状态监视设备和状态监视系统的制作方法

[0001]
本发明涉及状态监视设备和状态监视系统，且尤其涉及监视旋转扭矩被从旋转主体传递至其的机器的状态的状态监视设备和状态监视系统。


背景技术：

[0002]
常规上，已知监视机器的状态的状态监视设备和状态监视系统，旋转扭矩被从旋转主体传递至该机器。例如，日本专利特开2013-185507号(专利文献1)公开了一种状态监视系统，该状态监视系统确定根据被包括在风力发电机中的机器(例如，主轴承和增速变速箱)的振动数据计算出的诊断参数是否超过阈值，由此诊断机器的状态。根据状态监视系统，根据在风力发电机的操作条件满足诊断操作条件时测量出的振动数据来生成阈值，由此允许对包括在风力发电机中的机器进行准确的异常诊断。现有技术专利文献
[0003]
专利文献1：日本专利特开2013-185507号


技术实现要素：

技术问题
[0004]
在专利文献1中公开的状态监视系统中，根据旋转扭矩被从旋转主体传递至其的机器的振动数据，将旋转频率分量以及旋转频率的谐波频率分量计算作为诊断参数，并且使用诊断参数对机器执行异常诊断。诊断参数的计算需要旋转主体的旋转速度。通常，由旋转传感器测量旋转速度。
[0005]
如同专利文献1中公开的状态监视系统一样，如果对旋转扭矩被从旋转主体传递至其的机器进行异常诊断而言需要旋转主体的旋转速度，且由于例如旋转传感器的故障而无法获得来自旋转传感器的旋转主体的旋转速度，则难以对机器执行异常诊断。
[0006]
本发明是为了解决上述问题而做出的，其目的在于提供一种针对旋转扭矩被从旋转主体传递至其的机器的具有改进的稳定性的异常诊断。发明所要解决的技术问题
[0007]
根据本发明的状态监视设备监视机器的状态，旋转主体的旋转扭矩传递至该机器。状态监视设备包括存储单元以及控制器。存储单元预存储根据机器的振动数据产生的取决于旋转主体的旋转速度的特定信息。使用旋转主体的旋转速度以及机器的振动数据，控制器对机器执行异常诊断。使用特定信息，控制器估计旋转主体的旋转速度，旋转速度是在机器的振动数据被测量时的旋转速度。发明的有益效果
[0008]
在根据本发明的状态监视设备中，使用取决于旋转主体的旋转速度的特定信息来估计旋转主体的旋转速度，该旋转主体的旋转速度是根据机器的振动数据产生的。因此，使用该旋转主体的旋转速度的异常诊断将不被中断。根据本发明的状态监视设备，以改进的
稳定性来执行针对旋转扭矩被从旋转主体传递至其的机器的异常诊断。
附图说明
[0009]
图1是根据实施例1的包括要由状态监视系统来监视的机器的风力发电机的外部视图。图2是示意性地示出图1的风力发电机的机舱的内部的图。图3是示出根据实施例1的状态监视系统的功能配置的功能框图。图4是示出由图3的控制器执行的异常诊断的处理的流程的流程图。图5是示出在异常诊断之前由控制器执行的用于产生基准频谱图案的处理的流程的流程图。图6是示出通过图5的频谱产生处理产生的频谱的示例的图。图7是示出通过从图6的频谱中提取特征频带而获得的频谱的图。图8是示出通过将图7的频谱的频率各自转换成旋转阶数而获得的基准频谱图案的图。图9是示出图4的流程图中所示的旋转速度设定处理的处理的具体流程的流程图。图10是示出图9的旋转速度估计处理的处理的具体流程的流程图。图11是示出(a)一个示例基准频谱图案和(b)根据在异常诊断时测量出的振动数据产生的一个示例频谱图案。图12是示出将参考频谱(虚线)和图11的频谱(实线)中的一个重叠在另一个的顶部上的图。图13是示意性地示出根据实施例2的容纳状态监视设备的风力发电机的机舱的内部的图。