特集（ メンテナンス技術 ）

電流情報量診断システムによる回転機械状態監視・診断の展開状況と異常検出の有効性検証
1．はじめに新しい回転機械の状態診断技術として，当社はモータ固定子に流れる電流信号を計測・多重解析することにより，回転機械の状態を診断する電流情報量診断シ
ステム「T−MCMA®」を展開している1)．
また，当システムとクラウドを融合させて，お客様

3．適用検証方法
検証対象とした回転機械の電流を約8か月間計測し，「T−MCMA®」を用いて簡易診断を行った．
簡易診断は解析結果を8種類のパラメータで表し（表1），当社が推奨する初期判定基準を用いて回転機械の状態を自動判定するものである．の利便性を高めたクラウド型電流情報量診断サービス

本来，診断解析を行う際には，回転機械の仕様，構「TM−CLOUD®」を2019年から提供開始している2),3)．

造，プロセス，過去の故障履歴や整備記録などの情報

三菱ケミカル（株）様の化学プラントにおいて，当シスを「T−MCMA®」の解析結果と合わせて検討することテムを用いた監視診断が回転機械の状態診断技術としで診断精度が向上する．今回の検証では電動機の電圧，て有用であると一定の評価を頂いており，3年間の共出力，定格電流値，極数などの基本情報，回転機械の同検証の結果および診断事例を紹介する．

仕様，構造などの情報を「T−MCMA®」の解析設定に反映させ診断解析を行った．

2．三菱ケミカル（株）様との「T−MCMAⓇ」共同検証概要（株）様の化学2019年度，2020年度に，三菱ケミカル

実際の回転機械の状態確認は，①分解点検，②振動診断，③五感点検（日常点検）のいずれかによって行われた．

プラントをフィールドとし，「TM−CLOUD®」を介し振動診断，五感点検で確認された機械状態は必ずした「T−MCMA®」による回転機械への状態リモート監も確かとは言えない．また，「T−MCMA®」による診視診断技術の適用検証を行った4)．

断結果の中には，振動診断では確認ができない異常2021年度もこの検証を継続し，3年間でのべ9つの事業モードも含まれており，確認精度が充分とは言えない．

所，225機の回転機械を対象に検証を実施した（図1）．ましかし，ここでは，これらの方法によって確認された

た，2021年 度 の検 証 は，主 に 流 体 異 常（キ ャ ビ テ ー

回転機械の状態を正とし，「T−MCMA®」による診断ション）や粉体付着などの異常検出に「T−MCMA®」

結果との一致，不一致を確認した．

が有効であるかを明確にすることを目的とした．
表1
簡易パラメータ名図1

４

簡易診断パラメータ一覧
パラメータの説明

KI

回転機械系全般を監視

Irms

回転機械負荷・状態変動を監視

Iub

三相電流のアンバランスを監視

Lpole

モータ回転子劣化状況を監視

Lshaftモータ接続軸系芯ずれ，曲がり，接触などの異常を監視

IHD

電源品質・インバータ状態を監視

THD

電源品質・インバータ状態を監視

Lx

負荷側の状態を監視．診断対象機種により任意の周波数を設定

共同検証対象事業所と機器数

高田技報 Vol.33 (2023)

4．検証結果௳㸣

2021年度の検証対象機器69機に対する，実際の回転㸣

機械の状態確認結果と「T−MCMA®」による診断結果との正誤比較結果を紹介する．
4.1

඲௳࡟ᑐࡍࡿṇㄗ⋡௳௳௳㸣㸣

全状態確認方法による正誤比較

分解点検，振動診断，五感点検を合わせた全状態確認方法による正解率は41％（図2），そのうち実際に異常があったもののみにおける正解率は74％（図3）となった．2019年度，2020年度と同等で正解率が70から‫ڦ‬ṇゎ㸦␗ᖖ≧ែࢆ␗ᖖ࡜デ᩿㸧‫ڦ‬ぢ㏨ࡋ㸦␗ᖖ≧ែࢆṇᖖ࡜デ᩿㸧‫ڦ‬ṇゎ㸦ṇᖖ≧ែࢆṇᖖ࡜デ᩿㸧‫ڦ‬㐣᳨ฟ㸦ṇᖖ≧ែࢆ␗ᖖ࡜デ᩿㸧

85％であることがわかった．一般的に振動診断による図4

分解点検確認による正誤比較正解率が60から65％といわれており，「T−MCMA®」の高い正解率が検証された．
4.2

ᐇ㝿࡟␗ᖖࡢ࠶ࡗࡓ௳ṇㄗ⋡

分解点検確認による正誤比較

分解点検確認による正解率は83％（図4），そのうち

௳

実際に異常があったものにおける正解率は84％（図5）㸣௳㸣となった．こちらの結果は2019年度，2020年度共に80％を超えており，非常に高い正解率となった．正解（異඲௳࡟ᑐࡍࡿṇㄗ⋡௳௳㸣㸣‫ڦ‬ṇゎ㸦␗ᖖ≧ែࢆ␗ᖖ࡜デ᩿㸧‫ڦ‬ぢ㏨ࡋ㸦␗ᖖ≧ែࢆṇᖖ࡜デ᩿㸧

