JP6906985B2 - Vibration diagnosis system, vibration diagnosis method and parameter setting method - Google Patents

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Description

本発明は、振動診断システム、振動診断方法及びパラメータ設定方法に関する。 The present invention relates to a vibration diagnostic system, a vibration diagnostic method and a parameter setting method.

タービンなどの機器の振動を診断するシステムとして、診断すべき機器の振動を計測し、振動の大きさ、卓越する周波数成分、振動波形の経時的変化などから、異常の予知・診断を行うシステムが提供されている。例えば、運転中の機器から計測された振動データを取得するオンラインシステムと、取得した振動データから異常などの診断を行うためのオフラインシステムとを組み合わせた診断システムなどが提案されている（特許文献２）。 As a system for diagnosing the vibration of equipment such as turbines, there is a system that measures the vibration of the equipment to be diagnosed and predicts and diagnoses abnormalities from the magnitude of vibration, outstanding frequency components, changes in vibration waveform over time, etc. It is provided. For example, a diagnostic system that combines an online system that acquires vibration data measured from a device in operation and an offline system that diagnoses abnormalities from the acquired vibration data has been proposed (Patent Document 2). ).

また、特許文献１には、ガスタービンやエンジンなど制御対象の特性の変化に応じて、それらの機器を制御する制御装置のパラメータを調整するシステムについて記載されている。例えば、特許文献１に記載のシステムは、まず、制御対象のモデルを選定し、次に、選定したモデルの係数を決定して制御対象のモデルを同定し、さらに、同定したモデルを用いて制御装置の制御パラメータを調整するという一連の処理を自動的に行う。 Further, Patent Document 1 describes a system that adjusts parameters of a control device that controls such devices according to changes in the characteristics of controlled objects such as a gas turbine and an engine. For example, in the system described in Patent Document 1, first, a model to be controlled is selected, then the coefficient of the selected model is determined to identify the model to be controlled, and further, the identified model is used for control. A series of processes of adjusting the control parameters of the device are automatically performed.

特開平０７−３２５６０３号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 07-325603 特開平０５−６０５９６号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 05-60596

ところで、運転中タービンの内部は高圧・高温になることやワイヤリング等の難しさから、センサの配置箇所が制限される。そのため、運転中のタービンに生じている振動の状態を把握するための情報を、センサを設けることによって直接計測することは難しい場合が多い。そのため、計測可能な位置にセンサを設け、そのセンサが計測したデータから健全性などの診断を実施している。しかし、この方法では、直接計測できない部分の振動状態については、不確定な要素が多く、診断精度が十分ではない可能性がある。 By the way, the location of the sensor is limited due to the high pressure and high temperature inside the turbine during operation and the difficulty of wiring. Therefore, it is often difficult to directly measure the information for grasping the state of vibration generated in the operating turbine by providing a sensor. Therefore, a sensor is provided at a measurable position, and the soundness and the like are diagnosed from the data measured by the sensor. However, with this method, there are many uncertainties regarding the vibration state of the portion that cannot be directly measured, and the diagnostic accuracy may not be sufficient.

そこでこの発明は、上述の課題を解決することのできる振動診断システム、振動診断方法及びパラメータ設定方法を提供することを目的としている。 Therefore, an object of the present invention is to provide a vibration diagnosis system, a vibration diagnosis method, and a parameter setting method that can solve the above-mentioned problems.

本発明の第１の態様によれば、振動診断システムは、機器の運転中に計測した計測データを取得するデータ取得部と、前記取得した計測データに基づいて、システム同定を行うことによりリアルタイムに機器の振動特性を推定するデータ分析部と、前記計測データに含まれる前記機器の振動の計測データおよび前記推定した振動特性に基づいて、前記機器の振動状態を診断する状態診断部と、前記システム同定において用いられるシステム同定用モデルを作成し、前記システム同定用モデルにおけるパラメータの設定を、前記データ取得部が取得した計測データを用いて行うモデル作成部と、を備え、前記モデル作成部は、前記機器が動作速度を変化させながら運転しているときに計測された振動データに基づいて、前記機器の振動特性を推定する振動特性推定部と、前記機器が診断対象となる運転状態で運転しているときに計測された振動データに基づいて、前記システム同定用モデルが推定する振動特性と、前記振動特性推定部が推定した振動特性とが等しくなるように、前記システム同定用モデルのパラメータを設定するパラメータ設定部と、を備える。 According to the first aspect of the present invention, the vibration diagnostic system has a data acquisition unit that acquires measurement data measured during operation of the device, and a system identification based on the acquired measurement data in real time. A data analysis unit that estimates the vibration characteristics of the device, a state diagnosis unit that diagnoses the vibration state of the device based on the measurement data of the vibration of the device included in the measurement data, and the estimated vibration characteristics, and the system. The model creation unit includes a model creation unit that creates a system identification model used in identification and sets parameters in the system identification model using the measurement data acquired by the data acquisition unit. Based on the vibration data measured while the device is operating while changing the operating speed, the vibration characteristic estimation unit that estimates the vibration characteristics of the device and the device are operated in the operating state to be diagnosed. Based on the vibration data measured during the operation, the parameters of the system identification model are set so that the vibration characteristics estimated by the system identification model and the vibration characteristics estimated by the vibration characteristic estimation unit are equal to each other. It is provided with a parameter setting unit for setting.

また、本発明の第２の態様によれば、前記状態診断部は、前記機器の振動の計測データおよび前記推定した振動特性に加え、前記機器の運転に関する環境情報を用いて、前記機器の振動状態を診断する。 Further, according to the second aspect of the present invention, the state diagnosis unit uses the vibration measurement data of the device and the estimated vibration characteristics, as well as the environmental information regarding the operation of the device, to vibrate the device. Diagnose the condition.

また、本発明の第３の態様によれば、前記振動診断システムは、前記計測データまたは前記振動特性に対応付けて記録された損傷情報に基づいて、前記機器の振動が示す損傷状態を推定する損傷状態推定部、をさらに備える。 Further, according to the third aspect of the present invention, the vibration diagnostic system estimates the damage state indicated by the vibration of the device based on the measurement data or the damage information recorded in association with the vibration characteristics. It further includes a damage state estimation unit.

また、本発明の第４の態様によれば、振動診断システムは、機器の運転中に計測した計測データを取得するデータ取得部と、前記取得した計測データとシステム同定用モデルとに基づいて、システム同定を行うことによりリアルタイムに機器の振動特性を推定するデータ分析部と、前記計測データに含まれる前記機器の振動の計測データおよび前記推定した振動特性に基づいて、前記機器の振動を診断する状態診断部と、前記機器が動作速度を変化させながら運転しているときに計測された振動データに基づいて、前記機器の振動特性を推定する振動特性推定部と、前記機器が診断対象となる運転状態で運転しているときに計測された振動データに基づいて、前記システム同定用モデルが推定する振動特性と、前記振動特性推定部が推定した振動特性とが等しくなるように、前記システム同定用モデルのパラメータを設定するパラメータ設定部と、を備える。 Further, according to the fourth aspect of the present invention, the vibration diagnostic system is based on a data acquisition unit that acquires measurement data measured during operation of the device, and the acquired measurement data and a system identification model. The vibration of the device is diagnosed based on the data analysis unit that estimates the vibration characteristics of the device in real time by system identification, the measurement data of the vibration of the device included in the measurement data, and the estimated vibration characteristics. The state diagnosis unit, the vibration characteristic estimation unit that estimates the vibration characteristics of the device based on the vibration data measured while the device is operating while changing the operating speed, and the device are the diagnosis targets. Based on the vibration data measured while operating in the operating state, the system identification is performed so that the vibration characteristics estimated by the system identification model and the vibration characteristics estimated by the vibration characteristic estimation unit are equal to each other. It is provided with a parameter setting unit for setting parameters of the model for use.

また、本発明の第５の態様によれば、前記振動特性推定部は、前記機器の起動中または停止する間に計測された振動データに基づいて、前記振動特性を推定し、前記パラメータ設定部は、前記機器の定格運転中に計測された振動データに基づいて、前記パラメータを設定する。 Further, according to the fifth aspect of the present invention, the vibration characteristic estimation unit estimates the vibration characteristic based on the vibration data measured while the device is starting or stopping, and the parameter setting unit. Sets the parameters based on the vibration data measured during the rated operation of the equipment.

また、本発明の第６の態様は、機器の運転中に計測した計測データを取得するステップと、システム同定において用いられるシステム同定用モデルを作成し、前記システム同定用モデルにおけるパラメータの設定を、前記計測データを取得するステップで取得した前記計測データを用いて行うステップと、前記取得した計測データに基づいて、前記システム同定を行うことによりリアルタイムに機器の振動特性を推定するステップと、前記計測データに含まれる前記機器の振動の計測データおよび前記推定した振動特性に基づいて、前記機器の振動を診断するステップと、を備え、前記パラメータの設定を、前記計測データを取得するステップで取得した計測データを用いて行うステップでは、機器が動作速度を変化させながら運転しているときに計測された振動データに基づいて、前記機器の振動特性を推定し、前記機器が診断対象となる運転状態で運転しているときに計測された振動データに基づいて、前記機器の振動特性を同定するシステム同定用モデルが推定する振動特性と、前記振動特性を推定するステップにて推定した振動特性とが等しくなるように、前記システム同定用モデルのパラメータを設定する、振動診断方法である。 Further, in the sixth aspect of the present invention, a step of acquiring measurement data measured during operation of the device, a system identification model used in system identification are created, and parameters in the system identification model are set. a step of the step of performing measurement data using the measurement data obtained in step of acquiring, based on the obtained measurement data to estimate the vibration characteristics of the device in real time by performing the system identification, the measurement A step of diagnosing the vibration of the device based on the measurement data of the vibration of the device included in the data and the estimated vibration characteristic is provided , and the setting of the parameter is acquired in the step of acquiring the measurement data. In the step performed using the measurement data, the vibration characteristics of the device are estimated based on the vibration data measured while the device is operating while changing the operating speed, and the operating state in which the device is to be diagnosed is estimated. Based on the vibration data measured while driving in, the vibration characteristics estimated by the system identification model that identifies the vibration characteristics of the device and the vibration characteristics estimated in the step of estimating the vibration characteristics are This is a vibration diagnosis method in which the parameters of the system identification model are set so as to be equal.

また、本発明の第７の態様は、機器が動作速度を変化させながら運転しているときに計測された振動データに基づいて、前記機器の振動特性を推定するステップと、前記機器が診断対象となる運転状態で運転しているときに計測された振動データに基づいて、前記機器の振動特性を同定するシステム同定用モデルが推定する振動特性と、前記振動特性を推定するステップにて推定した振動特性とが等しくなるように、前記システム同定用モデルのパラメータを設定するパラメータ設定ステップと、を備えるパラメータ設定方法である。 A seventh aspect of the present invention includes a step of estimating the vibration characteristics of the device based on the vibration data measured while the device is operating while changing the operating speed, and the device being diagnosed. Based on the vibration data measured while operating in the above operating state, the vibration characteristics estimated by the system identification model that identifies the vibration characteristics of the device and the vibration characteristics estimated in the step of estimating the vibration characteristics are estimated. This is a parameter setting method including a parameter setting step for setting parameters of the system identification model so that the vibration characteristics are equal to each other.

本発明によれば、リアルタイムのシステム同定技術により、限られた情報に基づいて、高精度に振動診断を行うことが可能となる。 According to the present invention, the real-time system identification technique enables highly accurate vibration diagnosis based on limited information.

