CN115113040A - 电动机的异常诊断装置、异常诊断方法以及异常诊断程序 - Google Patents

电动机的异常诊断装置、异常诊断方法以及异常诊断程序 Download PDF

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CN115113040A CN202210087427.4A CN202210087427A CN115113040A CN 115113040 A CN115113040 A CN 115113040A CN 202210087427 A CN202210087427 A CN 202210087427A CN 115113040 A CN115113040 A CN 115113040A
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Abstract

本发明提供一种电动机的异常诊断装置、异常诊断方法以及异常诊断程序,其包括:至少检测向电动机的施加电圧、电动机的电流以及速度的作为电动机状态量生成部的检测部(10)；将包括检测部(10)的检测值和电动机常数的数学式或者行列式作为电动机模型进行运算的电动机模型运算部(20)；自使用电动机模型推定的电流、电圧等的电动机状态量抽出第一特征量的第一特征量抽出部(30)；自与用于第一特征量的抽出的电动机状态量同种的电动机状态量抽出第二特征量的第二特征量抽出部(40)；基于第二特征量相对于第一特征量的偏离度对电动机的正常/异常进行诊断的比较诊断部(50)；以及在诊断为异常时通知异常产生的异常通知部(60)。

Description

电动机的异常诊断装置、异常诊断方法以及异常诊断程序
技术领域
本发明涉及通过电力转换装置进行驱动的电动机的异常诊断技术,例如,涉及在各种建筑物、制造/加工机械、运输机械、搬运/装卸装置等中使用的起重机、电梯、传送带、压缩机、风扇/鼓风机、机器人等的动力源即电动机的异常诊断技术。
背景技术
在上述各种领域中,电动机不只是单独运转,而是更多与逆变器等的电力转换装置、PLC(Programmable Logic Controller)、动作控制器、各种传感器等组合使用。
电力转换装置以及电动机根据应用领域正在进行细分化,在具有多台电力转换装置、电动机的系统中，故障诊断、动作验证的内容也正在变得复杂化。
现在,为了高效进行电力转换装置的动作验证,逐渐使用被称为Power HILS(Hardware In The Loop System或者Hardware In The Loop Simulator)的测试环境。在该Power HILS中,通过实时的模拟，对电力转换装置的主电路、电动机的动作进行模拟。
通常,电力转换装置的动作验证中,较多利用电动机负载装置(被称为MG组或者发电机)。该装置需要按照电力转换装置的容量来准备,因此存在成本高且装置大型化的问题。另外,由于使用旋转体即实际的电动机,因此从安全性的观点出发需要操作员进行监视。
因此,正在推进不需要实际的电动机(以下,称为实机),而是通过电子装置替换实机的动作。例如,专利文献1中记载的“电动机模拟装置”是不使用实机,而是能够通过模拟负载用逆变器和软件实时且以实际电力再现各种负载条件的电动机模拟器,其能够在与实际的机械负载同等的条件下电子地进行电动机的负载试验。
作为电动机模拟器的控制方式,可以举出两种方式。
第一方式为“ItoV”方式,在该方式中,对电流进行检测,通过电圧方程式计算电动机的电动势。由于该方式中运算的构成简单,因此被较多的电动机模拟器利用。但是,由于能够使用的电力转换装置仅限于具有电流控制系统的能够进行矢量控制的逆变器,因此缺乏泛用性。
与此相对,第二方式即“VtoI”方式是对电圧以及电流进行检测而进行电流反馈控制的方式。在该方式中,虽然需要包括微分方程式的复杂的运算、传感器电路,但是具有能够应用于在较多的电动机驱动系统中使用的电圧控制型的V/f控制逆变器的优点。
