JP2016156643A - 予兆診断システム、予兆診断方法及び予兆診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】機器の異常検知を効率的に行える予兆診断システム、予兆診断方法及び予兆診断装置を提供する。
【解決手段】モータへ入力される交流電流値を取得する電流値取得部１１１と、各時刻において、取得された電流値を、電流強度と周波数とを対応させた周波数スペクトルに変換する周波数解析部１１２と、該周波数スペクトルのうち、機器に入力又は機器から出力される電流値の機器周波数×Ｎ（Ｎ＝１，２，３，・・・）である解析周波数に対応する周波数に対応する電流強度をＡｔとしたとき、Ａｓ＝ｍ×Ａｔ（０＜ｍ＜１）となるＡｓにおける周波数幅を、各時刻で算出する異常判定値算出部１１３と、周波数幅が、正常時における周波数幅より広くなっているか否かを判定し、該判定の結果、周波数幅が、正常時における周波数幅より広くなっている場合、機器が異常状態であると判定する判定処理部１１４と、を有する。
【選択図】図２

Description

本発明は、機器の異常を判定する予兆診断システム、予兆診断方法及び予兆診断装置の技術に関する。

モータや発電機といった回転機（回転電機）に軸受損傷等による突発異常が発生すると、計画外の修理作業やリプレースが必要となる。そのため、回転機に突発異常が発生すると、生産設備の稼働率低下や生産計画の見直しが必要となる。従来は、回転機を適宜停止させ、オフラインによる診断がなされることで、回転機の劣化具合を把握することが行われてきた。このような診断を行うことで、突発異常を防ぐことができるが、オフライン診断のために回転機を停止させる必要がある。そのため、この診断方法は生産設備の稼働率低下を招く。

このような背景から、回転機運転中の診断が可能なオンライン診断へのニーズが高まっている。
回転機のオンライン診断の手法として例えば特許文献１に記載された技術がある。該特許文献１に記載の技術では、回転機の診断手法として、電動機の負荷電流信号スペクトルの電源周波数及びその高周波スペクトルを基に、診断パラメータを算出している。そして、特許文献１に記載の技術は、診断対象機械設備ごとに予め設定した判定基準値と、算出した診断パラメータとを比較し、算出した診断パラメータが判断基準より大きい場合に、機械設備が異常であると判断している。つまり、特許文献１に記載の技術では、特定の周波数成分に生じるピークを基に回転機の異常診断を行っている。

特開平１１−０８３６８６号公報

しかし、回転機の異常が特定周波数成分にピークを持つスペクトルとして現れない場合がある。このような場合、特許文献１に記載の技術では、回転機の異常を検出することが困難であった。回転機の異常が、周波数ピークとして現れないことの理由としては、他の装置による周波数ピークに埋もれていることや、物理的にピークとして現れない異常である可能性がある。

このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、機器の異常検知を効率的に行うことを課題とする。

前記した課題を解決するため、本発明は、機器へ入力又は機器から出力される交流電流値を周波数解析し、該周波数解析した結果である周波数スペクトルの幅が、正常値より広くなっている場合、機器に異常が発生していると判定することを特徴とする。

本発明によれば、機器の異常検知を効率的に行うことができる。

第１実施形態に係る予兆診断システムの構成例を示す図である。 第１実施形態に係る予兆診断装置の構成例を示す図である。 第１実施形態に係る周波数経時変化情報２００である。 第１実施形態に係る周波数経時変化情報２００について説明するための図である。 電流強度増加値について説明するための図である。 電流強度増加割合について説明するための図である。 第１実施形態に係る異常診断処理の手順を示すフローチャートである。 第１実施形態に係る異常判定処理の手法を示す図である。 第２実施形態に係る予兆診断システムの構成例を示す図である。 第２実施形態に係る予兆診断装置の構成例を示す図である。 予兆診断処理の手順を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る電圧値に基づく異常判定処理の手法を示す図である。 第３実施形態に係る予兆診断システムの構成例を示す図である。 第４実施形態に係る予兆診断システムの構成例を示す図である。 第５実施形態に係る異常判定処理の手法を示す図である。 第６実施形態に係る異常判定の手法を示す図である。 周波数分布の例を示す図である。 本実施形態に係る操作画面の例を示す図である。

次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。

発明者は、特定周波数成分にピークを持つスペクトルとして現れない回転機の異常の中には、駆動周波数付近の電流強度の増加と、電流値が増加している時間が単位時間に占める割合が変化する異常が存在することを見出した。本実施形態は、駆動周波数（機器周波数）付近の電流値の増加と、電流値が増加している時間が単位時間に占める割合を基に回転機の異常診断を行うことを特徴とする。なお、駆動周波数付近の電流強度の増加、電流強度が増加している時間が単位時間に占める割合については後記する。

