JP2018153081A - 電気的シグネチャ解析に基づく機械の監視と診断のための自律的手順 - Google Patents

Abstract

【課題】電気的シグネチャ解析に基づいて機械の監視および診断のための自律的手順を実行する。【解決手段】電気的シグネチャ解析を使用して機械の監視および診断のための自律的手順を実行する方法は、故障周波数に関連する電気回転機械の電気データを提供するステップを含む。学習モードでは、本方法は、電気データを時間領域から周波数領域に変換してベースラインデータを取得するステップを含む。動作モードでは、本方法は、電気データを時間領域から周波数領域に変換して監視データを取得するステップを含む。本方法は、少なくとも監視データに基づいて、故障周波数における比の値を決定するステップと、故障周波数における比の値の変化率を決定するステップと、任意選択的に、変化率に基づいて、電気回転機械の少なくとも１つの事象に関する警報を発するステップとをさらに含む。【選択図】図１

Description

本開示は、電気機器の監視に関し、より具体的には、電気的シグネチャ解析に基づいて機械の監視および診断のための自律的手順を実行するためのシステムおよび方法に関する。

発電所や変電所などの産業用電力システムの構成要素の監視は、産業用電力システムの連続運転にとって重要である。変圧器、モータ、フィーダ、発電機、回路遮断器などの構成要素は、長期間絶え間なく動作することが期待されている。監視により、構成要素の動作に関連する事象を検出し、構成要素の健全性または状態に関連する問題を予測することができる。問題が検出されると、診断と根本的な原因がユーザに報告されるので、ユーザは問題の最小化または解決策を講ずることができる。産業用電力システムの重要な構成要素を監視することは、構成要素の信頼性と効率を向上させ、構成要素の生産能力を増強し、メンテナンスにおける予期しないコストを回避するために、構成要素の健全性についての洞察を提供することができる。

電力システム構成要素の監視および診断のための従来の解決策は非常に複雑であり、通常、特定の構成要素用に設計されているので、異なる種類およびサイズの構成要素に容易に適合することができない。例えば、従来の解決策は、デジタル保護リレーなどのインテリジェント電子装置（ＩＥＤ）の一部としての使用のために調整することができない。さらに、従来の監視の解決策に関連するコストは、通常、監視される構成要素のコストに対応していない。さらに、従来の監視および診断の解決策は、通常、ＩＥＤに利用可能な限られた情報およびデータを使用しているため、構成要素の健全性に関する信頼性の高い予測を提供することができない。さらに、監視および診断のための既存の解決策は、測定および精度に関連したエラーを起こす可能性がある。

本開示は、電気回転機械の電気的シグネチャ解析のためのシステムおよび方法に関する。本開示の特定の実施形態は、電気的シグネチャ解析に基づいて電気機械の監視および診断のための自動的手順を提供することができる。本開示のいくつかの実施形態は、電気回転機械の機械的故障の早期予測を容易にすることができる。

本開示の一実施形態によれば、監視および診断のためのシステムが提供される。システムは、電気回転機械を含むことができる。電気回転機械は、少なくとも１つの故障周波数に関連付けることができる。システムは、少なくとも電気データ、熱データ、および電気回転機械に関連する電気機械データを検出して提供するように構成されたデータ取得装置を含むことができる。システムはまた、データ取得装置に通信可能に結合された機器コントローラを含むことができる。学習モードでは、機器コントローラは、ベースラインデータを取得するために、電気データを時間領域から周波数領域に変換するように構成することができる。動作モードでは、機器コントローラは、電気データを時間領域から周波数領域に変換して監視データを取得するように構成することができる。機器コントローラは、監視データに少なくとも部分的に基づいて、故障周波数における比の値を決定するようにさらに構成することができる。機器コントローラは、少なくとも１つの故障周波数における比の値の相対的変化または変化率を決定するように構成することができる。相対的変化は、故障周波数における監視データとベースラインデータとの間の差に基づくことができる。機器コントローラはまた、相対的変化または変化率に基づいて、電気回転機械の少なくとも１つの事象に関する警報を提供するように構成することができる。

本開示のいくつかの実施形態では、機器コントローラは、比の値をデシベル単位で決定するようにさらに構成することができる。本開示のいくつかの実施形態では、機器コントローラは、故障周波数の近傍範囲を決定するようにさらに構成することができる。機器コントローラは、近傍範囲内のベースラインデータに基づいて第１の領域を決定するようにさらに構成することができる。機器コントローラは、近傍範囲内の監視データに基づいて第２の領域を決定するようにさらに構成することができる。機器コントローラは、第１領域および第２領域に基づいて比の値を決定するようにさらに構成することができる。

本開示のいくつかの実施形態では、機器コントローラは、監視データの測定誤差と、電気回転機械の推定速度または測定速度とに基づいて、近傍範囲を決定するようにさらに構成することができる。本開示のいくつかの実施形態では、機器コントローラは、電気回転機械の状態が最初の作動であると判定するようにさらに構成することができる。状態が最初の作動であるとの判定に応答して、機器コントローラは、学習モードに入るように構成することができる。

本開示のいくつかの実施形態では、機器コントローラは、各ロードビンのベースラインデータを取得するようにさらに構成することができる。本開示の特定の実施形態では、機器コントローラは、ロードビンについてベースラインデータを収集し、ロードビンの少なくともいくつかについてベースラインデータが収集されたと判定するようにさらに構成することができる。ベースラインデータがロードビンの少なくともいくつかについて収集されたとの判定に応答して、機器コントローラは、動作モードに入るようにさらに構成することができる。

本開示のいくつかの実施形態では、機器コントローラは、ロードビンについてのベースラインデータに基づいて、第１の半径を決定するようにさらに構成することができる。機器コントローラは、第１の半径に基づいて、第２の半径を決定するように構成することができる。第２の半径は、ロードビンの注意レベルに対応する監視データの第１の境界を表すことができる。機器コントローラは、第２の半径に基づいて、第３の半径を決定するようにさらに構成することができる。第３の半径は、警報レベルに対応する監視データの第２の境界を表すことができる。機器コントローラは、出力装置を介して、第１の半径を有する第１の円、第２の半径を有する第２の円、および第３の半径を有する第３の円を表示するようにさらに構成することができる。第１の円、第２の円、および第３の円は、同心であってもよい。機器コントローラは、出力装置を介して、監視データの少なくとも一部を表す少なくとも１つの点を表示するように構成することができる。点の半径は、監視データの少なくともいくつかの値に対応することができ、点の角度座標は、負荷の値に対応することができる。

