JP6639288B2 - Condition monitoring system and wind power generator - Google Patents

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Description

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。   The present invention relates to a state monitoring system that monitors the state of a machine element that forms a device, and more particularly to a state monitoring system that monitors the state of a machine element that forms a wind power generator.

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。   In a wind power generator, power is generated by rotating a main shaft connected to a blade that receives wind power, increasing the speed of the main shaft by a speed increaser, and then rotating a generator rotor. Each of the main shaft and the rotating shafts of the gearbox and the generator are rotatably supported by rolling bearings, and a condition monitoring system (CMS: Condition Monitoring System) for diagnosing such a bearing abnormality is known. . In such a state monitoring system, it is diagnosed whether or not the bearing is damaged by using vibration waveform data measured by a vibration sensor fixed to the bearing.

一般的な診断システムとして、たとえば、特開２０００−９９４８４号公報（特許文献１）には、被診断対象の計算機の劣化診断を行なう診断システムが開示されている。特許文献１に記載される診断システムは、計算機に関する情報の収集を行なう情報収集ユニットから受信した情報を記憶回路に格納し、記憶回路に格納されている情報を読み出してトレンドグラフを作成するように構成される。特許文献１では、作成したトレンドグラフに基づいて移動平均を求め、移動平均値が予め設定された閾値以下であれば計算機が正常と診断し、移動平均値が閾値以上であれば計算機が異常と診断する。   As a general diagnostic system, for example, Japanese Patent Laying-Open No. 2000-99484 (Patent Document 1) discloses a diagnostic system for performing deterioration diagnosis of a computer to be diagnosed. The diagnostic system described in Patent Literature 1 stores information received from an information collection unit that collects information about a computer in a storage circuit, reads out the information stored in the storage circuit, and creates a trend graph. Be composed. In Patent Document 1, a moving average is obtained based on a created trend graph, and if the moving average value is equal to or less than a preset threshold, the computer is diagnosed as normal, and if the moving average value is equal to or greater than the threshold, the computer is abnormal. Diagnose.

特開２０００−９９４８４号公報JP 2000-99484 A

風力発電装置に適用される状態監視システムにおいては、主軸ならびに増速機および発電機の回転軸の回転速度が低い場合（たとえば、１００ｒｐｍ以下となる場合）には、回転速度が高い場合に比べて、各々の軸受の振動の大きさが小さくなる。そのため、回転速度が低くなるに従って、振動センサから出力される振動波形データに重畳するノイズの影響が大きくなる。その結果、主軸ならびに増速機および発電機の回転軸の回転速度が低い場合には、誤って軸受の異常と診断される可能性が高くなる。   In the condition monitoring system applied to the wind power generator, when the rotation speed of the rotating shaft of the main shaft and the speed increaser and the generator is low (for example, when the rotation speed is 100 rpm or less), compared with the case where the rotation speed is high. The magnitude of vibration of each bearing is reduced. Therefore, as the rotation speed decreases, the influence of noise superimposed on the vibration waveform data output from the vibration sensor increases. As a result, when the rotational speeds of the main shaft and the rotating shafts of the speed increaser and the generator are low, the possibility of erroneously diagnosing a bearing abnormality is increased.

また、上記の特許文献１に開示される技術に倣って、振動センサから出力される振動波形データの移動平均を求めて軸受の異常を診断しようとすると、ノイズの影響を適切に排除するためには、移動平均に用いられる振動波形データのデータ数を多くする必要があり、却って軸受の振動の大きさの変化を鈍らせてしまうことになる。その結果、特に、軸受の振動の大きさが小さくなる低回転速度において、異常が発生したときの軸受の振動の変化を捉えることが困難となり、正確な軸受の異常診断ができなくなる可能性がある。   Further, when trying to diagnose a bearing abnormality by calculating a moving average of vibration waveform data output from a vibration sensor in accordance with the technology disclosed in Patent Document 1 described above, it is necessary to appropriately eliminate the influence of noise. In this case, it is necessary to increase the number of vibration waveform data used for the moving average, and the change in the magnitude of the vibration of the bearing is rather blunted. As a result, particularly at low rotational speeds where the magnitude of the bearing vibration is reduced, it becomes difficult to detect changes in the bearing vibration when an abnormality occurs, and it may not be possible to perform accurate bearing abnormality diagnosis. .

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。   Then, this invention is made in order to solve such a subject, and the objective is to provide the state monitoring system and wind power generator which implement | achieve accurate abnormality diagnosis.

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の実効値を特徴付ける評価値を、時間的に連続して演算する。診断部は、評価値の時間的変化の推移に基づいて機械要素の異常を診断する。評価値演算部は、評価値として、一定時間内における振動波形データの実効値の最低値を演算するように構成される。   A state monitoring system according to the present invention is a state monitoring system that monitors a state of a machine element included in an apparatus. And a processing device. The processing device includes an evaluation value calculation unit and a diagnosis unit. The evaluation value calculation unit calculates the evaluation value characterizing the effective value of the vibration waveform data output from the vibration sensor within a certain period of time continuously. The diagnosing unit diagnoses an abnormality of the machine element based on a change of the evaluation value over time. The evaluation value calculation unit is configured to calculate, as the evaluation value, the lowest effective value of the vibration waveform data within a certain period of time.

この発明によれば、機械要素の振動が小さい場合であっても、ノイズの影響が適切に排除された評価値を用いて機械要素の異常を診断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。   According to the present invention, even when the vibration of the mechanical element is small, the abnormality of the mechanical element can be diagnosed using the evaluation value from which the influence of the noise has been appropriately removed, so that accurate abnormality diagnosis is realized. can do.