［第１実施形態］
（システム構成図）
図１は、第１実施形態に係る予兆診断システムの構成例を示す図である。
予兆診断システム１０では、電源装置５から給電線２ａ〜２ｃを介してモータ３に電力が供給されている。そして、モータ（機器）３の回転エネルギによって機器７が動作している。
給電線２ａには、給電線２ａを囲むように電流センサ４ａが設置されている。予兆診断装置１は、電流センサ４ａから取得した交流電流値（以下、電流値と称する）を周波数解析することによって、モータ３の異常（ここでは、劣化）を検知する。また、予兆診断装置１は、異常診断の結果を、ネットワーク等で接続されているユーザ端末６等に送信し、ユーザ端末６は送信された異常診断の結果を表示装置に表示する。また、ユーザ端末６から入力された情報を基に、異常診断の設定を行うことも可能である。

なお、本実施形態では、給電線２ａ〜２ｃを３本利用する３相モータの場合を示したが、異なる相数であってもよい。また、電流センサ４ａの種類について限定しないが、貫通型電流センサ、クランプ型電流センサ、分割型電流センサ、磁気光学効果を用いた光ファイバセンサ等を使用することができる。なお、本実施形態において、給電線２ａを囲むように電流センサ４ａが設置されているが、電源装置５及びモータ３間に流れる電流値を計測できれば、囲むように設置されるものでなくてもよい。また、電流センサ４ａは、給電線２ａに設置されているが、給電線２ｂに設置されてもよいし、給電線２ｃに設置されてもよい。

（予兆診断装置の構成）
図２は、第１実施形態に係る予兆診断装置の構成例を示す図である。適宜、図１を参照する。
予兆診断装置１は、メモリ１０１、ＣＰＵ(Central Processing Unit)１０２、ＨＤ（Hard Disk）等の記憶装置１０３、電流センサ４ａで計測された電流値が入力されたり、ユーザ端末６から情報が入力されたりする入力装置１０４、及び、予兆診断装置１による異常診断の結果をユーザ端末６に送信する出力装置１０５を有している。

メモリ１０１には、記憶装置１０３に格納されているプログラムが展開され、ＣＰＵ１０２によって展開されたプログラムが実行されることにより、処理部１１０、及び、処理部１１０を構成する電流値取得部１１１、周波数解析部１１２、異常判定値算出部１１３、判定処理部１１４、送信処理部１１５及び設定処理部１１６を有している。
電流値取得部１１１は、入力装置１０４を介して、電流センサ４ａが計測した電流値を取得する。
周波数解析部１１２は、電流値取得部１１１が取得した各時刻における電流値を周波数解析することで、周波数経時変化情報２００（図３）を算出する。周波数経時変化情報２００については後記する。
異常判定値算出部１１３は、電流強度増加値や、電流強度増加割合といった異常判定値を算出する。電流強度増加値や、電流強度増加割合については後記する。
判定処理部１１４は、算出された異常判定値を基にモータ３の異常を判定する。
送信処理部１１５は、出力装置１０５を介してユーザ端末６へ判定処理部１１４による判定結果を送信する。
設定処理部１１６は、入力装置１を介して異常診断の設定を反映させる。

なお、本実施形態では、各部１１１〜１１６及び記憶装置１０３が１つの装置に搭載されているが、これに限らず、各部１１１〜１１６及び記憶装置１０３のうち、少なくとも１つが別の装置に搭載されてもよい。

（周波数経時変化情報例）
図３は、第１実施形態に係る周波数経時変化情報の例を示す図である。
図３に示されるように、周波数経時変化情報２００は、時間に対する周波数スペクトルの変化を示したものであり、横軸が時間に対応し、縦軸が周波数に対応している。
また、図３（ａ）が正常時における周波数経時変化情報２００を示しており、図３（ｂ）が異常発生時における周波数経時変化情報２００を示している。

ここで、図４を参照して、図３に示す周波数経時変化情報２００の見方を説明する。
図４（ａ）は電流強度と周波数との関係を示す周波数スペクトル図であり、図４（ｂ）が図３に示している周波数経時変化情報２００である。
ここで、図４（ｂ）が示す周波数経時変化情報２００の幅は、図４（ａ）において、任意の電流強度Ａｓにおける周波数スペクトルの幅に相当する。ちなみに、周波数ｆ０はモータ３を駆動させるための電流周波数である駆動周波数である。周波数スペクトルのピーク値をＡｔとしたとき、Ａｓは以下の式（１）による電流強度である。

