(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力変換装置を介して電源から供給される電力によって動作する、空調に関連する設備機器における故障の前兆を検出する故障前兆検出装置であって、
前記設備機器から入力された前記設備機器に関する機器関連情報に基づき、前記設備機器の消費電力を特徴量として取得する特徴量取得部と、
取得した前記特徴量に基づき、前記設備機器の内部構造の温度上昇量を推定する温度上昇推定部と、
前記温度上昇量に対する閾値、および前記設備機器の内部構造の仕様を示す仕様情報を記憶する記憶部と、
推定された前記温度上昇量と前記閾値との比較結果に基づき、前記設備機器の故障の可能性および前記内部構造の損傷度合いを判定する判定部と
を備え、
前記温度上昇推定部は、
前記設備機器の前記消費電力と前記仕様情報とに基づき、前記設備機器の内部構造の前記温度上昇量を推定する故障前兆検出装置。
【請求項２】
前記閾値は、
故障の有無の境界を示す下限閾値を含み、
前記判定部は、
前記温度上昇量と前記下限閾値とを比較し、前記温度上昇量が前記下限閾値を超えた場合に、前記設備機器が故障する可能性があると判定する請求項１に記載の故障前兆検出装置。
【請求項３】
前記閾値は、
前記下限閾値よりも大きい値を有し、段階的に設定された１または複数の判定閾値をさらに含み、
前記判定部は、
前記設備機器が故障する可能性があると判定した場合に、
前記温度上昇量と前記１または複数の判定閾値との関係に基づき、前記設備機器の前記内部構造の損傷度合いを判定する請求項２に記載の故障前兆検出装置。
【請求項４】
前記特徴量取得部は、
前記電源から前記電力変換装置に出力される１次電力に基づき前記消費電力を取得する請求項１〜３のいずれか一項に記載の故障前兆検出装置。
【請求項５】
前記特徴量取得部は、
前記電力変換装置から前記設備機器に供給される２次電力に基づき前記消費電力を取得する請求項１〜３のいずれか一項に記載の故障前兆検出装置。
【請求項６】
前記特徴量取得部は、
前記電力変換装置のｑ軸電流およびｑ軸電圧に基づき前記消費電力を取得する請求項１〜３のいずれか一項に記載の故障前兆検出装置。
【請求項７】
電力変換装置を介して電源から供給される電力によって動作する、空調に関連する設備機器における故障の前兆を検出する故障前兆検出装置であって、
前記電力変換装置から前記設備機器に供給される三相電力のうちのいずれか一相の電流に基づき、前記設備機器についての特徴量を取得する特徴量取得部と、
取得した前記特徴量に基づき、前記設備機器の内部構造の温度上昇量を推定する温度上昇推定部と、
前記温度上昇量に対する閾値を記憶する記憶部と、
推定された前記温度上昇量と前記閾値との比較結果に基づき、前記設備機器の故障の可能性および前記内部構造の損傷度合いを判定する判定部と
を備え、
前記特徴量取得部は、
前記一相の電流に基づき、設定フレームにおける電力値と、前記設定フレームの直前のフレームにおける前記電力値との比を示す電力比を特徴量として取得し、
前記記憶部は、
前記設備機器の内部構造の仕様を示す仕様情報を予め記憶し、
前記温度上昇推定部は、
前記電力比と前記仕様情報とに基づき、前記設備機器の内部構造の前記温度上昇量を推定する故障前兆検出装置。
【請求項８】
電力変換装置を介して電源から供給される電力によって動作する、空調に関連する設備機器における故障の前兆を検出する故障前兆検出装置であって、
前記電力変換装置から前記設備機器に供給される三相電力のうちのいずれか一相の電流に基づき、前記設備機器についての特徴量を取得する特徴量取得部と、
取得した前記特徴量に基づき、前記設備機器の内部構造の温度上昇量を推定する温度上昇推定部と、
前記温度上昇量に対する閾値を記憶する記憶部と、
推定された前記温度上昇量と前記閾値との比較結果に基づき、前記設備機器の故障の可能性および前記内部構造の損傷度合いを判定する判定部と
を備え、
前記特徴量取得部は、
前記一相の電流に基づき、設定フレームにおける前記電流の実効値と、前記設定フレームの直前のフレームにおける前記電流の実効値との差分を示す差分実効値を特徴量として取得し、
前記記憶部は、
前記設備機器の内部構造の仕様を示す仕様情報を予め記憶し、
前記温度上昇推定部は、
前記差分実効値と前記仕様情報とに基づき、前記設備機器の内部構造の前記温度上昇量を推定する故障前兆検出装置。
【請求項９】
電力変換装置を介して電源から供給される電力によって動作する、空調に関連する設備機器における故障の前兆を検出する故障前兆検出装置であって、
前記電力変換装置から前記設備機器に供給される三相電力のうちのいずれか一相の電流に基づき、前記設備機器についての特徴量を取得する特徴量取得部と、
取得した前記特徴量に基づき、前記設備機器の内部構造の温度上昇量を推定する温度上昇推定部と、
前記温度上昇量に対する閾値を記憶する記憶部と、
推定された前記温度上昇量と前記閾値との比較結果に基づき、前記設備機器の故障の可能性および前記内部構造の損傷度合いを判定する判定部と
を備え、
前記特徴量取得部は、
前記一相の電流に基づき、設定フレームにおける前記電流の振幅と、前記設定フレームの直前のフレームにおける前記電流の振幅との差分を示す差分振幅値を特徴量として取得し、
前記記憶部は、
前記設備機器の内部構造の仕様を示す仕様情報を予め記憶し、
前記温度上昇推定部は、
前記差分振幅値と前記仕様情報とに基づき、前記設備機器の内部構造の前記温度上昇量を推定する故障前兆検出装置。
【請求項１０】
電力変換装置を介して電源から供給される電力によって動作する、空調に関連する設備機器における故障の前兆を検出する故障前兆検出装置であって、
前記電力変換装置から前記設備機器に供給される三相電力のうちのいずれか一相の電流に基づき、前記設備機器についての特徴量を取得する特徴量取得部と、
取得した前記特徴量に基づき、前記設備機器の内部構造の温度上昇量を推定する温度上昇推定部と、
前記温度上昇量に対する閾値を記憶する記憶部と、
推定された前記温度上昇量と前記閾値との比較結果に基づき、前記設備機器の故障の可能性および前記内部構造の損傷度合いを判定する判定部と
を備え、
前記特徴量取得部は、
