(57)【要約】  電力変換装置により駆動される電動機においても、異常の有無を診断することが可能な異常診断装置、異常診断方法及び異常診断システムを提供することを目的とする。  異常診断装置は、電動機の電流波形及び駆動周波数を取得するデータ取得部と、データ取得部で同時刻に取得される電流波形の電流値及び駆動周波数の組み合わせが格納された運転パターン記憶部と、データ取得部で同時刻に取得される診断対象の電流波形の電流値及び駆動周波数が、運転パターン記憶部に格納された組み合わせに合致するか否かを判定するデータ判定部と、データ判定部で合致すると判定された電流波形を周波数解析して側帯波を抽出し、側帯波のスペクトル強度を算出する解析部と、側帯波のスペクトル強度が、閾値以上である場合に異常と診断する異常診断部とを備える。
2019082277.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力変換装置で駆動される電動機の電流波形及び駆動周波数を取得するデータ取得部と、
前記データ取得部で同時刻に取得される前記電流波形の電流値及び前記駆動周波数の組み合わせが格納された運転パターン記憶部と、
前記データ取得部で同時刻に取得される診断対象の前記電流波形の電流値及び前記駆動周波数が、前記運転パターン記憶部に格納された前記組み合わせに合致するか否かを判定するデータ判定部と、
前記データ判定部で合致すると判定された前記電流波形を周波数解析して側帯波を抽出し、前記側帯波のスペクトル強度を算出する解析部と、
前記側帯波の前記スペクトル強度が、閾値以上である場合に異常と診断する異常診断部と
を備えることを特徴とする異常診断装置。
【請求項２】
前記運転パターン記憶部は、前記データ取得部で同時刻に取得される回数が所定の回数以上となる前記電流波形の電流値及び前記駆動周波数の組み合わせを格納することを特徴とする請求項１に記載の異常診断装置。
【請求項３】
前記解析部は、前記駆動周波数を中心として、回転周波数及び軸受の固有周波数の少なくとも一方の分だけ離れた位置に生じる前記側帯波を抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載の異常診断装置。
【請求項４】
前記解析部は、前記電流波形をｄ軸電流又はｑ軸電流に変換することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の異常診断装置。
【請求項５】
電力変換装置で駆動される電動機の電流波形及び駆動周波数を取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップで同時刻に取得される前記電流波形の電流値及び前記駆動周波数の組み合わせを格納する運転パターン記憶ステップと、
前記データ取得ステップで同時刻に取得される診断対象の前記電流波形の電流値及び前記駆動周波数が、前記運転パターン記憶ステップで格納された前記組み合わせに合致するか否かを判定するデータ判定ステップと、
前記データ判定ステップで合致すると判定された前記電流波形を周波数解析して側帯波を抽出し、前記側帯波のスペクトル強度を算出する解析ステップと、
前記側帯波の前記スペクトル強度が、閾値以上である場合に異常と診断する異常診断ステップと
を備えることを特徴とする異常診断方法。
【請求項６】
前記電動機の前記電流波形及び前記駆動周波数を読み取る前記電力変換装置と、
前記電力変換装置で読み取られた前記電流波形及び前記駆動周波数を取得し、前記電流波形の電流値及び前記駆動周波数が、前記運転パターン記憶部に格納された前記組み合わせに合致するか否かを判定し、合致すると判定された前記電流波形に基づき、異常の有無を診断する請求項１から４のいずれか一項に記載の異常診断装置と、
前記異常診断装置で診断された結果に基づき、表示及び警報の少なくともいずれかを出力する監視装置と
を備えることを特徴とする異常診断システム。
【請求項７】
前記電力変換装置は、前記電力変換装置に内蔵された電流センサから前記電流波形を読み取ることを特徴とする請求項６に記載の異常診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力変換装置により駆動する電動機の異常診断に関する。
【背景技術】
【０００２】
