(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電気機械系の診断を行うための定常信号を求める方法であって、
・前記電気機械系のアナログの波形信号（Ｓ）を測定するステップと、
・測定した前記波形信号（Ｓ）を、
時点のベクトルと、
対応する振幅ベクトルと
を含む処理済み離散的信号（ＳＤＰ）に変換するステップと、
・前記処理済み離散的信号（ＳＤＰ）を、複数の分割個別周期（ＳＤＰ１，ＳＤＰ２・・・ＳＤＰｎ）に分割するステップと
を有し、ただし前記各分割個別周期は、他の分割個別周期のサンプル数と同数または異なる数のサンプルを有し、
前記方法はさらに、
・リサンプリング後の分割個別周期（ＳＤＲ１，ＳＤＲ２・・・ＳＤＲｎ）を得るためのリサンプリング手順によって、前記各分割個別周期（ＳＤＰ１，ＳＤＰ２・・・ＳＤＰｎ）のサンプル数を変更するステップ
を有し、ただし当該サンプル数を変更するステップは、前記リサンプリング後の各分割個別周期に含まれるサンプル数がすべて等しくなるように行い、
前記方法はさらに、
・前記リサンプリング後の各個別周期（ＳＤＲ１，ＳＤＲ２・・・ＳＤＲｎ）ごとの時点のベクトルを連続した整数のベクトルに置換して、無次元の分割個別周期（ＳＤＮ１，ＳＤＮ２・・・ＳＤＮｎ）を得るステップと、
・前記連続した無次元の分割個別周期からサンプルを順次並べて、複数の連続したサンプルのシーケンスを形成することにより、すべての前記無次元の分割個別周期（ＳＤＮ１，ＳＤＮ２・・・ＳＤＮｎ）を連結して１つの無次元離散的信号（ＳＮ）にまとめるステップと、
・前記無次元離散的信号（ＳＮ）における昇順の時点のベクトルに、前記連続した整数のベクトルを置換することにより、有次元化された定常信号（ＳＮｔ）を得るステップと、
・前記有次元化された定常信号（ＳＮｔ）を時間領域から周波数領域に変換することにより、対象となる周波数ベクトルと、これに対応する振幅ベクトルとを抽出する元になる周波数スペクトルを求めるステップと
を有し、
ただし、前記周波数ベクトルおよび振幅ベクトルは、前記電気機械系の診断に用いられ、可視化装置上で表示されるものである
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
測定されるアナログ信号は電流信号である、
請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記電気機械系を診断する手法は電流徴候解析である、
請求項２記載の方法。
【請求項４】
測定されるアナログ信号は電圧信号である、
請求項１記載の方法。
【請求項５】
測定されるアナログ信号はトルク信号である、
請求項１記載の方法。
【請求項６】
測定されるアナログ信号は加速度であるか、または速度であるか、または振動運動である、
請求項１記載の方法。
【請求項７】
電気機械系の診断を行うための定常信号を求める装置であって、
・前記電気機械系のアナログの波形信号（Ｓ）を測定し、
・測定した前記波形信号（Ｓ）を、
時点のベクトルと、
対応する振幅ベクトルと
を含む処理済み離散的信号（ＳＤＰ）に変換し、
・前記処理済み離散的信号（ＳＤＰ）を、複数の分割個別周期（ＳＤＰ１，ＳＤＰ２・・・ＳＤＰｎ）に分割し、
ただし前記各分割個別周期は、他の分割個別周期のサンプル数と同数または異なる数のサンプルを有し、
前記装置はさらに、
・リサンプリング後の分割個別周期（ＳＤＲ１，ＳＤＲ２・・・ＳＤＲｎ）を得るためのリサンプリング手順によって、前記各分割個別周期（ＳＤＰ１，ＳＤＰ２・・・ＳＤＰｎ）のサンプル数を変更し、
ただし当該サンプル数を変更する際に、前記リサンプリング後の各分割個別周期に含まれるサンプル数がすべて等しくなるようにし、
前記装置はさらに、
・前記リサンプリング後の各個別周期（ＳＤＲ１，ＳＤＲ２・・・ＳＤＲｎ）ごとの時点のベクトルを連続した整数のベクトルに置換して、無次元の分割個別周期（ＳＤＮ１，ＳＤＮ２・・・ＳＤＮｎ）を取得し、
