JP2022147213A - モータの異常診断装置、異常診断方法及び異常診断プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】数式や行列式からなるモータモデルにより演算した電流や電圧等のモータ状態量に関する第１の特徴量と、実機のモータ状態量から抽出した第２の特徴量との乖離度に基づいて、モータの正常・異常をリアルタイムで診断する。【解決手段】モータへの印加電圧、モータの電流及び速度を少なくとも検出するモータ状態量生成部としての検出部１０と、検出部１０による検出値とモータ定数とを含む数式や行列式をモータモデルとして演算するモータモデル演算部２０と、モータモデルを用いて推定した電流、電圧等のモータ状態量から第１の特徴量を抽出する第１の特徴量抽出部３０と、第１の特徴量の抽出に用いたものと同種のモータ状態量から第２の特徴量を抽出する第２の特徴量抽出部４０と、第１の特徴量に対する第２の特徴量の乖離度に基づきモータの正常・異常を診断する比較診断部５０と、異常診断時に異常発生を通知する異常通知部６０と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、電力変換装置により駆動されるモータの異常診断技術に関し、例えば、各種建築物や製造・加工機械、輸送機械、搬送・荷役装置等に使用されるクレーン、エレベータ、ベルトコンベア、圧縮機、ファン・ブロア、ロボット等の動力源であるモータの異常診断技術に関するものである。

前述した各種分野において、モータは、単独運転されるだけでなく、インバータ等の電力変換装置やＰＬＣ（Programmable Logic Controller）、モーションコントローラ、各種センサ等と組み合わせて使用されることが多い。
電力変換装置及びモータは、適用分野に応じて細分化が進んでおり、複数台の電力変換装置やモータを有するシステムでは故障診断や動作検証の内容も複雑化している。

現在、電力変換装置の動作検証を効率的に行うために、Ｐｏｗｅｒ ＨＩＬＳ（Hardware In The Loop SystemまたはHardware In The Loop Simulator）と呼ばれるテスト環境が用いられてきている。このＰｏｗｅｒ ＨＩＬＳでは、リアルタイムのシミュレーションにより電力変換装置の主回路やモータの動作を模擬している。

通常、電力変換装置の動作検証には、モータ負荷装置（ＭＧセットまたはダイナモとも呼ばれる）が多く利用されてきた。この装置は、電力変換装置の容量ごとに用意する必要があるためコスト高になると共に装置が大型化するという問題がある。また、回転体である実際のモータを使用するため、安全性の観点から作業員による監視が必要である。

そこで、実際のモータ（以下、実機ともいう）を必要とせずに、実機の動作を電子的な装置によって置き換える動きが進んでいる。例えば、特許文献１に記載された「モータ模擬装置」は、実機を用いずに、様々な負荷条件を模擬負荷用インバータとソフトウェアによってリアルタイムかつ実電力で再現可能なモータエミュレータであり、実際の機械負荷と同等の条件でモータの負荷試験を電子的に行うことができる。

モータエミュレータの制御方式としては、二つの方式が挙げられる。
第１の方式は“ＩｔｏＶ”方式であり、この方式では、電流を検出して電圧方程式からモータの誘起電圧を計算する。この方式は演算の構成がシンプルであることから、多くのモータシミュレータにより利用されている。しかし、使用可能な電力変換装置は、電流制御系を持つベクトル制御可能なインバータに限られるため、汎用性に乏しい。

これに対し、第２の方式である“ＶｔｏＩ”方式は、電圧及び電流を検出して電流フィードバック制御を行う方式である。この方式では、微分方程式を含む複雑な演算やセンサ回路が必要になるものの、多くのモータ駆動システムに使用される電圧制御型のＶ／ｆ制御インバータに適用可能であるという利点がある。

一方、予防保全の観点から、工場に設置されたモータ等の状態を常時診断して異常を予兆段階で検知し、その結果に応じてメンテナンスを随時、実行するＣＢＭ（Condition Based Maintenance）のニーズが高まってきている。
例えば、特許文献２に記載された「電動機の予防保全装置」では、モータの操作量とセンサにより取得した状態量との関係を示す評価用データを相関評価モデルと比較する。また、特許文献３に記載された「電動機の予防保全装置」では、モータの正常時における操作量と状態量との相関モデルを予め記憶しておき、実際の運転時の操作量に対応して相関モデルに基づいて算出した状態量を運転時に取得した状態量と比較する。これらの予防保全装置は、何れも、それぞれの比較結果に基づいてモータの異常を予兆段階で検知し、迅速なメンテナンスを促している。

