状態監視保全技術の開発と実機適用
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カテゴリ: 第1回
1.はじめに
することが可能になる。本稿では、当社の開発 原子力発電所は、信頼性と安全性の維持、向。 してきた監視診断技術の具体例と、実機への適 上に加え、昨今の電力自由化などを背景に、運用事例について紹介する。 転保守にかかわる費用抑制や経済性の向上が 要求されている。このような要求への対応とし 12. 東芝の状態監視保全支援技術の概要 て、従来の時間計画保全(TBM:Time Based 図1にCBMの実施過程と各過程に対する Maintenance)に代わって、米国の原子力発電 支援技術を示す。CBMは周知のように、日常 所において実績のある状態監視保全(CBM: の監視診断~異常検知~監視強化、原因究明~ Condition Based Maintenance)の導入が進ん 補修~補修後診断~のサイクルで進められる。 でおり、主に回転機の保全方式として、多数の 図1上段は、CBMで監視する劣化パラメー 電力会社において試運用の段階から定着化の タの推移を概念的に示しており、中段は、パラ 段階に移行している。メータの推移に対応するCBMの過程を、さら 当社は、プラントメーカーとして、電力会社に下段は、各過程に対して当社の開発した技術 の推進するCBMの適用を支援する各種の監 やサービスを示している。図に示すように東芝 視診断技術を開発、提供している。これは、C は、CBMを支援する技術として、1)効率化 BMの運用に関わる業務を、より簡易かつ効率 技術:CBMの運用を省力化し、データ活用を 化して、業務遂行にかかるコストを低減するこ 効率化する技術、2)高度化技術:CBM適用 とを目的にした計測技術や支援技術である。こ 機器の拡大や劣化診断のための高度な診断技 の利用により、CBMの適用対象機器を広げ、術、3)運用支援技術:CBMの運用業務を支 さらに高い精度で機器の状態や健全性を判断 援する技術、の3つの観点で開発を進めている。
に高い精度で機器の状態や健全性を判断TOS6-6 |機器の拡大や劣化診断のための高度な診断技補修レベル異常検知注意レベル劣化パラメータ補修・改造等補修期間時間定常運転時の監視診断原因推定補修補修後 診断監視強化CBMの フェーズ補修データ、運転データの管理及び傾向予測等メーカへの問い合わせ、設計確認、部品手配etc遠隔診断(省力化) 音響診断(データの有効活用)効率化 技術CBM支援技術新規センシング技術(対象拡大及び診断高度化)?受寿命予測 振動予測解析高度化 技術振動応答解析技術(対象拡大及び診断高度化)技術支援依頼Web運用支援技術機器カルテFig1 CBM flow & Technique for CBM音響データ採取るスクリーニング法の採用などで、一次判定を 3.効率化技術自動化する必要がある。しかし、音響は振動の - 効率化技術の開発では、CBMに関わるデー ように測定感度を毎回同一にすることが困難 タ採取、管理を自動化・省力化し、CBM導入 であり、音響レベルの単純な比較による判定は コストを抑制するとともに、効率的な運用を可難しい。このため、音響レベルに依存しない判 能することを目的としている。このための技術定手法を開発し、その有効性を確認した[1]。 として、遠隔によるデータ採取や音響診断技術 図2は、音響診断の概要を示している。音響 等を開発し、実機への適用を進めている。 データの採取により、正常音DBを参照して波形比較、あるいはしきい値による異音判定を行 3.1 音響診断い、異音であれば、振動測定による詳細診断や - 機器状態変化の発見は、運転員のパトロール 対策等のステップに進む。異音でなければ、正 における異音検知がファーストヒットとなる 常音DBへ追加し、判定精度の向上に利用する。 場合が多い。すなわち、音響監視は、機器の状 態変化を発見する感度の高い監視方法の1つ と考えられる。しかし音は、人により感じ方が 異なるため、同じ音を聞いても、その特徴を説 明、伝達する場合、技量や経験などにより、異 音と感じる人も、正常音とする人もいて、診断 に使うことが困難であった。この問題を解決し、 音響を診断に利用するためには、携帯マイクで 採取した音響と予め作成した正常音のデータ ベース(以下、DB)を周波数解析等で可視化 し、特徴周波数を比較するなどの方法により、 技量に依存しない判定方法が必要である。Fig. 2 Rough sketch of sound diagnosis - 当社は、回転機400台分の正常音DBを構 築し、音響診断の運用を開始している。しかし、 また、この音響診断では、携帯端末を利用し 特徴周波数を比較する方法は、対象が増加したた音響データ収集/判定用の簡易ツールを開 場合、作業量が膨大になるため、しきい値によ発している。本ツールの適用により、省力化と-160波形比較しきい値正常音DBhiderswithod」がスッキリとります。