・前記連続した無次元の分割個別周期からサンプルを順次並べて、複数の連続したサンプルのシーケンスを形成することにより、すべての前記無次元の分割個別周期（ＳＤＮ１，ＳＤＮ２・・・ＳＤＮｎ）を連結して１つの無次元離散的信号（ＳＮ）にまとめ、
・前記無次元離散的信号（ＳＮ）における昇順の時点のベクトルに、前記連続した整数のベクトルを置換することにより、有次元化された定常信号（ＳＮｔ）を取得し、
・前記有次元化された定常信号（ＳＮｔ）を時間領域から周波数領域に変換することにより、対象となる周波数ベクトルと、これに対応する振幅ベクトルとを抽出する元になる周波数スペクトルを求める、
ただし、前記周波数ベクトルおよび振幅ベクトルは、前記電気機械系の診断に用いられ、可視化装置上で表示されるものである
ことを特徴とする装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、回転機を用いる電気機械系であって、電気機械系の動作中に少なくとも１つの電気的信号または機械的信号を測定する電気機械系の診断を行うための定常信号を求める方法に関する。本発明は特に、モータやジェネレータの状態モニタリングに用いられる。
【０００２】
本発明の背景技術
ここで記載する従来技術は、電流信号の測定に基づく手法であるが、たとえば電圧や振動測定結果における加速度等の他の物理的信号にも同様に当てはまる場合がある。
【０００３】
モータおよびジェネレータ、より広い用語では回転機は、電気機械系の重要な要素となっている。回転機と電源とを接続する電力ケーブルから測定できる電流を解析する手法は、電気機械系の状態をモニタリングする有効な手法であることが分かっている。回転機に誘導される電流は動作条件の変化とともに変化し、これはしばしば、交流電流電源の大きな電流の振幅や位相変調となって現れることが多いことが知られている。
【０００４】
定常動作状態では、電源ケーブルから測定される電流の変調を引き起こす原因となる不具合が数多く存在する。このような変調は典型的には周波数領域で、周波数の特定の帯域における振幅成分の増加として解析される。回転機の電力ケーブルから測定された電流信号の周波数スペクトラムの特定の周波数における振幅成分の解析は、電流徴候解析ＭＣＳＡとの名称で知られている。近年、ＭＣＳＡはモータの不具合の発生を検出して対処する標準的な手法になってきている。典型的には、監視対象の回転機にオンラインで直接給電がなされる場合、電源周波数は測定期間全体にわたって実質的に変化することがない。したがってＭＣＳＡは、オンラインで直接給電される回転機の解析に容易に適用することができる。というのも、電源周波数の変調は測定期間全体にわたって一貫性を有し、よって、ノイズと容易に区別できるからである。この手法を用いると、モータ状態を特定して、たとえば偏心率、ロータバー故障、ベアリング故障等の不具合を予測し、保守作業のスケジュールを立てることができる。
【０００５】
回転機の給電を可変速度ドライブにより行うことが多くなってきている。その場合、電源周波数が一定値になることは希であり、典型的には、所要トルクおよび所要磁束に応じて変化する。可変速度ドライブにより給電されるモータから記録される電流信号のこのような非定常特性により、複数の異なる個別の周波数において対象のピークが生じなくなってしまったり、この対象ピークとノイズ信号とを区別することが困難になってしまうので、ＭＣＳＡの有効性が低下してしまう。さらに、対象のピークに電源周波数の高調波が重畳する可能性も高くなる。
【０００６】
