JPH06307921A

JPH06307921A - 回転機械の監視診断装置

Info

Publication number: JPH06307921A
Application number: JP10142393A
Authority: JP
Inventors: Toshiyuki Shimada; 敏幸島田
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1993-04-27
Filing date: 1993-04-27
Publication date: 1994-11-04

Abstract

(57)【要約】【目的】進行の速い異常と進行の遅い異常をリアルタイ
ムで識別可能とし、運転員或いは保守員に要求される即
時の判断を支援する。【構成】回転機械のデータをリアルタイムで入力しデー
タ処理手段３でデータ加工を行う。異常検出手段５では
この加工データをリアルタイムで監視し、しきい値デー
タと比較して異常を検出する。異常進行速度判定手段８
は最新に整定したデータと過去に整定したデータとを比
較し異常の進行速度を算出する。異常検出手段５の異常
検出結果と異常進行速度判定手段８の異常進行速度に基
づいて診断結果判定手段９は進行の速い異常と進行の遅
い異常とを区別して診断する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は発電プラント，製鉄プラ
ント，化学プラントなどに設置される回転機械の異常を
監視し、その異常が発生した場合の異常原因を診断する
回転機械の監視診断装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】発電プラントなどの回転機械は、連続し
て運転する期間が長期化する傾向があり、また運転状態
も多様化していることから、長寿命化と高信頼度運用な
どのため、回転機械の監視診断装置の開発と実用化が進
められている。

【０００３】この診断装置は、２つのタイプに分けるこ
とができ、その１つは現在の振動データなどを監視する
ことにより、進行の速い異常を検出し、原因を診断する
タイプと、もう１つは長期間、例えば定期点検から次の
定期点検までの間のデータを分析することにより、傾向
を把握し、経年変化などの進行の遅い異常を検出し、原
因を診断するタイプとがある。

【０００４】まず、前者の進行の速い異常を検出するタ
イプとして、現在火力発電プラントに設置される蒸気タ
ービン・発電機振動診断装置は、例えば檜佐他、「大型
蒸気タービン軸振動診断システム」、火力原子力発電、
第３８巻第１２号（１９８７年１２月発行）１３８７頁
〜１３９８頁などに開示されたものが実用化されてい
る。

【０００５】このタイプの診断装置は、振動データなど
を例えば２秒の短い周期で監視し、予め設定されている
しきい値との比較を行うことにより異常を監視してい
る。さらに、異常原因の可能性を絞り込むために、周波
数分析結果を用いて振動周波数から大きくアンバランス
振動，不安定振動・分数調波振動，高調波振動などに分
類し、この後、最終的な原因を特定するために、発電機
出力，復水器真空度，軸受メタル温度などの関連するプ
ロセスデータと振動との相関などの調査結果を利用して
いる。

【０００６】しかしながら、運転員或いは保守員が対策
を決定できるレベルにまで原因を細分化するためには、
現在のデータの他に、過去のデータからの推移或いは振
動の専門化のノウハウおよび高度な解析技術が必要であ
り、これらを計算機に取り込むのは困難である。このた
め、現状では振動分類によって異常原因のグループ分け
を行う程度が実用化されているレベルである。

【０００７】次に、後者の進行の遅い異常を検出するタ
イプとしては、現在火力発電所向に開発・導入されたシ
ステムである「運転状態値傾向管理システム」、電気現
場技術、１９９２年６月発行、７頁〜１３頁が実用化段
階にある。

【０００８】このタイプの診断装置は、振動データなど
を長い周期（例えば１ヶ月）で長期間（例えば２ヶ年）
に亘って収集する。さらに、これらのデータはオフライ
ンで運転員或いは保守員の要求に応じて一次回帰，指数
回帰，多重回帰などの統計的な処理が行われる。これら
のデータ処理およびデータの表示によって進行の遅い経
年劣化などの異常予兆を検出し、「あと、どれくらいの
期間運転の継続が可能か？」などの判断を支援すること
ができる。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】火力発電プラントに設
置される蒸気タービン・発電機振動診断装置などは、進
行の速い異常を検出し、原因を診断するタイプに属し、
現在の振動の変化をとらえて早期に異常を検出すること
を特徴としている。

