WO2024070824A1 - 状態監視システム及び状態監視方法 - Google Patents

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    • F04B—POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS
    • F04B2203/00—Motor parameters
    • F04B2203/02—Motor parameters of rotating electric motors
    • F04B2203/0209—Rotational speed

Definitions

  • This disclosure relates to a condition monitoring system and a condition monitoring method.
  • pumps that pump liquids and compressors that compress media such as gases are known as rotating machines that are driven by power from a power source such as a motor.
  • a power source such as a motor.
  • the components of this type of compressor deteriorate to some extent. If the deterioration of the components progresses, it can lead to breakdowns or malfunctions, which can interfere with the operation of the compressor. For this reason, it is important to prevent such malfunctions or breakdowns by performing maintenance such as part replacement and repairs at the specified times.
  • Patent Document 1 discloses a compressor that can calculate the timing of compressor body maintenance (maintenance cycle) based on the compressor's operating conditions (compressor temperature, compressed fluid pressure, etc.).
  • valves that operate at the timing of intake and discharge of the fluid to be compressed are important parts that, if they were to break down or malfunction, would cause major disruption to the operation of the compressor.
  • the lifespan of important parts such as these valves is an effective indicator.
  • the lifespan of a compressor valve can be expressed as a function of the number of times the valve opens and closes (number of collisions). The number of times the valve opens and closes can be calculated using the compressor's rotation speed and operating time. However, the amount of valve life consumed by one opening and closing varies depending on the collision speed and collision posture of the compressor valve, so it is difficult to accurately calculate the valve's lifespan from the compressor's rotation speed and operating time alone.
  • the operating conditions of the compressor affect the impact speed and impact posture of the compressor valve. Therefore, in order to calculate the valve life consumption with high accuracy, it is effective to take the compressor operating conditions into consideration.
  • the correlation between the compressor operating conditions and the valve life consumption varies nonlinearly depending on the degree of superheat of the fluid flowing into the compressor, and it has been found that even if the operating conditions are the same, the valve life consumption is not constant if the degree of superheat of the fluid flowing into the compressor is different.
  • Patent Document 1 a substantial life evaluation is performed by calculating the maintenance timing of the compressor based only on the operating conditions, but the degree of superheat of the fluid flowing into the compressor is not taken into consideration, making it impossible to perform an accurate evaluation.
  • At least one embodiment of the present disclosure has been made in consideration of the above circumstances, and aims to provide a condition monitoring system and a condition monitoring method that can evaluate the life consumption of a valve with high accuracy.
  • a status monitoring system includes: 1.
  • a compressor valve condition monitoring system comprising: a parameter acquisition unit for acquiring one or more first parameters indicating an operating state of the compressor and a second parameter correlated with a degree of superheat of a fluid flowing into the compressor; a factor calculation unit for calculating the severity factor corresponding to the first parameter and the second parameter from a map that defines a relationship between the first parameter, the second parameter, and a severity factor indicating a life consumption level of the valve; a calculation unit for calculating an integrated service life consumption by integrating a service life consumption of the valve in the unit period, the service life consumption being calculated using at least a length of a unit period, a rotation speed of the compressor for each unit period, and the severity factor; Equipped with.
  • a condition monitoring method includes: 1. A method for monitoring a condition of a compressor valve, comprising: obtaining one or more first parameters indicative of an operating state of the compressor and a second parameter correlated with a degree of superheat of a fluid entering the compressor; calculating the severity factor corresponding to the first parameter and the second parameter from a map that defines a relationship between the first parameter, the second parameter, and a severity factor indicating a life consumption level of the valve; calculating an integrated service life consumption by integrating the service life consumption of the valve in the unit period calculated using at least the length of the unit period, the number of revolutions of the compressor for each unit period, and the severity factor; Equipped with.
  • At least one embodiment of the present disclosure provides a condition monitoring system and a condition monitoring method that can evaluate the life consumption of a valve with high accuracy.
  • FIG. 2 is a diagram showing a schematic configuration of a compressor.
  • 1 is a block diagram showing a configuration of a status monitoring system according to an embodiment; 1 is a flowchart illustrating a condition monitoring method according to an embodiment.
  • 4 is an example of a map acquired in step S2 of FIG. 3.
  • FIG. 4 is a diagram showing a time transition of the integrated life consumption calculated in step S5 of FIG. 3 .
  • FIG. 13 is a diagram showing how a future cumulative lifetime consumption amount is estimated from a past trend.
  • FIG. 1 is a diagram showing the general configuration of the compressor 1.
  • the compressor 1 comprises a compressor body 2, a suction line 4 located upstream of the compressor body 2, and a discharge line 6 located downstream of the compressor body 2.
  • the compressor body 2 is a reciprocating compressor and comprises a motor 8 as a power source.
  • the motor 8 is connected to the compressor body 2 via a drive shaft 10.
  • the motor 8 is driven by power supplied from a power source 12 (e.g., a commercial power source), and the driving force is transmitted to the compressor body 2 via the drive shaft 10.
  • a power source 12 e.g., a commercial power source
  • a fluid air, refrigerant, etc.
  • the compressed fluid generated by the compressor body 2 is discharged via the discharge line 6 toward a supply destination (not shown).
  • the suction line 4 is provided with a suction pressure sensor 14 for detecting the pressure of the fluid supplied to the compressor body 2 (hereinafter referred to as "suction pressure ps"), a suction temperature sensor 15 for detecting the temperature of the fluid supplied to the compressor body 2 (hereinafter referred to as “suction temperature Ts"), and a superheat sensor 16 for detecting the superheat Sh of the fluid supplied to the compressor body 2.
  • the discharge line 6 is provided with a discharge pressure sensor 18 for detecting the pressure of the fluid discharged from the compressor body 2 (hereinafter referred to as “discharge pressure pd").
  • the power supply line 13 for supplying power from the power source 12 to the compressor body 2 is provided with a power sensor 20 for detecting the power consumption Pw or power supply frequency Pf of the compressor body 2.
  • the compressor body 2 is also provided with a rotation speed sensor 22 for detecting the rotation speed f of the compressor body 2.
  • the detection results of each of these sensors can be output as an electrical signal, which is acquired by the condition monitoring system 100 described below and used for various calculation processes (if there are detection results that are not used by the condition monitoring system 100, the sensor corresponding to that detection result can be omitted as appropriate).
  • Figure 2 is a block diagram showing the configuration of the condition monitoring system 100 according to one embodiment.
  • the condition monitoring system 100 is composed of, for example, a CPU (Central Processing Unit), RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), and computer-readable storage media.
  • a series of processes for realizing various functions are stored in storage media, for example, in the form of a program, and the CPU reads this program into RAM and executes information processing and arithmetic processing to realize various functions.
