JP2024517383A - ファンの動作を監視する方法、装置およびファン - Google Patents

Abstract

ファンの動作を監視する方法において、少なくとも１つの入力信号（２．１，８．１）を少なくとも１つの期間に検出することにより少なくとも１つの測定（１）を行うステップと、測定された入力信号（２．１，８．１）に基づいて実際の状態の特徴値（２，８）を計算するステップと、少なくとも１つの実際の状態の計算された特徴値（２，８）を閾値（３．１，９．１）と比較（３，９）するステップと、比較（３）に基づいて実際の状態を、異常がない正常状態（５）または一般的な異常状態（６）の何れかとして分類（４）するステップと、少なくとも１つの特定の異常状態（１２）は存在するか否かを監視するステップとを備える方法。【選択図】 図１

Description

本発明は、ファンの動作を監視する方法、ファンの動作を監視する装置およびそのような装置を備えるファンに関する。

冒頭部のタイプのファンの動作を監視する方法および装置は、長年にわたる実施から知られている。
例えば、早期の損傷検知を目的として回転機械について振動解析を、例えば、加速度センサまたは同様の振動センサ技術を用いて行うことが知られている。
また、その際には、一定の損傷次数を同定することが知られている。
これらは、回転機械の回転周波数の一定の倍数である。
振動解析のその他の周波数スペクトルと比較すると、一定の損傷次数の範囲における顕著な振幅は、機械式機器の動作における何らかの異常、例えば、軸受の損傷を示す。
一定の損傷次数とそれに関連する軸受の損傷周波数を、個別の軸受の構成要素、例えば、各転がり軸受の外輪、内輪、回転要素、または、ケージに割り当てることができる。
振動解析時に周波数スペクトルに疑わしい振幅が検出されると、自動緊急シャットダウンを定期的にトリガする。
最良の場合、大きな財政的損害を発生させることおよび／または結果的に生じる損害により人々と環境に危険を及ぼすことがある致命的なイベント、例えば、システム障害を生じさせることなく、ここで収集データを用いて、異常の原因となっているファンの欠陥部品を修理または交換することができる。
異常検知の際のダウンタイムは、あるものの、これにより、ファンの全体的な寿命は、延びる。

従って、本発明の課題は、ファンの耐用年数にわたって動作をさらに最適化することができ、不要なダウンタイムを短縮できる、冒頭部に記載のようなファンの動作を監視する方法および装置を設計し、さらに発展させることである。
また、それに対応して設計された装置を備える改善されたファンについて、開示されることになる。

本発明によると、本課題は、請求項１の特徴により解決される。
これによると、ファンの動作を監視する本方法は、
少なくとも１つの入力信号を少なくとも１つの期間に検出することにより、少なくとも１つの測定を行うステップと、
測定された入力信号に基づいて実際の状態の特徴値を計算するステップと、
少なくとも１つの実際の状態の計算された特徴値を閾値と比較するステップと、
比較に基づいて実際の状態を、異常がない正常状態または一般的な異常状態の何れかとして分類するステップと
少なくとも１つの特定の異常状態は存在するか否かを監視するステップとを備えている。

本発明によると、異常状態が検知される場合でさえも即時の介入は、必ずしも必要ではないことがまず分かる。
ファンの耐用年数の間に個々の特徴値が変化して、何らかの時点において個々の特徴値が閾値により定義される許容値範囲外にある場合でさえも、このことは、損傷が発生するイベントが差し迫っており、迅速に回避しなければならないことを、必ずしも意味していない。
これにより、不要な緊急シャットダウンおよびダウンタイムが減少し、ファンの寿命にわたって動作がさらに最適化される。

不要なダウンタイムが回避されることに加えて、特に、ファンの停止時および／または電源オフ状態の場合に監視をすることもできる。
従って、監視対象の動作には、プロダクトライフとさらに停止期間にもわたるファンの使用全体が含まれる。
これにより、財政的側面から動作が延長されるだけでなく、受動的試聴という意味でのシステムのリアルタイム監視が行われる。
このことは、能動的行動という意味における行動の推奨と関連づけられてもよく、行動の推奨は、例えば、自動制御行動をトリガしてよく、または、ユーザに向けられたものであってよい。
これにより、システム障害に起因して発生する可能性があるアプリケーションリスクも低下する。

少なくとも１つの入力信号を各々期間にわたって連続的にまたは所定の時点において、取得してよい。
センサは、時間データを少なくとも１つの期間中に記録してよい。
加速度センサの場合、データは、回転速度、および／または、１つ、２つ、もしくは、３つの空間軸の加速度であってよい。
空間軸は、回転不能または回転するものとしても定義されてよい。
加速度センサをファンの回転する構成要素、または、静止している構成要素に割り当てることができる。

特徴値を計算するために、測定をファン、特に、ファンを駆動するモータの計算装置を介して評価してよい。
モータは、電気モータ、特に、外部ロータモータとして設計されているブラシレスＤＣモータ、ＥＣモータ（電子整流式モータ）である。