電動機は、産業プラントにおいて生産ライン装置や機械設備の動力を担うキーコンポーネントであり、常に正常かつ安定な運転継続性が要求される。しかしながら、電動機の多くは、高温、高負荷、腐食、摩耗等の高ストレス環境下で稼働しているため、突発的故障を引き起こす可能性が大きい。このような突発的故障を回避するために、電動機の常時監視技術が強く望まれている。近年、この常時監視技術として、電動機に負荷される電流を計測することによって、電動機の異常を診断する異常診断装置が開発されている。例えば、特許文献１では、商用電源によって駆動される電動機において、負荷される電流を計測及び周波数解析し、電源周波数近傍の周波数に生じる異常起因の側帯波のスペクトル強度から異常の有無を診断している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−０９０５４６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、電力変換装置によって駆動される電動機の場合、電流値及び駆動周波数が変化することによって、異常の診断基準となる側帯波のスペクトル強度も変化するため、側帯波のスペクトル強度の変化が、異常の程度によるものか、電流値及び駆動周波数の変化によるものかが判別できず、異常の有無を診断することが困難であるという課題があった。【０００５】
本発明は、上述のような課題を解決するためになされたものであり、電力変換装置によって電流値及び駆動周波数が変化する電動機においても、異常の有無を診断することが可能な異常診断装置、異常診断方法及び異常診断システム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】
本発明に係る異常診断装置は、電力変換装置で駆動される電動機の電流波形及び駆動周波数を取得するデータ取得部と、データ取得部で同時刻に取得される電流波形の電流値及び駆動周波数の組み合わせが格納された運転パターン記憶部と、データ取得部で同時刻に取得される診断対象の電流波形の電流値及び駆動周波数が、運転パターン記憶部に格納された組み合わせに合致するか否かを判定するデータ判定部と、データ判定部で合致すると判定された電流波形を周波数解析して側帯波を抽出し、側帯波のスペクトル強度を算出する解析部と、側帯波のスペクトル強度が、閾値以上である場合に異常と診断する異常診断部とを備える。【０００７】
また本発明に係る異常診断方法は、電力変換装置で駆動される電動機の電流波形及び駆動周波数を取得するデータ取得ステップと、データ取得ステップで同時刻に取得される電流波形の電流値及び駆動周波数の組み合わせを格納する運転パターン記憶ステップと、データ取得ステップで同時刻に取得される診断対象の電流波形の電流値及び駆動周波数が、運転パターン記憶ステップで格納された組み合わせに合致するか否かを判定するデータ判定ステップと、データ判定ステップで合致すると判定された電流波形を周波数解析して側帯波を抽出し、側帯波のスペクトル強度を算出する解析ステップと、側帯波のスペクトル強度が、閾値以上である場合に異常と診断する異常診断ステップとを備える。【０００８】
さらに本発明に係る異常診断システムは、電動機の電流波形及び駆動周波数を読み取る電力変換装置と、電力変換装置で読み取られた電流波形及び駆動周波数を取得し、電流波形の電流値及び駆動周波数が、前記運転パターン記憶部に格納された組み合わせに合致するか否かを判定し、合致すると判定された電流波形に基づき、異常の有無を診断する異常診断装置と、異常診断装置で診断された結果に基づき、表示及び警報の少なくともいずれかを出力する監視装置とを備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、同時刻に取得される電流波形の電流値及び駆動周波数の組み合わせを特定し、特定された電流値及び駆動周波数の組み合わせとなるときの電流波形について異常の診断を行うことで、電力変換装置により電流値及び駆動周波数が変化する電動機においても、異常を検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態１に係る異常診断装置を示す概略構成図である。
【図２】本発明の実施の形態１に係る異常診断装置を示す概略構成図である。
【図３】本発明の実施の形態１に係る異常診断装置を示す概略構成図である。
【図４】本発明の実施の形態１に係るデータ取得部を示す概略構成図である。
【図５】本発明の実施の形態１に係る電動機の運転パターンの一例を示す関係図である。
【図６】本発明の実施の形態１に係る異常診断装置の処理手順を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態１に係る異常診断装置を説明する説明図である
【図８】本発明の実施の形態１に係る設定情報記憶部を示す概略構成図である。
【図９】本発明の実施の形態１に係る周波数スペクトル波形の一例を示す関係図である。
【図１０】本発明の実施の形態１に係る解析部を示す概略構成図である。
【図１１】本発明の実施の形態１に係る周波数スペクトル波形の一例を示す関係図である。
