JP5374445B2 - 余寿命診断方法、余寿命診断装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、受変電設備における受電盤の制御配線等といった検査対象物の余寿命を非破壊で診断する技術に関する。

従来、高い信頼性で運用する必要のある受変電設備の受電盤には、制御配線が多く利用されている。この制御配線の劣化が進展すると設備の誤動作や不動作に発展する可能性があり、そのような事故を未然に防ぐために、制御配線の健全性を定量化できる余寿命診断技術が望まれている。制御配線を非破壊で診断できる有力な方法として、光を被測定物に当て、その反射率スペクトルから劣化の程度を推定する光診断技術がある。例えば、反射光を三原色に分解して所定の演算式により配線被覆の材色ごとの劣化を検出する技術（特許文献１参照）、反射スペクトルの三波長に対応する反射率の比の経年に対する軌跡を予め求めておき、その比が辿る軌跡から劣化度を評価する技術（特許文献２参照）、及び、二波長の光反射損失差から劣化診断する技術（特許文献３参照）が提案されている。

特開平１−２６５１３９号公報 特開２００７−２８５９３０号公報 特開平８−１５１３１号公報

しかしながら、特許文献１及び２の技術では、様々な種類の配線の劣化を診断できるが、劣化の有無の判定のみで、余寿命の算出はできなかった。特許文献３の技術では、二波長の光の反射率比から光反射損失を求め、これを劣化時間に換算して余寿命を求めているが、反射率比の複雑な特性を利用しているため余寿命値を容易に算出することができなかった。さらに、特許文献１〜３の技術では、被測定物が設置されている場所（以下、「サイト」という）における劣化の遅速を示す環境性の評価がされていなかった。

本発明は、前記した従来の課題を解決するものであり、非破壊で受変電設備に用いられる検査対象物の余寿命を簡易に診断して信頼性を高めることを目的とする。

前記課題を解決するために、本発明は、新品の配線に光を照射することにより反射率スペクトルを、診断したい線種や色ごとに計測し、劣化度を求めるための基準データとして前記反射率スペクトルをデータベース化する。更に、熱劣化試験などで得られた配線の寿命の伸びに相当する劣化度を寿命閾値としてデータベース化する。次に、診断時に経年を既知とする劣化品の配線の反射率スペクトルと前記基準データとから、劣化品の劣化度を求めて、劣化度−経年特性を示すグラフにプロットするとともに、そのグラフに寿命閾値もプロットする。前記グラフにおいて、原点と、劣化品の劣化度がプロットされる点を結んだ直線（劣化予測線）が、前記寿命閾値と交わる時間を診断する配線の寿命として、診断時から寿命までの時間を余寿命と推定する。
詳細は、後記する。

本発明によれば、非破壊で受変電設備に用いられる検査対象物の余寿命を簡易に診断して信頼性を高めることができる。

本実施形態の一例になる余寿命診断装置の構成を示す図である。 余寿命診断装置に備えるプローブの先端部の拡大図である。 光の反射率の導出を示す図である。 配線の新品及び劣化品の反射率スペクトルを示す図である。 配線の劣化度の経年特性を示す図である。 反射率測定及び余寿命診断方法の処理を示すフローチャートである。 基準データ記憶部が記憶する基準データの一例である。 劣化品の余寿命算出方法を示す図である。 熱で加速劣化させた配線の被覆の伸びと劣化時間との関係を示す図である。 図９で用いた同一サンプルの劣化度と劣化時間との関係を示す図である。 絶縁物の表面抵抗率と環境性との関係を示す図である。 受電盤内における絶縁物の余寿命算出方法を示す図である。 絶縁物の余寿命算出方法の処理を示すフローチャートである。 劣化予測線の傾度と環境性との関係を示す図である。