前記電力変換装置の設定フレームにおけるｑ軸電流と、前記設定フレームの直前のフレームにおけるｑ軸電流との差分を特徴量として取得し、
前記記憶部は、
前記設備機器の内部構造の仕様を示す仕様情報を予め記憶し、
前記温度上昇推定部は、
前記ｑ軸電流の差分と前記仕様情報とに基づき、前記設備機器の内部構造の前記温度上昇量を推定する故障前兆検出装置。
【請求項１１】
前記判定部による判定結果に応じて、故障の可能性および前記設備機器の損傷度合いを報知する報知部をさらに備える請求項１〜１０のいずれか一項に記載の故障前兆検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、冷凍空調機器に搭載された設備機器における故障の前兆を検出する故障前兆検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、冷凍空調機器の異常を検出する種々の方法が提案されている。例えば、特許文献１には、圧縮機を駆動するモータの電流、電圧および制御定数を用いてモータ温度を推定し、推定結果に基づき圧縮機内部の異常を検出する方法が開示されている。【０００３】
特許文献２には、圧縮機を駆動するモータの電流平均値に対する脈動値と、モータの回転速度とを検出し、検出された脈動値および回転速度に基づき圧縮機内部の異常を検知する方法が開示されている。この方法では、圧縮機のモータに出力される三相電流の各相の電流の大きさおよび位相を分析し、モータのトルクまたは回転速度を推定することにより、圧縮機の内部状態が推定される。【０００４】
特許文献３には、圧縮機における冷媒の吸入圧を横軸とし、吐出圧を縦軸としたマップ上に重み係数を配置し、取得した冷媒の吸入圧および吐出圧によって決定された重み係数に基づき、圧縮機内部の異常を診断する方法が開示されている。この方法では、潤滑不良などの異常により圧縮機内部で温度上昇が生じた場合に、温度上昇の影響が冷媒回路の温度および圧力等に生じることを利用して、圧縮機内部の温度が推定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−２０１４２５号公報
【特許文献２】国際公開第２０１７／０４２９４９号
【特許文献３】特開２００４−８５０８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、圧縮機を駆動するモータは、常時冷媒に接触していることによる放熱、ならびにモータ材料自体の熱容量の影響を受ける。そのため、モータ温度は、異常が発生した際に、瞬時に上昇するものではない。すなわち、圧縮機内部の異常によってモータ温度が上昇する場合は、少なくとも異常が数分単位で継続して発生している状態であると考えられる。しがたって、特許文献１に記載されているように、モータ温度を用いて圧縮機内部の異常を検出する方法では、モータ温度が上昇するまで継続するような異常を検出することができるが、モータ温度が上昇するまで継続しない異常は、見逃される虞がある。【０００７】
また、モータの電流値は、モータ仕様および負荷条件等によって異なる。そのため、正常時を基準として異常を検出するための閾値を設定するには、モータの機種毎の運転条件範囲全体の正常値を、実機を用いて計測する必要がある。したがって、特許文献２に記載されているように、モータの電流平均値に対する脈動値を用いて圧縮機内部の異常を高精度に検出する方法では、膨大な開発負荷が必要となる。【０００８】
さらに、冷媒回路の温度および圧力等に変化が生じるような圧縮機内部の温度上昇は、圧縮機内部がすでに重大な故障状態となっている場合に発生する。そのため、特許文献３に記載されているように、圧縮機の吸入圧および吐出圧に基づいて圧縮機内部の異常を検出する方法では、重大な異常が発生する前に異常を検出することができない。【０００９】
また、圧縮機における冷媒の吸入圧および吐出圧によるマップ上に重み係数を配置するためには、実機を用いてマップの範囲全体で計測する必要がある。すなわち、冷媒の吸入圧および吐出圧によるマップ上に配置された重み係数を用いて圧縮機内部の異常を検出する方法では、膨大な開発負荷が必要となる。【００１０】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、圧縮機などの空調に関連する設備機器における故障の前兆を迅速かつ確実に検出し、設備機器の内部構造の損傷度合いを精度よく判断することができる故障前兆検出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】
【００１１】
本発明の故障前兆検出装置は、電力変換装置を介して電源から供給される電力によって動作する、空調に関連する設備機器における故障の前兆を検出する故障前兆検出装置であって、前記設備機器から入力された前記設備機器に関する機器関連情報に基づき、前記設備機器の消費電力を特徴量として取得する特徴量取得部と、取得した前記特徴量に基づき、前記設備機器の内部構造の温度上昇量を推定する温度上昇推定部と、前記温度上昇量に対する閾値、および前記設備機器の内部構造の仕様を示す仕様情報を記憶する記憶部と、推定された前記温度上昇量と前記閾値との比較結果に基づき、前記設備機器の故障の可能性および前記内部構造の損傷度合いを判定する判定部とを備え、前記温度上昇推定部は、前記設備機器の前記消費電力と前記仕様情報とに基づき、前記設備機器の内部構造の前記温度上昇量を推定するものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、入力される機器関連情報に基づいて、設備機器についての特徴量が抽出され、抽出された特徴量に基づいて、設備機器の内部構造の温度上昇量が推定される。そして、推定された温度上昇量と閾値とが比較されることにより、設備機器の故障の可能性および損傷度合いが判定される。そのため、空調に関連する設備機器における故障の前兆を迅速かつ確実に検出し、設備機器の内部構造の損傷度合いを精度よく判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施の形態１に係る故障前兆検出装置を適用した空気調和装置の構成の一例を示す概略図である。
