JP6824076B2

JP6824076B2 - Condition monitoring system and wind power generator

Info

Publication number: JP6824076B2
Application number: JP2017049838A
Authority: JP
Inventors: 鈴木　洋介; 洋介鈴木
Original assignee: NTN Corp
Current assignee: NTN Corp
Priority date: 2016-03-23
Filing date: 2017-03-15
Publication date: 2021-02-03
Anticipated expiration: 2037-03-15
Also published as: JP2017181500A

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 condition monitoring system for monitoring the state of mechanical elements constituting the apparatus, and more particularly to a condition monitoring system for monitoring the condition of mechanical elements constituting the 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 spindle connected to a blade that receives wind power, accelerating the rotation of the spindle by a speed increaser, and then rotating a rotor of a generator. Each of the spindle and the rotary shaft of the speed increaser and the generator is rotatably supported by rolling bearings, and a condition monitoring system (CMS) for diagnosing abnormalities in such bearings is known. .. In such a condition monitoring system, it is diagnosed whether or not the bearing is damaged by using the vibration waveform data measured by the vibration sensor fixed to the bearing.

たとえば、特開２００９−２００９０号公報（特許文献１）には、機械設備で使用される回転部品および摺動部品の異常を診断する異常診断装置が示されている。この異常診断装置は、回転部品から発生する信号の周波数分析を行なって実測データの周波数成分を求めるとともに、上記実測データの周波数成分から、回転部品の異常に起因する振動の異常周波数に対応した周波数成分を抽出する。そして、この抽出された周波数成分と閾値との比較照合を行なうことにより、回転部品の異常の有無を診断する。 For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2009-20090 (Patent Document 1) discloses an abnormality diagnostic device for diagnosing abnormalities of rotating parts and sliding parts used in mechanical equipment. This abnormality diagnostic device performs frequency analysis of the signal generated from the rotating component to obtain the frequency component of the measured data, and from the frequency component of the measured data, the frequency corresponding to the abnormal frequency of vibration caused by the abnormality of the rotating component. Extract the ingredients. Then, the presence or absence of abnormality of the rotating component is diagnosed by comparing and collating the extracted frequency component with the threshold value.

特許文献１では、周辺ノイズの影響を受け難くして、異常の有無の診断の精度を向上させるために、上記閾値を、異常周波数の基本波および高調波の周波数ごとに個別に設定している。 In Patent Document 1, the above threshold values are individually set for each of the fundamental wave and the harmonic frequency of the abnormal frequency in order to make it less susceptible to the influence of ambient noise and improve the accuracy of diagnosis of the presence or absence of abnormality. ..

特開２００９−２００９０号公報JP-A-2009-2009

風力発電装置においては、風の吹き方を示す風況などの環境によって運転条件が時々刻々と変化する。この運転条件の変化に従って、振動、主軸の回転速度、発電量、風速などの運転状態も時々刻々と変化する。たとえば、風が強い時期は、風が弱い時期に比べて、風力発電装置の機械要素にかかる荷重が大きくなるため、振動が大きくなる。また、風向きによっても機械要素にかかる荷重が変化するため、振動も変化する。 In wind power generators, operating conditions change from moment to moment depending on the environment such as wind conditions that indicate how the wind blows. As the operating conditions change, the operating conditions such as vibration, spindle rotation speed, power generation amount, and wind speed change from moment to moment. For example, when the wind is strong, the load applied to the mechanical elements of the wind power generator is larger than when the wind is weak, so that the vibration becomes larger. In addition, since the load applied to the machine element changes depending on the wind direction, the vibration also changes.

この結果、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、振動センサにより測定される振動波形データが風力発電装置の運転条件の変化に従って時々刻々と変化する。振動波形データに基づいて機械要素の異常を正確に診断するためには、振動の変化が運転条件の変化によるものか、機械要素の損傷によるものかを区別する必要がある。これには、異常の有無を診断するために振動波形データと比較照合される閾値を如何に設定するかが重要となる。 As a result, in the condition monitoring system applied to the wind power generator, the vibration waveform data measured by the vibration sensor changes from moment to moment according to the change in the operating conditions of the wind power generator. In order to accurately diagnose the abnormality of the machine element based on the vibration waveform data, it is necessary to distinguish whether the change in vibration is due to a change in operating conditions or a damage to the machine element. For this purpose, it is important how to set the threshold value to be compared and collated with the vibration waveform data in order to diagnose the presence or absence of abnormality.

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、状態監視システムおよびそれを備えた風力発電装置において、風力発電装置を構成する機械要素の異常の有無を診断するための閾値を設定する技術を提供することである。 Therefore, the present invention has been made to solve such a problem, and an object of the present invention is to diagnose the presence or absence of abnormality in the mechanical elements constituting the wind power generation device in the state monitoring system and the wind power generation device provided with the state monitoring system. It is to provide a technique for setting a threshold for doing so.

