(57)【要約】【課題】設備の状態の監視に利用されるセンサ出力に影響を及ぼす環境の状態が変動する状況下においても、前記センサ出力に基づいて、監視対象となる設備の異常を発見することを可能とする設備監視装置を提供する。【解決手段】本発明による風力発電設備監視装置を構成する監視ユニット１３０は、入力処理部３１０と、調和パラメータ算出部３２０と、分類処理部３３０と、異常判定部３４０と、送受信処理部３５０とを備える。分類処理部３３０は、調和パラメータ算出部３２０によって算出された各調和パラメータを、環境の状態を検出するためのセンサからの出力値に応じて、複数のグループに分類する。異常判定部３４０は、分類処理部３３０によって複数のグループに分類された各調和パラメータと、各グループ毎に設定されている各調和パラメータ毎の閾値とを比較することで、異常の有無の判定を行う。【選択図】図３
2013238929.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象設備の状態を検出するための第一の検出部の出力と、前記第一の検出部の出力に影響を及ぼす環境の状態を検出するための第二の検出部の出力とに基づいて、監視対象設備の監視を行う設備監視装置であって、
前記第二の検出部の出力に応じて、前記第一の検出部の出力を、複数のグループに分類する分類処理部を備える
ことを特徴とする設備監視装置。
【請求項２】
前記分類処理部は、前記第二の検出部の出力が、予め設定された複数のレベルのいずれに該当するかを判定し、当該判定結果に基づいて、前記第一の検出部の出力を分類する
ことを特徴とする請求項１に記載の設備監視装置。
【請求項３】
前記分類処理部によって分類されたデータに基づいて、監視対象設備の異常の有無を判定する異常判定部を更に備える
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の設備監視装置。
【請求項４】
前記異常判定部は、各グループ毎に設定される閾値と、各グループのデータとを比較することによって、監視対象設備の異常の有無を判定する
ことを特徴とする請求項３に記載の設備監視装置。
【請求項５】
前記第一の検出部の出力に基づいて、当該第一の検出部の出力を解析するためのパラメータを算出するパラメータ算出部を更に備え、
前記分類処理部は、当該パラメータ算出部によって算出されたパラメータを、前記第二の検出部の出力に応じて、複数のグループに分類する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の設備監視装置。
【請求項６】
前記パラメータ算出部は、前記パラメータとして、ピーク値、実効値、波高率、衝撃率、歪率及び尖度の少なくとも一つを算出する
ことを特徴とする請求項５に記載の設備監視装置。
【請求項７】
前記第一の検出部は、振動センサで構成される
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の設備監視装置。
【請求項８】
前記監視対象設備は、風力発電設備である
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の設備監視装置。
【請求項９】
前記第二の検出部は、前記風力発電設備における主軸の回転数、発電量及び風速の少なくとも一つを検出する
ことを特徴とする請求項８に記載の設備監視装置。
【請求項１０】
前記第二の検出部は、複数の検出器を備え、
当該複数の検出器はそれぞれ、前記風力発電設備における主軸の回転数、発電量及び風速のいずれかを検出する
ことを特徴とする請求項８に記載の設備監視装置。
【請求項１１】
監視対象設備の状態を検出するための第一の検出部の出力と、前記第一の検出部の出力に影響を及ぼす環境の状態を検出するための第二の検出部の出力とに基づいて、監視対象設備の監視を行う設備監視方法であって、
前記第二の検出部の出力に応じて、前記第一の検出部の出力を、複数のグループに分類する
ことを特徴とする設備監視方法。
【請求項１２】
