(57)【要約】      （修正有）【課題】機器または被処理物のコンディションの監視を行う技術を提供する。【解決手段】監視システム１０は、交流電動機２、８、６、７を動力とする機器１を監視対象として、機器およびその機器の被処理物５の少なくとも一方のコンディションを推定する監視システムであって、交流電動機の駆動電圧に関する電圧データを取得する時系列データ取得部１２と、電圧データの時系列の波形における異常電圧波形の特徴量を解析する特徴量算出部１３と、異常電圧波形の特徴量に基づいて、コンディションを推定する状態推定部１４とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
交流電動機の駆動電圧に関する電圧データを取得する時系列データ取得部と、
前記電圧データの時系列の波形における異常電圧波形の特徴量を解析する特徴量算出部と、
前記異常電圧波形の特徴量に基づいて、前記交流電動機を動力源とする機器または、前記機器による被処理物のコンディションを推定する状態推定部と、
を備えたことを特徴とする監視システム。
【請求項２】
請求項１に記載の監視システムにおいて、
前記特徴量算出部は、
前記異常電圧波形として、前記電圧データの時系列の波形に含まれるトルク脈動を求める
ことを特徴とする監視システム。
【請求項３】
請求項１または２に記載の監視システムにおいて、
前記時系列データ取得部は、
前記交流電動機の三相駆動電圧から少なくとも１つの交流駆動電圧に関する電圧データを取得し、
前記特徴量算出部は、
前記異常電圧波形の特徴量として、前記電圧データの時系列の波形から、前記三相駆動電圧の基本周波数の５ｎ倍および７ｎ倍（ｎは自然数）の周波数成分の量の少なくとも一つを求める
ことを特徴とする監視システム。
【請求項４】
請求項１または２に記載の監視システムにおいて、
前記時系列データ取得部は、
前記交流電動機の三相駆動電圧の少なくとも２つの交流駆動電圧から直流変換した直流電圧変動に関する電圧データを取得し、
前記特徴量算出部は、
前記異常電圧波形の特徴量として、前記電圧データの時系列の波形から、前記三相駆動電圧の基本周波数の６ｎ倍（ｎは自然数）の周波数成分の量の少なくとも一つを求める
ことを特徴とする監視システム。
【請求項５】
請求項１または２に記載の監視システムにおいて、
前記時系列データ取得部は、
前記交流電動機の三相駆動電圧の少なくとも２つの交流駆動電圧から前記交流電動機のモータ速度に関するデータを取得し、
前記特徴量算出部は、
前記特徴量として、前記モータ速度に関するデータの時系列の波形から、前記三相駆動電圧の基本周波数の６ｎ倍（ｎは自然数）の周波数成分の量の少なくとも一つを求める
ことを特徴とする監視システム。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の監視システムにおいて、
前記時系列データ取得部は、
前記電圧データを、前記交流電動機に交流電力を供給するインバータのフィルタ処理前から取得する
ことを特徴とする監視システム。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の監視システムにおいて、
前記時系列データ取得部は、
前記電圧データを、電圧ラインに電気的接続せずに電圧測定する非接触電圧センサにより取得する
ことを特徴とする監視システム。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか１項に記載の監視システムにおいて、
前記特徴量算出部は、
前記異常電圧波形の特徴量として、前記電圧データの標準偏差に換算可能な量を求める
ことを特徴とする監視システム。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか１項に記載の監視システムにおいて、
前記状態推定部は、
前記異常電圧波形の特徴量と前記コンディションとの関係を表すモデルを記憶するモデル部を備え、
前記モデル部が記憶する前記モデルに対して、前記特徴量算出部で解析された前記異常電圧波形の特徴量を当てはめて、前記コンディションを推定する
ことを特徴とする監視システム。
【請求項１０】
請求項９に記載の監視システムにおいて、
前記異常電圧波形の特徴量と前記コンディションの実際の状態情報とをデータセットとして収集し、前記データセットに基づいて前記モデルを作成して更新する推定方法更新部を備える
ことを特徴とする監視システム。
【請求項１１】
交流電動機を動力とする機器を監視対象として、前記機器および前記機器の被処理物の少なくとも一方のコンディションを推定する監視方法であって、
前記交流電動機の駆動電圧に関する電圧データを取得するデータ取得ステップと、
前記電圧データの時系列の波形に含まれる異常電圧波形の特徴量を解析する解析ステップと、
