JP2007057326A - 設備診断方法及び設備診断装置並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 振動状態信号を付加的なセンサを用いて測定することなく、設備の回転系の状態量から精度良く異常を診断することができ、また加減速区間における回転系の状態量であっても一定の基準回転数の状態量に変換することで設備診断ができる設備診断装置を提供する。
【解決手段】 診断対象のメカニカルシステムを駆動させるモータ状態量と運動方程式に基づいてモータの加減速による状態量の推定値を算出する状態量推定値演算部２と、モータ状態量から推定値を減算して振動状態量を算出する振動状態量演算部３と、この振動状態量を基準回転数の振動状態量に変換する振動状態量変換部４と、振動状態量変換部４が変換した振動状態量を周波数解析する周波数解析部５と、この周波数解析結果に基づいてメカニカルシステムの異常判定を行う診断処理部６とを備える。
【選択図】 図１

Description

この発明は、駆動系を有する設備の異常を診断する設備診断方法及び設備診断装置並びにこの装置としてコンピュータを機能させるプログラムに関するものである。

従来の設備診断方法としては、例えば特許文献１に開示されるものがある。この診断方法は、モータなどの回転機械で構成されたメカニカルシステムにおいて振動検知による異常部位や異常原因の判定を可能としている。概要を説明すると、先ず、モータなどの回転系で発生する振動の変位、速度、加速度のうちの一つ若しくは複数を回転系の回転速度と共に測定する。このとき、測定した振動の加速度信号については、ハイパスフィルタに通して高周波領域成分のみを取り出しておく。

前述のようにして測定した、振動の信号を整流し包絡線処理を行う。そして、一定のサンプリング周期で、包絡線処理した振動信号及び回転周期信号をデジタル信号としてサンプリングする。続いて、予め設定した標準回転周期と回転系の回転周期との比率から回転周期信号と同時にサンプリングした振動信号の時間間隔の変更処理を行い、この変更処理を施した振動信号の周波数解析若しくは自己相関解析により異常部位又は異常原因の判定が行われる。

特開平４−２７９８２６号公報

従来の設備診断方法では、モータの加減速動作の制御に用いる状態量（回転位置、速度、印加する電流値など）だけなく、モータなどの回転系で異常が発生した際に励起される振動を測定するための専用の測定器（センサ）が必須でありその分メカニカルシステムの制御系にかかるコストが高くなるという課題がある。

また、振動測定用の測定器を用いない場合、従来の診断処理方法では、モータの加減速中にモータの回転位置データや電流値データを周波数解析すると、加減速により生じる、いわゆる加減速自体が持っている周波数成分が強くでるため、異常により励起される振動の周波数成分が加減速による周波数成分に埋もれる。このため、加減速による周波数成分を除去しない限り、異常により励起される振動の周波数成分の変化を抽出することができず、正確な診断を行うことができないという課題があった。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、振動状態信号を付加的なセンサを用いて測定することなく、設備の駆動系の状態量から精度良く異常を診断することができる設備診断方法及び設備診断装置並びにこの装置としてコンピュータを機能させるプログラムを得ることを目的とする。

この発明に係る設備診断方法は、診断対象の設備を駆動させる回転系の状態量と運動方程式に基づいて回転系の状態量の推定値を算出し、回転系の状態量から推定値を減算して振動状態量を算出し、この振動状態量を一定の基準回転数の振動状態量に変換して周波数解析し、得られた振動状態量の周波数成分値に応じて設備の回転系の異常を判定するものである。

この発明によれば、振動状態信号を付加的なセンサを用いて測定しなくても、設備の回転系を制御するための状態量を用いて精度良く設備の異常を診断することができるという効果がある。また、加減速区間における回転系の状態量であっても一定の基準回転数の状態量に変換することで設備診断が可能である。これにより、加減速動作を行うモータ駆動の設備であっても、特別な診断用の動作を実行することなく設備診断が可能である。

実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による設備診断装置の構成を示すブロック図であり、モータで駆動するメカニカルシステム（診断対象の設備）を診断する。実施の形態１による設備診断装置は、状態量保存部１、状態量推定値演算部（推定値演算部）２、振動状態量演算部３、振動状態量変換部（状態量変換部）４、周波数解析部５及び診断処理部６から構成される。

状態量保存部１は、診断対象のメカニカルシステムのモータ（回転系）を動作制御する制御装置（不図示）の制御周期ｓｔ毎にモータの回転位置、速度、印加する電流等のモータ状態量を保存する。状態量推定値演算部２は、状態量保存部１に保存した各制御周期の状態量を用いて、モータモデルの運動方程式から各制御周期でのモータ状態量の推定値を算出する。

振動状態量演算部３は、状態量保存部１に保存した各制御周期のモータ状態量と状態量推定値演算部２が算出したモータ状態量の推定値を用いて、モータ状態量から加減速の影響を除去したモータ状態量の振動成分である振動状態量を算出する。振動状態量変換部４は、振動状態量演算部３が算出した振動状態量を、モータ回転の基準移動量として予め設定した基準値ｄｖ毎にサンプリングした振動状態量に変換する。

なお、基準値ｄｖは、基準回転数でモータが回転している場合に１制御周期で進む移動量を示している。周波数解析部５は、振動状態量変換部４により変換された基準値ｄｖ毎の振動状態量の周波数解析を行う。診断処理部６は、周波数解析部５により周波数解析された結果を用いて設備診断を実行する。

また、本実施の形態１による設備診断装置は、診断対象のメカニカルシステムを制御する制御装置の１つの機能として具現化することができる。この場合、上記制御装置において本実施の形態１に従う設備診断を実行することにより、当該制御装置が、本実施の形態１による設備診断装置として機能することとなる。

例えば、状態量推定値演算部２、振動状態量演算部３、振動状態量変換部４、周波数解析部５及び診断処理部６は、診断対象のメカニカルシステムを制御する制御装置として機能するコンピュータに本発明の設備診断プログラムを読み込ませてその動作を制御することにより、ＣＰＵやメモリ等のハードウエアと協働した具体的手段として実現することができる。これにより、メカニカルシステムを制御する制御装置の１つの機能として本発明の設備診断装置を具現化することができる。

この他、メカニカルシステムの制御装置からデータ入力可能な当該制御装置とは別個のコンピュータに本発明によるプログラムを実行させて本発明の設備診断装置として機能させても良い。状態量保存部１については、上述したコンピュータに設けられた記憶装置上に構築することができる。

なお、以下の説明において、本発明の設備診断装置を具現化するコンピュータ自体の構成及びその基本的な機能については、当業者が当該技術分野の技術常識に基づいて容易に認識できるものであり、本発明の本質に直接関わるものではないので詳細な記載を省略する。