【図２】実施の形態１に係る故障前兆検出装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図２の故障前兆検出装置の構成の一例を示すハードウェア構成図である。
【図４】図２の故障前兆検出装置の構成の他の例を示すハードウェア構成図である。
【図５】実施の形態１に係る故障前兆検出装置による故障前兆検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
実施の形態１．
以下、本発明の実施の形態１に係る故障前兆検出装置について説明する。本実施の形態１に係る故障前兆検出装置は、例えば空気調和装置に適用され、圧縮機等の空調に関連する設備機器の故障の前兆を検出するものである。
【００１５】
［空気調和装置１００の構成］
まず、本実施の形態１に係る故障前兆検出装置１を適用した空気調和装置１００の構成について説明する。図１は、本実施の形態１に係る故障前兆検出装置１を適用した空気調和装置１００の構成の一例を示す概略図である。図１の空気調和装置１００は、ヒートポンプ方式により、冷房運転または暖房運転を行うものである。
【００１６】
図１に示すように、空気調和装置１００は、圧縮機１０１、凝縮器１０２、膨張装置１０３、蒸発器１０４、制御装置１０５および電力変換装置１１０を備えている。空気調和装置１００では、圧縮機１０１、凝縮器１０２、膨張装置１０３および蒸発器１０４が冷媒配管によって順次接続されることにより、冷媒配管内を冷媒が循環する冷媒回路が形成されている。
【００１７】
このうち、圧縮機１０１は、冷媒を圧縮する圧縮要素１０１ａと、圧縮要素１０１ａに連結された、電力変換装置１１０により電力が供給されるモータ１０１ｂとを有している。電力変換装置１１０は、電源２００から電力供給を受け、変換された電力をモータ１０１ｂに供給してモータ１０１ｂを回転駆動させる。モータ１０１ｂの回転数は、制御装置１０５によって制御される。
【００１８】
凝縮器１０２は、冷媒と空気との間で熱交換を行い、冷媒を凝縮させる。膨張装置１０３は、冷媒を膨張させる。膨張装置１０３の開度は、制御装置１０５によって制御される。蒸発器１０４は、冷媒と空気との間で熱交換を行い、冷媒を蒸発させる。
【００１９】
制御装置１０５は、この空気調和装置１００の各部に設けられた図示しない各種センサ類から受け取る情報に基づき、空気調和装置１００全体の動作を制御する。本実施の形態１において、制御装置１０５は、後述する故障前兆検出装置１から受け取った情報に基づき、圧縮機１０１のモータ１０１ｂを制御する。制御装置１０５は、マイクロコンピュータなどの演算装置上でソフトウェアを実行することにより各種機能が実現され、もしくは各種機能を実現する回路デバイスなどのハードウェア等で構成されている。
【００２０】
（故障前兆検出装置１）
また、本実施の形態１において、空気調和装置１００は、故障前兆検出装置１を備えている。図２は、本実施の形態１に係る故障前兆検出装置１の構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、故障前兆検出装置１は、特徴量取得部１１、温度上昇推定部１２、判定部１３、記憶部１４および報知部１５を備えている。故障前兆検出装置１は、マイクロコンピュータなどの演算装置上でソフトウェアを実行することにより各種機能が実現され、もしくは各種機能を実現する回路デバイスなどのハードウェア等で構成されている。
【００２１】
特徴量取得部１１は、外部から機器関連情報が入力され、この機器関連情報に基づいて特徴量を取得する。特徴量は、圧縮機１０１の故障の前兆に関連する特徴を有する物理量であり、例えば圧縮機１０１を駆動するモータ１０１ｂの消費電力などである。特徴量は、例えば、入力された機器関連情報に応じた演算式等を用いて取得される。機器関連情報は、特徴量を取得するために必要な、圧縮機１０１等の設備機器の動作に関わる物理量であり、例えば、圧縮機１０１が動作する際に得られる情報である。機器関連情報は、例えば、電力変換装置１１０に入力される電源２００からの１次入力、および、電力変換装置１１０から出力され、圧縮機１０１を駆動するモータ１０１ｂに入力される２次入力などである。
【００２２】
温度上昇推定部１２は、特徴量取得部１１で取得された特徴量に基づき、圧縮機１０１の内部構造の温度上昇量を推定する。温度上昇量は、例えば、取得された特徴量に応じた演算式等を用いて推定される。
【００２３】
判定部１３は、温度上昇推定部１２で推定された温度上昇量と、記憶部１４に記憶された下限閾値とを比較し、比較結果に基づいて圧縮機１０１の故障の可能性を判定する。また、判定部１３は、圧縮機１０１が故障する可能性があると判定した場合に、温度上昇量と、記憶部１４に記憶された判定閾値とを比較し、圧縮機１０１内部の損傷度合いを判定する。判定部１３は、判定結果を示す情報を報知部１５および制御装置１０５に対して出力する。
【００２４】
下限閾値は、圧縮機１０１が故障する可能性があるか否かの境界を示す閾値である。判定閾値は、圧縮機１０１が「故障する可能性あり」と判定された場合に、圧縮機１０１内部の損傷度合いを判定するために用いられる。判定閾値は、下限閾値よりも大きい値で、段階的に設定されている。
【００２５】
記憶部１４には、故障前兆検出装置１の各部で処理を行う際に用いられる各種の情報が予め記憶されている。本実施の形態１において、記憶部１４には、判定部１３で用いられる温度上昇量に対して設定された下限閾値および１または複数の判定閾値が予め記憶されている。
【００２６】
報知部１５は、判定部１３による判定結果に応じて、故障の可能性および圧縮機１０１の損傷度合いを報知する。報知部１５として、例えば、ディスプレイおよびＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）等の表示手段、あるいは、スピーカ等の音声出力手段が用いられる。報知部１５がディスプレイである場合には、判定結果に応じた情報が文字または図形等で表示される。報知部１５がＬＥＤである場合には、判定結果に応じた情報が点灯、点滅または消灯等によって表示される。報知部１５がスピーカである場合には、判定結果に応じた情報が音声で報知される。
