(57)【要約】【課題】  膨大なデータを必要としない統計的なパターン認識手法を用いて電気設備の状態を診断し、判定することができる電気設備診断システムを提供することを課題とする。【解決手段】  電気設備診断システム１は、電気設備２の電流や電圧を検出するセンサ、回転機の回転角度位置や回転速度を検出するセンサやトルクセンサ、温度センサ、振動センサなどを総称したセンサ３により検出された特徴量がＡ／Ｄ変換回路４を介して学習部５に入力されると、学習部５は電動機の正常状態、故障状態や劣化状態に対応したそれぞれの特徴量を隠れマルコフモデルに基づいてパラメータ化し、記憶する。診断部６は電気設備２の運転状態で検出された特徴量のパターンの出力確率を、学習部５に記憶されているパラメータに基づいて演算したうえ、出力確率が最大となるパラメータを決定することにより、電気設備２の状態を判定し、その状態を表示部７に表示させる。【選択図】        図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
診断対象となる電気設備の予め決められたそれぞれの状態における特徴量を検出するとともに、それぞれの特徴量のパターンを隠れマルコフモデルに基づいてパラメータ化したそれぞれのパラメータを記憶する学習手段と、前記電気設備の動作状態で検出された特徴量のパターンの生成確率を前記それぞれのパラメータに基づいて演算するとともに、当該生成確率が最大となるパラメータに基づいて前記電気設備の状態を診断し、判定する診断手段とを備えたことを特徴とする電気設備診断システム。
【請求項２】
請求項１に記載の電気設備診断システムであって、前記特徴量の周波数スペクトルでの特定周波数成分の波形や、前記特徴量の周波数スペクトルの時系列での特定周波数成分の波形に基づいて前記電気設備の状態を判定するための周波数解析手段を備えたことを特徴とする電気設備診断システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の電気設備診断システムであって、前記学習手段に記憶されているパラメータを更新もしくは交換することができることを特徴とする電気設備診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、工場やビルディング等に設けられた電気設備の状態を、統計的なパターン認識手法を用いて診断する電気設備診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、工場やビルディング等の電動機システムや受電システムなどの電気設備で発生する故障や劣化を診断する電気設備診断システムは、センサで検知された電圧や電流及び騒音や振動などの波形を周波数分析したうえ、電気設備の故障状態や劣化状態で現れる特定の周波数成分を検出することによって電気設備の故障や劣化を診断し、判定する（非特許文献１参照）ものがある。
【０００３】
上記従来の電気設備診断システムの場合、特定な周波数成分を検出して電気設備の状態を診断、判定する際、電気設備の故障状態が異なる場合でも同一の周波数成分が見られることがあるため、故障の有無の判定は可能であっても故障状態を特定することは困難である。更に、ノイズの影響を受け易い環境下では、周波数成分から故障状態を特定することは困難である。
また、センサで検知された電圧や電流及び騒音や振動などの特徴量の波形パターンどうしを単純に比較することで、電気設備の故障や劣化の診断をする場合、正常、劣化、異常といった様々な状態に応じた波形を必要とするため、その数は膨大となり、大きな記憶領域を必要とする。更に、センサがノイズを拾うと、それぞれの波形はノイズの影響を受けて変形するため、用意する波形の数は更に多くなる。それと同時に、ノイズの影響を受けて値にばらつきがある波形を単純に比較すると、電気設備の故障状態を特定することは困難となる。
【非特許文献１】平成１４年電気学会全国大会講演論文集（５）電気機器ｐｐ．５０１−５０４「最近の誘導機の高性能化技術動向について  −誘導機の故障診断技術−」  著者  栗原、中村、宮下、緒方
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
そこで本発明では、統計的なパターン認識手法を用いて、特徴量のパターンの全体的な形状から電気設備の状態を診断し、判定することができる電気設備診断システムを提供することを解決すべき課題とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題は、特許請求の範囲の欄に記載した電気設備診断システムにより解決することができる。
請求項１に記載の電気設備診断システムによれば、学習手段は、診断対象となる電気設備の予め決められたそれぞれの正常な状態、故障・異常状態や劣化状態等における特徴量を検出し、それぞれの特徴量のパターンを隠れマルコフモデルに基づいてパラメータ化し、それぞれのパラメータを記憶する。また、診断手段は、電気設備の動作状態で検出された特徴量のパターンの生成確率（尤度）を、学習手段に記憶されている前記それぞれのパラメータに基づいて演算するとともに、最大の確率になるパラメータに対応した診断情報に基づいて電気設備が正常か異常かを診断したうえ、異常状態と診断した場合には、その内容を判定するものである。
【０００６】
