JP2012240068A - Preventive maintenance device for motor - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a preventive maintenance device for a motor that avoids erroneous diagnosis due to varied rotational speed or a change in rolling load and prevents unexpected failure giving an influence on the operation of entire rolling plant beforehand.SOLUTION: The preventive maintenance device for a motor collects measurement data of a specific physical quantity (radially axial change, thrustward axial change) showing the status of motor axis, measurement data of rotational speed of the motor and drive output current data input from a motor-driving device as evaluation data. The collected evaluation data are matched with an evaluation model, and abnormality concerning the motor is monitored based on the degree of agreement between the evaluation data and evaluation model. The evaluation model may use a formula approximated by a quadratic or higher-order function in a relation between the rotational speed and drive output current during rolling and the physical quantity showing the status of motor axis when the motor is normal.

Description

本発明は、電動機の予防保全装置に係わり、特に、製鉄所の圧延プラントに用いられる大型電動機の予兆診断に用いて好適な予防保全装置に関する。   The present invention relates to a preventive maintenance apparatus for an electric motor, and more particularly to a preventive maintenance apparatus suitable for use in predictive diagnosis of a large electric motor used in a steel plant rolling plant.

製鉄所の圧延プラントを構成する機器の一つに電動機がある。圧延プラントは負荷の変動が多いため、圧延プラント用の電動機としては可変速電動機が使用されている。この電動機では頻繁な加減速制御が行われ、その際に加わる機械的な衝撃や電気的な過負荷によって突発的な故障がもたらされることがある。特に、圧延材の噛み込みタイミングには電動機に繋げられている機械側からの衝撃が大きく、電動機の軸受台が異常な力を受けて急に故障することがある。電動機の故障は圧延プラント全体に影響し、重大な故障であれば圧延プラントの操業を停止させてしまうこともある。特に遠隔地の圧延プラントにおいて突発的な故障が発生した場合には、補修・修理に時間がかかり、多くのリソースが割かれることになる。このため、圧延プラントの運転においては、電動機に異常が生じていないかどうか監視することにより、電動機の故障を未然に防止することが必要とされている。つまり、電動機の予防保全が必要とされている。   One of the equipment that makes up the rolling mill of an ironworks is an electric motor. Since a rolling plant has many load fluctuations, a variable speed electric motor is used as an electric motor for the rolling plant. In this electric motor, frequent acceleration / deceleration control is performed, and a sudden failure may be caused by a mechanical shock or an electrical overload applied at that time. In particular, the impact from the machine side connected to the electric motor is large at the timing of biting the rolling material, and the bearing base of the electric motor may receive an abnormal force and suddenly break down. The failure of the electric motor affects the entire rolling plant, and if it is a serious failure, the operation of the rolling plant may be stopped. In particular, when a sudden failure occurs in a remote rolling plant, it takes time to repair and repair, and a lot of resources are used. For this reason, in the operation of a rolling plant, it is necessary to prevent the failure of the electric motor by monitoring whether or not abnormality has occurred in the electric motor. In other words, preventive maintenance of the electric motor is required.

従来の電動機の予防保全の方法としては、例えば特開平10−285546号公報に開示されている方法が知られている。この公報に開示された従来の方法によれば、電動機の使用開始時における回転速度(所定時間あたり回転数)と振動値との関係を近似した正常時関数式と、電動機を継続使用したときの回転速度と振動値との関係を近似した使用時関数式とがそれぞれ最小二乗法によって求められる。そして、使用時関数式を正常時関数式によって割り算することが行われ、その割り算の結果が予め設けた閾値を超えたら電動機に異常が発生したと判定することが行われていた。   As a conventional preventive maintenance method for an electric motor, for example, a method disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 10-285546 is known. According to the conventional method disclosed in this publication, a normal time function equation that approximates the relationship between the rotation speed (the number of rotations per predetermined time) and the vibration value at the start of use of the electric motor, and when the electric motor is continuously used. In-use function equations that approximate the relationship between the rotational speed and the vibration value are obtained by the least square method. Then, the in-use function equation is divided by the normal function equation, and when the result of the division exceeds a preset threshold, it is determined that an abnormality has occurred in the motor.

特開平10−285546号公報Japanese Patent Laid-Open No. 10-285546

しかしながら、圧延プラントの電動機では、同じ回転速度で回転している場合であっても圧延負荷が変わると振動値が変わることがある。この圧延負荷は圧延材の材質、幅、長さ、温度等の要素によって変化する。前述の従来の方法では、これらの負荷要素については考慮されておらず、正常か異常かを判定するための閾値は回転速度のみによって決定される。このため、前述の従来の方法では、回転速度と圧延負荷との関係によっては、正常であるにも係らず異常だと判断するような誤診断や、異常であるにも係らず正常であると判断するような誤診断が行われてしまうおそれがあった。   However, in an electric motor of a rolling plant, even if the motor rotates at the same rotational speed, the vibration value may change when the rolling load changes. This rolling load varies depending on factors such as the material, width, length, and temperature of the rolled material. In the above-described conventional method, these load elements are not taken into consideration, and the threshold value for determining whether the load is normal or abnormal is determined only by the rotation speed. For this reason, in the above-described conventional method, depending on the relationship between the rotational speed and the rolling load, a misdiagnosis in which it is determined to be abnormal despite being normal, or that it is normal despite being abnormal. There was a risk that a misdiagnosis would be performed.

本発明は、上述のような課題に鑑みなされたもので、回転速度の変動や圧延負荷の変化による誤診断を避けることができ、ひいては、圧延プラント全体の運転に影響するような突発的な故障を未然に防止することのできる電動機の予防保全装置を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the problems as described above, and can avoid misdiagnosis due to fluctuations in rotational speed and changes in rolling load, and thus sudden failures that affect the operation of the entire rolling plant. It is an object of the present invention to provide a preventive maintenance device for an electric motor that can prevent the occurrence of the problem.