  • the program may be pre-installed in a ROM or other storage medium, provided in a state stored in a computer-readable storage medium, or distributed via wired or wireless communication means.
  • Computer-readable storage media include magnetic disks, magneto-optical disks, CD-ROMs, DVD-ROMs, and semiconductor memories.
  • the condition monitoring system 100 includes a parameter acquisition unit 102, a factor calculation unit 104, a memory unit 106, a rotation speed acquisition unit 108, a calculation unit 110, and an output unit 112.
  • the parameter acquisition unit 102 is configured to acquire a first parameter P1 and a second parameter P2.
  • the first parameter P1 is one or more parameters that indicate the operating state of the compressor 1.
  • the first parameter P1 includes at least one of the suction pressure ps detected by the suction pressure sensor 14, the discharge pressure pd detected by the discharge pressure sensor 18, the power consumption Pw detected by the power sensor 20, and the power supply frequency Pf.
  • the second parameter P2 is a parameter that is correlated with the degree of superheat of the fluid flowing into the compressor 1.
  • the second parameter P2 includes at least one of the degree of superheat Sh detected by the superheat sensor 16, and the suction temperature Ts detected by the suction temperature sensor 15.
  • the parameter acquisition unit 102 acquires each parameter at a sampling frequency dt [min].
  • the numerical range of the sampling frequency dt is not limited, but it is set so that each parameter can be acquired continuously for an appropriate period (e.g., one year or more) to evaluate the lifespan of the compressor 1.
  • the suction pressure ps and discharge pressure pd are selected as the first parameter P1, and the superheat degree Sh is selected as the second parameter P2, but other combinations are also possible.
  • the suction pressure ps and power consumption Pw may be selected as the first parameter P1, and the suction temperature Ts may be selected as the second parameter P2.
  • the discharge pressure pd and power consumption Pw (or power supply frequency Pf) may be selected as the first parameter P1, and the suction temperature Ts may be selected as the second parameter P2.
  • the factor calculation unit 104 is configured to calculate a severity factor S based on the first parameter P1 and the second parameter P2 acquired by the parameter acquisition unit 102.
  • the severity factor S is an evaluation index corresponding to the life consumption of the valve of the compressor 1, and is calculated based on both the first parameter P1 and the second parameter P2.
  • the factor calculation unit 104 calculates the severity factor S using a map M that indicates the relationship between the first parameter P1, the second parameter P2, and the severity factor S.
  • the map M is constructed in advance by an experimental, empirical, or simulation method to indicate the relationship between the first parameter P1, the second parameter P2, and the severity factor S, and is stored in a readable manner in a storage unit 106 such as a memory.
  • the factor calculation unit 104 obtains the map M by accessing the storage unit 106, and obtains the severity factor S corresponding to the first parameter P1 and the second parameter P2 obtained by the parameter acquisition unit 102 based on the map M. In this way, the factor calculation unit 104 calculates the severity factor S by using such a map M, taking into consideration the nonlinearity of the degree of superheat of the fluid flowing into the compressor 1 with respect to the lifetime consumption amount.
  • the rotation speed acquisition unit 108 is configured to acquire the rotation speed f of the compressor body 2.
  • the rotation speed f can be acquired as the detection value of the rotation speed sensor 22, as described above.
  • the calculation unit 110 is configured to perform various calculations for monitoring the state of the compressor 1 based on the severity factor S calculated by the factor calculation unit 104 and the rotation speed f acquired by the rotation speed acquisition unit 108.
  • the calculation unit 110 has multiple function blocks according to the content of the calculation, and specifically has an accumulated life consumption calculation unit 114, a life prediction unit 116, and a maintenance timing recommendation unit 118.
  • the accumulated life consumption calculation unit 114 is configured to calculate the accumulated life consumption L in a preset unit period.
  • the accumulated life consumption L is found by accumulating the life consumption of the valves included in the compressor body 2 in a unit period, which is calculated using at least the rotation speed f acquired by the rotation speed acquisition unit 108 and the severity factor S calculated by the factor calculation unit 104.
  • the life prediction unit 116 is configured to predict the remaining life of the valve of the compressor 1 from the past trend of the accumulated life consumption L.
  • the accumulated life consumption L is calculated sequentially by the aforementioned accumulated life consumption calculation unit 114.
  • the life prediction unit 116 identifies the past trend of the accumulated life consumption L based on the time trend of the accumulated life consumption L calculated sequentially, and predicts the remaining life based on the past trend. For example, it estimates the future trend of the accumulated life consumption L from the past trend, and predicts the period until the estimated accumulated life consumption L reaches a certain threshold as the remaining life.
  • the maintenance timing recommendation unit 118 is configured to calculate the recommended timing for the next maintenance of the compressor 1 that is the monitoring target.
  • the recommended timing for the next maintenance is obtained, for example, by subtracting a predetermined period tn as a margin from the life tthr calculated by the life prediction unit 116. This makes it possible to prevent malfunctions and breakdowns by recommending the next maintenance before the timing at which the compressor 1 is likely to actually experience a malfunction or breakdown due to reaching the life tthr.
  • the maintenance timing recommendation unit 118 identifies past trends in the accumulated life consumption L based on the time transition of the sequentially calculated accumulated life consumption L, and calculates the recommended timing for the next maintenance based on the past trends. For example, it estimates future transitions in the accumulated life consumption L from the past trends, and calculates the timing at which the estimated accumulated life consumption L reaches a certain threshold as the recommended timing for the next maintenance.
  • the output unit 112 is configured to output the calculation results of the calculation unit 110.
  • the accumulated life consumption L, remaining life, and recommended time for next maintenance calculated by the calculation unit 110 are output by the output unit 112, and are recognized by an operator of the condition monitoring system 100.
  • the accumulated life consumption L and remaining life are displayed in a manner that can be recognized by the operator using a display device such as a display.
  • a display device such as a display.
  • the operator may be notified that the recommended time for next maintenance has been reached by, for example, an alarm or display.
  • Figure 3 is a flowchart showing the status monitoring method according to one embodiment.
  • the parameter acquisition unit 102 acquires a first parameter P1 and a second parameter P2 (step S1).
  • the first parameter P1 can be any one or more parameters related to the operating state of the compressor 1, but in this embodiment, as an example, a case where the suction pressure ps detected by the suction pressure sensor 14 and the discharge pressure pd detected by the discharge pressure sensor 18 are selected as the first parameter P1 is described.
  • the second parameter P2 can be any parameter correlated with the degree of superheat of the fluid flowing into the compressor body 2, but in this embodiment, as an example, a case where the superheat Sh detected by the superheat sensor 16 is selected as the second parameter P2 is described.