【００１０】例えば、ある軸受の振動のオーバオール値
がしきい値を越えたことにより、異常が検出され、さら
に周波数分析の結果から回転同期成分が他の周波数成分
よりも卓越して大きければ、アンバランス振動と判定さ
れる。この時、振動の変化に明確な突変現象などの瞬時
的な変化が見られれば、異常原因は回転部欠損（バラン
スウェイト脱落、羽根飛散など）の可能性が高いと判定
できる。

【００１１】しかしながら、同じアンバランス振動の原
因でもタービン起動時の熱的不平衡によるロータ曲り
（数時間に及ぶ変化）、ロータの経年曲り（半年以上に
及ぶ変化）のように異常の進行の遅いものもあり、現在
の近辺のデータだけからこれらを区別するのは困難であ
る。

【００１２】そこで、このような進行の遅い異常を区別
して検出するためには、進行の遅い異常を検出するタイ
プの診断装置として、運転状態値傾向管理システムなど
の診断装置が別途必要になる。

【００１３】例えば、図１３は定格負荷運転時の振動デ
ータを毎月１回収集したものを時系列に表示した場合を
示す。ここで、時間ＡからＢ、および時間ＣからＤの期
間では、経年的なロータの曲りなどにより振動が増加傾
向にある。一方、時間ＢからＣの期間では、回転部欠損
などによりアンバランス量が減少し、振動が減少してい
る。このような場合、現在の時間Ｄにおいて、時間Ａか
らＤのデータを用いて管理値に到達する時間を予測する
と、時間Ｆとなり、定期点検時に機器の調整を行えば良
いと判定される。

【００１４】しかしながら、実際には時間ＢからＣの間
に回転部欠損などの異常が起こっていることから、時間
ＣからＤのデータを用いて予測を行うべきであり、その
ようにした場合は、時間Ｅで管理値に到達することにな
る。この場合は定期点検の前に機器の調整が必要という
ことになる。

【００１５】したがって、従来の傾向管理の方法では、
短期的な変化が無視され易いことから、誤った傾向予測
を行う可能性があり、また運転員或いは保守員を油断さ
せる原因にもなる。

【００１６】本発明は上述した事情を考慮してなされた
もので、進行の速い異常と進行の遅い異常をリアルタイ
ムで識別可能とし、運転員或いは保守員に要求される即
時の判断を支援するために有効な回転機械の監視診断装
置を提供することを目的とする。

【００１７】

【課題を解決するための手段】上述した課題を解決する
ために、本発明の請求項１は、回転機械の振動データお
よび運転状態に関連するデータをリアルタイムで入力
し、周波数分析、変化率計算、基準値データとの差など
のデータ加工を行うデータ処理手段と、この加工データ
をリアルタイムで監視し、しきい値データと比較して異
常を検出する異常検出手段と、上記加工データが外部の
影響を受けずに整定した状態にあるか否かを判定するデ
ータ整定判定手段と、最新に整定したデータと過去に整
定したデータとを比較し異常の進行速度を算出する異常
進行速度判定手段と、上記異常検出手段の異常検出結果
および上記異常進行速度判定手段の異常進行速度に基づ
いて進行の速い異常と進行の遅い異常とを区別して診断
する診断結果判定手段とを備えたことを特徴とする。

【００１８】また、本発明の請求項２は、請求項１の発
明に、回転機械の正常運転時のデータを基準値データと
して運転状態毎に保存しておく基準値データ記憶部と、
加工データが異常か否かを判定するための比較値をしき
い値データとして運転状態毎に保存しておくしきい値デ
ータ記憶部と、整定した状態の加工データを長期間保存
する整定時履歴データ記憶部と、異常進行速度判定手段
の異常検出結果および診断結果判定手段の診断結果を記
憶する診断履歴記憶部と、診断結果、診断履歴、および
整定時履歴データを重ね合わせて表示する表示処理手段
とを設けたことを特徴とする。

