(57)【要約】【課題】正確な異常診断を実現する状態監視システムおよび風力発電装置を提供する。【解決手段】状態監視システムは、装置を構成する機械要素の振動波形を計測するための振動センサ７０と、機械要素の異常を診断するための処理装置８０とを備える。処理装置８０において、評価値演算部１６０は、一定時間内に振動センサ７０から出力される振動波形データを特徴付ける評価値を、時間的に連続して演算するように構成される。診断部１５０は、評価値演算部１６０により演算される評価値の時間的変化の傾向が変化したことをトリガとして振動波形データの計測を開始することにより、振動波形データを用いて機械要素の異常を診断するように構成される。【選択図】図２
2017173321.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
装置を構成する機械要素の状態を監視する状態監視システムであって、
前記機械要素の振動波形を計測するための振動センサと、
前記機械要素の異常を診断するための処理装置とを備え、
前記処理装置は、
一定時間内に前記振動センサから出力される振動波形データを特徴付ける評価値を、時間的に連続して演算するように構成された評価値演算部と、
前記評価値演算部により演算される前記評価値の時間的変化の傾向が変化したことをトリガとして前記振動波形データの計測を開始することにより、前記振動波形データを用いて前記機械要素の異常を診断するように構成された診断部とを含む、状態監視システム。
【請求項２】
前記処理装置は、前記一定時間内における前記振動波形データを格納するための記憶部をさらに含み、
前記診断部は、前記評価値の時間的変化の傾向が変化した時点の直前の前記一定時間内における前記振動波形データを、前記記憶部から取得する、請求項１に記載の状態監視システム。
【請求項３】
前記診断部は、前記評価値の時間的変化率が閾値以上となったことを検出して、前記振動波形データの計測を開始する、請求項１または２に記載の状態監視システム。
【請求項４】
前記診断部は、前記診断部は、前記評価値の時間的変化率が第１の閾値以上となり、かつ、前記評価値の大きさが第２の閾値以上となったことを検出して、前記振動波形データの計測を開始する、請求項１または２に記載の状態監視システム。
【請求項５】
前記評価値演算部は、前記一定時間内における前記振動波形データを統計処理することにより、前記評価値を演算する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の状態監視システム。
【請求項６】
前記評価値演算部は、
前記一定時間内における前記振動波形データを複数のセグメントデータに分割し、各セグメントデータに対して複数の特徴量を含む特徴量ベクトルを生成し、
前記装置が正常であるときの前記振動波形データに対して生成された前記特徴量ベクトルを用いて、正常と異常とを分類する分類境界を設定し、
前記一定時間内における前記振動波形データに対して生成された複数の前記特徴量ベクトルの各々について、前記分類境界からの距離である異常度を算出し、
複数の前記異常度を統計処理することにより、前記評価値を生成する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の状態監視システム。
【請求項７】
前記記憶部は、所定の時間間隔で、前記振動センサから与えられる前記振動波形データを格納するとともに、格納されている前記一定時間内における前記振動波形データのうち最も古い前記振動波形データを消去する、請求項２に記載の状態監視システム。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか１項に記載の状態監視システムを備える、風力発電装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、装置を構成する機械要素の状態を監視する状態監視システムに関し、特に、風力発電装置を構成する機械要素の状態を監視する状態監視システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
風力発電装置においては、風力を受けるブレードに接続される主軸を回転させ、増速機により主軸の回転を増速させた上で発電機のロータを回転させることによって発電が行なわれる。主軸ならびに増速機および発電機の回転軸の各々は、転がり軸受によって回転自在に支持されており、そのような軸受の異常を診断する状態監視システム（ＣＭＳ：Condition   Monitoring  System）が知られている。このような状態監視システムにおいては、軸受に固設された振動センサにより測定される振動波形データを用いて、軸受に損傷が発生しているか否かが診断される。
【０００３】
演算器等を内蔵する一般的な装置の内部機器の状態を監視する状態監視システムとして、たとえば、特開平７−１５９４６９号公報（特許文献１）には、被測定機器の内部状態を計測する回路から出力される信号に基づいて被測定機器の異常を検出したときに、この検出信号を受けて各計測要素回路および記録部に対して、計測および記録を開始させるトリガを発生させる構成が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平７−１５９４６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１に開示される状態監視システムでは、被測定機器の内部状態を計測する回路から出力される信号にノイズが重畳したときに、被測定機器の異常と検出されてトリガが発生される場合が生じる。このような場合には、ノイズの影響を受けて頻繁にトリガが発生されるため、トリガが発生されるたびに、被測定機器の内部状態の計測および記録が開始されることになる。これにより、記録部には、被測定機器が正常であるときのデータと、被測定機器が異常であるときのデータとが混在した状態で、膨大なデータが蓄積されることになる。その結果、記録部に蓄積されるデータに基づいた正確な異常診断ができなくなる可能性がある。
【０００６】
そこで、この発明は、かかる課題を解決するためになされたものであり、その目的は、正確な異常診断を実現する状態監視システムおよび風力発電装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係る状態監視システムは、装置を構成する機械要素の状態を監視する状態監視システムであって、機械要素の振動波形を計測するための振動センサと、機械要素の異常を診断するための処理装置とを備える。処理装置は、評価値演算部と、診断部とを含む。評価値演算部は、一定時間内に振動センサから出力される振動波形データを特徴付ける評価値を、時間的に連続して演算するように構成される。診断部は、評価値演算部により演算される評価値の時間的変化の傾向が変化したことをトリガとして振動波形データの計測を開始することにより、振動波形データを用いて機械要素の異常を診断するように構成される。
【発明の効果】
【０００８】
