JP3997458B2

JP3997458B2 - Power monitoring device

Info

Publication number: JP3997458B2
Application number: JP35352399A
Authority: JP
Inventors: 富雄千葉; 三安城戸; 真治斉藤
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1999-12-13
Filing date: 1999-12-13
Publication date: 2007-10-24
Anticipated expiration: 2019-12-13
Also published as: JP2001165979A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電源監視装置に係り、特に、フィルタ素子としての電解コンデンサを含む直流電源の異常現象を事前に予測するに好適な電源監視装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、アナログ回路とディジタル回路を含む制御装置、例えば、ディジタル保護制御装置などの電源として、ＤＣ−ＤＣコンバータを用いたスイッチング電源が用いられている。この種のスイッチング電源は、フィルタ素子として大容量の電解コンデンサを備えており、ディジタル回路などの負荷にリップル成分の少ない直流出力を供給できるようになっている。そしてこの種のスイッチング電源を備えた装置においては、スイッチング電源の出力電圧を監視し、出力電圧が正常状態にあるときにはハイレベルで、出力電圧が警報レベルまで低下したときにはローレベルとなるパワーアベーラブル信号を出力し、さらに、スイッチング電源の出力電圧が警報レベルよりも低いリセットレベルまで低下したときにはスイッチング電源の負荷となるシステムをリセットする構成が採用されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従来技術では、スイッチング電源に用いられる電解コンデンサのドライアップ現象によりリップル成分が増加して電源電圧がリセットレベルまで低下したときにはシステムを停止する構成を採用しているため、電源が一旦故障すると、電源が復旧されるまでの間システムが停止状態にあり、この停止時間が長くなる。すなわち、従来技術では、電源が故障となる時期を事前に予測することは行なっておらず、電源が故障してから復旧作業などの対応をとっているので、電源故障時には緊急な対応となり、人的資源の有効な活用が図れない。このため電源を定期的に点検することが余儀なくされる。
【０００４】
本発明の目的は、直流電源の故障時期を事前に予測することができる電源監視装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するために、本発明の電源監視装置は、フィルタ素子としての電解コンデンサを含む直流電源の出力電圧のリップル成分を抽出するリップル成分抽出手段と、前記リップル成分抽出手段により抽出されたリップル成分の実効値を求める実効値検出手段と、前記実効値検出手段により検出されたリップル成分の実効値を周期的に取り込んでその変化率を算出する変化率算出手段と、前記直流電源の周囲温度を検出する周囲温度検出手段と、前記リップル成分の実効値とその変化率及び前記周囲温度を周期的に取り込んで前記リップル成分の実効値の変化を推測し、該推測されたリップル成分の実効値が前記直流電源の出力電圧が異常レベルになる故障時期を推測する故障時期推測手段とを備え、前記故障時期推測手段は、前記リップル成分の実効値の変化を傾き係数と時間との積の近似式で近似し、前記リップル成分の実効値の大きさとその変化率及び前記周囲温度をそれぞれ入力変数とするメンバーシップ関数を用いたファジイ推論に従って前記傾き係数を決定し、該決定された傾き係数を有する前記近似式により前記直流電源の出力電圧が異常レベルになる故障時期を推測することを特徴とする。
【００１５】
前記した手段によれば、直流電源の出力電圧に含まれるリップル成分を基に直流電源の出力電圧が異常レベルになる故障時期を推測するようにしているため、直流電源の出力レベルが異常レベルになる故障時期あるいは寿命時期を事前に予測することができ、この予測結果を基に対処することで、直流電源に接続された負荷に不具合が発生するのを未然に防止することができる。
【００１６】
特に、直流電源の出力電圧に含まれるリップル成分の実効値と実効値の変化率及び直流電源の周囲温度を基に、リップル成分の実効値の変化を傾きと時間との積の近似式で近似し、リップル成分の実効値の大きさとその変化率及び周囲温度をそれぞれ入力変数とする複数のメンバーシップ関数を有するファジイ推論に従って傾き係数を決定し、決定された傾き係数を有する近似式により直流電源の出力電圧が異常レベルになる故障時期を推測するようにしているため、直流電源の出力電圧が異常レベルになる故障時期あるいは寿命時期を事前に予測することができ、この予測結果にしたがって対処することで、直流電源に接続された負荷に不具合が生じるのを未然に防止することができる。
【００１７】
また、近似式の傾き係数の範囲を使用負荷および使用環境条件に対応づけて変更したり、メンバーシップ関数の適合度と設定値を使用負荷および使用環境条件に対応づけて変更したりすることで、使用負荷および使用環境条件に応じた故障時期を推測することができる。
【００１８】
さらに、チューニング操作により近似式の傾き係数の範囲を整定し、この整定にしたがって近似式の傾き係数の範囲を変更することで、装置や使用環境に応じたカスタマイズが可能になる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、電源監視装置を含むディジタル保護・制御装置のブロック構成図である。図１において、ディジタル保護・制御装置は、直流電源１０、ＤＣ／ＤＣコンバータ１２、アナログバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）１４、アナログ実効値検出器１６、複数のアナログローパスフィルタ（ＬＰＦ）１８、アナログマルチプレクサ（ＭＰＸ）２０、アナログ／ディジタル変換器２２、バッファメモリ２４、電源監視回路２６、マイクロコンピュータ（ＣＰＵ）２８、プログラムメモリ（ＲＯＭ）３０、データメモリ（ＲＡＭ）３２、時刻用のリアルタイムクロック（ＲＴＣ）３４、入出力バッファ（Ｉ／Ｏ）３６、温度変換器３８、不揮発性メモリ４０、コントローラ４２、通信回路４４、システムバス４６、フラットディスプレイ４８、キーボード５０、モデム５２を備えて構成されており、モデム５２が通信回線５６を介して上位の監視制御装置５８に接続されている。
【００２０】
直流電源１０は、フィルタ素子としての電解コンデンサを含むスイッチング電源で構成されており、ＤＣ１１０Ｖの電圧を受けて、この電圧を５Ｖ／２４Ｖに変換し、５Ｖの電圧信号をＤＣ／ＤＣコンバータ１２、アナログバンドパスフィルタ１４、電源監視回路２６に出力するようになっている。ＤＣ／ＤＣコンバータ１２は、５Ｖの電圧を受け、この電圧を±１５Ｖの電圧に変換し、変換した直流電圧をアナログバンドパスフィルタ１４、実効値検出器１６、アナログローパスフィルタ１８等のアナログ回路にそれぞれ出力するようになっている。すなわちＤＣ／ＤＣコンバータ１２はアナログ回路の電源として用いられている。
【００２１】
