(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
診断対象となる電気設備に流れる電流から特徴量を検出する特徴量検出手段と、前記電気設備が正常状態のときに前記特徴量検出手段で得られた特徴量の平均と標準偏差とを導出して記憶しておく演算記憶手段と、
前記電気設備の診断をする際に、前記特徴量検出手段により得られた特徴量と前記演算記憶手段に記憶されている前記平均と標準偏差とに基づいて決定される楕円体の内側に存在する確率値を求める確率計算手段とを備え、
前記電気設備の複数相に流れる電流を同期計測し、各相に流れる電流から各相毎の前記確率値を前記確率計算手段で導出し、各相で得られた確率値をかけ合わせる若しくは足し合わせることで得られた確率値に対して閾値を設けることで前記電気設備が正常か異常かを診断する診断手段を備えた
ことを特徴とする電気設備の良否診断システム。
【請求項２】
前記特徴量を、電流の「振幅」と「位相」としたことを特徴とする請求項１に記載の電気設備の良否診断システム。
【請求項３】
前記診断対象となる電気設備は、三相の電流が流れる電動機である請求項１または請求項２に記載の電気設備の良否診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、電気設備の正常状態で得られたデータのみを用意することで、当該設備の良否を正確に診断できる電気設備の良否診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】  従来、電気設備の良否を診断するシステムとして、特許文献１に開示されているように、電気設備の正常状態及び異常状態の種類に応じて予めそれぞれの状態毎にデータを用意しておき、電気設備を診断する際に当該設備から得られたデータが、どの状態のデータに近いかを比較することにより、当該設備が正常か、或いは、どのような異常状態にあるかを診断する手法がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】  特開２００６−０９０９０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】  上記特許文献１の診断手法では、電気設備の正常状態及び異常状態の種類毎に予めデータを診断前に用意しておかなければならないが、正常状態のデータを用意することは比較的簡単であっても、電気設備を人為的に異常状態にして、それぞれの異常状態の種類毎にデータを得ることは極めて困難な場合が多い。
そこで、発明者らは、診断対象となる電気設備の異常状態のデータを用意することなく、正常状態で得られたデータのみを用意することで電気設備の良否を診断するシステムを案出し、特願２００９−０５４１７５号として既に出願している。
特願２００９−０５４１７５号の診断手法では、当該設備を診断する際に、この設備から得られた特徴量が、正常状態で得られたデータに基づく確率の範囲内に収まっているか否かにより、当該電気設備の良否を診断するものである。
しかしながら、電気設備である例えば電動機には三相の電流が流れていることから、一相の電流のみから電動機の良否を診断するには無理があり、電気設備の良否を診断する診断精度が不安定となる虞があった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
そこで本発明では、一つの相の電流のみに着目するのではなく、他の相の電流にも着目し、診断の精度を向上させることのできる電気設備の良否診断システムの提供を目的とし、この目的を達成するために以下の手段を採った。
本発明の電気設備の良否診断システムは、診断対象となる電気設備に流れる電流から特徴量を検出する特徴量検出手段と、
前記電気設備が正常状態のときに前記特徴量検出手段で得られた特徴量の平均と標準偏差とを導出して記憶しておく演算記憶手段と、
前記電気設備の診断をする際に、前記特徴量検出手段により得られた特徴量と前記演算記憶手段に記憶されている前記平均と標準偏差とに基づいて決定される楕円体の内側に存在する確率値を求める確率計算手段とを備え、
前記電気設備の複数相に流れる電流を同期計測し、各相に流れる電流から各相毎の前記確率値を前記確率計算手段で導出し、各相で得られた確率値をかけ合わせる若しくは足し合わせることで得られた確率値に対して閾値を設けることで前記電気設備が正常か異常かを診断する診断手段を備えたことを要旨とする。
【発明の効果】