また、他の診断技術としては、特許文献４のように、モータを流れる電流のパワースペクトルを解析し、平均化されたパワースペクトルの側帯波が設定値以上になった時に異常を検出する「電動機の診断装置」が知られている。
更に、モータに振動センサを取り付け、センサ出力信号のスペクトル解析により特定周波数成分の変化を観測して異常診断を行う方法や、モータの消費電力の変化を過去のデータと比較して異常診断を行う方法等も知られている。

特許第４９９８６９３号公報 特開２０１２－１３７３８６号公報 特開２０１３－２２３２８４号公報 国際公開第２０１９／３３８９号

特許文献１に記載された「モータ模擬装置」は、インバータにより駆動されるモータの挙動を別のインバータによって模擬するため、回路構成が複雑化し易い。
特許文献２，３に記載された「電動機の予防保全装置」では、相関評価モデルや相関モデルが、過去のデータや実験的な故障データに基づく近似式等から構築されており、捉えることができる異常要因が限られるという問題がある。
また、特許文献４において、異常検出の基準となる設定値も、モータの過去の故障時のデータに基づいて決定されるため、故障事例が少ない場合には異常判定精度が低くなる。
その他の従来技術の中には、直入れモータのみを対象とするものもあり、ＰＷＭ（Pulse Width Modulation）制御されるインバータ等の電力変換装置には適用できないという問題もあった。

そこで、本発明の目的は、各種制御方式の電力変換装置により駆動されるモータを診断対象として、数式や行列式からなるモータモデルにより演算した電圧や電流等のモータ状態量に関する第１の特徴量と、実機から得たモータ状態量に関する第２の特徴量との乖離度に基づいて、モータの正常・異常をリアルタイムで診断可能としたモータの異常診断装置、異常診断方法及び異常診断プログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明に係るモータの異常診断装置は、電力変換装置により駆動されるモータへの印加電圧相当値、モータに流れる電流相当値及びモータの速度相当値を少なくとも含む各値をモータ状態量として生成するモータ状態量生成部と、モータ状態量とモータ定数とを含む数式または行列式をモータモデルとして演算するモータモデル演算部と、モータモデルを用いて推定演算した電流、電圧等のモータ状態量から第１の特徴量を抽出する第１の特徴量抽出部と、モータ状態量生成部が生成したモータ状態量がモータモデル演算部を介さずに入力され、入力されたモータ状態量のうち、第１の特徴量抽出部が推定演算したモータ状態量と同種のモータ状態量に基づいて第２の特徴量を抽出する第２の特徴量抽出部と、第１の特徴量に対する第２の特徴量の乖離度に基づいてモータの正常・異常を診断する比較診断部と、を備えている。

ここで、第１の特徴量抽出部は、モータモデルを用いて、モータ状態量のうち、例えばモータに印加される電圧の検出値、指令値、推定値等からモータに流れる電流を推定し、推定した電流の変化から第１の特徴量を抽出する。あるいは、第１の特徴量抽出部は、モータモデルを用いて、例えばモータに流れる電流の検出値、指令値、推定値等からモータへの印加電圧を推定し、推定した電圧の変化から第１の特徴量を抽出する。
また、第２の特徴量抽出部には、モータ状態量がモータモデル演算部を介さずに直接入力される。この第２の特徴量抽出部は、入力されたモータ状態量のうち、第１の特徴量抽出部が推定演算したモータ状態量と同種のモータ状態量（上記の例では、電流または電圧）に基づいて第２の特徴量を抽出する。

更に、本発明は、上述した異常診断装置の各部がそれぞれ実行する手順からなる異常診断方法と、異常診断装置の各部の機能を実現するためのプログラムも要旨としている。

本発明においては、診断対象のモータの電圧、電流、速度等に関するモータモデルを用いて第１の特徴量を抽出すると共に、運転中のモータの電流、電圧等の検出値、指令値等から第２の特徴量を抽出し、これら第１，第２の特徴量の乖離度を判定基準としてモータの正常・異常をオンラインにて診断することができる。
そして、モータが異常と診断された場合には、電流、電圧等の値やその変化を詳細に分析して異常要因を突き止め、異常対象部位を速やかに修理、または除去する等の対策を行って被害を最小限にすることができる。
また、本発明に係る異常診断機能を、電力変換装置の内部や、外部のＰＬＣ、クラウドサーバ等に搭載することにより、複数のモータを備えた機械設備に対する異常診断にも適用することが可能である。