前記異常電圧波形の特徴量に基づいて、前記コンディションを推定する状況推定ステップと、
を備えたことを特徴とする監視方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の監視方法において、
前記解析ステップは、
前記異常電圧波形の特徴量として、前記電圧データの時系列の波形に含まれるトルク脈動を求める
ことを特徴とする監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視システムおよび監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、工場運営において、機械の故障や停止に伴うダウンタイムの短縮、製造物の品質管理、保守管理にかかる工数の短縮などが、大きな課題となっている。
【０００３】
そのため、機械、機械のパーツ、機械の動力源（電動機）、機械の電源、消耗ツールなど（以下では、このような機械に関するものを「機器」という。）について、故障、消耗およびその兆候などのコンディション（状態）を監視する要望が高まっている。
【０００４】
また、その機器によって処理された加工品や製造品などの被処理物についても、その処理品質の良否や不良発生の兆候といったコンディション（状態）を監視する要望が高まっている。
【０００５】
特許文献１には、加工用モータに流れるモータ電流をサンプリングし、作業工程ごとにモータ電流の標準偏差が上下限を超えるか否かにより、その作業工程の異常を監視する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−５２７９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１では、モータ電流の値の変動に基づいて異常検知を行う。このモータ電流の変動は、加工用モータにかかる負荷が軽い場合に小さくなり、測定ノイズに埋もれやすくなる。そのため、異常検知が困難になるという問題があった。
【０００８】
また、上記のモータ電流は、モータの制御により遅れて変化する。そのため、モータ電流を異常検知に用いた場合、瞬時の異常検知が困難になるという問題があった。
【０００９】
そこで、本発明は、機器または被処理物のコンディションの監視を行う技術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】
【００１０】
上記課題を解決するために、代表的な本発明の監視システムの一つは、交流電動機の駆動電圧に関する電圧データを取得する時系列データ取得部と、電圧データの時系列の波形における異常電圧波形の特徴量を解析する特徴量算出部と、異常電圧波形の特徴量に基づいて、交流電動機を動力源とする機器または、機器による被処理物のコンディションを推定する状態推定部とを備える。
【発明の効果】
【００１１】
本発明は、機器または被処理物のコンディションを監視することができる。
【００１２】
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】三相交流電動機の相電圧および相電流の関係を示す図である。
【図２】実施例１の構成を示すブロック図である。
【図３】分割基準情報の例（ａ）〜（ｄ）を説明する図である。
【図４】特徴量算出部１３のデータフローを説明する図である。
【図５】電圧波形における標準偏差・最大値・最小値を示す図である。
【図６】状態推定部１４の例（ａ）〜例（ｃ）を示す図である。
【図７】実施例２の構成を示すブロック図である。
【図８】実施例２の処理を説明する図である。
【図９】実施例３の構成を示すブロック図である。
【図１０】実施例４の構成を示すブロック図である。
【図１１】実施例５の構成を示すブロック図である。
【図１２】情報変換部１７の構成を示すブロック図である。
【図１３】実施例６の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
＜実施形態の動作原理について＞
はじめに、交流電動機の駆動電圧に生じる異常電圧波形を検知することによって、交流電動機の負荷変化を捉えることができる理由を説明する。
【００１５】
ここでは、異常電圧波形の一例として、インバータのデットタイムに起因する異常電圧波形について説明する。
【００１６】
図１は、三相交流電動機の相電圧と相電流の関係を示す図である。
【００１７】
三相交流電動機は、インバータから供給される三相交流によって駆動される。このインバータは、正側および負側のスイッチング素子（以下、「上下アーム」という。）を交互にＯＮ／ＯＦＦすることで交流電流を発生させる。この交流電流がゼロクロスする瞬間、上下アームが同時にＯＮするとインバータ側の電源回路が一瞬短絡する。そこで、上下アームには両方ＯＦＦする期間が設けられる。この期間をデッドタイムと呼ぶ。