另一方面,从预防维护的观点出发,始终对设置于工厂的电动机等的状态进行诊断且在预兆阶段检测异常,并且根据其结果随时执行维护的CBM(Condition BasedMaintenance)的需求正在变大。
例如,在专利文献2中记载的“电动机的预防维护装置”中,将表示电动机的操作量和通过传感器取得的状态量的关系的评价用数据与相关评价模型进行比较。另外,在专利文献3中记载的“电动机的预防维护装置”中,事先保存电动机正常时的操作量和状态量的相关模型,并且将与实际的运转时的操作量相应地基于相关模型算出的状态量与运转时取得的状态量进行比较。这些预防维护装置均基于各自的比较结果在预兆阶段对电动机的异常进行检测,并且督促迅速维护。
另外,作为其他的诊断技术,如专利文献4那样,公知有对流过电动机的电流的功率谱进行解析,在平均化的功率谱的边带波为设定值以上时对异常进行检测的“电动机的诊断装置”。
而且,还公知有在电动机中安装振动传感器,通过传感器输出信号的频谱解析对特定频率成分的变化进行观测而进行异常诊断的方法、将电动机的耗费电力的变化与过去的数据进行比较而进行异常诊断的方法等。
<现有技术文献>
<专利文献>
专利文献1:日本国专利第4998693号公报
专利文献2:日本国特开2012-137386号公报
专利文献3:日本国特开2013-223284号公报
专利文献4:国际公开第2019/3389号
发明内容
<本发明要解决的问题>
在专利文献1中记载的“电动机模拟装置”中,由于通过别的逆变器对通过逆变器进行驱动的电动机的举动进行模拟,因此电路构成容易复杂化。
在专利文献2、3中记载的“电动机的预防维护装置”中,相关评价模型、相关模型由基于过去的数据、实验性的故障数据的近似式等进行构建,存在仅限于能够捕捉的主要异常原因的问题。
另外,在专利文献4中,由于成为异常检测的基准的设定值也基于电动机的过去的故障时的数据来决定,因此在故障事例较少的情况下异常判定精度变低。
在其他的以往技术之中,存在仅以直接启动电动机(日文原文:直入れモ一タ)为对象的技术,因此存在不能应用于进行PWM(Pulse Width Modulation)控制的逆变器等的电力转换装置的问题。
因此,本发明的目的在于,提供一种电动机的异常诊断装置、异常诊断方法以及异常诊断程序,其将通过各种控制方式的电力转换装置进行驱动的电动机作为诊断对象,基于通过由数学式、行列式构成的电动机模型运算的电圧、电流等的与电动机状态量相关的第一特征量与由实机获得的与电动机状态量相关的第二特征量的偏离度,能够实时诊断电动机的正常/异常。
<用于解决问题的手段>
为了达到上述目的,本发明的电动机的异常诊断装置包括:电动机状态量生成部,其作为电动机状态量生成至少包括向被电力转换装置驱动的电动机的施加电圧相当值、流过电动机的电流相当值以及电动机的速度相当值的各值；电动机模型运算部,其将包括电动机状态量和电动机常数的数学式或者行列式作为电动机模型进行运算；第一特征量抽出部,其自使用电动机模型进行推定运算的电流、电圧等的电动机状态量抽出第一特征量；第二特征量抽出部,电动机状态量生成部生成的电动机状态量不经由电动机模型运算部而输入该第二特征量抽出部,并且该第二特征量抽出部基于输入的电动机状态量中的、与第一特征量抽出部进行推定运算的电动机状态量同种的电动机状态量,抽出第二特征量；以及比较诊断部,其基于第二特征量相对于第一特征量的偏离度,对电动机的正常/异常进行诊断。
这里,第一特征量抽出部使用电动机模型,自电动机状态量中的、例如施加于电动机的电圧的检测值、指令值、推定值等推定流过电动机的电流,并且自推定的电流的变化抽出第一特征量。或者,第一特征量抽出部使用电动机模型,自例如流过电动机的电流的检测值、指令值、推定值等推定向电动机的施加电圧,并且自推定的电圧的变化抽出第一特征量。