さらなる実施形態によると、さらなる信号の処理および／または信号の利用および／または信号の保存のために、測定に関連するデータを、所定のインタフェース（Ｉ^２Ｃ、Ｍｏｄｂｕｓ、ＣＡＮ、ＷｉＦｉ等）を介して、特定の時点においてまたはイベントとリンクして、他の端末に伝送することができる。
特定の時点に割り当てられている選択された測定を、装置自体の内部メモリまたは外部メモリにバックアップすることができる。
このデータは、苦情の申し立てを目的として用いることができ、サービススタッフが、メモリにアクセス可能であることが好ましい。
さらなる信号の処理および／または信号の利用のために、特徴データ、比較データ、実際の状態の分類に関するデータおよび／または監視に関連する他のデータを他の端末に伝送することもできる。
このようにして、例えば、スマートフォンまたはタブレットのアプリを介してファンの動作を監視することもできる。
また、データを視覚的に処理して、オペレータに対して外部スクリーン／ディスプレイ上に表示することができる。

１つまたは複数の測定から、現在の実際の状態を表す特徴値を計算することができる。
入力信号が加速度または音圧データの場合、周波数スペクトルの振幅を、例えば、特徴値として定めることができる。
転がり軸受における異常を診断する場合、これには、一方で、速度および荷重に依存し、他方で、転がり軸受の幾何形状に依存する軸受の損傷周波数が含まれる。
特徴値は、例えば、適用に依存し、つまり、特定の使用例／適用領域／設備に依存し、また各々の周囲の条件／周辺環境による影響にも依存することがある。
さらに、特徴値は、例えば、適用されているロータ速度／回転速度および／または負荷状態に依存することもある。
軸受の幾何形状情報も、特徴値の計算に含めることができる。

比較に必要な閾値を、予めまたはリアルタイムで、実験的または数値的な調査において決定してよく、特徴値の値の最大許容範囲を限定する。
各入力信号および／または各特徴値について値の許容範囲を限定するために、１つまたは複数の上限閾値、および／または、１つまたは複数の下限閾値を、このようにして定義してよい。
状態を分類するための分類器の自己較正も、可能である。

計算された特徴値を閾値と比較することにより、２つまたは３つ以上の状態への分類が可能である。
比較は、周囲の条件／周辺環境による影響に対する本方法のロバスト性を向上させるために、比較を複数の測定について行ってよい。
検出された加速度データの場合、これら干渉信号は、例えば、振動体または移動体、異なる位置要因、または、例えば、ファンが航空機、列車、自動車もしくは他の輸送手段において動作している際の移動しながらの適用における絶対速度もしくは相対速度等により生じる外部励振であってよい。

異常状態の検知は、一時的な周辺環境要因または周囲の条件により誤ってなされる場合がある。
従って、比較のために、全ての閾値偏差の数、つまり、特徴値が各々の閾値について上限閾値超または下限閾値未満として記録された比較の数を、期間毎に考慮することもできる。
また、閾値と特徴値との間の相対的および／または絶対的な差を観察することにより、閾値偏差の強度を考慮することができる。
同様に、時間に対する特徴値の変化率を考慮することができる。
例えば、激しい変動または急勾配とも称される急激な変化が１つまたは複数の所定の期間内に生じる場合、閾値偏差は、それに応じて重み付けされ、実際の状態を分類する際に考慮される。

ファンおよび／またはＥＣモータおよび／またはアプリケーションの通常動作が診断される場合、実際の状態を異常がない正常状態として分類してよい。
これには、特に、自然な摩耗と消耗も含まれる。
特徴値を閾値と比較することにより、実際の状態を反復的に評価してよい。

ファン、そのＥＣモータまたはアプリケーションの顕著な不具合が診断される場合、実際の状態を一般的な異常状態として分類してよい。
この状態は、例えば、摩耗の増加に起因していることがある。
顕著な欠陥は、例えば、軸受の損傷、潤滑剤の汚染、転がり軸受における異物であってよく、例えば、軸受電流に起因する回転要素の摩耗においては、例えば、汚染、ブレードの損傷、低程度の材料破壊、電子部品の欠陥または部分的欠陥に起因する不均衡であってよく、および／または他の非通常的な影響であってよい。
しかし、この場合には、システムの主要な機能は、必ずしも損なわれてはいない。

特徴値は、
１つまたは複数のそれ以前の比較の結果、
ファンの回転速度、
回転不能または回転する、１つ、２つまたは３つの空間軸の加速度、
少なくとも１つの温度、
音圧、
トルク、
圧力、特に、動作圧力または周囲圧力、
湿度値、
測定された力および／または
例えば、ソフトセンサを用いた仮想値
のうちの１つまたは複数を備えてよい。

１つまたは複数のセンサにより、時間インターバルに取得された全てのデータ全体は、測定の結果である。
温度は、周囲温度であってよい。
追加的または代替的に、温度は、ファンの動作温度、特に、特定の構成要素における温度、つまり、１つまたは複数のトランジスタ、キャパシタ、熱交換器、クーラント、計算装置、抵抗器、コイル、潤滑剤、機械的構成要素、例えば、軸受、シャフト、永久磁石等における温度であってよい。

好ましくは、さらなる特徴値を１つまたは複数の特徴値から計算することができる。
さらなる特徴値は、
統計的量、例えば、最小値および最大値、
パーセンタイル値、
標準偏差、
平均値、
例えば、エネルギ効率クラスのランキング等に類似する、例えば、ポイントシステムを用いた分類／格付け量、および／または、
一様または異なる重み付け係数を有する組み合わせ、例えば、複数の特徴値の線形結合であってよい。