一方、マイクロコンピュータ２８などのディジタル回路には直流電源１０の出力による５Ｖの電圧が供給されている。この直流電源１０は、スイッチング電源としてスイッチング動作するため、正常時においても、スイッチング動作に伴って、図２（ａ）に示すように、スイッチング電源周波数成分としてのスイッチングノイズが約１００ｍＶ程度発生する（周期：１／ｆｓｗ）。一方、直流電源１０の異常時には、図２（ｂ）に示すように、直流電源１０の出力電圧（５Ｖ）に含まれるリップル成分Ｖｅが大きくなる。出力電圧のリップル成分Ｖｅが大きくなる主たる要因は、直流電源１０内の電解コンデンサに含まれる電解液のドライアップ現象によるコンデンサ容量の低下である。直流電源１０の出力電圧に含まれるリップル成分Ｖｅが大きくなると、ディジタル回路に多大な悪影響を及ぼすことになる。
【００２２】
そこで、本実施形態においては、直流電源１０の出力電圧に含まれるリップル成分Ｖｅのみをアナログバンドパスフィルタ１４で抽出し、抽出したリップル成分Ｖｅの実効値を実効値検出器１６で検出し、検出した実効値を基にマイクロコンピュータ２８において直流電源１０の出力電圧が異常レベルになる故障時期または寿命時期を推測することとしている。
【００２３】
具体的には、アナログバンドパスフィルタ１４は、直流電源１０の出力電圧（５Ｖ）を信号Ｖ１として取り込み、入力した信号Ｖ１からリップル成分Ｖｅのみを抽出し、すなわちスイッチング周波数ｆｓｗ成分以外を除去し、図２（ｃ）に示すように、信号Ｖ２をリップル成分Ｖｅとして抽出するようになっている。このアナログバンドパスフィルタ１４は、直流電源１０の出力電圧に含まれるリップル成分Ｖｅのみを抽出し、検出に不要な直流成分を除去するリップル成分抽出手段として構成されており、アナログバンドパスフィルタ１４の伝達関数（２次）は次式によって表わされる。
【００２４】
【数１】

【００２５】
ここで、Ｈ０：ゲイン、ω０：中心周波数（＝２×π×ｆ０）、Ｑ：選択度である。
【００２６】
このように、直流電源１０の出力電圧である信号Ｖ１を、アナログバンドパスフィルタ１４を通過させるのは、信号Ｖ１からスイッチング周波数成分のみを取出し、電解コンデンサのドライアップ現象を正確に検出するためである。従って、アナログバンドパスフィルタ１４の中心周波数ｆ０は直流電源１０のスイッチング周波数、例えば、１００ｋＨｚに設定されている。そして、アナログバンドパスフィルタ１４の出力信号Ｖ２はアナログ実効値検出器１６に入力されている。
【００２７】
実効値検出器１６は、信号Ｖ２を実効値に変換する実効値検出手段として構成されており、図２（ｄ）に示すように、信号Ｖ２の実効値Ｖ３として、リップル成分Ｖｅに対応した波高値Ｖｅ３の波形を得るようになっており、実効値検出器１６の検出による実効値Ｖ３の信号はアナログマルチプレクサ２０に入力されている。
【００２８】
アナログマルチプレクサ２０は、実効値検出器１６の出力信号を取り込むとともに、サンプリングによる折り返し誤差の影響を低減させるために設けられたアナログローパスフィルタ１８から電力系統の信号（５０／６０Ｈｚの信号）を順次取り込み、サンプリング周波数、例えば、４８００Ｈｚにしたがって入力信号を順番にサンプリングし、サンプリングした信号を順次アナログ／ディジタル変換器２２に出力するようになっている。アナログ／ディジタル変換器２２は、入力したアナログ信号を順次ディジタル信号に変換し、変換したディジタル信号をバッファメモリ２４に格納するようになっている。バッファメモリ２４に格納されたディジタル信号のうち実効値検出器１６の出力信号によって得られたディジタル信号は直流電源１０の出力レベルが異常レベルになる故障時期を推測するためのデータに用いられ、アナログローパスフィルタ１８の出力信号から得られたディジタル信号は電力系統を監視するためのデータとして用いられる。
【００２９】
マイクロコンピュータ２８は、プログラムメモリ３０に格納された動作プログラムおよびデータにしたがって各種の演算を行なうに際して、バッファメモリ２４、データメモリ３２、不揮発性メモリ４０に格納されたデータに基づいて電力系統に関する監視制御演算を実行したり、直流電源１０の出力電圧が異常レベルになる故障時期あるいは寿命時期を推測する演算を行ない、演算結果を入出力バッファ３６を介して出力手段としての表示装置や記録装置に出力したり、異常時にはアラーム信号を出力するようになっている。さらに、演算結果（推測結果）を、送信手段としての通信回路４４、モデム５２、通信回線５６を介して受信手段としての監視制御装置５８に送信し、監視制御装置５８のモニタ画面に直流電源１０の出力電圧が異常レベルになる故障時期に関する推測結果などを表示するようになっている。またマイクロコンピュータ２８には、電源監視回路２６からの信号が入力されており、電源監視回路２６は、直流電源１０の出力レベルが、正常時の電圧（５Ｖ）よりも１０％低下した４．５ボルトになったときに、リセット信号をマイクロコンピュータ２８に出力するようになっている。このとき、マイクロコンピュータ２８は、リセット信号に応答して各回路をリセットするようになっている。なお、直流電源１０の周囲温度を検出する周囲温度検出手段としての温度変換器３８は、直流電源１０の周囲温度を計測し、計測温度のデータを、システムバス４６を介してデータメモリ３０に転送するようになっている。
【００３０】
次に、直流電源１０の出力レベルが異常レベルになる故障時期を推測するに先立って、直流電源１０に内蔵された電解コンデンサのドライアップ現象の進行状況を推定する例を図３にしたがって説明する。
【００３１】
図３において、アラームレベルは、直流電源１０としては異常ではないが、電解コンデンサのドライアップ現象が進行し、近い将来、電源異常となることを警告するための判定レベルである。すなわちアラームレベルは直流電源１０の出力電圧のレベルが正常であって、マイクロコンピュータ２８など各種のディジタル回路を正常に運用できる状態のレベルであり、電源監視回路２６によって判定されるリセットレベル（４．５Ｖ）よりも高いレベルである。
【００３２】
直流電源１０の出力電圧に含まれるリップル成分をアナログ実効値検出器１６の検出出力に基づいて推定するに際して、マイクロコンピュータ２８のリップル成分検出時刻を示す現時点をＴ０とし、前回の検出時刻をＴ−１とした場合、電源異常が早期に進行しないケースは、図３の一点鎖線で示すように、Ｔ−１時刻のリップル成分がＶｒ１'、Ｔ０時刻のリップル成分がＶｒ２'となる。一方、電源異常が早期に進行するケースのときには、Ｔ−１時刻のリプル成分がＶｒ１、Ｔ０時刻のリップル成分がＶｒ２とリップル成分が急激に大きくなる。電源異常が早期に進行するときのドライアップ現象としては、直流電源１０の周囲温度が高く、かつ、直流電源１０の負荷が大きいときが挙げられる。
【００３３】
さらに、電解コンデンサのドライアップ現象は、図３の近似式（ａ）〜（ｃ）に対応した直線Ａ、Ｂ、Ｃで示すように、使用環境や電解コンデンサの性能そのもの、例えば、１０５℃５０００時間品などの差により進行度が異なる。
【００３４】
ドライアップ現象の進行が著しく速いケースを示す直線Ａの場合は、アラームレベルを超えるのはＴ１時刻であり、進行が比較的速いケースを示す直線Ｂの場合は、時刻Ｔ２がアラームレベルを超える時刻であり、進行が普通のケースを示す直線Ｃの場合は、時刻Ｔ３がアラームレベルを超える時刻である。
【００３５】
直線Ａ、Ｂ、Ｃは、リップル成分の変化を直線で近似しているため、各直線Ａ、Ｂ、Ｃを表わす直線近似式（Ｖ＝α×ｔ）の傾き（傾き係数）αをそれぞれαｍａｘ、αｍｉｄ、αｍｉｎと互いに異なる値に設定することで、ドライアップ現象の進行の違いによる進行状況を推定することを可能としている。ただし、この傾きαをユニークに決定できないところに推定の難しさがある。
【００３６】
そこで、本実施形態においては、この傾き（傾き係数）αを、直流電源１０の出力電圧に含まれるリップル成分の大きさ、直流電源１０の周囲温度、リップル成分の大きさの変化率を入力条件として、ファジー推論を用いて決定することとしている。すなわち、マイクロコンピュータ２８は、故障時期推測手段として、直流電源１０の出力電圧に含まれるリップル成分の実効値を、図３に示すように、傾きαと時間との積で近似した近似式（Ｖ＝α×ｔ）で表し、直流電源１０のリップル成分の実効値と周囲温度およびリップル成分の実効値の変化率に関する情報を入力変数として、近似式の傾きαを出力変数とするファジー推論にしたがって近似式の傾き（傾き係数）を算出し、この算出値と検出された実効値を基に、実効値検出時点を基準として、直流電源１０の出力電圧が異常レベルになるまでの時間を故障時期あるいは寿命時期として推測するようになっている。
