(57)【要約】【課題】転動装置の状態監視装置において、特定の周波数帯を除外することなく、状態監視用センサに発生する電気的ノイズを除去する。【解決手段】状態監視装置は、転動装置に含まれる軸受の異常を判定する。状態監視装置は、軸受の振動を検出する状態監視用センサ１１１〜１１８と、基準センサ１１１と、軸受の異常を判定する制御装置３００とを備える。基準センサは、状態監視用センサと電気的に非絶縁とされ、監視対象の軸受が異常となった場合に発生する振動の影響が少ない位置に配置される。制御装置は、基準センサの検出値に基づいて電気的ノイズが発生した期間を判定し、状態監視用センサの振動データから電気的ノイズが発生した期間のデータを除去して判定用データを作成し、当該判定用データを用いて監視対象の軸受の異常を判定する。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１軸受を含む転動装置の状態監視装置であって、
前記第１軸受の振動を検出するための監視用振動センサと、
前記監視用振動センサと電気的に非絶縁とされ、前記第１軸受が異常となった場合に発生する振動の影響が少ない位置に配置された基準振動センサと、
前記監視用振動センサで検出された振動データに基づいて、前記第１軸受の異常を監視するように構成された制御装置とを備え、
前記制御装置は、
前記基準振動センサの検出値に基づいて電気的ノイズが発生した期間を判定し、
前記監視用振動センサの振動データから、前記電気的ノイズが発生した期間のデータを除去して判定用データを作成し、
前記判定用データを用いて前記第１軸受の異常を判定する、状態監視装置。
【請求項２】
前記基準振動センサは、前記第１軸受に異常が発生していない状態における振動レベルが２ｍ／ｓ２以下である位置に配置される、請求項１に記載の状態監視装置。
【請求項３】
前記転動装置は第２軸受をさらに含み、
前記基準振動センサは、前記第２軸受の振動を検出するためのセンサである、請求項１または２に記載の状態監視装置。
【請求項４】
前記制御装置は、
所定期間において検出された前記基準振動センサの振動データについて、前記所定期間における振動データの平均値を各振動データから差し引いて演算用データを作成し、
得られた演算用データを所定の時間間隔でＮ個のセグメントに分割し、
前記Ｎ個のセグメントにおいて、連続する任意のＭ個（Ｍ＜Ｎ）のセグメントをグループセグメントとして（Ｎ−Ｍ＋１）個のグループセグメントを作成し、
各グループセグメントに含まれる演算用データのうち、絶対値が最大となるデータを最大絶対値として算出し、
各セグメントにおける各演算用データの実効値を算出するとともに、実効値の小さい方からｐ個（ｐ＜Ｍ）のデータの実効値の平均値を平均実効値として算出し、
前記最大絶対値が前記平均実効値の１０倍以上となるグループセグメントを、電気的ノイズの影響を含んだノイズ発生セグメントと判定し、
前記基準振動センサの振動データから、前記ノイズ発生セグメントに対応する期間のデータを除去して前記判定用データを作成する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の状態監視装置。
【請求項５】
複数の軸受を含む転動装置の状態監視装置であって、
前記複数の軸受のそれぞれに対応して設けられ、当該軸受の振動を検出するための複数の振動センサと、
前記複数の振動センサで検出された振動データに基づいて、前記複数の軸受の異常を監視するように構成された制御装置とを備え、
前記複数の振動センサは、互いに電気的に絶縁されておらず、
前記制御装置は、
前記複数の振動センサのうちの１つを基準振動センサとして選択し、前記基準振動センサの検出値に基づいて電気的ノイズが発生した期間を判定し、
前記複数の振動センサの各々について、検出された振動データから前記電気的ノイズが発生した期間のデータを除去して判定用データを作成し、
前記判定用データを用いて当該振動センサに対応する軸受の異常を判定する、状態監視装置。
【請求項６】
前記制御装置は、
前記複数の振動センサの各々について、検出された振動データにおける正常時の実効値に対する異常時の実効値についての変化率を算出し、
当該振動センサの実効値の変化率が、異常が発生している軸受に対応した振動センサにおける実効値の変化率に対して１／１０以下となる振動センサを、前記基準振動センサとして選択する、請求項５に記載の状態監視装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の状態監視装置を備える風力発電設備。
【請求項８】
軸受および前記軸受の振動を検出するための監視用振動センサとを含む転動装置の状態監視装置において、前記監視用振動センサに含まれる電気的ノイズを除去する方法であって、前記状態監視装置は、前記監視用振動センサと電気的に非絶縁とされ、前記軸受が異常となった場合に発生する振動の影響が少ない基準振動センサをさらに含み、