監視対象設備の状態を検出するための第一の検出部の出力と、前記第一の検出部の出力に影響を及ぼす環境の状態を検出するための第二の検出部の出力とに基づいて、監視対象設備の監視を行うプログラムであって、コンピュータを、
前記第二の検出部の出力に応じて、前記第一の検出部の出力を、複数のグループに分類する分類処理部として機能させる
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、風力発電等の設備の監視を行う設備監視装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、温室効果ガスとしての二酸化炭素の排出量を抑制する等の観点から、風力発電設備の導入が世界的に増加している。風力発電設備においては、風の運動エネルギーが風車によって機械的な回転力に変換され、その回転力で発電機を回転させることで発電が行われる。
【０００３】
一般に、風力発電設備は、比較的、交通の便の悪い場所に設置されることが多い。また、大型の風力発電設備の場合、タワーの上端に設けられたナセルに登るには、通常、風車を停止させなければならない。このようなことから、風力発電設備のメインテナンスは一般に容易ではなく、頻繁に行うことは難しい。
【０００４】
このようにメインテナンスが容易でない点に鑑み、風力発電設備の各部に振動センサ等を設けておき、風力発電設備の現況をリアルタイムに監視することで、異常兆候等の初期段階での発見を可能とする設備監視装置が検討されている。このような設備監視装置を利用することで、メインテナンスの回数やメインテナンスに要する時間を削減することが可能となる。
【０００５】
しかしながら、風力発電において利用される風は、風向・風力とも常に変化している。従って、風力発電設備の主軸等の回転数も常に変化している。また、発電機の負荷も変動している。このような状況下においては、振動センサの出力には、変動する環境条件の影響が含まれることとなり、そのような振動センサの出力から、設備の良否判定をするのは一般に難しい。
【０００６】
なお、特開２０１０−１５９７１０号公報には、風力発電装置における主軸軸受のメンテナンス必要時期の予測等の判定を精度良く行える監視装置を提供すべく、風力発電装置におけるブレードが取付けられた主軸を支持する転がり軸受からなる主軸軸受に作用する負荷荷重を検出する荷重検出手段と、この荷重検出手段の検出信号を判定情報の一つとして用いて前記主軸軸受に関する所定の判定を行う判定手段とを設けたことを特徴とする風力発電装置の主軸軸受の監視装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１０−１５９７１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、設備の状態の監視に利用されるセンサ出力に影響を及ぼす環境の状態が変動する状況下においても、前記センサ出力に基づいて、監視対象となる設備の異常を発見することを可能とする設備監視装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る設備監視装置は、監視対象設備の状態を検出するための第一の検出部の出力と、前記第一の検出部の出力に影響を及ぼす環境の状態を検出するための第二の検出部の出力とに基づいて、監視対象設備の監視を行う設備監視装置であって、前記第二の検出部の出力に応じて、前記第一の検出部の出力を、複数のグループに分類する分類処理部を備えることを特徴とする。
【００１０】
この場合において、前記分類処理部は、前記第二の検出部の出力が、予め設定された複数のレベルのいずれに該当するかを判定し、当該判定結果に基づいて、前記第一の検出部の出力を分類するようにしてもよい。
【００１１】
また、以上の場合において、前記分類処理部によって分類されたデータに基づいて、監視対象設備の異常の有無を判定する異常判定部を更に備えるようにしてもよい。そして、前記異常判定部は、各グループ毎に設定される閾値と、各グループのデータとを比較することによって、監視対象設備の異常の有無を判定するようにしてもよい。
【００１２】