尚、それぞれの電気設備から発生する特徴量のパターンには、同電気設備が同じ状態にあっても揺らぎが生じる。これらの揺らぎに対して如何に対処するかが、同パターンの形状により電気設備を診断する場合の課題となる。そのため、本発明では、隠れマルコフモデルを適用することで、上記の課題を解決する。隠れマルコフモデルでは、このパターンを状態遷移確率と出力確率という確率パラメータを用いて表現することから、時間伸縮の揺らぎや、振幅、スペクトル等の揺らぎ、ノイズによる揺らぎ等を統計的にモデル化することができる。
【０００７】
隠れマルコフモデルは、ある時刻の一点の値を用いて診断するのではなく、特徴量パターンの全体形状から電気設備の状態を診断することから、測定値のばらつきに対して強い診断システムが実現できる。
【０００８】
また、観測された特徴量の周波数スペクトルは、観測ノイズ等の影響により、時々刻々そのパターンが変化し、つまり特定の周波数成分の大きさも時々刻々変化しているため、従来のように特定の周波数成分の大きさで電気設備の故障状態を判定する場合には、誤った診断をする可能性がある。しかしながら、隠れマルコフモデルを適用すると、観測ノイズ等による変動も確率として表現することができるため、特徴量の値のばらつきによる誤判定を低減することができる。
【０００９】
また、従来のようにそれぞれの電気設備から発生する特徴量の波形パターンを単純に比較する場合、予め用意しなければならないデータは膨大となる。更に、特徴量がノイズの影響を受けた状態の下での単純な波形パターン比較となると、ノイズを考慮したさまざまな特徴量の波形パターンが必要となり、その数は更に増加し、電気設備の状態を診断することが困難になる。
【００１０】
これに対して、本発明は上記のようなノイズを含んだ特徴量でも、その特徴量のパターンを確率統計的に表現することによって、電気設備の状態を診断し、判定するため、予め用意すべき特徴量のパターンのデータ数を削減することができる。これにより、診断結果を算出するまでの計算量も低減することができる。また、ノイズの影響による電気設備の診断の困難さを解決し、電気設備の故障や劣化の診断の精度を向上させることができる。
【００１１】
また、請求項２に記載の電気設備診断システムによれば、周波数解析手段により、特定周波数成分の波形から電気設備の状態をおおまかに判定することができる。これに加えて前記学習手段、診断手段により、電気設備の診断、判定をすることができるため、より正確に電気設備の状態を診断し、判定することができる。
更に、請求項３に記載の電気設備診断システムによれば、学習手段に予め記憶されているパラメータを更新もしくは交換することができるため、電気設備診断システムの汎用性を高めることができる。
【００１２】
ここで、隠れマルコフモデルの概念について、図１に示した模式図を参照しながら説明する。
図１において、ａ１１，ａ１２，ａ２２，ａ２３，ａ３３，ａ３４は、状態遷移確率を示すもので、ａｉｊは状態Ｓｉから状態Ｓｊに遷移する確率である。また、ｂｉ（ｘ）は状態Ｓｉにおいて特徴量ｘを出力する確率を示す。尚、Ｓ１は初期状態、Ｓ４は最終状態を示している。このように、隠れマルコフモデルは状態遷移確率、出力確率、及び初期状態確率πｉ（初期状態がＳｉである確率）をパラメータとして持ち、それぞれのパラメータを、電気設備の正常状態や、認識したい故障、異常、劣化状態毎に記憶しておくものであり、前述の学習手段の機能に相当する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、電気設備が動作中に発生する特徴量を検出し、特徴量のパターンに対して確率統計的なパターン認識手法である隠れマルコフモデルを適用することにより、電気設備が正常か、故障や異常か、劣化状態なのかを正確に診断し、判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
次に、本発明の実施の形態について説明する。
図２は、電気設備診断システム１の全体的な構成を示したブロック図である。図２に示すように、電気設備診断システム１には、電気設備２に流れる電流、電気設備２に印加される電圧、電気設備２から発生する音や振動、あるいは温度等を検出する各種のセンサ３が設けられている。これらのセンサ３により検出された特徴量の検出信号は一般にアナログ信号であるため、それぞれのアナログ信号はＡ／Ｄ変換回路４でデジタル信号に変換される。Ａ／Ｄ変換回路４から出力されたデジタル信号は、学習段階では以下に説明する学習部５に入力され、電気設備２の運転状態では診断部６に入力されるようになっている。
【００１５】
上記学習部５は、電気設備２の予め決められた複数の状態（正常な状態や故障・異常、劣化状態）において、センサ３で検出された各種特徴量の検出信号を入力し、それぞれの特徴量に対応したパターンを隠れマルコフモデルに基づいてパラメータ化したうえ、それぞれのパラメータを診断情報として記憶するものである。
尚、学習部５に予め記憶されているパラメータは、更新もしくは交換することができるようになっているため、電気設備診断システム１の汎用性を高めることができる。
【００１６】
また、診断部６は、電気設備２の動作状態（運転状態）で検出された特徴量のパターンを生成する確率（尤度）を、上記学習部５に予め記憶されているそれぞれのパラメータに基づいて演算し、当該生成確率（尤度）が最大となるパラメータを決定したうえ、そのパラメータに対応した診断情報に基づいて電気設備２を診断し、故障であればその故障を、劣化であればその程度を特定する。
