(57)【要約】【課題】  電気設備の異常劣化状態を精度高く瞬時に診断し得るシステムを構成する。【解決手段】  電気設備に流れる電流高調波を測定する診断装置と、該診断装置からの診断データが入力されるコンピュータと、該コンピュータをインターネットを介して接続される人工知能エンジンを搭載したサーバとで構成したものであって、前記電気設備の内部に発生している異常劣化度と、該異常劣化度の程度に応じ、具体的に前記電気設備の修正対策を立てることを可能にする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
稼動中の電気設備の異常劣化を電流高調波で測定する診断装置と、該診断装置からの診断データが入力されるコンピュータと、該コンピュータをインターネットを介して接続される人工知能エンジンを搭載したサーバとで構成したものであって、前記電気設備の内部に発生している異常劣化度と、該異常劣化度の程度に応じ、具体的に前記電気設備の修正対策を立てることを特徴とする電気設備の異常劣化診断システム。
【請求項２】
稼動中の電気設備の異常劣化を電流高調波で測定する診断装置と、該診断装置からの診断データが入力されるコンピュータと、該コンピュータとつながった携帯電話、該携帯電話によりインターネットを介して接続される人工知能エンジンを搭載したサーバとで構成したものであって、前記電気設備の内部に発生している異常劣化度と、該異常劣化の程度に応じ、具体的に前記電気設備の修正対策を立てることを特徴とする電気設備の異常劣化診断システム。
【請求項３】
稼動中の電気設備の異常劣化が、携帯電話に表示されることを特徴とする請求項１または請求項２記載の電気設備の異常劣化診断システム。
【請求項４】
電気設備が交流モータ・インバータ、直流モータ・コンバータ、電力用コンデンサ、変圧器、発電機・原動機、ＵＰＳ（無停電電源装置）、高圧ケーブル、電力用遮断器、電力用碍子であることを特徴とする請求項１および請求項２および請求項３記載の電気設備の異常劣化診断システム。
【請求項５】
人工知能がファジィ理論、もしくは遺伝アルゴリズム理論、もしくはニューラルネットワーク理論を用いたものである事を特徴とする請求項１および請求項２および請求項３記載の電気設備の異常劣化診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電気設備診断システムに係る技術分野に属し、電動機やインバータなどの電気機器の運転稼動状態がＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）エンジンを搭載したサーバをもって構成したＡＳＰ（Application Service Provider）診断システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、工業設備の大型化、高度化が進み生産性は以前と比較しても明らかに向上し製品の品質も改良された。しかし、その反面ひとたび故障が発生するとその経済的損失は非常に大きく、安全管理の上でも大きな問題になるようになってきた。
【０００３】
そこで近年特に注目されるようになったのが設備保全技術である。設備保全技術とは、設備が稼動してから、運転、修理を繰り返し廃却するまでの技術である。
【０００４】
この設備保全技術は、従来はともすれば故障が起こって初めて対策をたてる「事後保全」（ＢＭ：Breakdown Maintenance）や充分安全に周期を定めて実施してきた定期点検、定期取替えの「予防保全」（ＰＭ：Preventive Maintenance）が主流だが、これらは経済的な設備保全ではなかった。
【０００５】
そこで、最近特に注目され研究されてきたのが「予知保全」（ＰｄＭ：Predictive Maintenance）や更に進んだ「状態診断技術」（ＣＤＴ：Condition Diagnosis Technique）と言われるもので、次のように定義されている。
【０００６】
ＣＤＴとは、「設備の状態を運転中に科学的手法によりとらえ、内部に発生している異常兆候、原因、部位、程度を明らかにし、具体的対策を立てて修正する技術」である。
【０００７】
これを換言すると、設備の寿命または信頼性を予測すると共に、その修正法を決定する技術であって、これを開発導入して初めて最も経済的な設備保全ができるるわけである。
【０００８】
ところで、電気設備機器の異常や劣化診断については、既に発明者による特許（特許第３５６１８８２号、特許第３６６１１５５号、特許第３６７１３６７号、特許第３６７１３６９号）にて述べているので詳細な記述を省略する。
【０００９】
一方、電気設備の異常劣化診断は従来技術では診断が困難なものがあるのも事実である。特に予知保全や設備（状態）診断技術については、研究途上のものであり、高調波診断においても、その診断結果の解析や分析をもとに具体的対策を立て修正する方法をユーザーに提示するには、専門知識が必要なばかりでなく、現場ノウハウが必要なため報告書作成には長時間（約３週間）必要であった。
【００１０】
また、診断精度も問題であり、診断データよりほぼ間違いなく分析するには長年の経験に基づくノウハウが必要であった。
【００１１】
高調波診断の場合、劣化部位によっても異なるが、診断精度はモータで８９%（最大９５%、最小８２％）、負荷で９３%（最大９５%、最小９１%）程度であり、重大事故を防ぎ、経済的設備保全を行うために診断精度の向上は不可欠である。
【００１２】
更に、設備保全担当者は、外出先においても常に電気設備の稼動状況や設備の異常内容を把握しておけば、突発事故を避けうるため、こういった安全運転のためのシステムが要望されている。
【００１３】
次に、本技術分野に属する人工知能について述べる。
【００１４】
診断データを立体的に組立て（サンプリングの仕方、データの重要度、各データの関連付けなど）、立体的なフォログラフとして形成するための判断手法を診断工学上ではメタ戦略理論と呼ぶが、このメタ戦略理論として次の三つの人工知能理論を取り上げる。
【００１５】
ファジィ理論
設備診断において、故障メカニズムが不明であったり、それに対応する兆候等の挙動が理論的に解明できないような場合が多い。このような時に周知のファジィ理論を使って、異常の確度を数式化し用いる。