Noく異音?正常音DBへ反映1 Yes詳細診断・対策効率化 技術高度化 技術工用支援技術of sound diagnosis簡易な診断を実現している。4.高度化技術 * 音響診断は、運転員のパトロールに適用する ことにより、図3に示すように、CBMによる高度化技術の開 振動データ採取(通常、1~2ヶ月に1度)の 予測のような高度 間の監視を補間することが可能であり、信頼性 用範囲を重要機器 向上につながる。に、センシング高劣化パラメータ振動診斷前倒振動データ採取」 音響データ採取 AAAAAAAA|異音検知Fig.3 Applying sound diagnosis for CBM4.1掘振重.2 遠隔振動診断あり、3.2 遠隔振動診断CBMでは、監視対象の振動値が注意レベル を超えた場合、監視強化のためデータ採取の頻 度を増やす。この場合、本設の振動計が設置さ れていない回転機も多く、人手によるデータ採 取では対応に限界が生じる。このため東芝は、 発電所にて利用可能なPHS回線を用いて、振 動データを自動的にリアルタイムで伝送し、遠 隔地より現場機器の監視が可能なポータブル 計測装置を開発している[2]。本装置により、 機器の振動データを事務所で集中監視でき、迅 速なデータ評価や専門家による診断が可能と なる。現場に設置する装置は、測定と伝送の機 能を持つコンパクト型と、表示/解析機能も備 え、かつ詳細診断ツールとして使用可能なタイ プの2種類がある。図4に、本装置の診断機能 の概要を示す。データ解析・ 際 、リサージュ)ー (スペクトルトレンド)のベクトルトレンド)(モード)終業出力(診断結果(診断)(対応ガイダンス)にこのに2019/07/01taokayaトレンド)スペクトルトレンド)生と、衣小/ (株)川に渡化し用 で次にどうに)、シロガ家に中正とにし ールとして使用可能なタイ 解析を行う。但し実機では、これらの個体差は 図4に、本装置の診断機能: 直接測定することが難しいため、実機で測定した振動と振動応答解析の結果が一致するよう に、個体差のパラメータを調節、最適化するこ とにより、同定を可能としている。 mod | Fig.5 Outline of vibration analysis for rotatingmachine Fig.4 Examples of Remote Vibrometer displays-161高度化技術の開発は、異常の原因究明や寿命 予測のような高度な診断を実現し、CBMの適 用範囲を重要機器に広げ深耕化を図るととも に、センシング高度化により、これまで監視診 断データの採取が困難であった機器にCBM 適用を広げ拡大化を図ることを目的としてい る。前者の例として、振動応答解析を用いた振 動予測診断や軸受劣化予測などの技術を、後者 の例として、AEを利用した転がり軸受フレー キング検知技術の概要と適用例を紹介する。 時間 4.1 振動応答解析を用いた回転機診断 * 振動データによる回転機の診断は一般的で あり、手法もほぼ確立していると考えられる。 しかし、実機でのCBMへの適用では、より高 度で精度の高い診断手法が不可欠である。そこ で、振動応答解析を応用した原因究明、劣化診 断手法を開発しており、その概要を紹介する。 * 実機では、様々な要因により振動測定箇所は 限定される。また縦型ポンプは、軸受荷重が設 計値と異なっているため、振動特性の固体差が 大きく、原因究明や劣化予測といった高度な診 断は困難であった。この解決には、図5に示す ように、実機ベースの振動応答モデルによる解 析が不可欠である。本手法は、振動特性を決定 する要因である軸受のバネ特性と軸の加振力 を決定するため、診断対象毎に個体差を測定し、 解析を行う。但し実機では、これらの個体差は 直接測定することが難しいため、実機で測定し た振動と振動応答解析の結果が一致するよう に、個体差のパラメータを調節、最適化するこ とにより、同定を可能としている。個体差(回転機個々に測定)軸受データ | (形式、隙間etc)モータ・ポンプ | 芯ずれ?受荷量モータ電磁力軸受特性 (バネ・ダンバ特性)ポンプ流体力「アンバランス - 「振動応答解析」「出力、振動応答解析| 軸加工誤差アンバランス (加振力)出力 (振動)運転条件、(回転数ete)4.2 回転機の振動予測解析図1に示した補修後診断の困難な機器は、例 えば、系統側の条件のために試運転時に定格状 態での運転ができない回転機がある。このよう な回転機は、プラントが定格に達するまで補修 結果の良否が判定できず、場合によっては、プ ラント停止し、再補修が必要となることがある。 このような再補修を防止することを目的とし て、前節の振動応答解析モデルを用いて、定格 時の振動挙動を予測する技術を開発し、実機に 適用している。振動予測技術は、補修時及び試運転時に採取 可能なデータを用いて、図5に示した振動応答 解析モデルのパラメータを調整し、定格状態を 模擬したシミュレーションを行い、プラント起 動前に定格状態での振動傾向を予測すること を可能としている。