  • the factor calculation unit 104 accesses the storage unit 106 to obtain the map M (step S2).
  • the map M is pre-stored in the storage unit 106 and defines the relationship between the first parameter P1, the second parameter P2, and the severity factor S.
  • FIG. 4 is an example of map M obtained in step S2 of FIG. 3.
  • map M is shown as a three-dimensional map showing the first parameter P1 on the X-axis, the second parameter P2 on the Y-axis, and the severity factor S on the Z-axis.
  • the first parameter P1 and the second parameter P2 are shown one-dimensionally on the X-axis and Y-axis, respectively, but if the first parameter P1 or the second parameter P2 includes multiple parameters, map M may be prepared as a multidimensional map with three or more dimensions.
  • the factor calculation unit 104 calculates the severity factor S (step S3).
  • step S3 the first parameter P1 and the second parameter P obtained in step S1 are applied to the map M obtained in step S2 to calculate the corresponding severity factor S.
  • the severity factor S has a nonlinear behavior with respect to the first parameter P1 and the second parameter P2, but as described above with reference to FIG. 4, by preparing it as the map M, the severity factor S corresponding to the first parameter P1 and the second parameter P2 can be uniquely determined.
  • the rotation speed acquisition unit 108 acquires the rotation speed f of the compressor body 2 (step S4).
  • the rotation speed acquisition unit 108 can acquire the rotation speed f based on the detection result of the rotation speed sensor 22.
  • the cumulative life consumption calculation unit 114 calculates the cumulative life consumption L in a unit period using at least the severity factor S calculated in step S3 and the number of revolutions f acquired in step S4 (step S5). Specifically, the cumulative life consumption L is calculated by the following formula using the sampling frequency dt [min] and the elapsed time ⁇ [min] from the previous maintenance time to the present.
  • FIG. 5 shows the time progression of the accumulated life consumption L calculated in step S5 of FIG. 3.
  • the accumulated life consumption L calculated in (1) above gradually increases as the operating time of the compressor 1 progresses.
  • the time progression of the accumulated life consumption L' calculated based on standard operating conditions is also shown as a comparative example.
  • the accumulated life consumption L' is calculated under relatively severe operating conditions, and is shown as a linear function, for example, increasing at a constant rate of change with respect to time.
  • the accumulated life consumption L calculated in step S5 is lower than the accumulated life consumption L' based on the standard operating conditions. This means that the calculation takes into account the nonlinear behavior of the severity factor S with respect to the second parameter P2, and does not include an excessive margin compared to the accumulated life consumption L' based on the standard operating conditions, and the state of the compressor 1 is accurately evaluated.
  • the life prediction unit 116 predicts the remaining life of the valve of the compressor 1 based on the accumulated life consumption L calculated in step S5 (step S6).
  • the remaining life is predicted by identifying past trends from the time progression of the accumulated life consumption L, and estimating the future accumulated life consumption L from the past trends.
  • FIG. 6 is a diagram showing how to estimate future accumulated lifetime consumption L from the past trend of accumulated lifetime consumption L.
  • the horizontal axis represents time, and data is acquired and calculated on a daily basis.
  • the above steps S1 to S5 are repeated to obtain accumulated lifetime consumption L for 30 days from time t i-30 to time t i (present).
  • the life prediction unit 116 approximates the past trend during that period with a linear function, and calculates the linear coefficient ⁇ i as the life consumption rate during that period using the following formula.
  • L i-30 is the cumulative lifetime consumption corresponding to time t i-30
  • L i is the cumulative lifetime consumption corresponding to time t i .
  • the life prediction unit 116 predicts the future transition of the accumulated life consumption L by using the life increase rate ⁇ i obtained by the above formula (2). Specifically, as shown by the dashed line in Fig. 6, the future transition of the accumulated life consumption L is predicted by assuming that the linear function behavior identified as the past trend will continue in the future. Then, the life prediction unit 116 predicts the future transition of the accumulated life consumption L by using the following formula as the time when a reference value of the accumulated life consumption corresponding to a preset life (hereinafter, appropriately referred to as "accumulated life consumption threshold L thr ”) is reached.
  • the maintenance timing recommendation unit 118 calculates the recommended timing for the next maintenance (step S7).
  • the recommended timing for the next maintenance tm can be calculated, for example, by subtracting a predetermined period tn from the life tthr calculated in step S6, using the following formula:
  • the recommended timing tm is obtained as a timing that can secure a margin of a predetermined period tn from the life tthr . This makes it possible to prevent malfunctions and breakdowns by recommending the next maintenance before the timing when the compressor 1 is likely to actually experience a malfunction or breakdown due to reaching the life tthr .
  • the output unit 112 then outputs the calculation result (step S8).
  • the calculation result output in step S8 includes, for example, at least one of the cumulative lifetime consumption amount L calculated in step S5, the lifetime t thr calculated in step S6, and the recommended timing t m for the next maintenance calculated in step S7.
  • the above steps corresponding to the calculation results not included in the output result in step S8 can be omitted as appropriate.
  • a severity factor which is an evaluation index corresponding to the life consumption of the compressor valve, is calculated based on both a first parameter indicating the operating state and a second parameter correlated with the degree of superheat of the fluid flowing into the compressor.
  • the severity factor is calculated using a map indicating the relationship between the first parameter, the second parameter, and the severity factor, taking into account the nonlinearity of the degree of superheat of the fluid flowing into the compressor with respect to the life consumption.
  • a status monitoring system includes: 1.
  • a compressor valve condition monitoring system comprising: a parameter acquisition unit for acquiring one or more first parameters indicating an operating state of the compressor and a second parameter correlated with a degree of superheat of a fluid flowing into the compressor; a factor calculation unit for calculating the severity factor corresponding to the first parameter and the second parameter from a map that defines a relationship between the first parameter, the second parameter, and a severity factor indicating a life consumption level of the valve; a calculation unit for calculating an integrated service life consumption by integrating a service life consumption of the valve in the unit period, the service life consumption being calculated using at least a length of a unit period, a rotation speed of the compressor for each unit period, and the severity factor; Equipped with.
  • a severity factor which is an evaluation index corresponding to the life consumption of the compressor valve, is calculated based on both a first parameter indicating the operating state and a second parameter correlated with the degree of superheat of the fluid flowing into the compressor.
  • the severity factor is calculated using a map indicating the relationship between the first parameter, the second parameter, and the severity factor, taking into account the nonlinearity of the degree of superheat of the fluid flowing into the compressor with respect to the life consumption.
  • the valve further includes a life prediction unit for predicting a remaining life of the valve from a past trend of the integrated life consumption amount.
  • the accumulated life consumption is calculated sequentially, and the future trend of the accumulated life consumption is calculated based on the past trend, thereby making it possible to appropriately predict the remaining life of the valve.