【００２７】
図３は、図２の故障前兆検出装置１の構成の一例を示すハードウェア構成図である。故障前兆検出装置１の各種機能がハードウェアで実行される場合、図２の故障前兆検出装置１は、図３に示すように、処理回路２１および出力装置２２で構成される。図２の特徴量取得部１１、温度上昇推定部１２、判定部１３および記憶部１４の各機能は、処理回路２１により実現される。また、報知部１５は、図３の出力装置２２である。
【００２８】
各機能がハードウェアで実行される場合、処理回路２１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）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。特徴量取得部１１、温度上昇推定部１２、判定部１３および記憶部１４の各部の機能それぞれを処理回路２１で実現してもよいし、各部の機能を１つの処理回路２１で実現してもよい。
【００２９】
図４は、図２の故障前兆検出装置１の構成の他の例を示すハードウェア構成図である。故障前兆検出装置１の各種機能がソフトウェアで実行される場合、図２の故障前兆検出装置１は、図４に示すように、プロセッサ３１、メモリ３２および出力装置３３で構成される。特徴量取得部１１、温度上昇推定部１２、判定部１３および記憶部１４の各機能は、プロセッサ３１およびメモリ３２により実現される。また、図２の報知部１５は、図４の出力装置３３である。
【００３０】
各機能がソフトウェアで実行される場合、特徴量取得部１１、温度上昇推定部１２および判定部１３の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアおよびファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ３２に格納される。プロセッサ３１は、メモリ３２に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。
【００３１】
メモリ３２として、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  ａｎｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）およびＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  ａｎｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）等の不揮発性または揮発性の半導体メモリ等が用いられる。また、メモリ３２として、例えば、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）、ＭＤ（Ｍｉｎｉ  Ｄｉｓｃ）およびＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）等の着脱可能な記録媒体が用いられてもよい。
【００３２】
［空気調和装置１００の動作］
空気調和装置１００の動作について、図１を参照して説明する。電力変換装置１１０によって圧縮機１０１のモータ１０１ｂが回転駆動することによって、モータ１０１ｂに連結した圧縮機１０１の圧縮要素１０１ａが低温低圧の冷媒を圧縮し、圧縮機１０１は高温高圧のガス冷媒を吐出する。圧縮機１０１から吐出された高温高圧のガス冷媒は、凝縮器１０２へ流入する。
【００３３】
凝縮器１０２に流入した高温高圧のガス冷媒は、空気と熱交換して放熱しながら凝縮し、高圧の液冷媒となって凝縮器１０２から流出する。凝縮器１０２から流出した高圧の液冷媒は、膨張装置１０３によって膨張および減圧され、低温低圧の気液二相冷媒となり、蒸発器１０４へ流入する。
【００３４】
蒸発器１０４に流入した低温低圧の気液二相冷媒は、空気と熱交換して吸熱および蒸発することによって空気を冷却し、低温低圧のガス冷媒となって蒸発器１０４から流出する。蒸発器１０４から流出した低温低圧のガス冷媒は、圧縮機１０１に吸入され、再び圧縮される。以下、上述した動作が繰り返される。
【００３５】
なお、図１においては、空気調和装置１００を例にとって説明したが、これに限られず、例えば、ヒートポンプ装置、冷凍装置およびその他の冷凍サイクル装置一般に適用してもよい。
【００３６】
［故障前兆検出処理］
次に、本実施の形態１に係る故障前兆検出装置１による故障前兆検出処理について説明する。空調に関連する設備機器としての圧縮機１０１においては、通常、軸受等の摺動部に対する油が不足あるいは枯渇して故障が発生した場合に、内部構造の温度が上昇することが知られている。これは、油が不足して摺動部の摩擦抵抗が増加することにより、摩擦による熱が発生するためである。
【００３７】
一方、内部構造の温度上昇は、圧縮機１０１の故障の前兆に関連する特徴を有する物理量である機器関連情報に影響を与える。例えば、内部構造の温度が上昇するほどの圧縮機１０１の軸と軸受との摩擦抵抗の増加は、圧縮機１０１に対する入力および圧縮機１０１を駆動するモータ１０１ｂのトルク等に通常時と異なる変化が生じる。
【００３８】
このように、圧縮機１０１の内部構造の温度上昇量と特徴量との間には相関がある。そして、特徴量は、圧縮機１０１の動作に関わる物理量である機器関連情報から取得することができる。そのため、温度上昇の影響を受けた機器関連情報に基づき温度上昇量を推定することができれば、圧縮機１０１における故障を検出することができる。
【００３９】
また、圧縮機１０１の内部構造の温度上昇は、圧縮機１０１が完全に故障した時点ではなく、故障の前兆の段階から発生し、温度上昇量が大きくなるに従って、圧縮機１０１の内部の損傷度合いが高くなる。すなわち、温度上昇量の大きさにより、圧縮機１０１の内部の損傷度合いを判定することができる。
【００４０】
そこで、本実施の形態１では、圧縮機１０１等の設備機器における故障についての特徴量を取得し、取得した特徴量から設備機器の内部構造の温度上昇量を推定する。そして、推定された温度上昇量に基づき、設備機器の故障の前兆および損傷度合いを検出する。
【００４１】