次に動作について説明する。
図２は、実施の形態１による設備診断装置の動作を示すフローチャートであり、この図と図１を用いて説明する。
先ず、状態量保存部１は、モータで駆動するメカニカルシステムを制御する制御装置による制御周期毎に、予め定めた区間におけるモータの回転位置、速度及び印加される電流の値をモータ状態量として保存する（ステップＳＴ１）。例えば、制御装置により設定されたモータ状態量を状態量保存部１が制御周期毎に読み込んで保持する。

上述のデータを保存する区間の定め方としては、所定時間（例えば１時間）の経過毎に、所定のサンプリング時間（例えば１０秒間）でのデータを保存する方法、あるいは、所定の動作を行う毎にその動作のデータを保存する方法等が挙げられる。また、本実施の形態１ではモータの制御周期毎に保存する例を示すが、モータの制御周期のｎ倍（ｎ≧２を満たす自然数）の周期毎に保存しても構わない。

次に、状態量推定演算部２では、モータモデルの運動方程式から第ｉ番目の制御周期におけるモータ電流の推定値τｄを算出する（ステップＳＴ２）。ここで、状態量保存部１に保存された第ｉ番目の制御周期のモータ電流をτｍ（ｉ）、モータ速度をｖｍ（ｉ）、モータ位置をｐｍ（ｉ）とする。

状態量推定演算部２は、例えばモータモデルが単純な１慣性系とみなせる場合、下記式（１）に従って第ｉ番目の制御周期におけるモータ電流推定値τｄ（ｉ）を算出する。ただし、ａｍ（ｉ）は第ｉ番目の制御周期におけるモータ加速度であり、制御周期毎のモータ速度間の差分から算出される。また、Ｉｍは慣性モーメント、ｆｖは粘性摩擦係数であり、ｆｃはクーロン摩擦係数、ｓｇｎはパラメータが正の値であると“＋１”になり、負の値であると“−１”になり、０であれば“０”となる関数である。
τd(i)=Im・am(i)+fv・vm(i)+fc・sgn(vm(i)) ・・・（１）

続いて、振動状態量演算部３では、状態量保存部１に保存された制御周期毎のモータ電流とモータ電流推定値とを入力し、第ｉ番目の制御周期における振動状態量ｄｔ（ｉ）として、モータ電流値τｍ（ｉ）とモータ電流推定値τｄ（ｉ）との差を下記式（２）に従い算出する（ステップＳＴ３）。
ｄｔ（ｉ）＝τｍ（ｉ）−τｄ（ｉ） ・・・（２）

前述したように、状態量保存部１に保存されたモータ状態量であるモータ電流値τｍ（ｉ）を単純に周波数解析するだけでは、τｍ（ｉ）に含まれるモータの加減速動作に必要な電流成分によって加減速がもつ周波数成分が支配的になるため、異常により励起される振動の周波数成分の変化を抽出することができず、設備異常を判別することができない。

そこで、本発明では、上記式（１）を用いてモータの加減速動作に係る電流成分を含むモータ電流の推定値（状態量の推定値）τｄ（ｉ）を算出し、状態量保存部１に保存された、モータの加減速動作に係る電流成分と振動の電流成分とを含むモータ電流値τｍ（ｉ）からモータ電流推定値τｄ（ｉ）を減算し、モータ電流における振動成分である振動状態量ｄｔ（ｉ）を差分として求める。

このように、本発明は、状態量保存部１に保存されたモータ状態量から、モータの加減速に要する成分を予め除去し、異常振動成分のみを抽出して周波数解析を行う。これにより、従来のように付加的なセンサによる振動測定値を用いることなく、設備の異常を診断することができる。

ステップＳＴ３の処理が完了すると、振動状態量変換部４は、状態量保存部１に保存したモータ速度を入力し、振動状態量演算部３が算出した振動状態量を、モータ回転の基準移動量として予め設定した基準値ｄｖ毎にサンプリングした振動状態量に変換する（ステップＳＴ４）。なお、基準値ｄｖは、一定の基準回転数でモータが回転している場合に１制御周期で進む移動量を示している。

振動状態量の変換処理において、振動状態量変換部４は、状態量保存部１からモータ速度ｖｍ（ｉ）を入力し、モータ速度ｖｍ（ｉ）を用いて下記式（３）〜（５）より移動距離ｓｖｍ（ｉ）を算出する。下記式（３）において、ｓｖｍ（ｉ）は、基準値ｄｖ毎のサンプル周期における第ｉ番目の移動距離である。また、ｏｓｖｍは前回までのｓｖｍに相当し、ｏｓｖｍ（０）＝０である。ｓｔは状態量保存部１に保存したデータのサンプル周期であり、基準値ｄｖだけ進むごとのサンプル周期に相当する。
svm(i)=osvm(i-1)+vm(i)・st ・・・（３）
svm(i)≧dvのとき、 osvm(i)=0 ・・・（４）
svm(i)<dvのとき、 osvm(i)=svm(i) ・・・（５）

次に、振動状態量変換部４は、下記式（６）に従って既変換の振動状態量ｄｔ２（ｋ）を状態量保存部１に保存する。このとき、パラメータｋの初期値を０とし、ｏｓｖｍ（ｉ）＝０、ｖｍ（ｉ）≠０が成立するたびにｋを１つ増加させる。
dt2(k)=dt(i) ・・・（６）

例えば状態量保存部１で保存したデータ総数がｊのとき、振動状態量変換部４は、ｉ＝１〜ｊまで上記式（３）〜（６）による計算を実行する。ｉ＝１〜ｊまで終了したときのｋの値がｋｊであれば、振動状態量ｄｔ２（１）〜ｄｔ２（ｋｊ）が状態量保存部１に保存され、次の処理のために周波数解析部５に出力される。

ステップＳＴ４のように、基準値ｄｖ毎にサンプリングした振動状態量に変換するのは、モータの加減速区間におけるモータ状態量を用いて診断を可能とするためである。具体的に説明すると、可変速回転系であるモータにより駆動するメカニカルシステムにおいて異常が発生した場合、モータの回転数に応じた周期の振動が励起される。ここで、モータの等速区間であれば、モータ回転数が一定であるため異常により励起される振動の周波数もほぼ一定となり単純な周波数解析で分析することができる。しかしながら、モータの加減速区間であると、モータ回転数が変化するため、異常振動の周波数も変化する。

そこで、本発明では、基準回転数でモータが回転している場合に制御対象のメカニカルシステムの駆動部が１制御周期で進む移動量である基準値ｄｖに基づいて、上記式（３）〜（６）によりモータの一定な基準回転数での状態量に変換する。これにより、モータの加減速区間における状態量を用いても、設備の異常を診断することができる。

なお、従来のように付加的なセンサを用いてモータの加減速区間で異常振動を測定する場合であっても、上記式（３）〜（６）に従う処理を行えば異常を診断できる。この場合、これら測定値には、上述したような上記式（１）及び式（２）を用いる処理は不要である。