  • the life prediction unit identifies the past trend based on a life consumption increase rate of the integrated life consumption over a predetermined period.
  • the life consumption increase rate which is the amount of change in the integrated life consumption over a specified period of time, it is possible to suitably estimate past trends for predicting the remaining life of the valve.
  • the device further includes a maintenance timing recommendation unit that calculates a recommended timing for the next maintenance based on the remaining life.
  • the recommended timing for the next maintenance can be appropriately determined based on the remaining life of the compressor.
  • the compressor includes a calculation unit which compares a maintenance timing previously set for the compressor with the recommended next maintenance timing, selects the shorter time, and notifies the user.
  • the maintenance timing previously set for the compressor is compared with the recommended next maintenance timing calculated based on the remaining life, and the shorter timing is notified, thereby making it possible to appropriately inform the user of the required maintenance timing.
  • the first parameters include a suction pressure and a discharge pressure of the compressor.
  • the suction pressure and discharge pressure of the compressor are used as the first parameter, making it possible to appropriately grasp the operating state of the compressor.
  • the compressor is a reciprocating compressor.
  • the state of the valves used in the reciprocating compressor can be appropriately monitored based on the accumulated life consumption.
  • a status monitoring method includes: 1. A method for monitoring a condition of a compressor valve, comprising: obtaining one or more first parameters indicative of an operating state of the compressor and a second parameter correlated with a degree of superheat of a fluid entering the compressor; calculating the severity factor corresponding to the first parameter and the second parameter from a map that defines a relationship between the first parameter, the second parameter, and a severity factor indicating a life consumption level of the valve; calculating an integrated service life consumption by integrating the service life consumption of the valve in the unit period calculated using at least the length of the unit period, the number of revolutions of the compressor for each unit period, and the severity factor; Equipped with.
  • a severity factor which is an evaluation index corresponding to the life consumption of the compressor valve, is calculated based on both a first parameter indicating the operating state and a second parameter correlated with the degree of superheat of the fluid flowing into the compressor.
  • the severity factor is calculated using a map indicating the relationship between the first parameter, the second parameter, and the severity factor, taking into account the nonlinearity of the degree of superheat of the fluid flowing into the compressor with respect to the life consumption.

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Abstract

状態監視システムは、圧縮機のバルブの状態を監視するために、圧縮機の運転状態を示す第１パラメータ、及び、圧縮機に流入する流体の過熱度と相関のある第２パラメータを取得する。マップを用いて、第１パラメータ及び第２パラメータに対応する、バルブの寿命消費レベルを示すシビアリティファクタが算出される。シビアリティファクタは、単位期間の長さ、及び、単位期間ごとの圧縮機の回転数を少なくとも用いて、単位期間におけるバルブの寿命消費量の算出に用いられ、寿命消費量が積算されることで積算寿命消費量が算出される。