【００１６】
（２）遺伝アルゴリズム理論
これは故障状態に鋭敏に反応する最適な兆候パラメータを、遺伝アルゴリズムにより自己組織的に抽出する方法である。各因子を遺伝子に見立て、遺伝学上の交差、突然変異などの操作を繰り返す。そして、各世代における適応度を設定する。診断では兆候パラメータの異常識別感度を示す「識別指標」を適応度とし、これが高い個体を次世代に残す。こうして自動的に生成された最適な兆候パラメータの数式を適用すると、ほぼ１００%の識別指標をもつ高精度診断が可能となる。
【００１７】
（３）ニューラルネットワーク理論
ニューラルネットワークは数値データ処理に適しており、学習と自己組織化能力に秀でている。つまり、未学習の異常挙動についても連想法を用いることにより異常の判別が可能となる。なお、多変量解析と併用することにより、診断の信頼区分や診断精度を数値化できる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
上記のような観点から、第１の課題はハイレベルの予知保全である設備（状態）診断技術（以下、ＣＤＴと記す）の確立である。
【００１９】
第２の課題はＣＤＴによって得られる結果（診断報告書）を数秒以内にユーザに提出することである。
【００２０】
第３の課題は診断精度の向上である。
【００２１】
第４の課題は設備保全担当者がいつでもどこでも電気設備の稼動状況や次回の点検時期を知ることである。
【００２２】
第５の課題はインターネットを利用するため、セキュリティ対策を完璧なものにし、ユーザが安心して本発明のシステムを利用できるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
そして、上記目的を達成するため、第１の課題解決手段は、人工知能による判断手法を採用している。即ち、ファジィ理論、遺伝アルゴリズム理論、ニューラルネットワーク理論を組み合わせている。
【００２４】
第２の課題解決手段は、インターネットを利用したＡＳＰ通信を行うことである。
【００２５】
第３の課題解決手段は、上述した第１の課題解決手段にて用いた人工知能による判断手法において、データ数を増やすと同時にそのデータに対する診断検証を数多く行うことで解決できる。
【００２６】
第４の課題解決手段は、携帯電話の利用であり、この時Ｗｅｂサーバ（ソフト）を用いればよい。
【００２７】
第５の課題解決手段は、次のようにしている。
データを暗号化する。
ユーザＩＤおよびパスワードを設け、不正アクセスの監視・排除を行う。
即ち、サーバ内のポートに異常信号が入っても、それをプロテクトし、本来の信号しか受け付けないようにする。いわゆる単独回線の役割をもたす。
サーバ設置場所の厳重な管理を行う。即ち、停電対策は勿論充分に行い、２重の 
バックアップ体制を敷く。
サーバ操作の厳格な管理を行う。
【発明の効果】
【００２８】
本発明の電気設備の異常劣化診断システムは、次のような効果を有する。
（１）電気設備の内部で発生している異常や劣化の部位とその程度が数値で明確に分かる。
（２）具体的対策法が分かる。
（３）最も経済的な設備保全が実現できる。
（４）診断精度が向上する。
（５）携帯電話を使えば、瞬時に設備の診断結果がわかる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００３０】
図１は電気設備診断のシステム構成図である。高調波センサ（図示しない）で検出した電磁界信号が高調波診断器１に入力される。高調波診断器１で信号波形分析を行ない、その結果を出力線１Ａを経てコンピュータ２に送られる。
【００３１】
コンピュータ２には、対象電気設備の名称や機器番号、負荷などの設備管理上必要な項目を入力する。
【００３２】
コンピュータ２は、ＬＡＮケーブル２Ａを介しインターネット３に結ばれている。ここで、携帯電話５を使用する時はＬＡＮケーブル２Ａは不要で、携帯電話５より、電話局６を経てケーブル６Ａにてインターネット３に接続されている。この時携帯電話５はモデムの役割をしている。
【００３３】
インターネット３はサーバ４とつながっており、サーバ４は電気設備診断専用サーバである。また、４のサーバにＷｅｂサーバソフトが組み込まれており、サーバ４のメモリに格納されている設備の診断履歴や、重要設備などに関する診断情報は携帯電話７に瞬時に表示され、次回の診断時期も知ることができる。
【００３４】
サーバ４には前述した人工知能エンジンが搭載されており、診断精度の向上が図れる。すなわち、一度間違った判定結果を出しても、それを修正することにより、二度と同じ間違いをしないということである。従って、診断データとその検証数を増やすことにより診断精度は向上し、限りなく１００％に近ずく。
【００３５】
設備診断に採用する人工知能は診断対象設備やデータ数などによって定めるが、一例としてファジィ理論と遺伝アルゴリズム理論を組み合わせて数式化し、修正を容易にすることもできる。
【実施例】
【００３６】
本発明の実施例として、ユーザが診断した結果の報告書の一例を表１に示す。
【００３７】
【表１】
2008051737.tif 000003
【００３８】
ここで、判定結果Ａ〜Ｃは次の通りである。
Ａ：正常（運転に問題ない）
Ｂ：傾向管理が必要な注意レベルで次の３段階
Ｂ１：軽度（６ヶ月後に測定）
Ｂ２：中度（３ヵ月後に測定）
Ｂ３：重度（要注意レベルで点検・整備の準備が必要）
Ｃ：不良もしくは異常（対策必要レベル）
【産業上の利用可能性】
【００３９】
交流モータ、インバータ（動力設備）
電力用遮断器（発変電、配電設備）
電力用コンデンサ（進相設備）
直流モータ、コンバータ（動力設備）
発電機、原動機（発電所、自家発電設備）
電力用碍子（送電設備）
高圧ケーブル（配電設備）
電力用変圧器（受電設備）
ＵＰＳ「無停電電源装置」
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】電気設備診断のシステム構成図である。
【図１】
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