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。FIG. 1 is a diagram schematically illustrating a configuration of a wind turbine generator to which a state monitoring system according to Embodiment 1 is applied. 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。FIG. 2 is a functional block diagram functionally showing a configuration of the data processing device shown in FIG. 1. 記憶部に格納される軸受の振動波形データの実効値の時間的変化を示した図である。FIG. 5 is a diagram illustrating a temporal change of an effective value of vibration waveform data of a bearing stored in a storage unit. 一定期間内における振動波形データの実効値の移動平均値の時間的変化を示した図である。FIG. 7 is a diagram illustrating a temporal change of a moving average value of an effective value of vibration waveform data within a certain period. 評価値演算部によって演算された、一定時間内における振動波形データの実効値の最低値の時間的変化を示した図である。FIG. 9 is a diagram illustrating a temporal change of a minimum effective value of vibration waveform data within a certain time period, which is calculated by an evaluation value calculation unit. 実施の形態１に係る状態監視システムにおける軸受の異常を診断するための制御処理を説明するフローチャートである。4 is a flowchart illustrating a control process for diagnosing a bearing abnormality in the condition monitoring system according to the first embodiment. 実施の形態２に係る状態監視システムにおける軸受の異常を診断するための制御処理を説明するフローチャートである。10 is a flowchart illustrating a control process for diagnosing a bearing abnormality in the state monitoring system according to the second embodiment. 実施の形態３に係る状態監視システムにおける軸受の異常を診断するための制御処理を説明するフローチャートである。13 is a flowchart illustrating a control process for diagnosing a bearing abnormality in the state monitoring system according to the third embodiment.

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。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the drawings, the same or corresponding portions have the same reference characters allotted, and description thereof will not be repeated.

［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。 [Embodiment 1]
FIG. 1 is a diagram schematically showing a configuration of a wind turbine generator to which a state monitoring system according to Embodiment 1 of the present invention is applied. With reference to FIG. 1, a wind power generator 10 includes a main shaft 20, a blade 30, a speed increasing device 40, a generator 50, a main shaft bearing (hereinafter simply referred to as “bearing”) 60, and vibration. A sensor 70 and a data processing device 80 are provided. The gearbox 40, the generator 50, the bearing 60, the vibration sensor 70, and the data processing device 80 are stored in a nacelle 90, and the nacelle 90 is supported by a tower 100.

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。   The main shaft 20 enters the nacelle 90, is connected to the input shaft of the gearbox 40, and is rotatably supported by bearings 60. Then, the main shaft 20 transmits the rotational torque generated by the blades 30 that have received the wind to the input shaft of the gearbox 40. The blade 30 is provided at the tip of the main shaft 20, converts wind power into rotational torque, and transmits the rotational torque to the main shaft 20.

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。   The bearing 60 is fixed inside the nacelle 90 and rotatably supports the main shaft 20. The bearing 60 is configured by a rolling bearing, for example, a self-aligning roller bearing, a tapered roller bearing, a cylindrical roller bearing, a ball bearing, and the like. These bearings may be single-row or double-row bearings.

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。   The vibration sensor 70 is fixed to the bearing 60. The vibration sensor 70 measures the vibration waveform of the bearing 60 and outputs the measured vibration waveform data to the data processing device 80. The vibration sensor 70 is configured by, for example, an acceleration sensor using a piezoelectric element.

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。   The speed increaser 40 is provided between the main shaft 20 and the generator 50, and increases the rotation speed of the main shaft 20 and outputs the rotation speed to the generator 50. As an example, the speed increaser 40 is configured by a gear speed increase mechanism including a planetary gear, an intermediate shaft, a high speed shaft, and the like. Although not shown, a plurality of bearings for rotatably supporting a plurality of shafts are also provided in the speed increasing gear 40.

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。   The generator 50 is connected to the output shaft of the gearbox 40, and generates electric power by the rotation torque received from the gearbox 40. The generator 50 is constituted by, for example, an induction generator. Note that a bearing for rotatably supporting the rotor is also provided in the generator 50.

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。   The data processing device 80 is provided in the nacelle 90 and receives vibration waveform data of the bearing 60 from the vibration sensor 70. The data processing device 80 diagnoses an abnormality of the bearing 60 using vibration waveform data of the bearing 60 according to a preset program.

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、ローパスフィルタ（以下、「ＬＰＦ（Low Pass Filter）」と称する。）１１０と、実効値演算部１２０と、記憶部１３０と、評価値演算部１４０と、診断部１５０と、閾値設定部１６０とを含む。   FIG. 2 is a functional block diagram functionally showing the configuration of the data processing device 80 shown in FIG. Referring to FIG. 2, data processing device 80 includes a low-pass filter (hereinafter, referred to as “LPF (Low Pass Filter)”) 110, an effective value calculation unit 120, a storage unit 130, and an evaluation value calculation unit 140. And a diagnostic unit 150 and a threshold setting unit 160.

ＬＰＦ１１０は、軸受６０の振動波形データを振動センサ７０から受ける。ＬＰＦ１１０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（たとえば、４００Ｈｚ）よりも低い信号成分を通過させ、高周波成分を遮断する。   LPF 110 receives vibration waveform data of bearing 60 from vibration sensor 70. LPF 110 allows the received vibration waveform data to pass a signal component lower than a predetermined frequency (for example, 400 Hz) and cut off a high frequency component.

実効値演算部１２０は、軸受６０の振動波形データをＬＰＦ１１０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。   The effective value calculation unit 120 receives the vibration waveform data of the bearing 60 from the LPF 110. The effective value calculation unit 120 calculates an effective value (also referred to as “RMS (Root Mean Square) value”) of the vibration waveform data of the bearing 60, and stores the calculated effective value of the vibration waveform data in the storage unit 130. Output to

記憶部１３０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。記憶部１３０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。   The storage unit 130 stores the effective value of the vibration waveform data of the bearing 60 calculated by the effective value calculation unit 120 every moment. The storage unit 130 is configured by, for example, a readable and writable nonvolatile memory and the like.

記憶部１３０は、少なくとも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。記憶部１３０は、たとえば、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から受けると、一定時間内における振動波形データの実効値のうちの最も古い振動波形データの実効値を消去するとともに、新たに入力された振動波形データの実効値を追加するように構成される。   The storage unit 130 is configured to store the effective value of the vibration waveform data of the bearing 60 at least within a certain time. The storage unit 130 receives the vibration waveform data of the bearing 60 from the effective value calculation unit 120 at predetermined time intervals, for example, and receives the effective value of the oldest vibration waveform data among the effective values of the vibration waveform data within a predetermined time. Is deleted, and the effective value of the newly input vibration waveform data is added.

