用于滚动轴承的异常诊断设备、风力发电机、及用于滚动轴承的异常诊断方法与流程

本发明涉及一种用于滚动轴承的异常诊断设备、风力涡轮机、及一种用于滚动轴承的异常诊断方法，并且更具体地涉及一种用于提供在风力涡轮机的主轴、齿轮箱、发电机等等中的滚动轴承的异常诊断技术。

背景技术：

在风力涡轮机中，连接至接收风力的叶片的主轴旋转，并且齿轮箱使主轴的转速增大以使发电机的转子旋转，由此发电。齿轮箱和发电机中的主轴和旋转轴中的每一者都由滚动轴承可旋转地支撑。用于诊断这样的轴承的异常的异常诊断设备是已知的。存在一种众所周知的异常诊断设备，所述异常诊断设备被配置成通过使用提供在轴承中的加速度传感器检测轴承的振动来进行异常诊断(例如，参见日本专利公开号2006-105956、2009-20090和2011-154020(PTD 1至PTD 3))。例如，日本专利公开号2006-105956(PTD 1)公开了一种用于诊断并入铁道车辆的滚动轴承装置中的双列圆柱滚子轴承的异常的异常诊断设备。这种异常诊断设备包括：被配置成用于驱动双列圆柱滚子轴承旋转的驱动马达；以及附接至轴承箱的加速度传感器。在当驱动马达没有导通时双列圆柱滚子轴承在规定转速范围内惯性旋转过程中，基于加速度传感器获得的检测信号对双列圆柱滚子轴承进行异常诊断(参见PTD 1)。

引用列表

专利文献

PTD 1：日本专利特开号2006-105956

PTD 2：日本专利特开号2009-20090

PTD 3：日本专利特开号2011-154020

技术实现要素：

技术问题

在诸如齿轮箱和马达的多种不同移动零件联接至以轴承支撑的滚动本体的情况下，加速度传感器、振动噪声传感器等等可能展现出由于来自上述移动零件的振动和与上述移动零件相接触所引起的振动而降低的信噪比(S/N ratio)。因此，轴承的异常检测可能变得困难，或者用于异常检测的逻辑可能变得复杂。同时，存在一种基于轴承的内圈与外圈之间的位移进行的已知异常诊断。当内圈与外圈之间的位移增大时，轴承支撑的滚动本体与和所述轴承相邻定位的部件之间的相对位置关系发生改变，这可能影响相邻的部件。例如，在轴承所支撑的主轴联接至齿轮箱的情形下当轴承的内圈与外圈之间的位移增大时，整合地提供在主轴中的齿轮与另一侧的齿轮之间所提供的规定侧隙发生变化，这可能导致它们之间的错误接合。因此，考虑到的是内圈与外圈之间的位移增大是与轴承的更换时间密切相关的。因此，基于内圈与外圈之间的位移进行的异常诊断适于作为轴承的异常诊断方法。在基于内圈与外圈的位移进行轴承的异常诊断的情况下，这样的异常诊断可以通过与当轴承处于正常状态时在装备安装之后立即获得的位移量进行比较来执行。这是因为受到损坏的轴承增大内部间隙，使得内圈与外圈之间的位移量在轴承处于正常状态时与轴承处于异常状态时之间是很大不同的。在这种情况下，用于检测位移的位移传感器的测量值在装备维护或维修之前与之后之间可能变化。换言之，根据这样的维护或维修，调整了位移传感器和要测量的对象的安装状态或者校准了位移传感器，其结果是位移传感器的测量值(绝对值)可能在维护或维修之前和之后改变。由于位移传感器的测量值在维护之前和之后发生这样的改变，所以基于位移传感器进行的异常诊断的准确度可能下降。做出本发明来解决上述问题。本发明的目的是提供一种用于滚动轴承的异常诊断设备、风力涡轮机、和一种用于滚动轴承的异常诊断方法，通过它们，甚至当位移传感器和要测量的对象的安装状态由于维护或维修而变化时也可以实现高度准确的异常诊断。