【００１８】
このデッドタイムは、交流電動機に流れる電流が円滑に切り替わらないため、スイッチング周期に対するデッドタイムの割合に応じて、図１に実線で示すように非連続な電圧変化（以下、「電圧ドロップ」という。）が生じる。
【００１９】
この電圧ドロップは相電流の正負によって変化し、相電流が正の期間は相電圧が減少し、相電流が負の期間は相電圧が増加する。この現象は、線間電圧でも同様に発生し、特に変調率が低い場合に顕著に生じる。
【００２０】
この交流電圧の非連続変化は、交流の基本周波数に対する５倍波および７倍波、さらにそのｎ倍の高調波成分の異常電圧波形となり、トルク脈動を生じさせる。
【００２１】
この交流電圧が座標変換で直流化された場合、直流電圧値には交流の基本周波数に対する６倍波、さらにそのｎ倍の高調波成分の異常電圧波形が現れる。
例えば、三相駆動電圧の少なくとも２つの交流駆動電圧から直流変換した場合、直流の電圧変動には、交流の基本周波数に対する６倍波、さらにそのｎ倍の高調波成分の異常電圧波形が現れる。
また例えば、三相駆動電圧の少なくとも２つの交流駆動電圧からモータ速度に関するデータを求めた場合も、モータ速度のデータには、交流の基本周波数に対する６倍波、さらにそのｎ倍の高調波成分の異常電圧波形が現れる。
【００２２】
なお、このトルク脈動は、交流電動機の制御動作を介して、交流電動機に流す電流にも反映される。しかし、交流電動機の端子間インピーダンスが大きい場合については、流れる電流自体が小さいため、電流のトルク脈動は測定ノイズに埋もれて正確な検出が困難になる。
【００２３】
次に重要な点は、この異常電圧波形が、交流電動機の負荷（力率、位相）に応じて変調する点である。図１の（ａ）と（ｂ）は負荷（力率、位相）の変化によってトルク脈動が変調する様子を示している。
【００２４】
これは、主に電流位相が負荷に応じて変化するためであり、負荷が大きい場合の電圧の脈動が、負荷が小さい時と比べて減少する。したがって、この異常電圧波形に起因する電圧振幅の経時的な変調をモニタすることにより、交流電動機の負荷の経時変化をモニタすることが可能になる。この負荷の経時変化に応じて、機器の消耗変化や被処理物などの経時的なコンディション変化を推定することが可能になる。
【００２５】
さらに、この電圧振幅の変調は、負荷（力率、位相）による電流位相の変化によって即座に生じるため、制御遅れがなく、負荷変化に応じて瞬時に変化する。
したがって、この異常電圧波形に起因する電圧振幅の変調を検出することにより、交流電動機の負荷の瞬時変化を検出することができる。この負荷の瞬時変化からは、機器または被処理物の損傷などの瞬間的なコンディションの変化を推定することが可能になる。
【００２６】
なお、この異常電圧波形は、デッドタイムに起因するものだけではない。例えば切削機械のツールを回転させるイナーシャの小さい交流電動機では、負荷の変化が速度センサで検知できる速度変動となって現れる。この速度変動は、駆動電圧の制御に反映される。そのため、駆動電圧の時系列の波形には負荷変化の情報として異常電圧波形が現れる。
【００２７】
続いて、具体的な実施例について説明する。
【実施例１】
【００２８】
図２は、実施例１の構成を示すブロック図である。
【００２９】
フライス盤１は、三相交流電動機である主軸モータ２と、その主軸モータ２を三相交流で駆動するインバータ３とを備える。主軸モータ２は、切削用のツール４を回転させて、加工品５の切削加工を行う。その他、フライス盤１は、加工品５を載置するステージ（またはツール４）を三次元移動するためのＸ軸モータ６、Ｙ軸モータ７、およびＺ軸モータ８を備える。
【００３０】
監視システム１０は、このフライス盤１を監視対象とする。監視システム１０は、時系列データ取得部１２、特徴量算出部１３、および状態推定部１４を備える。状態推定部１４の出力は通知装置１５に入力される。
【００３１】
＜時系列データ取得部１２の説明＞
時系列データ取得部１２は、その他のセンシング情報と共に、インバータ３のフィルタ処理前の電圧ラインから主軸モータ２の駆動電圧に関する電圧データをサンプリングする。
【００３２】
例えば、この駆動電圧に関する電圧データは、主軸モータ２に印加される少なくとも１相分の電圧である。また、この駆動電圧に関する電圧データは、少なくとも１線間分の電圧でもよい。さらに、この駆動電圧に関する電圧データは、少なくとも２相か２線間の交流電圧でもよい。
また、上記の交流電圧値を、座標変換（回転座標上の座標値に変換する演算）したＤ軸電圧およびＱ軸電圧でもよい。
さらに、上述した電圧値を制御指令して生成するための指令値のデータでもよい。
【００３３】
時系列データ取得部１２は、時系列に取得した電圧データを、所定の分割基準情報に基づいて区分して切り出す。
【００３４】
図３は、この分割基準情報の例（ａ）〜（ｄ）を説明する図である。
