(57)【要約】【課題】モータに関する検出値とそれについての学習済みモデルとを用いた故障診断を容易に行なう。【解決手段】故障判定装置５０は、モータの回生時の電流をサンプリングするサンプリング部５１と、前記サンプリング部５１によるサンプリング結果から得られるデータと、前記モータの健全性の状態が所定の状態である場合の前記モータの回生時の電流のサンプリング結果から得られるデータを用いて予め学習された学習済みモデルとを用いて、前記モータの故障を判定する判定部５２とを有する。【選択図】図２
2020137327.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モータの回生時の電流をサンプリングするサンプリング部と、
前記サンプリング部によるサンプリング結果から得られるデータと、前記モータの健全性の状態が所定の状態である場合の前記モータの回生時の電流のサンプリング結果から得られるデータを用いて予め学習された学習済みモデルとを用いて、前記モータの故障を判定する判定部と
を有する故障判定装置。
【請求項２】
前記学習済みモデルは、前記モータ及び前記モータに接続される部品の健全性の状態が所定の状態である場合の前記モータの回生時の電流のサンプリング結果から得られるデータを用いて予め学習されたモデルであり、
前記判定部は、前記モータ及び前記部品の故障を判定する
請求項１に記載の故障判定装置。
【請求項３】
前記電流の周波数に基づいてサンプリング間隔を決定するサンプリング間隔決定部
をさらに有し、
前記サンプリング部は、前記サンプリング間隔決定部が決定した前記サンプリング間隔でサンプリングする
請求項１に記載の故障判定装置。
【請求項４】
前記サンプリング間隔決定部は、前記モータの回生開始時から所定の時間経過後の前記電流の周波数を推定し、推定した周波数に基づいてサンプリング間隔を決定する
請求項３に記載の故障判定装置。
【請求項５】
前記モータを力行状態から回生状態へと切替える時点の前記モータの回転速度を所定の回転速度に変更するよう制御する制御部をさらに有する
請求項１に記載の故障判定装置。
【請求項６】
前記制御部は、さらに、前記モータの回生時に消費される電力が所定の値になるよう制御する
請求項５に記載の故障判定装置。
【請求項７】
前記サンプリング結果に対し周波数解析を行なう周波数解析部をさらに有し、
前記周波数解析部は、故障の判定に寄与する所定の周波数帯の周波数成分について解析を行ない、
前記判定部は、前記サンプリング部によるサンプリング結果から得られるデータとして、前記周波数解析部による解析結果を用いる
請求項１に記載の故障判定装置。
【請求項８】
前記モータの電圧値及び電流値を取得して、前記モータの回生状態を検出する回生状態検出部をさらに有する
請求項１に記載の故障判定装置。
【請求項９】
モータに交流電流を供給するインバータと、
前記インバータに接続される平滑コンデンサと、
故障判定装置と
を備え、
前記故障判定装置は、
前記モータの回生時の電流をサンプリングするサンプリング部と、
前記サンプリング部によるサンプリング結果から得られるデータと、前記モータの健全性の状態が所定の状態である場合の前記モータの回生時の電流のサンプリング結果から得られるデータを用いて予め学習された学習済みモデルとを用いて、前記モータの故障を判定する判定部と
を有するモータ駆動システム。
【請求項１０】
前記判定部は、さらに、前記モータの回生時の前記平滑コンデンサの電圧に基づいて、前記平滑コンデンサの劣化を判定する
請求項９に記載のモータ駆動システム。
【請求項１１】
前記判定部は、さらに、前記モータの回生時の三相交流の電圧が平衡しているか否かに基づいて、前記モータの故障を判定する
請求項９に記載のモータ駆動システム。
【請求項１２】
複数のモータをさらに有し、
前記インバータは、前記モータのそれぞれに対し設けられている
請求項９に記載のモータ駆動システム。
【請求項１３】
前記モータの回生時の電流は、前記インバータの制御用に設けられたシャント抵抗を用いて検出される
請求項９に記載のモータ駆動システム。
【請求項１４】
モータの回生時の電流をサンプリングし、
サンプリング結果から得られるデータと、前記モータの健全性の状態が所定の状態である場合の前記モータの回生時の電流のサンプリング結果から得られるデータを用いて予め学習された学習済みモデルとを用いて、前記モータの故障を判定する
故障判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は故障判定装置、モータ駆動システム、及び故障判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、機械学習を用いた様々な技術が提案されている。例えば、特許文献１では、それぞれのモータに最適な抵抗回生開始電圧と抵抗回生停止電圧の値を調整することのできる機械学習器について開示している。
【０００３】
また、モータの故障の検出に関して、例えば、非特許文献１がある。この文献では、モータの故障時に現れる周波数成分の理論式を提供している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−１２７０９９号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Vittaya Tipsuwanporn,et al.,”Fault Detection In compressor Using FFT Algorithm”, Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science 2013 Vol I, WCECS 2013, 23-25 October, 2013, San Francisco, USA
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
