JP2022188847A - 電力変換装置、診断装置、診断方法 - Google Patents

電力変換装置、診断装置、診断方法 Download PDF

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Abstract

【課題】交流電動機の劣化異常に関する診断をより適切行うことが可能な技術を提供する。【解決手段】本開示の一実施形態に係る電力変換装置１００は、外部から入力される電力を用いて交流電動機を駆動するインバータ回路１３０と、電動機Ｍの相電流を検出するセンサ１５０と、センサ１５０の出力に基づき、電動機Ｍの有効電力及び無効電力の少なくとも一方を演算する電力演算部１４０２と、有効電力及び無効電力の少なくとも一方の周波数成分に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行う診断部１４０５と、を備える。【選択図】図９

Description

本開示は、電力変換装置等に関する。
例えば、交流電動機の有効電力や無効電力に基づき、交流電動機の劣化異常に関する診断を行う技術が知られている（特許文献１，２参照）。
特許第６７７７２５１号公報 特許第６８１８１５５号公報
しかしながら、上記の文献では、交流電動機の有効電力や無効電力の大きさに着目して交流電動機の劣化異常の診断を行っている。そのため、例えば、交流電動機の有効電力や無効電力の瞬間的な大きさの変化を捉えて、劣化異常の可能性があると誤った診断が行われる可能性がある。また、交流電動機の有効電力や無効電力の大きさに表れない劣化異常に関する診断を行うことができない可能性がある。その結果、交流電動機の劣化異常に関する診断を適切に行うことができない可能性がある。
そこで、上記課題に鑑み、交流電動機の劣化異常に関する診断をより適切に行うことが可能な技術を提供することを目的とする。
上記目的を達成するため、本開示の一実施形態では、
外部から入力される電力を用いて交流電動機を駆動する駆動部と、
前記交流電動機の相電流を検出する電流検出部と、
前記電流検出部の出力に基づき、前記交流電動機の有効電力及び無効電力の少なくとも一方を演算する演算部と、
前記有効電力及び前記無効電力の前記少なくとも一方の周波数成分に基づき、前記交流電動機の劣化異常に関する診断を行う診断部と、を備える、
電力変換装置が提供される。
また、本開示の他の実施形態では、
交流電動機の相電流を検出する電流検出部の出力を取得し、前記交流電動機の有効電力及び無効電力の少なくとも一方を演算する演算部と、
前記有効電力及び前記無効電力の前記少なくとも一方の周波数成分に基づき、前記交流電動機の劣化異常に関する診断を行う診断部と、を備える、
診断装置が提供される。
また、本開示の更に他の実施形態では、
診断装置が、交流電動機の相電流を検出する電流検出部の出力を取得し、前記電流検出部の出力に基づき、前記交流電動機の有効電力及び無効電力の少なくとも一方を演算する演算ステップと、
前記診断装置が、前記有効電力及び前記無効電力の前記少なくとも一方の周波数成分に基づき、前記交流電動機の劣化異常に関する診断を行う診断ステップと、を含む、
診断方法が提供される。
上述の実施形態によれば、交流電動機の劣化異常に関する診断をより適切に行うことができる。
劣化異常診断システムの構成の一例を示す図である。 電力変換装置（制御装置）の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。 電力演算部による有効電力及び無効電力の演算処理の一例を示す機能ブロック図である。 正常な状態の電動機の瞬時有効電力及び瞬時無効電力の振幅を時系列で示す図である。 劣化異常が相対的に進んだ状態の電動機の瞬時有効電力及び瞬時無効電力の振幅を時系列で示す図である。 電動機の瞬時有効電力及び瞬時無効電力の周波数分析の結果の一例を表す図である。 分析部の構成の一例を示す図である。 周波数分析の結果に基づく劣化異常の診断方法の一例を示す図である。 電動機の劣化異常診断処理の一例を概略的に示すフローチャートである。 電力変換装置（制御装置）の機能構成の他の例を示す機能ブロック図である。 電動機の瞬時有効電力及び瞬時無効電力の振幅分析の結果の一例を表す図である。 振幅分析の結果に基づく劣化異常の診断方法の一例を示す図である。 振幅分析の結果に基づく劣化異常の診断方法の他の例を示す図である。 電動機の劣化異常診断処理の他の例を概略的に示すフローチャートである。
以下、図面を参照して実施形態について説明する。
［劣化異常診断システムの概要］
まず、図１を参照して、本実施形態に係る劣化異常診断システム１の概要について説明する。
図１は、本実施形態に係る劣化異常診断システム１の構成の第１例を示す図である。
劣化異常診断システム１は、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行う。
電動機Ｍの劣化異常に関する診断には、例えば、電動機Ｍの劣化異常の有無の診断や電動機Ｍの劣化異常の進行度合いの診断（推定）等が含まれる。電動機Ｍの劣化異常の進行度合いは、例えば、複数の段階（レベル）で表されてもよいし、連続的に変化する数値等で表されてもよい。
電動機Ｍの劣化異常には、例えば、巻線（コイル）の絶縁劣化が含まれる。絶縁劣化は、熱的要因、電気的要因、機械的要因、及び環境的要因等の少なくとも一つによって、電動機Ｍの巻線の絶縁部分に生じる劣化を意味する。絶縁劣化が進行すると、例えば、絶縁劣化が進行した部分での巻線の抵抗値が変化して、巻線の不平衡が生じ、電流バランスが崩れてしまう。そして、最終的には、巻線の相短絡が生じ電動機Ｍの機械的故障に繋がる。
これに対して、劣化異常診断システム１は、電動機Ｍの絶縁劣化を含む劣化異常に関する診断を行うことによって、電動機Ｍの劣化異常の有無や進行度合いをユーザに把握させることができる。そのため、例えば、ユーザは、電動機Ｍの機械的故障の兆候を前もって把握することができる。よって、劣化異常診断システム１は、電動機Ｍを含む設備のメンテナンスの頻度を抑制し、電動機Ｍの状態に合わせてメンテナンスを行うことができると共に、電動機Ｍを含む設備の突発的な停止やその復旧作業に伴う設備の長期停止等のリスクを低減することができる。
図１に示すように、劣化異常診断システム１は、電力変換装置１００と、センサ２００と、管理装置３００と、端末装置４００とを含む。
劣化異常診断システム１に含まれる電力変換装置１００、管理装置３００、端末装置４００は、それぞれ、一つであってもよいし、複数であってもよい。
電力変換装置１００は、商用電源ＰＳから入力される三相交流電力（例えば、Ｒ相、Ｓ相、及びＴ相）を所定の電圧や所定の周波数を有する三相交流電力（例えば、Ｕ相、Ｖ相、及びＷ相）に変換し、電動機Ｍを駆動する。
尚、電力変換装置１００は、商用電源ＰＳと異なる他の電源から入力される三相交流電力に基づき、電動機Ｍを駆動する三相交流電力を生成してもよい。また、電力変換装置１００は、三相交流の電源から入力される電力に代えて、或いは、加えて、直流電源から入力される電力に基づき、電動機Ｍを駆動する三相交流電力を生成してもよい。この場合、直流電力は、整流回路１１０とインバータ回路１３０との間の直流リンク部（正ラインＰＬ及び負ラインＮＬ）に入力される。
商用電源ＰＳと電力変換装置１００との間の交流伝達経路（Ｒ相、Ｓ相、及びＴ相の電線）には、交流伝達経路の接続状態及び遮断状態を切り換え可能な遮断器ＢＫが設置される。遮断器ＢＫは、例えば、ＭＣＣＢ（Molded Case Circuit Breaker）である。
電動機Ｍ（交流電動機の一例）は、電力変換装置１００から出力される三相交流電力に基づき、所定の機械や工場や建物に設置される所定の設備等を電気駆動する。所定の機械には、例えば、圧縮機、ファン、ブロア等が含まれる。また、所定の設備には、例えば、エレベータやベルトコンベア等の搬送装置が含まれる。
図１に示すように、電力変換装置１００は、整流回路１１０と、平滑回路１２０と、インバータ回路１３０と、制御装置１４０と、センサ１５０と、表示装置１６０と、通信装置１７０とを含む。
整流回路１１０は、商用電源ＰＳから入力されるＲ相、Ｓ相、及びＴ相の三相交流電力を整流し、直流電力を出力可能に構成される。整流回路１１０は、正側及び負側の出力端のそれぞれが正ラインＰＬ及び負ラインＮＬの一端に接続され、正ラインＰＬ及び負ラインＮＬを通じて、直流電力を平滑回路１２０に出力することができる。整流回路１１０は、例えば、６つの半導体ダイオードを含み、上下アームを構成する２つの半導体ダイオードの直列接続体が３組並列接続されるブリッジ型全波整流回路である。
