビテーションの大きさを推定することを特徴とするキャビテーション診断装置。
【請求項９】
請求項１記載の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記信号処理手段は、前記ＡＥ信号を包絡線処理する包絡線処理機能及びこの包絡線処理機能で包絡線処理されたＡＥ信号波形をウェーブレット変換するウェーブレット変換機能を備え、前記キャビテーション診断手段は、包絡線処理後のＡＥ信号波形のウェーブレット変換結果から、キャビテーションの発生周期、強度を推定することを特徴とする水力発電機器のキャビテーション診断装置。
【請求項１０】
請求項１記載の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記キャビテーション診断手段は、パイロット信号の水車軸におけるスタート位置、構造部材の材質、ＡＥ伝播速度、ランナ部からの距離などをパラメータとしてキャビテーション発生位置を同定する機能を備えたことを特徴とする水力発電機器のキャビテーション診断装置。
【請求項１１】
請求項１記載の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、複数のＡＥセンサの内１個は上カバーランナ外周部位、１個はドラフト部位に取付けたことを特徴とする水力発電機器のキャビテーション診断装置。
【請求項１２】
請求項８又は請求項９記載の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記信号処理手段は、ランナ及びガイドベーン羽根枚数、回転速度から圧力変動周波数を算出し、前記ウェーブレット変換機能に対してウェーブレット変換結果の着目周波数帯域を変換前に設定してウェーブレット変換を実施させることを特徴とする水力発電機器のキャビテーション診断装置。
【請求項１３】
請求項１記載の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記信号処理手段は、前記着目周波数帯域における周波数分解能を調節することを特徴とする水力発電機器のキャビテーション診断装置。
【請求項１４】
請求項１記載の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記コンピュータはＰＨＳなどの通信機能を備えたことを特徴とする水力発電機器のキャビテーション診断装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、水力発電機器に発生するキャビテーションを検出し、その状態判定を現地で容易に行い得る水力発電機器のキャビテーション診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
水力発電機器などの流体機械においては、ある条件下でキャビテーション現象が発生することがある。ここで、キャビテーションとは、上流の微小な気泡核が流体の飽和蒸気圧より低い圧力部位に到達したときに気泡核が発端となって空洞が発生し、この空洞がその下端の高圧部位でつぶれる現象である。
【０００３】
水力発電機器では、ランナの羽根の表面に発生した空洞（キャビテーション）がつぶれるときの衝撃的な圧力上昇により羽根が壊食されるケースがある。従って、キャビテーションが発生する頻度が多かったり、キャビテーションの発生時間が長いとランナの壊食が進み、発電効率が低下する恐れがある。
【０００４】
従来、水力発電機器に発生するキャビテーションを検出するには、キャビテーションの発生に伴って水車から放出されるＡＥ信号をＡＥセンサーで検出し、このＡＥセンサの出力を包絡線処理した信号の周波数特性（ＦＦＴ結果）における周波数スペクトルの特徴周波数とスペクトル強度とから、キャビテーションを他のノイズ成分と識別していた。
【０００５】
また、水車の振動加速度、騒音、流量などの変量を測定し、その測定値と規定の基準値とを比較評価し、絶対値比較評価や正常時の信号を初期値として当該測定信号がどの程度の状態にあるかを相対値評価することで、水力発電機器のキャビテーションを検出するキャビテーション検出装置がある。
【０００６】
その他、水位変動、系統電力揺動、周波数変動、超音波流量計の誤差を含む検出水車効率の変動要因から検出水車効率の基準点を推論し、この基準点に基づいて検出水車効率から実際の水車効率変動を推論してキャビテーションなどの異常を検出する方法もある。
【０００７】
しかし、上記何れのキャビテーション検出装置や方法も、キャビテーションの種類の識別やキャビテーションの大きさの定量評価、さらにはキャビテーションの発生位置の同定を行うことはできない。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
現状では、時間監視保全（ＴＢＭ：Time Based Maintenance）の考えに基づいて、定期的に水力発電機器を分解調査したり、目視観察したりすることで羽根の壊食具合を確かめているが、これを非破壊でオンラインにより外部から水力発電機器のキャビテーションの発生を早期かつ高感度に検出し、その発生部位を同定可能な状態監視保全（ＣＢＭ：Condition Based Maintenance）ができれば、運転効率の改善やメンテナンスの効率化に役立つことは言うまでもない。
【０００９】