前記方法は、
前記基準振動センサの検出値に基づいて前記電気的ノイズが発生した期間を判定するステップと、
前記監視用振動センサの振動データから前記電気的ノイズが発生した期間のデータを除去して判定用データを作成するステップと、
前記判定用データを用いて前記軸受の異常を判定するステップとを含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、転動装置の状態監視装置およびそれを搭載する風力発電設備に関し、特に転動装置の異常監視におけるセンサの電気的ノイズを除去する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
軸受を含む転動装置において軸受に異常が発生すると、回転体が正常に回転できなくなったり、発熱や振動の拡大によって機器の破損の要因となる場合がある。特に、風力発電設備においては、大型の回転体が高所に設けられているため、適切に異常を検出して早期に対応を行なわなければ、機器の破損を招き、修理等に莫大な費用が必要となりかねない。
【０００３】
特開２００６−１０５９５６号公報（特許文献１）および特開２００６−２３４７８５号公報（特許文献２）は、転がり軸受の異常診断装置を開示する。この異常診断装置においては、振動センサからの電気信号の周波数分析が行なわれ、周波数分析で得られたスペクトルに基づいて算出される基準値よりも大きいスペクトルのピークが抽出される。そして、そのピーク間の周波数と、回転速度に基づいて算出される損傷に起因する周波数成分とが比較照合され、その照合結果に基づいて転がり軸受の異常の有無および異常部位が判定される（特許文献１，２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１０５９５６号公報
【特許文献２】特開２００６−２３４７８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
風力発電設備のような大規模プラント設備においては、一般的に、複数のセンサを用いて設備の状態監視が行なわれる。これらの複数のセンサは、監視装置のＩ／Ｏによって取り込まれるが、センサからの電気信号の入力は、通常は共通の入出力用電源を用いて行なわれるため、互いに電気的には絶縁されていない場合が多い。
【０００６】
これらのセンサによって検出されるデータにおいては、たとえば、テレビ，ラジオの送信電波、通信機器の無線信号、周囲の他の電気機器から発生される漏洩電磁界などに起因する、状態監視の際に妨げとなる電気的ノイズが含まれている場合がある。このような電気的ノイズが検出データに存在すると、状態監視において当該ノイズを異常として誤判定する可能性がある。
【０００７】
このような電気的ノイズによる誤判定を防止するために、たとえば上述の特許文献１においては、センサ検出信号に対してバンドパスフィルタを適用して、異常によって発生し得る周波数帯のデータのみを抽出する構成が採用されている。
【０００８】
また、特許文献２においては、異常発生部位が転がり軸受に特定できる場合には、軸受の設計諸元から予め算出される異常時に発生し得る周波数帯のみに着目することで、他の周波数帯に現れるノイズの影響を排除する構成が採用されている。
【０００９】
しかしながら、異常発生部位が不明であったり、軸受の諸元が不明な場合には、着目すべき（抽出すべき）周波数帯が特定できない場合が起こり得る。また、電気的ノイズの周波数が、測定対象物において異常時に発生する振動の周波数帯と重複していたり、あるいはその極近傍の周波数であった場合には、上記の特許文献に開示されている手法では適切にノイズを分離することができず、誤判定となる可能性がある。
【００１０】
本発明は、このような課題を解決するためになされてものであって、その目的は、転動装置の状態監視装置において、特定の周波数帯を除外することなく、状態監視用センサに発生する電気的ノイズを除去して、異常判定における誤判定を低減することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明のある局面に従う状態監視装置は、第１軸受を含む転動装置の状態監視装置であって、第１軸受の振動を検出するための監視用振動センサと、基準振動センサと、制御装置とを備える。基準振動センサは、監視用振動センサと電気的に非絶縁とされ、かつ第１軸受が異常となった場合に発生する振動の影響が少ない位置に配置される。制御装置は、監視用振動センサで検出された振動データに基づいて、第１軸受の異常を監視するように構成される。制御装置は、（ａ）基準振動センサの検出値に基づいて電気的ノイズが発生した期間を判定し、（ｂ）監視用振動センサの振動データから、電気的ノイズが発生した期間のデータを除去して判定用データを作成し、（ｃ）判定用データを用いて第１軸受の異常を判定する。
【００１２】