【００１９】

【作用】上記の構成を有する本発明は、回転機械を対象
とする監視診断装置において、回転機械の異常をリアル
タイムで検出し、進行の速い異常と進行の遅い異常とを
区別して異常原因の診断を行うようにしたので、従来の
診断装置ではリアルタイムで識別することが困難であっ
た非常に進行の速い異常、進行の緩やかな異常、および
非常に進行速度の遅い異常を識別することが可能とな
る。

【００２０】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。

【００２１】図２は本発明の一実施例として本発明によ
る回転機械の監視診断装置を発電プラントに設置した例
を示す。

【００２２】この実施例の回転機械の監視診断装置は、
高中圧タービン１４、低圧タービン１５ａ，１５ｂ、お
よび発電機１６からなる蒸気タービン・発電ユニット１
３に使用され、軸受１７ａ，…１７ｉ部での振動検出器
１８ａ，…１８ｉ、回転計１９、位相基準パルス発振器
２０、各種センサ群２１が蒸気タービン・発電ユニット
１３に付設されている。

【００２３】各振動検出器１８ａ，…１８ｉや各種セン
サ群２１からの検出信号は、中央操作盤２２に出力され
るようになっている。この中央操作盤２２は運転監視装
置２３，振動監視装置２４，警報装置２５，および連続
記録計２６を備えている。この運転監視装置２３および
振動監視装置２４は回転機械の監視診断装置１に接続さ
れ、運転状態に関連するデータ、およびオーバオール，
振動ベクトル，生波形信号などの振動データがリアルタ
イムで回転機械の監視診断装置１に出力されるようにな
っている。

【００２４】また、運転監視装置２３では運転状態に関
するデータが、振動監視装置２４では振動データ（オー
バオール）がそれぞれ常時チェックされ、所定の制限値
を越える場合には、警報装置２５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１８ａ，…１８ｉ、回転計１９、位相基準パル
ス発振器２０、および各種センサ群２１の出力信号は、
アナログ型の記録計２６にも送出して記録される。一
方、回転機械の監視診断装置１は送られてきたデータに
基づいて診断を行い、その結果をマンマシンインターフ
ェース１２へ表示する。

【００２５】図１は本実施例における回転機械の監視診
断装置１の具体的な構成を示す。

【００２６】この監視診断装置１は、回転機械の正常運
転時のデータを基準値データとして運転状態毎に保存し
ておく基準値データ記憶部２と、回転機械の振動デー
タ、回転機械の運転状態に関連するデータ、基準値デー
タなどをリアルタイムで入力し、周波数分析、変化率計
算、基準値データとの差などのデータ加工を行うデータ
処理手段３と、この加工データが異常か否かを判定する
ための比較値をしきい値データとして運転状態毎に保存
しておくしきい値データ記憶部４と、上記加工データを
リアルタイムで監視し、しきい値と比較することにより
異常を検出する異常検出手段５とを備えている。

【００２７】また、監視診断装置１は、上記加工データ
がプラントの状態変化などの外部の影響を受けず整定し
た状態（値の変動が通常のばらつきの範囲内にある状
態）にあることを判定するデータ整定判定手段６と、整
定した状態の加工データを長期間保存する整定時履歴デ
ータ記憶部７と、最新に整定したデータと過去に整定し
たデータとを比較することにより進行の遅い異常を検出
し、異常の進行速度を算出する異常進行速度判定手段８
とを備えている。