【図１２】本発明の実施の形態１に係る異常診断装置の処理手順を示す図である。
【図１３】本発明の実施の形態２に係るｄｑ軸解析部を示す概略構成図である。
【図１４】本発明の実施の形態２に係るｑ軸周波数スペクトル波形の一例を示す関係図である。
【図１５】本発明の実施の形態３に係る異常診断システムを示す概略構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明に係る実施の形態を、図面を参照して説明する。
【００１２】
図１は、本発明に係る異常診断装置の設置状況を示す概略構成図である。図１に示すように、電源線１には、複数個の配線用遮断器２、電力変換装置６、異常診断装置１０及び電動機３が接続されている。電動機３は、電力変換装置６により駆動され、動力を伝達する動力伝達機構を介し、負荷として機械設備４が接続されている。電力変換装置６から電動機３を接続する配線には、電流検出部５が設けられ、電動機３に負荷される電流を検出する。電力変換装置６には、駆動周波数検出部７が設けられ、電力変換装置６で指令される信号に基づき、電動機３の駆動周波数を検出する。異常診断装置１０は、電流検出部５で検出される電流及び駆動周波数検出部７で検出される駆動周波数から電動機３の異常の有無を診断する。ここで、電動機３の異常とは、例えば、軸受の異常、軸の偏心、ミスアライメント、アンバランス等である。
【００１３】
ここで、図１に示す電流検出部５は、三相電源線の各相に設置されているが、いずれかの相を計測するだけでもよい。また、計測箇所による検出精度への影響が小さいため、電流検出部５の設置場所は、電動機３に負荷される電流を計測可能な場所であれば限定されない。異常の診断は、複数の電動機３に対して１つの異常診断装置１０で行ってもよい。また、電流検出部５は、電力変換装置６に内蔵されているセンサとしてもよい。
【００１４】
次に、異常診断装置１０の構成について図２を参照して説明する。図２は、異常診断装置の概略構成図である。異常診断装置１０は、例えば、処理部１１、記憶部１２、表示部１３、警報部１４、通信部１５を備える。処理部１１は、記憶部１２に格納された各種データに基づいて所定の処理を実行する。表示部１３、警報部１４は、電動機３が異常と診断された場合に、信号が送られ、それぞれディスプレイ表示、警報として発令し、異常を監視員に知らせる。ここで、表示部１３、警報部１４は、いずれかのみで、これらの機能をもたせてもよい。異常診断装置１０は、例えば、ネットワークに接続されたサーバ、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、マイクロコンピュータ等を用いて構成される。
【００１５】
次に、異常診断装置１０の機能を実行する構成について図３を参照して説明する。図３は、異常診断装置の概略構成図である。異常診断装置１０は、処理部１１に、データ取得部１００、データ判定部１２０、解析部１５０、異常診断部１７０を備え、記憶部１２に運転パターン記憶部１１０、閾値記憶部１３０、設定情報記憶部１４０、解析結果記憶部１６０を備える。ここで、記憶部１２に必要な情報が格納されていない場合は、異常診断装置１０にさらに入力部を設けて入力されるようにしてもよい。
【００１６】
異常診断装置１０は、データ取得部１００において、電動機３に負荷される電流の電流波形及び駆動周波数を取得する。そしてデータ判定部１２０において、同時刻に取得された電流波形の実効値及び駆動周波数の組み合わせが、運転パターン記憶部１１０に格納された組み合わせに合致するか否かを判定する。解析部１５０において、データ判定部１２０で合致すると判定された電流波形を周波数解析し、設定情報記憶部１４０に格納された設定情報に基づき、異常起因の側帯波のスペクトル強度を算出し、解析結果記憶部１６０に格納する。異常診断部１７０において、算出された側帯波のスペクトル強度が、閾値記憶部１３０に格納された閾値以上であった場合に異常と診断する。
【００１７】
図４は、データ取得部を示す概略構成図である。データ取得部１００は、電流波形取得部１０１、電流値取得部１０２、駆動周波数取得部１０３を備える。電流波形取得部１０１は、電流検出部５から検出された電流から、電流波形を取得する。電流値取得部１０２は、電流波形取得部１０１で取得された電流波形から実効値（以下、電流値と記す）を算出して取得する。電流値は、例えば、電流波形の瞬時値の２乗を１周期にわたって平均した値の平方根として算出される。駆動周波数取得部１０３は、電力変換装置６の駆動周波数検出部７から検出された駆動周波数を取得する。この駆動周波数は、電流波形取得部１０１で取得された電流波形を、解析部１５０で周波数解析し、最も強度が大きいスペクトルピークの位置としてもよい。
【００１８】