モータ又はモータに関連する部品の故障の判定を、機械学習を用いて行なう場合に、力行動作状態のモータの学習データを用いると、次のような問題があることを発明者は発見した。モータが力行動作を行なう環境においては、モータに関する検出値（例えばモータに供給される電流等）に影響を与えるパラメータが多いため、検出値に対し様々な周波数成分が現れる。このため、機械学習モデルの設計が困難になる。もしくは、たとえ、機械学習モデルの設計が可能であっても、モデルの機械学習のために、非常に多くの学習データを収集しなければならない。
【０００７】
これに対し、上述したいずれも、機械学習を用いた故障の判定については検討していない。したがって、モータに関する検出値とそれについての学習済みモデルとを用いた故障診断を容易に行なうことができる技術が求められている。なお、以下の開示において、「故障」は、故障の予備段階を含む。
【０００８】
その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
一実施の形態によれば、故障判定装置は、モータの回生時の電流をサンプリングするサンプリング部と、サンプリング結果から得られるデータと学習済みモデルとを用いて、モータの故障を判定する判定部とを有する。
【発明の効果】
【００１０】
前記一実施の形態によれば、モータに関する検出値とそれについての学習済みモデルとを用いた故障診断を容易に行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施の形態にかかるモータ駆動システムの構成の一例を示す模式図である。
【図２】実施の形態の概要にかかる故障判定装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】ＭＣＵの構成の一例を示すブロック図である。
【図４】制御部による周波数制御及び電流制御について説明するためのグラフである。
【図５】回生時におけるモータの回転速度と時間の関係の一例を示すグラフである。
【図６】故障診断についての動作の流れを示すフローチャートの一例である。
【図７Ａ】モータの回転により回転する２つのギアを有する機構の模式的な斜視図である。
【図７Ｂ】図７Ａで示したギアの側面図である。
【図８】複数の診断手法を含む診断動作の流れを示すフローチャートの一例である。
【図９】モータが力行運転している場合のＦＦＴによる解析結果の一例を示すグラフである。
【図１０】故障診断についての動作の流れを示すフローチャートの一例である。
【図１１】モータ駆動システムの構成の一例を示す模式図である。
【図１２】故障診断のための処理を行なう診断装置がインバータを制御する制御装置とは別の装置として設けられたモータ駆動システムの構成の一例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略、及び簡略化がなされている。また、様々な処理を行う機能ブロックとして図面に記載される各要素は、ハードウェア的には、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、メモリ、その他の回路で構成することができ、ソフトウェア的には、メモリにロードされたプログラムなどによって実現される。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは当業者には理解されるところであり、いずれかに限定されるものではない。なお、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。
【００１３】
また、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００１４】
図１は、モータ駆動システム１の構成の一例を示す模式図である。モータ駆動システム１は、三相電源２０と、モータ駆動装置１０と、モータ３０とを有する。三相電源２０は、電力所などから送電された三相交流をモータ駆動装置１０に供給する。モータ３０は、三相モータであり、モータ駆動装置１０により制御される。モータ駆動装置１０は、モータ３０を制御する装置である。モータ駆動装置１０は、電源用スイッチ１０１と、交流フィルタ１０２と、整流回路１０３と、抵抗１０４と、抵抗用スイッチ１０５と、電解コンデンサ１０６と、インバータ１０７と、ＭＣＵ（Micro Control Unit：マイクロコントロールユニット）１１０とを有する。
【００１５】
電源用スイッチ１０１は、三相電源２０からの三相電流をオンオフするためのスイッチであり、ＭＣＵ１１０からのスイッチ切り替え信号により動作する。
交流フィルタ１０２は、インバータ１０７からのノイズがモータ駆動装置１０の外部に伝搬するのを防ぐために設けられた回路であり、交流リアクトルを含む。交流フィルタ１０２は、電源用スイッチ１０１と整流回路１０３との間に設けられている。
整流回路１０３は、三相電源２０からの交流電流を直流電流に変換するコンバータである。
抵抗１０４は、モータ３０が回生状態であるときにモータ３０から供給された電力を消費する回路素子である。
抵抗用スイッチ１０５は、直流回路への抵抗１０４の接続をオンオフするためのスイッチであり、ＭＣＵ１１０からのスイッチ切り替え信号により動作する。ＭＣＵ１１０は、抵抗用スイッチ１０５のオン時間とオフ時間を制御することにより、モータ３０の回生時に抵抗１０４で消費される電力を制御する。
【００１６】
電解コンデンサ１０６は、インバータ１０７に接続される平滑コンデンサである。より詳細には、電解コンデンサ１０６は、整流回路１０３とインバータ１０７との間に設けられる。
インバータ１０７は、モータ３０の力行時、ＭＣＵ１１０からのＰＷＭ（pulse width modulation）信号にしたがって、モータ３０に三相交流の交流電流を供給する。また、インバータ１０７は、モータ３０の回生時、モータ３０からの三相交流を直流電流に変換する。