【００２８】さらに、監視診断装置１は、異常検出手段
５および異常進行速度判定手段８の異常検出結果に基づ
いて進行の速い異常と進行の遅い異常とを区別して診断
する診断結果判定手段９と、異常進行速度判定手段８の
異常検出結果および診断結果判定手段９の診断結果を記
憶する診断履歴記憶部１０と、診断結果、診断履歴、お
よび整定時履歴データを重ね合わせて表示する表示処理
手段１１とを備えている。

【００２９】次に、本実施例における回転機械の監視診
断装置１の作用を説明する。

【００３０】まず、回転機械の監視診断装置１に入力さ
れた振動データ、および運転状態に関連するデータ（例
えば、回転数，負荷，メタル温度など）は、リアルタイ
ムで周期的にデータ処理手段３へ送られる。このデータ
処理手段３ではこれらのデータに対して、周波数分析、
変化率計算、基準値データとの差などの加工を行い、異
常検出のためのしきい値と比較できる形態にデータ処理
される。

【００３１】例えば、図３は振動ベクトルの変化量を算
出するデータ処理を示す。このデータ処理は入力データ
（振動ベクトル）Ｖが与えられると、その時の回転数或
いは負荷などの運転状態に対応する基準値データ（振動
ベクトル）Ｖ₀が基準値データ記憶部２から参照され、
振動ベクトルの変化量｜Ｖ−Ｖ₀｜が算出されるという
処理である。なお、Ｖ_tはしきい値データである。

【００３２】また、図４は入力した振動データを周波数
分析することにより、特定周波数成分を算出するという
データ処理例である。図４において、ωｎは回転周期、
ω₁，ω₂，ω₃は固有値（ロータ固有振動数）であ
る。

【００３３】次に、異常検出手段５では図５に示す異常
検出のロジックを用いてデータ処理手段３から入力した
データ（図５の１列目）から異常検出の判定（図５の２
列目）を行い、異常検出結果（図５の３列目）を求め
る。

【００３４】具体的には、まずデータを入力すると、そ
の時の回転数或いは負荷などの運転状態に対応したしき
い値データが、しきい値データ記憶部４から参照され
る。次いで、入力したデータとしきい値データとの比較
が図３および図４に示したような形態で行われる。その
結果、図５に示すようにどの異常検出の判定基準が成立
したかによって異常検出結果が求められる。

【００３５】例えば、異常検出の判定基準「振幅増加率
ｃ以上」が成立すると、異常検出結果は「振幅大」とな
る。また、異常検出の判定基準「回転同期成分卓越」が
成立すると、異常検出結果は「アンバランス振動」とな
る。

【００３６】一方、データ処理手段３から出力されるデ
ータの一部は、要求に応じてデータ整定判定手段６へ送
られる。このデータ整定判定手段６では、データを特定
の条件で入力し、さらに入力したデータが整定した状態
か否かを判定する。まず、入力するデータとしては、回
転機械の経年的な異常の進行に応じて値が増大または減
少するものを選択する。

【００３７】例えば、経年的なロータの曲りを検出する
のが目的であれば、回転同期成分を、ロータクラックを
検出するのが目的であれば、２倍同期成分をそれぞれ選
択する。次に、これらのデータを入力する条件として
は、同一の運転状態で定期的にサンプリングする。

【００３８】例えば、原子力発電プラントなどでは、定
格負荷での運用がほとんどのため、６時間毎に運転状態
をチェックし、定格負荷運転時であったら、２秒周期で
３０回サンプリングする。たまたま、定格負荷運転時で
なければ、サンプリングは行わず、次の機会を待つ。

【００３９】次に、サンプリングしたデータからデータ
が整定しているか（値の変動が通常のばらつきの範囲内
にある状態）否かを判定し、整定していれば代表値を算
出する。もし、整定していなければ、再度サンプリング
を行うか、次のサンプリングの機会を待つ。仮に、整定
していない状態が長く継続した場合、その間、異常進行
速度判定手段８へはデータが送られないため、進行の遅
い異常の検出も行われない。但し、異常検出手段５から
診断結果判定手段９へデータが送られているため、診断
は行われる。