運転パターン記憶部１１０は、データ取得部１００から電流値及び駆動周波数を取得し、同時刻に取得される回数の多い電流値及び駆動周波数の組み合わせを格納する。以下では、運転パターン記憶部１１０に格納する当該組み合わせを特定するために、電流波形及び駆動周波数を検出する過程を学習過程５０３とする。また、異常の診断を行うために、電流波形及び駆動周波数を検出する過程を診断過程５０４とする。ここで、学習過程５０３において、電動機３は正常に動作していることが好ましい。
【００１９】
図５は、電動機の運転パターンの一例を示す関係図である。縦軸５０６は電流値又は駆動周波数、横軸５０５は時刻を示し、学習過程５０３及び診断過程５０４における電動機３の運転パターンを示す。ここで運転パターンとは、電力変換装置６から指令され、所定の時間間隔で繰り返される電流値又は駆動周波数のパターンである。
【００２０】
図５の例では、学習過程５０３における１波形目の５０１ａ及び２波形目の５０１ｂと、診断過程５０４における３波形目の５０１ｃとは、同一の電流値又は駆動周波数である。このように、電動機３は、学習過程５０３と診断過程５０４で同様の運転パターンを有するものとする。ここで同一の電流値又は駆動周波数とは、計測誤差を含めた値のことで、例えば±０．０１〜０．１Ａ又は±０．０１〜０．１Ｈｚ程度であれば同一とみなしてよい。
【００２１】
次に、学習過程５０３おいて、運転パターン記憶部１１０に電流値及び駆動周波数の組み合わせを格納する処理手順について、図６を参照して説明する。図６は、学習過程における異常診断装置の処理手順の一例を示す。まず、データ取得部１００において、電流検出部５及び駆動周波数検出部７から、所定の時間間隔で、それぞれ電流波形及び駆動周波数を取得する（ステップＳ１）。データ取得部１００において、電流波形から電流値を算出し、同時刻に取得される電流波形の電流値及び駆動周波数を１つの組合せとする。
【００２２】
次に、同時刻に取得される電流値及び駆動周波数の組み合わせにおいて、同一の組み合わせが取得される回数をカウントする（ステップＳ２）。この方法として、例えば、図７に示すように、電流値及び駆動周波数がマップ化された運転パターン記憶部１１０に、同時刻に取得される電流値及び駆動周波数の組み合わせをそれぞれ格納することで、同一の組み合わせが取得される回数をカウントすることができる。図７の例では、同時刻に取得される電流値と駆動周波数の組み合わせ（ｉ：電流値，ｆ：駆動周波数）として、４Ａ，５２Ｈｚ、４．５Ａ，５６Ｈｚ、５Ａ，６０Ｈｚの組み合わせが１００回カウントされ最も多い。続いて、３．５Ａ，５２Ｈｚ、４Ａ，５６Ｈｚ、４．５Ａ，６０Ｈｚ、の組み合わせが６０回カウントされ次に多い。
【００２３】
次に、例えば、カウントされた回数を、予め設定された設定値と比較し、設定値以上となる電流値及び駆動周波数の組み合わせを特定する（ステップＳ３）。その設定値を、８０回とした場合には、４Ａ，５２Ｈｚ、４．５Ａ，５６Ｈｚ、５Ａ，６０Ｈｚの電流値及び駆動周波数の組み合わせが特定される。特定された設定値以上の電流値及び駆動周波数の組み合わせを、運転パターン記憶部１１０に格納する（ステップＳ４）。このように、運転パターン記憶部１１０は、異常の診断を行う電流波形の電流値及び駆動周波数の組み合わせとして、取得される回数の多い組み合わせを格納する。
【００２４】
データ判定部１２０は、データ取得部１００から同時刻における診断対象の電流波形の電流値及び駆動周波数の組み合わせを取得し、取得された電流値及び駆動周波数の組み合わせを、運転パターン記憶部１１０に格納された電流値及び駆動周波数の組み合わせと照合し、合致するか否かを判定する。合致すると判定された電流波形を解析部１５０に出力し、異常の診断を行う。
【００２５】
閾値記憶部１３０は、異常の診断基準となる側帯波のスペクトル強度の閾値を格納する。側帯波のスペクトル強度は、通常、異常の程度が大きいほど増大し、電動機３の駆動周波数及び電流値に依存する。閾値は、運転パターン記憶部１１０に格納された電流値及び駆動周波数の組み合わせごとに対応した値が与えられる。閾値は、例えば、電動機３の正常時において、データ取得部１００で電流波形及び駆動周波数を取得し、データ判定部１２０において運転パターン記憶部１１０に格納された電流値及び駆動周波数の組み合わせと合致すると判定された電流波形を、周波数解析して側帯波のスペクトル強度を算出した結果に基づいて決定される。ここで、データは誤差による分布を有するため、例えば、側帯波のスペクトル強度の標準偏差σを算出し、３σのデータが存在する範囲を閾値とする。
【００２６】