ＭＣＵ１１０は、ＣＰＵなどのプロセッサ、メモリ、及び周辺回路などを有して構成されており、モータ駆動装置１０の全体を制御する。
【００１７】
ここで、上述したモータ駆動システム１において、モータ３０又はモータ３０に関連する部品の故障の判定を、機械学習を用いて行なう場合に、力行動作状態のモータの学習データを用いることを考える。この場合、様々な値のバラつきによって、モータに関する検出値（電流値及び電圧値など）は影響を受けることとなる。ここでいう様々な値とは、例えば、三相電源２０の電圧値、三相電源２０の相間電圧差、交流フィルタ１０２の内部インピーダンス、及び、交流フィルタ１０２のインダクタンス値などである。このため、検出値を用いた機械学習モデルの設計が困難になるか、もしくは、機械学習モデルの設計が可能であっても、上述したバラつきを考慮して、非常に多くの学習データを収集しなければならない。
【００１８】
これに対し、モータ３０の回生時には、三相電源２０からの電力の供給を遮断することができるとともに、交流フィルタ１０２の動作が不要である。すなわち、モータ３０の回生時における検出値に対しては、上述したバラつきを考慮する必要がない。よって、モータ３０の力行時の検出値を用いた機械学習に比べ、より少ない学習データでモデルを構築することができる。
【００１９】
そこで、実施の形態の概要にかかる故障判定装置は、次のような装置である。図２は、実施の形態の概要にかかる故障判定装置５０の構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、故障判定装置５０は、サンプリング部５１と、判定部５２とを有する。なお、故障判定装置５０は、例えば、上述したＭＣＵ１１０として実装されるが、他の装置として実装されてもよい。
【００２０】
サンプリング部５１は、モータ３０の回生時の電流をサンプリングする。
判定部５２は、サンプリング部５１によるサンプリング結果から得られるデータと、学習済みモデルとを用いて、モータ３０の故障を判定する。この学習済みモデルは、モータ３０の健全性の状態が所定の状態である場合のモータ３０の回生時の電流のサンプリング結果から得られるデータを用いて予め学習されたモデルである。なお、健全性の状態が所定の状態であるとは、例えば、モータ３０が正常な状態であるが、モータ３０が故障した状態であってもよい。
【００２１】
故障判定装置５０によれば、学習済みモデルを用いた判定のための検出値として、モータ３０の回生時の電流がサンプリングされるため、上述したバラつきを考慮する必要がない。よって、故障判定装置５０は、モータ３０の力行時の検出値を用いた機械学習により構築されるモデルに比べ、容易に構築可能なモデルを用いた故障診断を行なうことができる。つまり、故障判定装置５０によれば、モータ３０に関する検出値とそれについての学習済みモデルとを用いた故障診断を容易に行なうことができる。
【００２２】
以下、実施の形態の詳細について説明する。
＜実施の形態１＞
図３は、実施の形態１にかかるＭＣＵ１１０の構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、ＭＣＵ１１０は、制御部１１１と、検出値取得部１１２と、サンプリング部１１３と、サンプリング間隔決定部１１４と、周波数解析部１１５と、判定部１１６とを有する。
【００２３】
制御部１１１は、モータ駆動装置１０の動作を制御する。制御部１１１は、例えば、ＭＣＵ１１０のプロセッサがメモリからソフトウェア（コンピュータプログラム）を読み出して実行することで実装されるが、ハードウェア回路として実装されてもよい。制御部１１１は、例えば、スイッチ切り替え信号により、電源用スイッチ１０１及び抵抗用スイッチ１０５の動作を制御する。また、制御部１１１は、モータ３０を力行状態とするか、回生状態とするかを切替える制御を行なう。さらに、制御部１１１は、ＰＷＭ信号をインバータ１０７に出力することにより、モータ３０の回転を制御する。
【００２４】
また、特に、本実施の形態では、制御部１１１は、故障診断時の条件を一定とするために、次のような二種類の制御を行なう。
【００２５】
一つ目の制御は、モータ３０を力行状態から回生状態へと切替える時点のモータ３０の回転速度を所定の回転速度に変更する制御である。この制御では、制御部１１１は、ＰＷＭによる周波数制御を行うことにより、回生運転の開始時のモータ３０の回転速度、すなわち力行運転終了時のモータ３０の回転速度を、予め定められた回転速度にする。以下、この制御について周波数制御と称すことがある。
【００２６】
二つ目の制御は、モータ３０の回生時に消費される電力が所定の値になるようにする制御である。この制御では、制御部１１１は、モータ３０が回生運転している際に、抵抗１０４で消費される電力が所定の値となるよう、抵抗用スイッチ１０５の開閉を制御する。すなわち、制御部１１１は、回生時に抵抗１０４に流れる電流を制御する。以下、この制御について電流制御と称すことがある。
【００２７】
図４は、制御部１１１による周波数制御及び電流制御について説明するためのグラフである。図４に示されるグラフにおいて、横軸は時間を示し、縦軸はモータ３０の回転速度を示している。図４に示すように、モータ３０が力行状態であるうちに周波数制御を行ない、モータ３０の回転速度を所定値にする。そして、制御部１１１は、モータ３０の回転速度が所定値になると、モータ３０の運転状態を回生運転に切替える。すなわち、制御部１１１は、周波数制御により、回生運転開始時の回転速度を所定値にする。そして、回生運転中は、制御部１１１は、電流制御を行ない、消費される電力が所定値となるよう制御する。そして、回生運転中に故障診断が行なわれる。このため、制御部１１１による上述した制御により、故障診断が行なわれる際の回転速度及び消費電力についての条件を一定にすることができる。すなわち、診断条件を常に同じにすることができる。これにより、回生時のみのデータを用いて学習された学習済みモデルを用いて精度の高い故障判定が可能となる。なお、本実施の形態では、制御部１１１は、周波数制御及び電流制御の両方を実行するが、いずれか一方のみを実行してもよい。また、制御部１１１は、これらの制御を行なうことが好ましいが、必ずしもこれらの制御を行なわなくてもよい。
