旋转机械的状态监视装置、旋转机械及旋转机械的状态监视方法与流程

本发明涉及一种旋转机械的状态监视装置、旋转机械及旋转机械的状态监视方法。

背景技术：

在涡轮机械等旋转机械中设置有与转子一体旋转的叶轮。该叶轮具有多个叶片，并且收容于壳体。

而且，为了可靠地防止叶轮的叶片与壳体的接触，在叶片与壳体之间需要规定量的间隙。

然而，在旋转机械运行时，有时会发生由转子的旋转频率引起的同步振动、支承转子的轴承部的松动及由所流通的流体的紊乱等引起的非同步振动等。因此，因上述振动叶片超出间隙而摆动，有可能导致叶片与壳体接触。

因此，专利文献1中所公开的监视涡轮机械的状态的状态监视装置中，通过输出与旋转体的旋转同步的信号的1个传感器，测定作为叶轮的旋转体的转速、轴振动及作为旋转体与壳体的间隙的顶隙，按转速存储初始运行时的振动幅值、放大系数及顶隙，对振动幅值、放大系数及顶隙进行加权，当它们的总和超过预先设定的阈值时，评价为处于异常状态，并发出警告。

以往技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利公开2013-224847号公报

技术实现要素：

发明要解决的技术课题

专利文献1中所记载的状态监视装置中，旋转体高速旋转，例如叶片以如几微秒那样极短时间间隔通过传感器，因此需要通过高速采样来对传感器的输出信号进行数字化。

为了实现该高速采样，需要能够进行频率特性较高的高速采样的模数转换器，从而导致整个装置的成本的增加。

本发明是鉴于这种情况而完成的，其目的在于提供一种无需进行高速采样而能够监视旋转机械的状态的旋转机械的状态监视装置、旋转机械及旋转机械的状态监视方法。

用于解决技术课题的手段

为了解决上述课题，本发明的旋转机械的状态监视装置、旋转机械及旋转机械的状态监视方法采用以下方式。

本发明的第一方式所涉及的旋转机械的状态监视装置具备：检测机构，其在与旋转机械的叶轮之间沿半径方向隔着间隔设置，且检测与所述叶轮之间的距离；转换机构，其以规定的采样周期对基于所述检测机构的检测信号进行数字化；分选机构，其将通过所述转换机构被数字化的检测信号分选为可视为检测到所述叶轮的叶片的叶片检测信号及不可视为检测到所述叶片的非叶片检测信号；及判定机构，其通过对所述叶片检测信号用其他与所述叶片对应的所述叶片检测信号及所述非叶片检测信号进行比较，提取可视为所述叶片的顶点的所述叶片检测信号，并根据所提取的所述叶片检测信号判定所述叶轮的状态。

根据本结构，在与旋转机械的叶轮之间沿半径方向隔着间隔设置有检测机构，基于检测机构的检测信号通过转换机构以规定的采样周期被数字化。

在此，例如涡轮机械等的叶轮作为一例以3000rpm这种高速旋转。因此，为了以高精确度来检测与叶轮之间的距离，优选转换机构以高速采样来对检测信号进行数字化。在此所说的高速采样是指对1片叶片进行例如3次以上采样而可明确地判定叶片的顶点的采样周期。但是，为了进行高速采样，需要高性能的转换机构等的成本随之增加。

另一方面，作为非高速的采样周期，例如以对1片叶片仅能够检测1次或2次程度的采样周期来对检测信号进行数字化，由此不需要高性能的转换机构。

因此，本结构中，由分选机构将通过转换机构被数字化的检测信号分选为可视为检测到叶轮的叶片的叶片检测信号及不可视为检测到叶片的非叶片检测信号。作为分选方法的一例，可利用使用规定阈值来分选检测信号的方法。

然而，若以对1片叶片采样1次或2次程度的采样周期来对检测信号进行数字化，则被数字化的叶片检测信号未必一定表示叶片的顶点，从而存在表示从顶点偏离的叶片位置的检测信号被数字化的可能性。如此，以非高速的采样周期来被数字化的叶片检测信号中，叶片的顶点的检测结果及从顶点偏离的叶片位置的检测结果混在一起。