このようにして、１つまたは複数の過去の測定において決定された入力信号の値を、アプリケーションに応じて、個々の特徴値の計算に好適に含めることができる。

一方で、上記変数の組み合わせを定義して、個々の特徴値、例えば、１つ、２つ、または、３つの空間軸の回転加速度、ファンの回転速度、温度および湿度の値、または、他の好適な組み合わせ等にまとめることができる。

他方で、新規の特徴値を現在またはそれ以前の特徴値から生成することができる。
このことは、ファンの現在の実際の状態またはその後の実際の状態についての推論の蓋然性が高いと思われる場合に、特に有用である。
例えば、カウンタの形態を有する特徴値を、実際の状態を分類するように構成することもできる。
このために、多数の定義されたそれ以前の閾値偏差を、期間中のカウンタにおける特徴値としてカウントする。
カウンタは、閾値偏差を、連続的に、つまり、全ての過去の測定の全体について定めるか、または、所定の期間内の測定についても、つまり、所定の期間中の全ての閾値偏差の数について、例えば、最後の３０分の測定について定めるかの何れかである。

カウンタとして設計されている各特徴値についてのそれに対応する閾値または許容値は、相対的であってよい。
例えば、１０％の閾値偏差が所定の期間についてまたは全ての測定についてカウントされた場合には、カウンタとして設計されている特徴値は、許容値外であってよい。
カウンタとして機能する特徴値は、絶対的であってもよい。
例えば、２０の閾値偏差が最後の５０の測定または全ての測定においてカウントされた場合には、カウンタは、許容値外であってよい。

さらに、カウンタは、各々の特徴値が閾値内であり閾値偏差が検出されていない現在またはそれ以前の比較を考慮してよい。
この場合、例えば、カウンタを再び減少させるか、カウントダウンさせてよい。
次の閾値偏差の際に、カウンタを増加させるか、その逆であってよい。
つまり、カウンタをインクリメントおよび／またはディクリメントさせてよい。

閾値偏差の周波数または非閾値偏差の周波数に加えて、カウンタを増加または減少させるために、閾値偏差の強度を追加的または代替的に考慮してよい。
例えば、特に強度の高い２倍の閾値偏差の場合、２の値だけカウンタを増加させてよく、強度の低い１．１倍の閾値偏差の場合、１．１の値だけしかカウンタを増加させなくてよい。

ここで、このようにして計算された特徴値を、許容値として設計されている閾値と比較してよい。
従って、実際の状態の分類は、実際の状態の現在の入力信号からの現在の特徴値と閾値との直接的な比較によるだけでなく、カウンタと許容値との比較によっても行うことができる。
つまり、現在およびその前の特徴値と閾値との間接的な比較を用いて、閾値超過率を求めることができる一方で、この閾値超過率を特徴値とすることができる。

実際の状態に割り当てられた特徴値と閾値と間の比較をいくつか考慮する場合、直接比較と間接比較を組み合わせることも考えられる。
例えば、３つの閾値のうちの２つを各々他の特徴値が超過している場合、カウンタとして構成されている特徴値を２／３の値だけ増加させてよい。

１つの実施形態によると、特定の異常状態は存在するか否かの監視が、
測定された入力信号に基づいて少なくとも１つの状態の特定の特徴値を計算するステップと、
計算された特定の特徴値を特定の閾値と特定の比較をするステップと、
特定の比較に基づいて特定の異常状態は存在するか否かの評価をするステップとを備える。

このさらなる監視を連続的にまたは所定の時点に所定の期間に所定のサンプリングレートで行ってもよい。
特定の異常状態は存在するか否かの評価に関連する特定の特徴値を１つまたは複数の測定から、好ましくは、モータの計算装置において計算することができる。
特定の特徴値は、実際の状態を異常がない状態または一般的な異常状態に分類するための一般的な特徴値とは異なってよく、または、これら一般的な特徴値と部分的または全体的に同一であってよい。
特定の特徴値は、適用に依存し、つまり、特定の使用例／適用領域／設備に依存し、また、各々の周囲の条件／周辺環境による影響にも依存することがある。
さらに、特定の特徴値は、適用されているロータ速度／回転速度および／または負荷状態に依存することがある。
軸受の幾何形状情報を、例えば、転がり軸受に割り当てることができる特定の異常状態の監視の際に、特定の特徴値の計算に含めることもできる。
特定の異常状態は存在するか否か、または、特定の異常状態は存在していないかどうかを評価する変形例および構成の可能性については、実際の状態を異常がない正常状態としてまたは一般的な異常状態の何れかとして分類する上記変形例および構成の可能性をさらに参照することができる。

全ての一般的な異常状態は、クリティカルであるというわけではない。
また、全ての特定の異常状態は、クリティカルであるというわけではない。
クリティカルな異常状態は、特定の異常状態の極端な場合である。
従って、緊急即時の行動の推奨には関連していない異常状態は、非クリティカルな異常状態である、しかし、時宜を得た保守は推奨されてよい。
その一方、顕著な欠陥の増加が存在する場合もあり、致命的なイベントが差し迫っているために緊急シャットダウンを必要とする場合もある。
その際には、クリティカルな異常状態が想定されてよい。

