(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の部品と、
前記第１の部品の駆動量を制御する制御部と、
前記第１の部品の駆動量によって寿命が変化する第２の部品と、
を備え、
前記制御部は、前記駆動量と、前記第１の部品の寿命及び前記第２の部品の寿命と、の関係に基づいて、前記駆動量を制御すること
を特徴とする電力変換装置。
【請求項２】
前記第１の部品は冷却ファンであること
を特徴とする請求項１に記載の電力変換装置。
【請求項３】
前記制御部は、前記第１の部品が定格駆動されるときの前記第１の部品の寿命及び前記第２の部品の寿命のうち短い方と比較して、前記第１の部品の寿命及び前記第２の部品の寿命がともに長くなるように、前記駆動量を制御すること
を特徴とする請求項１又は２に記載の電力変換装置。
【請求項４】
前記制御部は、前記第１の部品の駆動量と、前記第１の部品の周囲の温度と、の関係から、前記駆動量と、前記第１の部品の寿命及び前記第２の部品の寿命と、の関係を算出する係数導出部を備えることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の電力変換装置。
【請求項５】
半導体チップが搭載されたパワーモジュールをさらに備え、
前記制御部は、前記半導体チップの接合領域におけるジャンクション温度と前記駆動量との関係に基づいて、前記ジャンクション温度が規定温度を超えないように前記駆動量を制御すること
を特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の電力変換装置。
【請求項６】
第１の部品と、前記第１の部品の駆動量により寿命が変化する第２の部品と、を有する電力変換装置と、
前記電力変換装置に接続され、前記駆動量を制御する制御部を有する情報処理装置と、
を備え、
前記制御部は、前記駆動量と、前記第１の部品の寿命及び前記第２の部品の寿命と、の関係に基づいて、前記駆動量を制御すること
を特徴とする電力変換装置の制御システム。
【請求項７】
前記第１の部品は冷却ファンであること
を特徴とする請求項６に記載の電力変換装置の制御システム。
【請求項８】
前記制御部は、前記第１の部品の駆動量と、前記第１の部品の周囲の温度と、の関係から、前記駆動量と、前記第１の部品の寿命及び前記第２の部品の寿命と、の関係を算出する係数導出部を備えることを特徴とする請求項６又は７に記載の電力変換装置の制御システム。
【請求項９】
前記情報処理装置は、複数の前記電力変換装置における前記駆動量を制御することを特徴とする請求項６から８のいずれか１項に記載の電力変換装置の制御システム。
【請求項１０】
前記情報処理装置は、クラウドサーバに接続され、
前記クラウドサーバ上の前記第１の部品または前記第２の部品に関する情報に基づいて前記駆動量を制御することを特徴とする請求項６から９のいずれか１項に記載の電力変換装置の制御システム。
【請求項１１】
第１の部品と、
前記第１の部品の駆動量を制御する制御部と、
前記第１の部品の駆動量によって寿命が変化する第２の部品と、
を備え、
前記制御部は、前記駆動量と、前記第１の部品の寿命及び前記第２の部品の寿命と、の関係に基づいて、前記駆動量を制御すること
を特徴とする電子機器。
【請求項１２】
冷却ファンと、周囲温度を計測する第１の温度センサを含む１つ以上のセンサと、前記第１の温度センサで計測された温度が入力され前記冷却ファンの回転数を制御する制御部と、前記回転数によって寿命が変化する部品と、動作時間を計測する動作時間計測部と、を備えた電力変換装置における冷却ファンの制御方法であって、
前記制御部で求めた前記冷却ファンの回転数と前記第１の温度センサが計測した温度との関係を求める第１ステップと、
前記第１の温度センサが計測した温度と前記部品の寿命との関係を求める第２ステップと、
前記動作時間計測部にて前記電力変換装置の動作時間を求める第３ステップと、
前記第１ステップ、前記第２ステップ及び前記第３ステップの算出結果から前記冷却ファンの回転数と前記部品の寿命との関係を求める第４ステップと、
前記第４ステップの算出結果から前記冷却ファンの回転数を決定する第５ステップと、
を含むことを特徴とする冷却ファンの制御方法。
【請求項１３】
前記第５ステップでは、前記冷却ファンが定格駆動されるときの前記冷却ファンの寿命及び前記部品の寿命のうちの短い方と比較して、前記冷却ファンの寿命及び前記部品の寿命がともに長くなるように前記回転数を決定する
ことを特徴とする請求項１２に記載の冷却ファンの制御方法。
【請求項１４】
電力変換装置における第１の部品の駆動条件を学習する機械学習装置であって、
前記第１の部品の寿命及び前記第１の部品の駆動量によって寿命が変化する第２の部品の寿命を観測する状態観測部と、
前記第１の部品の寿命及び前記第２の部品の寿命に基づいて、前記駆動条件を学習する学習部と、
を備えることを特徴とする機械学習装置。
【請求項１５】
前記学習部は、
前記第１の部品の寿命及び前記第２の部品の寿命に基づいて報酬を計算する報酬計算部と、
計算された前記報酬に基づいて、前記駆動条件を決定するための関数を更新する関数更新部と、
を備えることを特徴とする請求項１４に記載の機械学習装置。
【請求項１６】
前記報酬計算部は、前記第１の部品の寿命と前記第２の部品の寿命との差分の絶対値が閾値以下である場合に前記報酬を増加させることを特徴とする請求項１５に記載の機械学習装置。
【請求項１７】
前記報酬計算部は、前記第１の部品の寿命と前記第２の部品の寿命との差分の絶対値が前回よりも減少した場合に前記報酬を増加させることを特徴とする請求項１５に記載の機械学習装置。
【請求項１８】
前記報酬計算部は、前記第１の部品の寿命と前記第２の部品の寿命のうちで短い方の寿命が前回よりも延びた場合には、前記報酬を増加させることを特徴とする請求項１６又は１７に記載の機械学習装置。
【請求項１９】
前記報酬計算部は、前記第１の部品の寿命と前記第２の部品の寿命のうちで長い方の寿命が前回よりも縮まなかった場合には、前記報酬を増加させることを特徴とする請求項１８に記載の機械学習装置。
【請求項２０】
前記報酬計算部は、前記第１の部品の寿命と前記第２の部品の寿命との差分の絶対値が閾値よりも大きいか、又は前回よりも増加した場合、更に、前記第１の部品の寿命と前記第２の部品の寿命のうちで長い方の寿命が前回よりも延び、且つ、前記第１の部品の寿命と前記第２の部品の寿命のうちで短い方の寿命が前回よりも縮まなかった場合に、前記報酬を増加させることを特徴とする請求項１６又は１７に記載の機械学習装置。
【請求項２１】
前記報酬計算部は、前記第１の部品の価格を前記第１の部品の寿命で規格化した単位時間当たりの価格、及び前記第２の部品の価格を前記第２の部品の寿命で規格化した単位時間当たりの価格の合計値が前回よりも小さくなった場合に、前記報酬を増加させることを特徴とする請求項１６から２０の何れか１項に記載の機械学習装置。
【請求項２２】
前記関数更新部は、前記第１の部品の寿命、及び前記第２の部品の寿命に基づいて、前記関数で算出される値が最大となるような前記第１の部品の駆動条件を求めることを特徴とする請求項１５に記載の機械学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、寿命診断機能を有する電力変換装置及び電子機器、電力変換装置の制御システム、機械学習装置、並びに、電力変換装置に搭載された冷却ファンの制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
電力変換装置には、冷却ファン又は電解コンデンサといった部品が搭載されている。これらの部品は交換が必要となるため、これまでにこれらの部品の寿命を予測し、故障前の交換を可能にする取り組みが行われている。【０００３】
下記特許文献１には、冷却ファンの寿命が周囲温度によって決定されるという原理に基づき、温度検出手段で検出した温度とメモリに予め書き込まれた周囲温度と寿命との関係から、冷却ファンの寿命を予測する技術が開示されている。同様に、下記特許文献２には、主回路電解コンデンサの寿命を予測する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平３−３０４４９５号公報
【特許文献２】特開平１１−３５６０３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
電力変換装置内の冷却ファンの駆動量によって、電力変換装置内の周囲温度が変化する。また、周囲温度によって、冷却ファン及び電解コンデンサの寿命が変化する。よって、冷却ファンの駆動量、すなわち回転数により、冷却ファンの寿命、及び電解コンデンサの寿命が変化する。【０００６】
ここで、特許文献１及び特許文献２の技術は、冷却ファンあるいは電解コンデンサの寿命の予測を行うことは可能であるが、冷却ファンの駆動量に基づいた冷却ファンの寿命及び電解コンデンサの寿命の制御は行えない。【０００７】
近年、予防保全の要望から、電解コンデンサ及び冷却ファンといった部品の寿命を制御する技術が望まれている。【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、部品の寿命を制御できる電力変換装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る電力変換装置は、第１の部品と、第１の部品の駆動量を制御する制御部と、第１の部品の駆動量によって寿命が変化する第２の部品と、を備える。制御部は、駆動量と、第１の部品の寿命及び前記第２の部品の寿命と、の関係に基づいて、駆動量を制御する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、電力変換装置の部品の寿命を制御することができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施の形態１に係る電力変換装置の構成例を示すブロック図