しかし、このＣＢＭを目指した現状の技術開発は、騒音環境でのキャビテーション識別やキャビテーション発生個所の推定が困難な状況にある。
【００１０】
本発明は上記のような事情に鑑みてなされたもので、水力発電機器に発生するキャビテーションを高感度に検出してノイズ信号との識別を可能にし、また検出したＡＥ信号からキャビテーションの発生部位を推定することができる水力発電機器のキャビテーション診断装置を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明は上記の目的を達成するため、次のような手段により水力発電機器のキャビテーション診断装置を構成する。
【００１２】
請求項１に対応する発明は、水力発電機器に取付けられた複数のＡＥセンサと、これら各ＡＥセンサの出力信号（ＡＥ信号）を増幅してフィルタ処理するアンプと、水車回転軸の回転同期パルスを検出する回転同期信号検出系と、前記アンプの出力を前記回転同期信号検出系から得られる水車回転軸の同期パルスと同時に高速サンプリングするＡ／Ｄ変換装置と、このＡ／Ｄ変換装置の出力を計測するコンピュータと、前記コンピュータで計測されたデータを取込んで前記同期パルスから得られる時間情報に基づき前記ＡＥ信号の特徴成分を抽出する信号処理手段と、キャビテーションの診断に必要な情報が蓄積されたキャビテーション診断データベースと、前記信号処理手段で信号処理された前記ＡＥセンサの出力信号の特徴成分に対して前記キャビテーション診断データベースに蓄積された診断に必要な情報と比較してキャビテーションの大きさや発生位置を同定するキャビテーション診断手段とを備える。
【００１３】
この構成により、複数のＡＥセンサ出力の信号強度や時間依存性を比較することで発生しているキャビテーションの位置情報を推測し易くすることができる。
また、水車軸の回転同期パルスをキャビテーションＡＥ信号と同時計測しているので、回転同期パルスでトリガをかけて所望の回転数分に相当する時間のＡＥ信号を切り出すことが可能となる。
【００１４】
さらに、キャビテーション診断データベースを更新・拡充することにより種々の機種に対応可能な診断装置として適用拡大が可能である。
【００１５】
請求項２に対応する発明は、請求項１に対応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記ＡＥセンサの周波数帯域は１ｋＨｚ〜１．５ＭＨｚである。
【００１６】
この構成により、キャビテーションやホワールなど水力発電機器が発生するＡＥ信号を網羅することが可能となる。
【００１７】
請求項３に対応する発明は、請求項１記載の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記Ａ／Ｄ変換装置は、複数チャネルを備え、全てのチャネルで前記ＡＥ信号に対してサンプリング定理を満足するサンプリング周波数でデータサンプリングが可能である。
【００１８】
この構成により、フィルタリングなどの信号処理をパソコン上で実現することが可能となり、ソフトウェアでのデータ加工が自由自在にできるようになる。このことにより、キャビテーション診断に有効な信号を抽出し易くなる。
【００１９】
請求項４に対応する発明は、請求項１に対応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記コンピュータは、前記同期パルスによる信号取り込み周期を決定する周波数決定機能を備える。
【００２０】
この構成により、水車一回転のどの時刻でキャビテーションやホワールが発生しているかを特定できるようになる。予め水車軸に対する同期パルス発生の位置関係を定めておけば、その位置から何枚目のランナ羽根でキャビテーションが発生しているかという位置情報も推定できるようになる。
【００２１】
請求項５に対応する発明は、請求項１に対応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記信号処理手段は、前記ＡＥ信号の突発性と時間連続性を判定する突発性検定機能を備え、前記キャビテーション診断手段は、前記突発性検定機能により判定された突発性と時間連続性を診断パラメータとする。
【００２２】
この構成により、複雑な信号処理をすることなく、短時間で生波形からキャビテーションとホワールを簡易に識別できる。
【００２３】
請求項６に対応する発明は、請求項１に対応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記信号処理手段は、前記ＡＥセンサの出力信号の実効値を計算する実効値計算機能を備え、前記キャビテーション診断手段は、前記実効値計算機能により求められたＡＥ信号の水車一回転分の実効値を診断パラメータとする。
【００２４】
この構成により、実効値のキャビテーションの有無の識別だけでなく、キャビテーションの強さも推測できる。
【００２５】
請求項７に対応する発明は、請求項１に対応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記信号処理手段は、前記ＡＥ信号をＦＦＴ解析するＦＦＴ機能を備え、前記キャビテーション診断手段は、前記ＦＦＴ機能によるＦＦＴ解析結果を診断パラメータとし、この診断パラメータのうち１００−２００ｋＨｚのスペクトル成分をキャビテーション成分と判定する。
【００２６】
