JPH01101418A - Diagnosing device for rotary machine - Google Patents
Diagnosing device for rotary machineInfo
- Publication number
- JPH01101418A JPH01101418A JP26019387A JP26019387A JPH01101418A JP H01101418 A JPH01101418 A JP H01101418A JP 26019387 A JP26019387 A JP 26019387A JP 26019387 A JP26019387 A JP 26019387A JP H01101418 A JPH01101418 A JP H01101418A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vibration
- abnormality
- data
- rotating machine
- diagnostic
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims abstract description 53
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 14
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 47
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 claims description 29
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 22
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 7
- 208000011580 syndromic disease Diseases 0.000 abstract 3
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 5
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 3
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000013399 early diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Emergency Alarm Devices (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の目的〕
（産業上の利用分野）
本発明は蒸気タービン・発電機プラント等、高速回転機
械の運転状態の異常徴候の早期検出およびその診断を軸
振動の検出値に基づいて行う回転機械の診断装置に関す
る。[Detailed Description of the Invention] [Objective of the Invention] (Industrial Application Field) The present invention is directed to the early detection and diagnosis of abnormal signs in the operating conditions of high-speed rotating machinery such as steam turbines and generator plants by detecting shaft vibration. This invention relates to a diagnostic device for rotating machines based on values.
（従来の技術）
一般に回転機械の運転中の異常の大部分は軸振動の変化
として現われる。特に発電プラント用の蒸気タービン・
発電ユニット等では数十〜数百トンのロータが高速で回
転しており、微小な振動も重大な事故に発展する恐れが
ある。そこで運転中の振動現象を把握するため、各軸受
部で振動を検出するとともにレコーダによって連続記録
し、運転上の注意を喚起する警報値を設定して振動検出
値に基づいて運転制限等を行っている。さらに最近は特
開昭６１−１２８１２８号公報に示すように運転制限値
に至る以前に異常徴候を検出し、さらに振動周波数等の
特徴から原因を診断する診断装置が提案されている。(Prior Art) Generally, most abnormalities during operation of rotating machines appear as changes in shaft vibration. Especially steam turbines for power plants.
In power generation units and the like, rotors weighing tens to hundreds of tons rotate at high speed, and even minute vibrations can lead to serious accidents. Therefore, in order to understand vibration phenomena during operation, vibrations are detected at each bearing and continuously recorded by a recorder, and alarm values are set to call for caution when driving, and operation restrictions are implemented based on the detected vibration values. ing. Furthermore, recently, as shown in Japanese Unexamined Patent Publication No. 61-128128, a diagnostic device has been proposed that detects abnormality symptoms before the operating limit value is reached and further diagnoses the cause based on characteristics such as vibration frequency.
第８図に蒸気タービン・発電機ユニット１の従来の診断
装置を示す。高・中圧タービン２、低圧タービン３ａ、
３ｂｓおよび発電機４の各ロータを支える軸受部５ａ、
・・・５１に各ロータの軸振動を検出する振動検出器５
ａ、・・・６１が設けられている。また、ロータの回転
数を検出する回転計７、各軸受部５ａ、・・・５１での
軸振動の位相を検出する際に基準となるパルスを発信す
る位相基準パルス発信器８、および発電機出力（負荷）
や蒸気温度、軸受温度等プラントの運転状態を検出する
各種センサ群９が設置されている。そして回転計７およ
び各種センサ群９の出力が、中央操作盤１０内に設けら
れる運転監視装置１１に送られ、振動検出器５ａ、・・
・６１および位相基準パルス発信器８の出力が中央操作
盤１０内に設けられる振動監視装置１２に送られて常時
チエツクされ、所定の制限値を越える場合には、警報装
置１３に指令信号が発せられ、警報や自動トリップの信
号が出力される。なお、振動検出器５ａ、・・・６ ｔ
ｓ回転計７、位相基準パルス発信器８、および各種セ
ンサ群９の出力は、アナログ型の連続記録計１４にも送
られ記録される。また、振動検出器６ａ、・・・６１お
よび位相基準パルス発信器８の出力である振動データは
、振動監視装置１２によってＡ／Ｄ変換され、軸振動診
断装置３０に送られて診断が行われる。この軸振動診断
装置３０は、計算機を用い、異常診断を行って運転員を
支援するシステムである。上記Ａ／Ｄ変換された振動デ
ータは所定のしきい値と比較され、異常徴候が異常徴候
検出装置１６によって検出される。また、上記Ａ／Ｄ変
換された振動データに基づいて軸振動の周波数成分の分
布が周波数分析器１８によって解析される。そして、各
種センサ群９、異常徴候検出装置１６、および周波数分
析器１８の各出力、ならびにメモリ２１に記憶された過
去の履歴データに基づいて、異常徴候の原因の診断が診
断部１９によって行われ、その結果が表示装置２０によ
って表示されるとともに、診断に使用された各種データ
および診断結果がメモリ２１に記憶される。FIG. 8 shows a conventional diagnostic device for the steam turbine/generator unit 1. High/medium pressure turbine 2, low pressure turbine 3a,
3bs and a bearing part 5a that supports each rotor of the generator 4,
... 51 is a vibration detector 5 that detects the shaft vibration of each rotor.
a, . . . 61 are provided. Also, a tachometer 7 that detects the rotational speed of the rotor, a phase reference pulse transmitter 8 that transmits a reference pulse when detecting the phase of shaft vibration in each bearing 5a, . . . 51, and a generator. Output (load)
A group of various sensors 9 are installed to detect operating conditions of the plant, such as temperature, steam temperature, and bearing temperature. The outputs of the tachometer 7 and the various sensor groups 9 are sent to the operation monitoring device 11 provided in the central operation panel 10, and the vibration detectors 5a, . . .