図6は、本手法の適用例を 示している。◆は本手法にて予測した結果、◇ は実データを示しており、本手法により、プラ ント起動後の振動傾向が正しく予測できてい ることを示している。口は補修の失敗を模擬し た条件によるシミュレーション例を示してお り、このような場合は、再補修の必要性を示し ており、プラント起動前の対策が可能となる。警報 ----------予測結果 実際のデータ 調整失敗模擬振動プラント起動前に速度上昇 時の傾向を予測10_20_40_ ポンプ叶出流量(%)80_100Fig. 6Example of vibration predictionFig. 64.3 転がり軸受の軸受荷重診断回転機の補修後に適用する診断技術の高度 化として、軸受荷重診断手法を開発した。これ は、軸受の劣化因子の1つとなる組立時ミスア ライメントによる軸受静荷重を振動測定によ り推定し、推定荷重と軸受の定格荷重の比から 転がり軸受の疲労寿命を推定する技術である。荷重が大きい、すなわち寿命が短いと判定され た場合は、軸受荷重が小さくなるように再組立 をすることにより、回転機の補修後の初期故障 リスクを低減することができる[3]。 1本手法は、図7に示すように、付加アンバラ ンス(錘)を軸に取り付けて回転機を運転した 場合の軸振動と、錘無し状態での軸振動の差を 測定する。この振動の差は、図8に示すように、 アライメントのずれが大きく、軸受荷重が大き いほど小さくなる。次に図9のように、求めた 荷重と予め振動応答解析により求めた振動対 荷重の特性曲線より、軸受の荷重を推定するこ とができる。すなわち、組立時ミスアライメン トの状況を判定することが可能となる。CBMによって分解点検周期が延長され、組 立作業の経験が少なくなるなどの作業員の技 量低下が予想されるが、本手法により、組立作 業が支援できるという効果も期待できる。ポンプ側モータ側 <付加アンバランスウェイトヘア」ポンプ軸tモータ軸カップリングベアリングミスアライメント。ベアリング | アンバランスウェイトベアリンク1Fig. 7 Rough sketch of etimation of bearing loadベアリング荷重動加振力 (アンバランス)小ト------今、軸変位 大軸振動 -- Fig. 8 Estimation Principle of bearing load-、軸変位ng load162[1] 口[2]- 振動ベクトル差 [um]11234567で「1」[錘2]70_ 1 2 3 4 5 6軸受荷重[kN] Fig. 9 Estimation curve for bearingFig. 9 Estimation curve for bearing4.4 転がり軸受フレーキング早期検知診断日常の監視診断を高度化する技術の1つと して、転がり軸受の寿命時期を早期に診断する 技術を開発している。本技術は、AEセンサと 加速度センサを組合せた機能を持つ複合セン サを使用し、軸受に発生する転がり疲れによる き裂発生と進展を診断する技術である[4]。こ こで、複合センサとは、圧電式加速度センサの 負荷質量として広帯域AEセンサ用のダンパ 材を装着することにより、加速度信号とAE信 号をひとつのセンサで同時に出力できるよう にしたものである。本センサは、アンプなども 含め1つの測定系で加速度もAEも測定でき、 現場での使用に適している。 - 本技術の有効性は、図10に示す試験装置を 用い、確認している。ここでは、転がり軸受に 定格荷重の12倍の荷重による加速試験を実 施している。図11及び図12に加速試験の結 果を示す。複合センサ/取付けホルダ , ピロー形ベアリングユニット 取付け治具、加速度センサ荷重計」「軸受固定ブロックハイ押しボルト180mm180mm320mm スライドテーブルシャフト荷重付加方向Fig. 10 Accezelation Test Equipment図11のAE事象率とは、予め定めたしきい 値をAE信号が1分間に何回超えるかをカウ ントしたものであり、試験開始後約45分後に 大きく立ち上がっている。検証用に測定した他 指標も同時点で変化が認められ、この時点で剥 離の発生を検知していることを示しており、A E事象率はフレーキングを早期に検知するた めに有効であることが確認できた。12000AE事象率[カウント]------......10_ 50 100 15020250聞 Fig. 11 The Experiment result of AEFig.11また、図12に示す加速度実効値も、ほぼA Eと同時点で増加しており、両者を組合せるこ とで、より精度の高い診断が可能と考えられる さらに、この加速度実効値は、剥離発生までの 間線形に近い特性で増加しているので、フレー キング発生時期の予測にも適用可能である。加速度実効値[G]1 0_ 50 100 150 200 250時間[分] Fig12 The Experiment result of AccelerationOA value5. 