(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電動機制御装置で変換された電力により駆動される電動機の異常及び前記電動機から負荷に動力を伝達する動力伝達機構の異常の少なくともいずれかの一方の異常を判定する異常診断装置であって、
前記電動機制御装置は、インバータを有し、
前記電動機の電流を検出する電流検出回路と、
前記電流検出回路で検出された電流をＦＦＴ解析し抽出されたスペクトルピークを用いて異常を判定する監視診断部と、を備え、
前記監視診断部は、
前記インバータを駆動するための前記電動機制御装置の運転周波数と前記運転周波数に対する側帯波の周波数とを用いて解析し、抽出された前記スペクトルピークが前記インバータのノイズに起因するものか否か推定するピーク解析部と、
前記ピーク解析部で前記インバータのノイズに起因するものと推定されたスペクトルピークから前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を判定するインバータノイズ周波数判定部と、
前記インバータノイズ周波数判定部で判定された前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を予め格納するインバータノイズ周波数格納部と、
異常判定部と、
動力伝達機構周波数判定部と、
動力伝達機構周波数格納部と、を有し、
前記ピーク解析部は、
前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数の場合、抽出された前記スペクトルピークが前記インバータのノイズに起因する第１のスペクトルピークと推定し、
前記インバータノイズ周波数判定部は、前記ピーク解析部で前記インバータのノイズに起因するものと推定された第１のスペクトルピークが前記側帯波の周波数で２つ以上のスペクトルピーク列を有する場合に前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークであるとして前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を判定し、
前記動力伝達機構周波数判定部は、前記ピーク解析部で前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数でない第２のスペクトルピークに対し、前記第２のスペクトルピークの信号強度と前記運転周波数のスペクトルピークの信号強度との差が予め設定された閾値以下であって、前記第２のスペクトルピークの側帯波の周波数で２つ以上のスペクトルピーク列を有する場合、前記第２のスペクトルピークは動力伝達機構に起因するスペクトルピークであるとして前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数を判定し、
前記動力伝達機構周波数格納部は、前記動力伝達機構周波数判定部で判定された前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数を予め格納し、
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解析し抽出された前記スペクトルピークに対し、前記インバータノイズ周波数格納部に格納されている前記インバータのノイズに起因する側帯波の周波数から前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークを抽出した後、前記動力伝達機構周波数格納部に格納されている前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数を用いて異常を判定する、異常診断装置。
【請求項２】
電動機制御装置で変換された電力により駆動される電動機の異常及び前記電動機から負荷に動力を伝達する動力伝達機構の異常の少なくともいずれかの一方の異常を判定する異常診断装置であって、
前記電動機制御装置は、インバータを有し、
前記電動機の電流を検出する電流検出回路と、
前記電流検出回路で検出された電流をＦＦＴ解析し抽出されたスペクトルピークを用いて異常を判定する監視診断部と、を備え、
前記監視診断部は、
前記インバータを駆動するための前記電動機制御装置の運転周波数と前記運転周波数に対する側帯波の周波数とを用いて解析し、抽出された前記スペクトルピークが前記インバータのノイズに起因するものか否か推定するピーク解析部と、
前記ピーク解析部で前記インバータのノイズに起因するものと推定されたスペクトルピークから前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を判定するインバータノイズ周波数判定部と、
前記インバータノイズ周波数判定部で判定された前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を予め格納するインバータノイズ周波数格納部と、
異常判定部と、
動力伝達機構周波数判定部と、動力伝達機構周波数格納部と、周波数補正部と、を有し、
前記ピーク解析部は、
前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数の場合、抽出された前記スペクトルピークが前記インバータのノイズに起因する第１のスペクトルピークと推定し、
前記インバータノイズ周波数判定部は、前記ピーク解析部で前記インバータのノイズに起因するものと推定された第１のスペクトルピークが前記側帯波の周波数で２つ以上のスペクトルピーク列を有する場合に前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークであるとして前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を判定し、
前記動力伝達機構周波数判定部は、前記ピーク解析部で前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数でない第２のスペクトルピークに対し、前記第２のスペクトルピークの信号強度と前記運転周波数のスペクトルピークの信号強度との差が予め設定された閾値以下であって、前記第２のスペクトルピークの側帯波の周波数で２つ以上のスペクトルピーク列を有する場合、前記第２のスペクトルピークは動力伝達機構に起因するスペクトルピークであるとして前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数を判定し、
前記動力伝達機構周波数格納部は、前記動力伝達機構周波数判定部で判定された前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数を予め格納し、
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解析し抽出された前記スペクトルピークに対し、最も信号強度の大きいスペクトルピークの周波数を前記電動機制御装置の診断時運転周波数と判定し、
前記診断時運転周波数に対応する前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数及び前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数がそれぞれ前記インバータノイズ周波数格納部及び前記動力伝達機構周波数格納部に格納されていない場合、
前記周波数補正部は、前記診断時運転周波数を運転周波数と補正するとともに、前記動力伝達機構周波数格納部に格納された前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数を、前記診断時運転周波数に基づいて前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数を推定し、
前記異常判定部は、
前記周波数補正部において、前記診断時運転周波数に基づいて推定された前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数及び補正された前記運転周波数から判定された前記インバータのノイズの起因するスペクトルピークを用いて異常を判定する、異常診断装置。
【請求項３】
電動機制御装置で変換された電力により駆動される電動機の異常及び前記電動機から負荷に動力を伝達する動力伝達機構の異常の少なくともいずれかの一方の異常を判定する異常診断装置であって、
前記電動機制御装置は、インバータを有し、
前記電動機の電流を検出する電流検出回路と、
前記電流検出回路で検出された電流をＦＦＴ解析し抽出されたスペクトルピークを用いて異常を判定する監視診断部と、を備え、
前記監視診断部は、
前記インバータを駆動するための前記電動機制御装置の運転周波数と前記運転周波数に対する側帯波の周波数とを用いて解析し、抽出された前記スペクトルピークが前記インバータのノイズに起因するものか否か推定するピーク解析部と、
前記ピーク解析部で前記インバータのノイズに起因するものと推定されたスペクトルピークから前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を判定するインバータノイズ周波数判定部と、
前記インバータノイズ周波数判定部で判定された前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を予め格納するインバータノイズ周波数格納部と、
異常判定部と、
前記電動機の機械系異常周波数判定部と、前記電動機の機械系異常周波数格納部と、を有し、
前記ピーク解析部は、
前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数であって、前記電動機の運転状態が前記負荷の有無で前記運転周波数に対する側帯波の周波数が変動しない第３のスペクトルピークは前記インバータのノイズに起因するものと推定し、
前記インバータノイズ周波数判定部は、前記ピーク解析部で前記インバータのノイズに起因するものと推定された第３のスペクトルピークが第３のスペクトルピークの側帯波の周波数で２つ以上のスペクトルピーク列を有する場合に前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークであると判定して前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を判定し、
前記機械系異常周波数判定部は、前記ピーク解析部で前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数でない第２のスペクトルピーク、及び前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数であって、前記電動機の運転状態が前記負荷の有無で前記運転周波数に対する側帯波の周波数が変動する第４のスペクトルピークに対し、前記第２及び第４のスペクトルピークの周波数と前記電動機の回転周波数との差を比較し、その差が予め設定された閾値以下の場合、前記電動機の機械系異常に起因するスペクトルピークと判定して前記電動機の機械系異常に起因するスペクトルピークの周波数を判定し、
前記機械系異常周波数格納部は、前記機械系異常周波数判定部で判定された前記電動機の機械系異常に起因するスペクトルピークの周波数を予め格納し、
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解析し抽出された前記スペクトルピークに対し、前記インバータノイズ周波数格納部に格納されている前記インバータのノイズに起因する側帯波の周波数から前記インバータのノイズの起因するスペクトルピークを抽出した後、前記機械系異常周波数格納部に格納されている前記電動機の機械系異常に起因するスペクトルピークの周波数を用いて異常を判定する、異常診断装置。
【請求項４】
電動機制御装置で変換された電力により駆動される電動機の異常及び前記電動機から負荷に動力を伝達する動力伝達機構の異常の少なくともいずれかの一方の異常を判定する異常診断装置であって、
前記電動機制御装置は、インバータを有し、
前記電動機の電流を検出する電流検出回路と、
前記電流検出回路で検出された電流をＦＦＴ解析し抽出されたスペクトルピークを用いて異常を判定する監視診断部と、を備え、
前記監視診断部は、
前記インバータを駆動するための前記電動機制御装置の運転周波数と前記運転周波数に対する側帯波の周波数とを用いて解析し、抽出された前記スペクトルピークが前記インバータのノイズに起因するものか否か推定するピーク解析部と、
前記ピーク解析部で前記インバータのノイズに起因するものと推定されたスペクトルピークから前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を判定するインバータノイズ周波数判定部と、
前記インバータノイズ周波数判定部で判定された前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を予め格納するインバータノイズ周波数格納部と、
異常判定部と、
動力伝達機構周波数判定部と、動力伝達機構周波数格納部と、前記電動機の機械系異常周波数判定部と、前記電動機の機械系異常周波数格納部と、を有し、
前記ピーク解析部は、