【００４０】ここで、整定の判定を行う方法としては、
サンプリングしたデータの標準偏差或いは最大値と最小
値との差が通常の値（定期点検後の運転実績などから決
めて設定しておく）の範囲にあるか否かを判定する方法
がある。また、代表値はサンプリングしたデータを代表
する値であるから、サンプリングしたデータの平均値を
とる方法で算出する。この代表値は整定時履歴データ記
憶部７に保存されると同時に、異常進行速度判定手段８
へも送られる。

【００４１】整定時履歴データ記憶部７では、図６に示
すように診断結果の項目毎に次の３種類のデータが時系
列に保存される。まず、図６の１列目の項目はその代表
値を算出した時の日時、２列目の項目はデータ整定判定
手段６で算出した整定時の値（代表値）、３列目の項目
は異常進行速度判定手段８で行う進行の遅い異常の検出
結果に関するものである。

【００４２】この３列目の異常検出結果は、１列目の日
時で、進行の遅い異常が発生していると判定された場合
は、異常、そうでない場合は正常と保存される。但し、
定期点検、補修などにより、回転機械の調整が行われ、
正常な状態が復帰した場合、その時点を「異常検出のリ
セット」と定義して既に保存されている情報（正常）を
更新することができる。この「異常検出のリセット」
は、運転員或いは保守員が整定時の値を見て、正常な状
態に復帰したと判断した時、マンマシンインターフェー
ス１２からその時の日時を入力することにより保存され
る。

【００４３】異常進行速度判定手段８では、進行の遅い
異常の検出、および異常の進行速度を算出するために次
の２つの処理を行う。すなわち、処理１では最新の整定
時の値（代表値）が異常か否かを過去の正常な整定時の
値を用いて判定する。また、処理２では異常の場合、最
新の値の日時と異常の判定に用いた過去の値の日時とか
ら、異常の進行速度および変化量を算出し、その結果を
保存する。

【００４４】以下、これらの処理手順の説明に入る前
に、異常検出の原理を図７に基づいて説明する。

【００４５】図７は整定時の値（代表値）を時系列に表
示したもので、時間Ｔ_Aの時の値Ｄ_Aが最新の値であ
る。但し、時間Ｔ_B以前のデータには異常と判定される
値は含まれていないものとする。ここで、最新の値Ｄ_A
が異常か否かを判定するため、前回の値Ｄ_Bを使用す
る。この値の差｜Ｄ_A−Ｄ_B｜は異常検出のしきい値ε
より小さいため、この時点では異常は検出されない。

【００４６】同様にして、順次過去のデータを使用して
判定を続けていくと、時間Ｔ_Cで、値の差｜Ｄ_A−Ｄ_C
｜がしきい値εを越えるため、この時点で異常が検出さ
れる。この値の差が異常によって発生した変化量とな
る。また、しきい値εだけ変化するのに要した時間（約
Ｔ_A−Ｔ_C）が異常の進行速度となる。

【００４７】図８は異常進行速度判定手段８の処理手順
である。この処理は診断結果の項目毎に行われる。図８
において、処理ステップＳ１〜Ｓ６は異常検出に関する
処理である。また、処理ステップＳ７〜Ｓ９は異常進行
速度の算出に関する処理である。ここでは、診断結果の
項目の例として「アンバランス振動（＃１軸受）」の異
常を判定する場合について説明する。

【００４８】まず、処理ステップＳ１ではデータ整定判
定手段６から周期的に出力されるデータの最新（以下、
最新データという。）を入力する。この最新データは回
転同期成分（＃１軸受）の整定時の値およびその値を算
出した時の日時から成る。

【００４９】処理ステップＳ２では、最新データが異常
か否かを最新データより１周期前にデータ整定判定手段
６から出力されたデータ（以下、前回の入力データとい
う）を使って判定する。この処理ステップＳ２の判定処
理を図９に示す。

