(57)【要約】【課題】絶縁劣化状態の変化を適切に検出可能とする回転機診断システムおよび回転機診断方法を提供する。【解決手段】回転機診断システム１００は、回転機１０２の印加電圧位相に対する部分放電信号分布を取得する部分放電信号分布取得部１１１と、取得した部分放電信号分布を基に、電荷量の正負の極大値を抽出する極大値抽出処理部１１２と、抽出した極大値のうち少なくともいずれか一方の極性の極大値の電圧位相と、当該極大値を中心とした位相方向の前後において、取得した部分放電信号分布に基づく電圧位相とを抽出する電圧位相抽出処理部１１３と、正負両極性の極大値の大小と、前後の電圧位相から極大値の電圧位相までの幅とに基づいて、部分放電パターン形状を判定する部分放電メカニズム判定部１１４と、を備える。【選択図】図２
2018072304.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転機の印加電圧位相に対する部分放電信号分布を取得する部分放電信号分布取得部と、
取得した部分放電信号分布を基に、電荷量の正負の極大値を抽出する極大値抽出処理部と、
抽出した極大値のうち少なくともいずれか一方の極性の極大値の電圧位相と、当該極大値を中心とした位相方向の前後において、取得した部分放電信号分布に基づく電圧位相とを抽出する電圧位相抽出処理部と、
正負両極性の極大値の大小と、前後の前記電圧位相から前記極大値の前記電圧位相までの幅とに基づいて、部分放電パターン形状を判定する部分放電メカニズム判定部と、を備えることを特徴とする回転機診断システム。
【請求項２】
前記電圧位相抽出処理部は、
前記極大値を所定割合とした場合の前記前後の前記電圧位相を抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の回転機診断システム。
【請求項３】
前記前後の前記電圧位相は、前記極大値を１／２、および／または、３／４にした場合の値の前記部分放電信号分布に基づく電圧位相である
ことを特徴とする請求項２に記載の回転機診断システム。
【請求項４】
前記電圧位相抽出処理部は、
抽出した正負それぞれの極大値の電圧位相と、正負それぞれの前記極大値を中心とした位相方向の前後において、取得した部分放電信号分布に基づく電圧位相とを抽出し、
前記部分放電メカニズム判定部は、
正負それぞれの極大値の大小と、前後の前記電圧位相から前記極大値の前記電圧位相までの幅とに基づいて、部分放電パターン形状を判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の回転機診断システム。
【請求項５】
正負両極性の極大値の大小と、前記前後の前記電圧位相から前記極大値の前記電圧位相までの幅とで分類された部分放電パターン形状判定表を記憶する記憶部を有し、
前記部分放電メカニズム判定部は、
取得した正負両極性の極大値の大小と、前記前後の前記電圧位相から前記極大値の前記電圧位相までの幅とを基に、前記部分放電パターン形状判定表を参照して部分放電パターン形状を判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の回転機診断システム。
【請求項６】
前記部分放電メカニズム判定部は、
判定した前記部分放電パターン形状と、前記部分放電パターン形状判定表の部分放電パターン形状とを照合し、その適否で回転機が正常か否かを判定する
ことを特徴とする請求項５に記載の回転機診断システム。
【請求項７】
前記部分放電メカニズム判定部は、
判定した前記部分放電パターン形状を基に、部分放電発生部位を示す部分放電メカニズムを判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の回転機診断システム。
【請求項８】
前記部分放電メカニズム判定部は、
取得した極大値を、分類された前記部分放電パターン形状毎に定められた閾値と比較し、回転機の絶縁劣化診断を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の回転機診断システム。
【請求項９】
前記部分放電メカニズム判定部は、
判定した前記部分放電パターン形状からパラメータを取得し、当該パラメータにＶＱＣ（Vector Quantization Clustering）を含む機械学習を適用して回転機の絶縁劣化状態とその状態の変化を検出する
ことを特徴とする請求項１に記載の回転機診断システム。
【請求項１０】
部分放電信号を分離する通過周波数帯域フィルタを備え、
前記部分放電信号分布取得部は、通過周波数帯域毎に前記部分放電信号分布を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の回転機診断システム。
【請求項１１】
回転機の印加電圧位相に対する部分放電信号分布を取得する工程と、
取得した部分放電信号分布を基に、電荷量の正負の極大値を抽出する工程と、
抽出した極大値のうち少なくともいずれか一方の極性の極大値の電圧位相と、当該極大値を中心とした位相方向の前後において、取得した部分放電信号分布に基づく電圧位相とを抽出する工程と、
正負両極性の極大値の大小と、前後の前記電圧位相から前記極大値の前記電圧位相までの幅とに基づいて、部分放電パターン形状を判定する工程と、を有することを特徴とする回転機診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、回転機診断システムおよび回転機診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
回転機では、運転ストレスによって固定子巻線の絶縁層に亀裂や剥離などの劣化が生じる。運転中の電圧により、劣化部に部分放電が発生し、この部分放電を検出することにより、絶縁の劣化状態を把握している。回転機の部分放電は、運転に伴う電波雑音（以下、ノイズという）の中に埋もれているため、部分放電とノイズとを識別し、部分放電のみを検出する必要がある。
生産設備や産業用機械を駆動するために組み込まれたモータが突発故障を起こすと計画外の修理や部品交換作業が必要となり、生産設備が稼動中止に陥ることも考えられる。生産設備を停止させる計画的な診断によって、モータの劣化具合をある程度把握することは可能であるが、モータを停止させることで生産設備の稼働率低下が生じる。運転中診断であれば、設備稼働率低下を防ぐことが可能となるため、運転中のモータ診断技術のニーズが高まっている。ここで、上記高電圧モータ故障の約２５％が絶縁劣化に起因していることから、絶縁劣化を診断する技術の開発が進められている。高電圧モータでは、部分放電計測によって得られる部分放電パターンと呼ばれる印加電圧位相に対する放電電荷量分布からモータ内部の局所的な絶縁劣化を診断している。
【０００３】