図5

分解点検確認による異常機器に対する正誤比較

௳㸣
௳

௳

常状態を異常と診断）した異常モードと機械種類を表2

㸣㸣に，見逃し（異常状態を正常と診断）した異常モードṇゎ㸦␗ᖖ≧ែࢆ␗ᖖ࡜デ᩿㸧
ぢ㏨ࡋ㸦␗ᖖ≧ែࢆṇᖖ࡜デ᩿㸧‫ ڦ‬ṇゎ
㸦ṇᖖ≧ែࢆṇᖖ࡜デ᩿㸧‫ ڦ‬㐣᳨ฟ
㸦ṇᖖ≧ែࢆ␗ᖖ࡜デ᩿㸧‫ ڦ‬୙᫂
㸦☜ㄆᮍᐇ᪋㸧‫ڦ‬と機械種類を表3に示す．

‫ڦ‬

図2

全状態確認方法による正誤比較「ベルト・プーリ異常」に関する検出精度が良好な結果となった．
「ベルト・プーリ異常」に関する全状態確認方法による検出結果を図6に示す．ベルト駆動
では常にモータ軸がベルトによるトルクを受けて運転しているが，ベルトやプーリに異常が発生した際は，

ᐇ㝿࡟␗ᖖࡢ࠶ࡗࡓ௳࡟ᑐࡍࡿṇㄗ⋡

そのトルクがベルトの固有振動数に従い法則的に変化௳する．電流情報量診断ではモータ軸にかかるトルクの㸣

影響に対する感度が良いため，「ベルト・プーリ異常」の検出精度が良好となった．
「キャビテーション」については3件の検出となった．「キャビテーション」の検出を期待する機械に対௳する検出結果を図7に示す．1時間に一回程度の電流計

㸣測であるため，瞬間的，または，短時間で発生する‫ڦ‬ṇゎ㸦␗ᖖ≧ែࢆ␗ᖖ࡜デ᩿㸧

キャビテーションについては検出ができないが，機械

‫ڦ‬

ぢ㏨ࡋ
㸦␗ᖖ≧ែࢆṇᖖ࡜デ᩿㸧

側へ与えるダメージとしては大きくないと考えられ

図3

全状態確認方法による異常機器に対する正誤比較

TAKADA TECHNICAL REPORT Vol.33 (2023)

る．検出確率を上げるには計測頻度を上げる必要があ

５

表2

分解点検確認で正解した異常モードと機械種類

る．
「粉体付着」については発生自体がなかったため，異常モード今後継続して検証していく．

件数

機械種類

ベルト・プーリ異常

固液分離機真空ポンプ，
7件 撹 拌 機 真 空 設 備，ガ ス
ブロワ，遠心分離機

すべり軸受異常1件 塔底ポンプ

減速機異常

1件 ロータリーバルブ

モータ回転軸系異常1件 ポンプ回転機軸系異常1件 真空ポンプ

初期異常のものであった．診断結果の正解率を上げ，絶縁劣化

1件 ポンプ

異常見逃し件数を減らすためには，「T−MCMA®」簡

キャビテーション

3件 ポンプ

易診断パラメータしきい値の最適化が不可欠であり，過負荷1件 粉砕機

ユーザー側からの機械情報入手，運転状態のヒアリン

図5に示すように，見逃し率が16％あり，機械状態監視診断システムを運用するにあたって，異常を見逃すことは問題となる．3件の見逃しについては，「T−MCMA®」での検出感度が高くないとされている「転がり軸受異常」が含まれていたが異常の程度としてはグが重要となってくる．また，実機の状態を異常と判
表3

