(57)【要約】【課題】モータによって駆動される回転機械の異常判断を精度よく行うことのできる異常診断装置及び異常診断方法を提供する。【解決手段】モータによって駆動される回転機械の異常診断装置は、モータの電流値の推移に基づいて取得された周波数スペクトルから、周波数スペクトルの形状を示すパラメータを取得するパラメータ取得部と、パラメータに基づいて回転機械の異常を判断する異常判断部とを備える。【選択図】図１
2020067334.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モータによって駆動される回転機械の異常診断装置であって、
前記モータの電流値の推移に基づいて取得された周波数スペクトルから、前記周波数スペクトルの形状を示すパラメータを取得するパラメータ取得部と、
前記パラメータに基づいて前記回転機械の異常を判断する異常判断部と
を備える異常診断装置。
【請求項２】
前記電流値の推移から前記周波数スペクトルを取得する周波数スペクトル取得部をさらに備える、請求項１に記載の異常診断装置。
【請求項３】
前記電流値の推移である診断用データを取得する診断用データ取得部をさらに備える、請求項２に記載の異常診断装置。
【請求項４】
前記診断用データ取得部は、複数の異なる時間帯の前記診断用データを取得する、請求項３に記載の異常診断装置。
【請求項５】
前記パラメータ取得部は、前記複数の異なる時間帯の前記診断用データから、複数の前記パラメータによって構成される１つのパラメータデータ群を取得する、請求項４に記載の異常診断装置。
【請求項６】
前記パラメータ取得部は、前記複数の異なる時間帯とは異なる別の複数の異なる時間帯の診断用データをさらに取得し、前記別の複数の異なる時間帯の診断用データから、前記１つのパラメータデータ群とは異なる別のパラメータデータ群を取得する、請求項５に記載の異常診断装置。
【請求項７】
前記周波数スペクトルから前記パラメータを算出する機能と、
前記パラメータに基づいて前記回転機械の異常を判断する機能と
を有するプロセッサーを備える、請求項１に記載の異常診断装置。
【請求項８】
前記電流値の推移から周波数スペクトルを取得する機能と、
前記周波数スペクトルから前記パラメータを算出する機能と、
前記パラメータに基づいて前記回転機械の異常を判断する機能と
を有するプロセッサーを備える、請求項２に記載の異常診断装置。
【請求項９】
前記診断用データを取得する機能と、
前記診断用データから周波数スペクトルを取得する機能と、
前記周波数スペクトルから前記パラメータを算出する機能と、
前記パラメータに基づいて前記回転機械の異常を判断する機能と
を有するプロセッサーを備える、請求項３に記載の異常診断装置。
【請求項１０】
前記パラメータが蓄積されて構成されたデータベースをさらに備え、
前記異常判断部は、前記データベースとして蓄積された前記パラメータから、前記パラメータの正常時及び異常時のパターンを機械学習し、機械学習で得られた前記正常時及び異常時のパターンと、前記パラメータ取得部によって取得された前記パラメータとに基づいて前記回転機械の異常を判断する、請求項１〜９のいずれか一項に記載の異常診断装置。
【請求項１１】
前記周波数スペクトル取得部は、前記モータの所定の回転周波数における電流スペクトル値をさらに取得し、
前記異常判断部は、前記パラメータと、前記モータの所定の回転周波数における電流スペクトル値との関係を機械学習により作成し、前記関係に基づいて、前記パラメータと、前記モータの所定の回転周波数における電流スペクトル値とから前記回転機械の異常を判断する、請求項１０に記載の異常診断装置。
【請求項１２】
前記モータの電流値は、前記モータに給電される電流を振幅変調した成分又は位相変調した成分の少なくとも一方である、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の異常診断装置。
【請求項１３】
モータによって駆動される回転機械の異常診断方法であって、
前記モータの電流値の推移に基づいて取得された周波数スペクトルから、前記周波数スペクトルの形状を示すパラメータを取得するパラメータ取得ステップと、
前記パラメータに基づいて前記回転機械の異常を判断する異常判断ステップと
を備える異常診断方法。
【請求項１４】
前記パラメータ取得ステップの前に、前記電流値の推移から前記周波数スペクトルを取得する周波数スペクトル取得ステップをさらに備える、請求項１３に記載の異常診断方法。
【請求項１５】
