JPH0156244B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

本発明は回転機の運転制御方法に係り、特に振
動信号を検出し回転機の状態を診断しながら速度
制御を行なう回転機の異常診断による運転制御方
法に関する。 本発明は蒸気タービン、発電機などの大型回転
機の運転制御の中で、特に起動時における振動状
態を監視ながら運転を行なう制御方法に関する。 回転体の振動問題は特に火力発電所の運転保守
に大きな比重を占め、その原因究明ならびに対策
には何と云つても正確な状況の把握と綿密なる技
術的検討を要するものである。近年のように蒸気
タービンの大容量化に伴ない軸受中心間距離、ロ
ーターの重量、車室数などの増加のために所謂振
動問題は一層複雑化する傾向にある。 また電力系統制御が、原子力発電プラントでベ
ース負荷を分担させる方向への移行に伴なつて火
力発電プラントを中間負荷調整用として運転する
様相が強まつてきている。これまでの中間負荷調
整用から最近では昼間負荷調整のために、火力の
中容量機といえども深夜の需要の少ない時間帯に
はプラントを停止させることがある。このような
プラントの起動停止時の運転では、定常運転時に
比べて異常状態が発生しやすい。特に、タービン
起動時には熱的アンバランスに起因する異常振動
が発生しやすい。蒸気タービンあるいは発電機の
運転で、運転員が最も注意を要するのは起動時で
あつて、この時に異常振動が発生した場合の処置
は重要な問題である。適切な処置や、そのタイミ
ングを失すると蒸気タービンのような高速回転体
では重大な事故をひきおこしかねないのである。 また定常運転時においてもその異常をいち早く
検知するとともに、適切な処置をタイミングよく
行なわないと重大な事故に発展しかねない。これ
とても起動時における場合と同様の問題である。 この発明は、これらの回転体の正常、あるいは
異常状態を、例えば軸受部に取付けられた振動検
出器による振動信号の状態を監視して判定し、運
転制御を行なうものである。 本発明はこのような背景においてなされたもの
であつて、振動検出信号を分析してその要因を把
握しながら安全な運転制御を行ない重大事故の発
生を未然に防止するものである。 蒸気タービンの起動時において、タービン速度
制御装置はタービンの目標回転数および目標とす
る回転数変化率に従つて主蒸気弁あるいはバイパ
ス弁などを操作し、回転数を次第に上昇させるよ
うに制御する。 しかし従来は昇速中に振動が発生すると、その
振動信号の振幅の大きさにより従来は次の３つの
制御方法をとつていた。その第１は速度制御装置
による昇速制御を中止して、運転員の判断による
運転、すなわち手動制御運転に切替えてしまうこ
と、第２の方法は、振動発生時の回転数を保持
し、昇速制御を行なわない方法、そして第３の方
法は、タービンを停止せしめる、である。 第１の方法は、手動制御に切替えてしまうため
に運転員の判断に全てまかされてしまう。したが
つてその分野での熟練運転員が必要であるし、個
人差による運転制御の相違もあるから決して好ま
しいものではない。 第２の方法は、回転体の運転では固有振動数と
いう問題があつて、振動発生時の回転機に保持す
ることが必ずしも得策でないのである。 タービンおよびこれに直結されている発電機か
ら成る回転体の固有振動数から決まる危険速度領
域では振動が増大することが知られている。した
がつて前記第２の方法のように一律にその回転数
で保持することはむしろ非常に危険な場合が少な
くない。 次に第３の方法であるが、回転体にとつては安
全な方法であるが、不要なトリツプをも行なつて
しまう可能性がある。振動要因は、熱的なアンバ
ランス、機械的なアンバランス、潤滑油の状態、
あるいは回転数など多くの項目があつて、正常、
異常の予知は難しい。したがつて場合によつては
前記第２の方法のようにある回転数で保持するこ
とによつて安全振動領域に収束することもありう
るから、第３の方法を多用することは不要なトリ
ツプを行なうことになつてしまう。逆にこれを避
けようとして判断基準をゆるめると、異常時に適
切な処置が遅れてしまう欠点がある。 ただここで注意しなければならないのは、トリ
ツプを避けてその回転数を保持することが安全か
どうかを見極めることが必要である。したがつて
危険速度領域で回転数保持することはなく、現在
どんな領域の回転数かを判断し、振動要因として
どんな兆候が現われているかなどの診断をした上
でないと効果がない。 また上述のような振動要因のうち機械的なアン
バランスに対してはあらかじめ対策をして、出来
るだけ振動発生をおさえることが試みられてい
る。 例えば、J.W.Lund、J.Tonnesen：“Analysis
and Experiments on Multi−Plane Balancing
of ａ Flexible Rotor”、ASME Paper No.71
−Vibr−74（ASME Vibration Conference、
Tront、Canada、September ８−10、1971）が
ある。この論文では回転体のいくつかの場所で振
動を検出するとともに、回転速度を検出して、最
小２乗法などを利用して補正重量を計算し、バラ
ンスをとる方法が述べられている。そして振動測
定についてはShematic diagram of
instrumentationとしてFig.4に示され、それに関
する説明を“Instrumentation”の項（p.3〜４）
で述べている。 またA.Clapis et al“Early Diagnosig of
Dynamic Unbalances and of Misalignment in
Large Turbogenerators”、Energy Nucleare、
Vol.23／n.5／maggio 1976、p271〜277、には大
型タービン発電機の動的アンバランスと軸心ずれ
を測定し、これを故障に対する早期診断法として
応用した例が示されている。この論文ではその２
つの測定法、監視と早期診断のための信号処理、
回転速度に対する回転体のアンバランスによる振
幅とその位相の関係などについて述べている。 特にFig.2には近接スイツチの取付状態が示さ
れ、Fig.3には信号処理についてのブロツク図が