【００３７】
ここで、ファジー推論におけるファジー理論は、ファジー集合論に基づいて、人間の主観が介在することにより生じるあいまいさを取り扱う理論である。なおファジー集合とは、その境界がぼやけており、その集合に属する程度をメンバーシップ関数で表わした要素の集まりのことである。このメンバーシップ関数は０から１までの値を取り、その値を集合に属する度合い（グレード）と呼ぶ。このグレードと対応させることにより表現をぼやかした表現が可能である。
【００３８】
このように、ファジー理論では、言葉の持つあいまいさをメンバーシップ関数によって定量化する点が大きな特徴である。このことにより、人間の持つ勘や経験などの知識を馴染みやすい形で扱うことができ、多数の知識の状況に応じたレベルづけによる総合判断と知識からのずれの情報を用いた類推判断が可能である。
【００３９】
ファジー推論にしたがって傾き係数αを求めるに際して、マイクロコンピュータ２８は、図４に示すように、評価演算部２８ａ、メンバーシップ関数２８ｂ、制御ルール２８ｃ、前件部２８ｄ、後件部２８ｅ、合成部（非ファジー化）２８ｆからなる要素をプログラムメモリ３０などとともに構成するようになっている。なお、評価演算部２８ａは、リップル成分の大きさやリップル成分の実効値の変化率の算出、周囲温度の計測データの取り込みを行なう演算ブロックである。
【００４０】
図４に示す構成によるファジー推論部は、図５に示す制御ルール、例えば、ルール群１〜ルール群３のうちいずれかのルール群または全てのルール群にしたがって傾き係数αを算出するようになっている。
【００４１】
具体的には、ルール群１については、入力変数として、電源リップの大きさ（リップル成分の大きさ）に対してファジー変数：大、中、小が設定され、出力変数として、傾き係数αに対してファジー変数：大、中、小が設定されている。すなわち電源リップの大きさが大、例えば、リップル成分が４００ｍＶ以上のときには傾き係数αが大、電源リップの大きさが中、例えば、２００ｍＶのときには傾き係数αは中、電源リップの大きさが小、例えば、１００ｍｖ以下のときには傾き係数αは小というルールが設定されている。
【００４２】
ルール群２については、入力変数として、電源リップの大きさに対してファジー変数：大、中、小が設定されているとともに、周囲温度の最大値に対してファジー変数：大、中、小が設定され、出力変数として、傾き係数αに対してファジー変数：大、中、小が設定されている。すなわち、電源リップの大きさが小かつ周囲温度の最大値が大のときには傾き係数αは小、電源リップの大きさが中でかつ周囲温度の最大値が中のときには傾き係数αは中、電源リップルの大きさが大でかつ周囲温度の最大値が小のときには傾き係数αは大というルールが設定されている。
【００４３】
ルール群３については、入力変数として、電源リップの大きさの変化率に対してファジー変数：大、中、小が設定され、出力変数として、傾き係数αに対してファジー変数：大、中、小が設定されている。すなわち、電源リップルの大きさの変化率が大きいときには傾き係数αは大、電源リップルの大きさの変化率が中のときには傾き係数αは中、電源リップルの大きさの変化率が小さいときには傾き係数αは小というルールが設定されている。なお、電源リップルの変化率は、今回検出された電源リップルの大きさと前回検出された電源リップルの大きさの比を表わす。
【００４４】
図６に、各入力変数と出力変数のメンバーシップ関数を示す。
【００４５】
（ａ）は、入力変数としてのリップルの大きさと適合度との関係を示すメンバーシップ関数であり、（ｂ）は、入力変数として最高周囲温度と適合度との関係を示すメンバーシップ関数であり、（ｃ）は、入力変数としのリップル成分の大きさの変化率と適合度との関係を示すメンバーシップ関数である。また（ｄ）は、出力変数としての傾き係数αと適合度との関係を示すメンバーシップ関数である。
【００４６】
次に、図５に示すルール群２と図６に示すメンバーシップ関数にしたがってファジー推論により、傾き係数αを具体的に求める方法を図７にしたがって説明する。
【００４７】
まず、実効値検出器１６の検出による電源リップル（リップル成分）の大きさが４００ｍＶ、温度変換器３８の計測による周囲温度が１５℃のときにはこれらのデータがファジー推論部に入力される。ファジー推論部は、メンバーシップ関数を用い、推論ルールの前件部２８ｄを構成している個々の項目との適合度を求める。
【００４８】
例えば、電源リップルの大きさ４００ｍＶとルール２の項目「大」との交点０．７、周囲温度１５℃とルール２の項目「低い」との交点０．５を求める。これらの数値は適合度として求められる。
【００４９】
同様に、電源リップルの大きさ４００ｍＶとルール２の項目「中」との交点として０．３、周囲温度１５℃とルール２の項目「中」との交点として０．５を求める。
【００５０】
次に、個別の推論ルールごとに前件部２８ｄの適合度を求め、後件部２８ｅの適合度を導く。この場合、ｍａｘ−ｍｉｎ法を用いる。このｍａｘ−ｍｉｎ法によると、傾き係数αが大きいというときの後件部２８ｅの適合度は小さい方の値として０．５を選択する。同様にして、傾き係数αとして中というときには、後件部２８ｅの適合度として小さい方の値である０．３を選択する。
【００５１】
次に、個別のルールごとに求められた後件部２８ｅの適合度は面積で表わされ、これら全ての面積の重心が合成部２８ｆで求められる。この重心は、最終的な結論である傾き係数αとして求められる。
【００５２】
傾き係数αが求められると、次の（２）式にしたがって電源リップルの大きさがアラームレベルに達するまでの時間、すなわち電源１０の出力電圧のレベルが異常レベルになるまでの故障時期を求めることができる。
【００５３】
Ｖ＝α×ｔ……（２）
すなわち、現時点における電源リップルの大きさ（実効値）と、傾き係数αの値を（２）式に代入し、実効値検出時点を基準として、電源リップルの大きさが図３に示すアラームレベルになるまでの時間ｔを求める。
【００５４】
傾き係数αはメンバーシップ関数の後件部２８ｅの取りうる範囲で規定が可能であるため、この範囲の選定により、種々の電解コンデンサのドライアップ現象に対応させることが可能である。すなわち、装置の信頼度クラス（超高圧から配電線クラス）、使用環境や使用条件に応じたカスタマイズが可能である。この場合、直流電源１０の使用負荷や使用環境条件をデータとして入力することで、傾き係数αの範囲を使用負荷や使用環境条件に対応づけて変更したり、ファジー推論で用いるメンバーシップ関数の適合度に対応した設定値、すなわち入力変数や出力変数を使用負荷および使用環境条件に対応づけて変更することができる。この場合マイクロコンピュータ２８は傾き係数変更手段および変更手段を構成することになる。
【００５５】
また、傾き係数αの範囲を整定値として取り込むことにより、よりユーザフレンドリなシステムを構築することができる。例えば、フラットディスプレイ４８またはキーボード５０からチューニング操作に応答して、近似式の傾き係数の範囲を整定する操作を行ない、チューニング操作にしたがった傾き係数の範囲として整定された値を不揮発性メモリ４０に一次格納し、格納された値を基に、マイクロコンピュータ２８において、チューニング操作にしたがって整定された近似式の傾き係数の範囲を変更する。この場合、マイクロコンピュータ２８は傾き係数変更手段として機能し、フラットディスプレイ４８またはキーボード５０は傾き係数整定手段を構成することになる。
【００５６】