Description

状態監視システム及び状態監視方法
　本開示は、状態監視システム及び状態監視方法に関する。
　例えばモータ等の動力源からの動力によって駆動される回転機として、液体を圧送するポンプや気体等の媒体を圧縮するための圧縮機が知られている。この種の圧縮機は、稼働時間が経過するに従って、少なからず構成部品が劣化する。構成部品の劣化は、進行すると故障や不具合につながり、圧縮機の稼働に支障を生じるおそれがある。そのため所定のタイミングで部品交換や修理等のメンテナンスを実施することで、このような不具合や故障を防止することが重要である。
　圧縮機のメンテナンスの実施時期は、圧縮機の運用形態や外部環境に依存して変化し得る。例えば特許文献１では、圧縮機の運転条件（圧縮機の温度、及び、圧縮流体の圧力等）に基づいて、圧縮機本体のメンテナンスの実施時期（メンテナンスサイクル）を算出可能な圧縮機に関して開示がある。
特許第６３０６７４０号公報
　圧縮機において、圧縮対象である流体の吸入、及び、吐出のタイミングに動作されるバルブ類は、仮に故障や不具合が生じると圧縮機の運用に大きな支障をもたらす重要部品である。圧縮機のメンテナンス時期を評価するに際して、このようなバルブのような重要部品の寿命消費量は有効な指標となる。
　圧縮機のバルブの寿命消費量は、バルブの開閉回数（衝突回数）の関数として表現することができる。バルブの開閉回数は、圧縮機の回転数と運転時間とを用いて求めることができる。しかしながら、圧縮機のバルブの衝突速度、衝突の姿勢等によっても１回の開閉によって消費されるバルブの寿命が異なるため、単に圧縮機の回転数及び運転時間のみからバルブの寿命消費量を高精度に算出することは難しい。
　また圧縮機の運転条件は、圧縮機のバルブの衝突速度、衝突の姿勢等に影響する。そのため、バルブの寿命消費量を高精度に算出するためには、圧縮機の運転条件を考慮することが有効である。本発明者らの知見によれば、圧縮機の運転条件とバルブの寿命消費量との相関は圧縮機に流入する流体の過熱度によって非線形的に変動し、仮に運転条件が同じであっても、圧縮機に流入する流体の過熱度が異なるとバルブの寿命消費量は一定ではないことが見出された。上記特許文献１では、運転条件のみによって圧縮機のメンテナンス時期を算出することで実質的な寿命評価を行っているが、圧縮機に流入する流体の過熱度が考慮されておらず、精度のよい評価を行うことができない。
　本開示の少なくとも一実施形態は上述の事情に鑑みなされたものであり、バルブの寿命消費量を高精度に評価可能な状態監視システム及び状態監視方法を提供することを目的とする。
　本開示の少なくとも一実施形態に係る状態監視システムは、上記課題を解決するために、
　圧縮機のバルブの状態監視システムであって、
　前記圧縮機の運転状態を示す１以上の第１パラメータ、及び、前記圧縮機に流入する流体の過熱度と相関のある第２パラメータを取得するためのパラメータ取得部と、
　前記第１パラメータ及び前記第２パラメータと、前記バルブの寿命消費レベルを示すシビアリティファクタとの関係を規定するマップから、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータに対応する前記シビアリティファクタを算出するためのファクタ算出部と、
　単位期間の長さ、前記単位期間ごとの前記圧縮機の回転数、及び、前記シビアリティファクタを少なくとも用いて算出される前記単位期間における前記バルブの寿命消費量を積算することで積算寿命消費量を算出するための演算部と、
を備える。
　本開示の少なくとも一実施形態に係る状態監視方法は、上記課題を解決するために、
　圧縮機のバルブの状態監視方法であって、
　前記圧縮機の運転状態を示す１以上の第１パラメータ、及び、前記圧縮機に流入する流体の過熱度と相関のある第２パラメータを取得する工程と、
　前記第１パラメータ及び前記第２パラメータと、前記バルブの寿命消費レベルを示すシビアリティファクタとの関係を規定するマップから、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータに対応する前記シビアリティファクタを算出する工程と、
　単位期間の長さ、前記単位期間ごとの前記圧縮機の回転数、及び、前記シビアリティファクタを少なくとも用いて算出される前記単位期間における前記バルブの寿命消費量を積算することで積算寿命消費量を算出する工程と、
を備える。
　本開示の少なくとも一実施形態によれば、バルブの寿命消費量を高精度に評価することができる状態監視システム及び状態監視方法を提供できる。
圧縮機の概略構成を示す図である。 一実施形態に係る状態監視システムの構成を示すブロック図である。 一実施形態に係る状態監視方法を示すフローチャートである。 図３のステップＳ２で取得されるマップの一例である。 図３のステップＳ５で算出される積算寿命消費量の時間的推移を示す図である。 過去トレンドから将来的な積算寿命消費量を推定する様子を示す図である。
　以下、添付図面を参照して本発明の幾つかの実施形態について説明する。ただし、実施形態として記載されている又は図面に示されている構成は、本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
　まず図１を参照して、本開示の少なくとも一実施形態に係る状態監視システム１００の監視対象である圧縮機１について説明する。図１は圧縮機１の概略構成を示す図である。
　圧縮機１は、圧縮機本体２と、圧縮機本体２の上流側にある吸入ライン４と、圧縮機本体２の下流側にある吐出ライン６とを備える。圧縮機本体２はレシプロ圧縮機であり、動力源としてモータ８を備える。モータ８は、駆動軸１０を介して圧縮機本体２に連結される。モータ８は、電力源１２（例えば商用電源）から供給される電力によって駆動され、その駆動力は駆動軸１０を介して圧縮機本体２に伝達される。圧縮機本体２が駆動されると、不図示の流体供給源から吸入ライン４を介して流体（空気や冷媒等）が圧縮機本体２に導入され、圧縮機本体２で圧縮される。圧縮機本体２で生成された圧縮流体は、吐出ライン６を介して、不図示の供給先に向けて吐出される。
　吸入ライン４には、圧縮機本体２に供給される流体の圧力（以下、適宜「吸入圧力ｐｓ」と称する）を検出するための吸入圧力センサ１４、圧縮機本体２に供給される流体の温度「以下、適宜「吸入温度Ｔｓ」と称する」を検出するための吸入温度センサ１５、及び、圧縮機本体２に供給される流体の過熱度Ｓｈを検出するための過熱度センサ１６が設けられる。吐出ライン６には、圧縮機本体２から吐出される流体の圧力（以下、適宜「吐出圧力ｐｄ」と称する）を検出するための吐出圧力センサ１８が設けられる。電力源１２から圧縮機本体２に電力を供給するための電力供給ライン１３には、圧縮機本体２の消費電力Ｐｗ又は電源周波数Ｐｆを検出するための電力センサ２０が設けられる。また圧縮機本体２には、圧縮機本体２の回転数ｆを検出するための回転数センサ２２が設けられる。
　尚、これらの各センサの検出結果は、電気信号として出力可能であり、後述の状態監視システム１００で取得されることで、各種演算処理に用いられる（尚、状態監視システム１００で用いられない検出結果がある場合には、当該検出結果に対応するセンサは適宜省略可能である）。
　次に上記構成を有する圧縮機１の状態を監視するための状態監視システム１００について説明する。図２は一実施形態に係る状態監視システム１００の構成を示すブロック図である。