このように、学習過程５０３において、異常の診断を行う電流値及び駆動周波数の組み合わせを運転パターン記憶部１１０に格納し、診断過程５０４において、運転パターン記憶部１１０に格納された当該組み合わせに合致すると判定された電流波形について異常の診断を行う構成とした。これにより、電流値及び駆動周波数の組み合わせに対応した閾値を用いて異常の診断を行うことができ、電力変換装置６により電流値及び駆動周波数が変化することによって、診断基準となる側帯波のスペクトル強度が変化する電動機３においても、異常を検出することが可能となる。さらに、異常の診断を行う電流波形を、取得される回数の多い電流値及び駆動周波数の組み合わせとなるときの電流波形とすることで、診断を行う電流波形のサンプル数を多くすることができ、異常の検出精度を向上させることができる。
【００２７】
図８は、設定情報記憶部の概略構成図である。設定情報記憶部１４０は、定格情報記憶部１４１、周波数記憶部１４２、負荷情報記憶部１４３を備える。設定情報記憶部１４０は、側帯波が生じる周波数を特定するために必要な情報を格納する。
【００２８】
定格情報記憶部１４１には、電動機３に取り付けられた銘板の情報から、電源周波数、極数、定格回転速度等の定格情報が格納される。
【００２９】
周波数記憶部１４２は、回転周波数記憶部１４２ａ及び軸受固有周波数記憶部１４２ｂを備える。周波数記憶部１４２は、電動機３の回転周波数及び軸受の固有周波数を格納する。図９に示すように、側帯波は、駆動周波数の両側近傍に、異常の種類によって異なる位置で生じる。例えば、ミスアライメント、アンバランス等の異常は、駆動周波数を中心として両側に、回転周波数分離れた位置に側帯波を生じさせる。また、電動機３の軸受に起因する異常の場合、駆動周波数を中心として両側に、軸受の固有周波数分離れた位置に側帯波を生じさせる。
【００３０】
回転周波数記憶部１４２ａは、電動機３の回転周波数を格納する。電動機３の回転周波数は、例えば、無負荷時の回転周波数と定格回転時の回転周波数の間の範囲である。無負荷時の回転周波数は、定格情報記憶部１４１に格納された電源周波数及び極数から２・ｆｓ／ｐ（ｆｓ：電源周波数、ｐ：極数）で算出する。また、定格回転時の回転周波数は、定格情報記憶部１４１に格納された定格回転速度から算出する。また、軸受固有周波数記憶部１４２ｂは、軸受情報に基づき、軸受の固有周波数を格納する。
【００３１】
負荷情報記憶部１４３は、負荷情報を格納する。負荷情報とは、例えばポンプ、ファン、圧縮機等の設備の種類、ベルト、チェーンの有無等である。回転周波数は、電動機３の負荷によって変化する。例えば、ベルトやチェーンを有する場合には、電動機３の軸に外部負荷が加えられているため、回転周波数が大きく出る傾向がある。負荷情報記憶部１４３に、負荷情報が格納されることにより、回転周波数記憶部１４２ａに格納された回転周波数を補正することができる。
【００３２】
次に、解析部１５０について図１０を参照して説明する。図１０は、解析部の概略構成図である。解析部１５０は、電流周波数解析部１５１、電流スペクトル平均部１５２、側帯波抽出部１５３、スペクトル強度算出部１５４を備える。
【００３３】
電流周波数解析部１５１は、データ判定部１２０で、運転パターン記憶部１１０に格納された電流値及び駆動周波数の組み合わせと合致すると判定された電流波形を周波数解析する。電流波形は、例えば、電流ＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）解析、離散フーリエ解析（Ｄｉｓｃｒｅｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）等によって解析される。
【００３４】
電流スペクトル平均部１５２は、電流周波数解析部１５１から得た複数回分の周波数スペクトル波形を平均する。図１１に示すように、周波数スペクトル波形は、電動機３の異常により生じるスペクトル以外に、電力変換装置６のスイッチング動作に起因するノイズが含まれている。周波数スペクトル波形を平均化することで、駆動周波数近傍に生じるノイズのスペクトル強度を低減でき、異常起因の側帯波の検出精度を向上させることができる。
【００３５】
側帯波抽出部１５３は、電流周波数解析部１５１から得た周波数スペクトル波形から、スペクトルピークの位置を全て検出する。検出する範囲は０〜１０００Ｈｚの間が好ましい。また、側帯波抽出部１５３は、駆動周波数を中心として両側に同一周波数分離れた位置に発生しているスペクトルピークを、側帯波として抽出する。このとき駆動周波数は、電流波形と同時刻にデータ取得部１００で取得された駆動周波数を用いてもよいし、検出されたスペクトルピークの中から最も強度が大きいスペクトルピークの位置から算出されてもよい。
【００３６】