Ａｓ＝ｍ×Ａｔ（０＜ｍ＜１） ・・・ （１）

そして、図４（ｂ）における幅ｗ０は、狭い周波数スペクトル５００における電流強度Ａｓでの幅ｗ０である。
また、図４（ｂ）における幅ｗ２は、広い周波数スペクトル５０２における電流強度Ａｓでの幅ｗ２である。
そして、図４（ｂ）における幅ｗ１は、中間の幅を有する周波数スペクトル５０１における電流強度Ａｓでの幅ｗ１である。
なお、正常時では、周波数スペクトル５００が示され、異常時では周波数スペクトル５０１，５０２が示される。

また、本実施形態では、図４（ａ）において電流強度の大きさは対数表示を想定しているが、測定結果に応じてリニア表示としてもよいし、ある関数で電流スペクトルの大きさを変換してもよい。

ここで、図３に説明を戻す。
図３（ａ）に示す正常時における周波数経時変化情報２００では、駆動周波数ｆ０を中心に周波数スペクトルの大きさが時間と共にあまり変化していない。
図３（ａ）に対し、図３（ｂ）に示す異常発生時の周波数経時変化情報２００では、符号２０１で示すように、周波数軸方向に広がる事象が発生している。つまり、異常発生時の周波数経時変化情報２００では、ところどころで周波数スペクトルの幅が広がっている。そして、モータ３の劣化が進行すると、周波数スペクトルの幅が広がる事象の発生頻度が高くなると共に、該事象における周波数スペクトルの幅が大きくなっていく。

ここで、式（１）において、ｍ＝０．５としたときの幅ｗ０〜ｗ２を用いてもよい（このようなｗ０〜ｗ２を半値幅という）。
このような半値幅をｗ０〜ｗ２として用いることで、０．５＜ｍ＜１のときよりも、幅ｗ０〜ｗ２の変化が大きくなり、後記する異常判定値の算出が容易となる。

（異常判定値）
次に、図５及び図６を参照して、異常判定値について説明する。
（電流強度増加値）
図５は、電流強度増加値について説明するための図である。
図５において、周波数スペクトル５００〜５０２は図４（ａ）と同様である。
ここで、駆動周波数ｆ０付近における任意の周波数ｆａを設定する。そして、異常判定値算出部１１３は、周波数ｆａにおける周波数スペクトル５００〜５０２それぞれの電流強度Ａ０〜Ａ２を算出する。前記したように、周波数スペクトル５００は、正常時における周波数スペクトルなので、電流強度Ａ０は正常時における電流強度となる。そして、異常時における周波数スペクトル５０１，５０２から算出される電流強度Ａ１，Ａ２が異常時における電流強度である。電流強度Ａ１，Ａ２を電流強度増加値としてもよいし、Ａ１−Ａ０，Ａ２−Ａ０電流強度増加値としてもよい．
なお、電流強度増加値は、前記した「駆動周波数付近の電流強度の増加（解析周波数の周辺における任意の周波数に対応する電流強度の増加）」である。

（電流強度増加割合）
図６は、電流強度増加割合について説明するための図である。
電流強度増加割合とは、単位時間における周波数経時変化情報２００が所定の閾値以上の幅を有する時間の割合である。なお、電流強度増加割合とは、前記した「電流強度が増加している時間が単位時間に占める割合（単位時間において、前記周波数幅が、正常時における周波数幅より広くなっている時間が占める割合）」である。
図６において、電流強度増加割合は、周波数経時変化情報２００の周波数軸方向の幅が所定の値以上である時間の合計値を時間Ｔ０で除算したものである。すなわち、図６において、電流強度増加割合Ｔｐは以下の式（２）で示される。
Ｔｐ＝（ｔ１＋ｔ２＋ｔ３＋ｔ４＋ｔ５＋ｔ６＋ｔ７＋ｔ８）／Ｔ０ ・・・ （２）

（フローチャート）
図７は、第１実施形態に係る予兆診断処理の手順を示すフローチャートである。適宜、図１及び図２を参照する。
まず、予兆診断装置１の電流値取得部１１１が電流センサ４ａで計測された電流値を取得する（Ｓ１０１）。
そして、周波数解析部１１２が、取得した負荷電流データを周波数解析し、周波数スペクトルの時間変化である周波数経時変化情報２００に変換する（Ｓ１０２）。
次に、判定処理部１１４は、変換された周波数経時変化情報２００から、異常判定値を算出する（Ｓ１０３）。異常判定値は、電流強度増加値及び電電流強度増加割合のうち、少なくとも一方である。
そして、判定処理部１１４は算出した電流強度増加値及び電流強度増加割合のうち、少なくとも一方を用いて、モータ３に異常が発生しているか否かを判定する（Ｓ１０４）。モータ３の異常判定については後記する。
ステップＳ１０４の結果、モータ３に異常が発生していないと判定された場合（Ｓ１０４→Ｎｏ）、処理部１１０はステップＳ１０１へ処理を戻す。
ステップＳ１０４の結果、モータ３に異常が発生していると判定された場合（Ｓ１０４→Ｙｅｓ）、送信処理部１１５がモータ３の異常判定結果をユーザ端末６へ送信する（Ｓ１０５）。ここで、異常判定結果とは、例えばモータ３の劣化兆候に関するパラメータ等である。