この構成により、実効値のキャビテーションの有無の識別だけでなく、キャビテーションの強さも推測できる。
【００２７】
請求項８に対応する発明は、請求項１に対応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記信号処理手段は、前記ＡＥ信号をウェーブレット変換するウェーブレット変換機能を備え、前記キャビテーション診断手段は、ウェーブレット変換結果を診断パラメータとし、この診断パラメータのうち１００−２００ｋＨｚの周波数成分をキャビテーション成分、それ以下の低周波成分をホワールや剥離渦の成分として識別し、それらのウェーブレットピーク強度でキャビテーションの大きさを推定する。
【００２８】
この構成により、時間周波数解析が可能となり、どの周波数成分のＡＥ信号が水車軸の回転に対するどの時刻でどれくらいの大きさで発生しているかを同時に識別できる。
【００２９】
請求項９に対応する発明は、請求項１に対応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記信号処理手段は、前記ＡＥ信号を包絡線処理する包絡線処理機能及びこの包絡線処理機能で包絡線処理されたＡＥ信号波形をウェーブレット変換するウェーブレット変換機能を備え、前記キャビテーション診断手段は、包絡線処理後のＡＥ信号波形のウェーブレット変換結果から、キャビテーションの発生周期、強度を推定する
この構成により、ガイドベーン枚数やランナ羽根枚数に関連した低周波数成分のＡＥ振幅変調を検出し易くなる。
【００３０】
請求項１０に対応する発明は、請求項１に対応する発明は水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記キャビテーション診断手段は、パイロット信号の水車軸におけるスタート位置、構造部材の材質、ＡＥ伝播速度、ランナ部からの距離などをパラメータとしてキャビテーション発生位置を同定する機能を備える。
【００３１】
この構成により、キャビテーションが発生している羽根を識別できるので、壊食が起こり易い部分を特定しキャビテーション発生回数などをモニタリングすることが可能となる。そして、分解補修時の目視検査などの手間も省力化できる。
【００３２】
請求項１１に対応する発明は、請求項１に対応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、複数のＡＥセンサの内１個は上カバーランナ外周部位、１個はドラフト部位に取付ける。
【００３３】
この構成により、キャビテーションが水車ランナの入り口側で生じているか出口側で生じているか判断し易くなる。
【００３４】
請求項１２に対応する発明は、請求項８又は請求項９に対応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記信号処理手段は、ランナ及びガイドベーン羽根枚数、回転速度から圧力変動周波数を算出し、前記ウェーブレット変換機能に対してウェーブレット変換結果の着目周波数帯域を変換前に設定してウェーブレット変換を実施させる機能を備える。
【００３５】
この構成により、ウェーブレット変換に要する演算処理数を最適化することができるため、変換時間を短縮することができる。また、自動的に圧力変動の発生する周波数帯にあたりをつけられるため、キャビテーション診断自体も判定を行い易くなる。
【００３６】
請求項１３に対応する発明は、請求項１に対応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記信号処理手段は、前記着目周波数帯域における周波数分解能を調節する機能を備える。
【００３７】
この構成により、ＡＥ信号に含まれる周波数成分を最適分解能で詳細に解析することができるようになる。
【００３８】
請求項１４に対応する発明は、請求項１に対応する発明の水力発電機器のキャビテーション診断装置において、前記コンピュータはＰＨＳなどの通信機能を備える。
【００３９】
この構成により、インターネットを利用したオンラインリモート診断を実現できる。
【００４０】
【発明の実施の形態】
以下本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
【００４１】
図１はキャビテーション診断対象となる水車の一例を示す構成図である。
【００４２】
図１において、１は主軸２に取付られたランナ、３はランナ１の上部を覆うように設けられた上カバー、４はランナ１の下部を覆うように設けられた下カバーで、これら上カバー３及び下カバー４にはケーシング７が取付けられ、このケーシング７よりステーベン６を通してランナ１に水を導入する流路にガイドベーン５が設けられている。また、下カバー４にはランナ１で仕事を終えた水を外部へ流出する吸出し管（ドラフト部）８が出口シール９を介して接続されている。
【００４３】
このような構成の水車において、キャビテーションを検出するためのＡＥセンサ１０ａ、１０ｂが上カバー３と、ドラフト部８の表面にそれぞれ取付けられ、また主軸２には反射テープ１１を貼付けると共に、この反射テープ１１に対応する部位に反射テープ１１からの反射光を受けて回転数を検出する回転センサ１２が図示しない支持部材に支持させて設けられる。
【００４４】
なお、図１では上カバー３と、ドラフト部８の表面にＡＥセンサ１０ａ，１０ｂを取付ける場合を示したが、さらにＡＥセンサを必要に応じて他の個所の表面に取付けるようにしても良い。
