(57)【要約】  エレベータの残寿命の予測精度を向上させることができるエレベータの残寿命予測装置を提供する。残寿命予測装置は、半導体素子を有する半導体モジュールを搭載したインバータと、前記インバータにより駆動されるモータと、前記モータで駆動されるかごと、を備えたエレベータに対し、前記エレベータの運転履歴に基づいて未来の運転量予測モデルを作成する分析部と、前記半導体素子の温度を測定する測定部と、前記分析部により作成された運転量予測モデルと前記測定部により測定された温度とに基づいて、前記半導体モジュールの残寿命を予測する予測部と、を備えた。
2020250408.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体素子を有する半導体モジュールを搭載したインバータと、
前記インバータにより駆動されるモータと、
前記モータで駆動されるかごと、
を備えたエレベータに対し、
前記エレベータの運転履歴に基づいて未来の運転量予測モデルを作成する分析部と、
前記半導体素子の温度を測定する測定部と、
前記分析部により作成された運転量予測モデルと前記測定部により測定された温度とに基づいて、前記半導体モジュールの残寿命を予測する予測部と、
を備えたエレベータの残寿命予測装置。
【請求項２】
前記分析部は、前記エレベータの運転履歴に対して時系列分析を行って未来の運転量予測モデルを作成する請求項１に記載のエレベータの残寿命予測装置。
【請求項３】
前記分析部は、前記エレベータの運転履歴に対して機械学習を行って未来の運転量予測モデルを作成する請求項１に記載のエレベータの残寿命予測装置。
【請求項４】
前記分析部は、季節的変動と傾向的変動と周期的変動と不規則的変動とのうちの少なくとも１つを考慮した未来の運転量予測モデルを作成する請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のエレベータの残寿命予測装置。
【請求項５】
予め設定された時間が経過するまでに前記エレベータが動作を行っていない場合に、前記エレベータを稼働させるタイミング制御部、
を備え、
前記測定部は、前記タイミング制御部が前記エレベータを稼働させた後、前記半導体素子の温度を測定する請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のエレベータの残寿命予測装置。
【請求項６】
前記半導体モジュールの温度が予め設定された温度になった際に、前記エレベータを稼働させるタイミング制御部、
を備え、
前記測定部は、前記タイミング制御部が前記エレベータを稼働させた後、前記半導体素子の温度を測定する請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のエレベータの残寿命予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、エレベータの残寿命予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、半導体素子の残寿命予測装置を開示する。当該残寿命予測装置は、半導体素子の残寿命を予測する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】日本特開２００２−１０１６６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の残寿命予測装置は、半導体の使用条件を現時点までと同一使用条件として残寿命を予測する。このため、当該残寿命予測装置をエレベータに適用すると、エレベータの残寿命の予測の精度が問題となる。【０００５】