另外,电动机状态量不经由电动机模型运算部而直接输入第二特征量抽出部。该第二特征量抽出部基于输入的电动机状态量中的、与第一特征量抽出部推定运算的电动机状态量同种的电动机状态量(在上述的例子中为电流或者电圧),抽出第二特征量。
而且,本发明的主旨也在于由上述异常诊断装置的各部分别执行的步骤构成的异常诊断方法、以及用于实现异常诊断装置的各部的功能的程序。
<发明的效果>
在本发明中,使用与诊断对象的电动机的电圧、电流、速度等相关的电动机模型抽出第一特征量,自运转中的电动机的电流、电圧等的检测值、指令值等抽出第二特征量,并且能够将该第一特征量、第二特征量的偏离度作为判定基准在线诊断电动机的正常/异常。
并且,在诊断为电动机异常的情况下,能够对电流、电圧等的值及其变化进行详细分析,查明主要异常原因,迅速进行对异常对象部位进行修理、或者去除异常对象部位等的对策,使损害最小化。
另外,通过将本发明的异常诊断功能搭载于电力转换装置的内部、外部的PLC、云服务器等,也能够应用于对于包括多个电动机的机械设备的异常诊断。
附图说明
图1是本发明的实施方式的异常诊断装置的框图。
图2是将图1的实施方式应用于PM电动机的无传感器矢量控制系统的情况的框图。
图3是将图1的实施方式应用于电动机模拟器的情况的框图。
图4是示出电动机的典型的故障模式的图。
图5是示出通过图1的异常诊断装置进行的异常诊断动作的流程图。
图6是示出内置有图1的异常诊断装置的电力转换装置的一个例子的构成图。
图7是示出本发明的异常诊断装置的应用例的构成图。
附图标记说明
10:检测部
20:电动机模型运算部
30:第一特征量抽出部
40:第二特征量抽出部
50:比较诊断部
60:异常通知部
70:控制电路
80:栅极驱动电路
91,94:加减法运算单元
92:速度调节器
93:电流调节器
95:位置/速度推定器
100:主电路
110,120:电圧传感器
130:电流传感器
140:速度传感器
200:电力转换装置
210:控制电路
220:耦合网络
221:电圧传感器
222:电流传感器
230:被试验电力转换装置
240,250:电力转换装置
310,320:外部诊断装置
330:产业用高速通信路径
400:控制器
G:三相交流电源
M,M1,M2:电动机
MM:电动机模型
具体实施方式
以下,参照附图对本发明的实施方式进行说明。
图1是本发明的实施方式的电动机的异常诊断装置的框图。该异常诊断装置由检测部10、电动机模型运算部20、第一特征量抽出部30、第二特征量抽出部40、比较诊断部50、以及异常通知部60构成。
在上述构成中,检测部10之外的各部的功能例如通过安装于用于驱动作为诊断对象的三相的电动机的电力转换装置内的运算处理装置的程序来实现。作为上述运算处理装置,例如可以使用DSP(Digital Signal Processor)、FPGA(Field Programmable GateArray)、或者能够进行高速运算的微机(微型电子计算机)等。
需要说明的是,可以在电力转换装置的外部独立设置诊断装置,并且在内置于该诊断装置的DSP、FPGA中安装上述程序而实现检测部10之外的各部的功能。
接下来,依次说明图1中的各部的功能。
(1)检测部10
检测部10将实机即三相的电动机作为对象,对至少电流、电圧、速度等的电动机状态量进行检测。需要说明的是,根据需要,为了校正电动机的绕组电阻,可以作为电动机状态量而对温度进行检测。
上述检测部10中,虽然作为电动机状态量生成部的一个例子而具有对电动机状态量进行检测的功能,但是作为本发明的电动机状态量生成部,具有生成电动机状态量的指令值的功能、或者生成电动机状态量的推定值的功能即可。
即,在不存在上述检测部10,例如无法检测向电动机的施加电圧(电力转换装置的输出电圧)的情况下,可以替代电圧检测值而使用自电力转换装置的控制电路获得的输出电圧指令值、推定值。而且,在无法检测电动机的速度的情况下,可以替代速度检测值而使用自上述控制电路获得的速度指令值、推定值。
