特開 2023-7250 機器状態監視装置、風力発電システムおよび機器状態監視方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023007250

(43)【公開日】2023-01-18

(54)【発明の名称】機器状態監視装置、風力発電システムおよび機器状態監視方法

(51)【国際特許分類】

   G01M 99/00 20110101AFI20230111BHJP

   G01R 23/16 20060101ALI20230111BHJP

   G01R 23/173 20060101ALI20230111BHJP

   G01H 17/00 20060101ALI20230111BHJP

【ＦＩ】

G01M99/00 A

G01R23/16 C

G01R23/173 F

G01H17/00 A

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021110372

(22)【出願日】2021-07-01

(71)【出願人】

【識別番号】000005108

【氏名又は名称】株式会社日立製作所

(74)【代理人】

【識別番号】110001807

【氏名又は名称】弁理士法人磯野国際特許商標事務所

(72)【発明者】

【氏名】大野 耕作

(72)【発明者】

【氏名】平野 正博

【テーマコード（参考）】

2G024

2G064

【Ｆターム（参考）】

2G024AD01

2G024AD23

2G024BA11

2G024CA13

2G024FA04

2G024FA06

2G024FA11

2G064AA01

2G064AA11

2G064AB01

2G064AB02

2G064AB22

2G064BA02

2G064BD02

2G064CC41

2G064DD02

(57)【要約】

【課題】機器状態を適切に監視できる機器状態監視装置を提供する。
【解決手段】監視対象機器１０が発生した振動の周波数スペクトラムＳＰ１を出力する周波数分析部３１と、前記監視対象機器１０の状態に関する周波数である特徴周波数の強度と、前記特徴周波数の側帯波周波数の強度と、を抽出する強度抽出部３２と、前記特徴周波数ｆｃの強度に対応する強度対応値と、前記側帯波周波数の強度に対応する強度対応値と、を用いて所定の演算を行う信号演算部３３と、を機器状態監視装置１００に設けた。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

監視対象機器が発生した振動の周波数スペクトラムを出力する周波数分析部と、
前記監視対象機器の状態に関する周波数である特徴周波数の強度と、前記特徴周波数の側帯波周波数の強度と、を抽出する強度抽出部と、
前記特徴周波数の強度に対応する強度対応値と、前記側帯波周波数の強度に対応する強度対応値と、を用いて所定の演算を行う信号演算部と、を備える
ことを特徴とする機器状態監視装置。

【請求項2】

前記周波数スペクトラムにおいて強度のピークが生じる周波数を検出し、検出結果に基づいて前記特徴周波数および前記側帯波周波数を決定するピーク検出部をさらに備える
ことを特徴とする請求項１に記載の機器状態監視装置。

【請求項3】

前記監視対象機器は一または複数の回転軸を備えるものであり、
前記側帯波周波数は、前記特徴周波数に対して、前記回転軸の回転周波数の整数倍を増減した周波数である
ことを特徴とする請求項１または２に記載の機器状態監視装置。

【請求項4】

前記監視対象機器が発生した振動を、所定の収集条件に基づいて収集する信号収集部をさらに備える
ことを特徴とする請求項１ないし３の何れか一項に記載の機器状態監視装置。

【請求項5】

前記監視対象機器は、風力発電システムの一部である
ことを特徴とする請求項１ないし４の何れか一項に記載の機器状態監視装置。

【請求項6】

監視対象機器と、
前記監視対象機器が発生した振動の周波数スペクトラムを出力する周波数分析部と、
前記監視対象機器の状態に関する周波数である特徴周波数の強度と、前記特徴周波数の側帯波周波数の強度と、を抽出する強度抽出部と、
前記特徴周波数の強度に対応する強度対応値と、前記側帯波周波数の強度に対応する強度対応値と、を用いて所定の演算を行う信号演算部と、を備える
ことを特徴とする風力発電システム。

【請求項7】

監視対象機器が発生した振動の周波数スペクトラムを出力する周波数分析過程と、
前記監視対象機器の状態に関する周波数である特徴周波数の強度と、前記特徴周波数の側帯波周波数の強度と、を抽出する強度抽出過程と、
前記特徴周波数の強度に対応する強度対応値と、前記側帯波周波数の強度に対応する強度対応値と、を用いて所定の演算を行う信号演算過程と、を有する
ことを特徴とする機器状態監視方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、機器状態監視装置、風力発電システムおよび機器状態監視方法に関する。