问题的解决方案

根据本发明，一种用于滚动轴承的异常诊断设备包括：位移传感器；以及诊断单元。所述滚动轴承由具有接触角的球轴承或滚子轴承形成。所述位移传感器被配置成用于检测所述滚动轴承的内圈与外圈之间的相对位移。所述诊断单元被配置成用于基于所述位移传感器的检测值对所述滚动轴承进行异常诊断。所述诊断单元被配置成用于基于在所述滚动轴承的第一轴向负荷条件下所述位移传感器的检测值与在不同于所述第一轴向负荷条件的第二轴向负荷条件下所述位移传感器的检测值之间的差来进行所述异常诊断。根据这种异常诊断设备，是基于位移传感器在两个不同轴向负荷条件下获得的检测值之间的差来进行异常诊断。因此，采用了在不同负荷条件下的位移之间的差。由此，即使在采集了要用作进行异常诊断的比较数据的正常状态的数据之后对装备进行维护等等，但只要没有在不同负荷条件下的测量之间进行这样的维护等等，异常诊断结果就很难受到位移传感器的检测值由于维护等等所引起的改变的影响。而且，在这种异常诊断设备中，可以通过使用轴向负荷条件来容易地设置两个不同的负荷条件。例如，针对风力涡轮机的主轴承，叶片的旋转与主轴承的轴向负荷之间存在关联。因此，可以基于叶片的旋转状态容易地设置两个不同的轴向负荷条件。因此，根据这种异常诊断设备，即使位移传感器和有待测量的对象的安装状态由于维护或维修而改变，也可以实现高度准确的异常诊断。优选地，所述滚动轴承用作风力涡轮机的主轴承。所述第一轴向负荷条件和所述第二轴向负荷条件是基于所述风力涡轮机的发电量确定的。进一步优选地，所述第一轴向负荷条件和所述第二轴向负荷条件是基于所述滚动轴承的转速确定的。进一步优选地，所述滚动轴承用作风力涡轮机的主轴承。当所述风力涡轮机的叶片停止旋转时满足所述第一轴向负荷条件。当所述风力涡轮机进行额定运行时满足所述第二轴向负荷条件。优选地，所述位移传感器被配置成用于检测所述滚动轴承的所述内圈与所述外圈之间在旋转轴线方向上的相对位移。并且根据本发明，一种风力涡轮机包括：被配置成用于接收风力的叶片；连接所述叶片的主轴；发电机；多个滚动轴承；以及异常诊断设备。所述发电机连接所述主轴或齿轮箱，该齿轮箱用于增大所述主轴的转速。该多个滚动轴承各自被提供在所述主轴、所述齿轮箱和所述发电机中的对应一者中。所述异常诊断设备被配置成用于诊断所述多个滚动轴承中的至少一者的异常。作为所述异常诊断设备进行的异常诊断的目标的目标轴承由具有接触角的球轴承或滚子轴承形成。所述异常诊断设备包括位移传感器和诊断单元。所述位移传感器被配置成用于检测所述目标轴承的内圈与外圈之间的相对位移。所述诊断单元被配置成用于基于所述位移传感器的检测值对所述目标轴承进行异常诊断。所述诊断单元被配置成用于基于在所述目标轴承的第一轴向负荷条件下所述位移传感器的检测值与在不同于所述第一轴向负荷条件的第二轴向负荷条件下所述位移传感器的检测值之间的差来进行所述异常诊断。而且，本发明提供了一种用于滚动轴承的异常诊断方法，所述滚动轴承是由具有接触角的球轴承或滚子轴承形成的。所述异常诊断方法包括：检测第一位移量，所述第一位移量示出了在所述滚动轴承的第一轴向负荷条件下所述滚动轴承的内圈与外圈之间的相对位移；检测第二位移量，所述第二位移量示出了在不同于所述第一轴向负荷条件的第二轴向负荷条件下的相对位移；并且基于所述第一位移量与所述第二位移量之间的差来诊断所述滚动轴承的异常。