周波数解析部５では、振動状態量ｄｔ２（１）〜ｄｔ２（ｋｊ）をサンプリング周期ｓｔ毎にサンプリングされたデータとして高速フーリエ変換（ＦＦＴ）解析する（ステップＳＴ５）。このとき、ＦＦＴ解析結果のグラフデータを生成して、本発明の設備診断装置を具現化するコンピュータ等のモニタにグラフ表示してもよい。また、周波数解析部５が実施したＦＦＴ解析結果は、診断処理部６に送出される。

診断処理部６は、周波数解析部５が実施したＦＦＴ解析結果を入力すると、当該解析結果を用いて制御装置が制御しているメカニカルシステムの異常を判別する（ステップＳＴ６）。具体的な判別処理を説明すると、診断処理部６が、先ず下記式（７）に従ってモータ１回転分に相当する周波数ｆを算出する。
Ｆ＝２π／Ｄｖ ・・・（７）

続いて、診断処理部６は、上記式（７）で算出した周波数ｆ及びその整数倍を整数で除算し、除算結果を基準とした所定範囲（例えば、ｆの整数倍の８０％〜１２０％の範囲）の周波数成分のうちの最大値を抽出する。この結果は、本発明の設備診断装置を具現化するコンピュータ等のモニタに表示する。

そして、診断処理部６は、予め設定した各周波数成分の基準値と比較して、当該基準値を超えている周波数成分を設備の動作異常により励起された振動の周波数成分であるものとしてその旨を表示する。つまり、診断処理部６は、上記式（７）で算出した周波数ｆ及びその整数倍を整数で除算した結果を用いることにより、基準値ｄｖによる基準回転数及びその調和成分の大きさに応じて設備の動作異常を診断する。

以上のように、この実施の形態１によれば、診断対象のメカニカルシステムを駆動させるモータ状態量を入力し、このモータ状態量と運動方程式に基づいてモータの加減速による状態量の推定値を算出する状態量推定値演算部２と、モータ状態量から推定値を減算してモータの加減速による振動状態量を算出する振動状態量演算部３と、振動状態量演算部３が算出した振動状態量を基準回転数の振動状態量に変換する振動状態量変換部４と、振動状態量変換部４が変換した振動状態量を周波数解析する周波数解析部５と、この周波数解析結果に基づいてメカニカルシステムの異常判定を行う診断処理部６とを備えるので、付加的なセンサを用いず、かつ加減速中の動作データからでも設備診断を行うことができる。また、モータの回転数に応じた周波数成分から異常判別を行うこともできる。

実施の形態２．
この実施の形態２は、上記実施の形態１で説明したモータの回転数に応じた振動の周波数成分から異常判別を行うにあたり、その判別精度を向上させたものである。

実施の形態２による設備診断装置は、図１に示した上記実施の形態１と基本的な構成は同一であり、設備診断処理の流れも図２と同様であるが、振動状態量変換部４の機能のみが異なる。そこで、実施の形態２による振動状態量変換部４に関して説明する。

図２に示すステップＳＴ４において、実施の形態２による振動状態量変換部４は、状態量保存部１に保存したモータ速度ｖｍ（ｉ）と、振動状態量演算部３で算出したモータ電流における振動成分である振動状態量ｄｔ（ｉ）とを入力する。次に、振動状態量変換部４は、基準値ｄｖを用いて、上記実施の形態１と同様に、上記式（３）〜（５）に従って移動距離ｓｖｍ（ｉ）を求める。但し、ｏｓｖｍ（０）＝０である。

続いて、振動状態量変換部４は、下記式（８）〜（１１）に従って既変換の振動状態量ｄｔ２（ｋ）を状態量保存部１に保存する。このとき、パラメータｋの初期値を０とし、ｏｓｖｍ（ｉ）＝０、ｖｍ（ｉ）≠０が成立するたびにｋを１つ増加させる。なお、ｄｄｖ１は基準移動量（基準値ｄｖ）を超えたときの移動距離ｓｖｍの超過量であり、ｄｄｖ２は基準値ｄｖを超える直前の周期におけるｓｖｍの基準値ｄｖまでの距離である。
ddv1=svm(i)-dv ・・・（８）
ddv2=dv-svm(i-1) ・・・（９）
ddv1≧ddv2のとき、dt2(k)=dt(i-1) ・・・（１０）
ddv1<ddv2のとき、dt2(k)=dt(i) ・・・（１１）

状態量保存部１で保存したデータ総数がｊのとき、振動状態量変換部４は、ｉ＝１〜ｊまで上記式（３）〜（５）、上記式（８）〜（１１）による計算を実行する。ｉ＝１〜ｊまで終了したときのｋの値がｋｊであれば、振動状態量ｄｔ２（１）〜ｄｔ２（ｋｊ）が状態量保存部１に保存され、次の処理のために周波数解析部５に出力される。この後の周波数解析部５及び診断処理部６による処理は上記実施の形態１と同様である。

以上のように、この実施の形態２によれば、基準移動量を超えた場合には超えたときのデータと超える直前のデータとを比較して基準移動量に近い方を採用して振動状態量変換を行うので、上記実施の形態１のように移動距離ｓｖｍデータが基準値ｄｖを超えてもそのまま用いて振動状態量変換を行う場合と比較して、モータの回転数に応じた振動の周波数成分に基づく異常判別の精度を向上させることができる。

実施の形態３．
図３は、この発明の実施の形態３による設備診断装置の構成を示すブロック図である。実施の形態３による設備診断装置は、状態量推定値演算部（推定値演算部）２ａ、及び指令保存部７を備える。状態量推定値演算部２ａは、指令保存部７に保存された各制御周期の制御指令を用いて、モータモデルの運動方程式から各制御周期でのモータ状態量の推定値を算出する。

指令保存部７は、診断対象のメカニカルシステムのモータを動作制御する制御装置（不図示）により発せられるモータの位置指令、速度指令、加速度指令等のモータ制御指令をその制御周期毎に保存する。なお、図１と同一若しくはそれに相当する機能を有する構成要素には同一符号を付して重複する説明を省略する。

また、本実施の形態３による設備診断装置は、診断対象のメカニカルシステムを制御する制御装置の１つの機能として具現化することができる。この場合、上記制御装置において本実施の形態３に従う設備診断を実行することにより、当該制御装置が、本実施の形態３による設備診断装置として機能することとなる。

例えば、図３に示す状態量推定値演算部２ａ、振動状態量演算部３、振動状態量変換部４、周波数解析部５及び診断処理部６は、診断対象のメカニカルシステムを制御する制御装置として機能するコンピュータに本発明の設備診断プログラムを読み込ませてその動作を制御することにより、ＣＰＵやメモリ等のハードウエアと協働した具体的手段として実現できる。これにより、メカニカルシステムを制御する制御装置の１つの機能として本発明の設備診断装置を具現化することができる。

