JP2019184406A - 診断支援装置、回転機システム及び診断支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】回転機及び付帯機器における異常部位の特定を容易にすることを課題とする。【解決手段】回転機３を制御する電力変換装置２からｑ軸電流を取得し、取得したq軸電流から、ｑ軸電流に関する周波数毎の振幅を演算する振幅演算部１１と、演算された周波数毎の振幅を出力する表示部１２と、を有する診断支援装置１を提供することを特徴とする。また、電力変換装置２、回転機３、負荷装置４を有し、診断装置１によって回転機３及び付帯機器における異常が診断される回転機システム１００を提供することを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、診断支援装置、回転機システム及び診断支援方法の技術に関する。

生産設備に組み込まれたモータ（電動機）等の回転機が突発故障すると、計画外の修理作業や置換作業が必要となる。これにより、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。そして、故障の兆候を調べることで故障する可能性が高い装置に対して予め交換部品を用意する、または修理の予定を計画しておくことができる。このようにすれば、生産設備の稼働率低下や生産計画の見直しを最低限に抑えることが可能となる。

回転機システムにおける回転機、及び、その付帯機器の突発故障を未然に防ぐための方法として、以下の方法等がある。なお、回転機、及び、その付帯機器とは、インバータ、ギア、カップリング、負荷装置等である。
（ａ１）回転機システムの各部位に振動センサを取り付けられ、振動実効値の増加が調べられる。
（ａ２）回転機システムの各部位に振動の特徴周波数成分の増加が調べられる。
（ａ１）、（ａ２）の方法等を実行することで、各部位の異常状態を診断し、突発故障をある程度防ぐことができる。

しかしながら、前記した（ａ１）、（ａ２）の方法は、以下の課題がある。
（ｂ１）振動センサの価格が高い。
（ｂ２）振動センサの取り付け位置に感度が大きく依存する。
（ｂ３）異常が発生する可能性がある部位毎に振動センサを取り付ける必要がある。

そこで、振動センサを使わずに、安価な電流センサを使うことでセンサの設置数を減らし、設置者によらずロバストな診断を可能にする方法が提案されている。この方法では、回転機システムから取得した電流波形がフーリエ変換され、フーリエ変換の結果から異常に対して特徴的な周波数（異常特徴周波数）の成分が抽出される。そして、異常特徴周波数の成分の振幅によって診断が行われる。このような方法の１つとして、ＭＣＳＡ（Motor Current Signature Analysis）が知られている。

異常特徴周波数の成分は、機械的な異常の場合、以下の式（１）で表されることが分かっている。

ｆｃ＝｜ｆ０±ｆｍ｜ ・・・ （１）

式（１）において、ｆｃは電流の異常特徴周波数、ｆ０は電流の基本波周波数、ｆｍは機械的な振動の周波数である。この式により、軸受の劣化や、ギアやカップリングの損傷、負荷装置の異常等を診断することが可能となる。例えば、軸受内輪における傷の場合、軸受の寸法や軸受球の数等で周期的な振動が発生し、それに起因する振動が電流の基本波周波数の側帯波として現れることが知られている。

しかしながら、依然として追加の電流センサの設置が必要であり、モータに接続されたインバータの制御用の内部値を診断に活用することが考えられている。

特許文献１には、「回転異常検出部６７は、位置推定運転時、実際に検出された値に基づいてモータ６０の入力電力に対応する値を演算するとともに、回転速度・角度推定部６６で推定した回転速度ωestに基づいてモータ６０の出力電力に対応する値を演算し、これらの比較結果に相当する回転異常指標を求め、この回転異常指標がしきい値より大きい場合に回転異常と判定する」回転機制御装置及び洗濯機が開示されている（要約参照）。

特開２００９−６５７６４号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術には、次のような課題がある。つまり、特許文献１に開示された技術では、モータシステム全体の異常が入力電力と出力電力の推定値の比率で診断されている。この方法では、異常部位の特定を容易にすることができない。異常部位が分からなければ、予め交換用として用意する部品を特定することが困難である。また、異常部位に応じて計画する必要のある修理の予定も困難となってしまう。

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、回転機及び付帯機器における異常部位の特定を容易にすることを課題とする。

前記した課題を解決するため、本発明は、回転機を制御する電力変換装置のｑ軸電流を取得する取得部と、取得した前記q軸電流から、前記ｑ軸電流に関する周波数毎の振幅を演算する振幅演算部と、前記周波数毎の振幅に関する情報を出力する出力部と、を有することを特徴とする。
その他の解決手段は、実施形態中において後記する。