【０００６】  本発明の電気設備の良否診断システムによれば、診断対象となる電気設備の正常状態で得られたデータのみを用意すれば良い。また、複数相の電流を同期計測し、それらの電流から特徴量を抽出し、特徴量分布を求め、その分布から導出される確率値を最終的にかけ合わせる若しくは足し合わせることで診断の精度を向上させることができる。【０００７】  また、本発明の電気設備の良否診断システムにおいて、前記特徴量を、電流波形の「振幅」と「位相」とすることもできる。こうすれば、特徴量を検出するのが容易となる。【０００８】  また、本発明の電気設備の良否診断システムにおいて、前記診断対象となる電気設備は、三相の電流が流れる電動機であるものとすることもできる。こうすれば、電動機の良否診断精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】  電気設備の良否診断システムのブロック系統図である。
【図２】  正常な状態と短絡しているときの電動機Ｍの固定子巻線に流れる電流の波形図である。
【図３】  電動機Ｍの固定子巻線が正常な状態と短絡しているときの特徴量のクラス分布図である。
【図４】  楕円の内側に存在する特徴量の確率を示した確率存在説明図である。
【図５】  振幅と位相の決め方の説明図である。
【図６】  負荷運転時の電気設備の良否診断システムのブロック系統図である。
【図７】  デジタルフィルタの構成を示すブロック図である。
【図８】  移動平均フィルタ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】
【００１０】  先に、本発明の電気設備の良否診断の理論を、数式等を用いて説明する。
まず、実際の診断を実施するための前段階として、予め準備しておくために、正常状態にある電気設備のある運転条件時（運転条件１とする）から、その設備の診断に有用な特徴量を取得する。
一般に、診断時に活用できる特徴量の値は、設備の状態（正常もしくは異常）に応じて、特徴空間上のあるかたまった領域（以降、クラスと呼ぶ）に分布するようになる。そのため、運転条件１の状況下で、設備の正常状態の各特徴量の平均と標準偏差を導出する（ここまでが実際の診断を実施するための前段階として、予め準備しておくことである）。
【００１１】  次に、実際に設備を診断する際には、運転条件１で稼働中の設備から上記特徴量を取得する（この点をＡ点とする）。
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と標準偏差σｉ（ｉ＝１，２，．．．ｎ。ただしｎは特徴量の数である）によって決定される正常クラスにおける楕円体の内側に存在する確率を算出する。
【００１２】  この楕円体内側に存在する確率値は次のように計算する。
いま、ｎ次元の特徴量ｘ＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ）の各要素がガウス分布に従うとした場合、そのときの同時確率密度関数ｐ（ｘ）は次式で表わすことができる。
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表す。式（１）の指数部分において
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とおく。式（２）は楕円体を表し、さらにこの楕円体上のすべての点は
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という等確率を持つことを意味する。
【００１３】  いま、特徴空間上の点が式（２）で表わされる等確率楕円体の内側にある確率を考える
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σｉを用いることで、
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と変形することができる。さらに新たに変換
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を用いてｘを置換することで、（４）式は
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と変形できる。ベクトルｚがこの球の内側に存在する確率は、多重積分を用いて
0005985158.tif 000011
と求めることができる。
【００１４】  さらに（７）式において、
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と置くことで、
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と変形することができる。（９）式のｓ（ｒ）ｄｒはｎ次元空間の球の半径ｒからｒ＋ｄｒまでの区間の微小体積を表す。
例えば、ｎ＝２の場合には、（９）式においてｓ（ｒ）ｄｒ＝２πｒｄｒと求めることができるから、（２）式で表わされる楕円の内側に存在する確率は、ｌの関数として以下のように表現できる。
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【００１５】  従って、実際の診断時には、運転条件１で稼働中の設備から得られた特徴量（Ａ点）と