前記周波数スペクトル取得ステップの前に、前記電流値の推移である診断用データを取得する診断用データ取得ステップをさらに備える、請求項１４に記載の異常診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、モータによって駆動される回転機械の異常診断装置及び異常診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラント補機の駆動源であるモータの電流値を測定してこれを周波数解析することにより、プラント補機の異常・故障の判断を行う手法が実用化されている。この手法は誘導電動機電流徴候解析（Ｍｏｔｏｒ  Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｓｉｇｎａｔｕｒｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）と呼ばれ、故障の大まかな要因を簡易的に知ることができるものである。例えば特許文献１では、周波数解析により得られた周波数スペクトルにおいて、電源周波数付近の制限された帯域での稜線の盛り上がりの平均値を算出し、その大きさで異常判断を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−９０５４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、周波数スペクトルの稜線の盛り上がりは正常な負荷変動でも生じ得るため、異常判断を誤診する可能性があるといった問題点があった。
【０００５】
上述の事情に鑑みて、本開示の少なくとも１つの実施形態は、モータによって駆動される回転機械の異常判断を精度よく行うことのできる異常診断装置及び異常診断方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）本発明の少なくとも１つの実施形態に係る異常診断装置は、
モータによって駆動される回転機械の異常診断装置であって、
前記モータの電流値の推移に基づいて取得された周波数スペクトルから、前記周波数スペクトルの形状を示すパラメータを取得するパラメータ取得部と、
前記パラメータに基づいて前記回転機械の異常を判断する異常判断部と
を備える。
【０００７】
本発明者らの検討により、回転機械に異常が生じて回転機械の負荷がランダムに変動する場合、モータの電流値の推移に基づいて取得された周波数スペクトルの形状を示すパラメータが時間的に変化することが明らかになった。上記（１）の構成によると、そのようなパラメータに基づいて回転機械の異常を判断するので、モータによって駆動される回転機械の異常判断を精度よく行うことができる。
【０００８】
（２）いくつかの実施形態では、上記（１）の構成において、
前記電流値の推移から前記周波数スペクトルを取得する周波数スペクトル取得部をさらに備える。
上記（２）の構成によると、周波数スペクトル取得部が取得した周波数スペクトルの形状を示すパラメータに基づいて回転機械の異常を判断するので、モータによって駆動される回転機械の異常判断を精度よく行うことができる。
【０００９】
（３）いくつかの実施形態では、上記（２）の構成において、
前記電流値の推移である診断用データを取得する診断用データ取得部をさらに備える。
上記（３）の構成によると、診断用データ取得部が取得した診断用データについての周波数スペクトルの形状を示すパラメータに基づいて回転機械の異常を判断するので、モータによって駆動される回転機械の異常判断を精度よく行うことができる。
【００１０】
（４）いくつかの実施形態では、上記（３）の構成において、
前記診断用データ取得部は、複数の異なる時間帯の前記診断用データを取得する。
上記（４）の構成によると、複数の異なる時間帯の診断用データから得られた複数の周波数スペクトルの形状を示すパラメータに基づいて回転機械の異常を判断するので、モータによって駆動される回転機械の異常判断を精度よく行うことができる。
【００１１】
（５）いくつかの実施形態では、上記（４）の構成において、
前記パラメータ取得部は、前記複数の異なる時間帯の前記診断用データから、複数の前記パラメータによって構成される１つのパラメータデータ群を取得する。
上記（５）の構成によると、パラメータデータ群を構成する複数のパラメータの統計量に基づいて回転機械の異常を判断するので、モータによって駆動される回転機械の異常判断を精度よく行うことができる。
【００１２】
（６）いくつかの実施形態では、上記（５）の構成において、
前記パラメータ取得部は、前記複数の異なる時間帯とは異なる別の複数の異なる時間帯の診断用データをさらに取得し、前記別の複数の異なる時間帯の診断用データから、前記１つのパラメータデータ群とは異なる別のパラメータデータ群を取得する。
上記（６）の構成によると、パラメータデータ群を構成する複数のパラメータの統計量の時間的な変化に基づいて回転機械の異常を判断するので、モータによって駆動される回転機械の異常判断を精度よく行うことができる。