- The outputs of 61 and the phase reference pulse transmitter 8 are sent to the vibration monitoring device 12 installed in the central operation panel 10 and constantly checked, and if they exceed a predetermined limit value, a command signal is issued to the alarm device 13. alarm and automatic trip signals are output. In addition, the vibration detectors 5a,...6t
The outputs of the tachometer 7, the phase reference pulse transmitter 8, and the various sensor groups 9 are also sent to an analog continuous recorder 14 and recorded. Further, vibration data output from the vibration detectors 6a, . . . 61 and the phase reference pulse transmitter 8 is A/D converted by the vibration monitoring device 12, and sent to the shaft vibration diagnosis device 30 for diagnosis. . This shaft vibration diagnosis device 30 is a system that uses a computer to perform abnormality diagnosis and support an operator. The A/D converted vibration data is compared with a predetermined threshold value, and an abnormality sign is detected by the abnormality sign detection device 16. Further, the distribution of frequency components of shaft vibration is analyzed by the frequency analyzer 18 based on the A/D converted vibration data. Then, the diagnostic unit 19 diagnoses the cause of the abnormality symptom based on the outputs of the various sensor groups 9, the abnormality symptom detection device 16, and the frequency analyzer 18, as well as past history data stored in the memory 21. , the results are displayed on the display device 20, and various data used for the diagnosis and the diagnosis results are stored in the memory 21.
（発明が解決しようとする問題点）
回転機械の軸振動は運転状態の異常の程度により急激に
変化することがあることから、異常徴候の早期検出、異
常程度の早期診断が要求され、いわゆるオンライン、リ
アルタイム特性が必要となる。しかしながらこれらの診
断結果はプラントの運転に直接寄与することが期待され
ていることから、異常徴候検出の誤動作の防止も重要な
課題と′なる。例えば第９図は従来の異常徴候検出の一
方法を示すもので、軸振動振幅レベルとその時の振幅増
加率の値により、正常域、警報域、トリップ域に判定領
域を区別し、緊急度を判定している。(Problem to be solved by the invention) Since the shaft vibration of rotating machinery can change rapidly depending on the degree of abnormality in the operating condition, early detection of abnormality symptoms and early diagnosis of the degree of abnormality are required. , real-time characteristics are required. However, since these diagnostic results are expected to directly contribute to the operation of the plant, preventing malfunctions in detecting abnormality symptoms is also an important issue. For example, Fig. 9 shows a conventional method for detecting abnormality symptoms, in which judgment areas are distinguished into normal range, warning range, and trip range based on the shaft vibration amplitude level and the value of the amplitude increase rate at that time, and the degree of emergency is determined. Judging.
さらに上記判定に使用する振幅レベルと振幅増加率はＡ
／Ｄ変換後のデータのバラツキによる異常徴候検出の誤
動作を防止するため、第１０図に示すように検出時点ｔ
での計ｎ１値Ｖ！以前のｎ個のデータｖ −■
を最小二乗法による一時１−ｎ＋１ １
近似式
％式％（１）
で求めた値、■（振動振幅レベル）、α（振幅増加率）
を使用する。ここでＴはサンプリングインターバルと個
数で定まるサンプリングタイムである。Furthermore, the amplitude level and amplitude increase rate used for the above judgment are A
In order to prevent malfunctions in abnormality symptom detection due to variations in data after /D conversion, the detection time t is set as shown in Fig. 10.
Total n1 value V! Previous n data v −■
The value obtained by the least squares method is 1-n+1 1 Approximate formula % formula % (1), ■ (vibration amplitude level), α (amplitude increase rate)
use. Here, T is a sampling time determined by the sampling interval and the number of samples.
このような処理を行うことで、データのバラツキによる
異常徴候検出の誤動作は防止できる。しかしながら、変
化を平均化することにより、微小に変化する異常徴候を
検出できないことがある。By performing such processing, it is possible to prevent malfunctions in abnormality symptom detection due to data variations. However, by averaging changes, abnormal signs that change minutely may not be detected.
特に、回転機械の振動異常の大半を占めるアンバランス
振動の内、重大な事故に発展する恐れがあるものに、羽
根飛散など回転部の“機械的アンバランス”変化による
ものと、“ラビングなど静止部との接触などによるロー
タの曲りに起因するものがあるが、両者は振動の瞬時値
の振動特性が類似しているため、その前後の変化形態の
差が大きな決め手となる。In particular, among the unbalanced vibrations that account for the majority of vibration abnormalities in rotating machinery, two types of unbalanced vibrations that can lead to serious accidents are those caused by "mechanical unbalance" changes in rotating parts such as flying blades, and those caused by static vibrations such as "rubbing". This is caused by bending of the rotor due to contact with other parts, but since the vibration characteristics of the instantaneous value of the vibration are similar in both cases, the difference in the form of change before and after the vibration is a major deciding factor.
従来はデジタル値による９Ｎの他、アナログ型の連続記
録計１４によりこれらの情報を記録し、運転員の経験や
専門知識に基づいて判定が行なわれてきた。しかし、計
算機による運転支援の診断システムでは、初期の診断時
に人間の判断を介在させることはオンライン性、リアル
タイム性を損うことになり、所用の目的を満足しないと
いう問題点が生じる。Conventionally, in addition to digital values of 9N, this information has been recorded using an analog continuous recorder 14, and judgments have been made based on the operator's experience and specialized knowledge. However, in computer-based driving support diagnostic systems, intervening human judgment at the time of initial diagnosis impairs online performance and real-time performance, resulting in the problem that the system does not meet its intended purpose.
