技術・製品の紹介

電流情報量診断システム「T-MCMA」の診断事例
1. はじめに

3. クラウド型電流情報量診断サービス「TM-CLOUD」1)

回転機械の設備診断の新しい技術として，当社はモータ電流情報量診断システム「T－MCMA」をクラウドにてに流れる電流信号を計測・多重解析することにより，回転利用できるようにしたサービスとして，「TM－CLOUD」

機械の状態を診断できる日本初の電流情報量診断システムを提供している．インターネット環境があれば，遠隔地に「T－MCMA」を開発した．

ある複数の回転機械の状態がいつでもどこでも確認するこまた，当システムとクラウドを融合させて，お客様の利とができる（図 1）．

便性を高めたクラウド型電流情報量診断サービス「TM－

また，社内での診断結果の共有や，回転機械の状態を確CLOUD」を 2019 年から提供開始している．今回は当シス認するために現場に出る手間も省くことができ，大きなコ

テムでの診断事例を紹介する．

ストダウンにつながる．診断結果で設備の異常が発見された場合は，お客様のご依頼に応じて当社のスタッフが原因

2. 電流情報量診断システム「T-MCMA」1)
当システムは，電気盤にあるモータ配線にクランプ式のの究明までサポートする．

4. 診断事例

電流センサを設置，電流信号を計測し，その電流信号を解析することにより，モータおよび負荷側の回転機械の状態を一度に診断できる．

当システムは，モータへ流れる電流信号を解析し，表 2に示す 8 個のパラメータを算出する．そのパラメータを監

そのため，以下に示すような特長があり，化学プラント視することにより，設備の状態の傾向管理ができる．
また，のお客様を中心に設備の定期的な状態モニタリングや異常異常が見られたパラメータについては，図 2 に示すような発生時の精密診断の対応などの実績がある．

精密診断グラフで異常状態の確認，異常箇所の推定ができ① 電流信号の計測を行うことで，モータだけでなく，負荷側の異常も診断できる．
（表 1）る．なお，詳細な説明については割愛する．
当システムでは、図3に示すように2011年11月より2021② 測定は，クランプ式の電流センサを配線に設置するだ

年3月までで計測実績のある回転機械の機数は3000機強にけの簡単な作業で，かつ高い再現性を確認できる．

なり，また，精密診断を行った実績は960機である．精密診③ 計測は機器を設置している現場ではなく，電気室の断を行った機器では，ファン・ブロワおよびポンプが最も電気盤で行うため現場環境に左右されない． など多く両方合わせて7割を占める．

表 1 検知可能な異常状態

図 1 TM－CLOUD 概要
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高田技報 Vol.31 ( 2021)

表 2 監視パラメータ
No.

パラメータ

1KI

回転機械系状態全般

2Irms

回転機械負荷・状態変動（電流実効値）

3Iub

三相電流のバランス

4Lpole

モータ回転子バー劣化状況

5Lshaft

モータ接続軸系芯ずれ，曲がり，接触

簡易診断

監視目的

図 4 簡易診断パラメータ
傾向管理などの異常荷重
6IHD

電源品質・インバータ状態

7THD

電源品質・インバータ状態

8Lx

診断対象機種により設定

図 5 傾向管理グラフ（ポンプ・ブロワ：Lbp，歯車装置：Lgz，プーリベルト：Lbr）

4.2 機器側ロータ接触ルーツブロワ（出力 30kW，インバータ駆動無し）において，ロータ接触の診断を行った事例を紹介する．
簡易診断・傾向管理にて Lx（羽根通過周波数に設定）の異常を確認．精密診断を行ったところ，Lx の周波数にピークが立ち，異常を確認した．
お客様はこの結果を確認後，整備を実施された．
整備後，Lx のピークが低くなり，正常値に戻ったことを確認した．

図 2 精密診断グラフ

Lx は監視すべき周波数に設定することができるため，機器情報から最適な周波数に Lx を設定することで，機器の構造等に応じた異常状態を検知することができる．

4.3 インバータ駆動設備の診断
インバータ駆動の設備では，生産や負荷状況に応じて回転数を変化させて運転されることがある．
振動診断の場合，振動値は運転条件の影響を受けるため，回転数が異なる状
況下において得られた振動値は単純な比較ができない．
当システムでは，回転数によって周波数が変わる監視パラメータがある．回転数が変更となった場合，従来はシス
図 3 精密診断実績(2011.7～2021.3)

テム上の条件設定で回転数を都度変更する必要があったが，回転数を自動算出するようにシステムを改良した．そのた

4.1 ミスアライメント
遠心ポンプ（出力 5.5kW，インバータ駆動無し）において，ミスアライメントの診断を行った事例を紹介する．
簡易診断（図 4）・傾向管理（図 5）にて Lshaft，Lx がめ，回転数の設定変更すること無く．回転数の変化に応じたパラメータの算出，精密診断が可能となっている．
あるお客様では，インバータ駆動設備も当システムで状態監視を運用されている．

徐々に悪化する傾向を確認．精密診断でも該当する周波数の値が大きくなっており，ミスアライメントと診断した．
お客様によって開放検査が実施され，アンカーボルトの破損によってミスアライメントが起きていることを確認でき，整備が実施された．

4.4 インバータ自体の異常縦型水中ポンプ（出力 30kW，インバータ駆動）において，インバータ自体の異常の診断を行った事例を紹介する．
簡易診断にて KI，Lshaft，IHD の異常を確認．精密診断
で電流波形，高調波成分にて特徴的な波形を確認し，インTAKADA TECHNICAL REPORT Vol.31 (2021)49バータの劣化と診断した．
お客様はインバータの整備を実施され，整備後，電流波形および高調波が正常に戻ったことを確認した．
インバータ自体の異常は，精密診断で検知することができる．

参考文献
1) 松本正和：クラウド型電流情報量診断サービス「TM-CLOUD」の紹介，高田技報，Vol.30，pp.29-31 (2020)

松本 正和（技術本部 診断サービス技術部）

4.5 経済的メリット事例
当システムを用いたことによって，経済的なメリットを受けられたお客様の事例を紹介する．(表 3，表 4)
振動測定が困難な水中ポンプや高所のファンの状態監視に当システムが用いられ，整備費の削減や整備期間の延長といった効果が得られている．

5. おわりに「T-MCMA」「TM-CLOUD」の提供を開始してから，これまでお客様にご協力を頂きながら，上記のような診断実
績 を 積 み 重 ね て き た ． こ れ か ら も 「 T-MCMA 」，「TM-CLOUD」を多くのお客様に使っていただけるよう，より分かりやすく，より使いやすい製品を目指して今後も改良を進めていく．

表 3 経済的メリット事例①

A社

水中ポンプ

約300か所

Before

運転中の水中ポンプの状態診断をする手段がなく計画的な定期点検を実施

After

全国の拠点の水中ポンプの電流情報量診断を実施。
2台の異常傾向発⾒。
定期点検実施後、異常を確認。
水中ポンプの状態が把握でき、整備の⾒極めが可能に。オーバーメンテナンスが不要になり、約1,000万円の整備費削減。

表 4 経済的メリット事例②

B社

ファン

Before

運転中のファンの状態診断をするには、振動診断法ではファンからケーブルを配線する必要があり、これまでコスト面から状態診断は未実施。
After

104台のファンの電流情報量診断を実施。
ファンの状態が把握でき、整備および更新時期の⾒極めが可能に。
従来、1台あたり3万時間（3年強）の運転で約2,000万円の更新費をかけていたが、整備間隔（3万時間）の延⻑が可能となった。

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