特許文献１には、回転電機に設けた部分放電センサで検出した信号を分岐して異なる２周波数帯域で同時に計測し、前記計測した信号の２周波数強度相関に基づき２周波強度比が一定範囲にある信号群に分離し、前記分離した信号群をそれぞれの発生頻度分布に分別し、前記分別した発生頻度分布に示された各信号群を演算処理して位相特性に各信号群の分布パターンを表した回転電機の部分放電検出方法が記載されている。特許文献１に記載の部分放電検出方法では、取得した部分放電パターンから部分放電電荷量の正極性、負極性の大小を比較することで、外部放電、内部放電を判別している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−０７４８０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の部分放電検出方法は、部分放電電荷量の正極性、負極性の値のどちらが大きいかを比較し、部分放電発生部位を大まかに判別する。しかし、部分放電発生個所を詳細に判別するためには、部分放電パターンを分析する必要がある。これまでは、部分放電パターンを検査員が目で見て判別してきたが、絶縁劣化状態を診断するためには自動的に部分放電パターンを判別する必要があるという課題があった。
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、絶縁劣化状態の変化を適切に検出可能とする回転機診断システムおよび回転機診断方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明の回転機診断システムは、回転機の印加電圧位相に対する部分放電信号分布を取得する部分放電信号分布取得部と、取得した部分放電信号分布を基に、電荷量の正負の極大値を抽出する極大値抽出処理部と、抽出した極大値のうち少なくともいずれか一方の極性の極大値の電圧位相と、当該極大値を中心とした位相方向の前後において、取得した部分放電信号分布に基づく電圧位相とを抽出する電圧位相抽出処理部と、正負両極性の極大値の大小と、前後の前記電圧位相から前記極大値の前記電圧位相までの幅とに基づいて、部分放電パターン形状を判定する部分放電メカニズム判定部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、絶縁劣化状態の変化を適切に検出可能とする回転機診断システムおよび回転機診断方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態に係る回転機診断システムの構成を示す図である。
【図２】上記実施形態に係る回転機診断システムのデータ処理装置の構成図である。
【図３】上記実施形態に係る回転機診断システムの取得した部分放電信号分布を表にして示す図である。
【図４】上記実施形態に係る回転機診断システムのIEC60034-27-2で規定された高電圧モータで発生する部分放電パターン形状の種類を説明する図である。
【図５】上記実施形態に係る回転機診断システムの部分放電パターン形状を分類する部分放電パターン形状判定表を示す図である。
【図６】上記実施形態に係る回転機診断システムの絶縁劣化診断の概要を説明する図である。
【図７】上記実施形態に係る回転機診断システムの部分放電パターン形状の分類例１を示す図であり、（ａ）は部分放電パターン形状を示す図、（ｂ）は部分放電パターン形状の判定を示す図である。
【図８】上記実施形態に係る回転機診断システムの部分放電パターン形状の分類例２を示す図であり、（ａ）は部分放電パターン形状を示す図、（ｂ）は部分放電パターン形状の判定を示す図である。
【図９】上記実施形態に係る回転機診断システムの絶縁劣化診断の処理を示すフローチャートである。
【図１０】上記実施形態に係る回転機診断システムの部分放電メカニズム判定の適用例を示す図であり、（ａ）は適用例１の電荷量分布のパラメータを示す図、（ｂ）（ｃ）は、適用例２の電荷量分布パラメータを示す図である。
【図１１】上記実施形態に係る回転機診断システムの部分放電メカニズム判定の適用例３を説明する図である。
【図１２】上記実施形態に係る回転機診断システムの(1-1) Internal void（内部ボイド）の判定例を示す図である。
【図１３】上記実施形態に係る回転機診断システムの(1-2) Internal delamination（内部剥離）の判定例を示す図である。
【図１４】上記実施形態に係る回転機診断システムの(1-3)Delamination between conductor and insulation（導体−絶縁層間放電）の判定例を示す図である。
【図１５】上記実施形態に係る回転機診断システムの(2)Slot partial discharges（スロット部分放電）の判定例を示す図である。
【図１６】上記実施形態に係る回転機診断システムの(3-1) Corona activity at the S/C and stress grading coating（コロナ放電）の判定例を示す図である。
【図１７】上記実施形態に係る回転機診断システムの(3-2) Surface discharges tracking（沿面放電）の判定例を示す図である。
【図１８】上記実施形態に係る回転機診断システムの(3-3) Gap type discharges（ギャップ型放電）の判定例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
（実施形態）
図１は、本発明の実施形態に係る回転機診断システムの構成を示す図である。本実施形態の回転機診断システムは、回転機の絶縁劣化診断に適用した例である。
図１に示すように、電源１０１は、回転機１０２に給電線１０３ａ，１０３ｂ，１０３ｃを介して電力を供給する。回転機診断システム１００は、引出線１０４、結合コンデンサ１０５、電流センサ１０６、電流センサ１０７、電圧センサ１０８、およびデータ処理装置１１０を備える。
電源１０１から回転機１０２へ給電線１０３ａ、１０３ｂ、１０３ｃを介して電力が供給されている。給電線１０３ａからは引出線１０４が引き出され、結合コンデンサ１０５を介して接地されている。
電流センサ１０６は、給電線１０３ａを流れる電流信号波形を計測し、電流センサ１０７は、引出線１０４を流れる電流の変動を計測する。２つの電流センサ１０６，１０７は、設置場所を変えて２箇所で電流を検出することで、流れる電流の方向性により絶縁劣化箇所を推定でき、かつ高精度（ノイズの影響がない）で計測することができる。
電圧センサ１０８は、給電線１０３ａを介して回転機１０２に印加される電圧波形を計測する。
電流センサ１０６および電圧センサ１０８は、給電線１０３ａ，１０３ｂ，１０３ｃのうちのいずれにおいても設置が可能である。同様に、引出線１０４、結合コンデンサ１０５および電流センサ１０７は、給電線１０３ａ，１０３ｂ，１０３ｃのうちのいずれにも接続が可能である。電流センサ１０６〜１０８は、設置された給電線１０３ａ，１０３ｂ，１０３ｃの信号を検出する。なお、給電線１０３ａ，１０３ｂ，１０３ｃを総称する場合は、給電線１０３と呼ぶ。