本発明は、上記問題点を考慮して成されたものであって
オンライン性およびリアルタイム性に優れた回転機械の
診断装置を提供することを目的とする。The present invention has been made in consideration of the above-mentioned problems, and an object of the present invention is to provide a rotating machine diagnostic device that is excellent in online performance and real-time performance.
（問題点を解決するための手段）
本発明による回転機械の診断装置は、回転機械の軸振動
を検出する検出器と、この検出器の検出信号をＡ／Ｄ変
換するＡ／Ｄ変換器と、このＡ／Ｄ変換器によってＡ／
Ｄ変換された振動データに基づいて回転機械の運転状態
に異常徴候が有するかどうかを検出する異常徴候検出手
段と、Ａ／Ｄ変換された振動データに基づいて周波数分
析を行う周波数分析手段と、異常徴候が検出された時刻
前後の振動データに基づいて突変事象が有するかどうか
を検出する突変事象検出手段と、回転機械の異常運転デ
ータを記憶するメモリと、異常徴候検出手段によって異
常徴候が検出された場合に周波数分析手段の出力、突変
事象検出手段の出力、回転機械の現在の運転データ、お
よびメモリに記憶されている過去の異常運転データに基
づいて異常徴候の診断を行うとともに診断に使用したデ
ータおよび診断結果をメモリに記憶させる診断部と、こ
の診断部によって診断された診断結果を表示する表示手
段とを備えたことを特徴とする。(Means for Solving the Problems) A diagnostic device for a rotating machine according to the present invention includes a detector that detects shaft vibration of a rotating machine, and an A/D converter that converts a detection signal of the detector into an A/D converter. , this A/D converter converts A/
an abnormality symptom detection means for detecting whether or not there is an abnormality symptom in the operating state of the rotating machine based on the D-converted vibration data; a frequency analysis means for performing frequency analysis based on the A/D-converted vibration data; A sudden event detection means for detecting whether a sudden event exists based on vibration data before and after the time when the abnormal sign is detected; a memory for storing abnormal operation data of the rotating machine; is detected, the abnormality symptom is diagnosed based on the output of the frequency analysis means, the output of the sudden event detection means, the current operation data of the rotating machine, and the past abnormal operation data stored in the memory. The present invention is characterized by comprising a diagnostic unit that stores data used in diagnosis and diagnostic results in a memory, and a display unit that displays the diagnostic results diagnosed by the diagnostic unit.
（作 用）
このように構成された本発明による回転機械の診断装置
において、Ａ／Ｄ変換された振動データに基づいて、回
転機械の運転状態に異常徴候が有るかどうかが異常□徴
候検出手段によって検出される。(Function) In the rotating machine diagnostic device according to the present invention configured as described above, the abnormality□symptom detection means determines whether there is an abnormal sign in the operating state of the rotating machine based on the A/D converted vibration data. detected by.
また、Ａ／Ｄ変換された振動データに基づいて周波数分
析手段によって周波数分析が行われる。Further, frequency analysis is performed by a frequency analysis means based on the A/D converted vibration data.
そして、上記異常徴候検出手段によりて異常徴候が検出
されると、異常徴候が検出された時刻前後の振動データ
に基づいて、異常徴候が検出された時刻前後の軸振動の
変化の傾向に突変事象が何るかどうかが突変事象検出手
段によって検出され、この検出結果、周波数分析手段の
出力、回転機械の現在の運転データ、およびメモリに記
憶されている過去の異常運転データに基づいて、異常徴
候の診断が診断部によって行なわれるとともに、診断結
果が表示手段によって表示されることにより、本発明に
よる回転機械の診断装置は人間の判断を介在させること
がなく、オンライン性およびリアルタイム性に優れたも
のとなる。When an abnormality sign is detected by the above-mentioned abnormality sign detection means, based on the vibration data before and after the time when the abnormality sign is detected, there is a sudden change in the tendency of change in shaft vibration before and after the time when the abnormality sign is detected. The occurrence of the event is detected by the sudden event detection means, and based on the detection result, the output of the frequency analysis means, the current operation data of the rotating machine, and the past abnormal operation data stored in the memory, Since abnormality symptoms are diagnosed by the diagnostic section and the diagnostic results are displayed by the display means, the rotating machine diagnostic device according to the present invention does not require human judgment and is excellent in online and real-time performance. It becomes something.
（実施例）
第１図および第２図を用いて本発明による回転機械の診
断装置の一実施例を説明する。この実施例の診断装置は
、第８図に示した従来の診断装置と同様、高中圧タービ
ン２、低圧タービン３ａ。(Embodiment) An embodiment of a rotating machine diagnostic apparatus according to the present invention will be described with reference to FIGS. 1 and 2. The diagnostic device of this embodiment, like the conventional diagnostic device shown in FIG. 8, has a high and intermediate pressure turbine 2 and a low pressure turbine 3a.
３ｂ、および発電機４からなる蒸気タービン・発電ユニ
ット１に使用され、振動検出器５ａ、・・・６１１回転
計７、位相基準パルス発信器８、各種センサ群９、運転
監視装置１１、振動監視装置１２、警報装置１３、記録
計１４および軸振動診断装置１５を備えている。軸振動
診断装置１５以外は、従来の技術の項で説明済のため説
明を省略する。3b, and a steam turbine/power generation unit 1 consisting of a generator 4, vibration detectors 5a,...611 tachometer 7, phase reference pulse transmitter 8, various sensor groups 9, operation monitoring device 11, vibration monitoring It includes a device 12, an alarm device 13, a recorder 14, and a shaft vibration diagnostic device 15. Since the components other than the shaft vibration diagnosis device 15 have already been explained in the section of the prior art, their explanation will be omitted.
