JPH0557528B2 - - Google Patents
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- JPH0557528B2 JPH0557528B2 JP26019387A JP26019387A JPH0557528B2 JP H0557528 B2 JPH0557528 B2 JP H0557528B2 JP 26019387 A JP26019387 A JP 26019387A JP 26019387 A JP26019387 A JP 26019387A JP H0557528 B2 JPH0557528 B2 JP H0557528B2
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Landscapes
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Emergency Alarm Devices (AREA)
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。
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。
(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・発電ユニツト等では数十〜数百ト
ンのロータが高速で回転しており、微小な振動も
重大の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つて連続記録し、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つている。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も診断する診断装置が提
案されている。
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・発電ユニツト等では数十〜数百ト
ンのロータが高速で回転しており、微小な振動も
重大の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つて連続記録し、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つている。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も診断する診断装置が提
案されている。
第8図に蒸気タービン・発電機ユニツト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,3b、および発電機4の各ロータ
を支える軸受部5a,…5iに各ロータの軸振動
を検出する振動検出器6a,…6i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,…5i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生する位相基準
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6a,…6i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、警報や自動トリツプの信号が
出力される。なお、振動検出器6a,…6i、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,…
6i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によつて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、異常診断を行つ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によつて検出される。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17によつて解析さ
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17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
よつて行われ、その結果が表示装置20によつて
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。
来の診断装置を示す。高・中圧タービン2、低圧
タービン3a,3b、および発電機4の各ロータ
を支える軸受部5a,…5iに各ロータの軸振動
を検出する振動検出器6a,…6i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,…5i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生する位相基準
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6a,…6i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、警報や自動トリツプの信号が
出力される。なお、振動検出器6a,…6i、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,…
6i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によつて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、異常診断を行つ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によつて検出される。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17によつて解析さ
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17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
よつて行われ、その結果が表示装置20によつて
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。
(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、トリツプ
域に判定領域を区別し、緊急度を判定している。
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tiでの計測値Vi以前のn個のデ
ータVi-o+1〜Viを最小二乗法による一時近似式 V=α・T+ρ ……(1) で求めた値、V(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。
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、トリツプ
域に判定領域を区別し、緊急度を判定している。
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tiでの計測値Vi以前のn個のデ
ータVi-o+1〜Viを最小二乗法による一時近似式 V=α・T+ρ ……(1) で求めた値、V(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。
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。
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。
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。
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。
従来はデジタル値による警報の他、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。
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。
本発明は、上記問題点を考慮して成されたもの
であつ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。
であつ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。
(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A/D変換するA/D変換器と、このA/D
変換器によつて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
段によつ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と診断部と、こ
の診断部によつ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。
の軸振動を検出する検出器と、この検出器の検出
信号A/D変換するA/D変換器と、このA/D
変換器によつて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
段によつ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と診断部と、こ
の診断部によつ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。
(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つて検出され
る。
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つて検出され
る。
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つて周波数分析が行われる。
そして、上記異常徴候検出手段によつて異常徴候
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有る
かどうかが突変事象検出手段によつて検出され、
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つて行なわれるとともに、診
断結果が表示手段によつ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。
周波数分析手段によつて周波数分析が行われる。
そして、上記異常徴候検出手段によつて異常徴候
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有る
かどうかが突変事象検出手段によつて検出され、
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つて行なわれるとともに、診