本発明の実施形態に係る異常診断装置のブロック図である。 図１の実施形態をＰＭモータのセンサレスベクトル制御システムに適用した場合のブロック図である。 図１の実施形態をモータエミュレータに適用した場合のブロック図である。 モータの典型的な故障モードを示す図である。 図１の異常診断装置による異常診断動作を示すフローチャートである。 図１の異常診断装置を内蔵した電力変換装置の一例を示す構成図である。 本発明の異常診断装置の応用例を示す構成図である。

以下、図に沿って本発明の実施形態を説明する。
図１は、本発明の実施形態に係るモータの異常診断装置のブロック図である。この異常診断装置は、検出部１０、モータモデル演算部２０、第１の特徴量抽出部３０、第２の特徴量抽出部４０、比較診断部５０、及び異常通知部６０によって構成されている。

上記構成において、検出部１０以外の各部の機能は、例えば、診断対象としての三相のモータを駆動する電力変換装置内の演算処理装置に実装されたプログラムによって実現される。上記演算処理装置としては、例えばＤＳＰ（Digital Signal Processor）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、または、高速演算が可能なマイコン（マイクロコンピュータ）等を用いることができる。
なお、電力変換装置の外部に診断装置を独立して設け、その診断装置に内蔵されたＤＳＰやＦＰＧＡに上記プログラムを実装して検出部１０以外の各部の機能を実現しても良い。
次に、図１における各部の機能を順に説明する。

（１）検出部１０
検出部１０は、実機である三相のモータを対象として、少なくとも電流、電圧、速度等のモータ状態量を検出する。なお、必要に応じて、モータの巻線抵抗を補正するために、モータ状態量として温度を検出しても良い。
上記検出部１０は、モータ状態量生成部の一例としてモータ状態量を検出する機能を有しているが、本発明のモータ状態量生成部としては、モータ状態量の指令値を生成する機能、または、モータ状態量の推定値を生成する機能を備えていれば良い。
すなわち、上記検出部１０がなく、例えば、モータへの印加電圧（電力変換装置の出力電圧）を検出できない場合には、電圧検出値に代えて、電力変換装置の制御回路から得た出力電圧指令値や推定値を用いても良い。更に、モータの速度を検出できない場合には、速度検出値に代えて、上記制御回路から得た速度指令値や推定値を用いても良い。
すなわち、本発明では、診断対象であるモータに関するモータ状態量として、電流、電圧、速度等の検出値、指令値、または推定値を、モータ状態量生成部から得られれば良い。なお、モータ状態量としては、電流、電圧、速度等の検出値、指令値、または推定値そのものに限らず、これらの定格運転時における値（１００％）に対する割合を示す「ユニット値」を用いても良い。
なお、図１に示す実施形態では、検出部１０によりモータの電流、電圧、速度等の検出値を得るものとして説明する。

電力変換装置をＰＷＭ制御してモータを駆動する場合、モータに印加されるパルス状のＰＷＭ電圧を検出する。この検出電圧は線間電圧でも相電圧でも良いが、検出が容易な線間電圧が得られる場合には、検出された線間電圧を相電圧に変換することが望ましい。
パルス状のＰＷＭ電圧を得るには、例えばΔΣ変調器を用いてディジタル値に変換することや、制御系を考慮してローパスフィルタを用いても良い。電力変換装置が正弦波電圧を出力する場合には、検出した電圧をそのまま用いても良い。モータを流れる電流は、ホールセンサやシャント抵抗等を用いて検出し、Ａ／Ｄ変換器を用いてディジタル値に変換する。
また、モータの速度は、Ａ相，Ｂ相パルスを出力するエンコーダやレゾルバ等を用いて検出する。速度の検出方式は、光学式、磁気式の何れでも良い。
上述した検出部１０による電流、電圧、速度等の検出値は、モータモデル演算部２０及び第２の特徴量抽出部４０に入力される。

（２）モータモデル演算部２０
モータモデル演算部２０は、検出部１０から入力される各検出値とモータ定数とを用いた数式または行列式としてのモータモデルを演算する。ここで、モータ定数は、モータのインピーダンス（巻線抵抗及びインダクタンス）、鎖交磁束等である。これらのモータ定数は、既知の値を利用しても良いし、オフラインまたはオンラインチューニングによって得た値を使用しても良い。