本発明に係る第一実施形態における振動診断処理の概略図である。It is the schematic of the vibration diagnosis processing in the 1st Embodiment which concerns on this invention. 本発明に係る第一実施形態における振動診断装置の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the vibration diagnostic apparatus in 1st Embodiment which concerns on this invention. 本発明に係る第一実施形態における振動診断処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the vibration diagnosis processing in 1st Embodiment which concerns on this invention. 本発明に係る第二実施形態における振動診断装置のブロック図である。It is a block diagram of the vibration diagnostic apparatus in the 2nd Embodiment which concerns on this invention. 本発明に係る第二実施形態におけるシステム同定用モデルのパラメータ設定方法を説明する図である。It is a figure explaining the parameter setting method of the system identification model in the 2nd Embodiment which concerns on this invention. 本発明に係る第二実施形態におけるシステム同定用モデルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the system identification model in 2nd Embodiment which concerns on this invention. 本発明に係る第二実施形態におけるシステム同定用モデルのパラメータ設定処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the parameter setting process of the system identification model in 2nd Embodiment which concerns on this invention. 本発明に係る第三実施形態における振動診断装置のブロック図である。It is a block diagram of the vibration diagnostic apparatus in the 3rd Embodiment which concerns on this invention. 本発明に係る第三実施形態におけるシステム同定用モデルのパラメータ設定方法を説明する図である。It is a figure explaining the parameter setting method of the system identification model in the 3rd Embodiment which concerns on this invention. 本発明に係る第三実施形態におけるシステム同定用モデルのパラメータ設定処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the parameter setting process of the system identification model in 3rd Embodiment which concerns on this invention. 本発明に係る第四実施形態における振動診断装置のブロック図である。It is a block diagram of the vibration diagnostic apparatus in the 4th Embodiment which concerns on this invention. 本発明に係る第四実施形態における振動診断処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the vibration diagnosis processing in 4th Embodiment which concerns on this invention.

＜第一実施形態＞
以下、本発明の第一実施形態による振動診断装置について図１〜図３を参照して説明する。
図１は、本発明に係る第一実施形態における振動診断処理の概略図である。
タービン１は、回転軸３を中心として回転する。軸受台２Ａ、２Ｂは、回転軸３を支持している。軸受台２Ａ、２Ｂには、それぞれ軸受（図示せず）が設けられている。軸受台２Ａ、２Ｂは、この軸受を介して回転軸３を支持することで回転軸３が回転可能となっている。回転軸３の軸受台２Ａと軸受台２Ｂの位置にはそれぞれ、回転軸３の振動を計測する振動センサ４Ａと振動センサ４Ｂが設けられている。また、例えば、タービン１の低圧側には、温度センサ５、圧力センサ６が設けられている。振動センサ４Ａ，４Ｂ、温度センサ５、圧力センサ６は、振動診断装置１０と接続されている。振動センサ４Ａ、４Ｂは、タービン１の回転に伴って生じる振動を計測し、その計測結果を、振動診断装置１０へ出力する。温度センサ５、圧力センサ６は、それぞれ、タービン１の圧力、温度を計測し、その計測結果を、振動診断装置１０へ出力する。なお、温度センサ５、圧力センサ６は、タービン１の内部へ設けられていてもよい。振動診断装置１０は、振動センサ４Ａ，４Ｂが計測した振動データ（振動波形の時刻歴領域データ）を取得し、システム同定によって、タービン１の振動の状態を推定する。振動診断装置１０は、推定した振動の状態に基づいて、オンラインでリアルタイムにタービン１の振動の状態を診断する。 <First Embodiment>
Hereinafter, the vibration diagnostic apparatus according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 3.
FIG. 1 is a schematic view of a vibration diagnosis process according to the first embodiment of the present invention.
The turbine 1 rotates about the rotation shaft 3. The bearing bases 2A and 2B support the rotating shaft 3. Bearings (not shown) are provided on the bearing bases 2A and 2B, respectively. The bearing bases 2A and 2B support the rotating shaft 3 via the bearings so that the rotating shaft 3 can rotate. A vibration sensor 4A and a vibration sensor 4B for measuring the vibration of the rotating shaft 3 are provided at the positions of the bearing base 2A and the bearing base 2B of the rotating shaft 3, respectively. Further, for example, a temperature sensor 5 and a pressure sensor 6 are provided on the low pressure side of the turbine 1. The vibration sensors 4A and 4B, the temperature sensor 5, and the pressure sensor 6 are connected to the vibration diagnostic device 10. The vibration sensors 4A and 4B measure the vibration generated by the rotation of the turbine 1 and output the measurement result to the vibration diagnostic device 10. The temperature sensor 5 and the pressure sensor 6 measure the pressure and temperature of the turbine 1, respectively, and output the measurement results to the vibration diagnostic device 10. The temperature sensor 5 and the pressure sensor 6 may be provided inside the turbine 1. The vibration diagnostic device 10 acquires the vibration data (time history region data of the vibration waveform) measured by the vibration sensors 4A and 4B, and estimates the vibration state of the turbine 1 by system identification. The vibration diagnostic apparatus 10 diagnoses the vibration state of the turbine 1 in real time online based on the estimated vibration state.

次に振動診断装置１０について説明する。
図２は、本発明に係る第一実施形態における振動診断装置の一例を示すブロック図である。
振動診断装置１０は、データ取得部１１と、データ分析部１２と、振動状態診断部１３と、記憶部１４と、入出力部１５と、制御部１６とを備える。
データ取得部１１は、タービン１の運転中に振動センサ４Ａ，４Ｂ、温度センサ５、圧力センサ６が計測した計測データを取得する。
データ分析部１２は、データ取得部１１が取得した計測データを分析して、タービン１の振動状態を分析する。例えば、データ分析部１２は、時刻歴領域データと、所定のシステム同定用のモデルとに基づいて、タービン１の振動モードなどを推定する。システム同定用のモデルとは、例えば、タービン１の振動の時刻歴領域データなどを入力すると、タービン１の固有振動数、減衰定数、振動モードなどを出力するよう予め調整されたＡＲＭＡ（Autoregressive moving average)モデルである。データ分析部１２が用いるシステム同定用モデルは、これ以外にも、ＡＲＸ（Auto-Regressive with eXogenous）、ＡＲ（Auto Regressive）、ＭＡ（Moving Average）など各種手法を用いて作成されたモデルであってもよい。また、例えば、データ分析部１２は、振動センサ４Ａ，４Ｂが計測した振動波形の時刻歴領域データから、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）等を行って周波数領域データを算出し、周波数領域データをシステム同定用に入力し、タービン１の固有振動数等を推定してもよい。 Next, the vibration diagnostic apparatus 10 will be described.
FIG. 2 is a block diagram showing an example of the vibration diagnostic apparatus according to the first embodiment of the present invention.
The vibration diagnosis device 10 includes a data acquisition unit 11, a data analysis unit 12, a vibration state diagnosis unit 13, a storage unit 14, an input / output unit 15, and a control unit 16.
The data acquisition unit 11 acquires the measurement data measured by the vibration sensors 4A and 4B, the temperature sensor 5, and the pressure sensor 6 during the operation of the turbine 1.
The data analysis unit 12 analyzes the measurement data acquired by the data acquisition unit 11 to analyze the vibration state of the turbine 1. For example, the data analysis unit 12 estimates the vibration mode of the turbine 1 and the like based on the time history region data and a predetermined system identification model. The model for system identification is, for example, ARMA (Autoregressive moving average) adjusted in advance to output the natural frequency, damping constant, vibration mode, etc. of the turbine 1 when the time history region data of the vibration of the turbine 1 is input. ) It is a model. The system identification model used by the data analysis unit 12 is a model created by using various methods such as ARX (Auto-Regressive with eXogenous), AR (Auto Regressive), and MA (Moving Average). May be good. Further, for example, the data analysis unit 12 performs FFT (Fast Fourier Transform) or the like from the time history region data of the vibration waveform measured by the vibration sensors 4A and 4B to calculate the frequency domain data, and identifies the frequency domain data as a system. The natural frequency of the turbine 1 may be estimated by inputting the data.

振動状態診断部１３は、振動センサ４Ａ，４Ｂなどが計測した振動データや、データ分析部１２が推定した振動モードなどの情報に基づいて、タービン１の振動状態が正常かどうかを評価する。なお、診断に用いるデータは振動データのみでなく、圧力や温度など、タービン１を運転する環境の環境情報を組み合わせることができる。
記憶部１４は、振動状態診断部１３が振動状態の診断に用いるための過去の計測データや、タービン１の正常な振動状態を示す振動特性（振動モードなど）の情報、振動状態が異常ではないかどうか、または異常予兆を示す事象が生じていないかどうかなどを判定するための閾値など、タービン１の振動状態の診断に用いる参照用データを記憶する。本実施形態では、診断に用いる参照データに振動データだけでなく、振動特性（固有振動数、減衰、振動モード）が含まれる。参照データの種類が増えることで、対象機器の運転状態を推定した結果は、より信憑性が高くなる。また、記憶部１４は、データ取得部１１が取得した各センサが計測した計測値を記憶する。
入出力部１５は、オペレータによる振動診断装置１０への指示情報等の入力操作を受け付ける。また、入出力部１５は、表示装置への振動状態の診断結果の出力などを行う。
制御部１６は、振動診断装置１０の起動、停止、処理実行などの各種制御を行う。 The vibration state diagnosis unit 13 evaluates whether or not the vibration state of the turbine 1 is normal based on the vibration data measured by the vibration sensors 4A, 4B and the like and the information such as the vibration mode estimated by the data analysis unit 12. The data used for diagnosis can be combined with not only vibration data but also environmental information of the environment in which the turbine 1 is operated, such as pressure and temperature.
The storage unit 14 has past measurement data for the vibration state diagnosis unit 13 to use for diagnosing the vibration state, information on vibration characteristics (vibration mode, etc.) indicating the normal vibration state of the turbine 1, and the vibration state is not abnormal. It stores reference data used for diagnosing the vibration state of the turbine 1, such as a threshold for determining whether or not an event indicating an abnormality sign has occurred. In the present embodiment, the reference data used for diagnosis includes not only vibration data but also vibration characteristics (natural frequency, damping, vibration mode). As the types of reference data increase, the result of estimating the operating state of the target device becomes more credible. Further, the storage unit 14 stores the measured values measured by each sensor acquired by the data acquisition unit 11.
The input / output unit 15 receives an operation of inputting instruction information or the like to the vibration diagnostic device 10 by the operator. Further, the input / output unit 15 outputs the diagnosis result of the vibration state to the display device and the like.
The control unit 16 performs various controls such as starting, stopping, and executing processing of the vibration diagnostic device 10.

次に図３を用いて、第一実施形態の振動診断装置１０による振動状態の診断処理の流れについて説明を行う。
前提として、タービン１は運転中であって、振動センサ４Ａ，４Ｂは、タービン１の回転軸３の振動を計測し、その計測値を振動診断装置１０へ出力する。なお、振動センサ４Ａ，４Ｂによる計測値が、タービン１の振動の時刻歴領域データ（時系列の波形データ）である。同様に、温度センサ５は、計測した温度の計測値、圧力センサ６は、計測した圧力の計測値を振動診断装置１０へ出力する。振動診断装置１０では、データ取得部１１が、これらの計測データを取得し（ステップＳ１１）、記憶部１４に記録する。
次にデータ分析部１２は、記憶部１４から振動の時刻歴領域データを読み出して、システム同定を行う（ステップＳ１２）。より具体的には、データ分析部１２は、タービン１の振動の時刻歴領域データもしくは、時刻歴領域データからフーリエ変換などを行って算出した周波数領域データを、システム同定用モデルに入力し、タービン１の固有振動数（卓越周波数）、減衰定数、振動モードなどを推定する。データ分析部１２は、時刻歴領域データ、もしくは周波数領域データ、固有振動数、減衰定数、振動モードの各情報を、振動状態診断部１３へ出力する。 Next, the flow of the vibration state diagnosis process by the vibration diagnosis device 10 of the first embodiment will be described with reference to FIG.
As a premise, the turbine 1 is in operation, and the vibration sensors 4A and 4B measure the vibration of the rotating shaft 3 of the turbine 1 and output the measured value to the vibration diagnostic device 10. The values measured by the vibration sensors 4A and 4B are the time history region data (time-series waveform data) of the vibration of the turbine 1. Similarly, the temperature sensor 5 outputs the measured value of the measured temperature, and the pressure sensor 6 outputs the measured value of the measured pressure to the vibration diagnostic apparatus 10. In the vibration diagnostic apparatus 10, the data acquisition unit 11 acquires these measurement data (step S11) and records them in the storage unit 14.
Next, the data analysis unit 12 reads out the vibration time history region data from the storage unit 14 and performs system identification (step S12). More specifically, the data analysis unit 12 inputs the time history region data of the vibration of the turbine 1 or the frequency domain data calculated by performing Fourier conversion or the like from the time history region data into the system identification model, and the turbine Estimate the natural frequency (dominant frequency), damping constant, vibration mode, etc. of 1. The data analysis unit 12 outputs time history region data, frequency domain data, natural frequency, attenuation constant, and vibration mode information to the vibration state diagnosis unit 13.

