(57)【要約】【課題】損傷の初期段階を精度よく検知することができる風力発電システムの異常予兆診断システムを提供する。【解決手段】風力発電システムの異常予兆診断システムは、主軸ベアリング１３，１４の近傍に設置されるセンサ５０と、センサ５０の出力に基づき作られる教師データを保持した記憶部と、教師データの作成時点よりも後に取得されるセンサ５０の出力に基づき評価データを作る制御部と、教師データと評価データとを比較して主軸ベアリングの異常予兆を診断する診断部と、を有する。また、主軸ベアリング１３，１４は少なくとも、回転自在な外輪部と、中空の内輪部と、外輪部と内輪部との間に設置される回転体部と、を有し、センサ５０は内輪部の内壁に設置される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
風力発電システムの異常予兆診断システムであって、
主軸ベアリングの近傍に設置されるセンサ部と、
前記センサ部の出力に基づき作られる教師データを保持した記憶部と、
前記教師データの作成時点よりも後に取得される前記センサ部の出力に基づき評価データを作る制御部と、
前記教師データと前記評価データとを比較して前記主軸ベアリングの異常予兆を診断する診断部と、を有する
ことを特徴とする風力発電システムの異常予兆診断システム。
【請求項２】
前記主軸ベアリングは少なくとも、
回転自在な外輪部と、中空の内輪部と、前記外輪部と前記内輪部との間に設置される回転体部と、を有し、
前記センサ部は前記内輪部の内壁に設置される
ことを特徴とする請求項１に記載の風力発電システムの異常予兆診断システム。
【請求項３】
前記センサ部は、
前記主軸ベアリングの外輪外壁の軸方向の複数の第１の中心点を結ぶ外周部と、該第１の中心点の鉛直方向にある前記主軸ベアリングの第２の中心点を結ぶ仮想平面上に前記センサ部の中心点を配して前記内輪部の内壁に前記センサ部の検知面を接触して前記主軸ベアリングの外輪外壁側を向くように設置される
ことを特徴とする請求項２記載の風力発電システムの異常予兆診断システム。
【請求項４】
前記センサ部は、前記主軸ベアリングの動作状態信号を検知する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の風力発電システムの異常予兆診断システム。
【請求項５】
前記主軸ベアリングは、軸方向に複数の主軸ベアリングで構成されており、
前記センサ部は、前記仮想平面上に、それぞれ配置されている
ことを特徴とする請求項３に記載の風力発電システムの異常予兆診断システム。
【請求項６】
前記センサ部は、音響センサ、振動センサ、ＡＥセンサのうち少なくともいずれかのセンサである
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の風力発電システムの異常予兆診断システム。
【請求項７】
前記診断部は、前記風力発電システムが正常に稼働している際に、前記センサ部から取得した前記動作状態信号を、前記教師データとして記憶部に記憶する
ことを特徴とする請求項４に記載の風力発電システムの異常予兆診断システム。
【請求項８】
前記診断部は、前記教師データと前記評価データとに基づき異常度を算出し、該異常度が所定値を超えた場合、前記主軸ベアリングが異常であると診断する
ことを特徴とする請求項７に記載の風力発電システムの異常予兆診断システム。
【請求項９】
前記診断部は、前記教師データをフーリエ変換した周波数特性と前記評価データをフーリエ変換した周波数特性とを比較して、前記主軸ベアリングが異常であるか否かを診断する
ことを特徴とする請求項７に記載の風力発電システムの異常予兆診断システム。
【請求項１０】
前記診断部は、前記教師データをフーリエ変換した周波数特性と前記評価データをフーリエ変換した周波数特性とに基づく異常度を、表示部に表示する
ことを特徴とする請求項７に記載の風力発電システムの異常予兆診断システム。
【請求項１１】
前記診断部は、前記教師データをフーリエ変換した周波数特性と前記評価データをフーリエ変換した周波数特性とに基づく異常度を、時間軸に対する変動値として表示部に表示する
ことを特徴とする請求項７に記載の風力発電システムの異常予兆診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、風力発電システムの異常予兆診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