運用支援技術機器のCBMに関わる多様なデータを一元 管理し、このデータを用いて傾向予測などを可 能とする機器カルテ管理技術を開発し、実機適 用中である。本システムにより、CBM運用の163効率化と高度化の支援を実現している。また、 電力会社からの技術的問合せに対し、迅速かつ タイムリーに回答するための技術支援 Web サービスも運用している。本サービスもCBM の運用支援に寄与できると考えられる。5.1 機器カルテ管理技術 1 設計情報と運転・保守に関わるフィールド情 報を融合し、CBM運用を支援する「機器カル テ管理システム」を開発している[2]。ここで は、運転パラメータや、状態監視のための振動、 温度などのデータ、さらに、点検保守情報を統 合的に管理している。これらデータに回帰分析 や因子分析などの統計解析を活用し、劣化傾向 を評価するとともに、FMEAなどの設計技術 情報と組合せて、保守点検間隔の合理的判断に 利用することができる。最終的には、意思決定 モデルと組合せた手法により、保全計画の立案 支援を行う。図13に、組立の差異が振動応答 にあまり変化を与えない横型ポンプのウェア リングの交換間隔に対する評価例を示す。この 例では、過去6回の点検結果と状態監視データ の統計分析から経年劣化傾向予測モデルを作 成し、次回定検時の信頼性をリスク確率として 評価した例を示している。ポンプTannniIIICoco ウェアリング振動点検時期の判定アルゴリズシャフト間隔ルト時空でははまるは2点検直後(試運転時) の振動データによる要点 15.0mmウェアリング/シャフト間隔(5)分点検の実用・法統計(重回帰)モデル0.90円1.80 F無限大 - FT )間隔=(累積運転時間,振動) 次回定校までランダム変数 の累積運転時間と 同じ特性) 劣化パラメータの予測がしきい値を越 える確率に基づいて有意検定 確率 > 5% 点検要 確率≦56 : 点検不要10 2 4 16810 12 14 |Fig. 14 Example of prediction of deterioration機器カルテ管理システムは、実機におけるC BM支援サービスに適用しており、CBM運用 に必要な点検データの整備、振動データの採取、 診断の支援、及びCBM全般の運用方法の検討 など、一連の業務支援に活用している。5.2 技術支援Webサービス当社は、電力殿の技術的質問に対して、技術 術支援サービスを提供してきている。しかし、 CBM運用では今後、状態が変化したデータの 評価や原因究明などに対して、メーカーの支援 は重要になるものと考えられる。また、CBM では、補修時期が不定期となるため、補修物品 の手配や技派はよりタイムリーに実施する必 要があると考えられる。このため当社は、We bを活用した「技術支援Webシステム」を構 築し運用を開始している。本システムは、公衆 回線網を利用し、電力担当者のパソコンから直 接、入力された依頼事項を電力内の審査を経て、 東芝の担当部門にて受入れ、依頼内容に応じて、 設計やサービス部門にて回答を作成し、依頼元 の担当者に返信することができる。ここで、問 合せに併せて、振動、音響、点検画像データな どを添付することで、前述に紹介した各診断技 術による解析結果を返送する遠隔診断サービ スも可能としている。5.おわりに- 本報では、CBM導入を効率化、高度化、及 び運用支援を目的に開発した監視診断技術に ついて紹介した。今後も、プラントメーカーと して、電力会社殿のCBM導入を御支援するた めの監視診断技術を開発、御提供していく所存 であり、御協力と御支援をお願いする。参考文献 [1]玉置、榎本、兼本、日隈、永森、「主成分分 析と確率ネットワークによる音響診断」、機械 学会第2回評価・診断に関するシンポジウム予 稿集(2003 年 12月) [2]渡部、兼本、尾崎、清水、「状態監視保全の 原子カプラントへの適用」、機械学会 Dynamics and Design Conference 2003 予稿集 (2003年9月) [3]渡部、尾崎、加藤、日隈、「回転機への能動 診断技術の適用」、機械学会第1回評価・診断 に関するシンポジウム予稿集(2002 年 12 月) [4]渡部、尾崎、加藤、日隈、「ラジアル玉軸受 の転がり疲れ寿命」、メンテナンス No240 2004 年春-164“ “状態監視保全技術の開発と実機適用 “ “日隈 幸治,Koji HIGUMA,鵜原 義彦,Yoshihiko UHARA,山本 博樹,Hiroki YAMAMOTO,清水 俊一,Shunichi SHIMIZU,渡部 幸夫,Yukio WATANABE,兼本 茂,Shigeru KANEMOTO“ “状態監視保全技術の開発と実機適用 “ “日隈 幸治,Koji HIGUMA,鵜原 義彦,Yoshihiko UHARA,山本 博樹,Hiroki YAMAMOTO,清水 俊一,Shunichi SHIMIZU,渡部 幸夫,Yukio WATANABE,兼本 茂,Shigeru KANEMOTO