また、故障時期に関する推測結果は、入出力バッファ３６を介して表示装置や記録装置に出力されるため、この推測結果を運転員が見ることで、故障時期を推定することもできる。
【００５７】
また、故障時期に関する推測結果は、モデム５２、通信回線５６を介して監視制御装置５８に送信されるため、上位の監視制御装置５８のモニタ画面に表示される推測結果から、遠隔地においても故障時期を把握することができる。
【００５８】
また、電源装置１０の電解コンデンサのドライアップ現象は急激には変化しないことから、以上の動作は、例えば、１日に１回程度実施すればよいため、実際の処理時間に負担がかかることはない。
【００５９】
また、前記実施形態において、制御ルール２を用いるものについて述べたが、制御ルール１または制御ルール３のみを用いて故障時期を推測したり、制御ルール１から３を全て用いて故障時期を推測することもできる。
【００６０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、直流電源の出力電圧に含まれるリップル成分を基に直流電源の出力電圧が異常レベルになる故障時期を推測するようにしているため、直流電源の出力レベルが異常レベルになる故障時期あるいは寿命時期を事前に予測することができ、この予測結果を基に対処することで、直流電源に接続された負荷に不具合が発生するのを未然に防止することができる。
【００６１】
また、本発明によれば、直流電源の出力電圧に含まれるリップル成分の実効値を基に直流電源の出力電圧が異常レベルになる故障時期を推測したり、直流電源の出力電圧に含まれるリップル成分の実効値と直流電源の周囲温度を基に直流電源の出力電圧が異常レベルになる時期を推測したり、また、直流電源の出力電圧に含まれるリップル成分の実効値と実効値の変化率を基に直流電源の出力電圧が異常レベルになる故障時期を推測したり、また、さらに直流電源の出力電圧に含まれるリップル成分の実効値と実効値の変化率および直流電源の周囲温度を基に直流電源の出力電圧が異常レベルになる故障時期を推測したりするようにしているため、直流電源の出力電圧が異常レベルになる故障時期あるいは寿命時期を事前に予測することができ、この予測結果にしたがって対処することで、直流電源に接続された負荷に不具合が生じるのを未然に防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態を示すディジタル保護・制御装置のブロック構成図である。
【図２】図１に示す装置の各部の波形を示す波形図である。
【図３】時間と電源リップルの大きさとの関係を示す特性図である。
【図４】ファジー推論部のブロック構成図である。
【図５】ファジー制御ルールの構成説明図である。
【図６】メンバーシップ関数の構成説明図である。
【図７】ファジー推論を用いて傾き係数αを求める方法を説明するための図である。
【符号の説明】
１０直流電源
１２ＤＣ／ＤＣコンバータ
１４アナログバンドパスフィルタ
１６アナログ実効値検出器
１８アナログローパスフィルタ
２０アナログマルチプレクサ
２２アナログ／ディジタル変換器
２４バッファメモリ
２６電源監視回路
２８マイクロコンピュータ
３０プログラムメモリ
３２データメモリ
３４時刻用のリアルタイムクロック
３６入出力バッファ
３８温度変換器
４０不揮発性メモリ
４２コントローラ
４４通信回路
４６システムバス
４８フラットディスプレイ
５０キーボード
５２モデム
５６通信回線
５８監視制御装置[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a power supply monitoring apparatus, and more particularly to a power supply monitoring apparatus suitable for predicting in advance an abnormal phenomenon of a DC power supply including an electrolytic capacitor as a filter element.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, a switching power supply using a DC-DC converter is used as a power supply for a control device including an analog circuit and a digital circuit, for example, a digital protection control device. This type of switching power supply includes a large-capacity electrolytic capacitor as a filter element, and can supply a direct current output with a small ripple component to a load such as a digital circuit. In a device equipped with this type of switching power supply, the output voltage of the switching power supply is monitored, and when the output voltage is in a normal state, it is at a high level, and when the output voltage drops to an alarm level, it is a power available. A configuration is adopted in which a signal is output, and when the output voltage of the switching power supply is lowered to a reset level lower than an alarm level, a system that is a load of the switching power supply is reset.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
The conventional technology adopts a configuration that stops the system when the ripple component increases due to the dry-up phenomenon of the electrolytic capacitor used in the switching power supply and the power supply voltage drops to the reset level. Until the system is restored, the system is in a stopped state, and this stop time becomes longer. In other words, the conventional technology does not predict in advance when the power supply will fail, and takes measures such as recovery work after the power supply has failed. Effective utilization of social resources. This necessitates periodic inspection of the power supply.