即,在本发明中,作为与诊断对象即电动机相关的电动机状态量,能够自电动机状态量生成部获得电流、电圧、速度等的检测值、指令值、或者推定值即可。
需要说明的是,在图1所示实施方式中,对通过检测部10获得电动机的电流、电圧、速度等的检测值的情况进行说明。
在对电力转换装置进行PWM控制而对电动机进行驱动的情况下,对施加于电动机的脉冲状的PWM电圧进行检测。该检测电圧可以为线电压也可以为相电圧,但是在能够获得易于检测的线电压的情况下,优选将检测的线电压转换为相电圧。
为了获得脉冲状的PWM电圧,例如可以使用ΔΣ调制器转换为数字值、或者考虑到控制系统而使用低通滤波器。在电力转换装置输出正弦波电圧的情况下,也可以直接使用检测到的电圧。流过电动机的电流使用霍尔传感器、分流电阻等进行检测,并且使用A/D转换器转换为数字值。
另外,电动机的速度使用输出A相,B相脉冲的编码器、分解器等进行检测。速度的检测方式可以为光学式、磁气式的任一者。
基于上述检测部10的电流、电圧、速度等的检测值被输入电动机模型运算部20以及第二特征量抽出部40。
(2)电动机模型运算部20
电动机模型运算部20对作为使用自检测部10输入的各检测值以及电动机常数的数学式或者行列式的电动机模型进行运算。这里,电动机常数为电动机的阻抗(绕组电阻以及电感)、交链磁通等。这些电动机常数可以使用已知的值,也可以使用通过离线或者在线调谐而获得的值。
虽然基于检测部10的各检测值、电动机常数作为U、V、W相等的静止坐标系的值获得,但是一般替换为旋转坐标系即周知的d、q轴坐标系(d轴是电动机的磁通方向的控制轴,q轴是与d轴正交的控制轴)而进行使用。因此,在本实施方式中,将数学式、行列式中的电流、电圧、电感等作为d、q轴坐标系的值进行表达。当然,也可以将电流、电圧、电感等作为静止坐标系的值进行表达。
在诊断对象即电动机为通过电力转换装置进行矢量控制的PM电动机的情况下,d、q轴坐标系的电圧方程式例如通过数学式1进行表达。
(数学式1)
Figure BDA0003487534480000081
Figure BDA0003487534480000082
在数学式1中,R是电动机的绕组电阻,Ld、Lq是电动机的绕组的d轴电感以及q轴电感,ω是角速度,φ是电动机的永久磁铁产生的交链磁通,id、iq是流过绕组的d轴电流以及q轴电流,vd、vq是在绕组中产生的d轴电圧以及q轴电圧。
作为自数学式1的电圧方程式获得电流的微分方程式,若将输入信号变形为电圧的形式,则例如可以获得数学式2。
(数学式2)
Figure BDA0003487534480000083
另一方面,作为不使用永久磁铁的电动机的代表例,若对于笼型异步电动机进行考量,则其d、q轴坐标系的电圧方程式为数学式3。
(数学式3)
Figure BDA0003487534480000091
在数学式3中,R1是电动机的一次绕组电阻,R2是二次绕组电阻,L1、L2是电动机的一次电感以及二次电感,ωφ是二次交链磁通的角频率,ωs是滑动角频率,M是互感,v1d、v1q是一次电圧v1的d轴成分以及q轴成分(由于二次侧短路,因此v2d、v2q＝0),i1d、i1q是一次电流i1的d轴成分以及q轴成分,i2d、i2q是二次电流i2的d轴成分以及q轴成分,p是微分运算子。
由数学式3的电圧方程式获得一次电流i1以及二次电流i2的d轴、q轴成分的微分方程式由数学式4表示。
(数学式4)
Figure BDA0003487534480000092
如上所述,将通过检测部10进行检测的电动机的电圧、角速度等与电动机常数一同代入数学式2、数学式4的微分方程式求解,从而能够算出流过电动机的电流。需要说明的是,微分方程式可以使用磁通而非电流。