なお、図７に示す処理は、所定の時間幅を有し、時間軸方向に移動していく時間窓が設けられ、この時間窓内において処理が行われてもよい。

（異常判定処理）
図８は、第１実施形態に係る異常判定処理の手法を示す図である。
なお、図８における処理は、図７のステップＳ１０４の処理に相当する。
判定処理部１１４は、図２のステップＳ１０３で算出した値を、図８に示すような、横軸が電流強度増加値、縦軸が電流強度増加割合であるグラフにプロットしていく。なお、図８の横軸はリニア表示を想定しているが、対数表示としてもよい。
つまり、符号６０１では電流強度増加値と、電流強度増加割合の両方が小さいが、劣化が進むにつれ、符号６０２，６０３のように、電流強度増加値と、電流強度増加割合とが増加する傾向が見られる。
予め蓄積しているデータを基に、電流強度増加値及び電流強度増加割合の閾値６１１を設け、プロットされた値が予め定められている所定の閾値６１１１を超えると、判定処理部１１４は「異常」と判定する。閾値は、過去のデータを基にユーザが決めてもよいし、処理部１１０が過去のデータから電流強度増加値及び電流強度増加割合と異常発生の関係を分析することで定められてもよい。

なお、ここでは電流強度増加値及び電流強度増加割合の両方を基に異常判定を行っているが、電流強度増加値及び電流強度増加割合のどちら一方のみで異常判定を行ってもよい。
電流強度増加値のみで異常判定を行う場合、モータ３の劣化が進むにつれ、図８の符号６２１で示される方向に値が移っていく。また、電流強度増加割合のみで異常判定を行う場合、モータ３の劣化が進むにつれ、図８の符号６２２で示される方向に値が移っていく。
いずれの場合でも、値が閾値６０１を超えると、判定処理部１１４は異常と判定する。

なお、図８では、電流強度増加値と、電流強度増加割合とがともに増加しているが、どちらか一方のみが増加する場合もある。

予兆診断システム１０は、回転機の負荷電流の特定周波数成分にピークを持つスペクトルとして現れない回転機（モータ３）の異常のうち、駆動周波数付近の電流強度の増加と、電流強度が増加している時間が単位時間に占める割合が変化する異常を診断する。このようにすることで、回転機（モータ３）の異常が顕在化する前に、異常を検知することできる。この結果、予兆診断システム１０は、回転機（モータ３）が完全に異常し停止する前に、回転機（モータ３）を計画的に停止させることが可能になる。結果として、予兆診断システム１０は、回転機（モータ３）の異常検知を効率的に行うことができる。

［第２実施形態］
（システム構成図）
図９は、第２実施形態に係る予兆診断システムの構成例を示す図である。
ここでは、図１との差異を示し、図１と同様の構成については同一の符号を付して説明を省略する。
予兆診断システム１０ａが、図１の予兆診断システム１０と異なる点は給電線２ａに電圧センサ８ａが設置されていることである。そして、予兆診断装置１ａは、電流センサ４ａで計測された電流値と、電圧センサ８ａで計測された交流電圧値（以下、電圧値と称する）とを基に、モータ３の異常診断を行っている。
なお、電圧センサ８ａは、給電線２ａに設置されているが、給電線２ｂに設置されてもよいし、給電線２ｃに設置されてもよい。しかし、電圧センサ８ａは、電流センサ４ａが設置されている給電線２ａ〜２ｃに設置されることが好ましい。

（予兆診断装置の構成）
図１０は、第２実施形態に係る予兆診断装置の構成例を示す図である。適宜、図９を参照する。
ここでは、図２との差異を示し、図２と同様の構成については同一の符号を付して説明を省略する。
予兆診断装置１ａでは、メモリ１０１において、記憶装置１０３に格納されているプログラムが展開され、ＣＰＵ１０２によって展開されたプログラムが実行されることにより、図２に示される各部１１０〜１１５に加えて、処理部１１０ａにおいて電圧値取得部１１７が具現化している。
電圧値取得部１１７は、入力装置１０４を介して、電圧センサ８ａが計測した交流電圧値（電圧値）を取得する。以下、電圧値とは交流電圧値であるものとする。