【００１１】
図１では、電流センサ１０７は、給電線１０３と結合コンデンサ１０５の間に設置しているが、設置スペースに応じて結合コンデンサ１０５と接地線の間に設置してもよい。また、各相に対して電流センサを、給電線１０３と給電線１０３からの引出線１０４の２箇所設置しているが、給電線１０３のみに電流センサ１０６を設置するようにしてもよい。この場合、ノイズには弱くなるものの、電流センサの数を減らし、簡単な装置構成とすることができる。また、電流センサの種類は、どのようなものでもよく、例えば、貫通型電流センサ、クランプ型電流センサ、分割型電流センサ、磁気光学効果を用いた光ファイバセンサ等を使用することができる。電圧センサの種類についても限定されず、例えば、プローブ型センサ、非接触型センサ等を使用することができる。
【００１２】
図２は、本発明の実施形態に係る回転機診断システムのデータ処理装置の構成図である。
図２に示すように、データ処理装置１１０は、部分放電信号分布取得部１１１と、極大値抽出処理部１１２と、電圧位相抽出処理部１１３と、部分放電メカニズム判定部１１４と、を備える。
データ処理装置１１０は、回転機診断システム１００に関する各機能を実現するための所定のプログラムを導入されたコンピュータにより実現され、当該コンピュータのＣＰＵがメモリに所定のプログラムを読み込み実行することにより、回転機診断システム１００の回転機診断方法として機能する。
【００１３】
<部分放電信号分布取得部１１１>
部分放電信号分布取得部１１１は、回転機１０２の印加電圧位相（以下、電圧位相という）に対する部分放電信号分布データ（以下、部分放電信号分布という）を取得する。具体的には、部分放電信号分布取得部１１１は、計測した部分放電起因の電流変動を、電圧位相に対して同期することで部分放電信号分布を取得する。本実施形態では、部分放電信号分布取得部１１１は、回転機１０２に取り付けられた電流センサ１０６，１０７で検出した部分放電起因の電流信号と電圧センサ１０８から検出した電圧信号とを同期して取り出すことで、部分放電信号分布を取得する。
【００１４】
部分放電信号分布は、図３に示すようなデジタルデータとして取得できる。図３は、取得した部分放電信号分布を表にして示す図である。図３に示すように、電圧位相 [deg]に対する部分放電電荷量[pC]を格納する。
ここで、計測した電流を積分することで、部分放電によって放出される電荷量分布（ＰＲＰＤパターン：PRPD pattern、Phase Resolved Partial Discharge pattern）を取得することができる。例えば、後記図６（ｂ）の符号ｅに示すように、横軸に電圧位相、縦軸に電荷量をとると、電荷量分布（ＰＲＰＤパターン）は、印加電圧波形１０１と部分放電信号１０２の分布とを重ねて示される。
【００１５】
本実施形態では、回転機診断システム１００は、部分放電信号を分離する通過周波数帯域フィルタ３００を備える。通過周波数帯域フィルタ３００は、通過周波数帯域の異なる複数のフィルタであり、回転機１０２に取り付けられた電流センサ１０６，１０７で検出した部分放電起因の電流信号から、通過周波数帯域毎の部分放電信号を分離する。
部分放電信号分布取得部１１１は、回転機１０２に取り付けられた電流センサ１０６，１０７で計測した部分放電起因の電流信号に対して通過周波数帯域の異なる通過周波数帯域フィルタ３００を使用することで、複数の部分放電信号を分離し、部分放電信号を取得することができる。
【００１６】
<極大値抽出処理部１１２>
極大値抽出処理部１１２は、取得した部分放電信号分布を基に、電荷量の正負の極大値（正負両極性の極大値）を抽出する。
【００１７】
<電圧位相抽出処理部１１３>
電圧位相抽出処理部１１３は、抽出した極大値のうち少なくともいずれか一方の極性の極大値の電圧位相（極大値が発生した時の電圧位相）と、当該極大値を中心とした位相方向の前後において、取得した部分放電信号分布に基づく電圧位相とを抽出する。
電圧位相抽出処理部１１３は、抽出した極大値を所定割合とした場合の前後の電圧位相とを抽出する。前後の電圧位相は、極大値を１／２にした場合の値（半分の値）である。さらに、前後の電圧位相は、半分の値以外の例えば３／４にした場合の値（３／４値）の電圧位相である。
また、後記変形例で示すように、電圧位相抽出処理部１１３は、抽出した正負それぞれの極大値の電圧位相と、正負それぞれの極大値を中心とした位相方向の前後において、取得した部分放電信号分布に基づく電圧位相とを抽出するようにしてもよい。
【００１８】
<部分放電メカニズム判定部１１４>
部分放電メカニズム判定部１１４は、正負両極性の極大値の大小と、前記極大値を中心として位相方向に前後させた前後の電圧位相から極大値の電圧位相までの幅とに基づいて、部分放電パターン形状を判定する。部分放電メカニズム判定部１１４は、判定した部分放電パターン形状を基に、部分放電発生部位を示す部分放電メカニズムを判定する。すなわち、部分放電メカニズム判定部１１４は、前後の電圧位相から極大値の電圧位相までの差の大小から、極大値を中心とした分布の左右の不均衡具合を示す部分放電メカニズムを判定する。
【００１９】
部分放電メカニズム判定部１１４は、電圧位相抽出処理部１１３が、抽出した正負それぞれの極大値の電圧位相と前後の電圧位相とを抽出する場合、正負それぞれの極大値の大小と、前後の電圧位相から極大値の電圧位相までの幅とに基づいて、部分放電パターン形状を判定する。
【００２０】
本実施形態では、部分放電メカニズム判定部１１４は、正負両極性の極大値の大小と、前記前後の前記電圧位相から前記極大値の前記電圧位相までの幅とで分類された部分放電パターン形状判定表２００（記憶部）（図５参照）を格納している。
部分放電メカニズム判定部１１４は、取得した正負両極性の極大値の大小と、前後の電圧位相から極大値の電圧位相までの幅とを基に、部分放電パターン形状判定表２００を参照して部分放電パターン形状を判定する。
部分放電メカニズム判定部１１４は、判定した部分放電パターン形状と、部分放電パターン形状判定表２００の部分放電パターン形状とを照合し、その適否で回転機１０２か否かを判定する。
部分放電メカニズム判定部１１４は、取得した極大値を、分類された部分放電パターン形状毎に定められた閾値と比較し、回転機１０２の絶縁劣化診断を行う。
部分放電メカニズム判定部１１４は、判定した部分放電パターン形状からパラメータを取得し、当該パラメータに機械学習を適用して回転機の絶縁劣化状態とその状態の変化を検出する。機械学習では、ＶＱＣ（Vector Quantization Clustering）を適用してもよい。
【００２１】
部分放電メカニズム判定部１１４は、複数の部分放電現象が同時に発生していると考えられる場合は、部分放電信号を取得する際に通過周波数帯域フィルタ３００を使用し、周波数帯域ごとに部分放電パターンを取得し、それぞれについて部分放電メカニズムの判定を行う。これにより、部分放電が複数メカニズムによって発生している場合においても判定することが可能となる。
