(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電動機の電流を検出する電流検出回路及び電圧を検出する電圧検出回路と、前記電流検出回路で検出された電流及び前記電圧検出回路で検出された電圧を演算処理し前記電動機の異常を検出する演算処理部と、前記演算処理部の演算結果を格納する記憶部と、を備えた電動機の診断装置であって、
前記演算処理部は、前記電流検出回路で検出された電流及び前記電圧検出回路で検出された電圧からトルク値を算出するトルク算出部と、算出された前記トルク値が安定状態であるか判定する状態判定部と、前記電流検出回路で検出された電流をＦＦＴ解析して側帯波から特定周波数帯の信号強度のピーク値を抽出する解析部と、前記電動機に異常が発生したか判定する異常判定部とを有し、
前記解析部は、抽出された特定周波数帯の信号強度のピーク値とその時のトルク値とを予め前記記憶部に記憶するとともに、前記電動機の正常範囲を設定する閾値を抽出された前記特定周波数帯の信号強度のピーク値に対し設定し、前記閾値を予め前記記憶部に記憶し、
前記異常判定部は、前記電流検出回路で検出された電流をＦＦＴ解析して得られた特定周波数帯の信号強度のピーク値を、予め前記記憶部に記憶されたトルク値毎の特定周波数帯の信号強度のピーク値及び予め前記記憶部に記憶された閾値と比較し、前記電動機の異常発生の有無を判定する、電動機の診断装置。
【請求項２】
前記演算処理部は、前記状態判定部で安定状態であると判断されたトルク値を複数回取得して、前記解析部により抽出された特定周波数帯の信号強度のピーク値及びその時のトルク値、前記閾値を複数前記記憶部に記憶させた後、前記電動機の診断を行うようにした請求項１に記載の電動機の診断装置。
【請求項３】
前記トルク算出部で算出されたトルク値から前記電動機の負荷率を算出し、
前記解析部は、抽出された特定周波数帯の信号強度のピーク値とその時の負荷率とを予め前記記憶部に記憶するとともに、前記電動機の正常範囲を設定する閾値を抽出された前記特定周波数帯の信号強度のピーク値に対し設定し、前記閾値を予め前記記憶部に記憶し、
前記異常判定部は、前記電流検出回路で検出された電流をＦＦＴ解析して得られた特定周波数帯の信号強度のピーク値を、予め前記記憶部に記憶された負荷率毎の特定周波数帯の信号強度のピーク値及び予め前記記憶部に記憶された閾値と比較し、前記電動機の異常発生の有無を判定する、請求項１に記載の電動機の診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、電動機の診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、誘導電動機の負荷電流を測定して周波数解析を行って、運転周波数の両側に発生する側波帯に注目して、短周期の上下方向の波形の乱れと、長周期の上下方向の波形の振動であるうねりの状態に基づいて、誘導電動機および誘導電動機によって駆動される機器の異常を診断する設備の異常診断方法が提案されている（例えば、特許文献１）。【０００３】
従来の設備の異常診断方法においては、誘導電動機の負荷トルク変動が発生した際に、電源周波数（運転周波数）の近傍両側のスペクトル強度が増加して、電源周波数の両側にピーク状に発生する側帯波の振動強度よりも大きくなり、側帯波を検出するのが困難であるという課題があった。【０００４】
これに対し、出願人は負荷トルクが変動する電動機においても、負荷変動しない期間を検出することによって、電動機の異常の有無を診断することが出来る電動機の診断装置に関して出願している（例えば、特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４７８２２１８号公報
【特許文献２】特許第６１９０８４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、最近ではさらなる電動機の異常診断の高精度化が期待されている。そのためには負荷変動発生時に負荷変動が発生しない時と同程度での検出精度が求められている。【０００７】