軸振動診断装置１５は異常徴候検出装置１６と、周波数
分析器１７と、突変事象検出装置１８と、診断部１９と
、表示装置２０と、メモリ２１とを有している。振動監
視装置１２においてＡ／Ｄ変換された振動データは、軸
振動診断装置１５内の周波数分析器１７に伝送され、周
波数成分の分布が求められるとともに、異常徴候検出装
置１６にも伝送される。Ａ／Ｄ変換された振動データお
よび周波数分析器１７の出力に基づいて、次の各項目の
値
（１）振動振幅レベルＶ
（２）振幅増加率α
（３）瞬時値の振幅変化量
（各サンプリングデータの１回前のデータとの差）ΔＶ
″Ｖ・−ｖＩ−１
（４）周波数帯域毎の周波数成分の変化（５）標準デー
タ（例えば過去の実績データ）からの偏差
（６）位相変化（ベクトル変化量）
笠がそれぞれの制限値を越えているかどうかが異常徴候
検出装置１６によって判定され、この判定結果に基づい
て異常徴候の有無が検出される。例えば、上記（１）〜
（６）項の値のうち少なくとも一つの値が制限値を越え
た場合に、第２図に示すように異常徴候検出装置１６に
よって異常徴候が有ると判定される。なお（４）〜（６
）項は、診断システム、知識ベースの構成方法により追
加したり、削除しうる項であって第２図においては１つ
の項にまとめである。The shaft vibration diagnosis device 15 includes an abnormality sign detection device 16, a frequency analyzer 17, a sudden event detection device 18, a diagnosis section 19, a display device 20, and a memory 21. The vibration data A/D converted by the vibration monitoring device 12 is transmitted to the frequency analyzer 17 in the shaft vibration diagnosis device 15 to determine the distribution of frequency components, and is also transmitted to the abnormality symptom detection device 16. Based on the A/D converted vibration data and the output of the frequency analyzer 17, the following items are determined: (1) Vibration amplitude level V (2) Amplitude increase rate α (3) Instantaneous value amplitude change amount (each Difference between sampling data and previous data) ΔV
″V・-vI-1 (4) Change in frequency components for each frequency band (5) Deviation from standard data (for example, past performance data) (6) Phase change (vector change amount) Kasa calculates each limit value. The abnormality symptom detection device 16 determines whether or not the abnormality symptom is exceeded, and the presence or absence of the abnormality symptom is detected based on the determination result.For example, the above (1) to
If at least one of the values in item (6) exceeds the limit value, the abnormality sign detection device 16 determines that there is an abnormality sign, as shown in FIG. Note that (4) to (6
) Items are items that can be added or deleted depending on the configuration method of the diagnostic system and knowledge base, and are grouped into one item in FIG. 2.
異常徴候検出装置１６によって異常徴候が検出されると
、突変事象検出装置１８が作動し、次の各項目の値
（１）瞬時値の振幅変化ユ△Ｖ −Ｖ、 −Ｖ、−１
（２）平均値の差△ｖＩｌ
（３）予１ｌｐＪ値の差△ｖｃ
がそれぞれの制限値を越えているかどうか判定され、上
記３項目の値がすべてそれぞれの制限値を越えている場
合、第２図に示すように突変事象検出装置１８によって
突変事象が有ると判定される。When an abnormality sign is detected by the abnormality sign detection device 16, the sudden event detection device 18 is activated, and the values of the following items (1) instantaneous value amplitude change △V -V, -V, -1
(2) Difference in average values △vIl (3) It is determined whether the difference in pre-1lpJ values △vc exceeds the respective limit values, and if the values of the above three items all exceed the respective limit values, the As shown in FIG. 2, the sudden event detection device 18 determines that a sudden event has occurred.
ここで平均値の差ΔＶ とは異常徴候検出（ｔｌ）以前
のｎ個の振幅データｖ、 、・・・ｖ、−１の平均１−
１’１
値と、検出後のｎ個の振幅データＶＩ。Here, the average value difference ΔV is the average of n amplitude data v, , ... v, -1 before abnormality symptom detection (tl)
1'1 value and n amplitude data VI after detection.
・・・Ｖ、 のＮ１′、均値との差を示し、予測値の
差１＋ｎ−１
Δ■ は、異常徴候検出以前の振動データから最小二乗
法によって一次近似式で求めた検出時刻ｔ、の振動振幅
値Ｖ′と検出以後のデータから最小二乗法によって一次
近似式で求めた時刻ｔ、での振動振幅＠Ｖ′との差であ
る。ここでＶ′およびＶ′は（１）式を用いると次のよ
うに表わされる。...V, indicates the difference from the average value, N1', and the predicted value difference 1+n-1 Δ■ is the detection time t, which is determined by the least squares method using a linear approximation formula from the vibration data before the abnormality symptom detection. It is the difference between the vibration amplitude value V' at time t and the vibration amplitude @V' at time t, which is obtained from the data after detection using a linear approximation equation using the least squares method. Here, V' and V' are expressed as follows using equation (1).