示されている。近接スイツチからの信号をあらか
じめ定められたバンドパスフイルタ（BP）を経
由して、信号変換されることが示されている。こ
こでは振動位相信号や振動実効値信号などを直流
成分に変換して記録することを述べている。 このように従来は振動信号を平滑し、直流成分
として扱つている例がほとんどである。しかしこ
れらの信号処理では、例えば異常を診断するにし
ても、予想される数多くの要因を総括して診断す
ることになつてしまい、きめ細かい診断が出来難
いという欠点がある。 また、実際にタービン起動運転に適用したもの
の例として、F.H.Barratt et alの“ACTUS、
An Automatically Controlled Turbine Run−
up System”AEI Engineering、September／
October、1962、p.255〜258がある。 これはAEIで開発した装置ACTUSについて述
べ、例えば第255頁〜第256頁にわたる
“Problems of starting large steam turbine”
の項ではタービン昇速運転について述べている。
軸偏心や、振動、蒸気と金属間の温度差が通常の
制限から外れることなどの監視してタービンを昇
速すること、そしてタービンの速度がどんな速度
になつていたとしても、まずその速度を保持する
速度制御方法について明らかにしている。これは
前述の、異常にともなう保持制御方法であつて、
すでに明らかにしたように必ずしも得策とは云え
ない。 以上、従来技術について述べたが、異常診断の
結果に基づく制御としては、(1)手動制御への切換
え、(2)現回転数保持、(3)トリツプなどであり、信
号処理には平滑された平均値信号すなわち直流信
号で診断することが行なわれている。 信号処理として平均値信号を利用することは簡
便な方法である反面、平均値として信号が変化し
なければ診断出来ないという欠点がある。すなわ
ちある特定の周波数成分が増加し、他の特定周波
数成分が減少したような場合、結果として平均値
が変らなければ何ら状態変化が起つていないと判
断してしまうおそれがある。 しかし実際には平均値として変化しなくても、
ある特定の周波数成分が増加したことを問題視し
なければいけない場合が少なくない。またそのこ
と自体は直ぐに異常につながらなくても、ある異
常の徴候が現われていることを、我々は経験的に
把握している。 したがつて、振動信号の全周波数成分の平均値
で診断した場合には、正確にしかも現象に忠実な
診断が出来ないという欠点がある。本発明はこの
点に着目してなされたもので、実情に合つた適切
な診断のもとに安全なタービン発電機の運転制
御、特に起動運転制御を行なうことにある。以下
順次説明する。 本発明は火力、原子力発電プラントにおける蒸
気タービンおよび発電機などの大型回転機の制御
方法に係り、特に起動あるいは定常運転時におけ
る振動を検出し、検出された振動信号を分析して
正常運転状態かあるいは異常状態かを判定すると
ともに、異常の場合はその要因が何に起因するも
のかを検知あるいは予測して回転機の昇速、降速
あるいは停止などの運転制御を行なう制御方法お
よび装置に関する。 本発明の主たる目的はあらかじめ定められた振
動周波数成分を監視し、回転体特にタービン発電
機の運転状態を診断することにある。 本発明の１つの目的は起動時における複数のあ
らかじめ定められた運転回転数領域においてあら
かじめ定められた少なくとも１つの振動周波数成
分を監視して状態診断を行ない、タービン発電機
の速度を制御する運転制御方法を提供するにあ
る。 本発明の他の目的は、特に起動時において、特
定周波数成分を監視して異常の予測診断を行ない
昇速、降速、保持などの運転制御を行なうことに
ある。 本発明の特徴は、検出される振動信号の中か
ら、タービン発電機の回転数成分に対してあらか
じめ定められた関係にある少なくとも１つの振動
周波数成分の状態を監視して回転体の状態を診断
することにある。 本発明の他の特徴は、検出される振動信号の、
回転数成分に対しあらかじめ定められた関係を有
する複数の周波数成分相互の相関関係からタービ
ンおよび発電機の状態を監視診断することにあ
る。 本発明の他の特徴は、回転体の起動から定格回
転数に至るまでに含まれる回転体の固有振動から
定まる危険速度領域の前後において、回転周波数
成分とあらかじめ定められた関係を有する周波数
成分の状態を診断して、回転体の運転制御を行な
うことにある。 本発明の他の特徴は、回転体の回転周波数成
分、およびその1/2調波成分、奇数次調波成分、
倍調波成分の状態を診断して回転体の起動運転制
御を行なうことにある。 本発明の他の特徴は、検出された振動信号の全
周波数成分のスペクトル分析を行ないタービン発
電機の回転状態を診断することにある。 本発明の他の特徴は、昇速領域、保持運転領
域、当該運転速度に最も近い危険速度以下の速度
まで降速する運転領域、トリツプ領域の４つから
成る運転パターンにしたがつて運転を行なうこと
にある。 以下本発明を実施例にゆり詳細に説明するが、
はじめに本発明の周波数成分の分析による異常診
断の基礎となる事項について述べる。 大型回転数、特に大容量化の傾向にあるタービ
ン発電機ではその異常を早めに診断し、しかるべ
き対応処置をとることは極めて重要なことであ
る。それにはどんな信号から異常診断を行なうか
が問題になるが、ここではまず軸受上に取付けら
れた検出器からの振動信号の分析手法について簡
単に述べる。 第１図は大型のタービン発電機の１例を示すも
ので、高圧タービンHP、中圧タービンIP、低圧
タービンLP、発電機が直結されている場合を示
している。１〜６はそれぞれベアリングで、この
ベアリング部に振動検出器が取付けられる場合が
ほとんどである。 その振動検出器の取付状態の１例をFig.２に示
す。１１は回転体、１２は振動検出器、１３はサ
ンプルホールド回路、１４はアナログデイジタル
変換器（Ａ／Dconverter）１５はFFT（Fast
Fourier Transform）変換器を示す。信号線の
うち１０１は振動振幅アナログ信号であり、１０
２は振動振幅のデイジタル信号、１０３は振動周
波数全スペクトル信号であり、Fig.2の振動検出
器は接触式のように表わされているが、機器の振