この発明は、上述の課題を解決するためになされた。この発明の目的は、エレベータの残寿命の予測精度を向上させることができるエレベータの残寿命予測装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係るエレベータの残寿命予測装置は、半導体素子を有する半導体モジュールを搭載したインバータと、前記インバータにより駆動されるモータと、前記モータで駆動されるかごと、を備えたエレベータに対し、前記エレベータの運転履歴に基づいて未来の運転量予測モデルを作成する分析部と、前記半導体素子の温度を測定する測定部と、前記分析部により作成された運転量予測モデルと前記測定部により測定された温度とに基づいて、前記半導体モジュールの残寿命を予測する予測部と、を備えた。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、残寿命予測装置は、運転量予測モデルと半導体素子の温度の実測値とに基づいて、半導体モジュールの残寿命を予測する。このため、エレベータの残寿命の予測精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１におけるエレベータの残寿命予測装置が適用されるエレベータの全体構成図である。
【図２】実施の形態１におけるエレベータの残寿命予測装置が適用されるエレベータのインバータの要部の側面図である。
【図３】実施の形態１におけるエレベータの残寿命予測装置としての判定器の機能構成を示すブロック図である。
【図４】実施の形態１におけるエレベータの残寿命予測装置としての判定器により算出される寿命曲線を示す図である。
【図５】実施の形態１におけるエレベータの残寿命予測装置が適用されるエレベータの制御装置のハードウェア構成図である。
【図６】実施の形態２におけるエレベータの残寿命予測装置が適用されるエレベータの全体構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
この発明を実施するための形態について添付の図面に従って説明する。なお、各図中、同一または相当する部分には同一の符号が付される。当該部分の重複説明は適宜に簡略化ないし省略される。
【００１０】
実施の形態１．
図１は実施の形態１におけるエレベータの残寿命予測装置が適用されるエレベータの全体構成図である。
【００１１】
図１において、電源１は、建築物に設けられる。例えば、電源１は、商用電源である。エレベータは、建築物に設けられる。
【００１２】
エレベータにおいて、巻上機２は、エレベータの図示されない機械室に設けられる。巻上機２は、モータ３と綱車４とを備える。モータ３は、電圧が印可された際に回転駆動し得るように設けられる。綱車４は、モータ３の回転軸に取り付けられる。
【００１３】
ロープ５は、綱車４に巻き掛けられる。かご６は、ロープ５の一側に支持される。カウンターウェイト７は、ロープ５の他側に支持される。
【００１４】
制御装置８は、機械室に設けられる。制御装置８は、コンバータ９とコンデンサ１０とインバータ１１と制御器１２と判定器１３と報知器１４とを備える。
【００１５】
コンバータ９は、電源１からの交流電圧を直流電圧に変換する。コンデンサ１０は、コンバータ９により変換された直流電圧のリプルを平滑する。インバータ１１は、コンデンサ１０によりリプルを平滑された直流電圧を交流電圧に変換する。
【００１６】
モータ３は、インバータ１１から印可された電圧により回転駆動する。綱車４は、モータ３の回転駆動に追従して回転する。ロープ５は、綱車４の回転に追従して移動する。かご６とカウンターウェイト７とは、ロープ５の移動に追従して互いに反対方向に昇降する。
【００１７】
制御器１２は、エレベータの動作を全体的に制御する。例えば、制御器１２は、インバータ１１の動作を制御する。判定器１３は、残寿命予測装置として、インバータ１１に設けられた半導体モジュールの残寿命を予測する。報知器１４は、判定器１３の予測結果に応じた情報を報知する。
【００１８】
次に、図２を用いて、インバータ１１の要部を説明する。
図２は実施の形態１におけるエレベータの残寿命予測装置が適用されるエレベータのインバータの要部の側面図である。
【００１９】
図２に示されるように、インバータ１１には、半導体モジュール１５が搭載される。半導体モジュール１５は、金属ベース１６と絶縁基板１７と半導体素子１８とヒートシンク１９とを備える。
【００２０】
金属ベース１６は、半導体モジュール１５の基体となる。絶縁基板１７の下面は、はんだ２０ａを介して金属ベース１６の上面に接合される。半導体素子１８の下面は、はんだ２０ｂを介して半導体素子１８と接合される。例えば、ヒートシンク１９は、水冷式のヒートシンクである。例えば、ヒートシンク１９は、空冷式のヒートシンクである。ヒートシンク１９は、複数の放熱フィンを備える。ヒートシンク１９の上面は、金属ベース１６の下面に接合される。