することが可能になる。本稿では、当社の開発 原子力発電所は、信頼性と安全性の維持、向。 してきた監視診断技術の具体例と、実機への適 上に加え、昨今の電力自由化などを背景に、運用事例について紹介する。 転保守にかかわる費用抑制や経済性の向上が 要求されている。このような要求への対応とし 12. 東芝の状態監視保全支援技術の概要 て、従来の時間計画保全(TBM:Time Based 図1にCBMの実施過程と各過程に対する Maintenance)に代わって、米国の原子力発電 支援技術を示す。CBMは周知のように、日常 所において実績のある状態監視保全(CBM: の監視診断~異常検知~監視強化、原因究明~ Condition Based Maintenance)の導入が進ん 補修~補修後診断~のサイクルで進められる。 でおり、主に回転機の保全方式として、多数の 図1上段は、CBMで監視する劣化パラメー 電力会社において試運用の段階から定着化の タの推移を概念的に示しており、中段は、パラ 段階に移行している。メータの推移に対応するCBMの過程を、さら 当社は、プラントメーカーとして、電力会社に下段は、各過程に対して当社の開発した技術 の推進するCBMの適用を支援する各種の監 やサービスを示している。図に示すように東芝 視診断技術を開発、提供している。これは、C は、CBMを支援する技術として、1)効率化 BMの運用に関わる業務を、より簡易かつ効率 技術:CBMの運用を省力化し、データ活用を 化して、業務遂行にかかるコストを低減するこ 効率化する技術、2)高度化技術:CBM適用 とを目的にした計測技術や支援技術である。こ 機器の拡大や劣化診断のための高度な診断技 の利用により、CBMの適用対象機器を広げ、術、3)運用支援技術:CBMの運用業務を支 さらに高い精度で機器の状態や健全性を判断 援する技術、の3つの観点で開発を進めている。
に高い精度で機器の状態や健全性を判断TOS6-6 |機器の拡大や劣化診断のための高度な診断技補修レベル異常検知注意レベル劣化パラメータ補修・改造等補修期間時間定常運転時の監視診断原因推定補修補修後 診断監視強化CBMの フェーズ補修データ、運転データの管理及び傾向予測等メーカへの問い合わせ、設計確認、部品手配etc遠隔診断(省力化) 音響診断(データの有効活用)効率化 技術CBM支援技術新規センシング技術(対象拡大及び診断高度化)?受寿命予測 振動予測解析高度化 技術振動応答解析技術(対象拡大及び診断高度化)技術支援依頼Web運用支援技術機器カルテFig1 CBM flow & Technique for CBM音響データ採取るスクリーニング法の採用などで、一次判定を 3.効率化技術自動化する必要がある。しかし、音響は振動の - 効率化技術の開発では、CBMに関わるデー ように測定感度を毎回同一にすることが困難 タ採取、管理を自動化・省力化し、CBM導入 であり、音響レベルの単純な比較による判定は コストを抑制するとともに、効率的な運用を可難しい。このため、音響レベルに依存しない判 能することを目的としている。このための技術定手法を開発し、その有効性を確認した[1]。 として、遠隔によるデータ採取や音響診断技術 図2は、音響診断の概要を示している。音響 等を開発し、実機への適用を進めている。 データの採取により、正常音DBを参照して波形比較、あるいはしきい値による異音判定を行 3.1 音響診断い、異音であれば、振動測定による詳細診断や - 機器状態変化の発見は、運転員のパトロール 対策等のステップに進む。異音でなければ、正 における異音検知がファーストヒットとなる 常音DBへ追加し、判定精度の向上に利用する。 場合が多い。すなわち、音響監視は、機器の状 態変化を発見する感度の高い監視方法の1つ と考えられる。しかし音は、人により感じ方が 異なるため、同じ音を聞いても、その特徴を説 明、伝達する場合、技量や経験などにより、異 音と感じる人も、正常音とする人もいて、診断 に使うことが困難であった。この問題を解決し、 音響を診断に利用するためには、携帯マイクで 採取した音響と予め作成した正常音のデータ ベース(以下、DB)を周波数解析等で可視化 し、特徴周波数を比較するなどの方法により、 技量に依存しない判定方法が必要である。Fig. 2 Rough sketch of sound diagnosis - 当社は、回転機400台分の正常音DBを構 築し、音響診断の運用を開始している。しかし、 また、この音響診断では、携帯端末を利用し 特徴周波数を比較する方法は、対象が増加したた音響データ収集/判定用の簡易ツールを開 場合、作業量が膨大になるため、しきい値によ発している。本ツールの適用により、省力化と-160波形比較しきい値正常音DBhiderswithod」がスッキリとります。Noく異音?