この他、メカニカルシステムの制御装置からデータ入力可能な当該制御装置とは別個のコンピュータに本発明によるプログラムを実行させて本発明の設備診断装置として機能させても良い。状態量保存部１及び指令保存部７については、上述したコンピュータに設けられた記憶装置上に構築することができる。

なお、以下の説明において、本発明の設備診断装置を具現化するコンピュータ自体の構成及びその基本的な機能については、当業者が当該技術分野の技術常識に基づいて容易に認識できるものであり、本発明の本質に直接関わるものではないので詳細な記載を省略する。

次に動作について説明する。
図４は、実施の形態３による設備診断装置の動作を示すフローチャートであり、この図と図３を用いて説明する。
先ず、状態量保存部１は、モータで駆動するメカニカルシステムを制御する制御装置による制御周期毎に、予め定めた区間におけるモータの回転位置、速度及び印加される電流の値をモータ状態量として保存する（ステップＳＴ１ａ）。例えば、制御装置により設定されたモータ状態量を状態量保存部１が制御周期ｓｔ毎に読み込んで保持する。

上述のデータを保存する区間の定め方としては、所定時間（例えば１時間）の経過毎に、所定のサンプリング時間（例えば１０秒間）でのデータを保存する方法、あるいは、所定の動作を行う毎にその動作のデータを保存する方法等が挙げられる。また、モータの制御周期のｎ倍（ｎ≧２を満たす自然数）の周期毎に保存しても構わない。

指令保存部７は、モータで駆動するメカニカルシステムを制御する制御装置の制御周期毎に、予め定めた区間におけるモータの位置指令、速度指令及び加速度指令のうちの少なくとも１つをモータ制御指令として保存する（ステップＳＴ２ａ）。例えば、制御装置により設定されたモータ制御指令を指令保存部７が制御周期毎に読み込んで保持する。

上述の制御指令を保存する区間の定め方としては、所定時間（例えば１時間）の経過毎に、所定のサンプリング時間（例えば１０秒間）でのデータを保存する、あるいは、所定の動作を行う毎にその動作のデータを保存する等が挙げられる。また、本実施の形態３ではモータの制御周期毎に保存する例を示すが、モータの制御周期のｎ倍（ｎ≧２を満たす自然数）の周期毎に保存しても構わない。なお、指令保存部７による保存区間や周期は、状態量保存部１での保存区間や周期と同一であるものとする。

次に、状態量推定演算部２ａは、指令保存部７から読み出したモータ位置指令、速度指令、加速度指令に基づいて、モータ状態量の推定値を算出する（ステップＳＴ３ａ）。ここで、例えば指令保存部７にモータ位置指令のみが保存されている場合であれば、状態量推定演算部２ａは、当該モータ位置指令による位置の差分とサンプリング周期から速度指令、加速度指令を算出する。

そして、状態量推定演算部２ａは、モータ位置指令、速度指令、加速度指令をそれぞれ制御系の特性を表現したフィルタに通して、モータ位置推定値ｐｍｒ、モータ速度推定値ｖｍｒ、モータ加速度推定値ａｍｒを算出する。例えば、１／（Ｔｓ＋１）による１次遅れフィルタ（但し、Ｔは１次遅れフィルタ時定数、ｓはラプラス演算子）を用いてモータ位置指令からモータ位置推定値ｐｍｒを算出する。

続いて、状態量推定演算部２ａは、モータモデルの運動方程式から第ｉ番目の制御周期のモータ電流推定値τｄ（ｉ）を算出する。例えば、モータモデルが単純な１慣性系とみなせる場合、下記式（１２）に従って第ｉ番目の制御周期のモータ電流推定値τｄ（ｉ）を算出する。
τｄ（ｉ）＝Ｉｍ・ａｍｒ（ｉ）＋ｆｖ・ｖｍｒ（ｉ）
＋ｆｃ・ｓｇｎ（ｖｍｒ（ｉ）） ・・・（１２）

振動状態量演算部３は、状態量保存部１に保存された制御周期毎のモータ電流と、状態量推定演算部２ａにより算出されたモータ電流推定値とを入力し、第ｉ番目の制御周期における振動状態量ｄｔ（ｉ）としてモータ電流値τｍ（ｉ）とモータ電流推定値τｄ（ｉ）との差を上記式（２）に従い算出する（ステップＳＴ４ａ）。

ステップＳＴ４ａの処理が完了すると、振動状態量変換部４は、状態量保存部１に保存したモータ速度を入力し、振動状態量演算部３が算出した振動状態量を、モータ回転の基準移動量として予め設定した基準値ｄｖ毎にサンプリングした振動状態量に変換する（ステップＳＴ５ａ）。振動状態量の変換処理において、振動状態量変換部４は、状態量保存部１からモータ速度ｖｍ（ｉ）を入力し、モータ速度ｖｍ（ｉ）を用いて上記式（３）〜（５）より移動距離ｓｖｍ（ｉ）を算出する。

次に、振動状態量変換部４は、上記式（６）に従って既変換の振動状態量ｄｔ２（ｋ）を状態量保存部１に保存する。このとき、パラメータｋの初期値を０とし、ｏｓｖｍ（ｉ）＝０、ｖｍ（ｉ）≠０が成立するたびにｋを１つ増加させる。

例えば状態量保存部１あるいは指令保存部７に保存したデータ総数がｊのとき、振動状態量変換部４は、ｉ＝１〜ｊまで上記式（３）〜（６）による計算を実行する。ｉ＝１〜ｊまで終了したときのｋの値がｋｊであれば、振動状態量ｄｔ２（１）〜ｄｔ２（ｋｊ）が状態量保存部１に保存され、次の処理のために周波数解析部５に出力される。

周波数解析部５では、振動状態量ｄｔ２（１）〜ｄｔ２（ｋｊ）をサンプリング周期ｓｔ毎にサンプリングされたデータとして高速フーリエ変換（ＦＦＴ）解析する（ステップＳＴ６ａ）。このとき、ＦＦＴ解析結果のグラフデータを生成して、本発明の設備診断装置を具現化するコンピュータ等のモニタにグラフ表示してもよい。また、周波数解析部５が実施したＦＦＴ解析結果は、診断処理部６に送出される。

診断処理部６では、周波数解析部５が実施したＦＦＴ解析結果を入力すると、当該解析結果を用いて制御装置が制御しているメカニカルシステムの動作異常を判別する（ステップＳＴ７ａ）。この判別処理は、上記実施の形態１と同様に、上記式（７）で算出した周波数ｆ及びその整数倍を整数で除算し、除算結果を基準とした所定範囲（例えば、ｆの整数倍の８０％〜１２０％の範囲）の周波数成分のうちの最大値を抽出する。この結果は、本発明の設備診断装置を具現化するコンピュータ等のモニタに表示する。