【背景技術】

【0002】

本技術分野の背景技術として、下記特許文献１の要約には、「異常診断方法は、回転速度信号および軸受設計諸元に基づき算出された軸受の損傷に起因した基本周波数と高調波周波数の各々に主モニタリング帯域を設定し（Ｓ３）、測定データに対して周波数分析を実行し、基本周波数および高調波周波数の各々における主モニタリング帯域での周波数成分のパワーの合計を示す第１の値Σｍと、主モニタリング帯域以外の副モニタリング帯域での周波数成分のパワーの合計を示す第２の値Σｏとを用いて、診断対象の軸受の異常を判定する（Ｓ５～Ｓ９）。」と記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１９－８６３４９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ところで、上述した技術に対して、機器状態を一層適切に監視したいという要望がある。
この発明は上述した事情に鑑みてなされたものであり、機器状態を適切に監視できる機器状態監視装置、風力発電システムおよび機器状態監視方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0005】

上記課題を解決するため本発明の機器状態監視装置は、監視対象機器が発生した振動の周波数スペクトラムを出力する周波数分析部と、前記監視対象機器の状態に関する周波数である特徴周波数の強度と、前記特徴周波数の側帯波周波数の強度と、を抽出する強度抽出部と、前記特徴周波数の強度に対応する強度対応値と、前記側帯波周波数の強度に対応する強度対応値と、を用いて所定の演算を行う信号演算部と、を備えることを特徴とする。

【発明の効果】

【0006】

本発明によれば、機器状態を適切に監視できる。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】第１実施形態による風力発電システムの要部のブロック図である。

【図2】第１実施形態において得られる周波数スペクトラムの一例を示す図である。

【図3】第２実施形態による風力発電システムの要部のブロック図である。

【図4】第２実施形態において得られる周波数スペクトラムの一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0008】

［実施形態の前提］
自動で運転制御されるプラント機器の中には、ほぼ無人状態で運用されるシステムも存在し、このような場合には、設備点検員に代わって機器の健全性を診断する計測装置の必要性が高い。
例えば、一般的な風力発電システムにおいて、発電運転は自動制御されるため、運転員を兼ねた設備点検員が機械室内に留まって、機器の運転状態を確認することは少ない。このような場合、機器の健全性を評価する計測装置をシステムに予め組み込み、運転中の機器の状態を計測し、システムから離れた監視所に計測結果を伝送して、運転状態が正常であるか否かを評価することがある。

【0009】

このような計測装置では、例えば回転軸を支持する転がり軸受の振動を計測し、軸受が発生する特徴的な振動の周波数成分を分離抽出し、その時間変化を監視することにより、軸受の健全性を評価する方法がよく用いられる。しかし、例えば軸の回転速度が低い場合等、振動信号の大きさが十分ではない場合には、信号の大きさと環境ノイズのレベルとが近くなり、信号の時間変化を感度よく取得することが困難になる場合がある。

【0010】

上述した特許文献１の技術を応用すると、ある程度は、この種の問題を解決できると考えられる。すなわち、基本周波数および高調波周波数の周波数成分のパワーの合計を求めることにより、診断対象である軸受等の異常を検出しやすくなると考えられる。

【0011】

しかし、上述のように構成された計測装置では、高い周波数領域に亘って信号の収集が必要となるため、高速の信号収集装置を備える必要性が生じ、計測装置のコストが増大する可能性がある。評価対象システムの導入時期が古く、この種の高精度な計測機器を持たない場合には、コストの増大は計測装置導入の阻害要因となる場合がある。また、振動波や音波は、一般的に周波数が高くなるほど減衰率が高くなるため、高次高調波の周波数成分から得られる情報は比較的少なくなる。
以上のことから、後述する実施形態は、設置コストが低く、対象システムの設備構成と無関係に適用可能な機器状態監視装置および方法を提供する。

【0012】

［第１実施形態］
図１は、第１実施形態による風力発電システム１の要部のブロック図である。
風力発電システム１は、軸受機構１０（監視対象機器）と、機器状態監視装置１００と、を備えている。ここで、軸受機構１０は、例えば、風力発電システム１に設けられている風車（図示せず）を支持するものである。また、機器状態監視装置１００は、軸受機構１０の状態を監視するものである。