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る。状態監視システムは、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、診断部と、設定部とを含む。診断部は、振動センサから出力される振動波形データと閾値とを比較することによって、機械要素の異常を診断するように構成される。設定部は、閾値を設定するように構成される。設定部は、振動センサから出力されるｎ個（ｎは２以上の整数）の振動波形データの移動平均値を演算する第１演算部と、ｎ個の振動波形データの標準偏差を演算する第２演算部と、第１演算部により演算された移動平均値および第２演算部により演算された標準偏差に基づいて、閾値を演算する第３演算部とを含む。 The condition monitoring system according to the present invention is a condition monitoring system that monitors the condition of machine elements constituting the device. The condition monitoring system includes a vibration sensor for measuring the vibration waveform of the machine element and a processing device for diagnosing an abnormality of the machine element. The processing device includes a diagnostic unit and a setting unit. The diagnostic unit is configured to diagnose an abnormality of a machine element by comparing the vibration waveform data output from the vibration sensor with the threshold value. The setting unit is configured to set a threshold value. The setting unit is a first calculation unit that calculates the moving average value of n vibration waveform data output from the vibration sensor (n is an integer of 2 or more), and a first calculation unit that calculates the standard deviation of n vibration waveform data. It includes two arithmetic units and a third arithmetic unit that calculates a threshold value based on a moving average value calculated by the first arithmetic unit and a standard deviation calculated by the second arithmetic unit.

この発明によれば、風力発電装置を構成する機械要素の異常の有無を診断するための閾値を適正に設定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, it is possible to appropriately set a threshold value for diagnosing the presence or absence of an abnormality in a mechanical element constituting a wind power generator, so that an accurate abnormality diagnosis can be realized.

この発明の実施の形態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。It is a figure which showed roughly the structure of the wind power generation apparatus to which the condition monitoring system which concerns on embodiment of this invention 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。It is a functional block diagram which functionally shows the structure of the data processing apparatus shown in FIG. 閾値設定部の動作を説明する図である。It is a figure explaining the operation of the threshold value setting part. 閾値設定部によって設定される閾値の一例を示すグラフである。It is a graph which shows an example of the threshold value set by the threshold value setting part. 実施の形態に係る状態監視システムにおける閾値の設定処理を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the threshold setting process in the state monitoring system which concerns on embodiment. 実施の形態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。It is a flowchart explaining the control process for diagnosing the abnormality of the bearing 60 in the state monitoring system which concerns on 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. The same or corresponding parts in the drawings are designated by the same reference numerals, and the description thereof will not be repeated.

図１は、この発明の実施の形態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。 FIG. 1 is a diagram schematically showing a configuration of a wind power generation device to which a condition monitoring system according to an embodiment of the present invention is applied. With reference to FIG. 1, the wind power generator 10 includes a spindle 20, a blade 30, a speed increaser 40, a generator 50, a spindle bearing (hereinafter, simply referred to as “bearing”) 60, and vibration. It includes a sensor 70 and a data processing device 80. The speed increaser 40, the generator 50, the bearing 60, the vibration sensor 70 and the data processing device 80 are housed in the nacelle 90, and the nacelle 90 is supported by the 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 spindle 20 enters the nacelle 90, is connected to the input shaft of the speed increaser 40, and is rotatably supported by the bearing 60. Then, the spindle 20 transmits the rotational torque generated by the blade 30 that has received the wind power to the input shaft of the speed increaser 40. The blade 30 is provided at the tip of the spindle 20, converts wind power into rotational torque, and transmits the wind power to the spindle 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 in the nacelle 90 and rotatably supports the spindle 20. The bearing 60 is composed of rolling bearings, for example, self-aligning roller bearings, tapered roller bearings, cylindrical roller bearings, ball bearings and the like. These bearings may be of single row or double row.

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 fixedly attached 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 composed of, 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 spindle 20 and the generator 50, and increases the rotational speed of the spindle 20 to output to the generator 50. As an example, the speed increaser 40 is composed of a gear speed increase mechanism including a planetary gear, an intermediate shaft, a high speed shaft, and the like. Although not particularly shown, a plurality of bearings for rotatably supporting a plurality of shafts are also provided in the speed increaser 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 speed increaser 40 and generates electricity by the rotational torque received from the speed increaser 40. The generator 50 is composed of, for example, an induction generator. A bearing that rotatably supports 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 the vibration waveform data of the bearing 60 from the vibration sensor 70. The data processing device 80 diagnoses the abnormality of the bearing 60 by using the 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、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、閾値設定部１４０と、診断部１５０とを含む。 FIG. 2 is a functional block diagram functionally showing the configuration of the data processing device 80 shown in FIG. With reference to FIG. 2, the data processing device 80 includes a band pass filter (hereinafter referred to as “BPF (Band Pass Filter)”) 110, an effective value calculation unit 120, a storage unit 130, and a threshold setting unit 140. And the diagnostic unit 150.