本願は、上記の課題を解決するための技術を開示するものであり、負荷の変動を受けずに電動機の異常発生の判定を行うことが可能な電動機の診断装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示による電動機の診断装置は、電動機の電流を検出する電流検出回路及び電圧を検出する電圧検出回路と、前記電流検出回路で検出された電流及び前記電圧検出回路で検出された電圧を演算処理し前記電動機の異常を検出する演算処理部と、前記演算処理部の演算結果を格納する記憶部と、を備えた電動機の診断装置であって、前記演算処理部は、前記電流検出回路で検出された電流及び前記電圧検出回路で検出された電圧からトルク値を算出するトルク算出部と、算出された前記トルク値が安定状態であるか判定する状態判定部と、前記電流検出回路で検出された電流をＦＦＴ解析して側帯波から特定周波数帯の信号強度のピーク値を抽出する解析部と、前記電動機に異常が発生したか判定する異常判定部とを有し、前記解析部は、抽出された特定周波数帯の信号強度のピーク値とその時のトルク値とを予め前記記憶部に記憶するとともに、前記電動機の正常範囲を設定する閾値を抽出された前記特定周波数帯の信号強度のピーク値に対し設定し、前記閾値を予め前記記憶部に記憶し、前記異常判定部は、前記電流検出回路で検出された電流をＦＦＴ解析して得られた特定周波数帯の信号強度のピーク値を、予め前記記憶部に記憶されたトルク値毎の特定周波数帯の信号強度のピーク値及び予め前記記憶部に記憶された閾値と比較し、前記電動機の異常発生の有無を判定するものである。
【発明の効果】
【０００９】
本開示の電動機の診断装置によれば、負荷の変動を受けずに電動機の異常発生の判定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１に係る電動機の診断装置の概略構成及び設置状況を示す図である。
【図２】実施の形態１に係る電動機の診断装置の演算処理部の構成を示す図で、電流解析を用いた学習時の信号の流れを説明するための図である。
【図３】実施の形態１に係る電動機の診断装置の演算処理部の構成を示す図で、電流解析を用いた診断時の信号の流れを説明するための図である。
【図４Ａ】実施の形態１に係る電動機の診断装置を用いて診断を行う手順を示すフローチャートである。
【図４Ｂ】実施の形態１に係る電動機の診断装置を用いて診断を行う手順を示すフローチャートである。
【図５】実施の形態１に係る電動機の診断装置の効果を説明するための図である。
【図６】実施の形態２に係る電動機の診断装置の概略構成及び設置状況を示す図である。
【図７】実施の形態２に係る電動機の診断装置の演算処理部の構成を示す図で、電流電圧解析の学習時の信号の流れを説明するための図である。
【図８】実施の形態２に係る電動機の診断装置の演算処理部の構成を示す図で、電流電圧解析の診断時の信号の流れを説明するための図である。
【図９Ａ】実施の形態２に係る電動機の診断装置を用いて診断を行う手順を示すフローチャートである。
【図９Ｂ】実施の形態２に係る電動機の診断装置を用いて診断を行う手順を示すフローチャートである。
【図１０】実施の形態２に係る電動機の診断装置の効果を説明するための図である。
【図１１】実施の形態に係る電動機の診断装置のハードウエア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本実施の形態について図を参照して説明する。なお、各図中、同一符号は、同一または相当部分を示すものとする。
【００１２】
実施の形態１．
以下、実施の形態１に係る電動機の診断装置について図を用いて説明する。
図１は、実施の形態１に係る電動機の診断装置の概略構成を及び設置状況を示す図である。本実施の形態１に係る電動機の診断装置は、主に閉鎖配電盤であるコントロールセンタで使用されるものである。図において、電力系統から引き込まれた主回路１には、配線用遮断器２、電磁接触器３、主回路１の負荷電流を検出する計器用変成器４等が設けられている。主回路１には、負荷である例えば三相誘導電動機等の電動機５が接続され、電動機５により機械設備６が運転駆動される。電動機の診断装置１００は、計器用変成器４に接続され、主回路１の負荷電流を検出し所定の信号に変換する電流検出回路７、電流検出回路７の出力を基に所定の演算を行う演算処理部１０等を備える。
【００１３】
記憶部１１は、設定回路１２及び演算処理部１０に接続され、演算処理部１０とデータのやり取りを行う。
設定回路１２は、電源周波数、電動機の定格出力、定格電圧、定格電流、極数、定格回転周波数等を設定する回路で、これらの情報を記憶部１１に格納する。
表示部１３は演算処理部１０に接続され、負荷電流等の検出された物理量及び演算処理部１０が電動機５の異常を検出した時に異常状態、警告等を表示する。
駆動回路１４は演算処理部１０に接続され、計器用変成器４により検出された電流を基に演算処理部１０の出力に基づき、電磁接触器３を開閉する制御信号を出力する。