風力発電装置に設けられた機器の異常を診断するシステムが各種提案されている。
特許文献１には、風力発電装置に設けられた機器の異常を診断する状態監視システムであって、状態監視システムは、機器に設けられるセンサを含むモニタ装置と、モニタ装置が機器の異常を診断するために使用する閾値を設定し、閾値に基づいて機器の異常を診断する監視側制御装置と、機器の状態を監視する監視用端末とを備えることが記載されている。
【０００３】
特許文献２には、回転体と摺動部材の少なくとも一つを備えた、機械設備の状態監視方法であって、機械設備から発生する信号を基に、該機械設備の所定の物理量を分析し、分析した結果と機械設備の異常の有無の診断基準となる情報とを第一の時間毎に比較照合して機械設備の異常の有無を仮診断し、比較照合を所定の回数行った時、若しくはが、第二の時間毎に、比較照合した結果に基づいて、異常と仮診断した回数が閾値以上である場合に異常と判定する総合評価を行い、機械設備の異常の有無及び異常部位を診断するが記載されている。
【０００４】
また、特許文献３には、風力発電装置の機器の状態を監視する監視システムであって、機器を内部に保持する筐体の内部に配置され、音情報を取得する検出部と、検出部により取得される音情報を収集し、インターネット上のサーバに転送するデータ収集部と、データ収集部より転送される音情報に基づいて基準値との比較および分析を行う比較分析部と、比較分析部による比較および分析の結果を表示し監視する監視端末とを備えることが記載されている。
【０００５】
また、特許文献４には、転がり軸受の状態監視装置において、軸受装置の振動をコンピュータにより解析する振動解析方法による解析結果を用いて、軸受装置に対する振動センサの設置位置を選定する方法について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】国際公開第２０１３／１３３００２号
【特許文献２】特開２００５−１７１２８号公報
【特許文献３】特開２０１５−６３９１６号公報
【特許文献４】特開２０１５−３１６２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
風力発電装置は、運転開始から１０年以上が経過した風力発電機の増加に伴い、風力発電機の主要部品である主軸ベアリングの故障によって長期停止となる事象が散見されている。
【０００８】
保守を担当する本発明に係る部門では、風力発電機の定期点検を実施し、主軸ベアリングの異音とベアリングのグリスの目視によって、サービス員が異常判定を行ってきた。しかし、異常判定には、サービス員の経験に大きく左右されてしまうこと、また、損傷程度が末期段階になるまで異常検知が難しいという課題があった。
【０００９】
また、特許文献１、２、４では、軸受ハウジング内にセンサを配置している。また、特許文献３では、ナセル内にセンサを配置している。いずれの配置方法においても、当部門の検証結果では、十分な異常検知ができないという課題があった。
【００１０】
特に、増速機を有していない同期型風力発電機の場合、計測対象が低速回転している主軸軸受のみになるのに加え、低速回転域では風による振動等の外乱の影響が顕著になる。そこで、主軸ベアリングの異常を早期に発見するために、損傷の初期段階（故障の予兆）を定量的、かつ、高精度な検知手段が求められていた。
【００１１】
本発明は、前記の課題を解決するための発明であって、損傷の初期段階を精度よく検知することができる風力発電システムの異常予兆診断システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
前記目的を達成するため、本発明の風力発電システムの異常予兆診断システムは、主軸ベアリングの近傍に設置されるセンサ部（例えば、センサ５０）と、センサ部の出力に基づき作られる教師データ（例えば、正常データ３１）を保持した記憶部と、教師データの作成時点よりも後に取得されるセンサ部の出力に基づき評価データを作る制御部（例えば、異常度算出部２３内の処理）と、教師データと評価データとを比較して主軸ベアリングの異常予兆を診断する診断部（例えば、異常度判定部２４内の処理）と、を有することを特徴とする。また、主軸ベアリングは少なくとも、回転自在な外輪部（例えば、外輪１３１）と、中空の内輪部（例えば、内輪１３４）と、外輪部と内輪部との間に設置される回転体部（例えば、転動体１３２）と、を有し、センサ部は内輪部の内壁に設置されることを特徴とする。本発明のその他の態様については、後記する実施形態において説明する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、損傷の初期段階を精度よく検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１実施形態に係る風力発電システムの風力発電装置であり、（ａ）は風車外観図であり、（ｂ）は、診断装置を含むナセル内部の拡大図である。