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、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。ＢＰＦ１１０は、たとえば、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ（High Pass Filter））である。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。 The BPF 110 receives the vibration waveform data of the bearing 60 from the vibration sensor 70. The BPF 110 executes a filtering process on the vibration waveform data of the bearing 60. The BPF 110 is, for example, a high pass filter (HPF (High Pass Filter)). The HPF passes a signal component higher than a predetermined frequency through the received vibration waveform data and blocks the low frequency component. The HPF is provided to remove the DC component included in the vibration waveform data of the bearing 60. If the output of the vibration sensor 70 does not include a DC component, the HPF may be omitted.

ＢＰＦ１１０は、振動センサ７０とＨＰＦとの間に、エンベロープ処理部をさらに含んでいてもよい。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、ローパスフィルタ（ＬＰＦ（Low Pass Filter））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。この場合、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。 The BPF 110 may further include an envelope processing unit between the vibration sensor 70 and the HPF. When the envelope processing unit receives the vibration waveform data of the bearing 60 from the vibration sensor 70, the envelope processing unit performs envelope processing on the received vibration waveform data to generate an envelope waveform of the vibration waveform data of the bearing 60. Various known methods can be applied to the envelope processing calculated by the envelope processing unit. As an example, the vibration waveform data of the bearing 60 received from the vibration sensor 70 is rectified to an absolute value, and a low-pass filter (LPF) is used. (Low Pass Filter)), an envelope waveform of vibration waveform data of the bearing 60 is generated. In this case, when the HPF receives the envelope waveform of the vibration waveform data of the bearing 60 from the envelope processing unit, the HPF passes a signal component higher than a predetermined frequency for the received envelope waveform and blocks the low frequency component. .. That is, the HPF is configured to remove the DC component contained in the envelope waveform and extract the AC component of the envelope waveform.

ＢＰＦ１１０は、ＬＰＦをさらに含んでいてもよい。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、高周波成分を遮断する。 The BPF 110 may further contain an LPF. The LPF passes a signal component lower than a predetermined frequency through the received vibration waveform data and blocks the high frequency component.

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。 The effective value calculation unit 120 receives the vibration waveform data of the filtered bearing 60 from the BPF 110. The effective value calculation unit 120 calculates the effective value of the vibration waveform data of the bearing 60 (also referred to as “RMS (Root Mean Square) value”), and stores the calculated effective value of the vibration waveform data in the storage unit 130. Output to.

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。 Since the effective value of the vibration waveform of the bearing 60 calculated by the effective value calculation unit 120 is the effective value of the raw vibration waveform without the envelope processing, for example, a part of the raceway ring of the bearing 60 is peeled off. However, the increase in vibration increases only when the rolling element passes through the peeled part. Although the increase in value is small for impulse-like vibration, it occurs when the surface of the contact part between the raceway ring and the rolling element is rough or poorly lubricated. The increase in value is large for continuous vibration.

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。 On the other hand, as described above, when the envelope processing unit is provided, the effective value of the AC component of the envelope waveform calculated by the effective value calculation unit 120 is a continuous value that occurs when the surface of the raceway ring is rough or poor lubrication. The increase in value is small for vibration, and the increase in value is large for impulse-like vibration.

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。記憶部１３０は、少なくとも最新のｎ個（ｎは２以上の整数）の軸受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。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。 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 composed of, for example, a readable / writable non-volatile memory or the like. The storage unit 130 is configured to store at least the latest n (n is an integer of 2 or more) bearings 60 effective values of vibration waveform data. In the following description, the effective value of the vibration waveform data is simply referred to as "vibration waveform data".

閾値設定部１４０は、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１４０は、設定された閾値を診断部１５０へ出力する。閾値設定部１４０における閾値の設定の詳細については後述する。 The threshold value setting unit 140 sets a threshold value used for diagnosing the presence or absence of abnormality in the bearing 60. The threshold value setting unit 140 outputs the set threshold value to the diagnosis unit 150. The details of setting the threshold value in the threshold value setting unit 140 will be described later.

診断部１５０は、閾値設定部１４０で設定された閾値に基づいて、軸受６０の異常を診断する。具体的には、診断部１５０は、読み出された振動波形データと、閾値設定部１４０によって設定された閾値とを比較する。診断部１５０は、振動波形データが閾値を超えたことが判定されると、軸受６０の異常を報知するためのアラームを発報する。また、診断部１５０は、計測された振動波形データの時間的変化の推移に基づいて、軸受６０の異常を診断する。 The diagnosis unit 150 diagnoses the abnormality of the bearing 60 based on the threshold value set by the threshold value setting unit 140. Specifically, the diagnostic unit 150 compares the read vibration waveform data with the threshold value set by the threshold value setting unit 140. When it is determined that the vibration waveform data exceeds the threshold value, the diagnosis unit 150 issues an alarm for notifying the abnormality of the bearing 60. Further, the diagnosis unit 150 diagnoses the abnormality of the bearing 60 based on the transition of the measured vibration waveform data over time.