同図において、例（ａ）は、フライス盤１のＮＣコード（数値制御コード）を分割条件とするケースである。このＮＣコードを分割区間とすることにより、フライス盤１の数値制御の一つ一つの行程ごとに電圧データが区分され切り出される。
【００３５】
例（ｂ）は、フライス盤１の加工に所要する時間を分割条件とするケースである。時間の区切りを分割区間とすることにより、フライス盤１の加工処理の初期、前期、中期、後期、終期などの期間ごとに電圧データが区分され切り出される。
【００３６】
例（ｃ）は、モータ電流値の閾値判定を分割条件とするケースである。このモータ電流値を基準に分割区間を定めることにより、フライス盤１の加工負荷の変動を区切りにして電圧データが区分され切り出される。
【００３７】
例（ｄ）は、フライス盤１のステージ位置（加工位置、加工箇所、加工経路）を分割条件とするケースである。このステージ位置を基準に分割区間を定めることにより、加工品５の特定の切削位置ごとに電圧データが区分されて切り出される。
【００３８】
これら例（ａ）〜（ｄ）では、時系列データ取得部１２は、分割条件が条件を満たした場合には、時系列データの分割開始位置として記憶し、その分割条件が終了して次の分割区間に遷移した場合には、分割終了位置として記憶する。時系列データ取得部１２は、順次に記憶された分割開始位置と分割終了位置に従って電圧データの区分と切り出しを行う。
【００３９】
なお、時系列データ取得部１２は、駆動電圧の電圧データ以外に、その他のセンシング情報についても同様にデータの区分と切り出しを行う。
【００４０】
また、以降の処理では、特に断らない限り、電圧データおよびセンシング情報は区分ごとに処理される。
【００４１】
＜特徴量算出部１３の説明＞
特徴量算出部１３は、時系列データ取得部１２から、個々の電圧データの時系列の波形について解析を行い、異常電圧波形（トルク脈動など）にかかわる情報などの特徴量を算出する。
図４は、特徴量算出部１３のデータフローを説明する図である。
以下、図４に示すステップ番号に沿って、特徴量算出部１３の動作を説明する。
【００４２】
ステップＳ１０１：  特徴量算出部１３は、駆動電圧に関する電圧データ、または駆動電圧から求めたモータ速度に関するデータを時系列データ取得部１２から取得する。以下、このような電圧由来のデータ値を「電圧データ」と総称する。
【００４３】
ステップＳ１０２：  特徴量算出部１３は、取得した電圧データに応じて動作を分岐する。
電圧データが交流値の場合、特徴量算出部１３はステップＳ１０３に動作を移行する。
電圧データが直流値の場合、特徴量算出部１３はステップＳ１０４に動作を移行する。
一方、電圧データのデータ区間が短い、Ｓ／Ｎが低いなど、周波数分析が困難な場合、特徴量算出部１３はステップＳ１０５に動作を移行する。
【００４４】
ステップＳ１０３：  特徴量算出部１３は、取得した電圧データが交流電圧値の場合、高速フーリエ変換（以下、「ＦＦＴ」という。）による周波数分析を行い、交流基本周波数に対する５倍、７倍およびその高調波成分（図中ではまとめて５ｎ、７ｎ次成分と記載）を抽出する。特徴量算出部１３は、この５ｎ、７ｎ次成分を異常電圧波形（トルク脈動など）の特徴量とする。
【００４５】
ステップＳ１０４：  特徴量算出部１３は、取得した電圧データが直流化された電圧の場合、ＦＦＴによる周波数分析を行い、交流基本周波数に対する６倍およびその高調波成分（図中ではまとめて６ｎ次成分と記載）を抽出する。特徴量算出部１３は、この６ｎ次成分を異常電圧波形（トルク脈動など）の特徴量とする。
【００４６】
ステップＳ１０５：  特徴量算出部１３は、取得した電圧データがＦＦＴによる周波数分析が困難な場合、特徴量算出部１３は、電圧データについて、図５に示すような標準偏差、最大値、または最小値を求めて、異常電圧波形（トルク脈動など）の特徴量とする。
【００４７】
ステップＳ１１０：  特徴量算出部１３は、その他のセンシング情報を時系列データ取得部１２から取得する。
【００４８】
ステップＳ１１１：  特徴量算出部１３は、その他のセンシング情報から特徴量を抽出する。例えば、センシング情報について基本統計量や周波数成分（ステップＳ１０３〜１０５と同じものなど）、波形の傾き、オーバーシュート量などを異常電圧波形の特徴量とする。
【００４９】
また、駆動電圧やその他のセンシング情報同士を演算して作成した新たな情報（例えば、電圧と電流の演算により算出した電力）から特徴量を抽出してもよい。
【００５０】
＜状態推定部１４の説明＞
状態推定部１４は、特徴量算出部１３において算出された特徴量に基づいて、主軸モータ２にかかる負荷の変化を検出し、機器のツール４や加工品５のコンディションを推定する。
【００５１】
図６は、この状態推定部１４の例（ａ）〜例（ｃ）を示す図である。