【００２８】
検出値取得部１１２は、回生運転中のモータ３０に関する電気的な値の検出値（測定値）を取得するインターフェース回路である。具体的には、検出値取得部１１２は、回生運転中のモータ３０から出力された電流値のアナログデータを取得する。また、検出値取得部１１２は、回生運転中のモータ３０から出力された電流の電圧値のアナログデータを取得してもよいし、電解コンデンサ１０６の電圧値のアナログデータを取得してもよい。なお、一般的に、ＰＷＭ制御を行なうために、インバータ１０７には、電流を検出するための素子（例えば、シャント抵抗）が設けられている。そのような素子が、故障判定のための電流値の取得に際しても用いられてもよい。つまり、モータ３０の回生時の電流は、インバータ１０７の制御用に設けられたシャント抵抗を用いて検出されてもよい。このようにすることにより、電流を検出するための素子を新たに追加することなく、故障診断を実現することができる。
【００２９】
サンプリング部１１３は、検出値取得部１１２が取得した検出値のアナログデータを、サンプリング間隔決定部１１４が決定したサンプリング間隔でサンプリングし、デジタルデータを出力するアナログデジタル変換器である。
サンプリング間隔決定部１１４は、検出値取得部１１２が取得した電流の周波数、すなわち回生時のモータ３０の電流の周波数に基づいてサンプリング間隔を決定する。サンプリング間隔決定部１１４は、例えば、ＭＣＵ１１０のプロセッサがメモリからソフトウェア（コンピュータプログラム）を読み出して実行することで実装されるが、ハードウェア回路として実装されてもよい。
【００３０】
周波数解析部１１５は、サンプリング部１１３によるサンプリング結果に対し周波数解析を行なう。すなわち、周波数解析部１１５は、サンプリング部１１３から出力されたデジタルデータに対し、周波数解析を行なう。本実施の形態では、周波数解析部１１５は、具体的にはＦＦＴ解析を行なう。周波数解析部１１５は、例えば、ＭＣＵ１１０のプロセッサがメモリからソフトウェア（コンピュータプログラム）を読み出して実行することで実装されるが、ハードウェア回路として実装されてもよい。
【００３１】
判定部１１６は、サンプリング部１１３によるサンプリング結果から得られるデータ（すなわち、周波数解析部１１５による解析結果）と予め学習された学習済みモデルとを用いて、モータ３０の故障を判定する。判定部１１６は、例えば、ＭＣＵ１１０のプロセッサがメモリからソフトウェア（コンピュータプログラム）を読み出して実行することで実装されるが、ハードウェア回路として実装されてもよい。ここで、学習済みモデルは、モータ３０の健全性の状態が所定の状態である場合のモータ３０の回生時の電流のサンプリング結果から得られるデータ（すなわち、周波数解析部１１５による解析結果）を用いて予め学習されている。例えば、モデルはニューラルネットワークであるが、他の機械学習モデルが用いられてもよい。
【００３２】
なお、学習済みモデルは、次のようなデータを用いて予め学習されたモデルであってもよい。学習に用いられるデータは、モータ３０及びモータ３０に接続される部品の健全性の状態が所定の状態である場合のモータ３０の回生時の電流のサンプリング結果から得られるデータであってもよい。サンプリング結果から得られるデータとは、具体的には、周波数解析部１１５による解析結果である。この場合、判定部１１６は、モータ３０及びモータ３０に接続される部品の故障を判定する。モータ３０に接続される部品は、例えば、モータ３０の回転軸に直接又は間接的に接続する部品であり、具体的には、例えばベアリング、ギア、又はファンベルトなどが含まれるが、これらに限定されない。このような構成によれば、故障の判定対象にモータの関連部品を含めることができる。
【００３３】
ここで、本実施形態におけるサンプリング間隔の決定方法について説明する。モータ３０の回生中はモータ３０の慣性力と回転速度によって蓄積されるエネルギーが決まる。このため、回生開始直後とそれから一定期間経過後とでは、モータ３０の回転速度が異なる。換言すると、回生時は、モータ３０の回転速度が徐々に落ちていく。ここで、回転速度は、モータ３０の電流の周波数に対応している。このため、モータ３０の電流波形のｎ周期にわたって、電流のサンプリングデータを所定数（Ｍ個）以上取得する場合の適切なサンプリング間隔は、回転速度に依存することとなる。そこで、本実施の形態では、以下のようにして、サンプリング間隔を決定する。
【００３４】
図５は、回生時におけるモータ３０の回転速度と時間の関係の一例を示すグラフである。なお、図５では、回転速度が線形に降下したグラフが示されているが、実際には線形に降下するとは限らない。本実施の形態では、一例として、例えば次のように速度の変化を予測する。サンプリング間隔決定部１１４は、回生運転が継続している間に、第１の時点におけるモータ３０の回転速度と、第２の時点のモータ３０の回転速度とを測定する。ここで、第２の時点は、第１の時点から所定時間Δｔだけ経過した時点の速度である。所定時間Δｔは、後述するマスク時間であってもよいし、マスク時間よりも長い若しくは短い時間であってもよい。第１の時点の回転速度と第２の時点の回転速度との差をΔＮとする。これにより、回生運転時の回転速度の変化率の推定値である傾きα（＝ΔＮ／Δｔ）が計算できる。サンプリング間隔決定部１１４は、故障診断の実施の前に、回転速度の変化率αを予め算出しておく。すなわち、故障診断が行われる回生運転の前のいずれかの時点で行なわれる回生運転の際に、サンプリング間隔決定部１１４は故障診断が行なわれる回生運転時のサンプリング間隔を決定する。
【００３５】