検出部１０による各検出値やモータ定数は、Ｕ，Ｖ，Ｗ相等の静止座標系の値として得られるが、回転座標系である周知のｄ，ｑ軸座標系（ｄ軸はモータの磁束方向の制御軸、ｑ軸はｄ軸に直交する制御軸）に置き換えて使用されることが一般的である。このため、本実施形態では、数式や行列式における電流、電圧、インダクタンス等をｄ，ｑ軸座標系の値として表現する。勿論、電流、電圧、インダクタンス等を静止座標系の値として表現しても差し支えない。

診断対象であるモータが、電力変換装置によりベクトル制御されるＰＭモータである場合、ｄ，ｑ軸座標系の電圧方程式は、例えば数式１によって表される。

数式１において、Ｒはモータの巻線抵抗、Ｌ_ｄ，Ｌ_ｑはモータの巻線のｄ軸インダクタンス及びｑ軸インダクタンス、ωは角速度、φはモータの永久磁石が発生する鎖交磁束、ｉ_ｄ，ｉ_ｑは巻線に流れるｄ軸電流及びｑ軸電流、ｖ_ｄ，ｖ_ｑは巻線に発生するｄ軸電圧及びｑ軸電圧である。

数式１の電圧方程式から電流を得る微分方程式として、入力信号を電圧の形に変形すると、例えば数式２が得られる。

一方、永久磁石を用いないモータの代表例として、かご形誘導モータについて考えると、そのｄ，ｑ軸座標系の電圧方程式は数式３となる。

数式３において、Ｒ_１はモータの一次巻線抵抗、Ｒ_２は二次巻線抵抗、Ｌ_１，Ｌ_２はモータの一次インダクタンス及び二次インダクタンス、ω_φは二次鎖交磁束の角周波数、ω_ｓはすべり角周波数、Ｍは相互インダクタンス、ｖ_１ｄ，ｖ_１ｑは一次電圧ｖ_１のｄ軸成分及びｑ軸成分（二次側は短絡されているため、ｖ_２ｄ，ｖ_２ｑ＝０）、ｉ_１ｄ，ｉ_１ｑは一次電流ｉ_１のｄ軸成分及びｑ軸成分、ｉ_２ｄ，ｉ_２ｑは二次電流ｉ_２のｄ軸成分及びｑ軸成分、ｐは微分演算子である。

数式３の電圧方程式から一次電流ｉ_１及び二次電流ｉ_２のｄ軸，ｑ軸成分を得る微分方程式は、数式４によって表される。

以上のように、検出部１０により検出したモータの電圧や角速度等をモータ定数と共に数式２や数式４の微分方程式に与えて解くことにより、モータに流れる電流を算出することができる。なお、微分方程式は、電流ではなく磁束を用いたものでも良い。
微分方程式、つまり、ｆ（ｘ，ｙ）＝ｄｙ／ｄｘまたはｆ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）＝ｄｙ_ｎ／ｄｘ_ｎを解くためには、周知のオイラー法やルンゲクッタ法等を使用すればよい。
ちなみに、オイラー法は数式５のように表され、ルンゲクッタ法は数式６のように表される。

数式６において、ｈは刻み幅、ｋ_１～ｋ_４は勾配である。

これらの方法によって微分方程式を高速に解けば、モータに流れる電流を推定することができる。リアルタイムでモータの電流を推定するためには、前述したＤＳＰやＦＰＧＡ、または、高速演算が可能なマイクロコンピュータ等を用いることが望ましい。
このようにして、モータモデル演算部２０はモータモデルを用いてリアルタイムで電流推定値を求め、この電流推定値を含む演算結果を第１の特徴量抽出部３０に出力する。

なお、電力変換装置がベクトル制御等の電流制御を行う場合には、モータの種類に応じて、前述したＰＭモータの電圧方程式（数式１）や誘導モータの電圧方程式（数式３）をそのまま用いれば、モータに印加される電圧を推定することができ、この電圧推定値を含む演算結果を第１の特徴量抽出部３０に出力する。

ここで、図２は、本実施形態をＰＭモータのセンサレスベクトル制御システムに適用した場合のブロック図である。
この制御システムでは、速度調節器９２及び電流調節器９３を介して演算した電圧指令値に従って電力変換装置の主回路１００を制御することにより実電圧を発生させ、その実電圧を実機のモータＭに印加した時の実電流と、上記の実電圧に応じて電力変換装置の制御回路内のモータモデルＭＭにより演算した電流推定値との偏差を加減算手段９４が求める。上記のモータモデルＭＭは、例えば下記の数式７によって表される。

