JP2001154726A - 流体充填電気装置の知能型解析システム及び方法 - Google Patents
流体充填電気装置の知能型解析システム及び方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 流体充填電気装置に対する知能型解析装置及
び方法を提供する。 【解決手段】 流体を入れた収容容器（２４）内に配置
された少なくとも１つの電気構成部品（２２）を持つ電
気装置に結合されたセンサ（２８ａ−２８ｆ）により、
該電気装置の複数個の動作パラメータを表す信号を出力
する。センサに結合された診断装置（３０）により、電
気装置の少なくとも１つの解析モデル及びセンサから出
力された信号を用いて、解析モデルによって計算された
パラメータの値及びセンサの信号によって表されるパラ
メータの値を因果ネットワークに印加することによって
電気装置の動作特性を判定する。
び方法を提供する。 【解決手段】 流体を入れた収容容器（２４）内に配置
された少なくとも１つの電気構成部品（２２）を持つ電
気装置に結合されたセンサ（２８ａ−２８ｆ）により、
該電気装置の複数個の動作パラメータを表す信号を出力
する。センサに結合された診断装置（３０）により、電
気装置の少なくとも１つの解析モデル及びセンサから出
力された信号を用いて、解析モデルによって計算された
パラメータの値及びセンサの信号によって表されるパラ
メータの値を因果ネットワークに印加することによって
電気装置の動作特性を判定する。
Description
【０００１】
【発明の背景】本発明は全体的に流体充填電気装置に関
する。更に具体的に言えば、本発明は電気装置の動作状
態、診断状態及び前兆を実時間で判定する装置と方法に
関する。
する。更に具体的に言えば、本発明は電気装置の動作状
態、診断状態及び前兆を実時間で判定する装置と方法に
関する。
【０００２】電気装置、特に中位の電圧又は高電圧の電
気装置は、その構成部品の間に高度の電気絶縁及び熱絶
縁を必要とする。従って、変圧器のコイルのような電気
装置の構成部品を収容容器の中にカプセル封じして、収
容容器を流体で充填することがよく知られている。流体
は、構成部品によって発生された熱の散逸を容易にし、
熱交換器に循環させて、構成部品の動作温度を効率よく
下げることが出来る。流体が構成部品の間の電気絶縁部
としても作用し、或いはセルロース紙又はその他の絶縁
材料のような構成部品の周りに配置されたその他の形の
絶縁物を補うのに役立つ。所望の電気及び熱特性を持つ
任意の流体を使うことが出来る。典型的には、電気装置
は、ひまし油、鉱油又は植物油又は塩素化ジフェニル・
シリコーン又は６弗化硫黄のような合成油のような油で
充填される。
気装置は、その構成部品の間に高度の電気絶縁及び熱絶
縁を必要とする。従って、変圧器のコイルのような電気
装置の構成部品を収容容器の中にカプセル封じして、収
容容器を流体で充填することがよく知られている。流体
は、構成部品によって発生された熱の散逸を容易にし、
熱交換器に循環させて、構成部品の動作温度を効率よく
下げることが出来る。流体が構成部品の間の電気絶縁部
としても作用し、或いはセルロース紙又はその他の絶縁
材料のような構成部品の周りに配置されたその他の形の
絶縁物を補うのに役立つ。所望の電気及び熱特性を持つ
任意の流体を使うことが出来る。典型的には、電気装置
は、ひまし油、鉱油又は植物油又は塩素化ジフェニル・
シリコーン又は６弗化硫黄のような合成油のような油で
充填される。
【０００３】電気装置は、重要な装置に対する電力が失
われる為に、故障が非常に高くつくか、或いは破滅的に
さえなるような使命が重要な環境で使われる場合が多
い。更に、普通は電気装置の故障により、装置自体並び
に周囲の装置にかなりの損傷を生じ、その為に高価な装
置の交換を必要とする。更に、このような故障は、電
撃、火事又は爆発の為に、人員にけがを招くことがあ
る。従って、電気装置の状態を監視して、初期障害を検
出することによって装置の故障の惧れを予測すると共
に、装置の修理、交換又はその動作状態の調節を通じ
て、是正措置を取ることが望ましい。しかし、流体充填
電気装置の性能及び挙動は本質的に時間と共に劣化す
る。障害及び初期障害は、通常の並びに許容し得る劣化
と区別するべきである。
われる為に、故障が非常に高くつくか、或いは破滅的に
さえなるような使命が重要な環境で使われる場合が多
い。更に、普通は電気装置の故障により、装置自体並び
に周囲の装置にかなりの損傷を生じ、その為に高価な装
置の交換を必要とする。更に、このような故障は、電
撃、火事又は爆発の為に、人員にけがを招くことがあ
る。従って、電気装置の状態を監視して、初期障害を検
出することによって装置の故障の惧れを予測すると共
に、装置の修理、交換又はその動作状態の調節を通じ
て、是正措置を取ることが望ましい。しかし、流体充填
電気装置の性能及び挙動は本質的に時間と共に劣化す
る。障害及び初期障害は、通常の並びに許容し得る劣化
と区別するべきである。
【０００４】流体充填電気装置の状態を監視する公知の
方法は、流体の種々のパラメータを監視することであ
る。例えば、流体の温度及び流体内の全可燃ガス（ＴＣ
Ｇ）は、流体充填電気装置の動作状態を表すことが知ら
れている。従って、流体のこういうパラメータを監視す
ることが、装置内の初期障害があれば、その表示とする
ことが出来る。例えば、一酸化炭素及び二酸化炭素は、
電気装置内のセルロース絶縁物の熱的な経年変化及び劣
化と共に、濃度が高くなることが判っている。水素及び
種々の炭化水素（並びにアセチレン及びエチレンのよう
なその誘導体）は、循環電流及びコロナやアーク発生の
ような誘電体の絶縁降伏が原因で起こるホット・スポッ
トにより、濃度が高くなる。酸素及び窒素の濃度は、変
圧器のような大形装置に用いられるガス加圧装置の品質
を示す。従って、「溶解ガス分析」（ＤＧＡ）が、流体
充填電気装置に於ける初期障害を識別する為の広く受け
容れられた方法になっている。
方法は、流体の種々のパラメータを監視することであ
る。例えば、流体の温度及び流体内の全可燃ガス（ＴＣ
Ｇ）は、流体充填電気装置の動作状態を表すことが知ら
れている。従って、流体のこういうパラメータを監視す
ることが、装置内の初期障害があれば、その表示とする
ことが出来る。例えば、一酸化炭素及び二酸化炭素は、
電気装置内のセルロース絶縁物の熱的な経年変化及び劣
化と共に、濃度が高くなることが判っている。水素及び
種々の炭化水素（並びにアセチレン及びエチレンのよう
なその誘導体）は、循環電流及びコロナやアーク発生の
ような誘電体の絶縁降伏が原因で起こるホット・スポッ
トにより、濃度が高くなる。酸素及び窒素の濃度は、変
圧器のような大形装置に用いられるガス加圧装置の品質
を示す。従って、「溶解ガス分析」（ＤＧＡ）が、流体
充填電気装置に於ける初期障害を識別する為の広く受け
容れられた方法になっている。
【０００５】従来のＤＧＡ方法では、ある量の流体をド
レン弁を介して装置の収容容器から取り出す。次に取り
出した流体を実験室で又は現場の装置で、溶解ガス試験
にかける。この試験方法をこの明細書では「オフライ
ン」ＤＧＡと呼ぶ。ガスが、絶縁材料又は装置内の電気
構成部品のその他の部分の劣化、コイルのターン間短
絡、過負荷、弛んだ接続等のような種々の既知の障害に
よって発生するから、流体内の種々のガスの量を、流体
を入れた電気装置内の特定の障害に相関させる種々の診
断理論が開発されている。
レン弁を介して装置の収容容器から取り出す。次に取り
出した流体を実験室で又は現場の装置で、溶解ガス試験
にかける。この試験方法をこの明細書では「オフライ
ン」ＤＧＡと呼ぶ。ガスが、絶縁材料又は装置内の電気
構成部品のその他の部分の劣化、コイルのターン間短
絡、過負荷、弛んだ接続等のような種々の既知の障害に
よって発生するから、流体内の種々のガスの量を、流体
を入れた電気装置内の特定の障害に相関させる種々の診
断理論が開発されている。
【０００６】しかし、従来のオフラインＤＧＡ方法は、
電気装置から流体を取り出すことを必要とするから、こ
ういう方法は、１）装置内の何らかの障害に関係する場
所を突き止めた位置情報が得られない、２）装置内のガ
スの空間的な変動の説明が出来ない、３）障害に関係す
る実時間データを提供することが出来ない。分析を現場
から離れたところで行えば、何時間もその結果が得られ
ないことがある。このような期間では、初期障害が装置
の故障に発展する可能性がある。
電気装置から流体を取り出すことを必要とするから、こ
ういう方法は、１）装置内の何らかの障害に関係する場
所を突き止めた位置情報が得られない、２）装置内のガ
スの空間的な変動の説明が出来ない、３）障害に関係す
る実時間データを提供することが出来ない。分析を現場
から離れたところで行えば、何時間もその結果が得られ
ないことがある。このような期間では、初期障害が装置
の故障に発展する可能性がある。
【０００７】ＭＩＣＲＯＭＯＮＩＴＯＲＳ，ＩＮＣ（登
録商標）及びＳＹＰＲＯＴＥＣ（登録商標）は、何れ
も、変圧器のドレン弁又はその他の単独の場所にあっ
て、オフラインＤＧＡの若干の制約を解決するガス・セ
ンサを開発している。しかし、障害に関係する位置デー
タがこういう装置では識別することが出来ない。これ
は、それが１つの予め定められた位置に配置されてい
て、ガスの発生源、即ち障害の位置は何ら表示しないか
らである。米国特許第４，６５４，８０６号は、油温
度、油中ガス及びキャビネット温度を検出するセンサを
含む変圧器を監視する装置を開示している。センサから
の生データがマイクロコンピュータによって収集され、
定期的に遠隔のホスト・コンピュータにダウンロードさ
れる。マイクロコンピュータが測定された種々のパラメ
ータを予定の閾値と比較し、閾値を超えた場合、警報器
を作動するか又はその他の警告を発することが出来る。
遠隔のホスト・コンピュータは、遠隔のホスト・コンピ
ュータに定期的にダウンロードされるパラメータに基づ
いて、変圧器の冷却装置を制御することが出来る。同様
に、米国特許第３，８５５，５０３号は、センサからの
データを遠隔のコンピュータにダウンロードして、予定
の閾値と比較する遠隔監視型変圧器を開示している。閾
値を超えた場合、変圧器を運転停止することが出来る。
米国特許第４，６５４，８０６号は、個々の閾値は、他
の閾値に基づいて変えることが出来ることを示してい
る。しかし、米国特許第４，６５４，８０６号及び同第
３，８５５，５０３号に開示された装置は、流体充填電