動を検出するものであれば非接触式であつてもよ
いことは当然である。 ところで第２図にFFTの場合を示したが、回
転数の異常診断のように複数の要因が複雑に関連
しあつているような場合に適している。その理由
は、時系列信号から周波数領域に変換することに
より主要原因の特徴抽出が容易となることが分
り、最近では工場試験や据付調整あるいはトラブ
ル発生時に、オフラインで高速フーリエ変換を利
用する試みがなされてきている。例えば日本国特
許庁公開特許公報昭和47年第1411号、「高速フー
リエ変換データ処理装置」（出願人IBM、対応米
国特許出願Se.No.52332号、1970年７月６日付出
願）には、離散的フーリエ変換を使用した数値的
問題解決法のうち、特に離散的フーリエ変換計算
のための種々の高速フーリエ変換アルゴリズムの
ハードウエ化について述べている。この記載のも
のは回転数の異常診断とは関係ないが、FFTの
詳細が述べられている。FFTについての詳細は
この文献にゆずり、ここでは以下に簡単に述べ
る。 周知のように(1)式の離散的Fourier変換式にお
いて、Fourier行列Ｆの行置換およびGoodの因数
分解公式などにより高速化して演算する。 フーリエ係数ａは ａ＝１／ＮＦ・Ｘ ……(1) ここで Ｎ：標本数 Ｆ：フーリエ行列 Ｘ：時系列信号 さらにこれらは式(2)、(3)で表わされる。 a^T＝〔a₀、a₁、a₂、……a_N-1〕 ……(2) F_i+1、ｌ＝W^il・ΔWⁱ Ｗ＝ｅ×ｐ（−j2π／Ｎ） ΔW＝ｅ×ｐ（jπ／Ｎ） ……(3) ただし Ｔ：転置 ｉ：周波数または調波数 ｉ、ｌ＝０、１、２、３、……、（Ｎ−１） 時系列信号X^Tは X^T＝〔x₀、x₁、x₂、x₃、……X_N-1〕 ……(4) で例えば振動波形の時系列信号である。 ΔWはサンプリング点の中央部で分析するため
の位相補正用オペレータである。 FFT変換器を用いれば、時系列信号の全周波
数スペクトルを容易にもとめられることから、一
般に利用される傾向にある。ただしタービンおよ
び発電機のオンライン診断を行なうような場合に
は、正常、異常を問わず連続的な常時監視が必要
である。そして緊急時の対応に役立てるには異常
の要因分析に直結された解析結果であることが要
求される。 すなわち従来技術のFFTアルゴリズムを、常
時連続監視する異常診断用として採用するには、
上述のように時系列信号の全周波数のスペクトル
が容易に求められるという長所がある反面、次の
ような欠点がある。 その第１は前記(3)式におけるＷ（＝exp（−
j2π／Ｎ））の乗算を1/2Nlog₂N回演算することが
必要であり、制御用計算機で実時間で演算するに
は負担が大きい。（ここで、Ｎはサンプル数。）そ
の第２は全周波数スペクトルは得られるが、その
分布内容から運転員が判断して要因分析すること
が必要であり、緊急時には無理がある。 なお、第１の欠点に対しては、専用ハードウエ
アで構成されたFFTを用いて高速化する方策が
あるが、ソフトウエアによる場合に比してコスト
高となる欠点がある。ハードウエアが安くなれば
利用価値が大きいものと思われる。 これに対し、矩形波を参照波として時系列入力
信号を解析するFast Hadamard Transformer
（以下FHTと略記する）を利用して周波数分析
（正しくは交番数分析）を行なう方法がある。な
おFHTはWalsh−Hadamard Transformer
（WHTと略記）とも云われている。 この周波数分析手法そのものについては例えば
Nasir Ahmed et alの“BIFORE or
Hadamard Transform”（IEEE Transaction
on Audis and Electroacoustics、September
1971、p.225〜234）を参照されたい。 第３図にFHTを利用した場合のブロツク図を
示す。FHT変換器は１６である。１７は帯域平
均周波数変換器８は振動診断装置である。 時系列デイジタル信号をFHT変換した交番数
係数Ａなる信号１０４を入力信号とし、あらかじ
め定められた線形変換係数Ｋをもとに帯域周波数
スペクトル信号を求めるか、あるいは平均線形変
換係数をもとに帯域平均周波数スペクトル信号
１０５を得る。Ｋ、についてはさらに後述す
る。 ここでFHTについて簡単に述べる。 時系列入力信号の処理を行なうFHT方式は、
交番数係数Ａを出力する。この交番番係数Ａは、
以下のように定義される。 Ａ＝N^-1/2Ｔ〔G₁〕〔G₂〕……〔G_o〕Ｘ……(6) ｎ＝log₂N ここで、 交番数係数：A^T＝〔A₁、A₂、……、A_N〕 ただしＴ：転置 置換行列：Ｔ 〔G₁〕＝E^(l-1)H⁽¹⁾E^(n-i) ここで、はKronecker積（PRODUCT）を
示す。 対角行列：E^(U)＝１ アダマール行列：H⁽¹⁾＝１ １ １ −１ ところで、Walsh and Fourier Transfer（以
下WFTと略記する）は交番数係数Ａを(7)式によ
りフーリエ係数ａに変換する方法にある。 ａ＝Ｋ・Ａ ……(7) ここで線形変換係数Ｋは(8)式で与えられる。 Ｋ＝１／ＮＦ・Ｈ ……(8) (6)式から明らかなように加、減算処理のみでよ
いから、正弦あるいは余弦の複素数乗算などを行
わねばならないFFTに比較して同一の演算処理
で演算時間を比較すると１／10以下である。これ
は特に回転機のオンライン異常診断のような場合
には特に好適である。例えばタービンの起動時に
おける診断には特に偉力を発揮する。 Ｆ及びＨはＮ次のフーリエ行列、アダマール行
列である。即ち、FHT方式によれば、交番数係
数出力Ａは、線形変換係数Ｋを利用することによ
つて周波数成分を示すフーリエ係数に変換できる
ことになる。 これらの基礎的事項のもとに、本発明の実施例
により説明する。 はじめに検出された振動信号の分析、異常診断
について述べる。 本発明は前述のFHTを用いることを基本にし
ているが、高速化を実現するために全周波数係数
ａを求めるのでなく、(9)式に従つて任意の帯域平
均周波数_pを求めるようにしたものである。数
式で示すと、下記の通りとなる。 _p＝_p・Ａ ……(9) ここで、平均線形変換係数 _p＝〔_p、₀、_p、₁、、……、_p、_j、……、