【００５０】まず、最新データは処理ステップＳ２に送
られるが、この最新データは整定時履歴データ記憶部７
にも保存される。ここで、説明のため最新データの値を
Ｄ_i，前回の入力データの値をＤ_i-1，…，最古の入力
データの値をＤ₁とすると、これらのデータは図６に示
すように時系列に整定時履歴データ記憶部７に保存され
ている。

【００５１】なお、異常検出の欄は異常進行速度判定手
段８での異常検出結果を保存するため、最新のデータに
ついてこの時点では空欄となっている。

【００５２】さらに、処理ステップＳ２は最新データと
前回の入力データとを合わせて入力する。次に、前回の
入力データが異常と判定されている場合は処理ステップ
Ｓ３に進む。そうでない場合は次式により異常の検出を
行う。

【００５３】

【数１】｜Ｄ_i−Ｄ_i-1｜＞ε この式が成立した場合、最新データは異常であると判定
し、処理ステップＳ６に進む。この式が不成立の場合
は、前回の入力データの異常検出情報が異常検出リセッ
トとなっているか否かを判定する。その結果、異常検出
リセットであれば、最新データは正常であると判定し、
処理ステップＳ６に進む。そうでない場合は、ここでは
異常が検出されなかったものとして処理ステップＳ３へ
進む。

【００５４】この処理ステップＳ３では、処理ステップ
Ｓ２と同様にして最新データが異常であるか否かを前々
回の入力データを用いて判定する。ここでも、正常，異
常の判定ができず、異常が検出されなかった場合は、さ
らに前々回の入力データの前の入力データで判定する。

【００５５】以後も同様にして最新データが異常かどう
かは、順次過去の入力データを用いて判定が行われる。
但し、処理ステップＳ４で最も古い入力データ（最後の
データ）で判定しても、正常か異常かの判定がされなか
った時は、処理ステップＳ５で正常と判定される。

【００５６】処理ステップＳ６では、最新データが正常
か異常かを判定し、次の処理を決定する。正常の場合
は、処理ステップＳ５へ進み、最終的に正常と判定され
る。異常の場合は、処理ステップＳ７へ進む。この処理
ステップＳ７では整定時履歴データ記憶部７に保存され
ている最新データの日時と異常の判定をした時に使用し
たデータの日時との差を算出し、異常の進行速度と定義
する。この時間が長いほど、異常の進行速度が遅いこと
を意味する。

【００５７】但し、データの収集周期を長くとる場合
（例えば１ヶ月進行の遅い）異常の検出が多少遅れるこ
ともあるため、次式により異常の進行速度を算出する。

【００５８】

【数２】Ｖ_i＝（Ｔ_i−Ｔ_n）ε／（Ｄ_i−Ｄ_n）この式において、Ｖ_iは異常の進行速度、Ｔ_iは最新デ
ータの日時、Ｔ_nは判定に使用したデータの日時、Ｄ_i
は最新データの値、Ｄ_nは判定に使用したデータの値
（但し、１≦ｎ＜ｉ）、εは異常検出のしきい値であ
る。

【００５９】さらに、処理ステップＳ８では、最新デー
タの値と判定に使用したデータの値との差を次式により
算出し、データの変化量と定義する。このデータの変化
量＝Ｄ_i−Ｄ_nと表される。処理ステップＳ９は、異常
検出の結果（正常か異常か）を図６の整定時履歴データ
記憶部７（図６の３列目）に保存する。また、異常検出
時の最新データの値、異常の進行速度、およびデータの
変化量については診断履歴記憶部１０へ保存する。

【００６０】次に、診断履歴記憶部１０について図１０
に基づいて説明する。

【００６１】診断履歴記憶部１０は、診断結果の項目毎
に異常検出結果および診断結果を保存する。図１０は診
断結果の項目がアンバランス振動（＃１軸受）の場合を
示す。まず、１列目の日時は異常検出手段５または異常
進行速度判定手段８で異常を検出した日時が記録され
る。２列目の異常進行速度と３列目の回転同期成分の変
化量は、異常進行速度判定手段８の算出結果が記録され
る。