【００２１】
金属パターン２１ａは、絶縁基板１７とはんだ２０ａとの間に形成される。金属パターン２１ｂは、絶縁基板１７とはんだ２０ｂとの間に形成される。
【００２２】
半導体モジュール１５は、動作した際に熱を発する。当該熱は、ヒートシンク１９を介して放熱される。ヒートシンク１９は、水冷、空冷どちらでもよい。
【００２３】
次に、図３を用いて、判定器１３を説明する。
図３は実施の形態１におけるエレベータの残寿命予測装置としての判定器の機能構成を示すブロック図である。
【００２４】
図３に示されるように、判定器１３は、測定部２２と記憶部２３と分析部２４と予測部２５とを備える。
【００２５】
測定部２２は、エレベータが稼働中の半導体素子１８の表面の温度を測定する。例えば、測定部２２は、エレベータのメンテナンス時に外部より接続された状態で半導体素子１８の表面の温度を測定する。例えば、測定部２２は、事前に半導体素子１８の表面に取り付けられてエレベータの稼働中に常に半導体素子１８の表面の温度を測定する。
【００２６】
記憶部２３は、半導体モジュール１５の寿命特性と寿命閾値との情報を事前に記憶する。寿命特性は、半導体モジュール１５の劣化具合と温度との関係を示す。例えば、寿命特性は、半導体素子１８と金属パターン２１ｂとの間のはんだ２０ｂがはがれた割合（空隙率）と温度との関係を数値で表す。例えば、寿命特性は、半導体素子１８と金属パターン２１ｂとの間のはんだ２０ｂがはがれた割合（空隙率）と温度との関係を数値で表す。寿命閾値は、空隙率が何％以上のときに故障とみなす際の基準である。半導体素子１８の温度が何℃以上になったら故障か否かを判定し得る。
【００２７】
記憶部２３は、測定部２２により測定された実測値の情報を記憶する。半導体素子１８の温度の代表値は、半導体素子１８の温度の中央値、半導体素子１８の温度の平均値、半導体素子１８の温度の最高値のいずれかとする。
【００２８】
分析部２４は、建築物のメンテナンス会社等のエレベータ運転履歴を管理している外部より取得した運転履歴の情報に対して時系列分析を行って未来の運転量予測モデルを作成する。エレベータの運転量は、エレベータの稼働時間に相当する。エレベータの動作形態が常に周期的である場合等においては、エレベータの稼働回数を運転量と定義してもよい。
【００２９】
時系列分析には、ＡＲＩＭＡモデル（Ａｕｔｏ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｍｏｖｉｎｇ  Ａｖｅｒａｇｅ分析）、ＳＡＲＩＭＡモデル（Ｓｅａｓｏｎａｌ  Ａｕｔｏ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｍｏｖｉｎｇ  Ａｖｅｒａｇｅ分析）、ＧＡＲＣＨモデル（Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ａｕｔｏ  Ｒｅｇｒｅｓｉｖｅ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ  Ｈｅｔｅｒｏｓｃｅｄａｓｔｉｃｉｔｙ分析）等が用いられる。
【００３０】
ＡＲＩＭＡモデルは、ＡＲモデル（Ａｕｔｏ  Ｒｅｇｒｒｅｓｉｖｅモデル）とＭＡモデル（Ｍｏｖｉｎｇ  Ａｖｅｒａｇｅモデル）とＩモデル（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄモデル）とを複合したモデルである。ＡＲモデルは、時系列データの加重和で表されるモデルである。ＭＡモデルは、過去の残差の加重和で表されるモデルある。Ｉモデルは、時系列データの階差をとる和分モデルである。
【００３１】
ＳＡＲＩＭＡモデルは、ＡＲＩＭＡモデルを発展させたモデルである。ＳＡＲＩＭＡは、季節的な変動が考慮されたモデルである。
【００３２】
ＡＲＩＭＡモデルとＳＡＲＩＭＡモデルとは、分散が一定のホワイトノイズであるとの仮定で予測されるモデルである。ＧＡＲＣＨモデルは、分散の不均一性を考慮して予測されるモデルである。
【００３３】
なお、複数の時系列分析手法を用いて、複数の運転量予測モデルを作成してもよい。
【００３４】
また、運転履歴の情報に欠損があった場合、当該欠損に対し、最小二乗法により補完したり、他の運転履歴を用いて補完したりしてもよい。