ファン、そのＥＣモータまたはアプリケーションにおいて顕著な欠陥の増加が診断されると、クリティカルな異常が存在している可能性がある。
この状態は、例えば、非常に激しい摩耗に起因していることがある。
また、この状態は、明確な非通常的な挙動であってよく、例えば、進行した軸受の損傷であってよく、激しい汚染、ブレードの激しい損傷、進行した材料破壊、電子部品の顕著な欠陥または部分的欠陥に起因する顕著な不均衡であってよく、または、非通常的な影響の増加であってよい。
この場合、時宜を得た介入が定期的に必要とされるのは、システム挙動は、システムクリティカルであり、アプリケーション、生命体および／または環境にとって危険となりうるからである。
介入は、システムにより自律的に行われてよく、このシステムとは、ファンのモータ、ファンの制御装置または信号を処理する周辺機器であってよく、例えば、モータのスイッチオフにより、または、例えば、大きな熱負荷がかかる場合には、動作場所の変更により行われてよい。
その一方、介入は、人間の行動を意味してもよい。

本実施形態によると、特定の異常状態は、存在するか否かの上記監視を、実際の状態を一般的な異常状態と分類した後に行う。
例えば、現在の実際の状態を異常状態として分類することは、現在の実際の状態は特定の異常状態であるか否かの監視の条件であってよい。
この場合、一般的な非特定の異常状態または特定の異常状態の存在の正確な評価は、９５％を超えてよい。
好ましくは、第２の特定の異常状態は存在するか否かの第２の監視を、第１の特定の異常状態は存在するという評価の後に行う。
さらに好ましくは、第２の特定の異常状態は、存在するという評価があって初めて、第３の特定の異常状態は、存在するか否かの第３の監視を行う等である。
このようにして、複数の特定の異常状態をその発現の強さに関して互いに関して構成してよい。
ここで、特定の異常状態の各々は、異常がない正常状態と一般的な異常状態との間の区別と同様に、二値の状態分類器を表す。
好ましくは、条件によりリンクされている、そのような一般的な異常と複数の段階のさらなる特定の異常との直列接続により、分類状態の数は、拡張される。

異常がない正常状態と一般的な異常状態としての分類および特定の異常状態は存在するか否かの評価という２つの段階を有する基本的な構成においては、以下の３つの陽性分類が可能である：
異常がない正常状態
一般的な異常状態および
特定の異常状態。

このようにして、直列接続の２つの二項の分類により、三項の分類が可能になる。
また、一般的な異常状態は存在するが、ある特定の異常状態は存在しないという陰性分類が検知可能である。

好ましくは、直列接続について、以下の条件を設定することができる。
次の分類器段階、つまり、次のより明確な特定の異常状態に到達するためには、その前の段階が異常状態を検知していなければならず、これにより、カスケードが作成される。
このことは、特定の異常状態の最高段階について当てはまり、これは、クリティカルな異常の特別な場合である。

さらに好ましくは、さらなる特定の異常状態のうちの１つまたは複数は、一般的な異常状態と、即時の介入を必要とするファンの顕著な不具合が存在するクリティカルな異常状態との間に中間段階を構成してよい。
ここでは、複数の中間状態を、ある損傷パターンまたは決定可能な損傷パターンの異なる発現に割り当てることができる。
最高で、例えば、
第１の中間段階は、低程度の発現を有する異常状態に対応してよく、
第２の中間段階は、高程度の発現を有する異常状態に対応してよく、
第３の中間段階は、危険な発現を有する異常状態に対応してよく、その後に
破滅的な発現を有するクリティカルな異常状態に到達する。

これらの各異常状態または各中間状態は、二項に分類されてよい。
ここでも、監視を各異常状態または各中間状態について独立して行ってよく、または、各場合において、より一般的、つまり、あまり明確ではない異常状態の存在をそれ以前に決定したことに依存して行ってよい。
各異常状態または各中間状態は、これにより、二項状態分類器を構成する。
各異常状態または各中間状態についての特徴値および閾値は、異なってまたは部分的に重複して定義されてよい。
異なる診断について異なるカウンタと許容値を用いることも可能である。

別の実施形態によると、特定の異常状態は存在するか否かの監視が、実際の状態を一般的な異常状態とする第１の段階で行われた分類には、依存しなくてよい。
このようにして、例えば、自然な摩耗を監視するために、現在または先行する実際の状態を一般的な異常状態として分類することには依存せずに、特定の異常を診断することができる。
ファンの動作の連続的な監視に関わらず、また、異常状態が初めて検知された後に特徴値と閾値を自動的または手動でどのように調整するかに関わらず、間近のシステム障害をこのようにしてファンの機械的寿命全体にわたって検知することができる。
例えば、即時の介入が必要な際にクリティカルな異常状態を即時に検知することにより、ファンの動作における発生の可能性がある異常の診断をさらに改善し、動作安全性がさらに高まる。
また、特定の異常状態について、実際の状態が異常状態として分類された場合に監視を行うことが考えられ、そのような分類に依存せずに、例えば、定期的な時点にまたは何らかの他の内部または外部条件が生じた際に監視を行うことも考えられる。

好ましくは、異なる発現を有するさらなる特定の異常状態を定義してよい。
これにより、ファンおよび／またはそのモータの緩やかな損傷または経年劣化を示して監視することが可能になる。
例えば、第１の特定の異常状態を、第１の特徴値の第１の組み合わせと第１の特定の閾値との第１の特定の比較に基づいて監視してよい。
第２の特定の異常状態を、第２の特徴値の第２の組み合わせと第２の特定の閾値との第２の特定の比較により監視してよい。
第３の特定の異常状態を、第３の特徴値の第３の組み合わせと第３の特定の閾値との第３の特定の比較により監視してよい。

