CN102308227B - 开闭装置的剩余寿命诊断方法以及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种开闭装置的剩余寿命诊断方法以及装置，作为状态量履历数据，积蓄基于由开闭装置的动作特性的检测得到的测量数据推定出的与上述开闭装置的劣化状态关联的状态量，基于上述积蓄的状态量履历数据，制作以上述开闭装置的工作期间中的经过时间、开闭装置的动作次数、开闭装置的不动作时间、开闭装置的累积动作时间为轴来分别排列上述状态量的多个系列数据，基于上述制作的系列数据，以高精度推定开闭装置的剩余寿命。

Description

开闭装置的剩余寿命诊断方法以及装置

技术领域

本发明涉及基于开闭装置的动作特性诊断开闭装置的剩余寿命的开闭装置的剩余寿命诊断方法、以及使用该剩余寿命诊断方法的剩余寿命诊断装置。

背景技术

一般地，电力用开闭装置等的开闭装置(以下，简称开闭装置)具有固定接点、与该固定接点相向的可动接点和驱动可动接点与固定接点接触或离开的驱动机构。这样的开闭装置由从开始工作的初期状态的经过时间、动作次数或不动作时间、异物向可动部的混入等的主要原因而使得劣化发展，在某些时刻其动作特性会脱离规定的使用条件，剩余寿命完结。因此，通常，开闭装置用状态监视装置监视动作状态等，进行动作特性的劣化状态的诊断、剩余寿命的诊断等。

现有技术的开闭装置的状态监视装置定期地计算监视对象的开闭装置的动作特性的变化率，基于该计算的动作特性的变化率，推定将来该动作特性到达规定基准值的时间或者将来可能的动作次数(例如，参照专利文献1)。这样的现有技术的开闭装置的状态监视装置在开闭装置的动作特性的劣化基于单一的主要原因引起、尚且开闭装置的动作特性单调地向劣化方向发展的情况下，对开闭装置的动作特性的劣化状态的诊断或是剩余寿命的诊断是有效的。

专利文献1：日本特开2002-149230号公报

发明内容

发明要解决的课题

但是，开闭装置的动作特性的劣化实际上是重叠了多种主要原因而产生的。另外，开闭装置的动作特性的劣化倾向或是变动倾向不仅是单调地向恶化方向变化，而是暂时性的特性劣化和特性恢复反复的情况较多。因此，根据现有技术的开闭装置的状态监视装置，难以进行开闭装置的实际状态的监视或者剩余寿命的预测。

本发明是为了解决现有技术的装置的上述课题而做出的，其目的是提供能以高精度推定开闭装置的剩余寿命的开闭装置的剩余寿命诊断方法以及装置。

用于解决课题的手段

本发明的一种开闭装置的剩余寿命诊断方法，其特征在于，

由测量机构获取开闭装置的动作特性，积蓄基于上述测量机构所获取的测量数据由状态量推定机构推定的与上述开闭装置的劣化状态关联的状态量作为状态量履历数据，

基于上述积蓄的状态量履历数据，由剩余寿命推定机构，制作以上述开闭装置的工作期间中的至少一部分的经过时间为轴排列上述状态量的系列数据、以上述至少一部分的经过时间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述状态量的系列数据、以上述至少一部分的经过时间中的上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述状态量的系列数据、和以上述至少一部分的经过时间中的上述开闭装置的累积动作时间为轴排列上述状态量的系列数据中的任意多个上述系列数据，

在认为两个以上的系列数据有上述状态量的劣化倾向时，

基于在上述制作的多个系列数据中、上述制作的系列数据的轴和对应于各轴的上述状态量的相关性最强的系列数据，抽取上述开闭装置的第一劣化倾向，

基于上述抽取的第一劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第一推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第一劣化倾向，

基于在除去了上述第一劣化倾向的多个系列数据中、除去了上述第一劣化倾向的系列数据的轴和对应于各轴的上述状态量的相关性最强的系列数据，抽取第二劣化倾向，

基于上述抽取的第二劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第二推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第二劣化倾向，

判断除去了上述第二劣化倾向的多个系列数据中是否存在劣化倾向，若判断结果为存在劣化倾向，则再次进行上述开闭装置的剩余寿命的计算，

上述剩余寿命的推定值的计算反复进行直至在上述相关性最强的系列数据中不存在上述开闭装置的劣化倾向，

基于上述计算得到的剩余寿命之中的最小推定值，确定上述开闭装置的剩余寿命。

另外，本发明的一种开闭装置的剩余寿命诊断方法，其特征在于，

由测量机构获取开闭装置的动作特性，积蓄基于上述测量机构所获取的测量数据由状态量推定机构推定的与上述开闭装置的劣化状态关联的状态量作为状态量履历数据，

基于上述积蓄的状态量履历数据，制作以上述开闭装置的工作期间中的总经过时间为轴排列上述状态量的总经过时间的系列数据、以上述总经过时间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述状态量的总经过时间的系列数据、以上述总经过时间中的上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述状态量的总经过时间的系列数据、和以上述总经过时间中的上述开闭装置的累积动作时间为轴排列上述状态量的总经过时间的系列数据中的任意多个总经过时间的系列数据，而且，由剩余寿命推定机构，制作以从上述开闭装置的工作初期的时刻经过规定期间的时刻以后的期间中的经过时间为轴排列上述状态量的经过规定期间后的系列数据、以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述状态量的经过规定期间后的系列数据、以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述状态量的经过规定期间后的系列数据、和以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的上述开闭装置的累积动作时间为轴排列上述状态量的经过规定期间后的系列数据中的任意多个经过规定期间后的系列数据，

在认为两个以上的系列数据有上述状态量的劣化倾向时，

基于在上述制作的多个总经过时间的系列数据或者上述制作的多个经过规定期间后的系列数据中、上述系列数据的轴和对应于各轴的上述状态量的相关性最强的系列数据，抽取上述开闭装置的第一劣化倾向，

基于上述抽取的第一劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第一推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第一劣化倾向，

基于在除去了上述第一劣化倾向的多个系列数据中、除去了上述第一劣化倾向的系列数据的轴和对应于各轴的上述状态量的相关性最强的系列数据，抽取第二劣化倾向，

基于上述抽取的第二劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第二推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第二劣化倾向，

判断除去了上述第二劣化倾向的多个系列数据中是否存在劣化倾向，若判断结果为存在劣化倾向，则再次进行上述开闭装置的剩余寿命的计算，

上述剩余寿命的推定值的计算反复进行直至在上述相关性最强的系列数据中不存在上述开闭装置的劣化倾向，

基于上述计算得到的剩余寿命之中的最小推定值，确定上述开闭装置的剩余寿命。

进而，本发明的一种开闭装置的剩余寿命诊断方法，其特征在于，

由测量机构获取开闭装置的动作特性，积蓄基于上述测量机构所获取的测量数据由状态量推定机构推定的与上述开闭装置的劣化状态关联的状态量作为状态量履历数据，

使用规定的转换函数将上述积蓄的状态量履历数据中的上述状态量转换成为规定状态量，由剩余寿命推定机构，制作以上述开闭装置的工作期间中的至少一部分的经过时间为轴排列上述规定状态量的系列数据、以上述至少一部分的经过时间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述规定状态量的系列数据、以上述至少一部分的经过时间中的上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述规定状态量的系列数据、和以上述至少一部分的经过时间中的上述开闭装置的累积动作时间为轴排列上述规定状态量的系列数据中的任意多个上述系列数据，

在认为两个以上的系列数据有上述规定状态量的劣化倾向时，

基于在上述制作的多个系列数据中、上述制作的系列数据的轴和对应于各轴的上述规定状态量的相关性最强的系列数据，抽取上述开闭装置的第一劣化倾向，

基于上述抽取的第一劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第一推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第一劣化倾向，

基于在除去了上述第一劣化倾向的多个系列数据中、除去了上述第一劣化倾向的系列数据的轴和对应于各轴的上述规定状态量的相关性最强的系列数据，抽取第二劣化倾向，

基于上述抽取的第二劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第二推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第二劣化倾向，

判断除去了上述第二劣化倾向的多个系列数据中是否存在劣化倾向，若判断结果为存在劣化倾向，则再次进行上述开闭装置的剩余寿命的计算，

上述剩余寿命的推定值的计算反复进行直至在上述相关性最强的系列数据中不存在上述开闭装置的劣化倾向，

基于上述计算得到的剩余寿命之中的最小推定值，确定上述开闭装置的剩余寿命。

本发明的一种开闭装置的剩余寿命诊断装置，该开闭装置的剩余寿命诊断装置是诊断开闭装置的剩余寿命的装置，该开闭装置由驱动机构驱动可动接点使其与固定接点接触或离开来进行电气回路的开闭动作，其特征在于，具备：

测量上述开闭装置的动作特性的测量机构，

基于由上述测量机构获得的测量数据来推定与上述开闭装置的劣化状态关联的状态量的状态量推定机构，

将由上述状态量推定机构推定的上述状态量作为状态量履历数据进行记录的记录机构，和

基于记录于上述记录机构的上述状态量履历数据来推定上述开闭装置的剩余寿命的剩余寿命推定机构；

上述剩余寿命推定机构构成为，基于上述记录的状态量履历数据，制作以上述开闭装置的工作期间中的至少一部分的经过时间为轴排列上述状态量的系列数据、以上述经过时间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述状态量的系列数据、以上述经过时间中的上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述状态量的系列数据、和以上述经过时间中的上述开闭装置的累积动作时间为轴排列上述状态量的系列数据中的任意多个上述系列数据，

在上述剩余寿命推定机构判断出两个以上的系列数据有上述状态量的劣化倾向时，

基于在上述制作的多个系列数据中、上述制作的系列数据的轴和对应于各轴的上述状态量的相关性最强的系列数据，抽取上述开闭装置的第一劣化倾向，

基于上述抽取的第一劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第一推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第一劣化倾向，

基于在除去了上述第一劣化倾向的多个系列数据中、除去了上述第一劣化倾向的系列数据的轴和对应于各轴的上述状态量的相关性最强的系列数据，抽取第二劣化倾向，

基于上述抽取的第二劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第二推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第二劣化倾向，

判断除去了上述第二劣化倾向的多个系列数据中是否存在劣化倾向，若判断结果为存在劣化倾向，则再次进行上述开闭装置的剩余寿命的计算，

上述剩余寿命的推定值的计算反复进行直至在上述相关性最强的系列数据中不存在上述开闭装置的劣化倾向，

基于上述计算得到的剩余寿命之中的最小推定值，确定上述开闭装置的剩余寿命。

另外，本发明的一种开闭装置的剩余寿命诊断装置，该开闭装置的剩余寿命诊断装置是诊断开闭装置的剩余寿命的装置，该开闭装置由驱动机构驱动可动接点使其与固定接点接触或离开来进行电气回路的开闭动作，其特征在于，具备：

测量上述开闭装置的动作特性的测量机构，

基于由上述测量机构获得的测量数据来推定与上述开闭装置的劣化状态关联的状态量的状态量推定机构，

将由上述状态量推定机构推定的上述状态量作为状态量履历数据进行记录的记录机构，和

基于记录于上述记录机构的上述状态量履历数据来推定上述开闭装置的剩余寿命的剩余寿命推定机构；

上述剩余寿命推定机构构成为，使用规定的转换函数将上述记录的状态量履历数据中的上述状态量转换成为规定状态量，制作以上述开闭装置的工作期间中的至少一部分的经过时间为轴排列上述规定状态量的系列数据、以上述至少一部分的经过时间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述规定状态量的系列数据、以上述至少一部分的经过时间中的上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述规定状态量的系列数据、和以上述至少一部分的经过时间中的上述开闭装置的累积动作时间为轴排列上述规定状态量的系列数据中的任意多个系列数据，

在上述剩余寿命推定机构判断出两个以上的系列数据有上述规定状态量的劣化倾向时，

基于在上述制作的多个系列数据中、上述制作的系列数据的轴和对应于各轴的上述规定状态量的相关性最强的系列数据，抽取上述开闭装置的第一劣化倾向，

基于上述抽取的第一劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第一推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第一劣化倾向，

基于在除去了上述第一劣化倾向的多个系列数据中、除去了上述第一劣化倾向的系列数据的轴和对应于各轴的上述规定状态量的相关性最强的系列数据，抽取第二劣化倾向，

基于上述抽取的第二劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第二推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第二劣化倾向，

判断除去了上述第二劣化倾向的多个系列数据中是否存在劣化倾向，若判断结果为存在劣化倾向，则再次进行上述开闭装置的剩余寿命的计算，

上述剩余寿命的推定值的计算反复进行直至在上述相关性最强的系列数据中不存在上述开闭装置的劣化倾向，

基于上述计算得到的剩余寿命之中的最小推定值，确定上述开闭装置的剩余寿命。

进而，本发明的一种开闭装置的剩余寿命诊断装置，该开闭装置的剩余寿命诊断装置是诊断开闭装置的剩余寿命的装置，该开闭装置由驱动机构驱动可动接点使其与固定接点接触或离开来进行电气回路的开闭动作，其特征在于，具备：

