特許 7191759 状態監視システム及びそれを備える風力発電システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-12-09

(45)【発行日】2022-12-19

(54)【発明の名称】状態監視システム及びそれを備える風力発電システム

(51)【国際特許分類】

   G05B 23/02 20060101AFI20221212BHJP

   F03D 17/00 20160101ALI20221212BHJP

【ＦＩ】

G05B23/02 T

F03D17/00

G05B23/02 R

【請求項の数】 5

(21)【出願番号】P 2019069662

(22)【出願日】2019-04-01

(65)【公開番号】P2020170215

(43)【公開日】2020-10-15

【審査請求日】2022-03-28

(73)【特許権者】

【識別番号】000102692

【氏名又は名称】ＮＴＮ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001195

【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】岩永 博之

【審査官】堀内 亮吾

(56)【参考文献】

【文献】特許第６４０５４８６（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】特開２０１６－２１７１３３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０５Ｂ ２３／０２

Ｆ０３Ｄ １７／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

設備に設けられる機器の状態を計測する計測装置と、
前記計測装置によって計測される計測データを、前記計測データの計測時における前記設備の運転負荷を示す負荷データ、及び前記計測データの計測時までの前記運転負荷の累積を示す累積負荷データと対応付けて、前記計測データの計測時における、前記負荷データ、前記累積負荷データ、及び前記計測データのデータセットを生成するように構成された処理装置とを備え、
前記処理装置は、
前記計測データ及び前記負荷データを定期的又は不定期に収集し、さらに、
収集された前記計測データ及び前記負荷データに基づき生成される複数の前記データセットに対してデータ補間を行なうことによって、前記累積負荷データ、前記負荷データ、及び前記計測データをそれぞれ第１軸、第２軸、及び第３軸とする３次元連続データを生成するように構成される、状態監視システム。

【請求項2】

前記処理装置は、さらに、
前記３次元連続データを用いて、過去の任意の時点における前記負荷データと前記計測データとの関係を算出し、
その算出された過去の関係を用いて、現時点における前記負荷データと前記計測データとの関係を推定するように構成される、請求項１に記載の状態監視システム。

【請求項3】

前記処理装置は、さらに、
前記３次元連続データを用いて、互いに大きさが異なる複数の前記負荷データにおける前記累積負荷データと前記計測データとの関係を算出し、
その算出結果を用いて、将来の任意の時点における前記計測データの値を前記複数の負荷データ毎に予測し、
その予測結果を用いて、前記将来の任意の時点における前記負荷データと前記計測データとの関係を推定するように構成される、請求項１又は請求項２に記載の状態監視システム。

【請求項4】

前記処理装置は、さらに、
前記３次元連続データを用いて、前記負荷データを所定値としたときの前記累積負荷データと前記計測データとの関係を算出し、
その算出結果を用いて、前記計測データがしきい値を超える前記累積負荷データの大きさを予測するように構成される、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の状態監視システム。

【請求項5】

風力発電設備と、
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の状態監視システムとを備え、
前記状態監視システムは、前記風力発電設備を構成する機器の状態を監視する、風力発電システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、状態監視システム及びそれを備える風力発電システムに関し、特に、風力発電設備等を構成する機器の状態を監視可能な状態監視システム、及びそれを用いた風力発電システムに関する。

【背景技術】

【0002】

特開２０１３－１８５５０７号公報には、風力発電設備に設けられる機器の異常を監視する状態監視システム（ＣＭＳ：Condition Monitoring System）が開示されている。この状態監視システムでは、所定の運転条件を満たすデータを用いて、機器の異常診断に使用するしきい値が生成され、その生成されたしきい値に基づいて機器の異常診断が行なわれる（特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１３－１８５５０７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１に記載の状態監視システムでは、運転条件を満たさないデータは、しきい値の生成に用いられないため、機器の状態監視（異常診断等）に活用されているとは言い難い。しかしながら、たとえば風力発電のような設備は、自然環境の影響を受けるため、運転条件（主軸の回転速度や発電機の発電量等）が満たされない期間も多く発生する。そのため、上記の状態監視システムでは、状態監視が行なわれない期間も多く発生し、状態監視（異常診断）が遅れる可能性もある。

【0005】

本発明は、かかる問題を解決するためになされたものであり、その目的は、種々の運転条件下で収集される計測データを有効に活用して機器の状態監視を実行可能な状態監視システム、及びその状態監視システムを備える風力発電システムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明に従う状態監視システムは、計測装置と、処理装置とを備える。計測装置は、設備に設けられる機器の状態を計測する。処理装置は、計測装置によって計測される計測データを、計測データの計測時における設備の運転負荷を示す負荷データ、及び計測データの計測時までの運転負荷の累積を示す累積負荷データと対応付けて、計測データの計測時における、負荷データ、累積負荷データ、及び計測データのデータセットを生成するように構成される。