外部出力部１５は、演算処理部１０からの出力に応じ、異常状態及び警報を外部に出力する。
外部の監視装置２００はＰＣ（パーソナルコンピュータ）等から構成され、１つあるいは複数の電動機の診断装置１００に接続されており、演算処理部１０の出力を通信回路１６を介して適宜受信するとともに、電動機の診断装置１００の動作状況を監視する。この外部の監視装置２００と電動機の診断装置１００の通信回路１６との接続は、ケーブルを用いてもよいし、無線によるものであってもよい。複数の電動機の診断装置１００との間にネットワークを構成してインターネットを介した接続であってもよい。
【００１４】
次に、演算処理部１０の構成について説明する。図２及び図３は、演算処理部１０の構成を示す図で、図２は電流解析を用いた学習時の信号の流れを説明するための図、図３は電流解析を用いた診断時の信号の流れを説明するための図である。
図２及び図３において、演算処理部１０は、電流変換部２０、状態判定部３０、解析部４０、異常判定部５０を備え、電流及び特定周波数が格納された電流及び特定周波数帯記憶装置６０、閾値が格納された閾値記憶装置６１を有する記憶部１１と連携して動作する。
【００１５】
まず、電流解析を用いた学習時の信号の流れについて図２を用いて説明する。
電流変換部２０において、電流検出回路７で変換された所定の電流信号が入力され実効値算出部２１で電流実効値を算出する。算出された電流実行値は、状態判定部３０の安定状態判定部３１で、安定状態か否か判定される。ここで安定状態とは、ある一定時間、電流実効値が一定であることを言う。また、一定時間は予め定められた時間である。
【００１６】
電流実効値が安定状態であると判定されると、記憶部１１の電流及び特定周波数帯記憶装置６０にその電流実効値が記憶されるとともに、解析部４０の周波数解析部４１で電流のＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）解析が行われる。ＦＦＴ解析結果は平均化解析部４２で平均化処理が行われる。この平均化処理により、ノイズを低減することができる。
側帯波解析部４３において、平均化処理の行われた信号から電源周波数近傍の側帯波が抽出される。
【００１７】
次に、特定周波数帯検出部４４において、機械系異常起因の特定周波数帯が検出される。検出される機械系異常起因の特定周波数帯は、例えば回転周波数に起因する特定周波数帯（回転周波数帯）、回転子バー異常起因の特定周波数帯、ベルト回転周波数起因の特定周波数帯等である。
そして、特定周波数帯の信号強度とその信号強度が算出された時の電流実効値とが、記憶部１１の電流及び特定周波数帯記憶装置６０に記憶される。ここでは、電流実効値毎に特定周波数帯の信号強度が記憶される。すなわち、電流実効値毎に正常範囲を決定することができる。
【００１８】
電流及び特定周波数帯記憶装置６０に記憶された電流実効値毎の特定周波数帯の信号強度を用い、正常範囲解析部４５において、電流実効値毎に正常範囲の分布を計算する。ここでは、例えば統計処理により標準偏差σを計算し、３σを閾値として決定する。正常範囲解析部４５において正常範囲とする閾値は記憶部１１の閾値記憶装置６１に記憶される。
閾値は３σに限らず、電流値毎に統計処理により閾値を決定することができる。または、ある電流値を基準とし、これに補正係数を加えることで、閾値とすることもできる。例えば、定格電流の時の特定周波数帯の信号強度を基準として、定格電流以外の電流時の特定周波数帯の信号強度に補正を加える。後述の診断時において、定格電流の時には、この記憶された閾値をそのまま使用するが、定格電流以外の時には、記憶された閾値に補正を加えた値を閾値と設定する。正常範囲解析部４５において正常範囲とする閾値は記憶部１１の閾値記憶装置６１に記憶される。
【００１９】
次に、電流解析を用いた診断時の信号の流れについて図３を用いて説明する。
学習時と同様に、電流変換部２０では、電流検出回路７で変換された所定の電流信号が入力され実効値算出部２１で電流実効値を算出する。算出された電流実行値は、状態判定部３０の安定状態判定部３１で、安定状態か否か判定される。
電流実効値が安定状態であると判定されると、解析部４０の周波数解析部４１で電流ＦＦＴ解析が行われる。ＦＦＴ解析結果は平均化解析部４２で平均化処理が行われる。
側帯波解析部４３において、平均化処理の行われた信号から電源周波数近傍の側帯波が抽出される。
【００２０】