图14是示出根据实施例2的状态监视系统的功能配置的功能框图。图15是示出由图14的控制器执行的异常诊断的处理的流程的流程图。图16是示出根据实施例3的在异常诊断之前由控制器执行的用于导出旋转速度和振动值的关系表达式的处理的流程的流程图。图17是示出坐标平面的图，在该坐标平面上绘制了由增速变速箱的振动值和主轴的旋转速度的多个组合所指定的点。图18是示出坐标平面的图，在该坐标平面上绘制了由增速变速箱的振动值和主轴的旋转速度的多个组合所指定的点。图19是示出根据实施例3的用于旋转速度设定的处理的流程的流程图。图20是示出根据实施例3的变形的异常诊断的处理的流程的流程图。图21是示意性地示出根据实施例4的容纳状态监视设备的风力发电机的机舱的内部的图。图22是示出根据实施例4的状态监视系统的功能配置的功能框图。图23是示出在实施例4中执行的用于设定旋转速度的处理的流程的流程图。图24是示出图23的旋转速度估计处理的处理的具体流程的流程图。
具体实施方式
[0010]
参考附图，后文将描述本发明的实施例。注意到，附图中，相似的参考标记用于指
代相似或对应的部分，并且对其的描述将不被重复。
[0011]
[实施例1]图1是根据实施例1的包括要由状态监视系统来监视的机器的风力发电机10的外部视图。如图1中所示，风力发电机10包括塔100、机舱90和设置于塔100的顶端上的转子头20。转子头20连接到风力发电机10的主轴的尖端。主轴被支撑在机舱90内并且连接到增速变速箱。多个叶片30附接到转子头20。
[0012]
风力发电机10响应于风速来改变叶片30相对于风向的角度(在下文中，也称为叶片节距)，以获取叶片30的合理旋转度。叶片间距也被控制以启动和停止风车。作为结果，可调节从风中获得的能量的量。在强风中，例如，叶片的受风表面(也被称为表面或叶片表面)被布置为与风向平行从而抑制风车的旋转。
[0013]
图2是示意性地示出图1的风力发电机10的机舱90的内部的图。如图2所示，机舱90包括主轴22(旋转主体)、叶片30、增速变速箱40、发电机50、主轴承60、加速传感器70和状态监视设备80。增速变速箱40、发电机50、主轴承60、加速传感器70(振动传感器)、旋转传感器77和状态监视设备80被容纳于机舱90中。机舱90由塔100支撑。
[0014]
主轴22进入机舱90并且连接至增速变速箱40的输入轴。主轴22可旋转地由主轴轴承60支撑。主轴22将由经受风力的叶片30产生的旋转扭矩传递至增速变速箱40的输入轴。叶片30经由转子头20设置在主轴22的尖端上，将风力转换成旋转扭矩，并将旋转扭矩传递至主轴22。
[0015]
主轴承60固定地设置在机舱90内并可旋转地支撑主轴22。主轴承60由滚动轴承构成，例如，自动调心轴承、圆锥滚子轴承、直线滚子轴承或者球轴承等。注意到，这些轴承可为单列或双列。
[0016]
加速传感器70安装在增速变速箱40的上表面上，并测量增速变速箱40的振动数据。旋转传感器77安装在主轴承60内，并测量主轴22的旋转速度。
[0017]
增速变速箱40设置在主轴22与发电机50之间。增速变速箱40增加主轴22的旋转速度并将主轴22的旋转速度输出到发电机50。作为示例，增速变速箱40由齿轮增加机构构成，该齿轮增加机构例如包括行星齿轮、中间轴和高速轴。注意到，尽管未具体示出，但是用于可旋转地支撑多个轴的多个轴承也设置于增速变速箱40内。
[0018]
发电机50连接至增速变速箱40的输出轴，并利用从增速变速箱40接收的旋转扭矩旋转来产生功率。发电机50例如由感应发电机构成。在发电机50内还设置有可旋转地支撑转子的轴承。
[0019]