Ｖ’ ■α’ 争Ｔ ＋ ７３ ’ ； （Ｖ
、 ・・・Ｖ ｉ−１）−ｎ
Ｖ′−β’ ；（Ｖ、 ・・・Ｖ
）ｆ ｆ＋ｎ−１
・・・・・・・・・・・・・・・・・・（２）なお、上
記平均値の演算には単純平均または加重平均が用いられ
る。V'■α' Conflict T + 73'; (V
, ...V i-1)-n V'-β'; (V, ...V
)f f+n-1 (2) A simple average or a weighted average is used to calculate the average value.
次に、周波数分析器１７によって高速フーリエ変換（Ｆ
ＦＴ）されて求められた周波数成分の分布、および運転
監視装置１１を介して伝送された回転計７の出力に基づ
いて同期振動かどうかが診断部１９によって判定される
。この判定結果、および異常徴候検出装置１６の出力、
ならびに突変事象検出装置１８の出力に基づいて、異常
徴候検出装置１６によって検出された異常徴候が機械的
アンバランスによるものか、またはラビング等静１１一
部との接触などによるロータの曲りによるものなのかが
診断部１９によって診断される。そして機械的アンバラ
ンスと診断された場合、運転監視装置１１を介して伝送
された蒸気タービン◆発電ユニット１の運転データ、お
よびメモリ２１に記憶された過去の履歴データに基づい
て、カップリングずれなのか、または羽根部飛散による
ものなのかがさらに診断部１９によって診断される。Next, the frequency analyzer 17 performs a fast Fourier transform (F
The diagnostic unit 19 determines whether the vibration is synchronous vibration based on the distribution of frequency components determined by FT) and the output of the tachometer 7 transmitted via the operation monitoring device 11. This determination result and the output of the abnormality symptom detection device 16,
Also, based on the output of the sudden event detection device 18, it is determined whether the abnormality symptom detected by the abnormality symptom detection device 16 is due to mechanical imbalance or bending of the rotor due to contact with a part of the static 11 such as rubbing. The diagnosis section 19 diagnoses whether the condition is correct or not. If a mechanical imbalance is diagnosed, based on the operation data of the steam turbine ◆ power generation unit 1 transmitted via the operation monitoring device 11 and the past history data stored in the memory 21, it is determined whether the coupling is out of alignment or not. The diagnosis section 19 further diagnoses whether the problem is caused by the scattering of the blade or by the blade part scattering.
この診断部１９によって診断された結果は、表示装置２
０によって表示されるとともに、診断に使用されたデー
タと一緒にメモリ２１に記憶される。The results diagnosed by this diagnostic section 19 are displayed on a display device 2.
0 and is stored in the memory 21 together with the data used for diagnosis.
次に、同期振動であると診断されたときに異常徴候が機
械的アンバランスによるものなのかラビングによるもの
なのかの診断方法を第３図および第４図を用いて説明す
る。まず第３図に示すように時刻ｔ１において振動振幅
が大きく変化する、いわゆる突変事象が有る場合を説明
する。時刻ｔ１−１までは、振幅値ｖ１および振幅増加
率α、ならびに瞬時値の変化エムＶ ともそれぞれのし
きい値Ｖ およびαＡならびにＡ１を越えていない。時
刻ｔ、になると振幅値Ｖならび瞬時値の変化量ΔＶｅが
それぞれのしきい値ｖＡおよびＡｔを越え、異常徴候検
出装置１６によって異常徴候が検出される。そして時刻
ｔ になると検出１＋ｎ−１
時刻ｔｌ前のｎ個の振動振幅データＶｉ−ｎ’・・・ｖ
、−１のｉ１シ均値と、検出時刻以後のｎ個の振動振幅
データＶ 、・・・Ｖ、 との平均値の差の絶対ｉ
ｌ＋ｎ−１
値ΔＶ が対応するしきい値Ａ２を越え、予測値の差Δ
Ｖ も対応するしきい値Ａ３を越え、しかもΔＶ＞ΔＶ
となることにより突変事象検出ＩＩ ｅ。Next, a method for diagnosing whether an abnormality symptom is caused by mechanical imbalance or rubbing when synchronous vibration is diagnosed will be explained using FIGS. 3 and 4. First, as shown in FIG. 3, a case where there is a so-called sudden event in which the vibration amplitude changes greatly at time t1 will be described. Until time t1-1, the amplitude value v1, the amplitude increase rate α, and the instantaneous value change MV do not exceed their respective thresholds V, αA, and A1. At time t, the amplitude value V and the amount of change ΔVe in the instantaneous value exceed their respective thresholds vA and At, and the abnormality sign detection device 16 detects an abnormality sign. Then, at time t, detection 1+n-1 n pieces of vibration amplitude data Vi-n'...v before time tl
, -1's i1 average value and the average value of n pieces of vibration amplitude data V , ... V, after the detection time, absolute i
l+n-1 value ΔV exceeds the corresponding threshold A2, and the predicted value difference Δ
V also exceeds the corresponding threshold A3, and ΔV>ΔV
As a result, sudden event detection II e.
装置１８によって突変事象であると判定される。The device 18 determines that it is a sudden event.
すると診断部１９によって異常徴候は機械的アンバラン
スによるものと診断される。−次にラビングが生じた場
合の振動振幅の急増の様子を第４図に示す。時刻ｔ、の
前では、振幅値Ｖおよび瞬時値の変化量ΔＶ はそれぞ
れのしきい値ＶＡおよびＡＩを越えていないが振幅増加
率αはしきい値αＡを越えている。時刻Ｊ以後は、振幅
値Ｖおよび振幅増加率αならびに瞬時値の変化量ΔＶと
もそれぞれのしきい値を越える。Then, the diagnostic section 19 diagnoses that the abnormal symptom is due to mechanical imbalance. - Figure 4 shows how the vibration amplitude increases rapidly when rubbing occurs. Before time t, the amplitude value V and the amount of change ΔV in the instantaneous value do not exceed the respective thresholds VA and AI, but the amplitude increase rate α exceeds the threshold αA. After time J, the amplitude value V, the amplitude increase rate α, and the instantaneous value change amount ΔV exceed their respective thresholds.