【００１３】
（７）いくつかの実施形態では、上記（１）の構成において、
前記周波数スペクトルから前記パラメータを算出する機能と、
前記パラメータに基づいて前記回転機械の異常を判断する機能と
を有するプロセッサーを備える。
【００１４】
上記（７）の構成によると、モータの電流に関連するデータの推移である診断用データにおける複数の異なる時間帯のそれぞれの診断用データについての周波数スペクトルのそれぞれの形状を示すパラメータに基づいて回転機械の異常を判断するので、モータによって駆動される回転機械の異常判断を精度よく行うことができる。
【００１５】
（８）いくつかの実施形態では、上記（２）の構成において、
前記電流値の推移から周波数スペクトルを取得する機能と、
前記周波数スペクトルから前記パラメータを算出する機能と、
前記パラメータに基づいて前記回転機械の異常を判断する機能と
を有するプロセッサーを備える。
【００１６】
上記（８）の構成によると、取得した周波数スペクトルの形状を示すパラメータに基づいて回転機械の異常を判断するので、モータによって駆動される回転機械の異常判断を精度よく行うことができる。
【００１７】
（９）いくつかの実施形態では、上記（３）の構成において、
前記診断用データを取得する機能と、
前記診断用データから周波数スペクトルを取得する機能と、
前記周波数スペクトルから前記パラメータを算出する機能と、
前記パラメータに基づいて前記回転機械の異常を判断する機能と
を有するプロセッサーを備える。
【００１８】
上記（９）の構成によると、取得した診断用データについての周波数スペクトルの形状を示すパラメータに基づいて回転機械の異常を判断するので、モータによって駆動される回転機械の異常判断を精度よく行うことができる。
【００１９】
（１０）いくつかの実施形態では、上記（１）〜（９）のいずれかの構成において、
前記パラメータが蓄積されて構成されたデータベースをさらに備え、
前記異常判断部は、前記データベースとして蓄積された前記パラメータから、前記パラメータの正常時及び異常時のパターンを機械学習し、機械学習で得られた前記正常時及び異常時のパターンと、前記パラメータ取得部によって取得された前記パラメータとに基づいて前記回転機械の異常を判断する。
【００２０】
上記（１０）の構成によると、機械学習で得られた正常時及び異常時それぞれのパターンと、パラメータ取得部によって取得されたパラメータとに基づいて回転機械の異常を判断するので、モータによって駆動される回転機械の異常判断をさらに精度よく行うことができる。
【００２１】
（１１）いくつかの実施形態では、上記（１０）の構成において、
前記周波数スペクトル取得部は、任意の特定の周波数における電流スペクトル値をさらに取得し、
前記異常判断部は、前記パラメータと、前記周波数における電流スペクトル値との関係を機械学習により作成し、前記関係に基づいて、前記パラメータと、前記周波数における電流スペクトル値とから前記回転機械の異常を判断する。
【００２２】
上記（１１）の構成によると、パラメータと、任意の特定の回転周波数における電流スペクトル値との関係を機械学習により作成し、この関係に基づいて、パラメータと、任意の特定の周波数における電流スペクトル値とから回転機械の異常を判断するので、特定の周波数にピークが発生する異常についても判断することができる。
【００２３】
（１２）いくつかの実施形態では、上記（１）〜（１１）のいずれかの構成において、
前記モータの電流値は、前記モータに給電される電流を振幅変調した成分又は位相変調した成分の少なくとも一方である。
【００２４】
上記（１２）の構成によると、モータの電流値に関するデータが、モータに給電される電流を振幅変調した成分又は位相変調した成分の少なくとも一方であることにより、２つの異なる種類の診断用データを用いることができるので、１種類の診断用データを用いる場合に比べて、診断できる異常のバリエーションを増やすことができ、異常判断の精度を向上することができる。
【００２５】
（１３）本発明の少なくとも１つの実施形態に係る異常診断方法は、
モータによって駆動される回転機械の異常診断方法であって、
前記モータの電流値の推移に基づいて取得された周波数スペクトルから、前記周波数スペクトルの形状を示すパラメータを取得するパラメータ取得ステップと、
前記パラメータに基づいて前記回転機械の異常を判断する異常判断ステップと
を備える。
【００２６】
上記（１３）の方法によると、モータの電流値の推移に基づいて取得された周波数スペクトルの形状を示すパラメータに基づいて回転機械の異常を判断するので、モータによって駆動される回転機械の異常判断を精度よく行うことができる。
【００２７】
（１４）いくつかの実施形態では、上記（１３）の方法において、