異なる異常状態を互いに依存せずに監視して複数の二項分類器を直列接続することにより、状態を独立して無条件で二項に分類することが可能になる。

１つまたは複数の二項分類器を互いに依存せずにアクティブ化および非アクティブ化することができる。
例えば、最高で以下のように示される。
低程度の発現を有する異常状態である第１の段階は、非アクティブであり、
高程度の発現を有する異常状態である第２の段階は、非アクティブであり、
危険な発現を有する異常状態である第３の段階は、アクティブであり、
破滅的な発現を有するクリティカルな異常状態である第４の段階は、アクティブである。

このことの有利な点は、異なるタイプの損傷または損傷パターンに関連する異常のみが監視されることであり、例えば、転がり軸受の場合には、転がり軸受のグリースに関連する特定の異常、回転要素、その内輪、外輪の特定の異常等のみが監視される。
必ずしも互いに関連していないか互いに依存してはいない複数の分類器を設けることができる。
二項分類器の数、つまり、様々な定義され監視される特定の異常状態の数は、十分に高速のデータ処理が可能であると思われる限り、アプリケーションに応じて、４超、１０超、５０超、１００超またはこれ以上の任意の数であってもよい。

実際の状態を異常がない正常状態として分類する場合、および／または、監視される特定の異常状態は存在しないと評価する場合、信号フィードバックを行ってよい。
好ましくは、信号フィードバックされたデータを少なくとも１つのそれ以後の測定に用いてよい。
このようにして、分類の結果を利用可能であり、状態監視の一部としてそれ以後の測定の分類または評価の際に考慮することができる。

好ましくは、本方法は、少なくとも１つの過去の実際の状態の特徴値と閾値との直接的または間接的な比較を考慮して診断を調整するステップをさらに備えてよい。
ファンおよび／またはそのモータの機械的寿命の一部または全体にわたって収集される過去の特徴値と比較データを考慮することにより、特に良好な意思決定のための基準を供給することができる。
また、上記特徴値と同様に、閾値は、適用例／使用領域／設備に依存し、また、ロータ速度／回転速度および／または負荷状態に依存してよい。
分類器の調整を動作中に行うことができる。
それらの構成およびデータ、例えば、計算された特徴値および／または閾値、例えば、カウンタおよび／または許容値は、任意の時点で計算装置において利用可能であり、好ましくは、所定のインタフェースを介して伝送または取り込まれてよい。
アプリケーションに応じて、異なるパラメータ化可能な閾値が設けられてよい。
閾値偏差が存在する場合でさえも、システムは、現在の実際の状態を２つの状態のうちの１つに即時に分類しないように許容的に対処することができ、このようにして誤分類を回避または減少させることができる。
例えば、実際の状態が一般的な異常状態として分類される前に、一定数の連続する測定について、１つまたは複数の特定の特徴値が閾値により定義される許容値範囲外に必ずあるように静的または動的に設定されてよい。
上述のように、一定数の過去の測定に対する閾値偏差の比も考えられる。
ここでは、センサシステムを再較正することができる。
閾値超過および／または未満に対するシステムの許容度を変更できるように、閾値を新規に選択または固定することができる。
それ以後の実際の状態の特徴値の計算、閾値との比較、またはこの比較に基づく実際の状態の分類を調整することができる。
つまり、診断をオペレータにより調整することができ、自己学習システムとして計算装置においてまたは外部信号処理の一部として所定のインタフェースを介して自動的に調整することができる。

診断をそれ以後に調整する際に考慮するために、測定により決定された特徴値をログにタイムスタンプと共に記録してよい。
データを、信号処理の一部として、異常状態と分類器の定義に関して、共有および／または保存／記憶／デポジットしてよい。
分類の結果と分類器の構成をタイムスタンプと共に内部または外部メモリに保存してよく、また、そこから読み出してよく、および／または、データを通信インタフェースを介して、例えば、クラウドへのストリーミングにより伝送してよい。
閾値偏差が持続的に生じる場合、センサシステムの自己診断および再較正が行われてよい。
センサシステムが欠陥を有すると認められ、再較正を行うことができない場合、図示されているさらなるステップを行うことができないという対応する情報が供給される。
一方では、この情報は、プロトコルに保存されてよく、他方では、この情報は、所定のインタフェースを介して外部に通信されてよい。
閾値偏差が持続的である場合、現在の分類器の構成、つまり、各々の監視される一般的または特定の異常状態に関連する特徴値および／または閾値をチェックし、必要に応じて調整することができる。

ファンの動作を監視する装置に関して、上記課題は、少なくとも１つの入力信号を少なくとも１つの期間に検出する、少なくとも１つの測定を行う少なくとも１つのセンサと、上記方法を行うように構成されている計算装置とを備える装置により解決される。
計算装置はファンの電気モータ、好ましくは、ＥＣモータの計算装置であってよい。
センサは、ファンまたはそのモータの内部の１つまたは複数のセンサおよび／または外部センサであってよい。
センサ技術は、回転速度センサ、加速度センサ、温度センサ、マイクロフォン、トルクセンサ、圧力センサ、湿度センサ、力センサおよび／または仮想センサ／ソフトセンサのうちの１つまたは複数を含んでよい。