前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数であって、前記電動機の運転状態が前記負荷の有無で前記運転周波数に対する側帯波の周波数が変動しない第３のスペクトルピークは前記インバータのノイズに起因するものと推定し、
前記インバータノイズ周波数判定部は、前記ピーク解析部で前記インバータのノイズに起因するものと推定された第３のスペクトルピークが第３のスペクトルピークの側帯波の周波数で２つ以上のスペクトルピーク列を有する場合に前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークであると判定して前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を判定し、
前記動力伝達機構周波数判定部は、前記ピーク解析部で前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数でない第２のスペクトルピーク、及び前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数であって、前記電動機の運転状態が前記負荷の有無で前記運転周波数に対する側帯波の周波数が変動する第４のスペクトルピークに対し、前記第２及び第４のスペクトルピークの信号強度と前記運転周波数のスペクトルピークの信号強度との差を比較し、その差が予め設定された閾値以下の第５のスペクトルピークが、その側帯波の周波数で２つ以上のスペクトルピーク列を有する場合、動力伝達機構に起因するスペクトルピークであると判定して前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数を判定し、
前記動力伝達機構周波数格納部は、前記動力伝達機構周波数判定部で判定された前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数を予め格納し、
前記機械系異常周波数判定部は、前記動力伝達機構周波数判定部において、前記第２及び第４のスペクトルピークの信号強度と前記運転周波数のスペクトルピークの信号強度との差を比較し、その差が予め設定された閾値より大きい第６のスペクトルピークと、前記第５のスペクトルピークのうち前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークと判定されなかった第７のスペクトルピークとに対し、前記第６及び第７のスペクトルピークの周波数と前記電動機の回転周波数との差を比較し、その差が予め設定された閾値以下の場合、前記電動機の機械系異常に起因するスペクトルピークと判定して前記電動機の機械系異常に起因するスペクトルピークの周波数を判定し、
前記機械系異常周波数格納部は、前記機械系異常周波数判定部で判定された前記電動機の機械系異常に起因するスペクトルピークの周波数を予め格納し、
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解析し抽出された前記スペクトルピークに対し、前記インバータノイズ周波数格納部に格納されている前記インバータのノイズに起因する側帯波の周波数から前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークを抽出した後、前記動力伝達機構周波数格納部に格納されている前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数及び前記機械系異常周波数格納部に格納されている前記電動機の機械系異常に起因するスペクトルピークの周波数を用いて異常を判定する、異常診断装置。
【請求項５】
前記動力伝達機構は、ベルト、減速機及びチェーンのいずれか１つを備えている請求項１から４のいずれか１項に記載の異常診断装置。
【請求項６】
個別の前記電動機制御装置により駆動される複数の前記電動機に対し、それぞれ前記電流検出回路を備え、前記複数の電動機を対象に異常を判定する請求項１から５のいずれか１項に記載の異常診断装置。
【請求項７】
前記電動機制御装置を内部に備えたことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の異常診断装置。
【請求項８】
インバータを有し前記インバータを駆動する電動機制御装置で変換された電力により駆動される電動機の異常及び前記電動機から負荷に動力を伝達する動力伝達機構の異常の少なくともいずれかの一方の異常を判定する異常診断方法であって、
前記電動機の電流を検出する第１ステップ、
検出された前記電流をＦＦＴ解析しスペクトルピークを検出する第２ステップ、
第２ステップで検出された前記スペクトルピークから、前記インバータを駆動するための前記電動機制御装置の運転周波数に対する側帯波の周波数を抽出する第３ステップ、
前記運転周波数と抽出された前記側帯波の周波数とを用いて、前記スペクトルピークが前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークか否か推定する第４ステップと、
前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークと推定されたスペクトルピークから前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を判定して、格納する第５ステップ、を有する学習ステップと、
前記電動機の電流を検出する第６ステップ、
前記第６ステップで検出された前記電流をＦＦＴ解析しスペクトルピークを検出する第７ステップ、
前記第７ステップで検出された前記スペクトルピークに対し、前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を抽出する第８ステップ、
前記第８ステップの後に異常診断を行うステップ、を有する異常診断ステップと、を備え、
前記学習ステップの前記第４ステップは、前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数の場合、抽出された前記スペクトルピークが前記インバータのノイズに起因する第１のスペクトルピークと推定するステップと、
前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数でない第２のスペクトルピークに対し、前記第２のスペクトルピークの信号強度と前記運転周波数のスペクトルピークの信号強度との差が予め設定された閾値以下であって、前記第２のスペクトルピークの側帯波の周波数で２つ以上のスペクトルピーク列を有する場合、前記第２のスペクトルピークは動力伝達機構に起因するスペクトルピークであると判定して前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数を格納するステップと、を備え、
前記第５ステップにおいて、前記第１のスペクトルピークが前記側帯波の周波数で２つ以上のスペクトルピーク列を有する場合に前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークであると判定して前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を判定して格納し、
前記異常診断ステップは前記第８ステップの後に、前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数を用いて異常を判定するステップを有する、異常診断方法。
【請求項９】
インバータを有し前記インバータを駆動する電動機制御装置で変換された電力により駆動される電動機の異常及び前記電動機から負荷に動力を伝達する動力伝達機構の異常の少なくともいずれかの一方の異常を判定する異常診断方法であって、
前記電動機の電流を検出する第１ステップ、
検出された前記電流をＦＦＴ解析しスペクトルピークを検出する第２ステップ、
第２ステップで検出された前記スペクトルピークから、前記インバータを駆動するための前記電動機制御装置の運転周波数に対する側帯波の周波数を抽出する第３ステップ、
前記運転周波数と抽出された前記側帯波の周波数とを用いて、前記スペクトルピークが前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークか否か推定する第４ステップと、
前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークと推定されたスペクトルピークから前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を判定して、格納する第５ステップ、を有する学習ステップと、
前記電動機の電流を検出する第６ステップ、
前記第６ステップで検出された前記電流をＦＦＴ解析しスペクトルピークを検出する第７ステップ、
前記第７ステップで検出された前記スペクトルピークに対し、前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を抽出する第８ステップ、
前記第８ステップの後に異常診断を行うステップ、を有する異常診断ステップと、を備え、
前記学習ステップの前記第４ステップは、前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数の場合、抽出された前記スペクトルピークが前記インバータのノイズに起因する第１のスペクトルピークと推定するステップと、
前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数でない第２のスペクトルピークに対し、前記第２のスペクトルピークの信号強度と前記運転周波数のスペクトルピークの信号強度との差が予め設定された閾値以下であって、前記第２のスペクトルピークの側帯波の周波数で２つ以上のスペクトルピーク列を有する場合、前記第２のスペクトルピークは動力伝達機構に起因するスペクトルピークであると判定して前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数を格納するステップと、を備え、
前記第５ステップにおいて、前記第１のスペクトルピークが前記側帯波の周波数で２つ以上のスペクトルピーク列を有する場合に前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークであると判定して前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を判定して格納し、
前記異常診断ステップの前記第８ステップは、
前記第７ステップで検出された前記スペクトルピークに対し、最も信号強度の大きいスペクトルピークの周波数を前記電動機制御装置の診断時運転周波数と判定するステップと、
前記学習ステップにおいて前記診断時運転周波数に対応する前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数及び前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数がそれぞれ格納されていない場合に、前記診断時運転周波数を運転周波数と補正するとともに、前記診断時運転周波数に基づいて前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数を推定するステップと、
前記診断時運転周波数を用いて、前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を判定するステップと、
前記第７ステップで検出された前記スペクトルピークに対し、前記診断時運転周波数を用いて判定された前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を抽出するステップと、を備え、
前記第８ステップの後に異常を判定するステップを有する、異常診断方法。
【請求項１０】
インバータを有し前記インバータを駆動する電動機制御装置で変換された電力により駆動される電動機の異常及び前記電動機から負荷に動力を伝達する動力伝達機構の異常の少なくともいずれかの一方の異常を判定する異常診断方法であって、
前記電動機の電流を検出する第１ステップ、
検出された前記電流をＦＦＴ解析しスペクトルピークを検出する第２ステップ、
第２ステップで検出された前記スペクトルピークから、前記インバータを駆動するための前記電動機制御装置の運転周波数に対する側帯波の周波数を抽出する第３ステップ、
前記運転周波数と抽出された前記側帯波の周波数とを用いて、前記スペクトルピークが前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークか否か推定する第４ステップと、
前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークと推定されたスペクトルピークから前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を判定して、格納する第５ステップ、を有する学習ステップと、
前記電動機の電流を検出する第６ステップ、
前記第６ステップで検出された前記電流をＦＦＴ解析しスペクトルピークを検出する第７ステップ、
前記第７ステップで検出された前記スペクトルピークに対し、前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を抽出する第８ステップ、
前記第８ステップの後に異常診断を行うステップ、を有する異常診断ステップと、を備え、
