JP2023076024A - 昇降機異常診断装置および昇降機異常診断方法 - Google Patents

Abstract

【課題】同じ種類の部品が複数あっても、どの部品に異常が発生しているかを特定できる昇降機異常診断装置を提供する。【解決手段】昇降機の部品の異常を診断する昇降機異常診断装置において、音または振動を測定する第一測定部と、前記第一測定部の測定結果に基づいて異常部品の種類を判定する種類判定部と、判定された種類に該当する複数の部品の温度を測定する第二測定部と、前記第二測定部の測定結果に基づいて異常部品の個体を判定する個体判定部と、前記種類判定部および前記個体判定部によって判定された異常部品を出力する出力部と、を備える。【選択図】 図２

Description

本発明は、昇降機の異常診断に関する。

エレベーター等の昇降機で用いられている機器の経年劣化などによる異常を診断する技術として、昇降機から発生する音を測定および解析することで、異常対象の機器を特定するものが知られている。この技術では、一般に、異常時の音の特徴と当該音を発生させる機器との対応関係（テーブル）を予め定めておき、診断時に抽出した音の特徴とテーブルとの比較が行われる。例えば、特許文献１には、撮影部と収音部を備えた装置を乗りかごに配置して、昇降路で音が発生した箇所を把握する方法が開示されている。

国際公開第２０２１／１５６９６２号

昇降機では、プーリーやガイドレールなど、同じ種類の部品が複数存在する場合がある。このような場合、上記特許文献１など従来の技術では、異常対象の部品の種類は判定できたとしても、その部品の中で具体的にどの個体が異常なのかまで判定することは困難である。したがって、従来の技術では、異常と判定された種類の部品すべてにアクセスして、どの部品が真に異常なのか特定する必要があるため、作業時間が増大する。さらに、アクセスしても異常部品を特定できない場合は、すべての部品を修理・交換するなどコストが増大する可能性もある。

本発明の目的は、同じ種類の部品が複数あっても、どの部品に異常が発生しているかを特定できる昇降機異常診断装置および昇降機異常診断方法を提供することにある。

前述の課題を解決するため、本発明は、昇降機の部品の異常を診断する昇降機異常診断装置において、音または振動を測定する第一測定部と、前記第一測定部の測定結果に基づいて異常部品の種類を判定する種類判定部と、判定された種類に該当する複数の部品の温度を測定する第二測定部と、前記第二測定部の測定結果に基づいて異常部品の個体を判定する個体判定部と、前記種類判定部および前記個体判定部によって判定された異常部品を出力する出力部と、を備える。

また、本発明は、第一測定部と、種類判定部と、第二測定部と、個体判定部と、出力部と、を備えた昇降機異常診断装置を用いた、昇降機の部品の異常を診断する昇降機異常診断方法において、前記第一測定部が、音または振動を測定するステップと、前記種類判定部が、測定された音または振動に基づいて異常部品の種類を判定するステップと、前記第二測定部が、判定された種類に該当する複数の部品の温度を測定するステップと、前記個体判定部が、測定された温度に基づいて異常部品の個体を判定するステップと、前記出力部が、異常と判定された部品を出力するステップと、を備える。

本発明によれば、同じ種類の部品が複数あっても、どの部品に異常が発生しているかを特定できる昇降機異常診断装置および昇降機異常診断方法を提供することが可能になる。

本発明の実施例に係るエレベーター異常診断装置の設置場所を示す概略図。 本発明の実施例に係るエレベーター異常診断装置のハードウェア構成を示す機能ブロック図。 部品特性ＤＢに格納されるデータテーブルの例を示す図。 本発明の実施例におけるエレベーターの異常診断方法を示すフローチャート。 各プーリーの温度データ（ａ）と、各プーリーの温度上昇データ（ｂ）と、の例を示すグラフ。

以下、本発明の実施例を、図面を参照して説明する。本実施例は、昇降機の部品の異常を診断する昇降機異常診断装置の一例として、エレベーターの異常診断を例に説明する。

まず、図１は、本実施例に係るエレベーター異常診断装置の設置場所を示す概略図である。診断対象のエレベーターは、機械室無しエレベーターであり、昇降路１内では、乗りかご３および釣合い錘４が、頂部プーリー６ａ，６ｂ、乗りかごプーリー８ａ，８ｂおよび釣合い錘プーリー７を介して、ロープ５で接続されている。このロープ５が、巻上機のモーター２の回転によって移動することで、釣合い錘４が釣り合い錘レール１０ａ，１０ｂに沿って昇降するとともに、乗りかご３が乗りかごレール９ａ，９ｂに沿って昇降する。