本発明によれば、回転機及び付帯機器における異常部位の特定を容易にすることができる。

第１実施形態に係る回転機システム１００の構成例を示す図である。 ｑ軸電流の周波数スペクトルの例（正常時）を示す図である。 ｑ軸電流の周波数スペクトルの例（異常発生時）を示す図である。 回転機３の振動周波数スペクトルの例（正常時）を示す図である。 回転機３の振動周波数スペクトルの例（異常発生時）を示す図である。 回転機３の各相に流れる負荷電流の周波数スペクトルの例（正常時）を示す図である。 回転機３の各相に流れる負荷電流の周波数スペクトルの例（異常発生時）を示す。 第２実施形態に係る回転機システム１００ａの構成例を示す図である。 異常度の定義を説明する図である。 異常度を基にした異常判定について説明する図である。 第３実施形態に係る回転機システム１００ｂの構成例を示す図である。 第４実施形態に係る回転機システム１００ｃの構成例を示す図である。 第５実施形態に係る回転機システム１００ｄの構成例を示す図である。 第６実施形態に係る回転機システム１００ｅの構成例を示す図である。 第７実施形態に係る回転機システム１００ｆの構成例を示す図である。 第１〜第５実施形態に係る診断支援装置１，１ａ〜１ｄのハードウェア構成を示す図である。 比較例（特許文献１）における回転機システム１００ｇの構成例を示す図である。

以下、本発明を実施するための形態（「実施形態」と表記する）を、適宜、図面を参照して説明する。また、下記に記載するものは、あくまでも実施形態の一例であり、本発明の範囲が下記実施形態に限定されることを意図するものではない。

［比較例］
まず、本実施形態に対する比較例を示す。
図１４は、比較例（特許文献１）における回転機システム１００ｇの構成例を示す図である。
電動機等の回転機３や、回転機３の付帯機器で発生する異常において、どの部位で異常が発生しているかや、その要因は多岐にわたる。例えば、異常発生要因として、回転機軸受劣化、ギアの歯車欠け、負荷装置４の軸受劣化、負荷装置４の異物噛み込み、回転機軸受の内輪の傷等が考えられる。なお、回転機３の付帯機器とは、前記したように電力変換装置２、ギア、カップリング、負荷装置４等である。

図１４に示すように、回転機システム１００ｇでは、電力変換装置２と回転機３とが電気的に接続されている。さらに、回転機３と負荷装置４とが機械的に接続されている。回転機３と負荷装置４との機械的な接続方法としては、回転軸を直結する方法やギアを介して接続する方法等が考えられる。
また、電力変換装置２から内部値を取得することで回転機３や、その付帯機器の異常を診断する診断支援装置１ｇが設置されている。

図１４に示される、これまでの診断支援装置１ｇでは、まず、電力比推定部１７が、電力変換装置２の内部値から、回転機３の入力電力と出力電力の比を推定する。そして、異常判定部１８が、推定された電力比の変化から回転機システム１００ｇの異常を判定する。

しかしながら、回転機３の入力電力と出力電力との比だけでは、劣化が進展した箇所を推定することができない。そのため、予め交換用として用意する部品を特定することが難しく、また、修理の予定も劣化部位に応じて計画する必要があるという課題がある。

本実施形態は、このような課題を解決するものである。

［第１実施形態］
図１は、第１実施形態に係る回転機システム１００の構成例を示す図である。
図１において、図１４と同様の構成については、同一の符号を付して、その説明を省略する。
ここで、発明者らは、電力変換装置２の内部値の内、ｑ軸電流成分において、回転機システム１００の機械的な劣化等にともなう異常部位に応じた特定周波数成分の振動が発生することを明らかにした。さらに、発明者らは、ｑ軸電流の特定周波数成分の経時変化により、異常部位毎に状態を傾向監視できることを見い出した。

図１に示すように、第１実施形態に係る診断支援装置１では、振幅演算部１１と、表示部１２とを有することを特徴とする。
振幅演算部１１は、電力変換装置２の内部値の１つであるｑ軸電流を電力変換装置２から取得する。なお、ここで、ｑ軸電流とは、ｑ軸電流値の時間変化である。そして、振幅演算部１１は、取得したｑ軸電流を周波数毎の振幅に変換する。すなわち、振幅演算部１１は、入力されたｑ軸電流をフーリエ変換する。
表示部１２は、振幅演算部１１の演算結果を表示する。すなわち、表示部１２は、振幅演算部１１で演算された周波数スペクトルの経時変化を可視化し、ユーザに異常の状態を提示する。