本発明の電動機の予防保全装置は、電動機の軸の状態を表す特定物理量の計測データとともに電動機の回転速度の計測データを収集し、さらに、圧延負荷を表現する情報として電動機駆動装置から入力されるドライブ出力電流のデータを収集する。実際の圧延中では圧延負荷に応じて電動機駆動装置から必要な電流を流していることから、ドライブ出力電流は圧延負荷を代表する情報として用いることができる。なお、圧延負荷は圧延材の材質、幅、長さ、温度等の要素によって変化するが、これらの負荷要素の一つ一つについて電動機の軸の状態及び回転速度との関係を把握することは難しい。その点、ドライブ出力電流であれば、それのみで圧延負荷を代表することができるので、電動機の軸の状態との関係や回転速度との関係を把握しやすい。   The preventive maintenance device for an electric motor according to the present invention collects measurement data of the rotation speed of the electric motor together with measurement data of a specific physical quantity representing the state of the shaft of the electric motor, and is further input from the electric motor drive device as information expressing the rolling load. Collect drive output current data. During actual rolling, a necessary current is allowed to flow from the electric motor driving device in accordance with the rolling load, so that the drive output current can be used as information representative of the rolling load. Note that the rolling load varies depending on factors such as the material, width, length, and temperature of the rolled material, but it is not possible to grasp the relationship between the state of the motor shaft and the rotational speed for each of these load elements. difficult. In that respect, if it is a drive output current, it is possible to represent the rolling load by itself, so it is easy to grasp the relationship with the state of the shaft of the motor and the relationship with the rotational speed.

本発明の電動機の予防保全装置は、上述のデータを電動機の運転時に評価用データとして収集する。そして、収集した評価用データを評価モデルと照合し、評価用データと評価モデルとの一致度を判定する。評価モデルは、電動機が正常な場合における圧延時の回転速度及びドライブ出力電流と前記の特定物理量との関係をモデル化したものであって、例えば、2次以上の高次関数によって近似した式を用いることができる。本発明の電動機の予防保全装置は、評価用データと評価モデルとの一致度に基づいて電動機に係わる異常を監視する。   The preventive maintenance apparatus for an electric motor according to the present invention collects the above-mentioned data as evaluation data during operation of the electric motor. Then, the collected evaluation data is collated with the evaluation model, and the degree of coincidence between the evaluation data and the evaluation model is determined. The evaluation model models the relationship between the specific physical quantity and the rotational speed and drive output current during rolling when the motor is normal. For example, an equation approximated by a higher-order function of the second or higher order is used. Can be used. The preventive maintenance device for an electric motor of the present invention monitors an abnormality related to the electric motor based on the degree of coincidence between the evaluation data and the evaluation model.

電動機の軸の状態を表す特定物理量としては、軸変位センサにより計測することができる電動機のラジアル方向の軸変位やスラスト方向の軸変位、或いは、軸荷重センサによって計測することのできる電動機のスラスト方向の軸荷重を用いることが好ましい。また、電動機の運転時に収集する評価用データとしては、圧延材の噛み込みタイミングにおけるデータを収集することが好ましい。   The specific physical quantity representing the state of the motor shaft is the radial displacement or axial displacement of the motor that can be measured by an axial displacement sensor, or the axial direction of the motor that can be measured by an axial load sensor. It is preferable to use this axial load. In addition, as the evaluation data collected during operation of the motor, it is preferable to collect data at the biting timing of the rolled material.

電動機に係わる異常を監視する具体的な方法としては、評価用データと評価モデルとの一致度が所定の判定値よりも低下していることを電動機に係わる異常として検知することが好ましい。また、一定期間ごとに一致度が所定の判定値よりも低下した回数(異常回数)を計数し、異常回数の経時的変化を記録することも好ましい異常監視の方法の一つである。   As a specific method for monitoring the abnormality related to the motor, it is preferable to detect that the degree of coincidence between the evaluation data and the evaluation model is lower than a predetermined determination value as an abnormality related to the motor. In addition, counting the number of times that the degree of coincidence has decreased below a predetermined determination value (number of abnormalities) for every fixed period and recording the change over time in the number of abnormalities is also a preferred method of abnormality monitoring.

本発明によれば、正常圧延時における回転速度及びドライブ出力電流と特定物理量との関係をモデル化した評価モデルを基準として、電動機の運転時に収集された回転速度及びドライブ出力電流と特定物理量との関係が電動機の正常時の関係かどうかが判定される。このように回転速度に加えて圧延負荷を代表するドライブ出力電流が異常診断のための情報として用いられることで、回転速度の変動や圧延負荷の変化による誤診断を避けることができる。したがって、本発明によれば、電動機に係わる異常、具体的には、電動機そのものの故障の他、電動機が駆動する機械側の異常や軸受台の故障または経年の劣化等に関して、電動機を長時間停めることなく信頼性の高い判定を行うことができる。これにより、電動機やそれに係わる機械その他の故障の兆候を事前に知り、その症状に応じたメンテナンスを適切に実施することが可能となり、圧延プラント全体の運転に影響するような突発的な故障を未然に防止することが達成される。   According to the present invention, on the basis of an evaluation model that models the relationship between the rotational speed and drive output current during normal rolling and the specific physical quantity, the rotational speed and drive output current collected during operation of the motor and the specific physical quantity It is determined whether the relationship is a normal motor relationship. Thus, in addition to the rotational speed, the drive output current representing the rolling load is used as information for abnormality diagnosis, so that misdiagnosis due to fluctuations in the rotational speed and changes in the rolling load can be avoided. Therefore, according to the present invention, the motor is stopped for a long time with respect to the abnormality related to the motor, specifically, the malfunction of the motor itself, the malfunction of the machine driven by the motor, the malfunction of the bearing base or the deterioration of the aging. A highly reliable determination can be made without any problem. As a result, it is possible to know in advance the signs of failure of the electric motor and related machinery and other equipment, and to properly perform maintenance according to the symptoms, so that sudden failures that affect the operation of the entire rolling plant can be prevented. Preventing is achieved.