平滑回路１２０は、整流回路１１０から出力される直流電力やインバータ回路１３０から回生される直流電力の脈動を抑制し、平滑化する。
平滑回路１２０は、例えば、平滑コンデンサを含む。
平滑コンデンサは、整流回路１１０やインバータ回路１３０と並列に、正ラインＰＬ及び負ラインＮＬを繋ぐ経路に設けられてよい。
平滑コンデンサは、適宜、充放電を繰り返しながら、整流回路１１０から出力される直流電力やインバータ回路１３０から出力（回生）される直流電力を平滑化する。
平滑コンデンサは、一つであってよい。また、平滑コンデンサは、複数配置されてもよく、複数の平滑コンデンサが正ラインＰＬ及び負ラインＮＬの間に並列接続されてもよいし、直列接続されてもよい。また、複数の平滑コンデンサは、２以上の平滑コンデンサの直列接続体が正ラインＰＬ及び負ラインＮＬの間に複数並列接続される形で構成されてもよい。
また、平滑回路１２０は、例えば、リアクトルを含む。
リアクトルは、整流回路１１０と平滑コンデンサ（具体的には、平滑コンデンサが配置される経路との分岐点）との間の正ラインＰＬに設けられてよい。
リアクトルは、適宜、電流の変化を妨げるように電圧を発生させながら、整流回路１１０から出力される直流電力やインバータ回路１３０から出力（回生）される直流電力を平滑化する。
インバータ回路１３０（駆動部の一例）は、その正側及び負側の入力端が正ラインＰＬ及び負ラインＮＬの他端に接続される。インバータ回路１３０は、平滑回路１２０から供給される直流電力を半導体スイッチのスイッチ動作により、所定の周波数や所定の電圧を有する三相交流電力（例えば、Ｕ相、Ｖ相、及びＷ相）に変換し電動機Ｍに出力し、電動機Ｍを駆動する。半導体スイッチは、例えば、シリコン（Ｓｉ）製のＩＧＢＴ（Insulated Gate Bipolar Transistor）やＭＯＳＦＥＴ（Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor）であってよい。また、半導体スイッチは、例えば、シリコンカーバイド（ＳｉＣ）や窒化ガリウム（ＧａＮ）等のワイドバンドギャップ半導体を用いた半導体素子であってもよい。
インバータ回路１３０は、例えば、６つの半導体スイッチを含み、上下アームを構成する２つの半導体スイッチの直列接続体（スイッチレグ）が正ラインＰＬ及び負ラインＮＬの間に３組並列接続されるブリッジ回路を含む形で構成される。そして、インバータ回路１３０は、３組の上下アームの接続点から引き出されるＵ相線、Ｖ相線、及びＷ相線を通じて、三相交流電力を出力してよい。また、６つの半導体スイッチには、それぞれ、環流ダイオードが並列接続されてよい。
制御装置１４０（診断装置の一例）は、電力変換装置１００に関する制御を行う。
制御装置１４０の機能は、任意のハードウェア或いは任意のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ等により実現されてよい。例えば、制御装置１４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ装置、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性の補助記憶装置、及び外部との入出力用のインタフェース装置を含むコンピュータを中心に構成される。制御装置１４０は、例えば、補助記憶装置にインストールされるプログラムをメモリ装置にロードしＣＰＵに実行させることにより、各種機能を実現する。また、制御装置１４０は、インタフェース装置を通じて、外部の信号を受信したり、外部に信号を出力（送信）したりする。
制御装置１４０は、例えば、インバータ回路１３０（具体的には、それぞれの半導体スイッチのゲート）に駆動信号を出力し、インバータ回路１３０を用いて、電動機Ｍが所定の運転条件を満足するように駆動する。換言すれば、制御装置１４０は、所定の運転条件に沿って電動機Ｍを駆動するための制御信号を生成し、インバータ回路１３０に出力する。
また、制御装置１４０は、例えば、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行う。詳細は、後述する。
尚、制御装置１４０の機能は、複数の制御装置（制御回路）に分散される形で実現されてもよい。例えば、インバータ回路１３０を介して電動機Ｍを駆動する機能と、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行う機能とは、電力変換装置１００の異なる制御装置により実現されてもよい。また、制御装置１４０の機能の一部又は全部は、例えば、管理装置３００や端末装置４００（共に、診断装置の一例）等の電力変換装置１００の外部装置に移管されてもよい。例えば、電動機Ｍの劣化異常に関する診断機能の一部又は全部は、管理装置３００や端末装置４００等に移管されてもよい。
センサ１５０は、電力変換装置１００の状態に関する検出データを取得する。センサ１５０は、例えば、一対一の通信線等を通じて制御装置１４０と接続され、検出データに対応する信号（以下、「検出信号」）は、制御装置１４０に取り込まれる。これにより、制御装置１４０は、センサ１５０の検出信号に基づき、電力変換装置１００に関する制御を行うことができる。
センサ１５０は、例えば、正ラインＰＬ及び負ラインＮＬの間のリンク電圧を検出する電圧センサを含む。また、センサ１５０（電流検出部の一例）は、例えば、インバータ回路１３０と電動機Ｍとの間のＵ相線、Ｖ相線、及びＷ相線の電流、即ち、電動機ＭのＵ相、Ｖ相、及びＷ相の相電流（以下、それぞれ、「Ｕ相電流」、「Ｖ相電流」、及び「Ｗ相電流」）を検出する電流センサを含む。電流センサは、例えば、ホールセンサ、シャント抵抗、フラックスゲート等を用いて、電動機Ｍの相電流を検出し、ＡＤ（Analog-Digital）コンバータを用いて、相電流の検出値（デジタル値）を出力する。また、センサ１５０は、インバータ回路１３０と電動機Ｍとの間の回路、即ち、Ｕ相線、Ｖ相線、及びＷ相線の相電圧（以下、「Ｕ相電圧」、「Ｖ相電圧」、及び「Ｗ相電圧」）を検出する電圧センサを含んでもよい。
表示装置１６０は、例えば、電力変換装置１００の筐体の外側の表面に設けられる。表示装置１６０は、制御装置１４０の制御下で、電力変換装置１００に関する情報を表示する。
尚、表示装置１６０は、電力変換装置１００の筐体の外部、例えば、電動機Ｍにより電気駆動される、生産設備や機械設備等の筐体の表面（外面）に設けられてもよい。
通信装置１７０は、所定の通信回線を通じて、管理装置３００や端末装置４００等の電力変換装置１００の外部の機器と通信を行う。
所定の通信回線は、例えば、一対一の通信線であってよい。また、所定の通信回線には、例えば、電動機Ｍにより電機駆動される生産設備や機械設備等が設置される施設（工場）内に構築されるフィールドネットワーク等のローカルネットワーク（ＬＡＮ：Local Area Network）が含まれてよい。ローカルネットワークは、有線で構築されていてもよいし、無線で構築されていてもよいし、その双方を含んでいてもよい。また、所定の通信回線には、例えば、電動機Ｍにより電気駆動される生産設備や機械設備等が設置される施設（工場）の外部の広域ネットワーク（ＷＡＮ：Wide Area Network）が含まれてもよい。広域ネットワークには、例えば、基地局を末端とする移動体通信網、通信衛星を利用する衛星通信網、インターネット網等が含まれてよい。また、所定の通信回線には、例えば、ブルートゥース（登録商標）やＷｉＦｉ等の所定の無線通信規格による近距離通信回線が含まれてもよい。
尚、通信装置１７０の機能は、外部の機器との間のインタフェースとして、制御装置１４０に内蔵されてもよい。
センサ２００は、電力変換装置１００の外部に設けられ、電動機Ｍの状態に関する検出データを出力する。センサ２００は、例えば、電動機Ｍの回転位置や回転速度の状態を検出可能な回転位置センサである。回転位置センサは、例えば、エンコーダであってよい。エンコーダは、例えば、光学式や磁気式等、任意の方式で電動機Ｍの回転位置や回転速度を検出してよい。センサ２００の出力（検出データ）は、一対一の通信線等を通じて、電力変換装置１００（制御装置１４０）に取り込まれる。
尚、センサ２００の検出データは、所定の通信回線を通じて制御装置１４０に直接取り込まれる代わりに、通信装置１７０を介して制御装置１４０に取り込まれてもよい。