数式７において、Ｒはモータの巻線抵抗、Ｌ_１は巻線のインダクタンス、ω_ｒは回転子角速度、ω_ｒ ^∧は速度推定値、Δθは磁極位置誤差である。

図２におけるモータモデルＭＭは、数式７により、電圧指令値（数式７におけるｖ_ｄ，ｖ_ｑに相当）、モータ定数、及び速度推定値ω_ｒ ^∧等を用いて電流ｉ_ｄ，ｉ_ｑを推定する。
そして、加減算手段９４により求めた電流偏差を位置・速度推定器９５に入力して前記速度推定値ω_ｒ ^∧を求め、この速度推定値ω_ｒ ^∧を積分して回転子の磁極位置を推定する。更に、速度指令値と速度推定値ω_ｒ ^∧との偏差を加減算手段９１により求め、この偏差をなくすように速度調節器９２が電流指令値を演算する。

次に、モータによって駆動される機械負荷（負荷トルク）を得る方法について説明する。
例えば、ＰＭモータのトルクは数式８によって表される。
［数８］
Ｔ＝ｐ_ｏ{φｉ_ｑ＋（Ｌ_ｄ－Ｌ_ｑ）ｉ_ｄｉ_ｑ}
ここで、Ｔはトルク、ｐ_ｏは極対数、φは鎖交磁束である。
また、速度と電力との関係としては、数式９によって表される。
［数９］
Ｐ＝２π・Ｎ・Ｔ
ここで、Ｐは電力、Ｎは回転速度（回転数）［ｒ／ｍｉｎ］、Ｔはトルク［Ｎ／ｍ］である。

更に、イナーシャと発生トルクと負荷トルクとを用いて求められる角速度は、数式１０となる。
［数１０］
ω_ｍ＝（１／Ｊ）∫（Ｔ_Ｍ－Ｔ_Ｌ）
ここで、ω_ｍは角速度、Ｊはイナーシャ、Ｔ_Ｍは発生トルク、Ｔ_Ｌは負荷トルクである。

以上を用いて負荷トルクオブザーバを設計すれば、モータの速度とモータに与える電力との推移から発生トルクＴ_Ｍを算出して負荷トルクＴ_Ｌを推定することができる。
また、速度センサが取り付けられているモータであれば、数式１０の両辺を微分して数式１１を求めると共に、この数式１１を変形して数式１２とし、速度センサにより検出した角速度ω_ｍを数式１２に与えて負荷トルクＴ_Ｌを算出しても良い。
［数１１］
（ｄ／ｄｔ）ω_ｍ＝（１／Ｊ）（Ｔ_Ｍ－Ｔ_Ｌ）
［数１２］
Ｔ_Ｌ＝Ｔ_Ｍ－Ｊ（ｄ／ｄｔ）ω_ｍ

負荷トルクを推定する負荷トルクオブザーバは古くから提案されており、主にモータ制御を高精度化するために用いられている。この負荷トルクオブザーバを、例えば図３に示すモータエミュレータの制御回路２１０に組み込むことにより、トルク指令や現在の回転速度からイナーシャ及び負荷トルクを推定し、機械負荷（負荷トルク）を駆動するモータの挙動を再現することができる。

なお、図３に示したモータエミュレータは、被試験電力変換装置２３０に対して三相交流電源Ｇにより駆動されるモータを模擬負荷として与えるように、カップリングネットワーク２２０を介して接続された電力変換装置２００及び被試験電力変換装置２３０を制御する。
すなわち、制御回路２１０には、電力変換装置２００の動作によって模擬されるモータのモータ定数が設定されている。制御回路２１０は、電流検出器２２２による電流検出値及びモータ定数を用いて、電圧検出器２２１による電圧検出値が模擬対象のモータの電圧方程式から求めた電圧に等しくなるように、模擬的な速度・位置検出信号を演算して被試験電力変換装置２３０に与える。被試験電力変換装置２３０は、上記速度・位置検出信号を用いてフィードバック制御を行い、実際にモータを回転させた時と同様の状態を作り出す。

（３）第１の特徴量抽出部３０及び第２の特徴量抽出部４０
図１に戻って、第１の特徴量抽出部３０は、モータモデル演算部２０から入力された電流推定値そのもの、または、後述する様々な方法により求めた電流推定値の変化（推移）傾向、脈動の様子等を第１の特徴量として抽出する。また、第２の特徴量検出部４０は、検出部１０から入力された各検出値の中の電流検出値そのもの、または、電流検出値の変化傾向、脈動の様子等を第２の特徴量として抽出する。
第１，第２の特徴量は上述した電流情報に限らず、モータの電圧、速度または負荷トルクそのもの、あるいは、これらの値の変化（推移）傾向、脈動の様子等であっても良い。