気装置の種々の動作パラメータの間の複雑な関係又は流
体充填装置の時間に互る正常な劣化を考慮に入れていな
いので、実時間で包括的で一貫性のある診断を下すこと
が出来ない。「電力変圧器の健康状態の監視」という題
の論文は、モデルに基づく診断装置に関係するマサチュ
ーセッツ工科大学で行われている研究を論じている。
録商標）及びＳＹＰＲＯＴＥＣ（登録商標）は、何れ
も、変圧器のドレン弁又はその他の単独の場所にあっ
て、オフラインＤＧＡの若干の制約を解決するガス・セ
ンサを開発している。しかし、障害に関係する位置デー
タがこういう装置では識別することが出来ない。これ
は、それが１つの予め定められた位置に配置されてい
て、ガスの発生源、即ち障害の位置は何ら表示しないか
らである。米国特許第４，６５４，８０６号は、油温
度、油中ガス及びキャビネット温度を検出するセンサを
含む変圧器を監視する装置を開示している。センサから
の生データがマイクロコンピュータによって収集され、
定期的に遠隔のホスト・コンピュータにダウンロードさ
れる。マイクロコンピュータが測定された種々のパラメ
ータを予定の閾値と比較し、閾値を超えた場合、警報器
を作動するか又はその他の警告を発することが出来る。
遠隔のホスト・コンピュータは、遠隔のホスト・コンピ
ュータに定期的にダウンロードされるパラメータに基づ
いて、変圧器の冷却装置を制御することが出来る。同様
に、米国特許第３，８５５，５０３号は、センサからの
データを遠隔のコンピュータにダウンロードして、予定
の閾値と比較する遠隔監視型変圧器を開示している。閾
値を超えた場合、変圧器を運転停止することが出来る。
米国特許第４，６５４，８０６号は、個々の閾値は、他
の閾値に基づいて変えることが出来ることを示してい
る。しかし、米国特許第４，６５４，８０６号及び同第
３，８５５，５０３号に開示された装置は、流体充填電
気装置の種々の動作パラメータの間の複雑な関係又は流
体充填装置の時間に互る正常な劣化を考慮に入れていな
いので、実時間で包括的で一貫性のある診断を下すこと
が出来ない。「電力変圧器の健康状態の監視」という題
の論文は、モデルに基づく診断装置に関係するマサチュ
ーセッツ工科大学で行われている研究を論じている。
【０００８】公知のプロセス及び装置は、流体充填電気
装置の種々の動作パラメータの間の複雑な関係が、従来
は十分に取り上げられていない為に、流体充填電気装置
に於ける初期障害の正確な実時間の診断並びにその前兆
を捕らえることが出来ない。例えば、通常の範囲の外側
での温度上昇は、負荷の一時的な増加によるものであっ
て、初期障害ではないことがある。この他のパラメータ
は、従来取り上げていなかったもっと複雑な形で関係し
ている。更に、上に述べた装置は、変圧器の挙動に於け
る時間に互るダイナミックな変化を説明することが出来
ない。
装置の種々の動作パラメータの間の複雑な関係が、従来
は十分に取り上げられていない為に、流体充填電気装置
に於ける初期障害の正確な実時間の診断並びにその前兆
を捕らえることが出来ない。例えば、通常の範囲の外側
での温度上昇は、負荷の一時的な増加によるものであっ
て、初期障害ではないことがある。この他のパラメータ
は、従来取り上げていなかったもっと複雑な形で関係し
ている。更に、上に述べた装置は、変圧器の挙動に於け
る時間に互るダイナミックな変化を説明することが出来
ない。
【０００９】米国特許第５，８４５，２７２号は、機関
車又は複数個の装置を持つプロセスに於ける故障を分離
する装置を開示している。この装置は、種々のセンサか
らの出力を、因果ネットワークを含む知識ベースの入力
として使っている。しかし、米国特許第５，８４５，２
７２号は、流体充填電気装置の診断を対象とするもので
はなく、この為、流体充填電気装置のパラメータの間の
複雑な関係、並びに時間に互る流体充填電気装置の挙動
のダイナミックな変化を考えていない。
車又は複数個の装置を持つプロセスに於ける故障を分離
する装置を開示している。この装置は、種々のセンサか
らの出力を、因果ネットワークを含む知識ベースの入力
として使っている。しかし、米国特許第５，８４５，２
７２号は、流体充填電気装置の診断を対象とするもので
はなく、この為、流体充填電気装置のパラメータの間の
複雑な関係、並びに時間に互る流体充填電気装置の挙動
のダイナミックな変化を考えていない。
【００１０】要約すれば、公知のプロセス及び装置は、
その全てが複雑な形で関係していて時間に互って変化す
るような、熱的、流体の流れ、電界、圧力−容積、化学
的、故障モード、根本的な故障の原因と油中ガスのモデ
ルを含む、流体充填電気装置の動作の解析モデルを考慮
に入れていない。従って、公知の方法及び装置は、故障
モードを正確に確認して予測して、流体充填電気装置の
寿命サイクルを評価することが出来ない。
その全てが複雑な形で関係していて時間に互って変化す
るような、熱的、流体の流れ、電界、圧力−容積、化学
的、故障モード、根本的な故障の原因と油中ガスのモデ
ルを含む、流体充填電気装置の動作の解析モデルを考慮
に入れていない。従って、公知の方法及び装置は、故障
モードを正確に確認して予測して、流体充填電気装置の
寿命サイクルを評価することが出来ない。
【００１１】
【発明の概要】本発明は電気装置に対する診断装置及び
方法に関する。本発明の第１の面は、流体によって取り
囲まれた構成部品を持つ形式の流体充填電気装置に対す
る知能型解析装置である。この装置は、流体充填電気装
置に結合されるようになっていて、電気装置の複数個の
動作パラメータを表す信号を出力するように構成された
複数個のセンサと、これらのセンサに結合された診断装
置とを有する。診断装置は、電気装置の少なくとも１つ
の解析モデル及びセンサから出力される信号に基づい
て、前記少なくとも１つの解析モデルによって計算され
たパラメータの値及びセンサの信号によって表されるパ
ラメータの値を因果ネットワーク(causal network)に印
加することによって、電気装置の動作特性を判定するプ
ロセッサを持つ。
方法に関する。本発明の第１の面は、流体によって取り
囲まれた構成部品を持つ形式の流体充填電気装置に対す
る知能型解析装置である。この装置は、流体充填電気装
置に結合されるようになっていて、電気装置の複数個の
動作パラメータを表す信号を出力するように構成された
複数個のセンサと、これらのセンサに結合された診断装
置とを有する。診断装置は、電気装置の少なくとも１つ
の解析モデル及びセンサから出力される信号に基づい
て、前記少なくとも１つの解析モデルによって計算され
たパラメータの値及びセンサの信号によって表されるパ
ラメータの値を因果ネットワーク(causal network)に印
加することによって、電気装置の動作特性を判定するプ
ロセッサを持つ。
【００１２】本発明の第２の面は、流体によって取り囲
まれた構成部品を持つ形式の流体充填電気装置の知能型
分析を行う方法である。この方法は、流体を入れるよう
に構成された収容容器及び該収容容器内に配置される少
なくとも１つの電気構成部品を持つ電気装置の複数個の
動作パラメータを感知する工程と、該感知する工程で感
知された電気装置の複数個の動作パラメータを表す信号
を発生する工程と、電気装置の少なくとも１つの解析モ
デル及び前記発生する工程で発生された信号を用いて、
前記少なくとも１つの解析モデルによって計算されたパ
ラメータの値及び前記発生する工程で発生された信号に
よって表されるパラメータの値を因果ネットワークに印
加することによって、電気装置の動作特性を判定する工
程を含む。
まれた構成部品を持つ形式の流体充填電気装置の知能型
分析を行う方法である。この方法は、流体を入れるよう
に構成された収容容器及び該収容容器内に配置される少
なくとも１つの電気構成部品を持つ電気装置の複数個の
動作パラメータを感知する工程と、該感知する工程で感
知された電気装置の複数個の動作パラメータを表す信号
を発生する工程と、電気装置の少なくとも１つの解析モ
デル及び前記発生する工程で発生された信号を用いて、
前記少なくとも１つの解析モデルによって計算されたパ
ラメータの値及び前記発生する工程で発生された信号に
よって表されるパラメータの値を因果ネットワークに印
加することによって、電気装置の動作特性を判定する工
程を含む。
【００１３】本発明は、図面について好ましい実施例を
以下詳しく説明するところを読めば、更に完全に理解さ
れよう。
以下詳しく説明するところを読めば、更に完全に理解さ
れよう。
【００１４】
【好ましい実施例の詳しい説明】本発明の実施例は、流
体充填電気装置の動作状態、診断及び前兆を判定する為
に因果ネットワークと組合わせて、流体充填電気装置の
動作の解析モデルを使う。この解析モデルは、熱特性、
電界及び磁界、温度−圧力−容積、故障モード、根本的
な故障原因、油中ガス及び化学組成のモデルを含むこと
が出来る。流体充填電気装置の挙動の変化に合わせて、
この解析モデルは時間に互って調節する。確信ネットワ
ーク(belief network)を使って、因果ネットワークのパ
ラメータをダイナミックに調節する。
体充填電気装置の動作状態、診断及び前兆を判定する為
に因果ネットワークと組合わせて、流体充填電気装置の
動作の解析モデルを使う。この解析モデルは、熱特性、
電界及び磁界、温度−圧力−容積、故障モード、根本的
な故障原因、油中ガス及び化学組成のモデルを含むこと
が出来る。流体充填電気装置の挙動の変化に合わせて、
この解析モデルは時間に互って調節する。確信ネットワ
ーク(belief network)を使って、因果ネットワークのパ
ラメータをダイナミックに調節する。
【００１５】図１は本発明の好ましい実施例を示す。診
断システム１０が電気装置２０（好ましい実施例では、
電気変圧器）に結合されるようになっている診断装置３
０を有する。電気装置２０は、変圧器の鉄芯及びコイル
／巻線を含む電気構成部品２２と、構成部品２２を取り
囲む収容容器２４とを有する。収容容器２４は、構成部
品２２を冷却して絶縁する為の油のような流体Ｆを収容
するようになっている。流体Ｆは、収容容器２４の中又
はその近くに配置したポンプ２６により、収容容器２４
及びラジエータ（図に示していない）の中に圧送するこ
とが出来る。ラジエータは熱交換器として作用して流体
Ｆを冷却し、こうして構成部品２２から熱を運び去る。
ラジエータは任意の公知の形式のパイプ、導管、熱交換
面、冷却素子、ポンプ、ファン等を含むことが出来る。
冷却は、流体Ｆの熱対流、熱伝導、分子対流、又はその