正常音DBへ反映1 Yes詳細診断・対策効率化 技術高度化 技術工用支援技術of sound diagnosis簡易な診断を実現している。4.高度化技術 * 音響診断は、運転員のパトロールに適用する ことにより、図3に示すように、CBMによる高度化技術の開 振動データ採取(通常、1~2ヶ月に1度)の 予測のような高度 間の監視を補間することが可能であり、信頼性 用範囲を重要機器 向上につながる。に、センシング高劣化パラメータ振動診斷前倒振動データ採取」 音響データ採取 AAAAAAAA|異音検知Fig.3 Applying sound diagnosis for CBM4.1掘振重.2 遠隔振動診断あり、3.2 遠隔振動診断CBMでは、監視対象の振動値が注意レベル を超えた場合、監視強化のためデータ採取の頻 度を増やす。この場合、本設の振動計が設置さ れていない回転機も多く、人手によるデータ採 取では対応に限界が生じる。このため東芝は、 発電所にて利用可能なPHS回線を用いて、振 動データを自動的にリアルタイムで伝送し、遠 隔地より現場機器の監視が可能なポータブル 計測装置を開発している[2]。本装置により、 機器の振動データを事務所で集中監視でき、迅 速なデータ評価や専門家による診断が可能と なる。現場に設置する装置は、測定と伝送の機 能を持つコンパクト型と、表示/解析機能も備 え、かつ詳細診断ツールとして使用可能なタイ プの2種類がある。図4に、本装置の診断機能 の概要を示す。データ解析・ 際 、リサージュ)ー (スペクトルトレンド)のベクトルトレンド)(モード)終業出力(診断結果(診断)(対応ガイダンス)にこのに2019/07/01taokayaトレンド)スペクトルトレンド)生と、衣小/ (株)川に渡化し用 で次にどうに)、シロガ家に中正とにし ールとして使用可能なタイ 解析を行う。但し実機では、これらの個体差は 図4に、本装置の診断機能: 直接測定することが難しいため、実機で測定した振動と振動応答解析の結果が一致するよう に、個体差のパラメータを調節、最適化するこ とにより、同定を可能としている。 mod | Fig.5 Outline of vibration analysis for rotatingmachine Fig.4 Examples of Remote Vibrometer displays-161高度化技術の開発は、異常の原因究明や寿命 予測のような高度な診断を実現し、CBMの適 用範囲を重要機器に広げ深耕化を図るととも に、センシング高度化により、これまで監視診 断データの採取が困難であった機器にCBM 適用を広げ拡大化を図ることを目的としてい る。前者の例として、振動応答解析を用いた振 動予測診断や軸受劣化予測などの技術を、後者 の例として、AEを利用した転がり軸受フレー キング検知技術の概要と適用例を紹介する。 時間 4.1 振動応答解析を用いた回転機診断 * 振動データによる回転機の診断は一般的で あり、手法もほぼ確立していると考えられる。 しかし、実機でのCBMへの適用では、より高 度で精度の高い診断手法が不可欠である。そこ で、振動応答解析を応用した原因究明、劣化診 断手法を開発しており、その概要を紹介する。 * 実機では、様々な要因により振動測定箇所は 限定される。また縦型ポンプは、軸受荷重が設 計値と異なっているため、振動特性の固体差が 大きく、原因究明や劣化予測といった高度な診 断は困難であった。この解決には、図5に示す ように、実機ベースの振動応答モデルによる解 析が不可欠である。本手法は、振動特性を決定 する要因である軸受のバネ特性と軸の加振力 を決定するため、診断対象毎に個体差を測定し、 解析を行う。但し実機では、これらの個体差は 直接測定することが難しいため、実機で測定し た振動と振動応答解析の結果が一致するよう に、個体差のパラメータを調節、最適化するこ とにより、同定を可能としている。個体差(回転機個々に測定)軸受データ | (形式、隙間etc)モータ・ポンプ | 芯ずれ?受荷量モータ電磁力軸受特性 (バネ・ダンバ特性)ポンプ流体力「アンバランス - 「振動応答解析」「出力、振動応答解析| 軸加工誤差アンバランス (加振力)出力 (振動)運転条件、(回転数ete)4.2 回転機の振動予測解析図1に示した補修後診断の困難な機器は、例 えば、系統側の条件のために試運転時に定格状 態での運転ができない回転機がある。このよう な回転機は、プラントが定格に達するまで補修 結果の良否が判定できず、場合によっては、プ ラント停止し、再補修が必要となることがある。 このような再補修を防止することを目的とし て、前節の振動応答解析モデルを用いて、定格 時の振動挙動を予測する技術を開発し、実機に 適用している。振動予測技術は、補修時及び試運転時に採取 可能なデータを用いて、図5に示した振動応答 解析モデルのパラメータを調整し、定格状態を 模擬したシミュレーションを行い、プラント起 動前に定格状態での振動傾向を予測すること を可能としている。図6は、本手法の適用例を 示している。