なお、モータの回転速度とモータの電流との間には、以下に示す式（１）の関係がある。
Ｎ＝１２０／Ｐ×ｆe  ・・・（１）
【００３６】
式（１）において、Ｎは、モータの回転速度であり、ｆeは、同期周波数（すなわち、電流の周波数）であり、Ｐはモータ３０の極数である。したがって、サンプリング間隔決定部１１４は、検出値取得部１１２が取得した電流の周期を測定することにより得られる周波数ｆeに基づいて、回転速度を計算することができる。
【００３７】
サンプリング間隔決定部１１４は、故障診断が行われる回生運転の開始時、予め算出された回転速度の変化率αを用いて、サンプリング間隔を決定する。本実施の形態では、判定部１１６は、回生運転開始から所定のマスク時間が経過した後のサンプリングデータを用いて故障診断を行なう。このため、サンプリング間隔決定部１１４は、回生運転開始から所定のマスク時間が経過した後の回転速度に応じたサンプリング間隔を決定する。マスク時間を設ける理由は、回生動作直後は、過渡特性の影響があるためである。回生運転開始時から所定のマスク時間が経過するまでのサンプリングデータを故障診断に用いないことにより、回生動作直後における過渡特性の影響を排除することができる。
【００３８】
回生運転開始時の回転速度をＮ１とし、マスク時間をＴｅｓｔとすると、マスク時間が経過した後の回転速度の推定値Ｎｅｓｔは、以下の式（２）のように表される。
Ｎｅｓｔ＝Ｎ１−α×Ｔｅｓｔ  ・・・（２）
【００３９】
上述の通り、モータの回転速度とモータの電流との間には、式（１）の関係があるため、式（２）は以下の式（３）のように表すことができる。
Ｎｅｓｔ＝１２０／Ｐ×ｆ１−α×Ｔｅｓｔ  ・・・（３）
ここで、ｆ１は故障診断が行われる回生運転の開始時の電流の周波数（同期周波数）である。
【００４０】
マスク時間経過後の電流の周波数の推定値ｆｅｓｔは、上記（１）より、以下の式（４）で算出できる。
ｆｅｓｔ＝Ｎｅｓｔ／１２０／Ｐ  ・・・（４）
【００４１】
すなわち、式（３）の関係式に基づいてマスク時間が経過した後の回転速度Ｎｅｓｔを推定すれば、式（４）の関係式に基づいてマスク時間経過後の電流の周波数ｆｅｓｔを推定することができる。
【００４２】
また、周波数ｆｅｓｔが推定できれば、サンプリング間隔Ｔｓａｍｐは、以下の式（５）により決定することができる。なお、式（５）において、ｎは故障診断のためにサンプリングが必要な電流の周期数である。また、Ｍは、故障診断のために必要なサンプリングデータ数である。すなわち、Ｍは、ＦＦＴ解析において、所定の分解能を実現するために必要なサンプリング数である。
Ｔｓａｍｐ＝ｎ／ｆｅｓｔ／Ｍ  ・・・（５）
【００４３】
サンプリング間隔決定部１１４は、サンプリング間隔Ｔｓａｍｐを算出し、サンプリング部１１３に設定する。サンプリング部１１３は、Ｔｓａｍｐの時間間隔で、Ｍ個以上のサンプリングデータを取得する。
【００４４】
図６は、故障診断についての動作の流れを示すフローチャートの一例である。以下、図６を参照し、故障診断についての動作の流れについて説明する。
【００４５】
ステップＳ１００において、制御部１１１は、周波数制御を行なう際の目標の回転速度と、電流制御を行なう際に抵抗１０４で消費する電力を設定する。
【００４６】
次に、ステップＳ１０１において、制御部１１１は、回生運転時の回転速度の変化率αを算出するために、モータ３０を回生運転に切替える。なお、ステップＳ１０１で力行運転から回生運転に切替える前に、制御部１１１は、ステップＳ１００で設定された回転速度で回生運転が開始するよう周波数制御を行なってもよい。また、ステップＳ１０１において、制御部１１１は、ステップＳ１００で設定された電力が消費されるよう電流制御を行なってもよい。
【００４７】
次に、ステップＳ１０２において、サンプリング間隔決定部１１４は、回生運転が継続している間に、第１の時点におけるモータ３０の回転速度と、第２の時点のモータ３０の回転速度とを測定する。そして、サンプリング間隔決定部１１４は、回生運転時の回転速度の変化率αを算出する。
【００４８】
次に、ステップＳ１０３において、制御部１１１は、モータ３０を力行運転に切替える。そして、制御部１１１は、ステップＳ１００で設定された回転速度となるよう周波数制御を行う。モータ３０の回転速度がステップＳ１００で設定された回転速度となるまで、制御部１１１は力行運転を継続する（ステップＳ１０４でＮｏ）。モータ３０の回転速度がステップＳ１００で設定された回転速度となると（ステップＳ１０４でＹｅｓ）、処理はステップＳ１０５へ移行する。
【００４９】
ステップＳ１０５において、制御部１１１は、故障診断を行なうために、モータ３０を回生運転に切替える。そして、制御部１１１は、ステップＳ１００で設定された電力が消費されるよう電流制御を行なう。以降、制御部１１１は、電流制御を伴うモータ３０の回生運転を継続する。
【００５０】
ステップＳ１０６において、サンプリング間隔決定部１１４は、回生運転開始時の同期周波数ｆ１を計測し、式（３）に基づいて回生運転開始時点からマスク時間が経過した時点における回転速度の推定値Ｎｅｓｔを算出する。なお、その際、変化率αはステップＳ１０２で算出された値が用いられ、マスク時間Ｔｅｓｔは、所定の時間が用いられる。
【００５１】
ステップＳ１０７において、サンプリング間隔決定部１１４は、ステップＳ１０６で算出された回転速度の推定値Ｎｅｓｔと式（４）を用いて、マスク時間経過後の電流の周波数の推定値ｆｅｓｔを算出する。
【００５２】
ステップＳ１０８において、サンプリング間隔決定部１１４は、ステップＳ１０７で算出された周波数の推定値ｆｅｓｔと式（５）を用いて、サンプリング間隔Ｔｓａｍｐを算出し、サンプリング部１１３が用いるサンプリング間隔を決定する。なお、その際、周期数ｎの値、及び、サンプリングデータ数Ｍの値としては、所定の値が用いられる。