同図において、例（ａ）は、特徴量算出部１３で求めた特徴量に対して閾値判定２０１を行って、コンディションを判定する構成である。
【００５２】
特徴量が１つであれば閾値を上回った場合（閾値以上が異常という場合）に異常と判定し、下回った場合に正常と判定する。また、特徴量が複数ある場合は、例えば、各特徴量の閾値判定結果の数が一定数以上であれば異常と判定する。また、異常と判定された特徴量の数やその組み合わせによって異常か否かを総合判定する。
【００５３】
例（ｂ）は、あらかじめ作成しておいた異常検知モデル、つまり正常状態または異常状態のデータを用いて作成した多次元空間のクラスタを用いて対象物の異常度を出力する構成である。異常検知の手法としては、例えばＭＴ法やサポートベクターマシン（以下、「ＳＶＭ」という。）などの手法を用いてもよい。
【００５４】
例（ｃ）は、予め作成しておき、その後に随時更新される教師あり学習のモデル、例えば、分類モデルや回帰モデルを用いて、異常〜正常の状態値を出力する構成を示している。分類モデルでは、事前に正常と異常のような離散的な状態値ごとに特徴量を振り分けたデータセットを用いてＳＶＭなどの手法により分類モデルを作成する。回帰モデルでは、事前に連続的な状態値（例：ツール摩耗量など）と特徴量のデータが紐付けされたデータセットを用いて一般線形化モデリングなどの手法を用いて回帰式を作成し、状態値を出力する。
【００５５】
＜通知装置１５の説明＞
状態推定部１４で推定されたコンディションの情報は、通知装置１５へ出力される。通知装置１５は、コンディションの情報を、機器のツール４の消耗具合や、加工品５の加工品質として、視覚情報や音声情報によりフランス盤の担当者に通知する。場合によってはネットワークなどを介して遠隔管理の担当者に通知する。
【００５６】
＜実施例１の効果＞
実施例１においては、主に以下の（１）〜（１０）の効果を奏することができる。
（１）実施例１では、機器や被処理物のコンディションを例えばリアルタイムに把握することができる。そのため、ツール交換時期の適正化や、品質管理の工数削減が容易になり、工場の運用コストに低減に貢献できる。
【００５７】
（２）実施例１では、主軸モータ２の駆動電圧に関する電圧データに基づいて、機器や被処理物のコンディションを推定する。この駆動電圧に関する電圧データは、モータ電流とは異なり、主軸モータ２にかかる負荷が軽い状況であっても小さくならない。そのため、電圧データは測定ノイズに埋もれにくく、コンディションの異常を見逃す虞が少ない。特に、経年変化のような僅かずつ長期にわたるコンディションの変化を検出する用途に優れている。
【００５８】
（３）実施例１では、駆動電圧に関する電圧データを判断材料とする。この電圧データは、モータ電流のような制御遅れがないため、コンディションの異常を瞬時に検知できる。そのため、機器や被処理物の損傷や故障などの瞬時のコンディション変化を遅滞なく検出する用途に適している。
【００５９】
（４）実施例１では、交流値の電圧データについては、基本周波数の５ｎ倍および７ｎ倍（ｎは自然数）の周波数成分の量を異常電圧波形（トルク脈動など）の特徴量として検出する。この異常電圧波形（トルク脈動など）の特徴量に基づいて、機器や被処理物のコンディションを推定することにより、それ以外の周波数成分（ノイズや正常なモータ制御に由来するもの）を異常電圧波形と誤認することが少なく、より正確なコンディション推定が可能になる。
【００６０】
（５）実施例１では、直流の電圧データについては、基本周波数の６ｎ倍（ｎは自然数）の周波数成分の量を異常電圧波形（トルク脈動など）の特徴量として検出する。この異常電圧波形（トルク脈動など）の特徴量に基づいて、機器や被処理物のコンディションを推定することにより、それ以外の周波数成分（ノイズや正常なモータ制御に由来するもの）を異常電圧波形と誤認することが少なく、より正確なコンディション推定が可能になる。
【００６１】
（６）特に、直流値の電圧データは、交流の基本波がないため、微細な異常電圧波形を高い精度で検出することができる。その結果、コンディションの推定精度を高めることができる。
【００６２】
（７）実施例１では、電圧データのデータ量が少ない、あるいは電圧データのノイズが大きいなど、周波数分析に適さない場合、駆動電圧に関する電圧データの標準偏差、最大値、または最小値に基づいて異常電圧波形（トルク脈動など）の特徴量を検出する。そのため、十分な電圧データが得られない条件下においても、柔軟にコンディションを監視できる。
【００６３】
（８）実施例１では、機械学習した学習モデルに、異常電圧波形の特徴を当てはめて、機器や被処理物のコンディションを推定する。このような学習モデルは、フライス盤１の個別の運用に合わせた学習モデルを機械学習により作成する。そのため、フライス盤１に個別の癖に合わせたコンディションの推定が可能になる。