以下に、本発明の実施形態について図を参照しながら詳細に説明する。

図１は、本実施形態の一例になる余寿命診断装置１００の構成を示す図である。図１に示すように余寿命診断装置１００は、白色光を発生する光源３と、検査対象物の一例である制御配線（以下、「配線」（第１の検査対象物）という）１０（図２参照）へ白色光を照射し、配線１０から反射光を受光するプローブ１（センサ）と、反射光から反射強度を波長毎にスペクトル分解する分光器（センサ）２と、光を導く光ファイバ５と、白色光を照射し、スペクトル分解した計測データを反射強度記憶部２１に記憶するまでの一連の動作を制御する光計測制御部６と、反射強度スペクトルから配線１０の劣化度を算出する劣化度算出部１１と、配線１０の寿命閾値を算出する寿命閾値算出部１２と、配線１０の劣化度の経年変化を予測する予測式を設定し、この予測した劣化度と寿命閾値とから余寿命を診断する余寿命診断部１３と、各サイトにおける配線１０の劣化を示す環境性を評価する環境性評価部１４と、反射強度スペクトルから算出した劣化度を記憶する劣化度記憶部２２と、配線１０の寿命閾値を記憶する寿命閾値記憶部２３と、各サイトの環境性を記憶する環境性記憶部２４と、複数の新品の配線から得られる光の反射率スペクトルを、配線１０の劣化度を算出するための基準データとして記憶する基準データ記憶部２５とを備える。この基準データは、複数の新品の配線の線種及び色ごとに記憶されている。

光計測制御部６は、検査対象物である配線１０に光を照射し、この反射光を、プローブ１を介して分光器２に入射し、スペクトル分解して、前記計測データを反射強度スペクトルのデータとして反射強度記憶部２１に記憶する制御を行う。

劣化度算出部１１は、基準データ記憶部２５に記憶されている基準データを用いて、検査対象物である配線１０又は同等品の、検査時における劣化度を算出する。この算出の方法については後記する。また、この劣化度の算出は、配線１０の線種及び色ごとに行われる。

寿命閾値算出部１２は、配線１０の寿命を決定する因子を寿命因子とし、この寿命因子とこの寿命因子の劣化時間との関係、及び、配線１０の劣化度とこの劣化時間との関係を求め、この関係に基づいて、寿命因子と劣化度との関係を算出して寿命閾値を決定する。寿命因子の具体例としては、配線１０の被覆の伸び、配線１０の被覆の引っ張り強さ、含水量、絶縁抵抗などがある。

余寿命診断部１３は、検査対象となる配線１０又は同等品の所定経年時における劣化度と、この配線１０の検査時の経年数（以下、「現在経年数」という）と、この配線１０の検査時の劣化度とを用いて、検査対象となる配線１０の劣化度の経年変化の予測式を設定し、将来の劣化度の予測値が、検査対象の配線１０の寿命閾値により設定された劣化度と同じになる時期をこの配線１０の寿命とし、この寿命と現在経年数との差からこの配線１０の余寿命を算出する。なお、前記予測式は、劣化度と時間とを座標軸にするグラフにおいて、劣化予測線として描かれる（図８参照）。

環境性評価部１４は、配線１０の所定経年時における劣化度を、その所定経年時が示す年数で除した値から劣化予測線の傾度を求め、この傾度を配線１０の劣化の遅速を示す環境性として各サイトの環境性を評価する。

光計測制御部６、劣化度算出部１１、寿命閾値算出部１２、余寿命診断部１３及び環境性評価部１４は、コンピュータとしての余寿命診断装置１００に備えるＣＰＵ（Central Processing Unit）によるプログラム処理や専用回路により実現される。さらに、前記反射強度記憶部２１、劣化度記憶部２２、寿命閾値記憶部２３、環境性記憶部２４、基準データ記憶部２５、及び、余寿命診断装置１００の機能を実現するためのプログラムを格納する記憶部（不図示）は、ＲＡＭ(Random Access Memory)、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)、フラッシュメモリ等の記憶媒体から構成される。