管理装置３００は、電力変換装置１００の外部に設けられ、電力変換装置１００の上位装置として、電力変換装置１００及び電動機Ｍを管理（監視）する。管理装置３００は、例えば、電力変換装置１００から電力変換装置１００や電動機Ｍの状態に関するデータを取得し、電力変換装置１００や電動機Ｍの状態を監視する。また、管理装置３００は、例えば、電力変換装置１００に制御信号を出力し、電力変換装置１００や電動機Ｍの制御を行う。また、管理装置３００は、例えば、表示部３１０を通じて、作業者や管理者等のユーザに電力変換装置１００や電動機Ｍに関する情報を提供したり、ユーザからの入力を受け付け、電力変換装置１００に送信したりする。
管理装置３００は、例えば、電動機Ｍを含む所定の機械や設備が設置される工場等において、電力変換装置１００を含むフィールドデバイスを管理するＰＬＣ（Programmable Logic Controller）等のエッジコントローラである。また、管理装置３００は、例えば管理用の端末装置である。管理用の端末装置は、例えば、工場等の事務所に設置されるデスクトップ型のＰＣ（Personal Computer）等の定置型のコンピュータ端末であってよい。また、管理用の端末装置は、例えば、タブレット端末、スマートフォン、ラップトップ型のＰＣ等の工場等の管理者や作業者等が携帯可能な可搬型の端末装置（携帯端末）であってもよい。また、管理装置３００は、例えば、サーバ装置である。サーバ装置は、例えば、電動機Ｍを含む所定の機械や設備が設置される工場等の遠隔に設置されるオンプレミスサーバやクラウドサーバであってよい。また、サーバ装置は、電動機Ｍを含む所定の機械や設備が設置される工場等の敷地内やその近隣の施設に設置されるエッジサーバであってもよい。
端末装置４００は、電力変換装置１００の外部に設けられ、電力変換装置１００（劣化異常診断システム１）のユーザに利用されるユーザ端末である。端末装置４００は、例えば、表示部４１０を通じて、ユーザに電力変換装置１００や電動機Ｍに関する各種情報を提供したり、ユーザから各種入力を受け付け、電力変換装置１００に送信したりする。
端末装置４００は、例えば、デスクトップ型のＰＣ等の定置型の端末装置であってよい。また、端末装置４００は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ラップトップ型のＰＣ等の可搬型の端末装置（携帯端末）であってもよい。
［電力変換装置の機能構成の一例］
次に、図２、図３を参照して、電力変換装置１００の機能構成の一例について説明する。
図２は、本実施形態に係る電力変換装置１００（制御装置１４０）の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。図３は、電力演算部１４０２による瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの演算処理の一例を示す機能ブロック図である。
図２に示すように、制御装置１４０は、電動機制御部１４０１と、電力演算部１４０２と、分析部１４０３と、特徴量取得部１４０４と、診断部１４０５と、通知部１４０６とを含む。電動機制御部１４０１、電力演算部１４０２、分析部１４０３、特徴量取得部１４０４、診断部１４０５、及び通知部１４０６のそれぞれの機能の一部又は全部は、例えば、補助記憶装置にインストールされるプログラムがメモリ装置にロードされＣＰＵで実行されることにより実現される。
電動機制御部１４０１は、インバータ回路１３０を用いて、電動機Ｍの駆動制御を行う。電動機制御部１４０１は、例えば、Ｖ／ｆ制御やベクトル制御等の任意の制御方式で電動機Ｍの駆動制御を行ってよい。
具体的には、電動機制御部１４０１は、センサ１５０の検出データ（例えば、Ｕ相電流、Ｖ相電流、及びＷ相電流の検出値）に基づき、電動機Ｍを所定の運転条件で駆動するための制御信号（駆動指令）を生成し、インバータ回路１３０に出力する。
例えば、電動機制御部１４０１は、センサ１５０の検出データ、及び電動機Ｍの運転条件に基づき、Ｕ相電圧、Ｖ相電圧、及びＷ相電圧の指令値（以下、「電圧指令値」）を生成し、電圧指令値に応じた制御信号をインバータ回路１３０に出力する。
電力演算部１４０２（演算部の一例）は、センサ１５０の検出データに基づき、電動機Ｍの瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑを演算する。
例えば、図３に示すように、電動機制御部１４０１がベクトル制御を採用する場合、ベクトル制御に関する処理過程での演算結果を用いて、電動機Ｍの瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑを演算する。
この場合、電動機制御部１４０１は、三相二相変換部１４０１Ａと、回転座標変換部１４０１Ｂと、速度調節部１４０１Ｃと、電流指令生成部１４０１Ｄと、電流調節部１４０１Ｅと、変換部１４０１Ｆと、駆動指令出力部１４０１Ｇとを含む。
三相二相変換部１４０１Ａは、センサ１５０（電流センサ）により検出されるＵ相電流Ｉｕ、Ｖ相電流Ｉｖ、及びＷ相電流Ｉｗを、例えば、クラーク変換等の既知の方法によって、二相の固定座標系（α軸、β軸）のα軸電流Ｉα及びβ軸電流Ｉβに変換する。
尚、Ｕ相電流Ｉｕ、Ｖ相電流Ｉｖ、及びＷ相電流Ｉｗは、全て、センサ１５０（電流センサ）により検出されてもよいし、任意の二相の電流のみがセンサ１５０により検出され、残りの一相の電流が他の２つの検出値に基づき推定されてもよい。
回転座標変換部１４０１Ｂは、センサ１５０の出力に基づくα軸電流Ｉα及びβ軸電流Ｉβを、例えば、パーク変換等の既知の方法によって、電動機Ｍ上の二相の回転座標系（ｄ軸、ｑ軸）のｄ軸電流Ｉｄ及びｑ軸電流Ｉｑに変換する。
速度調節部１４０１Ｃは、電動機Ｍの運転条件に基づく電動機Ｍの角速度の指令値（以下、「速度指令」）ω＊と、センサ２００（回転位置センサ）により検出される電動機Ｍの角速度ωとに基づき、電動機Ｍの回転速度を調節する。例えば、速度調節部１４０１Ｃは、実際の電動機の角速度ωと速度指令ω＊との偏差をゼロに近づけるための電動機Ｍのトルクの指令値（以下、「トルク指令」）τ＊を生成し出力する。速度調節部１４０１Ｃは、任意の制御方式によって、トルク指令τ＊を生成してよい。例えば、速度調節部１４０１Ｃは、Ｐ（Proportional）制御、ＰＩ（Proportional-Integral）制御、ＰＩＤ（Proportional-Integral-Differential）制御等を用いて、トルク指令τ＊を生成する。
尚、角速度ωは、センサ２００（回転位置センサ）の出力に依らず、電動機Ｍの相電流や相電圧に基づき推定されてもよい。この場合、センサ２００（回転位置センサ）は省略される。
電流指令生成部１４０１Ｄは、トルク指令τ＊に基づき、トルク指令τ＊を実現するための電動機Ｍのｄ軸電流の指令値（以下、「ｄ軸電流指令」）Ｉｄ＊及びｑ軸電流の指令値（以下、「ｑ軸電流指令」）Ｉｑ＊を生成し出力する。
電流調節部１４０１Ｅは、ｄ軸電流指令Ｉｄ＊及びｑ軸電流指令Ｉｑ＊と、電動機Ｍの実際の検出値に相当するｄ軸電流Ｉｄ及びｑ軸電流Ｉｑとに基づき、電動機Ｍの電流を調節する。例えば、電流調節部１４０１Ｅは、ｄ軸電流指令Ｉｄ＊とｄ軸電流Ｉｄとの偏差、及びｑ軸電流指令Ｉｑ＊とｑ軸電流Ｉｑとの偏差をゼロに近づけるための電動機Ｍのｄ軸電圧の指令値（以下、「ｄ軸電圧指令」）Ｖｄ＊及びｑ軸電圧の指令値（以下、「ｑ軸電圧指令」）Ｖｑ＊を生成し出力する。電流調節部１４０１Ｅは、任意の制御方式によって、ｄ軸電圧指令Ｖｄ＊及びｑ軸電圧指令Ｖｑ＊を生成してよい。例えば、速度調節部１４０１Ｃは、Ｐ制御、ＰＩ制御、ＰＩＤ制御等を用いて、ｄ軸電圧指令Ｖｄ＊及びｑ軸電圧指令Ｖｑ＊を生成する。
変換部１４０１Ｆは、ｄ軸電圧指令Ｖｄ＊及びｑ軸電圧指令Ｖｑ＊を、Ｕ相電圧の指令値（以下、「Ｕ相電圧指令」）Ｖｕ＊、Ｖ相電圧の指令値（以下、「Ｖ相電圧指令」）Ｖｖ＊、及びＷ相電圧の指令値（以下、「Ｗ相電圧指令」）Ｖｗ＊に変換する。
駆動指令出力部１４０１Ｇは、電動機ＭのＵ相電圧指令Ｖｕ＊、Ｖ相電圧指令Ｖｖ＊、及びＷ相電圧指令Ｖｗ＊に基づき、インバータ回路１３０の駆動指令を生成し、インバータ回路１３０に出力する。具体的には、駆動指令出力部１４０１Ｇは、インバータ回路１３０の半導体スイッチのゲート駆動指令を生成し、インバータ回路１３０の半導体スイッチのゲート端子に印加する。これにより、電動機制御部１４０１は、インバータ回路１３０を用いて、所定の運転条件に沿うように電動機Ｍを適切に駆動制御することができる。
電力演算部１４０２は、回転座標変換部１４０１Ｂの出力（ｄ軸電流Ｉｄ、ｑ軸電流Ｉｑ）及び電流調節部１４０１Ｅの出力（ｄ軸電圧指令Ｖｄ＊、ｑ軸電圧指令Ｖｑ＊）に基づき、以下の式（１）、（２）から電動機Ｍの瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑを演算してよい。