図１に示すように、本実施例に係るエレベーター異常診断装置としては、乗りかご３の下部に設置される下部診断装置１１ａと、乗りかご３の上部に設置される上部診断装置１１ｂと、で構成される。例えば、図１に示すエレベーターでは、巻上機が昇降路１の最下部にあるため、巻上機のモーター２を診断する場合、乗りかご３が最下部に近い所定の高さにあるときに、下部診断装置１１ａを用いてモーター２の周辺が撮影される。また、図示していないが、昇降路１の最下部に配置される緩衝器を診断する場合も、下部診断装置１１ａを用いて緩衝器の周辺が撮影される。一方、昇降路１の最上部に設置される、頂部プーリー６ａ，６ｂを診断する場合は、上部診断装置１１ｂが昇降路１の最上部周辺を撮影する。巻上機が昇降路１の最上部にあるエレベーターの場合も、上部診断装置１１ｂを用いて巻上機のモーター２の診断が行われる。ただし、乗りかご３の上下一方に存在する部品のみを診断する場合には、一方の診断装置のみを設置しても良い。

これらの診断装置は、エレベーターの異常診断時に、作業者によって乗りかご３に設置されるものであり、乗りかご３を介して電源が供給される。なお、これらの診断装置は、バッテリを有している場合、乗りかご３以外に、例えば釣合い錘４に設置されても良い。

図２は、本実施例に係るエレベーター異常診断装置のハードウェア構成を示す機能ブロック図である。ここでは、下部診断装置１１ａの構成を例に挙げて説明するが、上部診断装置１１ｂも同様の構成とすることができる。

図２に示すように、本実施例のエレベーター異常診断装置は、第一測定部１２と、第二測定部１３と、ＣＰＵ１４（Central Processing Unit）と、メモリ１５と、通信部１６と、出力部２２と、ストレージ１７と、を備える。

第一測定部１２は、エレベーターの異常診断のために乗りかご３が上下に往復するときに、昇降路１内の音または振動を測定するものであり、マイクロホンまたは加速度センサーなどの振動センサーが該当するが、以下ではマイクロホンを例に挙げて説明する。第二測定部１３は、同様に乗りかご３が上下に往復するときに、昇降路１内の画像を撮影するとともに温度を測定するものであり、以下ではサーモカメラを例に挙げて説明する。

ＣＰＵ１４は、メモリ１５に格納された各プログラムを読み出すことにより、各機能を実行する。図２では、ＣＰＵ１４が実行する各機能を、概念的に、種類判定部１８および個体判定部１９として示している。種類判定部１８は、マイクロホンの測定結果に基づいて異常部品の種類を判定し、個体判定部１９は、サーモカメラの測定結果に基づいて異常部品の個体を判定する。種類判定部１８および個体判定部１９における具体的な判定方法については、後述する。なお、プログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込まれて提供されたり、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ等の計算機で読み取り可能な記録媒体に記録して提供されたり、配布されても良い。さらには、プログラムは、インターネット等のネットワークに接続された計算機上に格納され、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供されたり、配布されたりしても良い。

通信部１６は、エレベーター異常診断装置とは別の計算機、例えば、作業員がエレベーターの異常診断時に携帯する端末装置と通信を行うためのインターフェースである。出力部２２は、種類判定部１８や個体判定部１９によって判定された異常部品を出力するものである。ストレージ１７は、不揮発性のメモリで構成され、部品特性データを格納するデータベース（部品特性ＤＢ２０）や、画像認識データを格納するデータベース（画像認識ＤＢ２１）を有する。

図３は、部品特性ＤＢ２０に格納されるデータテーブルの一例を示す図である。図３に示すように、部品特性ＤＢ２０には、部品の種類ごとに、例えば、個体数（部品数）、異常時に発生する音の波形（周波数スペクトル）のパターン（音パターン）、異常と判定するための温度の判定値（温度判定値）などが格納されている。