また、以上の場合において、前記第一の検出部の出力に基づいて、当該第一の検出部の出力を解析するためのパラメータを算出するパラメータ算出部を更に備え、前記分類処理部は、当該パラメータ算出部によって算出されたパラメータを、前記第二の検出部の出力に応じて、複数のグループに分類するようにしてもよい。そして、前記パラメータ算出部は、前記パラメータとして、ピーク値、実効値、波高率、衝撃率、歪率及び尖度の少なくとも一つを算出するようにしてもよい。
【００１３】
また、以上の場合において、前記第一の検出部は、振動センサで構成されるようにしてもよい。また、前記監視対象設備は、風力発電設備であってもよい。この場合、前記第二の検出部は、前記風力発電設備における主軸の回転数、発電量及び風速の少なくとも一つを検出するようにしてもよい。また、前記第二の検出部は、複数の検出器を備え、当該複数の検出器はそれぞれ、前記風力発電設備における主軸の回転数、発電量及び風速のいずれかを検出するようにしてもよい。
【００１４】
本発明に係る設備監視方法は、監視対象設備の状態を検出するための第一の検出部の出力と、前記第一の検出部の出力に影響を及ぼす環境の状態を検出するための第二の検出部の出力とに基づいて、監視対象設備の監視を行う設備監視方法であって、前記第二の検出部の出力に応じて、前記第一の検出部の出力を、複数のグループに分類することを特徴とする。
【００１５】
本発明に係るプログラムは、監視対象設備の状態を検出するための第一の検出部の出力と、前記第一の検出部の出力に影響を及ぼす環境の状態を検出するための第二の検出部の出力とに基づいて、監視対象設備の監視を行うプログラムであって、コンピュータを、前記第二の検出部の出力に応じて、前記第一の検出部の出力を、複数のグループに分類する分類処理部として機能させることを特徴とする。
【００１６】
なお、上記プログラムは、光ディスク（例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ）等の可搬記録媒体や、各種ネットワークを介して頒布することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、設備の状態の監視に利用されるセンサ出力に影響を及ぼす環境の状態が変動する状況下においても、前記センサ出力に基づいて、監視対象となる設備の異常を発見することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明が適用される風力発電設備の構成を説明するための図である。
【図２】監視ユニット１３０のハードウェア構成を説明するための図である。
【図３】監視ユニット１３０のソフトウェア構成を説明するための図である。
【図４】分類処理部３３０による分類処理を説明するための図である。
【図５】分類処理部３３０による分類処理の効果を説明するためのグラフである。
【図６】分類処理部３３０による分類処理の効果を説明するためのグラフである。
【図７】分類処理部３３０による分類処理の効果を説明するためのグラフである。
【図８】分類処理部３３０による分類処理の効果を説明するためのグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。以下では、風力発電設備の監視に本発明を適用した場合について説明する。本発明による風力発電設備監視装置は、風力発電設備の各部（監視対象箇所）に設けられた振動センサの出力に基づいて、風力発電設備の状態を監視し、各部の異常（劣化、破損等）の発見をするためのものである。
【００２０】
図１は、本発明が適用される風力発電設備の構成を説明するための図である。
【００２１】
同図に示すように、本発明が適用される風力発電設備１００は、タワー１１０の上端に設けられたナセル１２０の内部に、主軸１２１と、増速機１２２と、発電機１２３と、監視ユニット１３０とを備える。更に、ナセル１２０の先端側（同図における左端側）に、羽根車１４０を備える。羽根車１４０は、主軸１２１の一端に連結されるハブ１４１と、ハブ１４１に取り付けられるブレード（羽根）１４２とによって構成されている。
【００２２】