因此，通过判定机构，用其他与叶片对应的叶片检测信号及非叶片检测信号来比较叶片检测信号，以提取可视为叶片的顶点的叶片检测信号。作为比较方法，例如由各叶片检测信号及非叶片检测信号的差计算叶片的高度，并根据各叶片检测信号所表示的叶片的高度，提取可视为叶片的顶点的叶片检测信号。

而且，根据所提取的可视为叶片的顶点的叶片检测信号，通过判定机构判定叶轮的状态。

如此，本结构通过相对比较多个叶片的叶片检测信号及非叶片检测信号，提取可视为叶片的顶点的叶片检测信号而判定叶轮的状态。因此，只要表示至叶片的距离的检测信号对每一叶片最低采样1次即可，因此本结构无需进行高速采样而能够监视旋转机械的状态。

在上述第一方式中，可以是如下方式：从表示最高值的所述叶片检测信号的偏离量越大，所述判定机构对所述叶片检测信号进行更小的加权。

本结构中，相对于叶轮的状态的判定，能够减少从顶点的偏离量较大的叶片检测信号的影响。

在上述第一方式中，可以根据每一片所述叶片通过与所述检测机构对置的位置的时间间隔来确定所述规定的采样周期。

本结构中，作为非高速的采样周期，能够确定适当的采样周期。

本发明的第二方式所涉及的旋转机械具备叶轮、收容叶轮的壳体及上述记载的状态监视装置。

本发明的第三方式所涉及的旋转机械的状态监视方法包括：第1工序，其通过在与旋转机械的叶轮之间沿半径方向隔着间隔设置的检测机构，检测与所述叶轮之间的距离；第2工序，其以规定的采样周期对基于所述检测机构的检测信号进行数字化；第3工序，其将被数字化的检测信号分选为可视为检测到所述叶轮的叶片的叶片检测信号及不可视为检测到所述叶片的非叶片检测信号；及第4工序，其通过对所述叶片检测信号用其他与所述叶片对应的所述叶片检测信号及所述非叶片检测信号进行比较，提取可视为所述叶片的顶点的所述叶片检测信号，并根据所提取的所述叶片检测信号判定所述叶轮的状态。

发明效果

根据本发明，具有无需进行高速采样而能够监视旋转机械的状态这样优异的效果。

附图说明

图1是本发明的实施方式所涉及的增压器的结构图。

图2是本发明的实施方式所涉及的叶片的结构图。

图3是表示本发明的实施方式所涉及的状态监视装置的电结构的框图。

图4是表示本发明的实施方式所涉及的间隙传感器的检测信号的示意图。

图5是表示本发明的实施方式所涉及的低速采样的一例的示意图。

图6是表示本发明的实施方式所涉及的基于低速采样的叶片检测位置的一例的示意图。

图7是表示本发明的实施方式所涉及的叶轮状态判定处理的流程的流程图。

图8是表示本发明的实施方式所涉及的轴振动判定处理的流程的流程图。

图9是表示本发明的实施方式所涉及的顶隙判定处理的流程的流程图。

具体实施方式

以下，参考附图对本发明所涉及的旋转机械的状态监视装置、旋转机械及旋转机械的状态监视方法的一实施方式进行说明。

图1是本实施方式所涉及的增压器1的结构图。

如图1所示，增压器1为所谓的涡轮增压器，且具备将发动机的排气e的能量转换为旋转的涡轮2及通过该涡轮2驱动的压缩机11。

压缩机11压缩所吸入的空气w而设为压缩空气pw，并将压缩空气pw强制送入发动机。

涡轮2由涡轮主体3和从外周侧覆盖涡轮主体3且具有排气e的入口通道5及出口通道6的涡轮壳体4构成。

涡轮主体3具有安装在涡轮壳体4的静叶片7及安装在以轴p为中心旋转的轮盘9的动叶片8。

关于静叶片7，在入口通道5与出口通道6的连接部分，从涡轮壳体4向轴p的半径方向内侧突出而设置，且沿轴p的周向隔着间隔配置有多个。

关于动叶片8，从轮盘9的外周面向半径方向外侧突出而设置，且在静叶片7的下游侧(图1的纸面左侧)，在与该静叶片7之间隔着规定的间隔而配置。

压缩机11具有作为可以轴p为中心旋转的旋转体的压缩机叶轮12及从外周覆盖压缩机叶轮12的压缩机壳体14。

压缩机叶轮12为具有多片叶片13的离心式叶轮。关于叶片13，如图2所示，作为一例沿轴p的周向隔着恒定的间隔设置有11片。

压缩机壳体14具备取入空气w的空气流入口15及排出通过压缩机叶轮12被压缩的压缩空气pw的出口涡旋16。

而且，压缩机叶轮12及轮盘9设成嵌入于以轴p为中心旋转的转子17并以轴p为中心一体旋转。并且，转子17通过两个径向轴承18及1个推力轴承19以轴p为中心旋转自如地被支承。