本发明的有利效果

根据本发明，即使位移传感器和要测量的对象的安装状态由于维护或维修而改变也可以实现高度准确的异常诊断。

附图说明

图1是示出了风力涡轮机的构型的示意图，根据本发明的用于滚动轴承的异常诊断设备应用于所述风力涡轮机。

图2是展示了位移传感器的安装实例的图。

图3是展示了轴承上的轴向负荷与旋转轴线方向上的原点移位量之间关系的图。

图4是展示了数据处理器进行的正常状态数据采集过程的程序的流程图。

图5是展示了数据处理器进行的异常诊断过程的程序的流程图。

图6是展示了轴承上的轴向负荷与旋轴承径向方向上的原点移位量之间关系的图。

图7是流程图，展示了当基于发电机的发电量判定是否满足轴向负荷条件时所进行的异常诊断过程的程序。

图8是流程图，展示了当基于主轴的转速判定是否满足轴向负荷条件时所进行的异常诊断过程的程序。

具体实施方式

下文中将参照附图描述本发明的实施例。在以下描述中，相同的或对应的部件将由相同的参考字符指代，并且将不重复其详细描述。图1是示出了风力涡轮机的构型的示意图，根据本发明的用于滚动轴承的异常诊断设备应用于所述风力涡轮机。参照图1，风力涡轮机10包括主轴20、叶片30、齿轮箱40、发电机50、用于主轴的轴承(其将被简称为“轴承”)60、位移传感器70和数据处理器80。齿轮箱40、发电机50、轴承60、位移传感器70、和数据处理器80容纳在由塔100支撑的吊舱90内。主轴20延伸进入吊舱90，连接齿轮箱40的输入轴，并且由轴承60可旋转地支撑。主轴20将接收风力的叶片30产生的转矩传递给齿轮箱40的输入轴。叶片30位于主轴20的最前端，将风力变换成转矩，并且将转矩传递给主轴20。齿轮箱40被提供在主轴20与发电机50之间，用于增大主轴20的转速并将转速输出给发电机50。以实例方式，齿轮箱40由包括例如行星齿轮、中间轴、和高速轴的加速齿轮机构形成。齿轮箱40内部还配备有可旋转地支撑多个轴的多个轴承，然而没有特别示出这些轴。发电机50连接齿轮箱40的输出轴，用于使用从齿轮箱40接收的转矩发电。发电机50例如由感应发电机(但不限于此)形成。发电机50内部还配备有可旋转地支撑转子的轴承。轴承60固定在吊舱90内并且可旋转地支撑主轴20。轴承60用作滚动轴承。在本实施例中，轴承60由具有接触角的球轴承或滚子轴承(圆锥滚子轴承、调心滚子轴承等等)形成。应注意，轴承60可以是单列型轴承或双列型轴承。位移传感器70用作用于检测轴承60的内圈与外圈之间的相对位移的传感器。位移传感器70固定在轴承60的壳体中并且被配置成用于将检测值输出到数据处理器80。图2是展示了位移传感器70的安装实例的图。参照图2，位移传感器70固定提供在壳体64的侧部65，轴承60的外圈62(静止环)固定于该壳体。并且，位移传感器70安排在主轴20附近。在这种情形下，位移传感器70测量主轴20相对于壳体64(侧部65)在沿旋转轴线O的方向上的位移，由此检测内圈61(转动环)相对于外圈62在旋转轴线方向上的相对位移。位移传感器70被调整成使得当主轴20停止旋转(换言之，轴承60上的轴向负荷为0)时移位量变为0。因此，位移传感器70检测主轴20由于主轴20旋转所引起的在沿旋转轴线O方向上的位移。例如，位移传感器70由非接触式传感器(如电涡流式传感器)或接触式传感器形成，或者由摄像机等等形成。再次参照图1，数据处理器80被提供在吊舱90内并且被配置成用于从位移传感器70接收检测值。如上所述，位移传感器70的检测值示出轴承60的内圈与外圈之间在旋转轴线方向上的相对位移。根据提前设置的程序，数据处理器80通过稍后阐述的方法基于轴承60的内圈与外圈之间在旋转轴线方向上的相对位移来对轴承60进行异常诊断。应注意，这种数据处理器80对应于本发明中的“诊断单元”的一个实施例。在本风力涡轮机10中，当风力使叶片30旋转时，轴向负荷(在旋转轴线方向上的负荷)被施加给支撑着主轴20的轴承60。然后，在根据本实施例的异常诊断设备中，基于根据轴向负荷(基于位移传感器70的检测值)在轴承60中发生的内圈与外圈之间的轴向位移对轴承60进行异常诊断。下文将详细描述针对轴承60的这样的异常诊断。图3是展示了轴承60上的轴向负荷与在旋转轴线方向上的原点移位量之间关系的图。参照图3，水平轴线示出了轴承60上的轴向负荷。轴向负荷取决于叶片30的旋转，并且尤其取决于使用从叶片30接收的旋转力发电的发电机50的发电量、主轴20的转速等等。轴向负荷为0，这意味着叶片30停止旋转。轴向负荷为F2，这意味着这个风力涡轮机10进行额定运行。轴向负荷为F1，这意味着风力涡轮机10进行与50％额定运行相对应的操作。竖直轴线示出了在旋转轴线方向上的原点移位量。旋转轴线方向上的原点移位量指明作为旋转环的内圈的中心点(内圈的中心轴线与内圈的轴向中心平面的交点)的原点相对于作为静止环的外圈的(作为原点的)中心点(外圈的中心轴线与外圈的轴向中心平面的交点)的轴向移位量。换言之，在旋转轴线方向上的这个原点移位量由位移传感器70(图1和图2)检测。在图中，圆圈标记指示当轴承60处于正常状态时(例如，风力涡轮机10安装后立即)获得的数据，而三角形标记指示当轴承60处于异常状态时(轴承60受损)获得的数据。在轴承60处于正常状态和处于异常状态两种情况下，在旋转轴线方向上的原点移位量随着轴向负荷增大而增大。另外，当轴承受到损坏时，内部间隙变得更大，使得在轴承60的异常状态下与在轴承60的正常状态下相比与同一轴向负荷相关的在轴线方向上的原点移位量更大。因此，可以通过将在某一轴向负荷条件(例如，图中的F2)下在轴线方向上的原点移位量与当轴承60处于正常状态下时获得的原点移位量进行比较来执行轴承60的异常诊断。在这种情况下，在轴线方向上的原点移位量由位移传感器70检测，并且位移传感器70的测量值可能在装备维护或维修之前和之后改变。确切地，根据装备的维护或维修，调整了位移传感器70和要测量的对象的安装状态或者校准了位移传感器70，其结果是位移传感器70的测量值(绝对值)可能在维护或维修之前和之后改变。由于位移传感器70的测量值以此方式在维护之前和之后改变，所以基于位移传感器70进行的异常诊断的准确度可能下降。因此，在根据本实施例的异常诊断设备中，是基于位移传感器70在轴承60的两个不同轴向负荷条件下获得的检测值之间的差来进行异常诊断。确切地，针对在规定的第一轴向负荷条件下位移传感器70的检测值与在不同于第一轴向负荷条件的规定的第二轴向负荷条件下位移传感器70的检测值之间的差(这个差在下文中又称为“位移差”)，将诊断时的数据与正常状态时的数据相互比较。例如，在诊断中位移差比正常状态下的位移差高k(k>1)倍时，诊断为轴承60处于异常状态。