次に、特定周波数帯検出部４４において、機械系異常起因の特定周波数帯が検出される。検出される機械系異常起因の特定周波数帯は、例えば回転周波数に起因する特定周波数帯（回転周波数帯）、回転子バー異常起因の特定周波数帯、ベルト回転周波数起因の特定周波数帯等である。
特定周波数帯検出部４４で検出された特定周波数帯は異常判定部５０に入力される。異常判定部５１には、特定周波数帯検出部４４で検出された特定周波数帯、電流及び特定周波数帯記憶装置６０に記憶された電流実効値毎の特定周波数帯の信号強度、閾値記憶装置に記憶された閾値のデータが入力される。異常判定部５１では、特定周波数帯検出部４４で検出された特定周波数帯の信号強度と電流及び特定周波数帯記憶装置６０に記憶された電流実効値毎の特定周波数帯の信号強度とを比較し、検出された特定周波数帯が機械系異常に起因する特定周波数帯か否か判定するともに、電流実効値毎の閾値を用いて正常範囲か否か、すなわち異常発生の有無を判定する。判定結果は異常判定部５０から出力される。
【００２１】
図４Ａ及び図４Ｂは、実施の形態１に係る電動機の診断装置を用いて診断を行う手順を示すフローチャートである。ここでは、特定周波数帯として回転周波数帯を検出することを例に説明する。実施の形態１に係る電動機の診断装置は所定の学習期間を経て診断可能な診断期間に移行する。
まず、学習期間から説明する。
ステップＳ１０１において、電流波形を取得する。具体的には、計器用変成器４に接続された電流検出回路７で主回路１の負荷電流を検出し、所定の信号に変換する。
ステップＳ１０２において、実効値算出部２１で電流実効値を算出する。
ステップＳ１０３において、安定状態判定部３１で電流実効値が安定状態であるか否か判定する。安定状態でない場合（ステップＳ１０３でＮｏ）、ステップＳ１０１に戻る。安定状態である場合（ステップＳ１０３でＹｅｓ）、ステップＳ１０４に進み、算出された電流実効値を電流及び特定周波数帯記憶装置６０に記憶する。
【００２２】
次に、ステップＳ１０５において周波数解析部４１で電流ＦＦＴ解析を実行し、解析した電流ＦＦＴの結果をステップＳ１０６において平均化解析部４２で平均化処理する。この平均化処理によりノイズを低減することができる。
ステップＳ１０７において、側帯波解析部４３で平均化処理された電流ＦＦＴの結果から側帯波を抽出する。ステップＳ１０８において、特定周波数帯検出部４４で抽出された側帯波の中から回転周波数帯のピークを抽出し、抽出された回転周波数帯の信号強度のピーク値をステップＳ１０９において電流及び特定周波数帯記憶装置６０に記憶する。電流及び特定周波数帯記憶装置６０には、電流実効値と回転周波数帯の信号強度のピーク値とが関係づけられて記憶されていることになる（ステップＳ１１０）。
【００２３】
以上ステップＳ１１０までが、学習期間のフローである。学習期間中は、ステップＳ１０１からステップＳ１１０を繰り返す（ステップＳ１１１でＮｏ）。複数回繰り返して学習期間を終了すると（ステップＳ１１１でＹｅｓ）、診断期間となる。
【００２４】
診断期間では、まずステップＳ１１２において、電流波形を取得する。学習期間と同様に、計器用変成器４に接続された電流検出回路７で主回路１の負荷電流を検出し、所定の信号に変換する。
ステップＳ１１３において、実効値算出部２１で電流実効値を算出する。
ステップＳ１１４において、安定状態判定部３１で電流実効値が安定状態か否か判定する。電流実効値が安定状態でない場合には、ステップＳ１１２に戻り、電流波形を取得する（ステップＳ１１２でＮｏ）。電流実効値が安定状態である場合には、ステップＳ１１５に進み、周波数解析部４１で電流ＦＦＴ解析を実行する。
【００２５】
次に、ステップＳ１１６において、平均化解析部４２で電流ＦＦＴの解析結果を平均化処理する。この平均化処理によりノイズを低減することができる。
ステップＳ１１７において、側帯波解析部４３で平均化処理された電流ＦＦＴの解析結果から側帯波を抽出する。
ステップＳ１１８において、特定周波数帯検出部４４で抽出された側帯波の中から回転周波数帯のピークを抽出する。
【００２６】
ステップＳ１１９において、異常判定部５１では抽出された回転周波数帯の信号強度のピーク値と電流及び特定周波数帯記憶装置６０に記憶されている電流実効値に関係づけられた回転周波数帯の信号強度のピーク値とを比較し、回転周波数に起因する特定周波数帯であるか否か判定する。さらに、閾値記憶装置６１に記憶されている閾値データを基に、正常範囲内か否か、すなわち異常発生の有無を判定する（ステップＳ１２０）。