光計測制御部６の指示により、光源３から出射された白色光は、光ファイバ５を通りプローブ１に導かれる。プローブ１は検査対象である配線１０に光を照射する。図２は、プローブ１の先端部の拡大図である。プローブ１の先端部には、配線１０を収容して照射した光の反射光を的確に捉えるための溝部１ａが設けられている。配線１０からの反射光は、プローブ１によって受光され、光ファイバ５を介して、分光器２に導かれる。分光器２により、反射光はスペクトル分解され、反射強度スペクトルのデータとして反射強度記憶部２１に記憶される。

本実施形態では、光の反射率に基づいて算出される劣化度の経年変化を用いて余寿命を算出している。そこで、電気機器用ビニル絶縁電線を配線１０とし、余寿命診断装置１００を用いることにより、配線１０の余寿命の算出について説明する。なお、配線１０は、通電のための導体と、この導体を覆って保護する被覆とを含んで構成される。本実施形態においては、光を照射する部分はこの被覆である。

図３は、光の反射率の導出を示す図である。光源３を点灯して、配線１０の太さと同程度の棒状の白色材をプローブ１の先端部の溝部１ａに収容し、かつ、光源３以外の外部からの光を遮るために、プローブ１の先端部に暗幕を被せて光の反射強度を計測する。

この反射強度の計測により、図３（ａ）に示すように、横軸を波長λ、縦軸を反射強度とした場合の白色材の反射強度スペクトルRw(λ)が測定できる。次に、光源３を消灯して、暗幕中で測定すると、図３（ｂ）に示すように、バックグラウンドのノイズに相当する反射強度スペクトルD(λ)が測定できる。次に、被測定物である配線１０をプローブ１の先端部の溝部１ａに収容し、暗幕を被せて光源３を点灯して、図３（ｃ）に示すような配線１０の反射強度スペクトルS(λ)を測定する。これらの反射強度スペクトルRw(λ)、D(λ)、S(λ)の測定データは、各測定時に反射強度記憶部２１に記憶される。

劣化度算出部１１は、反射強度スペクトルRw(λ)、D(λ)、S(λ)を用いることにより、（式１）から配線１０の反射率スペクトルR(λ)を算出する（図３（ｄ）参照）。

R(λ)(%)=(S(λ)-D(λ))/(Rw(λ)-D(λ))×100 ・・・ (式１）

(式１)に示すように、ノイズ分である反射強度スペクトルD(λ)を差し引いた配線１０からの反射強度を、白色材の反射強度に対する百分率（％）としてR(λ)で表すことにより、光源３の劣化で光の強さが弱まった場合でも、測定結果に影響が及ばないようにしている。光源の光の強さが安定している場合には、劣化度を求める際に利用した白色材やノイズ分の反射強度は、測定日の測定前に１度だけしか測定しなくても構わない。

図４は、配線１０の新品及び劣化品の反射率スペクトルR(λ)を示す図である。新品は製造後１年以内のものであり、劣化品は製造から２７年経過したものである。図４に示すように、１０００ｎｍ以上の波長領域では反射率は変わらないが、５６０〜８００ｎｍの波長領域では劣化品の反射率は大きく低下していることが分かる。

図５は、配線の劣化度の経年特性を示す図である。新品の劣化度を０として、劣化品の劣化度は、製造から年数が経過するほど大きくなっている。なお、着目する波長は配線１０の材質や色で異なる。

次に、図６乃至図８を用いて、反射率測定及び余寿命診断方法を説明する。図６は、反射率測定及び余寿命診断方法の処理を示すフローチャートである。図７は、基準データ記憶部２５が記憶する基準データの一例である。図８は、劣化品の余寿命算出方法を示す図である。

図６に示すように、まず、反射率の校正のために、光源３を点灯し、配線１０と同程度の太さの白色材の反射強度Rw(λ)を測定する。この際、測定のばらつきを抑えるため、プローブ１を暗幕で覆い太陽光や蛍光灯など外部の光の影響を排除する。次に、光源３を消灯して、プローブ１を暗幕で覆い、そのときの反射強度D(λ)を測定して反射強度記憶部２１に記憶する。以下、特に断らない限り、測定時には必ず暗幕を被せるものとする（ステップＳ１）。