前記学習ステップの前記第４ステップは、前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数であって、前記電動機の運転状態が前記負荷の有無で前記運転周波数に対する側帯波の周波数が変動しない第３のスペクトルピークは前記インバータのノイズに起因するものと推定するステップと、
前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数でない第２のスペクトルピーク、及び前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数であって、前記電動機の運転状態が前記負荷の有無で前記運転周波数に対する側帯波の周波数が変動する第４のスペクトルピークに対し、前記第２及び第４のスペクトルピークの周波数と前記電動機の回転周波数との差を比較し、その差が予め設定された閾値以下の場合、前記電動機の機械系異常に起因するスペクトルピークと判定して前記電動機の機械系異常に起因するスペクトルピークの周波数をステップと、を備え、
前記第５ステップにおいて、前記第３のスペクトルピークが前記側帯波の周波数で２つ以上のスペクトルピーク列を有する場合に前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークであると判定して前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を判定して格納し、
前記異常診断ステップは前記第８ステップの後に、前記電動機の機械系異常に起因するスペクトルピークの周波数を用いて異常を判定するステップを有する、異常診断方法。
【請求項１１】
インバータを有し前記インバータを駆動する電動機制御装置で変換された電力により駆動される電動機の異常及び前記電動機から負荷に動力を伝達する動力伝達機構の異常の少なくともいずれかの一方の異常を判定する異常診断方法であって、
前記電動機の電流を検出する第１ステップ、
検出された前記電流をＦＦＴ解析しスペクトルピークを検出する第２ステップ、
第２ステップで検出された前記スペクトルピークから、前記インバータを駆動するための前記電動機制御装置の運転周波数に対する側帯波の周波数を抽出する第３ステップ、
前記運転周波数と抽出された前記側帯波の周波数とを用いて、前記スペクトルピークが前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークか否か推定する第４ステップと、
前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークと推定されたスペクトルピークから前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を判定して、格納する第５ステップ、を有する学習ステップと、
前記電動機の電流を検出する第６ステップ、
前記第６ステップで検出された前記電流をＦＦＴ解析しスペクトルピークを検出する第７ステップ、
前記第７ステップで検出された前記スペクトルピークに対し、前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を抽出する第８ステップ、
前記第８ステップの後に異常診断を行うステップ、を有する異常診断ステップと、を備え、
前記学習ステップの前記第４ステップは、
前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数であって、前記電動機の運転状態が前記負荷の有無で前記運転周波数に対する側帯波の周波数が変動しない第３のスペクトルピークは前記インバータのノイズに起因するものと推定するステップと、
前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数でない第２のスペクトルピーク、及び前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数であって、前記電動機の運転状態が前記負荷の有無で前記運転周波数に対する側帯波の周波数が変動する第４のスペクトルピークに対し、前記第２及び第４のスペクトルピークの周波数の信号強度と前記運転周波数のスペクトルピークの信号強度とを比較し、予め設定された閾値以下であるものを第５のスペクトルピークとし、前記第５のスペクトルピークの側帯波の周波数で２つ以上のスペクトルピーク列を有する場合、前記第５のスペクトルピークは動力伝達機構に起因するスペクトルピークであると判定して前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数を格納するステップと、
前記第２及び第４のスペクトルピークの信号強度と前記運転周波数のスペクトルピークの信号強度との差を比較し、その差が予め設定された閾値より大きい第６のスペクトルピークと、前記第５のスペクトルピークのうち前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークと判定されなかった第７のスペクトルピークとに対し、前記第６及び第７のスペクトルピークの周波数と前記電動機の回転周波数との差を比較し、その差が予め設定された閾値以下の場合、前記電動機の機械系異常に起因するスペクトルピークと判定して前記電動機の機械系異常に起因するスペクトルピークの周波数を格納するステップと、を備え、
前記第５ステップにおいて、前記第３のスペクトルピークが前記側帯波の周波数で２つ以上のスペクトルピーク列を有する場合に前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークであると判定して前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を判定して格納し、
前記異常診断ステップは前記第８ステップの後に、前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数及び前記電動機の機械系異常に起因するスペクトルピークの周波数を用いて異常を判定するステップを有する、異常診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、異常診断装置及び異常診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラントには電動機に動力伝達機構を介して接続された機械設備が多数存在し、メンテナンスのために電動機及び動力伝達機構の異常診断が行われている。【０００３】
特許文献１において、出願人は電動機に接続された動力伝達機構に発生した異常を、特別なセンサ等を用いること無く、電流検出器を用いることにより早期に、簡単に、低コストに検出できる技術を開示している。【０００４】
また、商用電源によって駆動される電動機において、計測された電流を周波数解析し、電源周波数近傍の周波数に生じる異常起因の側帯波のスペクトル強度から電動機の異常診断が可能なことが知られている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第６６２８９０５号公報
【特許文献２】特許第６４１０５７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
近年、駆動制御にインバータを用いた電動機が多用されるようになったが、電動機に流れる電流のスペクトルピークを用いて異常診断を行う場合、インバータ起因のスペクトルピークと動力伝達機構起因のスペクトルピーク及び電動機異常起因のスペクトルピークとが重畳される可能性が生じていた。これらスペクトルピークが重なると、従来の特許文献１及び２の異常診断において正しい判断ができない虞がある。【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、電動機の駆動制御にインバータを用いた場合に、インバータ起因のスペクトルピークを抽出することで、誤判断の虞のない異常診断装置及び異常診断方法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】
本開示の異常診断装置は、電動機制御装置で変換された電力により駆動される電動機の異常及び前記電動機から負荷に動力を伝達する動力伝達機構の異常の少なくともいずれかの一方の異常を判定する異常診断装置であって、前記電動機制御装置は、インバータを有し、前記電動機の電流を検出する電流検出回路と、前記電流検出回路で検出された電流をＦＦＴ解析し抽出されたスペクトルピークを用いて異常を判定する監視診断部と、を備え、前記監視診断部は、前記インバータを駆動するための前記電動機制御装置の運転周波数と前記運転周波数に対する側帯波の周波数とを用いて解析し、抽出された前記スペクトルピークが前記インバータのノイズに起因するものか否か推定するピーク解析部と、前記ピーク解析部で前記インバータのノイズに起因するものと推定されたスペクトルピークから前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を判定するインバータノイズ周波数判定部と、前記インバータノイズ周波数判定部で判定された前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を予め格納するインバータノイズ周波数格納部と、異常判定部と、動力伝達機構周波数判定部と、動力伝達機構周波数格納部と、を有し、前記ピーク解析部は、前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数の場合、抽出された前記スペクトルピークが前記インバータのノイズに起因する第１のスペクトルピークと推定し、前記インバータノイズ周波数判定部は、前記ピーク解析部で前記インバータのノイズに起因するものと推定された第１のスペクトルピークが前記側帯波の周波数で２つ以上のスペクトルピーク列を有する場合に前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークであるとして前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を判定し、前記動力伝達機構周波数判定部は、前記ピーク解析部で前記電動機制御装置の前記運転周波数を前記運転周波数に対する側帯波の周波数で除算した値が整数でない第２のスペクトルピークに対し、前記第２のスペクトルピークの信号強度と前記運転周波数のスペクトルピークの信号強度との差が予め設定された閾値以下であって、前記第２のスペクトルピークの側帯波の周波数で２つ以上のスペクトルピーク列を有する場合、前記第２のスペクトルピークは動力伝達機構に起因するスペクトルピークであるとして前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数を判定し、前記動力伝達機構周波数格納部は、前記動力伝達機構周波数判定部で判定された前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数を予め格納し、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解析し抽出された前記スペクトルピークに対し、前記インバータノイズ周波数格納部に格納されている前記インバータのノイズに起因する側帯波の周波数から前記インバータのノイズに起因するスペクトルピークを抽出した後、前記動力伝達機構周波数格納部に格納されている前記動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数を用いて異常を判定するものである。
【発明の効果】
【０００９】
本開示の異常診断装置及び異常診断方法によれば、電動機の駆動制御にインバータを用いた場合に、インバータのノイズに起因するスペクトルピークを抽出することで、誤判断の虞のない異常診断装置及び異常診断方法を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１に係る異常診断装置の概略構成を説明するための図である。
【図２】実施の形態１に係る電動機制御装置の構成の一例を示す図である。
【図３】実施の形態１に係る監視診断部の構成を示すブロック図である。
【図４】実施の形態１に係る異常診断装置を用いた電流ＦＦＴによる解析結果の一例であるスペクトル波形を示す図である。
【図５Ａ】実施の形態１に係る異常診断装置を用いて動力伝達機構の異常診断を行う全体手順を示すフローチャートである。
【図５Ｂ】実施の形態１に係る異常診断装置を用いて動力伝達機能の異常診断を行う全体手順を示すフローチャートである。
【図６】実施の形態１に係る異常診断装置を用いて異常診断を行う手順を示すフローチャートである。
【図７】実施の形態１に係る監視診断部の別の構成を示すブロック図である。
【図８】実施の形態１に係る異常診断装置を用いて異常診断を行う別の手順を示すフローチャートである。
【図９】実施の形態２に係る異常診断装置の概略構成を説明するための図である。
【図１０】実施の形態２に係る監視診断部の構成を示すブロック図である。
【図１１】実施の形態２に係る異常診断装置を用いた電流ＦＦＴによる解析結果の一例であるスペクトル波形を示す図である。
【図１２Ａ】実施の形態２に係る異常診断装置を用いて電動機の機械系の異常診断を行う全体手順を示すフローチャートである。