本開示のいくつかの実施形態では、機器コントローラは、重大度指標を決定するようにさらに構成することができる。重大度指標は、少なくとも１つの故障周波数における監視データとベースラインデータとの少なくとも１つの比の和に基づくことができる。本開示の特定の実施形態では、機器コントローラは、重大度指標が所定の範囲内にあると判定するようにさらに構成することができる。重大度指標の範囲を決定することに応答して、機器コントローラは、警報を選択的に発するようにさらに構成することができる。

本開示のいくつかの実施形態では、電気データは、電流データおよび電圧データを含むことができ、ベースラインデータは、電流ベースラインデータおよび電圧ベースラインデータを含み、監視データは、電流監視データおよび電圧監視データを含む。本開示の特定の実施形態では、機器コントローラは、電流監視データおよび電流ベースラインデータに基づいて、少なくとも１つの故障周波数における第１の比の値を決定するようにさらに構成することができる。機器コントローラは、電圧監視データおよび電圧ベースラインデータに基づいて、少なくとも１つの故障周波数における第２の比の値を決定するようにさらに構成することができる。機器コントローラは、信頼度指標を決定するようにさらに構成することができる。信頼度指標は、少なくとも１つの故障周波数における第１の比の値と第２の比の値との少なくとも１つの比の和に基づくことができる。機器コントローラは、信頼度指標が所定の範囲内にあると判定するようにさらに構成することができる。信頼度指標の範囲の決定に応答して、機器コントローラは、電気回転機械に関連する少なくとも１つの事象に関する警報を選択的に発するように構成することができる。

本開示のいくつかの実施形態では、機器コントローラは、電気データを時間領域から周波数領域に変換するために、電気データに高速フーリエ変換を実行するようにさらに構成することができる。

本開示の一実施形態によれば、電気的シグネチャ解析のための方法が提供される。本方法は、電気回転機械に通信可能に結合されたデータ取得装置によって、少なくとも電気回転機械に関連する電気データを提供するステップを含むことができる。電気回転機械は、少なくとも１つの故障周波数に関連付けることができる。学習モードでは、本方法は、データ取得装置に通信可能に結合された機器コントローラによって、電気データを時間領域から周波数領域へ変換して、ベースラインデータを取得するステップを含むことができる。動作モードでは、本方法は、機器コントローラによって、電気データを時間領域から周波数領域に変換して監視データを取得するステップを含むことができる。本方法はまた、機器コントローラによって、少なくとも監視データに基づいて、少なくとも１つの故障周波数における比の値を決定するステップを含むことができる。本方法はまた、機器コントローラによって、少なくとも１つの故障周波数における比の値の相対的変化または変化率を決定するステップを含むことができる。相対的変化は、故障周波数における監視データとベースラインデータとの間の差に基づくことができる。本方法は、任意選択的に、機器コントローラによって、変化率に基づいて、電気回転機械に関連する少なくとも１つの事象に関する警報を発するステップを含むことができる。

他の実施形態、システム、方法、特徴、および態様は、以下の図面と関連付けられた以下の説明から明らかになるであろう。

本開示のいくつかの実施形態による、機械の電気的シグネチャ解析のための方法を実装することができる例示的なシステムを示すブロック図である。 本開示の一実施形態による、機械の電気的シグネチャ解析のための方法のフローチャートである。 本開示のいくつかの実施形態による、機械の電気的シグネチャ解析の自動的な手順を実行するための例示的な方法を示すフローチャートである。 本開示のいくつかの例示的な実施形態による、機械の電気的シグネチャ解析の結果の視覚化の例示的なプロットである。 本開示のいくつかの例示的な実施形態による、機械の電気的シグネチャ解析の結果の視覚化の例示的なプロットである。 本開示の一実施形態による、燃焼器の動作を制御するための例示的なコントローラを示すブロック図である。

以下の詳細な説明は添付図面の参照を含んでおり、添付図面は詳細な説明の一部を成す。図面は、例示的な実施形態による例示を示す。本明細書において「実施例」とも呼ばれるこれらの例示的な実施形態は、当業者が本主題を実施できるように十分に詳細に記載されている。例示的な実施形態は組み合わせることができ、他の実施形態を用いてもよく、あるいは、特許請求される主題の範囲から逸脱することなく構造的、論理的、および電気的な変更を行うことができるしたがって、以下の詳細な説明は、限定的な意味で解釈されるべきではなく、その範囲は、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって規定される。

本開示の特定の実施形態は、電気回転機械などの電気機器の電気的シグネチャ解析のためのシステムおよび方法を含むことができる。開示されたシステムおよび方法は、電気的シグネチャ解析に基づいて電気回転機械を監視する自動的な手順を提供することができる。本開示のいくつかの実施形態では、電気回転機械の電流データ、電圧データ、負荷、および速度データを解析して、回転要素の状態を推定し、機械的事象を検出し、電気回転機械の機械的故障を予測することができる。本開示のいくつかの実施形態は、電気回転機械の動作に関して説明されているが、同様の技術は、空冷式熱交換器、送風機、圧縮機、冷却塔、熱交換器などを含むがこれらに限定されない他の産業用電気機器で実施することができる。