ユーザは、表示部１２に表示された振幅演算部１１の演算結果、すなわち、ｑ軸電流の周波数スペクトルを基に、回転機システム１００の状態を診断する。

（周波数スペクトルの例）
以下、第１実施形態の診断支援装置１を用いた診断方法の一例として、回転機軸受の内輪に傷が発生した状態を診断する方法について述べることで、診断支援装置１の機能を説明する。

図２Ａ及び図２Ｂは、ｑ軸電流の周波数スペクトルの例を示す。また、図３Ａ及び図３Ｂは、回転機３の振動周波数スペクトルの例を示す。そして、図４Ａ及び図４Ｂは、回転機３の各相に流れる負荷電流の周波数スペクトルの例を示す。
ここで、軸受回転速度が、１６４．３２ｒａｄ／ｓ（２６．１７Ｈｚ）となるよう制御されている。また、ｑ軸電流は、電力変換装置２を改造することで、電力変換装置２の制御用のマイコンの内部値がテキスト形式で出力されるようにしている。なお、ｑ軸電流のログ出力機能がある電力変換装置２については、ログ出力機能を使うこともできるし、診断用に新たに出力機能を追加してもよい。

ここで、図２Ａ、図３Ａ、図４Ａは、傷が発生する前の正常状態における周波数スペクトルを示す。また、図２Ｂ、図３Ｂ、図４Ｂは、傷が発生した後の状態（異常発生時）における周波数スペクトルを示す。回転機３の入力電流の基本波周波数ｆ０は２７．７７Ｈｚとする。そして、図２Ｂに示すように、異常に起因するｑ軸電流の特徴周波数ｆｑの一次成分は１４９．００Ｈｚである。また、図３Ｂに示すように、異常に起因する振動の特徴周波数ｆｖの一次成分は１４９．００Ｈｚである。さらに、図４Ｂに示すように、負荷電流の特徴周波数ｆｃの一次成分は１２１．２０Ｈｚまたは１７６．８０Ｈｚである。図２Ｂ、図３Ｂ、図４Ｂそれぞれにおいて、異常に起因する特徴周波数（異常特徴周波数）が縦方向の線で示されている。また、図２Ｂ、図３Ｂ、図４Ｂそれぞれにおいて、異常特徴周波数の一次成分が上向きの矢印で示されている。

ここで、図２Ａ〜図４Ｂに示す周波数スペクトルは、同一の制御条件で駆動されている状態同士を比較している。診断精度の観点では、異常具合が小さい場合、特に、制御条件の変化を異常と誤検知する可能性が高いため、同じ制御条件で駆動された区間を取り出して診断することが望ましい。

図２Ａ及び図３Ａ、図２Ｂ及び図３Ｂの比較から明らかなように、傷発生によるｑ軸電流の周波数スペクトルの変化は、回転機３の振動の周波数スペクトルを反映している。つまり、図２Ｂ及び図３Ｂを比較すると、異常特徴周波数が一致している。
これに対して、図３Ａ及び図４Ａ、図３Ｂ及び図４Ｂの比較から明らかなように、負荷電流は、回転機３の振動の周波数スペクトルを反映していない。つまり、図３Ｂ及び図４Ｂを比較すると、異常特徴周波数が一致していない。
これにより、ｑ軸電流が回転機３及び付帯機器の異常解析に適していることが分かる。

このように、ｑ軸電流によれば、傷発生による特徴周波数成分の増加が確認できる。ユーザは、ｑ軸電流の特徴スペクトルの振幅増大を確認することで、回転機システム１００の異常を診断できることが確認できる。さらに、特定周波数に着目した診断により異常の有無と異常発生位置（今回の場合は軸受）を検出することができることを確認した。
これまでの診断支援装置１ｇでは、ｑ軸電流を制御情報として使用している。本実施形態では、ｑ軸電流を制御のみならず、異常部位の特定に利用している。
特に、第１実施形態によれば、電流センサや、振動センサ等といった追加のセンサを必要とせずに、異常部位を特定するための情報をユーザに提示することができる。