この発明によれば、装置を構成する機械要素に異常が生じたときの振動波形データを確実かつ適切に取得することができるため、正確な異常診断を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】この発明の実施の形態１に係る状態監視システムが適用された風力発電装置の構成を概略的に示した図である。
【図２】図１に示したデータ処理装置の構成を機能的に示す機能ブロック図である。
【図３】図２に示した振動波形データ記憶部および評価値演算部の動作を説明する図である。
【図４】図２に示した評価値トレンド記憶部の動作を説明する図である。
【図５】図２に示した計測トリガ発生部および振動波形データ出力部の動作を説明する図である。
【図６】実施の形態１に係る状態監視システムにおける軸受の振動波形データを格納するための制御処理を説明するフローチャートである。
【図７】実施の形態１に係る状態監視システムにおける軸受の振動波形データの計測トリガを発生するための制御処理を説明するフローチャートである。
【図８】実施の形態２に係る状態監視システムにおける軸受の振動波形データの計測トリガを発生するための制御処理を説明するフローチャートである。
【図９】実施の形態３に係る状態監視システムにおける軸受の振動波形データの計測トリガを発生するための制御処理を説明するフローチャートである。
【図１０】実施の形態４に係る状態監視システムにおけるデータ処理装置の構成を機能的に示す機能ブロック図である。
【図１１】一定時間内における軸受の振動波形データとセグメントとの関係を示す概念図である。
【図１２】特徴量ベクトルについて説明するための図である。
【図１３】ＯＣ−ＳＶＭの基本概念を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
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、図中の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。
【００１１】
［実施の形態１］
図１は、この発明の実施の形態１に係る状態監視システムが適用された風力発電装置の構成を概略的に示した図である。図１を参照して、風力発電装置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（以下、単に「軸受」と称する。）６０と、振動センサ７０と、データ処理装置８０を備える。増速機４０、発電機５０、軸受６０、振動センサ７０およびデータ処理装置８０は、ナセル９０に格納され、ナセル９０は、タワー１００によって支持される。
【００１２】
主軸２０は、ナセル９０内に進入して増速機４０の入力軸に接続され、軸受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。
【００１３】
軸受６０は、ナセル９０内において固設され、主軸２０を回転自在に支持する。軸受６０は、転がり軸受によって構成され、たとえば、自動調芯ころ軸受や円すいころ軸受、円筒ころ軸受、玉軸受等によって構成される。なお、これらの軸受は、単列のものでも複列のものでもよい。
【００１４】
振動センサ７０は、軸受６０に固設される。振動センサ７０は、軸受６０の振動波形を計測し、計測した振動波形データをデータ処理装置８０へ出力する。振動センサ７０は、たとえば、圧電素子を用いた加速度センサによって構成される。
【００１５】
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。一例として、増速機４０は、遊星ギヤ、中間軸および高速軸等を含む歯車増速機構によって構成される。なお、特に図示はしないが、増速機４０内にも、複数の軸を回転自在に支持する複数の軸受が設けられている。
【００１６】
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、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。
【００１７】
データ処理装置８０は、ナセル９０内に設けられ、軸受６０の振動波形データを振動センサ７０から受ける。データ処理装置８０は、予め設定されたプログラムに従って、軸受６０の振動波形データを用いて軸受６０の異常を診断する。
【００１８】
図２は、図１に示したデータ処理装置８０の構成を機能的に示す機能ブロック図である。図２を参照して、データ処理装置８０は、バンドパスフィルタ（以下、「ＢＰＦ（Band  Pass  Filter）」と称する。）１１０と、実効値演算部１２０と、記憶部１３０と、振動波形データ出力部１４０と、診断部１５０と、評価値演算部１６０と、計測トリガ発生部１７０とを含む。
【００１９】
ＢＰＦ１１０は、軸受６０の振動波形データを振動センサ７０から受ける。ＢＰＦ１１０は、たとえば、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ（High  Pass  Filter））を含む。ＨＰＦは、その受けた振動波形データにつき、予め定められた周波数よりも高い信号成分を通過させ、低周波成分を遮断する。ＨＰＦは、軸受６０の振動波形データ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、振動センサ７０の出力が直流成分を含まないものであれば、ＨＰＦを省略してもよい。
【００２０】
ＢＰＦ１１０は、ＨＰＦに加えて、またはＨＰＦに代えてローパスフィルタ（ＬＰＦ（Low  Pass  Filter））を含んでいてもよい。ＬＰＦは、その受けた振動波形データにつき、予め定められた周波数よりも低い信号成分を通過させる。
【００２１】
また、振動センサ７０とＢＰＦ１１０との間に、エンベロープ処理部を設けてもよい。エンベロープ処理部は、軸受６０の振動波形データを振動センサ７０から受けると、その受けた振動波形データにエンベロープ処理を行なうことで、軸受６０の振動波形データ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り、一例として、振動センサ７０から受ける軸受６０の振動波形データを絶対値に整流し、ＬＰＦを通すことによって、軸受６０の振動波形データのエンベロープ波形が生成される。
【００２２】
この場合、ＢＰＦ１１０において、ＨＰＦは、軸受６０の振動波形データのエンベロープ波形をエンベロープ処理部から受けると、その受けたエンベロープ波形につき、予め定められた周波数よりも高い信号成分を通過させ、低周波成分を遮断する。すなわち、ＨＰＦは、エンベロープ波形に含まれる直流成分を除去し、エンベロープ波形の交流成分を抽出するように構成される。
【００２３】
実効値演算部１２０は、フィルタ処理が施された軸受６０の振動波形データをＢＰＦ１１０から受ける。実効値演算部１２０は、軸受６０の振動波形データの実効値（「ＲＭＳ（Root  Mean  Square）値」とも称される。）を算出し、その算出された振動波形データの実効値を記憶部１３０へ出力する。
【００２４】