そして、診断処理部６は、予め設定した各周波数成分の基準値と比較して、当該基準値を超えている周波数成分を設備の動作異常により励起された振動の周波数成分であるものとしてその旨を表示する。つまり、診断処理部６は、上記式（７）で算出した周波数ｆ及びその整数倍を整数で除算した結果を用いることにより、基準値ｄｖによる基準回転数及びその調和成分の大きさに応じて設備の動作異常を診断する。

以上のように、この実施の形態３によれば、状態量推定値演算部２ａが、上記実施の形態１のようにモータ回転位置、速度、加速に基づいてモータ状態量を推定するのではなく、制御装置が設定するモータ位置指令、速度指令、加速度指令などの制御指令に基づいてモータ状態量を推定するので、制御装置によるモータ状態量の測定誤差の影響を低減し、モータの回転数に応じた振動の周波数成分に基づく異常判別の精度を向上させることができる。

実施の形態４．
この実施の形態４は、振動状態量の高周波成分を除去することで、モータの回転数に応じた振動の周波数成分に基づく異常判別の精度を向上させたものである。

実施の形態４による設備診断装置は、図１に示した上記実施の形態１と基本的な構成は同一であり、設備診断処理の流れも図２と同様であるが、振動状態量演算部３の機能のみが異なる。そこで、実施の形態４による振動状態量演算部３に関して説明する。

図２に示すステップＳＴ３において、実施の形態４による振動状態量演算部３は、状態量保存部１に保存した制御周期毎のモータ電流値τｍと、状態量推定値演算部２が算出したモータ電流推定値τｄとを入力し、第ｉ番目の制御周期における振動状態量ｄｔ０（ｉ）として、モータ電流値τｍ（ｉ）とモータ電流推定値τｄ（ｉ）との差を下記式（１３）に従い算出する。
ｄｔ０（ｉ）＝τｍ（ｉ）−τｄ（ｉ） ・・・（１３）

次に、振動状態量演算部３は、第ｉ番目の制御周期における振動状態量ｄｔ０（ｉ）を順次ローパスフィルタに通し、その結果を振動状態量ｄｔ（ｉ）として振動状態量変換部４に出力する。振動状態量変換部４では、状態量保存部１に保存したモータ速度を入力し、振動状態量演算部３が算出した振動状態量ｄｔ（ｉ）を、モータ回転の基準移動量として予め設定した基準値ｄｖ毎にサンプリングした振動状態量に変換する。以降の処理は、上記実施の形態１と同様である。

以上のように、この実施の形態４によれば、振動状態量演算部３がローパスフィルタにより振動状態量の高周波成分を除去することから、モータが高速回転している場合におけるモータ状態量の測定誤差の影響を低減することができ、モータの回転数に応じた振動の周波数成分に基づく異常判別の精度を向上させることができる。

実施の形態５．
この実施の形態５は、上記実施の形態４と異なり、振動状態量からモータが駆動する機械の振動周波数に合わせた周波数成分を除去することで、モータの回転数に応じた振動の周波数成分に基づく異常判別の精度を向上させたものである。

実施の形態５による設備診断装置は、上記実施の形態４と基本的な構成は同一であり、設備診断処理の流れも同様であるが、振動状態量演算部３の機能のみが異なる。そこで、実施の形態５による振動状態量演算部３に関して説明する。

図２に示すステップＳＴ３において、実施の形態５による振動状態量演算部３は、状態量保存部１に保存した制御周期毎のモータ電流値τｍと、状態量推定値演算部２が算出したモータ電流推定値τｄとを入力し、上記実施の形態４と同様に、第ｉ番目の制御周期における振動状態量ｄｔ０（ｉ）としてモータ電流値τｍ（ｉ）とモータ電流推定値τｄ（ｉ）との差を上記式（１３）に従い算出する。

次に、振動状態量演算部３は、第ｉ番目の制御周期における振動状態量ｄｔ０（ｉ）をモータが駆動する機械の振動周波数に合わせたノッチフィルタに通し、その結果を振動状態量ｄｔ（ｉ）として振動状態量変換部４に出力する。これにより、振動状態量変換部４への振動状態量から、モータが駆動する機械の共振によって不可避的に励起される振動成分が除かれる。

振動状態量変換部４では、状態量保存部１に保存したモータ速度を入力し、振動状態量演算部３が算出した振動状態量ｄｔ（ｉ）を、モータ回転の基準移動量として予め設定した基準値ｄｖ毎にサンプリングした振動状態量に変換する。以降の処理は、上記実施の形態１と同様である。

以上のように、この実施の形態５によれば、振動状態量演算部３がノッチフィルタによりモータが駆動する機械の振動周波数を振動状態量から除去するので、機械共振で励起された振動により誤って異常診断する可能性を低減することができる。

実施の形態６．
図５は、この発明の実施の形態６による設備診断装置の構成を示すブロック図である。実施の形態６による設備診断装置は、パラメータ同定部８を備える。パラメータ同定部８は、状態量保存部１から入力したモータ状態量を用いて、モータ状態量を推定する際に利用するモータモデルの運動方程式のパラメータを求める。なお、図１と同一若しくはそれに相当する機能を有する構成要素には同一符号を付して重複する説明を省略する。

また、本実施の形態６による設備診断装置は、診断対象のメカニカルシステムを制御する制御装置の１つの機能として具現化することができる。この場合、上記制御装置において本実施の形態６に従う設備診断を実行することにより、当該制御装置が、本実施の形態６による設備診断装置として機能することとなる。

例えば、図５に示す状態量推定値演算部２、振動状態量演算部３、振動状態量変換部４、周波数解析部５、診断処理部６及びパラメータ同定部８は、診断対象のメカニカルシステムを制御する制御装置として機能するコンピュータに本発明の設備診断プログラムを読み込ませてその動作を制御することにより、ＣＰＵやメモリ等のハードウエアと協働した具体的手段として実現できる。これにより、メカニカルシステムを制御する制御装置の１つの機能として本発明の設備診断装置を具現化することができる。

また、メカニカルシステムの制御装置からデータ入力可能な当該制御装置とは別個のコンピュータに本発明によるプログラムを実行させて本発明の設備診断装置として機能させても良い。状態量保存部１については、上述したコンピュータに設けられた記憶装置上に構築することができる。

なお、以下の説明において、本発明の設備診断装置を具現化するコンピュータ自体の構成及びその基本的な機能については、当業者が当該技術分野の技術常識に基づいて容易に認識できるものであり、本発明の本質に直接関わるものではないので詳細な記載を省略する。

次に動作について説明する。
図６は、実施の形態６による設備診断装置の動作を示すフローチャートであり、この図と図５を用いて説明する。
先ず、状態量保存部１は、モータで駆動するメカニカルシステムを制御する制御装置による制御周期毎に、予め定めた区間におけるモータの回転位置、速度及び印加される電流の値をモータ状態量として保存する（ステップＳＴ１ｂ）。例えば、制御装置により設定されたモータ状態量を状態量保存部１が制御周期毎に読み込んで保持する。