【図２】周囲温度Ｔａと動作時間０のときの電解コンデンサの寿命Ｌｓｃ（Ｔａ）との関係の一例を示す図
【図３】周囲温度Ｔａと動作時間０のときの冷却ファンの寿命Ｌｓｆ（Ｔａ，Ｎ）との関係の一例を示す図
【図４】実施の形態１の冷却ファン動作決定部における処理の流れを示すフローチャート
【図５】冷却ファンの回転数Ｎと周囲温度Ｔａとの関係の一例を示す図
【図６】図４に示したフローチャートにおけるデータの流れを示す第１フロー図
【図７】図４に示したフローチャートにおけるデータの流れを示す第２フロー図
【図８】冷却ファンの回転数Ｎと冷却ファンの寿命Ｌｆ（Ｎ）との関係及び冷却ファンの回転数Ｎと電解コンデンサの寿命Ｌｃ（Ｎ）との関係を同一のグラフ上で比較して示した図
【図９】実施の形態２に係る電力変換装置の構成例を示すブロック図
【図１０】実施の形態２の冷却ファン動作決定部における処理の流れを示すフローチャート
【図１１】図１０に示したフローチャートにおけるデータの流れを示すフロー図
【図１２】実施の形態１，２における冷却ファン制御部を具現するハードウェア構成の一例を示すブロック図
【図１３】実施の形態１，２における冷却ファン制御部を具現するハードウェア構成の他の例を示すブロック図
【図１４】実施の形態３に係る電力変換装置の制御システムの構成例を示す図
【図１５】実施の形態４に係る機械学習装置の構成例を示す図
【図１６】実施の形態４に係る機械学習装置における処理の一例を示すフローチャート
【図１７】実施の形態４に係る機械学習装置における処理の他の例を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、本発明の実施の形態に係る電力変換装置を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施の形態により、本発明が限定されるものではない。
【００１３】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る電力変換装置の構成例を示すブロック図である。図１では、交流電源１に接続され、交流電源１の交流電力を直流電力に変換してモータ３を駆動するように構成された電力変換装置２の構成が示されている。なお、直流電源を交流電源に変換する電力変換装置に用いてもよいことは言うまでもない。
【００１４】
電力変換装置２は、交流を直流に変換する整流回路４と、平滑用の電解コンデンサ５と、直流を交流に変換するパワーモジュール６と、パワーモジュール６を冷却するヒートシンク７と、電解コンデンサ５及びヒートシンク７を冷却する冷却ファン８と、電解コンデンサ５及び冷却ファン８の周囲の温度を計測する第１の温度センサである温度センサ９ａと、冷却ファン８の動作を決定する冷却ファン制御部１０と、冷却ファン制御部１０との間のインタフェースである操作パネル１１とを有している。冷却ファン８は、電力変換装置２が具備する第１の部品の一例であり、電解コンデンサ５は、電力変換装置２が具備する第２の部品の一例である。温度センサ９ａは、電力変換装置２に設けられるセンサのうちの一つである。冷却ファン制御部１０は、電解コンデンサ５及び冷却ファン８の寿命を考慮して冷却ファン８の動作を決定する。すなわち、冷却ファン制御部１０は、実施の形態１における寿命制御部を成す。また、冷却ファン制御部１０が冷却ファン８に出力する信号は、冷却ファン８を駆動するための駆動信号となる。
【００１５】
電力変換装置２は、交流電源１より入力された交流を整流回路４で直流に変換した後、変換した直流から周波数可変の交流を生成してモータ３に印加する。
【００１６】
また、冷却ファン制御部１０は、電解コンデンサ寿命記憶部１２と、冷却ファン寿命記憶部１３と、動作時間計測部１４と、係数導出部１５と冷却ファン動作決定部１６と、を有している。なお、図１における冷却ファン制御部１０の括りは便宜的なものであり、各部は、冷却ファン制御部１０の内部に構成されていても外部に構成されていてもよい。
【００１７】
電解コンデンサ寿命記憶部１２は、周囲温度Ｔａと、動作時間が零すなわち未使用である電解コンデンサ５の寿命Ｌｓｃとの関係を冷却ファン動作決定部１６に出力する。以下、動作時間が零であることを「動作時間０」と表記する。ここで、周囲温度Ｔａは冷却ファン８の周囲の温度であり、例えば、電力変換装置２の筐体の内部の温度であってもよい。または、電力変換装置２が設置される周辺の温度であってもよい。
【００１８】
図２は、冷却ファン８の周囲温度Ｔａと動作時間０のときの電解コンデンサ５の寿命Ｌｓｃとの関係の一例を示す図である。周囲温度Ｔａと寿命Ｌｓｃとの関係は、予め電解コンデンサ寿命記憶部１２、又は図１では図示しない不揮発性メモリに書き込んでおく。周囲温度Ｔａと寿命Ｌｓｃとの関係を示す情報は、電解コンデンサの製造メーカから提供を受けること、又は、インターネットもしくはカタログといった公開情報を利用することで入手することができる。以下、周囲温度Ｔａと寿命Ｌｓｃとの関係を、適宜「Ｌｓｃ（Ｔａ）」と表記する。
【００１９】
冷却ファン寿命記憶部１３は、冷却ファン８の回転数がＮのときの、周囲温度Ｔａと動作時間０における冷却ファン８の寿命Ｌｓｆとの関係を冷却ファン動作決定部１６に出力する。ここで、冷却ファン８の回転数とは、単位時間あたりに冷却ファン８が回転する回数のことを言う。
【００２０】
図３は、冷却ファン８の周囲温度Ｔａと動作時間０のときの冷却ファン８の寿命Ｌｓｆとの関係の一例を示す図である。冷却ファン８の寿命Ｌｓｆは、周囲温度Ｔａだけでなく、冷却ファン８の回転数Ｎによっても異なる。このため、冷却ファン８における複数の回転数Ｎにおける寿命のデータを冷却ファン寿命記憶部１３、又は図１では図示しない不揮発性メモリに書き込んでおく。周囲温度Ｔａと冷却ファン８の回転数Ｎと動作時間０のときの冷却ファン８の寿命Ｌｓｆとの関係を示す情報は、冷却ファンの製造メーカから提供を受けること、又は、インターネットもしくはカタログといった公開情報を利用することで入手することができる。なお、以下、周囲温度Ｔａと冷却ファン８の回転数Ｎと動作時間０のときの冷却ファン８の寿命Ｌｓｆとの関係は、適宜「Ｌｓｆ（Ｔａ，Ｎ）」と表記する。
【００２１】
図３には、２つの異なる回転数で冷却ファン８を駆動したときに取得した寿命のデータの例が示されている。具体的に、実線で示される曲線Ｋ１は冷却ファン８の回転数Ｎが定格回転数Ｎｒのときの寿命の温度特性を示し、破線で示される曲線Ｋ２は冷却ファン８の回転数Ｎが最大値Ｎｍａｘのときの寿命の温度特性を示している。なお、データを取得していない冷却ファン８の回転数Ｎにおける寿命の温度特性は、データを取得している２つの冷却ファン８の回転数Ｎにおける寿命のデータを線形補間して求めることができる。
【００２２】
図１に戻り、動作時間計測部１４は、電力変換装置２における運転中の経過時間を計測し、計測した経過時間すなわち電力変換装置２の動作時間を冷却ファン動作決定部１６に出力する。
【００２３】
係数導出部１５には、温度センサ９ａからの検出値と、操作パネル１１からの信号とが入力される。係数導出部１５は、これらの検出値及び信号を使用して、冷却ファン８の回転数制御用の信号を冷却ファン８に出力する。また、係数導出部１５は、冷却ファン８の回転数Ｎと周囲温度Ｔａとの関係を示す情報を冷却ファン動作決定部１６に出力する。
【００２４】
冷却ファン動作決定部１６には、周囲温度Ｔａと寿命Ｌｓｃ（Ｔａ）との関係を示す情報、冷却ファン８における周囲温度Ｔａと回転数ごとの寿命Ｌｓｆ（Ｔａ，Ｎ）との関係を示す情報、電力変換装置２の動作時間、温度センサ９ａからの検出値、及び冷却ファン８の回転数Ｎと周囲温度Ｔａとの関係を示す情報が入力される。冷却ファン動作決定部１６は、これらの入力信号又は入力情報に基づいて、冷却ファン８に対する回転数制御用の信号を生成し、生成した信号を冷却ファン８に出力する。
【００２５】
また、冷却ファン動作決定部１６は、電力変換装置２の動作時間、冷却ファン８の回転数制御用の信号、及び周囲温度Ｔａに基づいて、電力変換装置２における動作中の継続時間Ｔ（ｔ，ｋ）を計測して保持する。ここで、継続時間Ｔ（ｔ，ｋ）とは、冷却ファン８の回転数Ｎがｋであるときに、周囲温度Ｔａがｔの状態が継続したときの累積時間である。
【００２６】
ここで、継続時間Ｔ（ｔ，ｋ）において、ｋは０から最大回転数の範囲内の値をとり、ｔは周囲温度の最小値から最大値の範囲内の値をとる。このため、冷却ファン動作決定部１６には、複数の運転周波数における電力変換装置２の動作時間の情報、及び複数の周囲温度Ｔａにおける電力変換装置２の動作時間の情報が保持される。一例を挙げると、周囲温度Ｔａの最大値をＴａ_ｍａｘとし、冷却ファン８の回転数Ｎの最大値をＮｍａｘとすると、Ｔ（Ｔａ_ｍａｘ，０）は、周囲温度が最大で、且つ、冷却ファン８が停止しているときにおける電力変換装置２のこれまでの動作時間を表している。なお、計測した継続時間Ｔ（ｔ，ｋ）は、冷却ファン動作決定部１６に保持してもよいし、図１では図示しない不揮発性メモリに保持してもよい。
【００２７】
次に、実施の形態１に係る電力変換装置２の動作について、図１から図８の図面を参照して説明する。図４は、実施の形態１の冷却ファン動作決定部１６における処理の流れを示すフローチャートである。図５は、冷却ファン８の回転数Ｎと周囲温度Ｔａとの関係の一例を示す図である。図６は、図４に示したフローチャートにおけるデータの流れを示す第１フロー図である。図７は、図４に示したフローチャートにおけるデータの流れを示す第２フロー図である。図８は、冷却ファン８の回転数Ｎと冷却ファン８の寿命Ｌｆ（Ｎ）との関係及び冷却ファン８の回転数Ｎと電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｎ）との関係を同一のグラフ上で比較して示した図である。