実効値演算部１２０により演算される軸受６０の振動波形の実効値は、エンベロープ処理を行なっていない生の振動波形の実効値であるので、たとえば、軸受６０の軌道輪の一部に剥離が発生し、その剥離箇所を転動体が通過するときのみ振動が増加するインパルス的な振動に対しては値の増加が小さいけれども、軌道輪と転動体との接触部の面荒れまたは潤滑不良時に発生する持続的な振動に対しては値の増加が大きくなる。
【００２５】
一方、上述のように、エンベロープ処理部を設けた場合には、実効値演算部１２０により演算されるエンベロープ波形の交流成分の実効値は、軌道輪の面荒れまたは潤滑不良時に発生する持続的な振動に対しては値の増加が小さく、インパルス的な振動に対しては値の増加が大きくなる。
【００２６】
記憶部１３０は、振動波形データ記憶部１３２と、評価値トレンド記憶部１３４とを含む。振動波形データ記憶部１３２および評価値トレンド記憶部１３４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。
【００２７】
振動波形データ記憶部１３２は、実効値演算部１２０により演算された軸受６０の振動波形データの実効値を時々刻々と格納する。振動波形データ記憶部１３２は、一定時間内における軸受６０の振動波形データの実効値を格納するように構成される。後述するように、振動波形データ記憶部１３２に格納された軸受６０の振動波形データの実効値が読み出され、その読み出された実効値を用いて軸受６０の異常が診断される。以下の説明では、振動波形データの実効値を、単に「振動波形データ」と称する。
【００２８】
評価値演算部１６０は、一定時間内における軸受６０の振動波形データを振動波形データ記憶部１３２から読み出すと、読み出した一定時間内における軸受６０の振動波形データを特徴付ける評価値を演算する。評価値演算部１６０は、評価値を時間的に連続して演算するように構成される。
【００２９】
評価値トレンド記憶部１３４は、評価値演算部１６０により演算された評価値を受ける。評価値トレンド記憶部１３４は、評価値演算部１６０から時々刻々と与えられる評価値を格納する。言い換えれば、評価値トレンド記憶部１３４は、評価値の時間的変化の傾向を示す評価値トレンドを格納するように構成される。
【００３０】
図３は、図２に示した振動波形データ記憶部１３２および評価値演算部１６０の動作を説明する図である。
【００３１】
図３を参照して、振動波形データ記憶部１３２は、所定の時間間隔で、軸受６０の振動波形データを実効値演算部１２０から受ける。図３の例では、所定の時間間隔を１秒間隔としている。図３中のＤ０〜Ｄ１１は、１秒間隔で振動波形データ記憶部１３２に与えられる振動波形データを表わしている。
【００３２】
振動波形データ記憶部１３２は、一定時間内における軸受６０の振動波形データを格納する。一定時間は、主軸２０の回転速度に応じて設定することができる。図３の例では、一定時間を１０秒間としている。たとえば、時刻ｔ０において、振動波形データ記憶部１３２は、時間的に連続する合計１０個（すなわち、１０秒間分）の振動波形データＤ０〜Ｄ９を格納している。
【００３３】
時刻ｔ０から１秒経過した時刻ｔ１において、振動波形データ記憶部１３２は、振動波形データＤ１０を実効値演算部１２０から受けると、１０秒間分の振動波形データＤ０〜Ｄ９のうちの最も古い振動波形データＤ０を消去するとともに、新たに入力された振動波形データＤ１０を追加することで、一定時間内における振動波形データを更新する。
【００３４】
さらに、時刻ｔ１から１秒経過した時刻ｔ２では、振動波形データ記憶部１３２は、１０秒間分の振動波形データＤ１〜Ｄ１０のうちの最も古い振動波形データＤ１を消去するとともに、新たに入力された振動波形データＤ１１を追加することで、一定時間内における軸受６０の振動波形データを更新する。
【００３５】
このようにして、振動波形データ記憶部１３２は、所定の時間間隔で、一定時間内における軸受６０の振動波形データを更新する。評価値演算部１６０は、所定の時間間隔で更新される一定時間内における軸受６０の振動波形データを振動波形データ記憶部１３２から読み出す。評価値演算部１６０は、読み出した一定時間内における軸受６０の振動波形データを統計処理することにより評価値を演算する。
【００３６】
図３の例では、時刻ｔ０において、評価値演算部１６０は、振動波形データ記憶部１３２から、１０秒間分の振動波形データＤ０〜Ｄ９を読み出すと、読み出した振動波形データＤ０〜Ｄ９を統計処理することによって評価値Ｅ０を演算する。評価値Ｅ０は、時刻ｔ０の直前の１０秒間分の振動波形データＤ０〜Ｄ９を特徴付ける値（代表値）となる。したがって、統計処理では、評価値Ｅ０として、たとえば、振動波形データＤ０〜Ｄ９の平均値を演算することができる。あるいは、評価値Ｅ０として、振動波形データＤ０〜Ｄ９の中央値、最頻値、最小値などを演算することもできる。
【００３７】
時刻ｔ１において、評価値演算部１６０は、１０秒間分の振動波形データＤ１〜Ｄ１０を統計処理することにより、評価値Ｅ１を演算する。時刻ｔ２において、評価値演算部１６０は、１０秒間分の振動波形データＤ２〜Ｄ１１を統計処理することにより、評価値Ｅ２を演算する。
【００３８】
このようにして、評価値演算部１６０は、所定の時間間隔で、一定時間内における軸受６０の振動波形データの評価値を演算する。評価値演算部１６０は、演算した評価値を評価値トレンド記憶部１３４へ出力する。
【００３９】
図４は、図２に示した評価値トレンド記憶部１３４の動作を説明する図である。
図４を参照して、評価値トレンド記憶部１３４は、所定の時間間隔で、評価値を評価値演算部１６０から受ける。図４の例では、所定の時間間隔を１秒間隔としている。図４中のＥ０〜Ｅ６は、１秒間隔で評価値演算部１６０から評価値トレンド記憶部１３４に与えられる評価値を表わしている。
【００４０】
評価値トレンド記憶部１３４は、時間的に連続する所定数の評価値を格納する。この時間的に連続する所定数の評価値は、評価値の時間的変化の傾向を表わす「評価値トレンド」に相当する。
【００４１】
図４の例では、所定数を５としている。たとえば、評価値トレンド記憶部１３４は、時刻ｔ０にて評価値Ｅ０を格納し、時刻ｔ０から１秒経過した時刻ｔ１にて評価値Ｅ１を格納し、時刻ｔ１から１秒経過した時刻ｔ２にて評価値Ｅ２を格納し、時刻ｔ２から１秒経過した時刻ｔ３にて評価値Ｅ３を格納し、時刻ｔ３から１秒経過した時刻ｔ４にて評価値Ｅ４を格納する。なお、評価値Ｅ３は、時刻ｔ３の直前の１０秒間分の振動波形データＤ３〜Ｄ１２を統計処理することにより演算されたものである。評価値Ｅ４は、時刻ｔ４の直前の１０秒間分の振動波形データＤ４〜Ｄ１３を統計処理することにより演算されたものである。
【００４２】
図４の例では、評価値トレンド記憶部１３４は、たとえば、時刻ｔ５において、合計５個の評価値Ｅ０〜Ｅ４を格納している。時刻ｔ５から１秒経過した時刻ｔ６において、評価値トレンド記憶部１３４は、時刻ｔ５の直前の１０秒間分の振動波形データＤ５〜Ｄ１４の評価値Ｅ５を評価値演算部１６０から受けると、合計５個の評価値Ｅ０〜Ｅ４のうちの最も古い評価値Ｅ０を消去するとともに、新たに入力された評価値Ｅ５を追加することにより、所定数の評価値を更新する。