ｋ_p、_N-1〕 _p、_j＝１／m_p 〓ⁱ k_i、_j （ｉ、ｊ＝１、２、……、Ｎ） ただし、Σは、任意にm_pケ選択できる。 上述の平均線形変換係数_pは、対象とする事
象や条件によつて種々の値をとる。われわれが経
験的に把握した回転機械の異常振動に対する平均
線形変換係数_pの選定例を第１表に示す。

【表】 Ｒ：回転周波数成分を示す R_c：固有周波数 第１表は高速回転体である火力原子力発電所に
おけるタービン及び発電機の平均線形変換係数
_ｐの事例を示している。異常振動要因としては、
５個に大別され、軸受部ミスアライメント、
カツプリングのゆるみ、軸受油膜特性による自
励振動、ラビングによる熱曲がり、剛性の不
平衡、である。これらの各要因に基づく異常振動
の周波数を解析してみると、それぞれが特定の周
波数領域をとることがわかつた。即ち、分数調波
振動とか、倍調波振動とかに周波数成分（スペク
トル）が要因別に発生することがわかつた。従つ
て、分数調波成分とか倍調波とかに応じて周波数
成分を求めれば、その要因の様子を知ることがで
きることになる。 第１表はこれらの関係を示すものである。そし
てFHTは、従来のFHTに比較して、大巾な処理
時間の短縮が可能であることをすでに述べたがこ
れは、FFTの演算の大部分を占める乗算ステツ
プが、FHTの処理の過程ではほとんどなくなる
ためである。 次に、FHT変換器１６と帯域平均周波数変換
器１７との関係をより具体的に説明しよう。第４
図は横軸が時間ｔ、縦軸が振動振幅Ｘで表わされ
る事象の振動振幅特性を示す。図では、時間t₀、
t₁、……、t₇の８個のサンプル時間に対するX₀、
X₁、……、X₇の８個の標本数を考えている。か
かる標本数を振動振幅Ｘは、サンプルホールド回
路１３を通して取り込まれ、Ａ／Ｄ変換器１４に
よりデイジタル信号に変換される。第５図は、
Ａ／Ｄ変換器１４とFHT変換器１６と帯域平均
周波数変換器１７との対応による細部の関係を示
す図である。帯域平均周波数変換器１７は、線形
変換部７０とメモリ７１と乗算器Ｍおよび加算器
addから成る。 第５図はaddは加算器を示し、subは減算器を
示す。減算器でのシンボルは、この信号線の信号
を減算することを意味している。Ｍなるシンボル
□×は乗算器である。FHT変換器１６の細部構成
を第６図に示す。Ａ／Ｄ変換された振動振幅Ｘ
は、メモリ（図示せず）に記憶され、次いで、要
素ｕの演算を行う。この要素ｕの演算は、下記の
式に従つてなされる。 ｕ（０）＝X₀＋X₄ ｕ(1)＝X₁＋X₅ ｕ(2)＝X₂＋X₆ 〓 〓 ｕ(6)＝X₂−X₆ ｕ(7)＝X₃−X₇ ……(10) 次いで、(10)式で求めたｕをもとに、要素u′の演
算を行う。この要素u′の演算は以下の(11)式によつ
てなされる。 u′（０）＝ｕ（０）＋ｕ(2) u′(1)＝ｕ(1)−ｕ(3) 〓 u′(6)＝ｕ(4)−ｕ(6) u′(7)＝ｕ(5)−ｕ(7) ……(11) 以上の演算をｎ回（ｎ＝log₂N、但し、Ｎは標
本数）繰返すことにより、交番数係数Ａ（０）、Ａ
(1)、……、Ａ(7)（一般式Ａ(k)）が求まる。尚、図
でaddは加算部、Subは減算部を示す。 以上の第６図のFHT変換器１６の出力Ａ（０）、
Ａ(1)、……、Ａ(7)をフーリエ係数a₀、a₁、b₁、…
…、b₄に変換するには、変換係数を利用する。こ
の変換係数の一例を第２表に示す。

【表】 かかる変換係数を用いてフーリエ係数ａ、ｂを
求めると、次式の(12)式となる。 (12)式でa₀は直流成分、a₁、a₂、a₃、a₄は正弦波
成分、b₁、b₂、b₃、b₄は余弦波成分となる。尚、
第２表で、小数点５桁目以降を四捨五入しても実
用上、値はほとんど同じである。その結果、(12)式
で使用する変換係数は、1.3066、0.5412、1.4142、
0.5412、1.3066の５個の数値となる。従つて、こ
の５個の変換係数を記憶させておき、フーリエ係
数ａ、ｂを求める際に、(12)式を利用してフーリエ
係数ａ、ｂを求めることになる。以上の、交番数
係数からフーリエ係数を求める過程は、従来から
あるFHTと、線形変換の組合せによる本発明で
は、(12)式に従つて、個々のフーリエ係数を求める
のではなく、周波数帯域の平均としてフーリエ係
数を求めることにしたものである。従つて、第５
図に戻つて本発明の実施例を説明しよう。 周波数帯域として、直流成分、正弦波の平均、
余弦波の平均を考えよう。直流成分a₀は上述の説
明で明らかなように変換係数は１であるため、 a₀＝Ａ（０） ……（13） となる。正弦波の平均値は、 ＝a₁＋a₂＋a₃＋a₄（ここで、a₄＝０） ＝0.7654A(2)＋1.4142(4) ＋1.8478A(6) ……（14） となる。余弦波の平均値は、 ＝b₁＋b₂＋b₃＋b₄ ＝1.8478A(1)＋1.4142A(3) ＋0.7654A(5)＋Ａ(7) ……（15） となる。 但し、 1.8478＝1.3066＋0.5412 0.7654＝1.3066＋0.5412 1.4142＝1.4142 ……（16） である。（14）、（15）式を求めるのに必要なデー
タは、1.8478、0.7654、1.4142の３個でよい。こ
の３個のデータが帯域平均の変換係数となる。 第５図の帯域平均周波数変換器１７では、メモ
リ７１に上記３個のデータを記憶させておく。更
に、線形変換部７０では、メモリ７１のデータと
交番数との間で掛算を行わせ、次いで加算を行
い、（14）、（15）式の演算を行い、、を求め
る。かかる実施例によればメモリ容量が少なくて
平均周波数スペクトルの検出ができる。 以上は、平均値として、正弦、余弦成分に関す
るものであつたが、各種調波成分の平均値も同様
に可能となる。更に、標本数Ｎが増大すれば、よ
り精度の高い帯域平均が可能となることは云うま
でもない。一般には、Ｎ＝256、512、1024、……
等が実用的である。交番数係数Ａから周波数成分
を示すフーリエ係数ａに変換する一般式（標本数
Ｎの場合）は（17）式となる。 （17）式において、Ｒ：回転周波数成分、
Rc：固有周波数成分を示す。さらに周波数スペ
クトルに変換するには、（18）式に従つて演算す
る。 ｜a_i｜＝10log₁₀√² _i＋² _i ……（18） たとえば、1/2回転数成分P_1/2Rは となる。 以上の実施例によれば、第１表に示す如き振動