【0007】

この状態監視システムにおいては、計測装置によって計測される計測データが、計測時点を示し得る累積負荷データとともに、計測時点における負荷データとも対応付けられて、負荷データ、累積負荷データ、及び計測データのデータセットが生成されるので、運転負荷も考慮に入れた状態監視の解析が可能となる。すなわち、設備の運転条件（運転負荷）によって計測データを選別したり除外したりすることなく、収集される全てのデータ（データセット）を用いて設備の状態監視を行なうことができる。したがって、この状態監視システムによれば、種々の運転条件下で収集される計測データを有効に活用して機器の状態監視を実行することができる。

【0008】

また、上記の状態監視システムでは、データの計測時刻ではなく、累積負荷を用いているので、設備が停止している期間のデータは除外することができる。その結果、データ補間や関数フィッティング等を行なう場合に、データの不連続性を排除して精度を高めることができる。

【0009】

好ましくは、処理装置は、計測データ及び負荷データを定期的又は不定期に収集する。そして、処理装置は、さらに、収集された計測データ及び負荷データに基づき生成される複数のデータセットに対してデータ補間を行なうことによって、累積負荷データ、負荷データ、及び計測データをそれぞれ第１軸、第２軸、及び第３軸とする３次元連続データを生成するように構成される。

【0010】

好ましくは、処理装置は、さらに、３次元連続データを用いて、過去の任意の時点における負荷データと計測データとの関係を算出し、その算出された過去の関係を用いて、現時点における負荷データと計測データとの関係を推定するように構成される。

【0011】

好ましくは、処理装置は、さらに、３次元連続データを用いて、互いに大きさが異なる複数の負荷データにおける累積負荷データと計測データとの関係を算出し、その算出結果を用いて、将来の任意の時点における計測データの値を複数の負荷データ毎に予測し、その予測結果を用いて、将来の任意の時点における負荷データと計測データとの関係を推定するように構成される。

【0012】

好ましくは、処理装置は、さらに、３次元連続データを用いて、負荷データを所定値としたときの累積負荷データと計測データとの関係を算出し、その算出結果を用いて、計測データがしきい値を超える累積負荷データの大きさを予測するように構成される。

【0013】

また、本発明に従う風力発電システムは、風力発電設備と、上述したいずれかの状態監視システムとを備える。状態監視システムは、風力発電設備を構成する機器の状態を監視する。

【発明の効果】

【0014】

本発明によれば、種々の運転条件下で収集される計測データを有効に活用して機器の状態監視を実行可能な状態監視システム、及びその状態監視システムを備える風力発電システムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】本実施の形態に従う状態監視システムの全体構成を概略的に示す図である。

【図2】風力発電設備の構成を概略的に示す図である。

【図3】処理サーバの構成を機能的に示すブロック図である。

【図4】データ演算部において実行される処理の手順の一例を説明するフローチャートである。

【図5】図４のステップＳ２０において生成された各データセットを３次元グラフ上にプロットした図である。

【図6】図５に示す各データから生成された３次元連続データを示す図である。

【図7】ある累積回転数における回転速度と振動度との関係を表すプロファイルを示す図である。

【図8】ある回転速度における累積回転数と振動度との関係を表すプロファイルを示す図である。

【図9】推定部において実行される処理の手順の一例を説明するフローチャートである。

【図10】現在値推定の考え方を説明するための図である。

【図11】図９のステップＳ２２０において実行される現在値推定処理の手順の一例を説明するフローチャートである。

【図12】予測値推定の考え方を説明するための図である。

【図13】図９のステップＳ２５０において実行される予測値推定処理の手順の一例を説明するフローチャートである。

【図14】振動度がしきい値を超える将来の時点（累積回転数）を予測する処理の手順の一例を説明するフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一又は相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。

【0017】

＜状態監視システムの全体構成＞
図１は、本実施の形態に従う状態監視システムの全体構成を概略的に示す図である。図１を参照して、状態監視システムは、計測装置８０と、処理サーバ３３０と、監視用端末３４０とを備える。

【0018】

計測装置８０は、風力発電設備１０に設けられており、後述する各種センサの検出値から、実効値、ピーク値、クレストファクタ、エンベロープ処理後の実効値、エンベロープ処理後のピーク値等を算出し、インターネット３２０を通じて処理サーバ３３０へ送信する。なお、この例では、計測装置８０と処理サーバ３３０との通信は、有線で行なわれるものとしているが、無線によって行なわれてもよい。

【0019】

処理サーバ３３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、インターネット３２０を通じて風力発電設備１０の計測装置８０と通信を行なうための通信装置とを含んで構成される（いずれも図示せず）。ＣＰＵは、ＲＯＭに格納されているプログラムをＲＡＭ等に展開して実行する。ＲＯＭに格納されるプログラムは、処理サーバ３３０の処理手順が記されたプログラムである。処理サーバ３３０により実行される処理については、後ほど詳しく説明する。