状态监视设备80设置于机舱90内，并且接收由加速传感器70测量的振动数据以及由旋转传感器77测量的旋转速度。状态监视设备80通过未示出的有线缆线而连接至加速传感器70以及旋转传感器77。
[0020]
图3是示出根据实施例1的状态监视系统的功能配置的功能框图。如图3所示，状态监视系统1包括加速传感器70、旋转传感器77和状态监视设备80。状态监视设备80包括控制器81、存储单元82以及显示单元83。
[0021]
加速传感器70例如为使用压电元件的加速传感器。加速传感器70测量所监视的目标的加速并将其输出至控制器81。旋转传感器77测量主轴22的旋转速度并将主轴22的旋转速度输出到控制器81。
[0022]
使用由旋转传感器70测量的振动数据和主轴22的旋转速度，控制器81对所监视的目标执行异常诊断。控制器81包括计算机，诸如cpu(中央处理单元)。
[0023]
存储单元82包括非易失性存储器。将由加速传感器70测量的振动数据保存至存储单元82。增速变速箱40中包括的齿轮的齿轮啮合频率或确定齿轮啮合频率所必需的信息(例如，齿轮齿的数量、以及齿轮的旋转速度与主轴22的旋转速度之比)被预存储在存储单元82中。由控制器81执行的异常诊断的结果被显示在显示单元83上。
[0024]
图4是示出由图3的控制器81执行的异常诊断的处理的流程的流程图。图4所示的处理由以集成方式来控制状态监视系统1的主例程(未示出)调用。在下文中，每个步骤简单地描述为s。
[0025]
如图4中所示，在s100，控制器81从振动传感器70获得振动数据，并且使处理前进至s200。在s200中，控制器81获得要用于异常诊断的主轴22的旋转速度，并且使处理前进至s300。在s300中，控制器81对所监视的目标执行异常诊断。在s400中，控制器81在显示单元83上显示异常诊断的结果，并使处理返回到主例程。
[0026]
在s400中，例如根据增速变速箱40的振动数据，计算齿轮啮合频率分量和啮合频率的谐波频率分量作为诊断参数，并使用这些诊断参数执行异常诊断。需要主轴22的旋转速度以计算齿轮啮合频率。
[0027]
在状态监视系统1中，如果由于旋转传感器77的故障而导致无法从旋转传感器77获得主轴22的旋转速度，则难以对所监视的目标执行异常诊断。
[0028]
因此，在状态监视系统1中，在异常诊断之前，处于正常状态的旋转传感器77测量所监视的目标的振动数据，并且控制器81使用该振动数据和由旋转传感器77测量的旋转速度来产生基准频谱图案。在异常诊断时，如果不能从旋转传感器77获得主轴22的旋转速度，则控制器81使用基准频谱图案来估计主轴22的旋转速度。在状态监视系统1中，由于旋转主体的旋转速度估计功能，因而不会被旋转传感器77的故障等中断异常诊断。根据状态监视系统1，以改进的稳定性来执行针对旋转扭矩被从旋转主体传输至其的机器的异常诊断。
[0029]
图5是示出在异常诊断之前由控制器81执行的用于产生基准频谱图案的处理的流程的流程图。如图5中所示，在s11中，控制器81从振动传感器70获得振动数据(第一振动数据)，并使处理前进至s12。在s12中，控制器81从旋转传感器77获得主轴的旋转速度(特定旋转速度)，并使处理前进至s13。在s13中，控制器81根据振动数据产生频谱(第一频谱)，并使处理前进至s14。在s14中，控制器81将与频谱的特征频带(包括特征频率的频带中的每个频带)中未包括的所有频率相对应的强度设定为零，并使处理前进至s15。在s15中，控制器81将频谱的每个频率转换成旋转阶数(频谱的每个频率与对应于特定旋转速度的旋转频率之比)，产生基准频谱图，并使处理前进至s16。在s16中，控制器81将基准频谱(特定信息)保存到存储单元82，并使处理返回到主例程。