特徴量の抽出方法としては、特徴量が例えば電流情報である場合には、時間軸に沿った変化量や変化率、平均値等を抽出し、あるいは、時間軸を除去して分析する方法等がある。
時間軸を除去する方法としては、リサジュー図形を用いる方法、レインフロー法やレンジペア法等の波形計数法、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）による周波数スペクトル解析、移動平均や特定周波数の信号を抜き出すノッチフィルタを用いる方法、多変量解析等の何れでも良い。

ここで、具体例を挙げると、例えば第１，第２の特徴量が電流情報である場合、Ｕ，Ｖ，Ｗ相の三相電流を静止座標系に変換してｉ_ｕ，ｉ_ｖ，ｉ_ｗを求め、更に回転座標系であるｄ，ｑ軸座標系のＩｄ，Ｉｑに変換してリサジュー図形を作る。そして、そのリサジュー図形を点群とみなして多変量解析により、独立主成分分析によって点群の大きさや重心、点群の主成分の傾き成分を求め、その傾き成分の大きさ、傾き等を第１，第２の特徴量のそれぞれについて求めれば良い。
波形計数法を用いる場合には、第１，第２の特徴量のそれぞれについて、モータの速度ごとに波形計数法を用いて振幅のサイクル数を求め、度数分布を作成する。この度数分布の推移を第１，第２の特徴量のそれぞれについて求め、下記の比較診断部５０における診断に用いても良い。

（４）比較診断部５０
比較診断部５０は、第１，第２の特徴量を常時比較してモータの正常、異常を診断する。すなわち、第１，第２の特徴量が一致すれば（第１の特徴量に対する第２の特徴量の乖離度がゼロの場合）、モータは正常であると診断し、第１，第２の特徴量が一致しなければ（第１の特徴量に対する第２の特徴量の乖離度が所定の閾値以上である場合）、モータは異常であると診断する。
図４は、モータの異常要因としての、典型的な故障モードを示している。これらはあくまで例示的なものであり、他の故障モードも存在することは言うまでもない。

比較診断部５０が異常と診断する基準としては、上述したように乖離度が閾値以上になった場合のほか、第１の特徴量と第２の特徴量との差の増加率が所定値以上になった場合等が考えられる。
また、教師データとして第１の特徴量を用いた学習済みのニューラルネットワークに第２の特徴量を入力し、その時の出力値の教師データに対する乖離度を評価して異常を判断しても良い。

図４に例示した典型的な故障モードの何れかが想定される場合には、一時的に故障モードを模擬してモータモデルを演算し、実機のモータと比較して同じ波形となるようにゲインや振動成分をフィードバックしながら調整し、異常か否かを判定する方法を採っても良い。
また、負荷トルクの変化や速度変化と電流変化との間には一定の関係性があり、通常は、負荷変化に応じて電流が増加する。従って、負荷トルクや電流、速度などの複数種類の信号・波形を組み合わせて第１，第２の特徴量を生成し、これら第１，第２の特徴量を比較してモータの正常・異常を診断しても良い。
更に、モータの種類や制御方式の違いにより、電流の変化パターンには法則性や条件がある。この法則性や条件に従っていない状況等が発生する場合には、何らかの異常やその兆候が生じているとみなすことができる。これらについても考慮に入れて、モータモデルによる第１の特徴量と実機に基づく第２の特徴量とをリアルタイムで比較すると良い。

（５）異常通知部６０
異常通知部６０は、比較診断部５０による診断結果によって認識した異常発生を通知する機能を有する。異常通知の具体的な方法としては、ＲＳ４８５やイーサネット等の通信規格を用いて異常発生信号を外部に伝送しても良いし、制御回路を備えた電力変換装置等のディスプレイ画面に表示出力しても良い。また、異常発生信号を装置のディジタル出力端子等から電圧信号または電流信号として出力しても良い。

以上説明したように、この実施形態では、検出部１０、モータモデル演算部２０、第１の特徴量抽出部３０、第２の特徴量抽出部４０、比較診断部５０、及び異常通知部６０の機能により、モータの異常を検出して通知することができる。