【0020】

監視用端末３４０は、たとえば社内ＬＡＮ（Local Area Network）によって処理サーバ３３０と接続される。監視用端末３４０は、風力発電設備１０の各機器の状態を表示したり、処理サーバ３３０において解析されたデータを閲覧したり、処理サーバ３３０における各種設定を入力したり変更したりするために設けられている。

【0021】

＜風力発電設備の構成＞
図２は、風力発電設備１０の構成を概略的に示す図である。図２を参照して、風力発電設備１０は、主軸２０と、ブレード３０と、増速機４０と、発電機５０と、主軸受６０と、ナセル９０と、タワー１００とを備える。また、風力発電設備１０は、センサ７０Ａ～７０Ｈと、計測装置８０とをさらに備える。増速機４０、発電機５０、主軸受６０、センサ７０Ａ～７０Ｈ、及び計測装置８０は、ナセル９０に格納され、ナセル９０は、タワー１００によって支持される。

【0022】

主軸２０は、ナセル９０内に挿入されて増速機４０の入力軸に接続され、主軸受６０によって回転自在に支持される。そして、主軸２０は、風力を受けたブレード３０により発生する回転トルクを増速機４０の入力軸へ伝達する。ブレード３０は、主軸２０の先端に設けられ、風力を回転トルクに変換して主軸２０に伝達する。

【0023】

主軸受６０は、ナセル９０内において固設され、主軸２０を回転自在に支持する。主軸受６０は、転がり軸受によって構成され、たとえば、自動調芯ころ軸受や円すいころ軸受、円筒ころ軸受、玉軸受等によって構成される。なお、これらの軸受は、単列のものでも複列のものでもよい。

【0024】

センサ７０Ａ～７０Ｈは、ナセル９０の内部の各機器などに固設される。具体的には、センサ７０Ａは、主軸受６０に固設され、主軸受６０の状態を監視する。センサ７０Ｂ～７０Ｄは、増速機４０に固設され、増速機４０の状態を監視する。センサ７０Ｅ，７０Ｆは、発電機５０に固設され、発電機５０の状態を監視する。センサ７０Ｇは、主軸受６０に固設され、ミスアライメントとナセル９０の異常振動を監視する。センサ７０Ｈは主軸受６０に固設され、アンバランスとナセルの異常振動を監視する。

【0025】

増速機４０は、主軸２０と発電機５０との間に設けられ、主軸２０の回転速度を増速して発電機５０へ出力する。一例として、増速機４０は、遊星ギヤや中間軸、高速軸等を含む歯車増速機構によって構成される。なお、特に図示しないが、この増速機４０内にも、複数の軸を回転自在に支持する複数の軸受が設けられている。発電機５０は、増速機４０の出力軸に接続され、増速機４０から受ける回転トルクによって発電する。発電機５０は、たとえば、誘導発電機によって構成される。なお、この発電機５０内にも、ロータを回転自在に支持する軸受が設けられている。

【0026】

計測装置８０は、センサ７０Ａ～７０Ｈが検出した各機器の振動、ＡＥ（Acoustic Emission）、温度、動作音等の計測データを受ける。そして、計測装置８０は、各種計測データを、インターネット３２０を通じて処理サーバ３３０へ定期的に送信する。

【0027】

計測データは、機器の状態をより良く示し得るパラメータに変換されたものであってもよい。たとえば、各計測データは、実効値、ピーク値、クレストファクタ、エンベロープ処理後の実効値、エンベロープ処理後のピーク値等に変換されたものであってもよく、計測装置８０は、上記のいずれかに変換された計測データを、インターネット３２０を通じて処理サーバ３３０へ送信してもよい。一例として、センサ７０Ａは、主軸受６０の振動を検出する振動センサであり、計測装置８０は、センサ７０Ａにより測定されたデータから主軸受６０の振動の実効値（以下「振動度」と称する。）を算出し、その振動度を処理サーバ３３０へ送信する。

【0028】

なお、計測装置８０は、計測データを計測装置８０内の記憶装置に定期的に蓄え、処理サーバ３３０からの要求に応じて、蓄えられた計測データを、インターネット３２０を通じて処理サーバ３３０へ一括して送信してもよい。

【0029】

＜状態監視の説明＞
風力発電設備１０は、自然環境の影響を受け、運転負荷（主軸の回転速度や発電機の発電量等）が変動する。従来は、上記の特許文献１に記載の状態監視システムのように、所定の運転条件を満たすデータを用いて機器の状態監視（異常診断等）が行なわれていた。言い換えると、運転条件を満たさない計測データは、状態監視に活用されておらず、データの計測コストが無駄となっており、また、状態監視（異常診断）も遅れる可能性があった。