【0013】

風車用の軸受機構１０は、回転軸１１と、転がり軸受１２と、軸受ケーシング１３と、軸受カバー１４と、を備えている。回転軸１１は、略円柱状に形成されている。転がり軸受１２の詳細については図示を省略するが、転がり軸受１２は、略円環状の内輪と、内輪の外周側に設けられた略円環状の外輪と、内輪と外輪とに挟まれた球状または円柱状の複数の転動体と、各転動体間の距離を保つ保持器と、を備えている。転がり軸受１２の内輪は回転軸１１に固定されている。また、軸受ケーシング１３は、転がり軸受１２の外輪を固定する。軸受カバー１４は、転がり軸受１２の露出部分を覆うように形成されている。

【0014】

機器状態監視装置１００は、信号収録装置２０と、信号分析装置３０と、を備えている。ここで、信号収録装置２０は、信号センサ２１と、信号収集部２２と、収集制御部２３と、を備えている。信号分析装置３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等、一般的なコンピュータとしてのハードウエア（何れも図示略）を備えており、ＲＯＭには、ＣＰＵによって実行される制御プログラムや、各種データ等が格納されている。

【0015】

図１において、信号分析装置３０の内部は、制御プログラム等によって実現される機能を、ブロックとして示している。すなわち、信号分析装置３０は、周波数分析部３１と、強度抽出部３２と、信号演算部３３と、信号時系列化部３４と、周波数記憶部３５と、を備えている。

【0016】

信号収録装置２０における収集制御部２３は、所定タイミング毎に信号取得指令を信号収集部２２に供給する。信号収集部２２は、信号取得指令に同期して、所定の収集条件に基づいて、信号センサ２１から、転がり軸受１２が発生する振動信号Ｓ１を取得し、その結果を波形情報として記憶する。なお、所定の収集条件とは、例えば、「回転軸１１の回転速度が所定速度に達した」等の条件である。

【0017】

信号分析装置３０における周波数分析部３１は、信号収集部２２に記憶された波形情報を読み出して周波数分析を行い、振動信号Ｓ１のスペクトラムデータＳＰ１（周波数スペクトラム）を取得する。スペクトラムデータＳＰ１は、振動信号Ｓ１の各周波数の周波数と、振動加速度の振幅（強度）と、を含んでいる。

【0018】

図２は、第１実施形態において得られるスペクトラムデータＳＰ１の一例を示す図である。
図２において横軸は振動周波数、縦軸は各周波数成分の振動加速度の振幅（強度）である。このように、図２は、監視対象である転がり軸受１２が、如何なる周波数および振幅で振動しているかを表している。
図２において、回転周波数ｆｒは、回転軸１１の回転周波数である。この回転周波数ｆｒは、回転軸１１の偏心等に由来して発生する。また、特徴周波数ｆｃは、転がり軸受１２において発生する振動の周波数成分であり、例えば以下に列挙する周波数のうち何れかである。
・転動体の内輪通過周波数
・転動体の外輪通過周波数
・転動体の自転周波数
・保持器の回転周波数

【0019】

回転周波数ｆｒおよび特徴周波数ｆｃは、スペクトラムデータＳＰ１の中にピークとして現れる。そして、特徴周波数ｆｃの周波数成分の時系列変化を解析することにより、監視対象である転がり軸受１２の健全性を評価することができる。また、図示の例では、特徴周波数ｆｃの周辺において、その側帯波成分の周波数にピークが生じている。図示の例において、負側および正側の１次側帯波成分の周波数は、ｆｍ１＝ｆｃ－ｆｒおよびｆｐ１＝ｆｃ＋ｆｒである。

【0020】

また、負側および正側の２次側帯波成分の周波数は、ｆｍ２＝ｆｃ－２ｆｒおよびｆｐ２＝ｆｃ＋２ｆｒである。なお、図示は省略するが、さらに３次や４次の側帯波成分が生じることもある。これらの側帯波成分は、転がり軸受１２の特徴周波数ｆｃの成分に由来する振動成分であり、側帯波成分を抽出することで、特徴周波数ｆｃの成分の振動をより精度よく評価できると考えられる。