前記パラメータ取得ステップの前に、前記電流値の推移から前記周波数スペクトルを取得する周波数スペクトル取得ステップをさらに備える。
【００２８】
上記（１４）の方法によると、取得した周波数スペクトルの形状を示すパラメータに基づいて回転機械の異常を判断するので、モータによって駆動される回転機械の異常判断を精度よく行うことができる。
【００２９】
（１５）いくつかの実施形態では、上記（１４）の方法において、
前記周波数スペクトル取得ステップの前に、前記電流値の推移である診断用データを取得する診断用データ取得ステップをさらに備える。
【００３０】
上記（１５）の方法によると、取得した診断用データについての周波数スペクトルの形状を示すパラメータに基づいて回転機械の異常を判断するので、モータによって駆動される回転機械の異常判断を精度よく行うことができる。
【発明の効果】
【００３１】
本開示の少なくとも１つの実施形態によれば、モータの電流値の推移に基づいて取得された周波数スペクトルの形状を示すパラメータに基づいて回転機械の異常を判断するので、モータによって駆動される回転機械の異常判断を精度よく行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本開示の実施形態１に係る異常診断装置の構成模式図である。
【図２】本開示の実施形態１に係る異常診断方法のフローチャートである。
【図３】本開示の実施形態１に係る異常診断装置において、（ａ）診断用データ取得部が取得した診断用データの例と、（ｂ）周波数スペクトル取得部が取得した周波数スペクトルの例と、（ｃ）パラメータ取得部が取得したパラメータの例とを示す図である。
【図４】本開示の実施形態１に係る異常診断装置において、診断用データについての周波数スペクトルの一例を示す図である。
【図５】本開示の実施形態２に係る異常診断装置の構成模式図である。
【図６】本開示の実施形態２に係る異常診断装置において、機械学習によるポンプの異常判断の変形例を説明するための図である。
【図７】本開示の実施形態３に係る異常診断装置において、パラメータ取得部が取得したパラメータの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下、図面を参照して本発明のいくつかの実施形態について説明する。ただし、本発明の範囲は以下の実施形態に限定されるものではない。以下の実施形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対配置などは、本発明の範囲をそれにのみ限定する趣旨ではなく、単なる説明例に過ぎない。
【００３４】
（実施形態１）
図１に示されるように、本開示の実施形態１に係る異常診断装置１０は、モータ１によって駆動される回転機械、例えばポンプ２の異常判断を行うものである。ここで、判断されるポンプ２の異常とは、キャビテーションが発生した場合や、回転部に接触現象がある場合、回転部に傷が発生した場合等のように、ポンプ２の負荷がランダムに変動する現象を伴う異常のことを意味する。また、回転機械はポンプ２に限定するものではないから、異常診断装置１０によって判断される異常は、ポンプ以外の回転機械の負荷がランダムに変動する現象を伴う異常も含む。
【００３５】
モータ１は、動力線３を介して分電盤４と電気的に接続されている。動力線３には、モータ１に給電される電流値を測定するための電流センサ５が設けられている。異常診断装置１０は、電流センサ５と電気的に接続されたプロセッサー１１と、プロセッサー１１に電気的に接続された表示部であるディスプレイ１２とを備えている。プロセッサー１１は、電流センサ５に電気的に接続された診断用データ取得部２１と、診断用データ取得部２１に電気的に接続された周波数スペクトル取得部２２と、周波数スペクトル取得部２２に電気的に接続されたパラメータ取得部２３と、パラメータ取得部２３に電気的に接続された異常判断部２４とを含んでいる。異常判断部２４はディスプレイ１２に電気的に接続されている。
【００３６】
次に、異常診断装置１０がポンプ２の異常、特にキャビテーションの有無を判断する動作について説明する。
図１に示されるように、分電盤４からの電力によってモータ１が駆動してモータ１の動力によってポンプ２が稼働する間、電流センサ５は、モータ１に給電される電流値を検出する。異常診断装置１０は、電流センサ５が検出した電流値に基づいて、後述する動作によってポンプ２にキャビテーションが発生しているか否かを判断する。異常診断装置１０による異常判断の結果は、ディスプレイ１２に表示される。
【００３７】