Figure 2022188847000002
尚、Ｖ／ｆ制御等が採用される場合、電動機制御部１４０１で生成されるＵ相電圧指令Ｖｕ＊、Ｖ相電圧指令Ｖｖ＊、及びＷ相電圧指令Ｖｗ＊が電動機Ｍの回転に応じて座標変換されることで、ｄ軸電圧指令Ｖｄ＊及びｑ軸電圧指令Ｖｑ＊が生成されてよい。また、電力演算部１４０２は、回転座標系（ｄ軸、ｑ軸）の電流や電圧に代えて、固定座標系（α軸、β軸）の電流や電圧を用いて、電動機Ｍの瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑを演算してもよい。
分析部１４０３は、電動機Ｍの劣化異常の進行を表す、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの変化に関する分析を行う。詳細は、後述する（図６参照）。
特徴量取得部１４０４（取得部の一例）は、分析部１４０３の分析結果に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する特徴量を取得する。詳細は、後述する（図８参照）。
診断部１４０５は、特徴量取得部１４０４により取得される特徴量に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行う。詳細は、後述する（図８参照）。
通知部１４０６は、診断部１４０５による診断結果をユーザに通知する。通知部１４０６は、例えば、表示装置１６０に診断結果に関する情報を表示してよい。また、通知部１４０６は、例えば、通信装置１７０を通じて、診断結果に関する情報を含む信号を管理装置３００や端末装置４００に送信してもよい。これにより、通知部１４０６は、管理装置３００の表示部３１０や端末装置４００の表示部４１０に診断結果に関する情報を表示させ、ユーザに診断結果を通知することができる。
尚、管理装置３００は、例えば、管理対象の複数の電動機Ｍの劣化異常に関する診断結果を集約して、表示部３１０を通じてユーザに通知してもよい。また、管理装置３００は、例えば、管理対象の複数の電動機Ｍの劣化異常に関する診断結果に基づき、メンテナンスの計画を立案してもよい。端末装置４００についても同様であってよい。
［電動機の劣化異常に関する診断方法の一例］
次に、図４～図８を参照して、電動機Ｍの劣化異常に関する診断方法の一例について説明する。
図４は、正常な状態の電動機Ｍの瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの振幅を時系列で示す図である。具体的には、図４は、正常な状態の電動機Ｍの瞬時有効電力Ｐでのグラフ４０１、及び瞬時無効電力Ｑの時系列でのグラフ４０２を含む。図５は、劣化異常が相対的に進んだ状態の電動機Ｍの瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの振幅を時系列で示す図である。具体的には、図５は、劣化異常が相対的に進んだ状態の電動機Ｍの瞬時有効電力Ｐの時系列でのグラフ５０１、及び瞬時無効電力Ｑの時系列でのグラフ５０２を含む。図６は、電動機Ｍの瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの周波数分析の結果の一例を表す図である。図７は、分析部１４０３の構成の一例を示す図である。図８は、周波数分析の結果に基づく劣化異常の診断方法の一例を示す図である。
図４に示すように、電動機Ｍが劣化異常の進行していない正常な状態では、電動機Ｍの瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの振幅は、略一定である。
一方、図５に示すように、電動機Ｍが劣化異常のある程度進行した状態では、電動機Ｍの瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの振幅に振動成分が生じる場合がある。電動機Ｍに劣化異常が生じると、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの波形に、基本周波数よりも大きい周波数成分（典型的には、高調波成分）が重畳する場合があるからである。
そこで、本例では、制御装置１４０は、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの周波数成分に着目して、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行う。
具体的には、分析部１４０３は、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの周波数成分に関する分析（以下、便宜的に「周波数分析」）を行う。
例えば、図６に示すように、分析部１４０３は、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）等を用いて瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑのスペクトル分析を行ってよい。
本例（図６）では、基本周波数よりも大きい所定の周波数成分（図中の破線の囲み部分）において、瞬時有効電力Ｐや瞬時無効電力Ｑの振幅の振動成分に相当する、非常な大きなスペクトル値が現れている。
また、例えば、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの振幅に生じる振動成分の周波数が予め分かっている場合、分析部１４０３は、その周波数を含む周波数帯に対応する狭帯域のバンドパスフィルタを含んでもよい。そして、分析部１４０３は、狭帯域のバンドパスフィルタを用いて、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑから所定の周波数成分を取り出してもよい。
所定の周波数成分は、例えば、高調波成分、即ち、基本周波数の整数倍の周波数成分である。また、所定の周波数成分は、複数であってもよい。
また、例えば、図７に示すように、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの振幅に生じる振動成分の周波数が電動機Ｍの回転速度（角速度ω）に依存して変化する場合、追跡フィルタＴＦを含んでもよい。そして、分析部１４０３は、追跡フィルタＴＦを用いて、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑから電動機Ｍの回転周波数に関係する所定の周波数成分を取り出してもよい。
具体的には、追跡フィルタＴＦは、回転座標変換部ＴＦ１及びローパスフィルタ部ＴＦ２によって、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑから電動機Ｍの回転周波数成分を抽出することができる。電動機Ｍの角速度ωで回転する座標系上では、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑが直流成分に相当するからである。そして、追跡フィルタＴＦは、固定座標変換部ＴＦ３によって、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑにおける回転周波数に関係する所定の周波数成分を出力することができる。
特徴量取得部１４０４は、分析部１４０３の周波数分析の結果から、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの周波数成分に着目した特徴量（以下、便宜的に「周波数特徴量」）を取得する。
例えば、特徴量取得部１４０４は、周波数特徴量として、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの所定の周波数成分の大きさ（例えば、スペクトル値）を取得してよい。所定の周波数成分の大きさが相対的に大きくなるほど、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの振幅の振動成分がより顕著になり、劣化異常が相対的に進んでいると考えられるからである。
診断部１４０５は、周波数特徴量に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行う。
例えば、図８に示すように、診断部１４０５は、周波数特徴量としての瞬時有効電力Ｐや瞬時無効電力Ｑの所定の周波数成分の大きさ（スペクトル値）が所定基準（閾値Ｓｐ＿ｔｈ）を超えた場合に、電動機Ｍの劣化異常の可能性があると診断する。