他の任意の形で達成することが出来る。
断システム１０が電気装置２０（好ましい実施例では、
電気変圧器）に結合されるようになっている診断装置３
０を有する。電気装置２０は、変圧器の鉄芯及びコイル
／巻線を含む電気構成部品２２と、構成部品２２を取り
囲む収容容器２４とを有する。収容容器２４は、構成部
品２２を冷却して絶縁する為の油のような流体Ｆを収容
するようになっている。流体Ｆは、収容容器２４の中又
はその近くに配置したポンプ２６により、収容容器２４
及びラジエータ（図に示していない）の中に圧送するこ
とが出来る。ラジエータは熱交換器として作用して流体
Ｆを冷却し、こうして構成部品２２から熱を運び去る。
ラジエータは任意の公知の形式のパイプ、導管、熱交換
面、冷却素子、ポンプ、ファン等を含むことが出来る。
冷却は、流体Ｆの熱対流、熱伝導、分子対流、又はその
他の任意の形で達成することが出来る。
【００１６】複数個のセンサ２８ａ−２８ｆが適当な形
で、電気装置２０に作動的に結合されている。センサ２
８ａ−２８ｆは、所望のパラメータを感知して、感知さ
れたパラメータを表す信号を発生すなわち出力する任意
の形式のものであってよい。好ましい実施例では、セン
サ２８ａは、電気装置２０に対する電気負荷を測定する
ための電圧計や電流計等であって、電気装置２０の負荷
端子２９に結合されている。センサ２８ｂは収容容器２
４の内側の流体Ｆの中に配置された温度センサであり、
センサ２８ｃは収容容器２４の内側の流体Ｆの中に配置
された圧力センサであり、センサ２８ｄは収容容器２４
の内側の流体Ｆの中に配置された分子状水素センサであ
り、センサ２８ｅは流体循環センサであり、センサ２８
ｆは流体レベル・センサである。
で、電気装置２０に作動的に結合されている。センサ２
８ａ−２８ｆは、所望のパラメータを感知して、感知さ
れたパラメータを表す信号を発生すなわち出力する任意
の形式のものであってよい。好ましい実施例では、セン
サ２８ａは、電気装置２０に対する電気負荷を測定する
ための電圧計や電流計等であって、電気装置２０の負荷
端子２９に結合されている。センサ２８ｂは収容容器２
４の内側の流体Ｆの中に配置された温度センサであり、
センサ２８ｃは収容容器２４の内側の流体Ｆの中に配置
された圧力センサであり、センサ２８ｄは収容容器２４
の内側の流体Ｆの中に配置された分子状水素センサであ
り、センサ２８ｅは流体循環センサであり、センサ２８
ｆは流体レベル・センサである。
【００１７】好ましい実施例では、センサ２８ｂ−２８
ｆは流体Ｆと接触している。しかし、本発明では、セン
サ２８ｂ−２８ｆは流体Ｆのパラメータを測定すること
が出来ることを必要とするだけである。従って、これか
ら更に詳しく説明するように、使われるセンサの種類に
応じて、センサが流体Ｆと接触しても接触していなくて
もよい。例えば、センサ２８ｂ−２８ｆを流体Ｆから離
れたところに配置しても、流体Ｆの中に配置された感知
素子を持っていればよい。この代わりに、センサ２８ａ
−２８ｆが流体Ｆから全く離れていたところにあって、
光学手段等を通じて、ある距離のところから流体Ｆ内の
パラメータを監視することも出来る。センサ２８ａ−２
８ｆは任意の場所に配置することが出来、電気装置２０
の種類、寸法及び形と、評価しようとする診断及び前兆
と、実際の用途の任意のその他の細部の要求に応じて、
任意の場所で電気装置２０のパラメータを感知すること
が出来る。例えば、巻線の温度、ホット・スポットの温
度、鉄芯の温度、負荷時タップ切換え装置（ＯＬＴＣ）
の温度、周囲温度、ガス空間の圧力、流体レベル、流体
内の水分、流体内の誘電体の絶縁耐力、音響的な部分放
電、装置内の音圧、周囲の音圧、流体内の種々のガス、
ファン／ポンプの速度及び電流、負荷電流、線路電圧及
び振動の値を感知することが望ましいことがある。こう
いう全てのパラメータは既知のセンサを用いて感知する
ことが出来る。更に、複数個のセンサを使って、１箇所
よりも多くの場所で、同時に同じパラメータを測定する
ことが出来る。勿論、測定しようとするパラメータと希
望する測定場所に応じて、任意の数のセンサがあってよ
い。
ｆは流体Ｆと接触している。しかし、本発明では、セン
サ２８ｂ−２８ｆは流体Ｆのパラメータを測定すること
が出来ることを必要とするだけである。従って、これか
ら更に詳しく説明するように、使われるセンサの種類に
応じて、センサが流体Ｆと接触しても接触していなくて
もよい。例えば、センサ２８ｂ−２８ｆを流体Ｆから離
れたところに配置しても、流体Ｆの中に配置された感知
素子を持っていればよい。この代わりに、センサ２８ａ
−２８ｆが流体Ｆから全く離れていたところにあって、
光学手段等を通じて、ある距離のところから流体Ｆ内の
パラメータを監視することも出来る。センサ２８ａ−２
８ｆは任意の場所に配置することが出来、電気装置２０
の種類、寸法及び形と、評価しようとする診断及び前兆
と、実際の用途の任意のその他の細部の要求に応じて、
任意の場所で電気装置２０のパラメータを感知すること
が出来る。例えば、巻線の温度、ホット・スポットの温
度、鉄芯の温度、負荷時タップ切換え装置（ＯＬＴＣ）
の温度、周囲温度、ガス空間の圧力、流体レベル、流体
内の水分、流体内の誘電体の絶縁耐力、音響的な部分放
電、装置内の音圧、周囲の音圧、流体内の種々のガス、
ファン／ポンプの速度及び電流、負荷電流、線路電圧及
び振動の値を感知することが望ましいことがある。こう
いう全てのパラメータは既知のセンサを用いて感知する
ことが出来る。更に、複数個のセンサを使って、１箇所
よりも多くの場所で、同時に同じパラメータを測定する
ことが出来る。勿論、測定しようとするパラメータと希
望する測定場所に応じて、任意の数のセンサがあってよ
い。
【００１８】センサ２８ａ−２８ｆは、電気装置２０の
上又はその内部の所望の場所に固定して配置することが
出来るし、又は収容容器２４の壁或いは電気装置２０の
その他の部分に形成したセンサ・ポート又はその他の開
口を介して選択的に挿入することによって、所望の場所
に着脱自在に配置することが出来る。センサ２８ａ−２
８ｆは任意の適当な種類であってよい。例えば、各々の
センサ２８ｂ−２８ｆは、１つ又は更に多くの金属絶縁
体半導体ダイオード・センサ、光ファイバ・プローブ、
音響又は光学導波管、バイメタル・センサ、薄膜セン
サ、又はここで述べたパラメータを測定する為のその他
の適当なセンサ又は変換器であってよい。センサ２８ａ
は、抵抗又は誘導型装置のような公知の任意の種類の電
気負荷感知装置であってよい。センサ２８ａ−２８ｆが
電気的又は電子的なものであって、電気装置２０の強い
ＥＭ界領域の内側に配置される場合、適切な電気遮蔽を
施すことが出来る。光学又はその他の種類のセンサは、
場所に関係なく、電気的に遮蔽する必要がない。センサ
２８ａ−２８ｆが、それによって感知された電気装置２
０の動作パラメータを表すデータ又は信号を発生する。
上又はその内部の所望の場所に固定して配置することが
出来るし、又は収容容器２４の壁或いは電気装置２０の
その他の部分に形成したセンサ・ポート又はその他の開
口を介して選択的に挿入することによって、所望の場所
に着脱自在に配置することが出来る。センサ２８ａ−２
８ｆは任意の適当な種類であってよい。例えば、各々の
センサ２８ｂ−２８ｆは、１つ又は更に多くの金属絶縁
体半導体ダイオード・センサ、光ファイバ・プローブ、
音響又は光学導波管、バイメタル・センサ、薄膜セン
サ、又はここで述べたパラメータを測定する為のその他
の適当なセンサ又は変換器であってよい。センサ２８ａ
は、抵抗又は誘導型装置のような公知の任意の種類の電
気負荷感知装置であってよい。センサ２８ａ−２８ｆが
電気的又は電子的なものであって、電気装置２０の強い
ＥＭ界領域の内側に配置される場合、適切な電気遮蔽を
施すことが出来る。光学又はその他の種類のセンサは、
場所に関係なく、電気的に遮蔽する必要がない。センサ
２８ａ−２８ｆが、それによって感知された電気装置２
０の動作パラメータを表すデータ又は信号を発生する。
【００１９】診断装置３０が電気装置２０に結合され、
電気装置２０の種々の動作特性を判定するが、プロセッ
サ４０、入力／出力インターフェース（Ｉ／Ｏ）５０、
ユーザ・インターフェース６０、データ母線７０及び電
源７２を有する。センサ２８ａ−２８ｆ及びポンプ２６
が適当な導通機構を介してＩ／Ｏ５０に連絡するように
結合されている。例えば、センサ２８ａ−２８ｆが電気
的なものであるか、或いは電子信号を発生する場合、電
気導体がセンサ２８ａ−２８ｆからＩ／Ｏ５０まで伸び
ていてよい。これらの状態は、Ｉ／Ｏ５０に接続する為
に、任意の適当な端子ストリップ、コネクタ等を含んで
いてよい。結合、即ちセンサ２８ａ−２８ｆとＩ／Ｏ５
０の間で信号を通すことは、電線、光ファイバ・ストラ
ンド、無線周波装置、赤外線装置又はその他の任意の公
知の形で達成することが出来る。ポンプ２６は同様にＩ
／Ｏ５０に結合することが出来る。診断装置３０は、電
話線路、ＲＳ２３２直列リンク、万能直列母線（ＵＳ
Ｂ）リンク、無線周波リンク、赤外線リンク等のような
遠隔又は局部通信リンクを介して、センサ２８ａ−２８
ｆ及びポンプ２６と連絡することが出来る。電源７２が
別個の素子として示されている。しかし、電源が１つ又
は更に多くの他の構成部品と一体であってよい。
電気装置２０の種々の動作特性を判定するが、プロセッ
サ４０、入力／出力インターフェース（Ｉ／Ｏ）５０、
ユーザ・インターフェース６０、データ母線７０及び電
源７２を有する。センサ２８ａ−２８ｆ及びポンプ２６
が適当な導通機構を介してＩ／Ｏ５０に連絡するように
結合されている。例えば、センサ２８ａ−２８ｆが電気
的なものであるか、或いは電子信号を発生する場合、電
気導体がセンサ２８ａ−２８ｆからＩ／Ｏ５０まで伸び
ていてよい。これらの状態は、Ｉ／Ｏ５０に接続する為
に、任意の適当な端子ストリップ、コネクタ等を含んで
いてよい。結合、即ちセンサ２８ａ−２８ｆとＩ／Ｏ５
０の間で信号を通すことは、電線、光ファイバ・ストラ
ンド、無線周波装置、赤外線装置又はその他の任意の公
知の形で達成することが出来る。ポンプ２６は同様にＩ
／Ｏ５０に結合することが出来る。診断装置３０は、電
話線路、ＲＳ２３２直列リンク、万能直列母線（ＵＳ
Ｂ）リンク、無線周波リンク、赤外線リンク等のような
遠隔又は局部通信リンクを介して、センサ２８ａ−２８
ｆ及びポンプ２６と連絡することが出来る。電源７２が
別個の素子として示されている。しかし、電源が１つ又