すなわち、記憶部１３０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実効値を更新する。後述するように、記憶部１３０に格納された一定時間内における軸受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。   That is, the storage unit 130 updates the effective value of the vibration waveform data of the bearing 60 within a predetermined time at predetermined time intervals. As will be described later, the effective value of the vibration waveform data of the bearing 60 within a certain period of time stored in the storage unit 130 is read, and an abnormality of the bearing 60 is diagnosed using the read effective value.

評価値演算部１４０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記憶部１３０から読み出すと、読み出した一定時間内における振動波形データの実効値を特徴付ける評価値を演算する。評価値演算部１４０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。すなわち、評価値演算部１４０は、所定の時間間隔で、評価値を更新する。評価値演算部１４０における評価値の演算の詳細については後述する。   When reading the effective value of the vibration waveform data of the bearing 60 within the fixed time from the storage unit 130, the evaluation value calculation unit 140 calculates an evaluation value characterizing the effective value of the vibration waveform data within the read fixed time. The evaluation value calculation unit 140 is configured to calculate the evaluation value continuously in time. That is, the evaluation value calculation unit 140 updates the evaluation value at predetermined time intervals. Details of the calculation of the evaluation value in the evaluation value calculation unit 140 will be described later.

閾値設定部１６０は、診断部１５０において軸受６０の異常の有無を診断するために用いられる閾値を設定する。閾値設定部１６０は、設定された閾値を診断部１５０へ出力する。閾値設定部１６０における閾値の設定の詳細については後述する。   The threshold setting unit 160 sets a threshold used by the diagnosis unit 150 to diagnose whether or not the bearing 60 is abnormal. The threshold setting unit 160 outputs the set threshold to the diagnosis unit 150. The details of the setting of the threshold by the threshold setting unit 160 will be described later.

診断部１５０は、評価値を評価値演算部１４０から受け、閾値を閾値設定部１６０から受ける。診断部１５０は、評価値と閾値とを比較することにより、軸受６０の異常を診断する。具体的には、評価値が閾値より大きい場合、診断部１５０は軸受６０が異常であると診断する。一方、評価値が閾値以下である場合、診断部１５０は軸受６０が正常であると診断する。   Diagnosis unit 150 receives the evaluation value from evaluation value calculation unit 140 and receives the threshold from threshold setting unit 160. The diagnosis unit 150 diagnoses an abnormality of the bearing 60 by comparing the evaluation value with a threshold. Specifically, when the evaluation value is larger than the threshold, the diagnosis unit 150 diagnoses that the bearing 60 is abnormal. On the other hand, when the evaluation value is equal to or smaller than the threshold, the diagnosis unit 150 diagnoses that the bearing 60 is normal.

以下、図３から図５を参照して、評価値演算部１４０における評価値の演算について説明する。   Hereinafter, the calculation of the evaluation value in the evaluation value calculation unit 140 will be described with reference to FIGS.

図３は、記憶部１３０に格納される軸受６０の振動波形データの実効値の時間的変化を示した図である。図３は、主軸２０の回転速度が低い場合（たとえば、１００ｒｐｍ以下）における軸受６０の振動波形データの実効値の時間的変化の一例を示している。   FIG. 3 is a diagram illustrating a temporal change in the effective value of the vibration waveform data of the bearing 60 stored in the storage unit 130. FIG. 3 shows an example of a temporal change in the effective value of the vibration waveform data of the bearing 60 when the rotation speed of the main shaft 20 is low (for example, 100 rpm or less).

図３では、ある時刻ｔにて、軸受６０を異常品から新品に交換する場合を想定している。すなわち、時刻ｔよりも前の期間は、軸受６０に異常が発生している異常発生期間を示し、時刻ｔよりも後の期間は、軸受６０が正常な状態である正常期間を示している。   FIG. 3 assumes a case where the bearing 60 is replaced with a new one from an abnormal product at a certain time t. That is, a period before time t indicates an abnormality occurrence period in which the bearing 60 has an abnormality, and a period after time t indicates a normal period in which the bearing 60 is in a normal state.

図３に示されるように、異常発生期間における振動波形データの実効値、および正常期間における振動波形データの実効値はいずれも大きく変化している。主軸２０の回転速度が低い場合には、軸受６０の振動が小さくなる。そのため、振動センサ７０から出力される振動波形データは、ノイズの影響が顕著となり、大きく変化する。   As shown in FIG. 3, the effective value of the vibration waveform data during the abnormal occurrence period and the effective value of the vibration waveform data during the normal period both greatly change. When the rotation speed of the main shaft 20 is low, the vibration of the bearing 60 decreases. Therefore, the vibration waveform data output from the vibration sensor 70 is significantly affected by noise, and changes greatly.

ここで、図３に示される振動波形データの実効値の時間的変化に基づいて、軸受６０の異常の有無を診断するための閾値を設定することを試みる。   Here, an attempt is made to set a threshold for diagnosing the presence or absence of an abnormality in the bearing 60 based on a temporal change in the effective value of the vibration waveform data shown in FIG.

図３に示されるように、異常発生期間における振動波形データの実効値の全てを下回るように閾値を設定すると、正常期間における振動波形データの実効値の大部分が閾値を超えてしまう。その結果、軸受６０が正常な状態であるにも拘わらす、軸受６０が異常であると誤って診断されることになる。   As shown in FIG. 3, when the threshold value is set so as to be lower than all the effective values of the vibration waveform data during the abnormal occurrence period, most of the effective values of the vibration waveform data during the normal period exceed the threshold value. As a result, it is erroneously diagnosed that the bearing 60 is abnormal even though the bearing 60 is in a normal state.

そこで、本実施の形態では、一定時間内における振動波形データの実効値を特徴付ける評価値を演算し、その演算された評価値を用いて軸受６０の異常を診断するものとする。評価値は、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ことができる。上記統計処理としては、たとえば移動平均化処理を用いることができる。   Therefore, in the present embodiment, an evaluation value characterizing the effective value of the vibration waveform data within a certain time is calculated, and abnormality of the bearing 60 is diagnosed using the calculated evaluation value. The evaluation value can be calculated by statistically processing the effective value of the vibration waveform data within a certain time. As the statistical processing, for example, a moving average processing can be used.

