JP7013787B2 - 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 - Google Patents
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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。
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。）。
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。
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。
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。
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。
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。
（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。
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。
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。
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。
（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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
（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。
（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。
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））。
「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））。
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））。
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
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
（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。
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。
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。
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。
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。
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。
（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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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）
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）
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。 - 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。
- 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。 - 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。
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