【図１２Ｂ】実施の形態２に係る異常診断装置を用いて電動機の機械系の異常診断を行う全体手順を示すフローチャートである。
【図１３】実施の形態２に係る異常診断装置を用いて異常診断を行う手順を示すフローチャートである。
【図１４】実施の形態３に係る監視診断部の構成を示すブロック図である。
【図１５Ａ】実施の形態３に係る異常診断装置を用いて異常診断を行う全体手順を示すフローチャートである。
【図１５Ｂ】実施の形態３に係る異常診断装置を用いて異常診断を行う全体手順を示すフローチャートである。
【図１６】実施の形態４に係る異常診断装置の概略構成を説明するための図である。
【図１７】実施の形態５に係る異常診断装置の概略構成を説明するための図である。
【図１８】実施の形態１から５に係る異常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に係る異常診断装置の概略構成を説明するための図である。異常診断装置１００は、通常電動機１５の異常及び電動機１５から負荷としての機械設備３０に動力を伝達する動力伝達機構１６の異常を検知し異常診断を行うが、実施の形態１では後述するように、動力伝達機構１６の異常を検知し異常診断を行う例について説明する。図において、電動機１５は、例えばプラント等で数多く使用されるものの一例で、電動機駆動用の電源線１１に電動機制御装置８０を介して接続されており、電源線１１の各相に配線用遮断器１２ａ、１２ｂ、１２ｃ、及び各相に電磁接触器１３ａ、１３ｂ、１３ｃが接続されている。
【００１３】
異常診断装置１００は、電動機制御装置８０、監視診断部２０、表示部４０、警報部５０、及び電動機１５に接続されている三相の電源線１１のいずれかに接続された電流検出器１４を備えている。この異常診断装置１００は、プラント等に多数配置された電動機を管理するモータコントロールセンタに搭載される、もしくはモータコントロールセンタとは別に設けられたモータ診断装置とする、などの形態がある。なお、電動機制御装置８０は異常診断装置１００が具備していてもよいし、異常診断装置１００とは独立に設けてもよい。
【００１４】
電流検出器１４は、三相の電源線１１の各相に設置される場合もある。ただし、いずれかの相を計測するだけで良い。さらに、電流検出器１４は、電動機１５の駆動電流を計測可能な場所であれば設置場所は限定されない。これは、計測場所によって検出精度が変化しないことを示している。
【００１５】
本実施の形態において、監視診断部２０は一つの電動機１５に対して一つずつ備えている。
表示部４０は監視診断部２０による診断結果を表示する。警報部５０は監視診断部２０による診断結果を基に音あるいは視覚的に警報を出力し、電動機及び動力伝達機構の異常を知らせる。
【００１６】
図２は、電動機制御装置８０の構成を説明するため図である。電動機制御装置８０はインバータ（電力変換装置）８１とインバータ８１を駆動するための制御部８２を備えている。例えば、インバータ８１が半導体スイッチング素子で構成されている場合、制御部８２で生成される搬送波と矩形波とからＰＷＭ（Pulse Width Modulation）方式等で電力変換を行うようにインバータ８１の半導体スイッチング素子が駆動制御される。ここで、インバータ８１を駆動する基本となる搬送波の周波数が電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓである。インバータ８１で変換された電力が電動機１５に供給される。すなわち、電動機１５はインバータ８１によって駆動制御される。
【００１７】
動力伝達機構１６は、電動機１５の回転軸に接続されたプーリＰｕ１と、機械設備３０の駆動軸に接続されたプーリＰｕ２とに、動力伝達部材である例えばベルト１６１を巻き掛けたもので構成される。動力伝達部材はベルトに限るものでなく、減速機、チェーン等であってもよい。
【００１８】
＜監視診断部２０の構成＞
次に、監視診断部２０の構成について説明する。図３は、実施の形態１に係る異常診断装置１００の監視診断部２０の構成を示すブロック図である。図３において、監視診断部２０は、電動機設定部２１、メモリ部２２、格納部２３、演算部２５、異常判定部２７、及び診断結果格納部２８を備えている。
なお、実施の形態１に係る異常診断装置１００では、動力伝達機構１６の異常を検知する監視診断部２０の構成例について説明する。
【００１９】
電動機設定部２１は、動力伝達機構１６の情報及び電動機１５の情報を設定するのに使用する。動力伝達機構１６がベルトである場合には、ベルトが取り付けられていることを認識させるための設定を行う。もしくは、動力伝達機構１６が減速機である場合には，減速機が取り付けられていることを認識させるための設定を行う。動力伝達機構１６が存在しない場合には、ないことを認識させるための設定を行う。
また、電動機設定部２１は、電動機１５に取り付けられた銘板の情報から電源周波数、極数、定格回転速度等の電動機１５の諸元を取得するために使用する。電動機１５の無負荷時の回転周波数は、２・ｆｓ／ｐ（ｆｓ：電動機制御装置の運転周波数、ｐ：極数）で算出できる。そのため、電動機１５の回転周波数ｆｒは必ず、無負荷時の回転周波数と定格時の回転周波数の間の値となるため、回転周波数の範囲は限定される。この情報を用いて、電動機１５の回転周波数をオンラインでリアルタイムに、高精度に特定し、電動機の機械系異常検出に用いる。
これら電動機１５の諸元情報及び動力伝達機構の情報は、メモリ部２２に格納される。また、メモリ部２２には、電流検出器１４で取得した電動機１５の駆動電流が格納される。
【００２０】
格納部２３は、判定基準格納部２３ａ、インバータノイズ周波数格納部２３ｄ及び動力伝達機構周波数格納部２３ｅを備える。
判定基準格納部２３ａは、動力伝達機構１６の異常を判定するための閾値などを保存するために使用する。
【００２１】
インバータノイズ周波数格納部２３ｄは、電動機制御装置８０から発生するインバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数の値を格納する。周波数の値だけでなく、インバータのノイズに起因するスペクトルピークの信号強度、及び電動機制御装置８０の運転周波数、運転周波数のスペクトルピークの信号強度も同様に格納するのがよい。いずれも後述する演算部２５で解析した結果を格納する。もしくは、事前に発生周波数が判明している場合には電動機設定部２１で取得、設定してもよい。
【００２２】
動力伝達機構周波数格納部２３ｅは、動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数の値を格納する。周波数の値だけでなく、動力伝達機構に起因するスペクトルピークの信号強度、及び動力伝達機構に起因するスペクトルピークを取得した時の電動機制御装置８０の運転周波数、運転周波数のスペクトルピークの信号強度も同様に格納するのが好ましい。
【００２３】
演算部２５は、スペクトル解析部２５ａ、側帯波解析部２５ｂ、ピーク解析部２５ｃ、インバータノイズ周波数判定部２５ｄ及び動力伝達機構周波数判定部２５ｅを備える。
スペクトル解析部２５ａは、電流検出器１４で検出された電流を用いて、電流ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）解析（周波数解析）を実行する。
【００２４】
側帯波解析部２５ｂは、スペクトル解析部２５ａで解析されたスペクトル波形の中からスペクトルピークを全て検出する。検出する周波数範囲は０〜１０００Ｈｚの間が好ましい。次に、検出されたスペクトルピークの中から側帯波の条件を満たすスペクトルピークを判定する。
【００２５】
ピーク解析部２５ｃは，側帯波解析部２５ｂで抽出された側帯波を周波数別に解析する。
インバータノイズ周波数判定部２５ｄは、ピーク解析部２５ｃで解析された結果を基に側帯波がインバータのノイズに起因するスペクトルピークか否かを判定する。インバータのノイズ起因する周波数と判定されると、格納部２３のインバータノイズ周波数格納部２３ｄに、スペクトルピークの周波数の値が格納される。同時にスペクトルピークの信号強度、及びインバータのノイズに起因するスペクトルピークを取得した時の電動機制御装置８０の運転周波数、運転周波数のスペクトルピークの信号強度も同様に格納するのが好ましい。
【００２６】
動力伝達機構周波数判定部２５ｅは、ピーク解析部２５ｃで解析された結果を基に側帯波が動力伝達機構に起因するスペクトルピークか否かを判定する。動力伝達機構に起因するスペクトルピークと判定されると、動力伝達機構周波数格納部２３ｅにそれらのスペクトルピークの周波数の値が格納される。同時にスペクトルピークの信号強度、及び動力伝達機構に起因するスペクトルピークを取得した時の電動機制御装置８０の運転周波数、運転周波数のスペクトルピークの信号強度も同様に格納するのが好ましい。
【００２７】
異常判定部２７は、動力伝達機構１６の異常の有無を判定する。判定基準格納部２３ａにあらかじめ格納されている閾値を基に、動力伝達機構周波数判定部２５ｅで判定されたスペクトルピークと比較し判定される。
診断結果格納部２８は異常判定部２７が判定した結果を格納する。
【００２８】
＜演算部２５におけるスペクトルピークの解析＞
次に、演算部２５におけるスペクトルピークの解析方法について説明する。
図４は、電流ＦＦＴ解析結果のスペクトル波形を示す図である。上段は動力伝達機構１６のベルト１６１が正常な状態、下段はベルト１６１が断線した状態を示している。
【００２９】
図４に示すスペクトル波形では、電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓ（ここでは６０Ｈｚ）を中心として高周波側と低周波側の両方に均等な間隔でスペクトルピークＰが出現する。すなわち、電源周波数から高周波側に＋ｆｂ、＋２ｆｂ等、低周波側に−ｆｂ、−２ｆｂ等の間隔でスペクトルピークＰが出現している。これらのスペクトルピークＰは、側帯波の一つのスペクトルピークである。スペクトルピークＰの信号強度、出現パターンは、電動機１５の回転速度によって変化する。
【００３０】
まず、スペクトルピークＰが出現する理由を説明する。例えばベルト１６１が、電動機１５の回転軸に接続されたプーリＰｕ１と接続されていることによって、ベルト１６１の速度変動が、電動機１５の回転子の回転速度に変動を引き起こし、これが電動機１５の駆動電流に影響する。このとき、ベルト１６１が一回転する周波数で速度変動も発生するため、ベルト１６１が一回転する周波数及びその高調波のスペクトルピークＰが出現する。スペクトルピークＰが出現する周波数帯ｆｂは、Ｄｒを電動機１５の回転軸に接続したプーリＰｕ１の半径、ｆｒを電動機１５の回転軸の回転周波数、Ｌをベルト１６１の長さとすると、次の式（１）で示される。
ｆｂ＝（２πＤｒ・ｆｒ）／Ｌ・・・式（１）
【００３１】
このように、周波数帯ｆｂは、プーリＰｕ１の半径Ｄｒ、電動機１５の回転軸の回転周波数ｆｒ、ベルト１６１の長さＬで決まる。そして、電流波形をＦＦＴにより周波数分析すると運転周波数ｆｓの両側ｆｓ±ｆｂに側帯波が現れる。同時に、側帯波の高調波成分ｆｓ±２ｆｂも観測される。電動機１５の動作条件によってはｆｓ±３ｆｂなど、さらに高調波も観測される。
【００３２】
次に、ピーク解析部２５ｃにおいて、側帯波解析部２５ｂで取得された側帯波の解析方法について説明する。側帯波解析部２５ｂで取得された側帯波の周波数の値、すなわち運転周波数ｆｓのからのずれであり、側帯波が出現する周波数をｆｐとし、次の式（２）の計算が行われる。
Δ＝ｆｓ／ｆｐ・・・式（２）
算出されたΔが整数の場合、インバータのノイズに起因するスペクトルピークの可能性が高いと判断（推定）する。一方、Δが整数でない場合、動力伝達機構に起因する側帯波のスペクトルピークの可能性があると判断（推定）する。
【００３３】
ここで、Δが整数であるとインバータノイズ起因のスペクトルピークの可能性が高いと判断できることについて説明する。
電動機制御装置８０の具備するインバータ８１において、直流―交流変換時にスイッチング素子のスイッチングのタイミングを決めるための搬送波の周波数を運転周波数ｆｓ、搬送波と比較するために変調波の値を一時記憶するタイミングを決めるサンプリング周波数をｆｓｍ、変調波の周波数をｆ０と定義する。このとき、搬送波の周波数ｆｓまたはサンプリング周波数ｆｓｍが変調波周波数ｆ０の倍数でない場合、それらの値の最大公約数とその倍数の周波数をスペクトルピークにもつノイズが発生する。したがって、運転周波数ｆｓまたはサンプリング周波数ｆｓｍと、変調波周波数ｆ０の最大公約数とその高調波でインバータノイズのスペクトルピークが発生する。すなわち、電動機制御装置の運転周波数ｆｓは発生したインバータノイズ起因のスペクトルピークの周波数ｆｉｎｖで割り切れることになり、式（２）のΔは整数となる。
【００３４】
図４に示すスペクトル波形では、電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓ（ここでは６０Ｈｚ）を中心として、インバータノイズ起因のスペクトルピークはｆｓ±ｆｉｎｖ、ｆｓ±２ｆｉｎｖに現れており、ｆｉｎｖ＝２０（Ｈｚ）である。したがって、式（２）によれば、Δ＝６０／２０＝３で整数である。
【００３５】
次に、動力伝達機構に起因するスペクトルピーク列の周波数ｆｂについて説明する。
周波数ｆｂは式（１）で算出される。ここで、電動機１５の回転軸の回転周波数ｆｒは次の式（３）で算出される。
ｆｒ=（２ｆｓ・（１−ｓ））／ｐ・・・式（３）