ステップＳ１２０で異常発生と判定された場合は、異常判定部５０内に具備する警報器（図示せず）あるいは、演算処理部１０の結果出力を受けて、外部出力部１５及び表示部１３を用いて警報を出力する（ステップＳ１２１）。また、警報出力は、演算処理部１０の結果出力として通信回路１６を介して監視装置２００に通知するようにしてもよい。
【００２７】
図５は、本実施の形態１による効果を説明するための図で、負荷変動時の回転周波数帯の信号強度のピーク値の変化を示している。電流負荷率がａ％においては、回転周波数に起因する特定周波数帯の信号強度のピーク値は側帯波のピークよりも小さいが、電流負荷率がｂ％においては、回転周波数に起因する特定周波数帯の信号強度のピーク値は側帯波のピークよりも大きい。そのため、側帯波を検出するのが困難であったが、本実施の形態においては、電流実効値毎に特定周波数帯の信号強度のピーク値を予め学習して記憶させておくので、負荷の変動が生じても特定周波数帯の信号強度のピーク値を抽出できる。また、負荷の変動が生じても電流実効値毎に特定周波数帯の信号強度のピーク値を抽出できるため、負荷の変動が生じても電流ＦＦＴの解析により側帯波の検出もできることになる。
電流負荷率がａ％、ｂ％の例について示したが、電流負荷率の学習は一定区間、例えば０から５％未満、５％以上１０％未満、・・・の５％区間毎、としてもよい。
【００２８】
上述では、機械系異常起因の特定周波数帯として、回転周波数帯の信号強度のピーク値を抽出して異常検出する例を示したが、回転子バー異常起因の特定周波数帯、ベルト回転周波数起因の特定周波数帯等他の特定周波数帯の信号強度から信号強度のピーク値を抽出し、異常検出することで、異常原因を探索することも可能となる。
【００２９】
以上のように実施の形態１によれば、電流実効値毎に特定周波数帯の信号強度のピーク値を予め学習して記憶させておくので、負荷の変動が生じても高精度に異常の検知が可能となる。負荷の変動が生じると電流実効値も変動するが、本実施の形態では電流実効値毎に特定周波数帯の信号強度のピーク値を有し、その正常範囲の閾値を併せて記憶させているので、負荷変動の影響を受けずに異常発生の判定を行うことができる。
【００３０】
実施の形態２．
以下、実施の形態２に係る電動機の診断装置について図を用いて説明する。
図６は、実施の形態２に係る電動機の診断装置の概略構成を及び設置状況を示す図である。実施の形態１と同様、実施の形態２に係る電動機の診断装置は、主に閉鎖配電盤であるコントロールセンタで使用されるものである。図６において、実施の形態１の図１と異なるのは、主回路１に主回路１の電圧を検出する計器用変圧器８がさらに設けられ、計器用変圧器８に接続された電圧検出回路９が主回路１の電圧を検出して所定の信号に変換し、演算処理部１０に出力することである。その他の構成は実施の形態１と同様である。
【００３１】
次に、演算処理部１０の構成について説明する。
図７及び図８は、演算処理部１０の構成を示す図で、図７は電流電圧解析を用いた学習時の信号の流れを説明するための図、図８は電流電圧解析を用いた診断時の信号の流れを説明するための図である。
図７及び図８において、演算処理部１０は、トルク変換部２２、状態判定部３０、解析部４０、異常判定部５０を備え、トルク及び特定周波数が格納されたトルク及び特定周波数帯記憶装置６２、閾値が格納された閾値記憶装置６１を有する記憶部１１と連携して動作する。
【００３２】
まず、電流電圧解析を用いた学習時の信号の流れについて図７を用いて説明する。
トルク変換部２２において、電流検出回路７で変換された所定の電流信号及び電圧検出回路９で変換された所定の電圧信号が入力され、トルク算出部２３でトルクを算出する。算出されたトルク値は、状態判定部３０の安定状態判定部３２で、安定状態か否か判定される。ここで、安定状態とは、ある一定時間、トルク値が一定であることを言う。また、一定時間は予め定められた時間である。
【００３３】
トルク値が安定状態であると判定されると、記憶部１１のトルク及び特定周波数帯記憶装置６２にそのトルク値が記憶されるとともに、解析部４０の周波数解析部４１で電流のＦＦＴ解析が行われる。ＦＦＴ解析結果は平均化解析部４２で平均化処理が行われる。この平均化処理により、ノイズを低減することができる。
側帯波解析部４３において、平均化処理の行われた信号から電源周波数近傍の側帯波が抽出される。
【００３４】
次に、特定周波数帯検出部４４において、機械系異常起因の特定周波数帯が検出される。検出される機械系異常起因の特定周波数帯は、例えば回転周波数に起因する特定周波数帯（回転周波数帯）、回転子バー異常起因の特定周波数帯、ベルト回転周波数起因の特定周波数帯等である。