【００３５】
予測部２５は、運転量予測モデルと半導体モジュール１５の寿命特性とに基づいて、半導体モジュール１５の残寿命を予測する。
【００３６】
複数の運転量予測モデルが作成された場合は、適合度が高いと予想される運転量予測モデルを選定して残寿命の予測値を算出してもよい。この際、運転量予測モデルと過去の運転量の時系列データの適合度をカイ二乗検定等により算出して、適合度が高いと予想される運転量予測モデルを選定すればよい。
【００３７】
予測部２５より算出された残寿命の情報は、報知器１４により、建築物のメンテナンス会社等のエレベータの運転情報を管理している外部へと報知される。
【００３８】
例えば、報知器１４は、半導体モジュール１５の予測故障時期を報知する。例えば、報知器１４は、測定部２２により測定された半導体素子１８の温度の実測値が異常な値を検出しているか否かを報知する。例えば、報知器１４は、予測部２５により算出された運転量予測値に対して実際の運転量が大きく異なった場合、エレベータの管理会社へその旨を報知する。
【００３９】
測定部２２により測定された半導体素子１８の温度の実測値が閾値を超えた場合または当該実測値が異常な値を検出した場合、予測部２５は、異常検出情報を制御器１２に送信する。
【００４０】
制御器１２は、当該異常検出信号を受信した際にエレベータの動作を強制的に停止する。
【００４１】
なお、半導体素子１８の上面の温度の実測値の情報を制御器１２に常に送信してもよい。この場合、制御器１２において、当該実測値をインバータ１１の制御に用いてもよい。
【００４２】
次に、図４を用いて、半導体モジュール１５の残寿命の予測方法の例を説明する。
図４は実施の形態１におけるエレベータの残寿命予測装置としての判定器により算出される寿命曲線を示す図である。
【００４３】
図４に示されるように、予測部２５は、半導体モジュール１５の寿命と時間との関係を表す寿命曲線Ａを算出する。具体的には、予測部２５は、各月毎の運転量の予測値と半導体素子１８の温度の実測値と寿命特性とに基づいて寿命曲線Ａを算出する。
【００４４】
例えば、予測部２５は、エレベータの使用前後において測定部２２により測定された半導体素子１８の温度の実測値の差分とこれまでの運転量の実測値と未来の運転量の予測値と、に基づいて今後の半導体素子１８の温度変化を予測する。予測部２５は、当該温度変化の予測値と寿命特性とに基づいて、はんだ２０ｂの今後の空隙率の変化を予測する。予測部２５は、当該空隙率の変化に基づいて半導体モジュール１５の寿命曲線Ａを算出する。
【００４５】
例えば、予測部２５は、記憶部２３に記憶された情報から寿命閾値を参照し、寿命曲線Ａが当該寿命閾値を下回るまでの期間を半導体モジュール１５の残寿命として予測する。
【００４６】
以上で説明した実施の形態１によれば、判定器１３は、運転量予測モデルと半導体素子１８の温度の実測値とに基づいて、半導体モジュール１５の残寿命を予測する。このため、エレベータの残寿命の予測精度を向上させることができる。その結果、エレベータの寿命が来る前のメンテナンス時において、半導体モジュール１５を搭載したインバータ１１の修理または交換を行うことができる。
【００４７】
具体的には、判定器１３は、エレベータの運転履歴に対して時系列分析を行って未来の運転量予測モデルを作成する。このため、未来の運転量を予測して、エレベータの残寿命の予測精度を向上させることができる。
【００４８】
なお、寿命曲線Ａにおいて、運転量予測モデルで推定される予め設定された期間毎の運転量を用いて当該期間毎の寿命消費を予測することができる。例えば、毎月毎の運転量を用いて毎月毎の寿命消費を予測することができる。このため、半導体モジュールの故障時期を高い精度で予測することができる。
【００４９】
また、必要に応じて各運転量予測モデルに含まれる季節的変動要素、傾向的変動要素、周期的変動要素、不規則的要素等の諸要因による変化に着目した分析手法を用いて運転量を予側してもよい。一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑等の他の分析手法を用いて運転量を予測してもよい。
【００５０】
