JP7013787B2 - Condition monitoring device, condition monitoring method, and condition monitoring system for wind turbines for wind power generation - Google Patents

Condition monitoring device, condition monitoring method, and condition monitoring system for wind turbines for wind power generation Download PDF

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Description

本発明は、風力発電用風車の状態監視装置、状態監視方法、及び状態監視システムに関し、より詳細には、風力発電用風車の異常、ならびに異常を引き起こす運転状態を事前に検出して、風車の重大破損を未然に防止することができる風力発電用風車の状態監視装置、状態監視方法、及び状態監視システムに関する。 The present invention relates to a state monitoring device, a state monitoring method, and a state monitoring system for a wind turbine for wind power generation. The present invention relates to a condition monitoring device, a condition monitoring method, and a condition monitoring system for a wind turbine for wind power generation that can prevent serious damage.

従来、風力発電用風車の損傷を早期に検出して重大破損を未然に防止すべく、風車の状態監視が行われている。特に、軸受やギヤといった、比較的容易に補修が可能なものに対しての異常診断が行われており、その多くは、計測が容易な振動データを統計処理して経時変化を監視し、処理値が予め設定した閾値を超えた際に警告を出すといった手法がとられている。また、該処理値が予め設定された閾値を超えた際、ＦＦＴなどによる解析を行って損傷部位を特定する詳細診断を行うものもある（例えば、特許文献１～３参照。）。 Conventionally, the condition of a wind turbine has been monitored in order to detect damage to the wind turbine for wind power generation at an early stage and prevent serious damage. In particular, abnormality diagnosis is performed for bearings and gears that can be repaired relatively easily, and most of them statistically process vibration data that is easy to measure to monitor and process changes over time. A method is adopted in which a warning is issued when the value exceeds a preset threshold value. Further, when the processed value exceeds a preset threshold value, there is also a case in which an analysis by FFT or the like is performed to perform a detailed diagnosis to identify a damaged portion (see, for example, Patent Documents 1 to 3).

特開２０１７－３２５２０号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2017-32520 国際公開第２０１５／０１５９８７号公報International Publication No. 2015/015987 国際公開第２０１５／１９８７９３号公報International Publication No. 2015/198793

しかしながら、特定部位を対象とした振動には、風況の変化による荷重変動の影響が大きく含まれるため、閾値を適切な値に設定し難い問題がある。特許文献１に記載の状態監視装置及び状態監視方法では、軸受の異常の有無、損傷部位の特定、及び損傷の程度の検知を対象としているが、風況の変化や風車構造の劣化による荷重変動や残存寿命は算出できなかった。 However, there is a problem that it is difficult to set the threshold value to an appropriate value because the vibration targeting a specific part includes a large influence of the load fluctuation due to the change of the wind condition. The condition monitoring device and condition monitoring method described in Patent Document 1 target the presence or absence of abnormalities in bearings, identification of damaged parts, and detection of the degree of damage, but load fluctuations due to changes in wind conditions and deterioration of the wind turbine structure. And the remaining life could not be calculated.

特許文献２に記載の技術では、動力学解析を用いることで、風車全体構造を考慮した振動解析において軸受の損傷信号を模擬して、判定のための閾値を精度よく設定可能としている。しかし、実測時の外乱が過大である場合は効果が限定的になる虞がある。 In the technique described in Patent Document 2, by using the dynamic analysis, it is possible to simulate the damage signal of the bearing in the vibration analysis considering the entire structure of the wind turbine and set the threshold value for determination with high accuracy. However, if the disturbance at the time of actual measurement is excessive, the effect may be limited.

また、特許文献３に記載の技術では、ナセル静止中に判定を行うことで、ナセルのヨー制御のための回転に伴う振動（外乱）によって判定精度が低下するのを防止している。しかしながら、ナセル静止中でも風況による影響は受けるため、全ての外乱の影響を除去することはできず、改善の余地があった。さらに、特許文献１～３は、いずれも風車毎に異なる風況の影響を理論的に考慮しておらず、監視される統計値に変化が起こるまでは補修計画を立てることができない問題があった。 Further, in the technique described in Patent Document 3, by performing the determination while the nacelle is stationary, it is possible to prevent the determination accuracy from being lowered due to the vibration (disturbance) accompanying the rotation for controlling the yaw of the nacelle. However, even when the nacelle was stationary, it was affected by the wind conditions, so it was not possible to eliminate the effects of all disturbances, and there was room for improvement. Further, Patent Documents 1 to 3 do not theoretically consider the influence of wind conditions that differ for each wind turbine, and there is a problem that a repair plan cannot be made until the monitored statistical values change. rice field.

本発明は、前述した課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、ウィンドファーム内の一機毎の風力発電用風車について、実際の風況による運転状態を把握し、その情報に基づいて設計寿命との差異を評価することで適切な補修計画を可能とすると共に、状態監視精度を向上させて的確な診断を可能とする風力発電用風車の状態監視装置、状態監視方法、及び状態監視システムを提供することにある。 The present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and an object thereof is to grasp the operating state of each wind turbine for wind power generation in a wind farm due to actual wind conditions, and based on the information. A wind turbine condition monitoring device, condition monitoring method, and condition monitoring that enables an appropriate repair plan by evaluating the difference from the design life, and improves the condition monitoring accuracy to enable accurate diagnosis. It is to provide the system.