図４は、一定期間内における振動波形データの実効値の移動平均値の時間的変化を示した図である。図４は、図３に示した振動波形データの実効値の時間的変化に対して移動平均化処理を施したものである。なお、移動平均化処理では、一定時間を実効値２４個分に相当する時間とし、２４個分の実効値の単純移動平均値を演算している。   FIG. 4 is a diagram showing a temporal change of a moving average value of the effective value of the vibration waveform data within a certain period. FIG. 4 shows a result obtained by performing a moving averaging process on a temporal change of the effective value of the vibration waveform data shown in FIG. In the moving average processing, a fixed time is set to a time corresponding to 24 effective values, and a simple moving average value of the 24 effective values is calculated.

図４に示される移動平均値の時間的変化と、図３に示される振動波形データの実効値の時間的変化とを比較すると、移動平均値は実効値に比べて変化の大きさが小さくなっていることから、ノイズの影響が低減されていることが分かる。   When the temporal change of the moving average value shown in FIG. 4 is compared with the temporal change of the effective value of the vibration waveform data shown in FIG. 3, the moving average value is smaller in magnitude than the effective value. This indicates that the influence of noise is reduced.

ここで、図３と同様に、図４に示される移動平均値の時間的変化に基づいて、軸受６０の異常の有無を診断するための閾値を設定することを試みる。   Here, as in FIG. 3, an attempt is made to set a threshold value for diagnosing the presence or absence of an abnormality in the bearing 60 based on the temporal change of the moving average value shown in FIG. 4.

図４に示されるように、異常発生期間における移動平均値の全てを下回るように閾値を設定すると、正常期間における移動平均値の一部に閾値を超えるものが現れる。その結果、図３と同様に、軸受６０が正常な状態であるにも拘わらす、軸受６０が異常であると誤って診断されることになる。   As shown in FIG. 4, when the threshold value is set so as to be lower than all the moving average values in the abnormal occurrence period, some of the moving average values in the normal period exceed the threshold value. As a result, similarly to FIG. 3, the bearing 60 is erroneously diagnosed as abnormal, although the bearing 60 is in a normal state.

ここで、移動平均値の変化の大きさを更に小さくするためには、移動平均化処理において、一定期間の長さを実効値２４個分の長さよりもさらに長くすることが考えられる。しかしながら、一定時間の長さを長くすると、ノイズの影響を低減することができる一方で、軸受６０の振動の大きさの変化も鈍らせてしまうことになる。その結果、異常が発生したときの軸受６０の振動の変化を捉えることが困難となり、正確な軸受６０の異常診断ができなくなる可能性がある。   Here, in order to further reduce the magnitude of the change in the moving average value, it is conceivable to make the length of the certain period longer than the length of 24 effective values in the moving average process. However, if the length of the certain time is increased, the influence of noise can be reduced, but the change in the magnitude of vibration of the bearing 60 is also reduced. As a result, it becomes difficult to detect a change in vibration of the bearing 60 when an abnormality occurs, and accurate diagnosis of the abnormality of the bearing 60 may not be performed.

そこで、評価値演算部１４０では、一定時間内における振動波形データの実効値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最低値を演算する。   Therefore, the evaluation value calculation unit 140 calculates the lowest value of the vibration waveform data within the certain time as an evaluation value characterizing the effective value of the vibration waveform data within the certain time.

図５は、評価値演算部１４０によって演算された、一定時間内における振動波形データの実効値の最低値の時間的変化を示した図である。図５では、図３に示した振動波形データの実効値の時間的変化に対して、一定時間内における実効値の最低値を時間的に連続して演算している。なお、図５では、一定時間を、図４の移動平均値を算出したときの一定時間と同じ長さ（すなわち、実効値２４個分の長さ）に設定している。   FIG. 5 is a diagram showing a temporal change in the minimum effective value of the vibration waveform data within a certain period of time calculated by the evaluation value calculation unit 140. In FIG. 5, the minimum value of the effective value within a certain time is continuously calculated with respect to the temporal change of the effective value of the vibration waveform data shown in FIG. In FIG. 5, the fixed time is set to the same length as the fixed time when the moving average value in FIG. 4 is calculated (that is, the length of 24 effective values).

図５に示される最低値の時間的変化と、図４に示される移動平均値の時間的変化とを比較すると、最低値は、移動平均値に比べて変化の大きさが小さくなっている。特に、正常期間においてその傾向が顕著であることから、ノイズの影響がより一層低減されていることが分かる。   When the temporal change of the lowest value shown in FIG. 5 is compared with the temporal change of the moving average value shown in FIG. 4, the change of the lowest value is smaller than that of the moving average value. In particular, since the tendency is remarkable in the normal period, it can be seen that the influence of noise is further reduced.

軸受６０の振動波形データの実効値は、本来の軸受６０の振動の大きさに対してノイズの大きさが上乗せされた状態となっている。これによれば、一定時間内における振動波形データの実効値の最低値は、当該一定時間内における振動波形データの実効値の中でも最もノイズの影響が小さいものであると解することができる。したがって、この最低値を評価値とすることで、軸受６０の振動が小さい場合であっても、軸受６０の振動波形データの実効値へのノイズの影響を効果的に低減することができる。その結果、より正確な異常診断を実現することが可能となる。   The effective value of the vibration waveform data of the bearing 60 is such that the magnitude of noise is added to the magnitude of vibration of the bearing 60. According to this, it can be understood that the lowest value of the effective value of the vibration waveform data within a certain period of time has the least influence of noise among the effective values of the vibration waveform data within the certain period of time. Therefore, by using this minimum value as the evaluation value, even when the vibration of the bearing 60 is small, the effect of noise on the effective value of the vibration waveform data of the bearing 60 can be effectively reduced. As a result, more accurate abnormality diagnosis can be realized.