季節的変動要素、傾向的変動要素、周期的変動要素、不規則的要素等を考慮する場合、エレベータの残寿命をより高い精度で予測することができる。
【００５１】
季節的変動要素は、気温、天候、カレンダーの祝日、お盆、正月等の習慣的行事等、エレベータの利用率に関連する要素である。この際、未来の運転量を予測する際に、気象庁が発表する気温、天候の長期予報を入力したり、今後の祝日、お盆、正月等、人の出入りが普段とは異なる日等の情報を入力したりすることで、運転量の予測精度を向上させることができる。
【００５２】
傾向的変動要素は、長期にわたる持続的な変化に関連する要素である。具体的には、傾向的変動要素は、長期的に上昇傾向なのか下降傾向なのかを表す要素である。例えば、新しくできた建物のエレベータにおいては、最初は利用者が多いが、老朽化に伴い、徐々に利用者が減る傾向となる。例えば、周辺の人口が徐々に増加傾向にある場合、利用者も徐々に増加する傾向となる。この際、未来の運転量を予測する際に、建物の築年数、周辺の人口増減等の情報を入力することで、運転量の予測精度を向上させることができる。
【００５３】
周期的変動要素は、周期的に繰り返される上下変動であり、経済活動での景気変動等に関連する要素である。例えば、景気が上向きのときに、来場者が増える建物等に設置されるエレベータにおいては、運転量が増加する。この際、未来の運転量の予測の際に、今後の景気の予想の情報を入力することで、運転量の予測精度を向上させることができる。
【００５４】
不規則的変動要素は、季節的変動要素、傾向的変動要素、周期的変動要素以外の変動要素である。例えば、不規則的変動要素として、エレベータが設置される周辺環境の変化、天災等による要素がある。例えば、周辺に駅、マンション等ができた場合の急激な人口増加、テレビ、雑誌、インターネット等に情報が掲載されることによる来場者の増加、天災等による来場者の減少等が不規則的変動要素となる。この際、これらの不規則に発生する事象の情報を入力することで、運転量の予測精度を向上させることができる。
【００５５】
なお、必要に応じて、半導体素子１８の熱抵抗、温度変化、電圧等の実測値を測定してもよい。この場合も、半導体モジュール１５の劣化の進展を観測することができる。このため、同様の効果を得ることができる。この際、寿命特性も、熱抵抗値、温度変化、電圧等に対応した寿命特性を用いればよい。
【００５６】
エレベータの残寿命を高い精度で予測すれば、エレベータの故障を未然に防ぐことができる。また、エレベータの故障時期を正しく評価できることで、エレベータを停止させて修理する時期を事前に決めることができる。その結果、エレベータの利用者に対し、修理の時期を周知させることができる。
【００５７】
なお、分析部２４において、外部より取得した過去の運転履歴に対して機械学習を行い、運転履歴の法則性、ルールを自律的に探索し、未来の運転量予測モデルを作成してもよい。この場合も、エレベータの残寿命の予測精度を向上させることができる。
【００５８】
次に、図５を用いて、制御装置の例を説明する。
図５は実施の形態１におけるエレベータの残寿命予測装置が適用されるエレベータの制御装置のハードウェア構成図である。
【００５９】
制御装置８の各機能は、処理回路により実現し得る。例えば、処理回路は、少なくとも１つのプロセッサ１００ａと少なくとも１つのメモリ１００ｂとを備える。例えば、処理回路は、少なくとも１つの専用のハードウェア２００を備える。
【００６０】
処理回路が少なくとも１つのプロセッサ１００ａと少なくとも１つのメモリ１００ｂとを備える場合、制御装置８の各機能は、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で実現される。ソフトウェアおよびファームウェアの少なくとも一方は、プログラムとして記述される。ソフトウェアおよびファームウェアの少なくとも一方は、少なくとも１つのメモリ１００ｂに格納される。少なくとも１つのプロセッサ１００ａは、少なくとも１つのメモリ１００ｂ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、制御装置８の各機能を実現する。少なくとも１つのプロセッサ１００ａは、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰともいう。例えば、少なくとも１つのメモリ１００ｂは、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等である。