【００４３】
さらに、時刻ｔ５から１秒経過した時刻ｔ６では、評価値トレンド記憶部１３４は、時刻ｔ６の直前の１０秒間分の振動波形データＤ６〜Ｄ１５の評価値Ｅ６を評価値演算部１６０から受けると、合計５個の評価値Ｅ１〜Ｅ５のうちの最も古い評価値Ｅ１を消去するとともに、新たに入力された評価値Ｅ６を追加することにより、所定数の評価値を更新する。
【００４４】
このようにして、評価値トレンド記憶部１３４は、所定の時間間隔で、時間的に連続する所定数の評価値（評価値トレンド）を更新する。
【００４５】
図２に戻って、計測トリガ発生部１７０は、評価値トレンド記憶部１３４から時間的に連続する所定数の評価値（評価値トレンド）を読み出すと、読み出した評価値トレンドに基づいて、振動波形データの計測を開始するためのトリガ（以下、「計測トリガ」とも称する。）を発生する。計測トリガ発生部１７０は、発生した計測トリガを振動波形データ出力部１４０へ出力する。
【００４６】
図５は、図２に示した計測トリガ発生部１７０および振動波形データ出力部１４０の動作を説明する図である。図５には、評価値トレンド記憶部１３４に格納される評価値トレンドと、これに基づいて計測トリガ発生部１７０から発生される計測トリガ、および振動波形データ出力部１４０から出力される軸受６０の振動波形データの一例を示している。
【００４７】
図５中のＥｉ−４，Ｅｉ−３，・・・Ｅｉ，Ｅｉ＋１は、所定の時間間隔で、評価値トレンド記憶部１３４に与えられる評価値を表わしている。図５の例では、所定の時間間隔を１秒間隔としている。Ｅｉは時刻ｔｉにおいて評価値トレンド記憶部１３４に与えられる評価値を示し、Ｅｉ−１は時刻ｔｉ−１において評価値トレンド記憶部１３４に与えられる評価値を示し、Ｅｉ＋１は時刻ｔｉ＋１において評価値トレンド記憶部１３４に与えられる評価値を示す。
【００４８】
計測トリガ発生部１７０は、評価値の時間的変化の傾向を表わす評価値トレンドが変化したか否かを判定する。評価値トレンドが変化したと判定されると、計測トリガ発生部１７０は計測トリガを発生する。具体的には、計測トリガ発生部１７０は、評価値の時間的変化率、すなわち単位時間内の変化量に基づいて、評価値トレンドが変化したか否かを判定する。
【００４９】
図５の例では、計測トリガ発生部１７０は、時刻ｔｉにて評価値Ｅｉが評価値トレンド記憶部１３４に格納されると、時刻ｔｉにおける評価値Ｅｉと時刻ｔｉ＋１における評価値Ｅｉ−１との差に基づいて、評価値の時間的変化率を演算する。時刻ｔｉにおける評価値の時間的変化率をｄＥｉとすると、ｄＥｉは式（１）で表される。
【００５０】
ｄＥｉ＝（Ｅｉ−Ｅｉ＋１）／（ｔｉ−ｔｉ＋１）    …（１）
計測トリガ発生部１７０は、演算した時間的変化率ｄＥｉと予め定められた閾値αとを比較する。時間的変化率ｄＥｉが閾値α以上である場合、計測トリガ発生部１７０は、計測トリガをオンに設定する。一方、時間的変化率ｄＥｉが閾値αより小さい場合、計測トリガ発生部１７０は、計測トリガをオフに設定する。図５には、時刻ｔｉ＋１における時間的変化率ｄＥｉ＋１が閾値α以上である場合が示されている。この場合、時刻ｔｉ＋１において、計測トリガ発生部１７０は、計測トリガをオフからオンに切り替える。計測トリガ発生部１７０は、計測トリガを振動波形データ出力部１４０へ出力する。
【００５１】
振動波形データ出力部１４０は、計測トリガ発生部１７０から計測トリガを受けると、振動波形データ記憶部１３２に格納されている、一定時間内における軸受６０の振動波形データを読み出す。この一定時間内における軸受６０の振動波形データは、計測トリガが発生した時点の直前の一定時間内における軸受６０の振動波形データに相当する。図５の例では、時刻ｔｉ＋１の直前の１０秒間分の振動波形データＤｉ−９〜Ｄｉが振動波形データ記憶部１３２から読み出される。
【００５２】
振動波形データ出力部１４０は、さらに、時刻ｔｉ＋１以降における軸受６０の振動波形データを実効値演算部１２０から受ける。図５の例では、振動波形データ出力部１４０は、時刻ｔｉ＋１以降の１０秒間分の振動波形データＤｉ＋１〜Ｄｉ＋１０を実効値演算部１２０から受ける。
【００５３】
振動波形データ出力部１４０は、計測トリガが発生した時点である時刻ｔｉ＋１の直前の一定時間内における軸受６０の振動波形データＤｉ−９〜Ｄｉと、計測トリガが発生した時点である時刻ｔｉ＋１以降における軸受６０の振動波形データＤｉ＋１〜Ｄｉ＋１０とをひとまとめにして、診断部１５０へ出力する。
【００５４】
診断部１５０は、ひとまとめにされた軸受６０の振動波形データＤｉ−９〜Ｄｉ＋１０を受けると、これに基づいて軸受６０の異常を診断する。すなわち、診断部１５０は、評価値の時間的変化の傾向が変化したことによって計測トリガが発生されると、振動波形データの計測を開始するように構成される。
【００５５】
以上のように、実施の形態１に係る状態監視システムによれば、一定時間内における振動波形データを特徴付ける評価値を演算し、この評価値の時間的変化の傾向を示す、評価値の時間的変化率が変化したときに、振動波形データの計測を開始させるトリガを発生する。このようにすると、振動波形データに重畳するノイズの影響が適切に排除された評価値に基づいて、トリガを発生させることができるため、ノイズの影響を受けて頻繁にトリガが発生することを防止することができる。この結果、軸受６０に故障が発生したときの振動波形データを確実かつ効率的に計測することができるため、正確な異常診断を実現することができる。
【００５６】
ここで、診断部１５０に与えられる、ひとまとめにされた軸受６０の振動波形データＤｉ−９〜Ｄｉ＋１０は、計測トリガが発生した時点、すなわち、評価値の時間的変化の傾向が変化した時点の前後にわたって取得された軸受６０の振動波形データに相当するものである。したがって、診断部１５０は、これらの振動波形データを分析することで、評価値の時間的変化の傾向が変化した時点前後での軸受６０の状態を、事後に調査することができる。
【００５７】
なお、振動波形データ記憶部１３２は、計測トリガが発生した時点の直前の一定時間内における軸受６０の振動波形データを格納する一方で、計測トリガが発生しないときの軸受６０の振動波形データを消去するように構成される。これによれば、振動波形データ記憶部１３２を、事後の調査に有用となるデータのみを格納することができる記憶容量とすればよいため、データ処理装置８０に内蔵されるメモリの記憶容量が大きくなりすぎることを回避することができる。
【００５８】
また、データ処理装置８０において、振動波形データ記憶部１３２および評価値トレンド記憶部１３４を、実効値演算部１２０から出力される振動波形データを時々刻々と格納するための記憶部とは独立したメモリによって構成することができる。このようにすると、風力発電装置１０の用途および状況などに応じて、振動波形データ記憶部１３２および評価値トレンド記憶部１３４を増設または撤去を容易に行なうことができる。
【００５９】