【００２８】
図４において、まず、ステップＳＴ１０１では、係数導出部１５の内部で使用する変数ｉが、ｉ＝０とされる。
【００２９】
ステップＳＴ１０２では、操作パネル１１から係数導出部１５に温度測定回数ｎが入力される。なお、ｎは、２以上の整数である。
【００３０】
ステップＳＴ１０３では、係数導出部１５は、冷却ファン８を回転数Ｎｉで運転させるための信号を冷却ファン８に出力する。冷却ファン８の回転数Ｎｉは、次式を用いて決定することができる。
【００３１】
【数１】
0006498371.tif 000002
【００３２】
上記（１）式において、Ｎｍａｘは冷却ファン８の最大回転数とする。
【００３３】
冷却ファン８を回転させるための信号が出力されると、ステップＳＴ１０４において、実際に使用する運転パターンでモータ３の運転が開始される。
【００３４】
ステップＳＴ１０５では、係数導出部１５へ入力される温度センサ９ａの検出値をもとに、周囲温度Ｔａが飽和したか否かが判定される。周囲温度Ｔａが飽和したか否かの判定は、周囲温度Ｔａの今回値と前回値との差分を判定値と比較することで実施することができる。周囲温度Ｔａが飽和したと判定されるまでの間、ステップＳＴ１０５を繰り返す。周囲温度Ｔａが飽和したと判定された場合には、ステップＳＴ１０６に進む。
【００３５】
ステップＳＴ１０６では、冷却ファン８の回転数Ｎｉのときの周囲温度Ｔａ（Ｎｉ）が測定され、測定された周囲温度Ｔａ（Ｎｉ）が係数導出部１５に記憶される。
【００３６】
ステップＳＴ１０７では、係数導出部１５内の変数ｉの値が１ずつインクリメントされる。
【００３７】
ステップＳＴ１０８では、係数導出部１５内で変数ｉと温度測定回数ｎとが比較され、変数ｉが温度測定回数ｎ以上になった場合には（ステップＳＴ１０８，Ｙｅｓ）、ステップＳＴ１０９に進む。一方、変数ｉが測定回数ｎ未満の場合には（ステップＳＴ１０８，Ｎｏ）、ステップＳＴ１０３に戻る。
【００３８】
ステップＳＴ１０９では、モータ３及び冷却ファン８の運転が停止される。
【００３９】
ここで、ステップＳＴ１０２からステップＳＴ１０９までの動作について、ｎ＝２の場合、すなわち温度測定を２回行う場合を一例として説明する。
【００４０】
まず、冷却ファン８の回転数が零、すなわち冷却ファン８を停止したままの状態でモータ３の運転を開始する。なお、冷却ファン８の回転数Ｎが零のときを、“Ｎ０”と表記する。
【００４１】
次に、周囲温度Ｔａの飽和後（ステップＳＴ１０５，Ｙｅｓ）、係数導出部１５にて冷却ファン８の回転数がＮ０のときの周囲温度であるＴａ（Ｎ０）の値が記憶される。
【００４２】
次に、冷却ファン８の回転数をＮｍａｘとして、モータ３の運転を開始する。周囲温度が飽和した後、係数導出部１５で冷却ファン８の回転数がＮｍａｘのときの周囲温度であるＴａ（Ｎｍａｘ）の値が記憶され、モータ３及び冷却ファン８の運転は停止される。
【００４３】
図６及び図７には、ステップＳＴ１１０からステップＳＴ１１５までのデータの流れが示されている。
【００４４】
ステップＳＴ１１０では、係数導出部１５において、冷却ファン８の回転数Ｎと周囲温度Ｔａ（Ｎ）との関係が求められる。具体的には、データ未取得の冷却ファン８の回転数Ｎのときの周囲温度Ｔａ（Ｎ）のデータを、取得済データのうちの２点のデータＴａ（Ｎｉ）を使用して線形補間することで求め、冷却ファン８の回転数Ｎと周囲温度Ｔａとの関係が求められる。冷却ファン８の回転数Ｎと周囲温度Ｔａとの関係を示す情報Ｔａ（Ｎ）は、冷却ファン動作決定部１６に出力される。なお、取得済データであるデータＴａ（Ｎｉ）は、ステップＳＴ１０６で測定されたデータであり、係数導出部１５に保持されている。
【００４５】
図５は、温度測定回数ｎが４のときの冷却ファン８の回転数と周囲温度との関係の一例を示す図であり、冷却ファン８の回転数が高くなるほど周囲温度が低くなる関係が示されている。
【００４６】
図４及び図６のフローに戻り、ステップＳＴ１１１では、冷却ファン動作決定部１６にて、周囲温度Ｔａと電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｔａ）との関係が求められる。具体的に、周囲温度Ｔａのときの電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｔａ）は、周囲温度Ｔａと動作時間０のときの電解コンデンサ５の寿命Ｌｓｃ（Ｔａ）との関係式、及び上述した継続時間Ｔ（ｔ，ｋ）より、次式のとおり計算できる。
【００４７】
【数２】
0006498371.tif 000003
【００４８】
上記（２）式において、Ｔａ_ｍａｘは周囲温度Ｔａの最大値であり、Ｔａ_ｍｉｎは周囲温度Ｔａの最小値である。なお、周囲温度Ｔａと、動作時間０のときの電解コンデンサ５の寿命Ｌｓｃ（Ｔａ）との関係を示すデータは、電解コンデンサ寿命記憶部１２に記憶されている。また、継続時間Ｔ（ｔ，ｋ）のデータは、冷却ファン動作決定部１６に保持されている。
【００４９】
また、上記（２）式では、周囲温度Ｔａにおける未使用の電解コンデンサ５の寿命Ｌｓｃ（Ｔａ）から、周囲温度Ｔａに換算したときのこれまでの電解コンデンサ５の動作時間を引き、今後、周囲温度Ｔａで使用したときの電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｔａ）を算出している。
【００５０】
図７に進み、ステップＳＴ１１２では、冷却ファン動作決定部１６にて、冷却ファン８の回転数Ｎと電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｎ）との関係が求められる。具体的には、ステップＳＴ１１１で導出した（２）式に示されている周囲温度ＴａにステップＳＴ１１０で算出した周囲温度Ｔａ（Ｎ）を代入した、以下の（３）式により、寿命Ｌｃ（Ｎ）を計算する。
【００５１】
【数３】
0006498371.tif 000004
【００５２】
図６に戻り、ステップＳＴ１１３では、冷却ファン動作決定部１６にて、冷却ファン８の回転数がＮのときの、周囲温度Ｔａと、冷却ファン８の寿命Ｌｆ（Ｔａ，Ｎ）との関係が求められる。具体的に、冷却ファン８の回転数がＮであり、且つ周囲温度Ｔａのときの冷却ファン８の寿命Ｌｆ（Ｔａ，Ｎ）は、冷却ファン寿命記憶部１３に記憶されている、周囲温度Ｔａと動作時間０のときの冷却ファン８の寿命Ｌｓｆ（Ｔａ，Ｎ）との関係、冷却ファン動作決定部１６に保持されている上述した継続時間Ｔ（ｔ，ｋ）より、下記のとおり計算できる。
【００５３】
【数４】
0006498371.tif 000005
【００５４】
上記（４）式において、Ｔａ_ｍａｘは周囲温度Ｔａの最大値であり、Ｔａ_ｍｉｎは周囲温度Ｔａの最小値であり、Ｎ_ｍａｘは冷却ファン８の回転数Ｎの最大値である。なお、周囲温度Ｔａと、動作時間０のときの冷却ファン８の寿命Ｌｓｆ（Ｔａ，Ｎ）との関係を示すデータは、冷却ファン寿命記憶部１３に記憶されている。また、継続時間Ｔ（ｔ，ｋ）のデータは、冷却ファン動作決定部１６に保持されている。
【００５５】
また、上記（４）式では、寿命Ｌｓｆ（Ｔａ，Ｎ）から、冷却ファン８の回転数がＮであり、周囲温度Ｔａに換算したときのこれまでの冷却ファン８の動作時間を減算することで、寿命Ｌｆ（Ｔａ，Ｎ）が算出される。ここで、寿命Ｌｓｆ（Ｔａ，Ｎ）は、冷却ファン８の回転数がＮのときの、周囲温度Ｔａにおける未使用の冷却ファン８の寿命である。また、寿命Ｌｆ（Ｔａ，Ｎ）は、今後、周囲温度Ｔａ、且つ回転数Ｎで使用したときの冷却ファン８の寿命である。
【００５６】
図７に進み、ステップＳＴ１１４では、冷却ファン動作決定部１６にて、冷却ファン８の回転数Ｎと、冷却ファン８の寿命Ｌｆ（Ｎ）との関係が求められる。具体的には、ステップＳＴ１１３で導出された（４）式に示されている周囲温度ＴａにステップＳＴ１１０で算出した周囲温度Ｔａ（Ｎ）を代入した、以下の（５）式により、寿命Ｌｆ（Ｎ）を計算する。
【００５７】
【数５】
0006498371.tif 000006
【００５８】
ステップＳＴ１１５では、冷却ファン動作決定部１６にて、冷却ファン８と電解コンデンサ５の寿命が同等になる冷却ファン８の回転数Ｎｘが決定される。この回転数Ｎｘは、以下の（６）式、及び（７）式により決定される。
【００５９】
【数６】
0006498371.tif 000007
【数７】
0006498371.tif 000008
【００６０】
図８には、図７のステップＳＴ１１５に示されている波形が図示されている。図８において、太実線で示す部分が上記（６）式で計算されるＬＩ（Ｎ）の値であり、また、電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｎ）と冷却ファン８の寿命Ｌｆ（Ｎ）との交点が、上記（７）式で計算されるＬＩ（Ｎｘ）の値を示している。
【００６１】
図８において、冷却ファン８の定格駆動時、すなわち定格回転数で駆動される際の回転数をＮ１とする。このとき、冷却ファン８の寿命はＬｆ（Ｎ１）であり、電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｎ１）よりも短い。電解コンデンサ５の寿命をＬｃ（Ｎ１）よりも短くすることが可能な場合、本実施の形態では、冷却ファン８の回転数をＮ１よりも低くすることによって、電解コンデンサ５の寿命をＬｃ（Ｎ１）よりも短くするとともに、冷却ファン８の寿命をＬｆ（Ｎ１）よりも長くすることができる。