本発明の上記目的は、下記の構成により達成される。
（１） 静止部材に対して相対的に回転する回転部品を有する風力発電用風車の状態監視装置であって、
前記静止部材又は前記回転部品に固定される第１の振動センサと、
前記風力発電用風車のナセルに固定される第２の振動センサと、
前記第１の振動センサにより検出された信号の波形を複数の損傷フィルタ周波数帯域に分割して抽出するフィルタ処理部と、
前記フィルタ処理部から転送されたフィルタ処理後の波形を周波数分析し、スペクトルデータを得る周波数分析部と、
前記抽出された損傷フィルタ周波数帯域において、前記回転部品の回転速度信号に基づいて算出した前記回転部品の損傷に起因する理論損傷周波数と、前記周波数分析部で得られたスペクトルデータに含まれる周波数成分とを比較し、前記回転部品の異常の有無及び異常の部位を特定する精密診断部と、
前記損傷フィルタ周波数帯域毎に算出される周波数帯域別診断値に基づいて、前記部位の損傷の程度を診断する損傷レベル診断部と、
前記異常の部位、該部位の損傷の程度、及び前記回転部品の運転環境から前記異常の部位の残存寿命を予測する残存寿命予測部と、
前記第２の振動センサにより検出された前記ナセルの振動の統計値に基づいて前記残存寿命を補正する残存寿命補正部と、
を備えることを特徴とする風力発電用風車の状態監視装置。
（２） 前記残存寿命補正部は、予め設定された前記ナセルの振動と前記回転部品の荷重との相関関係に基づいて、前記ナセルの振動の統計値の経時変化から前記回転部品の荷重を求め、前記経時変化後の前記回転部品の荷重により前記残存寿命を補正することを特徴とする（１）に記載の風力発電用風車の状態監視装置。
（３） 静止部材に対して相対的に回転する回転部品を有する風力発電用風車の状態を監視する風力発電用風車の状態監視方法であって、
前記静止部材又は前記回転部品に固定される第１の振動センサから信号を検出する第１の検出工程と、
前記風力発電用風車のナセルに固定される第２の振動センサから該ナセルの振動を検出する第２の検出工程と、
前記第１の振動センサにより検出された信号の波形を複数の損傷フィルタ周波数帯域に分割して抽出するフィルタ処理工程と、
前記フィルタ処理工程から転送されたフィルタ処理後の波形を周波数分析し、スペクトルデータを得る周波数分析工程と、
前記抽出された損傷フィルタ周波数帯域において、前記回転部品の回転速度信号に基づいて算出した前記回転部品の損傷に起因する理論損傷周波数と、前記周波数分析工程で得られたスペクトルデータに含まれる周波数成分とを比較し、前記回転部品の異常の有無及び異常の部位を特定する精密診断工程と、
前記損傷フィルタ周波数帯域毎に算出される周波数帯域別診断値に基づいて、前記部位の損傷の程度を診断する損傷レベル診断工程と、
前記異常の部位、該部位の損傷の程度、及び前記回転部品の運転環境から前記異常の部位の残存寿命を予測する残存寿命予測工程と、
前記第２の振動センサにより検出された前記ナセルの振動の統計値に基づいて前記残存寿命予測工程による前記残存寿命を補正する残存寿命補正工程と、
を備えることを特徴とする風力発電用風車の状態監視方法。
（４） 前記残存寿命補正工程は、予め設定された前記ナセルの振動と前記回転部品の荷重との相関関係に基づいて、前記ナセルの振動の統計値の経時変化から前記回転部品の荷重を求め、前記経時変化後の前記回転部品の荷重により前記残存寿命を補正することを特徴とする（３）に記載の風力発電用風車の状態監視方法。
（５） 静止部材に対して相対的に回転する回転部品を有する風力発電用風車の状態監視装置であって、
前記静止部材又は前記回転部品に固定される第１の振動センサと、
前記風力発電用風車のナセルに固定される第２の振動センサと、
前記第１の振動センサにより検出された信号の波形に基づいて前記回転部品の状態監視を行う演算処理部と、
を備え、
前記第２の振動センサが検出した前記ナセルの振動の統計値を風向ごとに比較して前記統計値または前記統計値の変動が低い風向を決定し、
前記演算処理部は、前記ナセルが前記風向に正対しているときに前記第１の振動センサにより検出された信号の波形に基づいて前記回転部品の状態監視を行うことを特徴とする風力発電用風車の状態監視装置。
（６） 前記第１の振動センサにより検出された信号の波形から所定の損傷フィルタ周波数帯域を抽出するフィルタ処理部をさらに備え、
前記演算処理部は、
前記フィルタ処理部から転送されたフィルタ処理後の波形を周波数分析し、スペクトルデータを得る周波数分析部と、
前記抽出された損傷フィルタ周波数帯域において、前記回転部品の回転速度信号に基づいて算出した前記回転部品の損傷に起因する理論損傷周波数と、前記周波数分析部で得られたスペクトルデータに含まれる周波数成分とを比較し、前記回転部品の異常の有無及び異常の部位を特定する精密診断部と、
を備えることを特徴とする（５）に記載の風力発電用風車の状態監視装置。
（７） 静止部材に対して相対的に回転する回転部品を有する風力発電用風車の状態を監視する風力発電用風車の状態監視方法であって、
前記静止部材又は前記回転部品に固定される第１の振動センサから信号を検出する第１の検出工程と、
前記風力発電用風車のナセルに固定される第２の振動センサから該ナセルの振動を検出する第２の検出工程と、
前記第１の振動センサにより検出された信号の波形に基づいて前記回転部品の状態監視を行う状態監視工程と、
前記第２の振動センサが検出した前記ナセルの振動の統計値を風向ごとに比較して前記統計値または前記統計値の変動が低い風向を決定する工程と、
を備え、
前記状態監視工程は、前記ナセルが前記風向に正対しているときに前記第１の振動センサにより検出された信号の波形に基づいて前記回転部品の状態監視を行うことを特徴とする風力発電用風車の状態監視方法。
（８） 前記第１の振動センサにより検出された信号の波形から所定の損傷フィルタ周波数帯域を抽出するフィルタ処理工程、
をさらに備え、
前記状態監視工程は、
前記フィルタ処理工程から転送されたフィルタ処理後の波形を周波数分析し、スペクトルデータを得る周波数分析工程と、
前記抽出された損傷フィルタ周波数帯域において、前記回転部品の回転速度信号に基づいて算出した前記回転部品の損傷に起因する理論損傷周波数と、前記周波数分析工程で得られたスペクトルデータに含まれる周波数成分とを比較し、前記回転部品の異常の有無及び異常の部位を特定する精密診断工程と、
を備えることを特徴とする（７）に記載の風力発電用風車の状態監視方法。
（９） 静止部材、又は該静止部材に対して相対的に回転する回転部品に固定される第１の振動センサ、及び、風力発電用風車のナセルに固定される第２の振動センサをそれぞれ有する複数の風力発電用風車と、
前記第１の振動センサにより検出された信号の波形に基づいて前記回転部品の状態監視を行う演算処理部と、
を有する複数の風力発電用風車の状態監視システムであって、
前記第２の振動センサが検出した前記各風力発電用風車の前記ナセルの振動の統計値を比較し、前記各風力発電用風車における風況の影響度合いを求めることを特徴とする複数の風力発電用風車の状態監視システム。
（１０） 静止部材、又は該静止部材に対して相対的に回転する回転部品に固定される第１の振動センサから信号を検出する第１の検出工程と、
風力発電用風車のナセルに固定される第２の振動センサから該ナセルの振動を検出する第２の検出工程と、
前記第１の振動センサにより検出された信号の波形に基づいて前記回転部品の状態監視を行う状態監視工程と、
をそれぞれ行う複数の風力発電用風車の状態監視方法であって、
前記第２の振動センサが検出した前記各風力発電用風車の前記ナセルの振動の統計値を比較し、前記各風力発電用風車における風況の影響度合いを求めることを特徴とする複数の風力発電用風車の状態監視方法。 The above object of the present invention is achieved by the following configuration.
(1) A condition monitoring device for a wind turbine for wind power generation, which has a rotating component that rotates relative to a stationary member.
A first vibration sensor fixed to the stationary member or the rotating component,
A second vibration sensor fixed to the nacelle of the wind turbine for wind power generation,
A filter processing unit that divides the waveform of the signal detected by the first vibration sensor into a plurality of damage filter frequency bands and extracts them.
A frequency analysis unit that frequency-analyzes the filtered waveform transferred from the filter processing unit to obtain spectral data, and a frequency analysis unit.
In the extracted damage filter frequency band, the theoretical damage frequency caused by the damage of the rotating component calculated based on the rotation speed signal of the rotating component, and the frequency component included in the spectral data obtained by the frequency analysis unit. The precision diagnostic unit that identifies the presence or absence of abnormalities and the location of abnormalities in the rotating parts by comparing with
A damage level diagnostic unit that diagnoses the degree of damage to the site based on the frequency band-specific diagnostic values calculated for each damage filter frequency band.
A remaining life prediction unit that predicts the remaining life of the abnormal part from the abnormal part, the degree of damage to the part, and the operating environment of the rotating part.
The remaining life correction unit that corrects the remaining life based on the statistical value of the vibration of the nacelle detected by the second vibration sensor, and the remaining life correction unit.
A condition monitoring device for a wind turbine for wind power generation, which is characterized by being equipped with.
(2) The remaining life correction unit obtains the load of the rotating component from the change over time of the statistical value of the vibration of the nacelle based on the correlation between the preset vibration of the nacelle and the load of the rotating component. The condition monitoring device for a wind turbine for wind power generation according to (1), wherein the remaining life is corrected by the load of the rotating component after the change with time.
(3) A method for monitoring the condition of a wind turbine for wind power generation, which monitors the condition of a wind turbine for wind power generation having rotating parts that rotate relative to a stationary member.
A first detection step of detecting a signal from a first vibration sensor fixed to the stationary member or the rotating component,
A second detection step of detecting the vibration of the nacelle from the second vibration sensor fixed to the nacelle of the wind turbine for wind power generation, and
A filter processing step of dividing the waveform of the signal detected by the first vibration sensor into a plurality of damage filter frequency bands and extracting the waveform, and
A frequency analysis step of frequency-analyzing the filtered waveform transferred from the filtering step to obtain spectral data, and a frequency analysis step.
In the extracted damage filter frequency band, the theoretical damage frequency caused by the damage of the rotating component calculated based on the rotation speed signal of the rotating component, and the frequency component included in the spectral data obtained in the frequency analysis step. A precision diagnosis step that identifies the presence or absence of an abnormality in the rotating parts and the location of the abnormality by comparing with
A damage level diagnosis step for diagnosing the degree of damage to the site based on the frequency band-specific diagnostic values calculated for each damage filter frequency band, and
A remaining life prediction step for predicting the remaining life of the abnormal part from the abnormal part, the degree of damage to the part, and the operating environment of the rotating part.
The remaining life correction step of correcting the remaining life by the remaining life prediction step based on the statistical value of the vibration of the nacelle detected by the second vibration sensor, and the remaining life correction step.
A method for monitoring the condition of a wind turbine for wind power generation, which is characterized by being equipped with.
(4) In the remaining life correction step, the load of the rotating component is obtained from the change over time of the statistical value of the vibration of the nacelle based on the correlation between the vibration of the nacelle and the load of the rotating component set in advance. The method for monitoring the state of a wind turbine for wind power generation according to (3), wherein the remaining life is corrected by the load of the rotating component after the change with time.
(5) A condition monitoring device for a wind turbine for wind power generation, which has a rotating component that rotates relative to a stationary member.
A first vibration sensor fixed to the stationary member or the rotating component,
A second vibration sensor fixed to the nacelle of the wind turbine for wind power generation,
An arithmetic processing unit that monitors the state of the rotating component based on the waveform of the signal detected by the first vibration sensor, and
Equipped with
The statistical values of the vibration of the nacelle detected by the second vibration sensor are compared for each wind direction to determine the statistical value or the wind direction in which the fluctuation of the statistical value is low.
The arithmetic processing unit is for wind power generation, characterized in that it monitors the state of the rotating component based on the waveform of the signal detected by the first vibration sensor when the nacelle faces the wind direction. Wind turbine condition monitoring device.
(6) Further provided with a filter processing unit for extracting a predetermined damage filter frequency band from the waveform of the signal detected by the first vibration sensor.
The arithmetic processing unit is
A frequency analysis unit that frequency-analyzes the filtered waveform transferred from the filter processing unit to obtain spectral data, and a frequency analysis unit.
In the extracted damage filter frequency band, the theoretical damage frequency caused by the damage of the rotating component calculated based on the rotation speed signal of the rotating component, and the frequency component included in the spectral data obtained by the frequency analysis unit. The precision diagnostic unit that identifies the presence or absence of abnormalities and the location of abnormalities in the rotating parts by comparing with
The condition monitoring device for a wind turbine for wind power generation according to (5).
(7) A method for monitoring the condition of a wind turbine for wind power generation, which monitors the condition of a wind turbine for wind power generation having rotating parts that rotate relative to a stationary member.
A first detection step of detecting a signal from a first vibration sensor fixed to the stationary member or the rotating component,
A second detection step of detecting the vibration of the nacelle from the second vibration sensor fixed to the nacelle of the wind turbine for wind power generation, and
A condition monitoring step of monitoring the condition of the rotating component based on the waveform of the signal detected by the first vibration sensor, and
A step of comparing the vibration statistical values of the nacelle detected by the second vibration sensor for each wind direction to determine the wind direction in which the fluctuation of the statistical value or the statistical value is low.
Equipped with
The condition monitoring step is for wind power generation, characterized in that the condition monitoring of the rotating component is performed based on the waveform of the signal detected by the first vibration sensor when the nacelle faces the wind direction. How to monitor the condition of the wind turbine.
(8) A filter processing step of extracting a predetermined damage filter frequency band from the waveform of the signal detected by the first vibration sensor.
Further prepare
The condition monitoring process is
A frequency analysis step of frequency-analyzing the filtered waveform transferred from the filtering step to obtain spectral data, and a frequency analysis step.
In the extracted damage filter frequency band, the theoretical damage frequency caused by the damage of the rotating component calculated based on the rotation speed signal of the rotating component, and the frequency component included in the spectral data obtained in the frequency analysis step. A precision diagnosis step that identifies the presence or absence of an abnormality in the rotating parts and the location of the abnormality by comparing with
The method for monitoring the state of a wind turbine for wind power generation according to (7).
(9) Each has a first vibration sensor fixed to a stationary member or a rotating component that rotates relative to the stationary member, and a second vibration sensor fixed to a nacelle of a wind turbine for wind power generation. With multiple wind turbines for wind power generation,
An arithmetic processing unit that monitors the state of the rotating component based on the waveform of the signal detected by the first vibration sensor, and
It is a condition monitoring system for multiple wind turbines for wind power generation.
A plurality of wind power generations characterized in that the statistical values of the vibration of the nacelle of each of the wind turbines for wind power generation detected by the second vibration sensor are compared to determine the degree of influence of the wind condition on each of the wind turbines for wind power generation. Wind turbine condition monitoring system.
(10) A first detection step of detecting a signal from a first vibration sensor fixed to a stationary member or a rotating component that rotates relative to the stationary member.
A second detection step of detecting the vibration of the nacelle from the second vibration sensor fixed to the nacelle of the wind turbine for wind power generation, and
A condition monitoring step of monitoring the condition of the rotating component based on the waveform of the signal detected by the first vibration sensor, and
It is a condition monitoring method for multiple wind turbines for wind power generation.
A plurality of wind power generations characterized in that the statistical values of the vibration of the nacelle of each of the wind turbines for wind power generation detected by the second vibration sensor are compared to determine the degree of influence of the wind condition on each of the wind turbines for wind power generation. How to monitor the condition of the wind turbine.

本発明の風力発電用風車の状態監視装置、及び状態監視方法によれば、風力発電用風車に組み込まれた回転部品に対し、異常の有無、異常の部位の特定及び損傷の程度を精度良く判断することができると共に、風況の影響を考慮した異常の部位の残存寿命を予測することができる。 According to the condition monitoring device and the condition monitoring method for the wind turbine for wind power generation of the present invention, the presence or absence of abnormality, the identification of the abnormal portion, and the degree of damage of the rotating parts incorporated in the wind turbine for wind power generation are accurately determined. At the same time, it is possible to predict the remaining life of the abnormal part in consideration of the influence of wind conditions.

また、本発明の風力発電用風車の状態監視装置、及び状態監視方法によれば、ナセルが、風況の影響が少ない方位に向いているときに回転部品の状態監視を行い、高い精度で風力発電用風車を監視することができる。 Further, according to the condition monitoring device and the condition monitoring method for the wind turbine for wind power generation of the present invention, the condition of rotating parts is monitored when the nacelle is facing in an direction where the influence of wind conditions is small, and the wind power is highly accurate. The wind turbine for power generation can be monitored.

また、本発明の風力発電用風車の状態監視システム、及び状態監視方法によれば、風況の影響度合いを考慮しながら、複数の風力発電用風車の状態監視することができる。 Further, according to the state monitoring system and the state monitoring method of the wind turbine for wind power generation of the present invention, it is possible to monitor the state of a plurality of wind turbines for wind power generation while considering the degree of influence of the wind condition.

本発明の実施形態に係る複数の風力発電用風車が設置されたウィンドファームの斜視図である。It is a perspective view of the wind farm which installed the wind turbine for wind power generation which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る風力発電用風車、及びその状態監視装置の概略構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the schematic structure of the wind turbine for wind power generation which concerns on embodiment of this invention, and the state monitoring apparatus. 図２に示す演算処理器の機能構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the functional structure of the arithmetic processing apparatus shown in FIG. 本発明の実施形態に係る状態監視装置の動作手順を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the operation procedure of the state monitoring apparatus which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る転がり軸受の傷の部位と、傷に起因して発生する振動周波数の関係を示す表である。It is a table which shows the relationship between the scratched part of the rolling bearing which concerns on embodiment of this invention, and the vibration frequency generated by a scratch.

（第１実施形態）
以下、本発明の第１実施形態に係る風力発電用風車の状態監視装置、状態監視方法、及び状態監視システムについて、図１～図５を参照しながら説明する。 (First Embodiment)
Hereinafter, the condition monitoring device, the condition monitoring method, and the condition monitoring system of the wind turbine for wind power generation according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 5.

図１に示すように、ウィンドファームＦは、風力を用いて発電する複数の風力発電用風車５０（５０Ａ～５０Ｄ）により構成されている。各風力発電用風車５０Ａ～５０Ｄは、略同等の高さを有し、ウィンドファームＦ内において、例えば、数百メートルの間隔をあけて設置されている。また、各風力発電用風車５０Ａ～５０Ｄは、周辺の地形などによって変化する局所的な風況による外乱下において運転される。該外乱は、一般的にウィンドシアや乱流と言われるものであり、風力発電用風車５０の発電効率を低下させる要因となる。このため、各風力発電用風車５０Ａ～５０Ｄは、風況の影響が少なくなるように、後述するブレード５２が風向に正対するようにナセル６１の向きが制御されて発電する。ここで、ウィンドシアとは、風車の鉛直方向における風速の分布である。 As shown in FIG. 1, the wind farm F is composed of a plurality of wind turbines 50 (50A to 50D) for wind power generation that generate power using wind power. The wind turbines 50A to 50D for wind power generation have substantially the same height, and are installed in the wind farm F, for example, at intervals of several hundred meters. Further, each of the wind turbines 50A to 50D for wind power generation is operated under disturbance due to local wind conditions that change depending on the surrounding topography and the like. The disturbance is generally called wind shear or turbulence, and is a factor that lowers the power generation efficiency of the wind turbine 50 for wind power generation. Therefore, each of the wind turbines 50A to 50D for wind power generation generates electricity by controlling the direction of the nacelle 61 so that the blade 52, which will be described later, faces the wind direction so that the influence of the wind condition is reduced. Here, the wind shear is the distribution of the wind speed in the vertical direction of the wind turbine.