［第２実施形態］
図５は、第２実施形態に係る回転機システム１００ａの構成例を示す図である。図５において、図１と同様の構成については、図１と同一の符号を付して説明を省略する。
回転機システム１００ａの診断支援装置１ａにおいて、図１に示す診断支援装置１と異なる点は、以下の通りである。
（ｃ１）回転機３及び付帯機器の機械的異常部位の特徴周波数（異常特徴周波数；異常特徴周波数情報）が格納されている異常特徴周波数記憶部２１が備えられている。
（ｃ２）振幅演算部１１が出力した周波数スペクトルと、異常特徴周波数記憶部２１に格納されている異常特徴周波数とを比較することにより、異常部位を特定する異常部位特定部１３が備えられている。
（ｃ３）特定した異常部位をユーザに通知する通知部１４が備えられている。

第１実施形態では、周波数スペクトルを表示部１２に表示し、ユーザに異常有無の判断を任せる例について説明した。これに対して、第２実施形態では、予め監視する異常特徴周波数が設定されている。そして、異常部位特定部１３が、周波数スペクトルにおいて、設定した異常特徴周波数におけるｑ軸電流の振幅変化から回転機システム１００の状態を診断し、異常部位を特定する。

異常特徴周波数に入力する周波数は、予め実測し求めた周波数が用いられてもよい。また、機械部品の幾何学的な形状から求まる機械振動周波数を設定してもよい。

ここで、軸受に関する傷に対応した異常特徴周波数は、表１に記載される各式で表される。
表１において、ｆ_ｒは回転機軸受の回転周波数、ｎ_ｂは球数、ｂｄは球経、ｐｄはピッチ径、βは接触角である。表１では、それぞれの異常特徴周波数の一次成分が示されている。
異常部位特定部１３に入力される異常特徴周波数は１つ（例えば、一次成分）であってもよい。また、考えられる異常特徴周波数の周波数の一次成分が複数入力されてもよい。あるいは、異常特徴周波数の高次成分が入力されてもよい。

なお、表１に示す異常特徴周波数は一例であり、その他の部位に関する異常特徴周波数が、異常部位特定部１３に入力されてもよい。
なお、徐々に進行する異常だけでなく、軸のミスアライメント等、設置不良に関する周波数成分が、異常特徴周波数として異常部位特定部１３に入力されてもよい。

異常部位特定部１３は、周波数スペクトルにおいて、入力された、それぞれの異常特徴周波数に該当する周波数の振幅が大きくなっているか否かを判定することで、異常部位の特定を行う。
異常部位特定部１３は、以下の方法によって異常特徴周波数に該当する周波数の振幅が大きくなっているか否かを判定する。
（ｄ１）振幅が所定の閾値を超えたか否か。
（ｄ２）予め分かっている正常時の振幅に対する計測された周波数の振幅の比。
（ｄ３）機械学習。つまり、機械学習によって、異常・正常の状態が判別されるようにしてもよい。ここで、機械学習のアルゴリズムは、特に限定されず、正常状態と異常状態の差異が鮮明に判別できる手法が採用されればよい。
（ｄ４）所定の指標による判定。

特定結果をユーザに通知する手段は、適宜選択可能とすることが望ましい。
ここで、ユーザへの通知方法として、以下の方法が考えられる。
（ｅ１）ディスプレイによる表示。
（ｅ２）ランプの点灯。このとき、部位毎に点灯されるランプの色が異なるようにされているとよい。
（ｅ３）メールによる通知。

また、通知の方法についても、以下の方法が考えられる。
（ｆ１）異常特徴周波数の振幅変化を何らかの処理（前記した機械学習等）を加え求めた値でユーザに伝える方法。
（ｆ２）予め定めた閾値を超えた場合にユーザ通知する方法。

（異常度による判別）
ここで、機械学習による異常判別の一例として異常度による判別を説明する。
図６は、異常度の定義を説明する図である。
まず、図６に示すように、ｘ１及びｘ２の座標軸が定義される。ｘ１、ｘ２は、それぞれ回転機３及び付帯機器の部位である。例えば、ｘ１＝外輪、ｘ２＝内輪である。
そして、μ１はｘ１の異常特徴周波数における平均振幅である。同様に、μ２はｘ２の異常特徴周波数における平均振幅である。