次に、図５は、上記の各部による一連の異常診断処理を示すフローチャートである。
まず、異常診断装置を起動して診断を開始し（ステップＳ１）、図１の検出部１０の各センサが電流、電圧、速度等を検出する（ステップＳ２）。次いで、モータモデル演算部２０がモータの電圧方程式やその微分方程式からなるモータモデルを演算する（ステップＳ３）。
続いて、第１の特徴量抽出部３０はモータモデルに基づいて第１の特徴量を抽出し、第２の特徴量抽出部４０は、検出部１０から入力された各検出値に基づいて第２の特徴量を抽出する（ステップＳ４）。そして、比較診断部５０が第１，第２の特徴量を比較して両者の乖離度からモータの正常・異常を診断し（ステップＳ５）、その結果を異常通知部６０が通知する。
更に、診断結果をメモリに保存して１サイクルを終了し（ステップＳ６）、以後は前記ステップＳ２以降の処理を繰り返す。これら一連の処理（ステップＳ２～Ｓ６）は、一定の周期で繰り返し実行される。

次に、図６は、この実施形態の異常診断装置を備えた電力変換装置の一例を示す構成図である。
図６において、１００は、整流回路及びインバータ部等からなる電力変換装置の主回路である。主回路１００とモータＭとの間には電圧センサ１２０及び電流センサ１３０が接続され、モータＭには速度センサ１４０が取り付けられている。これらのセンサ１２０，１３０，１４０は、図１における検出部１０を構成している。

主回路１００の直流中間回路の電圧は電圧センサ１１０により検出されて制御回路７０に入力され、前記電圧センサ１２０、電流センサ１３０、及び速度センサ１４０による検出値も制御回路７０に入力されている。制御回路７０は、入力された各検出値を用いて主回路１００のインバータ部のスイッチング素子に対するＰＷＭ指令を生成し、ゲート駆動回路８０を介して各スイッチング素子に駆動信号を送る。

一方、制御回路７０に接続された異常診断装置の構成は、実質的に図１と同一である。なお、図６では、特徴量抽出部を単一のブロック（３０，４０）によって示しているが、このブロックは、図１における第１の特徴量抽出部３０の機能と第２の特徴量抽出部４０の機能とを併せ持っている。

すなわち、第１の特徴量抽出部３０は、モータモデル演算部２０がモータモデルにより演算した電流推定値や電圧推定値等から第１の特徴量を抽出して比較診断部５０に出力し、第２の特徴量抽出部４０は、制御回路７０を介して取り込んだ電流検出値、電圧検出値、速度検出値から第２の特徴量を抽出して比較診断部５０に出力する。
比較診断部５０は、前述したごとく、第１の特徴量と第２の特徴量との乖離度に基づいてモータＭの正常・異常を診断し、その結果を異常通知部６０に出力する。
そして、異常通知部６０から制御回路７０に異常発生信号が入力され、制御回路７０では、外部に対する異常情報の伝送やディスプレイ画面への異常表示等が行われる。

なお、図７は、本発明の異常診断装置の応用例を示す構成図である。図７において、Ｍ_１，Ｍ_２は診断対象であるモータ、２４０，２５０はモータＭ_１，Ｍ_２をそれぞれ駆動する電力変換装置である。
電力変換装置２４０とモータＭ_１との間には外部診断装置３１０が設けられ、電力変換装置２５０とモータＭ_２との間には外部診断装置３２０が設けられている。また、外部診断装置３１０，３２０同士は産業用高速通信路３３０によって通信可能となっている。
なお、４００はこのシステム全体を統括的に制御するコントローラである。

外部診断装置３１０，３２０は図１に示したような異常診断装置の機能を備え、モータＭ_１，Ｍ_２の正常・異常をリアルタイムで診断している。これらの診断結果をコントローラ４００が常時収集することにより、モータＭ_１，Ｍ_２の状態を統括的に監視することができる。
この応用例によれば、電力変換装置及びモータからなるモータ駆動システムを複数備えた工場やプラントにおいて、複数のモータの状態をオンラインかつリアルタイムに把握することが可能である。

１０：検出部
２０：モータモデル演算部
３０：第１の特徴量抽出部
４０：第２の特徴量抽出部
５０：比較診断部
６０：異常通知部
７０：制御回路
８０：ゲート駆動回路
９１，９４：加減算手段
９２：速度調節器
９３：電流調節器
９５：位置・速度推定器
１００：主回路
１１０，１２０：電圧センサ
１３０：電流センサ
１４０：速度センサ
２００：電力変換装置
２１０：制御回路
２２０：カップリングネットワーク
２２１：電圧センサ
２２２：電流センサ
２３０：被試験電力変換装置
２４０，２５０：電力変換装置
３１０，３２０：外部診断装置
３３０：産業用高速通信路
４００：コントローラ
Ｇ：三相交流電源
Ｍ，Ｍ_１，Ｍ_２：モータ
ＭＭ：モータモデル