本開示のいくつかの例示的な実施形態では、電気的シグネチャ解析のための方法は、電気回転機械に通信可能に結合されたデータ取得装置によって、少なくとも電気回転機械に関連する電気データを提供するステップを含むことができる。電気回転機械は、少なくとも１つの故障周波数に関連付けることができる。学習モードでは、本方法は、データ取得装置に通信可能に結合された機器コントローラによって、電気データを時間領域から周波数領域へ変換して、ベースラインデータを取得するステップを含むことができる。動作モードでは、本方法は、機器コントローラによって、電気データ、熱データおよび電熱データを時間領域から周波数領域に変換して監視データを取得するステップを含むことができる。本方法は、機器コントローラによって、少なくとも監視データに基づいて、少なくとも１つの故障周波数における比の値を決定するステップをさらに含むことができる。本方法は、機器コントローラによって、少なくとも１つの故障周波数における比の値の相対的変化または変化率の少なくとも一方を決定するステップをさらに含むことができ、相対的変化は、故障周波数における監視データとベースラインデータとの間の差に基づくことができる。本方法は、任意選択的に、機器コントローラによって、相対的変化または変化率に基づいて、電気回転機械の少なくとも１つの事象に関する警報を発するステップを含むことができる。

本開示の特定の実施形態の技術的効果は、電気機器の監視および診断の手動プロセスを削減することを含むことができる。本開示の特定の実施形態のさらなる技術的効果は、構成要素の信頼性を改善し、メンテナンス費用を低減するために、電気機器の重要な構成要素についてオンラインでの洞察を提供することができる。本開示の特定の実施形態のさらなる技術的効果は、電子シグネチャに基づく監視および診断方法を、異なるタイプ、サイズおよび電力容量の機器に調整することを可能にすることができる。本開示の特定の実施形態のまたさらなる技術的効果は、計画外の停止、強制停止時間、および計画外費用の削減を可能にすることができる。

以下では、機械の監視および診断のための自動的な手順を実行するシステムおよび方法に関連する様々な例示的な実施形態の詳細な説明を提供する。

ここで図面を参照すると、図１は、本開示の例示的な実施形態によるシステム１００を示すブロック図である。システム１００は、電気回転機械１１０と、変流器（ＣＴ）１２０と、変圧器（ＶＴ）１３０と、埋め込み装置１４０（ＩＥＤ１４０とも呼ばれる）とを含むことができる。

本開示の様々な実施形態では、電気回転機械１１０は、発電機または電気モータを含むことができる。電気回転機械は、転動体軸受を含むことができる。転動体軸受は、荷重を支持し、機械の固定要素と機械の回転要素との間の隙間を維持することができる。転動体軸受は、基本的な故障周波数と関連付けることができ、それは転動体軸受の幾何学的形状の関数である。

本開示のいくつかの実施形態では、ＣＴ１２０およびＶＴ１３０は、電気回転機械１１０の高圧電流を受け取り、高圧電流を低圧電流に変換するように構成することができる。本開示のいくつかの実施形態では、埋め込み装置１４０は、データ取得装置１５０および機器コントローラ６００を含むことができる。本開示の例示的な実施形態では、機器コントローラ６００は、システム１００の一部として示されているが、本開示の他の実施形態では、機器コントローラ６００をシステム１００から遠隔に配置してもよい。

本開示の様々な実施形態では、データ取得装置１５０は、少なくとも電気回転機械１１０に関連する電気データを受け取って、デジタル化するように構成することができる。電気データは、電気信号の三相の電流データと、電気信号の三相の電圧データとを含むことができる。いくつかの実施形態では、データ取得装置１５０は、ＣＴ１２０およびＶＴ１３０を介して電流データおよび電圧データを受け取ることができる。本開示のさらなる実施形態では、データ取得装置１５０は、電気回転機械１１０に関連する熱データおよび電気機械データを受け取って、デジタル化するようにさらに構成することができる。本開示の特定の実施形態では、データ取得装置１５０は、電気回転機械１１０に関連する速度データおよび振動データを受け取って、デジタル化するようにさらに構成することができる。

本開示の様々な実施形態では、機器コントローラ６００は、データ取得装置１５０を介して、少なくとも電気回転機械１１０に関連する電気データ、熱データ、および電気機械データを受け取って、解析するように構成することができる。本開示のいくつかの実施形態では、機器コントローラ６００は、少なくとも電気データに基づいて、電気回転機械１１０の１つまたは複数の機械的故障モード、例えば、限定はしないが、軸受の故障、緩い基盤、回転シャフトの偏心、および回転シャフトのミスアライメントなどを特定するように構成することができる。特定の実施形態では、機器コントローラ６００は、特定された故障モードに基づいて、故障モードに関する警報を提供するように構成することができる。本開示のいくつかの実施形態では、機器コントローラ６００はまた、保護リレーおよび回路ブレーカのコマンド（開閉）を生成するように構成することもできる。

図２は、本開示のいくつかの実施形態による、機械の電気的シグネチャ解析の方法２００のフローチャートである。方法２００は、例えば、図１を参照して上述したシステム１００によって実施することができる。

方法２００は、ブロック２１０において、データ取得装置１５０によってデータを取得するステップから開始することができる。本開示のいくつかの実施形態では、データは、電気回転機械１１０に関連する電流データおよび電圧データを含むことができる。特定の実施形態では、データは、電気回転機械１１０に関連する負荷データ、速度データ、および振動データをさらに含むことができる。取得されたデータは、特定の測定期間に関連付けることができる。方法２００の動作は、さらなる期間に取得されるさらなるデータについて連続的に繰り返すことができる。

ブロック２２０において、方法２００は、機器コントローラ６００によって、データの品質をチェックするステップを含むことができる。本開示の様々な実施形態では、データの品質は、周波数、電圧レベル、電圧の全高調波ひずみ（ＴＨＤ）および電流のＴＨＤ、周波数の変化率、電流アンバランス、電流と電圧とのＴＨＤの差、ならびに負のインピーダンスシーケンスに基づいて決定することができる。方法２００は、監視データを受け取るために電流データに対して時間領域から周波数領域への変換解析を実行するステップをさらに含むことができる。本開示のいくつかの実施形態では、時間領域から周波数領域への変換は高速フーリエ変換を含むことができる。本開示のいくつかの実施形態では、方法２００は、電気回転機械１１０に関連する少なくとも１つの故障周波数の近傍範囲を決定するステップを含むことができる。近傍範囲は、電気回転機械１１０に関連する電流、負荷、速度、および振動周波数の測定誤差に基づいて決定することができる。本開示の特定の実施形態では、近傍範囲は、電気回転機械１１０の誤差推定速度に基づくことができる。本開示のいくつかの実施形態では、時間領域から周波数領域への変換解析が実行されるたびに近傍範囲を決定することができる。他の実施形態では、近傍範囲は１回だけ決定されてもよい。