【図２】診断装置の構成を示す図である。
【図３】ナセル上下の風速差を示す図である。
【図４】主軸にセンサを配置した場合を示す図である。
【図５】周波数分析の例を示す図であり、（ａ）は正常データの場合、（ｂ）は主軸ベアリングに損傷がある場合である。
【図６】ＡＥ測定データの実例を示す図であり、（ａ）は正常データの場合、（ｂ）は主軸ベアリングに損傷がある場合である。
【図７】診断装置の予兆診断の処理を示すフローチャートである。
【図８】予兆診断結果の表示例を示す図である。
【図９】第２実施形態に係る風力発電装置であり、（ａ）は風車外観図であり、（ｂ）は、ナセル内部の拡大図である。
【図１０】主軸ベアリング内の仮想平面を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
<<第１実施形態>>
本発明を実施するための実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、第１実施形態に係る風力発電システムの風力発電装置１０（風車）であり、（ａ）は風車外観図であり、（ｂ）は診断装置１００を含むナセル３内部の拡大図である。本実施形態では、ダイレクトドライブ型風力発電装置（直接駆動型風力発電装置）を例に説明する。風力発電装置１０は、ハブ１に装着されたブレード２と、ナセル３（筐体）と、ナセル３を支持するタワー４（支柱）を含んで構成されている。ナセル３の内部には、タワー４の支持部１９に支持された中空である固定側の主軸１１（第１の主軸）、主軸１１の外周には、発電機５が配置されている。
【００１６】
発電機５は、ステータ６と発電機ロータ７とを備えている。ステータ６は、ステータケーシング９に固定されている。発電機ロータ７は、界磁磁石と界磁磁石を支持するロータプレート８とを備えており、ロータプレート８は、回転側の主軸１２（第２の主軸）に結合されている。
【００１７】
主軸１２は、２つの主軸ベアリング１３，１４（主軸受）によって主軸１１に支持され、ハブ１に接続されている。また、ロータプレート８の突出部１６は、第３の軸受ベアリング１５によってステータケーシング９に支持されている。
【００１８】
風力発電装置１０の定期点検を実施するサービス員は、主軸ベアリング１３，１４の内輪の近傍にセンサ５０を設置する。より具体的には、主軸１１の中空部で、主軸ベアリング１３，１４の径方向内側に位置するところに、主軸ベアリング１３，１４の状態（動作状態信号）を計測・監視するセンサ５０を設置する。センサ５０は、主軸ベアリング１３，１４の軸方向中心を通る各仮想平面ＶＰ上（図１０参照）に位置しているとよい。センサ５０は、音響センサ、振動センサ、ＡＥセンサのうち少なくともいずれかのセンサである。なお、ＡＥ（Acoustic Emission）とは、材料が変形あるいは破壊する際に、内部に蓄えていた弾性エネルギーを音波（弾性波、ＡＥ波）として放出する現象である。ＡＥ波は主に超音波領域（数１０ｋＨｚ〜数ＭＨｚ）の高い周波数成分を有する。
【００１９】
図１０は、主軸ベアリング内の仮想平面ＶＰを示す図である。図１０は、斜視の説明図である。適宜図４を参照する。センサ５０は、主軸ベアリング１３の外輪１３１の外壁の軸方向の複数の中心点Ｃ１（第１の中心点）を結ぶ外周部ＯＰと、中心点Ｃ１の鉛直方向にある主軸ベアリング１３の中心点Ｃ２（第２の中心点）を結ぶ仮想平面ＶＰ上に配設されているとよい。センサ５０の中心点Ｃ３（図示せず）を、仮想平面ＶＰ上に配設するとさらによい。センサ５０は、内輪１３４（図４参照）の内壁にセンサ５０の検知面を接触して主軸ベアリングの外輪１３１（図４参照）外壁側を向くように設置されるとよい。なお、主軸ベアリング１４についても同様である。
【００２０】