[0004]
An object of the present invention is to provide a power supply monitoring device capable of predicting in advance the failure time of a DC power supply.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
To achieve the above object, the present invention Power monitoring equipment Output power of a DC power source including an electrolytic capacitor as a filter element Pressure Ripple component extraction means for extracting ripple components, and the ripple component extraction means Extracted by Ripple component Find the effective value of RMS value detection means and the RMS value detection means Of the ripple component detected by RMS value Take in periodically A change rate calculating means for calculating a change rate; an ambient temperature detecting means for detecting an ambient temperature of the DC power supply; The effective value of the ripple component and the rate of change thereof and the ambient temperature are periodically taken in to estimate the change in the effective value of the ripple component, and the effective value of the estimated ripple component is A failure time estimating means for estimating a failure time when the output voltage of the DC power supply becomes an abnormal level. The failure time estimation means approximates a change in the effective value of the ripple component by an approximate expression of a product of a slope coefficient and time, and determines the effective value of the ripple component, the rate of change thereof, and the ambient temperature, respectively. Determining the slope coefficient according to fuzzy inference using a membership function as an input variable, and estimating a failure time when the output voltage of the DC power supply becomes an abnormal level by the approximate expression having the determined slope coefficient. Characterize .
[0015]
According to the above means, since the failure time when the output voltage of the DC power supply becomes an abnormal level is estimated based on the ripple component included in the output voltage of the DC power supply, the output level of the DC power supply becomes an abnormal level. The failure time or the life time can be predicted in advance, and by taking action based on this prediction result, it is possible to prevent a failure from occurring in the load connected to the DC power source.
[0016]
Especially straight RMS value of ripple component included in output voltage of current source and rate of change of RMS value as well as Based on the ambient temperature of the DC power supply 2) Approximate the change in the effective value of the ripple component with an approximate expression of the product of the slope and time, and have multiple membership functions that use the magnitude of the effective value of the ripple component, its rate of change, and the ambient temperature as input variables, respectively. The slope coefficient is determined according to fuzzy inference, and the failure time when the output voltage of the DC power supply becomes an abnormal level is estimated by an approximate expression with the determined slope coefficient. Therefore, it is possible to predict in advance the failure time or life time when the output voltage of the DC power supply becomes an abnormal level. By taking action according to this prediction result, there is a problem with the load connected to the DC power supply. Can be prevented in advance.
[0017]
In addition, by changing the range of the slope coefficient of the approximate expression according to the usage load and usage environment conditions, or by changing the membership function suitability and setting values according to the usage load and usage environment conditions. In addition, it is possible to estimate the failure time according to the use load and use environment conditions.
[0018]
Further, the range of the slope coefficient of the approximate expression is set by tuning operation, and the range of the slope coefficient of the approximate expression is changed according to this setting, so that customization according to the apparatus and the use environment becomes possible.
[0019]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram of a digital protection / control device including a power supply monitoring device. In FIG. 1, the digital protection / control apparatus includes a DC power supply 10, a DC / DC converter 12, an analog bandpass filter (BPF) 14, an analog RMS detector 16, a plurality of analog lowpass filters (LPF) 18, an analog multiplexer ( MPX) 20, analog / digital converter 22, buffer memory 24, power supply monitoring circuit 26, microcomputer (CPU) 28, program memory (ROM) 30, data memory (RAM) 32, real time clock (RTC) 34 for time , An input / output buffer (I / O) 36, a temperature converter 38, a non-volatile memory 40, a controller 42, a communication circuit 44, a system bus 46, a flat display 48, a keyboard 50, and a modem 52. 52 via communication line 56 It is connected to the upper monitoring control device 58.
[0020]
The DC power supply 10 is composed of a switching power supply including an electrolytic capacitor as a filter element. The DC power supply 10 receives a voltage of DC110V, converts this voltage to 5V / 24V, converts the voltage signal of 5V to the DC / DC converter 12, and analog. The signal is output to the band pass filter 14 and the power supply monitoring circuit 26. The DC / DC converter 12 receives a voltage of 5 V, converts this voltage to a voltage of ± 15 V, and converts the converted DC voltage to an analog circuit such as an analog bandpass filter 14, an effective value detector 16, and an analog lowpass filter 18. Each is designed to output. That is, the DC / DC converter 12 is used as a power source for an analog circuit.
[0021]
On the other hand, a digital circuit such as the microcomputer 28 is supplied with a voltage of 5 V from the output of the DC power supply 10. Since the DC power supply 10 performs a switching operation as a switching power supply, switching noise as a switching power supply frequency component is generated about 100 mV as shown in FIG. Cycle: 1 / fsw). On the other hand, when the DC power supply 10 is abnormal, the ripple component Ve included in the output voltage (5 V) of the DC power supply 10 increases as shown in FIG. The main factor that increases the ripple component Ve of the output voltage is a decrease in the capacitance of the capacitor due to the dry-up phenomenon of the electrolyte contained in the electrolytic capacitor in the DC power supply 10. When the ripple component Ve included in the output voltage of the DC power supply 10 is increased, the digital circuit is adversely affected.