　状態監視システム１００は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体等から構成されている。そして、各種機能を実現するための一連の処理は、一例として、プログラムの形式で記憶媒体等に記憶されており、このプログラムをＣＰＵがＲＡＭ等に読み出して、情報の加工・演算処理を実行することにより、各種機能が実現される。尚、プログラムは、ＲＯＭやその他の記憶媒体に予めインストールしておく形態や、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶された状態で提供される形態、有線又は無線による通信手段を介して配信される形態等が適用されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等である。
　状態監視システム１００は、パラメータ取得部１０２と、ファクタ算出部１０４と、記憶部１０６と、回転数取得部１０８と、演算部１１０と、出力部１１２とを備える。
　パラメータ取得部１０２は、第１パラメータＰ１及び第２パラメータＰ２を取得するための構成である。第１パラメータＰ１は圧縮機１の運転状態を示す１以上のパラメータである。本実施形態では、第１パラメータＰ１として、吸入圧力センサ１４で検出される吸入圧力ｐｓ、吐出圧力センサ１８で検出される吐出圧力ｐｄ、電力センサ２０で検出される消費電力Ｐｗ又は電源周波数Ｐｆの少なくとも１つが含まれる。また第２パラメータＰ２は、圧縮機１に流入する流体の過熱度と相関のあるパラメータである。本実施形態では、第２パラメータＰ２として、過熱度センサ１６で検出される過熱度Ｓｈ、又は、吸入温度センサ１５で検出される吸入温度Ｔｓの少なくとも１つが含まれる。
　尚、パラメータ取得部１０２による各パラメータの取得は、サンプリング周波数ｄｔ［ｍｉｎ］で実施される。サンプリング周波数ｄｔの数値範囲は限定されないが、例えば、圧縮機１の寿命を評価するために適切な期間（例えば１年以上）において各パラメータを連続取得可能に設定される。
　また以下の実施形態では、前述のように、第１パラメータＰ１として吸入圧力ｐｓ及び吐出圧力ｐｄを選定するとともに、第２パラメータＰ２として過熱度Ｓｈを選定した場合を例示するが、他の組み合わせも可能である。例えば、第１パラメータＰ１として吸入圧力ｐｓ及び消費電力Ｐｗを選定するとともに、第２パラメータＰ２として吸入温度Ｔｓを選定してもよい。また第１パラメータＰ１として吐出圧力ｐｄ及び消費電力Ｐｗ（又は電源周波数Ｐｆ）を選定するとともに、第２パラメータＰ２として吸入温度Ｔｓを選定してもよい。
　ファクタ算出部１０４は、パラメータ取得部１０２で取得された第１パラメータＰ１及び第２パラメータＰ２に基づいて、シビアリティファクタＳを算出するための構成である。シビアリティファクタＳは圧縮機１のバルブの寿命消費量に対応する評価指標であり、第１パラメータＰ１及び第２パラメータＰ２の両方に基づいて算出される。
　ファクタ算出部１０４によるシビアリティファクタＳの算出は、第１パラメータＰ１、第２パラメータＰ２及びシビアリティファクタＳの関係を示すマップＭを用いて行われる。マップＭは、第１パラメータＰ１、第２パラメータＰ２及びシビアリティファクタＳの関係を、予め実験的、経験的又はシミュレーション的手法によって予め構築され、例えばメモリ等の記憶部１０６に読み出し可能に記憶される。ファクタ算出部１０４は、記憶部１０６にアクセスすることによりマップＭを取得し、マップＭに基づいて、パラメータ取得部１０２で取得された第１パラメータＰ１及び第２パラメータＰ２に対応するシビアリティファクタＳを求める。このようにファクタ算出部１０４におけるシビアリティファクタＳの算出は、このようなマップＭを用いることで、圧縮機１に流入する流体の過熱度の寿命消費量に対する非線形性を考慮して行われる。
　回転数取得部１０８は、圧縮機本体２の回転数ｆを取得するための構成である。回転数ｆは、前述のように回転数センサ２２の検出値として取得可能である。
　演算部１１０は、ファクタ算出部１０４で算出されたシビアリティファクタＳ、及び、回転数取得部１０８で取得された回転数ｆに基づいて、圧縮機１の状態を監視するための各種演算を行うための構成である。演算部１１０は、その演算内容に応じて複数の機能ブロックを備え、具体的には、積算寿命消費量算出部１１４、寿命予測部１１６、及び、メンテナンス時期推奨部１１８を備える。
　積算寿命消費量算出部１１４は、予め設定された単位期間における積算寿命消費量Ｌを算出するための構成である。積算寿命消費量Ｌは、単位期間において、回転数取得部１０８で取得された回転数ｆ、及び、ファクタ算出部１０４で算出されたシビアリティファクタＳを少なくとも用いて算出される単位期間における圧縮機本体２が備えるバルブの寿命消費量を積算することで求められる。
　寿命予測部１１６は、積算寿命消費量Ｌの過去のトレンドから圧縮機１のバルブの余寿命を予測するための構成である。積算寿命消費量Ｌは、前述の積算寿命消費量算出部１１４によって逐次算出される。寿命予測部１１６は、逐次算出される積算寿命消費量Ｌの時間的推移に基づいて、積算寿命消費量Ｌの過去のトレンドを特定し、過去のトレンドに基づいて余寿命を予測する。例えば、過去のトレンドから将来的な積算寿命消費量Ｌの推移を推定し、推定した積算寿命消費量Ｌがある特定の閾値に到達する寿命までの期間を余寿命として予測する。
　メンテナンス時期推奨部１１８は、監視対象である圧縮機１の次回メンテナンスの推奨時期を算出するための構成である。次回メンテナンスの推奨時期は、例えば、寿命予測部１１６によって算出された寿命ｔｔｈｒから、マージンとして所定期間ｔｎを減算することで求められる。これにより、寿命ｔｔｈｒに到達することで圧縮機１に実際に不具合や故障が生じる可能性が高くなるタイミングより前に次回メンテナンスを推奨することで、不具合や故障の未然防止が可能となる。
　またメンテナンス時期推奨部１１８は、寿命予測部１１６と同様に、逐次算出される積算寿命消費量Ｌの時間的推移に基づいて、積算寿命消費量Ｌの過去のトレンドを特定し、過去のトレンドに基づいて次回メンテナンスの推奨時期を算出する。例えば、過去のトレンドから将来的な積算寿命消費量Ｌの推移を推定し、推定した積算寿命消費量Ｌがある特定の閾値に到達するタイミングを次回メンテナンスの推奨時期として算出する。
　出力部１１２は、演算部１１０における演算結果を出力するための構成である。演算部１１０で算出される前述の積算寿命消費量Ｌ、余寿命、及び、次回メンテナンスの推奨時期は、出力部１１２によって出力されることで、状態監視システム１００のオペレータに認識される。例えば、積算寿命消費量Ｌや余寿命は、ディスプレイ等の表示装置を用いて、オペレータが認識可能な態様で表示される。また次回メンテナンスの推奨時期については、当該時期に到達した際に例えばアラームや表示によって、次回メンテナンスの推奨時期に到達した旨をオペレータに報知してもよい。
　次に上記構成を有する状態監視システム１００によって実施される状態監視方法について説明する。図３は一実施形態に係る状態監視方法を示すフローチャートである。
　まずパラメータ取得部１０２は、第１パラメータＰ１及び第２パラメータＰ２を取得する（ステップＳ１）。第１パラメータＰ１は、圧縮機１の運転状態に関する１以上のパラメータを任意に選定できるが、本実施形態では一例として、第１パラメータＰ１として、吸入圧力センサ１４で検出された吸入圧力ｐｓ、及び、吐出圧力センサ１８で検出された吐出圧力ｐｄが選定された場合について述べる。また第２パラメータＰ２は、圧縮機本体２に流入する流体の過熱度と相関のあるパラメータを任意に選定できるが、本実施形態では一例として、第２パラメータＰ２として、過熱度センサ１６で検出された過熱度Ｓｈが選定された場合について述べる。
