(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
交流電動機に流れる電流における、同一位相となっている２つの波形同士を減算することで抽出した成分に基づき、回転子の異常の有無を検出することを特徴とする交流電動機の回転子異常検出方法。
【請求項２】
上記２つの波形は、連続した２サイクル分の波形内に存在する、互いに同一位相となっている波形部分であることを特徴とする請求項１に記載した交流電動機の回転子異常検出方法。
【請求項３】
交流電動機に流れる電流を検出する電流検出手段と、電流検出手段が検出した電流波形のうち、隣り合う同一位相部分の波形同士を減算することで脈動成分を抽出する抽出手段と、抽出手段が抽出した成分に基づき回転子の異常を検出する異常判定手段とを備えることを特徴とする交流電動機の回転子異常検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、交流電動機の回転子の異常を、電気的雑音の多い環境下で、且つ運転中であっても検出可能な交流電動機の回転子異常検出方法及び回転子異常検出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
交流電動機の回転子の異常を運転中に検出する従来の装置として、バー切れ診断装置がある。この装置では、交流電動機に流れる電流についてＦＦＴ分析を行い、電源周波数成分の側帯波として現れる周波数成分から回転子などの内部異常を検出する（ＦＦＴ分析：電機設備診断の進め方（発行所：日本プラントメンテナンス協会）初版第１刷発行１９９３年１２月１５日、参照）。
【０００３】
ここで、上記のような診断装置は、一般に常時電動機に設置しておくわけではなく、診断する際に適宜、取り付けて診断を行う。
また、上記回転子の異常に気づかずに電動機の運転を続けると、電動機自体の致命的な破損に繋がり、電動機自体の交換が要求される場合がある。一方、早期に回転子の異常が検出できれば、通常は、回転子の補修だけで済む。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述のように回転子の異常を検出しようとすると、電流を検出する電流プローブ（電流検出器）、および回転子の回転数を検出する回転検出器が必要となる。特に、回転検出器は、一旦電動機を停止しないと取り付けることが困難である。
また、電動機が正常状態であっても、電動機に流れる電流には、インバータなどによる電源制御の際などに発生する電気的ノイズが重畳されているため、電動機が正常なときの電流の周波数スペクトルと、回転子のバーが切断したときの電流スペクトルとの違いは僅かであり、回転子の異常の有無の判定に、熟練が要求される。図６に、正常なときの電流の周波数スペクトルを、図７に、回転子のバーが切断したときの電流の周波数スペクトルを示す。この図６及び図７から分かるように、スペクトルの違いは僅かである。なお、図中、Ｐ（ｆ−２ｓｆ）、Ｐ（ｆ＋２ｓｆ）が異常脈動に関与する側帯波成分である。また、図中の振幅差は、上記側帯波とＰ（ｓ）との間の振幅差を表す。
【０００５】
また、上記検出方法におけるＦＦＴ分析の欠点として、測定値の不連続性（測定が必ずしも０点（振幅＝０）から開始しないこと。）があるために、窓関数を使用して誤差の補正を行う必要性があったが、電流信号そのものが電源高調波等で歪んでいる場合には、その誤差は複雑なものとなり、側帯波に類似したノイズ成分が多数重畳することが多々あった。この点からも、回転子の異常検出が面倒なものとなる。
【０００６】
本発明は、上記のような問題点に着目してなされたもので、交流電動機の回転子の異常を、運転状態であっても、ノイズの影響を最少限度にして簡易に検出することが可能な交流電動機の回転子異常検出方法及び回転子異常検出装置を提供することを課題としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明のうち請求項１に記載した発明は、交流電動機に流れる電流における、同一位相となっている２つの波形同士を減算することで抽出した成分に基づき、回転子の異常の有無を検出することを特徴とする交流電動機の回転子異常検出方法を提供するものである。
