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JP6919986B2 - Lubricating oil monitoring systems and methods for wind power generators - Google Patents
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JP6919986B2 - Lubricating oil monitoring systems and methods for wind power generators - Google Patents

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Description

本発明は、風力発電機に係り、特に、ナセル内等で用いる潤滑油の維持管理に対応可能な技術に関する。 The present invention relates to a wind power generator, and more particularly to a technique capable of maintaining and managing a lubricating oil used in a nacelle or the like.

近年、地球温暖化防止のため自然エネルギーを利用した発電システムが注目を浴びており、中でも風力発電機については幅広く普及されている。 In recent years, power generation systems that use natural energy have been attracting attention to prevent global warming, and wind power generators have become widespread.

風力発電機では、構成要素間の機械的な摩擦係数を低減するために潤滑油等を使用している。潤滑油が潤滑を提供するのに充分な性質を維持するために、各種技術が提案されている。 Wind power generators use lubricating oil or the like to reduce the mechanical friction coefficient between the components. Various techniques have been proposed to maintain sufficient properties for the lubricating oil to provide lubrication.

例えば、特許文献1では、風力タービンからの潤滑オイルについて初期理想残存寿命を決定し、風力タービンからの潤滑オイルの温度測定値に基づいて潤滑オイルについての温度ベースの残存寿命を決定し、潤滑オイルの汚染サンプルに基づいて潤滑オイルの汚染係数を計算し、汚染係数、初期理想残存寿命及び温度ベースの残存寿命に基づいて潤滑オイルについての更新した理想残存寿命を決定し、更新した理想残存寿命及び寿命損失係数に基づいて潤滑オイルについての実際の残存寿命を決定することによって、風力タービンからの潤滑オイルを監視することが開示される。 For example, in Patent Document 1, the initial ideal remaining life of the lubricating oil from the wind turbine is determined, the temperature-based remaining life of the lubricating oil is determined based on the temperature measurement value of the lubricating oil from the wind turbine, and the lubricating oil is determined. Calculate the contamination coefficient of the lubricating oil based on the contamination sample of, determine the updated ideal remaining life for the lubricating oil based on the contamination coefficient, initial ideal remaining life and temperature-based remaining life, and the updated ideal remaining life and It is disclosed to monitor the lubricating oil from a wind turbine by determining the actual remaining life for the lubricating oil based on the life loss coefficient.

また、センサを用いて油等の対象物の特性を評価する手法として、特許文献2にはLCR共振器の共振インピーダンススペクトル応答を測定することが、特許文献3には色成分を検出することにより測定することが開示されている。 Further, as a method for evaluating the characteristics of an object such as oil using a sensor, Patent Document 2 measures the resonance impedance spectral response of the LCR resonator, and Patent Document 3 detects a color component. It is disclosed to measure.

特開2016−044681号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2016-044681 特開2016−126007号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2016-126007 WO2010/150526号公報WO2010 / 150526 Gazette

図1に本発明が対象とする装置の一例である、風力発電機の概略全体構成図を示す。図1では、ナセル3内に配される各機器を点線にて示している。図1に示すように、風力発電機1は、風を受けて回転するブレード5、ブレード5を支持するハブ4、ナセル3、及びナセル3を水平面内に回動可能に支持するタワー2を備える。 FIG. 1 shows a schematic overall configuration diagram of a wind power generator, which is an example of the apparatus targeted by the present invention. In FIG. 1, each device arranged in the nacelle 3 is shown by a dotted line. As shown in FIG. 1, the wind power generator 1 includes a blade 5 that rotates in response to wind, a hub 4 that supports the blade 5, a nacelle 3, and a tower 2 that rotatably supports the nacelle 3 in a horizontal plane. ..

ナセル3内に、ハブ4に接続されハブ4と共に回転する主軸31、主軸31に連結されるシュリンクディスク32、シュリンクディスク32を介して主軸31に接続され回転速度を増速する増速機33、及び、カップリング38を介して増速機33により増速された回転速度で回転子を回転させて発電運転する発電機34を備えている。 In the nacelle 3, a spindle 31 connected to the hub 4 and rotating together with the hub 4, a shrink disk 32 connected to the spindle 31, and a speed increaser 33 connected to the spindle 31 via the shrink disk 32 to increase the rotation speed. Further, the generator 34 is provided by rotating the rotor at a rotation speed increased by the speed increaser 33 via the coupling 38 to generate power.

ブレード5の回転エネルギーを発電機34に伝達する部位は、動力伝達部と呼ばれ、本実施例では、主軸31、シュリンクディスク32、増速機33及びカップリング38が動力伝達部に含まれる。そして、増速機33及び発電機34は、メインフレーム35上に保持されている。また、メインフレーム35上には、動力伝達部の潤滑用に潤滑油を貯留するオイルタンク37が1または複数設置されている。また、ナセル3内には、ナセル隔壁30よりも風上側にラジエータ36が配置されている。 The portion that transmits the rotational energy of the blade 5 to the generator 34 is called a power transmission unit, and in this embodiment, the main shaft 31, the shrink disc 32, the speed increaser 33, and the coupling 38 are included in the power transmission unit. The speed increaser 33 and the generator 34 are held on the main frame 35. Further, one or a plurality of oil tanks 37 for storing lubricating oil for lubricating the power transmission unit are installed on the main frame 35. Further, in the nacelle 3, the radiator 36 is arranged on the windward side of the nacelle partition wall 30.

風力発電機では、多くの回転部品で潤滑油が使用されている。たとえば、図1において、主軸31、増速機33、発電機34、図示しないヨー、ピッチなどの軸受には潤滑油が供給される。風速に応じて翼の角度を変え、出力を制御するのが翼のピッチ制御であり、風向きに応じて首を振るのがヨー制御である。 Lubricating oil is used in many rotating parts of wind power generators. For example, in FIG. 1, lubricating oil is supplied to bearings such as a spindle 31, a speed increaser 33, a generator 34, yaws, and pitches (not shown). The pitch control of the wing controls the output by changing the angle of the wing according to the wind speed, and the yaw control controls the head according to the wind direction.

このような可動部分については潤滑油を供給する必要がある。潤滑油は回転部分の摩擦を低減し、部品の磨耗や破損、あるいはエネルギーロスを防止する。しかし、潤滑油の経時的な劣化による潤滑性能の低下が起こると、摩擦係数が増加し風力発電機の故障リスクが増大する。 Lubricating oil needs to be supplied to such moving parts. Lubricating oil reduces friction in rotating parts and prevents wear and tear of parts or energy loss. However, when the lubrication performance deteriorates due to deterioration of the lubricating oil over time, the friction coefficient increases and the risk of failure of the wind power generator increases.

風力発電機が故障すると、故障部品交換のコスト・停電中の発電収入減など、多大なロスコストが発生するため、余寿命予測・予兆検知による早期部品手配、停電期間短縮などの対策が望まれている。特に、重要部品である増速機は、潤滑油の性能が低下すると故障リスクが増大するため、潤滑油の余寿命や交換時期を可能な限り早期に推定するための技術が重要である。 If a wind power generator breaks down, a large amount of loss costs will be incurred, such as the cost of replacing failed parts and the reduction of power generation income during a power outage. There is. In particular, since the risk of failure increases when the performance of the lubricating oil deteriorates in the speed increaser, which is an important component, a technique for estimating the remaining life of the lubricating oil and the replacement time as soon as possible is important.

監視対象として風力発電機の潤滑油を想定した場合、例えば、粘度による特性の評価では、風車増速機の潤滑油は化学的に非常に安定な合成油が使用されており、粘度はほとんど変化しないため、余寿命推定の指標として適していない。また、酸化による劣化を示す全酸価の測定では、風車増速機の潤滑油は、酸化に対して非常に安定な合成油が使用されており、全酸価はほとんど変化しないため、余寿命推定の指標として適していない。したがって、発明者らは、潤滑油余寿命を早期推定するためには、風力発電機の潤滑油定期分析での性能評価方法に、検討課題があると認識していた。 Assuming that the lubricating oil of the wind power generator is to be monitored, for example, in the evaluation of the characteristics by viscosity, the lubricating oil of the wind turbine accelerator is a synthetic oil that is chemically very stable, and the viscosity changes almost. Therefore, it is not suitable as an index for estimating the remaining life. In addition, in the measurement of the total acid value, which indicates deterioration due to oxidation, the lubricating oil of the wind turbine accelerator uses a synthetic oil that is extremely stable against oxidation, and the total acid value hardly changes, so the remaining life Not suitable as an index of estimation. Therefore, the inventors recognized that there is a problem in the performance evaluation method in the periodic analysis of the lubricating oil of the wind power generator in order to estimate the remaining life of the lubricating oil at an early stage.

そこで本発明の課題は、適切な潤滑油診断により、潤滑油の交換周期を最適化することにある。 Therefore, an object of the present invention is to optimize the lubricating oil replacement cycle by appropriate lubricating oil diagnosis.

本発明の一側面は、風力発電機の機械的駆動部に供給される潤滑油の監視システムである。このシステムは、入力装置、処理装置、記憶装置、および出力装置を備える。記憶装置は、潤滑油の添加剤の濃度を時系列的に格納した添加剤濃度データを記憶し、処理装置は、添加剤濃度データに基づいて、添加剤の濃度が所定閾値となる時間を推測する。 One aspect of the present invention is a monitoring system for lubricating oil supplied to the mechanical drive of a wind power generator. The system includes an input device, a processing device, a storage device, and an output device. The storage device stores the additive concentration data in which the concentration of the additive of the lubricating oil is stored in chronological order, and the processing device estimates the time when the additive concentration reaches a predetermined threshold value based on the additive concentration data. do.