は更に多くの他の構成部品と一体であってよい。
【００２０】Ｉ／Ｏ５０は複数個の信号調整回路５２ａ
−５２ｇを持っており、これらはセンサ２８ａ−２８ｆ
及びポンプ２６からの信号又はデータ出力を調整する為
の適切な任意の種類にすることが出来る。例えば、信号
調整回路５２ａ−５２ｇは、公知の形で、平滑、標本
化、限流、塞流、増幅、減衰又はその他の作用の為の回
路を含んでいてよい。ポンプ２６が、タコメータ・フィ
ードバック、振動フィードバック又は負荷フィードバッ
クの内の１つ又は更に多くのように、その動作状態を表
す信号又はデータを発生するフィードバック能力を持つ
ことが出来ることに注意されたい。同様に、信号調整回
路５２ａ−５２ｇの各々は、センサ２８ａ−２８ｆ及び
ポンプ２６に送られる出力信号を調整することが出来
る。これらの信号は、これから更に詳しく説明するよう
に、閾値、直線化パラメータの調節、感度調節、速度調
節（ポンプ２６の場合）等に関連するものであってよ
い。信号調整回路５２ａ−５２ｇが別々の素子として示
されている。しかし、１つ又は更に多くの信号調整回路
をセンサ、プロセッサ又はその他の構成部品と一体にす
ることが出来る。
−５２ｇを持っており、これらはセンサ２８ａ−２８ｆ
及びポンプ２６からの信号又はデータ出力を調整する為
の適切な任意の種類にすることが出来る。例えば、信号
調整回路５２ａ−５２ｇは、公知の形で、平滑、標本
化、限流、塞流、増幅、減衰又はその他の作用の為の回
路を含んでいてよい。ポンプ２６が、タコメータ・フィ
ードバック、振動フィードバック又は負荷フィードバッ
クの内の１つ又は更に多くのように、その動作状態を表
す信号又はデータを発生するフィードバック能力を持つ
ことが出来ることに注意されたい。同様に、信号調整回
路５２ａ−５２ｇの各々は、センサ２８ａ−２８ｆ及び
ポンプ２６に送られる出力信号を調整することが出来
る。これらの信号は、これから更に詳しく説明するよう
に、閾値、直線化パラメータの調節、感度調節、速度調
節（ポンプ２６の場合）等に関連するものであってよ
い。信号調整回路５２ａ−５２ｇが別々の素子として示
されている。しかし、１つ又は更に多くの信号調整回路
をセンサ、プロセッサ又はその他の構成部品と一体にす
ることが出来る。
【００２１】Ｉ／Ｏ５０は多重チャンネル・ディジタル
・アナログ及びアナログ・ディジタル変換器（Ｄ／Ａ）
５４をも持っており、これが、好ましい実施例ではアナ
ログであるセンサ２８ａ−２８ｆ及びポンプ２６の信号
と、好ましい実施例ではディジタルであるプロセッサ４
０との間のインターフェースになる。勿論、センサ２８
ａ−２８ｆ、ポンプ２６及びプロセッサ４０が全部アナ
ログ又は全部ディジタルであれば、Ｄ／Ａ５４を省略す
ることが出来る。Ｄ／Ａ５４は両方向通信の為のデータ
母線７０を介してプロセッサ４０に結合される。プロセ
ッサ４０は中央処理装置（ＣＰＵ）４２及びメモリ・デ
バイス４４を含む。ＣＰＵ４２はメモリ・デバイス４４
に記憶された制御プログラムを実行する。メモリ・デバ
イス４４は、ハード・ディスクのような標準型の磁気メ
モリ・デバイスを含んでいて、制御プログラム及びその
他のデータを記憶すると共に、ＣＰＵ４２に対するラン
ダムアクセス・メモリ（ＲＡＭ）のような「作業空間」
をも含んでいて、一時的にデータを記憶することが出来
る。
・アナログ及びアナログ・ディジタル変換器（Ｄ／Ａ）
５４をも持っており、これが、好ましい実施例ではアナ
ログであるセンサ２８ａ−２８ｆ及びポンプ２６の信号
と、好ましい実施例ではディジタルであるプロセッサ４
０との間のインターフェースになる。勿論、センサ２８
ａ−２８ｆ、ポンプ２６及びプロセッサ４０が全部アナ
ログ又は全部ディジタルであれば、Ｄ／Ａ５４を省略す
ることが出来る。Ｄ／Ａ５４は両方向通信の為のデータ
母線７０を介してプロセッサ４０に結合される。プロセ
ッサ４０は中央処理装置（ＣＰＵ）４２及びメモリ・デ
バイス４４を含む。ＣＰＵ４２はメモリ・デバイス４４
に記憶された制御プログラムを実行する。メモリ・デバ
イス４４は、ハード・ディスクのような標準型の磁気メ
モリ・デバイスを含んでいて、制御プログラム及びその
他のデータを記憶すると共に、ＣＰＵ４２に対するラン
ダムアクセス・メモリ（ＲＡＭ）のような「作業空間」
をも含んでいて、一時的にデータを記憶することが出来
る。
【００２２】診断装置３０は、表示装置６２及び入力装
置６４を有するユーザ・インターフェース６０をも含む
ことが出来る。入力装置６４は、ユーザが設定値、パラ
メータ、命令等をプロセッサ４０に入力することが出来
るようにする任意の種類のキーボード、マウス、スイッ
チ（１つ又は複数）又はその他の任意の装置であってよ
い。表示装置６２は、ＬＣＤ又はＣＲＴ表示装置、パイ
ロット・ランプ又は一連のパイロット・ランプ、可聴警
報器等のように、動作状態を視覚表示する任意の種類の
表示装置であってよい。電源７２が診断装置３０の他の
素子に対して電力を供給するが、蓄電池、燃料電池又は
交流入力から直流電流を供給する整流器のような任意の
種類の公知の電源であってよい。診断装置３０は、パー
ソナル・コンピュータ又はプログラム可能な論理制御装
置のようなマイクロプロセッサを基本とした装置、結線
形論理装置又はこれから説明する必要な処理を達成する
その他の任意の装置であってよい。
置６４を有するユーザ・インターフェース６０をも含む
ことが出来る。入力装置６４は、ユーザが設定値、パラ
メータ、命令等をプロセッサ４０に入力することが出来
るようにする任意の種類のキーボード、マウス、スイッ
チ（１つ又は複数）又はその他の任意の装置であってよ
い。表示装置６２は、ＬＣＤ又はＣＲＴ表示装置、パイ
ロット・ランプ又は一連のパイロット・ランプ、可聴警
報器等のように、動作状態を視覚表示する任意の種類の
表示装置であってよい。電源７２が診断装置３０の他の
素子に対して電力を供給するが、蓄電池、燃料電池又は
交流入力から直流電流を供給する整流器のような任意の
種類の公知の電源であってよい。診断装置３０は、パー
ソナル・コンピュータ又はプログラム可能な論理制御装
置のようなマイクロプロセッサを基本とした装置、結線
形論理装置又はこれから説明する必要な処理を達成する
その他の任意の装置であってよい。
【００２３】プロセッサ４０は、メモリ・デバイス４４
に記憶された予めプログラムされている制御プログラム
を持っており、これから説明するような形で、電気装置
２０の診断、前兆、性能特性及び寿命評価のような特性
を判定する。具体的に言うと、制御プログラムは、電気
装置２０の挙動の種々の解析モデル、因果ネットワーク
及び確信ネットワークを含む。データ母線７０は、デー
タ又は信号を送信及び受信する為の任意の適当な種類の
ハードウエア及び／又はソフトウエア・プロトコルを利
用することが出来る。例えば、データ母線７０は標準形
ＩＳＡ母線、ＤＣＩ母線、ＧＰＩＢ母線等であってよ
い。遠隔の又は局部のホスト・コンピュータにデータを
送信したり、それから受信したりして、一層の診断、前
兆及び制御をすると共に、複数個の流体充填電気装置の
診断と動作を調整することが出来る。
に記憶された予めプログラムされている制御プログラム
を持っており、これから説明するような形で、電気装置
２０の診断、前兆、性能特性及び寿命評価のような特性
を判定する。具体的に言うと、制御プログラムは、電気
装置２０の挙動の種々の解析モデル、因果ネットワーク
及び確信ネットワークを含む。データ母線７０は、デー
タ又は信号を送信及び受信する為の任意の適当な種類の
ハードウエア及び／又はソフトウエア・プロトコルを利
用することが出来る。例えば、データ母線７０は標準形
ＩＳＡ母線、ＤＣＩ母線、ＧＰＩＢ母線等であってよ
い。遠隔の又は局部のホスト・コンピュータにデータを
送信したり、それから受信したりして、一層の診断、前
兆及び制御をすると共に、複数個の流体充填電気装置の
診断と動作を調整することが出来る。
【００２４】動作について説明すると、収容容器２４を
完全に又は部分的に油のような流体Ｆで充填する。この
状態では、センサ２８ｂ−２８ｃ、２８ｄ、２８ｅ及び
２８ｆは流体Ｆと接触しているか、或いはその他の形で
その中のパラメータを感知することが出来る。好ましい
実施例では、センサ２８ｂが流体Ｆの温度を感知し、セ
ンサ２８ｃが流体Ｆ内の圧力を感知し、センサ２８ｄが
流体Ｆ内の分子状水素の含有量を感知し、センサ２８ｅ
が流体Ｆの循環を感知し、センサ２８ｆが流体Ｆのレベ
ルを感知する。この他の感知するパラメータとしては、
これに限らないが、（アセチレン、一酸化炭素及びエチ
レンのような）種々のガスの含有量、巻線の温度、ホッ
ト・スポットの温度、鉄芯の温度、負荷時タップ切換え
装置（ＯＬＴＣ）の温度、周囲温度、ガス空間の圧力、
流体レベル、流体内の水分、流体の絶縁耐力、音響的な
部分的な放電、音圧、周囲の音圧、ガス含有量、流体の
流れ、ポンプ速度及び振動を含めることが出来る。勿
論、電気装置２０の動作状態を判断するのに役立つか、
並びに／又はその解析モデルで考慮される任意のパラメ
ータも感知することが出来る。
完全に又は部分的に油のような流体Ｆで充填する。この
状態では、センサ２８ｂ−２８ｃ、２８ｄ、２８ｅ及び
２８ｆは流体Ｆと接触しているか、或いはその他の形で
その中のパラメータを感知することが出来る。好ましい
実施例では、センサ２８ｂが流体Ｆの温度を感知し、セ
ンサ２８ｃが流体Ｆ内の圧力を感知し、センサ２８ｄが
流体Ｆ内の分子状水素の含有量を感知し、センサ２８ｅ
が流体Ｆの循環を感知し、センサ２８ｆが流体Ｆのレベ
ルを感知する。この他の感知するパラメータとしては、
これに限らないが、（アセチレン、一酸化炭素及びエチ
レンのような）種々のガスの含有量、巻線の温度、ホッ
ト・スポットの温度、鉄芯の温度、負荷時タップ切換え
装置（ＯＬＴＣ）の温度、周囲温度、ガス空間の圧力、
流体レベル、流体内の水分、流体の絶縁耐力、音響的な
部分的な放電、音圧、周囲の音圧、ガス含有量、流体の
流れ、ポンプ速度及び振動を含めることが出来る。勿
論、電気装置２０の動作状態を判断するのに役立つか、
並びに／又はその解析モデルで考慮される任意のパラメ
ータも感知することが出来る。
【００２５】図２は好ましい実施例による診断判定ルー
チンのフローチャートである。このルーチンは、メモリ
・デバイス４４に記憶されたソフトウエアの形にするこ
とが出来、ＣＰＵ４２によって読取ることが出来る任意
の適当な言語又はコードで書かれる。例えば、ソフトウ
エア・ルーチンはベーシック、Ｃ＋＋等で書くことが出
来る。Ｄ／Ａ５４からの出力信号、即ち、センサ・デー
タは、装置２０のパラメータを表しており、母線７０を
介してプロセッサ４０に入力される。センサ・データが
最初に有効性認定工程１００にかけられ、対応するセン
サが正しく働いているかどうかを判断する。例えば、有
効性認定工程１００は、センサ・データを、センサ２８
ａ−２８ｆによって感知されるパラメータの考えられる
値（必ずしも望ましい値ではない）に対応する予定の最
小及び最大の閾値と比較する工程を含むことが出来る。
例えば、センサ２８ｂ（温度センサ）に対応するセンサ
・データが、考えられる油温度より高い又は低い温度、
例えば、周囲温度より低いか或いは構成部品２２の温度
定格よりずっと高い温度を示す場合、センサ２８ａが正
しく働いていないと考えることが出来る。更に、有効性
認定工程１００は、センサ２８ａに間欠的に問題が生じ
ていることを表すような、センサ・データで示される値
の考えられない変動を検査する工程を含むことが出来
る。有効性認定工程１００がセンサ２８ａ−２８ｆの各
々に対して同様に行われる。有効性認定工程１００で、
センサ２８ａ−２８ｆの内の１つが正しく作用していな
いと示された場合、適当な誤りメッセージが表示装置６
２又は遠隔の表示装置に視覚表示されるか、或いはその
他の形で記録されるか、或いはオペレータ或いは遠隔の
コンピュータに連絡されるか等する。不良センサからの
データは、そのセンサを修理するか又は交換するまで、
無視することが出来る。この代わりに、不良センサによ
って測定されたパラメータは、これから説明する１つの
モデルによって計算することが出来る。
チンのフローチャートである。このルーチンは、メモリ
・デバイス４４に記憶されたソフトウエアの形にするこ
とが出来、ＣＰＵ４２によって読取ることが出来る任意
の適当な言語又はコードで書かれる。例えば、ソフトウ
エア・ルーチンはベーシック、Ｃ＋＋等で書くことが出
来る。Ｄ／Ａ５４からの出力信号、即ち、センサ・デー
タは、装置２０のパラメータを表しており、母線７０を
介してプロセッサ４０に入力される。センサ・データが
最初に有効性認定工程１００にかけられ、対応するセン
サが正しく働いているかどうかを判断する。例えば、有
効性認定工程１００は、センサ・データを、センサ２８
ａ−２８ｆによって感知されるパラメータの考えられる
値（必ずしも望ましい値ではない）に対応する予定の最
小及び最大の閾値と比較する工程を含むことが出来る。
例えば、センサ２８ｂ（温度センサ）に対応するセンサ
・データが、考えられる油温度より高い又は低い温度、
例えば、周囲温度より低いか或いは構成部品２２の温度
定格よりずっと高い温度を示す場合、センサ２８ａが正
しく働いていないと考えることが出来る。更に、有効性
認定工程１００は、センサ２８ａに間欠的に問題が生じ
ていることを表すような、センサ・データで示される値
の考えられない変動を検査する工程を含むことが出来
る。有効性認定工程１００がセンサ２８ａ−２８ｆの各
々に対して同様に行われる。有効性認定工程１００で、
センサ２８ａ−２８ｆの内の１つが正しく作用していな
いと示された場合、適当な誤りメッセージが表示装置６
２又は遠隔の表示装置に視覚表示されるか、或いはその
他の形で記録されるか、或いはオペレータ或いは遠隔の
コンピュータに連絡されるか等する。不良センサからの
データは、そのセンサを修理するか又は交換するまで、
無視することが出来る。この代わりに、不良センサによ
って測定されたパラメータは、これから説明する１つの
モデルによって計算することが出来る。
【００２６】次にルーチンが計算工程１１０に進み、そ
こで、種々のパラメータが、装置２０の特定のパラメー
タに対して開発されたモデルに従って、感知された他の
パラメータに基づいて計算される。例えば、水素モデル
は、装置形状情報、即ち、装置２０の寸法、相対的な次
元、構成部品、流体の種類等に基づいて、装置２０の流
体Ｆ内にある分子状水素（Ｈ2 ）の理論値を計算するア
ルゴリズムである。好ましい実施例は、水素モデル１１
２、温度モデル１１４及び圧力モデル１１６を含む。種
々の公知のモデルの内の任意のものを、各々のパラメー
タに対して使うことが出来る。例えば、マサチューセッ
ツ工科大学で開発された「ＭＩＴ水素モデル」を水素モ
デル１１２として使うことが出来る。ＭＩＴ水素モデル
は下記の式を使う。
こで、種々のパラメータが、装置２０の特定のパラメー
タに対して開発されたモデルに従って、感知された他の
パラメータに基づいて計算される。例えば、水素モデル
は、装置形状情報、即ち、装置２０の寸法、相対的な次
元、構成部品、流体の種類等に基づいて、装置２０の流
体Ｆ内にある分子状水素（Ｈ2 ）の理論値を計算するア
ルゴリズムである。好ましい実施例は、水素モデル１１
２、温度モデル１１４及び圧力モデル１１６を含む。種
々の公知のモデルの内の任意のものを、各々のパラメー
タに対して使うことが出来る。例えば、マサチューセッ
ツ工科大学で開発された「ＭＩＴ水素モデル」を水素モ
デル１１２として使うことが出来る。ＭＩＴ水素モデル
は下記の式を使う。
【００２７】Ｈ2［ｋ］＝α＋βＸＴtopoil［ｋ］＋γ
Ｘ（Ｔtopoil［ｋ］）2 ここで、 ｋ： 時間測定指数 Ｈ2［ｋ］： 各々の指数期間に於ける分子状水素の計
算値 Ｔtopoil［ｋ］： 各々の指数に於ける測定された上部
油温度 α： 分子状水素定数 β： 分子状水素１次係数 γ： 分子状水素２次係数。
Ｘ（Ｔtopoil［ｋ］）2 ここで、 ｋ： 時間測定指数 Ｈ2［ｋ］： 各々の指数期間に於ける分子状水素の計
算値 Ｔtopoil［ｋ］： 各々の指数に於ける測定された上部
油温度 α： 分子状水素定数 β： 分子状水素１次係数 γ： 分子状水素２次係数。
【００２８】同様に、「ＭＩＴ温度モデル」では、下記
の式を使って、温度モデル１１４として使うことが出来
る。
の式を使って、温度モデル１１４として使うことが出来
る。
【００２９】Θtop［ｋ］＝｛Ｔ0／（Ｔ0＋Δｔ）｝Θ
top［ｋ−１］＋｛Δｔ／（Ｔ0＋Δｔ）｝（Θ
amb［ｋ］＋Θu［ｋ］） ここで、 ｋ: 時間測定指数 Θtop［ｋ］： 各々の指数期間に於ける計算された上
部油温度 Θamb［ｋ］： 各々の指数期間に於ける測定された周
囲温度 Δｔ： 標本化周波数 Θu［ｋ］： 各々の指数期間の電流負荷Ｌに対する究
極的な上部油上昇 Ｔ0： 変圧器の種々の物理的な特性から計算された油
時定数。
top［ｋ−１］＋｛Δｔ／（Ｔ0＋Δｔ）｝（Θ
amb［ｋ］＋Θu［ｋ］） ここで、 ｋ: 時間測定指数 Θtop［ｋ］： 各々の指数期間に於ける計算された上
部油温度 Θamb［ｋ］： 各々の指数期間に於ける測定された周
囲温度 Δｔ： 標本化周波数 Θu［ｋ］： 各々の指数期間の電流負荷Ｌに対する究
極的な上部油上昇 Ｔ0： 変圧器の種々の物理的な特性から計算された油
時定数。
【００３０】公知の種々の圧力モデルの内のどれを使っ
てもよい。モデルは、電気装置２０の特定の物理的な特
性に従って構成される（即ち、定数及び係数が計算され
る）。例えば、定格負荷、上部オイルの上での平均導体
温度上昇、上部油上昇、負荷損失比、冷却特性、損失、
熱容量、構成部品２２の重量、収容容器２４の重量及び
電気装置２０の流体容量を公知の形で考慮して、適切な
モデルを作成することが出来る。
てもよい。モデルは、電気装置２０の特定の物理的な特
性に従って構成される（即ち、定数及び係数が計算され
る）。例えば、定格負荷、上部オイルの上での平均導体
温度上昇、上部油上昇、負荷損失比、冷却特性、損失、
熱容量、構成部品２２の重量、収容容器２４の重量及び
電気装置２０の流体容量を公知の形で考慮して、適切な
モデルを作成することが出来る。
【００３１】一旦各々のパラメータに対する種々の値
が、工程１１０でモデルに従ってプロセッサ４０で計算
されたら、各々のパラメータの計算値を、異常検出工程
１２０で、対応するパラメータの測定値、即ちセンサ・
データと比較する。測定値が計算値から所定の許容公差
の範囲内であれば、そのパラメータに対する異常は検出
されず、警報器は鳴らない。他方、特定のパラメータの
測定値が所定の許容範囲内にない場合、表示装置６２、
別個の警報装置又は遠隔の表示装置等で警報器を鳴らす
か、又はその他の形で記録し、又は連絡して、予備的な
状態の表示をすることが出来る。
が、工程１１０でモデルに従ってプロセッサ４０で計算
されたら、各々のパラメータの計算値を、異常検出工程
１２０で、対応するパラメータの測定値、即ちセンサ・
データと比較する。測定値が計算値から所定の許容公差
の範囲内であれば、そのパラメータに対する異常は検出
されず、警報器は鳴らない。他方、特定のパラメータの
測定値が所定の許容範囲内にない場合、表示装置６２、
別個の警報装置又は遠隔の表示装置等で警報器を鳴らす
か、又はその他の形で記録し、又は連絡して、予備的な
状態の表示をすることが出来る。
【００３２】工程１３０で、パラメータの測定値及び計
算値の間の差を因果ネットワークの表示子として印加す
る。因果ネットワークはルーチンの一部分であり、従っ
て、メモリ・デバイス４４に記憶することが出来る。因
果ネットワークは、これから説明するように予め作成す
ることが出来る。各々の因果ネットワークは、複数個の
ノードの間の原因と結果の関係を持っており、あるノー
ドは電気装置２０内の故障に関連する根本的な原因、即
ち故障モードを表しており、あるノードは故障モードの
観察し得る表示を表している。因果ネットワーク内の各
々の故障モードは、特定の故障の可能性(likelihood)を
示す先行確率を持っている。
算値の間の差を因果ネットワークの表示子として印加す
る。因果ネットワークはルーチンの一部分であり、従っ
て、メモリ・デバイス４４に記憶することが出来る。因
果ネットワークは、これから説明するように予め作成す
ることが出来る。各々の因果ネットワークは、複数個の
ノードの間の原因と結果の関係を持っており、あるノー
ドは電気装置２０内の故障に関連する根本的な原因、即
ち故障モードを表しており、あるノードは故障モードの
観察し得る表示を表している。因果ネットワーク内の各
々の故障モードは、特定の故障の可能性(likelihood)を
示す先行確率を持っている。
【００３３】因果ネットワーク内の各々のノードは、そ
の故障モードに対する表示モードの関係、即ち、電気装
置２０の故障と観察し得る徴候の原因と結果の関係の強
さを表す条件つき確率情報をも持っている。従って、因
果ネットワークを作成する為には、流体充填電気装置内
の各々の構成部品がどのように動作するのか、並びに各
々の故障モードの観察し得る徴候を理解していなければ
ならない。電気装置２０に起こり得ると考えられるある
故障モードはポンプ２６の故障（モータの故障及びファ
ン羽根に対する損傷を含む）、収容容器２４の洩れ、構
成部品２２の故障、構成部品２２の絶縁の不良、過負荷
状態、流体Ｆの誘電体降伏及びラジエータの洩れであ
る。
の故障モードに対する表示モードの関係、即ち、電気装
置２０の故障と観察し得る徴候の原因と結果の関係の強
さを表す条件つき確率情報をも持っている。従って、因
果ネットワークを作成する為には、流体充填電気装置内
の各々の構成部品がどのように動作するのか、並びに各
々の故障モードの観察し得る徴候を理解していなければ
ならない。電気装置２０に起こり得ると考えられるある
故障モードはポンプ２６の故障（モータの故障及びファ
ン羽根に対する損傷を含む）、収容容器２４の洩れ、構
成部品２２の故障、構成部品２２の絶縁の不良、過負荷
状態、流体Ｆの誘電体降伏及びラジエータの洩れであ
る。
【００３４】考えられる全ての故障モードを電気装置２
０に対して確認した後、電気装置２０に対する因果ネッ
トワークを作成する。図３は、電気装置２０に対する上
に述べた故障モードを例示している。これらの故障モー
ドは例であって、このリストは全部を網羅したものでは
ない。各々の故障モードは、故障モード・ノード又は原
因として選定され、角を丸くしたボックスで表される。
各々の原因は、電気装置２０に対してある上位レベルの
効果を持っている。幾つかの原因が同じ効果を持つこと
が考えられる。ある点で、効果が表れて、それを測定し
又は観察することが出来る。１個の観察し得る徴候の状
態又は幾つかの観察し得る徴候の状態が１つの原因に対
して独特である場合、問題を一意的に確認することが可
能である。
０に対して確認した後、電気装置２０に対する因果ネッ
トワークを作成する。図３は、電気装置２０に対する上
に述べた故障モードを例示している。これらの故障モー
ドは例であって、このリストは全部を網羅したものでは
ない。各々の故障モードは、故障モード・ノード又は原
因として選定され、角を丸くしたボックスで表される。
各々の原因は、電気装置２０に対してある上位レベルの
効果を持っている。幾つかの原因が同じ効果を持つこと
が考えられる。ある点で、効果が表れて、それを測定し
又は観察することが出来る。１個の観察し得る徴候の状
態又は幾つかの観察し得る徴候の状態が１つの原因に対
して独特である場合、問題を一意的に確認することが可
能である。
【００３５】図４は、図３に記した各々の故障モードに
対する原因と結果の関係、即ち、電気装置２０の因果ネ
ットワークの一例を示す。この明細書でいう「因果ネッ
トワーク」という言葉は、潜在的な故障並びに種々の表
示に対するその確率関係を表すネットワーク、アルゴリ
ズム等を指す。各々のノード（故障モードと観察し得る
表示）の間の原因と結果の関係が、因果関係の方向を示
す矢印と共に示されている。図４では、ポンプ・モータ
故障及びポンプ羽根故障の故障モードは、夫々流体の循
環が小さいという観察し得る表示によって特徴付けられ
る効果を持つことが示されている。低循環ノードが、低
循環という表示子ノードに結合され、これはセンサ２８
ｅで測定した流体の循環が低いかどうかを示す。表示子
ノードは、測定されたパラメータの値、そのパラメータ
の計算値又は測定されたパラメータとその計算値の間の
差を直接的に表す効果が常にあり、円で表される。
対する原因と結果の関係、即ち、電気装置２０の因果ネ
ットワークの一例を示す。この明細書でいう「因果ネッ
トワーク」という言葉は、潜在的な故障並びに種々の表
示に対するその確率関係を表すネットワーク、アルゴリ
ズム等を指す。各々のノード（故障モードと観察し得る
表示）の間の原因と結果の関係が、因果関係の方向を示
す矢印と共に示されている。図４では、ポンプ・モータ
故障及びポンプ羽根故障の故障モードは、夫々流体の循
環が小さいという観察し得る表示によって特徴付けられ
る効果を持つことが示されている。低循環ノードが、低
循環という表示子ノードに結合され、これはセンサ２８
ｅで測定した流体の循環が低いかどうかを示す。表示子
ノードは、測定されたパラメータの値、そのパラメータ
の計算値又は測定されたパラメータとその計算値の間の
差を直接的に表す効果が常にあり、円で表される。
【００３６】ポンプ羽根故障モード及びポンプ・モータ
故障モードは、何れも（前の工程１１０で）圧力モデル
１１６によって計算された値に比べたセンサ２８ｅから
のデータで示されるように、収容容器２４の中での流体
の循環が低いことを特徴とする効果を持つことが示され
ている。収容容器洩れモードが、収容容器２４内の流体
レベル・センサ２８で示されるように、流体レベルが低
いという効果を持つことが示されている。更に、ポンプ
・モータ故障モードがポンプ２６からのフィードバッ
ク、例えばタコメータに対応する表示子ノードに結合さ
れる。上位レベルでは、低流体循環及び低流体レベルの
効果は、電気装置２０に対して、ラジエータの中を流体
が適切に循環していない為に、冷却能力が不適切である
ことを特徴とする効果を持つ。この効果が、（前に述べ
た工程１１０で）温度モデル１１４によって計算された
温度の値と温度センサ２８ｂによって測定された温度の
間の差によって示されるように、流体温度が正常より高
いかどうかを検査する表示子に結合される。
故障モードは、何れも（前の工程１１０で）圧力モデル
１１６によって計算された値に比べたセンサ２８ｅから
のデータで示されるように、収容容器２４の中での流体
の循環が低いことを特徴とする効果を持つことが示され
ている。収容容器洩れモードが、収容容器２４内の流体
レベル・センサ２８で示されるように、流体レベルが低
いという効果を持つことが示されている。更に、ポンプ
・モータ故障モードがポンプ２６からのフィードバッ
ク、例えばタコメータに対応する表示子ノードに結合さ
れる。上位レベルでは、低流体循環及び低流体レベルの
効果は、電気装置２０に対して、ラジエータの中を流体
が適切に循環していない為に、冷却能力が不適切である
ことを特徴とする効果を持つ。この効果が、（前に述べ
た工程１１０で）温度モデル１１４によって計算された
温度の値と温度センサ２８ｂによって測定された温度の
間の差によって示されるように、流体温度が正常より高
いかどうかを検査する表示子に結合される。
【００３７】因果ネットワーク内の各々の故障モードに
対し、故障の可能性を示す初期条件つき確率が指定され
る。条件つき確率は、原因が存在する相対的な確率を示
す、各々の故障モードに指定される因子である。図４
は、電気装置２０の各々の故障モードに指定される条件
つき確率の一例を示している。条件つき確率が、対応す
る故障モード・ノードの下に１０進数で記されている。
ある構成部品が幾つかの故障モードを持つ場合、各々の
故障モードによる故障の条件つき確率が必要であること
に注意されたい。更に、故障モード・ノードの条件つき
確率の大きさをまとめたものが、特定の故障モードが問
題になる相対的な可能性を決めることに注意されたい。
例えば、図４の因果ネットワークでは、流体Ｆの低循環
があった場合、ポンプ・モータ故障（０．０１の条件つ
き確率）が、ポンプ羽根故障（０．００１の条件つき確
率）よりも低循環の原因である確率が１０倍も大きいと
予測される。
対し、故障の可能性を示す初期条件つき確率が指定され
る。条件つき確率は、原因が存在する相対的な確率を示
す、各々の故障モードに指定される因子である。図４
は、電気装置２０の各々の故障モードに指定される条件
つき確率の一例を示している。条件つき確率が、対応す
る故障モード・ノードの下に１０進数で記されている。
ある構成部品が幾つかの故障モードを持つ場合、各々の
故障モードによる故障の条件つき確率が必要であること
に注意されたい。更に、故障モード・ノードの条件つき
確率の大きさをまとめたものが、特定の故障モードが問
題になる相対的な可能性を決めることに注意されたい。
例えば、図４の因果ネットワークでは、流体Ｆの低循環
があった場合、ポンプ・モータ故障（０．０１の条件つ
き確率）が、ポンプ羽根故障（０．００１の条件つき確
率）よりも低循環の原因である確率が１０倍も大きいと
予測される。
【００３８】各々の故障モードに条件つき確率が指定さ
れた後、故障モードと次のレベルの表示の間の関係の強
さを推定するエッジ確率が各々の関係に対して指定され
る。エッジ確率は、故障モード・ノードと表示ノードを
結ぶ線に従って記されており、故障モードが存在してい
ると既に判っているときに表示が存在する確率を表す。
もし全ての故障モードが独立であり、全ての故障モード
が存在していなければ、表示は存在しない。好ましい実
施例では、０と１の間の１個のパラメータをエッジ確率
として使って、その関係の強さを表す（１が直接関係又
は「１対１」の関係を表す）が、故障モード・ノードと
表示ノードの間の関係を表す任意の表し方を使うことが
出来る。
れた後、故障モードと次のレベルの表示の間の関係の強
さを推定するエッジ確率が各々の関係に対して指定され
る。エッジ確率は、故障モード・ノードと表示ノードを
結ぶ線に従って記されており、故障モードが存在してい
ると既に判っているときに表示が存在する確率を表す。
もし全ての故障モードが独立であり、全ての故障モード
が存在していなければ、表示は存在しない。好ましい実
施例では、０と１の間の１個のパラメータをエッジ確率
として使って、その関係の強さを表す（１が直接関係又
は「１対１」の関係を表す）が、故障モード・ノードと
表示ノードの間の関係を表す任意の表し方を使うことが
出来る。
【００３９】一例として、収容容器２４の洩れがある
と、０．９のエッジ確率によって表されるように、９０
％の時間の間、流体Ｆの低レベルという効果が検出され
る。残りの１０％の時間の間、洩れはゆっくりし過ぎて
いて、流体レベルにあまり影響しない。条件つき確率情
報がエッジ確率情報から導き出されることに注意された
い。この情報は実験的に又は数学的に決定することが出
来る。
と、０．９のエッジ確率によって表されるように、９０
％の時間の間、流体Ｆの低レベルという効果が検出され
る。残りの１０％の時間の間、洩れはゆっくりし過ぎて
いて、流体レベルにあまり影響しない。条件つき確率情