[0030]
图6是示出通过图5的频谱产生处理(s13)产生的频谱的示例的图。图6中，特征频率f1至f7是增速变速箱40中所包括的齿轮的齿轮啮合频率(特定频率)和啮合频率的斜波频率。
[0031]
如图6中所示，代表频谱的特性的峰值在接近特征频率f1至f7处产生。因此，如图7所示，状态监视系统1从频谱中提取包括特征频率f1至f7的特征频带b1至b7的分量，并将与特征频带b1至b7中未包括的频率相对应的强度设定为零。在状态监视系统1中，频带b
n
在特
征频率f
n
的
±
5％以内的范围(0.95
·
f
n
至1.05
·
f
n
)内。
[0032]
图8是示出通过将图7的频谱的频率中的每一个转换成旋转阶数而获得的基准频谱图案的图。基准频谱图案为表示在主轴22的旋转频率的多少倍的频率附近产生特征峰值的频谱。在异常诊断之前产生基准频谱图案，并且将其保存至存储单元82。
[0033]
图9是示出图4的流程图中所示的旋转速度设定处理(s200)的处理的具体流程的流程图。如图9中所示，在s210中，控制器81从振动传感器77获得旋转速度ω
r
，并且使处理前进至s220。在s220中，控制器81计算振动数据的振动值，并且使处理前进至s230。
[0034]
振动值可以是任何值，只要它是与振动能量相关的参数即可。振动值的示例包括rms(均方根)或oa(总体)值。期望地，根据频带受限的振动数据计算振动值。限制振动数据的频带可例如防止将噪声引入振动数据或减少干扰振动对振动数据的影响。因此，可以以改进的精度执行使用振动值的异常诊断。
[0035]
在s230中，控制器81确定旋转传感器77是否故障。具体地，如果满足故障条件，即旋转速度ω
r
的绝对值小于或等于阈值δ，并且振动值大于或等于阈值th，则控制器81确定旋转传感器77故障。旋转速度ω
r
的绝对值小于或等于阈值δ意味着旋转速度ω
r
的绝对值小到可将旋转速度ω
r
近似为零的程度。振动值大于或等于阈值th意味着所监视的目标正在不可忽略的程度进行振动，即主轴22被充分旋转以将旋转扭矩传递至增速变速箱40，并且增速变速箱40以不可忽略的程度进行振动。在这种情况下，旋转速度ω
r
的绝对值小于或等于阈值δ意味着旋转传感器77不能测量主轴22的实际旋转速度。
[0036]
如果不满足故障条件(在s230中为“否”)，则控制器81在s240中将用于异常诊断中的旋转速度设置为来自旋转传感器77的旋转速度ω
r
，并且将处理返回至主例程。如果满足故障条件(在s230中为“是”)，则控制器81在s250中执行旋转速度估计处理，将用于异常诊断中的旋转速度设置为估计的旋转速度，并且将处理返回至主例程。
[0037]
图10是示出图9的旋转速度估计处理(s250)的处理的具体流程的流程图。在s251中，控制器81根据振动数据产生频谱(第二频谱)，并使处理前进至s252。在s252中，控制器81在预定范围(ν
min
≤ν
k
≤ν
max
)内改变变换系数ν
k
，并针对每个变换系数ν
k
计算频谱和参考频谱(第三频谱)的内积作为相似度sm(ν
k
)，并使处理前进到s253。通过将基准频谱的旋转阶数中的每一个乘以变换系数ν
k
从而获得参考频谱。根据等式(1)来计算相似度sm(ν
k
)：
[0038]
[数学式1]数学式1其中，f
mes
(f)表示在频率f处的频谱强度。f
ref
(ν
k
)(f)表示参考频谱在频率f处的强度。
[0039]