改善されたファンに関して、上記課題は、その動作を監視する上記装置を備えるファンにより解決される。

本発明の特徴を具現化し、さらに発展させる様々な形態が存在する。
このために、一方では、請求項１に従属する請求項、他方では、図面に基づく本発明の実施形態についての以下の説明が参照される。
図面に基づく本発明の実施形態の説明に関連して、本発明の特徴の実施形態およびさらなる発展形態も一般的に説明される。

図１は、本発明に係る方法の第１実施形態の概略図である。 図２は、本発明に係る方法の第２実施形態の概略図である。

図中、同一または同様の特徴には、同じ参照符号が付されている。
図１は、一般的なフロー図を示す。
上部は、ファンの動作を監視するフレームワーク内での異常の診断Ａを概略的に示している。
監視の出発点は、ある期間の測定１である。
ここで図示されている例では、内部センサが測定１の入力信号２．１を検出することができる。
加速度センサの場合、これら入力信号２．１は、例えば、回転速度および／または１つ、２つもしくは３つの方向の加速度である。
入力信号２．１は、所定のサンプリングレートで測定１毎に所定の期間に取得され、その後に所定の休止期間が設けられるか、任意に連続的に取得されるかの何れかである。
例えば、測定１について、入力信号２．１を、１分毎に１回、５秒間にわたって１ｋＨｚのサンプリングレートで、つまり、略連続的に取得してよい。
測定１は、１つまたは複数の内部または外部センサからの入力信号２．１から、期間中に取得した全てのデータ全体を備えている。
その後、この測定１について調査する。
測定１は、モータの計算装置（不図示）によっておよび／または所定のインタフェース（Ｉ^２Ｃ、Ｍｏｄｂｕｓ、ＣＡＮ、ＷｉＦｉ等）を介してさらなるエンドデバイスに伝送することによって評価することができるため、状態監視をアプリ／ディスプレイを介してトラッキングすることもできる。
測定１から、現在の実際の状態を表す特徴値２が計算される。
加速度または音圧データの場合、これら特徴値２は、周波数スペクトルの振幅を含む。

１つまたは複数の特徴値からさらなる特徴値を計算する１つの例を、転がり軸受を用いる以下の場合により挙げることができる：
ａ）第１の特定の比較により、内輪においてノンクリティカルな異常を示す第１の特定の異常状態が存在するという評価が得られる；
ｂ）第２の特定の比較により、内輪の異常を示す第２の特定の異常状態が存在しないという評価が得られる；
ｃ）第３の特定の比較により、転がり軸受のグリースに関連するノンクリティカルな異常を示す第３の特定の異常状態が存在するという評価が得られる。

どのくらいの数の特定の比較が、どのようなタイプおよび／またはどのような深刻度および／またはどのような発現の異常を示しているかに応じて、これに対応する新規のさらなる特徴値を定義することができる。
この例においては、多数者の意見、つまり、第２の比較に対する第１および第３の比較が、異常を検知するとすぐに閾値偏差が存在するように定義してよい。
これに基づいて、第１および第３の特定の異常状態が各々ノンクリティカルな異常状態に過ぎない場合でさえも、クリティカルな異常が存在し行動が必要であると結論付けしてさえよい。

測定１から計算された特徴値２は、閾値３．１と比較される。
この比較３について好適な閾値３．１は、実験的または数値的な調査において定められたものであってよく、特徴値２の値の最大許容範囲を限定する。
閾値３．１と計算された特徴値２との比較３を行うと、実際の状態を分類４することができ、つまり、２つまたは３つ以上の状態、特に、異常がない正常状態５または一般的な異常状態６として分類することができる。
周辺環境または周囲による外乱に対する本方法のロバスト性を向上させるために、比較３を複数の測定１について行ってよい。

比較３について、期間毎の閾値偏差の数ならびに強度および／または閾値偏差の変化率、つまり、勾配を考慮する。
例えば、特に激しい変動または急激な変化が所定の期間内に生じる場合、つまり、急勾配が存在する場合、それに応じて閾値３．１からの特徴値２の偏差は、重み付けされる。
その際、実際の状態を状態のうちの１つに即時に分類しないように、システムは、許容的に対処してよい。
このようにして、正しくない分類４が回避される。
閾値偏差が持続的に生じる場合、センサシステムの自己診断が行われ、必要に応じて、再較正が行われる。
センサシステムが欠陥を有すると認められ、再較正を行うことができない場合、図示されているそれ以後のステップを行うことができないという対応する情報が供給される。
一方では、この情報は、プロトコルに保存され、および／または、他方では、この情報は、所定のインタフェースを介して外部に通信される。
実際の状態が異常がない正常状態５と分類されると、それ以後の測定１のために最初の信号フィードバックＲ１が行われてよい。
異常がない正常状態５または一般的な異常状態６としての実際の状態の分類の結果は、それ以後の信号処理７．１のために所定のインタフェースを介して出力信号７を用いて外部に伝送される。
例えば、ＥＣモータに一体化または搭載可能な任意の信号装置（ディスプレイ、ＬＥＤ、スピーカ）がユーザにリアルタイムでアナログ／デジタル、音響的および／または視覚的に現在の実際の状態を通知してよい。
現在の実際の状態は、タイムスタンプと共にログに記録される。
このログは、リアルタイムでまたはその後の保守のために所定のインタフェースを介して読み出されてよく、アプリを用いて表示されてもよい。
また、分類の結果は、内部または外部メモリに保存されてよく、および／または、所定のインタフェースを介して外部に通信されてよい。
また、プロトコルに基づく二項分類器を調整することができる。
このことは、特徴値２および／または閾値３．１またはカウンタ値／許容値を調整することを含んでよい。
しかし、システムのアプリケーションに何らかの変化が生じた場合には、例えば、ユーザが別の入口ノズルを用いる際、ファンを別様に位置決めする際等に入力信号２．１を調整することも有用であることがある。
実際の状態の分類４に寄与する全ての要因を調整することができる。
代替的または追加的に、信号処理７．１は、計算装置において行われてよく、緊急シャットダウンまたは動作変更を生じさせてよい。
信号処理７．１は、人的介入を伴ってもよい。
このことについて、ユーザは、例えば、信号灯、サイレンまたは同様の手段により注意喚起されてよい。