本発明の実施の形態1−4の電動機の予防保全装置が適用されるシステムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the system with which the preventive maintenance apparatus of the electric motor of Embodiment 1-4 of this invention is applied. 本発明の実施の形態1の予防保全装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the preventive maintenance apparatus of Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1による評価モデルを示すグラフである。It is a graph which shows the evaluation model by Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1による評価モデルを示すグラフである。It is a graph which shows the evaluation model by Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1による評価モデルを示すグラフである。It is a graph which shows the evaluation model by Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1による評価モデルを示すグラフである。It is a graph which shows the evaluation model by Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1による評価モデルの作成の方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the method of preparation of the evaluation model by Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1による異常判定の方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the method of the abnormality determination by Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1による異常判定の方法を示すグラフである。It is a graph which shows the method of abnormality determination by Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1による異常判定の方法を示すグラフである。It is a graph which shows the method of abnormality determination by Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態2の予防保全装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the preventive maintenance apparatus of Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2による評価モデルを示すグラフである。It is a graph which shows the evaluation model by Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2による評価モデルを示すグラフである。It is a graph which shows the evaluation model by Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2による異常判定の方法を示すグラフである。It is a graph which shows the method of abnormality determination by Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態4による異常判定の方法を示すグラフである。It is a graph which shows the method of abnormality determination by Embodiment 4 of this invention.

実施の形態1.
以下、本発明の実施の形態1について図1乃至図10の各図に基づいて説明する。
Embodiment 1 FIG.
Embodiment 1 of the present invention will be described below with reference to FIGS. 1 to 10.

図1は本実施の形態の電動機の予防保全装置が適用されるシステムの構成を示すブロック図である。このシステムでは、電動機1と電動機駆動装置2とは離れた場所に配置され、それぞれリモートIO盤3,4を介してネットワーク7に接続されている。電動機駆動装置2が出力する操作信号は、リモートIO盤3を介してネットワーク7へ出力され、同ネットワーク7からリモートIO盤4を介して電動機1に入力される。電動機1は、電動機駆動装置2から送信された操作信号によってその回転を制御される。電動機1には、そのラジアル方向の軸変位及びスラスト方向の軸変位を計測するための軸変位センサ5と、回転速度(所定時間当たりの回転数)を計測するための回転速度センサ6が設けられている。   FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a system to which the preventive maintenance device for an electric motor according to the present embodiment is applied. In this system, the electric motor 1 and the electric motor driving device 2 are arranged at remote locations, and are connected to the network 7 via the remote IO boards 3 and 4, respectively. The operation signal output by the electric motor drive device 2 is output to the network 7 via the remote IO board 3 and is input to the electric motor 1 from the network 7 via the remote IO board 4. The rotation of the electric motor 1 is controlled by an operation signal transmitted from the electric motor driving device 2. The electric motor 1 is provided with an axial displacement sensor 5 for measuring the axial displacement in the radial direction and the axial displacement in the thrust direction, and a rotational speed sensor 6 for measuring the rotational speed (the number of rotations per predetermined time). ing.

本実施の形態の電動機予防保全装置8はネットワーク7に接続されている。電動機駆動装置2から出力される操作信号には電動機1の操作量であるドライブ出力電流が含まれる。電動機予防保全装置8は電動機1のドライブ出力電流のデータをリモートIO盤3からネットワーク7を介して収集し、保存する。また、電動機予防保全装置8は、軸変位センサ5と回転速度センサ6の各計測データをリモートIO盤4からネットワーク7を介して収集し、保存する。電動機予防保全装置8によるドライブ出力電流データの取り込みタイミングと、各計測データの取り込みタイミングとは同期されている。   The motor preventive maintenance device 8 of the present embodiment is connected to a network 7. The operation signal output from the electric motor drive device 2 includes a drive output current that is an operation amount of the electric motor 1. The motor preventive maintenance device 8 collects data of the drive output current of the motor 1 from the remote IO board 3 via the network 7 and stores it. The motor preventive maintenance device 8 collects and stores the measurement data of the shaft displacement sensor 5 and the rotation speed sensor 6 from the remote IO board 4 via the network 7. The drive output current data capture timing by the motor preventive maintenance device 8 and the capture timing of each measurement data are synchronized.

図2は、本実施の形態の電動機予防保全装置8の構成を示すブロック図である。上述のように、電動機予防保全装置8は、回転速度、ラジアル方向軸変位及びスラスト方向軸変位の各計測データとドライブ出力電流のデータとを収集する。ラジアル方向軸変位とスラスト方向軸変位は、何れも電動機1の軸の状態を表す物理量である。ドライブ出力電流は、圧延時に電動機1に作用する負荷(圧延負荷)を代表する情報として取り込まれている。電動機予防保全装置8は、収集したこれらのデータを評価モデルと照合し、その照合結果に基づいて警報を出力する。評価モデルとしては、評価モデルAと評価モデルBの二種類が用意されている。以下、各評価モデルA,Bの内容とその作成方法について説明する。   FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the motor preventive maintenance device 8 of the present embodiment. As described above, the motor preventive maintenance device 8 collects measurement data of rotational speed, radial direction axial displacement, and thrust direction axial displacement, and data of drive output current. Both the radial direction axial displacement and the thrust direction axial displacement are physical quantities representing the state of the shaft of the electric motor 1. The drive output current is captured as information representing a load (rolling load) acting on the electric motor 1 during rolling. The motor preventive maintenance device 8 collates these collected data with the evaluation model, and outputs an alarm based on the collation result. Two types of evaluation models, evaluation model A and evaluation model B, are prepared. Hereinafter, the contents of the evaluation models A and B and the creation method thereof will be described.

評価モデルAは、電動機1が正常な場合における圧延時の回転速度及びドライブ出力電流とラジアル方向の軸変位との関係をモデル化したものであって、後述するように近似関数式で表される。図3は、評価モデルAにおいて、ドライブ出力電流を一定とした場合の回転速度とラジアル方向軸変位との関係の一例を示すグラフである。図4は、評価モデルAにおいて、回転速度を一定とした場合のドライブ出力電流とラジアル方向軸変位との関係の一例を示すグラフである。これらの図から分かるように、圧延時のラジアル方向軸変位は回転速度によってもドライブ出力電流によっても変化する。   The evaluation model A models the relationship between the rotational speed and drive output current during rolling and the axial displacement in the radial direction when the electric motor 1 is normal, and is expressed by an approximate function equation as described later. . FIG. 3 is a graph showing an example of the relationship between the rotational speed and radial axial displacement when the drive output current is constant in the evaluation model A. FIG. 4 is a graph showing an example of the relationship between the drive output current and the radial axial displacement in the evaluation model A when the rotation speed is constant. As can be seen from these figures, the radial axial displacement during rolling varies depending on the rotational speed and the drive output current.