【００６４】
（９）実施例１では、インバータ３の出力段のフィルタ処理前から電圧データを取得する。そのため、フィルタ処理によって異常電圧波形が損なわれることがなく、異常電圧波形の特徴量をより正確に検出することができる。そのため、コンディションの推定がより正確になる。
【００６５】
（１０）実施例１では、種々の分割条件に従って、電圧データを区分し切り出す。そのため、電圧データの区分ごとに、機器や被処理物のコンディションを推定することができる。
【実施例２】
【００６６】
図７は、実施例２の構成を示すブロック図である。
【００６７】
同図において、実施例１と同じ構成については、実施例１と同一の参照番号を付与して示し、ここでの重複説明を省略する。
【００６８】
実施例１と比較した場合の実施例２の特徴は、推定方法更新部１６を備える点である。
【００６９】
推定方法更新部１６は、特徴量算出部１３の結果と、機器や被処理物の状態情報（離散的および連続的な情報）に基づいてモデル（異常検知モデル２０２や、教師あり学習モデル２０３）を随時に更新する。推定方法更新部１６は、更新されたモデルに基づいて、特徴量算出部１３で抽出する特徴量や状態推定部１４で用いるモデルを最新状態に維持する。
【００７０】
図８は、実施例２の全体処理（ステップＳ４０１〜Ｓ４０４）と、推定方法更新部１６の処理（ステップＳ４１１〜Ｓ４１５）を説明する図である。
【００７１】
＜実施例２の全体処理＞
図８に基づいて、実施例２の全体処理を説明する。
【００７２】
ステップＳ４０１：  時系列データ取得部１２は、その他のセンシング情報と共に、インバータ３から出力される主軸モータ２の駆動電圧に関する電圧データを時系列に取得する。
時系列データ取得部１２は、時系列に取得した電圧データを、所定の分割基準情報に基づいて分割する。
【００７３】
ステップＳ４０２：  特徴量算出部１３は、時系列データ取得部１２から電圧データを取得し、異常電圧波形の特徴量を算出する。
【００７４】
ステップＳ４０３：  状態推定部１４は、特徴量算出部１３から異常電圧波形の特徴量を取得する。状態推定部１４は、この特徴量を予め構築されたモデルに当てはめることにより、機器や被処理物のコンディションを推定する。
【００７５】
ステップＳ４０４：  状態推定部１４で推定されたコンディションの情報は、通知装置１５へ出力される。通知装置１５は、コンディションの情報を、機器のツール４の消耗具合や、加工品５の加工品質として、視覚情報や音声情報によりフランス盤１の担当者に通知する。
【００７６】
＜推定方法更新部１６の説明＞
続いて、図８に基づいて、推定方法更新部１６の処理を説明する。
【００７７】
ステップＳ４１１：  推定方法更新部１６は、ステップＳ４０１〜Ｓ４０４の背景として同時並行に動作する。推定方法更新部１６は、特徴量算出部１３から特徴量（実施例１で説明した特徴量など）を取得して履歴として保持する。
【００７８】
ステップＳ４１２：  推定方法更新部１６は、機器や被処理物の状態情報を情報収集して保持する。これらの状態情報は、機械部品やツール等の状態が正常か異常かを示す計測値や入力値や、品質確認を行った際の指標値や、通知装置１５が通知したコンディションの正誤スコアを含めてもよい。
【００７９】
ステップＳ４１３：  推定方法更新部１６は、ステップＳ４１１で収集される特徴量と、ステップＳ４１２で収集される状態情報との紐付けを行い、モデリングに適したデータセットを作成する。ここでの紐付けには、加工や検査を行った際の時刻データによる紐付けや、加工品固有のＩＤ番号などによる紐付けや、生産計画情報による紐付け、機械内の制御データ記録による紐付け、メンテナンス記録による紐付け、または作業員の手動入力による紐付けなどが利用できる。
【００８０】
なお、ステップＳ４１２で収集される状態情報が不足する場合、推定方法更新部１６は、ステップＳ４１１で収集される特徴量の内、紐付できない特徴量は取捨される。
【００８１】
また、時刻で紐づける際には、完全に時間が一致しなくとも、ある決められた時間幅において一致したならば、推定方法更新部１６は同期するデータと認識して紐付けを行う。
【００８２】
ステップＳ４１４：  推定方法更新部１６は、ステップＳ４１３で作成したデータセットが予め決められたサンプル数に到達すると、多変量解析や機械学習、ＡＩの各種手法を用いて、正常異常を判定する閾値の作成、状態値を計算する数理式の作成、正常状態を表すクラスタ空間などのモデル作成を行う。
【００８３】
上記の閾値の作成においては、ステップＳ４１２の状態情報を目的変数とし、ステップＳ４１１の特徴量を説明変数として、異常と正常を決める特徴量の境界値をＲＯＣ（Receiver Operating Characteristic）曲線などを用いて決定する。
【００８４】