尚、異常診断装置１０とディスプレイ１２とは、必ずしも同じ施設に設けられることに限定するものではなく、互いをインターネット等で接続することによって、互いに離れた場所に設けられていてもよい。例えば、異常診断装置１０は、ポンプ２を含むプラントが設置された工場に設置し、ディスプレイ１２は、工場とは別の施設に配置することで、プラントのオペレータ以外の管理者が別の施設でポンプ２の異常を監視するようにしてもよい。
【００３８】
図２のフローチャートに示されるように、異常診断装置１０は、ポンプ２にキャビテーションが発生しているか否かを判断するに際して、以下のステップＳ１〜Ｓ４を行う。診断用データ取得部２１は、電流センサ５が検出した電流値に基づいて、モータ１の電流値（電流に関連するデータ）の推移である診断用データを取得する（診断用データ取得ステップＳ１）。周波数スペクトル取得部２２は、診断用データ取得ステップＳ１で取得した診断用データについての周波数スペクトルを取得する（周波数スペクトル取得ステップＳ２）。パラメータ取得部２３は、周波数スペクトル取得ステップＳ２で取得した周波数スペクトルの形状を示すパラメータを取得する（パラメータ取得ステップＳ３）。異常判断部２４は、パラメータ取得ステップＳ３で取得したパラメータに基づいてポンプ２にキャビテーションが発生しているか否かを判断する（異常判断ステップＳ４）。
【００３９】
診断用データ取得ステップＳ１で取得した診断用データは、図３（ａ）に示されるように、予め決められた観測時間ΔＴの間の電流値の推移である。診断用データにおいて、ΔＴよりも時間間隔が短い複数の異なる時間帯Δｔｎ（ｎは自然数）を設定する。図３（ａ）では、隣り合う時間帯は互いに部分的に重なり合っているが、互いに重なり合わずに隣接するように各時間帯Δｔｎを設定してもよいし、隣り合う時間帯間に間隔があるように各時間帯Δｔｎを設定してもよい。ただし、隣り合う時間帯が互いに部分的に重なり合うように各時間帯Δｔｎを設定することにより、予め決められた観測時間ΔＴの間の診断用データにおいて、時間帯Δｔｎの個数を多く設定することができる。
【００４０】
周波数スペクトル取得ステップＳ２において、周波数スペクトル取得部２２は、各時間帯Δｔｎにおける電流値の推移に対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）のような周波数解析を行うことにより、図３（ｂ）に示されるように、各時間帯Δｔｎに対応する周波数スペクトルＦＳｎ（ｎは自然数）を取得する。各周波数スペクトルＦＳｎは、中央付近の電源周波数に大きなピークを有し、このピークの左側ではおおよそ右肩上がりの形状を有するとともに、このピークの右側ではおおよそ右肩下がりの形状を有している。
【００４１】
パラメータ取得ステップＳ３において、パラメータ取得部２３は、図４に示されるように、各周波数スペクトルＦＳｎにおける電源周波数のピークに対して左側に位置するおおよそ右肩上がりの形状を有する領域において、異なる複数の周波数に対する電流値Ｉｎ（ｎは自然数）を読み取る。図４では、１０個の電流値Ｉｎを読み取っているが、１０個はあくまでも例示であり、できるだけ多くの電流値Ｉｎを読み取ることが好ましい。また、図４では、電源周波数のピークに対して左側の領域から電流値Ｉｎを読み取っているが、この領域に限定するものではなく、電源周波数のピークに対して右側に位置するおおよそ右肩下がりの形状を有する領域から電流値Ｉｎを読み取ってもよく、さらに、電源周波数のピークも含む全周波数の領域から電流値Ｉｎを読み取ってもよい。
【００４２】
続いて、パラメータ取得部２３は、読み取った電流値Ｉｎから、周波数スペクトルＦＳｎの形状を示すパラメータを算出する。このパラメータは特に限定しないが、実施形態１ではこのパラメータとして、電流値Ｉｎの二乗和平方根（ＳＲＳＳ）を採用する。すなわち、ＳＲＳＳは以下の式で表される。
ＳＲＳＳ＝（Ｉ１２＋Ｉ２２＋・・・＋Ｉ１０２）１／２
尚、他のパラメータとして、電流値Ｉｎの絶対値の和等を採用してもよい。
【００４３】
図３（ｃ）に示されるように、上述した１つの観測時間ΔＴにおける診断用データから、複数の異なる時間帯Δｔｎのそれぞれの診断用データについての各周波数スペクトルＦＳｎのＳＲＳＳによって構成される１つのパラメータデータ群ＰＤ１が得られる。上述した観測時間ΔＴに続く他の複数の観測時間における複数の異なる時間帯それぞれの診断用データについての周波数スペクトルのＳＲＳＳから、各パラメータデータ群ＰＤ２、ＰＤ３、ＰＤ４、ＰＤ５・・・が得られる。すなわち、複数のパラメータデータ群ＰＤｎ（ｎは自然数）の推移が得られる。
【００４４】
異常判断ステップＳ４において、異常判断部２４は、各パラメータデータ群ＰＤｎの統計量（平均値、中央値、標準偏差、分散等）を算出し、算出された統計量をディスプレイ１２に表示する。ディスプレイ１２への表示の際、図３（ｃ）で示されるようなパラメータデータ群ＰＤｎの推移とともに当該統計量の推移を表示することによって、当該統計量の時間的な変化を視覚的に分かりやすくすることができる。