并且，如图2所示，在压缩机壳体14中具备间隙传感器21。关于间隙传感器21，在与压缩机叶轮12的叶片13对置的位置设置于压缩机壳体14，并测定与叶片13的护罩侧前端之间的距离。

本实施方式所涉及的间隙传感器21，例如为利用了涡流效应的非接触式位移计，作为一例在压缩机壳体14仅设置有1个，间隙传感器21配置在与压缩机壳体14的内周面相同的位置(参考图6)。

在此，对利用了上述涡流效应的位移计的工作原理进行说明。该位移计由产生高频磁通量的线圈构成，且通过由该线圈产生的高频磁通量，将在测定对象即叶片13的表面所产生的涡流的变化作为线圈的阻抗的变化来检测。即，将伴随叶片13通过的上述距离的变化作为线圈的阻抗的变化来检测，且成为叶片13最靠近时得到最大输出的结构。

图3是表示本实施方式所涉及的状态监视装置30的电结构的框图。

状态监视装置30具备上述间隙传感器21、转换部31、模拟信号处理部32及数字信号处理部33。而且，状态监视装置30根据间隙传感器21的检测信号，获取压缩机叶轮12的转速、压缩机叶轮12的振动及压缩机叶轮12与压缩机壳体14之间的间隙这3个数值，并判定压缩机叶轮12的状态。

在此，参考图4对从间隙传感器21输出的检测信号(模拟信号)进行说明。图4的横向表示时间，纵向表示振幅。

如图4所示，关于间隙传感器21，当与各叶片13对置时，间隙传感器21与压缩机叶轮12之间的距离越小，输出越大的检测信号。即，从间隙传感器21周期性地输出的检测信号为如下波形(图4的实线)：当各叶片13与间隙传感器21对置时成为较大的振幅，并在各叶片13与间隙传感器21分开的位置成为较小的振幅，具体而言在相邻的叶片13彼此的中间地点上成为较小的振幅。

而且，压缩机叶轮12每旋转1次，从间隙传感器21输出与叶片13的片数相应的次数(本实施方式中为11次，n1～n11)的峰值。

由图4的实线表示的检测信号从间隙传感器21输出至转换部31。

转换部31例如具备使用了晶体管等的放大电路，且对来自间隙传感器21的微弱的检测信号进行放大而向模拟信号处理部32及数字信号处理部33输出。

模拟信号处理部32具备分频部35及转速计算部36。

分频部35输入在转换部31中被放大的间隙传感器21的检测信号(模拟信号)，并将该检测信号以规定次数(本实施方式中，与叶片13的片数相同且为11次)分频而输出与压缩机叶轮12的转速同步的转速信号。

转速计算部36通过对来自分频部35的转速信号的数量进行计数而运算压缩机叶轮12的转速。

数字信号处理部33具备模数转换部(以下称为“adc”。)37、分选部38及判定部39。

adc37对从间隙传感器21输出的检测信号通过规定的采样周期从模拟信号转换为数字信号。例如，图4中虚线为采样间隔，模拟波形上的黑点为通过adc37进行采样的检测信号。

分选部38将通过adc37被数字化的检测信号分选为可视为检测到叶片13的叶片检测信号及不可视为检测到叶片13的非叶片检测信号。另外，非叶片检测信号为检测到转子17或叶片13的接缝的检测信号，而不是检测到叶片13的检测信号。

图4所示的阈值a为用于分选叶片检测信号及非叶片检测信号的值，通过分选部38，阈值a以上的检测信号分选为叶片检测信号，小于阈值a的检测信号分选为非叶片检测信号。

判定部39通过将叶片检测信号用对其他叶片13的叶片检测信号及非叶片检测信号来进行相对比较，提取可视为叶片13的顶点(以下称为“叶片峰值”。)的叶片检测信号，并根据所提取的叶片检测信号判定压缩机叶轮12的状态。