【0030】

そこで、本実施の形態に従う状態監視システムでは、計測装置８０によって計測される計測データが、データの計測時点を示し得る累積負荷データとともに、計測時点における負荷データとも対応付けられ、負荷データ、累積負荷データ、及び計測データのデータセットが生成される。このようなデータセットが、データが収集される毎に作成され、生成された複数のデータセットに対してデータ補間を行なうことによって、累積負荷データ、負荷データ、及び計測データをそれぞれ第１軸、第２軸、及び第３軸とする３次元連続データが生成される。

【0031】

このように、計測時点の負荷データも考慮した３次元連続データを用いることによって、風力発電設備１０の運転負荷も考慮に入れた状態監視の解析が可能となる。すなわち、風力発電設備１０の運転条件（運転負荷）によって計測データを選別したり除外したりすることなく、基本的には、計測される全てのデータ（異常データやノイズ等は除く）を用いて風力発電設備１０の状態監視を行なうことができる。

【0032】

これにより、詳細は後述するが、たとえば、３次元連続データを用いて、現時点における運転負荷と計測データとの関係を推定し、その推定された関係を用いて、現時点において任意の運転負荷における計測データを推定することができる（現在値推定）。また、３次元連続データを用いて、将来の任意の時点における運転負荷と計測データとの関係を予測し、その予測された関係を用いて、その将来の時点において任意の運転負荷における計測データを推定することができる（予測値推定）。さらには、任意の運転負荷において、計測データがしきい値を超える時期（累積負荷）を推定することもできる。これらについては、後ほど詳しく説明する。

【0033】

また、本実施の形態に従う状態監視システムでは、データの計測時刻ではなく、累積負荷を用いているので、風力発電設備１０が停止している期間のデータは除外することができる。その結果、データ補間や関数フィッティングを行なう場合に、データの不連続性を排除して精度を高めることができる。

【0034】

上記の各処理は、処理サーバ３３０より実行される。以下、処理サーバ３３０の処理について詳しく説明する。以下では、負荷データが主軸２０（ブレード３０）の回転速度（ｒｐｍ）であり、累積負荷データが主軸２０（ブレード３０）の累積回転数（回）であり、計測データが主軸受６０の振動度である場合を例に説明する。

【0035】

図３は、処理サーバ３３０の構成を機能的に示すブロック図である。図３を参照して、処理サーバ３３０は、データ収集部１２０と、データ記憶部１３０と、データ演算部１４０と、推定部１５０とを含む。

【0036】

データ収集部１２０は、主軸受６０の振動度のデータ（計測データ）を計測装置８０（図２）からインターネット３２０を通じて定期的に収集する。また、データ収集部１２０は、振動度のデータの受信とともに、振動度に同期する主軸２０の回転速度のデータ（負荷データ）も併せて収集する。

【0037】

データ収集部１２０は、計測装置８０から受信した振動度のデータを回転速度のデータとともにデータ記憶部１３０に時系列に格納する。データ収集部１２０による上記データの収集は、上述のように定期的に自動で行なわれてもよいし、監視用端末３４０のオペレータによって手動で行なわれてもよい。オペレータによる手動で行なわれる場合には、風力発電設備１０の計測装置８０にデータを一時的に蓄えるようにし、オペレータの要求に応じて、計測装置８０に蓄えられたデータが処理サーバ３３０へ一括して送信され、データ記憶部１３０に格納される。

【0038】

データ記憶部１３０は、データ収集部１２０により収集される振動度及び回転速度の各データを同期させて時系列に記憶する。また、データ記憶部１３０は、後述のデータ演算部１４０により生成されるデータセット、及び３次元連続データを記憶する。データ記憶部１３０は、たとえば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）等の大容量の記憶装置によって構成される。

【0039】

データ演算部１４０は、データ記憶部１３０に記憶された振動度及び回転速度のデータを加工して、主軸２０の回転速度（負荷データ）、主軸２０の累積回転数（累積負荷データ）、及び主軸受６０の振動度（計測データ）のデータセットを生成する。このデータセットは、収集された全データに対して生成される。そして、データ演算部１４０は、生成された複数のデータセットを用いて、累積回転数、回転速度、及び振動度をそれぞれ第１軸、第２軸、及び第３軸とする３次元連続データを生成する。以下、データ演算部１４０の処理について、より詳しく説明する。

【0040】

図４は、データ演算部１４０において実行される処理の手順の一例を説明するフローチャートである。図４を参照して、データ演算部１４０は、データ記憶部１３０に蓄えられた振動度及び回転速度の各データを時系列順に取得する（ステップＳ１０）。

【0041】

次いで、データ演算部１４０は、データを順次取得する毎に、回転速度のデータから累積回転数を算出する。回転速度のデータは、所定の周期で定期的に収集されたデータであるため、回転速度のデータを積算することによって累積回転数を算出することができる。そして、データ演算部１４０は、算出された累積回転数を、取得された回転速度及び振動度のデータを対応付けて、回転速度、累積回転数、及び振動度のデータセットを生成する。データ演算部１４０は、データ記憶部１３０から振動度及び回転速度のデータを順次取得する毎に、上記のようにデータを加工して上記のデータセットを生成する（ステップＳ２０）。