【００３６】
その結果、動力伝達機構に起因するスペクトルピーク列の周波数について式（２）を計算すると次の式（４）のように表される。
Δ＝ｆｓ／ｆｐ＝ｆｓ／ｆｂ
＝ｆｓ／（（２πＤｒ・ｆｒ）／Ｌ）
＝ｐＬ／（４πＤｒ・（１−ｓ））・・・式（４）
式（４）は、分母に無理数のπ（円周率）を含んでいることから理論的にΔが整数になることはない。
図４に示すスペクトル波形を見ても、Δ＝ｆｓ／ｆｐ＝ｆｓ／ｆｂは整数となっていない。
【００３７】
以上のように、ピーク解析部２５ｃにおいて、式（２）を算出すれば、インバータノイズ起因のスペクトルピークか、動力伝達機構に起因するスペクトルピークなのか判定可能であることがわかる。
【００３８】
次に、インバータノイズ周波数判定部２５ｄの動作の詳細について説明する。ピーク解析部２５ｃにおいて、算出されたΔが整数であり、インバータノイズ起因のスペクトルピークの可能性が高いと判断された（インバータノイズ起因のスペクトルピークと推定された）スペクトルピークに対して、インバータノイズ周波数判定部２５ｄではスペクトルピーク列になっているかを検出する。スペクトルピーク列とは、等間隔の周波数で発生しているスペクトルピークである。これらのスペクトルピークは、側帯波であることが条件である。スペクトルピーク列と判定されると、格納部２３のインバータノイズ周波数格納部２３ｄに、スペクトルピークの周波数の値が格納される。上述したが、同時にスペクトルピークの信号強度及び電動機制御装置８０の運転周波数、運転周波数のスペクトルピークの信号強度も格納するのが好ましい。
【００３９】
次に、動力伝達機構周波数判定部２５ｅの動作の詳細について説明する。ピーク解析部２５ｃにおいて、Δが整数でなく、動力伝達機構起因のスペクトルピークである可能性が高いと判断されたスペクトルピークに対して、動力伝達機構周波数判定部２５ｅは、電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓのスペクトルピークの信号強度との差分強度が定数Ａ（ｄＢ）以下であるかを判定する。定数Ａは５０（ｄＢ）あるいは６０（ｄＢ）程度の値が好ましい。すなわち、動力伝達機構起因のスペクトルピークは、その周りのスペクトルピークよりも信号強度が大きいことを表している。差分強度が定数Ａ（ｄＢ）以下であった場合に、二つ以上のスペクトルピーク列になっているかを検出する。スペクトルピーク列と判定された場合、動力伝達機構周波数格納部２３ｅにそれらのスペクトルピークの周波数の値が格納される。上述したが、同時にスペクトルピークの信号強度及び電動機制御装置８０の運転周波数、運転周波数のスペクトルピークの信号強度も格納するのが好ましい。
【００４０】
異常判定部２７においては、動力伝達機構１６の異常の有無を判定する。動力伝達機構周波数判定部２５ｅで判定された動力伝達機構起因のスペクトルピーク列に対し、判定基準格納部２３ａに予め格納された閾値Ｂ（ｄＢ）と比較してベルト切れを判定する。
また、判定基準格納部２３ａに予め格納された閾値Ｃ（ｄＢ）を越えた信号強度のスペクトルピークがＤ個以上検出されたら異常ありと判定する。なお、異常判定に用いられるスペクトルピークの個数Ｄは例えば２であるが、２に限るものではないが、２以上が望ましい。
【００４１】
異常判定に用いられる閾値は、判定基準格納部２３ａに予め格納されていてもよいし、もしくは動力伝達機構が正常状態のときのデータをメモリ部２２に格納し、統計処理等を施すことで閾値を決定することもできる。
統計処理を用いた閾値の決め方としては、例えば一定の期間学習を行って動力伝達機構起因のスペクトルピークの信号強度と電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓのスペクトルピークの信号強度との差分強度の正常時のばらつきσを算出し、閾値を３σに設定する方法がある。この場合、±３σの範囲を超えると異常（ベルト切れ）と判定される。
なお、統計処理以外にも機械学習を用いた手法でしきい値を決定することもできる。予め同機種のモータ設備の正常データからデータのふるまいを学習させ、学習したデータに基づき閾値を定めることもできる。もしくは、複数の電動機の各種データのパターンを学習させ、各種パターンを分類し、分類したパターンから閾値等を定めることもできる。
【００４２】
＜動力伝達機構１６の異常診断手順１：初期学習＞
次に、本実施の形態１に係る異常診断方法について、図を用いて説明する。
図５Ａ及び図５Ｂは、実施の形態１に係る動力伝達機構の異常を診断する手順を示すフローチャートである。
【００４３】
まず、ステップＳ０００において、電動機設定部２１に電動機の諸元情報及び動力伝達機構の情報を入力する。
次に、ステップＳ００１において、初期学習を開始する。
ステップＳ００２において、電流検出器１４により電動機１５に流れる電流を検出する。
【００４４】
ステップＳ００３において、検出された電流をスペクトル解析部２５ａで電流ＦＦＴ解析を行い、スペクトル波形を取得する。
ステップＳ００４において、側帯波解析部２５ｂでスペクトル波形から全てのスペクトルピークを検出し、検出されたスペクトルピークの中で側帯波の条件を満たすスペクトルピークを側帯波であると判定する（ステップＳ００５）。
【００４５】
ステップＳ００６において、電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓ近傍の側帯波の周波数を抽出する。この時、側帯波解析部２５ｂで側帯波と判定されたスペクトルピークに対し、運転周波数に近いスペクトルピークから順番に側帯波の周波数ｆｐを抽出するのが好ましい。また、周波数ｆｐは複数存在する。
【００４６】
ステップＳ００７において、ピーク解析部２５ｃで運転周波数ｆｓを側帯波の周波数ｆｐで除した値ｆｓ／ｆｐを算出する。
ステップＳ００８において、算出されたｆｓ／ｆｐが整数の場合（ステップＳ００８でＹｅｓ）は、インバータノイズに起因するスペクトルピークと推定されステップＳ００９に進み、インバータノイズ周波数判定部２５ｄで、二つ以上のスペクトルピーク列が検出されたか判定する。
【００４７】
ステップＳ００９において、二つ以上のスペクトルピーク列が検出されないと判定された場合（ステップＳ００９でＮｏ）は、ステップＳ００１に戻る。
ステップＳ００９において、二つ以上のスペクトルピーク列が検出されたと判定された場合（ステップＳ００９でＹｅｓ）は、ステップＳ０１８に進み、インバータノイズ周波数格納部２３ｄに周波数ｆｉｎｖを有するスペクトルピークの周波数等がインバータノイズ周波数として格納される。
【００４８】
ステップＳ００８において、算出されたｆｓ／ｆｐが整数でない場合（ステップＳ００８でＮｏ）は、ステップＳ０１１に進み、動力伝達機構周波数判定部２５ｅで、運転周波数ｆｓのスペクトルピークの信号強度Ｉｐ（ｆｓ）と側帯波周波数ｆｐのスペクトルピークの信号強度Ｉｐ（ｆｓ±ｆｐ）との差分強度を算出し、定数Ａ（ｄＢ）以下か否かを判定する。
【００４９】
ステップＳ０１１において、Ｉｐ（ｆｓ）-Ｉｐ（ｆｓ±ｆｐ）≦Ａの場合（ステップＳ０１１でＹｅｓ）、ステップＳ０１０に進み、二つ以上のスペクトルピーク列が検出されたか判定する。
ステップＳ０１２において、二つ以上のスペクトルピーク列が検出されたと判定された場合（ステップＳ０１２でＹｅｓ）は、ステップＳ０１３に進み、動力伝達機構周波数格納部２３ｅにその周波数ｆｂを有するスペクトルピークの周波数等が動力伝達機構周波数として格納される。
【００５０】
次に、ステップＳ０１４において、インバータノイズ周波数格納部２３ｄにインバータノイズ周波数が格納済みと判定されれば、インバータノイズ周波数及び動力伝達機構周波数を取得済であり初期学習は終了する。なお、動力伝達機構に起因するスペクトルピークの側帯波の周波数ｆｂは一般に複数存在するので、ステップＳ０１１からステップＳ０１３を繰り返して複数組の動力伝達機構周波数を取得しておく方がよい。
【００５１】
ステップＳ０１１において、Ｉｐ（ｆｓ）-Ｉｐ（ｆｓ±ｆｐ）＞Ａの場合（ステップＳ０１１でＮｏ）、及びステップＳ０１２において、二つ以上のスペクトルピーク列が検出されていないと判定された場合（ステップＳ０１２でＮｏ）は、動力伝達機構周波数が取得されていないので、ステップＳ００１に戻る。
また、動力伝達機構周波数が取得されたのち、ステップＳ０１４において、インバータノイズ周波数格納部２３ｄにインバータノイズ周波数が格納されていないと判定された場合は（ステップＳ０１４でＮｏ）も、ステップＳ００１に戻る。
【００５２】
図４に示すスペクトル波形のうち、上段側はベルト１６１が正常の場合であり、ｆｓ±ｆｉｎｖ、ｆｓ±２・ｆｉｎｖ、ｆｓ±ｆｂ及びｆｓ±２・ｆｂのスペクトルピークが出現している。ここで、初期学習であるステップＳ００７からステップＳ０１４を行う。運転周波数ｆｓ＝６０（Ｈｚ）に近い順に全ての側帯波の周波数ｆｐに対し、ｆｓ／ｆｐを計算し、周波数ｆｐがインバータノイズに起因するスペクトルピーク列の周波数ｆｉｎｖか動力伝達機構に起因するスペクトルピーク列の周波数ｆｂかを判定する。具体的にはｆｓは６０Ｈｚ、ｆｉｎｖは２０Ｈｚ、ｆｂは１３．２Ｈｚであり、ｆｓ／ｆｉｎｖ＝３で整数値となり、ｆｓ／ｆｂ＝４．５５で整数値とならない。
【００５３】
ｆｓ及びｆｉｎｖは離散的な値であり、小数点を含むためマイコンあるいはパソコン等の演算装置における計算では整数値にならないことが多いが，きわめて整数値に近い値をとる。一方、ｆｓ／ｆｂ＝４．５５で整数値とならないので、ｆｓ／ｆｐを計算して整数値判定によりスペクトルピークの識別判定は確度が高いといえる。
ｆｓ／ｆｂも整数値となる場合は、他の運転周波数で再度算出を試みる、もしくは同じ運転周波数で負荷を変化させてスペクトルピークが動くか否かで判定することができる。後者において、電動機制御装置の運転周波数が一定の場合、理論的にインバータノイズ起因のスペクトルピークが動くことはない。一方、動力伝達機構起因の周波数は、負荷の変動によってすべりｓが変化し，その結果すべり分だけスペクトルピークが移動する。その違いを検出することでより正確にインバータノイズ起因のスペクトルピークと動力伝達機構起因のスペクトルピークを判別することが可能となる。
【００５４】
なお、ここでインバータノイズに起因するスペクトルピーク、動力伝達機構に起因するスペクトルピーク共に、２つ以上のスペクトルピーク列を有している。
これらインバータノイズ周波数、動力伝達機構周波数及びそれぞれのスペクトルピークの強度がステップＳ００１からステップＳ０１４の初期学習で取得される。
【００５５】
図５Ａ及び図５Ｂのフローチャートに戻る。ステップＳ０１４で、インバータノイズ周波数及び動力伝達機構周波数が取得済と判断されると初期学習は終了し、ステップＳ０１５において、異常診断を開始する。異常診断では、初期学習と同様に電流ＦＦＴ解析が行われるが、初期学習で取得済のインバータノイズに起因するスペクトルピークを抽出し、それ以外のスペクトルピークから異常診断を行う。
ステップＳ０１６で、動力伝達機構に異常があるか否かの判定が行われ、異常があると判定されれば、診断結果格納部２８にその結果が格納されるとともに、ステップＳ０１８において、警報及び表示を行う。
【００５６】
＜動力伝達機構１６の異常診断手順２：異常診断＞
次に、ステップＳ０１５の異常診断の手順について、図６のフローチャートを用いて説明する。
ステップＳ０１５０１で診断が開始されると、ステップＳ０１５０２で、電流検出器１４により電動機１５に流れる電流を検出する。
ステップＳ０１５０３において、検出された電流をスペクトル解析部２５ａで電流ＦＦＴ解析を行い、スペクトル波形を取得する。
ステップＳ０１５０４において、側帯波解析部２５ｂでスペクトル波形から全てのスペクトルピークを検出し、検出されたスペクトルピークの中で側帯波の条件を満たすスペクトルピークを側帯波であると判定する（ステップＳ０１５０５）。
ここで、ステップＳ０１５０２からステップＳ０１５０５はステップＳ００２からステップＳ００５と同様である。
【００５７】
ステップＳ０１５０５において、側帯波であると判定されたスペクトルピークに対し、インバータノイズ周波数格納部２３ｄに格納されているインバータノイズに起因するスペクトルピークの周波数等の情報を用い側帯波のうちインバータノイズに起因するスペクトルピークの周波数を抽出する（ステップＳ０１５０６）。
【００５８】
ステップＳ０１５０７において、インバータノイズに起因するスペクトルピークの側帯波でない側帯波について、動力伝達機構周波数格納部２３ｅに格納されている動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数等の情報を用い、運転周波数ｆｓの信号強度と動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数の位置の信号強度との差分が閾値Ｂ（ｄＢ）以上か否か判定する。
本来、ベルトに異常がない場合、ステップＳ０１１で判定したように、動力伝達機構に起因するスペクトルピークの強度Ｉｐ（ｆｓ±ｆｐ）は比較的大きく、運転周波数ｆｓの信号強度Ｉｐ（ｆｓ）と一定の範囲内にある。そのため、診断時に取得したスペクトル波形からｆｓ±ｆｂの周波数における信号強度Ｉｐ（ｆｓ±ｆｂ）とｆｓの信号強度Ｉｐ（ｆｓ）が予め定められた閾値Ｂ（ｄＢ）を以上か否か判定すれば、異常判定部２７で動力伝達機構の異常を判定することが可能である。
【００５９】