【００６２】
あるいは、図８において、冷却ファンの定格駆動時、すなわち定格回転数で駆動される際の回転数をＮ２とする。このとき、冷却ファン８の寿命はＬｆ（Ｎ２）であり、電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｎ２）よりも長い。冷却ファン８の寿命をＬｆ（Ｎ２）よりも短くすることが可能な場合、本実施の形態では、冷却ファン８の回転数をＮ２よりも大きくすることによって、冷却ファン８の寿命をＬｆ（Ｎ２）よりも短くするとともに、電解コンデンサ５の寿命をＬｃ（Ｎ２）よりも長くすることができる。
【００６３】
上述の様に、本実施の形態の手法を用いれば、第１の部品である冷却ファン及び、冷却ファンの駆動量である回転数によって寿命が変化する第２の部品である電解コンデンサと、冷却ファンの駆動量と、の関係に基づいて、冷却ファンと電解コンデンサの寿命を制御することが可能となる。
【００６４】
このように、第１の部品と第２の部品の寿命を制御することによって、第１の部品あるいは第２の部品の交換時期を制御することが可能となる。
【００６５】
また、例えば、図８において、冷却ファン８の回転数Ｎを、冷却ファン８の寿命と電解コンデンサ５の寿命とが異なるＮ１あるいはＮ２に設定した場合、一方の備品は寿命に至っていないにも関わらず、他方の部品の交換が必要となる。本実施の形態において、冷却ファン８の寿命と電解コンデンサ５の寿命とが同程度となる回転数Ｎｘを用いれば、両部品の交換時期を同じにすることができる。ここで、部品の交換とは、電力変換装置自体を取り換えることも含める。
【００６６】
例えば、一方の部品の交換の為に電力変換装置自体を取り換える必要があれば、本実施の形態により部品の最短寿命を延ばすことが可能となるので、電力変換装置自体の寿命を延ばす効果が得られる。
【００６７】
すなわち、寿命を延伸化するための回転数Ｎｘは、（６）式及び（７）式から求まる値とすることも、上述したように、次式を満たす値とすることもできる。
【００６８】
【数８】
0006498371.tif 000009
【００６９】
上記（８）式において、Ｎｒは冷却ファン８の定格回転数である。何れにしても、定格値である定格回転数Ｎｒで冷却ファン８を動作させたときに比して、電解コンデンサ５の寿命Ｌｃと冷却ファン８の寿命Ｌｆとの差が小さくなる回転数Ｎを選択すること、別言すれば、電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ及び冷却ファン８の寿命Ｌｆのうちの短い方の寿命が長くなるような回転数Ｎを選択することにより、電力変換装置２の寿命の延伸化を図ることができる。
【００７０】
なお、本実施の形態では冷却ファン８の単位時間当たりの回転数を冷却ファン８の駆動量とした。簡単には、回転数のみで寿命の制御が可能であるが、厳密な寿命を求めるために、冷却ファン８の駆動時間又は駆動開始時の回転数増加に関する駆動シーケンス等も含めた要素を考慮してもよい。
【００７１】
また、本実施の形態では、第１の部品と第２の部品との寿命を制御したが、さらに、第１の部品の駆動量によって寿命が変化するその他の部品の寿命との関係を考慮して各部品の寿命を制御してもよいことは言うまでもない。
【００７２】
また、本実施の形態では、電力変換装置を例に挙げたが、例えば、電子機器であってもよく、第１の部品が冷却ファンで、第２の部品が冷却ファンで冷却される電子回路であってもよい。電子機器に含まれる、第１の部品と、第１の部品の駆動量によって寿命が変化する第２の部品とに本実施の形態は適用することができる。
【００７３】
実施の形態２．
図９は、実施の形態２に係る電力変換装置の構成例を示すブロック図である。実施の形態２に係る電力変換装置２Ａでは、図１に示す実施の形態１に係る電力変換装置２の構成から、負荷電流を検出する電流センサ２２と、第２の温度センサである温度センサ９ｂとが付加され、また、冷却ファン制御部１０の内部にジャンクション温度推定部２１が付加されて冷却ファン制御部１０Ａが構成されている。その他の構成については、実施の形態１の構成と同一又は同等であり、同一又は同等の構成部には同一の符号を付して、重複する説明は省略する。
【００７４】
実施の形態２において、温度センサ９ｂは、電力変換装置２Ａに設けられるセンサのうちの一つである。第１の温度センサである温度センサ９ａが電解コンデンサ５及び冷却ファン８の周囲温度を計測するのに対し、第２の温度センサである温度センサ９ｂは、ヒートシンク７に取り付けられた図示しないフィンの温度を計測する。
【００７５】
電流センサ２２は、モータ３に流出入する電流である負荷電流を検出する。ジャンクション温度推定部２１には、電流センサ２２からの検出値と、温度センサ９ｂからの検出値とが入力される。ジャンクション温度推定部２１の内部には、パワーモジュール６の熱抵抗データ、及び負荷電流ごとの損失に関するテーブルデータが保存されている。ジャンクション温度推定部２１は、電流センサ２２からの検出値と、温度センサ９ｂからの検出値と、内部で保持しているデータを使用して、パワーモジュール６におけるジャンクション温度Ｔｊを推定して冷却ファン動作決定部１６に出力する。ここで、ジャンクション温度Ｔｊとは、半導体チップが接合される接合領域の温度を言う。これにより、冷却ファン動作決定部１６には、実施の形態１のときの入力情報に加え、パワーモジュール６におけるジャンクション温度Ｔｊの情報が入力される。
【００７６】
なお、温度センサ９ｂは、ヒートシンク７に取り付けられた図示しないフィンの温度を計測するとして説明したが、フィンの温度を計測するのに代えて、図示しないフィン取付部の温度を検出してもよい。すなわち、パワーモジュール６におけるジャンクション温度Ｔｊを推定することができさえすれば、温度センサ９ｂは、冷却器であるヒートシンク７の何れの部位に設けてもよい。
【００７７】
実施の形態１では、冷却ファン動作決定部１６で決定した冷却ファン８の回転数Ｎｘで電力変換装置２を運転することで、電力変換装置２の長寿命化を図ることとしていた。これに対し、実施の形態２の冷却ファン動作決定部１６では、パワーモジュール６におけるジャンクション温度Ｔｊの情報を使用して冷却ファン８の回転数Ｎｘを推定する。これにより、パワーモジュール６が損傷しない範囲で、冷却ファン８の回転数Ｎｘが決定され、電力変換装置２Ａの長寿命化が図れる。
【００７８】
次に、実施の形態２に係る電力変換装置２Ａの動作について、図９から図１１の図面を参照して説明する。図１０は、実施の形態２の冷却ファン動作決定部１６における処理の流れを示すフローチャートである。図１１は、図１０に示したフローチャートにおけるデータの流れを示すフロー図である。
【００７９】
まず、図１０において、ステップＳＴ１０１からステップＳＴ１０４までの処理は、図４に示す実施の形態１の処理と同じである。ステップＳＴ１０４の処理を終えるとステップＳＴ２０１に進む。
【００８０】
ステップＳＴ２０１では、ジャンクション温度推定部２１において、ジャンクション温度Ｔｊが、次式を用いて推定される。
【００８１】
【数９】
0006498371.tif 000010
【００８２】
上記（９）式において、Ｉは電流センサ２２の検出値より求めた負荷電流、Ｐ（Ｉ）は損失テーブルデータと負荷電流Ｉより求めたチップ損失、Ｒｔｈはパワーモジュール６の熱抵抗、Ｔｆは温度センサ９ｂの検出値より求めたフィン温度である。ジャンクション温度推定部２１が推定したジャンクション温度Ｔｊは、冷却ファン動作決定部１６に出力される。
【００８３】
ステップＳＴ２０２では、冷却ファン動作決定部１６において、ステップＳＴ２０１で求めたジャンクション温度Ｔｊが、予め設定された規定温度Ｔｊｍａｘ_ｌｉｍ以下であるか否かが判定される。ここで、規定温度Ｔｊｍａｘ_ｌｉｍは、パワーモジュールの損傷を抑制するために仕様が決定されたジャンクション温度とする。
【００８４】
ジャンクション温度Ｔｊが規定温度Ｔｊｍａｘ_ｌｉｍ以下の場合には（ステップＳＴ２０２，Ｙｅｓ）、ステップＳＴ１０５に進む。一方、ジャンクション温度Ｔｊが規定温度Ｔｊｍａｘ_ｌｉｍよりも大きい場合には（ステップＳＴ２０２，Ｎｏ）、ステップＳＴ２０３に進んでモータ３の運転を一旦停止した後に、ステップＳＴ１０７に進む。
【００８５】
なお、上記ステップＳＴ２０２の判定処理では、ジャンクション温度Ｔｊが規定温度Ｔｊｍａｘ_ｌｉｍに等しい場合を“Ｙｅｓ”と判定しているが、“Ｎｏ”と判定してもよい。すなわち、ジャンクション温度Ｔｊと規定温度Ｔｊｍａｘ_ｌｉｍとが等しい場合を“Ｙｅｓ”又は“Ｎｏ”の何れで判定してもよい。
【００８６】
ステップＳＴ１０５の判定処理及びステップＳＴ１０６の温度測定は、実施の形態１と同一又は同等である。但し、周囲温度Ｔａが飽和していないと判定された場合には（ステップＳＴ１０５，Ｎｏ）、ステップＳＴ２０１の処理に戻る。また、周囲温度Ｔａが飽和していると判定された場合には（ステップＳＴ１０５，Ｙｅｓ）、ステップＳＴ１０６の処理を行ってステップＳＴ２０４に進む。
【００８７】
ステップＳＴ２０４では、冷却ファン８の回転数がＮｉのときのジャンクション温度Ｔｊの最大値Ｔｊｍａｘ（Ｎｉ）が推定される。推定された最大値Ｔｊｍａｘ（Ｎｉ）は、冷却ファン動作決定部１６に保持される。なお、最大値Ｔｊｍａｘ（Ｎｉ）は、運転の１周期分にわたり上記（９）式を用いて推定したジャンクション温度Ｔｊの最大値とする。
【００８８】
ステップＳＴ２０４の処理の後、ステップＳＴ１０７からステップＳＴ１１４の処理が行われるが、これらの処理は、図４に示す実施の形態１の処理と同じである。ステップＳＴ１１４の処理を終えるとステップＳＴ２０５に進む。