次に、図２および図３を参照して、閾値設定部１４０にて実行される閾値の設定処理について説明する。 Next, the threshold value setting process executed by the threshold value setting unit 140 will be described with reference to FIGS. 2 and 3.

図２に示されるように、閾値設定部１４０は、移動平均演算部１４２（第１演算部）と、標準偏差演算部１４４（第２演算部）と、閾値演算部１４６（第３演算部）と、閾値記憶部１４８とを含む。 As shown in FIG. 2, the threshold value setting unit 140 includes a moving average calculation unit 142 (first calculation unit), a standard deviation calculation unit 144 (second calculation unit), and a threshold value calculation unit 146 (third calculation unit). And the threshold storage unit 148.

図３は、閾値設定部１４０の動作を説明する図である。図３を参照して、記憶部１３０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中のＤ１〜Ｄｎ＋２は、所定の時間間隔で記憶部１３０に与えられる振動波形データを表している。 FIG. 3 is a diagram illustrating the operation of the threshold value setting unit 140. With reference to FIG. 3, the storage unit 130 receives the vibration waveform data of the bearing 60 from the effective value calculation unit 120 at predetermined time intervals. D1 to Dn + 2 in FIG. 3 represent vibration waveform data given to the storage unit 130 at predetermined time intervals.

閾値設定部１４０は、記憶部１３０に格納されている振動波形データから、指定された期間の振動波形データを順次読み出して、移動平均演算処理、標準偏差演算処理、および閾値演算処理を行ない、閾値を算出する。この閾値を算出する処理は、記憶部１３０に振動波形データが充分に蓄積されたときに実施されることが望ましい。 The threshold value setting unit 140 sequentially reads out the vibration waveform data for a specified period from the vibration waveform data stored in the storage unit 130, performs moving average calculation processing, standard deviation calculation processing, and threshold calculation processing, and performs threshold value calculation processing. Is calculated. It is desirable that the process of calculating this threshold value be performed when the vibration waveform data is sufficiently accumulated in the storage unit 130.

具体的には、移動平均演算部１４２は、読み出された最新のｎ個の軸受６０の振動波形データの移動平均値を演算する。図３の例では、時刻ｔｎまでの最新のｎ個の軸受６０の振動波形データＤ１〜Ｄｎが記憶部１３０から読み出されると、ｎ個の振動波形データＤ１〜Ｄｎの平均値ＭＡｎが算出される。次に、時刻ｔｎ＋１までの最新のｎ個の軸受６０の振動波形データＤ２〜Ｄｎ＋２が記憶部１３０から読み出されると、ｎ個の振動波形データＤ２〜Ｄｎ＋１の平均値ＭＡｎ＋１が算出される。さらに、時刻ｔｎ＋２までの最新のｎ個の軸受６０の振動波形データＤ３〜Ｄｎ＋２が記憶部１３０から読み出されると、ｎ個の振動波形データＤ３〜Ｄｎ＋２の平均値ＭＡｎ＋２が算出される。なお、移動平均値は、単純移動平均値を用いても、加重移動平均値を用いてもよい。このようにして、移動平均演算部１４２は、最新のｎ個の軸受６０の振動波形データを使用して移動平均値ＭＡを算出する。 Specifically, the moving average calculation unit 142 calculates the moving average value of the latest vibration waveform data of the n bearings 60 read out. In the example of FIG. 3, when the latest vibration waveform data D1 to Dn of the n bearings 60 up to the time tn are read from the storage unit 130, the average value MAn of the n vibration waveform data D1 to Dn is calculated. .. Next, when the latest vibration waveform data D2 to Dn + 2 of the n bearings 60 up to the time tn + 1 are read from the storage unit 130, the average value MAn + 1 of the n vibration waveform data D2 to Dn + 1 is calculated. Further, when the latest vibration waveform data D3 to Dn + 2 of the n bearings 60 up to the time tn + 2 are read from the storage unit 130, the average value MAn + 2 of the n vibration waveform data D3 to Dn + 2 is calculated. As the moving average value, a simple moving average value or a weighted moving average value may be used. In this way, the moving average calculation unit 142 calculates the moving average value MA using the latest vibration waveform data of the n bearings 60.