断結果が表示手段によつ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。
(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,
3b、および発電機4からなる蒸気タービン・発
電ユニツト1に使用され、振動検出器6a,…6
i、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1
2、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。
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,
3b、および発電機4からなる蒸気タービン・発
電ユニツト1に使用され、振動検出器6a,…6
i、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1
2、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。
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1
6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) △Vp=Vi−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) 等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によつて判定され、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によつ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
る項であつて第2図においては1つの項にまとめ
てある。
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1
6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) △Vp=Vi−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) 等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によつて判定され、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によつ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
る項であつて第2図においては1つの項にまとめ
てある。
異常徴候検出装置16によつて異常徴候が検出
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) 瞬時値の振幅変化量△Vp=Vi−Vi-1 (2) 平均値の差△Vn (3) 予測値の差△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によつて突変事象が有ると判定され
る。ここで平均値の差△Vnとは異常徴候検出
(ti)以前のn個の振幅データVi-o,…Vi-1の平均
値と、検出後のn個の振幅データVi,…Vi+o-1の
平均値との差を示し、予測値の差△Vcは、異常
徴候検出以前の振動データから最小二乗法によつ
て一次近似式で求めた検出時刻ti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つて
一次近似式で求めた時刻tiでの振動振幅値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。
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) 瞬時値の振幅変化量△Vp=Vi−Vi-1 (2) 平均値の差△Vn (3) 予測値の差△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によつて突変事象が有ると判定され
る。ここで平均値の差△Vnとは異常徴候検出
(ti)以前のn個の振幅データVi-o,…Vi-1の平均
値と、検出後のn個の振幅データVi,…Vi+o-1の
平均値との差を示し、予測値の差△Vcは、異常
徴候検出以前の振動データから最小二乗法によつ
て一次近似式で求めた検出時刻ti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つて
一次近似式で求めた時刻tiでの振動振幅値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′=α′・T+β′;(Vi-o、…Vi-1)
V″=β″;(Vi、…Vi+o-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。
重平均が用いられる。
次に、周波数分析器17によつて高速フーリエ
変換(FFT)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によつて判定される。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によつ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
止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によつて診断される。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
ユニツト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、カツプリ
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によつて診断される。こ
の診断部19によつて診断された結果は、表示装
置20によつ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。
変換(FFT)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によつて判定される。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によつ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
止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によつて診断される。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
ユニツト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、カツプリ
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によつて診断される。こ
の診断部19によつて診断された結果は、表示装
置20によつ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。
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ti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ti-1
までは、振幅値V、および振幅増加率α、ならび
に瞬時値の変化量△Vpともそれぞれのしきい値
VAおよびαAならびにA1を越えていない。時刻ti
になると振幅値Vならび瞬時値の変化量△V6が
それぞれのしきい値VAおよびA1を越え、異常徴
候検出装置16によつて異常徴候が検出される。
そして時刻ti+o-1になると検出時刻ti前のn個の振
動振幅データVi-o、…Vi-1の平均値と、検出時刻
以後のn個の振動振幅データVi、…Vi+o-1との平
均値の差の絶対値△Vnが対応するしきい値A2を
越え、予測値の差△Vcも対応するしきい値A3を
越え、しかも△Vn△Vcとなることにより突変
事象検出装置18によつて突変事象であると判定
される。すると診断部19によつて異常徴候は機
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tiの前では、振幅値Vおよび
瞬時値の変化量△Vpはそれぞれのしきい値VAお
よびA1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ti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△Vpと
もそれぞれのしきい値を越える。
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ti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ti-1
までは、振幅値V、および振幅増加率α、ならび
に瞬時値の変化量△Vpともそれぞれのしきい値
VAおよびαAならびにA1を越えていない。時刻ti
になると振幅値Vならび瞬時値の変化量△V6が
それぞれのしきい値VAおよびA1を越え、異常徴
候検出装置16によつて異常徴候が検出される。
そして時刻ti+o-1になると検出時刻ti前のn個の振
動振幅データVi-o、…Vi-1の平均値と、検出時刻
以後のn個の振動振幅データVi、…Vi+o-1との平
均値の差の絶対値△Vnが対応するしきい値A2を
越え、予測値の差△Vcも対応するしきい値A3を
越え、しかも△Vn△Vcとなることにより突変
事象検出装置18によつて突変事象であると判定
される。すると診断部19によつて異常徴候は機
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tiの前では、振幅値Vおよび
瞬時値の変化量△Vpはそれぞれのしきい値VAお
よびA1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ti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△Vpと
もそれぞれのしきい値を越える。
一方、時刻tiの前後の平均値の差△Vnはしきい
値A2を越えるが、予測値の差△Vcは小さくてし
きい値A3を越えず、しかも△Vn≫△Vcとなる。
したがつて突変事象検出装置18によつて突変事
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によつて検出された異
常徴候はラビング等によるものと診断部19によ
つて診断される。
値A2を越えるが、予測値の差△Vcは小さくてし
きい値A3を越えず、しかも△Vn≫△Vcとなる。
したがつて突変事象検出装置18によつて突変事