図２に示すように、各風力発電用風車５０は、主軸５１と、ブレード５２と、増速機５３と、発電機５４と、主軸受５５とを主に備え、ブレード５２を除く各部材がタワー６０によって支持されるナセル６１内に格納されている。ブレード５２及びナセル６１は、タワー６０上に回動自在に支持され、風向に応じてヨー角が制御される。 As shown in FIG. 2, each wind turbine 50 for wind power generation mainly includes a spindle 51, a blade 52, a speed increaser 53, a generator 54, and a main bearing 55, and each member except the blade 52 is provided. It is housed in a nacelle 61 supported by a tower 60. The blade 52 and the nacelle 61 are rotatably supported on the tower 60, and the yaw angle is controlled according to the wind direction.

主軸５１の先端に設けられたブレード５２は、風力を回転トルクに変換して主軸５１に伝達する。主軸５１は、主軸受５５によって回転自在に支持され、風力を受けたブレード５２が発生する回転トルクを、増速機５３の入力軸へ伝達する。増速機５３は、主軸５１の回転速度を増速して発電機５４へ出力する。増速機５３は、例えば、それぞれ軸受により回転自在に支持された複数の軸を有する歯車増速機構によって構成される。 The blade 52 provided at the tip of the main shaft 51 converts wind power into rotational torque and transmits it to the main shaft 51. The spindle 51 is rotatably supported by the spindle 55, and the rotational torque generated by the blade 52 that receives the wind power is transmitted to the input shaft of the speed increaser 53. The speed increaser 53 increases the rotation speed of the spindle 51 and outputs the speed to the generator 54. The speed increaser 53 is composed of, for example, a gear speed increase mechanism having a plurality of shafts rotatably supported by bearings.

発電機５４は、増速機５３の出力軸に接続され、増速機５３から受ける回転トルクによって発電する。発電機５４は、例えば、誘導発電機によって構成され、不図示のロータが軸受により回転自在に支持されている。 The generator 54 is connected to the output shaft of the speed increaser 53, and generates electricity by the rotational torque received from the speed increaser 53. The generator 54 is composed of, for example, an induction generator, and a rotor (not shown) is rotatably supported by bearings.

主軸受５５、増速機５３及び発電機５４内に配設される軸受は、例えば、自動調芯ころ軸受、円すいころ軸受、円筒ころ軸受、玉軸受等の転がり軸受で構成される。転がり軸受（図示せず）は、風力発電用風車５０の回転軸に外嵌される内輪と、ハウジング等に内嵌される外輪と、内輪及び外輪との間で転動可能に配置された複数の転動体と、転動体を転動自在に保持する保持器と、を有する。 The bearings arranged in the main bearing 55, the speed increaser 53, and the generator 54 are composed of, for example, rolling bearings such as self-aligning roller bearings, tapered roller bearings, cylindrical roller bearings, and ball bearings. A plurality of rolling bearings (not shown) are rotatably arranged between the inner ring fitted to the rotating shaft of the wind turbine 50 for wind power generation, the outer ring fitted to the housing or the like, and the inner ring and the outer ring. It has a rolling element and a cage for holding the rolling element so that it can roll freely.

図２に示すように、本実施形態の風力発電用風車の状態監視装置１０は、風力発電用風車５０に組み込まれた回転部品である不図示の転がり軸受の異常を診断するものであり、転がり軸受から発生する振動（信号）を検出する第１の振動センサとしての軸受用振動センサ１１と、ナセル６１に設置されてナセル６１の振動（信号）を検出する第２の振動センサとしてのナセル用振動センサ１２と、風況計測部１３と、転がり軸受の回転速度を検出する回転センサ（図示せず）と、風況判定部１４と、軸受用振動センサ１１、ナセル用振動センサ１２、風況計測部１３、及び回転センサで検出した信号を、データ伝送手段（伝送手段）１５を介して受信し、信号処理を行って転がり軸受の異常の有無の診断、異常の部位の特定、及び損傷の程度又は損傷の進展状況の診断、及び異常の部位の残存寿命の予測をリアルタイムで行う演算処理器２１（演算処理部）、及び風力発電用風車５０を駆動制御する制御装置２２からなる制御器２０と、制御器２０からの信号をデータ伝送手段３１を介して受信する、モニタや警報機等からなる出力装置３０を備えている。 As shown in FIG. 2, the state monitoring device 10 of the wind turbine for wind power generation of the present embodiment diagnoses an abnormality of a rolling bearing (not shown) which is a rotating component incorporated in the wind turbine for wind power generation 50, and rolls. For the bearing vibration sensor 11 as the first vibration sensor for detecting the vibration (signal) generated from the bearing, and for the nacelle as the second vibration sensor installed in the nacelle 61 and detecting the vibration (signal) of the nacelle 61. Vibration sensor 12, wind condition measurement unit 13, rotation sensor (not shown) that detects the rotation speed of the rolling bearing, wind condition determination unit 14, bearing vibration sensor 11, nacelle vibration sensor 12, wind condition The signal detected by the measuring unit 13 and the rotation sensor is received via the data transmission means (transmission means) 15, and signal processing is performed to diagnose the presence or absence of an abnormality in the rolling bearing, identify the abnormal part, and damage. A controller 20 including an arithmetic processor 21 (arithmetic processing unit) that diagnoses the progress of degree or damage and predicts the remaining life of an abnormal part in real time, and a control device 22 that drives and controls the wind turbine 50 for wind power generation. And an output device 30 including a monitor, an alarm, etc., which receives a signal from the controller 20 via the data transmission means 31.

軸受用振動センサ１１、及びナセル用振動センサ１２としては、加速度センサが一般的であるが、ＡＥ（アコーステックエミッション）センサ、超音波センサ、ショックパルスセンサ、あるいは速度、歪み、応力、変位型センサなど、振動を電気信号に変換できるものであれば特に限定されない。ノイズが多い機械に取り付ける場合には、絶縁型を使用したほうがノイズの影響を受けることが少ないので好ましい。 Accelerometers are generally used as the vibration sensor 11 for bearings and the vibration sensor 12 for nacelles, but they are AE (acoustic emission) sensors, ultrasonic sensors, shock pulse sensors, or speed, strain, stress, and displacement sensors. The present invention is not particularly limited as long as it can convert vibration into an electric signal. When mounting on a noisy machine, it is preferable to use an insulated type because it is less affected by noise.

軸受用振動センサ１１は、転がり軸受の固定輪である外輪のハウジング負荷圏に固定される。軸受用振動センサ１１の固定方法には、ボルト固定、接着、ボルト固定と接着の併用、及び樹脂材による埋め込み等がある。軸受用振動センサ１１を転がり軸受の回転輪である内輪に固定する場合には、側面に固定したり、スリップリングを用いて内径面に固定してもよい。
なお、ボルト固定の場合には、回り止め機能を備えるようにしてもよい。また、軸受用振動センサ１１を樹脂材によってモールドすることで、水分の浸入を防止することができ、さらに外部からの加振に対する防振性が向上するため、センサ自体の信頼性を飛躍的に向上することができる。 The vibration sensor 11 for bearings is fixed to the housing load zone of the outer ring, which is the fixed ring of the rolling bearing. Methods for fixing the vibration sensor 11 for bearings include bolt fixing, bonding, combined use of bolt fixing and bonding, and embedding with a resin material. When the vibration sensor 11 for bearings is fixed to the inner ring which is the rotating ring of the rolling bearing, it may be fixed to the side surface or fixed to the inner diameter surface by using a slip ring.
In the case of bolt fixing, a detent function may be provided. Further, by molding the vibration sensor 11 for bearings with a resin material, it is possible to prevent the ingress of moisture and further improve the vibration isolation property against external vibration, so that the reliability of the sensor itself is dramatically improved. Can be improved.

ナセル用振動センサ１２は、ナセル６１の外殻に設置されて、ナセル６１の振動を検出する。なお、ナセル用振動センサ１２は、ナセル６１の外殻の内部壁面や、内部の梁や柱に設置されてもよい。 The nacelle vibration sensor 12 is installed on the outer shell of the nacelle 61 and detects the vibration of the nacelle 61. The nacelle vibration sensor 12 may be installed on the inner wall surface of the outer shell of the nacelle 61, or on the inner beam or pillar.

風況計測部１３は、風向、風速などの風況を計測するものであり、ナセル６１に設けられた風向・風速計などが利用可能である。また、風況計測部１３は、計測対象の移動速度を計測できる気象レーダ(ドップラーライダ)を風況計測器として利用することもでき、風車に近い地面に設置して、高度毎の風向・風速を計測するようにしてもよい。 The wind condition measuring unit 13 measures wind conditions such as wind direction and wind speed, and a wind direction / anemometer provided in the nacelle 61 can be used. In addition, the wind condition measurement unit 13 can also use a weather radar (Doppler lidar) that can measure the moving speed of the measurement target as a wind condition measuring instrument, and install it on the ground near the wind turbine to wind direction and speed for each altitude. May be measured.

風況判定部１４は、風況計測部１３によってリアルタイムで得られる風況に基づいて、例えば、風速風向出現頻度分布、乱れ度分布、風力、吹上角、ウィンドシア等の風況値を算出する。 The wind condition determination unit 14 calculates wind condition values such as wind speed wind direction appearance frequency distribution, turbulence degree distribution, wind power, wind shear angle, wind shear, etc., based on the wind condition obtained in real time by the wind condition measurement unit 13. ..

制御装置２２は、演算処理器２１で得られた診断結果を、運転条件にフィードバック（回転数を落とすなど）するように、風力発電用風車５０を駆動制御する。また、制御器２０は、マイクロコンピュータ（ＩＣチップ、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＤＳＰ等）により構成されている。このため、後述する各処理をこのマイクロコンピュータのプログラムにより実行することができるので、装置を簡素化、小型化かつ安価に構成することができる。
また、本実施形態の場合、演算処理器２１及び制御装置２２を含む制御器２０は、複数の風力発電用風車５０Ａ～５０Ｄ毎に１台ずつ設けられてもよいし、複数の風力発電用風車５０Ａ～５０Ｄに対して１台で構成されてもよい。或いは、制御器２０は、複数の風力発電用風車５０Ａ～５０Ｄ毎に１台ずつ設けられると共に、各制御器２０のデータを送受信する別の制御器２０をさらに有する構成であってもよい。 The control device 22 drives and controls the wind turbine 50 for wind power generation so that the diagnosis result obtained by the arithmetic processor 21 is fed back to the operating conditions (such as reducing the rotation speed). Further, the controller 20 is composed of a microcomputer (IC chip, CPU, MPU, DSP, etc.). Therefore, since each process described later can be executed by the program of this microcomputer, the apparatus can be simplified, downsized, and inexpensively configured.
Further, in the case of the present embodiment, one controller 20 including the arithmetic processor 21 and the control device 22 may be provided for each of a plurality of wind turbines 50A to 50D, or a plurality of wind turbines for wind power generation. One unit may be configured for 50A to 50D. Alternatively, the controller 20 may be provided one by one for each of the plurality of wind turbines 50A to 50D for wind power generation, and may further have another controller 20 for transmitting and receiving data of each controller 20.

図３は、本実施形態に係る演算処理器２１の主要な機能構成を示すブロック図である。
図３に示すように、演算処理器２１は、データ収集・分配部２１１、回転分析部２１２、フィルタ処理部２１３、周波数分析部２１４、比較判定部２１５及び内部メモリ２１６を有して構成される。
なお、この演算処理器２１は、前述した通りマイクロコンピュータで構成されており、即ち、このマイクロコンピュータ内に記録保持されたプログラムが実行されることにより、データ収集・分配部２１１等の各処理部は以下のような各処理を実行することになる。 FIG. 3 is a block diagram showing a main functional configuration of the arithmetic processor 21 according to the present embodiment.
As shown in FIG. 3, the arithmetic processor 21 includes a data collection / distribution unit 211, a rotation analysis unit 212, a filter processing unit 213, a frequency analysis unit 214, a comparison determination unit 215, and an internal memory 216. ..
As described above, the arithmetic processor 21 is composed of a microcomputer, that is, each processing unit such as the data collection / distribution unit 211 is executed by executing the program recorded and held in the microcomputer. Will execute each of the following processes.