米国特許公報ＵＳ５４６１３２９明細書には、交流電源の電流搬送波の変動的な周波数に応じて測定電流信号のサンプリングレートを変化させる回路を、データ取得システムに組み込むことにより、非定常のモータ電流信号を解析する方法が記載されている。可変周波数クロックジェネレータがモータ電流信号を入力として受け取って、出力としてクロック信号を出力し、アナログデジタル変換器がこのクロック信号を使用してモータ電流信号をサンプリングする。前記可変周波数クロックジェネレータは、有利な形態では位相同期ループＰＬＬを有する。サンプリングされたデータは、離散フーリエ変換を用いて周波数領域に変換され、対象の信号が解析される。可変周波数クロックを、特にＰＬＬを用いて信号をサンプリングする方式の手法には制限が課される。基本的にＰＬＬは、期待される対象の周波数に同調された内部フィルタを使用し、この対象の周波数は、モータの定格給電周波数の前後であると想定される。オンラインで直接給電されるモータの場合にはこのことが一般的に成り立つが、可変速度ドライブにより給電されるモータの場合、給電周波数は大きく変動する。幅広い周波数変動を扱える可変周波数クロックを生成するのに必要な回路は、対象の周波数が厳密に特定されていて有意に変動しない場合のシステムの同等の回路と比較して格段に複雑になる。さらに、測定された電流信号と、可変周波数クロックによる推定周波数との間には、避けられない遅延が生じる。その結果、モータ電流信号の給電周波数の変化と、これに対応する、アナログデジタル変換器のサンプリング周波数の変化との間に遅延が生じる。その上、モータ電流信号のサンプリングレートを調整するために用いられる回路はノイズに影響を受けやすく、このことにより、周波数の推定が不正確であることに起因して、サンプリングされた信号の相互間の一貫性が失われてしまう。電流徴候解析の場合、このように一貫性が失われると、問題の診断が誤った結果になってしまう。
【０００７】
本発明の概要
電気機械系を診断するための定常信号を求める本発明の方法の重要な特徴は、以下のステップを有することである。
・前記電気機械系のアナログ波形信号Ｓを測定するステップ。
・測定した波形信号Ｓを、
時点のベクトルと、
対応する振幅ベクトルと
を含む処理済み離散的信号ＳＤＰに変換するステップ。
・処理済み離散的信号ＳＤＰを複数の分割個別周期ＳＤＰ１，ＳＤＰ２・・・ＳＤＰｎに分割するステップ。各分割個別周期ＳＤＰ１，ＳＤＰ２・・・ＳＤＰｎは、他の分割個別周期のサンプル数と同数または異なる数のサンプルを有する。
・リサンプリング後の分割個別周期ＳＤＲ１，ＳＤＲ２・・・ＳＤＲｎを得るためのリサンプリング手順によって、前記各分割個別周期ＳＤＰ１，ＳＤＰ２・・・ＳＤＰｎのサンプル数を変更して、前記リサンプリング後の分割個別周期に含まれるサンプル数がすべて等しくなるようにするステップ。
・前記リサンプリング後の各個別周期ＳＤＲ１，ＳＤＲ２・・・ＳＤＲｎごとの時点のベクトルを連続した整数のベクトルに置換して、無次元の分割個別周期ＳＤＮ１，ＳＤＮ２・・・ＳＤＮｎを得るステップ。
・前記連続した無次元の分割個別周期からサンプルを順次並べて、複数の連続したサンプルのシーケンスを形成することにより、すべての無次元の分割個別周期ＳＤＮ１，ＳＤＮ２・・・ＳＤＮｎを連結して１つの無次元離散的信号ＳＮにまとめるステップ。
・前記無次元離散的信号（ＳＮ）における昇順の時点のベクトルに、連続する整数のベクトルを置換することにより、有次元化された定常信号（ＳＮｔ）を得るステップ。
・前記有次元化された定常信号（ＳＮｔ）を時間領域から周波数領域に変換することにより、対象となる周波数ベクトルと、これに対応する振幅ベクトルとを抽出する元になる周波数スペクトルを求めるステップ。
ただし、前記周波数ベクトルおよび振幅ベクトルは、電気機械系の診断に用いられ、可視化装置上で表示されるものである。
【０００８】
有利には、上述の測定アナログ信号は電流信号である。有利には、電気機械系を診断するための方法は電流徴候解析である。これに代えて択一的に、前記測定アナログ信号を電圧信号とすることができる。また、これに代えて択一的に、前記測定アナログ信号をトルク信号とすることができる。さらに、これに代えて択一的に、前記測定アナログ信号を加速度または速度または振動運動とすることができる。
【０００９】