要因に対して、帯域として周波数特性を求めるこ
とが可能になつたため、振動要因の適格な把握、
及び対策が可能となつた。 次に本発明は、計算機によつても達成できる。
その際のフローチヤートを第７図に示す。先ず、
フロー５０１で時系列信号X^T＝〔X₁、X₂、……、
X_N〕を取り込む。次いで、フロー５０２で交番
数係数ＡをＡ＝N^-1/2Ｔ〔G₁〕……〔G_o〕・Ｘによ
り求める。次いで、平均変換係数をもとに、帯
域平均フーリエ係数^a _pを^a _p＝K_p・Ａを求める。こ
の処理をもつて上記実施例の処理と同じとなる。
次に、チエツクに移る。即ち、フロー５０４で帯
域フーリエ係数^a _pが許容値L_p（異常判定レベル）
内にあるかどうかのチエツクを行い、満足してい
ればフロー５０６に移り、標本数の全部の走査が
終了したかどうかのチエツクを行い、走査を終了
していなければフロー５０７に移る。終了してい
れば次の標本に対する処理を待つ。フロー５０４
で満足していなければ、その時の状態をフロー５
０５で表示させる。以上の過程でのチエツク過程
は、第５図の場合にも適用できる。 次に、本発明の他の実施例を説明しよう。第８
図は、前述した従来のFHTと線形変換との組合
せた場合に対する実施例を示す。従つて、変換部
１７は(12)式の演算を行うように構成されている。
本実施例の最大の特徴は、変換器１６と１７との
間に比較部１９を設けた点にある。比較部１９
は、交番数係数に対応した数の比較器を持つてい
る。各比較器は対応する交番数係数とあらかじめ
設定された交番数係数毎の許容値Ａ、とを入力と
し、両者の比較を行うようになつている。交番数
係数の許容値A_sは、異常振動の要因に応じてそ
れ以上の値を越えた場合、異常であると認定でき
る基準値である。比較器では各交番数係数A_kに
対して許容値A_sk（この場合A_s0〜A_s7）との比較
を行い、許容値との差がある定められた巾M_pよ
りも小さい場合には出力を出さず、大きい場合に
は異常として、その時の交番数係数A_kを出力す
る。変換器１７では、異常として判定された交番
数係数を利用してそれに関連するフーリエ係数を
求める。このフーリエ係数の結果について、再度
異常か否かのチエツクを行う。即ち、以上の実施
例では、交番数係数について第１次の異常チエツ
クを行い、異常と判定された場合、フーリエ係数
を求めて、第２次の異常チエツクを行うことにな
る。尚、１つの交番数係数のみが異常と判定され
た場合、フーリエ係数を求めるには他の交番数係
数をも演算に必要となる（a₀は例外）。従つて、
それらの交番数係数をも取り込んでフーリエ係数
を求めなければならない。これらは、図では示さ
ないが、制御回路によつて比較器のそれぞれの結
果が点検され、比較器の出力を出すかどうかのチ
エツクがなされる。 第９図は計算機によつて実現した場合の実施例
をフローチヤートによつて示している。フロー５
０８では、許容値A_skと各交番数係数A_kとの偏差
を求めている。次いで、フロー５０９でその偏差
εが値M_p以下であるかどうかのチエツクを行う。
以下であれば、フロー５０６に移り、以上であれ
ばフロー５１０に移り、フーリエ係数を求める。
次いで、フロー５１１により表示する。これらの
実施例は帯域平均の場合にも適用される。この時
にも、変換器１６と１７との間に比較部１９が設
けられる。 以上、主として検出された振動振幅信号処理に
ついて述べたが、次にこれらの信号処理による診
断結果に基づくタービンおよび発電機の運転制御
について述べる。 第１０図は全体のブロツク図を示している。
HPなる高圧タービン５１、IPなる中圧タービ
ン、LPなる低圧タービン５３、およびＧなる発
電機５３が直結されている例である。３９は回転
数検出器を、４０〜４５はそれぞれ軸受に取付け
られた振動振幅検出器である。４８は振動振幅値
信号から回転機械の診断を行なう振動診断装置
を、４７は目標回転数設定装置で、速度制御のた
めの起動スケジユール装置４６からのスケジユー
ル信号を、回転体の振動信号（検出器４０〜４５
で検出される信号）による診断結果に応じて補正
するものである。５５は４７による設定信号に基
づいてタービンの速度を制御するタービン速度制
御装置である。は弁MSV−SV６４を操作する
モータ、MSV−SVは主塞止弁の補助弁をMSV
は主塞止弁を、CVは制御弁を示している。 タービン速度制御装置は回転数検出器３９から
の信号２０３と設定装置４７からの信号の偏差に
応じて、主蒸気塞止バイパス弁６４を制御して所
定の回転数になるようにタービン５１への蒸気流
入量を制御する。先に診断結果に応じて起動スケ
ジユール装置からの信号を補正してと述べたが、
あるいはスケジユール信号に優先して設定し、タ
ービンの速度を制御すると云つてもよい。 第１１図は振動診断装置４８の具体的な構成例
を示す。２１６，２１７は帯域フイルタ、２１８
はマルチプレクサ、２１９はサンプルホールダ、
２２０はＡ／Ｄ変換器、２２１は回転に同期して
発生するタイミング発生回路、２２２はフーリエ
変換器、２２３はフーリエ変換した信号により回
転体の状態を判別する判別器で、診断器２２４は
フーリエ変換器２２２と、判別器２２３から構成
される。信号２０４はアナログの軸振動信号、信
号２０５はデイジタル軸振動信号、２０６は調波
数スペクトル信号を、２０７は診断結果に基づく
目標値設定信号で目標回転数設定装置４７に入力
される。そして信号源２０８はマルチプレクサの
切替信号源で、この信号によつてマルチプレクサ
の切替が行なわれ、複数の振動検出信号を順次切
替えて取込む動作を行なわしめる。 第１２図はその波形の１例を示す。同図ａは振
動検出器によつて検出される軸振動信号の１例で
例えば第１１図の信号２０１の場合を示してい
る。同図ｂは帯域フイルタを通過したあとの信号
で、高調波成分が除去されていることが分る。例
えば第１１図の信号２０４がこれに相当する。 また同図ｃはサンプルホールド回路の出力信号
で第１１図の信号２０４′がこれに相当する。ま
た同図ａはＡ／Ｄ変換器で変換されたデイジタル
の軸振動信号で、第１１図の信号２０５がこれに
相当する。ｄではサンプルホールド回路の出力信
号２０４′に対して11ビツト（但しMSBはサイン
ビツト）構成のデイジタル信号に変換した場合の