【００８９】
図１１には、ステップＳＴ１１０からステップＳＴ１１４、ステップＳＴ２０５及びステップＳＴ１１５ｂのデータの流れが示されている。
【００９０】
図１１において、ステップＳＴ１１２では、冷却ファン動作決定部１６にて、冷却ファン８の回転数Ｎと電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｎ）との関係が求められる。この処理では、図示のようにステップＳＴ１１１で導出された電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｔａ）の情報と、ステップＳＴ１１０で算出された周囲温度Ｔａ（Ｎ）の情報とが用いられる。
【００９１】
また、ステップＳＴ１１４では、冷却ファン動作決定部１６にて、冷却ファン８の回転数Ｎと、冷却ファン８の寿命Ｌｆ（Ｎ）との関係が求められる。この処理では、図示のようにステップＳＴ１１３で導出された冷却ファン８の寿命Ｌｆ（Ｔａ，Ｎ）の情報と、ステップＳＴ１１０で算出された周囲温度Ｔａ（Ｎ）の情報とが用いられる。
【００９２】
そして、ステップＳＴ２０５では、冷却ファン動作決定部１６にて、冷却ファン８の回転数Ｎとジャンクション温度Ｔｊの最大値Ｔｊｍａｘとの関係が求められる。具体的には、データ未取得の冷却ファン８の回転数Ｎのときのジャンクション温度Ｔｊの最大値Ｔｊｍａｘ（Ｎ）のデータを、取得済データのうちの２点のデータＴｊｍａｘ（Ｎｉ）を使用して線形補間することで求め、冷却ファン８の回転数Ｎとジャンクション温度Ｔｊの最大値Ｔｊｍａｘとの関係が求められる。冷却ファン８の回転数Ｎとジャンクション温度Ｔｊの最大値Ｔｊｍａｘとの関係を示す情報は、冷却ファン動作決定部１６に出力される。なお、取得済データであるデータＴｊｍａｘ（Ｎｉ）は、ステップＳＴ２０１で推定されたデータであり、冷却ファン動作決定部１６に保持されている。
【００９３】
ステップＳＴ１１５ｂでは、冷却ファン動作決定部１６にて、電力変換装置２Ａの寿命が最も長くなる回転数Ｎｘが決定される。回転数Ｎｘは、上記した（７）式、及び以下の（１０）式により決定される。
【００９４】
【数１０】
0006498371.tif 000011
【００９５】
上記（１０）式において、Ｎｌｉｍは、ジャンクション温度Ｔｊの最大値Ｔｊｍａｘが予め設定された規定温度になるときの冷却ファン８の回転数とする。すなわち、Ｎｌｉｍは、半導体チップの接合信頼度が保証される最低限の回転数である。また、冷却ファン８の回転数Ｎｘは、（７）式、及び（１０）式から求まる値に限らず、上記（８）式を満たす値としてもよい。
【００９６】
以上に示した実施の形態２の手法を用いれば、実施の形態１で説明した効果に加え、パワーモジュール６が損傷しない範囲内で、冷却ファン８の回転数Ｎを決定することができる。
【００９７】
次に、実施の形態１，２における冷却ファン制御部１０，１０Ａの機能を実現するハードウェア構成について、図１２及び図１３の図面を参照して説明する。図１２は、実施の形態１，２における冷却ファン制御部１０，１０Ａを具現するハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図１３は、実施の形態１，２における冷却ファン制御部１０，１０Ａを具現するハードウェア構成の他の例を示すブロック図である。
【００９８】
上述した冷却ファン制御部１０，１０Ａの機能を実現する場合には、図１２に示すように、演算を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ：中央処理装置）２００、ＣＰＵ２００によって読みとられるプログラムが保存されるメモリ２０２及び信号の入出力を行うインタフェース２０４を含む構成とすることができる。なお、ＣＰＵ２００は、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、又はＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）といった演算手段であってもよい。また、メモリ２０２とは、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  ＥＰＲＯＭ）といった不揮発性又は揮発性の半導体メモリが該当する。冷却ファン制御部１０，１０Ａを構成する各部が算出又は導出したデータ又は情報は、不揮発性メモリに保持することができる。
【００９９】
具体的に、メモリ２０２には、冷却ファン制御部１０，１０Ａの機能を実行するプログラムが格納されている。ＣＰＵ２００は、インタフェース２０４を介して、必要な情報の授受を行うことにより、実施の形態１，２で説明された各種の演算処理を実行する。また、冷却ファン制御部１０，１０Ａを構成する各部が算出又は導出したデータは、メモリ２０２のうちの不揮発性メモリに保持することができる。
【０１００】
また、図１２に示すＣＰＵ２００及びメモリ２０２は、図１３のように処理回路２０３に置き換えてもよい。処理回路２０３は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、又は、これらを組み合わせたものが該当する。
【０１０１】
実施の形態３．
図１４は、実施の形態３に係る電力変換装置の制御システムの構成例を示す図である。実施の形態３に係る電力変換装置の制御システムは、電力変換装置２がＰＬＣ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）１０３と接続されている点が異なる。なお、ＰＬＣ１０３は情報処理装置１０１に接続され、情報処理装置１０１は通信ネットワーク１０５を介してサーバ１００に接続可能である。以下、実施の形態１又は２と異なる点を主に説明する。
【０１０２】
実施の形態３では、図１及び図９に示した冷却ファン制御部１０，１０Ａは、情報処理装置１０１に搭載される。図１４に示すように、情報処理装置１０１は、複数の電力変換装置２に設けられる図１４では図示しないそれぞれの冷却ファン８の駆動制御を行う。すなわち、実施の形態３に係る電力変換装置の制御システムは、冷却ファンの制御システムを構成する。
【０１０３】
情報処理装置１０１は、ＰＬＣ１０３を介して複数の電力変換装置２における電解コンデンサ５及び冷却ファン８の寿命を記憶する。さらに、図８で示すような寿命特性を複数の電力変換装置２について求め、例えば、複数の電力変換装置２の電解コンデンサ５の寿命が同程度になるように、各電力変換装置２における冷却ファン８の回転数Ｎを求める。このようにすることによって、複数の電力変換装置２の電解コンデンサ５及び冷却ファン８の交換時期を同時期に設定でき、交換メンテナンス頻度を低減することができる。
【０１０４】
あるいは、電解コンデンサ５の在庫状況によって電解コンデンサ５の交換数を調整することも可能である。このとき、サーバ１００に部品の在庫数、納入時期、納入個数等のデータを保管しておき、このデータをサーバ１００で随時確認することによって、情報処理装置１０１による電解コンデンサ５や冷却ファン８の寿命制御に反映させることができる。
【０１０５】
また、モータ３が設置される例えば工場内の温度状況、モータ３の稼働予定状況等のデータをサーバ１００に保管しておき、推定した電解コンデンサ５や冷却ファン８の寿命特性に、当該データを用いて部品交換時期を制御することも可能である。
【０１０６】
実施の形態１又は２で述べたように、電解コンデンサ５及び冷却ファン８の寿命特性を推定し、冷却ファン８の回転数Ｎ、すなわち冷却ファン８の制御によってこれら部品の寿命を制御することが可能となる。そのため、実施の形態３に係る冷却ファンの制御システムを用いて、冷却ファン８の動作を決定する際に複数の電力変換装置２の寿命、交換部品の在庫状況、又はモータが設置される工場内のその他のデータを考慮して回転数Ｎを決定できる。
【０１０７】
なお、本実施の形態ではＰＬＣ１０３を用いたが、ＰＬＣ１０３は必ずしも用いなくてもよく、情報処理装置１０１を直接電力変換装置２に接続してもよい。
【０１０８】
また、本実施の形態では複数の電力変換装置２を用いたが、必ずしも複数の電力変換装置２を用いる必要はない。実施の形態１又は２で説明したように単一の電力変換装置２内の電解コンデンサ及び冷却ファンの寿命を制御する場合であっても、交換部品の在庫状況や工場内のデータを考慮することができる。
【０１０９】
また、本実施の形態では情報処理装置１０１が各種の寿命記憶部を備える例を説明したが、必ずしもこれに限られない。寿命記憶部はＰＬＣ１０３が有していてもよいし、サーバ１００にあってもよいし、実施の形態１及び２のように、電力変換装置２にあってもよい。
【０１１０】
また、本実施の形態において、通信ネットワーク１０５は有線でも無線でもよく、サーバ１００はクラウド上にあるクラウドサーバであってもよい。このようなシステム形態の場合、遠隔地からサーバ１００に例えば部品の納品予定などのデータを登録することが可能となり、遠隔地からのデータを冷却ファン８の制御に反映させることが可能となる。
【０１１１】
実施の形態４．
実施の形態４では、機械学習装置について説明する。図１５は、実施の形態４に係る機械学習装置３１０の構成例を示す図である。実施の形態４に係る機械学習装置３１０は、第１の部品である冷却ファン８の駆動条件である例えば回転数Ｎを学習する装置である。機械学習装置３１０は、図１５に示すように、学習部３１１と、状態観測部３１２とを備える。機械学習装置３１０は、エッジ装置３００に設けられている。エッジ装置３００は、実施の形態１から３で説明した電力変換装置２の上位装置であり、図１４で示す情報処理装置１０１である。なお、機械学習装置３１０は、図１４で示す電力変換装置２の内部に設けられてもよいし、ＰＬＣ１０３に設けられていてもよいし、クラウド等のサーバ１００に設けられてもよい。