一方、時刻ｔ１の前後の平均値の差ΔＶＩｌはしきい値
Ａ２を越えるが、予測値の差Δｖｏは小さくてしきい値
へ３を越えず、しかもΔｖ１．）ΔＶ となる。したが
って突変事象検出装置１８によって突変事象はないと判
定される。この判定結果に基づいて、異常徴候検出装置
１６によって検出された異常徴候はラビング等によるも
のと診断部１９によって診断される。On the other hand, the difference ΔVIl between the average values before and after time t1 exceeds the threshold A2, but the difference Δvo between predicted values is small and does not exceed the threshold value of 3, and Δv1. ) ΔV. Therefore, the sudden event detection device 18 determines that there is no sudden event. Based on this determination result, the diagnosis unit 19 diagnoses that the abnormality sign detected by the abnormality sign detection device 16 is caused by rubbing or the like.
以上述べたことから本実施例の診断装置によれば突変り
１象の有無を人間を介在させることなく、リアルタイム
で判定することが可能となる。As described above, according to the diagnostic device of this embodiment, it is possible to determine the presence or absence of a sudden phenomenon in real time without human intervention.
なお、第１図に説明した実施例においては、周波数分析
器１７を軸振動診断装置１５に内有させる構成をとった
が、第５図に示すように独立型での構成も可能である。In the embodiment shown in FIG. 1, the frequency analyzer 17 is included in the shaft vibration diagnosis device 15, but an independent structure is also possible as shown in FIG.
すなわち、軸振動診断装置１５ａが異常徴候検出装置１
６、突変事象検出装置１８、診断部１９、表示装置２０
、およびメモリ２１からなるように構成しても良い。That is, the shaft vibration diagnosis device 15a is the abnormality symptom detection device 1.
6. Unusual event detection device 18, diagnosis unit 19, display device 20
, and memory 21.
なお、Ａ／Ｄ変換後のデータのバラツキによる誤動作を
防止するため、瞬時値の変化量ΔＶ に関しては、第６
図に示すように瞬時値の変化量Δ■ がしきい値を越え
、さらに突変事象が突変事象検出装置１８によって確認
された後、すなわち、平均値の差および予測値の差がそ
れぞれのしきい値を越えたときに異常徴候が有ると異常
徴候検出装置１６によって判定させることも可能である
。In addition, in order to prevent malfunctions due to variations in data after A/D conversion, the amount of change in instantaneous value ΔV is
As shown in the figure, after the amount of change Δ■ in the instantaneous value exceeds the threshold and the sudden event is further confirmed by the sudden event detection device 18, that is, the difference between the average values and the difference between the predicted values It is also possible to have the abnormality sign detection device 16 determine that there is an abnormality sign when the threshold value is exceeded.
また突変事象の検出は、瞬時値の変化量、平均値の差お
よび予測値の差を用いないで、第７図（ｂ）に示すよう
に振幅増加率αの変化の特徴、すなわち「急増後急減」
のパターンによって検出することも可能である。In addition, sudden events can be detected without using the amount of change in instantaneous values, the difference in average values, or the difference in predicted values. After that, there was a sharp decline.”
It is also possible to detect based on the pattern.
第７図（ａ）は突変事象があるときの振幅値のグラフで
あり、第７図（ｂ）は第７図（ａ）に対応する振幅増加
率αの変化を示すグラフである。FIG. 7(a) is a graph of amplitude values when a sudden event occurs, and FIG. 7(b) is a graph showing changes in the amplitude increase rate α corresponding to FIG. 7(a).
この時の振幅増加率αの変化はある時刻までは急増する
がその後急減するパターンとなる。At this time, the amplitude increase rate α changes rapidly until a certain time, but then sharply decreases.
第７図（Ｃ）はラビング等が生じているときの振幅値の
グラフであり、第７図（ｄ）は対応する振幅増加率αの
グラフである。この時の振幅増加率αは徐々に増加して
いる。第７図（ｅ）は、突変事象およびラビング等が生
じていない時の振幅値Ｖのグラフであり、第７図（ｆ）
は対応する振幅増加率αのグラフである。この時の振幅
増加率αは徐々に減少している。このような振幅増加率
αの変化のパターンから突変事象を検出する場合は、誤
動作防止のため変化が繰り返さない等の防止回路を入れ
る必要がある。FIG. 7(C) is a graph of amplitude values when rubbing etc. occur, and FIG. 7(d) is a graph of the corresponding amplitude increase rate α. At this time, the amplitude increase rate α is gradually increasing. FIG. 7(e) is a graph of the amplitude value V when no sudden event or rubbing occurs, and FIG. 7(f)
is a graph of the corresponding amplitude increase rate α. At this time, the amplitude increase rate α is gradually decreasing. When detecting a sudden event from such a pattern of changes in the amplitude increase rate α, it is necessary to install a prevention circuit that prevents changes from repeating to prevent malfunctions.
本発明によれば、突変事象の有無を人間を介在させるこ
となくリアルタイムで判定可能な回転機械の診断装置を
提供することができる。According to the present invention, it is possible to provide a diagnostic device for a rotating machine that can determine the presence or absence of a sudden event in real time without human intervention.