【００６１】
処理回路が少なくとも１つの専用のハードウェア２００を備える場合、処理回路は、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、ＦＰＧＡ、またはこれらの組み合わせで実現される。例えば、制御装置の各機能は、それぞれ処理回路で実現される。例えば、制御装置８の各機能は、まとめて処理回路で実現される。
【００６２】
制御装置８の各機能について、一部を専用のハードウェア２００で実現し、他部をソフトウェアまたはファームウェアで実現してもよい。例えば、制御器１２の機能については専用のハードウェア２００としての処理回路で実現し、制御器１２の機能以外の機能については少なくとも１つのプロセッサ１００ａが少なくとも１つのメモリ１００ｂに格納されたプログラムを読み出して実行することにより実現してもよい。
【００６３】
このように、処理回路は、ハードウェア２００、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせで制御装置８の各機能を実現する。
【００６４】
実施の形態２．
図６は実施の形態２におけるエレベータの残寿命予測装置が適用されるエレベータの全体構成図である。なお、実施の形態１の部分と同一又は相当部分には同一符号が付される。当該部分の説明は省略される。
【００６５】
実施の形態２において、エレベータは、タイミング制御器２６を備える。タイミング制御器２６は、制御器１２とインバータ１１との間に接続される。タイミング制御器２６は、寿命予測装置のタイミング制御部として、インバータ１１に接続された測定部２２（図６においては図示されず）の測定開始と測定終了とのタイミングを制御する。
【００６６】
タイミング制御器２６は、予め設定された期間が経過するまでに測定部２２が測定を行ったか否かを判定する。予め設定された期間が経過するまでに測定部２２が測定を行っていない場合、タイミング制御器２６は、予め設定された時間が経過するまでにエレベータが動作を行ったか否かを判定する。予め設定された時間が経過するまでにエレベータが動作を行っていない場合、タイミング制御器２６は、かご６に負荷がかかっているか否かを判定する。かご６に負荷がかかっていない場合、タイミング制御器２６は、制御器１２を介して予め設定された時間だけエレベータを稼働させる。その後、予め設定された時間が経過すると、測定部２２は、半導体素子１８の表面の温度を測定する。
【００６７】
以上で説明した実施の形態２によれば、判定器１３は、測定部２２の測定のタイミングを制御する。この際、半導体素子１８の表面の温度を測定する際の条件を一律とすることができる。このため、半導体素子１８の表面の温度の測定誤差を減少させることができる。その結果、寿命曲線Ａの予測精度を向上することができる。
【００６８】
また、半導体素子１８の表面の温度は、周期的に自動で取得される。このため、半導体素子１８の表面の温度を測定する際の手間を省くことができる。
【００６９】
なお、期間が経過するまでに測定部２２が測定を行っておらず、インバータ１１に搭載される半導体モジュール１５の温度が環境温度相当であり、かご６に負荷がかかっていなかった場合、予め設定された期間だけエレベータを稼動させてもよい。その後、予め設定された時間が経過した際に、半導体素子１８の表面の温度を測定してもよい。この場合も、寿命曲線Ａの予測精度を向上することができる。
【００７０】
また、予め設定された時間が経過するまでにエレベータが動作を行っていない際または半導体モジュール１５の温度が予め設定された温度になった際に、エレベータを稼働させてもよい。この場合も、寿命曲線Ａの予測精度を向上することができる。
【００７１】
なお、実施の形態１または実施の形態２において、制御装置８とは異なる装置に判定器１３の機能を設けてもよい。この場合も、エレベータの残寿命の予測精度を向上させることができる。
【産業上の利用可能性】
【００７２】
以上のように、この発明に係るエレベータの残寿命予測装置は、エレベータシステムに利用できる。
【符号の説明】