【００２２】
以上、回転機診断システム１００は、極大値抽出処理部１１２が、部分放電信号分布取得部１１１で取得した部分放電信号分布に対して、正負両極性の極大値の大小関係を抽出する。電圧位相抽出処理部１１３は、極大値が発生した時の電圧位相と、この極大値を中心として位相方向に前後２つ（３／４の値を用いる場合、前後４つ）の電圧位相を抽出し、極大値の電圧位相との幅を取得する。部分放電メカニズム判定部１１４は、正負両極性の極大値の大小と、極大値を中心として位相方向に前後させた前後の電圧位相から極大値の電圧位相までの幅とに基づいて、部分放電パターン形状判定表２００を参照して部分放電パターンの形状を判定する。部分放電メカニズムが判定できることで、部分放電メカニズムに沿った判定のための閾値選択が可能となり、外部放電、内部放電を判別することができる。また、分布が急峻な形状かどうかを判別できることで、ボイドでの部分放電か、剥離での部分放電なのかを判別することができる。
【００２３】
また、本実施形態の回転機診断方法は、回転機１０２の印加電圧位相に対する部分放電信号分布を取得する工程と、取得した部分放電信号分布を基に、電荷量の正負の極大値を抽出する工程と、抽出した極大値のうち少なくともいずれか一方の極性の極大値の電圧位相と、当該極大値を中心とした位相方向の前後において、取得した部分放電信号分布に基づく電圧位相とを抽出する工程と、正負両極性の極大値の大小と、前後の電圧位相から極大値の電圧位相までの幅とに基づいて、部分放電パターン形状を判定する工程と、を有する。
【００２４】
［部分放電の種類］
次に、高電圧モータで発生する部分放電パターン形状の種類について説明する。
図４は、IEC(International Electrotechnical Commission)60034-27-2で規定された高電圧モータで発生する部分放電パターン形状の種類を説明する図である。横軸に電圧位相、縦軸に部分放電信号分布をとる。
高電圧モータで発生する部分放電パターン形状の種類は、下記の典型的な７種類に分類できる。
(1-1) Internal void（内部ボイドでの放電）（図４（ａ）参照）
(1-2) Internal delamination（内部剥離での放電）（図４（ｂ）参照）
(1-3) Delamination between conductor and insulation（導体と絶縁体の間の剥離：（導体−絶縁層間放電）（図４（ｃ）参照）
(2) Slot partial discharges（スロット部分放電）（図４（ｄ）参照）
(3-1) Corona activity at the S/C and stress grading coating（コロナ放電）（図４（ｅ）参照）
(3-2) Surface discharges tracking（沿面放電）（図４（ｆ）参照）
(3-3) Gap type discharges（ギャップ型放電）（図４（ｇ）参照）
【００２５】
［部分放電パターン形状の分類］
次に、部分放電パターン形状の分類について説明する。
図５は、部分放電パターン形状を分類する部分放電パターン形状判定表２００を示す図である。
部分放電パターン形状は、正と負の最大値の比較（Comparison  positive and negative maximum charges）と部分放電パターンの分布状態（Distribution shape）から、７種類に分類できる。
部分放電パターン形状判定表２００の分類(1-1)，(1-2)，(1-3)，(2)，(3-1)，(3-2)，(3-3)は、前記図４の部分放電の種類(1-1)，(1-2)，(1-3)，(2)，(3-1)，(3-2)，(3-3)にそれぞれ対応している。
例えば、Q(p)max＝Q(n)maxの場合において、p(n)5−p(n)1≪p(p)5−p(p)1のときはGap type discharges(3-3)と分類され、分布状態p3−p1≒p5−p3のときはInternal void(1-1)と分類され、分布状態p3−p1≪p5−p3のときはInternal delamination(1-2）と分類される。なお、Q(p)max＝Q(n)maxの場合において、正の部分放電N（p）の数、負の部分放電の数N（N）よりも大きい場合、コロナ放電が選択される。
【００２６】
また、Q(p)max＞Q(n)maxの場合において、p(n)5−p(n)1≪p(p)5−p(p)1は存在せず、分布状態p3−p1≒p5−p3のときはCorona activity at the S/C and stress grading coating(3-1)と分類され、分布状態p3−p1≪p5−p3のときはSlot partial discharges (2）と分類される。
また、Q(p)max＜Q(n)maxの場合において、p(n)5−p(n)1≪p(p)5−p(p)1のときはSurface discharges tracking(3-2)と分類され、分布状態p3−p1≒p5−p3のときはDelamination between conductor and insulation (1-3)と分類され、分布状態p3−p1≪p5−p3は存在しない。
【００２７】
以下、上述のように構成された回転機診断システム１００の絶縁劣化診断方法について説明する。
［絶縁劣化診断の概要］
まず、回転機診断システムの絶縁劣化診断の概要について説明する。
図６は、回転機診断システムの絶縁劣化診断の概要を説明する図である。
【００２８】
<Measurement of PD signal（ＰＤ信号の測定）>
図６（ａ）の符号ａに示すように、回転機１０２の給電線１０３および引出線１０４に設けた電流センサ１０６，１０７および電圧センサ１０８から、運転中の回転機１０２の電圧および電流を検出し、ＰＤ（Partial Discharge：部分放電）信号として測定する（同図符号ｂ参照）。本実施形態では、部分放電信号分布取得部１１１は、回転機１０２に取り付けられた電流センサ１０６，１０７で検出した部分放電起因の電流信号と電圧センサ１０８から検出した電圧信号とを同期して取り出すことで、部分放電信号分布を取得する。図６（ａ）の符号ｃに示すように、ノイズからＰＤ信号を分離する（Separation of PD signal from noise）。
【００２９】
<PD signal to PRPD pattern transformation（PRPDパターンへの変換ＰＤ信号）>
図６（ｂ）の符号ｄに示すＰＤ信号を取得し、図６（ｂ）の符号ｅに示す部分放電信号分布が取得されたとする。横軸に電圧位相、縦軸に電荷量をとると、電荷量分布（ＰＲＰＤパターン）は、印加電圧波形１０１と部分放電信号１０２の分布とを重ねて示される。
上述したように、計測した電流を積分することで、部分放電によって放出される電荷量分布（ＰＲＰＤパターン）を取得することができる。