【００１７】
尚、電気設備２の診断に用いる特徴量としては、電流や電圧、振動、温度、音などがある。これら特徴量の周波数スペクトルや周波数スペクトルの時系列も特徴量として含む。また、電動機システムで幅広く用いられているベクトル制御において、トルク電流や励磁電流は、駆動制御用コンピュータで電流値や回転角度を基にして作成される。このようにセンサ３で直接的に検出される量や、センサ３で直接的に検出された量を基にしてコンピュータで作成される量も特徴量として含む。別のセンサから得られたいくつかの特徴量を組み合わせてそれを特徴量としてもよい。更に、これら多種の特徴量からつくられる多次元分布、又は多次元分布の時系列などでもよい。また、主成分分析や自己組織化マップなどを用いて、多特徴量（多次元）を１次元などに低次元化したものを特徴量としてもよい。
【００１８】
尚、前記学習部５において、特徴量のパターンをパラメータ化するとき、前向きアルゴリズム（Forward Algorithm）や後向きアルゴリズム(Backward Algorithm)などを含む計算アルゴリズム適用して計算する。また、診断部６においては、特徴量のパターンを生成する確率（尤度）を、前述の学習部５に記憶されているパラメータを用いて計算する場合、前向きアルゴリズムなどを含む計算アルゴリズムを適用して計算する。
【００１９】
表示部７は、上記診断部６で診断された電気設備２の診断結果を表示するものであり、学習部５、診断部６を構成するコンピュータのディスプレイ部である。尚、診断部６で診断された電気設備２の状態は、上記のようにコンピュータのディスプレイに表示されるとともに、通信手段により例えば工場やビルディングの中央監視装置に送信することができる。
【００２０】
尚、以上説明したＡ／Ｄ変換回路４、学習部５、診断部６をまとめて隠れマルコフモデル部（ＨＭＭ部）１０として、以後の説明に用いる。
【００２１】
図３は、電気設備の一例である電動機２Ｍに駆動電流を通電するインバータ１１や、インバータ１１に直流電圧を供給するコンバータ１２、各種の特徴量を検出するための各種のセンサ３ａ，３ｂを示した電動機システム系統図である。
【００２２】
上記センサ３ａとして、電動機２Ｍに流れる電流Ｉｕ，Ｉｖを検出する電流センサや、インバータ１１から電動機２Ｍに出力される電圧を検出する電圧センサが用いられる。また、センサ３ｂとして、電動機２Ｍの回転角度位置や回転速度を検出する回転センサ、あるいは図示はしていないが、トルクセンサ、温度センサ、振動センサ、マイクなどがあり、適宜、選択して用いる。
【００２３】
図３に示した電流センサ３ａで、電動機２Ｍに流れる電流Ｉｕ，Ｉｖを、また、図示していない振動センサで振動を、マイクにより騒音を特徴量として検出し、それぞれの特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することによって電動機２Ｍやインバータ１１及びコンバータ１２の故障を診断することができる。また、電動機２Ｍやインバータ１１及びコンバータ１２に温度センサを取り付けることで、温度上昇からそれぞれの機器の異常を診断することもできる。この場合、温度変動の時系列パターンに対して隠れマルコフモデルを適用し、それぞれの機器の異常を診断する。
【００２４】
また、電動機や発電機のような回転機では、ベアリングでの故障頻度が高い。このような場合、振動センサを用い、回転機から発生する振動を観測することにより、回転機のベアリングの故障を診断することができる。図４は、回転機のベアリングに異常が発生した場合の振動波形の一例を示したものである。更に、図５に、ベアリングの異常と振動波形の関係を示している。尚、図５におけるｆｏ，ｆｉ，ｆｂは、ベアリングを構成している内輪や外輪、転動体などの構造や寸法、そのときの回転周波数などから決定される周波数である。図５に示すように、回転機のベアリングで異常が見られると、その異常形態に応じて振動波形が特徴的なパターンとなる。そのため、その振動を特徴量として検出し、その特徴量が、前述の隠れマルコフモデル部（ＨＭＭ部）１０に入力されると、隠れマルコフモデル部（ＨＭＭ部）１０は、特徴量のパターンを生成する確率（尤度）を、前述の学習部５に予め記憶されているそれぞれのパラメータに基づいて演算し、当該生成確率（尤度）が最大となるパラメータを決定したうえ、そのパラメータに対応した診断情報に基づいてベアリングの状態を診断し、異常であればその異常を特定し、その診断結果を表示部７に表示する。
【００２５】
また、振動センサから得られた振動を、一度、周波数解析し、その周波数スペクトルのパターンや周波数スペクトルの時系列パターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、回転機のベアリングを診断することもできる。
更に、回転機の周辺にマイクを取り付けておき、そのときの動作音を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、回転機のベアリングを診断することができる。また、動作音の周波数スペクトルや周波数スペクトルの時間変化などを特徴量とし、そのパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、回転機のベアリングを診断することができる。