　続いてファクタ算出部１０４は、記憶部１０６にアクセスすることによりマップＭを取得する（ステップＳ２）。マップＭは、前述したように、記憶部１０６に予め記憶されており、第１パラメータＰ１、第２パラメータＰ２及びシビアリティファクタＳとの関係を規定する。
　ここで図４は図３のステップＳ２で取得されるマップＭの一例である。図４では、マップＭが、第１パラメータＰ１をＸ軸、第２パラメータＰ２をＹ軸、シビアリティファクタＳをＺ軸に示す三次元マップとして示されている。この例では、マップＭのイメージをわかりやすくするために、第１パラメータＰ１及び第２パラメータＰ２をそれぞれＸ軸及びＹ軸に一次元的に示しているが、第１パラメータＰ１又は第２パラメータＰ２が複数のパラメータを含む場合には、マップＭは、三次元以上の多次元マップとして用意されてもよい。
　続いてファクタ算出部１０４は、シビアリティファクタＳを算出する（ステップＳ３）。ステップＳ３では、ステップＳ２で取得したマップＭに対して、ステップＳ１で取得した第１パラメータＰ１及び第２パラメータＰを当てはめることで、対応するシビアリティファクタＳが算出される。シビアリティファクタＳは、第１パラメータＰ１及び第２パラメータＰ２に対して非線形的な振る舞いを有するが、図４を参照して前述したように、マップＭとして用意されることで、第１パラメータＰ１及び第２パラメータＰ２に対応するシビアリティファクタＳが一義的に求められるようになっている。
　続いて回転数取得部１０８は、圧縮機本体２の回転数ｆを取得する（ステップＳ４）。ステップＳ４では、回転数取得部１０８は、回転数センサ２２の検出結果に基づいて、回転数ｆを取得することができる。
　続いて積算寿命消費量算出部１１４は、ステップＳ３で算出されたシビアリティファクタＳ、及び、ステップＳ４で取得された回転数ｆを少なくとも用いて、単位期間における積算寿命消費量Ｌを算出する（ステップＳ５）。具体的には、積算寿命消費量Ｌは、サンプリング周波数ｄｔ［ｍｉｎ］、前回メンテナンス時期から現在までの経過時間τ［ｍｉｎ］を用いて、次式により算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　ここで図５は図３のステップＳ５で算出される積算寿命消費量Ｌの時間的推移を示す図である。上記（１）で算出される積算寿命消費量Ｌは、圧縮機１の稼働時間が進むにしたがって次第に増加する。図５では、比較例として標準運転条件に基づいて算出された積算寿命消費量Ｌ´の時間的推移が併せて示されている。標準運転条件では、比較的厳しい運転条件で積算寿命消費量Ｌ´が算出されており、例えば、時間に対して一定の変化率で増加するように一次関数的に示される。これに対して、ステップＳ５で算出される積算寿命消費量Ｌは、標準運転条件に基づく積算寿命消費量Ｌ´に比べて低くなる。これは、第２パラメータＰ２に対するシビアリティファクタＳの非線形的振る舞いを考慮して算出されることで、標準運転条件に基づく積算寿命消費量Ｌ´に比べて過度なマージンを含まず、圧縮機１の状態を精度よく評価していることを意味する。
　続いて寿命予測部１１６は、ステップＳ５で算出される積算寿命消費量Ｌに基づいて、圧縮機１のバルブの余寿命を予測する（ステップＳ６）。ステップＳ６では、積算寿命消費量Ｌの時間的推移から過去のトレンドを特定し、過去トレンドから将来的な積算寿命消費量Ｌを推定することにより、余寿命が予測される。
　ここで図６は積算寿命消費量Ｌの過去トレンドから将来的な積算寿命消費量Ｌを推定する様子を示す図である。この例では、横軸が時間で１日ごとにデータの取得及び算出がなされており、上記ステップＳ１～Ｓ５が繰り返し実施されることにより、時刻ｔｉ－３０から時刻ｔｉ（現在）までにおける３０日間分の積算寿命消費量Ｌが得られている。寿命予測部１１６は、当該期間における過去のトレンドを一次関数で近似し、一次係数αｉを当該期間における寿命消費率として次式により算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　尚、上記（２）式において、Ｌｉ－３０は時刻ｔｉ－３０に対応する積算寿命消費量であり、Ｌｉは時刻ｔｉに対応する積算寿命消費量である。
　寿命予測部１１６は、上記（２）式で求められた寿命増加率αｉを用いて、将来的な積算寿命消費量Ｌの推移を予測する。具体的には、図６に破線で示すように、過去トレンドとして特定された一次関数的な振る舞いが将来的に継続すると仮定することで、将来的な積算寿命消費量Ｌの推移を予測する。そして、予め設定された寿命に対応する積算寿命消費量の基準値（以下、適宜「積算寿命消費量閾値Ｌｔｈｒ」と称する）に到達する時点として寿命ｔｔｈｒを次式により予測する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000003
　続いてメンテナンス時期推奨部１１８は、次回メンテナンスの推奨時期を算出する（ステップＳ７）。次回メンテナンスの推奨時期ｔｍは、例えばステップＳ６で算出された寿命ｔｔｈｒから所定期間ｔｎを減算することで、次式により求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000004
　この場合、推奨時期ｔｍは、寿命ｔｔｈｒより、所定期間ｔｎのマージンを確保できる時期として求められる。これにより、寿命ｔｔｈｒに到達することで圧縮機１に実際に不具合や故障が生じる可能性が高くなるタイミングより前に次回メンテナンスを推奨することで、不具合や故障の未然防止が可能となる。
　続いて出力部１１２は、演算結果を出力する（ステップＳ８）。ステップＳ８で出力される演算結果は、例えばステップＳ５で算出された積算寿命消費量Ｌ、ステップＳ６で算出された寿命ｔｔｈｒ、及び、ステップＳ７で算出された次回メンテナンスの推奨時期ｔｍの少なくとも一つが含まれる。
　尚、ステップＳ８で出力結果に含まれない演算結果に対応する上記ステップは適宜省略可能である。
　以上説明したように上記各実施形態によれば、運転状態を示す第１パラメータと、圧縮機に流入する流体の過熱度と相関のある第２パラメータとの両方に基づいて、圧縮機のバルブの寿命消費量に対応する評価指標となるシビアリティファクタが算出される。シビアリティファクタの算出は、第１パラメータ、第２パラメータ及びシビアリティファクタの関係を示すマップを用いて行われることで、圧縮機に流入する流体の過熱度の寿命消費量に対する非線形性を考慮して行われる。このようなシビアリティファクタの積算値である積算寿命消費量を算出することで、圧縮機のバルブの状態を精度よく監視できる。
　その他、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能であり、また、上記した実施形態を適宜組み合わせてもよい。
　上記各実施形態に記載の内容は、例えば以下のように把握される。
（１）一態様に係る状態監視システムは、
　圧縮機のバルブの状態監視システムであって、
　前記圧縮機の運転状態を示す１以上の第１パラメータ、及び、前記圧縮機に流入する流体の過熱度と相関のある第２パラメータを取得するためのパラメータ取得部と、
　前記第１パラメータ及び前記第２パラメータと、前記バルブの寿命消費レベルを示すシビアリティファクタとの関係を規定するマップから、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータに対応する前記シビアリティファクタを算出するためのファクタ算出部と、
　単位期間の長さ、前記単位期間ごとの前記圧縮機の回転数、及び、前記シビアリティファクタを少なくとも用いて算出される前記単位期間における前記バルブの寿命消費量を積算することで積算寿命消費量を算出するための演算部と、