次に、図６および図７を参照して、実施の形態１に係る状態監視システムにおける軸受６０の異常診断のための制御処理を説明する。
【００６０】
図６は、実施の形態１に係る状態監視システムにおける軸受６０の振動波形データを格納するための制御処理を説明するフローチャートである。図６に示される制御処理は、振動波形データ記憶部１３２により、所定の時間間隔で繰り返し実行される。たとえば、図３の例では、図６に示される制御処理が、１秒間隔で繰り返し実行される。
【００６１】
図６を参照して、振動波形データ記憶部１３２は、ステップＳ０１により、軸受６０の振動波形データを実効値演算部１２０から受ける。振動波形データ記憶部１３２は、ステップＳ０２により、格納されている軸受６０の振動波形データの数が所定数Ｘ以上であるか否かを判定する。この所定数Ｘは、一定時間内に取得される軸受６０の振動波形データの数に値する。図３の例では、一定時間を１０秒間としているため、所定数Ｘは、一定時間を所定の時間間隔で除算した値である「１０」に設定される。
【００６２】
格納されている軸受６０の振動波形データの数が所定数Ｘ以上である場合（Ｓ０２のＹＥＳ判定時）、振動波形データ記憶部１３２は、ステップＳ０３に進み、所定数Ｘの振動波形データのうちの最も古い振動波形データを消去する。そして、振動波形データ記憶部１３２は、ステップＳ０４により、ステップＳ０１で取得された振動波形データを追加する。
【００６３】
一方、格納されている軸受６０の振動波形データの数が所定数Ｘよりも少ない場合（Ｓ０２のＮＯ判定時）、振動波形データ記憶部１３２は、ステップＳ０４に進み、ステップＳ０１で取得された振動波形データを追加する。このようにして、振動波形データ記憶部１３２は、所定の時間間隔で、一定時間内における振動波形データを更新する。
【００６４】
図７は、実施の形態１に係る状態監視システムにおける軸受６０の振動波形データの計測トリガを発生するための制御処理を説明するフローチャートである。図７に示される制御処理は、評価値演算部１６０、評価値トレンド記憶部１３４、計測トリガ発生部１７０および振動波形データ出力部１４０により、所定の時間間隔で繰り返し実行される。
【００６５】
図７を参照して、評価値演算部１６０は、ステップＳ１１により、振動波形データ記憶部１３２から、一定時間内における軸受６０の振動波形データを読み出す。
【００６６】
評価値演算部１６０は、ステップＳ１２により、ステップＳ１１で読み出した一定時間内における軸受６０の振動波形データを統計処理することにより、一定時間内における軸受６０の振動波形データの評価値を演算する。評価値演算部１６０は、演算した評価値を評価値トレンド記憶部１３４へ出力する。
【００６７】
評価値トレンド記憶部１３４は、ステップＳ１３により、格納されている評価値のデータ数が所定数Ｙ以上であるか否かを判定する。この所定数Ｙは、評価値の時間的変化の傾向を表す評価値トレンドを取得するために必要なデータ数に相当する。所定数Ｙは２以上の数に設定される。図４の例では、所定数Ｙは５に設定されている。
【００６８】
格納されている評価値のデータ数が所定数Ｙ以上である場合（Ｓ１３のＹＥＳ判定時）、評価値トレンド記憶部１３４は、ステップＳ１４に進み、所定数Ｙの評価値のうちの最も古い評価値を消去する。そして、評価値トレンド記憶部１３４は、ステップＳ１５により、ステップＳ１２で演算した評価値を追加する。
【００６９】
一方、格納されている評価値のデータ数が所定数Ｙよりも少ない場合（Ｓ１３のＮＯ判定時）、評価値トレンド記憶部１３４は、ステップＳ１５に進み、ステップＳ１２で演算した評価値を追加する。このようにして、評価値トレンド記憶部１３４は、所定の時間間隔で、所定数Ｙの評価値を更新する。
【００７０】
計測トリガ発生部１７０は、ステップＳ１６により、評価値トレンド記憶部１３４から時間的に連続する所定数Ｙの評価値（評価値トレンド）を読み出すと、読み出した評価値トレンドにおける評価値の時間的変化率を演算する。ステップＳ１６において、計測トリガ発生部１７０は、ステップＳ１５で追加された評価値と、この評価値の１つ前に追加された評価値とを評価値トレンド記憶部１３４から読み出す。そして、計測トリガ発生部１７０は、上記式（１）を用いて、読み出した２つの評価値の差に基づいて、評価値の時間的変化率を演算する。
【００７１】
計測トリガ発生部１７０は、ステップＳ１７により、ステップＳ１６で演算した評価値の時間的変化率と閾値αとを比較する。評価値の時間的変化率が閾値αよりも小さい場合（Ｓ１７のＮＯ判定時）、以降の処理Ｓ１８〜Ｓ２１はスキップされる。一方、評価値の時間的変化率が閾値α以上である場合（Ｓ１７のＹＥＳ判定時）、計測トリガ発生部１７０は、ステップＳ１８により、計測トリガを発生し、発生した計測トリガを振動波形データ出力部１４０へ出力する。
【００７２】
振動波形データ出力部１４０は、計測トリガ発生部１７０から計測トリガを受けると、ステップＳ１９により、振動波形データ記憶部１３２に時々刻々と格納される、計測トリガが発生した時点以降における軸受６０の振動波形データを読み出す。
【００７３】
振動波形データ出力部１４０は、さらに、ステップＳ２０により、振動波形データ記憶部１３２に格納されている、一定時間内における軸受６０の振動波形データを読み出す。図５で説明したように、この一定時間内における軸受６０の振動波形データは、計測トリガが発生した時点の直前の一定時間内における軸受６０の振動波形データに相当する。
【００７４】
振動波形データ出力部１４０は、ステップＳ２１により、ステップＳ２０で読み出された、計測トリガが発生した時点の直前の一定時間内における軸受６０の振動波形データと、ステップＳ１９で取得された、計測トリガが発生した時点以降における軸受６０の振動波形データをひとまとめにして、診断部１５０へ出力する。これにより、診断部１５０では、ひとまとめにされた軸受６０の振動波形データを用いて軸受６０の異常が診断される。
【００７５】
（実施の形態１の変形例）
上記の実施の形態１では、時間的に連続する２つの評価値（たとえば、図５の評価値Ｅｉ−１，Ｅｉ）の間の時間的変化率（たとえば、図５のｄＥｉ）を演算し、その演算した時間的変化率と閾値αとを比較した結果に基づいて、計測トリガを発生する構成について説明した。しかしながら、この構成においては、２つの評価値のいずれか一方にノイズが重畳すると、このノイズの影響を受けて評価値の時間的変化率が一時的に閾値αを超える場合が起こり得る。このような場合には、計測トリガ発生部１７０が計測トリガを誤って発生してしまう可能性がある。
【００７６】
そこで、このようなノイズの影響により計測トリガを誤って発生することを防ぐため、計測トリガ発生部１７０では、評価値の時間的変化率が閾値α以上であるという判定結果が複数回連続して得られた場合に、計測トリガを発生するように構成することができる。たとえば、図５の例では、時刻ｔｉ＋１における時間的変化率ｄＥｉ＋１、および時刻ｔｉ＋２における時間的変化率ｄＥｉ＋２がともに閾値α以上であると判定された場合に、計測トリガ発生部１７０が計測トリガを発生する構成とすることができる。
【００７７】