本発明の方法の主な利点は、従来技術にて周知となっている回転機の電気信号の解析技術の多くを、可変速度ドライブにより回転機の給電が行われるケースに適用できることである。さらに、既存の手法と異なり、本発明の方法は電源周波数の大きな変動に影響を受けにくく、また、電気信号の周波数がどうなっているのかを事前に知っておく必要もない。
【００１０】
図面に、本発明の対象を一実施形態として示している。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明を実現するためのシステムのブロック回路図である。
【図２】記録されたアナログ信号Ｓと、当該アナログ信号Ｓを離散化したものＳＤとを示すグラフである。
【図３】離散的信号ＳＤから得られた、変更後の処理済み離散的信号ＳＤＰを示すグラフである。
【図４】それぞれ異なる数のサンプルを有する、最初の２つの分割個別周期ＳＤＰ１，ＳＤＰ２のグラフである。
【図５】同数のサンプルを有する、リサンプリング後の最初の２つの分割個別周期ＳＤＲ１，ＳＤＲ２のグラフである。
【図６】同数のサンプルを有する、無次元化後の最初の２つの分割個別周期ＳＤＮ１，ＳＤＮ２のグラフである。
【図７】連結により形成された無次元の離散的信号ＳＮを示すグラフである。
【図８】有次元化された定常的な離散的信号ＳＮｔを示すグラフである。
【図９】本発明を実現するための方法を示すフローチャートである。
【００１２】
本発明の詳細な説明
図１に示した、本発明の方法を実施するための測定システムは交流３相電源１に接続されており、当該交流３相電源１は給電ケーブル２によってモータ３に接続されている。同図の本発明の実施形態では交流電源１は３相であるが、図面には示していないものの、当業者であれば、本願にて開示した発明を、１相で給電される回転機にも、また多相で給電される回転機にも適用できることは明らかである。
【００１３】
前記給電ケーブル２は測定装置４に接続されており、当該測定装置４はアナログデジタル変換器５を有する。このアナログデジタル変換器５はコンピュータ処理装置６に接続されており、当該コンピュータ処理装置６は、図中に示していない標準的な構成要素、たとえばプロセッサ、メモリおよび記憶モジュールを備えている。前記測定装置４はまた、本発明の方法を実施するのに適した処理モジュール７および無次元化モジュール８を備えている。コンピュータ処理装置６は測定装置４を通じて、本発明の方法を実施することにより得られる結果を可視化するための装置９に接続されている。図中の本発明の実施形態では測定装置４はコンピュータ装置６と統合されているが、測定装置とコンピュータ装置とを別体の装置とすることもできる。このことは図面には示していない。この場合には、前記結果を可視化する装置９はコンピュータ装置６に直接接続されているか、またはリモート接続されている。
【００１４】
図中に示した本発明の実施形態では、ステータ巻線に給電する交流電流のアナログ電流信号Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３を測定するが、電気機械系の任意の電気的または機械的なアナログ波形の信号を記録することができ、たとえば、電圧信号、トルク信号、振動測定に関連する、たとえば変位、移動または加速度等の信号とすることもできる。ここで記載した方法は、任意の数の信号にそれぞれ別々に使用することができるので、以下の記載では、１つのアナログ波形信号の処理のみを取り上げる。このアナログ波形信号は、符号Ｓにより示している。本発明の方法は以下のステップ１〜５で実行される。
【００１５】
ステップ１