評価モデルBは、電動機1が正常な場合における圧延時の回転速度及びドライブ出力電流とスラスト方向の軸変位との関係をモデル化したものであって、後述するように近似関数式で表される。図5は、評価モデルBにおいて、ドライブ出力電流を一定とした場合の回転速度とスラスト方向軸変位との関係の一例を示すグラフである。図6は、評価モデルBにおいて、回転速度を一定とした場合のドライブ出力電流とスラスト方向軸変位との関係の一例を示すグラフである。これらの図から分かるように、圧延時のスラスト方向軸変位は回転速度によってもドライブ出力電流によっても変化する。   The evaluation model B models the relationship between the rotational speed during rolling and the drive output current and the axial displacement in the thrust direction when the electric motor 1 is normal, and is expressed by an approximate function equation as described later. . FIG. 5 is a graph showing an example of the relationship between the rotational speed and the axial displacement in the thrust direction when the drive output current is constant in the evaluation model B. FIG. 6 is a graph showing an example of the relationship between the drive output current and the axial displacement in the thrust direction when the rotation speed is constant in the evaluation model B. As can be seen from these figures, the axial displacement in the thrust direction during rolling varies depending on the rotational speed and the drive output current.

図7は、本実施の形態による各評価モデルの作成の方法を示すフローチャートである。このフローチャートはSTP1とSTP2の2つのステップを含んでいる。最初のステップであるSTP1では、正常圧延中の一定期間においてドライブ出力電流、回転数、ラジアル方向軸変位及びスラスト方向軸変位の各データが収集される。収集するデータ数は多いほどよい。そして、STP2において、収集したデータに基づいて評価モデルA,Bが作成される。各評価モデルA,Bは、以下に示すように2次以上の高次関数で近似した式で表される。   FIG. 7 is a flowchart showing a method of creating each evaluation model according to the present embodiment. This flowchart includes two steps, STP1 and STP2. In STP1, which is the first step, data of drive output current, rotational speed, radial direction axial displacement, and thrust direction axial displacement are collected for a certain period during normal rolling. The more data you collect, the better. Then, in STP2, evaluation models A and B are created based on the collected data. Each evaluation model A, B is expressed by an expression approximated by a higher-order function of the second or higher order as shown below.

次の近似関数式は評価モデルAを表している。この式において、z1はスラスト方向軸変位、xはドライブ出力電流、yは回転速度である。そして、a0,a1,…an,b0,b1,…bnは収集したデータを用いて最小二乗法によって決定した係数である。 The following approximate function expression represents the evaluation model A. In this equation, z 1 is the axial displacement in the thrust direction, x is the drive output current, and y is the rotational speed. A 0 , a 1 ,... A n , b 0 , b 1 ,... B n are coefficients determined by the least square method using the collected data.

Figure 2012240068
Figure 2012240068

次の近似関数式は評価モデルBを表している。この式において、z2はラジアル方向軸変位、xはドライブ出力電流、yは回転速度である。そして、c0,c1,…cn,d0,d1,…dnは収集したデータを用いて最小二乗法によって決定した係数である。 The following approximate function expression represents the evaluation model B. In this equation, z 2 is the radial axial displacement, x is the drive output current, and y is the rotational speed. Then, c 0, c 1, ... c n, d 0, d 1, ... d n are coefficients determined by least square method using the collected data.

Figure 2012240068
Figure 2012240068

電動機予防保全装置8は、以上のようにして作成された評価モデルA,Bを用いて次に説明する異常判定を実施する。図8は本実施の形態において電動機予防保全装置8により行われる異常判定の方法を示すフローチャートである。このフローチャートはSTP11からSTP16までの6つのステップを含んでいる。STP11では、現在のドライブ出力電流、回転速度、ラジアル方向軸変位及びスラスト方向軸変位の各データが電動機予防保全装置8によって収集される。STP12では、現在のドライブ出力電流と回転速度に基づき評価モデルAを用いてラジアル方向軸変位の閾値が設定される。また、STP13では、現在のドライブ出力電流と回転速度に基づき評価モデルBを用いてスラスト方向軸変位の閾値が設定される。   The motor preventive maintenance device 8 performs the abnormality determination described below using the evaluation models A and B created as described above. FIG. 8 is a flowchart showing a method of abnormality determination performed by the motor preventive maintenance device 8 in the present embodiment. This flowchart includes six steps from STP11 to STP16. In STP 11, the current drive output current, rotational speed, radial axial displacement, and thrust axial displacement data are collected by the motor preventive maintenance device 8. In STP 12, a threshold value for radial axial displacement is set using evaluation model A based on the current drive output current and rotational speed. In STP13, a threshold value for thrust direction axial displacement is set using evaluation model B based on the current drive output current and rotational speed.

図9には、評価モデルAの近似関数式によって描かれる曲面の一部が描かれている。収集されたデータにより特定される座標が評価モデルAの曲面から離れるほど、現在の電動機1の状態と評価モデルAとの一致度は低いということになる。STP12で設定された閾値は、収集されたデータにより特定される現在の電動機1の状態と評価モデルAとの一致度が許容範囲内かどうか判定するための判定値として用いられる。図9において、閾値は評価モデルAの曲面から一定の距離に設けられた曲面(図中に示す閾値曲面)上に位置している。STP14では、現在のラジアル方向軸変位が評価モデルAで設定した閾値を超過しているかどうか、すなわち、現在の電動機1の状態と評価モデルAとの一致度が判定値よりも低下しているかどうかが判定される。現在のラジアル方向軸変位が閾値を超過している場合、つまり、図9中に黒点で示すように、収集されたデータにより特定される座標が閾値曲面の外側に位置する場合には、電動機1に係わる何らかの異常として検知される。その場合には、STP16において警報が発せられる。   In FIG. 9, a part of the curved surface drawn by the approximate function formula of the evaluation model A is drawn. The closer the coordinate specified by the collected data is from the curved surface of the evaluation model A, the lower the degree of coincidence between the current state of the electric motor 1 and the evaluation model A. The threshold value set in STP 12 is used as a determination value for determining whether or not the degree of coincidence between the current state of the electric motor 1 specified by the collected data and the evaluation model A is within an allowable range. In FIG. 9, the threshold value is located on a curved surface (threshold curved surface shown in the figure) provided at a certain distance from the curved surface of the evaluation model A. In STP14, whether the current radial axial displacement exceeds the threshold set in the evaluation model A, that is, whether the degree of coincidence between the current state of the electric motor 1 and the evaluation model A is lower than the determination value. Is determined. When the current radial axial displacement exceeds the threshold value, that is, when the coordinates specified by the collected data are located outside the threshold curved surface as indicated by black dots in FIG. It is detected as some abnormality related to. In that case, an alarm is issued in STP16.