【００４５】
図２は本発明による水力発電機器のキャビテーション診断装置の実施の形態を示すブロック図である。
【００４６】
図２において、図１の上カバー３とドラフト部８の表面に取付けられたＡＥセンサ１０ａ，１０ｂの出力は、アンプ２１ａ，２１ｂに取込まれて増幅され、フィルタリングされる。この場合、フィルタリングするに際して、ハイパスフィルタやローパスフィルタを通すことによってセンサ特性として、図３に示すように１００ｋＨｚ〜１．５ＭＨｚの周波数帯域で高感度かつフラットな特性を持たせている。なお、センサ特性として１ｋＨｚ〜１．５ＭＨｚの周波数帯域で高感度かつフラットな特性を持たせることも可能である。
【００４７】
水車のキャビテーションの場合、ＡＥセンサの出力信号の周波数成分は図４に示すように高だか１．２５ＭＨｚ近傍までなので、上述のＡＥセンサ特性で十分である。
【００４８】
次にこれらアンプ２１ａ，２１ｂを通して入力されるＡＥセンサ１０ａ，１０ｂの出力及び図１の回転センサ１２の出力は、多チャンネルの同時高速サンプリングが可能なＡ／Ｄ変換装置２２によりサンプリングされる。この場合、ＡＥセンサ１０ａ，１０ｂが１００ｋＨｚ〜１．５ＭＨｚの周波数帯域のものであれば、サンプリング定理を考慮して、１チャンネルあたり１０ＭＨｚ程度のサンプリング周波数をもつＡ／Ｄ変換装置を用いるのが望ましい。
【００４９】
このＡ／Ｄ変換装置２２は、複数チャネルの入力を同時入力でＡ／Ｄ変換してサンプリング定理を満たすサンプリング周波数で高速サンプリングし、一旦図示しないメモリに保存する。
【００５０】
Ａ／Ｄ変換装置２２でサンプリングしたデータは、パソコン２３（コンピュータ）に取込まれて計測される。このパソコン２３は、計測手段２３ａ、信号処理手段２３ｂ及び診断手段２３ｃを備え、必要な処理を施すことで所望の情報を抽出する。
【００５１】
ここで、上記計測手段２３ａは、Ａ／Ｄ変換装置２２に対してサンプリング周波数を設定したり、測定データ数をハードウェアの限界まで自由に設定できる機能と、データ収集条件設定機能とを備えている。
【００５２】
上記信号処理手段２３ｂは、ＡＥセンサの出力信号（以下ＡＥ信号と称する）の突発性検定機能、実効値計算機能、ＦＦＴ機能、包絡線処理機能とウェーブレット変換機能及びディジタルフィルタリング機能を備えている。
【００５３】
さらに、上記キャビテーション診断手段２３ｃは、信号処理手段２３ｂの信号処理結果とキャビテーション診断データベース２４に蓄積された診断に必要な情報に基づいてキャビテーションの大きさや発生位置を同定する。ここで、キャビテーション診断データベース２４に蓄積される情報としては、機種ごと実効値に対してキャビテーションとホワールを識別するしきい値やピーク強度を実際のキャビテーションなどの衝撃力に換算する換算テーブルなどである。
【００５４】
次に上記のように構成された水力発電機器のキャビテーション診断装置の作用を図５及び図６に示すフローチャートに従って説明する。
【００５５】
まず、図５において、計測手段２３ａによりサンプリング周波数やトリガなどの測定条件を設定し、この測定条件をファイルに保存する。また計測手段２３ａでは、図１５に示すようなデータ収集条件設定機能により、測定日時、温度、湿度、測定波形種類（ＡＥ信号１、ＡＥ信号２…、回転同期信号）、主軸回転周波数、被測定機器名、測定者名、サイト名、メーカー名、型式、デバイス名、製造番号、対象設備名称などのデータ収集条件をファイルに保存する。
【００５６】
このような測定条件及びデータ収集条件に基づいて高速Ａ／Ｄ変換装置２２から高速サンプリングされたＡＥデータを回転同期信号とともに収集し、ｓｖｃ形式などのデータとしてファイルに保存される。
【００５７】
上記計測手段２３ｂのファイルに保存されたデータを信号処理手段２３ｂに備えられたウェーブレット変換機能により信号処理する場合、ウェーブレット解析範囲を設定した後、包絡線処理が必要であるか否か判定し、包絡線処理が必要でなければウェーブレット変換を実行する。このウェーブレット変換結果は、等高線表示で出力可能である。この場合、時間と周波数を２軸とした時間周波数平面上にウェーブレット変換の計算で得られるウェーブレットピークの強度を色別表示する。これにより、計測ＡＥ信号の解析範囲の中に、どの周波数帯の信号成分がどの時刻でどれだけの強さで発生しているかという情報を取り出すことができる。
【００５８】
図７では、１００−２００ｋＨｚの周波数成分が時間連続的に発生し、その時々に１０−５０ｋＨｚの低周波数成分が混在している様子を示している。実際、図８に示すように(a)キャビテーション・ホワールがともに発生していない場合、(b)ホワールのみが発生している場合、(c)キャビテーションのみが発生している場合、(d)キャビテーション・ホワールがともに発生している場合に明確な特徴が見られる。
【００５９】
このようにウェーブレット変換結果を診断パラメータとし、１００−２００ｋＨｚの周波数成分をキャビテーション成分、それ以下の低周波成分をホワールや剥離渦の成分として識別し、それらのウェーブレットピーク強度でキャビテーションの大きさを推定する。このピーク強度を実際のキャビテーションなどの衝撃力に換算する場合には、キャビテーション診断データベース２４に蓄積された換算テーブルが用いられる。
