JP2018146436A - 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 - Google Patents

Abstract

【課題】高精度な振動診断が可能な振動診断システムを提供する。【解決手段】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、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機器の振動特性を推定するデータ分析部と、計測データに含まれる機器の振動の計測データおよび推定した振動特性に基づいて、機器の振動を診断する状態診断部と、を備える。【選択図】図２

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。

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）。

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。

特開平０７−３２５６０３号公報 特開平０５−６０５９６号公報

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。

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。

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、を備える。

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。

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するモデル作成部、をさらに備え、前記モデル作成部は、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。

また、本発明の第４の態様によれば、前記モデル作成部は、予め作成された前記機器の解析モデルによって前記機器の振動を模擬する模擬部と、前記模擬部による模擬結果を用いて、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。

また、本発明の第５の態様によれば、前記モデル作成部は、前記解析モデルが模擬する前記機器の振動が、前記計測データに含まれる振動データと類似するように前記解析モデルを最適化する解析モデル最適化部、をさらに備える。

また、本発明の第６の態様によれば、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。

また、本発明の第７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、を備える。

また、本発明の第８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、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、を備える振動診断方法である。

また、本発明の第９の態様は、機器の振動を模擬する解析モデルに対して、前記機器に関する振動データの計測値を適用して、前記解析モデルが模擬する前記機器の振動が、前記振動データと類似するように前記解析モデルを最適化するステップと、前記最適化した解析モデルによって、前記機器の振動を模擬するステップと、前記模擬の結果を用いて、前記機器の振動特性を同定するシステム同定用モデルのパラメータを設定するステップと、を備えるパラメータ設定方法である。

また、本発明の第１０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。

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。

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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。

＜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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

＜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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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α_ｉ、β_ｉ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。

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（ｎ_ａ）、ＭＡモデル次数（ｎ_ｃ）の各パラメータを設定する必要がある。

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α_ｉ、β_ｉ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。

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。

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。

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）。

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。

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。

＜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。

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。

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。

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。

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。

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（α_ｉ、β_ｉ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。

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。

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。

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）。

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。

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。

＜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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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。

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。

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。

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

Claims (10)

1. 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、
   を備える振動診断システム。
2. 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。
3. 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するモデル作成部、をさらに備え、
   前記モデル作成部は、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、
   請求項１または請求項２に記載の振動診断システム。
4. 前記モデル作成部は、
   予め作成された前記機器の解析モデルによって前記機器の振動を模擬する模擬部と、
   前記模擬部による模擬結果を用いて、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、
   を備える請求項３に記載の振動診断システム。
5. 前記モデル作成部は、
   前記解析モデルが模擬する前記機器の振動が、前記計測データに含まれる振動データと類似するように前記解析モデルを最適化する解析モデル最適化部、
   をさらに備える請求項４に記載の振動診断システム。
6. 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、
   を備える請求項３に記載の振動診断システム。
7. 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６の何れか１項に記載の振動診断システム。
8. 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、
   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、
   を備える振動診断方法。
9. 機器の振動を模擬する解析モデルに対して、前記機器に関する振動データの計測値を適用して、前記解析モデルが模擬する前記機器の振動が、前記振動データと類似するように前記解析モデルを最適化するステップと、
   前記最適化した解析モデルによって、前記機器の振動を模擬するステップと、
   前記模擬の結果を用いて、前記機器の振動特性を同定するシステム同定用モデルのパラメータを設定するステップと、
   を備えるパラメータ設定方法。
10. 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。

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