【0021】

図１に戻り、周波数記憶部３５は、周波数データＤ１を記憶している。周波数データＤ１は、転がり軸受１２の特徴周波数ｆｃ（図２参照）と、側帯波周波数ｆｍ１，ｆｍ２，ｆｐ１，ｆｐ２と、を含む。強度抽出部３２は、スペクトラムデータＳＰ１から、周波数データＤ１によって指定された複数の周波数成分の強度を抽出する。なお、回転軸１１の回転速度が所定値である場合にスペクトラムデータＳＰ１を取得するのであれば、特徴周波数ｆｃおよび側帯波周波数は一定になる場合が多い。従って、このような場合、周波数記憶部３５が記憶する周波数データＤ１も一定でよい。

【0022】

信号積算演算部３３は特徴周波数ｆｃおよび各側帯波成分の強度を加算する。即ち、信号演算部３３は所定の演算として、特徴周波数ｆｃの強度に対応する強度対応値と、側帯波周波数の強度に対応する強度対応値と、を加算する。「強度対応値」とは「強度に対応する値」であって、「強度」そのものであってもよい。上述の例においては、信号積算演算部３３は、特徴周波数ｆｃおよび各側帯波周波数ｆｍ１，ｆｍ２，ｆｐ１，ｆｐ２の強度を加算する。これにより、加算結果（演算結果）には、転がり軸受１２の状態がより高精度に現れる。なお、信号積算演算部３３は、特徴周波数ｆｃの強度と、各側帯波成分の強度との算術和を求めてもよいが、二乗和を求めたほうが定量性に優れており、より望ましい。なお、所定の演算は、加算でも乗算でもよいし、課題を解決しうる他の演算でもよい。

【0023】

特徴周波数ｆｃの強度およびその二乗値は、ともに特徴周波数ｆｃの強度に対応する値、すなわち「強度対応値」であると考えることができる。同様に、各側帯波成分の強度およびこれらの二乗値は、各側帯波成分の強度に対応する「強度対応値」であると考えることができる。「強度対応値」は、上述した以外にも様々なものが考えられる。そこで、信号演算部３３は、特徴周波数ｆｃおよび各側帯波成分の、上述した以外の様々な強度対応値に対して所定の演算を行ってもよい。

【0024】

信号演算部３３は、抽出された複数の周波数成分の強度を加算する。信号時系列化部３４は、信号演算部３３における加算結果を時系列に沿って配列し、その結果を診断信号Ｓ２として出力する。診断信号Ｓ２の時系列値は、監視対象（上述の例では転がり軸受１２）が発生する振動成分が時系列に変化する状況を表しており、監視対象の健全性を評価する指標として用いることができる。すなわち、診断信号Ｓ２のグラフを作業員が目視することにより、転がり軸受１２の異常等を発見できる。また、診断信号Ｓ２の値が所定値の閾値を超えたか否か等によって、転がり軸受１２の異常の有無等を自動判別してもよい。

【0025】

［第２実施形態］
図３は、第２実施形態による風力発電システム２の要部のブロック図である。なお、以下の説明において、上述した第１実施形態の各部に対応する部分には同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。
風力発電システム２は、歯車機構５０と、機器状態監視装置１０２と、を備えている。歯車機構５０は、例えば、風力発電システム１に設けられている風車（図示せず）の回転速度を減速する機構である。

【0026】

図３において、風車用の歯車機構５０は、歯車５１，５２を備えている。歯車５１，５２は噛合し、それぞれ回転軸５１ａ，５２ａを中心として回動する。また、図３において、機器状態監視装置１０２は、信号収録装置２０と、信号分析装置１３０と、を備えている。

【0027】

ここで、信号収録装置２０の構成は第１実施形態のもの（図１参照）と同様である。また、信号分析装置１３０のハードウエア構成は、第１実施形態の信号分析装置３０と同様であるが、その機能は、第１実施形態のものに加えて、ピーク検出部１３７を備えている。また、本実施形態において、周波数分析部３１が出力するスペクトラムデータをＳＰ２と呼ぶ。