主軸１２１は、ハブ１４１に連結され、羽根車１４０の回転を増速機１２２へ伝達する部材である。増速機１２２は、主軸１２１の回転を、発電機１２３が必要とする高い回転数まで高めるためのものである。発電機１２３は、増速機１２２の出力軸に連結されて、回転エネルギーを電気エネルギーに変換して電力を発生させるものである。
【００２３】
監視ユニット１３０は、本発明による風力発電設備監視装置を構成するものであって、風力発電設備１００の監視を行うものである。監視ユニット１３０は、例えば、ＬＡＮやＷＡＮ等のネットワーク（不図示）を介して、監視事務所等に設置された遠隔監視用コンピュータと接続されている。
【００２４】
監視ユニット１３０は、風力発電設備１００を構成する各部（監視対象箇所）に設けられた振動センサ（第一の検出部）の出力に基づいて、風力発電設備１００の状態を監視し、各部の異常（劣化、破損等）の発見を行う。本実施形態においては、主軸１２１の軸受部１５１、増速機１２２の低速側１５２及び高速側１５３、並びに、発電機１２３の増速機側１５４のそれぞれに合計４個の振動センサを設ける。また、振動センサとしては、加速度センサを利用する。なお、振動センサの設置箇所、個数、種類については、実装条件に応じて、適当な設置箇所、個数、種類が選択される。
【００２５】
監視ユニット１３０は、更に、各振動センサの出力と共に、各振動センサの出力に影響を及ぼす環境の状態を検出するためのセンサ（第二の検出部）の出力を利用して、風力発電設備１００の状態を監視し、風力発電設備１００の各部の異常（劣化、破損等）の発見を行う。より具体的には、振動センサの出力に影響を及ぼす環境の状態を検出するためのセンサ（具体的には、後述する回転計、電力計及び風速計）の出力に応じて、各振動センサの出力を複数のグループに分類し、分類されたグループ毎に、異常の有無の判定を行う。監視ユニット１３０における振動センサの出力の分類処理の詳細については後述する。
【００２６】
本実施形態においては、振動センサの出力に影響を及ぼす環境の状態を検出するためのセンサとして、主軸１２１の回転数を検出するためのセンサ（具体的には、回転計としてのロータリーエンコーダ）を主軸１２１の先端側１６１に設け、発電機１２３の発電量を検出するためのセンサ（具体的には、電力計）を発電機１２３の出力側１６２に設け、風速を検出するためのセンサ（具体的には、風速計）をナセル上面１６３に設ける。なお、振動センサの出力に影響を及ぼす環境の状態を検出するためのセンサの種類や個数等については、実装条件に応じて、適当な種類や個数等が選択される。
【００２７】
次に、監視ユニット１３０の詳細について説明する。
【００２８】
図２は、監視ユニット１３０のハードウェア構成を説明するための図である。
【００２９】
同図に示すように、監視ユニット１３０は、減衰器・フィルタ部１３１と、Ａ／Ｄ変換器１３２と、回転数算出回路１３３と、ＣＰＵユニット１３４と、ハードディスク装置１３５とを備える。
【００３０】
減衰器・フィルタ部１３１は、風力発電設備１００の各部（監視対象箇所）１５１〜１５４に設けられた各振動センサ２５１〜２５４から入力される各アナログ信号に対して、振幅調整や不要な周波数成分の遮断等を行うものである。Ａ／Ｄ変換器１３２は、減衰器・フィルタ部１３１から出力される各アナログ信号、並びに、風速計２６３及び電力計２６２それぞれから入力される各アナログ信号を、デジタル信号に変換するものである。回転数算出回路１３３は、主軸１２１の回転数を検出するための回転計（ロータリーエンコーダ）２６１からの入力信号に基づいて、主軸１２１の回転数を算出して出力する回路である。
【００３１】
ＣＰＵユニット１３４は、通常のコンピュータと同様の構成を有するものであって、ＣＰＵ１３４１、ＲＯＭ１３４２、ＲＡＭ１３４３、ハードディスクインタフェース部１３４４、ネットワークインタフェース部１３４５等を備える。
【００３２】