为了求解微分方程式即f(x,y)＝dy/dx或者f(xn,yn)＝dyn/dxn,可以使用周知的欧拉法、龙格库塔法等。
另外,欧拉法如数学式5那样表示,龙格库塔法由数学式6那样表示。
(数学式5)
Figure BDA0003487534480000101
y(x+Δx)＝y(x)+f(x，y)·Δx
(数学式6)
Figure BDA0003487534480000102
xn+1＝xn+h
k1＝hf(xn，yn)
Figure BDA0003487534480000103
Figure BDA0003487534480000104
k4＝hf(xn+h，yn+h·k3)
在数学式6中，h是步长，k1～k4是斜率。
若通过这些方法高速求解微分方程式，则能够推定流过电动机的电流。为了实时推定电动机的电流，优选使用上述DSP、FPGA、或者能够进行高速运算的微机等。
如此，电动机模型运算部20使用电动机模型实时求出电流推定值，并且将包括该电流推定值的运算结果输出至第一特征量抽出部30。
需要说明的是，在电力转换装置进行矢量控制等的电流控制的情况下，若根据电动机的种类，使用上述PM电动机的电圧方程式(数学式1)、异步电动机的电圧方程式(数学式3)，则能够推定施加于电动机的电圧，并且将包括该电圧推定值的运算结果输出至第一特征量抽出部30。
这里，图2是将本实施方式应用于PM电动机的无传感器矢量控制系统的情况下的框图。
在该控制系统中，依照通过速度调节器92以及电流调节器93运算的电圧指令值对电力转换装置的主电路100进行控制，从而使其产生实际电压，并且加减法运算单元94求出将该实际电压施加于实机的电动机M时的实际电流与根据上述实际电压通过电力转换装置的控制电路内的电动机模型MM运算的电流推定值的偏差。上述电动机模型MM例如由下述数学式7表示。
(数学式7)
Figure BDA0003487534480000111
在数学式7中,R是电动机的绕组电阻,L1是绕组的电感,ωr是转子角速度,ωr ∧是速度推定值,Δθ是磁极位置误差。
图2中的电动机模型MM通过数学式7,使用电圧指令值(相当于数学式7中的vd、vq)、电动机常数以及速度推定值ωr ∧等来推定电流id、iq。
并且,将通过加减法运算单元94求出的电流偏差输入位置/速度推定器95而求出上述速度推定值ωr ∧,对该速度推定值ωr ∧进行积分,从而推定转子的磁极位置。而且,通过加减法运算单元91求出速度指令值与速度推定值ωr ∧的偏差,速度调节器92以消除该偏差的方式运算电流指令值。
接下来,对获得由电动机驱动的机械负载(负载转矩)的方法进行说明。
例如,PM电动机的转矩由数学式8表示。
(数学式8)
T＝po{φiq+(Ld-Lq)idiq}
这里,T是转矩,po是极对数,φ是交链磁通。
另外,作为速度与电力的关系,由数学式9表示。
(数学式9)
P＝2π·N·T
这里,P是电力,N是旋转速度(转速)(r/min),T是转矩(N/m)。
而且,使用惯性、产生转矩以及负载转矩求出的角速度为数学式10。
(数学式10)
ωm＝(1/J)∫(TM-TL)
这里,ωm是角速度,J是惯性,TM是产生转矩,TL是负载转矩。
若使用以上数学式来设计负载转矩观测仪,则能够自电动机的速度和给予电动机的电力的推移算出产生转矩TM并且推定负载转矩TL。
另外,若为安装有速度传感器的电动机,则可以对数学式10的两边进行微分而求出数学式11,然后对该数学式11进行变形而使其成为数学式12,并且将通过速度传感器检测的角速度ωm代入数学式12而算出负载转矩TL。
(数学式11)
(d/dt)ωm＝(1/J)(TM-TL)
(数学式12)
TL＝TM-J(d/dt)ωm
自古提出有用于推定负载转矩的负载转矩观测仪,其主要用于使电动机控制高精度化。通过将该负载转矩观测仪导入例如图3所示电动机模拟器的控制电路210,能够自转矩指令、现在的旋转速度推定惯性以及负载转矩,从而再现用于驱动机械负载(负载转矩)的电动机的举动。