【0028】

図４は、第２実施形態において得られるスペクトラムデータＳＰ２の一例を示す図である。
図４において回転周波数ｆｒ１，ｆｒ２は、それぞれ歯車５１，５２の回転周波数である。特徴周波数ｆｃは、例えば歯車５１，５２の噛み合い周波数である。図示の例において、特徴周波数ｆｃの周辺には、回転周波数ｆｒ１，ｆｒ２の双方に基づく側帯波成分が発生している。すなわち、歯車５１による負側および正側の１次側帯波成分の周波数は、ｆｎ１＝ｆｃ－ｆｒ１およびｆｑ１＝ｆｃ＋ｆｒ１である。また、歯車５１による負側および正側の２次側帯波成分の周波数は、ｆｎ２＝ｆｃ－２ｆｒ１およびｆｑ２＝ｆｃ＋２ｆｒ１である。また、歯車５２による負側および正側の１次側帯波成分の周波数は、ｆｍ１＝ｆｃ－ｆｒ２およびｆｐ１＝ｆｃ＋ｆｒ２である。また、歯車５２による負側および正側の２次側帯波成分の周波数は、ｆｍ２＝ｆｃ－２ｆｒ２およびｆｐ２＝ｆｃ＋２ｆｒ２である。

【0029】

図３に戻り、ピーク検出部１３７は、周波数分析部３１によって生成されたスペクトラムデータＳＰ２に対して、ピーク検出を行う。そして、検出されたピークの分布形状等に基づいて、特徴周波数ｆｃと、その側帯波成分の周波数とを特定し、特定した周波数を周波数記憶部３５に記憶させる。すなわち、図４に示した例において、ピーク検出部１３７は、特徴周波数ｆｃと、側帯波周波数ｆｍ１，ｆｍ２，ｆｐ１，ｆｐ２，ｆｎ１，ｆｎ２，ｆｑ１，ｆｑ２とを特定し、特定した周波数を周波数記憶部３５に記憶させる。そして、信号演算部３３は、特徴周波数ｆｃおよび各側帯波周波数の強度を加算する。

【0030】

上述した以外の本実施形態の構成および動作は第１実施形態のものと同様である。本実施形態によれば、側帯波成分が発生している場合には、その周波数および強度を検出し、特徴周波数ｆｃの強度に対応する値（強度対応値）と、各側帯波成分の強度に対応する値（強度対応値）と、を加算することができる。これにより、第１実施形態のものと同様に、歯車機構５０の状態を高精度に検出することができる。

【0031】

［実施形態の効果］
以上のように上述した実施形態によれば、機器状態監視装置１００，１０２は、監視対象機器（１０，５０）が発生した振動の周波数スペクトラム（ＳＰ１，ＳＰ２）を出力する周波数分析部（３１）と、監視対象機器（１０，５０）の状態に関する周波数である特徴周波数（ｆｃ）の強度と、特徴周波数（ｆｃ）の側帯波周波数（ｆｍ１，ｆｐ１，ｆｎ１，ｆｑ１，…）の強度と、を抽出する強度抽出部（３２）と、特徴周波数（ｆｃ）の強度に対応する強度対応値と、側帯波周波数（ｆｍ１，ｆｐ１，ｆｎ１，ｆｑ１，…）の強度に対応する強度対応値と、を用いて所定の演算を行う信号演算部（３３）と、を備える。

【0032】

また、上述の実施形態は、他の見地によれば、監視対象機器（１０，５０）が発生した振動の周波数スペクトラム（ＳＰ１，ＳＰ２）を出力する周波数分析過程（３１）と、監視対象機器（１０，５０）の状態に関する周波数である特徴周波数（ｆｃ）の強度と、特徴周波数（ｆｃ）の側帯波周波数（ｆｍ１，ｆｐ１，ｆｎ１，ｆｑ１，…）の強度と、を抽出する強度抽出過程（３２）と、特徴周波数（ｆｃ）の強度に対応する強度対応値と、側帯波周波数（ｆｍ１，ｆｐ１，ｆｎ１，ｆｑ１，…）の強度に対応する強度対応値と、を用いて所定の演算を行う信号演算過程（３３）と、を有することを特徴とする機器状態監視方法である。

【0033】

これにより、上述の実施形態によれば、特徴周波数ｆｃの強度と側帯波周波数（ｆｍ１，ｆｐ１，ｆｎ１，ｆｑ１，…）の強度とに基づいて、機器状態を高精度、かつ適切に監視できる。より具体的には、比較的低い周波数帯域に属する特徴周波数ｆｃおよび側帯波周波数に基づいて監視対象機器（１０，５０）の状態を判定するため、高い周波数領域に渡る信号を収集する必要がなくなる。さらに、比較的低い周波数帯域に属する振動波や音波は、空気や金属等の媒体中における減衰率が低いため、比較的強度の高い信号が得られる。これにより、低コストで高精度に監視対象機器（１０，５０）を監視することができる。