次に振動状態診断部１３は、入力した各データを、参照用データと照合する（ステップＳ１３）。例えば、振動状態診断部１３は、データ分析部１２から取得した時刻歴領域データと、過去の計測データ（過去に計測した時刻歴領域データ）とを照合する。また、データ分析部１２は、時刻歴領域データもしくは周波数領域データが示す軸振動の振幅と、例えばＩＳＯ（International Organization for Standardization）で定められる基準に基づいて定められた閾値とを照合する。また、データ分析部１２は、データ分析部１２から取得した固有振動数、減衰定数、振動モードなどの振動特性と、記憶部１４に記録されたタービン１の正常な振動状態を示す固有振動数、減衰定数、振動モードとを照合する。 Next, the vibration state diagnosis unit 13 collates each input data with the reference data (step S13). For example, the vibration state diagnosis unit 13 collates the time history area data acquired from the data analysis unit 12 with the past measurement data (time history area data measured in the past). Further, the data analysis unit 12 collates the amplitude of the axial vibration indicated by the time history region data or the frequency domain data with a threshold value determined based on, for example, a standard defined by ISO (International Organization for Standardization). Further, the data analysis unit 12 has a vibration characteristic such as a natural frequency, a damping constant, and a vibration mode acquired from the data analysis unit 12, and a natural frequency indicating a normal vibration state of the turbine 1 recorded in the storage unit 14. Check the damping constant and vibration mode.

次に振動状態診断部１３は、照合結果に基づいて、タービン１の振動が異常かどうかを診断する（ステップＳ１４）。例えば、振動状態診断部１３は、時刻歴領域データと、過去の計測データとが乖離していれば、何らかの異常が発生している可能性があると診断する。また、例えば、振動状態診断部１３は、時刻歴領域データが示す振動の振幅が、所定の閾値を上回っていれば、異常が発生している可能性があると診断する。また、例えば、振動状態診断部１３は、周波数領域データが示す各周波数の振動の振幅が、所定の閾値を上回っていれば、異常が発生している可能性があると診断する。また、例えば、振動状態診断部１３は、システム同定用モデルによって推定した振動モード等と記憶部１４に記録された正常な振動状態を示す振動モード等とを比較して、それらが乖離していれば、何らかの異常が発生している可能性があると診断する。 Next, the vibration state diagnosis unit 13 diagnoses whether or not the vibration of the turbine 1 is abnormal based on the collation result (step S14). For example, if the time history region data and the past measurement data deviate from each other, the vibration state diagnosis unit 13 diagnoses that some abnormality may have occurred. Further, for example, if the vibration amplitude indicated by the time history region data exceeds a predetermined threshold value, the vibration state diagnosis unit 13 diagnoses that an abnormality may have occurred. Further, for example, if the vibration amplitude of each frequency indicated by the frequency domain data exceeds a predetermined threshold value, the vibration state diagnosis unit 13 diagnoses that an abnormality may have occurred. Further, for example, the vibration state diagnosis unit 13 compares the vibration mode or the like estimated by the system identification model with the vibration mode or the like indicating the normal vibration state recorded in the storage unit 14, and they are separated from each other. If so, it is diagnosed that some abnormality may have occurred.

本実施形態では、リアルタイムのシステム同定技術により、振動特性を推定することができるので、振動センサ４Ａ，４Ｂが計測していない部品、部分に関しても、振動特性に基づく分析や予め記録された種々の参照データとの比較を行うことによって振動状態の把握が可能となる。種々の参照データとは、例えば、正常と評価される範囲内であっても、様々な機器の状態（新品、経年変化、ある部品、部分が劣化しているなど）や運転条件の下で計測された振動データや算出された振動特性などの情報である。これにより、従来は、直接計測できない部分の振動状態については不確定な要素が多く、診断精度が十分ではなかったところ、直接計測できない部分を含めた多面的で高精度な振動診断をリアルタイムに行うことが可能となる。 In the present embodiment, since the vibration characteristics can be estimated by the real-time system identification technology, analysis based on the vibration characteristics and various pre-recorded parts and parts that are not measured by the vibration sensors 4A and 4B are also performed. The vibration state can be grasped by comparing with the reference data. Various reference data are measured under various equipment conditions (new, aging, certain parts, parts are deteriorated, etc.) and operating conditions, even within the range evaluated as normal. Information such as the calculated vibration data and the calculated vibration characteristics. As a result, in the past, there were many uncertain factors regarding the vibration state of parts that could not be measured directly, and the diagnostic accuracy was not sufficient. However, multifaceted and highly accurate vibration diagnosis including parts that cannot be directly measured is performed in real time. It becomes possible.

また、記憶部１４に、過去の振動計測データが、その振動データが計測されたときの圧力や温度の計測値と共に記録されている場合、振動状態診断部１３は、データ取得部１１が取得した圧力や温度の計測値に近い環境下で計測された振動計測データや振動モードと、データ分析部１２から取得した診断対象の時刻歴領域データや振動モードなどを照合して異常診断を行う。これにより、振動診断装置１０は、より正確な診断を行うことができる。 Further, when the past vibration measurement data is recorded in the storage unit 14 together with the measured values of pressure and temperature when the vibration data is measured, the vibration state diagnosis unit 13 is acquired by the data acquisition unit 11. Abnormality diagnosis is performed by collating the vibration measurement data and vibration mode measured in an environment close to the measured values of pressure and temperature with the time history area data and vibration mode of the diagnosis target acquired from the data analysis unit 12. As a result, the vibration diagnostic apparatus 10 can perform a more accurate diagnosis.

診断の結果が正常ではない場合（ステップＳ１４；Ｎｏ）、振動状態診断部１３は異常を検出した旨の情報を入出力部１５に出力する（ステップＳ１５）。入出力部１５は、異常の発生を通知する情報を、例えばディスプレイに表示する。
診断の結果が正常の場合（ステップＳ１４；Ｙｅｓ）、またはステップＳ１５の処理を実行後、制御部１６は、診断処理を継続するか否かを判定する（ステップＳ１６）。例えば、ユーザが診断処理の停止命令を、入出力部１５を介して振動診断装置１０へ入力した場合、制御部１６は、診断処理を終了すると判定する。診断処理を終了すると判定した場合（ステップＳ１６；Ｙｅｓ）、制御部１６は、データ分析部１２や振動状態診断部１３による診断処理を停止する。この場合、本フローチャートを終了する。診断処理を継続する場合（ステップＳ１６；Ｎｏ）、ステップＳ１１からの処理を繰り返す。 When the diagnosis result is not normal (step S14; No), the vibration state diagnosis unit 13 outputs information to the effect that an abnormality has been detected to the input / output unit 15 (step S15). The input / output unit 15 displays, for example, information for notifying the occurrence of an abnormality on a display.
If the result of the diagnosis is normal (step S14; Yes), or after executing the process of step S15, the control unit 16 determines whether or not to continue the diagnosis process (step S16). For example, when the user inputs a stop command for the diagnostic process to the vibration diagnostic device 10 via the input / output unit 15, the control unit 16 determines that the diagnostic process is finished. When it is determined that the diagnostic process is completed (step S16; Yes), the control unit 16 stops the diagnostic process by the data analysis unit 12 and the vibration state diagnosis unit 13. In this case, this flowchart ends. When continuing the diagnostic process (step S16; No), the process from step S11 is repeated.

従来より、振動センサ４Ａ，４Ｂによる振動データに基づく異常判定は行われていたが、この方法では、どのような異常が生じているか、どの部分で異常が生じているかなどの詳細な状態は分からなかった。そのため、実際に計測データから異常を診断した場合であっても、データからは異常が発生した箇所を特性できていない場合も多く、運転停止後に異常発生箇所を探索しなければならない。これに対し、本実施形態によれば、振動データに加え、システム同定技術によって推定した固有振動数、減衰定数、振動モードを用いてタービン１の振動状態を診断することができるので、様々な側面から診断が可能となり、診断精度を高めることができる。また、周波数領域データや振動モード等の振動特性を用いて解析することにより、短時間に異常が発生した個所や異常内容を推定することができるので、異常発生箇所の探索などが容易となる。また、タービン１の温度や圧力を診断に用いることにより、診断精度をさらに高めることができる。また、本実施形態の振動診断装置１０によれば、リアルタイムのシステム同定技術により振動モード等を推定し、リアルタイムに振動状態を把握することができる。また、本実施形態の振動診断装置１０を診断対象機器（タービン１）の傍に設置し、振動データをオンラインで振動診断装置１０に入力するように構成することで、運転中の機器の振動診断をリアルタイムに行うことができる。 Conventionally, abnormality determination has been performed based on vibration data by vibration sensors 4A and 4B, but with this method, it is not possible to know the detailed state such as what kind of abnormality is occurring and where the abnormality is occurring. There wasn't. Therefore, even when an abnormality is actually diagnosed from the measurement data, it is often the case that the location where the abnormality has occurred cannot be characterized from the data, and it is necessary to search for the location where the abnormality has occurred after the operation is stopped. On the other hand, according to the present embodiment, the vibration state of the turbine 1 can be diagnosed by using the natural frequency, the damping constant, and the vibration mode estimated by the system identification technique in addition to the vibration data. It is possible to make a diagnosis from, and the accuracy of diagnosis can be improved. Further, by analyzing using the frequency domain data and the vibration characteristics such as the vibration mode, it is possible to estimate the location where the abnormality has occurred and the content of the abnormality in a short time, so that the location where the abnormality has occurred can be easily searched. Further, by using the temperature and pressure of the turbine 1 for diagnosis, the diagnostic accuracy can be further improved. Further, according to the vibration diagnostic apparatus 10 of the present embodiment, the vibration mode or the like can be estimated by the real-time system identification technique, and the vibration state can be grasped in real time. Further, the vibration diagnostic device 10 of the present embodiment is installed near the device to be diagnosed (turbine 1), and the vibration data is input to the vibration diagnosis device 10 online to diagnose the vibration of the device in operation. Can be done in real time.

＜第二実施形態＞
以下、本発明の第二実施形態による振動診断装置について図４〜図７を参照して説明する。
以下、第二実施形態に係る振動診断装置１０Ａについて説明を行う。第一実施形態で振動状態の推定に用いるシステム同定用モデルは、パラメータ設定が、その推定精度に大きく影響することが知られている。そのため、システム同定モデルを適用してリアルタイムに振動状態を推定する前に、設定するパラメータの妥当性について検討し、適切なパラメータを設定することが重要である。第二実施形態に係る振動診断装置１０Ａは、第一実施形態の振動診断装置１０の機能に加え、システム同定用モデルのパラメータ設定を行う機能を備えている。 <Second embodiment>
Hereinafter, the vibration diagnostic apparatus according to the second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 4 to 7.
Hereinafter, the vibration diagnostic apparatus 10A according to the second embodiment will be described. In the system identification model used for estimating the vibration state in the first embodiment, it is known that the parameter setting greatly affects the estimation accuracy. Therefore, before applying the system identification model to estimate the vibration state in real time, it is important to examine the validity of the parameters to be set and set the appropriate parameters. The vibration diagnostic device 10A according to the second embodiment has a function of setting parameters of a system identification model in addition to the function of the vibration diagnostic device 10 of the first embodiment.