【００４５】
本発明者らの検討によれば、ポンプ２にキャビテーションが発生すると、当該統計量が時間の経過に伴い上昇することが明らかになった。例えば図３（ｃ）では、各パラメータデータ群ＰＤｎが時間の経過とともに、すなわちＰＤ１からＰＤ５に向かうに従い、各パラメータデータ群ＰＤｎの平均値（又は中央値）及びばらつき（標準偏差、分散）が上昇していることがわかる。この場合には、時間の経過に伴いポンプ２にキャビテーションが発生していると判断することができる。
【００４６】
パラメータデータ群ＰＤｎの統計量の時間的な変化に基づいてポンプ２にキャビテーションが発生しているか否かを判断する手法は、例えば、当該統計量について、キャビテーションが発生したと判断できる閾値を予め決定しておき、当該統計量が当該閾値を上回った場合に、ポンプ２にキャビテーションが発生していると判断することができる。また、当該統計量の時間的な上昇の程度、例えば、安定している状態から、予め決定しておいた上昇率の閾値を上回る上昇が、当該統計量の時間的な変化に見られた場合に、ポンプ２にキャビテーションが発生していると判断することができる。このような閾値に基づいてポンプ２にキャビテーションが発生しているか否かを判断する場合には、異常判断部２４は、ディスプレイ１２に、ポンプ２にキャビテーションが発生したことを警告する表示をしてもよい。
【００４７】
このように、モータ１の電流値の推移である診断用データについての周波数スペクトルＦＳｎの形状を示すパラメータ（例えばＳＲＳＳ）に基づいてポンプ２にキャビテーションが発生しているか否かを判断するので、モータ１によって駆動されるポンプ２の異常判断を精度よく行うことができる。
【００４８】
（実施形態２）
次に、実施形態２に係る異常診断装置及び異常診断方法について説明する。実施形態２に係る異常診断装置及び異常診断方法は、実施形態１に対して、異常判断において機械学習を用いるように変更したものである。尚、実施形態２において、実施形態１の構成要件と同じものは同じ参照符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００４９】
図５に示されるように、本開示の実施形態２に係る異常診断装置１０は、パラメータ取得部２３及び異常判断部２４のそれぞれに電気的に接続される記憶部２５を備えている。記憶部２５は、パラメータ取得部２３が算出したパラメータ（実施形態２でも実施形態１と同様にＳＲＳＳを採用する）をデータベース３０として蓄積する。その他の構成は実施形態１と同じである。
【００５０】
次に、実施形態２に係る異常診断装置１０がポンプ２におけるキャビテーションの有無を判断する動作について説明する。
実施形態２に係る異常診断装置１０についても、実施形態１に係る異常診断装置１０の動作を示した図２のフローチャートの診断用データ取得ステップＳ１〜パラメータ取得ステップＳ３までは同じであるが、異常判断ステップＳ４において、パラメータ取得ステップＳ３で取得したパラメータに基づいて異常判断部２４がポンプ２の異常を判断する動作が異なる。そこで、以下では、実施形態２における異常判断ステップＳ４について説明する。
【００５１】
図５に示されるように、パラメータ取得部２３がパラメータ取得ステップＳ３において取得したパラメータ（ＳＲＳＳ）は、記憶部２５に記憶されてパラメータのデータベース３０として蓄積される。異常判断部２４は、データベース３０として蓄積されたＳＲＳＳのデータを用いて機械学習により、ポンプ２にキャビテーションが発生していない場合（正常時）及びキャビテーションが発生している場合（異常時）それぞれについてのＳＲＳＳのパラメータデータ群ＰＤｎの統計量の時間的な変化のパターンを学習する。ＳＲＳＳのパラメータデータ群ＰＤｎの統計量の時間的な変化のパターンについては、適当なタイミングで定期的に機械学習を行うことによって更新することが好ましい。
【００５２】
異常判断部２４は、パラメータ取得部２３が算出した新規のＳＲＳＳのデータから、新規のパラメータデータ群ＰＤｎの統計量を算出し、当該統計量の時間的な変化についてのパターンを作成する。異常判断部２４は、新規のパラメータデータ群ＰＤｎの統計量の時間的な変化についてのパターンを、機械学習によって得られたポンプ２の正常時及び異常時それぞれのついてのパターンと比較することにより、ポンプ２にキャビテーションが発生しているか否かを判断する。
【００５３】
このように、機械学習で得られた正常時及び異常時それぞれのＳＲＳＳのパラメータデータ群ＰＤｎの統計量の時間的な変化のパターンと、パラメータ取得部２３によって取得されたＳＲＳＳのパラメータデータ群ＰＤｎの統計量の時間的な変化のパターンとに基づいてポンプ２にキャビテーションが発生しているか否かを判断するので、モータ１によって駆動されるポンプ２の異常判断をさらに精度よく行うことができる。