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代入してｌの値を求め、こうして求めたｌを（１０）式に代入することで、正常クラスにおいてＡ点の内側に存在する確率を定量的に算出する。このようにして求めた確率値に対して閾値を設けることで、設備の良否判定が可能となる。
【００１６】  上の例では、ｎ＝２の場合の確率値の導出法とそのときの診断法を示したが、多次元の場合であっても（９）式のｓ（ｒ）ｄｒをｎの値に応じて変えることで、同様に求めることができる。ｎ＝２の場合には、（４）式は楕円面となるが、ｎ＝３の場合には（４）式は楕円体となる。
【００１７】  従来手法として、電気設備の状態毎のクラスの平均、例えば特徴量の平均値などを求めておいて、その各クラスの平均からの距離を（２）式により表し、その距離が最も近いクラスに診断対象の電気設備は属すると判定する診断方法もある。しかし、この判定手法もはじめに述べた手法と同様に、正常時だけでなく予め故障毎の平均を求める必要があり、故障の数が多くなればなるほど、平均を求めるための工程に多くの時間を割く必要が出てくるといった問題が生じてくる。
さらに、（２）式の距離ｌの値そのものから直接、電気設備の状態を診断する手法も考えられる。しかしながら、この場合には、距離ｌの値が持つ物理的意味が不明確であることから、距離ｌと設備の状態との因果関係の結び付けが難しい。それに対して本発明は、特徴量の観測確率から設備の故障の可能性を確率的に導出するため、その判定基準としての閾値の持つ物理的意味が明確となり、実際の運用面で有用となる。
【実施例】
【００１８】  次に、本発明の実施例を説明する。
図１は、診断対象となる電気設備の良否を診断するための電気設備の良否診断システム１のブロック系統図である。
なお、本例では、電気設備における電動機の固定子巻線の良否診断に適用する例を示す。
電気設備の良否診断システム１を構成する特徴量検出部２は、診断対象となる電動機Ｍに流れる電流と、その時に電動機Ｍに印加される電圧を、電流、電圧センサにより検出する。特徴量抽出部２にはＡ／Ｄ変換回路が設けられており、デジタル信号に変換され、結杲は演算部３に出力される。【００１９】  なお、電動機Ｍの固定子巻線において短絡が発生すると、電動機Ｍに流れる電流は、巻線が正常状態の時のものと比較して、振幅は大きくなり、基準とする電源Ｐ電圧に対して位相は進む（図２参照）。そこで、電流の「振幅」と「位相」を特徴量として考える。
ここで振幅と位相の決め方について図５を用いて説明する。ここでは便宜上、電源電圧としてＵ−Ｖ間の電源電圧Ｖｕｖと、Ｗ相の電流Ｉｗのみを示して説明する。
振幅は、図５に示すように、電流波形の正側を用いる。なお、負側を用いても良い。
図５の横軸は、時間を表しているが、電源電圧を基準とした場合には位相とみなすことができる。そこで位相は、例えば電源電圧Ｖｕｖが特徴的な時刻（負から正に切り替わるゼロクロス時刻など）を基準として、Ｉｗの波形が特徴的な時刻（ゼロクロス時や最大、最小となる時刻）とする。図５では、Ｉｗが負から正に切り替わるゼロクロス時を位相とした場合を示している。また、Ｉｗと同期計測したＩｕとＩｖに対しても上記Ｖｕｖのゼロクロス時刻を基準として、同様な手法で振幅や位相を求める。【００２０】  演算部３は、大きく２つのブロックに分けられる。一つは平均・標準偏差演算部４であり、この平均・標準偏差演算部４は、設備が正常なときの特徴量の平均・標準偏差を計算し、保存しておくブロックである。もう一つの確率演算部５は、実際に電動機Ｍを診断する際に、特徴量検出部２で検出された特徴量と、平均・標準偏差演算部４に保存しておいた特徴量の平均や標準偏差から、確率値を計算するブロックである。【００２１】  同じ電動機Ｍにおいて、電流から振幅と位相の値を何回も計測して２次元空間上にプロットしていくと、プロットしたこれらの点は巻線の状態毎（正常もしくは短絡）にかたまって分布するようになる（図３参照）。
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く。今回の例だと、特徴量は振幅と位相の２つであるためｎ＝２である。そして、振幅に対
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とσ２とする。そしてこれらの値を保存しておく。これが平均・標準偏差演算部４での処理である。【００２２】  次に、確率値を計算する確率演算部５について説明する。
電動機Ｍの固定子巻線を診断する際も上記と同様に、特徴量検出部２において、ある一相で計測した電流から、その波形の振幅と位相を観測する。このときの観測点をＡ点、そのときの値を（ｘｄ１，ｘｄ２）とする。そうすると、（４）式にこれらの値を代入することで、下のようにｌｄの値を求めることができる。
0005985158.tif 000018
最後に、このｌｄの値を（１０）式のｌに代入する。