上述のデータを保存する区間の定め方としては、所定時間（例えば１時間）の経過毎に、所定のサンプリング時間（例えば１０秒間）でのデータを保存する方法、あるいは、所定の動作を行う毎にその動作のデータを保存する方法等が挙げられる。また、モータの制御周期のｎ倍（ｎ≧２を満たす自然数）の周期毎に保存しても構わない。

次に、パラメータ同定部８は、状態量保存部１からモータ状態量を入力し、このモータ状態量を用いてモータ状態量推定値を算出する際に利用するモータモデルの運動方程式のパラメータを同定する（ステップＳＴ２ｂ）。具体的に説明すると、先ず、パラメータ同定部８は、状態量保存部１に保存されたモータ電流τｍ、モータ速度ｖｍ、モータ位置ｐｍを入力し、モータ速度の差分からモータ加速度ａｍを算出する。

例えば、モータモデルが単純な１慣性系と粘性摩擦とクーロン摩擦で構成されるとみなせる場合、状態量保存部１に保存されている第ｉ番目の制御周期におけるモータ電流データτｍ（ｉ）は、下記式（１４）の関係で表すことができる。ここで、Ｉｍは慣性モーメント、ｆｖは粘性摩擦係数、ｆｃはクーロン摩擦係数である。
τm(i)=Im・am(i)+fv・vm(i)+fc・sgn(vm(i)) ・・・（１４）

ここで、慣性モーメントＩｍ、粘性摩擦係数ｆｖ、クーロン摩擦係数ｆｃの値が未知である場合、パラメータ同定部８は、下記式（１５）のパラメータベクトルｐを設定する。
p=[Im fv fc]^T ・・・（１５）

そして、状態量保存部１に保存したサンプル数をｎとすると、状態量保存部１に保存したモータ状態量を下記式（１６）及び下記式（１７）で表すことができる。

状態量保存部１に上記式（１４）に従う表現で保存してある全てのデータサンプルについて上記式（１６）、（１７）の当てはめを実施して縦に並べれることで、下記式（１８）のように表現できる。
Tm=Ym・p ・・・（１８）

従って、Ｙｍの疑似逆行列をＹｍ⁺とすると、パラメータベクトルｐは、下記式（１９）で表すことができる。パラメータ同定部８は、状態量保存部１から入力したモータ状態量を用い、下記式（１９）により未知パラメータを算出する。このように下記式（１９）により求められた慣性モーメントＩｍ、粘性摩擦係数ｆｖ、クーロン摩擦係数ｆｃは、パラメータ同定部８から状態量推定値演算部２に送出される。
p=Ym⁺・Tm ・・・（１９）

状態量推定演算部２では、パラメータ同定部８で同定されたパラメータを用い、状態量保存部１から読み出したモータ位置、速度、加速度に基づいて、モータ状態量の推定値を算出する（ステップＳＴ３ｂ）。例えば、モータモデルが単純な１慣性系とみなせる場合、上記式（１）に従って第ｉ番目の制御周期におけるモータ電流推定値τｄ（ｉ）を算出する。このとき、慣性モーメントＩｍ、粘性摩擦係数ｆｖ、クーロン摩擦係数ｆｃは、パラメータ同定部８で求められた値を用いる。

次に、振動状態量演算部３は、状態量保存部１に保存された制御周期毎のモータ電流と、状態量推定演算部２により算出されたモータ電流推定値とを入力し、第ｉ番目の制御周期における振動状態量ｄｔ（ｉ）としてモータ電流値τｍ（ｉ）とモータ電流推定値τｄ（ｉ）との差を上記式（２）に従い算出する（ステップＳＴ４ｂ）。

ステップＳＴ４ｂの処理が完了すると、振動状態量変換部４は、状態量保存部１に保存したモータ速度を入力し、振動状態量演算部３が算出した振動状態量を、モータ回転の基準移動量として予め設定した基準値ｄｖ毎にサンプリングした振動状態量に変換する（ステップＳＴ５ｂ）。振動状態量の変換処理において、振動状態量変換部４は、状態量保存部１からモータ速度ｖｍ（ｉ）を入力し、モータ速度ｖｍ（ｉ）を用いて上記式（３）〜（５）より移動距離ｓｖｍ（ｉ）を算出する。

次に、振動状態量変換部４は、上記式（６）に従って既変換の振動状態量ｄｔ２（ｋ）を状態量保存部１に保存する。このとき、パラメータｋの初期値を０とし、ｏｓｖｍ（ｉ）＝０、ｖｍ（ｉ）≠０が成立するたびにｋを１つ増加させる。

例えば、状態量保存部１あるいは指令保存部７に保存したデータ総数がｊのとき、振動状態量変換部４は、ｉ＝１〜ｊまで上記式（３）〜（６）による計算を実行する。ｉ＝１〜ｊまで終了したときのｋの値がｋｊであれば、振動状態量ｄｔ２（１）〜ｄｔ２（ｋｊ）が状態量保存部１に保存され、次の処理のために周波数解析部５に出力される。

周波数解析部５では、振動状態量ｄｔ２（１）〜ｄｔ２（ｋｊ）をサンプリング周期ｓｔ毎にサンプリングされたデータとして高速フーリエ変換（ＦＦＴ）解析する（ステップＳＴ６ｂ）。このとき、ＦＦＴ解析結果のグラフデータを生成して、本発明の設備診断装置を具現化するコンピュータ等のモニタにグラフ表示してもよい。また、周波数解析部５が実施したＦＦＴ解析結果は、診断処理部６に送出される。

診断処理部６では、周波数解析部５が実施したＦＦＴ解析結果を入力すると、当該解析結果を用いて制御装置が制御しているメカニカルシステムの動作異常を判別する（ステップＳＴ７ｂ）。この判別処理は、上記実施の形態１と同様に、上記式（７）で算出した周波数ｆ及びその整数倍を整数で除算し、除算結果を基準とした所定範囲（例えば、ｆの整数倍の８０％〜１２０％の範囲）の周波数成分のうちの最大値を抽出する。この結果は、本発明の設備診断装置を具現化するコンピュータ等のモニタに表示する。

そして、診断処理部６は、予め設定した各周波数成分の基準値と比較して、当該基準値を超えている周波数成分を設備の動作異常により励起された振動の周波数成分であるものとしてその旨を表示する。つまり、診断処理部６は、上記式（７）で算出した周波数ｆ及びその整数倍を整数で除算した結果を用いることにより、基準値ｄｖによる基準回転数及びその調和成分の大きさに応じて設備の動作異常を診断する。

以上のように、この実施の形態６によれば、状態量保存部１から入力したモータ状態量を用いて、モータ状態量を推定する際に利用するモータモデルの運動方程式のパラメータを求めるパラメータ同定部８を備えたので、慣性モーメント、摩擦係数などのパラメータが未知の場合でも精度よく設備診断を行うことができる。