次に、請求項２に記載した発明は、請求項１に記載した構成に対し、上記２つの波形は、連続した２サイクル分の波形内に存在する、互いに同一位相となっている波形部分であることを特徴とするものである。
【０００８】
次に、請求項３に記載した発明は、交流電動機に流れる電流を検出する電流検出手段と、電流検出手段が検出した電流波形のうち、隣り合う同一位相部分の波形同士を減算することで脈動成分を抽出する抽出手段と、抽出手段が抽出した成分に基づき回転子の異常を検出する異常判定手段とを備えることを特徴とする交流電動機の回転子異常検出装置を提供するものである。
本発明によれば、交流電動機に流れる電流のうち、同一位相の波形同士で減算を行うことで、電源周波数成分、電源周波数に同期する高調波成分、及びサイリスタ電流サージなどの電源周波数に同期するノイズ成分が相殺（消去）若しくは大幅に相殺（消去）され、回転子異常に伴う脈動成分が抽出される。
【０００９】
上記脈動成分を連続して取得すると、異常時には長周期（例えば３〜４Ｈｚ）の波形として異常時の脈動成分が検出され、熟練者でなくても確実に異常検出が可能となる。
また、上記サイリスタ電流サージなどの電源周波数に同期するノイズ成分は、通常、周期的にほぼ同一位相位置に、かつ同じ波形で混在しているので、上記のように同一位相の波形同士で減算することで相殺可能である。特に、この効果は、隣り合う同一波形同士間で実施することで、上記ノイズ成分をより確実に相殺することができる。上記２つの同一位相波形位置が離れるほど、ノイズの位置がずれる可能性が大きくなる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
次に、本発明に係る実施形態について図面を参照しつつ説明する。
図１は、本発明の異常検出方法を採用した異常検出装置を示す構成図である。
図１中、符号１が電動機を、符号２が電動機１に電力を供給する三相の電線を、符号３が電源を、符号４が電流計をそれぞれ示している。
上記異常検出装置は、電流検出器５、Ａ／Ｄ変換器６、ＤＳＰ７（Ｄｉｇｉｔａ１  Ｓｉｇｎａ１  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、Ｄ／Ａ変換器８、及び異常判定部９を備える。
【００１１】
電流検出器５は、電動機１に流れる電流を検出するもので、検出した電流信号をＡ／Ｄ変換器６に出力する。この電流検出器５は、例えば、分割型の計器用変流器などから構成され、電動機１の電流計測回路などの配線をクリップすることで、電動機１が運転中にでも、容易に設置して電流を検出して、回転子の異常判定ができる。
Ａ／Ｄ変換器６は、入力信号をデジタル信号に変換してＤＳＰ７に出力する。
【００１２】
ここで、図２に示すように、電源周波数が６０Ｈｚの場合に、サンプリング周波数を１５４８０Ｈｚに設定すると、１サイクル分が２５８個のデジタルデータとなるので、後述の各レジスタ１１，１２，１３をそれぞれ２５８個の格納部を持つレジスタに設定すれば、１サイクル毎に連続して波形データを格納可能となる。
ＤＳＰ７では、電源周波数の周期に同期をとって、入力信号から１サイクル分のデジタル信号を第１レジスタ１１に記憶し、続けて、電源周波数の１周期だけ遅れた信号を第２レジスタ１２に記憶する。次に、第１レジスタ１１から第２レジスタ１２を減算することで、電源周波数に同期した信号を消去し、減算結果を第３レジスタ１３に書き込む。この第３レジスタ１３の内容は、Ｄ／Ａ変換器８でアナログ信号に変換された後に、異常判定部９に出力される。このＤＳＰ７が抽出手段を構成する。
【００１３】
ここで、上記減算処理後の第２レジスタ１２の内容は、第１レジスタ１１にシフトされ、続く１周期分のデジタルデータが第２レジスタ１２に記憶されて、上記減算処理が行われる。この処理が、ＤＳＰ７で繰り返し行われる。