所定基準（閾値Ｓｐ＿ｔｈ）は、固定値であってもよいし、例えば、電動機Ｍの運転状態等に応じて可変される可変値であってもよい。また、所定基準（閾値Ｓｐ＿ｔｈ）は、瞬時有効電力Ｐの場合と瞬時無効電力Ｑの場合とで、同じであってもよいし、異なっていてもよい。
また、例えば、所定の周波数成分が複数ある場合、複数の所定の周波数成分の大きさの合計が所定の閾値を超えた場合に、電動機Ｍの劣化異常の可能性があると診断してもよい。
また、例えば、診断部１４０５は、所定の周波数成分の大きさに基づき、電動機Ｍの劣化異常の進行度合いを診断してもよい。具体的には、診断部１４０５は、所定の周波数成分の大きさが大きくなるほど、電動機Ｍの劣化異常の進行度合いが大きく（高く）なるように、電動機Ｍの劣化異常の進行度合いを診断する。電動機Ｍの劣化異常の進行度合いを決定するための基準は、固定されていてもよいし、例えば、電動機Ｍの運転状態等に応じて可変されてもよい。
このように、本例では、制御装置１４０は、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの周波数成分に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行う。
これにより、制御装置１４０は、電動機Ｍが故障し、電動機Ｍを含む設備等の突発的な停止等が発生する前に、電動機Ｍの機械的故障に繋がる劣化異常の可能性をユーザに通知することができる。そのため、制御装置１４０は、電動機Ｍを含む設備のメンテナンスの頻度を抑制し、電動機Ｍの状態に合わせてメンテナンスを行うことができると共に、電動機Ｍを含む設備の突発的な停止やその復旧作業に伴う設備の長期停止等のリスクを低減することができる。
また、例えば、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの大きさに着目することも考えられるものの、瞬間的な大きさの変化を捉えて、電動機Ｍの劣化異常の可能性があると誤った診断が行われる可能性がある。また、この場合、電動機Ｍの瞬時有効電力Ｐや瞬時無効電力Ｑの大きさに表れない電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行うことができない可能性がある。
これに対して、本例では、制御装置１４０は、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの周波数成分に着目することによって、電動機Ｍの劣化異常に関する診断をより適切に行うことができる。
また、例えば、電動機Ｍの劣化異常の診断のために専用のセンサ等を設置することも考えられるものの、電動機Ｍの劣化異常の診断機能の実現のためのコストの増加を避けられない。
これに対して、本例では、制御装置１４０は、電動機Ｍの制御に必要なセンサ１５０やセンサ２００の出力のみを利用し、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行うことができる。そのため、制御装置１４０は、コストの増加を抑制しつつ、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行うことができる。
尚、制御装置１４０は、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの何れか一方だけを用いて、周波数成分に基づく電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行ってもよい。
［劣化異常診断処理の一例］
次に、図９を参照して、制御装置１４０による電動機Ｍの劣化異常診断処理の一例について説明する。
図９は、電動機Ｍの劣化異常診断処理の一例を概略的に示すフローチャートである。
本フローチャートは、所定のタイミングで実行される。所定のタイミングは、例えば、電力変換装置１００の電源オンのタイミングである。これにより、制御装置１４０は、電力変換装置１００の電源オンに合わせて、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行うができる。また、所定のタイミングは、例えば、電力変換装置１００に設けられる入力部を通じてユーザからの診断要求が入力されるタイミングであってもよい。また、所定のタイミングは、例えば、通信装置１７０を通じて、管理装置３００や端末装置４００からユーザからの診断要求が入力されるタイミングであってもよい。以下、後述の図１４のフローチャートについても同様であってよい。また、所定のタイミングは、例えば、電動機Ｍの稼働中（運転中）であってもよい。具体的には、所定のタイミングは、電動機制御部１４０１による電動機Ｍの制御のタイミング（制御周期）に同期されたタイミングであってもよい。
図９に示すように、ステップＳ１０２にて、電力演算部１４０２は、最新の瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑを算出するための最新データを取得する。最新のデータは、例えば、最新のｄ軸電流Ｉｄ、ｑ軸電流Ｉｑ、ｄ軸電圧指令Ｖｄ＊、及びｑ軸電圧指令Ｖｑ＊のデータである。
制御装置１４０は、ステップＳ１０２の処理が完了すると、ステップＳ１０４に進む。
ステップＳ１０４にて、電力演算部１４０２は、ステップＳ１０２で取得したデータに基づき、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑを算出する。
制御装置１４０は、ステップＳ１０４の処理が完了すると、ステップＳ１０６に進む。
ステップＳ１０６にて、分析部１４０３は、ステップＳ１０４で算出された瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑについて、周波数分析を行う。
制御装置１４０は、ステップＳ１０６の処理が完了すると、ステップＳ１０８に進む。
ステップＳ１０８にて、特徴量取得部１４０４は、ステップＳ１０６の周波数分析の結果に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する特徴量（周波数特徴量）を取得する。
制御装置１４０は、ステップＳ１０８の処理が完了すると、ステップＳ１１０に進む。
ステップＳ１１０にて、診断部１４０５は、ステップＳ１０８で取得された特徴量（周波数特徴量）に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行う。
診断部１４０５は、ステップＳ１１０の処理が完了すると、ステップＳ１１２に進む。
ステップＳ１１２にて、診断部１４０５は、電動機Ｍの劣化異常の可能性があるか否かを判定する。診断部１４０５は、電動機Ｍの劣化異常の可能性がある場合、ステップＳ１１４に進み、電動機Ｍの劣化異常の可能性がない場合、ステップＳ１１６に進む。
尚、診断部１４０５によって、電動機Ｍの劣化異常の進行度合いが診断される場合、ステップＳ１１２では、その進行度合いが所定基準を超えているか否かが判定されてよい。所定基準は、例えば、実験やコンピュータシミュレーション等を通じて、電動機Ｍのメンテナンスが施されるべきと考えられる、電動機Ｍの劣化異常の進行度合いの下限として予め規定される。この場合、後述のステップＳ１１４では、電動機Ｍの劣化異常の進行度合いが所定基準を超えている旨が通知されてよい。また、診断部１４０５によって、電動機Ｍの劣化異常の進行度合いが診断される場合、ステップＳ１１２、及び後述のステップＳ１１４，Ｓ１１６に代えて、診断結果としての電動機Ｍの劣化異常の進行度合いをユーザに通知する処理が行われてもよい。また、例えば、電力変換装置１００の電源オン時に実行される場合等、ユーザからの診断要求に依らず、劣化異常診断処理が実施される場合、後述のステップＳ１１６の処理は省略されてもよい。
ステップＳ１１４にて、通知部１４０６は、表示装置１６０や通信装置１７０を通じて、電動機Ｍの劣化異常の可能性がある旨の診断結果をユーザに通知する。
尚、通知部１４０６は、併せて、電動機Ｍのメンテナンスをユーザに促す通知を行ってもよい。
制御装置１４０は、ステップＳ１１４の処理が完了すると、今回のフローチャートの処理を終了する。
一方、ステップＳ１１６にて、通知部１４０６は、表示装置１６０や通信装置１７０を通じて、電動機Ｍが正常である旨の診断結果をユーザに通知する。
制御装置１４０は、ステップＳ１１６の処理が完了すると、今回のフローチャートの処理を終了する。
［電力変換装置の機能構成の他の例］