确切地，例如，假设当叶片30停止(＝0)时获得的轴向负荷被定义为第一轴向负荷条件，并且当风力涡轮机10执行额定运行时获得的轴向负荷(例如，图中的F2)被定义为第二轴向负荷条件，则在安装风力涡轮机10后立即(在维护或维修之前)在第一和第二轴向负荷条件下基于位移传感器70的检测值计算位移差Δδn，并且这个位移差Δδn被记录为正常状态下获得的数据。在异常诊断时(其可以在维护之后)，在第一和第二轴向负荷条件下基于位移传感器70的检测值再次计算位移差Δδ。然后，当此位移差Δδ例如比正常状态下的位移差Δδn高k倍时，诊断为轴承60处于异常状态。以此方式，使用了在两个不同轴向负荷条件下在旋转轴线方向上的原点移位量之间的差(位移差)。由此，除非在两个轴向负荷条件下的测量之间进行维护或维修，否则即使在已经采集了正常状态下的数据之后进行维护或维修也很难影响异常诊断的准确度。另外，在根据本实施例的异常诊断设备中，轴向负荷被用作负荷条件。轴向负荷取决于叶片30的旋转。因此，根据本异常诊断设备，可以如上所述容易地设置两个不同的轴向负荷条件(当叶片30停止旋转/在额定运行过程中)。图4是展示了数据处理器80进行的正常状态数据采集过程的程序的流程图。此流程图中所示的过程是在主例程调用时被执行并且以规则间隔或每次满足预定条件而被执行。参照图4，数据处理器80判定有待与异常诊断时采集的数据相比较的正常状态下数据是否已经被采集(步骤S10)。在这种情况下，基于正常状态采集标志(在装备安装过程中被关闭并且在稍后描述的步骤S90打开)来判定是否已经采集所述数据。当判定已经采集了该数据(步骤S10中为是(YES))时，数据处理器80使过程前进到步骤S100而不进行一系列后续步骤。当在步骤S10判定还没有采集该数据(步骤S10中为否(NO))时，数据处理器80判定叶片30是否停止旋转(步骤S20)。进行这个判定过程以判定是否满足第一轴向负荷条件。当判定叶片30停止旋转(步骤S20中为是)时，判定满足第一轴向负荷条件。然后数据处理器80将位移传感器70的检测值作为δn0记录在记录装置中(未示出，其在下文中将一样)(步骤S30)。此外，当在步骤S20中判定叶片30正旋转(步骤S20中为否)时，不进行步骤S30中的过程并且所述过程转到步骤S40。然后，数据处理器80判定风力涡轮机10是否在进行额定运行(步骤S40)。进行这个判定过程以判定是否满足第二轴向负荷条件。是例如基于发电机50的发电量和叶片30(主轴20)的转速来做出对于是否正进行额定运行的判定。当判定风力涡轮机10正进行额定运行(步骤S40中为是)时，判定满足第二轴向负荷条件。然后，数据处理器80将位移传感器70的检测值作为δn1记录在记录装置中(步骤S50)。此外，当在步骤S40中判定并非正进行额定运行(步骤S40中为否)时，不进行步骤S50中的过程并且所述过程转到步骤S60。然后，数据处理器80判定位移传感器70获得的检测值δn0和δn1是否记录在记录装置中(步骤S60)。如果检测值δn0和δn1中的至少一者未被记录(步骤S60中为否)，则不进行一系列后续步骤并且所述过程转到步骤S100。当在步骤S60中判定检测值δn0和δn1两者均被记录(步骤S60中为是)，则数据处理器80计算位移差Δδn，所述位移差示出了在第二轴向负荷条件下获得的检测值δn1与在第一轴向负荷条件获得的检测值δn0之间的差(步骤S70)。然后，数据处理器80将示出了正常状态下的数据的位移差Δδn记录在记录装置(步骤S80)中，并且打开正常状态数据采集标志(步骤S90)。图5是展示了数据处理器80进行的异常诊断过程的程序的流程图。此流程图中所示的过程也是在主例程调用时被执行并且以规则间隔或每次满足预定条件而被执行。参照图5，数据处理器80判定正常状态数据采集标志是否打开(步骤S105)。当正常状态数据采集标志关闭(步骤S105中为否)时，数据处理器80使过程前进到步骤S190而不进行一系列后续步骤。当在步骤S105判定正常状态数据采集标志打开(步骤S105中为是)时，数据处理器80判定叶片30是否停止旋转(步骤S110)。当判定叶片30停止旋转(步骤S110中为是)时，判定满足第一轴向负荷条件。然后，数据处理器80将位移传感器70的检测值作为δ0记录在记录装置中(步骤S120)。此外，当在步骤S110中判定叶片30正旋转(步骤S110中为否)时，不进行步骤S120中的过程并且所述过程转到步骤S130。然后，数据处理器80判定风力涡轮机10是否在进行额定运行(步骤S130)。当判定风力涡轮机10正进行额定运行(步骤S130中为是)时，判定满足第二轴向负荷条件。然后，数据处理器80将位移传感器70的检测值作为δ1记录在记录装置中(步骤S140)。此外，当在步骤S130中判定并非正进行额定运行(步骤S130中为否)时，不进行步骤S140中的过程并且所述过程转到步骤S150。然后，数据处理器80判定位移传感器70获得的检测值δ0和δ1是否记录在记录装置中(步骤S150)。如果检测值δ0和δ1中的至少一者未被记录(步骤S150中为否)，则不进行一系列后续步骤并且所述过程转到步骤S190。当在步骤S150中判定检测值δ0和δ1两者均被记录(步骤S150中为是)，则数据处理器80计算位移差Δδn，所述位移差示出了在第二轴向负荷条件下获得的检测值δ1与在第一轴向负荷条件获得的检测值δ0之间的差(步骤S160)。然后，数据处理器80判定在步骤S160计算的位移差Δδ是否大于阈值δcr(步骤S170)。这个阈值δcr被用来判定轴承60是否处于异常状态，并且例如，是基于示出了以图4中所示的正常状态数据采集过程来采集的正常状态下的数据的位移差Δδn确定的。通过实例方式，阈值δcr被设置为比正常状态下的位移差Δδn高k(k>1)倍。然后，当在步骤S170判定位移差Δδ大于阈值δcr(步骤S170中为是)时，数据处理器80输出警报，所述警报指示异常诊断结果示出“异常”(步骤S180)。另一方面，当在步骤S170判定位移差Δδ等于或小于阈值δcr(步骤S170中为否)时，数据处理器80使过程前进到步骤S190，而不进行步骤S180中的过程。如上所述，在本实施例中，基于位移传感器70在两个不同第一和第二轴向负荷条件下的检测值之间的差来进行异常诊断。因此，采用了在不同轴向负荷条件下位移之间的差。由此，即使在采集了要用作进行异常诊断的比较数据的正常状态的数据之后对装备进行维护等等，但只要没有在两个不同负荷条件下的测量之间进行这样的维护等等，异常诊断结果就很难受到位移传感器70的检测值由于维护等等所引起的改变的影响。而且，在本异常诊断设备中，可以通过使用轴向负荷条件来容易地设置两个不同的负荷条件。例如，在风力涡轮机10的轴承60中，叶片30的旋转与轴承60的轴向负荷之间存在关联，使得可以基于叶片30的旋转条件来容易地设置两个不同轴向负荷条件。因此，根据本实施例，即使位移传感器70和要测量的对象的安装状态由于维护、维修等等而改变也可以实现高度准确的异常诊断。[修改1]