[0022]
Therefore, in the present embodiment, only the ripple component Ve included in the output voltage of the DC power supply 10 is extracted by the analog band-pass filter 14, and the effective value of the extracted ripple component Ve is detected by the effective value detector 16. Based on the effective value, the microcomputer 28 estimates the failure time or life time when the output voltage of the DC power supply 10 becomes an abnormal level.
[0023]
Specifically, the analog bandpass filter 14 takes the output voltage (5 V) of the DC power supply 10 as the signal V1, extracts only the ripple component Ve from the input signal V1, that is, removes components other than the switching frequency fsw component, As shown in FIG. 2C, the signal V2 is extracted as a ripple component Ve. The analog bandpass filter 14 is configured as a ripple component extraction unit that extracts only a ripple component Ve included in the output voltage of the DC power supply 10 and removes a DC component unnecessary for detection. The transfer function (second order) is expressed by the following equation.
[0024]
[Expression 1]

[0025]
Here, H0: gain, ω0: center frequency (= 2 × π × f0), and Q: selectivity.
[0026]
Thus, the reason why the signal V1, which is the output voltage of the DC power supply 10, is passed through the analog bandpass filter 14 is to extract only the switching frequency component from the signal V1 and accurately detect the dry-up phenomenon of the electrolytic capacitor. is there. Therefore, the center frequency f0 of the analog bandpass filter 14 is set to the switching frequency of the DC power supply 10, for example, 100 kHz. The output signal V2 of the analog bandpass filter 14 is input to the analog effective value detector 16.
[0027]
The effective value detector 16 is configured as effective value detection means for converting the signal V2 into an effective value. As shown in FIG. 2D, the effective value V3 of the signal V2 is a wave corresponding to the ripple component Ve. The waveform of the high value Ve3 is obtained, and the signal of the effective value V3 detected by the effective value detector 16 is input to the analog multiplexer 20.
[0028]
The analog multiplexer 20 takes in the output signal of the effective value detector 16 and sequentially takes in the power system signal (50/60 Hz signal) from the analog low-pass filter 18 provided to reduce the influence of the aliasing error due to sampling. The input signals are sequentially sampled according to the sampling frequency, for example, 4800 Hz, and the sampled signals are sequentially output to the analog / digital converter 22. The analog / digital converter 22 sequentially converts the input analog signal into a digital signal, and stores the converted digital signal in the buffer memory 24. Of the digital signals stored in the buffer memory 24, the digital signal obtained from the output signal of the effective value detector 16 is used as data for estimating the failure time when the output level of the DC power supply 10 becomes an abnormal level. A digital signal obtained from the output signal of the low-pass filter 18 is used as data for monitoring the power system.
[0029]
When performing various operations in accordance with the operation program and data stored in the program memory 30, the microcomputer 28 performs monitoring control related to the power system based on the data stored in the buffer memory 24, the data memory 32, and the nonvolatile memory 40. An operation is executed or an operation for estimating a failure time or a life time when the output voltage of the DC power supply 10 becomes an abnormal level is performed, and the operation result is output to a display device or a recording device as an output means via the input / output buffer 36. Or an alarm signal is output when an abnormality occurs. Further, the calculation result (estimation result) is transmitted to the monitoring control device 58 as the receiving means via the communication circuit 44 as the transmission means, the modem 52, and the communication line 56, and the DC power supply 10 is displayed on the monitor screen of the monitoring control device 58. The estimated result about the failure time when the output voltage of the system becomes an abnormal level is displayed. Further, a signal from the power supply monitoring circuit 26 is input to the microcomputer 28. The power supply monitoring circuit 26 has a 4.5% output level of the DC power supply 10 that is 10% lower than the normal voltage (5V). When the voltage becomes volt, a reset signal is output to the microcomputer 28. At this time, the microcomputer 28 resets each circuit in response to the reset signal. A temperature converter 38 as an ambient temperature detecting means for detecting the ambient temperature of the DC power supply 10 measures the ambient temperature of the DC power supply 10 and transfers the measured temperature data to the data memory 30 via the system bus 46. It is supposed to be.
[0030]
Next, an example of estimating the progress of the dry-up phenomenon of the electrolytic capacitor built in the DC power supply 10 prior to estimating the failure time when the output level of the DC power supply 10 becomes an abnormal level will be described with reference to FIG. .
[0031]
In FIG. 3, the alarm level is a determination level for warning that a dry-up phenomenon of the electrolytic capacitor proceeds and a power supply abnormality will occur in the near future, although it is not abnormal for the DC power supply 10. That is, the alarm level is a level at which the level of the output voltage of the DC power supply 10 is normal, and various digital circuits such as the microcomputer 28 can be normally operated. The reset level (4. The level is higher than 5V).
[0032]
When estimating the ripple component included in the output voltage of the DC power supply 10 based on the detection output of the analog effective value detector 16, the present time indicating the ripple component detection time of the microcomputer 28 is T0, and the previous detection time is T-. When 1, the power supply abnormality does not proceed early, as indicated by the one-dot chain line in FIG. 3, the ripple component at time T-1 is Vr1 ′ and the ripple component at time T0 is Vr2 ′. On the other hand, when the power supply abnormality progresses at an early stage, the ripple component at time T-1 is Vr1, the ripple component at time T0 is Vr2, and the ripple component increases rapidly. As a dry-up phenomenon when the power supply abnormality proceeds at an early stage, the ambient temperature of the DC power supply 10 is high and the load of the DC power supply 10 is large.
[0033]
Furthermore, as shown by the straight lines A, B, C corresponding to the approximate expressions (a) to (c) in FIG. Progression varies depending on differences in time items.
[0034]
In the case of the straight line A indicating the case where the progress of the dry-up phenomenon is extremely fast, the alarm level is exceeded at the time T1, and in the case of the straight line B indicating the case where the progress is relatively fast, the time when the time T2 exceeds the alarm level. In the case of the straight line C indicating the case where the progress is normal, the time T3 is a time exceeding the alarm level.
[0035]
Since the straight lines A, B, and C approximate the change in the ripple component by straight lines, the slopes (slope coefficients) α of the linear approximation formulas (V = α × t) representing the straight lines A, B, and C are respectively αmax. , Αmid and αmin are set to values different from each other, thereby making it possible to estimate the progress due to the difference in the progress of the dry-up phenomenon. However, there is a difficulty in estimating that the slope α cannot be uniquely determined.