さらに、詳細に説明すると、主軸ベアリング１３は軸方向に所定の長さを有する。この長さの中心が中心点Ｃ１であり、主軸は一般的に筒状であるので、筒内面の周回方向に沿って中心点Ｃ１は無限に存在する。中心点Ｃ１の集合から成る「輪」が形成できる。この「輪」を構成する全ての点からの距離の総和が最も小さくなる点が「中心点Ｃ２」となる。ここで、仮に「輪」が円であれば、中心点Ｃ２は、円の中心となる。この「輪」で閉じ、かつ中心点Ｃ２を含む領域が仮想平面ＶＰとなる。本実施形態では、この仮想平面上に、センサ５０の中心点があることが望ましい。
【００２１】
図１に戻り、診断装置１００は、センサ５０からのセンサデータを、増幅器５１を介して取得し、取得したセンサデータ（評価データ）と予め記憶部３０（図２参照）に記憶されている正常データ（教師データ）とを比較して、主軸ベアリング１３，１４が異常であるか否かを診断する。具体的には、診断装置１００は、主軸ベアリング１３，１４の故障の予兆を検出する。なお、診断装置１００は、図１（ｂ）では、タワー４内に配置しているが、これに限定されるわけではなく、地上の管理棟に配置してもよい。
【００２２】
図２は、診断装置１００の構成を示す図である。診断装置１００は、図２に示すように、処理部２０、記憶部３０、入力部４１、表示部４２、通信部４３を有している。処理部２０は、センサ５０から検出信号（センサデータ）を取得するセンサデータ取得部２１と、主軸ベアリング１３，１４の正常な時期（正常に稼働している際）にセンサ５０から検出信号を取得し正常データとして記憶部３０に記憶する正常データ作成部２２と、センサデータと正常データとの乖離率（異常度）を算出する異常度算出部２３と、異常度算出部２３で算出された異常度が、所定の閾値と比較して異常であるか否かを判定する異常度判定部２４とを有する。記憶部３０には、正常データ３１、異常度３２、判定結果３３などが記憶されている。
【００２３】
風力発電システムの異常予兆診断システムとして構成する場合は、主軸ベアリングの近傍に設置されるセンサ部（例えば、センサ５０）と、センサ部の出力に基づき作られる教師データ（例えば、正常データ３１）を保持した記憶部（例えば、記憶部３０）と、教師データの作成時点よりも後に取得されるセンサ部の出力に基づき評価データを作る制御部（例えば、異常度算出部２３内の処理）と、教師データと評価データとを比較して主軸ベアリングの異常予兆を診断する診断部（例えば、異常度判定部２４内の処理）と、を有していてもよい。
【００２４】
通常、異常予兆診断システムでは、診断前に、対象機器が正常に動作している状態のデータを収集し「正常データ」を保持する。次にこの時点より後、つまり診断開始後に、収集されるデータと正常データとを比較し、例えば、風車の回転速度の算出し異常速度であるか否かを算出し診断する。そのとき、診断の結果「異常ではない」とされたデータは、新たに「正常データ」に反映され、「正常データ」は更新されるようにすることも可能である。
【００２５】
図３は、ナセル３の上下の風速差を示す図である。図３に示すように、ナセル３の上下の風速は一定ではなく少なからずの風速差がある。この場合、上下の風速差によって生じるモーメントなどによって主軸ベアリング１３，１４に損傷の起点が発生する。診断装置１００は、主軸ベアリング１３，１４の近傍、特に主軸１１（第１の主軸）の内面に設置したセンサ５０からセンサデータを取得することで、この損傷の初期段階を精度よく検出することが可能となる。
【００２６】
図４は、主軸１１にセンサを配置した場合を示す図である。主軸ベアリング１３は、外輪１３１、転動体１３２（例えば、コロ）、転動体１３２の位置を定める保持器１３３、内輪１３４を含んで構成されている。主軸１１は、内輪１３４に嵌合され、主軸１２は外輪１３１に嵌合されている。センサ５０は、主軸１１の内面に、センサ治具５２を介して設置される。センサ５０は、外輪１３１または内輪１３４の軌道面に欠陥が生じ、その欠陥に転動体１３２が接触した際に発生する音（衝撃波）を信号として検出する。なお、主軸ベアリング１４も、主軸ベアリング１３と同様の構成を有する。
【００２７】
図４においては、主軸１１と、内輪１３４とが独立した部材とした場合について説明したが、主軸ベアリング１３の内輪１３４が主軸の役割を果たす場合もある。その場合には、内輪１３４（内輪部）の内壁にセンサ５０の検知面を接触して主軸ベアリング１３の外輪外壁側を向くように配設置するとよい。
【００２８】
次に、診断装置１００での診断方法について説明する。
図５は、周波数分析の例を示す図であり、（ａ）は正常データの場合、（ｂ）は主軸ベアリングに損傷がある場合である。図５（ａ）の正常データの場合、センサ５０からの検出信号を周波数分析すると、振幅に特異点を有する周波数成分はない。しかしながら、図５（ｂ）の主軸ベアリング１３，１４に損傷がある場合、損傷箇所からの発生した検出信号を周波数分析すると、振幅に高調波成分を含んでいることがわかる。