標準偏差演算部１４４は、ｎ個の軸受６０の振動波形データの標準偏差σを演算する。
閾値演算部１４６は、移動平均演算部１４２によって算出された移動平均値ＭＡおよび標準偏差演算部１４４によって算出された標準偏差σを用いて、閾値を演算する。閾値をＴｈとすると、閾値Ｔｈは次式（１）で表される。
Ｔｈ＝ＭＡ＋ｋ・σ …（１）
上記式（１）における係数ｋは正の値であり（ｋ＞０）、たとえば、ｋ＝２に設定される。すなわち、閾値Ｔｈは、たとえば「ＭＡ＋２σ」に設定される。 The standard deviation calculation unit 144 calculates the standard deviation σ of the vibration waveform data of the n bearings 60.
The threshold value calculation unit 146 calculates the threshold value using the moving average value MA calculated by the moving average calculation unit 142 and the standard deviation σ calculated by the standard deviation calculation unit 144. Assuming that the threshold value is Th, the threshold value Th is expressed by the following equation (1).
Th = MA + k ・ σ… (1)
The coefficient k in the above equation (1) is a positive value (k> 0), and is set to, for example, k = 2. That is, the threshold Th is set to, for example, "MA + 2σ".

図３の例では、時刻ｔｎにおける移動平均値ＭＡｎおよび標準偏差σを用いて閾値Ｔｈｎが算出され、時刻ｔｎ＋１における移動平均値ＭＡｎ＋１および標準偏差σを用いて閾値Ｔｈｎ＋１が算出され、時刻ｔｎ＋２における移動平均値ＭＡｎ＋２および標準偏差σを用いて閾値Ｔｈｎ＋２が算出される。このようにして、閾値演算部１４６は、閾値Ｔｈを算出し、算出した閾値Ｔｈを閾値記憶部１４８に保存する。 In the example of FIG. 3, the threshold value Thn is calculated using the moving average value MAn and the standard deviation σ at the time tun, the threshold value Thn + 1 is calculated using the moving average value MAn + 1 and the standard deviation σ at the time tn + 1, and the movement at the time tn + 2 The threshold Thn + 2 is calculated using the mean value MAn + 2 and the standard deviation σ. In this way, the threshold value calculation unit 146 calculates the threshold value Th, and stores the calculated threshold value Th in the threshold value storage unit 148.

閾値Ｔｈには季節変動成分が含まれている。そのため、診断部１５０は、閾値記憶部１４８に保存されている閾値Ｔｈのうち、現在の季節と同時期の閾値Ｔｈを使用するように構成されている。すなわち、診断部１５０は、振動波形データと同じ運転条件での過去の振動波形データに基づいて設定された閾値Ｔｈを使用するように構成されている。 The threshold Th contains a seasonal variation component. Therefore, the diagnosis unit 150 is configured to use the threshold value Th at the same time as the current season among the threshold values Th stored in the threshold value storage unit 148. That is, the diagnostic unit 150 is configured to use the threshold value Th set based on the past vibration waveform data under the same operating conditions as the vibration waveform data.

風力発電装置の運転条件は、一般的に風況などの環境に依存するため、主に季節によって変化する。上記のような構成とすることにより、診断部１５０では、季節要因等の運転条件の変化に対応した閾値Ｔｈを用いて軸受６０の異常の診断が実行されることになる。図３に示したように、閾値Ｔｈは、ｎ個の振動波形データについて統計処理がなされることによって設定されたものであるため、風力発電装置１０の運転条件の変化に従って変化する。すなわち、閾値Ｔｈは、風力発電装置１０の運転条件の変化を反映することができる。 The operating conditions of wind power generators generally depend on the environment such as wind conditions, and therefore change mainly depending on the season. With the above configuration, the diagnosis unit 150 diagnoses the abnormality of the bearing 60 by using the threshold value Th corresponding to the change of the operating conditions such as seasonal factors. As shown in FIG. 3, since the threshold value Th is set by performing statistical processing on n vibration waveform data, it changes according to a change in the operating conditions of the wind power generation device 10. That is, the threshold Th can reflect the change in the operating conditions of the wind power generation device 10.

そして、風力発電装置１０の運転条件によって変化する軸受６０の振動波形データと、当該運転条件を反映した閾値Ｔｈとを比較することで、その比較結果において、風力発電装置１０の運転条件の変化の影響を低減することができる。この結果、軸受６０の損傷に起因する振動の変化を捉えることが可能となるため、正確な異常診断を実現することができる。 Then, by comparing the vibration waveform data of the bearing 60 that changes depending on the operating conditions of the wind power generation device 10 with the threshold value Th that reflects the operating conditions, the comparison result shows that the operating conditions of the wind power generation device 10 change. The impact can be reduced. As a result, it is possible to capture the change in vibration caused by the damage of the bearing 60, so that an accurate abnormality diagnosis can be realized.

図４は、閾値設定部１４０によって設定される閾値の一例を示すグラフである。図４は、ある年の２月１日からその翌年の２月２６日までの約１年間の計測期間において振動センサ７０によって計測された振動波形データの実効値と、当該振動波形データの移動平均値および閾値との時間的変化を示している。 FIG. 4 is a graph showing an example of the threshold value set by the threshold value setting unit 140. FIG. 4 shows the effective value of the vibration waveform data measured by the vibration sensor 70 during the measurement period of about one year from February 1 of one year to February 26 of the following year, and the moving average of the vibration waveform data. It shows the temporal change with the value and the threshold.