次に、測定のばらつきを抑えるために、受電盤内における配線１０の測定部位の汚れをアルコール又は水により清掃して除去する。清掃することにより、配線１０の塵埃による光の反射や吸収に影響されずにプローブ１からの照射光が配線１０の被覆に到達するため、被覆からの反射率を精度よく測定できる（ステップＳ２）。

次に、被測定物である配線１０にプローブ１の先端を当て、光源３を点灯し、光を照射して反射強度を測定する。１回目の測定が終わったら、配線１０の被覆上でプローブ１の先を前回の測定位置より少しずらして、再度測定する。これを繰り返し、測定する１本の配線１０について、５〜１０個程度の複数の反射強度スペクトルを測定して反射強度記憶部２１に記憶する。複数の反射強度を測定することにより、配線１０の被覆で比較的劣化が進んでいる部分を評価できる（ステップＳ３）。

次に、劣化度算出部１１は、（式１）により、反射率スペクトルR(λ)を算出し、反射率スペクトルR(λ)から複数の波長λ_１、λ_２、…、λ_Kにおける劣化度Dを算出する。複数の波長λ_１、λ_２、…、λ_K(K≧2)は、例えば、５６０〜８００ｎｍの波長領域から選定した波長である。算出した劣化度Dは、劣化度記憶部２２に記憶される。

劣化度Dは、新品の反射率スペクトルを基準データとした場合における診断時の配線の反射率スペクトルのマハラノビス距離として定義する。マハラノビス距離を求めるためには、まず、図７に示す基準空間となる基準データを測定する必要がある。即ち、特徴要素として、新品のN本の配線からの反射率スペクトルを測定し、複数の波長λ_１、λ_２、…、λ_Kに対応する反射率を基準データX(1,1)、…、X(K,1)、…、X(1,N) 、…、X(K,N)として基準データ記憶部２５に記録する。新品の反射率スペクトルのパターンを基準データとすることにより、従来のように単純に反射率比などで評価するよりも高精度に劣化を評価できる。
なお、反射率スペクトルのデータを間引いたり、劣化のときに大きく変化する波長領域のみを基準データとしたりしてもよい。このようにすることで、データ量を圧縮できる。

次に、各々の特徴要素に対応する平均値M(1)、…、M(K)と、標準偏差S(1)、…、S(K)とをそれぞれ式２、式３により計算する。

M(i) = Σ[j = 1,N]X(i,j) / N (i = 1,2,…,K) ・・・ （式２）

S(i) = {Σ[j = 1,N](X(i,j) - M(j))² / (N−1)}^1/2 (i = 1,2,…,K)
・・・ （式３）

次に、平均値M(i)と標準偏差S(i)から基準データX(i,j)を（式４）により基準化し、基準化値Y(i,j)とする。

Y(i,j) = (X(i,j) - M(i)) / S(i) (i = 1,2,…,K)(j = 1,2,…,N)
・・・ （式４）

次に、基準化値Y(i,j)から（式５）により相関係数行列R(i, j)を算出する。

R(i,j) = Σ[L = 1,N]Y(i,L)Y(j,L) / N (i,j = 1,2,…,K) ・・・ （式５）

ここで、劣化度を求めたい配線１０の特定波長領域の反射率を示す測定データXm(1),…,Xm(K)を、基準データX(i,j)(j = 1,2,…,N)の平均値M(i)と標準偏差S(i)から（式６）により基準化すると、

Ym(i) = (Xm(i) - M(i)) / S(i) (i = 1,2,…,K) ・・・ （式６）

となり、基準化値Ym(i)と、相関係数行列R(i,j)の逆行列A(i,j)とから（式７）により測定データXm(1),…,Xm(K)に対応するマハラノビス距離（劣化度）Dを算出できる。