図１の下部には、より高度な特定の異常の診断Ｂが、概略的に示されている。
実際の状態が一般的な異常状態６として分類される場合、特定の特徴値８を現在および／またはそれ以前の測定１から、例えば、モータの計算装置において計算する。
これら特定の特徴値８は、一般的な特徴値２とは異なってよく、同じ入力信号２．１または他の入力信号８．１を考慮に入れてよい。
特に、特定の特徴値８は、一般的な特徴値２のサブセットであってよい。
また、特定の特徴値８は、特定の閾値９．１との比較９のために用いられる。
この比較９に基づいて、検知された一般的な異常状態６が、特定の異常状態ではない一般的な非特定の異常状態１１であるか、特定の異常状態１２であるかに関する評価１０が行われる。
実際の状態が一般的な非特定の異常状態１１として分類され、評価されると、それ以後の測定１のために第２の信号フィードバックＲ２が行われてよい。
この評価１０の結果は、さらなる信号処理１３．１のために所定のインタフェースを介して出力信号１３として外部に伝送されてもよく、内部および／または外部メモリに保存されてもよい。
ＥＣモータまたはアプリケーションの不具合の形態を有する、特定の異常状態１２として評価されるべきではない、一般的な異常状態６が診断される場合、一般的であって特定ではない異常状態１１が存在する。
特定の異常のさらなる診断ＣおよびＤは、診断Ａと診断Ｂとの間の中間段階である。
診断Ｃおよび診断Ｄは、それ以前の段階Ａ、Ｃ、Ｄにおける、つまり、図１の上部に示されている、その対応する異常状態の存在に応じたさらなる特定の異常状態の存在の監視を記述し、これらのさらなる特定の異常状態は、診断Ａにおける一般的な異常状態６よりも明瞭であり、診断Ｂにおける特定の異常状態１２よりも明瞭でない。
診断Ｃおよび診断Ｄにおける評価の結果は、さらなる信号処理１４、１５のために出力信号として外部に伝送されてもよい。
特に、診断Ａ、診断Ｂ、診断Ｃ、診断Ｄは、カスケードを形成している。
特に、特定の異常状態１２は、診断Ｂにおけるクリティカルな異常状態であってよい。

図２も、一般的なフロー図を示す。
左部には、図１の一般的な異常の診断Ａに対応する一般的な異常の診断Ａが概略的に示されている。
その一方、特定の異常の診断Ｂは、図２においては一般的な異常の診断Ａの下側にではなく、図２の右部に示されている。
図１と図２の方法の２つの実施形態間の差は、特定の異常状態１２が存在するか否かの監視は、図２の方法においては、異常の診断Ａには、依存せずに設定されている。
このことは、現在の実際の状態および／またはそれ以前の実際の状態が一般的な異常状態６として分類されていなかった場合でさえも、特定の異常の診断、つまり、特定の異常状態１２の診断Ｂを行うことができることを意味している。
これにより、独立したまたは無条件の分類器を実装することができる。
特定の異常状態１２の存在の監視は、実際の状態を一般的な異常状態６として分類４することを必要としないため、第２の信号フィードバックＲ２中には一般的な非特定の異常状態１１は存在するという情報は、伝達されず、特定の異常状態１２は存在しない１６という情報のみが、伝達される。
このようにして、実際の状態を、一方では、特徴値２に基づいて一般的な異常状態６として分類し、他方では、特徴値８に基づいて特定の異常状態１２として評価しない場合に、図２の方法を用いて一般的な非特定の異常状態１１を診断することができる。

例えば、自然な摩耗を監視する際、一般的な異常状態６としての実際の状態の先行する分類４には依存せずに特定の異常状態１２を監視する場合、間近のシステム障害を調査する特定の異常の診断Ｂを特定の時点にまたは連続的に行ってよい。
一般的な異常の診断Ａおよび／または特定の異常の診断Ｂを個別に行ってもよい。
一般的な異常の診断Ａは、特定の異常状態１２の存在についてさらにチェックすることなく行われてよい。
このようにして、他の特徴値または他の閾値偏差に基づいて検知される可能性がある特定の異常状態１２が既に検知済みである場合でさえも、一般的な非特定の異常状態１１として分類される可能性がある、場合によっては、一般的な異常状態６を、検知可能である。
図２のさらなる診断Ｃおよび診断Ｄは、他の二項の分類に関してよく、特に、逸れている特定の損傷パターンに関する診断Ａおよび診断Ｂには依存せずにさらなる逸れている特定の異常状態を監視してよい。
その一方、特に、診断Ｂの特定の異常状態１２がクリティカルな異常状態である場合、１つまたは複数のさらなる診断Ｃ、診断Ｄは、診断Ａにより監視される一般的な異常状態６と診断Ｂにより監視される特定の異常状態１２との間の中間段階であってもよい。
この場合、これら中間段階、つまり、これらの特定の異常状態の各々の存在は、互いに独立して監視される。