测量上述开闭装置的动作特性的测量机构，

基于由上述测量机构获得的测量数据来推定与上述开闭装置的劣化状态关联的状态量的状态量推定机构，

将由上述状态量推定机构推定的上述状态量作为状态量履历数据进行记录的记录机构，和

基于记录于上述记录机构的上述状态量履历数据来推定上述开闭装置的剩余寿命的剩余寿命推定机构；

上述剩余寿命推定机构构成为，基于上述记录的状态量履历数据，制作以上述开闭装置的工作期间中的总经过时间为轴排列上述状态量的总经过时间的系列数据、以上述总经过时间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述状态量的总经过时间的系列数据、以上述总经过时间中的上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述状态量的总经过时间的系列数据、和以上述总经过时间中的上述开闭装置的累积动作时间为轴排列上述状态量的总经过时间的系列数据中的任意多个总经过时间的系列数据，而且，制作以从上述开闭装置的工作初期时刻经过规定期间的时刻以后的期间中的经过时间为轴排列上述状态量的经过规定期间后的系列数据、以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的经过时间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述状态量的经过规定期间后的系列数据、以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的经过时间中的上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述状态量的经过规定期间后的系列数据、和以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的经过时间中的上述开闭装置的累积动作时间为轴排列上述状态量的经过规定期间后的系列数据中的任意多个经过规定期间后的系列数据，

在上述剩余寿命推定机构判断出两个以上的系列数据有上述状态量的劣化倾向时，

基于在上述制作的多个总经过时间的系列数据或者上述制作的多个经过规定期间后的系列数据中、上述系列数据的轴和对应于各轴的上述状态量的相关性最强的系列数据，抽取上述开闭装置的第一劣化倾向，

基于上述抽取的第一劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第一推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第一劣化倾向，

基于在除去了上述第一劣化倾向的多个系列数据中、除去了上述第一劣化倾向的系列数据的轴和对应于各轴的上述状态量的相关性最强的系列数据，抽取第二劣化倾向，

基于上述抽取的第二劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第二推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第二劣化倾向，

判断除去了上述第二劣化倾向的多个系列数据中是否存在劣化倾向，若判断结果为存在劣化倾向，则再次进行上述开闭装置的剩余寿命的计算，

上述剩余寿命的推定值的计算反复进行直至在上述相关性最强的系列数据中不存在上述开闭装置的劣化倾向，

基于上述计算得到的剩余寿命之中的最小推定值，确定上述开闭装置的剩余寿命。

本发明中，所说的与开闭装置的劣化状态关联的状态量，意味着确定开闭装置的劣化状态的状态量，例如，接点损耗量、开闭装置的驱动时的滑动部的摩擦力、驱动用电容器的容量等相当于该状态量。

作为本发明中的与从开闭装置的工作初期时刻经过规定期间的时刻以后的期间相当的例子，例如有相对诊断开闭装置的剩余寿命的时刻的最近的期间，该最近的期间的范围由开闭装置的种类、开闭装置中的开闭动作的频度、构成滑动部件的材料等适当确定。

另外，本发明中的各个系列数据在各个发明中是独立的，在各个发明中相同称呼的系列数据不一定表示相同内容的系列数据。

发明的效果

根据本发明的技术方案1所述的开闭装置的剩余寿命诊断方法，可分离在开闭装置中产生的劣化主要原因，以高精度推定剩余寿命。

根据本发明的技术方案2所述的开闭装置的剩余寿命诊断方法，在以经过时间或动作次数或不动作时间或累积动作时间为轴排列状态量的系列数据中，即使对于不表现出劣化倾向的劣化主要原因，也可推定开闭装置的剩余寿命。

根据本发明的技术方案4所述的开闭装置的剩余寿命诊断方法，即使在以上述开闭装置的工作期间中的总经过时间或总动作次数或总不动作时间或总累积时间为轴排列上述状态量的系列数据中不呈现劣化倾向的情况下，也可以由以从上述开闭装置的工作初期时刻经过规定期间的时刻以后的期间中的经过时间为轴排列上述状态量的系列数据、以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述状态量的系列数据、以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述状态量的系列数据、和以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的累积动作时间为轴排列上述状态量的系列数据中的至少任意一个系列数据，表现劣化倾向，利用简单的构成更切实地推定开闭装置的剩余寿命。

根据本发明的技术方案8所述的开闭装置的剩余寿命诊断装置，可利用简单的构成分离在开闭装置中产生的劣化主要原因，以高精度推定剩余寿命。

根据本发明的技术方案9所述的开闭装置的剩余寿命诊断装置，可更准确地推定开闭装置的剩余寿命。

根据本发明的技术方案11所述的开闭装置的剩余寿命诊断装置，即使在以上述开闭装置的工作期间中的总经过时间或总动作次数或总不动作时间或总累积时间为轴排列上述状态量的系列数据中不呈现劣化倾向的情况下，也可以由以上述开闭装置的工作初期时刻经过规定期间的时刻以后的期间中的经过时间为轴排列上述状态量的系列数据、以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述状态量的系列数据、以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述状态量的系列数据、和以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的累积动作时间为轴排列上述状态量的系列数据中的至少任意一个系列数据，表现劣化倾向，利用简单的构成更切实地推定开闭装置的剩余寿命。

根据本发明的技术方案15所述的开闭装置的剩余寿命诊断装置，由于在同一设备内配置多个开闭装置的情况下，剩余寿命推定机构制作上述多个开闭装置中的动作次数最多的开闭装置的上述至少任意一个系列数据，基于上述制作的系列数据来推定其他开闭装置的剩余寿命，所以，即使对于不存在状态量履历数据的开闭装置，也可以切实地推定剩余寿命。

具体实施方式

以下，对本发明的实施方式1到11进行说明，各个实施方式的系列数据在各个实施方式中是独立的，在各个实施方式中相同称呼的系列数据不一定表示相同内容的系列数据。

实施方式1.

以下，对本发明的实施方式1的开闭装置的剩余寿命诊断装置进行具体说明。图1是表示本发明的实施方式1的开闭装置的剩余寿命诊断装置的构成图。另外，本发明的实施方式1的开闭装置的剩余寿命诊断方法由实施方式1的开闭装置的剩余寿命诊断装置进行实施，基于图1由以下说明表明。

在图1中，开闭装置1具有对作为由主回路导体101、102构成的电气回路的主回路进行开闭的真空阀11、和作为用于驱动该真空阀11的驱动机构的电磁促动器12。

真空阀11具有保持为大体真空的框体110，在该框体110的内部设置开闭主回路的固定接点111、和与该固定接点111相向设置的可动接点112。固定接点111与主回路导体101的一端连接，可动接点112借助于可动接点支承轴113及挠性导体114与主回路导体102的一端连接。在固定接点111与可动接点112如图所示接触时，借助于固定接点111及可动接点112使电流在主回路导体101、102朝箭头方向流动。在真空阀11的框体110的内部，在可动接点支承轴113的周面和框体110的内周面之间设置波纹管115。波纹管115气密密封框体110的内部。

可动接点支承轴113自由滑动地由固定于框体110的贯通孔的第一导向轴承116支承，其端部导出到框体110的外部。第一可动轴117，其一端1171与可动接点支承轴113的端部连结，同时自由滑动地由固定在气罐118的贯通孔中的第二导向轴承119支承，另一端1172导出到气罐118的外部。绝缘杆120设在第一可动轴117的中途，对第一可动轴117的一端1171和另一端1172进行绝缘。在气罐118的内部，收纳真空阀11、挠性导体114、主回路导体101、102的一部分、第一可动轴117的一部分、绝缘杆120，进而，加压封入用于提高绝缘性能的SF6气体或氮气等绝缘气体或是干燥空气。波纹管121气密密封气罐118的内部和外部。

电磁促动器12具有磁轭211、永久磁铁212、闭合线圈213、断开线圈214、可动元件215和第二可动轴216。磁轭211由磁性体构成，具有固定接点侧端部2111和固定接点相反侧端部2112。可动元件215由磁性体构成，固定在第二可动轴216上，配置于磁轭211的内部空间。第二可动轴216自由滑动地由分别设于磁轭211的固定接点侧端部2111和固定接点相反侧端部2112的第三导向轴承217及第四导向轴承218支承。

形成为板状的一对永久磁铁212固定于在磁轭211的内部空间的大体中央部突出的突出部2113的表面。一对永久磁铁212的表面隔着规定的间隙与可动元件215的表面相向。闭合线圈213配置在磁轭211的内部空间，与磁轭211的固定接点侧端部2111接触并被固定。断开线圈214配置在磁轭211的内部空间，与磁轭211的固定接点相反侧端部2112接触并被固定。闭合线圈213及断开线圈214分别与驱动用电源2和驱动用电容器3连接。

电磁促动器12通过接通来自驱动用电源2的驱动电流进行动作，如后述所示驱动真空阀11的可动接点112，进行真空阀11的开闭动作。驱动用电容器3设置成用于在电磁促动器12所需的驱动电流比驱动用电源2的容量大时供给必要的驱动电流量。

压接弹簧支承框体219固定在第二可动轴216的一端2161，在内部固定压接弹簧220。第一可动轴117的另一端1172自由滑动地插入压接弹簧支承框体219内，始终由压接弹簧220推向固定接点111侧。

作为测量开闭装置1的动作特性的测量机构的电流传感器41、42，分别设置在电磁促动器21的闭合线圈213和驱动用电源2的连接回路、以及断开线圈214和驱动用电源2的连接回路中，测量在这些连接回路中流过的驱动电流。这些电流传感器41、42以模拟信号或数字信号输出测量到的驱动电流的电流波形数据，输入到状态监视装置5。附图标记6是作为后述的显示机构的显示装置。

电流传感器41、42从开闭装置1开始工作的初期时刻起，例如每当在电磁促动器12动作的时刻，测量电磁促动器的驱动电流，输出在这些不同时刻测量到的驱动电流的电流波形。另外，电流传感器41、42的输出也可以不是驱动电流的电流波形，而是电压波形，但在以下的说明中，以输出电流波形的方式进行说明。

图2是表示本发明的实施方式1的开闭装置的剩余寿命诊断装置中的状态监视装置5的构成的方框图。在图2中，状态监视装置5由状态量推定机构51、记录机构52和剩余寿命推定机构53构成。状态量推定机构51接收从电流传感器41、42输出的电流波形数据，基于该电流波形数据，推定与开闭装置1的劣化状态关联的状态量，即确定开闭装置1的劣化状态的接点损耗量、驱动时的摩擦力、驱动用电容器3的容量等的状态量。

一般地，开闭装置的驱动电流的电流波形数据可由与可动接点的驱动距离对应的波形得到，但由于接点损耗，开闭装置的可动接点的驱动距离从预先确定的驱动距离或者过去的开闭动作时的驱动距离改变。为此，开闭动作中的电流波形数据成为与预先确定的数据及过去的开闭动作时的数据不同的数据。因此，若预先通过实验、计算求出电流波形数据的变化量与可动接点的驱动距离及接点的损耗量的对应关系，则可以根据电流波形数据的变化量推定作为与开闭装置的劣化状态关联的状态量的接点损耗量。或者，也可以不使用接点损耗量，而是将电流波形数据的变化量作为与开闭装置的劣化状态关联的状态量。

另外，一般地，在驱动开闭装置时，开闭装置的驱动速度、开闭动作的开始时刻因施加在驱动轴上的摩擦力而改变。若改变驱动速度、开闭动作的开始时刻，则开闭动作中的电流波形数据就成为与预先确定的数据或者过去的开闭动作时的数据不同的数据。因此，若预先通过实验、计算求出电流波形数据的变化量和驱动时的摩擦力的对应关系，则可以根据电流波形数据的变化量推定作为与开闭装置的劣化状态关联的状态量的驱动时的摩擦力。或者，也可以不使用摩擦力，而是将电流波形数据的变化量作为与开闭装置的劣化状态关联的状态量。

另外，一般地，在驱动开闭装置时，由于从设于驱动回路的驱动用电容器3放出驱动电流，而当驱动用电容器3的容量变动时，放电时常数改变，所以，电流波形数据成为与预先确定的数据或者过去的开闭动作时的数据不同的数据。因此，若预先通过实验、计算求出电流波形数据的变化量与驱动用电容器3的容量的对应关系，则可以从电流波形数据的变化量推定作为与开闭装置的劣化状态关联的状态量的驱动用电容器3的容量。或者，也可以不使用驱动用电容器3的容量，而是把电流波形数据的变化量作为与开闭装置的劣化状态关联的状态量。