スペクトル強度算出部１５４は、回転周波数算出部１５４ａと、軸受固有周波数算出部１５４ｂを有し、それぞれ側帯波のスペクトル強度を算出する。回転周波数算出部１５４ａでは、回転周波数記憶部１４２ａに記憶された回転周波数を取得し、駆動周波数から回転周波数分離れた位置を抽出する。そして抽出された位置に発生しているスペクトルピークのスペクトル強度を算出する。軸受固有周波数算出部１５４ｂも同様に、軸受固有周波数記憶部１４２ｂに記憶された軸受の固有周波数を取得し、駆動周波数から軸受の固有周波数分離れた位置を抽出する。そして抽出された位置に発生しているスペクトルピークのスペクトル強度を算出する。それぞれ算出されたスペクトル強度は、電流波形取得時の電流値及び駆動周波数とともに解析結果記憶部１６０に格納される。
【００３７】
ここで、側帯波のスペクトル強度の算出は、回転周波数算出部１５４ａ、軸受固有周波数算出部１５４ｂの少なくともいずれかで行われればよく、異常診断装置１０に入力部を設け、診断したい異常の種類によって選択できるようにしてもよい。
【００３８】
このように、学習過程５０３において電流値及び駆動周波数の組み合わせを運転パターン記憶部１１０に格納し、診断過程５０４において格納された組み合わせとなるときの電流波形について周波数解析することで、電力変換装置６により駆動周波数が変化することによって、側帯波の位置が変化する場合でも、正確に側帯波の位置を抽出することができる。
【００３９】
異常診断部１７０は、解析した電流波形の電流値及び駆動周波数に対応する閾値を閾値記憶部１３０から取得し、算出した側帯波のスペクトル強度が、閾値以上であった場合に異常と診断する。
【００４０】
上述のとおり、本実施の形態に係る異常診断装置１０は、学習過程５０３において異常の診断を行う電流値及び駆動周波数の組み合わせを運転パターン記憶部１１０に格納し、診断過程５０４において、運転パターン記憶部１１０に格納された組み合わせと合致する電流波形について周波数解析し、算出された側帯波のスペクトル強度から異常の有無を診断する構成とした。この構成により、側帯波のスペクトル強度を、解析した電流波形の電流値及び駆動周波数の組み合わせに対応する閾値と比較して、異常の有無を診断することができる。これにより、電力変換装置６により電流値及び駆動周波数が変化し、異常の診断基準となる側帯波のスペクトル強度が変化する場合でも、異常を検出することが可能となる。
【００４１】
次に、図１２を参照し、異常診断装置１０が異常の診断を行う診断過程５０４における動作について説明する。図１２は、異常診断装置の処理工程の一例を示す。異常診断装置１０は、学習過程５０３において、診断を行う電流波形の電流値及び駆動周波数が運転パターン記憶部１１０に格納され、閾値記憶部１３０、設定情報記憶部１４０にも必要な情報が格納されている（ＹＥＳ）場合、異常の診断を開始する。
【００４２】
まずステップＳ１０１において、データ取得部１００で、所定の時間間隔ごとに診断対象の電流波形及び駆動周波数を取得し、電流波形から電流値を算出して取得する。ステップＳ１０２において、データ判定部１２０で、同時刻に取得された電流波形の電流値及び駆動周波数の組み合わせが、運転パターン記憶部１１０に格納された電流値及び駆動周波数の組み合わせと合致するか否かを判定し、合致する（ＹＥＳ）場合に、このときの電流波形を解析部１５０に出力する。
【００４３】
ステップＳ１０３において、合致すると判定された電流波形を解析部１５０で周波数解析する。解析部１５０では、駆動周波数から側帯波が生じる位置を抽出し、側帯波のスペクトル強度を算出する。ステップＳ１０４において、異常診断部１７０で、算出した側帯波のスペクトル強度を、解析された電流波形の電流値及び駆動周波数に対応する閾値と比較し、閾値以上（ＹＥＳ）であった場合に異常と診断する。ステップ１０５において、異常と診断された場合、表示部１３、警報部１４で、表示、警報として出力される。このとき、表示部１３、警報部１４は、少なくともいずれかを行えばよい。
【００４４】
ここで、学習過程５０３は、診断過程５０４の前に常に行うようにしてもよいし、運転パターンが定着している場合には、学習過程５０３を行わず、予め運転パターン記憶部１１０に格納された電流値及び駆動周波数の組み合わせに基づき、診断を行うようにしてもよい。
【００４５】
上述のとおり、学習過程５０３において、運転パターン記憶部１１０に格納された電流値及び駆動周波数の組み合わせとなる電流波形に基づいて、異常の有無を診断することで、電力変換装置６により駆動される電動機３においても、異常を検出することが可能となる。
【００４６】
実施の形態２．
実施の形態２では、実施の形態１におけるデータ取得部１００から取得された電流波形を座標変換し、ｄｑ軸座標系でのｄ軸電流及びｑ軸電流として周波数解析する構成とした。