需要说明的是,图3所示电动机模拟器以将由三相交流电源G驱动的电动机作为模拟负载给予被试验电力转换装置230的方式,对通过耦合网络220连接的电力转换装置200以及被试验电力转换装置230进行控制。
即,在控制电路210中,设定有通过电力转换装置200的动作进行模拟的电动机的电动机常数。控制电路210使用基于电流检测器222的电流检测值以及电动机常数,以基于电圧检测器221的电圧检测值与由模拟对象的电动机的电圧方程式求出的电圧相等的方式,对模拟的速度/位置检测信号进行运算并给予被试验电力转换装置230。被试验电力转换装置230使用上述速度/位置检测信号进行反馈控制,制造出与实际使电动机旋转时相同的状态。
(3)第一特征量抽出部30以及第二特征量抽出部40
返回图1,第一特征量抽出部30将自电动机模型运算部20输入的电流推定值本身、或者通过后述各种方法求出的电流推定值的变化(推移)倾向、脉动的情况等作为第一特征量进行抽出。另外,第二特征量抽出部40将自检测部10输入的各检测值之中的电流检测值本身、或者电流检测值的变化倾向、脉动的情况等作为第二特征量进行抽出。
第一特征量、第二特征量不限于上述电流信息,也可以为电动机的电圧、速度或者负载转矩本身、或者这些值的变化(推移)倾向、脉动的情况等。
作为特征量的抽出方法,在特征量为例如电流信息的情况下,存在沿时间轴抽出变化量、变化率、平均值等,或者去除时间轴进行分析的方法等。
作为去除时间轴的方法,可以为使用利萨如图形的方法、雨流法、程对(rangepair)法等的波形计数法、基于FFT(Fast Fourier Transform)的频率频谱解析、使用导出移动平均、特定频率的信号的陷波滤波器的方法、多变量解析等中的任一者。
这里,若例举出具体例,则在例如第一特征量、第二特征量为电流信息的情况下,将U、V、W相的三相电流转换为静止坐标系求出iu、iv、iw,进一步转换为旋转坐标系即d、q轴坐标系的Id、Iq,制作利萨如图形。并且,将该利萨如图形视作点群而进行多变量解析,从而通过独立主成分分析求出点群的大小、重心、点群的主成分的斜率成分,并且分别对第一特征量、第二特征量求出该斜率成分的大小、斜率等即可。
在使用波形计数法的情况下,对于第一特征量、第二特征量,分别针对电动机的每个速度使用波形计数法求出振幅的循环数,生成频数分布。也可以分别对第一特征量、第二特征量求出该频数分布的推移,并且在下述比较诊断部50中的诊断中进行使用。
(4)比较诊断部50
比较诊断部50始终对第一特征量、第二特征量进行比较,从而对电动机的正常、异常进行诊断。即,若第一特征量、第二特征量一致(第二特征量相对于第一特征量的偏离度为零的情况),则诊断为电动机正常,若第一特征量、第二特征量不一致(第二特征量相对于第一特征量的偏离度为规定的阈值以上的情况),则诊断电动机异常。
图4示出了作为电动机的主要异常原因的、典型的故障模式。这些仅为举例,当然也存在其他的故障模式。
作为比较诊断部50诊断为异常的基准,除了上述偏离度为阈值以上的情况,也可以考虑第一特征量与第二特征量的差的增加率为规定值以上的情况等。
另外,也可以将第二特征量输入作为训练数据使用第一特征量的已训练的神经网络,并且对此时的输出值相对于训练数据的偏离度进行来判断异常。
在假定图4中举例示出的典型的故障模式的任一者的情况下,可以采用以下方法,即,暂时模拟故障模式来运算电动机模型,以成为与实际的电机相比相同的波形的方式,一边反馈增益、振动分量一边进行调整,判定是否异常。
另外,在负载转矩的变化、速度变化与电流变化之间存在固定的关系性,通常电流根据负载变化而增加。因此,可以将负载转矩、电流、速度等的多种信号/波形进行组合来生成第一特征量、第二特征量,并且对这些第一特征量、第二特征量进行比较来诊断电动机的正常/异常。