D = Σ[i,j = 1,K]Ym(i)A(i,j)Ym(j) / K ・・・ （式７）

例えば、図４に示す配線の劣化品については、その反射率スペクトルと基準データから求めた劣化度Dと既知である経年とから、図５に示す劣化度と経年のグラフ上にその特性をプロットできる。このグラフ上では、新品は原点に対応し、プロットした点と原点と結ぶことで配線の劣化特性が得られる。劣化度Dは年数が経過するほど大きくなる（ステップＳ４）。

次に、余寿命診断部１３は、配線１０の余寿命を算出する。図８を参照して、劣化品の余寿命算出方法について説明する。図８には、横軸に経年をとり、縦軸に劣化度（％）をとるグラフが図示されているが、縦軸の劣化度は、後記する方法で求める寿命閾値Rtで規格化している。具体的には、新品の配線の劣化度は０％とし、寿命が尽きた状態にある配線の劣化度を１００％とするように定めて、検査対象物である配線１０の劣化度（マハラノビス距離）Dを求めていく。寿命閾値Rtは、劣化度１００％という状態を定めるパラメータといえる。

余寿命診断部１３は、劣化した配線１０（劣化品）の劣化度DのデータをＤ６としたときに、原点とＤ６の最大値とを直線で結び、この直線を延長して劣化を経年で予測する。この予測に用いる直線を「劣化予測線」という。

そして、余寿命診断部１３は、劣化予測線から求まる配線の劣化に関する予測値と、後述する方法で求まる寿命閾値Rtとが同じになる時期を寿命として算出する。つまり、劣化予測線と寿命閾値Rtを示す横直線とが交わるときの経年を寿命として算出する。そして、余寿命診断部１３は、この算出した寿命とこの配線１０の現在経年数との差を余寿命として算出する。なお、寿命閾値Rtの値は寿命閾値記憶部２３に記憶されている（ステップＳ５）。

図８に示すように、測定した配線１０における劣化予測線の傾きの大きさθは、大きければ短い寿命となり、小さければ長い寿命となる。したがって、傾きの大きさθは劣化の進行の遅速を示す環境性に対応する。測定した配線１０の劣化予測線の傾きの大きさθの平均値と、これまでに測定した同一又は異なるサイトの配線１０の傾きの大きさθの平均値とを比較することにより、測定した配線１０を収納している受電盤の相対的な環境性を評価できる。

極端に環境性が低い場合には、即ち、劣化の進行が速い場合には、その原因を追求して、原因を取り除き環境性を向上させれば、配線１０の延命化を図ることができる。環境性が通常よりも高くなる場合には、即ち、劣化の進行が遅い場合には、その要因を特定し、それを他の場所へ応用して環境性を向上させることにより、延命化を図ることができる。このように環境性の評価を実施することで、劣化の進行を遅くすることができる（ステップＳ６）。

なお、環境性を定量的に評価するときは、劣化予測線の傾きの大きさθの年平均値である傾度θy（％／年）を用いる。図１４は、劣化予測線の傾度と環境性ｐとの関係を示す図である。ここで、劣化予測線の傾度θy（％／年）とは、図８に示す場合は、配線１０の検査時の劣化度Ｄ（％）を経年数（年）で除した値をいい、劣化の進行速度を意味する。この劣化予測線の傾度θyと環境性ｐとの関係は各サイトの環境性ｐとして環境性記憶部２４に記憶されている。図１４に示すように、傾度θyと環境性pとは、互いにp=h(θy)という関係で結びついている。

次に、寿命閾値算出部１２における寿命閾値Rtの算出について説明する。ここでは、寿命閾値Rtを決定する寿命因子の一例として配線１０の被覆の伸び率E(%)を用いる。被覆の伸び率E(%)を用いたのは、被覆が劣化すると被覆の分子構造である架橋構造が形成されて被覆が硬化して伸びが低下し、被覆が脆くなるために、振動などのショックでひび割れなどの不具合を起こすからである。