[0036]
Therefore, in the present embodiment, the slope (slope coefficient) α is determined based on the magnitude of the ripple component included in the output voltage of the DC power supply 10, the ambient temperature of the DC power supply 10, and the rate of change in the magnitude of the ripple component as input conditions. As such, it is decided to use fuzzy reasoning. That is, the microcomputer 28, as failure time estimation means, approximates the effective value of the ripple component contained in the output voltage of the DC power supply 10 by the product of the slope α and time as shown in FIG. = Α × t), in accordance with fuzzy inference with the input value of information regarding the effective value of the ripple component of the DC power source 10 and the change rate of the effective value of the ambient temperature and ripple component, and the slope α of the approximate expression as the output variable. The slope of the approximate expression (slope coefficient) is calculated, and based on the calculated value and the detected effective value, the time until the output voltage of the DC power supply 10 becomes an abnormal level is determined based on the effective value detection time as the failure time. Alternatively, it is estimated as the lifetime.
[0037]
Here, the fuzzy theory in fuzzy reasoning is a theory that handles ambiguity caused by human subjectivity based on fuzzy set theory. A fuzzy set is a set of elements whose boundaries are blurred and whose degree to which the set belongs is represented by a membership function. This membership function takes a value from 0 to 1, and this value is called a degree (grade) belonging to the set. By making it correspond to this grade, it is possible to make the expression blurry.
[0038]
Thus, fuzzy logic is characterized by quantifying the ambiguity of words with a membership function. This makes it possible to handle human knowledge, such as intuition and experience, in an easy-to-familiar manner, and enables comprehensive judgment by leveling according to the situation of many knowledge and analogy judgment using information on deviation from knowledge It is.
[0039]
In obtaining the slope coefficient α according to the fuzzy inference, the microcomputer 28, as shown in FIG. 4, evaluates the calculation unit 28a, the membership function 28b, the control rule 28c, the antecedent unit 28d, the consequent unit 28e, and the combining unit ( The element composed of 28f is configured together with the program memory 30 and the like. The evaluation calculation unit 28a is a calculation block that calculates the magnitude of the ripple component and the change rate of the effective value of the ripple component, and takes in the measurement data of the ambient temperature.
[0040]
The fuzzy inference unit having the configuration shown in FIG. 4 calculates the slope coefficient α according to the control rule shown in FIG. 5, for example, any one of the rule groups 1 to 3 or all rule groups. ing.
[0041]
Specifically, for rule group 1, fuzzy variables: large, medium, and small are set as input variables for the size of the power supply lip (the magnitude of the ripple component), and the slope coefficient α is set as the output variable. On the other hand, fuzzy variables: large, medium and small are set. That is, when the size of the power supply lip is large, for example, when the ripple component is 400 mV or more, the slope coefficient α is large, and when the power supply lip is medium, for example, when the ripple component is 200 mV, the slope coefficient α is medium and the size of the power supply lip is small. For example, a rule is set that the slope coefficient α is small when it is 100 mv or less.
[0042]
For rule group 2, as input variables, fuzzy variables: large, medium, and small are set for the size of the power supply lip, and fuzzy variables: large, medium, and small for the maximum ambient temperature. As the output variable, fuzzy variables: large, medium, and small are set for the slope coefficient α. That is, when the size of the power supply lip is small and the maximum value of the ambient temperature is large, the slope coefficient α is small, and when the size of the power supply lip is medium and the maximum value of the ambient temperature is medium, the slope coefficient α is medium. A rule is set that the slope coefficient α is large when the magnitude of the ripple is large and the maximum value of the ambient temperature is small.
[0043]
For rule group 3, as input variables, fuzzy variables: large, medium, and small are set with respect to the rate of change in the size of the power supply lip, and as output variables, fuzzy variables: large, medium, Small is set. That is, the slope coefficient α is large when the power ripple magnitude change rate is large, the slope coefficient α is medium when the power ripple magnitude change rate is medium, and the slope coefficient when the power ripple magnitude change rate is small. The rule that α is small is set. The change rate of the power supply ripple represents the ratio between the power supply ripple detected this time and the power supply ripple detected last time.
[0044]
FIG. 6 shows the membership function of each input variable and output variable.
[0045]
(A) is a membership function indicating the relationship between the magnitude of ripple as an input variable and the fitness, and (b) is a membership function indicating the relationship between the maximum ambient temperature and the fitness as an input variable. , (C) is a membership function indicating the relationship between the rate of change of the magnitude of the ripple component as the input variable and the fitness. (D) is a membership function indicating the relationship between the slope coefficient α as an output variable and the fitness.
[0046]
Next, a method for specifically obtaining the slope coefficient α by fuzzy inference according to the rule group 2 shown in FIG. 5 and the membership function shown in FIG. 6 will be described with reference to FIG.
[0047]
First, when the magnitude of the power supply ripple (ripple component) detected by the effective value detector 16 is 400 mV and the ambient temperature measured by the temperature converter 38 is 15 ° C., these data are input to the fuzzy inference unit. The fuzzy inference section uses a membership function to determine the degree of conformity with each item constituting the antecedent rule antecedent section 28d.
[0048]
For example, an intersection point 0.7 between the power ripple size of 400 mV and the rule 2 item “large”, and an intersection point 0.5 between the ambient temperature 15 ° C. and the rule 2 item “low” are obtained. These numerical values are obtained as goodness of fit.
[0049]
Similarly, 0.3 is obtained as the intersection between the power supply ripple of 400 mV and the rule 2 item “middle”, and 0.5 is obtained as the intersection between the ambient temperature 15 ° C. and the rule 2 item “middle”.
[0050]
Next, the adaptability of the antecedent part 28d is obtained for each individual inference rule, and the adaptability of the consequent part 28e is derived. In this case, the max-min method is used. According to this max-min method, 0.5 is selected as the smaller value of the conformity of the consequent part 28e when the slope coefficient α is large. Similarly, when the slope coefficient α is medium, 0.3, which is the smaller value, is selected as the fitness of the consequent part 28e.
[0051]
Next, the degree of conformity of the consequent part 28e obtained for each individual rule is represented by an area, and the center of gravity of all these areas is obtained by the combining part 28f. This center of gravity is obtained as a slope coefficient α which is a final conclusion.
[0052]
When the slope coefficient α is obtained, the time until the magnitude of the power supply ripple reaches the alarm level, that is, the failure time until the output voltage level of the power supply 10 becomes an abnormal level is obtained according to the following equation (2). Can do.