例えば、音パターン（１）は、低周波領域に連続して音の信号が存在するパターンであり、このパターンの音が発生している場合は、プーリーのベアリングが故障している可能性がある。例えば、音パターン（５）は、中周波領域に単発の音の信号が存在するパターンであり、このパターンの音が発生している場合は、ガイドレールの油が切れている可能性がある。

温度判定値も、部品の種類毎に異なっており、ガイドレールやブレーキは、プーリーやモーターと比べて低い値となっている。この温度判定値は、季節毎、外気温毎に定められていても良い。往復回数は、当該種類の部品の温度異常を診断するために必要な、乗りかご３の往復回数であり、具体的には後述する。また、部品特性ＤＢ２０には、部品の各個体の昇降路１内における位置情報や、部品の各個体の形状情報が含まれていても良い。

一方、画像認識ＤＢ２１には、例えば、サーモカメラによる撮影の位置や角度などの撮影条件と、撮影された画像情報と、を入力とし、画像情報に含まれる部品の個体を出力するための、学習モデルが格納されている。なお、学習モデルは、さまざまな位置や角度から画像を撮影し、撮影した画像に含まれる各部品の特徴を学習させることで、予め作成される。

また、部品の個体を撮影するために望ましい撮影条件が分かっている場合、すなわち、所定の位置や角度で撮影すると部品の個体判定精度が高くなる場合、当該撮影条件が部品特性ＤＢ２０に含まれていても良い。例えば、巻上機のモーター２を撮影する場合、乗りかご３がどの位置にあるとき、上部または下部のどちらの診断装置を用いて撮影すべきか、などの撮影条件が部品ＤＢに含まれていても良い。また、部品特性ＤＢには、撮影条件の代わりに、昇降路１内の部品の位置情報のみが含まれていても良い。いずれの場合でも、サーモカメラは、部品特性ＤＢ２０を参照することで、各部品の判定精度が高くなる位置や角度を特定し、その位置や角度にて画像を撮影できる。なお、部品の位置情報や撮影条件などの情報は、部品特性ＤＢとは別のＤＢに格納されても良い。

以下、本実施例におけるエレベーターの異常診断方法を説明する。図４は、本実施例におけるエレベーターの異常診断方法を示すフローチャートである。

まず、作業員が、乗りかご３にエレベーター異常診断装置を設置するとともに、端末装置等を介して、診断対象のエレベーターを特定するための情報をエレベーター異常診断装置に入力するなど設定を行う（ステップＳ１０１）。この設定により、診断対象のエレベーターに対応する、部品特性のデータテーブルや画像認識のモデルが特定される。本実施例では、部品特性ＤＢ２０や画像認識ＤＢ２１がエレベーター異常診断装置のストレージ１７内にある場合を例として説明するが、これらのＤＢは通信部１６とネットワークを介して接続されたサーバー内にあっても良い。

設定が完了すると、乗りかご３が昇降路１内を上下に往復し、このときに発生する音をマイクロホンが測定する（ステップＳ１０２）。種類判定部１８は、部品特性ＤＢ２０を参照し、マイクロホンで測定された音の波形が、異常時の音パターン（周波数スペクトルの特徴）として該当するものがあるか判定する（ステップＳ１０３）。

ここで、種類判定部１８における判定には、以下の処理が含まれる。まず、種類判定部１８は、マイクロホンによる音の測定データから、異常波形（周波数スペクトル）を、抽出する。次に、種類判定部１８は、抽出した周波数スペクトルと、部品特性ＤＢ２０に定められた音パターンである周波数スペクトルと、を比較し、所定の類似条件を満たす部品（種類）があれば、当該部品（種類）を異常と判定する。なお、異常時の音の周波数スペクトルは、同じ種類の部品でも、部品の状態によって異なる場合がある。例えば、同じプーリーでも、摩耗が進んだ状態のときは低い周波数成分が多く発生する傾向がある。このため、図３に示すように、同じ種類の部品でも、複数の音パターンが部品特性ＤＢ２０に定められる。

ステップＳ１０３において、該当するものが無い場合、必要に応じて正常である旨の診断結果が出力（ステップＳ１０４）され、作業員は正常であることを確認する（ステップＳ１０７）。一方、該当するものが有る場合、種類判定部１８は、異常の可能性があると判定した種類の部品が昇降路１内に複数存在するか否かについて、部品特性ＤＢ２０に基づき判定する（ステップＳ１０５）。異常の際に同様の周波数成分の音を発生させる、同じ種類の部品が複数存在する場合、どの部品（個体）が異常なのか、音だけでは特定できないためである。