ｆ４１図は本発明による回転機械の診断装置の実施例を
示すブロック図、第２図は第１図に示す実施例の作用を
説明するブロック図、第３図は突変事象が生じたときの
振幅の変化を示すグラフ、第４図はラビング等が生じた
ときの振幅の変化を示すグラフ、第５図は第１図に示す
実施例の第１の変形例を示すブロック図、第６図は第１
図に示す実施例の第２の変形例を示すブロック図、第７
図は本発明にかかる突変事象検出装置の他の検出方法を
説明する、振幅値Ｖおよびその対応する振幅増加率αの
変化を示すグラフ、第８図は従来の診断装置を示すブロ
ック図、第９図および第１０図は従来の診断装置の軸振
動監視方法を説明するグラフである。
１・・・蒸気タービン・発電機ユニット、２・・・高中
圧タービン、３ａ、３ｂ・・・低圧タービン、４・・・
発電機、５ａ〜５１・・・軸受、６ａ〜６１・・・振動
検出器、７・・・回転計、８・・・位相基準パルス発信
器、９・・・各種センサ群、１０・・・中央操作盤、１
１・・・運転監視装置、１２・・・振動監視装置、１３
・・・警報装置、１４・・・記録計、１５・・・軸振動
診断装置、１６・・・異常徴候検出装置、１７・・・周
波数分析器、１８・・・突変事象検出装置、１９・・・
診断部、２０・・・表示装置、２１・・・メモリ。
出願人代理人 佐 藤 −雄
第２図
Ａ勤米
振幅Ｖ 振幅増加−＄ぼ（α）（ｂ）
（Ｃ，） （ｄ）第７図
第８図Fig. f41 is a block diagram showing an embodiment of the rotating machine diagnostic device according to the present invention, Fig. 2 is a block diagram explaining the operation of the embodiment shown in Fig. 1, and Fig. 3 is a block diagram illustrating the operation of the embodiment shown in Fig. 1. Graph showing changes in amplitude; FIG. 4 is a graph showing changes in amplitude when rubbing etc. occur; FIG. 5 is a block diagram showing a first modification of the embodiment shown in FIG. 1; FIG. is the first
Block diagram showing a second modification of the embodiment shown in FIG.
The figure is a graph showing changes in the amplitude value V and its corresponding amplitude increase rate α to explain another detection method of the sudden event detection device according to the present invention, and FIG. 8 is a block diagram showing a conventional diagnostic device. FIGS. 9 and 10 are graphs illustrating a shaft vibration monitoring method of a conventional diagnostic device. DESCRIPTION OF SYMBOLS 1...Steam turbine/generator unit, 2...High and intermediate pressure turbine, 3a, 3b...Low pressure turbine, 4...
Generator, 5a-51... Bearing, 6a-61... Vibration detector, 7... Tachometer, 8... Phase reference pulse transmitter, 9... Various sensor groups, 10... Central control panel, 1
1... Operation monitoring device, 12... Vibration monitoring device, 13
. . . Alarm device, 14 . ...
Diagnosis unit, 20...display device, 21...memory. Applicant's representative Mr. Sato Figure 2 A Amplitude V Amplitude increase - $ (α) (b) (C,) (d) Figure 7 Figure 8
Claims (1)
の検出信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換器と、このＡ／
Ｄ変換器によってＡ／Ｄ変換された振動データに基づい
て前記回転機械の運転状態に異常徴候が有するかどうか
を検出する異常徴候検出手段と、Ａ／Ｄ変換された振動
データに基づいて周波数分析を行う周波数分析手段と、
異常徴候が検出された時刻前後の振動データに基づいて
突変事象が有するかどうかを検出する突変事象検出手段
と、前記回転機械の異常運転データを記憶するメモリと
、前記異常徴候検出手段によって異常徴候が検出された
場合に前記周波数分析手段の出力、前記突変事象検出手
段の出力、前記回転機械の現在の運転データ、および前
記メモリに記憶されている過去の異常運転データに基づ
いて前記異常徴候の診断を行うとともに診断に使用した
データおよび診断結果を前記メモリに記憶させる診断部
と、この診断部によって診断された診断結果を表示する
表示手段とを備えたことを特徴とする回転機械の診断装
置。1. A detector that detects shaft vibration of a rotating machine, an A/D converter that converts the detection signal of this detector into A/D, and this A/D converter.