次に、図１０を参照して、電力変換装置１００の機能構成の他の例について説明する。以下、上述の一例（図２）と異なる部分を中心に説明を行う。
図１０は、本実施形態に係る電力変換装置１００（制御装置１４０）の機能構成の他の例を示す機能ブロック図である。
図１０に示すように、制御装置１４０は、上述の一例の場合と同様、電動機制御部１４０１と、電力演算部１４０２と、分析部１４０３と、特徴量取得部１４０４と、診断部１４０５と、通知部１４０６とを含む。電動機制御部１４０１、電力演算部１４０２、分析部１４０３、特徴量取得部１４０４、診断部１４０５、及び通知部１４０６のそれぞれの機能の一部又は全部は、例えば、補助記憶装置にインストールされるプログラムがメモリ装置にロードされＣＰＵで実行されることにより実現される。
分析部１４０３は、上述の一例の場合と同様、電動機Ｍの劣化異常の進行を表す、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの変化に関する分析を行う。具体的には、分析部１４０３は、上述の一例の場合と異なり、周波数分析部１４０３Ａと、振幅分析部１４０３Ｂとを含む。
周波数分析部１４０３Ａは、上述の一例の分析部１４０３の場合と同様、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑについての周波数分析を行う。
尚、上述の一例の分析部１４０３は、周波数分析部１４０３Ａ及び振幅分析部１４０３Ｂのうちの周波数分析部１４０３Ａのみを含む形態に相当する。
振幅分析部１４０３Ｂは、後述の如く、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑに生じる、基本波よりも波長が短い振動成分の振幅（以下、単に「振動成分の振幅」）に関する分析（以下、便宜的に「振幅分析」）を行う。詳細は、後述する（図１１参照）。
特徴量取得部１４０４は、上述の一例の場合と同様、分析部１４０３の分析結果に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する特徴量を取得する。具体的には、特徴量取得部１４０４は、上述の一例の場合と異なり、特徴量取得部１４０４Ａ，１４０４Ｂを含む。
特徴量取得部１４０４Ａは、上述の一例の特徴量取得部１４０４の場合と同様、分析部１４０３（周波数分析部１４０３Ａ）による周波数分析の結果に基づき、周波数特徴量を取得する。
尚、上述の一例の分析部１４０３は、特徴量取得部１４０４Ａ，１４０４Ｂのうちの特徴量取得部１４０４Ａのみを含む形態に相当する。
特徴量取得部１４０４Ｂは、振幅分析部１４０３Ｂによる振幅分析の結果に基づき、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの振動成分の振幅に着目した特徴量（以下、便宜的に「振幅特徴量」）を取得する。詳細は、後述する（図１２、図１３参照）。
診断部１４０５は、上述の一例の場合と同様、特徴量取得部１４０４（特徴量取得部１４０４Ａ）により取得される周波数特徴量に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行う。
また、診断部１４０５は、上述の一例の場合と同様、特徴量取得部１４０４（特徴量取得部１４０４Ｂ）により取得される振幅特徴量に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行う。詳細は、後述する（図１２、図１３参照）。
［電動機の劣化異常に関する診断方法の他の例］
次に、上述の図４、図５に加えて、図１１～図１３を参照して、電動機Ｍの劣化異常に関する診断方法の他の例について説明する。
図１１は、電動機Ｍの瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの振幅分析の結果の一例を表す図である。図１２は、振幅分析の結果に基づく劣化異常の診断方法の一例を示す図である。図１３は、振幅分析の結果に基づく劣化異常の診断方法の他の例を示す図である。
図４、図５に示すように、上述の如く、電動機Ｍが劣化異常のある程度進行した状態では、電動機Ｍの瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの振幅に振動成分が生じる場合がある。そして、電動機Ｍの劣化異常が進行するにつれて、その振動成分はより顕著になる。
そこで、本例では、制御装置１４０は、電動機Ｍの瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑに生じる、基本波よりも波長が短い振動成分の振幅に着目して、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行う。
具体的には、振幅分析部１４０３Ｂは、上述の如く、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの振動分析を行う。
例えば、図１１に示すように、振幅分析部１４０３Ｂは、波形計数法によって、瞬時有効電力Ｐや瞬時無効電力Ｑの振幅のピーク値を取得する。ピーク値は、対象となる振幅のピークと前回の振幅のピークとの間の差分に相当する。そして、振幅分析部１４０３Ｂは、取得したピーク値を所定範囲ごとに振り分けて、所定範囲ごとのピーク値の計測回数を取得してよい。この際、例えば、極大極小法、最大値最小値法、振幅法、レベルクロッシング法、レンジベア法、レインフロー法等の既知の方法が任意に適用されてよい。
また、例えば、図５に示すように、振幅分析部１４０３Ｂは、瞬時有効電力Ｐや瞬時無効電力Ｑの振幅に生じる振動成分に相当する時系列の波形データを取得してもよい。
特徴量取得部１４０４Ｂは、上述の如く、振幅分析部１４０３Ｂの分析結果から、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの振動成分の振幅に着目した特徴量（振幅特徴量）を取得する。
例えば、特徴量取得部１４０４Ｂは、振幅特徴量として、振幅分析部１４０３Ｂにより取得されたピーク値のうちの所定基準（閾値Ｐｋ＿ｔｈ）を超えるピーク値の測定回数、或いは、全体の測定回数に対する比率（以下、「測定率」）を取得する。瞬時有効電力Ｐや瞬時無効電力Ｑの振幅のピーク値は、振動成分の振幅に相当し、そのピーク値が大きくなるほど、電動機Ｍの劣化異常が相対的に進んでいると考えられるからである。
所定基準（閾値Ｐｋ＿ｔｈ）は、固定値であってもよいし、例えば、電動機Ｍの運転状態等に基づき可変される可変値であってもよい。また、所定基準（閾値Ｐｋ＿ｔｈ）は、瞬時有効電力Ｐの場合と瞬時無効電力Ｑの場合とで、同じであってもよいし、異なっていてもよい。
また、例えば、特徴量取得部１４０４Ｂは、振幅分析部１４０３Ｂにより取得された瞬時有効電力Ｐや瞬時無効電力Ｑの振幅の振動成分の時系列の波形データから、振幅特徴量として、振動成分の振幅値を取得してもよい。振動成分の振幅値が大きくなるほど、劣化異常の進行が相対的に進んでいると考えられるからである。
診断部１４０５は、上述の如く、振幅特徴量に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行う。
例えば、図１２に示すように、診断部１４０５は、振幅特徴量としての閾値Ｐｋ＿ｔｈを超えるピーク値（図中の破線の囲み部分）の測定回数或いは測定率が所定基準（閾値Ｎ＿ｔｈ）を超えた場合に、電動機Ｍの劣化異常の可能性があると診断する。
所定基準（閾値Ｎ＿ｔｈ）は、固定値であってもよいし、例えば、電動機Ｍの運転状態等に応じて可変される可変値であってもよい。また、所定基準（閾値Ｎ＿ｔｈ）は、瞬時有効電力Ｐの場合と瞬時無効電力Ｑの場合とで、同じであってもよいし、異なっていてもよい。
また、例えば、診断部１４０５は、振幅特徴量としての閾値Ｐｋ＿ｔｈを超えるピーク値の測定回数或いは測定率に基づき、電動機Ｍの劣化異常の進行度合いを診断してもよい。具体的には、診断部１４０５は、閾値Ｐｋ＿ｔｈを超えるピーク値の測定回数或いは測定率が大きくなるほど、電動機Ｍの劣化異常の進行度合いが大きく（高く）なるように、電動機Ｍの劣化異常の進行度合いを診断する。電動機Ｍの劣化異常の進行度合いを決定するための基準は、固定されていてもよいし、例えば、電動機Ｍの運転状態等に応じて可変されてもよい。
また、例えば、図１３に示すように、診断部１４０５は、振幅特徴量としての振動成分の振幅値が所定基準（閾値Ａ＿ｔｈ）を超えた場合に、電動機Ｍの劣化異常の可能性があると診断する。
