回転機械の部品摩耗検出方法、及び回転機械の部品摩耗検出装置
【課題】回転機械の稼働中に発生する動作音を、動作音が含む特定の周波数成分に着目して解析することにより、回転機械の部品に摩耗が生じているか判定する。
【解決手段】回転機械の部品摩耗検出方法であって、前記回転機械の動作音を収集して動作音データとして記録し、記録した前記動作音データを、当該動作音データの周波数特性データに変換し、前記周波数特性データから回転機械の回転周期に対応する周波数である基本周波数の倍数に当たる周波数成分であって、前記動作音中に含まれる、前記回転機械の前記部品の摩耗発生に関連して異音が発生する周波数である特徴周波数成分を経時的に抽出し、前記抽出した特徴周波数成分のデータと、最初に抽出した特徴周波数成分のデータとを、両者に含まれる前記特徴周波数の基本周波数と前記特徴周波数の最高周波数との間に存在する周波数成分について比較する。
【解決手段】回転機械の部品摩耗検出方法であって、前記回転機械の動作音を収集して動作音データとして記録し、記録した前記動作音データを、当該動作音データの周波数特性データに変換し、前記周波数特性データから回転機械の回転周期に対応する周波数である基本周波数の倍数に当たる周波数成分であって、前記動作音中に含まれる、前記回転機械の前記部品の摩耗発生に関連して異音が発生する周波数である特徴周波数成分を経時的に抽出し、前記抽出した特徴周波数成分のデータと、最初に抽出した特徴周波数成分のデータとを、両者に含まれる前記特徴周波数の基本周波数と前記特徴周波数の最高周波数との間に存在する周波数成分について比較する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、回転機械の部品摩耗検出方法、及び回転機械の部品摩耗検出装置に係わり、特に、対象の回転機械を通常稼働させたまま部品の摩耗状況を調べることを可能とする回転機械の部品摩耗検出方法、及び回転機械の部品摩耗検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の省エネルギー及び地球温暖化防止に対する要請から、火力発電におけるエネルギー効率向上が強く求められている。これに対応して、従来火力発電に用いられている蒸気タービン装置とガスタービン装置とを組み合わせて発電するコンバインドサイクル火力発電が開発されている。コンバインドサイクル火力発電は、ガスタービン装置からの排気ガスの熱を回収することにより熱効率を高めている。
ガスタービン翼は高温・高圧ガスにさらされるため、タービン翼が摩耗しやすい問題点がある。タービン翼の摩耗の有無を判断する方法としては、例えばガスタービン装置の軸振動、排気ガス温度、発電効率、ホイールスペース（タービン翼を支持するディスク間等のスペース）温度差、又は動作時に発生する音響を監視し、測定する方法などがある。また、タービン翼単体の損傷を計測する技術としては、例えば特許文献１があり、タービン翼に発生するき裂の深さを、超音波を利用して測定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−３１０１１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、軸振動により検出する方法では、タービン翼の一部に摩耗が生じて回転バランスが崩れることにより軸振動が発生しても、最初に摩耗が発生したタービン翼と軸に関して対称の位置にある他のタービン翼に摩耗が生じた場合、回転バランスが回復して軸振動が収束することがあり、確実に摩耗の有無を判定することが難しいという問題がある。
【０００５】
また、排気ガス温度、発電効率を監視する方法の場合、タービン翼に摩耗が生じると、排気ガス温度の上昇、発電効率の低下が認められるが、これらの現象が観測されるようになった段階ではタービン翼の摩耗がかなり進行してしまっていることが多く、摩耗の発生を適時に把握することが困難である問題がある。
【０００６】
また、ホイールスペースの温度差は、タービン翼の摩耗発生初期に観測されるが、いったん生じた温度差がその後解消される場合があり、再度温度差が明らかに増大していることが観測された段階ではタービン翼の摩耗がかなり進行してしまっていることが多く、やはり摩耗の発生を適時に把握することが困難である問題がある。
【０００７】
さらに、音響測定による方法では、タービン翼に摩耗が生じると、ガスタービン装置の動作音が増大することが認められるが、このような現象が明確に観測されるようになった段階では、やはりタービン翼の摩耗がかなり進行してしまっていることが多いという問題がある。
【０００８】
本発明は、上記の及び他の課題を解決するためになされたもので、回転機械の稼働中に発生する動作音を、動作音が含む特定の周波数成分に着目して解析することにより、回転機械の部品に摩耗が生じているか判定することを可能とする回転機械の部品摩耗検出方法、及び回転機械の部品摩耗検出装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の目的を達成するために本発明の一態様は、回転機械の部品摩耗検出方法であって、前記回転機械の動作音を収集して動作音データとして記録し、記録した前記動作音データを、当該動作音データの周波数特性データに変換し、前記周波数特性データから回転機械の回転周期に対応する周波数である基本周波数の所定倍までの各倍数に当たる周波数成分である特徴周波数成分を経時的に抽出し、前記抽出した特徴周波数成分のデータと、最初に抽出した特徴周波数成分のデータとを、両者に含まれる前記特徴周波数の基本周波数と前記特徴周波数の最高周波数との間に存在する各特徴周波数成分について比較することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一態様に係る回転機械の部品摩耗検出方法、又は回転機械の部品摩耗検出装置によれば、回転機械の稼働中に発生する動作音を、動作音が含む特定の周波数成分に着目して解析することにより、回転機械の部品に摩耗が生じているか判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態に係る回転機械の部品摩耗検出方法の概略系統図である。
【図２Ａ】タービン翼が取り付けられているタービンアセンブリの一例を示す模式図である。
【図２Ｂ】タービン翼が取り付けられているタービンアセンブリの一例を示す模式図である。
【図３Ａ】タービン翼を拡大して示す模式図である。
【図３Ｂ】タービン翼を拡大して示す模式図である。
【図４Ａ】動作音の波形の一例を示す図である。
【図４Ｂ】動作音波形をフーリエ変換して得られる周波数特性の一例を示す図である。
【図４Ｃ】複数の周波数特性を重ねあわせて得られる合成周波数特性の一例を示す図である。
【図４Ｄ】合成周波数特性から対象である回転機械特有の周波数成分を抽出して得た周波数特性の一例を示す図である。
【図４Ｅ】図４Ｄを縦軸方向に拡大して示す図である。
【図５】本発明の一実施形態による摩耗検出装置１００のハードウェア構成の一例を示す模式図である。
【図６】本発明の一実施形態による摩耗検出装置１００のソフトウェア構成の一例を示す模式図である。
【図７】本発明の一実施形態で用いられる抽出結果判別テーブル１５０の一例を示す図である。
【図８】本発明の抽出結果判別の概念を示す図である。
【図９】本発明の一実施形態による摩耗検出方法の処理フローの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明をその一実施形態に即して添付図面を参照しつつ説明する。
【００１３】
《摩耗検出系統の構成》
本発明の一実施形態に係る回転機械の部品摩耗検出方法を用いた摩耗検出系統の一例を、図１に模式的に示している。図１の例は、コンバインドサイクル発電所に設置されるガスタービン装置に設けられているタービン翼の摩耗検出を行う場合の系統例である。
【００１４】
図１の例では、ガスタービン装置１０に関連する構成のみを簡略化して示している。ガスタービン装置１０に供給される高温高圧の燃焼ガスによってタービン翼１６及び回転軸１４が回転駆動される。回転軸１４の出力は発電機２０の入力に接続されていて、ガスタービン装置１０の発生動力が電力に変換される。一方、ガスタービン装置１０からの排気ガスは、排熱回収ボイラへ供給され、予熱水を蒸気に変えるために利用される。
【００１５】
本実施形態の摩耗検出系統では、ガスタービン装置１０内で動作しているタービン翼１６の摩耗度合いを検出するために、ガスタービン装置１０の動作音を収集するための集音装置３０が設けられている。なお、摩耗検出の対象となる設備機器は、ガスタービン装置１０に限られることなく、稼働を通じて摩耗が進行するおそれのある部品を有する回転機械について広く適用することができる。
【００１６】
集音装置３０は、例えばガスタービン装置１０の動作音を電気信号に変換して出力するマイクとマイクの出力電気信号をデジタル信号に変換して、本実施形態の摩耗検出処理を実現するための摩耗検出装置１００へ送信する信号変換送信部とを備えていればよく、特定の構成の装置に限定されるものではない。
【００１７】
集音装置３０と摩耗検出装置１００とは、通信回線４０によって接続されている。通信回線４０は、例えば適宜の通信プロトコルを採用する通信ネットワークの一部によって構成することができ、また集音装置３０と摩耗検出装置１００との間の専用通信線として構成してもよい。また通信回線４０は適宜の態様の無線通信によって構成してもよい。また、マイク出力のアナログ電気信号をそのまま摩耗検出装置１００へ送信し、摩耗検出装置１００でデジタル信号に変換する構成を採用してもよい。
【００１８】
《タービン翼の摩耗検出処理の概要》
次に、本実施形態により実現される、タービン翼１６の摩耗検出処理の概要について説明する。図２Ａ、図２Ｂに、ガスタービン装置１０のタービンアセンブリ１２の一例を模式的に示している。図２Ａはタービンアセンブリ１２の半径方向から見た側面図を、図２Ｂはタービンアセンブリ１２の軸方向から見た正面図を、それぞれ模式的に示している。
【００１９】
図２Ａの例では、タービンアセンブリ１２は、回転軸１４に設けられた三組のタービン１６を有している。タービン１６は、燃焼ガスの動圧を回転軸１４の回転出力として効果的に変換するために、直径が異なる三組のタービン１６Ａ〜１６Ｃを備えている。図２Ｂに示すように、各タービン１６Ａ〜１６Ｃはハブ１８の部分で回転軸１４に取り付けられており、ハブ１８から一体に外方へ延在しているディスク部１７の外周に、多数のタービン翼ＴＢが設けられている。図２Ａ、図２Ｂのタービン１６では、各タービン翼ＴＢに軸方向から衝突する燃焼ガスのエネルギーが、タービン１６及び回転軸１４の回転駆動力に変換される。なお、図２Ａ、図２Ｂでは、タービン翼ＴＢの図示を一部省略している。
【００２０】
次に、タービン翼ＴＢの摩耗について説明する。図３Ａに摩耗がない状態のタービン翼ＴＢの模式図を、図３Ｂに摩耗が発生したタービン翼ＴＢの模式図を、それぞれ示している。図２Ａで、タービン１６のディスク部１７の外周に立設された各タービン翼ＴＢには、紙面手前側から燃焼ガス流が衝突し、タービン翼ＴＢを紙面向かって左方向へ向かう圧力を生じさせる。石炭ガスを燃焼させて得られる燃焼ガスには、ＬＮＧ等の一般的な液体燃料にはない粉塵等の固体微粒子が含まれているため、燃焼ガスがタービン翼ＴＢに衝突するときに、その含まれている固体微粒子がタービン翼ＴＢを摩耗させる。図３Ｂに示す摩耗が発生したタービン翼ＴＢでは、タービン翼ＴＢの側縁部が削り取られるように摩耗Ｗが発生して進行していることがわかる。このようなタービン翼ＴＢに発生する摩耗Ｗは、ガスタービン装置１０を停止させ、図示しないケーシングを取り外してタービンアセンブリ１２を目視すれば発見することができるが、本実施例では、ガスタービン装置１０が動作中に発生する動作音の変化に基づいて、タービン翼ＴＢに摩耗が生じているか判定することとしている。
【００２１】
次に、図４Ａ〜図４Ｅを参照して、タービン翼ＴＢの摩耗を検出するための、ガスタービン装置１０の動作音解析処理の手順を説明する。図４Ａ〜図４Ｅは、ガスタービン装置１０の動作音波形サンプルと、その波形サンプルを操作して得られる波形データの例を示している。図４Ａ〜図４Ｅの各図においては、（ａ）タービン翼ＴＢの摩耗なし、（ｂ）タービン翼ＴＢの摩耗ありのそれぞれの場合の波形データサンプルを対比させて示している。
【００２２】
まず、図４Ａは、ガスタービン装置１０の動作中にサンプリングされた動作音の波形サンプルを示している。測定対象となったガスタービン装置１０は、電源周波数６０Hz用の２極発電機に接続されるもので、運転速度は３６００rpmである。図４Ａの各波形サンプルの縦軸は動作音のレベルを示しており、特に特定の単位を用いることなく、動作音のレベル変動を相対的に示している。図４Ａは、解析対象となる動作音の生データを示しており、この状態では、タービン翼ＴＢの摩耗発生を知るために、両者を定量的に比較することは困難である。
【００２３】
次に、図４Ｂに、図４Ａに示した各波形をフーリエ変換して得られる波形データの例を示している。前記のように、ガスタービン装置１０の運転速度は３６００rpmであるから、１つのタービン翼ＴＢに注目すると、毎秒６０回転することになる。ここで、いま注目したタービン翼ＴＢに摩耗Ｗが発生しているとすると、その摩耗Ｗによって生じる、正常なタービン翼ＴＢとは異なる音響のレベルも、毎秒６０回周期的に変化すると考えられる。すなわち、１つのタービン翼ＴＢに発生した摩耗は、基本的に周波数６０Hzの異音として測定されると考えられる。したがって、摩耗Ｗが発生したタービン翼ＴＢが２つ、３つと増えていったとすると、測定される異音の周波数は、６０Hｚの２倍、３倍の位置にも現れるようになり、すべてのタービン翼ＴＢ（図２Ａ、図２Ｂの例では９２枚）に摩耗Ｗが発生している場合には、６０×９２＝５５２０Hzまで、６０の倍数の周波数において異音が測定されることとなる。なお、この注目すべき周波数成分は、発電用ガスタービン装置１０の場合、駆動する発電機２０の電源周波数に対応して異なり、例えば、東日本のように電源周波数が５０Hzである地域で使用される発電用ガスタービン装置１０の場合には、５０Hzの倍数の成分となる。
【００２４】
図４Ｂでは、図４Ａに示すように記録された動作音の波形データについて、その周波数特性を明らかにするために、フーリエ変換処理を行い、その結果得られた波形データ例を示している。図４Ｂの波形データの周波数特性は、横軸に周波数を、縦軸に図４Ａと同じく任意の音響レベルをとって図示されている。図４Ｂに示されるように、摩耗有無のいずれの場合でも、周波数６０Hz、及び５５２０Hzにおいて顕著なピークが記録されている。なお、（ａ）の摩耗なしの場合にも、６０Hz及び５５２０Hzでピークが記録されるのは、タービン１６の基本回転周波数である６０Hzと、９２枚のタービン翼ＴＢがそれぞれ発生する音響の合成として得られる５５２０Hzとに、ガスタービン装置１０の動作音に特徴的な音響が含まれているためと考えられる。
【００２５】
次に、図４Ｃには、図４Ａで測定した動作音の複数の波形データをそれぞれフーリエ変換処理し、合成して（重ね合わせて）得られる周波数特性を示している。図４Ｃのグラフの縦軸、横軸は、図４Ｂと同様である。複数の波形データを重ね合わせることにより、タービン翼ＴＢの摩耗が進行してレベルが漸増している周波数成分はその増大分が増幅される。一方、タービン翼摩耗とは異なる要因の雑音など、一過性の周波数成分については重ね合わせによって低減される。このように、複数の波形データを合成することにより、タービン翼摩耗に起因する周波数成分を強調することができる。
【００２６】
次に、図４Ｃで得られた重ね合わせ処理後の周波数特性データにおいて、測定対象であるガスタービン装置１０の動作音に特徴的な、６０の倍数の周波数成分を抽出することにより、図４Ｄの周波数特性データを得る。図４Ｄのように、図４Ｃの周波数特性データから６０の倍数の周波数成分（特徴周波数）を抽出することで、時間間隔をおいて測定、生成された６０の倍数成分に関する周波数特性データを比較し、経時的な変動分をモニタすることによって、タービン翼摩耗に起因する異音の周波数成分の変化を記録することができ、これによりタービン翼ＴＢの摩耗を検出することができる。図４Ｅは、図４Ｄの周波数特性データを、縦軸方向に４倍に拡大して示した図である。先鋭なピークを示す６０Hz（基本周波数）と５５２０Hz（特徴周波数のうち事実上の最高周波数）の周波数成分の間において、例えば２０００Hz〜４５００Hz付近の領域で、各周波数成分が増大していることが読み取れる。したがって、図４Ｅのように拡大した周波数特性データを目視で時系列に観察することにより、タービン翼ＴＢの摩耗の有無を簡易的に判定することもできる。
【００２７】
以上の周波数特性データのモニタは、例えば１日１回実施することとし、ガスタービン装置１０の動作音を、１時間おき、あるいは１０分おき等、適宜の時間間隔で収集し、例えばこのように収集した２４回分、あるいは１４４回分の波形データから図４Ｄ又は図４Ｅの周波数特性データを得るように実施することができる。
【００２８】
《摩耗検出装置１００》
次に、摩耗検出装置１００の構成について説明する。図５に、本実施形態における摩耗検出装置１００の構成例を示している。
【００２９】
摩耗検出装置１００は、例えば一般的なコンピュータの構成を有し、中央処理装置１０１（例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）、以下簡単のため「ＣＰＵ」と称する）、主記憶装置１０２（例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory））、補助記憶装置１０３（例えばハードディスクドライブ（Hard Disk Drive、ＨＤＤ））、ユーザの操作入力を受け付ける入力装置１０４（例えばキーボードやマウス）、出力装置１０５（例えば液晶モニタ）、他の装置との間の通信を実現する通信インターフェイス１０６（例えばＮＩＣ（Network Interface Card）)を備えている。
【００３０】
摩耗検出装置１００で稼働するオペレーティングシステム（Operating System、 ＯＳ）は、特定のシステムに限定されることはない。例えばＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）系のオペレーティングシステム、例えばＬｉｎｕｘ（登録商標）がこのＯＳとして好適に用いられる。
【００３１】
次に、摩耗検出装置１００のソフトウェア構成について説明する。図６に、摩耗検出装置１００のソフトウェア構成の一例を示している。摩耗検出装置１００は、データＩ／Ｏ部１１０、ＯＳ１２０、及び音響処理部１３０を備えている。データＩ／Ｏ部１１０は、ＯＳ１２０の配下で、集音装置３０からの音響データ入力、入力装置１０４からのデータ入力等を受付けて音響処理部１３０へ引き渡す入力データ処理と、音響処理部１３０からの出力データを出力装置１０５等へ引き渡す出力データ処理とを実行する。また、摩耗検出装置１００には、集音装置３０から入力される音響データ及びその音響データから生成される各種波形データを格納する音響データ記憶部１４０と、音響処理部１３０が使用する抽出結果判別テーブル１５０が設定されている。
【００３２】
ＯＳ１２０は、摩耗検出装置１００のハードウェア構成に関して述べたように、データＩ／Ｏ部１１０によるデータ入出力処理、及び音響処理部１３０の動作のための基盤を提供する基本ソフトウェアである。
【００３３】
音響処理部１３０は、本実施形態により実行されるタービン翼ＴＢの摩耗検出処理を、集音装置３０からの動作音データを解析することにより実現する機能を有する。音響処理部１３０は、補助記憶装置１０３に記憶されている、これを実現するプログラムをＣＰＵ１０１が読み出して実行することにより実現する機能ブロックである。
【００３４】
音響処理部１３０はさらに、フーリエ変換部１３１０、変換後データ合成部１３２０、周波数成分抽出部１３３０、及び抽出結果判別部１３４０の各機能ブロックを備えて構成されている。
【００３５】
フーリエ変換部１３１０では、集音装置３０によって収集され、データＩ／Ｏ部１１０を介して音響データ記憶部１４０に格納された動作音波形データについて、フーリエ変換処理が実行される。集音装置３０からは、所定の時間間隔で動作音波形データが入力され、音響データ記憶部１４０に格納されるので、フーリエ変換部１３１０は、これらの動作音波形データが音響データ記憶部１４０に格納されるごとに、順次フーリエ変換処理を実行する。ただし、フーリエ変換処理は、複数の動作音波形データについてまとめて実行するようにしてもよい。前記のように、フーリエ変換部１３１０で変換された波形データは、音響データ記憶部１４０に格納される。
【００３６】
変換後データ合成部１３２０は、フーリエ変換部１３１０によってフーリエ変換することにより得られる複数の周波数特性データを重ね合わせる合成処理を行う。合成された周波数特性データは、音響データ記憶部１４０に格納される。
【００３７】
周波数成分抽出部１３３０は、変換後データ合成部１３２０が生成した周波数特性データから、６０の倍数の周波数成分を抽出して、中間周波数成分、本実施形態の例では６０Hz〜５５２０Hzの間の抽出された周波数成分を比較するための、抽出周波数特性データを生成する。
【００３８】
抽出結果判別部１３４０は、後述する抽出結果判別テーブル１５０を参照して、タービン翼ＴＢに摩耗が発生しているか判別する処理を実行する。判別結果は、データＩ／Ｏ部１１０を介して、摩耗検出装置１００の出力装置１０５から、適宜の形式で出力させることができる。
【００３９】
なお、周波数成分抽出部１３３０で得られた周波数成分データを、例えば図４Ｅに例示したグラフ形式のグラフィック出力となるように、データＩ／Ｏ部１１０を介して、摩耗検出装置１００の出力装置１０５から出力させる構成とすれば、そのグラフィック出力を参照して、人がタービン翼ＴＢの摩耗発生有無を判定することもできる。
【００４０】
次に、抽出結果判別テーブル１５０について説明する。図７に、本実施形態の抽出結果判別テーブル１５０の一例を示している。抽出結果判別テーブル１５０には、フーリエ変換及び重ねあわせ処理が実行され、さらに６０の倍数の周波数成分が抽出された状態の周波数特性データ（図４Ｄ又は図４Ｅ）が、摩耗検出装置１００の稼働開始から累積的に記録されている。図７の例では、６０Hz〜５５２０Hz（＝６０×９２枚）の周波数領域での、抽出された各周波数成分である１２０Hz〜５４６０Hzのレベルについて、抽出結果が得られるごとに、周波数成分抽出部１３３０によって、抽出結果データＩＤを付して記録されている。１つの抽出結果周波数データのレコードには、例えば図７の第１レコードが示すように、抽出結果データＩＤ＝１に対応して、１２０Hz〜５４６０Hzまでの図４Ｄ又は図４Ｅの縦軸レベルに対応する数値が、５６、…、１７、…のように記録される。抽出結果判別テーブル１５０は、抽出結果判別部１３４０によって参照され、タービン翼ＴＢに摩耗が発生しているか判別するためのデータとして使用される。
【００４１】
次に、抽出結果周波数データに基づく、タービン翼ＴＢの摩耗発生有無判別処理について説明する。まず、摩耗検出装置１００のソフトウェア構成に関して説明したように、抽出結果周波数データは、例えば直近複数回のデータを摩耗検出装置１００の出力装置１０５から適宜のグラフィック形式（例えば図４Ｅ）で表示出力させることにより、人による摩耗有無判定資料として利用することができる。この場合、表示する複数回のデータの差分を色分け等により区分して表示することにより、判定を容易にすることができる。
【００４２】
抽出周波数データに基づいて摩耗発生有無を自動判定させる場合の処理概要は以下のようになる。抽出結果判別部１３４０は、周波数成分抽出部１３３０によって抽出され、抽出結果判別テーブル１５０に記録されている抽出結果周波数データ群について、正常値と考えられるデータと異常値と考えられるデータとを判別し、異常値が検出された場合に、タービン翼ＴＢの摩耗発生と判定してその旨の情報を、出力装置１０５を介して出力する処理を実行する。
【００４３】
抽出結果判別部１３４０では、抽出結果判別テーブル１５０に記録されている抽出結果周波数データについて、複数の直近データを採用し、その抽出結果周波数データ群の中から、タービン翼ＴＢの摩耗発生を示す異常値を検出している。図８に、抽出結果周波数データに対する抽出結果判別処理の概念図を示している。本実施形態では、異常値の抽出処理を、多変量解析手法の一法である１クラスν−サポートベクターマシンを用いて実行している。本実施形態では、異常値の割合を示すνを一例として１０％とした。１クラスν−サポートベクターマシン自体は公知の演算方法であり、例えば、赤穂昭太郎著、「カーネル多変量解析」、岩波書店、2008年11月、p.4-10、p.86-105、p.106-112に詳しいので、ここでは以下に簡単に説明する。
【００４４】
特徴ベクトルとパラメータの内積からなる関数
【数１】
をとると、外れ値を判別しようとする対象サンプルは、ｆ（ｘ（１））,...,ｆ（ｘ（ｎ））のように１次元のデータとなる。これらのデータを、正の閾値ρによって分類する。ρ≦ｆ（ｘ（ｉ））となるデータは正常値と、ρ＜ｆ（ｘ（ｉ））となるデータは外れ値と判定する。
【００４５】
ここで、適切な閾値ρを設定するために、次の損失関数を作成する。
【数２】
この損失関数により定まる損失を抑えながら閾値ρを大とする基準を考えると、サンプルデータ中の外れ値を判別する処理を、以下の最適化問題を解くことに帰着させることができる。
【数３】
概略以上の操作によって、図８に示す正常値と異常値とを判別するための識別関数ｆ（ｘ）を求めることができる。
【００４６】
抽出結果判別部１３４０では、前記のように、抽出結果周波数データの正常値と異常値とを判別するための閾値として、あらかじめ経験的に設定される正常値および異常値をそれぞれ代表する周波数データを利用して算出された識別関数f(x)を設定しておく。抽出結果判別部１３４０は、前記の設定された識別関数f(x)を用いて、実際に周波数成分抽出部１３３０によって抽出され抽出結果判別テーブル１５０に記録されている抽出結果周波数データに関して異常値が判別抽出された場合、タービン翼ＴＢに摩耗が発生したものとして、異常値が検出された事象、及び異常値検出時刻、検出頻度などのデータを算出し、摩耗検出装置１００の出力装置１０５などに送信する処理を実行する。
【００４７】
《摩耗検出処理フローの説明》
次に、以上の構成によって実現される摩耗検出装置１００の処理について説明する。図９に、摩耗検出装置１００によって実行される摩耗検出処理フローの一例を示している。なお、図９において、各処理ステップに付した符号の「Ｓ」の文字は、「Ｓｔｅｐ」を表している。この摩耗検出処理フローの開始契機は、摩耗検出装置１００の入力装置１０４から手動で与えることができる。あるいは、摩耗検出装置１００のＯＳ１２０から時間情報を得て、所定の時刻に、又は所定の時間間隔で摩耗検出処理フロー開始の契機を与える機能ブロックを設けておいてもよい。
【００４８】
前記の例を含む何らかの契機で本実施形態の摩耗検出処理フローが開始されると（Ｓ９０１）、まず、音響データ記憶部１４０は、集音装置３０によって収集され、送信されてくるガスタービン装置１０の動作音データを取得して、波形データとして記録する（Ｓ９０２）。本実施形態では、図４Ａに例示したように、波形データは約８０msにわたって収集するものとしている。ただし、本実施形態のように、ガスタービン装置１０の回転速度が、出力周波数６０Hzの２極発電機に適合する３６００rpmであれば、最短で１７ms程度の波形データを収集すれば、以後の処理は可能である。
【００４９】
次いで、音響データ記憶部１４０は、動作音波形データが、ｍ回分記録されたか判定し、ｍ回分記録されていると判定した場合はＳ９０４の処理に進み、ｍ回分のデータが記録されていないと判定した場合（Ｓ９０３、Ｎｏ）、適宜の時間間隔が設定されたタイマーで待機した後（Ｓ９０５）、Ｓ９０２に戻って動作音の波形データを記録する。Ｓ９０５のタイマーにより、摩耗検出処理に用いる動作音データが、タイマーに設定されている時間間隔ごとに、ｍ個記録されることになる。なお、定数ｍ及びタイマーの時間間隔は、対象となるガスタービン装置１０の保守計画等に基づいて適宜に設定すればよく、例えば１０分間隔でｍ＝１０個の動作音データを収集する等と設定することができる。
【００５０】
次いで、フーリエ変換部１３１０が、音響データ記憶部１４０に記録されているｍ個の動作音データについて、フーリエ変換処理する（Ｓ９０４）。次いで変換後データ合成部１３２０が、フーリエ変換されたｍ個の動作音データを重ね合わせる合成処理を実行する（Ｓ９０６）。
【００５１】
次に、周波数成分抽出部１３３０が、音響データ記憶部１４０に記録されている、合成された周波数データについて、本実施形態における基本周波数である６０Hzの倍数の成分を抽出して抽出結果判別テーブル１５０に記録する（Ｓ９０７）。次いで、抽出結果判別部１３４０は、摩耗検出装置１００のソフトウェア構成に関して説明したように、中間周波数領域（本実施形態では１２０〜５４６０Hz）に対応する抽出結果周波数データについて、あらかじめ設定した識別関数f(x)を用いて正常、異常の判別処理を行う（Ｓ９０８）。抽出結果判別部１３４０は、Ｓ９０８の判別結果に基づいて異常値が検出されたか判定し（Ｓ９０９）、異常値が検出されなかったと判定した場合（Ｓ９０９、Ｎｏ）、そのまま本処理フローを終了する（Ｓ９１１）。Ｓ９０９で異常値が検出されたと判定した場合（Ｓ９０９、Ｙｅｓ）、抽出結果判別部１３４０は、タービン翼ＴＢの摩耗発生を検出した旨の情報を、データＩ／Ｏ部１１０を介して出力装置１０５に送信し（Ｓ９１０）、本処理を終了する（Ｓ９１１）。
【００５２】
以上説明した本実施形態の摩耗検出方法によれば、ガスタービン装置１０の稼働中に発生する動作音を、動作音が含む特定の周波数成分（例えば電源周波数６０Hzの倍数）に着目して解析することにより、タービン翼ＴＢに摩耗が生じているか判定することが可能となる。
【００５３】
なお、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【符号の説明】
【００５４】
１０ ガスタービン装置 １２ タービンアセンブリ
１４ 回転軸 １６（１６Ａ〜１６Ｃ） タービン
１７ ディスク部 １８ ハブ ＴＢ タービン翼 Ｗ 摩耗
２０ 発電機 ３０ 集音装置 ４０ 通信回線
１００ 摩耗検出装置 １０１ 中央処理装置
１０２ 主記憶装置 １０３ 補助記憶装置
１０４ 入力装置 １０５ 出力装置 １０６ 通信インターフェイス
１１０ データＩ／Ｏ部 １２０ ＯＳ １３０ 音響処理部
１４０ 音響データ記憶部 １５０ 抽出結果判別テーブル
１３１０ フーリエ変換部
１３２０ 変換後データ合成部 １３３０ 周波数成分抽出部
１３４０ 抽出結果判別部
【技術分野】
【０００１】
この発明は、回転機械の部品摩耗検出方法、及び回転機械の部品摩耗検出装置に係わり、特に、対象の回転機械を通常稼働させたまま部品の摩耗状況を調べることを可能とする回転機械の部品摩耗検出方法、及び回転機械の部品摩耗検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の省エネルギー及び地球温暖化防止に対する要請から、火力発電におけるエネルギー効率向上が強く求められている。これに対応して、従来火力発電に用いられている蒸気タービン装置とガスタービン装置とを組み合わせて発電するコンバインドサイクル火力発電が開発されている。コンバインドサイクル火力発電は、ガスタービン装置からの排気ガスの熱を回収することにより熱効率を高めている。
ガスタービン翼は高温・高圧ガスにさらされるため、タービン翼が摩耗しやすい問題点がある。タービン翼の摩耗の有無を判断する方法としては、例えばガスタービン装置の軸振動、排気ガス温度、発電効率、ホイールスペース（タービン翼を支持するディスク間等のスペース）温度差、又は動作時に発生する音響を監視し、測定する方法などがある。また、タービン翼単体の損傷を計測する技術としては、例えば特許文献１があり、タービン翼に発生するき裂の深さを、超音波を利用して測定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−３１０１１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、軸振動により検出する方法では、タービン翼の一部に摩耗が生じて回転バランスが崩れることにより軸振動が発生しても、最初に摩耗が発生したタービン翼と軸に関して対称の位置にある他のタービン翼に摩耗が生じた場合、回転バランスが回復して軸振動が収束することがあり、確実に摩耗の有無を判定することが難しいという問題がある。
【０００５】
また、排気ガス温度、発電効率を監視する方法の場合、タービン翼に摩耗が生じると、排気ガス温度の上昇、発電効率の低下が認められるが、これらの現象が観測されるようになった段階ではタービン翼の摩耗がかなり進行してしまっていることが多く、摩耗の発生を適時に把握することが困難である問題がある。
【０００６】
また、ホイールスペースの温度差は、タービン翼の摩耗発生初期に観測されるが、いったん生じた温度差がその後解消される場合があり、再度温度差が明らかに増大していることが観測された段階ではタービン翼の摩耗がかなり進行してしまっていることが多く、やはり摩耗の発生を適時に把握することが困難である問題がある。
【０００７】
さらに、音響測定による方法では、タービン翼に摩耗が生じると、ガスタービン装置の動作音が増大することが認められるが、このような現象が明確に観測されるようになった段階では、やはりタービン翼の摩耗がかなり進行してしまっていることが多いという問題がある。
【０００８】
本発明は、上記の及び他の課題を解決するためになされたもので、回転機械の稼働中に発生する動作音を、動作音が含む特定の周波数成分に着目して解析することにより、回転機械の部品に摩耗が生じているか判定することを可能とする回転機械の部品摩耗検出方法、及び回転機械の部品摩耗検出装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の目的を達成するために本発明の一態様は、回転機械の部品摩耗検出方法であって、前記回転機械の動作音を収集して動作音データとして記録し、記録した前記動作音データを、当該動作音データの周波数特性データに変換し、前記周波数特性データから回転機械の回転周期に対応する周波数である基本周波数の所定倍までの各倍数に当たる周波数成分である特徴周波数成分を経時的に抽出し、前記抽出した特徴周波数成分のデータと、最初に抽出した特徴周波数成分のデータとを、両者に含まれる前記特徴周波数の基本周波数と前記特徴周波数の最高周波数との間に存在する各特徴周波数成分について比較することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一態様に係る回転機械の部品摩耗検出方法、又は回転機械の部品摩耗検出装置によれば、回転機械の稼働中に発生する動作音を、動作音が含む特定の周波数成分に着目して解析することにより、回転機械の部品に摩耗が生じているか判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態に係る回転機械の部品摩耗検出方法の概略系統図である。
【図２Ａ】タービン翼が取り付けられているタービンアセンブリの一例を示す模式図である。
【図２Ｂ】タービン翼が取り付けられているタービンアセンブリの一例を示す模式図である。
【図３Ａ】タービン翼を拡大して示す模式図である。
【図３Ｂ】タービン翼を拡大して示す模式図である。
【図４Ａ】動作音の波形の一例を示す図である。
【図４Ｂ】動作音波形をフーリエ変換して得られる周波数特性の一例を示す図である。
【図４Ｃ】複数の周波数特性を重ねあわせて得られる合成周波数特性の一例を示す図である。
【図４Ｄ】合成周波数特性から対象である回転機械特有の周波数成分を抽出して得た周波数特性の一例を示す図である。
【図４Ｅ】図４Ｄを縦軸方向に拡大して示す図である。
【図５】本発明の一実施形態による摩耗検出装置１００のハードウェア構成の一例を示す模式図である。
【図６】本発明の一実施形態による摩耗検出装置１００のソフトウェア構成の一例を示す模式図である。
【図７】本発明の一実施形態で用いられる抽出結果判別テーブル１５０の一例を示す図である。
【図８】本発明の抽出結果判別の概念を示す図である。
【図９】本発明の一実施形態による摩耗検出方法の処理フローの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明をその一実施形態に即して添付図面を参照しつつ説明する。
【００１３】
《摩耗検出系統の構成》
本発明の一実施形態に係る回転機械の部品摩耗検出方法を用いた摩耗検出系統の一例を、図１に模式的に示している。図１の例は、コンバインドサイクル発電所に設置されるガスタービン装置に設けられているタービン翼の摩耗検出を行う場合の系統例である。
【００１４】
図１の例では、ガスタービン装置１０に関連する構成のみを簡略化して示している。ガスタービン装置１０に供給される高温高圧の燃焼ガスによってタービン翼１６及び回転軸１４が回転駆動される。回転軸１４の出力は発電機２０の入力に接続されていて、ガスタービン装置１０の発生動力が電力に変換される。一方、ガスタービン装置１０からの排気ガスは、排熱回収ボイラへ供給され、予熱水を蒸気に変えるために利用される。
【００１５】
本実施形態の摩耗検出系統では、ガスタービン装置１０内で動作しているタービン翼１６の摩耗度合いを検出するために、ガスタービン装置１０の動作音を収集するための集音装置３０が設けられている。なお、摩耗検出の対象となる設備機器は、ガスタービン装置１０に限られることなく、稼働を通じて摩耗が進行するおそれのある部品を有する回転機械について広く適用することができる。
【００１６】
集音装置３０は、例えばガスタービン装置１０の動作音を電気信号に変換して出力するマイクとマイクの出力電気信号をデジタル信号に変換して、本実施形態の摩耗検出処理を実現するための摩耗検出装置１００へ送信する信号変換送信部とを備えていればよく、特定の構成の装置に限定されるものではない。
【００１７】
集音装置３０と摩耗検出装置１００とは、通信回線４０によって接続されている。通信回線４０は、例えば適宜の通信プロトコルを採用する通信ネットワークの一部によって構成することができ、また集音装置３０と摩耗検出装置１００との間の専用通信線として構成してもよい。また通信回線４０は適宜の態様の無線通信によって構成してもよい。また、マイク出力のアナログ電気信号をそのまま摩耗検出装置１００へ送信し、摩耗検出装置１００でデジタル信号に変換する構成を採用してもよい。
【００１８】
《タービン翼の摩耗検出処理の概要》
次に、本実施形態により実現される、タービン翼１６の摩耗検出処理の概要について説明する。図２Ａ、図２Ｂに、ガスタービン装置１０のタービンアセンブリ１２の一例を模式的に示している。図２Ａはタービンアセンブリ１２の半径方向から見た側面図を、図２Ｂはタービンアセンブリ１２の軸方向から見た正面図を、それぞれ模式的に示している。
【００１９】
図２Ａの例では、タービンアセンブリ１２は、回転軸１４に設けられた三組のタービン１６を有している。タービン１６は、燃焼ガスの動圧を回転軸１４の回転出力として効果的に変換するために、直径が異なる三組のタービン１６Ａ〜１６Ｃを備えている。図２Ｂに示すように、各タービン１６Ａ〜１６Ｃはハブ１８の部分で回転軸１４に取り付けられており、ハブ１８から一体に外方へ延在しているディスク部１７の外周に、多数のタービン翼ＴＢが設けられている。図２Ａ、図２Ｂのタービン１６では、各タービン翼ＴＢに軸方向から衝突する燃焼ガスのエネルギーが、タービン１６及び回転軸１４の回転駆動力に変換される。なお、図２Ａ、図２Ｂでは、タービン翼ＴＢの図示を一部省略している。
【００２０】
次に、タービン翼ＴＢの摩耗について説明する。図３Ａに摩耗がない状態のタービン翼ＴＢの模式図を、図３Ｂに摩耗が発生したタービン翼ＴＢの模式図を、それぞれ示している。図２Ａで、タービン１６のディスク部１７の外周に立設された各タービン翼ＴＢには、紙面手前側から燃焼ガス流が衝突し、タービン翼ＴＢを紙面向かって左方向へ向かう圧力を生じさせる。石炭ガスを燃焼させて得られる燃焼ガスには、ＬＮＧ等の一般的な液体燃料にはない粉塵等の固体微粒子が含まれているため、燃焼ガスがタービン翼ＴＢに衝突するときに、その含まれている固体微粒子がタービン翼ＴＢを摩耗させる。図３Ｂに示す摩耗が発生したタービン翼ＴＢでは、タービン翼ＴＢの側縁部が削り取られるように摩耗Ｗが発生して進行していることがわかる。このようなタービン翼ＴＢに発生する摩耗Ｗは、ガスタービン装置１０を停止させ、図示しないケーシングを取り外してタービンアセンブリ１２を目視すれば発見することができるが、本実施例では、ガスタービン装置１０が動作中に発生する動作音の変化に基づいて、タービン翼ＴＢに摩耗が生じているか判定することとしている。
【００２１】
次に、図４Ａ〜図４Ｅを参照して、タービン翼ＴＢの摩耗を検出するための、ガスタービン装置１０の動作音解析処理の手順を説明する。図４Ａ〜図４Ｅは、ガスタービン装置１０の動作音波形サンプルと、その波形サンプルを操作して得られる波形データの例を示している。図４Ａ〜図４Ｅの各図においては、（ａ）タービン翼ＴＢの摩耗なし、（ｂ）タービン翼ＴＢの摩耗ありのそれぞれの場合の波形データサンプルを対比させて示している。
【００２２】
まず、図４Ａは、ガスタービン装置１０の動作中にサンプリングされた動作音の波形サンプルを示している。測定対象となったガスタービン装置１０は、電源周波数６０Hz用の２極発電機に接続されるもので、運転速度は３６００rpmである。図４Ａの各波形サンプルの縦軸は動作音のレベルを示しており、特に特定の単位を用いることなく、動作音のレベル変動を相対的に示している。図４Ａは、解析対象となる動作音の生データを示しており、この状態では、タービン翼ＴＢの摩耗発生を知るために、両者を定量的に比較することは困難である。