【0042】

図５は、図４のステップＳ２０において生成された各データセットを３次元グラフ上にプロットした図である。図５を参照して、第１軸（Ｘ軸）は、累積回転数を示し、第２軸（Ｙ軸）は、回転速度を示し、第３軸（Ｚ軸）は、振動度を示す。３次元グラフ上の各点が、データセットの値を示している。

【0043】

なお、第１軸を累積回転数としていることにより、第１軸を時間とした場合に現れる不連続性（回転停止中に回転速度及び振動度の各々の値が概ね０となる期間が継続する）はなく、後述のデータ補間や関数フィッティングの精度を高めることができる。

【0044】

再び図４を参照して、データ演算部１４０は、図５に示した各データの補間処理（内挿処理）を行ない、累積回転数、回転速度、及び振動度をそれぞれ第１軸、第２軸、及び第３軸とする３次元連続データを生成する（ステップＳ３０）。

【0045】

図６は、図５に示した各データから生成された３次元連続データを示す図である。図６を参照して、図５と同様に、第１軸（Ｘ軸）は、累積回転数を示し、第２軸（Ｙ軸）は、回転速度を示し、第３軸（Ｚ軸）は、振動度を示す。図５に示した散布データを補間（内挿）して、図示のような３次元連続データを生成する手法自体は、公知の各種手法を用いることができ、たとえば多項式近似を用いてデータを補間することができる。

【0046】

なお、データ演算部１４０は、データ収集部１２０によって新たなデータが収集されると、３次元連続データを更新する。なお、処理負荷を低減するため、新たなデータが収集される度に更新することなく、更新頻度を適宜落としてもよい。

【0047】

再び図４を参照して、データ演算部１４０は、監視用端末３４０のオペレータの要求に従って、各種データを監視用端末３４０の画面に出力する出力処理を実行する（ステップＳ４０）。この出力処理によって、たとえば、各データセットを３次元グラフ上にプロットした図（図５）や、データが補間された３次元連続データ（図６）を監視用端末３４０の画面に出力することができる。また、ステップＳ３０において生成された３次元連続データに基づいて、任意の断面（累積回転数一定のＹＺ平面、又は回転速度一定のＸＺ平面）における振動度のプロファイルを出力することができる。

【0048】

図７は、ある累積回転数における回転速度と振動度との関係を表すプロファイルを示した図である。また、図８は、ある回転速度における累積回転数と振動度との関係を表すプロファイルを示した図である。このように、累積回転数又は回転速度を指定することによって、任意の断面における振動度のプロファイルを監視用端末３４０の画面に出力することができる。

【0049】

再び図３を参照して、推定部１５０は、データ演算部１４０において生成された３次元連続データを用いて、現時点（現在の累積回転数）において任意の回転速度（運転負荷）における振動度（計測データ）を推定するための現在値推定処理を実行可能に構成されている。また、推定部１５０は、上記の３次元連続データを用いて、将来の任意の時点において任意の回転速度における振動度を予測するための予測値推定処理を実行可能に構成されている。以下、推定部１５０の処理について、より詳しく説明する。

【0050】

図９は、推定部１５０において実行される処理の手順の一例を説明するフローチャートである。図９を参照して、推定部１５０は、現時点において任意の回転速度における振動度を推定する現在値推定を実行するか否かを判定する（ステップＳ２１０）。たとえば、監視用端末３４０から実行要求があった場合に、現在値推定を実行するものと判定される。ステップＳ２１０においてＮＯの場合は、ステップＳ２４０へ処理が移行される。

【0051】

ステップＳ２１０においてＹＥＳの場合は、推定部１５０は、現在値推定処理を実行する（ステップＳ２２０）。以下、現在値推定処理について、詳しく説明する。

【0052】

＜現在値推定処理＞
図１０は、現在値推定の考え方を説明するための図である。図１０を参照して、横軸は回転速度を示し、縦軸は振動度を示す。線ｋ１は、生成された３次元連続データから、過去の任意の累積回転数ｔ１における回転速度と振動度との関係を表すプロファイルを取り出して示したものである。また、線ｋ２は、３次元連続データから、過去の任意の累積回転数ｔ２における回転速度と振動度との関係を表すプロファイルを取り出して示したものである。

【0053】

点線ｋ３は、現在の累積回転数ｔｎ（現時点）における回転速度と振動度との関係を表すプロファイルを推定したものである。点線ｋ３は、以下のようにして推定される。まず、線ｋ１，ｋ２に基づいて点線ｋ３の関数形が決定される。すなわち、過去のプロファイルの形状を参考にして、現時点のプロファイルの関数形が決定される。関数は、多項式であってもよいし、指数関数を用いたものであってもよい。この関数形は、監視用端末３４０のオペレータが決定する。なお、関数形の決定に用いる過去のプロファイルの数は、２つ（線ｋ１，ｋ２）に限定されるものではなく、１つでもよいし、３つ以上であってもよい。