判定部39具备进行上述提取的提取部40，并且还具备轴振动判定部41及顶隙判定部42。

轴振动判定部41判定压缩机叶轮12的振动状态。

顶隙判定部42判定压缩机叶轮12的叶片峰值的最大值与压缩机壳体14的内周面之间的间隙(参考图4)的状态。

另外，数字信号处理部33所具备的分选部38及判定部39例如由cpu(centralprocessingunit)、ram(randomaccessmemory)、rom(readonlymemory)及计算机可读取的存储介质等构成。而且，关于用于实现各种功能的一系列处理，作为一例，以程序的形式存储于存储介质等，cpu在ram等中读出该程序，并执行信息的加工、运算处理，由此实现各种功能。另外，程序可以适用预先安装在rom或其他存储介质中的方式、以存储在计算机可读取的存储介质中的状态提供的方式及经由基于有线或无线的通信机构传送的方式等。计算机可读取的存储介质是指磁盘、光磁盘、cd-rom、dvd-rom及半导体存储器等。

在此，压缩机叶轮12例如以3000rpm这种高速来旋转。因此，为了以高精确度来检测压缩机叶轮12与压缩机壳体14之间的距离，优选由adc以高速采样来对检测信号进行数字化。在此所说的高速采样是指通过对1片叶片13例如进行3次以上采样而能够明确地判定叶片峰值的采样周期。但是，为了进行高速采样，需要高性能的adc等的成本随之增加。

因此，本实施方式所涉及的状态监视装置30，作为非高速的采样周期，例如以对1片叶片13仅能够进行1次或2次采样的程度的采样周期(以下也称为“低速采样”。)来对检测信号进行数字化，由此无需高性能的adc。

本实施方式所涉及的基于adc37的采样周期是根据每一片叶片13通过与间隙传感器21对置的位置的时间间隔来确定。

下述(1)～(4)式是确定本实施方式所涉及的基于adc37的低速采样周期的计算公式的一例。

[数式1]

[数式2]

[数式3]

[数式4]

fs＝10×f…(4)

(1)、(2)式是叶片13的尖端的周向速度v(m/s)的计算公式，d为与间隙传感器21的设置位置对应的压缩机叶轮12的外周直径(m)，ω为角速度(rad/s)，n为压缩机叶轮12的转速(rpm)。而且，ω利用压缩机叶轮12的转速n(rpm)如(2)式那样进行转换。

并且，(3)式是每一片叶片13通过间隙传感器21的频率f(hz，以下称为“叶片通过频率”。)的计算公式，n为叶片13的片数。

而且，fs为采样频率(hz)，在本实施方式中，作为一例如(4)式所示那样设为叶片通过频率f的10倍。

在此，例如，在直径d为35mm、叶片13的片数n为11片、转速n为28000rpm的情况下，尖端的周向速度v成为51.3m/s，叶片通过频率f成为5100hz，采样频率fs成为51khz，因此将adc37的采样频率设为50khz，从而能够采样叶片峰值。

图5中示出低速采样的一例。图5所示的波形上的黑点是本实施方式所涉及的通过adc37进行采样的检测信号的一例。如图5所示，对表示各叶片13及其周围的波形，通过低速采样能够采样10个检测信号(v1～v10)。其中，两个(v2、3)超过阈值a，且为表示叶片13的叶片检测信号。另外，检测信号v1、4～9小于阈值a，因此为非叶片检测信号。

但是，若以低速采样来对检测信号进行数字化，则被数字化的叶片检测信号未必一定表示叶片峰值，从而存在表示从叶片峰值偏离的叶片位置的检测信号被数字化的可能性。

即，虽然优选表示叶片峰值的检测信号被采样，但在低速采样中，如对图6的由虚线表示的叶片13的检测那样，存在检测到叶片13的中央(也称为中腹。)的检测信号被采样的可能性。

如此，若包括不可视为叶片峰值的叶片检测信号而判定压缩机叶轮12的状态，则存在进行错误的判定的可能性。

因此，通过判定部39所具备的提取部40，用其他与叶片13对应的叶片检测信号及非叶片检测信号来比较各叶片检测信号，以提取可视为叶片峰值的叶片检测信号(以下称为“叶片峰值检测信号”。)。