而且,根据电动机的种类、控制方式的不同,电流的变化模式存在规律性、条件。在产生未依照该规律性、条件的状況等的情况下,可以视为产生了某种异常、其征兆。将这些也加入考量,对基于电动机模型的第一特征量和基于实机的第二特征量进行实时比较即可。
(5)异常通知部60
异常通知部60具有根据比较诊断部50的诊断结果对认知的异常产生进行通知的功能。作为异常通知的具体方法,可以使用RS485、以太网等的通信标准将异常产生信号传送至外部,也可以在包括控制电路的电力转换装置等的屏幕画面中进行显示输出。另外,也可以将异常产生信号自装置的数字输出端子等作为电圧信号或者电流信号进行输出。
如上所述,在该实施方式中,能够通过检测部10、电动机模型运算部20、第一特征量抽出部30、第二特征量抽出部40、比较诊断部50、以及异常通知部60的功能,检测电动机的异常并进行通知。
接下来,图5是示出通过上述各部进行的一系列的异常诊断处理的流程图。
首先,启动异常诊断装置,开始诊断(步骤S1),图1的检测部10的各传感器对电流、电圧、速度等进行检测(步骤S2)。接下来,电动机模型运算部20对由电动机的电圧方程式、其微分方程式构成的电动机模型进行运算(步骤S3)。
接下来,第一特征量抽出部30基于电动机模型抽出第一特征量,第二特征量抽出部40基于自检测部10输入的各检测值抽出第二特征量(步骤S4)。并且,比较诊断部50将第一特征量、第二特征量进行比较,根据两者的偏离度对电动机的正常/异常进行诊断(步骤S5),并且异常通知部60对其结果进行通知。
而且,将诊断结果保存于存储器中,结束一个循环(步骤S6),之后重复上述步骤S2之后的处理。该一系列的处理(步骤S2～S6)以固定的周期重复执行。
接下来,图6是示出包括该实施方式的异常诊断装置的电力转换装置的一个例子的构成图。
在图6中,100是由整流电路以及逆变器部等构成的电力转换装置的主电路。电圧传感器120以及电流传感器130连接于主电路100和电动机M之间,于电动机M安装有速度传感器140。这些传感器120、130、140构成图1中的检测部10。
通过电圧传感器110检测主电路100的直流中间电路的电圧并将其输入控制电路70,基于上述电圧传感器120、电流传感器130、以及速度传感器140的检测值也被输入控制电路70。控制电路70使用被输入的各检测值生成对于主电路100的逆变器部的开关元件的PWM指令,并且通过栅极驱动电路80向各开关元件发送驱动信号。
另一方面,与控制电路70连接的异常诊断装置的构成实质上与图1相同。需要说明的是,虽然在图6中,通过单一的框(30、40)示出了特征量抽出部,但是该框兼具图1中的第一特征量抽出部30的功能和第二特征量抽出部40的功能。
即,第一特征量抽出部30自电动机模型运算部20通过电动机模型运算的电流推定值、电圧推定值等抽出第一特征量并将其输出至比较诊断部50,第二特征量抽出部40自通过控制电路70接收到的电流检测值、电圧检测值、速度检测值抽出第二特征量并将其输出至比较诊断部50。
如上所述,比较诊断部50基于第一特征量与第二特征量的偏离度对电动机M的正常/异常进行诊断,并且将其结果输出至异常通知部60。
并且,异常产生信号自异常通知部60输入控制电路70,在控制电路70中,进行对于外部的异常信息的传送、向屏幕画面的异常显示等。
需要说明的是,图7是示出本发明的异常诊断装置的应用例的构成图。在图7中,M1、M2是诊断对象即电动机,240、250是用于分别驱动电动机M1、M2的电力转换装置。
在电力转换装置240与电动机M1之间设置外部诊断装置310,在电力转换装置250与电动机M2之间设有外部诊断装置320。另外,外部诊断装置310、320彼此可以通过产业用高速通信路径330进行通信。
需要说明的是,400是对该系统整体进行统括控制的控制器。
外部诊断装置310、320具有图1所示那样的异常诊断装置的功能,其实时诊断电动机M1、M2的正常/异常。控制器400始终收集该诊断结果,从而能够对电动机M1、M2的状态进行统括监视。