STP14の判定の結果、現在のラジアル方向軸変位が閾値を超えていない場合、つまり、図9中に白点で示すように、収集されたデータにより特定される座標が閾値曲面の内側に位置する場合には、STP15の判定が行われる。STP15では、現在のスラスト方向軸変位が評価モデルBで設定した閾値を超過しているかどうか、つまり、現在の電動機1の状態と評価モデルBとの一致度が判定値よりも低下しているかどうかが判定される。図10には、評価モデルBの近似関数式によって描かれる曲面の一部が描かれている。図10において、STP13で設定された閾値は評価モデルBの曲面から一定の距離に設けられた曲面(図中に示す閾値曲面)上に位置している。閾値は、収集されたデータにより特定される現在の電動機1の状態と評価モデルBとの一致度が許容範囲内かどうか判定するための判定値として用いられる。現在のスラスト方向軸変位が閾値を超過している場合、つまり、図10中に黒点で示すように、収集されたデータにより特定される座標が閾値曲面の外側に位置する場合には、電動機1に係わる何らかの異常として検知される。その場合には、STP16において警報が発せられる。   As a result of the determination of STP14, if the current radial axial displacement does not exceed the threshold value, that is, as indicated by white points in FIG. 9, the coordinates specified by the collected data are located inside the threshold curved surface. In that case, the determination of STP15 is made. In STP15, whether or not the current axial displacement in the thrust direction exceeds the threshold set in the evaluation model B, that is, whether or not the degree of coincidence between the current state of the electric motor 1 and the evaluation model B is lower than the determination value. Is determined. In FIG. 10, a part of the curved surface drawn by the approximate function formula of the evaluation model B is drawn. In FIG. 10, the threshold set in STP 13 is located on a curved surface (threshold curved surface shown in the figure) provided at a certain distance from the curved surface of evaluation model B. The threshold value is used as a determination value for determining whether or not the degree of coincidence between the current state of the electric motor 1 specified by the collected data and the evaluation model B is within an allowable range. When the current axial displacement in the thrust direction exceeds the threshold value, that is, as shown by the black dots in FIG. 10, when the coordinates specified by the collected data are located outside the threshold curved surface, the electric motor 1 It is detected as some abnormality related to. In that case, an alarm is issued in STP16.

一方、現在のスラスト方向軸変位が閾値を超えていない場合、つまり、図10中に白点で示すように、収集されたデータにより特定される座標が閾値曲面の内側に位置する場合には、電動機1及び電動機1の回転状態に係わる機器は正常であると判断される。したがって、この場合には、警報が発せられることはなく、再びSTP11に戻ってデータの収集から始められる。   On the other hand, when the current axial displacement in the thrust direction does not exceed the threshold value, that is, when the coordinates specified by the collected data are located inside the threshold curved surface, as indicated by white points in FIG. It is determined that the electric motor 1 and the equipment related to the rotation state of the electric motor 1 are normal. Therefore, in this case, no alarm is issued, and the process returns to the STP 11 to start collecting data.

以上述べたように、本実施の形態では、電動機1の回転速度、圧延負荷を代表するドライブ出力電流、電動機1の軸の状態を表すラジアル方向軸変位及びスラスト方向軸変位の3種類のデータに基づいて異常の監視が行われる。これによれば、回転速度の変動や圧延負荷の変化による誤診断を避けることができるので、従来の方法に比較してより早期的に且つ正確に電動機1の故障の兆候を知ることができる。   As described above, in the present embodiment, the rotation speed of the electric motor 1, the drive output current representing the rolling load, the radial axial displacement representing the state of the shaft of the electric motor 1, and the thrust axial displacement are included in three types of data. Based on this, an abnormality is monitored. According to this, it is possible to avoid erroneous diagnosis due to fluctuations in rotational speed and changes in rolling load, so that signs of failure of the electric motor 1 can be known earlier and more accurately than in the conventional method.

また、本実施の形態によれば、電動機1そのものの故障は言うまでもなく、電動機1に繋がる機械側の異常を検出することもできる。例えば、ユニバーサルカップリングを用いて電動機1と機械が繋げられている場合において、ユニバーサルカップリングと電動機1の軸の接合部分のなじみに不具合が生じたときや機械側の軸受の潤滑が不足しているときには、電動機1の軸に過大な力が加わり突発的な故障が発生する場合がある。しかし、本実施の形態によれば、スラスト方向軸変位の計測データを評価モデルBに照合することにより、機械側の異常を検出して適切な点検やメンテナンスを実施することができる。その結果、電動機1の突発的な故障を未然に防ぐことができる。   Further, according to the present embodiment, it is possible to detect an abnormality on the machine side connected to the electric motor 1 as well as a failure of the electric motor 1 itself. For example, in the case where the motor 1 and the machine are connected using a universal coupling, when a problem occurs in the conformity of the joint portion between the universal coupling and the shaft of the motor 1, the lubrication of the bearing on the machine side is insufficient. When this occurs, an excessive force may be applied to the shaft of the electric motor 1 to cause a sudden failure. However, according to the present embodiment, by comparing the measurement data of the axial displacement in the thrust direction with the evaluation model B, it is possible to detect an abnormality on the machine side and perform appropriate inspection and maintenance. As a result, sudden failure of the electric motor 1 can be prevented in advance.