在上述实施例中，是通过将轴承60内圈与外圈之间在旋转轴线方向上的与轴向负荷相关的位移、与当轴承60处于正常状态时获得的数据进行比较来进行异常诊断(图3)。然而，可以通过将内圈与外圈之间在轴承径向方向(垂直于旋转轴线的方向)上的在与轴向负荷相关的位移、与在正常状态下获得的数据相比较来进行异常诊断。再次参照图2，在本修改1中，位移传感器70测量主轴20相对于壳体64(侧部65)在垂直于旋转轴线的方向上的位移，由此检测内圈61相对于外圈62在轴承径向方向上的相对位移。位移传感器70例如竖直位于主轴20下方并且用于检测主轴20由于主轴20旋转所引起的在竖直方向上的位移。图6是示出了轴承60上的轴向负荷与轴承径向方向上的原点移位量之间的关系的图。参照图6，水平轴线示出了轴承60上的轴向负荷。竖直轴线示出了轴承60在径向方向上的原点移位量。在这种情况下，在轴承径向方向上的原点移位量示出了用作旋转环的内圈的中心轴线相对于用作静止环的外圈的中心轴线(作为原点)在竖直向下方向上的移位量。在图中，圆圈标记指示当轴承60处于正常状态时获得的数据，而三角形标记指示当轴承60处于异常状态时获得的数据。而且在轴承60处于正常状态和处于异常状态两种情况下，当轴向负荷为0(零)时(当主轴20停止旋转时)径向方向上的原点移位量达到最大值，并且然后，径向方向上的原点移位量随着轴向负荷增大而减小。在这种情况下，当轴承受到损坏时，内部间隙增大。因此，在相对小的轴向负荷下在径向方向上的原点移位量大于在正常状态下获得的原点移位量。并且，原点移位量相对于轴向负荷增加而发生的改变大于正常状态下的改变(Δδa(异常状态)>Δδn(正常状态))。因此，针对在规定的第一轴向负荷条件(例如，0负荷)下径向方向上的原点移位量与在同第一轴向负荷条件不同的规定的第二轴向负荷条件(例如，图中的F2)下径向方向上的原点移位量之间的差(位移差)，将诊断时获得的位移差Δδ与在正常状态下获得位移差Δδn相比较。然后，例如，在诊断中的位移差Δδ比正常状态下的位移差Δδn高k(k>1)倍时，可以诊断为轴承60处于异常状态。此外，当比较图3和图6时，在不同的轴向负荷条件下原点移位量之间的差在旋转轴线方向上比在轴承径向方向上更大。因此，可以认为，与根据本修改1的方法相比，通过使用位移传感器70测量旋转轴线方向上的位移的方法可以完成更准确的异常诊断。[修改2]