作为基于提取部40的比较方法，例如，按叶片检测信号将与非叶片检测信号的差作为叶片13的高度(以下称为“叶片高度”。)来计算，并根据各叶片检测信号所表示的叶片高度，提取叶片峰值检测信号。并且，非叶片检测信号的检测频率增加，因此对非叶片检测信号不计次数。对非叶片检测信号不进行计数，从而不会进行错误的判定。

作为叶片高度的计算方法，例如可利用将非叶片检测信号的最低值与各叶片检测信号之差设为各叶片检测信号的叶片高度的方法，或将非叶片检测信号的平均值与各叶片检测信号之差设为各叶片检测信号的叶片高度的方法。

另外，本实施方式所涉及的提取部40在提取叶片峰值检测信号时对叶片检测信号进行加权。具体而言，从表示最高的叶片高度的叶片检测信号的偏离量越大，对叶片检测信号进行更小的加权。

参考图4对加权进行说明。

如图4的纸面右侧所示那样，提取部40获得基于多次采样的每一叶片检测信号所表示的值(叶片高度)及每一非叶片检测信号所表示的值的次数。提取部40根据该次数以使叶片检测信号的最高值成为最大的加权且叶片检测信号的最低值成为最小的加权的方式确定加权系数。

即，压缩机叶轮12一边进行微小的振动一边旋转，因此即使叶片检测信号检测到叶片峰值，其大小上也会产生偏差(由图4的虚线表示的叶片峰值的振幅)。因此，有时叶片高度的值较小的叶片检测信号是叶片峰值的检测结果，或者叶片13中腹的检测结果并不明显。因此，求出叶片高度的值的次数(频率)，并根据该次数确定叶片检测信号的每一值的加权系数，将所确定的加权系数乘以个叶片检测信号的值。

即，与次数最多的值及比该值大的值对应的叶片检测信号可以认为表示叶片峰值，但越是比次数最多的值小的值的叶片检测信号，不表示叶片峰值的可能性越高。为了更明确该关系性，对叶片检测信号进行加权，以使叶片峰值检测信号的提取变得容易。

另外，如上所述，加权系数是以叶片检测信号的最高值成为最大且叶片检测信号的最低值成为最小的方式确定的，但也可以与次数最多的值对应的加权和与最高值对应的加权之差变小且与次数最多的值对应的加权和与最低值对应的加权之差变大的方式确定。

而且，提取部40，例如将乘以加权系数而得的值为规定的阈值以下的叶片检测信号不视为叶片峰值检测信号而将超过上述阈值的叶片检测信号作为叶片峰值检测信号来提取。

在图4的例子中，相对于n1的叶片13的叶片检测信号为被视为未检测到叶片峰值的检测信号。

图7是表示在数字信号处理部33中执行的本实施方式所涉及的叶轮状态判定处理的流程的流程图。

首先，在步骤100中，adc37通过低速采样将间隙传感器21所输出的检测信号从模拟信号转换为数字信号。

接着，在步骤102中，对为了进行压缩机叶轮12的状态判定而所需的规定数量的检测信号进行低速采样，并存储于存储机构。作为一例，在此所说的规定数量是指与压缩机叶轮12的1次旋转相当的数量，在本实施方式中为11。

在下一步骤104中，判定是否采样了规定数量的检测信号，当判定为“是”时，转到步骤106。另一方面，当判定为“否”时，返回到步骤100并重复步骤100、102直至采样规定数量的检测信号。

在步骤106中，分选部38从低速采样的检测信号分选叶片检测信号vn。

在下一步骤108中，根据每一叶片检测信号vn所表示的值(叶片高度)及每一叶片检测信号vn所表示的叶片高度的次数，确定每一叶片检测信号vn的加权系数wn。

在下一步骤110中，乘以与叶片检测信号vn对应的加权系数wn。

在下一步骤112中，从乘以加权系数wn而得的叶片检测信号vn提取叶片峰值检测信号。

另外，步骤108～112的处理由提取部40执行。

在下一步骤114中，根据所提取的叶片峰值检测信号，轴振动判定部41执行轴振动判定处理，顶隙判定部42执行顶隙判定处理，由此判定压缩机叶轮12的状态。

而且，在结束该判定后，处理返回到步骤100，并根据重新进行低速采样的检测信号，进行叶轮状态判定处理。

图8是表示在轴振动判定部41中执行的本实施方式所涉及的轴振动判定处理的流程的流程图。

首先，在步骤200中，导出叶片峰值检测信号的最大值vmax及最小值vmin。

在下一步骤202中，作为振动成分an来计算叶片峰值检测信号的最大值vmax与最小值vmin的差分。

在下一步骤204中，比较振动成分an与预先确定的基准振动成分aa，并判定振动成分an是否超过了基准振动成分aa，当判定为“是”时，转到步骤206。另一方面，当振动成分an不超过基准振动成分从时，结束轴振动判定处理，并返回到步骤100。