また、本実施の形態の電動機1のような大型電動機では、その軸受にすべり軸受が用いられている。この軸受は、軸受給油装置から供給される潤滑油で潤滑されている。そして、電動機1の起動時に潤滑油の油圧で電動機1の軸を持ち上げて、電動機1を回転させるような構造となっている。ところが、配管の詰まりやポンプの経年の劣化によって油圧不足という事象が起き、電動機1の軸が目標のフロート量まで持ち上がらないことがある。その場合、ラジアル軸受の軸受メタルと電動機1の軸の間で摩擦が生じ、メタルが焼損してしまうこともある。しかし、本実施の形態によれば、ラジアル方向軸変位の計測データを評価モデルAに照合することにより、ジャッキングポンプのフロート量を監視することができ、軸受給油装置の不良による事故を未然に防ぐことができる。   Further, in a large electric motor such as the electric motor 1 of the present embodiment, a slide bearing is used for the bearing. This bearing is lubricated with lubricating oil supplied from a bearing oil supply device. Then, when the electric motor 1 is started, the electric motor 1 is rotated by lifting the shaft of the electric motor 1 with the oil pressure of the lubricating oil. However, a phenomenon of insufficient hydraulic pressure may occur due to clogged piping or deterioration of the pump over time, and the shaft of the electric motor 1 may not be lifted to the target float amount. In that case, friction may occur between the bearing metal of the radial bearing and the shaft of the electric motor 1, and the metal may burn out. However, according to the present embodiment, it is possible to monitor the float amount of the jacking pump by collating the measurement data of the radial axial displacement with the evaluation model A, and to prevent an accident caused by a defective bearing oil supply device. Can be prevented.

実施の形態2.
以下、本発明の実施の形態2について図11至図14の各図に基づいて説明する。
Embodiment 2. FIG.
Hereinafter, Embodiment 2 of the present invention will be described with reference to FIGS. 11 to 14.

本実施の形態の電動機の予防保全装置は、実施の形態1と同様に図1に示す構成のシステムに適用される。ただし、本実施の形態では、電動機1の軸のスラスト方向への変位はエンドプレートによって規制されているため、電動機1の軸の状態を表す物理量としてはスラスト方向軸変位の代わりにスラスト方向軸荷重が用いられる。このため、本実施の形態の電動機1には、スラスト方向軸変位を計測する軸変位センサの代わりにスラスト方向軸荷重を計測するための荷重センサが設けられている。ラジアル方向に関しては、実施の形態1と同じく、ラジアル方向軸変位を計測する軸変位センサが設けられている。   The preventive maintenance device for an electric motor according to the present embodiment is applied to the system having the configuration shown in FIG. 1 as in the first embodiment. However, in the present embodiment, since the displacement of the shaft of the electric motor 1 in the thrust direction is regulated by the end plate, the physical quantity representing the state of the shaft of the electric motor 1 is a thrust direction axial load instead of the thrust direction axial displacement. Is used. For this reason, the electric motor 1 of the present embodiment is provided with a load sensor for measuring the thrust direction axial load instead of the axis displacement sensor for measuring the thrust direction axial displacement. Regarding the radial direction, as in the first embodiment, an axial displacement sensor for measuring the radial axial displacement is provided.

図11は、本実施の形態の電動機予防保全装置8の構成を示すブロック図である。本実施の形態の電動機予防保全装置8は、回転速度、ラジアル方向軸変位及びスラスト方向軸荷重の各計測データとドライブ出力電流のデータとを収集する。電動機予防保全装置8は、収集したこれらのデータを評価モデルと照合し、その照合結果に基づいて警報を出力する。本実施の形態では、評価モデルとして、前述の評価モデルAと次に述べる評価モデルCの二種類が用意されている。   FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of the motor preventive maintenance device 8 of the present embodiment. The motor preventive maintenance device 8 of the present embodiment collects each measurement data of rotational speed, radial direction axial displacement and thrust direction axial load and data of drive output current. The motor preventive maintenance device 8 collates these collected data with the evaluation model, and outputs an alarm based on the collation result. In the present embodiment, two types of evaluation models are prepared: the evaluation model A described above and the evaluation model C described below.

評価モデルCは、電動機1が正常な場合における圧延時の回転速度及びドライブ出力電流とスラスト方向の軸荷重の関係をモデル化したものであって、評価モデルA,Bと同様に2次以上の高次関数の式で表される。図12は、評価モデルCにおいて、ドライブ出力電流を一定とした場合の回転速度とスラスト方向軸荷重との関係の一例を示すグラフである。図13は、評価モデルCにおいて、回転速度を一定とした場合のドライブ出力電流とスラスト方向軸荷重との関係の一例を示すグラフである。これらの図から分かるように、圧延時のスラスト方向軸荷重は回転速度によってもドライブ出力電流によっても変化する。評価モデルCの作成方法は評価モデルA,Bの作成方法と同様であって、電動機1が正常な場合における圧延時の実績データに基づいて評価モデルCの近似関数式が作成される。   The evaluation model C is a model of the relationship between the rotational speed and drive output current during rolling and the axial load in the thrust direction when the electric motor 1 is normal. It is expressed by a high-order function equation. FIG. 12 is a graph showing an example of the relationship between the rotational speed and the axial load in the thrust direction when the drive output current is constant in the evaluation model C. FIG. 13 is a graph showing an example of the relationship between the drive output current and the axial load in the thrust direction when the rotation speed is constant in the evaluation model C. As can be seen from these figures, the axial load in the thrust direction during rolling varies depending on the rotational speed and the drive output current. The creation method of the evaluation model C is the same as the creation method of the evaluation models A and B, and an approximate function formula of the evaluation model C is created based on the actual data at the time of rolling when the electric motor 1 is normal.