図４中の黒丸は、軸受６０の振動波形データの実効値を示す。図４中の破線は、ｎ個の振動波形データの実効値の移動平均値ＭＡの時間的変化を示す。なお、図４の例では、ｎ＝１２０としている。図４中の実線は、ｎ個の振動波形データの実効値の移動平均値ＭＡおよび標準偏差σを用いて設定された閾値の時間的変化を示す。なお、閾値は、式Ｔｈ＝ＭＡ＋２σを用いて算出されたものである。 Black circles in FIG. 4 indicate effective values of vibration waveform data of the bearing 60. The broken line in FIG. 4 indicates the temporal change of the moving average value MA of the effective values of the n vibration waveform data. In the example of FIG. 4, n = 120. The solid line in FIG. 4 shows the temporal change of the threshold value set by using the moving average value MA and the standard deviation σ of the effective values of the n vibration waveform data. The threshold value is calculated using the equation Th = MA + 2σ.

図４に示されるように、計測期間中、振動波形データの実効値は大きく変化している。図４の例では、１２月から１月までの間に実効値が相対的に大きくなる一方で、７月から８月までの間に実効値が相対的に小さくなっている。このように、季節ごとに変化する運転条件に起因して実効値も大きく変化する。 As shown in FIG. 4, the effective value of the vibration waveform data changes significantly during the measurement period. In the example of FIG. 4, the effective value is relatively large from December to January, while the effective value is relatively small from July to August. In this way, the effective value also changes significantly due to the operating conditions that change with the seasons.

実効値が相対的に小さくなる期間においても正確な診断を行なうためには、当該期間における実効値に基づいて、閾値を一定値に設定することが考えられる。しかしながら、このようにすると、実効値が相対的に大きくなる期間において、閾値を超える実効値が頻繁に発生してしまい、正確な診断が困難となる。 In order to make an accurate diagnosis even in a period when the effective value is relatively small, it is conceivable to set the threshold value to a constant value based on the effective value in the period. However, in this way, the effective value exceeding the threshold value frequently occurs during the period when the effective value becomes relatively large, and accurate diagnosis becomes difficult.

本実施の形態では、過去の一定期間に記録された軸受６０の振動波形データの実効値から算出された移動平均値に基づいて閾値が設定されている。特に、過去の軸受６０が正常だったと判断される時期の振動波形データの実効値を用いて閾値が設定される。したがって、過去の同じ運転条件（たとえば、過去の同時期）に対して設定された閾値を基準として異常を診断するように構成すれば、実効値が相対的に小さくなる期間では閾値が相対的に小さくなる一方で、実効値が相対的に大きくなる期間では閾値が相対的に大きくなる。このように、閾値が風力発電装置１０の運転条件の変化を反映するため、正確な異常診断を実現することができる。 In the present embodiment, the threshold value is set based on the moving average value calculated from the effective value of the vibration waveform data of the bearing 60 recorded in the past fixed period. In particular, the threshold value is set using the effective value of the vibration waveform data at the time when the past bearing 60 is judged to be normal. Therefore, if the abnormality is diagnosed based on the threshold value set for the same operating conditions in the past (for example, the same period in the past), the threshold value is relatively small during the period when the effective value is relatively small. On the other hand, the threshold value becomes relatively large during the period when the effective value becomes relatively large. In this way, since the threshold value reflects the change in the operating conditions of the wind power generation device 10, accurate abnormality diagnosis can be realized.

図５は、実施の形態に係る状態監視システムにおける閾値の設定処理を説明するフローチャートである。図５に示される設定処理は、閾値算出に使用するデータ範囲（期間）を指定して、データ処理装置８０（図２）により実行される。 FIG. 5 is a flowchart illustrating a threshold value setting process in the condition monitoring system according to the embodiment. The setting process shown in FIG. 5 is executed by the data processing device 80 (FIG. 2) by designating a data range (period) used for threshold calculation.

図５を参照して、データ処理装置８０は、ステップＳ０１により、閾値算出に使用するデータの範囲（期間）を指定する。データの範囲は、たとえば１年前の同じ月などのように自動的に設定されてもよいし、外部からパラメータとして通信等によって与えられるように構成してもよい。 With reference to FIG. 5, the data processing apparatus 80 specifies a range (period) of data used for threshold calculation in step S01. The range of data may be automatically set, for example, the same month one year ago, or may be configured to be externally given as a parameter by communication or the like.

次に、ステップＳ０２により、指定されたデータ範囲の先頭から、記憶部１３０に格納されている振動波形データを順次読み出す。 Next, in step S02, the vibration waveform data stored in the storage unit 130 is sequentially read from the beginning of the designated data range.