根据该应用例,在包括多个由电力转换装置以及电动机构成的电动机驱动系统的工厂、机械设备中,能够在线且实时把握多个电动机的状态。

Claims (8)

1.一种电动机的异常诊断装置,包括:
电动机状态量生成部,其作为电动机状态量生成至少包括向通过电力转换装置进行驱动的电动机的施加电圧相当值、流过上述电动机的电流相当值以及上述电动机的速度相当值的各值；
电动机模型运算部,其将包括上述电动机状态量和上述电动机的常数的数学式或者行列式作为电动机模型进行运算；
第一特征量抽出部,其基于上述电动机模型运算部使用上述电动机模型进行推定运算的电动机状态量，抽出第一特征量；
第二特征量抽出部,上述电动机状态量生成部生成的电动机状态量不通过上述电动机模型运算部而输入该第二特征量抽出部,并且该第二特征量抽出部基于输入的电动机状态量中的、与上述第一特征量抽出部进行推定运算的电动机状态量同种的电动机状态量，抽出第二特征量；以及
比较诊断部,其求出上述第二特征量相对于上述第一特征量的偏离度,并且基于该偏离度对上述电动机的正常/异常进行诊断。
2.根据权利要求1所述的电动机的异常诊断装置,其中,
上述电动机模型是用于求出流过上述电动机的电流的微分方程式。
3.根据权利要求1所述的电动机的异常诊断装置,其中,
上述电动机模型是用于求出施加于上述电动机的电圧的电圧方程式。
4.根据权利要求1或2所述的电动机的异常诊断装置,其中,
上述第一特征量抽出部使用上述电动机模型,自上述电动机状态量生成部生成的电圧相当值推定流过上述电动机的电流,并且基于推定的电流抽出上述第一特征量。
5.根据权利要求1或3所述的电动机的异常诊断装置,其中,
上述第一特征量抽出部使用上述电动机模型,自上述电动机状态量生成部生成的电流相当值推定施加于上述电动机的电圧,并且基于推定的电圧抽出上述第一特征量。
6.根据权利要求1所述的电动机的异常诊断装置,其中,
上述第一特征量抽出部使用上述电动机模型,基于上述电动机状态量生成部生成的多个电动机状态量的组合，抽出上述第一特征量,
上述第二特征量抽出部基于与上述多个电动机状态量的组合同种的多个电动机状态量的组合,抽出上述第二特征量。
7.一种电动机的异常诊断方法,其以固定周期重复执行以下步骤:
生成步骤,其生成至少包括向通过电力转换装置进行驱动的电动机的施加电圧相当值、流过上述电动机的电流相当值、以及上述电动机的速度相当值的电动机状态量；
运算步骤,其将包括上述电动机状态量和上述电动机的常数的数学式或者行列式作为电动机模型进行运算；
抽出第一特征量的步骤,其基于使用上述电动机模型进行推定运算的电动机状态量，抽出第一特征量；
抽出第二特征量的步骤,其基于与用于上述第一特征量的抽出的电动机状态量同种的电动机状态量,不通过上述电动机模型而抽出第二特征量；以及
诊断步骤,其求出上述第二特征量相对于上述第一特征量的偏离度,并且基于该偏离度对上述电动机的正常/异常进行诊断。
8.一种电动机的异常诊断程序,其使运算处理装置以固定周期重复实现以下功能:
生成功能,其生成至少包括向通过电力转换装置进行驱动的电动机的施加电圧相当值、流过上述电动机的电流相当值、以及上述电动机的速度相当值的电动机状态量；
运算功能,其将包括上述电动机状态量和上述电动机的常数的数学式或者行列式作为电动机模型进行运算；
抽出第一特征量的功能,其基于使用上述电动机模型进行推定运算的电动机状态量抽出第一特征量；
抽出第二特征量的功能,其基于与用于上述第一特征量的抽出的电动机状态量同种的电动机状态量,不通过上述电动机模型而抽出第二特征量；以及
诊断功能,其求出上述第二特征量相对于上述第一特征量的偏离度,并且基于该偏离度对上述电动机的正常/异常进行诊断。
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