abnormality symptom detection means for detecting whether or not there is an abnormality symptom in the operating state of the rotating machine based on vibration data A/D converted by a D converter; and frequency analysis based on the A/D converted vibration data. a frequency analysis means for performing
A sudden event detection means for detecting whether a sudden event exists based on vibration data before and after the time when the abnormal sign is detected, a memory for storing abnormal operation data of the rotating machine, and the abnormal symptom detecting means. When an abnormality symptom is detected, the above-described method is performed based on the output of the frequency analysis means, the output of the sudden event detection means, the current operation data of the rotating machine, and the past abnormal operation data stored in the memory. A rotating machine comprising: a diagnostic unit that diagnoses abnormal signs and stores data used in the diagnosis and diagnostic results in the memory; and a display unit that displays the diagnostic results diagnosed by the diagnostic unit. diagnostic equipment.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26019387A JPH01101418A (en) | 1987-10-15 | 1987-10-15 | Diagnosing device for rotary machine |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26019387A JPH01101418A (en) | 1987-10-15 | 1987-10-15 | Diagnosing device for rotary machine |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01101418A true JPH01101418A (en) | 1989-04-19 |
| JPH0557528B2 JPH0557528B2 (en) | 1993-08-24 |
Family
ID=17344622
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP26019387A Granted JPH01101418A (en) | 1987-10-15 | 1987-10-15 | Diagnosing device for rotary machine |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH01101418A (en) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0357917A (en) * | 1989-07-27 | 1991-03-13 | Niigata Eng Co Ltd | Method for checking detector of monitoring/controlling system |
| JP2005147669A (en) * | 2003-11-11 | 2005-06-09 | Hitachi Ltd | Distributed power source vibration diagnosis system |
| JP2005171992A (en) * | 2003-11-24 | 2005-06-30 | General Electric Co <Ge> | Method and device for detecting rub in turbomachine |
| JP2007040713A (en) * | 2005-07-29 | 2007-02-15 | Central Res Inst Of Electric Power Ind | Soundness diagnosis method and soundness diagnosis program of building based on microtremor measurement |
| CN104655378A (en) * | 2015-03-06 | 2015-05-27 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | Integrated system for transformer winding vibrating multidimensional data |
| CN104655967A (en) * | 2015-03-17 | 2015-05-27 | 国家电网公司 | Extraction method for vibration signal characteristic quantity of winding of distribution transformer |
| CN104657616A (en) * | 2015-03-06 | 2015-05-27 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | Transformer winding multidimensional data integrated system |
| JP2017151680A (en) * | 2016-02-24 | 2017-08-31 | 西日本旅客鉄道株式会社 | Falling rock management system |
| WO2021200702A1 (en) * | 2020-03-31 | 2021-10-07 | 三菱重工業株式会社 | Early sign detection device and early sign detection method |
| TWI749742B (en) * | 2020-08-31 | 2021-12-11 | 國立虎尾科技大學 | Machine tool spindle diagnosis method |
-
1987
- 1987-10-15 JP JP26019387A patent/JPH01101418A/en active Granted
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0357917A (en) * | 1989-07-27 | 1991-03-13 | Niigata Eng Co Ltd | Method for checking detector of monitoring/controlling system |
| JP2005147669A (en) * | 2003-11-11 | 2005-06-09 | Hitachi Ltd | Distributed power source vibration diagnosis system |
| JP2005171992A (en) * | 2003-11-24 | 2005-06-30 | General Electric Co <Ge> | Method and device for detecting rub in turbomachine |
| JP2007040713A (en) * | 2005-07-29 | 2007-02-15 | Central Res Inst Of Electric Power Ind | Soundness diagnosis method and soundness diagnosis program of building based on microtremor measurement |
| CN104655378A (en) * | 2015-03-06 | 2015-05-27 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | Integrated system for transformer winding vibrating multidimensional data |
| CN104657616A (en) * | 2015-03-06 | 2015-05-27 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | Transformer winding multidimensional data integrated system |
| CN104655967A (en) * | 2015-03-17 | 2015-05-27 | 国家电网公司 | Extraction method for vibration signal characteristic quantity of winding of distribution transformer |
| JP2017151680A (en) * | 2016-02-24 | 2017-08-31 | 西日本旅客鉄道株式会社 | Falling rock management system |
| WO2021200702A1 (en) * | 2020-03-31 | 2021-10-07 | 三菱重工業株式会社 | Early sign detection device and early sign detection method |
| US20230152149A1 (en) * | 2020-03-31 | 2023-05-18 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | Sign detection device and sign detection method |
| TWI749742B (en) * | 2020-08-31 | 2021-12-11 | 國立虎尾科技大學 | Machine tool spindle diagnosis method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0557528B2 (en) | 1993-08-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPH0315698B2 (en) | ||
| CN112161806B (en) | Fault monitoring method and fault monitoring device for fan | |
| JP2931187B2 (en) | Pump deterioration diagnosis system | |
| US10895873B2 (en) | Machine health monitoring of rotating machinery | |
| JPH0560596A (en) | Abnormality diagnostic unit for rotary equipment | |
| JPH01267436A (en) | Method and apparatus for measuring fatigue of vibration member | |
| JPH01101418A (en) | Diagnosing device for rotary machine | |
| KR102068077B1 (en) | A Diagnosis Apparatus For Rotating Machinery Using Complex Signals | |
| JPS6293620A (en) | Diagnostic device for rotary machine | |
| JP3708041B2 (en) | Vibration diagnosis method and apparatus for rotating machine | |
| JPH0579903A (en) | Abnormality diagnostic method and device for rotating machine | |
| CN113819011B (en) | Impeller state detection method, device and system of wind generating set | |
| JPH0312246B2 (en) | ||
| JPH054618B2 (en) | ||
| JP3568939B2 (en) | Method and apparatus for diagnosing state of rotating machine by analyzing shaft vibration | |
| JPH01270623A (en) | Apparatus for diagnosing vibration of rotary machine | |
| JP2008058191A (en) | Method of diagnosing rotary machine, program therefor, and diagnosing device therefor | |
| JP2001324380A (en) | Shaft vibration abnormality diagnostic device for rotating machine | |
| KR0169714B1 (en) | Turbine generator shaft torsion monitor | |
| JP2019128179A (en) | Method for detecting falling of vibration sensor and apparatus for diagnosing abnormalities | |
| JP3087470B2 (en) | Abnormal diagnostic device for rotating equipment | |
| JPS63150633A (en) | Shaft vibration diagnosing device | |
| JPH06264704A (en) | Vibration diagnostic device for rotational machine | |
| WO2017212645A1 (en) | Bearing diagnosing device and bearing diagnosing method, and rotating machine and maintenance method for same | |
| JPH05296888A (en) | Diagnostic apparatus for rotary machine |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |