JP2005247468A - エレベータ装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】巻上機の騒音および振動を同時に検出することにより、高い信頼性で巻上機の異常発生を判定することのできるエレベータ装置を得る。
【解決手段】巻上機1を駆動してカゴ3を昇降させるロープ式のエレベータ装置であって、巻上機1を駆動制御するエレベータ制御盤8と、巻上機1の騒音レベルDnを検出する騒音センサ6と、巻上機1の振動レベルDvを検出する振動センサ7と、騒音レベルDn、振動レベルDvに基づいて巻上機1の故障信号Eをエレベータ制御盤8に入力する巻上機異常判定手段9とを備えている。エレベータ制御盤8は、監視報知器8aを有し、故障信号Eに応答して監視報知器8を駆動する。
【選択図】図1
【解決手段】巻上機1を駆動してカゴ3を昇降させるロープ式のエレベータ装置であって、巻上機1を駆動制御するエレベータ制御盤8と、巻上機1の騒音レベルDnを検出する騒音センサ6と、巻上機1の振動レベルDvを検出する振動センサ7と、騒音レベルDn、振動レベルDvに基づいて巻上機1の故障信号Eをエレベータ制御盤8に入力する巻上機異常判定手段9とを備えている。エレベータ制御盤8は、監視報知器8aを有し、故障信号Eに応答して監視報知器8を駆動する。
【選択図】図1
Description
この発明は、巻上機を駆動してカゴを昇降させるロープ式のエレベータ装置に関し、特に高い信頼性で巻上機の異常発生を判定する技術に関するものである。
一般に、ロープ式のエレベータ装置においては、巻上機の軸受や歯車の潤滑不良などによる劣化故障が発生した場合に、実際に巻上機が起動不能状態となるまで故障発生を発見することができない。
そこで、従来のエレベータ装置として、異常発生時に早期復旧を実現するために、異常振動を検出した際の運転音を記録して、安全点検を確実に行うものが提案されている(たとえば、特許文献1参照)。
そこで、従来のエレベータ装置として、異常発生時に早期復旧を実現するために、異常振動を検出した際の運転音を記録して、安全点検を確実に行うものが提案されている(たとえば、特許文献1参照)。
従来のエレベータ装置では、異常振動のみを検出しているので、高い信頼性で異常発生状態を判別することができないという課題があった。
この発明は、高い信頼性で巻上機の異常発生を判定することのできるエレベータ装置を得ることを目的とする。
この発明によるエレベータ装置は、巻上機を駆動してカゴを昇降させるロープ式のエレベータ装置であって、巻上機を駆動制御するエレベータ制御盤と、巻上機の騒音レベルを検出する騒音センサと、巻上機の振動レベルを検出する振動センサと、騒音レベルおよび振動レベルに基づいて巻上機の故障信号をエレベータ制御盤に入力する巻上機異常判定手段とを備え、エレベータ制御盤は、監視報知器を有し、故障信号に応答して監視報知器を駆動するものである。
この発明によれば、巻上機の騒音および振動を同時に検出することにより、高い信頼性で巻上機の異常発生を判定することができる。
実施の形態1.
図1はこの発明の実施の形態1を示すブロック構成図である。
図1において、エレベータ装置は、ビル最上階の機械室に設置された巻上機1と、巻上機1に巻き付けられたロープ2と、ロープ2の両端に連結されたカゴ3および釣合錘4と、ロープ2をそらせるためのそらせ車5とを備えている。
なお最近では、機械室を設けずに、機器を昇降路中に配設した機械室レスエレベータ装置も使用されつつあるが、このような機械室レスエレベータ装置に対しても、この発明を適用することが可能なことは言うまでもない。
図1はこの発明の実施の形態1を示すブロック構成図である。
図1において、エレベータ装置は、ビル最上階の機械室に設置された巻上機1と、巻上機1に巻き付けられたロープ2と、ロープ2の両端に連結されたカゴ3および釣合錘4と、ロープ2をそらせるためのそらせ車5とを備えている。
なお最近では、機械室を設けずに、機器を昇降路中に配設した機械室レスエレベータ装置も使用されつつあるが、このような機械室レスエレベータ装置に対しても、この発明を適用することが可能なことは言うまでもない。
また、図1に示したロープ式のエレベータ装置は、巻上機1を駆動してカゴ3を昇降させるために、巻上機1の騒音センサとして機能するマイクロフォン6と、巻上機1の振動センサとして機能する加速度センサ7と、巻上機1内のモータ(図示せず)を駆動制御してカゴ3を昇降運転するエレベータ制御盤8と、エレベータ制御盤8に設けられた監視表示器8aと、巻上機1の異常発生時に故障信号Eをエレベータ制御盤8に入力する巻上機異常判定手段9と、通常データ入力スイッチSWとを備えている。
マイクロフォン6(騒音センサ)および加速度センサ7(振動センサ)は、巻上機1の騒音レベルDnおよび振動レベルDvを定常的に検出し、それぞれ騒音検出値および振動検出値として、巻上機異常判定手段9に入力している。
巻上機異常判定手段9は、騒音レベルDnおよび振動レベルDvに基づいて巻上機1の異常の有無を判定し、異常発生状態が判定されたときには、故障信号Eをエレベータ制御盤8に入力する。
巻上機異常判定手段9は、騒音レベルDnおよび振動レベルDvに基づいて巻上機1の異常の有無を判定し、異常発生状態が判定されたときには、故障信号Eをエレベータ制御盤8に入力する。
監視報知器として機能する監視表示器8aは、エレベータ制御盤8の制御下で駆動され、巻上機1の異常発生時に、故障信号Eに応答して異常発生状態(故障内容などを含む)を表示する。
また、巻上機異常判定手段9に接続された通常データ入力スイッチSWは、外部から操作可能に設けられており、通常データの入力モード時(たとえば、エレベータの正常運転時)にオペレータによりオン操作されて、オン信号Mを巻上機異常判定手段9に入力するようになっている。
また、巻上機異常判定手段9に接続された通常データ入力スイッチSWは、外部から操作可能に設けられており、通常データの入力モード時(たとえば、エレベータの正常運転時)にオペレータによりオン操作されて、オン信号Mを巻上機異常判定手段9に入力するようになっている。
図2は図1内の巻上機異常判定手段9の具体的な機能構成を示すブロック図である。
図2において、巻上機異常判定手段9は、通常騒音メモリ10、騒音レベル評価器11、通常振動メモリ12、振動レベル評価器13、異常パターンデータメモリ14および故障判別器15を備えている。
通常データ入力スイッチSWからのオン信号Mは、巻上機異常判定手段9内の騒音レベル評価器11および振動レベル評価器13に入力される。
図2において、巻上機異常判定手段9は、通常騒音メモリ10、騒音レベル評価器11、通常振動メモリ12、振動レベル評価器13、異常パターンデータメモリ14および故障判別器15を備えている。
通常データ入力スイッチSWからのオン信号Mは、巻上機異常判定手段9内の騒音レベル評価器11および振動レベル評価器13に入力される。
通常騒音メモリ10は、オン信号Mに応答して、マイクロフォン6からの騒音レベルDnを、通常騒音レベル(通常データ)として格納する。
同様に、通常振動メモリ12は、オン信号Mに応答して、加速度センサ7からの振動レベルDvを、通常振動レベル(通常データ)として格納する。
同様に、通常振動メモリ12は、オン信号Mに応答して、加速度センサ7からの振動レベルDvを、通常振動レベル(通常データ)として格納する。
騒音レベル評価器11は、マイクロフォン6からの騒音レベルDnと、通常騒音メモリ10内の通常騒音レベルとを比較し、両者の騒音レベル偏差ΔDnを算出する。
同様に、振動レベル評価器13は、加速度センサ7からの振動レベルDvと、通常振動メモリ12内の通常振動レベルとを比較し、両者の振動レベル偏差ΔDvを算出する。
同様に、振動レベル評価器13は、加速度センサ7からの振動レベルDvと、通常振動メモリ12内の通常振動レベルとを比較し、両者の振動レベル偏差ΔDvを算出する。
異常パターンデータメモリ14は、騒音レベル評価器11および振動レベル評価器13の各評価結果に対応した異常パターンデータを格納する。
故障判別器15は、異常パターンデータメモリ14内の異常パターンデータを参照し、騒音レベル偏差ΔDnおよび振動レベル偏差ΔDvが所定値αn、αvよりも大きい場合に、巻上機1の故障発生状態であること判別し、故障信号Eを生成してエレベータ制御盤8に入力する。
故障判別器15は、異常パターンデータメモリ14内の異常パターンデータを参照し、騒音レベル偏差ΔDnおよび振動レベル偏差ΔDvが所定値αn、αvよりも大きい場合に、巻上機1の故障発生状態であること判別し、故障信号Eを生成してエレベータ制御盤8に入力する。
次に、図3および図4を参照しながら、図1および図2に示したこの発明の実施の形態1によるエレベータ制御装置の具体的な動作について説明する。
なお、通常騒音メモリ10および通常振動メモリ12には、あらかじめ各通常レベルの初期値が設定されているものとする。
図3は巻上機異常判定手段9の処理動作を示すフローチャートであり、図4は異常パターンデータメモリ14内の異常パターンデータを示す説明図である。
なお、通常騒音メモリ10および通常振動メモリ12には、あらかじめ各通常レベルの初期値が設定されているものとする。
図3は巻上機異常判定手段9の処理動作を示すフローチャートであり、図4は異常パターンデータメモリ14内の異常パターンデータを示す説明図である。
図4において、縦軸は通常騒音レベル(通常データ)と検出騒音レベルDn(検出データ)との騒音レベル偏差ΔDn、横軸は通常振動レベル(通常データ)と検出振動レベルDv(検出データ)との振動レベル偏差ΔDvである。
図4に示す異常パターンデータは、各所定値αn、αvと関連した複数の故障領域が2次元マップにより構成されている。
図4に示す異常パターンデータは、各所定値αn、αvと関連した複数の故障領域が2次元マップにより構成されている。
図3において、まず、巻上機異常判定手段9内の騒音レベル評価器11および振動レベル評価器13は、通常データ入力スイッチSWがオン操作(オン信号Mが生成)されているか否かを判定する(ステップS1)。
ステップS1において、オン信号Mが生成されている(すなわち、YES)と判定されれば、各評価器11、13は、現状が通常データの入力モードにあるものと見なし、現時点で入力された各センサ6、7からの検出値(騒音レベルDn、振動レベルDv)を通常レベルとして各メモリ10、12に格納し(ステップS2)、図3の処理ルーチンを終了する。
ステップS1において、オン信号Mが生成されている(すなわち、YES)と判定されれば、各評価器11、13は、現状が通常データの入力モードにあるものと見なし、現時点で入力された各センサ6、7からの検出値(騒音レベルDn、振動レベルDv)を通常レベルとして各メモリ10、12に格納し(ステップS2)、図3の処理ルーチンを終了する。
一方、ステップS1において、オン信号Mが生成されていない(すなわち、NO)と判定されれば、各評価器11、13は、現状が異常判定モードにあるものと見なし、各センサ6、7からの検出値Dn、Dvと、各メモリ10、12内の通常データとを比較して、騒音レベル偏差ΔDnおよび振動レベル偏差ΔDvを演算する(ステップS3)。
なお、図3においては、騒音レベル偏差ΔDnおよび振動レベル偏差ΔDvを総称して、偏差ΔDと表記している。
なお、図3においては、騒音レベル偏差ΔDnおよび振動レベル偏差ΔDvを総称して、偏差ΔDと表記している。
続いて、巻上機異常判定手段9内の故障判別器15は、騒音レベル偏差ΔDnおよび振動レベル偏差ΔDvを、それぞれの異常判定基準となる所定値αn、αvと比較し、ΔDn≦αn、且つ、ΔDv≦αv、の条件を満たすか否かを判定する(ステップS4)。
図3においては、各偏差ΔDn、ΔDvに対する所定値αn、αvを総称して、所定値αと表記している。
図3においては、各偏差ΔDn、ΔDvに対する所定値αn、αvを総称して、所定値αと表記している。
ステップS4において、ΔDn≦αn、且つ、ΔDv≦αv(すなわち、YES)と判定されれば、故障判別器15は、巻上機1が正常状態であると見なして、直ちに図3の処理ルーチンを終了する。
一方、ステップS4において、ΔDn>αn、または、ΔDv>αv(すなわち、NO)と判定されれば、巻上機1の異常発生状態であると見なして、異常パターンデータ(図4参照)を参照し、各偏差ΔDnおよびΔDvに基づいて故障内容を推定する(ステップS5)。
このとき、故障判別器15は、各偏差ΔDn、ΔDvの値が、図4内の2次元マップのどの領域に対応するかに基づいて、故障内容を推定する。
一方、ステップS4において、ΔDn>αn、または、ΔDv>αv(すなわち、NO)と判定されれば、巻上機1の異常発生状態であると見なして、異常パターンデータ(図4参照)を参照し、各偏差ΔDnおよびΔDvに基づいて故障内容を推定する(ステップS5)。
このとき、故障判別器15は、各偏差ΔDn、ΔDvの値が、図4内の2次元マップのどの領域に対応するかに基づいて、故障内容を推定する。
すなわち、図4において、各偏差ΔDn、ΔDvがいずれも所定値αn、αv以下であれば、異常なし(正常)と判定される。
また、騒音レベル偏差ΔDnのみが所定値αnよりも大きい場合には、「オイルの潤滑不良状態」または「ロープ2のスリップ状態」と推定し、振動レベル偏差ΔDvのみが所定値αvよりも大きい場合には、「軸受の不良状態」または「ブレーキの解放不良状態」と推定する。
さらに、各偏差ΔDn、ΔDvがともに所定値αn、αvよりも大きい場合には、「歯車の破損状態」または「制御系の発振状態」と推定する。
また、騒音レベル偏差ΔDnのみが所定値αnよりも大きい場合には、「オイルの潤滑不良状態」または「ロープ2のスリップ状態」と推定し、振動レベル偏差ΔDvのみが所定値αvよりも大きい場合には、「軸受の不良状態」または「ブレーキの解放不良状態」と推定する。
さらに、各偏差ΔDn、ΔDvがともに所定値αn、αvよりも大きい場合には、「歯車の破損状態」または「制御系の発振状態」と推定する。
図4のように、異常パターンデータメモリ14に格納された異常パターンデータ(2次元マップ)は、騒音レベル評価器11および振動レベル評価器13の各評価結果に対応しているので、故障判別器15は、2次元マップの複数領域に対応して、個別の故障内容を推定することができる。
最後に、故障判別器15は、異常パターンデータに基づく故障内容(故障原因)の推定結果を、故障信号Eとともにエレベータ制御盤8に入力し(ステップS6)、図3の処理ルーチンを終了する。
これにより、エレベータ制御盤8は、監視表示器8aを駆動して、異常発生状態および故障原因などを表示させるとともに、遠隔監視システム(図示せず)などを利用して保守サイトに通報し、巻上機1の迅速な回復をオペレータに促す。
これにより、エレベータ制御盤8は、監視表示器8aを駆動して、異常発生状態および故障原因などを表示させるとともに、遠隔監視システム(図示せず)などを利用して保守サイトに通報し、巻上機1の迅速な回復をオペレータに促す。
このように、マイクロフォン6、加速度センサ7および巻上機異常判定手段9を設け、騒音レベルDnと振動レベルDvとを組み合わせて分析し、正常データ(正常時の騒音レベルおよび振動レベル)と検出データDn、Dvとを比較することにより、巻上機1の異常発生の有無を正確に判定することができる。
また、異常パターンデータ(図4)を参照しながら、騒音レベルDnと振動レベルDvとを組み合わせて分析することにより、巻上機1の故障内容を明確に推定することができる。
したがって、エレベータの起動不能状態などに至る前に部品の劣化を察知して、迅速に対処することができる。
また、異常パターンデータ(図4)を参照しながら、騒音レベルDnと振動レベルDvとを組み合わせて分析することにより、巻上機1の故障内容を明確に推定することができる。
したがって、エレベータの起動不能状態などに至る前に部品の劣化を察知して、迅速に対処することができる。
なお、図4の異常パターンデータは、単に故障内容の一例を示したものであり、これに限られるものではない。
また、ここでは、通常レベルと検出レベルとの偏差ΔDn、ΔDvに基づいて異常の有無を判定したが、検出レベルDn、Dvが通常レベルの任意倍数(たとえば、1.5倍)を越えたか否かに基づいて異常の有無を判定してもよい。
また、ここでは、通常レベルと検出レベルとの偏差ΔDn、ΔDvに基づいて異常の有無を判定したが、検出レベルDn、Dvが通常レベルの任意倍数(たとえば、1.5倍)を越えたか否かに基づいて異常の有無を判定してもよい。
実施の形態2.
なお、上記実施の形態1では、騒音レベルDnおよび振動レベルDvそのものを評価したが、周波数分析した結果を特徴点として抽出して評価してもよい。
以下、検出データの周波数分析結果から異常判定するようにしたこの発明の実施の形態2について説明する。
なお、上記実施の形態1では、騒音レベルDnおよび振動レベルDvそのものを評価したが、周波数分析した結果を特徴点として抽出して評価してもよい。
以下、検出データの周波数分析結果から異常判定するようにしたこの発明の実施の形態2について説明する。
図5はこの発明の実施の形態2によるエレベータ装置の巻上機異常判定手段9Aを示すブロック図であり、前述(図2参照)と同様のものについては、前述と同一符号を付して、または符号の後に「A」を付して、詳述を省略する。
この発明の実施の形態2によるエレベータ装置の全体構成は、図1に示した通りであり、巻上機異常判定手段9A内の一部構成が異なるのみである。
この発明の実施の形態2によるエレベータ装置の全体構成は、図1に示した通りであり、巻上機異常判定手段9A内の一部構成が異なるのみである。
図5において、巻上機異常判定手段9Aは、各センサ6、7の出力側に挿入された周波数分析器16、17を備えており、また、前述の通常騒音メモリ10および通常振動メモリ12に代えて、各評価器11A、13Aに関連した通常騒音特徴点メモリ10Aおよび通常振動特徴点メモリ12Aを備えている。
周波数分析器16は、マイクロフォン6からの騒音レベルDnを周波数分析して騒音特徴点データDfnを生成し、騒音レベル評価器11Aに入力する。
沿うように、周波数分析器17は、加速度センサ7からの振動レベルDvを周波数分析して振動特徴点データDfvを生成し、振動レベル評価器13Aに入力する。
通常騒音特徴点メモリ10Aおよび通常振動特徴点メモリ12Aは、オン信号Mに応答して、通常騒音特徴点データおよび通常振動特徴点データをそれぞれ更新して格納する。
沿うように、周波数分析器17は、加速度センサ7からの振動レベルDvを周波数分析して振動特徴点データDfvを生成し、振動レベル評価器13Aに入力する。
通常騒音特徴点メモリ10Aおよび通常振動特徴点メモリ12Aは、オン信号Mに応答して、通常騒音特徴点データおよび通常振動特徴点データをそれぞれ更新して格納する。
騒音レベル評価器11Aは、騒音特徴点データDfnと通常騒音特徴点データとを比較し、騒音特徴点データDfnおよび比較結果(後述する)を騒音評価結果f(n)として故障判別器15Aに入力する。
同様に、振動レベル評価器13Aは、振動特徴点データDfvと通常振動特徴点データとを比較し、騒音特徴点データDfvおよび比較結果(後述する)を振動評価結果f(v)として故障判別器15Aに入力する。
同様に、振動レベル評価器13Aは、振動特徴点データDfvと通常振動特徴点データとを比較し、騒音特徴点データDfvおよび比較結果(後述する)を振動評価結果f(v)として故障判別器15Aに入力する。
異常パターンデータメモリ14Aは、各評価器11A、13Aの各評価結果f(n)、f(v)に対応した異常パターンデータ(図7参照)を格納している。
故障判別器15Aは、異常パターンデータを参照して、各評価結果f(n)、f(v)から巻上機1の故障を判別した場合に故障信号Eを生成する。
故障判別器15Aは、異常パターンデータを参照して、各評価結果f(n)、f(v)から巻上機1の故障を判別した場合に故障信号Eを生成する。
図5内の巻上機異常判定手段9Aについて、さらに具体的に説明すると、周波数分析器16、17は、騒音特徴点データDfnおよび振動特徴点データDfvとして、所定数N(たとえば、N=10)の周波数fおよび周波数ピーク値fpを抽出し、各評価器11A、13Aに入力する。
各特徴点メモリ10A、12Aは、通常データ入力スイッチSWからのオン信号Mに応答して、周波数分析器16、17からの各特徴点データを、それぞれ通常騒音特徴点データおよび通常振動特徴点データとして格納する。
各特徴点メモリ10A、12Aは、通常データ入力スイッチSWからのオン信号Mに応答して、周波数分析器16、17からの各特徴点データを、それぞれ通常騒音特徴点データおよび通常振動特徴点データとして格納する。
騒音レベル評価器11Aは、所定数Nの騒音特徴点データDfnと通常騒音特徴点データとの騒音特徴点偏差ΔDfnを算出し、所定数Nの騒音特徴点データDfnおよび騒音特徴点偏差ΔDfnを騒音評価結果f(n)として生成する。
同様に、振動レベル評価器13Aは、所定数Nの振動特徴点データDfvと通常振動特徴点データとの振動特徴点偏差ΔDfvを算出し、所定数Nの振動特徴点データDfvおよび振動特徴点偏差ΔDfvを振動評価結果f(v)として生成する。
故障判別器15Aは、所定数Nの騒音特徴点偏差ΔDfnおよび振動特徴点偏差ΔDfvのうち、大きいものから順に3点データを抽出し、3点データのうちの少なくとも1つの騒音特徴点偏差ΔDfnまたは振動特徴点偏差ΔDfvが所定値βn(βfn、βfpn)、βv(βfv、βfpv)よりも大きい場合に、故障信号Eを生成する。
異常パターンデータメモリ14Aは、各評価器11A、13Aの各評価結果に対応した2次元マップを異常パターンデータ(図7)として格納しており、故障判別器15Aは、2次元マップの複数領域に対応して、前述と同様に個別の故障内容を判別する。
次に、図6および図7を参照しながら、図5に示したこの発明の実施の形態2によるエレベータ装置の具体的な処理動作について説明する。
なお、各特徴点メモリ10A、12Aには、あらかじめ各通常特徴点データの初期値が設定されているものとする。
なお、各特徴点メモリ10A、12Aには、あらかじめ各通常特徴点データの初期値が設定されているものとする。
図6は巻上機異常判定手段9Aの処理動作を示すフローチャートであり、図7は異常パターンデータメモリ14A内の異常パターンデータを示す説明図である。
図7において、縦軸は騒音周波数fn、横軸は振動周波数fvであり、騒音周波数の3点データfn1〜fn3と、振動周波数の3点データfv1〜fv3と関連した複数の故障領域が2次元マップの異常パターンデータとして構成されている。
図7において、縦軸は騒音周波数fn、横軸は振動周波数fvであり、騒音周波数の3点データfn1〜fn3と、振動周波数の3点データfv1〜fv3と関連した複数の故障領域が2次元マップの異常パターンデータとして構成されている。
図6において、ステップS11〜S16は、前述(図3参照)の各ステップS1〜S6と同様の処理である。
まず、巻上機異常判定手段9A内の周波数分析器16、17は、各センサ6、7からの検出データ(騒音レベルDn、振動レベルDv)を周波数分析して、それぞれ所定数Nの周波数fn、fvおよび周波数ピーク値fpn、fpvを抽出し、各特徴点データDfn、Dfvとして各評価器11A、13Aに入力する(ステップS10)。
このとき、エレベータ機器や振動部位(ベアリング、歯車、モータなど)の違いによって、互いに異なる固有周波数が発生するので、各特徴点データDfn、Dfvは、機器や振動部位を示している。
まず、巻上機異常判定手段9A内の周波数分析器16、17は、各センサ6、7からの検出データ(騒音レベルDn、振動レベルDv)を周波数分析して、それぞれ所定数Nの周波数fn、fvおよび周波数ピーク値fpn、fpvを抽出し、各特徴点データDfn、Dfvとして各評価器11A、13Aに入力する(ステップS10)。
このとき、エレベータ機器や振動部位(ベアリング、歯車、モータなど)の違いによって、互いに異なる固有周波数が発生するので、各特徴点データDfn、Dfvは、機器や振動部位を示している。
続いて、各評価器11A、13Aは、通常データ入力スイッチSWからオン信号Mが生成されているか否かを判定し(ステップS11)、オン信号Mが生成されている(すなわち、YES)と判定されれば、通常データの入力モードと見なされるので、現時点で入力された各特徴点データDfn、Dfvを通常特徴点データとして各メモリ10A、12Aに格納し(ステップS12)、図3の処理ルーチンを終了する。
このとき、所定数Nの特徴点データのみが格納されるので、各メモリ10A、12Aの容量を軽減することができる。
このとき、所定数Nの特徴点データのみが格納されるので、各メモリ10A、12Aの容量を軽減することができる。
一方、ステップS11において、オン信号Mが生成されていない(すなわち、NO)と判定されれば、各評価器11、13は、異常判定モードと見なされるので、各特徴点データDfn、Dfvと、各メモリ10A、12A内の通常特徴点データとを比較して、各特徴点偏差ΔDfn、ΔDfvを演算し、故障判別器15Aは、各特徴点偏差ΔDfn、ΔDfvの大きいものから順に3点データを抽出する(ステップS3)。
このとき、3点データに限定して抽出することにより、判定対象となるサンプルを低減することができる。ただし、3点データに限られることはなく、必要に応じて任意のデータ数に設定することができる。
なお、図6においては、騒音および振動に関する周波数偏差Δfn、Δfvを総称して偏差Δfと表記し、騒音および振動に関する周波数ピーク値偏差Δfpn、Δfpvを総称して偏差Δfpと表記している。
なお、図6においては、騒音および振動に関する周波数偏差Δfn、Δfvを総称して偏差Δfと表記し、騒音および振動に関する周波数ピーク値偏差Δfpn、Δfpvを総称して偏差Δfpと表記している。
続いて、故障判別器15Aは、騒音および振動に関する3点データの偏差Δf、Δfpを、それぞれの異常判定基準となる所定値β(βf、βfp)と比較し、全ての偏差が所定値β以下の条件を満たすか否かを判定する(ステップS14)。
図6においては、各偏差に対する所定値を総称してβで表記している。
図6においては、各偏差に対する所定値を総称してβで表記している。
ステップS14において、全ての偏差が所定値β以下(すなわち、YES)と判定されれば、故障判別器15Aは、巻上機1が正常状態であると見なして、直ちに図6の処理ルーチンを終了する。
一方、ステップS14において、各3点データのいずれかが所定値βよりも大きい(すなわち、NO)と判定されれば、巻上機1の異常発生状態であると見なして、異常パターンデータ(図7参照)を参照し、各3点データのうちの異常データ(周波数f)に基づいて故障内容を推定する(ステップS15)。
このとき、故障判別器15Aは、異常データが図7内の2次元マップのどの領域に対応するかに基づいて、故障内容を推定する。
図7において、異常パターンデータは、騒音周波数の3点データfn1〜fn3と、振動周波数の3点データfv1〜fv3とのクロスポイントにある故障部位パターンを抽出した場合の一例を示している。
たとえば、図7内の黒丸で示すクロスポイント[fn2、fv1]、[fn1、fv3]の場合、故障内容としては、「潤滑」または「ベアリング」に関する不具合と判定される。
図7において、異常パターンデータは、騒音周波数の3点データfn1〜fn3と、振動周波数の3点データfv1〜fv3とのクロスポイントにある故障部位パターンを抽出した場合の一例を示している。
たとえば、図7内の黒丸で示すクロスポイント[fn2、fv1]、[fn1、fv3]の場合、故障内容としては、「潤滑」または「ベアリング」に関する不具合と判定される。
図7のように、異常パターンデータメモリ14Aに格納された異常パターンデータ(2次元マップ)は、騒音レベル評価器11および振動レベル評価器13の各評価結果に対応しているので、故障判別器15Aは、2次元マップの複数領域に対応して、個別の故障内容を推定することができる。
最後に、故障判別器15Aは、異常パターンデータに基づく故障内容(故障原因)の推定結果を、故障信号Eとともにエレベータ制御盤8に入力し(ステップS16)、図6の処理ルーチンを終了する。
こうして、エレベータ制御盤8に送信された故障信号Eおよび故障内容判定結果は、監視表示器8aに表示され、巻上機1の迅速な回復をオペレータに促す。
こうして、エレベータ制御盤8に送信された故障信号Eおよび故障内容判定結果は、監視表示器8aに表示され、巻上機1の迅速な回復をオペレータに促す。
このように、騒音および振動レベルDn、Dvの周波数分析に基づく各特徴点データを正常時の特徴点データと比較し、各評価結果f(n)、f(v)から故障の有無および内容を判別することにより、巻上機1の異常状態を正確に判定することができる。
また、異常パターンデータ(図7)を参照しながら、騒音周波数fnと振動周波数fvとを組み合わせて分析することにより、巻上機1の故障内容を明確に推定することができる。
したがって、エレベータの起動不能状態などに至る前に部品の劣化を察知して、迅速に対処することができる。
また、異常パターンデータ(図7)を参照しながら、騒音周波数fnと振動周波数fvとを組み合わせて分析することにより、巻上機1の故障内容を明確に推定することができる。
したがって、エレベータの起動不能状態などに至る前に部品の劣化を察知して、迅速に対処することができる。
1 巻上機、2 ロープ、3 カゴ、6 マイクロフォン(騒音センサ)、7 加速度センサ(振動センサ)、8 エレベータ制御盤、8a 監視表示器、9、9A 巻上機異常判定手段、10 通常騒音メモリ、10A 通常騒音特徴点メモリ、11、11A 騒音レベル評価器、12 通常振動メモリ、12A 通常振動特徴点メモリ、13、13A 振動レベル評価器、14、14A 異常パターンデータメモリ、15、15A 故障判別器、SW 通常データ入力スイッチ、Dn 騒音レベル、Dv 振動レベル、Dfn 騒音特徴点データ、Dfv 振動特徴点データ、f(n) 騒音評価結果、f(v) 振動評価結果、E 故障信号、M オン信号、ΔDn 騒音レベル偏差、ΔDv 振動レベル偏差。
Claims (8)
- 巻上機を駆動してカゴを昇降させるロープ式のエレベータ装置であって、
前記巻上機を駆動制御するエレベータ制御盤と、
前記巻上機の騒音レベルを検出する騒音センサと、
前記巻上機の振動レベルを検出する振動センサと、
前記騒音レベルおよび前記振動レベルに基づいて前記巻上機の故障信号を前記エレベータ制御盤に入力する巻上機異常判定手段とを備え、
前記エレベータ制御盤は、監視報知器を有し、前記故障信号に応答して前記監視報知器を駆動することを特徴とするエレベータ装置。 - 前記巻上機異常判定手段は、
通常騒音レベルおよび通常振動レベルを格納する通常レベルメモリと、
前記騒音センサからの騒音レベルを前記通常騒音レベルと比較する騒音レベル評価器と、
前記振動センサからの振動レベルを前記通常振動レベルと比較する振動レベル評価器と、
前記騒音レベル評価器および前記振動レベル評価器の各評価結果に対応した異常パターンデータを格納する異常パターンデータメモリと、
前記異常パターンデータを参照して、前記各評価結果から前記巻上機の故障を判別した場合に前記故障信号を生成する故障判別器と
を含むことを特徴とする請求項1に記載のエレベータ装置。 - 前記騒音レベル評価器は、前記騒音センサからの騒音レベルと前記通常騒音レベルとの騒音レベル偏差を算出し、
前記振動レベル評価器は、前記振動センサからの振動レベルと前記通常振動レベルとの振動レベル偏差を算出し、
前記故障判別器は、前記騒音レベル偏差および前記振動レベル偏差が所定値よりも大きい場合に、前記故障信号を生成することを特徴とする請求項2に記載のエレベータ装置。 - 通常データの入力モード時にオン信号を生成する通常データ入力スイッチを備え、
前記通常レベルメモリは、前記通常データ入力スイッチからのオン信号に応答して、前記騒音センサからの騒音レベルおよび前記振動センサからの振動レベルを、それぞれ前記通常騒音レベルおよび前記通常振動レベルとして格納することを特徴とする請求項2または請求項3に記載のエレベータ装置。 - 前記巻上機異常判定手段は、
前記騒音センサからの騒音レベルおよび前記振動センサからの振動レベルをそれぞれ周波数分析して騒音特徴点データおよび振動特徴点データを生成する周波数分析器と、
通常騒音特徴点データおよび通常振動特徴点データをそれぞれ格納する通常特徴点メモリと、
前記騒音特徴点データを前記通常騒音特徴点データと比較する騒音レベル評価器と、
前記振動特徴点データを前記通常振動特徴点データと比較する振動レベル評価器と、
前記騒音レベル評価器および前記振動レベル評価器の各評価結果に対応した異常パターンデータを格納する異常パターンデータメモリと、
前記異常パターンデータを参照して、前記各評価結果から前記巻上機の故障を判別した場合に前記故障信号を生成する故障判別器と
を含むことを特徴とする請求項1に記載のエレベータ装置。 - 前記周波数分析器は、前記騒音特徴点データおよび前記振動特徴点データとして、所定数の周波数および周波数ピーク値を抽出し、
前記騒音レベル評価器は、前記所定数の騒音特徴点データと前記通常騒音特徴点データとの騒音特徴点偏差を算出し、
前記振動レベル評価器は、前記所定数の振動特徴点データと前記通常振動特徴点データとの振動特徴点偏差を算出し、
前記故障判別器は、前記所定数の騒音特徴点偏差および振動特徴点偏差のうち大きいものから順に3点データを抽出し、前記3点データのうちの少なくとも1つの騒音特徴点偏差または振動特徴点偏差が所定値よりも大きい場合に、前記故障信号を生成することを特徴とする請求項5に記載のエレベータ装置。 - 通常データの入力モード時にオン信号を生成する通常データ入力スイッチを備え、
前記通常特徴点メモリは、前記通常データ入力スイッチからのオン信号に応答して、前記周波数分析器からの騒音特徴点データおよび振動特徴点データを、それぞれ前記通常騒音特徴点データおよび前記通常振動特徴点データとして格納することを特徴とする請求項5または請求項6に記載のエレベータ装置。 - 前記異常パターンデータメモリは、前記騒音レベル評価器および前記振動レベル評価器の各評価結果に対応した2次元マップを前記異常パターンデータとして格納し、
前記故障判別器は、前記2次元マップの複数領域に対応した個別の故障内容を推定し、前記故障内容の推定結果を前記故障信号とともに前記エレベータ制御盤に入力することを特徴とする請求項2から請求項7までのいずれか1項に記載のエレベータ装置。
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