本発明の他の一側面は、処理装置、記憶装置、入力装置、および出力装置を備えたサーバを用いる、風力発電機の潤滑油の監視方法である。この方法は、風力発電機から潤滑油のサンプルを採取する第1のステップ、サンプルに含まれる添加剤の濃度を測定する第2のステップ、測定した添加剤の濃度を、記憶装置に時系列に格納して添加剤濃度データとする第3のステップ、処理装置が添加剤濃度データを処理することにより、添加剤の濃度が所定閾値となる時間を推測する第4のステップを実行する。 Another aspect of the present invention is a method of monitoring a lubricating oil of a wind power generator using a server including a processing device, a storage device, an input device, and an output device. In this method, the first step of taking a sample of lubricating oil from a wind generator, the second step of measuring the concentration of the additive contained in the sample, and the measured concentration of the additive are stored in a storage device in chronological order. The third step of storing and using the additive concentration data, and the fourth step of estimating the time when the additive concentration reaches a predetermined threshold value by processing the additive concentration data by the processing apparatus are executed.

添加剤の具体例は、例えば、酸化防止剤と極圧添加剤である。添加剤の濃度分析の具体的な一例は、例えば液体クロマトグラフィーを用いた分析である。 Specific examples of additives are, for example, antioxidants and extreme pressure additives. A specific example of the concentration analysis of an additive is an analysis using, for example, liquid chromatography.

適切な潤滑油診断により、潤滑油の交換周期を最適化することができる。 With proper lubricating oil diagnosis, the lubricating oil replacement cycle can be optimized.

風力発電機の概略全体構成図。Schematic overall configuration of the wind power generator. ICP元素分析による潤滑油中のリン濃度測定結果を示すグラフ図。The graph which shows the phosphorus concentration measurement result in the lubricating oil by ICP elemental analysis. LC測定によって得られた潤滑油中のリン系極圧添加剤濃度測定結果を示すグラフ図。The graph which shows the phosphorus-based extreme pressure additive concentration measurement result in the lubricating oil obtained by LC measurement. 潤滑油供給系統を有する風力発電機システムの概略図。Schematic of a wind power generator system with a lubricating oil supply system. 潤滑油用センサを備えた軸受部品の概念図。Conceptual diagram of a bearing component equipped with a sensor for lubricating oil. 潤滑油診断フロー図。Lubricating oil diagnostic flow chart. 潤滑油余寿命推定の概念を示すグラフ図。The graph which shows the concept of the lubricating oil remaining life estimation. 他の潤滑油余寿命推定の概念を示すグラフ図。The graph which shows the concept of other lubricating oil remaining life estimation. 実施例の中央サーバの一例を示すブロック図。The block diagram which shows an example of the central server of an Example. 潤滑油余寿命推定の概念を示すグラフ図。The graph which shows the concept of the lubricating oil remaining life estimation. 潤滑油余寿命推定の概念を示すグラフ図。The graph which shows the concept of the lubricating oil remaining life estimation.

以下、実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。 Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the drawings. However, the present invention is not construed as being limited to the description of the embodiments shown below. It is easily understood by those skilled in the art that a specific configuration thereof can be changed without departing from the idea or gist of the present invention.

以下に説明する発明の構成において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して用い、重複する説明は省略することがある。 In the configuration of the invention described below, the same reference numerals may be used in common among different drawings for the same parts or parts having similar functions, and duplicate description may be omitted.

同一あるいは同様な機能を有する要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、複数の要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。 When there are a plurality of elements having the same or similar functions, they may be described by adding different subscripts to the same code. However, if it is not necessary to distinguish between a plurality of elements, the subscript may be omitted for explanation.

本明細書等における「第1」、「第2」、「第3」などの表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数、順序、もしくはその内容を限定するものではない。また、構成要素の識別のための番号は文脈毎に用いられ、一つの文脈で用いた番号が、他の文脈で必ずしも同一の構成を示すとは限らない。また、ある番号で識別された構成要素が、他の番号で識別された構成要素の機能を兼ねることを妨げるものではない。 The notations such as "first", "second", and "third" in the present specification and the like are attached to identify the components, and do not necessarily limit the number, order, or contents thereof. is not it. Further, the numbers for identifying the components are used for each context, and the numbers used in one context do not always indicate the same composition in the other contexts. Further, it does not prevent the component identified by a certain number from having the function of the component identified by another number.

図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面等に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。 The position, size, shape, range, etc. of each configuration shown in the drawings and the like may not represent the actual position, size, shape, range, etc. in order to facilitate understanding of the invention. Therefore, the present invention is not necessarily limited to the position, size, shape, range, etc. disclosed in the drawings and the like.

まず、実施例で監視対象としている潤滑油について説明する。潤滑油の特性を評価するための監視対象パラメータとしては、粘度、全酸価測定、成分元素分析など種々のものが考えられる。しかし、前述のように、風力発電機の潤滑油の粘度や全酸化はほとんど変化しないため、これのみでは余寿命推定の指標として適していない。また、潤滑油に含有される微粒子粉や水分を測定する手法も考えられるが、潤滑油中にこれらの含有物が検出されている時点で、すでに磨耗やリークが生じている可能性があり、さらに早期に予兆を検出することが望まれる。 First, the lubricating oil to be monitored in the examples will be described. Various parameters to be monitored for evaluating the characteristics of the lubricating oil, such as viscosity, total acid value measurement, and component element analysis, can be considered. However, as described above, since the viscosity and total oxidation of the lubricating oil of the wind power generator hardly change, this alone is not suitable as an index for estimating the remaining life. In addition, a method of measuring fine particle powder and moisture contained in the lubricating oil can be considered, but when these contents are detected in the lubricating oil, there is a possibility that wear or leakage has already occurred. It is desirable to detect the sign at an earlier stage.

ところで、潤滑油には潤滑性能を維持するために種々の添加剤が含まれる。例えば、潤滑条件が過酷で、接触部分の圧力が高い場合や、すべり速度が小さかったり、油の粘度が低すぎたりする場合は、摩擦面の間の潤滑油の膜が薄くなり、摩擦抵抗が大きくなり摩耗が起こる。この状態を境界潤滑と呼び、極端な場合には焼付が起こる。このような境界潤滑の状態で摩擦や摩耗を減少させる働きをするのが油性剤摩耗防止剤極圧添加剤(極圧剤)であり、これらを総称して耐荷重添加剤と呼ぶこともある。また、他の添加剤として、例えば酸化防止剤や消泡剤のようなものもある。 By the way, the lubricating oil contains various additives in order to maintain the lubricating performance. For example, if the lubrication conditions are harsh and the pressure at the contact part is high, the sliding speed is low, or the viscosity of the oil is too low, the lubricating oil film between the friction surfaces becomes thin and the frictional resistance becomes high. It grows and wears. This state is called boundary lubrication, and in extreme cases seizure occurs. To act to reduce friction and wear in a state of such a boundary lubrication, oil agents, antiwear agents, a extreme pressure additives (extreme pressure), referred to as load-bearing additives collectively referred to Sometimes. Other additives include, for example, antioxidants and antifoaming agents.

油性剤は,金属表面に吸着して吸着膜を作り,この吸着膜が境界潤滑状態にある金属と金属の直接の接触を妨げ、摩擦、摩耗を減少させる働きをする。油性剤としては、金属表面に対して吸着力の大きい高級脂肪酸、高級アルコールおよびアミン、エステル、金属せっけんなどが使われる。 The oil-based agent adsorbs to the metal surface to form an adsorption film, and this adsorption film prevents direct contact between the metals in the boundary lubrication state, and works to reduce friction and wear. As the oil-based agent, higher fatty acids, higher alcohols and amines, esters, metal soaps, etc., which have a large adsorptive power to the metal surface, are used.

油性剤より厳しい荷重の条件下での摩耗防止に効果のあるのが摩耗防止剤で、一般にリン酸エステル、亜リン酸エステル、チオリン酸塩がよく使われる。摩耗防止剤は,タービン油,耐摩耗性作動油などに使用されるが、とくにジアルキルジチオリン酸亜鉛(ZnDTP:Zinc Dialkyldithiophosphate,ZDDPとも呼ばれる)は、酸化防止性能も持っている。 Anti-wear agents are more effective in preventing wear under conditions of stricter loads than oil-based agents, and phosphate esters, phosphite esters, and thiophosphates are commonly used. Anti-wear agents are used in turbine oils, abrasion-resistant hydraulic oils, etc. In particular, zinc dialkyldithiophosphate (ZnDTP: also called Zinc Dialkyldithiophosphate, ZDDP) also has antioxidant performance.

境界潤滑状態のもっとも厳しい条件の高荷重の状態の接触面では、摩擦面は温度が非常に高くなり、油性剤による吸着膜は脱着して効果がなくなるが、極圧添加剤は硫黄、塩素、リンなどを含む化学的に活性な物質なので、金属面と反応して硫黄、塩素、リンなどを含む化合物を作り、せん断力の小さい被膜となって摩耗、焼付、融着を防止する。 On the contact surface under high load conditions, which is the most severe condition of boundary lubrication, the temperature of the friction surface becomes very high, and the adsorption film by the oily agent desorbs and becomes ineffective, but the extreme pressure additives are sulfur, chlorine, etc. Since it is a chemically active substance containing phosphorus, etc., it reacts with the metal surface to form a compound containing sulfur, chlorine, phosphorus, etc., and forms a film with a small shearing force to prevent wear, seizure, and fusion.