【００５４】
実施形態２のように、異常判断部２４がパラメータのパラメータデータ群ＰＤｎの統計量の時間的な変化のパターンを機械学習する場合には、ＳＲＳＳと、ＳＲＳＳ以外の指標との関係から、ＳＲＳＳに基づいて判断されるキャビテーションの有無以外の異常を判断することもできる。例えば、ＳＲＳＳ以外の指標を、モータ１の回転周波数における電流スペクトル値とした場合、モータ１の回転周波数にピークが発生する異常についても判断することができる。尚、この電流スペクトル値は、診断用データから周波数スペクトル取得部２２によって取得される。
【００５５】
図６には、ＳＲＳＳ（横軸）とモータ１の回転周波数における電流スペクトル値（縦軸）との関係の一例を示している。例えば図６において、丸プロットが正常時のデータであり、三角プロットがポンプ２にキャビテーションが発生している場合のデータであり、四角プロットがポンプ２の回転軸にミスアライメントが発生している場合のデータであったとする。ここで、ポンプ２の回転軸にミスアライメントが発生している異常が、モータ１の回転周波数にピークが発生する異常に相当する。異常判断部２４は、これらのデータから機械学習によって、ＳＲＳＳと電流スペクトル値との関係において、ポンプ２が正常であると判断される領域Ａと、ポンプ２にキャビテーションが発生していると判断される領域Ｂと、ポンプ２の回転軸にミスアライメントが発生していると判断される領域Ｃとを特定する。異常判断部２４は、周波数スペクトル取得部２２によって取得された電流スペクトル値と、パラメータ取得部２３によって取得されたＳＲＳＳとの組み合わせが、図６において領域Ａ〜Ｃのいずれの領域に当てはまるかに基づいて、ポンプ２が正常か異常か、異常な場合はどの異常かを判断することができる。
【００５６】
尚、ＳＲＳＳ以外の指標としてのモータ１の回転周波数における電流スペクトル値は例示に過ぎず、モータ１の回転周波数ではなく、任意の特定の周波数における電流スペクトル値であってもよい。この場合、当該特定の周波数にピークが発生する異常を判断することができる。
【００５７】
（実施形態３）
次に、実施形態３に係る異常診断装置及び異常診断方法について説明する。実施形態３に係る異常診断装置及び異常診断方法は、実施形態１に対して、電流に関連するデータを変更したものである。以下では、実施形態１の構成において電流に関連するデータを変更した構成で実施形態３を説明するが、実施形態２の構成において電流に関連するデータを変更することによって実施形態３を構成してもよい。尚、実施形態３において、実施形態１の構成要件と同じものは同じ参照符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００５８】
実施形態３に係る異常診断装置１０がポンプ２にキャビテーションが発生しているか否かを判断する動作については基本的に、実施形態１に係る異常診断装置１０に関する図２のフローチャーに示された手順と同様である。実施形態３において実施形態１と異なるのは、モータ１の電流に関連するデータであり、後者ではモータ１の電流そのものであったのに対し、前者ではモータ１の電流を振幅変調した成分又は位相変調した成分の少なくとも一方である。以下では、モータ１の電流に関連するデータがモータ１の電流値を振幅変調した成分又は位相変調した成分の少なくとも一方であることで、図２フローチャートの各ステップにおいて実施形態１と異なる動作について説明する。
【００５９】
診断用データ取得ステップＳ１では、診断用データ取得部２１は、電流センサ５が検出した電流、すなわちモータ１に給電される電流を、直交する２つの成分、すなわち振幅変調した成分及び位相変調した成分に分解する。この分解は、公知の手法で行うことができ、例えば、当該電流が一相交流の場合はヒルベルト変換によって、当該電流が三相交流の場合はパーク変換によって行うことができる。実施形態３では、モータ１に給電される電流の振幅変調した成分又は位相変調した成分の少なくとも一方の推移が、診断用データとなる。以下のステップでは、診断用データが、モータ１に給電される電流の振幅変調した成分又は位相変調した成分の両方であるとして説明する。
【００６０】
周波数スペクトル取得ステップＳ２では、周波数スペクトル取得部２２は、モータ１に給電される電流の振幅変調した成分及び位相変調した成分のそれぞれについての複数の周波数スペクトルＦＳｎ（図３（ｂ）参照）を、実施形態１と同様の手法で取得する。続くパラメータ取得ステップＳ３では、パラメータ取得部２３は、周波数スペクトル取得ステップＳ２で取得された各周波数スペクトルＦＳｎから、ＳＲＳＳを実施形態１と同様の手法で取得する。異常判断ステップＳ４では、異常判断部２４は、モータ１に給電される電流の振幅変調した成分又は位相変調した成分のそれぞれについて、ＳＲＳＳの複数のパラメータデータ群ＰＤｎ（図３（ｃ）参照）を、実施形態１と同様の手法で取得する。