ステップ１において測定アナログ波形信号Ｓを測定し、その後、測定アナログ波形信号Ｓをアナログデジタル変換器５において離散的信号ＳＤに変換する。このアナログデジタル変換器５には定数パラメータＰ１が供給される。図２にアナログ信号Ｓと離散的電流信号ＳＤとの双方を示しており、アナログ信号Ｓは実線で、離散的電流信号ＳＤは丸印で示されている。パラメータＰ１はアナログ信号を離散的信号に変換する過程を表すものであり、ユーザにより設定されるサンプリングレートＦＳと、ユーザにより設定される、変換対象の信号の長さＴＬとにより構成されたものである。サンプリングレートＦＳは、アナログ波形信号Ｓから得られる毎秒サンプリング数である。通常、最小サンプリングレートは１ｋＨｚであり、これはデフォルト設定とされる。
【００１６】
信号長さＴＬは、アナログデジタル変換のために選択された、アナログ波形信号Ｓの長さである。本発明の方法のこの実施形態では、信号長さＴＬの最小値は１ｓである。
【００１７】
離散的信号ＳＤは、コンピュータ装置６内に実装された処理モジュール７へ自動的に送信される。
【００１８】
ステップ２
前記離散的信号ＳＤは複数のサンプル｛ａ１，・・・ａｉ，・・・ａｋ｝により構成される。各サンプルは、時点、すなわち各サンプルが記録された時点と、アナログ波形信号Ｓから記録された、前記時点に対応する振幅との２つの座標により記述される。すべての時点のシーケンスにより、時点ベクトルが作成され、これらの時点に対応するすべての振幅のシーケンスにより、対応する振幅ベクトルが作成される。
【００１９】
ステップ２ではまず最初に、長さＴＬの離散的信号ＳＤの数値の平均値Ｘｍｅａｎを、以下のようにして計算する：
Xmean = (a1 + a2 + ... ai ... +ak) / k      （１）
ここで、ａｉはサンプルｉの値であり、ｋは離散的信号ＳＤに含まれるサンプルの総数である。サンプル数ｋは、サンプリング周波数ＦＳに信号長さＴＬを乗算したものに等しい。
【００２０】
次に、前記離散的信号ＳＤの各サンプル点の値ａｉから前記平均値Ｘｍｅａｎを減算することにより、｛ｂ１，・・・ｂｉ・・・ｂｋ｝により示したサンプルから構成される処理済み離散的信号ＳＤＰを計算する：
{bi} = {ai} - Xmean      （２）
上述の演算の結果、処理済み離散的信号ＳＤＰの時点ベクトルは、信号ＳＤの時点ベクトルと同じになり、かつ、処理済み離散的信号ＳＤＰの対応する振幅ベクトルは、信号ＳＤの振幅ベクトルに対して変更されたものになる。
【００２１】
離散的信号ＳＤの上述の変更は、次のゼロ交差の計算に必要なものである。図３に、時間領域における処理済み離散的信号ＳＤＰの各サンプルの値｛ｂ１，・・・ｂｉ，・・・ｂｋ｝を示しており、同図から、処理済み離散的信号ＳＤＰの瞬時電源周波数を求めるプロセス中に特定される、当該処理済み離散的信号ＳＤＰの種々の特性が明らかである。ゼロ交差は、処理済み離散的信号ＳＤＰの符号の変化を検出することにより特定される。正のゼロ交差とは、処理済み離散的信号ＳＤＰの符号が負から正に変わるときに生じるゼロ交差として定義されるのに対し、負のゼロ交差とは、処理済み離散的信号ＳＤＰの符号が正から負に変わるときに生じるゼロ交差として定義される。
【００２２】
電源ケーブルにより収集される信号は常に、ある程度のレベルのノイズを含む。検出されるゼロ交差が、記録されたノイズに起因するものではなく、確実に、基礎となる電源信号の符号の変化に起因するものとなるようにするためには、Ｐ２で示しているように、正のヒステリシスパラメータＤを供給する。有利には、ユーザにより与えられる正のヒステリシスパラメータＤの値は、モータ定格電流の１０％に等しくするべきである。処理済み離散的信号ＳＤＰの値が負から正に変わり、この値が正のヒステリシスパラメータＤの値を上回る場合には、正のゼロ交差時点ＴＰであると判定する。処理済み離散的信号ＳＤＰの値が正から負に変わり、この値が、ユーザにより設定された負のヒステリシスパラメータＥを下回る場合には、負のゼロ交差時点ＴＮになったと判定する。前記負のヒステリシスパラメータＥは、正のヒステリシスの場合のＰ２として供給される正のヒステリシスパラメータＤの値を負値にしたものである（Ｅ＝−Ｄ）。連続した複数の正のゼロ交差時点ＴＰ１，ＴＰ２，・・・ＴＰｎのシーケンスと、連続した負のゼロ交差時点ＴＮ１，ＴＮ２，・・・ＴＮｎのシーケンスとが、このステップの結果となる。