極圧添加剤としては、一般に硫黄、塩素、リンなどを含んでいる物質で、硫化油脂、硫化エステル、サルファイド、塩素化炭化水素などのほか、ナフテン酸鉛や、同一分子内に硫黄、リン、塩素の中の二つ以上の元素を含む化合物も使用される。具体的な極圧添加剤としては、硫化スパーム油、硫化脂肪エステル、ジベンジルジサルファイド、アルキルポリサルファイド、オレフィンポリサルファイド、ザンチックサルファイド、塩素化パラフィン、メチルトリクロロステアレート、ナフテン酸鉛、アルキルチオリン酸アミン、クロロアルキルザンテート、トリフェニルフォスフォロチオネート(TPPT:Triphenyl Phosphorothionate)などがある。 Extreme pressure additives are substances that generally contain sulfur, chlorine, phosphorus, etc., such as sulfide oils and fats, sulfide esters, sulfates, chlorinated hydrocarbons, lead naphthenate, and sulfur, phosphorus, etc. in the same molecule. Compounds containing two or more elements in chlorine are also used. Specific extreme pressure additives include sulphide palm oil, sulfide fatty ester, dibenzyl disulfide, alkyl polysulfide, olefin polysulfide, zantic sulfide, chlorinated paraffin, methyl trichlorostearate, lead naphthenate, and amine alkylthiophosphate. , Chlorinated alkyl zantate, Triphenyl Phosphorothionate (TPPT) and the like.

酸化防止剤は、基油の酸化による劣化を防止するために用いられる。酸化防止剤には3種類ある。酸化の初期における遊離基(ラジカル)の生成を抑制し、炭化水素の酸化反応の連鎖を止める、遊離基抑制剤(Free Radical Inhibitor)、生成した過酸化物を分解し、安定な非遊離基化合物に変えてしまう役割をする過酸化物分解剤(Peroxide Decomposer)、および、強靭な吸着膜(不活性防食皮膜)を作る金属不活性化剤(Metal Deactivator)である。金属不活性化剤の役割は、潤滑油が酸化して生成した過酸化物の金属腐食性によって鉄や銅を溶解させないようにすることである。 Antioxidants are used to prevent deterioration of the base oil due to oxidation. There are three types of antioxidants. Free Radical Inhibitor, which suppresses the formation of free radicals in the early stage of oxidation and stops the chain of oxidation reaction of hydrocarbons, decomposes the produced peroxide, and is a stable non-free radical compound. It is a peroxide decomposer (Peroxide Decomposer) that plays a role of changing to a radical, and a metal deactivator (Metal Deactivator) that forms a tough adsorption film (inactive anticorrosion film). The role of the metal inactivating agent is to prevent iron and copper from being dissolved by the metal corrosiveness of the peroxide produced by the oxidation of the lubricating oil.

具体的な酸化防止剤としては、フェノール誘導体(2,6-ジ-tert-ブチル p-クレゾール (BHT)、2,6-ジ-tert-ブチル p-フェノール (DBP)、4,4’-メチレンビス(2,6-ジアルキルフェノール)など)、アミン誘導体(2,6-ジアルキル-α-ジメチルアミノパラクレゾール、4,4’-テトラメチルジアミノジフェニルメタン、オクチル化フェニルナフチルアミン、ジ-オクチル-ジフェニルアミン、ジノニル-ジフェニルアミン、フェノチアジン、2,2,4-トリメチルジヒドロキシキニリン、など)、金属ジチオフォスフェート、アルキル硫化物、など、1,4-ジオキシジアントラキノン (別名:キニザリン)、1,2-ジオキシジアントラキノン (別名:アリザリン)、ベンゾトリアゾール、アルキルベンゾトリアゾール、などがある。 Specific antioxidants include phenol derivatives (2,6-di-tert-butyl p-cresol (BHT), 2,6-di-tert-butyl p-phenol (DBP), 4,4'-methylenebis). (2,6-dialkylphenol), etc.), amine derivatives (2,6-dialkyl-α-dimethylaminoparacresol, 4,4'-tetramethyldiaminodiphenylmethane, octylated phenylnaphthylamine, di-octyl-diphenylamine, dinonyl- Diphenylamine, phenothiazine, 2,2,4-trimethyldihydroxyquinylin, etc.), metal dithiophosphate, alkyl sulfide, etc., 1,4-dioxydianthraquinone (also known as quinizarin), 1,2-dioxydi There are anthraquinone (also known as alizarin), benzotriazole, alkylbenzotriazole, etc.

上記の添加剤は、潤滑油に対して所定の割合(濃度)含まれていることが、所望の潤滑性能の維持のために必要である。 It is necessary that the above additives are contained in a predetermined ratio (concentration) with respect to the lubricating oil in order to maintain the desired lubricating performance.

上記特許文献1では潤滑オイル中の鉄粒子数、含水量、誘電率、及び/又は国際標準化機構(ISO)粒子レベルのうちの少なくとも1つについて取得及び分析して汚染係数を計算している。しかし、粒子や水などの不純物や物理特性を測定するものであって、潤滑油自体の成分、特に潤滑油の添加剤濃度などの変化を直接計測するものではなかった。そこで発明者らは、潤滑油に含まれる添加剤の状態、特に濃度の推移をモニタすることにより予兆診断を行う手法について、比較検討した。 In Patent Document 1, at least one of the number of iron particles, the water content, the dielectric constant, and / or the International Organization for Standardization (ISO) particle level in the lubricating oil is acquired and analyzed to calculate the contamination coefficient. However, it is for measuring impurities such as particles and water and physical characteristics, and is not for directly measuring changes in the components of the lubricating oil itself, particularly the additive concentration of the lubricating oil. Therefore, the inventors have compared and examined a method for making a predictive diagnosis by monitoring the state of the additive contained in the lubricating oil, particularly the transition of the concentration.

図2に、成分分析の手法の一つとして知られているICP(Inductively Coupled Plasma:誘導結合プラズマ)元素分析により、潤滑油中の極圧添加剤の成分であるリン濃度測定を行った結果を示す。横軸が経過時間(月数)であり、縦軸はリン濃度(ppm)である。この結果では、経過時間とリン濃度との間に有意な関係が見られない。これは元素分析精度が、予兆診断のための精度に不十分である可能性を示唆する。 FIG. 2 shows the results of measuring the phosphorus concentration, which is a component of an extreme pressure additive in a lubricating oil, by ICP (Inductively Coupled Plasma) elemental analysis, which is known as one of the component analysis methods. show. The horizontal axis is the elapsed time (months), and the vertical axis is the phosphorus concentration (ppm). In this result, there is no significant relationship between elapsed time and phosphorus concentration. This suggests that the accuracy of elemental analysis may be insufficient for predictive diagnosis.

図2に示す測定結果によれば、一度減少したリン濃度が再び増加することになるが、極圧添加剤の濃度が自然に増加することは考えられない。このような測定結果となる原因としては、ICP元素分析では極圧添加剤の分解生成物であるリン酸も含めて測定してしまうことが考えられる。また、ICP元素分析では、試料をプラズマ化するため、液体成分(潤滑油、添加剤、添加剤の分解物など)と固形成分(摩耗粉など)を一緒に分析してしまい、潤滑油中の添加剤の成分定量に適していないと考えられる。 According to the measurement results shown in FIG. 2, the phosphorus concentration once decreased will increase again, but it is unlikely that the concentration of the extreme pressure additive will increase naturally. As a cause of such a measurement result, it is conceivable that phosphoric acid, which is a decomposition product of an extreme pressure additive, is also measured in ICP elemental analysis. Further, in the ICP element analysis, since the sample is turned into plasma, the liquid component (lubricating oil, additives, decomposition products of additives, etc.) and the solid component (wear powder, etc.) are analyzed together, and the liquid component (wear powder, etc.) is analyzed together in the lubricating oil. It is considered that it is not suitable for quantifying the components of additives.

図3は、LC(Liquid Chromatography:液体クロマトグラフィー)測定(検出器はUV検出器)によって得られた、風車運転に伴う潤滑油中のリン系極圧添加剤の消耗挙動の結果を示すグラフである。この例では、リン系極圧添加剤は具体的にはTPPTである。横軸が経過時間(月数)であり、縦軸はTPPT濃度(新油に対する相対値)である。この結果では、経過時間と濃度との間に有意な関係が見られ、経過月数に伴って濃度が線形に低下している。 FIG. 3 is a graph showing the results of the consumption behavior of the phosphorus-based extreme pressure additive in the lubricating oil during wind turbine operation, which was obtained by LC (Liquid Chromatography) measurement (detector is UV detector). be. In this example, the phosphorus-based extreme pressure additive is specifically TPPT. The horizontal axis is the elapsed time (number of months), and the vertical axis is the TPPT concentration (relative value to new oil). In this result, a significant relationship was found between the elapsed time and the concentration, and the concentration decreased linearly with the number of months elapsed.