閾値設定部１４０は、ステップＳ０３により、読み出された振動波形データの実効値のデータ数がｎ個以上であるか否かを判定する。読み出された振動波形データの実効値のデータ数がｎ個未満である場合（Ｓ０３のＮＯ判定時）、以降の処理Ｓ０４〜Ｓ０７はスキップされる。 In step S03, the threshold value setting unit 140 determines whether or not the number of effective values of the read vibration waveform data is n or more. When the number of effective values of the read vibration waveform data is less than n (when NO is determined in S03), the subsequent processes S04 to S07 are skipped.

一方、読み出された振動波形データの実効値のデータ数がｎ個以上である場合（Ｓ０３のＹＥＳ判定時）、閾値設定部１４０は、ステップＳ０４に進み、読み出された最新のｎ個の振動波形データの実効値の移動平均値を演算する。 On the other hand, when the number of effective value data of the read vibration waveform data is n or more (when YES is determined in S03), the threshold setting unit 140 proceeds to step S04 and proceeds to step S04 to read the latest n pieces. Calculate the moving average value of the effective value of the vibration waveform data.

続いて、閾値設定部１４０は、ステップＳ０５により、読み出された最新のｎ個の振動波形データの実効値の標準偏差を演算する。そして、閾値設定部１４０は、ステップＳ０６により、ステップＳ０４にて演算された移動平均値とステップＳ０５にて演算された標準偏差とを用いて、閾値を設定する。閾値設定部１４０は、ステップＳ０７により、設定した閾値を閾値記憶部１４８（図２）に順次保存する。閾値は、算出に用いたデータの時刻情報とともに記憶され、診断に用いる閾値を選択するために使用される。 Subsequently, the threshold value setting unit 140 calculates the standard deviation of the effective value of the latest n vibration waveform data read out in step S05. Then, the threshold value setting unit 140 sets the threshold value in step S06 by using the moving average value calculated in step S04 and the standard deviation calculated in step S05. The threshold value setting unit 140 sequentially stores the set threshold value in the threshold value storage unit 148 (FIG. 2) in step S07. The threshold value is stored together with the time information of the data used for the calculation, and is used to select the threshold value used for the diagnosis.

閾値設定部１４０は、ステップＳ０８により、対象期間の振動波形データの全てについて処理を終了したか否かを判定する。処理が終了していない場合（Ｓ０８のＮＯ判定時）、処理はＳ０２に戻される。 In step S08, the threshold value setting unit 140 determines whether or not the processing of all the vibration waveform data in the target period has been completed. If the process is not completed (at the time of NO determination in S08), the process is returned to S02.

図６は、実施の形態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 the bearing 60 in the condition monitoring system according to the 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Ｓ１１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において、ステップＳ１２により、ＢＰＦ１１０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。 With reference to FIG. 6, the data processing device 80 receives the vibration waveform data of the bearing 60 from the vibration sensor 70 in step S11. In the data processing device 80, in step S12, the BPF 110 executes a filtering process on the vibration waveform data of the bearing 60.

次に、ステップＳ１３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ＢＰＦ１１０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Ｓ１４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, when the vibration waveform data of the filtered bearing 60 is received from the BPF 110 in step S13, 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 S14.

診断部１５０は、ステップＳ１５により、閾値設定部１４０内の閾値記憶部１４８から、振動波形データの実効値と同じ運転条件での過去の振動波形データの実効値に基づいて設定された閾値を読み出す。たとえば、診断部１５０は、現在の季節と過去の同時期に設定された閾値を読み出す。 In step S15, the diagnosis unit 150 reads out the threshold value set based on the effective value of the past vibration waveform data under the same operating conditions as the effective value of the vibration waveform data from the threshold value storage unit 148 in the threshold value setting unit 140. .. For example, the diagnostic unit 150 reads out the threshold values set at the same time in the past as the current season.

データ処理装置８０は、ステップＳ１６により、ステップＳ１３で算出された振動波形データの実効値と、ステップＳ１５で読み出された閾値とを比較する。実効値が閾値以下である場合（Ｓ１６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Ｓ１７をスキップする。一方、実効値が閾値よりも大きい場合（Ｓ１６のＹＥＳ判定時）、診断部１５０は、ステップＳ１７により、軸受６０が異常であると診断し、アラームを発報する。 The data processing device 80 compares the effective value of the vibration waveform data calculated in step S13 with the threshold value read in step S15 in step S16. When the effective value is equal to or less than the threshold value (when NO is determined in S16), the diagnosis unit 150 diagnoses that the bearing 60 is normal and skips the subsequent processing S17. On the other hand, when the effective value is larger than the threshold value (when YES is determined in S16), the diagnosis unit 150 diagnoses that the bearing 60 is abnormal in step S17 and issues an alarm.

なお、上記の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。 In the above embodiment, the vibration sensor 70 is installed on the bearing 60, which is one of the mechanical elements constituting the wind power generation device 10, to diagnose the abnormality of the bearing 60. The mechanical element is not limited to the bearing 60. For example, the vibration sensor is installed in the bearing 60 provided in the speed increaser 40 or the generator 50 together with the bearing 60 or in place of the bearing 60, and the speed increaser 40 is carried out by the same method as in each of the above embodiments. It is possible to diagnose an abnormality of the bearing provided inside or inside the generator 50.