このようにすると、時刻ｔｉ＋１における時間的変化率ｄＥｉ＋１が閾値α以上となる一方で、時刻ｔｉ＋２における時間的変化率ｄＥｉ＋２が閾値αよりも小さくなる場合には、計測トリガ発生部１７０は、計測トリガを発生させない。時間的変化率ｄＥｉ＋１の増加がノイズの影響による一時的なものであるとみなされるため、計測トリガが誤って発生することを防ぐことができる。
【００７８】
［実施の形態２］
上述した実施の形態１では、一定時間内における軸受６０の振動波形データの評価値の時間的変化の傾向が変化したことを評価値の時間的変化率に基づいて判定して、計測トリガを発生する構成について説明した。実施の形態２では、評価値の時間的変化の傾向が変化したことを評価値の大きさに基づいて判定して、計測トリガを発生する構成について説明する。
【００７９】
図８は、実施の形態２に係る状態監視システムにおける軸受６０の振動波形データの計測トリガを発生するための制御処理を説明するフローチャートである。図８に示される制御処理は、評価値演算部１６０、評価値トレンド記憶部１３４、計測トリガ発生部１７０および振動波形データ出力部１４０により、所定の時間間隔で繰り返し実行される。
【００８０】
図８を図７と比較して、実施の形態２に係る状態監視システムでは、図７と同様のステップＳ１１〜Ｓ１５の処理後に、ステップＳ１６，Ｓ１７に代えて、ステップＳ１７Ａを実行する。
【００８１】
すなわち、ステップＳ１５により、評価値トレンド記憶部１３４がステップＳ１２で演算した評価値を追加すると、計測トリガ発生部１７０は、ステップＳ１７Ａにより、ステップＳ１５で追加された評価値と閾値βとを比較する。評価値が閾値βよりも小さい場合（Ｓ１７ＡのＮＯ判定時）、以降の処理Ｓ１８〜Ｓ２１はスキップされる。一方、評価値が閾値β以上である場合（Ｓ１７ＡのＹＥＳ判定時）、計測トリガ発生部１７０は、図７と同様のステップＳ１８の処理によって計測トリガを発生する。
【００８２】
振動波形データ出力部１４０は、図７と同様のステップＳ１９〜Ｓ２１の処理を行なうことにより、計測トリガが発生した時点の直前の一定時間内における軸受６０の振動波形データと、計測トリガが発生した時点以降における軸受６０の振動波形データをひとまとめにして、診断部１５０へ出力する。
【００８３】
以上のように、実施の形態２によれば、一定時間内における振動波形データを特徴付ける評価値を演算し、この評価値の大きさが閾値β以上となったときに評価値の時間的変化の傾向が変化したと判定して、振動波形データの計測を開始させるトリガを発生する。このようにすると、振動波形データに重畳するノイズの影響が適切に排除された評価値に基づいてトリガを発生させることができる。したがって、実施の形態２においても、実施の形態１と同様の効果を得ることができる。
【００８４】
（実施の形態２の変形例）
上記の実施の形態２では、評価値と閾値βとを比較した結果に基づいて、計測トリガを発生する構成について説明した。しかしながら、この構成においては、評価値にノイズが重畳することによって評価値が一時的に閾値β以上となる場合に、計測トリガ発生部１７０が計測トリガを誤って発生してしまう可能性がある。
【００８５】
このようなノイズの影響により計測トリガを誤って発生することを防ぐため、計測トリガ発生部１７０では、評価値が閾値β以上であるという判定結果が複数回連続して得られた場合に、計測トリガを発生するように構成することができる。たとえば、図５の例では、時刻ｔｉ＋１における評価値Ｅｉ＋１、および時刻ｔｉ＋２における評価値Ｅｉ＋２がともに閾値β以上であると判定された場合に、計測トリガ発生部１７０が計測トリガを発生する構成とすることができる。
【００８６】
このようにすると、時刻ｔｉ＋１における評価値Ｅｉ＋１が閾値β以上となる一方で、時刻ｔｉ＋２における評価値Ｅｉ＋２が閾値βよりも小さくなる場合には、計測トリガ発生部１７０は、計測トリガを発生させない。評価値Ｅｉ＋１の増加がノイズの影響による一時的なものであるとみなされるため、計測トリガが誤って発生することを防ぐことができる。
【００８７】
［実施の形態３］
実施の形態３では、評価値の時間的変化の傾向が変化したことを評価値の時間的変化率および大きさに基づいて判定して、計測トリガを発生する構成について説明する。
【００８８】
図９は、実施の形態３に係る状態監視システムにおける軸受６０の振動波形データの計測トリガを発生するための制御処理を説明するフローチャートである。図９に示される制御処理は、評価値演算部１６０、評価値トレンド記憶部１３４、計測トリガ発生部１７０および振動波形データ出力部１４０により、所定の時間間隔で繰り返し実行される。
【００８９】
図９を図７と比較して、実施の形態３に係る状態監視システムでは、図７と同様のステップＳ１１〜Ｓ１６の処理後に、ステップＳ１７に加えて、ステップＳ１７Ａを実行する。
【００９０】
すなわち、ステップＳ１５により、評価値トレンド記憶部１３４がステップＳ１２で演算した評価値を追加すると、計測トリガ発生部１７０は、ステップＳ１７により、ステップＳ１６で演算した評価値の時間的変化率と閾値α（第１の閾値）とを比較する。評価値の時間的変化率が閾値αよりも小さい場合（Ｓ１７のＮＯ判定時）、以降の処理Ｓ１７Ａ〜Ｓ２１はスキップされる。一方、評価値の時間的変化率が閾値α以上である場合（Ｓ１７のＹＥＳ判定時）、計測トリガ発生部１７０は、ステップＳ１７Ａに進み、ステップＳ１５で追加された評価値と閾値β（第２の閾値）とを比較する。評価値が閾値βよりも小さい場合（Ｓ１７ＡのＮＯ判定時）、以降の処理Ｓ１８〜Ｓ２１はスキップされる。
【００９１】
一方、評価値が閾値β以上である場合（Ｓ１７ＡのＹＥＳ判定時）、計測トリガ発生部１７０は、図７と同様のステップＳ１８の処理によって計測トリガを発生する。
【００９２】
振動波形データ出力部１４０は、図７と同様のステップＳ１９〜Ｓ２１の処理を行なうことにより、計測トリガが発生した時点の直前の一定時間内における軸受６０の振動波形データと、計測トリガが発生した時点以降における軸受６０の振動波形データをひとまとめにして、診断部１５０へ出力する。
【００９３】
以上のように、実施の形態３によれば、一定時間内における振動波形データを特徴付ける評価値を演算し、この評価値の時間的変化率が閾値α以上となり、かつ、評価値の大きさが閾値β以上となったときに評価値の時間的変化の傾向が変化したと判定して、振動波形データの計測を開始させるトリガを発生する。評価値の時間的変化率が閾値α以上となった場合であっても、評価値の大きさが閾値βよりも小さいときには、軸受６０の振動の大きさである振動度が小さいためにノイズの影響度が大きくなっているものと判定することができる。このような場合には、トリガを発生させない構成とすることで、振動波形データに重畳するノイズの影響が適切に排除された評価値に基づいてトリガを発生させることができる。したがって、実施の形態３においても、実施の形態１と同様の効果を得ることができる。
【００９４】
（実施の形態３の変形例）