LC測定では、液体状のサンプルをクロマトグラフィーの原理により成分の分離を行う。次いで、ここで分離された成分の検出を、UV検出器、屈折率検出器、質量分析計で行う。LC測定は有機化合物の定性・定量を行うのに適している。特に、検出器に質量分析計を用いると、高精度かつ高感度に潤滑油中の添加剤のみを定量可能である。 In LC measurement, the components of a liquid sample are separated by the principle of chromatography. Next, the components separated here are detected by a UV detector, a refractive index detector, and a mass spectrometer. LC measurement is suitable for qualitative and quantitative analysis of organic compounds. In particular, when a mass spectrometer is used as the detector, only the additives in the lubricating oil can be quantified with high accuracy and high sensitivity.

以上の検討により、潤滑油中の添加剤の濃度の変化を経時的にモニタして、添加剤の機能を維持管理するためには、LC測定のように潤滑油中の添加剤の濃度を直接測定できる測定方法が適していることが分かった。また、このとき潤滑油中の添加剤の濃度が所定閾値を下回ると、潤滑油の性能が不十分となり装置の故障につながることが分かった。LC測定以外に、潤滑油中の添加剤の濃度を正確に直接測定可能な方法としては、フーリエ変換赤外分光法(FT−IR)、核磁気共鳴(NMR)、などがある。
以下、本実施例の具体的な構成について説明する。
Based on the above examination, in order to monitor the change in the concentration of the additive in the lubricating oil over time and maintain and manage the function of the additive, the concentration of the additive in the lubricating oil is directly adjusted as in LC measurement. It was found that a measurement method that can be measured is suitable. Further, it was found that if the concentration of the additive in the lubricating oil falls below a predetermined threshold value at this time, the performance of the lubricating oil becomes insufficient, leading to a failure of the apparatus. In addition to LC measurement, methods that can accurately and directly measure the concentration of an additive in a lubricating oil include Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR) and nuclear magnetic resonance (NMR).
Hereinafter, a specific configuration of this embodiment will be described.

(1.システム全体構成)
図4により、潤滑油中の添加剤の濃度の診断を行うシステムを説明する。図4には説明のため、図1の風力発電機1のナセル3部分を抽出して示している。ナセル3内部には、主軸31、増速機33、発電機34、図示しないヨー、ピッチなどの軸受があり、これらにはオイルタンク37から潤滑油が供給される。
(1. Overall system configuration)
A system for diagnosing the concentration of the additive in the lubricating oil will be described with reference to FIG. For the sake of explanation, FIG. 4 shows the nacelle 3 portion of the wind power generator 1 of FIG. 1 extracted. Inside the nacelle 3, there are bearings such as a spindle 31, a speed increaser 33, a generator 34, yaws and pitches (not shown), and lubricating oil is supplied to these from an oil tank 37.

図4に示すように、風力発電機1は通常複数が同一敷地内に設置され、これをまとめてファーム200aなどと呼ばれる。それぞれの風力発電機1には、潤滑油の供給系統に各種センサ(図示せず)が設置され、潤滑油の状態を反映したセンサ信号は、ナセル3内のサーバ210に集約される。また、各風力発電機1のサーバ210から得られるセンサ信号は、ファーム200ごとに配置される集約サーバ220に送られる。集約サーバ220からのデータは、ネットワーク230を介して中央サーバ240へ送られる。中央サーバ240へは、他のファーム200bや200cからのデータも送られる。また、中央サーバ240は、集約サーバ220やサーバ210を介して、各風力発電機1に指示を送ることができる。 As shown in FIG. 4, a plurality of wind power generators 1 are usually installed on the same site, and these are collectively called a farm 200a or the like. In each wind power generator 1, various sensors (not shown) are installed in the lubricating oil supply system, and sensor signals reflecting the state of the lubricating oil are collected in the server 210 in the nacelle 3. Further, the sensor signal obtained from the server 210 of each wind power generator 1 is sent to the aggregation server 220 arranged for each farm 200. The data from the aggregation server 220 is sent to the central server 240 via the network 230. Data from other farms 200b and 200c are also sent to the central server 240. Further, the central server 240 can send an instruction to each wind power generator 1 via the aggregation server 220 and the server 210.

(2.センサ配置)
図5は、潤滑油の供給系統に配置されたセンサの模式図である。潤滑油は、潤滑油供給デバイス301から軸受部品302に供給される。潤滑油供給デバイス301は、オイルタンク37に接続されて潤滑油の供給を受ける。軸受部品302は、例えば増速機33その他の機械的な接触が生じる部位一般であり、特に制限するものではない。
(2. Sensor placement)
FIG. 5 is a schematic view of a sensor arranged in the lubricating oil supply system. The lubricating oil is supplied from the lubricating oil supply device 301 to the bearing component 302. The lubricating oil supply device 301 is connected to the oil tank 37 to receive the supply of lubricating oil. The bearing component 302 is, for example, a speed increaser 33 or other general parts where mechanical contact occurs, and is not particularly limited.

センサ304は潤滑油の状態を検知するために、潤滑油の流路等に配置される。センサは潤滑油の各種のパラメータを測定する。例えば物理量としては、温度、油圧、などがある。これらは例えば特許文献1〜特許文献3に開示されるような、公知のセンサを用いて測定することができる。これらのパラメータの時間的な変化に基づいて、潤滑油の状態を評価することができる。 The sensor 304 is arranged in a flow path of the lubricating oil or the like in order to detect the state of the lubricating oil. The sensor measures various parameters of the lubricating oil. For example, physical quantities include temperature, oil pressure, and the like. These can be measured using a known sensor, for example, as disclosed in Patent Documents 1 to 3. The state of the lubricating oil can be evaluated based on the temporal changes of these parameters.

例えば、センサは潤滑油に含まれる汚染粒子に関する情報、例えば粒子濃度を測定することもできる。粒子は部品の磨耗由来のものである可能性が大きく、潤滑油の劣化あるいは装置の異常を検出することができる。すでに述べたように、これらのセンサで検知される異常は、すでに始まっている異常である可能性があるが、センサの情報はリアルタイムで取得可能であるため、モニタすることは有用である。センサデータによる診断では、1または複数の種類のセンサデータに基づいて診断を行う。 For example, the sensor can also measure information about contaminated particles contained in the lubricating oil, such as particle concentration. The particles are likely to be derived from wear of the component and can detect deterioration of the lubricating oil or abnormality of the device. As already mentioned, the anomalies detected by these sensors may be anomalies that have already begun, but it is useful to monitor because the sensor information can be obtained in real time. In the diagnosis based on the sensor data, the diagnosis is performed based on one or a plurality of types of sensor data.

図5の例では、軸受部品302に供給された潤滑油の一部は測定部303に導入される。測定部303にはセンサ304が配置されており、潤滑油の各種特性を検出する。測定部303は例えば潤滑油経路の末端付近に配置する。 In the example of FIG. 5, a part of the lubricating oil supplied to the bearing component 302 is introduced into the measuring unit 303. A sensor 304 is arranged in the measuring unit 303 to detect various characteristics of the lubricating oil. The measuring unit 303 is arranged near the end of the lubricating oil path, for example.

潤滑油は、使用により品質が劣化し、初期の機能を果たさなくなる。このため、品質の劣化状況に応じて、交換等のメンテナンスを行う必要がある。このようなメンテナンスのタイミングを知るために、現地に設置したセンサ304で収集し得るデータを、遠隔地でモニタできるようにすることは、保守管理の効率上有用である。センサ304で収集したデータは、例えばナセル3内のサーバ210に集められ、その後ファーム200内でデータを集約する集約サーバ220を経て、複数ファームのデータを集約する中央サーバ240に送られる。 Lubricating oils deteriorate in quality due to use and do not perform their initial functions. Therefore, it is necessary to perform maintenance such as replacement according to the deterioration of quality. In order to know the timing of such maintenance, it is useful for the efficiency of maintenance management to be able to monitor the data that can be collected by the sensor 304 installed in the field at a remote location. The data collected by the sensor 304 is collected, for example, on the server 210 in the nacelle 3, and then sent to the central server 240 that aggregates the data of a plurality of farms via the aggregation server 220 that aggregates the data in the farm 200.

ただし、LC測定やFT−IR測定、NMR測定のように、測定のための設備が必要な分析については、適宜潤滑油のサンプルを収集し、別途設けられた設備により分析を行う必要がある。LC測定、FT−IR測定、NMR測定で測定された結果も、別途中央サーバ240にデータとして格納し、データの集約を行う。 However, for analyzes that require equipment for measurement, such as LC measurement, FT-IR measurement, and NMR measurement, it is necessary to collect lubricating oil samples as appropriate and perform the analysis with equipment provided separately. The results measured by LC measurement, FT-IR measurement, and NMR measurement are also separately stored as data in the central server 240, and the data is aggregated.

また、集約されるデータとしては、潤滑油に関するデータだけでなく、風力発電機の稼動状況を示すデータを含めてもよい。例えば、風車出力値(大きいほど潤滑油の劣化速度大)、実稼働時間(長いほど潤滑油の劣化速度大)、機械温度(高いほど潤滑油の劣化速度大)、軸の回転速度(速いほど潤滑油の劣化速度大)等である。これらは、風力発電機の各所に設置された公知の構成のセンサや、装置の制御信号から収集することができる。 Further, as the aggregated data, not only the data related to the lubricating oil but also the data indicating the operating status of the wind power generator may be included. For example, wind turbine output value (larger, higher lubricating oil deterioration rate), actual operating time (longer, higher lubricating oil deterioration rate), machine temperature (higher, higher lubricating oil deterioration rate), shaft rotation speed (faster, higher) Lubricating oil deterioration rate is high). These can be collected from sensors of known configurations installed in various parts of the wind power generator and control signals of the device.