【0034】

また、機器状態監視装置１０２のように、周波数スペクトラムＳＰ２において強度のピークが生じる周波数を検出し、検出結果に基づいて特徴周波数ｆｃおよび側帯波周波数（ｆｍ１，ｆｐ１，ｆｎ１，ｆｑ１，…）を決定するピーク検出部１３７をさらに備えると一層好ましい。これにより、周波数スペクトラムＳＰ２の状態に基づいて、機器状態を一層高精度、かつ適切に監視できる。

【0035】

また、監視対象機器（１０，５０）は一または複数の回転軸１１，５１ａ，５２ａを備えるものであり、側帯波周波数（ｆｍ１，ｆｐ１，ｆｎ１，ｆｑ１，…）は、特徴周波数ｆｃに対して、回転軸１１，５１ａ，５２ａの回転周波数ｆｒ，ｆｒ１，ｆｒ２の整数倍を増減した周波数であると一層好ましい。これにより、回転周波数ｆｒ，ｆｒ１，ｆｒ２に基づいて発生した側帯波成分により、機器状態を一層高精度、かつ適切に監視できる。

【0036】

また、機器状態監視装置１００，１０２は、監視対象機器（１０，５０）が発生した振動を、所定の収集条件に基づいて収集する信号収集部２２をさらに備えると一層好ましい。これにより、収集条件に応じた周波数スペクトラム（ＳＰ１，ＳＰ２）を収集することができ、機器状態を一層高精度、かつ適切に監視できる。

【0037】

また、監視対象機器（１０，５０）は、風力発電システム１，２の一部であると一層好ましい。これにより、風力発電システム１，２の状態を一層高精度、かつ適切に監視できる。

【0038】

［変形例］
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。上述した実施形態は本発明を理解しやすく説明するために例示したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について削除し、もしくは他の構成の追加・置換をすることが可能である。また、図中に示した制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上で必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。上記実施形態に対して可能な変形は、例えば以下のようなものである。

【0039】

（１）上記各実施形態は、風力発電システム１，２の構成要素である軸受機構１０または歯車機構５０を監視するものであったが、本発明の用途はこれに限定されるわけではない。すなわち、本発明は、種々のプラント機械において、回転軸系に付随する軸受や歯車などの機械要素の状態監視に適用することができる。

【0040】

（２）上記実施形態における信号分析装置３０のハードウエアは一般的なコンピュータによって実現できるため、上述した各種処理を実行するプログラム等を記憶媒体に格納し、または伝送路を介して頒布してもよい。

【0041】

（３）上述した信号分析装置３０の各処理は、上記実施形態ではプログラムを用いたソフトウエア的な処理として説明したが、その一部または全部をＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit；特定用途向けＩＣ)、あるいはＦＰＧＡ(Field Programmable Gate Array)等を用いたハードウエア的な処理に置き換えてもよい。

【0042】

（４）信号分析装置３０において実行される各種処理は、図示せぬネットワーク経由でサーバコンピュータが実行してもよく、上記実施形態において記憶される各種データも該サーバコンピュータに記憶させるようにしてもよい。

【符号の説明】

【0043】

１，２ 風力発電システム
１０ 軸受機構（監視対象機器）
１１，５１ａ，５２ａ 回転軸
２２ 信号収集部
３１ 周波数分析部（周波数分析過程）
３２ 強度抽出部（強度抽出過程）
３３ 信号演算部（信号演算過程）
５０ 歯車機構（監視対象機器）
１００，１０２ 機器状態監視装置
１３７ ピーク検出部
Ｄ１ 周波数データ
ｆｃ 特徴周波数
ＳＰ１，ＳＰ２ スペクトラムデータ（周波数スペクトラム）
ｆｒ，ｆｒ１，ｆｒ２ 回転周波数
ｆｍ１，ｆｍ２，ｆｐ１，ｆｐ２，ｆｎ１，ｆｎ２，ｆｑ１，ｆｑ２ 側帯波周波数

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】