根据上述实施例，在数据处理器80进行的异常诊断过程(图5)中，当叶片30停止旋转时满足第一轴向负荷条件，并且当风力涡轮机10进行额定运转时满足第二轴向负荷条件，但第一和第二轴向负荷条件不限于此。轴向负荷取决于叶片30的旋转(随着风力越大，叶片30的转速变得越高并且轴向负荷也变得越大)，并且使主轴20的转速与发电机50的发电量相关联，所述发电机使用从叶片30接收的旋转力发电。因此，可以基于发电机50的发电量P和主轴20(叶片30)的转速N判定是否满足规定的轴向负荷条件。图7是流程图，展示了当基于发电机50的发电量判定是否满足轴向负荷条件时所执行的异常诊断过程的程序。此流程图中所示的过程也是在主例程调用时被执行并且以规则间隔或每次满足预定条件而被执行。参照图7，代替图5中所示的流程图中的步骤S110和S130，此流程图包括步骤S112和S132。换言之，当在步骤S105判定正常状态数据采集标志打开(步骤S105中为是)时，数据处理器80判定发电机50的发电量P是否小于阈值P0(步骤S112)。这个阈值P0设置为比发电机50的额定发电量相对更小的值，并且例如设置为额定发电量的大约10％到20％。然后，当判定发电量P小于阈值P0(步骤S112中为是)时，判定满足第一轴向负荷条件。然后，数据处理器80将位移传感器70的检测值作为δ0记录在记录装置中(步骤S120)。另外，数据处理器80判定发电机50的发电量P是否大于阈值P1(步骤S132)。这个阈值P1设置为更接近发电机50的额定发电量的值，并且例如设置为额定发电量的大约80％到90％。然后，当判定发电量P大于阈值P1(步骤S132中为是)时，判定满足第二轴向负荷条件。然后，数据处理器80将位移传感器70的检测值作为δ1记录在记录装置中(步骤S140)。除了上述内容以外，这些过程与图3中所示的流程图中解释的过程相同。