このような構成とすることにより、制御装置は、監視対象の軸受の状態を監視するための監視用振動センサと電気的に非絶縁であり、かつ、当該監視対象の軸受が異常となった場合の影響が少ない位置に配置された振動センサを基準振動センサとし、基準振動センサの振動データ（振動波形）に基づいて電気的ノイズが発生した期間を特定する。基準振動センサと監視用振動センサとは電気的に非絶縁であるため、基準振動センサに現れた電気的ノイズは、監視用振動センサにも同じく発生し得る。そして、制御装置は、監視用振動センサの振動データから、基準振動センサの波形から特定された電気的ノイズの発生した期間のデータを削除して判定用データを作成し、その作成された判定用データを用いて異常判定を行なう。これによって、特定の周波数帯のデータを除外することなく、電気的ノイズの影響のないデータのみを用いて異常判定ができるので、電気的ノイズに起因して生じる誤判定を抑制することができる。
【００１３】
好ましくは、基準振動センサは、第１軸受に異常が発生していない状態における振動レベルが２ｍ／ｓ２以下である位置に配置される。
【００１４】
このような構成とすることにより、基準振動センサを振動レベルの低い位置に配置することができるので、他の軸受の故障によって生じる振動の影響を低減することができる。
【００１５】
好ましくは、転動装置は第２軸受をさらに含み、基準振動センサは、第２軸受の振動を検出するためのセンサである。
【００１６】
このような構成とすることにより、監視用振動センサの一部を基準振動センサとして使用できるので、部品点数の増加およびコストの増加を抑制することができる。
【００１７】
好ましくは、制御装置は、（１）所定期間において検出された基準振動センサの振動データについて、所定期間における振動データの平均値を各振動データから差し引いて演算用データを作成し、（２）得られた演算用データを所定の時間間隔でＮ個のセグメントに分割し、（３）Ｎ個のセグメントにおいて、連続する任意のＭ個（Ｍ＜Ｎ）のセグメントをグループセグメントとして（Ｎ−Ｍ＋１）個のグループセグメントを作成し、（４）各グループセグメントに含まれる演算用データのうち、絶対値が最大となるデータを最大絶対値として算出し、（５）各セグメントにおける各演算用データの実効値を算出し、実効値の小さい方からｐ個（ｐ＜Ｍ）のデータの実効値の平均値を平均実効値として算出し、（６）最大絶対値が平均実効値の１０倍以上となるグループセグメントを、電気的ノイズの影響を含んだノイズ発生セグメントと判定し、（７）基準振動センサの振動データから、ノイズ発生セグメントに対応する期間のデータを除去して判定用データを作成する。
【００１８】
このような構成とすることにより、電気的ノイズが適切に除去されたデータを用いて異常判定を行なうことができるので、異常検出における誤判定を抑制することができる。
【００１９】
本発明の他の局面に従う状態監視装置は、複数の軸受を含む転動装置の状態監視装置であって、複数の軸受のそれぞれに対応して設けられ、当該軸受の振動を検出するための複数の振動センサと、複数の振動センサで検出された振動データに基づいて、複数の軸受の異常を監視するように構成された制御装置とを備える。複数の振動センサは、互いに電気的に絶縁されていない。制御装置は、（ａ）複数の振動センサのうちの１つを基準振動センサとして選択し、基準振動センサの検出値に基づいて電気的ノイズが発生した期間を判定し、（ｂ）複数の振動センサの各々について、検出された振動データから電気的ノイズが発生した期間のデータを除去して判定用データを作成し、（ｃ）判定用データを用いて当該振動センサに対応する軸受の異常を判定する。
【００２０】
このような構成とすることにより、監視用振動センサの一部を基準振動センサとして使用できるので、部品点数の増加およびコストの増加を抑制することができる。また、特定の周波数帯のデータを除外することなく、電気的ノイズの影響のないデータのみを用いて異常判定ができるので、電気的ノイズに起因して生じる誤判定を抑制することができる。
【００２１】
好ましくは、制御装置は、複数の振動センサの各々について、検出された振動データにおける正常時の実効値に対する異常時の実効値についての変化率を算出する。制御装置は、当該振動センサの実効値の変化率が、異常が発生している軸受に対応した振動センサにおける実効値の変化率に対して１／１０以下となる振動センサを、基準振動センサとして選択する。
【００２２】
このような構成とすることにより、監視用振動センサのうちから、基準振動センサに適したセンサを選択することができる。
【００２３】
本発明のさらに他の局面に従う風力発電装置は、上記のいずれかに記載の状態監視装置を備える。
【００２４】