を備える。
　上記（１）の態様によれば、運転状態を示す第１パラメータと、圧縮機に流入する流体の過熱度と相関のある第２パラメータとの両方に基づいて、圧縮機のバルブの寿命消費量に対応する評価指標となるシビアリティファクタが算出される。シビアリティファクタの算出は、第１パラメータ、第２パラメータ及びシビアリティファクタの関係を示すマップを用いて行われることで、圧縮機に流入する流体の過熱度の寿命消費量に対する非線形性を考慮して行われる。このようなシビアリティファクタの積算値である積算寿命消費量を算出することで、圧縮機のバルブの状態を精度よく監視できる。
（２）他の態様では、上記（１）の態様において、
　前記積算寿命消費量の過去のトレンドから前記バルブの余寿命を予測するための寿命予測部を更に備える。
　上記（２）の態様によれば、積算寿命消費量を逐次算出し、その過去トレンドに基づいて将来的な積算寿命消費量の推移を求めることで、バルブ余寿命を好適に予測できる。
（３）他の態様では、上記（２）の態様において、
　前記寿命予測部は、前記積算寿命消費量の所定期間における寿命消費量増加率に基づいて、前記過去トレンドを特定する。
　上記（３）の態様によれば、積算寿命消費量の所定期間における変化量である寿命消費量増加率を算出することで、バルブ余寿命を予測するための過去トレンドを好適に推定できる。
（４）他の態様では、上記（２）の態様において、
　前記余寿命に基づいて次回メンテナンスの推奨時期を算出するメンテナンス時期推奨部を更に備える。
　上記（４）の態様によれば、圧縮機の余寿命に基づいて次回メンテナンスの推奨時期を好適に求めることができる。
（５）他の態様では、上記（４）の態様において、
　予め圧縮機に定められたメンテナンス時期と前記次回メンテナンスの推奨時期とを比較し、短い方の時間を選択して通知する演算部を備える。
　上記（５）の態様によれば、予め圧縮機に対して設定されるメンテナンス時期と、余寿命に基づいて算出される次回メンテナンスの推奨時期とを比較し、短い方を通知することで、必要なメンテナンス時期をユーザに適切に知らしめることができる。
（６）他の態様では、上記（１）から（５）のいずれか一態様において、
　前記第１パラメータは前記圧縮機の吸入圧力及び吐出圧力を含む。
　上記（６）の態様によれば、第１パラメータとして圧縮機の吸入圧力及び吐出圧力を採用することで、圧縮機の運転状態を好適に把握できる。
（７）他の態様では、上記（１）から（６）のいずれか一態様において、
　前記圧縮機はレシプロ圧縮機である。
　上記（７）の態様によれば、レシプロ圧縮機に用いられるバルブの状態を、積算寿命消費量に基づいて好適に監視できる。
（８）一態様に係る状態監視方法は、
　圧縮機のバルブの状態監視方法であって、
　前記圧縮機の運転状態を示す１以上の第１パラメータ、及び、前記圧縮機に流入する流体の過熱度と相関のある第２パラメータを取得する工程と、
　前記第１パラメータ及び前記第２パラメータと、前記バルブの寿命消費レベルを示すシビアリティファクタとの関係を規定するマップから、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータに対応する前記シビアリティファクタを算出する工程と、
　単位期間の長さ、前記単位期間ごとの前記圧縮機の回転数、及び、前記シビアリティファクタを少なくとも用いて算出される前記単位期間における前記バルブの寿命消費量を積算することで積算寿命消費量を算出する工程と、
を備える。
　上記（８）の態様によれば、運転状態を示す第１パラメータと、圧縮機に流入する流体の過熱度と相関のある第２パラメータとの両方に基づいて、圧縮機のバルブの寿命消費量に対応する評価指標となるシビアリティファクタが算出される。シビアリティファクタの算出は、第１パラメータ、第２パラメータ及びシビアリティファクタの関係を示すマップを用いて行われることで、圧縮機に流入する流体の過熱度の寿命消費量に対する非線形性を考慮して行われる。このようなシビアリティファクタの積算値である積算寿命消費量を算出することで、圧縮機のバルブの状態を精度よく監視できる。
１　圧縮機
２　圧縮機本体
４　吸入ライン
６　吐出ライン
８　モータ
１０　駆動軸
１２　電力源
１３　電力供給ライン
１４　吸入圧力センサ
１５　吸入温度センサ
１６　過熱度センサ
１８　吐出圧力センサ
２０　電力センサ
２２　回転数センサ
１００　状態監視システム
１０２　パラメータ取得部
１０４　ファクタ算出部
１０６　記憶部
１０８　回転数取得部
１１０　演算部
１１２　出力部
１１４　積算寿命消費量算出部
１１６　寿命予測部
１１８　メンテナンス時期推奨部
Ｌ　積算寿命消費量
Ｌｔｈｒ　積算寿命消費量閾値
Ｍ　マップ
Ｐ１　第１パラメータ
Ｐ２　第２パラメータ
Ｓ　シビアリティファクタ

Claims (8)

  1. 　圧縮機のバルブの状態監視システムであって、
    　前記圧縮機の運転状態を示す１以上の第１パラメータ、及び、前記圧縮機に流入する流体の過熱度と相関のある第２パラメータを取得するためのパラメータ取得部と、
    　前記第１パラメータ及び前記第２パラメータと、前記バルブの寿命消費レベルを示すシビアリティファクタとの関係を規定するマップから、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータに対応する前記シビアリティファクタを算出するためのファクタ算出部と、
    　単位期間の長さ、前記単位期間ごとの前記圧縮機の回転数、及び、前記シビアリティファクタを少なくとも用いて算出される前記単位期間における前記バルブの寿命消費量を積算することで積算寿命消費量を算出するための演算部と、
    を備える、状態監視システム。
  2. 　前記積算寿命消費量の過去のトレンドから前記バルブの余寿命を予測するための寿命予測部を更に備える、請求項１に記載の状態監視システム。
  3. 　前記寿命予測部は、前記積算寿命消費量の所定期間における寿命消費量増加率に基づいて、前記過去トレンドを特定する、請求項２に記載の状態監視システム。
  4. 　前記余寿命に基づいて次回メンテナンスの推奨時期を算出するメンテナンス時期推奨部を更に備える、請求項２に記載の状態監視システム。
  5. 　予め圧縮機に定められたメンテナンス時期と前記次回メンテナンスの推奨時期とを比較し、短い方の時間を選択して通知する演算部を備えた、請求項４に記載の状態監視システム。
  6. 　前記第１パラメータは前記圧縮機の吸入圧力及び吐出圧力を含む、請求項１又は２に記載の状態監視システム。
  7. 　前記圧縮機はレシプロ圧縮機である、請求項１又は２に記載の状態監視システム。
  8. 　圧縮機のバルブの状態監視方法であって、
    　前記圧縮機の運転状態を示す１以上の第１パラメータ、及び、前記圧縮機に流入する流体の過熱度と相関のある第２パラメータを取得する工程と、
    　前記第１パラメータ及び前記第２パラメータと、前記バルブの寿命消費レベルを示すシビアリティファクタとの関係を規定するマップから、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータに対応する前記シビアリティファクタを取得する工程と、
    　単位期間の長さ、前記単位期間ごとの前記圧縮機の回転数、及び、前記シビアリティファクタを少なくとも用いて算出される前記単位期間における前記バルブの寿命消費量を積算することで積算寿命消費量を算出する工程と、
    を備える、状態監視方法。
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