ステップＳ１０５において、部品特性ＤＢ２０を参照し、異常の可能性のある部品（個体）が１つしか存在しない場合、種類判定部１８は、対象の部品の種類を、作業員が携帯する端末装置等に出力する（ステップＳ１０６）。出力結果を確認した作業員は、必要に応じて対象の個体の修理や交換などの作業を行う（ステップＳ１０７）。

一方、異常の可能性のある部品（個体）が複数存在する場合、どの部品（個体）が異常なのかを特定するために、サーモカメラを用いた診断が行われる。以下では、音の波形が図３のパターン（１）に該当し、プーリーに異常の可能性があると判定された場合について、説明する。

この場合、乗りかご３が再び上下に往復し、このときの画像および温度をサーモカメラが測定する（ステップＳ１０８）。なお、サーモカメラによる画像および温度の測定は、乗りかご３の最初の往復時に、マイクロホンによる音の測定と同時に行われても良い。また、サーモカメラが３６０°カメラの場合、昇降路１内の全域を撮影しても良いし、指向性のあるカメラの場合、画角を変えながら、必要に応じて乗りかご３を複数回往復させることで、昇降路１内の全域を撮影しても良い。ただし、種類判定部１８によって異常の可能性のある部品の種類が特定されている場合、サーモカメラは、昇降路１内の全域を撮影する代わりに、特定された種類の部品（ここではプーリー）を撮影範囲に含む画角のみで画像を撮影しても良い。

サーモカメラでの測定が完了すると、個体判定部１９は、撮影画像と、撮影条件と、画像認識ＤＢに格納された学習モデルと、を用いて、撮影画像に含まれる部品（個体）の領域を特定し、特定された領域に対応する温度を出力する（ステップＳ１０９）。さらに、個体判定部は、各個体の温度について、部品特性ＤＢの温度判定値を超えるものがあるか判定する（ステップＳ１１０）。温度判定値を超える個体が無い場合、種類判定部１８によって異常の可能性のあると判定された部品（種類）が出力部２２によって出力され（ステップＳ１０６）、出力結果を確認した作業員は、必要に応じて当該部品のすべての個体にアクセスする（ステップＳ１０７）。一方、温度判定値を超える個体が有る場合、個体判定部１９は、対象の部品の種類と個体を特定する情報を、出力部２２および通信部１６を介して、作業員が携帯する端末装置等に出力する（ステップＳ１１１）。出力結果を確認した作業員は、必要に応じて対象の個体の修理や交換などの作業を行う（ステップＳ１０７）。端末装置等の画面に出力される情報の一例としては、「対象の部品の種類：プーリー」、「対象の部品の個体：右側の頂部プーリー」、「部品の状態：ベアリング故障」、「対応：部品交換」などである。なお、部品の状態や対応は、図３に示す音パターンによって判定できる。

ただし、部品の種類によっては、異常があっても温度がすぐに上昇しない可能性もある。例えば、ガイドレールに異常がある場合は乗りかご３の往復によりすぐに温度が上昇するのに対し、プーリーに異常がある場合は表面に熱が現われるのに時間を要する。したがって、個体判定部１９は、プーリーのように温度上昇に時間がかかるものは、最初に測定された部品（個体）の温度と、さらに乗りかご３が所定回数往復した後または所定時間移動した後に測定された部品（個体）の温度と、の温度差を算出し、部品特性ＤＢ２０の温度差に関する温度判定値と比較するのが望ましい。このように温度差で比較することは、外気温などエレベーターの設置環境により、部品の温度が影響を受けやすい場合にも有効である。

図５は、各プーリーの温度データ（ａ）と、各プーリーの温度上昇データ（ｂ）と、を示すグラフである。温度データ（ａ）は、最初に測定された各プーリーの温度であり、温度上昇データ（ｂ）は、最初の測定から乗りかご３がさらに所定回数往復した後に測定された温度と、最初に測定された温度と、の温度差である。プーリーの部品（個体）の数としては、図３の部品特性ＤＢ２０にあるように４つであり、具体的には、乗りかごプーリー８ａ，８ｂおよび頂部プーリー６ａ，６ｂである。