如上所述，由于电流传感器41、42在不同时刻多次测量驱动电流，所以，基于该多次测量的每个电流波形数据，状态量推定机构51推定与各个测量时刻对应的确定开闭装置1的劣化状态的上述状态量。

记录机构52作为状态量履历数据逐次记录由状态量推定机构51推定的各个测量时刻的状态量。剩余寿命推定机构53读取记录在记录机构52的状态量履历数据，基于该读取的状态量履历数据，如下面所述，诊断开闭装置1的劣化发展状况，推定产生该劣化的劣化原因及开闭装置1的剩余寿命。由剩余寿命推定机构53推定的剩余寿命的值及推定的开闭装置1的劣化原因发送到显示装置6进行显示，报告给维护担当者。

接着，对开闭装置1的动作进行叙述。如图1所示，在真空阀11处于闭合状态、关闭由主回路导体101、102构成的主回路时，闭合线圈213及断开线圈214同时被去磁，可动元件215保持在由永久磁铁212的磁力吸附于磁轭211的固定接点侧端部2111的闭合位置。由此，可动接点112借助于第二可动轴216、压接弹簧220、第一可动轴117、绝缘杆120及可动接点支承轴113被推压向固定接点111并与其接触。压接弹簧220在固定接点111和可动接点112之间赋予规定的接触压力。

在真空阀11处于图1所示的闭合状态时，若断开线圈214由驱动用电源2通电而被励磁，则可动元件215由断开线圈214产生的磁力被吸引到磁轭211的固定接点相反侧端部2112，向固定接点相反侧移动，在吸附于固定接点相反侧端部2112的断开位置停止。其后，断开线圈214被去磁，可动元件215由永久磁铁212的磁力保持在该断开位置。由此，真空阀11的可动接点112从固定接点111离开而断开主回路。

另一方面，在真空阀11处于断开状态时，若闭合线圈213由驱动用电源2通电而被励磁，则可动元件215由闭合线圈213产生的磁力被吸引到磁轭211的固定接点侧端部2111，向固定接点侧移动，在吸附于固定接点侧端部2111的闭合位置停止，成为图1所示的状态。其后，闭合线圈213被去磁，可动元件215由永久磁铁212的磁力保持在该闭合位置。由此，真空阀11的可动接点112与固定接点111接触而闭合主回路。

综上所述，由于可动接点支承轴113、第一可动轴117及第二可动轴216由第一导向轴承116、第二导向轴承119及第三导向轴承217、第四导向轴承218自由滑动地支承，所以，在开闭装置1的断开动作及闭合动作中，通常可动接点支承轴113、第一可动轴117及第二可动轴216可以顺畅移动，驱动真空阀11的可动接点112。一般地，由可动接点支承轴113、第一可动轴117及第二可动轴216、和第一导向轴承116、第二导向轴承119及第三导向轴承217、第四导向轴承218构成的各个滑动部，设计成在开闭装置1的规定使用条件中满足产品剩余寿命。

但是，在开闭装置1超过规定使用条件而继续使用的情况下，由于各个滑动部的磨损、润滑剂的劣化，各个滑动部的摩擦力发生变化，开闭装置1的动作有可能产生动作不良。这样由滑动部的摩擦力的变化形成的滑动部的劣化、即开闭装置的劣化，由(1)滑动部的损耗、(2)滑动部的毛糙、(3)滑动部的腐蚀、(4)异物向可动轴等的可动部的混入、(5)滑动部的润滑剂的凝固等的主要原因形成。另外，该滑动部的劣化的发展根据其主要原因而有所不同，按每个原因而各自具有特点。

即，开闭装置1的滑动部的损耗随着开闭装置1的动作而发展。因此，在滑动部劣化的主要原因是基于滑动部的损耗的情况下，滑动部的劣化的发展较强地依存于开闭装置1的动作次数。另外，该滑动部的劣化从开闭装置1开始工作的初期状态起连续地发展。另外，滑动部的损耗的发展倾向依存于开闭装置1的滑动部的结构，每个开闭装置1的个体差异比较小。

另一方面，开闭装置的1的滑动部的毛糙由于因某些原因在滑动部的表面产生划痕而产生，而滑动部的表面的划痕每当随着开闭装置1反复进行开闭动作而扩大。因此，在滑动部劣化的主要原因是基于滑动部的毛糙的情况下，与上述滑动部的损耗的情况同样，开闭装置1的开闭动作时的摩擦力增大，对应于开闭装置1的开闭动作的次数，滑动部劣化的逐渐发展，但由该滑动部的毛糙形成的滑动部的劣化并不是从开闭装置1开始工作的初期状态起逐渐加重的，而是从某一时刻急剧地开始加重。

另外，开闭装置1的滑动部的腐蚀由金属部件的锈蚀、高分子材料的化学变化产生，由该滑动部的腐蚀，滑动部的静摩擦、滑动摩擦增大。因此，在滑动部劣化的主要原因基于滑动部腐蚀的情况下，滑动部的劣化的发展主要依存于设置开闭装置1后的经过时间。另外，该劣化的发展程度因周围环境(温度、湿度、盐腐蚀或腐蚀性气体的有无等)而有大的不同。进而，金属部件锈蚀的发展的程度在开闭装置1的开闭动作频繁和长时间不动作的情况下是不同的，因此滑动部劣化的发展方式不同。

另外，异物向开闭装置1的可动轴等的可动部的混入，由尘埃或从周围部件剥落的金属片等堆积在可动轴等而产生，由该混入异物导致可动部不能移动到准确的静止位置，或这样的异物进入滑动部而增加滑动部的摩擦力。另外，异物混入滑动部有时也成为上述滑动部毛糙的一个原因。由这样的尘埃等混入滑动部形成的滑动部的摩擦力的变化也有时突然发生，在开闭装置1的数次开闭动作后消解。这样，在滑动部劣化的主要原因是基于向可动轴等的可动部混入异物的情况下，有时滑动部的劣化突然发生，其后，由开闭装置1的数次开闭动作使该劣化消解。另外，若尘埃等堆积变多，则呈现摩擦力变动的比例增大的倾向。

另一方面，开闭装置的滑动部的润滑剂的凝固，由于在开闭装置1长期不动作的情况下、滑动部的润滑剂中的油分分离使润滑剂凝固而产生。这样的润滑剂的凝固现象在开闭装置1的开闭动作频度高时难以发展。另外，若润滑材料的油分不完全分离，则通过开闭装置1进行开闭动作而使凝固状态消除。因此，在滑动部劣化的主要原因是基于润滑材料的凝固的情况下，在经过长期间不动作期间后开闭装置1进行开闭动作的初期阶段，滑动部的摩擦力变大，但其后显示出通过经过较短的时间反复进行开闭动作、滑动部的摩擦力恢复到原来状态这样的摩擦力的劣化倾向。

图3是表示基于状态量履历数据，将与开闭装置1的劣化关联的状态量、即作为劣化主要原因的由滑动部的腐蚀形成的摩擦力F构成为不同的三个系列的数据的情况的图，(a)是将作为关联于开闭装置劣化的状态量的摩擦力F以开闭装置1的工作期间中的经过时间T为轴依次排列的第一系列数据的曲线图，(b)是将摩擦力F以开闭装置的工作期间中的动作次数N为轴依次排列的第二系列数据的曲线图，(c)是将摩擦力F以开闭装置的工作期间中的不动作时间nT为轴依次排列的第三系列数据的曲线图。

在摩擦力F的变化的主要原因、即滑动部的劣化的主要原因为滑动部腐蚀的情况下，由图3(a)所示的第一系列数据的回归直线RL1所表明的那样，可知滑动部的摩擦力F随着经过时间T而缓缓增加。在开闭装置1开始工作的初期时刻，由于为了调整而使开闭装置1多次动作，所以，具有多个状态量履历数据。

在图3(b)所示的第二系列数据中，如回归直线RL2所示，可以看出从某个时刻起摩擦力F开始急剧增大。为此，若只通过第二系列数据分析在由滑动部腐蚀形成的摩擦力F的变化，则开闭装置1的剩余寿命的推定会有大的错误。

另外，在图3(c)所示的第三系列数据中，可导出回归直线RL3所示的回归直线，但数据从直线的偏差大，相关性极弱。因此，若只由第三系列数据分析由滑动部腐蚀形成的摩擦力F的变化，则开闭装置1的剩余寿命的推定会有大的错误。

图4是表示基于状态量履历数据、将由滑动部的损耗形成的摩擦力F构成为不同的三个系列数据的情况的曲线图，(a)是以开闭装置的工作期间中的经过时间T为轴依次排列摩擦力F的第一系列数据的曲线图，(b)是以开闭装置的工作期间中的动作次数N为轴依次排列摩擦力F的第二系列数据的曲线图，(c)是以开闭装置的工作期间中的不动作时间nT为轴依次排列摩擦力F的第三系列数据的曲线图。

在摩擦力F的变化的主要原因、即由摩擦力变化形成的滑动部劣化的主要原因是滑动部损耗的情况下，可知由如图4(b)所示的第二系列数据的回归直线RL2所表明的那样，对应于开闭装置1的动作次数N，滑动部的摩擦力F缓缓增大。另一方面，若看图4(a)所示的第一系列数据，则如该回归直线RL1所示那样，不能看出在摩擦力F和经过时间T之间具有充分的相关性。为此，只由第一系列数据不能分析摩擦力F的变化，只由该第一系列数据难以推定开闭装置1的剩余寿命。

同样，若看图4(c)所示的第三系列数据，则如该回归直线RL3所示不能看出摩擦力F与开闭装置的工作期间中的不动作时间nT之间具有充分的相关性。为此，只由第三系列数据不能分析摩擦力F的变化，只由该第三系列数据难以推定开闭装置1的剩余寿命。

进而，图5是表示基于状态量履历数据、将由润滑剂凝固形成的摩擦力F构成为不同的三个系列数据的情况的曲线图，(a)是以开闭装置的工作期间中的经过时间T为轴依次排列摩擦力F的第一系列数据的曲线图，(b)是以开闭装置的工作期间中的动作次数N为轴依次排列摩擦力F的第二系列数据的曲线图，(c)是以开闭装置的工作期间中的不动作时间nT为轴依次排列摩擦力F的第三系列数据的曲线图。

在摩擦力F的变化的主要原因、即由摩擦力的变化形成的滑动部劣化的主要原因是润滑剂凝固的情况下，可知由如图5(c)所示的第三系列数据的回归直线RL3所表明的那样，不动作时间nT越长，则再开始开闭动作时的滑动部的摩擦力F就越大。另外，在短的不动作时间nT后进行开闭动作的情况，示出摩擦力F恢复到原来的倾向。另一方面，若看(a)所示的第一系列数据及(b)所示的第二系列数据，则滑动部的摩擦力F的偏差变大，不能分析摩擦力F的变化，由这些数据难以推定开闭装置1的剩余寿命。

综上所述，由于因给予摩擦力F变化的主要原因的种类不同，与摩擦力F变化紧密关联的系列数据的轴的种类不同，所以，若作为基于测量数据的状态量的摩擦力F只由上述三个系列数据中的任意一个构成，则产生不能充分评价摩擦力变化倾向的情况。

因此，本发明的实施方式1的开闭装置的剩余寿命诊断方法以及装置，制作了以开闭装置1的工作初期时刻以后的期间中的总经过时间为轴排列与开闭装置劣化关联的状态量的第一系列数据、以上述工作初期时刻以后的期间中的开闭装置的总动作次数为轴排列上述状态量的第二系列数据、和以上述工作初期时刻以后的期间中的上述开闭装置的总不动作时间为轴排列上述状态量的第三系列数据，基于该制作的上述第一到第三系列数据推定上述开闭装置的剩余寿命。

在本发明的实施方式1的开闭装置的剩余寿命诊断装置中，用上述的剩余寿命推定机构53进行上述第一到第三系列数据的制作和上述剩余寿命的推定。

接着，对本发明的实施方式1的开闭装置的剩余寿命诊断装置的动作进行说明。在图1中，在使开闭装置1进行断开动作时，由驱动用电源2使电磁促动器21的断开线圈214励磁，由上述的作用使真空阀11的可动接点112离开固定接点111并打开主回路。此时，电流传感器42测量向断开线圈214通电的驱动电流的电流波形，把该测量数据输入图2所示的状态监视装置5的状态量推定机构51中。

另外，在使开闭装置1进行闭合动作时，由驱动用电源2对电磁促动器21的闭合线圈213励磁，由上述的作用使真空阀11的可动接点112与固定接点111接触而闭合主回路。此时，电流传感器41测量向闭合线圈214通电的驱动电流的电流波形，把该测量数据输入图2所示的状态监视装置5的状态量推定机构51中。