（フローチャート）
図１１は、本実施形態に係る予兆診断処理（異常診断処理）の手順を示すフローチャートである。適宜、図９及び図１０を参照する。
なお、ここでは、図７と異なる処理について説明し、図７と同様の処理については同一のステップ番号を付して説明を省略する。
ステップＳ１０１ａにおいて、電流値取得部１１１が電流センサ４ａで計測された電流値を取得するともに、電圧値取得部１１７が電圧センサ８ａで計測された電圧値を取得する。
そして、ステップＳ１０４ａにおいて、判定処理部１１４が、異常判定値と、電圧値とを用いてモータ３に異常が発生しているか否かを判定する（Ｓ１０４ａ）。

図１２は、第２実施形態に係る電圧値に基づく異常判定処理の手法を示す図である。
図１２に示されるグラフにおいて、横軸は時間を示し、縦軸は電圧値を示す。
図１２（ａ）は、例えば、モータ３の制御のために予め設定されている電圧変化（計画電圧変化）である。これに対して、図１２（ｂ）で示される電圧センサ６ａで実測された電圧値では、符号７０１で電圧値の上昇と下降が生じている。
判定処理部１１４は、図１２（ａ）のような計画電圧変化と、実測された電圧値の時間変化とをマッチング等して、符号７０１における電圧値の異常を検知する。

つまり、判定処理部１１４は、まず、第１実施形態における手法によってモータ３の異常判定を行う。そして、第１実施形態における手法によってモータ３の異常が検知されると、判定処理部１１４は、図１２で示される電圧値による異常判定を行う。

また、第２実施形態に示す構成とすることで、電源装置５からモータ３に印加される電圧変動により引き起こされるモータ３への負荷電流による異常判定値の変化と、モータ３の劣化により引き起こされる異常判定値の変化とを区別することができる。
つまり、例えば、大きなノイズ等、モータ３の異常以外でも、周波数スペクトルの異常が検知される場合がある。このような場合、第２実施形態のように、電圧値による異常判定を第１実施形態の異常判定とともに行うことで、異常診断の精度を高めることができる。

［第３実施形態］
図１３は、第３実施形態に係る予兆診断システムの構成例を示す図である。
ここでは、図１との差異を示し、図１と同様の構成については同一の符号を付して説明を省略する。
予兆診断システム１０ｂが、図１の予兆診断システム１０と異なる点は給電線２ａ〜２ｃのそれぞれに電流センサ４ａ〜４ｃが設置されていることである。そして、予兆診断装置１ｂは、電流センサ４ａ〜４ｃで計測された電流値のそれぞれに対して、第１実施形態と同様の異常診断を行う。
第３実施形態によれば、電流センサ４ａ〜４ｃのうち、いずれかに故障が生じても、残りの電流センサ４ａ〜４ｃで異常診断を行うことができる。これにより、予兆診断システム１０ｂの信頼性を向上させることができる。

［第４実施形態］
図１４は、第４実施形態に係る予兆診断システムの構成例を示す図である。
ここでは、図１３との差異を示し、図１３と同様の構成については同一の符号を付して説明を省略する。
予兆診断システム１０ｃが、図１３の予兆診断システム１０ｂと異なる点は給電線２ａ〜２ｃのそれぞれに電圧センサ８ａ〜８ｃが設置されていることである。そして、予兆診断装置１ｃは、電流センサ４ａ〜４ｃで計測された電流値と、電圧センサ８ａ〜８ｃで計測された電圧値のそれぞれに対して、第２実施形態と同様の異常診断を行う。
第４実施形態によれば、電流センサ４ａ〜４ｃ及び電圧センサ８ａ〜８ｃのうち、いずれかに故障が生じても、残りの電流センサ４ａ〜４ｃ及び電圧センサ８ａ〜８ｃで異常診断を行うことができる。これにより、第２実施形態と同様に異常診断の精度を向上させつつ、予兆診断システム１０ｃの信頼性を向上させることができる。

［第５実施形態］
第１実施形態〜第４実施形態では、図８に示す異常判定処理の他に、図１５に示されるように周波数経時変化のパターン比較によって、モータ３の異常判定が行われてもよい。なお、図１５に示す処理は、図７のステップＳ１０４で行われる処理である。
つまり、第５実施形態では、判定処理部１１４が予め登録されている周波数経時変化パターン８０１〜８０３と、実測された周波数経時変化スペクトルパターン８１１との相関を比較する。そして、判定処理部１１４が、特徴が似通った（相関性の高い）波形パターンの部位を決定し、劣化具合を決定するものである。