また、上記の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、閾値設定部１４０および診断部１５０は、それぞれ、この発明における「設定部」および「診断部」の一実施例に対応する。また、上記の実施の形態において、移動平均演算部１４２、標準偏差演算部１４４、閾値演算部１４６および閾値記憶部１４８は、それぞれ、この発明における「第１演算部」、「第２演算部」、「第３演算部」および「記憶部」の一実施例に対応する。 Further, in the above embodiment, the data processing device 80 corresponds to an embodiment of the "processing device" in the present invention, and the threshold setting unit 140 and the diagnostic unit 150 correspond to the "setting unit" and the "setting unit" in the present invention, respectively. Corresponds to one embodiment of the "diagnosis unit". Further, in the above embodiment, the moving average calculation unit 142, the standard deviation calculation unit 144, the threshold value calculation unit 146, and the threshold value storage unit 148 are the "first calculation unit" and the "second calculation unit" in the present invention, respectively. , Corresponds to one embodiment of the "third arithmetic unit" and the "storage unit".

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 should be considered as exemplary in all respects and not restrictive. The scope of the present invention is shown by the scope of claims rather than the description of the embodiment described above, and is intended to include all modifications within the meaning and scope equivalent to the scope of 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、１１０ＨＰＦ、１２０実効値演算部、１３０記憶部、１４０閾値設定部、１４２移動平均演算部、１４４標準偏差演算部、１４６閾値演算部、１４８閾値記憶部、１５０診断部。 10 Wind power generator, 20 spindle, 30 blades, 40 speed increaser, 50 generator, 60 bearings, 70 vibration sensor, 80 data processing device, 90 nacelle, 100 tower, 110 HPF, 120 effective value calculation unit, 130 storage unit , 140 Threshold setting unit, 142 Moving average calculation unit, 144 Standard deviation calculation unit, 146 Threshold calculation unit, 148 Threshold storage unit, 150 Diagnostic unit.

Claims

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、
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と閾値とを比較することによって、前記機械要素の異常を診断する診断部と、
前記閾値を設定する設定部とを含み、
前記設定部は、
前記振動センサから出力されるｎ個（ｎは２以上の整数）の前記振動波形データの実効値の移動平均値を演算する第１演算部と、
前記ｎ個の振動波形データの実効値の標準偏差を演算する第２演算部と、
前記第１演算部により演算された前記移動平均値および前記第２演算部により演算された前記標準偏差に基づいて、前記閾値を演算する第３演算部とを含む、状態監視システム。 A condition monitoring system that monitors the status of machine elements that make up a device.
A vibration sensor for measuring the vibration waveform of the machine element and
It is equipped with a processing device for diagnosing an abnormality of the mechanical element.
The processing device
A diagnostic unit that diagnoses an abnormality of the machine element by comparing the effective value of the vibration waveform data output from the vibration sensor with the threshold value, and
Including a setting unit for setting the threshold value
The setting unit
A first calculation unit that calculates a moving average value of n effective values of the vibration waveform data output from the vibration sensor (n is an integer of 2 or more).
A second calculation unit that calculates the standard deviation of the effective values of the n vibration waveform data, and
A state monitoring system including the moving average value calculated by the first calculation unit and a third calculation unit that calculates the threshold value based on the standard deviation calculated by the second calculation unit.

前記第３演算部は、前記移動平均値に対して、前記標準偏差に予め定められた係数を乗算した値を加算することにより、前記閾値を演算する、請求項１に記載の状態監視システム。 The state monitoring system according to claim 1, wherein the third calculation unit calculates the threshold value by adding a value obtained by multiplying the standard deviation by a predetermined coefficient to the moving average value.

前記設定部は、前記第３演算部により演算された前記閾値を保存する記憶部をさらに含み、
前記診断部は、
前記記憶部から、前記振動センサから出力される前記振動波形データの実効値と運転条件が同じである過去の前記振動波形データの実効値に基づいて演算された前記閾値を読み出し、
前記記憶部から読み出した前記閾値と、前記振動センサから出力される前記振動波形データの実効値とを比較することにより、前記機械要素の異常を診断する、請求項１または２に記載の状態監視システム。 The setting unit further includes a storage unit that stores the threshold value calculated by the third calculation unit.
The diagnostic unit
From the storage unit, the threshold value calculated based on the past effective value of the vibration waveform data whose operating conditions are the same as the effective value of the vibration waveform data output from the vibration sensor is read out.
The condition monitoring according to claim 1 or 2, wherein an abnormality of the machine element is diagnosed by comparing the threshold value read from the storage unit with the effective value of the vibration waveform data output from the vibration sensor. system.

請求項１から３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 power generator comprising the condition monitoring system according to any one of claims 1 to 3.