状态监视装置5中的状态量推定机构51基于输入的作为测量数据的电流波形数据的变化，推定确定开闭装置1的滑动部的劣化状态的接点损耗量、驱动时的摩擦力、驱动用电容器3的容量等的状态量。记录机构52把由状态量推定机构51推定的状态量作为状态量履历数据进行保存并积蓄。

剩余寿命推定机构53定期读取保存在记录机构52中的状态量履历数据，基于该状态量履历数据，首先，制作以从开闭装置1的工作开始时刻的经过时间T为轴依次排列该状态量的第一系列数据、以从开闭装置1的工作开始时刻的动作次数N为轴排列状态量的第二系列数据、和以从开闭装置1的工作开始时刻的不动作时间nT为轴排列状态量的第三系列数据，基于各个系列数据中的至少任一系列数据推定开闭装置1的剩余寿命。在以下的说明中，作为状态量利用滑动部的摩擦力F进行说明，当然也可以是此外的状态量。

另外，剩余寿命推定机构53预先准备四个剩余寿命用的变量t1、t2、t3、t4，对这些变量t1、t2、t3、t4都设定非常大的值、例如设定成“999年”。这些变量t1、t2、t3、t4的值可改写为后述的剩余寿命的推定值。

图6是说明在状态监视装置5的剩余寿命推定机构53中由上述第一到第三系列数据判断开闭装置1的摩擦力的劣化倾向、推定开闭装置1的剩余寿命的动作的流程图。

在图6中，首先，在步骤S1中，读取保存于状态监视装置5的存储机构52的全部状态量履历数据，构成以开闭装置1开始工作时刻以后的整个期间中的经过时间T为轴排列该读取的状态量履历数据中的作为状态量的摩擦力F的第一系列数据。该第一经过时间系列数据与上述图3中的(a)、或图4中的(a)、或图5中的(a)所表示的第一系列数据对应。

另外，在步骤S1中，构成以开闭装置1开始工作时刻以后的整个期间中的开闭装置1的动作次数N为轴排列读取的状态量履历数据中作为状态量的摩擦力F的第二系列数据。该第二系列数据与上述的图3中的(b)、或者图4中的(b)、或者图5中的(b)所表示的第二系列数据对应。

进而，在步骤S1中，制作以开闭装置1开始工作的时刻以后的整个期间中的开闭装置1的不动作时间nT为轴排列读取的状态量履历数据中作为状态量的摩擦力F的第三系列数据。该第三系列数据与上述的图3中的(c)、或者图4中的(c)、或者图5中的(c)所表示的第三系列数据对应。

接着，在步骤S2中，判定在第一系列数据中是否被认为有开闭装置1开始工作的初期时刻的摩擦力F随着经过时间T增加而劣化的倾向。该步骤S2的判定如图3(a)或图4(a)所示，若在得到回归直线RL1的情况下，该回归直线RL1的相关系数为规定值以上，且回归直线RL1的斜率为规定值以下(或者规定值以上)，则判定认为在摩擦力F有劣化倾向，在不是这样的情况下，则判定不认为在摩擦力F有劣化倾向。

接着，在步骤S3中，判定在第二系列数据中是否被认为有开闭装置1开始工作的初期时刻的摩擦力F随着动作次数N的增加而劣化的倾向。该步骤S3的判定如图3(b)、或图4(b)所示，在得到回归直线RL2的情况下，若该回归直线RL2的相关系数为规定值以上，且回归直线RL2的斜率为规定值以下(或者，规定值以上)，则判定在摩擦力F有劣化倾向，在不是这样的情况下，或者如图5(b)所示得不到回归直线的情况下，则判定不认为在摩擦力F有劣化倾向。

接着，在步骤S4中，判定在第三系列数据中是否被认为有开闭装置1开始工作的初期时刻的摩擦力F随着开闭装置1的不动作时间nT的增加而劣化的倾向。该步骤S4的判定如图5(c)所示，在得到回归直线RL3的情况下，若该回归直线RL3的相关系数为规定值以上，且回归直线RL3的斜率为规定值以下(或者，规定值以上)，则判定在摩擦力F有劣化倾向，在不是这样的情况下，或如图3(c)及图4(c)所示得不到回归直线的情况下，则判定不认为在摩擦力F有劣化倾向。

另外，在此作为表示数据的相关曲线使用回归直线，但也可以使用高次的回归曲线、或者利用了指数或者对数的回归曲线。进而，在此使用相关系数，但也可以使用数据与回归直线的差(的绝对值)，把该差比规定值小作为判定条件。

接着，在步骤S5中，在步骤S2、S3、S4的全部判定结果中，判定在摩擦力F是否有被认为从开闭装置1初期状态的劣化倾向，在步骤S2、S3、S4的全部判定结果中，在不认为在摩擦力F有劣化倾向时(YES；是)进入后述的步骤S10，在步骤S2、S3、S4的判定结果中的至少一个，在摩擦力F有劣化倾向时(NO；否)进入步骤S6。

在步骤S6中，判定是否在步骤S1、S2、S3的判定结果的仅任意一个中认为在摩擦力F有劣化倾向，若只在任意一个系列数据中判定有摩擦力F的劣化倾向(YES)，则进入步骤S9，判定在两个以上的系列数据有劣化倾向(NO)，则进入步骤S7。

步骤S7是在判定认为在目前为止的步骤中在步骤S1、S2、S3的判定结果中的两个以上的系列数据有摩擦力F的劣化倾向时通过的步骤，构成为进入以下步骤S8。在步骤S8中，根据在认为有摩擦力F的劣化倾向的两个以上的系列数据中的、与回归直线的相关系数最大的系列数据，计算开闭装置1的剩余寿命的推定值。

状况1.

在此，首先，作为状况1，设想在步骤S2中判定第一系列数据的摩擦力F有劣化倾向、在步骤S3中判定第二系列数据的摩擦力F有劣化倾向、在步骤S4中判定第三系列数据的摩擦力F有劣化倾向的情况进行说明。另外，在状况1中，第一系列数据具有最强的相关性。

在该状况1的情况下，在步骤S5中的判定的结果为(NO)，进入步骤S6。在步骤S6中，判定是否认为在步骤S1、S2、S3的判定结果中的仅任意一个有摩擦力F的劣化倾向，所以，其结果成为(NO)，进入步骤S7。在步骤S7中，构成为在认为在步骤S1、S2、S3的判定结果中的两个以上的系列数据中有摩擦力F的劣化倾向时、进入以下的步骤S8，所以，在该状况1的情况下，进入步骤S8。

在步骤S8中，对在三个系列数据中具有最强相关性的第一系列数据，求出最佳的回归直线RL1，由该回归直线计算开闭装置1到达不能满足规定性能的界限值的经过时间。把该算出的经过时间换算成年数，把该年数改记成上述的预先准备的变量t1的值“999”，作为剩余寿命的第一推定值。在此算出的经过时间换算成年数的值超过999时，记为999。

接着，在步骤S8中，从原来的数据除去上述具有最强相关性的第一系列数据的摩擦力F的劣化倾向，改作三个系列数据、即第一到第三系列数据。从原来的数据除去劣化倾向的次序例如以下所示。

(1)三个系列数据可设为(y_i、a_i、b_i、c_i)。在此，i是1～M的值，M对应于数据总数，y_i对应于测量的状态量，a_i对应于作为第一系列数据横轴的经过时间，b_i对应于作为第二系列数据横轴的动作次数，c_i对应于作为第三系列数据横轴的不动作时间。

(2)对第一系列数据(y_i、a_i)、第二系列数据(y_i、b_i)、第三系列数据(y_i、c_i)分别判定例如摩擦力F的劣化倾向。

(3)例如，若在认为第一系列数据(y_i、a_i)的摩擦力F有明显劣化倾向，则求出表示该劣化倾向的回归直线[y＝A×a+B]。在此，A、B是利用由统计计算系列数据的结果得到的相关系数求出的系数。

(4)因此，为了从原来的状态量履历数据除去被认为有明显劣化倾向的第一系列数据(y_i、a_i)，设定[(y1_i)＝(y_i)-(A×a_i)-B]，把(y_i、a_i、b_i、c_i)置换成(y1_i、a_i、b_i、c_i)。由此，得到新的第一系列数据(y1_i、a_i)、第二系列数据(y1_i、b_i)、第三系列数据(y1_i、c_i)。

如上所述，从除去了具有上述最强相关性的劣化倾向的原来数据中，再次制作以经过时间为轴排列摩擦力的第一系列数据、以动作次数为轴排列摩擦力的第二系列数据和以不动作时间为轴排列摩擦力的第三系列数据。为了在该再次制作的三个系列数据中判定是否再次出现摩擦力的劣化倾向，返回步骤S2、S3、S4，与上述同样在各个系列数据中，判定是否被认为有从开闭装置1工作开始的初期状态的摩擦力F的劣化倾向。

综上所述，状况1的情况是认为在原来的全部三个系列数据中有摩擦力F的劣化倾向的情况，但由上述的次序，由于除去了以其中作为相关性最强的系列数据的经过时间为轴的第一系列数据中的摩擦力F的劣化倾向，所以，在再次制作的三个系列数据中，在以动作次数为轴的第二系列数据和以不动作时间为轴的第三系列数据中存在摩擦力的劣化倾向，从步骤S5、S6、S7进入S8。

在步骤S8中，与上述同样，对再次制作的第二系列数据和第三系列数据中具有最强相关性的系列数据求出最佳的回归直线，由该回归直线，计算开闭装置1到达不能满足规定性能的界限值的经过时间、动作次数或不动作时间。在此，若再次制作的第二系列数据具有最强的相关性，则可以基于其最佳的回归直线RL2，算出开闭装置1到达不能满足规定性能的界限值的动作次数。把该计算的动作次数换算成年数，把该年数改记成上述预先准备的变量t2的值“999”，作为剩余寿命的第二推定值。在此把算出的经过时间换算成年数的值超过999时，记为999。

接着，在步骤S8中，对该第二数系列数据中的摩擦力F的劣化倾向用与上述同样的次序从原来的数据中除去，进而改制作新的三个系列数据。

为了按以上这样对再次制作的三个系列数据，再判定是否出现劣化倾向，返回步骤S2、S3、S4，与上述同样对各个系列数据判定是否被认为有开闭装置1从开始工作的初期状态的摩擦力F的劣化倾向。综上所述，状况1的情况是认为在原来的三个系列数据全部都有摩擦力F的劣化倾向的情况。因此，由于用上述的次序除去了以经过时间为轴的第一系列数据及以动作次数为轴的第二系列数据中的摩擦力F的劣化倾向，所以，再次在再次制作的三个系列数据中、只在以不动作时间为轴的第三系列数据存在摩擦力F的劣化倾向，经步骤S5、S6进入步骤S9。

在步骤S9中，再次对再次制作的三个系列数据中的第三系列数据求出最佳的回归直线RL3，由该回归直线算出开闭装置1到达不能满足规定性能的界限值的不动作时间。把该算出的不动作时间换算成年数，把该年数改记成上述预先准备的变量t3的值“999”，作为剩余寿命的第三推定值。在此算出的经过时间换算成年数的值超过999时，记为999。

这样，在状况1的情况下，通过反复三次进行步骤S2～S9的过程，在步骤S8中算出剩余寿命的第一推定值t1和第二推定值t2，在步骤S9中算出第三推定值t3。

接着，在步骤S9中，再次以与上述同样的次序从原来的数据中除去再次制作的第三系列数据中的摩擦力F的劣化倾向，进入步骤S10。

在步骤S10中，从经过步骤S9的数据取出基于最近的N次量的测量数据的状态量履历数据，基于该状态量履历数据，制作以经过时间T为轴排列摩擦力F的第四系列数据、以开闭装置1的动作次数N为轴排列摩擦力F的第五系列数据、和以开闭装置1的不动作时间nT为轴排列摩擦力F的第六系列数据。

最近的N次量的测量数据，是在从开闭装置1开始工作的时刻起经过规定期间的时刻以后的期间内测量的数据。因此，第四系列数据是对应于从开闭装置1开始工作的时刻起经过规定期间的时刻以后期间中的经过时间来排列状态量的系列数据，第五系列数据是对应于从开闭装置1开始工作的时刻起经过规定期间的时刻以后的期间中的开闭装置的动作次数N来排列状态量的系列数据，第六系列数据是对应于从开闭装置1开始工作的时刻起经过规定期间的时刻以后的期间中的开闭装置的不动作时间来排列状态量的系列数据。

作为开闭装置1的滑动部的劣化的出现方式，有从开闭装置1工作初期阶段缓缓出现的情况、和像上述图3(b)所示从某一时刻急速出现劣化的情况。后者的情况是劣化从某一时刻比较急速地发展，由从开闭装置1的工作初期阶段的测量数据的分析有时难以获取劣化倾向。例如，在变化少的数据大量存在、表示变化倾向的数据相对少的情况等中，由从开闭装置1的工作初期阶段的测量数据的分析难以获取劣化倾向。在这种情况下，通过分析最近的N次量的测量数据，可以明显地判别开闭装置1的劣化倾向。

另外，与上述的步骤S2、步骤S3、步骤S4的情况同样，对基于由步骤S10构成的最近的N次量的测量数据的第四系列数据、第五系列数据、第六系列数据求出相对各个第二系列数据的回归直线，在得到回归直线的情况下，若该回归直线的相关系数为规定值以上、且回归直线的斜率为规定值以下(或者，规定值以上)，则判定认为摩擦力F有劣化倾向。

接着，在步骤S11中，判定在第四系列数据、第五系列数据、第六系列数据中的至少任意一个系列数据中是否存在作为状态量的摩擦力F的劣化倾向，若在至少任意一个系列数据中存在作为状态量的摩擦力F的劣化倾向(YES)，则进入步骤S12，若在哪个系列数据中都不存在摩擦力F的劣化倾向(NO)，则进入步骤S13。

在步骤S12中，基于存在摩擦力的劣化倾向的三个系列数据中的相关性最强的系列数据的最佳的回归直线，计算开闭装置1到达不能满足规定性能界限值的经过时间、动作次数、不动作时间。例如，若第四系列数据具有最强相关性，则基于其最佳的回归直线RL1计算开闭装置1到达不能满足规定性能的界限值的经过时间。把该算出的经过时间换算成年数，把该年数改记成上述预先准备的变量t4的值“999”，作为剩余寿命的第四推定值。在此把算出的经过时间换算成年数的值超过999时，记为999。

接着，在步骤S13中，把在步骤S8中算出的第一推定值t1和第二推定值t2、在步骤S9中算出的第三推定值t3及在步骤S12中推定的第四推定值t4中的最短的推定值推定为开闭装置1的剩余寿命。

状况2.