(3.潤滑油診断のフロー)
図6は、本実施例による潤滑油診断処理を示すフロー図である。図6で示す処理は、図のサーバ210,集約サーバ220,中央サーバ240のいずれかのコントロール下で行われる。以下の例では中央サーバ240が行うものとする。もっとも、後に説明するように、潤滑油サンプル収集(S607)、添加剤濃度測定(S608)、潤滑油交換(S603)などの処理は、別途専用の測定装置(液体クロマトグラフなど)や作業員によって行われ、サーバはその為の指示を出力したり、必要な情報を入力したりするのに用いられる。それ以外の計算や制御等の機能は、サーバの記憶装置に格納されたソフトウェアがプロセッサによって実行されることで、定められた処理を他のハードウェアと協働して実現される。なお、ソフトウェアで構成した機能と同等の機能は、FPGA(Field Programmable Gate Array)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)などのハードウェアでも実現できる。
(3. Lubricating oil diagnosis flow)
FIG. 6 is a flow chart showing a lubricating oil diagnostic process according to this embodiment. The process shown in FIG. 6, the server 210 of FIG. 4, the aggregation server 220 is carried out under either control the central server 240. In the following example, it is assumed that the central server 240 performs the operation. However, as will be described later, processing such as lubricating oil sample collection (S607), additive concentration measurement (S608), and lubricating oil replacement (S603) is performed separately by a dedicated measuring device (liquid chromatograph, etc.) or a worker. It is done and the server is used to output instructions for that and to enter the necessary information. Other functions such as calculation and control are realized by executing the specified processing in cooperation with other hardware by executing the software stored in the storage device of the server by the processor. The functions equivalent to the functions configured by software can also be realized by hardware such as FPGA (Field Programmable Gate Array) and ASIC (Application Specific Integrated Circuit).

中央サーバ240が制御を行う場合、配下に複数の風力発電機1を持つため、以下の処理は風力発電機ごとに行うものとする。この処理は基本的に繰り返し処理であり、開始タイミングはタイマーなどで設定され、例えば、毎日0時に処理を開始する(S601)。また、中央サーバ240が、オペレータの指示により任意のタイミングで行うこともできる。 When the central server 240 controls, since there are a plurality of wind power generators 1 under the control, the following processing shall be performed for each wind power generator. This process is basically a repetitive process, and the start timing is set by a timer or the like. For example, the process is started at 0 o'clock every day (S601). Further, the central server 240 can perform the operation at an arbitrary timing according to the instruction of the operator.

処理S602では、中央サーバ240は、潤滑油の交換時期をチェックする。交換時期の初期値は、例えば潤滑油が設計温度で動作しているという前提で、アレニウス反応速度を用いることにより物性的に計算し、余寿命を初期設定しておくことができる。このような計算方法については、例えば特許文献1に説明がある。この交換時期は、実測データに基づいて、後に処理S610で更新され得る。 In process S602, the central server 240 checks when the lubricating oil is replaced. The initial value of the replacement time can be calculated physically by using the Arrhenius reaction rate on the premise that the lubricating oil is operating at the design temperature, and the remaining life can be initially set. Such a calculation method is described in, for example, Patent Document 1. This replacement time can be later updated in process S610 based on the measured data.

潤滑油の交換時期であった場合には、処理S603で潤滑油交換を行う。潤滑油交換は通常は、作業員による作業となるため、中央サーバ240は交換を行うべき時期と対象を作業員に指示するための表示や通知を行う。 When it is time to replace the lubricating oil, the lubricating oil is replaced in the process S603. Since the lubricating oil change is usually performed by the worker, the central server 240 displays and notifies the worker when and the target should be changed.

潤滑油の交換時期でない場合には、処理S604で、中央サーバ240はセンサデータによる診断を行う。センサデータとしては温度、油圧、含まれる粒子の濃度等を用いることができる。これらの測定技術や診断技術は、例えば特許文献1〜特許文献3等に記載があり基本的に公知なので、説明は割愛する。センサ304で収集されたデータは、中央サーバ240に送られ、例えば中央サーバが、センサから得られたパラメータを事前に定めた閾値と比較することにより、潤滑油の特性を評価する。 When it is not the time to replace the lubricating oil, the central server 240 makes a diagnosis based on the sensor data in the process S604. As the sensor data, temperature, oil pressure, concentration of contained particles, and the like can be used. These measurement techniques and diagnostic techniques are described in, for example, Patent Documents 1 to 3 and are basically known, and thus the description thereof will be omitted. The data collected by the sensor 304 is sent to the central server 240, for example, the central server evaluates the characteristics of the lubricating oil by comparing the parameters obtained from the sensor with a predetermined threshold.

処理S605で診断の結果が異常であれば、処理S603で潤滑油交換を行う。異常がなければ、中央サーバ240は、処理S606で潤滑油のサンプル収集タイミングかどうかをチェックする。潤滑油のサンプル収集は、通常作業員による作業を伴うので、頻繁に行うことは経済的でない。しかし、LC、FT−IR、NMRなどによる添加剤濃度測定のように処理に所定の設備を必要とするものである場合には、サンプルを収集する必要がある。サンプル収集のタイミングは、例えば月1回あるいは年1回のように設定する。 If the diagnosis result is abnormal in the process S605, the lubricating oil is replaced in the process S603. If there is no abnormality, the central server 240 checks in the process S606 whether or not it is the timing for collecting the lubricating oil sample. Frequent sampling of lubricating oil is uneconomical, as it usually involves work by workers. However, in the case where the treatment requires a predetermined facility such as the additive concentration measurement by LC, FT-IR, NMR or the like, it is necessary to collect a sample. The timing of sample collection is set, for example, once a month or once a year.

サンプル収集タイミングであった場合には、中央サーバ240はサンプルを収集すべき時期と対象を作業員に指示するための表示や通知を行う。処理S607で、作業員はサンプルを収集し、添加剤濃度測定を行うために、液体クロマトグラフ装置、FT−IR装置、NMR装置などを備える設備に送る。 When it is the sample collection timing, the central server 240 displays or notifies the worker when and the target for collecting the sample. In process S607, the worker collects a sample and sends it to an equipment equipped with a liquid chromatograph device, an FT-IR device, an NMR device, and the like in order to measure the additive concentration.

周知のように、液体クロマトグラフ法は、化合物を液体クロマトグラフにて分離し、分離された物質をUV吸収検出器、屈折率検出器、質量分析計などにて定量分析する過程をひとつの装置で可能としたものである。装置および分析方法自体は公知技術であるため、説明は割愛する。重要な点は、LCによる測定により、潤滑油に添加された添加剤の濃度が正確に把握できることである。FT−IR、NMRについても周知の方法であるため、説明は割愛する。重要な点は、FT−IR,NMRによる測定により、潤滑油中の添加剤濃度を正確に把握できることである。 As is well known, the liquid chromatograph method is a device that separates compounds by a liquid chromatograph and quantitatively analyzes the separated substances by a UV absorption detector, a refractometer, a mass spectrometer, or the like. It was made possible by. Since the apparatus and the analysis method itself are known techniques, the description is omitted. The important point is that the concentration of the additive added to the lubricating oil can be accurately grasped by the measurement by LC. Since FT-IR and NMR are also well-known methods, the description thereof will be omitted. The important point is that the additive concentration in the lubricating oil can be accurately grasped by the measurement by FT-IR and NMR.

処理S609では、中央サーバ240に添加剤濃度測定データを入力し、当該データは時系列的に保存される。測定データの入力は、液体クロマトグラフ、FT−IR,NMR装置などの添加剤測定装置あるいはそれに接続されたサーバから直接でもよいし、別途オペレータが入力してもよい。重要な点は、当該データはサンプル採取時間の情報を含むことである。 In the process S609, the additive concentration measurement data is input to the central server 240, and the data is stored in time series. The measurement data may be input directly from an additive measuring device such as a liquid chromatograph, an FT-IR, or NMR device, or a server connected to the device, or may be input by a separate operator. The important point is that the data includes information on sampling time.

図7は、時系列的に保存された添加剤濃度測定結果の概念を示すグラフ図である。横軸が時間(月)であり、縦軸は新品時の添加剤濃度を100としたときの、相対的な濃度を示している。例えば、毎月添加剤の濃度を定点観測しているものとし、3ヶ月経過時までの濃度データ700がプロットされている。図3でも説明したように、経過時間と添加剤濃度の間には有意な関係が認められ、例えば時間に伴い線形に濃度が減少する。従って、時系列的に保存された添加剤濃度測定結果からは、添加剤の消耗速度を計算することができる。ここで、添加剤濃度が新品の約半分になると、潤滑油の性能が許容範囲を下回るとする。このような閾値は実験的に求めることができる。 FIG. 7 is a graph showing the concept of additive concentration measurement results stored in time series. The horizontal axis is time (month), and the vertical axis shows the relative concentration when the additive concentration at the time of new product is 100. For example, assuming that the concentration of the additive is observed at a fixed point every month, the concentration data 700 up to the lapse of 3 months is plotted. As also explained in FIG. 3, a significant relationship is observed between the elapsed time and the additive concentration, for example, the concentration decreases linearly with time. Therefore, the consumption rate of the additive can be calculated from the additive concentration measurement result stored in time series. Here, it is assumed that the performance of the lubricating oil falls below the permissible range when the additive concentration becomes about half that of the new product. Such a threshold can be determined experimentally.