図２に戻って、閾値設定部１６０は、評価値演算部１４０によって演算された一定時間内における振動波形データの実効値の最低値の時間的変化に基づいて、閾値を設定する。図５の例では、異常発生期間における最低値の時間的変化の推移よりも小さく、かつ、正常期間における最低値の時間的変化の推移よりも大きい値に閾値を設定することができる。これは、一定時間内における振動波形データの実効値の最低値と閾値とを比較することによって、軸受６０の異常の有無を診断できることを表わしている。   Returning to FIG. 2, threshold setting section 160 sets a threshold based on a temporal change in the minimum effective value of the vibration waveform data within a certain period calculated by evaluation value calculation section 140. In the example of FIG. 5, the threshold value can be set to a value smaller than the transition of the temporal change of the minimum value during the abnormality occurrence period and larger than the transition of the temporal change of the minimum value during the normal period. This means that it is possible to diagnose whether the bearing 60 is abnormal or not by comparing the minimum value of the effective value of the vibration waveform data within a certain time with the threshold value.

具体的には、閾値設定部１６０は、図５に示されるような、異常発生期間および正常期間の各々における最低値の時間的変化が取得されると、異常発生期間における最低値の時間的変化から所定数の最低値を抽出し、その抽出された所定数の最低値の平均値を演算する。閾値設定部１６０は、また、正常期間における最低値の時間的変化から所定数の最低値を抽出し、その抽出された所定数の最低値の平均値を演算する。閾値設定部１６０は、正常期間における平均値と異常発生期間における平均値との比を算出し、この算出された比よりも小さい値に係数を設定する。そして、設定した係数と正常期間における平均値とを掛け算することにより、閾値を演算する。   Specifically, the threshold setting unit 160 obtains the temporal change of the minimum value in each of the abnormality occurrence period and the normal period as shown in FIG. , A predetermined number of minimum values are extracted, and an average value of the extracted predetermined number of minimum values is calculated. The threshold setting unit 160 also extracts a predetermined number of minimum values from the temporal change of the minimum value in the normal period, and calculates an average value of the extracted predetermined number of minimum values. The threshold setting unit 160 calculates a ratio between the average value during the normal period and the average value during the abnormal occurrence period, and sets a coefficient to a value smaller than the calculated ratio. Then, the threshold value is calculated by multiplying the set coefficient by the average value in the normal period.

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の異常を診断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、データ処理装置８０により、所定の時間間隔で繰り返し実行される。   FIG. 6 is a flowchart illustrating a control process for diagnosing an abnormality of bearing 60 in the condition monitoring system according to the first embodiment. The control process shown in FIG. 6 is repeatedly executed by the data processing device 80 at predetermined time intervals.

図６を参照して、データ処理装置８０は、ステップＳ０１により、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、ステップＳ０２により、風力発電装置１０において所定の運転状態が成立しているか否かを判定する。所定の運転状態とは、風力発電装置１０が定格運転しているときの運転状態であり、定格運転時における主軸２０ならびに増速機４０および発電機５０の回転軸の回転速度、発電量、発電機５０の回転軸のトルク、風向および風速などを含んでいる。   Referring to FIG. 6, data processing device 80 receives vibration waveform data of bearing 60 from vibration sensor 70 in step S01. The data processing device 80 determines whether or not a predetermined operation state is established in the wind turbine generator 10 in step S02. The predetermined operation state is an operation state when the wind turbine generator 10 is performing a rated operation, and the rotation speed, the power generation amount, and the power generation of the main shaft 20 and the rotating shafts of the speed increaser 40 and the generator 50 during the rated operation. The torque, the wind direction, and the wind speed of the rotating shaft of the machine 50 are included.

風力発電装置１０において所定の運転状態が成立していない場合（Ｓ０２のＮＯ判定時）、以降の処理Ｓ０３〜Ｓ０９がスキップされる。一方、風力発電装置１０において所定の運転状態が成立している場合（Ｓ０２のＹＥＳ判定時）、ＬＰＦ１１０は、軸受６０の振動波形データに対してフィルタ処理を実行する。   If the predetermined operation state is not established in the wind turbine generator 10 (NO in S02), the subsequent processes S03 to S09 are skipped. On the other hand, when the predetermined operation state is established in the wind turbine generator 10 (when YES is determined in S02), the LPF 110 performs a filtering process on the vibration waveform data of the bearing 60.

次に、ステップＳ０４により、フィルタ処理が施された軸受６０の振動波形データをＬＰＦ１１０から受けると、実効値演算部１２０は、軸受６０の振動波形データの実効値を算出する。記憶部１３０は、ステップＳ０５により、実効値演算部１２０によって算出された振動波形データの実効値を格納する。   Next, upon receiving the filtered vibration waveform data of the bearing 60 from the LPF 110 in step S04, the effective value calculation unit 120 calculates the effective value of the vibration waveform data of the bearing 60. The storage unit 130 stores the effective value of the vibration waveform data calculated by the effective value calculation unit 120 in step S05.

評価値演算部１４０は、ステップＳ０６により、記憶部１３０に格納されている振動波形データの実効値のデータ数が規定個数を満たしているか否かを判定する。ステップＳ０６において、規定個数は、一定時間内において時間的に連続する振動波形データの実効値の個数に値する。記憶部１３０に格納されている振動波形データの実効値のデータ数が規定個数に満たない場合（Ｓ０６のＮＯ判定時）、以降の処理Ｓ０６〜Ｓ０９はスキップされる。   In step S06, the evaluation value calculation unit 140 determines whether the number of effective values of the vibration waveform data stored in the storage unit 130 satisfies the prescribed number. In step S06, the specified number is equivalent to the number of effective values of the vibration waveform data that are temporally continuous within a certain time. If the number of effective values of the vibration waveform data stored in the storage unit 130 is less than the specified number (NO in S06), the subsequent processes S06 to S09 are skipped.

一方、格納されている振動波形データの実効値のデータ数が規定個数を満たしている場合（Ｓ０５のＹＥＳ判定時）、評価値演算部１４０は、ステップＳ０７に進み、記憶部１３０に格納される規定個数の振動波形データの実効値を読み出し、読み出された規定個数の振動波形データの実効値の最低値を演算する。評価値演算部１４０は、演算された最低値を診断部１５０へ出力する。   On the other hand, when the number of effective values of the stored vibration waveform data satisfies the specified number (when YES is determined in S05), the evaluation value calculation unit 140 proceeds to step S07, and is stored in the storage unit 130. An effective value of the specified number of vibration waveform data is read, and a minimum value of the effective value of the read specified number of vibration waveform data is calculated. The evaluation value calculation unit 140 outputs the calculated minimum value to the diagnosis unit 150.