【００６０】
次に測定手段２３ａにて設定された測定条件及びデータ収集条件に基づいて高速Ａ／Ｄ変換装置２２から高速サンプリングされたＡＥデータを回転同期信号とともに収集されたデータの信号処理方法の選択に応じた信号処理とキャビテーション診断について述べる。
【００６１】
図６において、信号処理手段２３ｂに備えられたＡＥ信号の突発性検定機能により信号処理する場合、突発性検定を設定して突発性計算を実行し、信号減衰時間によるキャビテーションの種類を識別する。
【００６２】
例えば、計測したＡＥ信号の振幅変動の突発性と時間連続性を判定する。図９(a)のように、振幅の減衰時刻＝(振幅の最大値時刻)−(振幅最大値の２５％までの減衰時刻)が２〜３msecより小さければＡＥ信号は突発的と判定し、ホワールが出現しているものと判断する。
【００６３】
一方、計測したＡＥ信号として、図９（ｂ）のようにある一定レベル以上の振幅が突発的ではなく時間連続的に継続する場合にはキャビテーションによるＡＥ信号と判定する。
【００６４】
また、信号処理手段２３ｂに備えられた実効値計算機能により信号処理する場合、実効値分析範囲を設定して実効値計算を実行する。この場合、信号処理手段２３ｂは、図１０に示すように計測したＡＥ信号を所望の時間幅だけ切り出す機能（解析範囲設定画面）を備え、実効値計算やＦＦＴ計算、ウェーブレット変換計算の対象とするデータを選択することができる。
【００６５】
通常は主軸の回転同期パルスでトリガをかけて計測し、一周期分のデータを選択する。これにより、主軸の回転位相に対するＡＥ信号発生時刻が分かるようになり、ランナの羽根枚数に対するＡＥ信号の振幅変調などでキャビテーションやホワールの発生回数などを見出すことが可能となる。
【００６６】
さらに、信号処理手段２３ｂは、図７に示すように解析範囲のＡＥ信号の実効値を計算して出力する。キャビテーションが発生するときは、ＡＥ信号は時間連続な出力となる傾向があるので、ＡＥ信号出力の実効値を計算すると主軸１周期分の実効値は大きくなる。
【００６７】
一方、ホワールの場合には前述したように突発的なＡＥ信号振幅の増大にとどまるため、主軸１周期分の実効値を計算したとしても大きな値とはならない。
【００６８】
従って、キャビテーション診断データベース２４に格納された機種ごとに実効値にキャビテーションとホワールを識別するしきい値を用いることにより、実効値計算によるキャビテーションとホワールの判別が可能となる。
【００６９】
また、信号処理手段２３ｂに備えられたＦＦＴ機能により信号処理する場合、ＦＦＴ範囲を設定して、ＦＦＴを実行する。この場合、ＦＦＴ解析結果の周波数成分とスペクトル強度を算出して診断パラメータとする。
【００７０】
水力発電機器のキャビテーションにおいては、図１２に示すように〜５００ｋＨｚ程度までの周波数成分が主要であり、この周波数帯域に着目することで診断が行える。
【００７１】
図１１は水車出力に対するＡＥ周波数成分の関係を示しているが、水車の出力が上昇して水圧脈動が大きくなる（キャビテーションの発生確率が高まる）と、〜４００ｋＨｚまでの周波数帯域全体のスペクトル強度が増大する。しかし、その中でも特に〜２００ｋＨｚの周波数帯域が支配的であることが図１１から判る。従って、キャビテーション診断手段ではＦＦＴ結果の１００−２００ｋＨｚのスペクトル成分を診断パラメータとするのが有効である。
【００７２】
さらに、信号処理手段２３ｂは、図１３に示すように絶対値処理、ローパスフィルタ、直流成分除去、データ間引き処理などの機能も有する。これらを組み合わせた包絡線処理などによりＡＥ信号の振幅変調を検出する。これにより、ウェーブレット変換の対象とするデータ数を大幅に縮小することができ、ウェーブレット計算時間の短縮化に貢献する。
【００７３】
具体的な包絡線処理手順を以下に示すと、以下の通りである。
【００７４】
（ａ）収集したＡＥ信号に絶対値処理を行う（ＡＥ信号の振幅成分を取り出すため、各計測値の絶対値を求める）。
【００７５】
（ｂ）ディジタルローパスフィルタ処理を行う（例：包絡処理をおこなうため64次のディジタルフィルタ処理を行う）。
【００７６】
（ｃ）直流成分の除去を行う（絶対値処理と包絡線処理によって現れる直流成分を信号平均値との差分を行って除去する）。
【００７７】
図１３における（ア）の波形が絶対値処理後の波形、（イ）の波形がディジタルフィルタ後の波形、（ウ）の波形が直流成分除去後の波形である。
上記のような包絡線処理後のウェーブレット変換では、次のような現象を捉えることができる。すなわち、図１において、水車入口側では、ガイドベーン５と水車ランナ１がすれ違うときに急激な圧力変動が発生し、その圧力変動に起因してキャビテーションが発生する場合が多い。水車ランナ１の回転に伴う圧力変動周期は水車の回転数Ｎと水車のランナ翼枚数Ｚｒとガイドベーン翼枚数Ｚｇに比例して発生する。
【００７８】
例えば、水車のガイドベーンが１０枚あると、水車ランナが一回転する間にランナ翼はそれぞれのガイドベーン５と１０回すれ違う。よって、水車が１回転する間に１０回の圧力変動が生じる。また、水車が１秒間に３０回転しているとすると、１秒間の圧力変動は１０×３０＝３００回となる。すなわち、水車入口での圧力変動発生回数Ｆは以下のような式となる。
Ｆ＝Ｎ・Ｚ                                    （１）