図４は、本発明に係る第二実施形態における振動診断装置のブロック図である。
本発明の第二実施形態に係る構成のうち、第一実施形態に係る振動診断装置１０を構成する機能部と同じものには同じ符号を付し、それぞれの説明を省略する。図示するように振動診断装置１０Ａは、データ取得部１１と、データ分析部１２と、振動状態診断部１３と、記憶部１４と、入出力部１５と、制御部１６と、第１システム同定用モデルパラメータ設定部１７とを備える。
第１システム同定用モデルパラメータ設定部１７は、タービン１の回転動作に応じた振動の挙動を模擬する解析モデルを有している。第１システム同定用モデルパラメータ設定部１７は、この解析モデルを用いて、データ分析部１２がシステム同定に用いるモデル（システム同定用モデル）を作成する。第１システム同定用モデルパラメータ設定部１７は、解析モデル最適化部１７Ａ、実機模擬部１７Ｂ、パラメータ設定部１７Ｃを備えている。
解析モデル最適化部１７Ａは、タービン１の解析モデルに対して、タービン１の振動の計測データを適用して、解析モデルを最適化する。
実機模擬部１７Ｂは、最適化された解析モデルによってタービン１の振動を模擬する。
パラメータ設定部１７Ｃは、実機模擬部１７Ｂによる模擬結果を用いて、システム同定用モデルのパラメータを調整し、適切なパラメータを設定する。 FIG. 4 is a block diagram of the vibration diagnostic apparatus according to the second embodiment of the present invention.
Among the configurations according to the second embodiment of the present invention, the same functional parts as those constituting the vibration diagnostic apparatus 10 according to the first embodiment are designated by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted. As shown in the figure, the vibration diagnosis device 10A includes a data acquisition unit 11, a data analysis unit 12, a vibration state diagnosis unit 13, a storage unit 14, an input / output unit 15, a control unit 16, and a first system identification unit. A model parameter setting unit 17 is provided.
The model parameter setting unit 17 for identifying the first system has an analysis model that simulates the behavior of vibration according to the rotational operation of the turbine 1. The first system identification model parameter setting unit 17 creates a model (system identification model) used by the data analysis unit 12 for system identification using this analysis model. The first system identification model parameter setting unit 17 includes an analysis model optimization unit 17A, an actual machine simulation unit 17B, and a parameter setting unit 17C.
The analysis model optimization unit 17A optimizes the analysis model by applying the measurement data of the vibration of the turbine 1 to the analysis model of the turbine 1.
The actual machine simulation unit 17B simulates the vibration of the turbine 1 by the optimized analysis model.
The parameter setting unit 17C adjusts the parameters of the system identification model using the simulation results of the actual machine simulation unit 17B, and sets appropriate parameters.

次に図５を用いてシステム同定用モデルのパラメータ設定処理について説明する。
図５は、本発明に係る第二実施形態におけるシステム同定用モデルのパラメータ設定方法を説明する図である。
まず、解析モデル最適化部１７Ａは、データ取得部１１が取得したタービン１の振動データ（時刻歴領域データ）を用いて、解析モデルがタービン１の動作を精度良く模擬するよう解析モデルを最適化する。次に実機模擬部１７Ｂは、最適化された解析モデルにタービン１の動作を模擬させる。最後にパラメータ設定部１７Ｃは、その模擬結果（振動の時刻歴領域データ、周波数領域データ、固有振動数、減衰定数、振動モード）を用いて、システム同定用モデル（例えばＡＲＭＡモデル）のパラメータ設定を行う。 Next, the parameter setting process of the system identification model will be described with reference to FIG.
FIG. 5 is a diagram illustrating a method of setting parameters of the system identification model according to the second embodiment of the present invention.
First, the analysis model optimization unit 17A optimizes the analysis model so that the analysis model accurately simulates the operation of the turbine 1 by using the vibration data (time history region data) of the turbine 1 acquired by the data acquisition unit 11. do. Next, the actual machine simulation unit 17B causes the optimized analysis model to simulate the operation of the turbine 1. Finally, the parameter setting unit 17C uses the simulated results (vibration time history region data, frequency domain data, natural frequency, attenuation constant, vibration mode) to set parameters for a system identification model (for example, ARMA model). conduct.

図５の破線１００で囲んだ部分に解析モデル最適化部１７Ａによる処理の概要を示す。モデル１００Ａは、タービン１の図面データに基づくモデルである。モデル１００Ａに基づいて、タービン１の振動を模擬する力学的な物理モデルを作成することができる。この物理モデルは、例えば、Ｍ（質量）、Ｋ（剛性）、Ｃ（減衰）を用いた運動方程式を含む。この物理モデルは、タービン１の振動モード数に合わせて適切な自由度が設定されている。解析モデル最適化部１７Ａが最適化する解析モデルは、この物理モデルや、当該物理モデルに基づく様々な振動解析用の計算式（例えば固有振動数や振動モードを算出する式）によって構成される。 The outline of the processing by the analysis model optimization unit 17A is shown in the portion surrounded by the broken line 100 in FIG. The model 100A is a model based on the drawing data of the turbine 1. Based on the model 100A, a mechanical physical model that simulates the vibration of the turbine 1 can be created. This physical model includes, for example, equations of motion using M (mass), K (rigidity), and C (damping). In this physical model, an appropriate degree of freedom is set according to the number of vibration modes of the turbine 1. The analysis model optimized by the analysis model optimization unit 17A is composed of this physical model and various calculation formulas for vibration analysis based on the physical model (for example, formulas for calculating the natural frequency and vibration mode).

解析モデルは、例えば、ある回転速度を入力した場合、その回転速度でモデル１００Ａを運転したときに計測点１、計測点２で計測される振動データ、固有振動数、減衰定数、振動モードなどを算出する。そのとき、解析モデル最適化部１７Ａは、モデル１００Ａにおける加振位置を様々な位置に変化させつつ、それぞれの加振位置に応じたランダム外力やアンバランス力を算出する。解析モデル最適化部１７Ａは、算出したランダム外力やアンバランス力を入力値として上記の解析モデルに与える。実機模擬部１７Ｂは、ランダム外力等や所定の回転速度を入力値として、解析モデルを用いてタービン１を所定の回転速度で回転させたときの振動の状態を模擬する。解析モデル最適化部１７Ａは、加振位置に応じたランダム外力やアンバランス力を入力したときの解析モデルの出力値に対して、計測ノイズに相当するデータ（ランダム波）を加え、解析モデルが出力する値（グラフ１００Ｃに示す振動の時刻歴領域データ）が、よりタービン１の振動データ（グラフ１００Ｂに示す振動センサ４Ａ，４Ｂが計測する振動データ）に近づくようにする。 For example, when a certain rotation speed is input, the analysis model inputs vibration data measured at measurement points 1 and 2 when the model 100A is operated at that rotation speed, natural frequency, damping constant, vibration mode, and the like. calculate. At that time, the analysis model optimization unit 17A calculates a random external force or an unbalanced force according to each excitation position while changing the excitation position in the model 100A to various positions. The analysis model optimization unit 17A gives the calculated random external force and unbalanced force as input values to the above analysis model. The actual machine simulation unit 17B simulates the state of vibration when the turbine 1 is rotated at a predetermined rotation speed by using an analysis model with a random external force or a predetermined rotation speed as input values. The analysis model optimization unit 17A adds data (random wave) corresponding to the measurement noise to the output value of the analysis model when a random external force or an unbalanced force according to the vibration position is input, and the analysis model is generated. The output value (vibration time history region data shown in the graph 100C) is made closer to the vibration data of the turbine 1 (vibration data measured by the vibration sensors 4A and 4B shown in the graph 100B).

図示するように、解析モデル最適化部１７Ａは、解析モデルが模擬する振動データ（グラフ１００Ｃ）とタービン１の実機で振動センサ４Ａ，４Ｂにより計測された振動データ（グラフ１００Ｂ）とを比較して、所定の方法により両者が類似しているかどうかを判定する。例えば、解析モデル最適化部１７Ａは、２つの波形データの相関係数を算出して類似しているかどうかを判定してもよい。また、例えば、解析モデル最適化部１７Ａは、対象周波数における振動モードの個数が等しく、振動数差異±１０％以内、変位差異±３０％以内程度を目安として解析と実測が類似していると判定してもよい。
類似していない場合、解析モデル最適化部１７Ａは、モデル１００Ａにおける加振位置を変化させて、ランダム外力やアンバランス力の入力設定、計測ノイズ設定を再度行い、実機模擬部１７Ｂが解析モデルによる振動の模擬（時刻歴領域データなどの算出）を行い、上記の判定を繰り返す。解析モデル最適化部１７Ａは、このようにして、解析モデルが、タービン１の振動をより精緻に模擬するように解析モデルの最適化を行う。 As shown in the figure, the analysis model optimization unit 17A compares the vibration data (graph 100C) simulated by the analysis model with the vibration data (graph 100B) measured by the vibration sensors 4A and 4B in the actual turbine 1. , Determine whether the two are similar by a predetermined method. For example, the analysis model optimization unit 17A may calculate the correlation coefficient of the two waveform data and determine whether or not they are similar. Further, for example, the analysis model optimization unit 17A determines that the number of vibration modes at the target frequency is the same, and the analysis and the actual measurement are similar with the frequency difference within ± 10% and the displacement difference within ± 30% as a guide. You may.
If they are not similar, the analysis model optimization unit 17A changes the vibration position in the model 100A, sets the input of the random external force and the unbalanced force, and sets the measurement noise again, and the actual machine simulation unit 17B uses the analysis model. Vibration is simulated (calculation of time history area data, etc.), and the above determination is repeated. In this way, the analysis model optimization unit 17A optimizes the analysis model so that the analysis model simulates the vibration of the turbine 1 more precisely.

解析モデル最適化部１７Ａによる最適化が完了すると、第１システム同定用モデルパラメータ設定部１７は、続いてシステム同定用モデルのパラメータ設定を行う。図５の破線１０１で囲んだ部分にパラメータ設定部１７Ｃによるパラメータ設定処理の概要を示す。
まず、実機模擬部１７Ｂが所定の回転速度でモデル１００Ａを運転したときの振動の模擬を行い、最適化された解析モデルが、その場合の振動の時刻歴領域データ、固有振動数、減衰定数、振動モードを算出する。パラメータ設定部１７Ｃは、これらのシミュレーション結果値を取得して、システム同定用モデルのパラメータ設定処理を行う。ここで、システム同定用モデルの一例を示す。 When the optimization by the analysis model optimization unit 17A is completed, the first system identification model parameter setting unit 17 subsequently sets the parameters of the system identification model. The outline of the parameter setting process by the parameter setting unit 17C is shown in the portion surrounded by the broken line 101 in FIG.
First, the actual machine simulation unit 17B simulates the vibration when the model 100A is operated at a predetermined rotation speed, and the optimized analysis model is the time history region data of the vibration in that case, the natural frequency, the damping constant, and so on. Calculate the vibration mode. The parameter setting unit 17C acquires these simulation result values and performs the parameter setting process of the system identification model. Here, an example of a system identification model is shown.

図６は、本発明に係る第二実施形態におけるシステム同定用モデルの一例を示す図である。
図６にシステム同定用モデルの一例として、ＡＲＭＡモデルの模式図を示す。入力ｅ（ｎ）は、タービン１に入力される外力を仮定したランダム波形である。一方、出力ｙ（ｎ）は、解析モデルによる時刻歴領域データである。ｅ（ｎ）とｙ（ｎ）に対して決定されるαｉ、βｉからＡＲＭＡモデルが定まり、固有振動数、減衰定数、振動モードが算出される。また、ＡＲＭＡモデルは、以下の式（１）で表すことができる。 FIG. 6 is a diagram showing an example of a system identification model according to the second embodiment of the present invention.
FIG. 6 shows a schematic diagram of the ARMA model as an example of the system identification model. The input e (n) is a random waveform assuming an external force input to the turbine 1. On the other hand, the output y (n) is the time history region data by the analysis model. The ARMA model is determined from α i and β i determined for e (n) and y (n), and the natural frequency, damping constant, and vibration mode are calculated. Further, the ARMA model can be expressed by the following equation (1).

Figure 0006906985
Figure 0006906985

ＡＲＭＡモデルを推定する際のパラメータとして、振動データｙ（ｎ）のサンプリング周波数（Ｈｚ）、波形長さ（データ点数＝ｎ）、ＡＲモデル次数（ｎａ）、ＭＡモデル次数（ｎｃ）の各パラメータを設定する必要がある。 As a parameter in estimating the ARMA model, the sampling frequency of the vibration data y (n) (Hz), the waveform length (number of data points = n), AR model order (n a), MA model order (n c) Parameters need to be set.