図９は、熱で加速劣化させた配線１０の被覆の伸び率と劣化時間との関係を示す図である。図９に示すように、熱による加速劣化で時間の経過と共に被覆の伸び率E(%)が低下する傾向にあることが分かる。伸び率E(%)は、制御配線１０の導体部を除去した被覆を断線するまで引っ張ったときの値である。伸び率E(%)は次式で定義される。

E(%)=ΔL／L×100 ・・・ （式８）

ここで、Lは新品時の被覆の長さであり、ΔLは破断時までに伸びた長さである。図９の伸びE(%)は加速劣化時間をtとして、所定の関数fを用いて、次式で表せる。

E(%)=f(t) ・・・ （式９）

図１０は、図９で用いた同一サンプルの劣化度と劣化時間との関係を示す図である。同図の特性、つまり劣化度Dは加速劣化を示す時間をｔとして、所定の関数gを用いて、次式で表せる。
D = g(t) ・・・ （式１０）
したがって、（式９）と（式１０）とからtを消去することにより、伸び率E(%)と劣化度Dの関係が求まる。

D = g(f⁻¹(E)) ・・・ （式１１）

ここで、f⁻¹はfの逆関数である。（式１１）を用いることで、寿命として定める所定の伸び率E(%)に対する劣化度D、即ち、寿命閾値Rtを決定できる。この寿命閾値Rtは、配線１０の線種や色毎に寿命閾値記憶部２３に記憶される。なお、寿命となる伸び率E(%)としては、例えば、１００％以下を用いる。なお、本実施形態では、伸び率E(%)を寿命閾値Rtを決定する寿命因子として取り上げたが、同様の方法で配線被覆の引っ張り強さ、含水量、絶縁抵抗などに基づき寿命閾値Rtを算出してもよい。

本実施形態によれば、配線１０の余寿命を診断することにより、受変電設備を安全に使用できる限界を把握でき、計画的に最適な更新時期の立案が可能となる。更に、劣化の遅速を示す環境性ｐを定量化できるため、各サイト毎に環境性ｐの相対比較が可能となり、環境性ｐが悪い場合には、そのサイトの使用環境から原因を推定し、対策を施すなどして受変電設備の信頼性を高めることが可能になる。

次に、配線１０の余寿命算出の過程で求まる劣化予測線の傾度θyから算出した環境性ｐを利用して、配線１０が収納されている同一サイトの受電盤内に設置されている絶縁物（第２の検査対象物）の余寿命算出方法について図１１乃至図１４を用いて説明する。

図１１は、絶縁物の表面抵抗率ZRと環境性ｐとの関係を示す図である。表面抵抗率ZR（物性値）は、湿度８０％ＲＨ（Relative Humidity）時における各経年（１０年、２０年、３０年）の絶縁物の表面抵抗率ZR（Ω／□）である。図１１に示す関係は、予め、絶縁物及び配線１０を同一環境で熱劣化や酸化劣化試験を実施することにより得られる。この環境性ｐと表面抵抗率ZRとの関係をデータベースＤ１０（図１３参照）に記憶する。図１２は、受電盤内における絶縁物の余寿命算出方法を示す図である。湿度８０％ＲＨ時における絶縁物の表面抵抗率ZRと、この絶縁物の経年との関係を示したものである。図１３は、絶縁物の余寿命算出方法の処理を示すフローチャートである。

まず、図１４より、劣化予測線の傾度θyを求め、この傾度θyに対応する環境性ｐを求める。図１４では、傾度θyが０．７５％／年のときに、環境性ｐを１としている（ステップＳ１０）。次に、データベースＤ１０に記憶している受電盤の環境性ｐと経年における絶縁物の表面抵抗率ZRとの関係を参照する。この関係を利用して環境性ｐから受電盤内の絶縁物の表面抵抗率ZRを算出する。例として、図１１では、環境性ｐが１であるサイトの受電盤における経年２０年の絶縁物の表面抵抗率ZRを矢印で示している。この場合、表面抵抗率ZRは１０^１０Ω／□と算出できる（ステップＳ１１）。