上述のように、評価値にノイズが重畳すると、評価値の時間的変化率が一時的に閾値α以上となる、または、評価値が一時的に閾値β以上となることで、計測トリガ発生部１７０が計測トリガを誤って発生してしまう可能性がある。
【００９５】
そこで、計測トリガ発生部１７０では、評価値の時間的変化率が閾値α以上であるという判定結果が複数回連続して得られ、かつ、評価値が閾値β以上であるという判定結果が複数回連続して得られた場合に、計測トリガを発生するように構成することができる。これによれば、評価値の増加がノイズの影響による一時的なものであるとみなされるため、計測トリガが誤って発生することを防ぐことができる。
【００９６】
［実施の形態４］
実施の形態４では、一定時間内における振動波形データを特徴付ける評価値として、当該一定時間内における振動波形データの異常度を演算する構成について説明する。
【００９７】
図１０は、この発明の実施の形態４に係る状態監視システムにおけるデータ処理装置８０の構成を機能的に示す機能ブロック図である。図１０を参照して、データ処理装置８０は、ＢＰＦ１１０と、実効値演算部１２０と、記憶部１３０と、振動波形データ出力部１４０と、評価値演算部１６０と、計測トリガ発生部１７０と、診断部１５０とを含む。
【００９８】
記憶部１３０は、振動波形データ記憶部１３２と、評価値トレンド記憶部１３４と、正常データ記憶部１３６とを含む。振動波形データ記憶部１３２、評価値トレンド記憶部１３４および正常データ記憶部１３６は、たとえば、読み書き可能な不揮発性メモリ等によって構成される。
【００９９】
振動波形データ記憶部１３２は、図３で説明したように、一定時間内における軸受６０の振動波形データの実効値（振動波形データ）を格納するように構成される。
【０１００】
正常データ記憶部１３６は、風力発電装置１０（図１参照）の正常運転が保証されているとき（たとえば初期状態など）に測定された、軸受６０の振動波形データの実効値（振動波形データ）を格納するように構成される。正常データ記憶部１３６に格納された振動波形データは、後述する学習部１６２における分類境界の設定に用いられる。以下の説明では、正常データ記憶部１３６に格納されている振動波形データを「学習データ」とも称する。
【０１０１】
評価値演算部１６０は、一定時間内における軸受６０の振動波形データを振動波形データ記憶部１３２から読み出すと、読み出した一定時間内における軸受６０の振動波形データを特徴付ける評価値を演算する。本実施の形態では、評価値演算部１６０は、学習部１６２と、異常度演算部１６４とを含む。
【０１０２】
学習部１６２は、正常データ記憶部１３６から学習データを読み出すと、読み出した学習データに基づいて、正常と異常とを分類する分類境界を設定する。
【０１０３】
異常度演算部１６４は、振動波形データ記憶部１３２から読み出した一定時間内における軸受６０の振動波形データに分類境界を適用することによって、該振動波形データの異常度を演算する。異常度とは分類境界からの距離に相当する。演算された異常度は、該一定時間内における軸受６０の振動波形データを特徴付ける評価値となる。異常度演算部１６４は、異常度を時間的に連続して演算するように構成される。
【０１０４】
本実施の形態では、評価値演算部１６０は、一定時間内における軸受６０の振動波形データを処理する際に、該振動波形データを複数のセグメントに分割し、セグメントごとに処理する。以下、セグメントについて説明する。
【０１０５】
図１１は、一定時間内における軸受６０の振動波形データとセグメントとの関係を示す概念図である。図１１の例では、一定時間内における振動波形データは、図３の例と同様に、１０秒間分の振動波形データＤ０〜Ｄ９である。１０秒間分の振動波形データＤ０〜Ｄ９は１０個のセグメントに分割される。
【０１０６】
異常度演算部１６４は、１０秒間分の振動波形データＤ０〜Ｄ９について、セグメントごとに特徴量ベクトルを生成する。学習部１６２も同様に、正常データ記憶部１３６から読み出した学習データについて、セグメントごとに特徴量ベクトルを生成する。
【０１０７】
図１２は、特徴量ベクトルについて説明するための図である。図１２では、１０秒間分の振動波形データＤ０〜Ｄ９が１０個のセグメントに分割され、特徴量がｎ個である例を示している。
【０１０８】
特徴量は、たとえば、振動波形データの実効値（ＯＡ）、最大値（Ｍａｘ）、波高値（Ｃｒｅｓｔ  ｆａｃｔｏｒ）、尖度、歪度、およびこれらの信号処理（ＦＦＴ処理、ケフレンシ処理）後の値とすることができる。特徴量ベクトルは、ｎ個の特徴量を一組のベクトルとして扱うものである。特徴量ベクトルが異常判定に使用される。図１２の例では、１０秒間分の振動波形データＤ０〜Ｄ９に対して、１０個の特徴量ベクトルが生成される。
【０１０９】
特徴量の抽出および特徴量ベクトルの生成を、一定時間内における振動波形データ全体をひとまとめにして行なうと、突発的な異常が生じたときにデータ全体が診断に使用できなくなってしまうおそれがある。そのため、本実施の形態では、一定時間内における振動波形データを複数のセグメントに分割し、セグメントデータを単位として特徴量の抽出および特徴量ベクトルの生成を行なう。たとえば、風力発電装置１０を振動センサ７０で監視しているときに、突発的な振動が振動センサ７０によって一時的に検出される場合がある。このような場合でも突発異常以外の時間では正しい特徴量を抽出することができる。したがって、突発異常に相当するセグメントデータを除外して、特徴量をセグメントデータごとに比較して評価することも可能となる。
【０１１０】
図１２に示すように、特徴量ベクトル０〜９に対して、分類境界に基づいて異常度０〜９が演算される。分類境界は、既知の異常検出方法（One  Class  Support  Vector  Machine：ＯＣ−ＳＶＭ）で使用される異常判別を行なうための指標である。
【０１１１】
図１３は、ＯＣ−ＳＶＭの基本概念を説明するための図である。図１３の縦軸および横軸は互いに異なる特徴量である。図１３において、丸印「○」は学習データであり、四角印「□」および三角印「△」は振動波形データである。なお、振動波形データのうち、「□」が異常を示すデータであり、「△」は正常を示すデータであるとする。
【０１１２】
たとえば図１３（Ａ）に示すように、特徴量が２個の場合の二次元の散布図上では、学習データおよび振動波形データには正常／異常を分類できる境界線を引くことができない場合を考える。
【０１１３】
その一方で、診断対象および運転条件によって有用な特徴量が異なる。したがって、診断対象および運転条件に基づいて適切な特徴量を選択する。適切な特徴量を含む多次元の特徴空間に各学習データおよび振動波形データを写像することによって、図１３（Ｂ）に示すように、正常／異常を分類できる分類境界面が生成できるようになる。
【０１１４】
各学習データおよび振動波形データに対しては、分類境界からの距離である異常度を算出することができる。分類境界上では異常度はゼロとなり、分類境界よりも正常側では異常度は負（−）の値となり、分類境界よりも異常側では異常度は正（＋）の値となる。
【０１１５】
このような手法はＯＣ−ＳＶＭによる機械学習といわれ、多くの特徴量を１つの指標（異常度）に変換して評価することが可能となる。