接着，作为状况2，对判定在步骤S2、步骤S3、步骤S4中的任意两个步骤中在系列数据中有摩擦力F的劣化倾向的情况进行说明。

状况2是在三个系列数据中的任意两个系列数据中存在摩擦力F的劣化倾向的情况，与状况1的情况同样，从步骤S1经步骤S2、S3、S4、S5、S6及S7，到达步骤S8。

在步骤S8中，对在两个系列数据中具有最强相关性的系列数据求出最佳的回归直线，由该回归直线计算开闭装置1到达不能满足规定性能的界限值的经过时间、动作次数或不动作时间。此时，若第一系列数据具有最强相关性，则基于其最佳的回归直线RL1，计算开闭装置1到达不能满足规定性能的界限值的经过时间。把该算出的经过时间换算成年数，把该年数改记成上述的预先准备的变量t1的值“999”，作为剩余寿命的第一推定值。在此，把算出的经过时间换算成年数的值超过999时，记为999。

接着，在步骤S8中，基于上述的次序，从原来的数据中除去具有最强相关性的第一系列数据中的摩擦力F的劣化倾向，再次制作三个系列数据。为了对该再次制作的三个系列数据再次判定是否出现劣化倾向，返回步骤S2、S3、S4，与上述同样判定是否认为在各个系列数据有从开闭装置1开始工作的初期状态的摩擦力F的劣化倾向。

综上所述，状况2的情况，是认为在原来三个系列数据中的两个系列数据中有摩擦力F的劣化倾向的情况，但由于如上述的次序除去了作为其中相关性最强的系列数据的第一系列数据的摩擦力F的劣化倾向，所以，在再次构成的三个系列数据中，只在第二系列数据或第三系列数据中的任意一个系列数据存在摩擦力F的劣化倾向，从步骤S5、S6进入步骤S9。

若在以动作次数为轴的第二系列数据中存在摩擦力F的劣化倾向，则在步骤S9中，对于再次制作的第二系列数据求出最佳的回归直线RL2，从该回归直线计算开闭装置1到达不能满足规定性能的界限值的动作次数。把该算出的动作次数换算成年数，把该年数改记成上述的预先准备的变量t2的值“999”，作为剩余寿命的第二推定值。在此，把算出的经过时间换算成年数的值超过999时，记为999。

这样，在状况2的情况下，通过反复两次进行步骤S2～S9的过程，在步骤S8中算出剩余寿命的第一推定值t1，在步骤S9中算出第二推定值t2。

接着，在步骤S9中，用与上述同样的次序从原来的数据中除去再次制作的第二系列数据中的摩擦力F的劣化倾向，进入步骤S10。

在步骤S10以后到步骤S13，是与上述状况(1)的情况相同的动作，制作基于最近的N次量的测量数据的第四系列数据、第五系列数据、第六系列数据，由其中相关性最强的系列数据算出剩余寿命的第三推定值t3。

接着，在步骤S13中，把在步骤S8中算出的第一推定值t1、在步骤S9中算出的第二推定值t2及在步骤S12中推定的第三推定值t3中的最短的推定值推定为开闭装置1的剩余寿命。

状况3.

接着，作为状况3，对判定只在步骤S2、步骤S3、步骤S4中的任意一个步骤、例如只在第一系列数据中有摩擦力F的劣化倾向的情况进行说明。

在状况3的情况下，由于在三个系列数据中的仅一个系列数据中存在摩擦力F的劣化倾向，所以，从步骤S1经步骤S2、S3、S4、S5到达步骤S6，从步骤S6到步骤S9。在步骤S9中，对以经过时间为轴的第一系列数据求出最佳的回归直线RL1，由该回归直线，计算开闭装置1到达不能满足规定性能的界限值的经过时间。把该算出的经过时间换算成年数，把该年数改记成上述的预先准备的变量t1的值“999”，作为剩余寿命的第一推定值。在此，把算出的经过时间换算成年数的值超过999时，记为999。

这样，在状况3的情况下，从步骤S6直接进入步骤S9，算出第一推定值t1。

接着，在步骤S9中，用与上述同样的次序从原来的数据中除去第一系列数据中的摩擦力F的劣化倾向，进入步骤S10。

在步骤S10以后到步骤S13，是与上述状况(1)、(2)的情况相同的动作，制作基于最近的N次量的测量数据的第四系列数据、第五系列数据、第六系列数据，由其中相关性最强的系列数据算出剩余寿命的第二推定值t2。

接着，在步骤S13中，把在步骤S9中算出的第一推定值t1、在步骤S12中推定的第二推定值t2中的最短的推定值推定为开闭装置1的剩余寿命。

状况4.

接着，作为状况4，对判定在步骤S2、步骤S3、步骤S4中的任意一个中都没有作为状态量的例如摩擦力F的劣化倾向的情况进行说明。在该状况4的情况下，从步骤S5直接进入步骤S10。在步骤S10以后到步骤S13，是与上述状况1、状况2、状况3的情况相同的动作，基于最近的N次量的测量数据，构成以经过时间为轴的第四系列数据、以动作次数为轴的第五系列数据、和以不动作时间为轴的第六系列数据，由其中相关性最强的系列数据算出剩余寿命的第一推定值t1。

这样，在状况4的情况下，作为开闭装置1的剩余寿命，只算出第一推定值t1，在步骤S13中，把该第一推定值推定为开闭装置1的剩余寿命。

另外，上述的状况1、状况2、状况3在任何状况下都在步骤S10～S13中基于最近的N次量的测量数据算出了剩余寿命的推定值，但即使基于最近的N次量的测量数据构成第四系列数据、第五系列数据、第六系列数据，也会有不存在表示状态量的劣化倾向的系列数据的情况。在这种情况下，若在第一到第三系列数据不存在表示状态量的劣化倾向的数据，则不能算出剩余寿命的推定值，因此设成剩余寿命用的变量t、t2、t3、t4的“999年”成为剩余寿命，在开闭装置1不出现劣化倾向，可以不是推定剩余寿命的阶段。

接着，状况1到状况4中的任意一个，在步骤S13中，由算出最短的剩余寿命的推定值的系列数据，推定开闭装置1的劣化的原因。在该步骤S13中，如以下所示推定劣化主要原因。

(1)在由以经过时间为轴的系列数据计算剩余寿命的情况下，推定为由滑动部的锈蚀、腐蚀或尘埃堆积形成的劣化。

(2)在由以动作次数为轴的系列数据计算剩余寿命的情况下，推定为由滑动部的损耗形成的劣化。

(3)在由以不动作时间为轴的系列数据计算剩余寿命的情况下，推定为由润滑剂的凝固形成的劣化。

根据实施方式1的开闭装置的剩余寿命诊断方法以及装置，制作以开闭装置1的工作初期的时刻以后的期间中的总经过时间为轴排列与开闭装置劣化关联的状态量的第一系列数据、以上述工作初期时刻以后的期间中的开闭装置的总动作次数为轴排列上述状态量的第二系列数据、和以上述工作初期的时刻以后的期间中的上述开闭装置的总不动作时间为轴排列上述状态量的第三系列数据，基于该制作的上述第一到第三系列数据推定上述开闭装置的剩余寿命，所以，可高精度地推定开闭装置的剩余寿命，而且可以推定在开闭装置中产生的劣化主要原因。

实施方式2.

图7是用于说明本发明的实施方式2的开闭装置的剩余寿命诊断方法以及装置的说明图，(a)是说明以开闭装置的工作初期时刻以后期间中的动作次数或经过时间为轴排列摩擦力F的系列数据的说明图，(b)是说明以开闭装置的动作次数或经过时间为轴排列过去N次量的摩擦力的分散值D的系列数据的说明图。

在图7(a)所示的系列数据中，看不到表示开闭装置的劣化发展的强相关性，但有时与开闭装置的开始工作初期的摩擦力F的偏差的大小B1相比，经过时间发展或动作次数增加时的摩擦力F的偏差的大小B2大。可以推定原因在于由滑动部的表面的毛糙、异物向滑动部的卡入造成开闭装置的动作变得不稳定。

在这种情况下，制作分别以经过时间、开闭装置的动作次数、开闭装置的不动作时间、开闭装置的累积动作时间为轴来排列开闭装置的每N次量的动作的状态量的分散值的系列数据，通过基于这些系列数据判定开闭装置的劣化相关性的强度，可以推定开闭装置的剩余寿命。另外，也可以替代分散值，使用与此相同的标准偏差。

因此，本发明的实施方式2的开闭装置的剩余寿命诊断方法以及装置，制作把用测量机构形成的每规定测量次数的上述状态量的分散值对应于上述开闭装置工作期间中的经过时间来进行排列的第一系列数据、把上述分散值对应于上述工作期间中的上述开闭装置的动作次数来进行排列的第二系列数据、把上述分散值对应于上述可动期间中的上述开闭装置的不动作时间来进行排列的第三系列数据、和把上述分散值对应于上述工作期间中的上述开闭装置的累积动作时间来进行排列的第四系列数据，基于该制作的系列数据推定上述开闭装置的剩余寿命。以下，为了使说明简单，利用上述第一到第三系列数据进行说明。

即，在图7(a)所示的系列数据中，在开闭装置1的工作初期时刻，摩擦力分散成f1、f2、f3、f4、f5、f6、f7、f8，求出与开闭装置1的七次量的动作对应的摩擦力f1、f2、f3、f4、f5、f6、f7的分散值d1，进而求出与接下来的七次量的动作对应的摩擦力f2、f3、f4、f5、f6、f7、f8的分散值d2。以下同样，直至到达最近的动作次数或经过时间，求出对应于开闭装置1的七次量的动作的摩擦力的分散值。

通过以开闭装置1的动作次数或经过时间为轴排列这样求出的摩擦力的分散值D，得到图7(b)所示的系列数据。由该(b)所示的系列数据，可以得到明确的回归直线RL4，由此可以推定开闭装置1的剩余寿命。

另外，在图7(b)所示的系列数据中只表示了以动作次数为轴的第一系列数据和以经过时间为轴的第二系列数据，但也可以得到以开闭装置的不动作时间为轴的第三系列数据。

根据本发明的实施方式2，在图6的流程图中，在步骤S1中，制作将摩擦力F的分散值D以开闭装置的工作期间中的经过时间为轴排列的第一系列数据、以开闭装置的动作次数为轴排列的第二系列数据、和以开闭装置的不动作时间为轴排列的第三系列数据。其后，在步骤S2～S9中，通过与上述实施方式1相同的动作，计算开闭装置1的剩余寿命的推定值t1、t2、t3，在步骤S13中，把算出的剩余寿命的推定值中最短的推定值推定为开闭装置1的剩余寿命。另外，在实施方式2中不需要步骤S10～S12。

另外，综上所述，在实施方式2的情况下，开闭装置1劣化的主要原因可以推定为滑动部的表面的毛糙、异物向滑动部的卡入。

根据实施方式2的开闭装置的剩余寿命诊断装置，对于测量的状态量，对于分别以时间、动作次数、不动作时间、累积动作时间为轴的任何系列数据，对于不出现劣化倾向的劣化主要原因，都可以诊断劣化的发展并推定剩余寿命。

实施方式3.