本例では処理S610で、閾値を50に設定しておき、時系列的に保存された添加剤濃度測定結果から推定される濃度が50になる時点を交換時期として推定する。推定方法としては、公知の種々の方法を採用してよい。図3のような実測値を得ている場合であれば、濃度が単調に減少することを前提に、データを外挿する公知の手法を用いることができる。また、さらに濃度が複雑に推移する場合には、関数フィッティング(曲線当てはめ)のような公知の手法を用いることができる。 In this example, in the process S610, the threshold value is set to 50, and the time point at which the concentration estimated from the additive concentration measurement results stored in time series reaches 50 is estimated as the replacement time. As the estimation method, various known methods may be adopted. If the measured value as shown in FIG. 3 is obtained, a known method of extrapolating the data can be used on the premise that the concentration decreases monotonically. Further, when the concentration changes more complicatedly, a known method such as function fitting (curve fitting) can be used.

処理S610による交換時期推定結果は潤滑油診断結果として表示することができる(処理S611)。図7,10,11に、処理S610による結果の表示例を示す。 The replacement time estimation result by the process S610 can be displayed as a lubricating oil diagnosis result (process S611). FIGS. 7, 10 and 11 show an example of displaying the result by the process S610.

図7の例では、添加剤がTPPTであり、約5ヶ月後に濃度が50になるので、その前(例えば半月前)を新たな交換時期に設定すればよい。処理S612で1サイクルの処理が終了し、次のサイクルの処理S602では、新たな交換時期に従って判定処理を行う。 図10の例では、添加剤がZnDTPであり、約10ヶ月後に濃度が50になるので、その前(例えば1ケ月前)を新たな交換時期に設定すればよい。処理S612で1サイクルの処理が終了し、次のサイクルの処理S602では、新たな交換時期に従って判定処理を行う。 In the example of FIG. 7, the additive is TPPT, and the concentration reaches 50 after about 5 months. Therefore, a new replacement time may be set before that (for example, half a month before). The process of one cycle is completed in the process S612, and the determination process is performed in the process S602 of the next cycle according to a new replacement time. In the example of FIG. 10, the additive is ZnDTP, and the concentration reaches 50 after about 10 months. Therefore, a new replacement time may be set before that (for example, one month before). The process of one cycle is completed in the process S612, and the determination process is performed in the process S602 of the next cycle according to a new replacement time.

図11の例では、添加剤がBHTであり、BHTの閾値は30である。約20ヶ月後に濃度が30になるので、その前(例えば1ケ月前)を新たな交換時期に設定すればよい。処理S612で1サイクルの処理が終了し、次のサイクルの処理S602では、新たな交換時期に従って判定処理を行う。 In the example of FIG. 11, the additive is BHT, and the threshold value of BHT is 30. Since the concentration reaches 30 after about 20 months, it is sufficient to set a new replacement time before that (for example, one month before). The process of one cycle is completed in the process S612, and the determination process is performed in the process S602 of the next cycle according to a new replacement time.

以上のように、本実施例によると、添加剤濃度測定結果を用いて潤滑油中の添加剤の消耗速度を知ることにより、潤滑油の寿命を早期検出できる。このため、適切な潤滑油交換等のメンテナンスにより、風力発電機の異常を未然に防止することができる。 As described above, according to the present embodiment, the life of the lubricating oil can be detected early by knowing the consumption rate of the additive in the lubricating oil using the additive concentration measurement result. Therefore, it is possible to prevent an abnormality in the wind power generator by performing maintenance such as appropriate replacement of lubricating oil.

実施例2では、センサから得られたデータを用いて、潤滑油の寿命推定の補正を行う例を示す。実施例1では、風力発電機1の運転状況が一定不変であることを前提としている。しかし、実際には風力発電機1の運転状況は一定ではなく、さまざまな要因で状況が変化する。 In the second embodiment, an example in which the life estimation of the lubricating oil is corrected by using the data obtained from the sensor is shown. In the first embodiment, it is assumed that the operating condition of the wind power generator 1 is constant. However, in reality, the operating condition of the wind power generator 1 is not constant, and the situation changes due to various factors.

例えば、人為的な運転状況の変動としては、点検のための装置の停止期間や、発電量調整のための運転調整がある。これらの変動パラメータは、風力発電機1の運転パラメータとして取得することができる。 For example, artificial fluctuations in the operating condition include a stop period of the device for inspection and an operation adjustment for adjusting the amount of power generation. These fluctuation parameters can be acquired as operating parameters of the wind power generator 1.

また、自然界に起因する運転状況の変動要因としては、風速をはじめとする天候、温度、湿度、など風力発電装置の内外のものがある。これらの運転状況の変動要因は、それぞれ各種センサで測定することができる。従って、これらをセンサデータとして反映することで、より正確に潤滑油の状態を判定および予測することができる。 In addition, factors that cause fluctuations in operating conditions due to the natural world include factors inside and outside the wind power generator, such as wind speed and other weather, temperature, and humidity. These fluctuation factors of the operating condition can be measured by various sensors. Therefore, by reflecting these as sensor data, it is possible to more accurately determine and predict the state of the lubricating oil.

図4及び図5で説明したように、風力発電機には各種のセンサを設置することができる。センサ304からのセンサデータは、サーバ210を介して、集約サーバ220や中央サーバ240に送信される。また、風力発電機1の運転パラメータは、当該制御を行う、サーバ210、集約サーバ220あるいは中央サーバ240から得ることができる。 As described with reference to FIGS. 4 and 5, various sensors can be installed in the wind power generator. The sensor data from the sensor 304 is transmitted to the aggregation server 220 and the central server 240 via the server 210. Further, the operating parameters of the wind power generator 1 can be obtained from the server 210, the aggregation server 220, or the central server 240 that performs the control.

図6を再度用いて、運転状況を反映した潤滑油の監視方法を説明する。基本的な処理は図6と同様であるが、センサデータによる診断処理(S604)において、センサデータあるいは運転パラメータを時系列的に記憶しておき、交換時期推定及び更新処理(S610)で利用する。 FIG. 6 will be used again to explain a method of monitoring the lubricating oil that reflects the operating conditions. The basic processing is the same as in FIG. 6, but in the diagnostic processing using sensor data (S604), the sensor data or operation parameters are stored in time series and used in the replacement time estimation and update processing (S610). ..

説明を単純化するために、この例では、軸受け部への潤滑油の供給機構を対象とし、運転状況を示す運転パラメータとしては、軸の回転数R(rpm)の制御パラメータを用いることにした。センサデータや運転パラメータはこれに制限されるものではなく、他の種々のものを利用可能である。本実施例では、各種センサのデータは中央サーバ240へ集約し、ここで一括処理することにしたが、これに限るものではない。 In order to simplify the explanation, in this example, the mechanism for supplying lubricating oil to the bearing is targeted, and the control parameter of the shaft rotation speed R (rpm) is used as the operation parameter indicating the operation status. .. Sensor data and operating parameters are not limited to this, and various other ones can be used. In this embodiment, the data of various sensors are aggregated in the central server 240 and collectively processed here, but the present invention is not limited to this.

中央サーバ240では、交換時期推定及び更新処理(S610)において、処理S609で入力された添加剤濃度測定結果と、処理S604で記憶された軸の回転数Rの制御パラメータを取得する。これらのデータは、記憶装置に時間データとともに時系列に格納する。 In the replacement time estimation and update process (S610), the central server 240 acquires the additive concentration measurement result input in the process S609 and the control parameter of the rotation speed R of the shaft stored in the process S604. These data are stored in a storage device in chronological order together with time data.

いま、簡単な例として極圧剤の濃度低下、すなわち消費には軸の回転数R(rpm)が関連しているとする。この前提では、極圧剤の濃度C(t)は時間tと軸の回転数Rの関数と把握できるので、
f(t,R)=C(t)
となる。実験あるいはシミュレーションによって、あるいは過去のt、R,極圧剤の濃度のデータを元に関数f(t,R)をモデル化することが可能である。そこで、交換時期推定及び更新処理(S610)において、C(t)の将来予測を行う場合、軸の回転数Rの変化を反映する。結果は例えば表示装置に表示する。
Now, as a simple example, it is assumed that the rotation speed R (rpm) of the shaft is related to the decrease in the concentration of the extreme pressure agent, that is, the consumption. Under this premise, the concentration C (t) of the extreme pressure agent can be grasped as a function of the time t and the rotation speed R of the shaft.
f (t, R) = C (t)
Will be. It is possible to model the function f (t, R) by experiment or simulation, or based on past t, R, extreme pressure agent concentration data. Therefore, in the replacement time estimation and update processing (S610), when the future prediction of C (t) is performed, the change in the rotation speed R of the shaft is reflected. The result is displayed on a display device, for example.

図8は、風力発電機1の過去1年のデータ1001を元に、将来の値1002を予測して表示する例を示すグラフ図である。1年分の過去データ1003は実測値である。将来のデータ1004A,1004Bは予測値である。 FIG. 8 is a graph showing an example of predicting and displaying a future value 1002 based on the data 1001 of the wind power generator 1 for the past year. The past data 1003 for one year is an actual measurement value. Future data 1004A and 1004B are predicted values.