診断部１５０は、ステップＳ０８により、ステップＳ０７で演算された最低値と閾値とを比較する。最低値が閾値以下である場合（Ｓ０８のＮＯ判定時）、診断部１５０は、軸受６０が正常であると診断して、以降の処理Ｓ０９をスキップする。一方、ステップＳ０７で演算した最低値が閾値よりも大きい場合（Ｓ０８のＹＥＳ判定時）、診断部１５０は、ステップＳ０９により、軸受６０が異常であると診断する。   In step S08, diagnostic section 150 compares the minimum value calculated in step S07 with the threshold. When the minimum value is equal to or smaller than the threshold value (NO in S08), the diagnosis unit 150 diagnoses that the bearing 60 is normal, and skips the subsequent processing S09. On the other hand, when the lowest value calculated in step S07 is larger than the threshold (YES in S08), diagnostic unit 150 diagnoses that bearing 60 is abnormal in step S09.

以上のように、実施の形態１によれば、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実効値の最低値を用いることにより、主軸２０の回転速度が低く、振動波形データの実効値が小さい場合であっても、ノイズの影響が低減された評価値を得ることができる。これにより、評価値を用いて正常な軸受６０の異常診断を実現することができる。   As described above, according to the first embodiment, as the evaluation value characterizing the effective value of the vibration waveform data of the bearing 60 within a certain time, the lowest value of the effective value of the vibration waveform data within the certain time is used. Even when the rotation speed of the main shaft 20 is low and the effective value of the vibration waveform data is small, an evaluation value with reduced influence of noise can be obtained. Thereby, it is possible to realize normal diagnosis of the bearing 60 using the evaluation value.

なお、上述の実施の形態１では、評価値と閾値とを比較することにより軸受６０の異常を診断する構成について説明したが、評価値を用いた軸受６０の異常診断は上記構成に限定されない。実施の形態２および３では、評価値を用いた異常診断の他の構成例について説明する。   In the first embodiment described above, the configuration for diagnosing the abnormality of the bearing 60 by comparing the evaluation value with the threshold has been described, but the abnormality diagnosis of the bearing 60 using the evaluation value is not limited to the above configuration. In the second and third embodiments, another configuration example of the abnormality diagnosis using the evaluation value will be described.

［実施の形態２］
図７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の異常を診断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、データ処理装置８０により、所定の時間間隔で繰り返し実行される。 [Embodiment 2]
FIG. 7 is a flowchart illustrating a control process for diagnosing an abnormality of the bearing 60 in the condition monitoring system according to the second embodiment. The control processing shown in FIG. 7 is repeatedly executed by the data processing device 80 at predetermined time intervals.

図７を図６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６と同様のステップＳ０１〜Ｓ０７の処理後に、ステップＳ０８に代えて、ステップＳ０８Ａを実行する。   FIG. 7 is compared with FIG. 6, and the state monitoring system according to the second embodiment executes step S08A instead of step S08 after the processing of steps S01 to S07 similar to FIG.

すなわち、ステップＳ０７により、評価値演算部１４０が、記憶部１３０から読み出された規定個数の振動波形データの実効値の最低値を演算すると、診断部１５０は、ステップＳ０８Ａにより、最低値の時間的変化率、すなわち単位時間内の変化量に基づいて、軸受６０の異常の有無を診断する。   That is, in step S07, when the evaluation value calculation unit 140 calculates the minimum value of the effective value of the specified number of pieces of vibration waveform data read from the storage unit 130, the diagnosis unit 150 determines in step S08A that the minimum value Based on the target change rate, that is, the amount of change within a unit time, it is diagnosed whether or not the bearing 60 is abnormal.

具体的には、評価値演算部１４０は、ステップＳ０７で算出された最低値と、この最低値の１つ前に算出された最低値との差に基づいて、最低値の時間的変化率を演算する。そして、評価値演算部１４０は、演算された最低値の時間的変化率と閾値とを比較する。最低値の時間的変化率が閾値以下である場合（Ｓ０８ＡのＮＯ判定時）、診断部１５０は、軸受６０が正常であると診断して、以降の処理Ｓ０９をスキップする。一方、最低値の時間的変化率が閾値よりも大きい場合（Ｓ０８ＡのＹＥＳ判定時）、診断部１５０は、ステップＳ０９により、軸受６０が異常であると診断する。   Specifically, the evaluation value calculation unit 140 calculates the temporal change rate of the lowest value based on the difference between the lowest value calculated in step S07 and the lowest value calculated immediately before this lowest value. Calculate. Then, the evaluation value calculation unit 140 compares the calculated temporal change rate of the minimum value with the threshold. When the minimum temporal change rate is equal to or smaller than the threshold (NO in S08A), the diagnosis unit 150 diagnoses that the bearing 60 is normal, and skips the subsequent processing S09. On the other hand, when the lowest temporal change rate is larger than the threshold value (YES in S08A), diagnostic section 150 diagnoses that bearing 60 is abnormal in step S09.

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軸受６０の振動波形データの実効値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実効値の最低値を用いて軸受６０の異常を診断する。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。   As described above, according to the second embodiment, as the evaluation value characterizing the effective value of the vibration waveform data of the bearing 60 within a certain time, the minimum value of the effective value of the vibration waveform data within the certain time is used as the evaluation value. Diagnose 60 abnormalities. Therefore, also in the second embodiment, the same effect as in the first embodiment can be obtained.