图8是说明本发明的实施方式3的开闭装置的剩余寿命诊断方法以及装置的说明图，(a)是说明以开闭装置的工作初期的时刻以后的期间中的经过时间T为轴排列摩擦力F的系列数据的说明图，(b)是说明使用转换函数fcorr将作为测量的状态量的摩擦力F转换为状态变量G、以经过时间为轴排列该状态变量G的系列数据的说明图。

利用电流传感器等测量机构测量的值，作为物理量保存摩擦力、动作时间等的状态量。这些物理量随着开闭装置的状态劣化而变化，但该劣化倾向因开闭装置的驱动机构的结构而不同。因此，在使用测量的物理量直接推定劣化倾向的情况下，有时不能准确地推定剩余寿命。

因此，本发明的实施方式3的开闭装置的剩余寿命诊断方法以及装置，预先准备由驱动机构的结构推定的物理量的变化倾向作为函数，由该函数制作把作为与测量的开闭装置1的劣化关联的状态量的物理量转换为用于评价劣化倾向的规定状态量的转换函数G＝fcorr(F)。另外，使用该转换函数G，将记录在记录机构52中的状态量履历数据的作为状态量的物理量转换成为规定状态量，使用该转换的状态量实施劣化倾向的推定。

例如，作为表示开闭装置的断开性能的值，有断开时的接点的移动速度、即断开速度。若可动接点的移动速度低，则断开性能恶化，故而断开速度可成为表示开闭装置性能的状态量、换言之可以成为与开闭装置的劣化关联的状态量。对此，实际上测量开闭装置1的动作状态得到的状态量是摩擦力。由于开闭装置1断开开闭时的动作由压接弹簧220及电磁促动器12的电磁力使可动接点112移动，所以，工作接点112的动作可简单地由下式(1)所示的运动方程式表示。

FT＝m·a(式1)

在此，FT是作用于工作接点112上的力，是压接弹簧220的弹力、电磁促动器12的电磁力及滑动部的摩擦力的合力值。a为加速度，m为包含可动接点112的可动部分的重量。

若设合力值FT的成分中几乎长时间不变的弹簧力和电磁力的成分为F0，设随时间变化的摩擦力的成分为F，则成为

F0+F＝m·a(式2)。

断开速度的定义有多个，但在此由可动接点112移动到距离x1所需要的时间T1，作为x1/T1定义始动速度v。此时为

x1＝1/2·a·T1²(式3)，成为

[公式1]

$\begin{array}{c}v=x1/T1=\sqrt{(1/2\·a\·x1)}\\ =\sqrt{(1/2\·(F0+F)/m\·x1)}\end{array}$ (式4)，

断开速度v大体与摩擦力F的平方根成比例地变化。因此，可以定义转换函数G＝fcorr(F)为

[公式2]

$\mathrm{fcorr}=\sqrt{(1/2\·(F0+F)/m\·x1)}$ (式5)。

因此，使用式(5)所示的转换函数G，将如图8(a)所示的以经过时间为轴的系列数据的摩擦力F转换成为状态量G，以经过时间T为轴排列该状态量G，制作如图8(b)所示的第一系列数据，由该第一系列数据，可以求出回归直线并推定开闭装置1的剩余寿命。在本例中，回归曲线是直线，一般来讲，回归曲线用多项式表示。由这样转换得到的结果的状态量G提高了与多项式等的回归曲线的相关性，可以用更高精度来推定剩余寿命。

另外，例如对于相同的摩擦力这样的物理量，作为相对于以经过时间为轴的系列数据的转换函数、相对于以动作次数或者累积动作时间为轴的系列数据的转换函数、和相对于以不动作时间为轴的系列数据的转换函数，分别是不同的。这是因为相对于各个系列数据的劣化主要原因的模式不同。因此，转换函数按照每个系列数据进行准备，使用将由这些转换函数转换的规定状态量G以经过时间为轴进行排列的第一系列数据、以动作次数为轴进行排列的第二系列数据、和以不动作时间为轴进行排列的第三系列数据，推定开闭装置的剩余寿命，由此可以准确地实施诊断。

具体的是，与图1所示的实施方式1同样，状态监视装置5接收由电流传感器41、42输出的电流波形数据，基于该电流波形数据，推定与开闭装置1的劣化状态关联的状态量、即确定开闭装置1的劣化状态的接点损耗量、驱动时的摩擦力、驱动用电容器3的容量等的状态量。综上所述，由于电流传感器41、42在不同时刻多次测量驱动电流，所以，基于其每测量多次的电流波形数据，推定与各个测量时刻对应的确定开闭装置1的劣化状态的状态量。推定的状态量作为履历数据记录在记录机构52中。

接着，在推定剩余寿命时，读取记录的履历数据，使用上述的转换函数G，将作为其物理量的状态量转换成为规定状态量G。接着，在图6的步骤S1中，制作以经过时间为轴排列状态量G的第一系列数据、以动作次数为轴排列状态量G的第二系列数据、以不动作时间为轴排列状态量G的第三系列数据。以下，按照图6所示的流程图的步骤S2～S13，与实施方式1的情况同样地诊断开闭装置1的劣化的发展状况，推定形成该劣化的劣化主要原因及开闭装置1的剩余寿命。由剩余寿命推定机构53推定的剩余寿命的值及开闭装置1被推定的劣化主要原因发送到显示装置6进行显示，报告给维护担当者。

根据以上所示构成的实施方式3的开闭装置的剩余寿命诊断装置，可以更准确地推定开闭装置的剩余寿命。

实施方式4.

图9是表示本发明的实施方式4的开闭装置的剩余寿命诊断装置的构成图。在图9中，三个开闭装置1配置在作为同一设备的送配电设备内。各个开闭装置1与实施方式1的开闭装置1的构成相同。另外，在各个开闭装置1中，与实施方式1同样地设置驱动用电源2及作为测量各个开闭装置1的动作特性的测量机构的电流传感器41、42。

这些电流传感器41、42把测量出的驱动电流的电流波形数据形成为模拟信号或数字信号，分别输入到设于各个开闭装置1的状态监视装置5a、5b、5c中。各个状态监视装置5a、5b、5c基于来自电流传感器41、42的电流波形数据，与实施方式1的情况同样地将与各个开闭装置1的劣化关联的状态量记录在记录机构，且进行剩余寿命的推定和劣化的主要原因的推定。

另外，各个状态判定装置5a、5b、5c与整体监视装置50连接，状态监视装置5a、5b、5c所保持的状态量及剩余寿命的推定结果的记录根据需要被复制到整体监视装置31。

在整体监视装置50中，在根据由状态监视装置5a、5b、5c复制的状态量的记录整合全部的数据的基础上，与在单独的开闭装置中的处理同样，构成以经过时间为轴排列状态量的系列数据、或以动作次数为轴排列状态量的系列数据、和以不动作时间为轴排列状态量的系列数据、或以动作次数为轴排列状态量的系列数据，或者构成以累积动作时间为轴排列状态量的系列数据，基于上述各个系列数据中的至少任意系列数据，推定作为整体的开闭装置的剩余寿命。

开闭装置的剩余寿命的推定及劣化主要原因的推定与上述的实施方式1到3同样地进行。

根据以上所述的实施方式4的开闭装置的剩余寿命诊断装置，在设于相同的送配电盘内的多个开闭装置中，对于动作次数比其他开闭装置少、履历数据少的开闭装置，也可以与其他开闭装置同样地推定剩余寿命。

实施方式5.

图10是表示本发明的实施方式5的开闭装置的剩余寿命诊断装置的构成图。如图10所示，在实施方式5中，不设置实施方式4中的整体监视装置31，构成为使状态监视装置5a具有整体监视装置的功能。

开闭装置的剩余寿命的推定及劣化主要原因的推定与上述实施方式1到3的情况同样地进行。

根据实施方式5的开闭装置的剩余寿命诊断装置，可以省略整体监视装置31，以低成本构成剩余寿命诊断装置。

实施方式6.

图11是表示本发明的实施方式6的开闭装置的剩余寿命诊断装置的构成图。在实施方式6中，不设置图9所示的实施方式4中的各个状态监视装置5a、5b、5c，由整体监视装置50具有各个状态监视装置5a、5b、5c的功能。

开闭装置的剩余寿命的推定及劣化主要原因的推定与上述的实施方式1到3的情况同样地进行。

根据实施方式6的开闭装置的剩余寿命诊断装置，可以省略与各个开闭装置1对应的状态监视装置5a、5b、5c，能够以低成本构成剩余寿命诊断装置。

实施方式7.

如图9、图10、图11分别表示的实施方式4到6那样，在同一送配电设备内配置多个断路器的情况下，有时存在动作次数多且充分记录状态量履历数据的开闭装置、动作次数少且状态量履历数据少的开闭装置、或长期间不进行开闭动作且没有最近的状态量履历数据的开闭装置。在这种情况下，对状态量履历数据少的开闭装置或没有最近状态量履历数据的开闭装置难以进行剩余寿命的推定。但是，可以认为对于同一送配电设备内的多个开闭装置而言，劣化全部都大体相同地发展。

因此，本发明的实施方式7的开闭装置的剩余寿命诊断装置基于配置于同一设备内的多个开闭装置中动作次数最多的开闭装置的至少任意一个系列数据，推定其他开闭装置的剩余寿命。开闭装置的剩余寿命的推定及劣化主要原因的推定与上述的实施方式1到3的情况同样地进行。

因此，根据本发明的实施方式7的开闭装置的剩余寿命诊断装置，即使是设置在相同的送配电盘内、状态量履历数据少或不存在的开闭装置，也可以对所有的开闭装置推定剩余寿命。

实施方式8.

本发明的实施方式8的开闭装置的剩余寿命诊断方法以及装置，从状态量履历数据中只取出基于开闭装置的最近N次的动作次数的测量数据的数据，制作以经过时间为轴排列该状态量的第一系列数据、以动作次数为轴排列该状态量的第二系列数据、以不动作时间为轴排列该状态量的第三系列数据、和以累积动作时间为轴排列该状态量的第四系列数据，基于这些系列数据，通过与在实施方式1中所示的图6的流程图中的步骤S2～S9、S13同样的动作，推定开闭装置1的剩余寿命。

在实施方式8中，在步骤S9中不从各系列数据中除去该劣化倾向，从步骤9向步骤S13转移，把推定的多个剩余寿命的值中最小的推定值推定为开闭装置的剩余寿命。

另外，在实施方式8中，也可以基于由开闭装置的最近的N次量的动作形成的状态量履历数据，与实施方式2的情况同样，计算每测量规定次数的上述状态量的分散值，制作以经过时间为轴排列该分散值的第一系列数据、以开闭装置的动作次数为轴排列分散值的第二系列数据、以开闭装置的不动作时间为轴排列分散值的第三系列数据、和以开闭装置的累积动作时间为轴排列分散值的第四系列数据，基于上述各个系列数据中的至少一个系列数据推定上述开闭装置的剩余寿命。

另外，在实施方式8中，也可以基于由开闭装置的最近的N次量的动作形成的状态量履历数据，与实施方式3的情况同样，利用规定的转换函数将状态量转换成为规定状态量，制作以经过时间为轴排列规定状态量的第一系列数据、以动作次数或累积动作时间为轴排列规定状态量的第二系列数据、以不动作时间为轴排列规定状态量的第三系列数据、或以开闭装置的累积动作时间为轴排列规定状态量的第四系列数据，基于上述各个系列数据中的至少一个系列数据推定上述开闭装置的剩余寿命。

另外，实施方式8即使在同一设备内设置多个开闭装置的情况下，也可以与实施方式4到7同样地进行适用。

根据本发明的实施方式8的开闭装置的剩余寿命诊断装置，即使通过从开闭装置的可动初期时刻起的倾向分析难以获取劣化倾向的情况下，也可以通过由最近的N次的动作形成的数据的分析根据劣化倾向推定开闭装置的剩余寿命。

实施方式9.