そして、特定周波数帯の信号強度とその信号強度が検出された時のトルク値とが、記憶部１１のトルク及び特定周波数帯記憶装置６２に記憶される。ここでは、トルク値毎に特定周波数帯の信号強度が記憶される。すなわち、トルク値毎に正常範囲を決定することができる。
【００３５】
トルク及び特定周波数帯記憶装置６２に記憶されたトルク毎の特定周波数帯の信号強度を用い、正常範囲解析部４５において、トルク毎に正常範囲の分布を計算する。ここでは、例えば統計処理により標準偏差σを計算し、３σを閾値として決定する。正常範囲解析部４５において正常範囲とする閾値は記憶部１１の閾値記憶装置６１に記憶される。
閾値は３σに限らず、トルク値毎に統計処理により閾値を決定することができる。または、あるトルク値を基準とし、これに補正係数を加えることで、閾値とすることもできる。例えば、定格トルクの時の特定周波数帯の信号強度を基準として、定格トルク以外のトルク時の特定周波数帯の信号強度に補正を加える。後述の診断時において、定格トルクの時には、この記憶された閾値をそのまま使用するが、定格トルク以外の時には、記憶された閾値に補正を加えた値を閾値と設定する。正常範囲解析部４５において正常範囲とする閾値は記憶部１１の閾値記憶装置６１に記憶される。
【００３６】
次に、電流電圧解析を用いた診断時の信号の流れについて図８を用いて説明する。
学習時と同様に、トルク変換部２２において、電流検出回路７で変換された所定の電流信号及び電圧検出回路９で変換された所定の電圧信号が入力され、トルク算出部２３でトルクを算出する。算出されたトルク値は、状態判定部３０の安定状態判定部３２で、安定状態か否か判定される。
トルク値が安定状態であると判定されると、解析部４０の周波数解析部４１で電流のＦＦＴ解析が行われる。ＦＦＴ解析結果は平均化解析部４２で平均化処理が行われる。
側帯波解析部４３において、平均化処理の行われた信号から電源周波数近傍の側帯波が抽出される。
【００３７】
次に、特定周波数帯検出部４４において、機械系異常起因の特定周波数帯が検出される。検出される機械系異常起因の特定周波数帯は、例えば回転周波数に起因する特定周波数帯（回転周波数帯）、回転子バー異常起因の特定周波数帯、ベルト回転周波数起因の特定周波数帯等である。
特定周波数帯検出部４４で検出された特定周波数帯は異常判定部５０に入力される。異常判定部５１には、特定周波数帯検出部４４で検出された特定周波数帯、トルク及び特定周波数帯記憶装置６２に記憶されたトルク値毎の特定周波数帯の信号強度、閾値記憶装置に記憶された閾値のデータが入力される。これらのデータを用い、異常判定部５１ではトルク値毎の閾値を用いて機械系異常起因の特定周波数帯であるか高精度に比較することで、機械系異常の発生有無を判定することができる。判定結果は異常判定部５０から出力される。
【００３８】
図９Ａ及び図９Ｂは、実施の形態２に係る電動機の診断装置を用いて診断を行う手順を示すフローチャートである。ここでは、特定周波数帯として回転周波数帯を検出することを例に説明する。実施の形態２に係る電動機の診断装置は所定の学習期間を経て診断可能な診断期間に移行する。
まず、学習期間から説明する。
ステップＳ１２１において、電流波形及び電圧波形を取得する。具体的には、計器用変成器４に接続された電流検出回路７で主回路１の負荷電流を検出して所定の信号に変換し、計器用変圧器８に接続された電圧検出回路９が主回路１の電圧を検出して所定の信号に変換する。
ステップＳ１２２において、トルク算出部２３でトルクを算出する。
ステップＳ１２３において、安定状態判定部３２でトルク値が安定状態であるか否か判定する。安定状態でない場合（ステップＳ１２３でＮｏ）、ステップＳ１２１に戻る。安定状態である場合（ステップＳ１２３でＹｅｓ）、ステップＳ１２４に進み、算出されたトルク値をトルク及び特定周波数帯記憶装置６２に記憶する。
【００３９】
次に、実施の形態１同様にステップＳ１０５において周波数解析部４１で電流ＦＦＴ解析を実行し、解析した電流ＦＦＴの結果をステップＳ１０６において平均化解析部４２で平均化処理する。この平均化処理によりノイズを低減することができる。
ステップＳ１０７において、側帯波解析部４３で平均化処理された電流ＦＦＴの結果から側帯波を抽出する。ステップＳ１０８において、特定周波数帯検出部４４で抽出された側帯波の中から回転周波数帯のピークを抽出し、抽出された回転周波数帯のピーク値をステップＳ１２５においてトルク及び特定周波数帯記憶装置６２に記憶する。トルク及び特定周波数帯記憶装置６２には、トルク値と回転周波数帯の信号強度のピーク値とが関係づけられて記憶されていることになる（ステップＳ１２６）。