【００３０】
<Extraction of parameters indicating the shape of PRPD pattern（PRPDパターンの形状を示すパラメータの抽出）>
図６（ｃ）に示すように、部分放電信号分布の正の最大値Q(p)maxと負の最大値Q(n)maxを算出し、正の最大値Q(p)maxと負の最大値Q(n)maxとを比較する。そして、最大値の絶対値が大きい正の最大値Q(p)maxの部分放電信号分布に対して、部分放電信号分布の外形を示す点を複数抽出する。
部分放電信号分布の外形を示す点は、図６（ｂ）の符号ｅに示す部分放電信号分布に対して、正の最大値Q(p)maxで抽出した点p3と、Q(p)maxの1/2×Q(p)max（すなわちQ(p)half）で抽出した点p1−p5と、上記1/2×Q(p)maxを凸側においてさらに半分（1/2）の値にした3/4×Q(p)maxで抽出した点p2−p4と、を用いる。
図６（ｃ）の場合、正の最大値Q(p)maxで抽出した点p3と、Q(p)maxの1/2×Q(p)max（すなわちQ(p)half）で抽出した点p1−p5と、上記1/2×Q(p)maxを凸側においてさらに1/2した3/4×Q(p)maxで抽出した点p2−p4と、を用いる。なお、正の最大値Q(p)maxで抽出した点p3と、Q(p)halfで抽出した点p1−p5のみを用いることも可能である。
【００３１】
<Diagnosis with VQC（VQCによる診断）>
図６（ｄ）に示すように、ＶＱＣ（Vector Quantization Clustering：ベクトル量子化クラスタリング）を適用して回転機１０２の絶縁劣化状態とその状態の変化を検出する。本実施形態では、機械学習（machine learning）の学習手法として、ＶＱＣを用いる。
図６（ｄ）の符号ｆに示すように、クラスタリングのパラメータを設定して解析し、解析結果を基に診断（diagnosis）する。図６（ｄ）の符号ｈは、ベクトル量子化を説明する図であり、複数のサンプルデータを
1478250654997_0
として取り込み、それをまとめて
1478250654997_1
する。ＶＱＣは、まずサンプルをＮ個ずつ取り込み Ｎ次元のベクトルとする、全てのサンプルを取り込んだら、次に符号化する数Ｋ個に各ベクトルに対して
1478250654997_2
を行う。その後、各クラスタから一つずつ「代表ベクトル」を決め、代表ベクトル以外のベクトルは割り当てられたクラスタの代表ベクトルに置き換える。最後に代表ベクトルを
1478250654997_3
することで量子化を完了する。
【００３２】
［部分放電パターン形状の分類例］
次に、部分放電パターン形状の分類例について説明する。
<分類例１>
図７は、部分放電パターン形状の分類例１を示す図であり、図７（ａ）は部分放電パターン形状を示す図、図７（ｂ）は部分放電パターン形状の判定を示す図である。図７（ａ）の網掛け部分は、測定した電荷量をプロットした点を模式的に示している。実際には、測定した電荷量をプロットした点から、ノイズ分の点を除去（フィルタ処理）して、電荷量の分布パターンを描画する（輪郭処理）。描画した電荷量の部分放電信号分布を部分放電パターン形状と呼ぶ。
前記図６（ｂ）に示す<PD signal to PRPD pattern transformation>処理により、図７（ａ）に示す部分放電パターン形状を示すパラメータが取得されたとする。
次に、前記図６（ｃ）に示す<Extraction of parameters indicating the shape of PRPD pattern>処理により、部分放電パターン形状の正の最大値Q(p)maxと負の最大値Q(n)maxを算出し、正負の最大値を比較する。ここでは、図７（ａ）に示すように、Q(p)max＞Q(n)maxである。
【００３３】
次に、同じく上記<Extraction of parameters indicating the shape of PRPD pattern>処理により、最大値の絶対値が大きい正の部分放電パターン形状に対して、部分放電パターン形状の外形を示す点を複数抽出する。具体的には、前記図６（ｃ）に示すように、正の最大値Q(p)maxで抽出した点p3と、Q(p)maxの1/2×Q(p)max（すなわちQ(p)half）で抽出した点p1−p5と、を用いる。なお、上記1/2×Q(p)maxを凸側においてさらに半分（1/2）の値にした3/4×Q(p)maxで抽出した点p2−p4と、を用いてもよい。
【００３４】
図７（ｂ）に示すように、図７（ａ）に示す部分放電パターン形状は、Q(p)max＞Q(n)maxで、かつ、p(p)3−p(p)1≪p(p)5−p(p)3である。部分放電パターン形状判定表２００（図５参照）から、図７（ａ）に示す部分放電パターン形状は、Delamination between conductor and insulation (1-3)であると判定できる。前記図４（ｄ）に示すスロット部分放電(2)に対応する部分放電であると判定できる。
【００３５】
<分類例２>
図８は、部分放電パターン形状の分類例２を示す図であり、図８（ａ）は部分放電パターン形状を示す図、図８（ｂ）は部分放電パターン形状の判定を示す図である。
前記図６（ｂ）に示す<PD signal to PRPD pattern transformation>処理により、図８（ａ）に示す部分放電パターン形状を示すパラメータが取得されたとする。
前記図６（ｃ）に示す<Extraction of parameters indicating the shape of PRPD pattern>処理により、部分放電パターン形状の正の最大値Q(p)maxと負の最大値Q(n)maxを算出し、正負の最大値を比較する。ここでは、図８（ａ）に示すように、Q(p)max＜Q(n)maxである。
【００３６】
そして、上記<Extraction of parameters indicating the shape of PRPD pattern>処理により、最大値の絶対値が大きい負の部分放電パターン形状に対して、部分放電パターン形状の外形を示す点を複数抽出する。具体的には、負の最大値Q(n)maxで抽出した点p3と、Q(n)maxの1/2×Q(n)max（すなわちQ(n)half）で抽出した点p1−p5と、を用いる。
図８（ｂ）に示すように、図８（ａ）に示す部分放電パターン形状は、Q(p)max＜Q(n)maxで、かつ、p(n)3−p(n)1≒p(n)5−p(n)3である。部分放電パターン形状判定表２００（図５参照）から、図８（ａ）に示す部分放電パターン形状は、Slot partial discharges (1-3)であると判定できる。前記図４（ｃ）に示す導体−絶縁層間放電(1-3)に対応する部分放電であると判定できる。
このように、抽出した両極性の最大値の大小を比較することで外部放電、内部放電を判別し、分布が急峻な形状かどうかを見ることでボイドでの部分放電か、剥離での部分放電なのかを判別することができる。