所定基準（閾値Ａ＿ｔｈ）は、固定値であってもよいし、例えば、電動機Ｍの運転状態等に応じて可変される可変値であってもよい。また、所定基準（閾値Ａ＿ｔｈ）は、瞬時有効電力Ｐの場合と瞬時無効電力Ｑの場合とで、同じであってもよいし、異なっていてもよい。
また、例えば、診断部１４０５は、振幅特徴量としての振動成分の振幅値に基づき、電動機Ｍの劣化異常の進行度合いを診断してもよい。具体的には、診断部１４０５は、瞬時有効電力Ｐや瞬時無効電力Ｑの振幅の振動成分の振幅値が大きくなるほど、電動機Ｍの劣化異常の進行度合いが大きく（高く）なるように、電動機Ｍの劣化異常の進行度合いを診断する。電動機Ｍの劣化異常の進行度合いを決定するための基準は、上述の場合と同様、固定されていてもよいし、例えば、電動機Ｍの運転状態等に応じて可変されてもよい。
このように、本例では、制御装置１４０は、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの振動成分、具体的には、基本波よりも波長が短い振動成分の振幅に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行う。
これにより、制御装置１４０は、上述の一例の場合と同様、電動機Ｍを含む設備のメンテナンスの頻度を抑制し、電動機Ｍの状態に合わせてメンテナンスを行うことができると共に、電動機Ｍを含む設備の突発的な停止やその復旧作業に伴う設備の長期停止等のリスクを低減することができる。
また、制御装置１４０は、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑにおける基本波より波長が短い振動成分の振幅に着目することによって、上述の一例の場合と同様、電動機Ｍの劣化異常に関する診断をより適切に行うことができる。
また、本例では、制御装置１４０は、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの周波数成分に加えて、基本波よりも波長が短い振動成分の振幅に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行う。
これにより、制御装置１４０は、二つの観点から電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行うことができる。そのため、制御装置１４０は、例えば、一方の観点で電動機Ｍの故障の兆候（劣化異常の可能性）を捉えることができない場合でも、他方の観点で電動機Ｍの故障の兆候を捉えることができる場合がある。よって、制御装置１４０は、電動機Ｍの劣化異常の可能性をより早期に診断することができる。
尚、制御装置１４０は、瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑの何れか一方だけを用いて、基本波よりも波長が短い振動成分の振幅に基づく電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行ってもよい。また、制御装置１４０は、瞬時有効電力Ｐや瞬時無効電力Ｑの周波数成分に基づく電動機Ｍの劣化異常に関する診断、及び瞬時有効電力Ｐや瞬時無効電力Ｑの振動成分の振幅に基づく電動機Ｍの劣化異常に関する診断のうちの後者の診断のみを実施してもよい。
［劣化異常診断処理の他の例］
次に、図１４を参照して、制御装置１４０による電動機Ｍの劣化異常診断処理の他の例について説明する。
図１４は、電動機Ｍの劣化異常診断処理の他の例を概略的に示すフローチャートである。
図１４に示すように、ステップＳ２０２，Ｓ２０４は、図９のステップＳ１０２，Ｓ１０４の処理と同じであるため、説明を省略する。
制御装置１４０は、ステップＳ２０４の処理が完了すると、ステップＳ２０６に進む。
ステップＳ２０６にて、分析部１４０３（周波数分析部１４０３Ａ及び振幅分析部１４０３Ｂ）は、ステップＳ２０４で算出された瞬時有効電力Ｐ及び瞬時無効電力Ｑについて、周波数分析及び振幅分析を行う。
制御装置１４０は、ステップＳ２０６の処理が完了すると、ステップＳ２０８に進む。
ステップＳ２０８にて、特徴量取得部１４０４（特徴量取得部１４０４Ａ及び特徴量取得部１４０４Ｂ）は、ステップＳ２０６の周波数分析及び振幅分析の結果に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する特徴量（周波数特徴量及び振幅特徴量）を取得する。
制御装置１４０は、ステップＳ２０８の処理が完了すると、ステップＳ２１０に進む。
ステップＳ２１０にて、診断部１４０５は、ステップＳ２０８で取得された特徴量（周波数特徴量及び振幅特徴量）に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行う。
具体的には、診断部１４０５は、周波数特徴量に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行うと共に、振幅特徴量に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行う。
また、診断部１４０５は、周波数特徴量に基づく個別の診断結果、及び振幅特徴量に基づく個別の診断結果に基づき、総合的な診断を行ってもよい。
制御装置１４０は、ステップＳ２１０の処理が完了すると、ステップＳ２１２に進む。
ステップＳ２１２にて、診断部１４０５は、電動機Ｍの劣化異常の可能性があるか否かを判定する。例えば、診断部１４０５は、周波数特徴量に基づく個別の診断結果、及び振幅特徴量に基づく個別の診断結果の何れか一方が、電動機Ｍの劣化異常の可能性があることを表している場合、電動機Ｍの劣化異常の可能性があると判定する。また、診断部１４０５は、総合的な診断結果として、電動機Ｍの劣化異常の可能性があるか否かを判定してもよい。診断部１４０５は、電動機Ｍの劣化異常の可能性がある場合、ステップＳ２１４に進み、電動機Ｍの劣化異常の可能性がない場合、ステップＳ２１６に進む。
尚、診断部１４０５によって、電動機Ｍの劣化異常の進行度合いが診断される場合、ステップＳ２１２では、その進行度合いが所定基準を超えているか否かが判定されてよい。所定基準は、上述の一例（図９）の場合と同様であってよい。例えば、周波数特徴量に基づく個別の診断結果、及び振幅特徴量に基づく個別の診断結果の何れか一方で、電動機Ｍの劣化異常の進行度合いが所定基準を超えている場合、電動機Ｍの劣化異常の進行度合いが所定基準を超えていると判定される。また、総合的な診断結果として、電動機Ｍの劣化異常の進行度合いが所定基準を超えているか否かが判定されてもよい。この場合、ステップＳ２１４では、図９のステップＳ１１４の場合と同様、電動機Ｍの劣化異常の進行度合いが所定基準を超えている旨が通知されてよい。また、診断部１４０５によって、電動機Ｍの劣化異常の進行度合いが診断される場合、ステップＳ２１２～Ｓ２１６に代えて、診断結果としての電動機Ｍの劣化異常の進行度合いをユーザに通知する処理が行われてもよい。また、例えば、電力変換装置１００の電源オン時に実行される場合等、ユーザからの診断要求に依らず、劣化異常診断処理が実施される場合、ステップＳ２１６の処理は省略されてもよい。
ステップＳ２１４，Ｓ２１６は、図９のステップＳ１１４，Ｓ１１６の処理と同じであるため、説明を省略する。
制御装置１４０は、ステップＳ２１４，Ｓ２１６の処理が完了すると、今回のフローチャートの処理を終了する。
尚、瞬時有効電力Ｐや瞬時無効電力Ｑの周波数成分に基づく電動機Ｍの劣化異常診断処理、及び瞬時有効電力Ｐや瞬時無効電力Ｑの振動成分の振幅に基づく電動機Ｍの劣化異常診断処理は、別個の独立した処理として実施されてもよい。
［作用］
次に、本実施形態に係る劣化異常診断システム１の作用について説明する。
本実施形態では、電力変換装置１００は、インバータ回路１３０と、センサ１５０と、電力演算部１４０２と、診断部１４０５と、を備える。具体的には、インバータ回路１３０と、外部から入力される電力を用いて電動機Ｍを駆動する。また、センサ１５０は、電動機Ｍの相電流を検出する。また、電力演算部１４０２は、センサ１５０の出力に基づき、電動機Ｍの有効電力及び無効電力の少なくとも一方を演算する。そして、診断部１４０５は、電動機Ｍの有効電力及び無効電力の少なくとも一方の周波数成分に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行う。
これにより、電力変換装置１００は、例えば、電動機Ｍの有効電力や無効電力の大きさに着目して電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行う場合等に比して、電動機Ｍの劣化異常に関する診断をより適切に行うことができる。