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によつて検出された異
常徴候はラビング等によるものと診断部19によ
つて診断される。
以上述べたことから本実施例の診断装置によれ
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することが可能となる。
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することが可能となる。
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
る構成をとつたが、第5図に示すように独立型で
の構成も可能である。
波数分析器17を軸振動診断装置15に内有させ
る構成をとつたが、第5図に示すように独立型で
の構成も可能である。
すなわち、軸振動診断装置15aが異常徴候検
出装置16、突変事象検出装置18、診断部1
9、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。
出装置16、突変事象検出装置18、診断部1
9、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。
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△Vpに
関しては、第6図に示すように瞬時値の変化量△
Vp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によつて確認された後、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によつて判定させることも可能であ
る。
誤動作を防止するため、瞬時値の変化量△Vpに
関しては、第6図に示すように瞬時値の変化量△
Vp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によつて確認された後、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によつて判定させることも可能であ
る。
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」のパターンによつて検出するこ
とも可能である。
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」のパターンによつて検出するこ
とも可能である。
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。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。
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。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。
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。
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。
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。
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。
第1図は本発明による回転機械の診断装置の実
施例を示すブロツク図、第2図は第1図に示す実
施例の作用を説明するブロツク図、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
変形例を示すブロツク図、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ツク図、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
断装置を示すブロツク図、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・発電機ユニツト、2……
高中圧タービン、3a,3b……低圧タービン、
4……発電機、5a〜5i……軸受、6a〜6i
……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、11……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。
施例を示すブロツク図、第2図は第1図に示す実
施例の作用を説明するブロツク図、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
変形例を示すブロツク図、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ツク図、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
断装置を示すブロツク図、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・発電機ユニツト、2……
高中圧タービン、3a,3b……低圧タービン、
4……発電機、5a〜5i……軸受、6a〜6i
……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、11……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。
Claims (1)
- 1 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、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、前記A/D変換
器によつてA/D変換された振動データ及び周波
数分析手段の出力に基づいて前記回転機械の運転
状態に異常徴候が有るかどうかを検出する異常徴
候検出手段と、異常徴候が検出された時に、A/
D変換された振動データに基づいて異常徴候検出
時刻前後の軸振動の瞬時値の振幅変化量、異常徴
候検出以前および検出後の軸振動の振幅データの
各々の平均値の差、および各々の予測値の差を演
算し、前記瞬時値の振幅変化量および平均値の差
ならびに予測値の差がすべて各々制限値を超えて
いる場合にのみ突変事象が有ると判定する突変事
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、前記周波数分析手段の出力お
よび前記回転機械の回転速度の検出出力に基づい
て同期振動かどうかを判定するとともに、この判
定結果、前記異常徴候検出手段の出力、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
を行い、更にこの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
診断部によつ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。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26019387A JPH01101418A (ja) | 1987-10-15 | 1987-10-15 | 回転機械の診断装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26019387A JPH01101418A (ja) | 1987-10-15 | 1987-10-15 | 回転機械の診断装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01101418A JPH01101418A (ja) | 1989-04-19 |
| JPH0557528B2 true JPH0557528B2 (ja) | 1993-08-24 |
Family
ID=17344622
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP26019387A Granted JPH01101418A (ja) | 1987-10-15 | 1987-10-15 | 回転機械の診断装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH01101418A (ja) |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0643905B2 (ja) * | 1989-07-27 | 1994-06-08 | 株式会社新潟鐵工所 | 監視・制御装置 |
| JP4001099B2 (ja) * | 2003-11-11 | 2007-10-31 | 株式会社日立製作所 | 分散電源振動診断システム |
| US7409319B2 (en) * | 2003-11-24 | 2008-08-05 | General Electric Company | Method and apparatus for detecting rub in a turbomachine |
| JP4728730B2 (ja) * | 2005-07-29 | 2011-07-20 | 財団法人電力中央研究所 | 常時微動計測に基づく建物の健全性診断法並びに健全性診断プログラム |
| CN104655378A (zh) * | 2015-03-06 | 2015-05-27 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种变压器绕组振动多维数据的集成系统 |
| CN104657616A (zh) * | 2015-03-06 | 2015-05-27 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种变压器绕组多维数据的集成系统 |
| CN104655967B (zh) * | 2015-03-17 | 2017-08-01 | 国家电网公司 | 配电变压器绕组振动信号特征量提取方法 |
| JP2017151680A (ja) * | 2016-02-24 | 2017-08-31 | 西日本旅客鉄道株式会社 | 落石管理システム |
| JP7599281B2 (ja) * | 2020-03-31 | 2024-12-13 | 三菱重工業株式会社 | 予兆検知装置及び予兆検知方法 |
| TWI749742B (zh) * | 2020-08-31 | 2021-12-11 | 國立虎尾科技大學 | 工具機主軸診斷方法 |
-
1987
- 1987-10-15 JP JP26019387A patent/JPH01101418A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH01101418A (ja) | 1989-04-19 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |