対象設備の最適保全時期決定の支援方法、コンピュータプログラム、及び、対象設備の最適保全時期決定のための支援装置
【課題】対象設備の最適保全時期決定の支援方法、コンピュータプログラム、及び、対象設備の最適保全時期決定のための支援装置を提供する。
【解決手段】ある時点での機械的健全性を診断する簡易診断ステップと、機械的劣化の種別および劣化程度を推定する精密診断ステップと、当該劣化状態の進展を追跡する傾向監視ステップと、当該傾向監視ステップでの劣化パターンから当該故障の危険領域への到達時期を予測する寿命予測ステップと、前記傾向監視ステップにおける劣化程度の進展から対象設備のエネルギ損失量を推定するエネルギ損失評価ステップと、前記劣化部品もしくは劣化装置を復旧するときに必要なエネルギ負荷評価ステップと、前記エネルギ損失評価結果と当該エネルギ負荷評価結果とを加算して当該劣化状態を復旧する時期の最適化を行う。
【解決手段】ある時点での機械的健全性を診断する簡易診断ステップと、機械的劣化の種別および劣化程度を推定する精密診断ステップと、当該劣化状態の進展を追跡する傾向監視ステップと、当該傾向監視ステップでの劣化パターンから当該故障の危険領域への到達時期を予測する寿命予測ステップと、前記傾向監視ステップにおける劣化程度の進展から対象設備のエネルギ損失量を推定するエネルギ損失評価ステップと、前記劣化部品もしくは劣化装置を復旧するときに必要なエネルギ負荷評価ステップと、前記エネルギ損失評価結果と当該エネルギ負荷評価結果とを加算して当該劣化状態を復旧する時期の最適化を行う。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象設備の最適保全時期決定の支援方法、コンピュータプログラム、及び、対象設備の最適保全時期決定のための支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
対象となる設備の振動データを取得して、対象設備の機械的健全性を診断し、劣化状態の傾向を監視し、寿命を予測することにより、対象設備の保全時期を決定している。
例えば、前記振動データとして、振動変位、振動速度、振動加速度、振動加速度の歪度、振動加速度の尖度、振動加速度の波高率等のデータ、を取得し、取得されたデータを所定の閾値と比較することにより対象設備の異常の有無を判定し、状態予測については従来、正常状態時での当該データが「正規分布」に従うものとして行っている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
あるいは、前記、特許文献１の課題を解決すべく、振動波形データと振動特徴量を指定の確率分布、通常は正規分布へ変換することによって様々な情報処理手法を駆使して状態判定や状態予測を行っている（例えば、特許文献２参照）。
【特許文献１】 特許公開２０００−１７１２９１
【特許文献２】 特許ＷＯ２００４−０６８０７８
【０００４】
さらに、対象設備の当該劣化部位もしくは劣化機器の保全時期を決定する場合に、当該劣化状態の進展状況以外に、当該劣化による対象設備の運転エネルギの損失や当該劣化状態を復旧することをエネルギ投入するという観点からのエネルギ負担を考慮に入れて、当該劣化部位もしくは劣化機器の保全時期を決定するための配慮は見当たらない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、対象設備の診断や保全において、ユーザは異常の早期発見だけでなく傾向監視を行う中で対象部品や装置の寿命を予測するが、当該傾向監視や寿命予測の精度が不十分であり、実際に対象設備を停止して劣化部分の回復を行う時期の決定についての客観的な判断基準を保有していない。その大きな理由は、従来技術では正常状態での振動データに基づく診断指標の過去の推移から将来を予測するのであるが、劣化現象が生じた場合には当該振動データの指標の変化は過去の正常状態での推移とは全く異なっているからである。
【０００６】
さらに、当該劣化事象の傾向監視や寿命予測から得られる機械的な保全時期だけでなく、対象設備の劣化進展によるエネルギ損失および当該劣化部分の復旧のためのエネルギ負担を総合的に考慮した保全時期決定の最適化に関する評価手法についての知見がなかった。
【０００７】
本来、対象設備の部品レベルでの寿命を決定するためには、部品または部材に生じている応力として３方向からの外力、摩擦力など、および部品または部材の化学的損傷（腐食など）についての設計・製作仕様と製品品質および運用後の経歴、さらに将来にかけての運用条件の変化など複雑な要因が絡み合っており多方面からの検討が必要である。
ここでは前記する多方面からの要因を取り上げて、対象部品や部材の劣化状態の進展やその寿命を正確に予測することは最善策ではあるが現実的ではない。だからと言って、従来技術のように劣化（異常）事象が起こっていない正常状態での振動データもしくはその特徴量の経過・蓄積・分析により、進展のメカニズムが全く異なる劣化状態の推移を予測するという手法は、ほとんど根拠を有していないために実用的ではない。
【０００８】
本発明は、かかる課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは次善の策ではあるが簡便かつ現実的で実用に供することが可能な劣化状態の予測手法を提供することにある。つまり、下記を特徴とする手法である。
・ 異常の劣化種別に対応した、より普遍的な指標の探索
・ 異常の劣化の度合いに単調的に対応した指標の探索
・ 異常の劣化進展に及ぼす振動速度の影響の実振動データからの構築
また、対象設備の診断方法、当該劣化進展の追跡方法、寿命予測方法の提供に加えて、当該機械的劣化によるエネルギの損失量および当該劣化部位の復旧の際に要するエネルギ負荷量の総合評価を行って最適な保全時期決定を支援することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
主たる本発明は、対象とする設備の複数の劣化状態を振動データによって診断し、当該劣化状態の進展および寿命を予測し、対象設備の当該劣化に起因した故障を復旧するのに必要な復旧エネルギ量と当該故障の復旧時期とから算出した月々の復旧エネルギを求め、また一方で当該機械的劣化による対象設備の運転エネルギ損失の増加量とを考慮して対象設備の最適な保全時期の意思決定を行う設備の最適保全時期決定支援システムにおいて、
ある時点での機械的健全性を診断する簡易診断ステップと、当該機械的劣化の種別および劣化程度を推定する精密診断ステップと、当該劣化状態の進展を追跡する傾向監視ステップと、当該傾向監視ステップでの劣化パターンから当該故障の危険領域への到達時期を予測する寿命予測ステップと、前記傾向監視ステップにおける劣化程度の進展から対象設備のエネルギ損失量を推定するエネルギ損失評価ステップと、前記劣化部品もしくは劣化装置を復旧するときに必要なエネルギ負荷評価ステップと、前記エネルギ損失評価結果と当該エネルギ負荷評価結果とを加算して当該劣化状態を復旧する時期の最適化を行うことを特徴とする最適保全時期決定支援システムである。
【００１０】
本発明の他の特徴については、本明細書及び添付図面の記載により明らかにする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。
【００１２】
対象とする設備の複数の劣化状態を振動データによって診断し、当該劣化状態の進展および寿命を予測し、対象設備の当該劣化に起因した故障を復旧するのに必要な復旧エネルギ量と当該故障の復旧時期とから算出した月々の復旧エネルギを求め、また一方で当該機械的劣化による対象設備の運転エネルギ損失の増加量とを考慮して対象設備の最適な保全時期の意思決定を行う設備の最適保全時期決定支援システムにおいて、
ある時点での機械的健全性を診断する簡易診断ステップと、当該機械的劣化の種別および劣化程度を推定する精密診断ステップと、当該劣化状態の進展を追跡する傾向監視ステップと、当該傾向監視ステップでの劣化パターンから当該故障の危険領域への到達時期を予測する寿命予測ステップと、前記傾向監視ステップにおける劣化程度の進展から対象設備のエネルギ損失量を推定するエネルギ損失評価ステップと、前記劣化部品もしくは劣化装置を復旧するときに必要なエネルギ負荷評価ステップと、前記エネルギ損失評価結果と当該エネルギ負荷評価結果とを加算して当該劣化状態を復旧する時期の最適化を行うことを特徴とする最適保全時期決定支援システム。
【００１３】
かかる対象設備の診断方法、傾向監視、寿命予測、最適な保全時期決定手法によれば、対象設備の劣化事象の進展監視と当該劣化部分の復旧時期の最適化が実用的なものとなる。
【００１４】
また、前記の対象設備の簡易診断ステップにおいて、振動の時間波形データに基づく複数の波形特徴量として振動変位、振動速度、振動加速度、振動加速度の歪度、振動加速度の尖度、及び、振動加速度の波高率のうちの少なくとも一つと、当該振動データのスペクトルを分割し当該分割周波数帯域間の強さの時間軸における相関から求めた劣化特異な複数の劣化特異無次元特徴量とを考慮することとしてもよい。
かかる場合には、簡易診断を実行する際に振動波形での判定結果だけでなく、該振動データのスペクトル中の無次元特徴量による判定結果との複合判定により信頼性の高い診断結果を得ることもできる。
【００１５】
また、現在の振動速度平均値によるＩＳＯ絶対判定結果と、振動の時間波形データに基づく前期複数の波形特徴量である振動変位、振動速度、振動加速度、振動加速度の歪度、振動加速度の尖度、及び、振動加速度の波高率のうちの少なくとも一つに基づく判定結果と、当該振動データのスペクトルを分割し当該分割周波数帯域間の強さの時間軸における相関から求めた劣化特異な複数の劣化特異無次元特徴量に基づく判定結果と、の３種類の判定結果を総合して、次の時刻での管理処置を決定することとしてもよい。
かかる場合には、対象設備の劣化進展の度合いに応じて、その後の傾向監視上における処置の種別を決定することが可能となる。
【００１６】
また、現在の振動速度の平均値の増減傾向と、前記振動データのスペクトルを分割し当該分割周波数帯域間の強さの時間軸における相関から求めた劣化特異な複数の劣化特異無次元特徴量の中で当該劣化事象に対応する当該劣化特異無次元特徴量の増減傾向とを組み合わせて次の時刻での監視レベルの処置種別を選択することとしてもよい。
かかる場合には、対象設備の当該劣化状態の進展の特性を把握することが可能となり、将来への予測が簡便で、かつ当該精度の向上を実現できる。
【００１７】
また、直近の時刻での振動速度の平均値と、現在時刻における振動速度の平均値との比率の累乗則に基づき次の時刻での劣化状態を予測することとしてもよい。
かかる場合には、振動速度による劣化部位における振動エネルギの変化の影響を考慮しているので、劣化部位での疲労、亀裂、磨耗等の進展についての特性把握および予測の精度を向上させることとなる。
【００１８】
また、振動データのスペクトルを分割し当該分割周波数帯域間の強さの時間軸における相関から求めた劣化に特異な複数の劣化特異無次元特徴量の中で当該劣化事象に対応する当該劣化特異無次元特徴量について、当該劣化事象の発生開始に対応する第一次注意閾値と、当該注意領域から危険領域へ移行する危険閾値との間に、第二次注意閾値を設けて、前記第一次注意閾値と当該第二次注意閾値との間で、上記劣化状態の予測を行うこととしてもよい。
かかる場合には、当該劣化事象に関する進展特性を抽出する期間を簡易に規定しながら、当該劣化状態の予測精度の大幅な向上を図ることが可能になる。
【００１９】
また、振動データのスペクトルを分割し当該分割周波数帯域間の強さの時間軸における相関から求めた複数の無次元特徴量の中で当該劣化事象に対応する当該劣化特異無次元特徴量に基づき当該劣化状態に対応するエネルギ損失量を推定することとしてもよい。
かかる場合には、前記振動データにより対象設備の劣化事象に対応するエネルギ損失量の推定が可能になる。
【００２０】
また、エネルギ損失評価ステップ及びエネルギ負荷評価ステップにおいて、対象設備の当該劣化進展に対応したエネルギ損失を、また当該劣化に起因した故障の復旧エネルギを環境への二酸化炭素排出量による環境負荷により評価することとしてもよい。
かかる場合には、前記エネルギ損失量および復旧エネルギ負荷量を環境負荷という統一した評価基準で表すことが可能になる。
【００２１】
また、対象設備の最適保全時期決定支援システムを実現するためのコンピュータプログラムも実現可能である。
かかるコンピュータプログラムによれば、対象設備の診断、傾向監視、寿命予測、最適な保全時期決定における当該劣化事象の進展と当該劣化部分の復旧時期最適化の実行が簡便なものとなる。
【００２２】
また、前記コンピュータプログラムを備えたコンピュータを有することを特徴とする対象設備の最適保全時期決定支援装置も実現可能である。
かかる対象設備の最適保全時期決定支援装置によれば、対象設備の診断、傾向監視、寿命予測、最適な保全時期決定における当該劣化事象の進展と当該劣化部分の復旧時期最適化の実行が簡便なものとなる。
【００２３】
＝＝＝本実施の形態に係る対象設備の最適保全時期決定の全体フローについて＝＝＝
図１に簡易診断、精密診断、傾向監視、寿命予測、最適保全時期決定の各ステップのフローチャートを、図２に３つの判定手法による各判定結果に基づく総合判定の手順と当該総合判定結果から今後の監視処置の分類例を示す。
【００２４】
対象設備の振動データを採取し、当該振動データから波形特徴量および劣化特異無次元特徴量を抽出し、ＩＳＯ絶対判定基準に基づく判定手法１の判定結果と、高周波（Ｈｉ）・中周波（Ｍｉｄ）・低周波（Ｌｏ）での波形特徴量に基づく判定手法２の判定結果と、劣化特異無次元特徴量に基づく高周波（Ｈｉ）・中周波（Ｍｉｄ）・低周波（Ｌｏ）領域での判定手法３の判定結果との総合判定を行い、異常の有無および今後の監視についての処置を判定する。
判定手法１による判定結果は、良好・注意レベル１・注意レベル２・危険の４段階判定であり、これらは駆動モータの大きさや対象設備の基礎状態に応じてＩＳＯ１０８１６−１によって規格化されている。
【００２５】
次に、判定手法２では前記判定手法１での高周波（Ｈｉ）・中周波（Ｍｉｄ）・低周波（Ｌｏ）における加速度のピーク値・平均値・２乗平均値、速度の平均値・２乗平均値、変位のピーク値などの有次元特徴量および下記の［数式１］、［数式２］で定義する無次元特徴量において、正常時の各値を基準として、当該基準値の数倍、通常では２〜３倍を注意閾値とし、当該注意閾値の２〜３倍を危険閾値とする。
【数１】
【数２】
【００２６】
次に、判定手法３では特許第３３８２２４０号にて開示されている数式４にて求めた第１主成分得点から第ｍ主成分得点を判定の指標とする。前記、高周波（Ｈｉ）・中周波（Ｍｉｄ）・低周波（Ｌｏ）の周波数領域毎に正常時の振動データについて上記主成分得点を求め、当該主成分得点を指標とした判定方法については、前記特許第３３８２２４０号の中の図６およびパラグラフ［００３７］から［００４２］に具体的に記載してある。そして、本判定手法３では第一次注意閾値、第二次注意閾値、危険閾値を設定して良好・注意レベル１・注意レベル２、危険領域の４段階の判定を行う。
【００２７】
前記、手法１での結果に応じて、つまり手法１の判定結果が良好もしくは注意レベル１のときは図２の表１を適用し、手法１の判定結果が注意レベル２もしくは危険領域のときは表２に示すような総合判定およびその後の監視処置の分類を行う。
つまり、表２では、手法１の判定結果、低周波領域の振動速度平均値が大きく劣化傾向として深刻な状況にある確率が高いので、手法２と手法３との総合判定やその後の監視処置については、表１の場合と比較して厳しい監視処置を選定することによって対象設備の劣化進展を確実に把握して安全運転の確保は当然のこと、さらに劣化特性を抽出することによって寿命予測の精度を向上させるのである。
なお、上述した判定手法において、高周波（Ｈｉ）、中周波（Ｍｉｄ）、低周波（Ｌｏ）の３つの周波数帯域に分割し各々の帯域において判定を実行するのは、高周波領域では、対象部位の磨耗や傷の初期現象が多く発生すること、中周波領域では自励振動が主体的であること、低周波領域ではアンバランス等の構造的な異常が主体的に発生すること、を考慮することによって当該異常の検出性能を向上させ、また異常原因の特定に有効であることにある。
ちなみに、本実施例では、高周波領域は５ｋＨｚ〜３０ｋＨｚ、中周波領域は１ｋＨｚ〜１０ｋＨｚ、低周波領域は５Ｈｚ〜１ｋＨｚの周波数帯域での診断を行った。
【００２８】
＝＝＝本実施の形態に係る対象設備の診断方法、傾向監視、寿命予測について＝＝＝
本実施の形態に係る対象設備の診断方法、傾向監視、寿命予測について説明する。
なお、本明細書では、対象となる設備として、回転機械、例えば、モータにより駆動されるポンプ、を例に挙げて説明するが、対象設備は、当然のことながら、これに限定されるものではない。
ここでは、ポンプの軸受傷、ミスアライメント（軸ズレ）、アンバランス回転の劣化事象の診断において、本発明を軸受傷の発生検知とその進展、寿命予測に適用した実施例を示す。
【００２９】
図３に振動データによる設備診断を開始してからの劣化特異無次元特徴量Ｚ１，Ｚ５，Ｚ８の時間経過を示す。
軸受傷は特徴量Ｚ１、ミスアライメントは特徴量Ｚ５、アンバランス回転は特徴量Ｚ８が各劣化事象に対応した劣化特異特徴量である。図３では、特徴量Ｚ１が２２．０ヶ月経過した時点で当該第一次注意閾値である８．０を超えており、その後２４．７ヶ月後に同第二次注意閾値である２０に到達している。一方、図４にも示すように、この期間では特徴量Ｚ５は、２４．０ヶ月後に同第一次注意閾値を超えており、特徴量Ｚ８は第一次注意閾値には達していない。つまり、当該軸受傷の劣化状態が注意領域の晩期になると、ミスアライメントの劣化状態も注意領域に入っていたことが分かる。
【００３０】
軸受傷が先行して劣化進展しており、図４に軸受傷の劣化特異特徴量Ｚ１を、図５に振動速度平均値Ｖｒｍｓの推移を示す。また、図６には特徴量Ｚ１の増減符号と振動速度平均値Ｖｒｍｓの増減符号との組み合わせに応じた、将来の振動監視のクラス分類を示す。ここでは、下記の４つのクラスに分けた場合を示す。
ＡＡ：直近での予測時期における診断周期間隔を延長
Ａ：そのまま経過観察
Ｂ：診断周期を短縮して経過観察
Ｃ：特徴量Ｚ１と振動速度平均値Ｖｒｍｓとの関連を検討して危険閾値への到達時期を予測
【００３１】
図７には、２２．０ヶ月以降における図４、図５に示す特徴量Ｚ１と振動速度平均値Ｖｒｍｓの各診断周期毎に、図６の分類にしたがって監視クラスの分類、Ｚ１の予測、振動速度平均値の比率の累乗則における指数ｎの推移を示す。クラスＣの場合にのみ特徴量Ｚ１の予測を行い、当該Ｚ１の実測値とを比較することによって累乗則の指数ｎを修正してゆく。
【００３２】
この累乗則の指数ｎの修正状況を図８に示す。
つまり、軸受傷の劣化特異無次元特徴量Ｚ１が第一次注意閾値を超えてから第二次注意閾値に達するまで（図３で、Ｔ１＝２２．０ヶ月〜Ｔ２＝２４．７ヶ月）の期間で、図６のクラス分類と図８の累乗則に則った特徴量Ｚ１の予測・実測および振動速度平均値Ｖｒｍｓの実測により、当該劣化事象の進展特性を、当該累乗則の指数ｎとして抽出するものである。この累乗則の指数ｎの変化について図７に示す。
【００３３】
初期値０．８からスタートして０．６７、０．１７、最後に０．３４で当該劣化事象である軸受傷の劣化特異無次元特徴量Ｚ１の第二次注意閾値を超えた事例である。
ある時刻ｉでの振動速度平均値をＶｉとし、当該劣化特異無次元特徴量をＺ１（ｉ）として、下記の［数式３］、［数式４］を用いてＺ１の予測値と実測値から予測係数Ｃを修正してゆくものである。
Ｚ１の予測係数 Ｃとして
【数３】
指数ｎと予測係数Ｃとの関係を
【数４】
【００３４】
上記する軸受傷の劣化特異無次元特徴量Ｚ１の予測に関して、振動速度平均値Ｖｒｍｓの累乗則を適用する根拠は、回転部位の金属の疲労現象がＶｒｍｓに比例すること、回転部位の亀裂や磨耗がＶｒｍｓの２乗で進行するという物理現象が存在すること、さらに当該物理現象が当該劣化事象の進展に及ぼす影響は、振動エネルギの全てが劣化進展に反映するものではないことから、劣化進展期間における指数ｎの修正という手法によることによって解決することにある。
そして、特徴量Ｚ１が第二次注意閾値に到達した時点で、当該危険閾値に到達する時期を予測する。
【００３５】
ところで、上述した軸受傷の劣化進展モデルは、基本的にミスアライメントやアンバランス回転のような劣化事象にも妥当である。その理由を以下に記載する。
【００３６】
まず、ミスアライメント（軸ズレ）について記載する。軸ズレの進展要因は、
▲１▼駆動側と被駆動側との偏った磨耗などによる回転アンバランス
▲２▼接続配管や機械本体の基礎部分から受ける外力や変位の作用、などにある。
したがって、振動エネルギの増大が、磨耗やアンバランス度合の増大を介して間接的にミスアライメント現象の劣化度合を進展させるので軸受の傷進展における劣化予測モデルとアナロジーを有する。
【００３７】
次に、アンバランスについて記載する。この劣化要因は、回転体や軸の偏った磨耗や傾き、もしくは軸受部での保持状態の不良などの機械的・機構的な要因であるので、振動エネルギの増加による疲労、欠陥、磨耗の進展という軸受傷の進展の場合の予測モデルとアナロジーを有する。また、このアンバランスの直接的要因が腐食のような化学的もしくは電気化学的な要因にある場合は、振動エネルギの増加から受ける直接的な影響は小さいが、振動エネルギの増大や磨耗、偏芯度の増大を介して悪循環に入り込むので、腐食現象も間接的な要因となり振動エネルギを考慮するという本発明の寿命予測モデルに合致するものである。
【００３８】
そして、特徴量Ｚ１が第二次注意閾値に到達した時点で、当該危険閾値に到達する時期を予測する。
【００３９】
このような傾向監視ステップと寿命予測ステップとを実行すれば、軸受傷の進展中の特性を考慮した予測が可能になり、寿命予測の精度が実用的となるのである。
なお、軸受傷・ミスアライメント・アンバランス回転に対するそれぞれの劣化特異無次元特徴量であるＺ１、Ｚ５、Ｚ８と、実際の劣化状態の物理的進展の程度との関係を図９、図１０、図１１に示す。これらは、回転機械のシミュレータを用いた試験装置において各劣化事象に対する振動試験の結果から得られた知見である。これらの図には、各々の劣化事象における第一次注意閾値、第二次注意閾値および危険閾値を示している。実機でのこれらの閾値については、ポンプという流体機械では、形状における相似則が成立っていることと、当該劣化特異無次元特徴量の特性上、汎用性を有しているので当該閾値が適用可能である。
【００４０】
さて、現場のモータ容量が８００ｋＷの実機ポンプに、本発明の診断方法、傾向監視、寿命予測手法を適用した状況と結果を述べる。
前記、図３に示すように、軸受傷、ミスアライメント、アンバランスの簡易診断、傾向監視におけるそれぞれの劣化特異無次元特徴量Ｚ１，Ｚ５，Ｚ８の推移と軸受傷の劣化傾向監視結果から、経過開始からＴ３＝３１．８ヶ月後に危険閾値に達するという寿命予測の結果が得られた。これは、軸受傷に関する特徴量Ｚ１が第一次注意閾値８．０に達した時点Ｔ１＝２２．０ヶ月後から当該特徴量Ｚ１が第二次注意閾値２０に達した時点Ｔ２＝２４．７ヶ月までの期間において、図４および図５に示す当該特徴量Ｚ１及び振動速度平均値Ｖｒｍｓの実測値と図６のクラス分類、図７・図８の累乗則の指数変化からの予測との繰り返しを行い、軸受傷に対応する特徴量Ｚ１の第二次注意閾値２０を超えた時点で、当該Ｚ１の危険閾値２８に到達する時期を予測したものである。
【００４１】
前記の寿命予測を実行したのち、対象ポンプの注意深い運転継続によって当該寿命予測の精度が十分であることを検証した。つまり、予測した時点Ｔ３＝３１．８ヶ月後に当該ポンプを停止・分解して対象軸受部の点検を行ったところ、当該軸受の外輪傷の深さが約６００μであったことから、図９に示す当該劣化特異無次元特徴量Ｚ１の危険閾値２８とほぼ一致していることが明らかになり、当該寿命予測手法が有効であった。
【００４２】
＝本実施形態に係る対象設備の最適保全時期決定支援について＝
まず、当該劣化事象の進展により生じるエネルギ損失量を振動データから推定する手法を述べる。図１２にミスアライメント量と対象ポンプ用モータ電力の損失割合を、図１３にアンバランス量と前記モータ電力の損失割合を示す。
【００４３】
劣化事象が、ミスアライメントの場合には、前記図１０に示す劣化特異無次元特徴量Ｚ５と現場のポンプ軸とモータ軸とのミスアライメント量（軸ズレ量）との関係から、振動データから得た当該特徴量Ｚ５の値によりミスアライメント量を推定し、図１２から当該劣化によるエネルギ損失量を推定できる。
【００４４】
同様に、アンバランスの場合には、前記図１１を利用して振動データから求めた劣化特異無次元特徴量Ｚ８よりアンバランス量を推定し、前記図１３によって当該劣化によるエネルギ損失量の推定が可能になる。
なお、軸受傷の進展に応じてのエネルギ損失量は、前記のミスアライメントやアンバランスといった劣化事象の場合と比較して小さいので考慮していないが、軸受傷の進展が他の劣化事象と比べて無視できない場合には、本発明と同様な手法で予めエネルギ損失割合を求めておく。
【００４５】
次に、当該劣化である軸受傷が進展し、前記傾向監視ステップおよび寿命予測ステップにより危険領域への到達時期の予測が可能になるが、当該軸受の新品部品との交換復旧という保全に関しては、エネルギ負担が生じることとなる。このエネルギ負担量は当該軸受部品の製造に必要な二酸化炭素排出量として定量評価が可能である。
【００４６】
転がり軸受の素材、製造、輸送に係る二酸化炭素排出量については、（社）日本ベアリング工業会 地球環境対策委員会が調査、検討した報告書に記載されている。
（「転がり軸受のＬＣＡ（Ｌｉｆｅ Ｃｙｃｌｅ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ）の調査・研究について」）
【００４７】
また、対象ポンプの製造に関する二酸化炭素の排出量については、 大型ポンプの温暖化ポテンシャルの中で、生産工場での各製造工程の環境負荷として年間の二酸化炭素排出量を開発・設計、機械加工、組立、試験、塗装、物流等について定量化した数値を参照することが可能である。（たとえば、株式会社荏原製作所 小塚、江藤 「事例 大型ポンプの生産活動におけるＬＣＡ」 ＬＣＡ日本フォーラムニュース Ｎｏ．４３、ｐｐ．２−５、平成１９年３月３１日）
【００４８】
前述した現場でのモータ容量８００ｋＷの実機ポンプに、本発明の診断方法、傾向監視、寿命予測手法を適用した結果、図３に示すように当該劣化事象である軸受傷の寿命予測結果Ｔ３＝３１．８ヶ月であった。
前記劣化監視、寿命予測の結果を踏まえて、ミスアライメント、アンバランスの劣化進展による電力エネルギ損失の増加、軸受部品の新品交換に伴うエネルギ負担と、ミスアライメントが対象ポンプ内部部品に与える損傷を復旧する場合のエネルギ負担と、当該ポンプが運転開始時点からポンプ効率が年間当り１．５％ずつ低下することによる電力エネルギ損失の増加と、前記ポンプの劣化部位の復旧のために停止した日数に応じた生産損失と、を考慮した場合の最適保全時期決定のために経過月数に対して検討した結果を図１４に示す。
当該図１４の結果から、総合コストが最小になるのは診断開始から２８〜３０ヶ月経過後であることが分かり、当該劣化した軸受部品の交換やアライメント調整の保全作業は当該期間中に実行するのが最適であることが明らかになった。
【００４９】
なお、前記した軸受部品の新品交換を当該軸受の製造に係る二酸化炭素排出量として評価し、当該排出量をコスト換算したエネルギ負担と、およびミスアライメントに対応した当該ポンプの内部部品の復旧に対応した二酸化炭素排出量として評価し、当該排出量をコスト換算したエネルギ負担と、を保全コストとして経過月々にて算出したものを図１５に示す。
【００５０】
ここで、当該劣化軸受部品は、型式ＮＵ３０６であり当該部品の素材を含んだ製造に対する二酸化炭素排出量は前記「転がり軸受のＬＣＡ（Ｌｉｆｅ Ｃｙｃｌｅ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ）の調査・研究について」を参照して１，１９０ｋｇＣＯ２、対象ポンプの製造に係る二酸化炭素排出量は前記「事例 大型ポンプの生産活動におけるＬＣＡ」を参照して５３，０００ｋｇＣＯ２、ミスアライメントによる当該ポンプの内部損傷に及ぼす割合が約５．５％程度（２，９２０ｋｇＣＯ２）として、前記軸受部品の排出量と合計すると４，１００ｋｇＣＯ２となる。
【００５１】
当該二酸化炭素排出量を環境負荷における標準的な単価として１７０円／ｋｇＣＯ２を採用して、軸受新品部品のエネルギ負担は約２０万円、ミスアライメント調整に関するエネルギ負担は約５０万円と評価した。
【００５２】
なお、上述した実施例では、軸受部品の新品との交換およびミスアライメント（軸ズレ）を修正するアライメント調整作業が負担するエネルギ量として、当該保全により生じる二酸化炭素排出量として評価し、当該排出量を保全コストという金額に換算したが、その理由は当該保全作業のための対象ポンプの停止による生産損失をコスト（金額）として評価したためであって、保全時期の最適化の目的においては二酸化炭素排出量を統一指標とし、当該排出量を最小化する時期を探索することも可能である。
【００５３】
＝＝＝対象設備の最適保全時期を決定するための装置＝＝＝
次に、上述した対象設備の簡易診断、精密診断、劣化傾向監視、寿命予測、最適保全時期決定方法を実現するための対象設備の最適保全時期決定支援装置（以下、当該保全支援装置とも呼ぶ）の一例について、図１６を用いて説明する。図１６は、保全支援装置の一例を示す概念図である。
【００５４】
本実施の形態において、当該保全支援装置は当該保全支援装置本体２と、振動センサ１とからなる。そして当該保全支援装置本体２は、振動センサからのアナログの電気信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器１００と、図１に記載した簡易診断、精密診断、傾向監視、寿命予測、エネルギ損失評価、復旧エネルギ負担評価、最適保全時期決定の計算および判定、処置を実行するメイン計算機２００と、劣化エネルギ損失データベース３００と、復旧エネルギ負担データベース４００と、当該メイン計算機２００での結果を表示する結果表示器５００と、を備えている。
【００５５】
メイン計算機２００は、上述した最適保全時期決定方法を実現するためのコンピュータプログラム２００ａを有しており、当該コンピュータプログラム２００ａをメイン計算機２００に設けられたＣＰＵが処理することにより、上述した最適保全時期決定方法が実行される。前記コンピュータプログラム２００ａは、上述した最適保全時期決定方法を実行するためのコードから構成されている。なお、当該メイン計算機２００は、一つの装置ではなく、複数の装置からなることとしてもよい。また、かかる際に、コンピュータプログラム２００ａは、複数の装置の各々に分かれて、備えられていることとしてもよい。
結果表示器５００は、対象設備の良否判定、劣化状態監視、寿命予測、最適保全時期決定を実行する当該保全支援装置２の操作者に各種情報を与える機能を有する。
【００５６】
＝＝＝その他の実施の形態＝＝＝
以上、上記実施の形態に基づき本発明に係る対象設備の簡易診断、精密診断、劣化傾向監視、寿命予測、最適保全時期決定方法を説明したが、上記発明の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることはもちろんである。
【００５７】
本発明の上記した実施例では、当該劣化傾向監視での注意領域において
（Ｖｉ／Ｖｉ−１）≧１．０（＜１．０のとき劣化は進展せず）の全ての値の中で
▲１▼最大値 ・・・・劣化部分への振動エネルギが急峻な進展を示す場合
▲２▼平均値 ・・・・進展の変動が中程度あり、平均化にて代表できる場合
▲３▼最小値 ・・・・振動エネルギの劣化進展に与える影響が比較的小さい場合
のいずれかを採用して、第二次注意閾値を超えたときに寿命予測を実行することも本発明の実施形態の一つである。
【００５８】
つまり、前記実施例では、第二次注意閾値を超えた時点での直近のＺ１とＶの増減によって予測したが、注意領域における劣化状態の進展が変動する場合には、直近の状況のみでは予測精度が低下するので、第一次注意閾値を超え、第二次注意閾値までの注意領域全般での劣化特性を平均化するか、もしくは最大、最小値を採用することによって劣化進展を代表することも本発明の他の実施形態の一つである。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の全体フローチャートである。
【図２】３つの判定手法の総合判定手順及び監視処置の分類である。
【図３】軸受傷、ミスアライメント、アンバランスに対応した劣化特異無次元特徴量の推移及び寿命予測結果を示した図である。
【図４】軸受傷に対応する劣化特異特徴量の推移である。
【図５】図４に対応する振動速度平均値の実測値の推移である。
【図６】劣化特異特徴量と振動速度平均値との組合せによる劣化進展のクラス分類図である。
【図７】劣化傾向監視における累乗則の指数の変化図である。
【図８】軸受傷の劣化進展における累乗則による予測値と実測値の推移である。
【図９】軸受傷の大きさと当該劣化特異無次元特徴量との関係を示す図である。
【図１０】ミスアライメント量と当該劣化特異無次元特徴量との関係を示す図である
【図１１】アンバランス量と当該劣化特異無次元特徴量との関係を示す図である。
【図１２】ミスアライメント量と当該電力損失の割合との関係を示す図である。
【図１３】アンバランス量と当該電力損失の割合との関係を示す図である。
【図１４】本発明の最適保全時期決定支援の実施例を示す図である。
【図１５】本発明の最適保全時期決定のための総合コストの評価図である。
【図１６】本発明の最適保全時期決定支援装置の構成図である。
【符号の説明】
１ 振動センサ
２ 最適保全時期決定支援装置
１００ Ａ／Ｄ変換器
２００ メイン計算機
２００ａコンピュータプログラム
３００ 劣化エネルギ損失データベース
４００ 復旧エネルギ負担データベース
５００ 表示器
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象設備の最適保全時期決定の支援方法、コンピュータプログラム、及び、対象設備の最適保全時期決定のための支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
対象となる設備の振動データを取得して、対象設備の機械的健全性を診断し、劣化状態の傾向を監視し、寿命を予測することにより、対象設備の保全時期を決定している。
例えば、前記振動データとして、振動変位、振動速度、振動加速度、振動加速度の歪度、振動加速度の尖度、振動加速度の波高率等のデータ、を取得し、取得されたデータを所定の閾値と比較することにより対象設備の異常の有無を判定し、状態予測については従来、正常状態時での当該データが「正規分布」に従うものとして行っている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
あるいは、前記、特許文献１の課題を解決すべく、振動波形データと振動特徴量を指定の確率分布、通常は正規分布へ変換することによって様々な情報処理手法を駆使して状態判定や状態予測を行っている（例えば、特許文献２参照）。
【特許文献１】 特許公開２０００−１７１２９１
【特許文献２】 特許ＷＯ２００４−０６８０７８
【０００４】
さらに、対象設備の当該劣化部位もしくは劣化機器の保全時期を決定する場合に、当該劣化状態の進展状況以外に、当該劣化による対象設備の運転エネルギの損失や当該劣化状態を復旧することをエネルギ投入するという観点からのエネルギ負担を考慮に入れて、当該劣化部位もしくは劣化機器の保全時期を決定するための配慮は見当たらない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、対象設備の診断や保全において、ユーザは異常の早期発見だけでなく傾向監視を行う中で対象部品や装置の寿命を予測するが、当該傾向監視や寿命予測の精度が不十分であり、実際に対象設備を停止して劣化部分の回復を行う時期の決定についての客観的な判断基準を保有していない。その大きな理由は、従来技術では正常状態での振動データに基づく診断指標の過去の推移から将来を予測するのであるが、劣化現象が生じた場合には当該振動データの指標の変化は過去の正常状態での推移とは全く異なっているからである。
【０００６】
さらに、当該劣化事象の傾向監視や寿命予測から得られる機械的な保全時期だけでなく、対象設備の劣化進展によるエネルギ損失および当該劣化部分の復旧のためのエネルギ負担を総合的に考慮した保全時期決定の最適化に関する評価手法についての知見がなかった。
【０００７】
本来、対象設備の部品レベルでの寿命を決定するためには、部品または部材に生じている応力として３方向からの外力、摩擦力など、および部品または部材の化学的損傷（腐食など）についての設計・製作仕様と製品品質および運用後の経歴、さらに将来にかけての運用条件の変化など複雑な要因が絡み合っており多方面からの検討が必要である。
ここでは前記する多方面からの要因を取り上げて、対象部品や部材の劣化状態の進展やその寿命を正確に予測することは最善策ではあるが現実的ではない。だからと言って、従来技術のように劣化（異常）事象が起こっていない正常状態での振動データもしくはその特徴量の経過・蓄積・分析により、進展のメカニズムが全く異なる劣化状態の推移を予測するという手法は、ほとんど根拠を有していないために実用的ではない。
【０００８】
本発明は、かかる課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは次善の策ではあるが簡便かつ現実的で実用に供することが可能な劣化状態の予測手法を提供することにある。つまり、下記を特徴とする手法である。
・ 異常の劣化種別に対応した、より普遍的な指標の探索
・ 異常の劣化の度合いに単調的に対応した指標の探索
・ 異常の劣化進展に及ぼす振動速度の影響の実振動データからの構築
また、対象設備の診断方法、当該劣化進展の追跡方法、寿命予測方法の提供に加えて、当該機械的劣化によるエネルギの損失量および当該劣化部位の復旧の際に要するエネルギ負荷量の総合評価を行って最適な保全時期決定を支援することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
主たる本発明は、対象とする設備の複数の劣化状態を振動データによって診断し、当該劣化状態の進展および寿命を予測し、対象設備の当該劣化に起因した故障を復旧するのに必要な復旧エネルギ量と当該故障の復旧時期とから算出した月々の復旧エネルギを求め、また一方で当該機械的劣化による対象設備の運転エネルギ損失の増加量とを考慮して対象設備の最適な保全時期の意思決定を行う設備の最適保全時期決定支援システムにおいて、
ある時点での機械的健全性を診断する簡易診断ステップと、当該機械的劣化の種別および劣化程度を推定する精密診断ステップと、当該劣化状態の進展を追跡する傾向監視ステップと、当該傾向監視ステップでの劣化パターンから当該故障の危険領域への到達時期を予測する寿命予測ステップと、前記傾向監視ステップにおける劣化程度の進展から対象設備のエネルギ損失量を推定するエネルギ損失評価ステップと、前記劣化部品もしくは劣化装置を復旧するときに必要なエネルギ負荷評価ステップと、前記エネルギ損失評価結果と当該エネルギ負荷評価結果とを加算して当該劣化状態を復旧する時期の最適化を行うことを特徴とする最適保全時期決定支援システムである。
【００１０】
本発明の他の特徴については、本明細書及び添付図面の記載により明らかにする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。
【００１２】
対象とする設備の複数の劣化状態を振動データによって診断し、当該劣化状態の進展および寿命を予測し、対象設備の当該劣化に起因した故障を復旧するのに必要な復旧エネルギ量と当該故障の復旧時期とから算出した月々の復旧エネルギを求め、また一方で当該機械的劣化による対象設備の運転エネルギ損失の増加量とを考慮して対象設備の最適な保全時期の意思決定を行う設備の最適保全時期決定支援システムにおいて、
ある時点での機械的健全性を診断する簡易診断ステップと、当該機械的劣化の種別および劣化程度を推定する精密診断ステップと、当該劣化状態の進展を追跡する傾向監視ステップと、当該傾向監視ステップでの劣化パターンから当該故障の危険領域への到達時期を予測する寿命予測ステップと、前記傾向監視ステップにおける劣化程度の進展から対象設備のエネルギ損失量を推定するエネルギ損失評価ステップと、前記劣化部品もしくは劣化装置を復旧するときに必要なエネルギ負荷評価ステップと、前記エネルギ損失評価結果と当該エネルギ負荷評価結果とを加算して当該劣化状態を復旧する時期の最適化を行うことを特徴とする最適保全時期決定支援システム。
【００１３】
かかる対象設備の診断方法、傾向監視、寿命予測、最適な保全時期決定手法によれば、対象設備の劣化事象の進展監視と当該劣化部分の復旧時期の最適化が実用的なものとなる。
【００１４】
また、前記の対象設備の簡易診断ステップにおいて、振動の時間波形データに基づく複数の波形特徴量として振動変位、振動速度、振動加速度、振動加速度の歪度、振動加速度の尖度、及び、振動加速度の波高率のうちの少なくとも一つと、当該振動データのスペクトルを分割し当該分割周波数帯域間の強さの時間軸における相関から求めた劣化特異な複数の劣化特異無次元特徴量とを考慮することとしてもよい。
かかる場合には、簡易診断を実行する際に振動波形での判定結果だけでなく、該振動データのスペクトル中の無次元特徴量による判定結果との複合判定により信頼性の高い診断結果を得ることもできる。
【００１５】
また、現在の振動速度平均値によるＩＳＯ絶対判定結果と、振動の時間波形データに基づく前期複数の波形特徴量である振動変位、振動速度、振動加速度、振動加速度の歪度、振動加速度の尖度、及び、振動加速度の波高率のうちの少なくとも一つに基づく判定結果と、当該振動データのスペクトルを分割し当該分割周波数帯域間の強さの時間軸における相関から求めた劣化特異な複数の劣化特異無次元特徴量に基づく判定結果と、の３種類の判定結果を総合して、次の時刻での管理処置を決定することとしてもよい。
かかる場合には、対象設備の劣化進展の度合いに応じて、その後の傾向監視上における処置の種別を決定することが可能となる。
【００１６】
また、現在の振動速度の平均値の増減傾向と、前記振動データのスペクトルを分割し当該分割周波数帯域間の強さの時間軸における相関から求めた劣化特異な複数の劣化特異無次元特徴量の中で当該劣化事象に対応する当該劣化特異無次元特徴量の増減傾向とを組み合わせて次の時刻での監視レベルの処置種別を選択することとしてもよい。
かかる場合には、対象設備の当該劣化状態の進展の特性を把握することが可能となり、将来への予測が簡便で、かつ当該精度の向上を実現できる。
【００１７】
また、直近の時刻での振動速度の平均値と、現在時刻における振動速度の平均値との比率の累乗則に基づき次の時刻での劣化状態を予測することとしてもよい。
かかる場合には、振動速度による劣化部位における振動エネルギの変化の影響を考慮しているので、劣化部位での疲労、亀裂、磨耗等の進展についての特性把握および予測の精度を向上させることとなる。
【００１８】
また、振動データのスペクトルを分割し当該分割周波数帯域間の強さの時間軸における相関から求めた劣化に特異な複数の劣化特異無次元特徴量の中で当該劣化事象に対応する当該劣化特異無次元特徴量について、当該劣化事象の発生開始に対応する第一次注意閾値と、当該注意領域から危険領域へ移行する危険閾値との間に、第二次注意閾値を設けて、前記第一次注意閾値と当該第二次注意閾値との間で、上記劣化状態の予測を行うこととしてもよい。
かかる場合には、当該劣化事象に関する進展特性を抽出する期間を簡易に規定しながら、当該劣化状態の予測精度の大幅な向上を図ることが可能になる。
【００１９】
また、振動データのスペクトルを分割し当該分割周波数帯域間の強さの時間軸における相関から求めた複数の無次元特徴量の中で当該劣化事象に対応する当該劣化特異無次元特徴量に基づき当該劣化状態に対応するエネルギ損失量を推定することとしてもよい。
かかる場合には、前記振動データにより対象設備の劣化事象に対応するエネルギ損失量の推定が可能になる。
【００２０】
また、エネルギ損失評価ステップ及びエネルギ負荷評価ステップにおいて、対象設備の当該劣化進展に対応したエネルギ損失を、また当該劣化に起因した故障の復旧エネルギを環境への二酸化炭素排出量による環境負荷により評価することとしてもよい。
かかる場合には、前記エネルギ損失量および復旧エネルギ負荷量を環境負荷という統一した評価基準で表すことが可能になる。
【００２１】
また、対象設備の最適保全時期決定支援システムを実現するためのコンピュータプログラムも実現可能である。
かかるコンピュータプログラムによれば、対象設備の診断、傾向監視、寿命予測、最適な保全時期決定における当該劣化事象の進展と当該劣化部分の復旧時期最適化の実行が簡便なものとなる。
【００２２】
また、前記コンピュータプログラムを備えたコンピュータを有することを特徴とする対象設備の最適保全時期決定支援装置も実現可能である。
かかる対象設備の最適保全時期決定支援装置によれば、対象設備の診断、傾向監視、寿命予測、最適な保全時期決定における当該劣化事象の進展と当該劣化部分の復旧時期最適化の実行が簡便なものとなる。
【００２３】
＝＝＝本実施の形態に係る対象設備の最適保全時期決定の全体フローについて＝＝＝
図１に簡易診断、精密診断、傾向監視、寿命予測、最適保全時期決定の各ステップのフローチャートを、図２に３つの判定手法による各判定結果に基づく総合判定の手順と当該総合判定結果から今後の監視処置の分類例を示す。
【００２４】
対象設備の振動データを採取し、当該振動データから波形特徴量および劣化特異無次元特徴量を抽出し、ＩＳＯ絶対判定基準に基づく判定手法１の判定結果と、高周波（Ｈｉ）・中周波（Ｍｉｄ）・低周波（Ｌｏ）での波形特徴量に基づく判定手法２の判定結果と、劣化特異無次元特徴量に基づく高周波（Ｈｉ）・中周波（Ｍｉｄ）・低周波（Ｌｏ）領域での判定手法３の判定結果との総合判定を行い、異常の有無および今後の監視についての処置を判定する。
判定手法１による判定結果は、良好・注意レベル１・注意レベル２・危険の４段階判定であり、これらは駆動モータの大きさや対象設備の基礎状態に応じてＩＳＯ１０８１６−１によって規格化されている。
【００２５】
次に、判定手法２では前記判定手法１での高周波（Ｈｉ）・中周波（Ｍｉｄ）・低周波（Ｌｏ）における加速度のピーク値・平均値・２乗平均値、速度の平均値・２乗平均値、変位のピーク値などの有次元特徴量および下記の［数式１］、［数式２］で定義する無次元特徴量において、正常時の各値を基準として、当該基準値の数倍、通常では２〜３倍を注意閾値とし、当該注意閾値の２〜３倍を危険閾値とする。
【数１】
【数２】
【００２６】
次に、判定手法３では特許第３３８２２４０号にて開示されている数式４にて求めた第１主成分得点から第ｍ主成分得点を判定の指標とする。前記、高周波（Ｈｉ）・中周波（Ｍｉｄ）・低周波（Ｌｏ）の周波数領域毎に正常時の振動データについて上記主成分得点を求め、当該主成分得点を指標とした判定方法については、前記特許第３３８２２４０号の中の図６およびパラグラフ［００３７］から［００４２］に具体的に記載してある。そして、本判定手法３では第一次注意閾値、第二次注意閾値、危険閾値を設定して良好・注意レベル１・注意レベル２、危険領域の４段階の判定を行う。
【００２７】
前記、手法１での結果に応じて、つまり手法１の判定結果が良好もしくは注意レベル１のときは図２の表１を適用し、手法１の判定結果が注意レベル２もしくは危険領域のときは表２に示すような総合判定およびその後の監視処置の分類を行う。
つまり、表２では、手法１の判定結果、低周波領域の振動速度平均値が大きく劣化傾向として深刻な状況にある確率が高いので、手法２と手法３との総合判定やその後の監視処置については、表１の場合と比較して厳しい監視処置を選定することによって対象設備の劣化進展を確実に把握して安全運転の確保は当然のこと、さらに劣化特性を抽出することによって寿命予測の精度を向上させるのである。
なお、上述した判定手法において、高周波（Ｈｉ）、中周波（Ｍｉｄ）、低周波（Ｌｏ）の３つの周波数帯域に分割し各々の帯域において判定を実行するのは、高周波領域では、対象部位の磨耗や傷の初期現象が多く発生すること、中周波領域では自励振動が主体的であること、低周波領域ではアンバランス等の構造的な異常が主体的に発生すること、を考慮することによって当該異常の検出性能を向上させ、また異常原因の特定に有効であることにある。
ちなみに、本実施例では、高周波領域は５ｋＨｚ〜３０ｋＨｚ、中周波領域は１ｋＨｚ〜１０ｋＨｚ、低周波領域は５Ｈｚ〜１ｋＨｚの周波数帯域での診断を行った。
【００２８】
＝＝＝本実施の形態に係る対象設備の診断方法、傾向監視、寿命予測について＝＝＝
本実施の形態に係る対象設備の診断方法、傾向監視、寿命予測について説明する。
なお、本明細書では、対象となる設備として、回転機械、例えば、モータにより駆動されるポンプ、を例に挙げて説明するが、対象設備は、当然のことながら、これに限定されるものではない。
ここでは、ポンプの軸受傷、ミスアライメント（軸ズレ）、アンバランス回転の劣化事象の診断において、本発明を軸受傷の発生検知とその進展、寿命予測に適用した実施例を示す。
【００２９】
図３に振動データによる設備診断を開始してからの劣化特異無次元特徴量Ｚ１，Ｚ５，Ｚ８の時間経過を示す。
軸受傷は特徴量Ｚ１、ミスアライメントは特徴量Ｚ５、アンバランス回転は特徴量Ｚ８が各劣化事象に対応した劣化特異特徴量である。図３では、特徴量Ｚ１が２２．０ヶ月経過した時点で当該第一次注意閾値である８．０を超えており、その後２４．７ヶ月後に同第二次注意閾値である２０に到達している。一方、図４にも示すように、この期間では特徴量Ｚ５は、２４．０ヶ月後に同第一次注意閾値を超えており、特徴量Ｚ８は第一次注意閾値には達していない。つまり、当該軸受傷の劣化状態が注意領域の晩期になると、ミスアライメントの劣化状態も注意領域に入っていたことが分かる。
【００３０】
軸受傷が先行して劣化進展しており、図４に軸受傷の劣化特異特徴量Ｚ１を、図５に振動速度平均値Ｖｒｍｓの推移を示す。また、図６には特徴量Ｚ１の増減符号と振動速度平均値Ｖｒｍｓの増減符号との組み合わせに応じた、将来の振動監視のクラス分類を示す。ここでは、下記の４つのクラスに分けた場合を示す。
ＡＡ：直近での予測時期における診断周期間隔を延長
Ａ：そのまま経過観察
Ｂ：診断周期を短縮して経過観察
Ｃ：特徴量Ｚ１と振動速度平均値Ｖｒｍｓとの関連を検討して危険閾値への到達時期を予測
【００３１】
図７には、２２．０ヶ月以降における図４、図５に示す特徴量Ｚ１と振動速度平均値Ｖｒｍｓの各診断周期毎に、図６の分類にしたがって監視クラスの分類、Ｚ１の予測、振動速度平均値の比率の累乗則における指数ｎの推移を示す。クラスＣの場合にのみ特徴量Ｚ１の予測を行い、当該Ｚ１の実測値とを比較することによって累乗則の指数ｎを修正してゆく。
【００３２】
この累乗則の指数ｎの修正状況を図８に示す。
つまり、軸受傷の劣化特異無次元特徴量Ｚ１が第一次注意閾値を超えてから第二次注意閾値に達するまで（図３で、Ｔ１＝２２．０ヶ月〜Ｔ２＝２４．７ヶ月）の期間で、図６のクラス分類と図８の累乗則に則った特徴量Ｚ１の予測・実測および振動速度平均値Ｖｒｍｓの実測により、当該劣化事象の進展特性を、当該累乗則の指数ｎとして抽出するものである。この累乗則の指数ｎの変化について図７に示す。
【００３３】
初期値０．８からスタートして０．６７、０．１７、最後に０．３４で当該劣化事象である軸受傷の劣化特異無次元特徴量Ｚ１の第二次注意閾値を超えた事例である。
ある時刻ｉでの振動速度平均値をＶｉとし、当該劣化特異無次元特徴量をＺ１（ｉ）として、下記の［数式３］、［数式４］を用いてＺ１の予測値と実測値から予測係数Ｃを修正してゆくものである。
Ｚ１の予測係数 Ｃとして
【数３】
指数ｎと予測係数Ｃとの関係を
【数４】
【００３４】
上記する軸受傷の劣化特異無次元特徴量Ｚ１の予測に関して、振動速度平均値Ｖｒｍｓの累乗則を適用する根拠は、回転部位の金属の疲労現象がＶｒｍｓに比例すること、回転部位の亀裂や磨耗がＶｒｍｓの２乗で進行するという物理現象が存在すること、さらに当該物理現象が当該劣化事象の進展に及ぼす影響は、振動エネルギの全てが劣化進展に反映するものではないことから、劣化進展期間における指数ｎの修正という手法によることによって解決することにある。
そして、特徴量Ｚ１が第二次注意閾値に到達した時点で、当該危険閾値に到達する時期を予測する。
【００３５】
ところで、上述した軸受傷の劣化進展モデルは、基本的にミスアライメントやアンバランス回転のような劣化事象にも妥当である。その理由を以下に記載する。
【００３６】
まず、ミスアライメント（軸ズレ）について記載する。軸ズレの進展要因は、
▲１▼駆動側と被駆動側との偏った磨耗などによる回転アンバランス
▲２▼接続配管や機械本体の基礎部分から受ける外力や変位の作用、などにある。
したがって、振動エネルギの増大が、磨耗やアンバランス度合の増大を介して間接的にミスアライメント現象の劣化度合を進展させるので軸受の傷進展における劣化予測モデルとアナロジーを有する。
【００３７】
次に、アンバランスについて記載する。この劣化要因は、回転体や軸の偏った磨耗や傾き、もしくは軸受部での保持状態の不良などの機械的・機構的な要因であるので、振動エネルギの増加による疲労、欠陥、磨耗の進展という軸受傷の進展の場合の予測モデルとアナロジーを有する。また、このアンバランスの直接的要因が腐食のような化学的もしくは電気化学的な要因にある場合は、振動エネルギの増加から受ける直接的な影響は小さいが、振動エネルギの増大や磨耗、偏芯度の増大を介して悪循環に入り込むので、腐食現象も間接的な要因となり振動エネルギを考慮するという本発明の寿命予測モデルに合致するものである。
【００３８】
そして、特徴量Ｚ１が第二次注意閾値に到達した時点で、当該危険閾値に到達する時期を予測する。
【００３９】
このような傾向監視ステップと寿命予測ステップとを実行すれば、軸受傷の進展中の特性を考慮した予測が可能になり、寿命予測の精度が実用的となるのである。
なお、軸受傷・ミスアライメント・アンバランス回転に対するそれぞれの劣化特異無次元特徴量であるＺ１、Ｚ５、Ｚ８と、実際の劣化状態の物理的進展の程度との関係を図９、図１０、図１１に示す。これらは、回転機械のシミュレータを用いた試験装置において各劣化事象に対する振動試験の結果から得られた知見である。これらの図には、各々の劣化事象における第一次注意閾値、第二次注意閾値および危険閾値を示している。実機でのこれらの閾値については、ポンプという流体機械では、形状における相似則が成立っていることと、当該劣化特異無次元特徴量の特性上、汎用性を有しているので当該閾値が適用可能である。
【００４０】
さて、現場のモータ容量が８００ｋＷの実機ポンプに、本発明の診断方法、傾向監視、寿命予測手法を適用した状況と結果を述べる。
前記、図３に示すように、軸受傷、ミスアライメント、アンバランスの簡易診断、傾向監視におけるそれぞれの劣化特異無次元特徴量Ｚ１，Ｚ５，Ｚ８の推移と軸受傷の劣化傾向監視結果から、経過開始からＴ３＝３１．８ヶ月後に危険閾値に達するという寿命予測の結果が得られた。これは、軸受傷に関する特徴量Ｚ１が第一次注意閾値８．０に達した時点Ｔ１＝２２．０ヶ月後から当該特徴量Ｚ１が第二次注意閾値２０に達した時点Ｔ２＝２４．７ヶ月までの期間において、図４および図５に示す当該特徴量Ｚ１及び振動速度平均値Ｖｒｍｓの実測値と図６のクラス分類、図７・図８の累乗則の指数変化からの予測との繰り返しを行い、軸受傷に対応する特徴量Ｚ１の第二次注意閾値２０を超えた時点で、当該Ｚ１の危険閾値２８に到達する時期を予測したものである。
【００４１】
前記の寿命予測を実行したのち、対象ポンプの注意深い運転継続によって当該寿命予測の精度が十分であることを検証した。つまり、予測した時点Ｔ３＝３１．８ヶ月後に当該ポンプを停止・分解して対象軸受部の点検を行ったところ、当該軸受の外輪傷の深さが約６００μであったことから、図９に示す当該劣化特異無次元特徴量Ｚ１の危険閾値２８とほぼ一致していることが明らかになり、当該寿命予測手法が有効であった。
【００４２】
＝本実施形態に係る対象設備の最適保全時期決定支援について＝
まず、当該劣化事象の進展により生じるエネルギ損失量を振動データから推定する手法を述べる。図１２にミスアライメント量と対象ポンプ用モータ電力の損失割合を、図１３にアンバランス量と前記モータ電力の損失割合を示す。
【００４３】
劣化事象が、ミスアライメントの場合には、前記図１０に示す劣化特異無次元特徴量Ｚ５と現場のポンプ軸とモータ軸とのミスアライメント量（軸ズレ量）との関係から、振動データから得た当該特徴量Ｚ５の値によりミスアライメント量を推定し、図１２から当該劣化によるエネルギ損失量を推定できる。
【００４４】
同様に、アンバランスの場合には、前記図１１を利用して振動データから求めた劣化特異無次元特徴量Ｚ８よりアンバランス量を推定し、前記図１３によって当該劣化によるエネルギ損失量の推定が可能になる。
なお、軸受傷の進展に応じてのエネルギ損失量は、前記のミスアライメントやアンバランスといった劣化事象の場合と比較して小さいので考慮していないが、軸受傷の進展が他の劣化事象と比べて無視できない場合には、本発明と同様な手法で予めエネルギ損失割合を求めておく。
【００４５】
次に、当該劣化である軸受傷が進展し、前記傾向監視ステップおよび寿命予測ステップにより危険領域への到達時期の予測が可能になるが、当該軸受の新品部品との交換復旧という保全に関しては、エネルギ負担が生じることとなる。このエネルギ負担量は当該軸受部品の製造に必要な二酸化炭素排出量として定量評価が可能である。
【００４６】
転がり軸受の素材、製造、輸送に係る二酸化炭素排出量については、（社）日本ベアリング工業会 地球環境対策委員会が調査、検討した報告書に記載されている。
（「転がり軸受のＬＣＡ（Ｌｉｆｅ Ｃｙｃｌｅ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ）の調査・研究について」）
【００４７】
また、対象ポンプの製造に関する二酸化炭素の排出量については、 大型ポンプの温暖化ポテンシャルの中で、生産工場での各製造工程の環境負荷として年間の二酸化炭素排出量を開発・設計、機械加工、組立、試験、塗装、物流等について定量化した数値を参照することが可能である。（たとえば、株式会社荏原製作所 小塚、江藤 「事例 大型ポンプの生産活動におけるＬＣＡ」 ＬＣＡ日本フォーラムニュース Ｎｏ．４３、ｐｐ．２−５、平成１９年３月３１日）
【００４８】
前述した現場でのモータ容量８００ｋＷの実機ポンプに、本発明の診断方法、傾向監視、寿命予測手法を適用した結果、図３に示すように当該劣化事象である軸受傷の寿命予測結果Ｔ３＝３１．８ヶ月であった。
前記劣化監視、寿命予測の結果を踏まえて、ミスアライメント、アンバランスの劣化進展による電力エネルギ損失の増加、軸受部品の新品交換に伴うエネルギ負担と、ミスアライメントが対象ポンプ内部部品に与える損傷を復旧する場合のエネルギ負担と、当該ポンプが運転開始時点からポンプ効率が年間当り１．５％ずつ低下することによる電力エネルギ損失の増加と、前記ポンプの劣化部位の復旧のために停止した日数に応じた生産損失と、を考慮した場合の最適保全時期決定のために経過月数に対して検討した結果を図１４に示す。
当該図１４の結果から、総合コストが最小になるのは診断開始から２８〜３０ヶ月経過後であることが分かり、当該劣化した軸受部品の交換やアライメント調整の保全作業は当該期間中に実行するのが最適であることが明らかになった。
【００４９】
なお、前記した軸受部品の新品交換を当該軸受の製造に係る二酸化炭素排出量として評価し、当該排出量をコスト換算したエネルギ負担と、およびミスアライメントに対応した当該ポンプの内部部品の復旧に対応した二酸化炭素排出量として評価し、当該排出量をコスト換算したエネルギ負担と、を保全コストとして経過月々にて算出したものを図１５に示す。
【００５０】
ここで、当該劣化軸受部品は、型式ＮＵ３０６であり当該部品の素材を含んだ製造に対する二酸化炭素排出量は前記「転がり軸受のＬＣＡ（Ｌｉｆｅ Ｃｙｃｌｅ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ）の調査・研究について」を参照して１，１９０ｋｇＣＯ２、対象ポンプの製造に係る二酸化炭素排出量は前記「事例 大型ポンプの生産活動におけるＬＣＡ」を参照して５３，０００ｋｇＣＯ２、ミスアライメントによる当該ポンプの内部損傷に及ぼす割合が約５．５％程度（２，９２０ｋｇＣＯ２）として、前記軸受部品の排出量と合計すると４，１００ｋｇＣＯ２となる。
【００５１】
当該二酸化炭素排出量を環境負荷における標準的な単価として１７０円／ｋｇＣＯ２を採用して、軸受新品部品のエネルギ負担は約２０万円、ミスアライメント調整に関するエネルギ負担は約５０万円と評価した。
【００５２】
なお、上述した実施例では、軸受部品の新品との交換およびミスアライメント（軸ズレ）を修正するアライメント調整作業が負担するエネルギ量として、当該保全により生じる二酸化炭素排出量として評価し、当該排出量を保全コストという金額に換算したが、その理由は当該保全作業のための対象ポンプの停止による生産損失をコスト（金額）として評価したためであって、保全時期の最適化の目的においては二酸化炭素排出量を統一指標とし、当該排出量を最小化する時期を探索することも可能である。
【００５３】
＝＝＝対象設備の最適保全時期を決定するための装置＝＝＝
次に、上述した対象設備の簡易診断、精密診断、劣化傾向監視、寿命予測、最適保全時期決定方法を実現するための対象設備の最適保全時期決定支援装置（以下、当該保全支援装置とも呼ぶ）の一例について、図１６を用いて説明する。図１６は、保全支援装置の一例を示す概念図である。
【００５４】
本実施の形態において、当該保全支援装置は当該保全支援装置本体２と、振動センサ１とからなる。そして当該保全支援装置本体２は、振動センサからのアナログの電気信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器１００と、図１に記載した簡易診断、精密診断、傾向監視、寿命予測、エネルギ損失評価、復旧エネルギ負担評価、最適保全時期決定の計算および判定、処置を実行するメイン計算機２００と、劣化エネルギ損失データベース３００と、復旧エネルギ負担データベース４００と、当該メイン計算機２００での結果を表示する結果表示器５００と、を備えている。
【００５５】
メイン計算機２００は、上述した最適保全時期決定方法を実現するためのコンピュータプログラム２００ａを有しており、当該コンピュータプログラム２００ａをメイン計算機２００に設けられたＣＰＵが処理することにより、上述した最適保全時期決定方法が実行される。前記コンピュータプログラム２００ａは、上述した最適保全時期決定方法を実行するためのコードから構成されている。なお、当該メイン計算機２００は、一つの装置ではなく、複数の装置からなることとしてもよい。また、かかる際に、コンピュータプログラム２００ａは、複数の装置の各々に分かれて、備えられていることとしてもよい。
結果表示器５００は、対象設備の良否判定、劣化状態監視、寿命予測、最適保全時期決定を実行する当該保全支援装置２の操作者に各種情報を与える機能を有する。
【００５６】
＝＝＝その他の実施の形態＝＝＝
以上、上記実施の形態に基づき本発明に係る対象設備の簡易診断、精密診断、劣化傾向監視、寿命予測、最適保全時期決定方法を説明したが、上記発明の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることはもちろんである。
【００５７】
本発明の上記した実施例では、当該劣化傾向監視での注意領域において
（Ｖｉ／Ｖｉ−１）≧１．０（＜１．０のとき劣化は進展せず）の全ての値の中で
▲１▼最大値 ・・・・劣化部分への振動エネルギが急峻な進展を示す場合
▲２▼平均値 ・・・・進展の変動が中程度あり、平均化にて代表できる場合
▲３▼最小値 ・・・・振動エネルギの劣化進展に与える影響が比較的小さい場合
のいずれかを採用して、第二次注意閾値を超えたときに寿命予測を実行することも本発明の実施形態の一つである。
【００５８】
つまり、前記実施例では、第二次注意閾値を超えた時点での直近のＺ１とＶの増減によって予測したが、注意領域における劣化状態の進展が変動する場合には、直近の状況のみでは予測精度が低下するので、第一次注意閾値を超え、第二次注意閾値までの注意領域全般での劣化特性を平均化するか、もしくは最大、最小値を採用することによって劣化進展を代表することも本発明の他の実施形態の一つである。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の全体フローチャートである。
【図２】３つの判定手法の総合判定手順及び監視処置の分類である。
【図３】軸受傷、ミスアライメント、アンバランスに対応した劣化特異無次元特徴量の推移及び寿命予測結果を示した図である。
【図４】軸受傷に対応する劣化特異特徴量の推移である。
【図５】図４に対応する振動速度平均値の実測値の推移である。
【図６】劣化特異特徴量と振動速度平均値との組合せによる劣化進展のクラス分類図である。
【図７】劣化傾向監視における累乗則の指数の変化図である。
【図８】軸受傷の劣化進展における累乗則による予測値と実測値の推移である。
【図９】軸受傷の大きさと当該劣化特異無次元特徴量との関係を示す図である。
【図１０】ミスアライメント量と当該劣化特異無次元特徴量との関係を示す図である
【図１１】アンバランス量と当該劣化特異無次元特徴量との関係を示す図である。
【図１２】ミスアライメント量と当該電力損失の割合との関係を示す図である。
【図１３】アンバランス量と当該電力損失の割合との関係を示す図である。
【図１４】本発明の最適保全時期決定支援の実施例を示す図である。
【図１５】本発明の最適保全時期決定のための総合コストの評価図である。
【図１６】本発明の最適保全時期決定支援装置の構成図である。
【符号の説明】
１ 振動センサ
２ 最適保全時期決定支援装置
１００ Ａ／Ｄ変換器
２００ メイン計算機
２００ａコンピュータプログラム
３００ 劣化エネルギ損失データベース
４００ 復旧エネルギ負担データベース
５００ 表示器
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象とする設備の複数の劣化状態を振動データによって診断し、当該劣化状態の進展および寿命を予測し、対象設備の当該劣化に起因した故障を復旧するのに必要な復旧エネルギ量と当該故障の復旧時期とから算出した月々の復旧エネルギを求め、また一方で当該機械的劣化による対象設備の運転エネルギ損失の増加量とを考慮して対象設備の最適な保全時期の意思決定を行う設備の最適保全時期決定支援システムにおいて、
ある時点での機械的健全性を診断する簡易診断ステップと、当該機械的劣化の種別および劣化程度を推定する精密診断ステップと、当該劣化状態の進展を追跡する傾向監視ステップと、当該傾向監視ステップでの劣化パターンから当該故障の危険領域への到達時期を予測する寿命予測ステップと、前記傾向監視ステップにおける劣化程度の進展から対象設備のエネルギ損失量を推定するエネルギ損失評価ステップと、前記劣化部品もしくは劣化装置を復旧するときに必要なエネルギ負荷評価ステップと、前記エネルギ損失評価結果と当該エネルギ負荷評価結果とを加算して当該劣化状態を復旧する時期の最適化を行うことを特徴とする最適保全時期決定支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載の対象設備の簡易診断ステップにおいて、
振動の時間波形データに基づく複数の波形特徴量として振動変位、振動速度、振動加速度、振動加速度の歪度、振動加速度の尖度、及び、振動加速度の波高率のうちの少なくとも一つと、当該振動データのスペクトルを分割し当該分割周波数帯域間の強さの時間軸における相関から求めた劣化事象に特異な複数の劣化特異無次元特徴量とを考慮することを特徴とする診断方法。
【請求項３】
請求項１記載の簡易診断ステップにおいて、
現在の振動速度平均値によるＩＳＯ絶対判定結果と、振動の時間波形データに基づく前期複数の波形特徴量である振動変位、振動速度、振動加速度、振動加速度の歪度、振動加速度の尖度、及び、振動加速度の波高率のうちの少なくとも一つに基づく判定結果と、当該振動データのスペクトルを分割し当該分割周波数帯域間の強さの時間軸における相関から求めた劣化事象に特異な複数の劣化特異無次元特徴量に基づく判定結果と、の３種類の判定結果を考慮して総合判定を行い、さらに次の時刻での監視処置種別を決定することを特徴とする診断方法。
【請求項４】
請求項１に記載の傾向監視ステップおよび寿命予測ステップにおいて、
前記、現在の振動速度の平均値の増減傾向と、前記振動データのスペクトルを分割し当該分割周波数帯域間の強さの時間軸における相関から求めた複数の無次元特徴量の中で当該劣化事象に対応する当該劣化特異無次元特徴量の増減傾向とを組み合わせて次の時刻での監視レベルの処置種別を選択することを特徴とする予測手法。
【請求項５】
請求項１に記載の傾向監視ステップおよび寿命予測ステップにおいて、
前記、直近の時刻での振動速度の平均値と、現在時刻における振動速度の平均値との比率の累乗則に基づき次の時刻での劣化状態を予測することを特徴とする予測手法。
【請求項６】
請求項４および５に記載の傾向監視ステップにおいて、
前記、振動データのスペクトルを分割し当該分割周波数帯域間の強さの時間軸における相関から求めた劣化特異な複数の劣化特異無次元特徴量の中で当該劣化事象に対応する当該劣化特異無次元特徴量について、当該劣化事象の発生開始に対応する第一次注意閾値と、当該注意領域から危険領域へ移行する危険閾値との間に、第二次注意閾値を設けて、前記第一次注意閾値と当該第二次注意閾値との間で、上記劣化状態の予測を行うことを特徴とする予測手法。
【請求項７】
請求項１に記載のエネルギ損失評価ステップにおいて、
前記、振動データのスペクトルを分割し当該分割周波数帯域間の強さの時間軸における相関から求めた複数の無次元特徴量の中で当該劣化事象に対応する当該劣化特異無次元特徴量に基づき当該劣化状態に対応するエネルギ損失量を推定することを特徴とするエネルギ損失評価方法。
【請求項８】
請求項１に記載のエネルギ損失評価ステップ及びエネルギ負荷評価ステップにおいて、
対象設備の当該劣化進展に対応したエネルギ損失を、また当該劣化に起因した故障の復旧エネルギを環境への二酸化炭素排出量による環境負荷により評価することを特徴とする最適保全時期決定支援システム。
【請求項９】
請求項１に記載の対象設備の最適保全時期決定支援システムを実現するためのコンピュータプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のコンピュータプログラムを備えたコンピュータを有することを特徴とする対象設備の最適保全時期決定支援装置。
【請求項１】
対象とする設備の複数の劣化状態を振動データによって診断し、当該劣化状態の進展および寿命を予測し、対象設備の当該劣化に起因した故障を復旧するのに必要な復旧エネルギ量と当該故障の復旧時期とから算出した月々の復旧エネルギを求め、また一方で当該機械的劣化による対象設備の運転エネルギ損失の増加量とを考慮して対象設備の最適な保全時期の意思決定を行う設備の最適保全時期決定支援システムにおいて、
ある時点での機械的健全性を診断する簡易診断ステップと、当該機械的劣化の種別および劣化程度を推定する精密診断ステップと、当該劣化状態の進展を追跡する傾向監視ステップと、当該傾向監視ステップでの劣化パターンから当該故障の危険領域への到達時期を予測する寿命予測ステップと、前記傾向監視ステップにおける劣化程度の進展から対象設備のエネルギ損失量を推定するエネルギ損失評価ステップと、前記劣化部品もしくは劣化装置を復旧するときに必要なエネルギ負荷評価ステップと、前記エネルギ損失評価結果と当該エネルギ負荷評価結果とを加算して当該劣化状態を復旧する時期の最適化を行うことを特徴とする最適保全時期決定支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載の対象設備の簡易診断ステップにおいて、
振動の時間波形データに基づく複数の波形特徴量として振動変位、振動速度、振動加速度、振動加速度の歪度、振動加速度の尖度、及び、振動加速度の波高率のうちの少なくとも一つと、当該振動データのスペクトルを分割し当該分割周波数帯域間の強さの時間軸における相関から求めた劣化事象に特異な複数の劣化特異無次元特徴量とを考慮することを特徴とする診断方法。
【請求項３】
請求項１記載の簡易診断ステップにおいて、
現在の振動速度平均値によるＩＳＯ絶対判定結果と、振動の時間波形データに基づく前期複数の波形特徴量である振動変位、振動速度、振動加速度、振動加速度の歪度、振動加速度の尖度、及び、振動加速度の波高率のうちの少なくとも一つに基づく判定結果と、当該振動データのスペクトルを分割し当該分割周波数帯域間の強さの時間軸における相関から求めた劣化事象に特異な複数の劣化特異無次元特徴量に基づく判定結果と、の３種類の判定結果を考慮して総合判定を行い、さらに次の時刻での監視処置種別を決定することを特徴とする診断方法。
【請求項４】
請求項１に記載の傾向監視ステップおよび寿命予測ステップにおいて、
前記、現在の振動速度の平均値の増減傾向と、前記振動データのスペクトルを分割し当該分割周波数帯域間の強さの時間軸における相関から求めた複数の無次元特徴量の中で当該劣化事象に対応する当該劣化特異無次元特徴量の増減傾向とを組み合わせて次の時刻での監視レベルの処置種別を選択することを特徴とする予測手法。
【請求項５】
請求項１に記載の傾向監視ステップおよび寿命予測ステップにおいて、
前記、直近の時刻での振動速度の平均値と、現在時刻における振動速度の平均値との比率の累乗則に基づき次の時刻での劣化状態を予測することを特徴とする予測手法。
【請求項６】
請求項４および５に記載の傾向監視ステップにおいて、
前記、振動データのスペクトルを分割し当該分割周波数帯域間の強さの時間軸における相関から求めた劣化特異な複数の劣化特異無次元特徴量の中で当該劣化事象に対応する当該劣化特異無次元特徴量について、当該劣化事象の発生開始に対応する第一次注意閾値と、当該注意領域から危険領域へ移行する危険閾値との間に、第二次注意閾値を設けて、前記第一次注意閾値と当該第二次注意閾値との間で、上記劣化状態の予測を行うことを特徴とする予測手法。
【請求項７】
請求項１に記載のエネルギ損失評価ステップにおいて、
前記、振動データのスペクトルを分割し当該分割周波数帯域間の強さの時間軸における相関から求めた複数の無次元特徴量の中で当該劣化事象に対応する当該劣化特異無次元特徴量に基づき当該劣化状態に対応するエネルギ損失量を推定することを特徴とするエネルギ損失評価方法。
【請求項８】
請求項１に記載のエネルギ損失評価ステップ及びエネルギ負荷評価ステップにおいて、
対象設備の当該劣化進展に対応したエネルギ損失を、また当該劣化に起因した故障の復旧エネルギを環境への二酸化炭素排出量による環境負荷により評価することを特徴とする最適保全時期決定支援システム。
【請求項９】
請求項１に記載の対象設備の最適保全時期決定支援システムを実現するためのコンピュータプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のコンピュータプログラムを備えたコンピュータを有することを特徴とする対象設備の最適保全時期決定支援装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【公開番号】特開２００９−１８０７２２（Ｐ２００９−１８０７２２Ａ）
【公開日】平成２１年８月１３日（２００９．８．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−４６８２９（Ｐ２００８−４６８２９）
【出願日】平成２０年１月３０日（２００８．１．３０）
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第１項適用申請有り 名称 （展示会名） メンテナンス・テクノショー２００７ 開催日 平成１９年１１月６日から９日まで（４日間） 開催場所 （展示会場名）東京ビッグサイト（有明・東京国際展示場） 主催者 社団法人日本能率協会 社団法人日本プラントメンテナンス協会
【出願人】（５００２６２５１１）
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年８月１３日（２００９．８．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年１月３０日（２００８．１．３０）
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第１項適用申請有り 名称 （展示会名） メンテナンス・テクノショー２００７ 開催日 平成１９年１１月６日から９日まで（４日間） 開催場所 （展示会場名）東京ビッグサイト（有明・東京国際展示場） 主催者 社団法人日本能率協会 社団法人日本プラントメンテナンス協会
【出願人】（５００２６２５１１）
【Ｆターム（参考）】
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