前述したように、図４の下段のスペクトル波形ではｆｓ±ｆｂ、ｆｓ±２・ｆｂの位置にあったスペクトルピークが消えている。したがって、ステップＳ０１５０７で、Ｉｐ（ｆｓ）-Ｉｐ（ｆｓ±ｆｂ）≧Ｂと判定されれば、ステップＳ０１６へ進み、動力伝達機構に異常がある、すなわちベルト切れと判定する。動力伝達機構に異常があると判定されれば、診断結果格納部２８にその結果が格納されるとともに、ステップＳ０１７において、警報及び表示を行う。
【００６０】
なお、ステップＳ０１５０７で用いた閾値Ｂは、判定基準格納部２３ａに格納されており、ステップＳ０１１の判定で用いた定数Ａと同値であってもよい。しかし、電力伝達機構の経時変化を考慮すると、閾値Ｂは定数Ａより大きいことが望ましい。
【００６１】
ステップＳ０１５０７において、Ｉｐ（ｆｓ）-Ｉｐ（ｆｓ±ｆｂ）＜Ｂと判定された場合、ステップＳ０１５０４で検出されたスペクトルピークのうち側帯波でないものを異常周波数のスペクトルピークとして検出する（ステップＳ０１５０８）。
【００６２】
ステップＳ０１５０９において、判定基準格納部２３ａに予め格納された閾値Ｃ（ｄＢ）を越えた信号強度のスペクトルピークがＤ個以上検出されたら（ステップＳ０１５０９でＹｅｓ）、異常ありと判定する（ステップＳ０１７）。なお、前述したように異常判定に用いられるスペクトルピークの個数Ｄは例えば２であるが、２に限るものではないが、２以上が望ましい。
この異常周波数ピークを用いた異常診断は、例えば特許文献１に記載の手法を用いればよい。
【００６３】
以上のように、ステップＳ０１５０１からステップＳ０１５０９を繰り返して動力伝達機構１６の異常診断を行う。
【００６４】
次に、診断時の電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓが、学習時から変化した場合について図７および図８を用いて説明する。電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓは、電動機の駆動条件等により、適宜その運転周波数ｆｓが変更される。以下には、診断時に電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓを特定する手順を含めて説明する。
図７は、図３の演算部２５にさらに周波数補正部２５ｇを備えた監視診断部２０の構成を示すブロック図である。図８は、実施の形態１の変形例における異常診断のフローチャートで、図６を一部変更したものである。
【００６５】
ステップＳ０１５０１で診断が開始されると、ステップＳ０１５０２で、電流検出器１４により電動機１５に流れる電流を検出する。
ステップＳ０１５０３において、検出された電流をスペクトル解析部２５ａで電流ＦＦＴ解析を行い、スペクトル波形を取得する。
ステップＳ０１５０４において、側帯波解析部２５ｂでスペクトル波形から全てのスペクトルピークを検出し、検出されたスペクトルピークの中で側帯波の条件を満たすスペクトルピークを側帯波であると判定する（ステップＳ０１５０５）。
【００６６】
ステップＳ０１５０４において、検出されたスペクトルピークのうち最も信号強度の大きいものが、電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓのスペクトルピークである。そのため、学習時に取得した電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓと診断時に取得した最も信号強度の大きいスペクトルの周波数を比較し、両者の周波数が異なった場合に、電動機制御装置８０の運転周波数が変化したと特定する。なお、電動機制御装置８０の運転周波数が変化しない場合は、図６のフローチャートの手順で診断が行われる。
【００６７】
ステップＳ０１５０６ａにおいて、周波数補正部２５ｇは、信号強度が最大のスペクトルピークの周波数を診断時の電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓとして補正し、動力伝達機構に起因するスペクトルピークの周波数を推定する。
動力伝達機構に起因するスペクトルピークの出現する周波数帯ｆｂは、式（１）及び式（３）を用いて、次式で記述できる。
ｆｂ＝ｆｓ・４πＤｒ（１−ｓ）ｐ／L
すなわち、ｆｂは運転周波数ｆｓで変化することが分かる。その他のＤｒ、L、ｐは一定で、ｓ（すべり）のみわずかに数値が変わるが、その変化は小さいのでほぼ一定とみなすことができる。すなわち、学習時に運転周波数ｆｓを取得して記憶していれば、運転周波数が変化した場合に、動力伝達機構周波数の位置（周波数帯ｆｂ）を推定できる。
【００６８】
例えば、電動機制御装置８０のインバータの運転の変化で運転周波数ｆｓが６０HzＨｚから３０Ｈｚに変化した場合を考える。運転周波数ｆｓが６０Ｈｚのとき、ｆｂが１３．２Ｈｚであったとする。運転周波数ｆｓが３０Ｈｚに変化すると、ｆｂは１３．２Ｈｚから約６．６Ｈｚになる。したがって、ステップＳ０１５０４において、運転周波数ｆｓが３０Ｈｚに変化したことを検知した後に、動力伝達機構周波数の位置（周波数帯ｆｂ）を推定でき、ステップＳ０１５０５において側帯波で抽出されたスペクトルピークからｆｂに相当するスペクトルピークを抽出する。そして、学習時に実施したように、動力伝達機構周波数の判定を行う（ステップＳ００７からステップＳ０１２）ことで動力伝達機構周波数と確定させる。
【００６９】
次に、ステップＳ０１５０６ｂにおいて、補正された運転周波数ｆｓ（診断時の電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓ）に基づくインバータノイズに起因するスペクトルピークを求め、診断時のスペクトルピークから抽出する。補正された運転周波数ｆｓに基づくインバータノイズに起因するスペクトルピークは、学習時のステップＳ００７からステップＳ０１０と同様の手順で判定すればよい。
ステップＳ０１５０７以降のステップは図６で説明したものと同様である。
【００７０】
このように、診断時の電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓが、学習時から変化した場合において、補正された運転周波数ｆｓに基づいて、動力伝達機構周波数の周波数帯ｆｂ
の推定及び、インバータノイズに起因するスペクトルピークの判定を行うようにすれば、運転周波数が変動する場合に誤検出なく異常診断を行うことが可能となる。
【００７１】
なお、診断時の電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓが学習時から変化した場合というのは、インバータノイズ周波数格納部２３ｄ、動力伝達機構周波数格納部２３ｅに格納されている周波数に付随して格納されている運転周波数ｆｓが、診断時の電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓと異なる、すなわち、その運転周波数ｆｓでの学習結果がないことを言う。したがって、学習を重ねて複数の運転周波数ｆｓに対応した各周波数がインバータノイズ周波数格納部２３ｄ、動力伝達機構周波数格納部２３ｅに格納されている場合はそれらを用いることができる。上記ケースは、学習結果がないので、インバータノイズ周波数格納部２３ｄ、動力伝達機構周波数格納部２３ｅに格納されている周波数から引用してくるデータがない場合である。例えば、直近の学習時の電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓと診断時の電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓとが異なっていても、診断時の運転周波数ｆｓに対応した各周波数がインバータノイズ周波数格納部２３ｄ、動力伝達機構周波数格納部２３ｅに格納されている場合のようにすでに学習結果のある場合はそれらを用いればよい。
【００７２】
以上のように実施の形態１によれば、インバータにより駆動制御される電動機に対し、初期学習において、電動機に流れる電流を検出し、検出された電流のＦＦＴ解析により抽出された側帯波のうち電動機制御装置の運転周波数ｆｓに対しｆｓ／ｆｐが整数となる周波数を有する側帯波が２つ以上のスペクトルピーク列をなす場合に、インバータノイズに起因する側帯波と判定しその周波数等を格納している。そのため、異常診断において、電流のＦＦＴ解析により抽出されたスペクトルピークからインバータノイズに起因するスペクトルピークを抽出することができ、インバータノイズに起因する誤診断がなくなり診断の精度が向上する。
【００７３】
また、初期学習において、電動機に流れる電流のＦＦＴ解析により抽出された側帯波のうち電動機制御装置の運転周波数ｆｓに対しｆｓ／ｆｐが整数とならない周波数を有する側帯波であって、その信号強度と電動機制御装置の運転周波数の信号強度との差分が定数Ａ以下であって、２つ以上のスペクトルピーク列をなす場合には、動力伝達機構に起因する側帯波と判定しその周波数等を格納している。そのため、異常診断において、動力伝達機構に起因する周波数の信号強度を格納されている信号強度と比較することで、容易に動力伝達機構の異常、すなわちベルト切れ等の診断を行うことができる。
【００７４】
さらに、診断時に電動機制御装置の運転周波数ｆｓを判定し、それまでにその運転周波数ｆｓでの学習結果がない場合は、すでに学習された運転周波数ｆｓを用いて動力伝達機構に起因する側帯波を推定するとともに、診断時の電動機制御装置の運転周波数ｆｓを運転周波数としたインバータノイズに起因するスペクトルピークを抽出することで、誤診断のない異常診断を行うことができる。
【００７５】
実施の形態２．
以下、実施の形態２に係る異常診断装置について図を用いて説明する。
図９は、実施の形態２に係る異常診断装置の概略構成を説明するための図である。異常診断装置１００は、通常電動機１５の異常及び電動機１５から負荷としての機械設備３０に動力を伝達する動力伝達機構１７の異常を検知し異常診断を行うが、実施の形態２では後述するように、電動機１５の機械系異常を検知し異常診断を行う例について説明する。そのため、実施の形態１と相違する点を中心に説明し、同様の点は説明を省略する。
【００７６】
図９において、電動機１５から機械設備３０に動力を伝達する動力伝達機構１７は、ベルト、減速機あるいはチェーン等を用いた実施の形態１とは異なり、電動機１５の回転がそのまま機械設備３０に伝わるカップリングなどを用いる。そのため、実施の形態２においては、動力伝達機構１７の異常を無視して考える。また、異常診断装置１００は監視診断部２０ａを具備する。監視診断部２０ａは、一つの電動機１５に対して一つずつ備える。
【００７７】
＜監視診断部２０ａの構成＞
次に、監視診断部２０ａの構成について説明する。図１０は、実施の形態２に係る異常診断装置１００の監視診断部２０ａの構成を示すブロック図である。図１０において、監視診断部２０ａは、電動機設定部２１、メモリ部２２、格納部２３、演算部２５、異常判定部２７、及び診断結果格納部２８を備えている。
なお、実施の形態２に係る異常診断装置１００では、電動機１５の異常を検知する監視診断部２０ａの構成例について説明する。電動機設定部２１及びメモリ部２２については実施の形態１と同様の構成であり、説明を省略する。
【００７８】
格納部２３は、判定基準格納部２３ａ、インバータノイズ周波数格納部２３ｄ及び機械系異常周波数格納部２３ｆを備える。
判定基準格納部２３ａは、電動機１５の機械系の異常を判定するための閾値などを保存するために使用する。
インバータノイズ周波数格納部２３ｄは、実施の形態１と同様の構成である。
【００７９】
機械系異常周波数格納部２３ｆは、電動機の機械系の異常に起因するスペクトルピークの周波数の値を格納する。周波数の値だけでなく、スペクトルピークの信号強度、及びスペクトルピークを取得したときの電動機制御装置８０の運転周波数、運転周波数のスペクトルピークの信号強度も同様に格納するのがよい。
【００８０】
演算部２５は、スペクトル解析部２５ａ、側帯波解析部２５ｂ、ピーク解析部２５ｃ、インバータノイズ周波数判定部２５ｄ及び機械系異常周波数判定部２５ｆを備える。
スペクトル解析部２５ａ、側帯波解析部２５ｂ及びピーク解析部２５ｃは、実施の形態１と、同様の構成である。
【００８１】
機械系異常周波数判定部２５ｆは、ピーク解析部２５ｃで解析された結果を基に側帯波の周波数が電動機の機械系異常に起因する周波数か否かを判定する。機械系異常に起因する周波数と判定されると、機械系異常周波数格納部２３ｆにそれらのスペクトルピークの周波数の値が格納される。同時にスペクトルピークの信号強度及び電動機制御装置８０の運転周波数、運転周波数のスペクトルピークの信号強度も格納するのが好ましい。
【００８２】
異常判定部２７は、電動機１５の機械系の異常の有無を判定する。電動機１５の機械系の異常とは、軸受異常、偏心、ミスアライメント、アンバランス、ボルトのゆるみ、ガタ及び異常振動等である。判定基準格納部２３ａにあらかじめ格納されている閾値を基に、機械系異常周波数判定部２５ｆで判定されたスペクトルピークと比較し判定される。
診断結果格納部２８は異常判定部２７が判定した結果を格納する。
【００８３】
＜演算部２５におけるスペクトルピークの解析＞
以下では、電動機の機械系異常周波数の抽出について説明する。