【0054】

そして、直近に得られたデータ（この例ではＰｃ１～Ｐｃ３）を用いて、点線ｋ３のフィッティング（あてはめ）が行なわれる。このようにして得られた点線ｋ３は、現在の累積回転数ｔｎ（現時点）における回転速度と振動度との関係を表すプロファイルを示しており、この点線ｋ３を用いて、たとえば、現時点において、任意の回転速度における振動度（点Ｐ１）を推定することができる。

【0055】

図１１は、図９のステップＳ２２０において実行される現在値推定処理の手順の一例を説明するフローチャートである。図１０とともに図１１を参照して、推定部１５０は、任意の参照累積回転数を設定する（ステップＳ３１０）。この参照累積回転数は、たとえば図１０で説明した過去の任意の累積回転数ｔ１，ｔ２であり、監視用端末３４０のオペレータが設定してもよいし、推定部１５０が任意に自動設定してもよい。

【0056】

次いで、推定部１５０は、データ演算部１４０により算出された３次元連続データから、参照累積回転数におけるデータ（回転速度及び振動度）を取得し、監視用端末３４０に表示する（ステップＳ３１５）。

【0057】

そして、ステップＳ３１５において表示されたデータに基づいて、関数形が設定される（ステップＳ３２０）。この関数形の設定は、監視用端末３４０のオペレータにより行なわれる。関数形が設定されると、推定部１５０は、ステップＳ３１５において取得・表示されたデータを用いて、ステップＳ３２０において設定された関数のフィッティング（あてはめ）を行なう（ステップＳ３２５）。関数のフィッティングには、たとえば最小二乗法を用いることができる。

【0058】

その後、推定部１５０は、フィッティングされた関数を、関数フィッティングに用いたデータとともに監視用端末３４０に表示する（ステップＳ３３０）。そして、推定部１５０は、ステップＳ３２０において設定された関数形に決定するか否かを判定する（ステップＳ３３５）。関数形を決定するのは、実際には監視用端末３４０のオペレータであり、推定部１５０は、監視用端末３４０において関数形を決定する旨の入力があった場合に、ステップＳ３２０において設定された関数形に決定するものと判定する。

【0059】

関数フィッティングが不十分であり、関数形が決定されない場合には（ステップＳ３３５においてＮＯ）、ステップＳ３１０へ処理が戻され、再度、ステップＳ３１０～Ｓ３３０の処理が実行される。

【0060】

ステップＳ３３５において関数形が決定されると（ステップＳ３３５においてＹＥＳ）、推定部１５０は、直近の参照データ数、又は範囲（たとえば、直近の参照データを取得する累積回転数の範囲）を設定する（ステップＳ３４０）。これは、図１０に示した点線ｋ３のフィッティングに用いる参照データ（図１０ではＰｃ１～Ｐｃ３）の抽出条件を設定するものである。そして、推定部１５０は、ステップＳ３４０において設定された抽出条件に従って、データ記憶部１３０から直近のデータ（たとえば図１０のＰｃ１～Ｐｃ３）を取得する（ステップＳ３４５）。

【0061】

次いで、推定部１５０は、取得された参照データを用いて、ステップＳ３３５において決定された関数のフィッティング（あてはめ）を行なう（ステップＳ３５０）。ここでも、関数のフィッティングには、たとえば最小二乗法を用いることができる。そして、推定部１５０は、フィッティングされた関数を、フィッティングに用いた参照データとともに監視用端末３４０に表示する（ステップＳ３５５）。

【0062】

次いで、推定部１５０は、推定対象回転速度を取得する（ステップＳ３６０）。この推定対象回転速度は、監視用端末３４０のオペレータにより設定され、図１０に示した、振動度を推定したい点Ｐ１の回転速度に相当する。そして、推定部１５０は、フィッティングされた関数を用いて、推定対象回転速度における振動度の推定（現在値推定）を行なう（ステップＳ３６５）。

【0063】

再び図９を参照して、ステップＳ２２０において現在値推定処理が実行されると、推定部１５０は、現在値推定処理による推定結果、すなわち、現時点（現在の累積回転数）における回転速度と振動度との関係を示す関数のプロファイル、並びに、設定された推定対象回転速度、及び推定対象回転速度における振動度の推定値を、監視用端末３４０に出力する（ステップＳ２３０）。

【0064】

次いで、推定部１５０は、将来の任意の時点において任意の回転速度における振動度を推定する予測値推定を実行するか否かを判定する（ステップＳ２４０）。たとえば、監視用端末３４０から実行要求があった場合に、予測値推定を実行するものと判定される。ステップＳ２４０においてＮＯの場合は、エンドへ処理が移行される。