図５の説明に戻る。パラメータ設定部１７Ｃは、ＡＲＭＡモデルのパラメータとして、上記の各パラメータに任意の値を設定する。そして、実機模擬部１７Ｂが解析モデルを用いて算出した振動の時刻歴領域データをＡＲＭＡモデルの出力値（ｙ（ｎ））としたときに定まるαｉ、βｉから算出される固有振動数、減衰定数、振動モードと、実機模擬部１７Ｂが解析モデルを用いて算出した固有振動数、減衰定数、振動モードの各値とを比較する。パラメータ設定部１７Ｃは、ＡＲＭＡモデルの出力値と実機模擬部１７Ｂによる振動モードなどの値の差が所定の範囲内であれば、ＡＲＭＡモデルの精度は基準以上であると判定し、今回設定したパラメータの値を正式なパラメータとして採用する。例えば、パラメータ設定部１７Ｃは、安定した解が得られ、差異が振動数±５％、減衰±３０%以内を目安としてＡＲＭＡモデルの精度は基準以上であると判定してもよい。 Returning to the description of FIG. The parameter setting unit 17C sets an arbitrary value for each of the above parameters as a parameter of the ARMA model. Then, the natural frequencies calculated from α i and β i , which are determined when the time history region data of the vibration calculated by the actual machine simulation unit 17B using the analysis model is used as the output value (y (n)) of the ARMA model. The damping constant and the vibration mode are compared with the values of the natural frequency, the damping constant and the vibration mode calculated by the actual machine simulation unit 17B using the analysis model. The parameter setting unit 17C determines that the accuracy of the ARMA model is equal to or higher than the standard if the difference between the output value of the ARMA model and the value such as the vibration mode by the actual machine simulation unit 17B is within a predetermined range, and the parameter set this time. Use the value of as a formal parameter. For example, the parameter setting unit 17C may determine that the accuracy of the ARMA model is equal to or higher than the reference when a stable solution is obtained and the difference is within ± 5% in frequency and ± 30% in attenuation.

また、パラメータ設定部１７Ｃは、ＡＲＭＡモデルの出力値と実機模擬部１７Ｂによる振動モードなどの値の差が所定の範囲内に収まらない場合、サンプリング周波数、波形長さ、ＡＲモデル次数、ＭＡモデル次数の値を他の値に変更して、再度、上記の比較および判定を行う。パラメータ設定部１７Ｃは、このようにして、システム同定用モデルが、タービン１の固有振動数、減衰定数、振動モードを精度良く推定できるようなシステム同定用モデルのパラメータを決定する。
以上で、第１システム同定用モデルパラメータ設定部１７によるシステム同定用モデルのパラメータ設定処理が完了する。システム同定用モデルのパラメータ設定処理が完了すると、振動診断装置１０Ａは、設定したシステム同定用モデルパラメータを用いて、第一実施形態と同様にタービン１の振動の診断処理をリアルタイムに行う。 Further, when the difference between the output value of the ARMA model and the value of the vibration mode by the actual machine simulation unit 17B does not fall within a predetermined range, the parameter setting unit 17C has a sampling frequency, a waveform length, an AR model order, and an MA model order. Change the value of to another value, and perform the above comparison and determination again. In this way, the parameter setting unit 17C determines the parameters of the system identification model so that the system identification model can accurately estimate the natural frequency, damping constant, and vibration mode of the turbine 1.
This completes the parameter setting process of the system identification model by the first system identification model parameter setting unit 17. When the parameter setting process of the system identification model is completed, the vibration diagnostic apparatus 10A performs the vibration diagnosis process of the turbine 1 in real time by using the set system identification model parameters as in the first embodiment.

次に第二実施形態のシステム同定用モデルのパラメータ設定処理の流れについて説明を行う。
図７に本発明に係る第二実施形態におけるシステム同定用モデルのパラメータ設定処理の一例を示すフローチャートである。
前提として、第１システム同定用モデルパラメータ設定部１７は、予めタービン１に基づく物理モデルを含む解析モデル、パラメータが設定されていない状態のシステム同定用モデルを有しているとする。
まず、データ取得部１１が、振動センサ４Ａ，４Ｂが計測したタービン１の計測データを取得する（ステップＳ２１）。データ取得部１１は、計測データを記憶部１４に記録する。
次に解析モデル最適化部１７Ａが、実際に計測された計測データを用いて、解析モデルが算出する振動に関して、タービン１と同様の挙動を示すように解析モデルを最適化する（ステップＳ２２）。具体的な処理については図５を用いて説明したとおりである。解析モデルが最適化されると、実機模擬部１７Ｂが、解析モデルを用いて、タービン１の定格運転時（タービン１の診断対象となる運転状態。例えば部分負荷で運転する場合は、その負荷での運転時）の振動を模擬する。そして、実機模擬部１７Ｂは、定格運転時のタービン１の振動の時刻歴領域データ、固有振動数、減衰定数、振動モードを算出する。また、実機模擬部１７Ｂは、時刻歴領域データからフーリエ変換などを行って周波数領域データを算出してもよい。実機模擬部１７Ｂは、算出したこれらの情報を記憶部１４に記録する。 Next, the flow of the parameter setting process of the system identification model of the second embodiment will be described.
FIG. 7 is a flowchart showing an example of parameter setting processing of the system identification model according to the second embodiment of the present invention.
As a premise, it is assumed that the first system identification model parameter setting unit 17 has an analysis model including a physical model based on the turbine 1 in advance and a system identification model in a state where parameters are not set.
First, the data acquisition unit 11 acquires the measurement data of the turbine 1 measured by the vibration sensors 4A and 4B (step S21). The data acquisition unit 11 records the measurement data in the storage unit 14.
Next, the analysis model optimization unit 17A optimizes the analysis model so that it behaves in the same manner as the turbine 1 with respect to the vibration calculated by the analysis model using the actually measured measurement data (step S22). The specific processing is as described with reference to FIG. When the analysis model is optimized, the actual machine simulation unit 17B uses the analysis model during the rated operation of the turbine 1 (the operating state to be diagnosed by the turbine 1. For example, when operating at a partial load, the load is used. Simulates vibration during operation). Then, the actual machine simulation unit 17B calculates the time history region data of the vibration of the turbine 1 during the rated operation, the natural frequency, the damping constant, and the vibration mode. Further, the actual machine simulation unit 17B may calculate the frequency domain data by performing a Fourier transform or the like from the time history domain data. The actual machine simulation unit 17B records the calculated information in the storage unit 14.

次にパラメータ設定部１７Ｃが、システム同定用モデルのパラメータを適切に設定する。より具体的には、まず、パラメータ設定部１７Ｃは、システム同定用モデルにパラメータを仮設定する（ステップＳ２３）。そして、パラメータ設定部１７Ｃは、記憶部１４に記録された時刻歴領域データもしくは周波数領域データ、固有振動数、減衰定数、振動モードを読み出して、その時刻歴領域データもしくは周波数領域データをシステム同定用モデルに入力する。システム同定用モデルは、固有振動数、減衰定数、振動モードを算出する（ステップＳ２４）。次にパラメータ設定部１７Ｃは、システム同定用モデルが算出した固有振動数等と、読み出した固有振動数等とを比較する（ステップＳ２５）。 Next, the parameter setting unit 17C appropriately sets the parameters of the system identification model. More specifically, first, the parameter setting unit 17C temporarily sets the parameters in the system identification model (step S23). Then, the parameter setting unit 17C reads out the time history area data or frequency domain data, natural frequency, attenuation constant, and vibration mode recorded in the storage unit 14, and uses the time history area data or frequency domain data for system identification. Fill in the model. The system identification model calculates the natural frequency, damping constant, and vibration mode (step S24). Next, the parameter setting unit 17C compares the natural frequency and the like calculated by the system identification model with the read natural frequency and the like (step S25).

それぞれの値の差が、所定の範囲内であれば、パラメータ設定部１７Ｃは、システム同定用モデルの精度は基準以上であると判定する。精度が基準以上の場合（ステップＳ２７；Ｙｅｓ）、パラメータ設定部１７Ｃは、仮設定したパラメータを正式なパラメータの値として採用する（ステップＳ２８）。精度が基準未満の場合（ステップＳ２７；Ｎｏ）、ステップＳ２３以下の処理を繰り返す。これにより、第１システム同定用モデルパラメータ設定部１７は、適切なパラメータ設定を行って、システム同定用モデルを確定する。システム同定用モデルが確定すると、振動診断装置１０Ａは、図３で説明したフローチャートと同様の処理を行って、タービン１の振動診断を行う。 If the difference between the respective values is within a predetermined range, the parameter setting unit 17C determines that the accuracy of the system identification model is equal to or higher than the reference. When the accuracy is equal to or higher than the reference (step S27; Yes), the parameter setting unit 17C adopts the temporarily set parameter as a formal parameter value (step S28). If the accuracy is less than the reference (step S27; No), the process of step S23 or less is repeated. As a result, the first system identification model parameter setting unit 17 sets appropriate parameters and determines the system identification model. When the system identification model is determined, the vibration diagnostic apparatus 10A performs the same processing as the flowchart described with reference to FIG. 3 to perform vibration diagnosis of the turbine 1.

本実施形態によれば、第一実施形態の効果に加え、実機での計測データを再現することができる解析モデルを作成し、その解析モデルによって再現した実機の模擬結果を用いて、システム同定用モデルのパラメータを設定する。これにより、システム同定の精度を確保することができる。
なお、図６にてＡＲＭＡモデルを例示したが、システム同定用モデルは、これに限定されない、例えば、他のＡＲモデル、ＡＲＸモデルなどであっても良く、確率的部分空間同定法などの他の手法でもよい。
また、上記例では、１台の振動診断装置１０Ａが、第１システム同定用モデルパラメータ設定部１７を備える構成としたが、第１システム同定用モデルパラメータ設定部１７は、別のコンピュータ装置（パラメータ設定用装置）に実装し、パラメータ設定用装置で、予めシステム同定用モデルのパラメータの設定を行い、データ分析部１２にパラメータ設定済みのシステム同定用モデルを実装するようにしてもよい。 According to this embodiment, in addition to the effect of the first embodiment, an analysis model capable of reproducing the measurement data in the actual machine is created, and the simulated result of the actual machine reproduced by the analysis model is used for system identification. Set model parameters. As a result, the accuracy of system identification can be ensured.
Although the ARMA model is illustrated in FIG. 6, the system identification model is not limited to this, and may be, for example, another AR model, an ARX model, or the like, and other methods such as a stochastic subspace identification method. It may be a method.
Further, in the above example, one vibration diagnostic device 10A is configured to include the first system identification model parameter setting unit 17, but the first system identification model parameter setting unit 17 is another computer device (parameter). It may be mounted on the setting device), the parameters of the system identification model may be set in advance by the parameter setting device, and the system identification model with the parameters set may be mounted on the data analysis unit 12.

＜第三実施形態＞
以下、本発明の第三実施形態による振動診断装置について図８〜図１０を参照して説明する。
以下、第三実施形態に係る振動診断装置１０Ｂについて説明を行う。第三実施形態に係る振動診断装置１０Ｂは、第二実施形態の振動診断装置１０Ａと同様に、システム同定用モデルのパラメータ設定を行う機能を備えている。ただし、振動診断装置１０Ｂは、振動診断装置１０Ａとは異なる方法でパラメータ設定を行う。 <Third Embodiment>
Hereinafter, the vibration diagnostic apparatus according to the third embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 8 to 10.
Hereinafter, the vibration diagnostic apparatus 10B according to the third embodiment will be described. The vibration diagnostic device 10B according to the third embodiment has a function of setting parameters of the system identification model, similarly to the vibration diagnostic device 10A of the second embodiment. However, the vibration diagnostic device 10B sets the parameters by a method different from that of the vibration diagnostic device 10A.