【００２９】
一般的には、主軸ベアリング（転がり軸受）の損傷周波数は次式で示される。
外輪損傷  ：ｆout＝Ｚ／２・ｆr・（１−ｄ／Ｄ・cosα）        ・・・（１）
内輪損傷  ：ｆin ＝Ｚ／２・ｆr・（１＋ｄ／Ｄ・cosα）        ・・・（２）
転動体損傷：ｆb  ＝Ｄ／ｄ・ｆr・（１−（ｄ／Ｄ・cosα）2）    ・・・（３）
ここで、ｆr：回転周波数（Hz）
Ｄ ：ピッチ円直径（mm）
ｄ ：転動体直径（mm）
Ｚ ：転動体個数（個）
α ：接触角（deg）
【００３０】
図６は、ＡＥ測定データの実例を示す図であり、（ａ）は正常データの場合、（ｂ）は主軸ベアリングに損傷がある場合である。ＡＥセンサの検出素子は、ＰＺＴ（チタン酸ジルコン酸鉛）が主として使用される。ＰＺＴなどの圧電材料は、力を加えられると電荷を発生するという特性を有している。金属などの表面を伝搬してきたＡＥ波がＡＥセンサ内部のＰＺＴに伝わり、ＰＺＴが歪むことによって電気信号に変換される。
【００３１】
図６（ａ）の正常データの場合、センサ５０からの検出信号を周波数分析すると、強度に特異点を有する周波数成分はない。しかしながら、図６（ｂ）の主軸ベアリング１３，１４に損傷がある場合、損傷箇所からの発生した検出信号を周波数分析すると、強度に８Ｈｚ、１６Ｈｚあたりに強度の高い成分を含んでいることがわかる。
【００３２】
図７は、診断装置１００の予兆診断の処理を示すフローチャートである。適宜図２を参照して説明する。センサデータ取得部２１は、センサ５０からの検出信号を受信すると（処理Ｓ７１）、異常度算出部２３は、検出信号の所定期間の検出信号を周波数分析し（図６（ｂ）参照）、記憶部３０に記憶されている正常データ３１と比較する（処理Ｓ７２）。具体的には、図６（ａ）の右側に示した周波数分析結果と、図６（ｂ）の右側の周波数分析結果とを比較し、異常度を算出する。異常度算出部２３は、検出信号の周波数分析結果が規定範囲内であるか否かの異常度判定をし（処理Ｓ７３）、規定範囲内であれば（処理Ｓ７３，規定範囲内）、主軸ベアリング１３，１４は正常で有る旨を、判定時刻とともに記憶部３０に判定結果３３として記憶するとともに、表示部４２に表示し（処理Ｓ７５）、処理Ｓ７１に戻る。一方、異常度算出部２３は、規定範囲外であれば（処理Ｓ７３，規定範囲外）、主軸ベアリング１３，１４が異常である旨を、判定時刻とともに記憶部３０に判定結果３３として記憶するとともに、表示部４２に表示し（処理Ｓ７４）、処理を終了する。
【００３３】
診断装置１００は、正常データ（教師データ）をフーリエ変換した周波数特性と評価データをフーリエ変換した周波数特性とを比較して、主軸受が異常であるか否かを診断してもよい。また、診断装置１００は、正常データ（教師データ）をフーリエ変換した周波数特性と評価データをフーリエ変換した周波数特性との乖離率が所定値を超えた場合に、主軸受が異常であると診断してもよい。
【００３４】
診断装置１００は、正常データ（教師データ）をフーリエ変換した周波数特性と評価データをフーリエ変換した周波数特性とに基づく異常度を、表示部に表示してもよい。また、診断装置１００は、正常データをフーリエ変換した周波数特性と評価データをフーリエ変換した周波数特性とに基づく異常度を、時間軸に対する変動値として表示部に表示してもよい。
【００３５】
図８は、予兆診断結果の表示例を示す図である。図８は、診断装置１００の表示部４２に表示される予兆診断結果の例であり、横軸に運転時間とし、縦軸に異常度を示している。運転時間は、風力発電装置１０の制御装置（図示せず）から、通信回線を通じて入手したものである。運転時間には、時系列の累計運転時間データであるので、その時系列に、前記判定時刻を合せていくと、正常データと検出信号（センサデータ）の比較から算出した異常度を、時間軸に対する変動値としてグラフ表示することができる。診断装置１００は、異常度が異常判定の所定の閾値を超えた時点で予兆検出８１として表示し、その後、異常が継続するようであれば、故障８２が発生する推定の運転時間などを示してもよい。
【００３６】
<<第２実施形態>>
第１実施形態では、センサ５０を固定側の主軸１１の内面に配置したが、これに限定されるわけではない。第２実施形態では、センサ５０を回転側の主軸１１ａの内面に配置した場合について説明する。