ここで、Ｎは一秒間の水車ランナの回転数、Ｚはガイドベーンまたはランナの翼枚数である。
【００７９】
従って、ウェーブレット変換をする前にソフト上で入力する対象機種や型式などの条件設定画面の情報から包絡線処理後のウェーブレット変換の対象とすべき周波数領域を上記(1)式の関係を基に推察し、解析の効率化を図る機能も備えている。
【００８０】
実際に包絡線処理後にウェーブレット変換を実施した例は、図１４のようになる。ランナ入口側の翼上でキャビテーションが発生している時の上カバー３のＡＥ信号のウェーブレット変換結果である。図示した４つの変換結果は全て同一条件で運転している状態の測定データを用いた。
【００８１】
変換範囲は回転軸１回転分の範囲を対象としている。この時、回転数は８００.５rpmであり、模型装置のランナ翼枚数は１５、ガイドベーン翼枚数は２０であったので、前述した式(１)より、１秒間の圧力変動発生回数Ｆは、
ＦＺr＝Ｎ・Ｚｒ＝（800.5/60）・15＝200.125
ＦＺg＝Ｎ・Ｚｇ＝（800.5/60）・20＝266.833
となり、Ｎｓ１５０の水車入口での圧力変動発生回数は約２００(Ｈｚ)と約２６７(Ｈｚ)となる。従って、図１２の２００〜４００Ｈｚの周波数帯にウェーブレットピークが存在しており、約２００Ｈｚの周期でＡＥ信号振幅が強弱していることが判る。この強弱は変換エリアを１５等分する間隔で現れており、模型水車のランナ翼枚数と一致している。すなわち、ランナ翼の枚数に一致した信号強弱と翼の回転数に一致した周波数でＡＥ信号が発生しており、入口側のキャビテーションをＡＥ信号で捉えられていることが判る。
さらに、２００Ｈｚ帯より少し上にずれた４００Ｈｚ帯の近傍にもピーク(丸のエリア)が現れている。このピークの間隔は２００Ｈｚ帯に現れたピーク間隔より少し狭く、変換エリアを２０等分する間隔で現れている。これはガイドベーン翼の枚数に一致した信号でガイドベーン部分でもキャビテーションが発生していることが推測できる。
また、図１４にはウェーブレット変換結果の下部には変換対象となった包絡線処理されたＡＥ信号が表示できる。図からも判るように包絡線処理されたデータだけではあまり特徴を捉えることができないが、ウェーブレット変換を行うことによって、包絡線データ中の特徴を顕著に表すことができる。
以上のように、水車ランナより発生するＡＥ信号にはキャビテーションに起因するものの他にホワールなどの水圧脈動に起因するもの、機構部分から発生するものと多岐にわたると考えられる。
【００８２】
しかし、キャビテーションが水車ランナの回転に同期して発生したり、ある特定の翼で発生する場合は時間情報も考慮した解析が可能なウェーブレット変換が適していると考えられる。
【００８３】
また、ホワールやキャビテーションで発生するＡＥ信号が周波数的に分離できる場合はＦＦＴ解析でもキャビテーションの発生を検出できる。しかし、同様な周波数バンドを持っている場合はＦＦＴ解析では判別ができない。ただし、その発生継続時間が異なっていれば、ウェーブレット変換を用いた時間周波数解析により識別が可能である。
【００８４】
本キャビテーション診断装置におけるウェーブレット変換方法であるが、ディジタルサンプリングされたＡＥ信号に対してウェーブレット変換を適用するために、連続ウェーブレット変換を離散化して使用する。
【００８５】
直交基底によるウェーブレット変換は２のダイレーション（２のｎ乗）で構成される基底によるものである。この基底は離散的なパラメータを用いて表される。
【００８６】
（２）式にこのウェーブレット変換の直交基底関数を示す。
【００８７】
【数１】
0004580601.tif 000002
【００８８】
式（２）のｊ,ｋを変化させることで２のべき乗を単位としたアナライジングウェーブレットの拡大、縮小と平行移動が行われる。ここではｊがスケールパラメータａに、ｋがシフトパラメータｂに対応している。
【００８９】
上記の直交ウエーブレットでは、スケールパラメータやシフトパラメータが２のべき乗で与えられるため、ウェーブレット変換による信号解析の分解能が低くなる。そこで、シフトパラメータやスケールパラメータに冗長性を持たせて、過剰完全基底を構成すれば、詳しい解析が行えるようになる。ただし、ウェーブレットの基底が直交ではなくなる（非直交）ため逆変換が複雑になり、また、計算量が増えるなどの欠点もある。本研究では周波数分解能を上げるため、スケールパラメータを２1/2のべき乗で変化させ、周波数分解能を向上する。
また、低い周波数で粗くなるウェーブレット変換の周波数分解能をカバーするため、アナライジングウェーブレットのシフト量をスケールパラメータ値に依存しない構成とする。
【００９０】
（３）式に本研究で使用した離散系のウェーブレット変換関数を示す。
【００９１】
【数２】
0004580601.tif 000003
【００９２】
ここで、ｎは変換対象のデータ数、ｆ(t)は離散化された変換対象データである。
【００９３】
その他、キャビテーションの位置同定に関しては、種種の事前情報が必要である。例えば、キャビテーションＡＥ信号は構造部材の材質によってその伝播速度が異なる。
【００９４】