データ収集・分配部２１１は、軸受用振動センサ１１から送られる信号をＡ／Ｄ変換器によってデジタル信号に変換するとともに、回転速度に関する信号も同時に収集して一時的に蓄積し、信号の種類に応じて回転分析部２１２、フィルタ処理部２１３のいずれかに振り分ける。
なお、Ａ／Ｄ変換器を軸受用振動センサ１１に一体化される構成とし、前述のデータ伝送手段１５を介してデジタル信号を受信するようにしてもよい。 The data collection / distribution unit 211 converts the signal sent from the bearing vibration sensor 11 into a digital signal by the A / D converter, and at the same time collects the signal related to the rotation speed and temporarily stores the signal, and converts it into a signal type. Depending on the situation, the data is distributed to either the rotation analysis unit 212 or the filter processing unit 213.
The A / D converter may be integrated with the bearing vibration sensor 11 and receive the digital signal via the data transmission means 15 described above.

回転分析部２１２は、回転センサから出力される信号を基にして内輪の回転速度を算出し、算出した回転速度を比較判定部２１５に出力する。
なお、回転速度検出手段が、内輪に取り付けられたエンコーダと、外輪に取り付けられた磁石または磁気検出素子と、により構成される場合は、出力信号がエンコーダの形状と回転速度に応じたパルス信号となる。このため、回転分析部２１２は、エンコーダの形状に応じた所定の変換関数、又は変換テーブルを有し、パルス信号から内輪の回転速度を算出する。 The rotation analysis unit 212 calculates the rotation speed of the inner ring based on the signal output from the rotation sensor, and outputs the calculated rotation speed to the comparison determination unit 215.
When the rotation speed detection means is composed of an encoder attached to the inner ring and a magnet or a magnetic detection element attached to the outer ring, the output signal is a pulse signal according to the shape and rotation speed of the encoder. Become. Therefore, the rotation analysis unit 212 has a predetermined conversion function or conversion table according to the shape of the encoder, and calculates the rotation speed of the inner ring from the pulse signal.

フィルタ処理部２１３は、バンドパスフィルタの機能を有し、軸受用振動センサ１１の出力信号を、複数の損傷フィルタ周波数帯域に分割して抽出し、それ以外の不要な周波数帯域を除去する。損傷フィルタ周波数帯域は各軸受装置における固有振動数帯域に応じて設定される。この固有振動数は、インパルスハンマ等を用いた打撃法により被測定物を加振し、被測定物に取付けた振動検出器、又は打撃により発生した音響を周波数分析することにより容易に求めることができる。
なお、被測定物が転がり軸受の場合には、内輪、外輪、転動体、ハウジング等のいずれかに起因する固有振動数が与えられることになる。一般的に、機械部品の固有振動数は複数存在し、固有振動数における振幅レベルは高くなるので測定の感度がよい。 The filter processing unit 213 has a bandpass filter function, divides the output signal of the bearing vibration sensor 11 into a plurality of damage filter frequency bands and extracts them, and removes other unnecessary frequency bands. The damage filter frequency band is set according to the natural frequency band in each bearing device. This natural frequency can be easily obtained by vibrating the object to be measured by a striking method using an impulse hammer or the like, and using a vibration detector attached to the object to be measured or frequency analysis of the sound generated by the striking. can.
When the object to be measured is a rolling bearing, the natural frequency caused by any of the inner ring, the outer ring, the rolling element, the housing, and the like is given. Generally, there are a plurality of natural frequencies of machine parts, and the amplitude level at the natural frequencies is high, so that the measurement sensitivity is good.

また、本実施形態のフィルタ処理部２１３は、該振動センサにより検出された信号の波形から、周波数分析される複数の損傷フィルタ周波数帯域を抽出するものであればよく、アナログフィルタとデジタルフィルタの少なくとも一方で構成されればよい。 Further, the filter processing unit 213 of the present embodiment may be any one that extracts a plurality of damage filter frequency bands to be frequency-analyzed from the waveform of the signal detected by the vibration sensor, and is at least an analog filter and a digital filter. On the other hand, it may be configured.

周波数分析部２１４は、軸受用振動センサ１１からの出力信号（実測データ）を基にして、転がり軸受から発生した振動信号の周波数分析を行う。この周波数分析部２１４は、振動信号の周波数スペクトルを算出するＦＦＴ演算部であり、ＦＦＴアルゴリズム及びエンベロープ分析に基づいて振動信号の周波数スペクトルを算出する。算出された周波数スペクトルは、スペクトルデータとして比較判定部２１５に出力される。
なお、周波数分析部２１４は、ＦＦＴを行う前処理として、絶対値化処理やエンベロープ処理を行い、異常の診断に必要な周波数成分のみに変換してもよい。また、必要に応じて、エンベロープ処理後のスペクトルデータ（エンベロープ周波数スペクトル）も併せて比較判定部２１５に出力する。 The frequency analysis unit 214 performs frequency analysis of the vibration signal generated from the rolling bearing based on the output signal (actual measurement data) from the bearing vibration sensor 11. The frequency analysis unit 214 is an FFT calculation unit that calculates the frequency spectrum of the vibration signal, and calculates the frequency spectrum of the vibration signal based on the FFT algorithm and the envelope analysis. The calculated frequency spectrum is output to the comparison determination unit 215 as spectrum data.
The frequency analysis unit 214 may perform an absolute value processing or an envelope processing as a preprocessing for performing the FFT, and convert only the frequency components necessary for diagnosing the abnormality. Further, if necessary, the spectrum data (envelope frequency spectrum) after the envelope processing is also output to the comparison determination unit 215.

比較判定部２１５は、測定された転がり軸受の振動及び回転速度により、定期的に転がり軸受の状態監視を行う。具体的に、比較判定部２１５は、以下に示す簡易診断部、精密診断部、損傷レベル診断部、残存寿命予測部、及び残存寿命補正部を構成している。 The comparison determination unit 215 periodically monitors the state of the rolling bearing based on the measured vibration and rotation speed of the rolling bearing. Specifically, the comparison determination unit 215 constitutes a simple diagnosis unit, a precision diagnosis unit, a damage level diagnosis unit, a remaining life prediction unit, and a remaining life correction unit shown below.

簡易診断部は、軸受用振動センサ１１により検出された信号の波形から得られる実効値、ピーク値、波高率の少なくとも一つの簡易診断値を算出して、各閾値と比較する。そして、「実効値、ピーク値、波高率＞各閾値」であるときに、転がり軸受の異常有りと簡易診断する。 The simple diagnostic unit calculates at least one simple diagnostic value of an effective value, a peak value, and a crest rate obtained from the waveform of the signal detected by the bearing vibration sensor 11 and compares it with each threshold value. Then, when "effective value, peak value, peak rate> each threshold value", it is simply diagnosed that there is an abnormality in the rolling bearing.

精密診断部は、簡易診断部にて異常ありと診断された場合に、図５に示す所定の関係式を用いて、転がり軸受の部位ごとの損傷に起因する理論損傷周波数を予め計算し、周波数分析部２１４で出力されたスペクトルデータを対象に、理論損傷周波数ごとの照合（「ピーク周波数＝理論損傷周波数」の成否）により、軸受の傷などの異常の発生有無とその部位を特定する。
なお、理論損傷周波数の算出は、以前に同様の診断を行っている場合は、内部メモリ２１６に記憶しておいた過去のデータを用いてもよい。 When the simple diagnosis unit diagnoses that there is an abnormality, the precision diagnosis unit calculates in advance the theoretical damage frequency caused by the damage of each part of the rolling bearing using the predetermined relational expression shown in FIG. 5, and the frequency. With respect to the spectral data output by the analysis unit 214, the presence or absence of an abnormality such as a bearing scratch and its site are specified by collation for each theoretical damage frequency (success or failure of "peak frequency = theoretical damage frequency").
For the calculation of the theoretical damage frequency, the past data stored in the internal memory 216 may be used when the same diagnosis has been performed before.

損傷レベル診断部は、損傷部位の特定時又は特定後、損傷フィルタ周波数帯域毎に算出される周波数帯域別診断値に基づいて、部位の損傷の程度（損傷の程度：初期/進展期/末期）を診断する。なお、損傷の程度の診断手法としては、例えば、以下の２つが挙げられる。 The damage level diagnostic unit determines the degree of damage to the site (degree of damage: early / advanced / terminal) based on the frequency band-specific diagnostic values calculated for each damage filter frequency band when or after the damaged site is identified. To diagnose. As a method for diagnosing the degree of damage, for example, the following two methods can be mentioned.

（１）周波数帯域別診断値を振動実効値とし、損傷レベル診断部は、損傷フィルタ周波数帯域毎に算出される振動実効値を、正常品又は正常時の値とそれぞれ比較する。そして、正常品又は正常時の値に対する振動実効値の比の値を損傷フィルタ周波数帯域毎に判断することで、回転部品の損傷の程度又は損傷の進展状況を診断する。
（２）周波数帯域別診断値を周波数分析部２１４で得られたスペクトルデータから算出されたエンベロープ振動実効値とし、損傷レベル診断部は、損傷フィルタ周波数帯域毎に算出されるエンベロープ振動実効値を、正常品又は正常時の値と比較することで、回転部品の損傷の程度又は損傷の進展状況を診断する。 (1) The diagnostic value for each frequency band is used as the vibration effective value, and the damage level diagnosis unit compares the vibration effective value calculated for each damage filter frequency band with the normal product or the normal value, respectively. Then, by determining the value of the ratio of the effective vibration value to the normal product or the value at the normal time for each damage filter frequency band, the degree of damage to the rotating parts or the progress of the damage is diagnosed.
(2) The diagnostic value for each frequency band is set as the envelope vibration effective value calculated from the spectral data obtained by the frequency analysis unit 214, and the damage level diagnostic unit sets the envelope vibration effective value calculated for each damage filter frequency band. By comparing with the normal product or the value at the normal time, the degree of damage or the progress of damage of the rotating parts is diagnosed.

次に、残存寿命予測部では、異常の部位、該部位の損傷の程度、及び回転部品の運転環境から異常の部位の残存寿命を予測する。具体的には、損傷の程度の判別結果を基にした、損傷部の拡大予測解析を用いて、回転部品の残存寿命を求めている。
「損傷の拡大」は、疑似的に「き裂の損傷」とみなすことで、破壊力学的手法による予測を行うことが可能である。金属材料の疲労寿命においては、小き裂が疲労のごく初期段階で発生し、繰り返し作用する応力よって小き裂が進展する過程が大部分を占めており、この現象をモデルとして軸受の損傷拡大予測を行う。疲労現象におけるき裂進展挙動は、き裂長さとき裂に働く応力で表される線形破壊力学パラメータＫ（応力拡大係数）に支配され、き裂が安定して進展する領域では、Ｋの変動範囲ΔＫ（応力拡大係数範囲）とき裂進展速度ｄａ／ｄＮ（応力１サイクルあたりのき裂進展量）は両対数直線関係となることがＰａｒｉｓ則として知られている（式（１））。 Next, the remaining life prediction unit predicts the remaining life of the abnormal part from the abnormal part, the degree of damage to the part, and the operating environment of the rotating parts. Specifically, the remaining life of the rotating parts is obtained by using the expansion prediction analysis of the damaged portion based on the determination result of the degree of damage.
"Expansion of damage" can be predicted by a fracture mechanics method by treating it as "damage of a crack" in a pseudo manner. In the fatigue life of metallic materials, the process in which small cracks occur at the very early stage of fatigue and the small cracks grow due to repeated stresses occupy the majority, and bearing damage spreads using this phenomenon as a model. Make a prediction. The crack growth behavior in the fatigue phenomenon is governed by the linear fracture mechanics parameter K (stress intensity factor) expressed by the crack length and the stress acting on the crack, and the fluctuation range of K is in the region where the crack grows stably. It is known as the Paris rule that when ΔK (stress intensity factor range), the crack growth rate da / dN (crack growth amount per stress cycle) has a double logarithmic linear relationship (Equation (1)).

Figure 0007013787000001
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式（１）の関係は、疲労き裂進展特性を表す重要なデータであり、構造材料の疲労寿命設計の基礎となるものである。転がり軸受で見られる転動疲労き裂の進展は、モードＩＩによることが特徴的であり、例えば、下記非特許文献（１）～（３）などに記載のデータが有効である。また、モードＩＩの応力拡大係数は、岡崎らによって以下の式（２）のように表されることが明らかになっている（下記非特許文献（４））。 The relationship of equation (1) is important data representing fatigue crack growth characteristics and is the basis for fatigue life design of structural materials. The growth of rolling fatigue cracks observed in rolling bearings is characterized by mode II, and for example, the data described in the following non-patent documents (1) to (3) are effective. Further, it has been clarified by Okazaki et al. That the stress intensity factor of Mode II is expressed by the following equation (2) (Non-Patent Document (4) below).