図１１は、実施の形態２における監視診断部２０ａの演算部２５における電流ＦＦＴ解析結果のスペクトル波形を示す図である。上段は電動機が無負荷の状態、下段は定格負荷での運転状態を示している。実施の形態２では、動力伝達機構１７が負荷に直接回転を与えるカップリング等のため、動力伝達機構に起因するスペクトルピークは無視している。
【００８４】
図１１に示されたスペクトル波形では、上下段共に電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓを中心として高周波側と低周波側とに均等な間隔でインバータノイズに起因する側帯波が観察される。また、側帯波としてｆｓ±ｆｄに電動機１５の機械系異常のスペクトルピークも出現しているのがわかる。
次に、図１１に示されたスペクトルピークが電動機１５の機械系異常のものか否か判定する方法について説明する。
【００８５】
ピーク解析部２５ｃでは式（２）が計算されるが、電動機１５の機械系異常に起因するスペクトルピークは、電動機の回転周波数ｆｒの近傍に出現することが知られており、ここで式（３）の電動機の回転周波数ｆｒに着目すると、式（２）は以下の式（５）に変形される。
Δ＝ｆｓ／ｆｐ＝ｐ／（２・（１−ｓ））・・・式（５）
【００８６】
このとき、無負荷の状態ではすべりｓ＝０であり、式（５）は整数値となる。そのため、インバータノイズに起因するスペクトルピークとの判別が難しい。しかし、一般には電動機１５には負荷がかかり、すべりｓは０ではないためΔが整数でない場合に機械系異常周波数である可能性が高いと判定できる。また、電動機１５の機械系異常に起因するスペクトルピークは、電動機１５の回転周波数ｆｒの近傍に出現することが知られていることから、機械系異常に起因するスペクトルピークの発生する周波数が電動機の定格情報から推測できる。式（３）から、電動機１５の極数と電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓが分かればよい。すべりｓの分だけ電動機１５の回転周波数ｆｒから機械系異常周波数の値がずれるが、そのずれ量は大きくても１〜２Ｈｚ程度である。
【００８７】
すなわち、ピーク解析部２５ｃで式（２）によりｆｓ／ｆｐを算出し、整数になった側帯波に対して、負荷の有無により、スペクトルピークの周波数が変動しないか判定する。変動しない場合は、インバータノイズ周波数判定部２５ｄで実施の形態１と同様に、インバータノイズに起因するスペクトルピークか否か判定を行う。
【００８８】
機械系異常周波数判定部２５ｆでは、ピーク解析部２５ｃで算出されたｆｓ／ｆｐの値が整数でなかったスペクトルピーク、及びピーク解析部２５ｃで算出されたｆｓ／ｆｐの値が整数であっても負荷の有無により、スペクトルピークの周波数が変動したスペクトルピークに対して、電動機の回転周波数ｆｒに近いか否かを判定する。ここで予め閾値Ｅ（Ｈｚ）を設定しておき、その範囲以内かを判定する。閾値Ｅは１〜２（Ｈｚ）程度でよい。閾値は判定基準格納部２３ａに格納されていてもよいし、機械系異常周波数判定部２５ｆでスペクトルピークの周波数と電動機の回転周波数ｆｒとの差分を計算する際の比較定数として保有していてもよい。電動機の回転周波数ｆｒに近いスペクトルピークと判定された場合、機械系異常周波数格納部２３ｆにそのスペクトルの周波数が格納される。同時にスペクトルピークの信号強度、及びスペクトルピークを取得したときの電動機制御装置８０の運転周波数、運転周波数のスペクトルピークの信号強度も同様に格納するのが好ましい。
【００８９】
異常判定部２７においては、電動機１５の機械系の異常の有無を判定する。機械系異常周波数判定部２５ｆで判定された機械系異常に起因するスペクトルピークの信号強度と電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓのスペクトル強度との差分がＦ（ｄＢ）以下であるものを機械系の異常の有りと判定する。閾値Ｆ（ｄＢ）は判定基準格納部２３ａに予め格納されている。
なお、機械系異常周波数判定部２５ｆで判定された機械系異常に起因するスペクトルピークに対し、判定基準格納部２３ａに予め格納された閾値Ｆａ（ｄＢ）と比較して閾値Ｆａ（ｄＢ）を超えたら機械系の異常ありと判定するようにしてもよい。閾値Ｆ（ｄＢ）及び閾値Ｆａ（ｄＢ）はいずれも機械系異常に起因するスペクトルピークが十分大きいこと判断するために用いられる。
【００９０】
異常判定に用いられる閾値は、判定基準格納部２３ａに予め格納されていてもよいし、もしくは電動機１５が正常状態のときのデータをメモリ部２２に格納し、統計処理等を施すことで閾値を決定することもできる。
なお、統計処理以外にも機械学習を用いた手法でしきい値を決定することもできる。予め同機種のモータ設備の正常データからデータのふるまいを学習させ、学習したデータに基づき閾値を定めることもできる。もしくは、複数の電動機の各種データのパターンを学習させ、各種パターンを分類し、分類したパターンから閾値等を定めることもできる。
【００９１】
＜電動機１５の機械系異常診断手順１：初期学習＞
次に、本実施の形態２に係る異常診断方法について、図を用いて説明する。
図１２Ａ及び図１２Ｂは、実施の形態２に係る電動機の機械系の異常を診断する手順を示すフローチャートである。
電動機の諸元を入力するステップＳ０００からｆｓ／ｆｐを算出するステップＳ００７までは実施の形態１と同様であり、説明を省略する。
【００９２】
ピーク解析部２５ｃで算出されたｆｓ／ｆｐの値が整数の場合（ステップＳ００８ａでＹｅｓ）は、ステップＳ００８ｂに進み、電動機１５が定格負荷時の運転状態と無負荷の運転状態とで、ｆｓ／ｆｐの値が整数を持つ側帯波の周波数が変動するか否か判定する。ここで、電動機１５が定格負荷時の運転状態と無負荷の運転状態とでは同じ運転周波数ｆｓで制御されるものとする。
ステップＳ００８ｂにおいて、変動がないと判定された場合（ステップＳ００８ｂでＮｏ）、ステップＳ００９に進み、実施の形態１と同様にインバータノイズ周波数判定を行う。
【００９３】
ステップＳ００８ａにおいて、算出されたｆｓ／ｆｐの値が整数でない場合（ステップＳ００８ａでＮｏ）、及びステップＳ００８ｂで変動がありと判定された場合（ステップＳ００８ｂでＹｅｓ）、ステップＳ０２１に進む。
ステップＳ０２１において、機械系異常周波数判定部２５ｆで、スペクトルピークに対して、電動機１５の回転周波数ｆｒに近いか否かを判定する。電動機１５の回転周波数ｆｒに近いスペクトルピークと判定された場合（ステップＳ０２１でＹｅｓ）、機械系異常周波数格納部２３ｆにそのスペクトルの周波数が機械系異常周波数として格納される（ステップＳ０２２）。
【００９４】
次に、ステップＳ０２３において、インバータノイズ周波数格納部２３ｄにインバータノイズ周波数が格納済みと判定されれば、インバータノイズ周波数及び機械系異常周波数を取得済であり初期学習は終了する。
なお、ステップＳ０２１において、電動機１５の回転周波数ｆｒに近いスペクトルピークと判定されなかった場合（ステップＳ０２１でＮｏ）は、機械系異常周波数を取得されていないので、ステップＳ００１に戻る。
また、機械系異常周波数が取得されたのち、ステップＳ０２３において、インバータノイズ周波数格納部２３ｄにインバータノイズ周波数が格納されていないと判定された場合は（ステップＳ０２３でＮｏ）も、ステップＳ００１に戻る。
【００９５】
次に、ステップＳ０２５で異常診断を開始する。
ステップＳ０２６で、電動機の機械系に異常があるか否かの判定が行われる。ここで、初期学習と同様に電流ＦＦＴ解析が行われるが、初期学習で取得済のインバータノイズに起因するスペクトルピークを抽出し、それ以外のスペクトルピークから異常診断を行う。
異常があると判定されれば、診断結果格納部２８にその結果が格納されるとともに、ステップＳ０２７において、警報及び表示を行う。
【００９６】
＜電動機１５の機械系の異常診断手順２：異常診断＞
次に、ステップＳ０２５の異常診断の手順について、図１３のフローチャートを用いて説明する。
ステップＳ０２５０１からステップＳ０２５０５まではステップＳ００２からステップＳ００５と同様である。
【００９７】
ステップＳ０２５０６において、側帯波であると判定されたスペクトルピークのうち、インバータノイズ周波数格納部２３ｄに格納されているインバータノイズに起因するスペクトルピークの周波数等の情報を用い側帯波のうちインバータノイズに起因するスペクトルピークの周波数を抽出する。
【００９８】
ステップＳ０２５０７において、側帯波であると判定されたスペクトルピークのうち電動機１５の回転周波数ｆｒ近傍にあるか否か判定する。電動機１５の回転周波数ｆｒ近傍にあるかと判定された場合（ステップＳ０２５０７でＹｅｓ）、電動機の機械系の異常に起因する側帯波の可能性が高く、ステップＳ０２５０８でそのスペクトルピークの周波数ｆｐと信号強度Ｉｐ（ｆｓ±ｆｐ）を検出する。
【００９９】
ステップＳ０２５０９において、電動機の機械系異常に起因する側帯波のスペクトルピークの信号強度Ｉｐ（ｆｓ±ｆｐ）と電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓの信号強度Ｉｐ（ｆｓ）との差分を算出する。Ｉｐ（ｆｓ）-Ｉｐ（ｆｓ±ｆｐ）≦Ｆと判定されれば（ステップＳ０２５０９でＹｅｓ）、電動機の機械系異常に起因する側帯波のスペクトルピークは十分大きく、機械系に異常があると判定される（ステップＳ０２６）。
電動機の機械系に異常があると判定されれば、診断結果格納部２８にその結果が格納されるとともに、ステップＳ０２７において、警報及び表示を行う。
【０１００】
ここで、ステップＳ０２５０７においては、側帯波にインバータノイズに起因するスペクトルピークも含んでいる。そのため、異常診断を行う場合、電動機１５に対し負荷ありの運転状態と無負荷の運転状態を行い、両者の間でスペクトルピークの周波数に変動のあるスペクトルピークについてのみ、ステップＳ０２５０７以降を実行するようにしてもよい。
また、予め電動機制御装置８０の運転周波数ｆｓと電動機の回転周波数ｆｒが分かっている場合は、インバータノイズに起因するスペクトルピークの周波数ｆｉｎｖと回転周波数ｆｒとが重複するか否か分かるので、このことを利用し、ステップＳ０２５０７以降を実行するようにしてもよい。
【０１０１】
以上のように、ステップＳ０２５０１からステップＳ０２５０９を繰り返して電動機１５の機械系の異常診断を行う。
【０１０２】
次に、図１１に示されたスペクトルピークが、電動機１５の機械系異常のものか否かを判定する。図において、ｆｓ＝６０（Ｈｚ）、ｆｒ＝３０（Ｈｚ）である。まず、上段の無負荷の場合において、検出されたスペクトルピークから側帯波を検出する。次にｆｓ／ｆｐを算出すると、ｆｉｎｖ＝２０（Ｈｚ）、ｆｄ＝３０（Ｈｚ）であるので、ｆｓ／ｆｉｎｖ＝３、ｆｓ／ｆｄ＝２となる。
ここで、電動機の回転周波数ｆｒ近傍にあるのは側帯波の周波数ｆｄを持つスペクトルピークであり、インバータノイズ周波数格納部２３ｄに運転周波数ｆｓとともに格納されているｆｉｎｖと一致するスペクトルピークとは重畳しない。また、機械系異常周波数格納部に運転周波数ｆｓ、回転周波数ｆｒとともに格納されているｆｄと一致する。そのため、電動機の回転周波数ｆｒ近傍にあるスペクトルピークを機械系異常周波数と判定し、その信号強度を運転周波数ｆｓのスペクトルピークの信号強度と比較する。両者の差分が閾値Ｆ以下の場合は、異常と判定される。
【０１０３】
あるいは、診断時に定格負荷の状態のスペクトル解析を行い、図１１の下段に示される定格負荷の状態のスペクトル波形を取得する。定格負荷の状態では、機械系異常に起因するスペクトルピークは変動し、側帯波の周波数ｆｄは２８．８Ｈｚであり、ｆｓ／ｆｄ＝２．０８で整数値とならない。したがって、電動機の回転周波数ｆｒ近傍にあるスペクトルピークを機械系異常周波数と判定し、その信号強度を運転周波数ｆｓのスペクトルピークの信号強度と比較すればよい。
【０１０４】
以上のように実施の形態２によれば、インバータにより駆動制御される電動機に対し、初期学習において、電動機に流れる電流を検出し、検出された電流のＦＦＴ解析により抽出された側帯波のうち電動機制御装置の運転周波数ｆｓに対しｆｓ／ｆｐが整数となる周波数を有する側帯波が、負荷の有無によって変動せずかつ２つ以上のスペクトルピーク列をなす場合に、インバータノイズに起因する側帯波と判定しその周波数等を格納している。そのため、異常診断において、電流のＦＦＴ解析により抽出されたスペクトルピークからインバータノイズに起因するスペクトルピークを抽出することができ、インバータノイズに起因する誤診断がなくなり、診断の精度が向上する。
【０１０５】
また、初期学習において、電動機に流れる電流のＦＦＴ解析により抽出された側帯波のうち電動機の回転周波数ｆｒの近傍にあり、負荷の有無によってスペクトルピークの周波数または側帯波の周波数が変動するスペクトルピークを有するスペクトルピークを、電動機の機械系異常に起因する側帯波と判定しその周波数等を格納している。そのため、異常診断において、電動機の機械系異常に起因する周波数か否か判定することができるとともに、機械系異常に起因するスペクトルピークの信号強度を予め設定された閾値と比較することで、容易に電動機の機械系異常の診断を行うことができる。
【０１０６】
実施の形態３．
以下、実施の形態３に係る異常診断装置について図を用いて説明する。