なお、図７のステップＳ０８Ａにおいて用いられる閾値は、閾値設定部１６０において、正常期間における最低値の時間的変化率よりも大きく、かつ、異常発生期間における最低値の時間的変化率よりも小さい値に設定することができる。   The threshold value used in step S08A in FIG. 7 is a value set by threshold setting section 160 to be greater than the temporal change rate of the lowest value in the normal period and smaller than the temporal change rate of the lowest value in the abnormal occurrence period. Can be set to

具体的には、閾値設定部１６０は、異常発生期間における最低値の時間的変化率の大きさの平均値を演算するとともに、正常期間における最低値の時間的変化率の大きさの平均値を演算する。そして、閾値設定部１６０は、正常期間における最低値の時間的変化率の大きさの平均値と異常発生期間における最低値の時間的変化率の大きさの平均値との比を算出し、この算出された比よりも小さい値に係数を設定する。閾値設定部１６０は、設定した係数と正常期間における最低値の時間的変化率の大きさの平均値とを掛け算することにより、閾値を演算する。   Specifically, the threshold setting unit 160 calculates the average value of the magnitude of the temporal change rate of the lowest value during the abnormality occurrence period, and calculates the average value of the magnitude of the temporal change rate of the minimum value during the normal period. Calculate. Then, the threshold setting unit 160 calculates a ratio between the average value of the magnitude of the temporal change rate of the lowest value in the normal period and the average value of the magnitude of the temporal change rate of the lowest value in the abnormal occurrence period. The coefficient is set to a value smaller than the calculated ratio. The threshold setting unit 160 calculates the threshold by multiplying the set coefficient by the average value of the temporal change rate of the lowest value in the normal period.

［実施の形態３］
図８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の異常を診断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、データ処理装置８０により、所定の時間間隔で繰り返し実行される。 [Embodiment 3]
FIG. 8 is a flowchart illustrating a control process for diagnosing an abnormality of the bearing 60 in the condition monitoring system according to the third embodiment. The control processing shown in FIG. 8 is repeatedly executed by the data processing device 80 at predetermined time intervals.

図８を図６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６と同様のステップＳ０１〜Ｓ０７の処理後に、ステップＳ０８に代えて、ステップＳ０８Ｂを実行する。   FIG. 8 is compared with FIG. 6, and the state monitoring system according to the third embodiment executes step S08B instead of step S08 after the processing of steps S01 to S07 similar to FIG.

すなわち、ステップＳ０７により、評価値演算部１４０が、記憶部１３０から読み出された規定個数の振動波形データの実効値の最低値を演算すると、診断部１５０は、ステップＳ０８Ｂにより、最低値の大きさおよび時間的変化率に基づいて、軸受６０の異常の有無を診断する。   That is, when the evaluation value calculation unit 140 calculates the minimum value of the effective value of the specified number of pieces of vibration waveform data read from the storage unit 130 in step S07, the diagnostic unit 150 determines the magnitude of the minimum value in step S08B. The presence or absence of an abnormality of the bearing 60 is diagnosed based on the change rate and the temporal change rate.

具体的には、診断部１５０は、ステップＳ０７で演算された最低値と第１閾値とを比較する。最低値が第１閾値以下である場合（Ｓ０８ＢのＮＯ判定時）、診断部１５０は、軸受６０が正常であると診断して、以降の処理Ｓ０９をスキップする。一方、ステップＳ０７で演算された最低値が第１閾値よりも大きい場合、診断部１５０は、さらに、最低値の時間的変化率と第２閾値とを比較する。最低値の時間的変化率が第２閾値以下である場合（Ｓ０８ＡのＮＯ判定時）、診断部１５０は、軸受６０が正常であると診断して、以降の処理Ｓ０９をスキップする。一方、最低値の時間的変化率が第２閾値よりも大きい場合（Ｓ０８ＢのＹＥＳ判定時）、診断部１５０は、ステップＳ０９により、軸受６０が異常であると診断する。   Specifically, the diagnosis unit 150 compares the minimum value calculated in step S07 with the first threshold. When the minimum value is equal to or less than the first threshold value (NO in S08B), the diagnosis unit 150 diagnoses that the bearing 60 is normal, and skips the subsequent processing S09. On the other hand, when the lowest value calculated in step S07 is larger than the first threshold, the diagnosis unit 150 further compares the temporal change rate of the lowest value with the second threshold. When the temporal change rate of the minimum value is equal to or less than the second threshold value (NO in S08A), the diagnosis unit 150 diagnoses that the bearing 60 is normal, and skips the subsequent processing S09. On the other hand, when the temporal change rate of the lowest value is larger than the second threshold value (YES in S08B), the diagnostic unit 150 diagnoses that the bearing 60 is abnormal in step S09.

すなわち、実施の形態３に係る異常診断においては、一定時間内における振動波形データの実効値の最低値が第１閾値よりも大きく、かつ、当該最低値の時間的変化率が第２閾値よりも大きい場合に、軸受６０が異常であると診断される。このようにすると、最低値の時間的変化率が第２閾値よりも大きくなった場合であっても、最低値の大きさが第１閾値以下であるときには、軸受６０の振動の大きさ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断することができる。このような場合には、軸受６０が正常であると診断することにより、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軸受６０の異常を診断することができる。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。   That is, in the abnormality diagnosis according to the third embodiment, the minimum value of the effective value of the vibration waveform data within a certain time is larger than the first threshold value, and the temporal change rate of the minimum value is larger than the second threshold value. If it is larger, it is diagnosed that the bearing 60 is abnormal. With this configuration, even when the temporal change rate of the minimum value is greater than the second threshold value, when the magnitude of the minimum value is equal to or less than the first threshold value, the magnitude of the vibration of the bearing 60 is small. Therefore, it can be determined that the degree of influence of noise is large. In such a case, by diagnosing that the bearing 60 is normal, it is possible to diagnose the abnormality of the bearing 60 based on the evaluation value from which the influence of the noise superimposed on the vibration waveform data is appropriately removed. Therefore, also in the third embodiment, the same effect as in the first embodiment can be obtained.

なお、図８のステップＳ０８Ｂにて用いられる第１閾値は、実施の形態１で説明したように、異常発生期間における最低値の時間的変化の推移よりも小さく、かつ、正常期間における最低値の時間的変化の推移よりも大きい値に設定することができる。また、第２閾値は、実施の形態２で説明したように、正常期間における最低値の時間的変化率よりも大きく、かつ、異常発生期間における最低値の時間的変化率よりも小さい値に設定することができる。   Note that, as described in Embodiment 1, the first threshold value used in step S08B of FIG. 8 is smaller than the temporal change of the minimum value during the abnormal occurrence period, and is smaller than the minimum value during the normal period. It can be set to a value larger than the change of the temporal change. Further, as described in the second embodiment, the second threshold value is set to a value larger than the temporal change rate of the lowest value in the normal period and smaller than the temporal change rate of the lowest value in the abnormal occurrence period. can do.