【００６２】したがって、異常検出手段５で異常を検出
した時は、２列目と３列目は空欄となる。４列目は異常
を検出した時の回転同期成分の値が記録される。最後の
５列目は診断結果判定手段９から得られる診断結果が記
録される。

【００６３】また、診断結果判定手段９について図１１
に基づいて説明する。

【００６４】診断結果判定手段９は、異常検出手段５お
よび異常進行速度判定手段８の異常検出結果を入力し、
因果マトリックス表などの診断ロジックを用いて診断結
果を求める。図１１は診断結果の項目がアンバランス振
動（＃１軸受）の場合の因果マトリックス表を示す。こ
の因果マトリックス表は、診断結果の項目毎に用意され
ている。

【００６５】まず、横軸の異常検出結果について説明す
る。１番目の異常進行速度は異常進行速度判定手段８か
ら入力した異常進行速度がどのレベルにあるかによって
決定される。例えば、異常の進行速度が３時間未満の場
合、「変化なし」、３時間以上６ヶ月未満の場合、「３
時間」というように決定される。

【００６６】２番目の振幅増加率以降の項目は、異常検
出手段５から異常検出結果を入力することによって決定
される。このようにして、異常検出結果が決定される
と、表中の記号○，△，×に応じて診断結果の評価が行
われる。例えば、異常の進行速度が「６ヶ月」であれ
ば、診断結果は「経年的ロータの曲がり（進行の遅い異
常）の可能性は大きい（○印）」となる。

【００６７】また、振幅増加率が「大」であれば、診断
結果は「回転部欠損（進行の速い異常）の可能性は大き
く（○印）、熱的ロータの曲がりなど（進行の遅い異
常）の可能性はほとんどない（×印）」となる。

【００６８】なお、その他の記号として「△」はやや可
能性があり、「−」は不明を示している。このような方
法によって、進行の速い異常か、進行の遅い異常かが区
別されて、最も可能性の高いものが最終的な診断結果と
して求められる。この診断結果は図１０の診断記憶部１
０に保存される。

【００６９】最後の処理として、表示処理手段１１につ
いて図１２に基づいて説明する。図１２はマンマシンイ
ンターフェース１２に表示する画面例であり、表示のた
めの処理を表示処理手段１１で行う。

【００７０】まず、図１２（Ａ）に示すグラフは整定時
のデータ（回転同期成分の値）を時系列に表示したもの
で、３種類の記号で区別されている。記号「○」は診断
履歴記憶部１０（図６）の正常データを示す。記号
「▲」は同じく診断履歴記憶部１０の異常検出リセット
データを示す。記号「×１」、「×２」は診断履歴記憶
部１０（図１０）の異常時の値のデータを示す。

【００７１】また、図１２（Ｂ）に示す図は診断履歴記
憶部１０から日時、異常の進行速度、診断結果が参照さ
れることにより作成され、診断履歴として使用する。ま
た、診断履歴はマンマシンインターフェース１２からの
指示により、スクロールして表示することができる。こ
のような表示とすることにより、診断結果とデータの変
化との関係を容易に把握することができる。

【００７２】このように本実施例によれば、従来の診断
装置ではリアルタイムで識別することが困難であった異
常、すなわち回転部欠損などの非常に進行の速い異常、
熱的ロータの曲がりなどの進行の緩やかな異常、経年的
ロータの非常に進行速度の遅い異常を識別することが可
能となる。

【００７３】また、異常の進行速度も合わせて把握する
ことができるため、運転員或いは保守員は直ちに運転操
作が必要か、または定期点検後に補修を行う必要がある
かなどの判断を行うことが容易になる。