また、パイロット信号の水車軸におけるスタート位置、ランナ部からの距離などがキャビテーション発生位置を同定するための重要なパラメータとなるので、これらを機種ごとに予めキャビテーション診断データベースに蓄積しておく。更に、ランナ翼枚数、ガイドベーン枚数、ステ−ベーン枚数、回転数、有効落差など水車の諸特性に関わるデータを予め診断データベース化しておくことで、対象周波数、回転数、伝播速度などを算出する基礎データとする。
【００９５】
このように本実施の形態では、複数のＡＥセンサ１０ａ，１０ｂの出力を増幅してフィルタ処理するアンプ２１ａ，２１ｂと、水車の主軸１である回転軸の回転同期パルスを検出する回転同期信号検出系（回転センサ）１２と、アンプ出力と水車の回転軸同期パルスを同時に高速サンプリングするＡ／Ｄ変換装置２２と、Ａ／Ｄ変換出力を計測する計測手段２３ａ、実効値計算機能とＦＦＴ機能と包絡線処理機能とウェーブレット変換機能の他ディジタルフィルタリング機能を備えた信号処理手段２３ｂ及び信号処理結果からキャビテーションの大きさや発生位置を同定するキャビテーション診断手段２３ｃを備えたパソコン２３と、機種ごとに実行値に対してキャビテーションとホワールを識別するしきい値とピーク強度を実際のキャビテーションなどの衝撃力に換算する換算テーブルが蓄積されたキャビテーション診断データベース２４とを備える構成としたものである。
【００９６】
従って、このような構成の水力発電機器の診断装置とすれば、次のような効果を得ることができる。
【００９７】
（１）複数のＡＥセンサ出力の信号強度や時間依存性を比較することで、発生しているキャビテーションの位置情報を推測し易くなる。また、水車の主軸の回転同期パルスをキャビテーションＡＥ信号と同時計測しているので、回転同期パルスでトリガをかけて所望の回転数分に相当する時間のＡＥ信号を切り出すことができる。さらに、信号処理手段２３ｂとしてウェーブレット変換機能を保持しているので、時間周波数分析をすることができる。また、キャビテーション診断データベース２４を更新及び拡充することにより、種々の機種に対応可能な診断装置として適用拡大することが可能である。
【００９８】
（２）ＡＥセンサ１０ａ，１０ｂの周波数帯域を１ｋＨｚ〜１．５ＭＨｚにしてあるので、キャビテーションやホワールなど水力発電機器が発生するＡＥ信号を網羅することが可能となる。
【００９９】
（３）高速Ａ／Ｄ変換装置２２は複数チャネルを備え、全てのチャネルでＡＥセンサの出力に対してサンプリング定理を満足するサンプリング周波数でデータサンプリングを可能にしたので、フィルタリングなどの信号処理をパソコン上で実現することが可能となり、ソフトウェアでのデータ加工が自由自在にでき、これによりキャビテーション診断に有効な信号を抽出し易くなる。
【０１００】
（４）パソコン２３による計測手段２３ａは、パイロット信号（回転同期パルス）による信号取り込み周期の決定機能（トリガ機能）を備えているので、水車ランナ一回転のどの時刻でキャビテーションやホワールが発生しているかを特定することができる。予め水車の主軸に対する同期パルス発生の位置関係を定めておけば、その位置から何枚目のランナ羽根でキャビテーションが発生しているかという位置情報も推定することができる。
【０１０１】
（５）キャビテーション診断手段２３ｃは、計測したＡＥ信号の波形上の時間連続性を診断パラメータとしてキャビテーションとホワールとを識別するようにしたので、複雑な信号処理をすることなく短時間で生波形からキャビテーションとホワールを簡易に識別できる。
【０１０２】
（６）キャビテーション診断手段２３ｃは、計測したＡＥ信号の水車一回転分の実効値を診断パラメータに用いることにより、実効値のキャビテーションの有無の識別だけでなく、キャビテーションの強さも推測できる。
【０１０３】
（７）キャビテーション診断手段２３ｃは、ＦＦＴ結果を診断パラメータとし、１００−２００ｋＨｚのスペクトル成分をキャビテーション成分と判定するようにしたので、計測した範囲のＡＥ信号内にキャビテーション成分が含まれているか否かを明確に判定することができる。また、ＦＦＴスペクトル強度を積分することで、生波形での診断や実行値での診断よりキャビテーションの大きさ推定の精度を向上させることができる。
【０１０４】
（８）キャビテーション診断手段２３ｃは、ウェーブレット変換結果を診断パラメータとし、１００−２００ｋＨｚの周波数成分をキャビテーション成分、それ以下の低周波成分をホワールや剥離渦の成分として識別し、それらのウェーブレットピーク強度でキャビテーションの大きさを推定するようにしたので、時間周波数解析が可能となり、どの周波数成分のＡＥ信号が水車軸の回転に対してどの時刻でどれくらいの大きさで発生しているかを同時に識別できる。
【０１０５】
（９）キャビテーション診断手段２３ｃは、包絡線処理後のＡＥ波形のウェーブレット変換結果から、キャビテーションの発生周期、強度を推定するようにしたので、ガイドベーン枚数やランナ羽根枚数に関連した低周波数成分のＡＥ振幅変調を検出し易くなる。
【０１０６】
（１０）キャビテーション診断手段２３ｃは、パイロット信号の水車軸におけるスタート位置、構造部材の材質、ＡＥ伝播速度、ランナ部からの距離などをパラメータとしてキャビテーション発生位置を同定する機能を備えているので、キャビテーションが発生している羽根を識別することができ、壊食が起こりやすい部分を特定してキャビテーション発生回数などをモニタリングすることが可能となる。そして、分解補修時の目視検査などの手間も省力化できる。
【０１０７】