実施の形態７．
この実施の形態７は、多関節ロボットなどの複数のモータによるｎ軸駆動するメカニカルシステムを診断するものである。

実施の形態７による設備診断装置は、図１に示した上記実施の形態１と基本的な構成は同一であり、設備診断処理の流れも図２と同様であるが、状態量推定値演算部２の機能のみが異なる。そこで、実施の形態７による状態量推定値演算部２に関して説明する。なお、以降の説明では、診断対象とするメカニカルシステムがｎ軸のモータで駆動される場合を例に挙げる。

図２に示すステップＳＴ２において、実施の形態７による状態量推定値演算部２は、上記実施の形態１のようにモータ駆動軸単独でモータ状態量の推定演算を行うのではなく、多関節ロボットなどの他のモータ駆動軸の状態量も使用してモータ状態量推定値を演算する。例えば、第ｉ番目のサンプル周期の第ｊ軸（ｊ＝１〜ｎ）のモータ電流、モータ速度、モータ位置をそれぞれτｍｊ（ｉ）、ｖｍｊ（ｉ）、ｐｍｊ（ｉ）とし、モータ速度の差分より求めた第ｉ番目のサンプル周期の第ｊ軸の加速度をａｍｊ（ｉ）、第ｉ番目のサンプル周期の第ｊ軸のモータ電流推定値をτｄｊ（ｉ）とする。

この場合、状態量推定値演算部２は、先ず第ｉ番目のサンプル周期の第ｊ軸のモータ電流τｍｊ（ｉ）、モータ速度ｖｍｊ（ｉ）、モータ位置ｐｍｊ（ｉ）、加速度ａｍｊ（ｉ）、モータ電流推定値τｄｊ（ｉ）をそれぞれ要素とする、ｖｍｉ，ｐｍｉ，ａｍｉ，τｄｉを下記式（２０）〜（２３）により定める。
vmi=[vm1(i)vm2(i)・・・vmn(i)]^T ・・・（２０）
pmi=[pm1(i)pm2(i)・・・pmn(i)]^T ・・・（２１）
ami=[am1(i)am2(i)・・・amn(i)]^T ・・・（２２）
τdi=[τd1(i)τd2(i)・・・τdn(i)]^T ・・・（２３）

次に、状態量推定値演算部２は、上記式（２０）〜（２３）により定めたｖｍｉ，ｐｍｉ，ａｍｉ，τｄｉを用いて、下記メカニカルシステムの運動方程式（２４）からτｄｉを算出する。ここで、Ｍ（ｐｍｉ）は慣性行列、ｈ（ｖｍｉ，ｐｍｉ）は遠心コリオリ力と重力の和、ｆｒｉｃは各軸毎の異クーロン摩擦と粘性摩擦の和である。上記式（２４）で算出されたτｄｉの各要素であるτｄ１（ｉ），τｄ２（ｉ），・・・，τｄｎ（ｉ）は、状態量推定値演算部２から振動状態量演算部３に出力される。
τdi=M(pmi)・ami+h(vmi,pmi)+fric(vmi) ・・・（２４）

振動状態量演算部３は、各軸毎にτｍ（ｉ）＝τｍｊ（ｉ）、τｄ（ｉ）＝τｄｊ（ｉ）として上記実施の形態１と同様の処理にて各軸ごとに振動状態量を算出する。また、振動状態量変換部４も、状態量保存部１に保存した各軸ごとのモータ速度を入力し、振動状態量演算部３が算出した振動状態量を、上記実施の形態１と同様の処理で、モータ回転の基準移動量として予め設定した基準値ｄｖ毎にサンプリングした振動状態量に変換する。

周波数解析部５では、振動状態量変換部４により変換された振動状態量をサンプリング周期ｓｔ毎にサンプリングされたデータとして高速フーリエ変換（ＦＦＴ）解析し、診断処理部６に送出する。

診断処理部６は、周波数解析部５からの各軸毎のＦＦＴ解析結果に基づいて各軸毎に異常判別を行い、周波数成分の最大値も各軸毎に表示する。また、基準値を超えている場合は超えている軸の番号と警告を同時に表示する。

以上のように、この実施の形態７によれば、複数のモータによるｎ軸モータ駆動のメカニカルシステムにおいて各軸毎のモータ状態量も使用してモータ状態量推定値を演算するので、産業用ロボットのように他の軸の影響を受けるメカニカルシステムにおいても精度の高い設備診断を行うことができる。

実施の形態８．
この実施の形態８も、多関節ロボットなどの複数のモータによるｎ軸駆動するメカニカルシステムを診断するものである。

実施の形態８による設備診断装置は、図３に示した上記実施の形態３と基本的な構成は同一であり、設備診断処理の流れも図４と同様であるが、状態量推定値演算部２ａの機能のみが異なる。そこで、実施の形態８による状態量推定値演算部２ａに関して説明する。なお、以降の説明では、診断対象とするメカニカルシステムがｎ軸のモータで駆動される場合を例に挙げる。

図４のステップＳＴ３ａにおいて、実施の形態８による状態量推定値演算部２ａは、上記実施の形態３のようにモータ駆動軸単独でモータ状態量の推定演算を行うのではなく、多関節ロボットなどの他のモータ駆動軸の状態量も使用してモータ状態量推定値を演算する。具体的に説明すると、状態量推定値演算部２ａは、先ず第ｉ番目のサンプル周期の第ｊ軸（ｊ＝１〜ｎ）の、モータ加速度推定値ａｍｒｊ（ｉ）、モータ速度推定値ｖｍｒｊ（ｉ）、モータ位置推定値ｐｍｒｊ（ｉ）を、上記実施の形態３と同様に、位置指令、速度指令、加速度指令をそれぞれ制御系の特性を表現したフィルタ（例えば、１次遅れフィルタ）に通して算出する。

そして、状態量推定値演算部２ａは、先ず第ｉ番目のサンプル周期の第ｊ軸の、モータ速度推定値ｖｍｒｊ（ｉ）、モータ位置推定値ｐｍｒｊ（ｉ）、モータ加速度推定値ａｍｒｊ（ｉ）をそれぞれ要素とする、ｖｍｒｉ，ｐｍｒｉ，ａｍｒｉ，τｄｉを下記式（２５）〜（２８）により定める。
vmri=[vmr1(i)vmr2(i)・・・vmrn(i)]^T ・・・（２５）
pmri=[pmr1(i)pmr2(i)・・・pmrn(i)]^T ・・・（２６）
amri=[amr1(i)amr2(i)・・・amrn(i)]^T ・・・（２７）
τdi=[τd1(i)τd2(i)・・・τdn(i)]^T ・・・（２８）