在s253中，控制器81根据等式(2)确定产生最大相似度sm(ν
k
)的变换系数ν
m
，并且使处理前进到s254。
[0040]
[数学式2]数学式2sm(v
m
)＝max(sm(v
min
)，
…
，sm(v
m
)，
…
，sm(v
max
))
ꢀꢀꢀ…
(2)
[0041]
在s254中，使用变换系数ν
m
作为主轴22的旋转频率，控制器81将与该旋转频率ν
m
相对应的旋转速度ω
f
设置为用于异常诊断中的旋转速度，并且将处理返回到主例程。旋转速
度ω
f
是在测量振动数据时作为主轴22的旋转速度而被推定的旋转速度。
[0042]
在下文中，参考图11和图12，描述了在图10的相似度计算处理(s252)中计算出的两个频谱的内积与这两个频谱的重叠关系。
[0043]
图11是示出(a)一个示例基准频谱图案和(b)根据在异常诊断时测量出的振动数据产生的一个示例频谱图案。如图11的(a)中所示，旋转阶数r11至r14是与特征频率相对应的旋转阶数，且峰值出现于旋转阶数r11至r14。
[0044]
图12是示出将图11的频谱(实线)和参考频谱(虚线)中的一个重叠在另一个的顶部上的图。图12的(a)至(c)中的参考频谱是通过将图11的(a)的基本频谱图的旋转阶数分别乘以变换系数ν1至ν3而获得的频谱(ν
min
≤ν1<ν2<ν3≤ν
max
)。在图12中，阴影区域是参考频谱与频谱重叠的地方。
[0045]
如图12中所示，在图12的(a)至(c)中，图12的(b)示出了参考频谱与具有最大面积的频谱的重叠区域。参考频谱与频谱的重叠区域的面积越大，根据等式(1)计算出的内积越大。参考频谱和频谱彼此越相似，两者的重叠面积越大。因此，状态监视系统1采用两者的内积作为相似度。
[0046]
已经参考使用加速传感器作为振动传感器描述了实施例1。振动传感器不限于加速传感器。例如，可使用速度传感器、位移传感器、ae(声发射)传感器、超声传感器、温度传感器或声传感器。
[0047]
包括在根据实施例1的状态监视系统中的控制器还能够将从振动传感器获得的振动数据转换为诸如rms、峰值、oa值或预定间隔中的振动值的平均值之类的振动值。控制器还能够选择滤波器，诸如低通滤波器、高通滤波器或带通滤波器，并限制其中测量振动数据的频带。
[0048]
虽然已经参考风力发电机的主轴的旋转速度用于异常诊断来描述了实施例1，但是在异常诊断中使用的旋转速度不限于该主轴的旋转速度。另外，在实施例1中，以风力发电机的增速变速箱作为异常诊断的对象进行了说明，但是异常诊断的对象并不限于该增速变速箱。
[0049]
根据以上内容，根据实施例1的状态监视设备和状态监视系统，可以对旋转扭矩被从旋转主体传递至其的机器进行具有改进的稳定性的异常诊断。
[0050]
[实施例2]已经参考包括旋转传感器的异常诊断系统描述了实施例1。将参考不包括旋转传感器的异常诊断系统描述实施例2。
[0051]
实施例2与实施例1不同之处在于在实施例2中未采用旋转传感器。关于实施例1的图2至图4被替换成关于实施例2的图13至图15。
[0052]
图13是示意性地示出根据实施例2的容纳状态监视设备80b的机舱90的内部的图。除了从机舱90移除旋转传感器77并且将状态监视设备80替换成状态监视设备80b之外，图13中所示的机舱90的内部配置与图2的机舱90的内部配置相同。因此，将不再重复描述。
[0053]
图14是示出根据实施例2的状态监视系统2的功能配置的功能框图。除了从机舱90移除旋转传感器77并且将控制器81替换成控制器81b之外，图14中所示的状态监视系统2的内部配置与图3的状态监视系统1的内部配置相同。因此，将不再重复描述。