図５に示すように、測定データ（ａ）で比較しても、各プーリーの温度に有意な特徴は見出し難いが、温度上昇データ（ｂ）で比較すると、頂部プーリー６ｂの温度上昇が顕著に高いことが分かる。これにより、異常な音を発生させていた部品は、複数のプーリーの中でも、特に頂部プーリー６ｂの可能性が高いと判定することができる。

なお、部品特性ＤＢ２０には、図３に示すように、部品の種類ごとに、往復回数も予め定められている。往復回数は、当該種類の部品の温度異常を診断するために必要な、乗りかご３の往復回数を示すものであり、例えば、プーリーの方が、ガイドレールよりも多い往復回数（図３では、プーリーが３回に対してガイドレールが１回）が定められる。乗りかご３の往復回数の代わりに、乗りかご３の移動時間が定められても良い。

また、本実施例の個体判定部１９は、測定された温度または温度差と温度判定値との比較により異常のあった部品（個体）を判定しているが、温度の最も高い個体または温度差の最も大きい個体を、相対比較により異常と判定しても良い。

以上の本実施例によれば、同じ種類の部品が複数あっても、どの部品に異常が発生しているかを特定できるため、作業時間の短縮および部品の過剰な修理や交換の削減が可能となる。

本発明は、前述した実施例に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。例えば、前述の実施例では、下部診断装置１１ａと上部診断装置１１ｂとが、ともに第一測定部１２および第二測定部１３を備える構成について説明したが、第一測定部１２については下部診断装置１１ａまたは上部診断装置１１ｂのいずれか一方のみに設けられても良い。また、種類判定部１８および個体判定部１９についても、下部診断装置１１ａまたは上部診断装置１１ｂのいずれか一方のみに設けられても良いし、通信部１６を介して各診断装置と接続されたサーバー等に設けられても良い。

１…昇降路、２…モーター、３…乗りかご、４…釣合い錘、５…ロープ、６…頂部プーリー、７…釣合い錘プーリー、８…乗りかごプーリー、９…乗りかごレール、１０…釣合い錘レール、１１ａ…下部診断装置、１１ｂ…上部診断装置

Claims (6)

1. 昇降機の部品の異常を診断する昇降機異常診断装置において、
   音または振動を測定する第一測定部と、
   前記第一測定部の測定結果に基づいて異常部品の種類を判定する種類判定部と、
   判定された種類に該当する複数の部品の温度を測定する第二測定部と、
   前記第二測定部の測定結果に基づいて異常部品の個体を判定する個体判定部と、
   前記種類判定部および前記個体判定部によって判定された異常部品を出力する出力部と、
   を備える昇降機異常診断装置。
2. 請求項１に記載の昇降機異常診断装置において、
   前記第二測定部は、サーモカメラであって、前記種類判定部で判定された異常部品を含む画像を撮影するとともに、前記異常部品の温度を測定する昇降機異常診断装置。
3. 請求項１に記載の昇降機異常診断装置において、
   部品の種類ごとに異なる温度判定値を格納する部品特性データベースをさらに有し、
   前記個体判定部は、前記第二測定部の測定結果が前記温度判定値を超える部品を、異常部品として判定する昇降機異常診断装置。
4. 請求項３に記載の昇降機異常診断装置において、
   前記第二測定部は、乗りかごが上下に往復した後に部品の温度を測定するものであり、
   前記個体判定部は、乗りかごが上下に往復する前に測定された部品の温度と、前記乗りかごが所定回数往復した後または所定時間稼働した後に測定された部品の温度と、の温度差が、前記温度判定値を超える部品を、異常部品として判定する昇降機異常診断装置。
5. 請求項４に記載の昇降機異常診断装置において、
   前記所定回数または前記所定時間は、部品の種類ごとに定められる昇降機異常診断装置。
6. 第一測定部と、種類判定部と、第二測定部と、個体判定部と、出力部と、を備えた昇降機異常診断装置を用いた、昇降機の部品の異常を診断する昇降機異常診断方法において、
   前記第一測定部が、音または振動を測定するステップと、
   前記種類判定部が、測定された音または振動に基づいて異常部品の種類を判定するステップと、
   前記第二測定部が、判定された種類に該当する複数の部品の温度を測定するステップと、
   前記個体判定部が、測定された温度に基づいて異常部品の個体を判定するステップと、
   前記出力部が、異常と判定された部品を出力するステップと、
   を備える昇降機異常診断方法。

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