図５は、本実施の形態１に係る故障前兆検出装置１による故障前兆検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、特徴量取得部１１に外部から機器関連情報が入力されると、特徴量取得部１１は、ステップＳ１において、入力された機器関連情報に基づき特徴量を取得する。ステップＳ２において、温度上昇推定部１２は、特徴量取得部１１で取得された特徴量に基づき、圧縮機１０１の内部構造の温度上昇量を推定する。
【００４２】
ステップＳ３において、判定部１３は、ステップＳ２で推定された温度上昇量と、記憶部１４に記憶された下限閾値とを比較し、圧縮機１０１が故障する可能性があるか否かを判定する。比較の結果、温度上昇量が下限閾値を超えた場合（ステップＳ３；Ｙｅｓ）、判定部１３は、ステップＳ４において、圧縮機１０１が「故障する可能性あり」であると判定する。
【００４３】
次に、判定部１３は、ステップＳ５において、圧縮機１０１内部の損傷度合いを判定する。圧縮機１０１の損傷度合いの判定には、記憶部１４に記憶された１または複数の判定閾値が用いられ、温度上昇量と１または複数の判定閾値との関係に基づき、圧縮機１０１の損傷度合いが判定される。
【００４４】
判定部１３は、圧縮機１０１の故障の可能性および損傷度合いを示す情報を、報知部１５および空気調和装置１００の制御装置１０５に対して出力する。これにより、報知部１５は、ステップＳ６において、圧縮機１０１の故障の可能性、ならびに損傷度合いを報知する。このとき、報知部１５は、ステップＳ５で判定された損傷度合いを識別できるように、判定された損傷度合いに応じて異なる報知を行ってもよい。具体的には、報知部１５がディスプレイである場合、報知部１５は、「圧縮機１０１が故障する可能性あり」といった圧縮機１０１の故障の可能性を示す情報と、その場合の損傷度合いを示す情報とを表示する。
【００４５】
一方、ステップＳ３において、温度上昇量が下限閾値以下である場合（ステップＳ３；Ｎｏ）、判定部１３は、ステップＳ７において、圧縮機１０１が「正常」であると判定する。
【００４６】
以上のように、本実施の形態１に係る故障前兆検出装置１では、機器関連情報から取得される特徴量に基づき圧縮機１０１の内部構造の温度上昇量が推定される。そして、推定された温度上昇量に基づき、圧縮機１０１の故障の可能性、ならびに圧縮機１０１の内部構造の損傷度合いが判定される。これにより、圧縮機１０１の内部構造の温度を実際に計測するまでもなく、圧縮機１０１の故障の可能性および損傷度合いを判定することができる。そのため、実際に損傷によって圧縮機１０１の動作が不可能となる前に、圧縮機１０１の故障を確実に検出することができる。また、圧縮機１０１が完全に故障する前に、圧縮機１０１の故障を迅速に検出することができる。
【００４７】
本実施の形態１では、推定された温度上昇量と予め設定された下限閾値とが比較され、温度上昇量が下限閾値を超えた場合に、圧縮機１０１が故障する可能性があると判定される。これにより、圧縮機１０１の故障の可能性を容易に判定することができる。
【００４８】
本実施の形態１では、圧縮機１０１が故障する可能性があると判定された場合に、温度上昇量と１または複数の判定閾値とが比較され、温度上昇量と判定閾値との関係に基づき、圧縮機１０１の内部構造の損傷度合いが判定される。これにより、圧縮機１０１の損傷度合いを容易に判定することができる。
【００４９】
実施の形態２．
次に、本発明の実施の形態２について説明する。本実施の形態２では、圧縮機１０１のモータ１０１ｂの消費電力を特徴量として適用した場合について説明する。なお、以下の説明において、実施の形態１と共通する部分には同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【００５０】
［空気調和装置１００の構成］
本実施の形態２に係る空気調和装置１００の構成は、図１に示す実施の形態１に係る空気調和装置１００と同様である。また、故障前兆検出装置１の構成についても、図２に示す実施の形態１に係る故障前兆検出装置１と同様である。
【００５１】
本実施の形態２において、図２の故障前兆検出装置１の特徴量取得部１１には、機器関連情報として、電源２００から電力変換装置１１０に入力される１次入力（１次電流、１次電圧）、ならびに、圧縮機１０１の回転数、吐出圧力および吸入圧力が入力される。これらの機器関連情報は、外部の計測装置等を用いて計測され、計測結果が特徴量取得部１１に入力される。
【００５２】
特徴量取得部１１は、入力された１次入力、圧縮機１０１の回転数、吐出圧力および吸入圧力に基づき、モータ１０１ｂの消費電力を特徴量として取得する。
【００５３】
温度上昇推定部１２は、特徴量取得部１１で取得された消費電力と、記憶部１４に記憶された仕様情報とに基づき、圧縮機１０１の内部構造の温度上昇量を推定する。温度上昇量の推定については、後述する。仕様情報は、圧縮機１０１の内部構造の仕様によって決定される各種のパラメータである。例えば、仕様情報は、圧縮機１０１における摺動部である軸受の体積、ならびに、軸受に用いられる材料の比熱および密度等である。
【００５４】
記憶部１４には、実施の形態１と同様に、下限閾値および１または複数の判定閾値が予め記憶されている。また、本実施の形態２において、記憶部１４には、温度上昇推定部１２で温度上昇量を推定する際に用いられる仕様情報が予め記憶されている。
【００５５】
［温度上昇量の推定］
実施の形態１で説明したように、圧縮機１０１の内部構造の温度上昇は、摺動部の摩擦抵抗の増加によって発生する。これにより、圧縮機１０１のモータ１０１ｂのトルクには、通常時と異なる変化が生じる。
【００５６】
ここで、モータ１０１ｂのトルクは、入力電力と比例関係にある。具体的には、モータ１０１ｂのトルクが変化すると、それに応じて電源２００から電力変換装置１１０に入力される１次入力も変化する。また、電源２００からの１次入力が変化すると、１次入力である１次電流および１次電圧から得られるモータ１０１ｂの消費電力も変化する。
【００５７】
そこで、本実施の形態２では、圧縮機１０１を駆動するモータ１０１ｂの消費電力を特徴量として適用し、消費電力の変化に応じて生じる温度上昇量を推定する。そして、推定された温度上昇量に基づき、圧縮機１０１の故障の可能性および損傷度合いを判定する。