非特許文献（１）：材料，ｖｏｌ．５１，Ｎｏ．８（２００２），ｐｐ．９１８－９２５，“ＭｏｄｅＩＩ疲労き裂進展下限界値ΔＫＩＩｔｈの測定”
非特許文献（２）：材料，ｖｏｌ．５０，Ｎｏ．１０（２００１），ｐｐ．１１０８－１１１３，“高硬度材料のモードＩＩ疲労き裂進展特性を求めるための新試験法”
非特許文献（３）：材料，ｖｏｌ．５４，Ｎｏ．１２（２００５），ｐｐ．１２９５－１３００，“モードＩＩ疲労き裂進展特性とき裂駆動力の実験的評価”
非特許文献（４）：Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｆｒａｃｔｕｒｅ Ｍｅｃｈａｎｉｃｓ， ｖｏｌ．７３（２０１４）， ｐｐ．１６１－１６９ Non-Patent Document (1): Materials, vol. 51, No. 8 (2002), pp. 918-925, "Measurement of Mode II fatigue crack growth limit value ΔK IIth "
Non-Patent Document (2): Materials, vol. 50, No. 10 (2001), pp. 11081-1113, "Mode II fatigue crack growth characteristics of high hardness materials"
Non-Patent Document (3): Materials, vol. 54, No. 12 (2005), pp. 1295-1300, "Experimental evaluation of mode II fatigue crack growth characteristics and crack driving force"
Non-Patent Document (4): Theoretical and Applied Fracture Mechanics, vol. 73 (2014), pp. 161-169

Figure 0007013787000002
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式（２）において、τはき裂に作用するせん断応力であり、Ｆは形状や材料のポアソン比によって決まる係数である。√（area）は、無限体中に依存する楕円状き裂の面積の平方根であり、即ち、前述の損傷部判定で判別される欠陥部面積を表すパラメータとみなすことができる。転がり軸受において、損傷欠陥は接触圧力によって生じるせん断応力によって軌道面と平行な方向（軌道輪円周方向）に進展する。このとき、損傷欠陥の軸方向の大きさは、軌道面に接触する転動体長さによって決まる定数とみなすことができるので、欠陥部面積パラメータ√(area)は、実質的に円周方向長さのみの関数とみなせる。従って、欠陥部面積パラメータ√(area)は、円周方向欠陥長さ２ａを用いて以下の式（３）のように表わせる。 In equation (2), τ is the shear stress acting on the crack, and F is a coefficient determined by the shape and Poisson's ratio of the material. √ (area) is the square root of the area of the elliptical crack depending on the infinite body, that is, can be regarded as a parameter representing the area of the defective portion determined by the above-mentioned damage portion determination. In rolling bearings, damage defects propagate in the direction parallel to the raceway surface (circumferential direction of the raceway ring) due to the shear stress generated by the contact pressure. At this time, since the axial magnitude of the damaged defect can be regarded as a constant determined by the length of the rolling element in contact with the raceway surface, the defect area parameter √ (area) is substantially the circumferential length. Can be regarded as a function of only. Therefore, the defect area parameter √ (area) can be expressed by the following equation (3) using the circumferential defect length 2a.

Figure 0007013787000003
Figure 0007013787000003

式（３）において、Ｃ´は軸受の寸法諸元によって決まる係数である。
せん断応力τは、転動面に対して平行な面（すなわち、欠陥面に対しても平行）に作用する欠陥の遠方のせん断応力である。このせん断応力は、ＬｕｎｄｂｅｒｇやＨａｎｓｏｎらの厳密解によって、最大接触面圧Ｐｍａｘに比例する応力として求めることができ、ここではその最大値を用いる。 In equation (3), C'is a coefficient determined by the dimensional specifications of the bearing.
The shear stress τ is the distant shear stress of the defect acting on a surface parallel to the rolling surface (ie, also parallel to the defect surface). This shear stress can be obtained as a stress proportional to the maximum contact surface pressure P max by the exact solution of Lundberg, Hanson et al., And the maximum value is used here.

転がり接触疲労の場合は、転動体の通過に伴って両振りのせん断応力が生じる。その振幅を公称せん断応力振幅τａとすると、せん断応力範囲はΔτ＝２τａであるので、モードＩＩ応力拡大係数範囲ΔＫＩＩは、式（３）も用いると以下の式（４）で表される。 In the case of rolling contact fatigue, shear stress of both swings occurs as the rolling element passes. Assuming that the amplitude is the nominal shear stress amplitude τ a , the shear stress range is Δτ = 2τ a . Therefore, the mode II stress intensity factor range ΔK II is expressed by the following equation (4) when the equation (3) is also used. Ru.

Figure 0007013787000004
Figure 0007013787000004

式（４）を用いると、き裂進展速度式（１）は次式（５）のように、欠陥長さａの関数として表すことができる。 Using the equation (4), the crack growth rate equation (1) can be expressed as a function of the defect length a as in the following equation (5).

Figure 0007013787000005
Figure 0007013787000005

転がり疲労き裂進展速度式から疲労寿命Ｎｆを求めるには、き裂進展速度の逆数（ｄＮ／ｄａ）を、初期き裂長さａ０から疲労破壊時の最終き裂長さａｆまでの範囲において、き裂長さａで積分することにより得られる。すなわち、以下の式（６）のように求められる。 To obtain the fatigue life N f from the rolling fatigue crack growth rate equation, the reciprocal of the crack growth rate (dN / da) is in the range from the initial crack length a 0 to the final crack length a f at the time of fatigue fracture. In, it is obtained by integrating with the crack length a. That is, it is obtained as shown in the following equation (6).

Figure 0007013787000006
ここで、初期き裂長さａ０は、損傷診断によって得られた損傷部の大きさ（サイズ）と考えることができ、最終き裂長さａｆは、運転上許容できる最大のサイズ（許容限界サイズ）を意味する。運転上許容できる最大のサイズとは、例えば音響性能の限界値に達する損傷部サイズ、もしくは軸受の回転トルクの許容限界値に達する損傷部サイズなどである。いずれの場合も対象にしても、任意の損傷部サイズをａｆとすることができる。
Figure 0007013787000006
 Here, the initial crack length a 0 can be considered as the size (size) of the damaged portion obtained by the damage diagnosis, and the final crack length a f is the maximum size (allowable limit size) that can be operated. ) Means. The maximum size that can be tolerated in operation is, for example, the size of the damaged part that reaches the limit value of acoustic performance, or the size of the damaged part that reaches the allowable limit value of the rotational torque of the bearing. In either case, any damaged portion size can be af .

以上のように、損傷診断データから得られる損傷部サイズを基にして、損傷診断時から損傷部が許容限界サイズまで進展するまでのサイクル（すなわち、残存寿命）を求めることができる。加えて、該当軸受の回転速度ｎ（ｍｉｎ－１）と軸１回転当りの応力繰り返し数ｅ（ｃｙｃｌｅ／ｒｅｖ）を使うことによって、以下の式（７）のように簡単に残存寿命（日）を算出することができる。 As described above, the cycle (that is, the remaining life) from the time of the damage diagnosis to the progress of the damaged part to the allowable limit size can be obtained based on the damaged part size obtained from the damage diagnosis data. In addition, by using the rotation speed n (min -1 ) of the bearing and the stress repetition number e (cycle / rev) per rotation of the shaft, the remaining life (days) can be easily calculated as shown in the following equation (7). Can be calculated.

Figure 0007013787000007
Figure 0007013787000007

ウィンドシアや乱流の下では、風力発電用風車５０のブレード５２が受ける風のバランスにより、転がり軸受に作用する荷重（せん断応力τ）が異なり、風車内設備の支持構造に、設計条件から外れた荷重を受けることがあり、転がり軸受の残存寿命の予測に大きな影響を及ぼす。 Under wind shear and turbulence, the load (shear stress τ) acting on the rolling bearing differs depending on the balance of the wind received by the blade 52 of the wind turbine 50, and the support structure of the equipment inside the wind turbine deviates from the design conditions. It may be subjected to a heavy load, which greatly affects the prediction of the remaining life of the rolling bearing.

前述したように、風力発電用風車５０は、風況の影響が少ない方向に向くようにヨー角が制御されているが、風況の影響を完全に排除することは困難である。このため、風況によっては残存寿命の予測に補正が必要となる場合がある。また、風車構造の劣化によっても残存寿命に影響を及ぼす場合があり、残存寿命の予測に補正が必要となる。 As described above, in the wind turbine 50 for wind power generation, the yaw angle is controlled so as to face in a direction in which the influence of the wind condition is small, but it is difficult to completely eliminate the influence of the wind condition. Therefore, depending on the wind conditions, it may be necessary to correct the prediction of the remaining life. In addition, deterioration of the wind turbine structure may also affect the remaining life, and it is necessary to correct the prediction of the remaining life.

残存寿命補正部では、ナセル用振動センサ１２が検出したナセル６１の振動の統計値の経時変化を求め、振動の統計値の経時変化を、風況の変化や風車構造の劣化として捉えることで残存寿命の補正を行う。即ち、ナセル６１の振動の統計値の経時変化に上昇が見られた場合は、風車構造の劣化が懸念される。 The remaining life correction unit obtains the change over time in the vibration statistical value of the nacelle 61 detected by the nacelle vibration sensor 12, and captures the change over time in the vibration statistical value as a change in wind conditions or deterioration of the wind turbine structure. Correct the life. That is, if an increase is observed in the change over time in the vibration statistical value of the nacelle 61, there is a concern that the wind turbine structure may be deteriorated.

残存寿命補正は、ナセル６１の振動と転がり軸受の荷重（せん断応力τ）との相関関係を予め構造解析などの数値解析手段により求めておき、ナセル用振動センサ１２が検出したナセル６１の振動から転がり軸受の荷重を求める。そして、前述した残存寿命の予測手順に従って残存寿命の再計算を行って補正する。これにより風況の影響を考慮した精度の高い残存寿命の予測が可能となる。 For the remaining life correction, the correlation between the vibration of the nacelle 61 and the load (shear stress τ) of the rolling bearing is obtained in advance by a numerical analysis means such as structural analysis, and the vibration of the nacelle 61 detected by the vibration sensor 12 for the nacelle is used. Find the load of the rolling bearing. Then, the remaining life is recalculated and corrected according to the above-mentioned procedure for predicting the remaining life. This makes it possible to predict the remaining life with high accuracy in consideration of the influence of wind conditions.

このようにして判定された転がり軸受の診断結果は、内部メモリ２１６に記憶すると共に、風力発電用風車５０の動作を制御する制御装置２２へ出力され、診断結果に応じた制御信号をフィードバックする。制御装置２２は、軸受に異常が発生したと診断された時には、軸受が組み込まれたアプリケーションの運転条件にフィードバック（負荷荷重を下げる、回転数を落とすなど）して、希望寿命に達するよう運転環境の調整を自動もしくは手動で行う。さらに、診断結果は、有線又はネットワークを考慮した無線を利用したデータ伝送手段３１により出力装置３０に送る。出力装置３０は、遠隔地であってもよい。 The diagnosis result of the rolling bearing determined in this way is stored in the internal memory 216 and output to the control device 22 that controls the operation of the wind turbine 50 for wind power generation, and the control signal corresponding to the diagnosis result is fed back. When it is diagnosed that an abnormality has occurred in the bearing, the control device 22 feeds back to the operating conditions of the application in which the bearing is incorporated (lowering the load, lowering the rotation speed, etc.) so that the operating environment reaches the desired life. Adjust automatically or manually. Further, the diagnosis result is sent to the output device 30 by the data transmission means 31 using wire or wireless in consideration of the network. The output device 30 may be in a remote location.

内部メモリ２１６は、例えばメモリ又はＨＤＤ等により構成され、理論損傷周波数の算出に用いる各回転部品の設計諸元データと、比較判定部２１５により判定された転がり軸受の異常の有無の診断、異常の部位特定、異常部位の残存寿命に関する各データを記憶する。 The internal memory 216 is composed of, for example, a memory or an HDD, and has design specification data of each rotating component used for calculating the theoretical damage frequency, diagnosis of the presence or absence of abnormality of the rolling bearing determined by the comparison determination unit 215, and abnormality. Stores each data related to site identification and remaining life of abnormal sites.