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、増幅器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、増幅器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。   In each of the above embodiments, the vibration sensor 70 is installed on the bearing 60, which is one of the mechanical elements constituting the wind turbine generator 10, to diagnose the abnormality of the bearing 60. The point that the mechanical element to be formed is not limited to the bearing 60 will be described for confirmation. For example, a vibration sensor is installed on a bearing provided in the amplifier 40 or the generator 50 together with or instead of the bearing 60, and the vibration sensor is installed in the amplifier 40 or the generator by the same method as in each of the above embodiments. It is possible to diagnose an abnormality of the bearing provided in 50.

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１４０、診断部１５０および閾値設定部１６０は、この発明における「記憶部」、「評価値演算部」、「診断部」および「設定部」の一実施例に対応する。   In each of the above embodiments, the data processing device 80 corresponds to an example of the “processing device” in the present invention, and the storage unit 130, the evaluation value calculation unit 140, the diagnosis unit 150, and the threshold setting unit 160 , A “storage unit”, an “evaluation value calculation unit”, a “diagnosis unit”, and a “setting unit” in the present invention.

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。   The embodiments disclosed this time are to be considered in all respects as illustrative and not restrictive. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, rather than the description of the embodiments, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims.

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 ＬＰＦ、１２０ 実効値演算部、１３０ 記憶部、１４０ 評価値演算部、１５０ 診断部、１６０ 閾値設定部。   Reference Signs List 10 wind power generator, 20 main shaft, 30 blade, 40 gearbox, 50 generator, 60 bearing, 70 vibration sensor, 80 data processor, 90 nacelle, 100 tower, 110 LPF, 120 effective value calculator, 130 storage , 140 evaluation value calculation unit, 150 diagnosis unit, 160 threshold value setting unit.

Claims (5)

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の実効値を特徴付ける評価値を、時間的に連続して演算する評価値演算部と、
前記評価値の時間的変化の推移に基づいて前記機械要素の異常を診断する診断部とを含み、
前記評価値演算部は、前記評価値として、前記一定時間内における前記振動波形データの実効値の最低値を演算する、状態監視システム。 A state monitoring system for monitoring the state of a machine element constituting the device,
A vibration sensor for measuring a vibration waveform of the mechanical element,
A processing device for diagnosing an abnormality of the mechanical element,
The processing device includes:
An evaluation value calculation unit that calculates the evaluation value characterizing the effective value of the vibration waveform data output from the vibration sensor within a certain period of time continuously.
Including a diagnosis unit that diagnoses an abnormality of the machine element based on a change in a temporal change of the evaluation value,
The state monitoring system, wherein the evaluation value calculation unit calculates, as the evaluation value, a minimum effective value of the vibration waveform data within the predetermined time. 前記診断部は、前記評価値が閾値を超えたときに、前記機械要素の異常と診断するように構成され、
前記処理装置は、前記閾値を設定する設定部をさらに含み、
前記設定部は、前記閾値を、前記機械要素が正常であるときの前記最低値の時間的変化の推移よりも大きく、かつ、前記機械要素が異常であるときの前記最低値の時間的変化の推移よりも小さい値に設定する、請求項１に記載の状態監視システム。 The diagnostic unit, when the evaluation value exceeds a threshold, is configured to diagnose an abnormality of the machine element,
The processing device further includes a setting unit that sets the threshold,
The setting unit is configured to set the threshold value to be larger than a change in the temporal change of the lowest value when the mechanical element is normal, and to determine a change in the temporal change of the lowest value when the mechanical element is abnormal. The state monitoring system according to claim 1, wherein the value is set to a value smaller than the transition. 前記診断部は、前記評価値の時間的変化率が閾値を超えたときに、前記機械要素の異常と診断するように構成され、
前記処理装置は、前記閾値を設定する設定部をさらに含み、
前記設定部は、前記閾値を、前記機械要素が正常であるときの前記最低値の時間的変化率よりも大きく、かつ、前記機械要素が異常であるときの前記最低値の時間的変化率よりも小さい値に設定する、請求項１に記載の状態監視システム。 The diagnostic unit is configured to, when the temporal change rate of the evaluation value exceeds a threshold, diagnose that the mechanical element is abnormal,
The processing device further includes a setting unit that sets the threshold ,
The setting unit, the threshold is larger than the temporal change rate of the lowest value when the mechanical element is normal, and from the temporal change rate of the minimum value when the mechanical element is abnormal The state monitoring system according to claim 1, wherein the value is also set to a small value. 前記診断部は、前記評価値が第１閾値を超え、かつ、前記評価値の時間的変化率が第２閾値を超えたときに、前記機械要素の異常と診断するように構成され、
前記処理装置は、前記第１閾値および前記第２閾値を設定する設定部をさらに含み、
前記設定部は、前記第１閾値を、前記機械要素が正常であるときの前記最低値の時間的推移よりも大きく、かつ、前記機械要素が異常であるときの前記最低値の時間的推移よりも小さい値に設定し、
前記設定部は、さらに、前記第２閾値を、前記機械要素が正常であるときの前記最低値の時間的変化率よりも大きく、かつ、前記機械要素が異常であるときの前記最低値の時間的変化率よりも小さい値に設定する、請求項１に記載の状態監視システム。 The diagnostic unit is configured to diagnose that the mechanical element is abnormal when the evaluation value exceeds a first threshold and the temporal change rate of the evaluation value exceeds a second threshold,
The processing device further includes a setting unit that sets the first threshold and the second threshold ,
The setting unit sets the first threshold to be greater than the temporal transition of the lowest value when the mechanical element is normal, and to be greater than the temporal transition of the lowest value when the mechanical element is abnormal. Is also set to a small value,
The setting unit may further set the second threshold to be greater than the temporal change rate of the minimum value when the mechanical element is normal, and to set the minimum value time when the mechanical element is abnormal. The state monitoring system according to claim 1, wherein the value is set to a value smaller than the target change rate. 請求項１〜４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。   A wind turbine generator comprising the condition monitoring system according to claim 1.
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