[0054]
控制器81b基于例如所监视的目标的设计数据来模拟与图5的s11至s15相对应的
处理。在对所监视的对象进行异常诊断之前，将通过模拟来生成的基准光谱图案保存至存储单元82。
[0055]
图15是示出由图14的控制器81b执行的异常诊断的处理的流程的流程图。图15中所示的处理包括代替图4的s200的图9的s250。状态监视系统2将主轴22的估计的旋转速度用于异常诊断，而不是主轴22的实际旋转速度。
[0056]
根据以上内容，根据实施例2的状态监视设备和状态监视系统，可以对旋转扭矩被从旋转主体传递至其的机器进行具有改进的稳定性的异常诊断。此外，根据实施例2的状态监视设备和状态监视系统，不需要旋转传感器。因此，可达成状态监视系统的成本削减。
[0057]
[实施例3]已经参考使用基准光谱图案来估计旋转主体的旋转速度的实施例1和2进行了描述。将使用通过对旋转主体的旋转速度和机器的振动数据的多个值的多个组合进行回归分析而得出的关系表达式来估计旋转体的旋转速度，来描述实施例3。
[0058]
根据实施例3的状态监视设备和状态监视系统，即使在难以产生基准频谱图案(例如风力发电机不包括增速变速箱，或者相对于整个风力发电机的振动来说，增速变速箱的齿轮的啮合振动非常小)的情况下，也能高精度地估计旋转主体的旋转速度。
[0059]
实施例3与实施例1的不同之处在于，在异常诊断和旋转速度设定处理之前由控制器执行的处理。换句话说，除了包括图16和图19来代替实施例1的图5和图9之外，实施例3和实施例1是相同的。因此，将不再重复描述。
[0060]
图16是示出根据实施例3的在异常诊断之前由控制器执行的用于导出旋转速度和振动值的关系表达式的处理的流程的流程图。注意，在图16中测量计数n的初始值为零。
[0061]
如图16中所示，在s21中，控制器将测量计数n加1，然后使处理前前进到s22。在s22中，控制器从加速传感器70获得振动数据，并使处理前进到s23。在s23中，控制器从旋转传感器77获得主轴的旋转速度ω
r
，并使处理前进到s24。在s24中，控制器计算在s22中获得的振动数据的振动值，并使处理前进至s25。在s25中，控制器将在s23中获得的旋转速度ω
r
和在s24中计算出的振动值相关联并保存到存储单元，然后使处理前进到s26。
[0062]
在s26中，控制器确定测量计数n是否小于计划计数n1。如果测量计数n小于预定计数n1(在s26中为“是”)，则控制器在s27中改变主轴的旋转速度ω
r
，并使处理前进至s21。
[0063]
如果测量计数n大于或等于预定计数n1(s26中为“否”)，则控制器在s28中对存储在存储单元中的振动值和旋转速度ω
r
的多个组合进行回归分析，通过多种拟合方法使振动值与旋转速度ω
r
的关系表达式近似，并使处理前进到s29。s28中使用的拟合方法是例如多项式拟合、指数拟合和线性拟合。在s29中，控制器针对在s28中计算出的近似式中的每一个计算拟合度r2，并将通过回归分析获得的近似式中包括最接近1的拟合度r2的近似式作为振动值与旋转速度ω
r
的关系表达式(特定信息)保存至存储单元，并将处理返回到主例程。
[0064]
图17是示出坐标平面的图，在该坐标平面上绘制了由增速变速箱的振动值vp1和主轴的旋转速度ω
r
的多个组合所指定的点。如图17中所示，将增速变速箱的振动值vp1与主轴的旋转速度ω
r
的关系近似成曲线c1。对应于曲线c1的关系表达式被表达为等式(3)：
[0065]
[数学式3]数学式3vp1＝10-9
·
ω
r3-2
·
10-7