概して、並列または直列に接続されている１つまたは複数の診断Ａ、診断Ｂ、診断Ｃ、Ｄを、ファンおよび／またはそのモータの１つまたは複数の構成要素に関する１つまたは複数の現在またはそれ以前の特徴値に基づいて連続的にまたは所定の時点に行うことができ、これにより、１つまたは複数の構成要素に対する１つまたは複数のタイプの損傷を監視することができる。

本発明に係る装置のさらなる実施形態については、反復を避けるため本明細書の一般部分と添付の特許請求の範囲が参照される。

最後に、上述した本発明に係る装置の実施形態は、特許請求される特徴を議論するために供されるに過ぎず、この特徴を実施形態に限定するものではない。

Ａ・・・一般的な異常の診断
１・・・測定
２．１・・・入力信号
２・・・特徴値
３・・・比較
３．１・・・閾値
４・・・分類
５・・・異常がない正常状態
６・・・一般的な異常状態
Ｒ１・・・最初の信号フィードバック
７・・・出力信号
７．１・・・信号処理
Ｂ・・・特定の異常の診断
８・・・特定の特徴値
８．１・・・入力信号
９・・・比較
９．１・・・特定の閾値
１０・・・評価
１１・・・一般的な非特定の異常状態
１２・・・特定の異常状態
１３・・・出力信号
１３．１・・・信号処理
Ｒ２・・・第２の信号フィードバック
Ｃ・・・中間段階としての特定の異常の診断
Ｄ・・・中間段階としての特定の異常の診断
１４・・・信号処理
１５・・・信号処理
１６・・・特定の異常状態は存在しない

Claims (10)

1. ファンの動作を監視する方法において、
   少なくとも１つの入力信号（２．１，８．１）を少なくとも１つの期間に検出することにより少なくとも１つの測定（１）を行うステップと、
   前記測定された入力信号（２．１，８．１）に基づいて実際の状態の特徴値（２，８）を計算するステップと、
   前記計算された実際の状態の特徴値（２，８）を閾値（３．１，９．１）と比較（３，９）するステップと、
   前記比較（３）に基づいて前記実際の状態を、異常がない正常状態（５）または一般的な異常状態（６）の何れかとして分類（４）するステップと、
   少なくとも１つの特定の異常状態（１２）は存在するか否かを監視するステップとを備える方法。
2. 前記特徴値（２，８）が、
   １つまたは複数のそれ以前の比較（３，９）の結果、
   前記ファンの回転速度、
   １つ、２つまたは３つの空間軸の加速度、
   少なくとも１つの温度、
   音圧、
   トルク、
   圧力、特に、動作圧力または周囲圧力、
   湿度値、
   測定された力および／または
   例えば、ソフトセンサを用いて検出される仮想値
   のうちの１つまたは複数を備える、請求項１に記載の方法。
3. 少なくとも１つのさらなる特徴値（２，８）が、複数の特徴値（２，８）から計算される、請求項１または請求項２に記載の方法。
4. 前記特定の異常状態（１２）は存在するか否かの前記監視が、
   前記測定された入力信号（２．１，８．１）に基づいて少なくとも１つの状態の特定の特徴値（８）を計算すること、
   前記計算された特定の特徴値（８）を特定の閾値（９．１）と特定の比較（９）をすること、
   前記特定の比較（９）に基づいて特定の異常状態（１２）は存在するか否かの評価（１０）をすることを備え、および／または
   特定の異常状態（１２）は存在するか否かの前記監視が、実際の状態を一般的な異常状態（６）とする既に行われた分類には依存しない、請求項１～請求項３の何れか１項に記載の方法。
5. 異なる発現を有するさらなる特定の異常状態（１２）が、前記一般的な異常状態（６）と、即時の介入を必要とする前記ファンの顕著な不具合が存在するクリティカルな特定の異常状態との間に中間段階を構成する、請求項１～請求項４の何れか１項に記載の方法。
6. 前記実際の状態を異常がない正常状態（５）として分類（４）する場合、および／または、一般的な異常状態（６）は同時には特定の異常状態（１１）ではないと評価（１０）する場合、および／または、特定の異常状態は存在しない（１６）と評価（１０）する場合、少なくとも１つのそれ以後の測定（１）のために信号フィードバック（Ｒ１，Ｒ２）を行う、請求項１～請求項５の何れか１項に記載の方法。
7. 少なくとも１つの過去の実際の状態の特徴値（２，８）と閾値（３．１，９．１）との比較（３，９）を考慮して前記診断（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）を調整するステップ
   をさらに備える、請求項１～請求項６の何れか１項に記載の方法。
8. 前記診断（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）をそれ以後に調整する際に考慮するために、測定（１）により決定された前記特徴値（２，８）が、ログに、好ましくは、タイムスタンプと共に記録される、請求項７に記載の方法。
9. 少なくとも１つの入力信号（２．１，８．１）を少なくとも１つの期間に検出する、少なくとも１つの測定（１）を行う少なくとも１つのセンサと、
   請求項１～請求項８の何れか１項に記載の方法を行うように構成されている計算装置とを備える、ファンの動作を監視する装置。
10. 請求項９に記載の装置を備えるファン。