ＣＰＵ１３４１は、ＲＯＭ１３４２やＲＡＭ１３４３に格納されたプログラムを実行することによって、監視ユニット１３０が行う各種処理を実行・制御する中央制御装置である。ＲＯＭ１３４２は、ＣＰＵ１３４１が実行するプログラム等を格納する読み出し専用のメモリ（記憶装置）であり、ＲＡＭ１３４３は、ＣＰＵ１３４１が実行するするプログラムや、ＣＰＵ１３４１が処理するデータを格納する読み書き可能なメモリである。ハードディスクインタフェース部１３４４は、ハードディスク装置１３５とのデータのやり取りを制御するものである。ネットワークインタフェース部１３４６は、ネットワーク２１０とのデータのやり取りを制御するものである。
【００３３】
ハードディスク装置１３５は、ＣＰＵユニット１３４が備えるＣＰＵ１３４１が利用する各種プログラム（ＯＳ及びアプリケーション）や各種データを格納する補助記憶装置である。
【００３４】
図３は、監視ユニット１３０のソフトウェア構成を説明するための図である。
【００３５】
同図に示すように、監視ユニット１３０は、入力処理部３１０と、調和パラメータ算出部３２０と、分類処理部３３０と、異常判定部３４０と、送受信処理部３５０とを備える。各部３１０〜３５０は、基本的に、ＣＰＵユニット１３４が備えるＲＡＭ１３４３上にロードされたプログラムを、ＣＰＵユニット１３４が備えるＣＰＵ１３４１が実行することによって実現される。
【００３６】
入力処理部３１０は、予め決められたサンプリング周波数に応じて、Ａ／Ｄ変換器１３２を動作させ、各センサ２５１〜２５４、２６２、２６３の出力をデジタルデータに変換して、ＲＡＭ１３４３上に予め確保された領域（センサ出力格納領域）に順次格納するものである。同様に、予め決められたサンプリング周波数に応じて、回転数算出回路１３３によって算出された主軸１２１の回転数（デジタルデータ）を読み出して、ＲＡＭ１３４３上のセンサ出力格納領域に順次格納する。ＲＡＭ１３４３上には、予め決められた時間分（例えば、５秒分）のセンサ出力データを格納可能なサイズのセンサ出力格納領域が予め確保されている。また、本実施形態においては、振動センサ２５１〜２５４の出力は、例えば、５１．２ＫＨｚのサンプリング周波数でサンプリングが行われ、他の環境状態を検出するためのセンサ２６１〜２６３の出力は、例えば、１０２４Ｈｚのサンプリング周波数でサンプリングが行われる。また、各センサ２５１〜２５４、２６１〜２６３の出力はそれぞれ、例えば、２４ビットのデジタルデータに変換される。
【００３７】
調和パラメータ算出部３２０は、ＲＡＭ１３４３上のセンサ出力格納領域に格納された各振動センサ２５１〜２５４のセンサ出力データに基づいて、各振動センサ２５１〜２５４の出力を解析するための調和パラメータの算出を行うものである。調和パラメータとは、振動の特徴を示すパラメータであって、例えば、ピーク値、実効値、波高率、衝撃率、歪率、尖度等である。本実施形態においては、ＲＡＭ１３４３上のセンサ出力格納領域に格納された予め決められた時間Ｔ（例えば、５秒）分のセンサ出力データＸｉ（ｉ＝０〜Ｎ−１）に対して、以下に示す式１〜８に従った計算を行うことで、調和パラメータとして、ピーク値Ｘｐ、実効値Ｘｒｍｓ、波高率ＣＦ、衝撃率ＩＰ、歪率Ｓｋ及び尖度Ｋｒが算出される。
【００３８】
【数１】
2013238929.tif 000003
【００３９】
【数２】
2013238929.tif 000004
【００４０】
【数３】
2013238929.tif 000005
【００４１】
【数４】
2013238929.tif 000006
【００４２】
【数５】
2013238929.tif 000007
【００４３】
【数６】
2013238929.tif 000008
【００４４】
【数７】
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【００４５】
【数８】
2013238929.tif 000010
【００４６】
すなわち、まず、式１に従って、ピーク値Ｘｐが算出される。ここで、ｍａｘ｜Ｘｉ｜は、Ｘｉ（ｉ＝０〜Ｎ−１）の絶対値の最大値を示す。また、式２に従って、実効値Ｘｒｍｓが算出される。更に、算出されたピーク値Ｘｐ及び実効値Ｘｒｍｓに基づいて、式３に従って、波高率ＣＦが算出される。また、まず、式４に従って、Ｘｉ（ｉ＝０〜Ｎ−１）の平均値が算出され、算出された平均値及びピーク値Ｘｐに基づいて、式５に従って、衝撃率ＩＰが算出される。また、式４に従って算出された平均値に基づいて、式６に従って、標準偏差δが算出され、算出された標準偏差δ及び平均値に基づいて、式７に従って、歪率Ｓｋが算出され、式８に従って、尖度Ｋｒが算出される。