·
ω
r2
+2
·
10-5
·
ω
r
+0.0017
ꢀꢀꢀ…
(3)
其中拟合度r2是0.9806.。
[0066]
注意到，在主轴的旋转速度ω
r
的估计中使用的振动值不限于根据增速变速箱的振动数据计算出的振动值。例如，可根据主轴的振动数据来计算振动值。图18是示出坐标平面的图，在该坐标平面上绘制了由主轴的振动值vp2和主轴的旋转速度ω
r
的多个组合所指定的点。如图18中所示，将主轴的振动值vp2与主轴的旋转速度ω
r
的关系近似成曲线c2。对应于曲线c2的关系表达式被表示为等式(4)：
[0067]
[数学式4]数学式4vp2＝-4
·
10-8
·
ω
r3
+3
·
10-5
·
ω
r2-10-3
·
ω
r
+0.0062
ꢀꢀꢀ…
(4)其中拟合度r2是0.999。
[0068]
振动值和旋转速度ω
r
的多个关系表达式可以被保存到存储单元。例如，可以将增速变速箱的振动值与主轴的旋转速度ω
r
的关系表达式和主轴的振动值与主轴的旋转速度ω
r
的关系表达式保存到存储单元。
[0069]
图19是示出根据实施例3的用于旋转速度设定的处理的流程的流程图。图19中所示的处理包括代替图9的s250的s260。
[0070]
如图19中所示，控制器执行s210、s220和s230。如果在s230中为“否”，则控制器执行s240并将处理返回到主例程。如果在s230中为“是”，则控制器在s260中使用存储在存储单元中的关系表达式来计算与在s220中计算出的振动值相对应的旋转速度ω
c
，将用于异常诊断中的旋转速度设置为旋转速度ω
c
，并将处理返回到主例程。
[0071]
注意到，与实施例2一样，在存储在存储单元中的关系表达式中，可以将用于异常诊断中的旋转速度设置为与振动值相对应的旋转速度ω
c
，而不使用用于异常诊断的旋转传感器。如图20中所示，在该情况下的异常诊断处理包括代替图15的s250的图19的s260。
[0072]
根据以上内容，根据实施例3的状态监视设备和状态监视系统，可以对旋转扭矩被从旋转主体传递至其的机器进行具有改进的稳定性的异常诊断。
[0073]
[实施例4]已经参考状态监视系统中包括的一个加速传感器描述了实施例1至3。将参考包括多个加速传感器的状态监视系统描述实施例4。
[0074]
实施例4与实施例1的不同之处在于，根据实施例4的状态监视系统包括多个加速传感器，使用基准频谱图案的对于旋转速度的估计以及使用振动值的关系表达式的对旋转速度的估计在异常诊断中被区别使用。换言之，关于实施例4的图21至图24被替换成关于实施例1的图2、图3、图9和图10。根据实施例4的状态监视设备和状态监视系统，能抑制振动数据中的噪声引起的旋转速度的估计的精度的降低。
[0075]
图21是示意性地示出根据实施例4的容纳状态监视设备80d的机舱90的内部的图。除了图21的机舱90的内部配置包括图2的增速变速箱40中的多个加速传感器70并包括状态监视设备80d以代替状态监视设备80以外，实施例4与实施例1相同。因此，将不再重复描述。
[0076]
图22是示出根据实施例4的状态监视系统4的功能配置的功能框图。除了状态监视系统4包括多个加速传感器70并且包括状态监视设备80d以代替状态监视设备80之外，状态监视系统4的内部配置与图3的状态监视系统1的内部配置相同。除了包括控制器81d以代替控制器81以外，状态监视设备80d与状态监视设备80相同。因此，将不再重复描述。
[0077]