Ｎ１は、ｘ１の異常特徴周波数の振幅に関する確率密度関数である。同様に、Ｎ２は、ｘ２の異常特徴周波数の振幅に関する確率密度関数である。Ｎ１、Ｎ２とも正規分布であるとする。
また、Ｌはｘ１の平均値μ１と、ｘ２の平均値μ２とを結ぶ曲線（曲面）である。なお、図６では、Ｌを曲線としたが、直線でもよい。。
そして、Ｍ１は、ｘ１の異常特徴周波数の振幅の計測値である。同様に、Ｍ２は、ｘ２の異常特徴周波数の振幅の計測値である。ちなみに、σ１を確率密度関数Ｎ１の分散とすると、Ｍ１は平均値μ１から３σ１の位置にあるものとする。同様に、σ２を確率密度関数Ｎ２の分散とすると、Ｍ２は平均値μ２からσ２／３の位置にあるものとする。つまり、Ｍ１は、非常に低い確率で発生する事象である。

次に、ｘ１及びｘ２で形成される座標上において、座標が（Ｍ１，Ｍ２）である点Ｐが定義される。Ｍ１，Ｍ２は、計測された各部位における異常特徴周波数の振幅であるが、これは表１の情報から容易に演算可能である。
次に、原点Ｏと、点Ｐとを結ぶベクトルＯＰが定義される。そして、ベクトルＯＰと、曲線Ｌとの交点Ｑが定義される。そして、ベクトルＱＰの距離（太矢印の大きさ、すなわち線ＱＰの長さ）が異常度として定義される。

なお、説明を簡単にするため、図６では、ｘ１（例えば、外輪）、ｘ２（例えば、内輪）の２次元座標としている。しかし、実際には、異常を特定する部位の項目だけ座標軸が存在する多次元座標となる。

図７は、異常度を基にした異常判定について説明する図である。
図７では、軸受内輪傷の高次成分を含む異常特徴周波数を入力とした場合の振幅に基づく異常度によって、回転機システム１００ａの状態変化を診断した例について説明する。
図７に示すように、異常度が所定の閾値を超えると、異常部位特定部１３は異常部位ありと判定する。このような閾値は、前記したような機械学習によって設定されてもよいし、ユーザが経験的に設定してもよい。そして、異常度が所定の閾値を超えると、異常部位特定部１３は、図６に示すベクトルＯＰを各座標軸（図６では、ｘ１軸、ｘ２軸）に射影する。そして、異常部位特定部１３は、射影の結果、生じる各座標軸での正射影ベクトルの大きさが最も大きい座標軸を対応する部位で異常が生じていると判定する。

その後、前記したように通知部１４が、特定された異常部位をユーザに通知する。
図６及び図７に示す方法によれば、異常進展にともなう異常度の増加が確認できる。さらに、異常発生時における異常部位の特定を容易に行うことができる。そして、適切な閾値が設けられることでユーザに異常を伝達し、適切な対応を促すことができる。

第２実施形態によれば、専門的な知識がなくても、回転機３及び付帯機器の診断を行うことができる。

［第３実施形態］
図８は、第３実施形態に係る回転機システム１００ｂの構成例を示す図である。図８において、図５と同様の構成については、図５と同一の符号を付して説明を省略する。
回転機システム１００ｂの診断支援装置１ｂにおいて、図５に示す診断支援装置１ａと異なる点は、以下の通りである。
（ｇ１）異常特徴周波数記憶部２１の入力先が振幅演算部１１となっている。
（ｇ２）振幅演算部１１は、入力されたｑ軸電流に対して、異常特徴周波数に相当する周波数部分のみを離散フーリエ変換する。

第２実施形態では、振幅演算部１１においてｑ軸電流が周波数変換された後に、異常特徴周波数記憶部２１から入力された特定の周波数成分を抽出している。これに対して、第３実施形態では、前記したように、振幅演算部１１は、入力されたｑ軸電流に対して、予め設定した異常特徴周波数成分に対してのみ、離散フーリエ変換等により振幅を抽出している。このようにすることで、メモリ容量が限られたマイコン等で周波数分解する場合、使用するメモリ量を節約することができる。

［第４実施形態］
図９は、第４実施形態に係る回転機システム１００ｃの構成例を示す図である。図９において、図５と同様の構成については、図５と同一の符号を付して説明を省略する。
回転機システム１００ｃの診断支援装置１ｃにおいて、図５に示す診断支援装置１ａと異なる点は、以下の通りである。
（ｈ１）振幅演算部１１の上流側にフィルタ部１５が設けられている。フィルタ部１５は、例えば、ローパスフィルタや、ハイパスフィルタ等である。