Claims (8)

1. 電力変換装置により駆動されるモータへの印加電圧相当値、前記モータに流れる電流相当値、及び前記モータの速度相当値を少なくとも含む各値を、モータ状態量として生成するモータ状態量生成部と、
   前記モータ状態量と前記モータの定数とを含む数式または行列式をモータモデルとして演算するモータモデル演算部と、
   前記モータモデル演算部が前記モータモデルを用いて推定演算したモータ状態量に基づいて第１の特徴量を抽出する第１の特徴量抽出部と、
   前記モータ状態量生成部が生成したモータ状態量が前記モータモデル演算部を介さずに入力され、入力されたモータ状態量のうち、前記第１の特徴量抽出部が推定演算したモータ状態量と同種のモータ状態量に基づいて第２の特徴量を抽出する第２の特徴量抽出部と、
   前記第１の特徴量に対する前記第２の特徴量の乖離度を求め、当該乖離度に基づいて前記モータの正常・異常を診断する比較診断部と、
   を備えたことを特徴とするモータの異常診断装置。
2. 請求項１に記載したモータの異常診断装置において、
   前記モータモデルが、前記モータに流れる電流を求める微分方程式であることを特徴とするモータの異常診断装置。
3. 請求項１に記載したモータの異常診断装置において、
   前記モータモデルが、前記モータに印加される電圧を求める電圧方程式であることを特徴とするモータの異常診断装置。
4. 請求項１または２に記載したモータの異常診断装置において、
   前記第１の特徴量抽出部は、前記モータモデルを用いて、前記モータ状態量生成部が生成した電圧相当値から前記モータに流れる電流を推定し、推定した電流に基づいて前記第１の特徴量を抽出することを特徴とするモータの異常診断装置。
5. 請求項１または３に記載したモータの異常診断装置において、
   前記第１の特徴量抽出部は、前記モータモデルを用いて、前記モータ状態量生成部が生成した電流相当値から前記モータに印加される電圧を推定し、推定した電圧に基づいて前記第１の特徴量を抽出することを特徴とするモータの異常診断装置。
6. 請求項１に記載したモータの異常診断装置において、
   前記第１の特徴量抽出部は、前記モータモデルを用いて、前記モータ状態量生成部が生成した複数のモータ状態量の組み合わせに基づいて前記第１の特徴量を抽出し、
   前記第２の特徴量抽出部は、前記複数のモータ状態量の組み合わせと同種の複数のモータ状態量の組み合わせに基づいて前記第２の特徴量を抽出することを特徴とするモータの異常診断装置。
7. 電力変換装置により駆動されるモータへの印加電圧相当値、前記モータに流れる電流相当値、及び前記モータの速度相当値を少なくとも含むモータ状態量を生成する手順と、
   前記モータ状態量と前記モータの定数とを含む数式または行列式をモータモデルとして演算する手順と、
   前記モータモデルを用いて推定演算したモータ状態量に基づいて第１の特徴量を抽出する手順と、
   前記第１の特徴量の抽出に用いたモータ状態量と同種のモータ状態量に基づいて、前記モータモデルを介さずに第２の特徴量を抽出する手順と、
   前記第１の特徴量に対する前記第２の特徴量の乖離度を求め、当該乖離度に基づいて前記モータの正常・異常を診断する手順と、
   を一定周期で繰り返し実行することを特徴とするモータの異常診断方法。
8. 電力変換装置により駆動されるモータへの印加電圧相当値、前記モータに流れる電流相当値、及び前記モータの速度相当値を少なくとも含むモータ状態量を生成する機能と、
   前記モータ状態量と前記モータの定数とを含む数式または行列式をモータモデルとして演算する機能と、
   前記モータモデルを用いて推定演算したモータ状態量に基づいて第１の特徴量を抽出する機能と、
   前記第１の特徴量の抽出に用いたモータ状態量と同種のモータ状態量に基づいて、前記モータモデルを介さずに第２の特徴量を抽出する機能と、
   前記第１の特徴量に対する前記第２の特徴量の乖離度を求め、当該乖離度に基づいて前記モータの正常・異常を診断する機能と、
   を演算処理装置に一定周期で繰り返し実現させることを特徴とするモータの異常診断プログラム。

Images