次に、データベースＤ１１（図１３参照）に記憶している絶縁物の新品時における表面抵抗率ZRと寿命閾値ZRtとを参照する。そして、図１２に示すように、新品時における表面抵抗率を示す点と、Ｓ１１で求めた経年２０年における表面抵抗率ZRを示す点とを結んだ直線を延長して劣化予測線から経年変化の予測式を設定する。そして、この予測式から求まる表面抵抗率ZRの将来の予測値と、後述する寿命閾値ZRtとが同じになる時期を寿命とし、現在経年数（経年２０年）から寿命までの時間を余寿命と算出する。

図１２に示す例では、経年０年である絶縁抵抗の新品時における表面抵抗率ZRが１０^１５Ω／□を示す点と、経年２０年の検査時における表面抵抗率ZRが１０^１１Ω／□を示す点とを結ぶ劣化予測線から経年変化の予測式を設定する。そして、この予測式から求まる表面抵抗率ZRの将来の予測値と、表面抵抗率ZRが１０^９Ω／□である寿命閾値ZRtとが同じになる時期が経年で３０年であるため、寿命は３０年となり、検査時の経年２０年から寿命の経年３０年までの１０年を余寿命として算出している（ステップＳ１２）。なお、図１２の縦軸である表面抵抗率は対数値である。また、図１３に示すデータベースＤ１０及びデータベースＤ１１は、余寿命診断装置１００が備える記憶部に記憶されている。

ここで、絶縁物の余寿命算出時に用いた寿命閾値ZRtの決定方法について述べる。基本的な考え方は、前記配線１０の寿命閾値Rtの決定方法と同じである。寿命閾値ZRtを決定する寿命因子の一例として絶縁物の水分含有率H(%)を用いる。水分含有率H(%)を用いたのは、絶縁物の水分含有量が増加すると絶縁抵抗が低下して受電盤に不具合を起こすからである。

絶縁物を環境試験室内で加速劣化させ、時間の経過と共に抵抗値が低下する傾向にある性質を用いる。水分含有率H(%)は加速劣化時間ｔとして、所定の関数fを用いて、次式で表せる。

H(%)=f(t) ・・・ （式１２）

同一サンプルの表面抵抗率ZRと劣化時間tとの関係は、所定の関数gを用いて、次式で表せる。

ZR=g(t) ・・・ （式１３）

したがって、（式１２）と（式１３）とからtを消去することにより、水分含有率Hと表面抵抗率ZRの関係が求まる。

ZR=g(f⁻¹(H)) ・・・ （式１４）

ここで、f⁻¹はfの逆関数である。（式１４）を用いることで、寿命として定める所定の水分含有率H(%)に対応する表面抵抗率ZR、即ち、寿命閾値ZRtを決定できる。

本実施形態によれば、配線１０の劣化度Dを用いた余寿命診断方法で算出される環境性ｐに基づいて、同一サイトの受電盤内における絶縁物の余寿命を算出できる。したがって、本発明では配線１０のみならず絶縁物の余寿命も算出できるため、従来よりも総合的に受電盤の信頼性を定量的に診断できる。

１ プローブ（センサ）
１ａ 溝部
２ 分光器（センサ）
３ 光源
５ 光ファイバ
６ 光計測制御部
１０ 配線（（第１の）検査対象物）
１１ 劣化度算出部
１２ 寿命閾値算出部
１３ 余寿命診断部
１４ 環境性評価部
２１ 反射強度記憶部
２２ 劣化度記憶部
２３ 寿命閾値記憶部
２４ 環境性記憶部
２５ 基準データ記憶部
１００ 余寿命診断装置

Claims (5)