【００３７】
［絶縁劣化診断の処理フロー］
図９は、絶縁劣化診断の処理を示すフローチャートである。本フローは、回転機診断システム１００のデータ処理装置１１０（図２参照）により実行される。
絶縁劣化診断を開始すると、ステップＳ１０１で、部分放電信号分布取得部１１１は、回転機１０２に取り付けられた電流センサ１０６，１０７（図１参照）で検出した部分放電起因の電流信号と電圧センサ１０８から検出した電圧信号とを同期して取り出すことで、部分放電信号分布を取得する。
ステップＳ１０２で、部分放電信号分布取得部１１１は、部分放電信号か否かを判別する。回転機１０２の部分放電は、運転に伴うノイズの中に埋もれているため、部分放電信号とノイズとを識別し、部分放電信号のみを検出する。
部分放電信号がある場合（ステップＳ１０２：Ｙｅｓ）、ステップＳ１０３に進み、部分放電信号がない場合（ステップＳ１０２：Ｎｏ）、上記ステップＳ１０１に戻る。
【００３８】
ステップＳ１０３で、極大値抽出処理部１１２は、取得した部分放電信号分布を基に、電荷量の正負の極大値（正負両極性の極大値）を抽出する。
ステップＳ１０４で、電圧位相抽出処理部１１３は、抽出した極大値のうち少なくともいずれか一方の極性の極大値の電圧位相と、当該極大値を中心とした位相方向の前後において、取得した部分放電信号分布に基づく電圧位相とを抽出する。
ステップＳ１０５で、部分放電メカニズム判定部１１４は、正負両極性の極大値の大小と、前記極大値を中心として位相方向に前後させた前後の電圧位相から極大値の電圧位相までの幅とに基づいて、部分放電パターン形状を判定する。
【００３９】
ステップＳ１０６で、部分放電メカニズム判定部１１４は、部分放電メカニズム判定部１１４は、判定した部分放電パターン形状と、部分放電パターン形状判定表２００の部分放電パターン形状とを照合し、劣化異常度が増大しているか否かを判定する。
劣化異常度が増大している場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、ステップＳ１０７に進み、劣化異常度が増大していない場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、上記ステップＳ１０１に戻る。
ステップＳ１０７で、部分放電メカニズム判定部１１４は、判定した部分放電パターン形状から、形状パラメータの大小関係を計算する。形状パラメータの大小関係を計算することで、部分放電メカニズムに沿った判定のための閾値を選択することができる。
ステップＳ１０８で、部分放電メカニズム判定部１１４は、部分放電メカニズム判定部１１４は、部分放電メカニズムに沿った判定により劣化部位を判別する。
ステップＳ１０９で、部分放電メカニズム判定部１１４は、緊急対策が必要か否かを判別する。
緊急対策が必要な場合（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０に進み、緊急対策が必要でない場合（ステップＳ１０９：Ｎｏ）、上記ステップＳ１０１に戻る。
ステップＳ１１０で、部分放電メカニズム判定部１１４は、劣化部位に合わせたメンテナンスを計画して本フローによる絶縁劣化診断処理を終了する。
【００４０】
［適用例］
図１０は、部分放電メカニズム判定の適用例を示す図である。
<適用例１>
図１０（ａ）に示す電荷量分布（ＰＲＰＤパターン）のパラメータが取得されたとする。
部分放電パターン形状の正の最大値Q(p)maxと負の最大値Q(n)maxを算出し、正負の最大値を比較する。そして、最大値の絶対値が大きい正の部分放電パターン形状に対して、部分放電パターン形状の外形を示す点を抽出する。この場合、正の最大値Q(p)maxで抽出した点p3と、Q(p)maxの1/2×Q(p)maxで抽出した点p1−p5とを用いる。
図１０（ａ）に示すように、最大電荷量である正の最大値Q(p)maxで抽出した点p3に対して、その左側の点p1−p3の電圧位相の幅がその右側の点p3−p5の電圧位相の幅よりも小さいことが分かる。このため、図１０（ａ）に示すその左側の点p1−p3の電圧位相の幅がその右側の点p3−p5の電圧位相の幅よりも小さいことが分かる。
【００４１】
上記<適用例１>は、説明の便宜上、正の最大値Q(p)maxで抽出した点p3と、Q(p)maxの1/2×Q(p)maxで抽出した点p1−p5、すなわち点p1−p3の電圧位相の幅と、点p3−p5の電圧位相の幅とを比較した例である。これにより、図１０（ａ）に示す部分放電パターン形状は、スロット部分放電と判定できた。しかしながら、左側の点p1−p3の電圧位相の幅がその右側の点p3−p5の電圧位相の幅よりも小さい部分放電パターン形状は、スロット部分放電だけではない。例えば、前記図４（ｅ）に示すコロナ放電の場合も左側の点p1−p3の電圧位相の幅がその右側の点p3−p5の電圧位相の幅よりも小さい。すなわち、最大電荷量の左側の電圧位相の幅と右側の電圧位相の幅からだけでは、それだけで直ちにスロット放電であるとは断定できない。
【００４２】
<適用例２>
図１０（ｂ）（ｃ）は、部分放電メカニズム判定の適用例２を示す図である。図１０（ｂ）は、図１０（ａ）に示す電荷量分布（ＰＲＰＤパターン）と同一であり、説明のため図１０（ａ）を再掲している。図１０（ｃ）は取得した別の電荷量分布（ＰＲＰＤパターン）のパラメータである。
本実施形態では、図１０（ｂ）（ｃ）に示すように、正の最大値Q(p)maxで抽出した点p3と、Q(p)maxの1/2×Q(p)maxで抽出した点p1−p5に加えて、さらに、Q(p)maxの1/2×Q(p)maxを1/2した3/4×Q(p)maxで抽出した点p2−p4を用いる。そして、点p1−p3の電圧位相の幅と点p3−p5の電圧位相の幅との比較に加え、点p1−p2の電圧位相の幅と点p2−p3の電圧位相の幅、さらに点p3−p4の電圧位相の幅と点p4−p5の電圧位相の幅についてもそれぞれ比較する。これにより、図１０（ｂ）に示す部分放電パターン形状は、点p1−p2の電圧位相の幅と点p2−p3の電圧位相の幅の比較により、点p2−p3の電圧位相の幅が点p1−p2の電圧位相の幅よりも大きい、すなわち最大電荷量の左側において外に凸であると判定できる。最大電荷量の左側の電圧位相の幅が右側の電圧位相の幅より小さく、かつ、左側の電圧位相が外に凸の形状の場合は、部分放電パターン形状判定表２００（図５参照）から、前記図４（ｄ）に示すスロット部分放電であると判定できる。
【００４３】
一方、図１０（ｃ）に示す部分放電パターン形状の場合、点p1−p2の電圧位相の幅が点p2−p3の電圧位相の幅よりも大きい、すなわち最大電荷量の左側において内に凹であると判定できる。最大電荷量の左側の電圧位相の幅が右側の電圧位相の幅より小さく、かつ、左側の電圧位相が内に凹の形状の場合は、部分放電パターン形状判定表２００（図５参照）から、前記図４（ｅ）に示すコロナ放電であると判定できる。