【００７３】
１  電源、  ２  巻上機、  ３  モータ、  ４  綱車、  ５  ロープ、  ６  かご、  ７  カウンターウェイト、  ８  制御装置、  ９  コンバータ、  １０  コンデンサ、  １１  インバータ、  １２  制御器、  １３  判定器、  １４  報知器、  １５  半導体モジュール、  １６  金属ベース、  １７  絶縁基板、  １８  半導体素子、  １９  ヒートシンク、  ２０ａ  はんだ、  ２０ｂ  はんだ、  ２１ａ  金属パターン、  ２１ｂ  金属パターン、  ２２  測定部、  ２３  記憶部、  ２４  分析部、  ２５  予測部、  ２６  タイミング制御器、  １００ａ  プロセッサ、  １００ｂ  メモリ、  ２００  ハードウェア
【図１】
2020250408.tif 000003
【図２】
2020250408.tif 000004
【図３】
2020250408.tif 000005
【図４】
2020250408.tif 000006
【図５】
2020250408.tif 000007
【図６】
2020250408.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】令和3年7月6日(2021.7.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体素子を有する半導体モジュールを搭載したインバータと、
前記インバータにより駆動されるモータと、
前記モータで駆動されるかごと、
を備えたエレベータに対し、
前記エレベータの運転履歴に基づいて未来の運転量予測モデルを作成する分析部と、
前記半導体素子の温度を測定する測定部と、
前記分析部により作成された運転量予測モデルと前記測定部により測定された温度とに基づいて、前記半導体モジュールの残寿命を予測する予測部と、
を備え、
前記分析部は、季節的変動と傾向的変動と周期的変動と不規則的変動とのうちの少なくとも１つを考慮した未来の運転量予測モデルを作成するエレベータの残寿命予測装置。
【請求項２】
前記分析部は、前記エレベータの運転履歴に対して時系列分析を行って未来の運転量予測モデルを作成する請求項１に記載のエレベータの残寿命予測装置。
【請求項３】
前記分析部は、前記エレベータの運転履歴に対して機械学習を行って未来の運転量予測モデルを作成する請求項１に記載のエレベータの残寿命予測装置。
【請求項４】
予め設定された時間が経過するまでに前記エレベータが動作を行っていない場合に、前記エレベータを稼働させるタイミング制御部、
を備え、
前記測定部は、前記タイミング制御部が前記エレベータを稼働させた後、前記半導体素子の温度を測定する請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のエレベータの残寿命予測装置。
【請求項５】
前記半導体モジュールの温度が予め設定された温度になった際に、前記エレベータを稼働させるタイミング制御部、
を備え、
前記測定部は、前記タイミング制御部が前記エレベータを稼働させた後、前記半導体素子の温度を測定する請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のエレベータの残寿命予測装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
この発明に係るエレベータの残寿命予測装置は、半導体素子を有する半導体モジュールを搭載したインバータと、前記インバータにより駆動されるモータと、前記モータで駆動されるかごと、を備えたエレベータに対し、前記エレベータの運転履歴に基づいて未来の運転量予測モデルを作成する分析部と、前記半導体素子の温度を測定する測定部と、前記分析部により作成された運転量予測モデルと前記測定部により測定された温度とに基づいて、前記半導体モジュールの残寿命を予測する予測部と、を備え、前記分析部は、季節的変動と傾向的変動と周期的変動と不規則的変動とのうちの少なくとも１つを考慮した未来の運転量予測モデルを作成する。
【国際調査報告】
2020250408.tif 000009
2020250408.tif 000010
2020250408.tif 000011