図8(a)では、将来の運転状況は変わらず、回転数Rは常に一定とした。この場合には、極圧剤濃度の予測データ1002は過去1年のデータ1001と同様に推移する。この場合には、極圧剤の濃度限界はt1の時点に到来すると予測される。 In FIG. 8A, the future operating condition did not change, and the rotation speed R was always constant. In this case, the prediction data 1002 of the extreme pressure agent concentration changes in the same manner as the data 1001 of the past year. In this case, the concentration limit of the extreme pressure agent is expected to reach the time point of t1.

図8(b)では、将来の運転状況が変化し、1年経過以降の回転数Rは過去1年の2倍とした。ここで、極圧剤の消費速度は回転数Rに比例するとすれば、極圧剤濃度の予測データは過去1年と同様に推移せず、たとえば図(b)に示すように、減少割合が大きくなる。この場合には、極圧剤の濃度限界はt1よりも短いt2の時点に到来すると予測される。 In FIG. 8 (b), the future operating conditions have changed, and the number of revolutions R after one year has been doubled in the past year. Here, assuming that the consumption rate of the extreme pressure agent is proportional to the rotation speed R, the prediction data of the extreme pressure agent concentration does not change as in the past year, for example, as shown in FIG. 8 (b), the rate of decrease. Becomes larger. In this case, the concentration limit of the extreme pressure agent is expected to reach the time point of t2, which is shorter than t1.

上記では運転パラメータとして軸の回転数Rを用いて添加剤の推定消耗速度を補正したが、センサデータを用いることもできる。例えば、極圧剤の濃度低下には潤滑油の温度T(℃)が関連していると考えられる。この前提では、極圧剤の濃度C(t)は時間tと温度Tの関数と把握でき、軸の回転数Rの場合と同様に極圧剤の推定消耗速度を補正することができる。 In the above, the estimated consumption rate of the additive is corrected by using the rotation speed R of the shaft as the operation parameter, but sensor data can also be used. For example, it is considered that the temperature T (° C.) of the lubricating oil is related to the decrease in the concentration of the extreme pressure agent. Under this premise, the concentration C (t) of the extreme pressure agent can be grasped as a function of the time t and the temperature T, and the estimated consumption rate of the extreme pressure agent can be corrected as in the case of the rotation speed R of the shaft.

図8の実施例のように、予測データに風力発電機の運転状況を表す運転パラメータやセンサデータを反映することにより、極圧剤濃度等の潤滑油品質を示すパラメータが閾値を超えるタイミングをより正確に判断することが可能となる。すなわち、過去の極圧剤濃度、過去の運転パラメータ(あるいはセンサデータ)、および将来の運転パラメータ(あるいは予測センサデータ)に基づいて、将来の極圧剤濃度をより正確に判断できる。 By reflecting the operation parameters and sensor data indicating the operating status of the wind power generator in the prediction data as in the embodiment of FIG. 8, the timing at which the parameters indicating the lubricating oil quality such as the extreme pressure agent concentration exceed the threshold can be determined. It is possible to make an accurate judgment. That is, the future extreme pressure agent concentration can be determined more accurately based on the past extreme pressure agent concentration, the past operating parameters (or sensor data), and the future operating parameters (or predicted sensor data).

運転状況を表すパラメータのうち、例えば運転時間や発電目標値のように、人為的にコントロールができるものについては、運転スケジュール等に従って、将来のデータを準備することができる。このため、運転状況を表すパラメータを、潤滑油品質を示す添加剤濃度の予測に用いることにより、予測制度を高めることができる。 Among the parameters representing the operating status, for those that can be artificially controlled, such as the operating time and the power generation target value, future data can be prepared according to the operating schedule and the like. Therefore, the prediction system can be enhanced by using the parameter representing the operating condition for predicting the additive concentration indicating the quality of the lubricating oil.

また、天候や温度のように人為的にコントロールができないものについては、過去の実績データから将来のデータを予想することができる。このため、同様に運転状況を表すパラメータを、潤滑油品質を示す添加物濃度の予測に用いることにより、予測制度を高めることができる。 In addition, for things that cannot be artificially controlled, such as weather and temperature, future data can be predicted from past actual data. Therefore, the prediction system can be enhanced by similarly using the parameter indicating the operating condition for the prediction of the additive concentration indicating the lubricating oil quality.

図9は、本実施例の中央サーバ240の構成例を示すブロック図である。基本的なサーバの構成である処理装置2401、記憶装置2402(磁気ディスク装置や半導体メモリなど)、入出力装置2403を備える。入出力装置2403には、一般的なキーボードやマウスなどの入力装置や、画像表示装置やプリンタなどの出力装置を含む。また入出力装置は、ネットワーク230経由で風力発電機1やそのサーバ210,集約サーバ220、あるいは、液体クロマトグラフ質量分析計などの添加剤定量分析システム900とデータのやり取りをするネットワークインタフェースを含む。 FIG. 9 is a block diagram showing a configuration example of the central server 240 of this embodiment. It includes a processing device 2401 which is a basic server configuration, a storage device 2402 (magnetic disk device, semiconductor memory, etc.), and an input / output device 2403. The input / output device 2403 includes an input device such as a general keyboard and mouse, and an output device such as an image display device and a printer. The input / output device also includes a network interface for exchanging data with the wind power generator 1, its server 210, the aggregation server 220, or the additive quantitative analysis system 900 such as a liquid chromatograph mass spectrometer via the network 230.

風力発電機1およびそのセンサ304からは、各種の運転パラメータやセンサデータが直接あるいは、サーバ210や集約サーバ220を経由して中央サーバ240に入力される。あるいは、ネットワーク経由でなく、可搬性の記録媒体経由で中央サーバ240に入力してもよい。これらのデータは記憶装置2402に時系列の運転パラメータデータ901として、あるいは、時系列のセンサデータ902として格納される。 Various operating parameters and sensor data are directly input from the wind power generator 1 and its sensor 304 to the central server 240 via the server 210 or the aggregation server 220. Alternatively, the input may be made to the central server 240 via a portable recording medium instead of via the network. These data are stored in the storage device 2402 as time-series operation parameter data 901 or time-series sensor data 902.

添加剤定量分析システム900では、液体クロマトグラフ、フーリエ変換赤外分光光度計、NMRなどを用いて、風力発電所1で取得された潤滑油のサンプルから、添加剤の濃度を測定する。運転パラメータデータ901やセンサデータ902と同様にして、測定された添加剤濃度は、時系列の添加剤濃度データ903として記憶装置2402に記憶される。 In the additive quantitative analysis system 900, the concentration of the additive is measured from the sample of the lubricating oil obtained at the wind power plant 1 by using a liquid chromatograph, a Fourier transform infrared spectrophotometer, NMR or the like. Similar to the operation parameter data 901 and the sensor data 902, the measured additive concentration is stored in the storage device 2402 as time-series additive concentration data 903.

定量を行う添加剤は、具体的には、高級脂肪酸、高級アルコールおよびアミン、エステル、金属せっけんなどの油性剤,ジアルキルジチオリン酸亜鉛(ZnDTP:Zinc Dialkyldithiophosphate,ZDDPとも呼ばれる)のような摩耗防止剤、ナフテン酸鉛、硫化パーム油、硫化脂肪エステル、ジベンジルジサルファイド、アルキルポリサルファイド、オレフィンポリサルファイド、ザンチックサルファイド、塩素化パラフィン、メチルトリクロロステアレート、ナフテン酸鉛、アルキルチオリン酸アミン、クロロアルキルザンテート、トリフェニルフォスフォロチオネート(TPPT:Triphenyl Phosphorothionate)などの極圧剤、フェノール誘導体(2,6-ジ-tert-ブチル p-クレゾール (BHT)、2,6-ジ-tert-ブチル p-フェノール (DBP)、4,4’-メチレンビス(2,6-ジアルキルフェノール)など)、アミン誘導体(2,6-ジアルキル-α-ジメチルアミノパラクレゾール、4,4’-テトラメチルジアミノジフェニルメタン、オクチル化フェニルナフチルアミン、ジ-オクチル-ジフェニルアミン、ジノニル-ジフェニルアミン、フェノチアジン2,2,4-トリメチルジヒドロキシキニリン、など)、金属ジチオフォスフェート、アルキル硫化物、など、1,4-ジオキシジアントラキノン (別名:キニザリン)、1,2-ジオキシジアントラキノン (別名:アリザリン)、ベンゾトリアゾール、アルキルベンゾトリアゾール、などの酸化防止剤、の中から選ばれた1種以上の添加剤である。 Specific quantifying additives include higher fatty acids, higher alcohols and amines, esters, oily agents such as metal soaps, and anti-wear agents such as zinc dialkyldithiophosphate (ZnDTP: Zinc Dialkyldithiophosphate, also called ZDDP). Lead naphthenate, palm oil sulfide, fatty ester sulfide, dibenzyl disulfide, alkyl polysulfide, olefin polysulfide, zantic sulfide, chlorinated paraffin, methyltrichlorostearate, lead naphthenate, amine alkylthiophosphate, chloroalkylzantate, Extreme pressure agents such as Triphenyl Phosphorothionate (TPPT), phenol derivatives (2,6-di-tert-butyl p-cresol (BHT), 2,6-di-tert-butyl p-phenol (2,6-di-tert-butyl p-phenol) ( DBP), 4,4'-methylenebis (2,6-dialkylphenol), etc.), amine derivatives (2,6-dialkyl-α-dimethylaminoparacresol, 4,4'-tetramethyldiaminodiphenylmethane, octylated phenylnaphthylamine) , Di-octyl-diphenylamine, dinonyl-diphenylamine, phenothiazine 2,2,4-trimethyldihydroxyquinylin, etc.), metal dithiophosphate, alkyl sulfide, etc., 1,4-dioxydianthraquinone (also known as quinizarin) , 1,2-Dioxydianthraquinone (also known as alizarin), benzotriazole, alkylbenzotriazole, and other antioxidants, which are one or more additives selected from the following.