【００５８】
（特徴量の取得）
まず、本実施の形態２における特徴量としてのモータ１０１ｂの消費電力は、式（１）に基づき算出される。式（１）において、「出力」は、電源２００からの出力電力である。「効率」は、圧縮機１０１による圧縮機効率である。
【００５９】
【数１】
0006976454.tif 000002
【００６０】
電源２００からの出力電力は、電源２００から電力変換装置１１０に入力される１次電流と１次電圧とを乗算することによって得ることができる。また、圧縮機１０１の効率は、圧縮機１０１の回転数、および、冷媒の吐出圧力と吸入圧力との差圧によって定まる関数を求めることによって得ることができる。
【００６１】
（温度上昇量の推定）
次に、温度上昇量ΔＴ［℃］は、消費電力と仕様情報とに基づき、式（２）を用いて算出される。式（２）において、電力差ΔＰ［Ｗ］は、２つの計測時点における消費電力の差を示す。継続時間ｔ［ｓｅｃ］は、電力差ΔＰを算出する際の２つの計測時点における時間差を示す。比熱ｃ［ｋＪ／ｋｇ・℃］は、圧縮機１０１における軸受等の摺動部に用いられている材料の比熱を示す。密度ρ［ｋｇ／ｍ３］は、圧縮機１０１における摺動部に用いられている材料の密度を示す。体積Ｖ［ｍ３］は、圧縮機１０１における摺動部の体積を示す。比熱ｃ、密度ρおよび体積Ｖは、記憶部１４に記憶された仕様情報に含まれる情報である。
【００６２】
【数２】
0006976454.tif 000003
【００６３】
ここで、電力差ΔＰは、設定間隔でサンプリングされた隣接する時点での電力の差分を取ることによって得られる。具体的には、電力差ΔＰは、時点ｎと時点ｎ−１とにおける電力の差分である。また、継続時間ｔは、隣接するサンプリング時間の長さであり、具体的には、時点ｎと時点ｎ−１とにおける時間差である。
【００６４】
［故障前兆検出処理］
図５のフローチャートに示すように、特徴量取得部１１には、ステップＳ１において、機器関連情報としての１次電流および１次電圧、ならびに、圧縮機１０１の回転数、吐出圧力および吸入圧力が入力される。特徴量取得部１１は、これらの機器関連情報に基づき、式（１）を用いてモータ１０１ｂの消費電力を特徴量として取得する。
【００６５】
ステップＳ２において、温度上昇推定部１２は、特徴量取得部１１で取得された特徴量としての消費電力と仕様情報とに基づき、式（２）を用いて圧縮機１０１の内部構造の温度上昇量ΔＴを算出する。ステップＳ３〜ステップＳ７の各処理については、実施の形態１と同様である。
【００６６】
（第１の変形例）
本実施の形態２の第１の変形例について説明する。第１の変形例では、機器関連情報として、電力変換装置１１０から圧縮機１０１のモータ１０１ｂに入力される２次入力（２次電力）、ならびに、圧縮機１０１の回転数、吐出圧力および吸入圧力が故障前兆検出装置１に入力される。機器関連情報としての２次入力（２次電力）は、三相電力計または二電力計法を用いて取得される。特徴量取得部１１は、これらの機器関連情報に基づき、式（１）を用いてモータ１０１ｂの消費電力を特徴量として取得する。
【００６７】
（故障前兆検出処理）
図５のフローチャートに示すように、特徴量取得部１１には、ステップＳ１において、機器関連情報としての２次電力、ならびに、圧縮機１０１の回転数、吐出圧力および吸入圧力が入力される。特徴量取得部１１は、これらの機器関連情報に基づき、式（１）を用いてモータ１０１ｂの消費電力を特徴量として取得する。ステップＳ２〜ステップＳ７の各処理については、実施の形態２と同様である。
【００６８】
（第２の変形例）
本実施の形態２の第２の変形例について説明する。第２の変形例では、機器関連情報として、電力変換装置１１０におけるｑ軸電流Ｉｑおよびｑ軸電圧Ｖｑ、ならびに、圧縮機１０１の回転数、吐出圧力および吸入圧力が故障前兆検出装置１に入力される。機器関連情報としてのｑ軸電流Ｉｑおよびｑ軸電圧Ｖｑは、電力変換装置１１０から取得することができる。特徴量取得部１１は、これらの機器関連情報に基づき、式（１）を用いてモータ１０１ｂの消費電力を特徴量として取得する。
【００６９】
（故障前兆検出処理）
図５のフローチャートに示すように、特徴量取得部１１には、ステップＳ１において、機器関連情報としてのｑ軸電流Ｉｑおよびｑ軸電圧Ｖｑ、ならびに、圧縮機１０１の回転数、吐出圧力および吸入圧力が入力される。特徴量取得部１１は、これらの機器関連情報に基づき、式（１）を用いてモータ１０１ｂの消費電力を特徴量として取得する。ステップＳ２〜ステップＳ７の各処理については、実施の形態２と同様である。
【００７０】
以上のように、本実施の形態２に係る故障前兆検出装置１では、圧縮機１０１の内部構造の仕様を示す仕様情報が予め記憶されているとともに、圧縮機１０１の消費電力が特徴量として取得される。そして、消費電力と仕様情報とに基づき、圧縮機１０１の内部構造の温度上昇量が推定される。これにより、圧縮機１０１の材量等に応じた温度上昇量を推定することができ、圧縮機１０１の故障の可能性および損傷度合いを正確に推定することができる。
【００７１】
このとき、特徴量としての消費電力は、電源２００から電力変換装置１１０に供給される１次電力に基づき取得されてもよいし、電力変換装置１１０から圧縮機１０１のモータ１０１ｂに供給される２次電力に基づき取得されてもよい。また、消費電力は、電力変換装置１１０におけるｑ軸電流およびｑ軸電圧に基づき取得されてもよい。
【００７２】
実施の形態３．
次に、本発明の実施の形態３について説明する。本実施の形態３では、圧縮機１０１のモータ１０１ｂに供給される三相電力のうち、例えばＵ相の電流に基づくフレーム間の電力比を特徴量として適用した場合について説明する。なお、以下の説明において、実施の形態１および２と共通する部分には同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【００７３】
［空気調和装置１００の構成］
本実施の形態３に係る空気調和装置１００の構成は、図１に示す実施の形態１および２に係る空気調和装置１００と同様である。また、故障前兆検出装置１の構成についても、図２に示す実施の形態１および２に係る故障前兆検出装置１と同様である。