【００４７】
図１３は、ｄｑ軸解析部の概略構成図である。ｄｑ軸解析部１５００は、ｄｑ軸座標変換部１５０１、ｄｑ軸電流周波数解析部１５０２、ｄｑ軸電流スペクトル平均部１５０３、ｄｑ軸側帯波抽出部１５０４、ｄｑ軸スペクトル強度算出部１５０５を備える。ここで、ｄ軸は電動機３の磁束の方向を示し、ｑ軸はｄ軸と直交する方向を示す。ｄ軸電流は、磁束分電流、ｑ軸電流はトルク分電流となる。図１４は、電動機のｑ軸周波数スペクトル波形を示す図である。縦軸はスペクトル強度を、横軸は、周波数を表す。図１４に示すように、電流波形をｄｑ軸座標変換した周波数スペクトル波形においても、異常の有無の診断基準となる側帯波が抽出される。
【００４８】
このような構成においても、実施の形態１と同様に、電力変換装置６により電流値及び駆動周波数が変化する電動機３において、異常を診断することが可能となる。さらに、データ取得部１００で取得された電流波形をｄｑ軸変換することにより、ｄ軸電流からは、偏心等のエアギャップ変動に起因する異常の検出、ｑ軸電流からは、負荷脈動に起因する異常の検出を高精度に行うことが可能となる。
【００４９】
なお、本実施の形態では、ｄｑ軸座標系でのｄ軸電流及びｑ軸電流として座標変換したが、αβ軸座標軸でのα軸電流、β軸電流に変換して周波数解析してもよい。
【００５０】
実施の形態３．
発明を実施するための実施の形態３に係る異常診断システムについて、図１５を参照して説明する。図１５は、異常診断システムの一例を示す概略構成図である。本実施の形態で、実施の形態１に記載の符号と同一の符号は、同一又は相当部分を示す。異常診断システム５００は、異常診断装置２００、監視装置３００、電力変換装置４００を備える。
【００５１】
実施の形態１では、電動機３に接続された異常診断装置１０でデータを取得して処理を行い、異常と診断された場合に表示、警報を出力する例を示したが、本実施の形態では、電動機３に接続された電力変換装置４００でデータを読み取り、読み取ったデータを異常診断装置２００で取得して異常の有無を診断し、診断結果に基づき、監視装置３００で表示、警報を出力する構成とした。
【００５２】
電力変換装置４００は、電流検出部４０１、駆動周波数検出部４０２、データ読取部４１０、表示部４１３、警報部４１４、通信部４１５を備える。電力変換装置４００は、電動機３を駆動する。電力変換装置４００は、電流検出部４０１及び駆動周波数検出部４０２から、データ読取部４１０で電流波形及び駆動周波数を読み取る。電流検出部４０１は、電力変換装置４００に内蔵された電流センサである。データ読取部４１０で読み取られた電流波形及び駆動周波数は、通信部４１５を介して、異常診断装置２００の通信部２１５に送信される。
【００５３】
異常診断装置２００は、処理部２１１、記憶部２１２、通信部２１５を備える。異常診断装置２００は、通信部２１５をデータ取得部１００として、電流波形及び駆動周波数を取得する。異常診断装置２００は、処理部２１１に、データ判定部１２０、解析部１５０、異常診断部１７０、記憶部２１２に運転パターン記憶部１１０、閾値記憶部１３０、設定情報記憶部１４０、解析結果記憶部１６０をそれぞれ備える。
【００５４】
電力変換装置４００から送信された電流波形及び駆動周波数は、データ取得部１００となる通信部２１５で取得される。取得された電流波形の電流値及び駆動周波数が、データ判定部１２０で、運転パターン記憶部１１０に格納された組み合わせと合致するか否かを判定し、合致すると判定された電流波形を、解析部１５０で周波数解析して側帯波のスペクトル強度を算出し、異常診断部１７０で算出した側帯波のスペクトル強度を閾値と比較して異常の有無を診断する。得られた診断結果は、異常診断装置２００の通信部２１５から、監視装置３００の通信部３１５、電力変換装置４００の通信部４１５に送信される。
【００５５】
監視装置３００は、表示部３１３、警報部３１４、通信部３１５を備える。監視装置３００は、監視員のもとに設置され、診断結果に応じて、表示部３１３、警報部３１４で表示、警報として出力される。診断結果は、電力変換装置４００にも送信され、異常と診断された場合、表示部４１３、警報部４１４で、表示、警報として出力される。表示、警報は、表示部３１３、４１３及び警報部３１４、４１４の少なくともいずれかで行えばよい。
【００５６】
このような構成においても、実施の形態１と同様に、電力変換装置６により駆動され、電流値及び駆動周波数が変化する電動機３において、異常を検出することができる。さらに本実施の形態では、電動機３ごとに設置された電力変換装置４００で読み取られたデータを、異常診断装置２００の通信部２１５で取得して処理を行い、診断結果を監視装置３００及び電力変換装置４００に送信する構成とした。この構成により、複数の電動機３及び機械設備４が稼働している大規模工場においても、監視員が、監視装置３００で表示された内容をもとに、設備の現場に駆け付けて、電動機３及び機械設備４を監視することができる。また、電力変換装置４００に、診断結果を示す表示部４１３、警報部４１４が備えられているため、異常と診断された電動機３を容易に特定することができる。