例について示している。 これらの時系列デイジタル信号はすでに述べた
ように、例えばFHTの場合であればFig.6のX₀、
X₁、X₂、……X₇に入力されて要素ｕの演算が行
なわれ、交番数係数Ａ（０）、Ａ(1)、Ａ(2)、……Ａ
(7)を求める。そしてフーリエ係数a₀、a₁、b₁、…
…b₄に変換するには例えば第２表に示した変換係
数を用いる。ここでは簡単のために前記標本数Ｎ
＝８（X₀、X₁、X₂、……X₇）の場合であるが、
実際には前記したように256、512、1024などが採
用される。 第１３図ａはタービン発電機の起動時における
振動振幅の状況を示したものである。定格回転数
に達するまでにはいくつかの危険速度領域があり
そこで振動振幅が増加していることが分る。一般
には１次危険速度が1000rpm近傍、２次危険速度
は2000rpm、３次、４次、５次危険速度は3000〜
3400rpm近傍にある。 第１３図ｂは起動時における一般的な昇速パタ
ーンを示している。Ａ〜Ｄは同図ａのＡ〜Ｄにそ
れぞれ対応している。本発明ではこれらの退避速
度領域で振動信号の周波数分析を行ない、全周波
数スペクトル分析結果によるタービン発電機の状
況を診断するか、あるいは第１表に示したように
回転数成分と一定の関係をもつ特定の周波数成分
の状況を分析して診断し、運転制御を行なう。 例えば第１４図はしきい値を設定して診断を行
なう場合を示している。横軸は回転数成分で振動
振幅100μ（peak to peak）に対する比で〔dB〕
で表わすと全周波数（over all frequency）成分
に対する比で〔dB〕で表わすとか、あるいは絶
対値などいろいろな表現方法がある。縦軸はこの
場合、回転数成分の1/2の周波数成分の場合であ
るが横軸と同様に〔dB〕、あるいは絶対値で表わ
される場合が多い。 第１４図でＵは昇降運転領域、Ｈは当該回転速
度で保持運転する領域、Ｄはより低速の退避速度
で運転する領域、Ｔは運転停止のトリツプ領域で
ある。すなわちＵ領域にある場合は例えば第１３
図ｂに示したような起動スケジユール（または昇
速スケジユール）にしたがつて昇速を続ければよ
い。起動スケジユール信号は例えば第１０図の起
動スケジユール装置４６から与えられる。 Ｈ領域にある場合はあらかじめ定められた保持
時間その回転数で保持運転を行なう。ある保持時
間を越えてもなおＨ領域にある場合は、さらに下
位の低速退避速度まで回転数を下げて運転する。
ここで下位の低速退避領域とは例えば第１３図ａ
の(C)領域にあつたとすると、(B)の速度領域まで速
度を下げて運転することをいう。これはＨ領域に
あつても、ある定められた時間だけ保持運転が継
続されると、丁度Ｄ領域の運転状態と同様の降速
運転を行なうことを意味する。 Ｄは上述したように第１３図で(C)領域で第１４
図のＤに達すると、第１３図(B)領域まで速度を下
げて運転することである。 第１４図では回転数成分と1/2回転数成分との
関係を示したもので、たとえ1/2回転数成分が小
さくても回転数成分が増加すればやはりトリツプ
に至ることがある。それは第１表から明らかなよ
うに、軸受部ミスアライメントとは異なつた振動
要因、例えばラビングにより熱曲がりによる異常
などが発生していると診断するわけである。第１
４図は回転数成分とその1/2回転数成分との関係
であるが縦軸は1/3回転数成分、危険速度成分、
２倍の回転数成分を監視することによりそれぞれ
の振動要因の監視診断を行なうことができる。 以上をまとめて本発明の異常診断による運転制
御方法を第１５図に示すフロー図により説明す
る。 入力処理ステツプ３０１は、タービン及び発電
機の回転数（rpm）ならびに各軸受部で測定され
た軸振動信号Ｘを入力する（標本数Ｎ個×チヤネ
ル数）。次に初期徴候の抽出ステツプ３０２は、
(6)式にしたがつて交番数係数（A₀〜A_(N-1)）を求
める。次に異常判定ステツプ３０３では、（20）
式にしたがつて交番数スペクトラム｜Ａ｜を求
め、正常運転状態の交番数スペクトル｜
Anormal｜との偏差をとり、あらかじめ定めら
れた小さな値Ｌとの大小関係を判定する。もし ｜Ａ｜−｜Anormal｜Ｌ であれば、その時のパターン速度が第１３図のＡ
〜Ｂのどの速度領域にあるかをステツプ３０４〜
３０７で判定する。Ａ〜Ｄは1st、2nd、3rd……
5thの危険速度を中心にある範囲を避けてあらか
じめ定められた速度領域である。そしてそれぞれ
の回転数領域に対応したパターンＩ〜をステツ
プ３０８〜３１１で選択する。 パターンの例を第１５図ｃに示す。パターン
、も横軸、縦軸は同一であるが、Ｕ、Ｈ、Ｄ、
Ｔの設定レベルが異なつてくる。パターンＩは
FIG.１５Ｄに示すように縦軸が1/2Ｒ、1/3Ｒの
場合である。パターンＩの場合は第１危険速度以
下だからR_Cは問題にしなくてもよい。 パターンはパターン、（FIG.１５Ｃ）
の場合の縦軸に2R成分が追加される。 いまパターン速度が第１３図のＢ領域であつた
とするとパターンが選択される（ステツプ３０
９）。次のステツプ３１６（第１５図Ｂ）では式
（17）によるWFT処理が行なわれた交番数係数か
ら周波数成分を示すフーリエ係数ａに変換され
る。この時の縦軸は、第１５図ｃから明らかなよ
うに1/2Ｒ、1/3Ｒ、R_Cであるから、式（17）で
対応する部分のみ選択して演算すればよい。例え
ばa₀、b_1/3R、a_1/3R、b_1/2R、a_1/2R、b_Rc、a_Rcのエレ
メントの演算を、そしてFIG.１５Ｃの横軸の回
転周波数成分については同じく式（17）でb_R、a_R
の対応エレメントの演算を行なえばよい。 次のステツプ３１７〜３２０では、その結果第
１５図ｃに示した運転パターンＵ、Ｈ、Ｄ、Ｔの
どの領域の振動信号かをパターンの場合は1/2
Ｒ、R_C、1/3Ｒについて判定する。そしてそれぞ
れ対応する速度制御（ステツプ３２１〜３２４）
を行なう。具体的には第１０図における目標回転
数設定装置４７においてあらかじめ定められてい
る起動スケジユール信号に優先して速度制御装置
５５の設定値として与えられる。優先レベルはＴ
＞Ｄ＞Ｈ＞Ｕの関係にあり、選択されたものの中
で最上位のもので運転される。そしてステツプ３
１３の振動スペクトルの表示（例えばCathod
Ray Tube表示）処理などを行ない、全てのチヤ
ンネルについて処理が終つたかどうかを判定し