以上により、サンプリング間隔が決定される。このように、サンプリング間隔決定部１１４は、モータ３０の回生開始時から所定の時間経過後のモータ３０の電流の周波数を推定し、推定した周波数に基づいてサンプリング間隔を決定する。このため、回生開始直後における過渡特性の影響を排除しつつ、適切なサンプリング間隔を設定することができる。すなわち、故障判定精度の劣化を抑制しつつ、過剰なサンプリングによるリソースの消費を抑制することができる。
なお、モータ慣性力の違いによって、回生時の回転数の変化率が異なるため、サンプリング間隔の設定は、システムセットごとに必要となる。
【００５３】
ここで、上述した周期数ｎの値について、説明を補足する。モータ３０の回転軸の回転に伴い回転するモータ関連部品の故障診断を行なう場合、当該部品の少なくとも１回転に相当するモータ電流波形についてサンプリングを行なう必要がある。これについて、図を参照して説明する。図７Ａは、モータ３０の回転により回転する２つのギアを有する機構の模式的な斜視図である。また、図７Ｂは、図７Ａで示したギアの側面図である。図７Ａに示した機構において、モータ３０の回転軸３１の回転によりギア３２が回転し、ギア３２の回転に伴い、ギア３２と歯数が異なるギア３３が回転する。すなわち、ギア３３は、モータ３０に間接的に接続されたモータ関連部品である。ここで、ギア３３の診断を行なう場合、ギア３３の１回転をカバーする期間のモータ電流波形のサンプリングを行わなければ、ギア３３の歯の破損３４などを検出することはできない。このため、周期数ｎについては、ギア３３の１回転を少なくともカバーできる期間が予め設定されている必要がある。このように、モータ３０に直接的又は間接的に接続される様々な部品の故障診断を行なう場合には、当該部品の少なくとも１回転をカバーする期間のモータ電流波形のサンプリングを行う必要がある。
【００５４】
フローチャートの説明に戻る。ステップＳ１０９において、サンプリング間隔決定部１１４は、ステップＳ１０８で決定されたサンプリング間隔でサンプリングを行なうようサンプリング部１１３を設定する。
【００５５】
次に、ステップＳ１１０において、サンプリング部１１３は、モータ３０の回生電流をサンプリングする。特に、サンプリング部１１３は、回生運転開始からマスク時間が経過した後の回生電流をステップＳ１０８で決定されたサンプリング間隔でサンプリングする。
【００５６】
次に、ステップＳ１１１において、周波数解析部１１５は、サンプリング部１１３によるサンプリング結果に対しＦＦＴ解析を行なう。特に、周波数解析部１１５は、回生運転開始からマスク時間が経過した後のサンプリングデータに対し、ＦＦＴ解析を行なう。
【００５７】
次に、ステップＳ１１２において、判定部１１６は、ステップＳ１１１で得られた解析結果を学習済みモデルに入力し、故障の判定を行なう。学習済みモデルの出力結果がモータ３０又はその関連部品の正常を示す場合（ステップＳ１１２で「正常」）、診断処理を終了する。それ以外の場合（ステップＳ１１２で「劣化」）、判定部１１６は、アラームを出力する（ステップＳ１１３）。
【００５８】
なお、本実施の形態では、回生運転時の検出値を用いて故障診断が行なわれる。このため、次のような効果も得られる。すなわち、力行動作中は、スイッチングノイズなどの影響が発生するのに対し、回生運転時にはそのような影響を排除することもできる。つまり、モータの回生時は、インバータ１０７のパワー素子のスイッチングが停止しており、インバータ１０７の動作時の特有のスイッチングノイズが発生しない。このため、回生時は、力行時に比べ、検出値におけるＳ／Ｎ比を向上することができ、判定精度の向上に寄与する。
【００５９】
力行運転が行なわれている間は、電解コンデンサ１０６の電圧に外部要因による周波数成分が含有する。外部要因とは、例えば、電源電圧の各相の不平衡、及び、交流フィルタ１０２のインピーダンスのバラつき等である。このため、モータ電流の周波数成分に影響を与える場合がある。つまり、モータ電流の周波数解析を行なうに当たり、電解コンデンサ１０６の電圧の影響を考慮する必要がある。このため、電解コンデンサ１０６の劣化とモータ３０の故障とを切り分けた分析が難しい。これに対し、回生運転時の診断では、電解コンデンサの電圧の影響を排除することができる。
【００６０】
ところで、正常なモータであるならば、回生時のモータの各相の電圧は平衡に出力される。このため、電流を周波数解析した結果と学習済みモデルとを用いた診断ではなく、回生時のモータ３０の電圧の不平衡の度合いを確認することでモータ３０の異常を検知することも可能である。また、電解コンデンサ１０６には回生時にエネルギーが蓄積されるが、その際の時定数を測定するなどして、電解コンデンサ１０６の診断を行なうこともできる。これらの診断を組み合わせた診断フローを図８に示す。図８は、複数の診断手法を含む診断動作の流れを示すフローチャートの一例である。図８に示すフローチャートは、ステップＳ１１０とステップＳ１１１の間に、ステップＳ１５０からステップＳ１５３が追加されている点で、図６で示したフローチャートと異なっている。以下、図６で示したフローチャートと異なる点について説明する。
【００６１】
図８に示したフローチャートでは、ステップＳ１１０において、サンプリング部１１３は、モータ３０からの電流以外に、電解コンデンサ１０６の電圧のサンプリングを行なう。なお、電解コンデンサ１０６の電圧のサンプリング条件は、所定の条件が用いられる。
【００６２】
ステップＳ１５０において、判定部１１６は、モータ３０の回生時の三相交流の電圧が平衡しているか否かに基づいて、モータ３０の故障を判定する。このため、判定部１１６は、回生時のモータ３０の電圧の不平衡の度合いを確認する。正常なモータであるならば、回生時のモータの各相の出力電圧は平衡状態となっているはずである。したがって、各相の出力電圧の不平衡を検出することでモータ３０の異常を検出することができる。具体的には、判定部１１６は、各相の出力電圧の平衡状態を相電流（回生電流）に基づいて確認する。各相の出力電圧の平衡状態にある場合、相電流の合計値はゼロとなる。したがって、判定部１１６は、サンプリングデータとして得られた相電流の値について、合計値を算出し、その算出値に基づいてモータ３０が正常であるか否かを判定する。モータ３０は正常であると判定部１１６が判定した場合（ステップＳ１５０で「正常」）、処理はステップＳ１５２へ移行する。それ以外の場合（ステップＳ１５０で「異常」）、判定部１１６は、アラームを出力する（ステップＳ１５１）。ステップＳ１５１の後、処理は、ステップＳ１５２へ移行する。