【００２３】
ステップ２にて説明した変換はすべて、処理モジュール７において実施される。
【００２４】
ステップ３
ステップ３では、まず最初に、連続した各正のゼロ交差時点ＴＰ１，ＴＰ２，・・・ＴＰｎと連続した各負のゼロ交差時点ＴＮ１，ＴＮ２，・・・ＴＮｎとの間の時間間隔ＴＤ１，ＴＤ２，・・・ＴＤｎのシーケンスを、以下の数式にしたがって計算する：
TD1 = | TP1 - TN1|, TD2 = | TP2 - TN2|, ..., TDn = | TPn - TNn |      （３）
次に、前記時間間隔ＴＤ１，ＴＤ２，・・・ＴＤｎのシーケンスの平均値の数値を、以下の数式のように計算する：
Tmean = (TD1 + TD2 + ... + TDn)/n      （４）
ここで、ｎは正のゼロ交差または負のゼロ交差の総数である。
【００２５】
その次に、時間間隔のシーケンスの上記平均値の数値Ｔｍｅａｎに２を乗算したものの逆数を求めることにより、給電基本周波数Ｆｌを計算する：
Ｆｌ＝１／２ Ｔｍｅａｎ      （５）
次に、サンプリングレートＦＳを基本給電周波数Ｆｌにより除算することによって、給電基本周波数Ｆｌに等しい一定の周波数を有する信号の１期間ＮＦｓあたりのサンプル数を求める：
ＮＦｓ＝ＦＳ／Ｆｌ      （６）
次に、連続した各正のゼロ交差時点ＴＰ１，ＴＰ２，・・・ＴＰｎ間の分割個別周期ＳＤＰ１，ＳＤＰ２，・・・ＳＤＰｎに、処理済み離散的信号ＳＤＰを分割する。各分割個別周期ＳＤＰ１，ＳＤＰ２，・・・ＳＤＰｎの長さは時間領域において変化しうる。図４に、それぞれ異なる数のサンプルを有する、最初の２つの分割個別周期ＳＤＰ１，ＳＤＰ２を示している。分割個別周期ＳＤＰ１は円により示しており、その次の分割個別周期ＳＤＰ２は三角により示している。
【００２６】
次に、公知のリサンプリング技術を用いて各分割個別周期ＳＤＰ１，ＳＤＰ２，・・・ＳＤＰｎをリサンプリングする。このリサンプリングは、リサンプリング後の分割個別周期ＳＤＲ１，ＳＤＲ２，・・・ＳＤＲｎのサンプル数が、給電基本周波数Ｆｌに等しい一定の周波数を有する信号の１期間ＮＦｓにおけるサンプル数と同数になるように行われる。図５に、サンプル数が同数である、リサンプリング後の最初の２つの個別周期ＳＤＲ１およびＳＤＲ２を示す。
【００２７】
次に、時点ベクトルの置換を行う。リサンプリング後の各分割個別周期ＳＤＲ１，ＳＤＲ２，・・・ＳＤＲｎはそれぞれ、時点ベクトルと、これに対応する振幅ベクトルとを含む。分割個別周期ＳＤＲ１では、時点ベクトルを連続した整数のベクトルに置換し、その結果は、連続した整数のベクトルと、これに対応する振幅ベクトルとを含む新たな無次元の個別周期ＳＤＮ１となる。この演算は、サンプリング後の各分割個別周期ＳＤＲ２，・・・ＳＤＲｎに対しても、ＳＤＮ１と同様に繰り返し行う。図６に、サンプル数が同数である最初の２つの無次元分割個別周期ＳＤＮ１およびＳＤＮ２を示す。信号ＳＤＮ１は丸印により示されており、信号ＳＤＮ２は三角形印により示されている。
【００２８】
次に、分割後の無次元信号ＳＤＮ１，ＳＤＮ２，・・・ＳＤＮｎをすべて連結して、連続した分割後の無次元信号からサンプルを取り出して順次並べる。このように連結すると、複数の整数のベクトルと、これに対応する振幅ベクトルとを含む無次元の離散的信号ＳＮが形成される。この無次元信号ＳＮは図７に示されている。
【００２９】
次に、整数の前記ベクトルの連続した複数の要素を、昇順の時点のベクトルに置換する。この置換では、各昇順時点間の期間がサンプリングレートＦＳの逆数に等しくなるようにする。このステップの結果、変更された時点ベクトルと、これに対応する振幅ベクトルとを含む有次元の定常信号ＳＮｔが形成される。この有次元定常信号ＳＮｔは図８に示されている。
【００３０】
ステップＳ３にて説明した変換はすべて、コンピュータ装置６に実装された無次元化モジュール８において実施される。