如实施方式1所示那样，开闭装置1的滑动部的损耗随着开闭装置1的动作而发展。因此，在滑动部劣化的主要原因是基于滑动部的损耗的情况下，滑动部劣化的发展除了实施方式1中所述的开闭装置1的动作次数以外，还强烈地依存于累积开闭装置1的动作时间的累积动作时间。另外，该滑动部的劣化从开闭装置1开始工作的初期状态连续地发展。

进而，开闭装置1的滑动部的毛糙是由于因某种原因在滑动部表面产生划痕而产生的，但滑动部的表面的划痕每当开闭装置1反复开闭动作都扩大。因此，在滑动部的劣化主要原因是基于滑动部毛糙的情况下，与上述滑动部的损耗的情况同样，开闭装置1开闭动作时的摩擦力增大，除了实施方式1所述的开闭装置1的动作次数以外，滑动部的劣化还对应于累积开闭装置1开闭动作的动作时间的累积动作时间进行发展。

图12是表示基于状态量履历数据把与开闭装置1的劣化关联的状态量、即由作为劣化主要原因的滑动部的腐蚀形成的摩擦力F构成为不同的四个系列数据的情况的曲线图，(a)、(b)及(c)与实施方式1所述的相同，(a)是以开闭装置1工作期间中的经过时间T为轴依次排列作为与开闭装置的劣化关联的状态量的摩擦力F的第一系列数据的曲线图，(b)是以开闭装置的工作期间中的动作次数N为轴依次排列摩擦力F的第二系列数据的曲线图，(c)是以开闭装置的工作期间中的不动作时间nT为轴依次排列摩擦力F的第三系列数据的曲线图。(d)是以开闭装置的工作期间中的累积动作时间AT为轴依次排列摩擦力F的第七系列数据的曲线图。

本发明的实施方式9的开闭装置的剩余寿命诊断方法以及装置制作以开闭装置1工作初期时刻以后的期间中的总经过时间为轴排列与开闭装置的劣化关联的状态量的第一系列数据、以上述工作初期时刻以后的期间中的开闭装置的总动作次数为轴排列上述状态量的第二系列数据、以上述工作初期时刻以后的期间中的上述开闭装置的总不动作时间为轴排列上述状态量的第三系列数据、和以上述工作初期时刻以后的期间中的上述开闭装置的总累积动作时间为轴排列上述规定状态量的第四系列数据，而且，

制作以上述开闭装置的工作期间中的最近的经过时间为轴排列上述状态量的第五系列数据、以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述状态量的第六系列数据、以经过上述规定期间的时刻以后的期间中上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述状态量的第七系列数据、和以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的上述开闭装置的累积动作时间为轴排列上述规定状态量的第八系列数据，

基于该制作的系列数据推定上述开闭装置的剩余寿命。

本发明的实施方式9的开闭装置的剩余寿命诊断方法以及装置由剩余寿命推定机构53进行上述系列数据的制作和前期剩余寿命的推定。

接着，对本发明的实施方式9的开闭装置的剩余寿命诊断方法以及装置的动作进行说明。对与实施方式1相同的部分省略说明。剩余寿命推定机构53定期地读取保存于记录机构52的状态量履历数据，基于该状态量履历数据，首先，制作以从开闭装置1工作开始时刻的经过时间T为轴依次排列该状态量的第一系列数据、以从开闭装置1工作开始时刻的动作次数N为轴排列状态量的第二系列数据、以从开闭装置1工作开始时刻的不动作时间nT为轴排列状态量的第三系列数据、和以从开闭装置1工作开始时刻累积开闭动作时间的累积动作时间AT为轴排列状态量的第七系列数据，基于各个系列数据中的至少任何系列的数据推定开闭装置1的剩余寿命。在以下的说明中，作为状态量使用滑动部的摩擦力F来进行说明，当然也可以是此外的状态量。

图13是在状态监视装置5的剩余寿命推定机构53中由上述第一到第八系列数据判断开闭装置1的摩擦力的劣化倾向、推定开闭装置1的剩余寿命的动作的流程图。

在图13中，首先，在步骤S101中，将保存于状态监视装置5的存储机构52中的状态量履历数据全部读取，构成以开闭装置1开始工作的时刻以后的整个期间中的总经过时间T为轴排列该读取的状态量履历数据中作为状态量的摩擦力F的第一系列数据。该第一经过时间系列数据与上述的图12(a)表示的第一系列数据对应。

另外，在步骤S101中，构成以开闭装置1开始工作的时刻以后的整个期间中的开闭装置1的总动作次数N为轴排列读取的状态量履历数据中作为状态量的摩擦力F的第二系列数据。该第二系列数据与上述图12(b)表示的第二系列数据对应。

进而，在步骤S101中，制作以开闭装置1开始工作的时刻以后的整个期间中的开闭装置1的总不动作时间nT为轴排列读取的状态量履历数据中作为状态量的摩擦力F的第三系列数据。该第三系列数据与上述图12(c)表示的第三系列数据对应。

进而，在步骤S101中，制作以开闭装置1开始工作的时刻以后的整个期间中的开闭装置1的总累积动作时间为轴排列读取的状态量履历数据中作为状态量的摩擦力F的第七系列数据。该第七系列数据与上述图12(d)表示的第七系列数据对应。

接着，在步骤S102、步骤S103及步骤S104中进行与实施方式1的步骤S2、S3、S4分别相同的判定。在步骤S105中，对第七系列数据判定是否被认为有开闭装置1开始工作的初期时刻的摩擦力F随着累积动作时间AT的增加而劣化的倾向。如图12(d)所示，该步骤S105的判定，在得到回归直线RL4的情况下，若该回归直线RL4的相关系数为规定值以上、且回归直线RL4的斜率为规定值以下(或者，规定值以上)，则判定认为在摩擦力F有劣化倾向，在不是这样的情况下，判定不认为在摩擦力F有劣化倾向。

接着，在步骤S106中，对步骤S102、S103、S104、S105中的全部判定结果，判定是否被认为在摩擦力F有从开闭装置1的初期状态的劣化倾向，在步骤S102、S103、S104、S105的全部判定结果中，在不认为在摩擦力F有劣化倾向时(YES)进入步骤S111，在认为在步骤S102、S103、S104、S105的判定结果中的至少一个在摩擦力F有劣化倾向时(NO)进入步骤S107。

在步骤S107中，判定是否被认为仅在步骤S102、S103、S104、S105的判定结果中的任何一个中在摩擦力F有劣化倾向，若判定只在任何一个系列数据中有摩擦力F的劣化倾向(YES)，则进入步骤S110，若判定在两个以上的系列数据中有劣化倾向(NO)，则进入步骤S108。

步骤S108是在判定认为在目前为止的步骤中在步骤S102、S103、S104的判定结果中的两个以上系列数据中有摩擦力F的劣化倾向的情况下通过的步骤，构成为进入以下的步骤S109。在步骤S109中，在被认为有摩擦力F的劣化倾向的两个以上的系列数据中，根据回归直线的相关系数最大的系列数据，算出开闭装置1的剩余寿命的推定值。

以后的步骤S110、S111、S112、S113、S114由于进行与实施方式1中说明的S9、S10、S11、S12、S13相同的处理，故在此省略说明。

实施方式10.

本发明的实施方式10的开闭装置的剩余寿命诊断方法以及装置，基于积蓄的状态量履历数据，算出每测量规定次数的上述状态量的分散值，制作以开闭装置1工作初期时刻以后的期间中的总经过时间为轴排列上述分散值的上述第一系列数据、以上述工作初期时刻以后的期间中的开闭装置的总动作次数为轴排列上述分散值的上述第二系列数据、以上述工作初期时刻以后的期间中的上述开闭装置的总不动作时间为轴排列上述分散值的上述第三系列数据、以上述工作初期的时刻以后的期间中的上述开闭装置的总累积动作时间为轴排列上述分散值的第四系列数据，而且，

制作以上述开闭装置的工作期间中最近的经过时间为轴排列上述分散值的第五系列数据、以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述分散值的第六系列数据、以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述分散值的第七系列数据、和以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的上述开闭装置的累积动作时间为轴排列上述分散值的第八系列数据，

基于该制作的系列数据推定上述开闭装置的剩余寿命。

另外，与实施方式9的情况同样地诊断开闭装置1的劣化的发展状况，推定造成该劣化的劣化主要原因及开闭装置1的剩余寿命。由剩余寿命推定机构53推定的剩余寿命的值及开闭装置1被推定的劣化主要原因发送到显示装置6进行显示，报告给维护担当者。

实施方式11.

本发明的实施方式11的开闭装置的剩余寿命诊断方法以及装置，利用规定的转换函数将积蓄的状态量履历数据中的上述状态量转换成为规定状态量，制作以开闭装置1工作初期时刻以后的期间中的总经过时间为轴排列上述规定状态量的第一系列数据、以上述工作初期时刻以后的期间中的开闭装置的总动作次数为轴排列上述规定状态量的第二系列数据、以上述工作初期时刻以后的期间中的上述开闭装置的总不动作时间为轴排列上述规定状态量的第三系列数据、以上述工作初期时刻以后的期间中的上述开闭装置的总累积动作时间为轴排列上述规定状态量的第四系列数据，而且，

制作以上述开闭装置的工作期间中的最近的经过时间为轴排列上述规定状态量的第五系列数据、以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述规定状态量的第六系列数据、以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述规定状态量的第七系列数据、和以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的上述开闭装置的累积动作时间为轴排列上述规定状态量的第八系列数据，

基于该制作的系列数据推定上述开闭装置的剩余寿命。

另外，与实施方式9的情况同样地诊断开闭装置1的劣化的发展状况，推定造成该劣化的劣化主要原因及开闭装置1的剩余寿命。由剩余寿命推定机构53推定的剩余寿命的值及开闭装置1被推定的劣化主要原因发送到显示装置6进行显示，报告给维护担当者。

产业上利用的可能性

本发明的开闭装置的剩余寿命诊断装置可以用于由电磁促动器等驱动机构驱动真空阀等断路器的可动接点来开闭电力回路的电力用开闭装置等。

附图说明

图1是表示本发明的实施方式1的开闭装置的剩余寿命诊断装置的构成图。

图2是表示本发明的实施方式1的开闭装置的剩余寿命诊断装置中的状态监视装置的构成的方框图。

图3是表示将因滑动部的腐蚀形成的摩擦力作为不同的三个系列的数据构成的情况的曲线图。

图4是表示将因滑动部的损耗形成的摩擦力F作为不同的三个系列的数据构成的情况的曲线图。

图5是表示基于状态量履历数据、将由润滑剂的凝固形成的摩擦力F作为不同的三个系列的数据构成的情况的曲线图。

图6是说明本发明的实施方式1的开闭装置的剩余寿命诊断装置的动作的流程图。

图7是用于说明本发明的实施方式2的开闭装置的剩余寿命诊断装置的说明图。

图8是用于说明本发明的实施方式3的开闭装置的剩余寿命诊断装置的说明图。

图9是表示本发明的实施方式4的开闭装置的剩余寿命诊断装置的构成图。

图10是表示本发明的实施方式5的开闭装置的剩余寿命诊断装置的构成图。

图11是表示本发明的实施方式6的开闭装置的剩余寿命诊断装置的构成图。

图12是表示将摩擦力作为不同的四个系列的数据构成的情况的图。

图13是说明本发明的实施方式9的开闭装置的剩余寿命诊断装置的动作的流程图。

Claims (15)

1.一种开闭装置的剩余寿命诊断方法，其特征在于，

由测量机构获取开闭装置的动作特性，积蓄基于上述测量机构所获取的测量数据由状态量推定机构推定的与上述开闭装置的劣化状态关联的状态量作为状态量履历数据，

基于上述积蓄的状态量履历数据，由剩余寿命推定机构，制作以上述开闭装置的工作期间中的至少一部分的经过时间为轴排列上述状态量的系列数据、以上述至少一部分的经过时间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述状态量的系列数据、以上述至少一部分的经过时间中的上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述状态量的系列数据、和以上述至少一部分的经过时间中的上述开闭装置的累积动作时间为轴排列上述状态量的系列数据中的任意多个上述系列数据，

在认为两个以上的系列数据有上述状态量的劣化倾向时，

基于在上述制作的多个系列数据中、上述制作的系列数据的轴和对应于各轴的上述状态量的相关性最强的系列数据，抽取上述开闭装置的第一劣化倾向，

基于上述抽取的第一劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第一推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第一劣化倾向，

基于在除去了上述第一劣化倾向的多个系列数据中、除去了上述第一劣化倾向的系列数据的轴和对应于各轴的上述状态量的相关性最强的系列数据，抽取第二劣化倾向，

基于上述抽取的第二劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第二推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第二劣化倾向，

判断除去了上述第二劣化倾向的多个系列数据中是否存在劣化倾向，若判断结果为存在劣化倾向，则再次进行上述开闭装置的剩余寿命的计算，

上述剩余寿命的推定值的计算反复进行直至在上述相关性最强的系列数据中不存在上述开闭装置的劣化倾向，

基于上述计算得到的剩余寿命之中的最小推定值，确定上述开闭装置的剩余寿命。

2.如权利要求1所述的开闭装置的剩余寿命诊断方法，其特征在于，剩余寿命的推定值的数量为上述制作的系列数据的数量。

3.如权利要求1所述的开闭装置的剩余寿命诊断方法，其特征在于，上述剩余寿命的推定，使用基于上述制作的系列数据的回归直线或者回归曲线来进行。

4.如权利要求1所述的开闭装置的剩余寿命诊断方法，其特征在于，上述剩余寿命的推定，根据基于上述制作的系列数据的回归直线或者回归曲线与上述制作的系列数据的偏差来进行。