【００２６】
図６は、インバータにより駆動されない電動機２Ｍに対して、振動センサ３ｃ，３ｄと回転速度センサ３ｅとを取り付けた例を示したものである。振動センサ３ｃ，３ｄの取り付け位置は、診断対象が電動機２Ｍのベアリングなら、電動機２Ｍのベアリングの上と、電動機２Ｍの上側というように複数箇所の取り付けが望ましいが、ベアリング部だけの取り付けでもよい。
尚、電動機や発電機が高電圧の回転機である場合、部分放電が発生し、振動が起きることがある。この場合の振動を検出するため、超音波センサを回転機本体や巻線部等に取り付け、超音波センサにより検出された振動を特徴量として用い、この特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、高電圧の回転機を診断することができる。
【００２７】
また、電動機や発電機のような回転機では、異常時に得られる特徴量のパターンが、回転位置（又は回転速度）と相関関係にあることが多い。そのため、回転機の回転子の回転位置（又は回転速度）を検出するための位置（又は速度）センサを取り付けるのがよい。
【００２８】
電動機や発電機のような回転機の動作中の音や振動だけでなく、回転機を停止し、診断対象となる部分をハンマー等で打撃し、そのときに得られた音や振動を特徴量としたり、音や振動の周波数スペクトルや周波数スペクトルの時間変化などを特徴量のパターンとして診断に用いることができる。
更に、ベアリングでの異常が、回転機に流れる電流に影響を及ぼすため、この電流を特徴量として検出し、この特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで回転機を診断することができる。
また、この電流に対する周波数スペクトルや周波数スペクトルの時間変化などを特徴量とし、そのパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで回転機のベアリングを診断することができる。
更に、いくつかの温度センサを回転機もしくはベアリング部に取り付けておくことで、温度を特徴量とし、温度変動パターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで回転機のベアリングを診断することができる。
【００２９】
次に、電動機や発電機における固定子巻線の短絡故障が発生した場合を検討する。
電動機や発電機のような回転機では、固定子の巻線（コイル）において、絶縁耐力が低下していくことで、巻線短絡が発生することがある。この巻線短絡が発生すると、回転機に流れる電流波形が変形する。インバータ駆動でない電動機において、正常時の電流波形と、巻線短絡が発生した場合の電流波形とを図７と図8に示している。これらの図からも分かるように、巻線短絡が発生すると、電流の波高値が変化するだけでなく、波形そのものが歪んでくる。また、短絡する巻線の間が大きくなればなるほど、電流波形は正常時の波形と大きく異なってくる。この電流を特徴量として検出し、この特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、巻線短絡を診断することができる。
更に、この電流に対する周波数スペクトルや周波数スペクトルの時間変化などを特徴量とし、そのパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、回転機の巻線短絡を診断することができる。
また、回転機の周辺にマイクを取り付けておき、そのときの動作音を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、回転機の巻線短絡を診断することができる。更に、上記動作音の周波数スペクトルや周波数スペクトルの時間変化などを特徴量とし、そのパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、回転機の巻線短絡を診断することができる。
また、回転機に振動センサを取り付けておき、このときの振動を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、回転機の巻線短絡を診断することができる。更に、上記振動に対する周波数スペクトルや周波数スペクトルの時間変化などを特徴量とし、そのパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、回転機の巻線短絡を診断することができる。
【００３０】
図９は、上記電動機における電流を検出するためのセンサ３ｆ，３ｇ，３ｈの取り付け状態を示したものである。図９の例では３相それぞれにセンサ３ｆ，３ｇ，３ｈを取り付けているが、２相に電流センサを取り付け、残りの１相の電流値は計算により求めてもよい。発電機の場合も同様に、電流を特徴量とし、この特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、巻線短絡を診断することができる。
【００３１】
また、いくつかの温度センサを回転機の巻線もしくは回転機本体に取り付けておくことで、温度を特徴量とし、温度変動パターンに対して隠れマルコフモデルを適用することにより、回転機を診断することができる。
【００３２】