【0065】

ステップＳ２４０においてＹＥＳの場合は、推定部１５０は、予測値推定処理を実行する（ステップＳ２５０）。以下、予測値推定処理について、詳しく説明する。

【0066】

＜予測値推定処理＞
図１２は、予測値推定の考え方を説明するための図である。図１２を参照して、横軸は回転速度を示し、縦軸は振動度を示す。線ｋ１～線ｋ３は、図１０に示したものと同じである。すなわち、線ｋ１，ｋ２は、３次元連続データから、それぞれ過去の任意の累積回転数ｔ１，ｔ２における回転速度と振動度との関係を表すプロファイルを取り出して示したものである。線ｋ３は、現在の累積回転数ｔｎ（現時点）における回転速度と振動度との関係を表すプロファイルを推定したものである。

【0067】

点線ｋ４は、任意の将来の累積回転数（ｔｎ＋Δｔ）における回転速度と振動度との関係を表すプロファイルを推定したものである。点線ｋ４は、以下のようにして推定される。まず、任意の参照回転速度が設定され、３次元連続データから、参照回転速度における累積回転数と振動度との関係を表すプロファイルが取得される。そして、取得されたプロファイル（関数）を用いて、参照回転速度における将来の累積回転数（ｔｎ＋Δｔ）での振動度が予測される。このような将来の累積回転数（ｔｎ＋Δｔ）における振動度が、複数の参照回転速度に対して予測される（図１２のＰａ１～Ｐａ４）。

【0068】

そして、予測された将来の累積回転数（ｔｎ＋Δｔ）での振動度（Ｐａ１～Ｐａ４）を用いて、点線ｋ４のフィッティング（あてはめ）が行なわれる。点線ｋ４の関数形は、線ｋ１～ｋ３を参考に設定される。このようにして得られた点線ｋ４は、将来の累積回転数（ｔｎ＋Δｔ）における回転速度と振動度との関係を表すプロファイルを示しており、この点線ｋ４を用いて、たとえば、将来の累積回転数（ｔｎ＋Δｔ）において、任意の回転速度における振動度（点Ｐ２）を推定することができる。

【0069】

図１３は、図９のステップＳ２５０において実行される予測値推定処理の手順の一例を説明するフローチャートである。図１２とともに図１３を参照して、推定部１５０は、任意の参照回転速度を設定する（ステップＳ４１０）。この参照回転速度は、たとえば図１２で説明した点Ｐａ１の回転速度であり、監視用端末３４０のオペレータが設定してもよいし、推定部１５０が任意に自動設定してもよい。

【0070】

次いで、推定部１５０は、データ演算部１４０により算出された３次元連続データから、参照回転速度におけるデータ（累積回転数及び振動度）を取得し、監視用端末３４０に表示する（ステップＳ４１５）。

【0071】

そして、ステップＳ４１５において表示されたデータに基づいて、関数形が設定される（ステップＳ４２０）。この関数形の設定は、監視用端末３４０のオペレータにより行なわれる。関数形が設定されると、推定部１５０は、ステップＳ４１５において取得・表示されたデータを用いて、ステップＳ４２０において設定された関数のフィッティング（あてはめ）を行なう（ステップＳ４２５）。関数のフィッティングには、たとえば最小二乗法を用いることができる。

【0072】

その後、推定部１５０は、フィッティングされた関数を、関数フィッティングに用いたデータとともに監視用端末３４０に表示する（ステップＳ４３０）。次いで、推定部１５０は、予測累積回転数（ｔｎ＋Δｔ）を設定する（ステップＳ４３５）。この予測累積回転数は、監視用端末３４０のオペレータにより設定され、予測したい将来の時点（将来の累積回転数）を設定するものである。

【0073】

そして、推定部１５０は、ステップＳ４２５においてフィッティングされた関数を用いて、予測累積回転数（ｔｎ＋Δｔ）における振動度を示す予測値推定用データを算出し、算出されたデータを関数とともに監視用端末３４０に表示する（ステップＳ４４０）。ここで算出される予測値推定用データが、たとえば図１２に示した点Ｐａ１である。

【0074】

次いで、推定部１５０は、予測値推定用データが決定したか否かを判定する（ステップＳ４４５）。この予測値推定用データは、参照回転速度を変えて複数点生成する必要があり、所望の点数が得られていない場合には、予測値推定用データが未決定であると判定される（ステップＳ４４５においてＮＯ）。この場合、ステップＳ４１０へ処理が戻され、参照回転速度を変えてさらに予測値推定用データが生成される。

【0075】

ステップＳ４４５において予測値推定用データが決定したと判定されると（ステップＳ４４５においてＹＥＳ）、生成された複数の予測値推定用データ（たとえば図１２のＰａ１～Ｐａ４）に基づいて、関数形が設定される（ステップＳ４５０）。この関数形の設定は、監視用端末３４０のオペレータにより行なわれる。そして、関数形が設定されると、推定部１５０は、複数の予測値推定用データを用いて、ステップＳ４３５において設定された予測累積回転数における関数のフィッティングを行なう（ステップＳ４５５）。ここでも、関数のフィッティングには、たとえば最小二乗法を用いることができる。