【００４７】
なお、調和パラメータは、各振動センサ２５１〜２５４毎に算出されるが、各振動センサ２５１〜２５４の出力について、上記すべての調和パラメータを算出することは必ずしも必要ではなく、各振動センサ２５１〜２５４が設置された各監視対象箇所で発生する異常時の振動の特性等に応じて、各振動センサ２５１〜２５４毎に、調和パラメータ算出部３２０が算出する調和パラメータとして適切なものを選択するようにしてもよい。
【００４８】
また、調和パラメータ算出部３２０は、上記調和パラメータの算出と同時に、ＲＡＭ１３４３上のセンサ出力格納領域に格納されたセンサ出力データに基づいて、環境状態（本実施形態では、回転数、発電量及び風速）を検出するための各センサ２６１〜２６３からの出力値の予め決められた時間Ｔ内（例えば、５秒間）における平均値についても算出する。
【００４９】
なお、調和パラメータ算出部３２０による上記調和パラメータ等の算出は、ＲＡＭ１３４３上のセンサ出力格納領域に、予め決められた時間Ｔ（例えば、５秒）分のセンサ出力データＸｉ（ｉ＝０〜Ｎ−１）が溜まる毎（すなわち、時間Ｔ毎）に行われる。
【００５０】
分類処理部３３０は、調和パラメータ算出部３２０によって算出された各調和パラメータを、環境の状態を検出するためのセンサ２６１〜２６３からの出力値（平均値）に応じて、複数のグループに分類するものである。分類処理部３３０は、予め設定された分類条件に従って、各調和パラメータを複数のグループのいずれかに分類する。より具体的には、分類処理部３３０は、予め設定された分類条件に従って、各調和パラメータがいずれのグループに属するかを判定する。
【００５１】
図４は、分類処理部３３０による分類処理を説明するための図である。同図（ａ）は、分類処理部３３０が分類処理を行う際に利用する分類条件の例を示す表であり、同図（ｂ）は、同図（ａ）に示した分類条件に従った分類結果の例を示す図である。
【００５２】
同図（ａ）に示した例においては、３つの環境状態を検出するセンサ２６１〜２６３の検出値、すなわち、回転数（ｒ）、発電量（ｐ）及び風速（ｆ）の検出値の範囲をそれぞれ、「低（Ｌ）」、「中（Ｍ）」、「高（Ｈ）」の３つの段階（レベル）に分けている。具体的には、回転数については、５ｒｐｍ以上１２ｒｐｍ未満を「低（Ｌ）」、１２ｒｐｍ以上１９ｒｐｍ未満を「中（Ｍ）」、１９ｒｐｍ以上を「高（Ｈ）」としている。同様に、発電量については、０．５ＭＷ以上０．７ＭＷ未満を「低（Ｌ）」、０．７ＭＷ以上０．８ＭＷ未満を「中（Ｍ）」、０．８ＭＷ以上を「高（Ｈ）」とし、風速については、５ｍ以上８ｍ未満を「低（Ｌ）」、８ｍ以上１５ｍ未満を「中（Ｍ）」、１５ｍ以上を「高（Ｈ）」としている。
【００５３】
分類処理部３３０は、まず、同図（ａ）に示した分類条件に従って、回転数（ｒ）、発電量（ｐ）及び風速（ｆ）の各検出値（平均値）が、「低（Ｌ）」、「中（Ｍ）」及び「高（Ｈ）」のいずれに該当するかを判定し、その判定結果に基づいて、調和パラメータを２７（＝３×３×３）個のグループのいずれかに分類する。
【００５４】
すなわち、例えば、同図（ｂ）に示すように、回転数、発電量、風速の各レベルの組合せ（ｒ、ｐ、ｆ）が、（Ｌ、Ｌ、Ｌ）の場合はグループ１（Ｇ１）、（Ｌ、Ｌ、Ｍ）の場合はグループ２（Ｇ２）、（Ｌ、Ｌ、Ｈ）の場合はグループ３（Ｇ３）、（Ｌ、Ｍ、Ｌ）の場合はグループ４（Ｇ４）、（Ｌ、Ｍ、Ｍ）の場合はグループ５（Ｇ５）、（Ｌ、Ｍ、Ｈ）の場合はグループ６（Ｇ６）、（Ｌ、Ｈ、Ｌ）の場合はグループ７（Ｇ７）、（Ｌ、Ｈ、Ｍ）の場合はグループ８（Ｇ８）、（Ｌ、Ｈ、Ｈ）の場合はグループ９（Ｇ９）、（Ｍ、Ｌ、Ｌ）の場合はグループ１０（Ｇ１０）、（Ｍ、Ｌ、Ｍ）の場合はグループ１１（Ｇ１１）、（Ｍ、Ｌ、Ｈ）の場合はグループ１２（Ｇ１２）、（Ｍ、Ｍ、Ｌ）の場合はグループ１３（Ｇ１３）、（Ｍ、Ｍ、Ｍ）の場合はグループ１４（Ｇ１４）、（Ｍ、Ｍ、Ｈ）の場合はグループ１５（Ｇ１５）