【００６３】
ステップＳ１５２において、判定部１１６は、モータ３０の回生時の電解コンデンサ１０６の電圧に基づいて、電解コンデンサ１０６の劣化を判定する。これにより、電解コンデンサ１０６についても診断することができる。電解コンデンサ１０６は劣化にともない、内部抵抗が増加していく。このため、回生時のモータ電圧が電解コンデンサ１０６に充電されるときの時定数を測定することで、電解コンデンサ１０６の劣化度合の判定が可能である。したがって、判定部１１６は、例えば、サンプリングデータとして得られた電解コンデンサ１０６の電圧に基づいて時定数を測定し、時定数が所定の閾値を超えたか否かにより電解コンデンサ１０６の劣化を判定する。電解コンデンサ１０６は正常であると判定部１１６が判定した場合（ステップＳ１５２で「正常」）、処理はステップＳ１１１へ移行する。それ以外の場合（ステップＳ１５０で「異常」）、判定部１１６は、アラームを出力する（ステップＳ１５３）。ステップＳ１５３の後、処理は、ステップＳ１１１へ移行する。
図８に示したフローチャートに従った診断によれば、モータ３０及び電解コンデンサ１０６の診断を行なった上で、学習済みモデルによる診断を行なうことができる。
【００６４】
＜実施の形態２＞
次に、実施の形態２について説明する。以下、実施の形態１と重複する構成及び動作については、適宜、説明を省略する。周波数解析して得られたデータの全てをニューラルネットワークなどの機械学習モデルに入力すると、データ量が多いため、計算速度の低下及び消費メモリの増加を招く。
【００６５】
ここで、モータ故障時に現れる周波数成分ｆｆａｕｌｔの理論式は、以下の式（６）のように表される（非特許文献１参照）。
【００６６】
【数１】
2020137327.tif 000003
【００６７】
式（６）において、ｆｅは同期周波数、すなわち、基本波の周波数である。また、ｐは、極数である。ｋは１以上の任意の整数である。すなわち、ｋ＝１，２，３，・・・である。式（６）に示されるように、モータ故障時に現れる周波数成分は、側帯波である。すなわち、この側帯波についての周波数解析結果が故障診断に寄与するデータである。そこで、本実施の形態では、周波数解析して得られたデータから、故障診断に寄与するデータを抽出する。
【００６８】
このため、本実施の形態では、周波数解析部１１５は、故障の判定に寄与する所定の周波数帯の周波数成分について解析を行ない、判定部１１６は、その解析結果を、学習済みモデルに入力して、判定処理を行なう。このため、周波数解析部１１５は、ＦＦＴ処理を行う前に、ノッチフィルタ等で前処理（フィルタ処理）を行い、故障診断に寄与しない信号成分を除去する。
【００６９】
図９は、モータが力行運転している場合のＦＦＴによる解析結果の一例を示すグラフである。図９のグラフにおいて、横軸は周波数であり、縦軸は振幅（スペクトラム強度）を示す。図９に示すように、ＦＦＴによる解析結果は、故障診断に寄与するデータ群４０の振幅値だけでなく、基本波４１の振幅値、スイッチングなど影響で発生する高周波４２の振幅値などが含まれる。これに対し、本実施の形態では、回生運転中の検出値に対してＦＦＴ解析を行なうため、高周波４２の振幅を除外することができる。また、フィルタ処理を行なうことにより、基本波４１の振幅を除外することができる。本実施の形態では、故障診断に寄与するデータ群４０の振幅値だけを用いて、機械学習による診断を行なう。なお、図９に示すように、基本波４１に比べて、故障診断に寄与するデータ群４０の振幅値は小さい。モータ故障診断する場合は、正常時の振幅と異常時の振幅との微小な差異を検知する必要があるため、分解能を十分に確保する必要がある。本実施の形態によれば、基本波４１の振幅値を除去できるため、十分な分解能が確保される。
【００７０】
図１０は、実施の形態２にかかる故障診断についての動作の流れを示すフローチャートの一例である。図１０に示すフローチャートは、ステップＳ１１１の前に、フィルタ処理（ステップＳ２００）が追加されている点で、図６に示したフローチャートと異なっている。ステップＳ２００では、上述したフィルタ処理が行なわれる。なお、図８に示すフローチャートにおいて、ステップＳ１１１の前に、ステップＳ２００が追加されてもよい。
【００７１】
以上、実施の形態２について説明した。本実施の形態によれば、フィルタ処理が行なわれるため、故障診断に寄与するデータだけを用いた機械学習による診断が可能である。このため、モデルに入力するデータを削減することができ、計算速度の低下及び消費メモリの増加を抑制することができる。また、診断に必要な分解能を十分に確保することができる。
【００７２】
＜実施の形態３＞
図１１は、実施の形態３にかかるモータ駆動システム２の構成の一例を示す模式図である。図１１に示すように、モータ駆動システム２は、モータ及びそれを駆動するインバータが複数設けられている点で、上述した実施の形態と異なっている。具体的には、モータ駆動システム２は、１組のモータ３０及びインバータ１０７が追加されている点で、図１に示したモータ駆動システム１と異なっている。本実施の形態では、ＭＣＵ１１０は、両方のインバータ１０７を制御する。
【００７３】