【００６１】
異常判断部２４は、ＳＲＳＳの複数のパラメータデータ群ＰＤｎの前述した統計量を算出し、算出された統計量をディスプレイ１２に表示する。図７に、ＳＲＳＳの複数のパラメータデータ群ＰＤｎの標準偏差の時間的な変化の一例を示す。この例では、モータ１に給電される電流の振幅変調した成分から求めたＳＲＳＳのパラメータデータ群ＰＤｎの標準偏差は時間の経過とともに上昇する傾向にあるが、モータ１に給電される電流の位相変調した成分から求めたＳＲＳＳのパラメータデータ群ＰＤｎの標準偏差はほぼ一定に推移している。
【００６２】
実施形態３においても実施形態１と同様に、各標準偏差の閾値を予め決定しておき、各標準偏差が当該閾値を超えたか否かでポンプ２にキャビテーションが発生したか否かを判断してもよいし、安定している状態から、予め決定しておいた上昇率の閾値を上回る上昇が、各標準偏差の時間的な変化に見られた場合に、ポンプ２にキャビテーションが発生していると判断してもよい。
【００６３】
図７に示された例では、モータ１に給電される電流の振幅変調した成分から求めたＳＲＳＳのパラメータデータ群ＰＤｎの標準偏差の時間的な変化からは、ポンプ２にキャビテーションが発生したと判断できるが、モータ１に給電される電流の位相変調した成分から求めたＳＲＳＳのパラメータデータ群ＰＤｎの標準偏差の時間的な変化からは、ポンプ２にキャビテーションが発生していないと判断できる。両標準偏差の時間的な変化からポンプ２の異常をどのように判断するかは任意に決定することができ、例えば予め決められた閾値に基づいてポンプ２の異常を判断する場合、両標準偏差の一方が閾値を超えた場合にポンプ２が異常であると判断してもよいし、両標準偏差が閾値を超えた場合にポンプ２が異常であると判断してもよい。
【００６４】
このように、モータ１の電流値に関するデータが、モータ１に給電される電流を振幅変調した成分又は位相変調した成分の少なくとも一方であることにより、２つの異なる種類の診断用データを用いることができるので、１種類の診断用データを用いる場合に比べて、診断できる異常のバリエーションを増やすことができ、異常判断の精度を向上することができる。尚、図７では、統計量として標準偏差を用いているが、これに限定するものではない。実施形態１と同様に、分散、平均値、中央値等を用いてもよい。
【００６５】
実施形態３において実施形態２のように機械学習を用いてポンプ２の異常判断を行う場合は、モータ１に給電される電流の振幅変調した成分及び位相変調した成分のそれぞれから求めたＳＲＳＳをデータベースとして蓄積し、データベースとして蓄積されたＳＲＳＳのパラメータデータ群ＰＤｎの統計量の時間的な変化のパターンを機械学習し、各統計量の時間的な変化と各パターンとをそれぞれ比較することによってポンプ２の異常を判断することができる。
【００６６】
実施形態１〜３のそれぞれでは、異常診断装置１０は、診断用データ取得部２１と、周波数スペクトル取得部２２と、パラメータ取得部２３と、異常判断部２４とを備えていたが、この形態に限定するものではない。診断用データ取得部２１及び周波数スペクトル取得部２２を異常診断装置１０とは別の装置として、例えば、ポンプ２を含むプラントの計器室に設置し、パラメータ取得部２３及び異常判断部２４のみを含む異常診断装置１０を当該プラントとは別の施設等に配置して、当該プラントから遠隔した状態で異常判断を行ってもよい。この場合、本開示の異常診断方法は、パラメータ取得ステップＳ３及び異常判断ステップＳ４のみを含むことになる。
【００６７】
また、診断用データ取得部２１のみを異常診断装置１０とは別の装置として、異常診断装置１０が周波数スペクトル取得部２２と、パラメータ取得部２３と、異常判断部２４とを備える形態であってもよい。この場合、本開示の異常診断方法は、周波数スペクトル取得ステップＳ２と、パラメータ取得ステップＳ３と、異常判断ステップＳ４とを含むことになる。
【符号の説明】
【００６８】
１  モータ
２  ポンプ（回転電機）
３  動力線
４  分電盤
５  電流センサ
１０  異常診断装置
１１  プロセッサー
１２  ディスプレイ（表示部）
２１  診断用データ取得部
２２  周波数スペクトル取得部
２３  パラメータ取得部２３
２４  異常判断部
２５  記憶部
３０  データベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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