、（Ｍ、Ｈ、Ｌ）の場合はグループ１６（Ｇ１６）、（Ｍ、Ｈ、Ｍ）の場合はグループ１７（Ｇ１７）、（Ｍ、Ｈ、Ｈ）の場合はグループ１８（Ｇ１８）、（Ｈ、Ｌ、Ｌ）の場合はグループ１９（Ｇ１９）、（Ｈ、Ｌ、Ｍ）の場合はグループ２０（Ｇ２０）、（Ｈ、Ｌ、Ｈ）の場合はグループ２１（Ｇ２１）、（Ｈ、Ｍ、Ｌ）の場合はグループ２２（Ｇ２２）、（Ｈ、Ｍ、Ｍ）の場合はグループ２３（Ｇ２３）、（Ｈ、Ｍ、Ｈ）の場合はグループ２４（Ｇ２４）、（Ｈ、Ｈ、Ｌ）の場合はグループ２５（Ｇ２５）、（Ｈ、Ｈ、Ｍ）の場合はグループ２６（Ｇ２６）、（Ｈ、Ｈ、Ｈ）の場合はグループ２７（Ｇ２７）というように分類する。
【００５５】
分類処理部３３０は、分類処理を終えると、調和パラメータを、当該調和パラメータがいずれのグループに分類されたか（いずれのグループに属するのか）を示す情報（例えば、グループ番号）と共に、異常判定部３４０に渡す。
【００５６】
異常判定部３４０は、分類処理部３３０によって複数のグループに分類された各調和パラメータに基づいて、異常の有無の判定を行うものである。より具体的には、各グループ毎に予め設定されている（各調和パラメータ毎の）閾値と、各グループに分類された各調和パラメータとを比較し、各グループに分類された各調和パラメータが、対応する閾値を超えていた場合は、異常が発生していると判定する。なお、一時的な要因に基づく誤判定を防ぐため、予め決められた期間内に、予め決められた回数、閾値を超えた場合に初めて、異常が発生していると判定するようにしてもよい。閾値については、例えば、各グループ番号に対応付けて、（各調和パラメータ毎に）適当な値が予め設定される。なお、閾値として、値の異なる複数のもの（例えば、アラーム値とトリップ値）を設定できるようにしてもよい。
【００５７】
異常判定部３４０は、異常が発生していると判定した場合、その旨を送受信処理部３５０に通知する。更に、異常が発生していると判定した場合、監視ユニット１３０の動作モードを、詳細監視モードに移行させる。詳細監視モードにおいては、例えば、各種詳細解析に利用できるよう、入力処理部３１０の出力がハードディスク装置１３５に格納されるようになる。
【００５８】
また、異常判定部３４０は、複数のグループへの分類（属するグループの判別）がされ、異常有無の判定処理がされた調和パラメータを、処理時の時刻を示す時刻データと共に、ハードディスク装置１３５に格納する。本実施形態においては、調和パラメータは、グループ毎に別々のファイルに格納される。例えば、調和パラメータを２７個のグループに分類する場合は、ハードディスク装置１３５上に２７個のファイルが作成され、該当するファイルに、時刻データ及び調和パラメータが、順次、追記されていく。
【００５９】
送受信処理部３５０は、管理事務所等に設けられた遠隔監視用コンピュータとの間で、データのやり取りを行うものである。例えば、異常判定部３４０から異常の発生を通知された場合は、送受信処理部３５０は、異常の発生を示すメッセージを、ネットワーク２１０を介して、遠隔監視用コンピュータに送信する。
【００６０】
また、送受信処理部３５０は、ハードディスク装置１３５に格納された各グループ毎の調和パラメータが、予め決められた時間分（例えば、１時間分）溜まった時点で、当該予め決められた時間分の調和パラメータが記録された各グループ毎のファイルを、ネットワーク２１０を介して、遠隔監視用コンピュータへ送信する。
【００６１】
図５〜図８は、分類処理部３３０による分類処理の効果を説明するためのグラフである。図５及び図６はそれぞれ、実効値Ｘｒｍｓ及び波高率ＣＦの時間的な変化の例を示すグラフであり、縦軸はそれぞれ、実効値Ｘｒｍｓ及び波高率ＣＦを示し、横軸は時間を示す。一方、図７及び図８はそれぞれ、分類処理によってあるグループに分類された実効値Ｘｒｍｓ及び波高率ＣＦの時間的な変化の例を示すグラフであり、縦軸はそれぞれ、実効値Ｘｒｍｓ及び波高率ＣＦを示し、横軸は時間を示す。
【００６２】