本発明のさらに他の局面に従う方法は、軸受および前記軸受の振動を検出するための監視用振動センサとを含む転動装置の状態監視装置において、監視用振動センサに含まれる電気的ノイズを除去する方法である。状態監視装置は、監視用振動センサと電気的に非絶縁とされ、軸受が異常となった場合に発生する振動の影響が少ない基準振動センサをさらに含む。当該方法は、（ａ）基準振動センサの検出値に基づいて電気的ノイズが発生した期間を判定するステップと、（ｂ）監視用振動センサの振動データから電気的ノイズが発生した期間のデータを除去して判定用データを作成するステップと、（ｃ）判定用データを用いて軸受の異常を判定するステップとを含む。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、状態監視装置において、特定の周波数帯を除外することなく、状態監視用センサに発生する電気的ノイズを適切に除去して、異常判定における誤判定を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本実施の形態における状態監視装置が適用された風力発電設備の概略構成図である。
【図２】電気的ノイズが発生した場合の測定データの振動波形の一例を示す図である。
【図３】図２の測定データにバンドパスフィルタを適用した場合の比較例の振動波形を示す図である。
【図４】図１の風力発電設備において電気的ノイズが発生した場合の、各状態監視用センサで測定された測定データの振動波形の一例を示す図である。
【図５】図１の風力発電設備における各状態監視用センサで測定された正常時の測定データの実効値を示す図である。
【図６】図１の風力発電設備における各状態監視用センサについて、監視対象の軸受が異常である場合に、各状態監視用センサに与える影響を説明するための図である。
【図７】本実施の形態における制御装置の構成を機能的に示す機能ブロック図である。
【図８】図７におけるノイズ除去部の機能を示す機能ブロック図である。
【図９】図７における異常検出部の機能を示す機能ブロック図である。
【図１０】本実施の形態におけるノイズデータを除去する処理を概略的に説明するための図である。
【図１１】本実施の形態において制御装置で実行される異常判定処理を説明するためのフローチャートである。
【図１２】図１１におけるノイズ除去処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰返さない。
【００２８】
（状態監視装置の基本構成）
図１は、本実施の形態による転動装置の状態監視装置が適用された風力発電設備１０の概略構成図である。図１を参照して、風力発電設備１０は、主軸２０と、ブレード３０と、増速機４０と、発電機５０と、主軸用軸受装置６０と、振動センサ１１１〜１１８（以下、包括的に「振動センサ１１０」とも称する。）と、制御装置３００とを備える。増速機４０、発電機５０、主軸用軸受装置６０、振動センサ１１０および制御装置３００は、ナセル９０に格納される。ナセル９０は、タワー１００によって支持される。
【００２９】
なお、転動装置とは、軸受や歯車など、接触要素を含む部品を備える装置の総称であり、この風力発電設備１０では、増速機４０、発電機５０および主軸用軸受装置６０が該当する。これら増速機４０、発電機５０および主軸用軸受装置６０には、各種の転がり軸受が用いられ、油により潤滑されている。
【００３０】
主軸２０は、ナセル９０内の増速機４０の入力軸に接続され、主軸用軸受装置６０によって回転自在に支持される。そして、主軸２０は、風力を受けたブレード３０により発生する回転トルクを増速機４０の入力軸へ伝達する。ブレード３０は、主軸２０の先端に設けられ、風力を回転トルクに変換して主軸２０に伝達する。
【００３１】
増速機４０は、主軸２０と発電機５０との間に設けられ、主軸２０の回転速度を増速して発電機５０へ出力する。増速機４０内には、複数の回転軸と、それらの回転軸を回転自在に支持する複数の軸受（図示せず）が設けられている。なお、増速機４０および発電機５０の軸受にも、主軸用軸受装置６０と同様に転がり軸受が採用される。
【００３２】
発電機５０は、増速機４０の出力軸に接続され、増速機４０から受ける回転トルクによって発電する。発電機５０は、たとえば、誘導発電機によって構成される。なお、この発電機５０内にも、ロータを回転自在に支持する軸受が設けられている。
【００３３】
振動センサ１１０は、ナセル９０内の転動設備における各軸受の振動を検出するためのセンサ（以下、「状態監視用センサ」とも称する。）であり、測定対象の機器に固設される。振動センサ１１０は、主軸用軸受装置６０内の軸受用の振動センサ（主軸受用センサ１１１）、増速機４０内の軸受用の振動センサ（増速機入力軸受用センサ１１２，増速機遊星軸受用センサ１１３，増速機低速軸受用センサ１１４，増速機中速軸受用センサ１１５，増速機高速軸受用センサ１１６）、および発電機５０内の軸受用センサ（発電機駆動側軸受用センサ１１７，発電機従動側軸受用センサ１１８）を含む。
【００３４】