出力装置３０は、転がり軸受の診断結果をモニタ等にリアルタイムで表示する。また、軸受に異常が発生したと診断された時には、その警告とともに残存寿命（補正後の残存寿命も含む）の予測値を知らせる。警告および残存寿命予測値の告知方法は、軸受ユニットもしくはそれらが組み込まれたアプリケーションに備え付けられた表示灯や表示モニタに直接表示する他、ライトやブザー等の警報機を用いて使用者に異常であることの注意を促すようにしてもよい。
また、信号のデータ伝送手段３１は、的確に信号を送受信可能であればよいので、有線でも良いし、ネットワークを考慮した無線を利用してもよい。 The output device 30 displays the diagnosis result of the rolling bearing on a monitor or the like in real time. In addition, when it is diagnosed that an abnormality has occurred in the bearing, a warning is given and the predicted value of the remaining life (including the corrected remaining life) is notified. The method of notifying the warning and the predicted remaining life is not only displayed directly on the indicator light or display monitor installed in the bearing unit or the application in which they are incorporated, but also abnormally to the user by using an alarm such as a light or buzzer. You may want to call attention to something.
Further, as long as the signal data transmission means 31 can accurately transmit and receive signals, it may be wired or wireless in consideration of a network.

次に、このように構成された状態監視装置１０の動作について説明する。図４は、状態監視装置１０の動作手順を説明するためのフローチャートである。 Next, the operation of the state monitoring device 10 configured in this way will be described. FIG. 4 is a flowchart for explaining the operation procedure of the condition monitoring device 10.

まず、ステップＳ１において、軸受用振動センサ１１により転がり軸受から発生する振動及び回転センサにより転がり軸受の回転速度が検出され、この検出された振動信号及び回転速度信号は、データ伝送手段１５を介して演算処理器２１のデータ収集・分配部２１１に入力される。 First, in step S1, the vibration generated from the rolling bearing by the bearing vibration sensor 11 and the rotation speed of the rolling bearing are detected by the rotation sensor, and the detected vibration signal and rotation speed signal are transmitted via the data transmission means 15. It is input to the data collection / distribution unit 211 of the arithmetic processor 21.

なお、データ収集・分配部２１１では、入力されたアナログの振動信号を必要に応じて増幅し、Ａ／Ｄ変換器によりデジタル信号に変換する。 The data acquisition / distribution unit 211 amplifies the input analog vibration signal as necessary, and converts it into a digital signal by the A / D converter.

次に、ステップＳ２において、データ収集・分配部２１１及び内部メモリ２１６に記憶されたデータをもとに、以降の診断に使用される診断パラメータを算出する。具体的に、診断パラメータとして、簡易診断に用いられる実効値（ＲＭＳ）、ピーク値（ＰＥＡＫ）、波高率（ＣＦ）の少なくとも一つの簡易診断値の閾値、理論損傷周波数、損傷フィルタ周波数帯域が算出される。 Next, in step S2, the diagnostic parameters used for the subsequent diagnosis are calculated based on the data stored in the data collection / distribution unit 211 and the internal memory 216. Specifically, as diagnostic parameters, the threshold value, theoretical damage frequency, and damage filter frequency band of at least one simple diagnostic value of effective value (RMS), peak value (PEAK), and peak rate (CF) used for simple diagnosis are calculated. Will be done.

次に、ステップＳ３において、軸受用振動センサ１１により検出された信号の波形から得られる実効値（ＲＭＳ）、ピーク値（ＰＥＡＫ）、波高率（ＣＦ）を各閾値と比較する簡易診断を行う。「実効値（ＲＭＳ）、ピーク値（ＰＥＡＫ）、波高率（ＣＦ）＞各閾値」であるときには、転がり軸受の異常有りとして、ステップＳ４に進み、各値が閾値以下である場合には、異常なしとして、ステップＳ１に戻り、次のタイミングでステップＳ１を実行する。 Next, in step S3, a simple diagnosis is performed in which the effective value (RMS), peak value (PEAK), and crest rate (CF) obtained from the waveform of the signal detected by the bearing vibration sensor 11 are compared with each threshold value. When "effective value (RMS), peak value (PEAK), peak rate (CF)> each threshold value", it is assumed that there is an abnormality in the rolling bearing, and the process proceeds to step S4. As nothing, the process returns to step S1 and the step S1 is executed at the next timing.

ステップＳ４では、演算処理器２１にて、ステップＳ２で算出された損傷フィルタ周波数帯域毎に、軸受用振動センサ１１により検出された信号の波形を分割して抽出する。 In step S4, the arithmetic processor 21 divides and extracts the waveform of the signal detected by the bearing vibration sensor 11 for each damage filter frequency band calculated in step S2.

さらに、ステップＳ５では、演算処理器２１にて、フィルタ処理部２１３から転送されたフィルタ処理後の波形をエンベロープ処理及び周波数分析を行い、スペクトルデータを得る。 Further, in step S5, the arithmetic processor 21 performs envelope processing and frequency analysis on the filtered waveform transferred from the filter processing unit 213 to obtain spectral data.

そして、ステップＳ６では、比較判定部２１５にて、抽出された損傷フィルタ周波数帯域において、転がり軸受の回転速度信号に基づいて算出した転がり軸受の損傷に起因する理論損傷周波数と、演算処理部で得られたスペクトルデータに含まれる周波数成分とを比較し、ステップＳ７にて、転がり軸受の異常の部位を特定する。
つまり、転がり軸受の理論損傷周波数成分には、軸受傷成分Ｓｘ、即ち、内輪傷成分Ｓｉ、外輪傷成分Ｓｏ、転動体傷成分Ｓｂ及び保持器成分Ｓｃがあり、この周波数成分それぞれのレベルを抽出することになる。そして、異常の部位が、内輪、外輪、転動体、保持器のいずれかであるかを特定する。 Then, in step S6, in the damage filter frequency band extracted by the comparison determination unit 215, the theoretical damage frequency due to the damage of the rolling bearing calculated based on the rotation speed signal of the rolling bearing and the theoretical damage frequency due to the damage of the rolling bearing are obtained by the arithmetic processing unit. The frequency component included in the obtained spectral data is compared, and in step S7, the abnormal portion of the rolling bearing is specified.
That is, the theoretical damage frequency component of the rolling bearing includes the bearing scratch component Sx, that is, the inner ring scratch component Si, the outer ring scratch component So, the rolling element scratch component Sb, and the cage component Sc, and the level of each of these frequency components is extracted. Will be done. Then, it is specified whether the abnormal part is an inner ring, an outer ring, a rolling element, or a cage.

次に、ステップＳ８では、損傷フィルタ周波数帯域毎に算出される、上述した周波数帯域別診断値を用いたいずれかの手法により、部位の損傷の程度を診断する。 Next, in step S8, the degree of damage to the site is diagnosed by any method using the above-mentioned frequency band-specific diagnostic values calculated for each damage filter frequency band.

さらに、ステップＳ９では、異常の部位、該部位の損傷の程度、及び回転部品の運転環境から異常の部位の残存寿命を予測する。 Further, in step S9, the remaining life of the abnormal part is predicted from the abnormal part, the degree of damage to the part, and the operating environment of the rotating parts.

また、ステップＳ１０では、風況の変化に応じて、ナセル用振動センサ１２が検出したナセル６１の振動の統計値の経時変化から転がり軸受の荷重を求め、残存寿命の補正を行う。なお、統計値の経時変化が小さい場合には、残存寿命補正を省略することもできる。 Further, in step S10, the load of the rolling bearing is obtained from the change with time of the vibration statistical value of the nacelle 61 detected by the nacelle vibration sensor 12 according to the change of the wind condition, and the remaining life is corrected. If the change over time in the statistical value is small, the remaining life correction can be omitted.

このような手順を経て、回転部品である転がり軸受における異常の有無の診断、異常の部位の特定、部位の損傷の程度の診断、及び異常の部位の残存寿命の予測を行うことができる。 Through such a procedure, it is possible to diagnose the presence or absence of abnormality in the rolling bearing which is a rotating component, identify the abnormal part, diagnose the degree of damage to the part, and predict the remaining life of the abnormal part.

このように実施された診断の結果は、風力発電用風車５０の動作を制御する制御装置２２へ出力し、ステップＳ１１では、診断結果に応じた制御信号をフィードバックする。さらに、有線またはネットワークを考慮した無線を利用したデータ伝送手段３１によって出力装置３０に送る。 The result of the diagnosis carried out in this way is output to the control device 22 that controls the operation of the wind turbine 50 for wind power generation, and in step S11, the control signal according to the diagnosis result is fed back. Further, the data is transmitted to the output device 30 by the data transmission means 31 using a wire or a radio considering a network.

以上説明したように、このような本実施形態に係る状態監視装置１０、及び状態監視方法によれば、転がり軸受に固定される軸受用振動センサ１１と、風力発電用風車５０のナセル６１に固定されるナセル用振動センサ１２と、軸受用振動センサ１１により検出された信号の波形を複数の損傷フィルタ周波数帯域に分割して抽出するフィルタ処理部２１３と、フィルタ処理部２１３から転送されたフィルタ処理後の波形を周波数分析し、スペクトルデータを得る周波数分析部２１４と、抽出された損傷フィルタ周波数帯域において、転がり軸受の回転速度信号に基づいて算出した転がり軸受の損傷に起因する理論損傷周波数と、周波数分析部２１４で得られたスペクトルデータに含まれる周波数成分とを比較し、転がり軸受の異常の有無及び異常の部位を特定する精密診断部と、損傷フィルタ周波数帯域毎に算出される周波数帯域別診断値に基づいて、部位の損傷の程度を診断する損傷レベル診断部と、異常の部位、該部位の損傷の程度、及び転がり軸受の運転環境から異常の部位の残存寿命を予測する残存寿命予測部と、ナセル用振動センサ１２により検出されたナセル６１の振動の統計値に基づいて予測された残存寿命を補正する残存寿命補正部と、を備える。これにより、風力発電用風車５０に組み込まれた転がり軸受に対し、異常の有無、異常の部位の特定及び損傷の程度を精度良く判断することができると共に、風況の影響を考慮した異常の部位の残存寿命を予測することができる。 As described above, according to the state monitoring device 10 and the state monitoring method according to the present embodiment, the vibration sensor 11 for bearings fixed to the rolling bearing and the nacelle 61 of the wind turbine 50 for wind power generation are fixed. The nacelle vibration sensor 12 is divided, the filter processing unit 213 that divides the waveform of the signal detected by the bearing vibration sensor 11 into a plurality of damage filter frequency bands and extracts them, and the filter processing transferred from the filter processing unit 213. The frequency analysis unit 214 that frequency-analyzes the subsequent waveform to obtain spectral data, and the theoretical damage frequency caused by the damage of the rolling bearing calculated based on the rotational speed signal of the rolling bearing in the extracted damage filter frequency band. A precision diagnosis unit that compares the frequency components contained in the spectrum data obtained by the frequency analysis unit 214 to identify the presence or absence of abnormalities in the rolling bearing and the location of the abnormality, and the frequency band calculated for each damage filter frequency band. A damage level diagnostic unit that diagnoses the degree of damage to the site based on the diagnostic values, and a remaining life prediction that predicts the remaining life of the abnormal site from the abnormal site, the degree of damage to the site, and the operating environment of the rolling bearing. A unit and a remaining life correction unit for correcting the remaining life predicted based on the statistical value of the vibration of the nacelle 61 detected by the vibration sensor 12 for the nacelle are provided. As a result, it is possible to accurately determine the presence or absence of an abnormality, the identification of an abnormal part, and the degree of damage to the rolling bearing incorporated in the wind turbine 50 for wind power generation, and the abnormal part in consideration of the influence of the wind condition. Remaining life can be predicted.

また、残存寿命補正部は、予め設定されたナセル６１の振動と転がり軸受の荷重との相関関係に基づいて、ナセル６１の振動の統計値の経時変化から転がり軸受の荷重を求め、経時変化後の転がり軸受の荷重により残存寿命を補正するので、風況の影響を考慮して異常の部位の残存寿命を補正することができる。 Further, the remaining life correction unit obtains the load of the rolling bearing from the change over time of the statistical value of the vibration of the nacelle 61 based on the correlation between the set vibration of the nacelle 61 and the load of the rolling bearing, and after the change with time. Since the remaining life is corrected by the load of the rolling bearing, the remaining life of the abnormal part can be corrected in consideration of the influence of the wind condition.