基准振动成分aa为用于检测旋转机械的异常振动的阈值，若振动成分an达到基准振动成分aa，则例如进行警报的通知或旋转机械的自动停止。即，基准振动成分aa为警报设定值或旋转机械的自动停止设定值。另外，基准振动成分aa也可以设定有多个不同的值，当振动成分an变大并每达到多个基准振动成分aa时阶段性地进行警报的通知或旋转机械的自动停止。

在步骤206中，若轴振动过大，则发出警告。由此，工作人员停止具备增压器1的装置或下次检测时进行增压器1的修理等。

图9是表示在顶隙判定部42中执行的本实施方式所涉及的顶隙判定处理的流程的流程图。

首先，在步骤300中，导出叶片峰值检测信号的最大值vmax。该最大值vnax设为与顶隙对应的间隙bn。

在下一步骤302中，比较间隙bn与预先确定的基准间隙bb，并判定间隙bn是否超过了基准间隙bb，当判定为“是”时，转到步骤304。另一方面，当间隙bn不超过基准间隙bb时，结束顶隙判定处理，并返回到步骤100。

基准间隙bb为用于检测叶片13靠近压缩机壳体14的阈值，若间隙bn达到基准间隙bb，则例如进行警报的通知或旋转机械的自动停止。即，基准间隙bb为警报设定值或旋转机械的自动停止设定值。另外，基准间隙bb也可以设定有多个不同的值，当间隙bn变大并每达到多个基准间隙bb时阶段性地进行警报的通知或旋转机械的自动停止。

在步骤304中，若存在叶片13与压缩机壳体14接触的可能性，则发出警告。由此，工作人员停止具备增压器1的装置或在下次检测时进行增压器1的修理等。

如以上说明那样，本实施方式所涉及的状态监视装置30使用检测与压缩机叶轮12之间的距离的间隙传感器21来监视压缩机叶轮12的转速。

而且，状态监视装置30通过adc37以低速采样周期对基于间隙传感器21的检测信号进行数字化，通过分选部38将被数字化的检测信号分选为可视为检测到压缩机叶轮12的叶片13的叶片检测信号及不可视为检测到叶片13的非叶片检测信号。而且，通过判定部39对叶片检测信号用其他与叶片13对应的叶片检测信号及非叶片检测信号进行比较，提取可视为叶片峰值的叶片峰值检测信号，并根据所提取的叶片峰值检测信号，判定轴振动及顶隙来作为压缩机叶轮12的状态。

如此，本实施方式所涉及的状态监视装置30通过相对比较多个叶片13的叶片检测信号及非叶片检测信号，提取可视为叶片峰值的叶片峰值检测信号并判定压缩机叶轮12的状态。因此，只要表示至叶片13的距离的检测信号对每一叶片13最低采样1次即可，因此状态监视装置30无需进行高速采样而能够监视增压器1的状态。

以上，使用上述实施方式对本发明进行了说明，但本发明的技术范围并不限定于上述实施方式中所记载的范围。在不脱离发明的主旨的范围内，能够对上述实施方式附加各种变更或改良，附加该变更或改良的方式也包含于本发明的技术范围。并且，也可以适当组合上述实施方式。

例如，在上述实施方式中，对在压缩机壳体14中具备1个间隙传感器21的方式进行了说明，但本发明并不限定于此，也可以设为在相位偏离的位置具备多个间隙传感器21的方式。

例如，在上述实施方式中，对将本发明所涉及的旋转机械设为增压器1的方式进行了说明，但本发明并不限定于此，只要为具有叶轮的旋转机械，也可以设为其他旋转机械的方式。

并且，在上述实施方式中说明的各处理的流程也是一例，在不脱离本发明的主旨的范围内，也可以删除不需要的步骤，或新增步骤，或调换处理顺序。

符号说明

1-增压器，12-压缩机叶轮，21-间隙传感器，30-状态监视装置，37-模数转换部(adc)，38-分选部，39-判定部，40-提取部。