たとえば、ZnDTPとBHTのような異なる機能を有する添加剤を定量し、その結果を診断に用いると、より正確な診断を行うことができる。 For example, if additives having different functions such as ZnDTP and BHT are quantified and the results are used for diagnosis, a more accurate diagnosis can be made.

処理装置2401は、記憶装置2402に記憶された添加剤濃度データ903と、必要に応じて運転パラメータデータ901およびセンサデータ902を用いて、添加剤濃度の消耗速度を予測し、出力装置に出力する。 The processing device 2401 predicts the consumption rate of the additive concentration by using the additive concentration data 903 stored in the storage device 2402 and, if necessary, the operation parameter data 901 and the sensor data 902, and outputs the data to the output device. ..

以上のように、本実施例では風力発電機の主軸、発電機、ヨー、ピッチなどの重要な回転部品(軸受)で使用される潤滑油の適切な監視を行うため、添加剤の濃度を測定する。また、潤滑油の自動供給機構に備わる部分にセンサを設置することで、定常的に監視を行う。また、風力発電機の運転状況のパラメータをモニタすることで、正確な予測診断が可能となる。このため、早期に潤滑油の交換時期の予測が可能となり、風力発電機の停止時間が短縮するため、保守コストが低減し、発電量が向上する。 As described above, in this embodiment, the concentration of the additive is measured in order to appropriately monitor the lubricating oil used in important rotating parts (bearings) such as the spindle of the wind power generator, the generator, yaw, and pitch. do. In addition, by installing a sensor in the part of the automatic lubricating oil supply mechanism, regular monitoring is performed. In addition, by monitoring the parameters of the operating status of the wind power generator, accurate predictive diagnosis becomes possible. Therefore, it is possible to predict the replacement time of the lubricating oil at an early stage, and the down time of the wind power generator is shortened, so that the maintenance cost is reduced and the amount of power generation is improved.

本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の実施例の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and includes various modifications. For example, it is possible to replace a part of the configuration of one embodiment with the configuration of another embodiment, and it is possible to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment. Further, it is possible to add / delete / replace the configurations of other examples with respect to a part of the configurations of each embodiment.

風力発電機1、タワー2、ナセル3、ハブ4、ブレード5、添加剤定量分析システム900、運転パラメータデータ901、センサデータ902、添加剤濃度データ903 Wind power generator 1, tower 2, nacelle 3, hub 4, blade 5, additive quantitative analysis system 900, operation parameter data 901, sensor data 902, additive concentration data 903

Claims (8)

風力発電機の機械的駆動部に供給される潤滑油の監視システムであって、
入力装置、処理装置、記憶装置、および出力装置を備え、
前記記憶装置は、
前記風力発電機からサンプル収集された前記潤滑油の極圧添加剤の濃度を時系列的に格納した添加剤濃度データを記憶し、
前記処理装置は、
前記添加剤濃度データに基づいて、前記極圧添加剤の濃度が所定閾値となる時間を推測する
風力発電機の潤滑油の監視システム。
A monitoring system for lubricating oil supplied to the mechanical drive of a wind power generator.
Equipped with input device, processing device, storage device, and output device
The storage device is
Additive concentration data in which the concentration of the extreme pressure additive of the lubricating oil collected as a sample from the wind power generator is stored in chronological order is stored.
The processing device is
A monitoring system for lubricating oil of a wind power generator that estimates the time when the concentration of the extreme pressure additive reaches a predetermined threshold value based on the additive concentration data.
前記記憶装置は、
センサからのデータを時系列的に格納したセンサデータを記憶し、
前記センサデータは、前記潤滑油の温度のデータであり、
前記処理装置は、前記添加剤濃度データに加えて前記センサデータを用いて、前記極圧添加剤の濃度が所定閾値となる時間を推測する、
請求項1記載の風力発電機の潤滑油の監視システム。
The storage device is
Stores sensor data that stores data from sensors in chronological order,
The sensor data is data on the temperature of the lubricating oil, and is
The processing apparatus estimates the time when the concentration of the extreme pressure additive becomes a predetermined threshold value by using the sensor data in addition to the additive concentration data.
The lubricating oil monitoring system for a wind power generator according to claim 1.
前記記憶装置は、
前記風力発電機の運転パラメータを時系列的に格納した運転パラメータデータを記憶し、
前記運転パラメータデータは、前記風力発電機の軸の回転数のデータであり、
前記処理装置は、前記添加剤濃度データに加えて前記運転パラメータデータを用いて、
前記極圧添加剤の濃度が所定閾値となる時間を推測する、
請求項1〜2のいずれかに記載の風力発電機の潤滑油の監視システム。
The storage device is
The operation parameter data in which the operation parameters of the wind power generator are stored in chronological order is stored, and the operation parameters are stored.
The operation parameter data is data on the rotation speed of the shaft of the wind power generator.
The processing apparatus uses the operation parameter data in addition to the additive concentration data.
Estimate the time when the concentration of the extreme pressure additive reaches a predetermined threshold value.
The lubricating oil monitoring system for a wind power generator according to any one of claims 1 and 2.
前記出力装置は、
前記極圧添加剤の濃度が所定閾値となる時間を通知あるいは出力する、
請求項1〜3のいずれかに記載の風力発電機の潤滑油の監視システム。
The output device is
Notifies or outputs the time when the concentration of the extreme pressure additive reaches a predetermined threshold value.
The lubricating oil monitoring system for a wind power generator according to any one of claims 1 to 3.
前記出力装置は、
第1の軸に前記極圧添加剤の濃度を表示し、第2の軸に時間を表示したグラフ形式で、前記極圧添加剤の濃度が所定閾値となる時間を画像表示する、
請求項1〜4のいずれかに記載の風力発電機の潤滑油の監視システム。
The output device is
In a graph format in which the concentration of the extreme pressure additive is displayed on the first axis and the time is displayed on the second axis, the time when the concentration of the extreme pressure additive reaches a predetermined threshold value is displayed as an image.
The lubricating oil monitoring system for a wind power generator according to any one of claims 1 to 4.
処理装置、記憶装置、入力装置、および出力装置を備えたサーバを用いる、風力発電機の潤滑油の監視方法であって、
記風力発電機から潤滑油のサンプルを採取する第1のステップ、
前記サンプルに含まれる極圧添加剤の濃度を測定する第2のステップ、
測定した前記極圧添加剤の濃度を、前記記憶装置に時系列に格納して添加剤濃度データとする第3のステップ、
前記処理装置が添加剤濃度データを処理することにより、前記極圧添加剤の濃度が所定閾値となる時間を推測する第4のステップ、
を実行する風力発電機の潤滑油の監視方法。
A method of monitoring the lubricating oil of a wind power generator using a server equipped with a processing device, a storage device, an input device, and an output device.
The first step to collect a sample of the lubricating oil from the previous Symbol wind power generator,
The second step of measuring the concentration of the extreme pressure additive contained in the sample,
The third step, in which the measured concentration of the extreme pressure additive is stored in the storage device in chronological order and used as additive concentration data.
The fourth step, in which the processing apparatus processes the additive concentration data to estimate the time when the concentration of the extreme pressure additive becomes a predetermined threshold value.
How to monitor wind turbine lubricants to perform.
さらに、前記入力装置からセンサからの前記潤滑油の温度を示すデータを受信して前記記憶装置に時系列に格納して、センサデータとする第5のステップを実行し、
前記第4のステップでは、
前記添加剤濃度データの過去のデータと、前記センサデータの過去データおよび将来予測データに基づいて、前記添加剤濃度データの将来のデータを予測する、
請求項6記載の風力発電機の潤滑油の監視方法。
Further, the fifth step of receiving the data indicating the temperature of the lubricating oil from the sensor from the input device, storing the data in the storage device in time series, and using the sensor data as the sensor data is executed.
In the fourth step,
The future data of the additive concentration data is predicted based on the past data of the additive concentration data and the past data and the future prediction data of the sensor data.
The method for monitoring a lubricating oil for a wind power generator according to claim 6.
さらに、前記入力装置から前記風力発電機の軸の回転数を示す運転パラメータを受信して前記記憶装置に時系列に格納して、運転パラメータデータとする第5のステップを実行し、
前記第4のステップでは、
前記添加剤濃度データの過去のデータと、前記運転パラメータデータの過去データおよび将来予測データに基づいて、前記添加剤濃度データの将来のデータを予測する、
請求項6〜7のいずれかに記載の風力発電機の潤滑油の監視方法。
Further, the fifth step of receiving the operation parameter indicating the rotation speed of the shaft of the wind power generator from the input device, storing it in the storage device in time series, and using it as the operation parameter data is executed.
In the fourth step,
The future data of the additive concentration data is predicted based on the past data of the additive concentration data and the past data and the future prediction data of the operation parameter data.
The method for monitoring a lubricating oil for a wind power generator according to any one of claims 6 to 7.
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