【００２３】
次に、図４Ｂに、図４Ａに示した各波形をフーリエ変換して得られる波形データの例を示している。前記のように、ガスタービン装置１０の運転速度は３６００rpmであるから、１つのタービン翼ＴＢに注目すると、毎秒６０回転することになる。ここで、いま注目したタービン翼ＴＢに摩耗Ｗが発生しているとすると、その摩耗Ｗによって生じる、正常なタービン翼ＴＢとは異なる音響のレベルも、毎秒６０回周期的に変化すると考えられる。すなわち、１つのタービン翼ＴＢに発生した摩耗は、基本的に周波数６０Hzの異音として測定されると考えられる。したがって、摩耗Ｗが発生したタービン翼ＴＢが２つ、３つと増えていったとすると、測定される異音の周波数は、６０Hｚの２倍、３倍の位置にも現れるようになり、すべてのタービン翼ＴＢ（図２Ａ、図２Ｂの例では９２枚）に摩耗Ｗが発生している場合には、６０×９２＝５５２０Hzまで、６０の倍数の周波数において異音が測定されることとなる。なお、この注目すべき周波数成分は、発電用ガスタービン装置１０の場合、駆動する発電機２０の電源周波数に対応して異なり、例えば、東日本のように電源周波数が５０Hzである地域で使用される発電用ガスタービン装置１０の場合には、５０Hzの倍数の成分となる。
【００２４】
図４Ｂでは、図４Ａに示すように記録された動作音の波形データについて、その周波数特性を明らかにするために、フーリエ変換処理を行い、その結果得られた波形データ例を示している。図４Ｂの波形データの周波数特性は、横軸に周波数を、縦軸に図４Ａと同じく任意の音響レベルをとって図示されている。図４Ｂに示されるように、摩耗有無のいずれの場合でも、周波数６０Hz、及び５５２０Hzにおいて顕著なピークが記録されている。なお、（ａ）の摩耗なしの場合にも、６０Hz及び５５２０Hzでピークが記録されるのは、タービン１６の基本回転周波数である６０Hzと、９２枚のタービン翼ＴＢがそれぞれ発生する音響の合成として得られる５５２０Hzとに、ガスタービン装置１０の動作音に特徴的な音響が含まれているためと考えられる。
【００２５】
次に、図４Ｃには、図４Ａで測定した動作音の複数の波形データをそれぞれフーリエ変換処理し、合成して（重ね合わせて）得られる周波数特性を示している。図４Ｃのグラフの縦軸、横軸は、図４Ｂと同様である。複数の波形データを重ね合わせることにより、タービン翼ＴＢの摩耗が進行してレベルが漸増している周波数成分はその増大分が増幅される。一方、タービン翼摩耗とは異なる要因の雑音など、一過性の周波数成分については重ね合わせによって低減される。このように、複数の波形データを合成することにより、タービン翼摩耗に起因する周波数成分を強調することができる。
【００２６】
次に、図４Ｃで得られた重ね合わせ処理後の周波数特性データにおいて、測定対象であるガスタービン装置１０の動作音に特徴的な、６０の倍数の周波数成分を抽出することにより、図４Ｄの周波数特性データを得る。図４Ｄのように、図４Ｃの周波数特性データから６０の倍数の周波数成分（特徴周波数）を抽出することで、時間間隔をおいて測定、生成された６０の倍数成分に関する周波数特性データを比較し、経時的な変動分をモニタすることによって、タービン翼摩耗に起因する異音の周波数成分の変化を記録することができ、これによりタービン翼ＴＢの摩耗を検出することができる。図４Ｅは、図４Ｄの周波数特性データを、縦軸方向に４倍に拡大して示した図である。先鋭なピークを示す６０Hz（基本周波数）と５５２０Hz（特徴周波数のうち事実上の最高周波数）の周波数成分の間において、例えば２０００Hz〜４５００Hz付近の領域で、各周波数成分が増大していることが読み取れる。したがって、図４Ｅのように拡大した周波数特性データを目視で時系列に観察することにより、タービン翼ＴＢの摩耗の有無を簡易的に判定することもできる。
【００２７】
以上の周波数特性データのモニタは、例えば１日１回実施することとし、ガスタービン装置１０の動作音を、１時間おき、あるいは１０分おき等、適宜の時間間隔で収集し、例えばこのように収集した２４回分、あるいは１４４回分の波形データから図４Ｄ又は図４Ｅの周波数特性データを得るように実施することができる。
【００２８】
《摩耗検出装置１００》
次に、摩耗検出装置１００の構成について説明する。図５に、本実施形態における摩耗検出装置１００の構成例を示している。
【００２９】
摩耗検出装置１００は、例えば一般的なコンピュータの構成を有し、中央処理装置１０１（例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）、以下簡単のため「ＣＰＵ」と称する）、主記憶装置１０２（例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory））、補助記憶装置１０３（例えばハードディスクドライブ（Hard Disk Drive、ＨＤＤ））、ユーザの操作入力を受け付ける入力装置１０４（例えばキーボードやマウス）、出力装置１０５（例えば液晶モニタ）、他の装置との間の通信を実現する通信インターフェイス１０６（例えばＮＩＣ（Network Interface Card）)を備えている。
【００３０】
摩耗検出装置１００で稼働するオペレーティングシステム（Operating System、 ＯＳ）は、特定のシステムに限定されることはない。例えばＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）系のオペレーティングシステム、例えばＬｉｎｕｘ（登録商標）がこのＯＳとして好適に用いられる。
【００３１】
次に、摩耗検出装置１００のソフトウェア構成について説明する。図６に、摩耗検出装置１００のソフトウェア構成の一例を示している。摩耗検出装置１００は、データＩ／Ｏ部１１０、ＯＳ１２０、及び音響処理部１３０を備えている。データＩ／Ｏ部１１０は、ＯＳ１２０の配下で、集音装置３０からの音響データ入力、入力装置１０４からのデータ入力等を受付けて音響処理部１３０へ引き渡す入力データ処理と、音響処理部１３０からの出力データを出力装置１０５等へ引き渡す出力データ処理とを実行する。また、摩耗検出装置１００には、集音装置３０から入力される音響データ及びその音響データから生成される各種波形データを格納する音響データ記憶部１４０と、音響処理部１３０が使用する抽出結果判別テーブル１５０が設定されている。
【００３２】
ＯＳ１２０は、摩耗検出装置１００のハードウェア構成に関して述べたように、データＩ／Ｏ部１１０によるデータ入出力処理、及び音響処理部１３０の動作のための基盤を提供する基本ソフトウェアである。
【００３３】
音響処理部１３０は、本実施形態により実行されるタービン翼ＴＢの摩耗検出処理を、集音装置３０からの動作音データを解析することにより実現する機能を有する。音響処理部１３０は、補助記憶装置１０３に記憶されている、これを実現するプログラムをＣＰＵ１０１が読み出して実行することにより実現する機能ブロックである。
【００３４】
音響処理部１３０はさらに、フーリエ変換部１３１０、変換後データ合成部１３２０、周波数成分抽出部１３３０、及び抽出結果判別部１３４０の各機能ブロックを備えて構成されている。
【００３５】
フーリエ変換部１３１０では、集音装置３０によって収集され、データＩ／Ｏ部１１０を介して音響データ記憶部１４０に格納された動作音波形データについて、フーリエ変換処理が実行される。集音装置３０からは、所定の時間間隔で動作音波形データが入力され、音響データ記憶部１４０に格納されるので、フーリエ変換部１３１０は、これらの動作音波形データが音響データ記憶部１４０に格納されるごとに、順次フーリエ変換処理を実行する。ただし、フーリエ変換処理は、複数の動作音波形データについてまとめて実行するようにしてもよい。前記のように、フーリエ変換部１３１０で変換された波形データは、音響データ記憶部１４０に格納される。
【００３６】
変換後データ合成部１３２０は、フーリエ変換部１３１０によってフーリエ変換することにより得られる複数の周波数特性データを重ね合わせる合成処理を行う。合成された周波数特性データは、音響データ記憶部１４０に格納される。
【００３７】
周波数成分抽出部１３３０は、変換後データ合成部１３２０が生成した周波数特性データから、６０の倍数の周波数成分を抽出して、中間周波数成分、本実施形態の例では６０Hz〜５５２０Hzの間の抽出された周波数成分を比較するための、抽出周波数特性データを生成する。
【００３８】