5.一种开闭装置的剩余寿命诊断方法，其特征在于，

由测量机构获取开闭装置的动作特性，积蓄基于上述测量机构所获取的测量数据由状态量推定机构推定的与上述开闭装置的劣化状态关联的状态量作为状态量履历数据，

使用规定的转换函数将上述积蓄的状态量履历数据中的上述状态量转换成为规定状态量，由剩余寿命推定机构，制作以上述开闭装置的工作期间中的至少一部分的经过时间为轴排列上述规定状态量的系列数据、以上述至少一部分的经过时间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述规定状态量的系列数据、以上述至少一部分的经过时间中的上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述规定状态量的系列数据、和以上述至少一部分的经过时间中的上述开闭装置的累积动作时间为轴排列上述规定状态量的系列数据中的任意多个上述系列数据，

在认为两个以上的系列数据有上述规定状态量的劣化倾向时，

基于在上述制作的多个系列数据中、上述制作的系列数据的轴和对应于各轴的上述规定状态量的相关性最强的系列数据，抽取上述开闭装置的第一劣化倾向，

基于上述抽取的第一劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第一推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第一劣化倾向，

基于在除去了上述第一劣化倾向的多个系列数据中、除去了上述第一劣化倾向的系列数据的轴和对应于各轴的上述规定状态量的相关性最强的系列数据，抽取第二劣化倾向，

基于上述抽取的第二劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第二推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第二劣化倾向，

判断除去了上述第二劣化倾向的多个系列数据中是否存在劣化倾向，若判断结果为存在劣化倾向，则再次进行上述开闭装置的剩余寿命的计算，

上述剩余寿命的推定值的计算反复进行直至在上述相关性最强的系列数据中不存在上述开闭装置的劣化倾向，

基于上述计算得到的剩余寿命之中的最小推定值，确定上述开闭装置的剩余寿命。

6.如权利要求5所述的开闭装置的剩余寿命诊断方法，其特征在于，上述规定的转换函数是对于上述各系列数据的每一个不同的转换函数。

7.一种开闭装置的剩余寿命诊断方法，其特征在于，

由测量机构获取开闭装置的动作特性，积蓄基于上述测量机构所获取的测量数据由状态量推定机构推定的与上述开闭装置的劣化状态关联的状态量作为状态量履历数据，

基于上述积蓄的状态量履历数据，制作以上述开闭装置的工作期间中的总经过时间为轴排列上述状态量的总经过时间的系列数据、以上述总经过时间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述状态量的总经过时间的系列数据、以上述总经过时间中的上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述状态量的总经过时间的系列数据、和以上述总经过时间中的上述开闭装置的累积动作时间为轴排列上述状态量的总经过时间的系列数据中的任意多个总经过时间的系列数据，而且，由剩余寿命推定机构，制作以从上述开闭装置的工作初期的时刻经过规定期间的时刻以后的期间中的经过时间为轴排列上述状态量的经过规定期间后的系列数据、以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述状态量的经过规定期间后的系列数据、以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述状态量的经过规定期间后的系列数据、和以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的上述开闭装置的累积动作时间为轴排列上述状态量的经过规定期间后的系列数据中的任意多个经过规定期间后的系列数据，

在认为两个以上的系列数据有上述状态量的劣化倾向时，

基于在上述制作的多个总经过时间的系列数据或者上述制作的多个经过规定期间后的系列数据中、上述系列数据的轴和对应于各轴的上述状态量的相关性最强的系列数据，抽取上述开闭装置的第一劣化倾向，

基于上述抽取的第一劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第一推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第一劣化倾向，

基于在除去了上述第一劣化倾向的多个系列数据中、除去了上述第一劣化倾向的系列数据的轴和对应于各轴的上述状态量的相关性最强的系列数据，抽取第二劣化倾向，

基于上述抽取的第二劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第二推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第二劣化倾向，

判断除去了上述第二劣化倾向的多个系列数据中是否存在劣化倾向，若判断结果为存在劣化倾向，则再次进行上述开闭装置的剩余寿命的计算，

上述剩余寿命的推定值的计算反复进行直至在上述相关性最强的系列数据中不存在上述开闭装置的劣化倾向，

基于上述计算得到的剩余寿命之中的最小推定值，确定上述开闭装置的剩余寿命。

8.一种开闭装置的剩余寿命诊断装置，该开闭装置的剩余寿命诊断装置是诊断开闭装置的剩余寿命的装置，该开闭装置由驱动机构驱动可动接点使其与固定接点接触或离开来进行电气回路的开闭动作，其特征在于，具备：

测量上述开闭装置的动作特性的测量机构，

基于由上述测量机构获得的测量数据来推定与上述开闭装置的劣化状态关联的状态量的状态量推定机构，

将由上述状态量推定机构推定的上述状态量作为状态量履历数据进行记录的记录机构，和

基于记录于上述记录机构的上述状态量履历数据来推定上述开闭装置的剩余寿命的剩余寿命推定机构；

上述剩余寿命推定机构构成为，基于上述记录的状态量履历数据，制作以上述开闭装置的工作期间中的至少一部分的经过时间为轴排列上述状态量的系列数据、以上述经过时间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述状态量的系列数据、以上述经过时间中的上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述状态量的系列数据、和以上述经过时间中的上述开闭装置的累积动作时间为轴排列上述状态量的系列数据中的任意多个上述系列数据，

在上述剩余寿命推定机构判断出两个以上的系列数据有上述状态量的劣化倾向时，

基于在上述制作的多个系列数据中、上述制作的系列数据的轴和对应于各轴的上述状态量的相关性最强的系列数据，抽取上述开闭装置的第一劣化倾向，

基于上述抽取的第一劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第一推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第一劣化倾向，

基于在除去了上述第一劣化倾向的多个系列数据中、除去了上述第一劣化倾向的系列数据的轴和对应于各轴的上述状态量的相关性最强的系列数据，抽取第二劣化倾向，

基于上述抽取的第二劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第二推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第二劣化倾向，

判断除去了上述第二劣化倾向的多个系列数据中是否存在劣化倾向，若判断结果为存在劣化倾向，则再次进行上述开闭装置的剩余寿命的计算，

上述剩余寿命的推定值的计算反复进行直至在上述相关性最强的系列数据中不存在上述开闭装置的劣化倾向，

基于上述计算得到的剩余寿命之中的最小推定值，确定上述开闭装置的剩余寿命。

9.如权利要求8所述的开闭装置的剩余寿命诊断装置，其特征在于，剩余寿命的推定值的数量为上述制作的系列数据的数量。

10.如权利要求8所述的开闭装置的剩余寿命诊断装置，其特征在于，上述剩余寿命的推定，使用基于上述制作的系列数据的回归直线或者回归曲线来进行。

11.如权利要求8所述的开闭装置的剩余寿命诊断装置，其特征在于，上述剩余寿命的推定，根据基于上述制作的系列数据的回归直线或者回归曲线与上述制作的系列数据的偏差来进行。

12.如权利要求8所述的开闭装置的剩余寿命诊断装置，其特征在于，在同一设备内配置多个上述开闭装置，

上述剩余寿命推定机构制作上述多个开闭装置中的动作次数最多的开闭装置的上述任意多个系列数据，基于上述制作的各系列数据来推定其他开闭装置的剩余寿命。

13.一种开闭装置的剩余寿命诊断装置，该开闭装置的剩余寿命诊断装置是诊断开闭装置的剩余寿命的装置，该开闭装置由驱动机构驱动可动接点使其与固定接点接触或离开来进行电气回路的开闭动作，其特征在于，具备：

测量上述开闭装置的动作特性的测量机构，

基于由上述测量机构获得的测量数据来推定与上述开闭装置的劣化状态关联的状态量的状态量推定机构，

将由上述状态量推定机构推定的上述状态量作为状态量履历数据进行记录的记录机构，和

基于记录于上述记录机构的上述状态量履历数据来推定上述开闭装置的剩余寿命的剩余寿命推定机构；

上述剩余寿命推定机构构成为，使用规定的转换函数将上述记录的状态量履历数据中的上述状态量转换成为规定状态量，制作以上述开闭装置的工作期间中的至少一部分的经过时间为轴排列上述规定状态量的系列数据、以上述至少一部分的经过时间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述规定状态量的系列数据、以上述至少一部分的经过时间中的上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述规定状态量的系列数据、和以上述至少一部分的经过时间中的上述开闭装置的累积动作时间为轴排列上述规定状态量的系列数据中的任意多个系列数据，

在上述剩余寿命推定机构判断出两个以上的系列数据有上述规定状态量的劣化倾向时，

基于在上述制作的多个系列数据中、上述制作的系列数据的轴和对应于各轴的上述规定状态量的相关性最强的系列数据，抽取上述开闭装置的第一劣化倾向，

基于上述抽取的第一劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第一推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第一劣化倾向，

基于在除去了上述第一劣化倾向的多个系列数据中、除去了上述第一劣化倾向的系列数据的轴和对应于各轴的上述规定状态量的相关性最强的系列数据，抽取第二劣化倾向，

基于上述抽取的第二劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第二推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第二劣化倾向，

判断除去了上述第二劣化倾向的多个系列数据中是否存在劣化倾向，若判断结果为存在劣化倾向，则再次进行上述开闭装置的剩余寿命的计算，

上述剩余寿命的推定值的计算反复进行直至在上述相关性最强的系列数据中不存在上述开闭装置的劣化倾向，

基于上述计算得到的剩余寿命之中的最小推定值，确定上述开闭装置的剩余寿命。

14.如权利要求13所述的开闭装置的剩余寿命诊断装置，其特征在于，上述规定的转换函数是对于上述各系列数据的每一个不同的转换函数。

15.一种开闭装置的剩余寿命诊断装置，该开闭装置的剩余寿命诊断装置是诊断开闭装置的剩余寿命的装置，该开闭装置由驱动机构驱动可动接点使其与固定接点接触或离开来进行电气回路的开闭动作，其特征在于，具备：

测量上述开闭装置的动作特性的测量机构，

基于由上述测量机构获得的测量数据来推定与上述开闭装置的劣化状态关联的状态量的状态量推定机构，

将由上述状态量推定机构推定的上述状态量作为状态量履历数据进行记录的记录机构，和

基于记录于上述记录机构的上述状态量履历数据来推定上述开闭装置的剩余寿命的剩余寿命推定机构；

上述剩余寿命推定机构构成为，基于上述记录的状态量履历数据，制作以上述开闭装置的工作期间中的总经过时间为轴排列上述状态量的总经过时间的系列数据、以上述总经过时间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述状态量的总经过时间的系列数据、以上述总经过时间中的上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述状态量的总经过时间的系列数据、和以上述总经过时间中的上述开闭装置的累积动作时间为轴排列上述状态量的总经过时间的系列数据中的任意多个总经过时间的系列数据，而且，制作以从上述开闭装置的工作初期时刻经过规定期间的时刻以后的期间中的经过时间为轴排列上述状态量的经过规定期间后的系列数据、以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的经过时间中的上述开闭装置的动作次数为轴排列上述状态量的经过规定期间后的系列数据、以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的经过时间中的上述开闭装置的不动作时间为轴排列上述状态量的经过规定期间后的系列数据、和以经过上述规定期间的时刻以后的期间中的经过时间中的上述开闭装置的累积动作时间为轴排列上述状态量的经过规定期间后的系列数据中的任意多个经过规定期间后的系列数据，

在上述剩余寿命推定机构判断出两个以上的系列数据有上述状态量的劣化倾向时，

基于在上述制作的多个总经过时间的系列数据或者上述制作的多个经过规定期间后的系列数据中、上述系列数据的轴和对应于各轴的上述状态量的相关性最强的系列数据，抽取上述开闭装置的第一劣化倾向，

基于上述抽取的第一劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第一推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第一劣化倾向，

基于在除去了上述第一劣化倾向的多个系列数据中、除去了上述第一劣化倾向的系列数据的轴和对应于各轴的上述状态量的相关性最强的系列数据，抽取第二劣化倾向，

基于上述抽取的第二劣化倾向，计算上述开闭装置的剩余寿命的第二推定值，

从上述制作的多个系列数据除去上述抽取的第二劣化倾向，

判断除去了上述第二劣化倾向的多个系列数据中是否存在劣化倾向，若判断结果为存在劣化倾向，则再次进行上述开闭装置的剩余寿命的计算，

上述剩余寿命的推定值的计算反复进行直至在上述相关性最强的系列数据中不存在上述开闭装置的劣化倾向，

基于上述计算得到的剩余寿命之中的最小推定值，确定上述开闭装置的剩余寿命。