次に、電動機や発電機の回転機の回転子バーやエンドリングが折損した場合、電動機に流れる電流の波形パターンは、図１０に示した正常時電流波形から、図１１に示した異常時電流波形に変化する。この電流を特徴量として検出し、この特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、回転子バーやエンドリングが折れた場合の診断を行なうことができる。また、そのときの特徴的な周波数スペクトル変化を図１２、図１３に示す。ここでｆは回転周波数、ｓはすべりを表す。この周波数スペクトルや周波数スペクトルの時間変化を特徴量のパターンとして隠れマルコフモデルを適用することで回転子バーやエンドリングの診断を行なうことができる。
【００３３】
また、いくつかの温度センサを回転機の本体や固定子の巻線に取り付けておくことによって、検出した温度を特徴量とし、その温度変動パターンに対して隠れマルコフモデルを適用することによって、回転機の回転子バーやエンドリングの折損を診断することができる。
【００３４】
更に、回転機の本体に振動センサを取り付けておくことによって、検出した振動を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、回転機の回転子バーやエンドリングの折損を診断することができる。
また、検出した振動に対する周波数スペクトルや周波数スペクトルの時間変化を特徴量とし、そのパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することによって、回転機の回転子バーやエンドリングの折損を診断することができる。更に、回転機の周辺にマイクを取り付けておき、そのときの動作音を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、回転機の回転子バーやエンドリングの折損を診断することができる。また、このときの動作音の周波数スペクトルや周波数スペクトルの時間変化を特徴量とし、そのパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することによって、回転機の回転子バーやエンドリングの折損を診断することができる。
【００３５】
次に、前述の図３に示したようなインバータ１１の内部に取り付けられた例えばＵ相正電流通電用パワートランジスタがオン動作しなくなった場合、正常状態で正弦波だった電流波形は、図１４に示すようにＵ相電流波形の正電流部（上半分）が消えてしまうように変形する。即ち、この故障が発生すると、電動機２Ｍに流れる電流の波形パターンが変わることが分かる。従って、この電流を特徴量とし、この特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記トランジスタが正常か異常かを診断するとともに、異常であればどこが異常かを判定することができる。
また、上記電流に対する周波数スペクトルや周波数スペクトルの時間変化等を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記トランジスタが正常か異常かを診断することもできる。更に、振動センサを電動機に取り付けておき、その振動を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記トランジスタが正常か異常かを診断することができる。また、振動に対する周波数スペクトルや周波数スペクトルの時間変化を特徴量とし、そのパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することによって、上記トランジスタが正常か異常かを診断することができる。
更に、電動機２Ｍの周辺にマイクを取り付けておき、そのときの動作音を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記トランジスタが正常か異常かを診断することができる。また、上記動作音の周波数スペクトルや周波数スペクトルの時間変化などを特徴量とし、そのパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することによって、上記トランジスタが正常か異常かを診断することができる。
また、上記トランジスタに異常が発生した場合には、ベクトル制御時のトルク電流や励磁電流に脈動が見られる。従って、そのトルク電流や励磁電流を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記トランジスタが正常か異常かを診断することができる。
【００３６】
次に、前述の図３に示したようなコンバータ１２内の平滑用コンデンサの劣化診断について説明する。
コンバータ１２の内部には、三相交流電圧を直流電圧に変換するための整流用ダイオードと、直流電圧を平滑するための平滑用コンデンサとが設置されており、この平滑用コンデンサが劣化した場合には平滑された直流電圧での脈動が大きくなる。従って、その平滑された直流電圧を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記コンバータ１２内の平滑用コンデンサの劣化や破損を診断することができる。また、そのときの電動機２Ｍに流れる電流を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記コンバータ１２内の平滑用コンデンサの劣化や破損を診断することができる。更に、これら電流、電圧に対する周波数スペクトルや周波数スペクトルの時間変化などを特徴量とし、そのパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、平滑用コンデンサの劣化や破損を診断することができる。