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ここで求められた確率は、図４において楕円の内側（斜線部分）に存在する確率である。これにより、正常クラスにおいてＡ点と同じ発生確率を持つ点の集合体、今の場合では楕円面、の内側に存在する確率を導出する。
このようにして求めた確率値に対して閾値等を設定することで、この電動機Ｍの巻線が正常なのかそれとも短絡等の異常なのかの良否判定が、正常データのみを用いて図１の診断部６で確率的に診断することが可能となる。
確率値や設備の良否判定などの最終結果は図１の表示部７に出力する。【００２３】  次に、具体的な電動機Ｍの診断例を以下に説明する。
同じ型番の電動機Ｍにおいて、その固定子巻線が正常、もしくは数ターンの短絡を有するものを計９台準備する。そしてこれらの電動機Ｍに対して電源から電力を供給し稼働させた状態で、電動機Ｍに流れる三相の電流を同期計測する。
電動機Ｍの稼働としては、負荷を取り付けない状態での稼働（無負荷運転）、負荷を付けた状態での稼働（負荷運転）のどちらでも良い。【００２４】  無負荷運転時の診断結果を表１に示す。【００２５】
【表１】
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【００２６】  巻線が正常な場合のモータ番号１のときは、前に説明した手順に従ってＶ相に流れる電流から求めた確率は４７％であるが、Ｕ相に流れる電流から求めた前記確率は８３％、Ｗ相に流れる電流から求めた前記確率は８４％とどちらも高い。そのため、Ｕ相とＷ相に流れる電流だけの結果から巻線の良否を判定する場合には、「Ｕ相もしくはＷ相の巻線において短絡が発生している」と誤診してしまう可能性が高い。
しかし、各相の電流を同期計測し、各相で得られた前記確率を掛け合わせる（Ｐｕ×Ｐｖ×Ｐｗ）ことで、その確率は３３％まで低下する。
一方、モータ番号７では、巻線に１ターン短絡が生じているため、各相とも前記確率は高い。各相の電流を同期計測し、各相で得られた前記確率を掛け合わせる（Ｐｕ×Ｐｖ×Ｐｗ）と、確率は８４％であり、高い値となる。【００２７】  このことから、モータ番号１とモータ番号７の確率を比較すると３３％と８４％となり、一相のみの電流から確率値を導出し、その値に基づいて良否判定を行う場合に比べて、複数相の電流を考慮することで、誤診する割合を大幅に低下させることができる。
以上のことから、一相分の電流から求めた特徴量分布から得られる確率の値だけで巻線の良否を診断するのではなく、複数相に流れる電流を基に確率を導出し、それらの確率を掛け合わせる、または足し合わせることで、正常や１ターン短絡といった巻線に発生する軽微な異常の判定が容易となり、診断精度が向上する。
また、計測を複数回実施して、それぞれの計測毎にＰｕ×Ｐｖ×Ｐｗを求め、最後に、複数回の計測の平均を求めることで、最終的な確率Ｐｕ×Ｐｖ×Ｐｗとしても良い。【００２８】  次に、負荷がかかった状態で稼働している負荷運転時の診断方法について説明する。
負荷運転時の電気設備の良否診断システムのブロック系統図を図６に示す。
負荷がかかった状態で稼働している電動機では、その負荷の大きさにより、電動機の回転数が様々に変化することから、回転センサ８を用いて電動機Ｍの現在の回転数を計測する。
回転数を検出する回転センサ８としては、接触型と非接触型があるが、できるかぎり非接触型を用いる。
回転センサ８で検出された回転数において、特定の回転数ｋでトリガをかけることで、特定の回転数ｋのときの三相すべての電流と、電動機Ｍに印加される電圧を同期計測する。
そして特定の回転数ｋで電動機Ｍが稼働しているときの相毎の各特徴量、例えば前記のように振幅と位相を求める。【００２９】  ここで特定の回転数ｋの取り方としては、例えば１［ｒｐｍ］毎に細かく区切り、各回転数で稼働しているときの各特徴量を求めても良いが、代表的な回転数だけを数個選んで、その代表的な回転数で稼働しているときの各特徴量を求めても良い。
そして、特定の回転数ｋで稼働中の電動機Ｍから得られた各特徴量ｘｉｋに対する平均
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量を振幅と位相の２つとした場合にはｎ＝２であり、特定の回転数ｋで稼働中の電動機Ｍか
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標準偏差演算部４での処理である。【００３０】  なお、無負荷運転時と負荷運転時のどちらの運転時であっても、電流センサによって計測された電流にはノイズが含まれるため、移動平均フィルタやローパスフィルタ（以降、ＬＰＦ）を追加することで、そのノイズ成分を除去することができる。【００３１】  ノイズ除去用のフィルタとして、ＬＰＦを用いた例について説明する。