なお、上述した実施形態では、回転数、発電量及び風速の３つの環境状態の検出値に応じて、調和パラメータの分類処理を行っていたが、図５〜図８に示した例では、回転数及び発電量の２つの環境状態の検出値に応じて、実効値Ｘｒｍｓ及び波高率ＣＦの分類を行っており、図７及び図８はそれぞれ、回転数が１９ｒｐｍ以上、かつ、発電量が０．８ＭＷ以上の場合、すなわち、回転数及び発電量が、図４（ａ）に示した分類条件において、共に「高（Ｈ）」レベルという条件に合致する実効値Ｘｒｍｓ及び波高率ＣＦの時間的な変化を示している。
【００６３】
図５及び図６に示すように、分類処理前の実効値Ｘｒｍｓ及び波高率ＣＦは、環境状態の変動の影響を受けて、大きく変動しているが、図７及び図８に示すように、分類処理後の実効値Ｘｒｍｓ及び波高率ＣＦについては、環境状態の変動による影響が除去されて、変動幅が小さくなっている。
【００６４】
以上説明したように、上述した風力設備監視装置においては、振動センサの出力（調和パラメータ）を、振動センサの出力に影響を及ぼす環境（具体的は、主軸の回転数、発電量及び風速）の状態に応じて、複数のグループに分類し、各グループ毎に、振動センサの出力（調和パラメータ）の評価を行うようにしており、各グループへ分類した後の振動データについては、振動データに影響を及ぼす環境条件が概ね一致した状況下で得られたデータとみなすことができるので、実質的に、環境条件の変動に伴う影響を除去した状態での異常の判定が行えるようになる。そのため、例えば、前述したように、グループ毎に設定された（各調和パラメータの）閾値との単純な比較で、異常の有無を判定することが可能となる。なお、環境の状態を検出するセンサを何個設け、その出力値を、何段階のレベルに分けるか、すなわち、振動センサの出力（調和パラメータ）を何個のグループに分類するかは、実装条件に応じて、適当な数が選択される。
【００６５】
以上、本発明の実施形態について説明してきたが、当然のことながら、本発明の実施形態は上記のものに限られない。例えば、上述した実施形態においては、振動センサの出力から、調和パラメータを算出し、算出された調和パラメータを、環境の状態に応じて、分類するようにしていたが、振動センサの出力を直接、環境の状態に応じて、分類し、その後、分類後のセンサ出力データに対して、必要な処理（例えば、各グループ毎の調和パラメータの算出等）を行うようにしてもよい。
【００６６】
また、上述した実施形態においては、監視対象設備の振動状態を検出することで監視対象設備の監視を行うようにしていたが、監視対象設備の他の状態を検出することで監視対象設備の監視を行うことも考えられる。例えば、音センサとしてのマイクロフォンを利用して、監視対象設備からの音の発生状態を検出することで、監視対象設備の監視を行うことも考えられる。また、歪みセンサを利用して、監視対象設備の歪み状態を検出することで、監視対象設備の監視を行うことも考えられる。
【００６７】
また、上述した実施形態においては、風力発電設備を監視対象設備としてしていたが、他の設備を監視する監視装置に本発明を適用することも考えられる。
【符号の説明】
【００６８】
１００    風力発電設備
１１０    タワー
１２０    ナセル
１２１    主軸
１２２    増速機
１２３    発電機
１３０    監視ユニット
１３１    減衰器・フィルタ部
１３２    Ａ／Ｄ変換器
１３３    回転数算出回路
１３４    ＣＰＵユニット
１３４１    ＣＰＵ
１３４２    ＲＯＭ
１３４３    ＲＡＭ
１３４４    ハードディスクインタフェース部
１３４５    ネットワークインタフェース部
１３５    ハードディスク装置
１４０    羽根車
１４１    ハブ
１４２    ブレード（羽根）
２１０    ネットワーク
２５１〜２５４    振動センサ
２６１    回転計
２６２    電力計
２６３    風速計
３１０    入力処理部
３２０    調和パラメータ算出部
３３０    分類処理部
３４０    異常判定部
３５０    送受信処理部
【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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