また、上記の数理式の作成においては、ステップＳ４１２の状態情報を目的変数とし、ステップＳ４１１の特徴量を説明変数として、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）や一般線形化モデリングの手法を用いて、分類もしくは回帰モデルを作成する。
【００８５】
また、上記のクラスタ空間の作成においては、ステップＳ４１２の状態情報で正常状態とみなせる情報に対応するステップＳ４１１の特徴量のみを用いて、ＭＴ法や１クラスＳＶＭなどの手法を用いてクラスタ空間を作成する。
【００８６】
ステップＳ４１５：  推定方法更新部１６は、ステップＳ４１４で構築したモデルや特徴量などの最新情報を特徴量算出部１３および状態推定部１４に送る。特徴量算出部１３および状態推定部１４はこの最新情報に従って動作する。
【００８７】
ここで、モデルや特徴量の更新タイミングは、例えば、推定方法更新部１６で構築したモデルのパラメータが状態推定部１４で使用しているモデルのパラメータと閾値以上の変化となった場合や、使用する特徴量の数（項）が増減している（式や空間が変化している）場合などである。
＜実施例２の効果＞
実施例２では、実施例１の効果と同様の効果を得ることができる。
【００８８】
さらに、実施例２では、推定方法更新部１６がコンディションを推定するモデルを随時に更新するので、コンディションの推定動作を成長的に向上させることができる。
【実施例３】
【００８９】
図９は、実施例３の構成を示すブロック図である。
同図において、実施例１と同じ構成については、実施例１と同一の参照番号を付与して示し、ここでの重複説明を省略する。
【００９０】
実施例１と比較した場合の実施例３の特徴は、駆動電圧に関する電圧データを取得する方法が、インバータ３の内部から取得するのではなく、インバータ３と主軸モータ２の三相配線に設置した外付け電圧センサ９を用いる点である。
【００９１】
外付け電圧センサ９は、三相配線の２線間もしくは２相の電圧測定を行う。
【００９２】
電圧の測定方法としては、差動プローブを用いてモータ端子の電圧を抵抗分圧し電圧を測定する方法や、光結合、磁気結合、容量結合により絶縁した電圧センサを用いて、モータ端子の電圧を直接測定する方法がある、また、配線被覆の上から電圧を測定できる非接触電圧センサを用いることも可能である。
＜実施例３の効果＞
実施例３では、実施例１の効果と同様の効果を得ることができる。
【００９３】
さらに、実施例３では、インバータ３から駆動電圧の情報を取得できないシステムであっても、機器や被処理物の状態を推定できるシステムを提供することができる。
【実施例４】
【００９４】
図１０は、実施例４の構成を示すブロック図である。
【００９５】
同図において、実施例２と同じ構成については、実施例２と同一の参照番号を付与して示し、ここでの重複説明を省略する。
【００９６】
実施例２と比較した場合の実施例４の特徴は、駆動電圧に関する電圧データを取得する方法が、インバータ３から取得するのではなく、インバータ３と主軸モータ２の三相配線に設置した外付け電圧センサ９を用いる点である。
【００９７】
外付け電圧センサ９は、三相配線の２線間もしくは２相の電圧測定を行う。
【００９８】
電圧の測定方法としては、差動プローブを用いてモータ端子の電圧を抵抗分圧し電圧を測定する方法や、光結合、磁気結合、容量結合により絶縁した電圧センサを用いて、モータ端子の電圧を直接測定する方法がある、また、配線被覆の上から電圧を測定できる非接触電圧センサを用いる事も可能である。
＜実施例４の効果＞
実施例４では、実施例２の効果と同様の効果を得ることができる。
【００９９】
さらに、実施例４では、インバータ３から駆動電圧の情報を取得できないシステムであっても、機器や被処理物の状態を推定できるシステムを提供することができる。
【実施例５】
【０１００】
図１１は、実施例５の構成を示すブロック図である。
【０１０１】
同図において、実施例３と同じ構成については、実施例３と同一の参照番号を付与して示し、ここでの重複説明を省略する。
【０１０２】
実施例３と比較した場合の実施例５の特徴は、外付け電圧センサ９から取得した電圧データを交流値から直流値に座標変換する情報変換部１７を備える点である。
【０１０３】
＜情報変換部１７の説明＞
図１２は、情報変換部１７の構成を示すブロック図である。
同図において、情報変換部１７は、相電圧変換部９０１、３相２相変換部９０２、アークタンジェント演算部９０３、回転座標変換器９０６、および位相演算器９０７を備える。
【０１０４】
本来、座標変換には主軸モータ２の回転子の位置情報が必要であるが、本実施例においては、回転子位置情報を取得しない場合を想定し、電圧の位相情報を回転子の位置情報の代替として使用し、座標変換を行う。
【０１０５】