次に、状態量推定値演算部２ａは、上記式（２５）〜（２８）により定めたｖｍｒｉ，ｐｍｒｉ，ａｍｒｉ，τｄｉを用いて、下記メカニカルシステムの運動方程式（２９）からτｄｉを算出する。ここで、Ｍ（ｐｍｒｉ）は慣性行列、ｈ（ｖｍｒｉ，ｐｍｒｉ）は遠心コリオリ力と重力の和、ｆｒｉｃは各軸毎の異クーロン摩擦と粘性摩擦の和である。上記式（２９）で算出されたτｄｉの各要素であるτｄ１（ｉ），τｄ２（ｉ），・・・，τｄｎ（ｉ）は、状態量推定値演算部２ａから振動状態量演算部３に出力される。
τdi=M(pmri)・amri+h(vmri,pmri)+fric(vmri) ・・・（２９）

振動状態量演算部３は、各軸毎にτｍ（ｉ）＝τｍｊ（ｉ）、τｄ（ｉ）＝τｄｊ（ｉ）として上記実施の形態１と同様の処理にて各軸ごとに振動状態量を算出する。また、振動状態量変換部４も、状態量保存部１に保存した各軸ごとのモータ速度を入力し、振動状態量演算部３が算出した振動状態量を、上記実施の形態１と同様の処理で、モータ回転の基準移動量として予め設定した基準値ｄｖ毎にサンプリングした振動状態量に変換する。

周波数解析部５では、振動状態量変換部４により変換された振動状態量をサンプリング周期ｓｔ毎にサンプリングされたデータとして高速フーリエ変換（ＦＦＴ）解析し、診断処理部６に送出する。

診断処理部６は、周波数解析部５からの各軸毎のＦＦＴ解析結果に基づいて各軸毎に異常判別を行い、周波数成分の最大値も各軸毎に表示する。また、基準値を超えている場合は超えている軸の番号と警告を同時に表示する。

以上のように、この実施の形態８によれば、状態量推定値演算部２ａが、複数のモータによるｎ軸モータ駆動のメカニカルシステムにおいて各軸毎のモータ制御指令に基づいてモータ状態量を推定するので、制御装置によるモータ状態量の測定誤差の影響を低減することができ、また産業用ロボットのように他の軸の影響を受けるメカニカルシステムにおいても精度の高い設備診断を行うことができる。

なお、上記実施の形態１から上記実施の形態８まででは、状態量推定値演算部２や状態量推定値演算部２ａ、振動状態量演算部３を備える構成例を示したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、上記演算部２，２ａ，３を省略して、振動状態量変換部４がモータ状態量の測定値をそのまま入力して基準値毎の状態量に変換する構成であってもよい。このように構成することでも、モータの加減速区間における状態量を用いて設備の異常を診断することができる。

また、上記実施の形態１から上記実施の形態８まででは、振動状態量変換部４を備える構成例を示したが、変換部４を省略して振動状態量演算部３が算出した状態量を周波数解析部５が直接入力して周波数解析する構成であってもよい。このように構成することでもモータの加減速の影響を除いた状態量を用いて設備の異常を診断することができる。

この発明の実施の形態１による設備診断装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態１による設備診断装置の動作を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態３による設備診断装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態３による設備診断装置の動作を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態６による設備診断装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態６による設備診断装置の動作を示すフローチャートである。

符号の説明

１ 状態量保存部、２，２ａ 状態量推定値演算部（推定値演算部）、３ 振動状態量演算部、４ 振動状態量変換部（状態量変換部）、５ 周波数解析部、６ 診断処理部、７ 指令保存部、８ パラメータ同定部。

Claims (8)

1. 診断対象の設備を駆動させる回転系の状態量を入力し、この状態量と運動方程式に基づいて前記回転系の状態量の推定値を算出する推定値演算部と、
   前記回転系の状態量から前記推定値を減算して振動状態量を算出する振動状態量演算部と、
   前記振動状態量演算部が算出した振動状態量を周波数解析する周波数解析部と、
   前記周波数解析で得られた前記振動状態量の周波数成分値に応じて前記設備の回転系の異常を判定する診断処理部とを備えた設備診断装置。
2. 振動状態量演算部が算出した振動状態量を一定の基準回転数の振動状態量に変換する状態量変換部を備え、
   周波数解析部は、前記状態量変換部が変換した振動状態量を周波数解析することを特徴とする請求項１記載の設備診断装置。
3. 推定値演算部は、診断対象の設備を駆動させる回転系を制御する制御指令を入力し、この制御指令により規定される前記回転系の状態量と運動方程式に基づいて前記回転系の状態量の推定値を算出することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の設備診断装置。
4. 振動状態量演算部は、振動状態量から所望の周波数成分を抽出するフィルタを備えたことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の設備診断装置。
5. 診断対象の設備を駆動させる回転系の状態量に基づいて、推定値演算部による推定値算出に要するパラメータ値を算出するパラメータ同定部を備えたことを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の設備診断装置。
6. 診断処理部は、基準回転数及びその調和成分の大きさに応じて設備の動作異常を診断することを特徴とする請求項１から請求項５のうちのいずれか１項記載の設備診断装置。
7. 診断対象の設備を駆動させる回転系の状態量と運動方程式に基づいて前記回転系の状態量の推定値を算出する推定値演算部と、前記回転系の状態量から前記推定値を減算して振動状態量を算出する振動状態量演算部と、振動状態量を一定の基準回転数の振動状態量に変換する状態量変換部と、振動状態量を周波数解析する周波数解析部と、前記周波数解析結果に応じて前記設備の回転系の異常を判定する診断処理部とを備えた設備診断装置の設備診断方法において、
   前記推定値演算部が、前記診断対象の設備を駆動させる回転系の状態量を入力し、この状態量と運動方程式に基づいて前記回転系の状態量の推定値を算出するステップと、
   前記振動状態量演算部が、前記回転系の状態量及び前記推定値を入力し、前記回転系の状態量から前記推定値を減算して振動状態量を算出するステップと、
   前記状態量変換部が、前記振動状態量演算部により算出された振動状態量を入力し、この振動状態量を一定の基準回転数の振動状態量に変換するステップと、
   前記周波数解析部が、前記状態量変換部により変換された振動状態量を入力し、この振動状態量を周波数解析するステップと、
   前記診断処理部が、前記周波数解析で得られた前記振動状態量の周波数成分値に応じて前記設備の回転系の異常を判定するステップとを備えた設備診断方法。
8. 診断対象の設備を駆動させる回転系の状態量を入力し、この状態量と運動方程式に基づいて前記回転系の状態量の推定値を算出する推定値演算部、前記回転系の状態量から前記推定値を減算して振動状態量を算出する振動状態量演算部、前記振動状態量演算部が算出した振動状態量を一定の基準回転数の振動状態量に変換する状態量変換部、前記状態量変換部が変換した振動状態量を周波数解析する周波数解析部、前記周波数解析で得られた前記振動状態量の周波数成分値に応じて前記設備の回転系の異常を判定する診断処理部としてコンピュータを機能させるプログラム。
   

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