本開示の特定の実施形態では、近傍範囲は、式ｆ±Δｆ_{ｂｅａｒｉｎｇ}によって決定することができ、ここで、

である。

時間領域から周波数領域への変換解析が実行されるたびに近傍範囲が決定される本開示の実施形態では、ｆ_{ｅｒｒｏｒ}は、８シリーズ仕様に従って電流の大きさに基づいて導出され、ｋは対象となる故障周波数に基づいて１〜１０の定数であり、ｗ_ｒは電気回転機械１１０の速度の最新の推定値であり、Ｎ_ｂは電気回転機械１１０の転動体軸受のボール数であり、Ｄ_ｂはボールの直径であり、Ｄ_ｃは軸受のピッチの直径である。近傍範囲が１回だけ決定される本開示の実施形態では、ｆ_{ｅｒｒｏｒ}は０．００１ヘルツ（Ｈｚ）に近似することができ、ｋは最大値１０に設定することができ、ｗ_ｒは電気回転機械１１０の定格速度とみなすことができる。

本開示のいくつかの実施形態では、近傍範囲は、式ｆ±Δｆ_{ｅｃｃｅｎｔｒｉｃｉｔｙ}により決定することができ、ここで、

である。

時間領域から周波数領域への変換解析が実行されるたびに近傍範囲が決定される本開示の実施形態では、ｆ_{ｅｒｒｏｒ}は、８シリーズ仕様に従って電流の大きさに基づいて導出され、ｋは対象となる周波数に基づいて１〜１０の定数であり、ｗ_ｒは電気回転機械１１０の速度の最新の推定値であり、Ｐは回転要素軸受の有効径であり、ｗ_ｓはすべり速度である。近傍範囲が１回だけ決定される本開示の実施形態では、ｆ_{ｅｒｒｏｒ}は０．００１Ｈｚに近似することができ、ｋは最大値１０に設定することができ、ｗ_ｒは電気回転機械１１０の定格速度とみなすことができる。

ブロック２３０において、方法２００は、機器コントローラ６００によって動的誤差解析を実行するステップに進むことができる。いくつかの実施形態では、動的誤差解析は、周波数および速度測定における誤差を補償するために、故障周波数の近傍範囲内の領域またはエネルギーを決定することを含む。いくつかの実施形態では、方法２００は、第１の領域および第２の領域のデシベル単位の比（Ｄｂ）を決定するステップを含むことができる。第１の領域は、監視データを用いて故障周波数の近傍範囲内で決定することができる。第２の領域は、ベースラインデータを用いて、故障周波数の近傍範囲内で決定することができる。いくつかの実施形態では、ベースラインデータは、学習モード（例えば、電気回転機械１１０が最初に作動または作動しているとき）において、事前に決定することができる。本開示の特定の実施形態では、ベースラインデータは、各ロードビンについて、例えば１０％のロード間隔で収集または推定される。本開示の特定の実施形態では、方法２００は、高調波係数に対する故障周波数における監視データの大きさに基づいて変化率を決定するステップをさらに含むことができる。高調波係数は、ｋ係数またはｍ係数のいずれかを含むことができる。本開示のいくつかの実施形態では、方法２００は、故障周波数における監視データとベースラインデータとの間の差に基づいて相対的変化を決定するステップを含むことができる。

ブロック２４０において、方法２００は、電圧監視データを受け取るために、電圧データに対して時間領域から周波数領域への変換を実行するステップに進むことができる。ブロック２５０において、方法２００は、故障信頼度指標（ＦＣＩ）を決定するステップを含むことができる。本開示のいくつかの実施形態では、方法２００は、電気回転機械１１０に関連する選択された故障周波数ｆ_ｉ（ｉ＝１、・・・、ｎ）における基本成分に対する電圧データＶ_ｉ（ｉ＝１、・・・、ｎ）および電流データＩ_ｉ（ｉ＝１、・・・、ｎ）の大きさをデシベル単位で決定するステップを含むことができ、ここでｎは、電気回転機械１１０に関連する選択された故障周波数の数である。

方法２００は、各選択された故障周波数ｆ_ｉ（ｉ＝１、・・・、ｎ）についての等価な正規化された電圧の時間領域から周波数領域への変換のｄＢ単位による大きさＹ_ｉを、次式により決定するステップをさらに含むことができる。

Ｙ_ｉ＝（Ｉ_ｉ／Ｖ_ｉ）＊１ ｄＢ
ＦＣＩは、以下のようにさらに決定することができる。

いくつかの実施形態では、ＦＣＩを使用して、ブロック２３０を参照して上述した変化率の決定結果の信頼度レベルを決定することができる。特定の実施形態では、ＦＣＩが０．５＊ｎ〜ｎの範囲内にある場合には、変化率の決定結果は「信頼できる」と宣言することができる。ＦＣＩの値が０．１＊ｎ〜０．５＊ｎの範囲内にある場合には、現在の期間に取得されたデータに基づいて決定された変化率は信頼できない可能性があり、最新のｍ期間に取得されたデータを使用して決定された変化率の値をチェックし、および／または、次のいくつかの期間に取得されるさらなるデータを使用する変化率の決定結果を待つことが推奨され得る。ＦＣＩの値が０．１＊ｎ未満であれば、変化率の決定結果を信頼することができない。

本開示のさらなる実施形態では、変化率の決定結果の信頼度レベルを評価することは、故障周波数における電圧データの絶対的な大きさおよび電圧データの全高調波歪みに基づいてもよい。

ブロック２６０において、方法２００は、故障重大度指標（ＦＳＩ）を決定するステップに進むことができる。本開示のいくつかの実施形態では、方法２００は、各選択された故障周波数ｆ_ｉ（ｉ＝１、・・・、ｎ）に対する正規化された電流の大きさＺ_ｉ（ｉ＝１、・・・、ｎ）を決定するステップを含むことができ、ここでｎは選択された故障周波数の数である。本開示のいくつかの実施形態では、正規化された電流の大きさＺ_ｉは次式により決定することができ、
Ｚ_ｉ＝（Ｉ_ｉ／Ｉ_ｂｉ）＊１ ｄＢ
ここで、Ｉ_ｉは、故障周波数ｆ_ｉにおける時間領域から周波数領域への変換によって決定される電流データの大きさであり、Ｉ_ｂｉは、故障周波数ｆ_ｉにおける時間領域から周波数領域への変換によって決定されるベースラインデータの大きさである。

ＦＳＩは、次式によってさらに決定することができる。

本開示のいくつかの実施形態では、ＦＳＩを使用して、電気回転機械１１０の状態の重大度レベルを決定することができる。ＦＳＩがｎ以下であれば、電気回転機械１１０が所定の健全状態にあることを示すことができる。ＦＳＩが２＊ｎ〜５＊ｎの範囲内にある場合には、電気回転機械１１０が警告状態にある可能性があることを示すことができる。ＦＳＩが５＊ｎより大きい場合には、電気回転機械１１０が警報状態にあることを示すことができる。

ブロック２７０において、方法２００は、変化率または相対的変化に基づいて、電気回転機械１１０の機械状態に関するＦＣＩ、ＦＳＩ警告および警報事象を生成するステップに進むことができる。

図３は、本開示のいくつかの実施形態による、機械の電気的シグネチャ解析の自動的な手順を実行するための例示的な方法３００を示すフローチャートである。方法３００は、図１を参照して上述したシステム１００によって実施することができる。ブロック３０２において、方法３００は、電気回転機械に通信可能に結合されたデータ取得装置によって、少なくとも電気回転機械に関連する電気データを提供するステップから開始することができる。電気回転機械は、少なくとも１つの故障周波数に関連付けることができる。

学習モードでは、ブロック３０４において、方法３００は、データ取得装置に通信可能に結合された機器コントローラによって、電気データを時間領域から周波数領域へ変換して、ベースラインデータを取得するステップを含むことができる。動作モードでは、ブロック３０６において、方法３００は、
機器コントローラによって、電気データを時間領域から周波数領域に変換して監視データを取得するステップを含むことができる。

ブロック３０８において、方法３００は、機器コントローラによって、少なくとも監視データに基づいて、少なくとも１つの故障周波数における比の値を決定するステップを含むことができる。ブロック３１０において、方法３００は、機器コントローラによって、少なくとも１つの故障周波数における比の値の変化率または相対的変化を決定するステップを含むことができ、相対的変化は、故障周波数における監視データとベースラインデータとの間の差に基づくことができる。ブロック３１２において、方法３００は、任意選択的に、機器コントローラによって、変化率または相対的変化に基づいて、電気回転機械の少なくとも１つの事象に関する警報を発することができる。

図４は、本開示のいくつかの実施形態による、電気回転機械の電気的シグネチャ解析の結果の視覚化の例示的なプロット４００である。プロット４００は、少なくとも３つの同心円、すなわち、第１の円４０５、第２の円４１０、および第３の円４１５を含むことができる。本開示の特定の実施形態では、同心円４０５、４１０、４１５の各々をセクタに分割することができる。セクタの数は、ロードビンの数と等しくすることができる。例示的なプロット４００では、セクタは１０％の間隔ロードビンを表す。本開示の特定の実施形態では、プロット４００は、現在の動作ロードビン４２０の表示および最後の動作ロードビン４２５の表示を含むことができる。

本開示のいくつかの実施形態では、第１の円４０５は最小の半径を有し、ベースラインデータを表すことができる。第１の円４０５の半径は、すべてのロードビンのベースラインデータの平均の最大値に基づくことができる。

本開示のいくつかの実施形態では、第２の円４１０は、電気回転機械がロードビンのいずれかに対する警告（注意）状態にあることを示すことができる監視データの境界（デシベル単位）を表すことができる。第２の円４１０の半径は、第１の円４０５の半径よりも所定の値Ｘ（デシベル単位）だけ大きくすることができる。本開示のいくつかの実施形態では、第３の円４１５は、電気回転機械がロードビンのいずれかに対する警報状態にあることを示すことができる監視データの境界（デシベル単位）を表すことができる。第３の円４１５の半径は、第１の円４０５の半径よりも所定の値Ｙ（デシベル単位）だけ大きくすることができる。本開示のいくつかの実施形態では、値Ｙは、Ｘ＋５デシベルに等しくすることができる。

本開示のいくつかの実施形態では、プロット４００は、現在のロードビン４２０について得られた監視データの傾向４３０をさらに含むことができる。傾向４３０の点の半径は、監視データのデシベル値に対応することができ、点の角度は、監視データが得られた現在の負荷の値に対応する。本開示の特定の実施形態では、プロット４００は、最後のロードビン４２５について得られた監視データの傾向４４０をさらに含むことができる。本開示のいくつかの実施形態では、監視データの視覚化は、ユーザが電気回転機械の動作モードを変更することを容易にすることができる。例えば、監視データが所定の期間について第３（警報）の円４１５の外にある場合には、ユーザは、機械のモードをメンテナンスモードに切り替えることができる。いくつかの実施形態では、ユーザは、選択されたロードビンの傾向を見るために、対応するセクタをクリックまたはタップすることによってロードビンを選択することができる。

さらなる実施形態では、電気的シグネチャ解析の結果を示すプロットを使用して、電気回転機械のフリートからの少なくとも２つの機械の監視データを比較することができる。図５は、電気回転機械の電気的シグネチャ解析の結果の視覚化の別の例示的なプロット５００である。プロット５００は、図４で説明したプロット４００の要素に類似の要素４０５、４１０、４１５、４２０、４２５、４４０を含むことができる。プロット５００は、現在のロードビン４２０についての現在の機械（モータ）について得られた監視データの傾向５１０と、基準モータについて得られた監視データの傾向５２０とをさらに含むことができる。