（１１）複数のＡＥセンサの内１個は上カバーランナ外周部位、１個はドラフト部位に取付けるようにしたので、キャビテーションが水車ランナの入口側で生じているか出口側で生じているかが判断し易くなる。
【０１０８】
（１２）信号処理手段２３ｂは、ランナ及びガイドベーン羽根枚数、回転速度から圧力変動周波数を算出し、ウェーブレット変換結果の着目周波数帯域を変換前に設定してウェーブレット変換を実施する機能を備えているので、ウェーブレット変換に要する演算処理数を最適化することができ、これにより変換時間を短縮することができる。また、自動的に圧力変動の発生する周波数帯にあたりをつけることができるので、キャビテーション診断自体も判定を行い易くなる。
【０１０９】
（１３）信号処理手段２３ｂは、着目周波数帯域における周波数分解能を調節する機能を備えることにより、ＡＥ信号に含まれる周波数成分を最適分解能で詳細に解析することができる。
【０１１０】
（１４）パソコン２３に対してＰＨＳなどの通信機能を備えることにより、インターネットを利用したオンラインリモート診断などを実現することができる。
【０１１１】
なお、上記実施の形態では、信号処理手段に実効値計算機能、ＦＦＴ機能、包絡線処理機能とウェーブレット変換機能、他ディジタルフィルタリング機能の全てを備えたものとして説明したが、上記各機能のうち少なくとも一つ以上の機能を備えていればキャビテーションを検出し、且つその発生部位の推定を行うことができる。
【０１１２】
また、パソコンにＰＨＳなどの通信機能を備えることにより、インターネットを利用したオンラインリモート診断を行うことが可能となる。
【０１１３】
【発明の効果】
以上述べたように本発明によれば、水力発電機器に発生するキャビテーションを高感度に検出してノイズ信号との識別ができると共に、検出したＡＥ信号からキャビテーションの発生部位を推定することができる水力発電機器のキャビテーション診断装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】キャビテーション診断対象となる水車の一例を示す構成図。
【図２】本発明による水力発電機器のキャビテーション診断装置の実施の形態を示すブロック図。
【図３】同実施の形態で用いられるＡＥセンサの特徴周波数帯例を示す図。
【図４】水車出力に対するＡＥ周波数成分の関係を示す図。
【図５】同実施の形態において、信号処理及び診断手順を説明するためのフローチャート。
【図６】同実施の形態において、信号処理形態の異なる信号処理及び診断手順を説明するためのフローチャート。
【図７】本実施の形態のキャビテーション診断装置を用いてＡＥ信号の計測生データにウェーブレット変換結果を実施した例をモニタ上に表示した中間調画像。
【図８】本キャビテーション診断装置の信号処理機能でホワール及びキャビテーションの有無の４ケースについてＡＥ信号をウェーブレット変換した例をモニタ上に表示した中間調画像。
【図９】本実施の形態のキャビテーション診断装置で計測したキャビテーションとホワールに伴うＡＥ信号の時間連続性を説明するための波形図。
【図１０】本実施の形態のキャビテーション診断装置の計測手段におけるトリガ機能と水車軸回転周期の整数倍のデータ計測を行う機能及び解析範囲設定機能を説明するための例をモニタ上に表示した中間調画像。
【図１１】水車出力に対するＡＥ周波数成分の関係を示す図。
【図１２】水車キャビテーションに伴うＡＥ信号の周波数特性（ＦＦＴ結果）を示す図。
【図１３】本実施の形態のキャビテーション診断装置の信号処理手段における包絡線処理などのデジタルフィルタリング機能を説明するための例をモニタ上に表示した中間調画像。
【図１４】本実施の形態のキャビテーション診断装置の信号処理で包絡線処理後にウェーブレット処理を実施したケースの評価結果を説明するための例をモニタ上に表示した中間調画像。
【図１５】本実施の形態のキャビテーション診断装置の計測手段におけるデータ収集条件設定機能の例を示す図。
【符号の説明】
１…ランナ
２…主軸
３…上カバー
４…下カバー
５…ガイドベーン
６…ステーベーン
７…ケーシング
８…吸出し管（ドラフト部）
９…出口シール
１０ａ，１０ｂ…ＡＥセンサ
１１…反射テープ
１２…回転センサ
２１ａ，２１ｂ…アンプ
２２…高速Ａ／Ｄ変換装置
２３…パソコン
２３ａ…計測手段
２３ｂ…信号処理手段
２３ｃ…キャビテーション診断手段
２４…キャビテーション診断データベース
【図１】
0004580601.tif 000004
【図２】
0004580601.tif 000005
【図３】
0004580601.tif 000006
【図４】
0004580601.tif 000007
【図５】
0004580601.tif 000008
【図６】
0004580601.tif 000009
【図７】
0004580601.tif 000010
【図８】
0004580601.tif 000011
【図９】
0004580601.tif 000012
【図１０】
0004580601.tif 000013
【図１１】
0004580601.tif 000014
【図１２】
0004580601.tif 000015
【図１３】
0004580601.tif 000016
【図１４】
0004580601.tif 000017
【図１５】
0004580601.tif 000018