異常判定部９では、連続して入力されるアナログ信号に基づいて、回転子の異常の有無を判定する。電動機１に異常が発生していない場合には、判定部に入力された信号はゼロ信号であり、一方、回転子に異常がある場合には、脈動成分がある。したがって、熟練者でなくても判定可能であり、また、自動判定も容易である。
【００１４】
すなわち、上記判定部に連続して入力されるアナログ信号は、電源周波数の周期を６０Ｈｚとすると、回転子に異常がある場合には、その脈動成分が、例えば図３に示すように、４〜５Ｈｚ程度の長周期の波として検出される一方、回転子に異常がない場合には、上記波形が存在しないので、手動で例えばオシロスコープ等で確認しても、熟練者でなくても判別は容易である。
また、異常判定部９にＦＦＴ分析装置を採用した場合には、脈動成分の周波数分析が実施される。このＦＦＴ分析を行うと、回転子に異常がある場合には、例えば図４に示すように、２〜６Ｈｚのあたりにはっきりとしたピーク値が現れるが、回転子に異常が無い場合には、はっきりとしたピーク値が現れない。したがって、確実に回転子の異常が検出される。
【００１５】
ここで、上記回転子が異常の場合に現れる脈動電流は、（２・ｓ・ｆ）をピークとした脈動電流である。上記ｓは、すべり値を、ｆは、周波数をそれぞれ示している。
したがって、すべり値ｓに対応するピーク値の周波数を特定し、特定した周波数に所定の大きさのピークが有るスペクトルが無いか否かで、より正確な判定が可能となる。
【００１６】
例えば、周波数６０Ｈｚで且つ２極の電動機１で、同期速度が３６００ｒｐｍ、実速度が３５００ｒｐｍとすると、
すべり値ｓ＝（（３６００−３５００）／３６００）≒３％となる。したがって、２・ｓ・ｆ＝２・（３／１００）・６０＝３．６Ｈｚとなり、３．６Ｈｚをピークとした脈動で上記異常時の脈動か否かが確認できる。
ＦＦＴ分析の際に、各同一波形部分の開始位置が振幅ゼロの０点でなくても、、つまり測定値が不連続であっても、従来のように窓関数を使用する必要がない。
【００１７】
また、判定部で自動判定する場合には、異常を検出すると、スピーカなどの報知手段１０に異常信号を出力する。
ここで、上記実施形態では、隣り合う１サイクル毎、つまり、図５中における、Ｗ１とＷ２、Ｗ２とＷ３，Ｗ３とＷ４，・・・というように、減算する波形を設定しているが、Ｙ１とＹ２のように、隣り合う２サイクル中の同一位相部分を減算する波形としても良い。また、Ｗ１とＷ２，Ｗ３とＷ４というように減算する組合せを設定しても良い。また、若干精度が落ちるものの、Ｗ１とＷ３のように、隣り合わない位置の同一波形同士で減算処理をしても構わない。
【００１８】
【発明の効果】
以上説明してきたように、本発明を採用すると、交流電動機の回転子にバー切れなどの異常がおきた際に生じる脈動成分を、高調波ノイズをはじめとする電源ノイズを消去して検出可能となるため、高い精度で異常の検出が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に基づく実施形態に係る装置構成を説明する図である。
【図２】本発明に基づく実施形態に係る異常検出装置の処理を説明する図である。
【図３】本発明に基づく実施形態に係る連続して抽出した脈動成分の波形の例を示す図である。
【図４】本発明に基づく実施形態に係るＦＦＴ分析した周波数スペクトルの例を示す図である。
【図５】本発明に基づく実施形態に係る電流波形の例を示す図である。
【図６】電動機が正常なときの周波数スペクトルの例を示す図である。
【図７】回転子のバーが切断したときのスペクトルの例を示す図である。
【符号の説明】
１    電動機
２    電線
３    電源
５    電流検出器（電流検出手段）
６    Ａ／Ｄ変換器
７    ＤＳＰ（抽出手段）
８    Ｄ／Ａ変換器
９    異常判定部（異常判定手段）
１１  第１レジスタ
１２  第２レジスタ
１３  第３レジスタ
【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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