（ステツプ３１４）、終つていなければ他のチヤン
ネルを選択（ステツプ３１５）して同様の処理を
繰り返すのである。ここでチヤンネルというの
は、第１０図の振動検出器３９〜４５のことを意
味する。 また以上の説明ではあらかじめ定められた周波
数成分、例えば1/2Ｒについての周波数成分を演
算する場合について述べたが、その前後について
演算して平均スペクトルを演算する方法でもよ
い。その場合は、式（17）でb_(1/2R+1)、b_(1/2R-1)、
とb_(1/2R)、a_(1/2R+1)、a_(1/2R-1)、とa_(1/2R)について
演
算を行なえばよい。 また特定周波数成分の前後一定領域について平
均値を求める方法であつてもよい。例えば1/2Ｒ
の基準に一定周波数領域ｒを考えて（1/2Ｒ±ｒ）
について演算を行なう方法であつてもよい。すな
わち式（17）の例ではb_(1/2R±r)、a_(1/2R±r)について
演算を行なうことになる。第１表のｐ＝１、の場
合のｉ＝29、30、31は、いわゆる（1/2Ｒ±１）
の場合の例である。ここではm₁＝６を選択して
いるのでさらに（1/4Ｒ±１）の場合、すなわち
ｉ＝14、15、16の場合も含めて演算できる例を示
している。 このように選択された周波数の前後、あるいは
選択された周波数の前後のある領域を含めた平均
の周波数成分で回転機の状態を診断することは、
振動検出器からのノイズ信号などによる誤診断が
さけられること、サンプリングの位相ずれの補償
が行なえる効果がある。これをパターンの例で
示すと第１５図Ｅのように表わすことができる。 なおFIG.１５Ａステツプ３０３では｜
Anormal｜との偏差をとつているが、回転機に
よるバラツキを吸収できる効果がある。 第１６図ａ〜ｄは本発明の効果の１つを説明す
るための図面である。 同図ａにおいて、現在の運転速度における振動
振幅信号を同図ｂであつたとする。この波形は振
動振幅も小さいので従来のように平均値方式では
何ら異常が検知されず、やがて同図ｃに示すよう
にオイルホワール（Oil Whirl）現象が発生して
過大振幅の振動が発生する。これに対し本発明の
ように周波数分析を行ないそのスペクトラムを監
視すると▽ａの時点であらかじめオイルホワールの
徴候を検知することができるのである。同図ｄの
●印のスペクトラムがそれを表わしている。実験
機の固有振動周波数が22.5（Hz）の場合でこの周
波数におけるスペクトルが他の周波数に比較して
特に大きくなつていることが分るであろう。これ
はとりもなおさずオイルホワールの徴候が表われ
ていることを意味する。 したがつて本発明によれば、振動振幅値が小さ
い場合、あるいは振動振幅平均値が小さい場合で
あつても、これから発生しうるであろう異常振動
を予測することが可能である。したがつて異常振
動を早期に検知し、安全な運転制御を行なうこと
が可能となるのである。 なお第１６図ｄの縦軸は入力振動波形のpeak
−to−peakの値で正規化した周波数スペクトル
を示している。 また第１７図は本発明を適用した場合と従来技
術で起動運転を行なつた場合の対比の例を示す。
本発明を適用した場合を実線で示したが、点▽ａで
異常を検知すると一旦低速度退避領域で運転し再
び昇速し定格回転速度まで昇速する。これに対し
従来技術（破線）では、点▽ｂで示したように異常
検知が遅れるために振動振幅平均値がトリツプ領
域に入つてしまつているから直ちにトリツプし、
異常の原因を究明後再び起動を行なう。このよう
に本発明は早期に異常を検知できるので不要なト
リツプをさせることができる。 また測定された交番数スペクトラムＡと標準値
Ａ、の偏差ｅをあらかじめ定められた許容値と比
較監視して異常判定してもよい。これらの関係を
式（20）〜（22）に示す。 ｜Ａ｜＝√² _2K＋² _2K+1 ……（20） ただしｋ＝０〜（Ｎ／２−１） ｜A_s｜＝√² _s2K＋² _s2K+1 ……（21） ｅ＝｜Ａ｜−｜A_s｜ ……（22） タービンおよび発電機などの回転体において
は、製作、施行上、ある程度の残留アンバランス
があるので、回転時にはこれが加振力となり、正
常状態でも回転数成分を中心に軸振動を生ずる。
したがつて、異常現象が発生しても初期の間は、
この正常時の振動成分が外乱となつて検出がむず
かしい。そこで正常時の振動特性をあらかじめ記
憶しておきこれとの偏差を監視すれば、高感度に
異常特性を検出できることになるが、従来の時間
領域での監視では、記憶されている正常時の振動
波形と毎回測定される振動波形との位相を合わせ
ることがむずかしい。 本実施例では交番数係数に変換して正常時の特
性と比較するので、位相の影響を考慮する必要は
なくなる。 また本発明の実施例はデイジタル信号による周
波数分析の場合について述べたが、アナログ方式
であつてもよい。ただその場合には回転機の回転
速度に応じてアナログフイルタの時定数が自動的
に変えられるフイルタが必要になる。それは例え
ばFIG.15Cに示したように回転周波数と相対関係
にある周波数について、周波数成分を分析する必
要があるからである。ただし回転機の特性から決
まる固有振動周波数用フイルタの時定数は固定で
よい。 ただ定格回転数で運転中の異常診断を行なうよ
うな場合は、それぞれ専用フイルタを設ける方法
であつてもよい。

【図面の簡単な説明】

第１図は大型タービン発電機の結合状態のスイ
ツチを示す。第２図は軸受に取付けられる振動振
幅検出器の取付状況およびその信号処理のブロツ
ク図を示す。第３図はFHTによる振動信号分析
方法のブロツク図を示す。第４図は横軸が時間
ｔ、縦軸を振動振幅ｆで表わされる振動振幅特性
の例を示す。第５図はＡ／Ｄ変換器、FHT変換
器そして帯域平均周波数変換器との詳細図を示
す。第６図はFHT変換器による演算の詳細フロ
ー図を示す。第７図は第６図に示したFHT変換
の演算と線形変換をデイジタル計算機によつて行
なう場合のフロー図を示す。第８図は前述した
Fig.６のFHT演算と線形変換とを組合わせた場
合の一実施例の演算フロー図である。第９図は第
８図の演算をデイジタル計算機によつて実施した
場合の演算フロー図である。第１０図は振動によ
る診断を行なつて、実際にタービンの速度制御を
行なう場合のブロツク図を示す。第１１図はFig.