図６は、本開示の一実施形態による、コントローラ６００の一例を示すブロック図である。より具体的には、コントローラ６００の要素は、システム１００が動作している間にシステム１００に関連する動作データを自動的に収集し解析するために使用することができる。コントローラ６００は、プログラムされたロジック６２０（例えば、ソフトウェア）を格納し、システム１００に関連する動作データ、定数のセットなどのデータ６３０を格納することができるメモリ６１０を含むことができる。メモリ６１０はまた、オペレーティングシステム６４０を含むことができる。

プロセッサ６５０は、オペレーティングシステム６４０を利用して、プログラムされたロジック６２０を実行することができ、その際に、データ６３０を利用することもできる。データバス６６０は、メモリ６１０とプロセッサ６５０との間の通信を提供することができる。ユーザは、キーボード、マウス、制御パネル、またはコントローラ６００との間でデータを通信することができる任意の他のデバイスなどの、少なくとも１つのユーザインターフェースデバイス６７０を介してコントローラ６００とインターフェースすることができる。コントローラ６００は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース６８０を介して、動作中にシステム１００と通信することができる。さらに、他の外部デバイスまたは複数の他のシステムまたはＩＥＤが、Ｉ／Ｏインターフェース６８０を介してコントローラ６００と通信することができることを理解されたい。本開示のいくつかの実施形態では、コントローラ６００は、システム１００に対して遠隔に配置することができるが、しかし、本開示の他の実施形態では、システム１００と同じ場所に配置されても、統合されてもよい。さらに、コントローラ６００およびそれによって実現されるプログラムされたロジック６２０は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。複数のコントローラ６００を使用することができ、それによって本明細書で説明した異なる特徴を１つまたは複数の異なるコントローラ６００で実行できることもまた理解されたい。

本開示の例示的な実施形態によるシステム、方法、装置、およびコンピュータプログラム製品のブロック図を参照する。ブロック図のブロックのうちの少なくともいくつか、およびブロック図のブロックの組み合わせは、コンピュータプログラム命令によって少なくとも部分的に実行できることが理解されよう。これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、専用ハードウェアベースのコンピュータ、またはマシンを生成するための他のプログラム可能なデータ処理装置にロードすることができ、そのようにして、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置上で実行される命令が、ブロック図のブロックのうちの少なくともいくつか、または説明したブロック図のブロックの組み合わせの機能を実現するための手段を生成する。

これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置を特定の方法で機能するように命令することができるコンピュータ可読メモリに格納することもできて、そのようにして、コンピュータ可読メモリに格納された命令が１つまたは複数のブロックで指定される機能を実現する命令手段を含む製品を生産する。コンピュータプログラム命令は、一連の動作ステップをコンピュータまたは他のプログラム可能な装置で実行させてコンピュータ実行処理を生成するために、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置にロードすることもできて、そのようにして、コンピュータまたは他のプログラム可能な装置で実行する命令が１つまたは複数のブロックで指定される機能を実現するためのステップを提供する。

本明細書に記載した、システムの１つもしくは複数の構成要素および方法の１つもしくは複数の要素は、コンピュータのオペレーティングシステム上で動作するアプリケーションプログラムにより実現することができる。それらはまた、ハンドヘルドデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのまたはプログラム可能な民生用電子機器、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータなどを含む他のコンピュータシステム構成で実施されてもよい。

本明細書に記載のシステムおよび方法の構成要素であるアプリケーションプログラムは、特定の抽象データ型を実装し、特定のタスクまたはアクションを実行するルーチン、プログラム、コンポーネント、データ構造などを含んでもよい。分散コンピューティング環境では、アプリケーションプログラム（全体としてまたは部分的に）をローカルメモリまたは他の記憶装置内に置くことができる。それに加えて、またはその代わりに、アプリケーションプログラム（全体としてまたは部分的に）をリモートメモリまたは記憶装置に置くことができ、通信ネットワークを介してリンクされたリモート処理デバイスによってタスクが実行される状況が可能になる。

これらの説明が関係する本明細書に記載された例示的な記述の多くの変形例および他の実施形態が、前述の説明および関連する図面で提供された教示の助けを借りて、想到されるであろう。このように、本開示は多くの形態で実施することができ、上で説明した例示的な実施形態に限定されるものではないことが理解されよう。

したがって、本開示は、開示された特定の実施形態に限定されるものではなく、変形例および他の実施形態が添付の特許請求の範囲内に含まれることが意図されていると理解すべきである。本明細書では特定の用語を使用したが、それらは、一般的で、説明的な意味のみで使用し、限定するためのものではない。

１００ システム
１１０ 電気回転機械
１２０ 変流器（ＣＴ）
１３０ 変圧器（ＶＴ）
１４０ 埋め込み装置（ＩＥＤ）
１５０ データ取得装置
２００ 方法
２１０ ブロック
２２０ ブロック
２３０ ブロック
２４０ ブロック
２５０ ブロック
２６０ ブロック
２７０ ブロック
３００ 方法
３０２ ブロック
３０４ ブロック
３０６ ブロック
３０８ ブロック
３１０ ブロック
３１２ ブロック
４００ プロット
４０５ 第１の円／同心円
４１０ 第２の円／同心円
４１５ 第３の円／同心円
４２０ 現在のロードビン／現在の動作ロードビン
４２５ 最後のロードビン／最後の動作ロードビン
４３０ 傾向
４４０ 傾向
５００ プロット
５１０ 傾向
５２０ 傾向
６００ 機器コントローラ
６１０ メモリ
６２０ プログラムされたロジック
６３０ データ
６４０ オペレーティングシステム
６５０ プロセッサ
６６０ データバス
６７０ ユーザインターフェースデバイス
６８０ Ｉ／Ｏインターフェース

Claims (20)