◆は本手法にて予測した結果、◇ は実データを示しており、本手法により、プラ ント起動後の振動傾向が正しく予測できてい ることを示している。口は補修の失敗を模擬し た条件によるシミュレーション例を示してお り、このような場合は、再補修の必要性を示し ており、プラント起動前の対策が可能となる。警報 ----------予測結果 実際のデータ 調整失敗模擬振動プラント起動前に速度上昇 時の傾向を予測10_20_40_ ポンプ叶出流量(%)80_100Fig. 6Example of vibration predictionFig. 64.3 転がり軸受の軸受荷重診断回転機の補修後に適用する診断技術の高度 化として、軸受荷重診断手法を開発した。これ は、軸受の劣化因子の1つとなる組立時ミスア ライメントによる軸受静荷重を振動測定によ り推定し、推定荷重と軸受の定格荷重の比から 転がり軸受の疲労寿命を推定する技術である。荷重が大きい、すなわち寿命が短いと判定され た場合は、軸受荷重が小さくなるように再組立 をすることにより、回転機の補修後の初期故障 リスクを低減することができる[3]。 1本手法は、図7に示すように、付加アンバラ ンス(錘)を軸に取り付けて回転機を運転した 場合の軸振動と、錘無し状態での軸振動の差を 測定する。この振動の差は、図8に示すように、 アライメントのずれが大きく、軸受荷重が大き いほど小さくなる。次に図9のように、求めた 荷重と予め振動応答解析により求めた振動対 荷重の特性曲線より、軸受の荷重を推定するこ とができる。すなわち、組立時ミスアライメン トの状況を判定することが可能となる。CBMによって分解点検周期が延長され、組 立作業の経験が少なくなるなどの作業員の技 量低下が予想されるが、本手法により、組立作 業が支援できるという効果も期待できる。ポンプ側モータ側 <付加アンバランスウェイトヘア」ポンプ軸tモータ軸カップリングベアリングミスアライメント。ベアリング | アンバランスウェイトベアリンク1Fig. 7 Rough sketch of etimation of bearing loadベアリング荷重動加振力 (アンバランス)小ト------今、軸変位 大軸振動 -- Fig. 8 Estimation Principle of bearing load-、軸変位ng load162[1] 口[2]- 振動ベクトル差 [um]11234567で「1」[錘2]70_ 1 2 3 4 5 6軸受荷重[kN] Fig. 9 Estimation curve for bearingFig. 9 Estimation curve for bearing4.4 転がり軸受フレーキング早期検知診断日常の監視診断を高度化する技術の1つと して、転がり軸受の寿命時期を早期に診断する 技術を開発している。本技術は、AEセンサと 加速度センサを組合せた機能を持つ複合セン サを使用し、軸受に発生する転がり疲れによる き裂発生と進展を診断する技術である[4]。こ こで、複合センサとは、圧電式加速度センサの 負荷質量として広帯域AEセンサ用のダンパ 材を装着することにより、加速度信号とAE信 号をひとつのセンサで同時に出力できるよう にしたものである。本センサは、アンプなども 含め1つの測定系で加速度もAEも測定でき、 現場での使用に適している。 - 本技術の有効性は、図10に示す試験装置を 用い、確認している。ここでは、転がり軸受に 定格荷重の12倍の荷重による加速試験を実 施している。図11及び図12に加速試験の結 果を示す。複合センサ/取付けホルダ , ピロー形ベアリングユニット 取付け治具、加速度センサ荷重計」「軸受固定ブロックハイ押しボルト180mm180mm320mm スライドテーブルシャフト荷重付加方向Fig. 10 Accezelation Test Equipment図11のAE事象率とは、予め定めたしきい 値をAE信号が1分間に何回超えるかをカウ ントしたものであり、試験開始後約45分後に 大きく立ち上がっている。検証用に測定した他 指標も同時点で変化が認められ、この時点で剥 離の発生を検知していることを示しており、A E事象率はフレーキングを早期に検知するた めに有効であることが確認できた。12000AE事象率[カウント]------......10_ 50 100 15020250聞 Fig. 11 The Experiment result of AEFig.11また、図12に示す加速度実効値も、ほぼA Eと同時点で増加しており、両者を組合せるこ とで、より精度の高い診断が可能と考えられる さらに、この加速度実効値は、剥離発生までの 間線形に近い特性で増加しているので、フレー キング発生時期の予測にも適用可能である。加速度実効値[G]1 0_ 50 100 150 200 250時間[分] Fig12 The Experiment result of AccelerationOA value5. 