尚、平滑用コンデンサが劣化した場合には、ベクトル制御時のトルク電流や励磁電流に脈動が見られる。従って、そのトルク電流や励磁電流を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記コンバータ１２内の平滑用コンデンサの劣化や破損を診断することができる。  
また、上記電流に対する周波数スペクトルや周波数スペクトルの時間変化などを特徴量とし、そのパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、平滑用コンデンサの劣化や破損を診断することができる。
更に、温度センサを上記平滑用コンデンサに取り付けておくことで、その検出温度を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記平滑用コンデンサの劣化や破損を診断することができる。
また、振動センサを電動機に取り付けておき、その振動を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記平滑用コンデンサの劣化や破損を診断することができる。更に、振動に対する周波数スペクトルや周波数スペクトルの時間変化を特徴量とし、そのパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することによって、上記平滑用コンデンサの劣化や破損を診断することができる。
また、電動機２Ｍの周辺にマイクを取り付けておき、そのときの動作音を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記平滑用コンデンサの劣化や破損を診断することができる。更に、動作音の周波数スペクトルや周波数スペクトルの時間変化などを特徴量とし、そのパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記平滑用コンデンサの劣化や破損を診断することができる。
【００３７】
次に、上記コンバータ１２内の整流用ダイオードの破損診断について説明する。
上記整流用ダイオードが破損し、短絡又は開放状態になった場合には、平滑された直流電圧の脈動が大きくなる。従って、この直流電圧を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記コンバータ１２内の整流用ダイオードの破損を診断することができる。
また、そのとき整流用ダイオードに流れる電流を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記コンバータ１２内の整流用ダイオードの破損を診断することができる。更に、これら電流や電圧に対する周波数スペクトルや周波数スペクトルの時間変化などを特徴量とし、そのパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記整流用ダイオードの破損を診断することができる。
また、そのとき電動機２Ｍに流れる電流を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記コンバータ１２内の整流用ダイオードの破損を診断することができる。また、上記整流用ダイオードが破損し、短絡又は開放状態になった場合には、ベクトル制御時のトルク電流や励磁電流に脈動が見られる。従って、そのトルク電流や励磁電流を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記整流用ダイオードの破損を診断することができる。
更に、これら電流に対する周波数スペクトルや周波数スペクトルの時間変化などを特徴量とし、そのパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記整流用ダイオードの破損を診断することができる。
また、振動センサを電動機に取り付けておき、その振動を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記整流用ダイオードの破損を診断することができる。更に、振動に対する周波数スペクトルや周波数スペクトルの時間変化を特徴量とし、そのパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することによって、上記整流用ダイオードの破損を診断することができる。
また、電動機２Ｍの周辺にマイクを取り付けておき、そのときの動作音を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記整流用ダイオードの破損を診断することができる。更に、動作音の周波数スペクトルや周波数スペクトルの時間変化などを特徴量とし、そのパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、上記整流用ダイオードの破損を診断することができる。
尚、上記の整流用ダイオードや平滑用コンデンサのどちらか、あるいは両方が前述のインバータ１２内に組み込まれている場合があるが、この場合にも上記同様に劣化や破損を診断することができる。  