【０１１６】
図１０に戻って、学習部１６２は、学習データを用いて上述した分類境界を設定する。異常度演算部１６４は、特徴ベクトル０〜９のそれぞれについて、特徴区間における分類境界からの距離である異常度０〜９を演算する。
【０１１７】
異常度演算部１６４は、算出した異常度０〜９を統計処理にすることによって評価値Ｅ０を演算する。この評価値の演算は、図７、図８および図９に示される制御処理におけるステップＳ１２の処理に該当する。評価値Ｅ０は、１０秒間分の振動波形データの異常度０〜９を特徴付ける値（代表値）となる。したがって、統計処理では、評価値Ｅ０として、異常度０〜９の平均値を演算することができる。あるいは、評価値Ｅ０として、異常度０〜９の中央値、最頻値、最小値などを演算することもできる。
【０１１８】
または、図７、図８および図９のステップＳ１２において、評価値Ｅ０として、学習データに基づいて設定された異常判別しきい値と各異常度とを比較して、異常率を演算することができる。異常率は、異常度０〜９のうち異常度が予め定められた異常判別しきい値を超えた数を総セグメント数（１０個）で除算することによって求められる。
【０１１９】
このようにして、評価値演算部１６０は、所定の時間間隔で、一定時間内における軸受６０の振動波形データの評価値（異常度）を演算する。評価値演算部１６０は、演算した評価値を評価値トレンド記憶部１３４へ出力する。
【０１２０】
評価値トレンド記憶部１３４は、図４で説明したように、評価値演算部１６０から時々刻々と与えられる評価値（異常度）を格納する。本実施の形態では、時間的に連続する所定数の異常度が、異常度の時間的変化の傾向を表す「評価値トレンド」に相当する。評価値トレンド記憶部１３４は、所定の時間間隔で、評価値トレンドを更新する。
【０１２１】
図１０に戻って、計測トリガ発生部１７０は、評価値トレンド記憶部１３４から時間的に連続する所定数の異常度（評価値）を読み出すと、読み出した評価値トレンドに基づいて計測トリガを発生する。図５で説明したように、計測トリガ発生部１７０は、評価値トレンドが変化したと判定されると、計測トリガを発生する。発生した計測トリガは振動波形データ出力部１４０に与えられる。
【０１２２】
振動波形データ出力部１４０は、図５で説明したように、計測トリガ発生部１７０から計測トリガを受けると、振動波形データ記憶部１３２に格納されている、計測トリガが発生した時点の直前の一定時間内における軸受６０の振動波形データを読み出す。振動波形データ出力部１４０は、さらに、計測トリガが発生した時点以降における軸受６０の振動波形データを実効値演算部１２０から受ける。振動波形データ出力部１４０は、これらの振動波形データをひとまとめにして診断部１５０へ出力する。
【０１２３】
診断部１５０は、ひとまとめにされた軸受６０の振動波形データに基づいて、軸受６０の異常を診断する。
【０１２４】
以上のように、実施の形態４に係る状態監視システムによれば、一定時間内における振動波形データを特徴付ける評価値として、該振動波形データから抽出される複数の特徴量から生成された１つの指標（異常度）を用いることにより、複数の特徴量が個々に変化している状態であっても、普段と違う組合せで変化が発生したときには、その変化を捉えることができる。これによれば、どのような変化を計測トリガとするかを明確に定義できない状態においても、振動波形データを記録しておくことができる。
【０１２５】
また、正常時の振動波形データがばらつきを有している場合であっても、ＯＣ−ＳＶＭによる機械学習では全て正常状態として認識されるため、計測トリガが誤って発生することを防ぐことができる。そして、異常度の時間的変化の傾向が正常時とは異なるときに計測トリガが発生されるため、膨大なデータが蓄積されることなるとともに、異常が発生したときの振動波形データを確実かつ効率的に計測することができるため、正確な異常診断を実現することができる。
【０１２６】
なお、上記の各実施の形態においては、風力発電装置１０を構成する機械要素の１つである軸受６０に振動センサ７０を設置して、軸受６０の異常を診断するものとしたが、診断対象となる機械要素は軸受６０に限定されない点について確認的に記載する。たとえば、軸受６０とともに、または軸受６０に代えて、増速機４０内または発電機５０内に設けられる軸受に振動センサを設置し、上記の各実施の形態と同様の手法によって、増速機４０内または発電機５０内に設けられる軸受の異常を診断することができる。
【０１２７】
また、上記の各実施の形態においては、一定時間内における振動波形データを特徴付ける評価値を、当該一定時間内における振動波形データの実効値を統計処理することによって演算する構成について説明したが、当該一定時間内における振動波形データのピーク値を統計処理することによって、評価値を演算する構成としてもよい。この構成において、振動波形データのピーク値とは、振動波形の最大値または最小値の絶対値に相当する。あるいは、当該一定時間内における振動波形データの波高率を統計処理することによって、評価値を演算する構成としてもよい。この構成において、振動波形データの波高率とは、振動波形の最大値に対する実効値の比率に相当する。
【０１２８】
また、上記の各実施の形態においては、一定時間内における振動波形データを特徴付ける評価値を１つとし、この１つの評価値の時間的変化の傾向が変化したことをトリガとして振動波形データの計測を開始する構成について説明したが、複数の評価値の時間的変化の傾向が変化したことをトリガとする構成としてもよい。
【０１２９】
また、上記の各実施の形態において、データ処理装置８０は、この発明における「処理装置」の一実施例に対応し、記憶部１３０、評価値演算部１６０および診断部１５０は、この発明における「記憶部」、「評価値演算部」および「診断部」の一実施例に対応する。
【０１３０】
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、上記した実施の形態の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】
【０１３１】
１０  風力発電装置、２０  主軸、３０  ブレード、４０  増速機、５０  発電機、６０  軸受、７０  振動センサ、８０  データ処理装置、９０  ナセル、１００  タワー、１１０  ＨＰＦ、１２０  実効値演算部、１３０  記憶部、１３２  振動波形データ記憶部、１３４  評価値トレンド記憶部、１３６  正常データ記憶部、１４０  振動波形データ出力部、１５０  診断部、１６０  評価値演算部、１６２  学習部、１６４  異常度演算部、１７０  計測トリガ発生部。
【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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【図１３】
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