【００３７】
図９は、第２実施形態に係る風力発電装置１０（風車）であり、（ａ）は風車外観図であり、（ｂ）はナセル３内部の拡大図である。第２実施形態においても、ダイレクトドライブ型風力発電装置（直接駆動型風力発電装置）を例に説明する。図１に示した第１実施形態と同一要素には同一符号を付し重複する説明は省略する。
【００３８】
風力発電装置１０のナセル３の内部には、タワー４の支持部１９ａに支持された中空である固定側の主軸１２ａ（第２の主軸）を有している。ハブ１と接続されている回転側の主軸１１ａ（第１の主軸）は、２つの主軸ベアリング１３，１４（主軸受）によって主軸１２ａに支持されている。主軸１１ａの一端部には、発電機５が配置されている。
【００３９】
発電機５は、ステータ６と発電機ロータ７とを備えている。ステータ６は、ステータケーシング９に固定されている。発電機ロータ７は、界磁磁石と界磁磁石を支持するロータプレート８とを備えており、ロータプレート８は、回転側の主軸１１ａ（第１の主軸）に結合されている。また、ロータプレート８の突出部１６ａは、第３の軸受ベアリング１５ａによってステータケーシング９に支持されている。
【００４０】
風力発電装置１０の定期点検を実施するサービス員は、主軸１２ａの中央の開口部１２１、主軸１１ａの開口部１１１より、主軸ベアリング１３，１４の内輪の近傍にセンサ５０を設置する。より具体的には、主軸１１ａの中空部で、主軸ベアリング１３，１４の径方向内側に位置するところに、主軸ベアリング１３，１４の状態を計測・監視するセンサ５０設置する。センサ５０は、主軸ベアリング１３，１４の軸方向中心を通る各仮想面上に位置しているとよい。また、センサ５０からの出力信号を増幅する増幅器５１および診断装置１００にセンサデータを送信する通信装置５５を設置する。センサ５０、増幅器５１、通信装置５５の設置には、着脱可能な強力な磁石などを介して設置するとよい。
【００４１】
診断装置１００は、通信装置５５から送信されたセンサ５０からのセンサデータを、通信装置（図示せず）を介して取得し、取得したセンサデータと予め記憶部３０（図２参照）に記憶されている正常データとを比較して、主軸ベアリング１３，１４が異常であるか否かを診断する。具体的には、診断装置１００は、主軸ベアリング１３，１４の故障の予兆を検出する。なお、診断装置１００は、タワー４内または地上の管理棟に、配置するとよい。
【００４２】
第２実施形態の主軸１２ａは、主軸ベアリングを保持する軸受ハウジングで兼用してもよい。また、主軸１２ａは、主軸ベアリング１３，１４を一体として保持する必要はなく、支持部１９ａに支持された主軸ベアリング１３用の軸受ハウジングと、支持部１９ａに支持された主軸ベアリング１４用の軸受ハウジングとを有していてもよい。
【００４３】
本実施形態の風力発電装置１０の診断方法によれば、主軸ベアリング１３，１４の状態を定量的に計測、監視するセンサ５０をベアリング近傍に設置し、これまで発見できなかった損傷の初期段階を精度よく検知することができる。センサ５０からのセンサ情報によって、風力発電装置１０が長期停止となる前に、主軸ベアリング１３の交換の必要性などの診断ができる。
【符号の説明】
【００４４】
１    ハブ
２    ブレード
３    ナセル
４    タワー
５    発電機
６    ステータ
７    発電機ロータ
８    ロータプレート
９    ステータケーシング
１０    風力発電装置
１１，１１ａ    主軸（第１の主軸）
１２，１２ａ    主軸（第２の主軸）
１３    主軸ベアリング（主軸受、第１の主軸ベアリング）
１４    主軸ベアリング（主軸受、第２の主軸ベアリング）
１５，１５ａ    第３の主軸ベアリング
１６    突出部
１９    ステータケーシング
２０    処理部
２１    センサデータ取得部
２２    正常データ作成部
２３    異常度算出部（制御部）
２４    異常度判定部（診断部）
３０    記憶部
３１    正常データ（教師データ）
３２    異常度
３３    判定結果
４１    入力部
４２    表示部
４３    通信部
５０    センサ（センサ部）
５１    増幅器
１００    診断装置
【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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