本実施の形態の電動機予防保全装置8は、評価モデルA,Cを用いて異常判定を実施する。本実施の形態では、現在のドライブ出力電流と回転速度に基づき評価モデルCを用いてスラスト方向軸荷重の閾値が設定される。図14には、評価モデルCの近似関数式によって描かれる曲面の一部が描かれている。図14において、閾値は評価モデルCの曲面から一定の距離に設けられた曲面(図中に示す閾値曲面)上に位置している。閾値は、収集されたデータにより特定される現在の電動機1の状態と評価モデルCとの一致度が許容範囲内かどうか判定するための判定値として用いられる。現在のスラスト方向軸荷重が閾値を超過している場合、つまり、図14に黒点で示すように、収集されたデータにより特定される座標が閾値曲面の外側に位置する場合には、電動機1に係わる何らかの異常として検知される。その場合には、電動機予防保全装置8より警報が発せられる。一方、現在のスラスト方向軸荷重が閾値を超えていない場合、つまり、図14中に白点で示すように、収集されたデータにより特定される座標が閾値曲面の内側に位置する場合には、電動機1及び電動機1の回転状態に係わる機器は正常であると判断される。   The motor preventive maintenance device 8 of the present embodiment performs an abnormality determination using the evaluation models A and C. In the present embodiment, the threshold value of the thrust axial load is set using the evaluation model C based on the current drive output current and the rotational speed. In FIG. 14, a part of the curved surface drawn by the approximate function expression of the evaluation model C is drawn. In FIG. 14, the threshold is located on a curved surface (threshold curved surface shown in the figure) provided at a certain distance from the curved surface of the evaluation model C. The threshold value is used as a determination value for determining whether or not the degree of coincidence between the current state of the electric motor 1 specified by the collected data and the evaluation model C is within an allowable range. When the current axial load in the thrust direction exceeds the threshold value, that is, as shown by the black dots in FIG. 14, when the coordinates specified by the collected data are located outside the threshold curved surface, Detected as some kind of abnormality. In that case, an alarm is issued from the motor preventive maintenance device 8. On the other hand, if the current axial load in the thrust direction does not exceed the threshold value, that is, as indicated by white points in FIG. 14, the coordinates specified by the collected data are located inside the threshold curved surface, It is determined that the electric motor 1 and the equipment related to the rotation state of the electric motor 1 are normal.

実施の形態3.
以下、本発明の実施の形態3について説明する。
Embodiment 3 FIG.
The third embodiment of the present invention will be described below.

本実施の形態の電動機の予防保全装置は、実施の形態1,2と同様に図1に示す構成のシステムに適用される。本実施の形態の特徴は、異常判定のためのデータを常時収集するのではなく、ある特定のタイミングに限定して収集することにある。圧延プラントでは定期点検を除き、24時間操業している場合が多い。そのため、異常を監視するためには操業中のデータを24時間持続的に収集する必要がある。しかし、5年、10年単位でデータを収集するとなると、そのデータ量はかなり膨大なものとなって分析に時間とコストがかかってしまう。一方、電動機の故障は、圧延材の噛み込みタイミングにおいて電動機に加わる機械的な衝撃や電気的な過負荷が原因となっている確率が高い。   The preventive maintenance device for an electric motor according to the present embodiment is applied to the system having the configuration shown in FIG. 1 as in the first and second embodiments. The feature of this embodiment is that data for abnormality determination is not always collected, but is collected only at a specific timing. Many rolling mill plants operate for 24 hours except for regular inspections. Therefore, in order to monitor the abnormality, it is necessary to continuously collect data during operation for 24 hours. However, if data is collected in units of 5 or 10 years, the amount of data becomes quite large, and analysis takes time and cost. On the other hand, there is a high probability that the failure of the electric motor is caused by a mechanical impact or an electrical overload applied to the electric motor at the timing of rolling the rolled material.

そこで、本実施の形態では、圧延材の噛み込みタイミングでのみデータの収集を行い、電動機の異常を監視する。これによれば、データを有効的に利用することが可能となり、分析に要するコスト及び時間を削減することができる。   Therefore, in the present embodiment, data is collected only at the timing of rolling material biting, and the abnormality of the electric motor is monitored. According to this, data can be used effectively, and the cost and time required for analysis can be reduced.

実施の形態4.
以下、本発明の実施の形態4について図15に基づいて説明する。
Embodiment 4 FIG.
The fourth embodiment of the present invention will be described below with reference to FIG.

本実施の形態の電動機予防保全装置は、実施の形態1,2,3と同様に図1に示す構成のシステムに適用される。本実施の形態では、電動機予防保全装置は一定の監視周期でデータ収集を行い、その都度、収集したデータを評価モデルと照合する。具体的には、電動機の状態を表す特定物理量であるラジアル方向軸変位、スラスト方向軸変位或いはスラスト方向軸荷重の計測データと、評価モデルから得られる閾値とを比較する。そして、特定物理量の計測データが閾値を超えた回数、つまり、一致度が判定値よりも低下した回数(異常回数)を一定期間ごとに計数し、異常回数の経時的変化を記録する。   The motor preventive maintenance device of the present embodiment is applied to the system having the configuration shown in FIG. 1 as in the first, second, and third embodiments. In the present embodiment, the motor preventive maintenance apparatus collects data at a fixed monitoring cycle, and collates the collected data with the evaluation model each time. Specifically, the measurement data of the radial direction axial displacement, the thrust direction axial displacement, or the thrust direction axial load, which are specific physical quantities representing the state of the electric motor, and the threshold value obtained from the evaluation model are compared. Then, the number of times that the measurement data of the specific physical quantity exceeds the threshold value, that is, the number of times that the degree of coincidence falls below the determination value (abnormal number of times) is counted for each predetermined period, and the temporal change of the abnormal number is recorded.

図15には、異常回数の経時的変化の例がいくつか示されている。ケース1のように異常回数が一方方向で増加しているのであれば、機械側の故障または電動機の軸受給油装置の不具合、或いは電動機そのものが劣化していると判断することができる。ケース2のように異常回数は多いもののほとんど一定に保たれているのであれば、電動機及びそれに係わる機器の状態は安定していると判断することができる。ケース3のように異常回数の絶対数はあまり多くないもののその増加速度が急激である場合には、何らかの突発的な故障が発生したと判断することができる。   FIG. 15 shows several examples of changes in the number of abnormalities over time. If the number of abnormalities increases in one direction as in case 1, it can be determined that the machine has failed, the motor bearing oil supply device has failed, or the motor itself has deteriorated. If the number of abnormalities is large as in the case 2, but is kept almost constant, it can be determined that the state of the electric motor and related equipment is stable. If the absolute number of abnormal times is not very large as in case 3, but the rate of increase is rapid, it can be determined that some sudden failure has occurred.