図１４は、実施の形態３に係る異常診断装置の監視診断部２０ｂの構成を示すブロック図である。図１４は、図１の構成において、電動機１５と機械設備３０との間にベルトなどの動力伝達機構１６が取り付けられている場合に、動力伝達機構１６及び電動機１５の機械系異常の両方を診断するための監視診断部２０ｂの構成を示している。
そのため、格納部２３に動力伝達機構周波数格納部２３ｅ及び機械系異常周波数格納部２３ｆを、演算部２５に動力伝達機構周波数判定部２５ｅ及び機械系異常周波数判定部２５ｆの両方をそれぞれ備えた構成となっている。その他の構成は実施の形態１、２と同様である。
【０１０７】
次に、本実施の形態３に係る異常診断方法について、図を用いて説明する。
図１５Ａ及び図１５Ｂは、実施の形態３に係る異常診断装置を用いて異常を診断する手順を示すフローチャートである。
【０１０８】
＜異常診断手順１：初期学習＞
まず、初期学習の手順について説明する。
ステップＳ０００において、電動機設定部２１に電動機の諸元情報及び動力伝達機構の情報を入力する。
図１５ＡのステップＳ００１からステップＳ０１０までは実施の形態２と同様である。
【０１０９】
側帯波のうち、ステップＳ００８ａにおいてｆｓ／ｆｐの値が整数でない判定された場合、及びステップＳ００８ｂにおいて、電動機が無負荷の場合と定格負荷での運転状態の場合との負荷の有無に対して周波数が変動すると判定された場合はステップＳ０１１に進む。
ステップＳ０１１において、Ｉｐ（ｆｓ）-Ｉｐ（ｆｓ±ｆｐ）≦Ａの場合（ステップＳ０１１でＹｅｓ）、ステップＳ０１２に進み、二つ以上のスペクトルピーク列が検出されたか判定する。
ステップＳ０１２において、二つ以上のスペクトルピーク列が検出されたと判定された場合（ステップＳ０１２でＹｅｓ）は、ステップＳ０１３に進み、動力伝達機構周波数格納部２３ｅにその周波数ｆｂを有するスペクトルピークの周波数等が動力伝達機構周波数として格納される。
【０１１０】
ステップＳ０１１において、Ｉｐ（ｆｓ）-Ｉｐ（ｆｓ±ｆｐ）＞Ａの場合（ステップＳ０１１でＮｏ）、及びステップＳ０１２において、二つ以上のスペクトルピーク列が検出されていないと判定された場合（ステップＳ０１２でＮｏ）は、動力伝達機構周波数と判定されず、ステップＳ０２１に進む。
【０１１１】
ステップＳ０２１において、機械系異常周波数判定部２５ｆで、スペクトルピークに対して、電動機１５の回転周波数ｆｒに近いか否かを判定する。電動機１５の回転周波数ｆｒに近いスペクトルピークと判定された場合（ステップＳ０２１でＹｅｓ）、機械系異常周波数格納部２３ｆにそのスペクトルの周波数が機械系異常周波数として格納される（ステップＳ０２２）。
【０１１２】
次に、ステップＳ０３１において、インバータノイズ周波数格納部２３ｄにインバータノイズ周波数が格納済み、かつ動力伝達機構周波数格納部２３ｅに動力伝達機構に起因する周波数が格納済みと判定されれば、インバータノイズ周波数、動力伝達機構周波数及び機械系異常周波数を取得済であり初期学習は終了する。
なお、ステップＳ０２１において、電動機１５の回転周波数ｆｒに近いスペクトルピークと判定されなかった場合（ステップＳ０２１でＮｏ）は、機械系異常周波数を取得されていないので、ステップＳ００１に戻る。
また、機械系異常周波数が取得されたのち、ステップＳ０２３において、インバータノイズ周波数格納部２３ｄにインバータノイズ周波数が格納されていない、または動力伝達機構周波数格納部２３ｅに動力伝達機構に起因する周波数が格納されていないと判定された場合は（ステップＳ０３１でＮｏ）も、ステップＳ００１に戻る。
【０１１３】
次に、ステップＳ０３５で異常診断を開始する。
ステップＳ０３６で、動力伝達機構及び電動機の機械系に異常があるか否かの判定が行われる。ここで、初期学習と同様に電流ＦＦＴ解析が行われるが、初期学習で取得済のインバータノイズに起因するスペクトルピークを抽出し、それを参照して異常診断を行う。
異常があると判定されれば、診断結果格納部２８にその結果が格納されるとともに、ステップＳ０３７において、警報及び表示を行う。
【０１１４】
なお、異常診断の詳細については省略するが、実施の形態１、２の異常診断の手順に従って行えばよい。
【０１１５】
以上のように実施の形態３によれば、実施の形態１、２と同様の効果を奏する。すなわち、インバータにより駆動制御される電動機に対し、初期学習において、電動機に流れる電流を検出し、検出された電流のＦＦＴ解析により抽出された側帯波のうち電動機制御装置の運転周波数ｆｓに対しｆｓ／ｆｐが整数となる周波数を有する側帯波が、負荷の有無によって変動せずかつ２つ以上のスペクトルピーク列をなす場合に、インバータノイズに起因する側帯波と判定しその周波数等を格納している。そのため、異常診断において、電流のＦＦＴ解析により抽出されたスペクトルピークからインバータノイズに起因するスペクトルピークを抽出することができ、インバータノイズに起因する誤診断がなくなり、診断の精度が向上する。
また、実施の形態３では電動機制御装置８０のインバータノイズ起因のスペクトルピーク、動力伝達機構起因のスペクトルピーク及び電動機の機械系異常のスペクトルピークをそれぞれ識別することができ、診断の精度が向上する。
【０１１６】
実施の形態４．
以下、実施の形態４に係る異常診断装置について図を用いて説明する。
図１６は、実施の形態４に係る異常診断装置の概略構成を説明するための図である。実施の形態１から３では、監視診断部２０、２０ａは、一つの電動機１５に対して一つずつ備える構成であったが、本実施の形態では複数の電動機を一つの監視診断部で監視する構成である。
【０１１７】
図１６において、複数の電動機１５ａ、１５ｂ、１５ｃは、電動機駆動用の電源線１１ａ、１１ｂ、１１ｃからそれぞれ電動機制御装置８０ａ、８０ｂ、８０ｃを介して接続されており、各電動機１５ａ、１５ｂ、１５ｃに流れる電流を検出する電流検出器１４ａ、１４ｂ、１４ｃが少なくとも１つの電源線に配されている。また、各電源線１１ａ、１１ｂ、１１ｃにはそれぞれ配線用遮断器１２ａ、１２ｂ、１２ｃ及び電磁接触器１３ａ、１３ｂ、１３ｃが配設されている。
【０１１８】
監視診断部２０には、各電動機１５ａ、１５ｂ、１５ｃ、電動機制御装置８０ａ、８０ｂ、８０ｃの諸元情報及び各電動機１５ａ、１５ｂ、１５ｃから機械設備３０ａ、３０ｂ、３０ｃへ動力を伝達する動力伝達機構１６ａ、１６ｂ、１６ｃの諸元情報が予め格納されている。そして、電流検出器１４ａ、１４ｂ、１４ｃで検出された各電動機１５ａ、１５ｂ、１５ｃに流れる電流が監視診断部２０に入力され、電流ＦＦＴ解析が行われ、初期学習を行う。その後異常診断が行われる。
【０１１９】
実施の形態４の構成においては、例えば複数の動力伝達機構１６ａ、１６ｂ、１６ｃを１つの異常診断装置１００で一括診断することができる。また、例えば、同じ種類の電動機、同じ種類の負荷設備の型式である場合は、スペクトル波形の比較判定を行うことも可能である。同じ種類の電動機、同じ種類の負荷設備の型式である場合、通常同じような波形が観測される。そこで、３つの電流検出器１４ａ、１４ｂ、１４ｃからのスペクトル波形を比較することで容易に異常判定を行うことができる。また、特定のスペクトル波形にのみ異常がある場合は、異常に至る前の予兆を推測することもできる。これら比較を行う場合も所定の閾値を予め設定しておくとよい。
【０１２０】
以上のように実施の形態４によれば、複数の電動機を一つの監視診断部で監視する構成としたので、実施の形態１から３と同様の効果だけでなく、複数の電動機から得られたスペクトル波形を比較して異常診断を行うことも可能となる。また、監視診断装置の台数が減り省スペース化を図ることができる。
なお、電動機が３つの例を示したが３つに限るものではない。
【０１２１】
実施の形態５．
以下、実施の形態５に係る異常診断装置について図を用いて説明する。
図１７は、実施の形態５に係る異常診断装置の概略構成を説明するための図である。実施の形態１から４では、異常診断装置と電動機制御装置とは独立した構成であったが、図１５に示すように電動機制御装置８０を異常診断装置１００内に配置するようにしていてもよい。
【０１２２】
このように、異常診断装置と電動機制御装置とを一体化して構成することで、個別に電動機制御装置及び異常診断装置のそれぞれのスペースを確保する必要がなくなる。
【０１２３】
以上のように実施の形態５によれば、実施の形態１から３と同様の効果を奏するとともに、異常診断装置と電動機制御装置とを一体化して構成することで、省配置スペース化に寄与する。
異常診断装置の内部に電動機制御装置を有するように構成した例を示したが、電動機制御装置に監視診断部、表示部、警報部を備え、異常診断機能付き電動機制御装置を構成してもよい。
【０１２４】
なお、上述の実施の形態１から５において、インバータノイズ周波数格納部２３ｄ、動力伝達機構周波数格納部２３ｅ及び機械系異常周波数格納部２３ｆにそれぞれスペクトルピークを取得した時の電動機制御装置８０の運転周波数、運転周波数のスペクトルピークの信号強度も同様していたが、電動機制御装置８０の運転周波数によって、それぞれインバータノイズに起因する周波数、動力伝達機構に起因する周波数及び電動機の機械系異常に起因する周波数ともに変動するためである。スペクトルピークを取得した時の電動機制御装置８０の運転周波数、運転周波数のスペクトルピークの信号強度をセットで格納し、電動機制御装置８０の運転周波数に対応する学習データを診断に利用することにより、誤診断の虞がなくなる。
【０１２５】
なお、上述の実施の形態１から５において、異常診断装置１００は、ハードウエアの一例を図１８に示すように、プロセッサ１０００と記憶装置２０００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１０００は、記憶装置２０００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１０００にプログラムが入力される。また、プロセッサ１０００は、演算結果等のデータを記憶装置２０００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。
【０１２６】
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】
【０１２７】
１１，１１ａ，１１ｂ，１１ｃ：電源線、  １２ａ，１２ｂ，１２ｃ：配線用遮断器、  １３ａ，１３ｂ，１３ｃ：電磁接触器、  １４，１４ａ，１４ｂ，１４ｃ：電流検出器、  １５，１５ａ，１５ｂ，１５ｃ：電動機、  １６，１６ａ，１６ｂ，１６ｃ，１７：動力伝達機構、  ２０，２０ａ，２０ｂ：監視診断部、  ２１：電動機設定部、  ２２：メモリ部、  ２３：格納部、  ２３ａ：判定基準格納部、  ２３ｄ：インバータノイズ周波数格納部、  ２３ｅ：動力伝達機構周波数格納部、  ２３ｆ：機械系異常周波数格納部、  ２５：演算部、  ２５ａ：スペクトル解析部、  ２５ｂ：側帯波解析部、  ２５ｃ：ピーク解析部、  ２５ｄ：インバータノイズ周波数判定部、  ２５ｅ：動力伝達機構周波数判定部、  ２５ｆ：機械系異常周波数判定部、  ２５ｇ：周波数補正部、  ２７：異常判定部、２８：診断結果格納部、  ３０，３０ａ，３０ｂ，３０ｃ：機械設備、  ４０：表示部、  ５０：警報部、  ８０，８０ａ，８０ｂ，８０ｃ：電動機制御装置、  ８１：インバータ、  ８２：制御部、  １００：異常診断装置、  １６１：ベルト、  １０００：プロセッサ、  ２０００：記憶装置。
【要約】
予め設定された運転周波数で駆動されるインバータ（８１）により駆動される電動機（１５）の異常及び電動機（１５）から負荷（３０）に動力を伝達する動力伝達機構（１６）の異常の少なくともいずれかの一方の異常を判定する異常診断装置（１００）であって、検出された電動機（１５）の電流をＦＦＴ解析し抽出されたスペクトルピークを解析し、運転周波数と運転周波数に対する側帯波の周波数とにより予めインバータのノイズに起因するスペクトルピークの周波数を取得しておき、異常診断時には検出された電動機の電流をＦＦＴ解析し抽出されたスペクトルピークからインバータのノイズの起因するスペクトルピークを抽出した後、異常判定を行うようにした。【図１】
0006968323.tif 000002
【図２】
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【図３】
0006968323.tif 000004
【図４】
0006968323.tif 000005
【図５Ａ】
0006968323.tif 000006
【図５Ｂ】
0006968323.tif 000007
【図６】
0006968323.tif 000008
【図７】
0006968323.tif 000009
【図８】
0006968323.tif 000010
【図９】
0006968323.tif 000011
【図１０】
0006968323.tif 000012
【図１１】
0006968323.tif 000013
【図１２Ａ】
0006968323.tif 000014
【図１２Ｂ】
0006968323.tif 000015
【図１３】
0006968323.tif 000016
【図１４】
0006968323.tif 000017
【図１５Ａ】
0006968323.tif 000018
【図１５Ｂ】
0006968323.tif 000019
【図１６】
0006968323.tif 000020
【図１７】
0006968323.tif 000021
【図１８】
0006968323.tif 000022