另外，图8是流程图，展示了当基于主轴20的转速判定是否满足轴向负荷条件时所执行的异常诊断过程的程序。此流程图中所示的过程也是在主例程调用时被执行并且以规则间隔或每次满足预定条件而被执行。参照图8，代替图5中所示的流程图中的步骤S110和S130，此流程图包括步骤S114和S134。换言之，当在步骤S105判定正常状态数据采集标志打开(步骤S105中为是)时，数据处理器80判定主轴20的转速N是否小于阈值N0(步骤S114)。这个阈值N0设置为比主轴20的额定转速相对更小的值，并且例如设置为额定转速的大约10％到20％。然后，当判定转速N小于阈值N0(步骤S114中为是)时，判定满足第一轴向负荷条件。然后，数据处理器80将位移传感器70的检测值作为δ0记录在记录装置中(步骤S120)。另外，数据处理器80判定主轴20的转速N是否高于阈值N1(步骤S134)。这个阈值N1设置为更接近主轴20的额定转速的值，并且例如设置为额定转速的大约80％到90％。然后，当判定转速N高于阈值N1(步骤S134中为是)时，判定满足第二轴向负荷条件。然后，数据处理器80将位移传感器70的检测值作为δ1记录在记录装置中(步骤S140)。除了上述内容以外，这些过程与图3中所示的流程图中解释的过程相同。

此外，在上述修改2中，可以通过使用位移传感器70检测轴承60的内圈与外圈之间在轴向方向上的位移来进行异常诊断，或者可以通过使用位移传感器70检测轴承60的内圈与外圈之间在轴承径向方向上的位移来进行异常诊断。还再次参照图1，在上述实施例和修改中，位移传感器70附接至支撑主轴20的轴承60上并且被配置成用于对轴承60进行异常诊断。除了轴承60以外或代替轴承60，在齿轮箱40或发电机50中提供的轴承也可以配备有位移传感器，使得可以通过与上述实施例或修改中的相同的方法来对齿轮箱40或发电机50中提供的这个轴承进行异常诊断。而且，在上述实施例和修改中已经给出了关于根据本发明的用于滚动轴承的异常诊断设备应用于风力涡轮机的情况的解释，但本发明的适用范围不必局限于风力涡轮机。另外，本发明不排除使用诸如加速度传感器的振动传感器进行的异常诊断。根据本发明的异常诊断可以与使用振动传感器进行的异常诊断相组合，使得可以实现更准确的异常诊断。在此公开的每个实施例还旨在当适当时组合并且由此实施。应领会的是，在此公开的实施例在所有方面都是以说明方式，而非限制方式。本发明的范围由权利要求书的条款而不是由以上提供的对实施例的描述来限定，并且旨在包括在等效于权利要求书的条款的含义和范围内的任何修改。

参考标记列表

10风力涡轮机、20主轴、30叶片、40齿轮箱、50发电机、60轴承、61内圈、62外圈、63滚子、64壳体、65侧部、70位移传感器、80数据处理器、90吊舱、100塔。