分解点検確認で見逃した異常モードと機械種類断するユーザーの基準や保全の考え方，「T−MCMA®」

異常モード運用方法を合わせて検討する必要がある．

件数

機械種類

転がり軸受異常1件 固液分離機真空ポンプ

モータ軸系異常1件 固液分離機

3段ロータ軸封部摩耗 1件 圧縮機

5．診断事例
本適用検証の中で得られた診断事例を紹介する．
「T−MCMA®」では，機械の構造・特徴に応じて監ࠕ࣋ࣝࢺ࣭ࣉ࣮ࣜࠖ␗ᖖࡢ᳨ฟ⤖ᯝ௳㸣

視すべきポイントをパラメータ化し，傾向管理ができ௳௳௳㸣るようにしている．以下に示すKI，Lshaft，Lx2など

㸣はそのパラメータである．

㸣

5.1

ベルト・プーリ異常

ルーツブロワ（出力 7.5kW，インバータ駆動無し）
௳

において，ベルト・プーリの異常を検出した事例を紹㸣介する．

ṇゎ㸦␗ᖖ≧ែࢆ␗ᖖ࡜デ᩿㸧‫ ڦ‬ぢ㏨ࡋ㸦␗ᖖ≧ែࢆṇᖖ࡜デ᩿㸧‫ ڦ‬ṇゎ㸦ṇᖖ≧ែࢆṇᖖ࡜デ᩿㸧‫ ڦ‬㐣᳨ฟ㸦ṇᖖ≧ែࢆ␗ᖖ࡜デ᩿㸧‫ڦ‬

図6

傾向管理グラフ（図8）にてKI，Lx2（ベルト通過周波数の2倍成分）が悪化する傾向を確認し，ベルト・プーリ異常と診断した．

全状態確認方法による正誤比較

お客様によって目視点検されたが，ベルトのばたつ（ベルト・プーリ異常）きは見られなかった．設備を停止し点検したところ，モータ側のプーリが底付きしていることが確認されࠕὶయ㸦࢟ࣕࣅࢸ࣮ࢩࣙࣥ㸧ࠖ␗ᖖ᳨ฟࢆᮇᚅࡍࡿᶵࡢ᳨ฟ⤖ᯝ௳

た．プーリ取替え後，KIとLx2ともにレベルの改善が௳㸣㸣௳㸣௳㸣ṇゎ㸦␗ᖖ≧ែࢆ␗ᖖ࡜デ᩿㸧
ぢ㏨ࡋ㸦␗ᖖ≧ែࢆṇᖖ࡜デ᩿㸧ṇゎ㸦ṇᖖ≧ែࢆṇᖖ࡜デ᩿㸧‫ ڦ‬㐣᳨ฟ㸦ṇᖖ≧ែࢆ␗ᖖ࡜デ᩿㸧‫ڦ‬‫ڦ‬‫ڦ‬

図7

全状態確認方法による正誤比較（キャビテーション）

６

図8

KI，Lx2傾向管理グラフ

高田技報 Vol.33 (2023)

図9

A～E機のKI傾向管理グラフ見られた．Lx2については注意レベルまでの改善であ周波数成分）の改善が確認された（図11）．

り，ベルトの調整不良が残っている可能性を示唆していたが，その後のメンテナンスで回転機側の交換，ベ

6．おわりにルトの張り直しによりLx2が大幅に改善された．
5.2

キャビテーション異常2019～2021年度の化学プラントをフィールドとした縦型軸流ポンプ（出力 30kW，インバータ駆動無し）に「T−MCMA®」適用検証では，分解点検結果との正誤おいて，キャビテーションを検出した事例を紹介する．

比較により，高い正解率が得られ，「キャビテーショ同構造の五機のうち，A，C，E機の3機の傾向管理ン」や「ベルト・プーリ異常」などの有用な事例を収グラフ（図9）にてKIが計測開始当初から比較的悪く，集することができた．今後，お客様に本格的に運用しキャビテーションが発生しており，オーバーホール後ていただくためには，見逃しを削減していくための異もその状態は継続していると推測した．

常兆候検出方法の確立，電流情報量診断のスキルレベ

お客様によって分解点検が実施され，インペラにルに捉われない診断アウトプット機能などが必要であ

キャビテーションによるエロージョン，シャフトに摺り，これが課題となる．また，電流情報量診断による動痕（図10）が確認された．オーバーホールによりイ検出可能な異常モードの拡大も必要と考える．

ンペラのアンバランスが修繕されたためLshaft（回転より分かりやすく，より使いやすい製品を目指して新表示ソフト「VFC−1®」ver.2.00の展開も進めており，「TM−CLOUD®」，「VFC−1®」を 多 く の「T−MCMA®」，
お客様に使っていただけるよう，今後も診断技術の研究開発と診断システムの改良を進めていく．
篠原須本正則（技術本部診断サービス技術部）

賢太朗（技術本部診断サービス技術部）

参考文献
図10

C機のインペラのエロージョンとシャフト摺動痕

図111) 劉信芳，馮芳：回転機械系の電流情報量診断システム商品紹介，高田技報，Vol.27，pp.46−48 (2017)2) 劉信芳：クラウド型電流情報量診断システムの構築，高田技報，Vol.29，pp.44−45 (2019)3) 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)4) 篠原正則：化学プラントにおける電流情報量診断システム（T−MCMA®）の診断事例，高田技報，Vol.32，pp.32−
35 (2021)

C機のLshaft傾向管理グラフ

TAKADA TECHNICAL REPORT Vol.33 (2023)

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