２線間の電圧が入力された場合を例に処理内容を説明する。まず、入力された線間電圧ＶｕｖおよびＶｖｗは相電圧変換部９０１にて、以下の式に基づいて線間電圧から相電圧に変換される。なお、相電圧が入力される場合は、この処理は省略される。
Ｖｕ＝（２／３）｛Ｖｕｖ＋Ｖｖｗ／２｝．．．（数１）
Ｖｗ＝−（２／３）｛Ｖｖｗ＋Ｖｕｖ／２｝．．．（数２）
Ｖｖ＝−（Ｖｕ＋Ｖｗ）．．．（数３）
【０１０６】
次に、相電圧に変換された電圧は、３相２相変換部９０２にて、次式によりαβ変換される。
Ｖα＝（２／３）｛Ｖｕ−Ｖｖ／２−Ｖｗ／２｝．．．（数４）
Ｖβ＝（１／√（３））｛Ｖｖ−Ｖｗ｝．．．（数５）
【０１０７】
さらに、アークタンジェント演算部９０３において、電圧位相θｖ＊を計算する。
θｖ＊＝ｔａｎ−１（Ｖβ／Ｖα)．．．（数６）
【０１０８】
そして、位相演算器９０７では、電圧位相θｖ＊にＰＬＬ（Phase Locked Loop）を位相追従させることにより、座標変換位相θｖを生成する。回転座標変換器９０６は、Ｖα、Ｖβを座標変換位相θｖによって直流量Ｖａ，Ｖｚに変換する。
Ｖａ＝Ｖα・ｃｏｓ（θｖ）＋Ｖβ・ｓｉｎ（θｖ）．．．（数７）
Ｖｚ＝−Ｖα・ｓｉｎ（θｖ）＋Ｖβ・ｃｏｓ（θｖ）．．．（数８）
また、この時、位相演算器９０７からは、駆動電圧の速度情報ｗ、言い換えると、モータ速度推定値ｗを出力する。
【０１０９】
このモータ速度推定値ｗも三相駆動電圧の少なくとも２つの交流駆動電圧から求めた直流変換値（直流電圧相当のデータ）の１つとして、Ｖａ，Ｖｚとともに時系列データ取得部１２に入力される。特徴量算出部１３においてはＶａ，Ｖｚ，ｗがともに直流値であるため、基本波周波数の６ｎ倍波の周波数成分の量を抽出して、異常電圧波形（トルク脈動）の特徴量とする。状態推定部１４は、この異常電圧波形（トルク脈動）の特徴量に基づいて、コンディションの推定を行う。
＜実施例５の効果＞
実施例５では、実施例３の効果と同様の効果を得ることができる。
【０１１０】
さらに、実施例５では、直流値を用いるため、交流の基本波の脈動がないため、微細な異常電圧波形も高い精度で検出することができる。その結果、コンディションの推定精度を高めることができる。
【実施例６】
【０１１１】
図１３は、実施例６の構成を示すブロック図である。
【０１１２】
同図において、実施例５と同じ構成については、実施例５と同一の参照番号を付与して示し、ここでの重複説明を省略する。
【０１１３】
実施例５と比較した場合の実施例６の特徴は、推定方法更新部１６を備える点である。推定方法更新部１６の動作は実施例２と同様であるため、ここでの重複説明を省略する。
【０１１４】
＜実施例６の効果＞
実施例６では、実施例５の効果と同様の効果を得ることができる。
さらに、実施例６では、推定方法更新部１６がコンディションを推定するモデルを随時に更新するので、コンディションの推定動作を成長的に向上させることができる。
【０１１５】
上記の実施形態では、交流電動機を動力とする機器としてフライス盤１を取り上げた。しかしながら、本発明はこれに限定されない。本発明は、交流電動機を動力とする機器を監視対象とすることができる。
【０１１６】
また、上記の実施形態では、工場内の機器について説明した。しかしながら、本発明はこれに限定されない。例えば、本発明は、電気自動車や、鉄道車両や、エレベータなどの交流電動機を動力とする機械を監視対象にすることもできる。本発明の監視装置がこれら機械に組み込まれることにより、機器の消耗や故障やその兆候を確実に監視することが可能になる。
【０１１７】
さらに、上記の実施形態では、なお、監視システム１０は機器とは別の装置として設置される。しかしながら、本発明はこれに限定されない。監視システム１０は、インバータ３の内部に組み込んで、監視システム付きのインバータ（三相インバータ）としてもよい。また、監視システム１０は、交流電動機やその制御装置の内部に組み込んで、監視システム付きの交流電動機や制御装置としてもよい。
【０１１８】
また、上記の実施形態では、個々の実施例ごとに説明した。しかしながら、これらの実施例の一部または全部を組み合わせることも可能である。
【符号の説明】
【０１１９】
１…フライス盤、２…主軸モータ、３…インバータ、４…ツール、５…加工品、６…Ｘ軸モータ、７…Ｙ軸モータ、８…Ｚ軸モータ、９…外付け電圧センサ、１０…監視システム、１２…時系列データ取得部、１３…特徴量算出部、１４…状態推定部、１５…通知装置、１６…推定方法更新部、１７…情報変換部、９０１…相電圧変換部、９０２…３相２相変換部、９０３…アークタンジェント演算部、９０６…回転座標変換器、９０７…位相演算器
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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