本実施の形態によれば、記録した異常回数の経時的変化のデータは、人間の目で見やすいように電動機予防保全装置のディスプレイ上に表示される。これによれば、異常回数の増減を長期的に監視することができるので、電動機の経年の劣化を予見できる効果がある。また、計算機の場合には異常回数がある設定の閾値を超えないと警報が出力されないが、本実施の形態のようにデータを可視化する場合には、閾値に達しない範囲の異常の傾向を目視で監視することが可能となり、電動機に係わる異常に対して早急に予防措置を取ることができる。   According to the present embodiment, the recorded data of the time-dependent change in the number of abnormalities is displayed on the display of the motor preventive maintenance device so that it can be easily seen by human eyes. According to this, since the increase / decrease in the number of abnormalities can be monitored over a long period of time, there is an effect that the deterioration of the motor over time can be predicted. In the case of a computer, an alarm is not output unless the number of abnormalities exceeds a certain threshold, but when data is visualized as in this embodiment, the tendency of abnormalities in a range that does not reach the threshold is visually observed. It is possible to monitor immediately, and it is possible to take preventive measures immediately for abnormalities relating to the motor.

その他.
本発明は上述の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。例えば、電動機の軸の状態を表す特定物理量としては、ラジアル方向軸変位、スラスト方向軸変位、スラスト方向軸荷重のうちの何れか1つのみを用いることでもよい。或いは、電動機の軸の振動を計測し、その計測値を電動機の軸の状態を表す特定物理量として用いてもよい。
Others.
The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention. For example, as the specific physical quantity representing the state of the motor shaft, only one of radial axial displacement, thrust axial displacement, and thrust axial load may be used. Alternatively, the vibration of the shaft of the motor may be measured, and the measured value may be used as a specific physical quantity that represents the state of the shaft of the motor.

1…電動機
2…電動機駆動装置
3、4…リモートIO盤
5…軸変位センサ
6…回転速度センサ
7…ネットワーク
8…電動機予防保全装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Electric motor 2 ... Electric motor drive device 3, 4 ... Remote IO board 5 ... Axial displacement sensor 6 ... Rotational speed sensor 7 ... Network 8 ... Electric motor preventive maintenance device

Claims (7)

電動機駆動装置から入力されるドライブ出力電流によって回転を制御される圧延プラントの電動機の予防保全装置であって、
前記電動機の軸の状態を表す特定物理量の計測データと、前記電動機の回転速度の計測データと、前記ドライブ出力電流のデータとを収集するデータ収集手段と、
正常圧延時における前記回転速度、前記ドライブ出力電流及び前記特定物理量間の関係をモデル化した評価モデルを記憶する評価モデル記憶手段と、
前記データ収集手段により収集されたデータを前記評価モデルに照合し、その一致度に基づいて前記電動機に係わる異常を監視する異常監視手段と、
を備えることを特徴とする電動機の予防保全装置。
A preventive maintenance device for a motor of a rolling plant whose rotation is controlled by a drive output current input from an electric motor drive device,
Data collection means for collecting measurement data of a specific physical quantity representing the state of the shaft of the electric motor, measurement data of the rotational speed of the electric motor, and data of the drive output current;
Evaluation model storage means for storing an evaluation model modeling the relationship between the rotation speed, the drive output current and the specific physical quantity during normal rolling;
An anomaly monitoring means for collating the data collected by the data collecting means with the evaluation model, and monitoring an abnormality related to the electric motor based on the degree of coincidence;
A preventive maintenance device for an electric motor comprising:
前記データ収集手段は、前記特定物理量の計測データとして、軸変位センサにより得られる前記電動機のラジアル方向の軸変位の計測データを収集することを特徴とする請求項1に記載の電動機の予防保全装置。   2. The preventive maintenance apparatus for an electric motor according to claim 1, wherein the data collection unit collects radial axial displacement measurement data of the electric motor obtained by an axial displacement sensor as measurement data of the specific physical quantity. . 前記データ収集手段は、前記特定物理量の計測データとして、軸変位センサにより得られる前記電動機のスラスト方向の軸変位の計測データを収集することを特徴とする請求項1に記載の電動機の予防保全装置。   2. The preventive maintenance apparatus for an electric motor according to claim 1, wherein the data collection unit collects axial displacement measurement data obtained by an axial displacement sensor as the measurement data of the specific physical quantity. . 前記データ収集手段は、前記特定物理量の計測データとして、軸荷重センサにより得られる前記電動機のスラスト方向の軸荷重の計測データを収集することを特徴とする請求項1に記載の電動機の予防保全装置。   2. The preventive maintenance apparatus for an electric motor according to claim 1, wherein the data collection unit collects axial load measurement data obtained by an axial load sensor as the measurement data of the specific physical quantity. 3. . 前記データ収集手段は、圧延材の噛み込みタイミングにおけるデータを収集することを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の電動機の予防保全装置。   5. The preventive maintenance apparatus for an electric motor according to claim 1, wherein the data collection unit collects data at a biting timing of the rolled material. 前記異常監視手段は、前記一致度が所定の判定値よりも低下したことを前記電動機に係わる異常として検知することを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載の電動機の予防保全装置。   6. The preventive maintenance of an electric motor according to any one of claims 1 to 5, wherein the abnormality monitoring unit detects that the degree of coincidence is lower than a predetermined determination value as an abnormality relating to the electric motor. apparatus. 前記異常監視手段は、前記一致度が所定の判定値よりも低下した回数を一定期間ごとに計数し、前記回数の経時的変化を記録することを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載の電動機の予防保全装置。   6. The abnormality monitoring unit according to any one of claims 1 to 5, wherein the abnormality monitoring unit counts the number of times that the degree of coincidence is lower than a predetermined determination value for every predetermined period, and records a change with time of the number. The preventive maintenance device for an electric motor according to Item.
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