控制器81d从加速传感器70接收振动数据。在异常诊断之前，控制器81d对每个振动数据执行图5中所示的处理。在异常诊断之前，控制器81d对每个振动数据执行图16中所示的处理。结果，多个基准光谱图案以及增速变速箱40的振动值与主轴22的旋转速度的多个关系表达式被保存到存储单元82。
[0078]
图23是示出在实施例4中执行的旋转速度设定的处理的流程的流程图。图23中所示的处理包括分别代替图9的s220、s230以及s250的s224、s234以及s270。
[0079]
如图23中所示，在s210之后，控制器81d计算从加速传感器70接收的振动数据中的每一个的振动值，并使处理前进到s234。在s234中，控制器81d确定旋转传感器77是否故障。具体地，如果满足故障条件，则控制器81d确定旋转传感器77故障：旋转速度ω
r
的绝对值小于或等于阈值δ，并且在s224中计算出的振动值的平均值大于或等于阈值th1。
[0080]
如果不满足故障条件(在s230中为“否”)，则控制器81d执行s240并将处理返回到主例程。如果满足故障条件(在s234中为“是”)，则控制器81d在s270中执行旋转速度估计处理，将用于异常诊断中的旋转速度设置为估计的旋转速度，并且将处理返回至主例程。
[0081]
图24是示出图23的旋转速度估计处理(s270)的处理的具体流程的流程图。在s271中，控制器81d通过对每个振动数据执行图10的处理来计算与每个振动数据相对应的旋转速度ω
f
，并使处理前进到s272。
[0082]
在s272中，控制器81d确定旋转速度ω
f
的标准偏差是否大于或等于阈值th2。如果旋转速度ω
f
的标准偏差大于或等于阈值th2(s272中为“是”)，则控制器81d确定多条振动数据中包括的噪声水平高并且旋转速度ω
f
的精度因此低，并使处理前进到s273。在s273中，控制器81d使用存储于存储单元中的关系表达式来计算与图23的s224中计算出的振动数据中的每一个相对应的旋转速度ω
c
，并使处理前进至图24的s274。在s274中，控制器81d将用于异常诊断中的旋转速度设定为s273中计算出的旋转速度ω
c
的平均值，并将处理返回到主例程。在s274中，用于异常诊断中的旋转速度可以被设定成旋转速度ω
c
的中值。
[0083]
如果旋转速度ω
f
的标准偏差小于阈值th2(s272中为“否”)，则控制器81d在s275中将用于异常诊断中的旋转速度设置为在s273中计算出的旋转速度ω
f
的平均值，并将处理返回至主例程。在s275中，用于异常诊断中的旋转速度可以被设定成旋转速度ω
f
的中值。
[0084]
根据以上内容，根据实施例4的状态监视设备和状态监视系统，可以对旋转扭矩被从旋转主体传递至其的机器进行具有改进的稳定性的异常诊断。此外，根据实施例4的状态监视设备和状态监视系统，根据由加速传感器测量的振动数据中的噪声水平，利用基准频谱图案的对旋转速度的估计和利用振动值与旋转速度的关系表达式的对旋转速度的估计在异常诊断中被区别使用，由此抑制了由振动数据中的噪声引起的旋转速度的估计的精度的降低。
[0085]
本文中所公开的实施例同样被期望为在一致范围内根据需要组合和实施。本文中所公开的实施例应被认为是示例性的而不是限制性的。本发明的范围由所附权利要求而不是上述描述来限定。落入所附权利要求的等效方案的含义和范围内的所有改变均应被权利要求的范围所涵盖。附图标记列表
[0086]
1、2状态监视系统；10风力发电机；20转子头；22主轴；30叶片；40增速变速箱；50发
电机；60主轴承；70加速传感器；77旋转传感器；80、80b、80d状态监视设备；81、81b、81d控制器；82存储单元；83显示单元；90机舱；以及100塔。