【００３１】
ステップ４
次に、有次元定常信号ＳＮｔのＤＦＴ（Discrete Fourier Transform）の計算を行う。このＤＦＴ演算は、スペクトル解析を行えるように、信号を時間領域から周波数領域の信号に変換するものである。たとえば高速フーリエ変換等の、ＤＦＴを計算するために用いられるアルゴリズムを含めたこの計算の詳細は、当業者に周知である。
【００３２】
対象となる周波数のベクトルと、これに対応する振幅ベクトルとを抽出するためには、上述のようにして得られたＤＦＴスペクトラムを任意の公知の手法によって処理することができる。
【００３３】
対象となる周波数のベクトルと、これに対応する振幅ベクトルとを用いて、電気機械系の診断を行うことができる。上述のベクトルから得られるデータは特に、公知の電流徴候解析‐ＭＣＳＡを行うのに用いることができる。
【００３４】
ステップ５
ステップ５では、公知の手法を用いる可視化装置９を用いて、ステップ４にて得られた結果を表示する。
【符号の説明】
【００３５】
符号                          呼称
Ｓ                            アナログ波形信号
Ｐ１                          定数パラメータ
ＦＳ                          サンプリングレート
ＴＬ                          信号の長さ
ＳＤ                          離散的信号
ａ１，・・・ａｉ，・・・ａｋ  離散的信号ＳＤのサンプル
ｋ                            離散的信号に含まれるサンプル総数
Ｘｍｅａｎ                    離散的信号の平均値の数値
ＳＤＰ                        処理済みの離散的信号
ｂ１，・・・ｂｉ，・・・ｂｋ  処理済みの離散的信号ＳＤＰのサンプル
Ｄ                            正のヒステリシスパラメータ
Ｅ                            負のヒステリシスパラメータ
Ｐ２                          定数パラメータ
ＴＰ                          正のゼロ交差時点
ＴＮ                          負のゼロ交差時点
ＴＰ１，ＴＰ２，・・・ＴＰｎ  連続した正のゼロ交差時点のシーケンス
ＴＮ１，ＴＮ２，・・・ＴＮｎ  連続した負のゼロ交差時点のシーケンス
ＴＤ１，ＴＤ２，・・・ＴＤｎ  時間間隔のシーケンス
Ｔｍｅａｎ                    前記時間間隔シーケンスの平均値の数値
Ｆｌ                          給電基本周波数
ＮＦｓ                        前記給電基本周波数に等しい一定の周波数を有する信号の１周期あたりのサンプル数
ＳＤＰ１，ＳＤＰ２，・・・ＳＤＰｎ  信号ＳＤＰの分割個別周期
ＳＤＲ１，ＳＤＲ２，・・・ＳＤＲｎ  リサンプリング後の分割個別周期
ＳＤＮ１，ＳＤＮ２，・・・ＳＤＮｎ  無次元の分割個別周期
ＳＮ                          無次元化された離散的信号
ＳＮｔ                        有次元化された定常信号
【図１】
0006000360.tif 000002
【図２】
0006000360.tif 000003
【図３】
0006000360.tif 000004
【図４】
0006000360.tif 000005
【図５】
0006000360.tif 000006
【図６】
0006000360.tif 000007
【図７】
0006000360.tif 000008
【図８】
0006000360.tif 000009
【図９】
0006000360.tif 000010