【００７４】

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る回転
機械の監視診断装置によれば、回転機械の振動データお
よび運転状態に関連するデータをリアルタイムで入力
し、周波数分析、変化率計算、基準値データとの差など
のデータ加工を行うデータ処理手段と、この加工データ
をリアルタイムで監視し、しきい値データと比較して異
常を検出する異常検出手段と、上記加工データが外部の
影響を受けずに整定した状態にあるか否かを判定するデ
ータ整定判定手段と、最新に整定したデータと過去に整
定したデータとを比較し異常の進行速度を算出する異常
進行速度判定手段と、上記異常検出手段の異常検出結果
および上記異常進行速度判定手段の異常進行速度に基づ
いて進行の速い異常と進行の遅い異常とを区別して診断
する診断結果判定手段とを備えたことにより、進行の速
い異常と進行の遅い異常をリアルタイムで識別すること
が可能となる。

【００７５】また、進行の遅い異常を検出した場合は、
異常進行速度判定手段において、異常の進行速度が算出
されることから、運転員或いは保守員は直ちに運転操作
が必要か、数時間以内に運転操作が必要か、または定期
点検後に補修を行う必要があるかなどの判断を行うこと
が容易になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る回転機械の監視診断装置の一実施
例を示すブロック図。

【図２】図１の実施例を発電プラントに設置した例を示
す概略構成図。

【図３】異常検出手段のデータ処理例を示す説明図。

【図４】異常検出手段のデータ処理例を示すグラフ図。

【図５】異常検出手段の異常検出ロジックを示す説明
図。

【図６】整定時履歴データ記憶部に保存されるデータ例
を示す説明図。

【図７】異常進行速度判定手段で整定時の値を時系列に
表示した図。

【図８】異常進行速度判定手段の処理手順を示すフロー
チャート。

【図９】図８における処理ステップＳ２の判定処理手順
を示すフローチャート。

【図１０】診断履歴記憶部に保存されるデータ例を示す
説明図。

【図１１】診断結果判定手段で用いられる診断ロジック
の例を示す説明図。

【図１２】（Ａ），（Ｂ）は表示処理手段で作成される
画面の表示例を示す図。

【図１３】従来の傾向管理の課題を示す説明図。

【符号の説明】

１回転機械の監視診断装置２基準値データ記憶部３データ処理手段４しきい値データ記憶部５異常検出手段６データ整定判定手段７整定時履歴データ記憶部８異常進行速度判定手段９診断結果判定手段１０診断履歴記憶部１１表示処理手段１２マンマシンインターフェース

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】回転機械の振動データおよび運転状態に
関連するデータをリアルタイムで入力し、周波数分析、
変化率計算、基準値データとの差などのデータ加工を行
うデータ処理手段と、この加工データをリアルタイムで
監視し、しきい値データと比較して異常を検出する異常
検出手段と、上記加工データが外部の影響を受けずに整
定した状態にあるか否かを判定するデータ整定判定手段
と、最新に整定したデータと過去に整定したデータとを
比較し異常の進行速度を算出する異常進行速度判定手段
と、上記異常検出手段の異常検出結果および上記異常進
行速度判定手段の異常進行速度に基づいて進行の速い異
常と進行の遅い異常とを区別して診断する診断結果判定
手段とを備えたことを特徴とする回転機械の監視診断装
置。
【請求項２】回転機械の正常運転時のデータを基準値
データとして運転状態毎に保存しておく基準値データ記
憶部と、加工データが異常か否かを判定するための比較
値をしきい値データとして運転状態毎に保存しておくし
きい値データ記憶部と、整定した状態の加工データを長
期間保存する整定時履歴データ記憶部と、異常進行速度
判定手段の異常検出結果および診断結果判定手段の診断
結果を記憶する診断履歴記憶部と、診断結果、診断履
歴、および整定時履歴データを重ね合わせて表示する表
示処理手段とを設けたことを特徴とする請求項１記載の
回転機械の監視診断装置。