【００４０】
以上ステップＳ１２６までが、学習期間のフローである。学習期間中は、ステップＳ１２１からステップＳ１２６を繰り返す（ステップＳ１１１でＮｏ）。複数回繰り返して学習期間を終了すると（ステップＳ１１１でＹｅｓ）、診断期間となる。
【００４１】
診断期間では、まずステップＳ１２７において、電流波形及び電圧波形を取得する。学習期間と同様に、計器用変成器４に接続された電流検出回路７で主回路１の負荷電流を検出して所定の信号に変換し、計器用変圧器８に接続された電圧検出回路９が主回路１の電圧を検出して所定の信号に変換する。
ステップＳ１２８において、トルク算出部２３でトルクを算出する。
ステップＳ１２９において、安定状態判定部３２でトルク値が安定状態か否か判定する。トルク値が安定状態でない場合には、ステップＳ１２７に戻り、電流波形及び電圧波形を取得する（ステップＳ１２９でＮｏ）。トルク値が安定状態である場合には、ステップＳ１１５に進み、周波数解析部４１で電流ＦＦＴ解析を実行する。
【００４２】
次に、ステップＳ１１６において、平均化解析部４２で電流ＦＦＴの解析結果を平均化処理する。この平均化処理によりノイズを低減することができる。
ステップＳ１１７において、側帯波解析部４３で平均化処理された電流ＦＦＴの解析結果から側帯波を抽出する。
ステップＳ１１８において、特定周波数帯検出部４４で抽出された側帯波の中から回転周波数帯のピークを抽出する。
【００４３】
ステップＳ１１９において、異常判定部５１で抽出された回転周波数帯の信号強度のピーク値とトルク及び特定周波数帯記憶装置６２に記憶されているトルク値に関係づけられた回転周波数帯の信号強度のピーク値とを比較し、回転周波数に起因する特定周波数帯であるか否か判定する。さらに、閾値記憶装置６１に記憶されている閾値データを基に、正常範囲内か否か、すなわち異常発生の有無を判定する（ステップＳ１２０）。
ステップＳ１２０で異常発生と判定された場合は、異常判定部５０内に具備する警報器（図示せず）あるいは、演算処理部１０の結果出力を受けて、外部出力部１５及び表示部１３を用いて警報を出力する（ステップＳ１２１）。また、警報出力は、演算処理部１０の結果出力として通信回路１６を介して監視装置２００に通知するようにしてもよい。
【００４４】
図１０は、本実施の形態２による効果を説明するための図で、負荷変動時の回転周波数帯の信号強度のピーク値の変化を示している。トルク値がａにおいては、回転周波数に起因する特定周波数帯の信号強度のピーク値は側帯波のピークよりも小さいが、トルク値がｂにおいては、回転周波数に起因する特定周波数帯の信号強度のピーク値は側帯波のピークよりも大きい。そのため、側帯波を検出するのが困難であったが、本実施の形態においては、トルク値毎に特定周波数帯の信号強度のピーク値を予め学習して記憶させておくので、負荷の変動が生じても特定周波数帯の信号強度のピーク値を抽出できる。また、負荷の変動が生じてもトルク値毎に特定周波数帯の信号強度のピーク値を抽出できるため、負荷の変動が生じても電流ＦＦＴの解析により側帯波の検出もできることになる。
トルク値がａ、ｂの例について示したが、トルク値の学習は一定区間、例えばトルク率（＝トルク値／定格トルク値  ×１００）を０から５％未満、５％以上１０％未満、・・・の５％区間毎、としてもよい。
【００４５】
上述では、機械系異常起因の特定周波数帯として、回転周波数帯の信号強度のピーク値を抽出して異常検出する例を示したが、回転子バー異常起因の特定周波数帯、ベルト回転周波数起因の特定周波数帯等他の特定周波数帯の信号強度から信号強度のピーク値を抽出し、異常検出することで、異常原因を探索することも可能となる。
【００４６】
以上のように実施の形態２によれば、トルク値毎に特定周波数帯の信号強度のピーク値を予め学習して記憶させておくので、負荷の変動が生じても高精度に異常の検知が可能となる。負荷の変動が生じるとトルク値も変動するが、本実施の形態ではトルク値毎に特定周波数帯の信号強度のピーク値を有し、その正常範囲の閾値を併せて記憶させているので、負荷の変動を受けずに異常発生の判定を行うことができる。
【００４７】
＜実施の形態２の変形例＞
なお、実施の形態２では、電流検出回路７で検出された主回路１の負荷電流と電圧検出回路９で検出された主回路１の電圧を基にトルクを算出して、異常判定に用いたが、トルク値から電動機５の負荷率を算出して、負荷率に対応させた特定周波数帯のデータを学習させることで、異常判定を行うようにしてもよい。