振動センサ１１０の各々は、たとえば圧電素子を用いた加速度センサであり、検出した振動データを制御装置３００へ出力する。なお、振動センサ１１０は、加速度センサには限定されず、速度センサ、変位センサ、ＡＥ（Acoustic  Emission）センサ、超音波センサ、温度センサ、音響センサなどを用いることもできる。
【００３５】
制御装置３００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）や、記憶装置、入出力バッファ等（いずれも図示せず）を含む。制御装置３００は、振動センサ１１０で検出された振動データを受ける。そして、制御装置３００は、振動センサ１１０の各検出値に基づいて、予め設定されたプログラムに従って、監視対象の軸受の異常を監視する。
【００３６】
（異常判定における電気的ノイズの影響について）
このような状態監視装置においては、上記のように複数のセンサで検出されたデータに基づいて異常判定がなされる。しかしながら、センサで検出される信号には、状態監視の際に妨げとなる電気的ノイズが含まれている場合がある。突発的な電気的ノイズの発生要因の例としては、ラジオ等の送信電波や無線信号の他に、回転部で発生する静電気の放電、機械スイッチやリレーにおける接点開閉時の放電、蛍光灯のグロー放電、高圧線のコロナ放電などが挙げられる。電気的ノイズが検出データに存在すると、状態監視において当該ノイズを異常として誤判定する可能性がある。
【００３７】
図２は、突発的な電気的ノイズが生じた場合に、振動センサ１１０で測定した振動データの一例を示す図である。図２においては、主軸受用センサ１１１で測定した振動データを例として説明する。なお、本実施の形態においては、所定時間ごとに１０秒間の振動データを記憶して、記憶された振動データに基づいて軸受の異常の有無を判定する場合を例として説明するが、振動データの測定期間および測定頻度については、他の測定条件を用いることも可能である。
【００３８】
図２を参照して、測定開始から４秒後において、インパルス状の突発的な電気的ノイズが生じている。ノイズ発生時、瞬間的に振動加速度が増加し、その後徐々に漸減している。周波数解析によって軸受の異常を判定する場合に、このような電気的ノイズが発生すると、当該ノイズによる周波数成分により、実際には異常が発生していない場合であっても、異常と誤判定してしまう可能性がある。
【００３９】
このような誤判定を防止するために、たとえば、図３の比較例に示されるように、図２の振動波形にバンドパスフィルタを適用して、軸受の異常として現れ得る周波数帯（たとえば、２００〜２０００Ｈｚ）以外のデータを除去することが考えられる。しかしながら、電気的ノイズが開始されるときのインパルス状のデータについては、全周波数成分を有しているため、バンドパスフィルタを用いてもノイズが完全に除去できない状態となり得る。そうすると、残存するインパルス状のノイズによって異常と誤判定してしまうおそれがある。
【００４０】
また、図４で後述するように、振動センサの設置場所（たとえば増速機４０）によっては、正常時でも振動レベルが大きい状態となり、そのような設置場所の振動センサの振動波形においては、ノイズ成分の分離が困難となり得る。
【００４１】
一方で、これらの複数のセンサの検出データは、制御装置３００のＩ／Ｏによって取り込まれるが、センサからの電気信号の入力は、通常は共通の入出力用電源を用いて行なわれるため、互いに電気的に絶縁されていない場合が多い。そのため、あるセンサに対して電気的ノイズが生じる場合には、他のセンサについても同様の電気的ノイズの影響が発生し得る。
【００４２】
そこで、本実施の形態においては、このような電気的に非絶縁の複数のセンサにおいては電気的ノイズの影響が各センサに共通して現れることを利用して、正常時の振動レベルが比較的小さく（好ましくは、２．０ｍ／ｓ２以下）、かつ、監視対象の軸受に異常が発生した場合の振動の影響を受けにくい場所に設置された振動センサ（以下、「基準振動センサ」と称する。）で測定された振動データを用いて電気的ノイズの影響を除去する手法を採用する。より詳細には、基準振動センサで測定された振動データから電気的ノイズの発生の有無を判定し、他の振動センサの各振動データにおいて、上記の電気的ノイズが発生している時刻に対応するデータを削除した上で、当該修正された振動データを用いて異常の判定を行なう。
【００４３】
このようなノイズデータ除去の手法を用いることにより、基準振動センサにおいては電気的ノイズが正常時の振動に紛れることなく的確に抽出できる。また、各振動センサから得られた振動データから当該電気的ノイズの影響を含んでいるデータが除去されるため、状態監視における誤判定を低減できる。
【００４４】
なお、基準振動センサについては、各軸受用の状態監視用の振動センサとは別個の専用の振動センサを用いるようにしてもよいが、「正常時の振動レベルが比較的小さく、かつ、監視対象の軸受に異常が発生した場合の振動の影響を受けにくい」という条件が満たされれば、状態監視用センサのうちの１つを基準振動センサとして兼用するようにしてもよい。状態監視用センサと基準振動センサとを兼用できれば、追加的なセンサが不要となるため、部品点数の増加が抑制されコスト低減にもつながる。