【００５７】
ここで、電流検出部４０１は、電力変換装置４００に内蔵されていなくともよく、外付けのセンサを用いてもよい。また、図１５の例では、電力変換装置４００を２個としたが、電動機３及び機械設備４の数に応じて例えば３個、４個と増やし、それぞれ異常診断装置２００に取得したデータを送信してもよい。また、電力変換装置４００に記憶部４１２をさらに備え、記憶部４１２で取得したデータを一定期間保持した後、まとめて異常診断装置２００に送信してもよい。
【００５８】
また、異常診断システム５００には、過去の故障情報が蓄積された故障ＤＢ６００が接続されているとさらに好ましい。故障ＤＢ６００には、異常と診断された新たな故障情報を登録する。故障情報は、例えば、故障が発生したときに検出された電流波形である。故障発生時における電流波形を周波数解析した結果に基づいて、異常の診断基準となる側帯波のスペクトル強度の閾値を決定してもよい。これにより、異常の診断基準を明確化できるため、異常の検出精度の向上を図ることができる。
【００５９】
なお、実施の形態１から３では、異常診断装置１０、異常診断装置２００を、電動機３を駆動する電力変換装置６、電力変換装置４００と別体として設けられる例を示したが、電力変換装置６、電力変換装置４００にマイクロコンピュータを備え、異常診断装置１０、異常診断装置２００と同等の機能を有するプログラムを組み込んだ構成としてもよい。このように、異常診断装置１０、異常診断装置２００を、電動機３を駆動する電力変換装置６、電力変換装置４００に備える構成とすることで、配線数の増大による設置場所の制限を受けずに、異常の診断を行うことが可能となる。
【符号の説明】
【００６０】
１  電源線、  ２  配線用遮断器、  ３  電動機、  ４  機械設備、
５  電流検出部、６電力変換装置、７  駆動周波数検出部、
１０  異常診断装置、１１  処理部  、１２  記憶部、
１３    表示部、  １４  警報部、  １５  通信部、
１００  データ取得部、  １０１  電流波形取得部、
１０２  電流値取得部、  １０３  駆動周波数取得部、
１１０  運転パターン記憶部、  １２０  データ判定部、
１３０  閾値記憶部、  １４０  設定情報記憶部、  １５０  解析部、
１６０  解析結果記憶部、  １７０  異常診断部、
１４１  定格情報記憶部、  １４２  周波数記憶部、  １４３  負荷情報記憶部、
１５１  電流周波数解析部、  １５２  電流スペクトル平均部、
１５３  側帯波抽出部、  １５４  スペクトル強度算出部、
１５０１  ｄｑ軸座標変換部、  １５０２  ｄｑ軸電流周波数解析部
１５０３  ｄｑ軸電流スペクトル平均部、  １５０４  ｄｑ軸側帯波抽出部、
１５０５  ｄｑ軸スペクトル強度算出部、
２００  異常診断装置、３００  監視装置、
４００  電力変換装置、５００  異常診断システム、
６００  故障ＤＢ
【図１】
2019082277.tif 000003
【図２】
2019082277.tif 000004
【図３】
2019082277.tif 000005
【図４】
2019082277.tif 000006
【図５】
2019082277.tif 000007
【図６】
2019082277.tif 000008
【図７】
2019082277.tif 000009
【図８】
2019082277.tif 000010
【図９】
2019082277.tif 000011
【図１０】
2019082277.tif 000012
【図１１】
2019082277.tif 000013
【図１２】
2019082277.tif 000014
【図１３】
2019082277.tif 000015
【図１４】
2019082277.tif 000016
【図１５】
2019082277.tif 000017
【手続補正書】
【提出日】令和2年3月5日(2020.3.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１０】
2019082277.tif 000018
【国際調査報告】
2019082277.tif 000019
2019082277.tif 000020
2019082277.tif 000021
2019082277.tif 000022