【００４４】
このように、部分放電信号の極大値の半分の値の時の電圧位相に加えて、極大値の３／４の値の時の電圧位相を使用することで、精度よく部分放電メカニズムを判別することが可能となる。ここで、ノイズがない環境で取得した部分放電信号分布であれば、小さい信号の値の時の電圧位相を使用できる。抽出する電圧位相を増やすことにより正確に部分放電パターン形状を把握することができ、精度よく部分放電メカニズムを判別することが可能となる。
【００４５】
<適用例３>
上記<適用例１>および<適用例２>では、部分放電電荷量の最大値を比較し、正負の最大値のうち一方の極性の信号分布について、部分放電パターン形状を判別したが、両方の極性の信号分布の形状を判別に使用してもよい。以下、<適用例３>で両方の極性の信号分布の形状を判別に用いる場合について説明する。
図１１は、部分放電メカニズム判定の適用例３を説明する図である。図１１の縦軸に最大電荷量の左側の位相幅をとり、横軸に最大電荷量の右側の位相幅をとる。
機械学習を適用することで、最大放電電荷量の増加による電荷量分布形状の変化（図１１の実線参照）と放電メカニズムの変化による電荷量分布形状の変化（図１１の実線参照）とを判別することができる。
【００４６】
［実施例］
図１２〜図１８は、実施例を説明する図である。図１２〜図１８において、（ａ）は、（ｂ）の部分放電パターンからデジタルデータとして抽出した正または負の最大電荷量と、この最大電荷量の左側の電圧位相の幅と右側の電圧位相の幅を示す図、（ｂ）は部分放電パターン形状を示す図、（ｃ）は部分放電パターンの判定を示す図である。
【００４７】
図１２は、(1-1) Internal void（内部ボイド）の判定例を示す図である。
図１２（ｂ）の部分放電パターンから、図１２（ａ）に示す部分放電パターン形状のパラメータが取得された。
図１２（ｃ）に示すように、図１２（ｂ）に示す部分放電パターン形状は、Q(p)max≒Q(n)maxで、かつ、p(p)3−p(p)1≒p(p)5−p(p)3である。部分放電パターン形状判定表２００（図５参照）から、図１２（ｂ）に示す部分放電パターン形状は、Internal void（内部ボイド）(1-1)であると判定した。
【００４８】
図１３は、(1-2) Internal delamination（内部剥離）の判定例を示す図である。
図１３（ｂ）の部分放電パターンから、図１３（ａ）に示す部分放電パターン形状のパラメータが取得された。
図１３（ｃ）に示すように、図１３（ｂ）に示す部分放電パターン形状は、Q(p)max≒Q(n)maxで、かつ、p(p)3−p(p)1≪p(p)5−p(p)3である。部分放電パターン形状判定表２００（図５参照）から、図１３（ｂ）に示す部分放電パターン形状は、Internal delamination（内部剥離）(1-2)であると判定した。
【００４９】
図１４は、(1-3)Delamination between conductor and insulation（導体と絶縁体の間の剥離：（導体−絶縁層間放電）の判定例を示す図である。
図１４（ｂ）の部分放電パターンから、図１４（ａ）に示す部分放電パターン形状のパラメータが取得された。
図１４（ｃ）に示すように、図１４（ｂ）に示す部分放電パターン形状は、Q(p)max＜Q(n)maxで、かつ、p(p)3−p(p)1≒p(p)5−p(p)3である。部分放電パターン形状判定表２００（図５参照）から、図１４（ｂ）に示す部分放電パターン形状は、Delamination between conductor and insulation（導体と絶縁体の間の剥離：（導体−絶縁層間放電）(1-3)であると判定した。
【００５０】
図１５は、(2)Slot partial discharges（スロット部分放電）の判定例を示す図である。
図１５（ｂ）の部分放電パターンから、図１５（ａ）に示す部分放電パターン形状のパラメータが取得された。
図１５（ｃ）に示すように、図１５（ｂ）に示す部分放電パターン形状は、Q(p)max＞Q(n)maxで、かつ、p(p)3−p(p)1≪p(p)5−p(p)3である。部分放電パターン形状判定表２００（図５参照）から、図１５（ｂ）に示す部分放電パターン形状は、Slot partial discharges（スロット部分放電）(2)であると判定した。
【００５１】
図１６は、(3-1) Corona activity at the S/C and stress grading coating（コロナ放電）の判定例を示す図である。
図１６（ｂ）の部分放電パターンから、図１６（ａ）に示す部分放電パターン形状のパラメータが取得された。
図１６（ｃ）に示すように、図１６（ｂ）に示す部分放電パターン形状は、Q(p)max≒Q(n)maxで、かつ、p(p)3−p(p)1＜p(p)5−p(p)3である。部分放電パターン形状判定表２００（図５参照）から、図１６（ｂ）に示す部分放電パターン形状は、Corona activity at the S/C and stress grading coating（コロナ放電）(3-1)であると判定した。
【００５２】
図１７は、(3-2) Surface discharges tracking（沿面放電）の判定例を示す図である。
図１７（ｂ）の部分放電パターンから、図１７（ａ）に示す部分放電パターン形状のパラメータが取得された。
図１７（ｃ）に示すように、図１７（ｂ）に示す部分放電パターン形状は、Q(p)max＜Q(n)maxで、かつ、p(p)3−p(p)1≪p(p)5−p(p)3である。部分放電パターン形状判定表２００（図５参照）から、図１７（ｂ）に示す部分放電パターン形状は、Surface discharges tracking（沿面放電）(3-2)であると判定した。
【００５３】
図１８は、(3-3) Gap type discharges（ギャップ型放電）の判定例を示す図である。
図１８（ｂ）の部分放電パターンから、図１８（ａ）に示す部分放電パターン形状のパラメータが取得された。
図１８（ｃ）に示すように、図１８（ｂ）に示す部分放電パターン形状は、Q(p)max≒Q(n)maxで、かつ、p(p)3−p(p)1≪p(p)5−p(p)3である。部分放電パターン形状判定表２００（図５参照）から、図１８（ｂ）に示す部分放電パターン形状は、Gap type discharges（ギャップ型放電）(3-3)であると判定した。
【００５４】
以上説明したように、本実施形態の回転機診断システム１００（図１参照）は、回転機１０２の印加電圧位相に対する部分放電信号分布を取得する部分放電信号分布取得部１１１と、取得した部分放電信号分布を基に、電荷量の正負の極大値を抽出する極大値抽出処理部１１２と、抽出した極大値のうち少なくともいずれか一方の極性の極大値の電圧位相と、当該極大値を所定割合とした場合の当該極大値を中心とした位相方向の前後において、取得した部分放電信号分布に基づく電圧位相とを抽出する電圧位相抽出処理部１１３と、正負両極性の極大値の大小と、前後の電圧位相から極大値の電圧位相までの幅とに基づいて、部分放電パターン形状を判定する部分放電メカニズム判定部１１４と、を備える。