【００４５】
基準振動センサを個別に設ける場合には、機器からの機械的振動の影響を低減するために、たとえば柔軟性の高い電線を用いて配線するとともに、防振ゴムを用いて設置するようにすることが好ましい。
【００４６】
図４は、図１の風力発電設備において電気的ノイズが発生した場合の、各状態監視用センサで測定された測定データの振動波形の一例を示す図である。図４においては、図４（ａ）には主軸受用センサ１１１の振動波形が示され、図４（ｂ）〜（ｆ）には増速機４０における入力軸受用センサ１１２，遊星軸受用センサ１１３，低速軸受用センサ１１４，中速軸受用センサ１１５，高速軸受用センサ１１６の振動波形がそれぞれ示される。また、図４（ｇ），（ｈ）には発電機５０における駆動側軸受用センサ１１７，従動側軸受用センサ１１８の振動波形がそれぞれ示される。
【００４７】
図４においては、図２と同様に測定開始から４秒後にインパルス状の電気的ノイズが発生した場合の振動波形であり、各振動波形においても、測定開始から４秒後において、負側の振動加速度の部分にインパルス状のピークが確認できる。しかしながら、特に図４（ｅ），（ｆ），（ｇ）のように、正常状態における振動レベルが大きい測定箇所の振動データにおいては、正側の振動加速度のピークを確認することが困難となっている。
【００４８】
（基準振動センサの選定について）
ここで、図５および図６を用いて、本実施の形態において、状態監視用センサを基準振動センサとして用いることができるか否かの判定手法について説明する。
【００４９】
図５は、図１の風力発電設備における各状態監視用センサで測定された正常時の測定データの実効値（「ＲＭＳ（Root  Mean  Square）値」とも称される。）を示す図である。図５においては、主軸受用センサ１１１、増速機入力軸受用センサ１１２，増速機遊星軸受用センサ１１３の実効値が低くなっていることがわかる。これらのセンサについては、図４においても、電気的ノイズを比較的明瞭に認識することができる。
【００５０】
また、図６は、各状態監視用センサについて、監視対象の軸受が異常である場合に、各状態監視用センサに与える影響を示したものである。図６においては、Ｘ軸に各状態監視用センサが示され、Ｙ軸には異常が発生している状態監視用センサが示され、Ｚ軸には実効値変化率が示される。
【００５１】
実効値変化率とは、ある状態監視用センサについて、他の状態監視用センサの監視対象の軸受に異常が生じた場合の振動波形の実効値（ＲＭＳ１）の、正常状態での振動波形の実効値（ＲＭＳ２）に対する変化率であり、以下の式（１）のように規定される。
【００５２】
実効値変化率＝（ＲＭＳ１−ＲＭＳ２）／ＲＭＳ２    …（１）
すなわち、図６において、実効値変化率の値が大きいほど、当該状態監視用センサの監視対象外の軸受に異常が生じた場合には、当該状態監視用センサにおいてもその異常による影響が振動波形として現れやすいことを示している。
【００５３】
図６においては、主軸受用センサ１１１について、他のいずれの軸受が異常状態となった場合であっても、その実効値変化率が０．１以下となっており、その影響を受けにくいことがわかる。したがって、本実施の形態の説明においては、主軸受用センサ１１１を基準振動センサとして用いることとしている。
【００５４】
なお、基準振動センサとして用いることができるか否かの判定に際しては、当該状態監視用センサの実効値変化率が、異常が発生している軸受の状態監視用センサの実効値変化率の１／１０以下となるセンサを基準振動センサとすることがより好ましい。
【００５５】
（ノイズ除去処理について）
図７は、本実施の形態における制御装置３００の構成を機能的に示す機能ブロック図である。図７を参照して、制御装置３００は、ノイズ除去部３１０と、異常検出部３２０と、通信部３３０とを含む。また、図８はノイズ除去部３１０の機能を示す機能ブロック図であり、図９は異常検出部３２０の機能を示す機能ブロック図である。
【００５６】
図７および図８を参照して、ノイズ除去部３１０は、ノイズ判定部３１１と、減算部３１２と、データ取得部３１３とを含む。ノイズ判定部３１１は、振動センサ１１０のうちの基準振動センサで検出された振動データ（基準データ）を受け、当該基準データから電気的ノイズの発生の有無を判定するとともに、当該電気的ノイズの発生した期間を特定する。
【００５７】
データ取得部３１３は、各振動センサ１１０で検出された振動データ（監視データ）を受ける。減算部３１２は、データ取得部３１３からの各振動センサ１１０の振動データから、ノイズ判定部３１１で特定された電気的ノイズが発生した期間のデータを削除し、判定用データとして異常検出部３２０へ出力する。
【００５８】