【００７４】
本実施の形態３において、図２の故障前兆検出装置１の特徴量取得部１１には、機器関連情報として、電力変換装置１１０から供給される三相電力のうち、Ｕ相電流が入力される。機器関連情報としてのＵ相電流は、外部の計測装置等を用いて計測され、計測結果が特徴量取得部１１に入力される。
【００７５】
特徴量取得部１１は、入力されたＵ相電流に基づき、電力比Ｅｎｅｒｇｙ＿ｄを特徴量として取得する。電力比Ｅｎｅｒｇｙ＿ｄは、予め設定されたサンプル数の集合であるフレームτと、直前のフレームτ−１とのそれぞれのフレームにおける電力値Ｅｎｅｒｇｙ（τ）および電力値Ｅｎｅｒｇｙ（τ−１）の比を示す。
【００７６】
温度上昇推定部１２は、特徴量取得部１１で取得された電力比Ｅｎｅｒｇｙ＿ｄと、記憶部１４に記憶された仕様情報とに基づき、圧縮機１０１の内部構造の温度上昇量を推定する。温度上昇量の推定については、後述する。
【００７７】
記憶部１４には、実施の形態１と同様に、下限閾値および１または複数の判定閾値が予め記憶されている。また、本実施の形態３において、記憶部１４には、実施の形態２と同様に、温度上昇推定部１２で温度上昇量を推定する際に用いられる仕様情報が予め記憶されている。
【００７８】
［温度上昇量の推定］
圧縮機１０１におけるモータ１０１ｂのトルクは、脱調なき状態での三相電流のうち１相の電流、例えばＵ相電流と比例関係にある。具体的には、モータ１０１ｂのトルクが変化すると、それに応じてモータ１０１ｂに供給されるＵ相電流も変化する。また、Ｕ相電流が変化すると、Ｕ相電流から得られるモータ１０１ｂの電力比Ｅｎｅｒｇｙ＿ｄも変化する。なお、「脱調」とは、モータ１０１ｂに対する指示周波数と実際の周波数とがずれることをいう。
【００７９】
そこで、本実施の形態３では、圧縮機１０１を駆動するモータ１０１ｂの電力比Ｅｎｅｒｇｙ＿ｄを特徴量として適用し、電力比Ｅｎｅｒｇｙ＿ｄに応じて生じる温度上昇量を推定する。そして、推定された温度上昇量に基づき、圧縮機１０１の故障の可能性および損傷度合いを判定する。
【００８０】
（特徴量の取得）
まず、本実施の形態３における特徴量としてのモータ１０１ｂの電力比Ｅｎｅｒｇｙ＿ｄを算出するために、フレームτにおける電力値Ｐｏｗｅｒ（τ）が算出される。電力値Ｐｏｗｅｒ（τ）は、式（３）に基づき算出される。ここで、フレームτは、予め設定されたサンプル数の集合であり、式（３）のｘτ（ｎ）は、フレームτにおけるサンプリング時間ｎでのＵ相電流を示す。
【００８１】
【数３】
0006976454.tif 000004
【００８２】
次に、電力値Ｐｏｗｅｒ（τ）を対数変換した電力値Ｅｎｅｒｇｙ（τ）が算出される。電力値Ｅｎｅｒｇｙ（τ）は、式（４）に基づき算出される。
【００８３】
【数４】
0006976454.tif 000005
【００８４】
そして、フレームτにおける電力値Ｅｎｅｒｇｙ（τ）と、直前のフレームτ−１における電力値Ｅｎｅｒｇｙ（τ−１）とから、電力値Ｅｎｅｒｇｙ（τ−１）に対する電力値Ｅｎｅｒｇｙ（τ）の電力比Ｅｎｅｒｇｙ＿ｄが式（５）に基づき算出される。
【００８５】
【数５】
0006976454.tif 000006
【００８６】
（温度上昇量の推定）
次に、温度上昇量ΔＴは、電力比Ｅｎｅｒｇｙ＿ｄと仕様情報とに基づき推定される。本実施の形態３では、予め設定された電力比毎に、横軸が圧縮機１０１の回転数であり、縦軸が圧縮機１０１における冷媒の差圧であるマップが作成される。マップには、電力比Ｅｎｅｒｇｙ＿ｄの変動幅から推定されるモータ１０１ｂのトルク変動による発熱量が記載されている。したがって、仕様情報に基づき、圧縮機１０１における軸受等の摺動部の材料物性を参照することにより、発熱量に対応する温度上昇量ΔＴを推定することができる。
【００８７】
［故障前兆検出処理］
図５のフローチャートに示すように、特徴量取得部１１には、ステップＳ１において、機器関連情報としてのＵ相電流が入力される。特徴量取得部１１は、Ｕ相電流に基づき、式（３）〜式（５）を用いて電力比Ｅｎｅｒｇｙ＿ｄを特徴量として取得する。
【００８８】
ステップＳ２において、温度上昇推定部１２は、特徴量取得部１１で取得された特徴量としての電力比Ｅｎｅｒｇｙ＿ｄに基づきマップを作成し、作成されたマップに記載された発熱量と仕様情報とに基づき、圧縮機１０１の内部構造の温度上昇量ΔＴを推定する。ステップＳ３〜ステップＳ７の各処理については、実施の形態１と同様である。
【００８９】
（第３の変形例）
本実施の形態３の第３の変形例について説明する。第３の変形例では、実施の形態３と同様に、機器関連情報として、電力変換装置１１０から圧縮機１０１のモータ１０１ｂに供給されるＵ相電流が故障前兆検出装置１に入力される。そして、入力されたＵ相電流に基づき、フレーム間の電力比Ｐｏｗｅｒ＿ｄが特徴量として取得される。
【００９０】
（故障前兆検出処理）
図５のフローチャートに示すように、特徴量取得部１１には、ステップＳ１において、機器関連情報としてのＵ相電流が入力される。特徴量取得部１１は、Ｕ相電流に基づき、式（３）を用いてフレームτにおける電力値Ｐｏｗｅｒ（τ）を算出する。そして、特徴量取得部１１は、算出したフレームτにおける電力値Ｐｏｗｅｒ（τ）と、直前のフレームτ−１における電力値Ｐｏｗｅｒ（τ−１）とに基づき、電力比Ｐｏｗｅｒ＿ｄを特徴量として取得する。
【００９１】
ステップＳ２において、温度上昇推定部１２は、実施の形態３と同様に、特徴量としての電力比Ｐｏｗｅｒ＿ｄに基づきマップを作成し、作成されたマップに記載された発熱量と仕様情報とに基づき、圧縮機１０１の内部構造の温度上昇量ΔＴを算出する。ステップＳ３〜ステップＳ７の各処理については、実施の形態３と同様である。
【００９２】
（第４の変形例）
本実施の形態３の第４の変形例について説明する。第４の変形例では、実施の形態３および第３の変形例と同様に、機器関連情報として、電力変換装置１１０から圧縮機１０１のモータ１０１ｂに供給されるＵ相電流が故障前兆検出装置１に入力される。そして、入力されたＵ相電流に基づき、フレーム間のＵ相電流の実効値（ＲＭＳ）の差分値である差分実効値ＲＭＳ＿ｄが特徴量として取得される。