例えば、周波数経時変化のパターンと、異常の種類を予め調べておくことで、図１５に示すパターン比較により、異常の種類を推定することが可能となる。
なお、このパターン比較と、図８や、図１２に示される異常判定手法が組み合わされてもよい。

［第６実施形態］
図１６は、第６実施形態に係る異常判定の手法を示す図である。
図１６において、判定処理部１１４は、電流強度増加値と、電流強度増加割合と、モータ３に印加される電圧値を各軸として測定値を多次元空間に射影した後、ベクトル量子化によってクラスタリングを行ったものである。そして、クラスタリングの結果に基づいて、判定処理部１１４は、モータ３の正常、異常の判定を行う。
例えば、図１６のようにクラスタリングの結果、クラスタ９０１と、クラスタ９０２とが得られたものとする。そして、プロットされた測定値がクラスタ９０１に含まれている場、判定処理部１１４は正常と判定し、測定値がクラスタ９０２に含まれている場、判定処理部１１４は異常と判定する。

また、ベクトル量子化（クラスタリング）に用いるパラメータとしては、電流強度増加値、及び、電流強度増加割合の少なくとも一方が含まれていればよい。つまり、図１６のグラフから電圧値の軸が省略されてもよい。また、ベクトル量子化（クラスタリング）に用いるパラメータとして、温度、振動、運転パターン等のパラメータを必要に応じて選択することができる。

第６実施形態によれば、人為的に設定される閾値より客観的な異常判定を行うことが可能となる。

［第７実施形態］
図１７は、周波数分布の例を示す図である。
第１〜第６実施形態までは、駆動周波数ｆ０を中心とした周波数スペクトルを用いてきたが、下記式（３）で示される周波数ｆｂを中心とした周波数スペクトルを用いて異常診断を行ってもよい。

ｆｂ＝Ｎ×ｆ０（Ｎ＝１，２，３・・・） ・・・ （３）

ここで、Ｎ＝１であれば、駆動周波数ｆ０を中心とした周波数スペクトルを用いた異常診断となる。
特に、式（３）において、Ｎ＝６Ｍ±１（Ｍ＝１，２，３・・・）となる周波数ｆｂを中心とした周波数スペクトルを用いた異常診断を行うことができる。
これは、モータ３等の回転機では、駆動周波数ｆ０の整数倍の周波数（特に、６Ｍ±１の周波数）に小ピークが生じる特性を利用したものである。

このようにすることで、駆動周波数ｆ０を中心とした周波数分布が他機器からのノイズによって埋没した状態であっても、小ピークを有している周波数ｆｂを中心とした周波数スペクトルを用いた異常診断を行うことができる。
なお、駆動周波数ｆ０の整数倍の周波数のうち、どの周波数に小ピークが生じるかは、回転機のタイプに依存することが多い。

［画面例］
図１８は、本実施形態に係る操作画面の例を示す図である。
操作画面１０００において、回転機タイプ指定領域１００１は異常診断対象となる回転機（本獅子形態ではモータ３）を指定するための領域である。回転機タイプ指定領域１００１では、プルダウンメニュー１００２によって、プリセットされている回転機が指定される。
そして、周波数設定領域１０１１は、異常診断を行う際における周波数解析の中心となる周波数（解析周波数）を指定するための領域である。異常診断を行う際における周波数解析の中心となる周波数とは図３や、図４における「ｆ０」である。周波数設定領域１０１１では、プルダウンメニュー１０１２によって解析周波数が設定される。図１７で説明したように、駆動周波数ｆ０の整数倍の周波数のうち、どの周波数に小ピークが生じるかは、回転機のタイプに依存することが多い。従って、予め回転機のタイプ毎に小ピークが生じる周波数をプリセットしておくことで、回転機タイプ指定領域１００１で回転機のタイプが指定されると、指定されたタイプに対応した周波数が選択可能に表示されるようにしてもよい。
このようにすることで、解析周波数の設定が容易となる。

また、周波数特性表示領域１０３１では、回転機タイプ指定領域１００１で指定された回転機のタイプにおける周波数特性が示されている。ユーザは、周波数特性表示領域１０３１特性を参照しながら、周波数設定領域１０１１における周波数設定を行うことができる。
このような異常診断の設定は、設定処理部１１６（図２）によって反映される。
異常診断の対象となる回転機のタイプと、解析周波数が設定されると、ユーザ端末６の入力装置を介して、診断ボタン１０２１が選択入力される。
すると、図７（必要に応じて図１１）の処理が行われ、異常判定の結果が異常判定結果表欄１０２２に表示される。また、周波数解析部１１２によって周波数経時変化情報２００が、周波数経時変化表示領域１０３２に表示される。

このような操作画面１０００により、ユーザは視覚的情報を基に解析周波数を指定したり、周波数経時変化情報２００を視覚的に参照したりすることで、異常診断の設定や、分析が容易となる。
本実施形態では、回転体としてモータ３が用いられているが、回転体として発電機が用いられてもよい。発電機は、モータ３と電力の流れる向きが逆になるだけで、本実施形態と同様の異常検知が可能である。また、本実施形態では、モータ３の劣化検出を想定しているが、モータ３や、発電機に限らず、モータ３や、発電機に接続されている装置や電源に異常が生じた場合も、異常によっては、本実施形態と同様の異常検知が可能である。モータ３、発電機の負荷電流の駆動周波数付近の電流値の増加と、電流強度増加割合の変化を引き起こす。そのため本発明によると、モータ３よびモータ３に付随する機器や電源の診断が可能になる。

また、回転機は産業用の低圧回転機、中圧回転機、高圧回転機等である。

ここでは、一例として短時間フーリエ変換による結果を示しているが、横軸を時間、縦軸を周波数に相当する物理量に変換する手法であれば、ウェーブレット変換等の手法を用いてもよい。
また、本実施形態では、異常判定の結果として「正常」、「異常」の２段階のみを想定しているが、図８の閾値６１１を複数設定することで、異常のレベル判定が行われるようにしてもよい。この場合、図１６のクラスタ９０１，９０２がレベル毎に複数設けられるようにしてもよい。

また、予兆診断装置１に、駆動周波数（解析周波数）は変化しないが、電流強度増加値や、電流強度増加割合が徐々に増加するデータが人為的に入力されてもよい。あるいは、予兆診断装置１に、駆動周波数（解析周波数）は変化しないが、電流強度増加値や、電流強度増加割合が徐々に増加している給電線２ａ〜２ｃのデータが意図的に入力されてもよい。これまでの技術では、ピークを有する駆動周波数の電流値ピーク電流の変化によってモータ３の異常診断を行っているため、駆動周波数（解析周波数）は変化しないが、電流強度増加値や、電流強度増加割合が徐々に増加するデータが入力されても異常を検出しない。同様に、特許文献１に記載の技術では、スペクトル値のみで異常診断を行っているため、流強度増加値や、電流強度増加割合が徐々に増加するデータが入力されても異常を検出しない。しかしながら、本実施形態に係る予兆診断装置１によれば、駆動周波数（解析周波数）は変化しないが、電流強度増加値や、電流強度増加割合が徐々に増加するデータが入力されると異常を検出することができる。

本発明は前記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を有するものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、前記した各構成、機能、各部１０〜１１６、記憶装置１０３等は、それらの一部又はすべてを、例えば集積回路で設計すること等によりハードウェアで実現してもよい。また、図２に示すように、前記した各構成、機能等は、ＣＰＵ等のプロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、ＨＤに格納すること以外に、メモリや、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣ（Integrated Circuit）カードや、ＳＤ（Secure Digital）カード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の記録媒体に格納することができる。
また、各実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんどすべての構成が相互に接続されていると考えてよい。

１ 予兆診断装置
２ａ〜２ｂ 給電線
３ モータ（機器）
４ａ〜４ｃ 電流センサ（電流値取得部）
５ 電源装置
６ ユーザ端末
７ 機器
８ａ〜８ｃ 電圧センサ（電圧値取得部）
１０ 予兆診断システム
１０３ 記憶装置
１０４ 入力装置
１０５ 出力装置
１１０ 処理装置
１１１ 電流値取得部
１１２ 周波数解析部
１１３ 異常判定値算出部
１１４ 判定処理部
１１５ 送信処理部
１１６ 設定処理部
２００ 周波数経時変化情報

Claims (14)

1. 機器へ入力又は機器から出力される交流電流値を取得する電流値取得部と、
   各時刻において、取得された前記交流電流値を、電流強度と周波数とを対応させた周波数スペクトルに変換する周波数解析部と、
   該周波数スペクトルのうち、前記交流電流値の機器周波数×Ｎ（Ｎ＝１，２，３，・・・）である解析周波数に対応する周波数に対応する電流強度をＡｔとしたとき、Ａｓ＝ｍ×Ａｔ（０＜ｍ＜１）となるＡｓにおける周波数幅を、前記各時刻で算出する異常判定値算出部と、
   前記周波数幅が、正常時における周波数幅より広くなっているか否かを判定し、該判定の結果、前記周波数幅が、正常時における周波数幅より広くなっている場合、前記機器が異常状態であると判定する判定処理部と、
   を有することを特徴とする予兆診断システム。
2. 前記Ｎは、Ｎ＝２，３，４・・・である
   ことを特徴とする請求項１に記載の予兆診断システム。
3. 前記Ｎは、Ｎ＝６Ｍ±１（Ｍ＝１，２，３，・・・）である
   ことを特徴とする請求項２に記載の予兆診断システム。
4. 前記判定処理部は、
   前記解析周波数の周辺における任意の周波数に対応する電流強度の増加、及び、単位時間における、前記周波数幅が、正常時における周波数幅より広くなっている時間が占める割合の少なくとも一方を基に、前記機器が異常状態であるか否かを判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の予兆診断システム。
5. 前記判定処理部は、
   前記診断周波数の周辺における任意の周波数に対応する電流強度の増加、及び、単位時間における前記周波数幅が、正常時における周波数幅より広くなっているが占める割合の少なくとも一方が所定の閾値を超えると、前記機器が異常状態であると判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の予兆診断システム。
6. 前記判定処理部は、
   前記各時刻における、前記解析周波数の周辺における任意の周波数に対応する電流強度の増加、及び、単位時間における、前記周波数幅が、正常時における周波数幅より広くなっている時間が占める割合の少なくとも一方の値に対してクラスタリングを行い、
   前記クラスタリングの結果に基づいて、前記機器が異常状態であるか否かを判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の予兆診断システム。
7. 前記電流値取得部は、複数の前記交流電流値を取得し、
   前記周波数解析部、前記異常判定値算出部及び判定処理部は取得した各交流電流値について、前記機器が異常状態であるか否かを判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の予兆診断システム。
8. 機器へ入力又は機器から出力される交流電圧値を取得する電圧取得部を、さらに有し、
   前記判定処理部は、
   前記周波数幅が、正常時における周波数幅より広くなっているかの判定結果と、前記交流電圧値とを基に、前記機器が異常状態であるか否かを判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の予兆診断システム。
9. 前記電流値取得部は、複数の前記交流電流値を取得するとともに、前記電圧取得部は、複数の前記交流電圧値を取得し、
   前記周波数解析部、前記異常判定値算出部及び判定処理部は取得した各交流電流値及び各交流電圧値に基づいて、前記機器が異常状態であるか否かを判定する
   ことを特徴とする請求項８に記載の予兆診断システム。
10. 前記機器の特性から、前記解析周波数が前記機器周波数の何倍にするかが予め設定されている
    ことを特徴とする請求項１に記載の予兆診断システム。
11. ｍ＝０．５である
    ことを特徴とする請求項１に記載の予兆診断システム。
12. 前記判定処理部は、
    予め登録されている周波数幅のパターンと、前記異常判定値算出部が算出した周波数幅とを比較することで、前記周波数幅が、正常時における周波数幅より広くなっているか否かを判定する
    ことを特徴とする請求項１に記載の予兆診断システム。
13. 機器の異常を検知する予兆診断システムが、
    前記機器へ入力又は機器から出力される交流電流値を取得し、
    各時刻において、取得された前記交流電流値を、電流強度と周波数とを対応させた周波数スペクトルに変換し、
    該周波数スペクトルのうち、前記交流電流値の機器周波数×Ｎ（Ｎ＝１，２，３，・・・）である解析周波数に対応する周波数に対応する電流強度をＡｔとしたとき、Ａｓ＝ｍ×Ａｔ（０＜ｍ＜１）となるＡｓにおける周波数幅を、前記各時刻で算出し、
    前記周波数幅が、正常時における周波数幅より広くなっているか否かを判定し、該判定の結果、前記周波数幅が、正常時における周波数幅より広くなっている場合、前記機器が異常状態であると判定する
    ことを特徴とする予兆診断方法。
14. 各時刻において、電流値取得部で取得された機器へ入力又は機器から出力される交流電流値を取得する電流値取得部と、
    各時刻において、取得された前記交流電流値を、電流強度と周波数とを対応させた周波数スペクトルに変換する周波数解析部と、
    該周波数スペクトルのうち、前記交流電流値の機器周波数×Ｎ（Ｎ＝１，２，３，・・・）である解析周波数に対応する周波数に対応する電流強度をＡｔとしたとき、Ａｓ＝ｍ×Ａｔ（０＜ｍ＜１）となるＡｓにおける周波数幅を、前記各時刻で算出する異常判定値算出部と、
    前記周波数幅が、正常時における周波数幅より広くなっているか否かを判定し、該判定の結果、前記周波数幅が、正常時における周波数幅より広くなっている場合、前記機器が異常状態であると判定する判定処理部と、
    を有することを特徴とする予兆診断装置。

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