【００３８】
尚、図２に示した隠れマルコフモデル１０に並列に、高速フーリエ変換や窓フーリエ変換、ウエーブレット等の周波数解析部を設けることにより、周波数スペクトルや、時間―周波数スペクトルの特定周波数成分の波形で電気設備の故障状態や劣化状態を複合的に判定すれば、隠れマルコフモデル１０の診断と合わせて、より正確に電気設備それぞれの状態を判定することができる。
【００３９】
以上説明したように、前述の図３に示した電動機システムの故障では、電動機２Ｍに流れる電流に、個々の故障モードが持つ特徴的なパターンが現れる。そのため、電流センサ３ａを用いることで電動機２Ｍに流れる電流を特徴量として検出し、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することで、電動機システムでの故障を診断することができる。また、電流センサから得られた電流値を、一度、周波数解析し、その周波数スペクトルや周波数スペクトルの時系列パターンに対して隠れマルコフモデルを適用してもよい。電流を検出することにより診断できる電動機システムの故障は極めて多数にのぼるが、上記以外の例として次のようなことがある。
・  回転子のエンドリングのクラック
・  巻線型回転子の高抵抗接続（接触不良）
・  エアギャップ不同
・  磁気的不平衡（磁気中心の狂い）
・  回転子の曲がり
・  回転子の偏心
【００４０】
次に、図３に示した電動機システムのインバータ１１やコンバータ１２等に使用されるパワートランジスタや整流用ダイオード等をはじめ、ＦＥＴ（電界効果トランジスタ）等も含めた半導体素子に対して、内部に温度センサを取り付けておき、この温度センサにより検出された温度を特徴量とし、その温度変化のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することにより、上記半導体素子を診断することができる。尚、上記温度センサは、上記半導体素子の表面に取り付けてもよい。また、パワートランジスタや整流用ダイオードは、ヒートシンクに密着するように取り付けられることが多い。この場合にはパワートランジスタや整流用ダイオードとヒートシンクの間、もしくはヒートシンクに直接、温度センサを取り付け、温度センサにより検出された温度の変動を特徴量としてもよい。
【００４１】
また、図３に示したようなインバータ制御されている電動機システムでは、電動機２Ｍやインバータ１１、コンバータ１２等で故障が発生した場合には、ＰＷＭ指令値（パルスワイドモジュレーション指令値）が変化する。これらのＰＷＭ指令値の変化や、その指令値を基にして得られる特徴量のパターンに対して、隠れマルコフモデルを適用することにより、電動機システムを診断することができる。
また、電動機２Ｍやインバータ１１、コンバータ１２等で故障が発生した場合には、トルク電流や励磁電流も変化することから、これらの電流値を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して、隠れマルコフモデルを適用することにより、電動機システムを診断することができる。
【００４２】
次に、漏電遮断器の診断について、図１５を参照しながら説明する。
図１５は、診断対象となる電気設備として、単相１００Ｖ電線に接続されている漏電遮断器２０を示すとともに、漏電遮断器２０の接点部２０ａ，２０ｂの接触接続状態の診断をし、状態を判定する電気設備診断システムを示したものである。漏電遮断器２０の接点部２０ａ，２０ｂに接触接続不良が生じると、漏電遮断器２０の接点部２０ａ，２０ｂそれぞれの電源側と負荷側両端間における電圧を電圧センサ２１で検出した電圧の波形にはスパイク状の成分が見られるようになり、この不良が進行すると亜酸化銅増殖現象が発生する。この亜酸化銅増殖現象が発生した場合、接点部２０ａ，２０ｂが高熱を発生し、火災になることがある。
【００４３】
尚、図１６は、亜酸化銅増殖現象が発生した場合の検出電圧の波形図である。また、図１７は、亜酸化銅増殖現象が発生していない状態での電流を電流センサ２２で検出した電流の波形であり、図１８は、亜酸化銅増殖現象が発生している状態での電流波形である。これらの図面から明かなように、亜酸化銅増殖現象が発生すると、電圧や電流は特徴ある波形になる。
【００４４】
以上のことから、上記電圧や電流を特徴量として、それらの特徴量のパターンを隠れマルコフモデルに基づいてパラメータ化したうえ、それぞれのパラメータを前述の学習部５に記憶させておく。また、診断時には、上記電圧や電流が前述の診断部６に入力されるため、診断部６は、上記特徴量のパターンを生成する確率（尤度）を、上記学習部５に予め記憶されているそれぞれのパラメータに基づいて演算し、当該生成確率（尤度）が最大となるパラメータを決定したうえ、そのパラメータに対応した診断情報に基づいて亜酸化銅増殖現象の発生か否かを診断し、発生しているのであれば、その診断結果を前述の表示部７に表示する。このように、亜酸化銅増殖現象の発生の判定が可能となり、それに起因する火災を未然に防止することができる。あるいは、漏電遮断器２０の２次側で検出した線間電圧を特徴量としてもよい。また、電圧や電流の周波数スペクトルや周波数スペクトルの時系列パターンを特徴量とし、それらの特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用し、診断することができる。更に、温度センサを漏電遮断器２０に取り付けておくことで、検出した温度を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することによって、漏電遮断器２０を診断することができる。