[0053]
V = α × t (2)
In other words, the magnitude (effective value) of the power supply ripple at the present time and the value of the slope coefficient α are substituted into the equation (2), and the magnitude of the power supply ripple becomes the alarm level shown in FIG. The time t until is obtained.
[0054]
Since the slope coefficient α can be defined within a range that the consequent part 28e of the membership function can take, it is possible to cope with various electrolytic capacitor dry-up phenomena by selecting this range. In other words, the device can be customized according to the reliability class (from ultra-high voltage to distribution line class), usage environment and usage conditions. In this case, the range of the slope coefficient α can be changed according to the load and environment conditions of use by inputting the load and environment conditions of the DC power supply 10 as data, or the membership function used in fuzzy inference can be adapted. The setting value corresponding to the degree, that is, the input variable and the output variable can be changed in correspondence with the use load and the use environment condition. In this case, the microcomputer 28 constitutes an inclination coefficient changing unit and a changing unit.
[0055]
In addition, by incorporating the range of the slope coefficient α as a set value, a more user-friendly system can be constructed. For example, in response to the tuning operation from the flat display 48 or the keyboard 50, an operation for setting the range of the inclination coefficient of the approximate expression is performed, and the value set as the range of the inclination coefficient according to the tuning operation is stored in the nonvolatile memory 40. Based on the stored value, the microcomputer 28 changes the range of the slope coefficient of the approximate expression set in accordance with the tuning operation in the microcomputer 28. In this case, the microcomputer 28 functions as an inclination coefficient changing means, and the flat display 48 or the keyboard 50 constitutes an inclination coefficient setting means.
[0056]
Moreover, since the estimated result regarding the failure time is output to the display device or the recording device via the input / output buffer 36, the failure time can be estimated by the operator looking at the estimated result.
[0057]
In addition, since the estimation result regarding the failure time is transmitted to the monitoring control device 58 via the modem 52 and the communication line 56, the failure is detected even in a remote place from the estimation result displayed on the monitor screen of the host monitoring control device 58. You can grasp the time.
[0058]
In addition, since the dry-up phenomenon of the electrolytic capacitor of the power supply device 10 does not change abruptly, the above operation may be performed about once a day, for example, so that the actual processing time is burdened. Absent.
[0059]
In the embodiment, the control rule 2 is used. However, the failure time is estimated using only the control rule 1 or the control rule 3, or the failure time is estimated using all the control rules 1 to 3. You can also
[0060]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, since the failure time when the output voltage of the DC power supply becomes an abnormal level is estimated based on the ripple component included in the output voltage of the DC power supply, the output of the DC power supply The failure time or life time when the level becomes abnormal can be predicted in advance, and by taking action based on this prediction result, it is possible to prevent problems occurring in the load connected to the DC power supply in advance. Can do.
[0061]
Further, according to the present invention, the failure time when the output voltage of the DC power supply becomes an abnormal level is estimated based on the effective value of the ripple component included in the output voltage of the DC power supply, or the ripple included in the output voltage of the DC power supply. Estimate when the output voltage of the DC power supply becomes abnormal based on the effective value of the component and the ambient temperature of the DC power supply, and the rate of change of the effective value and effective value of the ripple component contained in the output voltage of the DC power supply Based on the above, the failure time when the output voltage of the DC power supply becomes abnormal level can be estimated, and the effective value of ripple component included in the output voltage of the DC power supply The failure time or life time when the output voltage of the DC power supply becomes abnormal level can be predicted in advance. By addressing in accordance with the prediction result, it is possible to prevent a problem from occurring in the load connected to the DC power supply.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram of a digital protection / control apparatus showing an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a waveform diagram showing waveforms at various parts of the apparatus shown in FIG.
FIG. 3 is a characteristic diagram showing the relationship between time and the magnitude of power supply ripple.
FIG. 4 is a block configuration diagram of a fuzzy inference unit.
FIG. 5 is an explanatory diagram of a configuration of a fuzzy control rule.
FIG. 6 is a diagram illustrating the configuration of a membership function.
FIG. 7 is a diagram for explaining a method of obtaining a slope coefficient α using fuzzy inference.
[Explanation of symbols]
10 DC power supply
12 DC / DC converter
14 Analog bandpass filter
16 Analog RMS value detector
18 Analog low pass filter
20 Analog multiplexer
22 Analog / digital converter
24 Buffer memory
26 Power supply monitoring circuit
28 Microcomputer
30 Program memory
32 data memory
34 Real-time clock for time
36 I / O buffer
38 Temperature converter
40 Nonvolatile memory
42 Controller
44 Communication circuit
46 System Bus
48 flat display
50 keyboard
52 modem
56 Communication line
58 Supervisory control equipment

Claims

A ripple component extraction means for extracting a ripple component of the output voltage of the DC power supply including an electrolytic capacitor as a filter element, the effective value detecting means for obtaining an effective value of the ripple component extracted by the ripple component extraction means, the effective A change rate calculating means for periodically taking an effective value of the ripple component detected by the value detecting means and calculating a change rate thereof; an ambient temperature detecting means for detecting an ambient temperature of the DC power supply; and an effective value of the ripple component. A failure time when the effective value of the ripple component is estimated by periodically taking in the value, the rate of change thereof, and the ambient temperature, and the effective value of the estimated ripple component becomes an abnormal level of the output voltage of the DC power supply Bei example the failure time guess means to guess,
The failure time estimation means approximates a change in the effective value of the ripple component by an approximate expression of a product of a slope coefficient and time, and sets the effective value of the ripple component, the rate of change thereof, and the ambient temperature as input variables. The slope coefficient is determined according to fuzzy inference using a membership function, and a failure time when the output voltage of the DC power supply becomes an abnormal level is estimated by the approximate expression having the determined slope coefficient. power monitoring device for.

In the power supply monitoring device according to claim 1,
The failure time estimation means includes a slope coefficient changing means for changing the slope coefficient range in correspondence with a use load and a use environment condition, and a set value corresponding to the fitness of a membership function used in the fuzzy inference. and it characterized by including a set value changing means for changing in association with the operating environment power monitoring device.

In the power supply monitoring device according to claim 1,
The failure time estimating means comprises an inclination coefficient settling means for settling the scope of the slope coefficient in response to the tuning operation, a tilt coefficient changing means for changing the range of the tilt factor according to the settling of the slope coefficient settling means be Te characterized the power monitoring device.

In the power source monitoring apparatus according to any one of claims 1 to 3,
Said transmitting means for transmitting the estimation result of the failure time estimating means, the transmission power characterized by comprising a display means for displaying the received and speculative result on the monitor screen estimation result by the transmission means Monitoring device.