電流信号ｉのすべての値をコンピュータに取り込むことは物理的に不可能であるため、ある定まった周期Ｔの整数倍の時点ｔ＝ｎＴ（ｎ＝０，１，２，…）での電流ｉの値（仮に、ｉ＊と表現する）をコンピュータに送ることになる。ここで、周期Ｔはサンプリング周期と呼ばれている。このように、時間的に連続な信号ｉから、不連続な信号ｉ＊を取り出すことをサンプリングといい、取り出した値をサンプル値という。サンプル値信号のような、とびとびの時刻における信号だけを扱うシステムを離散時間系と呼ぶ。
観測された電流信号はＡ／Ｄ変換により、とびとびの信号として取り込まれるため、ここでは離散時間系でのＬＰＦの設計を行う。また、実施の形態として、ここでは１次のＬＰＦの設計について説明する。【００３２】  デジタルフィルタは次の式で表現でき、ブロック図は図７のような構造となる。ただし図７において、Ｔはサンプリング周期［ｓｅｃ］、ｉｎ＝ｉ（ｎＴ）、ｙｎ＝ｙ（ｎＴ）である。
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図７や（１３）式は、現在の出力ｙｎが、現在の入力ｉｎに（１−ａ）を掛けたものと１サンプル前の出力信号ｙｎ−１にａを掛けたものの和として表現される構造となっている。ここでωは遮断角周波数［ｒａｄ／ｓ］であり、遮断周波数をｆ［Ｈｚ］とすると、
0005985158.tif 000024
の関係が成り立つ。
この遮断周波数ｆの設定値としては、原信号の持つ周波数成分よりも高い周波数とする。
このようにＬＰＦを用いてノイズ除去を行い、その出力された値ｙｎを用いて振幅と位相を求める。【００３３】  次に、ノイズ除去用のフィルタとして、移動平均フィルタを用いた例について説明する。
ｎ点移動平均フィルタとは、現時点の電流値ｉｎからｎ−１サンプル前の値までの総和をｎで割った平均値ｙｎを出力するフィルタである。例えば、５点移動平均フィルタは、（１５）式の差分方程式で表わすことができ、このときのフィルタ構造は図８に示すようになる。
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このように移動平均フィルタを用いてノイズ除去を行い、その出力された平均値ｙｎを用いて振幅と位相を求める。【００３４】  電動機Ｍの固定子巻線を診断する際も上記と同様に、特徴量検出部２において、ある一相で計測した電流から、その波形の振幅と位相を観測する。このときの観測点をＢ点、そのときの値を（ｘｂ１，ｘｂ２）とする。そうすると、（４）式にこれらの値を代入することで、下のようにｌｂの値を求めることができる。
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最後に、このｌｂの値を（１０）式のｌに代入する。
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【００３５】  この確率導出処理を三相すべての電流に対して行い、各相で得られた確率（Ｐｕ×Ｐｖ×Ｐｗ）または足し合わせることで、巻線に発生する軽微な異常の判定が容易となり、診断精度が向上する。
このようにして求めた確率値に対して閾値を設定することで、電動機Ｍが回転数ｋで稼働している場合であっても、この電動機Ｍの巻線が正常なのか、それとも短絡等の異常なのかの良否判定が図６の診断部６で確率的に診断することが可能となる。【００３６】  実際の実験データを用いて詳細結果を示す。
負荷がかかり、回転数１７０５［ｒｐｍ］で回転しているときの電動機Ｍにおいて、固定子巻線が正常、数ターン短絡を有するものを用いて実験して得られた結果を表２に示す。【００３７】
【表２】
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【００３８】  この結果からも分かるように、一相のみの電流から確率値を導出し、その値に基づいて良否判定を行う場合に比べ、複数相の電流を考慮することで、誤診する確率を大幅に低下させることができる。
また、計測を複数回実施して、それぞれの計測毎にＰｕ×Ｐｖ×Ｐｗを求め、最後に、複数回の計測の平均を求めることで、最終的な確率Ｐｕ×Ｐｖ×Ｐｗとしても良い。
上記の説明では、特定の回転数ｋを１７０５［ｒｐｍ］として、その回転数で稼働しているときの三相電流から求めた確率の掛け合わせた値Ｐ１７０５に基づいて判定する例を示したが、特定の回転数ｋとしてｎ個の回転数に対してそれぞれＰｋを求め、最後に（１８）式のように平均を取ることで、そのトータルの確率値Ｐから負荷運転時の巻線の状態を判定しても良い。
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【符号の説明】
【００３９】１  電気設備の良否診断システム
２  特徴量検出部
３  演算部
４  平均・標準偏差演算部
５  確率演算部
６  診断部
７  表示部
８  回転センサ
【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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