図７および図９を参照して、異常検出部３２０は、ハイパスフィルタ（以下、「ＨＰＦ（High  Pass  Filter）」とも称する。）３２１，３２４と、実効値演算部３２２，３２５と、エンベロープ処理部３２３と、記憶部３２６と、診断部３２７とを含む。
【００５９】
ＨＰＦ３２１は、ノイズ除去部３１０で電気的ノイズが除去された振動データ（判定用データ）を受ける。そして、ＨＰＦ３２１は、判定用データについて、予め定められた周波数よりも高い信号成分を通過させ、低周波成分を除去する。このＨＰＦ３２１は、判定用データの振動波形に含まれる直流成分を除去するために設けられたものである。なお、判定用データが直流成分を含まないものであれば、ＨＰＦ３２１を省略してもよい。
【００６０】
実効値演算部３２２は、直流成分が除去された判定データの振動波形をＨＰＦ３２１から受ける。そして、実効値演算部３２２は、当該振動波形の実効値（ＲＭＳ値）を算出し、その算出された実効値を記憶部３２６へ出力する。
【００６１】
エンベロープ処理部３２３は、ノイズ除去部３１０から判定用データを受ける。エンベロープ処理部３２３は、当該判定用データにエンベロープ処理を行なうことによって、判定用データの振動波形のエンベロープ波形を生成する。なお、エンベロープ処理部３２３において演算されるエンベロープ処理には、種々の公知の手法を適用可能である。一例として、振動波形を絶対値に整流し、ローパスフィルタ（ＬＰＦ（Low  Pass  Filter））を通過させることによって、振動波形のエンベロープ波形が生成される。
【００６２】
ＨＰＦ３２４は、エンベロープ処理が施された判定用データをエンベロープ処理部３２３から受ける。ＨＰＦ３２４は、当該判定用データについて、予め定められた周波数よりも高い信号成分を通過させ、低周波成分を除去する。このＨＰＦ３２４により、エンベロープ波形に含まれる直流成分が除去され、エンベロープ波形の交流成分が抽出される。
【００６３】
実効値演算部３２５は、エンベロープ波形の交流成分をＨＰＦ３２４から受ける。そして、実効値演算部３２５は、当該エンベロープ波形の交流成分の実効値（ＲＭＳ値）を算出して、記憶部３２６へ出力する。
【００６４】
記憶部３２６は、実効値演算部３２２により算出された判定データの振動波形の実効値と、実効値演算部３２５により算出されたエンベロープ波形の交流成分の実効値とを同期させて時々刻々記憶する。記憶部３２６は、たとえば、読み書き可能な不揮発性のメモリ等によって構成される。
【００６５】
診断部３２７は、判定データの実効値およびエンベロープ波形の交流成分の実効値を記憶部３２６から読出し、これらの２つの実効値に基づいて各軸受の異常を診断する。詳しくは、診断部３２７は、各判定データの実効値とエンベロープ波形の交流成分の実効値との時間的変化の推移に基づいて、各軸受の異常を診断する。
【００６６】
図１０は、本実施の形態において、図７および図８のノイズ除去部３１０において実行される、ノイズデータの除去処理を概略的に説明するための図である。図１０においては、基準振動センサとして用いられる主軸受用センサ１１１における振動波形が示されている。
【００６７】
図１０を参照して、ノイズ除去部３１０においては、まず、所定期間（図１０では１０秒間）において基準振動センサから得られた振動データについて、上記の所定期間における振動データの平均値を振動データから差し引くことによって、ドリフトの影響を除去した演算用データを作成する。
【００６８】
次に、ノイズ除去部３１０は、この演算用データを所定の時間間隔でＮ個のセグメントに分割する。図１０の例においては、所定の時間間隔は０．１秒であり、Ｎ＝１００個である。
【００６９】
そして、ノイズ除去部３１０は、得られた１００個のセグメント（ＳＥＧ１〜ＳＥＧ１００）について、連続する任意のＭ個（Ｍ＜Ｎ）のセグメントをグループセグメントとし、（Ｎ−Ｍ＋１）個のグループセグメントを作成する。図１０の例では、Ｍ＝３０個であり、７１個のグループセグメント（ＧＳ１〜ＧＳ７１）を作成する。隣り合うグループセグメント（たとえば、ＧＳ１（ＳＥＧ１〜ＳＥＧ３０）とＧＳ２（ＳＥＧ２〜ＳＥＧ３１））とでは、２９個のセグメントとオーバラップする。
【００７０】
次いで、ノイズ除去部３１０は、得られた各グループセグメントに含まれる演算用データのうち、絶対値が最大となるデータを算出し、当該データをそのグループセグメントにおける最大絶対値とする。
【００７１】
また、ノイズ除去部３１０は、各セグメントにおける演算用データの実効値（ＲＭＳ値）を算出し、得られたＮ個の実効値のうち、小さい方からｐ個（ｐ＜Ｍ，たとえばｐ＝１０）の実効値の平均値を平均実効値とする。この平均実効値は、演算用データのうち、ノイズを含まない状態の実効値に対応するものである。
【００７２】
そして、ノイズ除去部３１０は、最大絶対値が平均実効値の１０倍以上となるグループセグメントを、電気的ノイズの影響を含んだ「ノイズ発生セグメント」と判定する。ノイズ除去部３１０は、各状態監視用センサのもとの振動データから、当該ノイズ発生セグメントとして判定されたグループセグメントに対応した期間のデータを除去して判定用データを作成する。