故障診断をモータの回生運転時に行なう場合、故障診断の間は、モータの力行運転ができない。このため、その間、モータの駆動により動作するシステムが停止することとなる。これに対し、本実施の形態では、モータ駆動システム２は、複数のモータと、それらに対応する複数のインバータを備えた構成となっている。このため、ＭＣＵ１１０の制御部１１１は、任意のモータを回生運転させ故障診断を実施しつつ、他のモータを力行運転させることができる。つまり、本実施の形態にかかるモータ駆動システム２によれば、モータの駆動により動作するシステムが完全に停止することを抑制することができる。また、さらに、ＭＣＵ１１０の制御部１１１は、回生運転中のモータからの回生エネルギーを用いて、他のモータを力行運転させるよう制御してもよい。このような制御が行なわれている間は、電源用スイッチをオフにすることができるため、外部要因の影響を受けずに、モータを力行運転させつつ、回生運転中の他のモータの故障診断を行うことができる。外部要因とは、例えば、電源電圧の各相の不平衡、又は、交流フィルタ１０２のインピーダンスのバラつき等である。なお、回生時に、抵抗１０４による電流制御だけでなく、モータの力行運転により電力を消費することによる電流制御が行なわれてもよい。
【００７４】
なお、モータの駆動により動作するシステムとしては、任意のシステムを対象とすることができる。例えば、モータの駆動により動作するシステムは、油圧システムであってもよいし、エレベータシステムであってもよいし、電気自動車システムであってもよい。
【００７５】
上述した各実施の形態では、インバータを制御する制御装置（ＭＣＵ）が故障診断のための処理を行なったが、故障診断のための処理を行なう装置と、インバータを制御する装置とが別々の装置であってもよい。図１２は、故障診断のための処理を行なう診断装置（故障判定装置）１３０がインバータ１０７を制御する制御装置１２０とは別の装置として設けられたモータ駆動システム３の構成の一例を示す模式図である。
【００７６】
図１２に示すように、モータ駆動システム３は、モータ３０と、外部装置３５と、モータ３０を駆動するインバータ１０７と、制御装置１２０と、診断装置１３０とを有する。外部装置３５は、モータ３０の駆動により動作する装置である。すなわち、外部装置３５は、モータ３０の負荷である。制御装置１２０は、インバータ１０７を制御する装置である。診断装置１３０は、モータ３０の故障診断を行なう装置である。ここで、制御装置１２０は、上述したＭＣＵ１１０の機能のうち、インバータ制御機能を備えており、診断装置１３０は、上述したＭＣＵ１１０の機能のうち、故障診断機能を備えている。すなわち、具体的には、例えば、制御装置１２０は、上述した制御部１１１を備える装置である。また、例えば、診断装置１３０は、上述した検出値取得部１１２、サンプリング間隔決定部１１４、サンプリング部１１３、周波数解析部１１５、及び判定部１１６を備える装置である。
【００７７】
故障診断のための処理を行なう装置とインバータを制御する装置とが別である場合、診断装置１３０は、インバータ１０７の制御を直接的に行なうことができない。このため、診断装置１３０はモータ３０の運転状態を判断する機能、すなわち、モータ３０が力行状態であるか回生状態であるかを判別する機能が必要となる。このため、例えば、診断装置１３０はモータ３０の電圧値及び電流値を取得して、モータ３０の運転状態を検出する運転状態検出部１３１をさらに有する。
【００７８】
運転状態検出部１３１は、モータ３０の電圧値及び電流値に基づいて、モータ３０の回生状態の検出及び力行状態の検出を行なう。運転状態検出部１３１は、モータ３０とインバータ１０７間の三相交流の各相について、電圧値と電流値の積（つまり電力値）を計算する。そして、運転状態検出部１３１は、電圧値と電流値の積の総和が正の場合は、モータ３０は力行状態であると判定し、総和が負の場合は、回生状態であると判定する。
【００７９】
診断装置１３０は、モータ３０が回生状態であると判定される場合に、上述した診断処理を実行する。このような構成によれば、故障診断のための処理を行なう装置とインバータを制御する装置とが別であっても、上述した診断を実施することができる。
【００８０】
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は既に述べた実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることはいうまでもない。
【符号の説明】
【００８１】
１    モータ駆動システム
２    モータ駆動システム
３    モータ駆動システム
１０    モータ駆動装置
２０    三相電源
３０    モータ
３５    外部装置
５０    故障判定装置
５１    サンプリング部
５２    判定部
１０１    電源用スイッチ
１０２    交流フィルタ
１０３    整流回路
１０４    抵抗
１０５    抵抗用スイッチ
１０６    電解コンデンサ
１０７    インバータ
１１０    ＭＣＵ
１１１    制御部
１１２    検出値取得部
１１３    サンプリング部
１１４    サンプリング間隔決定部
１１５    周波数解析部
１１６    判定部
１２０    制御装置
１３０    診断装置
１３１    運転状態検出部
【図１】
2020137327.tif 000004
【図２】
2020137327.tif 000005
【図３】
2020137327.tif 000006
【図４】
2020137327.tif 000007
【図５】
2020137327.tif 000008
【図６】
2020137327.tif 000009
【図７Ａ】
2020137327.tif 000010
【図７Ｂ】
2020137327.tif 000011
【図８】
2020137327.tif 000012
【図９】
2020137327.tif 000013
【図１０】
2020137327.tif 000014
【図１１】
2020137327.tif 000015
【図１２】
2020137327.tif 000016