抽出結果判別部１３４０は、後述する抽出結果判別テーブル１５０を参照して、タービン翼ＴＢに摩耗が発生しているか判別する処理を実行する。判別結果は、データＩ／Ｏ部１１０を介して、摩耗検出装置１００の出力装置１０５から、適宜の形式で出力させることができる。
【００３９】
なお、周波数成分抽出部１３３０で得られた周波数成分データを、例えば図４Ｅに例示したグラフ形式のグラフィック出力となるように、データＩ／Ｏ部１１０を介して、摩耗検出装置１００の出力装置１０５から出力させる構成とすれば、そのグラフィック出力を参照して、人がタービン翼ＴＢの摩耗発生有無を判定することもできる。
【００４０】
次に、抽出結果判別テーブル１５０について説明する。図７に、本実施形態の抽出結果判別テーブル１５０の一例を示している。抽出結果判別テーブル１５０には、フーリエ変換及び重ねあわせ処理が実行され、さらに６０の倍数の周波数成分が抽出された状態の周波数特性データ（図４Ｄ又は図４Ｅ）が、摩耗検出装置１００の稼働開始から累積的に記録されている。図７の例では、６０Hz〜５５２０Hz（＝６０×９２枚）の周波数領域での、抽出された各周波数成分である１２０Hz〜５４６０Hzのレベルについて、抽出結果が得られるごとに、周波数成分抽出部１３３０によって、抽出結果データＩＤを付して記録されている。１つの抽出結果周波数データのレコードには、例えば図７の第１レコードが示すように、抽出結果データＩＤ＝１に対応して、１２０Hz〜５４６０Hzまでの図４Ｄ又は図４Ｅの縦軸レベルに対応する数値が、５６、…、１７、…のように記録される。抽出結果判別テーブル１５０は、抽出結果判別部１３４０によって参照され、タービン翼ＴＢに摩耗が発生しているか判別するためのデータとして使用される。
【００４１】
次に、抽出結果周波数データに基づく、タービン翼ＴＢの摩耗発生有無判別処理について説明する。まず、摩耗検出装置１００のソフトウェア構成に関して説明したように、抽出結果周波数データは、例えば直近複数回のデータを摩耗検出装置１００の出力装置１０５から適宜のグラフィック形式（例えば図４Ｅ）で表示出力させることにより、人による摩耗有無判定資料として利用することができる。この場合、表示する複数回のデータの差分を色分け等により区分して表示することにより、判定を容易にすることができる。
【００４２】
抽出周波数データに基づいて摩耗発生有無を自動判定させる場合の処理概要は以下のようになる。抽出結果判別部１３４０は、周波数成分抽出部１３３０によって抽出され、抽出結果判別テーブル１５０に記録されている抽出結果周波数データ群について、正常値と考えられるデータと異常値と考えられるデータとを判別し、異常値が検出された場合に、タービン翼ＴＢの摩耗発生と判定してその旨の情報を、出力装置１０５を介して出力する処理を実行する。
【００４３】
抽出結果判別部１３４０では、抽出結果判別テーブル１５０に記録されている抽出結果周波数データについて、複数の直近データを採用し、その抽出結果周波数データ群の中から、タービン翼ＴＢの摩耗発生を示す異常値を検出している。図８に、抽出結果周波数データに対する抽出結果判別処理の概念図を示している。本実施形態では、異常値の抽出処理を、多変量解析手法の一法である１クラスν−サポートベクターマシンを用いて実行している。本実施形態では、異常値の割合を示すνを一例として１０％とした。１クラスν−サポートベクターマシン自体は公知の演算方法であり、例えば、赤穂昭太郎著、「カーネル多変量解析」、岩波書店、2008年11月、p.4-10、p.86-105、p.106-112に詳しいので、ここでは以下に簡単に説明する。
【００４４】
特徴ベクトルとパラメータの内積からなる関数
【数１】
をとると、外れ値を判別しようとする対象サンプルは、ｆ（ｘ（１））,...,ｆ（ｘ（ｎ））のように１次元のデータとなる。これらのデータを、正の閾値ρによって分類する。ρ≦ｆ（ｘ（ｉ））となるデータは正常値と、ρ＜ｆ（ｘ（ｉ））となるデータは外れ値と判定する。
【００４５】
ここで、適切な閾値ρを設定するために、次の損失関数を作成する。
【数２】
この損失関数により定まる損失を抑えながら閾値ρを大とする基準を考えると、サンプルデータ中の外れ値を判別する処理を、以下の最適化問題を解くことに帰着させることができる。
【数３】
概略以上の操作によって、図８に示す正常値と異常値とを判別するための識別関数ｆ（ｘ）を求めることができる。
【００４６】
抽出結果判別部１３４０では、前記のように、抽出結果周波数データの正常値と異常値とを判別するための閾値として、あらかじめ経験的に設定される正常値および異常値をそれぞれ代表する周波数データを利用して算出された識別関数f(x)を設定しておく。抽出結果判別部１３４０は、前記の設定された識別関数f(x)を用いて、実際に周波数成分抽出部１３３０によって抽出され抽出結果判別テーブル１５０に記録されている抽出結果周波数データに関して異常値が判別抽出された場合、タービン翼ＴＢに摩耗が発生したものとして、異常値が検出された事象、及び異常値検出時刻、検出頻度などのデータを算出し、摩耗検出装置１００の出力装置１０５などに送信する処理を実行する。
【００４７】
《摩耗検出処理フローの説明》
次に、以上の構成によって実現される摩耗検出装置１００の処理について説明する。図９に、摩耗検出装置１００によって実行される摩耗検出処理フローの一例を示している。なお、図９において、各処理ステップに付した符号の「Ｓ」の文字は、「Ｓｔｅｐ」を表している。この摩耗検出処理フローの開始契機は、摩耗検出装置１００の入力装置１０４から手動で与えることができる。あるいは、摩耗検出装置１００のＯＳ１２０から時間情報を得て、所定の時刻に、又は所定の時間間隔で摩耗検出処理フロー開始の契機を与える機能ブロックを設けておいてもよい。
【００４８】
前記の例を含む何らかの契機で本実施形態の摩耗検出処理フローが開始されると（Ｓ９０１）、まず、音響データ記憶部１４０は、集音装置３０によって収集され、送信されてくるガスタービン装置１０の動作音データを取得して、波形データとして記録する（Ｓ９０２）。本実施形態では、図４Ａに例示したように、波形データは約８０msにわたって収集するものとしている。ただし、本実施形態のように、ガスタービン装置１０の回転速度が、出力周波数６０Hzの２極発電機に適合する３６００rpmであれば、最短で１７ms程度の波形データを収集すれば、以後の処理は可能である。
【００４９】
次いで、音響データ記憶部１４０は、動作音波形データが、ｍ回分記録されたか判定し、ｍ回分記録されていると判定した場合はＳ９０４の処理に進み、ｍ回分のデータが記録されていないと判定した場合（Ｓ９０３、Ｎｏ）、適宜の時間間隔が設定されたタイマーで待機した後（Ｓ９０５）、Ｓ９０２に戻って動作音の波形データを記録する。Ｓ９０５のタイマーにより、摩耗検出処理に用いる動作音データが、タイマーに設定されている時間間隔ごとに、ｍ個記録されることになる。なお、定数ｍ及びタイマーの時間間隔は、対象となるガスタービン装置１０の保守計画等に基づいて適宜に設定すればよく、例えば１０分間隔でｍ＝１０個の動作音データを収集する等と設定することができる。
【００５０】
次いで、フーリエ変換部１３１０が、音響データ記憶部１４０に記録されているｍ個の動作音データについて、フーリエ変換処理する（Ｓ９０４）。次いで変換後データ合成部１３２０が、フーリエ変換されたｍ個の動作音データを重ね合わせる合成処理を実行する（Ｓ９０６）。
【００５１】
次に、周波数成分抽出部１３３０が、音響データ記憶部１４０に記録されている、合成された周波数データについて、本実施形態における基本周波数である６０Hzの倍数の成分を抽出して抽出結果判別テーブル１５０に記録する（Ｓ９０７）。次いで、抽出結果判別部１３４０は、摩耗検出装置１００のソフトウェア構成に関して説明したように、中間周波数領域（本実施形態では１２０〜５４６０Hz）に対応する抽出結果周波数データについて、あらかじめ設定した識別関数f(x)を用いて正常、異常の判別処理を行う（Ｓ９０８）。抽出結果判別部１３４０は、Ｓ９０８の判別結果に基づいて異常値が検出されたか判定し（Ｓ９０９）、異常値が検出されなかったと判定した場合（Ｓ９０９、Ｎｏ）、そのまま本処理フローを終了する（Ｓ９１１）。Ｓ９０９で異常値が検出されたと判定した場合（Ｓ９０９、Ｙｅｓ）、抽出結果判別部１３４０は、タービン翼ＴＢの摩耗発生を検出した旨の情報を、データＩ／Ｏ部１１０を介して出力装置１０５に送信し（Ｓ９１０）、本処理を終了する（Ｓ９１１）。