（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態に係る状態監視装置及び状態監視方法について、第１実施形態の状態監視装置１０を参照して説明する。
第２実施形態では、各風力発電用風車５０に設置された、ナセル用振動センサ１２によりナセル６１の振動を検出し、検出された信号の波形から実効値、ピーク値、波高率の少なくとも一つの統計値を算出して該統計値を風向ごとに比較する。そして、該統計値または該統計値の変動が低い風向を風況の影響が少ない風向として、この風向にブレード５２が正対するようにナセル６１の向きが制御された時に、軸受用振動センサ１１で検出された信号に基づいて転がり軸受の状態監視を行う。あるいは、ナセル６１が、該統計値または該統計値の変動が低い風向にブレード５２が正対しているときの状態監視結果を有効にする。これにより、風況の影響を低減した高精度の状態監視を行うことができる。 (Second Embodiment)
Next, the condition monitoring device and the condition monitoring method according to the second embodiment of the present invention will be described with reference to the condition monitoring device 10 of the first embodiment.
In the second embodiment, the vibration of the nacelle 61 is detected by the nacelle vibration sensor 12 installed in each wind turbine for wind power generation 50, and at least one of the effective value, the peak value, and the wave height rate is obtained from the waveform of the detected signal. Statistical values are calculated and the statistical values are compared for each wind direction. Then, when the direction of the nacelle 61 is controlled so that the blade 52 faces the wind direction with the statistical value or the wind direction having a low fluctuation of the statistical value as the wind direction having little influence of the wind condition, the vibration sensor 11 for bearings. The condition of the rolling bearing is monitored based on the detected signal. Alternatively, the nacelle 61 validates the condition monitoring result when the statistic or the blade 52 faces a wind direction with low variability of the statistic. This makes it possible to perform highly accurate condition monitoring with reduced effects of wind conditions.

このように、本実施形態に係る状態監視装置１０、及び状態監視方法によれば、転がり軸受に固定される軸受用振動センサ１１と、風力発電用風車５０のナセル６１に固定されるナセル用振動センサ１２と、軸受用振動センサ１１により検出された信号の波形に基づいて転がり軸受の状態監視を行う演算処理部２１と、を備え、ナセル用振動センサ１２が検出したナセル６１の振動の統計値を風向ごとに比較して統計値または該統計値の変動が低い風向を決定し、ナセル６１が該風向に正対しているときに演算処理部２１が転がり軸受の状態監視を行うので、高い精度で風力発電用風車５０を監視することができる。
その他の構成及び作用については、第１実施形態のものと同様である。 As described above, according to the condition monitoring device 10 and the condition monitoring method according to the present embodiment, the bearing vibration sensor 11 fixed to the rolling bearing and the nacelle vibration fixed to the nacelle 61 of the wind turbine 50 for wind power generation. A statistical value of vibration of the nacelle 61 detected by the nacelle vibration sensor 12 including a sensor 12 and an arithmetic processing unit 21 for monitoring the state of the rolling bearing based on the waveform of the signal detected by the bearing vibration sensor 11. Is determined for each wind direction and the statistical value or the wind direction in which the fluctuation of the statistical value is low is determined, and the arithmetic processing unit 21 monitors the state of the rolling bearing when the nacelle 61 faces the wind direction, so that the accuracy is high. The wind turbine 50 for wind power generation can be monitored at.
Other configurations and operations are the same as those of the first embodiment.

なお、本実施形態における軸受用振動センサ１１により検出された信号の波形に基づいて転がり軸受の状態監視を行う状態監視工程は、第１実施形態のような、損傷の程度や、異常の部位の残存寿命まで特定するものに限定されず、簡易診断による異常の有無や、精密診断による部位の特定までを行うものであってもよい。 In the condition monitoring step of monitoring the condition of the rolling bearing based on the waveform of the signal detected by the vibration sensor 11 for bearings in the present embodiment, the degree of damage and the abnormal portion are described as in the first embodiment. The life is not limited to the one that specifies the remaining life, and the presence or absence of an abnormality by a simple diagnosis and the identification of a site by a precise diagnosis may be performed.

例えば、精密診断によって部位の特定まで行うのであれば、フィルタ処理部２１３は、軸受用振動センサ１１により検出された信号の波形から所定の損傷フィルタ周波数帯域を抽出し、周波数分析部２１４は、フィルタ処理部２１３から転送されたフィルタ処理後の波形を周波数分析し、スペクトルデータを得る。そして、精密診断部が、抽出された損傷フィルタ周波数帯域において、転がり軸受の回転速度信号に基づいて算出した転がり軸受の損傷に起因する理論損傷周波数と、周波数分析部で得られたスペクトルデータに含まれる周波数成分とを比較し、転がり軸受の異常の有無及び異常の部位を特定すればよい。 For example, if the site is specified by precision diagnosis, the filter processing unit 213 extracts a predetermined damage filter frequency band from the waveform of the signal detected by the vibration sensor 11 for bearings, and the frequency analysis unit 214 filters. The waveform after the filter processing transferred from the processing unit 213 is frequency-analyzed to obtain spectral data. Then, the precision diagnostic unit includes the theoretical damage frequency caused by the damage of the rolling bearing calculated based on the rotation speed signal of the rolling bearing in the extracted damage filter frequency band, and the spectral data obtained by the frequency analysis unit. By comparing with the frequency components, the presence or absence of abnormality in the rolling bearing and the location of the abnormality may be specified.

（第３実施形態）
次に、本発明の第３実施形態に係る状態監視システム及び状態監視方法について、第１実施形態の状態監視装置１０を参照して説明する。
第３実施形態では、図１に示すように、複数の風力発電用風車５０Ａ～５０Ｄが設置されたウィンドファームＦにおいて、各ナセル６１の振動の統計値（実効値、ピーク値、波高率など）をナセル用振動センサ１２によって検出する。そして、各ナセル６１の振動の統計値を各風力発電用風車５０Ａ～５０Ｄ間で比較することで、風況の影響度合いを風力発電用風車５０Ａ～５０Ｄごとに求める。 (Third Embodiment)
Next, the condition monitoring system and the condition monitoring method according to the third embodiment of the present invention will be described with reference to the condition monitoring device 10 of the first embodiment.
In the third embodiment, as shown in FIG. 1, in a wind farm F in which a plurality of wind turbines 50A to 50D for wind power generation are installed, statistical values (effective value, peak value, wave height rate, etc.) of vibration of each nacelle 61 are installed. Is detected by the vibration sensor 12 for nacelle. Then, by comparing the vibration statistical values of each nacelle 61 between the wind turbines 50A to 50D for wind power generation, the degree of influence of the wind condition is obtained for each wind turbine 50A to 50D for wind power generation.

即ち、ナセル用振動センサ１２が検出したナセル６１の振動の統計値を、同一ウィンドファームＦ内の他の風力発電用風車５０の数値と比較し、数値の大小、経時変化の大小などをデータベース化して、同一ウィンドファームＦ内の各風力発電用風車５０Ａ～５０Ｄに対し風況の影響度合いに関するランク付けを行う。そして、ウィンドファームＦ内の１つの風力発電用風車５０に異常が発見された際には、このランク付けに基づいて補修計画を作成する。例えば、異常が発見された風力発電用風車５０よりも風況の影響を受けやすい風車に対して、該異常が発生された風車の異常個所と同じ補修機材の手配計画を立てるなどして、損傷未検知の風力発電用風車５０も含めた、ウィンドファームＦ全体の補修計画を最適化する。 That is, the statistical value of the vibration of the nacelle 61 detected by the vibration sensor 12 for the nacelle is compared with the numerical value of another wind turbine 50 for wind power generation in the same wind farm F, and the magnitude of the numerical value, the magnitude of the change with time, etc. are made into a database. Therefore, the degree of influence of the wind condition is ranked for each of the wind turbines 50A to 50D in the same wind farm F. Then, when an abnormality is found in one wind turbine 50 for wind power generation in the wind farm F, a repair plan is created based on this ranking. For example, for a wind turbine that is more susceptible to wind conditions than the wind turbine 50 for wind power generation in which an abnormality was found, damage is made by making an arrangement plan for the same repair equipment as the abnormal location of the wind turbine in which the abnormality occurred. Optimize the repair plan for the entire wind farm F, including the undetected wind turbine 50 for wind power generation.

このように、本実施形態に係る状態監視システム及び状態監視方法によれば、複数の風力発電用風車５０Ａ～５０Ｄは、転がり軸受に固定される軸受用振動センサ１１、及び、風力発電用風車５０のナセル６１に固定されるナセル用振動センサ１２をそれぞれ有するとともに、軸受用振動センサ１１により検出された信号の波形に基づいて転がり軸受の状態監視を行う演算処理器２１をさらに備え、ナセル用振動センサ１２が検出した各風力発電用風車５０Ａ～５０Ｂのナセル６１の振動の統計値を比較し、各風力発電用風車５０Ａ～５０Ｂにおける風況の影響度合いを求めるので、ウィンドファームＦ内の複数の風力発電用風車５０Ａ～５０Ｂを効率よく、高精度で監視して管理することができる。 As described above, according to the condition monitoring system and the condition monitoring method according to the present embodiment, the plurality of wind power generation wind turbines 50A to 50D are a bearing vibration sensor 11 fixed to a rolling bearing and a wind power generation wind turbine 50. A nacelle vibration sensor 12 fixed to the nacelle 61 of the above, and an arithmetic processor 21 for monitoring the state of the rolling bearing based on the waveform of the signal detected by the bearing vibration sensor 11 are further provided. Since the statistical values of the vibration of the nacelle 61 of each wind power generation wind turbine 50A to 50B detected by the sensor 12 are compared and the degree of influence of the wind condition on each wind power generation wind turbine 50A to 50B is obtained, a plurality of wind farms F in the wind farm F are obtained. Wind turbines 50A to 50B for wind power generation can be efficiently monitored and managed with high accuracy.

なお、本実施形態の状態監視システムでは、演算処理器２１は、複数の風力発電用風車５０に対して共有されるもので、各風力発電用風車５０Ａ～５０Ｄの各ナセル用振動センサ１２が検出した各ナセル６１の振動の統計値をデータ伝送手段１５を介して取得し、各統計値を比較して、各風力発電用風車５０Ａ～５０Ｄにおける風況の影響度合いを求めている。
したがって、外部に設けられた１台の演算処理部２１によって、各風力発電用風車５０Ａ～５０Ｄの軸受用振動センサ１１により検出された信号の波形に基づいて、各転がり軸受の状態監視を行ってもよい。
その他の構成及び作用については、第１及び第２実施形態のものと同様である。 In the state monitoring system of the present embodiment, the arithmetic processor 21 is shared by a plurality of wind turbines 50 for wind power generation, and is detected by the vibration sensors 12 for each nacelle of the wind turbines 50A to 50D for wind power generation. The statistical value of the vibration of each nacelle 61 is acquired via the data transmission means 15, and the statistical values are compared to obtain the degree of influence of the wind condition on the wind turbines 50A to 50D for wind power generation.
Therefore, one arithmetic processing unit 21 provided outside monitors the state of each rolling bearing based on the waveform of the signal detected by the bearing vibration sensors 11 of the wind turbines 50A to 50D for wind power generation. May be good.
Other configurations and operations are the same as those of the first and second embodiments.

なお、本発明の状態監視装置、状態監視方法及び状態監視システムは、前述した実施形態に限定されるものでなく、適宜な変形、改良等が可能である。 The condition monitoring device, the condition monitoring method, and the condition monitoring system of the present invention are not limited to the above-described embodiments, and can be appropriately modified or improved.

例えば、本発明の残存寿命を予測する手法は、本実施形態のものに限定されるものではない。その場合、異常の部位の残存寿命を求めるためのパラメータである、異常の部位の損傷の程度について説明する。転がり軸受の転がり疲れ寿命を判断する場合、表面もしくはその近傍を起点としたはく離寿命を用いる場合が多い。これを例に取ると、転がり軸受の異常初期は表面に摩耗が生じたり、混入異物による圧痕生成や金属組織の変化によって、局所的な応力集中が起こる。応力集中部が繰り返し応力を受けるとはく離に至り、転がり軸受の異常が進行する。 For example, the method for predicting the remaining life of the present invention is not limited to that of the present embodiment. In that case, the degree of damage to the abnormal part, which is a parameter for obtaining the remaining life of the abnormal part, will be described. When determining the rolling fatigue life of a rolling bearing, the peeling life starting from the surface or its vicinity is often used. Taking this as an example, in the initial stage of abnormalities in rolling bearings, surface wear occurs, indentations are generated by foreign matter mixed in, and changes in the metallographic structure cause local stress concentration. When the stress concentration portion is repeatedly subjected to stress, it leads to peeling, and the abnormality of the rolling bearing progresses.