【００９３】
（故障前兆検出処理）
図５のフローチャートに示すように、特徴量取得部１１には、ステップＳ１において、機器関連情報としてのＵ相電流が入力される。特徴量取得部１１は、Ｕ相電流に基づき、フレームτにおけるＵ相電力の実効値ＲＭＳ（τ）を算出する。そして、特徴量取得部１１は、算出したフレームτにおける実効値ＲＭＳ（τ）と、直前のフレームτ−１における実効値ＲＭＳ（τ−１）とに基づき、差分実効値ＲＭＳ＿ｄを特徴量として取得する。
【００９４】
ステップＳ２において、温度上昇推定部１２は、実施の形態３と同様に、特徴量としての差分実効値ＲＭＳ＿ｄに基づきマップを作成し、作成されたマップに記載された発熱量と仕様情報とに基づき、圧縮機１０１の内部構造の温度上昇量ΔＴを算出する。ステップＳ３〜ステップＳ７の各処理については、実施の形態３と同様である。
【００９５】
（第５の変形例）
本実施の形態３の第５の変形例について説明する。第５の変形例では、実施の形態３、第３の変形例および第４の変形例と同様に、機器関連情報として、電力変換装置１１０から圧縮機１０１のモータ１０１ｂに供給されるＵ相電流が故障前兆検出装置１に入力される。そして、入力されたＵ相電流に基づき、フレーム間のＵ相電流の振幅の差分値である差分振幅値Ａ＿ｄが特徴量として取得される。なお、振幅値は、１波長の正方向の最大値と負方向の最大値とから得られる最大振幅値とする。
【００９６】
（故障前兆検出処理）
図５のフローチャートに示すように、特徴量取得部１１には、ステップＳ１において、機器関連情報としてのＵ相電流が入力される。特徴量取得部１１は、Ｕ相電流に基づき、フレームτにおけるＵ相電力の振幅Ａ（τ）を算出する。そして、特徴量取得部１１は、算出したフレームτにおける振幅Ａ（τ）と、直前のフレームτ−１における振幅Ａ（τ−１）とに基づき、差分振幅値Ａ＿ｄを特徴量として取得する。
【００９７】
ステップＳ２において、温度上昇推定部１２は、特徴量としての差分振幅値Ａ＿ｄに基づきマップを作成し、作成されたマップに記載された発熱量と仕様情報とに基づき、圧縮機１０１の内部構造の温度上昇量ΔＴを算出する。ステップＳ３〜ステップＳ７の各処理については、実施の形態３と同様である。
【００９８】
以上のように、本実施の形態３に係る故障前兆検出装置１では、圧縮機１０１に供給されるＵ相電流に基づいて特徴量が取得される。この場合の特徴量は、設定フレームにおける電力値と、直前のフレームにおける電力値との比である電力比が用いられる。
【００９９】
また、特徴量は、設定フレームにおけるＵ相電流の実効値と、直前のフレームにおけるＵ相電流の実効値との差分である差分実効値が用いられてもよい。さらに、特徴量は、設定フレームにおけるＵ相電流の振幅と、直前のフレームにおけるＵ相電流の振幅との差分である差分振幅値Ａ＿ｄが用いられてもよい。
【０１００】
実施の形態４．
次に、本発明の実施の形態４について説明する。本実施の形態４では、電力変換装置１１０におけるｑ軸電流の差分値を特徴量として適用した場合について説明する。なお、以下の説明において、実施の形態１〜３と共通する部分には同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１０１】
［空気調和装置１００の構成］
本実施の形態４に係る空気調和装置１００の構成は、図１に示す実施の形態１〜３に係る空気調和装置１００と同様である。また、故障前兆検出装置１の構成についても、図２に示す実施の形態１〜３に係る故障前兆検出装置１と同様である。
【０１０２】
本実施の形態４において、図２の故障前兆検出装置１の特徴量取得部１１には、機器関連情報として、電力変換装置１１０におけるｑ軸電流Ｉｑが入力される。特徴量取得部１１は、入力されたｑ軸電流Ｉｑに基づき、サンプリング間隔でのｑ軸電流の差分値ΔＩｑを特徴量として取得する。温度上昇推定部１２は、特徴量取得部１１で取得されたｑ軸電流の差分値ΔＩｑに基づき、圧縮機１０１の内部構造の温度上昇量ΔＴを推定する。温度上昇量ΔＴの推定については、後述する。
【０１０３】
［温度上昇量の推定］
モータ１０１ｂのトルクは、電力変換装置１１０におけるｑ軸電流Ｉｑに等しいことが知られている。したがって、サンプリング間隔でのｑ軸電流Ｉｑの差分値ΔＩｑは、そのまま仕事となるため、この差分値ΔＩｑと式（２）とを用いることにより、サンプリング間隔での温度上昇量ΔＴを推定することができる。なお、この場合には、式（２）の電力差ΔＰに代えて、差分値ΔＩｑが用いられる。
【０１０４】
［故障前兆検出処理］
図５のフローチャートに示すように、特徴量取得部１１には、ステップＳ１において、機器関連情報としてのｑ軸電流Ｉｑが入力される。特徴量取得部１１は、ｑ軸電流Ｉｑに基づき、サンプリング間隔での差分値ΔＩｑを特徴量として算出する。
【０１０５】
ステップＳ２において、温度上昇推定部１２は、特徴量取得部１１で取得された特徴量としての差分値ΔＩｑに基づき、式（２）を用いて圧縮機１０１の内部構造の温度上昇量ΔＴを算出する。ステップＳ３〜ステップＳ７の各処理については、実施の形態１と同様である。
【０１０６】
以上のように、本実施の形態４に係る故障前兆検出装置１では、設定フレームにおける電力変換装置１１０のｑ軸電流と、直前のフレームにおけるｑ軸電流との差分値と、仕様情報とに基づき、圧縮機１０１の内部構造の温度上昇量を算出することができる。
【符号の説明】
【０１０７】
１  故障前兆検出装置、１１  特徴量取得部、１２  温度上昇推定部、１３  判定部、１４  記憶部、１５  報知部、２１  処理回路、２２  出力装置、３１  プロセッサ、３２  メモリ、３３  出力装置、１００  空気調和装置、１０１  圧縮機、１０１ａ  圧縮要素、１０１ｂ  モータ、１０２  凝縮器、１０３  膨張装置、１０４  蒸発器、１０５  制御装置、１１０  電力変換装置、２００  電源。
【図１】
0006976454.tif 000007
【図２】
0006976454.tif 000008
【図３】
0006976454.tif 000009
【図４】
0006976454.tif 000010
【図５】
0006976454.tif 000011