【００７３】
このような処理を行なうことによって、判定用データにおいては、電気的ノイズの影響を含んだデータが排除されるため、この判定用データを用いて異常検出処理を行なうことで、異常検出において電気的ノイズに起因する誤判定を防止できる。
【００７４】
グループセグメントに分割する意図は、電気的ノイズによる振動波形の減衰部分についても確実に除去するためである。なお、上記の処理における所定期間の長さ、Ｎ，Ｍ，ｐの具体的な数値については一例であり、アプリケーションに応じて適宜設定することができる。
【００７５】
図１１および図１２は、本実施の形態において、制御装置３００で実行される異常判定処理を説明するためのフローチャートである。
【００７６】
図１１を参照して、制御装置３００は、ステップ（以下ステップをＳと略す。）１００にて、所定期間における各振動センサ（状態監視用センサおよび基準振動センサ）からの振動データを取得し、制御装置３００内に記憶する。
【００７７】
次いで、制御装置３００は、Ｓ２００にて、図１０で説明したように、基準振動センサからの振動データに基づいて、電気的ノイズが発生している期間を特定する。そして、各状態監視用センサから当該電気的ノイズが発生している期間のデータを削除して、判定用データを作成する。
【００７８】
ここで、Ｓ２００におけるノイズ除去処理の詳細を図１２を用いて説明する。図１２を参照して、制御装置３００は、Ｓ２１０にて、取得した基準振動センサからの振動データにおける全体の平均値Ｘａを算出し、各データＸからこの平均値Ｘａを差し引いて演算用データを作成する。Ｓ２１０の処理によって、振動データにおける直流成分（ドリフト）を排除することができる。
【００７９】
次いで、制御装置３００は、Ｓ２２０にて、図１０で説明したように、演算用データをセグメント（ＳＥＧ）およびグループセグメント（ＧＳ）に分割する。そして、制御装置３００は、各グループセグメントにおける最大絶対値（ＭＡＸａｂｓ）を算出するとともに（Ｓ２３０）、各セグメントにおける実効値（ＲＭＳｓ）を算出する（Ｓ２４０）。そして、制御装置３００は、Ｓ２５０にて、振動データのうちの正常時の実効値として、小さい方から１０個の実効値の平均値である平均実効値（ＲＭＳａ）を算出する。
【００８０】
制御装置３００は、Ｓ２６０にて、最大絶対値ＭＡＸａｂｓが、平均実効値ＲＭＳａの１０倍以上となるグループセグメントを、ノイズ発生セグメントとして抽出する。そして、Ｓ２７０にて、各状態監視用センサから取得した振動データから、Ｓ２６０で抽出されたノイズ発生セグメントに対応する期間のデータを削除して、判定用データを作成する。このような処理によって、電気的ノイズの影響のない、または影響が低減されたデータを生成することができる。
【００８１】
再び図１１を参照して、制御装置３００は、Ｓ３００にて、Ｓ２００にて作成された判定用データを用いて、異常検出部３２０によって異常判定処理を行ない、監視対象の軸受に異常が発生しているかどうかを判定する。なお、具体的な異常判定手法については、公知の判定技術を採用することができる。
【００８２】
このような処理に従って制御を行なうことによって、電気的ノイズの影響が低減されたデータを用いて軸受の異常判定を行なうことができるので、電気的ノイズに起因して発生し得る誤判定を抑制することができる。また、ノイズ除去処理において、バンドパスフィルタ等によって特定の周波数帯のみを抽出する処理が含まれていないため、一部の周波数帯を除外することなく監視を行なうことができる。そのため、広範な周波数帯の監視が必要となる設備に対しても適用が可能となる。
【００８３】
なお、上記の説明においては、風力発電設備における軸受の異常判定の場合を例として説明したが、本実施の形態における異常判定処理は、軸受を含む転動装置を有していれば、風力発電設備以外の他の設備に対しても適用することができる。
【００８４】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００８５】
１０  風力発電設備、２０  主軸、３０  ブレード、４０  増速機、５０  発電機、６０  主軸用軸受装置、９０  ナセル、１００  タワー、１１０〜１１８  振動センサ、３００  制御装置、３１０  ノイズ除去部、３１１  ノイズ判定部、３１２  減算部、３１３  データ取得部、３２０  異常検出部、３２２，３２５  実効値演算部、３２３  エンベロープ処理部、３２６  記憶部、３２７  診断部、３３０  通信部。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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