【０１１２】
状態観測部３１２には、電力変換装置２から、温度センサ９ａの検出情報が入力される。状態観測部３１２は、「コンデンサ寿命」及び「ファン寿命」を状態変数として観測し、出力する。ここで、「コンデンサ寿命」は電解コンデンサ５の寿命であり、「ファン寿命」は冷却ファン８の寿命である。
【０１１３】
学習部３１１には、状態変数である「コンデンサ寿命」と、状態変数である「ファン寿命」とが入力される。学習部３１１は、冷却ファン８の回転数の情報であるファン回転数を電力変換装置２にフィードバックする。
【０１１４】
学習部３１１は、報酬計算部３１１ａと、関数更新部３１１ｂと、を備えている。報酬計算部３１１ａは、状態変数であるコンデンサ寿命と、状態変数であるファン寿命とに基づいて、報酬ｒを計算する。関数更新部３１１ｂは、報酬計算部３１１ａによって計算される報酬ｒと、コンデンサ寿命及びファン寿命とに従って、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）を更新する。関数更新部３１１ｂは、更新された関数に基づいて、次に運転する冷却ファン８の回転数Ｎを決定する。冷却ファン８の回転数Ｎは、冷却ファン８に対する駆動条件の１つである。決定された冷却ファン８の回転数Ｎは、電力変換装置２に送信すなわちフィードバックされる。
【０１１５】
学習部３１１が用いる学習アルゴリズムは、どのようなものを用いてもよい。以下、一例として、強化学習（Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を適用した場合について説明する。
【０１１６】
強化学習は、ある環境内におけるエージェントである行動主体が、現在の状態を観測し、採るべき行動を決定する、というものである。エージェントは、行動を選択することで環境から報酬を得る。エージェントは、一連の複数の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策を学習する。強化学習の代表的な手法として、Ｑ学習（Ｑ−ｌｅａｒｎｉｎｇ）又はＴＤ学習（ＴＤ−ｌｅａｒｎｉｎｇ）が知られている。例えば、Ｑ学習の場合、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）の一般的な更新式は、以下の（１１）式で表される。なお、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）は、行動価値テーブルとも呼ばれる。
【０１１７】
【数１１】
0006498371.tif 000012
【０１１８】
上記（１１）式において、ｓｔは時刻ｔにおける状態を表し、ａｔは時刻ｔにおける行動を表し、ｓｔ＋１は時刻ｔ＋１における状態を表す。行動ａｔにより、状態はｓｔ＋１に変わる。ｒｔ＋１は状態ｓｔの変化によって貰える報酬を表し、γは割引率を表し、αは学習係数を表す。本実施の形態にＱ学習を適用した場合、冷却ファン８の回転数であるファン回転数が行動ａｔとなる。
【０１１９】
ここで、時刻ｔ＋１における最良の行動ａｔ＋１の行動価値が、時刻ｔにおいて実行された行動ａｔの行動価値Ｑよりも大きいとする。この場合、（１１）式で表される更新式では、行動価値Ｑが大きくなる。一方、時刻ｔ＋１における最良の行動ａｔ＋１の行動価値が、時刻ｔにおいて実行された行動ａｔの行動価値Ｑよりも小さい場合、当該更新式では、行動価値Ｑが小さくなる。換言すれば、時刻ｔにおける行動ａｔの行動価値Ｑが、時刻ｔ＋１における最良の行動価値に近づくように、行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）が更新される。行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）の更新により、ある１つの状態における最良の行動価値が、当該ある状態以前の状態における行動価値Ｑに順次伝播して行くようになる。
【０１２０】
なお、図１５に示される構成は、電力変換装置２で計算されたコンデンサ寿命及びファン寿命を機械学習装置３１０に送信するものであるが、これに限定されない。例えば、コンデンサ寿命及びファン寿命が、機械学習装置３１０で計算される構成でもよい。
【０１２１】
次に、実施の形態４に係る機械学習装置３１０の動作について、図１５及び図１６を参照して説明する。図１６は、実施の形態４に係る機械学習装置３１０における学習処理の一例を示すフローチャートである。図１６には、冷却ファン動作決定モード時の処理フローが示されている。冷却ファン動作決定モードは、冷却ファン８の回転数Ｎを機械学習装置３１０が決定する動作モードである。
【０１２２】
図１６のフローチャートにおいて、ステップＳＴ３０１からステップＳＴ３０７までの処理は、電力変換装置２で行われる。
【０１２３】
ステップＳＴ３０１において、冷却ファン８は、回転数Ｎで運転される。ステップＳＴ３０２では、モータ３の運転が開始される。ステップＳＴ３０３では、温度センサ９ａの検出値に基づいて、周囲温度Ｔａが飽和したか否かが判定される。周囲温度Ｔａが飽和したと判定されるまでの間、ステップＳＴ３０３の処理は繰り返される。周囲温度Ｔａが飽和したと判定された場合には、ステップＳＴ３０４に進む。
【０１２４】
ステップＳＴ３０４では、冷却ファン８が回転数Ｎで回転するときの周囲温度Ｔａ（Ｎ）が測定される。ステップＳＴ３０５では、モータ３及び冷却ファン８の運転が停止される。
【０１２５】
ステップＳＴ３０６では、冷却ファン８が回転数Ｎで回転するときの電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｎ）が算出される。寿命Ｌｃ（Ｎ）の算出には、前述した（３）式が用いられる。
【０１２６】
ステップＳＴ３０７では、冷却ファン８が回転数Ｎで回転するときの、冷却ファン８の寿命Ｌｆ（Ｎ）が算出される。寿命Ｌｆ（Ｎ）の算出には、前述した（５）式が用いられる。
【０１２７】
次のステップＳＴ３０８からステップＳＴ３２５までの処理は、機械学習装置３１０で行われる。機械学習装置３１０では、報酬計算部３１１ａによって報酬ｒが与えられる。以下の説明では、第１の条件から第５の条件までの５つの条件を例に、報酬ｒの付与動作について説明する。なお、第１の条件に基づく処理を「第１の処理」、第２の条件に基づく処理を「第２の処理」、第３の条件に基づく処理を「第３の処理」、第４の条件に基づく処理を「第４の処理」、第５の条件に基づく処理を「第５の処理」と呼ぶ。
【０１２８】
また、以下の説明では、以下の記号を用いる。
ΔＬ（Ｎ）：寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）との差分
｜ΔＬ（Ｎ）｜：ΔＬ（Ｎ）の絶対値
｜ΔＬｔ（Ｎ）｜：前回の処理で用いた｜ΔＬ（Ｎ）｜
｜ΔＬｔ＋１（Ｎ）｜：今回の処理で用いる｜ΔＬ（Ｎ）｜
Ｌ１（Ｎ）：寿命Ｌｃ（Ｎ）及び寿命Ｌｆ（Ｎ）のうちで寿命が短い方
Ｌ２（Ｎ）：寿命Ｌｃ（Ｎ）及び寿命Ｌｆ（Ｎ）のうちで寿命が長い方
Ｌ１ｔ（Ｎ）：前回の処理で用いたＬ１（Ｎ）
Ｌ２ｔ（Ｎ）：前回の処理で用いたＬ２（Ｎ）
Ｌ１ｔ＋１（Ｎ）：今回の処理で用いるＬ１（Ｎ）
Ｌ２ｔ＋１（Ｎ）：今回の処理で用いるＬ２（Ｎ）
【０１２９】
＜第１の処理＞
第１の処理は、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）との差分の絶対値である｜ΔＬ（Ｎ）｜のみに基づいて、報酬ｒを増加させるか、報酬ｒを減少させるかを決める処理である。図１６において、ステップＳＴ３０８では、第１の条件を表す｜ΔＬｔ＋１（Ｎ）｜＜｜ΔＬｔ（Ｎ）｜の条件式に基づいて、判定処理が行われる。具体的に、ステップＳＴ３０８では、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）との差分の絶対値が減少したか否かが判定される。前記差分の絶対値が前回よりも減少した場合（ステップＳＴ３０８，Ｙｅｓ）、ステップＳＴ３０９に進む。ステップＳＴ３０９では、報酬ｒが増やされる。一方、前記差分の絶対値が前回よりも増加した場合（ステップＳＴ３０８，Ｎｏ）、ステップＳＴ３１０に進む。ステップＳＴ３１０では、報酬ｒが減らされる。なお、前記差分の絶対値が前回と等しい場合は、「Ｙｅｓ」、「Ｎｏ」の何れで判定してもよい。すなわち、前記差分の絶対値と閾値とが等しい場合、報酬ｒを増やしてもよいし、報酬ｒを減らしてもよい。
【０１３０】
また、ステップＳＴ３０８の判定処理に代えて、閾値を用いた判定処理を行ってもよい。具体的には、前記差分の絶対値が閾値よりも小さくなった場合には、報酬ｒが増やされる。一方、前記差分の絶対値が閾値以上になった場合には、報酬ｒが減らされる。なお、前記差分の絶対値と閾値とが等しくなった場合の処理は、どちらに含めてもよい。すなわち、前記差分の絶対値と閾値とが等しくなった場合、報酬ｒを増やしてもよいし、報酬ｒを減らしてもよい。
【０１３１】
＜第２の処理＞