【００５２】
以上説明した本実施形態の摩耗検出方法によれば、ガスタービン装置１０の稼働中に発生する動作音を、動作音が含む特定の周波数成分（例えば電源周波数６０Hzの倍数）に着目して解析することにより、タービン翼ＴＢに摩耗が生じているか判定することが可能となる。
【００５３】
なお、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【符号の説明】
【００５４】
１０ ガスタービン装置 １２ タービンアセンブリ
１４ 回転軸 １６（１６Ａ〜１６Ｃ） タービン
１７ ディスク部 １８ ハブ ＴＢ タービン翼 Ｗ 摩耗
２０ 発電機 ３０ 集音装置 ４０ 通信回線
１００ 摩耗検出装置 １０１ 中央処理装置
１０２ 主記憶装置 １０３ 補助記憶装置
１０４ 入力装置 １０５ 出力装置 １０６ 通信インターフェイス
１１０ データＩ／Ｏ部 １２０ ＯＳ １３０ 音響処理部
１４０ 音響データ記憶部 １５０ 抽出結果判別テーブル
１３１０ フーリエ変換部
１３２０ 変換後データ合成部 １３３０ 周波数成分抽出部
１３４０ 抽出結果判別部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転機械の部品摩耗検出方法であって、
前記回転機械の動作音を収集して動作音データとして記録し、
記録した前記動作音データを、当該動作音データの周波数特性データに変換し、
前記周波数特性データから回転機械の回転周期に対応する周波数である基本周波数の所定倍までの各倍数に当たる周波数成分である特徴周波数成分を経時的に抽出し、
前記抽出した特徴周波数成分のデータと、最初に抽出した特徴周波数成分のデータとを、両者に含まれる前記特徴周波数の基本周波数と前記特徴周波数の最高周波数との間に存在する各特徴周波数成分について比較する、
ことを特徴とする回転機械の部品摩耗検出方法。
【請求項２】
前記抽出した特徴周波数成分のデータと、最初に抽出した特徴周波数成分のデータとを、前記基本周波数と前記特徴周波数の最高周波数との間に存在する各特徴周波数成分について比較した結果、両者の間に所定以上の差異が存在すると判定した場合、前記回転機械の部品に摩耗が生じている旨の情報を出力する、請求項１に記載の回転機械の部品摩耗検出方法。
【請求項３】
前記抽出した特徴周波数成分のデータと、最初に抽出した特徴周波数成分のデータとを、両者の差異が判別できるようにグラフィック表示する、請求項１に記載の回転機械の部品摩耗検出方法。
【請求項４】
前記動作音データは、フーリエ変換処理によって前記周波数特性データに変換され、複数の当該周波数特性データを重ね合わせることにより、当該周波数特性データに含まれるノイズを低減させる、請求項１に記載の回転機械の部品摩耗検出方法。
【請求項５】
前記回転機械がガスタービン装置であり、前記部品が前記ガスタービン装置のタービン翼である、請求項１に記載の回転機械の部品摩耗検出方法。
【請求項６】
前記抽出した特徴周波数成分のデータと、最初に抽出した特徴周波数成分のデータとの間に、所定以上の差異が存在するか判定する処理が、サポートベクターマシンによって実行される、請求項２に記載の回転機械の部品摩耗検出方法。
【請求項７】
回転機械の部品摩耗検出装置であって、
前記回転機械の動作音を収集して動作音データとして記録する音響データ記憶部と、
記録した前記動作音データを、当該動作音データの周波数特性データに変換する動作音データ変換部と、
前記周波数特性データから回転機械の回転周期に対応する周波数である基本周波数の所定倍までの各倍数に当たる周波数成分である特徴周波数成分を経時的に複数回抽出する周波数成分抽出部と、
前記抽出した特徴周波数成分のデータと、最初に抽出した特徴周波数成分のデータとを、両者に含まれる前記特徴周波数の基本周波数と前記特徴周波数の最高周波数との間に存在する各特徴周波数成分について比較し、比較した結果、両者の間に所定以上の差異が存在すると判定した場合、前記回転機械の部品に摩耗が生じている旨の情報を出力する抽出結果判別部と、
を有することを特徴とする回転機械の部品摩耗検出装置。
【請求項１】
回転機械の部品摩耗検出方法であって、
前記回転機械の動作音を収集して動作音データとして記録し、
記録した前記動作音データを、当該動作音データの周波数特性データに変換し、
前記周波数特性データから回転機械の回転周期に対応する周波数である基本周波数の所定倍までの各倍数に当たる周波数成分である特徴周波数成分を経時的に抽出し、
前記抽出した特徴周波数成分のデータと、最初に抽出した特徴周波数成分のデータとを、両者に含まれる前記特徴周波数の基本周波数と前記特徴周波数の最高周波数との間に存在する各特徴周波数成分について比較する、
ことを特徴とする回転機械の部品摩耗検出方法。
【請求項２】
前記抽出した特徴周波数成分のデータと、最初に抽出した特徴周波数成分のデータとを、前記基本周波数と前記特徴周波数の最高周波数との間に存在する各特徴周波数成分について比較した結果、両者の間に所定以上の差異が存在すると判定した場合、前記回転機械の部品に摩耗が生じている旨の情報を出力する、請求項１に記載の回転機械の部品摩耗検出方法。
【請求項３】
前記抽出した特徴周波数成分のデータと、最初に抽出した特徴周波数成分のデータとを、両者の差異が判別できるようにグラフィック表示する、請求項１に記載の回転機械の部品摩耗検出方法。
【請求項４】
前記動作音データは、フーリエ変換処理によって前記周波数特性データに変換され、複数の当該周波数特性データを重ね合わせることにより、当該周波数特性データに含まれるノイズを低減させる、請求項１に記載の回転機械の部品摩耗検出方法。
【請求項５】
前記回転機械がガスタービン装置であり、前記部品が前記ガスタービン装置のタービン翼である、請求項１に記載の回転機械の部品摩耗検出方法。
【請求項６】
前記抽出した特徴周波数成分のデータと、最初に抽出した特徴周波数成分のデータとの間に、所定以上の差異が存在するか判定する処理が、サポートベクターマシンによって実行される、請求項２に記載の回転機械の部品摩耗検出方法。
【請求項７】
回転機械の部品摩耗検出装置であって、
前記回転機械の動作音を収集して動作音データとして記録する音響データ記憶部と、
記録した前記動作音データを、当該動作音データの周波数特性データに変換する動作音データ変換部と、
前記周波数特性データから回転機械の回転周期に対応する周波数である基本周波数の所定倍までの各倍数に当たる周波数成分である特徴周波数成分を経時的に複数回抽出する周波数成分抽出部と、
前記抽出した特徴周波数成分のデータと、最初に抽出した特徴周波数成分のデータとを、両者に含まれる前記特徴周波数の基本周波数と前記特徴周波数の最高周波数との間に存在する各特徴周波数成分について比較し、比較した結果、両者の間に所定以上の差異が存在すると判定した場合、前記回転機械の部品に摩耗が生じている旨の情報を出力する抽出結果判別部と、
を有することを特徴とする回転機械の部品摩耗検出装置。
【図１】
【図２Ａ】
【図２Ｂ】
【図３Ａ】
【図３Ｂ】
【図４Ａ】
【図４Ｂ】
【図４Ｃ】
【図４Ｄ】
【図４Ｅ】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図２Ａ】
【図２Ｂ】
【図３Ａ】
【図３Ｂ】
【図４Ａ】
【図４Ｂ】
【図４Ｃ】
【図４Ｄ】
【図４Ｅ】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【公開番号】特開２０１３−７９８５０（Ｐ２０１３−７９８５０Ａ）
【公開日】平成２５年５月２日（２０１３．５．２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２１９４５８（Ｐ２０１１−２１９４５８）
【出願日】平成２３年１０月３日（２０１１．１０．３）
【出願人】（０００２１１３０７）中国電力株式会社 (6,505)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年５月２日（２０１３．５．２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１０月３日（２０１１．１０．３）
【出願人】（０００２１１３０７）中国電力株式会社 (6,505)
【Ｆターム（参考）】
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