1. システム（１００）であって、
   少なくとも１つの故障周波数に関連する電気回転機械（１１０）と、
   前記電気回転機械（１１０）に関連する少なくとも電気データを検出して提供するように構成されたデータ取得装置（１５０）と、
   前記データ取得装置（１５０）に通信可能に結合された機器コントローラ（６００）とを含み、前記機器コントローラ（６００）は、
   学習モードでは、前記電気データを時間領域から周波数領域に変換してベースラインデータを取得し、
   動作モードでは、
   前記電気データを前記時間領域から前記周波数領域に変換して監視データを取得し、
   前記監視データおよび前記ベースラインデータに少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１つの故障周波数における比の値を決定し、
   前記少なくとも１つの故障周波数における前記比の値の変化率または相対的変化の少なくとも一方を決定し、前記相対的変化は、前記故障周波数における前記監視データと前記ベースラインデータとの間の差に基づいており、
   前記変化率または前記相対的変化の前記少なくとも一方に基づいて、前記電気回転機械（１１０）の少なくとも１つの事象に関する警報を提供するように構成される、
   システム（１００）。
2. 前記機器コントローラ（６００）は、前記比の値をデシベル単位で決定するようにさらに構成される、請求項１に記載のシステム（１００）。
3. 前記機器コントローラ（６００）は、
   前記少なくとも１つの故障周波数の近傍範囲を決定し、
   前記近傍範囲内の前記ベースラインデータに基づいて、第１の領域を決定し、
   前記近傍範囲内の前記監視データに基づいて、第２の領域を決定し、
   前記第１の領域および前記第２の領域に基づいて、前記比の値を決定するようにさらに構成される、
   請求項１に記載のシステム（１００）。
4. 前記機器コントローラ（６００）は、前記監視データの測定誤差と、前記電気回転機械（１１０）の推定速度または測定速度の一方の誤差とに基づいて、前記近傍範囲を決定するようにさらに構成される、請求項３に記載のシステム（１００）。
5. 前記機器コントローラ（６００）は、
   前記電気回転機械（１１０）の状態が最初の作動であると判定し、
   前記状態に応答して、前記学習モードに入るようにさらに構成される、
   請求項１に記載のシステム（１００）。
6. 前記機器コントローラ（６００）は、
   ロードビンについて前記ベースラインデータを収集し、
   前記ロードビンのいくつかについて前記ベースラインデータが収集されたと判定し、
   前記ベースラインデータに応答して、前記動作モードに入るようにさらに構成される、
   請求項５に記載のシステム（１００）。
7. 前記機器コントローラ（６００）は、
   前記ロードビンについての前記ベースラインデータに基づいて、第１の半径を決定し、
   前記第１の半径に基づいて、前記ロードビンの注意レベルに対応する前記監視データの第１の境界を表す第２の半径を決定し、
   前記第２の半径に基づいて、警報レベルに対応する前記監視データの第２の境界を表す第３の半径を決定し、
   出力装置を介して、前記第１の半径を有する第１の円（４０５）、前記第２の半径を有する第２の円（４１０）、および前記第３の半径を有する第３の円（４１５）を表示し、前記第１の円（４０５）、前記第２の円（４１０）、および前記第３の円（４１５）は同心であり、
   前記出力装置を介して、前記監視データの少なくとも一部を表す少なくとも１つの点を表示するようにさらに構成され、前記点の半径は、前記監視データの前記少なくとも一部の値に対応し、前記点の角度座標は、負荷の値に対応する、
   請求項６に記載のシステム（１００）。
8. 前記機器コントローラ（６００）は、
   前記少なくとも１つの故障周波数における前記監視データと前記ベースラインデータとの少なくとも１つの比の和に基づく重大度指標を決定し、
   前記重大度指標が所定の範囲内にあると判定し、
   前記重大度指標に応答して、選択的に警報を発するようにさらに構成される、
   請求項１に記載のシステム（１００）。
9. 前記電気データは、電流データおよび電圧データを含み、
   前記ベースラインデータは、電流ベースラインデータおよび電圧ベースラインデータを含み、
   前記監視データは、電流監視データおよび電圧監視データを含み、
   前記機器コントローラ（６００）は、
   前記電流監視データおよび前記電流ベースラインデータに基づいて、前記少なくとも１つの故障周波数における第１の比の値を決定し、
   前記電圧監視データおよび前記電圧ベースラインデータに基づいて、前記少なくとも１つの故障周波数における第２の比の値を決定し、
   前記少なくとも１つの故障周波数における前記第１の比の値と前記第２の比の値との少なくとも１つの比の和に基づく信頼度指標を決定し、
   前記信頼度指標が所定の範囲内にあると判定し、
   前記信頼度指標に応答して、前記電気回転機械（１１０）の少なくとも１つの事象に関する前記警報を選択的に発するようにさらに構成される、
   請求項１に記載のシステム（１００）。
10. 前記機器コントローラ（６００）は、前記電気データを前記時間領域から前記周波数領域に変換するために、前記電気データに高速フーリエ変換を実行するようにさらに構成される、請求項１に記載のシステム（１００）。
11. 電気的シグネチャ解析のための方法（３００）であって、
    電気回転機械（１１０）に通信可能に結合されたデータ取得装置（１５０）によって、少なくとも前記電気回転機械（１１０）に関連する電気データを提供するステップであって、前記電気回転機械（１１０）は少なくとも１つの故障周波数に関連している、ステップと、
    学習モードでは、前記データ取得装置（１５０）に通信可能に結合された機器コントローラ（６００）によって、前記電気データを時間領域から周波数領域へ変換して、ベースラインデータを取得するステップと、
    動作モードでは、
    前記機器コントローラ（６００）によって、前記電気データを前記時間領域から前記周波数領域に変換して監視データを取得するステップと、
    前記機器コントローラ（６００）によって、前記監視データおよび前記ベースラインデータに少なくとも基づいて、前記少なくとも１つの故障周波数における比の値を決定するステップと、
    前記機器コントローラ（６００）によって、前記少なくとも１つの故障周波数における前記比の値の変化率または相対的変化の少なくとも一方を決定するステップであって、前記相対的変化は、前記少なくとも１つの故障周波数における前記監視データと前記ベースラインデータとの間の差に基づく、ステップと、
    前記機器コントローラ（６００）によって、前記相対的変化または前記変化率の前記少なくとも一方に基づいて、前記電気回転機械（１１０）の少なくとも１つの事象に関する警報を発するステップと