第１実施形態〜第３実施形態では、入力されたｑ軸電流を周波数毎の振幅に直接分解している。これに対して、第４実施形態では、ｑ軸電流における特定の周波数帯域が除去された後に、周波数毎の振幅に変換される。例えば、直流成分やノイズ成分を予め除去しておくことで、電流振幅の分解能が向上し、診断精度を向上することができる。

［第５実施形態］
図１０は、第５実施形態に係る回転機システム１００ｄの構成例を示す図である。図１０において、図５と同様の構成については、図５と同一の符号を付して説明を省略する。
回転機システム１００ｄの診断支援装置１ｄにおいて、図５に示す診断支援装置１ａと異なる点は、以下の通りである。
（ｉ１）異常特徴周波数記憶部２１ｄには、回転機３や、付帯機器それぞれの部位における異常特徴周波数が、回転機３や、付帯機器の型番（識別情報）に対応付けられて記憶されている。例えば、異常特徴周波数記憶部２１ｄには、回転機３や、付帯機器それぞれの部位における異常特徴周波数が、回転機３や、付帯機器の型番に対応付けられたテーブルとして格納されている。
（ｉ２）回転機３や、付帯機器の型番を異常特徴周波数記憶部２１ｄに入力する型番入力部（識別情報入力部）１６が診断支援装置１ｄに備えられている。
（ｉ３）型番入力部１６は、入力された型番に対応付けられている異常特徴周波数が異常特徴周波数記憶部２１ｄから異常部位特定部１３に入力する。

このような構成により、回転機３や、付帯機器の型に応じた異常部位特定が可能となり、異常部位特定の精度を向上させることができる。

［第６実施形態］
図１１は、第６実施形態に係る回転機システム１００ｅの構成例を示す図である。図１１において、図１と同様の構成については、図１と同一の符号を付して説明を省略する。
図１１に示す回転機システム１００ｅでは、電力変換装置２ｅに第１〜第５実施形態に係る診断支援装置１，１ａ〜１ｄの機能が備えられている。
このような構成とすることで、電力変換装置２ｅ内で、回転機３や、付帯機器の異常診断の支援を行うことができる。

［第７実施形態］
図１２は、第７実施形態に係る回転機システム１００ｆの構成例を示す図である。図１２において、図１と同様の構成については、図１と同一の符号を付して説明を省略する。
図１２に示す回転機システム１００ｆでは、電力変換装置２と、第１〜第５実施形態に係る診断支援装置１，１ａ〜１ｄとが、インターネットＮＷを介して接続している。
このような構成とすることで、遠隔地に存在する回転機３や、付帯機器の診断支援が可能となる。

［ハードウェア構成］
図１３は、第１〜第５実施形態に係る診断支援装置１，１ａ〜１ｄのハードウェア構成を示す図である。
診断支援装置１，１ａ〜１ｄは、ＰＣ（Personal Computer)や、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）等で構成される。
診断支援装置１，１ａ〜１ｄは、メモリ２０１、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０２、記憶装置２０３、入力装置２０４、出力装置２０５を有している。
そして、記憶装置２０３に格納されているプログラムがメモリ２０１にロードされ、ロードされたプログラムがＣＰＵ２０２によって実行される。これにより、図１、図５、図８〜図１０に示す振幅演算部１１、異常部位特定部１３、通知部１４、フィルタ部１５等が具現化する。

また、記憶装置２０３には、異常特徴周波数（図５、図８、図９）、型番に対応した異常特徴周波数（図１０）等が格納されている。
さらに、出力装置２０５は、図１の表示部１２、図５、図８〜図１０の通知部１４に相当する。

本実施形態における診断支援装置１，１ａ〜１ｄによれば、センサを必要としないため、安価な診断支援装置１，１ａ〜１ｄを提供することができる。

それぞれの実施形態における回転機システム１００，１００ａ〜１００ｆは、高電圧モータ、中電圧モータ、低電圧モータに適用可能である。さらに、それぞれの実施形態における回転機システム１００，１００ａ〜１００ｆは、電力変換装置２，２ａ、変圧器等の産業機器に適用可能である。そして、それぞれの実施形態における回転機システム１００，１００ａ〜１００ｆは、ｑ軸電流による制御が行われる電気機器に適用することができる。
また、第２〜第５実施形態において、振幅演算部１１の演算結果が表示部１２に表示されてもよい。