図８は、本発明に係る第三実施形態における振動診断装置のブロック図である。
本発明の第三実施形態に係る構成のうち、第一実施形態に係る振動診断装置１０を構成する機能部と同じものには同じ符号を付し、それぞれの説明を省略する。図示するように振動診断装置１０Ｃは、データ取得部１１と、データ分析部１２と、振動状態診断部１３と、記憶部１４と、入出力部１５と、制御部１６と、第２システム同定用モデルパラメータ設定部１８とを備える。
第２システム同定用モデルパラメータ設定部１８は、タービン１の回転速度変化中に計測された振動データから算出された固有振動数、減衰定数、振動モードに基づいて、データ分析部１２がシステム同定に用いるパラメータを設定する。第２システム同定用モデルパラメータ設定部１８は、振動特性推定部１８Ａ、パラメータ設定部１８Ｂを備えている。
振動特性推定部１８Ａは、タービン１の回転速度の変化中に計測した振動データに基づいて、前記機器の振動特性を推定する。
パラメータ設定部１８Ｂは、タービン１が診断対象となる運転中（例えば、定格運転中）に計測された振動データに基づいて、システム同定用モデルが推定する振動特性と、振動特性推定部１８Ａが推定した振動特性とが等しくなるように、システム同定用モデルの各種パラメータを設定する。なお、等しくなるようにとは、完全に一致することに限定されず、２つの振動特性の差が、所定の所要範囲内に収まることを意味する。 FIG. 8 is a block diagram of the vibration diagnostic apparatus according to the third embodiment of the present invention.
Among the configurations according to the third embodiment of the present invention, the same functional parts as those constituting the vibration diagnostic apparatus 10 according to the first embodiment are designated by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted. As shown in the figure, the vibration diagnosis device 10C includes a data acquisition unit 11, a data analysis unit 12, a vibration state diagnosis unit 13, a storage unit 14, an input / output unit 15, a control unit 16, and a second system identification unit. A model parameter setting unit 18 is provided.
In the model parameter setting unit 18 for the second system identification, the data analysis unit 12 identifies the system based on the natural frequency, damping constant, and vibration mode calculated from the vibration data measured during the rotation speed change of the turbine 1. Set the parameters to be used. The second system identification model parameter setting unit 18 includes a vibration characteristic estimation unit 18A and a parameter setting unit 18B.
The vibration characteristic estimation unit 18A estimates the vibration characteristics of the device based on the vibration data measured during the change in the rotational speed of the turbine 1.
The parameter setting unit 18B estimates the vibration characteristics estimated by the system identification model and the vibration characteristics estimation unit 18A based on the vibration data measured during the operation of the turbine 1 to be diagnosed (for example, during the rated operation). Set various parameters of the system identification model so that the vibration characteristics are equal to each other. In addition, to be equal means not limited to perfect matching, but means that the difference between the two vibration characteristics is within a predetermined required range.

次に図９を用いてシステム同定用モデルのパラメータ設定処理について説明する。
図９は、本発明に係る第三実施形態におけるシステム同定用モデルのパラメータ設定方法を説明する図である。
本実施形態では、まず、振動特性推定部１８Ａが、データ取得部１１が取得した回転速度変化中のタービン１の振動データを用いて、タービン１の固有振動数と減衰定数と振動モードを推定する。これは、回転速度の変化中の計測データからは固有振動数などを精度よく推定しやすいことを利用している。なお、回転速度の変化中の計測データとは、例えば、タービン１の起動中（回転速度が上昇している間）に計測された振動データや、タービン１が停止する間（回転速度が下降している間）に計測された振動データのことである。次にパラメータ設定部１８Ｂは、振動特性推定部１８Ａが推定したタービン１の固有振動数などを正しい値として、システム同定用モデル（例えばＡＲＭＡモデル）のパラメータ設定を行う。 Next, the parameter setting process of the system identification model will be described with reference to FIG.
FIG. 9 is a diagram illustrating a method of setting parameters of the system identification model according to the third embodiment of the present invention.
In the present embodiment, first, the vibration characteristic estimation unit 18A estimates the natural frequency, damping constant, and vibration mode of the turbine 1 by using the vibration data of the turbine 1 during the rotation speed change acquired by the data acquisition unit 11. .. This utilizes the fact that it is easy to accurately estimate the natural frequency and the like from the measurement data during the change of the rotation speed. The measurement data during the change of the rotation speed includes, for example, the vibration data measured while the turbine 1 is starting (while the rotation speed is increasing) and the vibration data while the turbine 1 is stopped (the rotation speed is decreasing). It is the vibration data measured during (while). Next, the parameter setting unit 18B sets the parameters of the system identification model (for example, ARMA model) with the natural frequency of the turbine 1 estimated by the vibration characteristic estimation unit 18A as a correct value.

図９の破線２００で囲んだ部分に振動特性推定部１８Ａによる処理の概要を示す。上述のとおり、本実施形態では、タービン１の起動時や停止時など回転速度の変化中に振動センサ４Ａ，４Ｂが計測した振動データに基づいて、固有振動数などを推定する。図中、３つのグラフは、例えば、タービン１の起動後、回転速度上昇中に計測した振動データに基づくグラフである。左上のグラフは、タービン１の回転速度上昇中に、ある回転速度Ｒで回転しているときの振動データから得られる周波数（横軸）と位相の関係を示すグラフである。左下のグラフは、ある回転速度Ｒで回転しているときの振動データから得られる周波数（横軸）とコンプライアンスの関係を示すグラフである。また、右図のグラフは、ある回転速度Ｒで回転しているときの振動データから得られる位相と振幅の関係を示すグラフである。
ところで、タービン１は、その固有振動数に対応する回転速度においては、大きな振幅で振動するはずである。この性質を利用し、振動特性推定部１８Ａは、回転速度上昇中の実機で計測した振動データを基に、固有振動数、減衰定数、振動モードを推定する。振動特性推定部１８Ａは、推定した振動特性（固有振動数、減衰定数、振動モード）を、記憶部１４に記録する。 The outline of the processing by the vibration characteristic estimation unit 18A is shown in the portion surrounded by the broken line 200 in FIG. As described above, in the present embodiment, the natural frequency and the like are estimated based on the vibration data measured by the vibration sensors 4A and 4B during changes in the rotational speed such as when the turbine 1 is started or stopped. In the figure, the three graphs are, for example, graphs based on vibration data measured while the rotational speed is increasing after the turbine 1 is started. The upper left graph is a graph showing the relationship between the frequency (horizontal axis) and the phase obtained from the vibration data when the turbine 1 is rotating at a certain rotation speed R while the rotation speed of the turbine 1 is increasing. The lower left graph is a graph showing the relationship between the frequency (horizontal axis) obtained from the vibration data when rotating at a certain rotation speed R and compliance. The graph on the right is a graph showing the relationship between the phase and the amplitude obtained from the vibration data when rotating at a certain rotation speed R.
By the way, the turbine 1 should vibrate with a large amplitude at a rotation speed corresponding to its natural frequency. Utilizing this property, the vibration characteristic estimation unit 18A estimates the natural frequency, damping constant, and vibration mode based on the vibration data measured by the actual machine while the rotation speed is increasing. The vibration characteristic estimation unit 18A records the estimated vibration characteristics (natural frequency, damping constant, vibration mode) in the storage unit 14.

一方、パラメータ設定部１８Ｂは、振動特性推定部１８Ａが推定したタービン１の固有振動数などを取得して、これらの値を正しい値として、システム同定用モデル（例えばＡＲＭＡモデル）のパラメータ設定を行う。図６を用いて説明したとおり、システム同定用モデルがＡＲＭＡモデルの場合、式（１）の各パラメータ（サンプリング周波数、波形長さ、ＡＲモデル次数、ＭＡモデル次数）を適切に設定する必要がある。
本実施形態では、タービン１の起動後、定格運転（あるいは、振動の診断対象とする運転状態が部分負荷での運転であれば、その運転状態）に至ったら、パラメータ設定部１８Ｂは、その運転状態のときに振動センサ４Ａ，４Ｂが計測した振動データ（時刻歴領域データ）と、振動特性推定部１８Ａが推定した固有振動数などを用いて各パラメータの値を調整する。 On the other hand, the parameter setting unit 18B acquires the natural frequency of the turbine 1 estimated by the vibration characteristic estimation unit 18A, sets these values as correct values, and sets the parameters of the system identification model (for example, ARMA model). .. As described with reference to FIG. 6, when the system identification model is an ARMA model, it is necessary to appropriately set each parameter (sampling frequency, waveform length, AR model order, MA model order) of the equation (1). ..
In the present embodiment, after the start of the turbine 1, when the rated operation (or the operating state if the operating state to be diagnosed for vibration is operation with a partial load) is reached, the parameter setting unit 18B operates the operation. The value of each parameter is adjusted using the vibration data (time history region data) measured by the vibration sensors 4A and 4B in the state and the natural frequency estimated by the vibration characteristic estimation unit 18A.

破線２０１で囲んだ部分にパラメータ設定部１８Ｂによる処理の概要を示す。例えば、図６に例示したＡＲＭＡモデルの場合、パラメータ設定部１８Ｂは、ＡＲＭＡモデルのパラメータとして、まず図６で説明した各パラメータに任意の値を設定する。そして、データ取得部１１が取得した振動の時刻歴領域データをＡＲＭＡモデルの入力値（ｙ（ｎ））としたときの出力値（αｉ、βｉから算出される固有振動数、減衰定数、振動モード）と、振動特性推定部１８Ａによる固有振動数、減衰定数、振動モードの各値を比較する。パラメータ設定部１８Ｂは、ＡＲＭＡモデルの出力値と振動特性推定部１８Ａによる固有振動数などの値の差が所定の範囲内であれば、ＡＲＭＡモデルの精度は基準以上であると判定し、今回設定したパラメータの値を正式なパラメータとして採用する。例えば、パラメータ設定部１８Ｂは、安定した解が得られ、差異が振動数±５％、減衰±３０%以内を目安としてＡＲＭＡモデルの精度は基準以上であると判定してもよい。 The outline of the processing by the parameter setting unit 18B is shown in the portion surrounded by the broken line 201. For example, in the case of the ARMA model illustrated in FIG. 6, the parameter setting unit 18B first sets an arbitrary value for each parameter described in FIG. 6 as a parameter of the ARMA model. Then, when the time history region data of the vibration acquired by the data acquisition unit 11 is used as the input value (y (n)) of the ARMA model, the output value (α i , β i , the natural frequency calculated from the vibration constant, the attenuation constant, (Vibration mode) and each value of the natural frequency, the damping constant, and the vibration mode by the vibration characteristic estimation unit 18A are compared. The parameter setting unit 18B determines that the accuracy of the ARMA model is equal to or higher than the standard if the difference between the output value of the ARMA model and the value such as the natural frequency by the vibration characteristic estimation unit 18A is within a predetermined range, and sets this time. The value of the specified parameter is adopted as the formal parameter. For example, the parameter setting unit 18B may determine that the accuracy of the ARMA model is equal to or higher than the reference when a stable solution is obtained and the difference is within ± 5% in frequency and ± 30% in attenuation.

また、パラメータ設定部１８Ｂは、ＡＲＭＡモデルの出力値と振動特性推定部１８Ａによる固有振動数などの値の差が所定の範囲内に収まらない場合、サンプリング周波数、波形長さ、ＡＲモデル次数、ＭＡモデル次数の値を他の値に変更して、再度、上記の比較および判定を行う。パラメータ設定部１８Ｂは、このようにしてパラメータの値を調整し、システム同定用モデルが、タービン１の固有振動数、減衰定数、振動モードを精度良く推定できるようなパラメータを決定する。
以上で、第２システム同定用モデルパラメータ設定部１８によるシステム同定用モデルのパラメータ設定処理が完了する。システム同定用モデルのパラメータ設定処理が完了すると、振動診断装置１０Ｂは、作成したシステム同定用モデルを用いて、第一実施形態と同様にタービン１の振動の診断処理をリアルタイムに行う。 Further, when the difference between the output value of the ARMA model and the value such as the natural frequency by the vibration characteristic estimation unit 18A does not fall within a predetermined range, the parameter setting unit 18B sets the sampling frequency, the waveform length, the AR model order, and the MA. Change the value of the model order to another value, and perform the above comparison and determination again. The parameter setting unit 18B adjusts the parameter values in this way, and determines the parameters so that the system identification model can accurately estimate the natural frequency, damping constant, and vibration mode of the turbine 1.
This completes the parameter setting process of the system identification model by the second system identification model parameter setting unit 18. When the parameter setting process of the system identification model is completed, the vibration diagnostic apparatus 10B performs the vibration diagnosis process of the turbine 1 in real time by using the created system identification model as in the first embodiment.