【００５５】
また、本実施形態の回転機診断方法は、回転機１０２の印加電圧位相に対する部分放電信号分布を取得する工程と、取得した部分放電信号分布を基に、電荷量の正負の極大値を抽出する工程と、抽出した極大値のうち少なくともいずれか一方の極性の極大値の電圧位相と、当該極大値を中心とした位相方向の前後において、取得した部分放電信号分布に基づく電圧位相とを抽出する工程と、正負両極性の極大値の大小と、前後の電圧位相から極大値の電圧位相までの幅とに基づいて、部分放電パターン形状を判定する工程と、を有する。
【００５６】
このようにすることで、部分放電パターン形状をパラメータとして取得することで、部分放電の種類を自動的に分類できる。また、パターン形状を、機械学習に適した形で抽出するため、部分放電信号の閾値判定だけでは検出できない絶縁劣化状態の変化を検出可能となる。
【００５７】
本実施形態では、前後の電圧位相は、極大値を１／２、３／４にした場合の値の部分放電信号分布に基づく電圧位相である。部分放電信号の極大値の半分の値の時の電圧位相に加えて、極大値の３／４の値の時の電圧位相を使用することで、抽出する電圧位相を増やすことにより正確に部分放電パターン形状を把握することができ、精度よく部分放電メカニズムを判定することが可能となる。なお、ノイズがない環境で取得した部分放電信号分布であれば、半分の値の時の電圧位相を使用できる。
【００５８】
本実施形態では、電圧位相抽出処理部１１３は、抽出した正負それぞれの極大値の電圧位相と、正負それぞれの極大値を中心とした位相方向の前後において、取得した部分放電信号分布に基づく電圧位相とを抽出し、部分放電メカニズム判定部１１４は、正負それぞれの極大値の大小と、前後の電圧位相から極大値の電圧位相までの幅とに基づいて、部分放電パターン形状を判定する。これにより、両方の極性を使用することで抽出する電圧位相の数は増えるものの、より精度よく部分放電パターンを判定することが可能となる。
【００５９】
本実施形態では、正負両極性の極大値の大小と、前後の電圧位相から極大値の電圧位相までの幅とで分類された部分放電パターン形状判定表２００を記憶し、部分放電メカニズム判定部１１４は、取得した正負両極性の極大値の大小と、前後の電圧位相から極大値の電圧位相までの幅とを基に、部分放電パターン形状判定表２００を参照して部分放電パターン形状を判定する。これにより、部分放電パターン形状判定表２００に沿って部分放電パターンの形状の判別を進めることができる。抽出した両極性の大小を比較することで外部放電、内部放電を判別し、分布が急峻な形状かどうかを見ることでボイドでの部分放電か、剥離での部分放電なのかを判別することができる。部分放電パターン形状判定表２００をデータベースとして蓄積しておくことで、実機の診断で得られた知見を追加しておくことが可能になる。
【００６０】
本実施形態では、部分放電メカニズム判定部１１４は、判定した部分放電パターン形状と、部分放電パターン形状判定表２００の部分放電パターン形状とを照合し、その適否で回転機が正常か否かを判定する。これにより、正確に絶縁劣化診断を判定することができる。
【００６１】
本実施形態では、部分放電メカニズム判定部１１４は、判定した部分放電パターン形状を基に、部分放電発生部位を示す部分放電メカニズムを判定することで、部分放電メカニズムに特有の放電発生部位の詳細な判別が可能となる。また、極大値抽出処理部１１２から部分放電メカニズム判定部１１４までを１つの回路で構成した場合においては、典型的な部分放電パターンとされる７つの部分放電パターンを入力し、それらを判別できるかで正常に動作していることを確認できる。
【００６２】
本実施形態では、部分放電メカニズム判定部１１４は、取得した極大値を、分類された部分放電パターン形状毎に定められた閾値と比較し、回転機の絶縁劣化診断を行うことで、部分放電メカニズムに適合した閾値を用いることができ、正確に絶縁劣化診断を判定することができる。
【００６３】
本実施形態では、部分放電メカニズム判定部１１４は、判定した部分放電パターン形状からパラメータを取得し、当該パラメータにＶＱＣを含む機械学習を適用して回転機の絶縁劣化状態とその状態の変化を検出することで、部分放電パターン形状を表すパラメータに対して機械学習を適用することで、微小な部分放電パターンの変化を検出することが可能となる。また、機械学習による絶縁劣化故障徴候の検出が可能になるので、閾値判定では明らかにできない絶縁劣化の進行を判定することができる。
【００６４】
本実施形態では、部分放電信号を分離する通過周波数帯域フィルタ３００を備え、部分放電信号分布取得部１１１は、通過周波数帯域毎に部分放電信号分布を取得することで、周波数帯域ごとに部分放電パターンを取得し、それぞれについて部分放電メカニズム判別を行うことで、部分放電が複数メカニズムによって発生している場合（発生部位の異なる絶縁劣化）においても判別することが可能となる。また、パターン形状の変化から劣化進行を検出することが可能となる。
【００６５】
上記した各実施形態例は本発明をわかりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態例の構成の一部を他の実施形態例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態例の構成に他の実施形態例の構成を加えることも可能である。また、各実施形態例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【符号の説明】
【００６６】
１  真空管部
１００  回転機診断システム
１０１  電源
１０２  回転機
１０３ａ，１０３ｂ，１０３ｃ  給電線
１０４  引出線
１０５  結合コンデンサ
１０６，１０７  電流センサ
１０８  電圧センサ
１１０  データ処理装置
１１１  部分放電信号分布取得部
１１２  極大値抽出処理部
１１３  電圧位相抽出処理部
１１４  部分放電メカニズム判定部
２００  部分放電パターン形状判定表（記憶部）
【図１】
2018072304.tif 000003
【図２】
2018072304.tif 000004
【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】
2018072304.tif 000010
【図９】
2018072304.tif 000011
【図１０】
2018072304.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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