第２の処理は、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とが同等の時間になるように収束させる処理の１つである。ステップＳＴ３１１では、第２の条件を表す｜ΔＬｔ＋１（Ｎ）｜＜｜ΔＬｔ（Ｎ）｜、且つ、Ｌ１ｔ＋１（Ｎ）＞Ｌ１ｔ（Ｎ）という条件式に基づいて、判定処理が行われる。具体的に、ステップＳＴ３１１では、前記差分の絶対値が減少し、且つ、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで短い方の寿命が前回よりも延びたか否かが判定される。前記差分の絶対値が減少し、且つ、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで短い方の寿命が前回よりも延びた場合（ステップＳＴ３１１，Ｙｅｓ）、ステップＳＴ３１２に進む。ステップＳＴ３１２では、報酬ｒが増やされる。一方、前記差分の絶対値が前回と等しいか、もしくは前回よりも増加した場合、又は、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで短い方の寿命が前回よりも延びていない場合（ステップＳＴ３１１，Ｎｏ）、ステップＳＴ３１３に進む。ステップＳＴ３１３では、報酬ｒが減らされる。なお、前記差分の絶対値が前回と等しい場合は、「Ｙｅｓ」、「Ｎｏ」の何れで判定してもよい。すなわち、前記差分の絶対値と閾値とが等しい場合、報酬ｒを増やしてもよいし、報酬ｒを減らしてもよい。
【０１３２】
＜第３の処理＞
第３の処理は、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とが同等の寿命になるように収束させる前記第２の処理とは異なる処理の１つである。ステップＳＴ３１４では、第３の条件を表す｜ΔＬｔ＋１（Ｎ）｜＜｜ΔＬｔ（Ｎ）｜、且つ、Ｌ１ｔ＋１（Ｎ）＞Ｌ１ｔ（Ｎ）、且つ、Ｌ２ｔ＋１（Ｎ）≧Ｌ２ｔ（Ｎ）という条件式に基づいて、判定処理が行われる。具体的に、ステップＳＴ３１４では、前記差分の絶対値が減少し、且つ、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで短い方の寿命が前回よりも延び、且つ、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで長い方の寿命が前回よりも延びたか又は等しいか否かが判定される。前記差分の絶対値が減少し、且つ、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで短い方の寿命が前回よりも延び、且つ、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで長い方の寿命が前回よりも延びたか又は等しい場合（ステップＳＴ３１４，Ｙｅｓ）、ステップＳＴ３１５に進む。なお、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで長い方の寿命が前回よりも延びたか又は等しい場合とは、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで長い方の寿命が前回よりも縮んでいないことを意味する。ステップＳＴ３１５では、報酬ｒが増やされる。一方、前記差分の絶対値が前回と等しいか、もしくは前回よりも増加した場合、又は、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで短い方の寿命が前回よりも延びていない場合、又は、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで長い方の寿命が前回よりも縮んでいる場合（ステップＳＴ３１４，Ｎｏ）、ステップＳＴ３１６に進む。ステップＳＴ３１６では、報酬ｒが減らされる。なお、前記差分の絶対値が前回と等しい場合は、「Ｙｅｓ」、「Ｎｏ」の何れで判定してもよい。すなわち、前記差分の絶対値と閾値とが等しい場合、報酬ｒを増やしてもよいし、報酬ｒを減らしてもよい。
【０１３３】
なお、ステップＳＴ３１４の判定処理に際し、電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｎ）の方が冷却ファン８の寿命Ｌｆ（Ｎ）よりも長い場合もあれば、電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｎ）の方が冷却ファン８の寿命Ｌｆ（Ｎ）よりも短い場合もある。ここでは、第３の処理が有効な場合として、電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｎ）の方が冷却ファン８の寿命Ｌｆ（Ｎ）よりも長い場合を例にとり説明する。
【０１３４】
第３の処理において、報酬ｒを増大させる処理が行われる場合とは、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで短い方の寿命であるＬｆ（Ｎ）が延び、且つ、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで長い方の寿命であるＬｃ（Ｎ）が縮まなかった場合である。このような処理は、無駄に冷却ファン８が動かされていて、冷却ファン８の回転数Ｎを下げても電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｎ）が殆ど変化しない場合に行われる。従って、電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｎ）の方が冷却ファン８の寿命Ｌｆ（Ｎ）よりも長い場合に、第３の処理は、有効である。
【０１３５】
＜第４の処理＞
第４の処理は、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とが同等の寿命になるように収束させる前記第２及び第３の処理とは異なる処理の１つである。ステップＳＴ３１７では、第４の条件を表す｜ΔＬｔ＋１（Ｎ）｜＞｜ΔＬｔ（Ｎ）｜、且つ、Ｌ２ｔ＋１（Ｎ）＞Ｌ２ｔ（Ｎ）、且つ、Ｌ１ｔ＋１（Ｎ）≧Ｌ１ｔ（Ｎ）という条件式に基づいて、判定処理が行われる。具体的に、ステップＳＴ３１７では、前記差分の絶対値が増加し、且つ、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで長い方の寿命が延び、且つ、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで短い方の寿命が延びたか又は等しいか否かが判定される。前記差分の絶対値が増加し、且つ、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで長い方の寿命が延び、且つ、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで短い方の寿命が延びたか又は等しい場合（ステップＳＴ３１７，Ｙｅｓ）、ステップＳＴ３１８に進む。なお、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで短い方の寿命が延びたか又は等しい場合とは、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで短い方の寿命が縮んでいないことを意味する。ステップＳＴ３１８では、報酬ｒが増やされる。一方、前記差分の絶対値が前回と等しいか、もしくは前回よりも減少した場合、又は、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで長い方の寿命が延びていない場合、又は、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで短い方の寿命が縮んでいる場合（ステップＳＴ３１７，Ｎｏ）、ステップＳＴ３１９に進む。ステップＳＴ３１９では、報酬ｒが減らされる。なお、前記差分の絶対値が前回と等しい場合は、「Ｙｅｓ」、「Ｎｏ」の何れで判定してもよい。すなわち、前記差分の絶対値と閾値とが等しい場合、報酬ｒを増やしてもよいし、報酬ｒを減らしてもよい。
【０１３６】
なお、ステップＳＴ３１７の判定処理に際しても、電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｎ）の方が冷却ファン８の寿命Ｌｆ（Ｎ）よりも長い場合もあれば、電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｎ）の方が冷却ファン８の寿命Ｌｆ（Ｎ）よりも短い場合もある。ここでは、第４の処理が有効な場合として、電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｎ）の方が冷却ファン８の寿命Ｌｆ（Ｎ）よりも短い場合を例にとり説明する。
【０１３７】
第４の処理において、報酬ｒを増大させる処理が行われる場合とは、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで長い方の寿命であるＬｆ（Ｎ）が延び、且つ、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）とのうちで短い方の寿命であるＬｃ（Ｎ）が縮まなかった場合である。このような処理は、無駄に冷却ファン８が動かされていて、冷却ファン８の回転数Ｎを下げても電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｎ）が殆ど変化しない場合に行われる。従って、電解コンデンサ５の寿命Ｌｃ（Ｎ）の方が冷却ファン８の寿命Ｌｆ（Ｎ）よりも短い場合に、第４の処理は、有効である。
【０１３８】
＜第５の処理＞