次に第三実施形態のシステム同定用モデルのパラメータ設定処理の流れについて説明を行う。
図１０は、本発明に係る第三実施形態におけるシステム同定用モデルのパラメータ設定処理の一例を示すフローチャートである。
前提として、第２システム同定用モデルパラメータ設定部１８は、予めパラメータが設定されていない状態のシステム同定用モデルを有している。また、タービン１を起動して、システム同定用モデルのパラメータ設定を行い、続いて定格負荷運転時に振動診断処理を行う場合を例に説明を行う。
まず、データ取得部１１が、振動センサ４Ａ，４Ｂが計測したタービン１の起動時（回転速度上昇時）の計測データを取得する（ステップＳ３１）。データ取得部１１は、計測データを記憶部１４に記録する。
次に振動特性推定部１８Ａが、回転速度の上昇時に実際に計測された計測データを用いて、タービン1の振動特性（固有振動数、減衰定数、振動モード）を推定する（ステップＳ３２）。具体的な処理については図９を用いて説明したとおりである。振動特性推定部１８Ａは、推定した振動特性のデータを記憶部１４に記録する。 Next, the flow of the parameter setting process of the system identification model of the third embodiment will be described.
FIG. 10 is a flowchart showing an example of the parameter setting process of the system identification model according to the third embodiment of the present invention.
As a premise, the second system identification model parameter setting unit 18 has a system identification model in a state in which parameters are not set in advance. Further, the case where the turbine 1 is started, the parameters of the system identification model are set, and then the vibration diagnosis processing is performed during the rated load operation will be described as an example.
First, the data acquisition unit 11 acquires the measurement data measured by the vibration sensors 4A and 4B when the turbine 1 is started (when the rotation speed increases) (step S31). The data acquisition unit 11 records the measurement data in the storage unit 14.
Next, the vibration characteristic estimation unit 18A estimates the vibration characteristics (natural frequency, damping constant, vibration mode) of the turbine 1 using the measurement data actually measured when the rotation speed increases (step S32). The specific processing is as described with reference to FIG. The vibration characteristic estimation unit 18A records the estimated vibration characteristic data in the storage unit 14.

次にデータ取得部１１が、定格運転時の計測データを取得する（ステップＳ３３）。次にパラメータ設定部１８Ｂが、システム同定用モデルのパラメータを適切に設定する。まず、パラメータ設定部１８Ｂは、システム同定用モデルにパラメータを仮設定する（ステップＳ３４）。そして、パラメータ設定部１８Ｂは、定格運転時の実測値に基づく時刻歴領域データ、もしくは時刻歴領域データからフーリエ変換などを行って算出した周波数領域データをシステム同定用モデルに入力する。システム同定用モデルは、固有振動数、減衰定数、振動モードを算出する（ステップＳ３５）。次にパラメータ設定部１８Ｂは、ステップＳ３２で記憶部１４に記録された固有振動数、減衰定数、振動モードを読み出して、システム同定用モデルが算出した固有振動数等と、読み出した固有振動数等とを比較する（ステップＳ３６）。 Next, the data acquisition unit 11 acquires measurement data during rated operation (step S33). Next, the parameter setting unit 18B appropriately sets the parameters of the system identification model. First, the parameter setting unit 18B temporarily sets parameters in the system identification model (step S34). Then, the parameter setting unit 18B inputs the time history region data based on the measured value at the time of rated operation or the frequency domain data calculated by performing Fourier transform or the like from the time history region data to the system identification model. The system identification model calculates the natural frequency, damping constant, and vibration mode (step S35). Next, the parameter setting unit 18B reads the natural frequency, damping constant, and vibration mode recorded in the storage unit 14 in step S32, and the natural frequency calculated by the system identification model, the read natural frequency, and the like. Is compared (step S36).

それぞれの差が、所定の範囲内であれば、パラメータ設定部１８Ｂは、システム同定用モデルの精度は基準以上であると判定する。精度が基準以上の場合（ステップＳ３７；Ｙｅｓ）、パラメータ設定部１８Ｂは、仮設定したパラメータを正式なパラメータの値として採用する（ステップＳ３８）。精度が基準未満の場合（ステップＳ３７；Ｎｏ）、ステップＳ３４以下の処理を繰り返す。これにより、第２システム同定用モデルパラメータ設定部１８は、システム同定用モデルのパラメータを確定する。システム同定用モデルのパラメータが確定すると、振動診断装置１０Ｂは、図３で説明したフローチャートと同様の処理を行って、タービン１の振動診断を行う。 If the difference between them is within a predetermined range, the parameter setting unit 18B determines that the accuracy of the system identification model is equal to or higher than the reference. When the accuracy is equal to or higher than the reference (step S37; Yes), the parameter setting unit 18B adopts the temporarily set parameter as a formal parameter value (step S38). If the accuracy is less than the reference (step S37; No), the process of step S34 or less is repeated. As a result, the second system identification model parameter setting unit 18 determines the parameters of the system identification model. When the parameters of the system identification model are determined, the vibration diagnostic apparatus 10B performs the same processing as the flowchart described with reference to FIG. 3 to perform the vibration diagnosis of the turbine 1.

本実施形態によれば、第一実施形態の効果に加え、タービン１の回転速度が変化しているときに計測した振動データから得た振動特性と、定格運転中に計測した振動データによってシステム同定用モデルのパラメータを設定することで、システム同定の精度を確保することができる。また、第二実施形態と比較して、解析モデル作成の手間を省力化することができる。例えば、図１０のフローチャートで例示したようにタービン１が起動し、定格で運転する場合、その起動中に計測した振動データや定格運転に至った直後に計測した振動データに基づいてシステム同定用パラメータ設定を行い、そのまま定格運転中のタービン１のリアルタイム振動診断を行うことも考えられる。 According to the present embodiment, in addition to the effect of the first embodiment, the system is identified by the vibration characteristics obtained from the vibration data measured when the rotation speed of the turbine 1 is changing and the vibration data measured during the rated operation. The accuracy of system identification can be ensured by setting the parameters of the model. In addition, the labor for creating an analysis model can be saved as compared with the second embodiment. For example, when the turbine 1 is started and operated at the rated value as illustrated in the flowchart of FIG. 10, the system identification parameter is based on the vibration data measured during the start-up and the vibration data measured immediately after the rated operation is reached. It is also conceivable to set and perform real-time vibration diagnosis of the turbine 1 during rated operation as it is.

＜第四実施形態＞
以下、本発明の第四実施形態による振動診断装置について図１１〜図１２を参照して説明する。
以下、第四実施形態に係る振動診断装置１０Ｃについて説明を行う。第四実施形態に係る振動診断装置１０Ｃは、参照データとして、過去の計測データや正常時の振動モードだけでなく、損傷発生時の各種データを保持する。本実施形態では、損傷発生時のデータ（損傷モード）で正常時のデータを補完することで、想定される多種多様な異常兆候の診断や、損傷位置の推定を可能とする。 <Fourth Embodiment>
Hereinafter, the vibration diagnostic apparatus according to the fourth embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 11 to 12.
Hereinafter, the vibration diagnostic apparatus 10C according to the fourth embodiment will be described. The vibration diagnostic apparatus 10C according to the fourth embodiment holds not only past measurement data and normal vibration mode but also various data at the time of damage occurrence as reference data. In the present embodiment, by supplementing the data at the time of damage occurrence (damage mode) with the data at the normal time, it is possible to diagnose a wide variety of expected abnormal signs and estimate the damage position.

図１１は、本発明に係る第四実施形態における振動診断装置のブロック図である。
本発明の第四実施形態に係る構成のうち、第一実施形態に係る振動診断装置１０を構成する機能部と同じものには同じ符号を付し、それぞれの説明を省略する。図示するように振動診断装置１０Ｃは、データ取得部１１と、データ分析部１２と、振動状態診断部１３と、記憶部１４と、入出力部１５と、制御部１６と、損傷状態推定部１９とを備える。
損傷状態推定部１９は、振動データまたは振動特性（固有振動数など）に対応付けて記憶部１４に予め記録された損傷情報に基づいて、機器の振動が示す損傷状態を推定する。損傷情報とは、タービン１と同種のタービンで過去に実際に生じた損傷や、タービン１の振動データなどを解析して得られる発生の可能性がある損傷から得られる損傷の内容や損傷の発生箇所などのことである。記憶部１４には、実際に生じた損傷の損傷情報（損傷の種類、内容、程度、発生箇所など）と、そのときに計測された振動データやその振動データを解析することによって得られた振動モード、固有振動数、減衰定数が対応付けて記録されている。さらに、損傷情報と対応付けて損傷発生時のタービン１の温度や圧力などの環境情報が記録されていてもよい。また、記憶部１４には、例えば、解析上で再現した損傷の損傷情報と、そのときの振動データ、振動モード、圧力、温度などの損傷を再現する条件が対応付けて記録されている。損傷状態推定部１９は、記憶部１４に記録されたこれらの損傷情報に基づいて、どのような振動モードが生じた場合にどのような損傷が生じるか、あるいはどのような振動データが計測されたときにどのような損傷が生じ得るかなどを推定する。 FIG. 11 is a block diagram of the vibration diagnostic apparatus according to the fourth embodiment of the present invention.
Among the configurations according to the fourth embodiment of the present invention, the same components as those constituting the vibration diagnostic apparatus 10 according to the first embodiment are designated by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted. As shown in the figure, the vibration diagnosis device 10C includes a data acquisition unit 11, a data analysis unit 12, a vibration state diagnosis unit 13, a storage unit 14, an input / output unit 15, a control unit 16, and a damage state estimation unit 19. And.
The damage state estimation unit 19 estimates the damage state indicated by the vibration of the device based on the damage information recorded in advance in the storage unit 14 in association with the vibration data or the vibration characteristics (natural frequency, etc.). The damage information is the content of damage and the occurrence of damage obtained from the damage that actually occurred in the turbine of the same type as the turbine 1 in the past and the damage that may occur obtained by analyzing the vibration data of the turbine 1. It is a place and so on. The storage unit 14 stores the damage information (type, content, degree, location, etc.) of the damage actually caused, the vibration data measured at that time, and the vibration obtained by analyzing the vibration data. The mode, natural frequency, and damping constant are recorded in association with each other. Further, environmental information such as the temperature and pressure of the turbine 1 at the time of damage may be recorded in association with the damage information. Further, in the storage unit 14, for example, damage information of damage reproduced in analysis is recorded in association with conditions for reproducing damage such as vibration data, vibration mode, pressure, and temperature at that time. Based on these damage information recorded in the storage unit 14, the damage state estimation unit 19 measures what kind of damage occurs when what kind of vibration mode occurs, or what kind of vibration data is measured. Estimate what kind of damage can occur at times.

次に図１２を用いて、第四実施形態の振動診断装置１０Ｃによる振動状態の診断処理について説明を行う。
図１２は、本発明に係る第四実施形態における振動診断処理の一例を示すフローチャートである。図３と重複する処理については簡単に説明を行う。
まず、データ取得部１１が、振動センサ４Ａ，４Ｂ、温度センサ５、圧力センサ６が計測した計測値を取得し（ステップＳ１１）、記憶部１４に記録する。次にデータ分析部１２は、記憶部１４から振動データを読み出して、システム同定を行う（ステップＳ１２）。データ分析部１２は、システム同定によって得られた振動特性、時刻歴領域データ、周波数領域データの各情報を振動状態診断部１３へ出力する。 Next, with reference to FIG. 12, the vibration state diagnosis process by the vibration diagnosis device 10C of the fourth embodiment will be described.
FIG. 12 is a flowchart showing an example of vibration diagnosis processing according to the fourth embodiment of the present invention. The process that overlaps with FIG. 3 will be briefly described.
First, the data acquisition unit 11 acquires the measured values measured by the vibration sensors 4A and 4B, the temperature sensor 5, and the pressure sensor 6 (step S11), and records them in the storage unit 14. Next, the data analysis unit 12 reads the vibration data from the storage unit 14 and performs system identification (step S12). The data analysis unit 12 outputs each information of the vibration characteristic, the time history region data, and the frequency domain data obtained by the system identification to the vibration state diagnosis unit 13.

次に振動状態診断部１３は、入力した各データを、参照用データおよび損傷情報と照合する（ステップＳ１３´）。このとき、振動状態診断部１３は、図３の各処理に加え、記憶部１４に記録された損傷情報との照合も行う。次に振動状態診断部１３は、照合結果に基づいて、タービン１の振動が異常かどうかを診断する（ステップＳ１４）。 Next, the vibration state diagnosis unit 13 collates each input data with the reference data and the damage information (step S13'). At this time, in addition to each process of FIG. 3, the vibration state diagnosis unit 13 also collates with the damage information recorded in the storage unit 14. Next, the vibration state diagnosis unit 13 diagnoses whether or not the vibration of the turbine 1 is abnormal based on the collation result (step S14).