    を含む方法（３００）。
12. 前記少なくとも１つの故障周波数における前記比の値を決定するステップは、
    前記少なくとも１つの故障周波数の近傍範囲を決定するステップと、
    前記近傍範囲内の前記ベースラインデータに基づいて、第１の領域を決定するステップと、
    前記近傍範囲内の前記監視データに基づいて、第２の領域を決定するステップと、
    前記第１の領域および前記第２の領域に基づいて、前記比の値を決定するステップと
    を含む、請求項１１に記載の方法（３００）。
13. 前記近傍範囲は、前記監視データの測定誤差と前記電気回転機械（１１０）の推定速度または測定速度の一方の誤差とに基づく、請求項１２に記載の方法（３００）。
14. 前記機器コントローラ（６００）によって、前記電気回転機械（１１０）の状態が最初の作動であると判定するステップと、
    前記状態に応答して、前記機器コントローラ（６００）によって、前記電気回転機械（１１０）を前記学習モードに切り替えるステップと
    を含む、請求項１１に記載の方法（３００）。
15. 前記機器コントローラ（６００）によって、ロードビンについて前記ベースラインデータを取得するステップと、
    前記機器コントローラ（６００）によって、前記ロードビンのいくつかについて前記ベースラインデータが収集されたと判定するステップと、
    前記ベースラインデータに応答して、前記機器コントローラ（６００）によって、前記電気回転機械（１１０）を前記動作モードに切り替えるステップと
    を含む、請求項１４に記載の方法（３００）。
16. 前記機器コントローラ（６００）によって、前記ロードビンについての前記ベースラインデータに基づいて、第１の半径を決定するステップと、
    前記機器コントローラ（６００）によって、前記第１の半径に基づいて、前記ロードビンの注意レベルに対応する前記監視データの第１の境界を表す第２の半径を決定するステップと、
    前記機器コントローラ（６００）によって、前記第２の半径に基づいて、警報レベルに対応する前記監視データの第２の境界を表す第３の半径を決定するステップと、
    前記機器コントローラ（６００）によって、出力装置を介して、前記第１の半径を有する第１の円（４０５）、前記第２の半径を有する第２の円（４１０）、および前記第３の半径を有する第３の円（４１５）を表示するステップであって、前記第１の円（４０５）、前記第２の円（４１０）、および前記第３の円（４１５）は同心である、ステップと、
    前記機器コントローラ（６００）によって、前記出力装置を介して、前記監視データの少なくとも一部を表す少なくとも１つの点を表示するステップとを含み、前記点の半径は、前記監視データの前記少なくとも一部の値に対応し、前記点の角度座標は、負荷の値に対応する、
    請求項１５に記載の方法（３００）。
17. 前記機器コントローラ（６００）によって、前記少なくとも１つの故障周波数における前記監視データと前記ベースラインデータとの少なくとも１つの比の和に基づく重大度指標を決定するステップと、
    前記機器コントローラ（６００）によって、前記重大度指標が所定の範囲内にあると判定するステップと、
    前記重大度指標に応答して、前記機器コントローラ（６００）によって、警報を選択的に発するステップと
    を含む、請求項１１に記載の方法（３００）。
18. 前記電気データは、電流データおよび電圧データを含み、
    前記ベースラインデータは、電流ベースラインデータおよび電圧ベースラインデータを含み、
    前記監視データは、電流監視データおよび電圧監視データを含む、
    請求項１１に記載の方法（３００）。
19. 前記機器コントローラ（６００）によって、前記電流監視データおよび前記電流ベースラインデータに基づいて、前記少なくとも１つの故障周波数における第１の比の値を決定するステップと、
    前記機器コントローラ（６００）によって、前記電圧監視データおよび前記電圧ベースラインデータに基づいて、前記少なくとも１つの故障周波数における第２の比の値を決定するステップと、
    前記機器コントローラ（６００）によって、前記少なくとも１つの故障周波数における前記第１の比の値と前記第２の比の値との少なくとも１つの比の和に基づく信頼度指標を決定するステップと、
    前記機器コントローラ（６００）によって、前記信頼度指標が所定の範囲内にあると判定するステップと、
    前記信頼度指標に応答して、前記機器コントローラ（６００）によって、前記電気回転機械（１１０）の前記少なくとも１つの事象に関する前記警報を選択的に発するステップと
    を含む、請求項１７に記載の方法（３００）。
20. 電気的シグネチャ解析のためのシステム（１００）であって、
    少なくとも１つの故障周波数に関連する電気回転機械（１１０）と、
    前記電気回転機械（１１０）に関連する少なくとも電気データを検出して提供するように構成されたデータ取得装置（１５０）であって、前記電気データは電流データと電圧データとを含む、データ取得装置（１５０）と、
    前記データ取得装置（１５０）に通信可能に結合された機器コントローラ（６００）とを含み、前記機器コントローラ（６００）は、
    学習モードでは、前記電気データを時間領域から周波数領域に変換してベースラインデータを取得し、前記ベースラインデータは、電流ベースラインデータおよび電圧ベースラインデータを含み、
    動作モードでは、
    前記電気データを前記時間領域から前記周波数領域に変換して監視データを取得し、前記監視データは、電流監視データおよび電圧監視データを含み、
    少なくとも前記電流監視データに基づいて、前記少なくとも１つの故障周波数における第１の比の値を決定し、
    前記電圧ベースラインデータおよび前記電圧監視データに基づいて、前記少なくとも１つの故障周波数における第２の比の値を決定し、
    前記少なくとも１つの故障周波数における前記第１の比の値の変化率または相対的変化の少なくとも一方を決定し、前記相対的変化は、前記少なくとも１つの故障周波数における前記監視データと前記ベースラインデータとの間の差に基づき、
    前記少なくとも１つの故障周波数における前記第１の比の値と前記第２の比の値との少なくとも１つの比の和に基づく信頼度指標を決定し、
    前記少なくとも１つの故障周波数における前記電流監視データと前記電流ベースラインデータとの少なくとも第３の比の和に基づく重大度指標を決定し、
    前記相対的変化もしくは前記変化率、前記信頼度指標、および前記重大度指標のうちの少なくとも１つに基づいて、前記電気回転機械（１１０）の少なくとも１つの事象に関する警報を選択的に発するように構成される、
    システム（１００）。