運用支援技術機器のCBMに関わる多様なデータを一元 管理し、このデータを用いて傾向予測などを可 能とする機器カルテ管理技術を開発し、実機適 用中である。本システムにより、CBM運用の163効率化と高度化の支援を実現している。また、 電力会社からの技術的問合せに対し、迅速かつ タイムリーに回答するための技術支援 Web サービスも運用している。本サービスもCBM の運用支援に寄与できると考えられる。5.1 機器カルテ管理技術 1 設計情報と運転・保守に関わるフィールド情 報を融合し、CBM運用を支援する「機器カル テ管理システム」を開発している[2]。ここで は、運転パラメータや、状態監視のための振動、 温度などのデータ、さらに、点検保守情報を統 合的に管理している。これらデータに回帰分析 や因子分析などの統計解析を活用し、劣化傾向 を評価するとともに、FMEAなどの設計技術 情報と組合せて、保守点検間隔の合理的判断に 利用することができる。最終的には、意思決定 モデルと組合せた手法により、保全計画の立案 支援を行う。図13に、組立の差異が振動応答 にあまり変化を与えない横型ポンプのウェア リングの交換間隔に対する評価例を示す。この 例では、過去6回の点検結果と状態監視データ の統計分析から経年劣化傾向予測モデルを作 成し、次回定検時の信頼性をリスク確率として 評価した例を示している。ポンプTannniIIICoco ウェアリング振動点検時期の判定アルゴリズシャフト間隔ルト時空でははまるは2点検直後(試運転時) の振動データによる要点 15.0mmウェアリング/シャフト間隔(5)分点検の実用・法統計(重回帰)モデル0.90円1.80 F無限大 - FT )間隔=(累積運転時間,振動) 次回定校までランダム変数 の累積運転時間と 同じ特性) 劣化パラメータの予測がしきい値を越 える確率に基づいて有意検定 確率 > 5% 点検要 確率≦56 : 点検不要10 2 4 16810 12 14 |Fig. 14 Example of prediction of deterioration機器カルテ管理システムは、実機におけるC BM支援サービスに適用しており、CBM運用 に必要な点検データの整備、振動データの採取、 診断の支援、及びCBM全般の運用方法の検討 など、一連の業務支援に活用している。5.2 技術支援Webサービス当社は、電力殿の技術的質問に対して、技術 術支援サービスを提供してきている。しかし、 CBM運用では今後、状態が変化したデータの 評価や原因究明などに対して、メーカーの支援 は重要になるものと考えられる。また、CBM では、補修時期が不定期となるため、補修物品 の手配や技派はよりタイムリーに実施する必 要があると考えられる。このため当社は、We bを活用した「技術支援Webシステム」を構 築し運用を開始している。本システムは、公衆 回線網を利用し、電力担当者のパソコンから直 接、入力された依頼事項を電力内の審査を経て、 東芝の担当部門にて受入れ、依頼内容に応じて、 設計やサービス部門にて回答を作成し、依頼元 の担当者に返信することができる。ここで、問 合せに併せて、振動、音響、点検画像データな どを添付することで、前述に紹介した各診断技 術による解析結果を返送する遠隔診断サービ スも可能としている。5.おわりに- 本報では、CBM導入を効率化、高度化、及 び運用支援を目的に開発した監視診断技術に ついて紹介した。今後も、プラントメーカーと して、電力会社殿のCBM導入を御支援するた めの監視診断技術を開発、御提供していく所存 であり、御協力と御支援をお願いする。参考文献 [1]玉置、榎本、兼本、日隈、永森、「主成分分 析と確率ネットワークによる音響診断」、機械 学会第2回評価・診断に関するシンポジウム予 稿集(2003 年 12月) [2]渡部、兼本、尾崎、清水、「状態監視保全の 原子カプラントへの適用」、機械学会 Dynamics and Design Conference 2003 予稿集 (2003年9月) [3]渡部、尾崎、加藤、日隈、「回転機への能動 診断技術の適用」、機械学会第1回評価・診断 に関するシンポジウム予稿集(2002 年 12 月) [4]渡部、尾崎、加藤、日隈、「ラジアル玉軸受 の転がり疲れ寿命」、メンテナンス No240 2004 年春-164“ “状態監視保全技術の開発と実機適用 “ “日隈 幸治,Koji HIGUMA,鵜原 義彦,Yoshihiko UHARA,山本 博樹,Hiroki YAMAMOTO,清水 俊一,Shunichi SHIMIZU,渡部 幸夫,Yukio WATANABE,兼本 茂,Shigeru KANEMOTO“ “状態監視保全技術の開発と実機適用 “ “日隈 幸治,Koji HIGUMA,鵜原 義彦,Yoshihiko UHARA,山本 博樹,Hiroki YAMAMOTO,清水 俊一,Shunichi SHIMIZU,渡部 幸夫,Yukio WATANABE,兼本 茂,Shigeru KANEMOTO