1. 受変電設備に関連した検査対象物の余寿命を診断する余寿命診断装置に用いる余寿命診断方法であって、
   検査用の光を照射された新品の前記検査対象物からの反射光を用いて定まる基準データと前記検査対象物の寿命因子を用いて定まる劣化度の寿命閾値とを、前記余寿命診断装置の記憶部に記憶するステップと、
   検査用の光を照射された劣化品の前記検査対象物からの反射光を用いて定まる計測データを、センサを介して取得するステップと、
   前記取得した計測データおよび前記基準データに基づいて、劣化品である前記検査対象物の現在の劣化度を算出するステップと、
   前記検査対象物の劣化度と経年が比例関係にあるものとし、前記寿命閾値と寿命経年数の比が前記ステップで算出した現在の劣化度と検査対象物の現在経年の比に等しくなるように前記寿命経年数を算出するステップと、
   前記ステップで算出した寿命経年数と現在経年数の差を検査対象物の余寿命として算出するステップとを含む
   ことを特徴とする余寿命診断方法。
2. 劣化品である前記検査対象物の劣化度を算出するステップは、前記基準データを基準空間としたときの、前記計測データに対応するマハラノビス距離を算出するステップから成る
   ことを特徴とする請求項１に記載の余寿命診断方法。
3. 受変電設備に関連し同一サイトの受電盤内の第１の検査対象物とそれとは別の第２の検査対象物の余寿命を診断する余寿命診断装置の余寿命診断方法であって、
   検査用の光を照射された新品の前記第１の検査対象物からの反射光を用いて定まる第１の基準データを前記余寿命診断装置の記憶部に記憶するステップと、
   検査用の光を照射された劣化品の前記第１の検査対象物からの反射光を用いて定まる計測データを、センサを介して取得するステップと、
   前記第１の基準データを基準空間としたときの、前記計測データに対応するマハラノビス距離を、前記第１の検査対象物の第１の劣化度として算出するステップと、
   前記第１の検査対象物の第１の劣化度と第１の経年が比例関係にあるものとし、前記第１の劣化度を前記第１の経年で除して前記第１の検査対象物の劣化の進行速度を算出するステップと、
   予め記憶されている劣化の進行速度と環境性との関係に基づいて、前記ステップで求めた劣化の進行速度に対する環境性を求めるステップと、
   環境性と前記受変電設備に関連した経年ごとの第２の検査対象物の物性値との対応関係に基づいて、前記ステップで求められた環境性に対する所定の経年の第２の検査対象物の物性値を求めるステップと、
   経年が０である新品の第２の検査対象物の物性値と所定の経年の第２の検査対象物の物性値とから第２の検査対象物の経年に対する劣化予測線を生成するステップと、
   前記劣化予測線を延長して、前記第２の検査対象物の寿命因子により定まる物性値である第２の寿命閾値と物性値が同じになる時期を第２の検査対象物の寿命とするステップと、
   現在の第２の検査対象物の経年数から第２の検査対象物の前記寿命までの時間を第２の検査対象物の余寿命として算出するステップと
   を含むことを特徴とする余寿命診断方法。
4. 受変電設備に関連した検査対象物の余寿命を診断する余寿命診断装置であって、
   検査用の光を照射された新品の前記検査対象物からの反射光を用いて定まる基準データと、
   前記検査対象物の寿命因子を用いて定まる劣化度の寿命閾値と、を記憶する記憶部と、
   検査用の光を照射された劣化品の前記検査対象物からの反射光を用いて定まる計測データを、センサを介して取得する制御と、
   前記取得した計測データおよび前記基準データに基づいて、劣化品の前記検査対象物の劣化度を算出する制御と、
   劣化度と経年が比例関係にあるものとし、前記寿命閾値と寿命経年数の比が前記ステップで算出した現在の劣化度と検査対象物の現在経年の比に等しくなるように前記寿命経年数を算出する制御と、
   前記ステップで算出した寿命経年数と現在経年数の差を余寿命として算出する制御とをおこなう制御部と
   を備えたことを特徴とする余寿命診断装置。
5. 余寿命診断装置のコンピュータに請求項１に記載の余寿命診断方法を実行させるためのプログラム。

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