【0076】

そして、推定部１５０は、フィッティングされた関数を、フィッティングに用いた予測値推定用データとともに監視用端末３４０に表示する（ステップＳ４６０）。その後、推定部１５０は、推定対象回転速度を取得する（ステップＳ４６５）。この推定対象回転速度は、監視用端末３４０のオペレータにより設定され、図１２に示した、予測累積回転数（ｔｎ＋Δｔ）における振動度を推定したい点Ｐ２の回転速度に相当する。そして、推定部１５０は、フィッティングされた関数を用いて、推定対象回転速度における振動度の推定（予測値推定）を行なう（ステップＳ４７０）。

【0077】

以上のように、この実施の形態によれば、風力発電設備１０の運転条件（運転負荷）によって計測データを選別したり除外したりすることなく、収集される全てのデータ（データセット）を用いて風力発電設備１０の状態監視を行なうことができる。したがって、種々の運転条件下で収集される計測データを有効に活用して各種機器の状態監視を実行することができる。

【0078】

また、この実施の形態によれば、データの計測時刻ではなく、累積負荷（累積回転数）が用いられるので、風力発電設備１０が停止している期間のデータは除外することができる。その結果、データ補間や関数フィッティング等を行なう場合に、データの不連続性を排除して精度を高めることができる。

【0079】

また、この実施の形態によれば、３次元連続データを３次元グラフ上に表示することによって、風力発電設備１０の危機の状態を風力発電設備１０の運転負荷とともに確認することができる。

【0080】

また、この実施の形態においては、生成された３次元連続データを用いて、現時点（現在の累積回転数）における運転負荷（回転速度）と計測データ（振動度）との関係が推定される。したがって、この実施の形態によれば、その推定された関係を用いて、現時点において任意の運転負荷における計測データを推定することができる（現在値推定）。

【0081】

また、この実施の形態においては、生成された３次元連続データを用いて、将来の任意の時点（将来の累積回転数）における運転負荷（回転速度）と計測データ（振動度）との関係が予測される。したがって、この実施の形態によれば、その予測された関係を用いて、その将来の時点において任意の運転負荷における計測データを推定することができる（予測値推定）。

【0082】

なお、上述の予測値推定において、参照回転速度を設定し、その参照回転速度において振動度がしきい値を超える将来の時点（累積回転数）を予測するようにしてもよい。

【0083】

図１４は、振動度がしきい値を超える将来の時点（累積回転数）を予測する処理の手順の一例を説明するフローチャートである。なお、このフローチャートに示される一連の処理も、推定部１５０において実行される。

【0084】

図１４を参照して、推定部１５０は、振動度のしきい値を設定する（ステップＳ５１０）。このしきい値は、監視用端末３４０のオペレータが適宜決定又は変更可能であり、たとえば主軸受６０の異常診断等に用いられる。また、推定部１５０は、参照回転速度を設定する（ステップＳ５１５）。この参照回転速度も、監視用端末３４０のオペレータにより設定されたものであり、この参照回転速度において、振動度がしきい値を超えるときの累積回転数が予測される。

【0085】

ステップＳ５２０～Ｓ５３５の処理は、それぞれ図１３に示したステップＳ４１５～Ｓ４３０の処理と同じである。すなわち、推定部１５０は、３次元連続データから、参照回転速度におけるデータ（累積回転数及び振動度）を取得し、監視用端末３４０に表示する（ステップＳ５２０）。次いで、関数形が設定され（ステップＳ５２５）、ステップＳ５２０において取得・表示されたデータを用いて、ステップＳ５２５において設定された関数のフィッティングが行なわれる。その後、推定部１５０は、フィッティングされた関数を、フィッティングに用いたデータとともに監視用端末３４０に表示する（ステップＳ５３５）。

【0086】

推定部１５０は、フィッティングされた関数を用いて、ステップＳ５１０において設定された振動度となる累積回転数を予測する（ステップＳ５４０）。そして、推定部１５０は、予測された累積回転数を振動度のしきい値とともに監視用端末３４０に表示する（ステップＳ５４５）。

【0087】

このような一連の処理により、収集されたデータから生成される３次元連続データを用いて、将来、振動度がしきい値を超える時期（累積回転数）を予測することができる。

【0088】

今回開示された実施の形態は、全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。

【符号の説明】

【0089】

１０ 風力発電設備、２０ 主軸、３０ ブレード、４０ 増速機、５０ 発電機、６０ 主軸受、７０Ａ～７０Ｈ センサ、８０ 計測装置、９０ ナセル、１００ タワー、１２０ データ収集部、１３０ データ記憶部、１４０ データ演算部、１５０ 推定部、３２０ インターネット、３３０ 処理サーバ、３４０ 監視用端末。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】