【００４５】
次に、電力系統に使用される避雷器に対する診断について説明する。
電力系統に使用される避雷器には、直列ギャップ付き避雷器と、ギャップレス酸化亜鉛形避雷器がある。これら避雷器の漏れ電流を測定し、常時運転状態における漏れ電流の変化により、避雷器の絶縁状態を判定することができる。直列ギャップ付き避雷器の場合、直列ギャップ部の絶縁特性と分路抵抗を、また、ギャップレス酸化亜鉛形避雷器の場合ではＺｎＯ素子の漏れ電流を、機器を停止することなく随時、チェックすることができるようになっている。
【００４６】
図１９に示すように、診断対象となる避雷器３０の漏れ電流測定は、電流計３１を避雷器接地回路３２に挿入する方法と、図２０に示すように、避雷器接地線３３に漏れ電流検出用ＣＴ３４を点検時に挿入する方法とが採用される。但し、図１９は、電流計用断路器３５が接続されている例を示している。尚、上記二つの方法は、直列ギャップ付き避雷器とギャップレス酸化亜鉛形避雷器のいずれにも適用される。
【００４７】
酸化亜鉛形避雷器の場合、図２１に示した等価回路から明らかなように、ＺｎＯ素子の全漏れ電流Ｉｏは容量分電流Ｉｃと抵抗分電流Ｉｒの合成電流となる。ＺｎＯ素子が劣化すると、容量分電流Ｉｃと抵抗分電流Ｉｒがともに増加する傾向がある。そのため、測定された全漏れ電流を特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することにより、避雷器３０の絶縁状態を診断することができる。特に、ＺｎＯ素子の劣化により抵抗分電流Ｉｒの増加が著しくなるので、この抵抗分電流Ｉｒの測定は診断に効果的であるから、この抵抗分電流Ｉｒを特徴量とし、その特徴量のパターンに対して隠れマルコフモデルを適用することにより、避雷器３０の絶縁状態を診断することができる。また、容量分電流Ｉｃを特徴量としてもよい。
尚、図２２は容量分電流Ｉｃと抵抗分電流Ｉｒ、及び全漏れ電流の特性を示した特性図である。
【００４８】
以上説明した実施の形態では、電気設備の例として回転機駆動系、あるいは回転機を駆動制御する制御装置のパワー半導体素子やこれに関連する部品、漏電遮断器、あるいは避雷器を示したが、それ以外の例えばポンプ設備や電気炉、空調設備など、電気エネルギーで駆動される設備全般や、一般的に使用される半導体部品などが診断対象となる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】隠れマルコフモデルの概念説明図である。
【図２】電気設備診断システムの系統図である。
【図３】電動機システムの系統図である。
【図４】電動機の軸受の振動波形図である。
【図５】電動機の軸受の異常と振動波形の関係説明図である。
【図６】電動機の各種のセンサ配置図である。
【図７】電動機の固定子巻線の正常時電流波形図である。
【図８】電動機の固定子巻線の短絡時電流波形図である。
【図９】インバータ駆動でない電動機の電流センサの配置図である。
【図１０】電動機の回転子バー等の正常時における電流波形図である。
【図１１】電動機の回転子バー等の異常時における電流波形図である。
【図１２】電動機の回転子バー等の正常時における周波数スペクトル図である。
【図１３】電動機の回転子バー等の異常時における周波数スペクトル図である。
【図１４】インバータのパワートランジスタの異常時における電流波形図である。
【図１５】漏電遮断器を診断する場合の電気設備診断システムの系統図である。
【図１６】漏電遮断器の接点部に亜酸化銅増殖現象が発生した場合の電圧波形図である。
【図１７】漏電遮断器の接点部に亜酸化銅増殖現象が発生していない状態での電流波形図である。
【図１８】漏電遮断器の接点部に亜酸化銅増殖現象が発生している状態での電流波形図である。
【図１９】避雷器の漏れ電流測定手段を示した回路図である。
【図２０】避雷器の漏れ電流測定手段を示した回路図である。
【図２１】避雷器の漏れ電流測定の等価回路である。
【図２２】避雷器の漏れ電流特性図である。
【符号の説明】
【００５０】
１  電気設備診断システム
２  電気設備
３  センサ
４  Ａ／Ｄ変換回路
５  学習部
６  診断部
７  表示部
１０  隠れマルコフモデル部
【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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【図９】
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【図１０】
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【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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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