【００４８】
また、実施の形態２で算出されたトルク値を用いて、トルクの異常検出を行い、トルクに起因する電動機の異常判定を行うことも可能である。以下に、トルク異常検出について述べる。
【００４９】
トルクＴｅは電動機５の固定子電流と鎖交磁束を用いて次の式（１）のように表される。
【数１】
0006824493.tif 000002
また、鎖交磁束は次の式（２）、（３）から求めることができる。
【数２】
0006824493.tif 000003
【００５０】
トルク算出部２３で求められたトルク値と式（１）で求められたトルクＴｅを比較することで、トルク異常の検出を行うことができる。
【００５１】
なお、上述の実施の形態１、２において電動機の診断装置１００は、ハードウエアの一例を図１１に示すように、プロセッサ１１０と記憶装置１２０から構成される。記憶装置は図示していないが、ランダムアクセスメモリ等の揮発性記憶装置と、フラッシュメモリ等の不揮発性の補助記憶装置とを具備する。また、フラッシュメモリの代わりにハードディスクの補助記憶装置を具備してもよい。プロセッサ１１０は、記憶装置１２０から入力されたプログラムを実行する。この場合、補助記憶装置から揮発性記憶装置を介してプロセッサ１１０にプログラムが入力される。また、プロセッサ１１０は、演算結果等のデータを記憶装置１２０の揮発性記憶装置に出力してもよいし、揮発性記憶装置を介して補助記憶装置にデータを保存してもよい。
【００５２】
本開示は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、１つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。
従って、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。
【符号の説明】
【００５３】
１：主回路、  ２：配線用遮断器、  ３：電磁接触器、  ４：計器用変成器、  ５：電動機、  ６：機械設備、  ７：電流検出回路、  ８：計器用変圧器、  ９：電圧検出回路、  １０：演算処理部、  １１：記憶部、  １２：設定回路、  １３：表示部、  １４：駆動回路、  １５：外部出力部、  １６：通信回路、  ２００：監視装置、  ２０：電流変換部、  ２１：実効値算出部、  ２２：トルク変換部、２３：トルク算出部、  ３０：状態判定部、  ３１、３２：安定状態判定部、  ４０：解析部、  ４１：周波数解析部、  ４２：平均化解析部、  ４３：側帯波解析部、  ４４：特定周波数帯検出部、  ４５：正常範囲解析部、  ５０：異常判定部、  ５１：異常判定部、  ６０：電流及び特定周波数帯記憶装置、  ６１：閾値記憶装置、  ６２：トルク及び特定周波数帯記憶装置、  １００：電動機の診断装置
【要約】
電動機（５）の電流を検出する電流検出回路（７）と、検出された電流を演算処理し電動機の異常を検出する演算処理部（１０）と、記憶部（１１）と、を備えた電動機の診断装置（１００）であって、演算処理部（１０）は、電流の実効値を算出する実効値算出部（２１）を有し、予め電流ＦＦＴ解析により側帯波から特定周波数帯の信号強度のピーク値を抽出し、その時の電流実効値と関連付けて記憶部（１１）に記憶させるとともに、特定周波数帯の信号強度のピーク値に対して設定した閾値を予め記憶部（１１）に記憶させておき、電動機（５）の診断時に検出された電流に基づく特定周波数帯の信号強度のピーク値を予め記憶部（１１）に記憶された電流実効値毎の特定周波数帯の信号強度のピーク値及び閾値と比較することで電動機の異常判定を行う。【図１】
0006824493.tif 000004
【図２】
0006824493.tif 000005
【図３】
0006824493.tif 000006
【図４Ａ】
0006824493.tif 000007
【図４Ｂ】
0006824493.tif 000008
【図５】
0006824493.tif 000009
【図６】
0006824493.tif 000010
【図７】
0006824493.tif 000011
【図８】
0006824493.tif 000012
【図９Ａ】
0006824493.tif 000013
【図９Ｂ】
0006824493.tif 000014
【図１０】
0006824493.tif 000015
【図１１】
0006824493.tif 000016