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１１，１３〜１６、記憶装置２０３等は、それらの一部またはすべてを、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１４に示すように、前記した各構成、機能等は、ＣＰＵ２０２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（Hard Disk）に格納すること以外に、メモリ２０１や、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、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。

１，１ａ〜１ｄ，１ｇ 診断支援装置
２，２ａ 電力変換装置（付帯機器）
３ 回転機
４ 負荷装置（付帯機器）
１１ 振幅演算部
１２ 表示部
１３ 異常部位特定部
１４ 通知部
１５ フィルタ部
１６ 型番入力部（識別情報入力部）
２１，２１ｄ 異常特徴周波数記憶部（異常特徴周波数情報を含む）

Claims (9)

1. 回転機を制御する電力変換装置のｑ軸電流を取得する取得部と、
   取得した前記q軸電流から、前記ｑ軸電流に関する周波数毎の振幅を演算する振幅演算部と、
   前記周波数毎の振幅に関する情報を出力する出力部と、
   を有することを特徴とする診断支援装置。
2. 前記出力部は、前記周波数毎の振幅を出力する
   ことを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
3. 前記回転機、及び、前記回転機の付帯機器の少なくとも一方に異常が生じた際に振幅が増大する周波数に関する情報を部位毎に格納している異常特徴周波数情報を有する記憶部と、
   前記振幅演算部によって演算された周波数毎の振幅と、前記異常特徴周波数情報とを比較することで、前記回転機及び前記付帯機器の少なくとも一方において異常が生じている部位を特定する異常部位特定部と
   を有することを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
4. 前記異常部位特定部は、
   前記振幅演算部は、前記異常特徴周波数情報に格納されている周波数についてのみ、前記振幅を演算する
   ことを特徴とする請求項３に記載の診断支援装置。
5. 前記電力変換装置と、前記振幅演算部との間に、所定の周波数を除去するフィルタ部
   を有することを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
6. 前記記憶部には、前記異常特徴周波数情報が、前記回転機及び前記付帯機器の少なくとも一方の識別情報と対応付けられて格納されており、
   入力された前記回転機及び前記付帯機器の少なくとも一方の前記識別情報に対応した前記異常特徴周波数情報を前記異常部位特定部へ送る識別情報入力部
   を有することを特徴とする請求項３に記載の診断支援装置。
7. 前記異常部位特定部は、
   前記回転機及び前記付帯機器における、それぞれの前記部位に関する周波数の振幅に関する座標軸を設定し、
   それぞれの部位に関する前記振幅の平均値を設定するとともに、それぞれの前記部位における前記振幅の平均値を結ぶ平面を設定し、
   計測された前記ｑ軸電流から演算された、それぞれの前記部位に対応する前記振幅を演算すると、それぞれの前記部位に対応する前記振幅を前記座標軸で定義される座標にプロットした点Ｐを設定し、
   前記座標の原点Ｏと、前記点Ｐを結んだ線ＯＰを生成し、
   前記線ＯＰと、前記平面との交点Ｑを生成し、
   線ＱＰの長さを異常度とし、
   当該異常度の長さが、所定の閾値を超えると、前記回転機及び前記付帯機器の少なくとも一方に異常が発生したと判定し、
   前記線ＱＰを、それぞれの前記座標軸に射影した結果を基に、異常が生じている前記部位を特定する
   ことを特徴とする請求項３に記載の診断支援装置。
8. 回転機と、
   前記回転機を制御する電力変換装置と、
   前記回転機、及び、前記回転機の付帯機器の異常診断を支援する診断支援装置と、
   を有する回転機システムであって、
   前記診断支援装置は、
   前記電力変換装置のｑ軸電流を取得する取得部と、
   取得した前記q軸電流から、前記ｑ軸電流に関する周波数毎の振幅を演算する振幅演算部と、
   前記周波数毎の振幅に関する情報を出力する出力部と、
   を有することを特徴とする回転機システム。
9. 回転機、及び、前記回転機の付帯機器の異常診断を支援する診断支援装置が、
   前記回転機を制御する電力変換装置のｑ軸電流を取得し、
   取得した前記q軸電流から、前記ｑ軸電流に関する周波数毎の振幅を演算し、
   前記周波数毎の振幅に関する情報を出力する
   ことを特徴とする診断支援方法。

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