診断の結果が正常ではない場合（ステップＳ１４；Ｎｏ）、振動状態診断部１３は異常検出情報とともに損傷情報を入出力部１５に出力する（ステップＳ１５´）。入出力部１５は、異常の発生を通知する情報や、その異常に対応する現在生じている可能性がある損傷情報を例えばディスプレイに表示する。
診断の結果が正常の場合（ステップＳ１４；Ｙｅｓ）、またはステップＳ１５´の処理を実行後、制御部１６は、診断処理を継続するか否かを判定する（ステップＳ１６）。診断処理を終了すると判定した場合（ステップＳ１６；Ｎｏ）、制御部１６は、診断処理を停止する。この場合、本フローチャートを終了する。診断処理を継続する場合（ステップＳ１６；Ｙｅｓ）、ステップＳ１１からの処理を繰り返す。 When the diagnosis result is not normal (step S14; No), the vibration state diagnosis unit 13 outputs the damage information to the input / output unit 15 together with the abnormality detection information (step S15'). The input / output unit 15 displays, for example, information notifying the occurrence of an abnormality and information on damage that may have occurred at present corresponding to the abnormality on a display, for example.
When the result of the diagnosis is normal (step S14; Yes), or after executing the process of step S15', the control unit 16 determines whether or not to continue the diagnosis process (step S16). When it is determined that the diagnostic process is completed (step S16; No), the control unit 16 stops the diagnostic process. In this case, this flowchart ends. When continuing the diagnostic process (step S16; Yes), the process from step S11 is repeated.

本実施形態によれば、第一実施形態の効果に加え、過去に生じた損傷や解析上で再現した損傷時の挙動を用いて、参照用データを補完することで、想定される多種多様な異常兆候の診断や、損傷位置、損傷程度の推定が可能となる。 According to the present embodiment, in addition to the effect of the first embodiment, a wide variety of possible assumptions can be made by supplementing the reference data by using the damage that occurred in the past and the behavior at the time of damage reproduced in the analysis. It is possible to diagnose signs of abnormality and estimate the location and degree of damage.

なお、上述した振動診断装置１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃにおける各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムを振動診断装置１０等のコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。 The process of each process in the vibration diagnostic devices 10, 10A, 10B, and 10C described above is stored in a computer-readable recording medium in the form of a program, and the program is read by a computer such as the vibration diagnosis device 10. By executing the above processing, the above processing is performed. Here, the computer-readable recording medium refers to a magnetic disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a DVD-ROM, a semiconductor memory, or the like. Further, this computer program may be distributed to a computer via a communication line, and the computer receiving the distribution may execute the program.

また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
また、振動診断装置１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃは、１台のコンピュータで構成されていても良いし、通信可能に接続された複数のコンピュータで構成されていてもよい。 Further, the above program may be for realizing a part of the above-mentioned functions. Further, it may be a so-called difference file (difference program) that can realize the above-mentioned function in combination with a program already recorded in the computer system.
Further, the vibration diagnostic devices 10, 10A, 10B, and 10C may be composed of one computer or a plurality of computers connected so as to be able to communicate with each other.

その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。例えば、振動診断対象は、タービン１に限定されず、他の回転機械の軸や車室の振動、あるいは、柱、梁などの振動を診断対象とすることもできる。なお、振動診断装置１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃは、振動診断システムの一例である。また、回転速度は動作速度の一例である。また、タービン１は機器の一例である。 In addition, it is possible to replace the components in the above-described embodiment with well-known components as appropriate without departing from the spirit of the present invention. Further, the technical scope of the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention. For example, the vibration diagnosis target is not limited to the turbine 1, and the vibration of the shaft or the passenger compartment of another rotating machine, or the vibration of a column, a beam, or the like can be a diagnosis target. The vibration diagnostic devices 10, 10A, 10B, and 10C are examples of the vibration diagnosis system. The rotation speed is an example of the operating speed. The turbine 1 is an example of equipment.

１・・・タービン
２Ａ、２Ｂ・・・軸受台
３・・・回転軸
１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ・・・振動診断装置
１１・・・データ取得部
１２・・・データ分析部
１３・・・振動状態診断部
１４・・・記憶部
１５・・・出力部
１６・・・制御部
１７・・・第１システム同定用モデルパラメータ設定部
１７Ａ・・・解析モデル最適化部
１７Ｂ・・・実機模擬部
１７Ｃ・・・パラメータ設定部
１８・・・第２システム同定用モデルパラメータ設定部
１８Ａ・・・振動特性推定部
１８Ｂ・・・パラメータ設定部
１９・・・損傷状態推定部 1 ... Turbine 2A, 2B ... Bearing base 3 ... Rotating shafts 10, 10A, 10B, 10C ... Vibration diagnostic device 11 ... Data acquisition unit 12 ... Data analysis unit 13 ... Vibration state diagnosis unit 14 ... Storage unit 15 ... Output unit 16 ... Control unit 17 ... First system identification model parameter setting unit 17A ... Analysis model optimization unit 17B ... Actual machine simulation Unit 17C ... Parameter setting unit 18 ... Model parameter setting unit 18A for second system identification ... Vibration characteristic estimation unit 18B ... Parameter setting unit 19 ... Damage state estimation unit

Claims (7)

機器の運転中に計測した計測データを取得するデータ取得部と
前記取得した計測データに基づいて、システム同定を行うことによりリアルタイムに機器の振動特性を推定するデータ分析部と、
前記計測データに含まれる前記機器の振動の計測データおよび前記推定した振動特性に基づいて、前記機器の振動を診断する状態診断部と、
前記システム同定において用いられるシステム同定用モデルを作成し、前記システム同定用モデルにおけるパラメータの設定を、前記データ取得部が取得した計測データを用いて行うモデル作成部と、
を備え、
前記モデル作成部は、
前記機器が動作速度を変化させながら運転しているときに計測された振動データに基づいて、前記機器の振動特性を推定する振動特性推定部と、
前記機器が診断対象となる運転状態で運転しているときに計測された振動データに基づいて、前記システム同定用モデルが推定する振動特性と、前記振動特性推定部が推定した振動特性とが等しくなるように、前記システム同定用モデルのパラメータを設定するパラメータ設定部と、
を備える振動診断システム。 A data acquisition unit that acquires measurement data measured while the equipment is in operation, a data analysis unit that estimates the vibration characteristics of the equipment in real time by identifying the system based on the acquired measurement data, and a data analysis unit.
A state diagnosis unit that diagnoses the vibration of the device based on the vibration measurement data of the device included in the measurement data and the estimated vibration characteristics.
A model creation unit that creates a system identification model used in the system identification and sets parameters in the system identification model using the measurement data acquired by the data acquisition unit.
With
The model creation unit
A vibration characteristic estimation unit that estimates the vibration characteristics of the equipment based on the vibration data measured while the equipment is operating while changing the operating speed.
The vibration characteristics estimated by the system identification model and the vibration characteristics estimated by the vibration characteristic estimation unit are equal to each other based on the vibration data measured while the device is operating in the operating state to be diagnosed. A parameter setting unit that sets the parameters of the system identification model, and
Vibration diagnostic system equipped with. 前記状態診断部は、前記機器の振動の計測データおよび前記推定した振動特性に加え、前記機器の運転に関する環境情報を用いて、前記機器の振動状態を診断する、
請求項１に記載の振動診断システム。 The state diagnosis unit diagnoses the vibration state of the device by using the vibration measurement data of the device, the estimated vibration characteristics, and the environmental information regarding the operation of the device.
The vibration diagnostic system according to claim 1. 前記計測データまたは前記振動特性に対応付けて記録された損傷情報に基づいて、前記機器の振動が示す損傷状態を推定する損傷状態推定部、
をさらに備える請求項１から請求項２の何れか１項に記載の振動診断システム。 A damage state estimation unit that estimates the damage state indicated by the vibration of the device based on the measurement data or the damage information recorded in association with the vibration characteristics.
The vibration diagnostic system according to any one of claims 1 to 2, further comprising. 機器の運転中に計測した計測データを取得するデータ取得部と、A data acquisition unit that acquires measurement data measured while the device is in operation,
前記取得した計測データとシステム同定用モデルとに基づいて、システム同定を行うことによりリアルタイムに機器の振動特性を推定するデータ分析部と、A data analysis unit that estimates the vibration characteristics of the device in real time by performing system identification based on the acquired measurement data and the system identification model.
前記計測データに含まれる前記機器の振動の計測データおよび前記推定した振動特性に基づいて、前記機器の振動を診断する状態診断部と、A state diagnosis unit that diagnoses the vibration of the device based on the vibration measurement data of the device included in the measurement data and the estimated vibration characteristics.
前記機器が動作速度を変化させながら運転しているときに計測された振動データに基づいて、前記機器の振動特性を推定する振動特性推定部と、A vibration characteristic estimation unit that estimates the vibration characteristics of the equipment based on the vibration data measured while the equipment is operating while changing the operating speed.
前記機器が診断対象となる運転状態で運転しているときに計測された振動データに基づいて、前記システム同定用モデルが推定する振動特性と、前記振動特性推定部が推定した振動特性とが等しくなるように、前記システム同定用モデルのパラメータを設定するパラメータ設定部と、The vibration characteristics estimated by the system identification model and the vibration characteristics estimated by the vibration characteristic estimation unit are equal to each other based on the vibration data measured while the device is operating in the operating state to be diagnosed. A parameter setting unit that sets the parameters of the system identification model, and
を備える振動診断システム。Vibration diagnostic system equipped with. 前記振動特性推定部は、前記機器の起動中または停止する間に計測された振動データに基づいて、前記振動特性を推定し、The vibration characteristic estimation unit estimates the vibration characteristics based on the vibration data measured while the device is starting or stopping.
前記パラメータ設定部は、前記機器の定格運転中に計測された振動データに基づいて、前記パラメータを設定する、The parameter setting unit sets the parameter based on the vibration data measured during the rated operation of the device.
請求項４に記載の振動診断システム。The vibration diagnostic system according to claim 4. 機器の運転中に計測した計測データを取得するステップと、
システム同定において用いられるシステム同定用モデルを作成し、前記システム同定用モデルにおけるパラメータの設定を、前記計測データを取得するステップで取得した前記計測データを用いて行うステップと、
前記取得した計測データに基づいて、前記システム同定を行うことによりリアルタイムに機器の振動特性を推定するステップと、
前記計測データに含まれる前記機器の振動の計測データおよび前記推定した振動特性に基づいて、前記機器の振動を診断するステップと、
を備え、
前記パラメータの設定を、前記計測データを取得するステップで取得した前記計測データを用いて行うステップでは、
機器が動作速度を変化させながら運転しているときに計測された振動データに基づいて、前記機器の振動特性を推定し、
前記機器が診断対象となる運転状態で運転しているときに計測された振動データに基づいて、前記機器の振動特性を同定するシステム同定用モデルが推定する振動特性と、前記振動特性を推定するステップにて推定した振動特性とが等しくなるように、前記システム同定用モデルのパラメータを設定する、
振動診断方法。 Steps to acquire measurement data measured while the device is in operation,
A step of creating a system identification model used in system identification and setting parameters in the system identification model using the measurement data acquired in the step of acquiring the measurement data, and a step of performing the setting.
A step wherein based on the obtained measurement data to estimate the vibration characteristics of the device in real time by performing the system identification,
A step of diagnosing the vibration of the device based on the measurement data of the vibration of the device included in the measurement data and the estimated vibration characteristic.
Equipped with a,
In the step of setting the parameters using the measurement data acquired in the step of acquiring the measurement data,
Based on the vibration data measured while the device is operating while changing the operating speed, the vibration characteristics of the device are estimated.
Based on the vibration data measured while the device is operating in the operating state to be diagnosed, the vibration characteristics estimated by the system identification model for identifying the vibration characteristics of the device and the vibration characteristics are estimated. Set the parameters of the system identification model so that the vibration characteristics estimated in the step are equal.
Vibration diagnostic method. 機器が動作速度を変化させながら運転しているときに計測された振動データに基づいて、前記機器の振動特性を推定するステップと、
前記機器が診断対象となる運転状態で運転しているときに計測された振動データに基づいて、前記機器の振動特性を同定するシステム同定用モデルが推定する振動特性と、前記振動特性を推定するステップにて推定した振動特性とが等しくなるように、前記システム同定用モデルのパラメータを設定するパラメータ設定ステップと、
を備えるパラメータ設定方法。 A step of estimating the vibration characteristics of the device based on the vibration data measured while the device is operating while changing the operating speed, and
Based on the vibration data measured while the device is operating in the operating state to be diagnosed, the vibration characteristics estimated by the system identification model for identifying the vibration characteristics of the device and the vibration characteristics are estimated. A parameter setting step for setting the parameters of the system identification model so that the vibration characteristics estimated in the step are equal to each other,
Parameter setting method including.
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