また、本実施形態では、診断部１４０５は、電動機Ｍの有効電力及び無効電力の少なくとも一方の所定の周波数成分の変化に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行ってもよい。
これにより、電力変換装置１００は、例えば、電動機Ｍの有効電力や無効電力の所定の周波数成分が相対的に大きくなる変化を捉えて、電動機Ｍの劣化異常の進行状態を診断することができる。
また、本実施形態では、電力変換装置１００は、追跡フィルタＴＦを備えてもよい。具体的には、追跡フィルタＴＦは、電動機Ｍの回転速度に応じて変化する、電動機Ｍの有効電力及び無効電力の少なくとも一方の所定の周波数成分を出力してもよい。そして、診断部１４０５は、追跡フィルタＴＦの出力に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行ってもよい。
これにより、電力変換装置１００は、電動機Ｍの劣化異常の進行状態を表す、電動機Ｍの有効電力や無効電力の所定の周波数成分が電動機Ｍの回転速度に依存して変化する場合であっても、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を適切に行うことができる。
また、本実施形態では、電力変換装置１００は、特徴量取得部１４０４を備えてもよい。具体的には、特徴量取得部１４０４は、電動機Ｍの有効電力及び無効電力の少なくとも一方の所定の周波数成分に関する特徴量（周波数特徴量）を取得してよい。そして、診断部１４０５は、周波数特徴量が第１の所定基準（例えば、閾値Ｓｐ＿ｔｈ）を超えた場合に、電動機Ｍの劣化異常の可能性がある旨の診断を行ってもよい。
これにより、電力変換装置１００は、第１の所定基準を適宜設定することで、具体的に、電動機Ｍの劣化異常の可能性の有無を診断することができる。
また、本実施形態では、第１の所定基準は、電動機Ｍの状態に応じて可変されてもよい。
これにより、電力変換装置１００は、電動機Ｍの状態に合わせて、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を適切に行うことができる。
また、本実施形態では、周波数特徴量は、電動機Ｍの有効電力及び無効電力の少なくとも一方の所定の周波数成分の大きさ、或いは、電動機Ｍの有効電力及び無効電力の少なくとも一方の複数の所定の周波数成分の大きさの合計であってもよい。
これにより、電力変換装置１００は、具体的に、電動機Ｍの有効電力や無効電力の所定の周波数成分が相対的に大きくなる変化を捉えて、電動機Ｍの劣化異常の可能性の有無を診断することができる。
また、本実施形態では、診断部１４０５は、電動機Ｍの有効電力及び無効電力の少なくとも一方の周波数成分、及び振動成分の振幅に基づき、電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行ってもよい。
これにより、電力変換装置１００は、複数の観点から電動機Ｍの劣化異常に関する診断を行うことができる。そのため、電力変換装置１００は、電動機Ｍの故障の兆候（劣化異常の可能性）をより早期に診断することができる。
また、本実施形態では、診断部１４０５は、電動機Ｍの有効電力及び無効電力の少なくとも一方の振動成分の振幅が第２の所定基準（例えば、閾値Ａ＿ｔｈ）を超えた場合に、電動機Ｍの劣化異常の可能性がある旨の診断を行ってもよい。
これにより、電力変換装置１００は、第２の所定基準を適宜設定することで、具体的に、電動機Ｍの有効電力や無効電力の振動成分の振幅が相対的に大きくなる変化を捉えて、電動機Ｍの劣化異常の可能性の有無を診断することができる。
また、本実施形態では、電力変換装置１００は、通知部１４０６を備えてもよい。具体的には、通知部１４０６は、診断部１４０５の診断結果をユーザに通知してもよい。
これにより、電力変換装置１００は、電動機Ｍの劣化異常に関する状況をユーザに認識させることができる。
また、本実施形態では、制御装置１４０における電動機Ｍの劣化異常に関する診断機能が管理装置３００や端末装置４００に移管されてもよい。具体的には、管理装置３００や端末装置４００は、電力変換装置１００のセンサ１５０やこれと同様のセンサ等の出力を取得可能に構成され、電力演算部１４０２及び診断部１４０５等と同様の構成を備えてもよい。
これにより、管理装置３００や端末装置４００は、上述の電力変換装置１００等と同様、電動機Ｍの劣化異常に関する診断をより適切に行うことができる。
以上、実施形態について詳述したが、本開示はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
１ 劣化異常診断システム
１００ 電力変換装置
１１０ 整流回路
１２０ 平滑回路
１３０ インバータ回路（駆動部）
１４０ 制御装置（診断装置）
１５０ センサ（電流検出部）
１６０ 表示装置
１７０ 通信装置
２００ センサ
３００ 管理装置（診断装置）
３１０ 表示部
４００ 端末装置（診断装置）
４１０ 表示部
１４０１ 電動機制御部
１４０２ 電力演算部（演算部）
１４０３ 分析部
１４０３Ａ 周波数分析部
１４０３Ｂ 振幅分析部
１４０４，１４０４Ａ，１４０４Ｂ 特徴量取得部（取得部）
１４０５ 診断部
１４０６ 通知部
ＢＫ 遮断器
Ｍ 電動機（交流電動機）
ＮＬ 負ライン
ＰＬ 正ライン
ＰＳ 商用電源（電源）

Claims (11)

  1. 外部から入力される電力を用いて交流電動機を駆動する駆動部と、
    前記交流電動機の相電流を検出する電流検出部と、
    前記電流検出部の出力に基づき、前記交流電動機の有効電力及び無効電力の少なくとも一方を演算する演算部と、
    前記有効電力及び前記無効電力の前記少なくとも一方の周波数成分に基づき、前記交流電動機の劣化異常に関する診断を行う診断部と、を備える、
    電力変換装置。
  2. 前記診断部は、前記有効電力及び前記無効電力の前記少なくとも一方の所定の周波数成分の変化に基づき、前記診断を行う、
    請求項１に記載の電力変換装置。
  3. 前記交流電動機の回転速度に応じて変化する、前記有効電力及び前記無効電力の前記少なくとも一方の前記所定の周波数成分を出力する追跡フィルタを備え、
    前記診断部は、前記追跡フィルタの出力に基づき、前記診断を行う、
    請求項２に記載の電力変換装置。
  4. 前記有効電力及び前記無効電力の前記少なくとも一方の前記所定の周波数成分に関する特徴量を取得する取得部を備え、
    前記診断部は、前記特徴量が第１の所定基準を超えた場合に、前記交流電動機の劣化異常の可能性がある旨の前記診断を行う、
    請求項２又は３に記載の電力変換装置。
  5. 前記第１の所定基準は、前記交流電動機の状態に応じて可変される、
    請求項４に記載の電力変換装置。
  6. 前記特徴量は、前記有効電力及び前記無効電力の前記少なくとも一方の前記所定の周波数成分の大きさ、又は、前記有効電力及び前記無効電力の前記少なくとも一方の複数の前記所定の周波数成分の大きさの合計である、
    請求項４又は５に記載の電力変換装置。
  7. 前記診断部は、前記有効電力及び前記無効電力の前記少なくとも一方の周波数成分及び振動の振幅に基づき、前記診断を行う、
    請求項１乃至６の何れか一項に記載の電力変換装置。
  8. 前記診断部は、前記有効電力及び前記無効電力の前記少なくとも一方の振動の振幅が第２の所定基準を超えた場合に、前記交流電動機の劣化異常の可能性がある旨の前記診断を行う、
    請求項７に記載の電力変換装置。
  9. 前記診断部の診断結果をユーザに通知する通知部を備える、
    請求項１乃至８の何れか一項に記載の電力変換装置。
  10. 交流電動機の相電流を検出する電流検出部の出力を取得し、前記交流電動機の有効電力及び無効電力の少なくとも一方を演算する演算部と、
    前記有効電力及び前記無効電力の前記少なくとも一方の周波数成分に基づき、前記交流電動機の劣化異常に関する診断を行う診断部と、を備える、
    診断装置。
  11. 診断装置が、交流電動機の相電流を検出する電流検出部の出力を取得し、前記電流検出部の出力に基づき、前記交流電動機の有効電力及び無効電力の少なくとも一方を取得する演算ステップと、
    前記診断装置が、前記有効電力及び前記無効電力の前記少なくとも一方の周波数成分に基づき、前記交流電動機の劣化異常に関する診断を行う診断ステップと、を含む、
    診断方法。
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