報がエッジ確率情報から導き出されることに注意された
い。この情報は実験的に又は数学的に決定することが出
来る。
【００４０】上に述べた因果ネットワークを図２の工程
１３０で用い、それを使って、電気装置２０の動作状態
を判定する。因果ネットワークの表示子、即ち、センサ
２８ａ−２８ｆによって測定されるパラメータ、並びに
これらのパラメータとモデル１１２、１１４、１１６に
よって出されたその計算値との間の差が、条件つき確率
情報及びエッジ確率情報に従って評価される。プロセッ
サ４０は、センサ２８ａ−２８ｆ及び適切なモデルによ
って表される写像された表示子の状態に従って、因果ネ
ットワークの確率を絶えず計算し直す。特に、確率が工
程１４０で、ベイジアン確信ネットワークのような既知
の確信ネットワーク解決アルゴリズムを用いて計算し直
され、工程１３０の因果ネットワークにフィードバック
される。例えば、センサ２８ｅによって低流体循環が検
出され、ポンプ２６のタコメータが正常なポンプ・モー
タ状態を示す場合、ポンプ羽根故障が起こっている可能
性を強くするように確率が調節される。このとき、プロ
セッサ４０が因果ネットワーク内の計算し直された確率
を評価する。更に、プロセッサ４０は、任意の異常に対
して一番考えられる原因のリストを作ると共に、故障を
是正し又は避ける為に取るべき是正措置のリストを作る
ことが出来る。それまでの確率を使って、因果ネットワ
ークから学習した情報に基づいて、確率が確信ネットワ
ークによって計算し直される。この計算し直しは、公知
の推論方式、影響方式又はベイズの定理に基づくことが
出来る。
１３０で用い、それを使って、電気装置２０の動作状態
を判定する。因果ネットワークの表示子、即ち、センサ
２８ａ−２８ｆによって測定されるパラメータ、並びに
これらのパラメータとモデル１１２、１１４、１１６に
よって出されたその計算値との間の差が、条件つき確率
情報及びエッジ確率情報に従って評価される。プロセッ
サ４０は、センサ２８ａ−２８ｆ及び適切なモデルによ
って表される写像された表示子の状態に従って、因果ネ
ットワークの確率を絶えず計算し直す。特に、確率が工
程１４０で、ベイジアン確信ネットワークのような既知
の確信ネットワーク解決アルゴリズムを用いて計算し直
され、工程１３０の因果ネットワークにフィードバック
される。例えば、センサ２８ｅによって低流体循環が検
出され、ポンプ２６のタコメータが正常なポンプ・モー
タ状態を示す場合、ポンプ羽根故障が起こっている可能
性を強くするように確率が調節される。このとき、プロ
セッサ４０が因果ネットワーク内の計算し直された確率
を評価する。更に、プロセッサ４０は、任意の異常に対
して一番考えられる原因のリストを作ると共に、故障を
是正し又は避ける為に取るべき是正措置のリストを作る
ことが出来る。それまでの確率を使って、因果ネットワ
ークから学習した情報に基づいて、確率が確信ネットワ
ークによって計算し直される。この計算し直しは、公知
の推論方式、影響方式又はベイズの定理に基づくことが
出来る。
【００４１】図２に示したルーチンは、好ましい実施例
では、略連続的に実行される。しかし、このプロセスは
自動的に周期的に行ってもよいし、あるいはオペレータ
の要求があったときに行ってもよい。モデルの種々の定
数及び係数が時間に互って調節されて、時間に互る電気
装置２０の通常の挙動の変化を埋め合わせる。定数び係
数は、公知の形で、数学的に又は実験的に決定すること
が出来る。因果ネットワークの出力は、診断、前兆等の
為に、任意の形で処理することが出来る。例えば、電気
装置の動作特性に関する状態報告を作成し、警報を発
し、又は装置の運転を調節することが出来る。
では、略連続的に実行される。しかし、このプロセスは
自動的に周期的に行ってもよいし、あるいはオペレータ
の要求があったときに行ってもよい。モデルの種々の定
数及び係数が時間に互って調節されて、時間に互る電気
装置２０の通常の挙動の変化を埋め合わせる。定数び係
数は、公知の形で、数学的に又は実験的に決定すること
が出来る。因果ネットワークの出力は、診断、前兆等の
為に、任意の形で処理することが出来る。例えば、電気
装置の動作特性に関する状態報告を作成し、警報を発
し、又は装置の運転を調節することが出来る。
【００４２】本発明は任意の流体充填電気装置に用いる
ことが出来る。任意の所望のパラメータを検出すること
が出来る。センサ・データ又は信号を任意の形で処理し
て、実験モデル又は数学モデルに基づいて、初期障害の
前兆、寿命評価、保守計画、障害の根本的な原因の確認
又は電気装置のその他の状態の表示を発生することが出
来る。更に、本発明は、利用率、負荷計画、効率、エネ
ルギ損失、力率、高調波及び負荷時タップ切換え装置の
性能のような性能特性の評価をすることが出来る。
ことが出来る。任意の所望のパラメータを検出すること
が出来る。センサ・データ又は信号を任意の形で処理し
て、実験モデル又は数学モデルに基づいて、初期障害の
前兆、寿命評価、保守計画、障害の根本的な原因の確認
又は電気装置のその他の状態の表示を発生することが出
来る。更に、本発明は、利用率、負荷計画、効率、エネ
ルギ損失、力率、高調波及び負荷時タップ切換え装置の
性能のような性能特性の評価をすることが出来る。
【００４３】診断装置は局部的、即ち、電気装置に対し
て近くの場所にあってもよいし、或いは、遠隔、即ち、
電気装置に対して離れた場所にあってもよい。測定され
た並びに計算された種々のパラメータの値の経歴を編集
して、障害の判定を更に助けることが出来る。種々のセ
ンサを定期的な間隔でポーリングすることが出来、この
間隔は、装置に対して大負荷があるとき、又は装置の異
常状態が表示されたときに増加することが出来る。
て近くの場所にあってもよいし、或いは、遠隔、即ち、
電気装置に対して離れた場所にあってもよい。測定され
た並びに計算された種々のパラメータの値の経歴を編集
して、障害の判定を更に助けることが出来る。種々のセ
ンサを定期的な間隔でポーリングすることが出来、この
間隔は、装置に対して大負荷があるとき、又は装置の異
常状態が表示されたときに増加することが出来る。
【００４４】本発明を好ましい実施例について説明し
た。しかし特許請求によって定められた本発明の範囲を
逸脱せずに、種々の変更を加えることが出来る。
た。しかし特許請求によって定められた本発明の範囲を
逸脱せずに、種々の変更を加えることが出来る。
【図１】本発明の好ましい実施例及び関連する電気装置
の略図。
の略図。
【図２】好ましい実施例の診断判定ルーチンのフローチ
ャート。
ャート。
【図３】好ましい実施例の考えられる故障モードの図形
的表示図。
的表示図。
【図４】図３の故障モードに対する因果ネットワークの
図形的表示図。
図形的表示図。
２０ 電気装置 ２２ 電気構成部品 ２４ 収容容器 ３６ ポンプ ２８ａ−２８ｆ センサ ２９ 負荷端子 ３０ 診断装置 ４０ プロセッサ ４２ 中央処理装置 ４４ メモリ・デバイス ５０ 入力／出力インターフェース ５２ａ−５２ｇ 信号調整回路 ５４ 多重チャンネル・アナログ−ディジタル及びディ
ジタル−アナログ変換器 ６０ ユーザ・インターフェース ６２ 表示装置 ６４ 入力装置 ７２ 電源
ジタル−アナログ変換器 ６０ ユーザ・インターフェース ６２ 表示装置 ６４ 入力装置 ７２ 電源
フロントページの続き (72)発明者 グレゴリー・デニス・コウルター アメリカ合衆国、コネチカット州、ユニオ ンビル、ダン・ウッド・コート、29番 (72)発明者 スティーブン・ヘクター・アザロ アメリカ合衆国、ニューヨーク州、スケネ クタデイ、スコッチ・リッジ・ロード、 463番 (72)発明者 ヴィナイ・バスカー・ジャムー アメリカ合衆国、ニューヨーク州、ニスカ ユナ、アパートメント・シー３、ヒルクレ スト・ビレッジ、50番 (72)発明者 エドワード・ブリテン・ストークス アメリカ合衆国、ニューヨーク州、スケネ クタデイ、プロイマウス・アベニュー、 602番 (72)発明者 ジョン・チャールズ・クロゥズ アメリカ合衆国、ジョージア州、ローマ、 オールド・サマービル・ロード、1184番 (72)発明者 アルフォンソ・エム・デルガド・クルーズ メキシコ、エル・ピー、グアダルペ、コ ル・カントリーソル、エー・カムス、2261 番 (72)発明者 エンリケ・ベタンコート メキシコ、エヌエル、モンターレイ、ビス タ・ヘルモサ、コズメル、215番
Claims (48)
- 【請求項１】 流体によって取り囲まれた構成部品を持
つ形式の流体充填電気装置に対する知能型解析装置に於
て、 流体を入れるように構成された収容容器及び該収容容器
内に配置された少なくとも１つの電気構成部品を持つ電
気装置に結合されて、前記電気装置の複数個の動作パラ
メータを表す信号を出力するように構成されている複数
個のセンサと、 前記複数個のセンサに結合された診断装置であって、前
記電気装置の少なくとも１つの解析モデル及び前記セン
サから出力された信号を用いて、前記少なくとも１つの
解析モデルによって計算されたパラメータの値及び前記
センサの信号によって表されるパラメータの値を因果ネ
ットワークに印加することによって前記電気装置の動作
特性を判定するように作用するプロセッサを持つ診断装
置と、を有する知能型解析装置。 - 【請求項２】 前記診断装置が、前記少なくとも１つの
解析モデルによって計算されたパラメータを、それに対
応する測定されたパラメータと比較し、その比較結果を
因果ネットワークで表示子として使う請求項１記載の知
能型解析装置。 - 【請求項３】 前記解析モデル又は感知されたパラメー
タから得られた表示子の確率に基づいて、前記因果ネッ
トワークの確率が更新される請求項２記載の知能型解析
装置。 - 【請求項４】 前記少なくとも１つの解析モデルの変数
が、時間に互る前記電気装置の許容し得る挙動変化に対
応して、時間に互って調節される請求項３記載の知能型
解析装置。 - 【請求項５】 前記センサが、前記電気装置の収容容器
の内部の流体温度を表す信号を出力するように構成され
た温度センサと、前記電気装置の収容容器の内部の流体
のガス含有量を表す信号を出力するように構成されたガ
ス・センサと、前記電気装置に対する電気負荷を表す信
号を出力するように構成された負荷センサと、前記電気
装置の収容容器内の圧力を表す信号を出力するように構
成された圧力センサとを含む請求項４記載の知能型解析
装置。 - 【請求項６】 前記ガス・センサが、前記収容容器の内
部の流体の水素含有量を表す信号を出力するように構成