１０に示した振動診断装置のより具体的なブロツ
ク図を示す。第１２図はFig.１１で示した各部の
信号波形の一例を示している。第１３図ａは回転
機の回転速度と振動振幅の関係と退避速度領域
を、同図ｂは起動スケジユールと前記退避速度領
域の関係を示す。第１４図は分析した周波数成分
による運転パターンの１例を示す。第１５図Ａ，
Ｂは振動信号の周波数分析と運転制御方法を説明
するためのフロー図をＣ，Ｄ，Ｅは運転パターン
の１例を示す。第１６図ａ回転速度に対するホイ
ルホワールLubingによる振動振幅の一例を、ｂ
は上記ａの▽ａ点における振動振幅信号の１例を、
ｃはホイルホワールによる点▽ｂの振動振幅信号の
１例を、ｄはａの▽ａ、▽ｂ点における周波数スペク
トラムの１例を示す。第１７図は起動時における
本発明と従来技術による場合との比較例を示して
いる。 １〜６……ベアリング、１１……シヤフト、１
２……振動検出器、１３……サンプルホールド回
路、１４……Ａ／Ｄ変換器、１５……FFT変換
器、１６……FHT変換器、１７……帯域平均周
波数変換器、４６……タービン起動スケジユール
制御装置、４７……目標回転数設定装置、４８…
…振動診断装置。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 回転機の運転状態における振動信号を検出
   し、該検出された振動信号を周波数分析して当該
   回転機の運転制御をおこなう方法において、 前記回転機の回転周波数と、この回転周波数と
   特定の関係を有する回転周波数成分とから定まる
   少なくとも昇速領域と保持運転領域と降速領域と
   トリツプ領域から成る運転パターンを、前記回転
   機の回転周波数成分別に複数組記憶し、 該複数組の運転パターンのうち、検出した前記
   回転機の回転周波数に対応する運転パターンを選
   択し、 少なくとも、前記周波数分析して得られる当該
   周波数成分の振幅が、前記選択された運転パター
   ン中にいずれの領域に属するかに応じて、該当す
   る昇速、保持、降速及びトリツプのうちのいずれ
   かの運転を指令し、 該指令に応じて前記回転機の運転制御を行うこ
   とを特徴とする回転機の異常診断による運転制御
   方法。 ２ 特許請求の範囲第１項において、前記複数組
   の運転パターンは、前記回転機の回転周波数の1/
   ２と1/3と２倍に相当する前記各回転周波数成分に
   夫々対応するパターンを含み、当該回転機の回転
   周波数に応じて該当する運転パターンを選択する
   ことを特徴とする回転機の異常診断による運転制
   御方法。 ３ 特許請求の範囲第１項において、前記複数組
   の運転パターンは、前記回転機の固有振動周波数
   成分に相当する前記回転周波数成分に対応するパ
   ターンを含み、当該回転機が固有振動周波数にあ
   るとき上記運転パターンを選択することを特徴と
   する回転機の異常診断による運転制御方法。 ４ 特許請求の範囲第１項記載において、前記複
   数組の運転パターンは、前記回転機の回転周波数
   の1/2倍±ｒの範囲に夫々対応するパターンを含
   み、当該回転機の回転周波数に応じて該当する運
   転パターンを選択することを特徴とする回転機の
   異常診断による運転制御方法。 （ただし、ｒ＝１、２、……自然数） ５ 特許請求の範囲第１項記載において、前記複
   数組の運転パターンは、前記回転機の回転周波数
   の1/3±ｒの範囲に夫々対応するパターンを含み、
   当該回転機の回転周波数に応じて該当する運転パ
   ターンを選択することを特徴とする回転機の異常
   診断による運転制御方法。 （ただし、ｒ＝１、２、……自然数） ６ 特許請求の範囲第１項記載において、前記複
   数組の運転パターンは、前記回転機の回転周波数
   の２倍±ｒの範囲に夫々対応するパターンを含
   み、当該回転機の回転周波数に応じて該当する運
   転パターンを選択することを特徴とする回転機の
   異常診断による運転制御方法。 （ただし、ｒ＝１、２、……自然数） ７ 特許請求の範囲第１項記載において、前記複
   数組の運転パターンは、前記回転機の固有振動周
   波数の前後ｒに夫々対応するパターンを含み、当
   該回転機の回転周波数に応じて該当する運転パタ
   ーンを選択する回転機の異常診断による運転制御
   方法。 （ただし、ｒ＝１、２、……自然数） ８ 特許請求の範囲第１項記載において、前記検
   出された振動信号をFHT処理により交番数スペ
   クトラムを算出し、該スペクトラムの正常値と比
   較しその偏差があらかじめ定められた値を越えた
   とき当該回転機に応じた運転パターンを選択する
   ことを特徴とする回転機の異常診断による運転制
   御方法。