また、転がり軸受の取り付け場所は用途により異なるため、運転環境は良好な潤滑状態であったり、劣悪な潤滑状態であったり様々である。劣悪な潤滑状態とは、例えば、希薄な潤滑状態、異物が混入した潤滑状態、水が混入した潤滑状態、高温の潤滑状態があり、本発明では特に限定するものではない。 Further, since the mounting location of the rolling bearing differs depending on the application, the operating environment may be in a good lubrication state or a poor lubrication state. The poor lubrication state includes, for example, a dilute lubrication state, a lubrication state in which foreign matter is mixed, a lubrication state in which water is mixed, and a high-temperature lubrication state, and is not particularly limited in the present invention.

１０ 風力発電用風車の状態監視装置
１１ 軸受用振動センサ（第１の振動センサ）
１２ ナセル用振動センサ（第２の振動センサ）
２１ 演算処理器（演算処理部）
５０，５０Ａ-５０Ｄ 風力発電用風車
６１ ナセル
２１３ フィルタ処理部
Ｆ ウィンドファーム
Ｓｂ 転動体傷成分（軸受損傷周波数）
Ｓｃ 保持器成分（軸受損傷周波数）
Ｓｉ 内輪傷成分（軸受損傷周波数）
Ｓｏ 外輪傷成分（軸受損傷周波数） 10 Condition monitoring device for wind turbines for wind power generation 11 Vibration sensor for bearings (first vibration sensor)
12 Vibration sensor for nacelle (second vibration sensor)
21 Arithmetic processor (arithmetic processor)
50, 50A-50D Wind turbine for wind power generation 61 Nacelle 213 Filter processing unit F Wind farm Sb Rolling element damage component (bearing damage frequency)
Sc cage component (bearing damage frequency)
Si inner ring scratch component (bearing damage frequency)
So outer ring damage component (bearing damage frequency)

Claims (4)

静止部材に対して相対的に回転する回転部品を有する風力発電用風車の状態監視装置であって、
前記静止部材又は前記回転部品に固定される第１の振動センサと、
前記風力発電用風車のナセルに固定される第２の振動センサと、
前記第１の振動センサにより検出された信号の波形を複数の損傷フィルタ周波数帯域に分割して抽出するフィルタ処理部と、
前記フィルタ処理部から転送されたフィルタ処理後の波形を周波数分析し、スペクトルデータを得る周波数分析部と、
前記抽出された損傷フィルタ周波数帯域において、前記回転部品の回転速度信号に基づいて算出した前記回転部品の損傷に起因する理論損傷周波数と、前記周波数分析部で得られたスペクトルデータに含まれる周波数成分とを比較し、前記回転部品の異常の有無及び異常の部位を特定する精密診断部と、
前記損傷フィルタ周波数帯域毎に算出される周波数帯域別診断値に基づいて、前記部位の損傷の程度を診断する損傷レベル診断部と、
前記異常の部位、該部位の損傷の程度、及び前記回転部品の運転環境から前記異常の部位の残存寿命を予測する残存寿命予測部と、
前記第２の振動センサにより検出された前記ナセルの振動の実効値、ピーク値、波高率の少なくとも一つの統計値に基づいて前記残存寿命を補正する残存寿命補正部と、
を備えることを特徴とする風力発電用風車の状態監視装置。 A condition monitoring device for a wind turbine for wind power generation that has rotating parts that rotate relative to a stationary member.
A first vibration sensor fixed to the stationary member or the rotating component,
A second vibration sensor fixed to the nacelle of the wind turbine for wind power generation,
A filter processing unit that divides the waveform of the signal detected by the first vibration sensor into a plurality of damage filter frequency bands and extracts them.
A frequency analysis unit that frequency-analyzes the filtered waveform transferred from the filter processing unit to obtain spectral data, and a frequency analysis unit.
In the extracted damage filter frequency band, the theoretical damage frequency caused by the damage of the rotating component calculated based on the rotation speed signal of the rotating component, and the frequency component included in the spectral data obtained by the frequency analysis unit. The precision diagnostic unit that identifies the presence or absence of abnormalities and the location of abnormalities in the rotating parts by comparing with
A damage level diagnostic unit that diagnoses the degree of damage to the site based on the frequency band-specific diagnostic values calculated for each damage filter frequency band.
A remaining life prediction unit that predicts the remaining life of the abnormal part from the abnormal part, the degree of damage to the part, and the operating environment of the rotating part.
A remaining life correction unit that corrects the remaining life based on at least one statistical value of the effective value, peak value, and crest rate of the vibration of the nacelle detected by the second vibration sensor.
A condition monitoring device for a wind turbine for wind power generation, which is characterized by being equipped with. 前記残存寿命補正部は、予め設定された前記ナセルの振動と前記回転部品の荷重との相関関係に基づいて、前記ナセルの振動の統計値の経時変化から前記回転部品の荷重を求め、前記経時変化後の前記回転部品の荷重により前記残存寿命を補正することを特徴とする請求項１に記載の風力発電用風車の状態監視装置。 The remaining life correction unit obtains the load of the rotating component from the change over time of the statistical value of the vibration of the nacelle based on the correlation between the preset vibration of the nacelle and the load of the rotating component, and obtains the load of the rotating component with time. The condition monitoring device for a wind turbine for wind power generation according to claim 1, wherein the remaining life is corrected by the load of the rotating component after the change. 静止部材に対して相対的に回転する回転部品を有する風力発電用風車の状態を監視する風力発電用風車の状態監視方法であって、
前記静止部材又は前記回転部品に固定される第１の振動センサから信号を検出する第１の検出工程と、
前記風力発電用風車のナセルに固定される第２の振動センサから該ナセルの振動を検出する第２の検出工程と、
前記第１の振動センサにより検出された信号の波形を複数の損傷フィルタ周波数帯域に分割して抽出するフィルタ処理工程と、
前記フィルタ処理工程から転送されたフィルタ処理後の波形を周波数分析し、スペクトルデータを得る周波数分析工程と、
前記抽出された損傷フィルタ周波数帯域において、前記回転部品の回転速度信号に基づいて算出した前記回転部品の損傷に起因する理論損傷周波数と、前記周波数分析工程で得られたスペクトルデータに含まれる周波数成分とを比較し、前記回転部品の異常の有無及び異常の部位を特定する精密診断工程と、
前記損傷フィルタ周波数帯域毎に算出される周波数帯域別診断値に基づいて、前記部位の損傷の程度を診断する損傷レベル診断工程と、
前記異常の部位、該部位の損傷の程度、及び前記回転部品の運転環境から前記異常の部位の残存寿命を予測する残存寿命予測工程と、
前記第２の振動センサにより検出された前記ナセルの振動の実効値、ピーク値、波高率の少なくとも一つの統計値に基づいて前記残存寿命予測工程による前記残存寿命を補正する残存寿命補正工程と、
を備えることを特徴とする風力発電用風車の状態監視方法。 A method for monitoring the condition of a wind turbine for wind power generation, which monitors the condition of a wind turbine for wind power generation having rotating parts that rotate relative to a stationary member.
A first detection step of detecting a signal from a first vibration sensor fixed to the stationary member or the rotating component,
A second detection step of detecting the vibration of the nacelle from the second vibration sensor fixed to the nacelle of the wind turbine for wind power generation, and
A filter processing step of dividing the waveform of the signal detected by the first vibration sensor into a plurality of damage filter frequency bands and extracting the waveform, and
A frequency analysis step of frequency-analyzing the filtered waveform transferred from the filtering step to obtain spectral data, and a frequency analysis step.
In the extracted damage filter frequency band, the theoretical damage frequency caused by the damage of the rotating component calculated based on the rotation speed signal of the rotating component, and the frequency component included in the spectral data obtained in the frequency analysis step. A precision diagnosis step that identifies the presence or absence of an abnormality in the rotating parts and the location of the abnormality by comparing with
A damage level diagnosis step for diagnosing the degree of damage to the site based on the frequency band-specific diagnostic values calculated for each damage filter frequency band, and
A remaining life prediction step for predicting the remaining life of the abnormal part from the abnormal part, the degree of damage to the part, and the operating environment of the rotating part.
A remaining life correction step for correcting the remaining life by the remaining life prediction step based on at least one statistical value of the vibration effective value, peak value, and crest rate of the nacelle detected by the second vibration sensor.
A method for monitoring the condition of a wind turbine for wind power generation, which is characterized by being equipped with. 前記残存寿命補正工程は、予め設定された前記ナセルの振動と前記回転部品の荷重との相関関係に基づいて、前記ナセルの振動の統計値の経時変化から前記回転部品の荷重を求め、前記経時変化後の前記回転部品の荷重により前記残存寿命を補正することを特徴とする請求項３に記載の風力発電用風車の状態監視方法。 In the remaining life correction step, the load of the rotating component is obtained from the change over time of the statistical value of the vibration of the nacelle based on the correlation between the vibration of the nacelle and the load of the rotating component set in advance, and the load of the rotating component is obtained with time. The method for monitoring the state of a wind turbine for wind power generation according to claim 3, wherein the remaining life is corrected by the load of the rotating component after the change.
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Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11460006B2 (en) 2019-07-31 2022-10-04 General Electric Company Systems and methods for detecting damage in rotary machines
CN110863957A (en) * 2019-11-06 2020-03-06 华电电力科学研究院有限公司 Wind turbine generator unit unplanned shutdown prevention device for predicting maintenance period and design method
CN112943557B (en) * 2019-12-10 2022-09-13 北京金风科创风电设备有限公司 Wind power plant, wind generating set and method and equipment for predicting operation state of wind generating set
CN111062100A (en) * 2019-12-18 2020-04-24 北京航天智造科技发展有限公司 Method and device for establishing residual life prediction model of bearing
CN111080981B (en) * 2019-12-30 2021-10-22 安徽容知日新科技股份有限公司 Alarm method and alarm system of equipment and computing equipment
CN112324628A (en) * 2020-09-22 2021-02-05 大唐可再生能源试验研究院有限公司 Wind turbine generator system hanger rail formula cabin system of patrolling and examining
CN114810504B (en) * 2021-01-18 2023-04-28 上海拜安传感技术有限公司 Blade state monitoring method and device, storage medium and wind driven generator
KR102456262B1 (en) * 2021-03-24 2022-10-20 한국에너지기술연구원 Prediction Method and Systems of Wind Turbine Load and Life-time Based On Vibration Data
CN113268937B (en) * 2021-04-09 2024-04-05 大唐可再生能源试验研究院有限公司 Wind turbine generator system large part damage analysis system based on data fusion
CN113323816A (en) * 2021-06-09 2021-08-31 东方电气集团科学技术研究院有限公司 Blade detection method based on blade load analysis
CN115796609B (en) * 2023-02-08 2023-04-18 澹泊科技(苏州)有限公司 Remote control system and method for new energy equipment
CN116123042B (en) * 2023-03-08 2024-05-24 大唐凉山新能源有限公司 Intelligent monitoring and early warning method and system for wind generating set
CN117647392B (en) * 2024-01-30 2024-04-09 成都三一能源环保技术有限公司 Downhole drilling instrument scrapping monitoring and early warning system based on data analysis

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005062154A (en) 2003-07-29 2005-03-10 Nsk Ltd Abnormality diagnostic device and roller bearing device comprising the same
JP2009236025A (en) 2008-03-27 2009-10-15 Fuji Heavy Ind Ltd Method for measuring turbulence intensity of horizontal axis wind turbine
JP2013170507A (en) 2012-02-21 2013-09-02 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Method for operating wind farm and operation control system of wind farm
JP2015072006A (en) 2013-09-04 2015-04-16 Ntn株式会社 State monitoring device of wind power generator
JP2015117682A (en) 2013-12-20 2015-06-25 三菱重工業株式会社 Wind generator monitoring system and wind generator monitoring method

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005062154A (en) 2003-07-29 2005-03-10 Nsk Ltd Abnormality diagnostic device and roller bearing device comprising the same
JP2009236025A (en) 2008-03-27 2009-10-15 Fuji Heavy Ind Ltd Method for measuring turbulence intensity of horizontal axis wind turbine
JP2013170507A (en) 2012-02-21 2013-09-02 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Method for operating wind farm and operation control system of wind farm
JP2015072006A (en) 2013-09-04 2015-04-16 Ntn株式会社 State monitoring device of wind power generator
JP2015117682A (en) 2013-12-20 2015-06-25 三菱重工業株式会社 Wind generator monitoring system and wind generator monitoring method

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