されている請求項５記載の知能型解析装置。 - 【請求項７】 前記少なくとも１つの解析モデルが温度
モデル及び水素モデルを含む請求項６記載の知能型解析
装置。 - 【請求項８】 前記センサが前記収容容器の内部に配置
されるようになっており、更に、前記センサからの信号
を前記プロセッサに通す手段を有する請求項４記載の知
能型解析装置。 - 【請求項９】 前記診断装置が更に、前記電気装置の動
作特性の表示を視覚化する表示装置、及びユーザがデー
タ及び指令の内の少なくとも一方を前記診断装置に入力
することが出来るようにする入力装置を有する請求項４
記載の知能型解析装置。 - 【請求項１０】 前記ガス・センサが、水素、一酸化炭
素、二酸化炭素、酸素、窒素、炭化水素及び炭化水素誘
導体の内の少なくとも１つを表す信号を出力するように
構成されている請求項５記載の知能型解析装置。 - 【請求項１１】 前記プロセッサが、ＣＰＵ及びメモリ
・デバイスを持つコンピュータで構成される請求項４記
載の知能型解析装置。 - 【請求項１２】 前記電気装置が変圧器である請求項４
記載の知能型解析装置。 - 【請求項１３】 流体充填電気変圧器に対する知能型解
析装置に於て、 流体を入れるように構成された収容容器及び該収容容器
内に配置された鉄芯及びコイルを持つ変圧器に結合され
て、前記変圧器の複数個の動作パラメータを表す信号を
出力するように構成されている複数個のセンサと、 前記複数個のセンサに結合された診断装置であって、前
記変圧器の少なくとも１つの解析モデル及び前記センサ
から出力された信号を用いて、前記少なくとも１つの解
析モデルによって計算されたパラメータの値及び前記セ
ンサの信号によって表されるパラメータの値を因果ネッ
トワークに印加することによって前記変圧器の動作特性
を判定するように作用するプロセッサを持つ診断装置
と、を有する知能型解析装置。 - 【請求項１４】 前記診断装置が、前記少なくとも１つ
の解析モデルによって計算されたパラメータを、それに
対応する測定されたパラメータと比較し、その比較結果
を前記因果ネットワークで表示子として使う請求項１３
記載の知能型解析装置。 - 【請求項１５】 前記解析モデル又は感知されたパラメ
ータから得られた表示子の確率に基づいて、前記因果ネ
ットワークの確率が調節される請求項１４記載の知能型
解析装置。 - 【請求項１６】 少なくとも１つの解析モデルが、時間
に互る前記変圧器の許容し得る挙動変化に対応して、時
間に互って調節される請求項１５記載の知能型解析装
置。 - 【請求項１７】 前記センサが、前記収容容器の内部の
流体温度を表す信号を出力するように構成された温度セ
ンサと、前記収容容器の内部の流体のガス含有量を表す
信号を出力するように構成されたガス・センサと、前記
変圧器に対する電気負荷を表す信号を出力するように構
成された負荷センサと、前記収容容器内の圧力を表す信
号を出力するように構成された圧力センサとを含む請求
項１６記載の知能型解析装置。 - 【請求項１８】 前記ガス・センサが、前記収容容器の
内部の流体の水素含有量を表す信号を出力するように構
成されている請求項１７記載の知能型解析装置。 - 【請求項１９】 前記少なくとも１つの解析モデルが温
度モデル及び水素モデルを含む請求項１８記載の知能型
解析装置。 - 【請求項２０】 前記プロセッサが前記収容容器の外部
に配置されており、前記センサが前記収容容器の内部に
配置されており、更に、前記センサからの信号を前記プ
ロセッサに通す手段を有する請求項１６記載の知能型解
析装置。 - 【請求項２１】 前記診断装置が更に、前記変圧器の動
作特性の表示を視覚化する表示装置、及びユーザがデー
タ及び指令の内の少なくとも一方を前記診断装置に入力
することが出来るようにする入力装置を持つユーザ・イ
ンターフェース・モジュールを有する請求項１６記載の
知能型解析装置。 - 【請求項２２】 前記ガス・センサが、水素、一酸化炭
素、二酸化炭素、酸素、窒素、炭化水素及び炭化水素誘
導体の内の少なくとも１つを表す信号を出力するように
構成されている請求項１７記載の知能型解析装置。 - 【請求項２３】 前記プロセッサが、ＣＰＵ及びメモリ
・デバイスを持つコンピュータで構成される請求項１６
記載の知能型解析装置。 - 【請求項２４】 流体によって取り囲まれた構成部品を
持つ形式の流体充填電気装置に対する知能型解析装置に
於て、 流体を入れるように構成された収容容器及び該収容容器
内に配置された少なくとも１つの電気構成部品を持つ電
気装置の複数個の動作パラメータを感知して、該電気装
置の複数個の動作パラメータを表す信号を出力する感知
手段と、 前記電気装置の少なくとも１つの解析モデル及び前記感
知手段から出力された信号を用いて、前記少なくとも１
つの解析モデルによって計算されたパラメータの値及び
前記感知手段の信号によって表されるパラメータの値を
因果ネットワークに印加することによって前記電気装置
の動作特性を判定する診断手段と、を有する知能型解析
装置。 - 【請求項２５】 前記診断手段が、前記少なくとも１つ
の解析モデルによって計算されたパラメータを、それに
対応する測定されたパラメータと比較する手段、及び比
較結果を因果ネットワークで表示子として使う手段とを
有する請求項２４記載の知能型解析装置。 - 【請求項２６】 前記診断手段が、前記解析モデル又は
感知されたパラメータから得られた表示子の確率に基づ
いて、前記因果ネットワークの確率を調節する手段を有
する請求項２５記載の知能型解析装置。 - 【請求項２７】 前記診断手段が、時間に互る前記電気
装置の許容し得る挙動変化に対応して、前記少なくとも
１つの解析モデルの変数を時間に互って調節する手段を
有する請求項２６記載の知能型解析装置。 - 【請求項２８】 前記感知手段が、前記収容容器の内部
の流体温度を表す信号を出力する感知手段と、前記収容
容器の内部の流体のガス含有量を表す信号を出力するガ
ス感知手段と、前記電気装置に対する電気負荷を表す信
号を出力する負荷感知手段と、前記電気装置の収容容器
内の圧力を表す信号を出力する圧力感知手段とを含む請
求項２７記載の知能型解析装置。 - 【請求項２９】 前記ガス感知手段が、前記収容容器の
内部の流体の水素含有量を表す信号を出力する手段であ
る請求項２８記載の知能型解析装置。 - 【請求項３０】 前記少なくとも１つの解析モデルが温
度モデル及び水素モデルを含む請求項２９記載の知能型
解析装置。 - 【請求項３１】 更に、前記センサ手段からの信号を前
記プロセッサに通す手段を有する請求項２７記載の知能
型解析装置。 - 【請求項３２】 前記診断装置が更に、前記電気装置の
動作特性の表示を視覚化するユーザ・インターフェース
手段、及びユーザがデータ及び指令の内の少なくとも一
方を前記診断手段に入力することが出来るようにする入
力手段とを有する請求項２７記載の知能型解析装置。 - 【請求項３３】 前記ガス感知手段が、水素、一酸化炭
素、二酸化炭素、酸素、窒素、炭化水素及び炭化水素誘
導体の内の少なくとも１つの量を表す信号を出力する手
段を有する請求項２８記載の知能型解析装置。 - 【請求項３４】 前記診断装置が、ＣＰＵ及びメモリ・
デバイスを持つコンピュータで構成される請求項２７記
載の知能型解析装置。 - 【請求項３５】 前記電気装置が変圧器である請求項２
７記載の知能型解析装置。 - 【請求項３６】 流体によって取り囲まれた構成部品を
持つ形式の流体充填電気装置の知能型解析を行う方法に
於て、 流体を入れるように構成された収容容器及び該収容容器
内に配置された少なくとも１つの電気構成部品を持つ電
気装置に複数個のセンサを結合する工程と、 前記電気装置の複数個の動作パラメータを前記センサを
用いて感知する工程と、 前記感知する工程で感知された前記電気装置の複数個の
動作パラメータを表す信号を発生する工程と、 前記電気装置の少なくとも１つの解析モデル及び前記発
生する工程で発生された信号を用いて、前記少なくとも
１つの解析モデルによって計算されたパラメータの値及
び前記発生する工程で発生された信号によって表される
パラメータの値を因果ネットワークに印加することによ
って前記電気装置の動作特性を判定する工程、を含む方
法。 - 【請求項３７】 前記判定する工程が、前記少なくとも
１つの解析モデルによって計算されたパラメータを、前
記発生する工程の信号によって表される対応する測定さ
れたパラメータと比較し、その比較結果を因果ネットワ
ークで表示子として使う工程を含む請求項３６記載の方
法。 - 【請求項３８】 前記判定する工程が、前記解析モデル
又は感知されたパラメータから得られた表示子の確率に
基づいて、前記因果ネットワークの確率を調節する工程
を含む請求項３７記載の方法。 - 【請求項３９】 前記判定する工程が、時間に互る前記
電気装置の許容し得る挙動変化に対応して、前記少なく
とも１つの解析モデルの変数を時間に互って調節する工
程を含む請求項３８記載の方法。 - 【請求項４０】 前記感知する工程が、前記収容容器の
内部の流体温度を感知し、前記収容容器の内部の流体の
ガス含有量を感知し、前記電気装置に対する電気負荷を
感知し、そして前記収容容器内の圧力を感知する工程を
含む請求項３９記載の方法。 - 【請求項４１】 前記ガス含有量を感知する工程が、前
記収容容器の内部の流体の水素含有量を感知することを
含む請求項４０記載の方法。 - 【請求項４２】 前記判定する工程で使われる少なくと
も１つの解析モデルが温度モデル及び水素モデルを含む
請求項４１記載の方法。 - 【請求項４３】 更に、前記電気装置の動作特性の表示
を視覚表示し、データ及び指令の内の少なくとも一方を
入力する工程を含む請求項３９記載の方法。 - 【請求項４４】 前記ガス含有量を感知する工程が、水
素、一酸化炭素、二酸化炭素、酸素、窒素、炭化水素及
び炭化水素誘導体の内の少なくとも１つを感知すること
を含む請求項４０記載の方法。 - 【請求項４５】 前記少なくとも１つの解析モデルが更
に圧力モデルを含む請求項７記載の知能型解析装置。 - 【請求項４６】 前記少なくとも１つの解析モデルが圧
力モデルを含む請求項１９記載の知能型解析装置。 - 【請求項４７】 前記少なくとも１つの解析モデルが圧
力モデルを含む請求項３０記載の知能型解析装置。 - 【請求項４８】 前記少なくとも１つの解析モデルが圧
力モデルを含む請求項４２記載の方法。
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