第５の処理は、電解コンデンサ５及び冷却ファン８のコストを考慮して、報酬ｒを増加させるか、報酬ｒを減少させるかを決める処理である。図１６において、ステップＳＴ３２０では、第５の条件、すなわち単一時間当たりの電解コンデンサ５の単価と、単一時間当たりの冷却ファン８の単価との合計値が前回の判定時よりも小さくなったか否かが判定される。ここで、単一時間当たりの電解コンデンサ５の単価は、判定時の寿命Ｌｃ（Ｎ）で規格化された値とし、単一時間当たりの冷却ファン８の単価は、判定時の寿命Ｌｆ（Ｎ）で規格化された値とする。電解コンデンサ５の単価には、電解コンデンサ５の価格の他に、交換費用及びメンテナンス費用のうちの少なくとも１つが含まれていてもよい。また、冷却ファン８の単価には、冷却ファン８の価格の他に、交換費用及びメンテナンス費用のうちの少なくとも１つが含まれていてもよい。前記合計値が前回の判定時の合計値よりも小さくなった場合（ステップＳＴ３２０，Ｙｅｓ）、ステップＳＴ３２１に進む。ステップＳＴ３２１では、報酬ｒが増やされる。一方、前記合計値が前回の判定時の合計値よりも大きい場合（ステップＳＴ３２０，Ｎｏ）、ステップＳＴ３２２に進む。ステップＳＴ３２２では、報酬ｒが減らされる。なお、前記合計値が前回の判定時の合計値と等しい場合は、「Ｙｅｓ」、「Ｎｏ」の何れで判定してもよい。すなわち、前記合計値が前回の判定時の合計値と等しい場合、報酬ｒを増やしてもよいし、報酬ｒを減らしてもよい。
【０１３９】
ステップＳＴ３２３では、冷却ファン８の回転数Ｎを決定するための関数が更新される。具体的に、関数更新部３１１ｂは、報酬計算部３１１ａによって計算される報酬ｒに従って、冷却ファン８の回転数Ｎを決定するための関数を更新する。例えばＱ学習の場合、上記（１１）式で表される行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）が、冷却ファン８の回転数Ｎを決定するための関数として用いられる。なお、ステップＳＴ３２３の処理において、行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）が収束した場合には、ステップＳＴ３２５に示すように、当該行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）を学習済みモデルとしてもよい。収束した行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）は、学習済みモデルとして他の装置等で利用可能である。
【０１４０】
ステップＳＴ３２４では、次に運転する冷却ファン８の回転数Ｎが決定される。例えばＱ学習の場合、関数更新部３１１ｂは、学習過程において、現状の状態ｓｔにおける行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）で求められる行動価値Ｑが最大となるような行動ａｔすなわち冷却ファン８の回転数Ｎを求め、電力変換装置２にフィードバックする。なお、行動ａｔを選択する方法としてはε−グリーディ法等の公知の技術を用いればよい。以降、ステップＳＴ３０１に戻り、ステップＳＴ３０１からステップＳＴ３２４までの処理が繰り返される。一方、行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）が収束した場合、関数更新部３１１ｂは、収束した行動価値関数Ｑ（ｓｔ，ａｔ）で求められる行動価値Ｑが最大となるような冷却ファン８の回転数Ｎを選択し、冷却ファン動作決定モードを終了する。電力変換装置２は、関数更新部３１１ｂからフィードバックされた冷却ファン８の回転数Ｎに基づいて、冷却ファン８の回転数Ｎを制御する。
【０１４１】
なお、上記図１６の処理フローでは、第１の条件から第５の条件までの５つの条件に基づく第１の処理から第５の処理の全てを含めている。これらの処理のうち、第５の処理については、第１の処理から第４の処理のオプションとして任意に選択が可能である。また、第１の処理から第３の処理については、少なくとも１つの処理が含まれていればよい。また、第４の処理については、第１の処理から第３の処理のうちの少なくとも１つの処理のオプションとして任意に選択が可能である。以下に一例として、第１の処理と第５の処理とが含まれる場合の処理フローについて、図１７を参照して説明する。即ち、図１７は、実施の形態４に係る機械学習装置３１０における学習処理の他の例を示すフローチャートである。なお、図１７において、図１６と同一の処理を行う部分には同一の符号を付して示している。
【０１４２】
図１７において、ステップＳＴ３０１からステップＳＴ３０７までの処理は前述の通りであり、ここでの説明は割愛する。
【０１４３】
図１７において、機械学習装置３１０は、第１の条件を表す｜ΔＬｔ＋１（Ｎ）｜＜｜ΔＬｔ（Ｎ）｜の条件式に基づいて判定処理を行う（ステップＳＴ３０８）。機械学習装置３１０は、寿命Ｌｃ（Ｎ）と寿命Ｌｆ（Ｎ）との差分の絶対値が減少したか否かを判定する。前記差分の絶対値が前回よりも減少した場合（ステップＳＴ３０８，Ｙｅｓ）、機械学習装置３１０は、報酬ｒを増やす（ステップＳＴ３０９）。一方、前記差分の絶対値が前回よりも増加した場合（ステップＳＴ３０８，Ｎｏ）、機械学習装置３１０は、報酬ｒを減らす（ステップＳＴ３１０）。
【０１４４】
次に、機械学習装置３１０は、単一時間当たりの電解コンデンサ５の単価と、単一時間当たりの冷却ファン８の単価との合計値が前回の判定時よりも小さくなったか否かを判定する（ステップＳＴ３２０）。前記合計値が前回の判定時の合計値よりも小さくなった場合（ステップＳＴ３２０，Ｙｅｓ）、機械学習装置３１０は、報酬ｒを増やす（ステップＳＴ３２１）。一方、前記合計値が前回の判定時の合計値よりも大きい場合（ステップＳＴ３２０，Ｎｏ）、機械学習装置３１０は、報酬ｒを減らす（ステップＳＴ３２２）。
【０１４５】
なお、機械学習装置３１０の設計者又は使用者によって重視する条件が異なるため、設計者又は使用者の要望により、上記のステップＳＴ３０９で増やされる報酬と、ステップＳＴ３２１で増やされる報酬との間に差をつけてもよい。ステップＳＴ３１０で減らされる報酬と、ステップＳＴ３２２で減らされる報酬との間においても同様である。また、機械学習装置３１０の設計者又は使用者によって重視する条件が異なるため、設計者又は使用者の要望により、上記のステップＳＴ３０９で増やされる報酬と、ステップＳＴ３１０で減らされる報酬との間に差をつけてもよい。ステップＳＴ３２１で増やされる報酬と、ステップＳＴ３２２で減らされる報酬との間においても同様である。
【０１４６】
機械学習装置３１０は、計算される報酬ｒに従って、冷却ファン８の回転数Ｎを決定するための関数を更新する（ステップＳＴ３２３）。機械学習装置３１０は、次に運転する冷却ファン８の回転数Ｎを決定する（ステップＳＴ３２４）。以降、ステップＳＴ３０１に戻り、上述した処理を繰り返す。また、関数が収束した場合、収束した関数を学習済みモデルとする（ステップＳＴ３２５）。
【０１４７】
機械学習装置３１０によって学習された冷却ファン８の回転数Ｎの情報は、電力変換装置２にフィードバックされる。電力変換装置２は、機械学習装置３１０からフィードバックされた冷却ファン８の回転数Ｎに基づいて、冷却ファン８の回転数Ｎを制御する。
【０１４８】
なお、上記では、強化学習を利用して機械学習する実施形態について説明したが、教師有学習や教師無学習などの他の公知の方法を用いて、機械学習を実行してもよい。公知の方法としては、ニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシンが例示できる。
【０１４９】
以上説明したように、実施の形態４に係る機械学習装置によれば、第１の部品である冷却ファン８の寿命及び冷却ファン８の駆動量によって寿命が変化する第２の部品である電解コンデンサ５の寿命を観測し、冷却ファン８の寿命及び電解コンデンサ５の寿命に基づいて駆動条件である回転数Ｎを学習するので、周囲温度に応じて冷却ファン８の寿命及び電解コンデンサ５といった部品の寿命の制御を容易且つ精度よく行うことが可能となる。
【０１５０】
なお、以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
【符号の説明】
【０１５１】
１  交流電源、２，２Ａ  電力変換装置、３  モータ、４  整流回路、５  電解コンデンサ、６  パワーモジュール、７  ヒートシンク、８  冷却ファン、９ａ  温度センサ（第１の温度センサ）、９ｂ  温度センサ（第２の温度センサ）、１０，１０Ａ  冷却ファン制御部、１１  操作パネル、１２  電解コンデンサ寿命記憶部、１３  冷却ファン寿命記憶部、１４  動作時間計測部、１５  係数導出部、１６  冷却ファン動作決定部、２１  ジャンクション温度推定部、２２  電流センサ、１００  サーバ、１０１  情報処理装置、１０３  ＰＬＣ、１０５  通信ネットワーク、２００  ＣＰＵ、２０２  メモリ、２０３  処理回路、２０４  インタフェース、３００  エッジ装置、３１０  機械学習装置、３１１  学習部、３１１ａ  報酬計算部、３１１ｂ  関数更新部、３１２  状態観測部。
【図１】
0006498371.tif 000013
【図２】
0006498371.tif 000014
【図３】
0006498371.tif 000015
【図４】
0006498371.tif 000016
【図５】
0006498371.tif 000017
【図６】
0006498371.tif 000018
【図７】
0006498371.tif 000019
【図８】
0006498371.tif 000020
【図９】
0006498371.tif 000021
【図１０】
0006498371.tif 000022
【図１１】
0006498371.tif 000023
【図１２】
0006498371.tif 000024
【図１３】
0006498371.tif 000025
【図１４】
0006498371.tif 000026
【図１５】
0006498371.tif 000027
【図１６】
0006498371.tif 000028
【図１７】
0006498371.tif 000029